JP2018205638A - 集中度評価機構 - Google Patents

Abstract

【課題】内容の変化を伴いながら進行する話に対する参加者の集中度を適切に評価する。【解決手段】講師側サーバコンピュータ１１が、講義中、複数の受講生からなるクラスの映像を取得する受信部１０１と、講義の内容がある内容である期間中のクラスの映像に基づき、上記の期間中に受講生が見ている各対象について注視率を特定する度合い特定処理を、受講生毎に実行する度合い特定処理実行部１０６と、各対象について受講生毎に特定した注視率に基づき、上記の期間中の受講生の視覚行動を複数のパターンのいずれかに分類する分類処理を、受講生毎に実行する分類処理実行部１０７と、上記の期間中の視覚行動が複数のパターン中の最多頻度パターンに分類されている受講生の割合を算出する算出処理を実行する算出処理実行部１０８と、最多頻度パターンの割合に基づき、上記の期間中のクラスの集中度を評価する評価処理を実行する評価処理実行部１０９と、を有する。【選択図】図５

Description

本発明は、複数の参加者からなるグループの集中度を評価する集中度評価機構に係り、特に、内容の変化を伴いながら進行する話に対するグループの集中度を評価することが可能な集中度評価機構に関する。

複数の参加者からなるグループに対して講義やセミナー等の話を行う場合には、話を行っている期間中のグループの集中度を把握し、集中度に応じて必要な措置を講じることが重要である。特に、テレビ会議等のような遠隔コミュニケーションの場面では、話者にとって、相手の集中度を把握することがより一層重要となる。これに関して、話を行っている期間中の参加者の映像等を解析することで参加者の集中度を評価する手法が既に開発されている。

一例を挙げて説明すると、特許文献１に記載の装置（集中度推定装置）では、会議等の業務上のやりとりにおける参加者の集中度を、当該やりとりの映像や音声を解析することで推定する。また、特許文献２に記載のシステム（感情推定システム）では、講義を受講している受講生の顔画像を解析して、受講生の感情や講義に対する集中度を推定する。また、参加者の映像や顔画像から当該参加者がどの対象を見ているのかを特定し、その特定結果から集中度を評価する方法も考えられる。

特開２０１６−３２２６１号公報 特開２０１１−３９９３４号公報

ところで、講義やセミナー等の話は、通常、内容の変化を伴いながら進行する。そのため、参加者が一方向（例えば、話者が居る方向）のみを見ていたとしても、話の内容次第では（例えば、テキストや配布資料に関する内容を話している場合）、その者が必ずしも集中しているとは限らない。このように参加者が話中に見ている対象や視点は、話の内容の変化に伴って変わり得る。したがって、話に対する参加者の集中度を評価する際には、話の内容に応じて参加者が見ている対象が変化することを考慮に入れながら評価する必要がある。

そこで、本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、内容の変化を伴いながら進行する話に対する参加者の集中度を適切に評価することが可能な集中度評価機構を提供することである。

前記課題は、本発明の集中度評価機構によれば、内容の変化を伴いながら話が進行している間、該話の相手である複数の参加者からなるグループの映像を取得する映像取得部と、前記話の内容がある内容となっている期間中の前記映像に基づき、該期間中に前記参加者が見ている対象の各々について該対象を見ている度合いを特定する度合い特定処理を、前記参加者毎に実行する度合い特定処理実行部と、前記対象の各々について前記参加者毎に特定した前記度合いに基づき、前記期間中の前記参加者の視覚行動を複数設定されたパターンのいずれかに分類する分類処理を、前記参加者毎に実行する分類処理実行部と、複数の前記パターン中、前記期間中の前記視覚行動が分類されている前記参加者の数が最も多い前記パターンである最多頻度パターンについて、前記期間中の前記視覚行動が前記最多頻度パターンに分類されている前記参加者の割合を算出する算出処理を実行する算出処理実行部と、前記割合に基づいて、前記期間中における前記話に対する前記グループの集中度を評価する評価処理を実行する評価処理実行部と、を有することにより解決される。

上記のように構成された本発明の集中度評価機構によれば、話が進行している間、複数の参加者からなるグループの映像を取得する。また、取得した映像中、話の内容がある内容となっている期間中の映像を解析し、当該期間中に各参加者が見ている対象の各々について、当該対象を見ている度合いを参加者毎に特定する。また、各参加者が各対象を見ている度合いに基づいて、上記期間中の各参加者の視覚行動を複数のパターンのいずれかに分類した上で、上記期間中の視覚行動が分類されている参加者の数が最も多い最多頻度パターンについて、上記期間中の視覚行動が最多頻度パターンに分類されている参加者の割合を算出する。そして、算出された割合に基づいて、上記期間中における話に対するグループの集中度を評価する。
以上の構成であれば、内容の変化を伴いながら進行する話に対する集中度を、当該話の内容毎に定量的に評価することが可能となる。また、上記の構成では、話に対する参加者の集中度として、参加者全員（すなわち、グループ全体）の集中度を評価する。このようにグループ全体の集中度を評価することで、その時点での話の内容に対する参加者の集中度を全体的に把握することが可能となる。

また、上記の集中度評価機構において、前記話をする話者に対して映像を表示するディスプレイに、前記グループの映像の一部又は全部を表示するための映像データを生成する映像データ生成部を更に有し、該映像データ生成部は、前記グループの集中度の評価結果に応じた情報を前記グループの映像に重畳させて表示するための前記映像データを生成すると、好適である。
上記の構成では、話者に対して映像を表示するディスプレイに、グループの集中度の評価結果に応じた情報をグループの映像に重畳させて表示する。これにより、話者は、ディスプレイでグループの映像を観る際に、当該映像と併せてグループの集中度を確認することが可能となる。

また、上記の集中度評価機構において、前記グループと前記話者とが互いに離れた場所にいるとき、前記映像データ生成部は、前記話者がいる空間内に設置された前記ディスプレイに前記グループの映像の一部又は全部を表示するための前記映像データを生成すると、より好適である。
上記の構成では、グループと話者とが離れた場所にいるので、話に対するグループの集中度をディスプレイに表示して話者に報知するという構成がより有意義なものとなる。

また、上記の集中度評価機構において、前記話が進行している間、一定の時間間隔にて、前記度合い特定処理実行部が前記度合い特定処理を前記参加者毎に実行し、前記分類処理実行部が前記参加者毎に実行し、前記算出処理実行部が前記算出処理を実行し、前記評価処理実行部が前記評価処理を実行すると、更に好適である。
上記の構成では、一定の時間間隔にて、話に対するグループの集中度を評価するための一連の処理（度合い特定処理、分類処理、算出処理及び評価処理）を実行する。これにより、話がなされている間、定期的にグループの集中度を評価して確認することが可能となる。

また、上記の集中度評価機構において、前記話に対する前記参加者別の集中度を評価する個別評価処理を実行する個別評価処理実行部を更に有し、該個別評価処理実行部は、複数の前記参加者中、ある参加者の集中度を評価するにあたり、前記最多頻度パターンと前記ある参加者の前記視覚行動が属する前記パターンとが一致するか否かについての判定を実施し、前記個別評価処理において前記判定の結果に応じて前記ある参加者の集中度を評価すると、より一層好適である。
上記の構成では、グループの集中度に加え、グループ内の各参加者の集中度を個別に評価することが可能となる。これにより、グループ全体の集中度を全体的に把握するとともに、参加者個人の集中度を個別に把握することが可能となる。

また、上記の集中度評価機構において、前記個別評価処理実行部は、前記ある参加者の集中度を評価するにあたり、前記話が進行している間、前記判定を繰り返し実施し、前記個別評価処理において、前記話の開始時点から直前の前記判定の実施時点までの間に繰り返された各々の前記判定の結果に応じて、前記ある参加者の集中度を評価すると、尚一層好適である。
上記の構成では、最多頻度パターンと各参加者の視覚行動が属するパターンとが一致するか否かについての判定を繰り返し実施して、各々の判定結果に応じて当該各参加者の集中度を評価する。このような手順によれば、各参加者の集中度を客観的に評価することが可能となる。なお、上記の手順により評価される集中度は、各参加者の、話の開始時点から直前の判定の実施時点までの間における平均的な集中度を示すことになる。

また、上記の集中度評価機構において、前記評価処理実行部による前記評価処理、及び、前記個別評価処理実行部による前記個別評価処理の双方が実行され、前記評価処理において評価された前記グループの集中度を報知する第一モード、及び、前記個別評価処理において評価された前記参加者別の集中度を報知する第二モードのうちの一方が選択されると、前記話をする話者に対して、選択されたモードに応じた集中度を報知すると、一段と好適である。
上記の構成では、話に対するグループ全体の集中度及び参加者個人の集中度の双方を評価する。そして、第一モード及び第二モードのうち、選択された一方のモードに応じた集中度を、話をする話者に対して報知する。これにより、話者は、グループ全体の集中度及び参加者毎の集中度のうち、希望する一方の集中度を確認することが可能となる。

また、上記の集中度評価機構において、前記評価処理実行部による前記評価処理の実行後に前記個別評価処理実行部が前記個別評価処理を実行した後、前記算出処理実行部が前記算出処理を再度実行し、前記個別評価処理の実行後に再度実行される前記算出処理において、前記算出処理実行部は、前記期間中の前記視覚行動が前記最多頻度パターンに分類されている前記参加者の前記割合を、前記個別評価処理において評価された前記参加者別の集中度に基づいて算出し直し、前記算出処理実行部が前記算出処理を再度実行した後、前記評価処理実行部が前記評価処理を再度実行し、前記算出処理実行部によって算出し直された前記割合に基づいて、前記期間中における前記話に対する前記グループの集中度を再度評価すると、益々好適である。
上記の構成では、評価処理を実行してから個別評価処理を実行し、その後に評価処理を再び実行する場合に、個別評価処理において評価された参加者別の集中度を、再度実行される評価処理にてグループの集中度を評価する際に反映させる。これにより、再度の評価処理にて評価されるグループの集中度について、その評価精度を向上させることが可能となる。

本発明の集中度評価機構によれば、内容の変化を伴いながら進行する話に対する、複数の参加者からなるグループの集中度を、話の内容毎に定量的に評価することが可能となる。この効果により、参加者の集中度を把握した上で話を進行することが可能となり、結果として当該話がより円滑に進行するようになる。

本発明の集中度評価機構を利用した通信システムの一例を示す図である。 話者側で利用される機器を示す図である。 参加者側で利用される機器を示す図である。 参加者側で利用されるサーバコンピュータの機能についての説明図である。 話者側で利用されるサーバコンピュータの機能についての説明図である。 話者のディスプレイに表示される映像の一例を示す図である（その１）。 話者のディスプレイに表示される映像の一例を示す図である（その２）。 参加者が各対象を見ている度合いと話の内容との関係を示す図である。 最多頻度パターンについての説明図である。 モード選択画面の一例を示す図である。 本発明の集中度評価機構を利用した通信システムによるデータ配信の全体フローのうち、参加者側のフローを示す図である。 本発明の集中度評価機構を利用した通信システムによるデータ配信の全体フローのうち、話者側のフローを示す図である。 参加者のグループの集中度を評価する工程の流れを示す図である。 参加者毎の集中度を評価する工程の流れを示す図である。

本発明の集中度評価機構は、内容の変化を伴いながら進行する話に対する、当該話の相手である参加者の集中度を評価するものである。ここで、「話」とは、視覚的な情報伝達を含めながら話者が参加者を相手に行う言語的な情報伝達行為・行動であり、具体的には、講義やセミナー、レッスン指導、座談会、話芸等が該当し、本発明では、複数の参加者を相手に行われるものである。また、「話」には、音声による話が含まれることは勿論のこと、手話や文字情報の表示等を通じて行われる無声の話も含まれ得る。

また、「話の内容」とは、話の題目（テーマ）、討論や演習等をはじめとする話の進行方式、質問や回答・解説等をはじめとする話の実施形式、テキストや板書等をはじめとする話中に参照される物、話が進行している間の各時点における話の段階（例えば、諸言、展開、結論等）を含む概念である。
なお、「話の内容の変更」は、参加者が見る（厳密には、注視する）対象の変化を誘導するものであり、例えば、話の内容（実施形式）が「参加者の質問」から「話者の回答」へ変化した場合、質問者以外の参加者が見ている対象は、質問者から話者に切り替わることになる。

また、「集中度」とは、話者が話をしている間、当該話の内容に対応させて適当な場所を見ている（厳密には、注視している）程度を表す指標であり、本発明では数値にて評価される。

以下、本発明の一実施形態（以下、本実施形態）に係る集中度評価機構について一例を挙げて説明する。具体的には、話者である講師が参加者である受講生に対して話としての講義を行っている間に当該講義に対する集中度を評価する集中度評価機構を例に挙げて説明することとする。ただし、以下に説明する集中度評価機構は、講義以外の話（例えば、セミナー、レッスン指導、座談会、話芸等）に対する集中度を評価する場合にも利用可能である。

なお、以下に説明する実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定するものではない。すなわち、本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得る。また、当然ながら、本発明にはその等価物が含まれ得る。
さらに、本明細書や後述する各図にて図示する画面のデザインやレイアウト、画面中に表示される情報、及び、その他のＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）に関する内容は、あくまでも一例に過ぎず、装置の仕様やユーザの要求に応じて適宜変更することが可能である。

＜＜本実施形態に係る集中度評価機構の概要＞＞
先ず、本実施形態に係る集中度評価機構について、その概要を説明することとする。本実施形態に係る集中度評価機構は、図１に図示した講義用通信システム（以下、講義配信システム）Ｔにて利用されている。図１は、本実施形態に係る集中度評価機構を利用した講義配信システムＴの構成例を示す図である。

講義配信システムＴは、講師（以下、講師Ｋ）が行う講義のライブ映像を、遠隔地にて当該講義に参加する受講生（以下、受講生Ｊ）に対して配信するために用いられる通信システムである。すなわち、講義配信システムＴにより、講師Ｋ及び受講生Ｊが互いに離れた場所に居ながらも、受講生Ｊは、講師Ｋが受講生Ｊから離れた空間（以下、講義室）にて行う講義のライブ映像を、略リアルタイムにて視聴することが可能である。

また、本実施形態では、前述したように、複数の受講生Ｊがグループ（以下、クラスＣ）を構成しており、グループ単位で講師Ｋの講義を受講することになっている。ちなみに、本実施形態では、クラスＣ内の受講生Ｊの全員が同じ空間（以下、教室）にて上記の講義を受講することとする。ただし、これに限定されるものではなく、クラスＣ内の受講生Ｊが互いに異なる場所にて同じ講義を受講する形でもよい。

なお、本実施形態において、講師Ｋは、講義中において教材（テキスト）を使用し、参照頁を指定して受講生Ｊに提示する。具体的に説明すると、講師Ｋは、講義室にて専用の端末（厳密には、後述するタッチパネル１６）を操作してテキストの参照頁を指定する。これにより、教室に設置された表示器（厳密には、後述するテキスト表示用ディスプレイ２６）に、講師Ｋが指定したテキストの参照頁を示す画像が表示されるようになる。

以上のように本実施形態では、講義の進行途中でテキストを参照するように講義の内容が変化する。なお、以下では、説明を分かり易くするために、講義の内容が以下の流れで変化するケースを例に挙げて説明することとする。
講義前半の内容：講師Ｋがテキストを用いずに説明する。
講義中盤の内容：講師Ｋがテキストを参照しながら説明する。
講義後半の内容：受講生Ｊが質問して講師Ｋが回答する。
講義終盤の内容：講師Ｋが講義を振り返って講義のポイントを説明する。

＜＜講義配信システムＴの構成について＞＞
以下、講義配信システムＴの構成について、既出の図１とともに、図２及び図３を参照しながら説明する。図２は、講義配信システムＴにおいて講師Ｋ側で利用される機器を示す図である。図３は、講義配信システムＴにおいて受講生Ｊ側で利用される機器を示す図である。

講義配信システムＴは、図１に示すように、講師側通信ユニット１０と受講生側通信ユニット２０とによって構成されている。講師側通信ユニット１０は、講師Ｋが講義のライブ映像を受講生Ｊに向けて配信するために利用されるとともに、講師Ｋが講義中の受講生Ｊの様子や集中度等を確認するために利用される。受講生側通信ユニット２０は、受講生Ｊが講義のライブ映像を視聴するために利用されるとともに、講義中の受講生Ｊの映像や音声を講師Ｋに向けて配信するために利用される。
以下、講師側通信ユニット１０及び受講生側通信ユニット２０の各々について説明する。

＜講師側通信ユニット１０について＞
講師側通信ユニット１０は、図１及び図２に示すように、サーバコンピュータ（以下、講師側サーバコンピュータ１１）と、カメラ１２と、マイク１３と、ディスプレイ１４と、スピーカ１５と、タッチパネル１６とを有する。

カメラ１２は、講義室内に設置されており、講師Ｋが講義を行っている間、講師Ｋの映像（全身映像）を撮影する。マイク１３は、講義室内に設置されており、講師Ｋが講義を行っている間、講師Ｋの音声を集音する。

ディスプレイ１４は、講義室内に設置されており、講師Ｋに対して映像を表示する。このディスプレイ１４は、図２に示すように、講師Ｋが講義を行っている間、教室内に居るクラスＣの映像（厳密には、講師側サーバコンピュータ１１が受講生側サーバコンピュータ２１から受信した映像データが示す映像）の一部又は全部を表示する。つまり、講師Ｋは、講義中、ディスプレイ１４を通じてクラスＣの様子を確認することが可能である。

スピーカ１５は、講義室内に設置されており、講義室内で再生音を発する。このスピーカ１５は、教室内でクラスＣ中の受講生Ｊが発した音声（厳密には、講師側サーバコンピュータ１１が受講生側サーバコンピュータ２１から受信した映像データ中に組み込まれている音声データが示す音声）の再生音を発する。

タッチパネル１６は、講師Ｋに対して操作画面を表示するとともに、当該操作画面上でのタッチ操作を受け付けるものである。このタッチパネル１６は、講義中、講義室内に置かれ、講師Ｋによって操作される。具体的に説明すると、講師Ｋは、講義中において教材（テキスト）の参照頁を指定するためにタッチパネル１６を操作する。そして、タッチパネル１６は、講師Ｋが参照頁を指定するためのタッチ操作を受け付ける。

また、講師Ｋは、講義に対する受講生Ｊの集中度を確認するにあたり、後述する二つのモードのうちの一つを選択し、その選択結果を、タッチパネル１６を通じて入力する。具体的に説明すると、講師Ｋがモード選択のためにタッチパネル１６を操作すると、タッチパネル１６に、後述の図１０に図示したモード選択画面が表示される。そして、講師Ｋがモード選択画面にていずれか一方のモードを選択するためのタッチ操作を行うと、タッチパネル１６が当該タッチ操作を受け付ける。

講師側サーバコンピュータ１１は、講師側通信ユニット１０の中枢を担う装置であり、一般的なサーバコンピュータと同様のハードウェア機器構成となっており、ＣＰＵ、メモリ、ハードディスクドライブ及び通信用インタフェースを備えている。また、講師側サーバコンピュータ１１には、その機能を発揮させるためのコンピュータプログラム（以下、講師側通信用プログラム）がインストールされている。

講師側サーバコンピュータ１１は、インターネット等の外部通信ネットワークＮを通じて、受講生側通信ユニット２０の受講生側サーバコンピュータ２１と通信可能である。つまり、講師側サーバコンピュータ１１は、外部通信ネットワークＮを通じて受講生側サーバコンピュータ２１からデータを受信することが可能である。講師側サーバコンピュータ１１が受講生側サーバコンピュータ２１から受信するデータの中には、受講生Ｊ側で撮影された映像のデータ（映像データ）、及び、受講生Ｊ側で集音された音声のデータ（音声データ）が含まれている。なお、本実施形態では、映像データ中に音声データが組み込まれた状態で当該映像データが受信されることになっている。

そして、講師側サーバコンピュータ１１は、受信した映像データを展開し、当該映像データが示す映像をディスプレイ１４に表示させるとともに、上記の映像データ中に組み込まれている音声データが示す音声を再生し、その再生音をスピーカ１５から発生させる。これにより、講義が行われている間、教室内に居るクラスＣの映像の一部又は全部が講義室内のディスプレイ１４に表示され、教室内で受講生Ｊが発した音声が講義室内のスピーカ１５から発せられるようになる。

なお、本実施形態において、講義中、通常はクラスＣ全体（すなわち、クラスＣ内の受講生Ｊ全員）の映像がディスプレイ１４に表示される。そして、講師Ｋが所定の動作（例えば、タッチパネル１６上でのタッチ操作）を行うと、ディスプレイ１４に表示される映像が、クラスＣ中の数名の受講生Ｊを映し出した映像（ズーム映像）に切り替わる。

また、講師側サーバコンピュータ１１は、外部通信ネットワークＮを通じて、受講生側サーバコンピュータ２１に向けてデータを送信することが可能である。講師側サーバコンピュータ１１が受講生側サーバコンピュータ２１に向けて送信するデータの中には、カメラ１２が撮影した映像のデータ（映像データ）と、マイク１３が集音した音声のデータ（音声データ）とが含まれている。なお、本実施形態では、映像データ中に音声データが組み込まれた状態で当該映像データを送信することになっている。

さらに、講師側サーバコンピュータ１１が受講生側サーバコンピュータ２１に向けて送信するデータには、タッチパネル１６が受け付けた講師Ｋのタッチ操作の内容を示すデータが含まれている。具体的に説明すると、講師側サーバコンピュータ１１は、講師Ｋが講義中にタッチパネル１６を通じて指定したテキストの参照頁を示すデータ（以下、参照頁指定データ）を送信する。

さらにまた、本実施形態において、講師側サーバコンピュータ１１は、集中度評価機構として機能する。すなわち、講師側サーバコンピュータ１１は、講義中、受講生側サーバコンピュータ２１から受信した映像データを解析し、講義に対する受講生Ｊの集中度を評価し、その評価結果に応じた情報をディスプレイ１４に表示する。これにより、講師Ｋは、講義を行っている間、ディスプレイ１４を通じて受講生Ｊの集中度を確認することが可能となる。

なお、本実施形態において、講師側サーバコンピュータ１１は、講義に対するクラスＣ全体の集中度を評価するとともに、クラスＣを構成する各受講生Ｊ別の集中度を評価する。かかる内容を含め、講師側サーバコンピュータ１１の集中度評価機構としての機能については、後に詳述することとする。

＜受講生側通信ユニット２０について＞
受講生側通信ユニット２０は、図１及び図３に示すように、サーバコンピュータ（以下、受講生側サーバコンピュータ２１）と、カメラ２２と、マイク２３と、講師表示用ディスプレイ２４と、スピーカ２５と、テキスト表示用ディスプレイ２６とを有する。

カメラ２２は、教室内に設置されており、講師Ｋが講義を行っている間、受講生Ｊの映像を撮影する。なお、本実施形態では一台のカメラ２２が教室内に設置されており、当該カメラ２２は、クラスＣ内の受講生Ｊ全員の映像（特に、顔部分の映像）を同時に撮影することが可能な位置に配置されている。ただし、これに限定されるものではなく、複数のカメラ２２が配置されており、当該複数のカメラ２２を同時に作動させることでクラスＣ内の受講生Ｊ全員の映像を同時に撮影してもよい。
マイク２３は、教室内に設置されており、講義中に発言した受講生Ｊの音声を集音する。

講師表示用ディスプレイ２４は、教室内に設置されており、受講生Ｊに対して講師Ｋの映像（厳密には、受講生側サーバコンピュータ２１が講師側サーバコンピュータ１１から受信した映像データが示す映像）を表示する。これにより、受講生Ｊは、講義中、講師表示用ディスプレイ２４を通じて講師Ｋのライブ映像を観ることが可能である。なお、本実施形態において、講師表示用ディスプレイ２４は、講師Ｋの全身映像を表示するのに十分な高さ及び横幅を有している。

また、講師表示用ディスプレイ２４は、図３に示すように、教室においてクラスＣ内の各受講生Ｊの正面位置に配置されている。換言すると、クラスＣ内の各受講生Ｊは、その正面に講師表示用ディスプレイ２４が配置された状態で講義を受講することになる。ただし、受講生Ｊと講師表示用ディスプレイ２４との間の位置関係については、上述の位置関係に限定されるものではなく、任意の位置関係に設定することが可能である。

スピーカ２５は、教室内に設置されており、教室内で講義音声（厳密には、受講生側サーバコンピュータ２１が講師側サーバコンピュータ１１から受信した映像データ中に組み込まれている音声データが示す音声）の再生音を発する。

テキスト表示用ディスプレイ２６は、教室内に設置されており、講義において使用されるテキストの画像を１頁単位で表示する。より詳しく説明すると、テキスト表示用ディスプレイ２６は、テキスト画像のうち、講師Ｋが講義中に指定した参照頁の画像（厳密には、受講生側サーバコンピュータ２１が講師側サーバコンピュータ１１から受信した参照頁指定データによって特定されるテキスト画像）を表示する。これにより、講義中、講師Ｋがテキスト中の参考頁を指定したときに、受講生Ｊは、テキスト表示用ディスプレイ２６を通じて当該参照頁の画像を確認することが可能である。

なお、テキスト表示用ディスプレイ２６は、図３に示すように、教室において講師表示用ディスプレイ２４の横脇に配置されている。換言すると、クラスＣ内の各受講生Ｊは、その正面から若干側方にずれた位置にテキスト表示用ディスプレイ２６が配置された状態で講義を受講することになる。ただし、受講生Ｊとテキスト表示用ディスプレイ２６との間の位置関係については、上述の位置関係に限定されるものではなく、任意の位置関係に設定することが可能である。

受講生側サーバコンピュータ２１は、受講生側通信ユニット２０の中枢を担う装置であり、一般的なサーバコンピュータと同様のハードウェア機器構成となっており、ＣＰＵ、メモリ、ハードディスクドライブ及び通信用インタフェースを備えている。また、受講生側サーバコンピュータ２１には、その機能を発揮させるためのコンピュータプログラム（以下、受講生側通信用プログラム）がインストールされている。

受講生側サーバコンピュータ２１は、外部通信ネットワークＮを通じて講師側サーバコンピュータ１１と通信することで、講師側サーバコンピュータ１１との間でデータの送受信を行う。受講生側サーバコンピュータ２１が講師側サーバコンピュータ１１から受信するデータの中には、講師Ｋ側で撮影された映像のデータ（映像データ）、及び、講師Ｋ側で集音された音声のデータ（音声データ）が含まれている。

そして、受講生側サーバコンピュータ２１は、受信した映像データを展開し、当該映像データが示す映像を講師表示用ディスプレイ２４に表示させるとともに、上記の映像データ中に組み込まれている音声データが示す音声を再生し、その再生音をスピーカ２５から発生させる。これにより、講義中の講師Ｋの映像（全身映像）が教室内の講師表示用ディスプレイ２４に表示され、講師Ｋの音声が教室内のスピーカ２５から発せられるようになる。

また、受講生側サーバコンピュータ２１が講師側サーバコンピュータ１１から受信するデータには、上述した参照頁指定データが含まれている。講師側サーバコンピュータ１１は、参照頁指定データを受信すると、同データを解析する。これにより、講師Ｋが指定したテキスト中の参照頁が特定され、受講生側サーバコンピュータ２１は、自己のハードディスクドライブ内に記憶しているテキストの画像データのうち、参照頁の画像データを読み出し、当該画像データが示す参照頁の画像をテキスト表示用ディスプレイ２６に表示させる。これにより、講師Ｋが指定した参照頁の画像が教室内のテキスト表示用ディスプレイ２６に表示されるようになる。

受講生側サーバコンピュータ２１が外部通信ネットワークＮを通じて講師側サーバコンピュータ１１に向けて送信するデータは、例えば、カメラ２２が撮影した映像のデータ（映像データ）やマイク２３が集音した音声のデータ（音声データ）である。

＜＜受講生側サーバコンピュータ２１の機能について＞＞
次に、受講生側サーバコンピュータ２１の機能について図４を参照しながら説明する。図４は、受講生側サーバコンピュータ２１の機能に関するブロック図である。受講生側サーバコンピュータ２１は、図４に示すように、受信部２０１、映像表示部２０２、音声再生部２０３、画像表示部２０４及び送信部２０５を有する。これらの機能部の各々は、受講生側サーバコンピュータ２１が有するハードウェア機器が受講生側サーバコンピュータ２１にインストールされたソフトウェアによって実現されている。すなわち、受講生側サーバコンピュータ２１のＣＰＵ、メモリ、ハードディスクドライブ及び通信用インタフェースが受講生側通信用プログラムと協働することで上記の各機能部が構成されている。
以下、受講生側サーバコンピュータ２１の各機能部について説明する。

受信部２０１は、講師側サーバコンピュータ１１から外部通信ネットワークＮを介して送られてくるデータを受信する。具体的に説明すると、講義が行われている間、受信部２０１は、講師Ｋの映像データや参照頁指定データを講師側サーバコンピュータ１１から受信する。

映像表示部２０２は、受信部２０１が受信した映像データを展開し、当該映像データが示す講師Ｋの映像（全身映像）を講師表示用ディスプレイ２４に表示する。音声再生部２０３は、受信部２０１が受信した映像データから音声データを抽出して展開し、当該音声データが示す講師Ｋの音声を再生し、その再生音をスピーカ２５から発する。

画像表示部２０４は、受信部２０１が受信した参照頁指定データを解析し、講師Ｋが指定したテキスト中の参照頁を特定する。また、画像表示部２０４は、特定した参照頁の画像データを受講生側サーバコンピュータ２１のハードディスクドライブから読み出し、当該画像データが示す画像（すなわち、参照頁の画像）をテキスト表示用ディスプレイ２６に表示する。

送信部２０５は、講義中にカメラ２２が撮影したクラスＣの映像を示すデータ（映像データ）、及び、講義中にマイク２３が集音した受講生Ｊの音声を示すデータ（音声データ）を講師側サーバコンピュータ１１に向けて送信する。なお、教室内にカメラ２２が複数台設置されている場合において、送信部２０５は、それぞれのカメラ２２が撮影した映像のデータを多重化することで複数の映像データを同時に送信する。

＜＜講師側サーバコンピュータ１１の機能について＞＞
次に、講師側サーバコンピュータ１１の機能について図５乃至図１０を参照しながら説明する。図５は、講師側サーバコンピュータ１１の機能に関するブロック図である。図６及び図７は、ディスプレイ１４に表示される映像を示す図であり、図６は、後述する第一モードを選択したときの表示映像を示しており、図７は、後述する第二モードを選択したときの表示映像を示している。

図８は、各対象の注視率（注視率については後述する）と講義の内容との関係を示す図であり、左側の図が講義前半における各対象の注視率を示し、右の図が講義中盤における各対象の注視率を示している。図９は、後述する最多頻度パターンについての説明図である。図１０は、モード選択画面の一例を示す図である。

講師側サーバコンピュータ１１は、図５に示すように、受信部１０１、映像データ生成部１０２、映像表示部１０３、音声再生部１０４、送信部１０５、度合い特定処理実行部１０６、分類処理実行部１０７、算出処理実行部１０８、評価処理実行部１０９、個別評価処理実行部１１０及びモード設定部１１１を有する。これらの機能部の各々は、講師側サーバコンピュータ１１が有するハードウェア機器が講師側サーバコンピュータ１１にインストールされたソフトウェアによって実現されている。すなわち、講師側サーバコンピュータ１１のＣＰＵ、メモリ、ハードディスクドライブ及び通信用インタフェースが講師側通信用プログラムと協働することで上記の各機能部が構成されている。
以下、講師側サーバコンピュータ１１の各機能部について説明する。

受信部１０１は、受講生側サーバコンピュータ２１から外部通信ネットワークＮを介して送られてくるデータを受信する。具体的に説明すると、講義が行われている間、受信部１０１は、クラスＣの映像データを受講生側サーバコンピュータ２１から受信する。かかる意味で、受信部１０１は、クラスＣの映像を取得する映像取得部に該当すると言える。なお、受講生側サーバコンピュータ２１から複数の映像データが多重化された状態で送信されてくる場合、受信部１０１は、多重化された当該複数の映像データを受信する。

映像データ生成部１０２は、受信部１０１が受講生側サーバコンピュータ２１から受信した映像データを編集して、講義室内のディスプレイ１４に表示するための映像データを生成する。映像データ生成部１０２が生成する映像データについて説明すると、講義中におけるクラスＣの映像の一部又は全部を示す映像データである。より詳しく説明すると、映像データ生成部１０２は、評価処理実行部１０９や個別評価処理実行部１１０による集中度の評価結果に応じた情報をクラスＣの映像に重畳させて表示するための映像データを生成する。

本実施形態において、「集中度の評価結果に応じた情報」とは、集中度を示す数値情報である。ただし、集中度の評価結果に応じた情報については、数値情報に限定されるものではなく、数値以外の情報（例えば、アルファベット等の記号、あるいは集中度の大きさに応じてサイズや形が変化する図形等）であってもよい。また、集中度の評価結果に応じた情報をクラスＣの映像に重畳させる際の当該情報の位置やサイズについては、特に限定されるものではないが、受講生Ｊの顔の映像に重ならない位置やサイズであることが望ましい。

なお、受信部１０１が多重化された複数の映像データを受信した場合、映像データ生成部１０２は、多重化された複数の映像データを個々の映像データに分離し、それぞれの映像データを編集して、ディスプレイ１４に表示するための映像データを生成することになる。

映像表示部１０３は、映像データ生成部１０２が生成した映像データを展開し、当該データが示す映像をディスプレイ１４に表示する。映像表示部１０３によってディスプレイ１４に表示される映像は、図６及び図７に示すように、集中度を示す数値情報が重畳されたクラスＣの映像（厳密には、クラスＣの映像の一部又は全部）である。

以上のように本実施形態では、講義中、集中度を示す数値情報が重畳されたクラスＣの映像がディスプレイ１４に表示されるため、講師Ｋは、ディスプレイ１４を見ることで受講生Ｊの映像とともに受講生Ｊの集中度を確認することができる。これにより、講師Ｋは、ディスプレイ１４を通じて受講生Ｊの様子や集中度を把握しながら、講義を進めることが可能となる。

なお、受信部１０１が多重化された複数の映像データを受信した場合には、前述したように、映像データ生成部１０２が多重化された複数の映像データを個々の映像データに分離し、分離したデータ数と同じ分だけ、ディスプレイ１４に表示するための映像データを生成する。これに対して、映像表示部１０３は、上述の映像データのうちの一つが示す映像をディスプレイ１４に表示する。そして、講師Ｋが所定の操作（例えば、タッチパネル１６上でのタッチ操作）を行うと、映像表示部１０３は、その操作と対応する映像データが示す映像をディスプレイ１４に表示する。

音声再生部１０４は、受信部１０１が受信した映像データから音声データを抽出して展開し、当該音声データが示す受講生Ｊの音声を再生し、その再生音をスピーカ１５から発する。

送信部１０５は、講義中にカメラ１２が撮影した講師Ｋの映像を示すデータ（映像データ）、及び、マイク１３が集音した講義音声を示すデータ（音声データ）を受講生側サーバコンピュータ２１に向けて送信する。また、講師Ｋが講義中にタッチパネル１６を通じてテキストの参照頁を指定すると、送信部１０５は、当該指定操作の内容を示す信号をタッチパネル１６から受信し、当該信号に基づいて参照頁指定データを生成する。生成された参照頁指定データは、送信部１０５によって受講生側サーバコンピュータ２１に向けて送信される。

度合い特定処理実行部１０６、分類処理実行部１０７、算出処理実行部１０８、評価処理実行部１０９、個別評価処理実行部１１０及びモード設定部１１１は、講義に対する受講生Ｊの集中度を評価するための一連の処理を実行するものであり、本実施形態の特徴部分に相当する。また、本実施形態では、内容の変化を伴いながら講義が進行している間、講義に対する集中度を講義の内容毎に定量的に評価する。具体的には、講義の前半、中盤、後半及び終盤の各時点で講義に対する集中度を評価する。

また、本実施形態では、講義に対する集中度をクラスＣ全体で評価するとともに、クラスＣ内の各受講生Ｊ別に評価することになっている。つまり、本実施形態では、講義に対するクラスＣ全体の集中度、及び、講義に対する受講生Ｊ別の集中度の双方を評価する。さらに、本実施形態では、クラスＣ全体の集中度、及び、受講生Ｊ個人の集中度のうち、いずれか一方をクラスＣの映像に重畳させて表示させることになっている。

以下、度合い特定処理実行部１０６、分類処理実行部１０７、算出処理実行部１０８、評価処理実行部１０９、個別評価処理実行部１１０及びモード設定部１１１の各々が実行する各処理について説明する。

度合い特定処理実行部１０６は、度合い特定処理を実行する。度合い特定処理とは、講義の内容がある内容となっている期間中におけるクラスＣの映像に基づき、当該期間中に受講生Ｊが見ている対象の各々について該対象を見ている度合い（以下、注視率）を特定する処理であり、受講生Ｊ毎に実行される。より詳しく説明すると、度合い特定処理において、映像表示部１０３は、先ず、講義の前半、中盤、後半及び終盤の各時点で受信部１０１が受信した映像データを解析し、当該映像データが示す映像に映っている各受講生Ｊの顔が向いている方向（顔方向）を、受講生Ｊ毎に特定する。

その後、度合い特定処理実行部１０６は、特定した顔方向から、各受講生Ｊがその時点で見ている対象を認定する。なお、本実施形態では、顔方向と対象との対応関係が以下のように定められており、度合い特定処理実行部１０６は、下記の対応関係に則って対象を認定する。ただし、下記の対応関係は、あくまでも一例に過ぎず、下記の内容に限定されるものではない。

『顔方向と対象との対応関係』
（１）顔方向が正面であるとき、受講生Ｊが見ている対象は、講師表示用ディスプレイ２４に表示された講師Ｋの映像である。
（２）顔方向が斜め前方であるとき、受講生Ｊが見ている対象は、テキスト表示用ディスプレイ２６に表示されたテキストの参照頁画像が対象である。
（３）顔方向が下方であるとき、受講生Ｊが見ている対象は、机の上の物である。
（４）顔方向が正面、斜め前方及び下方のいずれでもないとき、受講生Ｊが見ている対象は、その他の物である。

度合い特定処理実行部１０６は、講義中（つまり、講義が進行している間）、上述した顔方向の特定及び対象の認定を一定の時間間隔（例えば、１分間隔）にて繰り返し実行する。そして、映像表示部１０３は、繰り返し実行された顔方向の特定及び対象の認定のうち、直近Ｍ回分（Ｍは２以上の自然数）の結果に基づき、注視率Ｘを下記の式Ｒ１により対象別に特定（算出）する。
Ｘ＝ｎ／Ｍ×１００ （Ｒ１）

上記の式Ｒ１において、ｎは、直近Ｍ回分の対象の認定の中で受講生Ｊが見た対象として認定された回数である。例えば、直近１０回分の対象の認定において、講師表示用ディスプレイ２４に表示された講師Ｋの映像が、受講生Ｊが見ている対象として認定された回数が４回であったとき、講師Ｋの映像の注視率Ｘは、４０％（＝４／１０×１００）となる。

度合い特定処理実行部１０６は、各々の対象（すなわち、講師Ｋの映像、参照頁画像、机の上の物、及びその他の物）について、上記の注視率Ｘを受講生Ｊ毎に特定（算出）する。また、度合い特定処理実行部１０６は、顔方向の特定及び対象の認定を行う度に、注視率Ｘを特定する。つまり、度合い特定処理実行部１０６は、一定の時間間隔にて度合い特定処理を実行する。

ここで、各対象の注視率と講義の内容との関係について言及しておくと、図８に示すように、講義の内容に応じて最も注視率が高くなる対象が変わり、例えば、講義前半では講師Ｋの映像に対する注視率が最も高くなるのに対し、講義中盤では講師Ｋの映像に対する注視率と参照頁画像に対する注視率とが略等しくなる。

分類処理実行部１０７は、分類処理を実行する。分類処理とは、講義の内容がある内容である期間中の受講生Ｊの視覚行動を、複数設定されたパターンのいずれかに分類する処理であり、受講生Ｊ毎に実行される。「受講生Ｊの視覚行動」とは、受講生Ｊが自分の視覚を通じて対象（見ている対象）を認識する行動であり、分かり易くは、受講生Ｊが講義の各時点で物や人（映像中の物や人を含む）を見ている行動である。

分類処理について詳しく説明すると、分類処理において、分類処理実行部１０７は、度合い特定処理実行部１０６が各々の対象について受講生Ｊ毎に特定した注視率Ｘに基づき、各受講生Ｊの視覚行動を６つのパターン（パターン１〜パターン６）までのいずれかに分類する。なお、パターンの数については、特に限定されるものではなく、任意の数（厳密には、２以上の自然数）に設定することが可能である。

より詳しく説明すると、分類処理実行部１０７は、度合い特定処理実行部１０６が度合い特定処理を実行して各対象に対する注視率Ｘを特定する度に、分類処理を実行する。つまり、分類処理実行部１０７による分類処理は、度合い特定処理実行部１０６による度合い特定処理と同様、講義中（講義が進行している間）、一定の時間間隔（例えば、１分間隔）にて繰り返し実行される。

具体的な分類処理の手順について説明すると、講義中の各時点では、度合い特定処理が実行されることで、各対象に対する注視率Ｘが受講生Ｊ毎に特定される。分類処理実行部１０７は、各時点における各受講生Ｊの視覚行動を、その時点における各々の対象に対する注視率Ｘで表現する。一例を挙げて説明すると、講義の前半でのある受講生Ｊの視覚行動については、例えば、「講師Ｋの映像に対する注視率Ｘが５０％、参照頁画像に対する注視率Ｘが２０％、机の上の物に対する注視率Ｘが２０％、その他の物に対する注視率Ｘが１０％」というように表現される。

そして、分類処理実行部１０７は、各々の対象に対する注視率Ｘで表現された各時点での受講生Ｊの視覚行動を、下記の分類ルールに則って、いずれか一つのパターンに分類する。ただし、下記の分類ルールは、あくまでも一例に過ぎず、下記の内容に限定されるものではない。

『分類ルール』
（１）講師Ｋの映像に対する注視率Ｘが最も高く、二番目に高い注視率Ｘとの差が１５％以上である視覚行動は、パターン１に分類される。
（２）講師Ｋの映像に対する注視率Ｘ及び参照頁画像に対する注視率Ｘが一番目及び二番目に高く、両者の差が１０％以内であり、かつ、二番目に高い注視率Ｘと三番目に高い注視率Ｘとの差が１５％以上である視覚行動は、パターン２に分類される。
（３）参照頁画像に対する注視率Ｘが最も高く、二番目に高い注視率Ｘとの差が１５％以上である視覚行動は、パターン３に分類される。
（４）机の上の物に対する注視率Ｘが最も高く、二番目に高い注視率Ｘとの差が１５％以上である視覚行動は、パターン４に分類される。
（５）その他の物に対する注視率Ｘが最も高く、二番目に高い注視率Ｘとの差が１５％以上である視覚行動は、パターン５に分類される。
（６）上記のパターン１〜５のいずれにも該当しない視覚行動は、パターン６に分類される。

以上の手順により、分類処理実行部１０７は、講義中の各時点における各受講生Ｊの視覚行動を上記６つのパターンのいずれか一つに分類する。そして、上述したように、分類処理実行部１０７は、一定の時間間隔（例えば、１分間隔）にて分類処理を実行する。したがって、本実施形態では、所定時間毎に各受講生Ｊの視覚行動がいずれかのパターンに分類されることになる。換言すると、講義中の各時点において受講生Ｊの人数分の視覚行動が用意され、各視覚行動がいずれかのパターンに分類されるようになる。

算出処理実行部１０８は、算出処理を実行する。算出処理とは、講義の内容がある内容である期間における最多頻度パターンを上記６つのパターンの中から割り出し、当該期間中の視覚行動が最多頻度パターンに分類されている受講生Ｊの割合を算出する処理である。ここで、最多頻度パターンについて図９を参照しながら説明すると、講義中の各時点において視覚行動が分類されている受講生Ｊの数が最も多いパターンであり、図９に図示のケースでは、パターン４が最多頻度パターンに該当する。

最多頻度パターンと講義の内容との関係について言及しておくと、講義の内容に応じて最多頻度パターンが変化し、例えば、講義前半ではパターン１が最多頻度パターンとなり、講義中盤ではパターン２が最多頻度パターンとなる。このように講義内容に応じて最多パ頻度パターンが変化するのは、講義内容が変わったときに受講生Ｊが注視する対象が変動する場合があることを反映している。

最多頻度パターンを割り出した後、算出処理実行部１０８は、その時点における視覚行動が最多頻度パターンに分類されている受講生Ｊの割合（以下、最多頻度パターンの割合Ｙ）を、下記の式Ｒ２により算出する。
Ｙ＝Ｄｐ／Ｄｊ （Ｒ２）

上記の式Ｒ２において、Ｄｐは、視覚行動が最多頻度パターンに分類されている受講生Ｊの人数である。Ｄｊは、講義を受講している受講生Ｊ全員の人数であり、クラスＣを構成する受講生Ｊの人数である。例えば、講義中のある時点での最多頻度パターンがパターン４であり、その時点における視覚行動がパターン４に分類される受講生Ｊの人数Ｄｐが５人であり、クラスＣ全体の受講生Ｊの人数Ｄｊが４０人である場合、当該時点における最多頻度パターンの割合Ｙは、０．１２５（＝５／４０）となる。

以上のような手順により、算出処理実行部１０８は、度合い特定処理実行部１０６による度合い特定処理や分類処理実行部１０７による分類処理と同様、講義中（講義が進行している間）、一定の時間間隔（例えば、１分間隔）にて算出処理を繰り返し実行する。すなわち、本実施形態では、講義中、一定の時間間隔で最多頻度パターンが割り出され、また、その時点での最多頻度パターンの割合Ｙが算出される。

評価処理実行部１０９は、評価処理を実行する。評価処理は、算出処理実行部１０８により算出された最多頻度パターンの割合Ｙに基づき、講義の内容がある内容である期間中における当該講義に対するクラスＣの集中度を評価する処理である。

クラスＣの集中度を評価する方法について説明すると、本実施形態では、前述したように、算出処理実行部１０８が講義中に一定の時間間隔で最多頻度パターンを割り出し、その時点での最多頻度パターンの割合Ｙを算出する。評価処理実行部１０９は、最多頻度パターンの割合Ｙが算出される度に評価処理を実行する。すなわち、評価処理実行部１０９は、講義中（講義が進行している間）、一定の時間間隔（例えば、１分間隔）にて評価処理を繰り返し実行する。

各回の評価処理において、評価処理実行部１０９は、直前に算出された最多頻度パターンの割合Ｙに基づき、下記の評価ルールに則って、クラスＣの集中度を示す数値（以下、集中度Ｓａ）を評価する。ただし、下記の評価ルールは、あくまでも一例に過ぎず、下記の内容に限定されるものではない。

『評価ルール』
（１）最多頻度パターンの割合Ｙが０以上で０．２未満であれば、集中度Ｓａを１とする。
（２）最多頻度パターンの割合Ｙが０．２以上で０．４未満であれば、集中度Ｓａを２とする。
（３）最多頻度パターンの割合Ｙが０．４以上で０．６未満であれば、集中度Ｓａを３とする。
（４）最多頻度パターンの割合Ｙが０．６以上で０．８未満であれば、集中度Ｓａを４とする。
（５）最多頻度パターンの割合Ｙが０．８以上で１以下であれば、集中度Ｓａを５とする。

以上の方法により、本実施形態では、評価処理実行部１０９により評価処理が一定の時間間隔にて実行されることで、集中度Ｓａが定期的に評価される。ここで、集中度Ｓａは、講義中の各時点におけるクラスＣのリアルタイムの集中度を評価したものである。つまり、本実施形態では、講義の進行に伴って講義の内容が変化した際、その時点での講義に対するクラスＣの集中度をリアルタイムに評価することが可能である。なお、本実施形態では、上述のように集中度Ｓａを５段階で評価しており、集中度Ｓａが大きいほど講義に集中していることになる。

個別評価処理実行部１１０は、個別評価処理を実行する。個別評価処理は、講義に対する受講生Ｊ別の集中度を評価する処理であり、受講生Ｊ毎に実行される。具体的に説明すると、個別評価処理実行部１１０は、クラスＣ内の受講生Ｊのうち、ある受講生Ｊ（以下、受講生Ｊｉ）の集中度を評価するにあたり、講義中の各時点で、その時点での最多頻度パターン及びその時点での受講生Ｊｉの視覚行動が属するパターンを対比し、両パターンが一致するか否かについての判定を実施する。その後、個別評価処理において当該判定の結果に応じて受講生Ｊｉの集中度を評価する。

より詳しく説明すると、個別評価処理実行部１１０は、受講生Ｊｉの集中度を評価するにあたり、講義中（講義が進行している間）、上記の判定を一定の時間間隔（例えば、１分間隔）にて繰り返し実施する。そして、個別評価処理実行部１１０は、個別評価処理において講義開始時点から直前の判定実施時点までの間に繰り返された各々の判定結果に応じて、受講生Ｊｉの集中度を評価する。具体的には、個別評価処理実行部１１０は、下記の式Ｒ３により、受講生Ｊｉの集中度（以下、受講生Ｊｉの集中度Ｓｂ）を評価する。
Ｓｂ＝Ｆｉ／Ｆｍ×１００ （Ｒ３）

上記の式Ｒ３において、Ｆｍは、講義の開始時点から繰り返し実施された判定の実施回数であり、判定を１分間隔で実施する場合においては講義の経過分数と等しくなる。Ｆｉは、講義の開始時点から繰り返し実施された判定において、最多頻度パターンと受講生Ｊｉの視覚行動が属するパターンとが一致したという判定結果が得られた回数である。例えば、講義開始から２０回の判定が繰り返し実施され、そのうち、最多頻度パターンと受講生Ｊｉの視覚行動が属するパターンとが一致したという判定結果が得られた回数が１０回であった場合、受講生Ｊｉの集中度Ｓｂ（厳密には、２０回目の判定が実施された時点での集中度）は、５０％（＝１０／２０×１００）となる。

以上の方法により、本実施形態では、個別評価処理実行部１１０により個別評価処理が受講生Ｊ毎に実行されることで、受講生Ｊ別の集中度Ｓｂが評価される。ここで、集中度Ｓｂは、各受講生Ｊについての、講義開始時点から直前の判定実施時点までの間の平均的な集中度を評価したものである。つまり、本実施形態では、クラスＣの受講生Ｊの各々について講義開始時点からの平均的な集中度を算出することで、受講生Ｊ個人の集中度を客観的に評価することが可能である。なお、本実施形態では、上述のように集中度Ｓｂを数値（パーセント）で評価しており、集中度Ｓｂが大きいほど講義に集中していることになる。

モード設定部１１１は、モード設定処理を実行する。モード設定処理とは、二つのモードの中から、講師Ｋが講義中にタッチパネル１６を通じて選択した一方のモードを特定し、当該モードを集中度報知用のモードとして設定する処理である。ここで、「二つのモード」とは、第一モード及び第二モードのことであり、講義中に講師Ｋに報知される受講生Ｊの集中度の種類を決める上で、いずれか一方のモードが採用されることになっている。

より詳しく説明すると、本実施形態では、講義中、評価処理実行部１０９による評価処理、及び、個別評価処理実行部１１０による個別評価処理の双方が実行されることになっている。換言すると、本実施形態では、講義中、クラスＣ全体の集中度Ｓａ（すなわち、リアルタイムの集中度）、及び受講生Ｊ毎の集中度Ｓｂ（講義開始時点からの直前の判定実施時点までの平均的な集中度）の双方が評価される。

一方、本実施形態では、講義中にディスプレイ１４を通じて講師Ｋに報知される集中度の種類が一種類のみである。そのため、講師Ｋは、タッチパネル１６を通じていずれか一方のモードを選択し、具体的には、図１０に図示の画面にて希望するモードのボタン（図中、「第一モード」又は「第二モード」と記載されたボタン）をタッチする。

第一モードが選択された場合、モード設定部１１１は、第一モードを集中度報知用のモードとして設定し、映像データ生成部１０２に対して、評価処理実行部１０９により評価されたクラスＣの集中度ＳａをクラスＣの映像に重畳させた映像データを生成するように指示する。つまり、第一モードは、評価処理において評価されたクラスＣの集中度Ｓａを講師Ｋに報知するモードである。そして、第一モードの下で映像データ生成部１０２が生成した映像データを展開すると、図６に図示の映像（クラスＣの集中度Ｓａが重畳されたクラスＣの映像）がディスプレイ１４に表示されるようになる。

他方、第二モードが選択された場合、モード設定部１１１は、第二モードを集中度報知用のモードとして設定し、映像データ生成部１０２に対して、個別評価処理実行部１１０により評価された受講生Ｊ毎の集中度ＳｂをクラスＣの映像に重畳させた映像データを生成するように指示する。つまり、第二モードは、個別評価処理において評価された受講生Ｊ別の集中度Ｓｂを講師Ｋに報知するモードである。そして、第二モードの下で映像データ生成部１０２が生成した映像データを展開すると、図７に図示の映像（受講生Ｊ毎の集中度Ｓｂが重畳されたクラスＣの映像）がディスプレイ１４に表示されるようになる。

以上のように、講師Ｋがタッチパネル１６を通じて第一モード及び第二モードの中から一つを選択すると、モード設定部１１１は、選択されたモードを集中度報知用のモードとして設定する。この結果、講師Ｋに対して、集中度報知用のモード（すなわち、選択されたモード）に応じた集中度が報知されるようになり、具体的にはディスプレイ１４に表示されるようになる。

なお、本実施形態において、講師Ｋは、講義の途中にタッチパネル１６を通じてモードを選択し直すことが可能である。そして、講師Ｋがモードを選択し直した場合、モード設定部１１１は、集中度報知用のモードを切り替え、選び直されたモードを新たな集中度報知用のモードとして設定する。

ちなみに、本実施形態では、モードの数が二つであることとしたが、これに限定されるものではなく、モードの数が三つ以上であってもよい。例えば、クラスＣの映像に受講生Ｊの集中度を重畳させずクラスＣの映像のみを表示するモード（すなわち、集中度を非表示とするモード）が含まれていてもよい。

＜＜講義映像配信の流れ＞＞
次に、講義配信システムＴによる講義映像配信に係る一連の流れについて、図１１Ａ乃至図１３を参照しながら説明する。図１１Ａは、講義映像配信の全体フローのうち、受講生Ｊ側のフローを示す図である。図１１Ｂは、講義映像配信の全体フローのうち、講師Ｋ側のフローを示す図である。図１２は、クラスＣの集中度Ｓａを評価する工程の流れを示す図である。図１３は、受講生Ｊ湖心の集中度Ｓｂを評価する工程の流れを示す図である。

受講生Ｊが教室で着席している状態において講師Ｋが講義室に入って講義を開始すると、講義映像配信が講義配信システムＴによって自動的に開始される。厳密に説明すると、講義映像配信は、図１１Ａ及び図１１Ｂに示すように、講師側サーバコンピュータ１１及び受講生側サーバコンピュータ２１の間の通信が開始されると、これを契機にしてスタートする（Ｓ０１１、Ｓ０２１）。

先ず、図１１Ａを参照しながら受講生Ｊ側での流れを説明すると、受講生側サーバコンピュータ２１は、講師側サーバコンピュータ１１から映像データを受信する（Ｓ０１２）。受講生側サーバコンピュータ２１は、受信した映像データが示す映像（講師Ｋの全身映像）を講師表示用ディスプレイ２４に表示するとともに、上記映像データから抽出した音声データが示す音声（講義音声）を再生してスピーカ２５から発する（Ｓ０１３）。

また、受講生側サーバコンピュータ２１は、講義中、参照頁指定データを講師側サーバコンピュータ１１から逐次、受信する（Ｓ０１４）。受講生側サーバコンピュータ２１は、受信した参照頁指定データを解析することで、講師Ｋが指定したテキスト中の参照頁を特定する。そして、受講生側サーバコンピュータ２１は、特定した参照頁の画像データを読み出して、当該画像データが示す参照頁の画像をテキスト表示用ディスプレイ２６に表示する（Ｓ０１５）。

一方で、受講生側サーバコンピュータ２１は、カメラ２２が撮影したクラスＣの映像を示す映像データを、マイク２３が集音した受講生Ｊの音声を示す音声データとともに講師側サーバコンピュータ１１に向けて送信する（Ｓ０１６）。
以上までのステップＳ０１２〜Ｓ０１６については、講義が終了するまでの間、繰り返し実施される（Ｓ０１７）。

次に、図１１Ｂ、図１２及び図１３を参照しながら講師Ｋ側の流れを説明すると、講師側サーバコンピュータ１１は、カメラ１２が撮影した講師Ｋの映像を示す映像データを、マイク１３が集音した講義音声を示す音声データとともに受講生側サーバコンピュータ２１に向けて送信する（Ｓ０２２）。このとき、講師Ｋがタッチパネル１６を通じてテキスト中の参照頁を指定していれば、講師側サーバコンピュータ１１は、参照頁指定データを生成して映像データ等とともに受講生側サーバコンピュータ２１に向けて送信する。

また、講師側サーバコンピュータ１１は、受講生側サーバコンピュータ２１から映像データを受信する（Ｓ０２３）。映像データを受信すると、講師側サーバコンピュータ１１は、その時点（詳しくは、映像データ受信時点）におけるクラスＣの集中度Ｓａを評価するための一連の処理を実行する（Ｓ０２４）。その後、講師側サーバコンピュータ１１は、クラスＣ内の受講生Ｊの各々について集中度Ｓｂを評価するための一連の処理を実行する（Ｓ０２５）。
以下、ステップＳ０２４及びステップＳ０２５の各々の流れについて詳しく説明する。

クラスＣの集中度Ｓａを評価する工程（すなわち、ステップＳ０２４）は、図１２に図示の流れに従って進行する。具体的に説明すると、講師側サーバコンピュータ１１は、先ず度合い特定処理を実行する。より詳しく説明すると、受講生側サーバコンピュータ２１から受信した映像データが示す映像を解析し、当該映像に映っている各受講生Ｊの顔方向を特定する（Ｓ０４１）。また、講師側サーバコンピュータ１１は、特定した顔方向から、各受講生Ｊがその時点で見ている対象を認定する（Ｓ０４２）。具体的には、前述した顔方向と対象との対応関係に則って、特定した顔方向と対応する対象を特定する。

講師側サーバコンピュータ１１は、上述した顔方向の特定及び対象の認定を一定の時間間隔（例えば、１分間隔）にて繰り返し実行し、対象を認定する度に、認定した対象を示すデータを蓄積する（Ｓ０４３）。そして、講師側サーバコンピュータ１１は、各受講生Ｊについて、直近Ｍ回分のデータから注視率Ｘを上述の式Ｒ１により対象別に特定（算出）する（Ｓ０４４）。

講師側サーバコンピュータ１１は、各受講生Ｊについて対象別の注視率Ｘを特定した後、分類処理を実行する。より詳しく説明すると、各受講生Ｊについて、当該各受講生Ｊの視覚行動を、ステップＳ０４４にて対象別に特定した注視率Ｘによって表現する。その上で、講師側サーバコンピュータ１１は、上述した分類ルールに則って、各受講生Ｊの視覚行動を６つのパターンの中からいずれか一つのパターンに分類する（Ｓ０４５）。

上記一連の処理（具体的には、ステップＳ０４１〜Ｓ０４５）は、受講生Ｊ毎に実行され、クラスＣ内の受講生Ｊ全員について完了するまで繰り返される（Ｓ０４６）。その後、講師側サーバコンピュータ１１は、算出処理を実行する。より詳しく説明すると、全受講生Ｊ分のパターンに基づき、その時点での最多頻度パターンを割り出し（Ｓ０４７）、さらに最多頻度パターンの割合Ｙを上述の式Ｒ２により算出する（Ｓ０４８）。

以上までの処理を経た後、講師側サーバコンピュータ１１は、評価処理を実行する。評価処理では、前ステップＳ０４８で算出した最多頻度パターンの割合Ｙから、上述の評価ルールに則ってクラスＣの集中度Ｓａを評価する（Ｓ０４９）。
以上までに説明してきた一連のステップＳ０４１〜Ｓ０４９が終了した時点で、クラスＣの集中度Ｓａを評価する工程が完了する。

なお、クラスＣの集中度Ｓａを評価する工程は、講義中、一定の時間間隔（例えば、１分間隔）にて繰り返し実行される。すなわち、上述した一連のステップＳ０４１〜Ｓ０４９は、一定時間毎に繰り返し実施されることになる。この結果、講義中、クラスＣの集中度Ｓａが一定の時間間隔にて評価され、換言すると、講義中の各時点におけるクラスＣの集中度Ｓａがリアルタイムで評価されることになる。

受講生Ｊ個人の集中度Ｓｂを評価する工程（すなわち、ステップＳ０２５）は、クラスＣの集中度Ｓａを評価した後に行われ、図１３に図示の流れに従って進行する。具体的に説明すると、講師側サーバコンピュータ１１は、各受講生Ｊの集中度を評価するにあたり、講義中の各時点で、その時点での最多頻度パターンとその時点での当該各受講生Ｊの視覚行動が属するパターンとが一致するか否かについての判定を実施する（Ｓ０５１）。この判定は、前述したように、講義開始時点から一定の時間間隔（例えば、１分間隔）にて繰り返し実施され、各回の判定結果が講師側サーバコンピュータ１１に蓄積される（Ｓ０５２）。

講師側サーバコンピュータ１１は、個別評価処理を実行し、各受講生Ｊについて、講義開始時点から直前の判定実施時点までの間に繰り返された各回の判定結果に基づき、上述した式Ｒ３により各受講生Ｊ別の集中度Ｓｂを評価する（Ｓ０５３）。上記一連の処理（具体的には、ステップＳ０５１〜Ｓ０５３）は、受講生Ｊ毎に実行され、クラスＣ内の受講生Ｊ全員について完了するまで繰り返される（Ｓ０５４）。そして、クラスＣ内の受講生Ｊ全員について集中度Ｓｂが評価された時点で、受講生Ｊ個人の集中度Ｓｂを評価する工程が完了する。

なお、受講生Ｊ個人の集中度Ｓｂを評価する工程は、講義中、一定の時間間隔（例えば、１分間隔）にて繰り返し実行される。したがって、上述した一連のステップＳ０５１〜Ｓ０５４は、一定時間毎に繰り返し実施されることになる。この結果、講義中、受講生Ｊ個人の集中度Ｓｂが一定の時間間隔にて評価される。

講義映像配信の全体フローについての説明に戻ると、クラスＣの集中度Ｓａを評価する工程、及び受講生Ｊ個人の集中度Ｓｂを評価する工程が完了した後、講師側サーバコンピュータ１１は、モード設定処理を実行し、第一モード及び第二モードのうち、講師Ｋが選択したモードを集中度報知用のモードとして設定する（Ｓ０２６）。

そして、講師側サーバコンピュータ１１は、ステップＳ０２３にて受信した映像データを、前ステップＳ０２６にて設定された集中度報知用のモードに応じて編集し、受講生Ｊの集中度が重畳されたクラスＣの映像を表示するための映像データを新たに生成する（Ｓ０２７）。具体的に説明すると、第一モードが集中度報知用のモードとして設定された場合、クラスＣの集中度Ｓａが重畳されたクラスＣの映像を表示するための映像データを生成する。他方、第二モードが集中度報知用のモードとして設定された場合、受講生Ｊ別の集中度Ｓｂが重畳されたクラスＣの映像を表示するための映像データを生成する。

映像データが生成されると、講師側サーバコンピュータ１１は、当該映像データを展開して、当該映像データが示す映像をディスプレイ１４に表示する（Ｓ０２８）。これにより、ディスプレイ１４には、クラスＣの集中度Ｓａ又は受講生Ｊ別の集中度Ｓｂが重畳されたクラスＣの映像が表示されるようになる。

また、講義の途中で講師Ｋがタッチパネル１６を通じてモードを変更した場合（Ｓ０２９）、講師側サーバコンピュータ１１は、変更後のモードを集中度報知用のモードとして設定し直した上で（Ｓ０３０）、講義が終了するまでの間、上述した一連のステップＳ０２２〜Ｓ０２８を繰り返す（Ｓ０３１）。

＜＜クラスＣの集中度Ｓａを評価する方法の変形例について＞＞
上述したケースでは、クラスＣ全体の集中度Ｓａ及び受講生Ｊ別の集中度Ｓｂを、それぞれ個別に評価することとした。より具体的に説明すると、上述したケースでは、講義中の各時点において、クラスＣ全体の集中度Ｓａを評価した後、受講生Ｊ別の集中度Ｓｂを別途評価することになっている。

一方で、受講生Ｊ別の集中度Ｓｂを評価した直後に再びクラスＣ全体の集中度Ｓａを評価し、その際に受講生Ｊ別の集中度Ｓｂを反映させれば、より妥当なクラスＣの集中度Ｓａを評価することが可能となる。以下、クラスＣの集中度Ｓａを評価する方法の変形例として、受講生Ｊ別の集中度Ｓｂを算出した後に受講生Ｊ別の集中度Ｓｂを反映させてクラスＣの集中度Ｓａを再評価する方法（以下、変形例に係る評価方法）について説明する。

変形例に係る評価方法では、評価処理実行部１０９による評価処理の実行後に個別評価処理実行部１１０が個別評価処理を実行し、その直後に算出処理実行部１０８が算出処理を再度実行する。個別評価処理の実行直後に再度実行される算出処理において、算出処理実行部１０８は、その時点での最多頻度パターンの割合Ｙを、個別評価処理において評価された受講生Ｊ別の集中度Ｓｂに基づいて算出し直す。以下、算出し直される最多頻度パターンの割合Ｙを、「再算出した最多頻度パターンの割合Ｙｒ」と呼ぶこととする。

再算出した最多頻度パターンの割合Ｙｒは、下記の式Ｒ４によって算出される。
Ｙｒ＝ΣＳｂ（ｈ）／ΣＳｂ （Ｒ４）

上記の式Ｒ４において、Ｓｂ（ｈ）は、受講生Ｊ別の集中度Ｓｂのうち、視覚行動が最多頻度パターンに属している受講生Ｊの集中度Ｓｂであり、ΣＳｂ（ｈ）は、視覚行動が最多頻度パターンに属している受講生Ｊ全員分の集中度Ｓｂの総和である。また、ΣＳｂは、クラスＣ内の受講生Ｊ全員分の集中度Ｓｂの総和である。

また、個別評価処理の実行直後に再度実行される算出処理では、再算出した最多頻度パターンの割合Ｙｒと共に、最多頻度パターン以外のパターンの割合（具体的には、その時点における視覚行動が最多頻度パターン以外のパターンに分類されている受講生Ｊの割合）を、上記の式Ｒ４と同様の算出式によってパターン別に算出する。

そして、算出処理実行部１０８が算出処理を再度実行した後、個別評価処理実行部１１０が評価処理を再度実行する。再度の評価処理において、評価処理実行部１０９は、再算出した最多頻度パターンの割合Ｙｒに基づいて、クラスＣの集中度Ｓａを再度評価する。具体的には、再算出した最多頻度パターンの割合Ｙｒとそれ以外のパターンの割合とを比較する。このとき、最多頻度パターンの割合Ｙｒが最も大きいと、最多頻度パターンがその時点での講義内容に最も適したパターンであると特定することができる。そして、最多頻度パターンがその時点での講義内容に最も適したパターンであると特定することができたとき、上述した式Ｒ２によって算出した最多頻度パターンの割合Ｙを、上述した評価ルールに適用することで、クラスＣの集中度Ｓａを再度評価する。

以上までに説明してきた変形例に係る評価方法によれば、クラスＣの集中度Ｓａを評価した後に受講生Ｊ別の集中度Ｓｂを評価し、その後、受講生Ｊ別の集中度Ｓｂを反映してクラスＣの集中度Ｓａを再度評価する。これにより、再度評価されるクラスＣの集中度Ｓａについて、その評価精度が向上するようになる。

＜＜その他の実施形態＞＞
上記の実施形態では、本発明の集中度評価機構について一例を挙げて説明した。ただし、上記の実施形態は、あくまでも一例に過ぎず、他の実施形態も考えられる。例えば、上記の実施形態では、受講生Ｊの集中度を評価するための一連の処理（具体的には、度合い特定処理、分類処理、算出処理、評価処理及び個別評価処理）を講師側サーバコンピュータ１１側で実行することとした。しかし、これに限定するものではなく、上述した一連の処理の一部又は全部を受講生側サーバコンピュータ２１にて実行してもよい。

また、上記の実施形態では、本発明の集中度評価機構としての機能が一台のコンピュータ（具体的には、講師側サーバコンピュータ１１）によって実現されている。すなわち、上記の実施形態では、一台のコンピュータによって集中度評価機構が構成されている。しかし、これに限定されるものではなく、複数台のコンピュータによって本発明の集中度評価機構を構成してもよい。

また、上記の実施形態では、話者（講師Ｋ）及び参加者（受講生Ｊ）が互いに離れた場所に居て各々が相手の映像をディスプレイ等で見ながら話を進めるケース、すなわち遠隔コミュニケーションを例に挙げ、遠隔コミュニケーションにおいて話に対する参加者の集中度を評価する集中度評価機構について説明した。しかし、本発明の集中度評価機構は、話者及び参加者が同じ場所や同じ空間内に居た状態で話が進められる状況下で当該参加者の集中度を評価する場合にも適用可能である。ただし、話者及び参加者が互いに離れた場所に居る状況では、話者が参加者の集中度を把握することがより難しくなるため、本発明の集中度評価機構がより有意義なものとなる。

また、上記の実施形態では、受講生Ｊの集中度の評価結果をディスプレイ１４に表示することで講師Ｋに報知することとした。より厳密に説明すると、上記の実施形態では、受講生Ｊの集中度をクラスＣの映像に重畳させ、クラスＣの映像とともにディスプレイ１４に表示することとした。しかし、受講生Ｊの集中度の評価結果を講師Ｋに報知する手段は、上記の手段に限定するものではなく、例えば音声や光あるいは振動等の刺激によって報知してもよい。また、クラスＣの映像が表示される画面とは別の画面に受講生Ｊの集中度を表示してもよい。

１０ 講師側通信ユニット
１１ 講師側サーバコンピュータ（集中度評価機構）
１２ カメラ
１３ マイク
１４ ディスプレイ
１５ スピーカ
１６ タッチパネル
２０ 受講生側通信ユニット
２１ 受講生側サーバコンピュータ
２２ カメラ
２３ マイク
２４ 講師表示用ディスプレイ
２５ スピーカ
２６ テキスト表示用ディスプレイ
１０１ 受信部
１０２ 映像データ生成部
１０３ 映像表示部
１０４ 音声再生部
１０５ 送信部
１０６ 度合い特定処理実行部
１０７ 分類処理実行部
１０８ 算出処理実行部
１０９ 評価処理実行部
１１０ 個別評価処理実行部
１１１ モード設定部
２０１ 受信部
２０２ 映像表示部
２０３ 音声再生部
２０４ 画像表示部
２０５ 送信部
Ｃ クラス（グループ）
Ｋ 講師（話者）
Ｊ 受講生（参加者）
Ｎ 外部通信ネットワーク
Ｔ 講義配信システム

Claims (8)

1. 内容の変化を伴いながら話が進行している間、該話の相手である複数の参加者からなるグループの映像を取得する映像取得部と、
   前記話の内容がある内容となっている期間中の前記映像に基づき、該期間中に前記参加者が見ている対象の各々について該対象を見ている度合いを特定する度合い特定処理を、前記参加者毎に実行する度合い特定処理実行部と、
   前記対象の各々について前記参加者毎に特定した前記度合いに基づき、前記期間中の前記参加者の視覚行動を複数設定されたパターンのいずれかに分類する分類処理を、前記参加者毎に実行する分類処理実行部と、
   複数の前記パターン中、前記期間中の前記視覚行動が分類されている前記参加者の数が最も多い前記パターンである最多頻度パターンについて、前記期間中の前記視覚行動が前記最多頻度パターンに分類されている前記参加者の割合を算出する算出処理を実行する算出処理実行部と、
   前記割合に基づいて、前記期間中における前記話に対する前記グループの集中度を評価する評価処理を実行する評価処理実行部と、を有することを特徴とする集中度評価機構。
2. 前記話をする話者に対して映像を表示するディスプレイに、前記グループの映像の一部又は全部を表示するための映像データを生成する映像データ生成部を更に有し、
   該映像データ生成部は、前記グループの集中度の評価結果に応じた情報を前記グループの映像に重畳させて表示するための前記映像データを生成することを特徴とする請求項１に記載の集中度評価機構。
3. 前記グループと前記話者とが互いに離れた場所にいるとき、前記映像データ生成部は、前記話者がいる空間内に設置された前記ディスプレイに前記グループの映像の一部又は全部を表示するための前記映像データを生成することを特徴とする請求項２に記載の集中度評価機構。
4. 前記話が進行している間、一定の時間間隔にて、前記度合い特定処理実行部が前記度合い特定処理を前記参加者毎に実行し、前記分類処理実行部が前記参加者毎に実行し、前記算出処理実行部が前記算出処理を実行し、前記評価処理実行部が前記評価処理を実行することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の集中度評価機構。
5. 前記話に対する前記参加者別の集中度を評価する個別評価処理を実行する個別評価処理実行部を更に有し、
   該個別評価処理実行部は、複数の前記参加者中、ある参加者の集中度を評価するにあたり、前記最多頻度パターンと前記ある参加者の前記視覚行動が属する前記パターンとが一致するか否かについての判定を実施し、前記個別評価処理において前記判定の結果に応じて前記ある参加者の集中度を評価することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の集中度評価機構。
6. 前記個別評価処理実行部は、前記ある参加者の集中度を評価するにあたり、前記話が進行している間、前記判定を繰り返し実施し、前記個別評価処理において、前記話の開始時点から直前の前記判定の実施時点までの間に繰り返された各々の前記判定の結果に応じて、前記ある参加者の集中度を評価することを特徴とする請求項５に記載の集中度評価機構。
7. 前記評価処理実行部による前記評価処理、及び、前記個別評価処理実行部による前記個別評価処理の双方が実行され、
   前記評価処理において評価された前記グループの集中度を報知する第一モード、及び、前記個別評価処理において評価された前記参加者別の集中度を報知する第二モードのうちの一方が選択されると、前記話をする話者に対して、選択されたモードに応じた集中度を報知することを特徴とする請求項６に記載の集中度評価機構。
8. 前記評価処理実行部による前記評価処理の実行後に前記個別評価処理実行部が前記個別評価処理を実行した後、前記算出処理実行部が前記算出処理を再度実行し、
   前記個別評価処理の実行後に再度実行される前記算出処理において、前記算出処理実行部は、前記期間中の前記視覚行動が前記最多頻度パターンに分類されている前記参加者の前記割合を、前記個別評価処理において評価された前記参加者別の集中度に基づいて算出し直し、
   前記算出処理実行部が前記算出処理を再度実行した後、前記評価処理実行部が前記評価処理を再度実行し、前記算出処理実行部によって算出し直された前記割合に基づいて、前記期間中における前記話に対する前記グループの集中度を再度評価することを特徴とする請求項７に記載の集中度評価機構。

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