User Experience Modeling and Final User Satisfaction Prediction Using Artificial Intelligence

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K12511
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 90010:Design-related
• Research Institution: Tokyo Metropolitan University
• Principal Investigator: Nishiuchi Nobuyuki 東京都立大学, システムデザイン研究科, 教授 (70301588)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: ユーザ体験 / 人工知能 / 機械学習 / UXカーブ / 顔表情

Outline of Final Research Achievements

Based on the purpose of this research, two goals are set. Goal A is to model the user experience from time-series subjective evaluation scores and to predict the comprehensive evaluation score by machine learning. Goal B is to model the user experience from time-series facial expressions and to predict the comprehensive evaluation score by machine learning
As a research result of Goal A, it was shown that the prediction accuracy of the comprehensive evaluation scores could be improved by using a dataset considering the order of experiences in creating a machine learning model. As a research result of Goal B, it was shown that it was possible to predict the comprehensive evaluation score by machine learning only by acquiring the video of the facial expression changing during the user experience.

Free Research Field

人間情報学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

時間的に様々に変化するユーザ体験は、ユーザ個人によって異なる体験であり、ユーザ体験が一連のステップで構成されていると考えると、ステップの有無、ステップの順番などがユーザによって異なっており、これまでの主観評価の解析方法では、十分なユーザ体験の評価が行えているとは言えなかった。本研究で提案した手法により、時間的に連続するユーザ体験を総合的、定量的な観点からを測定・評価することができるようになった。
また本研究の成果は、様々なデザインプロセスへの適用が考えられ、システム、製品、サービスなどの改善、企業戦略の意思決定などの社会実装に繋げられると考えられる。