社会支援ロボット

社会的支援ロボット( SAR )は、物理的なタスクややり取りではなく、社会的関与とサポートを通じてユーザーを支援します。

社会的支援ロボットの分野は、ソーシャルロボットの分野の出現に続いて、2000年代初頭に登場しました。ソーシャルロボットとは対照的に、SARは純粋に社会的存在として機能するのではなく、行動の変化に関連する特定の目標でユーザーを支援します。「社会的支援ロボット」という用語は、 2005年にMaja MatarićとDavid Feil-Seiferによって最初に定義されました^。[1]開始以来、この分野は大きな認知度を獲得し、多数の研究プロジェクト、豊富な世界的な研究出版物、新興企業、消費者市場での製品の拡大を特徴としています。

COVID-19パンデミックは、社会的支援ロボットの計り知れない可能性を強調しました。特に、遠隔学習に従事する子供たち、孤独と闘う高齢者、社会的孤立とそれに伴う悪影響の影響を受けている人々など、大規模なユーザー層のニーズに対応する上での可能性が強調されています。^[2]

SARは、人間との対話中に、人工知能（AI）を利用して、リアルタイムで応答性が高く、自然で意味のあるロボット動作を生成します。ロボットは、表情、ジェスチャー、体の動き、発話など、さまざまな形式のコミュニケーションを使用します。物理的なタスクを目的としたロボットとは対照的に、SARはユーザーが自分のタスクを実行できるようにサポートし、動機付けるように設計されています。^[3]ユーザーが従事するタスクは、身体的なもの（脳卒中後のユーザーのリハビリテーション運動など）、認知的なもの（高齢者のユーザーの認知症スクリーニングなど）、または社会的なもの（自閉症スペクトラム障害を持つユーザーの交代など^[4]）です。この複雑な対話には、ユーザーの動き、行動、意図、目標、発話、および好みの検出と解釈が含まれます。機械学習とロボット学習技術は、ロボットによるユーザーの理解を深め、ユーザーの好みを予測し、効果的な支援を提供するために頻繁に使用されます。

社会的支援ロボットの有効性は、ロボットの支援とサポートによって得られるユーザーのパフォーマンスと改善の客観的な測定に基づいて評価されます。^[5]有効性がロボットの物理的なタスクの完了に依存する他のロボット工学の分野とは異なり、SARはユーザーの進歩と達成に基づいてロボットの成功を測定します。この評価は、タスクに費やした時間、正確さ、保持、言語化などの定量的な客観的指標と、ユーザー調査ツールなどの定量的な主観的指標を使用して実行されます。^{[引用が必要]}

SARは、ユーザーが画面とのやり取りよりも物理的なロボットとのやり取りに好意的に反応する傾向があることを示す膨大な証拠に基づいています。^[6]また、物理的なロボットとのやり取りは、ユーザーが画面ベースのやり取りよりも多くの情報を学習し、保持することを促します。この基本的な洞察は、SARアプリケーションにおける物理的なロボットが、画面、タブレット、またはコンピューターのみを介したやり取りよりも効果的である理由を強調しています。^[7]

SARは、医療、高齢者介護、教育、トレーニングなど、幅広い用途で開発され、検証されています。たとえば、SARは、自閉症スペクトラムの子供たちが社会的および認知的スキルを習得および練習するのを支援するため、^{[4] [8]、}脳卒中患者のリハビリテーション運動を動機付けて指導するため、 ^[9]、個人の健康を監視するため（例：転倒検出）、^[10]、高齢者ユーザーがより身体的および社会的に活動的になるように奨励するために開発されました。^{[10] [11]}

テクノロジー恐怖症やロボットへの不信感が高齢者に対するSARの有効性を妨げるのではないかとの懸念がある。 ^[12]