焦点を当てた研究が多数存在する。Nomuraらはロロボットとの対話において、「被験者が元からボットに対する被験者の不安や否定的態度を測る持っているロボットに対する認識」、「対話時のユー画一的な尺度を提案した[14,13]。この尺度のスコザ/ロボットの振る舞い」、「対話後のユーザのロボッアがインタラクション時の振る舞いや対話後の評トへの評価」の三つの要素がそれぞれ対話の結果に価に与える影響を検証する研究が多数行われてき影響を与える。本研究では大阪関西万博での対話ロた[17,8,11,12]。これらは事前の認識と対話時の振ボットの展示によって得られた実環境下とラボ環境る舞いを検証する研究であると言える。また、ロ下の両方の性質を持つ大規模なロボット対話データボットに特定の振る舞いを行わせたときに被験者のセットを用いてこれらの三要素の関係を検証する。対話後の評価やロボットへの認識がどのように変化対話時の被験者の語彙使用の傾向から被験者の事前するのかを検証する方法は、ヒューマンロボットイのロボットに対する認識を予測するモデルのパランタラクションや対話システムの領域では広く用いメータから、ロボットへの認識がポジティブかネガられる手法である[20,5,9,10,3]。これらは事前のティブかによって一定の特性の語彙が有意に使用さ認識と対話後の評価を検証する研究である。ただしれることが確認された。また、被験者のロボットへ前述三要素の関係を検証した研究は少ない。の認識と対話時の発話量によって被験者を分類し、これらの関係分析における大きな障壁はデータ分類ごとの対話後のロボットの認識の変化とセッ収集の規模である。三要素を収集したロボット対ションの評価を比較した結果、事前認識が低い被験話データはいくつか構築されているが、多くはラ者は活動量が高いと評価が有意に低下する一方、事ボ環境下の数十件程度の小規模なデータセットで前認識が高い被験者は活動量に関わらず高い評価をある[7,6,19]。大規模なロボット対話データセッ維持することが明らかになった。トも複数存在するが、これらは実世界環境下で収集されたデータセットであり、事前/事後のロボッ

トへの認識や評価に関するデータは収集されていロボットとの対話において、被験者が元から持っない[4,18,16]。ているロボットに対する認識は対話時のユーザのこれに対し本研究では、大阪関西万博での展示を振る舞いに影響する[17,8,11,12]。また、対話時通じて400⼈規模のロボット対話データを収集し、のユーザの振る舞いとそれに対するロボットの適2種類の観点からこのデータの分析を行った。一つ応はユーザの対話後のロボットへの評価に影響す目は対話時の被験者の語彙使用の傾向と被験者の事る[20,5,9,10,3]。この事前の認識、対話時の振る前のロボットに対する認識の関係である。二つ目は舞い、対話後の評価のそれぞれがどのように以降の被験者の事前のロボットに対する認識と対話時の発結果に影響を与える。これらに対してどのようにロ話量、対話後の認識の変化の関係である。これらのボットを適用させるかは社会普及のための重要課題結果をもとに、完全な実環境下においてユーザに適である。応した振る舞いを行うロボットの設計について考察org/licenses/by/4.0/).する。