複数人が関わる場面でロボットがどこまで主体的に介入すべきかは、人間–ロボット協働における中心的な設計課題である。RO-MAN 2026で発表されたThomas Vitry氏ら8名による論文は、ロボットの能動性が集団協働に与える影響を検討している。呼びかけられていないのにロボットが貢献すれば、適切な支援を提供できる一方で、協調の妨げや注意の分散、発話の順番の中断を招く可能性がある。逆に呼びかけを待つロボットは人間の主導権を保てるが、支援の好機を逃しかねない。
研究チームは協調型の脱出ゲームを実験環境として構築し、2人の参加者がヒューマノイドロボットと共にパズルを解く様子を観察した。交互モデルは2種類用意された。ひとつは受動的モデルで、ロボットは明示的に問いかけられた時だけ応答する。もうひとつは能動的モデルで、ロボットは会話を継続的に聞き取り、自律的に情報を提供し、定期的に相互作用を再開する。
評価は、パズル解決の成績、相互作用の頻度、そしてGodspeedとRoSASという2つの標準尺度による参加者の主観評価に基づいて行われた。結果として両モデルにはトレードオフがあることが示された。能動的モデルは相互作用の頻度を有意に高め、ロボットが集団活動により頻繁に関与することを示した。しかし記述統計としては、受動的モデルの方が全体の成功率が高く、92.86%に対し能動的モデルは71.42%であった。
さらに注目すべきは、参加者の事前経験や性格特性を分析に組み込むと差がより明確になる点である。大規模言語モデルの利用経験がある参加者は、受動的条件下で序盤のパズルをより速く解いた。また、ロボットの利用経験がある参加者や内向的な参加者は、能動的・受動的の両交互モデルに対する評価が異なっていた。
著者らはこの結果から、ロボットの能動性の効果は一様ではなく、ユーザーの事前経験、性格特性、そしてより広く集団のニーズによって同時に形作られると結論づけている。これは、複数人協働の場面においてロボットの交互戦略を画一的に設定するのではなく、チーム構成に応じて適応的に調整する必要があることを示唆している。