ヒューマンコンピュータインタラクション特論
第9回

情報理工学部門

複合情報工学分野

Human-Computer Interaction (HCI) 研究室
小野哲雄（8-12室）
tono@ist.hokudai.ac.jp

授業計画 (予定)
1. 10/1(火) 4限 (小野) HCI入門
2. 10/4(金) 3限 (小野) HCI概論
10/8(火) 4限：[休講]3. 10/11(金) 3限 (小野) HCI概論(2) ＃論文発表の説明
4. 10/15(火) 4限 (小野) HCIの構成原理と構成方法(1) ＃登録開始
5. 10/25(金) 3限 (小野) HCIの構成原理と構成方法(2)6. 10/31(木) 4限 <- 火曜授業 (小野) [論文発表1(1)]7. 11/1(金) 3限 (小野) [論文発表1(2)]8. 11/5(火) 4限 (小野) ヒューマンロボットインタラクション(HRI) ＃説明
9. 11/8(金) 3限 (小野) ヒューマンエージェントインタラクション(HAI) #登録
10. 11/12(火) 4限 (小野) Predicting Human Decision-Making (1)11. 11/15(金) 3限 (小野) Predicting Human Decision-Making (2)12. 11/19(火) 4限 (坂本) HCIにおける実験と評価(1)
13. 11/22(金) 3限 (坂本) HCIにおける実験と評価(2)
14. 11/26(火) 4限 (小野) [論文発表2(1)]15. 11/29(金) 3限 (小野) [論文発表2(2)]2講義の概要（１）：HCI全般
次世代インタフェース
HCIの構成原理・方法

人のインタフェース特性
HCIの構成原理と構成方法
実験と評価

ハードウェアインタフェース
HCIの構成原理・方法

インタフェースの手法

インタフェースの評価
参考：ヒューマンコンピュータ
インタラクション入門、椎尾、
2010

実験と評価

インタラクションデザイン“Designing Interactions”

3

講義の概要（２）：HRIとHAI
HRI

Human-Robot Interaction

Human-Agent Interaction
HAI

対象をロボットに限定

対象は人工物（限定なし）

HCIとの相違点：人と「エージェント」のインタラクションデザインを研究
HCIとの共通点：人を含む「開放系」を研究の対象とする

4

Human-Agent Interaction (HAI)(Human-Robot Interaction (HRI))

5

エージェントを用いた対話システム
‒

研究事例
•
•
•
•

PUT-THAT-THERE (Bolt 1980)
Rea (Cassell 2000)
Situated Interaction (MSR 2009, 2014)
Mentalizing:–‒

Rational quantitative attribution of beliefs, desires andpercepts in human mentalizing(Nature human behavior 2017)

技術的な要素•POMDP, Generative model, (Bayesian inference)

6

Human-Agent Interactionとは？ (1)‒会話エージェントの研究を概観•

研究の流れ
自然言語対話システム 音声対話システム
マルチモーダル対話システム 擬人化エージェント

•

研究の歴史
–
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–
–
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1967: ELIZA [Weizenbaum] 表層的な対話を実現
1972: SHRDLU [Winograd] トイワールド内の言語理解
1973: LUNAR [Woods] 自然言語解析．機械が人間へ近づく
1980: HEARSAY-II [Erman] 音声対話に基づくタスク処理
1980: PUT-THAT-THERE [Bolt] 音声(代名詞)で操作を指示
1987: The Knowledge Navigator [Apple] コンセプトムービー
1994: CASA [Nass] “Computers Are Social Actors”
1994: Believable agents [Bates] 生き物らしいエージェント
1996: The Media Equation [Reeves & Nass] メディアの等式
1997: Persona [Ball] ToolからAssistive interfaceへ
2000: Rea [Cassell] Embodied Conversational Agents7

Human-Agent Interactionとは？ (2)–PUT-THAT-THERE [Bolt 1980]

8

Human-Agent Interactionとは？ (3)–Rea [Cassell 2000](ビデオ 1’00 – 2’15)

9Human-Agent Interactionとは？ (4)–『HAI研究のオリジナリティ』 (山田 09 参照)
•
•
•
•
•

人-エージェント、人-ロボット、人-エージェント人のインタラクション
HAI研究は開放系の研究が特徴
HAIではインタラクションの対象をコンピュータ
やロボットに限定しない「認知的インタラクションデザイン学」の重要性
事例：
‒
‒
‒
‒

アプライアンスのエージェント化
ロボット(AIBO)が人とのインタラクションを学習
エージェントの内部状態の表出方法
Dennettの意図・設計・物理スタンス
10Human-Agent Interactionとは？ (5)‒『HAIへの学際的アプローチ』(小野 09 参照)••••

HAIの「危ない匂い」と「収まりの悪さ」
細分化され、統合的な視点を欠いた研究への不満
人間が命令すればそのとおり動く道具を作成することが目的ではない
研究事例：
–
–
–
–
–

•

ITACO：メディア間を移動可能なエージェント
人工物にエージェント性を付与
Practical Magic：スマート情報環境とロボットのインタラ
クションデザイン
ITACO on the Room：部屋に移動するエージェント
RobotMeme：模倣と関係性の伝播
InteractionMeme：エージェント性と関係性の伝播による
インタラクション環境の構築

HAI研究はまさにムーブメントの結節点

11

Human-Agent Interactionとは？ (6)What is an agent? (国際会議HAIでの定義)
An agent is an object or technology that people interact with as if it is able to act with its own
purposes, motivations, and intentions. Having autonomy is not suﬃcient. For example, people
generally do not interact with telephones or elevators as agents although there is autonomy
behind the scenes. Conversely, some people talk to their cars or boats as if they have their own
intentions or personalities, even if this is not the case. It is the point where people shape theirinteractions with an object or technology as if it has purposes, motivations, or intentions, where
we have human-agent interaction. Often, technologies are designed to encourage people togive them agency, for example, by using social methods such as speech or gestures, or having
a personality, although this is not necessary for agency.
People attribute agency to many things and technologies in their everyday lives, which is acommon area of research, for example, with robots, virtual characters and video games, virtual
reality, smart cars, and so forth. By considering the broader field of Human-Agent Interaction,
we have an opportunity to transcend these traditional categories and to share knowledge andlearn from each other, regardless of the embodiment of our agent. Findings in human-robot
interaction are likely to have implications for many kinds of agents.
The HAI conference aims to bring together an interdisciplinary community on agents. In
addition to work on agents themselves, this conference also includes novel technologies andalgorithms for use by agents, human-human studies that can inform interactive agent design,
how psychological and cognitive models of agency are relevant to agents, and so forth.
12エージェントを用いた対話システム

13

対話システムとは？ (1): 定型的な対話– 人間と機械の間で、自然言語や音声言語を用いてコミュニケーションを行うことができるシステム– 自然言語対話システム：•

ELIZA（1965）：単純な構文解析、予め用意された表現

ユーザ： 男の人ってみんな同じなんだよね。
システム： どんなふうに？
ユーザ： 彼らはいつも何かで私たちを困らせるの。
システム： 具体的な例は思い付く？
ユーザ： そうね、私のボーイフレンドは私をここに来させたわ。
システム： あなたのボーイフレンドがあなたをここへ来させた。
ユーザ： 彼は私がいつも落ち込んでいるっていうの。
システム： あなたがいつも落ち込んでいるとは、お気の毒です。
(Weizenbaum, 1965)
14

対話システムとは？ (2): 意味理解
– 自然言語対話システム：•

SHRDLU（1972）：限られた世界で、言語の理解を行うシステム ⇒ 取り扱う世界（ドメイン）で必要な知識をすべて書き込んでおく必要あり ⇒ フレーム問題

ユーザ： 大きい赤のブロックをつかんでください。
システム： はい、実行しました。
ユーザ： 四角錐をつかんでください。
システム： どの四角錐かわかりません。
ユーザ： 今つかんでいるブロックより高いブロックを見つけて、それを箱の中に入れてください。
(Winograd, 1972)15

対話システムとは？ (3): 音声対話
– 音声対話システム： 「音声」を用いる問題点•••

言い誤りや倒置など文法的多様性
音声認識における誤り
ユーザモデルの必要性

16

対話システムとは？ (4): 対話の主導権– 対話システムの主導権：•システムが持つか、ユーザが持つかシステム主導対話

ユーザ主導対話システム： ホテル検索・予約システムです。
宿泊先の最寄り駅をお話しください。
ユーザ： 上野駅。
システム：上野駅周辺には15件の予約可能なホテルがあります。予算はいくらですか？
ユーザ： 8000円以内で。
システム： 何名様でしょうか。
ユーザ： 1人です。
システム： ABCホテル、ホテルDの2件
見つかりました。
ユーザ： ABCホテルでお願いします。

ユーザ： 明後日から1泊、上野駅にホテルを予約したいんだけど。
システム：上野駅周辺には15件の予約可能なホテルがあります。
ユーザ： じゃあ、8000円以内で泊まれる
ところは？
システム： ABCホテル、ホテルDの2件
見つかりました。
ユーザ： ABCホテルにシングル1室予約して。
システム： ABCホテル、明後日から1泊シングルを1部屋予約しました。

音声認識率向上、意味理解容易

音声誤認識増加、意味理解難しい

17

対話システムとは？ (5): 混合主導権– 対話の主導と対話制御：
混合主導対話ユーザ： 明後日から上野駅にホテルを予約してください。
システム：何泊のご予定ですか？
ユーザ： 1泊。
システム： 予算はどれくらいでしょうか？
ユーザ： 8000円以内で。
システム： 何名様でしょうか？
ユーザ： 1名です。
システム： ABCホテル、ホテルDの2件
見つかりました。
ユーザ： ABCホテルをお願いします。

・ 対話制御：1.ユーザからの入力
2.ユーザの意図を検出
3.システムの適切な行動生成
4.返すべき応答内容を生成

ユーザ主導 ⇒ システム主導
18

Situated Interaction(MSR 2009, 2014)19

近年の音声対話システム– 対話状況認識（会話シーン分析、マルチモーダ
ルセンシング・フュージョン）– 自然言語による多人数対話– 対話制御（部分観測マルコフ決定過程）

Situated Interaction project (MSR)

20

Situated Interaction (MSR 2009)21

Situated Interaction (MSR 2014)22

Mentalizing
Rational quantitative attribution of beliefs,
desires and percepts in human mentalizing(Nature human behavior 2017)23

概要
Social cognition depends on our capacity for ‘mentalizing’, or
explaining an agent’s behaviour in terms of their mental states.
The development and neural substrates of mentalizing are wellstudied, but its computational basis is only beginning to be probed.
Here we present a model of core mentalizing computations: inferring
jointly an actor’s beliefs, desires and percepts from how they move inthe local spatial environment. Our Bayesian theory of mind (BToM)
model is based on probabilistically inverting artificial-intelligenceapproaches to rational planning and state estimation, …
BToM formalizes this schema as a generative model for action
based on solving a partially observable Markov decision process,and formalizes mentalizing as Bayesian inference about unobserved
variables (beliefs, desires, percepts) in this generative model,
conditioned on observed actions.
24

HAI (HRI) の本質的な課題
人間の社会的知性

心の理論＝他者の意図、願望、信念を推定(部分情報から推定)
POMDP, Bayesian inference,
Generative model

25

Mentalizing (1)‒

実験シナリオとモデル
BToM model

Desire ratings
Agent’s
trajectory

Belief ratings

K, Korean;L, Lebanese;
M, Mexican

26

Hmentalizing (2)‒実験刺激の事例27

Mentalizing (3)‒実験1の結果28

POMDP (Partially Observable
Markov Decision Process)による対話制御

29

POMDPの背景‒‒

マルコフ決定過程 ← 状態をすべて観測できる
部分観測マルコフ決定過程 ← 状態を部分的にしか観測できない•••「観測」と「状態」を分ける → 「信念」の確率分布で表現
最終的に「状態価値関数」を推定したい
正確に計算しようとすると計算量は指数関数的爆発→ 特定の点だけを求める方法がある

30

対話制御 (1): 有限状態オートマトン– 有限状態オートマトンを用いた対話：例. カーナビ•

動作：初期状態 ⇒ 音声入力 ⇒ 応答 ⇒ 状態遷移

– 各状態におけるユーザの発話を予想⇒ 「システム主導」対話システム 音声入力

応答

初期状態

「いいえ」の重要性

31

対話制御 (2): 意味表現
– ユーザ主導対話 ← ユーザの発話予想が難しい•

動作・処理：
1. 音声認識・構文解析
2. 意味解析と意味表現
3. 文脈理解4. 応答生成
ユーザ： 河口湖にはどんなホテルがありますか？
システム： 河口湖ホテルやレイグランドホテル、
レジーナ河口湖があります。
ユーザ： テニスのできるホテルはありますか？
システム： レジーナ河口湖があります。
ユーザ： そのホテルの宿泊料金はいくらですか？
(伊藤、1998)
32

対話制御 (3): POMDP[1]– 部分観測マルコフ決定過程（partially observable
Markov decision process, POMDP）•

システムの状態を離散的に表現するのではなく、対話
相手（ユーザ）が現在どの状態にあるかを確率的に表し、その確率の組みで連続的に表現する– なぜ「部分観測」か？
••

POMDPで用いる「状態 s」は、「ユーザの意図」、「ユー
ザの発話」、「対話履歴」の組みで表現
しかし、それらはシステムからは直接観測できず、観測できるのは、「ユーザ発話の認識結果 o」のみ

– ユーザの状態を表現するPOMDP ← システムは一部の情報のみ観測可能 ⇒ 「部分観測」
33

対話制御 (3): POMDP[2]– 例．ボイスメールを「保存」するか、「削除」するかを音声対話により指示する場合の、ユーザの「意図」と「発声」を状態として表現– 削除/保存それぞれの状態 s にいる確率⇒ 確率の組みがシステムの信念（belief） bb = (1.0,0.0)

b = (0.0,1.0)34

対話制御 (3): POMDP[3]– システムは信念 b に応じて応答 a ∈ A– ユーザ発話の認識結果 o ∈ O（ダッシュ記号は対話の1ターン後の変数）– 状態遷移確率 p( sʹ | a, s)はここでは変化しない
システムの定義よりbʹ( sʹ) = p ( sʹ | oʹ, a, b)p (oʹ | sʹ, a, b) p ( sʹ | a, b)
ベイズ則による変形=p (oʹ | a, b)35

確率の基本的な概念 (5): ベイズ則– ベイズ則：確率ロボティクスでは支配的な役割を果たす– 条件付き確率 p ( x | y ) をその「逆」 p ( y | x)と関連付ける（ p( y) > 0 ）p( x | y ) =p ( y| x ) p ( x )p( y)p( x | y ) =p ( y| x ) p ( x )
p( y)

=
=

p ( y| x ) p ( x )p ( y | x ') p ( x ')∑x 'p ( y| x ) p ( x )

（離散系）

（連続系）

∫ p ( y| x ') p ( x ') dx '36

対話制御 (3): POMDP[4]ロボット位置の確率密度bʹ( sʹ) = p( sʹ | oʹ, a, b)p (oʹ | sʹ, a, b) p( sʹ | a, b)=p(oʹ | a, b)

システムの定義よりベイズ則による変形=p (oʹ | sʹ, a )∑s∈S p( sʹ | a, b, s ) p ( s | a, b)=p (oʹ | sʹ, a )∑s∈S p( sʹ | a, s )b( s ) p(sʹ | a, b, s) = p(sʹ | a, s) と仮定

全確率の定理p(oʹ | a, b)※確率的発生法則（1）参照

p(oʹ | a, b)= ηp (oʹ | sʹ, a )∑ p ( sʹ | a, s )b( s )
計測モデル

s∈S

動作モデル

分母は sʹ に無関係のためη

t-1のロボット位置の確率密度関数

ベイズフィルタアルゴリズム参照

37

確率の基本的な概念 (4)– 全確率の定理：条件付き確率の定義と確率測度の公理から導かれる（ p( y) = 0 であればゼロ）

p ( x) = ∑ p ( x | y ) p ( y )（離散系の場合）

p( x) = ∫ p( x | y) p( y)dy

（連続系の場合）

y38

確率的発生法則 (1)– 状態 x が完備、制御動作 u の後に計測 z を行う
完備性ゆえ
とき
p( xt | x0:t −1 , z1:t −1 , u1:t ) = p( xt | xt −1 , ut ) ut だけを考慮– 上式は、条件付き独立性の例。計測も同様に
p( zt | x0:t , z1:t −1 , u1:t ) = p( zt | xt )– つまり、ばらつきのあり得る計測値 zt を予測する
ためには xt だけわかればよい– xt が完備であれば、過去の計測、制御、状態は関係ない
条件付き独立性は重要

アルゴリズムが計算機と相性がよくなる

39

対話制御 (3): POMDP[5]– ユーザの発話の誤認識：
p(oʹ = delete | sʹ = delete, a = question) = 0.7p(oʹ = save | sʹ = save, a = question) = 0.8– システムの応答 a は信念 b を政策π によってマッピング a = π (b)– 報酬 r ( s, a )「政策」の分割40

対話制御 (3): POMDP[6]ユーザとシステムの対話例：
0. 初期信念：b = (b( save), b(delete)) = (0.65,0.35)

1. 初期信念は「質問」エリアにある⇒ システムは質問「save or delete?」、ユーザは「save」と発話
2. システムは「delete」と誤認識
3. 「信念」の更新 ⇒ 「delete」よりの信念に
4. まだ「質問」エリアのため再度質問 ⇒ システムは「save」と正しく認識（2回）
5. 「信念」の更新 ⇒ 「保存実行」エリアへ ⇒ 「保存」
41

対話制御 (3): POMDP[7]システムの得る報酬： r ( s, a )• 正しい動作（応答）：r ( save, save) = 5r (delete, delete ) = 5•

間違った動作：r ( save, delete) = −20
r (delete, save) = −10

•

「質問」：

r ( save, question ) = −1r (delete, question ) = −1
報酬合計 r = 742

例題– スライド「対話制御（３）：POMDP[7]」のように、本システムでは誤認識により、信念が以下のように更新されている。本講義で用いた確率値と、スライド「対話制御（３）：POMDP[4]」の式を用いてこの更新を確認せよ。
•

初期信念：
b = (b( save), b(delete)) = (0.65,0.35)• 更新された信念：

b = (b( save), b(delete)) = (0.347,0.653)

43

例題の解答44

対話制御 (3): POMDP[8]– 強化学習による最適化（Value Iteration法）:••

システムが将来獲得できる報酬を最大化する a を実行する政策を学習するシステムが将来の時刻 t までに得る報酬を信念の価値関数 Vt (b)で表し、t → ∞ とすると∞

V∞ (b) = ∑ γ τ ∑ bτ ( s )r ( s, aτ )
τ =0sが将来得る総報酬となる
ここで、割引率 γ であり、近い将来ほど影響大 (0 ≤ γ ≤ 1)

45

対話制御 (3): POMDP[9]•これは、次式と、以下の漸化式を用いて得られる。

V1 (b) = max ∑ b(s)r (s, a)
a

s

⎧
⎫
VT +1 (b) = max ⎨∑ b( s)r ( s, a) + γ ∑ P(oʹ | a, b)VT (bʹ, ( sʹ))⎬
a
oʹ
⎩ s
⎭

46

対話制御 (3): POMDP[10]– 部分観測マルコフ決定過程（partially observable
Markov decision process, POMDP）•

システムの状態を離散的に表現するのではなく、対話
相手（ユーザ）が現在どの状態にあるかを確率的に表し、その確率の組みで連続的に表現する– なぜ「部分観測」か？
••

POMDPで用いる「状態 s」は、「ユーザの意図」、「ユー
ザの発話」、「対話履歴」の組みで表現
しかし、それらはシステムからは直接観測できず、観測できるのは、「ユーザ発話の認識結果 o」のみ

– ユーザの状態を表現するPOMDP←システムは一部の情報のみ観測可能 ⇒ 「部分観測」
47参考文献：対話システム[Reference]–
J. Williams, "Statistical approaches to dialogue systems,"
Tutorial at Interspeech (2009).
–
J. Williams, P. Poupart and S. Young, "Partially observable
Markov decision processes with continuous observations for
dialogue management," SIGdial, pp. 25-34 (2005).
–
D. Bohus, E. Kamar and E. Horvitz, "Towards SituatedCollaboration," in NAACL Workshop on Future Directions andChallenges in Spoken Dialog Systems: Tools and Data (2012).
–
D. Bohus, E. Horvitz, "On the Challenges and Opportunities ofPhysically Situated Dialog," in AAAI Fall Symposium on Dialog
with Robots (2010).
[HP] Situated Interaction Project in MSR:
http://research.microsoft.com/en-us/um/people/
dbohus/research_situated_interaction.html
48

Human-Agent Interaction (HAI)( Human-Robot Interaction (HRI) )49

なぜ対話エージェントなのか？ (1)‒

最近の動向．．．
•
•
•
•
•

‒

2016年4月 FacebookがMessenger上での対話型エージェントの機能を発表
2016年9月 LINEがボット(Bot)向けの「Messaging API」を発表
2014年 Amazonが音声対話デバイス「Amazon Echo」を発表
2016年 Googleが音声対話デバイス「Google Home」を発表(Appleは「HomePod」の発売延期を発表．．．)

しかし、問題も．．．
•

2016年 Microsoftのチャットロボット「Tay」が差別発現やナチスを賛美する発言を繰り返し、16時間で停止

50

なぜ対話エージェントなのか？ (2)‒

工学的には．．．
•••

GUIとは違い、直感的に使うことができる「友だち」を追加する感覚で導入できるキャラクター(人格)の存在による親しみやすさい(萌え家電)

マルチモーダルコミュニケーション‒

科学的には．．．
••••

人間の擬人化する能力：Media Equation、アニミズムなど
ミラーニューロン(mirror neuron)：他の個体の行動を見て、まるで自身が同じ行動をとっているかのように脳が賦活心の理論(theory of mind)：他者の心を読む、脳のモジュール
構造、他者モデル
ノンバーバルコミュニケーション（ジェスチャー）：考える
身体
51

なぜ対話エージェントなのか？ (3)‒対話型エージェントの分類：タスク型と非タスク型

52

エージェンシーの“ある” or “なし” (1)–“Amazon Echo”

53エージェンシーの“ある” or “なし” (2)VITA: Virtual Interactive Training Agent

–
•

•

•

Virtual Interactive Training Agent (VITA) is a virtual reality
job interview practice system for building competence andreducing anxiety in young adults with Autism Spectrum
Disorder (ASD) and other developmental disabilities. It wasdeveloped by the USC Institute for Creative Technologies(ICT), in partnership with the Dan Marino Foundation(DMF).
Combining DMF expertise on ASD and ICT virtual humantechnology, VITA provides the opportunity for ASD users
to repetitively practice job interviewing in a safe simulated
virtual reality environment. Various scenarios have beencreated that simulate real life job interview situations.
Video recording of the user’s interaction allows avocational expert and the user to visually review andanalyze the user’s performance.
Learn more at:54
http://www.ict.usc.edu/prototypes/vita/エージェンシーの“ある” or “なし” (3)–“VITA” (overview)55

エージェンシーの“ある” or “なし” (4)–“SimSensei” (cases of guidance)

56エージェンシーの“ある” or “なし” (5)–自閉症児が積極的にコミュニケーションを行うロボット“キーポン”

57エージェンシーの“ある” or “なし” (6)–エージェンシーの“ある” or “なし”を体感？
•

就職の面接官はどちらが緊張しないか？
Amazon Echo or VITA or Keepon?

•

一緒にお酒を飲むとしたらどちらか？
Amazon Echo or VITA or Keepon?

58

Embodied Conversational Agents (ECA)
の構築方法

59

ECAの構築方法 (1)
‒

研究テーマ
•
•
•
•

アーキテクチャスクリプトとマークアップ言語
コーパスベースド・アプローチ
評価方法

60

ECAの構築方法 (2)
‒

対話の管理

61

ECAの構築方法 (3)‒

認知的コンピューティング：BDIアーキテクチャ

BDIアーキテクチャ：
自律エージェントの実現方法の1つであり、目標を達成するための行動の選択として「意図」を保持し、これに沿って行動することで一貫性を保った目標達成への行動が可能

62

ECAの構築方法 (4)‒認知的アーキテクチャ

63

ECAの構築方法 (5)‒スクリプト言語、マークアップ言語、Believable Agentの構成の必要性••••

同期することが可能な発話、視線、ジェスチャ
ジェスチャ、顔表情の表出、発話などで性格や感情の表現
会話の中で、複数のキャラクタの身体動作の調整
ユーザや他のエージェントとのコミュニケーショ
ン
システム環境からの支援が不可欠

64

ECAの構築方法 (6)–Script vs Mark-up Language

65

ECAの構築方法 (7)–Artificial Intelligence Mark-up Language (AIML)66

ECAの構築方法 (8)–Microsoft Agent67

ECAの構築方法 (9)–人型エージェントのパラメータ化

68

ECAの構築方法 (10)–Behvior Markup Language (BML)69

ECAの構築方法 (11)–

BML behavior elements

70

ECAの構築方法 (12)–BML notation (1)71ECAの構築方法 (13)–

BML notation (2)72ECAの構築方法 (14)–

BML notation (3)73ECAの構築方法 (15)–Generating natural gestures

74

ECAの構築方法 (16)–

ECAの評価方法•

ユーザビリティ–––•

学習可能性 (learnability)、記憶しやすさ (memorability)、
使い勝手の良さ (ease of use)
効率性 (eﬃciency)
エラー発生頻度 (frequency of errors)

ユーザ知覚
–

満足度 (satisfaction)、関与 (engagement)、有用性(helpfulness)、自然さ・信憑性 (naturalness andbelievability)、信頼感 (trust)、知覚タスクの困難性(perceived task diﬃculty)、好ましさ (likeability)

75

おわり

76