情報処理学会 インタラクション2026

ロボット/AIのコミュニケーションスタイルの変化は，人間とロボット/AIの関係性を変化させ，ロボットの性能（行動計画）やユーザの満足度に影響を与える．しかし，そのスタイル差が実効性能に与える効果は十分に実証されていない．本研究では家庭内ロボットを想定したチャットボットデモアプリケーションCHORD (Collaborative Home-Robot Dialogue) を用いて，LLM搭載ロボットのコミュニケーションスタイルがユーザとの信頼関係及びタスク遂行に与える影響を明らかにする．具体的には，被験者実験 (N = 9) を実施し，タスク志向型・共感型・雑談型の3つのコミュニケーションスタイルの変化と，協調タスクにおけるロボット自体のパフォーマンスとユーザの感じ方の関係を調査した．結果，統計的な有意差として，共感型・雑談型はタスク志向型に比べ，ロボットへの「意識の帰属」を強く喚起することが確認された．記述統計においては，共感型が信頼尺度（Trust Scale）で最も高い値（Avg: 2.96）を示し，タスク志向型（Avg: 2.78）と比較してラポール形成に寄与する傾向が見られた．また，雑談型は人間らしさ（Anthropomorphism）において最も高い評価（Avg: 3.16）を得た．