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本研究の目的は，意思決定を行うためのグループ会議に焦点を当て，会議中に交わされる会話者の言語・非言語情報から，意思決定が行われるまでのプロセスを会話データより客観的に解析出来る技術を新規に開発することである． 言語・非言語情報（発話，音声，動作）と，アノテーションされたグループディスカッションの質を紐づけることで，良質なディスカッションに特有に現れる非言語情報や，コミュニケーション能力の高い人に見られる特有の言語パターンを抽出出来るフレームワークを構築した．機械学習のSupport Vector Machine を用いた結果，最大82％の精度で推定するモデルを構築した．
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