HAI シンポジウム 2022
Human-Agent Interaction Symposium 2022

P-22

商品推薦ロボットの会話中の人称が購買意欲に及ぼす影響分析
Effects of Perspectives of a Shopping Advisory Robot on Users’ Buying Intentions~Should a Robot Give Recommendations Based on Its Experiences?
藤田周子，神田智子
Amane Fujita and Tomoko Koda
大阪工業大学情報科学部情報メディア学科
Department of Media Science，Faculty of Information Science and Technology，Osaka Institute of Technology
Abstract: 本研究では，商品を推薦するロボットの商品紹介中の人称（一人称，三人称，客観データを提示する統計データ条件）が実験参加者の購買意欲・ロボットに対する印象に及ぼす影響を検証した．
その結果，統計データ条件において購買意欲が向上した参加者の割合が最も多いことが示された．また，実験参加者を対ロボット不安（RAS）得点の高低に分類し購買意欲と印象差を分析した．その結果，
RAS 高群は一人称条件，低群は統計データ条件を好む可能性が示唆された．また，親近性の評価に関して，RAS 高群は一人称・三人称条件を統計データ条件より高く評価をした．一方，RAS 低群はどの条件においても評価に有意差が見れなかった．の高低に分類し，受付ロボットの言語・非言語行動の積極性がロボットの印象に与える影響を検証した．その結果，外向性の高低に関わらず言語行動が積極的な
1. はじめに
近年，Pepper の道案内[1]のように，一般生活者が対 条件で最も機能性が高いと評価された．
これらの研究より，ロボットの言語行動に着目する話ロボットと接する機会が増えている．これらの接客ことは接客ロボットが普及していくために重要であるロボットは目新しさなどの観点から客を惹きつけることができ，ロボットを扱う管理者視点においても，人 と考える．エージェントの言語行動に関する研究[8]手不足の解消やストレス緩和を期待できることが示さ では，エージェントが自分の話をする一人称条件，自れた [2]．受付ロボットの印象評価を行った研究では，分の友達の話をする三人称条件で，どちらがより被験ロボットが能動的であると親近性などの印象が向上す 者に好まれるかを検証した．結果，一人称条件でエーる事を示した[3]．また，我々の先行研究[4]では，ロ ジェントに対する信頼度が向上したと報告されている．
本研究では，商品推薦ロボットの言語行動についてボットとの会話に対する不安や否定的な感情を抱く人
一人称・三人称・統計データの3 条件で比較を行い，が存在する事に着目し，対ロボット不安尺度 RAS[5]の「ロボット対話不安」を用いて実験参加者を分類し より購買意欲が向上する言語行動を明らかにすることた(RAS 高群，RAS 低群)．その結果，受付ロボットの を目的とする．また，実験参加者を RAS の高低２群に外見の違い (人間的な外見をしたロボット CommU[6]，分類し，購買意欲とロボットに対する印象に与える影機械的な外見をしたロボット Sota[6])と接客の積極性 響を検証する．[8]において，一人称条件で話すエーの有無が受付ロボットの印象に与える影響を検証した．ジェントに対して信頼度が向上したことから，仮説 1
その結果，RAS 高群のロボットに対する印象はロボッ 「一人称条件は他の 2 条件に比べ，購買意欲が向上する」，仮説２「一人称条件は他の 2 条件に比べ，親近トの外見に影響されるが，低群のロボットに対する印性が高く評価される」を立てた．また，RAS 高群は機象はロボットの振舞の積極性によって影響されること械的なロボットを好む可能性があることから，一人称が示された．続行研究[7]では，実験参加者を外向性条件をあまり好まず，RAS 低群は人間らしいロボットを好む可能性があると考え，仮説３「 RAS 低群は高また，RAS 低群は統計データ条件で 86%（図４に群に比べ，一人称条件で購買意欲が向上する」を立て 示す），高群は一人称条件 76%（図５に示す）で購た．
買意欲が向上した人数割合が最も大きかった．ことのことから，仮説３は支持されなかった．
次に，印象評価アンケートの回答から親近性に関
2. 実験
して RAS2 水準，人称要因 3 水準で２要因分散分析を行った結果，交互作用が見られた．図 6 に示すと
2.1 実験の概要
おり，RAS 高群は一人称・三人称条件を統計データ
実験前に， 実験参加者に実験で用いる各商品に対よりも高く評価し，RAS 低群はどの条件においてもする購買意欲アンケートと RAS アンケートに回答し評価は一定であった(F=8.15，p=0.001)．[4]で RASてもらった．その後，商品推薦を行うロボット
高群は積極的で人間らしい受付行動を好んだことか
CommU と３条件（一人称条件，三人称条件，統計デら，本実験においても人間らしい一人称条件が好まータ条件）でランダムに 10 回会話してもらった．各れたと考える．一方で RAS 低群はロボットに対する会話終了時にロボットの印象評価アンケート不安が少ないため印象評価ではどの条件でも一定で「GODSPEED[9]」に回答してもらった．実験に使用あり，商品推薦の場面においては商品を詳細に説明したロボットを図 1 に示す．実験参加者は，日本人する統計データ条件が最も好まれた可能性がある．
大学生の男女 40 名(男性 29 名，女性 11 名)である．
実験参加者が回答した RAS において平均値 39.9 であったため得点が 40 であった 4 名を中群とし分析から除き，40 点未満を低群(16 名)，41 点以上を高群(20名)とした．

図 2「購買意欲変化量」(1 要因分散分析)結果

図１ 実験に使用したロボット CommU

図 3 「購買意欲変化量別人数分布」(左から一人称，三人称，統計データ)の結果

2.2 結果と考察
購買意欲アンケートの回答から人称要因 3 水準で１要因分散分析を行った結果，人称によって購買意欲に有意差は示されなかった（図２ に示す）．これは個人や商品によってもともとの購買意欲に差があり，数値にばらつきが出たためだと考える．また，実験前後の購買意欲変化量が 0 以上で最大値 9 の半分である 5 未満の範囲に分布している人数割合で比較した結果，最も多かったのは統計データ条件で78%であった（図３ に示す）．これらのことから，購買意欲に関する仮説１は支持されなかった．

図 4「RAS 低群

購買意欲変化量別人数分布」

参考文献
[1]

日経 BP：ロボット活用のカギは導入目的の明確化と運用の最適化，
https://special.nikkeibp.co.jp/atclh/ONB/19/softbank0207/p2/(2021/01/26 閲覧)

図 5「RAS 高群

購買意欲変化量別人数分布」[2] 石超，佐竹聡，神田崇行，石黒浩．客引きロボット
導 入に向 けた 社会実 験，日 本ロ ボット 学会誌 ， 35 巻
（2017）4 号[3] 岡田明帆，菅谷みどり：ロボットの能動的な行動設計によるユーザの印象評価の向上，情報処理学会インタ
ラクション 2016 予稿集，pp160-165，(2016)．
[4] 中川弘也，神田智子：受付ロボットの積極性及び外見が与える印象のユーザ属性別分析，HAI シンポジウム，(2017)．
[5] 野村竜也，神田崇行，鈴木公啓，山田幸恵，加藤謙介：Human-Robot Interaction(HRI)における人の態度･不安･行動，第 26 回ファジィシステムシンポジウム，pp.554559，(2010)

図 6「GODSPEED（親近性）」2 要因分散分析

3. おわりに本研究では，商品推薦ロボットの会話中の人称が実
験参加者の購買意欲やロボットに対する印象に及ぼす影響を検証した．また，実験参加者を対ロボット不安RAS の高低 2 群に分類して同様の分析を行った．その結果，客観データ条件において購買意欲が向上した参加者の割合が最も多いことが示された．特に RAS 低群は統計データ条件，RAS 高群は一人称条件を好む可能性が示された．
また，GODSPEED の「親近性」の印象評価について，RAS 高群は一人称・三人称条件において統計データよりも有意に高く評価した．
今後の展望として，実験後のインタビューで印象に残った商品としてマッサージ器や加湿器などの日用品をあげる人が多くいたため，商品をガジェット系や日用品などのジャンルで分類して検証する必要があると考える．また，本実験ではロボットの言語行動のみで実験を行ったが，人間が接客を行う場合とロボットの場合で比較を行う必要性があると考える．

謝辞
本研究の一部は，科研費「基盤(C)20K11926」の助成による．

[6] Vstone 社 社会的対話ロボット Communication Unity(CommU)とSocialTalker(Sota)，
http://www.vstone.co.jp/products/commu/index.html(2021/01/26 閲覧)[7] 小山夏穂，神田智子：受付ロボットの言語・非言語
行動の積極性が与える印象のユーザ属性別分析，HAI シンポジウム，(2017)．
[8] Timothy Bickmore, Daniel Schulman, Langxuan Yin (2009).
Engagement vs. deceit: Virtual humans with human
autobiographies. International Workshop on Intelligent Virtual
Agents: Intelligent Virtual Agents pp 6-19.
[9] Christoph Bartneck，Dana Kulic，Elizabeth Croft，SusanaZoghbi ： Measurement Instruments for the Anthropomorphism，Animacy，Likeability，Perceived Intelligence，and Perceived
Safety of Robots，International Journal Social Robotics，1，
pp.71-81，(2009)