博 士 （ 情 報 科 学 ）
長 谷 川
大
学 位 論 文 題 名
A Study on Applying Language Acquisition Ability toa Dialog Robots
（言語獲得能カの対話ロボットへの応用に関する研究）
学位論文内容の要旨
ロボテ イクスの発展により ，ヒューマノイド ロボットが実社会 において人間に代わ ってタスクを 行 うことが 期待されており，そ の分野は介護や教 育，公共サービス のみに留まらず，メ ンタルケアや エ ンタ ー テイ メン ト にま で広 が って いる ． 対話 パートナーとして メンタルケアやエン ターテイメン トを提供 するロボットを実現 するために解決す べき課題のーつは ．ロボットの印象を コントロール す ることで ある，一般のユーザ に受け入れられる ためには，ユ―ザ のロボットに対する 不安感や嫌悪 感を取 り除き，好ましい 印象を与えることが 必須となる，
「メデ ィアの等式理論」に よって，人間はコ ンピュータシステ ムを擬人化し．あた かも人間とコ ミ ュニケー ションしているよう に接する傾向があ ることが明らかに された．この理論に 基づき。人間 同 士の コ ミュ ニケ ー ショ ン作 法 を踏 襲し た 人間 らしい振る舞いを するロボットが開発 されており．
こ れら の ロボ ット が ユー ザに 好 まし い印 象 を与 えることが報告さ れている．このこと から対話パー ト ナーとし てのロボットのデザ インにおいて，人 間らしさを付与す ることは，印象改善 のための有効 な戦略 のーつであると考 えられる．
これまで に，ロボットの顔や 体などの身体的な 特徴や表情，音声 的特徴，目線の使用 法などを人間 ら しくする ことにより，口ボッ トの印象が改善さ れることが明らか にされている．また ，ユーザの顔 や 対話履歴 の記憶を利用した対 話や，表情による 感情の表出などに よる人間らしさの表 現も．ユーザ とロボ ットの関係を良好 にすることが確認さ れている．
しか し なが ら， ロ ボッ トの 言 語能 カを 人 間ら しくすることによ る影響にっいては十 分に研究が行 わ れていな い．特に，新たな言 葉の意味を少ない 用例から学習し， 応用できる言語攫得 能カは最も人 間 らしい能 カのーつであると多 くの人が認識して いる．そのため， 言語獲得能カはロボ ットを人間ら し くみせる 効果的な能カである と考えられるが， 言語獲得能カを口 ボットに付与し．ユ ーザとのイン タラク ションにおいて評 価する研究はこれま でに存在しない．
本研究は 。ユーザとの自然な インタラクション を通じて新たな単 語を学習するロボッ トの実現と．
言 語獲 得 能カ をユ ー ザと ロボ ッ トの イン タ ラク ショ ン に応 用し ， ユー ザ満 足 度の 高い 対 話パート ナーロ ボットを実現する ことを最終的な目的 とする．
著者Iま，これ らの目的達成ヘ向 けて，以下の3つの課題にっ いて研究を行った ．（1）口ボットにお け る言語獲 得手法の開発，(2） ロボットの言語獲 得能カがユーザの 知覚に与える影響の 評価とユーザ の メン タ ルモ デル の 提案 ，(3)自然なインタラク ションにおける言 語獲得のための，非 言語情報がロ ボ ッ ト の 印 象 に 与 え る 影 響 の 評 価 ． 本 論 文 で1よ こ れ ら の 研 究 結 果 に つ い て 報 告 す る ， 第一に， ヒューマノイドロボ ットにおける身体 操作を表現する動 詞の獲得手法の提案 を行った，本 手 法で 提 案し た動 詞 の意 味表 現 モデ ルfま ，動 作主点と対 象点の関係を記述 した6つの 特徴量から構 成 される． この意味表現モデル を用いることによ り，動作主点の軌 道に依存しなぃ動詞 の表現が可能 に なる，こ のモデルを利用した 動詞穫得能カをロ ボットに実装し， 実験を行った結果． ユーザからの
―752−
教示を 通じて，「置く」 「近づける」「離す 」「触る」の4つの動詞の意味を獲得可能であることが確 認され た，しかしながら ，本手法では単文に よる言語理解が限 界であり，動詞が2つ含まれ るような 複文を 理解するためには 接続詞の理解が必要 となる．そこで， 著者はヒューマノイド口ボットにおけ る独自 の接続語獲得手法 の提案を行った．性 能評価実験の結果 ，ユーザから入カされた接続語のうち 7割を獲得可能で あることが確認さ れた．
第二 に ，言 語獲 得能カ がユーザの知覚に 与える影響を評価 する第一歩として， 動詞穫得能カが，
ユーザ の知覚する愉快性 ，親近性。充実感，人間らしさに与える影響の調査を行った，また，動詞獲得 能 カに よ り口 ボッ トを人 間らしく知覚する ことでその他の印 象を変化させる，ユ ーザのメンタルモ デルを 提案する．ロボッ トが動詞「置く」「 離す」を獲得する インタラクションをシミュレートする 実 験シ ス テム を構 築 し． 参加 者48名 が7段 階評定により印象 評価実験を行った． 実験の結果，動詞 獲得を 行うロボットの印 象が。予め動詞の意 味をインプットさ れているロボットと比較して，親近性 に おい て0.76ポイ ン ト， 充実 感 にお いて0．52ポイント，人 間らしさが0.65ポイ ント向上すること を明ら かにした．また， 人間らしさを媒介して，愉快性，親近性，充実感を向上させるユーザのメンタ ルモデ ルは統計的に妥当 性があることを確認 した．
第三 に．自然なインタ ラクションを通じた ロボットの言語獲 得ヘ向けて，非夕スク指向対話におい て。非 言語情報がユーザ に与える影響の評価 を行った．研究の 第一歩として，ジェスチャーが発話と 合 わせ て 出カ され ること によってユーザに どのような印象を 与えるかを実験によ って調査した．本 実験で は．ロボットのジ ョークに自動的にジ ェスチャーを生成 する独自の手法を提案し，ぺースライ ン シス テ ムと の比 較を行 った．実験参加者75名がジェスチャ ―の適切さを比較し た結果，提案手法 に よる ジ ェス チャ ーはぺ ースラインによる ジェスチャーと比 較して，適切である と評価した意見の 一 致度 がIIポ イン ト上回 った，また，口ボ ットがジェスチャ ーを用いることによ ルジョークの面白 さが5段階評定に おいて0.2ポイント向上する ことも明らかにし た．
さら に、タスク指向対 話における非言語情 報の影響について の調査も行った，タスクにはロボット に よる 道 案内 を設 定し， 話者視点からのジ ェスチャーと聞き 手視点からのジェス チャーについて影 響 を調 査 した ．実 験 参加 者75名 が7段 階評 定により印象評価 した結果，ジェスチ ャーを用いること によっ て．口ボットの印 象が親近性において1．31.ポイント， 信頼性において1.51ポイント向上し，
口ボッ トが好ましく知覚 されることが明らか になった．また， 話者視点からのジェスチャーにより。
聞き手 視点からのジェス チャーと比較して， ロボットの印象が 親近性において114ポイント ，信頼性 に お い て0．64ポ イ ン ト 向 上 し ． 好 ま し い 印 象 が 得 ら れ る こ と を 明 ら か に し た ， これ ら の実 験結 果 は、 ロボ ッ 卜に おけ る 言語 獲得 手 法を 対話 パートナー口ボ ッ卜のインタラク ション に応用することに よって，より印象を 好ましくし，ユー ザ満足度の高いシステムを実現可能で あるこ とが示唆している ，また，その際のインタラクションには，タスク指向，非タスク指向、に関わ らず． 非言語情報を人間 同士のコミュニケー ション作法を踏襲 して利用することにより，好ましい印 象を与 えることが可能で あることが明らかに なった．
動詞 獲 得に おい て獲得 される語彙の増加 ，行動の失敗やイ ンタラクションの時 間がロボットに与 える影 響の調査，及び， 非言語情報を用いた インタラクション における口ボットの言語獲得能カの開 発が今 後の課題である．
‑ 753ー
学位論文審査の要旨 主 査
教 授
荒 木 健 治 副 査
教 授
山 本
強 副査
教授 長谷山美紀
学 位 論 文 題 名
A Study on Applying Language Acquisition Ability toa Dialog Robots
（言語獲得能カの対話ロボットヘの応用に関する研究）
ロ ボテ ィ クス の発 展 によ り，ヒューマ ノイドロボットが 実社会において人 間に代わってタスク を行 うこ とが期待されている 分野は，介護や教 育，公共サーピス だけでをく，メンタ ルケアやエンターテ イ メン ト にま で広 が って いる．会話パ ートナーとしてメ ンタルケアやエン ターテイメントを提 供す る ロボ ッ トを 実現 す るた めに解決する べき重要を課題の ーっは．ロボット の印象をコントロー ルす るこ とである，一般のユ ーザに受け入れら れるためには，ユ ーザのロポットに対 する不安感や嫌悪感 を取 り除き‐好ましい印 象を与えることが 必要である，
ヒュ ー マン コン ピ ュー タインタラク ションにおける「 メディアの等式理 論」によって，人間 はコ ン ピュ ー タシ ステ ム を擬 人化し、あた かも人間とコミュ ニケーションして いるように接する傾 向が ある ことが明らかにされ た．この理論に基 づき，人間同士の コミュニケーション 作法を踏襲した人間 ら しい 振 る舞 いを す るロ ボットが開発 されており，これ らのロボットがユ ーザに好ましい印象 を与 える ことが報告されてい る，会話パートナ ーとしてのロポッ トのデザインにおい て．人間らしさを付 与 す る こ と は ， 印 象 改 善 の た め の 最 も 有 効 な 戦 略 の ー つ で あ る と い え る ． こ のようを観点から， ロボットの身体的 な特徴や振る舞い を擬人化する試みが 行われており，これ まで に，ロポットの顔や 体などの外見的特 徴や表情，音声的 特徴，目線の使用法 をどを人間らしくす るこ とにより，ロボット の印象が改善され ることが明らかに されている．また， 非身体的を振る舞い に よる 人 間ら しさ の 表現 も行われてお り，長朗間のイン タラクション，ユ ーザの顔や対話履歴 の記 憶． 感情の表出をどの影 響の調査も行われ ている，
しか し なが ら， ロ ボッ トの言語能カ を人間らしくする ことによる影響に ついては十分に研究 が行 われ ていなぃ，特に，新 た顔言葉の意味を 少をい用例から学 習し，応用できる言 語獲得能カは最も人 間ら しい能カのーつであ る，そのため．言 語獲得能カはロボ ットを人間らしくみ せる効果的な能カで ある と考えられるが，言 語獲得能カをロボ ットに付与し，ユ ーザとのインタラク ションにおいて評価 する 研究はこれまでに存 在しなぃ．
本 研究は，ユーザとの 自然なインタラク ションを通じて新 たを単語を学習する ロボットの実現と，
言 語獲 得 能カ をユ ー ザと ロボ ッ トの イン タ ラク ショ ン に応 用し ， ユーザ 満足度の高い会話パ ート ナー ロポットを実現する ことを最終的な目 的とする．
著 者は，これらの目的 達成ヘ向けて，次の3つの課題について研究を行った．（1）ロポットにおける 言語 獲得手法の開発，に ）ロポットの言語 獲得能カがユーザ の知覚に与える影響 の評価とユーザのメ ン タルモデ ルの提案，(3)自然なインタ ラクションを通じ た言語獲得ヘ向け た，非言語情報がロ ボッ ‑ 754―
ト の 印 象 に 与 え る 影 響 の 評 価 ． 本 論 文 で は こ れ ら の 研 究 結 果 に つ い て 報 告 す る ， 第一に． ヒューマノイドロ ポットにおける身体 操作を表現する動 詞の獲得手法を提案する．本手法 で 提案 する 動 詞の 意味 表 現モ デル は，動 作主点と対象点の 関係を記述した6つの特徴量 から構成さ れる．この 意味表現モデルを 用いることにより， 動作主点の軌道に 依存し誼い動詞の表現が可能にな る．このモ デルを利用した動 詞獲得能カをロポッ トに実装し，実験 を行った結果，ユーザからの教示 を通じて，「置く」「近づける」「離す」「触る」の4つの動詞の意味を獲得可能をことを確認した．し か しな がら ． 本手 法で は 単文 によ る言語 理解が限界であり ，動詞が2つ含まれるような 複文を理解 するために は接続詞の理解が 必要とをる，そこで ，著者はヒューマ ノイドロポットにおける独自の接 続 語獲 得手 法 を提 案し ， 実験 の結 果．ユ ーザから入カされ た接続語のうち7割を獲得可 能であるこ とを確認し た，
第二に、 動詞獲得能カが， ユーザが知覚する愉快性，親近性，充実感，人間らしさに与える影響の調 査を行った ，また、動詞獲得 能カによルロポット を人間らしく知覚 することでその他の印象を変化さ せ るユ ーザ の メンタルモデルを 提案する，ロポット が動詞「置く」「 離す」を獲得する インタラク ションをシ ミュレートする実 験システムを構築し ，実験を行った結 果，動詞獲得を行うロポットは，
予め動詞の 意味をインプット されているロボット と比較して，親近 性，充実感，人間らしさについて より高い評 価を得ることを明 らかにした．また，人間らしさを媒介して，愉快性，親近性，充実感を向 上 さ せ る ユ ー ザ の メ ン タ ル モ デ ル は 統 計 的 に 妥 当 性 が あ る こ と を 確 認 し た ． 第三に． 自然をインタラク ションを通じたロボ ットの言語獲得へ 向けて，非タスク指向会話におい て．非言語 情報がユーザに与 える影響の評価を行 う．研究の第一歩 として，ジェスチャーが発話と合 わ せて 出カ さ れることによって ユーザにどのようを 印象を与えるかを 実験によって調査 した．本実 験では．ロ ボットのジョーク に自動的にジェスチ ャーを生成する独 自の手法を提案し，ベースライン システムと の比較を行った． 実験の結果，提案手 法によるジェスチ ャーはべースラインによるものよ りも高い評 価を得た，また， ロボットがジェスチ ャーを用いること によルジョークの面白さが向上す ることも明 らかにした．
さらに、 非タスク指向対話 における非言語情報 の影響調査に加え て，タスク指向対話における非言 語情報の影 響についての調査 も行った，タスクに はロボットによる 道案内を設定し，話者視点からの ジ ェス チャ ー と聞き手視点から のジェスチャーにつ いてその影響を調 査した，実験の結 果，ジェス チャーを用 いることによって ロポットの印象が好 ましく知覚される ことが明らかにをった，また，話 者視点から のジェスチャーが ，聞き手視点からの ジェスチャーと比 較して，好ましく知覚されること を明らかに した．
これらの 研究結果より，ロ ポットにおける言語 獲得手法を会話′ くートナーロボットのインタラク ションに応 用することによっ て，より印象を好ま しくし，ユーザ満 足度の高いシステムを実現可能で あるこ・と が示唆されている ．また，その際のインタラクションには，タスク指向，非タスク指向に関 わらず．非 言語情報を人間同 士のコミュニケーシ ョン作法を踏襲し て利用することにより，好ましい 印象を与え ることが可能であ ることが明らかにな った．
これを要 するに，著者は， 対話ロボットの開発 について，言語獲 得能力，及び非言語情報によるイ ン タラ クシ ョ ン性能の向上に関 する新知見を得たも のであり，自然言 語処理工学及びヒ ューマンロ ポ ット イン タ ラクション工学の 発展に貢献するとこ ろ大をるものがあ る。よって著者は ，北海道大 学博士（情 報科学）の学位を 授与される資格ある ものと認める。
―755―
