情報処理学会 インタラクション 2022
IPSJ Interaction 2022

INT22005
2022/2/21

ノリツッコミを行う対話型エージェント
呉 健朗1

大西 俊輝1

大串 旭2

宮田 章裕2,a)

概要：ユーモア発言を行う対話型エージェントの研究は多角的な視点で進められている．我々は 2 体のエー
ジェントをボケ役とツッコミ役に役割分担させてユーザと対話を行うシステムを提案してきた．このシス
テムでは，ボケ役のボケによってユーザとの話題が逸れたとしても，もう一方のツッコミ役がユーザの代わりにボケに対して指摘・会話の軌道修正をすることで，ユーザが負担なくエージェントらと対話を行える．
しかしこの先行研究を含む従来技術では，ボケやツッコミの表現が限定されており，ユーザがエージェン
トと短期間対話を行うだけで，エージェントとの対話継続意欲が下がる恐れがある．この問題を解決するために，ツッコミ役のエージェントの新たな対話表現として，我々はノリツッコミの導入を提案する．これは，一旦ボケを指摘せずにボケの話題に合わせてボケたあと，ふと我に返ったかのようにボケの発言に指摘をして会話の軌道修正を行うツッコミ手法である．プロトタイプシステムによる検証実験を行った結果，2 種類のツッコミを行うよりも，ノリツッコミのみを行うツッコミエージェントに対し，ユーザがユー
モアを感じられること，ユーザのエージェントらとの対話継続意欲が維持しやすくなることを確認した．

1. はじめに
我々の生活空間における対話型エージェントの存在感が技術では，ボケやツッコミの表現が限定されており，ユー
ザがエージェントと短期間対話を行うだけで，エージェン
トとの対話継続意欲が下がる恐れがある．

増している [1]．Apple の Siri[2] や，Google Assistant[3] とこの問題を解決するために，ツッコミエージェントの対いった対話型エージェントが搭載された製品を家庭内に導話表現として，ノリツッコミの導入を提案する．これは，入しているユーザも増えてきている．対話型エージェント

単にボケの発言を指摘する先行研究のツッコミと異なり，は団欒・介護などのユーザとのコミュニケーションが重要

一旦ボケを指摘せずにボケの話題に合わせてボケたあとに，な場面での活躍を期待されており，このような場でユーザ

ふと我に返ったかのようにボケの発言を指摘をして会話がエージェントを受け入れやすくするためには，ユーザがの軌道修正を行うツッコミ手法である．ノリツッコミは，エージェントに親しみを感じられるようにすることが重要

プロのコメディアンが漫才形式でお笑いを披露する際に，であると考えられる．ユーザが対話型エージェントに親しツッコミ側がボケに指摘する際に使用する主流な手法の一みを感じやすくさせるような研究は多角的な視点で進めらつである [7]．この提案により，ツッコミエージェントが新れている．我々も，ユーザがエージェントに対してユーモ

たにノリツッコミを行えるようになることで，ユーザとのアを感じられれば，ユーザはエージェントに親しみを感じ

対話中に行える対話表現のパターンが増え，ユーザはエーやすくなるという仮説に基づき，エージェントのユーモア

ジェントらと繰り返し対話を行ってもエージェントらとの発言で “笑い” を引き起こすことで親しみやすさを向上させ

対話継続の意欲を維持できるようになると考えられる．

るアプローチに取り組んできた [4][5][6]．我々の先行研究

本稿の貢献は下記のとおりである．

では，ボケ役とツッコミ役に役割分担した 2 体のエージェ• ツッコミエージェントの新たな対話表現としてノリントを用い，1 体のボケエージェントのボケによってユー

ツッコミを提案・構築したこと．

ザとの話題が逸れたとしても，もう一方のツッコミエー• ユーザのノリツッコミを行うツッコミエージェントへ

ジェントがユーザの代わりにボケに対して指摘・会話の軌のユーモアの感じやすさ・対話継続欲求についてそれ

道修正をすることで，ユーザは負担なくエージェントらとぞれ検証したこと．

対話を行うことができる．しかしこの先行研究を含む従来• ツッコミエージェントが 2 種類のツッコミを使うことによる，ユーザのツッコミエージェントへのユーモア

1
2
a)

日本大学大学院総合基礎科学研究科
日本大学文理学部
miyata.akihiro@acm.org© 2022 Information Processing Society of Japanの感じやすさ，ユーザのボケ・ツッコミエージェント
らとの対話継続欲求への影響についてそれぞれ検証し39

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たこと．

2. 関連研究2.1 ユーモアに関する研究

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ユーザの発言中の語彙を，異なる用法で使用した駄洒落文を生成するエージェントを提案している [22]．例えばユーザが “カエル大嫌い” と入力すると，エージェントは “カエルといえば、つカエル（使える）のですね” と返答する．

学術的にユーモアは，哲学，心理学，言語学など様々な関はユーザ発言文の一部をシステムが擬似的に聞き間違え観点で研究が行われており [8]，ユーモアの生成と理解をて聞き返すようなユーモア発言を行うエージェントを提案

コンピュータ上でモデル化することは，人が言語や認知全している [23]．例えばユーザが “留学について知りたい”

般をどのように処理しているかどうかを解明するための重と入力すると，エージェントは入力中の留学を牛肉に聞き要な要素の一つであると考えられている [9]．現在，ユー

間違いをし，“え、牛肉について知りたい？” と返答する．

モアの定義は，未だ明確なものが定められていない．本研

多くのユーザが利用している対話型エージェントもユーザ

究ではユーモアを扱う研究で幅広く支持されている，上野とのコミュニケーション中にユーモア発言を行うことがら [10] の研究に基づき，ユーモアを “「おかしさ」「おもしできる [2][3][24]．Siri[2]，Google Assistant[3]，Pepper[24]ろさ」という心的現象を示すもの” と定義する．

は仕様が開示されていないが，ユーザの特定の発言に対ユーモアを人に感じさせることにより様々な効果がある

応するユーモアを提示すると思われる．例えば，ユーザがと言われている．例えば，ユーモアは人の精神に良い影響“結婚して” と言うと，エージェントは “友達のままでいまを与えると言われている．丸山らや Holmes は，職場におしょう” と返答する．これらはユーザからの特定の入力にけるユーモアが心身の健康や職務遂行能力の自己評価に及対して，事前に設定されたユーモアを含む応答文を返してぼす効果を検証し，ユーモアがこれらの良い効果をもたらいると考えられる．我々もエージェントが不適合解決モデしたことを確認している [11][12]．また，親和的な関係を

ル [25][26] に基づいてボケることでユーモアの生成を行う

ユーモアを交えることで形成しやすくなることが報告され手法を提案してきた [5][6]．具体的には，エージェントがている [13]．人同士だけでなく，人とエージェント間の関ユーザの発言内の特定位置の単語を，その単語から意味が係でも同様の報告がされている [14][15]．

遠く，音が近く，認知度が高い別の単語にわざと間違えて聞き返すことでユーモアを生成している．

2.2 一方的にユーモア表現を行うエージェントの研究
単体のエージェントを利用して，対話形式ではなく一方

3. 研究課題

的にユーモアを披露する研究が行われている [16][17]．中2.1 節より，親和的な関係の形成には，コミュニケーショ

谷らは入力された文章内の語を他の語に置換して駄洒落をン中にユーモアを引き起こすことが重要な要素の一つと考生成している [16]．置換語の選定は，被置換語と置換語のえられる．対話型エージェントが今後，団欒・介護などの概念ベクトルを SVM で学習することで実現している．キ

人間とのコミュニケーションを重視する場面での活躍を行ムらは複合語と複合語を構成する各語の類音語を見出しえるよう，2.2 節，2.3 節のようなユーモアを引き起こすとする辞書を用意し，複合語の前半部，もしくは後半部をことでユーザと良好なコミュニケーションを築きやすくす

類音語に置換して駄洒落を生成している [17]．複数のエーる手法が研究されているが，一般的なコミュニケーション

ジェントを利用して，ユーモアを一方的に披露する研究もシーンにこれらを適用するにはいくつか問題がある．2.2 節

行われている [18][19][20][21]．青木らは Web ニュース記事で述べた研究は漫才，大喜利をユーザに見せる披露形式での感情を表す単語とおかしみの構造図を考慮した漫才の台

ユーモア生成を行うシステムである．このため，ユーザと本を，自動生成する手法を提案している [18]．吉田らや竹エージェントの間で双方向コミュニケーションを行う対話

越らは漫才形式の対話文の自動生成システムを提案していシーンには適用できない問題がある．2.3 節で述べた研究

る [19][20]．これらの提案では，ユーザの入力文中の特定のは，ユーザとエージェントが 1 対 1 でコミュニケーション

単語を音の近い別の単語や，その単語が修飾している句にをすることを前提としたシステムである．このため，エー

つながる別の単語に置換することでボケを生成している．

ジェントがユーモア発言を行ったあとに対話を継続する

さらに，提案システムではボケに対する否定や，ボケの内には，ユーモア発言によって逸れた話題を，ユーザがエー容を例えるツッコミも生成している．伊勢崎らはお笑い構

ジェントのユーモア発言に対して指摘し，会話の軌道修正

成作家と筆者らによって得られたデータベースをもと作成する必要があり，ユーザにとって負担がかかる問題がある．

した大喜利をエージェントに行わせている [21]．

2 体のエージェントを用いる我々の先行研究 [4] であれ
ば，対話シーンにおいて一方のエージェントがユーモア発

2.3 対話中にユーモア表現を行うエージェントの研究言をしたとき，もう一方のエージェントがユーモア発言にユーザとのコミュニケーション中にユーモア表現を行う

対して指摘をすることで，ユーザの代わりに会話の軌道修

エージェントの研究が行われている [22][23]．Dybala らは正を行うため，上述の問題を解決できると考えられる．先© 2022 Information Processing Society of Japan40

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行研究 [4] のユーザとエージェントらの対話は下記のよう

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やすさの向上のために，次の 2 点の工夫を行う．

な手続きで行われる．なお，ユーモア発言を行うことでボ

1 点目の工夫は対話テンプレートの導入である．本提案

ケるエージェントを BA，ユーモア発言に指摘を行うこと

では先行研究 [4] に則り，ユーザが BA のボケによって逸でツッコミをいれるエージェントを TA とする．

れた話題を軌道修正する負担を軽減するために，ボケを行

Step1: BA がユーザの発言内の最もトピックを表す単語

うエージェントと，ユーザの代わりにボケによって逸れたを，発言のトピックから意味が遠く，単語から音が近く，話題を軌道修正するエージェントの計 2 体のエージェント

認知度が高い単語に聞き間違えて聞き返すボケを行う．

と対話を行う形式を想定している．このとき，複数の対話

Step2: TA が BA のユーモア発言内の単語の同義語と，

型エージェントと対話する環境において，各エージェント

ユーモア発言内の単語に関連する動作表現を，“【ユーモとのインタラクションが複雑化するとユーザは混乱を感じ

ア発言内の単語の同義語】か！なんで【ユーモア発言内のやすいことが分かっている [27]．このため本システムでは，単語に関連する動作表現】なきゃいけないんだよ！” といユーザとエージェントらのインタラクションが複雑化しなうテンプレートに当てはめるようなツッコミを行う．下記

いよう，完全に自由な形式で対話を行うのではなく，テンに例を示す．

プレートに沿ってユーザと各エージェントが対話を行うよ

ユーザ: 味噌汁がすごい美味しかった

うにする．

BA: え、ミサイル？
TA: 爆弾か！なんで撃ち落とさなきゃいけないんだよ！

2 点目の工夫は，ユーザが，自身・BA・TA の三者で対話を行っている感覚を強められるようなツッコミ表現の導しかし，先行研究 [4] で提案している TA の対話表現は，入である．先行研究 [4] の検証実験では，BA・TA が勝手

TA が “【ユーモア発言内の単語の同義語】か！なんで【ユーに盛り上がってて置いてきぼりをくらった気持ちになった

モア発言内の単語に関連する動作表現】なきゃいけないんという意見が多く見られた．これは，ユーザは自身の発言だよ！” というテンプレートに沿って指摘するものに限定をエージェントらが聞いていないという印象を強め，ユー

されていたため，ユーザがエージェントらと短期間の対話

モアを感じにくくなるおそれがあることを示唆する．そを行うだけで，エージェントとの対話継続意欲が下がる恐こで TA が BA の発言だけでなくユーザの発言も考慮したれがある．既存研究においても，ユーザとのコミュニケー

ツッコミ表現を行えるようにすることでこの問題の解決をション時に多様なユーモアスタイルを使う TA は我々の知狙う．具体的には，BA の発言内の単語の同義語と，ユー

る限り見つかっておらず，対話表現が限定されている．

ザの発言内のボケ生成に使用された単語に関連する動作表

上記の内容を踏まえ，ユーザとの対話中に，TA が行え

現を用いてツッコミを行えるようにする．

るユーモア表現の幅を広げることで，ユーザがエージェン

上記の工夫を踏まえ，提案手法によるユーザとエージェ

トらと繰り返し対話を行ってもエージェントらとの対話継ントらの対話は下記のような手続きで行われる（図 1）．

続の意欲を維持できるようにすることを研究課題とする．

Step1: ユーザがエージェントらに発言を行う．

4. 提案手法
3 章の研究課題を達成するにあたり，日本で広く親しま

Step2: BA がユーザの発言内の最もトピックを表す単語（置換元単語）を，ユーザの発言のトピックから意味が遠く，置換元単語から音が近く，認知度が高い単語（ボケ単

れているお笑いスタイルの漫才やコントで用いられるツッ語）に聞き間違えて聞き返すボケを行う．

コミ手法の 1 つであるノリツッコミに着目する．ノリツッ

Step3: TA が BA のボケを基にノリツッコミを行う．具

コミとは，単にボケの発言を指摘する通常のツッコミと異体的には，まず BA のボケ内のボケ単語の同義語と，ユーなり，一旦ボケを指摘せずにボケの話題に合わせてボケた

ザの発言内の置換元単語に関連する動作表現を用いて TA

あとに，ふと我に返ったかのようにボケの発言を指摘をしがボケる．このとき，TA はボケの最中にふと我に返ったて会話の軌道修正を行う手法である．例えば，“お皿洗うかのようにボケの発言を途中で打ち切る（ノリ）．その後，からスポンジ取って” という発言に対してボケ役がスポン

BA のボケによって逸れた話題から軌道修正を行うために，

ジではなく消しゴムを渡すボケをする．これに対し，“そBA のボケに指摘を行う（ツッコミ）．

うそう，それじゃあ早速消しゴムでお皿をゴシゴシして〜”

Step4: TA がユーザの発言に対して会話推進を行う．

と一旦ボケの話題に合わせてボケたあとに，“って、スポこの提案により，TA が新たにノリツッコミを行えるよ

ンジだよ！” とツッコミをいれて会話の軌道修正を行う．

うになることで，ユーザとの対話中に行えるユーモアを含

この着目に基づき，我々は TA の新たな対話表現としてむ対話表現のパターンが増え，ユーザがエージェントらとノリツッコミの導入を提案する [28]．これは，ユーザの発繰り返し対話を行ってもエージェントらとの対話継続の意言に対して BA がボケた後，一旦 TA も BA に合わせてボ欲を維持できるようになると考えられる．

ケた後に指摘を行うものである．本提案ではユーザの BA・

TA らとの対話意欲の維持のしやすさや，ユーモアの感じ© 2022 Information Processing Society of Japan41

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詞との概念の類似度 u を計算する．置換元候補群内の各名
詞における st は，文中の自身を除いた名詞との概念の類似
度 u が高いほどスコアが高くなるようにする．すなわち，

st は式（1）のように計算される．i は st を算出するター
ゲット単語の位置，n は文中の名詞の数であり，u(k) は k
番目の単語とターゲット単語の概念の類似度，n は文中の名詞数である．

st =図 1

提案手法のモデル図

1
n−1

n
∑

u(k)

(1)

k=1,k̸=i

5.2.2 ボケ単語の決定
ユーザからの入力文と，5.2.1 項での置換元単語をもとに，入力文中の全名詞から意味が遠く，置換元単語と音が5. 実装
提案システムはボケ生成部とツッコミ生成部からなる．
ボケ生成部はユーザの発言内の置換元単語をもとにボケを生成する．ツッコミ生成部は置換元単語とボケ単語をもとにノリツッコミを生成する．

5.1 事前準備
Wikipedia 日本語記事全文を MeCab[29] で形態素解析
し，語彙的意味を担わない助詞などの不要品詞を除去して分かち書きしたものをコーパスとする．コーパス内の単語全てをボケ単語候補とする*1 ．続いて，コーパスをもとに言語モデルの作成を行う．本研究における言語モデルとは，単語間の概念の類似度 u を計算できるよう自然言語の単語をベクトル表現したものであり，Word2vec[30] を用いて作成する．概念の類似度 u の計算には，Word2vec のsimilarity メソッドを用いる．このとき算出される値の値
域は-1.0〜1.0 であり，値が大きいほど単語間の概念が類似していることを表す．例えば，“宇宙” と “地球” の類似度
は 0.898 となり，“宇宙” と “ピアノ” の類似度は 0.061 となる．

5.2 ボケ生成部
ボケ生成部は先行研究 [5] と異なり，置換元単語の候補

近く，認知度が高い単語をボケ単語候補の中から選定する．なお，置換元単語に対し，下記条件を満たさない単語
はボケ単語候補から除く．この結果，例として置換元単語
が “裁判官” の場合は 407 単語，“学会” の場合では 565 単語が以降の処理対象となる．

• MeCab で名詞と判定される．置換元単語と品詞を揃えることで，ボケられたことにユーザが気づきやすくすることを狙う．本稿では置換元単語を名詞に限定しているため名詞以外の単語を除く．

• MeCab で人名・地域と判定されず，かつコーパス内での出現回数が 1,000 回以上である．ユーザからの認知度が低いであろう単語を事前に除外する．

• 頭文字の母音と末尾の文字が置換元単語と一致する．
置換元単語と発音を近づけることを狙う．
入力文中の全名詞とボケ単語候補の意味の遠さを表すス
コア（ss ）は，入力文中の全名詞との単語間の概念の類似
度 u の逆数を用いて算出する．概念の類似度 u の逆数を用いる理由としては，入力文中の全名詞との概念の類似度が低いほど ss の値が大きくなるようにするためである．すなわち，ss は式（2）のように計算される．n は文中の名詞の数であり，u(k) は k 番目の単語と置換候補単語の概念の類似度である．

11∑n
1 + u(k)nss =を，聞き間違いを行った際にユーモアを感じやすいと思わ

(2)

k=1

れる，名詞に限定している．一部，先行研究 [5] と重複す

置換元単語とボケ単語候補の音の近さを表すスコア（se ）る処理があるが，提案概念の説明に必要な部分はあらため

は，単語間の編集距離（de ）をもとに算出する．このときて記載する．

編集距離が近いほど se が大きくなるように，de の逆数を5.2.1 置換元単語の決定

se とする．すなわち se は式（3）のように計算される．

ユーザ入力文中の各名詞が，それぞれどの程度文のトピックに近いかを表すスコア（st ）を算出し，st が最も高se =1
1 + de(3)い名詞を置換元単語とする．具体的にはまず，入力文中のボケ単語候補の認知度を表すスコア（sf ）は，Wikipedia

全名詞からなる置換元候補群を作成する．その後，置換元

コーパス内での単語の出現回数（f ）をもとに算出する．単候補群内の名詞について，それぞれ文中の自身を除いた名語の出現回数はべき分布に従う．このため，極端に出現回*1

本稿ではこの処理の結果ボケ単語候補の数は 1,088,486 単語となった© 2022 Information Processing Society of Japan

数の多い単語がボケ単語の選定に与える影響が大きくなりすぎないように，出現回数の対数をとったものを sf とす42

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単語を生成するために，ボケ単語候補のうち，ユーザ入力

る．すなわち sf は式（4）のように計算される．

sf = logf(4)中の置換元単語と最も類似度が高い動詞を取得する．具体
的には，Word2Vec の most similar メソッドを利用し，ボ

ボケ単語候補ごとの最終的なスコア（sh ）が最も高くな

ケ単語候補単語のうち置換元単語との類似度が上位 10,000

るボケ単語候補をボケ単語とする．sh は，算出した ss ，件以内の単語を品詞を問わず取得し，さらにその中で最も

se ，sf をそれぞれ最小値を 0.0，最大値を 1.0 として値域

置換元単語と類似度が高い動詞を取得する．取得された動が 0.0〜1.0 になるように正規化を行うことで，重み付け前

詞を，最も置換元単語に関連する動作表現とみなし，これの ss ，se ，sf の sh の算出結果への影響を均等にする．そを動作ボケ単語とする．なお，対象とする単語を類似度がの後，ss ，se ，sf へ重み付け・合算を行い，sh を算出する．

上位 10,000 件以内の単語に絞ることで，置換元単語との関sh は式（5）のようになる．ws ，we ，wf は重み係数であ連の無い動作表現を動作ボケ単語とすることを防ぐ工夫をる．先行研究 [6] の検証結果を参考に著者らで議論を行い，行っている．下記に出力例を示す．

本稿では ws ，we ，wf はそれぞれ 1.5，2.0，1.0 とする．

ユーザ: 味噌汁がすごい美味しかった

sh = ws ss + we se + wf sf(5)

BA: え、ミサイル？
TA: そうそう爆弾ゆで... って味噌汁だよ！
ユーザ: 裁判官になるために勉強している

5.3 ツッコミ生成部
ノリツッコミは BA のボケに指摘を行う前に，一度 BA

BA: え？アイアンマン？

と同じようにボケを行い（ノリ），その後 BA に指摘を行

TA: そうそう鉄人裁け... って裁判官だよ！

う（ツッコミ）ものである．本稿で生成するノリツッコミ

ユーザ: 愛車がピカピカになって嬉しい

は，プロの漫才師がノリツッコミを行う際に多く使用し

BA: え？代謝？

ていると考えられる “そうそう，〇〇して〜... って△△だ

TA: そうそう新陳代謝乗り回し... って愛車だよ！

よ！” というテンプレートにそれぞれ当てはめることで生

ユーザ: 外出するとくしゃみがすごくて辛い成する．なお，このテンプレートをもとにツッコミを生成

BA: え？怪物？

する際，2 点の工夫を行う．1 点目としてツッコミ生成時に

TA: そうそう魔物出歩き... って外出だよ！

はユーザと BA の発言を考慮する．これは，4 章で述べた

ユーザ: 写真を撮りたいのに雨が降ってきて悲しいように，ユーザが，自身・BA・TA の三者で対話を行って

BA: え？家臣？

いる感覚を強めるためである．2 点目として，ツッコミ中

TA: そうそう家来写り... って写真だよ！

に用いる単語を BA の発言中の単語を別の表現に言い換えるようにする．これは，TA が BA の発言をそのまま使用するような単純かつ機械的な指摘を行うと，ユーザは TA
に対して無機質な存在であるという印象を強め，ユーモアを感じにくくなるおそれがあると考えたためである．
上記より，本稿では

6. 検証実験
本研究は，BA のボケに対する TA の新たな対話表現としてノリツッコミの導入を行っている．本実験ではノリ

そうそう【同義ボケ単語】【動作ボ

ツッコミの効果に焦点を当てて検証する．具体的には，提ケ単語】... って【置換元単語】だよ！ というテンプレー

案手法の有効性を評価するために，（１）提案手法によってトを利用してツッコミを生成する．【同義ボケ単語】，【動作

生成されたノリツッコミを行う TA に対してユーモアを感

ボケ単語】については上述した 2 つの工夫より，BA の発

じられるかどうか，（２）TA が 2 種類の対話表現を使うこ

言中の単語であるボケ単語（5.2.2 項）と，ユーザの発言中とでユーザの BA，TA らとの対話継続欲求が維持できるの単語である置換元単語（5.2.1 項）をもとにそれぞれ生成かを，それぞれ検証する．

する．このとき，ノリからツッコミに移る際に，TA がふと我に返ったかのような印象を与える方法を著者らで議論

6.1 実験条件

し，テンプレートに挿入する動作ボケ単語の活用形を連用

本実験の協力者は 20 代の学生 10 名である．実験で使用

形にすることや，動作ボケ単語の後に助動詞を用いないよする 3 つの手法と “味噌汁が美味しくて嬉しい” と入力しうにする．同義ボケ単語を生成するために，EDR 電子化

たときの出力例を下記に示す．各手法とも，エージェント

辞書 [31] を用いて 5.2.2 項のボケ単語の同義・上位・下位の外観・音声が実験に与える影響を排除するため，入出力語を取得する．このとき取得される単語には，ボケ単語のはコンソール上で行う．

同義・上位・下位語であるが，意味が類似していないと思手法 1: 先行研究 [4] と同じ手法である．ユーザの発言に対われる単語が存在する（例： 怪物 の同義・上位・下位語

し，BA がボケた後に，TA が BA の発言中の単語の同義語

が 物 ）．このため，取得された単語のうち，ボケ単語とや，その単語に関連する動作表現を用いてツッコミを行う．

最も類似度が高い単語を，同義ボケ単語とする．動作ボケ

その後ユーザに対して会話推進を行う．下記に例を示す．

© 2022 Information Processing Society of Japan43

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BA: え？ミサイル？

INT22005
2022/2/21• Q2：BA・TA らと実験後またすぐに対話を行いたいと感じましたか？

TA: 爆弾か！なんで撃ち落とさなきゃいけないんだよ！

10 名の実験協力者が上記の実験を行った後，それぞれの手法 2: 本提案のノリツッコミを行う手法である．ユーザ

実験協力者の入力文に対し，妥当なボケ・ツッコミが，先の入力に対し，BA がボケた後に，TA が BA の発言内の単行研究／提案手法で生成できているか検証する．入力文と語の同義語や，ユーザ発言内の単語に関連する動作表現で入力文を元に生成されたボケの間，ボケとボケを元に生成

ツッコミを行う．その後ユーザに対して会話推進を行う．

されたツッコミの間にそれぞれユーザが関係性を感じるこ

下記に例を示す．

とができれば，入力文に対し，妥当なボケ・ツッコミが生

BA: え？ミサイル？

成されていると考えられる．例えば，ユーザが入力文と入TA: そうそう爆弾ゆで... って味噌汁だよ！

力文を元に生成されたボケの間に関係性を感じられなけれ
ば，ランダムな単語を用いてボケエージェントが返答した

手法 3: 2 種のツッコミをランダムに使用する手法である．

と感じてしまい，ボケとしては妥当ではないと思われる．

手法 1，手法 2 と同様の出力をそれぞれ 1/2 の確率で行う．

あるいは，ユーザがボケとボケを元に生成されたツッコミの間に関係性を感じられなければ，何に対してツッコミ

6.2 実験の手順

エージェントが指摘しているのかをユーザが理解できなく

本実験では実験協力者に手法 1〜手法 3 を 3 日間使用しなるため，ツッコミとしては妥当ではないと考えられる．

てもらう．まず，実験協力者に自分の気持ちについてエー

この考えを基に，入力文とボケ，ボケとツッコミの間でそジェントに語りかけるシーンを想像し，最近あった，またれぞれ関係性を感じられたかどうかを回答するアンケート

は，近日中に起こる嬉しい／悲しいことについて 9 文ずつを行う．具体的には，検証実験で使用された計 180 例から（計 18 文）考えてもらう．次に，6.1 節に示した各手法で50 例をランダムに選択し，先行研究／提案手法を実験で使動作するシステムに実験協力者が考えた文をキーボードで用した際の入力文とボケ，ボケとツッコミに関係性を感じ入力してもらう．このとき，システムには重複がないようた度合いについて，5 段階のリッカート尺度（5. とても感にランダムに選択された 6 文（うち，嬉しい／悲しいことじた〜1. 全く感じなかった）で，本実験の実験協力者とはが 3 文ずつ）をそれぞれ入力してもらう．さらに，順序効

別の 4 名に回答させた．

果を相殺するために，手法の使用順はランダムに入れ替え
る．システムへの入力後，実験協力者に BA のボケと TA

6.3 実験結果・考察からの指摘・会話推進を確認してもらい，BA ／ TA からの入力文とボケ，ボケとツッコミに関係性を感じた度合い

出力に対してなるべく会話全体が自然になるような返答をの結果について述べる．各実験協力者の 50 件の回答のう自身で考えて入力してもらう．BA のボケと TA による会

ち，入力文とボケの関係性について 4 以上で回答した割合

話推進は，実験協力者が嬉しいことを入力した際には “その平均値は先行研究では 58.0 ％，提案手法では 63.0 ％，ボ

れはよかったね！それでどうしたの？”，悲しいことを入ケとツッコミの関係性について 4 以上で回答した割合の平力した際には “それは残念だったね…それでどうしたの？”

均値は先行研究では 64.6 ％，提案手法では 68.0 ％となり，と出力することで行う．このとき，ユーザが入力する内容

入力文からある程度妥当なボケ・ツッコミが生成されたとが嬉しいことなのか悲しいことなのかをシステムが把握す考えられる．ただし，これらの値が十分であるかどうかにる必要があるが，本実験においては実験デザインの工夫について今後検証を続けていく必要がある．
エージェントとの対話時に感じたことに関するアンケー

よりこれを解決する．具体的には，実験者が実験協力者に嬉しいことを入力するよう指示し，同時に実験者はシステトへの回答結果を図 2，図 3 に示す．
（１）提案手法によって生成されたノリツッコミを行う

ムが嬉しいことへの返答を行うように設定しておく（悲しいことの場合も同様）．

TA に対してユーモアを感じられるかどうかについて検証

上記の手順を 3 日間繰り返す．なお，本システムを実際するために，手法 1〜3 に対する Q1 への回答を手法間での日常生活中に適用するシーンに近づけるために，実験協比較する．手法間の比較には Bonferroni の多重比較検定を

力者には日ごとに嬉しい／悲しいことを考え直してもらう．

用いる*2 ．Q1 について，4 以上の回答の割合は，1 日目で3 つの手法について，6 件（嬉しい・悲しいことそれぞれ

は手法 1 で 40 ％，手法 2 で 60 ％，手法 3 で 20 ％，2 日

3 件）の入出力を行うたびに 5 段階のリッカート尺度（5：目では手法 1 で 30 ％，手法 2 で 40 ％，手法 3 で 40 ％，とても感じた〜1：全く感じなかった）で下記に示すエー

3 日目では手法 1 で 30 ％，手法 2 で 40 ％，手法 3 で 20

ジェントとの対話時に感じたことに関するアンケートに回％であった（図 2）．Q1 への回答に対して 2 要因分散分析

答してもらう．

• Q1：TA の発言にユーモアを感じましたか？

© 2022 Information Processing Society of Japan*2

本稿では比較する手法間で対応のある t 検定を行い，その結果にBonferroni の補正を行う

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2022/2/21を行ったところ，F(2)=7.647(p<.05) であり手法の主効果が確認できた. さらに手法 1〜手法 3 における日にちごとの Q1 への回答に対して，Bonferroni の方式を用いて検定を行ったところ，3 日目の回答において手法 2・手法 3 間でt(9)=9(p<.05) であり 5 ％水準の有意差が確認できたが，1日目と 2 日目の回答においては全ての手法間で有意差が確認できなかった。
ここから，ユーザがエージェントらと対話を複数日行った場合，手法 2・手法 3 の TA に対して感じるユーモア性
は，初めのうちは同程度であるが，次第に手法 2 の方が手

図 2

Q1 への回答（N=10)

図 3

Q2 への回答（N=10)

法 3 より有意に高くなることが示唆される．これは，両手法の TA の一貫性の違いにあると考えられる．手法 2 では

TA は一貫して，一度 BA の発言を肯定した後にツッコミを行っている．このため，ユーザが TA の発言のパターンを理解し，ユーモアを感じやすくなったと思われる． TAが「そうそう」と，BA の発言にのってからツッコむのでTA・BA の仲が良く見え，笑ってよい雰囲気になれた．
のような，発言のパターンを理解したうえでユーモアを感じているような意見もあった．一方で手法 3 では，TA がBA の発言を一方的に否定するツッコミと，一度 BA の発言を肯定した後に指摘するツッコミの 2 種類をランダムに使用している．このため，ユーザが TA の発言のパターン

たが，これは覆された．この原因としては，(1) と同様に，を理解できず，手法 2 と比較して次第にユーモア性を感じ

手法 3 では TA のツッコミに一貫性がなかったためである

にくくなったと考えられる．この裏付けとして， TA が一と考えられる．上記より，TA が 2 種類の対話表現を使っ

旦 BA を肯定した後に指摘するような対話が続くかと思いても，ユーザの BA，TA らとの対話継続欲求が維持できる

きや，いきなり一方的に BA を否定することがあり，統一とは限らないと考えられる．

感の無さから TA に怖さを感じた のような意見もあった．

本稿では，2 種類のツッコミを使用する TA ついて，ユー

上記のことから，TA がノリツッコミのみを行う（手法 2）

モアの感じやすさ・対話継続欲求の維持のしやすさについことで，TA が 2 種類のツッコミを行う（手法 3）場合よりてそれぞれ有効であることが確認できなかったが，ヒアリ

も，ユーザに対して数日間継続してユーモア性を感じさせングによりツッコミの単調さは軽減できていることは確認られると考えられる．

できている．TA が 2 種類のツッコミ手法を行う際には，（２）TA が 2 種類の対話表現を使うことでユーザの BA，

ツッコミ手法ごとにエージェントを用意し，1 つのエージェ

TA らとの対話継続欲求が維持できるか検証するために，

ント内ではツッコミ手法に一貫性を持たせるなどの工夫を手法 1〜手法 3 に対する Q2 への回答を各手法について日することで，ユーモアの感じやすさ・対話継続欲求が維持にち間でそれぞれ比較する．Q2 について，4 以上の回答

しやすくなる可能性がある．

の割合は，1 日目では手法 1 で 10 ％，手法 2 で 40 ％，手

本稿では最近起こった／近日中に起こる嬉しい・悲しい

法 3 で 20 ％，2 日目では手法 1 で 20 ％，手法 2 で 20 ％，ことをエージェントに話すシーンによる検証を行ったが，手法 3 で 30 ％，3 日目では手法 1 で 10 ％，手法 2 で 40

エージェントの利用シーンによって結果が変化する可能性％，手法 3 で 10 ％であった（図 3）．Q2 への回答に対してがある．このため，団欒を行うシーンや，介護中に雑談を

2 要因分散分析を行ったところ，F(2)=7.647(p<.05) であ行うシーンなど，様々なシーンでの検証を行う必要がある．

り手法の主効果が確認できた．さらに，手法 1〜手法 3 にさらに，実用性の観点で検証を行うために，実際に実用化おける日にちごとの Q2 への回答に対して，Bonferroni のされている対話型エージェントエージェントと，その実用方式を用いて検定を行うと，手法 3 の 1 日目と 3 日目の間化された対話型エージェントに提案手法を取り入れた場合

で t(9)=9(p<.05) であり 5 ％水準の有意差が確認された．

で比較して検証を行う．

ここから，継続して手法 3 を利用した場合，対話継続の意
欲が低下することが窺える．手法 3 では，TA が 2 種類の7. おわりにツッコミを使うため，ユーザが飽きを感じにくくエージェ

本研究は，先行研究 [4] で提案している TA の対話表現

ントらと対話を続ける意欲が維持しやすくなると予想されが限定されているため，ユーザがエージェントらと短期間© 2022 Information Processing Society of Japan45

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対話を行うだけで，エージェントとの対話継続意欲が下がすると思われるため，今後はエージェントのユーモア表現

る問題の解決を狙ったものである．

方法をユーザが任意に選択できる機能の追加も検討したい．

その解決手段として，新たな TA の対話表現としてノリツッコミを導入し，TA が 2 種類の対話表現を行えるよう参考文献にした．プロトタイプシステムを数日間利用する実験の結[1]

果，TA がノリツッコミのみを行う場合，TA が先行研究 [4]のツッコミとノリツッコミの 2 種類のツッコミを行う場合[2]

よりも，ユーザが TA へユーモアを感じやすく，エージェ
ントらとの対話継続意欲も維持しやすくなることを確認し[3]た．今後は，TA のツッコミ手法に一貫性を持たせるなどの工夫をすることで，ユーザのエージェントらへのユーモ[4]

アの感じやすさと対話継続意欲の向上を目指していく．例
えば，TA が 2 種類のツッコミ手法を行う際には，ツッコ[5]

ミ手法ごとにエージェントを用意し，1 つのエージェント
内ではツッコミ手法に一貫性を持たせるなどの工夫が考えられる．その後，この工夫を適用した TA をユーザに 2〜[6]

3 週間，毎日エージェントらと対話を行ってもらうなど，
長期間継続してエージェントを利用してもらうタスクを遂[7]行してもらうことを考えている．これにより，長期間エー
ジェントを使用した場合でも対話継続意欲が向上・維持す[8]

るかどうか，親しみを感じやすくなるかどうかそれぞれ検証を行う．エージェントに対するユーモアの感じやすさに[9]

ついても継続して検証を行う．本稿では，ユーモアの定義
は実験協力者の判断に委ねたうえで，エージェントに対し[10]てユーモアを感じた度合いについて回答してもらっていた．
実験協力者の多くは「おかしさ」や「おもしろさ」の有無[11]を回答したと考えられるが，今後の研究においては，実験協力者にユーモアの定義を明示した上で検証を行う．さら[12]に，本稿とは別のシーンを想定した実験を行っていく．本稿では，現状の対話型エージェントの利用シーンとして多く見られる一問一答を想定して実験を今回行ったが，人同士の対話シーンでは複数回の対話を重ねることが多いと思

[13]
[14]

われる．このため，今後は複数回対話を重ねるシーンでの検証も必要である。

[15]

システムの改良も行っていく．本稿で新たに提案したノ
リツッコミでは，ツッコミ中に置換元単語を含めるようにしている．このことによる効果を検証することで，先行研[16]

究のツッコミ中にも置換元単語を含めるべきかどうか議論を行う．システムの入出力の改良も行っていく．現在の[17]

入出力はテキストのみであり，多様なモダリティを考慮できていない．すなわち，ユーザの見た目・表情に基づいて[18]

ツッコミの生成や，生成したツッコミの効果が高まるような表情・ジェスチャを駆使できていない．このことから，[19]生成したツッコミの効果を高められるような入出力の方法について検討を続ける必要がある．また，ユーモア表現は[20]

多様な形式が存在し，ユーザによって好みのユーモア表現
方法が異なると考えられる．各ユーザにとって好みのユー
モア表現方法の方が，親しみやすさ・対話継続意欲が向上© 2022 Information Processing Society of Japan[21]

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