人間とロボットの相互作用

環境における人間を認識する方法は、センサー情報に基づいています。マイクロソフトが主導するセンシングコンポーネントとソフトウェアの研究は、人間の運動学を抽出する上で有用な成果をもたらしています（Kinectを参照）。古い技術の例としては、色情報を用いる方法があります。例えば、肌の色が白い人の場合、手は着ている服よりも明るいという事実などです。いずれにせよ、事前にモデル化された人間をセンサーデータに適合させることができます。ロボットは、周囲の3Dマッピングを構築するか（ロボットの自律性のレベルに応じて） 、そのマッピングに人間の位置を割り当てます。

ほとんどの手法は、環境の視覚情報に基づいて3Dモデルを構築することを目的としています。固有受容感覚センサーにより、ロボットは自身の状態に関する情報を得ることができます。この情報は基準となるものに対する相対的なものです。近接空間学の理論は、人のパーソナルスペースを認識し、その周辺を計画するために利用できます。

音声認識システムは、人間の欲求や命令を解釈するために使用されます。固有受容感覚、センサー、音声から推測される情報を組み合わせることで、人間の位置と状態（立っている、座っている）がわかります。この点で、自然言語処理は、コンピュータと人間の（自然）言語との相互作用、特に大量の自然言語データを処理および分析するようにコンピュータをプログラムする方法に関係しています。たとえば、品詞タグ付け、チャンキング、固有表現認識、意味役割ラベリングなど、さまざまな自然言語処理タスクに適用できるニューラルネットワークアーキテクチャと学習アルゴリズムがあります。^{[ 13 ]}

動的な環境における動作計画は、現状では3～10自由度のロボットでしか実現できない課題です。最大40自由度を持つヒューマノイドロボットや2本腕ロボットでさえ、現在の技術では動的な環境には適していません。しかし、低次元のロボットであれば、ポテンシャル場法を用いて人間との衝突を回避する軌道を計算することが可能です。   

人間は、人間に酷似しているが不完全なロボットに対して、否定的な社会的・感情的反応を示し、信頼度も低下する。この現象は「不気味の谷」と呼ばれている。^{[ 14 ]}しかし、最近のテレプレゼンスロボットの研究では、人間の体の姿勢や表情豊かなジェスチャーを模倣することで、ロボットが遠隔地でも好感を持たれ、魅力的になることが実証されている。^{[ 15 ]}さらに、アンドロイドやヒューマノイドのテレプレゼンスロボットでテストした場合、モニターを介した通常のビデオ通信よりも、人間のオペレーターの存在がより強く感じられた。^{[ 16 ]}

ロボットに対するユーザーの認識や感情に関する研究は増えつつあるものの、完全な理解にはまだ程遠い。より正確なモデルを確立するには、さらなる実験が必要となるだろう。

過去の研究に基づくと、ロボットに対する現在のユーザーの感情や行動についていくつかの兆候があります。^{[ 17 ] [ 18 ]}

• 最初の段階では、人々はロボットとのやり取りについて不安を感じやすく、社会的存在感をあまり期待せず、肯定的な感情も少なく、人間とのコミュニケーションを好む傾向がある。この発見は「人間対人間のインタラクション・スクリプト」と呼ばれている。
• ロボットが能動的に行動し、「安全距離」を守らずに（ユーザーの空間に侵入するなど）接近した場合、ユーザーが恐怖を感じることがあることが観察されている。この恐怖反応は個人によって異なる。
• また、ロボットに特別な用途がない場合、否定的な感情がしばしば表明されることも示されている。ロボットは役に立たないと認識され、その存在は迷惑なものとなる。
• また、人々はソフトウェアに実装されていない性格特性をロボットに帰属させる傾向があることも明らかになっている。
• 人間とロボットの精神状態は、ロボットと人間が比喩的な言葉（皮肉や嘘など）を使う場合を除いて、同様に推測される。^{[ 19 ]}
• 接触仮説に沿って、^{[ 20 ]}社会的ロボットへの監視された曝露は、ロボットをエージェントの一種として扱う事前の態度と比較して、不確実性を減らし、ロボットと交流する意欲を高めることができる。^{[ 21 ]}
• ロボットを見たり触ったりしてロボットと交流することで、ロボットと交流する前に一部の人が抱いている否定的な感情を軽減できる。想像上の交流でさえ、否定的な感情を軽減できる。しかし、場合によっては、ロボットとの交流によって、ロボットに対して強い否定的な感情をすでに持っている人の否定的な感情が増大することもある。^{[ 22 ]}

人間とロボットの相互作用の分野では、人間とロボットがどのように協力し合うことができるかについて多くの研究が行われてきました。人間が協力する際の主要な社会的合図は、活動に対する共通の認識です。この目的のために、研究者たちは、視線追跡を使用して人間のパートナーの行動を監視したり、人間のタスクの意図について推論したり、ロボット側で能動的に行動したりするなど、さまざまな方法による予測的なロボット制御を調査してきました。^{[ 23 ]}これらの研究により、予測的な制御は、反応的な制御だけの場合よりもユーザーがタスクをより速く実行するのに役立つことが明らかになりました。

ロボットに社会的合図をプログラムする一般的なアプローチは、まず人間同士の行動を研究し、次にその学習を転移することです。^{[ 24 ]}例えば、人間とロボットの協働における協調メカニズム^{[ 25 ]は、神経科学の研究[ 26 ]}に基づいています。この研究では、孤立した状態ではなく、社会的文脈における知覚と行動を研究することで、人間同士の構成で共同行動を可能にする方法を検証しました。これらの研究により、タスクの共有表現を維持することが、グループでタスクを達成する上で重要であることが明らかになりました。例えば、著者らは、加速とブレーキの責任を分離して一緒に運転するタスクを検証しました。つまり、一方が加速を担当し、もう一方がブレーキを担当します。この研究では、ペアが個人と同じレベルのパフォーマンスに達したのは、互いの行動のタイミングに関するフィードバックを受け取ったときのみであることが明らかになりました。同様に、研究者らは、人間とロボットの引き継ぎにおいて適応制御を可能にするために、食卓の皿を渡すなどの家庭のシナリオで人間同士の引き継ぎの側面を研究しました。^{[ 27 ]}倉庫やスーパーマーケットでの人間同士の引き継ぎに関する人間工学と人間要因の分野で行われた別の研究では、引き継ぎを行う側と受け取る側が引き継ぎ作業を異なって認識していることが明らかになり、これはユーザー中心の人間とロボットの協働システムを設計する上で重要な意味を持つ。^{[ 28 ]}最近では、研究者たちは、協調性を向上させるために、同じ場所にいる作業員の間で組み立て作業を自動的に分配するシステムを研究している。^{[ 29 ]}

最近のHRI研究では、ロボットが社会的アクターとしてどのように認識されるかについて、非本質主義的な視点が導入されています。KaptelininとDalli（2025）は、ロボットの「社会性」は、固有の特性や人間の素質からではなく、全体として意味のある協働コンテキスト内で人々がロボットをどのように経験するかから生じると主張しています。彼らはこのプロセスをコンテキストの枠組みと呼んでいます。^{[ 30 ]}彼らの論文では、ロボットの社会的認識が、協働、共有目標、個人的意義などの状況要因にどのように依存するかを研究するための分析ツールを提案しており、ロボットとの社会的相互作用のよりコンテキスト中心の理解に貢献しています。^{[ 30 ]}彼らは、社会性をロボットのデザインのみに位置付ける本質主義的な説明を拒否することを提案していますが、デザインの選択（人間のような形態、コミュニケーション能力、行動の手がかりなど）が、相互作用のコンテキストがどのように発展し、社会的経験に影響を与えるかを形作ることができることを認めています。しかし、彼らは、デザインの特徴が社会的な認識を直接的に決定するのではなく、むしろその影響は相互作用が発生する文脈によって媒介され、また文脈を介して生じることを強調している。^{[ 30 ]}

研究の中には、新しいロボットを設計するものもあれば、既存のロボットを使って研究を行うものもある。よく使われるロボットとしては、人型でプログラム可能なロボットであるNao、ソーシャルヒューマノイドロボットのPepperとFurhat、そしてプログラム可能なコンパニオンロボットのMistyなどが挙げられる。

産業用ロボットは、人間と協働して産業製造作業を行うために導入されてきました。人間は、問題を解決するためのさまざまなアプローチを検討し、すべての選択肢の中から最適なものを選び、ロボットに割り当てられた作業を実行するように指示する柔軟性と知性を持っていますが、ロボットは、反復的で危険な作業を実行する際に、より正確で一貫性のある作業を行うことができます。^{[ 36 ]}産業用ロボットと人間の協働は、ロボットが製造と組み立ての効率を確保する能力を持っていることを示しています。^{[ 36 ]}しかし、産業用ロボットは重い物体を移動させ、危険で鋭利な工具を迅速かつ力強く操作する能力があるため、人間とロボットの協働の安全性については、依然として懸念があります。その結果、これは同じ作業スペースで働く人々にとって潜在的な脅威となります。^{[ 36 ]}したがって、協働作業場の安全で効果的なレイアウトを計画することは、研究が直面する最も困難なトピックの1つです。^{[ 37 ]}

人間とロボットの相互作用の具体的な例として、自動運転における人間と車両の相互作用が挙げられます。人間と車両の協働の目標は、自動運転システムにおける安全性、セキュリティ、快適性を確保することです。^{[ 50 ]}このシステムの継続的な改善と、高度自動運転車および完全自動運転車に向けた進歩は、歩行者が横断すべきでない時に道路を横断するなど、予期せぬ運転状況が発生した場合に人間が運転プロセスに介入する必要がないように、運転体験をより安全かつ効率的にすることを目的としています。^{[ 50 ]}

無人航空機（UAV）と無人水中ビークル（UUV）は、荒野での捜索救助活動を支援する可能性があり、例えば、周囲に残された証拠から遠隔で行方不明者を発見するなどです。^{[ 51 ] [ 52 ]}このシステムは、自律性と、カバー範囲マップ、GPS情報、高品質の捜索ビデオなどの情報を統合し、限られた時間内で人間が効率的に捜索救助活動を行うことを支援します。 ^{[ 51 ] [ 52 ]}

人類は、火星への有人ミッションなど、宇宙探査における次のブレークスルーの達成に取り組んできました。^{[ 53 ]}この課題により、宇宙飛行士を支援し、ミッション中の運用をサポートできる惑星探査車の開発の必要性が明らかになりました。^{[ 53 ]}探査車、UAV、人間の連携により、あらゆる方面の能力を活用し、タスクのパフォーマンスを最適化できます。^{[ 53 ]}

農業では人間の労働力が大いに利用されてきたが、搾乳ロボットのような農業用ロボットが大規模農業に採用されている。衛生は農産食品分野における主要な課題であり、この技術の発明は農業に大きな影響を与えている。ロボットは、植物への化学薬品の散布など、人間の健康に危険を及ぼす可能性のある作業にも使用できる。^{[ 54 ]}

• 擬人化と不気味の谷

バートネックと岡田^{[ 55 ]}は、ロボットのユーザーインターフェースは次の4つの特性で説明できると示唆している。

道具 – おもちゃの秤

• そのシステムは問題を効果的に解決するために設計されたものですか、それとも単なる娯楽のためのものですか？

リモートコントロール– 自律型スケール

• そのロボットは遠隔操作が必要ですか、それとも人間の直接的な介入なしに動作できますか？

反応型 – 対話スケール

• そのロボットは固定されたやり取りパターンに依存しているのか、それとも人間と対話（情報交換）を行うことができるのか？

擬人化尺度

• それは人間の形や性質を備えているか？

現在、HRI（人的資源管理）専門誌は2誌存在する。

• ACM Transactions on Human–Robot Interaction（旧誌名：Journal of Human–Robot Interaction）
• 国際社会ロボットジャーナル

また、HRIに関する記事が掲載されている、より一般的な学術誌もいくつかあります。

• 国際ヒューマノイドロボティクス誌
• エンターテインメント・コンピューティング・ジャーナルの「エンターテインメント・ロボティクス」セクション
• インタラクション・スタディーズ・ジャーナル
• 人工知能
• システム、人間、サイバネティクス

人間とロボットの相互作用に特化した書籍はいくつか出版されている。編集された書籍は多数あるが、専門書はごくわずかしかない。

• Bartneck, C.; Belpaeme, T.; Eyssel, F.; Kanda, T.; Keijsers, M.; Šabanović, S. (2019).人間とロボットのインタラクション入門. Cambridge UP^{[ 58 ]} – オンラインで無料のPDFが入手可能^{[ 59 ]}
• 神田 隆、石黒 弘（2012）.社会ロボットにおける人間とロボットの相互作用. CRC Press.^{[ 60 ]}
• Breazeal, C.; Dautenhahn, K.; Kanda, T. (2016). "ソーシャルロボティクス". Springer Handbook of Robotics . pp. 1935–1972 . ―包括的なハンドブックの一章。^{[ 61 ]}

多くの大学が人間とロボットの相互作用に関する講座を提供している。