ユーザ誘引のための複数仮想エージェントビヘイビアによる集団状況生成モデル

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COVID-19による社会の変容に伴い，不特定多数が交流する3次元バーチャル空間，いわゆるメタバースにも注目が集まるなど我々の社会活動全体の変革中で，バーチャル空間における人間と仮想エージェントの境界がより曖昧になることがが想定される．このため，仮想空間における不特定多数の他者集団の行動モデルについて検討する本研究の重要性はさらに高まっている．また，バーチャルリアリティ（VR）を活用した認知科学的研究が広く行われる中，本研究課題においても，バーチャル環境における空間を容易に設定・改変でき，実世界では統制が多い不特定多数の他者（エージェント）の制御が容易であるなどのVRの利点を活かし，集団エージェントのビヘイビアによる普遍的な集団状況生成モデルについて検討を進めることとした．屋外広告環境に関しては，VRを活用した没入型実験環境を構築し，個々に行動制御可能な多数の集団エージェントを配置したVR空間におけるユーザの行動や視線方向の検出システムを構築し，被験者実験を実施した．教室・グループ実習環境では，エージェントのユーザと異なる行動の活発度による認知的不協和が作業への集中促進に与える影響について検証実験を行った．さらに，研究成果の社会応用に関する取り組みとして，高齢者のクラブ活動において保健体操を教示するコーチエージェントを試作し実証実験を行ったほか，高齢者と若者の対話コーパスを用いて相槌生成モデルについての予備的な調査を行った．また，学校教育現場におけるモンスタペアレンツの問題に着目し，モンスタペアレンツと傍観者による雰囲気生成に基づいて，教員の対応を擬人化会話エージェントのシミュレーションでトレーニングできるシステムの開発に着手した．また，多人数エージェントによる災害時の感情的避難行動の効果について，人数と行動の違いを検証した．