人間と共生する機械を実現するためには、システムがユーザのモデルを知覚し、それに応じて適応的に行動することが重要であると考えられる。
本研究ではまず、音声対話によるインタフェースにおいて、協調的な応答を生成するためのユーザモデルについて検討を進めてきた。具体的には、システムに対する習熟度、タスクドメインに関する知識レベル、性急度の3つのユーザモデルを導入し、それに応じて対話制御を行う戦略を提案した。京都市バス運行情報案内システム(現在試験運用中:075-326-3116)において実装・評価を行った結果、各ユーザに適応した協調的応答が、習熟したユーザに対する対話時間を増加させることなく、初心者に対して適切なガイダンスとなることが示された。本研究で用いているユーザモデルは自動判別を行うが、そのための特徴として音声認識結果に含まれる意味情報以外に、発話間間隔やバージインの有無などの音声対話特有の特徴も用いている。特に、習熟度と性急度の学習・判別に用いる特徴はドメイン知識に依存していないため、これらのユーザデルは他のドメインにも応用できる汎用的なものである。
ただし、対話制御については人手で規則を記述する必要があり、大規模なドメインやモデルへの適用が困難であった。そこで次に、ユーザや状況のモデルに基づいて、プランニングにより対話制御・応答生成を行う枠組みを考え、このプランニング(プランを動的に選択する機構)を機械学習により行うことを研究した。プランはドメインプランと発話プランの2階層からなり、ドメインプランを決定することで次に提供する情報内容を決定し、発話プランを決定して具体的な応答を生成する。これらのプランは、前記のようなユーザ・状況のモデルをパラメータとする線形の評価関数で規定される。ロールプレイ形式で行う模擬対話サンプルによりこの学習を行うことにより、ユーザに適応した対話プランの選択を実現することができた。