# Quality of Life 情報の伝達補助を目的とする対話応答候補生成

赤間 怜奈 $\dagger \cdot$ 徳久 良子 ${ }^{\dagger \dagger} \cdot$ 乾 健太郎 ${ }^{\dagger,+\dagger \dagger}$
}

我々は, 高齢者の Quality of Life (QOL) を家族に伝えることで，高齢者と離れて住 む家族とのコミュニケーションを活性化することを目指している．高齢者の QOL 表出発話（高齢者の QOL を推定するのに有用な手がかりを含んだ発話）の生成を 補助するシステム構築に向けて, 本論文では (1) QOL ラベルつき対話コーパスを構築するための方法論を提案し, (2) QOL ラベルを用いた特定の QOL 情報を伝達す る応答の生成について議論する。具体的には，模擬的なワーカを用いることの妥当性を予備実験により示した上で，クラウドソーシングを効果的に利用して高齢者が 主体となる高齢者の QOL 表出発話を大規模に収集し, QOL ラベルつき対話コーパ スを構築した。構築したコーパスを用いた応答生成実験により,「着くとすぐに本 を読んでいるよ」のような家族の発話に対する高齢者の応答候補として, 高齢者の QOL が《健康満足感 (positive)》の場合は「今度本を読んであげよう」, 《健康満足感 (negative)》の場合は「私は新聞を読むのも億劫だよ」など, QOL 情報の伝達に 役立つ応答が生成されることを確認した。

キーワード：QOL, 対話, 応答生成
## Generating Candidate Responses for Supporting Human-to-human Communication of Quality of Life

\author{
Reina Akama ${ }^{\dagger}$, Ryoko Tokuhisa ${ }^{\dagger \dagger}$ and Kentaro Inui ${ }^{\dagger, \dagger \dagger \dagger}$
}

We aim to build a system to improve the quality of communication between elderly individuals and their families by sharing information about the elderly members' quality of life (QOL). As the first step in the creation of a system to generate utterances containing information on QOL, we propose a methodology for building a QOL-labeled dialog corpus and discuss the generation of responses that transmit specific QOL information using QOL labels. To build the corpus, we conducted preliminary experiments to demonstrate that certain crowd workers provide responses that are indistinguishable from those given by elderly individuals. Based on this, we constructed a large-scale QOL-labeled dialog corpus using crowdsourcing effectively. Our response generation experiments using the constructed corpus demonstrated that the generated utterances can be useful in transmitting QOL information. For example, the prompt "She reads a book as soon as she gets home" generated the response


"I'll read her a book next time" in case of the QOL label is 《health satisfaction (positive)》 or "Even reading the newspaper is difficult for me" in case of 《health satisfaction (negative)》.

Key Words: Quality of Life, Dialog, Response Generation

## 1 序論

世界的に高齢化が進む中，高齢者の社会からの孤立は特に深刻な課題である。内閣府の調査では, 65 歳以上の高齢者のうち夫婦または単身で生活している高齢者の割合は $56.9 \%$, 子ども世代と同居している高齢者の割合の $39 \%$ に比べて高くなっている (内閣府 2017). また, 60 歳以上を対象にした「対面だけではなくメールや電話も含めてどのぐらいの頻度で他者と対話するか」という調査では，一人暮らしの高齢者のうち男性では $7.5 \%$, 女性では $4.9 \%$ が週に 1 度以下しか他人と会話しないという結果が出ている (内閣府 2015).

このような社会的な背景から, 高齢者の話し相手となる対話システムの研究が盛んにおこなわれており，高齢者の話を聴く傾聴対話システム (Lala, Milhorat, Inoue, Ishida, Takanashi, and Kawahara 2017; 下岡, 徳久, 吉村, 星野, 渡部 2017) や, 高齢者の孤独を和らげるシステム (Sidner, Bickmore, Rich, Barry, Ring, Behrooz, and Shayganfar 2013)など，話題を限定せずに高齢者と自然に対話できるシステムが提案されている. このような対話システムが人の代わりに高齢者と対話することで，高齢者の孤独を紛らわせることができるかもしれないが，高齢者と他者とのコミュニケーションが不足しているという本質的な課題は解決できない.

一方, 老年学や老年医学では, 高齢者の健康状態の理解やケアのあるべき姿が研究されており, Quality of Life (QOL) という概念が注目されている，QOL とは，高齢者の健康状態を肉体的・精神的・社会的な側面から多面的に評価するための尺度である。高齢者の健康状態を QOL でとらえることにより，肉体的な状態だけでなく高齢者の感情や状況などを評価することで，高齢者に合ったケアが実現できると報告されている (Vaarama 2009; Hellstörm and Hallberg 2001). また, ICT を活用して高齢者の心身状況を家族や介護士などと共有する仕組みに関する実証も進められている (内山，宮川 2006)。この研究の中で，内山らは，介護における関係者間のコミュニケーションモデルのあり方について「関係者間にヒエラルキがあると，気後れや遠慮などのために自由な意思に基づくコミュニケーションが阻害される。医療における医者－患者モデルはその典型とされているが，介護にもコンシューマ（利用者）-サービス提供者間，また家庭内でも家族－本人間で必ずしも対等でない関係が存在し，さらに立場の相違からくる見解の相違が存在する。そうした中で納得や信頼を醸成するには，立場の上下のない，水平型のコミュニケーションが必要となる.」と述べている。このことから，高齢者と家族とができるだけ対等な立場で高齢者の QOL を共有することは重要な要素である．高齢者の QOL を共有する方
法として, 家族から高齢者に対しQOL に関する質問を投げかけるという方法も考えられるが,家族の質問の仕方によっては内山らの指摘する「上下関係」を発生させる可能性がある。そこで我々は，高齢者と離れて住む家族との日常的なコミュニケーションを通じて自然に高齢者の QOL を家族へ伝えることで，高齢者と家族とのコミュニケーションの質の向上と，活性化を実現するようなシステムの構築をすすめている (徳久, 寺嶌, 乾 2019). 図 1 に, 我々が目標とする高齢者と家族との対話例を示す. 図 1 (A)の「かわいいね.」は応答としては適切であるが,高齢者の QOL は娘へ伝わらない。一方で図 1 (B)の「でも私は最近肩こりで頭痛がするから無理だ.」は高齢者の QOL を表出する応答であり，これにより高齢者の QOL（ここでは健康状態が良くないこと）が娘に伝わったことで「大丈夫？連休には帰るから肩もみするね.」という QOL に配慮した娘の発話が誘発されている.

我々は以前の研究で，家族と高齢者とのメールのやりとりを対象として，

（1）QOL 表出発話（高齢者の QOL を推定するのに有用な手がかりを含んだ発話）とはどのような特徴を持つ発話か

（2）システムの支援のない状態で QOL 表出発話がどのようにやりとりされていて，システムはどんな支援をすべきか

を分析した (徳久他 2019). その結果, 上記の (1) については, 高齢者が主体となり高齢者の行動や状態を表す発話が高齢者の QOL 表出発話になりやすいことが明らかとなった．また，上記の (2) については，家族からのメールに対する高齢者の返信のうち $85.7 \% （ 3,574$ 発話中 3,064 発話）が家族が主体となる発話（e.g. かわいいね.）で，高齢者が主体となる発話（e.g. 私は最近肩こりで頭痛がするから無理だわ.）はわずか $6.4 \% （ 3,574$ 発話中 229 発話）であることが

## （A）通常の対話（QOL表出発話を含まない対話）

（B）目標の対話(QOL表出発話を含む対話)

図 1 (A) 通常の対話と (B) 本研究の目標の対話

図 2 QOL 表出発話を誘発するための返信補助システム。「返信候補」から返信を選択すると，「返信メッセージ」に選択した内容が入力される。返信候補の中に高齢者の所望する候補がない場合は，高齢者が自分で返信を記述したり，返信候補を編集することもできる。上記は「かわいいね.」と「折り紙を見つけたら買って送るね.」という返信候補が選択された様子を示している。

明らかとなった 1 .この結果を受けて，高齢者が主体となり自らのQOL を伝達するような返信を生成することを，システムにより補助することを考える，具体的には，図 2 のように，「私もやってみようかな.」「折り紙を見つけたら買って送るね.」「でも私は最近肩こりで頭痛がするから無理だわ.」といった高齢者が主体となる QOL 表出発話を応答のヒントとして高齢者に提示することで，高齢者を刺激し，システムの支援のない状態では記述されない高齢者の QOL 表出発話を誘発するような返信補助システムを目指している。本システムは，高齢者と家族との過去のコミユニケーションで家族に伝達されていない QOL カテゴリおよび家族が特に知りたがっている QOL カテゴリに関する QOL 表出発話を優先的に返信候補として提示することで，高齢者の QOL を家族への伝達を補助する役割を果たすものと想定している．たとえば，過去のコミュニケーションで経済的な情報がやりとりされていない場合は高齢者の経済的な余裕の有無がわかるような QOL 表出発話を返信候補として提示し，家族が高齢者の健康状態を知りたがっている場合には健康状態に関するQOL 表出発話を提示する。できるだけ文脈にあった候補を提示することは，システムの支援がない状態では家族に伝えられない高齢者の QOL 表

出発話を誘発できる可能性が高くなると考える.

本研究では, このようなシステムの構築に向けて, QOL 表出発話候補の生成を試みる。本論文で述べる貢献は以下の 2 点である.

（1） 大規模な QOL ラベルつき対話コーパスの構築に向けて，高齢者が主体となる高齢者の QOL 表出発話を大規模に収集するためのコーパス収集方法を提案する。提案するコーパス収集に関してふたつの予備実験を実施し，a) 本論文で提案するコーパス収集の方法の有用性を示すとともに，b) 本論文で提案するコーパス収集の方法でも 40 代・50 代のクラウドワーカから模擬的に高齢者の発話を収集できることを示す.

（2） 構築した QOL ラベルつき対話コーパスを用いて，QOL ラベルにより特定の QOL 情報を伝達するように制御しながら，高齢者の QOL を伝達する応答を生成する。これにより，近年提案されている条件付き文生成技術がどの程度適切な QOL 表出発話が生成できるか，また返信補助システムの実現に向けて残る技術的な課題は何か，を明らかにする.

## 2 QOL ラベルつき対話コーパスの構築

## 2.1 QOL ラベルつき対話コーパス構築のための予備実験

## 2.1.1 予備実験 1 ：高齢者が主体となる QOL 表出発話の収集

図 2 のようなシステムにおいて QOL 表出発話の候補を生成するために，まずはじめに高齢者の返信として想定する高齢者が主体となる QOL 発話からなるコーパスを構築したい. このとき，構築するコーパスはできるだけ規模が大きく質が高いことが望ましい.しかし，前述した通り，家族からのメールに対する高齢者の返信は，特別なコントロールのない状態では家族が

ら明らかとなっている (徳久他 2019). したがって，高齢者が主体となる QOL 表出発話を大規模に収集するためには適切な教示が必要と考えられる。そこで，本論文では，図 3 に示す設問 2 と，図 4 に示すチェック設問 3 とを用いた教示を提案する。図 3 の『注意事項 1 :「私は」「おじいちゃんは」などを主語にして，「高齢者の行動や状態や感情を表す返信」を 1 文で書いてくたさい.』は，高齢者が主体となる QOL 表出発話を記述させるための教示である. この教示は,以前の我々の分析 (徳久他 2019) で，QOL 表出発話である発話には高齢者の行動や状態を表す


図 3 高齢者が主体となる QOL 表出発話を収集するための設問

発話が多いという特徴が明らかになったことから設計した。 さらに, 図 4 に示すチェック設問を用いて, クラウドワーカが教示内容を理解しているかどうかを確認する。チェック設問を活用してタスクを教示することで，夕スクを正しく理解したクラウドワーカの回答のみを採用することができる.

本論文で我々が提案したコーパス収集方法の有用性を評価するため，提案方法により実際に高齢者が主体となる QOL 表出発話が収集できるかどうかを確かめる。具体的には，以前の分析 (徳久他 2019) で用いたメールと同じ 6 通のメール（表 1 ）を用いて, 図 3 および図 4 に示

図 4 高齢者が主体となる QOL 表出発話を収集するためのチェック設問

す方法で発話を収集する。クラウドワーカは 40 代・ 50 代 382 名（男性 187 名，女性 195 名）4 である。なお，クラウドワーカの年齢は，クラウドソーシング５のプロフィールにより確認した. 収集された発話に対してアノテータ 6 が表 2 に示す主体タグを付与した。また，ひとつの応答に複数の発話が含まれる場合は，それぞれの発話に対して主体夕グを付与した ${ }^{7}$. 結果を図 5 に示す. 図 5 の「コントロールなし」は以前の我々の分析結果で, 図 5 の「提案手法によるコーパス収集」は本論文で提案したコーパス収集方法（図 3 および図 4 ）により発話を収集した結果である。図 5 が示す通り，以前の我々の分析では高齢者が主体となる発話は $6.4 \%(3,574$発話中 229 発話）であったのに対し，本論文で提案したコーパス収集方法を適応した場合には 89.2\%（4,717 発話中 4,207 発話）まで増加した。このことから，本論文で提案した教示を用いたコーパス収集は，高齢者が主体となり高齢者の行動や状態を表す発話が収集に効果的であることが示された.

表 1 予備実験に用いた家族からのメール

 & 最近娘は切り絵にはまっているの. \\

表 2 主体夕グの定義

 & かわいいね \\

図 5 予備実験 1 ：収集した発話の主体夕グの割合

## 2.1.2 予備実験 2 : 実際の高齢者の発話と高齢者を模擬した 40 代・50 代の発話の比較

大量の発話データを収集する方法として, クラウドソーシングを用いる方法が多くの研究で採用されている (Callison-Burch, Ungar, and Pavlick 2015). しかし, 高齢のクラウドワーカが十分に存在しないことから，クラウドソーシングで高齢者の発話データを大量に収集することは容易ではない，我々は，以前の研究で 65 歳以上のクラウドワーカから収集した発話と 40 代・ 50 代 8 のクラウドワーカから収集した発話を比較し，第三者がこれらの発話を識別することが困難であることを示した (徳久他 2019). この結果は，高齢者の代わりに高齢者を模擬した 40 代・50 代のクラウドワーカを用いることで，大規模なコーパスが収集できる可能性が示唆している. しかし, 図 3 のように教示が複雑になった場合でも， 65 歳以上の高齢者から収集した発話と 40 代・50 代から収集した発話が類似するかどうかは明らかではない. 特に, 高齢者の行動や状態や感情を記述するという指示について, 40 代・50 代が高齢者のことを十分模擬して発話を記述できるかどうかは明らかでない。 そこで我々は，これらを明らかにするため，以下のふたつのグループに対して予備的な発話収集を行い，両者の違いについて分析する.

Group A: 一般の 65 歳以上の男女 10 名（男性 3 名，女性 7 名）を対象に発話を収集する。発話収集に参加した高齢者の年齢と性別を表 3 に，実施風景を図 6 に示す. 収集は高齢者の自宅で実施し，年齢は本人に直接対面して確認した。なお，キーボードが利用できない高齢者がいたことと，オペレータを介さずご自身の言葉で回答していたたくため，設問を紙に印刷して収集を行う。また，夫婦で回答する場合は，お互いに話し合わずに独

表 3 Group A（一般の 65 歳以上の男女 10 名）の年齢と性別

図 6 Group A の発話収集の実施風景. 左の写真は 67 歳女性と 72 歳男性, 右の写真は 71 歳女性と 71 歳男性である. 実験に参加した 10 名のうち, 最年少は 65 歳女性, 最高齢は 89 歳男性であった.

立に発話を記述するよう指示した，発話収集に参加した高齢者は，図 3 に示すように， ひとつのメールに対してポジティブとネガティブの返信を記述する。表 1 に示す 6 通のメールに対する返信を図 3 の設問を用いて，高齢者ひとりあたり 12 個の応答， 10 名で合計 120 個の応答を収集した。

Group B：2.1.1 項の予備実験 1 を実施した 40 代・ 50 代のクラウドワーカ 382 名から, 男女 10 名（男性 3 名，女性 7 名）を無作為に選んで 40 代・ 50 代のクラウドワーカの発話として利用する。男女の比率は Group Aにそろえた。表 1 に示す 6 通のメールに対する返信を図 3 の設問を用いて, 各クラウドワーカあたり 12 個の応答, 10 名で合計 120 個の応答を収集した。

Group A と Group B から収集した発話の一部を表 4 と表 5 に示す. 表 4 は表 1 のメール 1 に対する返信で，表 5 は表 1 のメール 2 に対する返信である.

収集したこれらの発話を一対比較にし，発話収集に参加したクラウドワーカとは別のクラウドワーカが「実際の高齢者が書いた発話」を正しく識別できるかどうかを調べた。図 7 に一対比較の画面を示す。返信 $\mathrm{A}$ と返信 B のどちらに「実際の高齢者の発話」を対応させるかはランダムとし，各設問に対して 3 名のクラウドワーカが独立に評価した。結果を図 8 に示す. 図 8 の「正解」は返信 A と返信 B のどちらが実際の高齢者の発話かを正しく判断できたクラウドワーカの数を，「不正解」は正しく判断できなかったクラウドワーカの数を，「わからない」は図 7 の一対比較で選択肢「実際の高齢者が書いた返信は，返信 $\mathrm{A}$ と返信 B のどちらか分からない」を選択したクラウドワーカの数を示す。実際の高齢者の発話を正しく回答できたのは $39.2 \%$ （3,600 発話中 1,411 発話）であり, 不正解の回答数と大きな差がないことから,「実際の高齢者

表 4 メール 1 に対する Group A と Group B の返信の一部

表 5 メール 2 に対する Group A と Group B の返信の一部

Group A の発話（65 歳以上の高齢者から収集した発話）

私も，あなたと一緒に結婚記念日には一緒にケーキを作った事を思い出したわ.

私もシャンパンでも買って来よう。

私は 6 月が結婚記念日なので今年はケーキでも作ろうかな.

私も参加したかったよ.

私はそちらに行けないからお祝いできなくてごめんね.

私は老いて，皆を記念日に招んであげられないことが悲しい。

Group B の発話（40 代・50 代のクラウドワーカが高齢者を模擬して書いた発話）

私も，久しぶりにケーキ作りしてみようかしら。

私も一緒に食べたいなあ。

私もお祝いにお寿司を作ってあげるよ.

私も一緒にお祝いできなくて残念です。

私は体調が悪くて何もしてあげられないわ.

おばあちゃんもプレゼントを送ってやりたいけど，打金が無くてごめんね.

図 7 一対比較の画面の例。返信 $\mathrm{A}$ と返信 $\mathrm{B}$ のどちらに実際の高齢者の発話を対応させるかはランダムとした。上記の例では，返信 A は Group A（65 歳以上の実際の高齢者）が書いた発話で返信 B は Group B（40 代・50 代のクラウドワーカが高齢者を模擬して書いた発話）である.

が書いた発話」と「40 代・50 代のクラウドワーカが高齢者を模擬して書いた発話」の識別は困難であったと考えられる。

また，高齢者の行動や状態や感情を記述するという指示について両者が記述した内容に違いがあるかどうかを調べるため, Group A と Group B の発話を行動・状態・感情とに分類した. ひとつの応答に複数の発話が含まれる場合は, それぞれの発話を行動・状態・感情に分類した。 また, ひとつの発話に複数の内容が含まれる場合は，「行動＋感情」のように複数の夕グを付与した。結果を図 9 に示す。図 9 が示す通り，行動・状態・感情の割合に顕著な差は確認されなかった.

これらの結果から，本論文で提案したコーパス収集方法は， 65 歳以上の高齢者の発話と類似の発話が 40 代・50 代のクラウドワーカから収集できることが示唆された. 40 代および 50 代のクラウドワーカであれば十分な数が存在するため, 40 代および 50 代のクラウドワーカから疑似的に高齢者の発話を収集することにより, クラウドソーシングを用いて 65 歳以上の高齢者の発

図 8 実際の高齢者の発話と 40 代・50 代のクラウドワーカが高齢者を模擬して書いた発話の一対比較による識別の評価結果

図 965 歳以上の高齢者の返信と 40 代・50 代のクラウドワーカが高齢者を模擬した返信の内容の比較
話を大規模に収集できると考えられる。次節では，本節で得られた知見を用いた大規模な QOL ラベルつき対話コーパスの構築について論じる.

## 2.2 QOL ラベルつき対話コーパスの構築

2.1 節では, QOL ラベルつき対話コーパス構築における高齢者の発話収集について述べた。本節では，QOL ラベルつき対話コーパスの構築の全体の手順について説明する。我々の提案する QOL ラベルつき対話コーパスの構築手順を以下に示す.

手順 1. 家族の発話収集： 両親と離れて住む 40 代および 50 代のクラウドワーカから家族の発話を収集する。クラウドワーカには，自分の両親にメールを書くつもりで $2 \sim 3$ 文で発話を書くよう教示した。なお，予備調査の際，クラウドソーシングを実施する時期と収集される発話の話題に偏りが見られたため，さまざまな話題に関する発話を収集することを目的として「子どもの学芸会について，日常の家事について，花見について，紅葉狩りについて」など，さまざまな季節や場面をこちらから指定し，クラウドワーカは指定された話題のメールを記述した。

手順 2. 高齢者の発話収集：手順 1 で収集したさまざまな話題の家族からのメールを 1 文ずつに分割した上で， 2.1 節で述べた方法で 40 代および 50 代のクラウドワーカから高齢者の発話を模擬的に収集する。図 3 に示す通り，クラウドワーカは各メールに対してポジティブな返信とネガティブな返信を記述する。クラウドワーカへの教示は以下の 4 点である。

(1)「私は」「おじいちゃんは」「おばあちゃんは」など9を主語にして，「高齢者の行動や状態や感情を表す返信」を 1 文で書く。

(2)「家族からのメール」の指定された発話の内容にあった返信を書く。

（3）あなたの父親もしくは母親がこのメールを受け取った設定で，あなたの父親もしくは母親のつもりで返信を書く.

(4) ポジティブとネガティブを間違えないようにする.

2.1.1 項で述べた通り，上記の 4 点の教示はタスク実施時（図 3）と，チェック設問（図 4) でクラウドワーカに提示する。チェック設問を用いてタスクの内容を説明することで， タスクを正しく理解できたクラウドワーカのみを採用できると考えられる。 な打，図 4 に示すようなチェック設問を複数用意し，クラウドワーカひとりあたり 3 問のチェック設問を提示した。

手順 3. QOL ラベル付与：手順 2 で収集した高齢者の発話に対して，3名のクラウドワーカ

表 6 QOL ラベルと定義

 \\

が独立に表 6 に示す QOL ラベルを付与した ${ }^{10}$. これらのラベルは太田らの QOL の 6 項目の尺度（生活活動力，健康満足感，人的サポート満足感，経済的ゆとり満足感，精神的健康，精神的活力）をもとに定義したものである (太田，芳賀，長田，田中，前田，获崎，関，大山，中西，石川 2001)。太田らは，65 歳以上の 2,944 名を用いて QOL の尺度の構成要素の妥当性を評価した結果，高齢者の QOL 評価に必要な基本的な要素が備えられていることが確認されたと報告している，高齢者の QOL を家族に伝達する場合に， どのような粒度の QOL を伝達すべきかは議論の余地があるが，本研究では太田らが定義した QOL の尺度を参考にして QOL ラベルを定義した。なお，ひとつの発話に複数の QOL ラベルが付与できる場合はすべての QOL ラベルを付与した.

手順 4. QOL ラベルの選定：手順 3 で付与した QOL ラベルのうち, 2 名以上が付与した $\mathrm{QOL}$ ラベルを当該発話の QOL ラベルとして採用する。収集した高齢者の発話のうち, 2 名以上が一致した QOL ラべルがない発話は QOL ラべルつき対話コーパスには登録しない. その結果， 52,079 発話に対して 81,228 個（1 発話あたり 1.6 個）の QOL ラべルが付与された QOL ラベルつき対話コーパスが構築された。

表 7 に QOL ラベルつき対話コーパスの例を示す。表 7 の「家族の発話」は手順 1 で収集した家族の発話を，表 7 の「高齡者の発話」は手順 2 で収集した高齢者の発話を，表 7 の「QOL ラベル」は手順 3 执よび手順 4 で 3 名中 2 名のクラウドワーカが付与した QOL ラベルを示す.

表 7 QOL ラベルつき対話コーパスの例

## 3 QOL ラベルつき対話コーパスを用いた QOL 表出発話の生成

本章では，2 章で構築した QOL ラベルつき対話コーパスを用いて QOL 表出発話の生成実験をおこない，その結果を報告する。ここで生成する QOL 表出発話は，図 2 に示す高齢者向け返信補助システムで高齢者に提示される返信候補としての利用を想定している. 図 2 のシステムで提示する返信候補には，その候補を目にすることがきっかけで，高齢者が自身の QOL 状態を顧みること，該当する QOL 状態に気づくこと，高齢者が自身のQOL 状態を相手に伝えようと思うことを補助する役割を期待している。そのため, ここで生成する応答は, 高齢者が応答として適切と感じて自然に選択したくなるような発話であり，かつそこから特定の QOL が読み取れるような発話であることが望ましい.

本章では, 我々の目的に合致するいくつかの既存手法により応答生成実験をおこない, 生成結果を評価する. 生成した応答が先行発話に対して適切であるか, および特定の QOL を表出するかを人手評価により確かめる.

## 3.1 条件付き対話応答生成実験

本論文では, 特定の QOL 情報を伝達するように制御しながら高齢者の QOL を伝達する方法として，生成べースと用例べースの二通りの方法を用いて応答生成をおこなった。それぞれの手法について，詳細を以下で述べる.

## 生成ベース応答生成

近年の機械学習ベースの対話応答生成システムでは, 高性能な応答生成モデルとして sequence to sequence (seq2seq) (Sutskever, Vinyals, and Le 2014; Vinyals and Le 2015) が注目されている. Seq2seqをべースとした方法により生成される応答は，入力発話に対して流暢かつ適切な内容であることが多数報告されている (Sordoni, Galley, Auli, Brockett, Ji, Mitchell, Nie, Gao, and Dolan 2015; Li, Galley, Brockett, Spithourakis, Gao, and Dolan 2016; Akama, Inada, Inoue, Kobayashi, and Inui 2017; Shao, Gouws, Britz, Goldie, Strope, and Kurzweil 2017; Wu, Wu, Yang, Xu, and Li 2018; 佐藤, 乾 2018). Li らは seq2seq をべースに, 学習時および応答生成時に話者情報の埋め込み表現をデコーダへ合わせて入力することで生成を制御し, 話者に条件付けられた内容を含んだ応答を生成する方法を提案している (Li et al. 2016). 我々は Li らの手法を参考に，図 10 に示す方法で QOL に関する制御をおこない，特定の QOL を表出する発話を生成する. 図 10 のモデルは, 入力発話を $X=\left(x_{1}, \ldots, x_{T}\right)$, 生成応答を $Y=\left(y_{1}, \ldots, y_{T^{\prime}}\right)$ として, 次のように定式化される：

$
p(Y \mid X, q)=\prod_{t=1}^{T^{\prime}} p\left(y_{t} \mid X, y_{<t}, q\right)
$

ここで， $T, T^{\prime}$ はそれぞれ入力発話および生成応答の文字列長である。デコーダの各時刻では,前時刻までの出力 $y_{<t}$ および QOL ラベル $q$ を用いて次の単語 $y_{t}$ の予測をおこなう．応答生成時には， 入力発話 $X$ および表出させたい QOLのラベル $q$ をモデルに与えることで，特定の QOL 情報を伝達する応答 $Y$ が生成されることを期待する。この方法を S2S-QOL と表記する.

## 用例ベース応答生成

本研究のように高品質かつ比較的データ数の少ないデータを扱う応答生成手法として, 用例ベースの手法も考えられる (Isbell, Kearns, Kormann, Singh, and Stone 2000; Ritter, Cherry, and Dolan 2011; Sordoni et al. 2015). 用例ベースの応答生成は, 与えられた発話 $X$ に対して,用例データベース $\mathcal{D}$ から最も適切な応答 $\tilde{Y}$ を選択する問題である。 $\tilde{Y}$ の選択方法は複数あるが, 本研究では $X$ と $\widetilde{X}$ の類似度を算出し, 最も類似する $\widetilde{X}$ を含む $(\widetilde{X}, \widetilde{Y}) \in \mathcal{D}_{q}$ の $\widetilde{Y}$ を発話 $X$

図 $10 \mathrm{QOL}$ ラベルを用いた条件付き対話応答生成. デコーダの各時刻で QOL 情報（青色）を入力する.

に対する応答 $Y$ として獲得するシンプルな方法を採用する：

$
\widetilde{Y}=\underset{(\widetilde{X}, \widetilde{Y}) \in \mathcal{D}_{q}}{\arg \max } \operatorname{sim}(X, \widetilde{X})
$

ここで， $\mathcal{D}_{q}$ は特定の QOL ラベル $q$ が付与されたぺアのみからなる用例データベースであり， QOL ラベルごとに全 12 種類の用例データベースを保持しておく．生成時に任意の QOL ラベル $q$ を指定すると，指定された $\mathrm{QOL}$ ラベルの用例べース $\mathcal{D}_{q}$ からのみ応答を選択する。また, $\operatorname{sim}(\cdot)$ は 2 の文の類似度を返す関数で, ここではコサイン類似度を用いた. 文のべクトル表現の獲得には，一般的に広く利用される埋め込み手法のひとつである word2vec (Mikolov, Chen， Corrado, and Dean 2013) と，前後の文脈をよく捉えた埋め込み表現を与える ELMo (Peters， Neumann, Iyyer, Gardner, Clark, Lee, and Zettlemoyer 2018)の二通りの方法を用いた.これら二通りの方法をそれぞれ W2V-QOL，ELMo-QOL と表記する。

## 3.2 実験

構築した QOL ラベルつき対話コーパスを用いて，応答生成実験をおこなった。生成した応答について定性的な分析と人手による主観評価をおこない，生成をQOL ラベルで条件付けできているか（特定の QOL を表出する発話が生成できているか）を確かめる。コーパス全体の $95 \%$ 訓練データ，5\%をテストデータとして用いた。

## S2S-QOL モデルの設定

12 種類の QOL ラベルは固定 12 次元の $\{0,1\}$ バイナリベクトルで表現し, これをデコーダへの入力に用いた。エンコーダおよびデコーダを隠れ層 512 次元の 2 層 LSTM (Hochreiter and Schmidhuber 1997), 単語ベクトルを 512 次元とし, 訓練データを最大 100 周学習した. パラメータ最適化には Adam (Kingma and Ba 2015) を用いた. 3.5 節で用いる純粋な seq2seq モデル (Sutskever et al. 2014) (S2S) の学習にも同様のモデルパラメータおよび学習方法を用いた.

## W2V-QOL, ELMo-QOL モデルの設定

W2V-QOL は, 配布されている学習済み word2vec モデル ${ }^{11}$ 利用した. 単語ベクトルの次元数は 300 であった。ある文に含まれるすべての単語に対応する単語べクトルの平均を文べクトル （300 次元）とし，これを類似度の算出に用いた. ELMo-QOL は, wikipediaから抽出したデータでモデルを学習し， 512 次元の単語ベクトルを獲得した. W2V-QOL と同様の方法で文べクトル （512 次元）を構築し，これを類似度の算出に用いた。それぞれの QOL ラベルに対応する 12 種類の用例データベースは，訓練データから作成した（各 QOL ラベルに対応する用例データベー スのサイズについては付録 Aを参照されたい).


## テストセットの用意

応答生成に用いるテストセットとして，2 種類のデー夕を用意した．ひとつは， $\mathcal{S}_{10-l 12}$ である.まず構築したコーパスのテストデータから，家族の発話（QOL 表出発話の先行発話）を無作為に 10 発話抽出した。たとえば，「着くとすぐに本を読んでいるよ」「今日は， 1 日かけて角煮を作りましたがとっても美味しくできました.」「私はウオーキングにハマっています.」などの家族の発話が得られた. これらの発話に対して表 6 で定義した 12 種類の QOL ラベルで条件づけを行い（家族の発話，QOL ラベル）の組を作成した. 10 発話それぞれに 12 種類の QOL ラベルを対応させ，最終的に合計 120 の組を $\mathcal{S}_{10-l 12}$ として獲得した. ひとつの発話に対して 12 種類の QOL ラベル通りの応答が生成できるかを評価する目的で $\mathcal{S}_{10-l 12}$ を使用する.

上述の $\mathcal{S}_{10-l 12}$ では, 家族の発話各々について, 12 種類すべての QOL ラベルに相当する応答を無理に生成するタスクになっている。しかし，これは必ずしも自然な設定ではない．たとえば，家族の発話「私はウオーキングにハマっています.」に対してQOL 状態《経済的ゆとり満足感 (positive)》を表出するような自然な応答を思い浮かべるのは簡単ではなく, 実際， 2 章で述ベたクラウドソーシングではこのラベルに対応する応答例は得られていない. そこで，上述のテストデータから（家族の発話，高齢者の発話，QOL ラベル）の三つ組を無作為に 100 組抽出した集合をもうひとつのテストセットとし，これを $\mathcal{S}_{100}$ とする， $\mathcal{S}_{100}$ では， $\mathcal{S}_{10-l 12}$ とは異なり，与えられた家族の発話に対して指定の QOL ラベルに対応する応答を人間（クラウドワー 力）が生成できていることが保証されており，応用の観点からより自然な条件での応答性能を評価することができる.

## 3.3 生成された応答の例

表 8 左部に, テストセット $\mathcal{S}_{10-l 12}$ を用いて生成した応答の一例を示す 12 . 表 8 は「着くとすぐに本を読んでるよ」という家族の発話に対して 3 種類の生成モデル S2S-QOL, W2V-QOL, ELMo-QOL が QOL ラベルごとにどのような内容の応答を生成したかを示している．たとえば，QOL ラべル《経済的ゆとり満足感 (positive)》が与えられた場合, 応答としてS2S-QOL では「今度本を買ってそちらに行くよ」が，W2V-QOL および ELMo-QOL では「今度本を買って持っていくよ.」 が生成されており，これらの応答からは，少なくとも本を購入してそれを発話者のもとへ届けに行くだけの “経済的ゆとりがある”という高齢者の QOL 状態が読み取れる。また，QOL ラべル《精神的活力 (negative)》の場合の S2S-QOL の応答「私には興味がないな」, W2V-QOL の応答「本にはわしは興味ないからなあ.」, ELMo-QOL の応答「私は外に出かけることも少なくなったよ.」のいずれの応答にも無関心さや無気力さが表れており, これらからは高齢者の“活力がない”様子が読み取れる.このような先行発話に対する応答として適切かつ高齢者の QOL 状態を

表 8 異なる QOL ラベルを指定したときの生成結果

} & \multicolumn{2}{|c|}{ (1) QOL 表出@1 @2 } & \multirow{2}{*}{ (2) ポジ・ネガー致 } & \multirow[t]{2}{*}{ (3) 応答の適切さ } \\

& ちゃうから, もう乗るのが億劫になるよ \end{aligned} & $0 / 5$ & $0 / 5$ & $5 / 5$ & $4 / 5$ \\

& 絵本を読んでやりたいけどできないわごめんね. \end{aligned} & $1 / 5$ & $1 / 5$ & $5 / 5$ & $5 / 5$ \\

& に行くのは難しいな \end{aligned} & $4 / 5$ & $4 / 5$ & $5 / 5$ & $5 / 5$ \\

左部：モデルが生成した応答（3.3 節)，右部：各応答についての人手評価結果（3.4 節)，表中の値は評価者 5 名のうち正解と判定した人数を表す.
十分に表出する応答は，返信補助システムにおける返信候補として我々が想定している通りのものである. すべての種類の QOL ラベルで, 《* (positive)》には「今度」「〜する」「〜してあげる」というこれからのことについての前向きな表現が多く見られ，反対に《* (negative)》には「億劫」「面倒」「無駄」など後ろ向きな表現が多く見られた。全体として，与えられた QOL ラベルに応じた内容の応答が概ね生成されていることが確認された。

## 3.4 人手評価

生成した応答について，指定した QOL が表出された応答の生成制御できていることを確かめるために, クラウドソーシング 13 を利用して人手評価を実施した.

## 評価設定

生成された応答を, 次の 3 つの観点について人手で評価した.
- 観点 (1)：指定した QOL ラベル通りの QOL 状態が生成した応答に表出していること
- 観点 $(2)$ : 指定した QOL ラベルの特にポジティブ・ネガティブの状態の一致
- 観点 $(3)$ : 先行発話に対する応答としての適切さ

観点 (1)では, 生成した応答とそれに先行する発話を評価者に与え,「応答から最も読み取ることができる QOL 状態」と「応答から二番目に読み取ることができる QOL 状態」を，表 6 で定義した 12 種類の QOL 状態に「わからない・該当なし」を加えた 13 種類から選択するよう指示した. なお, 応答に表出している QOL 状態がひとつのみであると評価者が考える場合は,「応答から二番目に読み取ることができる QOL 状態」では「わからない・該当なし」を選択するよう指示した. ひとつの応答につき 5 人の評価者が評価した. 観点 (2) と (3) では, 生成した応答とそれに先行する発話を評価者に与え,「応答の内容がどちらの状態を表しているか」という問いに対し選択肢 $\{$ ポジティブ，ネガティブ，わからない\}からひとつを，「与えられた発話と応答は対話として適切か」という問いに対し選択肢 $\{$ 適切である，適切でない，わからない $\}$ からひとつをそれぞれ選択するよう指示した。ここでの「対話として適切」とは，先行発話に対する返答として自然に繋がっていること，文法的に正しいことを指す。なお，本タスクは上述の QOL 表出に関する評価とは独立に実施した. 本タスクもひとつの応答につき 5 人の評価者が評価した。

## 結果

表 9 に QOL 表出および応答の適切さに関する人手評価結果を示す. 表 9 の(1)(2)(3)について，以下にそれぞれ説明する。

表 9 QOL 表出および応答の適切さに関する人手評価結果

(1)の@1 は評価者の「応答から最も読み取ることができる QOL 状態」が生成時に指定した QOL ラベルと一致している割合を, @2 は評価者の「応答から最も読み取ることができる QOL 状態」もしくは「応答から二番目に読み取ることができる QOL 状態」が指定した QOL ラベルと一致している割合を表す。(2) の $・ \times$ は生成時に指定した QOL ラベルのボジ・ネガと評価者の判断が一致している・一致してない割

ぞれ表す。（）内の数字は人数を表す.

まず，表 $9 「(1) Q O L$ 表出」列は上述の観点 (1)の評価結果である．@1 は評価者の「応答から最も読み取ることができる QOL 状態」が生成時に指定した QOL ラベルと一致している割合を，@2は評価者の「応答から最も読み取ることができる QOL 状態」もしくは「応答から二番目に読み取ることができる QOL 状態」が指定した QOL ラベルと一致している割合を表す。表 9 に示すように，テストセット $\mathcal{S}_{10-l 12}$ では $@ 1$ は $0.31 \sim 0.38$, @2 は $0.43 \sim 0.51$ 程度, $\mathcal{S}_{100}$ では @1 は 0.61 0.62, @ 2 は 0.70 0.72 程度であった. 文脈的に無理がある場合でも必ず 12 種類すべての QOL ラベルについて生成する条件 $\left(\mathcal{S}_{10-l 12}\right)$ では, 指定された QOL の表出に成功するケースは高々半数に留まったが，クラウドワーカが実際に適当な応答を作ることができた条件 $\left(\mathcal{S}_{100}\right)$ では比較的高い割合で QOL の表出に成功している。また，生成時に指定した QOL ラべルと生成応答に表出している QOL との相関を確かめるため Cramer の連関係数 (Cramer 1946) を算出したところ, $\mathcal{S}_{10-l 12}$ 上で S2S-QOL は 0.32 , W2V-QOL は 0.38 , ELMo-QOL は 0.38 となり ${ }^{14}$,生成時に指定した QOL ラベルと人手評価により表出が認められた QOL との間には中程度の相関が認められる結果となった。

次に，表 9 の「(2) ポジ・ネガ一致」の列および付録 Cに上述の観点 $(2)$ の結果を示す.これは，生成時に指定したポジティブまたはネガティブ (《* (positive)》または《* (negative)》) と, 評価者が読み取ったポジティブまたはネガティブの極性が一致するかどうかを評価した結果である．表 9 より，すべてのモデルで生成時に指定した QOL ラベルと生成応答で表出が認められた QOL ラベルとのポジティブ・ネガティブの極性は, 全体として $90 \%$ 前後で一致した.

表 9 の「(3) 応答の適切さ」の列および付録 D には, 観点 $(3)$ の結果を示す.これは, 生成した応答がどの程度先行発話に対する応答として適切であるかを人手評価により評価した結果である. S2S-QOL および ELMo-QOL では, 全体として $60 \%$ 以上の応答が適切であると評価された. W2V-QOL は適切と評価された応答の割合は $60 \%$ 未満で, 他の 2 つの生成モデルよりも低かった.

具体的な事例に対する評価例として，表 8 の右部にそれぞれの応答に対する上述の 3 つの観点での人手評価の結果を示す.たとえば，「着くとすぐに本を読んでいるよ」という先行発話に対して S2S-QOL が生成した応答「今度わしが見に行くよ」について，(1)の@1では評価者 5 名のうち 1 名が生成応答から《生活活動力 (positive)》を読み取り, @ 2 では評価者 5 名のうち 3 名が《生活活動力 (positive)》を読み取っている。（2)については評洒者全員が生成応答から高齢者の状態がポジティブであることを読み取り, (3) について評価者 5 名のうち 3 名が生成応答は先行発話に対する応答として適切であると判断している.

以上をまとめると，まず，本研究で生成した応答は， QOL 状態のポジティブ・ネガティブの極性については生成時に指定した通りの状態が高精度で表出していることがわかる。また， 12 種類の QOL ラベルについても， $\mathcal{S}_{100}$ での評価からわかるように，人間が適切な応答を生成できるような条件下ではモデルも $60 \%$ から $70 \%$ の精度で指定の QOL 状態を表出する発話を生成できている. 図 2 のような QOL 表出発話を誘発するための返信補助システムへの応用を考えた場合, 本研究で構築した生成モデルは, 特定の QOLをある程度制御可能であるという点で, QOL 伝達補助の実証実験に利用可能な水準に達していると考えられる.

一方で, 現状, QOL 表出発話の生成時に高齢者個人の特性や状態を考慮していないため，たとえば「今度本を買ってそちらに行くよ」という返信候補を生成しても高齢者自身の実際の日常生活の活動力や経済的なゆとりの状況と合っていない可能性もある. 図 2 に示す通り, 我々の提案システムは高齢者自身が返信する内容を編集できるインタフェースを想定しているものの，高齢者の特性や状態にできるだけ合った返信候補を生成することが望ましい．高齢者個人の特性や状況を加味した QOL 表出発話の生成モデルの構築に関しては今後検討していきたい.

## $3.5 \mathrm{QOL$ 制御の影響：応答の適切さに関する調査}

構築した対話コーパスは QOL を制御しない単純な対話応答生成のための学習データとしても利用することができる。本研究では QOL 表出発話の生成を目的として QOL ラベルを用いた条件付き対話応答生成の枠組みで特定の QOL 情報を表出するような制御をしながら応答を生成することを主目的としたが，本節では同じコーパスを用いてQOL 制御をすることなく対話応答生成をおこなうことで，QOL 制御が生成にもたらす影響を調査し報告する。具体的には,生成応答の定性的分析と人手評価により，QOL 制御の有無による生成された応答の「対話としての適切さ」を比較調査した。QOLを制御しない応答生成の枠組みとして, 構造はシンプルながらも流暢かつ適切な内容の応答を生成するとの報告が多数なされている純粋な seq2seq モデ

ル（S2S と表記）を用いた. S2S の学習設定は，前述の 3.2 節「S2S-QOL モデルの設定」に示した通りである。さらに，QOLを制御しない用例べースの応答生成手法として W2V およびELMo モデルを用いた，W2V，ELMoでは，用例データベースとしてすべての訓練データを用いた.

## 定性的分析

表 10 に，QOL を制御した 3 種のモデルおよび QOL を制御しない 3 種のモデルが生成した応答の例を示す。生成時の入力には， $\mathcal{S}_{100}$ を用いた，表 10 中の QOL ラベルは，生成時に QOL を制御するモデルでのみ用いた。表 10 の結果から，S2S-QOL では与えられた QOL ラベルに応じた応答はある程度生成できているが，S2S と比較して応答の自然性に欠ける例も観察された。

表 10 QOL を制御したモデル S2S-QOL, W2V-QOL，ELMo-QOL と制御しないモデル S2S，W2V，ELMoの応答例

 \\

具体的には，表 10 の 2 つ目の入力に示す「昨日の日曜日，小学校の運動会だったの」という発話に対して，S2Sでは「言ってくれれば行ったのに」という発話に対する応答として自然な応答が得られているが，一方でS2S-QOL では「私は趣味の散歩ですら最近は億劫なのに」と《健康満足感 (negative)》が QOL 状態として読み取れる内容ではあるものの, 先行発話との繋がりは不自然で，対話としては許容し難い応答が生成されている様子が確認された。用例べースのモデルについても, 同様の様子が確認された.

## 人手評価

QOL 制御の影響を調查するために，クラウドソーシング 15 による人手評価を実施した.生成時の入力には $\mathcal{S}_{100}$ を用い， QOL を制御した 3 種のモデルおよび $\mathrm{QOL}$ を制御しない 3 種のモデルによりそれぞれ生成した合計 600 の応答を評価対象とした。評価者は，生成した応答とそれに先行する発話を与えられ，「与えられた発話と応答は対話として適切か」という問いに対し選択肢 $\{$ 適切である，適切でない，わからない $\}$ からひとつを選択した。ここでの「対話として適切」とは，先行発話に対する返答として自然に繋がっていること，統語的および文法的に正しいことを指す.ひとつの応答につき， 5 人の評価者が評価をおこなった.

人手評価の結果を図 11 に示す. 生成応答のうち対話として適切と評価された生成応答の割合は，S2S では約 70\%であったのに対し，S2S-QOL ではそれよりも約 10\%ほど低い約 $60 \%$ という結果であった. W2V-QOL と W2V, ELMo-QOL と ELMoについても同様で，QOL を制御したモデルは制御しないモデルよりも対話としての適切さが低下した，QOLを制御することよってそれぞれのモデルに生じた約 10-15\%の低下は， Mann-Whitney の U 検定 (Mann and Whitney 1947) により S2S-QOL および W2V-QOL では $p<0.01$, ELMo-QOL では $p<0.05$ の有意が認められるものであった．生成応答の質を損なわない QOL 制御の実現は，今後の課題である。

また，S2S が生成した応答の約 $70 \%$ が人手評価により応答として適切であると評価されたことから, 今回構築した数万規模のコーパスがニューラル対話応答生成の学習データとして機能し得るということが示唆された。一般的に seq2seqを始めとするニューラル生成モデルの学習には数百万オーダーの学習データが必要とされているが (Vinyals and Le 2015; Sordoni et al. 2015; Shao et al. 2017; Wu et al. 2018), 今回のようにドメインが限定的であることやデー夕の質が高い（たとえば，統語的および文法的に正しい，内容が明確に記述されている）などの条件下では，より少量のデータでもニューラル生成モデルの学習が可能であることがわかった.


(a) S2S-QOL と S2S の比較.

(b) W2V-QOL と W2V の比較.

(c) ELMo-QOL と ELMoの比較.

図 11 応答の適切さに関する人手評価結果

## 4 結論

我々は，高齢者の QOL を家族に伝えることで，高齢者と離れて住む家族とのコミュニケー ションの質を向上させるシステムの構築を進めている. 本研究では，QOL 情報の伝達補助を目的とした QOL 表出発話の生成に取り組んだ，具体的には，大規模な QOL ラベルつき対話コー パスの構築に向けて，高齢者が主体となる高齢者の QOL 表出発話を大規模に収集するためのコーパス収集方法を提案した．提案するコーパス収集に関してふたつの予備実験を実施し，a）本論文で提案するコーパス収集の方法で高齢者が主体となり高齢者の行動や状態を表す QOL 表出発話が収集できていることを示すとともに，b) 対面で収集した高齢者の発話と 40 代・ 50 代が高齢者を模擬した発話とを比較し，本論文で提案するコーパス収集の方法でも 40 代・ 50 代のクラウドワーカから模擬的に高齢者の発話を収集できることを示した. さらに， 52,079 発話の QOL ラベルつき対話コーパスを構築した上で，QOL ラベルにより特定の QOL 情報を伝達するよう制御しながら，高齢者の QOL を表出する応答を生成する実験を行った。人手による評価の結果, 与えられた QOL ラベルに応じた応答が生成できているかという観点については, 本研究で用いた生成べースおよび用例ベースのいずれの手法でも，生成応答からは概ね指定通りの

QOL が表出できているという評価を得た．特に，QOL 状態のポジティブ・ネガティブの極性については生成時に指定した通りの状態が高精度で表出していることがわかった。また, 12 種類の QOL ラベルについても，人間が適切な応答を生成できるような条件に関しては生成モデルでは $60 \%$ から $70 \%$ の精度で指定の QOL 状態を表出する発話を生成することがわかった。また, 応答の適切さに関しては生成した応答のうち $60 \%$ 以上が適切と評価された. これらの結果から, 本研究の応答生成モデルは，高齢者の QOL 伝達補助の実証実験ができる水準に達していると考えられる。一方で, 返信候補として提示する応答における QOL の表出と応答としての自然性の两立, および, 高齢者の個人の特性や状態に合わせた QOL 表出発話の生成に関しては, QOL 表出発話の生成モデルの改良も含めて今後取り組む必要があることも明らかとなった.

なお，図 2 のシステムでは「かわいいね.」「上手だね.」なども返信候補として生成しているが，本研究の応答生成実験では QOL 表出発話の生成のみを対象とした. これらの QOL 表出発話以外の応答生成，および図 2 のシステムの実装については，実証実験に向けて今後取り組む予定である.

また，高齢者の QOL を家族に伝えるシステムとしては，図 2 で提案したシステムの他にも，高齢者とチヤットボットとの対話から高齢者の QOL を推定して家族に伝えるシステムや，家族が高齢者の QOL について質問することを支援するシステムなど，さまざまなシステムが考えられる。本論文で提案したシステムの有効性の評価，他のシステムも含めてどのようなシステムが有効かについては，今後実証実験を通じて明らかにしていきたい．また，どのような粒度で QOL を伝達すると実際にコミュニケーションの質が向上するかについても, 今後, 実証的に検証していきたい.

## 謝 辞

本論文の査読にあたり，ご意見・ご指摘をくださった査読者の方々へ深く感謝いたします。本論文の内容の一部は, 第 84 回人工知能学会言語・音声理解と対話処理研究会で発表したものです (赤間, 徳久, 乾 2018).

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## 付録

## A 用例データベースの規模

表 11 に, 実験で用いる各 QOL ラベルに対応するそれぞれの用例データベースの規模を示す. 複数の QOL ラベル $q_{i}, q_{j}$ が付与されているようなぺア $(\tilde{X}, \tilde{Y})$ については, 付与されているすべてのラベルに対応する用例データベースにそれぞれ用例として含まれる $:(\tilde{X}, \tilde{Y}) \in \mathcal{D}_{q_{i}},(\tilde{X}, \tilde{Y}) \in \mathcal{D}_{q_{j}}$.

表 11 各 QOL ラベルに対応する用例データベースの規模

## B生成応答に表出する QOL 状態に関する人手評価結果の詳細

S2S-QOL，W2V-QOL，ELMo-QOL により生成した応答について，生成応答に表出する QOL 状態を人手により評価した結果を, 図 12 , 図 13 , 図 14 にそれぞれ示す。評価方法の詳細は, 本文中の 3.4 節「評価設定」を参照されたい. 図の各行は生成時に指定した QOL ラベル, 各列は評価者によって生成された応答に表出していると判断された QOL ラベルである. 図中の灰色のセルは, 生成時に指定したラベルと生成応答の QOL 状態の表出に関する評価者の判断が一致している（指定した通りの QOL 状態が表出している）ことを示している．たとえば，図 12 よ

 &  &  &  &  &  &  &  &  &  &  &  & かからない & 合甜 \\

図 12 S2S-QOL により生成した応答に表出する QOL 状態に関する人手評価結果

 &  &  &  &  &  &  &  &  &  &  &  & 合计 \\

図 13 W2V-QOL により生成した応答に表出する QOL 状態に関する人手評価結果

 &  &  &  &  &  &  &  &  &  &  &  &  & 合旪 \\

図 14 ELMo-QOL により生成した応答に表出する QOL 状態に関する人手評価結果

り, 生成時に《生活活動力 (positive)》を指定して S2S-QOL により生成した 100 個の応答（1 行目）のうち，指定した通りの QOL が表出したと判断された応答の数は 13（1列目）で，最も多く表出していると判断された QOL 状態は《精神的活力 (positive)》の18（11 行目）であった.図 12 , 図 13 , 図 14 より, いずれのモデルでも，程度に差はあるものの指定した QOL ラベルに概ね評価が集まっていることから，指定した通りの QOL 状態を表出する応答の生成にある程度成功していると考えられる。また，モデル間で大きな傾向の差は見られなかった，具体的には，たとえば《健康的満足感 (negative)》や《経済的ゆとり満足感 (negative)》を生成時に指定した場合，いずれのモデルでも評価の約 $40 \%$ 以上がそれぞれの QOL 状態を生成応答から読み取ることに成功しており，生成応答における QOL 状態の表出が特に顕著という結果となった, 一方で, 《生活活動力 (positive)》や《健康的満足感 (positive)》を生成時に指定した場合, いずれのモデルでも評価者が生成応答から最も読み取れると判断した QOL 状態は《精神的活力 (positive)》であった. これは,「生活活動力」,「健康的満足感」および「精神的活力」といった

QOL が，実際は互いに強く関連し合う概念であるため，それらを明確に識別することが困難であることが原因のひとつと考えられる。

## C QOL 状態のポジティブ・ネガティブに関する人手評価結果の詳細

S2S-QOL, W2V-QOL, ELMo-QOL により生成した応答について，生成時に指定した QOL ラベルの特にポジティブまたはネガティブの状態が生成応答に表出するポジティブまたはネガティブと一致するかを人手により評洒した結果を，図 15 , 図 16 , 図 17 にそれぞれ示す。評価方法の

図 15 S2S-QOL により生成した応答のポジティブまたはネガティブの表出に関する各ラベルごとの評価

図 16 W2V-QOL により生成した応答のポジティブまたはネガティブの表出に関する各ラベルごとの評価

図 17 ELMo-QOL により生成した応答のポジティブまたはネガティブの表出に関する各ラベルごとの評価

詳細は，本文中の 3.4 節「評価設定」を参照されたい，たとえば，図 15 より，生成時に QOL ラベル《生活活動力 (positive)》を指定して生成した応答に関する評価（全体数は 50）のうち, 応答の内容はポジティブな状態を表していると評価したもの，すなわち生成時に指定された状態と一致したものが 35 （全体の $70 \%$ に相当）で，ネガティブな状態を表していると評価したもの

いずれのモデルでも，生成応答に表出するポジティブまたはネガティブの状態が生成時に指定されたものと一致する割合は QOL ラベルによって差があり, 小さいものでは $70 \%$ から, 大きいものでは $100 \%$ まであった．また，いずれのモデルでも《経済的ゆとり満足感 (negative)》は一致する割合が大きく, 一方で《精神的健康 (negative)》は一致する割合が小さい傾向にあった．実際の生成応答例を見ると，たとえば本文の表 8 の\#8, QOL ラベル《経済的ゆとり満足感 (negative)》のもとでELMo-QOL が生成した応答「おばあちゃんあちこち痛いけど湿布買うお金無いわ.」は「お金がない」ということばで経済的ゆとりがない様子が直接的に表現されているが, 一方で表 8 の\#10, QOL ラベル《精神的健康 (negative)》のもとで ELMo-QOL が生成した応答「俺が一緒に読んでやれたらいいんだけどな.」は精神の健康状態が良くない様子の直接的な表現が含まれておらず，そのため状態がネガティブであるとの判断が比較的困難となったことで，一致する割合が小さくなったと考えられる。

## D 生成応答の適切さに関する人手評価結果の詳細

S2S-QOL, W2V-QOL, ELMo-QOL により生成した応答について, 生成時に指定した QOL ラベルの特にポジティブまたはネガティブの状態が生成応答に表出するポジティブまたはネガティブと一致するかを人手により評価した結果を, 図 18 , 図 19 , 図 20 にそれぞれ示す. 評価方法の詳細は，本文中の 3.4 節「評価設定」を参照されたい。たとえば，図 18 よ, 生成時に QOL ラベル《生活活動力 (positive)》を指定して生成した応答に関する評価（全体数は 50）のうち, 生成応答の内容が先行発話に対して適切と判断されたものが 31 （全体の $61 \% に$ 相当）で，不適切

図 18 S2S-QOL により生成した応答の応答としての適切さに関する各ラベルごとの評価

図 19 W2V-QOL により生成した応答の応答としての適切さに関する各ラベルごとの評価

図 20 ELMo-QOL により生成した応答の応答としての適切さに関する各ラベルごとの評価

と判断されたものが $18 （$ 全体の 36\%）であった.

それぞれのモデルで傾向は異なり，たとえば，《精神的活力 (positive)》で適切と判断された応答の割合は，S2S-QOL では同モデルの平均程度の $60 \%$

## 略歴

赤間怜奈：2017 年東北大学工学部卒業. 2018 年東北大学大学院情報科学研究

科博士前期課程修了. 現在, 同研究科博士後期課程在学中. 自然言語処理に

関する研究に従事. 人工知能学会, ACL 各学生会員.

徳久良子：2001 年九工大大学院修士課程修了. 同年 (株) 豊田中研入社. 2009

年奈良先端大学情報工学研究科博士課程修了. 感情や対話に関する研究に従

事. 博士 (工学). 人工知能学会, 言語処理学会, IEEE 各会員.

乾健太郎: 東北大学大学院情報科学研究科教授. 1995 年東京工業大学大学院

情報理工学研究科博士課程修了. 同大学助手, 九州工業大学助教授, 奈良先端科学技術大学院大学助教授を経て, 2010 年より現職. 2016 年より理化学研究所 AIP センター自然言語理解チームリーダー兼任.