日本ソフトウェア科学会第 39 回大会 (2022 年度) 講演論文集

オンライングループディスカッションにおける注視先共有のためのアバタシステムの検討
高山 裕暉

金澤 拓己

井垣 宏

グループワークやプレゼンテーションなどの複数の学生が協調し，目的を達成することでコミュニケーション能力の育成を目的とする教育プログラムが様々な教育機関で実施されつつある．本稿では，市販の Web カメラからユーザの注視先を特定し，アバタに反映することで，アバタを通じたアイコンタクトなどの聴く行動スキルを 4 人でのオンライングループディスカッションで共有するシステムを試作した．ケーススタディを実施したところ，うなずきやあいづち，発話量において顕著な差は出なかったが，誰を見ているかという情報を共有することに対して良い反応が被験者から得られた．

困難である．

1 はじめにそこで著者らの研究グループでは，ユーザの注視先大学などの高等教育機関において，PBL(Project-情報を用いて 3D アバタの顔の向きを制御し，他者とbased Learning) やグループワーク，グループディス共有することで，アバタを通じたアイコンタクトなどカッション，プレゼンテーションなどを通じたコミュの聴く行動スキルを複数人でのオンライングループニケーション能力の育成が重要視されている [7]．話ディスカッションで実現する仕組みを提案している．

すスキルや聴くスキルはコミュニケーション能力の一

本稿では，4 名のオンライングループディスカッショつとして特に重要視されており，行動スキルや認知スンに対応したシステムを試作し，実際にグループディキルといった形式で尺度化も行われている [3] [4]．

スカッションを実施したときの様子をケーススタディ

グループワークや会議を支援するスキルの一つとしとして報告する．て知られるファシリテーションスキルの育成を目指した授業などでは，積極的傾聴などの聴くスキル尺度に2 準備もとづいた評価やフィードバックが行われている [5]．

2. 1 聴く行動スキル

コロナ禍の現在では，これまで行われていた対面でのグループディスカッションなどの複数話者間の対話グループワークだけでなく，ビデオ会議サービスを活において，積極的傾聴などの聴くスキルの育成を目的用したオンラインでのグループワークも様々な教育とした教育が様々な教育機関で実施されている．聴く機関で実施されるようになりつつある [9]．しかしな

スキルについては，聴き方の訓練や教育を目的としてがら，ビデオ会議サービスを利用するグループディス

認知的な側面や行動的な側面を考慮した尺度が提案

カッションでは，対面時と比較してアイコンタクトやされている [2]．藤原ら [3] によって，尺度化されてい前傾姿勢，あいづちといった聴く行動スキルの実践がる聴く行動スキルの 5 項目を以下に示す．

Proposal of Sharing Gazing Points on the Avatar System to Support Online Group Discussions
Yuki Takayama, Takumi Kanazawa, Hiroshi Igaki, 大阪工業大学情報情報科学研究科情報科学専攻, Osaka
Institute of Technology.

H1: 会話への言語的応答
H2: アイコンタクト
H3: 前傾姿勢
H4: うなずき，あいづち

Web カメラからの映像を元にアバタを制御するものに Zoom†1 や FaceRig†2 等が存在するが，これらのソフトウェアはユーザの顔そのものをビデオ会議サービス上に表示し続けることによるストレスの軽減には有用だが，どのユーザが誰を見ているかを把握するという目的には対応していない．
そこで著者らの研究グループでは，3 名以上のユーザが関与するオンラインでのグループディスカッショ
図1

Zoom を利用したグループディスカッション

ンにおいて，ユーザが誰に注目しているかを Web カ
メラから取得した視線情報にもとづいて共有する仕H5: 遮らずに聴く組みを提案している [10]．本稿では，著者らが開発しこの中でもアイコンタクトやうなずき，あいづちとているオンライングループディスカッション支援環境

いった項目については，Web カメラや HMD などのの参加ユーザ数の追加及び精度向上についての取り機材を用いた記録や分析が複数実施されている [6] [8]．

組みについて述べた後，ケーススタディを通じたオン

これらの研究は対面でのグループディスカッションのライングループディスカッションの評価手法の検討内記録や分析を対象としており，コロナ禍に数多く行わ容について詳述する．

れるようになったオンラインでのビデオ会議サービスを活用したグループディスカッションを対象としてい3 アバタを用いた注視先共有によるオンライない．そこで本研究ではビデオ会議サービスを活用しングループディスカッション支援手法

たグループディスカッションにおいて，これらの尺度聴く行動スキルの実践を目的としたオンライン環境の一つであるアイコンタクトを支援する手法につい下でのグループディスカッションの支援を目的とし，て検討する．

我々の研究グループではアバタを用いたユーザの注視状況を反映する仕組みを構築している．本稿では 4

2. 2 ビデオ会議サービスにおけるコミュニケーション支援手法

名までのオンライングループディスカッションに対応するアバタシステムについて述べる．

ビデオ会議サービスを利用したグループディスカッションは図 1 で示すように Web カメラで撮影された

3. 1 注視先情報のアバタへの反映と共有ユーザの顔を見ながら実施されることが多い．このと図 2 に本稿で述べるアバタを用いたオンライング

き，Web カメラの位置はユーザの手元にあるディスループディスカッション支援システムの画面を示す．

プレイの上や下に配置されているため，ビデオ会議にこの環境はディスカッションに参加するユーザのパ参加しているユーザ間で視線が合うことは殆どない．

ソコン上のブラウザで実行できるようになっている．

そのため，ビデオ会議におけるアイコンタクトにつ

この図では，4 体のアバタが存在し，それぞれ異ないて，Jaklič ら [1] は，ユーザの視線の向きを正面方るユーザに対応している．各ユーザの画面左上には向に修正した動画を他のユーザに送信する手法を提Web カメラで撮影している自分の顔が表示されてい案している．相互にアバタシステムを適用することるが，この顔画像は他のユーザには共有されない．画

で，ビデオ会議サービスを活用した 1 対 1 の対話に

面上の 4 体のアバタはもっとも手前のものが自分自おいて，ユーザ同士の視線を合わせた状態（すなわち身を示している．奥にある 3 体のアバタはオンライアイコンタクト）が可能となる．一方で，3 人以上でングループディカッションに参加している他のユーザのグループディスカッションには対応しておらず，特定の話者のほうを向くといったことは難しい．また，†1 https://zoomgov.com/†2 https://www.animaze.us/図2

4 名のユーザに対応したアバタを用いたオンライン

図3

WebGazer.js を利用したシステム構成

グループディスカッション支援環境を示しており，ユーザがディスカッション中に話をしたい別ユーザのアバタを見ると，アバタも連動して顔を対象のアバタに向ける．同時にどのユーザを見ているかという情報が全ユーザ間で共有される．どのユー
ザがどのアバタを見ているかをアバタを通じてユーザ間で共有することにより，アイコンタクトが可能となる．
以降では，ユーザの注視状況をアバタを利用して共有する手法について説明する．

図4

キャリブレーション画面

閾値はユーザごとの画面解像度等の要素を考慮して3. 2 注視対象の特定と共有変化するようになっている．最後に，誰がどのアバタユーザの注視点の推定には JavaScript で記述されを見ているかをユーザ間でサーバを介して共有し，全た視点追跡ライブラリである WebGazer.js†3 を利用ユーザの画面におけるアバタの向きに反映する．

する．図 3 にシステム構成を示す．各ユーザは自分の PC でアバタシステムの Web ページにアクセスし，Web カメラを ON にする．各ユーザのブラウザではユーザがブラウザ上のどの座標 (x,y の 2 値で，画面解像度に応じた横軸，縦軸の座標が得られる) を見て

4 オンライングループディスカッション支援環境の実装と利用時の流れ
4. 1 実装環境

いるかを WebGazer を利用して取得する．次に，取オンライングループディスカッション支援環境はUnity†4 で開発されており，WebGL 形式でビルド得したブラウザ上の座標にもとづいて，ユーザがどのして Web アプリケーションとして動作する．ユー

アバタを見ているかをアバタシステムが推定する．こザの注視状況の特定には WebGazer.js と呼ばれるこで本研究では話者は 4 名を想定しているため，各JavaScript ライブラリが用いられている．ディスカッ

ユーザ自身を表す手前のアバタ以外の左右中央のいずれのアバタを見ているか，あるいは画面外を見てションに参加しているユーザごとのアバタの向きはPhoton Unity Networking†5 を利用し，Photon サーいるかを事前に定めた閾値とユーザの注視先座標の xバを介して共有を行っている．

軸を比較し，決定する．なお，画面外を見ている場合，アバタは下を向くようになっている．このとき，†3 https://webgazer.cs.brown.edu/†4 https://unity.com/ja†5 https://www.photonengine.com/ja-JP/Photon

4. 1. 1 注視先座標補正のためのキャリブレーション

るかの特定を開始する．

既に述べたとおり，ユーザの注視先はブラウザ上のF6: 他のユーザがログインすると，全ユーザ間で座標情報を利用して取得するため，ユーザのパソコ

どのユーザがどのアバタを見ているかがサーバン環境によって大きく異なる．そのため，注視先座標を介して共有され，各アバタに反映されるの精度を補うため，アバタシステム利用時にはキャリブレーションを行う必要がある．図 4 に示すよう5 ケーススタディに，キャリブレーション画面には 9ヵ所に円が表示さ

アバタシステムでオンラインでのグループディスれる．ユーザは Web カメラによって自分の顔画像がカッションがどのように行われるか，またその際にア表示されていることを確認後，示されている円を各バタシステムでどのようなデータを取得可能かを確認

3 回注視ながらクリックする．この円はクリックするするため，ケーススタディを実施した．今回のケースごとに黄，橙，赤の順に色が変化し，3 回クリックをスタディでは 4 名で共通点探しというトークゲーム終えると消滅する．全ての円のクリックを終えるとを行った．このトークゲームでは，参加する被験者全

WebGazer のキャリブレーション機能はオフになり，ログイン画面へと遷移する．ユーザがクリックした円員で話し合い，お互いの共通点を探す．今回はこの共通点探しを Discord†6 と呼ばれるボイスチャットサーの座標と WebGazer.js によって取得された注視先座ビス（Web カメラも利用）と，試作したアバタシス標を比較することで，座標情報の補正を行う．

テムの両方で実施してもらい，終了後にアンケートに回答してもらった．以降ではケーススタディの手順と4. 2 利用時の流れ収集したデータ及びアンケートについて述べる．

本稿で提案するグループディスカッション支援環境
は音声を共有する仕組みを備えていないため，一般の5. 1 ケーススタディの流れ

ビデオ会議サービスや音声チャットサービスと併用す

被験者は本稿の著者 1 名を含む 4 名の大学生・大学ることを前提としている．アバタシステムは Web ア院生である．既存の音声や Web カメラを利用したもプリケーションとしてデプロイされているため，ユーのと比較するため，共通点探しゲームを Discord とザは下記の流れでシステムを利用したグループディスアバタシステムそれぞれで実施した．Discord は，実カッションを行う．

験に参加した被験者が全員日常的に使用しており，使F1: ユーザは各自の PC 上のブラウザからアバタ用方法の理解や使用経験がある共通のアプリケーショシステムにアクセスし，カメラが認識されているンであることから採用した．Discord 及びアバタシス

か確認する

テムで実施した共通点探しの流れは以下に示すとおF2: ユーザがキャリブレーションを実施する．シ
ステムはユーザごとにキャリブレーション結果にもとづいて注視先座標の補正のための準備を行う．

F3: アバタシステムのログイン画面が表示されるので，名前を入力してログインを行う

F4: 最初のユーザがログインする際にディスカッションルームが作成される．既に作成されている
場合，2 人目以降のユーザは作成されたルームに自動的に参加する．

りである．

E2-1: 実験の目的と共通点探しゲームのルールを説明し，実験の手順を説明する．

E2-2: まず Discord で Web カメラとマイクをON にした状態で共通点探しゲームを開始し，10分間お互いの共通点を探す．

E2-3: 著者が用意したアンケートに回答してもらう．

E2-4: アバタシステムで Web カメラとマイクをON にした状態で共通点探しゲームを開始し，10F5: ユーザがルームに参加後，WebGazer.js が注
視点の推定と誰がどのユーザのアバタを見てい†6 https://discord.com/

表1

アンケート項目

番号アンケート項目

Q1

今回のディスカッション中の会話の内容をよく覚えているか (肯定項目)

Q2

自分が話しているときに話を遮られたと感じることがあったか (否定項目)

Q3

相手の話で分からないと感じた点は質問したか (肯定項目)

Q4

話がまとまらなくなった時には話の内容をまとめて相手に確認したか (肯定項目)

Q5

相手の話を聞きながらあいづちを打つことがあったか (肯定項目)

Q6

相手の話を聴くときに話している相手の方を見ていたか (肯定項目)

分間お互いの共通点を探す．

E2-5: 著者が用意したアンケートに回答してもらう．
なお，ディスカッション中の被験者の行動を分析するため，Web カメラで撮影された映像及び音声データをすべて記録した．提案するシステムでは共通点探

発話回数： 何回発話を行ったか．このときの回数
は発話内容を文章化し，一つの文あたり一回と数えている．
発話量（秒）： 発話を行っていた時間の長さ
話し手を見た回数： アバタシステム利用時，聞き手が話し手を見た回数．

しゲームの実験終了時にデータを出力してもらった．

うなずき，あいづち，発話回数及び発話量につい出力されるデータにはブラウザの解像度，サーバ時て Discord とアバタシステムにおける各被験者の結刻，サーバ時刻ごとの X 座標，Y 座標，注視先 (左果を図 5 に示す．発話回数や発話量について，アバタ右中央と下向き) が csv 形式で出力される．

システムのほうが増加している被験者が見られるが，終了時に回答してもらったアンケートは藤原ら [3] [4]1 チームで実施していることとアバタシステムを後が行った聴くスキルについてのアンケートをもとに作半に利用したことが影響している可能性も高いため，成した．実施したアンケートの項目を以下の表 1 に

現時点では注視先の共有が何に影響したかは分から示す．またこれらの項目はそれぞれ 1〜5 の 5 段階のない．また，これらの項目とは別に，他者の発話を点数方式を採用しており，肯定項目では点数が高い方遮ったり，発話タイミングが他者と被ってしまったりが望ましく，否定項目では点数が低い方が望ましい回といった行動が見られたかについても確認したが，今答となる．今回のアンケートの場合，表 1 における回のケーススタディでは，Discord の場合もアバタシ

Q1，Q3，Q4，Q5，Q6 が肯定項目であり点数が高いステムの場合も数回程度とほとんど見られなかった．

方が望ましく，Q2 が否定項目であり点数が低い方が次に，アバタシステム利用時に，話し手を聞き手が望ましい．

どの程度見ていたかを表 2 に示す．この表では，各被験者が話している際に，それ以外の被験者がどの程度

5. 2 グループディスカッション中のユーザ行動の分析

話し手を見ていたかを回数で数えている．例えば話し
手 A の列の場合，A は 18 回発話している．なお，こケーススタディ中に録画した全被験者の顔を映したのときの回数は上記の発話回数とは異なり，A が発話動画と音声データにもとづいて，ディスカッション中してから他の被験者に発話が交代するまでを 1 回との被験者の聴く行動スキルの分析を行った．動画と音してカウントしている．すなわち，A が発話を始め声データにより分析した項目は下記の 5 種類になる．

てから別の被験者に発話が交代するまでの間に，聞きうなずき： 話者の発言にあわせて頭を縦にゆらす

手 B が話し手を見たことがアバタシステムによってなどして同意を示していた回数
あいづち： 話者の発言にあわせて音声で同意，否定含めて返答を返していた回数確認できた場合，聞き手 B が 1 回話し手 A を見たということになる．この表より，話し手と聞き手の組み合わせによっても異なるが，半分以上の場合において

図5

Discord とアバタシステムでの変化

聞き手が話し手を注視していることが確認できた．

かるということについて良い反応が得られた．一方で表情が分からないという点については良い点と悪い点

表2

話し手を見ていた回数両方が挙げられていた．今後はパフォーマンスの改善

話し手

聞き手 A

聞き手 B

聞き手 C

聞き手 D

A-(18)

7(18)

7(18)

12(18)

B9(9)

-(9)

6(9)

3(9)

C

3(6)

0(6)

-(6)

5(6)

D

9(15)

8(15)

10(15)-(15)やアバタに表情などをアピールする機能の追加など，感情表現についての機能も検討していきたい．
表3

実施時のアンケート結果の平均

項目

Discord

アバタシステム

Q1

3.75

4.25

5. 3 アンケート結果

Q2

2.50

2.25

Discord とアバタシステムでの実施時のアンケート

Q3

3.25

3.00

結果の平均を表 3 に示す．アンケートとして平均の差

Q4

2.50

2.50

が比較的大きかったものは Q1 となったが，全体的にQ5

4.25

4.25

そこまで大きな差にはつながらなかった．実施人数が

Q6

4.25

4.50

少ないことや実行順序の問題もあるため，今後より多くの人数を対象に実施していく予定である．
アンケートの自由記述欄では，下記のようなコメントが得られた．

• 注視先の正確性や追従性が悪かった（アバタの動作が重く，カクカクしていたなど）

6 おわりに4 人のユーザによるオンライングループディスカッ
ションにおいて，各ユーザが誰を見ているかをアバタを通じて共有する仕組みを提案した．システムを試作• 話し手に対して聞いていることを注視で意思表し，実際にグループディスカッションを行ったところ，示できることが良いと思った．逆に集中していな誰が注目されているかを把握できるようになり，発言いと既存のビデオ会議よりばれやすい．会話に参がしやすくなったという感想が得られた．ケーススタ

加できているかを測るという意味ではアバタシ

ディを通じて，共通点探しゲームを行い，Discord とステムのほうが良かったように感じる

アバタシステムでの被験者の行動の変化について分析• 見られているなと分かるのは面白いと思った

しアンケートに回答してもらった．実施人数も少ない• アバタなので良くも悪くも顔色をうかがえない．

ことや実行順序の問題もあるため全体的に大きな変表情が分からないのでどのようなテンションで話化はなかったが，誰を見ているか，誰から見られていせばよいのか難しいと思った

るかが分かるということについて良い反応が得られ，概ね，誰を見ているか，誰から見られているかが分一方で表情が分からないという点について良い点と悪い点両方が挙げられた．今後は前傾姿勢やうなずきなど他の聴く行動スキルの実装や表情をアピールするといった機能の追加を行い，より多くの人数を対象に実験を実施していきたい．
謝辞 本研究の一部は JSPS 科研費 17K00500 の助成を受けた．

参 考 文 献[ 1 ] Jaklič, A., Solina, F., and Šajn, L.: User interface for a better eye contact in videoconferencing,Displays, Vol. 46(2017), pp. 25–36.
[ 2 ] 石井琴子, 新井邦二郎 聴き方スキル・話し方スキル尺度の作成ならびに適応との関係について, 東京成徳大学臨床心理学研究, Vol. 17(2017), pp. 68–77.
[ 3 ] 藤原健志, 濱口佳和 高校生用聴くスキル尺度改訂版の作成, 心理学研究, Vol. 84, No. 1(2013), pp. 47–56.
[ 4 ] 藤原健志, 三宅拓人, 濱口佳和 改訂版聴くスキル尺
度の大学生への適用の検討, 心理学研究, No. 47(2014),
pp. 65–75.

[ 5 ] 毛利幸雄, 細合晋太郎, 鵜林尚靖, 福田晃 enPiT におけるファシリテーションスキル授業の実践と評価について, 日本ソフトウェア科学会大会論文集, Vol. 32(2015),
pp. 11p.
[ 6 ] 岡田将吾, 松儀良広, 中野有紀子, 林佑樹, 黄宏軒, 高瀬裕, 新田克己 マルチモーダル情報に基づくグループ
会話におけるコミュニケーション能力の推定, 人工知能
学会論文誌, Vol. 31, No. 6(2016), pp. AI30–E 1–12.
[ 7 ] 大学教育の分野別質保証委員会 大学教育の分野別
質保証のための教育課程編成上の参照基準 情報学分野,(2019).
[ 8 ] 蜂須拓, 潘雅冬, 松田壮一郎, 鈴木健嗣, バティスト
ブロー 複数人による双方向の対面行動を計量する頭部装着型デバイス, 電子情報通信学会論文誌 D, Vol. 101,
No. 2(2018), pp. 320–329.
[ 9 ] 松澤芳昭, 落合祥希, 齋藤敦輝, 村田和義 オンライ
ン上でのコンピューティング実習支援システム「CreCoSpeek」の開発と授業実践, 研究報告コンピュータと教育（CE）, Vol. 2021-CE-159, No. 17(2021), pp. 1–11.
[10] 高山裕暉, 井垣宏 オンライン環境におけるグループ
ディスカッション支援のための注視状況可視化システムの提案, 日本ソフトウェア科学会第 38 回大会講演論文集, (2021).