研究報告書概要

人間と遊び

シリアスゲーム「アバタートレーニング」による児童虐待
面接訓練
顔写真
明治学院大学心理学部
専任講師 萩野谷俊平て尋ねた質問を、オペレータ（訓練を提供するトレーナー）が該とが多いにもかかわらず、被害者である子どもには誘導を受けや当する質問類型に分類し専用のアプリケーションへ入力する手すい傾向がある。一方で多くの研究が、子どもはオープン質問続きが必要であり、このことがアバタートレーニングの拡張性

1（e.g., 「お話しして」、「それから」）に対して信頼できる情報を（同時に実施できる人数や実施可能な日時）を制限する要因とな2提供できることを示している（e.g., Martin et al., 2008）。しる。そこで本研究は、オペレータが行う質問の分類手続きを、自たがって、虐待被害が疑われる子どもへの聞き取りを行う面接者

動音声認識と機械学習を用いたAIに置き換えて自動化し、誰もには、オープン質問を主体とした面接技術を身につけることが求が場所や時間にとらわれず訓練を受けられるシリアスゲームとめられる。

して完成させ、専門知識を持たない一般の参加者及び専門家を対このオープン質問を主体とした面接技術を学習するための訓練象とした訓練効果を検証することとした。

年間︶

性的虐待では、調査において子どもの証言が唯一の証拠であるこ︵しながら、アバタートレーニングでは、面接者がアバターに対し助成研究Ａ問題と目的プロトコルとして開発されたのが、アバターを使用した性的被虐方 法

待児童面接のシミュレーション訓練（以下、アバタートレーニン

参加者グ）である。アバタートレーニングにおいて、面接者は、実際のクラウドソーシング・プラットフォームであるクラウドワークス

子どもと面接をするように口頭で自由に質問をすることで、アバを通じて募集した162名（一般群120名、専門家群42名）がターから情報を引き出すことができる。
アバタートレーニングに研究に参加した。参加者は、模擬面接とともに実施する介入の形関する研究では、アバターとの模擬面接とともに様々な介入（事式によって、介入なし（一般群41 名、専門家群15 名）、フィ案の結末と質問方法に関するフィードバック、モデリングなど）

ードバック（一般群48 名、専門家群15 名）、モデリング（一を使用することで、面接技術の改善を示している（e.g.,

般群31名、専門家群12名）の3条件にランダムに割り当てら

Haginoya et al., 2021）。

れた。

アバタートレーニングは専用ウェブアプリケーションを利用しAI に基づく模擬面接

たリモート訓練も可能であり、専門機関を対象に従来から行われ本研究では、面接者による質問の入力に応じて自動で返答するアている集合研修に比べて低コストで実施できる利点がある。
しかバター（全14体）を作成するため、質問の分類と返答の選択・Speech-to-Text

質問のテキスト“うん”

N-gram処理

質問の⾳声
N-gramデータ“パパとはよく遊ぶの”「うん」を再⽣

機械学習に基づく分類モデル

⾯接者「はい・いいえ質問」に分類

うん

うーうん

返答選択アルゴリズム

図1 アバターAIシステムを使った模擬面接の例

20

はい・いいえ- 1 -研究報告書概要

財団レポート 2021

再生を行うAI（以下、アバターAI）を開発した。アバターAIをの数と望ましくない質問の数が有意に増加した。

使用した模擬面接のプロセスの例を図１に示す。
面接は面接者とアバターから引き出された情報の数アバターの一問一答形式で行われ、面接者はPCまたはスマート

一般群では、フィードバック条件において誤情報の数が有意に減フォンの画面上に表示されるアバターの下部にある録音ボタン少した。

をクリックすることで録音を開始し、質問を言い終えたところで専門家群では、モデリング条件において関連情報の数が有意に増録音終了ボタンをクリックすることで質問を入力する。
入力され加し、介入なし群において誤情報の数が有意に増加した。
考 察

文字起こしを行った後、後述するN-gram の抽出ステップへ送

一般群の結果は、モデリングによって望ましい質問の数が増加すられる。抽出されたN-gram は機械学習に基づく質問分類アルることで、面接中の発問全体における望ましい質問の割合が上昇

ゴリズムによって処理され、その分類結果が返答選択アルゴリズしたことを示しており、良い面接モデルの提示が面接技術の改善ムへ入力される。に有効であることを示している。一方、モデリングの結果と異なアバターAI における質問分類アルゴリズムは、入力された質問

り、フィードバック条件では誤情報の数が有意に減少した。アバを11の類型（誘いかけ、促しなど）のいずれかに分類する。アターとの模擬面接では、誤情報は、面接者が望ましくない質問をルゴリズムは機械学習法の一種であるランダムフォレスト法をすることで生み出されることから、一般群においてフィードバッ

1

用いた分類モデルに主に基づいている。
質問分類に使用する説明

クは望ましくない質問を減少させ、誤情報の減少に結びついた可2

変数には、教師データについて、N を1 から5 に設定し文字を能性が示唆される。

単位としたN-gramを用いた。

一方で、一般群では、先行研究（e.g., Haginoya et al., 2021）

アバターAI に搭載された返答選択アルゴリズムには、アバターが有効性を示したフィードバックによる発問方法の改善に有意トレーニングの一連の先行研究（e.g., Haginoya et al., 2021）な結果が認められず、フィードバックとモデリングのいずれにおが使用している、事前定義された返答ごとの選択確率に基づく方いても関連情報の有意な増加がみられなかった。この背景には、法を採用した。
返答選択アルゴリズムによって選択されるアバタオペレータが提供するフィードバックやモデリングの介入におーの返答は、望ましい質問に対して提供される関連情報（事案のいて、何らかの付加的な要素が面接技術の改善に結びついていた解明に関連する情報）および無関連情報（事案に無関連の情報）、可能性が考えられ、今後はAIの機能を人間のオペレータが行う

面接者が望ましくない質問をすることで生み出される誤情報（ア作業により近づけていくことが求められる。

バターが保有する情報に矛盾する情報）で構成される。

専門家群の結果はオペレータが提供するアバタートレーニング

手続きの成果（e.g., Haginoya et al., 2021）とも概ね一致するもので参加者は、まず子どもへの理想的な面接方法に関する説明文を読あり、AI に基づくアバタートレーニングの有効性が、専門家群み、説明文の理解を確認するための 2 つの質問に回答した。そにおいて比較的高い可能性が示唆された。この背景としては、訓の後、1回目の模擬面接を10分間実施した。模擬面接では、最練の成果を業務において活かす可能性のある専門家群の方が高初に事案の背景シナリオの確認と面接前の印象（虐待の有無およい動機付けを持っていた可能性や、自身の質問へのフィードバッびその判断に対する確信度）に関する質問への回答を行い、アバクから学習する能力が高かった可能性などが考えられ、今後の課ターとの模擬面接を実施した後、面接後の印象に関する質問に回題として検討する必要がある。

件に応じた介入（フィードバック条件：事案の結末と質問類型のHaginoya, S., Yamamoto, S., & Santtila, P. (2021). The

フィードバック、モデリング条件：学習ポイントの文章、望ましcombination of feedback and modeling in online simulation

い面接および望ましくない面接の例を示す動画）を受け取り、最training of child sexual abuse interviews improves interview

後に2回目の模擬面接を実施した。

quality in clinical psychologists. Child Abuse & Neglect, 115,

年間︶

文 献︵答した。1回目の模擬面接の終了後、参加者は割り当てられた条

助成研究Ａ

た質問の音声は、Google cloud Speech-to-Text API による105013.

結 果
発問方法の改善

Allwood, C. M., Innes-Ker, Å. H., Homgren, J., & Fredin, G.

一般群では、モデリング条件において望ましい質問の数および割(2008). Children’s and adults’ realism in their event-recall合が有意に増加した。

confidence in responses to free recall and focused

専門家群では、モデリング条件において望ましい質問の数およびquestions. Psychology, Crime & Law, 14, 529–547.

割合が有意に増加し、フィードバック条件において望ましい質問- 2 -21