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音圧指示に協調するパーソナル知能機械に関する基礎的研究
勘久保 広一＊Fundamental Study of a Personal-Intelligent Machine
Cooperating with Instructions by the Sound Pressure
Kouichi Kankubo＊
Abstract
An interface between human and an intelligent machine in the same daily space, in which theintelligent machine cooperates with instructions by the sound pressure of ordinary human voice, isconsidered here. The intelligent machine’s cooperative motion is required to take account of the human’sstate of mind to serve effectively as his or her companion. In this paper, the patterns of the intelligent
machine motion are determined by adopting transfer functions that consider sound pressure directing
operation as input, the target speed of intelligent machine as output. By changing transfer functions or
adjustable parameters, different human psychological influences are expected. Motion properties of theintelligent machine, which are appropriate for human states of mind, are examined using SD method. As aresult, it is clarified that human emotions to the intelligent machine motion are represented by the factor of“mild”, ”lively”, ”comfortable” and ”interesting”. In addition, two patterns of transfer function andparameter that can form desirable movements considering human psychology are identified.

１．緒言

高福祉，高齢社会において，福祉や医療分野での身体障害者の機能代替や高齢者の介護，および就労支援等の目的で人間と日常空間を共有し，しかも各個人をユーザーとするような，ロボットに代表される共存型知能機械の実現が望まれている［1-3］。
例えば，部屋の中で人間のためにものを取って来る，人間の代わりにものを運ぶ，片づけをする，といったパーソナルな知能機械を想定した場合，人間が知能機械に対して行う指示方法は人間にとって負担になってはならない。また，その指示動作に，知能機械は違和感のない人間心理に好ましい応答特性を示す必要がある。
人間が指示を出し，それに従って動作を行うロボットの研究が主に生活支援の目的で種々行われている ［4-7］。これらの先行研究は，主に指示によって，ある定められた動作目的のみが与えられ，その動作
目的を達成するに至るロボットの運動特性にはあまり重点が置かれていないようである。

＊電子機械工学科

しかしながら，上述のような人間の身近な環境で活躍する知能機械を考えた場合，動作目的を達成する知能機械の運動特性は，人間心理に強く影響すると思われる。そのため，それらの運動特性を成形可能とするような指示方法が望まれる。
また，人間と身近な空間（同じ部屋等）において，人間のために身の回りのものを運ぶ，手渡すというようなタスクを行うパーソナルな知能機械は，生成する運動を予測しやすいものとするためにできるだ
けその構造を単純化し，日常生活で用いられる道具
や機械の延長として位置づけられるものとなることが必要である。そして，指示による知能機械の運動を考えた場合，指示運動は知能機械のエンドエフェ
クタの運動に対応させることが，有効な手段のひとつと考えられる。
ここで，我々は独自に，18歳から40歳までの健常な男女80名（男女各40名）に対して，「人に指示を与える場合の手段を思いつくまま挙げてください」という内容の聞き取り調査を実施した ［8］。その結果，第一候補として調査対象者80名全員が「声によ平成19年９月24日受理38

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２．知能機械の運動の生成る指示」を，第二候補として77名が「手先による指示」を，第三候補として58名が「ジェスチャによる人間にとって違和感がなく，人間心理に好ましい指示」を挙げた。このことから，人に指示を与える
知能機械の運動特性を検討するため，人間の指示動場合，まず声を出すことによって自分の意志を伝え作に追従する知能機械の運動特性を以下のように考ようとしていることが分かる。
えた。
そこで，音声言語指示により動作目的を実現しよ［9,10］
うと試みている先行研究に目を向けると，最 （1）指示動作に対する忠実な再現 これは人間の動きそのものの知能機械による再現である。人間が終的にはロボットの動作をプログラミングする必要
生成する滑らかな運動特性は人間心理に好ましいがあり，作業プログラムの蓄積がロボット普及の最運動特性の候補の一つとして考えられる ［11,12］。
大のポイントであることが指摘されている。このよ
この運動特性は人間の指示動作を直接知能機械にうに音声言語による種々の動作目的を正確に指示す再現させることによって可能となる（表１におけることは困難が伴う。その上，生成されるロボット
るG10）。
運動が人間心理に受け入れられるものとなるために
次に，人間の指示動作に対して，その指示を受は，動作目的に至る運動特性が重要であり，音声言けた人間が物を動かしているような運動を再現さ
語によりそれを正確に指示することもまた難しいとせる目的で，人間の指示動作に対して，人間がそ考えられる。
の指示に従って物を移動させる場合の人間の制御
食事支援を想定した場合では，音声指示に従って特性を求めた。その結果，むだ時間が0.15sec，時
スプーンやフォーク，あるいはコーヒーカップ等を
定数が0.1secの一次遅れ要素と，むだ時間が0.1sec，
口元に持ってくるとき，口という目標値への位置制
減衰係数１，固有振動数10rad/secの二次遅れ要
御だけではなくて，スプーンが口元に来るまでの応素の伝達関数で近似出来ることが分かった。しか答特性に人間の感性を反映させる。また，寝たきりしながら，これらの伝達関数を用いて予備実験をの人間が自分の音声で移動式のトイレやテ−ブル等行った結果，被験者にとって，心理的に好ましいの位置の変更を指示したり，自分の近くに移動させ結果が得られなかったため，本報告ではこれらのる指示を行う場合，移動する知能機械の応答特性に伝達関数を採用しなかった。
人間の感性を反映させる。このようなシステムが構築されれば、快適で，充実した生活実現の一役を担 （2）人間の動特性を参考にしてのパラメータ，形を変化させたものの評価対象は人間ではなく，知能うことが出来ると思われる。
機械であるので，人間の伝達関数とは異なったパ
そこで，我々は，人間が自由に発声する，言語的ラメータや形のものが望ましいことも十分考えら意味を持たない声（例えば， あー と言う発声）れる。ただし，人間の特性は滑らかであることがの音圧を入力，それに追従運動する知能機械の目標
知られており，その最適解は人間の伝達関数と大速度を出力とする伝達関数を導入して知能機械の運きく異なったものとは考えにくい。そこで，まず動が生成されるというインターフェイスを提案す
人間の伝達関数のパラメータ値を基準に，予備実る。このことによって，指示者が音圧を調整するこ験を通じて異なる感情を励起するパラメータ値とにより，知能機械が動作目的に至る運動特性を成（表１における（G11〜G24））を選択した。また，形することが可能となる。また，伝達関数の形およ
むだ時間については左右方向［8］で得られた結果
び，そのパラメータ値を変化させることにより，指と同じように，被験者にとって，心理的に好まし示運動に対する知能機械の応答特性に独特の滑らかい結果が得られなかったため，本報告では省略す
さが現われ，異なる心理的印象を指示者に与える運る。
動の生成が期待される。
したがって，表１に示す９種類の伝達関数で生
本報告では，異なる伝達関数，およびパラメータ
成される運動特性と人間心理の関係について心理のもと，被験者が音圧指示を行い，複数の知能機械評価により解析する。そして，その結果から提案の運動特性を生成する。それに対し，SD法を施すことにより，人間心理にとってより好ましい運動特性（伝達関数）を明らかにする。さらに，指示者の指示
表1 伝達関数
動作特性を明らかにし，その特性によって生成され
K
K
G10＝
K
G11＝
G12＝
る知能機械の運動における特徴と人間心理の関係に
0.1s＋１
0.2s＋１
ついて検討する。なお，本研究では，知能機械の運
K
K
K
G13＝
G14＝
G21＝
2
0.3s＋１
0.4s＋１
動は被験者に対して左右方向の一次元運動とした。
（0.1s＋１）
KG22＝
2（0.125s＋1）

G23＝

K
2
（0.2s＋1）

KG24＝
2（0.25s＋1）音圧指示に協調するパーソナル知能機会に関する基礎的研究（勘久保）した伝達関数の有用性と，本報告の目的を達成す
るような伝達関数のパラメータ値を検討する。
３．実

験

本報告では，人間にとってパーソナルな空間で，しかも人間の指示動作に従って運動する知能機械を対象としており，動きが単純で運動のみに注目できる一次元動作について検討する。
指示動作に従う知能機械の運動としては，左右運
動と接近運動が考えられる。ロボットの左右および上下運動を客観的に評価した場合［11,12］と接近運動を客観的に評価した場合［13,14］では，人間は異なる感情を抱くことを示している。
知能機械の左右運動，上下運動および接近運動それぞれに関する研究は重要である。しかし，指示に対する知能機械に関する感性工学的研究は，まだほとんどなされていない。そこで，音圧指示によるパーソナルな知能機械の基礎的研究として本研究では，まず知能機械の左右方向の運動に着目する。
採用した上記の伝達関数に対して，人間の音圧に従って左右方向へ移動する知能機械運動が，人間心理にどのような影響を与えるかを明らかにするとともに，左右方向における人間の指示動作特性，および，知能機械運動と人間心理の関係について検討するため，一自由度知能機械を用いた心理評価実験を行う。
３．１ 実験装置
本報告で使用する実験装置の概要を図１に示す。
知能機械を左右運動させるため右方向への移動用と左方向への移動用に，二つのマイクを使用した。二つのマイクを設置する場合，被験者にとってできる限り負担を少なくする目的で，顔を左右に振り声を発生することにした。また，できる限り周囲の雑音を消去し，効率よく音声を集音するためには被験者が左右に首を振ったとき，その正面にマイクがくる必要がある。そこで予備実験として被験者全員に対して，自然な感じで，しかも違和感なく顔を左右に振ったときの最大角度を測定した。その結果，最高角度約170°，最小角度約60°であった。そのため，
本実験では被験者の最小角度にマイクを設置した。
すなわち，実験装置から1200mm離れた中央正面に座る被験者の顔の正面に対して左右それぞれ約30°の方向から二つのマイクを向けている。知能機械を右に移動させたい場合は右のマイク，左に移動させたい場合は左のマイクに向かって自由に音声を出して前方の知能機械に指示を与える。
被験者が一方のマイクに向かって発声しているとき，もう一方のマイクに対してその音圧の影響をな

39

くす必要がある。そのため，最小限の音圧レベルを設定するため，予備実験として被験者全員に対して，
一方のマイクに向かって自然で，自由な声を発声してもらい，このマイク周辺での音圧と，もう一方のマイク周辺の音圧を測定した。その結果，直接音圧を受けるマイク周辺では最大音圧レベルは約63dB，
最小レベルは約49dBであった。最大音圧レベルを持
つ被験者がどちらか一方のマイクに向かって声を出しているとき，他方のマイクでの最大音圧レベルは約30dBであった。この値以下の音圧を無視するためにこの値を集音レベルの最小閾位置とした。
つぎに，被験者の自然な発声音で知能機械を移動させる場合，その音圧をロボットの運動速度へ変換するとき，被験者にとって違和感がない速度に設定する必要がある。すなわち，表１の伝達関数の比例定数Kを求めるのである。そこで，上述した被験者全員の音圧測定値において，被験者ごとの音圧の平均値を算出し，その平均音圧値に対して，最小速度100mm/secから最大速度1300mm/secまで，100mm/sec毎に変化させた速度を対応させて，被験者の音声でロボットを動かし，それぞれの速度に対する速度の印象を評価した。評価する形容詞とその評価点は，非常に違和感がある−４，やや違和感がある−３，違和感がある−２，違和感がない−１とした。複数の種類の速度に対して評価１を示した場
合はその平均速度を違和感がない速度とした。被験者ごとの比例定数Kを表２に示す。
人間の音圧指示に協調して運動する知能機械として，メガスラストモ−タ（NSK社製：最高速度
1800mm/sec，有効可動範囲1390mm。以下，知能機械と称する）を用いる。この知能機械は予備実験の結果，人間の指示動作に対する追従誤差は平均0.03%であり，人間の指示動作に充分追従することが確認できた。
指示器のレバーの移動位置に相当する電圧が指示器から出力され，その電圧はA/D変換器を介してパ

図1

実験風景

40

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ソコン（NEC社製，クロック周波数400MHz）に入力される。音圧信号は，２．で述べた伝達関数への入力となり，その出力を積分して知能機械への操作
量が計算される。求められた操作量はD/A変換器，ドライバーを介して知能機械に入力され，知能機械
は人間が発声した音圧指示に対して表１に示す９種
類の運動特性で追従する。なお，システムのサンプ
リングタイムは8msecである。
３．２ 心理評価
動きに対する心理評価として，小川ら［11］は，機械の運動を種々の速度パターンのもとでSD法を用いて感情評価した。また，山本ら［15］は，知能機械の人間回避運動に対してSD法を用いて心理的分析を行った。本報告は動きに対してSD法を用いて感情評価するという点で山本ら，小川らの報告と一致しており，その心理評価法は参考にすべきである。
まず，SD法の一般的な手順である，刺激に関係するできるだけ多くの形容詞対について各伝達関数で生成された知能機械の運動に対して７，または５段階で被験者が評価し，得られた結果に因子分析を
施し尺度の背後に存在する共通因子を求める。得られたSD評価結果について，人間と知能機械の共存という観点から改めて解析し，望ましい伝達関数のパラメータを検討する。
形容詞対の選定に当たっては，動きに関係のある
形容詞対を列挙するという観点から，筆者ら［8］の報告で選択された22個の形容詞対を採用し，被験者はこれらの形容詞対に対して評価を行う。
３．３ 実験方法
実験を開始する前に，22個の形容詞対を11個ずつ二等分した評価用紙２枚を被験者に配布し，記入方法について説明した。そして以下のように実験を実施した。
（1）図１に示すように，知能機械の正面に正対してイスに座り，左右にあるマイクの高さを調節する。
声の出し方は予備実験と同様にとの指示をした。
（2）被験者は伝達関数毎に12sec間指示動作を行う。
この動作を二回繰り返す。一回終了毎にそれぞれの形容詞対の評価を行う。被験者が希望すれば，何度でも指示動作を繰り返すことが出来る。
（3）知能機械の静止位置，精度および動作時間等の制約は設けず，自由に声を出して知能機械を左右に動かす。
上記（1）については，被験者に精神的，肉体的負担を与えないためである。（2）は形容詞対の多さによる被験者への精神的負担を軽減することを目的としている。
（3）については，日常生活ではものを移動する場

合，多くはある程度の位置決め動作が行われている。
しかし本報告は基礎的な研究であるため，位置決め精度を要求する場合については今後の課題とし，静止位置，精度等が動作に与える影響は考慮する必要のない自由な指示動作を行ってもらう。
本報告では，知能機械に搭載して移動させる対象
物は，家庭内で健常者が片手若しくは両手で負担無く移動させることが出来る程度の大きさの物体を想定しているため，一辺が150mmの立方体とした。
物体の色に関しては，被験者は物体の動きに注目する必要があるので，物体が見やすく，目の疲れにくさを考慮し，黄緑色［16］としている。
４．実験結果および考察
４．１ SD法による心理的評価
以上のような条件の下で，音声での会話が正常に出来る19歳から20歳の男子学生50名に対し心理評価を行った。各形容詞対の評価方法は，一例として「速い−遅い」を取りあげると， 非常に速い−速い−どちらでもない−遅い−非常に遅い であり，望ましい項目に○を入れる。形容詞の評価点として，非常に速い−5，速い−4，どちらでもない−3，遅い−2，遅い−１として各形容詞対について集計した。使用した22項目の形容詞対に対する被験者の評
点平均値の中で，特徴があり，９個の伝達関数を代表すると思われる５個の伝達関数における評点平均
値を図２に示す。
図２から，G13は飽きない，繊細な，力強い等の形容詞対が平均値以下であるが，その他全ての形容
詞対で評価が高いことが認められる。
G23は全ての形容詞対で平均値以上であり，全形
容詞対の評価点を総合した平均値は全伝達関数中最

図2

評定平均値

41

音圧指示に協調するパーソナル知能機会に関する基礎的研究（勘久保）高であった。また，これらの伝達関数は感じの良い， 第２因子の形容詞対から，第２因子は「快活さ」に関する因子であると言える。第３因子の形容詞対か
美しい，気持良い等の形容詞対において，他の伝達ら，第３因子は「興味」に関する因子であると言え関数と有意な差（平均値のt検定，有意水準５%）がる。最後の第４因子の形容詞対から，第４因子は認められた。
G10は速い，機敏な，軽快な，活発な，力強い等 「心地よさ」に関する因子であると言える。
指示に従って，物体を搭載した知能機械が指示者の形容詞対における評価が高く，他の伝達関数と有の目の前で左右に移動する場合，人間心理に好まし
意な差（平均値のt検定，有意水準５%）が認められい運動特性となるためには，指示者がその知能機械た。しかし，安心する，優しい，柔らかい，落ち着
いた，人間的等の形容詞対では，逆に評価が低く， に対してどのような動きを望んでいるのかを知ることは重要である。そのため，我々は独自に，被験者他の伝達関数と有意な差（平均値の t 検定，有意水50名に対して，使用した全形容詞対について以下の準５%）が認められた。
一方，G12においては，速い，軽快な，柔らかい， ようなアンケート調査を行った。「今回の実験を通じて音圧指示に従う知能機械がどのような動きをす
滑らかな等の形容詞対における評価が高いが，他のることが望ましいですか。次の形容詞対についてそ
伝達関数と有意な差は認められない。しかし，飽きれぞれ回答して下さい」という内容の評定尺度法にない，人間的等の形容詞対では評価は低いことが分基づくアンケートである。各形容詞対の評価方法は，かる。
一例として「速い−遅い」を取りあげると， 速い
最後にG24では多くの形容詞対での評価が低い（形容詞対の平均値が2.94）。しかも，感じの良い， 方が望ましい−やや速い方が望ましい−どちらでもない−やや遅い方が望ましい−遅い方が望ましい
速い，機敏な，軽快な，快適な，活発な，力強い等であり，望ましい項目に○を入れる。形容詞の評価の形容詞対で他の伝達関数と有意な差（平均値の t点として，速い−５，やや速い−４，どちらでもな
検定，有意水準５%）が認められた。
い−３，やや遅い−２，遅い−１として各形容詞対について集計した。その結果を表４に示す。
４．２ 因子分析による心理評価
この表から分かることは，音圧指示によって物体
実験結果に基づき，因子分析を行った。分散共分を搭載した知能機械が指示者の前で左右に移動する
散行列の固有値の中で１より大きい因子が４個存在場合，先ず第１に心地よさ（第４因子）を持った動したため，因子数を４として主因子法を適用し，因きが望ましく，次に温和な（第１因子）動きをし，子負荷量を求め，さらに各因子の解釈を容易にする
なおかつ興味（第３因子）を持つ動きを望んでいるためにバリマックス法による直交回転を行っていことを示している。快活さに関しては他の３つの因る。結果を表３に示す。
子と比較してその要望度はあまり高くないものの，
表３において，第１因子の形容詞対から，第１因子は「温和」に関する因子であると言える。次に， ある程度の快活さは望んでいるものと思われる。
表4
表3

因子分析結果

被験者が望む動き

第１因子（温和）

Factor 3

Factor 4

Communality-0.196

0.048

0.098

0.679

-0.161

0.061

0.133

0.649

-0.134

0.015

0.187

0.503

-0.091

0.018

0.351

0.530

0.071

0.298

0.116

0.454

0.205

0.211

0.091

0.394

0.097

0.202

0.383

0.485

-0.246

0.336

0.105

0.470

0.838

0.234

0.142

0.810

第２因子（快活さ）

評価点

形容詞

評価点

柔らかい

4.6

機敏な

3.52

優しい

4.96

活発な

3.54

落ち着いた

4.96

速い

3.16

安心する

4.96

軽快な

3.98

繊細な

4.48

力強い

3.74

滑らかな

4.5

快適な

4.84

上品な

3.94

人間的

4.74

形容詞

活発な−不活発な-0.076

0.819

0.190

0.141

0.732

速い−遅い

-0.208

0.759

0.272

0.114

0.707

軽快な−重々しい

0.100

0.757

0.222

0.178

0.664

力強い−弱々しい-0.248

0.600

0.313

0.075

0.524

快適な−不快な

0.285

0.511

0.155

0.499

0.615

面白い−つまらない

0.066

0.284

0.765

0.122

0.686

好き−嫌い

0.289

0.240

0.619

0.282

0.604

新鮮な−古くさい

0.225

0.185

0.584

0.162

0.452

形容詞

評価点

0.129

0.220

0.422

面白い

4.72

0.218

0.137

0.642

0.277

0.188

0.663

好き

5

0.220

0.197

0.610

0.071

0.199

0.226

Percent of communality（%） 17.571

34.40745.99156.917

第３因子（興味）

第４因子（心地よさ）
評価点

形容詞
感じの良い

5

気持ちよい

5

美しい

5
その他

新鮮な

3.46

形容詞

飽きない

4.22

動物的

評価点
2.84

42

弓削商船高等専門学校 紀要 第30号（平成20年）

このような点をふまえ，望ましい伝達関数のパラメータを決定するために，それぞれの因子における因子得点分布を調べる。
９種類の伝達関数の中で因子得点分布の拡がりに特徴があるものが，５種類存在した。それらに関して，第１因子と第４因子の因子得点分布を図３に示す。
図３において，第１因子（温和）をX軸，第４因子（心地よさ）をY軸とし，被験者の因子得点をプロットしたものである。図中の破線は全測定中80%の測定値が存在する信頼楕円を表している。
まず，最も重要な因子である「心地よさ」の度合いを示すY軸では，正方向に因子得点が分布することが望ましい。２番目に重要な「温和」に関しても，「心地よさ」と同様にX軸の正方向に分布することが望ましい。このような観点から図３を考察してみると，他の伝達関数と比較してG13，G23がこれらの条件を満たしていることがわかる。
なお，第１因子と第３因子，第３因子と第４因子の因子得点分布図からは，それぞれの伝達関数の特徴はある程度は認められたものの，第１因子と第４因子の因子得点分布ほど，人間心理に好ましいと判断出来る明確で顕著な違いを持つ伝達関数を見出すことは不可能であった。
これらのことから，人間の指示動作をG13，G23の伝達関数を通して音圧信号を波形整形すること
で，目的の運動特性が得られると期待される。伝達関数G13は時定数0.3secの一次遅れ要素，伝達関数
G23は減衰係数１，固有振動数５rad/secの二次遅れ要素である。このように形の上では異なった二つの伝達関数であるにもかかわらず，共に人間に対して心理的に好ましい動きを生成している。そこで，この要因を解明する必要がある。
４．３ 運動特性による検討
前節で述べたように，形の異なる二つの伝達関数
が共に人間に対して心理的に好ましい動きを生成している原因を解明することを目的とし，50名の被験者の実験中の音圧分布を測定した。典型的な音圧実測値を図４（実線）に示す。ただし図では，時間に関しては動作時間で，速度に関しては実測値の最大速度で正規化している。
測定された音圧分布の時系列変化には，すべての被験者において同様の傾向が見られ，図のように発声開始区間（P1），発声中（P2），発声終了区間（P3）の三つの区間に分けられることがわかった。
区間P1では，まず急激な音圧増加が見られる。そして，その後は緩やかに音圧最大値に至っている。区間P2である発声中の音圧は，振動的ではあるが時間の経過と共に僅かながら直線的に減少する傾向にあるといえる。区間P3では，まず緩やかに減少し始め，
その後急激に減少し，最後は再び緩やかに減少して

図4

図3

第１，第４因子の得点分布

音圧指示パターンとモデルいる。
これらのことを考慮して，音圧のモデルを作成す
ると，区間P1では式（1）で示されるようなサイバ
ネティック・モーションと呼ばれる小川らの実験公式［17］である，速度のピーク位置が動作前半に位置し，後半が緩やかに減少する速度分布の動作前半の部分と良く一致した。

音圧指示に協調するパーソナル知能機会に関する基礎的研究（勘久保）v (τ)＝k (τ/a)bexp(−cτ−dτ2) ・・・（1）
ここで，τは正規化された時間。a＝0.05861，b＝2.053，
c＝22.07，d＝−30.22，k＝1.992
区間P2は式（2）で示されるような一次式で近似できた。
v (τ)＝−0.1118τ＋1.019
・・・・・（2）
区間P3では，式（3）で示されるような人間が手先を単純に２点間移動させた場合の速度分布として得られる躍度最小モデル［18］（速度のピーク位置が動作時間の中央に位置する釣り鐘型速度パターン）の動作後半の部分と良く一致した。
v (τ)＝625.8 (0.6076−τ)2(1−τ)2 ・・・（3）
図４でモデルを一点鎖線で示す。被験者50名の実測値とモデルとの相関係数は0.896以上（50名の平均
値は0.963）であった（有意水準５%で有意に相関あり）。このように，提案したモデルは被験者の音圧
指示変化を精度良く再現することを確認した。今後はこのモデルを使用して検討を進める。
式（1），（2），（3）で近似された速度波形を知能
機械への模擬入力として与え，それぞれの伝達関数
における知能機械の応答速度を求めた。それらの結果について，時間に関しては模擬入力の動作時間で，速度に関しては模擬入力の最大速度で正規化した結果を図５に示す。
図５から伝達関数G13，G23間の時間応答における有意差（有意水準５%のt検定）はなく，これら二つの伝達関数とそれ以外の伝達関数との間ではすべてに有意差があった。ここで，図５を参考にしながNormalized Time
図5

模擬入力に対する知能機械の応答速度の比較

ら各伝達関数の応答特性を検討する。
図５を見て分かるように，伝達関数G13の最大速度は，音圧指示の最大値を100%としたときの91.0%，
G23のそれは91.5%であり，最大速度に関して二つの伝達関数は殆ど同じ様な特徴を持っていることがわ

43

かる。最大速度の割合がこの範囲よりも大きな値の伝達関数（G10，G12）では，快活さの因子が比較的強く表れているが，温和の因子は弱くなっている。
しかし逆に，最大速度の割合がこの範囲よりも小さな値の伝達関数（G24）では，温和の因子が強く表れているが，快活さの因子は弱くなっている。一方，
速度ピーク位置に関しては，特徴を把握できるような顕著な相違は見られなかった。
このことから，本報告の目的を達成するための運動特性を生成する主な要因は，最大速度の割合（音圧指示の最大値の91.0〜91.5%の範囲）であると考えられる。したがって，音圧指示に対して最大速度がこれらの範囲にあるような伝達関数とそのパラメー
タを選ぶことにより本報告の目的が達成されるものと思われる。
以上の結果から逆に言えば，知能機械の追従運動の最大速度が音圧指示の最大値の91.0〜91.5%の範囲にあるような一次遅れ，あるいは二次遅れ要素の伝達関数を採用することが望ましい。これにより，知能
機械は人間に心地よく，温和な感じを与え，しかも快活さをもつ運動特性を生成することが可能である。
５．結言

人間の音圧指示に協調して，知能機械が人間の身近な環境内にある物体を左右に移動させるヒューマ
ン・知能機械システムを構築する場合，人間に違和感を与えず，人間にとって心理的に好ましい知能機
械の運動特性を生成する必要がある。
本報告では，この目的を達成する知能機械の運動特性を生成するために，人間が自由に発声する，言語的意味を持たない声の音圧を入力，知能機械の目
標速度を出力とした伝達関数を導入した。そして，伝達関数の違いが人間に与える心理的影響を調べ，目的に合致する伝達関数の形とそのパラメータ値の決定の指針を検討した。
伝達関数として，比例要素，４種類の時定数を持
つ一次遅れ要素，減衰係数を１にした４種類の固有振動数を持つ二次遅れ要素を評価対象とした。まず，被験者の音圧指示動作を調べた結果，その音圧変化
は小川らの式で近似出来る第一区間，直線で近似出来る第二区間，躍度最小モデルで近似出来る第三区間の三つの区間に分類出来ることが分かった。
次に，９種類の伝達関数に対する人間心理についてSD法を用いて解析した。その結果，人間心理に好ましい運動となるための伝達関数の形，およびそのパラメータ値が存在することがわかった。また，
そのときの心理評価の結果がほとんどの形容詞対に対して優れており，採用した伝達関数が有効である
ことがわかった。伝達関数の形としては，一次遅れ

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要素，あるいは二次遅れ要素が好ましく，そのパラメータ値の設定指針としては，追従運動の最大速度
が指示運動の最大速度の91.0〜91.5%に収まることである。
さらに，因子分析の結果「温和」，「快活さ」，「心地よさ」，「興味」に関する因子が，音圧指示に追従する知能機械の運動に対する人間心理を代表するものであることが明らかになった。また，知能機械が生成する運動特性が人間に心地よさや温和な印象を与え，しかも快活さを有する動きが，本報告で採用した伝達関数で実現可能であることを示した。
本報告では，音圧指示によって知能機械のエンド
エフェクタ上の物体を左右に一自由度運動させる場
合について注目した。今後は音圧指示によって物体を手元に接近させる場合についても研究を進め，手先による指示を含めた知能機械の左右運動，接近運動における人間心理の体系化を図りたい。そして，実生活の状況も想定して，二次元，三次元の運動についても取り組んでいきたい。さらに将来はこの研究を発展させ，より複雑な構造の知能機械（多自由度ロボットのエンドエフェクタの運動）に応用した
いと考えている。
また，知能機械に課せられたタスク，およびエン
ドエフェクタや対象とする物体の形状等がより複雑化した場合に関する検討も興味深く，今後研究を進めていきたい。