(57)【要約】【課題】複数の参加者又は複数の参加者群が共同作業において交替する度合いを把握できるようにする。【解決手段】情報処理装置１０では、動画受付部１１が、複数の参加者が参加する共同作業を撮影した動画を取得し、動作情報抽出部１５が、動画から、複数の参加者の予め定められた動作を検出し、交替度算出部１８が、その予め定められた動作を用いて、複数の参加者又は複数の参加者群が共同作業において交替する度合いを示す交替度情報を取得し、交替度出力部１９が、交替度情報を出力する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の参加者が参加する共同作業を撮影した動画を取得する動画取得手段と、
前記動画から、前記複数の参加者の予め定められた動作を検出する動作検出手段と
前記予め定められた動作を用いて、前記複数の参加者又は複数の参加者群が前記共同作業において交替する度合いを示す交替度情報を取得する交替度情報取得手段と、
前記交替度情報を出力する出力手段と
を備えたことを特徴とする情報出力装置。
【請求項２】
前記交替度情報取得手段は、前記予め定められた動作の均等性を用いて、前記交替度情報を取得することを特徴とする請求項１に記載の情報出力装置。
【請求項３】
前記動作検出手段は、前記複数の参加者の各参加者が発言する動作を、前記予め定められた動作として検出することを特徴とする請求項１に記載の情報出力装置。
【請求項４】
前記交替度情報取得手段は、前記発言する動作の前記複数の参加者間又は前記複数の参加者群間での均等性が高い場合に、前記交替する度合いが高いことを示す前記交替度情報を取得することを特徴とする請求項３に記載の情報出力装置。
【請求項５】
前記動作検出手段は、前記複数の参加者のうちの発言者である参加者が非発言者である参加者に顔を向ける動作を、前記予め定められた動作として検出することを特徴とする請求項１に記載の情報出力装置。
【請求項６】
前記交替度情報取得手段は、前記顔を向ける動作において顔を向けられる前記非発言者である参加者の前記複数の参加者間又は前記複数の参加者群間での均等性が高い場合に、前記交替する度合いが高いことを示す前記交替度情報を取得することを特徴とする請求項５に記載の情報出力装置。
【請求項７】
前記動作検出手段は、前記複数の参加者のうちの非発言者である参加者が発言者である参加者に顔を向ける動作を、前記予め定められた動作として検出することを特徴とする請求項１に記載の情報出力装置。
【請求項８】
前記交替度情報取得手段は、前記顔を向ける動作において顔を向けられる前記発言者である参加者の前記複数の参加者間又は前記複数の参加者群間での均等性が高い場合に、前記交替する度合いが高いことを示す前記交替度情報を取得することを特徴とする請求項７に記載の情報出力装置。
【請求項９】
前記動作検出手段は、前記複数の参加者の各参加者が書き込み媒体に書き込む動作又は書き込んだ書き込み媒体を掲げる動作を、前記予め定められた動作として検出することを特徴とする請求項１に記載の情報出力装置。
【請求項１０】
前記交替度情報取得手段は、前記書き込み媒体に書き込む動作又は書き込んだ前記書き込み媒体を掲げる動作の前記複数の参加者間又は前記複数の参加者群間での均等性が高い場合に、前記交替する度合いが高いことを示す前記交替度情報を取得することを特徴とする請求項９に記載の情報出力装置。
【請求項１１】
複数の参加者が参加する共同作業を撮影した動画を取得する動画取得手段と、
前記動画から、前記複数の参加者の予め定められた動作を検出する動作検出手段と
前記予め定められた動作の頻発性及び継続性の何れか一方を用いて、前記複数の参加者又は複数の参加者群が前記共同作業において良好な参加を行っている度合いを示す良好参加度情報を取得する良好参加度情報取得手段と、
前記良好参加度情報を出力する出力手段と
を備えたことを特徴とする情報出力装置。
【請求項１２】
前記動作検出手段は、前記複数の参加者の各参加者が発言する動作を、前記予め定められた動作として検出することを特徴とする請求項１１に記載の情報出力装置。
【請求項１３】
前記良好参加度情報取得手段は、前記発言する動作の頻発性又は継続性が高い場合に、前記良好な参加を行っている度合いが高いことを示す前記良好参加度情報を取得することを特徴とする請求項１２に記載の情報出力装置。
【請求項１４】
前記動作検出手段は、前記複数の参加者のうちの発言者である参加者が非発言者である参加者に顔を向ける動作を、前記予め定められた動作として検出することを特徴とする請求項１１に記載の情報出力装置。
【請求項１５】
前記良好参加度情報取得手段は、前記顔を向ける動作の頻発性又は継続性が高い場合に、前記良好な参加を行っている度合いが高いことを示す前記良好参加度情報を取得することを特徴とする請求項１４に記載の情報出力装置。
【請求項１６】
前記動作検出手段は、前記複数の参加者のうちの非発言者である参加者が発言者である参加者に顔を向ける動作を、前記予め定められた動作として検出することを特徴とする請求項１１に記載の情報出力装置。
【請求項１７】
前記良好参加度情報取得手段は、前記顔を向ける動作の頻発性又は継続性が高い場合に、前記良好な参加を行っている度合いが高いことを示す前記良好参加度情報を取得することを特徴とする請求項１６に記載の情報出力装置。
【請求項１８】
前記動作検出手段は、前記複数の参加者の各参加者が書き込み媒体に書き込む動作又は書き込んだ書き込み媒体を掲げる動作を、前記予め定められた動作として検出することを特徴とする請求項１１に記載の情報出力装置。
【請求項１９】
前記良好参加度情報取得手段は、前記書き込み媒体に書き込む動作又は書き込んだ前記書き込み媒体を掲げる動作の頻発性又は継続性が高い場合に、前記良好な参加を行っている度合いが高いことを示す前記良好参加度情報を取得することを特徴とする請求項１８に記載の情報出力装置。
【請求項２０】
コンピュータに、
複数の参加者が参加する共同作業を撮影した動画を取得する機能と、
前記動画から、前記複数の参加者の予め定められた動作を検出する機能と
前記予め定められた動作を用いて、前記複数の参加者又は複数の参加者群が前記共同作業において交替する度合いを示す交替度情報を取得する機能と、
前記交替度情報を出力する機能と
を実現させるためのプログラム。
【請求項２１】
コンピュータに、
複数の参加者が参加する共同作業を撮影した動画を取得する機能と、
前記動画から、前記複数の参加者の予め定められた動作を検出する機能と
前記予め定められた動作の頻発性及び継続性の何れか一方を用いて、前記複数の参加者又は複数の参加者群が前記共同作業において良好な参加を行っている度合いを示す良好参加度情報を取得する機能と、
前記良好参加度情報を出力する機能と
を実現させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報出力装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像撮影装置により入力される画像データから、本体により時間帯毎に各出席者の顔貌データ、画像データを抽出して表情評価、動作評価を行って、これらの評価に基づいて出席者別に時間帯毎の参加度評価を行い、出席者別参加度評価情報を生成し、また、各出席者の出席者別参加度評価情報から会場全体の時間帯毎の参加率評価を計算し、会場全体参加度評価情報を生成し、また、本体は、表示部や印刷部により出席者別参加度評価情報、会場全体参加度評価情報に基づいて進学塾講師評価表等の評価表を出力する画像データ処理装置は、知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−２７２５２９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ここで、複数の参加者又は複数の参加者群の共同作業における参加度を評価する構成を採用した場合には、複数の参加者又は複数の参加者群が共同作業において交替する度合いを把握することはできない。
【０００５】
また、複数の参加者又は複数の参加者群の共同作業における参加度を、許容される動作があったか、許容される動作以外の動作がなかったか等に基づいて評価する構成を採用した場合には、許容される動作がどの程度頻発したか又はどの程度継続したかに基づいて参加度を評価することはできないので、複数の参加者群が共同作業において良好な参加を行っている度合いを把握することはできない。
【０００６】
本発明の目的は、複数の参加者又は複数の参加者群が共同作業において交替する度合いを把握できるようにすることにある。
【０００７】
本発明の他の目的は、複数の参加者又は複数の参加者群が共同作業において良好な参加を行っている度合いを把握できるようにすることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
請求項１に記載の発明は、複数の参加者が参加する共同作業を撮影した動画を取得する動画取得手段と、前記動画から、前記複数の参加者の予め定められた動作を検出する動作検出手段と前記予め定められた動作を用いて、前記複数の参加者又は複数の参加者群が前記共同作業において交替する度合いを示す交替度情報を取得する交替度情報取得手段と、前記交替度情報を出力する出力手段とを備えたことを特徴とする情報出力装置である。
請求項２に記載の発明は、前記交替度情報取得手段は、前記予め定められた動作の均等性を用いて、前記交替度情報を取得することを特徴とする請求項１に記載の情報出力装置である。
請求項３に記載の発明は、前記動作検出手段は、前記複数の参加者の各参加者が発言する動作を、前記予め定められた動作として検出することを特徴とする請求項１に記載の情報出力装置である。
請求項４に記載の発明は、前記交替度情報取得手段は、前記発言する動作の前記複数の参加者間又は前記複数の参加者群間での均等性が高い場合に、前記交替する度合いが高いことを示す前記交替度情報を取得することを特徴とする請求項３に記載の情報出力装置である。
請求項５に記載の発明は、前記動作検出手段は、前記複数の参加者のうちの発言者である参加者が非発言者である参加者に顔を向ける動作を、前記予め定められた動作として検出することを特徴とする請求項１に記載の情報出力装置である。
請求項６に記載の発明は、前記交替度情報取得手段は、前記顔を向ける動作において顔を向けられる前記非発言者である参加者の前記複数の参加者間又は前記複数の参加者群間での均等性が高い場合に、前記交替する度合いが高いことを示す前記交替度情報を取得することを特徴とする請求項５に記載の情報出力装置である。
請求項７に記載の発明は、前記動作検出手段は、前記複数の参加者のうちの非発言者である参加者が発言者である参加者に顔を向ける動作を、前記予め定められた動作として検出することを特徴とする請求項１に記載の情報出力装置である。
請求項８に記載の発明は、前記交替度情報取得手段は、前記顔を向ける動作において顔を向けられる前記発言者である参加者の前記複数の参加者間又は前記複数の参加者群間での均等性が高い場合に、前記交替する度合いが高いことを示す前記交替度情報を取得することを特徴とする請求項７に記載の情報出力装置である。
請求項９に記載の発明は、前記動作検出手段は、前記複数の参加者の各参加者が書き込み媒体に書き込む動作又は書き込んだ書き込み媒体を掲げる動作を、前記予め定められた動作として検出することを特徴とする請求項１に記載の情報出力装置である。
請求項１０に記載の発明は、前記交替度情報取得手段は、前記書き込み媒体に書き込む動作又は書き込んだ前記書き込み媒体を掲げる動作の前記複数の参加者間又は前記複数の参加者群間での均等性が高い場合に、前記交替する度合いが高いことを示す前記交替度情報を取得することを特徴とする請求項９に記載の情報出力装置である。
請求項１１に記載の発明は、複数の参加者が参加する共同作業を撮影した動画を取得する動画取得手段と、前記動画から、前記複数の参加者の予め定められた動作を検出する動作検出手段と前記予め定められた動作の頻発性及び継続性の何れか一方を用いて、前記複数の参加者又は複数の参加者群が前記共同作業において良好な参加を行っている度合いを示す良好参加度情報を取得する良好参加度情報取得手段と、前記良好参加度情報を出力する出力手段とを備えたことを特徴とする情報出力装置である。
請求項１２に記載の発明は、前記動作検出手段は、前記複数の参加者の各参加者が発言する動作を、前記予め定められた動作として検出することを特徴とする請求項１１に記載の情報出力装置である。
請求項１３に記載の発明は、前記良好参加度情報取得手段は、前記発言する動作の頻発性又は継続性が高い場合に、前記良好な参加を行っている度合いが高いことを示す前記良好参加度情報を取得することを特徴とする請求項１２に記載の情報出力装置である。
請求項１４に記載の発明は、前記動作検出手段は、前記複数の参加者のうちの発言者である参加者が非発言者である参加者に顔を向ける動作を、前記予め定められた動作として検出することを特徴とする請求項１１に記載の情報出力装置である。
請求項１５に記載の発明は、前記良好参加度情報取得手段は、前記顔を向ける動作の頻発性又は継続性が高い場合に、前記良好な参加を行っている度合いが高いことを示す前記良好参加度情報を取得することを特徴とする請求項１４に記載の情報出力装置である。
請求項１６に記載の発明は、前記動作検出手段は、前記複数の参加者のうちの非発言者である参加者が発言者である参加者に顔を向ける動作を、前記予め定められた動作として検出することを特徴とする請求項１１に記載の情報出力装置である。
請求項１７に記載の発明は、前記良好参加度情報取得手段は、前記顔を向ける動作の頻発性又は継続性が高い場合に、前記良好な参加を行っている度合いが高いことを示す前記良好参加度情報を取得することを特徴とする請求項１６に記載の情報出力装置である。
請求項１８に記載の発明は、前記動作検出手段は、前記複数の参加者の各参加者が書き込み媒体に書き込む動作又は書き込んだ書き込み媒体を掲げる動作を、前記予め定められた動作として検出することを特徴とする請求項１１に記載の情報出力装置である。
請求項１９に記載の発明は、前記良好参加度情報取得手段は、前記書き込み媒体に書き込む動作又は書き込んだ前記書き込み媒体を掲げる動作の頻発性又は継続性が高い場合に、前記良好な参加を行っている度合いが高いことを示す前記良好参加度情報を取得することを特徴とする請求項１８に記載の情報出力装置である。
請求項２０に記載の発明は、コンピュータに、複数の参加者が参加する共同作業を撮影した動画を取得する機能と、前記動画から、前記複数の参加者の予め定められた動作を検出する機能と前記予め定められた動作を用いて、前記複数の参加者又は複数の参加者群が前記共同作業において交替する度合いを示す交替度情報を取得する機能と、前記交替度情報を出力する機能とを実現させるためのプログラムである。
請求項２１に記載の発明は、コンピュータに、複数の参加者が参加する共同作業を撮影した動画を取得する機能と、前記動画から、前記複数の参加者の予め定められた動作を検出する機能と前記予め定められた動作の頻発性及び継続性の何れか一方を用いて、前記複数の参加者又は複数の参加者群が前記共同作業において良好な参加を行っている度合いを示す良好参加度情報を取得する機能と、前記良好参加度情報を出力する機能とを実現させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【０００９】
請求項１の発明によれば、複数の参加者又は複数の参加者群が共同作業において交替する度合いを把握できるようになる。
請求項２の発明によれば、複数の参加者又は複数の参加者群が共同作業において交替する度合いを、動作の均等性に着目して把握できるようになる。
請求項３の発明によれば、複数の参加者又は複数の参加者群が共同作業において交替する度合いを、参加者が発言する動作に着目して把握できるようになる。
請求項４の発明によれば、複数の参加者又は複数の参加者群が共同作業において交替する度合いが高いことを、参加者が発言する動作の均等性に着目して把握できるようになる。
請求項５の発明によれば、複数の参加者又は複数の参加者群が共同作業において交替する度合いを、発言者である参加者が非発言者である参加者に顔を向ける動作に着目して把握できるようになる。
請求項６の発明によれば、複数の参加者又は複数の参加者群が共同作業において交替する度合いが高いことを、発言者である参加者が非発言者である参加者に顔を向ける動作の均等性に着目して把握できるようになる。
請求項７の発明によれば、複数の参加者又は複数の参加者群が共同作業において交替する度合いを、非発言者である参加者が発言者である参加者に顔を向ける動作に着目して把握できるようになる。
請求項８の発明によれば、複数の参加者又は複数の参加者群が共同作業において交替する度合いが高いことを、非発言者である参加者が発言者である参加者に顔を向ける動作の均等性に着目して把握できるようになる。
請求項９の発明によれば、複数の参加者又は複数の参加者群が共同作業において交替する度合いを、参加者が書き込み媒体に書き込む動作又は書き込んだ書き込み媒体を掲げる動作に着目して把握できるようになる。
請求項１０の発明によれば、複数の参加者又は複数の参加者群が共同作業において交替する度合いが高いことを、参加者が書き込み媒体に書き込む動作又は書き込んだ書き込み媒体を掲げる動作の均等性に着目して把握できるようになる。
請求項１１の発明によれば、複数の参加者又は複数の参加者群が共同作業において良好な参加を行っている度合いを把握できるようになる。
請求項１２の発明によれば、複数の参加者又は複数の参加者群が共同作業において良好な参加を行っている度合いを、参加者が発言する動作に着目して把握できるようになる。
請求項１３の発明によれば、複数の参加者又は複数の参加者群が共同作業において良好な参加を行っている度合いが高いことを、参加者が発言する動作の頻発性又は継続性に着目して把握できるようになる。
請求項１４の発明によれば、複数の参加者又は複数の参加者群が共同作業において良好な参加を行っている度合いを、発言者である参加者が非発言者である参加者に顔を向ける動作に着目して把握できるようになる。
請求項１５の発明によれば、複数の参加者又は複数の参加者群が共同作業において良好な参加を行っている度合いが高いことを、発言者である参加者が非発言者である参加者に顔を向ける動作の頻発性又は継続性に着目して把握できるようになる。
請求項１６の発明によれば、複数の参加者又は複数の参加者群が共同作業において良好な参加を行っている度合いを、非発言者である参加者が発言者である参加者に顔を向ける動作に着目して把握できるようになる。
請求項１７の発明によれば、複数の参加者又は複数の参加者群が共同作業において良好な参加を行っている度合いが高いことを、非発言者である参加者が発言者である参加者に顔を向ける動作の頻発性又は継続性に着目して把握できるようになる。
請求項１８の発明によれば、複数の参加者又は複数の参加者群が共同作業において良好な参加を行っている度合いを、参加者が書き込み媒体に書き込む動作又は書き込んだ書き込み媒体を掲げる動作に着目して把握できるようになる。
請求項１９の発明によれば、複数の参加者又は複数の参加者群が共同作業において良好な参加を行っている度合いが高いことを、参加者が書き込み媒体に書き込む動作又は書き込んだ書き込み媒体を掲げる動作の頻発性又は継続性に着目して把握できるようになる。
請求項２０の発明によれば、複数の参加者又は複数の参加者群が共同作業において交替する度合いを把握できるようになる。
請求項２１の発明によれば、複数の参加者又は複数の参加者群が共同作業において良好な参加を行っている度合いを把握できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の第１の実施の形態における情報処理装置の機能構成例を示したブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態における情報処理装置の動作例を示したフローチャートである。
【図３】本発明の第１の実施の形態で抽出される動作情報の一例を示した図である。
【図４】（ａ），（ｂ）は、発言者の推移が２回である場合の発言者推移パターンを示した図である。
【図５】（ａ），（ｂ）は、発言者の推移が３回である場合の発言者推移パターンを示した図である。
【図６】発言者推移パターンから得られた評価値から交替度スコアを算出する方法を示した図である。
【図７】本発明の第１の実施の形態における交替度の表示例を示した図である。
【図８】本発明の第２の実施の形態における情報処理装置の機能構成例を示したブロック図である。
【図９】本発明の第２の実施の形態における情報処理装置の動作例を示したフローチャートである。
【図１０】本発明の第２の実施の形態で抽出される動作情報の一例を示した図である。
【図１１】本発明の第２の実施の形態における参加度の表示例を示した図である。
【図１２】本発明の第１又は第２の実施の形態における情報処理装置のハードウェア構成例を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
【００１２】
［第１の実施の形態］
図１は、第１の実施の形態における情報処理装置１０の機能構成例を示したブロック図である。図示するように、情報処理装置１０は、動画受付部１１と、人物検出部１２と、対象動作設定部１３と、人物部位検出部１４と、動作情報抽出部１５と、分析時間設定部１６と、分析モード設定部１７と、交替度算出部１８と、交替度出力部１９とを備えている。
【００１３】
動画受付部１１は、複数の参加者が参加するグループワークを撮影した動作が外部から入力されると、この動画を受け付ける。本実施の形態では、複数の参加者が参加する共同作業の一例として、グループワークを用いており、共同作業を撮影した動画を取得する動画取得手段の一例として、動画受付部１１を設けている。
【００１４】
人物検出部１２は、動画受付部１１が受け付けた動画から人物を検出し、各人物にインデックスを割り当てる。インデックスとしては、人物の識別情報（例えば、参加者Ａ、参加者Ｂ等）が割り当てられる。或いは、インデックスとしては、人物が所属するチームの識別情報が更に割り当てられてもよい。ここで、人物の検出及びインデックスの割り当ては、画像処理により行ってもよいし、ユーザ操作による人物又はチームの範囲を指定する情報を用いて行ってもよい。
【００１５】
対象動作設定部１３は、動作情報抽出部１５が動作情報を抽出する対象となる動作（以下、「対象動作」という）を設定する。対象動作としては、発言、顔向き、書き込みが設定される。ここで、顔向きとは、ある参加者が別の参加者の方向へ顔を向ける動作のことである。顔向きは、ある参加者が別の参加者の方向へ視線を向ける動作に限定して、注視としてもよい。また、書き込みとは、主として、ホワイトボード、黒板、机上板等の参加者が書き込みを共有可能な書き込み媒体（以下、「ホワイトボード等」という）に書き込む（例えば、筆記する）動作のことであるが、ノート等の参加者が個人的に書き込むための書き込み媒体に書き込む（例えば、筆記する）動作や、付箋等の書き込み媒体に書き込んで（例えば、筆記して）ホワイトボード等に掲示する（例えば、貼り付ける）動作を含めてもよい。
【００１６】
人物部位検出部１４は、人物検出部１２が検出した各人物の部位を検出する。各人物の部位としては、対象動作設定部１３により設定された対象動作に対応する部位を検出する。対象動作設定部１３により設定された対象動作が発言であれば、例えば、口領域を検出し、対象動作設定部１３により設定された対象動作が顔向きであれば、例えば、顔領域及び目領域を検出し、対象動作設定部１３により設定された対象動作が書き込みであれば、例えば、腕領域及び手領域を検出する。
【００１７】
動作情報抽出部１５は、人物部位検出部１４が検出した各人物の部位の状態に基づいて、動作に関する情報（以下、「動作情報」という）を抽出する。対象動作設定部１３により設定された対象動作が発言であれば、例えば、各人物の口領域の状態に基づいて動作情報を抽出し、対象動作設定部１３により設定された対象動作が顔向きであれば、例えば、各人物の顔領域及び目領域の状態に基づいて動作情報を抽出し、対象動作設定部１３により設定された対象動作が書き込みであれば、例えば、各人物の腕領域及び手領域の状態に基づいて動作情報を抽出する。ここで、動作情報は、文献「Heng. Wang, Cordelia Schmid, Action Recognition with Improved Trajectories, IEEE International Conference on Computer Vision, pp.3551-3558, 2013」に記載された方法を用いて抽出すればよい。また、顔向きについては、動作情報として、誰が誰を見ているか等の情報も抽出する。このような情報は、文献「Vision Switchの実現に向けた被注視検知の基礎検討」に記載された方法を応用して抽出すればよい。即ち、この文献には、一人物が一方向を注視しているかを検出する方法が記載されている。従って、正面でない他方向への注視は、他方向注視用の識別器を作成することにより、検出すればよい。複数方向への注視は、複数の識別器を作成することにより、検出すればよい。誰が誰に注視しているかは、人物検出又は顔検出を行うことで他の参加者がいる方向を特定して上記処理を行うことにより、検出すればよい。本実施の形態では、動画から予め定められた動作を検出する動作検出手段の一例として、動作情報抽出部１５を設けている。
【００１８】
分析時間設定部１６は、動作情報抽出部１５が抽出した動作情報に基づいて交替度算出部１８が交替度を算出する際の単位時間（以下、「分析時間」という）を設定する。分析時間としては、例えば、授業時間、課題時間、指定時間が設定される。
【００１９】
分析モード設定部１７は、動作情報抽出部１５が抽出した動作情報に基づいて交替度算出部１８が交替度を算出する際のモード（以下、「分析モード」という）を設定する。分析モードとしては、交替度算出部１８が交替度を算出する際に想定するグループワークの種類が設定される。グループワークの種類には、例えば、報告型（予習や宿題の報告をする場合）、ブレーンストーミング型、グループディスカッション型、ディベート型がある。
【００２０】
交替度算出部１８は、動作情報抽出部１５が抽出した各人物の動作情報を分析することにより、交替度を算出する。交替度は、分析時間設定部１６により設定された分析時間と、分析モード設定部１７により設定された分析モードとに応じて、算出される。尚、ここでは、グループワークにおいて、参加者が、発言、顔向き、書き込み等の動作を均等に行うことを「交替」と称し、その交替の度合いを「交替度」と称する。参加者が発言、顔向き、書き込み等の動作を均等に行うことは、課題出しやアイデア抽出等、多くの意見を出し合ってその中から一番いいものを議論して選ぶタイプのグループワークでは有効であると考えられるので、第１の実施の形態では、交替度を評価することとしている。また、交替度は、交替度を表すスコア（以下、「交替度スコア」という）として算出される。即ち、交替度算出部１８は、発言動作の均等性が高い場合、発言者が他の参加者を満遍なく見ている場合、発言者が他の参加者から満遍なく見られている場合、ホワイトボード等への筆記の回数や時間の均等性が高い場合等に、高い交替度スコアを算出する。本実施の形態では、複数の参加者又は複数の参加者群が共同作業において交替する度合いを示す交替度情報の一例として、交替度スコアを用いており、予め定められた動作を用いて交替度情報を取得する交替度情報取得手段の一例として、交替度算出部１８を設けている。
【００２１】
交替度出力部１９は、交替度算出部１８により算出された交替度を出力する。交替度としては、上述した交替度スコアが出力される。また、交替度出力部１９は、交替度スコアの時系列的な推移、交替度スコアが低い場合のアラート、交替度スコアが低い参加者に対する推奨アクション等も出力する。ここで、交替度の出力には、大きく分けて、リアルタイム出力とバッチ出力とがある。リアルタイム出力では、主に参加者又は教師に対して、交替度スコア及びその推移を表示し、交替度スコアが予め定められた範囲内になった場合には、主に教師又はファシリテータに対して、アラートを出力したり、推奨アクションを表示したりする。例えば、どの参加者の発言回数が少ないといった情報や、どの参加者の発言が少ないのでその参加者へ発言を促すといったアクション情報を提示する。また、交替度スコアの低さの度合いに応じて、出力方法は変更してもよい。例えば、情報を表示する場合は、表示するデバイスや、表示する字体、色、形状を変更すればよく、アラートを出力する場合は、アラートの音量を変更すればよい。例えば、教師又はファシリテータが所持するパーソナルコンピュータや携帯端末等の端末装置の表示部にのみ表示するようにしてもよいし、交替度スコアが低い参加者の所持する端末装置の表示部に発言を促す旨の表示をするようにしてもよいし、参加者全員に交替度スコアや推奨アクションを提示するようにしてもよい。一方、バッチ出力では、主に教師又は評価者に対して、交替度スコア及びその推移を時系列に表示し、交替度スコアの規定値又は平均値からの差分を表示する。例えば、規定値又は平均値を予め定めたスコアだけ下回った（上回った）時間帯について、交替度スコア及び推奨アクションを表示したり、アラートを出力したりすればよい。また、グループ単位、クラス単位、教科単位、学年単位について、交替度スコア及びその推移、アラート、規定値又は平均値からのずれを出力してもよい。また、バッチ出力においても、交替度スコアの低さの度合いに応じて、出力方法は変更してよい。例えば、情報を表示する場合は、表示する字体、色、形状を変更してもよい。また、交替度スコア及びその推移を時間帯毎に時系列で表す際に、時間帯毎の会議や授業の動画と関連付けて表示するようにしてもよい。本実施の形態では、交替度情報を出力する出力手段の一例として、交替度出力部１９を設けている。
【００２２】
図２は、第１の実施の形態における情報処理装置１０の動作例を示したフローチャートである。
【００２３】
図示するように、情報処理装置１０では、まず、動画受付部１１が、外部から入力された動画を受け付ける（ステップ１０１）。
【００２４】
次に、人物検出部１２が、ステップ１０１で受け付けた動画から人物を検出する（ステップ１０２）。
【００２５】
次いで、人物部位検出部１４が、ステップ１０１で受け付けた動画から、ステップ１０２で検出された人物ごとに、その部位を検出する（ステップ１０３）。ここで、部位としては、対象動作設定部１３により設定された対象動作に対応する部位が検出される。
【００２６】
次いで、動作情報抽出部１５が、ステップ１０３で検出された人物ごとの部位の状態に基づいて、各人物の動作に関する動作情報を抽出する（ステップ１０４）。ここで、動作情報は、対象動作設定部１３により設定された対象動作に対応する部位の状態に基づいて、抽出される。
【００２７】
次いで、交替度算出部１８が、ステップ１０４で抽出された動作情報に基づいて、交替度を算出する（ステップ１０５）。ここで、交替度は、分析時間設定部１６により設定された分析時間と、分析モード設定部１７により設定された分析モードとに応じて、算出される。
【００２８】
最後に、交替度出力部１９が、ステップ１０５で算出された交替度を出力する（ステップ１０６）。
【００２９】
次に、ステップ１０４における動作情報の抽出について、詳細に説明する。
【００３０】
図３は、ステップ１０４で抽出され、一時的にメモリに記憶される動作情報の一例を示した図である。図示するように、動作情報は、参加者ごとに、どのような動作をどの程度の時間行ったかを時系列に並べたものとなっている。尚、上記では、動作を、発言、顔向き、書き込み、掲示としたが、図では、顔向きとして注視を、書き込みとしてホワイトボード等への筆記を例示している。また、図には示さないが、掲示として貼り付けを例示する。
【００３１】
ここで、図３の参加者Ａの各欄について説明すると、発言欄の「Ｙ」は参加者Ａが発言したことを示し、「Ｙ」に続く括弧内の「Ｔａ１ｎ」（ｎ＝１，２，…）は発言時間の長さを示している。また、注視欄の「Ｂ」及び「Ｃ」はそれぞれ参加者Ａが参加者Ｂ及び参加者Ｃを注視していたことを示し、「Ｂ」及び「Ｃ」に続く括弧内の「Ｔａ２ｎ」（ｎ＝１，２，…）は注視していた時間の長さを示している。更に、筆記欄の「Ｙ」は参加者Ａがホワイトボード等に筆記したことを示し、「Ｙ」に続く括弧内の「Ｔａ３ｎ」（ｎ＝１，２，…）は筆記時間の長さを示している。また、図３の参加者Ｂの各欄及び参加者Ｃの各欄についても、同じ規則で情報を示している。
【００３２】
これにより、図３は、次のような状況を示している。即ち、まず、参加者Ａが発言しながら、参加者Ｂ、参加者Ｃの順に注視すると共に、ホワイトボード等に筆記し、一方で、参加者Ｂ及び参加者Ｃが参加者Ａを注視している。次に、参加者Ｂが発言しながら、参加者Ａ、参加者Ｃの順に注視すると共に、ホワイトボード等に筆記し、一方で、参加者Ａが参加者Ｂを注視している。次いで、参加者Ａが発言しながら、参加者Ｃ、参加者Ｂ、参加者Ｃの順に注視すると共に、ホワイトボード等に筆記し、一方で、参加者Ｂ及び参加者Ｃが参加者Ａを注視している。次いで、参加者Ｃが発言しながら、参加者Ａを注視すると共に、ホワイトボード等に筆記し、一方で、参加者Ａが参加者Ｃを注視している。尚、この状況の説明では、発言時間、注視していた時間、筆記時間については省略している。
【００３３】
次に、ステップ１０５における交替度の算出について、詳細に説明する。以下では、発言、注視、筆記等の各動作について、如何なる場合に交替度が高いと評価するかの評価基準を説明し、その評価基準を前提とした交替度の算出方法を説明する。即ち、ここでは、評価基準に基づいて動作情報から交替度スコアを算出する。例えば、動作情報における頻度又は時間を入力として関数で算出した結果を、交替度スコアとすればよい。
【００３４】
１．発言
発言動作の均等性が高い場合に、交替度が高いと評価する。
【００３５】
１−１．参加者間における発言頻度の差が小さいほど、交替度が高いと評価する。
この場合、交替度スコアは、例えば、次のように算出すればよい。即ち、図３の動作情報を参照して、参加者Ａの発言欄の「Ｙ」の数をカウントすることにより参加者Ａの発言頻度を求め、参加者Ｂの発言欄の「Ｙ」の数をカウントすることにより参加者Ｂの発言頻度を求め、参加者Ｃの発言欄の「Ｙ」の数をカウントすることにより参加者Ｃの発言頻度を求める。そして、これらの発言頻度の分散を求め、この分散が小さいほど大きくなるように交替度スコアを算出する。
【００３６】
１−２．各参加者の発言１回当たりの時間長の差が小さいほど、交替度が高いと評価する。
この場合、交替度スコアは、例えば、次のように算出すればよい。即ち、図３の動作情報を参照して、参加者Ａの発言欄の全ての「Ｔａ１ｎ」（ｎ＝１，２，…）の平均をとることにより参加者Ａの平均発言時間を求め、参加者Ｂの発言欄の全ての「Ｔｂ１ｎ」（ｎ＝１，２，…）の平均をとることにより参加者Ｂの平均発言時間を求め、参加者Ｃの発言欄の全ての「Ｔｃ１ｎ」（ｎ＝１，２，…）の平均をとることにより参加者Ｃの平均発言時間を求める。そして、これらの平均発言時間の分散を求め、この分散が小さいほど大きくなるように交替度スコアを算出する。
【００３７】
１−３．予め定められた時間内における発言者が多いほど、交替度が高いと評価する。
この場合、交替度スコアは、例えば、次のように算出すればよい。即ち、図３の動作情報を参照して、発言欄に１つでも「Ｙ」が記憶されている参加者の数をカウントすることにより発言者数を求める。そして、この発言者数が多いほど大きくなるように交替度スコアを算出する。
【００３８】
１−４．参加者間における発言順番の偏りが小さいほど、交替度が高いと評価する。
この場合の交替度スコアの算出方法については、図４〜図６を参照して説明する。
【００３９】
図４（ａ），（ｂ）は、発言者の推移が２回である場合の発言者の推移のパターン（以下、「発言者推移パターン」という）を示した図である。図３の動作情報を参照して、各参加者の発言欄の「Ｙ」を時系列で追っていくことにより、このような発言者推移パターンは得られる。
【００４０】
このうち、（ａ）には、まず参加者Ａが発言者となり、次に参加者Ｂが発言者となる場合の発言者推移パターンを示す。この場合、その次の発言者としては、参加者Ａ及び参加者Ｃが考えられる。従って、発言者推移パターンは、「参加者Ａ→参加者Ｂ→参加者Ａ」、「参加者Ａ→参加者Ｂ→参加者Ｃ」の２つのパターンとなる。そこで、１つ目、２つ目の発言者推移パターンに、それぞれ、評価値αｎ，βｎを与える（ｎは発言者推移パターンにおける１つ目の発言の全体の中での発言番号を示す）。
【００４１】
また、（ｂ）には、まず参加者Ａが発言者となり、次に参加者Ｃが発言者となる場合の発言者推移パターンを示す。この場合、その次の発言者としては、参加者Ａ及び参加者Ｂが考えられる。従って、発言者推移パターンは、「参加者Ａ→参加者Ｃ→参加者Ａ」、「参加者Ａ→参加者Ｃ→参加者Ｂ」の２つのパターンとなる。そこで、１つ目、２つ目の発言者推移パターンに、それぞれ、評価値γｎ，δｎを与える（ｎは発言者推移パターンにおける１つ目の発言の全体の中での発言番号を示す）。
【００４２】
この場合、（ａ）の発言者推移パターン「参加者Ａ→参加者Ｂ→参加者Ａ」及び（ｂ）の発言者推移パターン「参加者Ａ→参加者Ｃ→参加者Ａ」は、３人の参加者のうち２人の参加者の間で会話のように発言がなされているパターンであるのに対し、（ａ）の発言者推移パターン「参加者Ａ→参加者Ｂ→参加者Ｃ」及び（ｂ）の発言者推移パターン「参加者Ａ→参加者Ｃ→参加者Ｂ」は、３人の参加者の間で均等に発言がなされているパターンである。従って、前者に与える評価値αｎ，γｎよりも、後者に与える評価値βｎ，δｎを、大きな値とする。
【００４３】
図５（ａ），（ｂ）は、発言者の推移が３回である場合の発言者推移パターンを示した図である。図３の動作情報を参照して、各参加者の発言欄の「Ｙ」を時系列で追っていくことにより、このような発言者推移パターンは得られる。
【００４４】
このうち、（ａ）には、まず参加者Ａが発言者となり、次に参加者Ｂが発言者となる場合の発言者推移パターンを示す。この場合、その次の発言者としては、参加者Ａ及び参加者Ｃが考えられ、ここで参加者Ａが発言した場合の次の参加者としては、参加者Ｂ及び参加者Ｃが考えられ、ここで参加者Ｃが発言した場合の次の参加者としては、参加者Ａ及び参加者Ｂが考えられる。従って、発言者推移パターンは、「参加者Ａ→参加者Ｂ→参加者Ｃ→参加者Ａ」、「参加者Ａ→参加者Ｂ→参加者Ａ→参加者Ｂ」、「参加者Ａ→参加者Ｂ→参加者Ｃ→参加者Ｂ」、「参加者Ａ→参加者Ｂ→参加者Ａ→参加者Ｃ」の４つのパターンとなる。そこで、１つ目、２つ目、３つ目、４つ目の発言者推移パターンに、それぞれ、評価値ａｎ，ｂｎ，ｃｎ，ｄｎを与える（ｎは発言者推移パターンにおける１つ目の発言の全体の中での発言番号を示す）。
【００４５】
また、（ｂ）には、まず参加者Ａが発言者となり、次に参加者Ｃが発言者となる場合の発言者推移パターンを示す。この場合、その次の発言者としては、参加者Ａ及び参加者Ｂが考えられ、ここで参加者Ａが発言した場合の次の参加者としては、参加者Ｂ及び参加者Ｃが考えられ、ここで参加者Ｂが発言した場合の次の参加者としては、参加者Ａ及び参加者Ｃが考えられる。従って、発言者推移パターンは、「参加者Ａ→参加者Ｃ→参加者Ｂ→参加者Ａ」、「参加者Ａ→参加者Ｃ→参加者Ａ→参加者Ｂ」、「参加者Ａ→参加者Ｃ→参加者Ａ→参加者Ｃ」、「参加者Ａ→参加者Ｃ→参加者Ｂ→参加者Ｃ」の４つのパターンとなる。そこで、１つ目、２つ目、３つ目、４つ目の発言者推移パターンに、それぞれ、評価値ｅｎ，ｆｎ，ｇｎ，ｈｎを与える（ｎは発言者推移パターンにおける１つ目の発言の全体の中での発言番号を示す）。
【００４６】
この場合、（ａ）の発言者推移パターン「参加者Ａ→参加者Ｂ→参加者Ａ→参加者Ｂ」及び（ｂ）の発言者推移パターン「参加者Ａ→参加者Ｃ→参加者Ａ→参加者Ｃ」は、３人の参加者のうち２人の参加者の間で会話のように発言がなされているパターンであるのに対し、（ａ）の発言者推移パターン「参加者Ａ→参加者Ｂ→参加者Ｃ→参加者Ａ」、「参加者Ａ→参加者Ｂ→参加者Ｃ→参加者Ｂ」、「参加者Ａ→参加者Ｂ→参加者Ａ→参加者Ｃ」及び（ｂ）の発言者推移パターン「参加者Ａ→参加者Ｃ→参加者Ｂ→参加者Ａ」、「参加者Ａ→参加者Ｃ→参加者Ａ→参加者Ｂ」、「参加者Ａ→参加者Ｃ→参加者Ｂ→参加者Ｃ」は、３人の参加者の間で均等に発言がなされているパターンである。従って、前者に与えられた評価値ｂｎ，ｇｎよりも、後者に与えられた評価値ａｎ，ｃｎ，ｄｎ，ｅｎ，ｆｎ，ｈｎを、大きな値とする。
【００４７】
図６は、発言者の推移が２回である場合の発言者推移パターンから得られた評価値、発言者の推移が３回である場合の発言者推移パターンから得られた評価値等から、交替度スコアを算出する方法を示した図である。図では、全体の中での発言番号がｎである発言、つまり、全体の中でｎ番目の発言を発言ｎと表記し、発言者の推移がｍ回であり発言ｎで始まる発言者推移パターンから得られた評価値をＰ（ｍ，ｎ）と表記している（ｍ＝２，３，４，…、ｎ＝１，２，３，…）。この場合、発言ｎに対する評価値Ｈ（ｎ）は、各評価値Ｐ（ｍ，ｎ）の重み付け総和をとることにより求める（ｍ＝２，３，４，…）。即ち、評価値Ｈ（ｎ）は、「Ｈ（ｎ）＝Ｗ（２）×Ｐ（２，ｎ）＋Ｗ（３）×Ｐ（３，ｎ）＋Ｗ（４）×Ｐ（４，ｎ）＋…」により求める。尚、Ｗ（ｍ）は、Ｐ（ｍ，ｎ）に対する重みである。そして、参加者間における発言順番の偏りの小ささの度合いを示す交替度スコアは、評価値Ｈ（１）、Ｈ（２），Ｈ（３），…が大きいほど大きくなるように算出する。
【００４８】
２．注視（発言者）
発言者が他の参加者を満遍なく見ている場合に、つまり、発言者から非発言者への注視の均等性が高い場合に、交替度が高いと評価する。
【００４９】
２−１．発言者が注視している他の参加者を変更する頻度が高いほど、交替度が高いと評価する。
この場合、交替度スコアは、例えば、次のように算出すればよい。即ち、図３の動作情報を参照して、参加者Ａの発言欄が「Ｙ」である場合の注視欄が「Ｂ」から「Ｃ」へ又は「Ｃ」から「Ｂ」へ変更されている回数をカウントすることにより参加者Ａが注視している他の参加者の変更頻度を求め、参加者Ｂの発言欄が「Ｙ」である場合の注視欄が「Ａ」から「Ｃ」へ又は「Ｃ」から「Ａ」へ変更されている回数をカウントすることにより参加者Ｂが注視している他の参加者の変更頻度を求め、参加者Ｃの発言欄が「Ｙ」である場合の注視欄が「Ａ」から「Ｂ」へ又は「Ｂ」から「Ａ」へ変更されている回数をカウントすることにより参加者Ｃが注視している他の参加者の変更頻度を求める。そして、これらの変更頻度の平均を求め、この平均が大きいほど大きくなるように交替度スコアを算出する。
【００５０】
２−２．発言者が他の参加者を注視している１回当たりの時間が短いほど、交替度が高いと評価する。
この場合、交替度スコアは、例えば、次のように算出すればよい。即ち、図３の動作情報を参照して、参加者Ａの発言欄が「Ｙ」である場合の注視欄の全ての「Ｔａ２ｎ」（ｎ＝１，２，…）の平均をとることにより参加者Ａの平均注視時間を求め、参加者Ｂの発言欄が「Ｙ」である場合の注視欄の全ての「Ｔｂ２ｎ」（ｎ＝１，２，…）の平均をとることにより参加者Ｂの平均注視時間を求め、参加者Ｃの発言欄が「Ｙ」である場合の注視欄の全ての「Ｔｃ２ｎ」（ｎ＝１，２，…）の平均をとることにより参加者Ｃの平均注視時間を求める。そして、これらの平均注視時間の平均を求め、この平均が小さいほど大きくなるように交替度スコアを算出する。
【００５１】
３．注視（非発言者）
発言者が他の参加者から満遍なく見られている場合に、つまり、非発言者から発言者への注視の均等性が高い場合に、交替度が高いと評価する。
【００５２】
３−１．発言者が他の参加者から注視されている時間の差が小さいほど、交替度が高いと評価する。
この場合、交替度スコアは、例えば、次のように算出すればよい。即ち、図３の動作情報を参照して、参加者Ａの発言欄が「Ｙ」であり参加者Ｂの注視欄が「Ａ」である場合の「Ｔｂ２ｎ」（ｎ＝１，２，…）及び参加者Ａの発言欄が「Ｙ」であり参加者Ｃの注視欄が「Ａ」である場合の「Ｔｃ２ｎ」（ｎ＝１，２，…）の和をとることにより参加者Ａの合計被注視時間を求め、参加者Ｂの発言欄が「Ｙ」であり参加者Ａの注視欄が「Ｂ」である場合の「Ｔａ２ｎ」（ｎ＝１，２，…）及び参加者Ｂの発言欄が「Ｙ」であり参加者Ｃの注視欄が「Ｂ」である場合の「Ｔｃ２ｎ」（ｎ＝１，２，…）の和をとることにより参加者Ｂの合計被注視時間を求め、参加者Ｃの発言欄が「Ｙ」であり参加者Ａの注視欄が「Ｃ」である場合の「Ｔａ２ｎ」（ｎ＝１，２，…）及び参加者Ｃの発言欄が「Ｙ」であり参加者Ｂの注視欄が「Ｃ」である場合の「Ｔｂ２ｎ」（ｎ＝１，２，…）の和をとることにより参加者Ｃの合計被注視時間を求める。そして、これらの合計被注視時間の分散を求め、この分散が小さいほど大きくなるように交替度スコアを算出する。
【００５３】
尚、ここでは、発言者が他の参加者から注視されている時間を用いたが、これに代えて、発言者が発言した時間における発言者が他の参加者から注視されている時間の割合を用いてもよい。
【００５４】
３−２．他の参加者が各発言者を注視している時間の差が小さいほど、交替度が高いと評価する。
この場合、交替度スコアは、例えば、次のように算出すればよい。即ち、図３の動作情報を参照して、参加者Ｂの発言欄が「Ｙ」であり参加者Ａの注視欄が「Ｂ」である場合の「Ｔａ２ｎ」（ｎ＝１，２，…）の和と、参加者Ｃの発言欄が「Ｙ」であり参加者Ａの注視欄が「Ｃ」である場合の「Ｔａ２ｎ」（ｎ＝１，２，…）の和との差をとることにより、参加者Ａの注視時間差を求め、参加者Ａの発言欄が「Ｙ」であり参加者Ｂの注視欄が「Ａ」である場合の「Ｔｂ２ｎ」（ｎ＝１，２，…）の和と、参加者Ｃの発言欄が「Ｙ」であり参加者Ｂの注視欄が「Ｃ」である場合の「Ｔｂ２ｎ」（ｎ＝１，２，…）の和との差をとることにより、参加者Ｂの注視時間差を求め、参加者Ａの発言欄が「Ｙ」であり参加者Ｃの注視欄が「Ａ」である場合の「Ｔｃ２ｎ」（ｎ＝１，２，…）の和と、参加者Ｂの発言欄が「Ｙ」であり参加者Ｃの注視欄が「Ｂ」である場合の「Ｔｃ２ｎ」（ｎ＝１，２，…）の和との差をとることにより、参加者Ｃの注視時間差を求める。そして、これらの注視時間差の平均を求め、この平均が小さいほど大きくなるように交替度スコアを算出する。
【００５５】
４．筆記
ホワイトボード等の利用時は、ホワイトボード等への筆記の均等性が高い場合に、交替度が高いと評価する。
【００５６】
４−１．参加者間における筆記頻度の差が小さいほど、交替度が高いと評価する。
この場合、交替度スコアは、例えば、次のように算出すればよい。即ち、図３の動作情報を参照して、参加者Ａの筆記欄の「Ｙ」の数をカウントすることにより参加者Ａの筆記頻度を求め、参加者Ｂの筆記欄の「Ｙ」の数をカウントすることにより参加者Ｂの筆記頻度を求め、参加者Ｃの筆記欄の「Ｙ」の数をカウントすることにより参加者Ｃの筆記頻度を求める。そして、これらの筆記頻度の分散を求め、この分散が小さいほど大きくなるように交替度スコアを算出する。
【００５７】
４−２．各参加者の筆記１回当たりの時間長の差が小さいほど、交替度が高いと評価する。
この場合、交替度スコアは、例えば、次のように算出すればよい。即ち、図３の動作情報を参照して、参加者Ａの筆記欄の全ての「Ｔａ１ｎ」（ｎ＝１，２，…）の平均をとることにより参加者Ａの平均筆記時間を求め、参加者Ｂの筆記欄の全ての「Ｔｂ１ｎ」（ｎ＝１，２，…）の平均をとることにより参加者Ｂの平均筆記時間を求め、参加者Ｃの筆記欄の全ての「Ｔｃ１ｎ」（ｎ＝１，２，…）の平均をとることにより参加者Ｃの平均筆記時間を求める。そして、これらの平均筆記時間の分散を求め、この分散が小さいほど大きくなるように参加度スコアを算出する。
【００５８】
５．貼り付け
ホワイトボード等へ付箋等を貼り付ける動作の均等性が高い場合に、交替度が高いと評価する。
【００５９】
５−１．参加者間における貼り付け動作の頻度の差が小さいほど、交替度が高いと評価する。
この場合、図３の動作情報に各参加者の貼り付け欄を追加し、各参加者が付箋等を貼り付ける動作を行ったか及び付箋等を貼り付ける動作をどの程度の時間行ったかを貼り付け欄に記憶しておく。そして、筆記欄の情報の代わりに貼り付け欄の情報を用いて、４−１の計算を行えばよい。
【００６０】
５−２．各参加者の貼り付け動作１回当たりの時間長の差が小さいほど、交替度が高いと評価する。
この場合も、５−１のように、各参加者が付箋等を貼り付ける動作を行ったか及び付箋等を貼り付ける動作をどの程度の時間行ったかを貼り付け欄に記憶しておく。そして、筆記欄の情報の代わりに貼り付け欄の情報を用いて、４−２の計算を行えばよい。
【００６１】
ところで、以上述べたステップ１０５における交替度の算出は、分析モード設定部１７により設定された分析モードに応じて行われる。分析モード設定部１７は、分析モードとして、グループワークの種類を単独で設定してもよいが、グループワークの種類を、グループワークのフローの各ステージとして設定してもよい。ここでは、グループワークのフローの各ステージとして、報告型、ブレーンストーミング型、グループディスカッション型がこの順で設定されたものとして、説明する。
【００６２】
この場合、交替度算出部１８は、まず、報告型については、上記評価基準のうち、「２．注視（発言者）」で述べた評価基準のみに基づいて、交替度を算出する。次に、ブレーンストーミング型については、上記評価基準のうち、「１．発言」、「４．筆記」、「５．貼り付け」で述べた評価基準に基づいて、交替度を算出する。次いで、グループディスカッション型については、上記評価基準のうち、「１．発言」、「２．注視（発言者）」、「３．注視（非発言者）」、「４．筆記」に基づいて、交替度を算出する。
【００６３】
また、分析モード設定部１７は、分析モードとして、ディベート型を設定してもよい。但し、この場合は、ステップ１０２で人物検出部１２が動画から人物を検出する際に、人物を２つ以上のチームに分類することが前提となる。このような分類は、ステップ１０１で受け付けた１つの動作から複数の人物を検出し、その複数の人物を２つ以上のチームに分けることにより行ってもよいし、ステップ１０１で２つ以上の動画を受け付け、それぞれの動画から複数の人物を検出し、それぞれの動画から検出された複数の人物を同じチームに分けることにより行ってもよい。
【００６４】
この場合、交替度算出部１８は、上記評価基準のうち、「１．発言」、「２．注視（発言者）」、「３．注視（非発言者）」で述べた評価基準に基づいて、交替度を算出する。但し、各評価基準では、次のように、参加者だけでなく、チーム（参加者群）を考慮することが必要となる。
【００６５】
１．発言
発言動作の均等性が高い場合に、交替度が高いと評価する。
【００６６】
１−１．参加者間又はチーム間における発言頻度の差が小さいほど、交替度が高いと評価する。
【００６７】
１−２．各参加者又は各チームの発言１回当たりの時間長の差が小さいほど、交替度が高いと評価する。
【００６８】
１−３．予め定められた時間内における発言者が多いほど、交替度が高いと評価する。
【００６９】
１−４．参加者間又はチーム間における発言順番の偏りが小さいほど、交替度が高いと評価する。
【００７０】
２．注視（発言者）
発言者が他のチームの参加者を満遍なく見ている場合に、つまり、発言者から他のチームの非発言者への注視の均等性が高い場合に、交替度が高いと評価する。
【００７１】
２−１．発言者が注視している他のチームの参加者を変更する頻度が高いほど、交替度が高いと評価する。
【００７２】
２−２．発言者が他のチームの参加者を注視している１回当たりの時間が短いほど、交替度が高いと評価する。
【００７３】
３．注視（非発言者）
発言者が他のチームの参加者から満遍なく見られている場合に、つまり、他のチームの非発言者から発言者への注視の均等性が高い場合に、交替度が高いと評価する。
【００７４】
３−１．発言者が他のチームの参加者から注視されている時間の差が小さいほど、交替度が高いと評価する。尚、ここでは、発言者が他のチームの参加者から注視されている時間を用いたが、これに代えて、発言者が発言した時間における発言者が他のチームの参加者から注視されている時間の割合を用いてもよい。
【００７５】
３−２．他のチームの参加者が各発言者を注視している時間の差が小さいほど、交替度が高いと評価する。
【００７６】
尚、このようにディベート型が設定された場合の交替度は、例えば、次のように算出すればよい。即ち、図３の動作情報に各参加者の情報を、チームごとにまとめて記憶しておく。そして、ディベート型以外においては参加者ごとに評価していたものを、部分的にチームごとに評価して、同じ計算を行えばよい。
【００７７】
次に、ステップ１０６における交替度の出力について、詳細に説明する。
【００７８】
図７は、交替度の表示例を示した図である。図示するように、この表示例は、授業又は講義のタイムテーブルと連携させて、交替度を表示するものとなっている。
【００７９】
まず、この表示例には、動作種別、及び、各動作種別に対する評価項目が示されている。但し、ここでは、図面作成の都合上、上記評価項目のうち、「３−２．他の参加者が各発言者を注視している時間の差が小さいほど、交替度が高いと評価する」及び「５．貼り付け」については、表示を省略している。
【００８０】
また、この表示例には、時系列での交替度の変化が棒グラフで示されている。更に、棒グラフには、参加者全員の交替度に対する各参加者の寄与度も示されている。例えば、動作種別「発言」の評価項目「参加者間における発言頻度の差が小さい」については、各参加者の発言頻度の参加者全員についての平均からのずれの小ささを表す指標を各参加者の寄与度とすればよい。また、動作種別「発言」の評価項目「参加者間における発言１回当たりの時間の差が小さい」については、各参加者の平均発言時間の参加者全員についての平均からのずれの小ささを表す指標を各参加者の寄与度とすればよい。
【００８１】
尚、交替度出力部１９は、分析モード設定部１７により設定されたグループワークのフローのステージごとに、動作種別、評価項目、及び、時系列での交替度の変化を表示してもよい。
【００８２】
また、交替度が予め定められた値以下である場合には、アラートを出力してもよい。例えば、画面又は音声により、その旨を教師等の管理者に提示してもよい。これにより、交替度が低い参加者又はグループが教示等の管理者に知らされることになる。
【００８３】
更に、交替度が予め定められた値以下である場合には、促しをすることも考えられる。即ち、該当する参加者に対して、音声、画面、文字により発言を促したり、意見を求めたりするとよい。例えば、スピーカ、ディスプレイ、ロボットが、音声出力したり、画面表示したりすればよい。また、該当するグループに対して、発言を促したり、意見を求めたりしてもよい。
【００８４】
ここで、交替度の表示方法としては、次のような種々のバリエーションも考えられる。
【００８５】
第一に、グループワークが実施されている場所に、リアルタイムに、交替度及びその推移を表示したり、アラートを出力したりすることが考えられる。例えば、ファシリテータの所持する端末装置の表示部に対して交替度を表示することで、ファシリテータにより進行状況が確認される。また、参加者に対して交替度を表示することで、参加者により進行状況が確認される。例えば、各参加者の所持する端末装置の表示部に表示してもよいし、すべての参加者が参照できる場所に設定された表示装置に表示するようにしてもよい。更に、改善対策の前後における交替度の比較結果を表示することで、改善対策の効果が確認される。
【００８６】
第二に、教壇又は別室に、リアルタイムに、交替度及びその推移を表示したり、アラートを出力したりすることが考えられる。例えば、教師に対して複数のグループワークの交替度を一緒に表示することで、教師により進行状況が確認される。また、指導の前後における交替度の比較結果を表示したり出力したりすることで、指導の効果が確認される。更に、グループ同士の差分特性を表示することで、グループ間の格差が確認される。更にまた、アラートが発生したグループの情報を表示することで、どのグループでグループワークが停滞しているかが確認される。
【００８７】
第三に、リモートの場所に、リアルタイムに、交替度及びその推移を表示したり、アラートを出力したりすることが考えられる。例えば、複数の教師又は評価者に対して交替度を表示する。また、複数の教師又は評価者に対して参加者への推奨アクションを表示することで、複数の教師又は評価者によりこの推奨アクションがシェアされる。
【００８８】
第四に、事後的に交替度を表示することが考えられる。例えば、教科別、時間帯別、人別、題目別に、交替度の推移や、平均又は分散に対する比較結果を表示したり、アラートを出力したりする。また、複数の教師に対して参加者への推奨アクションを表示したりレポート出力したりすることで、複数の教師によりこの推奨アクションがシェアされる。
【００８９】
［第２の実施の形態］
図８は、第２の実施の形態における情報処理装置２０の機能構成例を示したブロック図である。図示するように、情報処理装置２０は、動画受付部２１と、人物検出部２２と、対象動作設定部２３と、人物部位検出部２４と、動作情報抽出部２５と、分析時間設定部２６と、分析モード設定部２７と、参加度算出部２８と、参加度出力部２９とを備えている。
【００９０】
動画受付部２１及び人物検出部２２は、図１の動画受付部１１及び人物検出部１２と同じなので、説明を省略する。
【００９１】
対象動作設定部２３は、動作情報抽出部２５が動作情報を抽出する対象となる動作（対象動作）を設定する。対象動作としては、第１の実施の形態で設定された発言、顔向き、書き込みに加え、頷き、あくび又は目閉じも設定される。
【００９２】
人物部位検出部２４は、人物検出部２２が検出した各人物の部位を検出する。各人物の部位としては、対象動作設定部２３により設定された対象動作に対応する部位を検出する。対象動作設定部２３により設定された対象動作が発言、顔向き、書き込みであれば、例えば、第１の実施の形態で述べた領域を検出し、対象動作設定部２３により設定された対象動作が頷きであれば、例えば、顔領域を検出し、対象動作設定部２３により設定された対象動作があくび又は目閉じであれば、例えば、口領域及び目領域を検出する。
【００９３】
動作情報抽出部２５は、人物部位検出部２４が検出した各人物の部位の状態に基づいて、動作に関する情報（動作情報）を抽出する。対象動作設定部２３により設定された対象動作が発言、顔向き、書き込みであれば、例えば、第１の実施の形態で述べた領域の状態に基づいて動作情報を抽出し、対象動作設定部２３により設定された対象動作が頷きであれば、例えば、各人物の顔領域の状態に基づいて動作情報を抽出し、対象動作設定部２３により設定された対象動作があくび又は目閉じであれば、例えば、各人物の口領域及び目領域の状態に基づいて動作情報を抽出する。ここで、動作情報は、第１の実施の形態で述べた方法を用いて抽出すればよい。本実施の形態では、動画から予め定められた動作を検出する動作検出手段の一例として、動作情報抽出部２５を設けている。
【００９４】
分析時間設定部２６及び分析モード設定部２７は、図１の分析時間設定部１６及び分析モード設定部１７と基本的には同じなので、説明を省略する。但し、図１の分析時間設定部１６及び分析モード設定部１７とは異なり、分析時間設定部２６が設定する分析時間は、参加度算出部２８が参加度を算出する際の単位時間であり、分析モード設定部２７が設定する分析モードは、参加度算出部２８が参加度を算出する際のモードである。
【００９５】
参加度算出部２８は、動作情報抽出部２５が抽出した各人物の動作情報を分析することにより、参加度を算出する。参加度は、分析時間設定部２６により設定された分析時間と、分析モード設定部２７により設定された分析モードとに応じて、算出される。尚、グループワークにおいて、参加者が、発言、顔向き、書き込み、頷き等の動作を頻繁に又は継続的に行い、あくび、目閉じ等の動作を頻繁に又は継続的に行わないことを「良好な参加」と称し、その良好な参加の度合いを「参加度」と称する。参加者が発言、顔向き、書き込み、頷き等の動作を頻繁に又は継続的に行い、あくび、目閉じ等の動作を頻繁に又は継続的に行わないことは、参加者がグループワークに積極的に参加していることを示すと考えられるので、第２の実施の形態では、参加度を評価することとしている。また、参加度は、参加度を表すスコア（以下、「参加度スコア」という）として算出される。即ち、参加度算出部２８は、発言動作が多い場合、発言者が他の参加者を見ている時間が長い場合、他の参加者が発言者を見ている時間が長い場合、ホワイトボード等への筆記が多い場合等に、高い参加度スコアを算出する。本実施の形態では、複数の参加者又は複数の参加者群が共同作業において良好な参加を行っている度合いを示す良好参加度情報の一例として、参加度スコアを用いており、予め定められた動作の頻発性及び継続性の何れか一方を用いて良好参加度情報を取得する良好参加度情報取得手段の一例として、参加度算出部２８を設けている。
【００９６】
参加度出力部２９は、参加度算出部２８により算出された参加度を出力する。参加度としては、上述した参加度スコアが出力される。また、参加度出力部２９は、参加度スコアの推移、参加度スコアが低い場合のアラート、参加度スコアが低い参加者に対する推奨アクション等も出力する。ここで、参加度の出力には、大きく分けて、リアルタイム出力とバッチ出力とがある。リアルタイム出力では、主に教師に対して、参加度スコア及びその推移を表示し、参加度スコアが予め定められた範囲内になった場合には、主に教師に対して、アラートを出力したり、推奨アクションを表示したりする。また、参加度スコアの低さの度合いに応じて、出力方法は変更してもよい。例えば、情報を表示する場合は、表示するデバイスや、表示する字体、色、形状を変更すればよく、アラートを出力する場合は、アラートの音量を変更すればよい。一方、バッチ出力では、主に教師又は評価者に対して、参加度スコア及びその推移を時系列に表示し、参加度スコアの規定値又は平均値からの差分を表示したりレポート出力したりする。例えば、規定値又は平均値を予め定めたスコアだけ下回った（上回った）時間帯について、参加度スコア及び推奨アクションを表示したり、アラートを出力したりすればよい。また、グループ単位、クラス単位、教科単位、学年単位について、参加度スコア及びその推移、アラート、規定値又は平均値からのずれを出力してもよい。また、バッチ出力においても、参加度スコアの低さの度合いに応じて、出力方法は変更してよい。例えば、情報を表示する場合は、表示する字体、色、形状を変更してもよい。本実施の形態では、参加度情報を出力する出力手段の一例として、参加度出力部２９を設けている。
【００９７】
図９は、第２の実施の形態における情報処理装置２０の動作例を示したフローチャートである。
【００９８】
図において、ステップ２０１〜ステップ２０３は、図２のステップ１０１〜１０３と同じなので、説明を省略する。
【００９９】
次いで、動作情報抽出部２５が、ステップ２０３で検出された人物ごとの部位の状態に基づいて、各人物の動作に関する動作情報を抽出する（ステップ２０４）。ここで、動作情報は、対象動作設定部２３により設定された対象動作に対応する部位の状態に基づいて、抽出される。
【０１００】
次いで、参加度算出部２８が、ステップ２０４で抽出された動作情報に基づいて、参加度を算出する（ステップ２０５）。ここで、参加度は、分析時間設定部２６により設定された分析時間と、分析モード設定部２７により設定された分析モードとに応じて、算出される。
【０１０１】
最後に、参加度算出部２８が、ステップ２０５で算出された参加度を出力する（ステップ２０６）。
【０１０２】
次に、ステップ２０４における動作情報の抽出について、詳細に説明する。
【０１０３】
図１０は、ステップ２０４で抽出され、一時的にメモリに記憶される動作情報の一例を示した図である。図示するように、動作情報は、参加者ごとに、どのような動作をどの程度の時間行ったかを時系列に並べたものとなっている。尚、上記では、動作を、発言、顔向き、書き込み、掲示、頷き、あくび又は目閉じとしたが、図では、顔向きとして注視を、書き込みとしてホワイトボード等への筆記を例示している。また、図には示さないが、掲示として貼り付けを例示する。
【０１０４】
ここで、図１０の参加者Ａの各欄について説明すると、発言欄の「Ｙ」は参加者Ａが発言したことを示し、「Ｙ」に続く括弧内の「Ｔａ１ｎ」（ｎ＝１，２，…）は発言時間の長さを示している。また、注視欄の「Ｂ」及び「Ｃ」はそれぞれ参加者Ａが参加者Ｂ及び参加者Ｃを注視していたことを示し、「Ｂ」及び「Ｃ」に続く括弧内の「Ｔａ２ｎ」（ｎ＝１，２，…）は注視していた時間の長さを示している。更に、筆記欄の「Ｙ」は参加者Ａがホワイトボード等に筆記したことを示し、「Ｙ」に続く括弧内の「Ｔａ３ｎ」（ｎ＝１，２，…）は筆記時間の長さを示している。また、頷き欄の「Ｙ」は参加者Ａが頷いたことを示し、「Ｙ」に続く括弧内の「Ｔａ４ｎ」（ｎ＝１，２，…）は頷き時間の長さを示している。更に、あくび又は目閉じ欄の「Ｙ」は参加者Ａがあくび又は目閉じを行ったことを示している。また、図１０の参加者Ｂの各欄及び参加者Ｃの各欄についても、同じ規則で情報を示している。
【０１０５】
これにより、図１０は、次のような状況を示している。即ち、まず、参加者Ａが発言しながら、参加者Ｂ、参加者Ｃの順に注視すると共に、ホワイトボード等に筆記し、一方で、参加者Ｂ及び参加者Ｃが参加者Ａを注視しながら頷いている。次に、参加者Ｂが発言しながら、参加者Ａ、参加者Ｃの順に注視すると共に、ホワイトボード等に筆記し、一方で、参加者Ａが参加者Ｂを注視しながら頷き、参加者Ｃがあくび又は目閉じをしている。次いで、参加者Ａが発言しながら、参加者Ｃ、参加者Ｂ、参加者Ｃの順に注視すると共に、ホワイトボード等に筆記し、一方で、参加者Ｂ及び参加者Ｃが参加者Ａを注視しながら頷いている。次いで、参加者Ｃが発言しながら、参加者Ａを注視すると共に、ホワイトボード等に筆記し、一方で、参加者Ａが参加者Ｃを注視しながら頷き、参加者Ｂがあくび又は目閉じをしている。尚、この状況の説明では、発言時間、注視していた時間、筆記時間、頷いていた時間については省略している。
【０１０６】
次に、ステップ２０５における参加度の算出について、詳細に説明する。以下では、発言、注視、筆記、頷き、あくび又は目閉じ等の各動作について、如何なる場合に参加度が高いと評価するかの評価基準を説明し、その評価基準を前提とした参加度の算出方法を説明する。即ち、ここでは、評価基準に基づいて動作情報から参加度スコアを算出する。例えば、動作情報における頻度又は時間を入力として関数で算出した結果を、参加度スコアとすればよい。
【０１０７】
１．発言
発言動作が多い場合に、つまり、発言動作の頻発性が高い場合に、参加度が高いと評価する。
【０１０８】
１−１．参加者の発言頻度が高いほど、参加度が高いと評価する。
この場合、参加度スコアは、例えば、次のように算出すればよい。即ち、図１０の動作情報を参照して、参加者Ａの発言欄の「Ｙ」の数をカウントすることにより参加者Ａの発言頻度を求め、参加者Ｂの発言欄の「Ｙ」の数をカウントすることにより参加者Ｂの発言頻度を求め、参加者Ｃの発言欄の「Ｙ」の数をカウントすることにより参加者Ｃの発言頻度を求める。そして、これらの発言頻度の平均を求め、この平均が大きいほど大きくなるように参加度スコアを算出する。
【０１０９】
１−２．予め定められた時間内における発言者が多いほど、参加度が高いと評価する。
この場合、参加度スコアは、例えば、次のように算出すればよい。即ち、図１０の動作情報を参照して、発言欄に１つでも「Ｙ」が記憶されている参加者の数をカウントすることにより発言者数を求める。そして、この発言者数が多いほど大きくなるように参加度スコアを算出する。
【０１１０】
尚、ここでは、発言動作の頻発性が高い場合に参加度が高いと評価したが、発言動作の継続性が高い場合に参加度が高いと評価してもよい。
【０１１１】
２．注視（発言者）
発言者が他の参加者を見ている時間が長い場合に、つまり、発言者から非発言者への注視の継続性が高い場合に、参加度が高いと評価する。
【０１１２】
２−１．発言者が他の参加者を注視している時間が長いほど、参加度が高いと評価する。
この場合、参加度スコアは、例えば、次のように算出すればよい。即ち、図３の動作情報を参照して、参加者Ａの発言欄が「Ｙ」である場合の注視欄の全ての「Ｔａ２ｎ」（ｎ＝１，２，…）の和をとることにより参加者Ａの合計注視時間を求め、参加者Ｂの発言欄が「Ｙ」である場合の注視欄の全ての「Ｔｂ２ｎ」（ｎ＝１，２，…）の和をとることにより参加者Ｂの合計注視時間を求め、参加者Ｃの発言欄が「Ｙ」である場合の注視欄の全ての「Ｔｃ２ｎ」（ｎ＝１，２，…）の和をとることにより参加者Ｃの合計注視時間を求める。そして、これらの合計注視時間の平均を求め、この平均が大きいほど大きくなるように参加度スコアを算出する。
【０１１３】
尚、ここでは、発言者から非発言者への注視の継続性が高い場合に参加度が高いと評価したが、発言者から非発言者への注視の頻発性が高い場合に参加度が高いと評価してもよい。
【０１１４】
３．注視（非発言者）
非発言者が発言者を見ることが多く、また、見ている時間が長い場合に、つまり、非発言者から発言者への注視の頻発性又は継続性が高い場合に、参加度が高いと評価する。
【０１１５】
３−１．非発言者が発言者を注視している頻度が高いほど、参加度が高いと評価する。
この場合、参加度スコアは、例えば、次のように算出すればよい。即ち、図１０の動作情報を参照して、参加者Ｂの発言欄が「Ｙ」である場合の参加者Ａの注視欄の「Ｂ」の数及び参加者Ｃの発言欄が「Ｙ」である場合の参加者Ａの注視欄の「Ｃ」の数をカウントすることにより参加者Ａの注視頻度を求め、参加者Ａの発言欄が「Ｙ」である場合の参加者Ｂの注視欄の「Ａ」の数及び参加者Ｃの発言欄が「Ｙ」である場合の参加者Ａの注視欄の「Ｃ」の数をカウントすることにより参加者Ｂの注視頻度を求め、参加者Ａの発言欄が「Ｙ」である場合の参加者Ｃの注視欄の「Ａ」の数及び参加者Ｂの発言欄が「Ｙ」である場合の参加者Ｃの注視欄の「Ｂ」の数をカウントすることにより参加者Ｃの注視頻度を求める。そして、これらの注視頻度の平均を求め、この平均が大きいほど大きくなるように参加度スコアを算出する。
【０１１６】
尚、ここでは、非発言者が発言者を注視している頻度のみに基づいて参加度スコアを算出したが、後述するホワイトボード等への筆記の頻度をこれに組み合わせて参加度スコアを算出してもよい。
【０１１７】
３−２．非発言者が発言者を注視している時間が長いほど、参加度が高いと評価する。
この場合、参加度スコアは、例えば、次のように算出すればよい。即ち、図１０の動作情報を参照して、参加者Ｂの発言欄が「Ｙ」であり参加者Ａの注視欄が「Ｂ」である場合の「Ｔａ２ｎ」（ｎ＝１，２，…）及び参加者Ｃの発言欄が「Ｙ」であり参加者Ａの注視欄が「Ｃ」である場合の「Ｔａ２ｎ」（ｎ＝１，２，…）の和をとることにより参加者Ａの合計注視時間を求め、参加者Ａの発言欄が「Ｙ」であり参加者Ｂの注視欄が「Ａ」である場合の「Ｔｂ２ｎ」（ｎ＝１，２，…）及び参加者Ｃの発言欄が「Ｙ」であり参加者Ｂの注視欄が「Ｃ」である場合の「Ｔｂ２ｎ」（ｎ＝１，２，…）の和をとることにより参加者Ｂの合計注視時間を求め、参加者Ａの発言欄が「Ｙ」であり参加者Ｃの注視欄が「Ａ」である場合の「Ｔｃ２ｎ」（ｎ＝１，２，…）及び参加者Ｂの発言欄が「Ｙ」であり参加者Ｃの注視欄が「Ｂ」である場合の「Ｔｃ２ｎ」（ｎ＝１，２，…）の和をとることにより参加者Ｃの合計注視時間を求める。そして、これらの合計注視時間の平均を求め、この平均が大きいほど大きくなるように参加度スコアを算出する。
【０１１８】
尚、ここでは、非発言者が発言者を注視している時間を用いたが、これに代えて、発言者が発言した時間における非発言者が発言者を注視している時間の割合を用いてもよい。
【０１１９】
また、上記２及び３では、発言者が非発言者を注視する動作又は非発言者が発言者を注視する動作の頻発性又は継続性が高い場合に、参加度が高いと評価したが、これには限らない。参加者がホワイトボード等を注視する動作の頻発性又は継続性が高い場合に、参加度が高いと評価してもよい。
【０１２０】
４．筆記
ホワイトボード等の利用時は、ホワイトボード等への筆記が多い場合に、つまり、ホワイトボード等への筆記の頻発性が高い場合に、参加度が高いと評価する。
【０１２１】
４−１．参加者の筆記頻度が高いほど、参加度が高いと評価する。
この場合、参加度スコアは、例えば、次のように算出すればよい。即ち、図１０の動作情報を参照して、参加者Ａの筆記欄の「Ｙ」の数をカウントすることにより参加者Ａの筆記頻度を求め、参加者Ｂの筆記欄の「Ｙ」の数をカウントすることにより参加者Ｂの筆記頻度を求め、参加者Ｃの筆記欄の「Ｙ」の数をカウントすることにより参加者Ｃの筆記頻度を求める。そして、これらの筆記頻度の平均を求め、この平均が大きいほど大きくなるように参加度スコアを算出する。
【０１２２】
尚、ここでは、ホワイトボード等への筆記の頻発性が高い場合に参加度が高いと評価したが、ホワイトボード等への筆記の継続性が高い場合に参加度が高いと評価してもよい。
【０１２３】
５．貼り付け
ホワイトボード等へ付箋等を貼り付ける動作が多い場合に、つまり、貼り付ける動作の頻発性が高い場合に、参加度が高いと評価する。
【０１２４】
５−１．参加者の貼り付け動作の頻度が高いほど、参加度が高いと評価する。
この場合、図１０の動作情報に各参加者の貼り付け欄を追加し、各参加者が付箋等を貼り付ける動作を行ったか及び付箋等を貼り付ける動作をどの程度の時間行ったかを貼り付け欄に記憶しておく。そして、筆記欄の情報の代わりに貼り付け欄の情報を用いて、４−１の計算を行えばよい。
【０１２５】
尚、ここでは、貼り付ける動作の頻発性が高い場合に参加度が高いと評価したが、貼り付ける動作の継続性が高い場合に参加度が高いと評価してもよい。
【０１２６】
６．頷き
非発言者の頷き動作が多く長い場合に、つまり、非発言者の頷き動作の頻発性又は継続性が高い場合に、参加度が高いと評価する。
【０１２７】
６−１．非発言者が頷いている頻度が高いほど、参加度が高いと評価する。
この場合、参加度スコアは、例えば、次のように算出すればよい。即ち、図１０の動作情報を参照して、参加者Ａの発言欄が「Ｙ」でない場合の頷き欄の「Ｙ」の数をカウントすることにより参加者Ａの頷き頻度を求め、参加者Ｂの筆記欄が「Ｙ」でない場合の頷き欄の「Ｙ」の数をカウントすることにより参加者Ｂの頷き頻度を求め、参加者Ｃの筆記欄が「Ｙ」でない場合の頷き欄の「Ｙ」の数をカウントすることにより参加者Ｃの頷き頻度を求める。そして、これらの頷き頻度の平均を求め、この平均が大きいほど大きくなるように参加度スコアを算出する。
【０１２８】
尚、ここでは、非発言者が頷いている頻度のみに基づいて参加度スコアを算出したが、上述したホワイトボード等への筆記の頻度をこれに組み合わせて参加度スコアを算出してもよい。
【０１２９】
６−２．非発言者が頷いている時間が長いほど、参加度が高いと評価する。
この場合、参加度スコアは、例えば、次のように算出すればよい。即ち、図１０の動作情報を参照して、参加者Ａの発言欄が「Ｙ」でない場合の頷き欄の全ての「Ｔａ４ｎ」（ｎ＝１，２，…）の和をとることにより参加者Ａの合計頷き時間を求め、参加者Ｂの発言欄が「Ｙ」でない場合の頷き欄の全ての「Ｔｂ４ｎ」（ｎ＝１，２，…）の和をとることにより参加者Ｂの合計頷き時間を求め、参加者Ｃの発言欄が「Ｙ」でない場合の頷き欄の全ての「Ｔｃ４ｎ」（ｎ＝１，２，…）の和をとることにより参加者Ｃの合計頷き時間を求める。そして、これらの合計頷き時間の平均を求め、この平均が大きいほど大きくなるように参加度スコアを算出する。
【０１３０】
７．あくび又は目閉じ
あくび又は目閉じ動作が少ない場合に、つまり、あくび又は目閉じ動作の頻発性が低い場合に、参加度が高いと評価する。
【０１３１】
７−１．あくび又は目閉じの頻度が低いほど、参加度が高いと評価する。
この場合、参加度スコアは、例えば、次のように算出すればよい。即ち、図１０の動作情報を参照して、参加者Ａのあくび又は目閉じ欄の「Ｙ」の数をカウントすることにより参加者Ａのあくび又は目閉じ頻度を求め、参加者Ｂのあくび又は目閉じ欄の「Ｙ」の数をカウントすることにより参加者Ｂのあくび又は目閉じ頻度を求め、参加者Ｃのあくび又は目閉じ欄の「Ｙ」の数をカウントすることにより参加者Ｃのあくび又は目閉じ頻度を求める。そして、これらのあくび又は目閉じ頻度の平均を求め、この平均が小さいほど大きくなるように参加度スコアを算出する。
【０１３２】
尚、ここでは、あくび又は目閉じ動作の頻発性が低い場合に参加度が高いと評価したが、あくび又は目閉じ動作の継続性が低い場合に参加度が高いと評価してもよい。
【０１３３】
ところで、以上述べたステップ２０５における参加度の算出は、分析モード設定部２７により設定された分析モードに応じて行われる。分析モード設定部２７は、分析モードとして、グループワークの種類を単独で設定してもよいが、グループワークの種類を、グループワークのフローの各ステージとして設定してもよい。ここでは、グループワークのフローの各ステージとして、報告型、ブレーンストーミング型、グループディスカッション型がこの順で設定されたものとして、説明する。
【０１３４】
この場合、参加度算出部２８は、まず、報告型については、上記評価基準のうち、「２．注視（発言者）」、「７．あくび又は目閉じ」で述べた評価基準のみに基づいて、参加度を算出する。次に、ブレーンストーミング型については、上記評価基準のうち、「１．発言」、「４．筆記」、「５．貼り付け」、「７．あくび又は目閉じ」で述べた評価基準に基づいて、参加度を算出する。次いで、グループディスカッション型については、上記評価基準のうち、「１．発言」、「２．注視（発言者）」、「３．注視（非発言者）」、「４．筆記」、「６．頷き」、「７．あくび又は目閉じ」で述べた評価基準に基づいて、参加度を算出する。
【０１３５】
また、分析モード設定部２７は、分析モードとして、ディベート型を設定してもよい。但し、この場合は、ステップ２０２で人物検出部２２が動画から人物を検出する際に、人物を２つ以上のチームに分類することが前提となる。このような分類は、ステップ２０１で受け付けた１つの動作から複数の人物を検出し、その複数の人物を２つ以上のチームに分けることにより行ってもよいし、ステップ２０１で２つ以上の動画を受け付け、それぞれの動画から複数の人物を検出し、それぞれの動画から検出された複数の人物を同じチームに分けることにより行ってもよい。
【０１３６】
この場合、参加度算出部２８は、上記評価基準のうち、「１．発言」、「２．注視（発言者）」、「３．注視（非発言者）」、「６．頷き」、「７．あくび又は目閉じ」で述べた評価基準に基づいて、参加度を算出する。但し、各評価基準では、次のように、参加者だけでなく、チーム（参加者群）を考慮することが必要となる。
【０１３７】
１．発言
発言動作が多い場合に、つまり、発言動作の頻発性が高い場合に、参加度が高いと評価する。
【０１３８】
１−１．参加者又はチームの発言頻度が高いほど、参加度が高いと評価する。
【０１３９】
１−２．予め定められた時間内における発言者が多いほど、参加度が高いと評価する。
【０１４０】
尚、ここでは、発言動作の頻発性が高い場合に参加度が高いと評価したが、発言動作の継続性が高い場合に参加度が高いと評価してもよい。
【０１４１】
２．注視（発言者）
発言者が他のチームの参加者を見ている時間が長い場合に、つまり、発言者から他のチームの非発言者への注視の継続性が高い場合に、参加度が高いと評価する。
【０１４２】
２−１．発言者が他のチームの参加者を注視している時間が長いほど、参加度が高いと評価する。
【０１４３】
尚、ここでは、発言者から他のチームの非発言者への注視の継続性が高い場合に参加度が高いと評価したが、発言者から他のチームの非発言者への注視の頻発性が高い場合に参加度が高いと評価してもよい。
【０１４４】
３．注視（非発言者）
非発言者が他のチームの発言者を見ることが多く、また、見ている時間が長い場合に、つまり、非発言者から他のチームの発言者への注視の頻発性又は継続性が高い場合に、参加度が高いと評価する。
【０１４５】
３−１．非発言者が他のチームの発言者を注視している頻度が高いほど、参加度が高いと評価する。
【０１４６】
３−２．非発言者が他のチームの参加者を注視している時間が長いほど、参加度が高いと評価する。尚、ここでは、非発言者が他のチームの発言者を注視している時間を用いたが、これに代えて、発言者が発言した時間における非発言者が他のチームの発言者を注視している時間の割合を用いてもよい。
【０１４７】
６．頷き
発言者が属するチームの参加者の頷き動作が多く長い場合に、つまり、発言者が属するチームの非発言者の頷き動作の頻発性又は継続性が高い場合に、参加度が高いと評価する。
【０１４８】
６−１．非発言者が頷いている頻度が高いほど、参加度が高いと評価する。
【０１４９】
６−２．非発言者が頷いている時間が長いほど、参加度が高いと評価する。
【０１５０】
７．あくび又は目閉じ
あくび又は目閉じ動作が少ない場合に、つまり、あくび又は目閉じ動作の頻発性が低い場合に、参加度が高いと評価する。
【０１５１】
７−１．あくび又は目閉じの頻度が低いほど、参加度が高いと評価する。
【０１５２】
尚、ここでは、あくび又は目閉じ動作の頻発性が低い場合に参加度が高いと評価したが、あくび又は目閉じ動作の継続性が低い場合に参加度が高いと評価してもよい。
【０１５３】
尚、このようにディベート型が設定された場合の参加度は、例えば、次のように算出すればよい。即ち、図３の動作情報に各参加者の情報を、チームごとにまとめて記憶しておく。そして、ディベート型以外においては参加者ごとに評価していたものを、部分的にチームごとに評価して、同じ計算を行えばよい。
【０１５４】
次に、ステップ２０６における参加度の出力について、詳細に説明する。
【０１５５】
図１１は、参加度の表示例を示した図である。図示するように、この表示例は、授業又は講義のタイムテーブルと連携させて、参加度を表示するものとなっている。
【０１５６】
まず、この表示例には、動作種別、及び、各動作種別に対する評価項目が示されている。但し、ここでは、図面作成の都合上、上記評価項目のうち、「５．貼り付け」については、表示を省略している。
【０１５７】
また、この表示例には、時系列での参加度の変化が棒グラフで示されている。更に、棒グラフには、参加者全員の参加度に対する各参加者の寄与度も示されている。例えば、動作種別「発言」の評価項目「参加者の発言頻度が高い」については、各参加者の発言頻度表す指標を各参加者の寄与度とすればよい。また、動作種別「注視（発言者）」の評価項目「他の参加者を注視している時間が長い」については、各参加者が他の参加者を注視している時間を表す指標を各参加者の寄与度とすればよい。
【０１５８】
尚、参加度出力部２９は、分析モード設定部２７により設定されたグループワークのフローのステージごとに、動作種別、評価項目、及び、時系列での参加度の変化を表示してもよい。
【０１５９】
また、参加度が予め定められた値以下である場合には、アラートを出力してもよい。例えば、画面又は音声により、その旨を教師等の管理者に提示してもよい。これにより、参加度が低い参加者又はグループが教示等の管理者に知らされることになる。
【０１６０】
更に、参加度が予め定められた値以下である場合には、促しをすることも考えられる。即ち、該当する参加者に対して、音声、画面、文字により発言を促したり、意見を求めたりするとよい。例えば、スピーカ、ディスプレイ、ロボットが、音声出力したり、画面表示したりすればよい。また、該当するグループに対して、発言を促したり、意見を求めたりしてもよい。
【０１６１】
ここで、参加度の表示方法として考えられるバリエーションは、第１の実施の形態で述べたものと同じなので、説明を省略する。
【０１６２】
［情報処理装置のハードウェア構成］
第１の実施の形態における情報処理装置１０及び第２の実施の形態における情報処理装置２０は、汎用のコンピュータにより実現される。そこで、情報処理装置１０及び情報処理装置２０がコンピュータ９０により実現されるものとして、このコンピュータ９０のハードウェア構成について説明する。
【０１６３】
図１２は、コンピュータ９０のハードウェア構成を示した図である。図示するように、コンピュータ９０は、演算手段であるＣＰＵ９１と、記憶手段であるメインメモリ９２及びＨＤＤ（Hard Disk Drive）９３とを備える。ここで、ＣＰＵ９１は、ＯＳ（Operating System）やアプリケーション等の各種ソフトウェアを実行し、上述した各処理部を実現する。また、メインメモリ９２は、各種ソフトウェアやその実行に用いるデータ等を記憶し、ＨＤＤ９３は、各種ソフトウェアに対する入力データや各種ソフトウェアからの出力データ等を記憶し、これらの一方又は両方が各記憶部を実現する。更に、コンピュータ９０は、外部との通信を行うための通信インターフェース（図では「通信Ｉ／Ｆ」と表記）９４と、ディスプレイ等の表示デバイス９５と、キーボードやマウス等の入力デバイス９６とを備える。
【０１６４】
［プログラム］
第１の実施の形態における情報処理装置１０が行う処理は、例えば、アプリケーションソフトウェア等のプログラムとして用意される。
【０１６５】
即ち、第１の実施の形態を実現するプログラムは、コンピュータに、複数の参加者が参加する共同作業を撮影した動画を取得する機能と、動画から、複数の参加者の予め定められた動作を検出する機能と予め定められた動作を用いて、複数の参加者又は複数の参加者群が共同作業において交替する度合いを示す交替度情報を取得する機能と、交替度情報を出力する機能とを実現させるためのプログラムとして捉えられる。
【０１６６】
また、第２の実施の形態における情報処理装置２０が行う処理も、例えば、アプリケーションソフトウェア等のプログラムとして用意される。
【０１６７】
即ち、第２の実施の形態を実現するプログラムは、複数の参加者が参加する共同作業を撮影した動画を取得する機能と、動画から、複数の参加者の予め定められた動作を検出する機能と予め定められた動作の頻発性及び継続性の何れか一方を用いて、複数の参加者又は複数の参加者群が共同作業において良好な参加を行っている度合いを示す良好参加度情報を取得する機能と、良好参加度情報を出力する機能とを実現させるためのプログラムとして捉えられる。
【０１６８】
尚、本実施の形態を実現するプログラムは、通信手段により提供することはもちろん、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に格納して提供することも可能である。
【符号の説明】
【０１６９】
１０，２０…情報処理装置、１１，２１…動画受付部、１２，２２…人物検出部、１３，２３…対象動作設定部、１４，２４…人物部位検出部、１５，２５…動作情報抽出部、１６，２６…分析時間設定部、１７，２７…分析モード設定部、１８…交替度算出部、１９…交替度出力部、２８…参加度算出部、２９…参加度出力部
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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