2015 Fiscal Year Annual Research Report
会話エージェントによるグループ討論コミュニケーションスキルの評価と改善支援の研究
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25280076
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| Research Institution | Seikei University |
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Principal Investigator |
中野 有紀子 成蹊大学, 理工学部, 教授 (40422505)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岡田 将吾 東京工業大学, 総合理工学研究科(研究院), 助教 (00512261)
黄 宏軒 立命館大学, 情報理工学部, 准教授 (00572950)
高瀬 裕 成蹊大学, 理工学部, 助教 (60744000)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | コミュニケーション行動自動評価 / 非言語行動認識 / グループ討論 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
H27年度の主な成果は次の2点である．(1) 前年度に提案した「コミュニケーション能力の推定」，および「議論中の重要発言の自動検出」の2つの手法について，精度と信頼性を向上させた．(2) すでに手法が完成しているリーダーシップ，優位性の推定手法を実装し，議論ファシリテーションロボットのプロトタイプを作成した．
「コミュニケーション能力の推定」手法については，発話に含まれる単語品詞回数，発話ターン，韻律情報，頭部動作量を特徴量として抽出し，人事採用経験者より判定された各参加者のコミュニケ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，総合的なコミュニケーション能力に関する評定値を，高群・低群の2 クラスの分類タスクで0.93の分類精度を達成した．また，コミュニケーション能力を推定するために有効な特徴量を明らかにし，コミュニケーション能力の高・低群で特徴的に現れる行動の特徴を明らかにした．
また，「議論中の重要発言の自動検出」については，モデルの信頼性向上に努めた．新たな試みとして，文書要約の研究アプローチを採用し，議論の要約に含めるべき発言を重要発言とみなし，これらを議論参加者の注視行動，頭部動作，韻律情報といった非言語行動，さらにそれらの共起関係から推定する2値分類モデルを提案した．評価実験の結果，6割の評価者が一致して重要であると判断する発言をF値42.3%，再現率約70%の性能で検出できることを確認した．提案モデルは，従来の音声・言語情報を用いたモデルに比べて遜色ないだけでなく，自動的に抽出される情報のみを用いているために，将来的にはシステム化も可能なものである．
ファシリテーションロボットについては，プロトタイプシステムの評価実験を行った結果，ロボットが介入することにより，会話参加者間の発話数の格差が縮まる効果が確認され，本プロジェクトの研究成果の有用性を示すことができた．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
多人数の議論コミュニケーションにおける参加者の特徴推定，議論のトラッキングについては，26年度に作成したモデルの精度，信頼性を大きく向上させることができ，実装レベルに達したと考える．プロジェクト後半の目標である推定モデルの実装と議論支援技術への応用についても，開発を開始しており，ファシリテーションロボットのプロトタイプ実現はその成果である．
以上，本プロジェクトは予定通り順調に進行している．
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| Strategy for Future Research Activity |
最終年度に当たるH28年度は，これまでに提案してきたモデル・手法の有用性を示すことに中心的に取り組む予定である．具体的には以下のことに取り組む．
(1) 議論支援システムの開発の継続，機能拡張：27年度に引き続き，これまでに提案してきたモデルを実装し，システム化を進める．また，システムの評価を行い，本プロジェクトで得られた研究成果の実用性を示す．
(2) モデルの汎用性の検証：異なるコーパスに適用することにより，モデルの汎用性評価を進める．
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