コミュニケーション解析

AIによるコミュニケーション理解

人と人とのコミュニケーションには, 言葉だけでなく, 視線, 表情, 身体動作, 声の調子など多様な情報が含まれています.

本研究室では, AIを活用してこれらの言語情報・非言語情報を統合的に解析し, コミュニケーションの特徴や自然さを理解する研究を行っています.

将来的には, 人と人との相互理解を支援し, 誰もが円滑にコミュニケーションできる社会の実現を目指しています.

人の会話には, 単なる言葉のやり取りだけではなく, 話題の流れや文脈, 相槌, 話し方の特徴など多くの情報が含まれています.

本研究では, 大規模言語モデル（LLM）を活用し, 会話内容の意味や文脈を理解するとともに, 文章類似度や文脈一致度, 発話バランスなどの特徴を定量的に抽出します.

これにより, 人と人との会話を客観的に分析し, コミュニケーションの状態を理解することが可能になります.

コミュニケーションでは, 視線や表情, 身体動作などの非言語情報も重要な役割を果たしています.

本研究では, 画像処理や信号処理技術を用いて, 映像から顔, 視線, 表情, 姿勢, ジェスチャーなどを自動的に抽出します.

さらに, それらを時系列データとして解析することで, 関心や感情共有, 対話への参加度など, 人と人との関係性を理解するための特徴量を定量化しています.

人それぞれに異なるコミュニケーションスタイルがあります.

本研究では, 言語情報と非言語情報を統合して解析し, AIによって会話スタイルの特徴を可視化します.

例えば, 共感的に聞くことを重視するスタイル, 新しい話題を積極的に提供するスタイル, 自分の意見を多く発信するスタイル, 聞くことと話すことのバランスが良いスタイルなど, 多様な会話スタイルを発見することができます.

本研究は人を評価するためではなく, コミュニケーションの多様性を理解することを目的としています.

コミュニケーション理解技術は, 様々な分野への応用が期待されています.

私たちは, AIによってコミュニケーションを理解し, 人と人との相互理解を支援することで, より豊かなコミュニケーション社会の実現を目指しています.