HAIシンポジウム2006
Human-Agent Interaction Simposium 2006

2B-1

エージェントとのチャットにおける発話速度と交替潜時の引き込み現象
金城 郁子†

小林一樹†

北村泰彦††† 関西学院大学大学院理工学研究科 〒 669–1337 兵庫県三田市学園 2–1†† 関西学院大学理工学部 〒 669–1337 兵庫県三田市学園 2–1
E-mail: †{i kanashiro,kby,ykitamura}@ksc.kwansei.ac.jp
あらまし

対話エージェントの高度化のために，人間とエージェントとの対話インタフェースを研究することは重要である．人間同士が対話をする場合，対話内容以外にも，発話速度などのノンバーバル情報が伝達され，話し手の印象形成や，対話の結果に大きく影響を与えていると考えられる．このようなノンバーバル情報を，人間とエージェントとの対話インタフェースに取り入れることは，より円滑な相互作用性を持ったエージェントの設計につながると考えられる．本稿では，文字対話におけるノンバーバル情報として発話速度と交替潜時に注目した．エージェントの発話速度はメッセージの表示速度，ユーザの発話速度はタイプ速度と定義できる．発話速度の変化が可能なエージェン
トを用いて，文字対話における引き込み現象の有無を被験者実験を通して検証した．その結果，エージェントの発話速度の変化に対して，20 人のうち５人の被験者が発話速度に引き込みを起こし，20 人全員が交替潜時に非常に強い引き込みを起こした．一方，エージェントの交替潜時の変化に対して引き込み現象を起こした被験者はいなかった．
キーワード

対話エージェント，引き込み，チャット，発話速度，交替潜時

Entrainment of Chat Speed and Switching Pauses
in Interactive Chat with Agent
Ikuko KANASHIRO† , Kazuki KOBAYASHI† , and Yasuhiko KITAMURA††† Graduate School of Science and Technology, Kwansei Gakuin University
2–1 Gakuen, Sanda 669-1337, JAPAN†† Faculty of Science and Technology, Kwansei Gakuin University
2–1 Gakuen, Sanda 669-1337, JAPANE-mail: †{i kanashiro,kby,ykitamura}@ksc.kwansei.ac.jp
Abstract Human-to-human conversation contains non-verbal information. It creates an impression of the talker
on the listener. Conversational interfaces that can convey non-verbal information makes conversational agents more
intelligent and more interactive. We focus on chat speed and switching pauses in this paper, and observe theirentrainment phenomena in interactive chat between an agent and a human user. The chat speed of the agent isdefined as the speed of displaying characters, and that of the human user is defined as that of typing characters. As
a result, changes of the agent’s chat speed entrained 5 of 20 subjects, and that of the switching pauses entrained
all subjects. Changes of the agent’s switching pause entrained neither of the chat speed nor the switching pause ofany subjects.
Key words conversational Agent, entrainment，interactive chat，chat speed，switching pauses

1. ま え が き

バーバル情報が伝達され，話し手の印象形成や，対話の結果に対話エージェントの高度化のために，人間とエージェントとノンバーバル情報を意図的に操作することで，エージェントはの対話インタフェースを研究することは重要である．人間同士ユーザに対して，優位な印象を形成し，望ましい方向に対話をが対話をする場合，対話内容であるバーバル情報以外にも，声進めることができるようになるかもしれない．このように，人の大きさ，声の高さ，身振り手振り，話すスピードなどのノン間同士の対話から得られるノンバーバル情報を，人間とエー大きく影響を与えている．エージェントが表出するこのような—1—

ジェントとの対話インタフェースに取り入れることは，より知䉼䊞䉾䊃䉰䊷䊋䊒䊨䉫䊤䊛的でインタラクティブなエージェントの設計につながると考えられる．
たとえば，銀行員には早口の人は少なく，ゆっくりとした速さで適切に間を置きながら，丁寧に話をする人が多い．このよ䋨ฃାౝኈ䋩䊜䉾䉶䊷䉳ᢥሼᢙ౉ജ㐿ᆎᤨೞ౉ജ⚳ੌᤨೞ䋨ㅍାౝኈ䋩䊜䉾䉶䊷䉳ᢥሼᢙ౉ജ㐿ᆎᤨೞ౉ജ⚳ੌᤨೞ䉪䊤䉟䉝䊮䊃䊒䊨䉫䊤䊛䉪䊤䉟䉝䊮䊃䊒䊨䉫䊤䊛うな話し方は，顧客に対して落ち着いた印象を与える．これは，信用を得ることが大切な銀行員において有効な話術である．ま䉺䉟䊒ㅦᐲ䋨⴫␜ㅦᐲ䋩䉕▚಴䈚䈩䊜䉾䉶䊷䉳䉕⴫␜

た逆に，テレビの通信販売などでは，話すスピードの速い人がテンポよく商品を紹介している．その結果，短時間で多量の商品情報が消費者の耳に入ってくるため，消費者は購買意欲を刺図1

激され，商品を購入してしまう．これは，商品を売ることが目

発話速度反映型チャットシステムの構成図

Fig. 1 construction of interactive chat

的の販売員において有効な話術である．このように対話時に得られるノンバーバル情報の中でも，発話速度や応答の間は対話できない．そこで本研究では，対話相手のタイプ速度を体感で者の印象形成に大きな影響を与えていると考えられ，また，対きるチャットシステムとして，発話速度反映型チャットシステ話相手の反応を操作しうると考えられる．

ムを開発した．

相手の表出する情報に同調するように自らの反応を変化させ

図 1 に示すのは発話速度反映型チャットの構成である．このる現象を引き込み現象という．これまでに，渡辺らによって，システムでは，クライアントプログラム上でチャットメッセージ円滑なコミュニケーションの場では，呼吸の引き込み現象がみを一文字ずつ表示するようにし，その表示速度を変化させるこられ，この引き込み現象を測定することで，コミュニケーショとで，発話者のタイプ速度を体感できるようになっている．本ンシステムの定量的評価ができることが示された [1]．長岡ら

チャットシステムでは，クライアントプログラムが，ユーザのは，与えられた台本を読む二者の音声対話という実験状況におメッセージ入力開始時刻，メッセージ入力終了時刻，メッセーいて，一方の話者が話し終わってから次の話者が話し始めるまジ文字数を，メッセージと共にサーバに送信する．サーバは，での時間間隔（以下，交替潜時と呼ぶ）は，時々刻々と相手に受け取ったこれらのデータをログに書き出すと共に，接続して同調するように変化するということを示している [2], [3]．さらいるすべてのクライアントプログラムにデータを送信する．各に，長岡らは交替潜時の長さが話者の印象を形成する要因のひ

クライアントプログラムでは，受け取ったデータからメッセーとつになっていることを示し [4]，協調的な対話状況において，ジ表示速度を算出し，得られた速度に合わせてメッセージを表

交替潜時の引き込み現象が顕著に見られることを示した [5]．ま示する．一文字あたりのメッセージ入力時間 T は，タイプ速度た，小松らによって，人対人で台本を読み合う実験状況においV の逆数で与えられ，メッセージ入力開始時刻を T1 ，メッセーて発話速度の引き込み現象が見られ，さらに，一方の話者を人

ジ入力終了時刻を T2 ，メッセージ文字数を C とすると，以下工物に変更しても同様に発話速度の引き込み現象が見られるこの (1) 式によって与えられる．とが示された [6]．一方，鈴木らは，人工物であるＣＧキャラク
タに教示をするというように，ＣＧキャラクタが受動的立場，T =T2 − T1
1=VC(1)

被験者が主導的立場に立った対話状況においては，被験者の発本稿では上記の T [ミリ秒／文字] を発話速度として扱う．

話速度がキャラクタに追随するのではなく，キャラクタが被験このような仕組みにより，このチャットシステムでは，文字者の発話速度に追随するように，調整的に発話速度を変化させ対話においても発言者のタイプ速度を対話の相手に容易に伝達ることを示した [7]．

することが可能である．

このように，音声対話では，発話速度と交替潜時の引き込み現象についてさまざまな研究がなされており，引き込み現象の3. 評 価 実 験

有無がコミュニケーションの円滑さを示す指標となっているが，3. 1 実 験 方 法

文字対話ではまだこのような研究がなされていない．本稿では，

本実験の目的は，文字対話において，発話速度や交替潜時にエージェントとの文字対話において，発話速度や交替潜時に焦引き込み現象が存在するか否かを検証することである．

点を当て，引き込み現象が起こるか否かを検証する．これはイ

この実験において，エージェントの発話速度は，メッセージンタラクティブな文字対話エージェントを設計する上で，基礎を一文字ずつ表示するときの一文字あたりの時間間隔，被験者的な知見となる．の発話速度は，メッセージをキーボード入力する際の一文字あ2. 発話速度反映型チャットシステムたりの時間間隔とする．また，本実験においては，引き込み現チャットなどの文字対話における発話速度は，キーボード入うかで判断する．評価対象は，エージェントの発話速度または力のタイプ速度に置き換えて考えることができる．しかし，通交替潜時の変化に対する，被験者の発話速度または交替潜時で常のチャットシステムでは，メッセージの受信と同時にメッセーあり，4 組の相関関係である．

ジの全文が表示され, 対話相手のタイプ速度を体感することは象の有無は，発話速度や交替潜時に正の相関が確認できるかど

実験に際して，発話速度反映型チャットシステムのクライア

—2—

図2

自動応答エージェントの外観

Fig. 2 appearance of the chat agent
表1

エージェントの発話内容の例

Table 1 Example of chat message of agent
図4

エージェントの発言内容

自動応答エージェント B の交替潜時の変化

Fig. 4 The Change of chat agent B’s switching pauses

こんにちは
あなたにいくつか質問します。あなたのお名前は？
みんなからは何と呼ばれていますか？あだ名を教えてください
親からは何と呼ばれていますか？

図5

エージェントの発話速度によって発話速度に引き込み現象を生じた被験者のグラフ
Fig. 5 Entrainment between chat speed of agent and chat speedof a subject
図3

自動応答エージェント A の発話速度の変化

Fig. 3 The Change of chat agent A’s chat speed1.28）に分け，それぞれ以下に述べる異なった刺激を受が与えられた．

ントプログラムに変更を加え，あらかじめ指定した表示速度

A 群の被験者は，図 3 に示すように，表示にかかる時間間隔とメッセージを送信する自動応答エージェントを開発した．まを 50[ミリ秒／文字] から 500[ミリ秒／文字] の範囲で，37.5[ミた，ここでのエージェントとは，図 2 に示すようにキャラクタとしての容姿は持たず，チャット画面のみが視覚的にユーザに提示されるものである．被験者は自動応答エージェントと，質疑の対話をする．ここで，被験者が即答できるように質問内容は，表 1 に示すような名前や年齢などのパーソナリティに関するものに設定した．対話は，挨拶も含めて全部で 52 対話であった．表 2 に実験で用いたエージェントの発話内容の一部をリ秒／文字] ずつ，13 段階に発話速度を変化させる自動応答
エージェント A と対話を行った．また，回答を送信してからエージェントが次の質問をするまでの時間間隔，つまり自動応
答エージェント A の交替潜時は 0[ミリ秒] で固定した．自動応答エージェント A は，速度変化の波が 2 山できるように設定した．

B 群の被験者は，図 4 に示すように，交替潜時を 0[ミリ秒]示す．被験者の入力に漢字変換を許すと，入力開始時刻や，入から 9600[ミリ秒] の範囲で，800[ミリ秒] ずつ，13 段階に長短力終了時刻，メッセージ文字数といったタイプ速度を計算するを変化させる自動応答エージェント B と対話を行った．また，ためのデータを正確に測定できないため，被験者の入力は「無自動応答エージェント B の発話速度は 0[ミリ秒／文字] に固定変換ひらがな」入力に限定した．また，サーバにおいて，被験し, 通常のチャットシステムのように発話速度を反映しないよ

者のメッセージ入力開始時刻 T1 ，メッセージ終了時刻 T2 ，さらにメッセージ文字数をログファイルとして記録しておき，後から統計処理ができるようにしておいた．
大学生の男女 40 人が被験者として実験に参加した．被験者の中に極端にタイピング能力が劣るような，キーボード入力の初心者はいなかった．これら 40 人の被験者を，A 群 20 人（男性 10 人，女性 10 人．平均年齢 20.60 歳，標準偏差 1.27）とB 群 20 人（男性 19 人，女性 1 人．平均年齢 19.45，標準偏差うにした．自動応答エージェント B は，交替潜時の変化の波が2 山できるように設定した．
3. 2 実 験 結 果
引き込み現象は，自動応答エージェントの発話速度または交替潜時を x 軸に，被験者の発話速度または交替潜時を y 軸に取り，質疑応答の各対話対をグラフ上の座標にプロットしたときに，正の相関が存在するかどうかで確認できる．
図 5 は，エージェントの発話速度と被験者の発話速度間でもっ—3—

表2

エージェントの発話速度と被験者の発話速度の分析結果

Table 2 analysis of agent’s chat speed and subject’s chat speed
相関係数

被験者数

0.4 以上 0.5 未満

1 人（すべて p ＜ 0.05）

0.3 以上 0.4 未満

4 人（すべて p ＜ 0.05）

0.2 以上 0.3 未満

5人

0.1 以上 0.2 未満

2人

0.0 以上 0.1 未満

5人-0.1 以上 0.0 未満

3人

図7

エージェントの交替潜時によって発話速度に引き込み現象を生じた被験者のグラフ
Fig. 7 Entrainment between switching pauses of agent and chatspeed of a subject
表4

エージェントの交替潜時と被験者の発話速度の分析結果

Table 4 analysis of agent’s switching pauses and subject’s chatspeed

図6

エージェントの発話速度によって交替潜時に引き込み現象を生じた被験者のグラフ
Fig. 6 Entrainment between chat speed of agent and switchingpauses of a subject
表3

相関係数

被験者数

0.2 以上 0.3 未満

6人

0.1 以上 0.2 未満

2人

0.0 以上 0.1 未満

8人-0.1 以上 0.0 未満

0人-0.2 以上-0.1 未満

4人エージェントの発話速度と被験者の交替潜時の分析結果

Table 3 analysis of agent’s chat speed and subject’s switchingpauses
相関係数

被験者数

0.7 以上 0.8 未満

6 人（すべて p ＜ 0.01）

0.6 以上 0.7 未満 11 人（すべて p ＜ 0.01）
0.5 以上 0.6 未満

3 人 （すべて p ＜ 0.01）とも顕著に引き込み現象を示したある被験者（A 群）のデータをグラフ化したものである．また，各被験者毎に Pearson の相関係数を求め，検定結果を表 2 に示した．表 2 のように，有意図8

確率 5 ％のもとで，相関係数 0.4 以上の正の相関を示した被験た被験者のグラフ
Fig. 8 Entrainment between switching pauses of agent and

者が 1 人，相関係数 0.3 以上の正の相関を示した被験者が 4 人存在した．つまり，全 20 人中 5 人の被験者にエージェントの発話速度による引き込み現象がみられた．
次に，エージェントの発話速度と被験者の交替潜時について，もっとも顕著に引き込み現象が現れた被験者（A 群）のグラフ

エージェントの交替潜時によって交替潜時に引き込み現象を生じ

switching pauses of a subject
表5

エージェントの交替潜時と被験者の交替潜時の分析結果

Table 5 analysis of agent’s switching pauses and subject’s switching pausesを図 6 に示す．表 3 は，各被験者毎に Pearson の相関係数と検相関係数

被験者数

定結果をまとめたものである．表 3 に示すように，20 人の全被0.1 以上 0.2 未満

2人

験者について，有意確率 1 ％のもとで，被験者の交替潜時と自動応答エージェントの発話速度の間に強い相関が確認でき，強い引き込み現象を示した．

0.0 以上 0.1 未満

7人-0.1 以上 0.0 未満

7人-0.2 以上-0.1 未満

4人

さらに，エージェントの交替潜時と被験者の発話速度の相関グラフの一例を図 7 に示す．また，各被験者毎に Pearson の相込み現象について調査した．図 8 は，エージェントと被験者の交関係数と検定結果を表 4 にまとめた．表 4 のように，有意確率替潜時同士の相関の一例である．また，各被験者毎に Pearson

5 ％のもとで引き込み現象を生じた被験者はいなかった．
最期に，エージェントの交替潜時と被験者の交替潜時の引きの相関係数と検定結果を，表 5 に示す．有意確率 5 ％のもとでエージェントの交替潜時と被験者の交替潜時に相関が確認され—4—ࠛ䳦ࠫ䳝ࡦ࠻ⵍ㛎⠪⊒⹤ㅦᐲ ੤ᦧẜᤨ

タイプ能力の限界による影響が考えられる．タイプ速度が早い度の範囲がある．したがって，被験者がエージェントの振る舞⊒⹤ㅦᐲ5ੱ䈱ⵍ㛎⠪䈮ᒁ䈐ㄟ䉂䈏䈅䈦䈢ోⵍ㛎⠪䈮ᒁ䈐ㄟ䉂䈏䈅䈦䈢੤ᦧẜᤨᒁ䈐ㄟ䉂⃻⽎䈲ή䈎䈦䈢ᒁ䈐ㄟ䉂⃻⽎䈲ή䈎䈦䈢

図9いに対して引き込みを起こす可能性があったとしても，タイプ能力が追いつかず，引き込み現象を生じなかったのかもしれな
い．今後は，被験者のタイピング能力を考慮した実験をしていくことが必要である．実験に参加する被験者にタイピング能力

実験結果のまとめ

Fig. 9 summary of experimental resultの偏りが出ないようにするため被験者のタイピング能力を事前に測定する必要があると考えられる．
一方，交替潜時は，エージェントのメッセージが表示されてなかった．

4. 考人，遅い人の個人差はあるが，人はそれぞれに固有のタイプ速から被験者が反応反応するまでの時間なので，被験者はタイピ察

発話速度や交替潜時を変化させるエージェントとの文字対話において被験者の発話速度や交替潜時に引き込み現象が起こるか否かを検証した．これらの実験結果を図 9 にまとめる．

4. 1 エージェントの何が被験者を動かすのか
今回の実験では，文字対話におけるエージェントのノンバーバルな情報である発話速度と交替潜時に対し，ユーザの発話速度と交替潜時が引き込みを起こすかどうかを検証した．実験結果から，エージェントの発話速度が被験者に対して影響を与えていることが分かった．一方，エージェントの交替潜時は被験者にほとんど影響を及ぼさなかった．よって，被験者は，エージェントが表出するノンバーバルな情報として発話速度を読み取っていたと考えられる．以上より，エージェントとのインタラクティブな文字対話インタフェースでは，交替潜時よりも発話速度に注意を置いて設計する必要があると考えられる．
今後，円滑な文字対話の実現に向けて，エージェントの発話速度の有効性を検証したい．そのためには，発話速度を反映するエージェントと発話速度を反映しないエージェント，それぞれとの対話を行った被験者に対話の円滑さに関するアンケートに答えてもらう比較実験が必要である．
また，音声対話においてノンバーバルな情報が話し手の印象を左右するのと同様に，文字対話においてもエージェントの発話速度の変化が，被験者のエージェントに対する印象にどのような影響を与えるのかを調査していくことが重要である．このことが解明されれば，エージェントの印象を意図的に操作し，ユーザに対して優位に会話を進められるようになるかもしれない．これは，エージェントの高度化を図る上で有効な手段となる．
音声対話では，引き込み現象が起こることでコミュニケーションの円滑さを測ることができるとされている．今後，このような引き込み現象で，文字対話においても円滑なコミュニケーションを確認できるかどうかについて検討する必要がある．

4. 2 被験者のタイプ能力エージェンの発話速度の変化に対し，被験者 20 名のうち 5 名しか引き込みを起こさなかった．また，有意確率 5 ％以下を満たしていない被験者も含めて相関係数を見ると，いずれも 0.5以下の低い値を取っている．これは，被験者の発話速度の変化の幅が小さいことを意味している．この要因として，被験者のング能力に捉われずに，引き込まれたものと思われる．その結果，発話速度に対して，相関係数 0.5 以上の非常に強い相関が，有意確率 1 ％のもとで生じたものと考えられる．

4. 3 引き込み現象の原因
これまでの先行研究では，引き込み現象を生じたことを示す
事例は多いが，その原因については言及されていない．今回の実験結果を見ると，エージェントの発話速度が速くなると，被験者の交替潜時は短くなっている．エージェントの発話速度が速くなるにつれて，被験者は「早く返事をしなくてはならない」という強迫観念のような，何らかの心理的プレッシャーを受けていた可能性がある．
被験者がエージェントから心理的プレッシャーを受けていたのであれば，エージェントは単なる質疑応答システムでは無く，人間にとってコミュニケーションの相手になり得る．つまり，これまでのエージェントのように，ユーザに操作されるだけの受動的なエージェントではなく，ユーザの意思を変えさせる能動的なエージェントを設計できるようになるのかもしれない．
今後は，エージェントの発話速度が被験者に与える心理的プレッシャーの有無についても検証していく必要がある．

4. 4 インタラクティブなエージェントの設計
人間同士の音声対話では，発話速度や交替潜時，語調や身振り手振りによって，自らの感情や状態を表現し，また対話相手の感情や状態を推し量って対話を進める．今回の実験結果から，エージェントが表出するノンバーバル情報として，発話速度がユーザに影響を与えることが分かった．ユーザの反応は，交替潜時によって顕著に表現されるため，エージェントがユーザーの交替潜時から，感情や状況を読み取り，それに応じて内容を分岐させて対話を進めることが可能かもしれない．また，エージェントの感情表現として発話速度を使用することも有効であるだろう．
これらを実現するために，今後は被験者の交替潜時の変化がどのような感情，状況を表しているのかを調査する必要がある．
また，エージェントがどのように発話速度を変化させると，被験者がどのように感じるのかも調査する必要がある．これらを解明することは，より知的でインタラクティブなエージェントを設計する上で重要な課題である．

5. ま と め
人間同士が対話をする場合，対話内容以外にも，発話速度な—5—どのノンバーバル情報が伝達され，話し手の印象形成や，対話の結果に大きく影響を与えていると考えられる．
本研究では，文字対話におけるノンバーバル情報として発話速度と交替潜時に注目した．エージェントが発話速度や交替潜時を変化させることで，被験者の発話速度や交替潜時に，引き込み現象が生じるか否かを検証した．その結果，被験者は，エージェントの発話速度に対して引き込み現象を示すことが分かった．さらにその反応は，被験者の発話速度よりも交替潜時に強く表れた．エージェントの発話速度と被験者の交替潜時の間に起こる引き込み現象は，20 人の被験者全員に確認された．
また，エージェントの交替潜時に，発話速度や交替潜時で引き込み現象を示す被験者はひとりもいなかった．
先行研究では，引き込み現象が生じることは，円滑なコミュニケーションが成立することの指標になりうるとされる．したがって，本実験の結果から，発話速度を変化させるエージェン
トとの文字対話において，円滑なコミュニケーションを実現していた可能性がある．
ノンバーバル情報を用いて，エージェントを高度化していく試みとして，ユーザの交替潜時からユーザの状況を読み取って対話内容などの反応を変化させ，発話速度をもって感情を表現するエージェントの設計が考えられる．
エージェントを高度化していくためには，エージェントが発話速度を変化させることでユーザにどのような印象を与えるのか，また，ユーザの交替潜時の変化がユーザのどのような心理状態を意味するのかについて，今後調査していくことが必要である．
文

献[1] 渡辺富夫，大久保雅史， コミュニケーションにおける引き込み現象の生理的側面からの分析評価， 情報処理学会論文誌，pp.1225-1231，May．1998．
[2] 長岡千賀，小森政嗣，中村敏枝， 自由対話における話者交替の潜時と呼吸の関連， ヒューマンインタフェースシンポジウム，
pp.311-314，2000．
[3] 長岡千賀，Maria Draguna，小森政嗣，河瀬諭，中村敏枝， 交
替潜時の対話者間影響 ヒューマンインタフェースシンポジウ
ム，pp.221-224，2001．
[4] 長岡千賀，Maria Draguna，小森政嗣，中村敏枝， 音声対話における交替潜時が対人認知に及ぼす影響， ヒューマンインタフェースシンポジウム，2002．
[5] 長岡千賀，小森政嗣，Draguna Raluca Maria，河瀬諭，結城牧子，片岡智嗣，中村敏枝， 協調的対話における音声行動の 2
者間の一致‐意見固持型対話と聞き入れ型対話の比較， ヒューマンインタフェースシンポジウム，pp.167-170，2003．
[6] 小松孝徳，森川幸治． 人間と人工物との対話コミュニケーショ
ンにおける発話速度の引き込み現象， 情報処理学会研究報告‐
知能と複雑系，Vol.2004，No.105，pp.71-78，2004．
[7] 鈴木紀子，筧一彦，竹内勇剛，岡田美智男， 非文節音を用いた人間‐コンピュータ間の相互作用における発話速度の変化とその効果， ヒューマンインタフェース学会論文誌，Vol.5，No.1，
pp.113-122，2003．

—6—