自律移動型ロボットにおける経験由来の情報量からの発話内容選択

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