承知しました。Pepperを活用した以下の分野における学術的な研究動向（過去10年間、グローバル）を調査します：
- 教育
- 介護
- 人間ロボット対話（HRI）
論文を中心に、主なテーマ、研究事例、使用されている技術やアプローチ、成果や課題などを整理し、動向を明らかにします。調査結果がまとまり次第お知らせします。
Pepperロボットを活用した教育・介護・HRI研究の動向（2015〜2025）
はじめに
Pepperはソフトバンクロボティクス社（旧アルデバラン社）が開発した人型ソーシャルロボットであり、2015年頃から学術研究プラットフォームとして世界各地で活用されてきました (A Mass-Produced Sociable Humanoid Robot: Pepper: The First Machine of Its Kind)。感情を読み取る能力を持つ初の量産人型ロボットとして注目され、教育現場や介護施設、そして人間ロボット相互作用（HRI）の研究領域で幅広く利用されています ( Robots for Elderly Care: Review, Multi-Criteria Optimization Model and Qualitative Case Study – PMC ) (A Mass-Produced Sociable Humanoid Robot: Pepper: The First Machine of Its Kind)。本稿では、過去10年間（2015〜2025年）におけるPepperを用いた学術研究の動向を、教育、介護、HRIの3分野について整理します。それぞれの分野での代表的な研究テーマ・成果、Pepperの機能・ソフトウェアの活用方法、技術的・倫理的・社会的課題、そして今後の展望について、見出しと表を用いて比較・分析します。
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図1：Pepperロボットの外観（博物館での案内実験中に撮影）。 (A Mass-Produced Sociable Humanoid Robot: Pepper: The First Machine of Its Kind) (A Mass-Produced Sociable Humanoid Robot: Pepper: The First Machine of Its Kind)
Pepperの特長と開発プラットフォーム： Pepperは高さ約1.2m・重量28kgの半人型ロボットで、滑らかな曲線で構成された安全な外装と17自由度の関節を持ち、3つの全方向車輪で自律移動します (A Mass-Produced Sociable Humanoid Robot: Pepper: The First Machine of Its Kind)。人の身長に近いサイズかつ椅子に座った人より少し高い程度に設計されており、日常生活空間で圧迫感なく受け入れられることを狙っています (A Mass-Produced Sociable Humanoid Robot: Pepper: The First Machine of Its Kind) (A Mass-Produced Sociable Humanoid Robot: Pepper: The First Machine of Its Kind)。頭部に搭載されたカメラ・マイクによって周囲の人を検知し、顔表情や声のトーンから感情を解析する独自アルゴリズムも備えています (A Mass-Produced Sociable Humanoid Robot: Pepper: The First Machine of Its Kind)。胸部にはタブレットが装着され、人と対面して会話したり情報提示したりするインターフェースとして機能します ( Robots for Elderly Care: Review, Multi-Criteria Optimization Model and Qualitative Case Study – PMC ) (A Mass-Produced Sociable Humanoid Robot: Pepper: The First Machine of Its Kind)。Pepperは内部でNAOqiというロボット用OSを動作させており、ビジュアルプログラミングツール「Choregraphe」やPython用SDK、対話スクリプト言語「QiChat」等の開発環境が提供されています (A Mass-Produced Sociable Humanoid Robot: Pepper: The First Machine of Its Kind) (A Mass-Produced Sociable Humanoid Robot: Pepper: The First Machine of Its Kind)。NAOqiには人の認識・追跡を行うPeople Perceptionや音声対話管理を行うALDialogといったモジュールが含まれ、必要に応じてROS（ロボット操作システム）とブリッジ接続することも可能です (A Mass-Produced Sociable Humanoid Robot: Pepper: The First Machine of Its Kind) (A Mass-Produced Sociable Humanoid Robot: Pepper: The First Machine of Its Kind)。これらにより研究者はPepperに対してアプリケーションや対話シナリオを柔軟に実装でき、教育や介護の現場に適した動作をプログラムできます。
教育分野におけるPepper活用
教育分野では、Pepperは主に対話型の学習支援者として教室や学習環境に導入されてきました。子どもの興味を引き出し参加意欲を高める「ロボット先生」役や、特別支援教育における対話訓練のパートナーとしての活用が代表的です (“It’s Important to Think of Pepper as a Teaching Aid or Resource External to the Classroom”: A Social Robot in a School for Autistic Children | International Journal of Social Robotics ) (Pepper learns together with children: Development of an educational application | CoLab)。また近年では、プログラミング教育のツールとしてPepperを児童生徒が直接プログラミングするケースも増えています (Pepper Programs | SoftBank Group Corp.)。以下の表1に、本領域における代表的な研究例を示します。
| 研究（著者・年） | 概要・主な成果（簡潔） |
|---|---|
| 田中ら (2015) 「Pepperが子どもと一緒に学ぶ」 ([Pepper learns together with children: Development of an educational application | CoLab](https://colab.ws/articles/10.1109%2FHUMANOIDS.2015.7363546#:~:text=An%20educational%20use%20of%20Pepper%2C,select%20in%20interacting%20with%20Pepper)) |
| Guggemosら (2020) 大学初年次での受容調査 ([Humanoid robots in higher education: Evaluating the acceptance of Pepper in the context of an academic writing course using the UTAUT | Request PDF](https://www.researchgate.net/publication/343016231_Humanoid_robots_in_higher_education_Evaluating_the_acceptance_of_Pepper_in_the_context_of_an_academic_writing_course_using_the_UTAUT#:~:text=course%2C%20462%20freshmen%20participated%20in,Overall%2C%20however%2C%20the%20study%20shows)) ([Humanoid robots in higher education: Evaluating the acceptance of Pepper in the context of an academic writing course using the UTAUT |
| Lemaignanら (2024) 自閉症特別支援校での3週間実践 ([“It’s Important to Think of Pepper as a Teaching Aid or Resource External to the Classroom”: A Social Robot in a School for Autistic Children | International Journal of Social Robotics |
](https://link.springer.com/article/10.1007/s12369-022-00928-4#:~:text=For%20a%20period%20of%203%C2%A0weeks,with%20a%20small%20yet%20meaningful)) | 英国の自閉症スペクトラム児童の特別支援学校にPepperを3週間設置し、教師・児童と協働で活動をデザインした実践研究。Pepperは教室外の共用スペースに配置され、児童が自由に関われる**対話型学習補助ツール**として機能 ([“It’s Important to Think of Pepper as a Teaching Aid or Resource External to the Classroom”: A Social Robot in a School for Autistic Children | International Journal of Social Robotics
](https://link.springer.com/article/10.1007/s12369-022-00928-4#:~:text=Figures%C2%A04%20%20and%C2%A0%2074%20show,a%20room%20inaccessible%20to%20pupils)) ([“It’s Important to Think of Pepper as a Teaching Aid or Resource External to the Classroom”: A Social Robot in a School for Autistic Children | International Journal of Social Robotics
](https://link.springer.com/article/10.1007/s12369-022-00928-4#:~:text=Photo%20of%20the%20physical%20location,as%20observations%20on%20the%20interaction))。期間中に延べ330回・16時間にわたり児童とのインタラクションが記録され、特に一部の児童には交流によるポジティブな情緒効果が認められた ([“It’s Important to Think of Pepper as a Teaching Aid or Resource External to the Classroom”: A Social Robot in a School for Autistic Children | International Journal of Social Robotics
](https://link.springer.com/article/10.1007/s12369-022-00928-4#:~:text=Using%20a%20mix,technology%20in%20a%20SEN%20school))。教員や児童からは「Pepperは授業とは別のリソース（学習支援具）的存在」と位置付けられ、SEN学校におけるテクノロジー活用の役割について示唆を得た。 |
教育分野での主な研究テーマは、通常学級における学習支援と特別支援教育における対人スキル訓練の二つに大別されます。前者では、Pepperが教員を補佐してクイズ出題や物語の読み聞かせを行ったり、生徒の回答に応じて励ましやヒントを与えたりする取り組みがあります (Pepper learns together with children: Development of an educational application | CoLab)。例えば田中らの研究では、遠隔地の教師がPepperを通じて子どもに英語授業を行い、子どもはPepperと一緒に回答する形で学ぶというユニークな手法を示しました (Pepper learns together with children: Development of an educational application | CoLab)。Pepperの感情表現や対話能力を活かし、生徒の興味を引くことで学習への主体的参加を促せる点が報告されています。一方、特別支援教育では自閉症児の社会性訓練へのPepper活用が盛んです。Lemaignanら (“It’s Important to Think of Pepper as a Teaching Aid or Resource External to the Classroom”: A Social Robot in a School for Autistic Children | International Journal of Social Robotics )はPepperを自閉症児の学校に設置し、児童が自主的にロボットと触れ合う場を提供しました。その結果、Pepperとの反復的な対話遊びが一部児童の情緒の安定や対人交流のきっかけ作りにつながり、教師からも有益な補助具と評価されました (“It’s Important to Think of Pepper as a Teaching Aid or Resource External to the Classroom”: A Social Robot in a School for Autistic Children | International Journal of Social Robotics )。このように、Pepperは従来人手では難しかった個別のペースに合わせた対話練習を可能にし、自信や安心感を与える存在として機能したとされています。
Pepperの具体的な機能利用としては、音声対話とタブレットの組み合わせが挙げられます。児童はPepperの問いかけに対しタブレット上の選択肢を押して回答したり、感情アイコンを選んで今の気分を報告したりすることができます (“It’s Important to Think of Pepper as a Teaching Aid or Resource External to the Classroom”: A Social Robot in a School for Autistic Children | International Journal of Social Robotics )。これにより言語能力が限られる子どもでも直感的に意思表示ができ、対話への参加ハードルを下げています。またPepperの腕や首の動き、LEDによる目の表情など視覚的なフィードバックも子どもの興味を引く重要な要素です (A Mass-Produced Sociable Humanoid Robot: Pepper: The First Machine of Its Kind)。一方で技術的課題も報告されています。例えば、自閉症児支援の実践ではPepperの内蔵カメラによる自動人検出機能を試みたものの、子どもたちの素早い動きや賑やかな環境下では精度が十分でなくデータ分析に使えなかったとされています (“It’s Important to Think of Pepper as a Teaching Aid or Resource External to the Classroom”: A Social Robot in a School for Autistic Children | International Journal of Social Robotics )。音声認識についても、騒がしい教室内での利用には課題があり、実験的評価では距離1m以内でようやくPepperの音声認識精度が安定すると報告されています ( Assessment of Pepper Robot’s Speech Recognition System through the Lens of Machine Learning – PMC )。これらの制約から、現場ではロボットの振る舞いをなるべくシンプルにし、教師や支援員が適宜補助する形で運用されています。
教育分野の社会的・倫理的課題としては、ロボットが教師役を代替し得るかという議論や、児童がロボットに過度に依存しないかといった懸念があります。しかし多くの研究者・教育者は、Pepperをあくまで「外部の学習リソース」や「教材の一種」と位置付け、人間教師の役割を補完するものと捉えています (“It’s Important to Think of Pepper as a Teaching Aid or Resource External to the Classroom”: A Social Robot in a School for Autistic Children | International Journal of Social Robotics ) (“It’s Important to Think of Pepper as a Teaching Aid or Resource External to the Classroom”: A Social Robot in a School for Autistic Children | International Journal of Social Robotics )。実際、大学でのアンケート調査では現在の技術水準では学生はロボットに全面的に頼る意向は低く、人間のサポートを置き換えるには至っていないことが示されました (Humanoid robots in higher education: Evaluating the acceptance of Pepper in the context of an academic writing course using the UTAUT | Request PDF)。そのため、教育現場への導入に際しては教師への操作研修や、ロボットの誤作動時のフォロー体制など、人とロボットが協働する体制づくりが重要です。
今後の展望として、教育向けPepperには学習者一人ひとりに適応できるAIの搭載が期待されています。上述のように学生はロボットの適応性に価値を見出しており (Humanoid robots in higher education: Evaluating the acceptance of Pepper in the context of an academic writing course using the UTAUT | Request PDF)、例えば対話の内容や難易度をリアルタイムに調整できる機能があれば学習効果向上が見込まれます。また、近年の遠隔教育需要の高まりを受けて、Pepperを介したオンライン学習支援（遠隔地の教師が操作するAvatarロボットとしての利用）も発展が予想されます。実際、田中らの遠隔授業のアイデアはコロナ禍でのロボット遠隔教育モデルに通じる先駆けでした (Pepper learns together with children: Development of an educational application | CoLab)。さらに、ソフトバンク社による各国の学校へのPepper貸与（日本での「Pepper社会貢献プログラム」、中国浙江省への2000台寄贈など）のように (Pepper Programs | SoftBank Group Corp.) (Pepper Programs | SoftBank Group Corp.)、実際の教育現場でPepperを触れる機会が世界的に増えており、そこで育った世代が将来ロボットを活用した新たな学習手法を開発していくことも期待されます。
介護分野におけるPepper活用
介護・医療分野では、Pepperは主に高齢者の見守りや認知症ケアの支援を目的として導入されています。人と会話したり一緒にレクリエーションを行ったりする「話し相手ロボット」「セラピー・ロボット」としての役割が中心であり、身体介助（移乗や食事介助など）ではなく社会的・認知的な援助を提供するアプローチです ( Robots for Elderly Care: Review, Multi-Criteria Optimization Model and Qualitative Case Study – PMC )。Pepperは歌やダンス、クイズを披露できる親しみやすさから、日本や欧米の高齢者施設で試験導入されてきました。表2に主要な研究事例を示します。
| 研究（著者・年） | 概要・主な成果（簡潔） |
|---|---|
| 佐藤ら (2019) 精神科病院でのリハビリ事例研究 ([ |
Robots for Elderly Care: Review, Multi-Criteria Optimization Model and Qualitative Case Study - PMC
](https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10178192/#:~:text=,and%20engaging%20with%20the%20environment)) | 日本の高齢患者（統合失調症/認知症）に対し、Pepperを用いたリハビリテーション活動を質的に記述したケーススタディ。Pepperと会話したり簡単なゲームを行った後、患者にインタビューを実施。患者はPepperに対し概ね興味・好意的に接し、会話を続けようとする様子が見られたと報告。 ([
Robots for Elderly Care: Review, Multi-Criteria Optimization Model and Qualitative Case Study - PMC
](https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10178192/#:~:text=,and%20engaging%20with%20the%20environment))Pepperの認知トレーニングや話し相手としての可能性を示す一方、安全管理（誤作動時の対処など）やスタッフのサポート体制の必要性にも言及。 |
| Pinoら (2021) 高齢者とPepperの情動反応研究 (Study explores how older adults react while interacting with humanoid robots) (Study explores how older adults react while interacting with humanoid robots) | イタリアの大学で、Pepperを使った認知刺激療法(CST)セッション後の高齢参加者の感情反応を調査。Pepperが提示するゲーム（色記憶課題や体操など）中、高齢者は喜びや驚きなど肯定的感情を示す場面が多く観察されたが、一部には戸惑いや不安など否定的感情も見られた (Study explores how older adults react while interacting with humanoid robots) (Study explores how older adults react while interacting with humanoid robots)。先行研究で用いた小型ロボットNAOと比較し、Pepperは身長の高さ・移動能力・大型ディスプレイによってNAOの限界を克服し高齢者からより良い反応を引き出せたと報告している (Study explores how older adults react while interacting with humanoid robots)。 | | Liaoら (2023) Pepperの認知症ケア受容性インタビュー ( Use of a Humanoid Robot in Supporting Dementia Care: A Qualitative Analysis – Penn State ) ( Use of a Humanoid Robot in Supporting Dementia Care: A Qualitative Analysis – Penn State ) | Pepperの介護現場導入に対する多職種194名の意見を質的分析（米国、オンライン調査）。期待される利点として「服薬や安全確認など日常生活支援」「リマインダー・見守り」「レクリエーション活動や社会的対話の促進」等が挙がった ( Use of a Humanoid Robot in Supporting Dementia Care: A Qualitative Analysis – Penn State )。一方で懸念事項として「プライバシー」「費用」「誤作動による危険（ナビゲーションや緊急対応の限界）」「人間の仕事を奪う不安」「信頼性不足」が指摘された ( Use of a Humanoid Robot in Supporting Dementia Care: A Qualitative Analysis – Penn State )。利用促進には利用者ごとのカスタマイズ（好みや背景に合わせた個別設定）やより自然な外見・音声、運用面の改善が必要との提言がなされた ( Use of a Humanoid Robot in Supporting Dementia Care: A Qualitative Analysis – Penn State )。総じてPepperは認知症ケアを支援し得るが、課題解決が不可欠であると結論付けた。 |
介護分野でのPepper活用シナリオは、大きく認知機能トレーニングと情緒的サポートの二つに分類できます。前者では、認知症の高齢者に対してクイズやパズル、回想法など頭の体操をPepperが介助する取り組みです。例えばCastellanoらの研究（Pinoらと協働）では、Pepperが「サイモンゲーム」という色記憶ゲームを高齢者と行い、正答時には笑顔で称賛し、誤答時にはヒントを出すなどして参加者の注意と意欲を引き出しました (Study explores how older adults react while interacting with humanoid robots) (Study explores how older adults react while interacting with humanoid robots)。Pepperは身振り手振りを交えて説明し、大きなタブレット画面にヒント（有名人の写真や○×など）を表示することで、聴力や認知力が低下した高齢者にも理解しやすい工夫がされています。このようなマルチモーダルな刺激によって、従来の人間同士のセラピーでは引き出せなかった反応（ロボットに対して微笑みかける、話しかける等）を高齢者が示すことが報告されています (Study explores how older adults react while interacting with humanoid robots)。一方、情緒的サポートの観点では、Pepperは話し相手やレクリエーション相手となることで高齢者の孤独感の緩和や心的刺激を提供します。日本の高齢者施設でも、Pepperが体操の号令をかけ入居者と一緒に体を動かしたり、季節の歌を歌って皆を笑顔にするといった活動が試みられています ( Robots for Elderly Care: Review, Multi-Criteria Optimization Model and Qualitative Case Study – PMC )。介護者からは「何度同じ話をしても嫌な顔をせず相手をしてくれる」「利用者同士の会話のきっかけになる」といった評価もあり、Pepperは対人交流を媒介する存在としての価値が見出されています (Humanoid Robot Use in Cognitive Rehabilitation of Patients with Severe Brain Injury: A Pilot Study) (Humanoid Robot Use in Cognitive Rehabilitation of Patients with Severe Brain Injury: A Pilot Study)。
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図2：Pepperによる高齢者向け認知症予防エクササイズの例 (Study explores how older adults react while interacting with humanoid robots)。（左）体操の動きのお手本を見せるPepper。（中）タブレット画面に有名人の写真を表示し想起を促すPepper。（右）利用者の回答に対し笑顔で「いいね」のサインを出すPepper（ポジティブなフィードバック）。Pepperの動作や表示はCastellanoらの研究プロトコル (Study explores how older adults react while interacting with humanoid robots)に基づく。
もっとも、介護領域でも課題がないわけではありません。技術的には、Pepperの移動・環境認識能力の限界が指摘されています。Pepperは段差や障害物を乗り越えることができず、認知症フロアの雑多な環境ではスムーズに動けない可能性があります。また緊急時（転倒検知や危険察知）に自律対応することは難しく、最終的には人間の介入が必要です ( Use of a Humanoid Robot in Supporting Dementia Care: A Qualitative Analysis – Penn State )。音声面でも高齢者の方言や聞き取りにくい発話への対応など改善の余地があります。社会的課題としては、プライバシーと心理的受容が大きなテーマです。Pepperはカメラやマイクで利用者を見守りますが、それが「監視されている」と捉えられると抵抗感を生む可能性があります。また介護職員の中には、「ロボットに仕事を奪われるのでは」との不安や、機械に任せることへの倫理的抵抗を持つ人もいます ( Use of a Humanoid Robot in Supporting Dementia Care: A Qualitative Analysis – Penn State )。Liaoらの調査 ( Use of a Humanoid Robot in Supporting Dementia Care: A Qualitative Analysis – Penn State )では、専門職ほどPepper導入に慎重な意見が見られ、特に信頼性（誤作動しないか、人間のように柔軟に対応できるか）への懸念が強調されました ( Use of a Humanoid Robot in Supporting Dementia Care: A Qualitative Analysis – Penn State )。他方で介護を受ける高齢者本人はPepperを前向きに受け入れるケースが多いとの報告もあり (Study explores how older adults react while interacting with humanoid robots)、導入にあたっては家族や介護者の理解を得る取り組みが重要と言えます。
今後の展望として、介護向けPepperには利用者個人に最適化した振る舞いが求められます。認知症ケアでは特に一人ひとり症状や好みが異なるため、Pepperがユーザープロファイルを学習して対話内容や声のトーンを変えるなどの適応が期待されています ( Use of a Humanoid Robot in Supporting Dementia Care: A Qualitative Analysis – Penn State )。具体的には、「利用者Aさんには昭和歌謡をよく歌う」「Bさんには毎朝決まったジョークで話しかける」といった個別対応ができれば、より深い信頼関係を築けるでしょう。また、近年の大規模言語モデル（LLM）などAI技術の進展により、PepperをインターネットやクラウドAIに接続して高度な会話や質問応答を実現する試みも始まっています。例えばChatGPTのような対話AIとPepperを連携させ、認知症の方との自由会話や感情的サポートに活かす研究も模索されています ( A social robot connected with chatGPT to improve cognitive functioning in ASD subjects – PMC )。他にも、Pepperを家庭のIoT機器（見守りセンサーやスマート家電）と連携させ、異常を検知したら通知・声かけするといった包括的な生活支援システムへの発展も考えられます。倫理面では、ロボットが高齢者の意思決定を尊重しつつ支援する枠組み（例えばプライバシーデータの適切な管理や、「嫌な時は止める」明確な選択肢の提供）を設計することが重要です。総じて、介護分野ではPepper単体というより、人間の介護者や他のテクノロジーと協調したハイブリッドなケアが今後の方向性と言えるでしょう (Humanoid Robot Use in Cognitive Rehabilitation of Patients with Severe Brain Injury: A Pilot Study) ( Use of a Humanoid Robot in Supporting Dementia Care: A Qualitative Analysis – Penn State )。
人間ロボット対話（HRI）研究におけるPepper
HRI分野では、Pepperそのものの対話能力や、人間がロボットに感じる心理的作用についての基礎研究が数多く実施されました。Pepperは社会的対話を意図して設計されたプラットフォームであるため、信頼感の形成や人格の表現、長期的な関係構築など、様々なHRIテーマの実験に用いられています (A Mass-Produced Sociable Humanoid Robot: Pepper: The First Machine of Its Kind) ( Robots for Elderly Care: Review, Multi-Criteria Optimization Model and Qualitative Case Study – PMC )。本節ではHRIに関する代表的な研究動向をまとめ、表3に主要な研究例を示します。
| 研究（著者・年） | 概要・主な成果（簡潔） |
|---|---|
| Zeddaら (2025) ロボットの人格が高齢者体験に与える影響 ([Older adults’ user experience with introvert and extravert humanoid robot personalities | Universal Access in the Information Society |
](https://link.springer.com/article/10.1007/s10209-023-01054-2#:~:text=Humanoid%20robots%20can%20be%20an,and%20their%20impact%20on%20the)) | Pepperが**外向的（Extravert）**もしくは**内向的（Introvert）**な性格特性を表現するようプログラムし、高齢者24名に対するユーザビリティ評価を実施。声のトーンやジェスチャー頻度など複数のキューで性格を演出し、認知トレーニング課題を実行した結果、参加者から概ね**肯定的なフィードバック**を得た ([Older adults’ user experience with introvert and extravert humanoid robot personalities | Universal Access in the Information Society
](https://link.springer.com/article/10.1007/s10209-023-01054-2#:~:text=Humanoid%20robots%20can%20be%20an,and%20their%20impact%20on%20the))。Pepperの人格表現は理解されており、ユーザ体験への影響も確認されたことから、高齢者ケアにおいてロボットの人格を調整する意義が示唆された。 |
| Saunderson & Nejat (2019) 信頼回復ストラテジー実験 (Human Trust After Robot Mistakes: Study of the Effects of Different Forms of Robot Communication) | Pepperを用い、人がミスをした際にロボットがどのタイミングで介入・支援するかが信頼に与える影響を調査（Simon Saysゲーム課題）。 (Human Trust After Robot Mistakes: Study of the Effects of Different Forms of Robot Communication) (Human Trust After Robot Mistakes: Study of the Effects of Different Forms of Robot Communication)実験では(1)人が求める前から助言する、(2)求められたら助言、(3)ミス直後に指摘、(4)タスク終了後に指摘、という4パターンでPepperが参加者にアドバイスを提供。結果、人間が求めていないのに先回りで助言する場合は信頼スコアが低下し、逆にミス後にフォローするタイミングでは信頼維持に効果があったと報告。ロボットの介入タイミングと主体性が人間の信頼感に与える定性的知見を提供した。 | | Smithsonian研究チーム (2018) 博物館でのPepper実験 (Smithsonian Launches Pilot Program of “Pepper” Robots | Smithsonian Institution) (Smithsonian Launches Pilot Program of “Pepper” Robots | Smithsonian Institution) | 米スミソニアン博物館群でPepper6体を試験運用し、来館者との対話ログや行動変化を分析するパイロットプロジェクト。Pepperは入口での挨拶や館内案内、展示に関するクイズ出題などガイドスタッフ補助としてプログラムされた (Smithsonian Launches Pilot Program of “Pepper” Robots | Smithsonian Institution)。例えばアフリカ美術館ではスワヒリ語の挨拶を教え、別の美術館ではPepperが訪問者に話しかけ展示品についての会話を促した (Smithsonian Launches Pilot Program of “Pepper” Robots | Smithsonian Institution)。結果、一部の閑散としていた展示エリアに人を呼び込む効果や、Pepperとの記念撮影を通じSNS発信が増えるなどの副次効果も見られた。博物館教育へのソーシャルロボット活用可能性を示すケーススタディ。 |
HRI研究において関心が高かったテーマの一つは人間のロボットに対する信頼と受容です。Pepperは人型で表情も豊かなため、一見すると親しみやすい存在ですが、実際に人々がどの程度信頼し積極的に利用したいと感じるかは検証が必要でした。Guggemosらの大学生対象の調査 (Humanoid robots in higher education: Evaluating the acceptance of Pepper in the context of an academic writing course using the UTAUT | Request PDF)は前述の通り、ロボットの適応性や信頼感が高いほど利用意図が高まることを示しました。また、Saundersonらの実験では、ロボットからの支援提示の仕方によって人の信頼が増減することが示され、人がミスした際にPepperがどのように対処すれば信頼を保てるか（例えば押し付けがましく助言しない方が良い等）の知見が得られました (Human Trust After Robot Mistakes: Study of the Effects of Different Forms of Robot Communication) (Human Trust After Robot Mistakes: Study of the Effects of Different Forms of Robot Communication)。このような研究は、安全運転支援や介護支援などでロボットが誤りを指摘・訂正する場面に応用でき、人とロボットの協調関係構築に貢献しています。
もう一つの注目テーマはロボットの社会的な行動表現です。人間同士の対話では、話し方や身振りから相手の性格や感情を感じ取りますが、ロボットにおいても同様の現象が起きるかが研究されました。Zeddaらの研究 (Older adults’ user experience with introvert and extravert humanoid robot personalities | Universal Access in the Information Society )では、Pepperの話し方や動きを調整してまるで外向的な性格の人のように振る舞わせたり、逆に控えめで内向的な振る舞いをさせたりして、高齢者ユーザの感じ方を比較しました。その結果、高齢者はPepperの性格の違いを明確に認識し、それによって「親しみやすさ」など感じ方が変化することが確認されています (Older adults’ user experience with introvert and extravert humanoid robot personalities | Universal Access in the Information Society )。これはロボットにも適切な人格デザインを施すことで、ユーザにとってより心地よい相互作用が実現できることを意味します。さらに、PepperはLEDの色や音声合成の抑揚で感情を表現することも可能であり、ユーザの情緒的反応に影響を与える研究も行われています (Characteristics of interactive communication between Pepper robot …) (Humanoid Robot Use in Cognitive Rehabilitation of Patients with Severe Brain Injury: A Pilot Study)。総じて、Pepperは人がロボットに属性を読み取る現象を検証する上で格好のプラットフォームとなり、ロボットの見た目・振る舞いと人間心理の関係に関する知見が蓄積されました。
HRI分野では他にも、長期的な人とPepperの関係性についての研究があります。例えばPepperを家庭や職場に数週間〜数ヶ月設置し、時間経過によるユーザの態度変化を追跡する試みです。短期的には珍しさから積極的に話しかける人も、次第にPepperを家具のように扱い始めるケースが報告されています。一方で自閉症児の学校での観察では、Pepperとの対話時間は1週目で安定し以後継続的な関心が維持されたとのデータもあります (“It’s Important to Think of Pepper as a Teaching Aid or Resource External to the Classroom”: A Social Robot in a School for Autistic Children | International Journal of Social Robotics )。このように利用文脈やユーザ層によって長期受容パターンは異なり、HRIの長期研究はまだ発展途上です。また、複数人とロボットの同時対話も重要なテーマです。Pepperは人顔検出機能により一度に複数人を認識できますが、どの人を優先して向き合うか、会話の主導権をどうやって決めるかといった課題があります。博物館での実験 (Smithsonian Launches Pilot Program of “Pepper” Robots | Smithsonian Institution)では、Pepperが話しかけた来館者グループ内で会話が広がり、学芸員との対話が促進される効果があったとされています。このケースではロボットが人と人をつなぐ媒介として働き、単独の一対一対話とは異なるHRIの可能性を示しました。
技術的な観点では、Pepperの音声認識・合成や対話管理アルゴリズムを高度化する研究も進みました。最新の研究では、Pepperの聞き取り精度向上のために収音した音声を分析し、自動で雑音環境でも認識率が高いモデルを選択する手法が試されています ( Assessment of Pepper Robot’s Speech Recognition System through the Lens of Machine Learning – PMC )。またPepperと接する相手の発話や表情データを収集して機械学習するプラットフォーム構築も行われ、人間の反応を大量にデータ化する取り組みも報告されています (Human Trust After Robot Mistakes: Study of the Effects of Different Forms of Robot Communication)。今後、こうしたデータセットが蓄積されれば、ロボットが文脈をより深く理解し柔軟に応答を変える対話AIの実現につながるでしょう。
技術的・倫理的課題と今後の展望
以上のように、Pepperを活用した研究は教育・介護・HRIと多岐にわたり成果を挙げてきましたが、共通して指摘される課題も存在します。技術面では、認識精度と信頼性が大きな問題です。カメラやマイクの限界からくる認識ミスは依然起こりやすく、バッテリー切れやネットワーク障害などによる停止リスクもあります。特に人命や安全に関わる場面では、ロボット単独に任せずフェイルセーフな設計が不可欠です ( Use of a Humanoid Robot in Supporting Dementia Care: A Qualitative Analysis – Penn State )。また、多くの研究が少人数・短期間の実験で行われており、サンプル数の小ささが結果の一般化を難しくしています (Humanoid Robot Use in Cognitive Rehabilitation of Patients with Severe Brain Injury: A Pilot Study) (Humanoid Robot Use in Cognitive Rehabilitation of Patients with Severe Brain Injury: A Pilot Study)。倫理・社会面では、プライバシー保護（ロボットが取得する映像・音声データの扱い）、心理的影響（脆弱な対象者がロボットに依存しすぎないか、逆にロボットによって不安を覚えないか）、雇用への影響（人間の仕事の一部代替）などへの配慮が議論されています ( Use of a Humanoid Robot in Supporting Dementia Care: A Qualitative Analysis – Penn State )。幸い、これまでのところPepperはあくまで人の補助役として位置づけられる場合が多く、人間の仕事を完全に奪う存在とは見なされていません。しかし技術が高度化すれば社会受容性の醸成やガイドライン策定がより重要になるでしょう。
こうした課題を踏まえ、今後の研究の展望としては次のような方向性が考えられます。
- 高度なAI統合による対話能力向上: 大規模言語モデルや感情認識AIとの連携で、Pepperの会話をより人間らしく知的なものにする試み。ユーザの発話意図を正確に汲み取り、文脈に即した応答やユーモアある返答ができれば、教育・介護の質を高められます。 ( A social robot connected with chatGPT to improve cognitive functioning in ASD subjects – PMC )
- 個人適応と長期学習: 利用者のプロファイル（年齢、趣味、習熟度など）に応じてPepperの振る舞いや話題を変えるパーソナライズ機能の強化。機械学習によって利用者ごとのデータを学習し、使うほど賢くパートナーとして成長するロボットが目指されています ( Use of a Humanoid Robot in Supporting Dementia Care: A Qualitative Analysis – Penn State )。長期的な相互作用データの蓄積・分析も今後重要になるでしょう。
- 他技術・サービスとの連携: Pepper単体ではなく、スマートホームデバイスや既存の教育・医療システムと連動させる方向です。例えば介護ではPepperが見守りセンサーや電子カルテと情報共有し、安全確認や記録入力を自動化する、といったソリューションが考えられます。教育でも学習管理システム（LMS）とPepperが連携し、進捗に応じて声かけを変えるなどの応用が期待されます。
- ユーザビリティとデザインの洗練: 実利用で得られたフィードバックをもとに、ハードウェア・ソフトウェア両面でPepperの改良が進むでしょう。例えば「もう少し目線が動いた方が親しみやすい」「声質を変えたい」といった要望に応え、外見・声・触覚フィードバック（スキンの装着など）のデザイン変更も検討されています ( Use of a Humanoid Robot in Supporting Dementia Care: A Qualitative Analysis – Penn State )。安全性についても、緊急停止ボタンの改良や、転倒させないための重心制御向上など細部の改善が考えられます。
- 倫理指針の整備と社会実装の拡大: 研究コミュニティではロボット導入に関する倫理指針作りが進みつつあります。特に介護・医療では、利用者の尊厳やプライバシーを守りつつロボットの利点を活かす運用ガイドライン策定が重要です。同時に、実際の現場での実証実験や社会実装プロジェクトも増えていくでしょう。Pepperは2021年に量産が一時停止されましたが、現在流通している約2.7万台の機体 (Pepper (robot) – Wikipedia) (Pepper (robot) – Wikipedia)は引き続き研究利用されており、その成果は将来の新しい対話ロボット開発に引き継がれていくと考えられます。
最後に、Pepperを通じて得られた知見は「ロボットは人とどのように関わるべきか」という大きな問いへの答えを少しずつ与えてくれています。教育・介護という生活に密着した領域での実践と、HRIという学際的研究を両輪として、今後も人とロボットの共生に向けた研究が深化していくでしょう。その中でPepperは、社会にロボットが受け入れられるための可能性と課題の両方を示したパイオニアとして、学術的にも社会的にも重要な役割を果たし続けると期待されます。
