JP2019159707A - 情報提示装置、情報提示方法及び情報提示プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】会話を個人のスキルに頼る場合と比較して、会話中の個人の負担を軽減できる情報提示装置、情報提示方法及び情報提示プログラムを提供する。【解決手段】情報提示装置１０は、特定のテーマについて会話中の複数の人からなる集団の人の活動に関する活動情報を取得する取得部１０１と、取得部１０１により取得した活動情報から定まる会話の状況に応じて、会話の進行に関するアドバイスを提示する提示部１０４と、を有する。【選択図】図４

Description

本発明の技術は、情報提示装置、情報提示方法及び情報提示プログラムに関する。

特許文献１には、ループ化された複数の情報端末から、課題に対する賛否を示す意見種別を含む意見データを収集し、グループ毎に前記意見データを記憶部に格納し、前記記憶部を参照し、前記グループを代表する代表意見データに含まれる意見種別と、前記グループ内における前記代表意見データ以外の意見データの意見種別と、を比較し、比較した結果に基づき、前記代表意見データを送信した情報端末に関連付けられた参加者に対するポイントを算出する、処理をコンピュータに実行させるためのディスカッション支援プログラムが開示されている。

特許第６１４２６２６号公報

特定のテーマについて、複数の人からなる集団で会話する場面がある。例えば、学校の授業、授業におけるグループワーク（グループディスカッション）、及び講習会でのワークショップ等である。このように集団で会話する場面においては、学習効果等の成果を得るためには、会話の質を高める必要がある。会話の質を高めるには、会話の進行を管理する必要がある。

しかし、会話の進行の管理にはスキルが必要であり、会話の進行を個人に任せるのでは、任された個人の負担が大きい。

本発明は、会話の進行を容易にできる情報提示装置、情報提示方法及び情報提示プログラムを提供することを目的とする。

請求項１記載の発明は、特定のテーマについて会話中の複数の人からなる集団の前記人の活動に関する活動情報を取得する取得部と、前記取得部により取得した前記活動情報から定まる会話の状況に応じて、前記会話の進行に関するアドバイスを提示する提示部と、を有する情報提示装置である。

請求項２記載の発明においては、前記活動情報は、前記複数の人の各々が発した音声の情報、及び前記複数の人の各々の生体に関する生体情報の少なくとも一方である。

請求項３記載の発明は、前記取得部により前記音声の情報及び前記生体情報のうちの音声の情報が取得される場合、前記音声の情報から特定される発話時間及び発話人数の少なくとも一方から前記会話の状況を定め、前記取得部により前記音声の情報及び前記生体情報のうちの生体情報が取得される場合、前記生体情報として取得される脳波、脈波及び前記生体情報から特定される前記人の感情の少なくとも一つの情報から前記会話の状況を定め、前記取得部により前記音声の情報及び前記生体情報の両方が取得される場合、前記音声の情報から特定される発話時間及び発話人数、並びに前記生体情報として取得される脳波、脈波及び前記生体情報から特定される前記人の感情の少なくとも一つの情報から前記会話の状況を定める、状況特定部をさらに有する。

請求項４記載の発明においては、前記状況特定部は、
脳波、脈波及び前記人の感情の少なくとも一つの情報から、前記人が会話に集中している度合いを示す集中レベルを判定し、前記音声の情報から、前記会話において前記人が発話している度合いを示す発話レベルを判定し、前記音声の情報から、前記会話において発話している前記人の人数を示す発話人数を判定し、判定結果から、前記会話の状況を定める。

請求項５記載の発明においては、前記状況特定部は、第１の時間の間、前記人からの発話がなく、判定した前記集中レベルが第１の閾値以下である場合、前記会話の状況が、前記人が会話に集中していない状況であると特定し、前記提示部は、前記状況特定部が特定した状況に対する前記アドバイスとして、会話の内容を変更することを提示する。

請求項６記載の発明においては、前記状況特定部は、判定した前記発話レベルが第２の閾値より低い状況が第２の時間以上継続した場合に、前記会話の状況が、緊張のため会話が少ない状況であると特定し、前記提示部は、前記状況特定部が特定した状況に対する前記アドバイスとして、複数の前記人に順に発話の機会を与えることを提示する。

請求項７記載の発明においては、前記状況特定部は、判定した前記発話レベルが前記第２の閾値以上で、判定した前記集中レベルが前記第１の閾値より大きく、判定した前記発話人数が、第１の人数以下で、会話の時間が第３の時間以上である場合、前記会話の状況が、発言者数が偏っている状況であると特定し、前記提示部は、前記状況特定部が特定した状況に対する前記アドバイスとして、発言していない前記人の発言を促すことを提示する。

請求項８記載の発明においては、前記状況特定部は、判定した前記発話レベルが前記第２の閾値以上で、かつ判定した前記集中レベルが前記第１の閾値以下である状況が第４の時間以上継続した場合で、会話が雑談であると判断される場合、前記会話の状況が、会話の内容と会話のテーマとの関連が低く、人が集中していない状況であると特定し、前記提示部は、前記状況特定部が特定した状況に対する前記アドバイスとして、前記会話の目的を再確認することを提示する。

請求項９記載の発明においては、前記状況特定部は、判定した前記発話レベルが前記第２の閾値以上で、かつ前記集中レベルが前記第１の閾値以下である状況が第４の時間以上継続した場合で、会話が雑談でないと判断される場合、前記会話の状況が、発言の多さに対して集中レベルが低い状況であると特定し、前記提示部は、前記状況特定部が特定した状況に対する前記アドバイスとして、休息をいれることを提示する。

請求項１０記載の発明においては、前記状況特定部は、前記脳波及び前記人の感情のそれぞれから、前記人が会話に集中している度合いを示す集中レベルを判定し、さらに、前記人の感情から、前記人が会話に肯定的か否定的かを判定し、前記脳波により判定した前記集中レベルが第３の閾値以上で、前記人の感情により判定した前記集中レベルが、第４の閾値以上で、かつ前記人が会話に肯定的である場合に、前記会話の状況が、前記人の発言を、他の前記人が集中して聞いていない状況であると特定し、前記提示部は、前記状況特定部が特定した状況に対する前記アドバイスとして、発言した前記人に再度発言を促すことを提示する。

請求項１１記載の発明においては、前記提示部は、前記アドバイスを表示可能な表示部に、前記活動情報から定まる前記会話の状況と、前記会話の状況に応じたアドバイスとを表示させる。

請求項１２記載の発明においては、前記提示部は、前記集団が複数ある場合、複数の前記集団の各々の前記会話の状況を前記表示部に表示させる。

請求項１３記載の発明においては、前記提示部は、複数の前記集団の各々の前記会話の状況を表す指標を求め、前記指標が閾値よりも小さいグループが他の集団と区別されるように、前記表示部に表示させる。

請求項１４記載の発明は、特定のテーマについて会話中の複数の人からなる集団の前記人の活動に関する活動情報を取得する取得ステップと、前記取得ステップにおいて取得した前記活動情報から定まる会話の状況に応じて、前記会話の進行に関するアドバイスを提示する提示部ステップと、有する情報提示方法である。

請求項１５記載の発明は、特定のテーマについて会話中の複数の人からなる集団の前記人の活動に関する活動情報を取得する取得ステップと、前記取得ステップにおいて取得した前記活動情報から定まる会話の状況に応じて、前記会話の進行に関するアドバイスを提示する提示部ステップと、をコンピュータに実行させる情報提示プログラムである。

請求項１記載の発明によれば、会話の進行を容易にできる。

請求項２記載の発明によれば、会話の状況を人の音声及び生体情報の少なくとも一方から定められる。

請求項３記載の発明によれば、人の音声及び人の生体情報のそれぞれから会話の状況を定め、又は人の音声及び人の生体情報の組み合わせから会話の状況を定められる。

請求項４記載の発明によれば、具体的なレベル又は人数を判定して、会話の状況を定めうる。

請求項５記載の発明によれば、会話に集中していない状況を特定し、当該状況に合ったアドバイスを提示できる。

請求項６記載の発明によれば、緊張のため会話が少ない状況を特定し、当該状況に合ったアドバイスを提示できる。

請求項７記載の発明によれば、発言者数が偏っている状況を特定し、当該状況に合ったアドバイスを提示できる。

請求項８記載の発明によれば、会話の内容と会話のテーマとの関連が低く、人が集中していない状況を特定し、当該状況に合ったアドバイスを提示できる。

請求項９記載の発明によれば、発言の多さに対して集中レベルが低い状況を特定し、当該状況に合ったアドバイスを提示できる。

請求項１０記載の発明によれば、前記人の発言を、他の前記人が集中して聞いていない状況を特定し、当該状況に合ったアドバイスを提示できる。

請求項１１記載の発明によれば、アドバイスだけでなく会話の状況も提示できる。

請求項１２記載の発明によれば、複数の集団の会話の進行を管理できる。

請求項１３記載の発明によれば、会話の状況が指標よりも悪い集団を明示できる。

請求項１４記載の発明によれば、会話の進行を容易にできる。

請求項１５記載の発明によれば、会話の進行を容易にできる。

本発明の技術の実施形態に係る情報提示システムの概要を示す図である。 学校での授業の様子の一例を示す図である。 情報提示装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 情報提示装置の機能構成の例を示すブロック図である。 情報取得装置の機能構成の例を示すブロック図である。 教師が用いる端末の機能構成の例を示すブロック図である。 発話レベルの判定基準を表す図である。 集中レベルの判定基準を表す図である。 人の感情を表す円環モデルの例を示す図である。 集中レベルの別の判定基準を示す図である。 情報提示装置による情報提示の流れを示すフローチャートである。 アドバイスを決定する処理の流れを示すフローチャートである。 会話の状況と、会話の状況に応じたアドバイスの内容とを示す図である。 雑談を判定する処理の流れを示す工程図である。 端末に表示される画面の一例を示す図である。 アドバイスを決定する処理の流れを示すフローチャートである。 人の感情を表す円環モデルに二つの領域を設けた例を示す図である。

以下、本発明の技術の実施形態の一例を、図面を参照しつつ説明する。なお、各図面において同一または等価な構成要素および部分には同一の参照符号を付与している。また、図面の寸法比率は、説明の都合上誇張されており、実際の比率とは異なる場合がある。

図１は、本発明の技術の実施形態に係る情報提示システムの概要を示す図である。なお、本実施形態では、複数の人からなる集団で会話する場面として、学校で複数の生徒が会話する場面を想定して説明する。しかし、本発明は、学校に限らず、あらゆる会話の場面に適用できる。学校での会話は、あくまで例示である。

本実施形態の情報提示システム１は、複数の学校（例えば、学校Ｘ〜学校Ｚ）での授業において、会話中の生徒の活動に関する活動情報を収集し、過去事例等に基づいて、会話の進行に関するアドバイスを教師に提示する。活動情報は、例えば、会話中の生徒の発話及び会話中の生徒の生体に関する生体情報である。図１に示すように、各学校Ｘ〜Ｚには、情報提示装置１０が設置されている。情報提示装置１０は、教師が授業で利用する情報取得装置２０及び端末３０と相互に通信可能である。さらに、情報提示装置１０は、情報取得装置２０により収集した情報及び教師が端末３０に入力した情報などの授業に関する各種情報を、授業の支援のためのサービスを提供するクラウドサーバ４０に集約し、学校間で情報を共有できるようにする。情報取得装置２０は、クラウドサーバ４０において集約された情報に基づき、会話中の生徒の活動情報から定まる会話の状況に応じて、会話の進行に関するアドバイスを提示する。

図２は、学校での授業の様子の一例を示す図である。

図２に示す例では、複数の生徒からなる集団が複数ある。各集団のテーブル５０には情報取得装置２０が設置されている。設置される複数の情報取得装置２０は、情報提示装置１０に接続されている。情報提示装置１０は、教師が有する端末３０と相互に通信が可能であり、授業において必要な情報の送受信を行う。

情報取得装置２０は、特定のテーマについて会話中の生徒の活動情報を取得し、情報提示装置１０に送信する。情報提示装置１０は、取得した活動情報から、各テーブル５０の生徒の会話の状況を特定し、会話の状況に応じて、会話の進行に関するアドバイスを、教師の端末３０を介して、教師に提示する。端末３０は、据え置き型、携帯型のいかなるコンピュータであってよく、例えば、タブレットである。

以下、情報提示装置１０、情報取得装置２０及び端末３０について説明する。

（情報提示装置１０）
図３は、情報提示装置のハードウェア構成を示すブロック図である。

図３に示すように、情報提示装置１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１３、ストレージ１４、及び通信インタフェース１５の各構成を有する。各構成は、バス１９を介して相互に通信可能に接続されている。

ＣＰＵ１１は、中央演算処理ユニットであり、各種プログラムを実行したり、各部を制御したりする。すなわち、ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２またはストレージ１４からプログラムを読み出し、ＲＡＭ１３を作業領域としてプログラムを実行する。ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２またはストレージ１４に記録されているプログラムにしたがって、上記各構成の制御および各種の演算処理を行う。本実施形態では、ＲＯＭ１２またはストレージ１４には、会話の進行に関するアドバイスを提示する情報提示プログラムが格納されている。

ＲＯＭ１２は、各種プログラムおよび各種データを格納する。ＲＡＭ１３は、作業領域として一時的にプログラムまたはデータを記憶する。ストレージ１４は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）またはＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）により構成され、オペレーティングシステムを含む各種プログラム、および各種データを格納する。

通信インタフェース１５は、情報取得装置２０、端末３０及びクラウドサーバ４０等の他の機器と通信するためのインタフェースであり、たとえば、イーサネット（登録商標）、ＦＤＤＩ、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）等の規格が用いられる。

図４は、情報提示装置の機能構成の例を示すブロック図である。各機能構成は、ＣＰＵ１１がＲＯＭ１２またはストレージ１４に記憶された情報提示プログラムを読み出して実行することにより実現される。

図４に示すように、情報提示装置１０は、取得部１０１、状況特定部１０２、アドバイス決定部１０３、提示部１０４及びフィードバック処理部１０５を有する。

取得部１０１は、特定のテーマについて会話中の複数の人からなる集団の人の活動に関する活動情報を取得する。すなわち、取得部１０１は、情報取得装置２０が取得した生徒の活動情報を、情報取得装置２０から取得する。活動情報は、会話中の人が発した音声の情報、及び会話中の人の生体に関する生体情報である。本実施形態では、生体情報として、生徒の脳波の情報及び生徒の顔の画像の情報が情報取得装置２０により取得される。

状況特定部１０２は、取得部１０１により取得した活動情報から、集団の会話の状況を特定する。会話の状況を判定するために、状況特定部１０２は、発話レベル判定部１１０、発話人数判定部１１１及び集中レベル判定部１１２を含む。

発話レベル判定部１１０は、会話中の音声の情報から、会話において人が発話している度合いを示す発話レベルを判定する。発話人数判定部１１１は、会話中の音声の情報から、会話において発話している人数を示す発話人数を判定する。集中レベル判定部１１２は、生徒の脳波及び生徒の顔の画像に基づいて、会話に生徒が集中している度合いを示す集中レベルを判定する。発話レベルの判定、発話人数の判定、及び集中レベルの判定について、詳細は後述する。

アドバイス決定部１０３は、取得部１０１により取得した活動情報から定まる会話の状況、すなわち、状況特定部１０２により判定された発話レベル、発話人数及び集中レベルから定まる会話の状況に応じたアドバイスを決定する。アドバイスの決定について、詳細は後述する。

提示部１０４は、アドバイス決定部１０３により決定されたアドバイスを教師（ユーザ）に提示する。提示部１０４は、端末３０にアドバイスを表示又はアナウンスさせることによって、アドバイスを提示する。あるいは、提示部１０４は、各テーブルに設置された情報取得装置２０に表示又はアナウンスさせても良い。

フィードバック処理部１０５は、提示部１０４により提示したアドバイスについて、教師からのフィードバックを受け付ける。受け付けたフィードバックは、今後のアドバイスの精度の向上のため、クラウドサーバ４０に共有される。

（情報取得装置２０）
図５は、情報取得装置の機能構成の例を示すブロック図である。

情報取得装置２０は、音声取得部２０１、生体情報取得部２０２、及び提示部２０３を有する。

音声取得部２０１は、マイクロフォン等により実現され、特定のテーマについての複数の生徒の会話の音声を取得する。

生体情報取得部２０２は、生徒の生体に関する生体情報を取得する。取得する生体情報の種類に応じて、情報取得装置２０は専用のハードウェア構成を必要とする。例えば、生体情報として、生徒の脳波を取得する場合、生徒の頭部に接触させる複数の電極を備えた脳波測定装置が必要である。また、生徒の脈波を取得する場合、脈動による皮膚の動きを検知するセンサ、又は赤外線等を照射して非接触で脈波を検知するセンサを備えた脈波祖測定装置が必要である。また、生徒の顔の画像（表情）を取得する場合、生徒の顔を撮像する撮像素子を備えた撮像装置が必要である。

提示部２０３は、生徒に情報を提示する。提示部２０３は、例えば、ディスプレイ又はスピーカー等により実現され、会話の進行に関するアドバイスを表示し、又はアナウンスする。

（端末３０）
図６は、教師が用いる端末の機能構成の例を示すブロック図である。

端末３０は、入力部３０１及び表示部３０２を有する。

入力部３０１は、教師（ユーザ）による必要な入力を受け付ける。入力部３０１は、例えば、タッチパネル方式を採用したディスプレイとして、ユーザからのタッチ入力を受け付ける。

表示部３０２は、提示部１０４によって提示されるアドバイス等の教師が必要な情報を表示する。

次に、上記の情報提示装置１０における発話レベルの判定、発話人数の判定、及び集中レベルの判定について詳細に説明する。

（発話レベルの判定）
図７は、発話レベルの判定基準を表す図である。

上述のように、情報提示装置１０は、発話レベル判定部１１０として、会話中の音声の情報から、会話において人が発話している度合いを示す発話レベルを判定する。発話している度合いは、例えば、生徒の集団による会話において、所定の時間（例えば、６０秒）の間で発話があった時間により判定される。発話があったかどうかは、音声があったか否かで判定できる。集団において誰か一人が発話していれば、その瞬間は、集団として発話があったと判定される。

発話レベル判定部１１０は、例えば、所定の時間としての６０秒間のうち発話があった時間の割合を百分率により求める。ただし、百分率により求めず、割合として求めても良いし、発話時間だけを計測して、以下の発話レベルを判定してもよい。以下では、発話の時間の割合が百分率で求められ、発話レベルが判定される場合について説明する。

図７に示すように、発話レベル判定部１１０は、発話時間の割合が０％以上２０％未満の場合、ほとんど議論がされていない状態として、レベル１と判定する。発話レベル判定部１１０は、発話時間の割合が２０％以上４０％未満の場合、発言が少ない状態として、レベル２と判定する。発話レベル判定部１１０は、発話時間の割合が４０％以上６０％未満の場合、議論はされているがやや発言が少ない状態として、レベル３と判定する。発話レベル判定部１１０は、発話時間の割合が６０％以上８０％未満の場合、活発に議論がされている状態として、レベル４と判定する。発話レベル判定部１１０は、発話時間の割合が８０％以上１００％以下の場合、非常に活発に議論がされている状態として、レベル５と判定する。

このように、発話レベル判定部１１０は、集団の会話の状態を特定するための一つの要素として、発話レベルを判定する。発話レベルを用いて、どのように集団の会話の状態を特定するかについての説明は後述する。

（発話人数の判定）
上述のように、情報提示装置１０は、発話人数判定部１１１として、会話中の音声の情報から、会話において発話している人数を示す発話人数を判定する。

具体的には、発話人数判定部１１１は、例えば、取得部１０１により取得した会話中の音声（発話）の情報を、登録された生徒の声の情報と比較することにより、発話者を特定する。生徒の声は、集団での会話が始まる前に、個別に情報取得装置２０の音声取得部２０１等により取得され、取得部１０１を介して情報提示装置１０のストレージ１４等に保存されている。

発話人数判定部１１１は、集団の会話が始まると、所定の時間（例えば、６０秒）毎に、発話人数をカウントする。所定の時間は、上述の発話レベルの判定における所定の時間と同じにすることが好ましい。発話人数判定部１１１は、ある生徒の発話を特定し、その生徒を発話人数の一人とカウントすれば、同じ所定の時間内で同じ人が発話しても発話人数のカウントを増やさない。

このように、発話人数判定部１１１は、集団の会話の状態を特定するための一つの要素として、発話人数を判定する。発話人数を用いて、どのように集団の会話の状態を特定するかについての説明は後述する。

（集中レベルの判定）
図８は、集中レベルの判定基準を表す図である。図９は、人の感情を表す円環モデルの例を示す図である。図１０は、集中レベルの別の判定基準を示す図である。

上述のように、情報提示装置１０は、集中レベル判定部１１２として、生徒の脳波に基づいて、会話に生徒が集中している度合いを示す集中レベルを判定する。会話に生徒が集中している度合いは、例えば、会話中の各生徒の脳波に含まれるα波（７．５Ｈｚ〜１１．７５Ｈｚ）とβ波（１３Ｈｚ〜３０Ｈｚ）のパワースペクトル比により判定される。α波とβ波のパワースペクトル比は、α波及びβ波をそれぞれ高速フーリエ変換して得られたパワースペクトルを対比して得られる比であり、例えば、α波のパワースペクトルに対するβ波のパワースペクトルの比である。集中レベル判定部１１２は、各生徒の集中の度合いを、パワースペクトル比により求め、集団の中の全生徒の平均を求めることにより平均パワースペクトル比を求める。集中レベル判定部１１２は、求めた平均パワースペクトル比から集中レベルを判定する。

図８に示すように、集中レベル判定部１１２は、平均パワースペクトル比が０．７未満の場合、リラックスしている状態で思考の働きは低い状態として、レベル１と判定する。集中レベル判定部１１２は、平均パワースペクトル比が０．７以上０．９未満の場合、レベル１とレベル３の中間の状態として、レベル２と判定する。集中レベル判定部１１２は、平均パワースペクトル比が０．９以上１．１未満の場合、リラックスしている状態で、思考の働きは良好だが、認知レベルを高めるほどではない状態として、レベル３と判定する。集中レベル判定部１１２は、平均パワースペクトル比が１．１以上１．３未満の場合、レベル３とレベル５の中間の状態として、レベル４と判定する。集中レベル判定部１１２は、平均パワースペクトル比が１．３以上の場合、思考が高いレベルで働いており、認知レベルを高めるのに理想的な状態として、レベル５と判定する。

また、集中レベル判定部１１２は、上記の集中レベルの判定とは別の基準により、集中レベルを判定することもできる。この場合、情報提示装置１０は、集中レベル判定部１１２として、生徒の顔の画像に基づいて、会話に生徒が集中している度合いを示す集中レベルを判定する。情報取得装置２０により取得された生徒の顔の画像を、ラッセルの感情円環モデル上に分類することによって、感情を特定する。

なお、生徒の顔の画像は、例えば、所定の時間（例えば、６０秒）の間に、生体情報取得部２０２により集団の中の生徒の顔が所定の回数（例えば、６回）撮像されることにより取得される。例えば、図２のように、一つのテーブル５０に６人の生徒が座る集団に対して、６０秒の間に、生徒の顔が６回ずつ撮像されれば、３６枚の顔の画像が得られる。この場合、生体情報取得部２０２は、テーブル５０において撮像素子を６０秒の間に６回転させ、６人の生徒の顔をそれぞれ６回ずつスキャンして、顔の画像を取得する。得られた顔の画像から既知の方法により感情を特定し、ラッセルの円環モデルにプロットすると、図９に示すような分布が得られる。図９に示す円環モデルにおいて、灰色に示すエリアＡは、集中の度合いが高いエリアを示す。したがって、エリアＡにプロットの点が多い程、集団として、会話への集中の度合いが高いことになる。

図１０に示すように、集中レベル判定部１１２は、全プロットのうちエリアＡにある点の数が０％以上２０％未満の場合、思考の働きが低くなり、学習に不向きな状態として、集中レベルがレベル１と判定する。集中レベル判定部１１２は、全プロットのうちエリアＡにある点の数が２０％以上４０％未満の場合、ややレベル１寄りの状態として、レベル２と判定する。集中レベル判定部１１２は、全プロットのうちエリアＡにある点の数が２０％以上４０％未満の場合、レベル１よりも高くややレベル１寄りの状態として、レベル２と判定する。集中レベル判定部１１２は、全プロットのうちエリアＡにある点の数が４０％以上６０％未満の場合、平均的なレベルを表す中間の状態として、レベル３と判定する。集中レベル判定部１１２は、全プロットのうちエリアＡにある点の数が６０％以上８０％未満の場合、レベル３よりも高くややレベル５寄りの状態として、レベル４と判定する。集中レベル判定部１１２は、全プロットのうちエリアＡにある点の数が８０％以上１００％以下の場合、ポジティブな状態であり、高い学習効果が期待できる状態として、レベル５と判定する。

このように、集中レベル判定部１１２は、集団の会話の状態を特定するための一つ又は二つの要素として、集中レベルを判定する。集中レベルを用いて、どのように集団の会話の状態を特定するかについての説明は後述する。なお、上記例では、脳波及び顔の画像から集中レベルを判定している。しかし、例えば、脈波から、副交感神経（不安）等を検知し、集中レベルを判定しても良い。

次に、情報提示装置の作用について説明する。

図１１は、情報提示装置による情報提示の流れを示すフローチャートである。ＣＰＵ１１がＲＯＭ１２またはストレージ１４から情報提示プログラムを読み出して実行することにより、情報提示処理が行われる。なお、以下の情報提示処理は、特定のテーマについて会話する集団が複数ある場合は、集団ごとに並行して行われる。

ＣＰＵ１１は、音声取得部２０１として、活動情報（音声の情報及び生体情報）を取得する（ステップＳ１０１）。ＣＰＵ１１は、取得した活動情報から、発話レベルを判定し（ステップＳ１０２）、発話人数を判定し（ステップＳ１０３）、集中レベルを判定する（ステップＳ１０４）。発話レベル、発話人数及び集中レベルの判定の方法は、上述の通りである。また、ステップＳ１０２〜ステップＳ１０４の処理は、その順に処理される必要はなく、順序が逆転したり、あるいは並列に処理されたりしてもよい。

ＣＰＵ１１は、判定した発話レベル、発話人数及び集中レベルから定まる会話の状況に応じて、会話の進行に関するアドバイスを決定する（ステップＳ１０５）。アドバイスの決定について、詳細な説明は後述する。ＣＰＵ１１は、提示部１０４として、ステップＳ１０５で決定したアドバイスを提示する（ステップＳ１０６）。ここで、ＣＰＵ１１は、アドバイスと共に、会話の状況も提示する。

ＣＰＵ１１は、会話が終了したか否か判断する（ステップＳ１０７）。会話が終了したか否かは、例えば、教師が端末３０に会話終了の指示を入力し、情報提示装置１０が受け付けることによって判断されうる。あるいは、情報提示装置１０に予め会話時間又は授業時間が入力されており、タイマーにより会話終了が判断されてもよい。

会話が終了していない場合（ステップＳ１０７：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、ステップＳ１０１からの処理を繰り返す。会話が終了した場合（ステップＳ１０７：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、情報提示処理を終了する。

次に、ステップＳ１０５のアドバイスを決定する処理について、詳細に説明する。

図１２は、アドバイスを決定する処理の流れを示すフローチャートである。図１３は、会話の状況と、会話の状況に応じたアドバイスの内容とを示す図である。

ＣＰＵ１１は、所定の時間（第１の時間）内で発言があった否か判断する（ステップＳ２０１）。所定の時間は、例えば、６０秒である。所定の時間は、上述の集中レベルの判定における所定の時間と同じであることが好ましい。

所定の時間内で発言がない場合（ステップＳ２０１：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、ステップＳ１０４で判定した集中レベルが２（第１の閾値）以下か否か判断する（ステップＳ２０２）。集中レベルが２以下の場合（ステップＳ２０２：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、会話の状況に応じたアドバイスを、「チェンジ」に決定する（ステップＳ２０３）。すなわち、所定の時間内で発言がなく、集中レベルが２以下の場合、会話の状況は、「生徒の合計の集中レベルが低下してきている状況」又は「もともと集中レベルが低下している状況」と特定される。このような状況に適したアドバイスは、図１３に示すように、「チェンジ」である。「チェンジ」は、具体的には、例えば、「現在実施している講義内容から、生徒が興味がありそうな別の内容に変更する」といった内容である。そして、ＣＰＵ１１は、図１１の処理に戻る。

ステップＳ２０２の説明に戻って、集中レベルが２以下ではない場合、すなわち、集中レベルが３以上の場合（ステップＳ２０２：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、現段階で特定できる会話の状況がなく、対応するアドバイスもないので、そのまま図１１の処理に戻る。

ステップＳ２０１の説明に戻って、所定時間内での発言がある場合（ステップＳ２０１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、ステップＳ１０２で判定した発話レベルが４（第２の閾値）以上か否か判断する（ステップＳ２０４）。発話レベルが４以上でない場合、すなわち、発話レベルが３以下の場合（ステップＳ２０４：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、所定時間内で発言があって、発話レベルが３以下の状況が５分（第２の時間）以上継続したか否か判断する（ステップＳ２０５）。５分以上継続している場合（ステップＳ２０５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、会話の状況に応じたアドバイスを、「ラウンドロビン」に決定する（ステップＳ２０６）。すなわち、所定時間内で発言があって、発話レベルが３以下の状況が５分以上継続している場合、会話の状況は、「発言がスタートして一定時間経過しても会話レベルが少ない状況」と特定される。このような状況に適したアドバイスは、図１３に示すように、「ラウンドロビン」である。「ラウンドロビン」は、具体的には、例えば、「緊張を解くために一人ずつ順番に発言させるように促す」といった内容である。ＣＰＵ１１は、図１１の処理に戻る。

ステップＳ２０５の説明に戻って、所定時間内で発言があって、発話レベルが３以下の状況が５分以上継続していない場合（ステップＳ２０５：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、現段階で特定できる会話の状況がなく、対応するアドバイスもないので、そのまま図１１の処理に戻る。

ステップＳ２０４の説明に戻って、発話レベルが４以上である場合（ステップＳ２０４：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、ステップＳ１０４において判定した集中レベルが２（第１の閾値）以下であるか否かを判断する（ステップＳ２０７）。集中レベルが２以下でない場合、すなわち、集中レベルが３以上である場合（ステップＳ２０７：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、ステップＳ１０３で判定した発話人数が２名（第１の人数）以下か否か判断する（ステップＳ２０８）。発話人数が２名以下でない場合、すなわち、発話人数が３名以上の場合（ステップＳ２０８：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、そのまま図１１の処理に戻る。

発話人数が２名以下である場合（ステップＳ２０８：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、会話開始から１０分（第３の時間）経過しているか否か判断する（ステップＳ２０９）。１０分経過していない場合（ステップＳ２０９：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、図１１の処理に戻る。１０分経過している場合（ステップＳ２０９：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、会話の状況に応じたアドバイスを、「スプレッド」に決定する（ステップＳ２１０）。すなわち、所定時間内で発言があって、発話レベルが４以上、集中レベルが３以上、発言者が２名以下、かつ会話開始から１０分経過している場合、会話の状況は、「会話がスタートして一定期間を経過したとき、発話レベルが高いにも関わらず発話人数が少ない状況」と特定される。このような状況に適したアドバイスは、図１３に示すように、「スプレッド」である。「スプレッド」は、具体的には、例えば、「発言していない人の発言を促し、その内容に対する意見を述べるように促す」といった内容である。ＣＰＵ１１は、図１１の処理に戻る。

ステップＳ２０７の説明に戻って、集中レベルが２以下である場合（ステップ２０７：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、所定時間内で発言があって、発話レベルが４以上、かつ集中レベルが２以下の場合が５分以上（第４の時間）継続したか否か判断する（ステップＳ２１１）。５分以上継続していない場合（ステップＳ２１１：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、図１１の処理に戻る。

５分以上継続している場合（ステップＳ２１１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、会話の内容が雑談か否か判断する（ステップＳ２１２）。雑談か否かの判定方法についての説明は後述する。

会話の内容が雑談である場合（ステップＳ２１２：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、会話の状況に応じたアドバイスを、「フォーカス」に決定する。すなわち、所定時間内で発言があって、発話レベルが４以上、集中レベルが２以下である状況が５分以上継続し、会話の内容が雑談である場合、会話の状況は、「会話内容の意味理解から、会話のテーマとの関連が薄く、さらに集中レベルが低い状況」と特定される。このような状況に適したアドバイスは、図１３に示すように、「フォーカス」である。「フォーカス」は、具体的には、例えば、「軌道修正すべく会話のテーマとゴールについて再提示し、可能であれば例を提示するなどして誘導する」といった内容である。ＣＰＵ１１は、図１１の処理に戻る。

会話の内容が雑談でない場合（ステップＳ２１２：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、会話の状況に応じたアドバイスを、「レスト」に決定する。すなわち、所定時間内で発言があって、発話レベルが４以上、集中レベルが２以下である状況が５分以上継続し、会話の内容が雑談でない場合、会話の状況は、「会話レベルは高いが、集中レベルが一定期間より前に比べ大きな低下がみられる状況」と特定される。このような状況に適したアドバイスは、図１３に示すように、「レスト」である。「レスト」は、具体的には、例えば、「話題を会話テーマから反れたものに変える、生徒が興味ありそうな話を投げかける、又は休憩をいれる」といった内容である。ＣＰＵ１１は、図１１の処理に戻る。

以上のように、情報提示装置１０は、発話レベル、発話人数及び集中レベルの組合せから、会話の状況を判断し、予め会話の状況に応じて定められたアドバイスを決定する。

なお、ステップＳ２０２およびステップＳ２０７で用いる集中レベルは、上述の脳波により判定する集中レベル、及び顔の画像より判定する集中レベルのいずれでも良い。また、第１の閾値、第２の閾値、第１の時間、第２の時間、第３の時間、第４の時間及び第１の人数が、会話の状況を特定するための閾値として用いられた。上記説明では具体的な数値を例示して説明しているが、これに限定されない。会話の状況の特定に応じて、適宜閾値は変更できる。

次に、ステップＳ２１２の雑談を判定する処理について説明する。

図１４は、雑談を判定する処理の流れを示す工程図である。ステップＳ３０１〜ステップＳ３０２は、情報提示装置１０により実行され、ステップＳ３０４〜ステップＳ３０６は、情報取得装置２０により実行され、ステップＳ３０３、ステップＳ３０７、及びステップＳ３０８は、クラウドサーバ４０により実行される。

情報提示装置１０は、予め、授業設計シートが入力され、ストレージ１４等に記憶されている（ステップＳ３０１）。授業設計シートは、例えば、シラバスなどの授業の課題、目的、構成、及び到達目標等の説明が記載されたシートである。情報提示装置１０は、授業設計シート中の文章を、自然言語処理し、意味のある単語を抽出する（ステップＳ３０２）。

クラウドサーバ４０は、ステップＳ３０２において抽出された単語を情報提示装置１０から受信し、受信した単語に関連する単語を、別（他校）の情報提示装置１０及び外部のデータベース４１から検索する（ステップＳ３０３）。抽出した単語に関連する単語とは、例えば、別の情報提示装置１０に記憶されている授業設計シート及び授業で提出されたレポート等に含まれる単語である。ステップＳ３０２において抽出した単語を検索キーとして、別の情報提示装置１０及び外部のデータベース４１を検索して得られる単語を関連する単語とすることにより、クラウドサーバ４０内において、ステップＳ３０１で入力された授業設計シートに関連する単語のリストが構築される。

情報取得装置２０は、特定のテーマについて会話中の生徒の音声のデータを取得する（ステップＳ３０４）。そして、情報取得装置２０は、取得した音声データを、所定時間（例えば、５分間分）ずつテキストデータに変換する（ステップＳ３０５）。情報取得装置２０は、テキストデータのテキストを、自然言語処理し、意味のある単語を抽出する（ステップＳ３０６）。これにより、生徒の会話に登場する単語が抽出される。

クラウドサーバ４０は、ステップＳ３０６で抽出された単語を受信し、受信した単語のうち、ステップＳ３０３の検索処理で構築された単語のリストを検索する（ステップＳ３０７）。つまり、ステップＳ３０３の検索処理で構築された単語のリストに、ステップＳ３０６で抽出された会話中の単語が含まれるか検索する。そして、クラウドサーバ４０は、雑談判定処理として、会話に登場する単語が、所定数以上、ステップＳ３０２及びステップＳ３０３で得られた単語と一致するか否かを判定する（ステップＳ３０８）。所定数は例えば１０である。所定数は、適宜変更してもよい。一致する単語が１０未満の場合、情報提示装置１０は、雑談と判定する。会話から抽出された単語が、ほぼ授業設計に関係のない単語であるからである。一方、一致する単語が１０以上の場合、雑談ではないと判断する。

なお、クラウドサーバ４０によりステップＳ３０３、ステップＳ３０７、及びステップＳ３０８を実行するのは、クラウドサーバ４０が、いずれの情報提示装置１０にもアクセスできるからである。クラウドサーバ４０は、各校の情報提示装置１０にアクセスすることにより、他の学校における授業設計シート及びレポートの情報等を活用する。

次に、ステップＳ１０６において、教師等のユーザにアドバイスが提示される形態を例示する。

図１５は、端末に表示される画面の一例を示す図である。なお、端末に表示される画面は、情報提示装置１０により送信される情報に基づく。つまり、情報提示装置１０が、端末３０に必要な表示をさせる。

図１５に示すように、例えば、端末３０には、グループ分けされた集団のレイアウトが表示される。グループごとにテーブルが示され、また、集団を表す記号が示される。図示の例では、アルファベットＧ１〜Ｇ８のグループがあることが分かる。

画面には、発話レベル、発話人数又は集中レベルを選択できるメニュー５００が設けられる。メニュー５００は、例えば、プルダウン方式により、ユーザに任意の項目を選択させる。教師が、メニュー５００から、発話レベル、発話人数又は集中レベルのいずれか一つの項目を選択することにより、選択した項目のパラメータが各集団に対応して表示される。例えば、図示するように、プルダウンメニューにおいて、「集中レベル」が選択された場合、各集団Ｇ１〜Ｇ８のテーブル上に、集団の会話に対する集中レベルの数値が表示される。したがって、教師は、特定の項目について、全グループの会話の状況が確認可能となる。

また、画面には、特定のグループを選択するためのメニュー５０１が設けられる。図示のように、グループＧ８が選択される場合、グループＧ８の、発話レベル、発話人数及び集中レベルが表示される。したがって、教師は、特定のグループについて、発話レベル、発話人数及び集中レベルの全ての項目について、会話の状況が確認可能となる。メニュー５０１で選択されたグループは、他のグループと区別されるように、色が変更されて表示されてもよい。

さらに、画面には、会話を進行するためのアドバイスを表示する表示ウィンドウ５０２が設けられる。表示ウィンドウ５０２には、上述の会話の状況に応じたアドバイスが表示される。メニュー５０３において、特定のグループ、または、全てのグループを含む全体が選択可能である。特定のグループが選択された場合、当該グループに対するアドバイスが表示される。全体が選択された場合、前記グループの会話の状況を踏まえて、アドバイスが表示される。

なお、上記のように任意のグループを選択して、会話の状況を確認することに加え、会話の状況が悪いグループを明示しても良い。例えば、レイアウトの表示において、発話レベル、発話人数及び集中レベルの少なくとも一つまたは全部が、特定の指標、例えば、中央値以下となったグループを、他のグループとは別の色で表示したり、点滅して表示したりしても良い。

また、教師が実際の会話の状況を確認した上で、図１５の画面において提示されたアドバイスが適切ではない、又は別のアドバイスの方が好ましいと考える場合、情報提示装置１０は、フィードバック処理部１０５として、フィードバックを受け付けてもよい。この場合、教師は、端末３０の所定の欄に、フィードバックを入力したり、あるいは、所定のボタンを押下することによってアドバイスの適否を入力したりできる。フィードバックは、端末３０から情報提示装置１０に送信される。情報提示装置１０は、さらにフィードバックを、クラウドサーバ４０に送信し、フィードバックが集約されるようにする。

以上、情報提示システム１に説明してきたが、本発明は、上記実施形態に限定されない。発明の技術的思想の範囲内において、適宜改良又は改変が可能である。以下、変形例について説明する。

（変形例１）
上記実施形態においては、図１１のステップＳ１０５のアドバイスを決定する処理において、具体的に図１２の処理を用いる場合について説明した。変形例では、図１２の処理に代えて、あるいは図１２の処理と並行して、図１６の処理を実行する。

図１６は、アドバイスを決定する処理の流れを示すフローチャートである。図１７は、人の感情を表す円環モデルに二つの領域を設けた例を示す図である。図１６の処理は、図１１及び図１２と同様に、情報提示装置１０のＣＰＵ１１がＲＯＭ１２またはストレージ１４から情報提示プログラムを読み出して実行することにより行われる。

図１６に示すように、ＣＰＵ１１は、特定のテーマについて会話中の生徒が発言したか否かを判断する（ステップＳ４０１）。生徒の発言がない場合（ステップＳ４０１：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、図１１の処理に戻る。

生徒の発言があると（ステップＳ４０１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、脳波に基づく集中レベルが２以上か否か判断する（ステップＳ４０２）。脳波に基づく集中レベルは、上述の通り、生徒の脳波のα波及びβ波から、図８に示す判定基準を用いて判定される。脳波に基づく集中レベルが４以上でない場合、すなわち、集中レベルが３以下の場合（ステップＳ４０２：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、図１１の処理に戻る。

脳波に基づく集中レベルが４以上である場合（ステップＳ４０２：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、画像に基づく集中レベルが４以上か否か判断する（ステップＳ４０３）。画像に基づく集中レベルは、上述の通り、生徒の顔の画像から、図１０に示す判定基準を用いて判定される。集団に含まれる全ての生徒の顔の画像を少なくとも１回は取得する必要があるため、画像に基づく集中レベルの判定の方が、脳波に基づく集中レベルの判定よりも、時間がかかる。画像に基づく集中レベルが４以上でない場合、すなわち、集中レベルが３以下の場合（ステップＳ４０３：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、図１１の処理に戻る。

画像に基づく集中レベルが４以上である場合（ステップＳ４０３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、画像に基づいてラッセルの感情円環モデルにプロットした分布結果を参照し、プロットの数がエリアＣの方がエリアＢよりも多いか否か判断する（ステップＳ４０４）。本実施形態において、図１７に示すように、エリアＢは、円環モデルの右上の領域であり、エリアＣは、円環モデルの左上の領域である。エリアＢ及びエリアＣは、いずれも円環モデルの上側のエリアであり、生徒が覚醒しているときにプロットされる領域である。エリアＢは、覚醒しつつ、興奮していたり、喜びを感じていたり、快いと感じていたり、感情的には、生徒がポジティブなときにプロットされる領域である。一方で、エリアＣは、覚醒しつつ、心配に感じたり、イライラを感じたり、不快と感じていたり、感情的には、生徒がネガティブなときにプロットされる領域である。

プロットがエリアＣの方が多くない場合、すなわち、エリアＢの方が多い場合（ステップＳ４０４：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、図１１の処理に戻る。プロットがエリアＣの方が多い場合（ステップＳ４０４：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、ステップＳ４０２〜ステップＳ４０４でいずれもＹＥＳと判定される状態が１分以上継続しているか否か判断する（ステップＳ４０５）。１分以上継続していない場合（ステップＳ４０５：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、図１１の処理に戻る。１分以上継続している場合（ステップＳ４０５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、会話の状況に応じたアドバイスを、「アゲイン」に決定する（ステップＳ４０６）。すなわち、ステップＳ４０２〜ステップＳ４０４でいずれもＹＥＳと判定される状態が１分以上継続している場合、会話の状況は、「生徒が会話に集中しているものの、不快と感じている状況」と特定される。このような状況は、例えば、ある生徒の発言を他の生徒が集中して聞いているのに、発言の意図が分からず、不快と感じている場合に起こりうる。したがって、このような会話の状況に適したアドバイスは、発言の理解促進をサポートするためのものである。「アゲイン」は、具体的には、「発言した生徒にもう一度、表現を代えて発言を促す」といった内容である。ＣＰＵ１１は、図１１の処理に戻る。

以上のように、変形例によれば、異なる生体情報（脳波、及び顔の表情に基づく感情）から判定される集中レベルを組み合わせて、会話の状況が判定されうる。なお、ステップＳ４０２において脳波に基づく集中レベルを、ステップＳ４０３の画像に基づく集中レベルよりも先に判定するのは、脳波に基づく集中レベルの方が判定に要する時間が短いからである。ステップＳ４０２においてＮＯに進めば、判定に時間がかかるステップＳ４０３の処理を実行する必要がなく、アドバイス決定の全体の処理速度の向上に寄与する。

（変形例２）
上記実施形態では、教師の端末３０において、アドバイスを提示する形態について説明した。しかし、集団の会話の進行をコントロールするのは必ずしも教師だけではない。例えば、集団の中に、進行役の生徒を設定し、当該生徒が会話の進行をコントロールする場合がある。あるいは、特に進行役がなくても、集団でアドバイスを参考にして、会話の進行を決定することも考えうる。このような場合、テーブル５０におかれた、情報取得装置２０により、生徒に直接アドバイスを提示してもよい。この場合、例えば、図１５に示すような画面が、情報取得装置２０の提示部２０３に表示される。あるいは、情報取得装置２０に設けられたスピーカーから、音声によりアドバイスを提示しても良い。

また、上記実施形態では、学校において集団で会話する状況を例に説明した。しかし、既に述べているように、本発明は、学校の授業における集団の会話だけでなく、いかなる会話にも適用できる。例えば、本発明は、社会人の研修において、集団で議論する際にも適用できる。あるいは、本発明は、会議において特定のテーマについて議論する際にも適用できる。すなわち、ファシリテーターのように、議論の進行を円滑にする人が活躍できる状況であれば、ファシリテーターの一助又はファシリテーターの代替として、本発明を適用できる。

なお、以上の処理は、専用のハードウェア回路によっても実現することもできる。この場合には、１つのハードウェアで実行されてもよいし、複数のハードウェアで実行されてもよい。

また、情報提示装置１０を動作させる情報提示プログラムは、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリ、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体によって提供されてもよいし、インターネット等のネットワークを介してオンラインで提供されてもよい。この場合、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されたプログラムは、通常、メモリまたはストレージ等に転送され記憶される。また、このプログラムは、たとえば、単独のアプリケーションソフトとして提供されてもよいし、情報提示装置１０の一機能としてその各装置のソフトウェアに組み込んでもよい。

１ 情報提示システム
１０ 情報提示装置
１１ ＣＰＵ
１２ ＲＯＭ
１３ ＲＡＭ
１４ ストレージ
１５ 通信インタフェース
１９ バス
２０ 情報取得装置
３０ 端末
４０ クラウドサーバ
４１ データベース
５０ テーブル
１０１ 取得部
１０２ 状況特定部
１０３ アドバイス決定部
１０４ 提示部
１０５ フィードバック処理部
１１０ 発話レベル判定部
１１１ 発話人数判定部
１１２ 集中レベル判定部
２０１ 音声取得部
２０２ 生体情報取得部
２０３ 提示部
３０１ 入力部
３０２ 表示部
５００、５０１、５０３ メニュー
５０２ 表示ウィンドウ
Ａ、Ｂ、Ｃ エリア
Ｘ、Ｙ、Ｚ 学校

Claims (15)

1. 特定のテーマについて会話中の複数の人からなる集団の前記人の活動に関する活動情報を取得する取得部と、
   前記取得部により取得した前記活動情報から定まる会話の状況に応じて、前記会話の進行に関するアドバイスを提示する提示部と、
   を有する情報提示装置。
2. 前記活動情報は、前記複数の人の各々が発した音声の情報、及び前記複数の人の各々の生体に関する生体情報の少なくとも一方である請求項１に記載の情報提示装置。
3. 前記取得部により前記音声の情報及び前記生体情報のうちの音声の情報が取得される場合、前記音声の情報から特定される発話時間及び発話人数の少なくとも一方から前記会話の状況を定め、
   前記取得部により前記音声の情報及び前記生体情報のうちの生体情報が取得される場合、前記生体情報として取得される脳波、脈波及び前記生体情報から特定される前記人の感情の少なくとも一つの情報から前記会話の状況を定め、
   前記取得部により前記音声の情報及び前記生体情報の両方が取得される場合、前記音声の情報から特定される発話時間及び発話人数、並びに前記生体情報として取得される脳波、脈波及び前記生体情報から特定される前記人の感情の少なくとも一つの情報から前記会話の状況を定める、状況特定部をさらに有する請求項２に記載の情報提示装置。
4. 前記状況特定部は、
   脳波、脈波及び前記人の感情の少なくとも一つの情報から、前記人が会話に集中している度合いを示す集中レベルを判定し、
   前記音声の情報から、前記会話において前記人が発話している度合いを示す発話レベルを判定し、
   前記音声の情報から、前記会話において発話している前記人の人数を示す発話人数を判定し、
   判定結果から、前記会話の状況を定める請求項３に記載の情報提示装置。
5. 前記状況特定部は、第１の時間の間、前記人からの発話がなく、判定した前記集中レベルが第１の閾値以下である場合、前記会話の状況が、前記人が会話に集中していない状況であると特定し、
   前記提示部は、前記状況特定部が特定した状況に対する前記アドバイスとして、会話の内容を変更することを提示する請求項４に記載の情報提示装置。
6. 前記状況特定部は、判定した前記発話レベルが第２の閾値より低い状況が第２の時間以上継続した場合に、前記会話の状況が、緊張のため会話が少ない状況であると特定し、
   前記提示部は、前記状況特定部が特定した状況に対する前記アドバイスとして、複数の前記人に順に発話の機会を与えることを提示する請求項５に記載の情報提示装置。
7. 前記状況特定部は、判定した前記発話レベルが前記第２の閾値以上で、判定した前記集中レベルが前記第１の閾値より大きく、判定した前記発話人数が、第１の人数以下で、会話の時間が第３の時間以上である場合、前記会話の状況が、発言者数が偏っている状況であると特定し、
   前記提示部は、前記状況特定部が特定した状況に対する前記アドバイスとして、発言していない前記人の発言を促すことを提示する請求項６に記載の情報提示装置。
8. 前記状況特定部は、判定した前記発話レベルが前記第２の閾値以上で、かつ判定した前記集中レベルが前記第１の閾値以下である状況が第４の時間以上継続した場合で、会話が雑談であると判断される場合、前記会話の状況が、会話の内容と会話のテーマとの関連が低く、人が集中していない状況であると特定し、
   前記提示部は、前記状況特定部が特定した状況に対する前記アドバイスとして、前記会話の目的を再確認することを提示する請求項７に記載の情報提示装置。
9. 前記状況特定部は、判定した前記発話レベルが前記第２の閾値以上で、かつ前記集中レベルが前記第１の閾値以下である状況が第４の時間以上継続した場合で、会話が雑談でないと判断される場合、前記会話の状況が、発言の多さに対して集中レベルが低い状況であると特定し、
   前記提示部は、前記状況特定部が特定した状況に対する前記アドバイスとして、休息をいれることを提示する請求項８に記載の情報提示装置。
10. 前記状況特定部は、
    前記脳波及び前記人の感情のそれぞれから、前記人が会話に集中している度合いを示す集中レベルを判定し、さらに、前記人の感情から、前記人が会話に肯定的か否定的かを判定し、
    前記脳波により判定した前記集中レベルが第３の閾値以上で、前記人の感情により判定した前記集中レベルが、第４の閾値以上で、かつ前記人が会話に肯定的である場合に、前記会話の状況が、前記人の発言を、他の前記人が集中して聞いていない状況であると特定し、
    前記提示部は、前記状況特定部が特定した状況に対する前記アドバイスとして、発言した前記人に再度発言を促すことを提示する請求項３〜９のいずれか一項に記載の情報提示装置。
11. 前記提示部は、前記アドバイスを表示可能な表示部に、前記活動情報から定まる前記会話の状況と、前記会話の状況に応じたアドバイスとを表示させる請求項１〜１０のいずれか一項に記載の情報提示装置。
12. 前記提示部は、前記集団が複数ある場合、複数の前記集団の各々の前記会話の状況を前記表示部に表示させる請求項１１に記載の情報提示装置。
13. 前記提示部は、複数の前記集団の各々の前記会話の状況を表す指標を求め、前記指標が閾値よりも小さいグループが他の集団と区別されるように、前記表示部に表示させる請求項１２に記載の情報提示装置。
14. 特定のテーマについて会話中の複数の人からなる集団の前記人の活動に関する活動情報を取得する取得ステップと、
    前記取得ステップにおいて取得した前記活動情報から定まる会話の状況に応じて、前記会話の進行に関するアドバイスを提示する提示部ステップと、
    を有する情報提示方法。
15. 特定のテーマについて会話中の複数の人からなる集団の前記人の活動に関する活動情報を取得する取得ステップと、
    前記取得ステップにおいて取得した前記活動情報から定まる会話の状況に応じて、前記会話の進行に関するアドバイスを提示する提示部ステップと、
    をコンピュータに実行させる情報提示プログラム。