(57)【要約】【課題】複数の対象者の統合度を推定する。【解決手段】統合度推定装置１は、所定期間に含まれる複数の期間のそれぞれにおける、所定エリアに存在する複数の対象者により構成されるグループの状態を推定するグループ状態推定部１２１と、グループ状態推定部１２１が推定した複数の期間のそれぞれのグループの状態に基づいて、所定期間における複数の対象者の統合度を推定する統合度推定部１２２と、統合度推定部１２２が推定した統合度を示す情報を出力する出力部１２３と、を備える。【選択図】図２
2020144433.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定期間に含まれる複数の期間のそれぞれにおける、所定エリアに存在する複数の対象者により構成されるグループの状態を推定するグループ状態推定部と、
前記グループ状態推定部が推定した前記複数の期間のそれぞれの前記グループの状態に基づいて、前記所定期間における前記複数の対象者のまとまり度合いを示す統合度を推定する統合度推定部と、
前記統合度推定部が推定した前記統合度を示す情報を出力する出力部と、
を備える統合度推定装置。
【請求項２】
前記グループ状態推定部は、前記グループの状態として、前記複数の対象者により１つのグループが構成されている第１状態、複数のグループが構成されるとともに、前記複数の対象者のうち、一部の対象者が前記複数のグループに属している第２状態、及び複数のグループが構成されるとともに、複数のグループ間において対象者が重複していない第３状態のいずれであるかを推定する、
請求項１に記載の統合度推定装置。
【請求項３】
前記統合度推定部は、前記所定期間における、前記第１状態、前記第２状態、及び前記第３状態のそれぞれの出現割合に基づいて、前記所定期間における前記複数の対象者の統合度を推定する、
請求項２に記載の統合度推定装置。
【請求項４】
前記グループ状態推定部は、前記対象者の他の対象者への注視量、前記対象者の発話量、及び前記対象者の他の対象者との共感度合いの少なくともいずれかに基づいて、前記グループにおける活性度を推定し、
前記統合度推定部は、前記グループ状態推定部が推定した前記グループの活性度にさらに基づいて、前記所定期間における前記複数の対象者の統合度を推定する、
請求項２又は３に記載の統合度推定装置。
【請求項５】
前記グループ状態推定部は、前記対象者の他の対象者への注視量、前記対象者の発話量、及び前記対象者の他の対象者との共感度合いの少なくともいずれかに基づいて、前記第２状態における前記複数のグループの関連度を特定し、
前記統合度推定部は、前記第２状態における前記複数のグループの関連度にさらに基づいて、前記所定期間における前記複数の対象者の統合度を推定する、
請求項２から４のいずれか１項に記載の統合度推定装置。
【請求項６】
前記統合度推定部は、前記グループ状態推定部が推定した前記複数の期間のそれぞれの前記グループの状態の時間的な変化に基づいて、前記所定期間における前記複数の対象者の統合度を推定する、
請求項１から５のいずれか１項に記載の統合度推定装置。
【請求項７】
前記統合度推定部は、前記グループ状態推定部が推定した前記グループの状態の変遷頻度に基づいて、前記所定期間における前記複数の対象者の統合度を推定する、
請求項６に記載の統合度推定装置。
【請求項８】
前記統合度推定部は、前記グループ状態推定部が推定した複数の前記グループの状態のそれぞれの発生時期に基づいて、前記所定期間における前記複数の対象者の統合度を推定する、
請求項６又は７に記載の統合度推定装置。
【請求項９】
過去に推定された、所定期間に含まれる複数の期間における前記グループの状態を示す期間内状態情報と、当該期間内状態情報に対応する複数の対象者の間で行われた対話の良否を示す情報とを含むデータセットを教師データとし、前記期間内状態情報の入力に対して、当該期間内状態情報に対応する複数の対象者の間で行われた対話の良否を示す情報を出力する分類モデルを生成するモデル生成部と、
前記グループ状態推定部が推定したグループの状態を示す期間内状態情報を前記分類モデルに入力し、前記分類モデルから、当該期間内状態情報に対応する複数の対象者の間で行われた対話の良否を示す情報を取得することにより、前記複数の対象者の間で行われた対話の良否を判定する判定部と、
をさらに備え、
前記出力部は、前記判定部による判定結果を出力する、
請求項１から８のいずれか１項に記載の統合度推定装置。
【請求項１０】
コンピュータが実行する、
所定期間に含まれる複数の期間のそれぞれにおける、所定エリアに存在する複数の対象者により構成されるグループの状態を推定するステップと、
推定された前記複数の期間のそれぞれの前記グループの状態に基づいて、前記所定期間における前記複数の対象者の統合度を推定するステップと、
推定された統合度を示す情報を出力するステップと、
を備える統合度推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、統合度推定装置及び統合度推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、インタラクションにおける被験者の身体動作に基づいて、被験者の状態を推定することが行われている。例えば、特許文献１では、議論に参加している対象者の身体動作に基づいて、対象者の興味度、混乱度、退屈度、苛立ち度等の状態を推定し、対象者にフィードバックすることにより、議論の進行を支援する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許第８６７００１８号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、議論を行う場合、複数の対象者がまとまって議論を行っているのか、分散して議論を行っているのかといった対象者の統合度に基づいて、議論を評価することができる。議論を評価することにより、次回開催される議論の進行管理等に役立てることができる。しかしながら、特許文献１において開示されている技術は、複数の対象者の統合度を推定することができず、議論の状態を評価することができないという問題がある。
【０００５】
そこで、本発明はこれらの点に鑑みてなされたものであり、複数の対象者の統合度を推定することができる統合度推定装置及び統合度推定方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の第１の態様に係る統合度推定装置は、所定期間に含まれる複数の期間のそれぞれにおける、所定エリアに存在する複数の対象者により構成されるグループの状態を推定するグループ状態推定部と、前記グループ状態推定部が推定した前記複数の期間のそれぞれの前記グループの状態に基づいて、前記所定期間における前記複数の対象者のまとまり度合いを示す統合度を推定する統合度推定部と、前記統合度推定部が推定した前記統合度を示す情報を出力する出力部と、を備える。
【０００７】
前記グループ状態推定部は、前記グループの状態として、前記複数の対象者により１つのグループが構成されている第１状態、複数のグループが構成されるとともに、前記複数の対象者のうち、一部の対象者が前記複数のグループに属している第２状態、及び複数のグループが構成されるとともに、複数のグループ間において対象者が重複していない第３状態のいずれであるかを推定してもよい。
【０００８】
前記統合度推定部は、前記所定期間における、前記第１状態、前記第２状態、及び前記第３状態のそれぞれの出現割合に基づいて、前記所定期間における前記複数の対象者の統合度を推定してもよい。
【０００９】
前記グループ状態推定部は、前記対象者の他の対象者への注視量、前記対象者の発話量、及び前記対象者の他の対象者との共感度合いの少なくともいずれかに基づいて、前記グループにおける活性度を推定し、前記統合度推定部は、前記グループ状態推定部が推定した前記グループの活性度にさらに基づいて、前記所定期間における前記複数の対象者の統合度を推定してもよい。
【００１０】
前記グループ状態推定部は、前記対象者の他の対象者への注視量、前記対象者の発話量、及び前記対象者の他の対象者との共感度合いの少なくともいずれかに基づいて、前記第２状態における前記複数のグループの関連度を特定し、前記統合度推定部は、前記第２状態における前記複数のグループの関連度にさらに基づいて、前記所定期間における前記複数の対象者の統合度を推定してもよい。
【００１１】
前記統合度推定部は、前記グループ状態推定部が推定した前記複数の期間のそれぞれの前記グループの状態の時間的な変化に基づいて、前記所定期間における前記複数の対象者の統合度を推定してもよい。
【００１２】
前記統合度推定部は、前記グループ状態推定部が推定した前記グループの状態の変遷頻度に基づいて、前記所定期間における前記複数の対象者の統合度を推定してもよい。
前記統合度推定部は、前記グループ状態推定部が推定した複数の前記グループの状態のそれぞれの発生時期に基づいて、前記所定期間における前記複数の対象者の統合度を推定してもよい。
【００１３】
前記統合度推定装置は、過去に推定された、所定期間に含まれる複数の期間における前記グループの状態を示す期間内状態情報と、当該期間内状態情報に対応する複数の対象者の間で行われた対話の良否を示す情報とを含むデータセットを教師データとし、前記期間内状態情報の入力に対して、当該期間内状態情報に対応する複数の対象者の間で行われた対話の良否を示す情報を出力する分類モデルを生成するモデル生成部と、前記グループ状態推定部が推定したグループの状態を示す期間内状態情報を前記分類モデルに入力し、前記分類モデルから、当該期間内状態情報に対応する複数の対象者の間で行われた対話の良否を示す情報を取得することにより、前記複数の対象者の間で行われた対話の良否を判定する判定部と、をさらに備え、前記出力部は、前記判定部による判定結果を出力してもよい。
【００１４】
本発明の第２の態様に係る統合度推定方法は、コンピュータが実行する、所定期間に含まれる複数の期間のそれぞれにおける、所定エリアに存在する複数の対象者により構成されるグループの状態を推定するステップと、推定された前記複数の期間のそれぞれの前記グループの状態に基づいて、前記所定期間における前記複数の対象者の統合度を推定するステップと、推定された統合度を示す情報を出力するステップと、を備える。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、複数の対象者の統合度を推定することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】第１実施形態に係る統合度推定装置の概要を示す図である。
【図２】第１実施形態に係る統合度推定装置の構成を示す図である。
【図３】複数の期間のそれぞれに対して推定されたグループの状態の例を示す図である。
【図４】複数の期間のそれぞれに対して推定されたグループの状態の別の例を示す図である。
【図５】第１実施形態に係る統合度推定装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】第２実施形態に係る統合度推定装置の構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
＜第１実施形態＞
［統合度推定装置１の概要］
図１は、第１実施形態に係る統合度推定装置１の概要を示す図である。統合度推定装置１は、所定エリアにおける複数の対象者の所定期間におけるまとまり度合いを示す統合度を推定するコンピュータである。ここで、所定エリアは、例えば会議室やホール等のフロアである。複数の対象者は、所定の議題に対して議論等の対話を行うものとする。統合度は、例えば、複数の対象者における対話のまとまり度合いを示す状態である。図１に示す例では、所定エリアには、複数の対象者として、複数の対象者Ｐが存在している。
【００１８】
統合度推定装置１は、所定期間に含まれる複数の期間のそれぞれにおける、複数の対象者により構成されるグループＧの状態を推定する。図１に示す例では、統合度推定装置１は、グループＧの状態として、統合状態（第１状態）、準統合状態（第２状態）、並列状態（第３状態）のいずれであるかを推定する。統合状態は、複数の対象者により１つのグループが構成されている状態である。準統合状態は、複数のグループが構成されるとともに、複数の対象者のうち、一部の対象者が複数のグループに属している状態である。並列状態は、複数のグループが構成されるとともに、複数のグループ間において対象者が重複していない状態である。
【００１９】
統合度推定装置１は、複数の期間のそれぞれに対して推定したグループの状態に基づいて、所定期間における複数の対象者の統合度を推定する。統合度推定装置１は、推定した統合度を示す情報を出力する。このようにすることで、統合度推定装置１は、複数の対象者の統合度を推定することができる。これにより、議題の設定者等は、対話の状態を評価することができる。
【００２０】
［統合度推定装置１の構成］
続いて、統合度推定装置１の構成を説明する。図２は、第１実施形態に係る統合度推定装置１の構成を示す図である。図２に示すように、統合度推定装置１は、記憶部１１と、制御部１２とを備える。
【００２１】
記憶部１１は、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等を含む記憶媒体である。記憶部１１は、制御部１２が実行するプログラムを記憶している。例えば、記憶部１１は、制御部１２を、グループ状態推定部１２１、統合度推定部１２２、及び出力部１２３として機能させる統合度推定プログラムを記憶している。
【００２２】
制御部１２は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）である。制御部１２は、記憶部１１に記憶された統合度推定プログラムを実行することにより、グループ状態推定部１２１、統合度推定部１２２、及び出力部１２３として機能する。
【００２３】
［グループ状態の推定］
グループ状態推定部１２１は、所定期間に含まれる複数の期間のそれぞれにおける、所定エリアに存在する複数の対象者により構成されるグループの状態を推定する。例えば、まず、グループ状態推定部１２１は、複数の期間のそれぞれに対応する、対象者の位置と、対象者の視線方向とを関連付けた視線情報を取得する。グループ状態推定部１２１は、取得した視線情報に基づいて、複数の対象者のそれぞれが注視する領域を示す注視領域を特定する。また、グループ状態推定部１２１は、複数の期間のそれぞれに対応する対象者の発話の内容を示す発話情報と、対象者のうなずき動作等の各種動作を示す動作情報とを取得する。
【００２４】
グループ状態推定部１２１は、複数の期間のそれぞれに対応する注視領域、発話情報、及び動作情報に基づいて、複数の期間のそれぞれにおいて形成されているグループを特定する。例えば、グループ状態推定部１２１は、複数の対象者の間で注視領域が共通する時間、発話情報が示す対象者同士の発話の頻度、及び動作情報が示す対象者同士の共感動作の頻度のそれぞれに対して閾値を設定する。グループ状態推定部１２１は、複数の対象者の注視領域が共通する時間、対象者同士の発話の頻度、対象者同士の共感動作の頻度の少なくともいずれかが、設定した閾値を超えている複数の対象者について、同一のグループに属すると特定する。ここで、グループ状態推定部１２１は、閾値を段階的に設定し、複数の閾値のそれぞれに対応して、階層別にグループの状態を特定してもよい。
【００２５】
グループ状態推定部１２１は、複数の期間のそれぞれにおいて形成されているグループに基づいて、複数の期間のそれぞれにおけるグループの状態を推定する。グループ状態推定部１２１は、所定期間に含まれる複数の期間のそれぞれにおけるグループの状態として、統合状態、準統合状態、及び並列状態のいずれであるかを推定する。
【００２６】
［統合度の推定］
統合度推定部１２２は、グループ状態推定部１２１が推定した複数の期間のそれぞれのグループの状態に基づいて、所定期間における複数の対象者の統合度を推定する。
【００２７】
具体的には、統合度推定部１２２は、所定期間における、統合状態、準統合状態、及び並列状態のそれぞれの出現割合に基づいて、所定期間における複数の対象者の統合度を推定する。より具体的には、統合度推定部１２２は、所定期間における、統合状態、準統合状態、及び並列状態のそれぞれが出現した時間の割合に基づいて、所定期間における複数の対象者の統合度を推定する。
【００２８】
例えば、統合度推定部１２２は、所定割合（例えば１％）あたりの統合状態のスコアをスコアＳ１、所定割合あたりの準統合状態のスコアをスコアＳ１よりも低いＳ２、所定割合あたりの並列状態のスコアをスコアＳ２よりも低いＳ３とする。そして、統合度推定部１２２は、所定期間における統合状態、準統合状態、及び並列状態が占める割合をそれぞれＲ１、Ｒ２、Ｒ３とした場合、以下の式（１）に基づいて統合度Ｓｉを算出する。ここで、統合度Ｓｉが大きければ大きいほど、所定期間において複数の対象者がまとまって議論をしていることを示している。
Ｓｉ＝Ｒ１＊Ｓ１＋Ｒ２＊Ｓ２＋Ｒ３＊Ｓ３・・・（１）
【００２９】
［グループにおける活性度を考慮した統合度の推定］
複数の対象者間で同じようにグループが形成された場合であっても、グループ内における対象者間の対話によって、まとまり度合いが異なる。例えば、グループに属する複数の対象者において発話量や発話に対応する共感度合いが少なければ、まとまり度合いが低いと考えられる。
【００３０】
そこで、グループ状態推定部１２１は、対象者の他の対象者への注視量、対象者の発話量、及び動作情報に基づく対象者の他の対象者との共感度合いの少なくともいずれかに基づいて、グループにおける活性度を推定してもよい。そして、統合度推定部１２２は、グループ状態推定部１２１が推定したグループの活性度にさらに基づいて、所定期間における複数の対象者の統合度を推定してもよい。
【００３１】
統合度推定部１２２は、グループ状態推定部１２１が各グループの状態のそれぞれで推定したグループの活性度に基づいて、グループの状態に対応するスコアを補正する。例えば、統合度推定部１２２は、グループ状態推定部１２１が推定した、統合状態におけるグループの活性度が相対的に高い場合、所定割合あたりの統合状態のスコアＳ１を増加させる補正を行う。また、統合度推定部１２２は、グループ状態推定部１２１が推定した、統合状態におけるグループの活性度が相対的に低い場合、所定割合あたりの統合状態のスコアＳ１を減少させる補正を行う。そして、統合度推定部１２２は、補正後のスコアに基づいて、式（１）に基づく統合度Ｓｉを算出する。このようにすることで、統合度推定装置１は、グループにおける対象者同士の反応を考慮して統合度を推定することができる。
【００３２】
［準統合状態におけるグループ間の関連度を考慮した統合状態の推定］
グループの状態として、準統合状態が特定された場合、準統合状態に対応する複数のグループ間での対象者間のやりとりにより、グループ間のまとまり度合いが異なる。例えば、複数のグループにおいて重複する対象者が積極的に発話を行っていたり当該対象者への注視量が相対的に多かったりする場合、複数のグループ間の結びつきが強いと考えられる。
【００３３】
そこで、グループ状態推定部１２１は、複数の期間のうち、グループの状態が準統合状態であると推定した期間について、複数のグループにおいて重複している対象者の他の対象者への注視量、当該対象者の発話量、及び当該対象者の他の対象者との共感度合いの少なくともいずれかに基づいて、準統合状態における複数のグループの関連度を特定してもよい。そして、統合度推定部１２２は、準統合状態における複数のグループの関連度にさらに基づいて、所定期間における複数の対象者の統合度を推定してもよい。
【００３４】
統合度推定部１２２は、グループ状態推定部１２１が推定した準統合状態におけるグループの関連度に基づいて、準統合状態に対応するスコアＳ２を補正する。例えば、統合度推定部１２２は、グループ状態推定部１２１が推定した準統合状態におけるグループの関連度が相対的に高い場合、準統合状態のスコアＳ２を増加させる補正を行う。また、統合度推定部１２２は、グループ状態推定部１２１が推定した準統合状態におけるグループの関連度が相対的に低い場合、準統合状態のスコアＳ２を減少させる補正を行う。そして、統合度推定部１２２は、補正後のスコアに基づいて、式（１）に基づく統合度Ｓｉを算出する。このようにすることで、統合度推定装置１は、準統合状態におけるグループの関連度を考慮して統合度を推定することができる。
【００３５】
［階層別にグループの状態を推定した場合における統合度の推定］
統合度推定部１２２は、グループ状態推定部１２１が、グループの状態を階層的に特定した場合、複数の階層のそれぞれにおけるグループの状態に基づいて、複数の対象者の統合度を推定してもよい。
【００３６】
例えば、閾値が最も低く設定された場合に推定されたグループの状態を最高階層のグループの状態、閾値が最も高く設定された場合に推定されたグループの状態を最低階層のグループの状態とする。統合度推定部１２２は、最高階層のグループの状態に基づいて、式（１）を用いて統合度を算出するが、最高階層よりも下位の階層において推定されたグループの数、グループ間における重複している対象者の数に基づいて、統合度を調整してもよい。
【００３７】
［グループの状態の時間的な変化に基づく統合度の推定］
所定期間における統合状態、準統合状態、並列状態の時間的な割合が同じであっても、議論のまとまり度合いが異なることがある。図３は、複数の期間のそれぞれに対して推定されたグループの状態の例を示す図である。図３（ａ）に示すケースと、図３（ｂ）に示すケースとは、統合状態、準統合状態、並列状態の時間的な割合が同じである。しかしながら、図３（ａ）に示すケースは、図３（ｂ）に示すケースに比べて、グループの状態が頻繁に切り替わり、実質的に複数の対象者における議論が進行している可能性が高い。
【００３８】
そこで、統合度推定部１２２は、グループ状態推定部１２１が推定した複数の期間のそれぞれのグループの状態の時間的な変化に基づいて、所定期間における複数の対象者の統合度を推定してもよい。具体的には、統合度推定部１２２は、グループ状態推定部１２１が推定したグループの状態の変遷頻度に基づいて、所定期間における複数の対象者の統合度を推定してもよい。
【００３９】
例えば、統合度推定部１２２は、グループ状態推定部１２１が推定したグループの状態の変遷頻度が大きければ大きいほど、式（１）に基づいて算出した統合度を増加させる補正を行う。このようにすることで、統合度推定装置１は、グループの状態の変遷頻度を考慮して統合度を推定することができる。なお、統合度推定部１２２は、グループ状態推定部１２１が推定したグループの状態の変遷頻度を示す指標値を、式（１）に基づいて算出した統合度とは別に算出してもよい。
【００４０】
図４は、複数の期間のそれぞれに対して推定されたグループの状態の別の例を示す図である。図４（ａ）に示すケースと、図４（ｂ）に示すケースとは、統合状態、準統合状態、並列状態の時間的な割合が同じである。図４（ａ）に示すケースは、序盤から中盤にかけて並列状態が多く、終盤に進むに従い、統合状態及び準統合状態に遷移している。これに対して、図４（ｂ）に示すケースは、中盤から終盤にかけて並列状態に遷移している回数が多い。したがって、図４（ａ）に示すケースは、図４（ｂ）に示すケースに比べて議論が成熟している可能性が高いと考えられる。
【００４１】
そこで、統合度推定部１２２は、グループ状態推定部１２１が推定した複数のグループの状態の発生時期に基づいて、所定期間における複数の対象者の統合度を推定してもよい。例えば、統合度推定部１２２は、所定期間の後半において統合状態及び準統合状態の発生頻度が大きければ大きいほど、式（１）に基づいて算出した統合度が高くなるように、統合度を補正してもよい。このようにすることで、統合度推定装置１は、議論の成熟度を考慮して統合度を推定することができる。なお、統合度推定部１２２は、所定期間の後半における統合状態及び準統合状態の発生頻度を示す指標値を、式（１）に基づいて算出した統合度とは別に算出してもよい。
【００４２】
出力部１２３は、統合度推定部１２２が推定した統合度を示す情報を出力する。例えば、出力部１２３は、統合度推定部１２２が式（１）に基づいて算出した統合度を示す情報を記憶部１１に出力したり、表示部（不図示）に出力したりする。
【００４３】
［統合度推定装置１の処理の流れ］
続いて、統合度推定装置１の処理の流れについて説明する。図５は、第１実施形態に係る統合度推定装置１の処理の流れを示すフローチャートである。
【００４４】
まず、グループ状態推定部１２１は、複数の期間のそれぞれにおいて形成されたグループを特定する（Ｓ１０）。
続いて、グループ状態推定部１２１は、Ｓ１において特定した複数の期間のそれぞれにおいて形成されたグループに基づいて、複数の期間のそれぞれのグループの状態を推定する（Ｓ２０）。
【００４５】
続いて、統合度推定部１２２は、所定期間における各グループの状態の割合を特定する（Ｓ３０）。
続いて、統合度推定部１２２は、Ｓ３において推定した各グループの状態の割合に基づいて、式（１）に示す統合度を算出する（Ｓ４０）。
続いて、統合度推定部１２２は、算出した統合度を出力する（Ｓ５０）。
【００４６】
［第１実施形態における効果］
以上説明したように、本実施形態に係る統合度推定装置１は、所定期間に含まれる複数の期間のそれぞれにおける、所定エリアに存在する複数の対象者により構成されるグループの状態を推定し、複数の期間のそれぞれのグループの状態に基づいて、所定期間における複数の対象者の統合度を推定する。このようにすることで、統合度推定装置１は、議論の状態の評価を支援することができる。
【００４７】
＜第２実施形態＞
［分類モデルに基づいて、議論の良否を判定する］
続いて、第２実施形態について説明する。第２実施形態に係る統合度推定装置１は、複数の対象者の間で行われた議論（対話）の良否の学習を行うことにより分類モデルを生成し、当該分類モデルに基づいて、複数の対象者の間で行われた議論の良否を判定する機能をさらに有している点で第１実施形態と異なる。以下に、第２実施形態に係る統合度推定装置１について説明する。なお、第１実施形態と同じ部分については適宜説明を省略する。
【００４８】
図６は、第２実施形態に係る統合度推定装置１の構成を示す図である。図６に示すように、第２実施形態に係る統合度推定装置１は、モデル生成部１２４と、判定部１２５とをさらに備える。
【００４９】
モデル生成部１２４は、所定期間に含まれる複数の期間におけるグループの状態を示す期間内状態情報の入力に対して、当該期間内状態情報に対応する複数の対象者の間で行われた議論の良否を示す情報を出力する分類モデルを生成する。
【００５０】
具体的には、モデル生成部１２４は、統合度推定装置１が過去に推定した、所定期間に含まれる複数の期間におけるグループの状態を示す期間内状態情報と、当該期間内状態情報に対応する複数の対象者の間で行われた議論の良否を示す情報とを含むデータセットを教師データとして取得する。ここで、期間内状態情報に対応する複数の対象者の間で行われた議論の良否を示す情報は、例えば、当該議論の良否を判断する評価者が作成するものとする。
【００５１】
続いて、モデル生成部１２４は、取得した教師データに基づいて機械学習を行うことにより、期間内状態情報の入力に対して、当該期間内状態情報に対応する複数の対象者の間で行われた議論の良否を示す情報を出力する分類モデルを生成する。モデル生成部１２４は、生成した分類モデルを記憶部１１に記憶させる。
【００５２】
判定部１２５は、グループ状態推定部１２１が推定したグループの状態を示す期間内状態情報を分類モデルに入力し、分類モデルから、当該期間内状態情報に対応する複数の対象者の間で行われた議論の良否を示す情報を取得することにより、当該議論の良否を判定する。具体的には、判定部１２５は、グループ状態推定部１２１が所定期間におけるグループの状態を推定すると、所定期間における複数の期間におけるグループの状態を示す時系列情報を期間内状態情報として生成する。判定部１２５は、記憶部１１に記憶されている分類モデルを実行するとともに、当該分類モデルに生成した期間内状態情報を入力し、分類モデルから、当該期間内状態情報に対応する複数の対象者の間で行われた議論の良否を示す情報を取得する。
【００５３】
出力部１２３は、判定部１２５による判定結果を出力する。例えば、出力部１２３は、判定部１２５が判定した複数の対象者の間で行われた議論の良否を示す情報を記憶部１１に出力する。
【００５４】
［第２実施形態における効果］
以上説明したように、本実施形態に係る統合度推定装置１は、所定期間に含まれる複数の期間におけるグループの状態を示す期間内状態情報の入力に対して、当該期間内状態情報に対応する複数の対象者の間で行われた議論の良否を示す情報を出力する分類モデルを生成する。そして、統合度推定装置１は、グループ状態推定部１２１が推定したグループの状態を示す期間内状態情報を分類モデルに入力し、分類モデルから、当該期間内状態情報に対応する複数の対象者の間で行われた議論の良否を示す情報を取得することにより、当該議論の良否を判定する。このようにすることで、統合度推定装置１は、複数の対象者の間で行われた議論の良否を容易に判定することができる。
【００５５】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。例えば、装置の全部又は一部は、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。また、複数の実施の形態の任意の組み合わせによって生じる新たな実施の形態も、本発明の実施の形態に含まれる。組み合わせによって生じる新たな実施の形態の効果は、もとの実施の形態の効果を併せ持つ。
【符号の説明】
【００５６】
１・・・統合度推定装置、１１・・・記憶部、１２・・・制御部、１２１・・・グループ状態推定部、１２２・・・統合度推定部、１２３・・・出力部、１２４・・・モデル生成部、１２５・・・判定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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