2020 Fiscal Year Annual Research Report
接客訓練のためのシナリオベースVR環境の構築と評価
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20H01715
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
星野 准一 筑波大学, システム情報系, 准教授 (40313556)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
西崎 博光 山梨大学, 大学院総合研究部, 准教授 (40362082)
宇津呂 武仁 筑波大学, システム情報系, 教授 (90263433)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 接客訓練 / クレーム対応 / フィラー認識 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
１）クレーム応対場面でスタッフに求められる対処知識の習得やお辞儀などの繰り返し訓練を可能にする接客訓練VRシステムを実現した． 本システムでは，顧客アクターが音声発話によりトラブルの内容を説明するとともに，表情やジェスチャーにより感情を表現した．また，スタッフの対応において改善点をフィードバックした．評価実験では，本システムによるクレーム応対訓練を繰り返すことで， 適切なお辞儀や対処知識といったクレーム応対スキルの向上と第３者から見た応対の印象の向上が見込めることを確認した．またVR環境で訓練したスキルは，対人ロールプレイにおいても向上することを示した．
２）発話においてその言葉自体に意味がなく会話の中の隙間や合間を埋めるために使われる言葉のことをフィラーと呼ぶ。接客においてはこのフィラーや話し方の流暢さなども印象に影響すると考えられる。期間では接客訓練場面でのフィラーを検出して訓練者にフィードバックすることで、訓練者の話し方を訓練するシステムを実現した。ユーザースタディによりシステムの効果を検証するとともに、システム体験により顧客に与える信頼感や親しみなどの印象が向上するかを確認した．
３）接客訓練のためのシナリオベースの敬語訓練システムを実現した．訓練者は3D仮想顧客エージェントに音声対話を通して接客を行い，敬語の正しい用法を学習することができるようにした．対話セッションが終わると、敬語の誤用に関する診断レポートを自動的に生成した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
クレーム応対場面でスタッフに求められる対処知識の習得やお辞儀などの繰り返し訓練を可能にする接客訓練VRシステムを実現して，本システムによるクレーム応対訓練を繰り返すことで， 適切なお辞儀や対処知識といったクレーム応対スキルの向上と第３者から見た応対の印象の向上が見込めることを確認することができた．またVR環境で訓練したスキルは，対人ロールプレイにおいても向上することを示すことができたため．
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| Strategy for Future Research Activity |
混雑時には様々な接客タスクが同時に発生するため，対応順序を間違ったり，依頼を忘れる，時間がかかる，失礼な印象を与えるなど，対応の信頼性が低下することが多い．そのためサービス現場を模擬した高品質VR環境において，複数の顧客AIアクターと音声・ジェスチャーなどによるマルチモーダル対話を可能にすることで対人接客をトレーニングすることができる訓練支援AIシステムを実現する．
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