社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

信学技報
TECHNICAL REPORT OF IEICE.

対話エージェントを活用した個人関心事の抽出と評価
徳田 裕紀†

佐伯 幸郎†

中村 匡秀†,†† 安田清†††† 神戸大学 〒657–8501 神戸市灘区六甲台町 1–1†† 理化学研究所・革新知能統合研究センター〒103-0027 東京都中央区日本橋 1-4-1††† 大阪工業大学 〒535–8585 大阪市旭区大宮 5–16–1
E-mail: †{tokup,masa-n}@cs.kobe-u.ac.jp, ††sachio@carp.kobe-u.ac.jp, †††fwkk5911@mb.infoweb.ne.jp
あらまし

我々は先行研究において，バーチャルエージェントとの対話を通して個人にまつわる知識（個人オントロジー）を LinkedData で表現・管理する方法を提案している．本稿では，この手法を利用し，継続的な会話自動生成のために特に個人が関心を強く持つ概念 (個人関心事) の特定を行う．具体的な方法として，バーチャルエージェントが対話形式で個人の関心を引き出すような質問を行い，その対話から個人の関心事を情報として含む個人オントロジーを構築する．そして，構築された個人オントロジーから個人の関心事を特定し，関心の度合いを評価する．さらに，
被験者実験を通して個人の関心事が適切に抽出できているかを確認する．
キーワード Linked Data，個人オンソロジー，在宅介護，バーチャルエージェント，個人関心事

Extracting and Evaluating Personal Concerns with Dialogue Agent
Yuki TOKUDA† , Sachio SAIKI† , Masahide NAKAMURA†,†† , and Kiyoshi YASUDA†††† Kobe University Rokkodai-cho 1–1，Nada-ku，Kobe，Hyogo，657–8501 Japan†† Riken AIP, 1-4-1 Nihon-bashi, Chuo-ku, Tokyo 103-0027††† Osaka Institute of Technology Omiya 2–16, Asahi-ku, Osaka, 535–8585 Japan
E-mail: †{tokup,masa-n}@cs.kobe-u.ac.jp, ††sachio@carp.kobe-u.ac.jp, †††fwkk5911@mb.infoweb.ne.jp
Abstract In previous research, we have proposed a method which represents and manages “the knowledge of individual person ”(Personal Ontology) using dialogue with Virtual Agent(VA). In this paper, based on the previous
research, we identify concepts of particular interest to individuals(Personal Interests) in order to generate sustainable dialogue. Speciﬁcally, we ask questions that extract Personal Interests, and construct an Personal Ontology
Including Personal Interests as information from the dialogue. Then, we identiﬁed Personal Interests constructed
Personal Ontology, and evaluate the degree of interest. In addition, we conﬁrm whether Personal Interest areproperly extracted through subject experiment.
Key words Linked Data, Personal Ontology, Home care, Virtual Agent, Personal Interests

1. は じ め に

a non-drug therapy for symptoms of dementia. Validaticon
therapy is a care method that recognizes the meaning behindJapan is facing a hyper-aging society. According to thethe PWD’s confused behaviors and unrealistic behaviors, andCabinet Oﬃce, while the total population of Japan is de-calms them by showing the correspondence between accep-

creasing, the proportion of the elderly population is rising.

tance and empathy. Reminiscence is a care method that

The elderly population is predicated to account for 33.3% of

looks back on the past experience, and responds empathi-

the total. Also, the number of people with dementia (PWD)

cally and receptively to the process to improve the psycho-

will reach 7 million in 2025, where one-ﬁfth of ﬁve elderly

logical stability of the PWD. In these care methods, con-people in Japan will suﬀer from dementia [?]. Against thistinuous conversation between the care provider and the pa-

background, eﬀective and sustainable support for the elderly

tient is important. However, it is diﬃcult economically andand the PWD is needed.

timely for specialists to provide counseling on a daily basis.

Validation therapy [?] and reminiscence [?] are known as

In addition, the transition of home care has been progressing—1—

recently, and the burden on family care has also increased.
Among them, our research group proposes a system thatany concept included in Answer 2 is C2)
Step4： Convert Answer 1 and Answer 2 to LinkedData

enables a PWD to communicate at any time at home using

format based on previous research method [?]a virtual agent (VA), which is a robot program capable（A2）関心度の評価：LinkedData の形式で構築した個人オン

of voice dialogue [?]. The technical challenges to realize con-トロジー内の各概念に対して，そのユーザの関心の度合いを以

tinuous dialogue with a VA is how to generate dialogues

下の 3 つの基準に基づいて評価する．

that is close to the person. So far, we have proposed a

P1: 回答 2 の文字数が多いほど，C1 に強い関心を持っている．

method to generate topics related to the individual based on

P2: 回答 2 に含まれる概念 C2 の数が多いほど，C1 に強い関

the life history of the user [?], and a method to topical events

心を持っている．

and trends according to user’s age [?].

P3: C2 に複数のリンクが存在する場合，C2 も個人関心事に

We also deﬁne life history and birth year as Personal On-

なりうる．

tology. We have developed a system that has a VA ask users(A2) Evaluate Interests：We evaluate the user’s interest

questions and dynamically generate personal ontology basedin each concept in Personal Ontology constructed in Linked

on their answers [?]. This system saves the built Personal

Data format based on the following three criteria.

Ontology in the form of Linked Data [?], which is a set ofP1:

langle subject, predicate, and object triplesrangle. Further-

P1 は「人は自分の関心のあることには多くを語るだろう」と

more, this system connects Personal Ontology to external

いう仮説に基づく．P2 は「関心のあることには，その説明のknowledge by linking with Linked Open Data (LOD) [?], andための知識やエピソードが多く登場だろう」という仮説に基づ

acquires related knowledge to expand the topic. However, in

く．P3 は「関心のあることは，無意識のうちに複数の話題で繰

the current system, only the part that builds Personal Ontol-

り返し話されだろう」という仮説に基づく．

ogy by dialogue is implemented. The task of creating a dia-

提案手法を先行システムの対話シナリオとして実装し，7 名

logue close to the individual by using the generated Personalの被験者に VA と対話してもらう実験を行った．対話シナリオ

Ontology is a future work. In order to generate attractive

では，食べ物，スポーツ，場所や景色，趣味，その他の 5 つのdialogues for users, it is important to ﬁnd the concepts of

ジャンルについて VA がユーザに質問し，ユーザは音声で質問

particular interest from the large amount of concepts accu-に答える．システムは音声認識とテキスト解析によって回答を

mulated in Personal Ontology.

解析し，個人オントロジーを LinkedData 形式で構築する．構Therefore, in this research, we propose a method for ﬁnd-

築された LinkedData を分析し，P1,P2,P3 に基づいて各概念

ing concepts of particular interest to users from individualの関心度のスコアを求めた．実験後，各被験者にアンケートを

ontology accumulated in dialogue with a VA. In this paper,

実施し，抽出された概念に対する関心度を答えてもらった．最

we deﬁne interest as “the emotions and directions in

後に，提案手法で算出されたスコアとアンケートの関心度の相which an individual wants to be more involved in a

関分析を行った．分析の結果，アンケートの関心度と算出されcertain matter”, and call matters and concepts that an

たスコアの間に高い相関が示され，提案手法が個人関心事の抽

individual is particularly interested in Personal Interests.

出・特定に有効であることが分かった．

Then, we extract individual interests through dialogue witha VA, and extract the feelings for each interest to evaluate

2. 準

備

the degree of each interest. More speciﬁcally, the proposed

2. 1 在宅認知症者のためのコミュニケーションシステム

method consists of the following two parts.

我々の研究グループでは，在宅の高齢者や認知症当事者に（A1）Extract interests：We have a VA ask questions about

対して，対話によるコミュニケーションケアを提供するシス

personal preferences and have the user answer. Build Per-テム Virtual Care Giver (VCG) を開発している [?]．図 1

sonal Ontology in the form of LinkedData from the answerに VCG の画面を示す．VCG は音声による対話が可能なバー

based on the method of previous research [?]. The speciﬁc

チャルエージェント (VA) を活用することで，在宅のユーザ

procedure is as follows.

との対話を実現している．また，音声対話に加えて，日常の

Step1： The VA asks the user for a neme and uses this as

声掛けやリマインダ，画像や映像などのコンテンツ提供を行

the user’s ID(uid)うことができる．VCG によって，時間によらず認知症当事

Step2： The VA talk about a certain genre (food, sports,

者の会話相手を実現でき，人間の介護者の負担を軽減するこ

hobbies, and so on) and ask the user to answer as much asとが期待できる．Our research group is developing Virtual

possible the user’s interest in that genre (this is called answer

Care Giver (VCG) [?], a system that provides interactive

1)

communication care for elderly people and PWD at home.

Step3： The VA asks the user to answer the episode of each

Figure 1 shows the VCG screen. We have realized a dialogue

concept C1 included in Answer 1 (this is called Answer 2 andwith home users by using a virtual agent (VA) that can talk—2—

図 2 RDF グラフの例

を長方形で表す．
図 1 VirtualCareGiver

図 2 に RDF グラフの例を示す．URI は名前空間接頭辞を利用することで省略して記述することができ，この図においby voice.
認知症当事者とエージェントとの間の継続的な会話を実現するためには，個人に寄り添った話題を提供する必要がある．先行研究では，生活史と Linked Open Data(LOD) を活用して個
人に寄り添った話題を動的に生成する手法 [?] を提案している．
生活史とは，出身，家族構成，学校，仕事，思い出，趣味といって dbpedia-ja:東京都は http://ja.dbpedia.org/resource/東京
都を意味する．この例では，「dbpedia-ja:東京都という URI は東京都を示す」と「東京都の位置している国は日本である」の2 つのことを表している．
また RDF の構文は，主語，述語，目的語の URI を <> で囲
み，最後にピリオド (.) を置いて，た，その人がこれまでどのような生活を送ってきたかの情報である．直近の出来事に比べて，生活史は認知症者の記憶に残っている可能性が高いため，会話の話題に積極的に活用している．
また，その人の生まれ年から年代に応じた流行・出来事を検索し，話題を生成する手法 [?] も提案している．
これらの手法は，認知症者本人にまつわる情報を，本人や家族介護者等から質問表等を利用して事前に収集しておき，VCG
システムのデータとして登録している．

<http://ja.dbpedia.org/resource/東京都><https://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#label> ”
東京都”.

<http://ja.dbpedia.org/resource/東京都><http://dbpedia.org/ontology/country><http://ja.dbpedia.org/resource/日本>.

2. 2 Linked Data，Linked Open Data (LOD)
Linked Data [?] は，Web 技術を利用して意味付けされたリンクで結びつけられたデータである．Linked Data は，セマン
ティック・ウェブを実現するための技術的な構成要素の一つでのように表現する．また，グラフの時と同様に名前空間接頭辞を利用することで次のように記述することもできる．

ある．ウェブ上の任意の情報をリソースとして構造的に表現する Resource Description Framework (RDF) で記述される．

dbpedia-ja:東京都 rdfs:label ”東京都” .

Tim Berners-Lee は Linked Data に関し，次の 4 つの原則を

dbpedia-ja:東京都 dbpedia-owl:country dbpedia-ja:日

定義している．[?]．

本.

(1) ものごとの名前として URI を利用する．
(2) 名前を見つけられるように HTTP, URI を利用する．
(3) URI を見つけられたら，規格 (RDF,SPARQL) を利用し

2. 3 VA との対話に基づく個人オントロジーの構築 [?]先行研究 [?] において我々は，個人に寄り添った話題生成にて，有用な情報を提供する．

必要な個人にまつわる知識を，個人オントロジーと命名した．

(4) ほかの URI へのリンクを加えて，より多くのものごとを見

そして，VCG システムを拡張して，VA との会話を通して個人

つけ出せるようにする．

オントロジーを LinkedData の形式で動的に構築・管理する手

Linked Data をインターネット上にオープンデータとして公法を実現した．

開して共有されたものを特に Linked Open Data(LOD) と呼より具体的には，個人オントロジーを主語 U (ユーザ)，述語

ぶ．公開されたデータ同士を結びつけることで，ウェブ上に巨

P (プロパティ)，目的語 O(オブジェクト) の 3 つ組 ⟨U, P, O⟩ の

大な知識データベースを形成することができる．

集合で表現する．例えば，⟨”徳田”, ”好きなもの”, ”ボードゲー

RDF のモデルでは，データを主語 (subject)，述語 (predi-ム”⟩ は，「ユーザ徳田の好きなものはボードゲームである」とcate)，目的語 (object) の 3 つの要素を組み合わせたトリプル

いう個人オントロジーを表す．個人オントロジーの構築方法とで表現する．RDF は，主語と目的語を楕円（リソース）で表しては，VA が U に対して P について尋ね，U から O を聞きし，述語を 2 つの楕円を結ぶ矢印（リンク）で表す有向グラフ

出すような質問を生成する．例えば VA が「徳田さんの好きなで表現されることもある．ただし，目的語を URI でなく文字ものは何ですか？」と尋ね，ユーザが「ボードゲームが好きで

列定数（リテラル）とすることも可能で，その場合には目的語す」と回答すれば，⟨”徳田”, ”好きなもの”, ”ボードゲーム”⟩ が—3—

生成される．質問として場所や人を尋ねることも可能である．

⟨U, P, O⟩ が生成されると，これを RDF の形式に変換し
ソース，O をそのユーザにまつわる情報を表すリソース，P をユー

ループ１
回答1のエピソードを話してもらえるか

ループ１
すべてのジャンルについて聞き終えるまで繰り返す//cs27.org/personal-ontology/rproperty/ を利用するが，
Step2

yes

No

あるジャンルにおいて，
関⼼事の対象が存在するか. と記述することにより，「U の P は O である」と同等の意味を表現する．変換され得られた RDF データは RDF ストアと呼ばれる専用のデータベースに格納する．
また，蓄積されたシステム内の LinkedData を外部の LOD とリンクすることで，話題の発展に必要な関連知識を外部から調達する．本システムでは，Wikipedia から抽出された LOD である DBpedia [?] を利用している．システム内に構築したリソー
ス http://cs27.org/personal-ontology/resource/o に 対
して DBpedia に同じ o が存在する時，それらの間にリンク

owl:sameAs を作成し，RDF ストアに追加登録する．これによって o に関連する知識を，自分のシステムで管理することなく，外部の LOD から効率的に調達できる．
上記のシステムの実装と被験者実験により，VA からの質問
に対してユーザーからの応答が文法的に正しく，音声認識および構文解析が成功すれば，個人オントロジーを自動生成できることが分かっている．ただし，現状のシステムでは，個人オン
トロジーの生成・蓄積まででとどまっており，これらを活用して継続的な対話を生成する部分は今後の課題となっている．

2. 4 個人関心事
開発中のシステムでは，基本的に VA が主体的に話題を提供することで対話を行うことを想定している．この時，VA が提供する話題がその利用者にとって興味がない話題であれば，継続的な会話は望めない．認知症ケアには個人に寄り添った会話が不可欠であるという点においても，利用者個人が何に関心を持っているかを知ることは重要である．
本稿では，関心を「ある事柄に対してより大きな関わりを持とうとする感情，方向性」と定義し，「個人が関心を持っている
事柄や概念」を個人関心事と呼ぶことにする．例えば，旅行が好きで年に何回も出かけている個人の場合，「旅行」が個人関心事である．また，関心の定義から，個人関心事は必ずしも趣味
や興味とは限らず，「家で過ごすこと」や「足の痛み」を個人関心事に持つ個人も考えられる．

3. 提案手法：個人関心事の抽出と評価
本研究では，2. 3 で述べたシステムを拡張し，VA との対話によって得られる個人オントロジーに基づいて個人関心事を発見する手法を提案する．提案手法は以下の二つの部分からなる：

A1: 個人関心事の抽出
A2: 個人関心事の評価
3. 1 A1: 個人関心事の抽出
A1 は VA がユーザに質問を問いかけ，個人関心事を抽出する

次のジャンルの聞き取りに移る

ユーザーの名前を聞き出し，uidを作成するて http://cs27.org/personal-ontology/resource/，http:

れらを用いて，ex:uid rdfs:label ”U ”. ex:uid ex-prop:P ex:O

ループ2
回答1が複数回答で構成される場合，すべて聞き終えるまで繰り返す

Step1

ザと情報の関係を表すリンクとする．また名前空間 URI とし

プレフィックスを用いてそれぞれ ex:，ex-prop:と表記する．こ

Step3

開始

LinkedData として表現する．具体的には U をユーザを表すリ

Step4

回答1・2に基づいて
個⼈オントロジーを構築する
No

エピソードを回答してもらう
（回答2）

終了

間違いがある

回答確認
Yes

対象を回答してもらう（回答1）

間違いがない回答1が複数回答で構成されている場合，次の回答に移る

間違いがある

回答確認

ループ２
間違いがない

図 3 関心事抽出のフローチャート

フェーズである．VA があるジャンルを話題に出し，そのジャンルの関心事を回答してもらう．さらに，回答に表れるそれぞれの関心事にまつわるエピソードを語ってもらい，後述する「A2: 個人関心事の評価」に必要なデータを収集する．ユーザの回答は 2. 3 で述べた先行研究の手法に基づいて，個人オント
ロジーとして LinkedData 形式で構築・保存する．
より具体的には，A1 は以下の 4 つの Step で構成される．またこれらの手順のフローチャートを図 3 に示す．

Step 1: ユーザー ID(uid) の聞き出し
VA が始めにユーザーの名前を聞き，それを使ってそのユー
ザーのリソース U とその識別子 uid を作成する．以下の個人
オントロジーの構築においては uid で U を参照する．

Step 2: 個人関心事の聞き出し
VA があらかじめシステムで定められたジャンルを話題に挙げ，ユーザーに対して問いかけて個人関心事の対象になりうるものを聞き出す．まず VA は，ユーザ U に対してジャンル P
を話題に挙げ，「U さん，P (に関心) はありますか？」と問いかける．U が「ある」と答えた場合，VA は「U さんの P は何ですか」と問いかけ，ユーザ U のジャンル P における関心事を自由回答で受け付ける．続けて VA は「他にもあれば教えてください」と問いかけ，可能な限りの関心事に関する回答を得る．
この時得られた回答を回答 1 とする．システムは回答 1 に含まれる名詞句を抽出し，これらを関心事の候補とする．VA は抽出した名詞句に間違いがないかを確認し，間違いがあれば問いかけをやり直す．なければ，抽出されたそれぞれの名詞句で表される概念 C1 について，⟨U, P, C1⟩ を生成し，個人オントロ
ジーとする．本研究では関心事のジャンルとして，好きな食べもの，スポーツ，場所や景色，趣味，その他好きなことを用意
し，それぞれについて質問を行っていく．
例として，ユーザー「徳田」に対して，「好きな食べ物」というジャンルにおける個人関心事を聞き出すとき，VA ははじめに「徳田さん，好きな食べ物はありますか？」と確認する．徳—4—

田が「はい，あります」と答えると，VA は「徳田さんの好きな

変換し，これらをブランクノードを使ってグループ化する．ま食べ物は何ですか？たくさん教えてほしいです」と尋ねる．徳た元の O はラベルとして同じグループにつなげておく．これ

田が「味噌汁とラーメンが好きです．
」と答えた場合，システム

により，O の情報を保ったまま，単語ごとのリソース参照が可

は「味噌汁」と「ラーメン」を抽出し，「徳田さんの好きな食べ能になる．また，個人オントロジーの生成源をいつでもたどれ

物は味噌汁とラーメンなんですね？」と確認する．確認が済めるように，ユーザからの回答 1，回答 2 の原文を RDF 内にコ

ば，⟨”徳田”, ”好きな食べ物”, ”味噌汁”⟩ ⟨”徳田”, ”好きな食べメントとして保持しておく．

物”, ”ラーメン”⟩ を生成し，続けて「他にも好きな食べ物はありますか？」と他の回答がないかを促す．
確認を段階的に入れる理由は，質問一つ一つに対する選択肢を明確にし，回答の仕方の個人差を小さくするためである．こユーザの回答（回答 1 または回答 2）から得られる個人オン
トロジーを RDF に変換する具体的な手順を説明する．

1) ブランクノード B0 を作成し，B0 をその回答から得られる個人オントロジーのルートノードとする．

れによって，より正確に個人関心事に関する情報を聞き取れる

2) 回答の原文を保存するため，回答の原文に対応するリようにするためである．例えば「好きな食べ物は何ですか」とテラル L0 を作成し，B0 から L0 に rdf : comment を述語と直接聞いた場合，ユーザーによっては「ありません」と答える

するリンクを作成する．

可能性があり，結果「ありません」が個人関心事として登録されてしまう事が起こりうるからである．

3) 各オントロジー ⟨U, P, C⟩ (または ⟨C1, ”エピソード”, C⟩) における概念 C に対して，C に対応するリテラル L1 を

Step 3: エピソードの聞き出し作成する．また，C から単語 C1 , C2 , ..., Cn を抽出し，対応すStep2 の回答 1 から抽出された個人関心事の候補に対して，るリソース R1 , R2 , ..., Rn を (存在しなければ) 作成する．これ本人の想いやこだわりを，エピソードを答えてもらうことで収集する．具体的には，回答 1 から個人関心事として抽出されたらをグループ化するブランクノード B1 を作成する．

4) B1 から L1 に述語 rdf : label のリンクを張る．また，

各概念 C1 について，VA が「U さんの C1 についてのエピソー

B1 から各 Ri に対して述語 rdfi のリンクを張る．

ドを聞かせてください」と質問し，ユーザーに自由形式で回答

5) B0 から B1 へ述語 rdf1 のリンクを張る．

してもらう．この時得られた回答を回答 2 とする．システムは

上記の手順によって，回答 1，回答 2 のそれぞれから，個人関回答 2 に含まれる名詞句を抽出し，さらにその名詞句から名詞

心事のツリーと，各関心事に関するエピソードのツリーが生成を抽出する．Step2 の時と同様間違いがないか確認した後，各される．次に，これらのツリーを階層的につなげる．

名詞で表される概念 C2 について，個人オントロジー ⟨C1, エピ
ソード, C2⟩ を生成する．
例として，Step 2 で抽出されたユーザ「徳田」の個人関心事の候補「味噌汁」に対して，VA が「徳田さんの味噌汁につ6) ユーザ U に対応するリソース，ジャンル P に対する述語，”episode”という述語を (存在しなければ) 作成する．

7) 回答 1 から得られたツリー T 1 のルートノード B0 について，U から B0 に述語 P のリンクを張る．

いてのエピソードが聞きたいです。話してもらえますか？」と8) ツリー T 1 内の各概念 C に対して，C をグループ化

尋ねる．ユーザが同意すると，「徳田さんの 味噌汁 についてのするブランクノード B1 とする．また，C に関するエピソード

エピソードを聞かせてください」と尋ねる．ユーザが「昔，実(回答 2) から得られたツリー T 2 のルートノード B0′ とする．

家で母が良く作ってくれました．母の味は落ち着きます（回答この時，B1 から B0′ に述語 episode のリンクを張る．

チェックすること！）」と回答する．システムは回答 2 を解析例として，Step 2 の回答 1「味噌汁とラーメンが好きです」

し，「徳田さんの味噌汁についてのエピソードには，昔，母，実から得られる個人オントロジーを RDF 形式に変換すると次の家，味，落ち着くことといった想いが含まれているのですね」

ようになる．

というように確認を行う．確認が取れたら，システムは ⟨”味噌汁”, ”エピソード”, ”昔”⟩，⟨”味噌汁”, ”エピソード”, ”母”⟩，⟨”:B00 rdfs:comment ”味噌汁とラーメンが好きです” .

味噌汁”, ”エピソード”, ”実家”⟩，．．．（以下省略）を生成する．

:B00 rdf: 1 :B01 .

他の関心事の候補「ラーメン」に対しても同様の対話を行い，:B00 rdf: 2 :B02 .

エピソードを収集する．

:B01 rdfs:label “味噌汁” .

Step 4: 個人オントロジーの Linked Data への変換

:B01 rdf: 1 ex:味噌汁 .

Step2, 3 で生成した個人オントロジーを RDF の形式に変換:B02 rdfs:label “ラーメン” .

し，LinkedData として管理できるようにする．RDF への変換

:B02 rdf: 1 ex:ラーメン .

においては，⟨U, P, O⟩ について，U をユーザを表すリソース，

O をそのユーザにまつわる情報を表すリソース，P をユーザと情報の関係を表すリンクに変換する．

また，Step 3 の回答 2 「母が実家で作ってくれるなんたらかんたら．．
．
」からは以下の RDF が生成される，

なお，Linked Data の原則 (1)(2. 2 参照) によれば，リソース
は単語を基にした URI で参照すべきである．そのため，O が:B10 rdfs:comment ”母が実家で作ってくれるなんたら

複数の単語を含む場合，そのままリソースに変換するのは望ま

かんたら．．
．” .

しくない．この場合，O を単語に分割して各単語をリソースに—5—ぶ) とする．P1 スコアが高いほどその概念に対して関心度が高:B10 rdf: 1 :B11 .
:B10 rdf: 2 :B12 .
:B11 rdfs:label “味噌汁” .

いと評価する．
図 4 における「うどん」と「ボードゲームをすること」の 2
つの関心事を考える．それぞれのエピソードの文字数を数える:B11 rdf: 1 ex:味噌汁 .

と，「うどん」の P1 スコアは 23, 「ボードゲームをする」の:B12 rdfs:label “ラーメン” .

P1 スコアは 43 となる．よって，基準 P1 においては，「ボード:B12 rdf: 1 ex:ラーメン .

ゲームをする」が「うどん」より強い個人的関心事であると評価する．

両者をつなげるリンクは以下のように生成される．

3. 2. 2 基準 P2 による個人関心事の評価
基準 P2 は「ある関心事のエピソードに多くの概念が含まれ

ex:uid rdfs:label ”徳田” .

るほど，その関心事に強い関心がある」とする評価基準である．

ex:uid ex-prop:好きな食べ物 :B00 .

これは，「関心のあることには，より多くの知識や体験が付随し:B01 ex:”episode” :B10.

ており，そのエピソードには多くの概念が登場するだろう」という仮説に基づいている．基準 P2 の具体的な評価尺度は，エ

個人関心事の抽出例

ピソードに登場する概念数を利用する．

A1 の手順に従って抽出された個人オントロジーの例を，RDF

A1 で構築した個人オントロジーの Linked Data において，のグラフ形式で表現したものを図 4 に示す．この例では，ユーエピソードに登場する概念は，episode でリンクされたツリー

ザ徳田に対して「好きな食べ物」と「趣味」のジャンルにおけ

内のリソースとして存在する．それらの個数をカウントするこる個人関心事を聞き出したものである．この例では，「好きなとで，そのエピソードのリンク元の概念 C1 の関心度のスコア

食べ物」については「うどん」，そのエピソードとして「大学に(P2 スコアと呼ぶ) とする．P2 スコアが高いほどその概念に対入ってからよく食べるようになりました」と回答した．また，して関心度が高いと評価する．

「趣味」については「ボードゲームをすることが好きです」，そ再び図 4 における「うどん」と「ボードゲームをすること」のエピソードとして「大学でサークルに入り，はまりました．

の 2 つの関心事を考える．
「うどん」のエピソードには「大学」

友人と向かい合って会話をしながら遊べることが楽しいです．」 「」の 2 つのリソースが存在する．また「ボードゲームをすること回答した．

と」のエピソードには「会話」
「友人」
「大学」
「遊べること」の

3. 2 A2:個人関心事の評価

4 つの概念が存在する．したがって「うどん」の P2 スコアは

A2 は A1 で抽出した個人関心事を評価し，そのユーザが特2, 「ボードゲームをする」の P1 スコアは 4 となる．よって，に関心がある概念を特定するフェーズである．A1 では，まず基準 P2 においては，「ボードゲームをする」が「うどん」より

はじめにあるジャンルにおける関心事を回答 1 内の名詞句とし強い個人的関心事であると評価する．

て特定し，次にそれぞれの関心事 (C1 とする) についてのエピ

3. 2. 3 基準 P3 による個人関心事の評価

ソード (回答 2) を語ってもらった．よって回答 2 は C1 への関

基準 P3 は「ある概念に対して他から多数のリンクが存在す心の度合いを表す大きな手掛かりとなる．A2 では次の 3 つのる場合，その概念は暗黙的な個人関心事である」とする評価基基準 P1, P2, P3 に基づいて個人オントロジーの構造を分析

準である．これは，「関心のあることは，気づかないうちに様々

し，オントロジー内の各概念に対する関心の度合いを評価する．

な文脈でそのことを言葉に出しているだろう」という仮説に基

基準 P1: 概念 C1 に関するエピソード (回答 2) の文字数がづいている．基準 P3 の具体的な評価尺度は，概念のリンク元

多いほど， C1 に強い関心を持っている．
基準 P2: 概念 C1 に関するエピソード (回答 2) に含まれる概念数が多いほど，C1 に強い関心を持っている．
基準 P3: 概念 C2 のリソースに複数のリンク元が存在する
場合，暗黙的に C2 に関心を持っている．

の数を利用する．

A1 で構築した個人オントロジーの Linked Data において，ある概念 C2 に対応するリソースに複数のリンク元が存在する
場合，C2 が様々な文脈で登場したことを示す．よって，リソー
スに入るリンク数を数えることで C2 の関心度のスコア (P3 ス

3. 2. 1 基準 P1 による個人関心事の評価

コアと呼ぶ) とする．P3 スコアが高いほどその概念その概念に基準 P1 は「ある関心事に関するエピソードの文字数が多い

対して関心度が高いと評価する．

ほど， その関心事に強い関心がある」とする評価基準である．

3. 2. 4 スコアの適用範囲

これは，「人は自分の関心のあることには，より多くを語るだろP1 スコア，P2 スコア，P3 スコアは個人関心事をそれぞれう」という仮説に基づいている．基準 P1 の具体的な評価尺度

異なる観点から評価するため，それぞれの表現能力や算出されは，エピソードの文字数を利用する．

る値の解釈が異なる．基準 P1, P2, P3 を正しく利用するため

A1 で構築した個人オントロジーの Linked Data において，に，その適用範囲を説明する．

エピソードの原文は rdf : comment でリンクされたリテラル

P1 スコアは，エピソード全文の長さを評価するため，形容詞として存在する．その文字数をカウントすることで，そのエピや動詞による修飾表現，すなわち概念の説明情報についてもカソードのリンク元の概念 C1 の関心度のスコア (P1 スコアと呼ウントする．一方で，同じ情報を説明する場合でも，選ぶ語句—6—

図 4 構築された個人オントロジーの例

によって文字数は異なるためスコアのばらつきが大きくなる．

基盤システムは先行システムを利用，対話シナリオは Ruby で

P2 スコアは，エピソードに登場する概念の種類を評価する実装した．個人オントロジーの Linked Data を効率よく管理・ため，基本的に名詞・名詞句以外はカウントされず，説明情報蓄積するために Apache Jena フレームワーク, Fuseki RDF ス

は一切加味されない．一方で，説明の長さによるばらつきは少トアを利用した．ユーザの回答を自然言語処理して，名詞単位

なく，単位文字当たりの情報量の差にも左右されない．

の語句を抜き出す構文解析には COTOHA API を，単語の形例を挙げると，「いつか」「腹いっぱいに」「食べたい」等の修飾表現は基準 P1 では評価するが，基準 P2 では評価しない．

態素解析・固有表現抽出には kuromoji-ipadic-neologd を，それぞれ用いた．

概念が多く存在しても「志」「魚」「球」などの文字数が短い単A2 の個人関心事の評価部は今回実装が間に合わず，システ

語が多い場合には，P1 スコアでは差を測りにくく，P2 スコア

ムが生成する RDF をグラフ表現で可視化し人手による分析でで評価すべきである．

評価を行った．

P3 スコアは，ユーザが直接的に回答した関心事の評価ではなく，エピソード内に登場する別の概念を関心事の候補として評価する場合に適している．

4. 実

装

3. で提案した個人関心事の抽出と評価を行うプロトタイプ

5. 評 価 実 験
提案手法の有効性を確認するために，被験者に実装したシス
テムと対話してもらい，個人関心事を抽出・評価できるかを検証する実験を行った．

5. 1 実験の目的・方法

システムを実装した．A1 の個人関心事の抽出部は，先行研究

実験の目的は，提案手法によって抽出・評価された個人関心のシステムを再利用・拡張することで実現した．具体的には，事が，実際に本人の関心事かどうかを確かめることである．実

Step 1〜3 における VA とユーザのインタラクションについて

験では，まず VA との対話によって抽出された個人関心事を，は，先行システム上に VA との新たな対話シナリオを実装した．

それぞれ P1-P3 スコアで評価する．次に，抽出された個人関心

また，オントロジーの抽出および Linked Data への変換は，先事それぞれについて，本人がどの程度関心があるかをアンケー

行システムに新しい機能を追加実装した．

トで答えてもらう．最後に，P1-P3 スコアとアンケートの結果

実装に利用した技術は以下のとおりである．

•

基盤システム：Java, Virtual Care Giver [?] [?], MMDA-がどの程度相関するかを分析する．
実験には，20 代男性 5 名，20 代女性 1 名，40 代男性 1 名合gent [?]

計 7 名の被験者が参加した．2020 年 1 月 15 日から 20 日の間•

対話シナリオ： Rubyで実装したシステムを利用して実験を行った．VA との対話を•サーバ： Apache Tomcat, Apache Axis2 (Web-API)行う機材として，音声認識の際のノイズの軽減と会話の遮音性•

Linked Data 処理： Apache Jena [?], Apache Jenaを高めるためにワイヤレス・ヘッドセット（※型番を書くこと）

Fuseki [?]を用いた．個人関心事の対象のジャンルとして，今回「好きな•食べ物」「スポーツ」「場所や景色」「趣味」「その他好きなこと」

自然言語処理： COTOHA API [?]，kuromoji-ipadic-

neologd [?]の 5 種類を用いた．各被験者に対して，3. 1 で説明した手順で—7—

VA が質問し，各ジャンルにおける関心事とそれに関するエピ

表 1 抽出された概念のスコアと被験者評価との相関

ソードを音声で回答してもらった．
実験終了後，対話によって抽出された概念に対して，被験者

対象 C1

対象 C2

対象 C3

uid P1 スコア P2 スコア P3 スコア P1 スコア P2 スコア

が実際にどの程度関心を持っているかをアンケートによって調U1-0.562-0.715

0.118

0.300

査した．今回は基本的に「好きなもの・こと」を尋ねる実験で

U2

0.841

0.630

0.983

0.908

U3

0.565

0.543

-0.636-0.866

U4

0.333

0.822

0.960

0.986

あったことから，それぞれの概念に対して，「嫌い」を 1，「普通」を 3，「好き」を 5，
「非常に好き」を 7 とする 7 段階の評価

U5

0.548

0.589

0.716

0.715

を行ってもらった．また，関心の対象として不適切な概念と感

U6

0.083

-0.034

0.688

0.633

じた場合は，0（該当なし）と回答してもらった．さらに，補足

U7

0.806

0.750

0.969

0.894

的な調査として，関心事のジャンル「食べ物」「スポーツ」「場所や景色」に対する関心の度合いも 7 段階で答えてもらった．
アンケートは Google フォームを利用して行った．

90

8

80

7

70

5. 2 分析の方法
P1,P2 スコアと P3 スコアは適用範囲が異なるため，被験者とシステムの対話によって抽出された概念を，以下のように分5ア

回答値の相関を分析する．

20

A1 の Step2 の回答 1 において，関心事として直接的に抽出された概念．P1，P2 スコアによる評価値と被

4ー

ト
の

3値

類した．各分類において提案手法による評価値とアンケートの対象 C1:

ン
ケ

評 50
価
値 40
30

•

6

60

2

1

10
0

0

神戸

京都

P1

験者本人による評価値との相関を分析する．

•

対象 C2:

A1 の Step3 の回答 2 において，関心事に関

カヌレ

りんご

P2

youtube

ゲーム

アンケート

図 5 被験者 U4 の P1,P2 スコアとアンケート評価

するエピソードの中に登場した概念．P3 スコアによる評価値と被験者本人による評価値との相関を分析する．

•

対象 C3:

関心事のジャンルに対応する概念．ジャンル

内の全ての関心事の P1,P2 スコアのそれぞれの合計値によって評価し，被験者本人による評価値との相関を分析する．

5. 4 考察5. 4. 1 対象 C1 に対する基準 P1・P2 の有効性と限界
対象 C1 の概念に対して，U1, U6 を除く 5 名の被験者に対して，P1 スコア, P2 スコアとも比較的高い相関を示したため，

5. 3 実 験 結 果

基準 P1, 基準 P2 は個人関心事の度合いを測るための基準とし

表 1 に結果を示す．この表は，各被験者についてシステムにて，限定的にではあるが有効性が示されたと考える．

よって抽出された概念の関心度スコアと，その被験者自身によ

ここで，P1 スコアと P2 スコアの結果に顕著な差が表れた

る関心度評価との相関係数を表している．被験者によってエピ

U4 のケースを分析する．図 5 は，被験者 U4 の 6 つの関心事

ソードの長さや概念の個数，アンケート評価における主観が大に対する P1 スコア, P2 スコア，および，アンケートの評価値

きく異なるため，被験者毎に相関分析を行っている．太字で表をプロットしたものである．スケールをそろえるために，P2 ス

す値は，高い相関がみられた個所を示す．

コアを P1 スコアを基準として正規化している．U4 のケース

まず，対象 C1 について，被験者 U2, U3, U4, U5, U7 についでなぜ P1 スコアが良い相関が出なかったのかを考察する．まては，被験者自身が回答した興味度合いと P1 スコア，P2 スコ

ず，場所ジャンルの「神戸」と「京都」について，アンケートにアの間に比較的高い相関がみられている．つまり，ある関心事

よる評価は同じ関心の度合いだが，エピソードの長さ (つまりに対するエピソードの文字数，エピソードに含まれる概念数は，P1 スコア) には大きな差が出ている．一方で，エピソード内の個人の関心度合いに関連することが分かった．一方で，被験者概念の数 (P2 スコア) にはそれほど差が出ていない．通常エピ

U1 は負の相関，U6 は相関が出なかった．その理由は 5. 4. 1 でソードの長さと概念数は比例するが，このケースでは神戸のエ考察する．

ピソードの長さに比較して登場する概念数が少なかった．食べ次に対象 C2 について，・・・

物ジャンルの「りんご」と「カヌレ」の比較では，P1, P2 スコ

対象 C3 については，各ジャンル内の関心事の P1，P2 スコ

アとも実際のアンケート評価を反映した形になっている．趣味アの合計値がそのジャンルに対する関心度合いと関連するかをジャンルの「youtube」と「ゲーム」では，アンケート結果ではみるものである．関心事の評価ではなくジャンルの評価のため，大きく差が出ているが，P1 スコアに差が生じていない．この本来の提案手法の範囲外であるが，補足的な分析として相関分

原因は，3. 2. 4 で説明した，単語が持つ単位文字当たりの情報析を行った．表 1 の右端 2 列の結果から，被験者 U2, U4, U5,

量の差によるものである．「ゲーム」のエピソードには，「ブレ

U6, U7 において高い相関が出ている．被験者 U1 は相関無し，スオブザワイルド」「switch」など，文字数の多い単語があり，

被験者 U3 は負の相関が出る結果となった．

対して概念「youtube」についての回答では「実況」「時」「暇」などの文字数の短い語句が多用されていた．P2 スコアで見ると概念数には大きな開きがあるものの，P1 スコアの文字数で—8—

見ると両者に差が出なかったということになる．

そのジャンル内の関心事を聞き出し，各関心事についてのエピ

次に，被験者 U1, U6 で両スコアになぜ相関が出なかったか

ソードを語ってもらう．提案手法は，ユーザの回答から個人にを実験後聞き取り調査したところ，2 つの原因が明らかになっまつわる知識「個人オントロジー」を抽出し，Linked Data のた．1 つ目の原因は「関心およびそのエピソードを十分に抽出形式で生成・蓄積する．抽出された関心事を 3 つの基準 P1（エできなかった」ことである．被験者は VA との対話の不慣れにピソードの長さ）, P2（エピソードに含まれる概念数）, P3（概よって，心のうちの思いを言葉としてうまく外化できなかった念の参照元の数）に基づいて評価し，各概念に対する関心の強という．対話の初めの段階で「どのくらい話していいのわからさを評価する．

なかった」「すぐ回答しなければと焦った．もっと話すつもり

提案手法のプロトタイプを，先行システムを再利用・拡張しだったが，その場ではあまり話せなかった」という意見があって実装した．実装したプロトタイプを用いて，7 名の被験者をた．結果的に，関心事を聞き出せても，エピソードの文字数や対象に個人関心事を抽出・評価する実験を行った．その結果，概念数が稼げず，P1,P2 スコアが上がらなかった．2 つ目の原

基準 P1，基準 P2 により算出されたスコアは，本人の実際の関因は「関心事の対象から除外されてしまった」ことである．特心度との相関があることが分かった．また，基準 P3 によって，に，食べ物や好きなことのジャンルにおいて，ある事柄を答えエピソードに含まれる他の概念から新しい関心事を発見できる

たものの，非常に日常に密接的な概念であり，特別なエピソー可能性が示唆された．

ドとして説明しづらかったものとみられる．例えば，「．．．」や「．
．．
」等が挙げられる．

今後の課題としては，実験で明らかになった提案手法の課題，
例えば VA との対話への慣れや，概念抽出の精度の問題を改善

5. 4. 2 対象 C2 における P3 の有効性と限界することが挙げられる．これらを改善しながら，個人関心事のエピソードで抽出された概念を P3 スコアで評価し，エピソー

評価部を洗練し，完全なシステムに実装していく．さらには，

ド中に何度も出てくる図??より，対象 2 においては約半数ほどがアンケート結果が0，つまり「好みの対象として不適切」となっている．これは「ところ」「これ」などの代名詞や，「最近」「頃」などの時間を最終目標である在宅の高齢者，認知症当事者に向けた提案シス
テムの適用，実験を行い，システムの受容性・満足性を評価していくことが重要である．
謝辞

本 研 究 の 一 部 は JSPS 科 研 費 JP19H01138,指す名詞，「歳」「後」などの他の語句と共に使われ，それ単体

JP17H00731,

では関心の対象として不適切なもの，「食べ」「好き」などの言

JP19K02973 の助成を受けている．

JP18H03242,

JP18H03342,

JP19H04154,

語解析がうまくいかなかったものがあげられる．この問題を解決する方法として，解析的に除外すべき単語の辞書を作成し，ストップワードとして解析時に除外する方法が考えられる．
好みの対象として不適切なものを除外した中では，概念数 32個のうち，17 個がアンケート結果 6 であった．またアンケー
ト結果で 1 と 2 のもの，つまりそのユーザーにとって好みとして「嫌い」であり，話題として望ましくない概念のものは存在しなかった．よって P3 はユーザーに直接好みの対象として聞き出さずに抽出した，話題にあげるのに適切な概念であるといえる．これにより豊富な話題を提供できるため，継続的な話題生成にあたって非常に有用であるといえる．

5. 4. 3 対象 C3 における議論
対象 C3 に対する分析は，ジャンルに対する関心度をそのジャンル内の関心事の評価スコアの合計で性質づけられないかを分析する補足的な成果である．結果的に，被験者 U1, U3 以
外のケースで P1 スコア, P2 スコアとも高い相関を示した．現在ジャンル内の関心事のサンプル数も少なく，その有効性は限定的ではある．しかしながら，データを蓄積していき個人がどのジャンルに興味があるのかを把握することで，どのジャンルから話題を選ぶべきかの戦略に役立てることができると考えられる．

6. お わ り に
本稿では，仮想エージェント (VA) との対話を通して，利用者が関心を持つ概念「個人関心事」を抽出・評価する手法を提案した．提案法では，まず VA があるジャンルを話題に出し，—9—