行動の理由を読み取ることはしばしば難しい[5,6]。ユーザとの共生空間で動作するロボットには、言い換えれば、ユーザにとってロボットの行動予測ユーザから信頼され協調動作をスムーズに実行するは困難であり、ユーザにとってはいつ何をどのようことが求められる。そのためには、ロボットがどのにロボットに要求してよいかわからないというユーような外界観測を行いそこから何を記憶しどのようザビリティの問題が生じる。こうした不可視な内部な意図を生成したのかを、ユーザが理解できるよう状態の問題は、ロボットが得られる信頼性の問題にに表出させることが重要である。外界観測結果や記も繋がっている[7,8,9,10]。憶・意図を表出させる有効な手段として、言語を用この問題を解決する方法のひとつが、外界観測いたインタラクションがある。長期的なインタラク結果・記憶・意図といったロボットの内部状態をションを想定したとき、冗長なインタラクションをユーザに自然言語を用いて対話的に説明すること避けるために、何を言語化し伝えるかだけでなく、である[11,12,13,14,15,16,17,18]。この考え方は、何を言語化せず伝えないかも重要である。本研究ExplainableAI(XAI)の考え方をロボットに当てはめでは、経験由来の情報量（エントロピー）をロボッたもので、ユーザとの協調性を高めるための手法とトが言語化する内容の選択に用いる。具体的には、して注目されている[4,6,13,19,20,21,22]。GPT由来の一般言語モデルとロボット自身の経験かしかし、ロボットの内部状態は観測結果・記憶・ら学習した言語モデルの2種類を利用する。ロボッ動作計画・バッテリー残量など種類が多く、実際にトを使った案内タスクで被験者実験を行った結果、はどの情報を言語化（発話）し説明することがユー提案法がロボットの内部状態を必要十分に説明できザとの協調動作に有効かは明らかではない。無分別ることが示された。な言語化・説明はユーザビリティの低下に繋がるため、場面に応じた適切な量・内容の言語化が必要で

ある[22,23]。つまり、ロボットの内部状態のうち、ロボットや人工知能技術の進展に伴い、人間の生何を言語化する・しないを決める基準を定め、説明活空間で自律的に動作するロボットが実現されようすることが重要である。としている。こうした自律型ロボットが人間の生活ロボットの内部状態を説明するとき、何を言語化空間で動作しようとする場合、ロボットの状態がどするか決定する基準に関する研究では、ロボットののようなものか、人間のユーザにとって明確である安全性に関する情報を重視することや[24]、ロボッ必要がある[1,2]。例えば、ロボットが何をでき何トのタスク遷移の要点を重視することが提案されを記憶しているのかということをユーザが理解でている[21]。これらの研究は、主にユーザとロボッきなければ、ユーザは適切な命令をロボットにできトの初対面でのインタラクションを想定している。ず、協調作業などに支障が出る。言い換えれば、ロしかしユーザの生活空間での活動するロボットは、ボットの内部状態が、ユーザにとって必要なタイミより長期的な観測・記憶を活用する必要がある場面ングで理解可能であることが重要である[3,4]。も多い[25,26]。また、ロボットの行動パターンがしかし、ロボットは人間とは異なる動作原理で動ルーティンである場合、その報告は冗長となる一方―1394―.内部状態ユーザ認知可能情報観測•音声（ユーザ要求）•物体•人物•場所意図生成器•ユーザへの応答•探し物まで案内•シナリオに基づく動作計画•探し物の場所まで移動エントロピー基準•エントロピー（経験由来・一般言語モデル由来）に基づいて発話の適否を判断発話計画•セリフ生成記憶•実験前観測結果で、行動パターンが何らかの理由でいつもと異なる場合はそれを報告する必要がある。つまり、生成した説明の必要十分性を担保するよう、ユーザの慣れや状況に応じて過不足なく説明を行うという視点が必要である[27]。本研究では、過去のユーザとの対話をもとにロボットが発話する対話戦略の下、発話内容をある基準によって削ることは説明の必要十分性の向上に有効なのかを検証する。ここで、この発話内容の選択に用いる基準のことを言語化基準と呼ぶ。この際、過去の記憶・経験と比較した場合の現在の観測の希少さを言語化基準として用いる。具体的には、過去の記憶・経験を利用した確率的言語モデルを構築し、この言語モデルに対する現在の観測事象のエントロピーを計測する「エントロピー基準」を用いる。このエントロピー基準によって説明の必要十分性が向上するか、ロボットを用いた被験者実験で評価・検証する。