ムーンショット目標3
2050年までに、AIとロボットの共進化により、自ら学習・行動し人と共生するロボットを実現「活力ある社会を創る適応自在AIロボット群」

ユーザの自己効力感を向上させ社会参画活動を後押しする
パーソナルアシストAI
国立情報学研究所／総合研究大学院大学

稲邑哲也

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2050年の社会像
様々な場所に設置され，社会インフラとして整備された複数のロボットAIによるパーソ
ナルアシスト
研究開発項目２

適応自在AIロボット開発

研究開発項目１

ヒトに安全かつ適切な支援を提供するためのロボットハードウエア

研究開発項目３人・ロボット共進化AI開発

共進化AIロボット群社会実装

ヒトに適切な支援やサービスを提供するためにロボットがどのようなふるまいをすべきかを導き出すAI

AIとロボットハードウエアが相互に進化し，日常生活でAIロボット群を当たり前に使えるようにする社会実装

2軸となるコンセプト:自己効力感「ある結果を生み出すために必要な行動を，どの程度うまく行うことができるか」ということへの本人の認知※（自分の行動に対する可能性の認知） ※情動や感情とは異なる※やる気やモチベーションとも異なる

自己効力感が高い

自己効力感が低い

Low

自分はできない，迷惑をかけるかもしれないと感じ，新しいことへの挑戦を躊躇Highある動作や作業を自分でできると思うことができ，様々なことに挑戦する

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長期的な見守りによる自己効力感の向上• 「できるかも」「やってみよう」という気持ち（自己効力感）がどのように変化するのか，そのメカニズムを解明• 自己効力感向上のための適切な目標設定やAIロボット群のふるまいを自動的に生成
みんなと一緒に！

自己効力感向上AI

アシストされてできた！

ムリ･･･

Low

High
新しいことへ！

自分だけでできるかもやってみる･･･？

限定された動作や作業短期間の観測・支援

自己効力感

本プロジェクト• 人生を共にするAIロボット群がユーザを見守ることを前提• 長期的な観点からその人の自己効力感を向上させ，新しいことへの挑戦を促す

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アシストしすぎないAIロボットの振る舞いによる自己効力感の向上- 運動主体感，身体保有感のモデルと自己効力感モデルの関係性の考慮
自分で歩けた!

主観的に感じる，外部からのアシスト力の割合を減らすような振る舞い生成
内緒でアシスト実際の発生力

ユーザの主観• AIロボットが主導権を握るとユーザの自主的な行為を妨げてしまう• 主観的に「自分でやっている」「自分でできた！」という感覚を持てるようにAIロボットの振る舞いを決定する
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自己効力感向上AIを支えるSTARサイクルエンジン
Start/Try

何かを「始めよう」，「やろう」と思う

Act

AIロボット群との行動（適切な支援）Recognize

状況を認識する（継続的見守り）成功（失敗）体験のフィードバック• 自己効力感に関する社会⼼理学の知⾒• 過去から⻑期間積み重なった成功（失敗）体験によって⼤きく影響を受ける• 刹那的な，⽣体信号/表情と感情/情動のような関係ではない• 成功（失敗）体験モデルの構築• ⻑期間積み重なった成功/失敗の記憶を情報学的にモデル化する• 「やってみた，できた！嬉しかった！」という成功体験が多くなるようにAIロボットの振る舞いを創出する

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自己効力感を向上させる
成功体験マネージャー•過去

互いに影響を及ぼし合う
想起パターンと同じ動作を予測してしまう（仮説）文脈（難易度・タスク）（確率過程サンプリング）

将来の行動予測(AIによる推定)

難易度・タスクの種類

実際の行動(AIロボットによる計測)

動作パターン・生体信号

成功体験モデル

現在

動作パターン

動作パターン

経験の想起結果(AIによる推定)

動作パターン••••

実際の動作結果と，ユーザが予測していた動作との差分である
予測誤差を検出
予測誤差の⼤きさがポジティブ／ネガティブの度合いに相当すると仮定

差分差分に対する自己評価
他者評価「できた！」という主観と，難易度の関係のモデル化••

同じ動作パフォーマンスでも⼈によって感じる難易度が異なる
難易度は主観的な指標であり，ユーザの⾝体能⼒などの潜在能⼒を参照して算出する必要有り

過去の成功体験／失敗体験の主観的な記憶のモデル化••「できた！嬉しい！」という個人の主観をどう情報処理するか？
どんな動作がポジティブ／ネガティブなのか？をどうAIシステムは知るのか？

差分の時系列パターン

アンケート調査・生体信号による推定•

未来

久保田PI

ポジティブ／ネガティブの印象，記憶の強さ，生体信号記録などを確率生成モデルで表現
確率生成モデルから過去のどの経験に引きずられて，失敗体験を想起するかの推定

稲邑PI
温PI

野田PI
山本PI
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成功体験を創出する
VR/AR技術とRobotic Nimbusの融合
映像による成功体験の創出

AIロボットによる物理的な成功体験の支援

感覚入力と自律行為の相互連関調整による成功体験の強化

8ユーザとAI／支援者とAIの共進化による自己効力感向上支援
個人の特性・状態に応じたコーチングスキルや療法士スキル（アドバイスや支援）

自己効力感向上学習AI

AI・ユーザ共進化スポーツ

介護・リハビリAI・支援者共進化

個人適応型支援・サービス• 適切なタスク選択• 各タスク目標設定• AIロボットの支援形態・ふるまい決定

熟練者と同等の支援をAIロボットで実現

New idea!

今まで気づかなかった新しい支援やサービスの発見により支援者の技能向上支援者スキル向上学習AI

AIロボット群による継続的かつ途切れのない見守り9

AIロボット群による個人ユーザ/グループモデルの運用
ビックデータを用いた
包括的ユーザモデル

複数の個人データを用いた
代表的ユーザモデル

スモールデータによる個人特化型ユーザモデル

乳児期 幼児期 学童期 青年期 成人期 壮年期 老年期• 弱点：ユーザ個人モデルの獲得には長期的な見守りが必要• 対策：複数のユーザモデルの包括化とカテゴライズ．短期間でユーザの傾向を推定→ ユーザモデルの転移学習

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個人の自己効力感のレベル(本プロジェクトでの定義)

主体的社会参画へ

新タスクへの挑戦
類似タスクへの挑戦
特定タスクの支援
動作の支援

Level
5

適応自在AIロボット群が提供するサービスにより，主体的に社会参画できると感じ，自身の行動が変わる

Level
4

適応自在AIロボットのアシストがあれば，現在取り組んでいるタスクとは全く異なるタスクが達成できると感じ，新しい様々な活動に挑戦する

Level
3

適応自在AIロボットのアシストがあれば，現在取り組んでいるタスクと類似したタスクが達成できると感じ，活動の幅を広げる

Level
2

適応自在AIロボットのアシストがあれば，いつくかの動作を組み合わせ現在取り組んでいる特定タスクが達成できると感じ実現に向けて行動する

Level
1

適応自在AIロボットのアシストがあれば，現在取り組んでいる動作が実現できると感じ，実現に向けて運動する

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まとめ• 自己効力感を軸に社会参画活動の後押しをするAIロボット• 自己効力感向上は，長期的な成功体験の積み重ねが必要• 成功体験を創出するVR/ARによる疑似体験と物理的支援• アシストし過ぎない，ほど良い難易度調整をするAI• 成功体験をモデル化する見守りシステムと将来予測モデル

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