JP2022024657A - Device, method and program for conference support - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、会議支援技術に関する。 The present invention relates to conference assistive technology.
近年働き方改革により、業務効率化および生産性向上が求められている。特に業務の中で、会議や打ち合わせに多くの時間を費やしていることから、無駄が無く効果の高い会議の運営手法が求められている。一般的に進行役(ファシリテータ)を配置しファシリテータが会議の進行のかじ取りを行う手法を実施することが多く、会議の質はファシリテータの能力に大きく依存する。 In recent years, work style reforms have required improvements in work efficiency and productivity. In particular, since a lot of time is spent on meetings and meetings in business, there is a demand for a lean and highly effective method for managing meetings. In general, a facilitator is often assigned and the facilitator steers the progress of the meeting, and the quality of the meeting depends largely on the ability of the facilitator.
特許文献1には、会議参加者の発言におけるキーワードやキーフレーズに基づいて会議の進行状況を判断し、進行状況の判断結果を会議参加者に知らせて会議の円滑な進行を支援する会議管理装置が開示されている。
特許文献1の会議管理装置において、会議参加者に通知される情報は集計結果にもとづく進行状況の判断結果であるため、いずれの参加者自身のどの発言がどのように評価されたのかを具体的に知ることはできない。各参加者が、自身の発言や他者の発言の内容、およびこれらの発言による会議の進行に対する影響、貢献を会議中に認識することができれば、さらに会議の質は向上すると考えられる。
In the conference management device of
本発明はこうした状況に鑑みてなされたものであり、その目的は、会議の進行を効率化し、会議の質を向上させることのできる会議支援技術を提供することにある。 The present invention has been made in view of these circumstances, and an object of the present invention is to provide a conference assistive technology capable of streamlining the progress of a conference and improving the quality of the conference.
上記課題を解決するために、本発明のある態様の会議支援装置は、仮想空間における複数の参加者による会議を支援する会議支援装置であって、参加者の発言内容を抽出する発言抽出部と、会議に対する発言内容の貢献度を示すスコアを判定する判定部と、各参加者の発言内容に前記スコアを関連づけて表示する表示部とを含む。 In order to solve the above problems, the conference support device of a certain aspect of the present invention is a conference support device that supports a conference by a plurality of participants in a virtual space, and is a speech extraction unit that extracts the speech contents of the participants. , A determination unit for determining a score indicating the degree of contribution of the content of remarks to the meeting, and a display unit for displaying the score in association with the content of remarks of each participant.
本発明の別の態様は、会議支援方法である。この方法は、仮想空間における複数の参加者による会議を支援する会議支援方法であって、参加者の発言内容を抽出するステップと、会議に対する発言内容の貢献度を示すスコアを判定するステップと、各参加者の発言内容に前記スコアを関連づけて表示するステップとを含む。 Another aspect of the present invention is a conference support method. This method is a conference support method that supports a conference by multiple participants in a virtual space, and includes a step of extracting the content of the participants' remarks, a step of determining a score indicating the degree of contribution of the content of the remarks to the conference, and a step of determining the score. It includes a step of associating the score with the content of each participant's remark and displaying it.
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。 It should be noted that any combination of the above components and the conversion of the expression of the present invention between methods, devices, systems, recording media, computer programs and the like are also effective as aspects of the present invention.
本発明によれば、会議の進行を効率化し、会議の質を向上させることができる。 According to the present invention, the progress of the conference can be streamlined and the quality of the conference can be improved.
図1は、本実施の形態の会議支援装置100の構成図である。会議支援装置100は、発言抽出部110と、貢献度判定部120と、表示部130と、発言履歴記憶部140と、判定基準記憶部150と、会議資料記憶部160と、他者評価入力部170とを備える。
FIG. 1 is a configuration diagram of the
会議の参加者は、パーソナルコンピュータやスマートフォンなど、VR(Virtual Reality)空間におけるチャット(以下、「VRチャット」という)にログインするための端末からログインしてVRチャットに参加する。会議の参加者の各端末はネットワークを介して会議支援装置100に接続する。
Participants in the conference participate in VR chat by logging in from a terminal for logging in to a chat (hereinafter referred to as "VR chat") in a VR (Virtual Reality) space such as a personal computer or a smartphone. Each terminal of the conference participant connects to the
参加者はVRチャット空間において会議を行う。参加者はそれぞれヘッドセットなどの音声入出力装置を装着し、キーボードなどのテキスト入力装置を利用してVRチャットに参加する。参加者は音声およびテキスト入力によって発言することができる。音声入力時は参加者の端末にて一般的な音声認識技術によってテキストデータに変換が行われる。各参加者の音声はネットワークを介して各端末に送信され、参加者全員が聞くことができる。 Participants hold a meeting in the VR chat space. Each participant wears an audio input / output device such as a headset and participates in VR chat using a text input device such as a keyboard. Participants can speak by voice and text input. At the time of voice input, it is converted into text data by a general voice recognition technology on the participant's terminal. The voice of each participant is transmitted to each terminal via the network and can be heard by all the participants.
図2は、VRチャット空間を例示的に示す図である。この例では、VRチャット空間において会議机10の周りに6人の参加者のアバタA~Fが表示されている。VRチャット空間には、会議のアジェンダ、プレゼン資料、レビュー資料など議事で使用する資料を表示するためのメインディスプレイ20と、音声認識により文字データに変換された参加者の発言履歴が表示されるサブディスプレイ30とが配置される。
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a VR chat space. In this example, six participants' avatars A to F are displayed around the
再び図1を参照して会議支援装置100の各構成を説明する。発言抽出部110は、ネットワークを介して参加者の端末から受信した参加者の音声通話またはテキスト入力から発言内容を抽出し、発言履歴記憶部140に発言履歴として記憶する。
Each configuration of the
貢献度判定部120は、発言履歴記憶部140から参加者の発言履歴を読み出し、判定基準記憶部150に記憶された関連性判定基準にしたがって発言内容が会議の議事・目的に対して貢献した度合いを評価してスコアを判定し、発言内容にスコアを関連付けて発言履歴記憶部140に記憶する。
The contribution
貢献度判定部120は、会議の議題・目的と発言内容の相関を学習する人工知能(Artificial Intelligence)を用いて学習モデルを生成し、AIを用いて会議に対する発言内容の貢献度を判定してもよい。この場合、判定基準記憶部150に記憶された関連性判定基準は学習済みモデルである。あるいは、会議のファシリテータが関連性判定基準を設定し、貢献度判定部120は、ファシリテータによって設定された関連性判定基準に照らして会議に対する発言内容の貢献度を判定してもよい。貢献度判定部120は、会議の議題・目的に応じて即時に関連性判定基準を切り替え可能である。
The
表示部130は、仮想空間内に参加者をアバタで表示する。仮想空間は参加者の各端末に表示される。参加者の端末において一般的な音声・音量検出機能によって、参加者が発話中であるかどうかを判断する。表示部130は、参加者が音声発話時やテキスト入力中は発言中であることがわかるように、仮想空間における参加者のアバタの表示態様を変更する。たとえば、参加者が発言中の場合、参加者のアバタが体や口元を動かしたり顔の表情を変化させたりすることで、その参加者が発言していることが他の参加者にわかるようにする。
The
表示部130は、会議資料記憶部160から会議で利用する資料を読み出し、メインディスプレイ20に表示する。また、表示部130は、発言履歴記憶部140から参加者の発言履歴を読み出し、発言内容にスコアを関連付けてサブディスプレイ30に表示する。
The
表示部130は、会議の目的や関連性判定基準を仮想空間において別のディスプレイに表示し、会議の参加者がどのような発言をすれば会議の進行に貢献できるかがいつでもわかるようにしてもよい。
The
他者評価入力部170は、参加者の発言内容に対する他の参加者の評価を受け付け、発言内容に他者評価を関連付けて発言履歴記憶部140に記憶する。たとえば、ある参加者の発言内容を他の発言者が良かったと評価する場合、他の参加者がその発言内容に対してgoodなどの評価を入力することができるようにし、表示部130は、good評価の合計数をgood評価数として発言内容に関連付けて表示する。
The other person
図3は、サブディスプレイ30に表示される発言履歴を説明する図である。サブディスプレイ30には、参加者の発言履歴が一覧表示される。発言履歴は時間順にタイムラインで表示されてもよく、評価の高い順に表示されてもよい。
FIG. 3 is a diagram illustrating a speech history displayed on the
発言履歴は、アバタアイコン40、発言42、タグ44、他者評価46、および貢献度48を含む。
The remark history includes an
アバタアイコン40は、発言した参加者のアバタのアイコンである。発言42は、発言者識別情報、発言時間、および発言内容を含む。発言者識別情報は、ユーザ名などであり、ここではA~Fで示される。発言時間は、発言者が発言をした時刻である。発言内容は、発言者の発言内容をテキストデータで表示したものである。
The
タグ44は、発言内容の種別を示す識別情報であり、「#質疑」、「#応答」、「#提案」などである。例えば会議がブレインストーミングであるなら、発言履歴の中からアイデアを識別するために使用することができる。
The
他者評価46は、発言者の発言内容に対する他の参加者による評価と評価数を含む。たとえばgood/badなどの肯定/否定評価およびgood/badなどの評価の数である。badなどの否定評価はオプションであり、参加者の発言を萎縮させるようであれば、含めなくてもよい。
The other person's
貢献度48は、参加者の発言が会議の議事・目的に貢献した度合いを示すスコアであり、AIまたはファシリテータによって評価される。ここでは10段階の数値(数値が大きいほど貢献度が高い)で示されている。一次元の評価値で判定しにくい場合はいくつかの項目を判定して多次元的に評価値を表示してもよい。多次元的な評価値の表示は、例えばレーダーチャートなどの各種グラフによる表示を含む。
表示部130は、貢献度のスコアやgood評価数に応じて発言履歴の文字や色を変えることで、評価の高い発言を見やすくすることもできる。また、表示部130は、スコアの高かった発言を別のディスプレイに表示して参加者の意識を高めることもできる。
The
表示部130は、発言の中に専門用語があった場合、自動的に発言履歴から専門用語を抽出し別ウインドウに専門用語を補助的に表示したり、専門用語の説明を表示することもできる。
When there is a technical term in the remark, the
図4は、VRチャット空間における参加者のアバタの表示態様の例を示す図である。参加者Fは現在発言中であり、参加者Fのアバタには発言内容のテキストを含む吹き出し50が表示される。
FIG. 4 is a diagram showing an example of a display mode of a participant's avatar in a VR chat space. Participant F is currently speaking, and a
表示部130は、参加者の息遣いにもとづいて参加者のアバタの表示態様を変更することにより、これから発言しようとしている参加者を可視化する。たとえば、参加者Aがこれから発言をしようとしていて息遣いが変化しているとする。この場合、参加者Aのアバタにテキストを含まない吹き出し52を表示し、参加者Aがこれから発言しようとしていることが他の参加者にわかるようにする。参加者が発言しようとして息遣いが変わったり、何か一言でも発言した時、その参加者のアバタに吹き出しを表示したり、その参加者のアバタの体や口元を動かしたり表情を変化させたりすることにより、発言しようとする参加者が強調表示される。
The
現実空間では参加者の息遣いを感じることができるので、誰が発言しようとしているかがわかるが、VRチャットでは参加者の息遣いまでわからない。このように参加者の息遣いの変化をアバタの表示態様の変化として表現することにより、VRチャットにおいても発言しようとしている参加者を見分けることができるようになる。 In the real space, you can feel the breathing of the participants, so you can see who is trying to speak, but in VR chat, you cannot even know the breathing of the participants. By expressing the change in the breathing of the participants as the change in the display mode of the avatar in this way, it becomes possible to distinguish the participant who is trying to speak even in the VR chat.
図5は、VRチャット空間における参加者のアバタの表示態様の別の例を示す図である。二人の参加者C、Dの発言内容の貢献度を示すスコアが低いとする。表示部130は、参加者の発言内容の貢献度に応じて参加者のアバタの表示態様を変更する。たとえば、参加者C、Dのアバタを薄くしたり、点線で表示することにより、発言の貢献度が低い参加者のアバタをフェードアウトさせる。逆に、発言の貢献度が高い参加者のアバタを濃く表示する。あるいは、表示部130は、発言の回数に応じて参加者のアバタの表示態様を変えてもよい。発言回数が多ければアバタを濃くし、発言回数が少なければアバタを薄くする。
FIG. 5 is a diagram showing another example of the display mode of the participant's avatar in the VR chat space. It is assumed that the scores indicating the degree of contribution of the statements made by the two participants C and D are low. The
図6は、サブディスプレイ30に表示される発言履歴の別の表示例を説明する図である。表示部130による発言内容の貢献度のスコアの表示態様は参加者によって異なってもよい。たとえば、表示部130は、会議のファシリテータには、すべての参加者の発言内容に対するスコアを表示するが、それ以外の参加者には、自分の発言内容に対するスコアのみを表示し、他の参加者の発言内容に対するスコアは非表示にする。図6は、参加者Bの端末に表示される発言履歴であり、参加者B自身の発言に対するスコアは「7」と表示されているが、それ以外の参加者の発言に対する貢献度は非表示となっている。
FIG. 6 is a diagram illustrating another display example of the speech history displayed on the sub-display 30. The display mode of the contribution score of the content of the statement by the
図7は、サブディスプレイ30に表示される発言履歴の別の表示例を説明する図である。参加者の発言間の関連性にもとづいて発言内容にリンクがつけられ、発言内容がクラスタ表示される。この例では、参加者Aの発言50に対して、参加者Fが発言51で応じ、参加者Bが発言52で応じ、参加者Eが発言55で応じている。さらに、参加者Bの発言52に対して参加者Cが発言53で応じ、参加者Cの発言53に対して参加者Eが発言54で応じている。また、参加者Eの発言55に対して、参加者Bが発言56で応じ、参加者Dが発言57で応じている。
FIG. 7 is a diagram illustrating another display example of the speech history displayed on the sub-display 30. A link is attached to the content of the statement based on the relationship between the participants' statements, and the content of the statement is displayed in a cluster. In this example, the participant F responds to the
このようにクラスタで発言履歴を表示することにより、発言間の関連性が可視化されるとともに、誰の発言がきっかけとなって、議事が進行しているかが一目瞭然となる。この例では、参加者Aの発言50がきっかけとなって、多数の発言が続いていることから、参加者Aの発言50の会議に対する貢献度が大きいことがわかる。貢献度判定部120は、発言のリンク数に応じて貢献度のスコアを算出してもよい。
By displaying the statement history in the cluster in this way, the relationship between the statements can be visualized, and it becomes clear at a glance who the statement was the trigger for the proceedings. In this example, since a large number of remarks are continued triggered by the
図8は、会議支援装置100による会議支援手順を示すフローチャートである。
FIG. 8 is a flowchart showing a conference support procedure by the
参加者は端末からVRチャット空間にログインし、VRチャット空間にて音声通話・テキスト入力と画面共有を使用した会議を開始する(S10)。 Participants log in to the VR chat space from the terminal and start a conference using voice call / text input and screen sharing in the VR chat space (S10).
発言抽出部110は、随時、会議中の参加者の発言内容を抽出し、発言履歴記憶部140に登録する(S20)。
The
貢献度判定部120は、参加者の発言内容に対し、関連性判定基準にしたがって貢献度のスコアを算出し発言履歴記憶部140に出力する(S30)。関連性判定はAIが行う場合と、ファシリテータが行う場合がある。ただし関連性判定は発言前後の議事の流れが関係することもあるため、発言して即時にスコアが算出されるわけではなく、スコアの表示タイミングはその都度異なる。また、議事内容によってスコアの算出基準は異なる。
The contribution
また、貢献度判定部120は、各参加者の平均評価スコアやgood評価総数を算出することで会議への貢献度を数値化することもできる。さらに、貢献度判定部120は、参加者全体のスコアの平均値を算出することで会議の質を数値化することができる。
In addition, the
表示部130は、発言履歴記憶部140から発言履歴を読み出し、参加者の発言内容とともにスコアをサブディスプレイ30に表示する(S40)。最終的に発言履歴が会議の議事録となる。
The
会議支援装置100による会議支援の実施例を以下に示す。実施例の前提条件として、会議支援装置100を使ってある機能の仕様レビューを行うための会議を5人(A、B、C、D、Eと表記する)で行うものとする。この例ではAがファシリテータ、Bが説明者として議事進行を行うものとする。評価スコアは1~10(10が最良)とする。
An example of conference support by the
(1)Aが本システムのVRチャットの部屋を作成し、残りのメンバーを招待する。
Eからログインが遅れるとの連絡があったとする。
(1) A creates a VR chat room for this system and invites the rest of the members.
Suppose that E has contacted you that your login will be delayed.
(2)参加者は個々に端末を使ってVRチャットにログインする。 (2) Participants individually log in to VR chat using a terminal.
(3)E以外の全員がログインしたら、ファシリテータAがメインディスプレイに会議で使用する資料を表示し、議事内容を説明する。
ファシリテータAまたは説明者Bは、議事内容および関連性判定基準をAIが利用できるように判定基準記憶部150に設定し、会議を開始する。
(3) When everyone except E logs in, facilitator A displays the materials used in the meeting on the main display and explains the contents of the proceedings.
The facilitator A or the explainer B sets the agenda content and the relevance judgment criteria in the judgment
(4)まず説明者Bが仕様についての説明を行った。
説明者Bの説明が発言履歴記憶部140に記憶され、表示部130によってサブディスプレイ30に表示される。
ファシリテータAは説明者Bの発言が仕様の説明であったので、発言内容の種別を示すタグに「説明」を設定した。
説明者Bのこの発言内容は「説明」であるから、貢献度判定部120は説明者Bのこの発言内容を評価してもしなくてもよい。
(4) First, the explainer B explained the specifications.
The explanation of the explainer B is stored in the remark
Since the remark of the explainer B was the explanation of the specification in the facilitator A, "explanation" was set in the tag indicating the type of the remark content.
Since the content of this statement by the explainer B is "explanation", the
(5)次に質疑としてCがBに質問をおこなった。Cの質疑内容が重要な質問だったとする。
ファシリテータAはCの発言が質疑であったので、発言内容のタグに「質疑」を設定した。
Cの発言に対してBとDがgood評価を設定し、Cの発言のgood評価数が「2」となる。
AIによるCの発言内容に対する評価スコアは、その発言の重要度を評価して「8」となった。
(5) Next, C asked B a question as a question. Suppose that the question content of C was an important question.
Facilitator A set "Question" as the tag of the content of the statement because C's statement was a question.
B and D set a good evaluation for C's remark, and the good evaluation number of C's remark is "2".
The evaluation score for the content of C's remark by AI was "8" after evaluating the importance of the remark.
(6)Cの質疑に対してBが的確に返答できたとする。
ファシリテータAはBの発言が返答なのでタグに「応答」を設定した。
Bの返答に対してCがgood評価を設定し、Bの返答のgood評価数が「1」となる。
AIによるBの返答に対する評価スコアは、返答内容を評価して「8」となった。
(6) It is assumed that B can accurately answer the question of C.
Facilitator A set "response" to the tag because B's remark is a reply.
C sets a good evaluation for B's reply, and the good evaluation number of B's reply is "1".
The evaluation score for B's response by AI was "8" after evaluating the response content.
(7)次にDが発言して提案を行った。しかしその提案は議題との関係性が低い内容だったとする。
ファシリテータAはDの発言に対してタグ「提案」を設定した。
Dの発言に対してはgood評価がなかったため、Dの発言のgood評価数は「0」である。
AIによるDの提案に対する評価スコアは、関係性の低さを考慮して「2」となった。
この時点でDは自分の提案の誤りを認識できる。
(7) Next, D made a statement and made a proposal. However, it is assumed that the proposal has little relation to the agenda.
Facilitator A has set the tag "suggestion" for D's remarks.
Since there was no good evaluation for D's remark, the good evaluation number of D's remark is "0".
The evaluation score for D's proposal by AI was "2" in consideration of the low relationship.
At this point, D can recognize the error in his proposal.
(8)ここでEが遅れてログインしてきたものとする。
Eは発言履歴を見て、Eがログインする前に発言された内容を確認できた。
Eは(5)および(6)の質疑応答に対してgood評価を行い、それぞれgood評価が+1された。
(8) Here, it is assumed that E is late and logs in.
E was able to see what was said before E logged in by looking at the statement history.
E performed a good evaluation for the questions and answers of (5) and (6), and the good evaluation was incremented by +1 for each.
(9)次にEが(6)のCの質疑に関連した質問を発言した。この質問はそれほど重要ではなかったとする。
ファシリテータAはEの発言が質疑なのでタグに「質疑」を設定した。
Eの発言に対してgood評価がなかったため、Eの発言のgood評価数は「0」である。
AIによるEの質疑に対する評価スコアは、重要度に応じて「5」となった。
(9) Next, E asked a question related to the question of C in (6). Suppose this question wasn't very important.
Facilitator A set "Question" in the tag because E's remark was a question.
Since there was no good evaluation for E's remark, the good evaluation number of E's remark is "0".
The evaluation score for the question and answer of E by AI was "5" according to the importance.
(10)Eの質疑に対してBが的確に返答できなかったとする。
ファシリテータAはBの発言が返答なのでタグに「応答」を設定した。
Bの返答に対してgood評価がなかったため、Bの返答のgood評価数は「0」である。
AIによるBの返答に対する評価スコアは、的確な返答ができなかったため「2」となった。
Bはこの時点で返答が的確でなかったことを認識した。
(10) It is assumed that B cannot answer the question of E accurately.
Facilitator A set "response" to the tag because B's remark is a reply.
Since there was no good evaluation for B's reply, the good evaluation number for B's reply is "0".
The evaluation score for B's response by AI was "2" because an accurate response could not be made.
B realized that the response was not accurate at this point.
以下、会議が続き、各参加者の発言内容に対する評価が行われる。個々の参加者に対してリアルタイムに自分の発言に対するスコアを表示するだけでなく、AIやファシリテータが発言内容に対するアドバイスを各参加者に提案するようにしてもよい。 Below, the meeting will continue, and the content of each participant's remarks will be evaluated. In addition to displaying the score for one's remark to each participant in real time, the AI or facilitator may propose advice to each participant for the content of the remark.
以上述べたように、会議支援装置100によれば、会議をVRチャット空間で行うことによって様々な情報を参加者間で共有化することができる。あえてVRチャットを使用することで個々に音声入出力装置を備えることになり、発話者の区別および発言のデジタルデータ化が容易になり、発言内容を視覚情報化しVR空間内に表示することで参加者全員が共有できる。ファシリテータや参加者は共有化された情報をリアルタイムに得るため、例えば発言履歴を参照することで聞き逃しおよび聞き直しの無駄をなくすことができる。さらに個々の参加者の発言に対するAIによる評価および他の参加者からの評価を受けられるようにすることで、議事内容の脱線などを抑制することができ、会議の効率化と質の向上につなげることができる。
As described above, according to the
以上、本発明を実施の形態をもとに説明した。実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。 The present invention has been described above based on the embodiments. It is understood by those skilled in the art that the embodiments are exemplary and that various modifications are possible for each of these components and combinations of processing processes, and that such modifications are also within the scope of the present invention. ..
100 会議支援装置、 110 発言抽出部、 120 貢献度判定部、 130 表示部、 140 発言履歴記憶部、 150 判定基準記憶部、 160 会議資料記憶部、 170 他者評価入力部。 100 Conference support device, 110 Speech extraction unit, 120 Contribution judgment unit, 130 Display unit, 140 Speech history storage unit, 150 Judgment standard storage unit, 160 Conference material storage unit, 170 Others evaluation input unit.
Claims (6)
参加者の発言内容を抽出する発言抽出部と、
会議に対する発言内容の貢献度を示すスコアを判定する貢献度判定部と、
各参加者の発言内容に前記スコアを関連づけて表示する表示部とを含むことを特徴とする会議支援装置。 A conference support device that supports conferences by multiple participants in virtual space.
A remark extraction unit that extracts the remarks of participants, and a remark extraction unit
A contribution judgment unit that judges the score indicating the contribution of the content of the statement to the meeting, and
A conference support device including a display unit that displays the score in association with the content of each participant's remark.
前記表示部は、各参加者の発言内容に他の参加者の評価をさらに関連づけて表示することを特徴とする請求項1に記載の会議支援装置。 It also includes an other person's evaluation input unit that inputs the evaluation of other participants to the content of the participant's remarks.
The conference support device according to claim 1, wherein the display unit displays the content of each participant's remarks in association with the evaluations of other participants.
参加者の発言内容を抽出するステップと、
会議に対する発言内容の貢献度を示すスコアを判定するステップと、
各参加者の発言内容に前記スコアを関連づけて表示するステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする会議支援プログラム。 A conference support program that supports conferences by multiple participants in virtual space.
Steps to extract the content of participants' remarks and
Steps to determine the score that indicates the contribution of the content of the statement to the meeting,
A conference support program characterized by having a computer perform a step of associating and displaying the score with the content of each participant's remark.
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