第 10 回マルチ・エージェントと協調計算ワークショップ (MACC2001) 2001.11.16-17

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Wizard of Oz 法を使ったマルチキャラクタ
エージェントインターフェースの評価
辻本秀樹

北村泰彦 辰巳昭治

Character-agent interface is a user-friendly interface on the Internet. Most of the systems use asingle agent alone, but we here consider the eﬀectof multiple character-agents. We have developed an information retrieval system called Venus &Mars based on multiple character-agents interface.
In this paper, we observed and compared interactions between users and agents in two versions of

図1

マルチキャラクタエージェントインターフェース

Venus & Mars; one version employs a single character only and another employs multiple characters,

観を図 1 に示す。

by using Wizard of Oz method.

このようなマルチキャラクタエージェントインターフェースを実装し、それぞれのエージェントが持ってい1 はじめにる情報を組み合わせて検索を行うことができる、Venus

今日ではパソコンやインターネットが社会に浸透し、& Mars[1] という情報検索システムがある。本研究では今までコンピュータに触れることの少なかった初心者マルチキャラクタエージェントインターフェースが分散ユーザが利用する機会も増えている。そのような初心者した情報を統合するシステムに有効であるかを調べるたユーザを含め、ユーザに優しいインターフェースとしてめ、Venus & Mars のインターフェースをシングルエー

キャラクタエージェントインターフェースがある。また

ジェントとマルチエージェントで動作させ、それぞれのユーザ層が広がることで情報源も広がり、分散した情報ユーザとエージェントのインタラクションを Wizard ofの統合が有効となる。ここで、キャラクタエージェント

Oz 法 [3][4][5] を用いて観測し、マルチキャラクタエーインターフェースのほとんどがシングルエージェントにジェントインターフェースを評価した。これはシステムよるものであることから、それらのシステムを組み合わのインターフェース設計に生かせると考えられる。

せてマルチキャラクタエージェントインターフェースの2 Venus & Mars：協調型マルチエージェンシステムとして動作させるということが考えられる。こト検索システムのマルチキャラクタエージェントインターフェースの概
Hideki Tsujimoto, Yasuhiko Kitamura, Shoji Tatsumi, 大阪市立大学大学院 工学研究科 情報工学専攻, Department of Information and Communication Engineering, Graduate School of Engineering, Osaka
City University.

Venus & Mars は情報検索に不慣れなユーザでも、自然言語でより的確なレシピの検索を可能とすることを目標としたもので、Microsoft Agent を利用したマルチキャラクタエージェントインターフェースが実装されて26

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致するキーワードが有ればそのキーワードについて発話する。

• 個人エージェント「ペッコ」：ユーザの入力を監視するエージェントで、絞り込み検索でユーザが入力した食材や味付けに関するキーワードをユーザの好みとして記憶しておく。献立検索エージェントが絞り込み検索を行うためのキーワードを尋ねたときにそのキーワードを発話する。
これらのエージェントは検索時に 2 つの点で協調する。

1 つはコンが絞り込み検索を行うときにペッコがユーザの好みを発話することで、自動的にユーザの好みによる
図2

Venus & Mars の動作画面

絞り込み検索を行えるように支援する点、もう 1 つは健康に関するキーワードが入力されときにチョーがそれにいる。エージェントには、レシピまたは健康に関する知対して食材を発話することで、健康に関する知識の無い識を持ちその領域での情報検索や助言を行う専門エーコンがレシピ検索を行えるようになる点である。

ジェント（献立検索エージェント、健康物知りエージェント）と、利用者のプロファイルを情報検索に反映させ3 評価る個人エージェントが存在する。その動作画面を図 2 に

本研究ではマルチキャラクタエージェントインター示す。

フェースの評価のため、Venus & Mars において、そのユーザは話しかけたいエージェントをクリックし、自インターフェースがシングルエージェントとマルチエー然言語のテキストで発話することができる。ユーザや他ジェントの場合でのユーザとエージェントのインタラクのエージェントの発話を取得したエージェントはそれぞションを観測し比較した。

れ独立に処理を行い、音声による発話と身ぶりを交えて応答する。このときユーザやエージェントの発話は全て3.1 Wizard of Ozのエージェントに伝わっている。

当初行った Venus & Mars をそのまま用いた実験でVenus & Mars で登場するエージェントの役割とその行動は以下のようになっている。

は、それぞれのエージェントの持つ知識が少なく、入力に対する応答や協調が上手くできない場合が多かった• 献立検索エージェント「コン」：レシピを検索する

ため、インタラクションのほとんどがレシピ検索のキーエージェントで、食材、料理名、味付けに関するキーワード入力という結果となった。このような状態を避けワードを知識として持っている。ユーザまたは他のるためには、エージェントはより多くの知識を持ち、自エージェントの発話に自分の知識と一致するキー然言語での入力を正しく解釈して応答する必要がある。

ワードが有れば、そのキーワードと検索隠し味 [2]しかし、現在の技術ではそのような機能を実装するのはと呼ばれる追加キーワードを用いて検索する。また、難しいため、Wizard of Oz 法を用いて評価を行うこと検索結果が多い場合には絞り込み検索を行うためのにした。

Wizard of Oz 法では wizard と呼ばれる人間のオペキーワードを尋ねる。

• 健康物知りエージェント「チョー」：健康に関するレータがシステムの一部分または全体をシミュレーショ

情報を提供するエージェントで、食材、病気や症状ンし、見かけ上はコンピュータによるシステムとして動に関するキーワードと、食材が持つ効能、病気や症作させ、被験者の行動を観測する。ここではオペレータ状に対して効果のある食材を知識として持つ。ユーがエージェントを操作するように Venus & Mars を改

ザまたは他のエージェントの発話に自分の知識と一造した。オペレータには被験者とオペレータの発話内容

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第 10 回マルチ・エージェントと協調計算ワークショップ (MACC2001) 2001.11.16-173が見えており、それが返事できる内容のものであれば応調査し、その傾向や性別が偏らないように振り分けた。

答し、そうでなければ理解できなかったことを被験者にマルチエージェントの被験者の 1 人を除き、全員 20 回分からせるように発話する。オペレータが返事できる内以上の発話を行った。各被験者のはじめの 20 回の発話

容は、レシピ、健康、エージェントの個人的なこと、被を整理した結果を表 1〜3 に示す。

験者の好み、挨拶などの一般的な事柄とした。

表1

被験者の発話の種類

マルチ

シングル

質問

34( 36.2%)49( 49.0%)

検索依頼

43( 45.7%)29( 29.0%)

その他

17( 18.1%)

22( 22.0%)

合計

94(100.0%)100(100.0%)

3.2 評価方法
評価は次の 2 種類の実験により得られた結果を比較することで行った。

• マルチエージェント
前述のエージェント 3 体が登場する。最初に各エージェントは自分の役割を明らかにするためにそれぞれ自己紹介を行う。特にコンとチョーは、「献立探し

表2の名人」、「食は健康の基。いつでも健康でいられるように、体にいいものを教えてしんぜようぞ。」と被験者の発話内容

マルチシングルいう台詞で役割を示している。ここでは 3 人のオペ

エージェント24( 25.5%)32( 32.0%)

レータがそれぞれの担当するエージェントを 2 章でレシピ

40( 42.6%)33( 33.0%)

述べたエージェントの役割と行動に従って操作する。

健康

13( 13.8%)3( 3.0%)

好み3( 3.2%)

3( 3.0%)その他

14( 14.9%)29( 29.0%)

合計

94(100.0%)100(100.0%)• シングルエージェント
前述のエージェントの能力を全て持っているエー
ジェント 1 体（見た目はコンのものである）が登場する。献立検索と健康についての知識があることを示すため、このエージェントの自己紹介では上記の台詞を両方とも用いている。また、この場合もマル

表 1 は被験者の発話を種類によって「質問」、「検索依チエージェントの場合と同様に 3 人のオペレータが頼」、「その他」に分類し、表 2 は内容によって「エーエージェントを操作するが、レシピについての話題

ジェントについての個人的な話題」、「レシピについてのはコンのオペレータ、健康についての話題はチョー話題」、「健康についての話題」、「被験者の好みについてのオペレータ、それ以外の話題はペッコのオペレーの話題」、「その他」に分類したものである。表の数値はタが操作するようにした。

それぞれの分類について、被験者の発話回数とその割合

被験者には自然言語で会話のできるキャラクタを利用を示している。表 3 はマルチエージェントの実験においしたレシピ検索システムであると説明し、どちらか片方て、被験者が表 2 で分類した内容をどのエージェントをのタイプを割り当てて実際に使ってもらう。被験者から対象として発話したかを示している。表の数値は発話内エージェントへの発話回数が 20 回を越えるのを目安と容とその対象となるエージェントについて、被験者の発して 1 回の実験とした。また、オペレータがエージェン話回数とその割合を示している。
表 1 からマルチエージェントとシングルエージェント

トを操作していることは実験終了後に伝えている。のどちらにおいても検索依頼以外の発話が多く発生し3.3 実験結果と考察ており、そのほとんどがエージェントについての質問で3.2 節で記した方法で、大阪市立大学の学生 10 人にあったことから、エージェントは被験者の気をひく存在実験を行った。実験では被験者のパソコン歴、インターであったと考えられる。また表 2 から、マルチエージェ

ネット歴、レシピへの関心、健康への関心をアンケート

ントではレシピについてや健康についての検索に関係す28

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表34

マルチエージェントでの被験者の発話内容とその対象

エージェント

レシピ

健康好み

その他

ペッコ

8(33.3%)9(22.5%)3(23.1%)0( 0.0%)11(78.6%)

コン

7(29.2%)29(72.5%)2(15.4%)3(100.0%)3(21.4%)

チョー

9(37.5%)2( 5.0%)8(61.5%)0( 0.0%)0( 0.0%)

合計24(100.0%)40(100.0%)13(100.0%)3(100.0%)14(100.0%)

る発話が多いのに対し、シングルエージェントではエーい分けていることが分かった。これらの結果は、Venus

ジェントについてやその他の検索に関係しない発話が多& Mars のような分散した情報を統合して提供するシい。このことよりシングルエージェントでは被験者を飽ステムにとってマルチキャラクタエージェントインターきさせやすかったと考えられ、マルチエージェントの方フェースが有効であることを表している。しかし、エーが検索に関係した発話を発生させやすいと言える。

ジェントの役割が意図したものと違って認識される可能また表 3 から、マルチエージェントにおいて被験者性があることも示していた。このことから、エージェン

は、レシピについては献立検索エージェントに、健康にトを設計する際にはその役割をはっきりさせる必要があ

ついては健康物知りエージェントに、その他の話題は個ると言える。

人エージェントに発話することが多く、エージェントを現在は実験によって得られたシングルエージェントと使い分けていたと考えられる。これらのことから、マルマルチエージェントの場合での被験者のインタラクショ

チエージェントにおいて被験者は各エージェントの役割ンの違いがどのような理由から起きたのか、また被験者を認識し、それによってマルチエージェントの方が検索がエージェントの役割を認識するまでにどのようなインに関係した話題を発話が多く発生したと考えられる。まタラクションを行っているかという視点から結果の解析

た、どちらの場合においても被験者の好みについてのを続けているところである。

話題は少なかったが、マルチエージェントでは個人エージェントにその他の話題を発話することが多かった。こ参考文献

れは個人エージェントは司会者のような役割として認識[ 1 ] Yasuhiko Kitamura, et al.: Interactice Integration of Information Agents of the Web, Matthias
Klusch, Franco Zambonelli (Eds.), Cooperative Information Agents V, Lecture Notes in Artificial Intelligence 2182, Berlin et al.: Springer-Verlag, pp.113,(2001).
[ 2 ] Satoshi Oyama, et al: Keyword Spices: A New
Method for Building Domain-Specific Web SearchEngines, Proceedings of the 17th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-01),
pp.1457-1463,(2001).
[ 3 ] Yeonsoo Yang, Masayuki Okamoto, and Toru
Ishida: Applying Wizard of Oz Method to Learning
Interface Agent, Proceeding of Workshop on Software Agent and its Applications(SAA2000), pp.223230,(2000).
[ 4 ] Maulsby, D., Greenberg, S. and Mander, R.,
Prototyping an Intelligent Agent through Wizardof Oz, Proc. of the conference on Human factors incomputing systems, pp.277-284,(1993)[ 5 ] Dahlback, N., Jonsson, A. and Ahrenberg, L.,
Wizard of Oz studies - Why and How, Proc. of
the international workshop on Intelligent user interfaces, pp.193-200,(1993)

され、ユーザの好みを覚えておくという役割についてはあまり重要視されなかったか、上手く認識されなかったと考えられる。この点は、個人エージェントが被験者の好みを覚えていることをよりアピールすれば変化が見られるかもしれない。

4 まとめ
本研究では、情報検索システムにマルチキャラクタエージェントインターフェースを実装した Venus & Mars
において、シングルエージェントとマルチエージェントの場合のユーザとエージェントのインタラクションをWizard of Oz 法を用いて観測し比較した。その結果、マルチエージェントの方が検索に関係する内容の発話が発生しやすく、ユーザを飽きさせない効果があると考えられた。さらに、マルチエージェントにおいて被験者は各エージェントの役割を認識しており、エージェントを使29