「PEPPERのビジネス利活用最新動向とその展望」に行ってきました。その２

10月30日(金)、明治大学リバティータワーで開催された「Pepperのビジネス利活用最新動向とその展望」に行ってきました。

　第3回研究会「Pepperのビジネス利活用最新動向とその展望」 | BBAブロードバンド推進協議会
　http://bba.or.jp/ja/?p=1575

（「その１」からの続きです。）

■「Pepperを活用した失語症の患者様向け訓練アプリ」株式会社RoboCure 代表取締役 森本暁彦 氏

ロボキュア社の自己紹介です。「Rcbo+Cure」を組み合わせた造語で、医療用ロボットアプリの開発で日本の未来を明るく「人に寄り添うロボット、人よりも優しいロボットを」。

ロボキュア社では、失語症の改善訓練にPepperを活用しています。

失語症についてです。脳疾患・傷害の後遺症で言語コミュニケーションが不自由になる症状です。外見からは分かりにくいですが、話せない・単語を理解できない・違う言葉を発してしまうなど、様々な症状が知られています。

これまでの取り組みです。2014年11月に創業、２回の病院で試験導入行い、学会にも出展しています。

アプリ概要です。失語症の治療のためにの訓練の一つ「呼称訓練」をPepperde実現しました。

Pepperのタブレットに写真を表示させ、何であるかを発声するという訓練です。他にも、やる気促進機能・絵カード選択機能・日常会話機能も実装しています。

Pepperであることの意味です。

まずは「ビジュアルの良さ、かわいさ」です。Pepperは見た目にキュートなので訓練をやろうというモチベーションにつながります。

次に「人型で話す・動くことの意味」です。患者さんにとっては一人じゃないということは非常に大事です。

最後に「いつまでも訓練できるロボットならではの優しさ」です。人間が訓練の相手をするのに比べ、Pepperならば同じやり取りを何回繰り返すこともできますし、患者の方も相手に気兼ねせず何回も繰り返すことができます。

苦労した点です。

まず「失語症の問題」について。

言語訓練特有の配慮があります。健常者では想定できない課題が色々とあり、現在もなお何回もバージョンアップを重ねているそうです。

次に「医療機関の問題」について。

そもそもPepperは医療器具なの？玩具なの？と言ったものや、個人情報はどうなるのか？そもそもPepperを病院に置いて安全なのか？という問題があります。

ロボキュア社では根気よく病院とやり取りを行い、これらの問題を一つ一つクリアーしていきました。

ロボキュア社取り組みの全体像です。

千葉大学とは、研究ノウハウの共有と共同研究推進を行っています。君津中央病院とは、テスト導入と成果の共有を行っています。

今後の取り組みは、実証実験を継続して続け、さらなる改善と機能を追加していきます。

とにかく、やり続けます！

以上です。

■「感情ロボットPepperの音声感情認識技術の仕組みに迫る」東京大学大学院医学系研究科音声病態分析学講座　特任講師／博士(工学) 光吉俊二 氏

株式会社AGIとPST株式会社の自己紹介からです。

株式会社AGIは「声から感情が見える技術」を構築しています。PST株式会社は「声から病気が見える技術」と「声で病気を治す技術」を構築しています。これらを活用して、感情のメカニズムからのPepperの自我（心・創発）機能を担当してます。

導入実績です。

大手企業での会話サービスでの導入、コミュニケーション支援端末への導入実績があります。

光吉さんから会場に「感情研究を定量工学研究にするためには？」と質問です。その答えは「感情の工業規格化が要求されます」。

感情・心理規格化のガイドラインです。以下を行って工業規格化していきます。

　感情はいくつあるのか？（感情辞書）
　どういう内容属性？（感情項目）
　生理とどう関係あるの？「感情って何グラム？」（感情マトリックス）
　どういう構造しているの？（感情メカニズム）

感情表現の調査です。

辞書や心理学書などから感情単語を4,500語ピックアップ→4,500語を英訳し、223語にグルーピング→223語を４つの色のグループに分別しました。「緑色の感情」「赤色の感情」「黄色の感情」「青色の感情」です。

そこから、感情モデルの推定を行いました。

そして、感情の色彩化（単純化）も行いました。感情モデルの中心部を色で表現することで、言語依存が無くなり感覚で把握できます。なので、国際規格化されていきました。

健常者は常に「緑」の位置を保とうとします。しかし「うつ病診断を受けた被験者」では長時間「青」に偏り、やがて感情の消失を伴う傾向がありました。

感情の規格化です。

英語には「空気を読む」や「せつない」に対応する単語はありません。日本語では心境を表現する単語は4,500語ありましたが、英語では223語程度しかありませんので、感情地図を英訳することは極めて困難でした。そこで、各色の感情を数式で表現しました。

２つ目のターニングポイントです。

「感情の工業規格に準じて動くものをつくるには？」に対し、「感情を色で可視化、情動の強さを量で出力する手段（構造体）を講じる」というものです。

情動の期限と、情動と神経メカニズムです。

そして、人体原理の工学発想です。建前は、随意的（意図的）に言語を生成するから嘘がつけます。一方、本音は、不随意（自然）に情動が出ます。ここから「声は心のプリンタ」と言えます。

堅牢な声帯の基本周波数検知です。

人の感情発話の評価2,800人です。

男性年齢を平均化した100名の評価社を使い、音声を無意識に評価できる専用ツールでランダムに組み合わされた音声セットを聞き、発話者の感情を判定しました。この作業には11年間かかったそうです。

2800名の発話を100名の主観評価つきで判定していきました。次に固定化された200以上のパラメータで分析をし、全員共通の主観分離規則性を見つけ出していきます。そして、人の主観を判定ロジックルールに置き換えていきます。

ST/PSTの構造と出力です。

情動と呼吸は密接な関係があるとされるため、発話単位（ブレスの間）で感情を分析します。

こういったことを行い、Pepper自体の感情のインストールを行っていきました。

詳細な資料は光吉さんのサイトにアップされているので、興味ある方は是非ご覧ください。

「音声脳神経分析技術の応用」　心を定量測定する技術
http://www.agi-web.co.jp/docs/Univ-Tokyo.pdf

今回の講演会は以上です。

どのお話も勉強になるものばかりで、興味深かったです。講師の皆様、お疲れ様でした！

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