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CHALLENGE

Pepper教育中~スーパー営業マンを目指して~

Pepper教育中

KDLでは、Pepper向けアプリケーションの独自開発を行っています。

2015年9月にKDLへやってきたPepper。
鳴り物入りで入社しましたが、いつしか、前を通り過ぎる社員に向かって

「最近つれないなー、きらわれちゃったのかなぁ」

休日の誰もいない事務所で

「さみしいなぁ」とつぶやく日々。

そこで、KDLでは、Pepperをスーパー営業マンにするべく、教育を始めました。

Pepperには、SDK(Software Development Kit)という開発環境が用意されており、簡単な動きや会話は、SDKの中核となるソフトウェア「Choregraphe(コレグラフ)」のGUI(Graphical User Interface)を使ってプログラミングすることができます。

  • 言葉を喋る
  • 体を動かす
  • 人や音を認識する
  • 写真や動画を撮影する
  • 使用する言語を選択する
  • E-mailを送受信する
  • インターネットに接続する
  • 歩く(移動する)
  • 障害物を避ける

などは、コレグラフに用意されているボックスと呼ばれる機能のアイコンをドラッグ&ドロップし、それぞれの機能に対してパラメータの設定を加えることで、ほぼ実現できます。
より複雑な動作をさせたい場合は、 開発言語PythonやAPI(Application Programming Interface)を使ってプログラミングを行います。

Pepperの教育に興味をお持ちの方はこちらまで!

KDLでは、
 ①お客様を呼び込む、②話し相手の年齢・性別を判別する、③会話する、③プレゼンを聞いてもらう
この4つをPepperに教えることから始めました。

お客様を呼び込む!

これは、コレグラフの機能を使って設定が可能です。まわりにいる人がPepperに興味を持ってくれるよう、呼び込みをする場所や状況、呼び込む相手を想定して、言葉や動作を設定します。

年齢・性別を判断する!

Pepperに興味を持って近づいてくれた人を認識し、年齢や性別を判別します。この判別は、パラメータの閾値を設定することによって行います。 例えば性別判断で閾値を70%と設定した場合、pepperが"男性である確率は75%、女性である確率は25%"と認識すればその人を"男性"と判別し、逆に"男性である確率は25%、女性である確率は75%"と認識すればその人を"女性"と判別します。
しかし、"男性である確率は60%、女性である確率は40%"と判断した場合、男性・女性いずれの確率も閾値の70を超えていないため、どちらにも判別せずエラーになってしまいます。つまり、この閾値をいくつに設定するかがひとつのポイントになります。 
※閾値(しきいち)とは、境目となる値です。プログラミングで用いられる概念で、その値より前か後かによって、条件や判定、意味などが異なります。

会話する!

呼び込みで足を止めて近づいてくれたお客様に、準備しているプレゼンを聞いていただくため、お客様の年齢や性別の情報も踏まえながら会話をします。まず、Pepperがお客様に質問を投げかけ、それに対するお客様の回答を認識し、その回答内容によってさらにPepperが返答するという流れを考えました。

人間であれば簡単なやり取りに思えますが、お客様の回答をうまく認識できないとPepperは固まってしまいます。それでは、プレゼンを聞いてもらう前に興味をなくされてしまいますので、お客様にpepperに対する興味をなくさずに、より興味を持っていただけるような会話をする必要があります。

そのためには、まずPepperからお客様への質問を準備し、それぞれの質問に対するお客様の回答の考えられるあらゆるパターンを想定し、その想定したお客様の回答パターンごとにPepperの返答を用意する、という作業が重要となります。

プレゼンする!

プレゼン機能は、Pepperの胸に付いているタブレットに画像などを表示させながらPepperがその説明を話すようにプログラミングを進めました。

しかし、実際にプレゼンをさせてみると、タブレットに表示されるはずの画像の一部が出ていないにもかかわらず、調子よくプレゼンを続行するPepper。本来、画像が表示できない場合はエラーが表示されるはずですが、この原因の特定にはずいぶん時間がかかりました。調べていくと、設定の間違いなどではなく、表示させたい画像のサイズやキャッシュが影響して本来出るべきエラーが出ないことが判明しました。

人間だと怒られそうな場面でも、ロボットのPepperであれば許される場合があります。一方で、何か失敗をしたときは、人間であればやり直すのを待ってもらえそうな場面でも、ロボットでは一気に興味をなくされてしまうかもしれません。
また、ロボットは、発話の声の高低や速さ、タイミング、身振り手振りの動きなどのほんの少しの差によって、親近感を持ってもらえる場合もあれば、逆に不気味と感じられてしまう場合もあります。
こういった表現の細かなニュアンスやバランスを決めることは、新しいデバイスならではの体験であり、線引きが非常に難しく、KDLでも試行錯誤を繰り返しています。
さらに、アプリケーションの開発には、実際にPepperを動かす場所や、コミュニケーションする対象者などを考慮する必要がありますが、このユースケースの想定もまた、新しいデバイスであるがゆえに、一から組み立てていく必要があります。

誰かとの会話中に他の人が割り込んだ場合、Pepperの認識範囲に他の人が接近した場合、話している最中に相手の人がいなくなった場合など、人間でも対応が難しい場面で、コミュニケーションが主戦場となるPepperにどう対応させるべきか、そこを考慮したプログラミングがロボット開発では重要だと考えています。

KDLでは、Pepperを一人前の営業マンに育てるため、これまでに開発した機能の精度を上げるとともに、新たな機能を開発していく予定です。

Pepperの教育に興味をお持ちの方はこちらまで!

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