食事支援/パーソナライズ2025/6/1arXiv:2506.14968

FEAST: 実環境でのパーソナライズを可能にする柔軟な食事支援システム

FEAST: A Flexible Mealtime-Assistance System Towards In-the-Wild Personalization

食事介助ロボットを、モジュール式ハードウェアと多様な操作手段、LLMで調整可能な行動ツリーにより、利用者ごとのニーズに実環境で適応できるようにしたシステム。

詳しい要約

1. どんなもの？

- FEASTは、介護を必要とする人々の食事支援を行う柔軟なmealtime-assistance system - 在宅での食事介助を対象に、個々の利用者のニーズに合わせてin-the-wildでpersonalizationできることを目指す - 2名のcommunity researchersとの共同開発と、多様なcare recipientsへのformative studyに基づく - adaptability、transparency、safetyの3原則を重視 - 支援給食、飲水、口拭きの切り替えが可能なmodular hardwareを備える - web interface、head gestures、physical buttonsなど多様なinteraction methodsを提供 - large language modelを用いて安全かつ透明に適応できるparameterized behavior treesを採用

2. 先行研究と比べてどこがすごい？

- 従来の食事支援ロボットは、eating、drinking、mouth wipingなどの多様な活動、socializingやwatching TVなどの文脈、food items、user preferencesの多様性への対応が課題 - 本研究は、in-the-wild personalizationを可能にする点を重視 - 固定されたcustomizationsに限定されたstate-of-the-art baselineと比較し、FEASTが幅広いtransparentかつsafeなadaptationsを提供し、outperformすることを示す - modular hardwareにより複数の支援動作を切り替え可能な点も特徴 - 多様なfunctional abilitiesやpreferencesに合わせたinteraction methodsを備える点が先行研究と異なる

3. 技術・手法の肝は？

- modular hardwareにより、assisted feeding、drinking、mouth-wipingを切り替え可能 - web interface、head gestures、physical buttonsを含むdiverse interaction methodsを実装 - parameterized behavior treesをlarge language modelで適応させる仕組みが中核 - adaptability、transparency、safetyの3原則に基づく設計 - formative studyで特定したpersonalization requirementsを反映 - community researchersとの共同開発により、利用者視点を取り入れる

4. どうやって有効だと検証した？

- formative studyで特定したpersonalization requirementsに基づいてシステムを評価 - FEASTが幅広いtransparentかつsafeなadaptationsを提供し、固定customizationsに限定されたstate-of-the-art baselineをoutperformすることを示す - 2名のcare recipients（community researchers）を対象に、3つの多様なscenariosで各3食を提供するin-home user studyを実施 - システムに不慣れなOccupational Therapistによる評価も行い、ecological validityを検討 - すべてのケースで、利用者がFEASTを個々のニーズやpreferencesに合わせてpersonalizeできたと報告

5. 議論はある？

- 在宅でのmeal assistanceにおける活動、文脈、food items、user preferencesの多様性への対応が議論の背景 - adaptability、transparency、safetyの3原則の重要性を提示 - large language modelを用いたbehavior treesの適応における安全性と透明性の確保が論点 - in-home user studyは2名のcare recipientsと小規模であり、一般化には更なる検証が必要と考えられる（要旨からは不明な点を含む） - Occupational Therapistによる評価はecological validityの検討に寄与するが、詳細な結果は要旨からは不明

6. 次に読むべき論文は？

- 要旨で比較されているstate-of-the-art baseline（固定customizationsに限定された食事支援システム） - parameterized behavior treesに関する研究 - large language modelを用いたロボット行動適応に関する研究 - 食事支援ロボティクスの先行研究（assisted feeding、drinking、mouth-wiping） - formative studyやin-home user studyの手法に関連するHRI研究 - 同分野の定番として、physical caregiving robotsやassistive roboticsの一般的な文献

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Rajat Kumar Jenamani, Tom Silver, Ben Dodson, Shiqin Tong, Anthony Song, Yuting Yang, Ziang Liu, Benjamin Howe, Aimee Whitneck, Tapomayukh Bhattacharjee

分類: cs.RO, cs.AI

原文アブストラクト

Physical caregiving robots hold promise for improving the quality of life of millions worldwide who require assistance with feeding. However, in-home meal assistance remains challenging due to the diversity of activities (e.g., eating, drinking, mouth wiping), contexts (e.g., socializing, watching TV), food items, and user preferences that arise during deployment. In this work, we propose FEAST, a flexible mealtime-assistance system that can be personalized in-the-wild to meet the unique needs of individual care recipients. Developed in collaboration with two community researchers and informed by a formative study with a diverse group of care recipients, our system is guided by three key tenets for in-the-wild personalization: adaptability, transparency, and safety. FEAST embodies these principles through: (i) modular hardware that enables switching between assisted feeding, drinking, and mouth-wiping, (ii) diverse interaction methods, including a web interface, head gestures, and physical buttons, to accommodate diverse functional abilities and preferences, and (iii) parameterized behavior trees that can be safely and transparently adapted using a large language model. We evaluate our system based on the personalization requirements identified in our formative study, demonstrating that FEAST offers a wide range of transparent and safe adaptations and outperforms a state-of-the-art baseline limited to fixed customizations. To demonstrate real-world applicability, we conduct an in-home user study with two care recipients (who are community researchers), feeding them three meals each across three diverse scenarios. We further assess FEAST's ecological validity by evaluating with an Occupational Therapist previously unfamiliar with the system. In all cases, users successfully personalize FEAST to meet their individual needs and preferences. Website: https://emprise.cs.cornell.edu/feast

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