情報処理学会 インタラクション2026

ARグラスで周囲の情報をAIアシスタントに質問したいとき、音声入力や空中ジェスチャは公共空間で目立つ。 本稿は、視点画像からマルチモーダルLLMが質問候補を生成し、ユーザはARグラスに表示される質問選択肢をヘッドポインティングにて選択することで公共空間で目立つ音声入力や空中ジェスチャに依存しないAIアシスタントへの入力手法LooQuestionを提案する。 22名が作成した視点画像に対する質問をクラスタ化してプロンプトを設計した。その結果、専用の追加学習なしでも、生成した質問選択肢は人手質問のクラスタを平均55.0%カバーした。 XREAL One/Eye/Beam Pro上にUnity+FastAPIを用いて，8件提示と追加生成を切り替えられるシステムの実装を行った． 文字入力を排した質問選択型アプローチが、追加ハード不要で目立たないAR質問応答を可能にすることを示す。