Vol.15 No.1,2013
原著論文

二軸の振る舞いによる人間-空箱間の物集めタスクの実行
大澤 博隆1 飛田 国星1 桑山 裕基2 今井 倫太1 山田 誠二3
Colle ting Task between Human and Empty-box using Behaviors with Two-axis A tuators

Hirotaka Osawa1, Kunitoshi Tobita1, Yuki Kuwayama2, Mi hita Imai1, Seiji Yamada3{
In this paper, we propose to make intention drawing from system to human and olle ting task between human and empty-box just by behaviors with two axis a tuators.
First, we extra ted elements of minimum intera tion model between user and empty-box
using immersion dis overing method based on Wizard of Oz method. Next, we designed
three-state model based on ndings. Third, we implemented three-state model by motion
apture system, and on rms how olle ting task was a hieved. Last, we evaluated thesemodels are indistinguishable from human manipulation using Turing-test based evaluation.
Abstra t

Keywords

1.

: human-agent intera tion, human-robot intera tion, human interfa e

Lieberman らは擬人化エーを阻害するリスクも伴う．
はじめにジェントに関する論文の中で，擬人化されたモダリティ
我々人類は，他の人間とコミュニケーションし，情を受け入れるかどうかは，年齢や性別など，各ユーザ報を交換しながら共同でタスクを実行することがでの属性に依存しており，すべてのユーザがこのインタきる．これは，我々が他者から意図を読み取る能力を
フェースを受け入れられるわけではないことを警告している [4℄ ．小松らはユーザのメンタルモデルの点から，生得的に備えているからと考えられる．デネットらはこの能力を志向姿勢(intentional stan e) と読んでい

高度なモダリティを持ったロボットへの期待値と実際る [1℄ ．人間はお互いに意図を読み取ることで，共同での落差が，対象エージェントへの印象を悪くしてしまうことを指摘している [5℄ ．このようなモダリティと機タスクを遂行できる．また，人間が意図を読み取る対象は，必ずしも他の人間に限られているわけではない．

能の不一致がインタラクションを阻害することは，ロボットデザインの点からも指摘されている [6℄ ．

人間の原初的な生活環境には獲物や捕食者となる生物が存在しており，このような環境や生物に適応するた

このような問題に対して我々は，タスクの種類に応め，他者の意図を読み取る能力を発達させたと考えら
じて擬人化を触発する要素を取り付け，機能に見合っれる [2℄ ．

たモダリティをその都度取り付ける形で，解決を図っ人間が生得的に持っている他者の意図識別能力と，ている [7℄ ．本研究ではこのような取り組みの一種とし他者とのコミュニケーション能力を利用し，人間とシて，直交する二軸のモータが生み出す振る舞いの動作
ステム間の情報伝達手法やタスク実行を探る分野として，ヒューマンロボットインタラクション（
ある．

HRI）が

だけで，ユーザに対する意図伝達，ユーザと協調した

HRI では，人間とシステム間の間にあるエー

タスクの実行がどの程度可能であるかを検討する．同様の取り組みとして，寺田らの椅子を用いたインタラ

ジェントが人間の志向姿勢を介して情報を伝達し，場Yuasa らの提案するエージェントの表出を削減したインタラクション，Iizuka らの提案する１軸の意図伝達手法，Yamaji らの提案する So ial Trash
Box が存在する [8℄ [9℄ [10℄ [11℄．Iizuka らは一軸のスラ
クション，

合により共同でタスクを実行する．その際，人間に類似の擬人化された外見を持つエージェントを使用して，人間が機器を意図伝達対象と想起しやすいように設計している [3℄ ．

イド動作を使い，ユーザがエージェントを発見し，意図伝達者が居るかどうか見分ける手段を検討した [8℄ ．

しかしながら，このように人間と類似した複雑なモダリティを機械に持たせることは，インタラクション

寺田らは椅子ロボットの動作を通じ，人間に意図を読

Yuasa らはバーチャル

ませるタスクを実行させた [9℄ ．

*1：慶應義塾大学*2：株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ
*3：国立情報学研究所／総合研究大学院大学／東京工業大学*1：Keio University*2：NTT DOCOMO*3：National Institute of Informati s / SOKENDAI /Tokyo Institute of Te hnology

エージェントの表出を少数の動作軸で評価し，内的・

Ya-

外的な態度として受け取られるかを評価した [10℄ ．

maji らは最低限の動作だけでユーザに働きかけ，接触( 39 )

39

ヒューマンインタフェース学会論文誌

Vol.15, No.1, 2013を求める動作を行なって，実験室外でのユーザとのイ
ンタラクションを達成した [11℄ ．これらの先行研究に対し，本研究では，より積極的なユーザの意図理解を必要とする協調タスクを試みる．具体的なタスクとして，空箱の動作を通して，人間に拾いたいものを指示
し，集めさせるというタスクを行う．物集めのタスク

図1

没入型発見法における実験室の配置

図2

二軸のアクチュエータによる箱の動作には，対称とされた物体を実空間で指し示し，その注意を人間と共有する，指し示された対称が正しいかど
うか判断し，それにしたがって行動を変化させる，など，内部状態を複数持ち，推移しなければタスクが実行できない．限られたコミュニケーション手法を通して，現在の技術がこのような内部状態を複数持つタス
クをどの程度達成しうるか，人間− システム間の意図伝達手法として，どのようなものが将来選びうるかを模索する．
本研究の流れは以下のとおりである．まず本研究でWoZ 手法を改良した没入型発見法を用いてインタは，ラクションに必要なモデルを抽出する [12℄ [13℄ ．次に，

Pit h 方向に± 15 度，Yaw 方向に± 90 度の回転抽出したモデルを実際に実装する．最後に，抽出したり，

モデルによって人間− 箱間の物集めタスクが実行できを行うことができる．これ以外のアクチュエータは存るかを評価するとともに，チューリングテストを参考

在しないため，ロボットが固定された場所から移動すにした方法で，人間手動の操作と，本研究で提案する

ることはない．モータはマイクロコントローラを介し，自動動作のモデルがユーザから見た時に区別可能かを有線で直接ジョイスティックにつながれており，操作

検討する．

遅延は

100ms 以下となっている．100ms 以下の操作

遅延はインタラクションの支障にならないと考えた．
2.

没入型発見法：二軸のアクチュエータを介した人間− 人間間のインタラクションプロトコルの発見

実験の様子を図2 右に示す．

操作者の行う実験手順は以下の通りである．まず操

WoZ(Wizard of Oz) 法とテレオペ

作者は，机の上の全ての本を，参加者が空箱に入れる

レーション技術を拡張した人間− 非人間間の探索手法

机の上の残りすべての物体を，参加者が箱に入れるよであり，うに誘導する．このようにタスク遂行に段階を取り入没入型発見法はように誘導する．次に参加者を椅子に座らせる．次に，WoZ 手法のようにシステムの応答に操作者が介入し，インタラクションをデザインする [12℄ ．たれ，箱に入れる対象を時間に従ってずらすことで，参だし没入型発見法では，予め操作者が選択できる行動

加者が箱に入れる対象を正しく選択する，間違って選を決めるのではなく，操作者の入出力をテレオペレー

択する，の両事例が発生しやすいようにした．最後に，

10 分後，参加者

ション技術を用いて非人間の入出力に割り当て，人間

参加者を椅子に座らせたままにする．

に非人間の立場で最適なプロトコルを発見させる [13℄ ．

は自らのビデオを観察し，実験設計者のインタビュー

本事前実験は二軸のアクチュエータで動作する箱のに応じて実験中に何を考えて行動したか，答えた．ま

操作者と，箱とインタラクションする参加者の 人のた，実験設計者は操作者に対しても同じようにインタ

人間を用いる．操作者として， 人の人間（男女 人ず

ビューを行った．

221つ）を用いた．操作者は事前に時間を与えられ，アク

参加者の行う実験手順は以下のとおりである．まず，チュエータの操作法について学習した．アクチュエー

参加者は実験助手に案内されて実験室に入り，箱の前タの操作法はで2 人の被験者間で変わらなかった．
1

10 分間のインタラクションを行う．参加者は実験

実験室の配置を図 に示す．箱は実験室の床に置か

室で何が行われるか，どのような要求が為されるかをれており，操作者はジョイスティックを使って二軸の事前に一切指示されていない状況であった．また，箱箱を制御する．操作者は参加者と隔離されており，そが操作者によって操作されていることも事前に知らさ

2 左に箱の外面の様子を示す．箱はそれぞれ 0.9 度ず

れぞれの音声が伝わらないように設計されていた．図れていない状態であった．このように説明を行わない

つの精度で回転できる２つのサーボモータを持っておしまうことを防いだ．

40

ことで，参加者が実験の目的について予め知識を得て( 40 )

二軸の振る舞いによる人間-空箱間の物集めタスクの実行

8 人の参加者（女性 2 人，男性 6 人）が箱とのイン
タラクション体験を行った．操作者 1 人に対し，女性
1 人，男性 3 人の参加者が割り当てられた．
2. 1

Functional side
(Opening of the box)

Point to object
Gazing at a user

事前実験結果2 人の操作者間で，操作の違いは発見されなかった．

Front side

Shaking

Nodding

また，参加者の音声発話は禁止されていなかったが，
図3

参加者の中で音声発話を行ったものはいなかった．参箱の正面と側面

加者の音声発話が操作者に伝わることはない．
参加者に対するインタビューの結果より，以下の事たるかを深く考えていなかった．しかしながら，物体実が判明した．まず，操作者の否定の意図は，箱を左を上下に傾ける動作により，操作者と参加者はともに，右に振るというかぶりの動作によって伝えられた．まPit h の回転を中心とした側が正面であると理解した．

た肯定の意志は，箱を上下に振るといううなずき動作

本発見は次のように一般化できる．もし，物体が正によって伝えられた．

面方向を同定するために特有の形状，テクスチャ，色参加者に対する指示動作は，物体の正面を参加者になどを保持している場合，そちらを正面と同定するの向けて行われた．うなずき動作は，参加者が箱の正面は難しくない．しかしながら，球や円柱や円錐や箱なを同定する手助けを行った．さらに，物体に正面を向ど，正面同定の手がかりが得られない場合には，正面

けてうなずく動作は，物体のおおまかな角度を示すのを中心とした対称的振る舞い動作が，正面同定のために役立った．しかしながら，物体の正確な場所につい必要となる．

ては，参加者との確認を何回か経たあと決定された．

正面同定の難しさの一方で，機能面を同定すること

箱の上面を対象に向ける動作は，対象を箱に入れさせは参加者にとって難しくなかった．これは，箱の機能るために有効だった．全ての参加者は箱が物を入れて面に当たる部分が，物を入れたり取り出したりする部

欲しいと伝えていることを徐々に理解した．また，操分しかなく，想定が容易だったためと考えられる．

作者が箱に物を入れるように，箱を動かして指示した

3. 2

ときにも，参加者はしばしば箱を観察し続けた．この人間同士の会話におけるジェスチャ研究には前例がような理解の齟齬は，ターンの交代を促す表現の必要あるが，非人間である箱が行うジェスチャを人間同士性を示していると考えられる．

のジェスチャと同じように分類することはできない．

3.

ジェスチャの分類

前節の内容を元に，我々は箱が行う振る舞いを，大きインタラクションモデルの検討
く概念ジェスチャと制御ジェスチャに分類した．概念

前章の没入型発見法から得られた知見を元に，イン

ジェスチャは概念を伝えるものであり，言語会話におタラクションモデルを検討した．
3. 1

ける名詞句や動詞句として振る舞う．制御ジェスチャ

物体の正面同定は概念の属性や，概念に対する意味の付与，概念同士心の理論によれば，意図を持つと認識される物体の関連性を表すものであり，言語会話における強調やは，正面に当たる側を備える必要があることが期待で装飾（形容詞句，副詞句）として振る舞う．

きる [14℄ ．例えば動物の正面は顔と頭と認識出来る．ま概念ジェスチャとして以下のものが発見された．例

たこれとは別に，エージェントは外界に対して働きか

えばうなずき動作とかぶりを振る動作はそれぞれ肯定

けるための側面を持っている．例えば動物は，自身のと否定を表した．また，正面方向を対象に向けること

四足，口，耳，鼻，手を用いて外界に対し働きかける．

は，その対象に対し何らかの操作を期待していること

このような単純化は箱の場合にも有効であったと考えを示唆した．正面方向を参加者に対して向けることは，られる（図 ）．物体の正面は参加者に対し箱の注意

その参加者に対して行動要求を行ないたいことを示唆

対象を伝えるのに適切であった．また，箱が外界に対した．機能方向を参加者に対して向けることは，そのし機能を働かせる面（箱が物を受け入れる面）は，箱機能に関連する動作を参加者が行うことを期待させた．

3が開いた側面のみとなる．

うなずき動作は特に，参加者に対して挨拶と誤認識

箱の場合には，正面はその振る舞いによって決定さされることが多かった．また，振動するような動作はれた．なぜなら箱は点対称な形をしており，どちらが否定的な意図を持つものと参加者に伝わることが多

正面に当たるか，事前知識の無い参加者には決定でき

かった．このような動作は，参加者が現在行っている，

なかったからである．飛び出た正面や絵やマークなど

あるいは行った行動を止める要求と理解された．

があれば簡単だった，と述べた参加者もいた．また，一方で，制御ジェスチャには以下のものが見られた．

操作者自体も，動かし始めた当初はどちらが正面に当繰り返し動作は参加者が動作と意図の関係を発見する( 41 )

41

Vol.15, No.1, 2013

ヒューマンインタフェース学会論文誌

ための手助けとなった．また，参加者の行動中に，箱Appearance of the user

- Appeal to the user
- Tracing user's location

が動作によって行う割り込みは，箱が次に行う行動をReaction to the user

State1:
Initialization
phase

参加者に想定させるためにより良く働いた．これは，- Appeal for the function of the robot- Instructive behavior about
how to manipulate an object- Waiting behavior for the user
- Repeating above actions

参加者の行動によって予め意味が制約を受けるからである．例えば，手を伸ばし物体を掴んだ際に行われる
かぶりを振る動作は，どの参加者にとっても対象とな- Affirmative or Negative motion- Appeal for the function of the robot- Directing motion- Waiting behavior for the user
- Repeating above actions

る物体が意図と違う，という意味を表すため，意図が明確に伝わる．しかし，被験者が何も行なっていない

Attention to
the robot box
Communicate
Intention to the user
Behavior to
the intention
Response to
the behavior

State2:
Observation
phaseState3:
Actionphase

際のかぶりを振る動作は，参加者の現在の行動に対す
図4

る否定として扱われ，解釈が参加者間で異なった．同

二軸の空箱が達成したインタラクションモデル

様に，同じような動作が常に同じ意図を伝えるわけではなかった．いくつかの振る舞いは，それが行われるの意図と異なる物体を拾った場合，操作者はかぶタイミングに強く依存していた．例えば，箱のうなずりを振って否定の意図を伝えた．正しい物体が箱き動作は，箱の正面が参加者に対し理解されないと伝に入れられた後は，インタラクションは観察段階わらない．うなずきやかぶりを振る動作は，行動の後に戻り，参加者は次の物体への指示を行った．
に表出されないと，その行動に対する否定的な意図表
観察段階と行動段階はそれぞれ操作者の行動と参Iizuka らや Yuasa らが発見した，出であることが理解されなかった．

加者の行動であり，
3. 3

インタラクションの 3 段階モデル

ターンテイキング動作を繰り返していると考えられ
る [8℄ [10℄ ．一方，初期化段階では空箱の動作可能範囲

前節で行った検討結果を元にして，二軸の空箱の達成したインタラクションを以下の３段階に分類した（図4）．分類にあたっては，前節の検討結果及び，ターンを参加者に対して伝えており，コミュニケーションの前提となるプロトコルを定めている．これによって，テイキングの考え方を中心にして，各段階でどのよう人間以外のモダリティをもつ機械であっても，行動をに人間とロボットの間でターンが回されるか，というIizuka らや Yuasa らは，インタラ

決定できると考えられる．

形で分類を行った．

本モデルでは，前節で分類した概念ジェスチャとしクションにおけるターンテイキングが，人間だけでなて，肯定・否定の動作，対象の指示を行う．また，制くミニマムなデザインのエージェントでも成り立つこ
御ジェスチャとして繰り返し行動を使用し，それまでとを示している [8℄ [10℄ ．

1. 初期化段階：参加者はこの段階で，箱がエージェに行った概念ジェスチャの催促を行うとともに，対象に触れたタイミングでの否定動作もしくは催促動作をントであり，対話可能であることを理解する．こ行う．
の状態では，参加者は箱の正面方向も同定する．
4.

参加者に理解をさせるための手法として，操作者

インタラクションモデル実現のための自動応答システムの実装

は参加者の移動に対し，箱の正面方向を追従させていた．このような初期化が充分に行われると，
インタラクションは次の段階に進んだ．

上記モデルを実現するための自動システムについて

2. 観察段階：参加者は箱からの指示に注目し，その説明する．事前実験の結果より，参加者の頭と両手の指示が参加者に対しどのような行動を要求していとが分かった．この３箇所にマーカを取り付け，カメ

るか理解する．箱は参加者に対し，箱の持っていラの代わりに位置と向きをモーションキャプチャからる機能を使うように要請する．このため，操作者

得て，物体への接触や箱への接触のデータを取り，人は箱の正面を物体に向け，機能面を物体に対し向間の操作者を介さない応答を実現する 図

向きがインタラクションに対し大きく影響しているこ( 5)．

本システムは箱の向きと参加者の頭の向きを計算し，けた．また，参加者の行動が行われない場合，操45 度より小さいときは，参加者が箱の方

作者は箱の行動を繰り返した．参加者が実際に指頭の向きが示対象に接触した場合，インタラクションは行動

向を向いて注目していると判断する．また，参加者の段階に移行する．

3. 行動段階：参加者は実際に行動を行い，操作者は150mm 以下の時に，その物体に接触したと判断する．また，Hall の社会的距離の知箱を介してその行動に対し肯定，または否定の動見を反映し，参加者の頭の位置と箱の距離を測定し，手と物体との距離が作を返す．操作者は参加者の行動を観察しており，動作例を図

けて機能面を向ける．一方，もし参加者が操作者
42500mm 以下の時に，参加者が箱に対し働きかけを行ないたいもの，と推定する [15℄ ．

もし参加者が物体を触った場合には，参加者に向( 42 )

6 に示す．状態１（初期化段階）では，

二軸の振る舞いによる人間-空箱間の物集めタスクの実行

図5

A: Appealing
behavior

B: Attention
from the user

C: Gazingan object

D: Aim functional
side at the user

モーションキャプチャマーカーの取り付け箱が参加者の発見を行い，正面方向を参加者に向ける（図6A）．次に，箱は参加者に対してうなずき動作を行い，どちらが正面方向であるかを参加者に提示する（図

F: Denial for theuser's action

E: Approaching toa wrong object

6B）．ユーザーからの注目が５秒以上続いたときに，箱は次の状態に移る．
状態２（観察段階）では，ユーザーが箱の動きを観察している．箱は自らの正面を物体に向け，次に機能方向をユーザーに対し向ける（図6C，図 6D）．本動

作によって，ユーザーに対し，物体が操作の対象になること，ユーザーが機能方向を使うことを誘導する．
また，この動作を繰り返すことで，両情報提示に関連性があることを提示する．物体に近づいたときに，状2 が終わり，ユーザーの手番である状態 3 に進む．

態

状態３（行動段階）では，システムがユーザーの動作を観察し，行動が正しいか間違っているかを提示する．ユーザーが間違った物体を取得した場合（図箱はかぶりを振る動作を行う（図6E），6F）．この動作は

図6

動作モデルを実装した空箱

ユーザーに対し，拾い上げ動作が間違っていることをRobot box示唆する．もしユーザーが物体を動かす動作をやめた

2

Object 3(Bottle)ならば，システムは状態 へ推移し，ユーザーに対し再び正しい物体を指定する．一方，ユーザーが正しい物体を取得した場合（図6G），箱は機能面をユーザー

1m

1m
1m

に向け，ユーザーが物体を箱に入れるまで動作を停止

6H）．物体が箱に入れられたら，システムは再び状態 2 に戻る．この動作が全ての物体に対し終了
するまで，状態 2 と状態 3 が繰り返される．
する（図

5.

Participant

モデルの性能評価：二軸の箱を介した人間− 計
算機間のインタラクション

図7

実装したモデルを評価するため，我々は実際にこの齢はシステムを動かし，何も知らない参加者に対して，動Object 2(Box)

Object 3(Box)

モデルの性能評価における実験室の配置

22〜 24 歳の間である．

評価の手順は以下のとおりである．まず，実験助手

作だけで物集めタスクを実行させられるか評価した．

3 つの物体を空箱の前においた．配置は図 7

が参加者を実験室前に誘導し，参加者に部屋に入るよのとおりである．箱は参加者に対し，そのうち１つのうに伝える．実験助手は，参加者が事前知識を持つこ

物体を箱に入れるように誘導する．参加者は大学院生とを避けるため，参加者には部屋で何が起こるかを一

我々は10 人で，女性 2 人，男性 8 人を用いた．参加者の年切明示せず，部屋に入るという指示のみ伝えた．参加( 43 )

43

ヒューマンインタフェース学会論文誌

Vol.15, No.1, 2013

者が部屋に入った後，モデルを元に二軸の箱が動作す

1) 参加者が指定の物体を箱に入れた場
2) 参加者が箱の意図を理解できず，観察しか行わない場合，3) 参加者が物体を拾い上げた後，再び置る．動作後，

Empty
Cylinder

合，を満たした時点で，箱の動作は終了する．終了した時

Video
& PC

Manipulator

き，その後行動を行わなかった場合，のどれかの条件点で実験助手が部屋に入り，評価は終了する．参加者

1は 回しか物体を拾うことはなく，評価を繰り返すこ
とはない．

4

Desk

実験結果として， 種類の段階の成功例が見られた．

A) 参加者が最初の試行で正解の物体を同定し，拾い上げる場合 (7 人の参加者が該当)．
 B) 参加者が最初の試行で正解の物体を箱に入れた場合 (7 人の参加者が該当)．
 C) 参加者が一度でも箱に正しい物体を入れた場
合．(9 人の参加者が該当)．
 D) 参加者が正解の物体のみを箱に入れ，実験が終了した場合 (8 人の参加者が該当)．
また，かぶりを振る動作は実験中 3 回確認された．
2 人の参加者はその動作に従って行動をやめた．


5. 1

CameraView

Partition
Participant

図8

6.

設置図

チューリングテストによる人間操作との比較

前章の評価により，本研究で提案するモデルによって物集めタスクが達成されることが示された．本研究ではこのモデルが人間操作のものと同じだけの達成率を示しうるか比較するため，人間が操作した場合との比較を行った．人間が操作した場合をベンチマーク

議論

80%の参加者は意図伝達を成功させることが出来た(D)．本結果により，我々が提案した３つの動作モデとし，比較を行うことで，実際にこのような自動モデルを元にしたインタラクションがおおむね成功したこ

にとって，人間の操作と混同しうるものかを比較するとが示唆された．この結果により，たとえ二軸のようためチューリングテストを参考にした比較を行った．

に制約された条件であっても，インタラクションの段

チューリングテストは模倣ゲームを通してシステムの階を適切に設計することで，参加者の行動を上手く誘

知性を判定するテストであり，オリジナルのチューリ導できることが示唆される．

ングテストは自然言語を介して行われている [16℄ ．本研

ルが社会において人間の手動操作を置き換え可能なものか検討することができる．達成した動作がユーザ

究ではしかしながら，失敗例も確認された．例えば，否定M kinstry らが提案した，与えられた質問に対の動作を喜びの動作と誤解した参加者が居た．これら

し正誤のみを返す形でシステムのアウトプットを絞っの動作は文化依存である．機能面を参加者から背ける，たチューリングテストのバリエーション，など，機能に依存しない表現を使うことで，より参加

MinimumIntelligent Signal Test を参考にし，動作のみを用いたチューリングテストを行った [17℄ ．

者に対し意図の理解を促進できるのではないかと考え

人間操作との比較では，空箱として円箱形の箱（ゴられる．
また，箱の知能を過大評価した参加者も見られた．

ミ箱）を設置した．円箱形の箱は正面が暗示的に決まっ

3.1 節で示した通り，動作を用いることで２つの物体をとって交互に見せた参加者がおり，このておらず，参加者は箱がこの２つを比較し選択することを期待し初めて正面が決定する．そのため，モデルの評価に都て行動した．参加者は最終的に一つの物体を指示する合が良い．全体の動作図を図8 に示す．

二軸のロボットに円箱形の箱を装着し，円箱形の箱箱の動作を見て，物体を箱のなかに入れたものの，箱0.5m に配置された３つのカラーボックスのがこのような選択能力を持っていないことに気づかなの周囲約かった．このため，本ケースでは実際的な問題は生じうち２つだけを円箱形の箱に入れるようユーザを誘導なかった．ただし，参加者は遂行するタスクに対応しするというタスクを行った．タスクの終了後，参加者た最適な知性を不可避的に想定しているのかもしれはアンケートで箱が自動と手動のどちらで動作していず，このような過剰評価がタスク遂行を阻害することると思ったかを確信度に応じて３段階（１〜 ３）で回はありえる．さらなる実験を行って，二軸のアクチュ

答した．
自動動作・手動動作の割り振り，被験者の試行回数

エータがどこまでの知性を想定させるか検討する必要は以下のようにして決定した．まず，被験者による結

がある．
44

( 44 )

二軸の振る舞いによる人間-空箱間の物集めタスクの実行

表1

果の偏りを防ぐため，一人の参加者に対し，全て自動自動操作と手動操作の際の回答

自動操作

回答

9
12

動作，全て手動操作という割り振りは行わないように正解した．また，参加者が残り回数にしたがって，次の動
不正解
作が自動動作か手動動作か予測することを防ぐため，

2 回や 4 回といった予想のしやすい試行回数は選ばな

手動操作

12
12

Participants

いようにした．また，展示場で比較を行ったため，一人の参加者に対し，あまり多くの試行回数を行うことができなかった．以上の条件を考え，タスクと回答は

1 人の参加者につき 3 回ずつ行うこととした．また，参加者が行うタスクは，自動動作が 2 件と手動動作が1 件の場合，もしくは，自動動作が 1 件と手動動作が2 件の場合が半分ずつの場合に分けられ，実験設計者が自動動作と手動操作の順番をランダムになるよう割8り振った．最終的には，前者の試行が 人，後者の試7 人に割り振られた．

行がCorrect answers

動作方法に関わらず，操作者には常に参加者から見えない位置に待機してもらう．手動操作ではゲームコ

2 つのアナログスティックと，3 つのボタンによって人間の操作者が箱を操作する．3 つ

図9

正解数ごとの人数

表2

正解と信頼度の関係

ントローラの左右

1 2 3
正解
10 5 6
不正解
9 6 9
信頼度

のボタンを押すと，同じ色のカラーボックスに円箱形の箱の正面方向を向ける．
6. 1

参加者

慶應テクノモールというイベントに来場した
から

20 代

70 代の来場者 15 人に依頼し，参加者として実手動システムの動作の場合には，視線計測装置を用い験に参加してもらった．ユーザには以下の教示を実験て，操作者の注視点を計測した．

助手が行った．

 落ちているカラーボックスをロボットの指示通りに円箱形の箱の中に入れてください ロボットなので普段は自動で動作するのですが，衝立の後ろに隠れている人が手動で操作している
場合もあります ロボットが自動で動いているのか，人に手動で操作されているのかどちらだと思ったかをお答えください 実験は 回行います
教示後，参加者にはマーカーを付加した帽子と手袋を装着してもらった．

3

6. 2

手順

 正解数に対するユーザの人数の分布
 自動動作と手動操作それぞれにおける正解数と不正解数の比較
6. 3
評価結果
人全ての参加者が箱の誘導に従い，正解の物体を順番通り箱に入れることができた．自動操作の場合，手動操作の場合の正解，不正解の数を表 に示す．また，それぞれの正解数に対する人数の分布の様子を図に示す．正解数の平均値は，標準偏差の値はとなった．また，回答の正誤と，その信頼度を表 にしめす．さらに，自動動作と手動操作のそれぞれにおける 試行分の得点の平均値を，図に示す．得点は，ユーザが正解した場合は確信度の値，不正解した
場合は確信度に をかけた値として計算し，平均と標準偏差を取った．その結果，手動操作の場合の平均が，自動操作の場合の平均がとなった．
6. 4 議論：二軸の箱を介した人間− 計算機間のイ
ンタラクション
本研究で構築した自動動作モデルが人間の手動操作の代替システムとして有効なモデルかどうかを検証する．
人が少なくとも 度不図 をみると， 人中

15

1

9

1.4

1

0.99
2

10

-1

実験の手順を以下に示す．

1. 手動システムを動作させる場合は，操作者に操作-0.13 (SD = 2.27)(SD = 2.00)を開始するよう伝える

2. 自動または手動のプログラムを実行する
3. 円箱形の箱が動き始めると実験開始
4. 円箱形の箱の指示どおりにユーザがカラーボック
スを入れ終えたら実験終了

5. アンケートで自動か手動かを答えてもらうユーザへのアンケートの結果から，以下の点について評9

価する．
( 45 )

15

-0.33

13

1

45

ヒューマンインタフェース学会論文誌

Vol.15, No.1, 2013

りを行わないよう設計することで，箱の自動動作を改

平均得点

善できると考えられる．
また，自動動作の場合に，物体を手に取ったときに手動
自動箱からの反応を感じる事ができなかったという参加者がいた．自動動作モデル構築のために行った予備実験
では，参加者は指示対象を手に取ると箱 の動作を見ずにすぐ物体を円箱形の箱に入れていたため，指示対
象をつかんだときの動作の変化は用意しなかった．今回の実験では物体を手に取ったときに円箱形の箱に入図 10れるかどうか迷って箱 の誘導の様子をみる参加者が自動動作と手動操作それぞれに対する評価の平均値

いたが，動作に変化がなかったために自動らしいと判2人

断する場合があったと考えられる．ほぼ全員の参加者の参加者は， 通りの動作の違いを感じ取ることがで入れたため，箱が否定動作を行うことが殆どなかったき，かつ自動動作と手動操作を判別した．全試行で不ことも要因の正解となっていることがわかる．全試行で正解の2が箱の誘導通りの物体を手に取って円箱形の箱の中に

3 人のユーザは，自動動作と手動操作の判別はできなかったが，正解と真逆の回答をしたため，2 通

1 つであると考えられる．

また，否定動作の横振りの動作が指示動作における正解の横振りの動作と似通っていたため，箱 が否定動作をしりの動作の違いを感じ取ることができていた可能性がある．また，参加者

15 人中 3 人は全て自動であるとても動作の変化をユーザが感じとることができなかった場合があった．そのため，否定動作と指示動作の動回答し， 人は全て手動であると回答した．これらの作を差別化する必要があると考えられる．例えば，参参加者については，自動動作と手動操作の区別が全く

加者の反対側に円箱形の箱を傾け続けて物体の投入をついていなかったことが言える．また，図拒む動作を否定動作とすることが挙げられる．

1

10 のように自動動作と手動操作の得点の平均値に関して対応がt

p = .743 と

7.

全体の議論

無く等分散の場合の 検定を行った結果，なった．これは参加者数が少ないことも示唆されるが，

7. 1

自動動作と手動操作の間に差がなく参加者からみて区

実世界上で人間と協調し，物集めタスクを実行する

別できなかったことが示唆される．

本研究の制限モデルを提案した．これは，従来のミニマムコミュニ

アンケートとインタビューを行った結果，自動動作

ケーションのように，インタラクションを通じて振るを手動操作だと思った参加者のうち 人は箱の動作が舞いが参加者に与える印象とは異なり，時系列の概念

縦や横にぶれていて動きに無駄があったことを挙げてを必要とするタスクへの応用が可能なモデルと考えらいた．ばらつきのある縦振りと横振りの動作の繰り返れる [8℄ [9℄ [10℄ [11℄ ．特に， 章で示した，対称動作によしが人間らしい動作として認識されたことが分かる．

る正面方向の同定モデルは他の物体に対しても汎用的

また，箱の自動動作が人間の意識があるように見えたに適用可能になると考えられる．

3

3.

2

と答えた人が 人いた．上記の結果を考慮すると，本

しかし一方で，本研究で提案したモデルは物集めと研究で構築した箱の自動動作モデルが人間の操作と区いうタスクに限定されている．これは，実世界上で物別がつかない動作モデルであることが示唆された．

体を示し，その位置を参加者に動かさせる，という分

6. 5

操作者の注視点

野への応用が可能だが，それ以上のインテリジェント

操作者の視線を計測した結果，ほぼ全ての試行になインタラクションをカバーするものではない．また，

おいて箱またはカラーボックスを注視しており，参加

本研究ではシステムが行うべきタスクを目標とし，自者の行動は注視されていなかったことが分かった．つ

動と手動条件を比較しており，システムがタスク遂行

まり，操作者は参加者の挙動よりも箱の動作状況とカを目的としていない場合に，人間が自発的に意図をそラーボックスの位置状況の情報を重要視し，機械的にこに見出して協調する場合との比較はおこなっていな

ユーザを誘導していたと考えられる．

い．例えば，物集めを意図していない搬送用ロボット

6. 6

自動動作モデルの改善がたまたま人間に近づく経路を取った結果，ユーザが横に回転しながら縦振りをしていた点で自動らしい

勝手に物を入れてしまう，という現象は存在しうる．

と指摘した参加者がいた．操作者による手動操作では

ただし，今回行われた実験のように，指定された物体

横回転と縦回転の操作をそれぞれ独立に行う傾向があを選んで集めるという行為は，物集めを目的としていることが観察されたため，横に回転している間は縦振ない動作から偶発的に読み取る可能性が低いことが予46( 46 )

二軸の振る舞いによる人間-空箱間の物集めタスクの実行

引き続き検討を行う必要があると考えられる．

想されるため，比較条件として他の動作を行うロボッ

7.2. 2 ロボットを介した人同士のコミュニケーシ

トを導入することは適切ではなく，手動操作と比較をすることがより適切であると考えられる．

ョン

また，箱はそれ自体がアフォーダンスとして物を入

全自律ではなく遠隔操作されたロボットにおいてもれるというタスクを担っている．本研究では動作によっ役に立つ．人同士のコミュニケーションを目的としたて方向と指示を与えることで，このアフォーダンスをネットワークロボットに応用できると考えられる．ロ

拡張し，かつモデルによって参加者との協調タスクをボットを操作しているときに一時的にネットワークか行なっている．しかしながら，アフォーダンスが存在ら切断されて操作不能になっても，人間の操作と区別しないところにモデルを付与できたわけではない．アができないようにロボットに自律的に振舞わせること

フォーダンスが存在しない際に，どのような振る舞い

で通信相手に不快感を与えないで済む
7. 3

がミニマムコミュニケーションを達成できるかは将来的な課題である．

将来課題：チューリングテストの応用分野と3. 章

本研究では，箱の動作におけるチューリングテストで示したように，ユーザが機能面を同定する際，特別を行った．このようなチューリングテストを用いた評なモデルを必要としなかったが，今後は機能面の同定

価が，将来的にミニマムコミュニケーションをどのよにも，モデルが必要になると考えられる．

うに拡張し，チューリングテストに応用分野をもたらさらに，箱は機能面がひとつしかなく，今回は

7. 2

してのミニマムコミュニケーション

本研究の与える貢献

すか検討する．

本研究で提案したモデルは単純なものであるが，実チューリングテストは人工知能における達成目標の

世界上で人間と強調し，物集めタスクを実行すること一つとされてきたが，言語会話における表現可能な範ができている．一般的に，このようなインタラクショ

囲の広大さや，評価者の背景知識や状況，前提条件にンのミニマムデザイン手法では，ユーザの行う行動を強く依存する性質が達成障害とされてきた．

一意に決定することはできず，ユーザーに対して誘導

これらへの依存が知性判定テストを難しくしているとを行うにとどまる．このようなユーザの積極的な意図
理解を利用したアプローチとして，例えばYamaji ら考えた [19℄ ．

So ialTrashBox では，ロボットの動作を簡易に設

ングテストから実用的な応用が生まれるのを阻害して計し，ユーザに積極的に文脈を読み取らせ，ユーザのよって，自然言語だけでなく，人間自身の行動によって行動を制約し，目的のタスクを実行させるという手法達成されうるチューリングテストを提案している [21℄ ．

のCohen はHayes らはテストの曖昧性が，チューリ

Harnad らは Total Turing Test にいると考えた [20℄ ．

を取っている [11℄ ．これに対し，我々の提案するモデ

Sakamoto らは Geminoid と呼ばれる人間を模倣した

ルは，より複雑な動作モデルを指定することで，ユーアンドロイドを作成し，このテストを実際に行なってザの行動を大きく制約し，結果として物を集めるだけいる [22℄ ．しかしこのようなテストは自然言語を介しではなく，そのタイミングと目標まで誘導することがたものよりさらに条件が多くなってしまうため，イン可能となっている．このような二軸の振る舞いを利用

タラクティブな条件下でのチューリングテストの達成

したミニマムコミュニケーションが，ロボット研究にはより難しくなる．

与える貢献を以下に示す．

一方で，バーチャルエージェントやロボットといっ

7.2. 1 多数の動作軸を持つロボットの一部動作代替た擬人化エージェントが社会で使用されつつある [23℄ ．

多数の動作軸を持つコミュニケーション用ロボッ

これらのエージェントは必ずしもチューリングテスト

トを操作する際の操作者の負担を軽減できると考えらで求められるような知性のレベルを満たす必要は無く，れる．例えば，人同士のコミュニケーションを目的とユーザーを惹きつけインタラクションを継続させる程して操作者がヒューマノイドロボットを操作する際に，度の振る舞いが要求されていることも多い．例えば，ロボットの首や腰の回転動作を用いた人間の指示，物ビデオゲームのエージェントは知性的に振舞うことでの指示のみを自動化し，人がロボットの近くにいると結果としてユーザーをゲームに没入させる．

AIBO やきのみ手動操作に切り替わるようにすることで，操作PARO などの動物型のロボットやエージェントは，人者が常にロボットを操作する必要がなくなる．

Glas らが提案するような，複数の擬人化エー

間とのインタラクションの継続のために自律的に振舞

ジェントを人間の要求に合わせて知的に振舞わせ，サーまた，低いレベルのインテリジェンスの自動化は，

これはうことが求められる [24℄ [25℄ ．

ビスを行う手法に応用可能である [18℄ ．

半自律型ロボットの操作において，人間操作を軽減す

Glas らは，ロボッ

ただし，複数の軸を用いたロボットに対し，その一るという意図でも求められている．

部を自動化して動作が協調できるかどうかについては，( 47 )

トが半自律的に行動し，高度な知性を要求されるとき
47

ヒューマンインタフェース学会論文誌にのみ人間に操作を渡すことで，結果として複数の擬

Vol.15, No.1, 2013

援助を受け行われました。

人化エージェントを人間の要求に合わせて知的に振舞
わせ，サービスを継続させられると提案している [18℄ ．
参考文献
このような半自律制御は，デジタルパペットのようなバーチャルエージェントの操作負荷を下げつつ，より自律的に振舞うように見せかけるために応用することも可能である [26℄ ．
このように，現在は古典的チューリングテストが想定したような，人間と同じように振る舞える知的レベ
ルを要求したアプリケーションは少ないが，それでも，
ある程度の知的レベルで振る舞えるだけの自律的行動
をシステムに要求しているといえる．この観点から，
チューリングテストを改良することを考えると，従来のような自然言語を用いたコミュニケーションを中心とするのではなく，動作やジェスチャ，タイミングなど，もっと低いレベルで達成されうる，ミニマムな知性を感じさせる反応の質を試すような新しいテストが必要になると考えられる．
本研究で著者らが行った評価手法は，限定的なチュー
リングテストを達成している．これは，チューリング
テストの実際的な応用分野として，ミニマムなインテ
リジェンスの評価という方法を提案するものである．
本研究で提案したモデルとそのチューリングテストにおける評価は，チューリングテストの要素を解体し，実際的な応用分野として，このようなミニマムコミュ
ニケーションへの応用を提案するものになると考えら
れる．
8.

結論

本研究では，中に何も入っていない箱を対象とし，二軸のモータの振る舞いのみから，システムから人間への意図の伝達と，システムと人間が協調したタスクを実行する．本研究ではミニマムなインタラクション

WoZ を改良した没入型発見

モデルを発見するため，法を用いて人間の操作する空箱と，人間間の物集めタスクを行い，必要となるインタラクション要素を抽出した．次に，抽出した要素を検討しつつ，３段階のイ
ンタラクションモデルを提案した．そして，モーショ
ンキャプチャシステムを用いてモデルを実装し，本研究で得られる３段階のモデルを利用することで，物集めタスクの実行が可能であることを確認した．最後に，空箱の動作評価として行ったチューリングテストによって，提案モデルを用いた自動操作が，人間による手動操作と区別することができないことが示唆された．
謝辞
本研究は独立行政法人科学技術振興機構の戦略的創造研究推進事業（さきがけ）領域「情報環境と人」の48( 48 )[1℄ Dennett, DC.: The Intentional Stan e. A Bradford
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飛田

国星2012 年慶應義塾大学理工学部情報工学科卒業，現在，同大学大学院の理工学研究科開放環境科学専攻に在学中

桑山

裕基

2009 年慶應義塾大学理工学部情報工学科卒業．2011 年慶應義塾大学大学院開放環境科学専攻修士課程修了．現在，株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ勤務．

今井倫太

1992 年慶應義塾大学理工学部電機工学科卒業．1994 年同大大学院計算機科学専攻修士課程修了．同年，NTT ヒューマンインターフェース研究所入社．
1997 年 ATR 知能映像通信研究所へ出向．2002 年慶應義塾大学大学院開放環
境科学専攻博士課程修了．現在，慶應義塾大学理工学部情報工学科准教授および，ATR 知能ロボティクス研究所客員研究員．ロボットとの対話，センサを用いた状況知覚に興味を持つ．電子情報通信学会，IEEE，ACM 等会員．
博士 (工学)．

（2012 年 8 月 5 日受付，11 月 22 日再受付）

著者紹介

大澤

（正会員）

博隆
山田

2009 年慶應義塾大学大学院開放環境科学専攻博士課程修了．2009 年慶應義塾

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，ヒューマンインタフェース学会，
ACM，AAAI，IEEE 各会員．

大学訪問研究員及び米国マサチューセッ
ツ工科大学 AgeLab 特別研究員．2010
年日本学術振興会特別研究員 PD に採択され，国立情報学研究所へ出向．同
年から 2011 年にかけて，JST さきがけ専任研究員に従事．2011 年より現在まで，慶應義塾大学理工学部情報工学科助教および，JST さきがけ兼任研究員．ヒューマンエージェントインタラ
クション，人工知能の研究に従事．情報処理学会，日本ロボット学会，人工知能学会，IEEE，ACM 等会員．博士(工学)．

（C）NPO法人ヒューマンインタフェース学会( 49 )

49

ヒューマンインタフェース学会論文誌50( 50 )