情報処理学会 インタラクション 2023
IPSJ Interaction 2023

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アサーティブフィードバックを行う
面接トレーニングエージェントの印象評価
竹内直†1

堀田美保†2 神田智子†3

概要：本研究では, 被面接者の非言語行動（視線・表情・姿勢）の改善点を指摘する面接エージェントシステムを構築し, アサーティブコミュニケーションを用い, フィードバックした際の有効性を検証する. アサーティブコミュニ
ケーションとは, 相手の立場や意見を尊重しつつ, 自分の意見や感情を伝えるコミュニケーション方法である. フィードバックが有用であるか脅威になるかは, 被面接者の個人特性に依存すると考えられる. 本研究においては, 失敗学習傾向に着目し, 失敗学習傾向低群, 中群, 高群に分類し, 比較検討した. 評価実験の結果, 失敗学習傾向高群は,「機能性」・「受容性」項目においてアサーティブフィードバック条件に比べて統制条件を有意に高く評価し, 失敗学
習傾向低群は,「CG エージェントへの好感」・「親身さ」項目において統制条件に比べてアサーティブフィードバック条件を有意に高く評価した. 以上より, 失敗学習傾向の高低に合わせて, コミュニケーションスタイルを適応させる面接エージェントの必要性が示唆された.

1. はじめにして，面接中もしくは，面接後にフィードバックを行うもの[15][16][17][18]や，面接官である CG エージェントの振就職支援の一環として行われてきた模擬面接は，就職面る舞いを変化させるもの[19][20][21]がある．しかし，社会接の内容や流れなどを体験することによって面接スキルを的信号処理の分野における研究のほとんどは，音声や顔の体得することができ，就職活動に対して自信を高めること表情からの感情の認識に注目されており，姿勢の認識にはができる．しかし，以前から模擬面接を用いた就職支援に注目されていない．その為, 対面での面接を想定するのでは，面接官の人員の確保や，面接官が対応できる時間にもあれば, 被面接者の姿勢を認識し正しい姿勢を指摘する機限りがある[1]という問題があり，さらに COVID-19 の影響能が重要であると我々は考える．

が重なり，模擬面接を受けることは以前よりも困難となっ

また，就職面接に関する書籍や動画を用いて勉強するよている．このことから，一人で就職面接練習が可能なシスりも，CG エージェントによる面接練習の方が，スキル向テムの必要性が増していると考える．

上に効果があることが報告されている[16,22,23]．さらに，就職面接やグループディスカッションなど様々な場面

CG エージェントが面接官やフィードバックを行うアドバ

で，人々が意識的もしくは無意識的に示す社会的信号の影イザーとして面接練習を行うことで，面接のパフォーマン響を実証する研究が増加している[2]．社会的信号処理とは，スや面接官の採用意欲を向上させ，面接不安を軽減させる

言語・音声・視線・姿勢・ジェスチャ・生体情報などの複ことが報告されている[18]．しかし，これらの研究は，面数のチャネルより得られる情報を統合し，人間の情動・態接官として CG エージェントを用いた時の効果に着目して度・個性・ スキル・リーダシップや，人間同士のコミュニおり, アドバイザーとして CG エージェントが被面接者とケーションのメカニズムといった，人間が行動・コミュニとるべきコミュニケーションまで着目されていない.

ケーションを通じて形成する社会性の側面を理解・計算す

そこで, 我々は企業内研修や学校教育の一環としてトレるための技術である．就職面接に関する社会的信号として,ーニングされているアサーティブコミュニケーション[24]

非言語行動が就職面接の成功に与える影響として重要視さに注目し, CG エージェントに実装した. アサーティブコミれている. 対話中に視覚的な非言語行動によって伝えられュニケーションとは, 相手の立場や意見を尊重しつつ, 自る 情 報 は 全 体 の 情 報 の 55% と さ れ て い る [3] ． ま た ,分の意見や感情を伝えるコミュニケーションであり, スキ

Washburn らは面接における非言語的行動が言語的行動よルと姿勢の総体である. アサーティブコミュニケーション

りも被面接者の評価に影響すると指摘[4], Arvey らも視線によって, 自尊感情の向上, ストレス低減, 関係構築・課題や体の動き，声のトーンなどの非言語的行動は，被面接者遂行の促進などがアサーティブ効果として報告されているの評価を大きく左右すると指摘している[5]．

[25]. このようなコミュニケーション方法は, ネガティブ

近年マルチモーダル情報を用いた社会的信号処理技術なフィードバックを伝える必要のある模擬面接の場面におが対話分析に用いられており[6]，AI を用いた面接採用シスいても, 被面接者を尊重しつつ指摘内容を伝えられる点でテム[7][8][9][10]や面接練習システム[11][12][13][14]にも応適していると考える.

用されている．具体的には，非言語的行動の情報を可視化

以上から, 本研究では, CG エージェントがアサーティブコミュニケーションの要素を組み入れたフィードバックを†1 大阪工業大学 情報科学研究科 情報科学専攻†2 近畿大学 総合社会学部総合社会学科 心理系専攻†3 大阪工業大学 情報科学部 情報メディア学科© 2023 Information Processing Society of Japanした際の有効性を「システムの評価」,「CG エージェントに対する評価」の観点から検証する. その際, フィードバ

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ックが有用であるか脅威になるかは, 被面接者の個人特性表1に依存すると考えられる. 本研究では被面接者の個人特性

猫背として, 失敗を脅威と感じるのではなく, 失敗から学び成後傾

検出可能な指摘箇所
90度キープ姿勢（褒める） 足が 垂直

足が前長しようとする失敗学習傾向[26,27]が影響すると考え, 失首がまっすぐ足が後ろ敗学習傾向低群, 中群, 高群に分類し, 比較検討する.

表情

口角下がり

足がぶらぶら
姿勢

視線上向き
視線足組

視線下向き足開き（肩幅より広い）

2. 就職面接練習システム

足開き（徐々に開いている）

2.1 システム概要

手（位置）視線左右肘の張り出し手（動き）本 シ ス テ ム の 開 発 は ， Unity, Python, OpenFace[28] ，首が上向き

OpenPose[29]，Web カメラを組み合わせ，システム構築を首が下向き行った．本システムは，チュートリアルフェーズ, 模擬面

検出方法に関しては, OpenPose, OpenFace で処理したデ接フェーズ，解析フェーズ, フィードバックフェーズの四ータより姿勢の角度や足の距離を算出後, 閾値判定を行い,部構成となっている．チュートリアルフェーズでは, 名前指摘箇所の検出を行う. 検出の際に使用したキーポイントの入力と面接時の質問を選択後, CG エージェントから本を表 2, 3 に示す. 検出は約 0.1 秒（約 3 フレーム）ごとにシステムについての説明が行われる. 面接時の質問は, 面行われ, 一度検出された箇所に関しては, 連続で繰り返し接時に聞かれることの多い「自己 PR」,「学生時代に力をの検出を防ぐ為, 約 30 秒間検出を一時停止する.

入れたこと（ガクチカ）」の 2 種類から選択が可能である.
模擬面接フェーズでは，実際に模擬面接を約 1～2 分間受け，表2検出の際に用いたキーポイント（OpenPose）

その様子を Web カメラ 4 台で撮影する．Web カメラの視点使用したキーポイント

として, 被面接者の正面, 側面, 顔の解析用映像とフィー

検出箇所(OpenPose:Pose Output Format (BODY_25))

映像の向き姿勢（猫背,後傾）LEar, MidHipの角度

側面ドバック時に使用する俯瞰映像がある. 解析フェーズでは,姿勢（90度キープ）

Neck, MidHipの角度

側面

模擬面接フェーズで撮影した映像をそれぞれ OpenPose,OpenFace を用いて解析し, その後解析データを用いて指摘

足（前, 後ろ, ぶらぶら, 垂直） LHip, LKnee, LAnkleの角度

側面

LAnkle, RKneeの距離・LHip, LKnee, LAnkleの角度 正面

足組

RAnkle, LKneeの距離・RHip, RKnee, RAnkleの角度 正面

足開き（肩幅より広い）

RKnee, LKneeの距離

正面箇所の検出と取捨選択を行う. フィードバックフェーズで足開き（徐々に開いている）

RKnee, LKneeの距離

正面

RShoulder, RElbow, RWristの角度

正面は，撮影された動画を再生し，取得した情報に従って CG

肘の張り出しLShoulder, LElbow, LWristの角度

正面

手（位置）

LWrist, LKneeの距離・RWrist, RKneeの距離

側面

手（動き）

Lwristの移動平均

正面

エージェントが随時動画を一時停止しながら指摘内容に対するフィードバックを行う．図 1 にシステムの全体構成を示す．

表3

検出の際に使用したキーポイント（OpenFace）
使用したキーポイント

検出箇所(OpenFace)

映像の向き

首（上向き, 下向き, まっすぐ） pose_Rx, pose_Ryの座標

顔

表情（口角下がり）

AU12_rの数値

顔

視線（上向き, 下向き, 左右）

gaze_angle_x, gaze_angle_yの座標, 移動平均顔2.3 取捨選択方法
検出した指摘箇所が多数あった場合, 全てフィードバッ
クすると被面接者の精神的負担が大きく,一つ一つのフィードバックの有効性が薄れてしまう可能性がある為, フィードバック回数を 4~6 回に取捨選択する. その取捨選択方法として, ①本学就職課の提言による指摘箇所の優先度
図1

システムの全体構成順位（表 4）, ②カテゴリ（姿勢・表情・視線）の偏り軽減処理, ③時間の偏り軽減処理, ④褒めるフィードバック

2.2 指摘箇所の検出方法

保持処理の 4 つの処理を用いて取捨選択を行う. ①の優先検出可能な指摘箇所として,姿勢（猫背, 後傾, 90 度キー

順位は指摘を取捨選択する際に使用され, 優先順位の低いプ）, 足（前, 後ろ, ぶらぶら, 垂直）, 首（上向き, 下向ものが優先的に消去される. ②カテゴリの偏り軽減処理は,き, まっすぐ）, 足組, 足開き（肩幅より広い, 徐々に開い

一つのカテゴリへの偏りをなくす為, 指摘数の多いカテゴている）, 肘の張り出し, 手（位置, 動き）, 表情（口角下リから優先的に消去する処理である. ③時間の偏り軽減処がり）, 視線（上向き, 下向き, 左右）がある. 検出箇所一理は, 決まった時間に連続してフィードバックされること

覧を表 1 に示す.

を防ぐ処理であり, 指摘間の秒数を計算し, その中で一番© 2023 Information Processing Society of Japan846

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間隔の小さい指摘箇所を消去する処理である. ④褒めるフ問題）このままでは, 自信がないように見え, どんなに良ィードバック保持処理は, 優先的にポジティブフィードバい話をしたとしてもギャップを感じてしまうので, もったックを採用する処理である. また, 検出データ数が 4~6 回いないと思います.（感情）ですので, あごを引いて背筋をであった場合は取捨選択の処理を行わず, 4 回未満であっ伸ばし, 下腹部に力をいれてみましょう.姿勢をよくする

た場合は, フィードバック回数を揃える為, 他の指摘群とことで, 印象もよくなり, 自信があるように見え, 説得力同程度の間隔をとり, 「あなたの面接から, 自信の表れをが増すでしょう.（提案）」,「この時, 口角が下がっていて,感じました.」のような検出結果とは関係のない褒めるフィ

表情が硬いように見えます.（事実・問題）あまりにも下がードバックを追加した. 取捨選択方法の流れを, 図 2 に示っている場合は悪い印象に見えるので, 私は心配です.（感す.

情）改善のポイントとして, 面接中の笑顔は, 少し口角を表4

指摘箇所の優先度順位

指摘箇所

優先度

姿勢（猫背,後傾）大

足がぶらぶら

大足組

大

首が下向き

大

口角下がり

大

視線下向き

大

手（動き）

中

視線左右

中

視線上向き

中

足（前,後ろ）小足開き（肩幅より広い）

小上がるように意識する程度がよいでしょう. 笑いすぎにも気を付けてくださいね.（提案）」などがある. 使用する CG
エージェントの外見を図 3 に示す．

足開き（徐々に開いている） 小手（位置）

小肘の張り出し

小首が上向き小図 3 使用する CG エージェント

3. 実験
3.1 実験概要
実験の目的は, 模擬面接場面における, CG エージェントがアサーティブフィードバックを行うアサーティブフィードバック条件（以後 AF 条件）と統制条件（以後 CF 条件）を比較し, アサーティブフィードバックの有効性を「システムの評価」,「CG エージェントに対する評価」の観点から検証することである. AF 条件に関して, 伝え方は前述したように「事実・問題+感情+提案」である. 表情は微笑みや眉を下げ, もったいなさや心配さを表現し, ジェスチャは発言内容に合わせてうなずきや顔の横振り, 手（片手,両手）を用いる. CF 条件に関して, 伝え方は「事実・問題+図 2 取捨選択処理のアルゴリズム提案」となっており, 「感情」がないものとなっている. 猫
背のフィードバック例では, 「この時, 猫背になっていま2.4 フィードバック方法

す. (事実・問題) 猫背は自信がないように見られますので,模擬面接フェーズで撮影した映像を再生しながら，取捨あごを引いて背筋を伸ばし, 下腹部に力をいれてみましょ選択データに従って随時映像を一時停止し，CG エージェう.（提案）」となっている. また, 表情はニュートラルであントがフィードバックを行う．本研究で用いるアサーティ

り, ジェスチャはうなずきや片手を用いるのみである. 両ブフィードバックは, アサーティブコミュニケーションの条件で, 視線と体の向きや動きは同じであり, フィードバ

柱[30]に基づく. まず, 「誠実」に, 相手に対しどのようにック時に被面接者を直視するようになっている. 各条件になってほしいかを考え, その考えに沿って自身の気持ちとおけるフィードバックを表 5 に示す.
表5

提案を「率直」に行う. その為, 本研究のアサーティブフィードバックは, 下記の構成となる. 最初に, 「事実・問題（指摘事項）」を伝え, 次に事実・問題に対する CG エージ
ェントの「感情」を表出し, 最後に改善点の「提案」を行う. 具体例として，「この時, 猫背になっています. （事実・© 2023 Information Processing Society of Japan

各条件におけるフィードバック
AF条件

CF条件

伝え方

事実・問題＋感情＋提案

事実・問題+提案

表情

変化あり

変化なしジェスチャ多い少ない847情報処理学会 インタラクション 2023
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実験参加者は本システムを利用し，ランダム順・別日に

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2023/3/1「機能性」に関する結果を示す.

分けて AF 条件と CF 条件で CG エージェントからフィードバックを受ける，被験者内計画で実験を実施した．参加者
は失敗学習傾向[26]のアンケートに回答後，システム 1 回使用ごとに，CG エージェントに対する印象についてのアンケートに回答した．なお，被験者実験にあたり，本学ライフサイエンス委員会よりヒト対象実験実施の承認済みである．
3.2 実験設定
参加者は大学生・大学院生 31 名（男性 27 名，女性 4 名，19〜24 歳）である．参加者が回答した失敗学習傾向の得点により,平均値 19.5 の±1.5 の範囲を中群（9 名）とし, 18

図4「機能性」評価の結果点以下を低群（11 名）, 21 点以上を高群（11 名）とした.
評価項目として, 説得力度尺度[31], 面接支援 CG エージェ

「受容性」に関して, CG エージェント要因, 失敗学習傾ント印象評価項目を用いた．使用した評価項目を表 6 に示

向 要 因 共 に 主 効 果 は 見 ら れ な か っ た (F=1.654, p=0.200,す.

F=2.582, p=0.079). また, CG エージェント要因と失敗学習
表6機能性

CG エージェントの印象評価項目

傾 向 要 因 と の 間 に 交 互 作 用 は 見 ら れ な か っ た (F=2.186,エージェントの存在やフィードバックが、良い練習につながると思う

p=0.116). CG エージェント要因間では, 失敗学習傾向高群

エージェントがいれば、1人で練習する場合より楽しくなりそうだ
エージェントがいれば、1人で練習する場合より不安が少なくなりそうだ
私はこのシステムで、エージェントと共にこれからも面接練習をしたい
エージェントを信頼できると感じた

受容性

エージェントのフィードバックを受け入れられると感じた
納得のいかないー納得のいく
適任でないー適任である
おとなしくて説得力に欠けるー力強くて説得力のある
エージェントに対して好感が持てた

CGエージェント エージェントに対してイライラした※への好感

エージェントに対して怒りを感じた※
エージェントに対して敵意を感じた※

条件において, CF 条件が AF 条件よりも「受容性」の評価が有意に高いことが示された（F=4.04 p=0.046）. 失敗学習
傾向低群, 中群においては, 同程度の評価であることが示された. 失敗学習傾向要因間では, AF 条件において, 失敗学習傾向高群は, 中群に比べて, 「受容性」の評価が有意に低いことが示された. 図 5 に「受容性」に関する結果を示す.

エージェントに対して不満を感じた※
エージェントからの思いやりを感じた
エージェントは私を尊重してくれていると感じた
親身さ

エージェントは責任感があると感じた
エージェントは問題を解決しようと努めてくれた
エージェントは親身になって私に接してくれた
7段階評価 ※は逆転項目

4. 結果と考察
印象評価項目の結果から, CG エージェント要因 2 水準と,失敗学習傾向要因 3 水準で対応あり×なしの 2 要因分散分析を行った.

図5「受容性」評価の結果

まず, システムの評価における結果である.「機能性」評
価 に 関 し て , CG エ ー ジ ェ ン ト 要 因 の 主 効 果 が 見 ら れ

次に, CG エージェントに対する評価における結果であ（F=4.885, p=0.02）, AF 条件よりも CF 条件が有意に高いこる.「CG エージェントへの好感」に関して, CG エージェンとが示された. また, 失敗学習傾向要因にも主効果が見らト要因, 失敗学習傾向要因共に主効果が見られなかったがれ（F=3.509, p=0.033）, 失敗学習傾向高群が中群に比べて(F=0.357, p=0.551 ; F=2.830, p=0.062), CG エージェント要因低いことが示された. CG エージェント要因と失敗学習傾と失敗学習傾向要因との間に交互作用が見られた（F=4.950,向要因の間に交互作用は見られなかった(F=1.789, p=0.172).

p=0.008）. CG エージェント要因間では, 失敗学習傾向低群

CG エージェント要因間では, 失敗学習傾向高群において,において, AF 条件が CF 条件よりも「CG エージェントへのCF 条件が AF 条件よりも「機能性」の評価が有意に高いこ

好 感 」 の 評 価 が 有 意 に 高 い こ と が 示 さ れ た （ F ＝ 6.43とが示された（F=5.11, p=0.026）. 失敗学習傾向低群, 中群

p=0.012）. 失敗学習傾向中群, 高群においては, 同程度のにおいては, 同程度の評価であることが示された. 図 4 に評価であることが示された. 失敗学習傾向要因間では, CF© 2023 Information Processing Society of Japan848

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条件において, 失敗学習傾向中群は低群, 高群に比べてくれるフィードバックを求めている可能性が考えられる.

「CG エージェントへの好感」の評価が有意に高いことがその為, AF の有効性が見られなかったと考える.

示された. 図 6 に「CG エージェントへの好感」に関する結果を示す.

失敗学習傾向低群は AF 条件が「CG エージェントへの好感」や「親身さ」において有意に高かったことから, フィードバックの内容以前に, フィードバックされる CG エー
ジェントの影響が大きいことが示唆された. また, コメン
トとして「”もったいないと思います“などのエージェントの感情表現によって人間っぽさがあり, 聞き入れやすい」や「CG エージェントとの心理的距離が近い感じがする」があったことから, 人間味があり寄り添いを感じさせるフィードバックを求めている可能性が考えられる. その為,
AF の有効性が見られたと考える.
以上より失敗学習傾向の高低に合わせて, コミュニケーションスタイルを変更する CG エージェントが必要である

図6「CG エージェントへの好感」評価の結果と考える. 実際の実験参加者のコメントとして失敗学習傾
向低群から「最初は AF で良いが, 回数を重ねるごとに CF「親身さ」に関して, CG エージェント要因, 失敗学習傾に移行していくと良い」, 高群から「練習を重ねる期間は向 要 因 共 に 主 効 果 が 見 ら れ な か っ た (F=2.438, p=0.120,CF 条件, 本番の面接の前などの緊迫感がある時は AF 条件

F=1.514, p=0.223). また, CG エージェント要因と失敗学習で使用したい」があった. よって, 失敗学習傾向の高低の

傾 向 要 因 と の 間 に 交 互 作 用 が 見 ら れ な か っ た (F=1.657,度合いと, 就職活動の状況に合わせたコミュニケーション

p=0.194). CG エージェント要因間では, 失敗学習傾向低群

スタイルをとる CG エージェントが就職面接練習システムにおいて, AF 条件が CF 条件よりも「親身さ」の評価が有において求められると考える.

意に高いことが示された（F=4.04 p=0.046）. 失敗学習傾向
中群, 高群においては, 同程度の評価であることが示され

5. おわりにた. 失敗学習傾向要因間では, CF 条件において, 失敗学習

本研究では, 面接練習場面において, CG エージェントが傾向低群が中群に比べて有意に低いことが示された. 図 7

アサーティブコミュニケーションを用い, フィードバックに「CG エージェントへの好感」に関する結果を示す.

した際の有効性を「システムの評価」,「CG エージェントに対する評価」の観点から検証した. アサーティブコミュ
ニケーションとは, 相手の立場や意見を尊重しつつ, 自分の意見や感情を伝えるためのスキルと姿勢の総体であり,ネガティブなフィードバックを伝える必要のある模擬面接の場面においても, 被面接者を尊重しつつ指摘内容を伝えられる点で適していると考える.
失敗学習傾向を低群, 中群, 高群に分類し, 検証を行った結果, 失敗学習傾向高群は, システムの評価における「機能性」・「受容性」項目において AF 条件に比べて CF条件を有意に高く評価し, 失敗学習傾向低群は, CG エージ

図7「親身さ」評価の結果

ェントに対する評価における「CG エージェントへの好感」
・「親身さ」項目において CF 条件に比べて AF 条件を有以上の結果より, AF 条件は失敗学習傾向高群におけるシ意に高く評価した. その為, 失敗学習傾向の高低に合わせステムの評価の観点では有効性がなく, 低群における CGて, コミュニケーションスタイルを変更する CG エージェ

エージェントに対する評価の観点では有効性があることがントが必要であることが示唆された.

示唆された.
失敗学習傾向高群は, CF 条件の方がフィードバック内容を受け止めやすく, 面接練習の相手として好ましいことが示唆された. また, コメントとして「指摘に注目していた.」や「CG エージェントを含めシステム（機械）として捉えていた.」があったことから, 簡潔に指摘や改善点を伝えて© 2023 Information Processing Society of Japan

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