平成 30 年 度 修 士 論 文
対話支援のための生体指標を用いた 話題提示システムの開発
T o p i c p r e s e n t a t i o n system u s i n g b i o l o g i c a l i n d i c a t o r f o r s u p p o r t i n g c o n v e r s a t i o n
t : . l K Y O I 4
ヒ1 , ¥
こP I IA9、 UtllVJ,Rl,IJ~•
首都大学東京
学籍番号： 1 7 8 9 0 5 0 1
氏 名 ： 相 澤 秀 和
指導教員：山口 亨 首都大学東京
システムデザイン研究科 情報通信システム学域
知能情報処理研究室
・ 1 ・ 1
• 1
•1
•1
概要
近年，独居高齢者や若年者の社会的引きこもり等のコミュニティに参加していない人々 が増加し社会問題となっている
．
この問題に対して，コミュニケーションを行う機会を増 加させることが解決策の一つである．そこで，コミュニケ ーションを活性化させるための
存在として対話支援ロボットが重要視されている．
しかし，既存の対話支援ロボットは話 題提示の際タイミング等を考慮していないため，支援が不十分である．対話支援ロボット
が対話者同士の円滑なコミュニケーションの継続を支援するためには，対話者同士のスト レス状態を解析し，適切なタ イ
ミングでの支援が必要である．
この実現に向け，本研究で は二者対話の仲介役を務めるロボット（メディエータロボット）による話題提示に対して，対話者のストレス状態がどのように変化しているのかに普目した．生体指標を用いて対話 者それぞれのストレス状態の解析と， 二者間における対話の盛り上がり解析を行い，その 結果をもとにリアルタイム解析によって話題提示を行うシステムの開発を行った．開発し たシステムの評価アンケートを行い，
HRV
解析を組み込んだ話題提示システムがコミュ ニケーションの活性化を支援できる可能性を示した．i v
a b s t r a c t
I n r e c e n t y e a r s , comm u n i c a t i o n h a s been d e c r e a s i n g by i n c r e a s i n g number o f a n
e l d e r l y p e r s o n who l i v e s a l o n e , s o c i a l w i t h d r a w a l o f young p e o p l e and s o on . For t h e
p u r p o s e o f i n c r e a s i n g comm u n i c a t i o n , p a r t i c i p a t i o n o f t h e r o b o t a s a m e d i a t o r o f c o n ‑
v e r s a t i o n b e t w e e n p e o p l e ca n b ecome a s u p p o r t f o r making a r e l a t i o n s h i p . H o w e v e r ,
s i n c e e x i s t i ng c o n v e r s a t i on s uppo r t r o b o t s do n o t t a k e i n t o c o n s i d e r a t i o n t h e t i m i n g
e t c . when p r e s e n t i n g a t o p i c , i t s s u p p o r t i s i n s u f f i c i e n t . I n o r d e r f o r t h e c o n v e r s a t i o n
s upp o r t r o b o t t o s upp o r t a c o n t i n u a t i o n o f s m o o t h c o mmunic a t i on between d i a l o g u e
p a r t n e r s , i t i s n e c e s s a r y t o a n a l y z e t h e s t r e s s s t a t e o f e a c h o t h e r and t o s u p p o r t c o n ‑
v e r s a t i o n a t an approp r i a t e t i m i n g . I n t h i s r e s e a r c h , we ana l y z e d t h e s t r e s s s t a t e o f
e a c h u s e r u s i n g biom e t r i c i n d i c a t o r s . Based on t h e ana l y s i s r e s u l t s , we d e v e l oped a
system t h a t p r e s e n t s t o p i c s by r ea l ‑ t i m e a n a l y s i s . As a r e s u l t o f t h e eva l u a t i o n , t h e
d e v e l oped system g o t a good r e s p o n s e t o t h e tim i n g o f t h e t o p i c p r e s e n t a t i o n .
V
目次
第
1
章 はじめに1
第
2
章 対話支援ロボットとス トレス状態の解析手法3
2 . 1
対 話 支 援ロボット ．．．．・
...3 2 . 2 HRV
解析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．... 5 2 . 3
エ ントレイ ンメン ト現 象 ．．．．．．. .. . 6
第
3
章 話 題 提 示 に よ る ス ト レ ス 指 標 の 変 化 を 解 析 す る 対 話 実 験9 3 . 1
対話支援に用いる話題選定 ．．．．．．．．．．．... 9 3 . 2
対話 実 験 方 法 ．．．．... ... 1 2 3 . 3
対話者それぞれのス トレス状態の解析結果 ．．．． ．. . 1 3 3 . 4
二者 間 に お け る 対 話の盛り上がり解析 結 果 ．．．．．. .. 1 5
第 4章 リアルタイム解析による話題提示を行うメディエータロボット
2 1 4 . 1
メディエータロボットのシステム概要 ．．．．．．... 2 1 4 . 2
メディエータロボットのシステム評価実 験 方 法 ．．．．．．. . 22 4 . 3
評価実 験 結 果 ， 考 察 ．．．... . ... 2 3
第
5
章 おわりに参 考 文 献 発 表 文 献 謝 辞
7
9
3
5
2
2
3
3
ー
第 1 章
はじめに
近 年，独居高齢者や若年者の社会的ひきこもり等のコミュニティに参加していない人々 が増加しており
[ 1 ][ 2 ]
，社会問題となっている．この問題に対して，コミュニケーション を行う機会を増加させることが解決策の一つである．しかし，今までコミュニティに参加 していなかった人々が，必ずしも円滑なコミュニケーションを行うことが可能とは限らな い．例えば，挨拶や自己紹介の後に，どのように話を続けていけばいいのかに困ってしま い，コミュニケーションを長続きさせることができない場合も考えられる．コミュニケー ションを行う際には，対話の盛り上がり方に応じて，話題を転換させる必要がある．つま り対話が盛り下がった時に話題を提示することが円滑なコミュニケーションに対し有効で ある．現在，人同士のコミュニケーションを活性化させるための存在として対話支援ロボット が 重 要 視 さ れ て い る 前 述 の 通 り ， 対 話 支 援 ロ ボ ッ ト が 対 話 者 同 士 の 円 滑 な コ ミ ュ ニ ー ケーションの継続を支援するためには，対話者同士のス トレス状態を解析し，適切なタイ ミングでの支援が必要である．この実現に向け，本研究では二者対話の仲介役を務めるロ ボット（メディエータロボット）による話題提示に対して，対話者のストレス状態がどの ように変化しているのかに着目した．生体指標を用いて対話者それぞれのストレス状態の 解析， 二者間における対話の盛り上がり解析を行い， その結果をもとにリアルタイム解析 によって話題提示を行うシステムの開発を行った．評価実験の結果，開発したシステムの 話題提示が適切であると判断でき，
HRV
解 析を基にしたシステムがコミュニケーション 支援に役立つ可能性を示した．3
第 2 章
対話支援ロボットとストレス状態の 解析手法
2 . 1 対話支援ロボット
対話に関するロボッ トの研究は以下に挙げるように多くなされている．特定の状況下に 限らない自然な対話を行なうロボッ トの研究がある
[ 3 ]
．このロボッ トは日常対話や，情 報提供のようなさまざまな状況に応じて異なる発話が可能である．また， 人と会話をする ためには，
どのような特徴を持っているロボットが良いかに関しても研究されている[ 4 ] .
最近では人の感情モデルに基づきロボットの感情モデルを計算する手法も提案されてい る
[ 5 ]
．このように， 人との円滑な対話に向けて，ロボットがどのように非言語情報を表 現し，状況ごとにそれらを使い分けるかといった研究もある．コミュニケーションにおいて非言語情報の伝達は頻繁に行われ
[ 6 ]
，非言語コミュニ ケーションと呼ばれている[ 7 ]
．また，人と対話をする会話ロボットとしては，独居高齢者 のように， 他者とコミュニケーションを行う機会が少ない人を支援するための対話ロボッ トの研究もある[ 8 ] ．ユーザが TV
を見ながら雑談をし，ユーザが発話するようにロボッ トが働きかける．同様に，認知症の人が過去の経験を共有する対話ロボットの研究もあ る[ 9 ]
．さらに，雑談対話システムと人との円滑な対話の実現のために，システムがユー ザの発話から興味のあるワードを特定する研究[ 1 0 ]
，音声対話システムに対して印象を向 上させるために，個人的な情報を開示する自己開示に着目した研究[ 1 1 ]
，話者の音声情報 をもとに，視線や表消といった非言語情報をアバターに適用させる研究[ 1 2 ]
がある．心理 状態の解析を取り入れたものとしては， 音孵情報を用いた解析を行った例として，人と雑 談対話システムとの対話継続率改善を目的として，ユーザの発話に対して適切な応答を判 別するシステム[ 1 3 ]
や，雑談対話システムとユーザの自然な対話を実現するため，システ ムの不適切な応答による対話の破綻を検出するもの[ 1 4 ]
がある．これらの研究のように，4
第2
章 対 話 支 援 ロ ボ ッ ト と ス ト レ ス 状 態 の 解 析 手 法ユーザの話し相手となる対話ロボットに関する研究は多く見られる．しかし，人同士の会 話を活性化させるためには，話し相手として，対話に参加するだけでは不十分である．
人同士の会話を活性化させるために，話題を提示するシステムとして，ニュース記事を 提 示 す る シ ス テ ム の 研 究
[ 1 5 ]
が あ る が ， こ の シ ス テ ム で は 話 題 を 提 示 す る タ イ ミ ン グ は 考慮されていない．本研究では，人同士のコミュニケーションにメディエータとして参加 し ， ユ ー ザ の ス ト レ ス 状 態 を 生 体 情 報 よ り 判 断 す る こ と に よ っ て 話 題 を 提 示 す る メ デ ィ エ ー タ ロ ボ ッ ト の 開 発 を 行 っ た ． メ デ ィ エ ー タ ロ ボ ッ ト に よ る 話 題 提示の判断について，医
2 . 1
に示す．゜
ふ
l9 9 1
［を見守る． ． 入 ノ
り
固
2 . 1
メディエータロボットによる話題提示の判断2 . 2 HRV
解析5
2 . 2 HRV 解 析
生体的評価指標として本論文では心拍データから得られる心拍変動である
R‑R
間隔(HRV)
を周波数解析することによって求められるLF /HF
を用いる．R ‑R
間隔とは心臓 の拍動を心電図で見た際に，グラフの一番ピークの部分であるR
波の発生した時刻と，そ の次のR
波が発生した時刻の差を指す．図2 . 2
に心拍のR‑R
間隔を示す．このR‑ R
間隔 の変動を表す時系列データをスペクトル解析することによって，パワースペクトル密度の グラフを算出する．このパワースペクトル密度のグラフには2
つのピークが存在すること が確認されている[ 1 6 ]
．ピークのうち，低周波領域( 0 . 0 5 H z ‑ 0 . 1 4 H z )
はLF
と呼ばれ，血圧変動に対応しており，高周波領域
( 0 . 1 5 H z‑ 0.40H z )
はHF
と呼ばれ，呼吸変動に対 応している．また，LF
は交感神経と副交感神経の両方の緊張を反映し，HF
は副交感神 経のみの緊張を反映している．これより，LF
とHF
の比をとったLF/ HF
が，交感神経 ストレスの評価として[ 1 7 ]
や，不快音聴取時のストレス評価[ 1 8 ]
，うつ病傾向の有無の判 断[ 1 9 ]
などに用いられている．LF/ HF
は解析を行う時間の長さで，示すストレス状態が 異なると考えられている[ 2 0 ]
．その中で，LF / HF
をリアルタイムに算出して使用する研 究[ 2 1 ]
があり，対話支援システムが対話音声における評価に加えて対話者の心理状態をリアルタイムで把握し，より適したサポートにつなげることが可能であると考えられる．
I R ‑R t ; i l
熙1
R R
図 2 . 2
心拍のR‑R
間隔リアルタイム解析に向けた簡単化のため，
LF/HF
の算出は心拍センサより得たR
波とR
波の間隔であるRR
間隔をサンプリング周波数lH z
で，1 0 0
点分のデータを周波数解 析することによって求めた．また，今回の環境において，被験者による頷きなどの動きが 心拍取得に影嬰を与え，HRV
の数値にノイズが出力されることがあった．心拍数40
以 下もしくは1 2 0
以上は病的な徐脈・頻脈であるため＊1 '
これを心拍間隔に直し，500ms
か•l 国立楯棗器病研究センター，“不整脈，’＇ Available:
h ttp://www. n cvc . g o . j p / c v d i n f o / d i s e a s e
／紅r h y t hmi a . html
6
第2
章 対話支援ロボットとストレス状態の解析手法L F
成 分 (0. 05 ‑0.14Hz)
HF
成 分 (0. 1 5 ‑ 0.40Hz)
2 . 5
(NH ︱ N
SE)
似紺
1 2 6 ｀
ヅ ヽ
K 2 1 . 5
0 . 5
0 . 0 5 0 . 1 0 . 1 5 0 . 2 0 . 2 5 0 . 3 0 . 35
0.4周波数
( H z )
固
2 . 3
心拍変動のパワースペクトル密度グラフの例ら
1333ms
までの間を正常な範囲とした．ノイズの例として，センサが顔の動きに影密さ れてしまったと考えられる部分では252ms
を計測していた．そのため，データが欠損した際には線形補間によってノイズの除去を行なった．
LF/HF
を禅出する 際の補間としては，線形補間のほかにスプライン補間が採用されている[ 2 1 ]
．今回はリア ルタイム処理に向けた簡単化のため，線形補間を採用した．補間前と補間後のLF/HF
波 形の例を図 2.4に示す．補間前の上のグラフではノイズの影響により周囲と比べて明らか に変化が少なくなっているが，補間後の下のグラフでは他と繋がる自然な波形となって ノイズによっている．
2 . 3 エントレインメント現象
コミュニケーションを行う際に，対話の内容への興昧が高くなり，対話に引き込まれて いく．この時，心拍や呼吸間隔などの生理現象が対話者同士で互いに同期して起こること が観測されている．このように生体リズムが相互に同期化する現象のことはエントレイ ン
エントレインメント現象について図
2 . 5
に示す．メント現象と呼ばれている． この現象は
2 . 3
エントレインメント現象7
︑ J
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I訳
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図
2 . 4
補間前と補間後のL F/ H F
波形の例心理学などの幅広い分野で研究されている例として，写真などによって他者の表情刺激 を受けることで同じ表情を作るための顔面筋の活動を示す現象
[ 2 2 ]
や，新生児による大 人の口の開閉などの模倣といった表情に関する現象[ 2 3 ]
のほか，聞き手と話し手の身振 り手振りといった身体動作が一致する現象[ 2 4 ]
に加え，呼吸タイミングの同期現象[ 2 5 ]
や，音密特徴凪に関する現象
[ 2 6 ]
があげられる．更にHR V
における例として，コミュニ ケーションにおけるエントレインメントを心拍間隔変動の生理指標に基づいて分析し，対 話者が相互に同期化することを確認されている[ 2 7 ]
．本論文においては，対話者の二者間 における対話の盛り上がりを調べるために，エン
トレインメント現象の解析を行なった．
エントレインメン ト現象として，HR V
から算出されるLF / HF
の相関と， 二者の発話の 重なりを表すオーバーラップ現象について解析を行った．また，オーバーラップ現象は対 話が盛り上がっている際に起こりやすいと推測されている[ 1 2 ] .
8
第2
章 対話 支 援ロボットとストレス状態の解析手法k ̀f
内一
良
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因
2 . 5
エントレインメント現象︐
第 3章
話題提示によるストレス指標の変化 を解析する対話実験
3 . 1 対話支援に用いる話題選定
対話支援で使用する話題を選定するために，アンケートを行った．対象者は
20
代学生1 2
名，その内男子学生は9
名，女子学生は3
名である．アンケート項目としてはYahoo!
知恵袋＊
1
の中カテゴリを参考とし，その中から話題として不適当と判断した項目（例：投 稿練習）を除いた112
項目を使用した．この112
項目に対して，話しやすい( 5
点），どち らでもない( 3
点），話しづらい( 1
点）の3
択で回答をしてもらい，その中からスコアが上 位30
位までの項目を話しやすい話題として選定した．選定した話しやすい話題30
項目 を表3 . 3
に示す．また，話しにくいという回答が多かった1 0
項目を話しづらい話題とし て 選 定 し た 選 定 し た 話 し づ ら い 話 題10
項目を表3 . 2
に示す．対話実験で用いる話題は実験の開始前に，被験者ペア同士で相談して決定してもらう形 式 と し た 自 然 な 対 話 に 近 づ け る た め に ， 話 し や す い 話 題
・
話しづらい話題であることを 被験者側に伏せ，話しやすい話題を話題群X,
話しづらい話題を話題群Y
として被験者 に提示した．話題の内訳は，表 3 . 3
の話題群から2
つ，表3 . 2
の話題群から1
つの計3
つ である．対話実験に参加した被験者ペア中には五昧らの研究における共起・共助関係に関連する とされたペアもあった
[ 2 8 ]
．ここで， 共起閑係とは共通の趣味や話題から形成される人間 関係をいう．
また，共助関係とは個々の能力で足りない部分を互いに補い合うような人間 関 係 を い う 共 起 ・ 共 助 関 係 の イ メ ー ジ を 固3 . 1
に示す．共助関係の例として，読書を趣
味とする足の悪い被介護者（固3 . 1
共助・左）と，最近読書をするようになり本の知識を• 1 Yah oo !
知）ぶ袋，Ava i l a b l e :h t t p s : / / c h i e b ukuro.y ahoo . c o . j p /
10
第3
章 話題提示によるストレス指標の変化を解析する対話実験あまり持たないヘルパー（図
3 . 1
共助・右）の2
人がいるとする．この時，被介護者はヘ ルパーに対し本の紹介や知識の提供を行うことが可能である．一方， ヘルパーは歩行など の運動支援を行うことが可能である．このように，被介護者とヘルパーは相互に助け合う 関係となる．これらのペアには共起・共助関係を調査するために五味らによって選定され た3 0
の話題を使用した．共起・共助関係の調査に向けたペアに使用した話題3 0
項目を表 に示す．ビ
図
3 . 1
共起・共助関係のイメージ3 . 1
対 話 支 援 に 用 い る 話 題 選 定11
表
3 . 1
選定した話しやすい話題30
項目テレビ
・
ラジオ 音 楽 映 画 アニメ・
コミックゲーム 趣 味
本
・
雑 誌 ファッション クリスマス 正月・
年 末 年 始 プログラミング 国 内 旅 行料 理 ・ レ シ ピ 家 事 ショッピング スマホアプリ 画 像
・
写 真 共 有 ニュース・事件言 葉 ・ 語 学 サイエンス
日用品・生活雑貨 派遣・アルバイト
・
バート 生き方 ・人生 相 談 数 学大 学 ・ 短 大 ・ 大 学 院 受 験
・
進 学 パ ソ コ ン スポーツ ユーモア・ネタ フィットネス表
3 . 2
選定した話しづらい話題1 0
項目おもちゃ マナー
災害 携帯電話キャリア
インターネット接続 インターネットサービス オークション・フリマサービス 宿 題
健 康
・
病 気 ・ 病 院 家 計 ・貯金12
第3
章 話題提示によるストレス指標の変化を解析する対話実験表
3 . 3
共起・
共助関係の調査に向けたペアに使用した話題3 0
項目料 理 掃 除
洗 濯 早起き
裁縫
車 の 運 転人と話すこと お酒
アイロンがけ 読 書
カラオケ 細 か い 作 業 写真を撮ること ゲーム
楽 器 演 奏 プログラミング
DIY
買 い 物 アウ トドア 人に教えることスポーツ 日記・ブログ 計画を立てる イベント参加
資 格 苺
n
口戸子今 整理整頓 絵を描くこと ペットの世話 フィットネス3 . 2 対話実験方法
対 話実験では， 事 前に選定した話題から選択した
3
つの話題をそれぞれ1 0
分 間，計3 0
分 間 会 話 を し て も ら っ た．対 話 は 被 験 者2
名が各自別々の部屋の中で，P C
上 のS k ype
ビ デ オ 通 話 に よ っ て 行 な っ た．対 話 中 は 心 拍 測 定 の た め に 被 験 者 の 耳 にAr d u i n o
用 のSpa r k f u n
社 製 の 心 拍 セ ン サ を 装 着 し た．使 用 し た 心 拍 セ ン サ と 心 拍 取 得 の ソ フ ト ウ ェ ア
画 面 を 図3.2に示す．対 話中には被験者に現在の会 話の状態が盛り上がっているかどうか について，3
段階評価でリアルタイムに評価をしてもらうため，盛り上がり・普通 ・盛り 下 が り と 感 じ た 時 に 各 状 態 に 対 応 す る3
つのボタンを押 し て も ら っ た．対 話実験 後 に は 実験 中 に提示された話 題の話しやすさに関する事後アンケー トを行なった．対 話実験 中 のPC
画 面 を 回3 . 3
に示す．図 3 . 3
左側 がSky p e
対話画面，右上がMMD
エージェントの表 示 画 面， 右 下 が 被 験者による盛り上がり・
盛 り 下 が り 評 価 の 表 示 画 面 で あ る ． 対 話 中 は，1 0
分経過ごとにMMD
エージェントがPC
画面上で話題提示を行なう．3 . 3
対話者それぞれのストレス状態の解析結果13
一
図3
. 2
使用した心拍センサと心拍取得のソフトウェア画面図
3 . 3
対話実験中のPC
画面3 . 3 対話者それぞれのストレス状態の解析結果
共 起 ・共 助 関 係 の 調 査 に 向 け マ ッ チ ン グ さ れ た ペ ア の 実 験 に お い て ， 話 題 の 順 番 ご と の
LF/ H F
平均の推移を図3 . 4
に示す． 1
番目の話題における全被験者のL F/ H F
平 均 は14
第 3章 話題提示によるストレス指標の変化を解析する対話実験2 . 1 8 2 , 2
番目の話題における全被験者のLF/HF
平 均 は1 . 9 9 9 , 3
番目の話題における全 被験者のLF/HF
平均は1 . 8 6 2
であった．話題の内容に関わらず，交感神経活性が減少し ていくとみられる．（p < 0 . 0 2 , Wi l c o x o n
の符号付き検定）これは，実験前の被験者は副 交 感 神 経 よ り 交 感 神 経 が 優 位 と な り 緊 張 し て い た が ， 実 験 が 進 む に つ れ て リ ラ ッ ク ス 状 態になっていくことを示している．共起関係にあるとされたペアのLF/ H F
平均を表3 . 4
に，共助関係にあるとされたペアのLF/HF
平 均 を 表3 . 5
に，共起・共助関係のいずれで もないとされたその他のペアのLF/HF
平均を表3 . 6
にそれぞれ示す．共起・共助関係に 関連するペアとそうでないペアとの間に差異は見られなかった．p
<0 . 0 2
2 3 2 . 2 2 . 1 2 1 9 1 . 8
1 . 7
t o p i c 1 t o p i c 2 t o p i c 3
図
3 . 4
話題の順番ごとのLF/HF
平均の推移ま た ， 被 験 者 の 会 話 状 態 の 自 己 評 価 を 重 ね た
LF/HF
グラフを図3 . 5
に示す．図 内 の 赤い枠が自己評価が盛り上がりの部分で，青い枠が自己評価が盛り下がりの部分である．自己評価が盛り上がりの際，
LF/HF
の 数 値 が 増 加 し ていく傾向にあった．こ れ は 会 話 が盛り上がることで興奮していくことが理由として考えられる．
また，盛り下がりの際，LF/ H F
の数値が減少していく傾向が見られた．これは会話が盛り下がることで興奮しな くなることが理由として考えられる．3 . 4
二 者間における対話の盛り上がり解析結果表
3 . 4
共起関係にあるとされたペアのLF / HF
平均 ペア 話題I
上被験者の 下被験者のLF / HF
平均LF / HF
平均u s e r 3
共起 ：プログラミング2 . 5 9 3 1 . 8 1 9
共起 ：早起き
2 . 4 5 2 2 . 2 5 9 u s e r 1 2
その他 ：人と話す1 . 8 30 1 . 6 5 2
u s e r l
共起 ：掃除 その他：
絵を描くu s e r 2
共起 ：ゲーム2 . 2 6 7 1 . 0 4 7 u s e r 2
その他：
料理1 . 6 1 2 1 . 7 5 3
共起 ：読掛1 . 2 5 8 1 . 6 9 9 u s e r l l
共起 ：カラオケ1 . 7 3 5 2 . 0 6 0
表
3 . 5
共助関係にあるとされたペアのL F / H F
平均 ペア 話姻1
上被験者の 下被験者のLF / HF
平均LF / HF
平均u s e r 9
共助：フィットネス1 . 8 3 1 3 . 7 5 8
共助：資格
1 . 3 2 9 3 . 3 2 4 u s e r l l
その他：
裁縫1 . 9 6 8 2 . 3 3 9 u s e r 4
共助 ：読歯2 . 9 1 5 2 . 0 2 3
その他：賓格2 . 2 5 8 1 . 6 9 2 u s e r 7
共助 ：絵を描く1 . 9 7 0 1 . 6 0 5 u s e r l
その他：細かい作業2 . 6 5 2 2 . 1 9 5
共助 ：プログラミング2 . 9 5 0 1 . 1 2 7 u s e r l O
共助： 早起き3 . 0 1 2 1 . 6 6 3
3 . 4 二者間における対話の盛り上がり解析結果
二者 の 対 話中の
LF / HF
を重ねたグラフを図3 . 6
に示す．図3 . 6
の赤い部分で，波形の 一致が見られる部分があり，エントレインメント現象が発生する部分があることが確認さ れ た こ の 部 分 で は一方が得意でもう一方が不得意である共助関係に近い話題を提示して いた．また，図
3 . 7
について，上 部 が100
秒 間 ごと の オ ー バ ー ラ ッ プ 秒 数， 下 部 が100
秒 間 ごとのLF / HF
相関の推移を示す．オーバーラップは両者の発話が重複した時間によって 算 出 し た．
オーバーラップ秒数とLF / H F
相 関 の 推 移 に つ い て ， 相 関 係 数 が0 . 4
であり，15
16
第3
章 話 題 提 示 によるストレス指標 の 変 化 を 解 析 す る 対 話 実 験表
3 . 6
その他のペアのLF / HF
平 均ペア 話 題 上被験者の
LF/ H F
平均下被験者の
L F/ H F
平均u s e r 3
u s e r 7
その他：
D IY
その他： 整理整頓 その他 ：楽器の演奏2 . 3 8 6 2 . 7 2 1 1 . 82 5
1 . 8 9 7 1 . 5 5 0 1 . 4 9 1 u s e r 2
u s e r 7
その他：日記・ブログ その他：裁縫
その他：ショッピング
2 . 2 4 4 1 . 7 1 2 1 . 7 0 2
1 . 6 2 6 1 . 6 3 7 1 . 497 u s e r 7
u s e r l l
その他：イベント参加 その他：スポーツ その他：ペットの世話
1 . 7 7 6 2 . 255 2 . 1 0 7
1 . 8 3 3 1 . 7 67 1 . 34 0
5 4 5
︑
．4 3
3 5 ？
. : l H / . : l
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1 , 5
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*ヤ^̀,9
[ s e c ]
因
3 . 5
被験者の会話状態の自己評価を重ねたL F/ H F
グラフ弱い正 の 相 関 が あ る こ と が わ か り，
LF/HF
の 相 関 が 高いほど，生 時 間 が 長 い 傾 向 が 見 ら れ た こ れ に よ り，対 話 の 盛 り 上 が り ， 盛 り 下 が り に つ い て ユ ー
ザの
L F /HF
相関から判断ができる可能性が示された． しかし，ユーザの対話に対し盛り 上 が り を 感 じ た タ イ ミ ン グ と ， そ の 感 党 が 生 体 指 標 と し て 現 れ る 時 間 に は 差 が あ る と 考 え られている[ 2 9 ]
．本 実 験 に お い て も ， 生 体 指 標 で あ るL F/ H F
相 関 と オ ー バ ー ラ ッ プ に 潜 時 と し て ラ グ が 発 生 す る こ と も 確 認 された ． 図3 . 8
に つ い て ， ラ グ が 生じた 際 の両者 の グ ラフを示す．上 部 が100
秒 間 ご と の オ ー バ ー ラ ッ プ 秒 数，下 部 が100
秒 間 ご と のLF / H F
相 関 の 推 移 を 示 す．
オーバーラップ 現 象 の 発
3 . 4
二者間における対話の盛り上がり解析結果17
‑ス：：鸞云
： ： 5
:えそ；t
る白；t 5 5 3 : 5 ; : ； ； i 5 5 : i: ￡ t i ; 5
:るミる；匿者蚕老吾自至f
匿百弓5
邑ぎ茎g § f
至を吾ぎ百自§目 ； g
̲ ̀ に I‑
量. .
，因
3 . 6
二者の対話中のLF/HFを重ねたグラフ18
第3
章 話題提示によるストレス指標の変化を解析する対話実験0 5 0 5 0 5 0 5 0 4 3 3 2 2 1 1
I I I I I I I I
ヘ 今
l 0 . 8 0 . 6 OA 0 . 2
゜
^ 0 . 2
応
O . t i
‑ 0 . 6
‑ 0 . 8
‑ 1
ヽ
， S や｀り＆＼やR¥，＼丸乳虚翌翌虔、俎噂＼史翌 ふ o ̀ , , . ｀又り賛 ヘク［，，墨頁望ふ応 P , . ,
図
3 . 7 1 0 0
秒間ごとのオーバーラップ秒数（上部）と，1 0 0
秒間ごとのLF/HF
相関の推移（下部）3 . 4
二者間における対話の盛り上がり解析結果19
6 4 2 0 8 6 4 2 0 1 1 1
・＾ 1
I C v l I I I
1 0 . 8
0 . 6 0 . 4 0 . 2
゜
‑ 0 . 2 0 . 4 0 . 6
‑ 0 . 8
、命ゃ°森ふ，令、⑤ゃ、魯°翁感翌翌亙令羹愈、 t 企翌 惑憎拿扇噂憤噂畜扇〉R R'、 燎這＼釘応ざ ◇令 4 、、、、、
図
3 . 8 LF/HF
相関とオーバーラップにラグが生じた例第 4 章
リアルタイム解析による話題提示を 行うメディエータロボット
4 . 1 メディエータロボットのシステム概要
前章の結果を踏まえ， リアルタイム処理のために対話者それぞれの
LF/HF
の数値，ま たは対話者二者間のLF/HF
相関を用いて会話が盛り下がっている話題提示のタイミング を判断することとし，システムの開発を行なった．対話者それぞれのLF/HF
の数値を用 いたシステムでは，LF/HF
の数値を1 0
秒間の窓で見て減少傾向，すなわち傾きが下向き である時間が2 0
秒連続した際に話題を提示した．対話者二者間のLF/HF
相関を用いた システムでは，1 0
秒間の窓で見た相関係数が0 . 4
以下の時間が2 0
秒連続した際に話題を 提示したそれぞれのシステムが提示したタイミングを図4 . 1
に示す．
2 1
22
第4章リアルタイム解析による話題提示を行うメディエータロボット
従来のシステム
（会話の盛り下がりを考應しない）
10 m
in
提案システム
~
top
ic2≪ t o p i c 3
10 min 10 min
鴫 t o p i
c3
d 一 d瓢•
判断基準として
・
対話者それぞれのLF/HFの数値・対話者二者間の
L
F/HF相関圏
4 . 1
話題提示システムが話題を提示したタイミング4 . 2 メディエータロボットのシステム評価実験方法
メディエータロボッ
ト
のシステム評価実験として，1 0
分間で自動的に話題を提示する システムと前節で述べた対話者それぞれのLF/HF
の数値を用いたシステム，及び対話者 二者間のL F/HF
相関を用いたシステムによって話題提示を行う対話実験を行った．被 験
者 は20 代
学生6
名，内男子 学 生5
名，女子学生1
名の3
ペアに協力してもらった．前節 で述べた3
つのシステムを3
ペアそれぞれで1
回ずつ，計9
回実験を行った．対話実験 の手順は3
章の対話実験同様．まず事前の話し合いによって，3 . 1
節に挙げた話しやすい 話 題( X として提示）の中から 2
つ，話しづらい話 題 (Y
として提示）の中から 1 つの計 3
つの話題を選んでもらった．実験後の事後アンケートとして，
話題提示のタイミングの適 切さを5
段階評価で回答してもらった．
4 . 3
評価実験結果，考察4 . 3 評価実験結果，考察
対話実験後の事後アンケートとして得た，各被験者の話題提示のタイミングの適切さの
5
段階評価の回答を表4 . 1 4 . 3
に示す．表4 . 1
は1 0
分間で自動的に話題を提示するシ ステムでのアンケート結果，表4 . 2
は対話者それぞれのLF/HF
の数値を用いたシステム でのアンケート結果，表4 . 3
は対話者二者間のLF/HF
相関を用いたシステムでのアン ケート結果をそれぞれ示す．1,2番目の話題は，次の話題が提示されたタイミングが適切 であったか，3
番目の話題は実験終了のタイミングが適切であったかについて回答をして もらった全被験者の平均では，10
分間で自動的に話題を提示するシステムが2 . 8 9 ,
対 話者それぞれのLF/ HF
の数値を用いたシステムが4 . 2 2 ,
対話者二者間のLF / HF
相関を 用いたシステムが3 . 5 6
であった．アンケートの結果，開発した対話者それぞれの
LF/HF
の数値を用いたシステム，対話 者二者間のLF/ HF
相関を用いたシステムのいずれのシステムも，1 0
分間で自動的に話題 を提示するシステムよりも話題提示のタイミングが適切であるとの回答を得た．また，対 話者それぞれのLF/HF
の数値を用いたシステムと対話者二者間のLF/HF
相関を用いた システムを比較すると前者の方が評価が良かった．これは二者間のLF/ H F
相関を用いた システムでは，片方が何らかのエピソードを語るなどの一方的な発話を続け，もう一方が それを聞くという状況において，LF/HF
の推移が相関しづらくなってしまうことが挙げ られる．会話のシチュエーションに合わせて判断基準を分ける必要があると考えられる．23
24
第4
章リアルタイム解析
による話題提示 を行 うメディエータ ロボッ ト
表
4 . 1 1 0
分問で自動的に話題を提示するシステムでのアンケート結果 順 番 話 題u s e r l u s e r 2
1
番目 健 康・
病気・
病 院3 4 2
番目 生き方 ・人生相 談2 2 3
番目料
理・
レシピ2 2
順 番 話 題
u s e r 3 u s e r 4 1
番目 プログラミング 1 5 2
番目 家 計・
貯 金1 5 3
番目 正月・
年末年始 1 5
順 番 話 題u s e r 5 u s e r 6 1
番目 国内旅行3 5 2
番目 ゲーム2 3 3
番目 マナー2 4
表
4 . 2
対話者それぞれのLF/ H F
の数値を用いたシステムでのアンケー ト
結果 順番 話 題u s e r l u s e r 2
1
番目 健 康・
病気・
病 院5 4 2
番目 クリスマス 4 5 3
番目 テレビ ・
ラジオ5 4
順 番 話題
u s e r 3 u s e r 4
1
番目 家 事3 4
2
番目 マナー4 5
3
番目 言葉・
語学4 5
順番 話 題u s e r 5 u s e r 6
1
番目 家 事4 4
2
番目 生き方・
人生相 談4 3
3
番目 おもちゃ4 5
4 . 3
評価実験結果，考察25
表
4 . 3
対 話 者二者 間 のLF / H F
相 関 を 用 い た シ ス テ ム で の ア ン ケ ー ト 結 果順番 話題
u s e r l u s e r 2
1
番目 マナー3 3
2
番目 正月・
年末年始3 2
3
番目 アニメ・コミック3 5
順番 話題
u s e r 3 u s e r 4 1
番目 ファッション1 4
2
番目 災害2 4
3
番目 国内旅行3 5
順番 話題
u s e r 5 t 1 S e r 6 1
番目 料理・
レシビ4 4 2
番目 派逍・
アルバイト・
パート4 5
3
番目 宿題4 5
第 5 章
おわりに
本研究では対話者の対話中のストレス状態がどのように変化しているのかについて解 析を行なった．結果として，被験者による自己評価が盛り上がりの際， LF / HF の数値が 増加していく傾向にあり，盛り下がりの際， LF / H F の数値が減少していく傾向がグラフ より見られたまた， LF/ HF の相関が高いほど，会話の盛り上がり指標としても用いら れるオーバーラップ現象の発生時間が長い傾向が見られた
．そこで，その結果に基づきHRV の
リアルタイム解析によって話題を提示するシステムを開発し
，アンケート評価の結果，従来のタイミングを考慮しない話題提示システムよりも話題提示のタイミングが適 切との回答を得た．今後， HRV 解析を取り入れた話題提示システムがコミュニケーショ
ンの活性化を支援できる可能性を示した．
27
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v a n c e d C o m p u t a t i o n a l I n t e l l i g e n c e and I n t e l l i g e n t Informa t i c s { IWA C I I I 20 17 ) , V o l . ASl‑2‑3 , , 20 1 7 .
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講演番号1 G 2 ‑ 0 3 ,( 2017 / 9 / 1 1 ‑ 1 4 ) [ 2 ] Hid e k a z u A i z aw a , S h i n ya I w
邸a k i , R e o n a G o mi , E r i Sa t o ‑ S him okaw a r a , T o ru
Y a m ag u c h i , "H ea r t r a t e a n a l y s i s i n a c o n v e r s a t i on o n v i deo c h a t f o r d e v e l op ‑ m e n t o f a c h a t r o b o t s upp o r t i ng t o b u i l d a r e l a t i o n s h i p ", 2017 IEEE /S I C E I n ‑ t e rn a t i o n a l S y mp o s ium on S y s t e m I n t e g r a t i o n ( S I I 2017 ) , H ow
紅dP l aza H o t e l , T a iw a n , WeC4 . 8 , ( D ecem b e r 1 1 ‑ 1 4 , 2 0 1 7 )
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謝 辞
本 研 究に際して，終始暖かく，丁寧にご指焉をして頂いた首都大学東京大学院山口亨教 授に深く心から感謝申し上げます
．さらに同大学院
高間康史教授，小町守准教授には本 研究をまとめるにあたりご指甜いただきましたことを心から感謝いたします．また
，本研究を進めるにあたり丁寧かつ的確にご助
言をしていただいた首都大学東京大 学 院 下川原英理助教，また研究室内の会話班として，研究を進める上で多くのサポー トを 頂いた先塑方である，五味怜央奈さんと岩崎真也さん，そして実験の際，快く引き受け，ご協力をしていただいた山口研究室のすべての皆様に深く感謝いたします．
