54ビジネスで音声感情解析システムはどのように使われるのか（連載2） 《教育現場での音声感情解析》｜音声活用ブログ

音声感情解析テクノロジーはブログ52で解説したように、いろいろな場面で使用されているのですが、このブログでは教育現場での使われ方について説明します。日本では教育分野で音声感情解析を使うアプリは2018年に株式会社電通デジタルさんが放課後教育支援アプリの「おかえりチェッカー」を音声感情分析の手法を用いて商品化しています。しかし、実際の授業で使う試みはまだ報告されていません。このブログでは中国での実際の教育現場での授業での使われ方について紹介します。

わが国では、音声感情解析システムを教育現場で授業目的に使っているという事例は聞いたことがありませんが、諸外国、特に中国、では本格的に授業で音声感情解析を使って児童生徒の学習効率化に役立てているとの報告がなされています。最近中国の四川大学で「Speech Emotion Recognition Application for Education（教育での音声感情認識の応用）BCP Education & Psychology Vol.7 2022」という論文が発表されました。

この論文では音声感情認識システムを用いて児童生徒が読み上げる声を収録して、その連続的な感情状態（喜んでいるかーそうでないか、奮起しているーしていないか、支配的かー従順か）を解析して、児童生徒にどのくらいの学習量を割り当てるべきかの判断に使っているとのことです。もし子供たちが喜んでいて奮起している（やる気がある）なら学習量を増やすようにしており、フットボールなどで遊んだ後では疲れてしまうので、感情状態を検出してこの日は学習量を減らすようにして児童生徒の学習効率を改善することができるとのことでした。

下図は実際に、この方法を用いたグループとそうでないグループの２つに児童生徒をグループ分けして1か月間テストした結果です。縦軸は学習効率を表す指標で、生徒がマスターした語彙の数や話し方の流暢度が改善されたかなどで表したものです。

この図を見ると、この音声感情解析手法を用いると児童生徒の学習効率が大きく向上しているように見られます。

次の実験として、学習者がAI出題による読書学習アプリを用いる時間を調べたそうです。学習者をやはり感情解析を用いたグループとそうでないグループに分けて一か月間調査したところ下記の図になりました。

縦軸はこのAI学習アプリを使う時間の平均値です。この調査から音声感情解析を用いたグループの方が長時間このAI学習アプリを使う傾向が読み取れます。これから、AI学習アプリの使用において感情状態を用いると、AI製品のユーザー体験を非常に高めると結論づけています。

この手法は中国の社会体制下では受け入れられるかもしれませんが日本の教育界で、この手法が受け入れられるかどうかは未知数です。むしろネガティブな反応を示されるかもしれません。しかし、同様の論文はギリシャのイオニア大学でも発行されています。(Emotion recognition from Speech: A classroom Experiment. Conference paper 2018) 音声感情解析テクノロジーの応用例としてこのような使われ方が実際に他の諸国で行われていることは認識しておいてもよいかと思います。

以上