情報処理学会 インタラクション2020

近年，対話ロボットに関する研究が多くなされている．ロボットとの長期的な会話をするためには，ロボットが会話時の状況やユーザに合った発話をする必要がある．我々は，会話時における背景情報の一つである時節情報に関する研究をしてきた．しかし，まだユーザ本人の生活に着目できていない．ロボットはユーザの活動状況や睡眠時間などのライフログに応じて発話を行う必要がある．そこで我々は腕時計型ウェアラブル端末でユーザのライフログを取得した．本研究では歩数データを使用し，ユーザの一週間の生活リズムを，CNNを用いて可視化する．ユーザの一週間が規則的であったか否かを予測し，その結果を元にロボットとのインタラクションを行う．