抄録

◎芝崎泰弘（東工大）・船越孝太郎（ホンダRIJ）・篠田浩一（東工大）

現在の情報システムはユーザの習熟度などの内部状態を把握することが困難である。例えば、ユーザーの退屈度合いをその振る舞いから推定できれば、教育分野などでより個々人に最適化されたシステムを構築できる。この実現に向けて、我々はまずアルデバラン社の人型ロボットNAOと成人男女3名の参加者とが会話やジェスチャー等の対話を通じてゲームを進める場面をマイクロソフト社のKinectで収録した。そして、そのデータに対し、参加者の自発的振る舞いを退屈度を基準に分類し、退屈時の振る舞いの解析を行った。