研究報告書概要 2020 実施

人間と遊び

ゲーミフィケーションによるサービスロボット操作へのエンターテイメント性の付与
大阪大学大学院工学研究科准教授 中西

助成研究Ａ
︵１年間︶

150

英之

１．はじめに過してもエンゲージメントが一定値を超えない場合にラップ歌

本研究では接客ロボットを遠隔操作するための不特定多数向け唱を行うようにした．

システムを開発した．
遠隔操作ロボットには操作者が必要である

この実験では様々な会話を試みた．例えば，出身地を訪ねる，ことから，人件費削減などのロボットの利点を十分に活かすこと一緒に写真を撮ろうと誘う，などである．会話を継続させるにはができない．そこで，オンライン上で不特定多数のユーザがエン訪問客の返答を正確に聞き取る必要があり，さらにその返答に対ターテイメントとしてロボットを遠隔操作する状況を実現するする反応として適切なロボットの言動を選択する必要がある．
こことを試みた．
まず実店舗での実験において接客に有効なロボッのような操作は熟練を要するため，訪問客の返答が想定でき，容トの行動を調査し，接客の状態遷移モデルを構築した．そして，易に聞き取れるものとして，握手の要求を導入した．ロボットとそれに基づく接客ロボット操作インタフェースを作成した．
さら

会話を開始した訪問客の組に対して握手の要求を行ったとき，握に，そのインタフェースにゲーミフィケーションを付与し，操作手に応じたのは128組中117組であり約91％であった．
上記では訪問客の注意をロボットに向ける方法を論じてきたへのモチベーションが向上するのかどうかについて調査した．
２．状態遷移モデル

が，購買を促進するためにはロボットに集めた注意を商品に向け不特定多数のユーザによる接客ロボットの操作を可能とするたる必要がある．そこで実験ではそのような方法として，まず 16めには，ユーザがあらかじめ決められた規則に沿って操作するだ組に対してロボットによる試食提案を試した．すると，8組が試けのシステムが望ましい．そこで，実際の店舗においてロボット食提案に応じた．これらの組の視線について調べたところ，試食が訪問客に接客を行う実験を行い，客とロボットとのインタラク用サンプルを見ていた7組のうち全ての組が試食をした一方で，ションを状態遷移モデル化した．
この実験は京都市錦市場にあるサンプルを見ていなかった9 組のうち試食をしたのは1 組だけ七味専門店「ぢんとら」において計20日間実施し，330組の訪であった．よって，訪問客がサンプルを見ているときにロボット問客に対して接客を行った．
ロボットが訪問客に対してサービスが試食提案をするべきであることが分かった．

を提供するためには，まず訪問客と会話を始める必要がある．本次に訪問客にサンプルを見てもらうのに適切な発話タイミン

研究では訪問客からの反応を得るために，訪問客がロボットの発グを調査した．96 組に対して試食説明を行い，その際の訪問客言に返答する確率であるエンゲージメントを推定し，その値が大の視線を分析した．
すると，試食説明時にロボットを見ていた42

きければロボットが訪問客に挨拶をするという自動挨拶機能を組ではそのうちの39組がその後サンプルを見た一方で，ロボッ実装した．しかしながら，ロボットが挨拶できるほどエンゲージトを見ていなかった54組ではたった8組しかサンプルを見なかメントの値が大きくならない場合がある．そこで，そのような場った．よって，訪問客がロボットを見ている時に試食説明をし，合は，リズミカルな発話音声はインタラクションの継続欲求を向それによってサンプルを見てもらうことができれば，高い確率で上させるという知見に基づき，ロボットがラップ歌唱を行うよう試食をしてもらうことができることが分かった．にした．ここで，どのようなタイミングでラップ歌唱を行うべき以上の結果に基づいて訪問客と接客ロボットとのインタラクなのかを調査する必要があるため，自動挨拶機能を使用した際のションの状態遷移モデルを，挨拶，握手，試食説明の3段階で構訪問客の反応を調査した．訪問客73組をロボットが挨拶をする成し，訪問客の反応を条件としてインタラクションの状態が遷移ことができた組とロボットが挨拶する前に店を退出してしまっするように設計した．
まず，訪問客のエンゲージメントを推定し，た組の2 グループに分類したところ，入店から21~30 秒が経過

その訪問客のロボットへの注目の度合いが十分高くなった時にした以降は，挨拶できた組の数を挨拶できなかった組の数が上回挨拶を行う．また，エンゲージメントが十分に高くならないままることが判明した．そこで， 21~30 秒の中間である25 秒を経訪問客の入店から25秒以上経過した場合，ラップを行うことで- 1 -研究報告書概要 202財団レポート
0 実施

2019・2020

客の注意を引き付ける．次に，挨拶をした訪問客に対して握手を操作したいか」という質問において，ポイントあり条件の方がポ要求することによって会話を継続させる．
ここで訪問客が握手にイントなし条件より有意にスコアが高くなった（t(6)=2.61,応じない場合にもラップ歌唱を行い，注意を引きつける．
そして，p<.05）．

訪問客がロボットに注目し続けている場合，試食の説明を行うこ

上記とは別の方法で被験者の操作に対するモチベーションをとで商品へと注意を誘導する．その後，訪問客が試食用サンプル評価するため，行動分析を行った．操作に対するモチベーションに注目した場合は試食を促す．
ここで訪問客がサンプルではなくが低下することによって，マウスからより頻繁に手を離すというロボットに注目している場合は商品の説明を行い，訪問客がサン行動が見られると予想した．そこで，操作時間中に被験者がマウプルに注目した時点で試食を促す．また，訪問客がサンプルにもスから手を離した回数を数え，条件間の違いを調べた．アンケー

ロボットにも注目していない場合はラップ歌唱を行い，訪問客のト結果と同様に t検定によって比較したところ，ポイントあり条注意をロボットへと戻すことを試みる．
このような状態遷移に基件においてマウスから手を離した回数が有意に少なかった

づいて，画面に表示されるいくつかの条件のうち現在の訪問客の（t(6)=2.71, p<.05）．

状態に該当する条件が存在する場合はその条件に対応するボタ

モチベーションの分析に加えて，ロボット操作の経験のない操ンを押下する，という操作を繰り返すだけでロボットを操作する

作者による操作であってもロボットが効果的なサービスを提供ことが可能な操作インタフェースを作成した．

できるのかどうかを調べるため，状態遷移モデルに基づいた被験の実店舗での実験において状態遷移モデルの有効性を検証した．

ルに基づかない実験者の操作，の3条件において，訪問客がロボ状態遷移モデルに基づいた操作インタフェースと，状態遷移モデットの試食提案に応じた割合をFisher の正確確率検定によってルを用いずに全てのロボットの機能に随時アクセスできる操作比較した．
その結果，これらの3条件の間に有意差があり（p<.05），インタフェースを比較し，訪問客がロボットの試食提案に応じる

ボンフェローニ補正による多重比較を行ったところ，状態遷移モ確率を比較した．その結果，状態遷移モデルを用いた場合に試食デルに基づく 2 条件のどちらにおいても，状態遷移モデルに基提案に応じた組は177 組中18 組で10.1％である一方，状態遷づかない操作に比べて有意に高い割合で試食に応じてもらうこ

移モデルを用いない場合に試食提案に応じた組は172 組中5 組とができたという結果が得られた．

で2.9％であった．

成果発表

３．ゲーミフィケーションの付与

1. Masaya Iwasaki, Mizuki Ikeda, Tatsuyuki Kawamura andロボット操作の経験の無いユーザによる操作でもロボットに高Hideyuki Nakanishi. State-Transition Modeling of Human–いサービス提供能力を発揮させることができるのかどうか，また，Robot Interaction for Easy Crowdsourced Robot Control.

ゲーミフィケーションの付与によって操作者の操作に対するモSensors, Vol 20, No. 22, 6529, 2020.

チベーションが向上するのかどうか，という点について調査した．

2. 池田 瑞, 岩﨑 雅矢, 河村 竜幸, 中西 英之. 不特定多数による実験では，ロボットのパフォーマンスに応じて獲得できるポイン

遠隔操作の実現に向けた接客ロボットと客とのインタラクシ

トを提示する場合と提示しない場合を比較した．
ポイントが提示ョンの状態遷移モデル化. HAIシンポジウム2020, G-11, 2020.

される条件では，ロボット操作用ディスプレイのすぐ隣に現在の優秀論文賞(ロング)獲得ポイント数を表示するディスプレイを設置した．
被験者は関

3. Masaya Iwasaki, Jian Zhou, Mizuki Ikeda, Yuya Onishi,

西圏在住の18 歳から24 歳の大学学部生8 名であり，2 条件のTatsuyuki Kawamura and Hideyuki Nakanishi.Acting as if

実験を被験者間実験として行った．

Being Aware of Visitors’ Attention Strengthens a Robotic

被験者は操作方法の説明を 10 分間聞いた後，ロボットを 60

Salesperson’s Social Presence. International Conference on

分間操作した．操作方法の説明の内容は，現地の映像を見て画面

Human-Agent Interaction (HAI2019), pp. 19-27, 2019. Bestに表示された条件に現地の状況が当てはまるかどうかを判断し，PaperAward

当てはまる場合はその条件に対応するボタンをマウスでクリッ

4. Masaya Iwasaki, Jian Zhou, Mizuki Ikeda, Yuki Koike, Yuya

クする，というシンプルなものである．ポイントあり条件ではそOnishi, Tatsuyuki Kawamura and Hideyuki Nakanishi.

れに加えて，ロボットのパフォーマンスに応じてポイントが獲得“That Robot Stared Back at Me!”: Demonstrating Perceptual

でき，そのポイント数が表示されるということを説明した．操作

Ability is Key to Successful Human–Robot Interactions.

終了後，操作に対する印象をアンケートで尋ねた．このアンケー

Frontiers in Robotics andAI, 6:85, 2019.

1

︵１年間︶

者の操作，状態遷移モデルに基いた実験者の操作，状態遷移モデ

助成研究Ａ

上記の接客ロボット操作システムを実験者が使用し，10 日間トの結果を対応のないt 検定によって比較したところ，「もっと- 2 -51