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.
Effectiveness of Manga-Effects To Telepresence Communication System, Risa Takemura, Takumi Horie, Kazunori Takashio, IEICE Tech. Rep., vol. 118, no. 306, CNR2018-33, pp. 87-92, Nov. 2018.
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.
仮想的IoT技術を用いた生活支援情報提示手法 ～ IoT機器と日用品からの情報提示による有効性の比較 ～, 谷中健大朗, 高汐一紀, 信学技報, vol. 118, no. 184, CNR2018-12, pp. 7-11, 2018年8月.
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。
C2AT2 HUB: Long-term Characterization of Robots based on Human Child’s Personality Development, Shintaro Kawanago, Kazunori Takashio, 27th IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN 2018), Aug. 2018.
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.
Handling Conversation Interruption in Many-to-Many HR Interaction Considering Emotional Behaviors and Human Relationships : Takumi Horie, Kazunori Takashio, 27th IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN 2018), Aug, 2018.
In the future, communication robots are expected to join many-to-many human-robot interactions. Thus, robots must handle interruptions requesting a new task outside of the current conversation. In this paper, we propose a novel scheduler which decides switch timing of conversational tasks when a robot is interrupted. The model grasps the structure of the conversation and finds its breakpoints based on adjacency pairs. In order to decide whether to switch conversational tasks on each breakpoint or not, the model prioritizes conversational tasks considering an importance of its topic and a length as contexts of each conversational task. The model also uses human relationships and emotional behaviors to decide priority of conversational tasks. The result of an evaluation experiment shows that our proposed scheduler could impress subjects more favorably than that which always prioritizes an interrupter.
Social Interaction with Cloud Network Robots : Kazunori Takashio, 14th International Conference on Intelligent Environments (IE’18) / Tutorial, June, 2018, Roma Italy.
ロボットの段階的成長過程のデザイン : 齋藤光輝（慶應藤沢高）, 谷中健大朗, 高汐一紀, 信学技報, vol. 118, no. 94, CNR2018-4, pp. 19-22, 2018年6月.
生活を共にするパーソナルロボットの成長は,ユーザに親しみやすさをもたらす.本研究ではロボッ トの成長を促す手段の 1 つとして「教える」という行為に注目する.1 度教わるだけで完璧に修得するような急激 な学習ではなく,ペットの躾けと同様,ユーザが「教える」という行為を繰り返すことによりロボットが徐々にス キルを修得する「段階的な学習」の方がユーザはより長期的に親近感を感じることができるという仮説のもと,ゲ ーミフィケーションの要素を組み込んだ 3 種類の学習過程をデザインする.加えて,どの学習過程が最も親しみやす く感じるのかをコミュニケーションロボット COZMO を用いて検証する.
対比的応答を用いて自然なサブカル雑談を行うロボット : 中嶋俊太（山手学院）, 堀江拓実, 桑原多瑛, 谷中健太郎, 高汐一紀, 信学技報, vol. 118, no. 94, CNR2018-5, pp. 23-27, 2018年6月.
コミュニケーションロボットは人間との長期的な関係性を築く必要がある.そのためには,一時的に利用 される雑談応答サービスで重視される単文での面白さよりも,会話としての自然さを高めなければならない.本研究 では,相手の発話に呼応した対比的応答を行うロボットシステムの実装を行なった.サブカル雑談において対比的応 答は,盛り上がりに必要な共感の呈示や話題転換など会話の進行上の重要な役割を果たしている.単文での面白さを 重視した応答を行うロボットと本ロボットがユーザに与える印象を比較し,発話生成ポリシーが人間とロボット間の 関係構築に与える影響について議論する.
親近感を生み出す協働ロボット間インタラクションの身体性デザイン : 柏木梨佐（聖心女子学院）, 宮本凜太郎, 高汐一紀, 信学技報, vol. 118, no. 94, CNR2018-6, pp. 29-32, 2018年6月.
次世代のロボットサービスでは,複数のロボットが連携動作を用いて人と協働,共生することが前提となる ため,如何にユーザーの親近感を得るかが重要な意味を持つ.ロボットは外装だけでなく,その挙動もまたユーザー に不安感をあたえないようにデザインされなければならない.本研究ではロボット間の連携動作に,敢えて身体性を 持ったロボット間インタラクション要素を加える手法を提案する.既存のロボットを用いた連携動作と,本システム を用いた場合を比較し,協働,共生するロボットに対するユーザーの印象変化を評価する.
C2AT2 HUB: 人の心理モデルに基づいたロボットの長期的な性格形成手法 : 川那子進太郎, 高汐一紀, 信学技報, vol. 117, no. 443, CNR2017-45, pp. 127-132, 2018年2月．
現状のコミュニケーションロボットの多くはロボット個体別の個性をもっておらず，個性の欠落がロボットへの愛着の低下やロボットとのコミュニケーションにおける違和感の原因となっている．そこで本研究では，長期的なインタラクションによってロボットの性格を形成する手法であるC${}^{2}$AT${}^{2}$ HUBを提案する．本手法では，ロボットの情動を「対人情動」と「情動」の２種類によって定義し，それぞれの情動の遷移傾向を，ロボットに対するユーザ行動の履歴によって調整することで緩やかに性格形成を行う．評価実験結果から，本手法によってロボットがより自然に性格付けされ，ロボットの印象や愛着が向上することが明らかになった．