Construction of robot interaction system for elderly monitoring based on QOL estimation

高齢者のQOLを向上させる対話ロボット開発を目的として、マルチモーダル情報を用いたQOL推定システムを構築した。また、人とロボットとの関係長期化を目指し、共感的言動生成による自己開示促進手法を実装した。初めに、エージェントとの対話過程でQOLを推定するシステムを構築した。このシステムでは、対話中の視線、表情、頭部揺動、韻律、発言内容の各情報を統合処理することでQOLを推定する。被験者44名での交差検証の結果、単一の特徴量による推定器よりも、統合処理をした推定器の方が誤差を抑えられることを示した。次に、人相手とエージェント相手のカウンセリングを比較する実験を行った。エージェントとの対話には、他者からの評価を意識せずに済むため自己開示しやすいという利点がある一方、言動の画一化という課題があることがわかった。そこで、自己開示の促進と言動の画一性の解消が、人とロボットとの関係を長期化させるという仮説を立てた。自己開示促進の要因を特定するために、カウンセリングにおける自己開示度と他の指標との相関を調べた。その結果、エージェントから共感されていると感じた人ほど自己開示ができることがわかった。また、エージェントの発言例のセラピストによるスコアリングの結果、人の発言の要約が共感度を高めることを示した。そこで、人の発言を要約する共感的言動生成システムを構築した。また、言動の画一性を解消するため、QOL推定結果のフィードバック機能を実装した。QOL推定、フィードバック、共感的言動生成の各システムをロボットに実装し、再びカウンセリング実験を行った。その結果、従来のロボットカウンセリングと比べ、共感度や自己開示度の向上が確認された。一方、言動の画一性や関係長期化の可能性については有意差が認められなかった。実験参加者へのヒアリングの結果、過去の会話内容を反映した言動等が有効となる可能性が示唆された。

高齢者のQOLを向上させる対話ロボット開発を目的として、マルチモーダル情報を用いたQOL推定システムを構築した。また、人とロボットとの関係長期化を目指し、共感的言動生成による自己開示促進手法を実装した。初めに、エージェントとの対話過程でQOLを推定するシステムを構築した。このシステムでは、対話中の視線、表情、頭部揺動、韻律、発言内容の各情報を統合処理することでQOLを推定する。被験者44名での交差検証の結果、単一の特徴量による推定器よりも、統合処理をした推定器の方が誤差を抑えられることを示した。次に、人相手とエージェント相手のカウンセリングを比較する実験を行った。エージェントとの対話には、他者からの評価を意識せずに済むため自己開示しやすいという利点がある一方、言動の画一化という課題があることがわかった。そこで、自己開示の促進と言動の画一性の解消が、人とロボットとの関係を長期化させるという仮説を立てた。自己開示促進の要因を特定するために、カウンセリングにおける自己開示度と他の指標との相関を調べた。その結果、エージェントから共感されていると感じた人ほど自己開示ができることがわかった。また、エージェントの発言例のセラピストによるスコアリングの結果、人の発言の要約が共感度を高めることを示した。そこで、人の発言を要約する共感的言動生成システムを構築した。また、言動の画一性を解消するため、QOL推定結果のフィードバック機能を実装した。QOL推定、フィードバック、共感的言動生成の各システムをロボットに実装し、再びカウンセリング実験を行った。その結果、従来のロボットカウンセリングと比べ、共感度や自己開示度の向上が確認された。一方、言動の画一性や関係長期化の可能性については有意差が認められなかった。実験参加者へのヒアリングの結果、過去の会話内容を反映した言動等が有効となる可能性が示唆された。