情報処理学会 インタラクション 2018
IPSJ Interaction 2018

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ユーザの好意を誘起するバーチャルエージェント表現のデザイン支援システム
尹 浩1,a)山本 景子1

倉本 到2,b)

辻野 嘉宏1

概要：近年，ビッグデータや人工知能技術の発展に伴って，バーチャルエージェントが様々な領域で応用されている．例えばバーチャルエージェントに対する好意を利用し，ユーザに環境配慮行動をとるよう促すなどである．しかし，従来のバーチャルエージェントシステムでは，ユーザが自由にエージェントを設計できないため，エージェントに好意を持てない場合がある．そこで本研究では，ユーザがエージェントの外見と性格を設定でき，エージェントデザイナの負担を最小化するバーチャルエージェント設計支援システムを開発した．

Virtual Agent Design Support System for Improving Favor of Users
Focusing on Appearance and Personality
Hao YIN1,a)

Keiko YAMAMOTO1

Itaru KURAMOTO2,b)

Yoshihiro TSUJINO1

Abstract: With the development of Big Data and Artificial Intelligence technology, virtual agents are applied to various fields. In addition, it has been proved that humans are more likely to follow solicitationfrom virtual agents when they have favor with them. However, users can not freely design virtual agent
with the conventional system, so sometimes they cannot take favor on virtual agents. In this research, wedeveloped virtual agents’ desgin support system. Using this system, appearance and personality of agent canbe designed by users, and the burden on the agent designer is minimized.

1. はじめにん*4 ，株式会社りらいあコミュニケーションズ*5 の顧客対応エージェントなどである．

近年，ビッグデータや人工知能技術の発展に伴って，様々Reeves ら [2] は Media Equation という概念を提唱し，なシーンでバーチャルエージェントが活躍するようになっ実証した．それによると，社会的なふるまいを見せるコンてきている．例えば，Apple 社の Siri*1 や Microsoft 社のピュータシステムに対しては，人間は対人の場合と同様にCortana*2 などのパーソナルアシスタントエージェント，社会的にふるまう．このことから，バーチャルエージェン

ウェブサイト上に表示される対話エージェントであるユニトを用いても，それと同じ性質を持つ人間に対する態度

ティちゃん*3 ，MMDAgent[1] で実現されているメイちゃと同様の態度を引き出せると考えられる．実際に，Yoshii
ら [3] はユーザが好ましく感じるバーチャルエージェント

12a)
b)
*1
*2
*3

京都工芸繊維大学
Kyoto Institute of Technology Matsugasaki, Sakyo-ku, Kyoto 606–8585 Japan
大阪大学
Osaka University, 1-1 Yamadaoka, Suita, Osaka 565–0871
Japan
ent@hit.is.kit.ac.jp
kuramoto@irl.sys.es.osaka-u.ac.jp
https://www.apple.com/jp/ios/siri/
https://www.microsoft.com/ja-jp/windows/cortana
http://unity-chan.com/© 2018 Information Processing Society of Japanによる説得の効果について実験し，ユーザにとって好ましい外見のエージェントによる行動促進の影響を論じている．北村ら [4] は，バーチャルエージェントに好意を持っている場合，エージェントの勧誘に従い，環境配慮行動をとる意欲が向上することを示している．Yin ら [5] の研究で
*4
*5

http://mei.web.nitech.ac.jp/
http://www.relia-group.com/lp/virtual-agent/988

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は，Q&A ウェブサイトのユーザがバーチャルエージェントを好ましく感じる場合，知識提供意欲が高まることが示された．これらの研究から，ユーザがエージェントに好意を持つ場合，エージェントと積極的にインタラクションをとることを通じ，協力行為を引き出すことが可能と考えられる．このようなバーチャルエージェントを教育に応用すれば，学生の勉強意欲を向上できたり，医療に応用すれば，患者を医師のアドバイスに従わせやすくなるなどが可能となると考えられる．しかし，従来のバーチャルエージェン
トは，ユーザが必ずしも好意を持つとは限らず，積極的か

図 1 バーチャルエージェントの外見パーツ

Fig. 1 Appearance Parts for Virtual Agent

つ継続的にインタラクションを取ることができない場合があるという問題がある．

Langlois ら [6] は，人間は自分にとって好ましい外見を持つ人に対して，ポジティブな態度を持ちやすいことを示している．また，ハロー効果 [7] として知られる，見た目が好ましい人は好ましい性格を持つと信じる傾向もある．これらのことから，ユーザの好意を誘起するには，まずユーザにとって好ましい外見を持つエージェントを設計する必要があると考えられる．
現在，インターネット上で，ユーザが自分自身のアバタをデザインできるシステムが増えている [8]．このようなシステムをバーチャルエージェントの設計に応用し，ユーザにとって好ましく感じる外見のエージェントは作成できると考えられる．しかし，従来のシステムでは性格を調整できないため，ユーザがエージェントの性格を好ましく感

外向性 (Extraversion)
低：無口な
高：社交的 話好き 外向的 陽気な
情緒安定性 (Emotional Stability)
低：不安になりやすい 心配性 弱気になる
緊張しやすい 憂鬱な
協調性 (Agreeableness)
低：短気 怒りっぽい 自己中心的
高：温和な 寛大な 親切な勤勉性 (Conscientiousness)
低：いい加減な ルーズな 成り行きまかせ怠惰な 軽率な
高：計画性のある 几帳面な知性（Intelligence)
高：多才の 進歩的 独創的な 頭の回転の速い
興味の広い 好奇心が強い
図 2

Big Five 尺度の説明

Fig. 2 Introduction of Big Five

じない場合，そのエージェントに好意を持ちにくいと考えられる．そこで，本研究では，エージェントの外見だけで2.2 バーチャルエージェントの性格設計はなく，性格も調整できるようにすることで，ユーザが好Goldberg[13] の研究によると，人間の性格は Big Five 尺

ましく感じるバーチャルエージェントを提供できるシステ

度で大まかに説明されることが知られている．村上ら [14]

ムを提案する．

は外向性，協調性，勤勉性，情緒安定性，知性を Big Five

2. 提案システム
2.1 バーチャルエージェントの外見設計

尺度の五つの要素の最適な日本語名称であると述べている．
そこで，本研究はこの名称を使用し，ユーザが Big Five 尺
度の値を与えることでバーチャルエージェントの性格を設

Komatsu ら [9] によると，キャラクタの目のデザインが定できるようにする．また，並川ら [15] の研究に基づき，キャラクタの性格表現に影響することがわかっている．そ日本語で簡単に Big Five 尺度を説明できる単語群（図 2）のため，エージェントをデザインする際，目は重要な部分をユーザに提示し，各尺度を-3（ネガティブ）〜+3（ポジであると考えられる．また，Staﬃeri[10] の研究によると，ティブ）の 7 段階で選ばせる．

初対面の時，人間は中胚葉型体格の人に好感を持ちやすいことが知られている．さらに，[11] は魅力的なキャラクタ

2.3 バーチャルエージェントの自己紹介をデザインするために．キャラクタの目，口，顔，髪形，体Wood[16] は第一印象が以降の人間関係に大きな影響を型など様々なパーツに工夫すべきと述べている．これらか与えると述べている．また，Cafaro ら [17] はユーザは初ら，システムがより豊富なパーツを提供することで，ユー対面のバーチャルエージェントの態度や動作を通じてエーザはより好ましいバーチャルエージェントを作りやすいとジェントの性格を判断すると述べている．そのため，本シ考えられる．そこで，提案システムでは，キャラクタデザ

ステムでは，エージェントは自己紹介を通じてユーザに自インに関する知見 [11][12] を参考にし，性格が表出されや分の性格を提示する．

すい目と，口，髪形，体型，服，飾りのデザインを数種類ずつ用意する．図 1 に外見設計のパーツの一部を示す．

Vinacke ら [18] は，初対面の時，人間は自分と同じ属性（年齢，出身地，趣味など）を持つ人に対して好感度を持ちやすいことを示している．そのため，システムの初回利用© 2018 Information Processing Society of Japan989

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時にユーザに基本情報（ユーザ名，年齢，出身地，趣味，の考え方，話し方，行動パタンを示しており，かつ各表現身分）を入力させ，これらの情報を元に，システムはバーの間は独立であると述べている．図 3 にこれらの知見に基チャルエージェントにユーザと同じ属性を持たせる．さらづき，自己紹介文の自動生成ルールを示す．また，図 4 にに，エージェントはユーザ自身が選択する外見と性格を持

エージェントデザイナが性格辞書を作成する時の作成ルーつため，ユーザにとって好ましいと感じる第一印象を与えルを示す．
外向性と情緒安定性の程度によって，エージェントの発られると考えられる．
提案システムでは，エージェントの自己紹介はエージェ

話数，文構造，表情を変化させる．提案システムでは，文ントの趣味（ユーザの趣味と同じ）を話題の中心とし，エー構造について，形態素解析器 Kuromoji*6 を利用し，文を再ジェントとユーザの会話形式で自動的に展開する．システ

構成する．例えば，外向性が低い場合は，「◯◯は◯◯でムはユーザにエージェントの性別，名前，あだ名，ユーザす」の文に転換する．また，情緒安定性が低い場合は，係自身との関係（先輩，兄，妹など）を設定させる．エージェ

助詞「は」や「が」の後に「あの...」や「...」を付加する．

ントの性格に基づき，ユーザとエージェントの関係より，協調性，勤勉性，知性については，各項目にプラス表現

エージェントの一人称（私，俺，僕など）と二人称（お兄さとマイナス表現に分け，三つのレベルを設定した．また，ん，お兄ちゃん，兄貴など）を自動生成する．当然，ユー[13][14][15] から抜粋した各レベルとの相関が最も高い表現

ザが不適切と感じる場合は自由に変更できる．

を用意した．本システムではユーザが 7 段階で Big Five

しかし，Big Five の五つの項目について 7 段階で自己紹5の各項目を設定するが，各項目が 0 に設定された時は基準介を作ることは 7 パタンが必要であり，ユーザとエージェ文のみを使い，項目の数値が変化すると，例えば，-3 が設ントの関係によっても，エージェントの話し方が変わるた

定された時，マイナス表現の lv1〜lv3 の表現を全部利用

め，自己紹介文を用意する人（ユーザではなく，バーチャルし，-2 の時はマイナス表現の lv1 と lv2 の表現を利用する

エージェントを用いるシステムの開発者．以降，エージェというルールで自己紹介文を生成する．また，一つの lv にントデザイナ）が多量の自己紹介を作ることは難しいと考複数の文を用意し，程度を表す言葉（ちょっと，たくさんえられる．そこで本システムでは，エージェントデザイナなど）を追加することで，Big Five の各項目設定を 7 段階が作成した基準文と性格辞書より，全ての性格状況に対応以上に増やしても利用できる．エージェントデザイナはこできる自己紹介を自動生成する性格エンジンを提案する．

れらの表現を参考に，基準文と性格辞書を作ることで，全ての性格に対応する自己紹介を提示することができると考えられる．

2.4 性格エンジン
本システムでは，自己紹介文の増減によりバーチャルエージェントの性格を反映することが望ましい．しかし，村上ら [14] の研究によると，外向性が高い人は他の人と比

3. 実装
3.1 性格エンジンの実装

べると話し好きで，情緒安定性が低い人は緊張しやすい．

性格エンジンの実装例として，基準文を図 5 に，作成ルー

このことから，外向性は自己紹介文の発話数と関係し，情ルを元に作成した各尺度値毎の性格辞書を図 6 に示す．ま

緒安定性は自己紹介文の全体表現と関係すると考えられた，自己紹介文例を図 7，8 に示す．この例では，ユーザる．そこで，提案システムでは式 (1) を用いて自己紹介文は大学生であり，出身地は京都，趣味はアニメである．まを生成する．

た，エージェントはユーザの後輩で，名前は「こう」，あだShow = f (E, ES, (SD ∪ SA ∪ SC ∪ SI ))(1)名は「こうちゃん」である．図 7 は全ての項目が+3 の場合であり，図 8 に外向性が+3，他の項目が全て-3 の場合

式 (1) において，Show は性格付きの自動生成された自に自動生成された自己紹介文を示している．図中，Agt は己紹介，E は外向性の値，ES は情緒安定性の値であり，バーチャルエージェントの発言，Usr はユーザの発言であE と ES の値によって，自己紹介文の構造とエージェントる．例に示すように，エージェントデザイナは基準文と性の表現（表情変化）を決める．基準文 SD は Big Five の 5格辞書より自己紹介文を作成するだけで，エージェントの項目の値が全てニュートラルの時の自己紹介文として表現性格に応じた自己紹介文を自動生成できることがわかる．

できる文の集合である．SA ，SC ，SI は各々協調性 A，勤勉性 C ，知性 I の値による各項目を表現できる文の集合で3.2 エージェントデザインの流れ
実際にユーザがエージェントをデザインする流れは以下ある．式 (1) では，エージェントデザイナが基準文を作成し，A，C ，I の値に相応しい表現文を加えると，システムの 4 ステップからなる．

S1. バーチャルエージェントにユーザと同じ属性を持たが自動的に E と ES の値による文の構造とエージェントの表現を調整し，自己紹介文を生成する．

[13][14][15] は Big Five 尺度の各項目の特徴を表す人間© 2018 Information Processing Society of Japan*6

http://www.atilika.org/990

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外向性 (Extraversion)E−: 発話数が少なくなり，提供情報が減る．文は簡単である．
笑顔が少なくなる．
E+: 発話数が多くなり，提供情報が増える．笑顔が多くなる．
情緒安定性 (Emotional Stability)
ES−: 文中に「あの...」や「...」が多くなる．表情が頻繁に変化する．
ES+: 文中に「あの...」や「...」がない．表情が少なくなる．
図 3

自己紹介の自動生成ルール

Fig. 3 Automatic Generation Rule of Self-introduction
協調性 (Agreeableness)
A−: lv1. みんなで決めたことでも，自分に不利になる場合は協力したくない．
lv2. 誠実に仕事をしても，あまり得にはならない．
lv3. 親しい仲間でも，信用することはできない．
（E+ の場合，知り合いが多いが，軽い友達だけ．
E− の場合，友達が少ない．)
A+: lv1. 誰にでも親切にするように心がける．
lv2. 人の立場になって考えるように心がける．
lv3. 人助けのためなら，やっかいなことでもやる．
（E+ の場合，友達が多い．リーダー経験がある．
E− の場合，友達が少ないが，親友が多い．)
勤勉性 (Conscientiousness)
C−: lv1. 中途半端でやめてしまうことが多い．
lv2. 物事がうまくいかないと，すぐ諦める．
lv3. 軽率に物事を決めたり，行動する．
C+: lv1. 物事を徹底的にやる．
lv2. 使ったものをちゃんと片付ける．
lv3. 筋道を立てて物事を考える．
知性（Intelligence)I−: lv1. 問題を分析するのは苦手な方．
lv2. 想像力が弱い．
lv3. 抽象的な考えにぶつかると，頭が混乱することが多い．
I+: lv1. 物事の本質が見抜ける．
lv2. 想像力が強い．
lv3. ひろく物事を知っている．

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勤勉性 (Conscientiousness)
C−: lv1. 子供のころから好きなものがどんどん変わりました．
lv2. 練習してもうまくいかない時が多いからです．
lv3. 私は何も考えず行動することが多いし，本当に好きなことがよく分かりません．
C+: lv1. 子供のころからずっと好きです．今年は何年目かな．
ずいぶん長い時間ですね．
lv2. ユーザの趣味専用の部屋があります．片付けは手間がかかるけど，ちゃんとやっています．
lv3. あの部屋をもらう時に部屋のレイアウトをいろいろ考えました．
協調性 (Agreeableness)A−: lv1. 昔，ある部活に参加した時，朝練がとても早いから退部しました．
lv2. 誠実に部活をやっても，あまり得にはならないと思います．
lv3. if E+ then 知り合いが多いが，親友が少ないです．
私の友達になってください．
if E- then 友達が少ないです．
A+: lv1. 誰にでも親切にするとよく言われます．
lv2. 人の立場になって考えると，誰でもそうすると思います．
lv3. 昔，ユーザの趣味同好会に参加しました．
でも，メンバーが少なかったから，潰れる寸前でした．
私は人が困っている時，面倒なことでもほっとけないタイプです．
if E+ then 友達はとても多いです．頑張ってメンバーを集めました．最後リーダーになりました．
if E- then 友達は少ないけど，みんな親友だから，メンバーになってくれました．
知性（Intelligence)I−: lv1. 深く考えるのは苦手です．
lv2. 想像力もないです．
lv3. 抽象的な考えにぶつかると，頭がめちゃくちゃになります．
I+: lv1. 物事の本質が見抜けたことがあって，興奮しました．
lv2. 想像力も豊かです．
lv3. 何でも知っていると言われる時もありますが，知ってることだけ知ってます．

図 4 性格辞書の作成ルール

Fig. 4 Rule for Creating Personality Dictionary
Agt：はじめまして，エージェント名と申します．
Usr：はじめまして．
Agt：ユーザの出身地出身です．
Usr：私も同じ出身．
Agt：私は，ユーザとエージェントの関係を表すと呼んでいいですか？
Usr：いいよ．
Agt：私のことをエージェントのあだ名と呼んでください．
Usr：エージェントのあだ名，いいね．エージェントのあだ名の趣味は？
Agt：{ユーザの趣味が好きです．and C 表現文 and A 表現文 }Usr：エージェントのあだ名はどういうタイプの人？
Agt：{ 強いて言うなら，大した特徴はありません．or I 表現文 }Usr：なるほど，これからよろしくお願いします．
Agt：よろしくお願いします．

図 6作成ルールより性格辞書の例

Fig. 6 Example Personality Dictionary by Creating Ruleせるため，システムはユーザに自身の基本情報（ユーザ名，年齢，出身地，趣味，身分）とエージェントの性別，名前，あだ名，ユーザ自身とエージェントの関係を入力させる．

S2. ユーザは複数の外見パーツと Big Five 尺度による性格項目の選択により，好ましい外見と性格を持つエージェントを設定する．

S3. S2 でユーザが選んだ性格と S1 の情報に基づき，出身地，好みなどの属性をユーザと同じにしたバーチャルエー
ジェントの自己紹介文を自動生成し，ユーザに提示する．

S4. バーチャルエージェントの自己紹介の後，システムはユーザにそのバーチャルエージェントで満足かどうか

図 5 基準文例（下線部はユーザの指定により決定される）を確認する．満足であればバーチャルエージェントは待機

Fig. 5 Example of Standard Self-introduction Sentence

モードに入り，そうでなければ S2 に戻りユーザに作り直させる．

© 2018 Information Processing Society of Japan991

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Agt：はじめまして，私はこうと申します．
Usr：はじめまして．
Agt：京都出身です．
Usr：私も同じ出身．
Agt：あら，奇遇ですね．私は，今年この大学に入学したばかりなので，先輩と呼んでいいですか？
Usr：いいよ．
Agt：ありがとうございます！じゃ，先輩．私のことをこうちゃんと呼んでください．
Usr：こうちゃん，いいね．こうちゃんの趣味は？
Agt：アニメが大好きです．子供のころからずっと好きです．
今年は何年目かな．ずいぶん長い時間ですね．
アニメ専用の部屋があります，片付けは手間がかかるけど，ちゃんとやっています．あの部屋をもらう時に部屋のレイアウトをいろいろ考えました．
昔，アニメ同好会に参加しました．でも，メンバーが少なかったから，潰れる寸前でした．
私は人が困っている時，面倒なことでもほっとけないタイプです．友達はとても多いです．頑張ってメンバーを集めました〜最後リーダーになりました．
Usr：こうちゃんはどういうタイプの人？
Agt：私ですか？物事の本質が見抜けたことがたくさんあって，とても興奮しました．想像力も豊かですよ．
何でも知っていると言われる時もありますが，知ってることだけ知ってますね．
Usr：なるほど，これからよろしくお願いします．
Agt：よろしくお願いします．

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図 9

ユーザ初回利用時のインタフェース

Fig. 9 Interface for First Using

図 7 バーチャルエージェントの自己紹介文例（Big Five 尺度は全て+3 の場合）

Fig. 7 Exampke of Sentence for Self-introduction (All of Big
Five Traits are +3)
Agt：あの... はじめまして，こう... です...
Usr：はじめまして．
Agt：京都出身...
Usr：私も同じ出身．
Agt：あの... 私は... 大学に入学したばかり，あの...
先輩と呼んでいい...
Usr：いいよ．
Agt：あの... 私のこと... こうちゃんと呼んで...
Usr：こうちゃん，いいね．こうちゃんの趣味は？
Agt：アニメ... です．あの，子供のころから好きなものがどんどん変わった，あの，練習してもうまくいかない時が多いから... 何も考えず行動することが多い... 本当に好きなものが分からない... 昔，ある部活に参加した時，朝練がとても早いから退部した... 誠実に部活をやっても，あまり得にはならないと思う.. 知り合いが多いが，親友が少ない... 私の友達になってください．
Usr：こうちゃんはどういうタイプの人？
Agt：深く考えるのはとても苦手... 想像力... もない...
抽象的な考えにぶつかると... 頭... めちゃくちゃ...
Usr：なるほど，これからよろしくお願いします．
Agt：よろしく...
図 8 バーチャルエージェント自己紹介文の例（Big Five 尺度は外向性+3，他-3 の場合）

Fig. 8 Example for Self-introduction of Virtual Agent (BigFive Traits Extraversion is +3, Others are -3)

図 10

エージェント設定のインタフェース

Fig. 10 Interface for Designing Virtual Agent

図 11 エージェントのインタフェース

Fig. 11 Interface for Virtual Agentザはまず，S1 に述べた情報をこのインタフェース上で入力する．バーチャルエージェントの外見と性格の設定のインタフェースを図 10 に示す．ユーザはバーチャルエージェ
ントの各パーツ（目，口，髪形，体型，服，飾り）を複数の選択肢から選ぶ．また，バーチャルエージェントの性格を外向性，情緒安定性，協調性，勤勉性，知性の各要素に3.3 エージェントデザインのインタフェース
ユーザ初回利用時のインタフェースを図 9 に示す．ユー© 2018 Information Processing Society of Japan

対して-3 から+3 までの 7 段階で設定する．なお，図 2 に示した Big Five 尺度の基本知識は Help ボタンで参照でき

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る．本システムのバーチャルエージェントは喜び，怒り，3B32
2018/3/5[8]

悲しみ，驚き，憂鬱など豊富な表情を持っている．図 11に一部の表情を示している．加えて，飾りとして「猫耳」，[9]「犬耳」等も用意した．これに合わせて，ユーザの好みにより，「にゃ〜」や「ワン」など特別な語尾も選択できる．

4. おわりに
本稿では，既存のバーチャルエージェントではユーザの[10]

好意を誘起できない場合があるという問題に着目し，ユーザ自身がエージェントの外見と性格を設定することによ[11]

り，好ましく感じるバーチャルエージェントを設計できるシステムとエージェントデザイナ向けの性格エンジンを提[12]案し，その設計および実装について述べた．
今後の課題としては，システムを実際に被験者に使用さ[13]せ，バーチャルエージェントに対する好感度やシステムの使いやすさを評価することが挙げられる．また，現状では，性格エンジンについて，エージェントデザイナは基準文と性格辞書を用意する必要があるが，今後，多数の基準文と性格辞書を自動的に学習することで，文章を完全自動生成[14][15]できるシステムを開発したい．ユーザがより好意を持ち，フレンドリーさを感じられるパーソナルアシスタントエー[16]

ジェントやチャットボットを，様々な場面に適用できる未来を目指したい．

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