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オンライン講義における聴講者の視線解析を用いた閲覧画面
推定に基づく傾聴度推定手法
大沢健太1,a)土田修平2,b)

寺田 努1,c)

塚本昌彦1,d)

概要：新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) の感染拡大の影響で，対面での講義の実施が難しくなり，オンライン講義が普及した．オンライン講義には感染リスクの低下，インターネット環境があればどこでも視聴可能なことによる移動時間の削減といったさまざまなメリットがある．一方で，講義者が聴講者の行動を読み取りづらく，聴講者が講義を傾聴しているか分からないという問題点がある．そこで本研究では，オンライン講義を視聴中の聴講者の顔映像から聴講者の視線情報を抽出し，その視線情報を解析することで聴講者がオンライン講義を傾聴しているかを推定するシステムを提案する．このシステムにより，講義者は自身の講義中の聴講者の傾聴具合を確認でき，自身の講義の改善につなげられる．評価実験の結果，平均 67.8%の精度で聴講者が講義を傾聴しているかを推定できることを確認した．

1. はじめにン講義において視線計測装置によって得られた聴講者の視線情報から，聴講者がオンライン講義に集中しているかを新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) の感染拡大の推定している．また，永井ら [3] はオンライン講義を視聴影響で，対面での講義の実施が難しくなり，オンライン講中の聴講者に心拍センサと加速度センサを装着させ，それ義が普及した [1]．オンライン講義には感染リスクの低下，らから得られる身体データを解析することで聴講者の講義インターネット環境があればどこでも視聴可能なことによに対する集中度を推定し，その推定結果を講義者にフィーる移動時間の削減といったさまざまなメリットがある．一ドバックする手法を提案している．しかし，これらの研究方で，講義者が聴講者の行動を読み取りづらいという問題

では聴講者がデータを取得するためのデバイスやセンサをがある．対面での講義では，聞く姿勢や反応などの聴講者用意しなければならず，聴講者の協力が前提となっており，のさまざまな振る舞いを参考に，講義者は自身の講義の内聴講者の負担となってしまう．そのため，デバイスやセン容や構成を見直し改善できる．しかし，オンライン講義でサを用いずに聴講者の身体データを取得し，解析することは聴講者が講義者や講義スライドを見ているのか，講義とで，聴講者がオンライン講義を視聴しているのかを推定す関係のない作業に没頭しているかといった聴講者の行動がるのが理想的である．

読み取りづらい．そのため，どの場面で聴講者が集中してそこで本研究では，オンライン講義を視聴中の聴講者の講義を聞いているのか，もしくは聞いていないのかなどが顔映像から聴講者の視線情報を抽出し，その視線情報を解わからず，講義の改善に繋がりにくい．講義の改善には，析することで聴講者がオンライン講義を傾聴しているかを聴講者がオンライン講義を傾聴しているかどうかを講義者推定するシステムを提案する．聴講者の顔映像は講義者側が把握できる必要がある．の環境で取得可能なため，聴講者に負担をかけることなくオンライン講義において聴講者の講義に対する集中度を講義者は聴講者の視線情報を得ることができる．本論文で推定する研究は多数行われている．池田ら [2] はオンライ

は，提案システムがどれほどの精度で聴講者の講義に対する傾聴度を推定できるかを確かめる．

12a)b)c)d)

神戸大学大学院工学研究科
Grad. School of Engineering, Kobe University
お茶の水女子大学 文理融合 AI・データサイエンスセンター
Ochanomizu University, Center for Interdisciplinary AI andData Sciencekenta.footballfan@gmail.com
tsuchida.shuhei@ocha.ac.jp
tsutomu@eedept.kobe-u.ac.jp
tuka@kobe-u.ac.jp© 2024 Information Processing Society of Japan

2. 関連研究
本章では，オンライン講義における聴講者の状態の推定に関する研究と視線情報を用いた人間の状態推定に関する研究について紹介する．まず初めに，2.1 節でオンライン講義における聴講者の状態の推定に関する研究を紹介し，そ1456

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れらの研究を踏まえて，理想的なオンライン講義における者の顔映像を分析することで取得している．これらの研究

聴講者の状態の推定方法について述べる．次に，2.2 節でのように，オンライン講義における聴講者の状態を推定す

視線情報を用いた人間の状態推定に関する研究を紹介し，る研究は数多く行われている．

視線情報が人間の状態を推定する上で有効な手段であるこ

しかし，これらの研究では聴講者が聴講者の身体データとを示す．最後に，2.3 節で 2.1 節及び 2.2 節から導き出さを取得するためのデバイスやセンサを用意しなければな

れた理想的なオンライン講義における聴講者の状態の推定らず，聴講者の協力が前提となっており，聴講者の負担と方法について言及する．また，その推定方法を用いた研究なってしまう．そのため，デバイスやセンサを用いずにオを紹介し，本研究の提案システムと比較することで，本研ンライン講義中の聴講者の身体データを取得し，解析する究の提案システムの有用性を示す．

ことで，オンライン講義中の聴講者の状態を推定し，講義者にフィードバックするのが理想的である．

2.1 オンライン講義における聴講者の状態の推定に関する研究

2.2 視線情報を用いた人間の状態推定に関する研究

オンライン講義中の聴講者の状態を講義者にフィード

視線情報から人間の状態を推定する研究が数多く行われバックすることで講義の質の向上を図る研究は数多く行わている．米谷ら [7] は映像視聴時の視聴者の視線運動のパれている．池田ら [2] はオンライン講義において視線計測ターンから，視聴者の集中状態を推定する手法を提案した．

装置によって得られた聴講者の視線情報から，聴講者がオ実験の結果，78.2%の精度で視聴者が映像に集中しているンライン講義に集中しているかを推定する手法を提案しかを推定できることを確認した．また，Yi ら [8] はオンラた．実験の結果，66.7%の精度で聴講者がオンライン講義にイン講義を視聴中の聴講者の眼球運動パターンから，オン集中しているかを推定できることを確かめた．Kawamura

ライン講義中の生徒の認知状態を推定するシステムを考案

ら [4] はオンライン講義を視聴中の聴講者の表情データとした．このシステムにより，オンライン講義の評価に効果

体の動きの情報から聴講者の覚醒度を推定する手法を提案

的な参考情報をオンライン講義の講義者に提供できることした．表情データは聴講者の顔映像を OpenFace にかけるが示された．Singh ら [9] はモデルベースの意図認識に視ことで取得し，体の動きの情報は上半身の圧力分布を記録

線情報を組み合わせた，人間の意図認識の新しいモデルをできる圧力マットを利用することで取得している．調査の提案した．実際に，ゲーム中の被験者 40 名の視線データ

結果，3 クラスでの覚醒度 (0: 就寝中，1: 眠い，2: 起きていを取得し，本モデルで意図認識の推定を行ったところ，旧る) の分類では F1 平均マクロスコアは 0.70 という値が得来のモデルに比べ被験者の意図をより正確かつ早期に推測られた．また，2 クラスでの覚醒度 (0: 就寝中，1: 眠い，まできることを実証した．これは人間の意図認識を推定する

たは起きている) の分類での F1 平均マクロスコアは 0.88，上で，視線情報が重要な要素であることを示している．下

2 クラスでの覚醒度 (0: 就寝中，または眠い，1: 起きている)

西ら [10] はユーザがコンテンツを閲覧する状況において，の分類では F1 平均マクロスコアは 0.71 という値が得られユーザの視線情報から「ユーザがコンテンツ中のどのアイた．野村ら [5] はオンライン講義中の聴講者の圧力情報とテムに興味を持っているか」に加え「アイテムのどのよう骨格情報を用いることで，聴講者の講義に対する集中度のな側面 (アスペクト) に興味を持っているか」という心的状推定を試みた．圧力情報はシート圧力センサを利用するこ態を推定する手法を提案した．小川原ら [11] はユーザの視とで取得した．また，骨格情報は Web カメラで撮影した線情報からユーザが迷いに陥っている状態を検出し，その聴講者の映像を，骨格推定ライブラリである OpenPose に迷いを解消してくれるロボットを制作した．視線情報は視かけることで取得した．調査の結果，79.3%の精度で聴講線計測装置を用いることで取得している．これらの研究か者の講義に対する集中度を推定できることを確かめた．李ら，視線情報は人間の状態に関して多くの情報量を含んでら [6] はパソコンを利用している学習者の腕にモーションおり，人間の状態を推定する上で視線情報が有効な手段でセンサを取り付け，そのセンサデータから学習者の学習活あることがわかる．

動状態を推定する手法を開発した．実験の結果，9 軸モーションセンサの値から平均，分散，主成分の特徴量を求めることで線形 SVM 機械学習分類を行い，平均 98.2%の精2.3 理想的なオンライン講義における聴講者の状態の推定方法度で学習活動状態を推定できることを示した．永井ら [3]2.1 節及び 2.2 節から，デバイスやセンサを用いずに聴講はオンライン講義中の聴講者の心拍データと表情データ，者の視線情報を取得し，その視線情報を用いて聴講者がオ及び聴講者の手と首の動きのデータを用いることで，聴講ンライン講義を傾聴しているかを推定するのが理想的であ者の講義への向き合い度を推定する手法を提案した．心拍る．そこで本研究では OpenFace [12] を用いてオンラインデータは心拍センサ，手と首の動きのデータは加速度セン

講義中の聴講者の視線情報を取得し，解析することで聴講サを用いることで取得している．また，表情データは聴講者がオンライン講義を傾聴しているかを推定するシステム© 2024 Information Processing Society of Japan1457

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手順2

手順1
オンライン講義中の聴講者の顔映像を取得

聴講者の顔映像から視線情報を取得・解析

講義者に聴講者の状態をフィードバック

視聴中
○○%

顔映像から視線情報を抽出

視線情報から視点座標を算出

手順5

手順3

手順4

視点座標から画面配置を推定

視線情報から講義の画面を推定

手順6

視線情報を解析し聴講者が講義画面を見ているかの時系列データを取得

聴講者の傾聴度を講義者にフィードバック

講義画面を見ているか見ている1

講義者

講義者
図 1

0

見ていない 1 3 5 7 9 1113151719212325272931333537394143454749515355
時間

提案システムの概要

図 2

傾聴度
○○%

提案システムの処理フローを提案する．講義者は講義者側から確認できる聴講者の顔• 聴講者はオンライン講義を視聴中，必ず自身のビデオ映像を OpenFace にかけることで，聴講者の視線情報を取を ON にし，自身の顔映像を講義者に表示する．

得できる．そのため講義者は聴講者に負担をかけることな• 聴講者はオンライン講義を視聴する際，頭をできるく，聴講者の視線情報を取得できる．オンライン講義を視限り静止させ，視線を PC のディスプレイ以外に向け聴中の聴講者の顔映像を OpenFace にかけることで，聴講ない．

者の状態を推定する研究は実際行われており，Terai ら [13]はオンライン講義を受講中の聴講者の顔映像を OpenFace• 聴講者は PC の正面に座り，聴講者の顔全体がビデオに映るようにする．にかけることで，聴講者の表情や頭部の動きを抽出し，解析することで聴講者の覚醒度を推定する手法を検討した．

3.2 システム実装

調査の結果，2 クラスでの覚醒度 (0: 就寝中，1: 眠い・起

提案システムを作成するにあたり，提案システムの処理きている) の分類では F1 平均マクロスコアは 0.74 というフローを図 2 に示す．初めに，講義者側に表示されるオン値が得られた．また，3 クラスでの覚醒度 (0: 就寝中，1:ライン講義を受講中の聴講者の顔映像を録画する．録画し眠い，2: 起きている) の分類では，F1 平均マクロスコアはた聴講者の顔映像から OpenFace を用いて聴講者のオンラ0.53 となった．しかし，この研究では聴講者が寝ているかイン講義中の視線情報を取得する (図 2 手順 1)．具体的にもしくは起きているかのみを推定しており，講義者は聴講は，聴講者の両目の位置座標及び両目の視線ベクトルであ者が講義を傾聴しているかは分からない．聴講者は起きてる．これらの情報から聴講者のディスプレイ上の視点座標いても講義を聞いていない可能性がある．そこで本研究でを算出する (図 2 手順 2)．

は，OpenFace を用いて得られる情報から聴講者がオンラ算出した視点座標に対してクラスタリングを実施する

イン講義を傾聴しているかまでを推定する手法を提案する．

ことで，聴講者が開いているディスプレイ上の画面配置

3. 提案システム
3.1 システム設計を推定する (図 2 手順 3)．クラスタリング手法は X-means法 [14] と k-means 法 [15] を用いる．まず，算出した視点座標に対して X-means 法でクラスタリングを 1000 回実施

オンライン講義において OpenFace を用いて講義者が聴する．その後，最も多いクラスタ数を聴講者のディスプレ講者に負担をかけることなく聴講者の視線情報を取得し解イ上の画面数だと仮定する．次に，クラスタ数を仮定した析することで，聴講者がオンライン講義を傾聴しているか画面数で固定して k-means 法でクラスタリングを行い，そを推定し，全聴講者のうちのどれだけの聴講者が講義を傾の結果を聴講者が開いているディスプレイ上の画面配置と聴しているかを表す傾聴度を講義者にフィードバックするして推定する．

システムを提案する．提案システムの概要を図 1 に示す．

推定した画面配置の中で，どの画面が講義画面かを推定

図 1 から分かるように，講義者側の環境から聴講者の顔映する (図 2 手順 4)．講義者が聴講者に講義に集中するよう像を取得でき，その顔映像を OpenFace にかけることで聴促したタイミングの視点座標は講義画面上にあると考え講者の視線情報を取得できるため，聴講者の協力を必要とられるため，その視点座標が属しているクラスタが講義画しない．

面だと推定する．講義画面に該当するクラスタを推定する

今回の提案システムでは，推定環境の複雑化を避けるために以下の 4 点を前提条件とする．

• 聴講者は外部モニターを用いず，PC のディスプレイのみを使用する．

© 2024 Information Processing Society of Japan

ことにより，各視点座標が講義画面にあるかないかがわかる．よって，視点座標の時系列データを分析することで，聴講者がどの時間帯に講義画面を閲覧していたかを推定できる．つまり，どの時間帯に聴講者が講義を傾聴していた

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アイトラッカy座標(ピクセル)

アイトラッカOpenFace

1500

Webカメラ

1000
500

00500010000 15000 20000 25000 30000-500経過時間(ms)(a) 視点の x 座標の比較結果

PC

アイトラッカOpenFace

図 3x座標(ピクセル)

2000

予備実験環境

y軸

1500
1000
5000-5000

5000

10000 15000 20000 25000 30000

経過時間(ms)

視点座標(b) 視点の y 座標の比較結果

y座標

図 5

被験者の視点座標の推定結果

x軸原点x座標

図 4

Webカメラ視点座標系かを推定できる (図 2 手順 5)．これらの処理を全聴講者分行い，講義のどの時間帯にどれほどの聴講者が傾聴していアイトラッカ

たかを表す傾聴度を講義者にフィードバックする (図 2 手順 6)．講義者は得られたフィードバックを講義の改善に活PCかすことができる．
図 6

実験環境

3.3 予備調査
本システムを実装するにあたり，OpenFace を用いた視点座標の推定精度が，実際の視点座標と比べてどれほど誤差があるかを確認するための予備調査を行った．被験者に

4. 評価実験
4.1 実験概要

は図 3 のように Web カメラとアイトラッカが取り付けら

本実験では，提案システムを用いて得られる聴講者が講れた PC のディスプレイを左上，右上，真ん中，左下，右義に対して傾聴しているかの推定精度を定量的に評価す下の順に見てもらい，その際の被験者の顔映像を録画した．

る．20 代の色覚異常や視覚障害がない男性被験者 6 名に対録画した被験者の顔映像を OpenFace にかけることで被験して実験を行った．被験者には PC のみを用いて約 10 分者の視線情報を取得し，その視線情報から被験者のディスの二つの講義動画を視聴してもらい，その際の被験者の顔プレイ上の視点座標を推定した．そして，推定した視点座映像を録画した．その後，録画した被験者の顔映像を提案

標と実際の視点座標を比較し，誤差を算出した．実際の視システムにかけることで被験者がどの時間帯に講義を傾聴

点座標はアイトラッカ (Tobii Eye Tracker 5 [16]) を用いてしていたかを推定した．また，視線計測装置を用いて被験取得した．視点座標は図 4 のように PC のディスプレイの者が実際どの時間帯に講義を傾聴していたかを調べた．こ左下を原点とし，右方向を x 軸，上方向を y 軸とした．被れらを比較することで，提案システムの推定精度を算出し験者は，色覚異常や視覚障害をもたない 20 代男性 1 名でた．二つの講義動画はともに講義の途中に講義者が聴講者ある．OpenFace とアイトラッカによって取得した視点のに対して講義に集中するよう促すシーンが含まれている．

x 座標の比較結果と y 座標の比較結果を図 5 に示す．視点の x 座標の誤差は平均 168 ピクセル，y 座標の誤差は平均93 ピクセルとなった．以上の結果から，高い精度で聴講者の PC 上の視点座標を推定できることがわかった．

4.2 実験環境
実験環境を図 6 に示す．PC 中央上部に内蔵された Webカメラで被験者の顔映像を録画する．また，視線計測装置
はアイトラッカ (Tobii Eye Tracker 5 [16]) を用いた．

© 2024 Information Processing Society of Japan1459

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講義動画1
講義画面

講義動画2

100%

推定精度

80%
60%
40%
20%
0%
AB

講義とは無関係な画面

DEF

被験者

図 8
図 7C提案システムの推定精度

PC の画面配置の一例 (パターン L)
Cluster0

1000

Cluster1
Cluster2

4.3 実験条件
被験者は指定された画面配置の指定された画面に講義動画を開き，講義を視聴する．また，講義動画以外の画面は講義とは無関係なゲームや動画を開く．提案システムの処理

y座標(ピクセル)

被験者が開く PC のディスプレイの一例を図 7 に示す．

Cluster3

800

Cluster4

Centroids

600

400200

フローにおいて視点座標をクラスタリングし画面配置を推0定する際に，PC 画面の縦方向，横方向にそれぞれクラス500の縦方向，横方向ともに画面が分かれ，画面数が 3 である

750 1000 1250 1500 1750
x座標(ピクセル)

0250

図 9

被験者 A の講義動画 1 を視聴時の実験結果

タを分類しなければならない状況を作り出すために，画面画面配置を採用した．画面配置は画面左側に大きな画面があり，画面右側に上下に 2 画面あるパターン Left(パター

人を直接の対象とする研究倫理審査委員会の承認 (承認番号 05-32) を得て行ったものである．

4.4 実験結果

Cluster3800

y座標(ピクセル)けた．なお，本実験は神戸大学大学院工学研究科におけるCluster1
Cluster2ン L) と画面右側に大きな画面があり，画面左側に上下に2 画面あるパターン Right(パターン R) の 2 パターンを設

Cluster01000

Cluster4

Centroids600

400
20000

全被験者の講義動画ごとの推定精度を図 8 に示す．全体の推定精度の平均が 67.8%，最大値が 96.9%，最小値が40.0%となった．また，標準誤差は 0.0584 となった．視線

図 10250500

750 1000 1250 1500 1750
x座標(ピクセル)

被験者 D の講義動画 1 を視聴時の実験結果

計測装置を用いた聴講者の集中度推定精度が 66.7%であているため，提案システムが講義動画の位置をクラスタ 4る [2] ことを踏まえると，本提案デバイスは視線計測装置だと推定することが理想的である．よって，提案システムを用いずに同等の精度で聴講者の集中度を推定できることが講義動画の画面の位置を推定する段階でうまく動作してを示した．

いないことがわかる．このような現象は，講義動画 1 を視

ここで，提案システムの処理フローである講義画面の推聴中の被験者 C の顔映像，講義動画 1 を視聴中の被験者 F定結果について詳しく調査する．今回の実験で講義画面をの顔映像，および講義動画 2 を視聴中の被験者 B の顔映像

正確に推定できたのは，被験者 E が講義動画 1 を視聴したを提案システムにかけた時にも見られた．

時，被験者 E が講義動画 2 を視聴した時，被験者 F が講義次に，講義動画 1 を視聴中の被験者 D の顔映像から得動画 2 を視聴した時である．そこで講義画面を正確に推定られた視点座標をクラスタリングした結果を図 10 に示す．

できなかった，被験者 A が講義動画 1 を視聴した時と被験この時の画面配置はパターン R であり，講義画面は右側に者 A が講義動画 1 を視聴した時の実験結果について詳しく位置しているため，提案システムが講義動画の位置をクラ見ていく．

スタ 0 とクラスタ 1 を合わせた範囲だと推定することが理講義動画 1 を視聴中の被験者 A の顔映像から得られた想的である．よって，提案システムが講義動画の画面の範視点座標をクラスタリングした結果を図 9 に示す．この時囲を推定する段階でうまく動作していないことがわかる．の画面配置はパターン L であり，講義画面は左側に位置しこのような現象は，講義動画 2 を視聴中の被験者 D の顔映© 2024 Information Processing Society of Japan1460

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像，および講義動画 2 を視聴中の被験者 E の顔映像を提案システムにかけた時にも見られた．

5. 議論と今後の展望
実験の結果，提案システムにおいて講義画面の位置と範[5]囲を推定する段階に課題があることがわかった．本提案システムは現在，講義者が聴講者に講義に注目するよう促したタイミングの視点座標から聴講者の PC 上の講義画面の[6]位置を推定している．しかしこの方法では，講義者が聴講者に講義に注目するよう促したタイミングで聴講者が講義画面に目を向けなかった場合，講義画面の位置を正確に推[7]定できない．また，講義画面の範囲を示す視点座標が複数のクラスタ数にクラスタリングされた場合，講義画面の範[8]囲を正確に推定できない．よって今後はさまざまな側面から講義画面の位置及び範囲を推定することを目指す．具体的には，講義スライドが切り替わった瞬間や講義中に動画が流れた瞬間の聴講者の視線の遷移情報，聴講者のうちの[9]多くの視線が同じタイミングで大きく変化したタイミングの視線情報，聴講者の視点の停留時間などに着目することで，聴講者の PC 上の講義画面の位置及び範囲の推定精度を向上させることを目指す．

[10]

6. まとめ
本論文では，オンライン講義において，聴講者の顔映像[11]から聴講者の講義に対する傾聴度を推定するシステムを実装し，評価した．本システムにより，講義者が聴講者に負担をかけることなく聴講者の傾聴度を取得でき，講義の改善につなげられると考えた．評価実験の結果，平均 67.8%[12][13]の精度で傾聴度を推定できることがわかった．
今後の展望としては，講義中の講義者のさまざまなアクションに対する聴講者の視線情報について調査を行い，聴講者の PC 上の講義画面の位置及び範囲の推定精度を向上[14]させることで，提案システムを改良する予定である．

謝辞

[15]

本研究の一部は，JSTCREST(JPMJCR16E1,JPMJCR18A3) の支援によるものである．ここに記して謝意を表す．

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