2020年度 人工知能学会全国大会（第34回）
2020年6月9日〜6月12日オンライン開催
2020年度 人工知能学会全国大会（第34回）
2020年6月9日〜6月12日オンライン開催
[1C3-OS-6a-02]自動ファシリテーションがオンライン議論に与える影響の分析高齢者運転免許返納制度をテーマとした統制実験
〇辰巳 智行1、中澤 高師1、福田 直樹1、吉田 寛1、青木 美奈1、加藤 史也1、中島 大晴1、山口 七海1(1. 静岡大学)
キーワード：
合意形成、ファシリテーション、オンライン議論
本論は，オンライン議論においてファシリテーターが果たす役割を検討するとともに，自動ファシリテーションの可能性を示す論文である．
目的は，同じテーマを議論した際に，ファシリテーターの有無，そのファシリテーターが人間か，人工知能技術を応用した自動ファシリテーションなのかによって，議論にどのような違いが生じるかを明らかにすることである．
そこで「高齢者の運転免許返納制度」をテーマに，大学生118人を無作為に6つのグループに振り分け，グループごとにオンライン議論実験を実施した．議論は，自動ファシリテーション技術を導入したオンライン議論支援システム“D-Agree”を用いた．ファシリテーションを行わない2群，人間がファシリテーションを行う2群，IBIS構造を利用した自動ファシリテーションを行う2群にわけ議論内容を分析するとともに，議論の前後に実験参加者にアンケートを実施して，参加者の意見や態度の変容を捉えた.
結果は，自動ファシリテーションは，テーマと無関係のコメントをフォローするなど課題も見られたが，人間ファシリテーターでは処理できない議論の流れの速いタイミングでも対応できたことが確認された．
目的は，同じテーマを議論した際に，ファシリテーターの有無，そのファシリテーターが人間か，人工知能技術を応用した自動ファシリテーションなのかによって，議論にどのような違いが生じるかを明らかにすることである．
そこで「高齢者の運転免許返納制度」をテーマに，大学生118人を無作為に6つのグループに振り分け，グループごとにオンライン議論実験を実施した．議論は，自動ファシリテーション技術を導入したオンライン議論支援システム“D-Agree”を用いた．ファシリテーションを行わない2群，人間がファシリテーションを行う2群，IBIS構造を利用した自動ファシリテーションを行う2群にわけ議論内容を分析するとともに，議論の前後に実験参加者にアンケートを実施して，参加者の意見や態度の変容を捉えた.
結果は，自動ファシリテーションは，テーマと無関係のコメントをフォローするなど課題も見られたが，人間ファシリテーターでは処理できない議論の流れの速いタイミングでも対応できたことが確認された．