JP2022032480A - 会議評価装置、うなずき検出装置、会議評価システム、及び会議評価プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】会議参加者に意識させることなく、会議の知的生産性を評価し得る会議評価装置、うなずき検出装置、会議評価システム及び会議評価プログラムを提供する。【解決手段】会議評価システム１００において、会議評価装置２０は、検出部２２ａと評価部２２ｂとを備える。検出部２２ａは、会議に参加する複数の参加者それぞれについて、参加者が会議の間にうなずき動作を行ったタイミングを含むうなずき情報を取得する。評価部２２ｂは、検出部２２ａで取得された参加者ごとのうなずき情報に基づいて、会議における知的生産性を定量的に評価し、評価結果を示す評価情報を出力する。【選択図】図１

Description

本発明は、会議評価装置、うなずき検出装置、会議評価システム、及び会議評価プログラムに関する。

従来より、会議等における画像や音声等に基づいて会議に対する参加者の貢献度や会議の質を評価する技術が提案されている。例えば、下記特許文献１に記載の会議品質評価装置は、会議中の出席者をカメラで撮影するとともに、会議中の音声をマイクロフォンで取得する。この会議品質評価装置は、撮影された画像から出席者の姿勢（居眠り状態、行動状態）を評価するとともに、マイクロフォンで取得した音声から出席者の発言状態（感情発言（良）、感情発言（悪）、発言無し状態、独占発言）を評価する。そして、会議品質評価装置は、出席者の姿勢と発言状態の評価結果に基づいて、会議全体の質を評価する。

特開２０１３－８１１４号公報

上記特許文献１に記載の会議品質評価装置は、発言評価を行うために会議中の音声が必要となる。また、会議品質評価装置における姿勢評価は、居眠り状態と行動状態のいずれかであり、発言評価は、感情発言（良）、感情発言（悪）、発言無し状態、独占発言のいずれかである。つまり、この会議品質評価装置は、会議に取り組む出席者の態度を評価する。そのため、この会議品質評価装置で評価される会議の質は、会議の進行状態や雰囲気を評価したものとなる。しかしながら、会議では、会議中にアイデアや創意工夫等が生じているか、すなわち、会議において知的生産性が高められているかどうかが重要であり、会議における知的生産性を評価することが望まれる。そして、会議中の知的生産性の評価は、参加者が意識することなく、自然に行われることが好ましい。

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、会議参加者に意識させることなく、会議の知的生産性を評価し得る技術を提供することを目的とする。

本発明に係る会議評価装置は、取得部と評価部とを備える。取得部は、会議に参加する複数の参加者それぞれについて、参加者が会議の間にうなずき動作を行ったタイミングを含むうなずき情報を取得する。評価部は、取得部で取得された参加者ごとのうなずき情報に基づいて、会議における知的生産性を定量的に評価し、評価結果を示す評価情報を出力する。

本発明に係るうなずき検出装置は、荷重情報取得部、検出部、通信部、及び出力部を備える。荷重情報取得部は、会議の参加者が着座する座面にかかる荷重の変化を示す荷重情報を取得する。検出部は、参加者ごとの荷重情報に基づいて、参加者ごとの座面にかかる全荷重及び重心の位置の少なくとも一方を算出し、参加者ごとの算出結果に基づいて、会議における各参加者のうなずき動作及びうなずき動作のタイミングを検出する。通信部は、会議における知的生産性を評価する会議評価装置と通信を行う。出力部は、検出部で検出された参加者ごとの検出結果を含むうなずき情報を、通信部を介して出力する。

本発明に係る会議評価システムは、体動検出装置と、体動検出装置と通信接続された会議評価装置とを備える。体動検出装置は、体動検出部と出力部とを備える。体動検出部は、会議に参加する複数の参加者それぞれの体動を検出する。出力部は、参加者ごとの体動の変化を示す体動情報を会議評価装置に出力する。会議評価装置は、取得部と、うなずき検出部と、評価部とを備える。取得部は、体動検出装置から出力された参加者ごとの体動情報を取得する。うなずき検出部は、取得部で取得された参加者ごとの体動情報に基づき、会議中における各参加者がうなずき動作を行ったタイミングを検出する。評価部は、うなずき検出部で検出された参加者ごとのうなずき動作のタイミングに基づいて、会議における知的生産性を定量的に評価し、評価結果を示す評価情報を出力する。

本発明に係る会議評価プログラムは、コンピュータに会議評価処理を実行させる会議評価プログラムである。会議評価処理は、会議に参加する複数の参加者それぞれのうなずき動作のタイミングを示すうなずき情報を取得するステップと、取得した複数の参加者のうなずき情報に基づいて、会議における知的生産性を定量的に評価し、評価結果を示す評価情報を出力するステップとを含む。

本発明の会議評価装置、うなずき検出装置、会議評価システム、及び会議評価プログラムによれば、会議参加者に意識させることなく、会議の知的生産性を評価することができる。

図１は、実施形態に係る会議評価システムの構成を示す図である。 図２Ａは、図１に示す椅子の全体構成を表した模式図である。 図２Ｂは、図２Ａに示す荷重検出装置の構成を示すブロック図である。 図２Ｃは、荷重検出部における圧力センサの配置を示す平面図である。 図３は、実施形態における体動情報と重心位置との関係を示す図である。 図４Ａは、ＦＦＴ分析前の全荷重の波形を例示した図である。 図４Ｂは、ＦＦＴ分析における所定区間と測定点との関係を示す図である。 図５は、１回のうなずき動作にかかる時間の実験結果を示すグラフである。 図６Ａは、図１に示す椅子ごとのうなずき区間を例示した模式図である。 図６Ｂは、実施形態における評価情報の一例を示すグラフである。 図７は、うなずきと知的生産性との関係を検証した実験結果を示す表である。 図８は、実施形態における会議評価装置の会議評価処理を示す動作フローである。 図９Ａは、変形例（６）における会議評価装置の概略構成を示すブロック図である。 図９Ｂは、変形例（６）におけるうなずき検出装置の概略構成を示すブロック図である。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、図中、同一又は相当部分については同一の参照符号を付して説明を繰り返さない。

図１は、本実施形態に係る会議評価システム１００の構成を示す図である。図１に示すように、会議評価システム１００は、複数の椅子１０（１０Ａ～１０Ｃ）と、会議評価装置２０とを備える。会議評価システム１００は、椅子１０Ａ～１０Ｃに会議の参加者が着座し、会議中の各参加者の体動、特に、各参加者がうなずく動作（以下、うなずき動作）に基づいて、会議評価装置２０により会議を評価する。本実施形態において、会議の評価は、会議内容や会議の参加者に対する評価を含む。会議内容の評価は、会議における知的生産性の評価、すなわち、参加者による知的生産活動（アイデアの創出、創意工夫の発揮、及び会話の活性化等）の評価を含む。なお、本実施形態では、３つの椅子１０Ａ～１０Ｃを用いる場合を説明するが、椅子１０の数は少なくとも２つ以上であればよい。つまり、会議の参加者は少なくとも２人以上であればよい。以下、会議評価システム１００の構成について具体的に説明する。

（椅子１０）
椅子１０Ａ～１０Ｃは、同じ構成を有する。以下、椅子１０Ａ～１０Ｃを区別しないときは椅子１０と記載する。図２Ａは、図１に示す椅子１０の全体構成を表した模式図である。

図２Ａに示すように、椅子１０は、座面１１、背もたれ１２、板状部材１３及び１４、荷重検出装置（体動検出装置の一例）１５、脚部１６、及びカバー部１７を備える。

座面１１は背もたれ１２と連結されている。板状部材１３、１４は、座面１１の裏面側に設けられている。板状部材１３は、座面１１の裏面と接触する。板状部材１４は、板状部材１３の下方（Ｚ軸負方向）に設けられ、板状部材１３と離間して配置されている。カバー部１７は、板状部材１４の下面及び脚部１６の上端と連結されている。カバー部１７は、脚部１６側に凹んだ凹状を有し、カバー部１７と板状部材１４との間に空間が形成されている。

図２Ｂは、図２Ａに示す荷重検出装置１５の構成を示すブロック図である。図２Ｂに示すように、荷重検出装置１５は、荷重検出部（体動検出部の一例）１５１と、制御部１５２、及び通信部１５３を含む。

荷重検出部１５１は、図２Ａに示すように、板状部材１３と板状部材１４との間に挟持される。荷重検出部１５１は、複数の圧力センサで構成されている。複数の圧力センサは、例えば歪みゲージ式フォースセンサであり、座面１１にかかる荷重を示す電気信号を出力する。つまり、荷重検出部１５１は、椅子１０に着座する参加者の体動の変化を示す体動情報を出力する。本実施形態では、荷重検出部１５１は、例えば４つの圧力センサ（１５１ａ～１５１ｄ）を含むが、圧力センサの数は４つに限定されない。圧力センサは少なくとも３つ以上であればよい。

図２Ｃは、荷重検出部１５１における圧力センサ１５１ａ～１５１ｄの配置を示す平面図である。図２Ｃに示すように、板状部材１４は矩形形状を有する。圧力センサ１５１ａ～１５１ｄはそれぞれ、板状部材１４の上面の四隅に配置されている。本実施形態において、圧力センサ１５１ａと圧力センサ１５１ｂとの間、及び、圧力センサ１５１ｃと圧力センサ１５１ｄとの間の距離ＬＸは、約１３ｃｍである。また、圧力センサ１５１ａと圧力センサ１５１ｄとの間、及び圧力センサ１５１ｂと圧力センサ１５１ｃとの間の距離ＬＹは、約１２ｃｍである。なお、距離ＬＸ及びＬＹの長さは一例であり、これに限定されない。

図２Ｂに戻り、制御部１５２は、例えばマイコンで構成される。制御部１５２は、圧力センサ１５１ａ～１５１ｄ及び通信部１５３と電気的に接続されている。制御部１５２は、メモリに記憶された所定の制御プログラムをＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）が実行することにより出力部１５２１として機能する。出力部１５２１は、圧力センサ１５１ａ～１５１ｄから出力される各電気信号に所定の信号処理を施したデジタル信号（以下、体動情報Ｗａ～Ｗｄ）を通信部１５３へ出力する。

通信部１５３は、会議評価装置２０との間で通信を行う。本実施形態において、通信部１５３は、例えばブルートゥース（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））の通信規格に準拠した通信インタフェースである。通信部１５３は、会議評価装置２０との間でペアリングを行い、出力部１５２１から出力された圧力センサ１５１ａ～１５１ｄの体動情報Ｗａ～Ｗｄを会議評価装置２０へ送信する。

（会議評価装置２０）
図１に戻り、会議評価装置２０の構成について説明する。会議評価装置２０は、例えばＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）で構成される。会議評価装置２０は、通信部２１、制御部２２、記憶部２３、操作受付部２４、及び表示部２５を含む。以下、各部について説明する。

記憶部２３は、例えばＨＤＤ（ハードディスクドライブ）で構成される。記憶部２３は、制御部２２の制御の下、各種データを記憶する。

操作受付部２４は、例えばキーボードやマウス等の入力操作子であり、ユーザによる操作を受け付け、受け付けた操作を示す信号を制御部２２へ出力する。

表示部２５は、例えば、液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイ等で構成される。表示部２５は、制御部２２の制御の下、各種画像を表示する。

通信部２１は、椅子１０Ａ～１０Ｃのそれぞれとの間で通信を行う。本実施形態において、通信部２１は、例えばブルートゥース（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））の通信規格に準拠した通信インタフェースである。通信部２１は、椅子１０Ａ～１０ｃごとに体動情報Ｗａ～Ｗｄを取得し、取得した椅子１０Ａ～１０Ｃごとの体動情報Ｗａ～Ｗｄを制御部２２へ出力する。

制御部２２は、ＣＰＵとメモリ（ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）及びＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）とを含む。制御部２２は、ＣＰＵが、ＲＯＭに予め記憶された会議評価プログラムを実行することにより、制御部２２と接続された各部を制御し、検出部（取得部、うなずき検出部の一例）２２ａ及び評価部２２ｂとして機能する。

検出部２２ａは、通信部２１から出力された椅子１０Ａ～１０Ｃごとの体動情報Ｗａ～Ｗｄに基づいて、椅子１０Ａ～１０Ｃごとに、着座した参加者のうなずき動作及びそのタイミングを検出する。

具体的には、検出部２２ａは、まず、椅子１０Ａ～１０Ｃごとに、体動情報Ｗａ～Ｗｄに基づいて、座面１１にかかる全荷重ＷＴ及び重心Ｐの位置をそれぞれ求める。重心Ｐは以下の方法によって求められる。

図３は、本実施形態における体動情報Ｗａ～Ｗｄと重心Ｐとの関係を示す図である。重心Ｐは、図３に示すように、点Ｑ１と点Ｑ３とを結ぶ線分と、点Ｑ２と点Ｑ４とを結ぶ線分との交点である。点Ｑ１は、圧力センサ１５１ａの中心と、圧力センサ１５１ｂの中心とを結ぶ線分上の点であって、以下の式（１）を満たす点である。
Ｌ１：Ｌ２＝Ｗｂ：Ｗａ ・・・（１）
距離Ｌ１は、圧力センサ１５１ａの中心と点Ｑ１との間の距離であり、距離Ｌ２は、圧力センサ１５１ｂの中心と点Ｑ１との間の距離である。

同様にして、点Ｑ２～Ｑ４の各位置が、圧力センサ１５１ａ～１５１ｄの出力結果に応じて求められる。つまり、点Ｑ１～Ｑ４の各位置は、体動情報Ｗａ～Ｗｄの大きさによって変化する。

点Ｑ１～Ｑ４及び重心Ｐの位置は、圧力センサ１５１ａ～１５１ｄにおいて、Ｘ軸方向とＹ軸方向にそれぞれ隣接する圧力センサの中心を結ぶ４つの線分Ｌａ～Ｌｄによって形成される長方形の中心Ｒを原点とするＸＹ座標面の座標で表される。つまり、ＸＹ座標面のＸ軸及びＹ軸は、中心Ｒを通り、互いに直交する。以下、重心ＰのＸ座標及びＹ座標をそれぞれ重心Ｐ（Ｘ）、重心Ｐ（Ｙ）と記載する。

検出部２２ａは、椅子１０Ａ～１０Ｃごとに、全荷重ＷＴ及び重心Ｐ（Ｘ）、Ｐ（Ｙ）のそれぞれの波形について、所定区間単位にＦＦＴ（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）分析を行い、全荷重ＷＴ及び重心Ｐ（Ｘ）、Ｐ（Ｙ）のパワースペクトル（Ｐｗ（ｆ）、Ｐｘ（ｆ）、Ｐｙ（ｆ））を生成する。

図４Ａは、ＦＦＴ分析前の全荷重ＷＴの波形を例示した図である。図４Ａにおける横軸は時間軸ｔであり、縦軸は全荷重ＷＴの測定値を示している。ＴＰｍ（１≦ｍ≦Ｍ、ｍ及びＭは整数）で表された区間は、ＦＦＴ分析の対象となる区間、すなわち、上記した所定区間である。所定区間ＴＰｍは、サンプリング間隔Δｔを有する複数のフレームを含む。本実施形態におけるΔｔは０．０５ｓであり、所定区間ＴＰｍには６４フレームが含まれている。つまり、所定区間ＴＰｍには６４個の測定点ＭＰが含まれ、所定区間ＴＰ長さは約３ｓである。

図４Ｂは、ＦＦＴ分析における所定区間ＴＰｍと測定点ＭＰとの関係を示す図である。図４Ｂに示すように、所定区間ＴＰｍは、測定点ＭＰを１個ずつ時間軸ｔ方向にずらして設定される。なお、図示を省略するが、重心Ｐ（ｘ）及びＰ（Ｙ）の波形についても、全荷重ＷＴと同様に、各波形に対して所定区間ＴＰｍが設定される。

検出部２２ａは、椅子１０Ａ～１０Ｃごとに、うなずき動作がなされたフレームを特定し、特定したフレームをうなずき動作がなされた区間（以下、うなずき区間）として設定する。具体的には、検出部２２ａは、椅子１０Ａ～１０Ｃについて、フレームごとに、うなずき動作に相当する特定の周波数成分の大きさを算出する。つまり、検出部２２ａは、所定フレーム区間における各フレームを対象フレームとし、対象フレームに対応するパワースペクトルにおいて、特定の周波数成分の大きさを算出する。そして、検出部２２ａは、算出した周波数成分の大きさから、機械学習等を用いて、対象フレームがうなずき区間か否かを判断する。すなわち、対象フレームに対応する３つのパワースペクトルにおいて、特定の周波数成分が一定程度含まれている場合、対象フレームはうなずき区間であると判断される。

うなずき区間は、参加者ごとのうなずき動作のタイミングを示すうなずき情報の一例である。つまり、検出部２２ａは、参加者ごとにうなずき区間を設定することによって、会議における参加者ごとのうなずき情報を取得する。

また、本実施形態において、特定の周波数成分は１．５Ｈｚ以上、６．０Ｈｚ未満が好ましい。その理由は以下の通りである。図５は、１回のうなずき動作にかかる時間の実験結果を示すグラフである。図５において、横軸は１回のうなずき動作にかかった時間（うなずき動作時間）を示し、縦軸は、うなずき動作時間ごとのうなずき動作の数を示している。図５に示すように、実験に用いた全うなずき動作のうちの約９６％が１回のうなずき動作に０．１７秒から０．５７秒かかっていることが分かった。よって、本実施形態では、うなずき動作に相当する特定の周波数成分として１．５Ｈｚ以上、６．０Ｈｚ未満の周波数が用いられている。

図１に戻り、評価部２２ｂは、検出部２２ａで特定された椅子１０Ａ～１０Ｃごとのうなずき区間に基づいて知的生産性を示すスコア（以下、知的生産性スコア）を設定し、記憶部２３に記憶させる。また、評価部２２ｂは、知的生産性スコアに基づく評価情報を生成して表示部２５に表示させ、生成した評価情報を記憶部２３に記憶させる。

本実施形態における知的生産性スコアの算出例を以下に説明する。図６Ａは、図１に示す各椅子１０Ａ～１０Ｃのうなずき区間を例示した模式図である。図６Ａにおける１つのマス目は１フレームを示しており、斜線で網掛けされたフレームがうなずき区間である。

図６Ａにおいて、ｎ番目のフレームＦ（ｎ）は、知的生産性スコアの評価対象フレームである。評価対象フレームは、ユーザが操作受付部２４を介して入力した時間を基に設定されてもよいし、全フレームが評価対象フレームとして予め設定されていてもよい。

また、評価部２２ｂは、評価対象フレームＦ（ｎ）を挟む複数のフレーム区間を評価区間として設定する。本実施形態では、図６Ａに示すように、評価対象フレームＦ（ｎ）の前後それぞれ１３フレームを含む２７フレームが評価区間として設定される。なお、評価区間として設定されるフレーム数は、これに限定されない。例えば、ユーザが操作受付部２４を介して評価区間の長さ（フレーム数）を任意に設定してもよい。

評価部２２ｂは、評価区間において、椅子１０Ａ～１０Ｃにおけるうなずき区間が重複するフレームを特定する。具体的には、図６Ａにおいて、太枠で示したフレームは、椅子１０Ａ～１０Ｃのうち少なくとも２つの椅子に対応するうなずき区間が重複するフレームである。つまり、この例では、少なくとも２人以上の参加者がうなずき動作を行った箇所のフレームが評価部２２ｂによって特定される。

通常、会議中の誰かの発言に対して同意、肯定、及び同調する場合等にうなずく仕草が行われやすい。例えばブレーンストーミングの際にうなずいた人数が多いほど、そのうなずき動作の前にアイデアが創出されている可能性が高い。そのため、本実施形態では、２人以上がうなずき動作を行った箇所のフレームが評価部２２ｂによって特定される。なお、評価部２２ｂによって特定されるフレームは、２人以上がうなずき動作を行った箇所のフレームに限定されない。評価部２２ｂは、少なくとも１人がうなずき動作を行った箇所のフレームを特定してもよいし、３人がうなずき動作を行った箇所のフレームを特定してもよい。

評価部２２ｂは、評価区間において、２人以上がうなずき動作を行った箇所のフレームの数をカウントした値を、評価対象フレームの知的生産性スコアとして算出する。つまり、図６Ａに示すうなずき区間の例の場合、太枠で示したフレームの総数「１９」が評価対象フレームＦ（ｎ）の知的生産性スコアとして算出される。

なお、全フレームについて知的生産性スコアを算出する場合、評価部２２ｂは、フレームＦ（ｎ）の知的生産性スコアを算出した後、フレームＦ（ｎ＋１）を評価対象フレームとし、フレームＦ（ｎ）と同様に、単位評価区間におけるうなずき区間が重複している箇所のフレームの数をカウントする。

評価部２２ｂは、知的生産性スコアを示す評価情報として、評価対象フレームごとの知的生産性スコアを表示部２５に表示する。図６Ｂは、本実施形態における評価情報の一例を示すグラフである。図６Ｂにおいて、横軸は時間軸ｔ、縦軸は時間ごとの評価値、すなわち知的生産性スコアを示している。図６Ｂに示すように、会議の時間経過に沿って知的生産性スコアが表示されることにより、知的生産性スコアが高くなっている時間帯に、アイデア等が創出されたり、参加者が同調するような発言が生じたりしている可能性が高いことが分かる。なお、アイデアの発生とうなずき動作との関係は発明者による実験によって検証されている。以下、その検証結果について説明する。

（検証結果）
本実験では、アイデアの発生時にうなずき動作が多く発生するか否かの検証を行った。具体的には、５つのグループ（６人／グループ）それぞれが、同じ課題（例えば、レンガ１個の使い方を挙げる）についてブレーンストーミングを１５分間行い、アイデア発生のタイミング周辺においてうなずき動作が多く発生しているのか否かを検証した。なお、本実験の際、各グループにおけるブレーンストーミングを撮影し、撮影データを基に、実際にアイデアが発生したタイミング、アイデアの内容等が記録された。そして、ブレーンストーミングの間において、“アイデアが発生した箇所の群Ｇ１”、“アイデアが発生していないが会話を行っている箇所の群Ｇ２”、及び“会話を行っていない箇所の群Ｇ３”に分け、各群における該当区間のうなずいた人数を基に得点をつけ、各群の得点を比較した。群Ｇ１における該当区間は、アイデア発生タイミングの前後それぞれ１０秒間のフレームである。また、群Ｇ２における該当区間は、アイデアが発生していないが会話があったタイミングの前後それぞれ１０秒間のフレームである。群Ｇ３における該当区間は、アイデア及び会話がないタイミングの前後それぞれ１０秒間のフレームである。なお、この実験において、５つのグループのアイデアの総数は１６９個であった。そのため、群Ｇ１は、アイデアが発生した１６９箇所の前後１０秒間のフレームを該当区間とし、群Ｇ２及び群Ｇ３は、群Ｇ１と同様に１６９箇所の前後１０秒間のフレームを該当区間とした。

図７は、うなずきと知的生産性との関係を検証した実験結果を示す表である。図７において、うなずき人数（Ｈ）は、各グループにおけるうなずいた参加者の人数であり、各群の得点をつける際の条件である。つまり、Ｈ＝１の場合、各群において１人以上がうなずいたフレームを得点の対象とする。Ｈ＝２の場合、各群において２人以上がうなずいたフレームを得点の対象とする。また、Ｈ＝３の場合、各群において３人以上がうなずいたフレームを得点の対象とする。

平均スコアは、グループごとの各群の該当区間におけるフレームについて、うなずいた人数に応じて付与した得点の合計をそれぞれの群の該当区間数「１６９」で除算した平均値である。より具体的には、例えば、Ｈ＝１の場合の群Ｇ１の平均スコアは、各グループについて、アイデアが発生したタイミングの前と後の各１０秒間のフレームにおいて、１人以上がうなずいたフレームの数を合計した値を該当区間数（＝１６９）で除算した値である。Ｈ＝２の場合の群Ｇ１の平均スコアは、アイデアが発生したタイミングの前と後の各１０秒間のフレームにおいて、２人以上がうなずいたフレームの数を合計した値を該当区間数（＝１６９）で除算した値である。また、Ｈ＝３の場合の群Ｇ１の平均スコアは、アイデアが発生したタイミングの前と後の各１０秒間のフレームにおいて、３人以上がうなずいたフレームの数を合計した値を該当区間数（＝１６９）で除算した値である。群Ｇ２及び群Ｇ３の平均スコアも、群Ｇ１と同様にして算出された値である。

図７に示すように、うなずき人数（Ｈ）が１～３のいずれの場合においても、平均スコアは群Ｇ２及びＧ３に比べて群Ｇ１が大きくなっており、アイデアが無く会話だけを行っているときよりもアイデアが発生したときの方がうなずき動作が多くなっている。

ｐ値は、ウィルコクソンの順位和検定を用いて群Ｇ１の平均スコアと、群Ｇ２及び群Ｇ３の平均スコア値とを比較した結果を示す値である。ｐ値が小さいほど、群Ｇ１は、群Ｇ２及びＧ３に対して有意差があると言える。

図７に示すように、うなずき人数（Ｈ）が１～３のいずれの場合もｐ値は１％以下であり、群Ｇ１は、群Ｇ２及び群Ｇ３に対して十分に有意差があることが分かる。つまり、この実験結果によって、アイデアの発生時、すなわち知的生産活動が発揮されたときに、うなずき動作が多く発生することが検証された。よって、会議における各参加者のうなずき動作から、会議において知的生産活動がどの程度発揮されているか、すなわち会議における知的生産性を評価することができる。

（動作）
ここで、会議評価装置２０の動作について説明しておく。図８は、本実施形態における会議評価装置２０の会議評価処理を示す動作フローである。

会議評価装置２０は、椅子１０Ａ～１０Ｃごとの体動情報を取得する（ステップＳ１１）。より具体的には、会議評価装置２０は、操作受付部２４を介したユーザ操作に応じて、通信部２１により、椅子１０Ａ～１０Ｃにおける各荷重検出装置１５から体動情報Ｗａ～Ｗｃを時系列に取得し、取得した体動情報Ｗａ～Ｗｃを記憶部２３に記憶する。

会議評価装置２０は、検出部２２ａにより、椅子１０Ａ～１０Ｃごとの体動情報Ｗａ～Ｗｃに基づいて、各椅子１０Ａ～１０Ｃにかかる全荷重ＷＴ及び重心Ｐ（Ｘ）、Ｐ（Ｙ）の各波形を生成する（ステップＳ１２）。

続いて、会議評価装置２０は、椅子１０Ａ～１０Ｃごとの全荷重ＷＴ及び重心Ｐ（Ｘ）、Ｐ（Ｙ）の各波形に基づいてうなずき区間を設定する（ステップＳ１３）。

具体的には、会議評価装置２０は、検出部２２ａにより、椅子１０Ａ～１０Ｃごとの全荷重ＷＴ及び重心Ｐ（Ｘ）、Ｐ（Ｙ）の各波形に対して所定区間ＴＰｍごとにＦＦＴ分析を行い、パワースペクトルを生成する。

その後、検出部２２ａは、椅子１０Ａ～１０Ｃごとに、各フレームを対象フレームとし、対象フレームに対応する各パワースペクトルにおいて、うなずき動作に相当する特定の周波数成分の大きさを算出する。そして、検出部２２ａは、機械学習等により、算出した特定の周波数成分の大きさから、対象フレームがうなずき区間か否か判断する。

次に、会議評価装置２０は、椅子１０Ａ～１０Ｃごとのうなずき区間に基づき、設定された評価区間における知的生産性スコアを算出する（ステップＳ１４）。具体的には、評価部２２ｂにより、評価区間における椅子１０Ａ～１０Ｃの各フレームにおいてうなずき区間が重複するフレームを特定し、特定したフレームの数の合計値を知的生産性スコアとする。

会議評価装置２０は、評価区間に対して算出した知的生産性スコアを出力する（ステップＳ１５）。具体的には、評価部２２ｂにより、例えば、算出した知的生産性スコアの値を表示部２５に表示させてもよいし、図６Ｂに示すように、会議の開始から終了までの知的生産性スコアの変化を示すグラフを表示部２５に表示させてもよい。

上述した実施形態における会議評価システム１００は、会議の参加者ごとに、各参加者のうなずき動作のタイミング（うなずき区間）に基づいて、会議における知的生産性スコアを所定時間ごとに算出し、知的生産性スコアを示す評価情報を表示する。つまり、会議中の各参加者のうなずき動作及びそのタイミングに基づいて、会議での知的生産活動（アイデアの創出、創意工夫の発揮、及び会話の活性化等）が定量的に評価される。よって、会議中又は会議後において、会議の主催者や参加者等は、知的生産性スコアを示す評価情報から会議の内容が参加者にとって有意義なものであるか否かを確認することができる。

また、上述した実施形態における知的生産性の評価は、会議中の参加者の音声や画像を必要とせず、会議中の参加者の自然なうなずき動作のみに基づいて行われる。そのため、参加者に意識させることなく、会議における知的生産活動を評価することができる。

また、図６Ｂに示す評価情報のように、会議の経過時間に沿って知的生産性スコアが表示されることにより、会議の主催者や参加者等は、会議中のどのタイミングで知的生産活動が発揮されているか、また、知的生産活動がどの程度活発化しているかを一目で確認することができる。

以上、図面を参照しながら本発明の実施形態について説明した。ただし、本発明は、上記の実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々の態様において実施することが可能である。図面は、理解しやすくするために、それぞれの構成要素を主体に模式的に示しており、図示された各構成要素の厚み、長さ、個数等は、図面作成の都合上から実際とは異なる。また、上記の実施形態で示す各構成要素の形状、寸法等は一例であって、特に限定されるものではなく、本発明の構成から実質的に逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。以下、実施形態の変形例について説明する。

（変形例）
（１）うなずき動作の検出方法は上述した実施形態の方法に限定されない。例えば、全荷重ＷＴ及び重心Ｐ（Ｘ）、Ｐ（Ｙ）の波形のうち、少なくとも１つの波形における単位時間の変動量が、予め設定された変動量の範囲内である場合、その単位時間にうなずき動作がなされたものとしてうなずき区間が設定されてもよい。

また、例えば各参加者の頭部の動きの変化を検出し、各参加者の頭部の動きの変化に基づいて各参加者のうなずき動作を検出してもよい。具体的には、例えば、各参加者は、加速度センサが設けられたヘッドフォンを頭部に装着した状態で会議を行う。会議評価装置２０の通信部２１は、参加者ごとの加速度センサの出力結果を取得する。検出部２２ａは、通信部２１で取得した加速度センサの出力結果に基づいて、各参加者の単位時間ごとの頭部の動きの変化を検出する。検出部２２ａは、各参加者の単位時間の変動量が所定の変動量の範囲内であれば、その単位時間にうなずき動作がなされたものと判断してもよい。

又は、例えば会議中の参加者の様子を撮影し、撮影画像に基づいて各参加者のうなずき動作が検出されてもよい。具体的には、会議評価装置２０の通信部２１は、会議中の各参加者を撮影した撮影データを外部の撮像装置から取得する。検出部２２ａは、撮影データにおける単位時間ごとの各参加者の頭部の位置（座標）を特定し、頭部の位置の変化量が所定範囲内である場合、その単位時間にうなずき動作がなされたと判断してもよい。

（２）実施形態において、検出部２２ａにより、全荷重ＷＴ及び重心Ｐ（Ｘ）、Ｐ（Ｙ）の波形を用いて、フレームごとにうなずき動作がなされたか否かを検出したが、全荷重ＷＴ及び重心Ｐ（Ｘ）、Ｐ（Ｙ）の波形のうちの少なくとも１つを用いてうなずき動作がなされたか否かを検出してもよい。

（３）知的生産性スコアの算出方法は実施形態で示した算出方法に限定されない。評価区間において、うなずき区間が重なっているフレームをカウントする際、うなずいた人数に応じた係数をカウント数に乗算した知的生産性スコアを算出してもよい。つまり、実施形態の場合、図６Ａにおいて、知的生産性スコアの算出対象となるフレームは、２人以上がうなずき動作を行ったフレームである。この場合、２人以上がうなずき動作を行ったフレームをカウントした値「１９」に対し、うなずき人数「２人」に対応する係数α（例えばα≧１）を乗算してもよい。また、例えば、うなずき人数を「３人」とした場合、３人以上がうなずき動作を行ったフレームを知的生産性スコアの算出対象フレームとし、算出対象フレームの数をカウントした値に係数αよりも大きい係数β（例えばβ＞α）を乗算してもよい。要は、知的生産性スコアの算出対象フレームを特定する際の条件となる「うなずき人数」に応じて異なる係数が、算出対象フレームの総数に乗算されればよい。このように構成した場合、知的生産性スコアの算出対象フレームの総数が同じであっても「うなずき人数」が多いほど、より高い知的生産性スコアが算出される。

（４）実施形態において、評価部２２ｂは、参加者ごとのうなずき動作のタイミングとうなずき動作の長さに応じて、参加者の同調性を評価してもよい。具体的には、例えば、図６Ａにおいて、うなずき区間が重複するフレームの長さが長いほど、参加者の同調性をより高く評価してもよい。参加者の誰かの発言等に対して他の参加者が強く同意等を行う場合、より深く、ゆっくりうなずいたり、連続してうなずきやすい。つまり、うなずき区間がより長く連続している箇所は、より強い同意等によってうなずき動作がなされた可能性が高い。よって、椅子１０Ａ～１０Ｃの全てのうなずき区間が重複しているフレームの長さが長いほど、参加者全員が同調しているとして、そのフレーム区間に対してより高い同調性の評価を行ってもよい。

（５）また、実施形態において、評価部２２ｂは、参加者ごとのうなずき動作のタイミングに基づいて参加者の会議への貢献度を評価してもよい。具体的には、例えば、椅子１０Ａ～１０Ｃに着座した３人の参加者（以下、参加者Ａ～Ｃ）のうち、参加者Ａが発言したタイミングの後の所定時間（例えば１０秒程度）の間に参加者Ｂ及びＣがうなずき動作を行った回数が多いほど、参加者Ａの貢献度をより高く評価してもよい。つまり、各参加者が発言したタイミングの後の所定時間に、発言した参加者以外の他の参加者がうなずき動作を行った回数が多いほど、発言した参加者の貢献度をより高く評価してもよい。また、評価部２２ｂは、いずれかの参加者が発言したタイミングの後の所定時間の間にうなずき動作を行った他の参加者の人数が多いほど、発言した参加者の貢献度をより高く評価してもよい。

また、発言やアイデアが生じた後にうなずいた人数が多いほど、その発言やアイデアが各参加者によって高く評価されている可能性がある。評価部２２ｂは、会議において発言やアイデアが発生したタイミングの後の所定時間内にうなずき動作を行った人数が多いほど、その発言やアイデアをより高く評価してもよい。また、評価部２２ｂは、特定の参加者がうなずき動作を行ったタイミングの前の所定時間に生じた発言やアイデアに対してより高い評価を行ってもよい。特定の参加者は、例えばより高い発想力やアイデア創出力を有する者であることが好ましい。発想力やアイデア創出力がより高い参加者がうなずく発言やアイデアは、有効又は有用である可能性が高い場合があるからである。

（６）会議評価装置２０は、図１に示した構成に限定されない。図９Ａは、本変形例における会議評価装置の概略構成を示すブロック図である。図９Ａにおいて、実施形態と同じ構成には実施形態と同じ符号が付されている。図９Ａに示すように、本変形例における会議評価装置２０Ａは、通信部２１及び検出部２２ａが設けられず、通信部２１１を備える点で実施形態における会議評価装置２０と異なる。

会議評価装置２０における通信部２１及び検出部２２ａは、会議評価装置２０Ａとは別の外部装置（うなずき検出装置）に設けられてもよい。図９Ｂは、本変形例におけるうなずき検出装置の概略構成を示すブロック図である。以下、実施形態と異なる会議評価装置２０Ａ及びうなずき検出装置３０の構成について説明する。

うなずき検出装置３０は、通信部２１、制御部３２、及び出力部３３を含む。通信部２１は、椅子１０Ａ～１０Ｃごとの体動情報Ｗａ～Ｗｄを取得する。本変形例において、通信部２１は、荷重情報取得部の一例である。制御部３２は、実施形態で説明した検出部２２ａを含む。出力部３３は、通信部２１とは異なる通信規格に準拠した通信インタフェースであり、有線又は無線により会議評価装置２０Ａと通信を行う。検出部２２ａは、取得した椅子１０Ａ～１０Ｃごとの体動情報Ｗａ～Ｗｄに基づいて、会議における参加者のフレームごとのうなずき区間を設定し、椅子１０Ａ～１０Ｃごとの各フレームのうなずき区間を示すうなずき情報を出力部３３を介して会議評価装置２０Ａを出力する。

会議評価装置２０Ａにおける通信部２１１は、有線又は無線によりうなずき検出装置３０と通信を行う通信インタフェースである。通信部２１１は、椅子１０Ａ～１０Ｃごとにうなずき情報を取得するうなずき情報取得部の一例である。評価部２２ｂは、通信部２１１で取得したうなずき情報に基づき、実施形態と同様に評価対象フレームに対する知的生産性スコアを算出し、算出結果を表示部２５に出力する。

本発明は、複数人が参加する会議等における知的生産性の評価に利用することができる。

１０、１０Ａ～１０Ｃ ：椅子
１１ ：座面
１５ ：荷重検出装置
２０、２０Ａ ：会議評価装置
２１、１５３、２１１ ：通信部
２２、３２ ：制御部
２２ａ ：検出部
２２ｂ ：評価部
３０ ：うなずき検出装置
３３、１５２１ ：出力部
１００ ：会議評価システム
１５１ ：荷重検出部
１５１ａ～１５１ｄ ：圧力センサ

Claims (8)

1. 会議に参加する複数の参加者それぞれについて、前記参加者が前記会議の間にうなずき動作を行ったタイミングを含むうなずき情報を取得する取得部と、
   前記取得部で取得された前記参加者ごとの前記うなずき情報に基づいて、前記会議における知的生産性を定量的に評価し、評価結果を示す評価情報を出力する評価部と、
   を備える会議評価装置。
2. 前記評価部は、前記会議の間の少なくとも一部の時間を評価対象時間とし、前記評価対象時間を含む所定時間内に、前記うなずき動作を行った人数が多いほど前記評価対象時間に対する前記知的生産性をより高く評価する、請求項１に記載の会議評価装置。
3. 前記うなずき情報は、前記うなずき動作を行ったタイミングにおける前記うなずき動作の長さを含み、
   前記評価部は、前記参加者ごとの前記うなずき動作のタイミングと、前記うなずき動作の長さとに基づいて、前記うなずき動作のタイミングにおける前記複数の参加者の同調性を評価する、請求項１又は２に記載の会議評価装置。
4. 会議の参加者が着座する座面にかかる荷重の変化を示す荷重情報を取得する荷重情報取得部と、
   前記参加者ごとの前記荷重情報に基づいて、前記参加者ごとの前記座面にかかる全荷重及び重心の位置の少なくとも一方を算出し、前記参加者ごとの算出結果に基づいて、前記会議における各参加者のうなずき動作及び前記うなずき動作のタイミングを検出する検出部と、
   前記検出部で検出された前記参加者ごとの検出結果を含むうなずき情報を会議評価装置に出力する出力部と、
   を備えるうなずき検出装置。
5. 体動検出装置と、
   前記体動検出装置と通信接続された会議評価装置とを備え、
   前記体動検出装置は、
   会議に参加する複数の参加者それぞれの体動を検出する体動検出部と、
   前記参加者ごとの前記体動の変化を示す体動情報を前記会議評価装置に出力する出力部と
   を備え、
   前記会議評価装置は、
   前記体動検出装置から出力された前記参加者ごとの前記体動情報を取得する取得部と、
   前記取得部で取得された前記参加者ごとの前記体動情報に基づき、前記会議中における各参加者がうなずき動作を行ったタイミングを検出するうなずき検出部と、
   前記うなずき検出部で検出された前記参加者ごとの前記うなずき動作のタイミングに基づいて、前記会議における知的生産性を定量的に評価し、評価結果を示す評価情報を出力する評価部と
   を備える会議評価システム。
6. 前記体動検出部は、前記参加者ごとの前記体動の変化として、各参加者が着座する椅子の座面にかかる荷重の変化を検出し、
   前記うなずき検出部は、前記参加者ごとの前記荷重の変化に基づいて、前記参加者ごとの前記座面にかかる全荷重及び重心の位置の変化の少なくとも一方を算出し、前記参加者ごとの算出結果に基づいて、前記参加者ごとの前記うなずき動作のタイミングを検出する、請求項５に記載の会議評価システム。
7. 前記体動検出部は、前記参加者ごとの前記体動の変化として、各参加者の頭部の位置の変化を検出し、
   前記うなずき検出部は、前記参加者ごとの前記頭部の位置の変化に基づいて、前記参加者ごとの前記うなずき動作のタイミングを検出する、請求項５に記載の会議評価システム。
8. コンピュータに会議評価処理を実行させる会議評価プログラムであって、
   前記会議評価処理は、
   会議に参加する複数の参加者それぞれのうなずき動作のタイミングを示すうなずき情報を取得するステップと、
   取得した前記複数の参加者の前記うなずき情報に基づいて、前記会議における知的生産性を定量的に評価し、評価結果を示す評価情報を出力するステップと
   を含む、会議評価プログラム。

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