申請者らは、ロボット同士、機械、情報サービスと能動的に繋がり、かつ意図の認知・伝達行動による人との効果的な共生・協働が可能なロボットを社会的ロボットと呼ぶ。我々が実現を目指すロボットは人間と同等の対話力を備えたものであり、現行のコミュニケーションロボットは人の感性を理解できないという点で決定的に劣っている。本課題では、社会的ロボットの実現手法を、「感性の共有に基づく適応的対人対話戦略」と「感性の長期的共発達メカニズム」という2つの視点から議論し、それぞれに対して適切な実装モデルを提案、多様なプロトタイプ実装を通して、提案手法の妥当性と基本性能を検証する。2022年度は、感性の共有に基づく適応的対人対話戦略の視点から「合意形成に関わる情動的非言語行動と社会的対話行動の影響分析」を主題とし、様々な課題に対して並行して議論を進めた。

ロボットやバーチャルエージェントが人と自然に対話するためには、ユーザーとの間で共有可能な概念を構築することが不可欠である。人間同士の対話における概念共有の進行過程を調査した先行研究は少なく、その多くはテキストチャットをベースにしたものである。そこで本研究課題では、対話のモダリティ、および、話者間の社会的関係性に着目し、これらの要素が共有概念の構築過程に与える影響を調査した。具体的には、対話のモダリティとして音声または映像、社会的関係性として初対面または知人という条件において、話者間で共有概念が構築される対話の収集、および分析を行った。その結果、より多彩なモダリティやより深い社会的関係性が概念の共有を加速させることが示唆された。さらに、条件間の比較において有意差が出た交替潜時に着目をして、概念共有の進行に寄与する要因について分析を行った結果、共同作業に関する具体的な情報を含む発話の量が、重要な要素であることが示唆された。本研究課題で収集したコーパスおよび分析の結果はロボットの研究開発にも有用である。
The applicants call robots that can actively connect with other robots, machines, and information services, and that can effectively coexist and collaborate with people through the cognitive and communicative behaviors of intention, social robots. The robots we aim to realize are equipped with interactive capabilities equivalent to those of humans, and current communication robots are critically inferior in terms of their inability to understand people's sensitivities. In this project, we will discuss methods to realize social robots from the two viewpoints of "adaptive interpersonal interaction strategy based on shared sensitivity" and "long-term co-development mechanism of sensitivity," propose appropriate implementation models for each, and verify the validity and basic performance of the proposed methods through a variety of prototype implementations. In 2022, from the perspective of adaptive interpersonal interaction strategies based on shared sensitivity, we focused on "analyzing the influence of emotional nonverbal behavior and social interaction behavior on consensus building" and conducted parallel discussions on a variety of issues.

For robots and virtual agents to interact naturally with humans, it is essential to construct shareable concepts with users. Few previous studies have investigated the ongoing process of concept sharing in human dialogue, and most of them are based on text chat. Therefore, in this research project, we focused on the modality of dialogue and the social relationships among speakers, and investigated the effects of these factors on the process of constructing shared concepts. Specifically, we collected and analyzed dialogues in which shared concepts were constructed between speakers under the conditions that the modality of the dialogues was audio or video and the social relationship was first meeting or acquaintance. The results suggest that more diverse modalities and deeper social relationships accelerate the sharing of concepts. Furthermore, the results of the analysis of factors contributing to the progression of concept sharing, focusing on the latency of alternation, which showed significant differences in the comparison between conditions, suggested that the amount of speech containing specific information about the collaboration was an important factor. The corpus collected in this research project and the results of the analysis will be useful for research and development of robots.