情報処理学会論文誌

Vol.64 No.1 86–95 (Jan. 2023)

カテゴリ別における VTuber と YouTuber の配信スタイルによる印象評価
越後 宏紀1,a)呉 健朗2

新井 貴紘3

富永 詩音4

小林 稔1,b)

受付日 2022年4月11日, 採録日 2022年10月4日

概要：CG 技術の発達により，配信者は顔出しをせずに 2D CG または 3D CG のアバタを利用して配信を行うことが可能となっている．アバタを利用した配信者，すなわち VTuber は CG 技術の発達とともに活動の幅が広がっており，顔を出して配信している YouTuber と遜色がなくなってきている．動画配信サイ
トでは様々な動画カテゴリが存在するが，動画カテゴリ別による YouTuber と VTuber の配信スタイルに対する視聴者の印象の違いについてはこれまでほとんど調査されてきていない．そこで本論文では，実写の顔出しの動画と 2D CG アバタ，3D CG アバタを利用した動画を用意し，視聴者の印象の違いを調査した．比較実験を行い，動画カテゴリによって配信スタイルに対する視聴者の印象が異なることを確認した．
キーワード：YouTuber, VTuber, アバタ，コミュニケーション

Impression Evaluation of Streaming Style ofYouTuber and VTuber by Category
Hiroki Echigo1,a)Kenro Go2

Takahiro Arai3

Shion Tominaga4

Minoru Kobayashi1,b)Received: April 11, 2022, Accepted: October 4, 2022

Abstract: With the development of computer graphics technology, it has become possible for streamer to
distribute using 2D CG or 3D CG avatars without making an appearance. Streamer using avatars, VTuber, have expanded their activities with the development of CG technology, and are no longer inferior toYouTuber, which streams face-to-face. There are various video categories on online video platform, but thediﬀerence in viewers’ impressions of YouTuber and VTuber distribution styles by video category has hardly
been investigated so far. Therefore, in this paper, we prepared a live-action video showing the face and avideo using avatar, and investigated the diﬀerence in the impression of the viewer. We conducted a comparative experiment and conﬁrmed that the viewer’s impression of the distribution style diﬀers depending on
the video category.
Keywords: YouTuber, VTuber, avatar, communication

1. はじめに
1
2
3
4
a)
b)

配信サイトでは，ゲーム実況，ニュース，学びなど多種多様なカテゴリの動画（以降，動画カテゴリとする）が存在

YouTube [1] やニコニコ動画 [2]，Twitch [3] などの動画している．配信のスタイルも多岐にわたっており，動画を明治大学
Meiji University, Nakano, Tokyo 164–8525, Japan
ソフトバンク株式会社
SoftBank Corp., Minato, Tokyo 105–7529, Japan株式会社 NTT ドコモ
NTT DOCOMO Inc., Chiyoda, Tokyo 100–6150, Japan
株式会社ドワンゴ
DWANGO Co., Ltd., Chuo, Tokyo 104–0061, Japan
hiroki.echigo@koblab.org
minoru@acm.org

配信しながら話す人（以降，配信者とする）が実写の顔出

c 2023 Information Processing Society of Japan

しをしている場合もあれば，2D CG または 3D CG のアバタを利用している場合もある．このようなライブ配信をする配信スタイルについて，本論文では「配信スタイル」と定義する（図 1）．配信者は動画の視聴回数やチャネル登録者数，アナリティクス機能，Twitter を中心とした SNSのトレンド，メディアによる話題性などの指標から，自ら86情報処理学会論文誌

Vol.64 No.1 86–95 (Jan. 2023)の印象に着目したものである．配信者は 20 代の男性とし，実験参加者は世代別で最も YouTube の利用率が高い 20 代のみを対象とした [6]．これまで配信スタイルによる印象について各視聴者が直観的に感じていた印象を実験によってデータとして示したことは，今後の研究につながると考える．
図 1 配信スタイル

Fig. 1 Streaming style.

なお，本論文は先行研究 [7] をもとに関連研究を調査し，実験参加者を増やしたうえで，結果と考察および議論を再構成したものである．

の配信スタイルが視聴者にとって印象が良いのかどうかを判断することが多い．実際にこれらのデータから今後のチャネル登録者数や視聴回数の増加を予測する研究もされ

2. 前提条件と定義
2.1 動画カテゴリの選定ている [4], [5]．しかしながら，これらの指標は長期かつ持動画配信サイトでは，多種多様なカテゴリの動画が存在

続的に配信を行うことで得られるデータであり，これからしている．特に YouTube では，動画カテゴリごとに探索

新たに配信者になろうと考えている人は得られない指標で可能であり，人気の高い動画カテゴリとして，ゲーム実況ある．このため，これから配信者になろうとしているユー

やニュース，音楽，ファッションと美容，学び，スポーツ

ザにとっては，自身の考えている配信スタイルが視聴者になどがあげられる．本論文では，動画カテゴリによって印とって印象が良いかどうかについて判断することが難し

象の違いを調査するにあたり，「配信者以外の印象の違い

い．また，科学的観点においても，配信者の動画カテゴリが少ない」「テロップやミュージックビデオのような特別に対する適切な配信スタイルは我々が調査した範囲では確な映像編集を必要としない」といった理由から，以下の 4

認できていない．たとえば，「ゲーム実況の配信をしたい点を満たす動画カテゴリを選定する条件とした．

人は，実写の顔出しで配信をした方が視聴者にとって印象• 常時 1 人で配信できることが良いのか，アバタで配信をした方が視聴者にとって印象• 視聴者が初見で内容を把握できること（動画を視聴すが良いのか，それともどちらでも特に変わらないのか」という視聴者の印象について着目した調査はされていない．
我々は，このような背景から，ライブ配信を対象とし，視るにあたって前提知識が必要ないこと）• 視聴者の性別によって反応の違いが小さいと考えられること

聴者の配信スタイルに対する印象が，動画カテゴリによっ• 配信画面のレイアウトが同じであることて異なるかどうかについて調査を行った．具体的には，ま以上の 4 点を満たす動画カテゴリとして，「ゲーム実況」

ず配信者が実写の顔出しをしている配信スタイル，2D CG「ニュース」「学び」を選定した．

アバタを用いた配信スタイル，3D CG アバタを用いた配信スタイルを用意し，それぞれの配信スタイルで「ゲーム2.2 YouTuber と VTbuer の定義

実況」「ニュース」「学び」の動画カテゴリに属する動画を本論文では，実写の顔出しをしながら配信を行う配信

作成した．そして，用意した動画を実験参加者が視聴し，者のことを YouTuber，2D CG または 3D CG で描画さそれぞれの動画に対してどのような印象を持ったのかアンれたアバタを利用して配信を行う配信者のことを VTuber

ケートをとる実験を行った．実験の結果をふまえて，配信（Virtual YouTuber）と総称する．

スタイル間および動画カテゴリ間で分析を行い，視聴者にとって印象の違いがあるのかどうかを議論した．

2.3 VTuber の特徴

本論文では，これまで視聴者が「印象がいい」と直観的VTuber の特徴として，YouTuber よりも視覚情報を気に感じていた印象について複数の要素に細分化して評価すにする必要がないことがあげられる．Mehrabian [8] は，人ることを試みた．その結果，どの要素が印象が良いと感じの判断に影響を与えるのは「外見などの視覚情報」が 55%，

る直接的な要因であるか明らかにすることはできなかった「声や話し方などの聴覚情報」が 38%，
「話す言葉や内容なものの，細分化して議論したことで今後の印象評価の研究

どの言語情報」が 7%であると報告している．そのため，実につながると考える．

写で顔出しの配信を行う場合，メイクや髪色，服装，照明

本論文の貢献は，実験の範囲で配信スタイルにより視聴の当たり具合，カメラに映る周辺環境などの視覚情報に配者の印象が異なることを明らかにしたことである．本論文慮する必要がある．一方で，VTuber のようにアバタを利で行った実験は，3 つの動画カテゴリについてそれぞれ実用する場合はこれらの視覚情報に配慮する必要がない．ま写と 2D CG および 3D CG アバタの配信スタイルを用意

た，アバタは年月が経っても容姿が変化しないため，同じし，視聴者の印象の要素の中から視覚的な印象および内容

容姿で長期間配信活動を行うことが可能である．このよう

c 2023 Information Processing Society of Japan

87

情報処理学会論文誌

Vol.64 No.1 86–95 (Jan. 2023)

な特徴があることから，YouTuber やアナウンサなど実写な違いとして，VTuber はキャラクタ設定の自由度が高く，の顔出しで活動していた人が，VTuber としても活動する

配信者に合った世界観を創り出すことができることがあげという事例も誕生している [9], [10]．

られている．

本論文では，この VTuber の配信スタイルに着目した．

本研究では配信スタイルに対する視聴者の印象の違いをオリジナルの 2D CG アバタと 3D CG アバタを制作し，配調査したいものの，アバタのキャラクタ設定による影響が

信スタイルの違いによる視聴者の印象の違いについて調査

過度に出ることは防ぎたいと考える．たとえば職業や年齢

した．

の違いや，吸血鬼や妖精などの非人間といった配信者の外

3. 関連研究3.1 アバタを用いた研究
アバタを用いた研究は多く行われており，本節ではアバ
タを用いたコミュニケーションに関する研究および商品を見と過度に変更することによって，視聴者の印象が過度に影響される恐れがある．そのため，本研究では YouTuberと極力似ているアバタを制作して調査を行った．

4. 研究課題

推薦するアバタの研究について述べる．渡辺ら [11] は対話

3 章の関連研究のように，オンラインでのコミュニケー者の化身であるバーチャルアクタを利用して対話するバー

ションをとる手法としてアバタを利用することが増えていチャルコミュニケーションシステムを提案している．下江

る一方で，状況に応じて実写とアバタの使い分けも重要でら [12] はアバタとピクトグラムを組み合わせてアニメー

あると我々は考える．たとえば，VTuber は YouTuber よションすることで，非言語コミュニケーションが円滑に行りも瞬きや表情といったノンバーバル情報が誇張されて伝えることを示している．松本ら [13] は，仮想空間でアバタ達され，驚いたときや喜んだときの様子が伝わりやすいとを利用してコミュニケーションをとるシステムを提案して考える．このため，「ゲーム実況」のような感情の起伏がおり，1 対 1 でのコミュニケーションの場合，上半身の実写

激しい動画カテゴリでは，YouTuber よりも VTuber の方

映像が表示されると，相手の雰囲気がよく伝わり，コミュが視聴者に良い印象を与えられる可能性がある．一方で，ニケーションしやすいということが示されている．先行研「ニュース」のような感情起伏が少ない動画カテゴリでは，

究 [14] では，ノンバーバル情報に着目し，目線や動き，表YouTuber の方が VTuber よりも視聴者に良い印象を与え情からプレゼンスタイルの印象を評価している．これらのることができるのではないかと考える．

研究 [11], [12], [13], [14] から，ノンバーバル情報が視聴者

このようなことから，我々は動画カテゴリと配信スタイの印象に影響を与えている可能性は十分に考えられる．そルに着目し，動画カテゴリごとに配信スタイルに対する視のため，本論文でも印象を評価する要素としてノンバーバ

聴者の印象が異なるかどうかを明らかにすることを研究のル情報について調査することとする．オンラインショッピ

目的と定めた．しかしながら，このことを明らかにするたングでアバタを利用した研究もされてきている [15], [16]．

めには多くの要素が存在し，課題を設定するのが難しい．

Li ら [15] や黒田ら [16] の研究は動画の配信とは異なるもそのため本論文では，研究目的を達成するための最初の 1のの，アバタを利用したことによる顧客への印象について

歩目として，調査する要素を限定したうえで調査すること

は商品の購入数から推測できる．外見と振舞いの一致率がとした．

高い方が推薦効果があるという結果は，動画の配信でも応

まず視聴者の印象は Mehrabian [8] が述べているように用できると考える．そのため，本研究では配信者が人間で視覚的な印象，聴覚的な印象，内容の印象と大別され，本あるため，人間のアバタを用いることとし，外見と振舞い研究ではこの中で視覚的な印象と内容の印象のみに限定しの一致率が高くなるようにした．

て調査した．

3.2 VTuber と YouTuber の違い

線や表情といったノンバーバル情報，動き方，3.2 節で述べ

視覚的な印象としては，配信者の見た目，性別，年齢，目Lu ら [17] によると，VTuber の視聴者が配信を見るモチ

たアバタのデフォルメ度合いやキャラクタ設定などの要素

ベーションは，YouTuber と類似しているものの，VTuberが考えられる．本論文では，この中でも実写配信と 2D CGの方が YouTuber よりも配信者と視聴者の間に距離感を感

および 3D CG のアバタとの違いを調査したいため，3.1 節

じている傾向があることが示されている．この距離感とは，で述べたようにノンバーバル情報に限定して調査した．

VTuber が 2D CG や 3D CG といった仮想世界の存在であ

内容の印象としては，配信内容が面白い，見て楽しい，るため，現実世界との距離があるものと考える．横田 [18]

学びが得られる，暇つぶしになる，友だちと見たい，続き

は，VTuber は視聴者にとって「自分の都合に応じて視聴が見たくなる，感動するなど多くの要素が存在する．また，できる」「自分の安心できる世界観の中に浸ることができ

内容の印象は同じ動画カテゴリ内でも差が生じるものである」「共感や自己肯定感を感じることができる」という特る．たとえば，「ゲーム実況」の中でも，ドラマチックな徴があることを示している．VTuber と YouTuber の大きシーンがたくさんある配信と，ゲーム内ではあまり大きな

c 2023 Information Processing Society of Japan

88

情報処理学会論文誌

Vol.64 No.1 86–95 (Jan. 2023)

シーン展開がなく配信者の雑談がメインの配信では，視聴5.2 配信スタイル 2 ：3D 配信型

者の印象は大きな違いがあると考える．そのため，本論文

図 3 のように 3D CG のアバタを利用して配信するスタ

では，まず 2.1 節で述べた条件で動画カテゴリを限定した

イルを本論文では「3D 配信型」とする．この配信スタイ

うえで，配信スタイルによる視聴者が感じる内容の印象のルは，VTuber の配信でよくみられ，身体の胸部あたりか差は極力少なくなるように限定して調査した．

ら上部のみが映っている．3D CG アバタの背景は透過さ

視聴者の印象として，視覚的な印象と内容の印象の両方

れ配信画面と一体となっている．3D CG アバタは VRoidに関わるものとして，視聴者の年齢層も影響しているとStudio [19] で制作している．iPhone のアプリケーション

考えられる．横田 [18] によると，20–39 歳の範囲においてである vear [20] を利用することで，iPhone の内蔵カメラ

VTuber の認知率は年齢が若いほど高いことが分かっていで取得した配信者の顔の表情や傾きなどをリアルタイムでる．また，総務省の調査によると，20 代の YouTube の利用

3D CG アバタに適用することができる．

率が 97.2%と調査された年代の中で 1 番高かった [6]．そのため，本研究では VTuber の認知率が比較的高く，YouTubeの視聴にも慣れていると考えられる 20 代の年齢層を視聴者の対象として設定することとした．

5.3 配信スタイル 3 ：2D 配信型
図 4 のように 2D CG のアバタを利用して配信するスタ
イルを本論文では「2D 配信型」とする．この配信スタイル

このように限定した状況の中で，配信者が実写で配信すは 5.2 節と同様に VTuber の配信でよくみられる．2D CGる場合と，アバタを用いて配信する場合を比較し，動画カ

アバタはイラスト制作ソフトウェアである CLIP STUDIO

テゴリごとに配信スタイルに対する視聴者の印象が異なる

PAINT [21] で原画を作成し，そのデータを Live 2D [22]かどうかを明らかにすることを本論文の研究課題とした．

に取り込み，動きのモデルを制作する．Live 2D Cubism

Viewer を利用することで，web カメラで取得した配信者の5. 実験準備

顔の表情や傾きなどをリアルタイムで 2D CG アバタに適4 章で述べた研究課題を達成するために，我々は印象評用することができる．

価の実験を行った．実験を行うにあたり，「ゲーム実況」「ニュース」「学び」の 3 つの動画カテゴリにおいて，配信ス
タイルを 3 種類用意し，合計 9 種類の動画を制作した．本章では，3 種類の配信スタイルの概要と制作方法について紹介する．動画の収録には，デスクトップ PC（GALLERIA製 ZA9R-R37）と，モバイル端末（Apple 製 iPhone 11 Pro）
を利用している．また，アバタの制作については 3 章の関連研究で述べたように，配信者に極力似ているようにした．

5.1 配信スタイル 1 ：実写配信型
図 2 のように配信者が顔出しをしながら配信するスタイルを本論文では「実写配信型」とする．YouTuber の配信
スタイルは多く存在するが，今回の 3 つの動画カテゴリでは画面共有する画面がメインとなるため，顔出しをしている画面はすべて左中央に小窓のように配置した．

図 2

実写配信型の配信スタイル

Fig. 2 Streaming style of live-action.

c 2023 Information Processing Society of Japan

図 3 3D 配信型の配信スタイル

Fig. 3 Streaming style using a 3D CG avatar.

図 4 2D 配信型の配信スタイル

Fig. 4 Streaming style using a 2D CG avatar.

89

情報処理学会論文誌

Vol.64 No.1 86–95 (Jan. 2023)

アルタイムに配信者と視聴者が交流することで，視聴者に6. 印象評価実験

とって配信者の印象が左右されることを防ぐためである．

6.1 実験環境および実験条件

しかしながら，本研究はライブ配信を視聴した視聴者の印実験を行うにあたり，3 つのカテゴリにおいて 5 章で述象について調査したいため，極力ライブ配信に近い環境の

べた 3 種類の配信スタイルをそれぞれ用意した（表 1）．実

動画を制作した．すなわち，盛り上がった部分だけを切り際に実験に使用した動画のスクリーンショットを図 5 に抜いたり，テロップを入れたりといった編集は行わず，あ示す．

たかもライブ配信された動画をアーカイブとして視聴して実験では，表 1 に示した動画を実験参加者に 1 種類ずつ

いるかのように制作した．

視聴させた．動画は実験参加者の負担を考慮し，すべて 3

本実験では，視聴者の印象を評価するにあたり，図 6 に分程度となっている．
「ゲーム実況」の動画は，3 条件すべ

示した要素で評価することを試みた．発表者の印象を評価て別撮りしたオセロのプレイ動画とした．オセロの選定理している先行研究 [23] や YouTube を視聴する動機につい由として，実験参加者がルールをすでに理解していること，てまとめた研究 [24], [25]，VTuber の提供価値についての勝敗があること，3 分間の動画で 1 試合が終わること，試研究 [18] を参考に，視聴者の印象を「視覚的な印象」「聴覚合の途中経過が分かりやすく，勝敗が終盤まで分かりにく的な印象」「内容の印象」に大別し，それらの要素が総合さいことなどがあげられる．
「ニュース」の動画は，過去にれた視聴者の「主観的な印象」があると我々は考えた．そ学会で発表した内容や最先端技術についてまとめたスライのため，我々は「視覚的な印象」として，ノンバーバル情ドをもとに発表した動画とした．内容はどれも HCI 分野報である「目線」と「表情」，「内容の印象」として「楽しのものであり，3 つの動画の内容を近しいものを選定した．

さ」「興味深さ」「面白さ」，視覚的な印象と内容の印象の「学び」の動画は，小学校で学習する算数の問題を 3 問用

両方の要素が必要である「継続」と「同調」，様々な要素

意し，それぞれの問題について配信者が解説する動画としが総合されて主観的に感じる「主観的な印象」という要素

た．難易度は同程度のものを選定しており，内容に大きなから視聴者の印象について調査したいと考えた．本実験で差がないように選定した．実験は 1 名の実験参加者に対しは，配信者の配信スタイルの違いについて，および動画カて 9 条件すべて視聴して比較する実験参加者内計画で行っテゴリの違いについて調査したいため，「視覚的な印象」とたため，ゲームの流れや発表内容，問題を条件によって変「内容の印象」のみに限定して評価することとする．
「聴覚更している．すなわち，「ゲーム実況」の場合，どの実験的な印象」については，配信者は 9 条件すべて同一人物が参加者も条件 A として見る動画は同じ内容の流れであり，担当することで，声や話し方による視聴者の印象の差を極条件 A，条件 B，条件 C は違うプレイ動画となっている．

力なくした．

今回の実験では，事前に撮影した動画を使用している．

これらの要素から視聴者の印象を調査するために，実験

その理由として，テキストによるチャット機能によってリ参加者に対して条件ごとに表 2 に示した質問に回答させた．表 2 の Q1，Q2，Q4，Q6–Q8 については，5 段階の

表 1 実験の条件

Table 1 Experimental conditions.

リッカート尺度で評価させた．9 条件において，順番による結果への影響を考慮し，ラテン方格法を用いた．

実写配信型

3D 配信型2D 配信型

実験後，配信スタイル間での印象を評価するために，実

ゲーム実況(a) 条件 A(b) 条件 B(c) 条件 C

ニュース(d) 条件 D(e) 条件 E(f) 条件 F

験参加者には表 3 に示した質問を行った．実験参加者は学び(g) 条件 G(h) 条件 H(i) 条件 I

図 5 本論文で比較した配信スタイル

Fig. 5 Streaming style compared in this paper.

c 2023 Information Processing Society of Japan

図 6

視聴者の印象の関係図

Fig. 6 Relationship diagram of viewer’s impression.

90

情報処理学会論文誌

Vol.64 No.1 86–95 (Jan. 2023)

表 2 実験の質問一覧

表 4

Table 2 Questionnaire list of experiment.
Q1

配信スタイル間の比較（Friedman 検定後，有意差があった条
件間で Steel-Dwass 検定を実施）

Table 4 Comparison between streaming styles.

i .) 発表者の目線（アイコンタクト）

条件間

Q1- i

Q1- ii

Q2

Q4

Q6- i

Q6- ii

Q7

Q8

A-B

無

有

無

有

-

-

-

-

B-C

無

無

無

無

-

-

-

-

C-A

有

有

有

無

-

-

-

-

D-E

無

有

無

無

-

-

-

-

E-F

有

有

有

無

-

-

-

-

F-D

有

有

有

無

-

-

-

-

G-H

有

有

有

無

無

-

-

-

（自由記述）

H-I

無

無

無

無

無

-

-

-

視聴した動画の続きを見たいと感じましたか．

I-G

有

有

有

無

無

-

-

-

ii .) 発表者の表情を感じることができましたか．

ゲーム実況（1. まったく感じなかった–5. とても感じた）Q2

配信者に対する印象はどう感じましたか．

ニュース（1. とても悪かった–5. とても良かった）

Q3Q4

Q2 のように感じた理由をご記入ください．

学び（1. もう見たくない，2. どちらかというと見たくない

3. なんともいえない，4. どちらかというとまた見たい
5. ぜひまた見たい）
Q5
Q6

Q4 のように感じた理由をご記入ください．

テゴリと配信スタイルごとに Friedman 検定を行い，有意差

視聴した動画はがあった条件間で Steel-Dwass 検定を行った．表 4 では，i .) 興味深い

配信スタイル間において Friedman 検定を行って有意差がii .) 面白い（ユーモアを感じる）

なかったものは「-」，有意差があり，その後 Steel-Dwass 検を感じましたか．

定を行って 5%水準で有意差があったものは「有」，なかっ

視聴した動画を見て楽しめたと感じましたか．
（1. まったく感じなかった–5. とても感じた）

Q8

Q9

配信スタイル間で比較した結果を表 4 に示す．各動画カ（自由記述）（1. まったく感じなかった–5. とても感じた）

Q7

6.2 実験結果と考察たものは「無」と表示している．
表 4 より，配信スタイル間では Q1- i )，Q1- ii )，Q2 で視聴した動画を見て臨場感（配信者と一緒に楽しんだり緊張

有意差がある関係が多いことが分かった．動画カテゴリ間したりなど）を感じましたか．

では Q4，Q6–Q8 で有意差がある関係が多いことが分かっ（1. まったく感じなかった–5. とても感じた）

た．すなわち，図 6 で示した「視覚的な印象」や「主観的Q6–Q8 で回答した理由をご記入ください．

な印象」は配信スタイル間で差があることが分かり，「内容（自由記述）の印象」は，動画カテゴリ間で差があることが分かった．
表 3

実験後の質問一覧

Table 3 Questionnaire list of after experiment.
After-Q1 「ゲーム実況」の 3 種類の動画を視聴して，一番配信者への印象が良かったものはどれでしたか．
（A ：実写配信型，B ：3D 配信型，C ：2D 配信型，
どれも変わらなかった，その他）

After-Q2 「ニュース」の 3 種類の動画を視聴して，象について結果および考察していきたい．

6.2.1 配信スタイル間での比較
Q1- i )，Q1- ii )，Q2 についての質問の結果を動画カテゴ
リごとに図 7，図 8，図 9 に示す．
ゲーム実況の動画カテゴリでは，Steel-Dwass 検定を行ったところ，図 7 で示した Q1，Q2 について「実写配信型」

一番配信者への印象が良かったものはどれでしたか．

と「2D 配信型」間に 5%水準で有意差が確認された．ま（D ：実写配信型，E ：3D 配信型，F ：2D 配信型，た，表情ついては「実写配信型」と「3D 配信型」間でもどれも変わらなかった，その他）

After-Q3 「学び」の 3 種類の動画を視聴して，一番配信者への印象が良かったものはどれでしたか．

After-Q4

本節では，配信スタイル間での比較に着目して視聴者の印5%水準で有意差が確認された．ニュースの動画カテゴリでは，Steel-Dwass 検定を行ったところ，図 8 で示した Q1，（G ：実写配信型，H ：3D 配信型，I ：2D 配信型，

Q2 について「実写配信型」と「2D 配信型」，「3D 配信型」

どれも変わらなかった，その他）と「2D 配信型」間に 5%水準で有意差が確認された．ま上記のように回答した理由をご記入ください．

た，表情ついては「実写配信型」と「3D 配信型」間でも（自由記述）

5%水準で有意差が確認された．学びの動画カテゴリでは，

20-27 歳の 22 名（男性 19 名，女性 3 名）である．実験参加
者には事前に 9 条件がそれぞれどのような動画であるかといった詳しい内容については伝えなかった．また，実験参加者は本実験の配信を担当した実験協力者と面識がなかった．これは，事前に配信者のことを実験参加者が知っていることによる影響がないようにするためである．

Steel-Dwass 検定を行ったところ，図 9 で示した Q1，Q2
について「実写配信型」と「3D 配信型」，
「実写配信型」と「2D 配信型」間に 5%水準で有意差が確認された．
これらの結果から，視覚的な印象であるノンバーバル情報の「目線」や「表情」は，配信スタイルによって印象が異なると考えられる．また，主観的な印象については視覚的な印象ほど差があるわけではないものの，視覚的な印象のノンバーバル情報，特に配信者の「目線」が影響を与えて

c 2023 Information Processing Society of Japan

91

情報処理学会論文誌

Vol.64 No.1 86–95 (Jan. 2023)

図 7

Q1，Q2 のアンケート結果（ゲーム実況）

Fig. 7 Result of questionnaire Q1, Q2 (Gameplay).

図 8

Q1，Q2 のアンケート結果（ニュース）

Fig. 8 Result of questionnaire Q1, Q2 (News).

図 9

Q1，Q2 のアンケート結果（学び）Fig. 9 Result of questionnaire Q1, Q2 (Study).

いるのではないかと考えられる．また，本実験では 6.1 節

実験では評価していない「聴覚的な印象」の影響がある可で述べたように，同じ動画カテゴリの中では内容をなるべ

能性や，アバタの見た目の違いがあるのではないかと考えく統一して行っていた．そのため，Q6–Q8 の内容の印象にる．このことについては 7 章で議論することとする．

ついて有意な差がなかったことは，準備した動画が実験参6.2.2 実験後アンケートの結果と考察

加者にとっても差がなかったという印象であったと考えられる．

実験後の質問結果を図 10 に示す．図 10 の実験後の質
問結果についてフィッシャーの検定を行ったところ，ゲー

ニュースという動画カテゴリは先行研究 [14] のプレゼ

ム実況の「実写配信型」と「3D 配信型」間の違いと，学びンスタイルとも似ている動画カテゴリであるが，先行研の「実写配信型」と「3D 配信型」間の違いにおいて 5%水

究 [14] で述べられている VTuber 型と Web 会議システム

準で有意な差が確認され，関連があることが分かった．

型間の結果とは異なる結果となった．この理由として，本

実験後のアンケート結果より，「ゲーム実況」では，わず

実験の配信者とは違う人が配信者を担当していたため，本かではあるが 3D 配信型が実写配信型を上回る結果となっc 2023 Information Processing Society of Japan

92

情報処理学会論文誌

Vol.64 No.1 86–95 (Jan. 2023)

印象や，本実験では評価していない聴覚的な印象も影響がある可能性がある．

7. 議論
本章では，6 章の実験結果から今後の研究方針について議論する．

7.1 配信者を変更したことによる印象の違い
図 10 実験後のアンケート結果

本論文の実験では，9 条件すべてにおいて同一人物が担Fig. 10 Result of questionnaire after experiment.

当したが，「配信者の顔がかっこいい」という容姿による影
響が少なからずあったと考える．そのため，配信者の性別ていた．これは，視覚的な印象や主観的な印象の結果とはや年齢が違う場合も，本研究の結果と同様の結果が得られ異なっており，違う要素が影響しているのではないかと考るかについて今後追加で調査していく必要があると考える．

える．3D 配信型が良いと回答した理由として，「ゲーム実況に関しては笑っているタイミングが多々あるため，実際

7.2 2D CG アバタのデフォルメによる効果の検証の顔や，大まかに表情が分かるアバタでも良いと感じた」

本論文の実験では，服装や顔の輪郭など実写の配信者に「ゲーム実況では配信者の反応込みで（反応や様子を楽し

極力似ているように制作することで，視覚的な情報が過度みに）視聴していたため，配信者を見る時間が長くなり，に影響しないように配慮した．その結果，6 章の実験結果その分受ける印象も変わった」といった意見があった．実より，特に「表情」「目線」といったノンバーバル情報につ写配信型が良いと回答した理由として，「顔出し配信でのいて 2D 配信型は他の配信型に比べて評価値が低かった．

顔が普通にかっこいいため好印象を持った」「人（リアル）

このノンバーバル情報を向上させる手法として，デフォの表情が見られたほうが良い」といった意見があった．

ルメを施す手法が考えられる．2D CG アバタはデフォル「ニュース」では，実写配信型が全体の 50%以上で最もメを施すことが可能であることが特徴の 1 つであり，表情

多く，次いで 3D 配信型，最後に 2D 配信型となっていた．

や目線，瞬きといったノンバーバル情報を誇張して伝達す

この理由として，「どれも平坦なトーンや表情で話す場合，ることが可能である．先行研究 [14] では，デフォルメをニュースや学びなどは実際の顔が見えた方が微妙な表情変施した 2D CG アバタを用いたプレゼンスタイルについて化が分かりやすかった」といった意見があった．

評価しており，本論文の実写配信型と同様の配信スタイル「学び」では，実写配信型が全体の約 64%と最も多く，次よりも聴講者にとって印象が良いと述べられている．清水いで「どれも変わらなかった」が全体の約 23%と多かった．

ら [26] は，アバタの外見の印象について調査を行っており，「どれも変わらなかった」を回答した理由として，「スライ

授業動画ではデフォルメを施したアバタが授業を受ける学

ドに集中するため，配信者の形態はあまり気にならなかっ生に丁寧に寄り添う姿勢をアピールできる可能性を示唆した」「見た目や態度に優劣はなく，あまり大きな差を感じている．

なかった」といった理由をあげていた．また，「問題を一実際にインタラクション 2021 [27]，インタラクション

緒に解いているような感覚があって良かった」「丁寧に説2022 [28] においてデフォルメを施した 2D CG のアバタを明してくれていた」といった内容に関する意見がとても多利用して学会発表した [29], [30]．聴講者からは，「VTuber

かった．

での発表は落ち着いて（リラックスして）聴くことができ

これらの意見やアンケート結果から，6.2.1 項で示した視た」「アバタがかわいかった」といった感想が寄せられ，2D

覚的な印象の影響が，配信スタイル間の印象の違いに少な

CG アバタが聴講者に対して好印象を与えられたと感じた．

からず影響していると考えられる一方で，本実験では調査

また，インタラクション 2022 ではインタラクティブ発表

していなかった視聴者の印象に影響する要素として，「ゲー

賞（一般投票）を受賞しており [30]，研究の内容や魅力をム実況」では「配信者の反応」，「学び」では「説明」や「丁聴講者に伝達できたことや，聴講者の印象が良かった発表

寧さ」が視聴者の印象に影響があるのではないかと考える．

であった可能性がある．このように，デフォルメを施すこ「配信者の反応」は視覚的な印象だけでなく，聴覚的な印とで，目線や表情といったノンバーバル情報を伝達しやす

象や，その反応が起きる前後の内容の印象も関わってくる

くなり，配信者の印象を良くすることができる可能性が期と考えるため，今後慎重に調査していく必要があると考え待される．今後，デフォルメを施した 2D CG のアバタをる．
「説明」や「丁寧さ」は内容の印象が大きく関わって利用し，視聴者の印象にどれほど影響するのかについて調いるが，スライドに集中していた実験参加者もいたことか

査していきたい．

ら，配信画面のレイアウトのような配信者以外の視覚的な

c 2023 Information Processing Society of Japan

93

情報処理学会論文誌

Vol.64 No.1 86–95 (Jan. 2023)

7.3 動画カテゴリによる最適な配信スタイルの推定
本論文の実験結果や 7.1 節，7.2 節の追加調査を行うこ

参考文献
[1]

とで，1 章で述べたように「ゲーム実況の配信をしたい人
は，どのような配信スタイルを選択すべきか」という推定を行うことができる可能性がある．自分の配信がしたい動画カテゴリではどの配信スタイルが合っているか，自分の年齢やコミュニケーション力ではどの配信スタイルが合っ

[2]
[3]
[4]

ているか，といったことをあらかじめ知っておくことで，誰もが配信を始めやすくなる可能性が期待される．
また，最適な配信スタイルを推定することは，オンライ[5]ンでのプレゼンテーションスタイルやオンデマンド授業，
遠隔コミュニケーション支援など配信以外の状況にも応用[6]可能であると考える．特にオンライン環境では，聴講者が顔を映し出すカメラ機能をオンにしない限り，発表者が聴[7]

講者の顔を直接見ることができないため，聴講者にとって印象が良いのかどうかを把握することが難しい．本研究では，配信という状況に着目して研究を進めているが，この[8]研究の成果はオンライン環境での人間同士のコミュニケー[9]ションという観点において，意義があると考えている．
[10]

8. おわりに[11]

本論文では，動画カテゴリごとに配信スタイルに対する印象が異なるかどうかを明らかにする研究目的の最初の 1[12]

歩目として，「ゲーム実況」「ニュース」「学び」の 3 つの動画カテゴリに着目し，実写配信型，2D 配信型，3D 配信型の 3 種類の配信スタイルがそれぞれ視聴者にとって印象が[13]

異なるかどうかを，ノンバーバル情報と複数の内容の印象の要素のみに限定して調査した．印象評価の比較実験の結[14]

果，動画カテゴリごとの配信スタイルの違いを比較したところ，目線や表情といったノンバーバル情報の印象の差が[15]あることが分かった．また，配信スタイルの違いによって内容の印象の差はなかった．一方で，配信スタイルごとの動画カテゴリの違いを比較したところ，視覚的な印象の差はなく，内容についての印象の差があることが分かった．
これらの結果から，視聴者の印象には視覚的な印象が少な[16]

からず影響していると考えられるものの，動画カテゴリに
よって「配信者の反応」や「説明」といった内容の印象と聴覚的な印象も複合的に関わる要素が，視聴者の印象に影[17]響がある可能性があると考える．
今後は配信者やアバタを変更して実験を行い，今回の実験結果が他の配信者の場合でも適用されるかどうかについて調査していきたい．また，本研究を引き続き進め，オン[18]

ライン環境における人間同士のコミュニケーションの在り方について調査していきたい．
謝辞

本研究は JSPS 科研費 18K11410 の助成を受けた

[19]
[20]

ものである．また，本論文の執筆にあたり，本実験に協力していただいた皆様に感謝申し上げます．

c 2023 Information Processing Society of Japan[21]

YouTube，入手先 https://www.youtube.com/ （参照2022-04-10）.
ニコニコ，入手先 https://www.nicovideo.jp/ （参照2022-04-10）.
Twitch，入手先 https://www.twitch.tv/ （参照 202204-10）.
松清綾大，伊藤淳子，吉野 孝，宗森 純 ：YouTube チャ
ンネルの投稿動画数や動画再生回数の推移に基づく登録者数分析，2021 年度情報処理学会関西支部支部大会講演
論文集，G-76, pp.1–3 (2021).
田中達也，阿多信吾，村田正幸 ：ユーザ生成コンテンツの視聴数推移パターン分析と人気推移予測，信学技報，Vol.116, No.137, pp.49–54 (2016).
総務省情報通信政策研究所 ：令和 2 年度情報通信メディ
アの利用時間と情報行動に関する調査報告書，pp.1–94(2021).
越後宏紀，呉 健朗，新井貴紘 ：YouTube のカテゴリ別における YouTuber と VTuber の配信スタイルによる印象評価の検討，ワークショップ 2021（GN Workshop 2021）
論文集，pp.17–24 (2021).
Mehrabian, A.: Silent Messages: Implicit Communication of Emotions and Attitudes, Wadsworth (1981).
ヒカキン，今後は VTuber として活動して行きます，入手
先 https://youtu.be/3gtiOlhMAmc（参照 2022-04-10）.
一翔剣ちゃんねる – YouTube，入手先 https://www.
youtube.com/c/ishouken/videos （参照 2022-04-10）.
渡辺富夫，大久保雅史 ：身体的コミュニケーション解析のためのバーチャルコミュニケーションシステム，情報処理学会論文誌，Vol.40, No.2, pp.670–676 (1999).
下江優太，濱本和彦，野須 潔，小河幸次 ：アバターとピクトグラムを用いた非言語コミュニケーションの検討，
電学論，Vol.130, No.3, pp.476–482 (2010).
松本敏宏，松浦宣彦，菅原昌平，正木茂樹 ：デスクトッ
プ VR 会議におけるアバタ表現方式の評価，情報処理学
会研究報告，Vol.99, No.88, pp.13–18 (1999).
越後宏紀，小林 稔，五十嵐悠紀 ：オンラインの学会発表におけるプレゼンテーションスタイルの印象評価，情報処理学会論文誌，Vol.63, No.1, pp.2–10 (2022).
Li, F.L., Zhao, Z., Lu, Q., Lin, X., Chen, H., Chen,
B., Pu, L., Zhang, J., Sun, F., Liu, X., Xie, L., Huang,
Q., Zhang, J. and Chen, H.: AliMe avatar: Multimodal Content Production and Presentation for Livestreaming E-commerce, Proc. 44th International ACM
SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR’ 21 ), pp.2635–2636 (2021).
黒田拓也，山田誠二，寺田和憲 ：オンラインショッピング
における商品推薦エージェントの外見と振る舞いの関係が購買意欲に与える影響，人工知能学会論文誌，Vol.31,
No.2, pp.1–11 (2016).
Lu, Z., Shen, C., Li, J., Shen, H. and Wigdor, D.:
More Kawaii than a Real-Person Live Streamer: Understanding How the Otaku Community Engages with andPerceives Virtual YouTubers, CHI’ 21: Proc. SIGCHI
conference on Human Factors in Computing Systems(2021).
横田健治 ：バーチャル YouTuber の提供価値の分析，電子情報通信学会誌，Vol.102, No.7, pp.654–659 (2019).
VRoid Stuido，入手先 https://vroid.com/ （参照 202204-10）.
vear – バーチャルライブ配信アプリ，入手先 https://apps.apple.com/jp/app/vear-バーチャルライブ配信アプ
リ/id1490697369 （参照 2022-04-10）.
イ ラ ス ト マ ン ガ 制 作 ソ フ ト・ア プ リ CLIP STUDIO

94

情報処理学会論文誌

[22]
[23]

[24]

[25]

[26]

[27]
[28]
[29]

[30]

Vol.64 No.1 86–95 (Jan. 2023)

PAINT，入 手 先 https://www.clipstudio.net/ （ 参 照
2022-04-10）.
Live 2D Cubism，入手先 https://www.live2d.com/（参.
照 2022-04-10）
Kurihara, K., Goto, M., Ogata, J., Matsusaka, Y.
and Igarashi, T.: Presentation Sensei: A Presentation
Training System using Speech and Image Processing,
ICMI’07: Proc. 9th international conference on multimodal interfaces, pp.358–365 (2007).
小寺敦之 ：動画共有サイトの「利用と満足」—「YouTube」
がテレビ等の既存メディア利用に与える影響，社会情報学研究，Vol.16, No.1, pp.1–14 (2012).
Haridakis, P. and Hanson, G.: Social Interaction and
Co-Viewing With YouTube: Blending Mass Communication Reception and Social Connection, Journal of Broadcasting & Electronic Media, Vol.53, No.2, pp.317–335(2009).
清水千夏，渡邉慎二 ：アバターの外見と動きとその印象に関する研究，日本デザイン学会研究発表大会概要集，
pp.214–215 (2021).
インタラクション 2021，入手先 https://www.interactionipsj.org/2021/ （参照 2022-04-10）.
インタラクション 2022，入手先 https://www.interactionipsj.org/2022/ （参照 2022-04-10）.
インタラクション 2021 2 日目午後（インタラクティブ発表
4 中継 A），入手先 https://www.youtube.com/watch?v=e0k73Sg k-Ws&t=1773s （参照 2022-04-10）.
越 後 宏 紀 ，阿 部 花 南 ，武 井 秀 憲 ，五 十 嵐 悠 紀 ，小 林
稔 ：ChaChatButton ：聴講者からのフィードバックを
リアルタイムに反映するチャットボタン，インタラクショ
ン 2022 論文集，pp.574–578 (2022).

新井 貴紘 （正会員）2019 年東京工科大学コンピュータサ
イエンス学部コンピュータサイエンス
学科卒業．2021 年同大学大学院バイ
オ・情報メディア研究科コンピュータ
サイエンス専攻博士前期課程修了．同年株式会社 NTT ドコモに入社し，現
在に至る．

富永 詩音
2019 年日本大学文理学部情報科学科卒業．2021 年同大学大学院総合基礎科学研究科博士前期課程修了．現在，
株式会社ドワンゴにてエンジニアとして勤務．

小林 稔 （正会員）
1988 年慶應義塾大学理工学部計測工学科卒業．1990 年同大学大学院修士課程修了．同年日本電信電話株式会社
入社．1996 年マサチューセッツ工科大学修士課程修了．2014 年より明治

越後 宏紀 （学生会員）
2018 年明治大学総合数理学部先端メ
ディアサイエンス学科卒業．2020 年
同大学大学院先端数理科学研究科先端

大学総合数理学部先端メディアサイエ
ンス学科教授．主に CSCW，ヒューマンインタフェースの研究に従事．博士（工学）．ACM，IEEE，電子情報通信学会，日本バーチャルリアリティ学会各会員．本会フェロー．

メディアサイエンス専攻博士前期課程修了．同年同大学院同研究科同専攻博士後期課程に進学，現在に至る．主にCSCW，ヒューマンインタフェースの研究に従事．

呉 健朗
2020 年日本大学大学院総合基礎科学研究科博士前期課程修了．同年 Soft-Bank 株式会社入社．2021 年より日本大学大学院総合基礎科学研究科博士後期課程に進学，現在に至る．2017
年 VR 学会サイバースペース研究賞，2018 年情報処理学会 GN 研究賞，山下記念研究賞．

c 2023 Information Processing Society of Japan

95