2019年度日本認知科学会第36回大会

P1-6

エージェントに対する共感的行動の生起要因-VR による身体性の効果に関する検討-

Factors Influencing Empathic Behaviors for Agents-Examination about the Effect of Embodiment神尾 優奈 † ，森田 純哉 †Yuna Kano, Junya Morita†

静岡大学

Shizuoka University
kano.yuhna.15@shizuoka.ac.jp

概要

共感能力がどのような能力であるか，共感能力がどの本研究では個人の共感力を測る EQ（Empathy Quo-ような行動につながるのかを調べる必要がある．本研tient）に着目し，それと関連する共感的行動を分析し究では，人間とコンピュータの仲介人の役割として，た．また，共感的行動を引き出す要素としてバーチャ

自ら状況判断を行い，適切に処理を行うエージェント

ルリアリティによって引き出される身体性を検討した．

技術に注目した．また，人間の共感能力に関連する行

実験課題は参加者と 2 人のエージェントによるキャッ動を観察するため，エージェントに人間の共感能力をチボールゲームを改変したものであった．この課題に引き出すと考えられる要素を組み込み，人とインタラおいて，2 人のエージェントが参加者とエージェントクションを行うことで表れる共感的行動を観察した．に均等に投げる均等条件，片方のエージェントが参加人間の共感能力を引き出すと考えられる要素とし者のみに投げる不均等条件を設定し，投球数を比較して，本研究ではバーチャルリアリティ(Virtual Reality:た．結果，高 EQ の参加者は他のエージェントからパVR) によって導入される身体性を検討した．ここで，スを受けなかったエージェントを排斥する傾向があっ

VR とは人工的に構成された現実感をユーザに提供すたが，この傾向は身体性の導入によって軽減した．

る技術の総称である．近年の VR 技術の一環として，キーワード：共感, VR (Virtual Reality), 身体性HMD (Head Mounted Display) に投影される世界に身体を伴ってユーザを没入させるデバイスが盛んに開1.

はじめに発されている．そのような環境におけるエージェント情報技術が急速に発展していく情報社会では，コンとのインタラクションは，通常のポインティングデバ

ピュータが求められることはただタスクを遂行するこイスなどによるインタラクションと異なり，周囲の環とではなく，人間と円滑なインタラクションを行い，境との相互作用が可能であるため，人間の原初的な感人を支援しながらともに生活することへと変化してき情を強く喚起することが想定される．よって，人間のている．そこで，コンピュータと人の円滑なインタラ

無意識的な共感を引き出し，エージェントへの共感的クションを実現するため，人間同士のインタラクショ行動を観測できると考えた．

ンにおいて，自然なインタラクションを行うために重以上の背景から，本研究では人間の共感能力に焦点要な役割を果たしている，共感能力に注目する．

をあて，共感能力と結びつく行動はどのようなもので共感能力とは，相手の立場に立ち，相手の感情をあるかを検討する．特に，人間とエージェントのイン理解する，思いやるといった能力である．この能力にタラクションにおける共感的行動，つまり個人特性のよって人間は無意識的に相手の視点を取得し，相手と共感指数と関連する行動特性の分析，およびその具体自然にインタラクションを行うことができる．よって，的な行動の検討を目指す．また，VR によって導入さ人間が共感できるコンピュータを構築する，あるいはれる身体性により，共感的行動を引き出すことができ共感能力をコンピュータに実装し，人間とコンピューるか検討を目指す．

タが互いに共感しあうことができれば，人間とコンピュータが人間同士のように自然なインタラクションを行うことができると考える．
コンピュータに共感能力を実装するためには，まず78

2019年度日本認知科学会第36回大会

P1-6

2. 関連研究2.1 共感能力

タで制御された 2 人のエージェントと参加者が，ゲーム上でキャッチボールをする [3]．Wlliams らの実験では，参加者の半分はどちらのエージェントからも均等

バロン＝コーエンによると共感能力とは，他人の感にパスが回ってくる条件で参加した．もう半分の参加

応を見る，または知ることによって適切な感情が引き者は数回ボールを受けた後に，5 分間は一度もボール起こされることという感情的要素，そして他人が考えが回ってこない，エージェントに排斥される条件でサたり，感じたり，行ったりすることを理解し，あるいイバーボールゲームに参加した [4]．その結果，排斥をは予測する認知的要素，感情的要素と認知的要素のど受けた参加者は，ゲーム課題後の他者との共同作業がちらの要素も持つ複合的要素，他人が苦しんでいるの著しく困難になるなど，他者への信頼を低下させる結を見る，または知ることによって，その苦しみを和ら果につながった．

げたいという感情を引き起こされることという同情とさらに，Eisenberger らはサイバーボールゲームをいうように，複数の要素が組み合わさった多様なものプレイする参加者の脳の血流を fMRI で観察した [5]．

である [1]．

この実験では，参加者が排斥された際，物理的な痛み

また，ドゥ・ヴァールによると，共感は他者についを感じたときに活動する脳の領域である，前帯状皮質ての情報を集めるプロセスであるとされている．そのの活動が示された．これは相手がコンピュータで制御一方で，同情は他者に対する気遣いと，他者の境遇をされたエージェントであるとわかっていた場合でも，改善したいという願望を反映するものであり，行動にこのような結果が得られている．このことは，本課題つながる点が共感とは違うと述べている [2]．

が他者とのインタラクションにおけるネガティブな感

バロン＝コーエンは共感能力の要素の中に同情があ情を喚起する手段となることを示している．本研究でるとしているが，ドゥ・ヴァールは共感と同情を別のは，この課題の性質を利用することで，EQ によってものとしている．このように，共感能力は多様な要素測定される共感的傾向がどのような行動を引き起こすを持つため解釈が難しく，人によって解釈が異なる複のかを検討する．

雑なものであることがわかる．
また，バロン＝コーエンは，他人の感情をどれだけ2.3

よく理解できるか，どれだけ他人の感情に影響を受けやすいかといった，個人の共感傾向の度合いを測定す
る共感指数 (EQ:Empathy Quotient) を提唱した．しかし，この共感指数は行動特性とは結びついていない．

EQ と行動特性が結び付けば，共感的行動が具体的にどのようなものであるのかがわかり，エージェントに共感的行動を引き出すエージェント技術

人とロボットの間に円滑なインタラクションを成立させるための研究 [6] では，人間と人工物が円滑なインタラクションを行うために，人間と人工物，および人工物に搭載されたエージェントとの間に関係性を構共感的行動をとらせることによって，人間とのインタ築することが必要であるとわかっている．また，複数ラクションを円滑にすることが可能となる．そこで本

エージェントとのインタラクションに関する研究 [7]

研究では，EQ を行動特性と結びつけることで，共感において，複数のロボットの対話している様子を眺的行動がどのようなものであるかの具体的な検討を目めることによって，人間が人間特有の社会空間にいる指す．

ときと同じような行動をとることがわかっている．このことから，人間はロボットの振る舞いによって，ロ対人的場面における感情を検討する実験課題

ボット同士のインタラクションが行われている空間を，共感は対人関係において生起する感情であり，他者用して，エージェントに振る舞いの傾向性を持たせて2.2

まるで人間特有の社会空間のように知覚し，関係性を構築していることがわかる．本研究ではこの性質を利とのインタラクションに影響する．そのため，共感的人間とインタラクションをさせ，人間の共感的行動を行動に関わる実証的研究を遂行するために，対人的場引き出すことができるか検討する．

面における感情の生起を検討する実験課題を参考にすることができる．
サイバーボールゲームは対人関係の排斥と受容に関する研究に使用するプログラムである．コンピュー79

2019年度日本認知科学会第36回大会

2.4

P1-6

VR と共感ト 1 は場において排斥されることになる．それに対して，参加者がエージェント 2 ではなく，エージェント

VR 空間における共感に関する研究として，他人へ1 に投球するのであれば，3 名による協調的な場が形の思いやりへの影響を検証する実験がある [8]．この実験では，VR によって色盲を実体験することにより，参加者は現実世界での色盲者への共感が高まったとい成される．このような状況が設定された際，共感能力が高いとされる実験参加者の振る舞いを検討することで，エージェントへの共感的行動を分析する．

う結果が出ている．つまり色盲を VR で体験したことにより，色盲へのリアリティが高まり，現実の色盲者

3.2.2

への共感が自然と行われたと考えられる．
また，同じ著者らによる別の研究では，VR によって参加者にスーパーマンのような飛行能力を持たせ，援助行動を体験させたことによって，現実世界での人課題環境

課題の実装においては，2.3 における一連の研究を参考に，ゲームエンジンである Unity を用いる．これにより多様なインタラクションの要素を設定すること間への共感的行動を引き出した [9]．この実験では参が可能になり，共感的行動を引き出すことにつながる加者に腕を伸ばして飛行の操作をさせているため，実際に身体を動かすといった身体性が導入されている．
つまり VR によって導入された身体性を伴う援助行動を行うことにより共感を喚起し，現実での援助行動へとつながったと考えられる．
これらのことから，VR 空間において身体性を伴うエージェントの要素を検討できる．本研究においては，VR 機器である HTC VIVE によって導入される身体感覚に注目し，実際にボールを投げるという運動によって，参加者の共感的行動が引き出せるか検討する．
エージェントの動作として，自分に向けられたボールをキャッチするように設計した．自分に向けられた操作を行うことで，インタラクションのリアリティがボールかを判定するために，エージェント自身がいる高まり，共感を喚起させられることが考えられる．本

座標から 4 座標分離れている範囲 (エージェントの座研究ではエージェントと人間が円滑なインタラクショ標を中心とした 8 座標× 8 座標の正方形) まではボーンを行うことができる要素として，VR 空間においてルを追いかけ，キャッチするように設計した．どちら

サイバーボールゲームを行うことで導入される，参加のエージェントの範囲にも入らなかったボールは地面者の身体性の検討を目指す．に転がるため，参加者が投球をしなおす必要がある．

3. 方法
3.1 実験参加者

3.3

実験デザイン

静岡大学の情報学部 1 回生および 2 回生，男性 6 名，

本実験では，個人の共感指数に応じたゲーム上での女性 2 名の計 8 名の学生が参加した．参加者は実験協共感的行動を分析するため，2 (操作方法:マウス条件

力の謝金として 1,500 円の報酬を得た．

vs. VIVE 条件)x2 (エージェントの振る舞いの傾向性:均等条件 vs. 不均等条件) の 4 条件下での被験者の3.2

材料

3.2.1

実験課題

行動を比較した (2 要因被験者内計画)．表 1 は 4 つの実験条件を示したものである．参加者とキャッチボールを行うエージェントは，エージェント 1 とエージェント 2 の 2 人を設定した．参加者には 3 人でキャッチ

本研究では，2.2 に取り上げたサイバーボールゲー

ボールを行うように教示を行った．以下に操作方法とムを改変した課題を構築した．先行研究の実験においエージェントの振る舞いの傾向性のそれぞれの水準にて，参加者は複数エージェントによって構成される場に，排斥される役割として参加した．それに対して，
本研究では，参加者自身が一方のエージェントを排斥おける実験操作の概略を説明する．
操作方法の要因するか否かの決定ができる状況を設定する．具体的に• マウス条件：ゲーム課題の操作をキーボードとは，場に存在する一方のエージェント (エージェントマウスによって行う条件である．視点操作はキー2) が，他方のエージェント (エージェント 1) に投球せボードによって行い，ボールを投げる操作はマウず，参加者のみに投球する設定を行う．ここで参加者スによって行う．

がエージェント 2 に返球するのであれば，エージェン802019年度日本認知科学会第36回大会

P1-6

表1

実験条件
操作方法

均等条件
エージェントの振る舞いの傾向性
不均等条件

マウス条件

VIVE 条件

マウス・キーボードを操作して課題を

HTC VIVE を操作して課題を行う．

行う．2 人のエージェントがどちらも， 2 人のエージェントがどちらも，参加参加者ともう一方のエージェントにラ者ともう一方のエージェントにランダンダムに投球を行う．

ムに投球を行う．

マウス・キーボードを操作して課題をHTC VIVE を操作して課題を行う．

行う． エージェント 1 にボールがエージェント 1 にボールが渡った際に渡った際にはランダムな相手に投球をはランダムな相手に投球を行う．

行う． エージェント 2 にボールがエージェント 2 にボールが渡った際に渡った際には参加者だけに投球する．

は参加者だけに投球する．

• VIVE 条件：ゲーム課題の操作を HTC VIVE によって行う条件である．視点操作は頭部に装着し3.4

手続き

最初に実験全体の教示を行なった後，ゲーム課題のたヘッドマウントディスプレイにより，頭を動かルールと操作方法を説明した．説明後，各参加者に割すことで行い，ボールを投げる操作は専用コント

り当てた条件にあざせた操作方法のテストプレイを行ローラを振りかぶる動作によって行う．

なった．テストプレイではエージェント 1 人と一対一でキャッチボールをする，テスト用のゲーム課題が終エージェントの振る舞いの傾向性の要因了した後，もう一方の操作方法でも行なった．

• 均等条件：2 人のエージェントがどちらも，参加システム準備は各被験者のゲーム課題の条件を満た者ともう一方のエージェントにランダムに投球をすシステムの準備 (実験機器の準備，エージェントの行う条件である．下記の不均等条件に対するベー動作確認) を行い，その後，ゲーム課題を行なった．図

スライン条件として設定する．

1 はゲーム課題画面である．

• 不均等条件：エージェント 2 がボールを受け取った際，必ず参加者にボールを投球する条件である．
エージェント 1 は均等条件と同じく，エージェント 2 と参加者にランダムに投球を行う．エー
ジェントに対する共感的行動を調べるために設定する．
これらの条件は，マウス均等条件，マウス不均等条

図1

ゲーム課題画面

件，VIVE 均等条件，VIVE 不均等条件と，組み合わせて 4 通り設定した．参加者は全条件下で実験を行

4 条件でのゲーム課題が終了した後，EQ の測定に進んだ．

なったが，参加者ごとに順序は違うものとした (全 8通り，1 名ずつ)．
また，エージェントの色が結果に影響しないよう，参加者ごとにエージェントの色は入れ替えて行なった．

EQ の測定は，バロン＝コーエンの質問紙の日本語版 [1] を Web 上のアンケートフォームに打ち込んだものを用いて回答を記録した．全項目のアンケートへの回答が終了した後，その旨を実験者に報告させ，実験

3.3.1

評価対象を終了した．

本実験では，個人の EQ に応じたゲーム上での共感的行動を分析するため，参加者から各エージェントへ3.5の投球数に着目した．ゲーム中にどちらのエージェン取得データ

本実験では EQ，操作ログを取得した．EQ はアントに多く投球を行なったか，EQ 間や操作方法間で比ケートフォームへの回答結果から取得した．

較した．

81

2019年度日本認知科学会第36回大会

P1-6

均が，VIVE 均等条件より有意に高いことが示された

操作ログは各エージェントがボールを受け取った時(t(7) = 3.746, p < .05)．

間と座標，もう一方のエージェントと参加者のどちらに投球したかを csv 形式で出力し，出力データを元

図 3 は全参加者の投球数の合計を，Ag1/Ag2 を用にプレイヤーから各エージェントへの投球数を取得しいて比較したグラフである．比率が 1 より低ければた．エージェント 1 への投球数を Ag1，エージェント

エージェント 2 により多く投球し，1 より高ければ2 への投球数を Ag2 とする．分析では指標として，以エージェント 1 により多く投球している．まず 2x2 [操下の 2 つを設定した．

作方法 (被験者内) x エージェントの振る舞いの傾向
性 (被験者内)] 分散分析を実施した．その結果，操作方法とエージェントの振る舞いの傾向性の交互作用は• |Ag1 − Ag2|：各エージェントへの投球数の差分を示す

有意とならなかった (F (1, 7) = 3.41, n.s.)．

• Ag1/Ag2：各エージェントへの投球数の比率を示す
不均等条件において，エージェント 2 は参加者にのみ投球するため，エージェント 1 への投球数が少なければ，エージェント 2 と投球しあい，エージェン
ト 1 を排斥したことになる．よって，投球数の偏りを見るために，差分の絶対値として |Ag1 − Ag2|，どちらのエージェントに投球数が偏ったかを図る比率として Ag1/Ag2 を指標として扱った．|Ag1 − Ag2| は排斥に限らず一方のエージェントへのバイアスを示し，Ag1/Ag2 は排斥に直接的な指標となる．

図3

4. 結果
4.1 各条件における投球数の比較

全参加者のエージェントへの Ag1/Ag2

ただし，この指標についても，条件間の直接比較を行なった場合には，VIVE 不均等条件の平均が，VIVE

図 2 は全参加者の投球数の合計を，|Ag1 − Ag2| を均等条件より，統計的に有意に高い傾向が観察された用いて比較したグラフである．まず 2x2 [操作方法 (被(t(7) = 2.032, p < .10)．

験者内) x エージェントの振る舞いの傾向性 (被験者内)] 分散分析を実施した．その結果，操作方法とエー

4.2

ジェントの振る舞いの傾向性の交互作用は有意とならなかった (F (1, 7) = 0.94, n.s.)．

ゲーム課題での投球数と EQ との相関分析

表 2 は各条件における各エージェントへの投球数とEQ の相関分析の結果である．M がマウス条件，V がVIVE 条件となっている．
マウス条件での均等条件，VIVE 条件では有意な相関は見られなかった．一方で，マウス条件での不均等条件において，エージェント 2 への投球数と強い正の相関が見られた (r = 0.723, p < .05)．また，Ag1/Ag2とは強い負の相関が見られた (r = −0.778, p < .05)．

5.

考察

ここまでの結果をまとめ，EQ とどのような行動特図 2 全参加者のエージェントへの |Ag1 − Ag2|性が関連するのか，その行動は具体的にどのようなものであるか，また共感的行動を引き出す要素はどのよ

有意な交互作用は得られなかったものの，条件間うなものかを考察する．

での直接比較を行なった結果，VIVE 不均等条件の平82

2019年度日本認知科学会第36回大会

表2

P1-6できる．また，この傾向が VIVE 条件において緩和さ各条件での投球数と EQ との相関れている傾向が見られる．VIVE 条件では VR 空間内
Ag1Ag2

Ag1/Ag2|Ag1 − Ag2|

で実際に身体を動かし，キャッチボールを行うことにM(均等)−0.288−0.126

0.367

0.658

より身体性が導入され，よりインタラクションのリア

M(不均等)−0.6600.723−0.778−0.043

リティが高まる [8] ことによって排斥が顕在化し，感V(均等)−0.1200.087−0.0270.144

情的共感能力，あるいは同情といった共感感情が喚起

V(不均等)

0.232

0.289

−0.228−0.341

され [9]，排斥する傾向が緩和したと推測できる．

6.

まず，図 2 の分析から，交互作用は有意ではないもまとめ

本研究は，人間の共感能力に注目し，エージェントのの，VIVE 不均等条件において，参加者からの投球数がどちらかのエージェントに偏ることがわかった．
よって本研究の実験においては，参加者に実際に運動とキャッチボールゲームを行うというインタラクショ
ンにおける，個人の共感能力を示す EQ と関連する行動特性の分析，および共感的行動を引き出すエージェさせることによる身体性が，参加者に実際に運動させントの要素の検討を行なった．結果，共感能力の高いることによる身体性が，参加者のエージェントに対す人は自分にのみ投球を行うエージェントに投球を偏らる行動を変化させたと考察できる．これは，2.3 節のせた．また，HTC VIVE を用いた操作による参加者関連研究で述べたとおり，VR 空間でのゲーム課題にの身体性によって，EQ の高い参加者の投球の偏りがよって，インタラクションのリアリティが高まったた平滑となった．このことから，認知的共感能力によっめと考えられる [8]．て無意識的にエージェントの振る舞いの傾向性を知覚

次に表 2 より，マウス条件における不均等条件におすることで，自分に働きかける相手へ同調し，同調しいて，EQ の高い人ほどエージェント 1 に対して排斥た相手と他者を排斥する傾向があると推測した．そしを行うことがわかった．これはエージェント 2 が自分て参加者の身体性によって，インタラクションのリアにだけ働きかけてくることによって，エージェント 2リティが高まり排斥が顕在化され，感情的共感能力をに同調したと考えられる．この様子は，共感能力を用喚起し，その傾向が抑制されると推測した．

いたいじめの様子と類似している．共感能力を使ういじめとして，相手を社会的に孤立させるというような間接的な攻撃があげられる [1]．このようないじめは，相手の社会的立場を落とすような形をとり，相手の視点取得である認知的共感能力を必要としたいじめである．また，一般的に共感能力が高いとされる女性は，自分が排斥される危険がある場合，他者と手を組み，また別の他者を排斥することで自分が排斥されないようにする，という傾向がある [10]．このような排斥も，相手の様子を注意深くうかがい，相手の視点を取得しなければならないことから，認知的共感能力を使ういじめと考えられる．このことから，EQ の高い参加者がエージェント 1 を排斥するという結果は，エージェ
ント 2 の自分にだけ働きかけてくる傾向を認知的共感能力によって無意識的に近くし，エージェント 2 に同調，自分が排斥されないようにエージェント 1 を排斥したと推測できる．この結果は，ポール・ブルームの述べる共感のスポットライト的性質と整合する [11]．
彼は，共感は大勢よりたった 1 人を重視するよう仕向けると述べている．この考えにたてば，共感能力の高い参加者は，参加者に対して働きかけてきたエージェ
ント 2 に対して，スポットライト的な注意を向け，結果としてエージェント 1 を排斥したと解釈することが83

文献[1] サイモン・バロン＝コーエン, （2005）“共感する女脳、システム化する男脳”[2] フランス・ドゥ・ヴァール, （2010）“共感する時代へ動物行動学が教えてくれること”[3] Kipling D. Williams, and Blair Jarvis, (2006) “A program for use in research on interpersonal ostracism andacceptance”, Behavior Research Methods, Vol. 38, issue. 1, pp. 174-180.
[4] Kipling D. Williams, and Kristin L. Sommer, (1997)“Social ostracism by coworkers: Does rejection leadto loafing or compensation?”, Personality and Social
Psychology Bulletin, Vol. 23, issue. 7, pp. 693-706.
[5] Naomi I. Eisenberger, Matthew D. Lieberman andKipling D. Williams, (2003) “Does Rejection Hurt? AnfMRI Study of Social Exclusion”, Science, Vol. 302, issue. 5643, pp. 290-292.
[6] 小野哲雄, 今井倫太, 江谷為之, 中津良平, （2000）“ヒューマンロボットインタラクションにおける関係性の創出” 情報処理学会論文誌, Vol. 41, No. 1, pp. 158-166.
[7] 水丸和樹, 坂本大介, 小野哲雄, （2018）“複数ロボットの発話の重なりによって創発する空間の知覚” 情報処理学会論文誌, Vol. 59, No. 12, pp. 2279-2287.
[8] Sun Joo (Grace) Ahn, Amanda Minh Tran Le, andJeremy Bailenson, (2013) “The Effect of Embodied Experiences on Self-Other Merging, Attitude, and Helping Behavior”, Media Psychology, Vol. 16, pp. 7-38.
[9] Robin S. Rosenberg, Shawnee L. Baughman, andJeremy N. Bailenson (2013) “Virtual Superheroes:2019年度日本認知科学会第36回大会

P1-6

Using Superpowers in Virtual Reality to Encourage
Prosocial Behavior”, PLOS ONE, Vol. 8, Issue. 1.
[10] 川合伸幸, （2015）“ヒトの本性 なぜ殺し、なぜ助け合うのか”[11] ポール・ブルーム, （2018）“反共感論”

84