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

2OS-C-1

インタラクション機能を有するプレゼンテーション記述言語の開発
西村義隆†

簑津真一郎†

船越孝太郎††

土肥竹内 誉羽††浩†

石塚長谷川雄二††満†

中野 幹生††

辻野広司††† 東京大学大学院情報理工学系研究科〒 113-8656 東京都文京区本郷 7-3-1†† (株) ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン〒 351-0114 埼玉県和光市本町 8-1
E-mail: †{nisshi,mino,dohi}@mi.ci.i.u-tokyo.ac.jp, ††ishizuka@i.u-tokyo.ac.jp,†††{nakano,funakoshi,Johane.Takeuchi,yuji.hasegawa,tsujino}@jp.honda-ri.com
あらまし近年，ロボットが注目を浴びており，研究，開発が盛んに行われている．特にヒューマノイドロボットは多くのモダリティを持つため，人間と同じような仕事ができることが期待される．我々は，ヒューマノイドロボットのこの点に着目し，誰でも簡単にロボットによるプレゼンテーションコンテンツを作成することのできる記述言語

MPML-HR (Multimodal Presentation Markup Language for Humanoid Robots) の開発を行ってきた．MPML-HRを用いることでプレゼンテーションコンテンツの開発が容易となったが，このコンテンツはロボットからの一方向のプレゼンテーションを行うものであった．人間によるプレゼンテーションでは，視聴者からの質問も想定されるため，インタラクションができることはプレゼンテーションコンテンツにおいて重要であると考えられる．本稿では，プレゼンテーションにおいて想定される視聴者からの簡単な問いかけにも答えられるよう，インタラクション機構の実装を行った．
キーワード

ヒューマノイドロボット，マルチモーダルプレゼンテーション，記述言語

Yoshitaka NISHIMURA† , Shinichiro MINOTSU† , Hiroshi DOHI† , Mitsuru ISHIZUKA† , Mikio
NAKANO†† , Kotaro FUNAKOSHI†† , Johane TAKEUCHI†† , Yuji HASEGAWA†† , and Hiroshi
TSUJINO††† Graduate School of Information Science and Technology, University of Tokyo
7-3-1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo 113-8656, JAPAN†† HONDA Research Institute Japan Co., Ltd.
8-1 Honcho, Wako-shi, Saitama 351-0114, JAPANE-mail: †{nisshi,mino,dohi}@mi.ci.i.u-tokyo.ac.jp, ††ishizuka@i.u-tokyo.ac.jp,†††{nakano,funakoshi,Johane.Takeuchi,yuji.hasegawa,tsujino}@jp.honda-ri.com
Abstract Recently many kinds of robots are paid much attention. Among them, humanoid robots are expected tobe able to work as humans do. Humanoid robots are suitable for a tool for presentation, because they can use many
modalities and are attractive. We have been developing MPML-HR (Multimodal Presentation Markup Language for
Humanoid Robots), for easily describing humanoid robot presentations. Previous versions of MPML-HR, however,
do not feature interaction with audiences. In this paper, we propose the new version of MPML-HR ver. 3.0 that
includes the interaction for the presentation.
Key words Humanoid robot, Multimodal presentation, Description language—1—1. は じ め にられているため，記述量が多くなりがちであるといった問題もある．音声入力による質問も想定したロボットによるプレゼン

近年，ロボットが注目され，さまざまな種類のロボットが研テーションを実装した例もある [8]．この研究では，ヒューマノ究，開発されている．特にヒューマノイドロボットは多くのモイドロボットを用いたプレゼンテーションを行う枠組みについダリティを持ち，人間の代わりとしての活躍が期待されていて実装が行われているが，記述言語のような簡単な機構でプレる．ロボットは実空間上で動作するため，視聴者への印象が強ゼンテーションコンテンツを作成するための実装には触れられく，興味をひきやすい．ヒューマノイドロボットによるプレゼていない．

ンテーションコンテンツを実現するためには，ロボットの制御

本稿では，これまで開発してきた MPML-HR を拡張し，プ用プログラムを用いることが必要である．制御用プログラムはレゼンテーションコンテンツのインタラクションを対象とした下位レベルの操作を行うため，記述が複雑であり，専門的な知記述言語を提案する．そして，従来の MPML-HR のロボットに識を必要とする．そこで我々は，ヒューマノイドロボットによよるプレゼンテーションの生成とインタラクションの生成を合るプレゼンテーションコンテンツを容易に作成することを目指

わせて MPML-HR ver. 3.0 とした．MPML-HR ver. 3.0 は従し，MPML-HR [1] [2] の開発を行った．MPML-HR は下位レ

来の MPML-HR の「簡単な記述が可能」というメリットを受

ベルのインタフェースをあらかじめ構築しておき，ユーザに中け継ぎ，充実したコンテンツを専門的な知識なしに誰でも簡単位レベルで記述させることで，誰でも簡単にプレゼンテーショに記述できることを特徴とする．MPML-HR ver. 3.0 の割り込

ンコンテンツを作成することを可能とする．

み機構には，対話ロボットのエキスパートモデルである RIME

MPML-HR を用いることでロボットからの一方的なプレゼ(Robot Intelligence based on Multiple Experts) （注 1）[9] を用

ンテーションコンテンツの作成は可能となったが，インタラいた．それぞれのエキスパートは，対話の特定のタスクまたはクションを含むコンテンツの作成はできなかった．インタラ

物理的な動作命令に対して応答可能である．MPML-HR によクションはプレゼンテーションの重要な要素であり，プレゼンるプレゼンテーションを実現するため，RIME に MPML-HR

テーションに関する質問に答えることでプレゼンテーションを用エキスパートを開発し，追加した．MPML-HR のスクリプト分かり易くさせ，充実したコンテンツとすることができると考は，エキスパート知識に変換され，MPML-HR 用エキスパーえられる．MPML-HR はアニメーションエージェントをプレトを通してプレゼンテーションが実行される．インタラクショ

ゼンタとしたコンテンツを作成する記述言語 MPML [3] [2] をンの際の音声認識に用いる言語モデルは，MPML-HR のスクヒューマノイドロボット用に拡張したものである．MPML は，リプトごとに作成する．MPML-HR エキスパートのための音特定の箇所において音声インタラクションを受け付ける機能を

声インタラクション機能は他のエキスパートと共通のものであ有していたが，任意の時点での音声入力を受け付けることはでる．本システムの実装により，RIME の制御機構が MPML-HRきなかった．

ver. 3.0 の実現に適していることが判明した．また，RIME をプレゼンテーションコンテンツに音声インタラクションを付用いることで，MPML-HR によるプレゼンテーションとタス加するための一つの方法として，各プレゼンテーションごとにク指向または非タスク指向の対話システムとを簡単に接続する

特定ドメインに依存する音声対話システム (e.g. [6], [7]) を結合ことが可能となった．

することが考えられる．しかし，専門的知識を持たないユーザがプレゼンテーションに対する答えを導き出せるようにシステムを調整することは容易ではない．それゆえ，VoiceXML [4]2. インタラクション機構実現のためのプレゼン
テーション記述言語

や XISL [5] などのインタラクションを対象とした記述言語の本節では，アニメーションエージェントを用いたプレゼン開発がされている．VoiceXML は電話によるインタラクショテーションコンテンツを作成するための MPML と，ヒューマンを想定した記述言語であり，音声とプッシュボタンを入力とノイドロボットを用いたプレゼンテーションコンテンツを作成し，音声を用いた出力を行うインタラクションの記述が可能でする MPML-HR について概説する．次に，インタラクションある．しかし，プレゼンテーションでは音声のみならず，スク機構を含む MPML-HR ver. 3.0 について説明する．

リーンへの資料の表示や動作などによる出力も必要であるた

2. 1 MPML および MPML-HR

め，VoiceXML では不十分である．XISL [5] は音声，マウス，MPML はスクリーンエージェントを用いたプレゼンテーショキーボードによる入力が可能であり，音声合成，ブラウザ，アンコンテンツを誰でも簡単に記述することのできる記述言語でニメーションエージェントを用いた出力を行う．ヒューマノイある．中位レベルの言語であるため，下位レベルのエージェンドロボットと同様のジェスチャや移動，発話というモダリティト制御プログラムとは独立である．したがって，ユーザは下位を持つアニメーションエージェントによるインタラクションがレベルの制御知識なくコンテンツを作ることが可能である．ま

可能であるため，XISL を用いることで目的とするインタラク

た，XML に準拠しており，エージェントの位置，動作，ジェションの記述は可能であるとも考えられる．しかし，現段階のスチャ，感情表現などを制御する豊富な関数が用意されている．

XISL はアニメーションエージェントのみを対象としているた

MPML-HR は MPML をヒューマノイドロボット用に拡張しめ，ロボットへの拡張が必要である．また，XISL はプレゼンテーション用ではなく，インタラクション一般を目的として作（注 1）：RIME は文献 [9] では MEDBP と呼ばれていた．

—2—

たものである．拡張には例えば point タグなどがある．これは，実空間に存在するロボットがスクリーンのある座標を指示するための命令である．スクリーン上に存在するアニメーショ
ンエージェントは移動命令である move タグを用いて特定の座標を指示可能であるが，ロボットでは別の命令が必要となる．
このように，エージェントの存在する空間の違いを吸収するための拡張が MPML-HR ではなされている．

2. 2 インタラクション機能の拡張
本研究では，プレゼンテーションにおける視聴者からの音声割り込みとして，説明の省略や，前に話した内容の再度の説明，あらかじめ想定した説明に応える機構を実現することを目的とする．これらのインタラクションを実現するため，コンテンツ作成者が発話パターンや次のロボットの動作を記述できるよう，MPML-HR を拡張する必要がある．
本研究の目的とするインタラクションは，プレゼンテーションの説明箇所を遷移させることで実現できる．プレゼンテー
ション内の特定の箇所に遷移するため，コンテンツをいくつかのパートに分け，各パートの先頭に遷移できるようにする．コンテンツを分けるために，MPML-HR の page タグを用いた．

page タグはスクリーンの 1 つのスライドごとに作られる．プ
レゼンテーションでは 1 つのスライドが 1 つの話題に対応すると考えられるため，視聴者からの割り込みに対して遷移するの<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><mpml><body><page ref=“./slide.ppt#1” id=“明日の天気"><synch><speak>明日の東京は晴れでしょう</speak><play act="victory" /></synch></page><page ref=“./slide.ppt#2” id=“明後日の天気"><speak>明後日の東京は雨でしょう</speak></page><end /><page ref=“./slide.ppt#3” id=“昨日の天気"><speak>昨日の東京は曇り空でしたね</speak></page></body><interaction> ………………………………………………………………………(1)<grammar recgram=“[それは] ちがうよ“
confirm=“遷移前に戻りますか？” view=“違うよ”> ……………………..(2)<goback /></grammar><grammar recgram=“きのう [のてんき]“confirm=“昨日の天気ですか？” view=“昨日の天気”><do page=“昨日の天気” /></grammar><grammar recgram=“あさってときのう [のてんき]”confirm=“明後日と昨日の天気ですか？” view=“明後日と昨日の天気”><do page=“明後日の天気” /><do page=“昨日の天気” /></grammar><recog page=“明後日の天気“> ……………………………………………..….(3)<grammar recgram=“あした [のてんき]“confirm=“明日の天気ですか？” view=“明日の天気”><confidence-thresholds reject=“0.6” ask-back=“0.8” accept=“0.9” />.....(4)<jump page=“明日の天気” /></grammar></recog></interaction></mpml>に適した単位である．
視聴者からの割り込みの実現においては音声認識誤りへの注

図 1 Example MPML-HR ver. 3.0 Script

意が必要である．音声認識誤りが起こり，正解とは異なる発話割り込みと解釈してしまうと，プレゼンテーションは視聴者のを記述することにより，一つの割り込みから複数ページを実行意図しない場所に遷移する．このようなことが頻繁に起これば，することも可能である．但し，複数ページを指定する際には，使い勝手が悪くなり，インタラクション機能を導入するメリッgrammar 内には jump のみまたは do のみで記述する必要があ

トが失われてしまう．そこで，音声認識誤りに対処するため，る．jump タグでページが指定された場合，そのページに遷移二つの機構を取り入れた．一つは，音声認識結果に対する信頼し，遷移先ページが終了した際にはもとのプレゼンテーション度が低い場合に，発話者に再度の発話を依頼する (聞き返し)，には戻らない．一方，do タグでページが指定された場合，そのあるいはその解釈内容が正しいか Yes または No による回答をページに遷移し，遷移先ページが終了した際にもとのプレゼン要求 (確認) するものである．もう一つは，間違った遷移が行テーションが続けられる．goback タグは，認識誤りによりプわれた場合，視聴者からの指摘により，遷移前のプレゼンテーレゼンテーションコンテンツが間違った場所に遷移してしまっションに戻す機構である．

た場合に，もとのコンテンツに戻るための命令である．この場

図 1 に MPML-HR ver. 3.0 のサンプルスクリプトを示す．
スクリプトは二つの部分からなる．一つは body で囲まれた範合も，grammar タグを用いて，goback を受け付ける際の認識文法の記述を行う．

囲であり，プレゼンテーションコンテンツ本体を記述する．もgrammar タグでは，view 属性の記述により，受け付け可能なう一つは interaction で囲まれた範囲であり (Fig. 1 (1))，イ発話内容のスクリーンへの表示を行うことができる．MPML-

ンタラクションに関する記述をする．grammar タグ (図 1 (2))

HR のプレゼンテーションでは，画面にスライドが表示されは認識文法を記述する．発話割り込みが認識文法の一つと一致るが，右サイドに受け付け可能な発話割り込みを，画面下にすると，ロボットは grammar タグの内部に記述された内容を実はロボットの発話内容を表示するスペースが設けられている．

行する．recog タグの内部には grammar タグを記述することがgrammar タグで view 属性が記述された場合にはこの内容が右でき (e.g.(3))，これらの認識文法を受け付ける範囲を page 属サイドに表示されるが，省略された場合には認識文法である性によって指定することができる．つまり，ページ範囲の指定recgram の内容が表示される．

された認識文法はその範囲内でのみ有効であり，recog タグに発話割り込みにより認識された音声認識結果はその信頼度のよって囲まれていない認識文法はプレゼンテーション全体で有大きさに応じて，棄却，聞き返し，確認，受理のいずれかがな効である．jump タグと do タグは発話割り込みを検出した際のされる．信頼度が低かった場合，誤認識である可能性が高いた

実行内容を決定する．これらはどちらも，あるページに遷移す

め，発話内容は棄却され，ロボットは何ら動作を行わない．信るための命令である．また，複数の jump タグまたは do タグ—3—

reject

棄却

ask-back

聞き返し
reject=ask-back

受理

accept棄却

確認受理

reject棄却

confidence

accept確認

ask-back=accept

聞き返し

受理

reject=ask-back=accept

棄却

受理
図 2 Conﬁdence thresholds

頼度が高かった場合には受理となる．この場合，正しく認識できている可能性が高いため，ロボットは jump, do, goback で指定される動作を行う．聞き返し，確認は棄却と受理の間の信頼度であった場合になされる．その中でも信頼度が低い場合はRobot: 明日の東京は…
User: 昨日の天気は？
Robot: はい， (Go to “明後日の天気”)
Robot: 明後日の東京は …
User: 違うよ
Robot: 明日の東京は… (Go back to “明日の天気”)
User: 昨日の天気は？
Robot: はい， (Go to “last”)
Robot: 昨日の東京は曇り空でしたね
Robot: 明日の東京は, … (Return to “明日の天気”)…
Robot: 明後日の東京は…
User: 明日の天気
Robot: 何か言いましたか？ (Ask back)User: 明日の天気
Robot: はい， (Jump to “明日の天気”)
Robot: 明日の東京は…
…….
Robot: 明後日の東京は雨でしょう

聞き返し，信頼度が高い場合は確認となる．聞き返しでは，ロボットが “何かおっしゃいましたか？” と聞き返すことにより，

図 3 Transcription of an Example Presentation

発話者に対して再度の発話を要求する．何らかの発話割り込みが入った可能性が高いが，何と発話したかまでは正しく音声認識できていないような場合に有効である．確認では，音声認識内容に対して，その発話内容を行ったかどうかの聞き返しを行3. マルチエキスパートモデルに基づくインタラクション機能

う．例えば，発話者が “明日の天気を説明して” といった場合，

3. 1 システム概要

ロボットは “明日の天気を説明しますか？” と問い返す．確認

図 4 に MPML-HR ver. 3.0 のシステム構成を示す．MPML-の際は，常に Yes か No の答えが可能な形で問い返しを行うた

HR ver. 3.0 は対話ロボットの記号レベルの対話行動制御モ

め，受け付け可能な認識文法が沢山ある場合と比べると二者択ジュールによって実現されている．対話・行動制御サブシステ

一の音声認識は正しくなされる可能性が高い．したがって，発ムはユーザからの発話を理解し，最適な次の行動を決定した後話内容を正しく検出できている可能性が高い場合，聞き返しとに動作を行う．本システムでは，出力形式の一単位を MADL比較して有効である．

(Multimodal Action Description Language) として表現する．

棄却，聞き返し，確認，受理の境界を決定する閾値はあらか

この MADL には発話テキスト (e.g. “こんにちは ASIMO”)，

じめシステムで定義されている．しかし，より柔軟な割り込み身体を用いた動作 (e.g. “お辞儀” や “太郎に近づく”)，スライ機構を実現するため，この閾値を変更することも可能である．

ドの表示などが含まれる．そして，MADL の実行時には，全変更には，confidence-thresholds(図 1 (4)) を用いて行う．ての動作が同期して開始される．対話・行動制御サブシステム

棄却と聞き返しの境界には reject，聞き返しと確認の境界には，音声認識エンジン，音声合成器，ASIMO を制御するハーは ask-back，確認と受理の境界には accept 属性を指定するこ

ドウェアコントローラと接続されている．とにより閾値の変更がなされる．図 2 に示すように，reject,対話・行動制御サブシステムは対話ロボットの会話・行動のask-back, accept の任意の値を同じにすることにより，聞きモデルである RIME (Robot Intelligence based on Multiple

返し，確認を行わないよう設定することも可能である．また，Experts) [9] を基に構築した．このモデルでは，エキスパート確認を行う際には，grammar タグの属性として confirm を記と呼ぶ，特定のドメインの対話や特定の物理行動など遂行する述することが必要である．この記述は，確認の際にロボットがためのモジュールを用いる．MPML のプレゼンテーションを発話する内容を定義するものである．この confirm 属性が省略実現するため，MPML 用のエキスパートを開発した．(以後，された場合には，確認は行われず，本来確認が行われるべき範MPML-HR ver. 3.0 の代わりに MPML と表記する．) MPML囲の信頼度であった場合，聞き返し (聞き返しが行われない閾

スクリプトは MPML コンパイラによって MPML エキスパー

値設定では棄却) が行われる．閾値を変化させることで，さまトで用いる中間言語に変換される．

ざまな利用が可能である．例えば，認識文法が少ない場合には正しく認識できる可能性が高いため，聞き返しを省略すること

3. 2 マルチエキスパートに基づく対話・行動制御サブシス
テムも有効である．また，コンテンツの最初の段階で，終了地点にRIME で用いるエキスパートはサブタスクごとに用意される遷移するような発話は想定し難いため，発話される可能性に応必要がある．ロボットがサブタスクを実行する際には，対応すじて個別に閾値の設定を行うことも可能である．

るエキスパートは行動の決定を行う．ユーザからの発話が受け図 3 に図 1 の MPML-HR ver. 3.0 サンプルスクリプトに関するインタラクション例を示す．

取られると，エキスパートはアクティベートされ，音声認識結果と文意を理解する．エキスパートはオブジェクト指向の枠組

—4—

MPML
scriptMPML
compilerDialogue and behavior controller
Middlerepresentation

Understandmethod speech
recognition
results(to all experts)

Otherexperts

MPML
expertdomainSelect-action
plausibility method MADL
(from all (from selectedexperts)
expert)Understanding

Speechrecognition
grammarrequestedtask
execution
report(toselectedexpert)

Taskplanning

subtasks

Action selection
expert selection
information

speechrecognition
results

MADL
Hardware controller
Speech synthesizer
Screen controller

Speech recognition

図 4 System Architecture

みのなかの一種のオブジェクトである．それぞれのエキスパー

現する．show-slide 要素はスクリーン上に指定されたスライ

トは内部状態を持ち，さまざまな情報を保持する．

ドを表示する命令である．また，show-text 要素は指定されたシステムには，複数のエキスパートを利用して動作するためテキストをスクリーンに表示する命令である．テキストを表示に，3 つのモジュールがある．understanding モジュールは音する位置は，受け付け可能な認識文法を表示するスライド右側

声認識結果をエキスパートに送信し，最適なエキスパートをア(side) と，ロボットの発話を表示するスライド下側 (bottom)クティベートする．action selection モジュールは選択されたエの二種類が存在する．utterance 要素，play 要素，go-to 要

キスパートに対し，次の動作の要求を行う．task planning モ

素はそれぞれ，発話，ジェスチャ，特定の位置への移動を表す．

ジュールはロボットが動作している間，どのエキスパートをアMPML での感情表現は，MADL の emotion 要素によって記クティベートするか決定する．これら 3 つのモジュールは発話述される．

割り込みを扱うために並列で動作する．

中間記述への変換時には，文法リストファイルと文法記述それぞれのエキスパートには内部状態にアクセスするためのファイルが生成される．文法リストファイルは，認識可能な文メソッドが必要である．ここでは MPML エキスパートに関連す法のリストが記述され，これを用いて認識文法が生成される．

るもののみ説明する．initialize メソッドはエキスパートが呼び

3. 4 MPML エキスパート出されたときに生成され，内部状態を初期化する．understand

本来，MPML エキスパートはプレゼンテーションごとに作メソッドは音声認識結果を受け取った際に understanding モられる．しかし，コンテンツの内容以外の枠組みは共通である

ジュールから呼び出され，音声認識結果に基づいて情報を更新ため，MPML エキスパートはメソッドを共有し，中間記述とする．select-action メソッドは，action selection モジュールか認識文法のみが異なるよう構成されている．MPML-HR はオら継続的に呼び出され，発話割り込み待ちの状態でなければコブジェクト指向を用いることで，同じクラスとして表現されてンテンツの情報に基づいて一つ動作を出力する．

いる．MPML エキスパートのクラスについて以下説明する．

3. 3 MPML コンパイラ
MPML コンパイラは MPML スクリプトを中間記述に変換する．中間言語は複数の block 要素から構成され，一つの blockinitialize メソッドは中間記述を MADL スタックと割り込みリスト (文法 ID と遷移先から構成される) スタックに積むことを行う．

要素は MPML スクリプトの body 中の page に対応する．本編

select-action メソッドは以下の処理を行う．まず，MADL スのコンテンツに加え，jump タグや do タグで指定されたページタックと割り込みリストスタックから一つずつポップする．ポッに対しても block が生成されるため，一つの page からは，最プされた割り込みリストを基に，アクティブな文法 ID リスト大で三つのの block が生成される．図 5 に図 1 の MPML スクをセットする．そして，ロボットの動作を行うため，MADL をリプトをコンパイルした中間記述の例を示す．

返す．

handle-interruption 要素は認識文法ごとに生成される．こunderstand メソッドは音声認識結果に対する信頼度の値が閾の中には，文法 ID，遷移先 ID および確認発話の内容が定義さ値を超えているかチェックする．閾値は 2. 2 節で示した reject,れている．遷移先 ID は複数の記述がなされるよう設計されてask-back, accept の 3 つがある．信頼度が reject 以下であれば，おり，遷移先 ID の境界はピリオド (.) によって表される．

発話割り込みによる動作は何も行われない．信頼度が reject よmadl 要素は一つの MADL を表し，対話や行動の制御を表

り大きく，ask-back より小さい場合には，聞き返しを行うため，—5—<block id="1" next="2"><interruption-handle recgram="gram_0_1" goto="goback." confirm="遷移前に戻りますか？"></interruption-handle><interruption-handle recgram="gram_0_2" goto="3_r." confirm="昨日の天気ですか？"></interruption-handle><interruption-handle recgram="gram_0_3" goto=“2_r.3_r." confirm="明後日と昨日の天気ですか？"></interruption-handle><madl><show-slide uri="./slide.ppt#1" /><show-text view="side">昨日の天気¥n明後日と昨日の天気¥n</show-text></madl><madl><utterance>明日の東京は晴れでしょう</utterance><show-text view="bottom">明日の東京は晴れでしょう</show-text><play name="victory" /></madl></block>

図 5 An Example of Intermediate Representation

聞き返し用の発話内容の MADL をスタックの一番上にプッシュする．信頼度が ask-back より大きく，accept より小さい場合には，確認を行うため，確認用の発話内容の MADL をスタックの一番上にプッシュする．なお，確認の際には，発話者の発話は Yes または No の意味合いを想定するため，その 2 つの認識文法のみを受け付けるよう，アクティブな文法 ID のセットを行う．信頼度が accept より大きな場合には，その発話内容により jump, do または goback の遷移が行われる．

4. ま と め
本稿ではインタラクション機能を有するロボットのプレゼン
テーション記述言語 MPML-HR ver. 3.0 の設計と実装を行った．MPML-HR ver. 3.0 を用いることにより，視聴者からの図 6 ASIMO interaction

説明の省略，再度の説明，想定される内容の説明を行うインタラクションを専門的な知識なしに作成することが可能となった．MPML-HR ver. 3.0 の構築には，マルチエキスパートに基づくロボット対話システムコントローラが役立つと考え，これをベースにした開発を行った．現段階の実装はプレゼンタにロボットを用いたものであるが，アニメーションエージェントをプレゼンタとした同様の機構を実装することも可能である．

5. 今後の課題
本稿で示した実装は，音声認識エンジンが算出する信頼度のみを用いているが，この信頼度の精度を向上させ，信頼性の低い発話はきちんと棄却できるようにしたいと考えている．また，

MPML の簡単な記述が可能というメリットを活かしつつ，より充実したインタラクション機構について検討を考えている．
文

献[1] Y. Nishimura, K. Kushida, H. Dohi, M. Ishizuka,
J. Takeuchi, and H. Tsujino, “Development and psychological evaluation of multimodal presentation markup language
for humanoid robots,” in Proc. of IEEE RAS Humanoids,
2005, pp. 393–398.
[2] J. Takeuchi, K. Kushida, Y. Nishimura H. Dohi,
M. Ishizuka, M. Nakano, and H. Tsujino, “Comparison of a
Humanoid Robot and an On-Screen Agent as Presenters toAudiences,” in Proc. of the 2006 IEEE/RSJ International
Conference on Intelligent Robots and Systems, 2006, pp.
3964–3969.
[3] H. Prendinger, S. Descomps and M. Ishizuka, “MPML:AMark p Lang age for Controlling the Behavior of Life-likeCharacters,” Journal of Visual Languages and Computing,
2004, Vol.15, No.2, pp. 183–203.

[4] Voice XML Forum homapage: http://www.voicexml.org/[5] K. Katsurada, Y. Nakamura, H. Yamada, T. Nitta,“XISL:A Language for Describing Multimodal Interaction
Scenarios,” Proc. of ICMI, 2003, pp. 281–284.
[6] J. Glass and E. Weinstein, “SpeechBuilder: Facilitating
spoken dialogue system development,” in Proc. Eurospeech,
2001, pp. 1335–1338.
[7] S. Sutton et al., “Universal Speech Tools: The CSLUToolkit” in Proc. ICSLP, 1998, pp. 3221–3224.
[8] 酒井，西山，溝口， “人型二足歩行ロボットを用いたプレゼンテーションロボットシステムの設計，” 日本ソフトウェア科学会第 21 回大会論文集，2004, pp. 1–4.
[9] M. Nakano, Y. Hasegawa, K. Nakadai, T. Nakamura,
J. Takeuchi, T. Torii, H. Tsujino, N. Kanda, and H. G.
Okuno, “A two-layer model for behavior and dialogue planning in conversational service robots,” in Proc. IEEE/RSJIROS, 2005, pp. 1542–1548.
[10] T. Kawahara, A. Lee, K. Takeda, K. Itou, and K. Shikano,“Recent progress of open-source LVCSR engine Julius andJapanese model repository,” in Proc. ICSLP, 2004, pp.
3069–3072.

—6—