Vol.17 No.3, 2015

原著論文

オンラインショッピングにおける商品推薦エージェントの外見とユーザの購買意欲との関係
梁 静 ∗1 山田 誠二 ∗2 寺田 和憲 ∗3Eﬀects of Agents’ Appearance on Customer’s Buying Motivations at Online Shopping Site
Liang Jing∗1, Seiji Yamada∗2 and Kazunori Terada∗3
Abstract– Although the number of applications of product recommendation virtual
agents (PRVAs) for online shopping is rapidly increasing, few studies on eﬀective PRVAs
have been done. Hence, we investigated which types of PRVAs are eﬀective through experiments with participants. First, we focused on variation in the appearance of PRVAs
and prepared six PRVAs having various appearances from human-like to text. Then, we
prepared six products that customers might want in any situation, and conduct withinparticipant experiments in which the participants reported their impressions on the agentsand evaluated their buyer motivation for all combinations of the PRVAs and the products.
By seeing the averages and performing statistic tests on the results, we found that thehuman-like PRVA was the most eﬀective among the various PRVAs including video of areal human, and a robot-like PRVA. Furthermore, by performing a factor analysis on theexperimental results, we also found the two important factors of the PRVAs, familiarity
and intelligence, to influence the recommendation eﬀects.

Keywords : Human-agent interaction, product recommendation virtual agent, appearance, buyer motivation, experimental investigation

1.

はじめに

インターネット上のオンラインショッピングは大きな市場を形成しており，今後もその利用はユーザの日常生活に広がっていくと考えられる．しかし，オンラ
インショッピングと現実の店舗における買い物の間に(b) NTT 西日本の西野ひかり

は様々な違いがあり，そのうちの一つとして，店員とのインタラクションが挙げられる [1] ．実店舗においては，購買者はその店舗に行き，そこで店員の説明や推薦を聞きながら商品を購入することが広く行われており，購買者と店員とのインタラクションは購買者の購買意欲に大きな影響を与える要因となっている [1], [2] ．

(a) IKEA の Anna(c) アラスカ航空の Jenn

よって，購買者の購買意欲を向上させる効果を期待し，

図 1: 実稼働している擬人化エージェント

擬人化エージェントとユーザのインタラクションを実Fig. 1 Anthropomorphic agents for real applicatoins.

現する研究が始まっている [1], [3] ．商品推薦を行う擬人化エージェントは，PRVA (product recommendation

virtual agent) [4] と呼ばれるが，本研究では PRVA の外見の設計に注目する．なお，実際既にいくつかのオ

人化エージェントによるユーザとのインタラクション

ンラインショッピングサイトやヘルプデスクなどで擬西日本の西野ひかり 2 （図 1(b)），アラスカ航空のが導入されている．IKEA の Anna 1（図 1(a)）, NTT

Jenn 3 （図 1(c)）などがその代表例である．
*1：東京工業大学大学院 総合理工学研究科 知能システム科学
専攻*2：国立情報学研究所／総合研究大学院大学／東京工業大学*3：岐阜大学 工学部 応用情報学科*1：Tokyo Institute of Technology*2：National Institute of Informatics, Sokendai, Tokyo Institute of Technology*3：Gifu University, Faculty of Engineering, Department
of Information Science

オンラインショッピングにおける購買者と PRVA とインタラクションは，今後研究から実用化に進んでいくと考えられるが，現実の店員とのインタラクション
1：http://www.ikea.com/jp/
2：http://flets-w.com/
3：https://www.alaskaair.com/alaskawebui/Agent.aspx( 63 )

307

ヒューマンインタフェース学会論文誌 Vol.17, No.3, 2015と比較すると様々な課題が指摘されいる [5] ．そのうち

トの表情，ジェスチャー，その組み合わせもユーザの大きな課題の一つが， PRVA の外見をどのようにデ印象に影響があることが指摘されている [11] ．Keeling

ザインするかという問題である [3], [6], [7] ．図 1 に示し

ら [1] は，セールスパーソンの役割をもつアバターのた実稼働システムに現れる擬人化エージェントを初め特性であるコミュニケーションスタイル（社会的／タとして，現在研究されているほとんどの PRVA は人間

スク指向コミュニケーション）がユーザの信頼感，店や動物に類似した外見を持っている．しかしながら，への愛着などにどのように影響を与えるかを参加者に

ユーザの購買意欲を高めるためには，PRVA の外見とよる実験で調査している．

してどのようなものが適しているのかはまだ十分には一方，McBreen らは，2 つのオンラインショッピング

検証されていないと考えられる．よって，本研究では，

アプリケーションにおける人間に近い PRVA と 1 つのPRVA を用いた参加者実験を通して，人間のエージェ
ント認識における特徴的な外見が購買意欲に与える影響を検証する．さらに，実験結果の分析により，PRVA

オンラインショッピングにおけるアニメキャラクターにの外見が購買意欲に与える要因を明らかにしていく．

べている [3] ．その結果，参加者は，人間に近い PRVA

近い PRVA を用いて，PRVA がオンラインショッピン
グにどのような効果をもたらすかについて実験的に調

具体的な方法として，まず人間のエージェントに対に対しては高レベルのコミュニケーションを期待するする認知を特徴付けた Gray らの研究 [8] を参考にし

一方，様々な計測項目においてアプリケーションの違て，検証すべき特徴的な PRVA の外見の候補を 6 ついによる有意差はなかった．

設定する．次に，推薦対象である 6 つの商品を参加者

Verhagen ら [12] は，VCSA(Virtual Customer Ser-による予備実験によって選定する．そして，それらのPRVA と推薦商品の組み合わせについて，参加者内配置の実験を行い，各組み合わせが参加者の購買意欲に

vice Agents) について，そのエージェントの特徴（親しみやすさ, 専門性, 微笑み），コミュニケーションス
タイル（タスク指向，社会指向），擬人化性，社会的与える影響を分散分析により調べる．また，購買意欲

存在, パーソナライゼーションとサービス満足度の間の調査に加えて，PRVA に対する印象評価を行い，その様々な仮説を参加者実験により検証している．PLSの結果に因子分析を適用することで，購買意欲に影響

回帰と統計的検定の結果，エージェントの親しみやすを与える，PRVA の外見のもつ要因を調べる．

さと専門性は社会的存在とパーソナライゼーション

2.

を引き出し，社会的存在とパーソナライゼーションは関連研究

サービス満足度に影響を与えることが示された．なお，

HAI ヒューマンエージェントインタラクション [7]Verhagen らの研究と本研究の異なる点は，本研究でにおいて，エージェントの外見のデザインは重要課題

は商品推薦エージェントと購買意欲の関係を対象にし[6], [9]ている点，Verhagen らの研究ではカスタマーエージェ

は，最初にエージェントに対して想定した能力とエー

ントとサービス満足度の関係を対象にしている点，本ジェントとのインタラクションを通じて認識した実際

研究では評価に繋がる要因（親しみやすさ，知性）をの能力との差異を “適応ギャップ” と呼び，その正負

アンケート結果の分析によって明らかにしたのに対しがユーザがエージェントとのインタラクションを継続て，Verhagen らの研究では「親しみやすさ」と「専するか否かの判断に重要な影響をもつことを参加者実門性」をあらかじめ与えている点，そして，Verhagen

験により示している．その結果，エージェントの外見らの研究ではエージェントの外見のバリエーションをの設計は，その適応ギャップが少ないように，つまり考慮していない点において本研究とは異なる．よって，実際の能力に合った外見にすべきという知見が得られVerhagen らの研究との比較において，本研究はオリている．そのような傾向は一般性をもつと考えられる

ジナリティをもつと考えられる．

の一つであり，活発に研究されている．小松らが，オンラインショッピングにおけるユーザの購買意

これらの研究は，様々な擬人化エージェントがもつ，欲を向上させる外見のデザインについては，直接知見

ユーザの嗜好，信頼感，満足度，親近感などの抽象的を与えるものではない．

な特性に対する影響を実験的に調査したものであるが，擬人化エージェントに関する研究では，主にエージェ

本研究では，PRVA デザインへの実用的な貢献度が高ントの外見，動作，エージェントと人間との関係に着いと考えられる，PRVA の外見によるユーザの購買意

目した研究が行われてきた．エージェントの外見は，欲への影響に着目し，実験検証を行う．また，ほとん

人間とのインタラクションに大きく影響する要素と考どの先行研究は人型の擬人化エージェントのみを扱っえられるが，Forlizzi らの研究 [10] では，女性-人型エーているのに対し，本研究では後述するように人型以外

ジェントは男性-人型や非人型エージェントより好まの特徴的な PRVA の外見を扱っているため，得られれる傾向があると報告されている．また，エージェン

る知見の適用範囲が異なると考えられる．さらに，本308( 64 )

オンラインショッピングにおける商品推薦エージェントの外見とユーザの購買意欲との関係

研究ではこれらの先行研究では明確になっていなかった，PRVA の外見の効果における半順序関係の順位付
けと因子分析による購買意欲に影響を与える要因の分析を与えている．

Qui ら [4] は，オンラインショッピングにおいて，PRVA の異なったモダリティと外見がユーザに与える影響を実験的に調査している．その結果，人型の外見と社会的インタラクションを強調するようなモダリ
ティが大きく影響することが示されている．ただし，彼らの研究の主な目的は，擬人化エージェントの信頼度と社会的存在としての妥当性を実験的に調査するこ

図 2: オンラインショッピング web ページとであり，参加者実験に詳細なアンケート項目に答え

Fig. 2 Online shopping web page.

てもらう実験をやってはいない点が本研究と異なる．
神田ら [13] は，3 名の日本人デザイナがデザインした様々な表情をもつ 2D アバタを用いた多国籍の参加

3. 1. 2者による実験を行い，異文化間におけるアバタの表情

擬人化エージェント（の外見）を人間がどのような解釈の差異を調べている．その結果，アバタの表情解基準軸で認識するかについて調べた先駆的な研究が，釈には文化差があること，特に否定的な表情は文化に依存せずに解釈されるが，肯定的な表情は文化差があGray ら [8] により行われている．彼らは，特徴のある外見を持つ 13 種類の擬人化エージェントを参加者にること等が示されている．しかしながら，商品推薦に見せ，印象評価のアンケート調査を行った．そのアン

おける PRVA の外見が購買意欲に与える影響についケート結果に因子分析を適用し，擬人化エージェントては調べられていない．

の印象に影響する主因子を抽出した．抽出された 2 つ

3.

PRVA の設定の主因子は，“エージェンシー” と “エクスペリエン

実験：PRVA の外見とユーザの購買意欲の関係

ス” と解釈され，それらを 2 軸として 13 種類の擬人
商品推薦に効果的な PRVA の外見の性質を解明す

化エージェントをプロットしたものが図 3 である．“るために，特徴的な外見をもつ 6 つの PRVA と推薦商

エージェンシー” 軸は，行動，プランニング，自制の品を用意し，それらの組み合わせについて参加者実験能力であり，“エクスペリエンス” 軸は，感覚，知覚のを行った．実験結果は，分散分析により，各要因の効能力と解釈されている [14] ．本研究では，擬人化エー

果，水準間の差異が統計的に検定され，またアンケー

ジェントの外見を調査するため，擬人化エージェント

ト結果に因子分析を適用することで，購買意欲向上にを特徴付ける空間において特徴的な位置にある擬人化

影響を与える PRVA の外見の分析を行った．事前に，エージェントを選択して，調査対象にする必要がある．

オンラインショッピングを模した商品紹介の web ペー

図 3 の 2 次元空間は人間が擬人化エージェントを認識

ジを用意し，そこに様々な外見をもつ PRVA を配置する際の特性をよく表現していると考えられる．よっして，その紹介商品の推薦を音声なしのテキスト表示て，本研究では，Gray らの研究 [8] で 2 軸上にプロッのみで行う．それを読んで，参加者は購買意欲の強さトされたエージェント（図 3）の内，ほぼ四隅に位置すを入力するという一連の操作を，外見の異なる PRVA

る 4 つの特徴的なエージェント（左上の犬，右上の女といくつかの推薦商品との組み合わせを変えながら繰

の人，右下の神，左下のロボット）を選択し，さらにり返し行う．

人間（女性）の実写ビデオとエージェントなしの（推

3. 1

実験設定

薦）テキストのみを追加した 6 つの PRVA を用意し

3. 1. 1 商品紹介 web ページ

た．ただし，図中では合掌で表されている神 (God) を

現在，広く利用されているオンラインショッピング

表現するのにふさわしい外見として，すべての参加者

サイトの商品紹介ページを参考に，PRVA に気付きの属するアジア文化圏では，神の敬意を感じさせる存

やすく，推薦文を見やすくした図 2 のようなオンライ在の一つである仏像を用いた．図 4 に，それら 6 つのンショッピング web ページを実験用に作成した．web

PRVA の外見を示し，それぞれの説明を以下に示す．

1 の部分に商品の写真が表示され，中央ページの左上⃝• (a) 人型エージェント：スーツを着ている女性の外見を持つ PRVA．
• (b) ロボットエージェント：典型的なロボットのに価格，仕様などの購入情報が表示される．そして，
2 の位置に PRVA が表示され，そこから上部の右下⃝3 に吹き出しの形で商品の推薦文が表示される．
⃝

外見をもつ PRVA．
( 65 )

309

ヒューマンインタフェース学会論文誌 Vol.17, No.3, 2015(a) 人型エージェン (b) ロボットエージ (c) 犬エージェントトェント(d) 実写ビデオ(e) 仏像エージェン
ト(f) テキスト

図 3: “エージェンシー” と “エクスペリエンス” の 2

図 4: 実験で用いた 6 つの PRVA

軸上のエージェント [8]Fig. 4 Six agents for the experiment.

Fig. 3 Agents in “agency” and “experience”
coordinates.

3. 1. 3 推薦商品の設定
本実験は PRVA の外見によりユーザの購買意欲が• (c) 犬エージェント：日本で一般的な飼い犬であるミニチュアダックスフントの外見をもつ PRVA．
• (d) 実写ビデオ：ワンピースを着ている 26 歳女

どのような影響を受けるかを調査することが目的であ性の実写ビデオである PRVA．
• (e) 仏像エージェント：仏像の外見をもつ PRVA．

薦商品は，その範囲の中央である「どちらでもない」• (f ) テキスト：外見を持たない推薦テキストのみの PRVA．このテキストのみも便宜上，PRVA と呼ぶ．

ような推薦商品を設定するために，参加者 10 人によ

PRVA の外見のデザイン的特性（リアルさ，タッチ，抽象度など）が，実験結果に影響する可能性があるが，の商品の写真，金額（平均約 1,200 円），簡単な説明，

本実験ではできるだけ偏らず一般的なデザイン的特く買いたくない）〜7（とても買いたい）の 7 件法で性を選定することとし，広く一般に使われているアニ

記入してもらった．そして，商品ごとの購買意欲の平メーション作成ソフトウェアに用意されている外見を均を計算し，1〜7 の中央値である 4：「どちらでもな

手を加えずに用いた．具体的には，人型エージェント，い」との差が小さい商品から 6 つを本実験用の 6 つのロボットエージェント，犬エージェント，仏像エージェ

推薦商品とした．2 つの商品の平均が同じ場合は，参ントの 3D-CG を，アニメーション作成ソフトウェア六加者による標準偏差の小さいほうを選択した．選択し角大王（(株) セルシス）で作成した．すべての PRVA

た 6 つの推薦商品の外観を図 5 にまとめ，それらの機の大きさは，ページの見えやすさと設置位置に合わせ

能の簡単な説明を以下に示す．

て，ほぼ 250pixel × 250pixel に設定した．また，本研• (a) アカパックン：お風呂に入れて，お湯のアカや油分をとり，お風呂の掃除が楽になる．

ても買いたい」で評価されるため，本実験で用いる推という購買意欲をユーザがもつ商品が望ましい．このる予備実験を実施した．まず，参加者が購買を迷うよ
うな 10 種類の商品を用意した．予備実験では，これら

究は PRVA の外見の違いのみに着目するので，PRVA

推薦テキストを参加者に見せ，購買意欲を 1（まった• (b) 円座クッション：正座する時，お尻の骨の接触による痛みや正座したときの脚の痛みを軽減す
るクッション．

のジェスチャーの違いによる影響 [11] を最小限に抑えるために，PRVA の動作をできる限り小さくし，統一した．実際に設計したテキスト以外の PRVA の動作• (c) 洋服たたみボード：洋服をボードの上に載せて，ボードの折り目に沿って，順番に折りたたむ

は，「手を振りながら紹介する商品の方向に向く」というものであった．また，音声は用いておらず，推薦文だけできれいにたためる道具．

は推薦商品ごとに一つだけ用意されており，PRVA は• (d) パソコンメガネ：ブルーライトを 50%カット
するレンズを採用し，眼の疲労感を軽減させるメ

それらを共用して使った．また，推薦文は，図 4(f) のテキストと同じ吹き出しとして表示されるようにした
3 ）．
（図 2 の⃝310り，その購買意欲は，「まったく買いたくない」〜「とガネ．
( 66 )

オンラインショッピングにおける商品推薦エージェントの外見とユーザの購買意欲との関係

表 1: PRVA の印象に関するアンケート項目(a) アカパックン(c) 洋 服 た た み(b) 円座クッショ
ボードン(d) パソコンメガ
ネ(e) ピンホールア
イマスク

Table 1 Questionnaires on PRVA’s impression.
Q1 信頼できるQ2 友好的である
Q3 正直である
Q4 断定的である
Q5 大胆である
Q6 興味深いQ7 自信がある
Q8 責任感がある
Q9 コミュニケーシ Q10 思考力がある
ョン能力があるQ11 知的である
Q12 魅力がある
Q13 楽観的である
Q14 暖かいQ15 強気である
Q16 たくましい
Q17 支配的である
Q18 知識がある
Q19 気が利く
Q20 外向的である(f) 晴雨予測ガラス

図 5: 6 つの推薦商品
Fig. 5 Six products for recommendation.

• (e) ピンホールアイマスク：ピンホールの焦点変更
効果を利用し，アイトレーニングや目のリフレッ
シュやができるマスク．
• (f ) 晴雨予測ガラス：気圧の変化で水位が変わり，天気状況を知らせる計測機器．

タがとれなかった 3 名を除いた 41 人（男性 28 名，女性 13 名，平均年齢 24.39 歳，標準誤差 0.23）のデー
タを実際の分析に使った．参加者は，全員それまでに

3. 1. 4 商品の推薦文

擬人化エージェントに関する実験に参加したことがな

推薦商品を説明する際に用いる推薦文は 200〜220

いことを確認している．なお，実験終了後，1,500 円

文字とし，推薦商品ごとに一つだけ用意した．その内相当の PC 周辺機器を謝礼として参加者に渡した．

容は，実際のオンラインストアの web ページの商品説

実験手順

明とカスタマーレビューを参考に実験者が作成した．

3. 2

テキストの内容は，商品の紹介，使い方の説明とユー

実験前に，参加者には実験の遂行に関する倫理的なザの利用体験の 3 つの要素で構成されている．例とし注意点の説明に加えて，以下の教示を与えた．

て，以下に商品「アカパックン」（図 5(a)）を紹介する推薦文を示す．なお，この実際の推薦文は，吹き出• 本研究は，オンラインショッピングにおける商品
推薦効果を調査するために行います．

しの中に現れる．

アカパックンの推薦文• 実験は最初に複数回の商品推薦が行われて，その後にアンケート調査を実施します．実験は，約 1

時間を予定しています．

今回はお風呂のアカや汚れが簡単に取れる「アカパックン」についてご紹介します．この商品をそのままお風呂に入れておくだけで，お湯をきれいにしてくれま
す．簡単にアカや油分をとることができて，お風呂の掃除が楽になります．見た目もかわいい形をしていて，入浴しながらアカパックンを眺めていると癒されます．
いつもお風呂をきれいに保つことができるようになって，気持ちよく入浴できます．1 個で 1 年間使えるので，値段的にもお手頃です．

• 何か不明点があれば，実験者に質問して下さい．
商品推薦に効果的なエージェントの条件を明確にするため，以下の手順で実験を実施した．まず，参加者に図 2 の画面を見てもらい，36 回（PRVA6 種類 × 推
薦商品 6 種類の全組み合わせ）の商品推薦を行った．
この PRVA と推薦商品のペアの提示順序に関しては，

 参加者間でカウンターバランスをとった．商品の推薦

実験では，外見の異なる PRVA と推薦商品のペア

時間（参加者が推薦文を読む時間）は 30 秒に固定し，によって，ユーザの商品の購買意欲がどのように変化

商品推薦の後に，参加者にその時点での購買意欲を 1

しているかを観測する．よって，2 要因（外見の異な（全然買いたくない）〜100（とても買いたい）の整数

る 6 つの PRVA，6 つの推薦商品）を独立変数とし，で記録してもらった．なお，この購買意欲は絶対量とユーザの購買意欲を従属変数とする実験計画となる．

して解釈する．

PRVA と推薦商品をそれぞれ 6 種類用意しているため，6×6 の参加者内配置の実験として実施した．

36 回の商品推薦が終わった後に，参加者には，それぞれの PRVA の印象に関する 20 項目の形容詞からな

3. 1. 5 実験参加者

るアンケート（表 1）に対し，7 ポイント・リッカート尺

44 人の日本人理工系大学生，大学院生が実験に参度で評価を行ってもらった．表 1 のアンケート項目は，加した．なお，この参加者は，3. 1. 3 の予備実験の参擬人化エージェントに関する様々な先行研究 [15]〜[18]加者とは別の参加者である．システム不調によりデーからその共通項を基に設定した．
( 67 )

311

ヒューマンインタフェース学会論文誌 Vol.17, No.3, 2015

表 3: 抽出された主因子 [固有値, 寄与率]
Table 3 Extracted main factors [eigen values, contribution].
第 1 因子：親しみやすさ [5.4,27.2%]
第 2 因子：知性 [3.2,15.8%]
第 3 因子：強さ [2.4,12.2%]
第 4 因子：正しさ [2.3,11.5%]

Q14(.84), Q2(.83), Q12(.75), Q13(.75)
Q11(.83), Q10(.78), Q18(.71), Q8(.53)
Q15(.86), Q16(.83), Q17(.62), Q5(.40)
Q3(.79), Q4(.62), Q8(.52), Q1(.50)

表 2: PRVA の購買意欲の実験結果（平均 (標準誤差)）
70

Table 2 Experimental results on buying motivation (averages, (S.E.)).
ロボットエージェント
42.6(1.7)
仏像エージェント
35.2(1.7)

**

**

50

犬エージェント
49.3(1.8)
テキスト
41.0(1.7)

**
**

**

購買意欲

人型エージェント
52.8(1.8)
実写ビデオ
43.7(1.8)

**
**

60

*

40

30

20

4.

実験結果

10

4. 1 PRVA の外見が購買意欲に与える影響
本実験で用いた 6 つの PRVA における購買意欲の平均値と標準誤差を表 2 に示す．参加者内配置のため，参0

仏像エージェント

テキスト

ロボット
エージェント

実写ビデオ

⽝エージェント

⼈型エージェント

図 6: PRVA 要因における多重比較の結果
Fig. 6 Results of mutiple comparison in a
PRVA factor.

加者一人について，6 つの PRVA それぞれに 6 つの推
薦商品のデータが得られている．それが有効参加者数

41 人分得られるので，PRVA それぞれに 6×41 = 246の購買意欲データが得られることになり，表 2 はそのビデオ，ロボットエージェント，テキスト，仏像エー

平均と標準誤差である．

ジェントの順に購買意欲が下がっていく傾向が見られ従属変数である購買意欲の全実験結果に対して，た．特に，仏像エージェントは，他の 4 つの PRVA とPRVA と推薦商品を 2 要因とする 2 要因分散分析を適用したところ，その 2 要因間に交互作用は認の間に統計的有意差を伴う差があり，その購買意欲の低さが際立っていた．
アンケート結果の因子分析

められなかった (F25,1440 = .92, p = .57)．また，

4. 2

PRVA 要因 (F5,1440 = 13.6, p < .01) と推薦商品要因

前述の 20 のアンケート項目（表 1）に対する 7 件法

(F5,1440 = 23.2, p < .01) のそれぞれに主効果が認められた．そして，Tukey による多重比較を行ったところ，人型エージェントと実写ビデオ (p = .0019)，ロの評定値からなる実験結果に因子分析を適用した．共

ボットエージェント (p = .0003)，仏像エージェントの結果，4 つの主因子（固有値が 1 以上）が抽出され通性の反復推定のある主因子法で，固有値 1 以上の因子を求め，バリマックス回転を行った．その因子分析(p = .0000)，テキスト (p = .0000) の間，仏像エージェ

た．それぞれの固有値と寄与率を表 3 に示す．また，ントと実写ビデオ (p = .0052)，ロボットエージェン

表中の丸括弧内の数値は，因子負荷量である．

ト (p = .0225)，犬エージェント (p = .0000) の間，犬第 1 因子は，Q14「暖かい」，Q2「友好的である」，

エージェントとテキスト (p = .0072) の間の 8 ペアのQ12「魅力がある」，Q13「楽観的である」に近い意

間に有意差が認められた．この多重比較の結果をグラ味であるため，筆者全員で協議して「親しみやすさ」

フにしたものが，図 6 である．図中で，横軸は PRVA，と解釈した．続く第 2 因子は，Q11「知的である」，

縦軸は購買意欲の平均，エラーバーは標準誤差，そし
この結果から，すべての PRVA ペアの間ではないも

Q10「思考力がある」，Q18「知識がある」などの意
味を含んでいるため，同様の協議の結果「知性」と解釈した．そして，第 3 因子，第 4 因子も同様にそれぞのの，全 14 ペア中 8 ペアの PRVA 間に統計的有意差

れ「強さ」，「正しさ」と解釈した．この 4 つの主因を伴う購買意欲の差が認められた．具体的には，人型

子は，PRVA の外見をデザインする時，重要な指標にエージェントに対して参加者の購買意欲が最も高く，なっていると考えられる．また，因子の中でも，第 1犬エージェント以外の 4 つの PRVA とは統計的有意差

因子「親しみやすさ」と第 2 因子「知性」の固有値とがあったことから，人型エージェントによる推薦の効寄与率は，残りの 2 因子のそれらよりも顕著に高いた果の高さが支持された．次に，犬エージェント，実写

め，PRVA の推薦の効果に，より重要な役割を果たして，*は p < .05，**は p < .01 を表す．

312

( 68 )

オンラインショッピングにおける商品推薦エージェントの外見とユーザの購買意欲との関係
0.4

わち購買意欲が商品そのものに依存するのは容易に想0.3像できる．しかし，我々の実験によって，商品の種類だ
けでなく，PRVA の外見の違いも購買意欲に影響を与

0.2
実写ビデオ
仏像エージェント

知性

えることが示された．さらに，交互作用が確認されな

人型
エージェント

0.1

かったことから，PRVA の外見は推薦商品とは独立に，0

ユーザの購買意欲に影響を与えると考えられる．すな
ロボット
エージェント-0.1

わち，推薦商品に対して元々もっている購買意欲にかかわらず，PRVA にその推薦をされた場合に購買意欲-0.2が向上したり，減退すると考えられる．この知見は，-0.3

今回はお風呂のアカや汚れが簡単に取れる…

-0.4

本論文によって得られた価値のあるものと考える．また，PRVA の外見の効果を図 6 のような具体的な購買

犬エージェント

テキスト

意欲の順序関係として示したことにも意義があると考-0.5

える．人型エージェントが，購買意欲の最高値を得て

-0.6
-0.8

-0.6

-0.4

-0.2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

いることは，これまで直感的にとらえられてきた人型

親しみやすさPRVA の効果に対して，実験的な支持を与えるものに

図 7: 親しみやすさ-知性の 2 軸における PRVA

なっている．また，直感的には人型エージェントとのFig. 7 PRVAs in “familiarity” and “intelligence”.

優劣が予想し難い，実写ビデオ，ロボットエージェン
トに対して，人型エージェントが統計的有意差をもっ

表 4: 購買意欲と因子得点の間の相関（** p < .01,て優っていることを示した点も意義があると考える．

* p < .05）

ただし，これらの知見は，今回の実験の設定，具体的には，今回用いた PRVA の外見のリアルさ，タッチ，Table 4 Corelation between buying motivation and factor scores.
親しみやすさ 知性 強さ 正しさ.45 **.23 * −.07 .23 *参加者の性質などに依存する可能性は残っている．これらについては，次節で考察する．
次に，エージェントの外見が購買意欲に与える影響の原因について考察する．PRVA 要因における各水準に対する分散分析の結果，購買意欲に対して影響を与ていることが示唆される．

える PRVA の半順序関係のランキングが得られた（図そこで，これら 2 因子からみた各 PRVA の位置づ

6）．その結果，最も高い購買意欲だったのは人型エー
ジェントであり，よりリアルな人間の外見をもった実
写ビデオに有意差をつけて優っていた．この理由は，

けをより明確にするため，因子分析によって得られた重要な 2 因子である「親しみやすさ」と「知性」を それぞれ横軸，縦軸として 2 次元平面上に因子得点を

図 7 を見ることによって理解が深まる．
「親しみやすプロットしたものが，図 7 である．購買意欲の高い人さ」と「知性」の両方の因子において因子得点の平均

型エージェントが右上（両方の因子が高い)，犬エー
ジェントが右下（「親しみやすさ」が高く，「知性」は値が高いのは人型エージェントである．一方で，実写低い）に位置し，購買意欲が低い仏像エージェントがビデオの因子得点は，知性因子では高いものの親しみ

左上（「親しみやすさ」が低く，「知性」は高い），テキ

やすさ因子では高くない．表 4 を見ると，「親しみやすストが左下（両方の因子が低い）に位置している．さ

さ」，
「知性」，
「正しさ」因子が購買意欲に影響を与えらに，表 4 に，購買意欲と因子得点の間の相関を示す．

ることがわかる．よって，商品購買意欲の増進のため

相関分析の結果，親しみやすさ，強さ，正しさ因子とには，PRVA から親しみやすさと知性の両方を感じる

因子得点の間に統計的に有意な相関が確認された．

ことが効果的であり，そのような PRVA は我々の用意

5.

した 6 種類のうちでは人型エージェントであったため

考察に購買意欲が最大となったと解釈できる．
擬人化エージェントの親しみやすさと知性の重要性

PRVA の外見による推薦効果の違いとその要因については，Verhagen らの研究でも同様に指摘されて

4. 1 節における分散分析の結果，PRVA 要因と推薦いる [12] ．Verhagen らは擬人化エージェントが親しみ商品要因の間に交互作用は確認されなかった．また，やすい話し方で専門的な知識に基づいて発話した場合

PRVA 要因と推薦商品要因はともに主効果が確認された．商品の選択が個人のニーズに依存していることをに社会的存在感とパーソナライゼーションを引き出す

考慮すると，商品要因に主効果がみられたこと，すな

ンがサービス満足度に強く影響を与えることを示した．

5. 1

こと，そして，社会的存在感とパーソナライゼーショ( 69 )

313

ヒューマンインタフェース学会論文誌 Vol.17, No.3, 2015

彼らの研究は，擬人化エージェントの外見ではなく，を選択し，外見のデザイン属性については，できるだけ会話様式に注目しているが，擬人化エージェントの設

一般的なものを用いた．このように設定された PRVA

計において親しみやすさと知性がモダリティに関係なは，外見のモチーフ，デザイン的特性のバリエーショ

く重要であることを示唆している点が我々の結果と一ンの特徴的な部分を捉えていると考えられ，その実験致していると考えられる．

から得られた知見はエージェントの外見のデザインに

次に，4. 章の実験結果における PRVA 間の優劣に寄与する一般性をもつと考える．

ついて，より詳細に考察する．犬エージェントの知性

ただし，参加者に提示される PRVA の具体的な外因子得点は全 PRVA 中で最低である（図 7 参照）が，見は，同じモチーフをデザインするにしても，デザイ

犬エージェントと人型エージェントの間で購買意欲にン的特性の違いにより，参加者の受ける印象は変化す

統計的な有意差はない．これは，商品推薦には「知性」

る可能性が考えられる．この点については，今後は属よりも「親しみやすさ」がより重要であることが原因

性の異なる外見を用いた参加者実験 [13] により，よりである．このことは「親しみやすさ」因子の購買意欲

一般性をもつ実験結果を得ることが考えられる．

への寄与率が 27.2% と高いこと，購買意欲と「親しみ6.

やすさ」の因子得点の相関係数（0.45）が「知性」のまとめ

それ（0.23）よりも高いことから支持されている（表本研究では，現在急速に発展しているインターネッ

4 参照）．
仏像エージェントは購買意欲のランキング最下位でトのオンラインショッピングにおいて，商品を推薦すあるため，PRVA としては不適切であると思われる．

える影響を調べるために，参加者実験とその結果の分

これは，一般的に仏像が持つと考えられている全知全析をおこなった．具体的には，PRVA の現れるオンラ能性から「知性」を感じたものの，共感ができなかっ

インショッピング web ページを実験用に作成し，先行た，つまり「親しみやすさ」が低いからだと考えら研究を参考に 6 つの特徴的な PRVA を用意した．次れる．

に，独立変数を 6 つの PRVA，6 つの推薦商品，従属変る擬人化エージェント PRVA の外見が購買意欲に与テキストに対する購買意欲は，最下位の仏像エー数を参加者の購買意欲とした参加者内配置で参加者実

ジェントの次に低かった．情報の信頼性は，その発信験を実施し，PRVA に対する印象のアンケート調査も源である人の信頼性に依存する．実験参加者はテキス行った．分散分析と多重比較の結果，人型エージェン

トに対して人格を帰属できなかったと考えられる．こト，犬エージェントによる推薦に対し，参加者は高いのことは，図 7 において，テキストが「親しみやすさ」

購買意欲をもつことがわかり，仏像エージェントやテと「知性」に対する因子得点の両方が低かったことか

キストは低いことがわかった．また，アンケート調査

ら支持される．

の結果に因子分析を適用した結果，「親しみやすさ」と「知性」の 2 因子が大きく寄与していることがわかっ

実験結果の一般性

5. 2

今回の実験の参加者は，20 歳代の日本人理工系大た．これらから，推薦の効果を高めるためには，「親し

学生，大学院生であったため，実験から得られた知見

みやすさ」と「知性」の要因が高くなるように PRVA

は，他の世代のユーザにもそのまま当てはまるか否かの外見をデザインすることが望ましいという知見が得はわからない．しかし，平成 23 年度版総務省情報通られた．

によると，15 歳から 80 歳以上の各世代にお今後の課題としては，本研究で議論していない

いて，30 歳代，20 歳代，40 歳代がオンラインショッ
ピングの中心的なユーザであることから，20 歳代の参PRVA の振る舞いの影響，PRVA の外見と振る舞いの組み合わせがユーザの購買意欲にどのような影響を加者による今回の実験から得られた知見は限定的では与えているのかを検討する予定である．

信白書

4あるが意義があると考えられる．今後は，実際のユー

謝辞

ザの世代分布に沿って，20 歳代以外の世代の参加者も本研究の一部は，文科省科研費新学術領域研究「認実験に参加してもらうことで，より一般性は高まると

知的デザイン学」(No.26118005) の助成を受けたもの考える．さらに，ジェンダー構成についても，考慮すである．記して感謝いたします．

ることが望ましい．
本研究で用いた PRVA の外見のモチーフ（人，ロボット，犬）は，Gray らの先行研究 [8] を参考にして，参考文献

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314( 70 )

オンラインショッピングにおける商品推薦エージェントの外見とユーザの購買意欲との関係

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著者紹介
梁

静
2011 年中国北京郵電大学情報通信工学
部通信工学科卒業．2014 年東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システ
ム科学専攻修士課程修了．現在，野村総合研究所に勤務．

山田

誠二

（正会員）
1984 年大阪大学基礎工学部卒業．1989
年同大学院基礎工学研究科博士課程修了．工学博士．1989 年大阪大学基礎工学部助手．1991 年大阪大学産業科学研究所講師．1996 年東京工業大学大学院
総合理工学研究科助教授．2002 年国立情報学研究所教授，現在にいたる．HAI
ヒューマンエージェントインタラクション，知的インタラクティブシステムに興味をもつ．人工知能学会，情報処理学会，AAAI, IEEE, ACM 各会員．

寺田

和憲

（正会員）
1995 年大阪大学工学部精密工学科卒業．
2001 年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士後期課程修了．博士(工学)．2000 年独立行政法人通信総合研究所特別研究員．2002 年岐阜大学工学部応用情報学科助手．2007 年同助教．
2014 年同准教授．現在に至る．人と人
工物のインタラクション観察を通じて
知性とは何かについて考えている．人
工知能学会，日本ロボット学会，情報処理学会，電子情報通信学会，IEEE,
ACM 各会員．

（C）NPO法人ヒューマンインタフェース学会( 71 )

315

ヒューマンインタフェース学会論文誌316( 72 )