スマートフォンやスマートスピーカー、対話型AIなど、私たちの身の回りでは、個人に関する情報を活用したサービスが急速に広がっています。こうしたサービスは高い利便性をもたらす一方で、「なぜこの情報を知っているのか」「今この場面でそれを言う必要があるのか」といった心理的な不安や違和感を引き起こすことがあります。

本研究では、この問題を単なる「情報漏えい対策」や「アクセス制御の問題」としてではなく、人の主観的な受け止め方や社会的状況まで含めた情報制御の問題として捉え、AI時代における新しいプライバシー配慮の枠組みの構築を目指しています。

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人は「どのようなとき」に不安を感じるのか

個人に関する情報の利用が不快に感じられるかどうかは、情報の種類だけで決まるわけではありません。その情報を「相手が知っていて当然だ」と思えるか、自分らしい内容だと感じられるか、その場の状況に合っているかなど、利用者自身の受け止め方が大きく影響します。たとえ、提供に同意している個人情報であっても、不快に感じる場合があります。

我々は、「どのような条件がそろうと安心して受け入れられるのか」「どのような場合に違和感や不信感が生じやすいのか」を明らかにするため、利用者自身の受け止め方の構造を、以下の3つのコンテキストで整理しました。

1. 言語的コンテキスト：言語表現としての文脈
2. 空間的コンテキスト：周囲の環境などの空間的状況
3. 時間的コンテキスト：出力に至るまでの経緯

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自然に納得感が得られるインタラクション設計

多くのサービスでは、プライバシー設定を利用者自身が明示的に行う必要がありますが、設定項目が多いほど負担が増え、結果として十分に活用されないという問題もあります。

本研究では、システム側の振る舞いや見せ方そのものを工夫することで、IoTデータの取扱いを自然に認知し、負担なく操作できるインタラクション設計を検討しています。具体的には、ロボットが日常的に人と共在することで時間的・空間的コンテキストを構築し、アンコンシャスセンシングによる行動把握をロボットとの共有体験として解釈可能にすることを目指しています。

たとえば、見守り型のAIやロボットが普段からそばにいる存在として振る舞う場合を考えてみましょう。家の中で起こる出来事を身近に知り得る存在だからこそ、いつもと違う気づきを利用者に伝えても驚きや不安が生じにくくなる。こうした「何かを伝える前の経緯」も含めて設計することが、本テーマのアプローチの特徴です。

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コンテキストを考慮した対話応答の設計

将来的に対話型AIを搭載したロボットが家庭に密着したパートナーとして利用されるようになると、ロボットは誰かひとりの情報だけでなく、利用する家族全員の情報を知ったうえで応答できたほうが便利です。一方で、知り得た情報を詳細に盛り込んだ応答は、ある状況ではたとえ家族であっても知られたくない場合もあるでしょう。

本研究では、コンテキストを考慮し対話型AIの発話内容を制御する仕組みも検討しています。必要に応じて内容をぼかしたり、言い換えたり、あえて触れないようにすることで、利便性を保ちながら、過度な情報開示を防ぐ対話の実現を目指しています。

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