[4R2-OS-22a] グループインタラクションとAI

[4R2-OS-22a-04] 説得力推定モデルを応用した議論の可視化と会話参加者へのフィードバック

伊藤 温志¹、〇中野 有紀子¹、二瓶 芙巳雄²、坂戸 達陽¹、石井 亮²、深山 篤²、中村 高雄² (1. 成蹊大学大学院、2. 日本電信電話株式会社　人間情報研究所)

キーワード：説得力、グループディスカッション、フィードバック

説得力はコミュニケーションを円滑に進める重要なスキルの一つである．本研究は，グループディスカッションにおける参加者の説得力を推定する学習モデルを応用し，説得力の可視化を用いた議論ブラウザの実装とその有用性を検証する．議論ブラウザは議論映像を視聴することができ，さらにタイムライン上から各参加者の発話を選択し表示することができる．この議論ブラウザに説得力推定モデルによって推定された説得力の高さを可視化する機能を追加した．これにより可視化機能がない場合と比較して，議論全体の内容を短時間で把握することが期待できる．実際にこのブラウザを使用して，議論に貢献する発話の抽出を行うタスクを課す，ユーザ実験を行った．説得力の可視化機能についてあり／なしの条件を設け，タスクの達成度の違いを報告する．さらに，説得力推定モデルを用い，説得力を向上させるためのアドバイスを出力する手法を検討する．推定モデルで用いた特徴量を人が理解することは困難である為，モデルの推定結果から人が理解できる特徴量を抽出し，その中から統計的に有意差のある特徴量を用いたフィードバックの手法を提案する．