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本論文では、遠隔コミュニケーションの為の肩乗り小型ロボットア バタの提案を行う。遠隔地からアバタを操作することで、遠隔地の ユーザーは相手の空間を自由に見渡しながらコミュニケーションを 行える。ロボットと一緒に行動をすると人間はロボットの動作に気 を使い、また小型ロボットの場合は人間が手に持つという煩わしさ があるが、本アバタは身に付ける事によりこれらを解決する。また 、アバタ装着者と同じ目線の映像を共有する事により、遠隔地の操 作者は相手の空間にいるような感覚を実現し、装着者もアバタによ って遠隔地のユーザーの存在感を得る事が出来る。肩にいるアバタ が耳元でささやく効果も上記に加えることで、より密接な遠隔コミ ュニケーションを行える。

本稿では，情報提示中のディスプレイの正面を提示情報のコンテキストを追うための面 (Contextual face) と考え，Contextual face の方向を制御した能動的情報提示モデルを検討する．通常人がディスプレイから情報を得る際，人がディスプレイの正面に立ちコンテンツを閲覧することで，Contextual face が発生する．本稿では，Contextual face の向きを能動的にロボットアームで変え，人に情報提示を行うディスプレイ IPSODA を提案する．Contextual face の向きが変わることで，提示中のコンテンツのコンテキストを維持しようと人が立ち位置を移動することが予想される．IPSODAは，contaxtual face の向きを制御することで，人の注意の誘導および，映像コンテンツと実世界情報の融合を実現する．In this paper We think the front of the display has 'Contextual face' which is the face to show information, and study the active information presentation model powered by control of Contextual face. To get information from display man always sets to Contextual face. In this paper we propose information presentation display'IPSODA' that angle Contextual face by robot arm.

本稿では，Twitter をつぶやきプラットフォームとして利用し，Twitter 上に集約されている実世界に関する情報をロボットアバターを用いて提示するエージェントシステムを提案する．ロボットアバターは近年エージェントとして利用される機会が増えているが，モバイル端末などから使用するにはシステムが大掛かりでユーザに負担であった．音声認識技術を用いて容易な入力方法と，肩に載せるタイプのアバターロボットを用いることで，従来と比べてカジュアルなアバターロボットの使用を実現した．また，つぶやきを発話と方向指示をアバターロボットに表現させることで，利用者に実世界の事象を指していることを理解を促すシステムを作成した．In this paper, using Twitter as micro-blogging system, we propose agent system that presents information on twitter about real world with robot avatar. Though robot avatar is getting popular as agent recently, it is a burden for user to make use of agent through such as mobile device because of large system. Using easy input method with voice recognition and a type of avatar robot on shoulder, we realized more casual avatar robot than before. And to make avatar robot to present tweet as utterance and direction indication, system accelerate user to understand that information from avatar is about real world.

コミュニケーションゲーム人狼は，相手の意図を推理し，相手を説得するという社会的な知能を要請される課題であ る．人狼をプレイするのではなく，人間同士が演じているのを観戦するという楽しみ方もある．本研究では，人狼を ロボットエージェント同士で演じるために必要な振る舞いを，人狼の特徴から検討した．あわせて，人狼における動 作を再現するためのエージェントのプロトタイプを作成した．

本研究では、運転支援システムにおけるエージェントの振る舞いを扱う。従来のカーナビゲーションシステムのような単調で一方的な情報提示ではなく、運転手の視線や発言、および周囲の状況に応じた情報提示を行うシステムを作成し、このようなシステムの中で、エージェントのどのような振る舞いのが必要なのかを探る。運転手がエージェントと快適なインタラクションを行うためには、運転手の動きに対する反応の速さが不可欠である。本研究では、速い反応性を実現するためにプロジェクタロボットを用いた。プロジェクタロボットは、半球状のスクリーンに内部のプロジェクタから顔の画像を投影するロボットであり、動かすためにモータの動きを必要としない。したがって従来のロボットよりも速い反応を実現することが容易である。このような速い反応を活かしたインタラクションのための振る舞いを実装し、その効果について研究した。

人工知能を用いたゲームをプレイするエージェントは数多く開発されているが，現在までに，人工知能が人間に勝利しているテーブルゲームの多くは全ての情報が公開されている完全情報ゲームである．それに対して，ゲームの中には情報が完全には公開されておらず，情報の被均一性がゲーム性を演出する不完全情報ゲームや，ゲームの本質がプレイヤ同士の自由対話や交渉によって実現されるコミュニケーションゲームがある．本研究では，不完全情報コミュニケーションゲームである人狼ゲームをエージェントがプレイするサーバを構築し，人とエージェント，エージェントとエージェントがそれぞれゲームをプレイする環境を整える．

著者らは人工知能によって人狼というゲームを解くことを目標としている。人狼ゲームを解くためには、他者の意図を記述し、自己や他者の心的モデルを記述し、扱えるような手法が必要となる。本研究では BDI 論理を用いたエージェントの推論記述法を提案した。また、実際の人狼プレイログを用いて、このような BDI 論理でどのような記述が可能となるか検証した。

人間と協力して課題を達成するための人工知能は、人間の思考に合わせた行動をとる必要がある。協力ゲームの一つとしてカードゲーム「Hanabi」において、自己推定、心理学、コミュニケーション理論等さまざまな方面から研究が進められている。本研究では思考時間に関する仮説に基づき人間プレイヤーの思考時間の長短から人間側のAIの戦略に対する理解度を推測し、その結果に応じて自分の手札を推定する時の推定信頼度を変更する手法を用いたエージェントを開発した。また、開発したエージェントと従来のエージェントとの得点及び人間プレイヤーに与える印象の違いを調査した。結果、思考時間に応じて推定の信頼度を変えることにより得点や推定の成功率に有意差は見られなかったが、思考時間に関する仮説は妥当であることがわかった。また、思考時間に応じて推定の信頼度を変えるエージェントは従来のエージェントに比べてゲームに慣れておらず意思を持っていないという印象を人に与えることがわかった。

近年の人工知能の技術の発展により、チェスや将棋等の完全情報ゲームでは人工知能が人間のプロを相手に勝利するようになった。一方で、不完全情報ゲームについての研究は多くはない。そこでコミュニケーションゲーム“人狼”に着目し、人工知能が目指すべき新たな目標として設定する。本研究ではこのゲーム内で使用される主な言葉をプロトコル化し、各エージェントがそのプロトコルで会話をすることでゲームが進行される。過去の会話内容やプレイヤー数等を環境とし、発言内容や能力者の行動等の戦略をQ学習により学習させ、最適戦略を解析する。