そこで，本研究ではこれら2つの手法の一種であるモーショングラフと確率的ロードマップ法を融合することにより， 実世界で実現可能かつ柔軟な動作生成をリアルタイムで実行可能とする． 提案手法は，コミュニケーション中に発生した割り込みに対して高速に反応することが可能である． さらに，各動作はパラメータ化されており，動作データベースの動作特徴を損なうことなく動作をそのパラメータに基づいた合成ができる．
最後に，提案手法を用いたヒューマン・ロボットインタラクションシステムをアンドロイドロボットであるアクトロイドSIT上に実装した． 評価実験を通じて，話者との対話においてロボットの応答時間が短縮されることを確認し， 提案手法によって人とのインタラクションを，より円滑に進めることが可能となった．