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

1D-1

アクションスローピングによるロボットの気づきやすい機能の設計
小林一樹†

北村泰彦††

山田誠二†††† 関西学院大学 理工学研究科 ヒューマンメディア研究センター〒 669–1337 兵庫県三田市学園２-１†† 関西学院大学 理工学部 情報科学科〒 669–1337 兵庫県三田市学園２-１††† 国立情報学研究所〒 101–8430 東京都千代田区一ッ橋２-１-２
E-mail: †kby@ksc.kwansei.ac.jp , ††ykitamura@ksc.kwansei.ac.jp, †††seiji@nii.ac.jp
あらまし

家庭用ロボットが多機能化したとき，ユーザはそれらの機能を把握し理解するために，マニュアルを読むことに多くの労力を費やすことになるだろう．もし，ユーザがマニュアルを読まずに，自然にロボットの機能に気づくことができれば，負担の軽減や作業効率の向上につながる．本研究では，マニュアルを読まずに使えるロボットの設計方法として，アクションスローピングを提案する．アクションスローピングとは，ロボットのリアクション（フィードバック）を，ユーザの行為に応じて段階的に変化させ，ユーザの行為を機能の発見へと導く手法である．実験では，ロボットのセンサに 1 秒間接触し続けたときに実行される機能（簡単な動作）を見つける課題を設定し，実験参加者が機能を見つけるまでの時間と行動を記録した．アクションスローピングの有無による違いを分析したところ，発見するまでの時間に関して，提案手法の有効性を示唆する結果を得た．また，参加者の行動に関しては，アクションスローピングが実装されていないセンサに対する接触継続時間が増加するという現象が観察され，フィードバックの実装を検討する上で重要なデータを得た．
キーワード

ヒューマンロボットインタラクション，機能発見，ロボットデザイン

Action Sloping as a Way for Users to Notice a Robot’s Function
Kazuki KOBAYASHI† , Yasuhiko KITAMURA†† , and Seiji YAMADA†††† Graduate School of Science and Technology, Research Center for Human Media, Kwansei Gakuin University
2-1 Gakuen, Sanda, Hyogo, 669-1377, Japan†† Department of Informatics, School of Science and Technology, Kwansei Gakuin University
2-1 Gakuen, Sanda, Hyogo, 669-1377, Japan††† National Institute of Informatics
2-1-2 Hitotsubashi, Chiyoda, Tokyo, 101-8430, Japan
E-mail: †kby@ksc.kwansei.ac.jp , ††ykitamura@ksc.kwansei.ac.jp, †††seiji@nii.ac.jp
Abstract This paper deals with the problem that will arise in the near future from robots with multiple functions.
Users will have to read thick operation manuals of them. If users can use robots without reading manuals, it willimprove the eﬃciency of tasks. In this paper, we propose “Action Sloping” as a way for users to notice a robot’sfunction. It provides gradual feedback for users. In the experiments, we made three kind of behavior in a dog
like robot according to Action Sloping, and participants tried to ﬁnd a robot’s function. The analysis based on
measuring latencies of their ﬁnding behavior have showed the diﬀerence between a group of Action Sloping and thecontrol group. In addition we have found that durations of touching in the group signiﬁcantly diﬀer among thelocation of sensors on the robot.
Key words Human-Robot Intraction, Function Awareness, Robot Design—1—1. は じ め に
掃除ロボットやペットロボットに代表されるホームロボットが一般家庭に普及しつつある [1]．特に，FriendlyRobotics 社の自律芝刈りロボット Robomow（注 1）や iRobot 社の自律掃除ロボット Roomba（注 2）など，娯楽としてではなく，一般家庭向けの実用ロボットが開発されている．このようなロボットが家庭に普及したとき，現状の家電製品と同様に，高機能化・多機能化していくと考えられる．しかし，ロボットが多機能化すると，ユーザビリティの面で弊害が生じる可能性がある．ロボットが様々な機能を持つため，ユーザは膨大なマニュアルに目を通さなくてはならず，それが大きな負担となる．
これまで，人工物設計に関する研究として，ノーマン [2] が提案するアフォーダンス [3] を利用した人工物の設計方法，サッチマン [4] による，機械に対する人間の行動特性に関する研究，

図1

機能発見

Fig. 1 Function Awareness.

コンピュータをメディアとして考えたときの人間の自動的な対人的反応に関する研究 [5], [6] などがある．また，より具体的なものでは，ユーザに人工物の状態を知らせる報知音 [7] やサイン音 [8] の研究があり，JIS:S0013 [9] では家電製品の報知音が規格化されている．また，ロボットの設計に関しては，ユーザとロボットの親和性を高める方法 [10]，人間の自然な行為によってロボットを制御する方法 [11]，ロボットの状態提示方法に関する研究 [12] がある．しかし，これらの研究では，ユーザにとって未知の機能に気づかせる方法に関しての議論は行われていない．
ユーザがマニュアルを読まなくても，使用しているうちにロ

図 2 フィードバック方法の比較

ボットの機能に自然に気づき，それを使いこなすことができれFig. 2 Feedback methods.

ば，負担の軽減や作業効率の向上につながる．そこで，本研究では，機能の気づきやすさに焦点を当て，ロボットによるユー提案するアクションスローピング（Action Sloping）によ

ザへのフィードバック方法と，機能の気づきやすさの関係につるフィードバック方法は，ユーザの行為に応じて，ロボットがいて調査を行う．ここでは，ユーザの行為に応じてフィードバッ表出する情報を段階的に変化させるものである．図 2(a) に示

クを変化させるアクションスローピングという手法を提案し，すように，従来のフィードバック方法では，ロボットの機能を犬型ロボットを用いた実験によって有効性を検証する．

実行させるユーザの行為（以降，トリガ行為と呼ぶ）が行われ

2. アクションスローピングによる機能発見たとき，ユーザはロボットの機能の実行を観察することで，対応関係を発見する．つまり，トリガ行為以外の行為をした場合ユーザがロボットの機能を自然に発見するためには，どのよにはフィードバックが得られず，トリガ行為が行われたときにうにしてユーザの行為を適切なものに導き，ロボットの機能をはじめて機能の存在に気づく．それに対し，図 2(b) に示すア実行させるかが鍵となる．ここで前提としているのは，ロボッ

クションスローピングによるフィードバックでは，トリガ行為トから人間に与える情報はノンバーバル情報のみという点での周辺においてもフィードバックが得られるため，ユーザはロある．ロボットが音声や表示装置によってバーバル情報を提示

ボットとのインタラクションを繰り返すことで，トリガ行為をすることは可能であるが，それではマニュアルを読むという負行いやすくなると考えられる．たとえば，ロボットから一定担を軽減していることにはならない．ここでは，図 1 に示すの距離に近づいたときに実行される機能を実装した場合には，ように，ロボットからのノンバーバル情報の提示とユーザの行

ユーザがロボットに近づくにつれて，ロボットから発せられる為，ロボットの行為を繰り返すことで，ユーザは自分の行為と音を高くしたり，光を強くすることで，ユーザの行為をトリガロボットの行為（機能の実行）の対応関係を理解することが可行為（この場合はロボットから一定の距離に近づく）に導くこ能だと考えている．このような対応関係の発見を，機能発見とが可能だと考えられる．

（Function Awareness）と呼ぶ．

次節では，このアクションスローピングを犬型ロボットに実装し，音，光，動作の 3 つのモダリティにおいて有効性を検証（注 1）：http://www.friendlyrobotics.com/robomow/

する予備的な実験について述べる．

（注 2）：http://www.irobot.com/—2—

図 5 ロボットの機能（前足を振る行為）

Fig. 5 Robot’s Function.

図 3 SONY AIBO (ERS–7)

Fig. 3 SONY AIBO (ERS–7).

図 6 光によるフィードバック

Fig. 6 Feedback by LED light.

ロボットの機能として，図 5 に示す「前足を振る」行為を実装した．この機能は，ユーザがロボットの頭センサ部に 1 秒以上接触し，離したときに実行される．よって，実験参加者が行うトリガ行為は「1 秒以上接触し，離す」となる．このような操作は，数の限られたボタンを効率的に利用する方法であり，多く携帯電話で「長押し」操作として採用されている．ロボットは，トリガ行為が行われたときのみのこの機能を実行し，それ以外は反応しない．
図 4 ERS–7 のセンサ配置

Fig. 4 Sensor arrangement of ERS–7.

3. 2 アクションスローピング
ロボットの機能の発見を促進するために，アクションスローピングに基づくフィードバック方法を実装した．ここでは，光，3. 実験

音声，動作による 3 つのモダリティを採用した．ロボットの機能は，頭センサを 1 秒以上接触あとに実行されるため，頭を実験では，アクションスローピングが実装されたロボットと，触っている時間に比例して変化する行為によって，ユーザへの実装されていないロボットを実験参加者に使用させ，参加者のフィードバックを行う．まず，光フィードバックとして，図 6 に振る舞いを比較することで評価を行う．参加者には，ロボット示すように，顔 LED の点灯面積を 1 秒の間に 4 段階増加させに実装された，ある１つの機能を探索する課題が与えられ，そる方法を採用した．次に，音声フィードバックとして，1 秒間にの機能を発見するまでの時間とロボットに対する行為を記録す

440Hz（ラ）から 880Hz(ラ) まで正弦波の音声を線形に変化さる．アクションスローピングは 3 種類のモダリティによるものせる方法を採用した．この周波数は NHK の時報でも採用されが用意され，アクションスローピングの実装なしとの間で比較ており，聞きとりやすいものと考えた．最後に，動作フィードされる．以下に実験の詳細を示す．

バックとして，図 7 に示すように，機能の実行で使用される前

3. 1 ロボット

足を，1 秒間で肩まで上げる動作を採用した．いずれのフィーアクションスローピングを実装するロボットとして，図 3 にドバック方法も，ユーザが 1 秒を越えて頭センサに接触してい示す SONY AIBO ERS–7（色：白，外形寸法：約 幅 180 mm，る場合，ロボットは最終状態をそのまま継続し，ユーザが 1 秒

高さ 278 mm，奥行 319 mm，重量：約 1.6Kg）を採用した．

未満で頭センサから手を離した場合，フィードバックはそこでAIBO は 18 自由度の関節（足 4 本 × 各 3，首 ×3，尻尾 ×2，中断され，再度触ったときには最初から実行される．

口 ×1）を持ち，無線 LAN 通信機能，ビデオカメラ，ステレオ

本実験では，技術的な問題により排除できなかった ERS–7

マイク，モノラルスピーカ，赤外線センサ ×3，加速度センサ，の既定フィードバックを，アクションスローピングによる各LED ライト ×28，接触センサ（頭 ×1，背中 ×3，あご）を備フィードバックに加えて使用している．図 4 に示すように，頭える．各センサ情報は 32 ミリ秒ごとに取得可能である．図 4

センサに触れたときに頭 LED が，各背中センサに接触したとに ERS–7 が備える代表的なセンサとその配置を示す．

きにはそれぞれに対応した背中 LED が点灯する．点灯は，接—3—

図 7 動作によるフィードバック

Fig. 7 Feedback by motion.

触している間続き，手を離すと消える．頭センサと背中センサは静電容量センサであるため，人間の皮膚が接触したときに反応する．実験では，各アクションスローピングと比較するために，フィードバック無し条件を採用しているが，その場合には，上に述べた既定フィードバックのみが実行される．

3. 3 参 加 者
実験への参加者は 20 歳代の男女 34 名であり，使用するロボットのフィードバック方法に応じて，以下の 4 つのグループにランダムに分けられた．
（ 1 ） フィードバック無し条件：男性 10 名．平均年齢 23.4

図8

実験の様子

Fig. 8 Photos of an experiment.

歳，標準偏差 2.6 歳であり，ロボットを使用した経験がある者は 1 名であった．

室から退室した．終了の合図は，実験者が実験室に入室すると（ 2 ） 光フィードバック条件 ： 男性 5 名，女性 3 名．平均同時に行った．図 8 に実験の様子を示す．

年齢 23.1 歳，標準偏差 2.2 歳であり，ロボットを使用した経験がある者は 1 名であった．

3. 5 実 験 結 果
フィードバック無し条件では 10 人中 4 人が，光フィードバッ（ 3 ） 動作フィードバック条件：男性 8 名．平均年齢 22.8 歳，ク条件では 8 人中 1 名が制限時間（4 分）以内にロボットの機標準偏差 1.2 歳であり，ロボットを使用した経験のある者はい能を発見することができなかった．動作フィードバック条件となかった．

音声フィードバック条件では全員が時間内に機能を発見した．

（ 4 ） 音声フィードバック条件：男性 7 名，女性 1 名．平均

図 9 に参加者が機能を発見するまでに要した時間の平均を示

年齢 21.9 歳，標準偏差 0.6 歳であり，ロボットを使用した経験す．ここでは，参加者が発見したと思ったか思わなかったかに関がある者は 1 名であった．

わらず，実験開始からロボットの機能がはじめて実行されるまで3. 4 実 験 手 順の時間を測定した．時間の測定は，ビデオ映像を観察し，参加者実験は関西学院大学において，周囲から区切られた実験室内がトリガ行為を開始した時刻を記録した．また，制限時間内に機で行われた．1 回に 1 名のみが入室し，ロボットを使用する．ロ能が発見できなかった参加者のデータは除外した．分散分析のボットは，椅子に座った状態の参加者に対し，机の上に横向き結果，全体に有意な差が認められた（F3,25 = 4.65, p = 0.01）．

（頭が左側を向き）に設置された．実験室に案内された参加者

HSD 法による多重比較の結果，フィードバック無し–音声間は，実験概要を説明されたのち，ロボットを机の上に配置され， （p < 0.05）と光–音声間（p < 0.05）に有意な差が認められた．
注意事項を教示される．参加者への教示内容は，(1) ロボット
これにより，音声フィードバック条件は，フィードバック無し条は自分からは何も行動を開始しない，(2) ロボットは，参加者

件と光フィードバック条件に比較して，機能の発見が早くなっが何かをしたときにある行動を行う，(3) 何をしたときに，ロていることがわかる．

ボットがどういう行動をするのかを見つけること，(4) ロボット

図 10 に参加者が機能の発見前にロボットに接触した頻度（接の行動は１つだけである，(5) 実験者の合図で実験が開始され，触回数／秒）を示す．データは，ロボットが備えているセンサ情およそ 5 分後の合図で終了される，の 5 項目である．また，制報を記録したものである．データには機能を発見できなかった限事項として，(1) ロボットを持ち上げないこと，(2) 強く押し参加者のデータも含まれている．また，実験機器の不備により，たり，部品を取り外さないこと，(3) 関節は固定されているの

光フィードバック条件と動作フィードバック条件において，セで，無理に曲げないこと，(4) 電源ボタンを押さないこと，のンサ情報を記録することができなかった．図 10 では音声フィー

4 点を説明した．実験者は実験開始の合図を行ったのち，実験ドバック条件とフィードバック無し条件のみの結果を示してい—4—

図 9 機能を発見するまでの時間

Fig. 9 Time to ﬁnd the function.
図 11ロボットへの接触時間

Fig. 11 Duration of touching.

フィードバック方法と部位の交互作用（F3,604 = 3.64, p < 0.05）に有意な差が認められた．単純主効果の検定を行った結果，音声フィードバックに関して，頭–背中（前）間（p < 0.05），頭–背中（後）間（p < 0.01）に有意な差が認められ，フィードバッ
ク無しに関しては，背中（前）–背中（中）間（p < 0.05）に有意な差が認められた．また，音声フィードバックとフィードバック無し間では，背中（前）同士（p < 0.01）と背中（後）同士（P < 0.01）に有意な差が認められた．これにより，音声フィードバックに関しては，頭に接触したときのみに音声が発せられているにもかかわらず，音声を発しない背中を長く触っていることがわかる．また，このような傾向はフィードバック
図 10ロボットへの接触回数

Fig. 10 Frequency of touching.

無しの場合では生じていない．

4. 考

察る．ロボットの部位とフィードバック方法の 2 つに関して，2 要

4. 1 アクションスローピングの有効性に関して因の分散分析を行った結果，部位の主効果に有意な差が認めら

実験の結果，機能を発見するまでの時間に関して，音声フィーれ（F4,64 = 2.64, p < 0.05），フィードバック方法と部位の交ドバックが最も早くユーザのトリガ行為を導いていることがわ

互作用に有意な傾向が認められた（F4,64 = 2.13, p = 0.087）．

かった．しかし，提案手法であるアクションスローピングの有単純主効果の検定を行った結果，頭センサに関して，音声効性を直接支持している訳ではない．アクションスローピング

フィードバック–フィードバック無し間で有意な差が認められは，ユーザの行為に応じて段階的に変化させるフィードバックた（p < 0.01）．また，音声フィードバックに関して，頭–背中方法であるが，今回の実験では，変化が要因となって機能の発（前）間（p < 0.05），頭–背中（中）間（p < 0.05），頭–背中見に至ったかどうかを示せていない．そのため，少なくとも，（後）間（p < 0.05），頭–あご間（p < 0.05）に有意な差が認め音声をフィードバックし，その音声を接触時間に応じて変化さられた．これにより，音声フィードバックに関して，背中，あせる条件においては，ユーザに機能に気づきやすくする効果がごに比較して頭を頻繁に触るのに対し，フィードバックなしで認められるが，その主効果が音声にあるのか，変化にあるのかは特定の部位だけを選択的に触っていないことがわかる．

を特定できていない．今後，詳細な調査を行うことでその要因

図 11 に参加者が機能の発見前にロボットに接触したときの継続時間の平均を示す．接触頻度のデータと同様に，ロボットのセを特定する必要がある．

4. 2 フィードバック方法の違いによる参加者の行為に関してンサを情報を記録したデータを用いている．また，機能を発見実験の結果，参加者は，音声フィードバックがある頭センサできなかった参加者のデータを含んでおり，音声フィードバックを頻繁に触っていたことがわかった．フィードバックなし条件とフィードバック無し条件のみである．ロボットの部位とフィーの頭センサと比較した場合でも有意な差があるため，部位に依ドバック方法の 2 つに関して，2 要因の分散分析を行った結存しているというよりは，音声フィードバックの有無が影響し果，フィードバック方法の主効果（F1,604 = 25.2, p < 0.01）とていると考えられる．これは，フィードバックの重要性を指摘—5—

する先行研究 [2] と一致する結果である．しかし，今回の実験
では，機能を発見するためには，接触継続時間が重要である．

5. ま と め

そこで，接触継続時間をみてみると，音声フィードバック条件

ユーザがマニュアルを読まずに，自然にロボットの機能に気において，頭センサに対する接触は，背中センサよりも有意にづくことができれば，負担の軽減や作業効率の向上につながり短いことがわかる．さらに，音声フィードバック条件での背中有益である．そのためのロボットの設計方法として，アクショへの接触継続時間は，フィードバックなし条件での背中への接ンスローピングを提案した．アクションスローピングは，ロボッ

触よりも有意に長い．つまり，部位（なでやすい，触りやすいトのフィードバックを，ユーザの行為に応じて段階的に変化さなど）が継続時間を長くする要因ではなく，音声フィードバッせ，ユーザの行為を機能の発見へと導く手法である．実験では，クが要因である可能性が高い．背中センサに触れたときには音ロボットのセンサに 1 秒間接触し続けたときに実行される機能

声フィードバックがないにもかかわらず，接触継続時間が長く（簡単な動作）を見つける課題を設定し，実験参加者が機能をなっており，興味深い．分析結果は機能発見前のものであるた

見つけるまでの時間と行動を記録した．光，音声，動作の 3 つめ，この時点で参加者は長く触ることと，ロボットが機能を実のモダリティにおいてアクションスローピングを犬型ロボット行することに関しては因果関係を知らない．この結果は，他のに実装し，アクションスローピングを実装しない場合との比較

部位に接触継続時間に対するフィードバックが実装されていれを行った．実験の結果，音声を用いたものが最も発見するまでば，当該のセンサにフィードバックを実装しなくても，長く接の時間が早くなり，提案手法の有効性を示唆する結果を得た．

触する可能が高く，そのときに別の機能に気づきやすくできる

また，参加者の行動に関しては，音声によるアクションスローことを示唆している．このような知見は，ロボットを設計するピングにおいて，音声が再生されないセンサに対する接触継続上で重要な役割を果たすと考えられる．今後，周波数を変化さ時間が増加するという現象が観察され，ロボットを設計する上せない音声フィードバックと比較したり，機能を発見するといで有益なデータを得た．今後，実験データの詳細な分析行うとう課題に特有の現象であるかなどを調査し，要因を特定することもに，体系的な調査を実施し，マニュアルフリーロボットのとが望まれる．

設計指針を構築する予定である．

4. 3 実験の制約と今後の課題
この実験結果は，実験時の制約のもとで示されたことに注意する必要がある．まず，実験参加者にロボットを持ち上げてはならないという制約を課している点が問題である．この制約は，ロボットを乱暴に扱われないようにする目的であったが，実際にこのサイズのロボットを使用する場合には，持ち上げるという行為が自然に生じる可能性が高い．たとえば，頻繁にロボット持ち上げるのであれば，把持しやすい箇所が頻繁に接触されることが容易に予想できる．
参加者には，「何をしたらロボットがどういう行動をするのかを発見せよ」と教示している．そのため，観察された行為は，ある作業中に特定の機能を探している状況というよりは，ロボットと遊んでいるような状況に近い．今回の実験では，あるときは人間の作業を支援し，あるときは人間と遊ぶといったロボットの使用方法を前提としている．よって，作業中を想定した，特定の機能を探す状況下での実験も行うことで，より汎用性を高めることができる．
また，参加者に「ロボットの行動は 1 つだけである」という教示をしているが，現実的なロボットを想定したときとのギャッ
プが大きい．本来はロボットに多くの機能が実装された状況を設定するのが望ましいが，本研究のような機能の発見に関する調査が行われていないため，シンプル設定にした．今後，多機能なロボットを用いた実験が望まれる．
さらに，分析対象とした参加者の行為は，ロボットのセンサによって取得できるものに限られていた．記録したビデオ映像を分析することで，他の部位に対する接触など，より詳細なデータを得ることが可能である．しかし，より詳細な分析を行うには，人間の行為を効率的に記録する技術が不可欠であり，謝辞 本研究の一部は，科学研究費補助金・若手研究（スタートアップ）（課題番号:18800067）からの研究助成を受けました．
ここに謝意を記します．
文献[1] United Nations Economic Commission for Europe and International Federation of Robotics: “World Robotics 2004
– Statistics, Market Analysis, Forecasts, Case Studies andProﬁtability of Robot Investment”, Palais des Nations(2004).
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[11] 小林, 山田：“行為に埋め込まれたコマンドによる人間とロボットの協調”, 人工知能学会論文誌, 21, 1, pp. 63–72 (2006).
[12] 小林, 山田：“擬人化したモーションによるロボットのマインド表出”, 人工知能学会論文誌, 21, 4, pp. 380–387 (2006).

ロボット全身に接触センサを配置するなどの工夫が必要である．

—6—