講演情報
[5Yin-A-39]マルチモーダル特徴量が長時間研修の満足度に与える影響
〇森 楓1、渡部 泰士2、山本 祐輔2、船蔵 颯1,3、木下 涼1 (1. 株式会社キカガク、2. 株式会社リコー、3. 慶應義塾大学)
キーワード：
AIの教育応用、企業研修、マルチモーダル特徴量
講義映像の自動評価は、主に MOOCs に代表される短時間の非同期教材を対象に進展してきた。しかし、企業の技術 研修のような長時間に及ぶ講義に関しては、十分な定量分析がなされていない。本研究では、株式会社キカガクが提供す る 8 時間の企業研修動画を対象に、受講者満足度に対する回帰分析を行った。回帰には、文字起こしによる言語情報に 加え、講師の表情変化から抽出した視覚的特徴、音声波形に基づく韻律的特徴をマルチモーダルに統合して用いた。解析の結果、長時間の研修においても、言語情報だけでなく、音声の抑揚や表情といった準言語・非言語的特徴が、受講者の満足度を左右する重要な指標として機能する可能性が示唆された。