は低いが、周辺状況画像にある物体などをアノテー日常的にユーザを支援するような家庭内対話ロションした情報を含めると精度が大きく改善するボットでは、ユーザが明示的に行動を指示しない場ことが示された。つまり、気の利いた行動の推定に合であっても、気の利いた行動を実行することがは、ユーザが手にしている物体の検出といった周辺望ましい。例えば、ユーザが食事を食べ終えて「ご状況の細かな認識が重要である可能性が高い。ちそうさまでした」と発話した場合、潜在的には一方で、人間が気を利かせるような場合には、発「テーブルに置かれたケチャップを片付ける」のよ話と周辺状況の詳細を把握するだけでなく、ユーザうな行動が期待される。こうした気の利いた行動をの直前の行動や何らかの背景知識を考慮した上で常行うには、何らかの常識が必要であると考えられ識推論に基づき行動を決定することが考えられる。る。そこで本研究では、常識的な知識生成モデルをそこで、本研究では要求が非明示的なユーザ発話か用いることで、発話からユーザが持つ潜在的な要求ら常識推論によって背景知識を補完して気の利いたを推定し、気の利いた行動選択を行う。これにより行動選択を行うシステムを構築する。行動選択と同時に推論過程を明確にし、提示するこ気の利いた行動はユーザにとっては飛躍した行とで気の利いた行動をユーザに受け入れやすいもの動にも見えるため、行動に至った推論過程を同時ににする。実験の結果、一部の発話では常識推論を用提示することが重要である。常識推論を利用するこいることの有効性が示唆された。とで行動決定の根拠を明らかにしつつ気の利いた行動の選択も実現できる。本研究では常識推論モデ

ルを導入し、発話に関連する将来のユーザの行動な対話システム研究の発展によって、今後日常的にどのイベントを推論する。常識推論にはCOMET[2]ユーザの支援を行う対話ロボットの実現が期待されを再帰的に用い、この推論結果と行動候補の類似度る。ユーザの支援を行う対話ロボットは、ユーザのを計算し、行動を決定する。例えば、ユーザの発話要求に応じて適切な行動を取る必要がある。しかしとして「お腹がすいた」という発話があった場合、ながら、人と共に生活し、日常的にユーザの支援を「“お腹がすいた”と言う-(その後)-‌>‌食べ物を食べ行う場合には、ユーザによる明示的な指示が無い場る-(その前)-‌>‌食べ物を取る」という常識推論が展開合であっても、発話や状況から気の利いた行動を推できた場合を考える。この時、常識推論の結果であ定し、実施することが期待される。る「食べ物を取る」と行動候補である「バナナを取こうした対話ロボットの実現に向けて田中ら[1]る」は類似しており、何らかの類似度計算によっては、非明示的な指示となり得るユーザ発話と周囲の「バナナを取る」という行動が「お腹がすいた」とい状況をクラウドソーシングによって収集し、状況のう発話に対応する気の利いた行動になるという推論再現動画を収録しデータセットを構築している。こができる。のデータでは、対話ロボットが一般的なリビングや気の利いたロボットの行動選択データセット[1]キッチンにおいてユーザの家事を手伝うという状況を用いて実験を行った結果、ベースライン手法の性を想定し、各エントリに対して40種類の行動候補能を上回ることはできなかったが、一部の発話におから1種類の気の利いた行動が付与されている。田いては、常識推論によって背景知識を用いながら中らの深層学習に基づく行動選択実験の結果では、明確なプロセスで推論を行う有効性が確認された。―3105―.また、現在のデータセットの改善の余地が示唆された。