[4F2-OS-11a] 社会的信号処理とAI(1)

[4F2-OS-11a-02] ビジネスプレゼンテーションにおける言語・非言語的能力の自動推定

〇八木 悠太朗¹、岡田 将吾¹、塩原 翔太²、杉村 聡太² (1. 北陸先端科学技術大学院大学、2. ソフトバンク株式会社)

キーワード：マルチモーダルインタラクション

本研究では，「プレゼンテーション能力」に関する個人特性を計算モデルにより捉えることに焦点を当てる．プレゼンテーション能力の向上支援に向け，本研究は，プレゼンテーションを通じて観測できる参加者個人の話し方，体の動作，発話内容から，プレゼンテーション能力値を推定するモデルを機械学習により構築し，評価することを目的とする．推定モデルの構築に用いるデータセットを，ソフトバンク株式会社で行われたプレゼンテーション研修にて収集した．プレゼンテーションデータから得られたマルチモーダル情報から「プレゼンテーション能力」を推定するモデルの構築・評価を行った．発話内容に含まれる品詞情報，韻律情報，動作量をマルチモーダル特徴量として抽出し，個人のプレゼンテーション能力値を推定するモデルを機械学習により構築した．評価実験の結果，「目的網羅性」，「内容ロジック」，「Visual & Vocal」，「効果的演出要素」に関する評定値に関して，回帰タスクでそれぞれ最大 0.59，0.51，0.38，0.29 の決定係数 R² を得た．