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HRIarXiv:2608.28154v1

雑談から親密さへ:協調タスクにおけるロボットの自己開示の探求

From Small Talk to Rapport: Exploring Robot Self-Disclosure in Collaborative Tasks

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産業用マニピュレータを用いて、雑談中の自己開示の度合い(低・高)が人間とロボットの協調に与える影響をユーザー研究(N=50)で調査した。低開示条件の方が参加者の自己開示が多く、チームワークと調整の評価も高かった。

詳しい要約

1. どんなもの?

本論文は、人間とロボットの協調作業中におけるロボットの自己開示(self-disclosure)の設計が、チームワークや親密さ(rapport)に与える影響を調査した研究である。特に、擬人化的な手がかりを持たない産業用マニピュレータを対象に、LLM駆動の雑談(small talk)機能を実装し、自己開示の程度(低開示・高開示)が人間の開示行動やチーム認識に及ぼす効果をユーザスタディ(N=50)で検証している。

2. 先行研究と比べてどこがすごい?

先行研究では、ロボットによる雑談が人間とロボットの協調に有益であることが示されているが、雑談の具体的な設計(特に自己開示の度合い)については十分に検討されていなかった。本研究は、自己開示の戦略を低開示・高開示の2条件に分けて比較し、さらに擬人化されていない産業用ロボットという文脈で検証した点が新しい。また、参加者のロボットとの協調経験が効果を修飾することを見出した点も先行研究にはない貢献である。

3. 技術・手法の肝は?

手法の肝は、LLM(大規模言語モデル)を用いて雑談を生成する産業用マニピュレータを開発し、自己開示の度合いを制御した点である。具体的には、低開示条件ではロボットが自身の情報をほとんど開示せず、高開示条件では個人的な情報を積極的に開示するように設計した。ユーザスタディでは、参加者を2条件に割り当て、協調タスク中のロボットとの雑談を通じて、参加者の開示量、チームワーク認識、協調性などを測定した。

4. どうやって有効だと検証した?

有効性の検証は、N=50の参加者を対象としたユーザスタディによって行われた。参加者は低開示条件または高開示条件にランダムに割り当てられ、ロボットと協調タスクを実施した。その結果、低開示条件の参加者の方がより多く自己開示し、チームワークと協調性の認識が高かった。また、この効果はロボットとの協調経験がある参加者でより顕著であった。

5. 議論はある?

議論として、ロボットの自己開示を増やすことが必ずしも親密さや相互開示を促進しないという予想外の結果が挙げられる。これは、過度な自己開示が不自然に感じられたり、タスクへの集中を妨げたりする可能性を示唆している。また、参加者のロボットとの経験が効果を修飾することから、個人差や文脈要因を考慮する必要性が議論されている。ただし、本研究の結果は特定のロボット(産業用マニピュレータ)とタスクに限定されるため、一般化にはさらなる検討が必要である。

6. 次に読むべき論文は?

要旨からは、次に読むべき論文として具体的なタイトルは挙げられていないが、関連する研究として、ロボットの雑談(small talk)が人間とロボットの協調に与える影響を調べた先行研究や、自己開示(self-disclosure)の社会的効果に関する研究が考えられる。また、LLMを用いたロボットの対話システムに関する研究も関連する。

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Kaitlynn Taylor Pineda, Anvii Mishra, Brian Chien, Angela Guo, Toluwani Williams, Ziang Xiao, Chien-Ming Huang

分類: cs.RO

原文アブストラクト

People naturally chat while collaborating and share personal information (i.e., self-disclose) to build rapport and maintain social connections. As robots are increasingly developed to work with people, the effective use of these social behaviors to enhance engagement and support teamwork becomes ever more important. While prior work has shown that robot-initiated small talk can benefit human-robot collaboration, less is known about how best to design such small talk. In this work, we explore how self-disclosure may be designed to support small talk within a human-robot team---especially when the robot is an industrial manipulator that lacks anthropomorphic cues and performs physical work. We first developed an LLM-driven manipulator capable of partaking in small talk, adopting either a low-disclosure or high-disclosure strategy. We then conducted a user study (N = 50) to investigate how self-disclosure in small talk influences human-robot dynamics. Unexpectedly, participants disclosed more in the low-disclosure condition and reported stronger teaming and coordination than those in the high-disclosure condition. This effect was more pronounced among users with prior experience teaming with robots. These results suggest that increasing robot self-disclosure does not necessarily foster rapport, social connection, or reciprocal disclosure; other factors, such as prior HRI experience, should be considered.

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