話者の説得力、および、聴者の納得度を自動で推定することが可能となれば、自学自習による練習機会が増え、営業スキルやコミュニケーションスキルの向上につながる。本研究では、オンライン会議において話者の説得力や聴者の納得度をラベル付けしたデータセットを構築した。話者と聴者が明示的に交代するディベート形式を採用し、肯定側1人・否定側1人・判定者1の合計3人での会議を115セッション収録した。第三者から見た説得力や論理性、聴者の納得度などのアノテーションを実施した。ラベルの分析からは、説得力と論理性には相関係数0.796の強い正の相関が、説得力と判定者の納得度については相関係数0.554の正の相関が、それぞれ見られた。

商談の成功率を高める上で営業担当者の説得力は重要である。人どうしで営業の練習を行いフィードバックをすることで説得力などのコミュニケーションスキルを高めることができるが、訓練コストが高いため練習回数を増やすことが困難である。そこで、説得力をはじめとした営業スキルやコミュニケーションスキルを自動推定するツールへの期待が高まっている。コミュニケーションスキルの分析や自動推定ツールの構築のためにはコーパスやデータセットが不可欠である。従来より映画へのレビューを録画した動画に対する話者の説得力をスコア化したPOMデータセット[1]や、グループディスカッション中の話者のコミュニケーションスキルを評価したMATRICSコーパス[2]、遠隔操作アンドロイドが人間を説得する対話を収集したコーパス[3]など様々なコーパスやデータセットが提案されている。聴者の納得度に着目したデータセットとしては、オンラインでのカウンセリングを受けた被験者自身が納得度を評価したコーパス[4]がある。しかし、話者の説得力と聴者の納得度を同時に評価したコーパスは少なく、説得力と納得度の関連性については調査の余地があると考えられる。そこで本研究では、話者の説得力と聴者の納得度をアノテーションしたデータセットを構築した。近年急速に普及したオンライン会議ツールを利用し、話者の説得力が重要となるディベート形式の動画を115本収録した。収録した動画について第三者から見た話者の説得力、聴者の納得度をアノテーションし、それぞれのラベルについて分析を行った。