2022 Fiscal Year Annual Research Report
人工知能を用いたユーザ体験のモデル化と総合評価推定
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20K12511
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| Research Institution | Tokyo Metropolitan University |
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Principal Investigator |
西内 信之 東京都立大学, システムデザイン研究科, 教授 (70301588)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | ユーザ体験 / 人工知能 / 機械学習 / UXカーブ / 顔表情 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、時系列の主観評価スコアとしてUXカーブに着目し、UXカーブのデータを用いて、ユーザ体験のモデル化と総合評価の推定を人工知能により試みることである。更に、UXカーブの代わりに、ユーザ体験と強い相関があるとされる生体情報の1つである顔表情に着目し、時系列の顔表情スコアから、ユーザ体験のモデル化と総合評価の推定が可能であるかを検証する。以上の目的を果たすために、本研究の研究実施計画として目標AおよびBを設定した。目標Aでは、人工知能を用いて、時系列の主観評価スコア（UXカーブ）から、ユーザ体験をモデル化し、総合評価スコアを推定することが可能であるかを検証することとした。目標Bでは、人工知能を用いて、時系列の生体情報（顔表情）から、ユーザ体験をモデル化し、総合評価スコアを推定することが可能であるかを検証することとした。
研究期間全体を通じてみてみると、目標Aについては、年間計画のとおり、2021年度の段階で基本的な解析を終了することはできたが、精度向上に向けた改善の余地があると考えられ、最終年度の2022年度において、オーバーサンプリングの手法の適用、主成分分析による次元削減、様々な機械学習アルゴリズムによる検証などを行い、推定精度を向上させることができた。目標Bについては、2021年度の段階でおおむね終了していたが、推定対象を総合的スコアではなく、時系列の主観評価スコアであるUXカーブ（リアルタイムの満足度）としていたため、最終年度の2022年度では、当初の年間計画通り総合的スコアの推定を行い、提案手法の有効性を確認した。
以上の2022年度に実施した研究内容については、1件の国内学会発表、2件の国際会議発表、1件の国際ジャーナル投稿（掲載済）を行った。また、研究期間全体の成果を書籍（図書）にまとめた。
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