JP7269269B2 - 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。

近年、複数の拠点間でのオンラインでの会議を可能とするオンライン会議に関する技術の開発がますます盛んになっている。例えば、オンライン会議の各出席者の音声データおよび画像データを取得し、取得した各出席者の音声データおよび画像データに基づいて、音声データにおける各発言の発言者を特定し、取得した各出席者の音声データを発言の時系列でタイムラインとして出力する技術が知られている。

特開２０１９－６１５９４号公報

しかしながら、上記の従来技術では、各出席者の音声データを発言の時系列でタイムラインとして出力するにすぎない。このため、上記の従来技術では、オンライン会議に参加する利用者の会議への参加意欲を高めることができるとは限らない。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、オンライン会議に参加する利用者の会議への参加意欲を高めることができる情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る情報処理装置は、複数の利用者が参加するオンライン会議において発言している発言者が撮影された画像を視聴している他の利用者の視聴状況を示す視聴情報を収集する取得部と、前記取得部によって収集された視聴情報に基づいて、前記発言者の発言に対する前記他の利用者の集中度合いを分析する分析部と、前記分析部による分析結果を前記発言者に対して提供する提供部と、を備えたことを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、オンライン会議に参加する利用者の会議への参加意欲を高めることができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。 図２は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。 図３は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。 図５は、ハードウェア構成の一例を示す図である。

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

（実施形態）
〔１．情報処理システムの構成〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理システム１の構成について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理システム１の構成例を示す図である。図１に示すように、情報処理システム１には、端末装置１０と、情報処理装置１００とが含まれる。端末装置１０と、情報処理装置１００とは所定のネットワークＮを介して、有線または無線により通信可能に接続される。なお、図１に示す情報処理システム１には、任意の数の端末装置１０と任意の数の情報処理装置１００とが含まれてもよい。

端末装置１０は、オンライン会議に参加する利用者によって利用される情報処理装置である。ここで、オンライン会議とは、離れた場所にいる相手とＷｅｂを介してリアルタイムでコミュニケーションをとることができるツール（システム）のことを指す。本願明細書において「オンライン会議」と記載する場合には、会議としてだけでなく、オンライン会議システムを用いた講義や研修が含まれる。端末装置１０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップ型ＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）や、ヘッドマウントディスプレイ等である。本実施形態では、端末装置１０は、デスクトップ型ＰＣであるものとする。

また、端末装置１０には、オンライン会議システムを利用するためのアプリケーション（以下、「オンライン会議アプリ」ともいう）がインストールされている。端末装置１０は、オンライン会議アプリに対する操作を行うための各種画像（例えば、ツールバーやアイコン等）を画面に表示する。また、端末装置１０には、カメラ、マイク、スピーカーなどの機能を有するデバイスが接続されている。端末装置１０は、それぞれのデバイスから入力された映像や音声を複数の拠点間で送受信する。

また、端末装置１０には、利用者の物理的な状態を検知する各種のセンサが接続されている。例えば、端末装置１０には、上述したカメラやマイクに加えて、端末装置１０を使用する利用者の視線を計測するための視線計測センサが接続されている。例えば、端末装置１０は、眼球に直接接触しない視線計測センサを備える。例えば、端末装置１０は、眼球に直接接触しない視線計測センサの一例として、角膜反射法（ＰＣＣＲ）によるアイトラッキングのための各種センサを備える。例えば、端末装置１０は、利用者の角膜上に光の反射点を生じさせるための近赤外線ＬＥＤと、角膜上に生じた光の反射点を撮影するためのアイトラッキングカメラ（例えば、赤外線カメラ）を備える。

また、端末装置１０は、各種のセンサによって、利用者の物理的な状態を示すセンサ情報を検出する。例えば、端末装置１０は、センサ情報の一例として、カメラによって利用者の画像を検出する。また、端末装置１０は、センサ情報の一例として、マイクによって利用者の音声を検出する。また、端末装置１０は、センサ情報の一例として、視線計測センサによって利用者の視線を検出する。端末装置１０は、センサ情報を検出すると、検出したセンサ情報を情報処理装置１００に送信する。

なお、図１に示すように、端末装置１０を利用する利用者に応じて、端末装置１０を端末装置１０－１～１０－Ｎ（Ｎは自然数）のように区別して説明する場合がある。例えば、端末装置１０－１は、図２に示す利用者Ｕ２１によって利用される端末装置１０である。また、例えば、端末装置１０－２は、図２に示す利用者Ｕ１（発言者）によって利用される端末装置１０である。また、例えば、端末装置１０－２は、図２に示す利用者Ｕ２（聞き手）によって利用される端末装置１０である。また、例えば、端末装置１０－３は、図２に示す利用者Ｕ３（聞き手）によって利用される端末装置１０である。また、例えば、端末装置１０－４は、図２に示す利用者Ｕ４（聞き手）によって利用される端末装置１０である。また、以下では、端末装置１０－１～１０－Ｎ（Ｎは自然数）について、特に区別なく説明する場合には、端末装置１０と記載する。

情報処理装置１００は、後述する図２で説明する情報処理を実行する情報処理装置である。具体的には、情報処理装置１００は、複数の利用者が参加するオンライン会議において発言している発言者が撮影された画像を視聴している他の利用者の視聴状況を示す視聴情報を収集する。続いて、情報処理装置１００は、収集した視聴情報に基づいて、発言者の発言に対する他の利用者の集中度合いを分析する。続いて、情報処理装置１００は、発言者の発言に対する他の利用者の集中度合いに関する分析結果を発言者に対して提供する。

〔２．情報処理の一例〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図２は、複数の利用者Ｕ１～Ｕ４が参加するオンライン会議の様子を示す。図２の右側に示す利用者Ｕ１は、オンライン会議において発言している発言者である。一方、図２の左側に示す他の利用者Ｕ２～Ｕ４は、発言している利用者Ｕ１が撮影された画像Ｇ１を各自の端末装置１０―２～１０－４で視聴している。図２に示す例では、情報処理装置１００が、利用者Ｕ１の発言に対する他の利用者Ｕ２～Ｕ４それぞれの集中度合いに関する分析結果の一例として、他の利用者Ｕ２～Ｕ４それぞれの集中度合いを示す集中スコアの平均を示すグラフを利用者Ｕ１に対して提供する。

まず、情報処理装置１００は、利用者Ｕ１が撮影された画像Ｇ１を視聴している他の利用者Ｕ２～Ｕ４それぞれの視聴状況を示す視聴情報を収集する（ステップＳ１）。情報処理装置１００は、オンライン会議の会議中の各時刻における他の利用者Ｕ２～Ｕ４それぞれの視聴情報を収集する。情報処理装置１００は、視聴情報の一例として、利用者Ｕ１が撮影された画像Ｇ１を視聴している他の利用者Ｕ２～Ｕ４の視線に関する視線情報を端末装置１０―２～１０－４からそれぞれ取得する。また、情報処理装置１００は、視聴情報の一例として、利用者Ｕ１が撮影された画像Ｇ１を視聴している他の利用者Ｕ２～Ｕ４の画像Ｇ２～Ｇ４を端末装置１０―２～１０－４からそれぞれ取得する。

情報処理装置１００は、視聴情報を収集すると、収集した視聴情報に基づいて、オンライン会議の会議中の各時刻における発言者の発言に対する他の利用者Ｕ２～Ｕ４の集中度合いを分析する（ステップＳ２）。具体的には、情報処理装置１００は、収集した視聴情報に基づいて、オンライン会議の会議中の各時刻における発言者の発言に対する他の利用者Ｕ２～Ｕ４それぞれの集中度合いを示す集中スコアをリアルタイムに算出する。ここで、集中スコアとは、オンライン会議において発言している発言者の発言に対する他の利用者の集中の度合いを示す数値を指す。例えば、集中スコアは、他の利用者の集中の度合いが高いほど大きく、他の利用者の集中の度合いが低いほど小さい数値であってよい。

例えば、情報処理装置１００は、他の利用者Ｕ２～Ｕ４それぞれの視線情報に基づいて、他の利用者Ｕ２～Ｕ４それぞれが画像Ｇ１を見ているか否かを判定する。そして、情報処理装置１００は、他の利用者Ｕ２～Ｕ４それぞれが画像Ｇ１を見ていないと判定した場合よりも、他の利用者Ｕ２～Ｕ４それぞれが画像Ｇ１を見ていると判定した場合の方が、他の利用者Ｕ２～Ｕ４それぞれの集中スコアを高く算出する。

また、情報処理装置１００は、他の利用者Ｕ２～Ｕ４それぞれの画像Ｇ２～Ｇ４に基づいて、他の利用者Ｕ２～Ｕ４それぞれの姿勢が前のめりであるか否かを判定する。そして、情報処理装置１００は、他の利用者Ｕ２～Ｕ４それぞれの姿勢が前のめりでないと判定した場合よりも、他の利用者Ｕ２～Ｕ４それぞれの姿勢が前のめりであると判定した場合の方が、他の利用者Ｕ２～Ｕ４それぞれの集中スコアを高く算出する。

情報処理装置１００は、オンライン会議の会議中の各時刻における他の利用者Ｕ２～Ｕ４それぞれの集中スコアを算出すると、オンライン会議の会議中の各時刻における他の利用者Ｕ２～Ｕ４それぞれの集中スコアの平均を示すグラフＧＨ１を生成する（ステップＳ３）。情報処理装置１００は、会議の時刻の進行に合わせて、リアルタイムにグラフＧＨ１を更新する。

情報処理装置１００は、グラフＧＨ１を生成すると、生成したグラフＧＨ１に関する情報を利用者Ｕ１に提供する（ステップＳ４）。具体的には、情報処理装置１００は、生成したグラフＧＨ１に関する情報を端末装置１０―１に送信する。情報処理装置１００は、会議の時刻の進行に合わせて、リアルタイムに更新されるグラフＧＨ１に関する情報を端末装置１０―１に送信する。端末装置１０―１は、情報処理装置１００からグラフＧＨ１に関する情報を受信すると、グラフＧＨ１に関する情報を画面に表示する。

上述したように、情報処理装置１００は、複数の利用者Ｕ１～Ｕ４が参加するオンライン会議において発言している発言者（利用者Ｕ１）が撮影された画像Ｇ１を視聴している他の利用者Ｕ２～Ｕ４の視聴状況を示す視聴情報を収集する。続いて、情報処理装置１００は、収集した視聴情報に基づいて、発言者の発言に対する他の利用者Ｕ２～Ｕ４それぞれの集中度合いを分析する。続いて、情報処理装置１００は、発言者の発言に対する他の利用者Ｕ２～Ｕ４それぞれの集中度合いに関する分析結果（図２に示す例では、グラフＧＨ１）を発言者に対して提供する。

このように、情報処理装置１００は、オンライン会議中に発言者に対して、リアルタイムに自身の発言に対する聞き手の集中度合いをフィードバックすることを可能にする。これにより、情報処理装置１００は、フィードバックを受けた発言者が聞き手の集中度合いに合わせてオンライン会議中に発言の内容や発言の仕方を変更することを可能にする。例えば、情報処理装置１００は、発言者がグラフＧＨ１から聞き手の集中度合いが低下してきたことを認識した場合には、発言者が会議中に小休止を入れたり、発言者が聞き手に対して集中を促すことを可能にする。また、例えば、情報処理装置１００は、発言者がグラフＧＨ１から聞き手の集中度合いが高まってきたことを認識した場合には、会議の中で特に重要なポイントについて優先的に発言することを可能にする。このように、情報処理装置１００は、リアルタイムに自身の発言に対する聞き手の集中度合いがフィードバックされるので、発言者の意欲を高めることを可能にする。また、情報処理装置１００は、フィードバックを受けた発言者が聞き手に対する発言の内容や発言の仕方を変えることにより、聞き手の視聴意欲を高めることを可能にする。したがって、情報処理装置１００は、オンライン会議に参加する利用者の会議への参加意欲を高めることができる。

なお、図２では、情報処理装置１００がオンライン会議中に発言者に対して、リアルタイムに自身の発言に対する聞き手の集中度合いをフィードバックする場合を例に説明したが、フィードバックするタイミングはリアルタイムに限られない。例えば、情報処理装置１００は、オンライン会議の後に、オンライン会議の会議中の各時刻における発言者の発言に対する他の利用者Ｕ２～Ｕ４それぞれの集中スコアの平均を示すグラフＧＨ１を生成する。そして、情報処理装置１００は、オンライン会議の後に、生成したグラフＧＨ１に関する情報を利用者Ｕ１に提供する。これにより、情報処理装置１００は、オンライン会議後に、発言者に対して、会議中の自身の発言に対する聞き手の集中度合いをフィードバックすることを可能にする。これにより、情報処理装置１００は、フィードバックを受けた発言者が自身の発言を振り返り、次回以降の発言の参考情報にすることを可能にする。

〔３．情報処理装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、情報処理装置１００は、情報処理装置１００の管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示させるための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。

（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークと有線または無線で接続され、例えば、端末装置１０との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。

（制御部１３０）
制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

図３に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、分析部１３２と、生成部１３３と、提供部１３４とを有し、以下に説明する情報処理の作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。

（取得部１３１）
取得部１３１は、複数の利用者が参加するオンライン会議において発言している発言者が撮影された画像を視聴している他の利用者の視聴状況を示す視聴情報を収集する。具体的には、取得部１３１は、視聴情報の一例として、他の利用者の視線に関する視線情報を収集する。より具体的には、取得部１３１は、他の利用者の端末装置１０から他の利用者の視線情報を取得する。例えば、取得部１３１は、端末装置１０の視線計測センサによって検出された他の利用者の視線情報を端末装置１０の視線計測センサから取得する。

また、取得部１３１は、視聴情報の一例として、他の利用者の画像を収集する。より具体的には、取得部１３１は、他の利用者それぞれの端末装置１０から他の利用者それぞれの画像を取得する。例えば、取得部１３１は、端末装置１０のカメラによって撮影された他の利用者の画像を端末装置１０のカメラから取得する。

（分析部１３２）
分析部１３２は、取得部１３１によって収集された視聴情報に基づいて、発言者の発言に対する他の利用者の集中度合いを分析する。具体的には、分析部１３２は、オンライン会議の会議中の各時刻における発言者の発言に対する他の利用者の集中度合いを示す集中スコアを算出する。

例えば、分析部１３２は、他の利用者の視線情報に基づいて、他の利用者が画像を見ているか否かを判定する。続いて、分析部１３２は、他の利用者が画像を見ていないと判定した場合よりも、他の利用者が画像を見ていると判定した場合の方が、他の利用者の集中スコアを高く算出する。

また、分析部１３２は、他の利用者の画像に基づいて、他の利用者の姿勢が前のめりであるか否かを判定する。続いて、分析部１３２は、他の利用者の姿勢が前のめりでないと判定した場合よりも、他の利用者の姿勢が前のめりであると判定した場合の方が、他の利用者の集中スコアを高く算出する。

（生成部１３３）
生成部１３３は、分析部１３２によって算出された他の利用者それぞれの集中スコアに基づいて、集中スコアに関する種々の情報を生成する。具体的には、生成部１３３は、分析部１３２によって算出された他の利用者それぞれの集中スコアの平均を示すグラフを生成する。例えば、生成部１３３は、オンライン会議の会議中の各時刻における他の利用者それぞれの集中スコアの平均を示すグラフを生成する。なお、生成部１３３は、グラフをリアルタイムに生成する場合には、会議の時刻の進行に合わせて、グラフを更新する。

（提供部１３４）
提供部１３４は、分析部１３２による分析結果を発言者に対して提供する。具体的には、提供部１３４は、分析部１３２によって算出された他の利用者の集中スコアに関する情報を発言者に対して提供する。より具体的には、提供部１３４は、生成部１３３によって生成されたグラフに関する情報を発言者に対して提供する。例えば、提供部１３４は、生成部１３３によって生成されたグラフに関する情報を発言者の端末装置１０に送信する。

〔４．情報処理のフロー〕
次に、図４を用いて、実施形態に係る情報処理の手順について説明する。図４は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。図４に示す例では、取得部１３１は、複数の利用者が参加するリモート会議において発言している発言者が撮影された画像を視聴している他の利用者の視聴状況を示す視聴情報を収集する（ステップＳ１０１）。分析部１３２は、取得部１３１によって収集された視聴情報に基づいて、発言者の発言に対する他の利用者の集中度合いを分析する（ステップＳ１０２）。提供部１３４は、分析部１３２による分析結果を発言者に対して提供する（ステップＳ１０３）。

〔５．変形例〕
〔５－１．発言者に対するその他の情報提供〕
上述した実施形態では、情報処理装置１００が他の利用者の集中スコアの平均を示すグラフを発言者に対して提供する場合について説明したが、情報処理装置１００が提供する情報は集中スコアの平均を示すグラフに限られない。具体的には、情報処理装置１００が、聞き手の集中スコアが急に低下した時刻や聞き手の集中スコアが急に高くなった時刻の特徴に関する共通性を示す共通情報を発言者に対して提供してよい。

例えば、分析部１３２は、他の利用者の集中スコアの変化率の大きさが所定の閾値を超えた時刻（以下では、集中スコアが急に低下した時刻、または集中スコアが急に高くなった時刻ともいう）を特定する。続いて、分析部１３２は、他の利用者の集中スコアの変化率の大きさが所定の閾値を超えた時刻の特徴を分析する。例えば、分析部１３２は、マーケットバスケット分析によって、他の利用者のうち少なくとも２以上の利用者の集中スコアの変化率の大きさが所定の閾値を超えた時刻の共通性を分析する。

例えば、分析部１３２は、聞き手のうち、利用者Ｕ２と利用者Ｕ３の集中スコアが急に低下した時刻として、オンライン会議の開始時刻から５分３０秒経った時刻を特定する。また、分析部１３２は、同じく、聞き手である利用者Ｕ２と利用者Ｕ３の集中スコアが急に低下した時刻として、オンライン会議の開始時刻から２０分２０秒経った時刻を特定する。続いて、分析部１３２は、２以上の聞き手の集中スコアが、オンライン会議の開始時刻から５分３０秒経った時刻と開始時刻から２０分２０秒経った時刻に低下したという共通性を分析する。

提供部１３４は、分析部１３２によって特定された時刻を示す時刻情報を発言者に対して提供する。提供部１３４は、分析部１３２によって分析された特徴を示す特徴情報を発言者に対して提供する。例えば、提供部１３４は、特徴情報の一例として、分析部１３２によって分析された共通性を示す共通情報を発言者に対して提供する。例えば、提供部１３４は、「オンライン会議の開始時刻から５分３０秒くらいで集中度合いが落ちた聞き手は、開始時刻から２０分２０秒あたりでも集中度合いが落ちる傾向にあった」といった分析結果を示すメッセージを発言者の端末装置１０に送信する。

これにより、情報処理装置１００は、フィードバックを受けた発言者が自身の発言を振り返り、次回以降の発言の参考情報にすることを可能にする。

〔５－２．聞き手に対する情報提供〕
上述した実施形態では、情報処理装置１００が他の利用者の集中度合いに関する情報を発言者に対して提供する場合について説明したが、情報処理装置１００による情報の提供先は発言者に限られない。具体的には、情報処理装置１００は、聞き手に対して発言者の発言に対する集中を促す通知を提供してよい。

より具体的には、取得部１３１は、発言者の発言状況を示す発言情報を取得する。具体的には、取得部１３１は、発言情報の一例として、発言者の画像を発言者の端末装置１０のカメラから取得する。

分析部１３２は、取得部１３１によって取得された発言情報に基づいて、発言者が他の利用者に対して発言者の発言に対する集中を促しているか否かを判定する。例えば、分析部１３２は、発言者の画像に基づいて、発言者の姿勢が前のめりであるか否かを判定する。分析部１３２は、発言者の姿勢が前のめりであると判定した場合、発言者が他の利用者に対して発言者の発言に対する集中を促していると判定する。

提供部１３４は、分析部１３２によって発言者が他の利用者に対して発言者の発言に対する集中を促していると判定された場合、発言者の発言に対する集中を促す通知を他の利用者に対して提供する。例えば、提供部１３４は、「ここが聞き所です！」といったメッセージを他の利用者の端末装置１０に送信する。

これにより、情報処理装置１００は、通知を受けた聞き手が発言者に注目するよう促すことができるので、聞き手の視聴意欲を高めることを可能にする。

〔５－３．新たな聞き手に対する情報提供〕
上述した実施形態では、情報処理装置１００が他の利用者の集中度合いに関する情報を発言者に対して提供する場合について説明したが、情報処理装置１００による情報の提供先は発言者に限られない。具体的には、情報処理装置１００は、オンライン会議において発言している発言者が撮影された画像を新たに視聴する新たな利用者（例えば、オンライン会議における発言者の画像の録画を再生して後から視聴する利用者や、翌年に同じオンライン講義で発言者の講義を新しく受ける利用者など）に対して過去の聞き手の集中度合いに関する情報を提供してよい。なお、本明細書では、オンライン会議システムを用いて発言者が聞き手に対して講義を行う場合には、オンライン会議の代わりに「オンライン講義」と記載する場合がある。

例えば、分析部１３２は、他の利用者の集中スコアの変化率の大きさが所定の閾値を超えた時刻を特定する。例えば、分析部１３２は、あるオンライン講義で発言している発言者の発言を視聴した過去の聞き手のうち、利用者Ｕ２と利用者Ｕ３の集中スコアが急に高くなった時刻として、オンライン講義の開始時刻から４分３０秒経った時刻を特定する。提供部１３４は、分析部１３２によって特定された時刻を示す時刻情報を新たな利用者に対して提供する。例えば、提供部１３４は、翌年に同じ発言者によるオンライン講義を新しく受ける新たな利用者Ｕ５の端末装置１０に対して、オンライン講義の開始時刻から４分３０秒経った時刻のタイミングに合わせて、「去年リアルタイムで聞いていた人たちの集中度合いが高かったタイミングです」といったメッセージを送信する。

同様に、分析部１３２は、過去の聞き手のうち、２以上の聞き手の集中スコアが急に低下した時刻を特定する。そして、提供部１３４は、分析部１３２によって特定された時刻を示す時刻情報を新たな利用者に対して提供する。例えば、翌年に同じ発言者によるオンライン講義を新しく受ける新たな利用者Ｕ５の端末装置１０に対して、特定された時刻のタイミングに合わせて、「去年リアルタイムで聞いていた人たちの集中度合いが低下したタイミングです」といったメッセージを送信してよい。

また、分析部１３２は、他の利用者のうち少なくとも２以上の利用者の集中スコアの変化率の大きさが所定の閾値を超えた時刻と、新たな利用者の集中スコアの変化率の大きさが所定の閾値を超えた時刻との共通性を分析する。提供部１３４は、共通性を示す共通情報を新たな利用者に対して提供する。

これにより、情報処理装置１００は、情報提示を受けた新たな聞き手の視聴意欲を高めることを可能にする。

例えば、分析部１３２は、オンライン講義で発言している発言者の発言を視聴した過去の聞き手のうち、利用者Ｕ２と利用者Ｕ３の集中スコアが急に高くなった時刻として、オンライン講義の開始時刻から４分３０秒経った時刻を特定する。また、同様に、分析部１３２は、過去の聞き手である利用者Ｕ２と利用者Ｕ３の集中スコアが急に高くなった時刻として、オンライン講義の開始時刻から１９分２０秒経った時刻を特定する。続いて、分析部１３２は、オンライン講義の過去の聞き手のうち、２以上の利用者の集中スコアが、オンライン講義の開始時刻から４分３０秒経った時刻と開始時刻から１９分２０秒経った時刻において急に高くなったという共通性を分析する。

また、分析部１３２は、翌年に同じ発言者のオンライン講義を新しく受けている新たな利用者Ｕ５の集中スコアを算出する。続いて、分析部１３２は、新たな利用者Ｕ５の集中スコアが急に高くなった時刻として、オンライン講義の開始時刻から４分３０秒経った時刻を特定する。続いて、分析部１３２は、過去の聞き手のうち、２以上の利用者の集中スコアが、オンライン会議の開始時刻から４分３０秒経った時刻と開始時刻から１９分２０秒経った時刻に急に高くなったという分析結果と、新たな利用者Ｕ５の集中スコアが、オンライン講義の開始時刻から４分３０秒経った時刻に急に高くなったという分析結果との共通性を分析する。

例えば、分析部１３２は、新たな利用者Ｕ５の集中スコアがオンライン講義の開始時刻から４分３０秒経った時刻に急に高くなったので、過去の聞き手と同様に、新たな利用者Ｕ５の集中スコアが開始時刻から１９分２０秒経った時刻にもまた急に高くなると予測する。提供部１３４は、新たな利用者Ｕ５の端末装置１０に対して、「あなたは開始時刻から４分３０秒あたりで集中度合いが高くなったので、開始時刻から１９分２０秒あたりの内容に対しても集中度合いが高くなりますよ。」といったメッセージを送信する。

これにより、情報処理装置１００は、情報提示を受けた新たな聞き手の視聴意欲をさらに高めることを可能にする。

〔６．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１００は、取得部１３１と、分析部１３２と、提供部１３４を備える。取得部１３１は、複数の利用者が参加するオンライン会議において発言している発言者が撮影された画像を視聴している他の利用者の視聴状況を示す視聴情報を収集する。分析部１３２は、取得部１３１によって収集された視聴情報に基づいて、発言者の発言に対する他の利用者の集中度合いを分析する。提供部１３４は、分析部１３２による分析結果を発言者に対して提供する。

このように、情報処理装置１００は、オンライン会議中に発言者に対して、リアルタイムに自身の発言に対する聞き手の集中度合いをフィードバックすることを可能にする。これにより、情報処理装置１００は、フィードバックを受けた発言者が聞き手の集中度合いに合わせてオンライン会議中に発言の内容や発言の仕方を変更することを可能にする。例えば、情報処理装置１００は、フィードバックを受けた発言者が聞き手の集中度合いが低下してきたことを認識した場合には、発言者が会議中に小休止を入れたり、発言者が聞き手に対して集中を促すことを可能にする。また、例えば、情報処理装置１００は、フィードバックを受けた発言者が聞き手の集中度合いが高まってきたことを認識した場合には、会議の中で特に重要なポイントについて優先的に発言することを可能にする。このように、情報処理装置１００は、リアルタイムに自身の発言に対する聞き手の集中度合いがフィードバックされるので、発言者の意欲を高めることを可能にする。また、情報処理装置１００は、フィードバックを受けた発言者が聞き手に対する発言の内容や発言の仕方を変えることにより、聞き手の視聴意欲を高めることを可能にする。したがって、情報処理装置１００は、オンライン会議に参加する利用者の会議への参加意欲を高めることができる。

また、情報処理装置１００は、オンライン会議の後に、発言者に対して、会議中の自身の発言に対する聞き手の集中度合いをフィードバックすることを可能にする。これにより、情報処理装置１００は、フィードバックを受けた発言者が自身の発言を振り返り、次回以降の発言の参考情報にすることを可能にする。

また、分析部１３２は、オンライン会議の会議中の各時刻における発言者の発言に対する他の利用者の集中度合いを示す集中スコアを算出する。提供部１３４は、分析部１３２によって算出された他の利用者の集中スコアに関する情報を発言者に対して提供する。

これにより、情報処理装置１００は、聞き手の集中度合いを集中スコアの数値によって提供することで、発言者が聞き手の集中度合いを把握しやすくすることを可能にする。

また、取得部１３１は、視聴情報として、他の利用者の視線に関する視線情報を収集する。分析部１３２は、他の利用者の視線情報に基づいて、他の利用者の集中スコアを算出する。例えば、分析部１３２は、他の利用者の視線情報に基づいて、他の利用者が画像を見ているか否かを判定し、他の利用者が画像を見ていないと判定した場合よりも、他の利用者が画像を見ていると判定した場合の方が、他の利用者の集中スコアを高く算出する。

一般的に、発言者が撮影された画像を見ていない利用者よりも、画像を見ている利用者の方が発言者による発言に集中していると考えられる。これにより、情報処理装置１００は、他の利用者が画像を見ているか否かを判定したうえで、他の利用者の集中スコアを適切に算出することを可能にする。

また、取得部１３１は、視聴情報として、他の利用者の画像を収集する。分析部１３２は、他の利用者の画像に含まれる他の利用者の姿勢に基づいて、他の利用者の集中スコアを算出する。例えば、分析部１３２は、他の利用者の画像に基づいて、他の利用者の姿勢が前のめりであるか否かを判定し、他の利用者の姿勢が前のめりでないと判定した場合よりも、他の利用者の姿勢が前のめりであると判定した場合の方が、他の利用者の集中スコアを高く算出する。

一般的に、聞き手の姿勢が前のめりになると、そうでない場合よりも、発言者による発言に集中していると考えられる。これにより、情報処理装置１００は、他の利用者の姿勢が前のめりであるか否かを判定したうえで、他の利用者の集中スコアを適切に算出することを可能にする。

また、分析部１３２は、他の利用者の集中スコアの変化率の大きさが所定の閾値を超えた時刻を特定する。提供部１３４は、分析部１３２によって特定された時刻を示す時刻情報を発言者に対して提供する。

これにより、情報処理装置１００は、発言者に対して、自身の発言に対する聞き手の集中度合いが大きく変化したタイミングをフィードバックすることができる。例えば、情報処理装置１００は、発言者に対して、自身の発言に対する聞き手の集中度合いが大きく低下したタイミング、または聞き手の集中度合いが大きく高まったタイミングをフィードバックすることができる。

また、分析部１３２は、他の利用者の集中スコアの変化率の大きさが所定の閾値を超えた時刻の特徴を分析する。提供部１３４は、分析部１３２によって分析された特徴を示す特徴情報を発言者に対して提供する。例えば、分析部１３２は、他の利用者のうち少なくとも２以上の利用者の集中スコアの変化率の大きさが所定の閾値を超えた時刻の共通性を分析する。提供部１３４は、特徴情報として、分析部１３２によって分析された共通性を示す共通情報を発言者に対して提供する。

これにより、情報処理装置１００は、発言者に対して、聞き手の集中度合いに関するマーケットバスケット分析による分析結果を提供可能とする。例えば、情報処理装置１００は、発言者に対して、「オンライン会議の開始時刻から４分３０秒くらいで集中度合いが落ちた聞き手は、開始時刻から１９分２０秒あたりでも集中度合いが落ちる傾向にある」といった分析結果を示すメッセージを提供可能とする。これにより、情報処理装置１００は、フィードバックを受けた発言者が自身の発言を振り返り、次回以降の発言の参考情報にすることを可能にする。

また、情報処理装置１００は、生成部１３３をさらに備える。生成部１３３は、分析部１３２によって算出された他の利用者それぞれの集中スコアの平均を示すグラフを生成する。提供部１３４は、生成部１３３によって生成されたグラフを発言者に対して提供する。

これにより、情報処理装置１００は、発言者が複数の聞き手の集中度合いの平均を示すグラフを見ることによって、複数の聞き手全体の集中度合いに関する大まかな情報を一目で把握可能とすることができる。

また、取得部１３１は、発言者の発言状況を示す発言情報を取得する。分析部１３２は、取得部１３１によって取得された発言情報に基づいて、発言者が他の利用者に対して発言者の発言に対する集中を促しているか否かを判定する。提供部１３４は、分析部１３２によって発言者が他の利用者に対して発言者の発言に対する集中を促していると判定された場合、発言者の発言に対する集中を促す通知を他の利用者に対して提供する。また、取得部１３１は、発言情報として、発言者の画像を収集する。分析部１３２は、発言者の画像に基づいて、発言者の姿勢が前のめりであるか否かを判定し、発言者の姿勢が前のめりであると判定した場合、発言者が他の利用者に対して発言者の発言に対する集中を促していると判定する。

このように、情報処理装置１００は、例えば、発言者が気合を入れたら（例えば、前のめりになったら、ここが聞き所であるといったメッセージを聞き手に対して通知可能とする。これにより、情報処理装置１００は、通知を受けた聞き手が発言者に注目するよう促すことができるので、聞き手の視聴意欲を高めることを可能にする。したがって、情報処理装置１００は、オンライン会議に参加する利用者の会議への参加意欲を高めることができる。

また、提供部１３４は、分析部１３２による分析結果を発言者が撮影された画像を新たに視聴する新たな利用者に対して提供する。また、提供部１３４は、分析部１３２によって算出された他の利用者の集中スコアに関する情報を新たな利用者に対して提供する。また、分析部１３２は、他の利用者の集中スコアの変化率の大きさが所定の閾値を超えた時刻を特定する。提供部１３４は、分析部１３２によって特定された時刻を示す時刻情報を新たな利用者に対して提供する。

これにより、情報処理装置１００は、例えば、翌年に同じ発言者によるオンライン講義を新しく受ける新たな聞き手に対して、去年リアルタイムで同じ発言者によるオンライン講義を聞いていた利用者たちの集中度合いが高かったタイミングや低かったタイミングとして情報提示することを可能にする。これにより、情報処理装置１００は、情報提示を受けた新たな聞き手の視聴意欲を高めることを可能にする。

また、分析部１３２は、他の利用者の集中スコアの変化率の大きさが所定の閾値を超えた時刻の特徴を分析する。例えば、分析部１３２は、他の利用者のうち少なくとも２以上の利用者の集中スコアの変化率の大きさが所定の閾値を超えた時刻の共通性を分析する。例えば、分析部１３２は、他の利用者のうち少なくとも２以上の利用者の集中スコアの変化率の大きさが所定の閾値を超えた時刻と、新たな利用者の集中スコアの変化率の大きさが所定の閾値を超えた時刻との共通性を分析する。提供部１３４は、分析部１３２によって分析された特徴を示す特徴情報を新たな利用者に対して提供する。例えば、提供部１３４は、特徴情報として、分析部１３２によって分析された共通性を示す共通情報を新たな利用者に対して提供する。例えば、提供部１３４は、共通性を示す共通情報を新たな利用者に対して提供する。

これにより、情報処理装置１００は、例えば、翌年に同じ発言者によるオンライン講義を新しく受ける新たな聞き手に対して「あなたは開始時刻から４分３０秒あたりで集中度合いが高くなったので、開始時刻から１９分２０秒あたりの内容に対しても集中度合いが高くなりますよ。」というような予測に関する情報を提示することを可能にする。これにより、情報処理装置１００は、情報提示を受けた新たな聞き手の視聴意欲をさらに高めることを可能にする。

〔７．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば図５に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図５は、情報処理装置１００の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を備える。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、所定の通信網を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを所定の通信網を介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から所定の通信網を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

〔８．その他〕
また、上記各実施形態および変形例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

例えば、上述した例では、実施形態に係る情報処理システムが中央処理型（集中型ともいう）のコンピューティングシステムである例について説明したが、情報処理システムの構成はこれに限られない。具体的には、他の実施形態に係る情報処理システムは、複数台の端末装置１０で構成される分散型コンピューティングシステムであってよい。例えば、他の実施形態に係る情報処理システムは、複数台の端末装置１０がネットワークを介して互いに接続されている。また、他の実施形態に係る情報処理システムでは、それぞれの端末装置１０に図３で説明した情報処理装置１００の機能が実装されている。

また、上述してきた各実施形態および変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、提供部は、提供手段や提供回路に読み替えることができる。

１ 情報処理システム
１０ 端末装置
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 分析部
１３３ 生成部
１３４ 提供部

Claims (19)

1. 複数の利用者が参加するオンライン会議において発言している発言者が撮影された画像を視聴している他の利用者の視聴状況を示す視聴情報を収集する取得部と、
   前記取得部によって収集された視聴情報に基づいて、前記発言者の発言に対する前記他の利用者の集中度合いを分析する分析部と、
   前記分析部による分析結果を前記発言者に対して提供する提供部と、
   を備え、
   前記取得部は、
   前記発言者の発言状況を示す発言情報を取得し、
   前記分析部は、
   前記取得部によって取得された発言情報に基づいて、前記発言者が前記他の利用者に対して前記発言者の発言に対する集中を促しているか否かを判定し、
   前記提供部は、
   前記分析部によって前記発言者が前記他の利用者に対して前記発言者の発言に対する集中を促していると判定された場合、前記発言者の発言に対する集中を促す通知を前記他の利用者に対して提供する、
   ことを特徴とする情報処理装置。
2. 前記分析部は、
   前記オンライン会議の会議中の各時刻における前記発言者の発言に対する前記他の利用者の集中度合いを示す集中スコアを算出し、
   前記提供部は、
   前記分析部によって算出された前記他の利用者の集中スコアに関する情報を前記発言者に対して提供する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記取得部は、
   前記視聴情報として、前記他の利用者の視線に関する視線情報を収集し、
   前記分析部は、
   前記他の利用者の視線情報に基づいて、前記他の利用者の集中スコアを算出する、
   ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記分析部は、
   前記他の利用者の視線情報に基づいて、前記他の利用者が前記画像を見ているか否かを判定し、前記他の利用者が前記画像を見ていないと判定した場合よりも、前記他の利用者が前記画像を見ていると判定した場合の方が、前記他の利用者の集中スコアを高く算出する、
   ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記取得部は、
   前記視聴情報として、前記他の利用者の画像を収集し、
   前記分析部は、
   前記他の利用者の画像に含まれる前記他の利用者の姿勢に基づいて、前記他の利用者の集中スコアを算出する、
   ことを特徴とする請求項２～４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
6. 前記分析部は、
   前記他の利用者の画像に基づいて、前記他の利用者の姿勢が前のめりであるか否かを判定し、前記他の利用者の姿勢が前のめりでないと判定した場合よりも、前記他の利用者の姿勢が前のめりであると判定した場合の方が、前記他の利用者の集中スコアを高く算出する、
   ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記分析部は、
   前記他の利用者の集中スコアの変化率の大きさが所定の閾値を超えた時刻を特定し、
   前記提供部は、
   前記分析部によって特定された時刻を示す時刻情報を前記発言者に対して提供する、
   ことを特徴とする請求項２～６のいずれか１つに記載の情報処理装置。
8. 前記分析部は、
   前記他の利用者の集中スコアの変化率の大きさが所定の閾値を超えた時刻の特徴を分析し、
   前記提供部は、
   前記分析部によって分析された特徴を示す特徴情報を前記発言者に対して提供する、
   ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
9. 前記分析部は、
   前記他の利用者のうち少なくとも２以上の利用者の集中スコアの変化率の大きさが所定の閾値を超えた時刻の共通性を分析し、
   前記提供部は、
   前記特徴情報として、前記分析部によって分析された共通性を示す共通情報を前記発言者に対して提供する、
   ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
10. 前記分析部によって算出された前記他の利用者それぞれの集中スコアの平均を示すグラフを生成する生成部をさらに備え、
    前記提供部は、
    前記生成部によって生成されたグラフを前記発言者に対して提供する、
    ことを特徴とする請求項２～９いずれか１つに記載の情報処理装置。
11. 前記取得部は、
    前記発言情報として、前記発言者の画像を収集し、
    前記分析部は、
    前記発言者の画像に基づいて、前記発言者の姿勢が前のめりであるか否かを判定し、前記発言者の姿勢が前のめりであると判定した場合、前記発言者が前記他の利用者に対して前記発言者の発言に対する集中を促していると判定する、
    ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
12. 前記提供部は、
    前記分析部による分析結果を前記発言者が撮影された画像を新たに視聴する新たな利用者に対して提供する、
    ことを特徴とする請求項１～１１のいずれか１つに記載の情報処理装置。
13. 前記提供部は、
    前記分析部によって算出された前記他の利用者の集中スコアに関する情報を前記新たな利用者に対して提供する、
    ことを特徴とする請求項１２に記載の情報処理装置。
14. 前記分析部は、
    前記他の利用者の集中スコアの変化率の大きさが所定の閾値を超えた時刻を特定し、
    前記提供部は、
    前記分析部によって特定された時刻を示す時刻情報を前記新たな利用者に対して提供する、
    ことを特徴とする請求項１２または１３に記載の情報処理装置。
15. 前記分析部は、
    前記他の利用者の集中スコアの変化率の大きさが所定の閾値を超えた時刻の特徴を分析し、
    前記提供部は、
    前記分析部によって分析された特徴を示す特徴情報を前記新たな利用者に対して提供する、
    ことを特徴とする請求項１４に記載の情報処理装置。
16. 前記分析部は、
    前記他の利用者のうち少なくとも２以上の利用者の集中スコアの変化率の大きさが所定の閾値を超えた時刻の共通性を分析し、
    前記提供部は、
    前記特徴情報として、前記分析部によって分析された共通性を示す共通情報を前記新たな利用者に対して提供する、
    ことを特徴とする請求項１５に記載の情報処理装置。
17. 前記分析部は、
    前記他の利用者のうち少なくとも２以上の利用者の集中スコアの変化率の大きさが所定の閾値を超えた時刻と、前記新たな利用者の集中スコアの変化率の大きさが所定の閾値を超えた時刻との共通性を分析し、
    前記提供部は、
    前記共通性を示す共通情報を前記新たな利用者に対して提供する、
    ことを特徴とする請求項１５または１６に記載の情報処理装置。
18. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
    複数の利用者が参加するオンライン会議において発言している発言者が撮影された画像を視聴している他の利用者の視聴状況を示す視聴情報を収集する取得工程と、
    前記取得工程によって収集された視聴情報に基づいて、前記発言者の発言に対する前記他の利用者の集中度合いを分析する分析工程と、
    前記分析工程による分析結果を前記発言者に対して提供する提供工程と、
    を含み、
    前記取得工程は、
    前記発言者の発言状況を示す発言情報を取得し、
    前記分析工程は、
    前記取得工程によって取得された発言情報に基づいて、前記発言者が前記他の利用者に対して前記発言者の発言に対する集中を促しているか否かを判定し、
    前記提供工程は、
    前記分析工程によって前記発言者が前記他の利用者に対して前記発言者の発言に対する集中を促していると判定された場合、前記発言者の発言に対する集中を促す通知を前記他の利用者に対して提供する、
    ことを特徴とする情報処理方法。
19. 複数の利用者が参加するオンライン会議において発言している発言者が撮影された画像を視聴している他の利用者の視聴状況を示す視聴情報を収集する取得手順と、
    前記取得手順によって収集された視聴情報に基づいて、前記発言者の発言に対する前記他の利用者の集中度合いを分析する分析手順と、
    前記分析手順による分析結果を前記発言者に対して提供する提供手順と、
    をコンピュータに実行させ、
    前記取得手順は、
    前記発言者の発言状況を示す発言情報を取得し、
    前記分析手順は、
    前記取得手順によって取得された発言情報に基づいて、前記発言者が前記他の利用者に対して前記発言者の発言に対する集中を促しているか否かを判定し、
    前記提供手順は、
    前記分析手順によって前記発言者が前記他の利用者に対して前記発言者の発言に対する集中を促していると判定された場合、前記発言者の発言に対する集中を促す通知を前記他の利用者に対して提供する、
    ことを特徴とする情報処理プログラム。

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