令和元年1月15日(水)

ロボット制御工学の授業の一環としていさおちゃん＆まさる君による講義を行いました．いさおちゃんも華麗にデビューを飾りました。

2台のロボットによる掛け合いを披露しつつ，参加学生ともインタラクションを取りながら約70分授業を行いました。今後のいさおちゃんとまさる君の講義にも乞うご期待。

ロボットがプレゼンテーションをするに当たって参加者とインタラクションを行うことで、参加者をプレゼンに巻き込み、最後まで興味を持ってプレゼンを聞いてもらえることを目指しています．

2017年度は、まさる君が部屋の大きさや参加者の人数に合わせて，上手にプレゼンテーションができるように2種類のインタラクションを開発しました。

１．札置きインタラクションをする研究室紹介

研究室などの狭い部屋では(研究室が狭いと文句を言っているわけでは決してありません)札置きによるインタラクションによって参加者に対してクイズや質問をしました。オープンキャンパス等で実施しています。是非，会いに来て下さい。

2．アプリを用いたロボット講義

講義室などの広い部屋では，専用のアプリケーションを使って人とロボットが相互にやり取りを行うことができるシステムを開発しました。大学2年生を相手に約60分間、まさる君1人で講義を実施しました。最終的には、人と協調して講義をするシステムを作りたいと思っていますが、ロボット単独でどんな効果があるか検証するために、世界でも珍しいロボット単独での講義を実施しています。

　近年, 教育現場でロボットを活用する研究が行われています. 我々の研究室でも, ロボットが教師として講義を行っています. ロボットの教育現場での活用では, 相手の興味を引き付け, 学習内容の理解を深めるためにインタラクションが重要となります. 特に, 我々が行っているロボット講義のように長時間話を聞いてもらうと, 参加者の興味や集中力が低下してしまいます. そのため, Webアプリを用いることで参加者とロボットがインタラクションを行えるようにしており, 参加者が自主的に講義に参加することが望ましいです. 

　本研究では, 参加者の自主的な発言を促すために, 質問時の参加者の心理的抵抗を軽減する, 質問行動をしやすくするための機能を搭載したロボット講義システムを開発しました. 参加者の自主的な発言を促すために, 他の参加者の発言を共有する, ロボットがサクラとして質問を投稿する, 発言に対して賛同が得られているか分かるといった機能が搭載されています. また, 参加者の継続的な発言を促すために, 発言に対してロボットが回答を行う機能が搭載されています. 

　デモンストレーション実験を通して, ロボットが参加者の発言を読み上げたときにインタラクションへの参加人数が増えることが確認できました. また, ロボットは参加者の発言に対する回答をすることができず, 関係ない回答を行ってしまいました. 今後, ChatGPTのAPIを利用するなどして, 参加者の発言に対して回答できた場合との比較を行っていきます. 

　講義参加者達の注意を知ることは，興味や集中状態の把握のみならず，講義ロボットが参加者との相互的なコミュニケーションを行う上で必要になります．そこで本研究では，参加者の顔の動きに注目し，顔方向の軌道から注意を向けている位置の推定を試みました．この手法の利点は，ロボットが言語を介して注意を向けているトピックを調べる方法に比べて，高頻度で実施できることが挙げられます．

　今回は，定点カメラからの映像より顔を深層顔認識モデルを用いて検出し，その軌道パターンの分析を行うシステムを開発しました．例えば，ある時間区間において，"右方向への軌道を取った人が何人いたか"といった形式で顔方向の分布を表すことができるシステムになります．

　講義のデモンストレーション実験の際の映像を用いた検証では，ロボットの注視指示に対する講義参加者の注視動作を検出できました．一方で，マスク装着者への検出が十分に行えない課題が確認されました．今後は，マスクに対応できるように検出器の改良を行っていく予定です．