情報処理学会 インタラクション 2015
IPSJ Interaction 2015

15INT006
2015/3/5

SenseChair による会話者間の同調傾向検出宮崎 陽平†1

伊藤 雄一†1藤原 健†2

高嶋 和毅†3

尾上 孝雄†1

概要：我々は，ユーザの状態や状況を，ユーザに意識させることなくセンシングするために，座面下に 4 つの圧力センサを備え，非装着・非侵襲に座面の重心位置と重量を取得できる椅子型デバイス SenseChair を実装し，検討を進めている．本稿では，SenseChair を複数台用いて，着座しながら会話をしている会話者の身体的な同調傾向を検出する
手法について検討する．データ取得をする為に，実際の会話場面を想定した実験を行った．SenseChair によって得られた会話者それぞれの時系列重心・重量データに窓関数を用いて周波数解析し，各データにおける周波数成分の時間変化を求め，話者一人分の揺動の周波数成分の時間変化を抽出する．さらに，会話者全員が揺動している部分のみ抜き出すことで，会話時間における同調傾向値を抽出した．実際の会話場面を設定し，議論後に行ったアンケート調査の結果と同調傾向の関連を検討した結果，同調傾向が大きいほど，「場が盛り上がった」，「課題に夢中になった」と報告されていることが明らかになった．これにより，会話者の着座時揺動による同調傾向の検出ができる可能性が示された．

A Method for Sensing Synchrony between Communicating Persons
by SenseChairYOHEI MIYAZAKI†1 YUICHI ITOH†1 KEN FUJIWARA†2
KAZUKI TAKASHIMA†3 TAKAO ONOYE†1
Abstract: We have proposed the office chair-shaped sensing device, SenseChair that enables to unconsciously measure sitting
body sway of a user by using four pressure sensors embedded inside its seat for estimation of user's situation and condition. In
this paper, we propose a method to detect physical synchrony between multiple sitting users during a conversation by using
multiple SenseChairs. We conducted a conversation experiment to acquire data. A short-time frequency analysis with Hanningwindow function was carried out on the detected body sway data to extract the short-time frequency data of each participants'
body sway during the period of the experiment. We calculated the value of synchrony in the conversation from the sway data ofwhen synchronized body sways of all participants' were detected. We found a positive relationship between the calculated
synchrony and participants' subjective ratings by post-questions reflecting on their excitement and engagement during theconversation. This result suggests possibility of automatic detection of synchrony between multiple users from theirsynchronized sway behaviors. We also discussed further usage scenarios of SenseChairs that expands existing social awarenesstechnologies.

1. はじめに者の各身体部位の座標点から関節の角度を計測し，身体行動の同調傾向を求める研究がある[2]．この研究では，得ら

対人コミュニケーションに関する研究は古くからなさ

れた同調傾向と会話中に生み出された創造性の量と質につれており，会話場面における行動の調査など，実際の会話

いて検討することで，両者の間に正の相関関係を見出してを解析することによる様々な研究が行われてきた．これらいる．こうした研究は，身体行動の同調傾向を計測するこは，人とのコミュニケーションを円滑に進めたり，組織をとによって，議論の質を評価することができるシステムの円滑に機能させるための指針を得るのに有用である．

実現可能性を示しているといえる．

他方，近年の情報技術の発達により，マイクや赤外線セ情報技術を用いた会話状況の認識は，会話者や環境をセンサなど様々なセンサを用いた会話状況の認識がなされ，ンシングし，それらの状況を認識することでコンテキスト

情報技術を用いたコミュニケーション支援のための研究がを抽出する．センシング手法は主に 2 種類に分けられ，ユ

盛んに行われつつある[1]．そういった研究の中には，表情，ーザが装着したウェアラブルセンサを用いる方法と環境に視線方向，会話音量，身体行動などの非言語情報に注目し，あらかじめ配置されたカメラやセンサを用いる手法がある．

これらの情報を用いてコミュニケーションの質の認識を行

ウェアラブルセンサを用いる方法では，環境に設置する方う研究がある．これには例えば，Kinect を用いて会話参加

法に比べて，会話者の移動や動きに関係なく常時計測できる利点があるが，センサの脱着に手間がかかるほか，装着†1 大阪大学
Osaka University†2 大阪経済大学
Osaka University of Economics†3 東北大学電気通信研究所
Research Institute of Electrical Communication, Tohoku University© 2015 Information Processing Society of Japan

位置によってはユーザの自然な行動を妨げる可能性がある．
これに対して環境設置型センサを用いる方法では，センサを装着する必要がないので，脱着する手間は省け，ユーザ

47

の自然な行動を妨げにくい．

脈拍センサ等を装着した会話者が，IMADE ルームと呼ば

しかし，Won ら[2]が指摘するように，環境設置型のセンれる部屋内で自由に動き回り，ポスター発表等の共同作業

サを用いる手法でも，行動のセンシングが行われているとを行う際のコミュニケーションの分析を行っている[6]．

いう事実がユーザに明らかになるとストレスを感じさせて

Olguin らは音量，加速度センサ，赤外線センサを搭載した

しまい，円滑なコミュニケーションを阻害してしまう可能デバイス Sociometric Badges を開発し，日常的にそれを着性がある．こうした問題は，例えば教育現場やパーティなけた人達の対面コミュニケーションや位置関係などのデー

ど，短時間の中でコミュニケーションの活性化が優先されタから日常的なコミュニケーション能力の評価を行っている場では致命的となり，本末転倒な結果をもたらしかねな

る[7]．しかし，ウェアラブルデバイスを装着した手法は，

い．会話者の感じるセンシングによるストレスを可能な限デバイスの脱着の手間がかかる場合があり，装着位置により小さくし，出来る限り日常生活に近い形でセンシングすってはユーザの自然な行動を妨げる可能性がある．

る手法が理想的であるといえよう．

環境にあらかじめ配置したセンサを用いる手法では，ウ

そこで我々は，圧力センサによって装着者の重心・重量ェアラブルデバイスを用いる手法に比べ，脱着の手間がかの時系列的な変化を計測できるオフィスチェア型デバイス

からず，また，デバイスを装着することによるユーザの行

SenseChair を用いた会話状況の認識手法を提案し，検討を動阻害が生じづらい．Kennedy らは，マイクを環境に設置進めている[3-5]．SenseChair は，図 1 に示すように，座りすることで，音の高さからミーティングの中で重要な会話心地や見た目は一般的なオフィスチェアと変わらず，座っを切り出すシステムを提案した[8]．Wrede らは，マイクにたユーザの重量と重心位置の変化をセンシングできる非装よって会話時の発生に韻律的な特徴を捉え，会話内の盛り着・非侵襲なセンシングツールである．そのため，外部セ

上がりを検出する手法を提案した[9]．Stiefelhagen らは，カンサを会話場に設置する必要がなく，日常的な会話シーン

メラを会話場に設置し，画像データから頭部方向を捉え，と何ら変わらない状態でのセンシングが可能である．これさらに視線方向の推定を行って会話構造のモデル化をしてにより，コミュニケーションを阻害することなく会話状況

いる[10]．大塚らは，ビデオの視線から話し手と聞き手のを認識することが可能となる．これまでの検討では，座面構造化をした[11]．熊野らは，表情の認識をすることでグにかかる重量と重心位置の時間変化が着座姿勢の特徴を反ループミーティング内での対人感情分析を行っ た[12]．

映していることが分かっている．また，頷き等の頭部運動

Won らは，Kinect で議論中の会話者の身体の各関節の同調やジェスチャ等の身体行動といった，これまでの研究で会傾向(Synchrony)を測定し，議論の末に生み出した発想の量

話状況を取得するために注目されてきた指標も，座面にかと質(Creativity)との関連を検討することで，身体行動の同かる重心や重量変化にも表れる可能性がある．

調傾向と議論の質に正の相関があることを示した[2]．

本稿では，SenseChair を用いて，着座状態のユーザ同士

このように，これまでの研究では，環境にセンサを設置を対象に，会話中における身体行動の同調傾向を検出する

して会話状況を解析するシステムの提案は様々になされて手法について検討する．SenseChair によって得られる会話

いる．先にも指摘したように，センシングされているとい者の重心・重量の時系列データから揺動を抽出し，全会話

う事実が自明になるとユーザにストレスを与え，円滑なコ者の揺動を重ね合わせることで身体行動の同調傾向を検出

ミュニケーションを阻害してしまう可能性があるため，可することを試みる．また，実際のグループ会話で得られた

能な限り日常生活に近い状態でのセンシング手法の実現が身体行動の同調傾向のデータと会話者の内観報告との関連望まれる．本研究ではこれを目指し，話し合いの場で日常についても検討する．最後にこの技術を用いた応用例につ的に利用される椅子によるセンシングに着目する．

いて述べる．

2.2 椅子型デバイスを用いたユーザ状況取得手法

2. 関連研究2.1 非言語情報のセンシングによる会話状況の認識

会話状況の認識において，椅子型デバイスによるセンシ
ング手法は非常に有効であると考えられる．椅子は，日常生活に馴染みのある存在であり，その存在はユーザにスト

会話状況を認識する研究には，一般的にマイク，カメラ

レスを与えない．ミーティングや議論などでは，椅子に座を用いて音量や韻律，ジェスチャ，視線方向などの非言語って会話をすることは極めて自然であるため，ユーザの日情報をセンシングすることが一般的である．それらのセン

常的なコミュニケーションの姿や様子をセンシング可能でシング手法は主に 2 種類分けられ，ユーザにウェアラブル

あると考えられる．また，ウェアラブルデバイスとは異なデバイスとしてセンサを装着する方法と環境にあらかじめり，椅子から立ち上がるだけで脱着が可能となり，日常的配置したセンサを用いる手法がある．

に利用する際の利便性も高いと考えられる．

ウェアラブルデバイスを用いたセンシングの方法では，着座中のユーザの状況を認識する方法としては，椅子にユーザの移動に関係なく常時計測をすることが可能である．

埋め込んだセンサを用いる方法が一般的である．伊藤は車

角らは，マイク，アイマークレコーダ，モーションセンサ，

内シートに圧力センサを設置し，ドライバの足の位置や状© 2015 Information Processing Society of Japan

48

況を推定している[13]．デスクワーク中のユーザを対象とる重量と重心位置をリアルタイムに最大100Hzで取得できる．

したものでは，椅子と机に計 970 個の圧力センサを設置し重心位置は，重心のX座標(椅子の正面から左右に延びる方向)た環境で，椅子や机の振動からユーザの動作を識別する方とY座標(椅子の正面方向)からなる．SenseChairから得られる法が検討されている[14]．Tan らは家庭やオフィスの椅子を

重心位置をX[cm]とY[cm]，重量変化をW[kg]として利用する．

想定し，座面と背もたれにかかる圧力分布を 2016 個(42 x

使用している圧力センサはミネベア製のストレインゲージ48)の圧力センサで取得し，着座姿勢を識別する方法を提案

式フォースセンサである．これは定格容量が50kgであるので，している[15]．身体の傾きや足を組むなど 14 種の姿勢識別

成人男性が着座する場合，一つ一つのセンサに集中して圧力に関しては，デバイス利用の訓練をしたユーザで 96 %，未がかかりすぎることを防ぐ必要があり，圧力センサを設置す訓練のユーザで 79 %の識別率が示されている．Multu らは，る面は水平かつ均一な高さにする必要がある．そこでTan らが用いた姿勢をより少ないセンサ数で識別している

SenseChairは，図2に示すように厚さ5mmの鉄板2枚を組み込[16]．Vanhala らは，高感度感圧センサを椅子に設置して，み，圧力センサを挟むような配置で圧力センサを4隅に装着す

コンピュータエージェントの表情変化に対するユーザの体ることで，センサを水平に固定しつつ圧力を適度に分散して，動の変化を調べている[17]．このように座面や背もたれの椅子にかかるユーザの体重を全て計測している．組み込まれ圧力分布はユーザの行動および姿勢の推定に有効であるとた圧力センサから得られた信号は制御基板に送られ，ブリッ

考えられる．

ジ回路によりノイズ除去を行った後，約300倍に増幅される．

我々はこれまで，座面にかかる重心位置と重量をセンシ増幅された信号はBluetoothを使ってPCに送信される．センサ

ングできる椅子型デバイス SenseChair を提案し，姿勢識別の信号を取得する制御基板は，鉄板と座面を支えている高さ

や個人識別の方法を検討してきた[3-5]．他の椅子型デバイ調節機構のための金型との間に取り付けているが，鉄板はスを用いたユーザ状態認識手法に比べてセンサ数が少なく，

Bluetoothの電波を遮断するため，Bluetoothの端子のみ，通信設置や導入にかかるコストが小さいという利点があり，シ可能な程度に露出させている．

ステムを日常的な利用を実現する可能性が極めて高い．ま3.2 会話者の同調傾向検出

た，センサの設置位置に関して複雑な計算を必要としない．

SenseChair を用いた会話状況のセンシング手法を検討す

過去の検討から，座面にかかる重量と重心位置の波形が，るにあたり，我々はユーザの同調傾向，特に行動の同期性

ユーザの着座姿勢や個人の座り方の特徴をよく反映していに着目する．行動の同期性とは身体行動の同調傾向の一つ

ることが分かっている[3-5]．また，頷き等の頭部運動やジであり，人はコミュニケーションする際に相手の身体的なェスチャ等の身体行動も座面にかかる重心や重量変化に表動きを潜在的に模倣するというもので，会話がスムーズにれると考えられるため，SenseChair を用いて会話状況をセ行われるとき，人は相手の動きを無意識的に模倣し同調す

ンシングすることも十分可能であると考えられる．本稿でるという現象のことを言う[18]．同調傾向を検出すること

は，椅子の座面にかかる重量と重心位置のデータから身体で，会話内の協調性の評価や議論から生み出された創造性

行動の同調傾向を取得する方法を検討する．

の評価まで 可能であ ると考 えられてい る [2]．我々は，

3. SenseChair を用いた会話者の同調傾向検出
3.1 オフィスチェア型デバイス SenseChair
SenseChairの仕様について説明する．概要を図1に示す．
SenseChairは，座面下の4隅に圧力センサを持ち，座面にかか

図1
Fig.1

SenseChair の概要

Overview of SenseChair．

© 2015 Information Processing Society of Japan

SenseChair を用いて座った状態で会話する人の重心位置と重量のデータを取得し解析することで，身体行動の同調傾向を抽出することを試みる．

4. 実験

図2
Fig.2

SenseChair の構成

Configuration of SenseChair.

49

本稿では SenseChair の取得データから同調傾向を捉える

4.3 実験手順

ために，複数のグループによる 15 分間のチームワーク課題

参加者には，まず，入室した後に実験者が課題内容とルー実験を行った．実験課題は議論で生み出された創造性評価

ルを説明し同意書に記入を求めた．そしてSenseChairとカメラも行えるように意見発散型の議題を採用した．意見発散型

による記録を開始したうえで，15分間の議論を開始させた．

の課題では時間内に協力して議題について考え込む必要が

議論終了後，実験後アンケートに回答するよう求めた．

あるので，会話内で複数人が同調傾向を示す時間帯とそうでない時間帯が明確に分かれると考えられる．
4.1 実験参加者・環境

課題は「出来る限り多く，レンガの使い方を挙げよ」とした．これは意見発散型の課題であり，個人やグループの議論の創造性を評価する際に用いられる議題である[21]．グルー

同性同士の 3 人 1 組による会話を行った．実験参加者はプ内のチームワークのみで議論をさせるため，議論中はメモ

大学生，または短大生の 42 名(平均年齢 20.21±0.79 歳)で書きや情報端末等の道具の使用を禁止し，立ち上がって風景

あり，内訳は，男性 21 名(平均年齢 19.95±0.71 歳)女性 21を見て外部刺激を受ける等の行為も禁止した．なお，自然な名(平均年齢 20.48±0.76 歳)であった．会話場所は日常的にコミュニケーションを促すため，参加者には椅子によってセ

授業や会議等で使用される約 30 ㎡(10m×3m)の教室で，部

ンシングされているという事実を実験前には伝えなかった．

屋の中央部に丸机(半径約 30cm，高さ約 80cm)を配置し，机の周りに 120°の等間隔で SenseChair を 3 台配置して着座させた．より日常に近い自然な形での会話環境を形成するために椅子の固定は行わず，背もたれと椅子の回転も固定

5. データ解析
5.1 会話時間内での時系列同調傾向データの算出得られた時系列重心・重量データを解析する前に，危険度しなかった．

を5％として，ノイズにより生じた外れ値を除去した．外れ値

4.2 データ取得

除去にはスミルノフ・グラブス検定を用いた[22]．除去した

4.2.1 会話中の非言語行動

データには，外れ値処理した後の平均値を代入することで，会話中は，SenseChairによる全参加者の時系列重心・重量デ

時系列データの個数を保持した．

ータの取得を行った．データ取得時の周波数は25Hzで行った．

解析では，得られた時系列重心・重量データを短時間ごと

これは，人の生理的現象である「震え」の主要周波数が10Hzに周波数解析し，時系列振幅スペクトルを特徴量として用い程度であることが分かっており[19]，会話中の体動は「震え」

た．これには，先行研究[5]において，着座者の状態変化は着よりも低い周波数で構成されると考えたためである．25Hzの座揺動の大きさや周期性にみられることが分かっており，こ

データでは，フーリエ変換時に12.5Hzまでの周波数成分の抽こで得られた知見が本研究にも利用できると考えたためであ出が可能となるので，25Hzによるデータ取得で着座時の揺動

る．3人分の時系列重心・重量変化のデータに窓関数を用いてを十分にセンシング可能であると考えた．SenseChairによるデ短時間フーリエ変換をすることで，時系列振幅スペクトルデータ取得と同時に，実験参加者には目立たないように置いたータを算出した．この時，窓関数にはハニング窓を用い，約ビデオカメラによって，参加者の動きと会話音声を記録した．

10秒間分の256個のデータを抽出してフーリエ変換を行った．

4.2.2 質問紙

その際に，255個の重複をしながらずらして計算し，0-12.5Hz

参加者の会話やSenseChairに対する印象を評価するために，の時系列振幅スペクトルのデータを得た．短時間ごとにフー

課題後，実験後アンケートへの回答を参加者に求めた．実験

リエ変換をすることで，時系列振幅スペクトルと時系列位相

後アンケートは，7段階のリッカート尺度(1：全く当てはまらスペクトルが得られる．ある周波数帯域での位相の時間変化

ない～7：非常に当てはまる)の6項目で構成した．質問項目をが一致していても，振幅スペクトルが小さければ着座者はそ以下に示す．

の周波数帯の振動をほとんどしていないことに等しくなると[話に対する質問項目]

考え，我々は振幅スペクトルにのみ注目した．

Q1．課題中は，場が盛り上がった．
Q2．課題に夢中になった．

次に，会話者1人につき得られたX・Y・Wの3つの時系列振幅スペクトルデータを正規化し，重ね合わせ計算を行って会

Q3．会話はしにくいものであった．

話者1人分の揺動を表す時系列振幅スペクトルデータを作成

Q4．会話に緊張を伴うものだった．

した．正規化計算は，

なお，参加者同士があらかじめ知り合いで親しかった場合，

P’ = P / max(P)(1)

初対面同士の参加者よりもアンケートに対して肯定的に回答とした．ここでPは同時刻における振幅スペクトルであり，Pすると考えられた．そこで，実験参加前の親しさについて，7は取得した全会話14組内の各要素における振幅スペクトルの段階のリッカート尺度(1：全く親しくない～7：とても親しい)

全集合とする．これは揺動する方向によって各要素に影響をへも回答を求めた．

与える振幅値にはばらつきが生じると考えられる．各要素の最大の振幅は全会話内で生じた最大の振れ幅であり，各振幅
スペクトルデータを割る事で要素ごとのスケールを統一でき© 2015 Information Processing Society of Japan50

ると考えた．これにより，X・Y・Wのデータの特徴差を取り除いて解析を行う事が可能となる．次に，重ね合わせ計算をした．振幅スペクトルPを，
P = max(PX’, PY’, PW’)

(2)

W の同時刻における振幅スペクトルのことである．これにより，重心か重量のいずれかの振幅スペクトルが高ければそれを観察でき，参加者が何らかの揺動を起こしたと判断できる．これを会話者 1 人の揺動データとした．最後に，参加者 3 人分の揺動データを乗算して 3 人の同調傾向の時
系列振幅スペクトルデータとした．その際，ある時刻におけるある周波数の振幅値 P は，り，色が赤に近いほど会話参加者が一致した振幅が大きく，青に近いほどほど振幅が小さい．撮影した動画と比較した結果，例えば盛り上がって参加者全員が揺動を起こすシーンでは画像上の縦筋として可視化されており，全員が沈黙したり
一人だけが話したりしている場合には参加者全員の揺動が発生せず，青色に近い縦筋が見られることが確認できた．図示
したグループ以外の他グループでも同様の結果が見られることから，会話時の時系列重心・重量データを短時間フーリエ変換して，振幅スペクトルの時系列データを算出した後，参(3)とした．ここでPA, PB, PCは参加者それぞれの揺動データである．こうすることで，参加者全員が同時に揺動を起こしている周波数成分のみが抽出されると考えた．これで，会話内で参加者全員が揺動した時の周波数成分のみが算出され，同調
傾向データが取得される．
5.2 会話グループごとの同調傾向盛り上がりの算出
次に，各会話の同調傾向の頻度を表す同調傾向値の算出を行う．前章では会話内での同調傾向を算出するために，X・Y・Wの振幅がかかる方向に関係なく，会話内での揺動の周波数的な同調を抽出する処理を行った．しかし，盛り上がりや協力姿勢があったかどうかなどの，会話間でコミュニケーショ
ンの特徴を比較するためには，方向的な特徴が関与してくると考えられる．例えば，頷きや前かがみなどは前後方向に強く影響する動きである笑いなどは重力方向に強く影響する動きであると考えられ，方向的な特徴の一致を考慮する必要があると考えた．そこで，式(1)と式(3)を利用して，X・Y・Wそれぞれの会話者間の振幅の一致度を算出し，同時刻帯における各周波数帯域における振幅の総和を算出し，その平均値を出した．こうすることで，得られた同調傾向値の振幅の濃淡を三つの変数で表すことができる．得られたX・Y・Wのそれ
ぞれの同調傾向値がアンケート結果を導く説明変数となるよ
うに，重回帰分析を行う．

ここで，ある会話グループ(8組目，13組目)から得られた会
話時間内の同調傾向値を図3に示す．ヒートマップとなっておとした．ここで PX’・PY’・PW’はそれぞれ対応する X・Y・

P = P A × PB × P C

6. 結果と考察

加者間での振幅スペクトルが大きいタイミングを時系列で比較することで，揺動による同調傾向の検出が可能であることが示唆された．
次に会話時間全体でみたときの，各グループにおけるX・Y・Wの同調傾向値と，得られた実験後アンケートの結果を表1に示す．実験後アンケートの結果には，各グループ内の会話
者の回答の平均を利用した．これらの関連を検討するために，
重回帰分析を行った．ただし，XとYの同調傾向値で相関係数が高く(r = .76, p = .01)，多重共線性が生じる可能性があった
ため，まずX・Y・Wを用いて主成分分析を行うこととした．
主成分分析の結果を表2に示す．
第1主成分ではすべて同方向で重みも大きく，総合的な同調傾向を反映していると考えられる．これに対して第2主成分では，Wの重みが大きいことから，重量変化における同調傾向を反映していると考えられる．得られた主成分得点を用いて重回帰分析を行った．結果を表3に示す．なお，参加者同士の事前の親しさは，統制変数として説明変数に投入した．
重回帰分析の結果，「Q1. 課題中は，場が盛り上がった」や「Q2. 課題に夢中になった」については，第2主成分(重量変化の同調傾向を反映した成分)が有意に正の影響を与えていた．また「Q3. 会話はしにくいものであった」については，
第1主成分(総合的な同調傾向を反映した成分)が負の影響を与える傾向がみられた．これらの結果は，同調傾向が多い会
話ほど，盛り上がっており，参加者が夢中になっていたこと

図3
Fig.3

© 2015 Information Processing Society of Japan

8 組目と 13 組目の同調傾向

Synchrony of Group 8 and Group 1351

表1 X・Y・Wの同調傾向値とアンケート調査の結果
Table.1 Result of XYW synchrony value and questionnaire

表2 X・Y・Wの同調傾向値についての主成分分析

form

Table.2 The principal component of XYW synchrony value

同調傾向[dB]
会話組

X

Y

W

Q1.
盛り上
がり

1組目
2組目

第1主成分

第2主成分

Q4.

X

.927

-.156

緊張度

Y

.867

-.397

Z

.643

.761
0.76
92.82

アンケート調査
Q2.
夢中度

Q3.
会話の
しづらさ

-4768 -3966

2363

4.67 5.67 3.33 4.33

-3619 -3574

2223

6

5.33 2.67

3

固有値

2.02

5.33 3.67

2

累積寄与率

67.42

3組目

-4673 -3636

3159

5

4組目

-5586 -4757

1801

5

5.67 3.33 3.67

5組目

-5095 -3883

1570

4.33

4

2

1.33

2

2.67

2.33 2.33

表3 同調傾向値が会話の評価に与える影響

6組目-4135 -2375

1896

3.67 3.33

7組目-4790 -4236

1883

4.67 5.33

8組目-4462 -3471

1860

6

5.67 1.67

2

9組目-5180 -4340

1743

5.67

5

3

10組目

-4363 -3516

1984

4.67 4.67 3.67 5.33

事前の親しさ

11組目-3696 -3017

2384

5.33 5.33

2

2

1455

3

3.33

4

3.33

4

3.67

12組目

-5206 -3689

4.33

13組目

-4513 -3433

1679

3.67 4.67

14組目-3881 -2151

2444

4.67 4.33 1.67 4.33

Table.3 The influence of synchrony on the evaluation of
conversation

Q1.

Q2.

Q3.

Q4.

盛り上がり

夢中度

会話しづらさ

緊張度

.64 *

.35

-.35

-.31

第1主成分

.10

-.11

-.46 †

-.11

第2主成分

.60 *

.75 *

.15

-.05

.45 *

.41 *

.22

-.16

R

2

Note. 回帰係数は標準化済みである．

を示している．心理学の分野では，話者間が親密で会話に満足を感じているときほど，姿勢の一致や身体的な同調がみられると言われている．その知見を支持する結果になったと考えられる．
また，今回の実験結果からは，第2主成分，つまり重量変化の同調傾向が場の盛り上がりに影響することが明らかになった．これは，実験に用いた課題が意見発散型の課題であり，それぞれの参加者に考え込むことを求めるものであったために，前後左右への大きな揺動が生じにくかったのかもしれな
い．カメラや赤外線センサといった環境設置型のセンシング
デバイスでは視覚的には変化がないような微細な揺動の同調傾向を捉えにくい可能性を考えると，自然な重量変化を捉えることのできる椅子型のセンシングデバイスである
SenseChairだからこそ認識できた同調傾向であり，場の盛り上がり認知との関連であるということができると考える．今回の実験から得られた結果を基準として，今後は課題を変更するなどして，さらなる検討を行っていくことが必要である．
今回の実験では，背もたれや回転を固定せず立ち上がる行
為以外は自由にしてもよいという条件で行い，実験中には膝を組んだり，椅子を回転させたりしている参加者も見られたが，上記のように同調傾向と参加者の内観アンケートの値に相関を確認することができた．これは，このデバイスは日常生活で利用する制約は少なく，日常的に利用できる可能性が大きいと考えられる．一方で，先述の通り今回の実験課題は参加者に考え込むことを求めるもので前後左右への大きな揺動が生じくいものであった可能性があるので，より一般的な使用可能性を示すためには，今後は今回とは異なる方向性の7. 応用例
本稿で検討した同調傾向の検出は，会話の定量的な評価やグループ内のコミュニケーション支援など様々な分野に応用できると考えられる．例えば会話時間内の同調傾向値を用いれば，会話の定量的評価によって会話の盛り上がった時間帯を検出可能になることから，会議の議事録作成の際に，会話内容だけではない盛り上がりを記録した議事録を作成できる．
従来の議事録は発言内容のみを記したものであり，一見すると会話の活性度等は知ることができず，どの時間帯の発言が場の同調を生み出すようなものだったのか等を知ることはできない．盛り上がった会話箇所やムードが悪くなった箇所を議事録から知ることができれば，どの参加者がいつ話した内容が他の参加者に響いたのか，また，会議そのものの質の判断が可能となり，議事録の新たな可能性を見出す事ができると考えらえる．
また，会話全体の同調傾向から盛り上がりを評価する手法
では，その同調傾向を求める組み合わせのバリエーションを変えることで，パーティなどの最中に一番同調していた人を見つけ出すことができる．同調傾向が他者よりも多く生じていた相手とは少なからず会話がスムーズに弾みやすいと考えられることから，この人たちをピックアップし紹介することで，パーティ後のコミュニケーションを無理なく活性させるといった支援システムも実現可能になると考えられる．このように，実際には目で分からなくても座面にかかる重心・重量の同調傾向を取得して，カメラや音声で他人が測る事がで課題を用いて検討していく必要がある．

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きない内面的な感情を予測し，コミュニケーション支援に用いることができると考えられる．

8. 今後の予定
本稿では，同調傾向値と会話参加者の主観評価との関連を調査したが，今後は，内観評価だけでなくビデオ評定による盛り上がり度合いの調査やアイデアとして述べられた提案数などの会話の客観評価との関連を調査し，結果のより高い信頼性を検証していく．また，実験参加者を増やし，意見集中型の課題などに課題変更をして実験を行うことで，SenseChair
によるデータから検出可能な新たな指標を模索していく．

9. おわりに
本稿では，SenseChair を用いて座面にかかる重心・重量に基づき着座者の会話中における同調傾向を取得する手法を提案した．提案した手法によって導かれる会話時間内における同調傾向は，実際の状況と比較した所，同調傾向を示していることが確認された．また，集団ごとの同調傾向
値と議論課題後のアンケート結果について重回帰分析を行った結果，「場の盛り上がり」や「課題に夢中になった」程
度を定式化できることが分かった．今後は課題を変更した
り，実験参加者を増やすなどして，得られた結果の信頼性を検証していく．

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