| 研究概要 |
人間と自動化機械の協調系を構築する上で,人間にとって自動化機械を道具として操る際の習熟過程の解明は重要である.これは自動化機械に内包された複雑なモード遷移を人間がどのように心的に内化できるようになるかの問題であり,人間にとっての社会性の一つである他者認識の問題にも通じる.本研究では,このような人間に固有な社会性の特徴に基づき,人間機械系,とりわけ人間と自動化機械による協調系の設計に向けたアプローチを展開した.昨年度の研究において,ユーザが自動化機械と能動的に関わることで自動化機械の制御モードを認識し,さらにモードに設計されている入出力関係(ユーザの入力に対する自動化機械の応答の関係)のみならず,外界で生起する事象がトリガとなるモード遷移の規則についても獲得していく認知過程の計算論的モデルを構築し,その被験者実験を通してモデルの妥当性を検証した.本年度はこのユーザの認知機構の計算論的モデルを拡張するとともに,この拡張モデルを用いて,モード誤認識の発生しやすい状況を事前に予測することで,多モードを有する自動化機械のモード設計改善手法の提案を行った.本研究は,実際のユーザの認知実験とシミュレーションの比較を通して,モード認識に表示系やモード遷移則,実際のモードのダイナミクスがどのように影響するかを詳細かつ網羅的に分析するための計算論的モデルの提案であり,これを基盤として,ユーザのモード認識の様態について,数理的な枠組みの中で議論を展開していくことが可能になることを示した.
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