情報処理学会 インタラクション 2024
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2024/2/28

ビデオ会議における非母語話者の発話支援ツールの開発
および分析
須賀 馨太1,a)Peinuan Qin2

Zicheng Zhu2

Yitian Yang2

Yi-Chieh Lee2,b)

山下 直美1,c)

概要：本研究は，ビデオ会議における非母語話者（NNS）のための発話支援ツールを開発・分析した．異なる言語圏の人々がお互いに協力して問題を解決したりプロジェクトを進めたりする際，共通言語を用いてコミュニケーションを取る場合が多いが，NNS は英語での発話に困難を経験することが多い．本研究では，OpenAI 社の ChatGPT-4 という大規模言語モデルの能力を活用し，NNS が入力したキーワードと会話の文脈に基づいて発話文の提案を生成するツールを実装した．次に 93 人の参加者を対象に実験を行い，NNS の発話パフォーマンスと認知負荷に与える影響，および NNS のコミュニケーション時の不安度を評価した．
結果として，NNS はツール使用による自信の向上や話の論理性の改善を感じることができたが，ツールの複雑さによって認知負荷が増加し，会話に集中したり注意を払えなかったりしたことが指摘された．

1. はじめにイデアを表現できるが，翻訳の遅延と質の問題が依然として存在する．特にグループでの会話では，翻訳の遅延や文現代社会において，国際的な協力はますます重要となっ脈の理解に起因する問題が生じ，参加者が会話にスムーズている．国籍を超えて協力し，異なる文化や言語を持つに参加するのを困難にする．これによって参加者が会話に人々と円滑にコミュニケーションをとることは，国際関係参加しにくくなる場合が多く，結果として全体でのコミュの構築に不可欠である．特にビジネスや学術の分野では，ニケーションの質が低下してしまう．

異なる国の人々の間で日常的な議論が盛んに行われている．

本研究では，大規模な言語モデルや生成 AI の能力を活用

このようなグローバルな協力関係において，共通言語（例することで NNS が英語でのコミュニケーションにおいてえば英語）を用いてコミュニケーションが行われることが参加度を上げることを目的とした NNS 発話支援ツールを多い．しかし，共通言語を母国語としない人々（非母語話開発した．この支援ツールは，NNS が言いたいキーワード者，以降 NNS と呼ぶ）は，非母語で思考を表現し，会話やフレーズを任意の言語で入力し，言語モデルがそのキーや議論を行う際にさまざまな問題に直面している．特にリワードから発話の参考となる文を生成する．この文は，会アルタイムで行われるコミュニケーションにおいて，NNS話の文脈に基づいて適切に構築されており，NNS がより自は母国語とは異なる言語を使用することに困難や不安を感然な会話を行えるようサポートしている．このアプローチ

じることが多い [1]．その結果，NNS は自らの言語的な能により，NNS は英語でのコミュニケーションにおいて自分力の問題と不安が組み合わさることで，自らの主張したいの考えや意見を効果的に伝えることが可能となり，より円情報を伝えることが一層難しくなり，議論で発話を控えた滑な協力・議論の構築に貢献できることを目指す．

り誤解を与え，コミュニケーションの齟齬が生じたりすることが起こる [2]．

2. 関連研究

この問題に対処しようとする多くの研究が行われている．

リアルタイムコミュニケーションにおける NNS を支援

リアルタイムの翻訳ツールの開発が例に挙げられる [3]．翻する研究の大半は NNS の理解を促進することに重点を置

訳ツールを使用することで，NNS は自分の言葉で意見やアいている．例えば，母語話者（以降 NS と呼ぶ）の発話速度を落とすことを促したり [4]，NS の発話を中断して NNS に12a)b)c)

京都大学
National University of Singapore
suga.keita.77r@st.kyoto-u.ac.jp
yclee@nus.edu.sg
naomiy@acm.org© 2024 Information Processing Society of Japanより多くの時間を与えることで [5]，NNS の処理能力を強化し理解度を高めることを目指している．特定の条件下で会話に介入するエージェントを設けるアプローチ [6] も提1450

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案されている．これらの研究は NNS の参加を促進することを目的としているが，NNS に発話機会を与えるにとどまり，NNS の発話自体を支援しているわけではない．また，これらの支援を行っても，NNS にかかる認知負荷や発話に対する不安度が軽減されないことが課題となっている．
一方で，昨今の大規模言語処理や生成 AI の進展により，NNS が提供するわずかな手掛かりをもとに，コミュニケーションの文脈に沿った発話支援を実現できる可能性がある．本研究では，このアプローチの可能性を探求すべく，

ChatGPT を活用して NNS の発話支援を試みた．具体的

図 1

提案ツールの機能概略図には，NNS が提供するキーワードなどのヒントに基づき，コミュニケーションの文脈に適した発話内容を生成する

NNS 発話支援ツールを構築し，ユーザ実験を実施した．また，NNS がどのようにこの支援ツールを利用するかを分析することによって，このアプローチの妥当性と改善点を明らかにした．

3. アプローチと研究課題
OpenAI 社の ChatGPT-4 を使用し，AI ベースの支援ツールを開発した．この支援ツールを活用することで，NNS が NS とのコミュニケーションの過程で必要なサポートを受けることが可能になり，結果として，より円滑で効果的なコミュニケーションを実現することが期待できる．
研究課題は二点ある．第一の課題は NNS がこのツールをどのように利用しているかを詳しく分析することである．この目的は，NNS がツールを最大限に活用できるような設計を行い，その使い方や目的を理解することにある．
第二の課題は，ツールが NNS の発話パフォーマンスと認知負荷に与える影響を明らかにすることである．この調査を通じて，ツールの効果を評価し，NNS にとっての有用性やポジティブな影響を与える改善案を検討する.

4. NNS 発話支援ツールの概要と実験手法
4.1 ツール構成

図 2

NNS（非母語話者）のツール画面

4.2 実験概要
実験の目的は第 3 章で明記した二つの研究課題を解くことであった．そこで本実験では，各 3 人でひとつのチームを作った．3 人の構成は 2 人が NS，1 人が NNS であり，NS が多数，NNS が少数となる最小単位となる 3 人とした．

この NNS 発話支援ツールはビデオ通話アプリのユーザ

チームは，発話支援ツールへのアクセスの有無にかかわらインタフェースや機能とリアルタイムの文字起こしをベーず，2 つのディスカッション課題を遂行するために協力し，スとし，NNS の考えを文章化するための機能を追加したも議論することが求められた．発話支援ツールを使用した状のである．NNS ユーザのユーザインタフェースと各部分態と使用しない状態の両方で被験者内比較を行った．参加の説明を図 2 に示す．

者のツールの相互作用と使用体験をログデータ，アンケー

NNS の発話支援ツールの機能，プロンプトの設定を説明

ト，そしてインタビューを通じて計測した．研究課題につする．NNS の発話支援ツールは，ユーザーからの任意の言いて，第一の課題（NNS がツールをどのように使用する語でのキーワード，フレーズ，文を受け入れる入力機能をか）にはログデータが必要となる．これにはツールの使用持つ．ツールは，議論のトランスクリプト（会話の文脈情頻度，入力されたキーワード，ツールから生成された発話報），ユーザーが入力したキーワード，事前設定された議論案などである．第二の研究課題（ツールが NNS の発話パの目的に関する情報の 3 点に基づいて GPT-4 を使用してフォーマンスに与える影響）には，インタビューデータと対応する発話の提案文を生成する．このプロセスは，議論アンケートデータが必要である．これには参加者の主観的の流れに即した有効な発言をサポートするために設計されな体験やツールの使用感，発話の自信の変化が含まれる．

た．提案ツールの機能概略図を図 1 に示す．

© 2024 Information Processing Society of Japan

参加者について，93 人が本実験に参加した．NS はシン

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ガポールで英語を母語とする地元住民であり，NNS はシンに入力するだけで，それに基づいて完全な文が構成されガポールまたはオーストラリア在住の中国語を母語とするた．発話に必要な論理が取り入れられて組織的に見えるよ学生であった．NS,NNS はランダムに各チームへの振り分うになった．
」と回答している．例えば，NNS-11 はツールけられ，各チームは，発話支援ツールの使用および非使用

が「完全な文が生成されることが非常に便利である．
」と説の両方の条件で 2 つのディスカッション課題を遂行した．

明している．また，NNS-24 は「キーワードをタイピング

参加者は 1 時間あたり$18 の報酬を受け取った．

するだけで議論に合った論理的なステートメントが生成され，自分のアイデアをより良く表現できる．」と述べてお4.3 実験の手順と内容
実験に先立ち，参加者全員に対して事前アンケートを実り，NNS-18 はツールを用いることで自身の発言の説得力を高めることができることを強調している．

施し，性別・年齢・職業・英語圏の国で過ごした期間など

次に NNS がツールにどのような支援を求めているかをの人口統計情報を収集した．また，NNS 参加者には実験で理解するために入力パターンの分類を行い，それぞれのパ使用する発話支援ツールの操作方法に関するチュートリア

ターンに対して入力時間，入力文字数，修正文字数，およルを実施した．その後，ツールに慣れてもらうために，グび入力言語の優先順位を分析した．NNS の参加者は一人ループで本番課題を模した練習課題に取り組んでもらった．

当たり 2.41 回入力を行なった．NNS の入力行動は，NNS

実験では練習課題を実施した後，2 つのメインタスクをがプロンプトに行った指示について「明確な指示あり」と実施した．課題は，練習課題も本番課題もサバイバルタス「明確な指示なし」の 2 つの主要なグループに分けられた．

クを採用した．サバイバルタスクとは，参加者が仮想的な主要なグループをさらに細分すると，「明確な指示あり」

緊急事態や危機的なシナリオに置かれた状態で，限られたには「翻訳を求める（N=5）」と「意思決定支援を求めるリソースを使って生き残る方法を考えるグループ課題のこ（N=34）」に分類でき，「明確な指示なし」には「見解を述とである．サバイバルタスクは，集団での意思決定のスキべる（N=20）」と「キーワードのみ（N=16）」に分類できルを評価するために使用されることが多い．例えば「海洋た．それぞれのグループについて詳細に表したものが次のサバイバルタスク」では，沈没したヨットから回収したア

図 3 である．

イテム（コンパス，キャンバス・懐中電灯など）を生存におNNS が最も快適かつ効率的にコミュニケーションできける重要度に基づいて順位付けしていくまで議論を行い，るかを理解するため，各パターンでの平均入力時間，使用グループで意思決定を行う．本実験では，練習課題は「北言語について述べる．入力パターン別での入力時間の分布

極サバイバルタスク」の修正版を用い，本番課題は「砂漠を図 4，使用言語での分布を図 5 に示す．翻訳を求めるパサバイバルタスク」と「海洋サバイバルタスク」の修正版

ターンでは平均入力時間が 7.6 秒 (SD=3.1)，使用言語はを用いた．

主に英語であった．意思決定支援を求めるパターンでは，実験完了後，NNS 参加者を対象に，彼らの主観的な発話

平均入力時間が 87.3 秒 (SD=65.8)，使用言語は，一つのパフォーマンス，不安感，認知負荷を測定するために事後システムへの入力の中に母国語・英語が混合する傾向がアンケートを実施した．これらは 7 点リッカート尺度（1=あった．見解を述べるパターンでは，平均入力時間が 20.3強く同意しない，7=強く同意する）を用いた．さらに，半秒 (SD=17.7)，使用言語では英語と母国語の使用が均等で構造化インタビューを通じて NNS 参加者のツール使用にあった．キーワードのみのパターンでは平均入力時間が関する詳細な体験や感情についての情報を収集した．イン

27.4 秒 (SD=44.4)，使用言語は主に英語であった．図 3 でタビューでは，ツールの使い勝手や対話中の自信や不安にの「翻訳を求める」の例では，英語を中国語への翻訳が要与えた影響についての質問を行った．

求されている．ただしこれは通常の翻訳ツールと異なり，5. 分析結果
5.1 NNS の発話支援機能の利用パターン

目的の単語だけを入力するのではなく，追加の入力操作を行う必要があった．これは，システムが提供する内容が彼らが必要とするものよりも多かった可能性があり，それにこの章では，1 つ目の研究課題を解くためにツールログとよって認知的負担が増加した可能性がある．しかし，インインタビューデータをもとに，NNS の入力行動に焦点を当

タビューでの NNS の意見によると，翻訳ツールの使用にてる．NNS がアンケートで自己評価した発話パフォーマンよるメリットについて話し合うことにより関心を示した．

スをツール使用時と未使用時で比較したところ，有意な差は

例えば，NNS-5 は「このスピーキング支援機能は私にとっ得られなかった（ツールの使用時の平均値: 4.27(SD=1.15)，て非常に役立つ．特に私が馴染みのない単語について，他未使用時の平均値: 4.32(SD=1.19), t=-0.31，p=0.76）．しの人が何を言っているのかを理解するのに助けになる．まかし，アンケートによると相当数の NNS が自身の話すパた，このツールを通じて単語の意味を見つけることができ，フォーマンスについて肯定的であった．全 NNS のうち約

これによって対話において自信を持つことができる．」と2/5（N=13）が，「ばらばらなアイデアを断片的にツール述べている．

© 2024 Information Processing Society of Japan1452

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入力パターン・説明

入力例（日本語訳）

応答例（日本語訳）

翻訳を求めるtranslate yacht into Chi-

游艇

特定の単語やフレーズのnese

ヨット

翻訳を求めるための簡潔

ヨットを中国語に訳してな入力意思決定を求める

map is most important， I believe the map of the Atlantic Ocean should be our top priority.

より複雑なシナリオや決给出原因With the map, we could determine our location and navigate towards

定に関する助言を求める

地図が一番重要，理由を示

the nearest land. Secondly, I think the 20 square feet of opaque plas-

ための入力

して欲しい

tic sheeting is crucial. It could potentially assist us in ﬂoating on theocean’s surface or serve as protection against the elements.
大西洋の地図は最優先事項だと思う．地図があれば自分たちの位置を特定し，最も近い陸地に向かって航行することができる．次に，20 平方フィートの不透明なビニールシートが重要だと思う．海面に浮くのを助けてくれるかもしれないし，風雨から身を守ってくれるかもしれない．

見解を述べる

要在 ocean 上能浮起来

We need to ensure we can stay aﬂoat in the ocean. Survival at sea

特定のトピックに関し海で浮かぶことができる

relies heavily on our ability to remain above water.て自身の視点を表現し，私たちは海で浮いていられるようにする必要がある．海での生存は，水フィードバックを求める上に留まる能力に大きく依存している．

ための入力
キーワードのみrope

The rope could also be useful as a potential life line, especially in a

特定のキーワードや重要

縄

situation where one of us might fall overboard. It would be easier

な語句を入力し，関連すto pull them back in with the aid of a rope. I guess that’s another

るアイデアや提案を得る

practical use for it.

ためのパターン

ロープは命綱としても役に立つ．特に，私たちのうち誰かが海に落ちるかもしれない状況下ではロープの助けを借りてその人を引き戻すのは簡単だ
ろう．これも実用的な使い方だと思う．
図 3

NNS の入力パターン

このように，NNS はシステムとの対話において，どの言語を使用するかはタスクの複雑さや認知的要求に大きく依存している．特に認知的に要求の高いタスクでは，母国語と第二言語（英語）を混ぜる傾向が見られた．

5.2 NNS の発話パフォーマンスと認知負荷線型混合効果モデルを用いてツールの利用が NNS の認
知負荷に与える影響を，ツールの未使用時と使用時で比較検証したが，ツールの使用は，NNS の認知負荷に有意な影響を与えなかった（t=0.70,p=0.49）．認知負荷の平均値はツール使用時で 3.52（SD=1.12），未使用時で 3.41（SD=1.19）であり，認知負荷はツール使用時でやや増加した．これはツールの複雑さが原因と見られる．主に，ツー
ルに情報を入力する時間，ツールが生成する応答を確認する時間，そして個人のアイデアとツールの応答を統合する作業に起因すると考えられる．インタビューでは，ツールの使用感，ツール自信と不安に関する影響，使用パターンとその狙い，入力方法，使用言語に関して質問を行い，その回答を分析した．インタビューデータからは，ツール使用が認知負荷を増加させる要因と減少させる要因が明らかになっている．認知負荷の増加の要因としては，（1）ツー
ルへの入力，（2）ツールによる複雑な提案文，（3）ツールによる提案と自らのアイデアの統合の 3 点が挙げられる．

© 2024 Information Processing Society of Japan図 4

入力パターン別の入力時間

ツールへの入力作業については，多くの NNS がツールへの入力作業が負担であると回答した．特にタイピング速度が1453

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は，ツールによる複雑な応答を理解し適切に反応するために，NNS が多くの時間と労力を要することが原因と考えられる．さらに，ツールの返答を理解し，自分の言葉で適切に表現するまでの過程が，NNS にとって認知的に要求の高い作業となっている可能性がある．加えて入力にかかる時間が長いことから，NNS が自らの言いたいことを簡潔なプロンプトに要約する必要があることが推測される．これらの課題に対処するため，ツールの使用が NNS にとってより直感的であり．応答内容の整理や要約が容易になるような設計改善が求められる．これにより，NNS はツールを利用して意思決定支援を受ける際の認知負荷が軽減され，より適切な意思決定を行うことが可能になると考えられる．
入力パターンに基づく分析から，NNS が異なる種類のサ図 5

入力パターン別での使用言語の分布

ポートを求める際には明確な言語の好みを示していることが分かった．入力言語のパターンにおいて，入力長と言語遅い人は会話中に会話の内容と自分のアイデアの整理を切嗜好の間には強い関連があった．入力テキストの長さが増り替えることに苦労し，マルチタスクによって負荷が高くすにつれ NNS は複数の言語を組み合わせて使用する傾向なり，会話への積極的な参加が妨げられると述べた．ツーが見られた．これは，NNS が複雑な問題を解決しようとすルによる複雑な提案文について，時折，応答に未知の単語る際に第二言語の能力がアイデアを表現したり論理的に考や複雑な構文が含まれていたことが報告された．ツール応えるのに十分でないために母国語も使用していることが原

答と個人のアイデアの統合については，一部の NNS から因と考えられる．NNS は，より複雑な思考や意思決定のプツールから提案された内容を自分の考えと統合するプロロセスにおいて母国語（中国語）と第二言語（英語）の組セスに高い負荷がかかったとの回答を得た．逆に，ツール

み合わせを利用することで，コミュニケーションの効率をの利用が認知負荷の減少に寄与した要因として，（1）ツー高め，自らの認知負荷を軽減しようとしている．

ルから知識を受け取ることによる理解度の向上，（2）論理性の向上の二点が挙げられた．理解度の向上については，6.2 ユーザー体験の深堀り

NNS はツールから新たな知識をもらったと回答した．例え

ツール使用時と未使用時の NNS の自己評価した発話パば NNS-11 はで「プラスチックシート」について言及されフォーマンスにおいて，有意な差は見られなかった．しかた際に困惑した．しかし，システムは彼に，プラスチックし，インタビューでは NNS がスピーチの論理性の向上や袋を使って雨水や蒸発した海水を集めることを提案した．

内容の充実を感じていることが示唆された．ツールによるこのような提案は，NNS がその場の会話に関連する文章支援によって，NNS は発話に対する自信を高め，発話内を構築する際にかかる作業記憶の負担を軽減するものだっ容をより練り上げる助けとなったことが考えられる．NNS

た．論理性の向上について，一部の NNS から，自身の考は，ツールの返答に含まれる具体的な例や論理的な説明をえがまとまっていない状態でツールにばらばらのキーワー通すことで，自分の考えをより効果的に整理し，表現するドを入力した際に，それらのキーワードを元にして「最初ことができたと考えられる．に」「次に」「対照的に」といった言葉を使って論理的な考ツールの使用が，未使用時と比較して NNS の不安度をえを構築してくれたことが，自らの言葉の整理に役立ち，増加させたことが分かった．NNS の中には，タイピング速発話時に便利であると評価された．

度が遅い人や複数のタスクを同時に処理するのが難しい人

最後に不安度についてである．事後アンケートにおいてがいた．特にこのような人にとって，入力プロセスが複雑

7 点リッカート尺度で NNS が評価した不安度のデータをなこと，生成された文章の中に不確実性のある表現が不安線型混合効果モデルで分析し，NNS がツールを使用した際度増加の原因となっていた．これらの NNS は，システムに，使用しない場合と比較してより多くの不安を経験したへの入力に時間がかかったことで会話の流れについていくことが明らかになった（t=2.84，p<0.05）．のが難しくなり，結果としてコミュニケーションの障壁を

6. 考察
6.1 NNS のインタラクション感じるようになった．さらに，システムが生成する提案の質や適切さに対する不確実性も NNS の不安を増大させたことが分かった．NNS は，ツールの生成した文章が自分のNNS が意思決定支援を求める際，入力時間が長く，修正意図を正確に反映しているか，また実際の会話シナリオに文字数が多い傾向が入力の分析から明らかになった．これどれほど役立つのかという点に不安を感じていた．このよ© 2024 Information Processing Society of Japan1454

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うな状況は，NNS が対話中に重要な情報を見逃すリスクを応えるためのカスタマイズ可能な機能を実現したツールの高め，また自分の意見を効果的に表現する自信を失う原因設計の 3 点が挙げられる．となり，コミュニケーション能力に負の影響を与えていた可能性がある．このため，ツールの設計においては，使用参考文献の容易さと提案の品質に重点を置くことで NNS の不安を[1]軽減し，より円滑にコミュニケーションを行える鍵となる．
統計的な結果では，ツールの使用が NNS の認知負荷に有[2]意な影響を与えなかった．インタビューデータによって，ツールの使用が認知負荷を増加させる要因と減少させる要因の両方が明確化された．認知負荷の増加要因としては，[3]

情報の入力，ツールの仕組みの理解，およびツールの生成した文章と個人のアイデアの統合の過程が挙げられる．特に，ツールへの入力作業に時間を要し，ツールの生成した文章を理解し処理することが NNS に負荷を要するもので[4]あった．一方，認知負荷の減少要因としては，ツールの生成した文章に含まれる情報が，NNS の理解度を向上させたことが挙げられた．ツールが論理的な文章を生成する仕組
みにより，NNS が自らの持つ断片的なアイデアから，整理[5]されてかつ論理的な文章を構築することができ，言葉の整理と発話時の自信を高める助けとなったと考えられる．これらの分析から，システムの設計において認知負荷を軽減する機能を強化する必要がある．改善点を例示すると，直[6]Nastiti, Reni. ”Foreign language anxiety in and outside
the classroom: A case of a non-native speaking student
living abroad.” LingTera 10.1 (2023): 64-75.
NWSC, Wijewantha. ”Speaking Anxiety in the Second
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Pan, Yingxin, et al. Eﬀects of automated transcription
quality on non-native speakers’ comprehension in realtime computer-mediated communication. In: Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in
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Duan, Wen, Naomi Yamashita, and Susan R. Fussell.
”Increasing native speakers’ awareness of the need toslow down in multilingual conversations using a realtime speech speedometer.” Proceedings of the ACM on
Human-Computer Interaction 3.CSCW (2019): 1-25.
Sweller, John. ”Cognitive load during problem solving:Eﬀects on learning.” Cognitive science 12.2 (1988): 257285.
Takase, Yutaka, Takashi Yoshino, and Y. Nakano. ”Conversational robot with conversation coordination and intervention functionality in multi-party conversations.”
IPSJ Journal 58.5 (2017): 967-980.

感的なユーザーインターフェースにすること，より明確で理解しやすい文章を生成するようにシステムに指示を出すことが挙げられる．このような改善を行うことで，NNS がシステムをより効果的に活用し，結果として自信を持ってコミュニケーションを取ることに役立つことが期待される．

7. おわりに
本研究は，ビデオ会議環境における非母語話者（NNS）のコミュニケーションを支援するために発話支援ツールを開発し，その効果を調査するため被験者を募った上で実験を行い，結果を分析した．開発されたツールは ChatGPT-4を活用し，NNS が入力したキーワードやこれまでの議論の文脈に基づいて会話文の例を生成する仕組みであった．これにより，NNS が英語でのコミュニケーションにおける自信を持ち，発話の質を向上することを目標とした．
実験結果からは，ツールが NNS の自信と発話の論理性を向上させた一方で，ツールの複雑性が認知負荷を増加させた可能性が示唆された．具体的には，NNS はツールを活用して自己表現の幅を広げることができた．しかし特に，ツールのインターフェースや操作性に関して NNS の認知負荷が増加したことは，今後のツール設計において改善すべき重要な要点である．
今後の課題では，ツールのユーザビリティのさらなる向上を狙い，NNS にとってより直感的で使いやすいインターフェースの開発，認知負荷を最小限に抑えつつ発話支援の質を向上させるアプローチの探求，NNS の多様なニーズに© 2024 Information Processing Society of Japan

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