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

A422015/3/5

ScoringTalk: 発話量の可視化と採点に基づき発話機会を調整するタブレットシステム
安達 寛之1,a)

明神 聖子1,b)

島田 伸敬1,c)

概要：一般に，複数人の会話では，頻繁に発話する人とあまり発話しない人がおり，発話の少ない人から十分な情報が得られないことがある．また，話す人がより話し，会話が一方通行になりがちなことがある．
そこで本研究では，そのような会話をコントロールし，聞き手になりがちな人に話すチャンスを与え，発話の多い人には他者との発話のバランスを考慮しながら会話してもらえるような，ゲーミングフレームワークを考えている．そのための試みとして，複数人の会話において，ユーザの発話加減（どのくらいの時間，誰に話しかけているか）をリアルタイムに可視化するとともに，採点をしてユーザにフィードバックすることで，ユーザが発話機会を調整できるシステムを開発する．本稿では，そのシステムの構成と機能について説明し，システムの有無による発話量の均衡化の程度について比較実験を行い，その結果を議論する．

ScoringTalk: Tablet System that Controls Timing of Utterance
by Visualizing and Scoring How Long Users Speak to Whom
Hiroyuki Adachi1,a)Seiko Myojin1,b)Nobutaka Shimada1,c)

Abstract: In general, someone speaks more often or less than others in multi-party conversation. We cannot obtain enough information from those who speaks less than others. Moreover, sometimes one speaks toomuch, and it tends to be a one-way conversation. Therefore, we are thinking a gaming framework to breakthrough such a conversation, which makes someone only listening have a chance to speak and makes someone
speaking more often than others to consider the balance of utterance amounts between the individual andthe group. As an experiment, we develop a system that visualizes the users’ degree of talk (how long users
speak to whom) in multi-party conversation in real time, and the system scores the talk and gives the users
feedback, so that users can control their timing of utterance. In this paper, we introduce the structure andthe functions of our system, and then discuss about the comparison results of degree of balancing each user’sutterance amount with or without the system.

1. はじめにある人の発話が多過ぎることによって，そのグループの意
見の方向性が，その発話の多い人の意見に偏ってしまう．

「過ぎたるは猶及ばざるが如し」という諺がある．「度が意思決定の会議や，ブレインストーミングなど，会話参加過ぎることは，足りないことと同じくらい良くない」とい者が均等に意見を出すことが望ましい場面を想定すると，う意味 [1] で，例えば会話においてもこの諺が当てはまる

このような発話の「加減」は会話参加者間で調整されるこ状況は見られる．一般に，複数人の会話では，発話の少なとが必要である．また，外国語のグループレッスンのよう過ぎる人と多過ぎる人が存在する．ある人の発話が少ないに，発話をすることがその人の成長に繋がる機会においてことによって，その人から得られる情報量が少なくなる．

も，レッスン参加者の発話がほどよい「加減」で行われる

1

ことが望まれる．著者らはこれまで，複数人の会話においa)
b)
c)

立命館大学
1-1-1, Noji-higashi, Kusatsu, Shiga 525–8577, Japanadachi@i.ci.ritsumei.ac.jp
seiko@i.ci.ritsumei.ac.jp
shimada@ci.ritsumei.ac.jp© 2015 Information Processing Society of Japanて，参加者がいつ他の参加者に話したか，いつ見ていたかを計測し，その累積量と履歴情報を可視化するシステムを開発してきた [2]．本研究では，それに加えて，人の発話加306減（どのくらいの時間，誰に話しかけているか）を採点し，参加者にフィードバックすることで，各自が次の発話を加減することのできるシステムを開発する．

2. 関連研究複数人の会話におけるコミュニケーション支援については，これまで様々な方法が研究されている．大島ら [3]は，コミュニケーションの背景にあるダイナミクスを，プロジェクタから投影された光の集合や拡散の表現で可視化するシステムを用い，「会話の場」をデザインする試みを行っている．Terken ら [4] は，小グループのミーティングにおいて，参加者の発話時間や視線の動きを，プロジェク

図 1

システムの構成

Fig. 1 System structure.

タを用いてビジュアルフィードバックするシステムを提案している．このシステムでは，参加者は視線計測のためのるのかを推定し可視化する．具体的な計測方法および可視反射テープが付いたヘッドバンドと，発話時間計測のため化方法については，4 章で詳細を述べる．さらに，複数人ののマイクを身に着けなければならない．これらのシステム

会話では，人により発話の多寡があるため，ユーザが話しのように，プロジェクタを用いて情報提示を行う方法は広た時間と他のユーザに話しかけられた時間から，会話の得く用いられている [5], [6], [7]．また，フィードバックを行点を算出し，ユーザにフィードバックすることで，会話にう際に，参加者に直接的な行動の指示はせず，それとなくゲーム性を持たせ，会話参加者から均等に意見を引き出す会話に影響を与えるという特徴を持つシステムもある [8]．

ことを狙う．発話加減による得点の採点方法については，一方で，Schiavo ら [9] は，Kinect センサとタブレット PC

5 章で詳細を述べる．

から成る，コミュニケーションの流れをサポートするファ

図 1 にシステムの構成を示す．本システムでは，各ユーシリテータのように振る舞い，会話に積極的に関与するよ

ザがタブレット PC を持った状態で，マーカが設置されたうなシステムを提案している．

テーブルを囲んで会話を行う状況を想定している．ユーザ

これらのシステムは，マイクを持ったり身に着けたり，プの発話を計測するため，タブレット PC のマイクでユーザロジェクタが備え付けられた空間が必要であったり，そのの声の音量を計測し，前面カメラで顔検出，背面カメラで他特別なものが必要であったりと，会話を始めるまでの準マーカ検出を行う．ユーザは前面カメラに自分の顔が映備が大変という問題がある．提案システムでは，タブレッり，背面カメラに複数個あるマーカのいずれかが映るよう

ト PC で誰が誰に話しているか／誰を見ているかといったに，タブレット PC を把持しながら会話する．このように計測と可視化の両方を行う．そのため，タブレット PC さして計測した個々人の発話の情報は，無線 LAN で接続したえあれば良く，準備が簡単でシステムを使いやすいといサーバに送信される．サーバではそれらの情報を統合するう利点がある．加えて，可視化表示やメッセージによってことで会話全体の特徴量として算出し，各ユーザにフィーユーザにフィードバックするだけでなく，発話の加減に基ドバックする．ユーザは会話を行いながら，ときどきタブづく採点結果をフィードバックすることで，ユーザが次のレット PC の表示を確認することで，発話加減と得点を知発話を加減することが可能になるという特徴を持つ．

ることができ，次の発話を調整することができる．

3. システムの概要

4. 発話の加減の可視化

本システムは，複数人の会話において，誰が・いつ・ど4.1 各自の発話の計測

こにいてどちらを向いて発話したかを，タブレット PC を本システムでは，複数人の会話において，どのユーザが，用いて計測・可視化し，自分が話をした時間と相手に話しいつどのくらいの時間，どこにいてどちらを向いて話してかけられた時間から会話の得点を算出し，ユーザにフィーいるのかを計測する．本節ではその計測方法を説明する．

ドバックするものである．

( 1 ) 話しているユーザの特定

誰が発話したかは，各ユーザが持つタブレット PC の ID

ユーザは各自，タブレット PC を把持しており，タブから定まる．いつ発話したかは，タブレット PC のマイク

レット PC はサーバに接続され，それぞれに固有の ID入力の音量から判断する．本システムでは音量を計測するがある．現在話しているのがどのユーザかは，この IDのみで，音声認識は行っていない．どこにいてどちらを向によって特定する．

いて発話したかは，ユーザの位置と顔の方向から求める．

( 2 ) 話している時間の判定

これらの情報から，誰が誰に話しているのか／誰を見てい© 2015 Information Processing Society of Japan

各自のタブレット PC に備え付けのマイクが，ユーザ

307

図 2

図 3

ユーザ・タブレット PC・マーカ間の位置姿勢関係

会話の相手の推定

Fig. 3 Conversational partner estimation.

Fig. 2 Geometric relation of user-tablet-marker.の声を拾い，声の音量が閾値を超えると，システムはそのユーザが「発話中である」と判定する．ただし，タブレット PC の前面カメラ映像からの顔検出も併用し，顔が検出されない場合または口の開閉度が低い場
合は，声の音量が閾値を超えていても発話中としない．

( 3 ) ユーザの位置と方向の特定
ユーザの位置や顔の方向は，テーブル上のマーカを基準とした世界座標系において，図 2 のように，タブレット PC の前背面カメラからユーザ・タブレットPC・マーカ間の位置姿勢関係を計算することで求め

図 4本システムを用いた複数人の会話状況の例

Fig. 4 Situation example of a multi-party conversation
using our system.

ることができる．
上記の (3) について，具体的に説明する．マーカを基準

きからユーザの方向を特定し，声のセンシングによっていとした世界座標系における顔の座標は，マーカから顔へのつ・どのくらいの時間，ユーザが話しているかを判定する座標変換行列mと説明した．これらの情報を，ユーザが持つ各タブレット

Tf を計算することで求められる．

m

Tf = (bc Tm )−1 bc Tf c f c Tf

まず，背面カメラからマーカへの座標変換行列

(1)
bcTm

は，背面カメラ画像から検出されたマーカの位置と姿勢をNyARToolkit [10] の機能で取得することで求まる．
また，タブレット PC の前背面カメラはそれぞれ逆向き

PC から収集することで，現在誰が誰に話しかけているのか／誰を見ているのかについての情報，すなわち各ユーザのその時々の会話相手をリアルタイムに推定することができる．図 3 に，ユーザの位置と顔の向きを示す．
各ユーザの会話相手は以下の手順で推定する( 1 ) ユーザ i の顔の向きとしてベクトル Ui を計算する．に備わっており，位置がずれている可能性がある．特定の( 2 ) ユーザ i からユーザ j に向くベクトル Vij を計算する．

タブレット PC について，その位置関係は既知であるから，( 3 ) Ui と Vij の類似度 Simij は，以下のように計算される．
44Ui · Vij, if − < θ <∥Ui ∥∥Vij ∥ππ(2)
Simij =
0,otherwise

背面カメラから前面カメラへの座標変換行列として，bc Tf cをあらかじめ定めておくことができる．
次に，前面カメラからユーザの顔への座標変換行列 f c Tfは，顔の回転成分と並進成分から成る．これらの要素は，前面カメラ画像に対して，オムロンの顔センシング技術
R⃝

OKAO

Vision [11] を用いることによって求めることができる．

( 4 ) Simij が最大になるユーザ j をユーザ i の会話相手とする．ただし，Simij = 0 のとき，ユーザ i は会話相手を持たない．

このように，タブレット PC の前背面カメラを利用して，このデータを蓄積することで，各ユーザが他のユーザを映像を補正する研究は他にもあり，例えば Tomioka ら [12]

見ていた時間，または話しかけていた総時間が，会話の特は，前背面カメラの映像を使って，デバイス視点のカメラ徴量として求められる．

画像を利用者視点に補正する研究を行っている．

4.3 会話の特徴量の可視化
4.2 会話の特徴量の計測

図 4 に，本システムを用いて複数人で会話をしている

前節では，マーカを基準として推定されたタブレット PC様子を示す．図 5 に，タブレット PC の画面上に表示すの ID と位置によりユーザの位置を求め，ユーザの顔の向る，会話特徴量の可視化イメージを示す．これは，ユーザ© 2015 Information Processing Society of Japan308ここで，α は話したときの得点比率のパラメータ，Sはユーザの累積発話時間，t は計測開始時からの経過時間，T は得点の計算式を切り替える時刻，N は会話参加者の人数である．つまり，会話の最初の T 時間は発話した分だけ得点になるが，それ以降は，参加者全員の累積発話量の平均に対する自分の累積発話量の割合により得点が決定される．例えば，他の人と比べて発話量が少ない人は多くの得点を得るが，3 人で会話する場合に自分の発話量が全体の 1/3 を超えている状態で発話すると，その分だけ減点される．これにより，各ユーザが自身の得点を最大化しようと振る舞うことで発話が加減され，参加者全員が均等に発言する
図 5

方向に向かい，より多くの情報が相互にもたらされる

画面上の会話特徴量の可視化例

Fig. 5 Visualization example of the conversational featureson the screen.

ことが期待できる．
相手に話しかけられたときの得点

A の持つタブレット PC の画面を仮定しており，ユーザ Aがユーザ B に話しかけている状況を表している．ユーザは円で表し，顔の方向は点線で表す．ユーザの隣にある横向きの紫色の棒グラフは，ユーザ A からユーザ B への会話相手に話しかけられたときには，一定の得点を得るものとする．すなわち，あるユーザ i が相手に話しかけられたときの得点 LRi は，得点比率のパラメータを βとして，式 (4) のようにして算出する．

量を表し，オレンジ色の棒グラフは，ユーザ A がユーザ B

LRi = β(4)を見ていた総時間を表す．ユーザがこの可視化表示を見る
ことで，誰が誰にどれだけ話しかけているのかを把握する以上から，ある時刻 t におけるユーザ i の会話の得点ことができる．この機能によって，例えば，それまでに話

Scorei は，これら 2 つの得点の合計を時刻 0 から t まで足しかけていない相手に話しかける気持ちを持たせるなどのし合わせたものとする．

効果が期待できる．
本研究では，このようにテーブルを中心とした視点を想Scorei =t (∑(s)

SRi(s)+ LRi)
(5)

s=0

定しているが，ユーザを中心とした視点での可視化についこの得点をタブレット画面を通じてリアルタイムにユーザても検討中である．にフィードバックし，ユーザはそれを見ながら，各自の発5. 発話機会の調整

話を調整する．

前節までの手順で計測された発話の加減に基づいて得

6. システムの実装

点を計算し，ユーザにフィードバックすることで，会話にゲーム性を持たせ，会話をコントロールすることを考える．
発話の少ないユーザには，より多く発話してもらえるよう大きな得点を与え，発話の多いユーザには，他のユーザとのバランスを考慮してもらうよう，話し過ぎると減点されるような採点方式とする．また，会話においては，話すことだけでなく聞くことも重要であるので，相手に話しかけられたときにも得点を得るようにする．本採点方式は，会話参加者全員の発話量を均等にすることを想定したものでした．サーバにはサーバサイド JavaScript 環境の Node.jsを用い，一般的なデスクトップ PC 上で動作させる．
図 6 に，タブレット PC 上で動作するアプリケーションの実行画面例を示す．画面左上に図 5 で示した会話の特徴量の可視化結果が表示され，画面右上に各ユーザの会話ラ映像と前面カメラ映像が表示される．背面カメラがマー

自分が話したときの得点あるユーザ i が話したときの得点 SRi は式 (3) のよう© 2015 Information Processing Society of Japan

ケーションは統合型のゲーム開発環境 Unity を用いて開発の得点が表示される．画面左下にはタブレットの背面カメある．それぞれの採点方式の詳細を以下に示す．にして算出する．
α,)(SRi =NSi,α ∗ 1 − ∑Nj Sj

4 章，5 章で述べた原理に基づき，システムを実装した．
Windows 8 を搭載したタブレット PC を使用し，アプリカを映していれば，検出されたマーカのうち最も信頼度が高いものの ID が表示される．検出に失敗したときには，マーカが見つからない旨のメッセージが表示される．前面

if t < T

カメラの映像についても，顔検出の成否が表示される．

(3)
otherwise

会話の得点は，話したとき／話しかけられたときに増減するようになっている．得点の表示と一緒に，ユーザ

309

図 7

グループ 1 の各ユーザの発話時間

Fig. 7 Speaking time of each user in group 1.

図 6

アプリケーションの実行画面例

Fig. 6 An example of the application screen.の状態を示すメッセージ（Speaking, Listening, Too muchspeaking の 3 種類）を画面右下に表示し，ユーザに通知する．また，話しすぎによる減点時と顔見検出時については，画面を見なくてもその状態がわかるように，それぞれ異な図 8グループ 2 の各ユーザの発話時間

Fig. 8 Speaking time of each user in group 2.

る音を鳴らしてユーザに通知し，視覚に依存しないようにした．通知音には，NANO-SOUND [13] で公開されているサウンドデータを使用した．

7. 発話量の均衡化の程度の比較実験
7.1 実験方法

Q2. システムありの場合の発言量の調整のしやすさ（-3〜+3 の 7 段階評価）とその理由（自由記述）

Q3. 感想など（自由記述）
7.2 発話時間の分析結果と考察開発したシステムの動作確認として，会話参加者にできグループ 1, 2 の被験者 6 人分の会話について，システムるだけ均等に話すよう指示した上で，本システムを用いずなしの場合とありの場合で，発話時間がどの程度均衡して普通に会話した場合と，用いた場合とで，発話量がどの程いたか分析した．各ユーザの発話時間は，実験の録画映像度均衡化されるか，比較実験を行った．被験者 6 名（著者と音声を基に著者が計測したものである．の所属研究室の学生：男性 5 名，女性 1 名，20–31 歳）を，グループ 1 の発話時間を図 7 に示す. システムなしの場

3 人ずつの 2 グループに分け，実験を行った．実験の様子

合の各ユーザの発話時間はほぼ等しく，発話量の均衡化がは録画されており，実験結果の分析に用いた．本実験で自然に行われているようである．一方，システムありの場

は，タブレット PC として，Sony VAIO Duo 11 を 2 台と，合については，発話時間のばらつきが見られる．特にユー

Microsoft Surface Pro 3 を 1 台使用した．また，式 (3), (4)ザ 3 については，システムなしの場合と比べ，発話時間がのパラメータは，T = 1 [min], α = 0.05, β = 0.01 とした．

半減してしまっている．システムなしの場合とありの場合

実験の手順を以下に示す．とで話題が異なるため，この話題が当該ユーザが苦手とす( 1 ) 参加者に全員の発話量が均等になるように会話するよるものであった可能性はあるが，システムを用いることでう指示する

必ずしもうまく調整できるとは限らないことがわかった．

( 2 ) 以下の話題についてそれぞれ 5 分間話してもらう

グループ 2 の発話時間を図 8 に示す. システムなしの場• 効果的なプログラミングの授業（システムなし）

合は，2 人のユーザが少し話すぎており，残りの 1 人の発• 作りたいソフトウェア（システムあり）話が少ないという結果であった．それに対し，システムあグループ 1 は「システムなし」→「システムあり」のりの場合は，先ほど話すぎていたユーザ 4, 5 の発話時間が順に会話を行い，グループ 2 はその逆順で会話を行う．

減少し，ユーザ 6 の発話時間が増加しており，システムがまた，「システムあり」の場合の会話の直前に，システ効果を発揮しているように見える．しかし，このユーザ 6

ムの表示や会話の得点計測方法について説明する．

について，システム側で記録された発話量を確認すると，( 3 ) アンケート調査を行う

全体の発話量に対しわずか 4.4%しか発話していないこと

アンケートでの質問は次の通りである．になっている．これは，当該ユーザの顔検出がうまくできQ1. どちらの話題が難しかったかておらず，発話が記録されなかったことが原因であり，顔Q2. システムなしの場合の発言量の調整のしやすさ

未検出時には音量が閾値を超えても発話として扱わないと（-3〜+3 の 7 段階評価）とその理由（自由記述）いう設計の影響によるものである．そのため，システムが© 2015 Information Processing Society of Japan310

提示する会話の得点は正しく算出されておらず，真にシス

話機会を調整するタブレットシステム」について，その構テムの効果で発話量が調整されたとは言えない．

成と機能を紹介し，システムの有無による発話量の均衡化

今回の実験では，システムによる発話量の均衡化の効果の程度について，比較した結果を述べた．実験の結果，一を明確に確認することはできなかった．ユーザの発話を計部ユーザの発話量を調整することができ，アンケートから測する段階で，顔検出がうまくできないことや，他のユーもシステムの効果を感じているユーザが多いことがわかっ

ザの声を当該ユーザの発話として誤判断してしまうなどのたが，常にシステムが効果的というわけではなかった．今問題が影響していたと考える．今後，計測方法を改善した

後は，今回行った比較実験の試行回数を増やし，実験条件上で，さらに多くの被験者について分析し，システムの効を変えながら，より詳しく分析するとともに，会話の量的果を確認する必要がある．

な変化だけでなく，質的な変化についても調査し，本システムの有効性を確認したい．

7.3 アンケート調査の結果と考察どちらの話題が難しかったかについては，全ての被験者謝辞 本研究を遂行するため，オムロン株式会社のご厚が「作りたいソフトウェア」の方であると回答した．著者

意によって OKAO Vision ライブラリを利用させていただも，この話題の方が多少難しく，システムを適用して発話いた．ここに，厚くお礼申し上げる．

機会を調整するのに適当であると考え，そのようにした．
想定通りの傾向であったが，今回の実験では，システムに参考文献よる発話機会の調整の効果はあまり確認できなかった．

[1]

システムの有無による発言量の調整のしやすさについての回答では，システムなしの場合の平均値が −0.17 ± 1.2[2]（ややしにくい）であり，システムありの場合の平均値が0.33 ± 0.9（ややしやすい）であった．また，調整のしやすさの回答のうち，+1 以上の場合「調整しやすい」，−1 以[3]下の場合「調整しにくい」というように集計すると，システムなしの場合に調整しやすいと感じたユーザは 1 人，調[4]整しにくいと感じたユーザは 2 人であったのに対し，システムありの場合ではそれぞれ 4 人と 2 人であった．このことから，システムがあることで，各自の発話量を調整でき[5]たと感じている人の割合の方が高いことがわかった．
感想としては，「点数として自分がどの程度話したかと[6]いうのが表示されているのは面白かった」「話しすぎの通知を受けることで常に話しすぎと感じたので，発話量は抑[7]えられたと思う」など，システムを用いて発話の加減を採点し，フィードバックすることに好感を持つ意見が得られた．一方で，システムを使用しながら会話することに対し，「タブレットを持ち続けるのはしんどい」「システムを意識[8]することが負担になる」などの意見があった．
アンケートの結果，システムが実際に発話機会を調整できているかどうかに関わらず，発話量の可視化と得点の[9]フィードバックの影響を感じているユーザが多いことがわかった．このようなフィードバックを行うこと自体には肯定的な感触が得られたので，採点方式やそのパラメータを調整することで，より適切なフィードバックが行えるようにしていきたい．また，快適にシステムを使用してもらう

[10]
[11]

ために，計測の負担をできるだけ軽減できるよう改良が必要である．

8. おわりに
本稿では，開発した「発話量の可視化と採点に基づき発© 2015 Information Processing Society of Japan

[12]

[13]

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