情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

複数人対話における取りまとめ発話のタイミング予測
仙北谷 知将1,a)

嶋田 和孝2,b)

概要：近年，意思決定を行うツールとしての複数人対話に対する需要が高まっており，特に議論を取りまとめる高い能力が必要とされている．しかし，そのような能力を持つ人間がどこにでもいるわけではない．
この問題を解決するため本研究では，人間の代わりに議論を取りまとめるデジタルファシリテータの実現を目指す．一方で，デジタルファシリテータの実現のためには，議論を取りまとめる行動のモデル化が必要である．そこで本研究では，取りまとめ発話を「司会者のような振る舞いで対話に介入する発話」と定義する．その上で，デジタルファシリテータの実現の一部として，取りまとめ発話を行うタイミングを予測する．

Timing Prediction of Facilitation Utterance in Multi-party Dialogue
Tomonobu Sembokuya1,a)Kazutaka Shimada2,b)Abstract: Supporting consensus-building in multi-party conversations is a very important task in intelligent
systems. To conduct smooth, active, and productive discussions, we need a facilitator who controls the discussion appropriately. However, it is impractical to assign a good facilitator to each group in the discussion
environment. The goal of our study is to develop a digital facilitator system that supports high-quality
discussions. One role of the digital facilitator generates facilitation utterances in the discussions. To realize
the system, we need to predict the timing of facilitation utterances. We generate a prediction model withverbal and non-verbal features extracted from discussions.

1. はじめにションが知られている．会議ファシリテーションは，議論の状況を踏まえ，議論参加者の注意を議論の本質に向けさ

会議のような複数人での対話は，企業や学校などの組織せる公平な介入を行うことで議論を取りまとめる行為のにおいて意思決定を行うツールとしてよく活用されていことである．会議ファシリテーションの多くは発話によるる．また，近年ではグローバル化やダイバーシティ推進にものと考えられる．そのため本研究では，発話による会議

よって，会議の質や意思決定を行うスピードの向上が求め

ファシリテーションを取りまとめ発話と呼び，これに着目られるようになっている．一方で，発言力の違いで平等なする. 取りまとめ発話の具体例には，議論中の適切なタイ意思決定がなされないことや，議論が平行線をたどり必要

ミングで，発言力の弱い参加者に意見を求めることや，議以上の時間がかかることなどの問題が発生し，質の低下や論の途中で参加者の意見を集約することなどがある．しか円滑な進行の妨げの原因となることがある．

し，このようなことが適切に行える高い能力を持つものは，

このような問題を防ぐ取り組みとして会議ファシリテー

どこにでも存在するわけではない．
そこで，本研究ではデジタルファシリテータと呼ばれる

1

2

a)
b)

九州工業大学 情報工学部 知能情報工学科
Department of Artificial Intellijence, Kyushu Institute ofTechnology 680-4, Kawazu, Iizuka, Fukuoka, 820-8502 Japan
九州工業大学 大学院情報工学研究院 知能情報工学研究系
Department of Artificial Intelligence, Kyushu Institute ofTechnology 680-4, Kawazu, Iizuka, Fukuoka, 820-8502 Japant sembokuya@pluto.ai.kyutech.ac.jp
shimada@pluto.ai.kyutech.ac.jp

c 2019 Information Processing Society of Japan⃝

システムを構築することを目指す（図 1）．デジタルファシリテータとは，人間の取りまとめ役に代わり会議ファシリ
テーションを行うシステムである．デジタルファシリテー
タを実現するためには，会議ファシリテーションを人間がいつ，どのように行っているかをモデル化する必要がある．

1

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

るモデルを構築した．素性として非言語情報とパラ言語情報を使用し，素性と推定結果の相関係数を調べることで，
頭上カメラ

議論マップ

ファシリテータの行動選択の要因を分析している．
タブレット端末

マイクや
全方位カメラ

音声対話を用いた発話タイミングの研究として Lala ら[4] の研究がある．Lala らはユーザーとシステムの 1 対 1の対話において，相槌を適切に打つためにロジスティック
回帰を用いて 500 ミリ秒後までに相槌を打つかどうかを，音声から得られたピッチや強度を用いて予測するモデルを議論マップ
１．共有情報と個人の意見を同時管理
２．対話を円滑に進めるためのフィードバック

構築している．さらに，複数種類の応答を生成する手法，
適切な種類の応答を状況により選択する手法などを組み合
わせ，対話システムの改善を試みている．提案した対話シ

図 1 デジタルファシリテータの例

ステムをアンドロイド Erica *1 に導入し，実際に人間とのFig. 1 An example of degital facilitator.

対話を評価している．他の研究として Skantze [5] の研究がある．Skantze は人間同士の 1 対 1 の音声対話を対象に，我々は，これまでに議論支援システムのプロトタイプを作

音声情報の系列から直後の 3 秒以内に発話するかどうかを成している [1]．この研究では，タブレット端末による議

フレーム毎に予測するというモデルを，発話者毎に LSTM

論マップシステムを用いた議論支援システムを提案していによって構築している．構築した 2 つのモデルによって，る．議論マップとは，議論に対する考えをグラフとして表対話が止まった際に話者交代が生じるかどうかを予測する現したものである．このシステムは，議論マップのエディ

タスクに適用し従来手法よりも精度が向上することを示し

タと，議論に対するフィードバック機能を持つ．この研究ている．また，LSTM の出力をフレーム毎の確率値として

では，提案しているシステムを用いて実際に議論実験を行みなすことで，発話開始時の発話の長さを予測するタスク

い参加者にアンケートを実施し，システムを評価している．

にも適用し従来手法よりも精度が向上することを示して

この参加者のアンケートに，「操作に気を取られて議論にいる．

集中できなかった」というものがあった．これは，参加者

以上より，会議ファシリテーションのタイミングを予測が議論中常にシステムによる議論介入の可能性を意識するする研究はいまだ行われておらず，会議ファシリテーショ

状況にあったためであると考えられる．またシステムからンを効率の良いタイミングで行うことが重要であることか

フィードバックを得るには，参加者が自発的にアクセスすら，本研究では会議ファシリテーションの一部である取りる必要があり，必要以上の議論介入により，逆に議論進行

まとめ発話を行うタイミングを予測するモデルを構築する．

を妨げる可能性がある．これらのことから，参加者ではなくシステムが自発的に議論介入を行うために，議論介入の3. 予測モデルの構築
本研究での予測モデルの概略図を図 2 に示す．図 2 のタイミングは重要である．
本研究では，取りまとめ発話を「司会者のような振る舞

左の表は対話中のある発話列を表しており，橙色の発話がいで対話に介入する発話」と定義する．その上で取りまと取りまとめ発話である．本研究では，機械学習によって取め発話を行うタイミングに着目し，人間の会議ファシリ

りまとめ発話を行うかどうかを 10 秒ごとに予測するモデ

テーションの発話行動をモデル化する．具体的には，複数ルを構築する．具体的には，複数人対話から Sa 秒毎に素人対話を対象に機械学習を用いて，ある時点で取りまとめ性を獲得し，予測時刻から直前の 5Sa 秒分の素性を入力と発話を行うかどうかという 2 値分類モデルを構築する．

2. 関連研究
複数人対話での取りまとめに関する研究として，Shiota

し，直後の Sp 秒以内に取りまとめ発話を行うかどうか出力するモデルである．本節では，図 2 をもとに，まず入力として使用する素性について述べ，次に学習に用いるデー
タセットの作成について述べる．

ら [2] の研究がある．Shiota らは，複数人対話を対象として発話の時間情報や対話行為などの素性と決定木により，

3.1 データ作成

取りまとめ役を推定するモデルを構築した．さらに，生成

本研究では，機械学習によりモデルを構築するための学された決定木を分析することで，取りまとめ役がもつ発話習データが必要である．そこで，図 2 で示すような学習の特徴を明らかにしている．他の研究として大本ら [3] のデータを 10 秒ごとに作成する．具体的には，対話中の Sa研究がある．大本らは，ファシリテーション行動を「発散秒毎に獲得した直前の 5Sa 秒分の素性と，直後の Sp 秒以させる」，「収束させる」，「意見を具体化させる」の 3 種類に分類し行うべきファシリテーション行動の種類を推定す

c 2019 Information Processing Society of Japan⃝*1

www.erica-android.jp

2

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

発話者

発話

PM(Gatekeeper)Um, is there anything about the color?

ID(Protagonist)

I suppose to prepare two colors.

ME(Supporter)

What color?

ID(Protagonist)

A color is white, standard one.

ID(Protagonist)

𝑆𝑎
Data
𝑆𝑎

Another color is silver, special one.

Sounds good.

UI(Supporter)

White can easily get dirty.

PM(Gatekeeper)

Uh, I see.

ID(Protagonist)

Right.

ID(Protagonist)

So how about black instead.

𝑆𝑎

𝑆𝑎

That’s good.

PM(Gatekeeper)

Is it okay to decide colors white and silver.

PM(Gatekeeper)

Okay, is there anything else at all it can do?

ME(Supporter)

Mm okay.

ID(Protagonist)

Mm-hmm

予測時刻

Label

𝑆𝑎

UI(Supporter)

Prediction

Mm-hmmME(Supporter)

Features

UI(Supporter)𝑆𝑝

図 2 予測モデルの概略図

Fig. 2 Outline of prediction model.

内に取りまとめ発話が行われるかどうかのラベルの対であと呼ばれる役割がアノテーションされている [7]．このアる．また，そのためにはどのような発話が取りまとめ発話

ノテーションは，まず対話を 1 秒以上の無声区間を基準に，であるかを決定する必要がある．本節では，データ作成のスライスと呼ばれる約 30 秒の区間に区切る．このスライ対象である言語資源について述べ，次に取りまとめ発話にスに対して，4 人の参加者それぞれに 1 つの Social role がついて述べる．

アノテーションされている．アノテータは，スライス内の3.1.1 AMI Meeting Corpus

参加者の言動や振る舞いを考慮しアノテーションしてい

AMI Meeting Corpus [6] は，英語での複数人対話を収録

る．アノテーションされる Social role は次の 5 つである．

したコーパスである．このコーパスには，参加者にあらか• Protagonist - 現在行われている議題に対し発言権を主

じめ設定を与えて行うシナリオ会議と，設定を与えないシ
ナリオなし会議の 2 種類の対話が存在し，それぞれ人手と機械による書き起こしデータが公開されている．
シナリオ会議では，4 人の参加者が新たなテレビのリモコンを開発するという設定で対話を行う．4 人の参加者にはそれぞれ，プロジェクトマネージャー（PM），マーケ

張する，もしくは個人的見解を示す参加者• Supporter - 協調的態度をとり，技術的および関連する支援を提供する参加者• Neutral - 他の参加者の発言を受動的に受け入れる参加者• Gatekeeper - 司会者のように振る舞い，他の参加者にティングエキスパート（ME），ユーザーインターフェース

対しコミュニケーションを仲介し促進する参加者

デザイナー（UI），インダストリアルデザイナー（ID）の• Attacker - 他の参加者の意見に対し反対を表明する，中のいずれかの役割が与えられる．PM は，プロジェクト

もしくは他の参加者を攻撃する参加者を取りまとめる責任者であり，予算や納期などの管理を担

図 2 の左列の括弧内が，該当スライスにおける Social role

当する．ME は，市場の専門家であり，ユーザーの需要やを表している．図 2 のように，異なる参加者に同じ Social

市場の動きを確認し試作機の評価を担当する．UI は，リrole が付与される場合もある．

モコンの技術的な機能とユーザーインターフェースの責任

本研究では，AMI Meeting Corpus のうち Social role が者である．ID は，リモコンの部品を含めた動作設計の責アノテーションされているシナリオ会議 59 対話の人手に任者である．これらの役割を以降では，シナリオ役割と呼よる書き起こしデータを対象とする．また，英語の発話単

ぶ．図 2 の左列は，このシナリオ役割を表しており，それ位として「．
」や「？」などの文の終わりを表すパンクチュ

ぞれの発話と対応している．

エーションを基準に区切った書き起こしデータを用いる．

また AMI Meeting Corpus には，対話行為タグが付与

3.1.2 取りまとめ発話されている．AMI Meeting Corpus では，15 種類の対話

本研究では，発話自体，対話行為タグ，Social role の行為を定義しており，相槌などの発話部分に付与される情報を用いて，次の条件を満たす発話を取りまとめ発話「Backchannel」，何らかの情報を示す発話部分に付与されとする．取りまとめ発話の判定フローを図 3 に示す．まる「Inform」などが存在する．

ず，（1）司会者のような振る舞いを表す Social role である

また，シナリオ会議のうちの 59 対話に対して Social rolec 2019 Information Processing Society of Japan⃝

Gatekeeper の発話であるかを判定する．ここで，シナリ

3情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Reportを介入する意図を持つ発話に限定することができる．

Gatekeeperの発話であるかYes

特定の談話行為
を含むか
Yes
5個以上の
単語を含むかYes

取りまとめ発言ではない

現在時刻から直後の Sp 秒以内に取りまとめ発話が開始されるかというデータを作成し，モデルの構築に使用した．

No取りまとめ発言ではない

No取りまとめ発言ではない

取りまとめ発言

以上の条件をすべて満たした発話を取りまとめ発話とし，No

3.2 素性
本研究では，図 2 に示すように素性を獲得し予測に用いる．具体的には，Sa 秒毎に発話などの情報をもとに素性を獲得し，直前の 5Sa 秒分の素性を使用する．取りまとめ発

図 3 取りまとめ発話の判定フロー

話は，議論が停滞しているときや，白熱しすぎたときに行

Fig. 3 Judgement flow of facilitation utterance.

われることが考えられるため，議論の停滞度合いや白熱度合いを表すような素性として次の 5 つを用いた．

表 1

AMI Meeting Corpus 上の対話行為

Table 1 Dialogue acts in AMI Meeting Corpus.

I.

単語の分散表現の平均
単語の分散表現 [8] とは，単語を類似する意味の語がベ

対話行為タグ内容

クトル空間の中で近い位置に存在するように固定長の密ベ

Backchannel

相槌

クトルとして表現する方法である．議論が停滞していると

Stall

言いよどみ

Fragment

中身のない発話

Inform

情報の提供

Suggest

チーム，企業での行動に対する意思表明

Oﬀer

自分の行動に対する意思表明を算出し素性として使用する．

Assess

発話や情報に対する評価，感想II. 時間当たりの単語数

Elicit-*

他の参加者に対する対話行為の要求

きは「uh」や「um」のようなフィラーが増加することが考えられる．以上の理由で，出現する単語の表層的な特徴を捉えるため，Sa 秒の範囲に出現する単語の分散表現の平均

議論の停滞度合いや白熱度合いが極端に高いとき，参加者の発話数が顕著に増減することが考えられる．以上の理

オ役割の PM も Social role の Gatekeeper も同じ議論を取由で，議論中の発話数の特徴を捉えるため，Sa に出現する

りまとめる役割であるが，PM の発話ではなく Gatekeeper

単語の総数を Sa で割ったものを素性として使用する．

の発話を抽出する理由は，シナリオ役割の中で取りまとめ

III. 無声時間，オーバーラップ時間の割合発話を行う可能性は PM 以外にもあるためである．以上のII と同様の場合，参加者の発話が時間に対して極端に疎理由で，PM 以外が発する取りまとめ発話を見逃さないた

密になることが考えられる．以上の理由で，参加者の発話

めに Gatekeeper の発話を条件とする．

の疎密さの特徴を捉えるために，Sa 内の無声時間，オー

次に，（2）特定の対話行為タグが付与されている発話でバーラップ時間の総和を Sa で割ったものを素性として使あるかを判定する．図 2 で Gatekeeper が付与された参加

用する．

者が「Uh, I see.」という発話を行っている．この例に示IV. 一定時間以上の無声時間の回数

すように，アノテータはスライス内の参加者の振る舞い

II と同様に，III に加えてより時間的な発話の疎密さの特を総合的に判断し Social role をアノテーションするため，徴を捉えるために，一定時間以上の無声時間を抽出し，そ発話内容と Social role の内容が直接的に関連付かない場の回数を素性として使用する．また，オーバーラップ時間合がある．そのため，Social role に加えて対話行為タグにに対してこの素性を用いなかった理由は，無声時間に比べよって発話内容に制約を加える必要がある．AMI Meetingてオーバーラップ時間は比較的小さいためである．

Corpus で定義されている対話行為の一例を表 1 に示す．

V. 話者交代数

この中で，Inform，Suggest，Oﬀer，Elicit-*の対話行為タ

II と同様の場合，参加者が意見を活発に交換する，またグが付与されている発話であるかを判定する．このことにはほとんどの参加者が意見を述べない状況が考えられる．

より，Gatekeeper の発話のうち相槌などの議論をまとめる

以上の理由で，参加者の議論参加の特徴を捉えるために，意図を持っていないであろう発話を除く．

Sa 内の話者交代数を抽出し素性として使用する．

最後に，（3）5 語以上の単語を含む発話であるかを判定する．（1），（2）では「No.」（対話行為は Inform）のよう

4. 実験

な発話が抽出されるが，これは議論に介入する意図を持つ

3.1 節で作成したデータセットを用いて，実験を行った．

発話でないと考える．また，5 語以上という設定は（2）のただし，Social role annotation のスライスの平均時間が 30

発話の単語数の最頻値が 5 語であったことと，その発話の秒であることから，Sp =30 秒に設定した．また，対話単位

内容から 5 語以上に設定した．このことにより，より議論

で 10 分割交差検証を行いモデルを評価した．分散表現に

c 2019 Information Processing Society of Japan⃝4

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report
表 2 素性別の予測結果

表 3 Sa 別の分類結果

Table 2 Result for every feature.

Table 3 Result for every Sa .

素性

適合率

再現率

F値

Sa [sec]

適合率

再現率

F値

言語的素性のみ

0.74

0.76

0.75

5.0

0.71

0.71

0.71

非言語的素性のみ

0.73

0.55

0.63

10.0

0.74

0.72

0.73

すべての素性

0.74

0.76

0.75

20.0

0.75

0.75

0.75

30.0

0.74

0.76

0.75

は Wikipedia と Web ニュースを言語資源として，fastText[9] で学習したものを使用した．
分類器には，Support Vector Machine（SVM）を使用し4.2 Sa 別の予測結果
Sa を 30 秒，20 秒，10 秒，5 秒と変化させ，それぞれについてモデルを構築し，予測結果を適合率，再現率，F 値でた．SVM は線形分類器であるが，カーネルトリックを用評価した．予測結果を表 3 に示す．表 3 から，Sa = 20, 30

いることにより非線形分類モデルを構築することができ

秒で F 値が最大となっており，Sa が小さくなるにつれてる．SVM は，LIBSVM [10] の実装を使用し，カーネルに

F 値が減少していた．

は RBF カーネルを使用した．本節では，素性別の予測結取りまとめ発話が行われると予測した時刻の直前の状況

果について述べ，次に Sa 別の予測結果について述べ，最に Sa による違いが生じているかを分析した．まず，Sa = 30

後に対話行為別の予測結果について述べる．

秒では取りまとめ発話を予測できていたが，Sa = 5 秒では取りまとめ発話を予測できていなかった対話中の時刻につ4.1 素性別の予測結果

いて分析した．Sa =30 秒の設定でのみ取りまとめ発話を使用する素性を，言語的素性（3.2 節の I，II）と非言語予測できた時刻の直前では，直前の発話の単語数が極端に的素性（3.2 節の III，IV, V）に分類し，素性の有効性につ少なく，無声時間が比較的長い状況が確認できた．このよいて検証した．モデルを，言語的素性のみ，非言語的素性

うな状況下において Sa = 5 秒のような設定では，Sa 内にのみ，すべての素性の 3 種類で構築し，予測結果を適合率，単語が出現しない場合が多く，非言語的素性に比べて有効再現率，F 値で評価した．ここで，Sa =30 秒に設定した．

であった言語的素性の情報が得られず，予測ができなかっ予測結果を表 2 に示す．表 2 から，非言語的素性のみでのたと考えられる．次に，Sa = 5 秒では取りまとめ発話を予予測結果の評価が言語的素性に比べて低く，言語的素性と測できていたが，Sa = 30 秒ではよりまとめ発話を予測ですべての素性を用いた予測結果では評価は変わらなかっ

きていなかった対話中の時刻について分析した．Sa =5 秒

た．まず，非言語的素性のみでの予測結果の評価が言語的の設定でのみ取りまとめ発話を予測できた時刻の直前では，素性に比べて低かったことについて考える．これは，素性直前の発話内の単語数が比較的多く，無声時間が比較的短の中で非言語的素性は比較的有効ではないことを示す．

い状況が確認できた．このような状況下において Sa = 30

次に，言語的素性のみとすべての素性での予測結果の評

秒のような設定では，Sa 内に多くの単語が含まれ，分散価が変わらなかったことについて考える．このことから表現の平均を算出する際に単語の情報が薄まりすぎてしま

も，非言語的素性が比較的有効ではないことがわかった．

い，予測ができなかったと考えられる．以上のことから Sa

一方で，言語的素性のみでは予測できなかったが，すべての設定により捉えられる状況が変化するため，Sa の最適の素性を用いた場合に予測できた時刻が存在した．そのよ化や複数の Sa を組み合わせて用いることが必要と考えらうな時刻では，他の予測時刻と比べてオーバーラップ時間れる．

の割合が比較的大きくなっていた．このことから，非言語的素性は言語的素性に比べ有効ではないが，非言語的素性の予測への寄与も確認できた．

4.3 対話行為別の予測結果
Sa = 30 秒に設定し，すべての素性を用いたモデルでの予素性の改良として，音声から得られる他の素性を用いる

測結果に対して，3.1.2 節で決定した取りまとめ発話の 2 つことが考えられる．ピッチや強度などの韻律情報は，音声目の条件である，特定の対話行為タグ別に再現率を算出し，を対象とした話者の役割に関する研究 [7] [11] でよく用い比較した．対話行為タグ別の再現率を表 4 に示す．表 4 かられるものであるため検討の必要がある．また，言語的素ら Elicit-Assessment（評価の要求）で再現率が最大となっ性ではフィラーなどの特定の単語の出現を捉えるために単ていた．このことから，Elicit-Assessment の直前で比較的語の分散表現の平均を用いた．しかし，単語の分散表現の特徴が表れており，予測が比較的網羅的に行えていることを平均では，特定の単語の情報が一部落ちてしまう．このこ確認した．一方で，Elicit-Comment-about-Understandingとから，フィラーなどの特定の単語を設定し，言語的素性（理解を示す発話の要求）で再現率が最小となっていた．

としてその頻度ベクトルなどを用いることが考えられる．

しかし，テストデータ内全体での Elicit-Comment-about-c 2019 Information Processing Society of Japan⃝5

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report
表 4 対話行為タグ別の再現率

謝辞

Table 4 Result for every dialogue-act tag.

です．

対話行為タグ

件数

再現率

Inform1305

0.75

Suggest

311

0.76

Oﬀer

122

0.78

Elict-Inform

178

0.79

Elicit-Oﬀer-or-Suggestion

31

0.77

Elicit-Assessment

104

0.83

Elicit-Comment-about-Understanding

2

0.5

参考文献
[1]

[2]

Understanding の出現回数が 2 件と著しく少ないため，他の対話行為と比べて特徴が表れづらいということはできな
い．また，Elicit-Comment-about-Understanding を除いた

[3]

対話行為タグの再現率は，いずれも 0.75 以上となっており，予測の大きな偏りは確認されなかった．このことから，[4]

少なくとも SVM で分類できる程度で，取りまとめ発話の直前の状況に共通の特徴が表れていたと考えられる．しかし，3.1.2 節で決定した取りまとめ発話の 2 つ目の条件である特定の談話行為タグが，取りまとめ発話の定義と合致[5]しているとは言えない．そのため，人手による評価実験などをすることで 3.1.2 節で定めた条件が，取りまとめ発話[6]の定義と合致しているかを評価する必要がある．

5. おわりに[7]

本研究では，複数人対話における取りまとめ発話の予測
および予測に用いたモデルの検証を行った．今後は，素性の獲得方法や有効な言語的，非言語的素性を導入し，予測[8]

精度の向上を図る．例えば，獲得する素性で Sa を分けることが考えられる．言語的素性では，Sa の値が小さすぎる[9]と単語が含まれないことがある．一方で音声のピッチや強度などの素性は，値の変化がフレーム単位である．またこのような素性は，一般的に最大，最小や平均などの回帰関[10]数にかけてから用いられる．そのため，Sa の値が大きすぎると大幅に情報が欠けてしまうことがある．これらのこと
から，素性の特性ごとに適切な Sa を定めることで予測精度の向上が見込める．
また，デジタルファシリテータとして実世界で運用するためにはリアルタイムな素性の獲得と予測が必要となる．

本研究は科研費 17H01840 の助成を受けたもの[11]

Kirikihira, R. and Shimada, K.: Discussion Map withan Assistant Function for Decision-Making: A Tool for
Supporting Consensus-Building, International Conference on Collaboration Technologies, Springer, pp. 3–18
(2018).
Tsukasa, S., Takashi, Y. and Kazutaka, S.: Analysis of
Facilitators’ Behaviors in Multi-party Conversations forConstructing a Digital Facilitator System, Collaboration
Technologies and Social Computing (Egi, H., Yuizono,T., Baloian, N., Yoshino, T., Ichimura, S. and Rodrigues,A., eds.), Cham, Springer International Publishing, pp.
145–158 (2018).
大本義正，戸田泰史，植田一博，西田豊明：議論への参加態
度と非言語情報に基づくファシリテーションの分析，情報処理学会論文誌，Vol. 52, No. 12, pp. 3659–3670 (2011).
Lala, D., Milhorat, P., Inoue, K., Ishida, M., Takanashi,
K. and Kawahara, T.: Attentive listening system withbackchanneling, response generation and flexible turntaking, Proceedings of the 18th Annual SIGdial Meetingon Discourse and Dialogue, pp. 127–136 (2017).
Skantze, G.: Towards a General, Continuous Model ofTurn-taking in Spoken Dialogue using LSTM Recurrent
Neural Networks, SIGdial Conference (2017).
Carletta, J.: Unleashing the killer corpus: experiencesin creating the multi-everything AMI Meeting Corpus,
Language Resources and Evaluation, Vol. 41, No. 2, pp.
181–190 (2007).
Sapru, A. and Bourlard, H.: Automatic Recognition of
Emergent Social Roles in Small Group Interactions, Multimedia, IEEE Transactions, Vol. 17, No. 5, pp. 746 –
760 (online), DOI: 10.1109/TMM.2015.2408437 (2015).
Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G. and Dean, J.: Eﬃcient estimation of word representations in vector space,
arXiv preprint arXiv:1301.3781 (2013).
Bojanowski, P., Grave, E., Joulin, A. and Mikolov,
T.: Enriching word vectors with subword information,
Transactions of the Association for Computational Linguistics, Vol. 5, pp. 135–146 (2017).
Chang, C.-C. and Lin, C.-J.: LIBSVM: a library for support vector machines, ACM transactions on intelligent
systems and technology (TIST), Vol. 2, No. 3, p. 27(2011).
Weninger, F., Krajewski, J., Batliner, A. and Schuller,
B.: The Voice of Leadership: Models and Performancesof Automatic Analysis in Online Speeches, IEEE Transactions on Aﬀective Computing, Vol. 3, No. 4, pp. 496–
508 (online), DOI: 10.1109/T-AFFC.2012.15 (2012).

例えば，本研究では言語的素性の獲得の対象として AMI

Meeting Corpus の人手による書き起こしデータを使用した．しかし，実際の運用では人手での書き起こしよりも正確性に劣る音声認識の出力などを利用することになる．

AMI Meeting Corpus では，機械による書き起こしデータも公開されているため，これを利用し予測モデルを構築した場合の分析などを行う必要がある．また，本研究では，素性の獲得や予測の時間に対する検証は行ったいないた
め，今後取り組んでいきたい．

c 2019 Information Processing Society of Japan⃝

6