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近年3DCGキャラクタが普及し，対話型エージェントのアバタとして画面内エージェントに使用されつつある，しかし画面内エージェントではモナリザ効果というユーザに対する注視が曖昧になる問題が存在する．本研究では注視対象を瞳に映す手法と背景をユーザに追従させることにより空間の共存感，及び一体感を与える手法を提案する．実験用に注視対象を手動で選択できるエージェントを作成し実験と評価を行った．

ロボットと人の会話において，会話の盛り上がりを半減させる要因の一つに音声が単調である事があげられる．人同士の会話では，会話中の音声に感情の変化が現れる．これを踏まえ，ロボットの会話内容に含まれる擬似感情を発話音声により表現する手法を提案する．その場合，会話履歴から感情変化の流れを考慮することでより自然な音声になると考えられる．実装したロボットの音声により，人とロボットとの会話でコミュニケーションの円滑化が見られるかを検証する．

ロボットが実社会で使われる場合，第三者による現在進行中の会話への割込みを考慮する必要がある.特に，それまでと無関係な内容の会話をロボットと行うための割込みの場合，ロボットは割込み前と後の複数の会話をスケジューリングし実行しなければならない.本研究では，まず実際の人間同士の会話の分析に基づいて割込みに対応するために必要となる会話について整理する.そして，会話コンテキストを定義し，会話コンテキストスイッチングによって複数会話を同時管理するフレームワークを提案する.

計算機の低価格化及び小型化やクラウド型情報インフラの整備により，様々な IoT 製品が登場した．近年では，ユーザに対し能動的に生活支援情報を提示する機能を持つ機器も増えている．しし，日用品等，表面的な形状を考慮した情報をモノ自身から提示することは難しく，既にスピーカやディスプレイが搭載されている機器から多種多様な情報が提供されているのが実情である．本研究では IoT 機器化困難なモノを仮想的に IoT 機器化する手法，v-IoT システムを提案，その有効性について検証を行った．

人は人形に衣服の着せ替えを行うことで，その人形にキャラクタ性を与える.コスプレもまた同様に、 外見から自身のキャラクタを作り出す行為であろう.パーソナルロボットにおいては，外見のカスタマイズの意 義やその心理的影響に関して議論されてこなかった.本研究では，ユーザがロボットの外装を付け替えることで， ロボット自身がキャラクタを意図的に変化させるロボットを実装し，着せ替えという行為によりロボットに対し 愛着が高まるか，および他人のロボットとの違いを感じるかを評価する.

人との共同作業を可能とした協働型ロボットの開発が進み，ロボットの設計において人とのインタラク ションが重要視されるようになった.特にロボットの能力では対処できない仕事は，人の介入を要求する動作が不可 欠である.そこで本研究では，乳幼児に抱く不完全さに着目，該当する複数の要素をロボットのモーション動画とし て作成し印象評価を行った.実験結果から最終目標であるロボットへの支援を引き出すモーションライブラリの作成 を目指す.

Today’s telecommunication systems have been greatly evolving, while the video calls used on telepresence robots still seems bland. We hypothesize that the augmentation of video calls with Manga-Effects will help users attain a sense of familiarity and find entertaining components within their conversations. In specific, adding various Manga-Effects over the video call, respectively selected upon the users’ facial expression, will help visually emphasize certain emotions. This experiment analyzes the level of users’ involvement in the conversation, and verifies our hypothesis.

IoT機器の普及に伴い、ユーザに対し能動的に生活支援情報を提示する機能を持つ機器も増えた。しかし、日用品等、よりユーザの生活に近い物品に情報提示機能を付与することは難しく、スマートスピーカの様に豊富な計算資源をもつ機器から多種多様な情報が提供されているのが実情である。そこで本研究では、AR技術を応用することで、このようなIoT機器化困難なモノを仮想的にIoT機器化する手法を提案する．本手法は，提示する情報のメタ情報をモノが持つアフォーダンス情報や機能にマッチングすることで、適切なモノが適切な場所，適切なタイミングで、役割に合った情報をユーザに伝達することを可能にする。本稿では、AR上で日用品から情報提示する手法と、スマートスピーカ等、既存のIoT機器の情報提示手法と比較し、提案手法の有用性を明らかにする。

Inadequate variety of personalities for communication robots may cause unnatural interac- tion with them and reduction in attachment. This paper proposes C2 AT2 HUB, where communication robots are characterized by changing tendency of affect transition based on long-term interaction with users. In C2AT2 HUB, robots’ affect is defined as two types; “interpersonal affect” and “emotions”, and transition of each type of affect is adjusted by history of users’ actions to robots in order to characterize robots gradually. Evaluation experiment revealed our approach characterizes robots naturally and improves impression of robots.