論文の概要: When May I Help You? On The Effect of Proactivity on Group Human-Robot Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.28469v1
• Date: Fri, 26 Jun 2026 14:21:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-30 18:07:15.578353
• Title: When May I Help You? On The Effect of Proactivity on Group Human-Robot Collaboration
• Title（参考訳）: いつ助けられるか? : グループ人間-ロボットコラボレーションにおけるプロアクティブの効果
• Abstract要約: 対処されることなく貢献するロボットは、タイムリーなサポートを提供することができる。 対処されるのを待つロボットは人間のコントロールを維持するかもしれないが、支援する機会を逃すこともある。 本研究では,2組のロボットがヒューマノイドロボットで作業する共同避難室において,この設計課題について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.0109391632117015
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Robot initiative is a central challenge in multi-party human-robot collaboration. A robot that contributes without being addressed may provide timely support, but it may also disrupt coordination, divide attention, or interrupt turn-taking; a robot that waits to be addressed may preserve human control, but it may also miss opportunities to assist. We investigate this design challenge in a collaborative escape room in which pairs of participants work with a humanoid robot under either a reactive interaction model, where the robot responds only when addressed, or a proactive model, where it listens continuously, contributes autonomously, and periodically re-initiates interaction. We evaluate both models using puzzle-solving performance, interaction frequency, and participant ratings on the Godspeed and RoSAS scales. The proactive model substantially increases interaction frequency, whereas the reactive model shows a descriptively higher overall success rate (92.86% vs. 71.42%). The strongest differences emerge when prior experience and personality are taken into account: participants with LLM experience solve the early puzzles faster in the reactive condition, and participants with prior robot experience show modified evaluations of proactive and reactive interaction as do introverted participants. These findings demonstrate that the effects of robot initiative are simultaneously shaped by users' prior experience, personality traits and more generally by the needs of the group.
• Abstract（参考訳）: ロボットイニシアチブは、マルチパーティの人間とロボットのコラボレーションにおける中心的な課題である。 対処されることなく貢献するロボットは、タイムリーなサポートを提供するが、調整を妨害したり、注意を分けたり、ターンテイクを中断することもある。 この設計課題を,2組の参加者が対話モデルの下でヒューマノイドロボットと協調して作業する共同避難室において検討し,ロボットが対話時にのみ応答する場合や,ロボットが継続的に耳を傾け,自律的に貢献し,定期的に対話を再開する積極的モデルについて検討する。 我々は,Godspeed と RoSAS のスケールにおいて,パズル解き性能,相互作用周波数,受像者評価を用いた両モデルの評価を行った。 プロアクティブモデルは相互作用頻度を大幅に増加させるが、反応モデルでは全体の成功率(92.86%対71.42%)が顕著に高い。 LLM体験の参加者は、反応状態において早期のパズルを迅速に解き、先行のロボット体験の参加者は、内向的な参加者と同様に、積極的および反応的相互作用の修正された評価を示す。 これらの結果から,ロボット・イニシアチブの効果は,ユーザの事前経験,性格特性,さらに一般にグループのニーズによって同時に形成されることが示唆された。

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