| 研究課題/領域番号 |
19K12090
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
吉田 直人 名古屋大学, 未来社会創造機構, 特任助教 (40836714)
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| 研究分担者 |
黄 宏軒 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 研究員 (00572950)
米澤 朋子 関西大学, 総合情報学部, 教授 (90395161)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 集団エージェント / 行動変容 / 雰囲気生成 / 深層学習 / マルチモーダル / 仮想教室 / 実習環境 / 注意誘導 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では，集団で行動する社会的状況において，その社会的状況に属するユーザの行動を誘発したり，ユーザの行動変容を促すように，環境に溶け込むようにユーザの周囲に配置した複数の仮想エージェントの行動の種類やその割合（複数仮想エージェントのビヘイビア）を変化させることで，日常生活環境の具体的シーンにおけるアンビエントな集団状況を生成することを目指している．
2019年度においては，複数仮想エージェントのビヘイビアによる人間の行動変容促進モデルの構築に向け，仮想グループ実習環境，仮想教室環境，屋外広告環境などの異なるシーンの実験環境を構築し，複数仮想エージェントと人間のインタラクションにおける，人間の注意や，行動の動機づけなどのメカニズム，および，集団の雰囲気生成のためのパラメタ設定について議論した．
仮想グループ実習環境においては，集団を構成するエージェントのパラメタ選定と簡易プロトタイピングを行い，複数エージェントが構成する複数グループによるユーザ心理への影響を調査した．
仮想教室環境においては，実際の授業現場に近い環境を再現するため，教育経験者の協力のもとデータ収集実験を実施し，雰囲気生成モデルの構築手法について検討した．また，教員側の指導力の評価に関して，マルチモーダル情報からニューラルネットワークを用いた推定モデルを構築した．
屋外広告環境においては，歩行中のユーザの移動に合わせて，複数のエージェントが歩行する様子を通路脇の壁面に投影することで，ユーザの歩行状態および歩行中の注意を変化させる手法について検討した．
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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
仮想グループ実習環境においては，仮想エージェントで構成する複数グループのユーザ心理への影響を調べるため，集団エージェントのパラメタ選定と仮想実習環境のプロトタイプシステムを提案し，予備実験を実施，結果をまとめている．加えて，エージェントの内部状態やユーザとのインタラクション手法について複数の検討を行った．
仮想教室環境においては，教員志望者がCGキャラクタ(仮想生徒)とのインタラクションを通して，指導力を養うプラットホームの構築を進めている．実際の授業現場に近い環境を再現するには，複数の仮想生徒が授業の進行に応じて適切な振る舞いを実施し，学級の雰囲気を形成することが求められる．教育経験者の協力のもとデータ収集実験を実施，パラメタ化された雰囲気の生成モデルの構築手法について提案した．また，教員側の指導力評価について，発話の意図，声の抑揚，身振り手振り，頭の向きのマルチモーダル情報からニューラルネットワークを用いた推定モデルを構築した．
屋外広告環境においては，集団エージェントの行動が人間に与える影響の評価として，人間の同調行動に着目し，集団エージェントの行動の種類とその割合によって，歩行者の歩行動作および壁面広告への注意状態が変化するか検証した．実験結果から，集団エージェントの減速や停止などの歩行行動を変化させることで，共に歩行する歩行者の歩行行動に影響を与え，その行動の割合に応じてユーザの歩行速度を変化させる可能性が示された．また，集団エージェントの壁面広告への視線行動によって，歩行者の広告への注意状態に影響し，その割合に応じてユーザの広告に対する注意の強さを変化させる可能性が示された．
一方で，本年度研究計画に加えて実施予定であった追加のデータ収集実験や新規の被験者実験準備等が，新型コロナウイルス感染拡大により中断あるいは延期になるなどの影響が出ている．
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| 今後の研究の推進方策 |
今後も引き続き評価実験やデータ収集実験を継続し，各環境における集団エージェントの雰囲気形成のためのビヘイビア要素について検討するとともに，ユーザ行動や心理状態への影響を分析しモデル化を推進する．
仮想グループ実習環境においては，集団エージェントのビヘイビアを決定する要素として，仮想実習環境における競争相手となる外集団グループと共同作業をする内集団グループを設定し，各エージェントのビヘイビアとその割合を示すことで，生成される集団状況やユーザの学習意欲と作業効率に与える影響を評価する．各エージェントのビヘイビアとして作業状態（作業／休憩），視線，エージェント同士の会話状況を設定する．
仮想学級雰囲気モデルに関して，現在のモデルはその瞬間瞬間の場面を捉えているが，その間の連続性を考慮し，違和感なく仮想学級の雰囲気が変化していくモデルを検討する．また，現在の教員評価モデルは少人数のデータセットを用いて構築しているが，今後，米ETS社との共同研究を進め，千人単位の模擬授業のデータセットを利用することで，ロバストなモデルを構築できると考える．また，地域の自治体の教育団体との協力も模索していく．また，現在は，教員からのマルチモーダル入力による評価と仮想学生によるフィードバックを別々で開発しているが，インタラクションのループを閉じるために，教員の評価結果と雰囲気の接続モデルを構築する必要がある．今後は，練習や試験などシステムの利用目的に応じたモデルを検討していく．
屋外広告環境においては，これまでの検証で効果が見られた集団エージェント歩行行動に加えて，エージェントの視線行動やリアクションの変化，歩行者の歩行速度を考慮したインタラクションによって，集団状況や広告への印象に影響を与えるか検証し，集団エージェントのビヘイビアとユーザの注意・印象の関係性モデルについて検討を進める．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウイルス（COVID-19）の感染拡大防止措置の影響により、学会等の現地開催の中止、被験者実験の中止などの研究計画の遅延の発生・変更を余儀なくされたため。感染拡大状況や情勢の変化に応じて、年度内に実施予定であった実験を再開し、被験者雇用費用および、成果発表に関わる費用等として使用する予定である。
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