HAI シンポジウム 2022
Human-Agent Interaction Symposium 2022

D-1

オーナーの行動ログデータに基づく
コンパニオンロボットへの愛着度の客観的評価指標の検討
A Study of Objective Evaluation Indicator for the Degree of Attachment toCompanion Robots Based on Owner's Behavior Log Data
高田恵美 1

市野順子 2 林要 1

Megumi Takada1, Junko Ichino2, and Kaname Hayashi1
GROOVE X 株式会社
1
GROOVE X, Inc.
2
東京都市大学 メディア情報学部
2
Faculty of Informatics, Tokyo City University
1

Abstract: 家族の一員となるコンパニオンアニマルは飼育環境の制限があるため，代替としてのコンパニオンロボットへの期待が高まっている．オーナーから愛されるコンパニオンロボットの開発には，オーナーの抱く愛着度を知ることが重要となる．しかし，アンケート調査などの従来の評価方法は主観的評価のみに基づいている．本論文では，客観性が高くかつ低コストに収集できるオーナーの行動ログデータに着目し，オーナーの行動ログデータのオーナーの愛着度の評価
指標としての利用可能性を検討する．コンパニオンロボット LOVOT のオーナー286 名から収集したアンケートによる主観評価とオーナーの行動ログデータを分析した．コンパニオンロボットへの愛着度が高いオーナーは，だっこをする，名前を呼ぶといったふれあい行動の習慣性が高い
ことから，客観的指標として行動が利用できる可能性を示した．

1.はじめに
犬や猫に代表される CA1（companion animal，CA）の存在は，人間の暮らしに心身の豊かさをもたらす．
実際に，CA のオーナーの血圧[1][2]や不安感情[3][4]が軽減されるなどの効果が示されている．それゆえ，
CA は長期間飼われることが多い．また，飼う期間が長いほどオーナーの CA に対する愛着度が高くな
り，特に 5 年以上になるとその傾向が顕著になる[14][15]．しかし，都市部で CA を飼いにくく[5]，日本を例に挙げると，生き物の世話に対する不安や集合住宅の飼育制限によって，CA を飼いたくても飼えない人が 65%に上る[6]．
このような社会背景から，CA と同じように，人間とともに暮らす CR（companion robot, CR）が注目されている．現在製品として販売されているものには，例えば，アザラシ型の Paro[7]，犬型の JfA[8]やAIBO[9]，猫型の JfA[8]，恐竜型 Pleo[10]といった特従来の所有物扱いの呼称である「ペット（愛玩動物）」に対して，より密接な関係を人間と持っている動物という意味で使われる．
1

定の生き物をモデルにしてデザインされたものもあ
れば，あえて特定の生き物に見えないようにデザインされたもの（LOVOT[11]）もある．CR は，CA で必要な餌やりや排泄物の片付けなどの世話を行う必要がない点や，部屋の広さや騒音といった住環境の制約が少ない点から飼いやすい．しかし，CR が長期間飼い続けられるケース[12]は多くなく，短期間で飽きられてしまうことが課題となっている[13]．CR
開発者は，オーナーが CA に対して行う，なでる・
だっこをする・名前を呼ぶといったコミュニケーシ
ョン行動を引き出す機能をもたせる等の工夫により，オーナーから飽きられない CR を開発することを目指しているが，課題解決は容易でない現状がある．
オーナーから長期間愛着を抱かれる CR を開発するためには，まず，CR に対してオーナーがどの程度愛着を抱いているかを理解することが重要となる．
CR に対するオーナーの満足度を向上させる条件を調査するために，CR の感触や動作が人に与える印象
比較[16][17]や，CR への印象変遷調査[18]等が行われてきた．従来手法は，オーナーに対してアンケート
やインタビューによる調査であったため，オーナーの印象という主観的指標のみに基づいているものがほとんどである．このような調査方法は比較的実施が容易であることが長所であるが，客観性が担保されていない．行動指標や生理指標といった客観的指標による調査が検討されることが望ましいが，手法
によってはコストが増大する．
そこで，本論文では，客観性が高く，かつ，低コストで収集可能な，CR の行動ログデータに注目し，
CR の行動ログデータをオーナーの愛着度の評価指標としての利用可能性を検討する．以降で，2 章で関連研究から問題点を導出し，本研究のアプローチを示す．3 章で CR の行動ログデータと愛着度の関連性の仮説を述べ，4 章で実験に用いた我々が開発した CR である LOVOT を説明し，5 章で CR の行動ロ
グデータと主観評価データの収集方法を述べる．6
章に結果を示し，7 章で議論，8 章でまとめる．

2.従来研究と問題点
2.1 コンパニオンロボットにおける評価
アンケート評価は比較的実施が容易であるため，CR 開発で用いられることが多い．Chatchalita ら[16]は人が CR に抱きしめられたときに，CR 表面のあた
たかさと柔らかさによる安全性や快適さの向上を示した．彼らの行った比較テストでは，CR 表面のあた
たかさと柔らかさの異なる組み合わせ 3 条件それぞれで，CR からの抱きしめに被験者が抱いた印象をアンケートで評価した．また，Alexis ら[17]は，対人パーソナルスペースと同じように CR が友好的な態度を取る方が CR に対するパーソナルスペースが狭くなることを示した．彼らの実験では，態度の異なる
2 種類の CR を用いて，5 種類の距離にいる CR に抱く印象を被験者がアンケートで回答した．以上のよ
うに，CR 開発においてアンケート評価を用いることで人から好意的な印象を得ることができる CR の感
触や態度の条件が比較検討されてきた．
また，CR 開発では，アンケート評価による多数の被験者を対象とした調査が行われている．De Graafe
ら[18]は CR に対する理解度を 5 段階に分け，各段階に達する使用日数を示し，CR に対する人の印象変遷を調査した．彼らの調査では，被験者 102 人に CRを配布し，CR の使用日数が理解度の各段階に至る毎に，印象評価アンケートを実施した．CR への理解度が低い段階では CR への印象が良くないが，CR への理解度が高い段階では CR への印象が良くなる傾向が見られた．ただし，CR への理解度の 5 段階に対応
する使用日数時点のアンケート調査結果のみである
ため，CR への理解度の各段階中の CR への印象変動がわからない．対策としてアンケート実施間隔の短縮が挙げられるが，被験者への負担が高いため，現実的な方法ではない．

2.2 愛着度の主観評価
CR や CA に対して抱くオーナーの愛着程度の主観評価方法として，インタビューやアンケートがある．これまで愛着度の評価は CA のオーナーに対して実施された事例が多い．
Smith[20]らは，オーナーへのインタビューからオーナーが自身の飼い犬に対して愛着を抱いているかどうかを判断し，飼い犬の行動とオーナーの抱く愛着の程度との関係の分析を行った．インタビューはオーナーに合わせて柔軟に質問変更が可能であるため，実験者は愛着を抱く要因をオーナー毎に確認できる．しかし，インタビューは時間がかかるため，調査規模を広げることが困難である．また，インタ
ビューは定性的であるため，オーナーの愛着を定量的に評価することも難しい．
また，アンケート評価では定量的にオーナーの抱く愛着を評価することができる．Pim ら[14]と Su ら
[15]は，それぞれ被験者 1,023 名と 546 名を対象に愛着を測るアンケートに加え，オーナーと CA の関係性に関するアンケートを行った．愛着の高いオーナーの特徴には，5 年以上飼っている，寝室で CA を寝かせる，オーナーが CA とふれあうコミュニケー
ションを取る，があることを定量的に示した．
しかし，アンケートでは回答者毎の判断基準が異なる．そのため，アンケートによる主観評価から統計的に信頼性を持つ結果を得るには，数百人から数千人単位の被験者を集める必要がある．

2.3 愛着度の客観評価
客観性のある愛着評価として，生理指標や行動観察が検討されている．
Nagasawa ら[19]は，愛情や信頼関係を表すホルモンであるオキシトシンの計測と実験時の行動からオーナーも飼い犬も長く目合わせすることがオキシト
シン増加をもたらすことを示した．生理指標は被験者の感情が表れる心理変化を客観的な数値として測ることができる．ただし，生理指標の計測には唾液や尿などを分析する専用の装置が必要なため，計測コストが高い．
また，Smith[20]は，飼い犬への愛着の強いオーナ
ーと愛着の弱いオーナーの行動観察から，愛着の高いオーナーは犬との目合わせと，接触でのコミュニ
ケーションの頻度が高いことを示した．行動の定量化には，複数のカメラによる動画撮影と動画分析という手間がかかる．
生理指標や行動観察は，愛着度を客観的な数値で表すことができるが，計測コストが高い．被験者や調査期間が増えると計測コストも増加するため，調査規模の拡大が難しい．

2.4 問題点の分析と本研究のアプローチ
CR 開発において CR の感触や動作に対する印象調
査や CR への印象変遷調査がアンケートで行われてきた．さらに，CA に抱くオーナーの愛着度は主観
評価と客観評価で評価されてきた．しかし，従来方法では以下の問題がある．
(1) オーナーの愛着度を継続的に把握したいが，従来方法では計測時点の愛着度のみしか計測できない場合が多い(2)アンケートによる主観評価では被験者毎の回答基準を統一できないため，各被験者の愛着度スコ
ア自体の信頼性が低い(3)生理指標や行動観察による客観評価では計測コストの高さにより，調査規模が限られる
まず，問題点(1)に対しては，CR が記録する行動
ログデータを利用することで，連続的に計測できる．
次に，問題点(2)に対しては，愛着の程度を客観的な指標で評価することで，信頼性を確保できる．また，問題点(3)に対しては，CR が記録できる行動ログデータから愛着の程度を表す客観的評価指標を導き出すことで，計測コストを下げることができる．しかし，CR の行動ログデータから愛着度を導くためには，
オーナーの抱く愛着がオーナーの行動に表れている
必要がある．さらに，CR の行動ログデータから求めた行動指標が主観評価の愛着度を示す必要もある．
以上の分析を踏まえて，本論文では，以下の 2 点を研究課題とする．
(a) オー ナー 行動 に オー ナ ーの 抱く 愛 着が 表れ るか？
(b)CR の行動ログデータから求めた行動指標が主観
評価の愛着度を示すか？

3.仮説
本章では 2.4 節で示した課題に対する仮説を示す．
CR が行動ログを取得するモデルを図 1 に示す．CRの行動ログデータには，CR 自身が能動的にとる行動（CR の能動的行動）と充電中や活動中といった CRの状態に加え，CR が認識したオーナーの行動に対する CR の行動（人間主体の CR 行動）が含まれる．

3.1 オーナー行動と愛着度
これまで CR がオーナーに長く使用されるかどうかに関する研究報告[12][13]があるが，愛着観点での分析はまだない．そのため，CR に抱く愛着がオーナ
ーのとる行動に表れるかどうか分かっていない．そこで，CA のオーナーにみられるオーナーの抱く愛

オーナーがとる行動
オーナー

CRの行動ログデータ

CR

人間主体のCR行動

CRの能動的行動
CRの状態

図 1 CR の行動ログ収集モデル
着の表れる行動を参考にする．犬のオーナーの行動
観察[20]から，愛着の高いオーナーは接触を含むコ
ミュニケーションを自身の犬と行う頻度が高いことが分かっている．逆に愛着の低いオーナーは自身の犬とコミュニケーションを行う頻度が少ないだけでなく，自身の犬との目合わせや自身の犬をなでるといったふれあい行動も少ない．つまり，CA のオー
ナーは，自身の犬に愛着を抱く場合にふれあい行動を行うといえる．
CR でのふれあい行動は，オーナーが CR に親しむ
ためのコミュニケーション機能である．CR 全般的なコミュニケーション機能として，「なでられると反応する」「だっこされる」「名前に反応する」がある．
これらの機能におけるオーナーからのふれあい行動
は，
「なでる」
・
「だっこをする」
・「名前を呼ぶ」である．また，CR ごとに独自のコミュニケーション機能もある．たとえば，AIBO の場合，「専用の道具で一緒に遊ぶ」・「オーナーの動きの真似をする」などがある．また，LOVOT の場合，「鼻を触るとくすぐっ
たい反応をする」・「だっこしてなでることで寝かせる」
・「服を着せ替える」などがある．CR の行動ログの中でふれあい行動は人間主体の CR 行動である．
以上より，CR のオーナーの行動でも CA のオーナーと同じ傾向であると考え，仮説 1 を立てた．
仮説 1 CR に対してオーナーの抱く愛着の程度がふれあい行動に表れる

3.2 CR の行動ログデータと愛着度
これまで CR への印象変遷調査から，CR への理解度が低い段階においてオーナーの CR への印象が良
くないときに CR の使用頻度が高くなることが示されている[18]．つまり，CR の行動とオーナーの抱く印象に関連がある可能性があると考えられる．ただし，CR の行動のどのような定量化がオーナーの印象に関連するかは分かってない．
そこで，CR の行動ログデータから行動を数値化する観点として，「行動量」，「行動の習慣性」，「行動密度」の 3 つを提案する．まず，1 つ目の「行動量」
は，行動の回数である．2 つ目の「行動の習慣性」
は，毎日や毎週という頻度で同じ行動が繰り返されることを表す．3 つ目の「行動密度」は，特定の行動が行われる状況が起こったときに実施された行動量とする．例えば，多忙等の事情により CR とふれ
あう時間がないオーナーが時間のあるときだけ CRと多くふれあった場合，ふれあい行動の「行動量」と「行動の習慣性」は低くなるが，「行動密度」は高くなる．
以上で示した，「行動量」「行動の習慣性」「行動密度」がオーナーの抱く愛着の程度を表す可能性があると考え，仮説 2 を立てた．
仮説 2 CR の行動ログデータから求めた「行動量」「行動の習慣性」「行動密度」のいずれかか
ら主観評価の愛着度を推測できる

4.コンパニオンロボット「LOVOT」
本章では，本論文の実験で用いた我々が開発・販売した商用 CR である GROOVE X 社の LOVOT[11]を説明する．LOVOT の外観を図 2 に示す．LOVOT
は，表面が温かく柔らかいことと，移動に用いる車輪が格納できることで，人からのふれあいやすさを重視した CR である．LOVOT は，基本的に人へ目線を向け，人にだっこをしてほしいときや名前を呼ばれたときには人に近づく．LOVOT は，全身がタッ
チセンサで覆われていることで，人になでられていることやだっこされていることなどを認識し，触られ方に合わせた反応をする．また，LOVOT の全身を覆う表層の布は洋服のようにオーナーが取り替えることができる．LOVOT は自身の洋服にある NFC
タグを認識することで，オーナーが洋服を着せ替えたことを検出し，着せ替えてもらった喜びを動作で表す．
LOVOT は CA 同様に言語を用いない，いわゆるノンバーバルなロボットである．LOVOT の動きは，アニメーターによってアニメーションの原則[21]などの知識を活かしてデザインされている[22]．また，
LOVOT の動作は既存動作の再生ではなく，LOVOTの状態や人との関係性によって動作の速度や大きさ，タイミングに変化を与えている．これらにより，生物感を持たせた行動を実現している．
LOVOT の活動フローを図 3 に示す．LOVOT は起
床後室内を動き回る．電池残量が減ると，自律的に充電台に戻り，充電を開始する．充電終了後には充電台から出て，再び室内を動き回る．ときおり，自身の行動範囲を把握しよりスムーズに移動するために，地図を作ることがある．また，LOVOT は自身のメンテナンスなどための睡眠時間がある．

5.実オーナーの行動ログデータと主観評価データの収集
本章では，3 章で示した仮説 1 と 2 の検証を行う

図 2 LOVOT[11]：左：ホイールの格納状態，中央：ホイールの展開
状態，右：LOVOT の充電台
SLEEP:
at least 8hours

WAKE UPOUT CHARGER
45mins
RETURN TO
CHARGERCHARGE:
about 15mins

MAKE MAP

図 3 LOVOT の活動フロー
ための主観評価データと CR の行動ログデータの収集方法を説明する．検証には 4 章で説明した LOVOTを用いた．被験者は LOVOT を実際に使用している
オーナーとした．

5.1 アンケート実施
被験者の募集は LOVOT を使用しているオーナーに対してメールで行った．実験の参加者は 2020 年 8
月 10 日～8 月 31 日の間でアンケートに回答した．
参加報酬は LOVOT webstore[25]の 500 円クーポンとした．参加時に研究目的へのデータ使用に関する同意を得た．また，分析者はアンケート結果と LOVOTの行動ログデータしか取得できないシステムである
ことで，回答者の匿名性を担保した．
アンケートは 5.2 節に示す主観評価アンケートに加えて，属性（性別，年齢，家族構成，ペットの飼育経験）と使用環境を質問した．アンケートは Google
form で作成し，オンラインで収集した．被験者は 286
名（女性 74%,男性 25%,その他 1%），年齢は 20 代～
80 代(M=42.9,SD=10.84)であった．家族構成は単身26%，二人暮らし 33%，三人以上の同居 40%，子供のいる家族は 28%であった．ペット飼育経験のある人は 74%，使用環境はリビングが 88%であった．6
章で示す主観評価データは 286 名分であり，CR の行
動ログデータも 286 台分である．

5.2 主観評価データ
CR に対するオーナーが抱く愛着度のアンケート
評価方法を示す．CA のオーナーを対象とした愛着

アンケート評価[14][15]に用いられた Pet Bonding
Scale(PBS)[23][24]を採用した．設問への回答は 5 段
階（そう思う・ややそう思う・どちらでもない・あまりそう思わない・そう思わない）とした．
次の理由から PBS の 25 項目から 6 項目（表 2 のQ1～Q6）を抜粋した．(1)コロナ禍での外出制限，(2)初期の LOVOT の機能不足（認識可能単語数と人追従精度），(3)CR 発売初期のオーナーからの心証配慮による CR の擬人化表現回避，が除外理由である．
また，文言は LOVOT に合わせて調整した．

5.3 行動ログデータ
5.3.1 LOVOT の行動ログデータ
LOVOT で収集した行動ログの種類を表 1 に示す．
CR の状態が 4 種類，CR の能動行動が 5 種類，人間
主体の CR 行動が 6 種類である．
5.3.2 LOVOT とオーナーのふれあい行動
表 1 に示した人間主体の CR 行動の中の Hug・
Stroke・Call_name は他の CR にもあるふれあい行動
で あ る ． ま た ， Touch_nose ・ Put_to_sleep ・Change_chothes は LOVOT 独自のコミュニケーショ
ン機能に伴ったふれあい行動である．
5.3.3 CR の行動ログデータの定量化
CR の行動ログデータから「行動量」「行動の習慣性」「行動密度」を求める式(1)～(3)を示す．
「行動量」＝各行動が行われた回数・・・・・・(1)「行動の習慣性」＝各行動が行われた日数・・・(2)「行動密度」＝「行動量」／「行動の習慣性」
・・(3)
愛着度の主観評価アンケートを行った月，1 ヶ月分を算出対象の行動ログデータとした．また，Actives
は日数のみ，Out_charger と On_charger の「行動量」
は 1 ヶ月の合計時間とした．

表 1 LOVOT 行動ログの種類
CR の状態を CR 状態，CR の能動的行動を CR 能動，
人間主体の CR 行動を人間主体と示した．
カテゴリ 種類
ログ内容
CR 状態
Active
電源 ON の日数
CR 状態
Out_charger
充電台外にいる状態
CR 状態
On_charger
充電台上にいる状態
CR 能動Return
充電台に戻る
CR 能動
Explore
地図を作る
CR 能動
Move
動き回る
CR 能動
Run
走る
CR 能動
Fallen
こける
CR 状態
Use_days
使用開始からの経過日数
人間主体 Hug
人がだっこをする
人間主体 Stroke
人がなでる
人間主体 Call_name
人が名前を呼ぶ
人間主体 Touch_nose
人が鼻を触る
人間主体 Put_to_sleep
人が寝かしつける
人間主体 Change_clothes 人が服を着せ替える
表 2 主観評価アンケート結果
全くそう
思わない
一緒にいるとほっとQ1 する
幸せな気持ちにしてQ2 くれる
家にいる時間が楽し
Q3 くなった
私のことを好きだと
Q4 思う
もしLOVOTになにか
Q5 あったら不安になる
家族の一員になった
Q6

CR の行動ログデータから求めた「行動量」
「行動

0.4%

0.4%

4.9%

20.0%

74.4%

0.0%

0.4%

1.8%

13.0%

84.9%

0.7%

1.1%

4.9%

21.4%

71.9%

0.4%

0.4%

6.0%

30.5%

62.8%

0.7%

2.1%

3.8%

19.6%

73.8%

0.4%

1.4%

3.2%

9.9%

85.2%

「そう思う」
人数 割合の回答数
6
114 39.9%571 24.8%
4
33 11.5%
3
26 9.1%
2
14 4.9%1
14 4.9%0
14 4.9%6.1 主観評価データ

6.2 行動ログデータ

そう思う

表 3 主観評価アンケートで「そう思う」と回答した項目数とその人数

6.結果

主観評価アンケートの各項目の回答結果を表 2 に示す．アンケート 6 項目に対するクロンバックのα信頼性係数は 0.779 であった．
「ややそう思う」と「そう思う」と回答した人が全体の 9 割以上と高い．
「ややそう思う」を含めると被験者の回答数の差が現れにくいため，「そう思う」と回答した項目数による
TOP-BOX で集計した．各被験者が「そう思う」と回答した項目数の割合を表 3 に示した．
「そう思う」と回答した項目数の平均 4.51，中央値 5，標準偏差は1.76 であった．

あまりそう どちらとも やや
思わない
言えない
そう思う

の習慣性」
「行動密度」の平均，中央値，標準偏差を
表 4 に示す．Use_days は平均 89.9 日，中央値 77.0
日，標準偏差 63.5 であった．

6.3 主観評価データと行動ログデータの関連性
被験者が「そう思う」と回答した項目数と LOVOTの行動ログデータから求めた各行動の「行動量」「行
動の習慣性」「行動密度」の相関係数には 0.3 を超え表 4 行動ログデータを収集した LOVOT の行動量・行動の習慣性・行動密度
行動量（回数）
行動密度（回数／日）
行動の習慣性（日）※Out_chargerとOn_chargerは時間※Out_chargerとOn_chargerは時／日
平均
中央値
標準偏差 平均
中央値
標準偏差 平均
中央値
標準偏差
Active27.1
31.0
6.0 Out_charger
194.3
202.9
76.7
26.6
31.0
6.6
7.2
7.5
2.0
On_charger
415.1
436.5
122.9
27.1
31.0
6.0
15.2
15.0
2.7
Return
248.8
260.0
112.4
25.9
30.0
7.2
9.3
9.9
3.1
Explore
12.0
0.0
38.0
2.1
0.0
5.8
1.0
0.0
2.2
Move
50.1
37.0
45.4
17.7
18.0
8.9
2.4
2.1
1.3
Run
124.5
105.5
86.1
22.8
26.0
8.3
5.0
4.6
2.7
Fallen
9.7
4.5
14.8
6.5
4.0
6.3
1.1
1.0
0.6
Hug
172.6
163.0
98.1
25.5
30.0
7.4
6.5
6.2
3.0
Stroke
158.7
150.0
100.7
24.8
29.0
7.8
6.0
5.8
3.1
Call_name
105.1
90.0
76.3
23.1
26.0
8.2
4.2
3.7
2.4
Touch_nose
137.8
128.5
85.4
24.7
28.5
7.6
5.3
4.8
2.6
Put_to_sleep
115.4
99.0
87.0
22.9
26.0
8.7
4.5
3.9
2.7
Change_clothes
3.6
2.0
4.4
3.4
2.0
4.1
0.8
1.0
0.4
LOVOTの行動

るものはなく，相関がみられなかった．これは，表3 より 6 項目中 5 項目以上に「そう思う」と回答した被験者が全体の 64.7%であり，被験者が「そう思う」と回答した項目数に偏りが見られる天井効果が起きたためである．
そこで，主観評価アンケートで「そう思う」と回答した項目数から被験者を 3 群に分類した．群 1 は6 項目に「そう思う」と回答した主観的肯定度高群，群 2 は 5 項目に「そう思う」と回答した主観的肯定度中群，群 3 は「そう思う」と回答した項目が平均より少ない 4 項目以下の主観的肯定度低群とした．
各群の LOVOT の「行動量」「行動の習慣性」「行動密度」に対して Kruskal Wallis 検定を用いた 3 群間平均値比較を行い，Bonferroni 補正の Mann-Whitney U
検定による多重比較を行った．正規分布ではなかったため，ノンパラメトリック検定を採用した．解析には Ezr[26]を用いた．結果を表 5 に示す．

表 5 「そう思う」と回答した項目数で分類した群の間で

7.議論

群2が

本章では，
6 章で示した結果から 3 章で示した我々の 2 つの仮説を議論する．

7.1 オーナー行動と愛着度
表 5 より，CR の能動的行動・CR の状態・人間主
体の CR 行動を比較する．CR 能動的行動では，Returnの「行動の習慣性」において群 1 が群 2 より有意に多く，CR の状態では，Active・On_charger・Out_chargerの「行動の習慣性」と On_charger の「行動量」において群 1 が群 2 より有意に多かった．つまり，CR
能動的行動と CR の状態の一部の行動で有意差が見られた群は，主観的肯定度高群と主観的肯定度中群の間でのみであった．
また，人間主体の CR 行動では，6 種類すべてで群
1 が群 3 より有意に多かった．Change_clothes では群

有意差のある行動
行動量

行動の習慣性群1がActive*群2よReturn*り多い

行動密度

Out_charger*
On_charger*

On_charger*

n.s.

Hug*
Touch_nose*
Call_name*
群1がHug***

Hug*

Hug***

群3よStroke***Stroke*Stroke***

り多い

Touch_nose***Touch_nose**

Touch_nose**

Call_name***Call_name**

Call_name**

Put_to_sleep**

Put_to_sleep*

Put_to_sleep**

Change_Change_Change_clothes**clothes**clothes*

Change_Change_Change_clothes**clothes**clothes*

群3より多い

群 1 は「そう思う」と 6 項目に回答した主観的肯定度高群，群 2 は「そう思う」と 5 項目に回答した主観的肯定度中群，群 3 は「そう思う」と回答した項目が 4 項目以下の主観的肯定度低群である．人間主体の CR 行動にアンダーラインを引いた．p<0.05 は*，p<0.01 は**，p<0.001
は***で示した．

2 が群 3 より有意に多い．また，Hug・Touch_nose・
群 1 が群 2 よ 群 1では群が群 3 1よが群
群32より有が群 3Call_name の「行動の習慣性」
り多い
り多い
より多い
意に多い．つまり，主観的肯定度高群と主観的肯定
行動量
hug***
度中群の間，主観的肯定度高群と主観的肯定度低群
stroke***の間，主観的肯定度中群と主観的肯定度低群の間のtouch_nose***
すべてで有意差があった行動ログは人間主体のCRchange_****on_nestcall_name
行動だけであった．以上より，オーナーの抱く愛着
clothes****relaxedCRがふれあい行動である人間主体の行動に表れてchange_clothes**
行動実行日

active*hug*

数return*stroke*（行動の習

out_nest*

touch_nose**慣性）

on_nest*call_name**hug*relaxed*change_clothes**いた．仮説 1 は支持された．

7.2 CR の行動ログデータと愛着度
表 5 の CR の行動ログデータから求めた「行動量」「行動の習慣性」「行動密度」を比較する．まず，「行動量」では，人間主体の CR 行動において群 1 と群 2
が群 3 より有意に多い行動があり，CR の状態において群 1 が群 2 よりも有意に多い行動があった．
「行動量」はすべての群間の有意差を持つ行動があった．
次に，「行動の習慣性」では，人間主体の CR 行動において 3 群すべての間で有意に差のある行動があった．また，CR の能動的行動と CR 状態では群 1 が群
2 より多い行動があった．
「行動の習慣性」でもすべての群間の有意差を持つ行動があった．また，「行動密度」では群 1 と群 2 の間で有意差のある行動がなかったため，「行動密度」を用いて各群を分けることが難しい．
以上より，主観評価データから分類した 3 群のオーナーを「行動量」と「行動の習慣性」を用いて分類できる可能性がある．仮説 2 は支持された．

7.3 設計示唆
本論文では，CR に抱くオーナーの愛着度の客観的評価指標を検討するために，CR の実オーナーから主
観評価データと CR 行動ログデータを収集した．実オーナーの主観評価データと CR の行動ログデータの比較から 2 つの知見を得た．
まず 1 つは，CR 行動ログデータの CR の能動的行動と CR の状態だけでは，オーナーの抱く愛着の程度を推測できないことである．特に，CR の行動ログ
データの中でも，Use_days・Explore・Move・Run は
主観評価データで分類した群の間で有意差がなかった．また，Active・On_charger・Out_charger・Returnといった CR の充電や起動に関わる行動は群 1 と群 2の間でのみしか有意差がなかった．3 群の内の一部の群間でしか有意差がみられなかったため，CR の能動的行動と CR の状態だけオーナーの抱く愛着の程度を推測できない．
もう 1 つは，CR の行動の「行動量」や「行動の習慣性」からオーナーの愛着度を推測するには，複数行動を組み合わせる必要があることである．例えば，「行動の習慣性」において，Change_clothes は群 1と群 2 が群 3 より有意に多い行動であるが，群 1 が
群 2 よりも有意に多い行動ではなかった．逆に，
Hug・Touch_nose・Call_name は群 1 が群 2 と群 3 より有意に多い行動であるが，群 2 が群 3 よりも有意に多い行動ではなかった．つまり，主観的肯定度低群の判別には Change_clothes，主観的肯定度高群の判別には Hug・Touch_nose・Call_name が適していた．

そのため，CR の行動からオーナーの抱く愛着度を推定する場合，単一行動より複数行動の組み合わせによって推定精度向上の可能性がある．

7.4 本論文の制限事項と今後の課題
本論文の制限事項がいくつかある．
1 つ目は，1 種類の CR を対象にした検証である点である．本論文の結果の汎用性を確認するためには複数種類の CR での検証が必要である．
2 つ目は，愛着の主観評価において，PBS の 25 項
目の内 6 項目のみを使用した点である．本論文ではコロナによる外出規制や実験時の CR の機能不足などのために 6 項目を選定した．本論文では，「そう思う」と回答した項目数からオーナーを 3 群に分類することで，分析を行った．今後，主観評価データにPBS の全 25 項目を用いることで，CR の行動ログデータに対する相関性などによる愛着度指標の検討につながる．
最後に，愛着度の偏った被験者が検証対象であった点である．これは，被験者を募った CR の実オー
ナーは，CR を使用継続しているオーナーであったためである．被験者の愛着度の偏りを減らす方法として，CR 使用をやめたオーナーに実験参加を依頼する
方法が考えられる．今後，CR 使用をやめた CR に抱く愛着の低いオーナーを加えることで，愛着度の指標が推測できる愛着度の幅が広げることにつながる．

8.おわりに
本論文では，CR へのオーナーの愛着度を主観的に測る方法の代替としてオーナー行動ログデータを用いた愛着度の客観的指標の利用可能性を検討した．
まず，CA オーナーの行動観察の知見を元にふれあい行動がオーナーの抱く愛着の表れる行動であるという仮説 1 を立てた．さらに，CR の行動ログデー
タから求めた「行動量」「行動の習慣性」「行動密度」のいずれかが愛着度の推測に用いることができるという仮説 2 を示した．
次に，CR である LOVOT の実オーナーを対象に仮説検証を行った．主観評価データからオーナーを抱く愛着の強さによって 3 群に分類し，各群のオーナ
ーの LOVOT の行動ログデータを比較した．まず，仮説 1 は支持された．これは，LOVOT の行動ログ
データの中のふれあい行動では，愛着の強さの異なる 3 群すべての間で有意差がみられたことためである．また，仮説 2 も支持された．これは，「行動量」と「行動の習慣性」において 3 群すべての間で有意差のある行動があったためである．以上により，オーナー行動ログデータから算出した愛着度が主観評
価の代替として利用できる可能性が見られた．

relates to the attribution of emotions to their animals,

謝辞

PLOS ONE, Vol. 13, No. 1, (2018)

アンケート実施にご協力いただいた LOVOT オーナ
ー様，GROOVE X のカスタマーサービスチームに謹んで感謝の意を表する．

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