課題
車内などで使われる対話AIは、ただ質問に答えるだけでなく、ユーザーが自然に会話を楽しめることが求められます。お客様は、ユーザーが会話にどれだけ入り込んでいるか、つまり「没入感」を分析するモデルの開発を進めていました。
没入感は本人の内面に関わるもので、外から直接測ることはできません。どんな会話を、どんな方法で集めれば分析に使えるのか、データの集め方そのものから考える必要がありました。
支援内容
Nextremerは、データ収集の設計から音声分析までを一気通貫で支援しました。
- 没入感を分析できるデータを得るため、データ収集の方法を設計
- 会話のシナリオを作成し、ユーザーと対話AIの会話データを収集
- 収集した会話を文字起こしし、発話ごとに感情のアノテーションを付与
- 声の調子などの音声的な特徴を分析
感情のラベルは作業者の主観に左右されやすいため、判断の基準を具体的な例とともに定め、ぶれを抑えています。
成果
収集方法の設計から感情アノテーション、音声分析までを一貫して担い、没入感の分析に使えるデータを整備しました。
言葉の内容と声の特徴の両方を手がかりにできるデータがそろい、会話の質を測るモデルの開発を前に進めています。
