| Project/Area Number |
24H00722
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
神田 崇行 京都大学, 情報学研究科, 教授 (90374107)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
東風上 奏絵 京都大学, 情報学研究科, 助教 (10965685)
Seo Stela.Hanbyeol 京都大学, 情報学研究科, 特定准教授 (20944507)
山田 幸恵 東海大学, 文化社会学部, 教授 (30399480)
Even Jani 京都大学, 情報学研究科, 特定准教授 (40586228)
板倉 昭二 立命館大学, OIC総合研究機構, 教授 (50211735)
佐竹 聡 株式会社国際電気通信基礎技術研究所, インタラクション科学研究所, 研究員 (50510418)
Brscic Drazen 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (50605011)
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| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2029-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2026)
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| Budget Amount *help |
¥47,450,000 (Direct Cost: ¥36,500,000、Indirect Cost: ¥10,950,000)
Fiscal Year 2026: ¥10,010,000 (Direct Cost: ¥7,700,000、Indirect Cost: ¥2,310,000)
Fiscal Year 2025: ¥9,620,000 (Direct Cost: ¥7,400,000、Indirect Cost: ¥2,220,000)
Fiscal Year 2024: ¥10,270,000 (Direct Cost: ¥7,900,000、Indirect Cost: ¥2,370,000)
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| Keywords | ヒューマンロボットインタラクション / 知能ロボット / モラルインタラクション / 知能ロボティクス |
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| Outline of Research at the Start |
本提案では、自律ロボットや遠隔操作型のアバターロボットに人間と同様のモラルインタラクションができるか、すなわち他者から尊重され、他者の良い行いを引き出すか、という問いを立て、これを検証する。社会心理学、認知発達科学のアプローチからの知見を活かして、モラルインタラクションができるロボットを実現する試みから、モラルインタラクションを構成的に解明する。将来的にはロボットをモラルの伝達が可能な新しいメディアとする共生社会の実現を目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、ヒューマンロボットインタラクション（HRI）の研究課題の中で、ロボットからのモラルの伝達、すなわちモラルインタラクション、の研究に取り組むものである。社会心理学アプローチ、認知発達科学アプローチ、構成論アプローチの３つのアプローチから研究に取り組んでいる。
１年目である2024年度は、ロボットに対するモラルを評価する心理尺度（対ロボットモラル尺度）の構築を進め、尺度構築に関する標準的手順を着実に進め、検証評価も行った。認知発達科学アプローチからは、オンライン実験で、ロボットがヒトのグループのリーダーになる条件を、実験的に検討した。人間と、単独のエージェント（ロボットもしくは人間のいずれか）は、リーダーシップの手がかり（おじぎ、利益の付与、コストを課す）の３つのタイプの行動を示し、その後、参加者はその単独エージェントのリーダーシップと、グループがそのエージェントに従う可能性について評価した。また、構成論アプローチからは、ユーモアを利用して、低モラル行動に対処する方法の実現の研究を進めた。警備ロボットが、列に割り込む人を注意する、という場面設定において、有効な発話を選択するという課題を設定し、シミュレータを適宜利用しつつ、クラウドソーシングによりデータセットの収集を進めた。また、収集した発話について有効性を評価し、その結果を分析した。その結果から、状況依存性が重要であり、適切な状況認識を加えることで、より効果的なユーモア発話を選ぶことができることを明らかにした。また、このシステムにより選択されたユーモア発話と、一般的な割り込みを注意する発話を比較するユーザ実験を行ない、システムにより選択されたユーモア発話が一般的な発話よりも効果的であることを示した。
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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
初年度に実施予定だった研究課題をいずれも計画通り進めることができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
2年目にあたる2025年度は、社会心理学アプローチからの研究としては、2024年度に実現した尺度をもちいて、ロボットのどのような要素（たとえば、見かけの人らしさ）がロボットのモラル認知に寄与するのかの調査を進める。認知発達科学アプローチからの研究としては、2025年度は、リーダーシップ認知について2024年度に実施したものと同様のオンライン実験を子どもを対象に実施する予定である。また、新しい実験として、ロボットに同じカテゴリーのキャラクターとして、トレイトを付与するかどうか、例えば、援助行動を示すロボットは、公平感を持つとされるのか、といったことを検討し、ロボットに対するモラル行動との関係を調べることを検討する。構成論アプローチについては、商業施設や店舗といった自然な環境におけるモラル伝達の実験のためのシステム構築を進める。
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