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JP7701192B2 - Communication support device, program and storage medium - Google Patents
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Description

本発明は、情報受信者を含む対象に対して、何らかの情報を伝達するためのコミュニケーションの支援技術に関する。その中でも特に、遠隔地での非対面コミュニケーションの支援に関する。 The present invention relates to a communication support technology for transmitting some information to a target, including an information recipient. In particular, the present invention relates to support for non-face-to-face communication in remote locations.

省人化、高率化、感染症予防などの観点で、会社や作業場などで集まる人数を制限し、遠隔で業務を行う需要が高まっている。この結果、文字、音声、または音声と映像を用いた非対面コミュニケーションシステムを用いた業務指示および報告の機会や、遠隔で業務に関する技術を伝達する機会が増加している。 In order to reduce manpower, increase efficiency, and prevent infection, there is a growing demand to limit the number of people gathering in companies and workplaces and to conduct work remotely. As a result, there are more opportunities to give work instructions and reports using non-face-to-face communication systems that use text, voice, or voice and video, as well as opportunities to convey work-related techniques remotely.

しかし、非対面コミュニケーションでは、非言語的なコミュニケーション要素(しぐさ、表情、声色など)が欠落、または正確に伝わりづらくなり、対面コミュニケーションよりも、心情などの伝達効率が低下する。その結果、情報を得る側(以下情報受信者とする)の提示されている情報への興味関心の低下に気づかず、一方的に情報を発信してしまうリスクがある。 However, in non-face-to-face communication, non-verbal communication elements (gestures, facial expressions, tone of voice, etc.) are often missing or difficult to convey accurately, making it less efficient at conveying emotions than face-to-face communication. As a result, there is a risk that information will be transmitted unilaterally without noticing a decline in interest in the information being presented on the part of the information recipient (hereafter referred to as the information recipient).

これに対し、生体情報を用いて情報受信者の状態を取得し、情報受信者の状態に応じて、伝達するコンテンツを変更する技術が開示されている。例えば特許文献1では、生体情報から覚醒度を測定し、覚醒度が低い場合に、提示情報を趣向状態の表示様式で提示する情報を変更する方法が示されている。 In response to this, technology has been disclosed that uses biometric information to acquire the state of the information recipient, and changes the content to be transmitted depending on the state of the information recipient. For example, Patent Document 1 shows a method of measuring the level of alertness from biometric information, and when the level of alertness is low, changing the information presented in a display format that reflects the preferred state.

特開平10-78743号公報Japanese Patent Application Publication No. 10-78743

ここで、特許文献1に記載される構成では、予め趣向状態の異なる表示方法を規定したコンテンツを用意しておく必要がある。このため、特許文献1は、学習塾など、同じコンテンツを多人数で学ぶ場合に、適用することはできる。 Here, in the configuration described in Patent Document 1, it is necessary to prepare content that specifies display methods with different tastes in advance. For this reason, Patent Document 1 can be applied in situations where a large number of people study the same content, such as in cram schools.

しかしながら、業務の説明など少人数や個別向けのコミュニケーションでは、情報受信者(対象者)の趣向状態が多岐に渡ることになる。このような場合、予め趣向状態の異なる表示方法を多数用意することが必要になる。しかし、このようにコンテンツを用意することは、手間や時間の制約が大きく困難である。 However, when communicating with a small number of people or individually, such as when explaining work, the preferences of the information recipients (target people) will vary widely. In such cases, it will be necessary to prepare in advance a number of display methods that correspond to different preference states. However, preparing content in this way is difficult due to the significant time and effort constraints.

以上の状況を鑑み、本発明では、情報受信者に対して、より適切に提示情報を提供することで、コミュニケーションを支援することを課題とする。 In view of the above, the present invention aims to support communication by providing more appropriate presentation information to information recipients.

上記課題を解決するため、本発明では、情報受信者に対してコンテンツを提示するためのコミュニケーション支援装置において、前記情報受信者から生じる情報受信者情報を取得する情報受信者情報取得部と、前記情報受信者情報の時系列変化に基づいて、前記情報受信者における興味集中度を推定する興味集中度推定部と、前記情報受信者に対して提示しているコンテンツの提示仕様を特定する提示仕様特定部と、前記興味集中度の変化に応じて、前記コンテンツの提示仕様を変更するための変更指示を作成する提示情報変更指示部を有し、前記提示仕様特定部は、前記コンテンツのコンテンツ分類を推定するコンテンツ分類推定部と、前記コンテンツの情報量を算出する情報量算出部と、前記情報量に基づいて、前記コンテンツの提示速度を算出する提示速度算出部を有し、前記提示情報変更指示部は、前記コンテンツ分類および前記提示速度のうち少なくとも1つを変更する変更指示を作成するコミュニケーション支援装置も含まれる。 In order to solve the above problem , the present invention provides a communication support device for presenting content to an information recipient, the communication support device having an information recipient information acquisition unit that acquires information recipient information generated from the information recipient, an interest concentration level estimation unit that estimates a level of interest concentration in the information recipient based on a time-series change in the information recipient information, a presentation specification identification unit that identifies the presentation specifications of the content being presented to the information recipient, and a presentation information change instruction unit that creates a change instruction to change the presentation specifications of the content in accordance with a change in the interest concentration level, the presentation specification identification unit having a content classification estimation unit that estimates a content classification of the content, an information amount calculation unit that calculates an information amount of the content, and a presentation speed calculation unit that calculates the presentation speed of the content based on the information amount, the presentation information change instruction unit also includes a communication support device that creates a change instruction to change at least one of the content classification and the presentation speed.

なお、本発明には、コンピュータであるコミュニケーション支援装置を機能させるためのプログラムやこれを格納した記憶媒体、プログラム製品も含まれる。 The present invention also includes a program for operating a communication support device, which is a computer, a storage medium on which the program is stored, and a program product.

さらに、コミュニケーション支援装置を含むシステムやこれらを用いたコミュニケーション支援方法も、本発明に含まれる。 Furthermore, the present invention also includes systems that include communication support devices and communication support methods that use these.

本発明によれば、情報受信者に対してより適切に提示情報を提供でき、興味や集中の低下を抑止することができる。 The present invention makes it possible to provide more appropriate information to information recipients, preventing a decline in interest and concentration.

実施例1における非対面コミュニケーション支援システムの概略構成図。FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a non-face-to-face communication support system according to a first embodiment. 実施例1における提示仕様の変更に関するフローチャート。11 is a flowchart relating to a change of presentation specifications in the first embodiment. 実施例1における提示仕様の変更の変形例に関するフローチャート。11 is a flowchart showing a modified example of the change of presentation specifications in the first embodiment. 実施例2における提示仕様の変更に関するフローチャート。13 is a flowchart relating to a change of presentation specifications in the second embodiment. 実施例3における非対面コミュニケーション支援システムの概略構成図。FIG. 11 is a schematic configuration diagram of a non-face-to-face communication support system according to a third embodiment. 実施例3における提示仕様の変更に関するフローチャート。13 is a flowchart relating to a change of presentation specifications in the third embodiment. 実施例1で用いられる興味集中度関係データを示す図。FIG. 4 is a diagram showing interest concentration level related data used in the first embodiment. 各実施例を遠隔教育システムへ実装した実装例を説明する図。1A to 1C are diagrams for explaining implementation examples in which each embodiment is implemented in a distance education system.

以下、図面を用いて、実施例1および2について説明する。実施例1および2では、遠隔地に存在する情報発信者である講師からの情報受信者である生徒への講義を、非対面コミュニケーションの例として説明する。但し、これらはあくまでも例であり、eラーニングなどの機械的な情報提示も含まれる。 Below, examples 1 and 2 are described with reference to the drawings. In examples 1 and 2, a lecture from a lecturer who is an information sender in a remote location to students who are information recipients is described as an example of non-face-to-face communication. However, these are merely examples, and mechanical presentation of information such as e-learning is also included.

図1は、本実施例における非対面コミュニケーション支援システムの概略構成図である。本システムを構成する主な装置は、コミュニケーション支援装置100、情報提示装置200および情報受信装置(図示を省略)である。これら、各装置はネットワーク等を介して、接続されている。なお、本実施例では、コミュニケーション支援装置100、情報提示装置200および情報受信装置をそれぞれ独立した装置として記載するが、この形態に限定されない。つまり、コミュニケーション支援装置100と情報提示装置200は、1つの装置で構成してもよい。また、コミュニケーション支援装置100と情報受信装置を1つの装置で構成してもよい。 Figure 1 is a schematic diagram of a non-face-to-face communication support system in this embodiment. The main devices that make up this system are a communication support device 100, an information presentation device 200, and an information receiving device (not shown). These devices are connected via a network or the like. Note that in this embodiment, the communication support device 100, the information presentation device 200, and the information receiving device are described as independent devices, but are not limited to this form. In other words, the communication support device 100 and the information presentation device 200 may be configured as a single device. Also, the communication support device 100 and the information receiving device may be configured as a single device.

ここで、本実施例では、遠隔地の講師201から生徒303に対して、講義を行っている。このために、本実施例では、講師201の操作に従って、情報提示装置200から情報受信装置に、講義内容が送信される。この講義内容が、本発明のコンテンツ(提示情報)の一例である。なお、本発明におけるコンテンツとは、何らかの情報であればよく、その表現は問わない。 In this embodiment, a lecture is given by a lecturer 201 in a remote location to a student 303. To achieve this, in this embodiment, the lecture content is transmitted from the information presentation device 200 to the information reception device in accordance with the operation of the lecturer 201. This lecture content is an example of the content (presented information) of the present invention. Note that the content in the present invention may be any kind of information, and there is no restriction on how it is expressed.

そして、情報受信装置は、自身に接続されるか、その一部である画面301とスピーカー302を介して、講義内容が出力される。この結果、生徒303がこの内容を確認できることになる。 The information receiving device outputs the lecture content via a screen 301 and a speaker 302 that are connected to the device or are part of the device. As a result, the student 303 can confirm the content.

また、コミュニケーション支援装置100は、生徒303の動作など情報受信者情報に基づき、興味集中度を推定する。そして、コミュニケーション支援装置100は、興味集中度とこれに対応する講義内容の提示仕様に基づいて、提示仕様を変更するための変更指示を作成する。より具体的な例としては、コミュニケーション支援装置100は、興味集中度が所定の基準より低下した場合に、提示仕様を変更する。この結果、情報提示装置200から情報受信装置に対して、提示仕様が変更された講義内容が送信される。 The communication support device 100 also estimates the degree of interest concentration based on information receiver information such as the behavior of the student 303. Then, the communication support device 100 creates a change instruction to change the presentation specifications based on the degree of interest concentration and the corresponding presentation specifications of the lecture content. As a more specific example, the communication support device 100 changes the presentation specifications when the degree of interest concentration falls below a predetermined standard. As a result, the lecture content with the changed presentation specifications is transmitted from the information presentation device 200 to the information receiving device.

次に、このような処理を行うための構成の詳細を説明する。まず、情報受信者情報を検知するために、生体情報検知装置304および動作検知装置305が用いられる。これらは、生徒303の受講場所に設置されるいわゆるセンサやカメラで実現できる。なお、本実施例では、情報受信者情報として、生体情報や動作を用いるが、これらに限定されず、また、これらの一方を用いてもよい。 Next, the details of the configuration for performing such processing will be described. First, a biometric information detection device 304 and a motion detection device 305 are used to detect information recipient information. These can be realized by so-called sensors and cameras installed at the place where the student 303 takes classes. Note that in this embodiment, biometric information and motion are used as information recipient information, but this is not limited to these, and either one of these may be used.

そして、コミュニケーション支援装置100は、生体情報検知装置304、動作検知装置305や画面301、スピーカー302からの情報を用いて、提示仕様の変更を行う。このために、コミュニケーション支援装置100は、生体情報取得部101、提示情報取得部102、興味集中度推定部103、コンテンツ分類推定部104、情報量解析部105、提示速度算出部106、興味集中度データベース107、提示情報変更指示部108、動作情報取得部109を有する。 The communication support device 100 then changes the presentation specifications using information from the biometric information detection device 304, the motion detection device 305, the screen 301, and the speaker 302. For this purpose, the communication support device 100 has a biometric information acquisition unit 101, a presentation information acquisition unit 102, an interest concentration level estimation unit 103, a content category estimation unit 104, an information amount analysis unit 105, a presentation speed calculation unit 106, an interest concentration level database 107, a presentation information change instruction unit 108, and a motion information acquisition unit 109.

生体情報取得部101は、生体情報検知装置304で検知された生体情報の入力を受け付ける。ここで、生体情報検知装置304は、生体センサで実現できる。生体センサには、例えば、脳波計、脳血流計、心拍計、脈拍計、視線計、筋電計、発汗計、サーモセンサ、モーションセンサが含まれる。また、これらの他、生徒303を撮影するカメラ、音声を収集するマイク、などを用いてもよい。この生体情報とは、生徒303が発する種々の生理学的・解剖学的情報である。この例としては、生体情報検知装置304から得られる脳波、脳血流、心拍、脈拍、視線の位置、眼球の動き、瞳孔径、瞼の開き具合、筋肉の硬直度、発汗量、体温、体の動き、姿勢、表情、声の高さ、話す速さ、呼吸の速さ、などが含まれる。なお、生体情報検知装置304は、生徒303に装着させる形でもよいし、周辺に設置して、生体情報を非接触で測定しても良い。 The bioinformation acquisition unit 101 accepts input of bioinformation detected by the bioinformation detection device 304. Here, the bioinformation detection device 304 can be realized by a biosensor. The biosensor includes, for example, an electroencephalograph, a cerebral blood flow meter, a heart rate meter, a pulse meter, a gaze meter, an electromyograph, a sweat meter, a thermosensor, and a motion sensor. In addition to these, a camera that captures the student 303, a microphone that collects sound, and the like may also be used. This bioinformation is various physiological and anatomical information emitted by the student 303. Examples of this include brain waves, cerebral blood flow, heart rate, pulse rate, gaze position, eye movement, pupil diameter, eyelid opening, muscle stiffness, sweat amount, body temperature, body movement, posture, facial expression, voice pitch, speaking speed, breathing speed, and the like obtained from the bioinformation detection device 304. The bioinformation detection device 304 may be worn by the student 303, or may be installed in the vicinity to measure bioinformation non-contact.

次に、動作情報取得部109は、動作検知装置305で検知された動作の入力を受け付ける。ここで、動作検知装置305は、生徒303の動作を検知するカメラやセンサが含まれる。なお、生体情報検知装置304と動作検知装置305は、1つの装置で実現してもよい。この場合、動作情報取得部109の機能を、生体情報取得部101に設けてもよい。この動作は、腕や頭部など体の動作の動きを示す情報である。 Next, the motion information acquisition unit 109 accepts input of the motion detected by the motion detection device 305. Here, the motion detection device 305 includes a camera and a sensor that detects the motion of the student 303. Note that the biometric information detection device 304 and the motion detection device 305 may be realized by a single device. In this case, the function of the motion information acquisition unit 109 may be provided in the biometric information acquisition unit 101. This motion is information indicating the movement of the body, such as the arms or head.

また、提示情報取得部102は、画面301やスピーカー302から、提示情報を受け付ける。提示情報取得部102は、提示情報(講義内容)として、画面301からは当該画面に表示された表示内容およびスピーカー302で発声された音声を受け付ける。なお、本実施例では、画面301とスピーカー302は分けているが、画面とスピーカーが一体となった機器でもよい。また、講義内容は、表示内容および音声の一方のみででもよい。 The presentation information acquisition unit 102 also receives presentation information from the screen 301 and the speaker 302. From the screen 301, the presentation information acquisition unit 102 receives the display content displayed on the screen and the voice uttered by the speaker 302 as presentation information (lecture content). Note that in this embodiment, the screen 301 and the speaker 302 are separate, but a device in which the screen and the speaker are integrated may also be used. Furthermore, the lecture content may be only one of the display content and the voice.

また、興味集中度推定部103は、生体情報取得部101や動作情報取得部109で取得された生体情報や動作情報を用いて、生徒303の講義内容に対する興味集中度を推定する。ここで、興味集中度とは、生徒303の講義内容に対する興味の度合いを示す指標である。例えば、生体情報から推定した副交感神経の働きが優位な場合に、脳の活性が高いほど、興味集中度が高いとする。 The interest concentration level estimation unit 103 estimates the student's 303 level of interest in the lecture content using the biometric information and motion information acquired by the biometric information acquisition unit 101 and motion information acquisition unit 109. Here, the level of interest is an index showing the degree of interest the student 303 has in the lecture content. For example, when the parasympathetic nervous activity estimated from the biometric information is dominant, the higher the brain activity, the higher the level of interest.

また、副交感神経の働きの強さは、例えば心拍の変動を時間領域で解析したpNNx指標や、周波数領域で解析したLF/HFなどの指標により推定できる。その他、心拍によらず、交換神経と副交感神経の働きを反映する生体指標を用いてもよい。各指標で副交感神経の働きが優位であると判断する閾値は、個人ごとに予めアンケートと生体情報の評価結果などを用いて算出する。脳の活性は、脳の活動を計測した脳波や脳血流の値が大きいことから推定してもよいし、あるいは思考の活発さの影響を受ける、視線や体の動きの頻度又は速さを脳の活性の代替指標としてもよい。副交感神経の働きが優位であるが脳の活性が低いほど、興味集中度は低いと判断する。交感神経の働きが優位である場合は、脳の活性の高さによらず、興味集中度は低いと判断する。 The strength of parasympathetic activity can be estimated, for example, by the pNNx index, which is an analysis of heart rate fluctuations in the time domain, or by an index such as LF/HF, which is an analysis in the frequency domain. Other bioindicators that reflect the activity of the sympathetic and parasympathetic nerves, regardless of the heart rate, may be used. The threshold for determining that the parasympathetic nerve is dominant for each index is calculated in advance for each individual using a questionnaire and the evaluation results of bioinformation. Brain activity may be estimated from the value of electroencephalograms or cerebral blood flow, which measure brain activity, or the frequency or speed of eye movements or body movements, which are affected by the activity of thinking, may be used as an alternative index of brain activity. The lower the brain activity, the lower the degree of interest concentration is determined to be. When the sympathetic nerve is dominant, the degree of interest concentration is determined to be low regardless of the level of brain activity.

さらに、興味集中度推定部103は、動作により、生徒303に落ち着きがない場合に、興味集中度が低下したと判断する。この場合、基準と比較して動作が多い場合や所定の動作を検知した場合に、興味集中度が低下したと判断できる。なお、興味集中度推定部103は、生体情報と動作の少なくとも一方を用いてもよいし、他の情報を用いてもよい。 Furthermore, the interest concentration level estimation unit 103 determines that the interest concentration level has decreased when the student 303 becomes restless due to movement. In this case, it can be determined that the interest concentration level has decreased when there are more movements compared to the standard or when a specified movement is detected. Note that the interest concentration level estimation unit 103 may use at least one of the biometric information and the movement, or may use other information.

また、コンテンツ分類推定部104は、提示情報取得部102で取得した提示情報である講義内容を用いて、提示されているコンテンツ分類を推定する。ここで、コンテンツ分類とは、講義内容の提示仕様の一種であり、その分類を示す。この分類とは、提示している情報について、その講義内容における特性を示すものである。コンテンツ分類には、例えば「目標・目的」「背景」「手段・実施内容」「結果」「スケジュール」などが含まれる。 The content category estimation unit 104 estimates the category of the presented content using the lecture content, which is the presentation information acquired by the presentation information acquisition unit 102. Here, the content category is a type of presentation specification for the lecture content, and indicates its classification. This classification indicates the characteristics of the presented information in the lecture content. Content categories include, for example, "goals/purposes," "background," "means/implementation," "results," and "schedule."

ここで、それぞれのコンテンツ分類は、予め複数の単語と紐付けて用意されており、提示される情報内の単語を分析し、分類を推定する。例えば「目標・目的」に紐づく単語として「目標」「目的」「狙い」「意図」「めざす」「ビジョン」などの単語を用意しておき、102で取得した提示情報内にこれらの単語が含まれる場合、現在のコンテンツ分類は「目標・目的」であると判断する。なお、画面中に複数のコンテンツ分類に関係する単語が含まれる場合がある。その場合、最も含まれる単語数の多いコンテンツ分類を画面で提示されている情報のコンテンツ分類の代表として設定する。音声情報がある場合は一定時間当たりの音声情報内の単語の分析結果を現在のコンテンツ分類として設定する。視線情報が取得できる場合は、視線の近傍の単語の分析結果を現在のコンテンツ分類として設定する。また、コンテンツ分類には、章、節などとして扱ってもよい。このため、コンテンツ分類を変更する場合、任意の講義内容(提示情報)における提示が変更されることになる。 Here, each content classification is prepared in advance in association with multiple words, and the words in the presented information are analyzed to estimate the classification. For example, words such as "goal," "purpose," "aim," "intention," "aim for," and "vision" are prepared as words associated with "goal/purpose," and if these words are included in the presented information acquired in 102, the current content classification is determined to be "goal/purpose." Note that there may be cases where words related to multiple content classifications are included in the screen. In such cases, the content classification containing the largest number of words is set as the representative content classification of the information presented on the screen. If audio information is available, the analysis result of the words in the audio information per certain period of time is set as the current content classification. If gaze information can be acquired, the analysis result of the words near the gaze is set as the current content classification. Content classification may also be treated as chapters, sections, etc. For this reason, when changing the content classification, the presentation of any lecture content (presented information) will be changed.

また、情報量解析部105は、提示情報取得部102で取得した提示情報の情報量を解析する。ここで、情報量とは、提示される画面または音声内に含まれる単語の数、または提示される画面内の図形や記号の数とする。つまり、情報量解析部105は、このような情報量を特定する。 The information amount analysis unit 105 also analyzes the amount of information of the presentation information acquired by the presentation information acquisition unit 102. Here, the amount of information refers to the number of words contained in the presented screen or audio, or the number of figures or symbols in the presented screen. In other words, the information amount analysis unit 105 identifies such an amount of information.

また、提示速度算出部106は、情報量解析部105で特定された情報量から、一定時間ごとの提示情報量である提示情報の提示速度を算出する。ここで、提示速度とは、提示される画面のスクロール速度や音声の再生速度であってもよい。 The presentation speed calculation unit 106 also calculates the presentation speed of the presentation information, which is the amount of information presented per fixed time, from the amount of information identified by the information amount analysis unit 105. Here, the presentation speed may be the scrolling speed of the presented screen or the playback speed of the audio.

また、興味集中度データベース107は、情報受信者毎に、興味集中度の値および変化量と、その際のコンテンツ分類と提示速度が格納されている。つまり、興味集中度データベース107は、情報受信者ごとの、興味集中度の時系列変化と提示仕様の関係を示す興味集中度関係データを格納している。ここで、興味集中度関係データの一例を図7に示す。 The interest concentration level database 107 also stores, for each information receiver, the value and amount of change in interest concentration level, as well as the content classification and presentation speed at that time. In other words, the interest concentration level database 107 stores interest concentration level relationship data that indicates the relationship between the time-series change in interest concentration level and the presentation specifications for each information receiver. An example of interest concentration level relationship data is shown in FIG. 7.

図7は、生徒303の一人である〇〇太郎の講義Aについての興味集中度関係データを示す。図7(a)において、講義内容が提示される「時間」ごとに、〇〇太郎の「興味集中度」、「コンテンツ分類」「提示速度」が記録されている。これらは、それぞれ興味集中度推定部103、コンテンツ分類推定部104および提示速度算出部106での処理結果を示している。図7(a)の例では、10:20-10:30の間に興味集中度が低下していることを示している
また、図7(b)は、生徒303の一人である〇〇太郎における、提示仕様と興味集中度の対応関係を示す。本例では、提示仕様として、コンテンツ分類と提示速度が用いられている。そして、これらと興味集中度を示す数値が対応付けられている。図7(b)の例では、コンテンツ分類が「目的」の興味集中度が「30」で最大値を示す。また、提示速度が「20-30」である場合に、興味集中度が「80」で最大値を示す。なお、図7では、生徒303として、〇〇太郎の例を示しているが、他の生徒303の興味集中度関係データが、興味集中度データベース107に格納されている。
FIG. 7 shows interest concentration level related data for lecture A of Taro X, one of the students 303. In FIG. 7(a), Taro X's "interest concentration level", "content classification", and "presentation speed" are recorded for each "time" when the lecture content is presented. These respectively show the processing results of the interest concentration level estimation unit 103, the content classification estimation unit 104, and the presentation speed calculation unit 106. The example of FIG. 7(a) shows that the interest concentration level drops between 10:20 and 10:30. FIG. 7(b) shows the correspondence between the presentation specifications and the interest concentration level for Taro X, one of the students 303. In this example, the content classification and the presentation speed are used as the presentation specifications. These are then associated with a numerical value indicating the interest concentration level. In the example of FIG. 7(b), the interest concentration level for the content classification "purpose" is maximum at "30". Furthermore, when the presentation speed is "20-30", the interest concentration level is maximum at "80". In FIG. 7, an example of Taro X is shown as the student 303, but interest concentration level related data of the other students 303 is stored in the interest concentration level database 107.

ここで、興味集中度データベース107の興味集中度関係データの作成にあたっては、情報提示前にキャリブレーション用コンテンツを用いてもよい。また、後段の提示情報変更指示部108の機能を無効化した状態で提示情報と興味集中度のデータを一定期間収集して構築してもよい。この興味集中度関係データを参照、解析することで、以下の組合せを抽出できる。
・興味集中度が増加した際のコンテンツ分類と提示速度
・興味集中度が高く維持されている際のコンテンツ分類と提示速度
・興味集中度が低下した際のコンテンツ分類と提示速度
・興味集中度が低く維持されている際のコンテンツ分類と提示速度
これらの情報を用いることで、コンテンツ分類の寄与が大きい情報受信者(生徒303)に対しては、興味集中度を維持するためにコンテンツ分類を変更する制御を選択することができる。このため、提示速度の寄与が大きい生徒303に対しては、興味集中度を維持するために提示速度を変更する制御を選択することができる。
Here, when creating the interest concentration level related data in the interest concentration level database 107, a calibration content may be used before presenting information. Also, data on the presented information and the interest concentration level may be collected for a certain period of time while the function of the presentation information change instruction unit 108 at the latter stage is disabled, and the data may be constructed. By referring to and analyzing this interest concentration level related data, the following combinations can be extracted.
-Content classification and presentation speed when interest concentration level increases -Content classification and presentation speed when interest concentration level is maintained high -Content classification and presentation speed when interest concentration level decreases -Content classification and presentation speed when interest concentration level is maintained low By using this information, for information recipients (students 303) for whom the content classification contributes greatly, control to change the content classification in order to maintain the interest concentration level can be selected. Therefore, for students 303 for whom the presentation speed contributes greatly, control to change the presentation speed in order to maintain the interest concentration level can be selected.

あるいは、興味集中度の増加、維持、低下に対するコンテンツ分類と提示速度の重みを算出し、重みに沿ってそれぞれを変更しても良い。興味集中度の増加、維持、低下に対するコンテンツ分類と提示速度の寄与、あるいは重みは、興味集中が低下した回数の割合から算出しても良いし、あるいは興味集中度の低下量から算出しても良い。 Alternatively, the weights of the content classification and presentation speed with respect to the increase, maintenance, and decrease in the level of interest concentration may be calculated, and each may be changed in accordance with the weights. The contribution or weights of the content classification and presentation speed with respect to the increase, maintenance, and decrease in the level of interest concentration may be calculated from the proportion of times interest concentration decreased, or may be calculated from the amount of decrease in interest concentration.

また、提示情報変更指示部108は、興味集中度推定部103の興味集中度と、コンテンツ分類推定部104のコンテンツ分類と、提示速度算出部106の提示速度と、興味集中度関係データとに基づいて、提示仕様の変更の必要性を判断する。具体的には、提示仕様として、提示情報のコンテンツ分類または提示速度のいずれか1つ以上を変更する必要があるかを判断する。そして、提示情報変更指示部108は、必要と判断した場合に提示情報である講義内容の提示仕様を変更する変更指示を作成する。この結果、提示情報変更指示部108は、情報提示装置200に、変更指示を出力する。この結果、情報提示装置200から講義内容の提示仕様が変更される。このために、情報提示装置200が主体的に提示仕様を変更してもよいし、講師201が提示仕様を変更してもよい。そして、情報提示装置200から情報受信装置へ、提示仕様が変更された講義内容が送信される。 The presentation information change instruction unit 108 judges whether it is necessary to change the presentation specifications based on the interest concentration level of the interest concentration level estimation unit 103, the content classification of the content classification estimation unit 104, the presentation speed of the presentation speed calculation unit 106, and the interest concentration level relationship data. Specifically, it judges whether it is necessary to change one or more of the content classification or the presentation speed of the presentation information as the presentation specifications. Then, the presentation information change instruction unit 108 creates a change instruction to change the presentation specifications of the lecture content, which is the presentation information, if it is judged to be necessary. As a result, the presentation information change instruction unit 108 outputs a change instruction to the information presentation device 200. As a result, the presentation specifications of the lecture content are changed from the information presentation device 200. For this purpose, the information presentation device 200 may change the presentation specifications on its own initiative, or the lecturer 201 may change the presentation specifications. Then, the lecture content with the changed presentation specifications is transmitted from the information presentation device 200 to the information receiving device.

ここで、コミュニケーション支援装置100、情報提示装置200や情報受信装置は、いわゆるコンピュータで実現できる。この例としては、PC、スマートフォン、タブレットが含まれる。また、いわゆるサーバとして実現してもよい。 Here, the communication support device 100, the information presentation device 200, and the information receiving device can be realized as a so-called computer. Examples include a PC, a smartphone, and a tablet. They may also be realized as a so-called server.

次に、図2は、本実施例における提示仕様の変更に関するフローチャートである。なお、本フローチャートの各ステップは、所定時間Δt1ごとに繰り返し行う。Δt1は、人によらず固定としてもよいし、あるいは提示速度算出部106で算出した提示速度に反比例する値としてもよい。提示速度に反比例する値とすることで、例えば説明の速度が速い場合に、コンテンツの切り替わりに追随しやすくなる。 Next, FIG. 2 is a flowchart regarding changes in presentation specifications in this embodiment. Note that each step of this flowchart is repeated every predetermined time Δt1. Δt1 may be fixed regardless of the person, or may be a value inversely proportional to the presentation speed calculated by the presentation speed calculation unit 106. By setting the value inversely proportional to the presentation speed, it becomes easier to follow the change in content when, for example, the speed of explanation is fast.

まず、ステップS101にて、提示情報取得部102が、画面301およびスピーカー302から、それぞれ提示される講義内容の画面および音声情報を取得する。なお、取得される画面および音声情報は、いずれか一方でもよい。また、これらは、情報受信装置から取得されてもよい。 First, in step S101, the presentation information acquisition unit 102 acquires screen and audio information of the lecture content presented from the screen 301 and the speaker 302, respectively. Note that either the screen or audio information may be acquired. These may also be acquired from an information receiving device.

次に、ステップS102にて、コンテンツ分類推定部104、情報量解析部105および提示速度算出部106が、取得された画面および音声情報に基づき、提示されている講義内容の提示仕様を特定する。このように、コンテンツ分類推定部104、情報量解析部105および提示速度算出部106が、講義内容の提示仕様を特定する提示仕様特定部として機能する。 Next, in step S102, the content category estimation unit 104, the information amount analysis unit 105, and the presentation speed calculation unit 106 identify the presentation specifications of the lecture content being presented based on the acquired screen and audio information. In this way, the content category estimation unit 104, the information amount analysis unit 105, and the presentation speed calculation unit 106 function as a presentation specification identification unit that identifies the presentation specifications of the lecture content.

具体的には、コンテンツ分類推定部104が、講義内容のコンテンツ分類を推定する。また、情報量解析部105が、講義内容の情報量を解析し、提示速度算出部106がその情報量を用いて、講義内容の提示速度を算出する。 Specifically, the content category estimation unit 104 estimates the content category of the lecture content. Furthermore, the information amount analysis unit 105 analyzes the information amount of the lecture content, and the presentation speed calculation unit 106 uses the information amount to calculate the presentation speed of the lecture content.

また、ステップS103にて、生体情報取得部101および動作情報取得部109が、生徒303の生体情報およびその動作を示す動作情報を取得する。つまり、生体情報取得部101および動作情報取得部109が、生体情報や動作情報を含む情報受信者情報を取得する情報受信者情報取得部として機能する。なお、本実施例では、生体情報および動作情報は、その一方を取得する構成としてもよい。 Furthermore, in step S103, the biometric information acquisition unit 101 and the motion information acquisition unit 109 acquire biometric information of the student 303 and motion information indicating the motion thereof. In other words, the biometric information acquisition unit 101 and the motion information acquisition unit 109 function as an information recipient information acquisition unit that acquires information recipient information including biometric information and motion information. Note that in this embodiment, the configuration may be such that only one of the biometric information and motion information is acquired.

次に、ステップS104において、興味集中度推定部103が、生体情報や動作情報、つまり、情報受信者情報を用いて、生徒303の興味集中度を推定する。 Next, in step S104, the interest concentration level estimation unit 103 estimates the interest concentration level of the student 303 using the biometric information and motion information, i.e., the information recipient information.

次に、ステップS105において、興味集中度推定部103が、生徒303の興味集中度の時間変化(時系列変化)を算出する。このために、興味集中度推定部103は、今回のループにて推定した生徒303の興味集中度と、前回のループにて推定した生徒303の興味集中度の差を算出する。つまり、Δt1ごとの興味集中度の差分が算出される。 Next, in step S105, the interest concentration level estimation unit 103 calculates the change over time (time series change) in the interest concentration level of the student 303. To this end, the interest concentration level estimation unit 103 calculates the difference between the interest concentration level of the student 303 estimated in the current loop and the interest concentration level of the student 303 estimated in the previous loop. In other words, the difference in interest concentration level for each Δt1 is calculated.

次に、ステップS106にて、提示情報変更指示部108は、ステップS105で算出した差分と予め記憶している所定値Th1を比較する。そして、提示情報変更指示部108は、興味集中度が許容値以上に低下しているかを判断する。 Next, in step S106, the presentation information change instruction unit 108 compares the difference calculated in step S105 with a pre-stored predetermined value Th1. Then, the presentation information change instruction unit 108 determines whether the interest concentration level has decreased to or below an allowable value.

この結果、前回のループ(Δt1前)よりも今回のループにおける興味集中度が所定値Th1以上低下している場合(Y)、ステップS107に遷移する。また、興味集中度が所定値Th1以上低下していない場合(N)、本フローを終了する。 As a result, if the level of interest concentration in the current loop is lower than the previous loop (Δt1 before) by the predetermined value Th1 or more (Y), the process transitions to step S107. If the level of interest concentration has not decreased by the predetermined value Th1 or more (N), the process ends.

次に、ステップS107にて、提示情報変更指示部108は、興味集中度データベース107を参照して、該当の生徒303の興味集中度関係データを特定する。そして、提示情報変更指示部108は、興味集中度関係データ(図7(b))から、現在の興味集中度よりも増加するコンテンツ分類、提示速度、あるいはその組み合わせを取得する。つまり、現在の興味集中度より大きな値の興味集中度のコンテンツ分類や提示速度が特定される。 Next, in step S107, the presentation information change instruction unit 108 refers to the interest concentration level database 107 to identify the interest concentration level related data for the relevant student 303. Then, the presentation information change instruction unit 108 acquires a content classification, presentation speed, or combination thereof that will increase the current interest concentration level from the interest concentration level related data (Figure 7 (b)). In other words, a content classification or presentation speed with an interest concentration level greater than the current interest concentration level is identified.

次に、ステップS108にて、提示情報変更指示部108は、生徒303の興味集中度の回復ないし向上に寄与するよう、コンテンツ分類または提示速度のいずれか1つ以上を変更する変更指示を作成する。つまり、本ステップでは、提示情報変更指示部108は、ステップS107で特定されたコンテンツ分類や提示速度へ、提示仕様を変更する変更指示を作成する。そして、提示情報変更指示部108は、この変更指示を、情報提示装置200へ送信する。この結果、情報提示装置200が、講義内容の提示仕様を、変更指示に従って変更することができる。この場合、情報提示装置200は、変更指示の内容を表示し、これに応じた変更要求を講師201から受け付けてもよい。このように、提示情報変更指示部108は、変更要求を講師201に対して出力し、これに応じて講師201が仕様変更の操作を行うことができる。 Next, in step S108, the presentation information change instruction unit 108 creates a change instruction to change one or more of the content classification or presentation speed so as to contribute to the recovery or improvement of the interest concentration level of the students 303. That is, in this step, the presentation information change instruction unit 108 creates a change instruction to change the presentation specifications to the content classification or presentation speed specified in step S107. Then, the presentation information change instruction unit 108 transmits this change instruction to the information presentation device 200. As a result, the information presentation device 200 can change the presentation specifications of the lecture content in accordance with the change instruction. In this case, the information presentation device 200 may display the contents of the change instruction and accept a change request from the lecturer 201 in response to this. In this way, the presentation information change instruction unit 108 outputs the change request to the lecturer 201, and the lecturer 201 can operate the specification change in response to this.

以上のフローにより、非対面コミュニケーションシステムにおけるコミュニケーションにおいて、非言語的なコミュニケーション要素の欠落又は正確さの低下により情報受信者の興味集中度の低下に気づきにくくなることを防止できる。さらに情報受信者毎の興味集中度の変化傾向に合わせて説明を修正することで、興味集中度を効率よく回復させることができる。この結果、円滑な業務指示、報告、あるいは技術指導を行うことができる。 The above flow makes it possible to prevent communication in a non-face-to-face communication system from becoming difficult to notice when the information receiver's level of interest is reduced due to a lack of non-verbal communication elements or reduced accuracy. Furthermore, by modifying the explanation in accordance with the changing trends in the level of interest of each information receiver, the level of interest can be efficiently restored. As a result, work instructions, reports, or technical guidance can be given smoothly.

なお、コンテンツ分類または提示速度を変更するフローは、興味集中度とコンテンツ分類、提示速度を分析する時間単位Δt1毎に実施しなくても良く、Δt1より大きいΔt2毎に実施しても良い。図3は、本実施例における提示仕様の変更の変形例に関するフローチャートである。図3において、ステップS101からステップS105は、図2で示したフローと同一であるので説明を省略する。なお、これらのフローは所定時間Δt1毎に実施する。 The flow for changing the content classification or presentation speed does not have to be performed for every time unit Δt1 for analyzing interest concentration level, content classification, and presentation speed, but may be performed for every Δt2 greater than Δt1. Figure 3 is a flowchart relating to a modified example of changing the presentation specifications in this embodiment. In Figure 3, steps S101 to S105 are the same as the flow shown in Figure 2, so their explanation will be omitted. These flows are performed every predetermined time Δt1.

そして、Δt1より大きいΔt2毎に、ステップS109の判断を行なう。ステップS109にて、提示情報変更指示部108は、以下のいずれかを満たすかを判断する。
・Δt1毎に算出した興味集中度の低下(Δt1前の興味集中度との差が所定値Th1以上)回数が所定回数以上
・興味集中度が所定値Th2を下回っている回数が所定回数以上
この結果、提示情報変更指示部108は、いずれかを満たす場合に、生徒303の興味集中度が低下していると判断する。そして、低下していると判断した場合(Y)、ステップS107に遷移する。また、低下していないと判断した場合(N)、本フローを終了する。なお、ステップS107、S108の処理は、図2のフローと同一であるので説明を省略する。
Then, the determination in step S109 is performed for each Δt2 that is greater than Δt1. In step S109, the presentation information change instruction unit 108 determines whether any of the following conditions is satisfied.
- The number of times the degree of interest concentration calculated every Δt1 decreases (the difference from the degree of interest concentration before Δt1 is equal to or greater than a predetermined value Th1) is equal to or greater than a predetermined number of times - The number of times the degree of interest concentration falls below a predetermined value Th2 is equal to or greater than a predetermined number of times As a result, if any of the above conditions is met, the presentation information change instruction unit 108 determines that the degree of interest concentration of the student 303 has decreased. If it is determined that the degree of interest concentration has decreased (Y), the process proceeds to step S107. If it is determined that the degree of interest has not decreased (N), the process ends. Note that the processes in steps S107 and S108 are the same as those in the flow in FIG. 2, and therefore description thereof will be omitted.

以上のフローにより、コンテンツ分類または提示速度の変更頻度を低減させることができ、高頻度に説明方法を変更させてかえって分かりにくい説明をしてしまうことを防止できる。以上で、実施例1の説明を終了する。 The above flow makes it possible to reduce the frequency of changes to content classification or presentation speed, and to prevent frequent changes in the explanation method that would result in explanations that are difficult to understand. This concludes the explanation of Example 1.

次に、実施例2として、実施例1の非対面コミュニケーション支援システムの応用例を説明する。本実施例では、提示情報である講義内容に対する理解が低下した際に、補足説明を行う。本実施例では、この補足説明を、情報受信者である生徒303の興味集中度を維持ないし向上させる方法で行う。なお、本実施例のシステム構成は、実施例1と同様である。 Next, as Example 2, an application example of the non-face-to-face communication support system of Example 1 will be described. In this example, when comprehension of the lecture content, which is the presented information, decreases, supplementary explanation is provided. In this example, this supplementary explanation is provided in a manner that maintains or increases the interest and concentration of the students 303, who are the recipients of the information. The system configuration of this example is the same as that of Example 1.

図4は、実施例2における提示仕様の変更に関するフローチャートである。まず、ステップS101からステップS103の処理は、図2で示したフローと同一であるので説明を省略する。 Figure 4 is a flowchart for changing the presentation specifications in Example 2. First, the processing from step S101 to step S103 is the same as the flow shown in Figure 2, so the explanation is omitted.

次に、ステップS110において、興味集中度推定部103が、生徒303の混乱度を推定する。このために、興味集中度推定部103は、生体情報取得部101や動作情報取得部109の生体情報や動作情報に基づいて推定する。 Next, in step S110, the interest concentration level estimation unit 103 estimates the confusion level of the student 303. To this end, the interest concentration level estimation unit 103 makes an estimation based on the biometric information and motion information of the biometric information acquisition unit 101 and the motion information acquisition unit 109.

ここで、混乱度とは、生体情報や動作情報などの情報受信者情報から推定した交感神経の働きが優位な場合に、脳の活性が高いほど、混乱度が高いとする。交感神経の働きの強さは、例えば心拍の変動を時間領域で解析したpNNx指標や、周波数領域で解析したLF/HFなどの指標の低さにより推定できる。 Here, the degree of confusion refers to the degree of confusion when the sympathetic nervous activity estimated from the receiver's information such as biological information and motion information is dominant, and the higher the brain activity, the higher the degree of confusion. The strength of the sympathetic nervous activity can be estimated, for example, by the lowness of the pNNx index, which is an analysis of heart rate fluctuations in the time domain, or indices such as LF/HF, which is an analysis in the frequency domain.

その他、心拍によらず、交換神経と副交感神経の働きを反映する生体指標を用いてもよい。各指標で交感神経の働きが優位であると判断する閾値は、個人ごとに予めアンケートと生体情報の評価結果などを用いて算出する。脳の活性は、脳の活動を計測した脳波や脳血流の値が大きいことから推定してもよいし、あるいは思考の活発さの影響を受ける、視線や体の動きの頻度又は速さを脳の活性の代替指標としてもよい。交感神経の働きが優位であり脳の活性が低いほど、混乱度は低いと判断する。副交感神経の働きが優位である場合は、脳の活性の高さによらず、混乱度は低いと判断する。 In addition, bioindicators reflecting the activity of the sympathetic and parasympathetic nerves, regardless of heart rate, may be used. The threshold for determining that sympathetic activity is dominant for each indicator is calculated in advance for each individual using questionnaires and the results of bioinformation evaluation. Brain activity may be estimated from the high values of electroencephalograms and cerebral blood flow, which measure brain activity, or the frequency or speed of eye movements and body movements, which are affected by active thinking, may be used as alternative indices of brain activity. The more the sympathetic nerve activity is dominant and the lower the brain activity, the lower the level of confusion is determined to be. When parasympathetic nerve activity is dominant, the level of confusion is determined to be low regardless of the level of brain activity.

次に、ステップS112にて、提示情報変更指示部108は、今回のループにて推定した情報受信者の混乱度と、前回のループにて推定した情報受信者の混乱度の差を算出する。そして、ステップS113にて、提示情報変更指示部108は、ステップS112で算出した差分が所定値Th3以上であり、前回のループ(Δt1前)よりも今回のループにおける混乱度が所定値Th3以上増加しているかを判断する。 Next, in step S112, the presentation information change instruction unit 108 calculates the difference between the confusion level of the information recipient estimated in the current loop and the confusion level of the information recipient estimated in the previous loop. Then, in step S113, the presentation information change instruction unit 108 determines whether the difference calculated in step S112 is equal to or greater than a predetermined value Th3, and whether the confusion level in the current loop has increased by equal to or greater than the predetermined value Th3 compared to the previous loop (Δt1 before).

この結果、いずれも満たす場合(Y)、混乱度が許容値以上に低下していると判断し、ステップS107に遷移する。また、満たさない場合(N)、本フローを終了する。次に、ステップS107では、図2や図3と同様の処理を行う。 As a result, if both conditions are met (Y), it is determined that the confusion level has decreased to or below the allowable value, and the process proceeds to step S107. If both conditions are not met (N), the process ends. Next, in step S107, the same process as in FIG. 2 and FIG. 3 is performed.

次に、ステップS114にて、提示情報変更指示部108は、提示仕様を変更し、補足説明を行うための補足指示を作成する。このために、提示情報変更指示部108は、自身に記憶された補足説明を読出し、実施例1と同様の変更指示を作成する。 Next, in step S114, the presentation information change instruction unit 108 creates a supplemental instruction to change the presentation specifications and provide a supplemental explanation. To this end, the presentation information change instruction unit 108 reads the supplemental explanation stored therein and creates a change instruction similar to that in Example 1.

このことにより、補足説明が必要な場合に情報受信者である生徒303の聞きやすい説明方法で補足説明を行なうことができ、生徒303の理解をより助けることができる。 This allows for supplementary explanations, when necessary, to be given in a manner that is easy for the student 303, who is the recipient of the information, to hear, thereby further facilitating the student's 303 understanding.

なお、本実施例を実施する場合には、情報提示者を人に限る必要はなく、予め定めされた教育コンテンツを提示する教育システムが情報提示者であってもよい。 When implementing this embodiment, the information presenter does not need to be a person, and the information presenter may be an educational system that presents predetermined educational content.

また、本制御は実施例1の図2で示したように、コンテンツ分類または提示速度を変更するフローを、Δt1より大きいΔt2毎に実施しても良い。 In addition, as shown in FIG. 2 of the first embodiment, this control may execute a flow for changing the content classification or presentation speed every Δt2, which is greater than Δt1.

次に、実施例3として、実施例1の非対面コミュニケーション支援システムの別の応用例を説明する。本実施例では、生徒303の興味集中度が低下または混乱度が増加した際に、提示仕様として、新規情報量を変更する。 Next, as Example 3, another application example of the non-face-to-face communication support system of Example 1 will be described. In this example, when the student 303's level of interest and concentration decreases or his/her level of confusion increases, the amount of new information is changed as a presentation specification.

まず、本実施例の構成について、説明する。図5は、実施例3における非対面コミュニケーション支援システムの概略構成図である。ここで、実施例3では、新たに新規単語抽出部110が、コンテンツ分類推定部104、情報量解析部105および提示速度算出部106に代わって、もしくはさらに追加される。つまり、本実施例では、新規単語抽出部110が、提示仕様特定部として用いられる。なお、図5では、図1と共通する一部の要素の説明は省略し、相違点を中心に説明する。特に、図5では、生体情報取得部101を記載しているが、他に動作情報取得部109を設けることが望ましい。 First, the configuration of this embodiment will be described. FIG. 5 is a schematic diagram of a non-face-to-face communication support system in the third embodiment. In the third embodiment, a new word extraction unit 110 is added in place of or in addition to the content category estimation unit 104, the information amount analysis unit 105, and the presentation speed calculation unit 106. That is, in this embodiment, the new word extraction unit 110 is used as a presentation specification specification unit. Note that in FIG. 5, the description of some elements common to FIG. 1 is omitted, and the differences will be mainly described. In particular, FIG. 5 shows a biometric information acquisition unit 101, but it is desirable to also provide a motion information acquisition unit 109.

新規単語抽出部110は、提示情報取得部102が取得した講義内容のうち、新規に出現した単語を抽出する。 The new word extraction unit 110 extracts newly appearing words from the lecture content acquired by the presentation information acquisition unit 102.

なお、本実施例では、興味集中度関係データとして、コンテンツ分類や提示速度の代わりに、もしくはこれらに追加して新規単語の数または割合と興味集中度が対応付けられている。つまり、実施例1~3では、興味集中度関係データとして、興味集中度と提示仕様の対応関係を示す情報が用いられる。また、ここでの興味集中度については、その値や時系列の変化量を用いることが可能である。 In this embodiment, the interest concentration level relationship data is a data set that corresponds to the number or percentage of new words and the interest concentration level, instead of or in addition to the content classification and presentation speed. That is, in the first to third embodiments, information indicating the correspondence between the interest concentration level and the presentation specifications is used as the interest concentration level relationship data. In addition, the value or the amount of change over time can be used for the interest concentration level here.

提示情報変更指示部108は、興味集中度推定部103で推定した興味集中度と、新規単語抽出部110で抽出した新規単語の数または割合と、興味集中度関係データとに基づいて、講義内容の新規単語の数または割合を変更する必要があるかを判断する。必要と判断した場合には、提示情報変更指示部108は、提示仕様として、新規単語の数もしくは割合を変更する変更指示を作成する。 The presentation information change instruction unit 108 determines whether it is necessary to change the number or ratio of new words in the lecture content based on the interest concentration level estimated by the interest concentration level estimation unit 103, the number or ratio of new words extracted by the new word extraction unit 110, and the interest concentration level relationship data. If it is determined that it is necessary, the presentation information change instruction unit 108 creates a change instruction to change the number or ratio of new words as the presentation specifications.

次に、本実施例の処理フローについて説明する。図6は、実施例3における提示仕様の変更に関するフローチャートである。 Next, the process flow of this embodiment will be described. Figure 6 is a flowchart for changing the presentation specifications in the third embodiment.

まず、ステップS115にて、新規単語抽出部110が、講義内容に含まれ、提示された単語を格納するための配列を準備する。また、ステップS101にて、実施例1や2と同様の処理を行う。 First, in step S115, the new word extraction unit 110 prepares an array for storing the words that are included in the lecture content and presented. In step S101, the same process as in Examples 1 and 2 is performed.

次に、ステップS116にて、新規単語抽出部110が、ステップS101で取得された情報から、所定時間Δt1内に新規に出現した単語を抽出する。新規の単語とは、ステップ115にて準備した配列内に格納されていない単語(名詞、動詞、形容詞、形容動詞、副詞など)を指す。つまり、新規に出現した単語とは、該当講義内容において、そのループで初めて出現する単語を示す。また、ステップS103にて、実施例1や2と同様の処理を実行する。 Next, in step S116, the new word extraction unit 110 extracts words that have newly appeared within a predetermined time period Δt1 from the information acquired in step S101. A new word refers to a word (such as a noun, verb, adjective, adjectival verb, or adverb) that has not been stored in the array prepared in step 115. In other words, a newly appeared word refers to a word that appears for the first time in the loop in the relevant lecture content. In addition, in step S103, the same processing as in Examples 1 and 2 is executed.

次に、ステップS117にて、興味集中度推定部103が、生体情報や動作情報に基づき、生徒303の興味集中度または混乱度を推定する。 Next, in step S117, the interest concentration level estimation unit 103 estimates the interest concentration level or confusion level of the student 303 based on the biometric information and the movement information.

次に、ステップS118にて、提示情報変更指示部108が、今回のループにて推定した情報受信者の興味集中度または混乱度と、前回のループにて推定した情報受信者の興味集中度または混乱度の差を算出する。 Next, in step S118, the presentation information change instruction unit 108 calculates the difference between the degree of interest or confusion of the information receiver estimated in the current loop and the degree of interest or confusion of the information receiver estimated in the previous loop.

次に、ステップS119にて、提示情報変更指示部108が、ステップS118で算出した差分が所定値Th1以上であり、前回のループ(Δt1前)よりも今回のループにおける興味集中度が所定値Th1以上低下しているかを判断する。この結果、低下している場合(Y)、興味集中度が許容値以上に低下していると判断し、ステップS107に遷移する。または、ステップS118で算出した差分が所定値Th3以上であり、前回のループ(Δt1前)よりも今回のループにおける混乱度が所定値Th3以上増加しているかを判断する。この結果、増加している場合も(Y)、混乱度が許容値以上に増加していると判断し、ステップS107に遷移する。 Next, in step S119, the presentation information change instruction unit 108 determines whether the difference calculated in step S118 is equal to or greater than a predetermined value Th1, and whether the level of interest concentration in the current loop has decreased by the predetermined value Th1 or more compared to the previous loop (Δt1 before). As a result, if it has decreased (Y), it determines that the level of interest concentration has decreased by an allowable value or more, and transitions to step S107. Alternatively, it determines whether the difference calculated in step S118 is equal to or greater than a predetermined value Th3, and whether the level of confusion in the current loop has increased by an allowable value or more compared to the previous loop (Δt1 before). As a result, if it has increased (Y), it determines that the level of confusion has increased by an allowable value or more, and transitions to step S107.

また、ステップS119において、興味集中度が許容値以上に低下していない、もしくは、混乱度が許容値以上に増加していない場合(N)、ステップS121に遷移する。 Also, in step S119, if the level of interest concentration has not decreased to or above the allowable value, or the level of confusion has not increased to or above the allowable value (N), the process transitions to step S121.

次に、ステップS107にて、実施例1や2と同様に、提示情報変更指示部108が、興味集中度データベース107を参照する。本実施例では、提示情報変更指示部108は、興味集中度関係データから、生徒303の興味集中度が増加する新規単語の数または割合を取得する。 Next, in step S107, as in the first and second embodiments, the presentation information change instruction unit 108 refers to the interest concentration level database 107. In this embodiment, the presentation information change instruction unit 108 obtains the number or percentage of new words that increase the interest concentration level of the student 303 from the interest concentration level related data.

次に、ステップS120にて、提示情報変更指示部108が、情報受信者の興味集中度の回復または混乱度の低減に寄与する変更指示を作成する。つまり、新規単語の数または割合の指定を含む変更指示が作成される。 Next, in step S120, the presentation information change instruction unit 108 creates a change instruction that contributes to restoring the interest and concentration of the information recipient or reducing the degree of confusion. In other words, a change instruction is created that includes a specification of the number or percentage of new words.

また、ステップS121にて、提示情報変更指示部108は、Δt1内に抽出した新規単語を、ステップS115で作成した単語格納配列に格納する。興味集中度の高さまたは混乱度の低さが維持されている間に提示された新規単語のみを格納することで、理解不十分な単語を既出単語として処理することを防ぐことができる。 In addition, in step S121, the presentation information change instruction unit 108 stores the new words extracted within Δt1 in the word storage array created in step S115. By storing only new words presented while a high level of interest or low level of confusion is maintained, it is possible to prevent words that are not fully understood from being treated as previously presented words.

以上の処理フローにより、情報受信者の興味集中度の低下または混乱度の増加の原因が新規情報量によるものである場合、情報受信者が興味集中を保ち理解しやすい新規情報量の説明に変更することができる。この結果、円滑な業務指示、報告、あるいは技術指導を行うことができる。 By using the above processing flow, if the cause of the information receiver's decreased level of interest or increased level of confusion is the amount of new information, the explanation of the amount of new information can be changed to one that maintains the receiver's interest and is easy to understand. As a result, work instructions, reports, or technical guidance can be given smoothly.

また、単語格納配列の作成および利用に関して、情報受信者ごとに一つ作成し、当該情報受信者が得た全ての情報提示を通して単語を追加する方法が望ましい。もしくは、情報提示者と情報受信者の組合せごとに一つ作成し、情報提示者と情報受信者の組合せが同じ限り単語を追加して利用する方法が望ましい。これにより、情報受信者の理解している単語を新規単語と識別しないようにできる。また、完全に一致する単語以外を新規単語と判断せず、言い換えの有無を識別し、言い換えで用いられた単語を、元の単語と同じ意味であり情報受信者がすでに理解している情報として処理することが望ましい。 In addition, regarding the creation and use of word storage arrays, it is desirable to create one for each information receiver and add words through all information presentations received by that information receiver. Alternatively, it is desirable to create one for each combination of information provider and information receiver and add words as long as the combination of information provider and information receiver is the same. This makes it possible to avoid identifying words that the information receiver understands as new words. It is also desirable not to determine that words other than exact matches are new words, but to identify whether they are paraphrases and to process words used in paraphrases as having the same meaning as the original word and as information that the information receiver already understands.

なお、本実施例を実施する場合には、情報提示者を人に限る必要はなく、予め定めされた教育コンテンツを提示する教育システムが情報提示者であってもよい。 When implementing this embodiment, the information presenter does not need to be a person, and the information presenter may be an educational system that presents predetermined educational content.

また、本制御は実施例1の図2で示したように、新規単語数を変更するフローを、Δt1より大きいΔt2毎に実施しても良い。さらに、本明細書中で示した所定値は、あらかじめ決めておいても良いし、あるいは情報受信者毎に、興味集中度あるいは混乱度の低下持続時間を取得し、持続時間が長い情報受信者ほど小さい値としても良い。これは、軽微な興味集中度の低下や混乱度の増加であれば説明を聞くうちに解消される可能性があるためである。説明を聞き続けても解消されない興味集中度の低下や混乱度の増加の閾値を取得し利用することで、説明の変更の必要性の判断をより正確に行うことができる。 As shown in FIG. 2 of the first embodiment, this control may execute a flow for changing the number of new words every Δt2, which is greater than Δt1. Furthermore, the predetermined value shown in this specification may be determined in advance, or the duration of the decline in interest or confusion may be obtained for each information receiver, and a smaller value may be set for the information receiver with a longer duration. This is because a minor decline in interest or increase in confusion may be resolved as the explanation is listened to. By obtaining and using a threshold value for a decline in interest or increase in confusion that does not resolve even if the explanation is continued, the need to change the explanation can be determined more accurately.

最後に、各実施例を、遠隔教育システムへ実装した実装例について、説明する。図8は、実装例を示すシステム構成図である。本システムでは、教育機関の本部に設けられたコミュニケーション支援装置100が、講師201が利用する情報提示装置200-1や200―2と接続されている。また、コミュニケーション支援装置100は、インターネットのような広域ネットワーク30を介して、生徒303が用いる情報受信装置21~26と接続されている。 Finally, an implementation example in which each embodiment is implemented in a distance education system will be described. FIG. 8 is a system configuration diagram showing an implementation example. In this system, a communication support device 100 provided at the headquarters of an educational institution is connected to information presentation devices 200-1 and 200-2 used by a lecturer 201. In addition, the communication support device 100 is connected to information receiving devices 21 to 26 used by a student 303 via a wide area network 30 such as the Internet.

ここで、情報受信装置21~26は、教育機関の教室Aや教室Bに設けられる情報受信装置21~24や、自宅等で利用できる情報受信装置25、26からなる。ここで、教室Aや教室Bは、教育機関の直営拠点であってもよいし、フランチャイズ拠点のような提携先でもよい。 Here, the information receiving devices 21 to 26 are information receiving devices 21 to 24 installed in classrooms A and B of the educational institution, and information receiving devices 25 and 26 that can be used at home, etc. Here, classrooms A and B may be directly managed bases of the educational institution, or may be affiliated bases such as franchise bases.

また、情報受信装置25は、いわゆるスマートフォンなどのモバイル端末で実現できる。さらに、情報受信装置26は、デスクトップPCなどで実現できる。なお、本図では、生体情報検知装置304、動作検知装置305や画面301やスピーカー302については省略する。また、生体情報検知装置304、動作検知装置305や画面301は、情報受信装置と一体で構成してもよい。またさらに、情報提示装置200-1や200―2は、教室AやBや講師の自宅などその設置場所は、様々な選択肢が想定できる。 In addition, the information receiving device 25 can be realized by a mobile terminal such as a smartphone. Furthermore, the information receiving device 26 can be realized by a desktop PC or the like. Note that the biometric information detection device 304, the motion detection device 305, the screen 301, and the speaker 302 are omitted in this diagram. Furthermore, the biometric information detection device 304, the motion detection device 305, and the screen 301 may be configured integrally with the information receiving device. Furthermore, various options are possible for the installation locations of the information presentation devices 200-1 and 200-2, such as classroom A or B or the instructor's home.

また、コミュニケーション支援装置100は、いわゆるサーバ装置で実現できる。このため、処理装置11、ネットワークI/F12、メモリ13やストレージ14を有し、これらは互いにバスなどで接続される。 The communication support device 100 can be realized by a so-called server device. For this reason, it has a processing device 11, a network I/F 12, a memory 13, and a storage 14, which are connected to each other via a bus or the like.

まず、処理装置11は、CPUのようなプロセッサで実現でき、メモリ13に展開されたコミュニケーション支援プログラム15に従って、上述のフローチャートで説明した処理を実行する。ネットワークI/F12は、広域ネットワーク30と接続する機能を有する。 First, the processing device 11 can be realized by a processor such as a CPU, and executes the processing described in the above flowchart according to the communication support program 15 deployed in the memory 13. The network I/F 12 has a function of connecting to the wide area network 30.

メモリ13は、コミュニケーション支援プログラム15や上述の処理に必要なデータ、情報を展開する。また、コミュニケーション支援プログラム15などは、ストレージ14のような記憶媒体に格納されており、これが必要に応じてメモリ13に展開されることになる。 The memory 13 expands the communication assistance program 15 and the data and information required for the above-mentioned processing. In addition, the communication assistance program 15 and other programs are stored in a storage medium such as the storage 14, and these are expanded into the memory 13 as necessary.

ストレージ14は、情報、データやプログラムを記憶する機能を有する。そして、各実施例では、興味集中度データベース107や講義内容であるコンテンツ16が記憶される。また、図示していないが、コミュニケーション支援プログラム15を記憶することが望ましい。またさらに、ストレージ14は、コミュニケーション支援プログラム15とは別筐体で実現してもよい。ストレージ14は、例えば、ファイルサーバで実現できる。 The storage 14 has a function of storing information, data, and programs. In each embodiment, an interest concentration database 107 and content 16, which is the lecture content, are stored. Although not shown, it is preferable to store a communication assistance program 15. Furthermore, the storage 14 may be realized in a separate housing from the communication assistance program 15. The storage 14 can be realized, for example, by a file server.

以上の構成により、講師201は、情報提示装置200-1、200-2を利用して、情報受信装置21~26に対して講義内容を提示できる。そして、この際、コミュニケーション支援装置100により、講義内容の提示仕様を適宜変更することが可能になる。このため、生徒303に代表される情報受信者に対して、より適切な講義が可能となる。 With the above configuration, the lecturer 201 can present the lecture contents to the information receiving devices 21 to 26 using the information presentation devices 200-1 and 200-2. At this time, the communication support device 100 can change the presentation specifications of the lecture contents as appropriate. This makes it possible to give a more appropriate lecture to the information recipients, represented by the students 303.

また、情報提示装置200-1、200-2を省略ないし、コミュニケーション支援装置100と一体構成としてもよい。この場合、講師201ではなく、コミュニケーション支援装置100自体が、講義内容を情報受信装置21~26に提示することが望ましい。このために、コミュニケーション支援装置100は、人工知能などを用いて、機械的な情報提供を行うことになる。但し、情報提示装置200-1、200-2が個別装置で実現される際も、人工知能を利用できることは言うまでもない。 In addition, the information presentation devices 200-1 and 200-2 may be omitted or may be integrated with the communication support device 100. In this case, it is desirable for the communication support device 100 itself, rather than the lecturer 201, to present the lecture content to the information receiving devices 21 to 26. For this reason, the communication support device 100 will provide information mechanically using artificial intelligence or the like. However, it goes without saying that artificial intelligence can be used even when the information presentation devices 200-1 and 200-2 are realized as individual devices.

なお、同時に複数人、つまり、複数の情報受信者に同じ講義内容を提供する場合には、個々人の興味集中度あるいは混乱度が異なることが考えられる。この場合、コンテンツ分類や提示速度、新規単語の数あるいは割合の変更を判断するための興味集中度や混乱度は、情報受信者内の最低値あるいは最大値を用いてもよいし、最頻値や平均値等の代表値を用いてもよい。ここで、「同時に」講義内容を提供するとは、通信能力などの関係で、受信タイミングがずれる場合も含まれる。 When providing the same lecture content to multiple people, i.e., multiple information recipients, at the same time, it is conceivable that each person's level of concentration or confusion will differ. In this case, the level of concentration or confusion used to determine changes to content classification, presentation speed, and the number or proportion of new words may be the minimum or maximum value among the information recipients, or a representative value such as the mode or average value. Here, providing the lecture content "simultaneously" also includes cases where the timing of reception is delayed due to communication capabilities, etc.

なお、本シスステムは、教育機関以外の業務上の教育、ノウハウ伝授、技術継承、業務支援などにも適用できる。 This system can also be applied to non-educational institutions for business-related education, know-how transmission, technology transfer, business support, etc.

100…コミュニケーション支援装置、101…生体情報取得部、102…提示情報取得部、103…興味集中度推定部、104…コンテンツ分類推定部、105…情報量解析部、106…提示速度算出部、107…興味集中度データベース、108…提示情報変更指示部、109…動作情報取得部、200…情報提示装置、201…講師、301…画面、302…スピーカー、303…生徒、304…生体情報検知装置、305…動作検知装置 100... communication support device, 101... biometric information acquisition unit, 102... presentation information acquisition unit, 103... interest concentration level estimation unit, 104... content classification estimation unit, 105... information amount analysis unit, 106... presentation speed calculation unit, 107... interest concentration level database, 108... presentation information change instruction unit, 109... motion information acquisition unit, 200... information presentation device, 201... lecturer, 301... screen, 302... speaker, 303... student, 304... biometric information detection device, 305... motion detection device

Claims (6)

情報受信者に対してコンテンツを提示するためのコミュニケーション支援装置において、
前記情報受信者から生じる情報受信者情報を取得する情報受信者情報取得部と、
前記情報受信者情報の時系列変化に基づいて、前記情報受信者における興味集中度を推定する興味集中度推定部と、
前記情報受信者に対して提示しているコンテンツの提示仕様を特定する提示仕様特定部と、
前記興味集中度の変化に応じて、前記コンテンツの提示仕様を変更するための変更指示を作成する提示情報変更指示部を有し、
前記提示仕様特定部は、
前記コンテンツのコンテンツ分類を推定するコンテンツ分類推定部と、
前記コンテンツの情報量を算出する情報量算出部と、
前記情報量に基づいて、前記コンテンツの提示速度を算出する提示速度算出部を有し、
前記提示情報変更指示部は、前記コンテンツ分類および前記提示速度のうち少なくとも1つを変更する変更指示を作成するコミュニケーション支援装置。
A communication support device for presenting content to an information recipient, comprising:
an information receiver information acquisition unit that acquires information receiver information generated from the information receiver;
an interest concentration level estimation unit that estimates an interest concentration level of the information receiver based on a time-series change in the information receiver information;
a presentation format specification unit that specifies a presentation format of the content being presented to the information receiver;
a presentation information change instruction unit that generates an instruction to change a presentation specification of the content in response to a change in the degree of interest concentration;
The presentation specification specifying unit is
a content classification estimation unit for estimating a content classification of the content;
an information amount calculation unit for calculating an information amount of the content;
a presentation speed calculation unit that calculates a presentation speed of the content based on the amount of information;
The presentation information change instruction unit generates an instruction to change at least one of the content classification and the presentation speed.
請求項に記載のコミュニケーション支援装置において、
前記提示仕様特定部は、前記コンテンツに含まれる単位期間内の新規単語を抽出する新規単語抽出部を有し、
前記提示情報変更指示部は、前記コンテンツ分類、前記提示速度および前記新規単語の少なくとも1つを変更する変更指示を作成するコミュニケーション支援装置。
2. The communication support device according to claim 1 ,
The presentation specification unit has a new word extraction unit that extracts new words within a unit period included in the content,
The presentation information change instruction unit generates an instruction to change at least one of the content classification, the presentation speed, and the new word.
コンピュータである情報受信者に対してコンテンツを提示するためのコミュニケーション支援装置を、
前記情報受信者から生じる情報受信者情報を取得する情報受信者情報取得部と、
前記情報受信者情報の時系列変化に基づいて、前記情報受信者における興味集中度を推定する興味集中度推定部と、
前記情報受信者に対して提示しているコンテンツの提示仕様を特定する提示仕様特定部と、
前記興味集中度の変化に応じて、前記コンテンツの提示仕様を変更するための変更指示を作成する提示情報変更指示部として機能させるためのコミュニケーション支援プログラムであって、
前記提示仕様特定部は、
前記コンテンツのコンテンツ分類を推定するコンテンツ分類推定部と、
前記コンテンツの情報量を算出する情報量算出部と、
前記情報量に基づいて、前記コンテンツの提示速度を算出する提示速度算出部として機能し、
前記提示情報変更指示部は、前記コンテンツ分類および前記提示速度のうち少なくとも1つを変更する変更指示を作成するコミュニケーション支援プログラム。
A communication support device for presenting content to an information recipient, which is a computer.
an information receiver information acquisition unit that acquires information receiver information generated from the information receiver;
an interest concentration level estimation unit that estimates an interest concentration level of the information receiver based on a time-series change in the information receiver information;
a presentation format specification unit that specifies a presentation format of the content being presented to the information receiver;
a communication support program for causing a user to function as a presentation information change instruction unit that generates a change instruction for changing a presentation specification of the content in response to a change in the interest concentration level,
The presentation specification specifying unit is
a content classification estimation unit for estimating a content classification of the content;
an information amount calculation unit for calculating an information amount of the content;
a presentation speed calculation unit that calculates a presentation speed of the content based on the amount of information;
The presentation information change instruction unit generates an instruction to change at least one of the content classification and the presentation speed.
請求項に記載のコミュニケーション支援プログラムにおいて、
前記提示仕様特定部は、前記コンテンツに含まれる単位期間内の新規単語を抽出する新規単語抽出部として機能し、
前記提示情報変更指示部は、前記コンテンツ分類、前記提示速度および前記新規単語の少なくとも1つを変更する変更指示を作成するコミュニケーション支援プログラム。
4. The communication support program according to claim 3 ,
The presentation specification specifying unit functions as a new word extracting unit that extracts new words within a unit period included in the content,
The presentation information change instruction unit generates an instruction to change at least one of the content classification, the presentation speed, and the new word.
コンピュータである情報受信者に対してコンテンツを提示するためのコミュニケーション支援装置を、
前記情報受信者から生じる情報受信者情報を取得する情報受信者情報取得部と、
前記情報受信者情報の時系列変化に基づいて、前記情報受信者における興味集中度を推定する興味集中度推定部と、
前記情報受信者に対して提示しているコンテンツの提示仕様を特定する提示仕様特定部と、
前記興味集中度の変化に応じて、前記コンテンツの提示仕様を変更するための変更指示を作成する提示情報変更指示部として機能させるためのコミュニケーション支援プログラムを格納した記憶媒体であって、
前記提示仕様特定部は、
前記コンテンツのコンテンツ分類を推定するコンテンツ分類推定部と、
前記コンテンツの情報量を算出する情報量算出部と、
前記情報量に基づいて、前記コンテンツの提示速度を算出する提示速度算出部として機能し、
前記提示情報変更指示部は、前記コンテンツ分類および前記提示速度のうち少なくとも1つを変更する変更指示を作成する記憶媒体。
A communication support device for presenting content to an information recipient, which is a computer.
an information receiver information acquisition unit that acquires information receiver information generated from the information receiver;
an interest concentration level estimation unit that estimates an interest concentration level of the information receiver based on a time-series change in the information receiver information;
a presentation format specification unit that specifies a presentation format of the content being presented to the information receiver;
a storage medium storing a communication support program for causing the storage medium to function as a presentation information change instruction unit that creates a change instruction for changing the presentation specifications of the content in response to a change in the interest concentration level,
The presentation specification specifying unit is
a content classification estimation unit for estimating a content classification of the content;
an information amount calculation unit for calculating an information amount of the content;
a presentation speed calculation unit that calculates a presentation speed of the content based on the amount of information;
The presentation information change instruction unit generates an instruction to change at least one of the content classification and the presentation speed.
請求項に記載の記憶媒体において、
前記提示仕様特定部は、前記コンテンツに含まれる単位期間内の新規単語を抽出する新規単語抽出部として機能し、
前記提示情報変更指示部は、前記コンテンツ分類、前記提示速度および前記新規単語の少なくとも1つを変更する変更指示を作成する記憶媒体。
6. The storage medium according to claim 5 ,
The presentation specification specifying unit functions as a new word extracting unit that extracts new words within a unit period included in the content,
The presentation information change instruction unit generates an instruction to change at least one of the content classification, the presentation speed, and the new word.
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