介護予防を目的として著者らの研究室で開発した転倒予防システムは、ロボットの問いかけに対する利用者の応答を報酬とする強化学習により発話内容を決定するため，継続意欲の低下が問題とされた。本稿ではこれを解決するため，顔の表情分析手法であるFacial Action Coding System（FACS）に基づく感情推定により、発話機構の改良を試みた。感情推定は，顔映像より推定した視覚的に識別可能な表情動作の最小単位であるAction Unit（AU）の局所動作量から利用者の感情を喜・悔・無の3区分に分類する。発話内容は，得られた感情区分と利用者の訓練成績の組み合わせにより決定する。改良前後の2つのシステムを用いて継続利用性に関して主観評価による比較実験を行い、その効果を確認した。