情報処理学会論文誌

Vol.63 No.1 2–10 (Jan. 2022)

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
越後 宏紀1,a)

小林 稔1,b)

五十嵐 悠紀1,c)

受付日 2021年4月14日, 採録日 2021年7月7日

概要：新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の感染拡大により，国内会議および国際会議においてオンラインによる学会発表が急増している．オンラインによる学会発表が定着したことで，感染症の感染が収束した後も，オンラインによる学会発表は 1 つの選択肢として残っていくと考える．オンラインによる学会発表の課題として，身振り手振りや目線，表情といったノンバーバル情報が伝わりにくいことがあげられる．本論文では，発表者の腰から上を投影した発表手法と 2D CG のアバタを用いた発表手法を提案し，発表者のノンバーバル情報の有無が，聴講者にとってどれほど影響があるのかを調査した．比較実験を行い，発表者の腰から上を投影した発表手法が聴講者にとって印象が良い発表手法であることを確認した．
キーワード：プレゼンテーション，ノンバーバル情報，VTuber

Impression Evaluation of Presentation Style in
Online Conference Presentations
Hiroki Echigo1,a)Minoru Kobayashi1,b)

Yuki Igarashi1,c)Received: April 14, 2021, Accepted: July 7, 2021

Abstract: Due to the spread of the recent coronavirus disease (COVID-19), online conference presentations
are increasing rapidly at national and international conferences. With the establishment of online conference
presentations, we think that online conference presentations will remain an option even after the infection of
infectious diseases has subsided. One of the challenges of online conference presentations is that it is diﬃcult
to convey non-verbal information such as gestures, eyes, and facial expressions. In this paper, we proposed apresentation method that projects the entire body and a presentation method that uses a 2D CG avatar, andinvestigated how the presence or absence of non-verbal information of the presenter aﬀects the audience. A
comparative experiment was conducted, and it was conﬁrmed that the presentation method that projected
the entire body was a presentation method that made a good impression on the audience.
Keywords: Presentation, Non-verbal Communication, VTuber

1. はじめに

報処理学会の発表において，2020 年 9 月以降には，現地とオンラインのハイブリッドによる学会発表も行われていオンラインによる学会発表は近年急増している．特に新る．オンラインによる学会発表は，学会の会場に行かなく型コロナウイルス感染症（COVID-19）の感染拡大の影響ても，どこからでも参加できるという利点があり，感染症

により，2020 年度に情報処理学会によって開催されたイベの感染が収束した後も身体の不自由な人や妊婦・出産・育

ントの 90%以上がオンラインのみの開催であった [1]．情児・介護中の人など様々な理由で学会会場に行けない人が

1
a)
b)
c)

明治大学
Meiji University, Nakano, Tokyo 164–8525, Japan
hiroki e@meiji.ac.jp
minoru@acm.org
yukim@acm.org

c 2022 Information Processing Society of Japan

学会で発表する手段の 1 つとして存続すると考えられる．
また，震災や自然災害などによって現地開催が困難となった場合の対応として，今後もオンラインによる学会発表は行われると想定される．

2

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ように小さく表示されるようになっている Web 会議シス
テムを総称している．Web 会議システム型は，学会発表だ
けでなく，企業の講演会やセミナーで幅広く利用されている．松下らは遠隔会議でのコミュニケーションがうまく行えない主な原因として，ノンバーバル情報がうまく伝わらないことをあげており [11]，プレゼンにかかわらず，オンラインだとノンバーバル情報が伝わりにくい問題がある．
そこで我々は，オンラインによる学会発表において，発表者のノンバーバル情報が，聴講者に対してどれほど影響があるのかについて調査を行った．具体的には，まず Web
会議システム型よりノンバーバル情報が伝達されやすいと考え，図 1 (b) のように発表者の腰から上を映して発表するスタイル（以降，登壇型とする）と図 1 (c) のように 2D

CG のアバタを介して発表するスタイル（以降，VTuber 型とする）を提案する．実際の学会発表で 2 種類のプレゼンスタイルをそれぞれ使用し，聴講者の反応を調べた．そして，Web 会議システム型，登壇型，VTuber 型の 3 種類の発表映像を用意し，聴講者が発表に対してどのような印象を持ったのかを調査する実験を行った．
本研究の貢献は，オンラインによる学会発表において，登壇型のプレゼンスタイルが，聴講者にとって印象が良い
プレゼンスタイルであることを確認したことである．また，発表者の表情や目線，身体全体の動き，身振り手振りといった視覚的なノンバーバル情報があることによって，発表者に対する印象は向上し，特に身振り手振りといった
身体の動きが聴講者に良い印象を与える要因になっていると示唆する結果を得たことである．

2. 関連研究
図 1 本論文で比較したプレゼンスタイル

本論文は，オンラインによる学会発表において，視覚的Fig. 1 Presentation style.

なノンバーバル情報が聴講者に与える影響についての報告である．本章では，図 1 の 3 種類のプレゼンスタイルを比学会発表はプレゼンテーション（以降，プレゼンとする）の一種であり，聴講者に対して研究内容を伝える重要な機較することに至った経緯および根拠について関連研究を用いて述べる．

会である．プレゼンの方法論について述べている書籍は多数存在しており，これらの書籍 [2], [3], [4], [5], [6] では，

2.1 プレゼンテーション

プレゼンの内容構成や資料作りに加えて，発表者の目線やMehrabian は，人の判断に影響を与えるのは「外見な表情，外見，身振り手振りといったノンバーバルコミュニ

どの視覚情報」が 55%，
「声や話し方などの聴覚情報」がケーションにおける手がかり（以降，ノンバーバル情報と38%，「話す言葉や内容などの言語情報」が 7%であると報する）がプレゼンの質を高めると述べられている．しかし告している [12]．そのため，プレゼンの方法論について述ながら，オンラインによる学会発表で現在多く行われていべている書籍の多くでは，プレゼンで話す内容やスライドるプレゼンスタイルは，図 1 (a) のように発表のスライド作成だけでなく，話す声のトーンや服装，表情，目線，身が大きく表示され，小窓のように小さく発表者の顔が表示

振り手振りなどノンバーバル情報についても多く述べられされており（以降，Web 会議システム型とする），プレゼンている [2], [3], [4], [5], [6]．これらの書籍で述べられているの質を高めるためのノンバーバル情報が聴講者に対して適プレゼンの方法論は，オンラインによる学会発表でも応用

切に伝達できているとはいいにくい．Web 会議システム型

可能な技術や知識が多くある．特に話し方や声のトーン，とは，Zoom [7] や Webex [8]，Microsoft Teams [9]，Google

スライドの構成や見やすいスライド作成といった聴覚情報

Meet [10] といった，Web カメラで映している顔が小窓のおよび言語情報は対面による学会発表とほとんど差異がな

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いと考える．一方で，視覚情報については，発表者は聴講システムを提案している [18]．これらの研究 [16], [17], [18]

者が見えない状況で発表するため，聴講者とアイコンタク

は，アバタを利用することでノンバーバル情報を伝達してトをとりにくいことや，聴講者の目線を気にしながら身体

おり，オンラインにおける学会発表でも応用できるのではを動かすことができないこと，身振り手振りを取り入れなないかと考える．そこで，我々はノンバーバルな視覚情報

がら熱意をもって話しにくいなどの問題点がある．また，を伝達することを目的とし，2D CG のアバタを利用する

聴講者の反応が分からず，発表者は発表の内容が聴講者にこととした．

伝わっているのかや，自分の発表の印象は良かったのかど
うかといった手ごたえが分かりにくい．

2.4 VTuber

本論文では，そういったオンライン特有のプレゼンの課

本論文では，2D CG のアバタを利用したプレゼンスタ

題点から，ノンバーバルな視覚情報に着目し，聴講者にイルを提案しており，これは VTuber（Virtual YouTuber）

とってどれほど影響があるのかを調査することとした．

の仕組みを利用している．詳しい仕組みについては 3 章で述べることとし，本節では VTuber の背景と特徴について

2.2 プレゼン中のノンバーバル情報の伝達を支援する研究
プレゼンにおけるノンバーバル情報に着目し，その伝達述べる．

VTuber とは，YouTube を中心とした動画共有サイトでを支援する研究は多く存在する．栗原らは，音声情報処理

動画投稿や生放送を行う 2D CG または 3D CG で描画さと画像情報処理を用いて，発表者のアイコンタクトや話れた仮想アバタである．明確な定義はないものの，2016 年

す速度，抑揚などを発表者にフィードバックすることでに誕生したキズナアイ [19] が自らを VTuber と名乗った

プレゼンのトレーニングをするシステム「プレゼン先生」

ことから誕生した言葉である．現在では 13,000 人以上のを提案している [13]．趙らは体の向きやアイコンタクト，

VTuber が存在しており [20]，YouTube だけでなくテレビ

プレゼン中のいい淀みなどを検出するプレゼンテーショのコマーシャルやテレビ番組など様々なメディアに活動のン支援システムを提案している [14]．これらの支援システ

幅を広げている．

ム [13], [14] はノンバーバルな情報を発表者がフィードバッ

VTuber の特徴として，アバタを操作している人の顔のクする際に有用であり，オンラインによる学会発表の際に動きや表情，目線，瞬きといったノンバーバル情報のみがも応用可能であると考える．本論文ではオンラインによる伝達できる．アバタを操作している人の顔のメイク，髭，学会発表におけるノンバーバルな視覚情報の印象評価を目

顔周りの傷，照明の当たり具合，カメラに映る顔以外の周的としており，聴覚情報についての印象評価や発表者に対辺環境，といった情報が VTuber の視聴者に対して伝達さするフィードバックは行わない．

れることがない．そのため，視聴者はノンバーバル情報に

前田らは身振り手振りや表情などのノンバーバル情報を目が行きやすくなり，ノンバーバル情報を伝達する手法と聴講者に伝えやすくするために，発表者と発表内容が一体して優れていると考える．また，聴講者にはアバタを操作となっているプレゼンスタイルを提案している [15]．プレしている人がいっさい見えないため，発表者は好きなアバ

ゼン中に発表者が発表スライドの前を移動するため，発表タを利用することで聴講者に対する印象を操作することが者の位置を検出し，発表スライド内のテキストが発表者をできる．たとえば，学会発表初参加の学生が，白髪の年老避けるように設計することで，発表者と発表内容が一体といたアバタを利用することで，聴講者に対して貫禄のあるなっている発表を実現している．本論文では 1 画面上で雰印象を与えることが可能であると考える．これは，2.1 節で囲気を統一したデザインにしており，聴講者が発表者と発述べたように，人の判断に影響を与えるのは，外見などの表スライドを一体として聴講できるように配慮して制作し視覚情報が 55%であるということにも関連すると考える．

ている．

本論文では，オンラインによる学会発表に VTuber の特徴をいかしてノンバーバル情報の伝達に効果があるのでは

2.3 アバタを用いた遠隔会議支援の研究ないかと考え，比較の対象として採用した．

コミュニケーション支援として，アバタを利用すること
でノンバーバル情報を伝達する研究もされてきた．渡辺ら

2.5 オンラインによる学会発表の現状

は対話者の化身であるバーチャルアクターを利用して対話

2020 年度は多くの学会がオンライン開催であった．一例

するバーチャルコミュニケーションシステムを提案していとして，CHI2020 と情報処理学会インタラクション 2020

る [16]．下江らはアバタとピクトグラムを組み合わせ，ア（2020 年 3 月 9 日–11 日開催），インタラクション 2021

ニメーションすることで非言語コミュニケーションを円滑（2021 年 3 月 10 日–12 日開催）をあげる．これらの発表に行えることを示している [17]．石井らは対話相手のビデは，YouTube に公開されており [21], [22], [23]，閲覧可能

オ映像によりノンバーバル情報が得られるコミュニケーになっている．CHI2020 では，オンラインによるプレゼン

ションを可能にするため，バーチャルアクターを利用したスタイルとして，図 2 のようなプレゼンスタイルが推奨と

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4

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なっていた [24]．

例から，Web 会議システム型のプレゼンスタイルを基準とそれぞれの学会において，どのようなプレゼンスタイル

し，Web 会議システム型よりノンバーバル情報が伝達されが利用されているのかについて，すべての発表を閲覧し分やすいと考えた登壇型および VTuber 型のプレゼンスタイ類を行った．このとき，本論文ではオンラインによる学会

ルを提案し，発表者に対する印象評価を行うこととした．

発表として登壇形式の発表のみを対象としているため，登3. 3 種類のプレゼンスタイルの構成

壇発表の発表のみを分類した．そのため，分類した発表件
数は CHI2020 が 470 件，インタラクション 2020 が 20 件，

本章では，本論文で扱う Web 会議システム型，登壇型，インタラクション 2021 が 13 件であった．分類した結果をVTuber 型の 3 つのプレゼンスタイルの構成について紹介

表 1 に示す．このとき，図 2 に示したプレゼンスタイルは

し，各プレゼンスタイルにおいてノンバーバル情報をどの

すべて小窓のように小さく顔が表示されていることから，ように伝達しているのかについて述べる．聴講者の印象評「Web 会議システム型」として分類した．

価については直接の関係がないものの，発表者がどのよう分類を行った結果，CHI2020 では，Web 会議システムにノンバーバル情報を伝達しているかを紹介することで，型が全体の約 61%，スライドのみが約 37%とほとんどの発

本論文の結果を考慮した追実験や，今後の研究発展につ表がこのいずれかのプレゼンスタイルに属していたことがながると考える．プレゼンの収録環境は，すべてのプレゼ分かった．その他のプレゼンスタイルとして，発表者の腰ンスタイルにおいて，ノート PC（Apple 製 Macbook Pro

から上を表示する登壇型に近いスタイルや，TV 番組のア13 inch，Apple M1 チップ内蔵型），画面共有のためのサブ

ナウンサのように発表者とその周辺を映した映像を主体とモニタ（Dell 製 SE2416H）を利用しており，プレゼンに用し，発表スライドを小さく表示するスタイルなどがあった．

いる発表スライドは PowerPoint [25] で制作している．

インタラクション 2020 では 95%がスライドのみであるのに対し，インタラクション 2021 ではすべての発表が Web
会議システム型の発表となっていた．これは，発表者およ

3.1 Web 会議システム型：発表者の顔を小窓で表示する
プレゼンスタイルび学会の運営側が 2020 年から 2021 年の間にオンラインに

Web 会議システム型のプレゼンスタイルの様子を図 3

よる学会発表に慣れたことや，発表時に発表者の顔を表示に示す．発表者はノート PC 内臓カメラを利用して自らのしたほうが発表者に対する印象がいいという経験則など，顔を表示しており，ノート PC 内臓カメラに向かって発表

様々な理由があると考える．

を行う．このとき，図 3 のように身振り手振りをつけなが本論文では，こういったオンラインによる学会発表の実ら発表者が話していても，ノート PC 内臓カメラには映らず，肩から上の顔のみが聴講者に伝達されている．

3.2 登壇型：発表者の腰から上を表示するプレゼンスタ
イル
登壇型のプレゼンスタイルの様子を図 4 に示す．登壇型では，ライブ配信およびビデオ録画可能なソフトウェア

OBS Studio [26] を用いている．発表者の後ろにグリーン
バックを用意しており，iPhone（Apple 製 iPhone SE（第2 世代））のカメラ機能で撮影している映像をリアルタイ
図 2 「Web 会議システム型」として分類したプレゼンスタイル

ムでノート PC に伝達している．伝達された映像を OBS

Fig. 2 Presentation style classified as “Web system type”.

Studio 内でクロマキー合成することで図 1 (b) のように発表 1 各学会のプレゼンスタイル別の割合

Table 1 Percentage by presentation style of each academic
conference.
Web 会議

スライドのみその他

システム型

CHI2020

61.1%

36.8%

2.1%

（470 件）（287 件）（173 件）（10 件）

インタラクション 2020

5.0%

95.0%

0.0%

（20 件）（1 件）（19 件）（0 件）

インタラクション 2021

100.0%

0.0%

0.0%（13 件）（13 件）

（0 件）

（0 件）

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図 3

Web 会議システム型のプレゼンスタイル

Fig. 3 The presentation style of Web system type.

5

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表者のみを画面上に映し出すことができる．画面上の舞台

アバタに適用することができる．本論文のシステムでは顔や演台は 3D CG ソフトウェアの Cinema 4D [27] で制作の動きのみを適用しており，身振り手振りや足の動きなど

し，画像として出力しており，OBS Studio でレイヤーをは適用されていない．これは顔の動きのみを適用している

重ねて表示している．

VTuber が多いことや，顔の動きのみの VTuber 型と身振り手振りもある登壇型を比較した調査を意図したためであ

3.3 VTuber 型：発表者の 2D CG アバタを表示するプ
レゼンスタイル

VTuber 型のプレゼンスタイルの様子を図 5 に示す．まる．2D CG アバタに適用した例を図 6 に示す．iPhone の

2D CG アバタの映像はリアルタイムでノート PC に転送され，登壇型と同様に OBS Studio でクロマキー合成し，ず，発表者の 2D CG アバタはイラスト制作ソフトウェア

画面上に表示している．

である CLIP STUDIO PAINT [28] で原画を制作し，その4. 学会発表での実践

データを Live 2D [29] で動きのモデルを制作する．制作
したモデルは iPhone のアプリケーションである VTube2020 年 度 に 開 催 さ れ た 学 会 発 表 に お い て ，登 壇 型

Studio [30] に取り込むことで，iPhone の内蔵カメラで取得（図 1 (b)）のプレゼンスタイルと VTuber 型（図 1 (c)）

した顔の表情や身体の動きなどをリアルタイムで 2D CGのプレゼンスタイルをそれぞれ行い，発表した．

4.1 実践 1：WISS2020 における登壇型のプレゼンスタ
イル
登壇型のプレゼンスタイルは，2020 年 12 月 16–18 日にオンラインで開催された第 28 回インタラクティブシステムとソフトウェアに関するワークショップ（WISS2020）[31] にて実践した [32]．実際の発表の様子を図 7 に示す．WISS2020
では，学会参加者の意見交換のために Slack [33] が用意されており，発表中に学会参加者が意見を書き込めるように
図 4登壇型のプレゼンスタイル

Fig. 4 The presentation style of the type that take the stage.

なっていた．登壇型を実践した発表中の Slack には，「素晴らしい発表者画面」，「身振りが大きいので手法が有効」，「本当にいいなあこのプレゼンスタイル」などの感想が書き込まれた．

4.2 実践 2：インタラクション 2021 における VTuber
型のプレゼンスタイル

VTuber 型のプレゼンスタイルは，2021 年 3 月 10–12 日にオンラインで開催されたインタラクション 2021 [23] にて実践した [34]．実際の発表の様子を図 8 に示す．インタ
図 5 VTuber 型のプレゼンスタイル

Fig. 5 The presentation style of VTuber type.

ラクション 2021 ではデモ発表だったため登壇発表とは異なるものの，聴講者の反応をリアルタイムに聞くことができた．聴講者からは，「VTuber での発表は落ち着いて（リラックスして）聴くことができた」，「アバタがかわいかった」，「よくできている」などの感想が寄せられ，2D CG の図 6 2D CG アバタに身体の動きや目線，表情，口の動きを適用した様子

Fig. 6 This 2D CG avatar is linked to the presenter’s body
movements, eyes, facial expressions, and mouth move-図 7

ments.

Fig. 7 Presenting at WISS2020.

c 2022 Information Processing Society of Japan

WISS2020 で発表している様子

6情報処理学会論文誌

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表 2 実験の条件

Table 2 Experimental conditions.
条件 A

Web 会議システム型：発表者の顔を小窓で表示する
プレゼンスタイル

条件 B

登壇型：発表者の腰から上を表示するプレゼンスタイル

条件 C

VTuber 型：発表者の 2D CG アバタを表示する
プレゼンスタイル

表 3
図 8

インタラクション 2021 で発表している様子

実験の質問一覧．表 2 の条件ごとに実験参加者に以下の質問に回答させた

Table 3 Questionnaire list of experiment.

Fig. 8 Presenting at Interaction 2021.
Q1i ) 発表者の目線（アイコンタクト）

アバタが聴講者に対して好印象を与えられたと感じた．

ii ) 発表者の動き（ジェスチャーや身体の動き）

5. 印象評価実験を感じることができましたか

iii ) 発表者の表情（1. まったく感じなかった–5. とても感じた）

4 章で実践例について述べ，肯定的な意見を多く受けた

Q2

が，聴講者の一部のコメントや意見であったため，改めて発表者に対する印象はどう感じましたか．
（1. とても悪かった–5. とても良かった）

実験参加者を集め，比較実験を行うこととした．実験参加

Q3

者には，Web 会議システム型，登壇型，VTuber 型の 3 種類

Q2 のように感じた理由をご記入ください．
（自由記述）の発表を視聴させ，視覚的なノンバーバル情報が聴講者にとってどれほど影響するのかについて比較実験を行った．

表 4

実験後の質問一覧．3 条件の実験をした後，実験参加者に以下の質問に回答させた

5.1 実験環境および実験条件
表 2 に示した 3 条件のプレゼンスタイルにおいて，そTable 4 Questionnaire list of after experiment.
After-Q1

れぞれ発表している様子を 5 分程度録画し，実験参加者に（A：Web 会議システム型，B：登壇型，3 条件の発表動画を 1 種類ずつ視聴させた．発表動画は，発表者が過去に学会で発表した内容であり，5 分程度で内3 種類の発表を聞いて，一番発表者への印象が良かったものはどれでしたか．

C：VTuber 型，どれも変わらなかった）
After-Q2

容が完結するように制作している．また，発表内容を理解

上記のように回答した理由をご記入ください．
（自由記述）

するのみであれば，発表スライドのみを視聴しながら発表を聞くだけでも問題がないものとなっている．実験参加者への質問と選択肢を表 3 に示し，質問は表 2 の条件ごとに回答させた．表 3 の Q1，Q2 については，5 段階のリッカート尺度で評価させた．視覚的なノンバーバル情報以外の印象，すなわち声や話し方による印象の差を極力なくす
ため，発表者は 3 条件すべて同一人物が担当した．実験は実験参加者が 3 条件のプレゼンをすべて聴いて比較する実
験参加者内計画で行ったため，発表内容については 3 条件
すべて別のものにし，実験参加者が発表内容を事前に理解してしまわないように配慮した．また，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．
実験後，実験参加者には表 4 に示した質問を行った．実

図 9

Q1- i ) 目線についてのアンケート結果

Fig. 9 Result of questionnaire Q1- i .

験参加者は 19–26 歳の 20 名（男性 14 名，女性 6 名）であ

んど差がないものの，条件 B は他の条件と比べて評価値のる．実験参加者には，事前に 3 条件がそれぞれどのような平均が高くなっていた．ウィルコクソンの符号順位検定をプレゼンスタイルであるかについては伝えなかった．

行ったところ，条件 A と条件 B の間において，1%水準で有意差が確認でき，条件 B と条件 C の間において，5%水

5.2 実験結果

準で有意差が確認できた．
「Q1- ii ) 発表者の動きを感じる「Q1- i ) 発表者の目線を感じることができましたか．
」とことができましたか．」という質問の結果を図 10 に示す．

いう質問の結果を図 9 に示す．3 条件すべてにおいて，評発表者の動きは，条件 B が評価値を 5 と回答した実験参加

価値が 1–5 まで選択されており，条件 A と条件 C はほと者が多く，他の条件と比べて評価値が高かった．条件 C もc 2022 Information Processing Society of Japan

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図 10 Q1- ii ) 動きについてのアンケート結果

図 12 Q2 のアンケート結果

Fig. 10 Result of questionnaire Q1- ii .

Fig. 12 Result of questionnaire Q2.

図 11 Q1- iii ) 表情についてのアンケート結果

図 13 実験後アンケート結果

Fig. 11 Result of questionnaire Q1- iii .

Fig. 13 Result of questionnaire after experiment.

評価値が 2–5 の間で選択されており，条件 A と比べて評価

は，「手の動きやアイコンタクトにより内容が伝わりやす

値が高い値となっていた．ウィルコクソンの符号順位検定

かった」，「目線や仕草から熱量が伝わったため」といったを行ったところ，条件 A と条件 B，条件 A と条件 C，条意見が多かった．一方で，評価値を 3 と回答した実験参加

件 B と条件 C において，1%水準で有意差が確認できた．

者は，「動きをよく感じることができたが，発表スライド「Q1- iii ) 発表者の表情を感じることができましたか．」とよりも発表者の方に意識が向いてしまった」という意見もいう質問の結果を図 11 に示す．表情については，目線のあった．条件 C は評価値を 4 と回答した実験参加者が多く結果と同様に，3 条件すべてにおいて，評価値が 1–5 まで見受けられ，その理由として「アバタが可愛くてほのぼの

選択されており，条件 A と条件 C はほとんど差がないもした雰囲気で聞けたため」，「キャラクタなので，やわらかのの，条件 B は他の条件と比べて評価値の平均が高くなっい印象を感じた」といった 2D CG アバタに対する印象のていた．ウィルコクソンの符号順位検定を行ったところ，意見が多かった．一方で，評価値を 3 と回答した実験参加

条件 A と条件 B の間において，1%水準で有意差が確認で者は，「動きや表情の変化が人（現実の人間）よりも認識しき，条件 B と条件 C の間において，5%水準で有意差が確づらく，感情を読みづらかった」という意見もあった．

認できた．

実験後に行った，「After-Q1. 3 種類の発表を聞いて，一次に，「Q2. 発表者に対する印象はどう感じましたか．」

番発表者への印象が良かったものはどれでしたか．」といという質問の結果を図 12 に示す．条件 A は評価値を 3

う質問の結果を図 13 に示す．条件 B と回答した実験参加と回答した実験参加者が多く，条件 B と条件 C はどちら者が全体の 70%と一番多く，次に条件 C と回答した実験参も評価値が 3–5 の間で選択されており，評価値の平均も高加者が全体の 30%であり，条件 A と「どれも変わらなかっ

くなっていた．ウィルコクソンの符号順位検定を行ったとた」を選択した実験参加者はいなかった．条件 B を選んだ

ころ，条件 A と条件 B，条件 A と条件 C の間において，実験参加者からは，「手振り身振りが実際の物理的な会場1%水準で有意差が確認できた．Q2 のように答えた理由とでの発表と似ているため，臨場感がある」，「動きがあるた

して，条件 A の評価値を 3 と回答した実験参加者は，「淡々

め，プレゼンの単調性があまり感じられず飽きずに聞くこと説明しているように感じた」，「最近の Zoom での発表でとができた」，「目線や仕草があった方が印象良いと感じた

よくある一般的な発表方法だと思ったため」といった意見ため」といった意見が得られた．条件 C を選んだ実験参加が多かった．条件 B で評価値を 5 と回答した実験参加者

者からは，「条件 B と条件 C は僅差だったが，顔の大きさ

c 2022 Information Processing Society of Japan

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による，発表者の動きの大きさが決め手になった」，「スラ
イドとキャラクタという情報はどちらも平面的であり，全7. おわりに体を 1 枚の絵としてとらえることができたため，ほかの 2

本論文では，発表者の腰から上を投影したプレゼンスタ

つと比べ発表と発表者の情報を同時に得ることができた」

イルと 2D CG のアバタを用いたプレゼンスタイルを提案といった意見が得られた．

し，発表者のノンバーバル情報の有無が，聴講者にとってどれほど影響があるのかを調査した．比較実験を行い，発表

5.3 考察者の腰から上を投影したプレゼンスタイルが聴講者にとっQ1 の目線，動き，表情のすべてにおいて，登壇型のプレて印象がいいプレゼンスタイルであることを確認した．そゼンスタイルが最も評価値が高く，次に VTuber 型のプレの要因として，ノンバーバルな視覚情報の中でも，身振り

ゼンスタイルの評価値が高い結果となっていた．特に動き

手振りや身体の動きが聴講者に対する印象として特に重要については登壇型の評価値がとても高かった．この発表者であることが示唆された．また，2D CG のアバタを用いの動きは，Q2 や実験後の質問結果の理由から，発表者にることで，聴講者への印象操作が可能であることが示唆さ対する良い印象に大きく影響を与えていたと考えられる．

れた．今後，発表者の腰から上を投影したプレゼンスタイ

VTuber 型のプレゼンスタイルについても，目線や表情でルで，動きの有無による印象の調査や，2D CG アバタをは Web 会議システム型と有意な差がなかったものの，動変更することで発表者の印象が変化するかどうか，プレゼきについては有意な差があり，発表者に対する良い印象にンスタイルが発表者側にどのような影響を与えているかに影響していたと考えられる．また，VTuber 型のプレゼンついて追加で調査していく必要があると考える．また，本スタイルは，動き以外にも「ほのぼのした雰囲気」，「やわ

論文の提案したプレゼンスタイルによって，実際の学会発

らかい印象」，「可愛い」といった印象があった影響で，発表でのコメント数の変化や議論が活発に行われた時間の計

表者に対する良い印象につながっていたと考える．これは測，聴講者の発表内容の理解度の変化などを調査していき

2.4 節で述べたアバタによる聴講者への印象操作が可能でたい．

あることが期待される．

6. 議論

謝辞 実験に参加してくださった皆様，WISS2020 およびインタラクション 2021 において発表中に意見をくださった聴講者の皆様に謹んで感謝の意を表する．また，2D CG

本論文では，2.4 節で述べたように，ノンバーバル情報

アバタの制作するにあたり協力してくださった杉山恭之氏を伝達することに優れていると考え，VTuber のような 2Dに感謝する．本研究は，明治大学科学技術研究所重点研究

CG アバタによるプレゼンスタイルを提案したが，20 代前

B の支援を受けたものである．

後の世代に対して実験を行っており，2D CG アバタを見慣れている世代であった．しかしながら，学会発表ではよ参考文献

り多くの幅広い世代の方が聴講しているため，動き以外の

[1]

「可愛い」
，
「ほのぼのする」といった 2D CG アバタに対する印象が，聴講者の世代によって異なる可能性があると考[2]える．そのため，今後，世代によってプレゼンスタイルによる印象の違いがあるかどうかについて検証していく必要があると考える．
また，本論文は，プレゼンスタイルが聴講者の印象に与える影響の調査で，聴講者を中心に実験および考察を行ったが，プレゼンスタイルが聴講者ではなく発表者に対して影響を与えており，その効果が聴講者への印象の変化にも

[3]
[4]
[5]
[6]

与えている可能性もあると考える．プレゼンスタイルが発表者に与える影響として，原稿の位置によって発表者の目[7]

線が変わったり，2D CG のアバタによって発表者の声が自然と高くなっていたり，カメラを向けられていることに
よって発表者の身体の動きが自然と誇張していたりなどの

[8]
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例が考えられる．これらの結果が聴講者の印象に影響を与えている可能性があり，今後，プレゼンスタイルが発表者[10]側に与える影響も重要な課題である．
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9情報処理学会論文誌

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c 2022 Information Processing Society of Japan

越後 宏紀 （学生会員）
1995 年生．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
学研究科先端メディアサイエンス専攻
博士前期課程修了．同年同大学大学院
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．

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
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．

五十嵐 悠紀 （正会員）2010 年東京大学大学院工学系研究科
博士課程修了．博士（工学）．日本学術振興会特別研究員 DC2，PD，RPD
を経て 2015 年明治大学総合数理学部
先端メディアサイエンス学科専任講師，2018 年より同准教授．主にコンピュータグラフィックス，ユーザインタフェースの研究に従事．

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