現在ではロボットの社会的な利用が進んできており，需要の高まりを見せている．またその応用範囲も多岐に渡り，それぞれの用途に合わせて設計・利用されている．こうした需要は社会的な情勢によって時々刻々と変化するため，その変化に迅速に対応する必要がある．しかし，ロボットの設計には一般に多くの時間と労力及びコストがかかる．そのため増大する需要と変化に対応し，迅速かつ臨機応変にロボットを設計するには現在の手法では限界がある．そこでこれまでに形状を制約としたロボットの設計手法が提案されている．この手法では3Dプリンタの特性を利用した立体構造を用いることによりロボットの設計を簡略化し，センサ，アクチュエータなどの構成要素の三次元位置・姿勢を決定するだけでロボットが設計可能となった．しかし，これまでの手法では単一の大きさの単位構造で立体構造化を行っていたため，与える外形モデルによっては内部を十分な強度を保ったまま立体構造化することができない場合があった．そこで本稿では立体構造を事前にグラフ理論におけるグラフ構造として表現し，外形モデルの制約より立体構造を支える柱が十分に形成されない箇所をより小さな立体構造に置き換え，全体としての強度が保たれる手法を構築する．実際に複数の外形モデルに提案手法を適用し，適切に立体構造が生成されることを示す．

本論文では，インタビュー対話コーパスのために信頼性の高い発話意図タグを設計し，発話意図タグ付きのインタビュー対話コーパスを構築した．発話意図タグの設計では，インタビュアーのインタビュー技術を分析してインタビュー対話システムに反映することを念頭に，質問タグや回答タグに加え相槌タグや感想タグなど第一階層8種類，第二階層14種類を設計した．設計したタグをインタビュー対話コーパスの1対話につき3名または5名がアノテーションした．アノテーションの作業者間のタグの一致度を評価したところ高い信頼性が得られた．また，作業者による発話意図タグの不一致について調査した．具体的には，インタビュアーとゲストそれぞれの最も多い不一致タグの組み合わせの例について考察した．その結果，インタビュアーが意図的に曖昧に質問している文があり，タグ付与作業者が付与するタグの判断に迷うことが分かった．

ロボットやバーチャルエージェントがユーザと自然に対話するためには，共通基盤の構築が不可欠である．人間同士の対話における共通基盤の構築過程を調査した先行研究は少なく，多くはテキストチャットを対象としている．そこで，本研究では，対話のモダリティ（音声・映像）と話者間の社会的関係性（初対面・知人）が共通基盤構築に与える影響を調査した．具体的には，これらの条件下で共通基盤が構築される対話の収集と分析を行った．その結果，モダリティの拡張や知人関係が共通基盤の構築を加速させることが明らかになった．言語行動の分析により，モダリティの拡張が共感の意図伝達を容易にし，知人関係がタスク進行に必要な発話を増加させることが判明した．これにより，ロボットやバーチャルエージェントの設計には，共感を伝える非言語行動や知人同士の発話行動の再現が重要であると示唆された．