〈言葉足らずな発話〉が備える共創的インタラクションを生み出す余地について

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〈言葉足らずな発話〉が備える共創的インタラクションを

生み出す余地について

Potential of Incomplete Utterance: Attracting Hearer in

Human-Robot Interaction

西脇裕作

1∗

_{岡田美智男}

1

Yusaku Nishiwaki

1

_{, Michio Okada}

1

_{豊橋技術科学大学}

1

_{Toyohashi University of Technology}

Abstract: In this paper, we discuss the incompleteness in Human-Robot conversation. Based on the concept of weak robot and the dialogue theory of Mikhail Bakhtin, we investigated how the robot’s incomplete utterances aﬀect the interaction between people and robots. We confirmed that participants increased interacting with the robot when it used unexpressed utterance elements. In this study, we also showed the results by considering the relationship between human and robot.

1 はじめに

「ハロー，〇〇！今日の予定は？」「本日は，午後 3 時から 409 会議室にて，ウィークリーミーティングがあります」などの過不足ない情報交換もいいけれど，幼児などとの少し言葉足らずな発話を介してのやり取りも面白い．「きょうね，いっぱいあそんだ！」(えっ，だれと？)，「きみちゃん」(へー，なにしてあそんだの？)，「おえかきしたよ」(たのしかった？)，「うん」……など，聞き手の手助けや解釈を上手に引き出しつつ，なんとかおしゃべりを続けてしまう．過不足ない情報交換と比べても，むしろ豊かなコミュニケーションを実現しているようにも思われる．これはどうしてなのだろうか．人とスマートスピーカの会話を見てみると，多くのシステムは大人のようにしっかりと話し，過不足のない情報交換の様相が見られる．しかし例に挙げたようにコミュニケーションとして会話を考えたとき，幼児の言葉足らずな発話が備える〈不完結さ〉には，他者を上手に巻き込み，一緒に発話を作り上げているような重要な機能を備えていると考えられる．筆者らはこれまで〈弱いロボット〉などの不完全さを備えたロボットとのインタラクションについて着目してきた．また HRI 研究では失敗するロボットにも注目が集まっている．ここでは〈不完結さ〉が聞き手の積極的な手助けや解釈を引き出すための〈余地〉として機能することに着目し，人とロボットとの共創的なコミュニケーションの可能性について探っている．本研究ではロボット ∗_{連絡先：豊橋技術科学大学情報・知能工学専攻} 〒 441-8580 愛知県豊橋市天伯町雲雀ヶ丘 1-1 E-mail: [email protected] の発話が言葉足らずで〈不完結さ〉を備えるとき，聞き手からどのような関与を引き出すのかを調べるとともに，〈弱いロボット〉の概念やミハイル・バフチンの対話論などに依拠しつつ，この〈言葉足らずな発話〉の備える他者との関係を引き出す力について考察する．

2 研究背景

2.1 権威的な言葉，内的説得力を持つ言葉

ロシアの文芸評論家 Mikhail Bakhtin は対話の参加者が交わす「声1_{」に着目し社会的な相互作用を二つに} 分類した [1]．「声」が相手と交わることがなく常に承認と受容のみを要求する〈権威的な言葉〉と「声」が他者と交わり相手が新たに解釈する余地を持つ〈内的説得力を持つ言葉〉である．前者の権威的な言葉は聞き手が話し手の言葉に対して新たな解釈を行えない状態を指し，言葉の意味は話し手だけが生み出すものとされる．聞き手は話し手の言葉をそのままの意味でしか受け取ることができないことから，権威的な言葉の様相を備えるインタラクションは，相手が誰であろうと同一の意味を伝え，相手にその承認を求めるものになると考えられる．そして後者の内的説得力を持つ言葉は「意味構造は完結したものでなく，開かれたものである．」[1, p. 165] とされ，話し手の言葉に対して聞き手が新たに解釈できるような余地が残される．意味・解 1_{ここでいう「声」とは聴覚的信号以上の意味があるものであり，} 「人格としての声，意識としての声」という極めて広範囲な現象を含んでいる．人工知能学会研究会資料 SIG-SLUD-B509-06

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釈は聞き手によって変化できるものとして考えられるため，話し手の言葉でありながらも新たな解釈や応答によって聞き手の言葉にもなりうる．内的説得力を持つ言葉の様相を備えるインタラクションは，相手と共に意味を生み出すことで，お互いのより積極的な関わりが見られるものと期待される．この Mikhail Bakhtin の権威的な言葉，内的説得力を持つ言葉を参考にすると，これまでのインタラクションデザインでは発話や行為の意味の不完結さついて議論が足りていないように思う．相手との会話を行うために過不足のない情報を，誤解や齟齬の無いように伝えるにはどうすれば良いか考えられてきた．人と会話できる能力を提供することに注力してきたために，相手の解釈によっては伝わる意味や反応が変わってしまうような表現は避けられてきた可能性がある．相手に的確な情報を伝えることの必要な状況もあるが，日常の人同士の関わりを見るとそれに限られてはいない．小さい子どもと養育者の会話などのように，不完結さを備え相手へと解釈を委ねながら，共にインタラクションを創り上げている様子も見られている．

2.2 弱いロボット

筆者らは，〈弱いロボット〉という関係論的なロボットの研究を進めてきた [2]．「∼できる」を個体の能力として扱うだけではなく，他者との関わりの中で生まれてくる関係論的な能力に着目し，他者からの支えを引き出してしまう設計やデザインを備えるロボットのことを指す．〈弱いロボット〉はそれ自体ではできることが限られ，自身だけでは多くの目的を達成することができないものの，周囲からの支えを予定したその設計やデザインは他者の支えを引き出し様々なことを達成してしまう．ここでは〈弱いロボット〉の代表例としてお掃除ロボット，Sociable Trash Box の 2 つのタイプのロボットを示し，その考えについて詳述する． 2.2.1 お掃除ロボット掃除機に代わって床のゴミや埃を吸い取ってくれるお掃除ロボットは，開発段階では考えられてはいなかったであろう関係を人と形成し，個体としての能力以上の事を関わりの中で達成している代表例である．iRobot 社の Roomba を代表とする平たく薄い形状をしたお掃除ロボット達は自身のタイヤを用いて直進し，その進路に存在するゴミを吸い取っていく．そして壁や障害物にぶつかると進路を変え，また直進を繰り返す．方向転換と直進を繰り返し，部屋全体を掃除するのがこのロボットの能力である．お掃除ロボットを使い始めて何日かすると，掃除できているポイントとできていないポイントが見え始める．お掃除ロボットは家具を動かすような能力は備えておらず，障がい物が存在すると掃除ができないためである．また発売当初のお掃除ロボットはコードに引っかかりやすく，すぐに動けないようになってしまうことも多かった．しかし同じ部屋に暮らし，障がい物の存在に気づいた人はロボットが掃除し易いように家具を動かし，引っかかってしまうコードを整理する様子が見られるようになった．するとどうだろうか．床のゴミを吸い取る能力しか持っていなかったお掃除ロボットは，人との関係の中で部屋の家具やその他余分なものまで片付ける能力を生み出していた．

2.2.2 Sociable Trash Box

図 1: Sociable Trash Box ゴミ箱ロボットとも呼ばれる〈Sociable Trash Box〉（STB）は，人との関係性を意識し開発されたロボットである [3]．ゴミを拾い集めることを目的として開発されたロボットであるが，目的を達成するために必要と考えられる腕を備えていない（図 1）．ロボット自身ではゴミを拾い挙げる事ができず，また落ちているものがゴミかどうかの判断もできない．できることは床に落ちている物体に向かって進み，その物体の方に身体と視線を向け，その周りを動くことである．しかし STB の近くを通り過ぎる人が現れたとき状況は変わってくる．人が床に落ちているものに視線を向け，その物体に対して行動する STB の姿を見たとき，ゴミを拾い上げ STB に入れてくれるときがある．人に対して「ゴミを拾ってください．」と音声で伝えたわけでもなく，周りにそれを伝える看板があるわけでもない．しかし STB を見た人々はゴミ拾いを手伝ってくれることが観測されている．それ個体の能力としてゴミを拾えない，ゴミの認識をできない STB は，人からの手助けを得ることで，ともにゴミを拾い集めることができてしまっていた．

2.3 本研究の位置付け

Mikhail Bakhtin の論考を参考にすると，人とシステムとの会話には Bakhtin が指摘する不完結さについて議論が残されており，参与者同士がインタラクションを構成する現象を解明するには，大きな手がかりになると考えている．

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ここでは一つの試みとして，不完全さを備えることで人と新たな価値を生み出そうとする〈弱いロボット〉の研究を挙げ，人と関わりを生み出す余地がインタラクションを生み出している例を示した．これまで，人とロボットとの会話において，人の不完全さを取り入れようとする研究では，フィラーや間投詞の使用 [4] などが行われているが，他者との会話内容，そのインタラクションの連鎖にまで踏み込んで議論した研究にはまだ議論の余地が残されている．そこで本研究では言葉足らずで不完結な発話を行うロボットが人からどのような発話や応答を引き出すのかを調べることとした．

3 実験の準備

3.1 言葉足らずな発話，前から区切る発話

本研究では発話に不完結さを備えるさせるため，幼児の発話の特徴を参考に〈言葉足らずな発話〉の方略を構築した．これは大きな意味から伝えようとする方略であり，何を伝えようとしているかはわかるものの，具体的な情報までは欠けてしまっているような状態を生み出すことを目指した．実験での発話リソースには，ロボットの発話リソースとして利用されやすいニュース記事を利用した．ニュースは，相手に対して誤解を生まず正しく伝わるように書かれたものが多く，そのために必要な情報が整理されている．このニュース記事に基づき，ロボットの発話方略を変えることで，言葉足らずさを生み出すことを試みた．本研究で用いた〈言葉足らずな発話〉の構築方法としては，まず係り受け解析機 Cabocha を用いて一文の係り受け構造を調べる．図 2 に示すような文節 1 と述部が係り，そして文節 1 と動詞の間にある要素 X が述部に係る構造を持つ文に対して，原文から「文節 1 ＋述部」「要素 X ＋述部」に分けることで，文としての大きな意味を取り出しつつ，具体的な情報は要素 X に含むような〈言葉足らずな発話〉方略を作成した． ࠉࠉࠉࠉᩥ⠇㸯ؑؑأ ᩥ⠇㸰ؑؑؑؑؑؑػ ᩥ⠇㸱ؑؑؑؑؑؑػ ࠉࠉࠉࠉࠉࠉࠉࠉࠉ㏙㒊図 2: 発話方略説明補助図また提案手法の統制条件として〈前から区切る発話〉条件を設定した．〈前から区切る発話〉では「文節 1 ＋要素 X1」「要素 X2 ＋述部」と区切り，発話文を作成した．〈言葉足らずな発話〉を生み出す際にある特定の文の構造を用いたため，ニュース記事内で適用できない文も現れる．適用できる部分については〈言葉足らずな発話〉と〈前から区切る発話〉の発話方略を，適用できない文については，分かち書き可能な部分で他の分節長を合わせながら，分割を行うこととした．またニュース記事から発話文への分割しただけではニュースの文体のままであり，話し言葉としては適さないため，ロボットの一つの発話の語尾には「∼ね」「∼よ」「∼だって」等のモダリティの付与を行い，また「あのね」「えっとね」等のフィラーの付与を行った．

3.2 プラットフォーム〈Muu〉

図 3: 〈Muu〉本研究では実験にプラットフォーム〈Muu〉を用いた．その外観を図 3 に示す．Muu は筆者らの研究室で研究開発を進めているロボットであり，そのデザインはミニマルデザインに基づいている [5]．クリーチャーのような見た目をしたそのロボットは，何をするロボットなのか予め予測を難しく適応ギャップを防ぐことができると考えている．目の部分には Web カメラが取り付けられており，また本体内部の 2 個のサーボモータにより，頷きや左右に視線を向けることが可能である．また内部に PC を搭載しており，顔認識，音声認識，合成音声の生成といった処理が可能である．音声合成エンジンには ATR 社製 Wizard Voice SDK を使用しており，Muu の特徴の一つとして子どものような声の発話を生成する．

3.3 実験手順

本実験では，参加者にはロボットとのインタラクションを合計 6 回行ってもらい，すべてのインタラクションの開始時に「ロボットが話しかけてくるので，会話してみてください」と参加者には教示を行った．ロボットは予め決められた発話を行うよう設定し，話しかける内容と順序を統一した．発話のリソースとして表 1 に示す 6 つの Web ニュースの内容を用いた．ロボットは人が終始無言であれば約 3 秒ごと発話を行うが，人が発話を行っているときには発話終了を待つ．合計 6 回のインタラクションのうち，3 回は〈言葉足らずな発話〉条件，もう 3 回は〈前から区切る発話〉条件でロボットは参加者に話しかけた．話題とインタラクション順序は固定し，インタラクションの 1,3,5 試行目に〈言葉足らずな発話〉条件のロボットとインタラクションを取るアルファ群と，2, 4, 6 試行目に〈言葉足らずな発話〉条件のロボットとインタラクションを取るベータ

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表 1: ニュース内容 1 トヨタ自動車とマツダが共同開発 2 世界で一番のお金持ち 3 フランスのワインの生産量 4 上の動物園のパンダの赤ちゃん 5 ホンダのジェット飛行機 6 アメリカであった皆既日食群に参加者を分け，話題とロボットの発話条件のカウンターバランスを取った．インタラクション実験では，人からの関わりを見るために主観評価を調査するアンケートなどは行わなかったが，参加者とロボットとのインタラクションを録画し，その後，インタラクション実験を行っていない第三者に，〈言葉足らずな発話〉をするロボットと人とのインタラクションと，〈前から区切る発話〉を行うロボットと人とのインタラクションを視聴し，その会話に対する評価を行ってもらった．

3.4 会話の評価アンケート

会話への印象を評価するために，11 の質問項目を用意し「5:そう思う，4:少しそう思う，3:どちらとも言えない，2:あまりそう思わない，1:そう思わない」の 5 件法を用いて評価を求めた．先の実験で得られた人の応答のカテゴリを特徴ベクトルとして，平均的な会話を行っていた参加者のインタラクションを動画を 2 つ視聴し，評価を行ってもらった．その質問項目を表 2 に示す．質問項目は会話が成立していたか，会話の共同性，会話への参加態度について評価を目的とした．実験ではこれらの質問項目の順番はランダムに提示し，評価を行った理由についても記述を求めた．

4 結果と考察

4.1 実験 1：インタラクション実験

実験参加者は男性 9 名，女性 7 名の合計 16 名であったが，そのうち男性 1 名，女性 1 名についてはロボットの発話に対して無言の応答が半分以上となったために分析から除外し，また女性 1 名については他の参加者より発話量が著しく多く，等質性を確保するために除外した．そのため，男性 8 名，女性 5 名の計 13 名（平均年齢 27.7 歳，標準偏差 11.2 歳）を対象として分析を行った．まず参加者がどのようにロボットとインタラクションを行っていたかを分析するため，ロボットの発話に対する参加者の応答を ELAN を用いて記録した．アノテーションの作業は，責任著者と同研究室に所属する学生 1 名の合計 2 名で行った．人からの応表 2: 質問項目人とロボットとの会話の雰囲気に関する質問 Q1 会話は成り立っていた会話の成立 Q2 会話は自然に行われていた Q3 会話は協調的だった共同性 Q4 会話は一方的だった Q5 人とロボットで一緒に話をしようとしていた人，ロボットの会話への参加態度 Q6 人はロボットに話しかけていた参加態度 Q7 人はロボットの話を聞いていた Q8 人は積極的に会話に参加しようとしていた Q9 人はロボットから話を引き出そうとしていたアシスト Q10 人は会話を維持しようとしていた Q11 ロボットは人に話を聞いてほしそうだった答を 10 のカテゴリに分類し，岩田の研究で用いられた 6 カテゴリに，これまでの展示会のデモ等でよく見られる 4 カテゴリを加えた．人の応答カテゴリの詳細は表 3 に示す．そしてロボットの発話条件が異なることで人からの応答に変化が見られたかを検証する．まず応答カテゴリごとのインタラクション中の出現割合を図 4 に示す．応答カテゴリ 7 と 8 については一度も出現しなかったため図から省略した．次に，人の応答カテゴリ 2, 4, 5, 6 について条件間で変化が見られるかを分析した．各カテゴリに対して，信頼区間調整には Bonferroni 法を用いて分散分析を行った．その結果を図 5 に示す．ロボットが〈言葉足らずな発話〉を行った場合，人の最小応答が減少し，発話内容についての質問が増える，またロボットの発話内容を踏まえた人の応答が増えることを確認した．

4.2 実験 2：第三者からの主観評価実験

実験参加者は男性 5 名，女性 6 名の計 11 名（平均年齢は 28 歳，標準偏差は 6.5 歳）である．表 2 に示した質問項目 11 個に対する回答について，分散分析を行った．その結果を図 6 に示す．結果として「会話は協調的だった」「人はロボットから話を引き出そうとしていた」で，〈言葉足らずな発話〉と〈前から区切る発話〉に有意差が見られた．また評価理由についての自由記述より 3 名以上から同様に得られた意見を，表 4 に示す．

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表 3: 人の応答カテゴリ ID カテゴリ発話例 1 ターンパス無言のターン 2 最小応答「うん」「ほー」 3 発話内容の一部を繰り返す「ワイン…」 4 発話をさらに促す応答「それで」 5 発話内容を踏まえたコメント「知らなかった」「すごかったね」 6 発話内容についての質問「何が？」「どこであったの？」 7 それまでの内容に関係しない内容の導入「今日天気良いね」 8 それまでの内容に関係しない質問「スポーツ好き？」 9 聞き取れなかったことの表示「なんて言った？」 10 笑い笑いのみのターン 0.0 10.0 20.0 30.0 40.0 50.0 60.0 1 2 3 4 5 6 9 10 ᖹᆒⓎヰ๭ྜ> 㸣@ Ⓨヰ࢝ࢸࢦࣜ ゝⴥ㊊ࡽࡎ࡞Ⓨヰ ๓࠿ࡽ༊ษࡿⓎヰ図 4: 条件間，発話カテゴリ間の出現割合

4.3 考察

ロボットが〈言葉足らずな発話〉を用いることで会話への参加する振る舞いが増えていた．図 5 のグラフより，会話への積極的な関わりと考えられる会話内容に関する質問と発話内容を踏まえた新しい情報が増えることが確認され，また会話への消極的参加である単純な相槌が減った．〈言葉足らずな発話〉のように一部が欠けた発話によって，欠けた部分への人からの質問を引き出していた．そして，それに続くロボットの発話で人の質問に適切に答えられていたためにターンの連鎖が成り立ち，さらに人からの情報を引き出せていたのだと考えられる．また図 6 のグラフより，有意に〈言葉足らずな発話〉が「会話が協調的だと感じられる」と評価がされることを確認した．会話が協調的と評価㸨㸸S㸨㸨㸸S ᖹᆒⓎヰ㢖ᗘ㹙ᅇ㹛 ࢝ࢸࢦࣜ㸦Ⓨヰ᮲௳㛫㸧ゝⴥ㊊ࡽࡎ࡞Ⓨヰ ๓࠿ࡽ༊ษࡿⓎヰ 0 1 2 3 4 5 6 7 2 4 5 6 ːː ː ːː 図 5: 条件間，発話カテゴリ間の頻度の分析㸨㸸S 1 2 3 4 5 Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6 Q7 Q8 Q9 Q10 Q11 ゝⴥ㊊ࡽࡎ࡞Ⓨヰ ๓࠿ࡽ༊ษࡿⓎヰ図 6: 質問項目を得た理由には，人の様子が要因となっている可能性がある．自由記述の回答で「人が調整することで会話が成り立っていた」と記述があったように，人がロボットに合わせて会話を成り立たせている様子が第三者から述べられていた．しかし，会話の成立についてや一方的だったかについてはロボットの発話条件間で有意な差が見られなかった．その理由として自由記述で見られた「ロボットが人の発話に反応していなかった」という理由が影響したと考えられる．ロボットが人からの参与を引き出しても，本実験の状況ではその参与に対して新たなロボットの行動が明確に示されないために会話間に違いが現れなかったと考えられる．

5 むすび

本研究では個として完結した能力を目指すのではなく，相手からの積極的な手助けや解釈を引き出すため

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表 4: 回答理由（括弧内の数字は意見の数を示す）言葉足らずな発話前から区切る発話人の相槌に対する反応がなかった．人の問いかけに答えているようには思わなかった．（3）ロボットは人に反応していなかった（3）ロボットの発話に人が応答しており，人が調整をすることで会話が成り立っていた．（3）一方的に感じた（4）会話になっていた．ロボットは人の質問に適切に答えていた．（3）の余地として機能する不完結さに着目した．人とロボットとの会話においてロボットが言葉足らずに話すことで，人からの関わりを引き出し，人とロボットとで共にインタラクションを成り立たせられると考え，検証を行った．実験ではロボットが予め決められた順序で話しかけてくる環境を構築し，参加者は「ロボットが話しかけてくるので会話してみてください」と教示の下，不完結さを備える〈言葉足らずな発話〉と統制条件の〈前から説明する発話〉を行うロボットとインタラクションを行った．その結果，参加者は〈言葉足らずな発話〉を用いるロボットへの質問が増え，単純な相づちが減り，さらに会話に積極的に関わる様子が観察された．また第三者が人とロボットとのインタラクションを視聴し評価を行うと，本研究の実験環境ではロボットが人の返事に応答していなかったことが指摘されていたものの，人と〈言葉足らずな発話〉を行うロボットとの会話は協調的であると評価された．これは人がロボットに合わせて会話を行おうとする姿が評価されていたと考えられる．ロボットが不完結さを備えることで，ロボットが人に伝える一方的な場ではなく，人もインタラクションの場を支える参与者となる可能性を示した．しかし本研究で示した〈言葉足らずな発話〉は不完結さを備える一つの例に留まっており，また会話に対する主観評価が第三者のみである．そして研究プラットフォーム〈Muu〉による影響についても考察が残されている．ここでは，〈弱いロボット〉の概念や Mikhail Bakhtin の論考を基に不完結さを備えたロボットを構築し，人とロボットとのインタラクションから現象の調査を目指した．不完結さを備えたロボットに対して人は関わりを増やすことを確認し，ロボットが主体となって話しかけてくる状況において，人もインタラクションの場を支える参与者として評価される可能性を示した．今後は，参与者同士がインタラクションを構成する現象の解明を目指すためにも，人の状態やロボットの振る舞い，インタラクション環境を変え，人から行われた支えを頼りに次のロボットの行為を生み出すことで人とロボットの行為の連鎖に焦点を当てていく．

謝辞

本研究の一部は，科研費補助金（基盤研究 (B)262801 02），豊橋技術科学大学博士課程教育リーディングプログラム教育研究費によって行われた．ここに記して感謝の意を表す．また本研究のデータ整理では板敷尚君に協力していただいた．彼にもこの場を借りて感謝をしたい．

参考文献

[1] M. M. バフチン, 伊藤一郎訳: 『小説の言葉』, 平凡社 (1996) [2] 岡田美智男: 『弱いロボット』（シリーズケアをひらく）, 医学書院, (2012)

[3] Yamaji, Y., Miyake, T., Yoshiike, Y. et al.: STB: Child-Dependent Sociable Trash Box,

Interna-tional Journal of Social Robotics, Vol.3, Issue 4,

pp. 359–370 (2011) [4] 志和敏之, 神田崇行, 今井倫太, 石黒浩, 萩田紀博, 安西祐一郎: 対話ロボットの反応時間と反応遅延時における間投詞の効果, 日本ロボット学会誌, Vol.27, No.1, pp. 87–95 (2009) [5] 岡田美智男, 松本信義, 塩瀬隆之, 藤井洋之, 李銘義, 三嶋博之: ロボットとのコミュニケーションにおけるミニマルデザイン, ヒューマンインタフェース学会論文誌, Vol.7, No.3, pp. 189–197 (2005)