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本研究では、異なる親密性のレベルに特徴的な動作を予測するモデルを構築し、それをロボットや３Dエージェントで実装することにより、異なる親密性を表現可能か検討した。友人関係と未知関係のペアの日常会話場面をモーションキャプチャにより測定し、動作を定量的に抽出・分類した上で、友人関係、未知関係にそれぞれ特徴的な非言語動作に基づくシナリオを作成した。それらのシナリオを、人間・ロボットの３Dエージェント、また、実機のヒューマノイドに実装し、どの程度親密性を表現出来ているか評価したところ、友人に特徴的とされる動作に基づくシナリオの方が、未知関係のそれよりも親密性が高く評価されることが明らかとなった。
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