| Project/Area Number |
23K28132
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| Project/Area Number (Other) |
23H03442 (2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 61020:Human interface and interaction-related
Basic Section 62040:Entertainment and game informatics-related
Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section61020:Human interface and interaction-related , Basic Section62040:Entertainment and game informatics-related
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
高汐 一紀 慶應義塾大学, 環境情報学部(藤沢), 教授 (40272752)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
神原 誠之 甲南大学, 知能情報学部, 教授 (10346306)
澤邊 太志 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (10830755)
佐藤 弥 国立研究開発法人理化学研究所, 情報統合本部, チームリーダー (50422902)
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| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥18,590,000 (Direct Cost: ¥14,300,000、Indirect Cost: ¥4,290,000)
Fiscal Year 2026: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2025: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2024: ¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000)
Fiscal Year 2023: ¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
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| Keywords | ヒューマンロボットインタラクション / ソフトロボティクス / ソフトセンシング / 人間情報 / ユマニチュードケア |
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| Outline of Research at the Start |
人工知能、ロボティクス技術の進化とともに、対話ロボットの需要が高まっている。特に医療・介護の現場においては、「話しながらなでる」といった、人と同様の対話相手に快感情を与えつつ介抱や介護を実施するロボットが求められており、人手不足が危惧される当該業界への貢献が期待されている。本研究では、人の「話しながらなでる」動作を計測・解析し、ロボットによりその動作を実現、主観的・客観的な心理変化を評価する被験者実験を通して、ロボットによる「話しながらなでる」動作の効果を検証する。さらに、拡張現実感（AR）技術を併用することにより、マルチモーダルな「話しながらなでる」動作の効果検証も試みる。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題では、医療における介抱や介護に代表されるような、人に快感情を与えるロボットの実現にむけて、人が無意識に行うことができる「話しながらなでる」動作を解析・検証・モデル化し、五感に訴えかけるマルチモーダルロボットインタラクションを実現することを目指している。研究計画2年目となる2024年度は、下記研究項目における議論を並行して進めた。
研究項目1：「なでる動作の力学的センシングおよび動作設計」に関しては、要件を、a）特徴の空間的配置の変化に対するロバスト性、b）異なる形状の物体を識別可能な空間分解能、c）ファブリケーションコストの3つに整理し、これら要件を満たす透明素材や反射素材を用いずに造形可能なシェードマーカ機構を新たに提案する。評価の過程においては、鳥取県日南町国民健康保険日南病院を実証フィールドとして設定し、同病院の協力を得つつ、昨年度に実施した、痛みの自己開示を促す対話ロボットの身体的挙動の中での違和感の検知機構として実装、診療・介護現場での提案手法の社会実装を目指した。
研究項目2・3：「快感情を与える「話しながらなでる」動作の高度化」および「同動作の心理的評価」に関しては、これまでのロボットの触覚の知覚にはロボットの外観に大きく影響することが示されているため、1）ロボットの外見をバーチャルリアリティによって提示する際のアバタのリアリティと不気味さの関係、2）アバタの好感度と誘発される快感情の関係を調査する。2024年度は１）に関して，リアル調とアニメ調の外見に対してアニメ調の動きの有無による不気味さ、および、頭身の異なるアニメ調キャラクタに頭身ごとの動きを組み合わせたときの不気味さの関係を明らかにするために被験者実験を行った。2）に関しては、人がロボットアームによる話しながらなでる動作を体感した際に、そのロボットの印象によって誘発される快感情の変化を検証した。
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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
各研究項目ごとの進捗状況は次の通りである。
研究項目1：「なでる動作の力学的センシングおよび動作設計」に関しては、2024年6月から2025年1月にかけて、鳥取県日南町国民健康保険日南病院のスタッフ（医師、看護師、理学療法士、事務スタッフ）およびその周辺地域の協力を得てフィールドワークを実施、その知見にもとづき、透明素材や反射素材を用いずに造形可能なシェードマーカ機構を新たに提案、家庭用3Dプリンタでの実装が可能なVision-Based変形センサ「ShadeTact」として実装した。押し込み深度を湾曲したグリッド内に占めるシェードマーカの割合から算出することで、0.2mm単位の押し込み変化を0.1mmの誤差で検出可能な分解能を実現した。
研究項目2・3：「快感情を与える「話しながらなでる」動作の高度化」および「同動作の心理的評価」に関しては、1）ロボットの外見をバーチャルリアリティによって提示する際のアバタのリアリティと不気味さの関係の調査し、被験者30名に対して，リアル調とアニメ調の外見に対してリミテッドアニメーションおよび誇張動作の有無による印象調査、アニメ調とSD 調の外見に対してアニメ調とSD 調の動きの組み合わせによる印象調査を行った。その結果から，「リアル調の外見には通常の動きの組み合わせが受け入れら」、「アニメ調の外見に対して誇張動作は，通常の動きと同様に受け入れられる」という仮説が支持された。2）アバタの好感度と誘発される快感情の関係の調査では、人がロボットアームによる話しながらなでる動作を体感した際に、バーチャル環境内で印象（見た目や声）が異なる9体のバーチャルアバタを用い、その印象により快感情の変化を解明する被験者実験の準備に着手した。
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| Strategy for Future Research Activity |
研究項目1：「なでる動作の力学的センシングおよび動作設計」に関しては、本年度までの各研究項目での議論を受け、「痛みに関する自己開示を促す対話ロボットの実証的評価」の議論を進める。これまでのフィールドワークをつうじて、慢性的な痛みを抱えていながら、その痛みが伝えられていない高齢者が多いこと、訪問看護師の精神的負担、患者の発話内容と現実の間には大きな乖離が伴うことがあること、痛みの自己開示を促す上で，患者の違和感を検知することが重要であることなどの知見を得てきた。次年度以降は、これらの知見をもとに、Vision-Based変形センサを活用した「さする動作」等の身体的挙動の中での違和感の検知手法を提案し、対話ロボットに実装、診療・介護現場での実証を行う。
研究項目2・3：「快感情を与える「話しながらなでる」動作の高度化」および「同動作の心理的評価」に関しては、アバタの好感度と誘発される快感情の関係を調査するために、アバタの声・話し方や外見に起因する印象の違いと発生する快感情の関係を明らかにする。様々な印象を持つアバタを準備するため、ロボットアームで人に「話しながらなでる」動作を行いながら、視覚情報は、バーチャルリアリティ技術を利用してコンピュータブラフィクスで描かれたバーチャル人モデルを利用する。その際、現実環境と近いリアリティを実現するために、写実性の高いCGモデルを利用した。具体的には、あらかじめ複数の話し方や外見の人モデルを準備し、事前にモデルによる自己紹介対話から、そのモデルの印象を評価する。実際の実験では、印象が最も高かったもの、最も低かったものと真ん中の３体のモデルを利用して、「話しながらなでる」動作を受けてもらう。「話しながらなでる」動作はすべての条件で同様であり、被験者はその際の感じた快感情を主観評価し、事前に評価した印象と誘発された快感情の関係を解析する。
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