ImPACT、対話ロボットを用いて脳の活性化を目指す、会話の難易度を定量化する脳解析手法を提案

内閣府 総合科学技術・イノベーション会議(CSTI)が主導する革新的研究開発推進プログラム(ImPACT)の山川 義徳プログラム・マネージャーの研究開発プログラムの一環として、株式会社国際電気通信基礎技術研究所 石黒 浩特別研究所の石黒 浩、住岡 英信らのグループは、聞いている話の難しさを脳血流量から評価する新たな方法を提案した。

これまで、対話ロボット(注1)との会話が特に高齢者にもたらす効果は実証的に示されず、その際の話題の難易度を評価する方法についてもほとんど提案されていなかった。

同研究では、頭を使う話題を、聞いている人の脳血流量から難しい話題を聞いているかを評価することに取り組んだ。近赤外線分光法装置(NIRS)(注2)で得られる脳血流量は、聞いている課題がその人にとって難しくなると次第に値が上昇することが知られている。そのため、難しさの異なる話題を聞いている際の脳血流量データから、話題の難しさに応じた脳血流量の変化がはっきり識別されるようにデータ処理を行い、難しい話題を聞いているかどうかを評価できる方法を提案。

この方法は他の方法に比べ、計算量が少なく、設計者が設定すべきパラメータがほとんどない点も特徴。

実験では、対話に必要な認知機能であるワーキングメモリ(注3)に注目し、この能力を測る代表的な課題である、n-back課題を異なる難易度(1-back課題と2-back課題)(注4)で被験者に聞いて取り組んだ。28名の1つのセンサからの脳血流量データを用いて複数の既存手法と性能比較を行った結果、提案手法は約75%の精度を示したのに対して他の手法は最高でも約67%であり、統計的にも提案手法は有意に優れた性能を示すことがわかったという。また、脳血流量の変化には性差があり、男女別に評価した方が80%を超える精度を示すこともわかった(表1)。

ImPACT、対話ロボットを用いて脳の活性化を目指す、会話の難易度を定量化する脳解析手法を提案
表1

今後は、提案手法を拡張し、人が実際にロボットから聞いている話を難しく考えているかどうかを評価することを目指すという。それを用いることで対話ロボットが、ユーザーが難しいと感じている話題を選択することが可能となり、会話をすることで脳の健康を支援する対話ロボットが実現できる可能性がある。

また、話に対して脳が活性化していることは人の話を聞こうとしていることを反映している可能性があり、例えば講演が聴衆にどれだけ興味深く聴いてもらえたかを判定することに応用することで、日本人が苦手とするプレゼン能力を高める支援にも応用できると期待されている。

(注1)対話ロボット:人と話をするロボット。同研究では特に人型のロボットを指す。
(注2)近赤外線分光法装置(NIRS):光の変化量を測定し脳の活動を可視化する、非侵襲的検査法(放射線や薬品などを使わないため安全性の高い方法)。
(注3)ワーキングメモリ:会話や読み書き、暗算などを行う際、ある情報を一時的に心の中に保持しながら、同時に別の作業を行うこと。
(注4)n-back課題:順番に提示される刺激について、現在呈示されている刺激がn回前の刺激と同じかどうかを判定する課題。判定基準を何回前の刺激にするかで課題の難易度が調整できる。今回の実験では参加者に読み上げられた数字を聞きながら1回前の数字と同じか(1-back課題)と、2回前の数字と同じか(2-back課題)を判定してもらうことに取り組んだ。

【関連リンク】
内閣府革新的研究開発推進プログラム(ImPACT)
国際電気通信基礎技術研究所(ATR)

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