# 自律移動型ロボットにおける 経験由来の情報量からの発話内容選択

吉原 大智 1,2 , 湯口 彰重 ${ }^{2,3}$, 河野誠也 ${ }^{2}$, 飯尾 尊優 4,2 , 吉野 幸一郎 2,3
1 筑波大学 ${ }^{2}$ 理化学研究所 GRP ${ }^{3}$ 奈良先端科学技術大学院大学 ${ }^{4}$ 同志社大学
s2120792@s.tsukuba.ac.jp, tiio@mail.doshisha.ac.jp
\{akishige.yuguchi, seiya.kawano, koichiro.yoshino\} [at] riken.jp

## 概要

ユーザとの共生空間で動作するロボットには、 ユーザから信頼され協調動作をスムーズに実行する ことが求められる。そのためには、ロボットがどの ような外界観測を行いそこから何を記憶しどのよう な意図を生成したのかを、ユーザが理解できるよう に表出させることが重要である。外界観測結果や記憶・意図を表出させる有効な手段として、言語を用 いたインタラクションがある。長期的なインタラク ションを想定したとき、冗長なインタラクションを 避けるため纪、何を言語化し伝えるかだけでなく、何を言語化せず伝えないかも重要である。本研究 では、経験由来の情報量（エントロピー）をロボッ トが言語化する内容の選択に用いる。具体的には、 GPT由来の一般言語モデルとロボット自身の経験か ら学習した言語モデルの 2 種類を利用する。ロボッ トを使った案内タスクで被験者実験を行った結果、提案法がロボットの内部状態を必要十分に説明でき ることが示された。

## 1 はじめに

ロボットや人工知能技術の進展に伴い、人間の生活空間で自律的に動作するロボットが実現されよう としている。こうした自律型ロボットが人間の生活空間で動作しょうとする場合、ロボットの状態がど のようなものか、人間のユーザにとって明確である 必要がある $[1,2]$ 。例えば、ロボットが何をでき何 を記憶しているのかということをユーザが理解で きなけ狄ば、ユーザは適切な命令をロボットにでき ず、協調作業などに支障が出る。言い換えれば、ロ ボットの内部状態が、ユーザにとって必要なタイミ ングで理解可能であることが重要である $[3,4]$ 。

しかし、ロボットは人間とは異なる動作原理で動作しており、人間であるユーザがロボットの意図や 行動の理由を読み取ることはしばしば難しい $[5,6]$ 。言い換えれば、ユーザにとってロボットの行動予測 は困難であり、ユーザにとってはいつ何をどのよう 攺ボット要求してよいかわからないというユー ザビリティの問題が生じる。こうした不可視な内部状態の問題は、ロボットが得られる信頼性の問題に も繫がっている $[7,8,9,10]$ 。

この問題を解決する方法のひとつが、外界観測結果・記憶・意図といったロボットの内部状態を ユーザに自然言語を用いて対話的に説明すること である $[11,12,13,14,15,16,17,18]$ 。この考え方は、 Explainable AI (XAI) の考え方をロボット纪当てはめ たもので、ユーザとの協調性を高めるための手法と して注目されている $[4,6,13,19,20,21,22] 。$

しかし、ロボットの内部状態は観測結果・記憶・動作計画・バッテリー残量など種類が多く、実際に はどの情報を言語化（発話）し説明することがユー ザとの協調動作に有効かは明らかではない。無分別 な言語化・説明はユーザビリティの低下に繋がるた め、場面に応じた適切な量・内容の言語化が必要で ある [22, 23]。つまり、ロボットの内部状態のうち、何を言語化する・しないを決める基準を定め、説明 することが重要である。

ロボットの内部状態を説明するとき、何を言語化 するか決定する基準に関する研究では、ロボットの 安全性に関する情報を重視することや [24]、ロボッ トのタスク遷移の要点を重視することが提案され ている[21]。これらの研究は、主にユーザとロボッ トの初対面でのインタラクションを想定している。 しかしユーザの生活空間での活動するロボットは、 より長期的な観測・記憶を活用する必要がある場面 も多い [25, 26]。また、ロボットの行動パターンが ルーティンである場合、その報告は冗長となる一方

図 1 ロボットの内部状態とモジュール

で、行動パターンが何らかの理由でいつもと異なる 場合はそれを報告する必要がある。つまり、生成し た説明の必要十分性を担保するよう、ユーザの慣れ や状況に応じて過不足なく説明を行うという視点が 必要である [27]。

本研究では、過去のユーザとの対話をもとに口 ボットが発話する対話戦略の下、発話内容をある基準によって削ることは説明の必要十分性の向上に 有効なのかを検証する。ここで、この発話内容の選択に用いる基準のことを言語化基準と呼ぶ。この 際、過去の記憶・経験と比較した場合の現在の観測 の希少さを言語化基準として用いる。具体的には、過去の記憶・経験を利用した確率的言語モデルを構築し、この言語モデルに対する現在の観測事象のエ ントロピーを計測する「エントロピー基準」を用い る。このエントロピー基準によって説明の必要十分性が向上するか、ロボットを用いた被験者実験で評価・検証する。

## 2 タスク

本研究では、ロボットによる言語化の適切さを測 るため、自律型ロボットにおいて案内タスクを設定 し実験を行った。自律移動型ロボットはリビングを 模した実験室内で案内タスクを行う。案内タスクと は、ユーザ役の実験者がある物体を探しており、ロ ボットにその物体を探していることを伝え、ロボッ トがその場所を教えるタスクである。ロボットは自身の観測と記憶からなる内部状態に基づいて物体 がある場所を推定し、その物体がある地点まで案内 する意図に基づき行動計画と発話計画を生成する。 このとき、ロボットは自身の認識結果と言語化規則 （詳細は付録の表 2）によってあらゆる認識結果を言語化する。この言語化内容のうち、何をユーザに対 して発声し、また何を発声しないか決定するという のが本論文で取り組むタスクである。つまり図 1 で 示すように、ロボットが持つ多様な観測結果が言語化された結果に対して、発声するかどうかを選択す るフィルターを実装する。

## 3 情報量に基づく発話内容選択

本研究では、ロボットが生成した発話が、過去の 記憶・経験と比較した場合にどの程度希少かに基づ いて発話すべき内容を決定することを考える。この とき、確率的言語モデルにおけるエントロピー、あ るいはパープレキシティ（ppl）の考え方を用いる。本章では各言語化候補（発話候補）に対してスコア を付与する方法について述べる。

## 3.1 言語モデルとパープレキシティ

今回用いるロボットは現在の観測や行動に対して 言語化を行う規則を有するため、あらゆる内容がテ キストとして保存される。このテキスト中に含まれ る単語列 $s$ の同時生成確率を $P(s)$ とする。過去の 観測結果の集合である $\delta$ から最尤推定、あるいは MAP 推定に基づいてモデルパラメータ $\theta$ を構築す る。このパラメータを用いて現在言語化を行うか考慮している文 $s$ に対する尤度 $P(s ; \theta)$ を考える。この とき、この尤度が低いということは過去の観測集合 §からは遠い文、つまり希少性の高い文であるとい うことが言える。逆に、この尤度が高い場合は希少性の低い文であり、ロボットからすると言語化する 価値の低い可能性が高い文という仮説が成立する。

この尤度計算には計算機のまるめ誤差の問題から 一般に負対数尤度を用いるため、文 $s$ に対する尤度、 つまりエントロピーおよびパープレキシティは以下 の式で計算される。負の対数尤度なので数の大小は 反転しており、エントロピーあるいはパープレキシ ティが高い方が希少性の高い文ということになる。

$
\begin{gathered}
H=-\log P(s ; \theta) \\
p p l=2^{H}
\end{gathered}
$

ここで $\theta$ の計算方法について 2 種類を試行する。一つ目は、ロボット自身の過去の経験のテキスト集合 $\delta$ から最尤推定によってパラメータを推定する方法である。もう一つは、Web 上に存在する大量テキ ストから学習された大規模言語モデル（一般言語モ デル）が与えるパラメータを用いる場合である。前
者はロボット自身の経験上の希少性を用いることに 相当し、後者は世の中一般の常識における希少性を 利用することに相当する。

## 3.2 経験由来パープレキシティ

ロボットが過去に見聞きした内容の集合 $\delta$ に基づ いて発声候補のパープレキシティを計算したもの を以降では ppl_exp と記載する。ppl_exp は、2022 年 11 月 24 日時点でぶつくさ君の行った外界観測の結果から遡って物体認識 24,278 個、人物認識 917 個、音声認識 650 個、場所認識 385 個を規則に基づいて 言語化した 407,535 文から学習した。これらの文を sentencepiece[28] でトークナイズし、fairseq[29] で言語モデル化した。

## 3.3 一般言語モデル由来パープレキシティ

一般言語モデルに基づいて発声候補のパープ レキシティを計算したものを以降では ppl_GPT と 記載する。一般言語モデル由来のパープレキシ ティの計算には、rinnna 社が公開している言語モデ ル rinna/japanese-gpt2-medium[30](以下 1 m_general と 呼称) を利用した。経験由来パープレキシティと合 わせて、 huggingface[31] により計算を行った。

## 3.4 パープレキシティの闇値

実際に各モデルからパープレキシティを計測し たとして、発声する・しないの閾値をどう設定する かという問題がある。この閾值は、経験由来パープ レキシティの計算に用いたデータ $\delta$ とは別の開発用データ (2022 年 11 月の物体認識 174,189 個、人物認識: 15,108 個、音声認識:40 個、場所認識:66 個) を利用して計算する。ここから言語化規則に基づ いて作成された $1,323,448$ 文に付与可能な ppl_exp と ppl_GPTをそれぞれ計算し、その平均を閾値とした。

## 4 実験

実際に案内タスクでロボットに発話を行わせ、そ の様子をユーザに見せる被験者実験を行った。本節 では比較に用いた条件、評価指標、結果について述 べる。

## 4.1 比較条件

情報量基準に基づく発声候補の選択がユーザから の印象にどのような影響を与えるかについて検証 する。今回は経験由来と一般言語モデル由来の 2 種類の手法が存在するため、以下の候補を比較条件と した。

・条件 1 : 全ての言語化を発声する

・条件 2: 全ての言語化を発声しない

・条件 3: ppl_exp が低いものを発声しない

・条件 4: ppl_GPT が低いものを発声しない

・条件 5: ppl_exp が高いものを発声しない

・条件 6: ppl_GPT が高いものを発声しない

・条件 7: 条件 3 かつ条件 4 のものを発声しない
- 条件 8 : 条件 3 または条件 4 のものを発声しない

ここで条件 5 は条件 3 の、条件 6 は条件 4 の反転条件である。また、条件 7,8 はそれぞれ条件 3,4 を組 み合わせた and/or 条件である。

## 4.2 実験条件・評価指標

評価では、ロボットが実際に案内タスクを行って いる様子を記録した動画を収録し、その動画をクラ ウドワーカーに見せることによって点数をつけても らった。映像は 34 分程度となっている。なお、映像ではユーザは花瓶を探しているものとした。

評価項目としては、動画視聴の事前事後として以下の項目を付与してもらった。

事前アンケート

・ユーザの年齢・性別

・ロボット否定的態度尺度 (14 項目 5 尺度)[32]

## 事後アンケート
- 発話内容 (5 項目 5 尺度、 1 項目 7 尺度)
- 説明の適切性 (1 項目 5 尺度)
- 説明の必要十分性 (1 項目 7 尺度)
- 主体性 (1 項目 5 尺度)

-会話性 (1 項目 5 尺度)
- 説明の選択性 (1 項目 5 尺度)

- 説明内容の珍しさ (1 項目 5 尺度)
- $\operatorname{TAM}(20$ 項目 5 尺度)[33]
- 使用時の不安 (4 項目 5 尺度)
- 利用しようとする意向 (3 項目 5 尺度)

-ロボットの適応能力の知覚 (3 項目 5 尺度)
- 使いやすさの知覚 (5 項目 5 尺度)
- 有効性の知覚 (3 項目 5 尺度)
- 技術の信頼性 (2 項目 5 尺度)

$\cdot$自由記述

5 尺度の項目は 5 が最高、 1 が最低である。「説明の 必要十分性」のみ 7 段階になっており、 4 がもっと
表 1 実験結果。必要十分性については、目標值である 4 との差分も記載

も必要十分、 1 が最も説明が足りない、 7 が最も説明 が冗長となる場合に対応することに注意されたい。

参加者は、2022 年 12 月にクラウドソーシングで、全条件を同じ参加者に視聴してもらい比較評価す るのは難しいため, 各条件 20 名ずつ計 200 名 (女性 102 名、男性 98 名、 19 歳 65 歳、平均 $41.6 \pm 9.19$歳) を集めた (条件 1 : 平均 $42.7 \pm 11.0$ 歳、条件 2: 平均 $39.5 \pm 10.6$ 歳、条件 3 : 平均 $39.7 \pm 6.8$ 歳、条件 4 :平均 $41.2 \pm 11.5$ 歳、条件 $5:$ 平均 $39.6 \pm 8.2$ 歳、条件 6: 平均 $41.2 \pm 8.7$ 歳、条件 $7:$ 平均 $43.1 \pm 10.0$ 歳、条件 $8:$ 平均 $44.9 \pm 7.5$ 歳)。

## 4.3 結果

まず、事前アンケートの各項目について、各条件間でクラスカル・ウォリス検定を行ったところ差は 見られなかった。実験に関わる各アンケートについ ての実験結果を表 1 に示す。表から、今回必要とす る説明の必要十分性に関しては、発声内容のフィル タをしない場合（条件 1）と比較して、フィルタを する場合はいずれもスコアが向上する（4 に近づく） ことが確認された。特に ppl_GPTのみを使う場合 （条件 4）が最もロボット発話の必要十分性を向上さ せることがわかった。またこのうち、スコアの絶対値を比較した場合には条件 1 対条件 2、条件 1 対条件 4、条件 1 対条件 8 、条件 3 対条件 4 の組み合わせ で、スティール・デュワス検定（ $\mathrm{p}<0.05 ）$ における 有意差が確認された。この結果から、全ての観測内容について言語化を行うよりも、一般言語モデルを 用いて発声内容をフィルタする方が、対話ロボット の説明に感じる必要十分性が向上することがわかっ た。これらの場合いずれも、スコアの絶対値で比較 すると有意差があるものの、 4 との差分の絶対値で 見た場合には有意差はない。また、提案法の逆転条件である条件 5、条件 6 のスコアは 4 から大きく離 れ、提案法の有効性を示唆する結果となった。

その他の項目では、発声内容のフィルタをしない 場合（条件 1）が説明の適切性、主体性、会話性の上 で高いスコアを得た。これらの項目は、ロボットの説明に感じる必要十分性とトレードオフの関係があ ると考えられる。説明の選択性については ppl_exp のみを使う場合（条件 3）が高い評価を得たが、こ れはロボットが自身の経験に基づいて発声内容を選択した結果、ユーザからもそうした選択をしている ことが強く感じられたのではないかと考えられる。

また、各 TAM 尺度についても比較評価を行った。全体の傾向としては、and 条件（条件 7）が高いスコ アを得る結果となったが、信頼性においてはppl_exp （条件 3）が一番高いスコアを得た。発声内容のフィ ルタをしない場合（条件 1）と比較すると、いくつ かの項目では同等のスコアを得ている中で、それ以外の項目ではフィルタをする条件の方がスコアが向上している場合が確認できる。また、使用時の不安 においては何も発声しない場合 (条件2) や or 条件 （条件 8）が高いスコアを得ている。この結果から、必要以上に発声を抑制することはユーザにとっての 不安に直結することが見てとれる。

## 5 おわりに

本研究は、長期的なロボットとのインタラクショ ンを想定したときに必要となるであろう、ユーザに とって有益な内部状態のみを発話させるロボットの 実現のために、発話選択を発話が持つ情報量に基づ いて行う枠組みを提案した。結果として、一般言語 モデル由来の情報量を用いることで、ロボットが発生する内容の必要十分性を向上させることができ た。今後は、ロボット自身の経験などをどのように 併用することが適当か検討する必要がある。また、特定ユーザを対象とした長期的なインタラクション を行う場合についても検討する。

## 謝辞

本研究は JSPS 科研費 22 H04873 の支援を受けた。

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## 付録

## A 実験で使用したロボット

使用する自律移動型対話ロボットプラットフォー

外観を図 2 に示す。

ぶつくさ君は内部状態として観測・記憶、案内夕 スクを実行するという意図を持ち、観測や記憶を意図で処理して移動や発話を行う。システム全体は Robot Operating System (ROS) で管理されており、各外界観測はそれぞれ個別の ROS ノードとして処理 され、記憶は MongoDB を用いて管理されている。 ぶつくさ君は、物体認識、人物認識、環境認識、音声認識、場所認識の外界観測を行い、その認識結果をいつ、どこで行ったのかという、場所・時間の 情報と紐づけて記憶することができる。また、動作機能として移動、モーション、音声の生成ができ、 あらかじめ設定された部屋の地図上の特定の場所に 移動や、任意のセリフを発話することができる。ぶ つくさ君が動作する部屋の間取り図を図 3 に示す。

図 2 ロボットプラットフォームぶつくさ君

## B 言語化規則

ロボットの発話は表 2 の規則によって生成され る。デフォルトとして、内部状態は説明の十分性を 担保するために多少冗長と感じられてもすべて話し たほうが良いという先行研究 [22] の知見に基づき、挨拶、行動、行動の理由、音声 - 場所認識の報告、音声・場所認識の記憶の報告を発話するように設定 した。シナリオのターンテーキングはユーザの発話

図 3 実験室の間取り図

に対し特定のトリガーワードをロボットが音声認識 することによって進行する。

表 2 案内タスクでの言語化規則。[場所]、[物体]、[音声]、[時間] は認識結果。

 \\


 吉原 大智 1,2 , 湯口 彰重 ${ }^{2,3}$, 河野誠也 ${ }^{2}$, 飯尾 尊優 4,2 , 吉野 幸一郎 2,3 1 筑波大学 ${ }^{2}$ 理化学研究所 GRP ${ }^{3}$ 奈良先端科学技術大学院大学 ${ }^{4}$ 同志社大学 s2120792@s.tsukuba.ac.jp, tiio@mail.doshisha.ac.jp \{akishige.yuguchi, seiya.kawano, koichiro.yoshino\} [at] riken.jp  