大規模言語モデルを用いた性格特性に基づく対話ロボットの共発話ジェスチャー生成

人間とロボットのコミュニケーションにおいて，ロボットが一貫した性格を持つことは重要であり，その表現にはジェスチャーが大きな役割を果たす．しかし，速度などの物理パラメータを調整する既存のジェスチャー生成手法では，多様な性格表現に限界があった．そこで本研究では，大規模言語モデルを用いた共発話ジェスチャー生成手法を拡張し，指定された性格特性に基づいて共発話ジェスチャーを決定する手法を提案する．提案手法の有効性を検証するため，対話ロボットCommUを用いて提案手法による外向的(Ext)，内向的(Int)，及び先行研究による共発話ジェスチャー(baseline)を生成し，動画を用いた主観評価実験を行った．実験の結果，Ext条件はInt条件と比較して有意に高い外向性スコアを示し，提案手法によって知覚される外向性の強弱を制御可能であることが示された．一方で，Int条件ではbaseline条件と比較して動作の自然さやエンゲージメントの評価値が低下しており，性格特性の反映によるジェスチャーの質の低下といった課題も明らかとなった．