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ロボットとの相互作用を行うためのマルチモーダルな感情データを作成する方法について検討した．慢性期統合失調症の男性患者とロボット間の会話中の分析を行った．分析にはHRVから交感神経・副交感神経活動比，Haar-cascade classifier (HCC)を使用した表情分析，およびEmpath APIで音声感情認識を行った．また，看護師2名，精神科医1名が感情を評価した．HRVは人間とロボットの会話状況と一致する持続的な交感神経優位性が示された．HCCの結果は人間の観察結果とほぼ一致していたが，専門家による観察結果が一致しない場合はHCCの結果も異なっていた．Empath APIを使用した専門家による感情評価には一貫性がなかった．
さらに，開発したモデルであるModel for the Intermediary Role of Nurses in Transactive Relationships With Healthcare Robots；MIRTH，先行研究，介在者となる看護師，介護士，理学療法士，施設管理者に行ったインタビューをもとに，ロボットセラピーの効果と課題についてアンケートを作成した．1．日常生活でロボットを使用した経験があるか，2．仕事中にロボットが使用されているのを見たことがあるか，3．仕事中にロボットを使用した経験があるかによって2群に分類した．群間の比較はウェルチのt検定，マン・ホイットニーのU検定を使用し，有意水準はp<0.05とした．因子2：ロボットの有用性は，日常生活でロボットを使用したことがあると報告した参加者で有意に高かった．因子4：ロボット使用の不便さは，仕事中にロボットを使用したと報告した参加者で有意に高かった．要因1：介在者の役割，要因3：ロボット使用における懸念される倫理的問題，要因5：ロボットの危険性に有意な差はなかった．結果からロボットは有用であるが，現在使用されているロボットには介在者の支援と改善が必要であることが明らかとなった．
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