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ホームユーザの視線行動に適応した エージェントの視線行動の開発と評価
SDGsの分類
研究テーマ
IT・IoT・AI・ロボティクス
学科の分類
情報科学部情報メディア学科

ユーザの視線行動に適応した エージェントの視線行動の開発と評価 人の目を見て話すのが苦手な人向けの対話エージェント

情報科学部

情報メディア学科

ヒューマンインタフェース研究室

神田智子 教授

共同研究者

堀江一弘
対話エージェント視線シャイネス視線恐怖症

シャイな人間は対話相手の視線に敏感であり,注視されることを嫌うということが示されている.本研究は実験参加者の視線行動に適応するエージェントの視線行動の開発と評価を目的とする.具体的には,対話中のユーザの視線行動をアイトラッカーで取得し,過去15秒間にユーザがエージェントの目を注視していた割合を基に対話エージェントがユーザの目を注視する割合を適応させ,ユーザと類似した凝視量を保ちながら視線行動をとる対話エージェントを開発した.評価実験では,シャイなユーザグループに対話のストレスの軽減効果および対話エージェントへの親近感の向上効果が見られた.

はじめに

 対話エージェントと人間のコミュニケーションにおいても,人間同士と同様にジェスチャーや対人距離などのノンバーバルコミュニケーションは重要な役割を果たしている.ノンバーバルコミュニケーションの中でも特に視線は,対人コミュニケーションにおいて会話開始の合図や発話権の譲渡等の重要な役割を持っており,エージェントを設計する上で重要な要素であると考えられる.

 視線は人間の性格特性と密接に結びついており,例えばシャイネス度の高い人間は他人の視線に敏感で,相手からの凝視を嫌い,相手とのアイコンタクトを避ける傾向があるとされている.我々の先行研究ではシャイな人はシャイでない人よりも,自身への凝視割合が高いエージェントとの対話時にストレスが高くなり,エージェントへの親近感が低くなることが示された.このことから,本研究では,人とエージェント間の視線行動の類似性誘引に着目し,シャイな人にも親近感を高く評価される視線モデルの開発を目的とし,その結果を評価実験で検証する.

視線の模倣モデルの開発

 エージェントとの対話時の実験参加者のエージェントの目への凝視割合,つまりエージェントの目をどれだけ見ていたかをエージェントが模倣することで,実験参加者とエージェント間に類似性誘引が起こり,エージェントへの親近感を高くすることできると考え,本研究で開発する視線モデルを「模倣モデル」とした.実験参加者の視線は,Tobii社のEye Tracker 4Cで取得した.模倣モデルは,石井らが提唱した「日本人の視線モデル」を基に作成し,「凝視」,「あいまい注視」,「視線そらし」を行う(各視線行動を行っているエージェントを図1から2に示す).それらの継続時間と遷移確率を,直近15秒間の実験参加者のエージェントの目への凝視割合によって設定した.模倣モデルの視線状態遷移図を図3に示す.

凝視状態のエージェント
図1:凝視状態のエージェント
視線そらしを状態のエージェント
図2:視線そらし状態のエージェント
模倣モデルの視線状態遷移図
図3:模倣モデルの視線状態遷移図

実験の概要

 実験参加者は,18~23歳の日本人36名で,男性23名,女性13名であった.実験参加者を,特性シャイネス尺度アンケートの得点により,実験参加者の平均点の44点以下を高群(15名),44点以上かつ中央値である47点以下を中郡(6名),48点以上を低群(15名)に分けた.

 実験では,凝視モデル,日本人モデル,模倣モデルを実装したエージェントそれぞれと1回ずつ対話をしてもらい,対話終了後に7段階のLikert尺度の印象評価アンケートに回答してもらった.視線モデルごとの3つの印象評価アンケートの結果を3水準の視線要因とし,シャイネス中郡を除いた,高群,低群の2水準のシャイネス要因とで,対応ありなしの二要因分散分析とBonferroniの多重比較検定を行った.

 仮説1は,類似性誘因はコンピューターと人間の間にも起こることから「模倣モデルは類似性誘引により,凝視モデル,日本人モデルより,実験参加者のエージェントとの相互の親近感が高く評価される」とし,仮説2はシャイな人は対話相手からの凝視を嫌うことから,「模倣モデルはシャイな人に凝視モデル,日本人モデルより,エージェントとの対話時のストレスが低く評価される」と設定した.

結果

 図4に示すとおり,「エージェントからの親近感」に関して,模倣モデルが注視モデル,日本人モデルより有意に高く評価された(p=0.000,p=0.002).この結果から,仮説1は支持された.これは実験参加者とエージェント間の視線行動に類似性誘引が起こったため,エージェントとの相互の親近感が向上したためだと考えられる.

 また,図5に示すとおり,シャイネス高群,低群の評価を比較すると,注視モデル,日本人モデルにおいて,シャイネス低群がシャイネス高群より「エージェントへの親近感」を有意に高く評価した(p=0.029,p=0.021).またシャイネス低群において日本人モデル,模倣モデルが注視モデルよりも有意に高く評価された(p=0.039,p=0.027).高群においては模倣モデルが注視モデル,日本人モデルよりも有意に高く評価された(p=0.000,p=0.000).このことから模倣モデルは,シャイネス高群に対し「エージェントへの親近感」をシャイネス低群と同等まで向上させる効果があると考えられる.

 図6に示すとおり,模倣モデルに対する「対話時のストレス」の評価が凝視モデル,日本人モデルより有意に低くなった(p=0.000,p=0.000).しかしながら,模倣モデルにおいてシャイネス高群,低群の間に有意差は見られなかった(p=0.195).このことから模倣モデルは,シャイネス高群に対し,「対話時のストレス」をシャイネス低群と同等まで低下させる効果があると考えられる.このことから,仮説2も支持されたと考える.

エージェントからの親近感
図4:エージェントからの親近感
エージェントへの親近感
図5:エージェントへの親近感
対話時のストレス
図6:対話時のストレス

おわりに

 本研究では実験参加者のエージェントの目への凝視割合をエージェントが模倣することで「エージェントとの相互の親近感」が向上し,シャイな人に対しては,「対話時のストレス」が低下し,「エージェントへの親近感」が向上するという評価を得た.この結果から,ユーザのエージェントへの凝視割合をエージェントに模倣させることの重要性が示された.今後の展望として,同様の実験を長期的に実施することで,一過性ではない効果を検証する必要があると考える.

 実用面では,エージェントを用いたオンラインカウンセリングにおいて,ユーザのシャイネスレベルに応じて視線状態を変えるカウンセリングエージェントに応用できると考える.また,本研究の応用として,ユーザのシャイネスレベルが高い場合,エージェントからの凝視割合を低凝視のユーザに適応したものから徐々に高く変化させ,エージェントから凝視されることに慣れさせることが出来ると考える.これにより相手の目を見ることが重要な面接練習等を行うエージェントへの実装が可能になると期待している.

論文

「Development and Evaluation of Agent's Adaptive Gaze Behaviors」(2020)HorieKazuhiro『Proceedings of Human-agent Interaction 2020 (HAI'20)』

「ユーザの視線行動に適応したエージェントの視線行動の開発と評価」(2020)堀江一弘『信学技報HCS2020-23』120(136)p.11-16.

「ユーザの視線行動に適応したエージェントの視線行動の開発と評価」(2020)堀江一弘『HAIシンポジウム2020』

研究者INFO: 情報科学部 情報メディア学科 ヒューマンインタフェース研究室 神田智子 教授

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佐野 睦夫

仮想生活空間認知トレーニング支援システム

本研究では,仮想生活空間認知トレーニング支援システムを提案し,下記の内容を確認した. (1)仮想空間における片づけ行動の振り返りによる認知トレーニングシステムを提案し,健常者に対する実験ではあるが,振り返りありのVR片づけトレーニングシステムは,通常の認知トレーニングと較べて,認知機能を向上させることを確認した. (2)本提案システムは,トレーニングの難易度に応じ,適切なアイテムを設定・追加・削減することにより,認知機能に合わせた段階的な認知トレーニングが実現できる能力を有している.

村木 祐太

植物画像を対象とした枝の構造復元

近年,農家の高齢化や減少に伴い,カメラを用いた植物の自動監視技術が注目されている.しかし,植物の成長具合を判断する指標である枝構造の情報を取得する場合,葉によって枝が隠れてしまうため枝の情報を取得することが困難である.そこで,本研究では対象の植物を多視点から撮影し,多視点からの植物画像を入力として,枝の三次元構造を復元する.はじめに,多視点から撮影した植物画像に対して,深層学習による画像変換を行い,枝の存在確率画像を生成する.枝の存在確率画像とは,枝の存在確率を画素値で表した画像のことを指す.そして,多視点での枝の存在確率画像を用いて,三次元構造の復元を行うことで枝の構造復元を実現する.

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