[3P5-OS-9a] Affective Computing

[3P5-OS-9a-04] マルチモーダル態度推定に基づく適応的インタビュー対話による自己開示の促進

〇長澤 史記¹、岡田 将吾¹ (1. 北陸先端科学技術大学院大学)

キーワード：対話システム、マルチモーダル感情分析

本研究の目的は、ユーザーが話したいことや興味を持っていることを共有できるパートナーとしてのコミュニケーションロボットを開発することである。
この目的を達成するために、本研究ではユーザーのマルチモーダルな態度に応じて話題を適応させることで自己開示を高め、ユーザーが自身の本心をより話したくなるインタビュアーロボットを提案する。ロボットは対話中のユーザーのマルチモーダルな特徴に基づいて話題の変更/継続のどちらを行うか決定し、大規模言語モデルを使用して次の質問を生成する。
本稿では、適応的インタビュー対話戦略がユーザーの自己開示に与える影響を評価した結果を報告する。ユーザーの態度に基づき適応的に話題の継続/転換を行う適応的対話戦略と、ランダムに話題の継続/転換を行うランダム戦略でそれぞれ対話を行い、丹羽らによる評価尺度を用いてユーザーの自己開示の強さを評価した。
30人を対象とした実験の結果、適応的対話戦略はランダム戦略と比較して自己開示の強さが有意に大きくなった。マルチモーダル態度推定の正答率と自己開示の強さには相関関係が見られ、態度推定の精度改善が自己開示をより強く促すことが示された。