DEIM2022で「視線計測による興味推定を用いた優柔不断な選択者を後押しするシステムの提案」というタイトルで発表してきました（小松原達哉）

はじめに

こんにちは、中村研究室M1の小松原達哉です。
このたび、2/28~3/2にオンラインにて開催されたDEIM2022で発表させていただきましたので、その報告をさせていただきます。

研究概要

みなさんは日常で何か選択をするときに優柔不断になってしまい、なかなか決定できないことはありませんか？

私は自分のことをかなり優柔不断なタイプだと思っていて、例えば友人とご飯を食べに行くことになったとき、まず「どこに行こうか」で悩み、到着してから「何を注文しようか」と悩んでしまいます。こうしてたくさん悩んでいるうちに時間をもったいなく感じてしまったり、それによって焦ってしまい、違うのにしとけばよかったなどと思ってしまうことがよくあります。そんな経験から、優柔不断で決定できない人の悩みを解決することを本研究の目的としました。

悩んでいる状態の人に対して実際に行われている解決策の一つとして、「一緒に考えてくれる他者」のアドバイスによる後押しがあります。誰かと一緒に悩んでいるときには話し合って決めたり、自分よりその分野に詳しい人の意見を聞いたりすることで選択しやすくなるケースがあります。

そこで本研究では、日常的に優柔不断であり、選択に迷ってしまう人に対して、その迷っている候補の中から一つをピックアップし「これを選んでは？」と推薦し、選択の後押しをしてくれるシステムを提案しました。また、その推薦のための選択肢をどれにするかについて「選択において選択者は興味のあるものについてよく見ている」といった特性から、システムをメガネ型デバイスとし、計測した視線運動データからユーザが選択中によく見ていた候補について推薦することで、一緒に考えてくれる他者を再現することができると考えました。

提案手法を実現するためのシステムとして、Tobii Pro Glasses 3とTeachable Machineを使用して、リアルタイムで選択者が何を見ているかを認識し、それによって最も多い回数認識された選択候補についてシステムが推薦を行うように設計しました。
また、実際にこのシステムを使用した状態で20種類の選択候補が記載されたメニューから一つ選択してもらう実験を行いました。

実験の結果、システムが推薦した候補と同じ候補を最終的に選択された試行について推薦決定群としたところ、それらの決定した理由として「良さそうと思っていたところに提案されて後押しされたから」や「３つの候補で迷っていたときに推薦されたから」といったような、選択決定に対してシステムの後押しが作用したことが伺えるものがありました。

また、推薦決定群とそれら以外の試行について、認識失敗群（システムによる認識が失敗した試行群）と推薦回避群（推薦した候補と違うものを選んだ試行群）として分類したところ、下記のように選択時間と満足度の双方で推薦決定群が良い結果となり、提案システムによる選択の後押しが選択者にいい影響を与えたと考えられる結果となりました。

詳細に関しては原稿やスライドをご覧ください。

スライド

原稿情報

小松原 達哉, 中村 聡史. 視線計測による興味推定を用いた優柔不断な選択者を後押しするシステムの提案, 第14回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム, 2022.

感想

今回は前回発表したテーマとは全く異なったもので、どのようにして発表したら伝わるかといったところで迷走していましたが、先生や先輩方が発表練習の場を多く設けてくださったことで最終的には自信を持って発表することができました！本当にありがとうございました！

オンラインでの発表は自分のペースでリラックスして行えるところもあっていいのですが、出張に行って会場で行われる学会の雰囲気も体感してみたいので、今回得た学びをもとに今後も研究発表ができるように頑張っていきます！