研究課題
人が生活する上で地域コミュニティとの関わりは日常生活における互助だけでなく,緊急時などの助け合いにおいても重要である.人と人とのつながりを発見し,コミュニティ形成を支援するためには,個々人の興味や嗜好,さらには能力を活かしたマッチングが重要である.そこで,ユーザの興味や嗜好,能力に関する情報をインタラクティブに収集するマインドログ収集モジュールの開発を行った.平成27年度はアクティブにユーザに話しかけユーザの情報を収集抽出し,それに基づいたマッチングを行った.興味や関心,得意不得意に関する質問をロボットが行い,音声認識によってユーザの回答を得た.1週間程度あけて同じ被験者からアンケート用紙によって同様に回答を得た.その結果,対話ロボットによるデータの獲得とその解析であっても同程度の回答が得られることがわかった.しかしながらロボットとの対話とアンケート記入で,異なる回答をしている被験者もおり,興味や関心が変化が多い情報であることもわかった.つまり,日常的にロボットと対話する中で,ユーザの個人特徴を抽出することが必要ということである.さらに対話ロボットで得られたデータの解析によって,ユーザの得意・不得意,さらに不得意または未経験だが興味はあることを発見した.発見された個人特徴に基づいて被験者間でマッチングを行い,共助/共起関係にあるペアを発見した.さらに,共助/共起の関係にあると思われるペアに対しテレプレゼンスロボットを用いた会話を行ってもらった.それぞれの興味関心事を事前に伝えることによって,円滑に会話が進むことが確認できた.また,地域情報,天気情報を用いた情報推薦システムを構築し,ユーザの反応をセンサによって獲得し,性別や年齢と推薦した情報等をログとして収集するフレームワークを提案した.
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すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件) 学会発表 (9件) (うち国際学会 6件、 招待講演 1件)
日本ロボット学会誌
巻: vol.34, No.5 ページ: pp.19-25