| 研究課題/領域番号 |
20H04287
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
真栄城 哲也 筑波大学, 図書館情報メディア系, 教授 (30361356)
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| 研究分担者 |
木本 充彦 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 (00866585)
下原 勝憲 同志社大学, 研究開発推進機構, 嘱託研究員 (10395105)
綿抜 豊昭 筑波大学, 図書館情報メディア系, 教授 (30211676)
北村 達也 甲南大学, 知能情報学部, 教授 (60293594)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
17,550千円 (直接経費: 13,500千円、間接経費: 4,050千円)
2023年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2022年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2021年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2020年度: 8,580千円 (直接経費: 6,600千円、間接経費: 1,980千円)
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| キーワード | お笑い / 笑い / QOL |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は，認知症のように不可逆的な疾病，癌のような治療期間が長期に及ぶ疾病，そして糖尿病のように発症前の状態まで回復するのが困難な疾病といった慢性疾患患者を対象に，治療現場で利用可能な，クオリティオブライフ (QOL) を笑いによって改善する方法の確立を目的とする.
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| 研究実績の概要 |
研究達成に必要なシステムの構築や実施方法の検討を引き続き行った．特に以下の項目について実施した.複数台のロボットを1台の計算機で同時に制御するソフトウェアのプロトタイプの開発において，いくつかの問題点を解消し，完成度を高めた．同時に，お笑い脚本の自動生成のために，漫才とコントの文字データと笑いの生じている箇所を記述したデータの整備を引き続き行ない，面白さの評価値を含めたデータを生成した．さらには，これまで用いていた発話に関する発話速度や発話の長さとは別の観点に基づき解析を行なった．これまでは，話すという音の発生する部分を主に特徴として扱い，ロボットによる漫才披露の完成度を向上させてきた．一方で，発話とは逆の特性を持つ発話間にも着目し，聴衆が感じる面白さとの関連性を解析した．その結果，ロボットによる漫才披露の完成度をさらに高める手法を見出した．さらには，発話部分と発話間の特徴量を個別に扱うとともに，これらの異なる特徴を統合することで，これらの関係性も聴衆が感じる面白さの重要な特徴であることを明らかにした．このように，発話と非発話の両面の特徴を用い，より面白い漫才披露の方法を確立した．同時に，お笑いコンテストの結果予測も引き続き行ない，本研究で用いるお笑いの特徴量の有効性を検証した.これによって，既に明らかになっていた本研究の手法がその時代のお笑いの評価に有効なだけでなく，より長期的かつその時点でのお笑いの視聴者以外の人達による印象および評価についても有効であることを明らかにした．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
ロボットによるお笑い披露の手法について，聴衆が感じる面白さを向上させる方法を考案し，その方法で用いる特徴量について検証したところ，有効であることが明らかになった．これまでは，話すという音の発生する部分を主に特徴として扱い，ロボットによる漫才披露の完成度を向上させてきた．一方で，発話とは逆の特性を持つ発話間にも着目し，聴衆が感じる面白さとの関連性を解析した．その結果，ロボットによる漫才披露の完成度をさらに高める手法を見出した．また，引き続き行なったお笑いコンテストの結果予測によって，本研究で用いるお笑いの特徴量の有効性を検証したところ，既に明らかになっていた本研究の手法がその時代のお笑いの評価に有効なだけでなく，より長期的かつその時点でのお笑いの視聴者以外の人達による印象および評価についても有効であることが判明した点が挙げられる．
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| 今後の研究の推進方策 |
引き続きロボットシステムの改良，個人のお笑いの好みの検出精度の向上とより単純な検出方法の検証，そしてロボットらしいお笑いの披露方法の検証を行な う.個々人の好みについて，他の対象の好みを検出し，その好みとの関連性からお笑いの好みを検出することの方が利用者の負担が軽いことから，関連項目に基 づく推定方法の検証を行なう.
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