高齢者対話インタフェース－ユーザの聴き手になる音声対話インタフェース－
小林優佳†

山本大介†

土井美和子†

日本では現在高齢者が急増しており，孤独死や認知症治療が問題となっている．人との対話コミュニケーションがこれらの予防に有効と言われているが，介護分野の人材不足などにより十分な“話し相手”を得られない場合が多い．このような現状に対し，我々は高齢者の“話し相手”となる対話インタフェースの研究開発に取り組んでいる．対話インタフェースの戦略はユーザにさまざまな話題を提供する「話題提示モード」とユーザの話の聴き手となる「傾聴モード」に分かれる．
本稿では「傾聴モード」における発話文生成について検討を行った．話題辞書を生成し，話題辞書中の単語に返答することで，音声認識成功時に 67%の自然な発話を生成することができ，83%の適切な発話文を生成することができるという結果となった．

Development of Dialogue Interface for Elderly People–Voice Dialogue Interface Capable of Listening ActivelyYUKA KOBAYASHI†DAISUKE YAMAMOTO†MIWAKO DOI†The EU, South Korea and Japan have a pressing need to compensate for growing labor shortages in theiraging societies. There is growing awareness that robotic technology has the potential to ameliorate this problem
in terms of both physical and mental labor. To take an example of mental labor, a human therapist dealing withelderly people must be an active listener. In order to realize a robot capable of active listening, we adopt Ivey's
basic listening sequence skills in microcounseling. In this paper, we describe a voice interface robot thatrealizes simple feedback, repeat feedback and questions for Ivey's basic listening sequence. We conducted anexperiment, whose results show that 67% of incidences of feedback have adequate reflective words for spoken
sentences when voice recognition is succeeded, and 83% of questions are adequate for spoken sentences.

1.

高齢者の“話し相手”となる対話インタフェースの研はじめに究開発に取り組んでいる 1)．

日本では人口の 22.7%が 65 歳以上であり，そのう高齢者向けの対話インタフェースとしては松山ら 2)

ちの 22%は独居高齢者であり，孤独死や認知症治療や神山ら 3) の研究など高齢者同士の対話を支援するが問題となっている．人との対話コミュニケーションシステムは多く提案されている．これに対し，人間とがこれらの予防に有効と言われているが，介護分野のロボットの 1 対 1 の対話システムを提案する．

人材不足などにより十分な“話し相手”を得られない

本システムはロボットが“話し手”となり話題を模場合が多い．このような現状に対し，我々は卓上イン索する「話題提示モード」と，話題決定後にユーザのTM

タフェースロボット ApriPoco （図 1 左）を用いて，話の“聞き手”となる「傾聴モード」の２つのモードを持つ．この２つをユーザの対話に対する関心度合に応じて切り替える対話法によって対話継続を図る．
本稿では対話戦略の中でも傾聴モードの発話文生成を検討し，実験によって評価を行った．その検討内容を説明する．

図1 インタフェースロボット ApriPocoTM 外観

2.

音声対話インタフェースと被験者実験風景

2.1

対話戦略

† （株）東芝 研究開発センター
Corporate Research & Development Center, Toshiba Corp.

図 2 は対話システムの構成図である．システムは話情報処理学会 インタラクション 2011

題提示モードと傾聴モードの 2 つのモードを持ってい話題辞書

る．話題提示モードでは特定の話題に関する発話を行

関心度取得

い，ユーザに話題を持ちかける．傾聴モードではユー
音声認識

ザの聴き手に徹し，ユーザの話を盛り上げる．話題提モード切替
話題提示モード

示モード中にユーザの関心度が高ければ話題に興味が発話文生成

京都：場所
新幹線：乗り物
舞妓：人
湯豆腐：食べ物[場所]に行く

話題提示用 [食べ物]を食べる
発話文[人]に会うテンプレート [乗り物]に乗るあると判断して傾聴モードに切り替え，関心度が下が傾聴モード

ると話題提示モードに切り替え他の話題を提示する．

発話文生成

この 2 つのモード切り替えを行う関心度は，カメ

概念辞書

音声合成
傾聴用
発話文
テンプレートラ・マイクを使用してユーザの話し方・表情などの情報から，4 段階で計測する．現在の関心度の計測性能

図2 システム構成図

は 58%である 4) ．
話題提示モードは話題を選択し，発話文テンプレー

話内容に適切な反応をする必要がある．

トと対象の話題の話題辞書 5)を組み合わせて発話文をユーザが特定の話題について発話する際，特に興味生成する．話題辞書は図 2 のように単語とその概念がのある言葉については繰り返し発話され，音声認識で記述された辞書である．概念には分類語彙表

6)の 95繰り返し認識されている可能性が高い．そこで，シス個の概念を使用している．話題辞書中の単語はその話テムは音声認識結果を蓄積し，認識回数の多い単語を題に関連性が高い単語に限定されている．話題辞書の反復相槌・質問文に使用する．

詳細については後述する．図 2 の概念辞書は話題辞書

3.

実験 1

は話題に依存しない一般的な大規模辞書である．発話

3.1

実験概要

文テンプレートは図 2 のように発話文の一部が概念にこのシステムを使用してユーザの話に対して適切な置き換えられたテンプレートである．テンプレートに発話を行えるかどうかの検証をするために，疑似的な入れる単語を変えることによって，異なる発話文が生実験を行った．まず，被験者 14 人（若者男性 2 人と同様に単語と概念が記述された辞書だが，概念辞書成される．話題提示モードでは話題辞書中の単語を適

女性 3 人／高齢者男性 5 人女性 4 人）で京都旅行に関宜選択して発話を行う．

してロボットと対話実験を行った．被験者はロボット

傾聴モードでは音声認識結果からユーザ発話中で重と図 1 右のように対面して発話し，ロボットの発話内要なキーワードを抽出し，概念辞書で検索したキーワ

容は Woz 方式でスタッフが入力する．ただし，ロボードの概念と傾聴モード用の発話文テンプレートを組ットの発話は 2.2 の３種類に限定し，ロボットは話題み合わせて発話文を生成する．

を変更しない．

2.2

傾聴モードの対話戦略

この対話実験のデータを使用して発話文を生成し，次に傾聴モードの詳細構造を述べる．傾聴モードはユーザの話の聞き手になるモードである．
相手の話をうまく聞くための手法として Ivy7)の提唱するマイクロカウンセリング中の「基本的傾聴連鎖の発話方法に着目した．また，宮崎8)評価を行う．ただし，基本性能を評価するために音声誤認識の影響を除外し，被験者の発話内容書き起こし文章中で複数回発話された重複単語を元に上述したシステムでロボットの発話文を生成した．

も相手の話を聴実験データから 104 個の重複発話単語が抽出された．

くための発話方法について記述している．これらを元104 個の重複発話単語を使用して質問・反復相槌を生に音声対話システムによる聴き手の発話方法の初期検成し，生成された発話文を被験者以外の評価者 4 人で討として以下の 3 種類の発話を行う．

評価した．

z

単純相槌：「うんうん」（言語内容を含まない）

z

反復相槌：「うんうん○○ね」（オウム返し）

z

質問：ユーザの話に対する質問
上記 3 種類について発話文テンプレートを作成した．
単純相槌は言語情報を含まないのでユーザの発話内容に依存しないが，反復相槌，質問はユーザの発話内容が必要になり，音声認識結果を使用してユーザの発3.2
3.2.1

反復相槌の適切性・自然性
評価

まず，反復相槌について評価を行った．評価者に下記のようなロボット・ユーザの３連続の発話履歴を見せ，下線のロボットの発話の適切性・自然性について
5 段階（５：そう思うう

３：わからない

４：どちらかといえばそう思
２：どちらかといえばそう思わ高齢者対話インタフェース
表1

実験 1－反復相槌評価

表2－ユーザの聴き手になる音声対話インタフェース－

実験 1－質問評価

適切性 自然性

表3

話題辞書の一例

割合

表層語

読み

品詞

お寺

オテラ

名詞-一般

新幹線

シンカンセン

名詞-一般

景色

ケシキ

名詞-一般

観光

カンコウ

名詞-サ変接続

豆腐

トウフ

名詞-一般

Good

69%

57%

適切

56%

Bad

27%

37%

わからない

1%

不適切

43%

ない １：そう思わない）で評価した．1 個目のロボ
ット発話は実験時のものだが，2 個目の反復相槌は実験後に生成したものである．
Robot : 五重塔って，どんな景色が見られるのかな？

ートから 211 文の質問文が生成された．そこで，日本

User : 五重塔って言うのは建物で，周りの自然がきれいなの語の文章として適切かどうかを「適切」「不適切」「わRobot : うんうん，建物ねからない」の 3 段階に分類した（表 2）．約半数の質表 1 は評価者全員の平均点が中間点より高いときを問が日本語として不適切であるという結果になった．

Good，低いときを Bad として割合で表したものであ

3.3.1

る．まず，適切性については 27%が Bad となった．

不適切になった文章について主に 2 つの要因がある

また，自然性については適切性が Good で自然性がことがわかった．その 2 つについて例を使って述べる．

Bad だった発話文はわずか 6 文だった．自然性は適切①

性に依存していることがわかる．

② 例

3.2.2

考察

適切性が低かった反復相槌を調べたところ主に 2 つ考察

分類語彙表の概念区分ミス「お茶はどうやって食べるの？」

このシステムでは 95 個に分類された概念を使用して発話文を作成しているが，概念の数が少ないためにの要因があることがわかった．その 2 つを述べる．

単語に適した文章を作成できない場合がある．

① 否定的な意味で使用された単語への相槌②

基本単語への質問

User : 祇園とか，えー，東京にない町並みが好きです
Robot : うんうん，東京ね

ユーザが否定的な意味で使用している単語に対して肯定的な相槌を返しており，ユーザの気持ちと一致し例「川ってお勧めの食べ物は？」

反復相槌と同じで，基本単語は話の中心にはならない．そのため，例のように基本単語に質問するのは違和感があり，おかしな文章だとみなされる．

ないため，評価が低くなった．現在のシステムでは否不適切と判定された質問文を①②のどちらに当ては定的か肯定的かを判定することができないので，このまるかを手動で分類したところ①に起因するものが 8ような問題点が発生する．

文，②に起因するものが 78 文，それ以外が 4 文あっ② 基本単語への相槌た．基本単語と話題特有の単語の区別ができないこと

User : 一番京都が行きやすい場所だからが大きな問題だと考えられる．

Robot : うんうん，場所ね

対話ではどんな話題でも同じように頻繁に使用される基本的な単語と，その話題特有の単語が存在する．
たとえば京都旅行の対話をしているときは「祇園」4.

話題辞書の適用

4.1

話題辞書「紅葉」「新幹線」などは京都旅行の話題特有の単語

実験１の結果から，傾聴モードでは基本単語と話題である．一方，「場所」「食べ物」「建物」などはどん特有の単語の区別ができないと適切な発話文を生成でな話題でも同じ程度に使用される．基本単語は文法上きないことがわかった．そこで，傾聴モードでも話題多く使用されるだけで，話の中心とは考えられない．

辞書を使用する．話題辞書は各話題に関して文書（たそのため，基本単語に対して反復相槌をすると，話のとえば Web サイト）を集めてきて，他の文書と比較中心ではないものについて相槌を行うことになり，例して特定の話題に関する文書中で頻度が高い単語を収のように違和感のあるものになる．

集したものである．表 3 に「京都旅行」に関する話題

3.3
3.3.1

質問文の適切性評価

次に質問文について評価を行った．発話文テンプレ

辞書の一例を示す．話題辞書中の単語はその話題で特に頻繁に使用される単語であり，これらの単語に対して反復相槌や質問を行えば実験 1 の問題は起きないと情報処理学会 インタラクション 2011

考えられる．

表4

実験 2－反復相槌・質問評価表5

実験 2－質問評価

話題辞書を使用した対話文生成システム

認識

認識

遷移時に話題提示モードから引きついだ話題辞書を成功

失敗

適切

Good

67%

2%

わからない

4%

Bad

24%

94%

不適切

13%

4.2

使用する．まず，音声認識結果中の単語を話題辞書中で検索し，見つかった単語を使用して，今までと同様割合83%に発話文テンプレートで発話を行う．この方法を使用すればロボットは話題辞書中の言葉でのみ反復相槌・話題辞書を使用した対話文生成システムを構築し，音質問を行うので，基本単語に対して発話することを避

声認識を話題辞書中の単語に限定することで，認識失けることができる．

敗による影響をわずか 9%に抑えることができた．ま5.

実験 2

5.1

実験概要

実験 1 で使用した対話データのユーザ発話についてた，音声認識に成功した場合はユーザの発話に対して自然な発話が 67%できたことを確認した．また，日本語として適切な質問文が 83%できたことを確認した．

4.2 のシステムで反復相槌・質問文を生成し，印象評

本稿では発話文の静的な評価を行った．今後は実際価を行った．ただし，今回は実験時に認識した音声認に実験を行い，話の流れに即しているかなどより実践

識結果に対して発話文生成を行った．そのため誤認識的な評価を行い，よりよい対話システムを目指す．

も含まれる．
5.2

反復相槌・質問文の自然性評価

ユーザ発話と生成したロボット発話（反復相槌・質問）のペアを見せ，発話の自然性を評価した（表 4）．
音声認識率は話題辞書中の単語に限定すると適合率91%，再現率 23%となった．認識成功時，自然性は67%となり，実験 1 より向上したことがわかる．
一方認識失敗時はほとんど不自然と評価されている．
話題辞書中の単語でもユーザの発話内容と異なる単語は違和感があることがわかった．ただし，適合率から誤認識による発話はわずか 9%であることがわかる．
ユーザの話を聞き逃すことは多いが，不自然な発話はほとんど行われないことがわかる．
雑談対話システムではユーザの話全てに反応して発話する必要はなく，システムに都合のよい部分だけ発話に利用することができる．システム発話に使用する語彙を話題辞書中に限定することで誤認識の問題を回避できるようになった．
5.3

質問文の適切性評価

次に，質問文について実験１と同じように日本語として正しいかどうかを評価した（表 5）．実験１の56%からかなり向上したことがわかる．話題辞書中の単語に絞ることで，意図しない発話を防げることがわかった．

6.

まとめ

話題提示モード・傾聴モードの二つのモードに切り分けて対話を行う対話戦略を提案し，その詳細なシステム設計を行った．傾聴モードの対話文生成について

謝辞

本研究の一部は総務省の委託研究により実施したものである．

参考文献

1) 山本大介，小林優佳，横山祥恵，土井美和子:
高齢者対話インタフェース―『話し相手』となって、お年寄りの生活を豊かに。―，HCS200956,pp.47-51(2009) ．
2) 松山洋一，谷山輝，藤江真也: グループコミュ
ニケーション活性化ロボットの印象評価,人工知
能学会言語・音声理解と対話処理研究会，No.59,pp.7-12(2010) ．
3) 神山祐一，米澤朋子，山添大丈: TV 電話システ
ムを通じた遠隔傾聴におけるロボットによるコミュニケーション支援, 電子情報通信学会技術研究報告，Vol.109，No.376，pp.103-108(2010) ．
4) 小林優佳，山本大介，横山祥恵，土井美和子:高齢者対話インタフェース―雑談時における関心度検出方法と関心度を利用した音声対話インタ
フェース―，人工知能学会言語・音声理解と対話処理研究会 No.59,pp.1-6, (2010) ．
5) 横山祥恵，山本大介，小林優佳，土井美和子:高齢者対話インタフェース―雑談継続を目的とした話題提示・傾聴の切替式対話法―，情報処理学会 音 声言 語情 報 処理 研究 会 資料 ，Vol.2010SLP-80-4(2010) ．
6) 国 立 国 語 研 究 所 : 分 類 語 彙 表 , 大 日本 図 書 刊(2004) ．
7) A. E. Ivy, M. B. Ivey and C. P. Zalaquett:International Interviewing &Counseling
Facilitating Client Development in a Multicultural
Society. Brooks/Cole Pub Co( 2009)8) 宮崎聡子:上手な聞き方が身につく技術，あさ出版(2008) ．