M2HRI：パーソナライズされた人とロボットのインタラクションのための、LLM駆動のマルチモーダル・マルチエージェント・フレームワーク

Abstract

複数ロボットシステムは、家庭や病院のような社会的環境において大きな可能性を秘めています。しかし、既存の複数ロボット研究ではロボットを機能的に同一な存在として扱うことが多く、ロボットの個々のアイデンティティがユーザの知覚にどのように影響するのか、また、そのような個別性が存在する場合に協調が複数ロボットの振る舞いをどう形作るのか、という点が見落とされています。そこで本研究では、M2HRI を導入します。これは、大規模言語モデルに基づくマルチモーダルなマルチエージェント・フレームワークであり、各ロボットに個別のパーソナリティと長期記憶を与えるとともに、これらの差異に条件付けられた協調メカニズムを備えています。複数エージェントのヒューマン・ロボット・インタラクション（HRI）シナリオにおける制御されたユーザスタディ（n = 105）では、LLM によって駆動されるパーソナリティ特性が有意に識別可能であり、相互作用の質を高めること、長期記憶がパーソナライズと嗜好の認識を改善すること、そして中央集権型の協調が重複を大幅に減らしつつ、全体としての相互作用の質を向上させることを確認しました。これらの結果は、首尾一貫した、かつ社会的に適切な複数ロボット HRI には、エージェントの個別性と、構造化された協調の両方が不可欠であることを示しています。プロジェクトのWebサイトおよびコードは https://project-m2hri.github.io/ で利用可能です。