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特許7640147情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、およびプログラム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B1)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2025-02-25
(45)【発行日】2025-03-05
(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、およびプログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 10/10 20230101AFI20250226BHJP
【ＦＩ】
G06Q10/10
【請求項の数】
9
(21)【出願番号】P 2024014430
(22)【出願日】2024-02-01
【審査請求日】2024-02-01
(73)【特許権者】
【識別番号】000227205
【氏名又は名称】ＮＥＣプラットフォームズ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100149548
【弁理士】
【氏名又は名称】松沼 泰史
(74)【代理人】
【識別番号】100181135
【弁理士】
【氏名又は名称】橋本 隆史
(72)【発明者】
【氏名】原 和樹
(72)【発明者】
【氏名】平川 真里
【審査官】山崎 雄司
(56)【参考文献】
【文献】特開２０２２－０９４０２７（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２２－０５８３１５（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１７－２１５９４３（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１３－２５０９３１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１２－１６８６１４（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２２－０７２９４９（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００３－２１９３８２（ＪＰ，Ａ）
【文献】中国特許出願公開第１１６６２８２６４（ＣＮ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
Ｗｅｂ会議に参加しているユーザの反応を示す反応データを、前記ユーザが前記Ｗｅｂ会議で使用しているユーザ端末から受信し、前記反応データを解析するデータ解析手段であって、前記ユーザ端末が備えるカメラが生成した映像データを前記反応データとして受信し、前記映像データに基づいて前記ユーザの感情を解析し、または、前記ユーザ端末が備えるマイクが生成した音声データを前記反応データとして受信し、前記音声データに基づいて前記ユーザの会議経過時間に対する発言時間の割合を解析し、または、前記ユーザが前記ユーザ端末に入力した入力データを前記反応データとして受信し、前記入力データに基づいて前記ユーザの会議経過時間に対する非入力時間の割合を解析するデータ解析手段と、前記感情を示す値、前記発言時間の割合を示す値、および前記非入力時間の割合を示す値のうちのいずれか１つの値または少なくとも２つを合成した値を前記ユーザの理解度として算出する理解度算出手段と、
前記Ｗｅｂ会議において使用されている単語の理解を確認するための質問を生成する質問生成手段と、
前記理解度が予め設定された基準よりも低いユーザのユーザ端末に前記質問を送信する質問送信手段と、
前記質問の回答を前記ユーザ端末から受信する回答受信手段と、
前記回答が誤りである場合に前記単語の意味を示す情報を生成し、前記理解度が前記基準よりも低い前記ユーザの前記ユーザ端末に前記情報を送信する回答処理手段と、
を備える、
情報処理装置。
【請求項2】
前記理解度算出手段は、前記回答が正しい場合に前記理解度を増加させることにより前記理解度を更新する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記理解度算出手段は、前記感情を示す値、前記発言時間の割合を示す値、および前記非入力時間の割合を示す値のうちのいずれか１つの値または少なくとも２つを合成した値に、前記ユーザの役職に応じた値を加算することにより前記理解度を算出する、請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記音声データを受信し、前記音声データに基づいて前記ユーザの発言に含まれる単語を抽出する単語抽出手段をさらに備え、抽出された前記単語が、単語および当該単語の意味を保持するデータベースに登録されている場合、前記質問生成手段は、前記単語の前記意味に基づいて前記質問を生成する、
請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項5】
抽出された前記単語が前記データベースに登録されていない場合、前記質問生成手段は、インターネットを経由して、前記単語の意味を取得し、取得した前記意味に基づいて前記質問を生成すると共に、前記データベースを更新する、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項6】
インターネットを経由して前記単語の意味を取得できない場合、前記回答処理手段は、前記ユーザ端末がチャットにて他ユーザから取得した前記単語の意味に基づいて、前記データベースを更新する、請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項7】
請求項１または２に記載の情報処理装置と、前記反応データおよび前記回答を前記情報処理装置に送信し、前記質問および前記情報を前記情報処理装置から受信する前記ユーザ端末と、
を備える、
情報処理システム。
【請求項8】
Ｗｅｂ会議に参加しているユーザの反応を示す反応データを、前記ユーザが前記Ｗｅｂ会議で使用しているユーザ端末から受信し、前記ユーザ端末が備えるカメラが生成した映像データを前記反応データとして受信し、前記映像データに基づいて前記ユーザの感情を解析し、または、前記ユーザ端末が備えるマイクが生成した音声データを前記反応データとして受信し、前記音声データに基づいて前記ユーザの会議経過時間に対する発言時間の割合を解析し、または、前記ユーザが前記ユーザ端末に入力した入力データを前記反応データとして受信し、前記入力データに基づいて前記ユーザの会議経過時間に対する非入力時間の割合を解析し、
前記感情を示す値、前記発言時間の割合を示す値、および前記非入力時間の割合を示す値のうちのいずれか１つの値または少なくとも２つを合成した値を前記ユーザの理解度として算出し、
前記Ｗｅｂ会議において使用されている単語の理解を確認するための質問を生成し、
前記理解度が予め設定された基準よりも低いユーザのユーザ端末に前記質問を送信し、
前記質問の回答を前記ユーザ端末から受信し、
前記回答が誤りである場合に前記単語の意味を示す情報を生成し、
前記理解度が前記基準よりも低い前記ユーザの前記ユーザ端末に前記情報を送信する、
情報処理装置の情報処理方法。
【請求項9】
情報処理装置に請求項８に記載の情報処理方法を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
近年、テレワークの普及に伴ってＷｅｂ会議の機会が増えている。対面の会議と比較して、オンラインの会議では場の雰囲気、参加者の目線、参加者の態度等の情報が欠如する。そのため、参加者が発言の機会を得られない状況が発生しやすい。意味が理解できない単語（以下、不明語と記載）が登場すると、参加者が会議の内容を理解できず、会議の質が低下するという問題が発生している。
【0003】
不明語が一般的な用語であれば、参加者が自分で調査することはできる。しかしながら、調査の間、参加者は会議に参加できず、内容を把握できないままに会議が進行する。また、不明語が社内用語であれば、参加者は他の参加者に質問することができる。しかしながら、参加者が質問することで会議の進行を妨げることが問題である。
【0004】
例えば、特許文献１には、教育用コンテンツを視認するユーザをアシストするシステムが記載されている。そのシステムは、ユーザの眼の動きに基づいて、コンテンツに対するユーザの理解度を推定し、ユーザの理解を促進させるためのアシスト情報を出力する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【文献】特開２０２２－５８３１５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
特許文献１に記載されたシステムは、教育用コンテンツを視認するユーザをアシストする。しかしながら、そのシステムは、Ｗｅｂ会議に参加しているユーザをアシストするものではない。Ｗｅｂ会議では、参加者がリアルタイムに発言するが、参加者の発言は、予め用意されたコンテンツとは異なる。
【0007】
本開示の目的は、上述の課題を解決する情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0008】
本開示の一態様に係る情報処理装置は、Ｗｅｂ会議に参加しているユーザの反応を示す反応データを、前記ユーザが前記Ｗｅｂ会議で使用しているユーザ端末から受信し、前記反応データを解析するデータ解析手段であって、前記ユーザ端末が備えるカメラが生成した映像データを前記反応データとして受信し、前記映像データに基づいて前記ユーザの感情を解析し、または、前記ユーザ端末が備えるマイクが生成した音声データを前記反応データとして受信し、前記音声データに基づいて前記ユーザの会議経過時間に対する発言時間の割合を解析し、または、前記ユーザが前記ユーザ端末に入力した入力データを前記反応データとして受信し、前記入力データに基づいて前記ユーザの会議経過時間に対する非入力時間の割合を解析するデータ解析手段と、前記感情を示す値、前記発言時間の割合を示す値、および前記非入力時間の割合を示す値のうちのいずれか１つの値または少なくとも２つを合成した値を前記ユーザの理解度として算出する理解度算出手段と、前記Ｗｅｂ会議において使用されている単語の理解を確認するための質問を生成する質問生成手段と、前記理解度が予め設定された基準よりも低いユーザのユーザ端末に前記質問を送信する質問送信手段と、前記質問の回答を前記ユーザ端末から受信する回答受信手段と、前記回答が誤りである場合に前記単語の意味を示す情報を生成し、前記理解度が前記基準よりも低い前記ユーザの前記ユーザ端末に前記情報を送信する回答処理手段と、を備える。
【0009】
本開示の一態様に係る情報処理システムは、上記の情報処理装置と、前記反応データおよび前記回答を前記情報処理装置に送信し、前記質問および前記情報を前記情報処理装置から受信する前記ユーザ端末と、を備える。
【0010】
本開示の一態様に係る情報処理方法は、Ｗｅｂ会議に参加しているユーザの反応を示す反応データを、前記ユーザが前記Ｗｅｂ会議で使用しているユーザ端末から受信し、前記ユーザ端末が備えるカメラが生成した映像データを前記反応データとして受信し、前記映像データに基づいて前記ユーザの感情を解析し、または、前記ユーザ端末が備えるマイクが生成した音声データを前記反応データとして受信し、前記音声データに基づいて前記ユーザの会議経過時間に対する発言時間の割合を解析し、または、前記ユーザが前記ユーザ端末に入力した入力データを前記反応データとして受信し、前記入力データに基づいて前記ユーザの会議経過時間に対する非入力時間の割合を解析し、前記感情を示す値、前記発言時間の割合を示す値、および前記非入力時間の割合を示す値のうちのいずれか１つの値または少なくとも２つを合成した値を前記ユーザの理解度として算出し、前記Ｗｅｂ会議において使用されている単語の理解を確認するための質問を生成し、前記理解度が予め設定された基準よりも低いユーザのユーザ端末に前記質問を送信し、前記質問の回答を前記ユーザ端末から受信し、前記回答が誤りである場合に前記単語の意味を示す情報を生成し、前記理解度が前記基準よりも低い前記ユーザの前記ユーザ端末に前記情報を送信する。
【0011】
本開示の一態様に係るプログラムは、情報処理装置に前記情報処理方法を実行させる。
【発明の効果】
【0012】
上記一態様によれば、Ｗｅｂ会議に参加しているユーザの理解度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【0013】
【図1】本開示に係るＷｅｂ会議システムのブロック図である。
【図2】本開示に係る社員情報データベース（ＤＢ）が保持する社員情報の例を示す図である。
【図3】本開示に係る理解度ＤＢが保持する理解度情報の例を示す図である。
【図4】本開示に係る単語ＤＢが保持する単語情報の例を示す図である。
【図5】本開示に係るＷｅｂ会議サーバのハードウェア構成図である。
【図6】本開示に係るＤＢサーバのハードウェア構成図である。
【図7】本開示に係るユーザ端末のハードウェア構成図である。
【図8】本開示に係るＷｅｂ会議システムのシーケンス図である。
【図9】本開示に係るＷｅｂ会議システムのシーケンス図である。
【図10】本開示に係るＷｅｂ会議システムのシーケンス図である。
【図11】本開示に係るＷｅｂ会議サーバの動作を示すフローチャートである。
【図12】本開示に係るＷｅｂ会議サーバの動作を示す模式図である。
【図13】本開示に係る理解度の例を示す図である。
【図14】本開示に係る音声データの例を示す図である。
【図15】本開示に係るキーボード入力の例を示す図である。
【図16】本開示に係る社員情報ＤＢが保持する社員情報の例を示す図である。
【図17】本開示に係る役職ごとの補正値の例を示す図である。
【図18】本開示に係る単語ＤＢが保持する単語情報の例を示す図である。
【図19】本開示に係るユーザ端末のディスプレイの画面の例を示す図である。
【図20】本開示に係るユーザ端末のディスプレイの画面の例を示す図である。
【図21】本開示に係る理解度の例を示す図である。
【図22】本開示に係る理解度ＤＢが保持する理解度情報の例を示す図である。
【図23】本開示に係る理解度の例を示す図である。
【図24】本開示に係る理解度の例を示す図である。
【図25】本開示に係る理解度ＤＢが保持する理解度情報の例を示す図である。
【図26】本開示に係る理解度の例を示す図である。
【図27】本開示に係る理解度の例を示す図である。
【図28】本開示に係る理解度ＤＢが保持する理解度情報の例を示す図である。
【図29】本開示に係るＷｅｂ会議システムのブロック図である。
【図30】本開示に係るＷｅｂ会議サーバの動作を示すフローチャートである。
【図31】本開示に係るユーザ端末のディスプレイの画面の例を示す図である。
【図32】本開示に係るユーザ端末のディスプレイの画面の例を示す図である。
【図33】本開示に係るユーザ端末のディスプレイの画面の例を示す図である。
【図34】本開示に係るユーザ端末のディスプレイの画面の例を示す図である。
【図35】本開示に係るユーザ端末のディスプレイの画面の例を示す図である。
【図36】本開示に係る単語ＤＢが保持する単語情報の例を示す図である。
【図37】本開示に係る情報処理装置のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【0014】
以下、各実施形態について、図面を用いて説明する。すべての図面において同一または相当する構成には同一の符号を付し、共通する説明は省略する。
【0015】
＜第１の実施形態＞
以下、本開示に係る一実施形態について、図を用いて説明する。図１は、本実施形態のＷｅｂ会議システム１００の機能構成を示す。Ｗｅｂ会議システム１００は、会議内容に対する各ユーザの理解度をリアルタイムに算出し、理解度の低いユーザに対して、会議内で使用されている単語の理解を確認するための質問を実施する。Ｗｅｂ会議システム１００は、その質問に対する回答に基づいて、理解を促進する情報をユーザに提供する。
以下、本開示に係る一実施形態について、図を用いて説明する。図１は、本実施形態のＷｅｂ会議システム１００の機能構成を示す。Ｗｅｂ会議システム１００は、会議内容に対する各ユーザの理解度をリアルタイムに算出し、理解度の低いユーザに対して、会議内で使用されている単語の理解を確認するための質問を実施する。Ｗｅｂ会議システム１００は、その質問に対する回答に基づいて、理解を促進する情報をユーザに提供する。
【0016】
Ｗｅｂ会議システム１００は、自動的に質問をユーザに与え、回答を得ることができる。そのため、ユーザ自身が調査する、または他者に質問することにより会議の進行を妨げることなく、Ｗｅｂ会議システム１００はユーザの理解度を向上させることができ、会議の質を向上させることができる。
【0017】
Ｗｅｂ会議システム１００は、Ｗｅｂ会議サーバ１と、データベース（ＤＢ）サーバ２と、ユーザ端末３とを備える。Ｗｅｂ会議サーバ１およびＤＢサーバ２は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）などのコンピュータシステムである。ユーザ端末３は、ＰＣ、スマートフォン、またはタブレット端末などの情報機器である。
【0018】
Ｗｅｂ会議サーバ１は、ネットワークに接続し、Ｗｅｂ会議の中継を行う。ＤＢサーバ２は、Ｗｅｂ会議サーバ１が処理した内容を保持する。ユーザ端末３は、ネットワークを経由してＷｅｂ会議サーバ１と通信を実行する。Ｗｅｂ会議システム１００は複数のユーザ端末３を備えるが、１つのユーザ端末３の構成が図１に示されている。
【0019】
Ｗｅｂ会議サーバ１は、ユーザ識別部１１と、感情分析部１２と、発言量解析部１３と、キーボード入力解析部１４と、回答処理部１５と、理解度算出部１６と、質問生成部１７と、質問送信部１８とを備える。ＤＢサーバ２は、社員情報ＤＢ２１と、理解度ＤＢ２２と、単語ＤＢ２３とを備える。ユーザ端末３は、カメラ３１と、マイク３２と、キーボード３３と、質問回答部３４とを備える。
【0020】
ユーザ識別部１１は、以下の機能を有する。ユーザ識別部１１は、ＤＢサーバ２の社員情報ＤＢ２１を参照し、社員情報ＤＢ２１に保存されたユーザ（Ｗｅｂ会議の参加者）を識別する。ユーザ識別部１１は、Ｗｅｂ会議に参加しているユーザの社員情報を社員情報ＤＢ２１から取得する。
【0021】
感情分析部１２は、以下の機能を有する。感情分析部１２は、ユーザ端末３のカメラ３１が生成した映像データをユーザ端末３から受信する。感情分析部１２は、映像データに基づいて、［喜び、信頼、恐れ、驚き、悲しみ、嫌悪、怒り、期待］の各感情の度合いを分析する。感情分析部１２は、分析結果を理解度算出部１６に送信する。
【0022】
発言量解析部１３は、以下の機能を有する。発言量解析部１３は、ユーザ端末３のマイク３２が生成した音声データをユーザ端末３から受信する。発言量解析部１３は、発話区間の長さを解析することにより、ユーザの発言量を解析する。発言量解析部１３は、解析結果を理解度算出部１６に送信する。発言量解析部１３は、全てのユーザ端末３から受信した音声データから頻出単語を抽出し、頻出単語を質問生成部１７に送信する。
【0023】
キーボード入力解析部１４は、以下の機能を有する。キーボード入力解析部１４は、ユーザ端末３のキーボード３３が生成した入力データをユーザ端末３から受信する。キーボード入力解析部１４は、打鍵時間の長さを解析することにより、ユーザの入力頻度を解析する。キーボード入力解析部１４は、解析結果を理解度算出部１６に送信する。
【0024】
理解度算出部１６は、以下の機能を有する。理解度算出部１６は、感情分析部１２、発言量解析部１３、キーボード入力解析部１４、および回答処理部１５が送信したデータを受信し、Ｗｅｂ会議に参加しているユーザの理解度を算出する。理解度算出部１６は、算出した理解度をＤＢサーバ２の理解度ＤＢ２２に登録する。理解度算出部１６は、全ての参加者の理解度から閾値を決定し、質問を送信する対象ユーザを選択する。理解度算出部１６は、対象ユーザのユーザ端末３の情報を質問送信部１８に送信する。理解度算出部１６は、回答処理部１５が送信する正誤データに基づいてユーザの理解度を更新する。正誤データは、ユーザの回答が正しいか否かを示す。理解度算出部１６は、更新した理解度をＤＢサーバ２の理解度ＤＢ２２に登録する。
【0025】
質問生成部１７は、以下の機能を有する。質問生成部１７は、頻出単語を発言量解析部１３から受信する。質問生成部１７は、ＤＢサーバ２の単語ＤＢ２３を参照し、発言量解析部１３から受信した頻出単語の意味を単語ＤＢ２３から取得する。質問生成部１７は、発言量解析部１３から受信した頻出単語を含む質問文章の文字列である質問データを生成する。質問生成部１７は、生成した質問データを質問送信部１８に送信する。質問生成部１７は、頻出単語の意味を使用することにより、質問データと対になる正解データを生成し、正解データを回答処理部１５に送信する。
【0026】
質問送信部１８は、以下の機能を有する。質問送信部１８は、質問を送信する対象ユーザのユーザ端末３の情報を理解度算出部１６から受信し、質問データを質問生成部１７から受信する。質問送信部１８は、質問データを対象ユーザのユーザ端末３の質問回答部３４に送信する。
【0027】
回答処理部１５は、以下の機能を有する。回答処理部１５は、ユーザ端末３の質問回答部３４が送信した回答データを受信し、質問生成部１７が送信した正解データを受信する。回答処理部１５は、回答データおよび正解データに基づいて、正誤データを生成し、正誤データを理解度算出部１６および質問回答部３４に送信する。回答処理部１５は、質問データを生成するために使用された頻出単語の意味を質問回答部３４に送信する。
【0028】
社員情報ＤＢ２１は、社員の役職を含む社員情報を保持する。図２は、社員情報ＤＢ２１が保持する社員情報の例を示す。社員情報は、各ユーザのＩＤ２１１、社員名２１２、および役職２１３を含む。社員情報ＤＢ２１は、外部サービスにより提供されてもよい。
【0029】
理解度ＤＢ２２は、各ユーザの会議の理解度情報を保持する。図３は、理解度ＤＢ２２が保持する理解度情報の例を示す。理解度情報は、各ユーザのＩＤ２２１、社員名２２２、および理解度２２３を含む。
【0030】
単語ＤＢ２３は、単語情報を保持する。図４は、単語ＤＢ２３が保持する単語情報の例を示す。単語情報は、ＩＤ２３１、単語２３２、および意味２３３を含む。
【0031】
カメラ３１、マイク３２、およびキーボード３３は、Ｗｅｂ会議に参加しているユーザの反応を示す反応データを生成する。
【0032】
カメラ３１は、以下の機能を有する。カメラ３１は、ユーザ端末３を使用してＷｅｂ会議に参加しているユーザの顔を撮影し、反応データとして映像データを生成する。ユーザ端末３は、映像データをＷｅｂ会議サーバ１の感情分析部１２に送信する。
【0033】
マイク３２は、以下の機能を有する。マイク３２は、ユーザ端末３を使用してＷｅｂ会議に参加しているユーザの音声を収集し、反応データとして音声データを生成する。ユーザ端末３は、音声データをＷｅｂ会議サーバ１の発言量解析部１３に送信する。
【0034】
キーボード３３は、以下の機能を有する。キーボード３３は、Ｗｅｂ会議に参加しているユーザが情報入力に使用する入力装置である。キーボード３３は、ユーザが入力した情報に基づいて、反応データとして入力データを生成する。例えば、入力データは、ユーザが入力した文字列を示す。ユーザ端末３は、入力データをＷｅｂ会議サーバ１のキーボード入力解析部１４に送信する。
【0035】
ユーザ端末３は、キーボード３３以外の入力装置を備えてもよい。例えば、ユーザ端末３は入力装置としてボタンまたはタッチスクリーン等を備えてもよい。
【0036】
質問回答部３４は、以下の機能を有する。質問回答部３４は、Ｗｅｂ会議サーバ１の質問送信部１８が送信した質問データを受信し、質問と２択の回答用ボタンとをディスプレイ３０９に表示する。ユーザが２択の回答用ボタンを押下したとき、質問回答部３４はユーザの回答を示す回答データをＷｅｂ会議サーバ１の回答処理部１５に送信する。質問回答部３４は、回答処理部１５が送信した正誤データおよび頻出単語の意味を受信する。質問回答部３４は、ユーザの回答が正しいか否かと、頻出単語の意味とをディスプレイ３０９に表示する。
【0037】
図５は、Ｗｅｂ会議サーバ１のハードウェア構成を示す。Ｗｅｂ会議サーバ１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３、他の記憶装置１０４、通信装置１０５等の各ハードウェアを備えたコンピュータである。ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０２に格納されたプログラムを実行することにより、ユーザ識別部１１、感情分析部１２、発言量解析部１３、キーボード入力解析部１４、回答処理部１５、理解度算出部１６、質問生成部１７、および質問送信部１８の機能を実現する。通信装置１０５は、ＤＢサーバ２およびユーザ端末３と通信を実行する。
【0038】
図６は、ＤＢサーバ２のハードウェア構成を示す。ＤＢサーバ２は、ＣＰＵ２０１、ＲＯＭ２０２、ＲＡＭ２０３、他の記憶装置２０４、通信装置２０５等の各ハードウェアを備えたコンピュータである。記憶装置２０４は、社員情報ＤＢ２１、理解度ＤＢ２２、および単語ＤＢ２３を保持する。通信装置１０５は、Ｗｅｂ会議サーバ１と通信を実行する。
【0039】
図７は、ユーザ端末３のハードウェア構成を示す。ユーザ端末３は、ＣＰＵ３０１、ＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、他の記憶装置３０４、通信装置３０５、カメラ３０６、マイク３０７、キーボード３０８、およびディスプレイ３０９等の各ハードウェアを備えたコンピュータである。ＣＰＵ３０１は、ＲＯＭ３０２に格納されたプログラムを実行することにより、質問回答部３４の機能を実現する。通信装置３０５は、Ｗｅｂ会議サーバ１と通信を実行する。カメラ３０６は、カメラ３１と対応する。マイク３０７は、マイク３２と対応する。キーボード３０８は、キーボード３３と対応する。ディスプレイ３０９は、質問データ等を表示する。
【0040】
Ｗｅｂ会議サーバ１、ＤＢサーバ２、およびユーザ端末３のそれぞれの機能を実現するためのプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体（上記の例ではＲＯＭ）に記録されている。「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含む。
【0041】
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【0042】
【0043】
ユーザ端末３のカメラ３１は映像データを生成し、ユーザ端末３は、カメラ３１が生成した映像データをＷｅｂ会議サーバ１の感情分析部１２に送信する（ステップＳ３０１）。感情分析部１２は、映像データを受信する（ステップＳ１０１）。映像データの送信および受信は繰り返される。
【0044】
ユーザ端末３のマイク３２は音声データを生成し、ユーザ端末３は、マイク３２が生成した音声データをＷｅｂ会議サーバ１の発言量解析部１３に送信する（ステップＳ３０２）。発言量解析部１３は、音声データを受信する（ステップＳ１０２）。音声データの送信および受信は繰り返される。
【0045】
ユーザ端末３のキーボード３３は入力データを生成し、ユーザ端末３は、キーボード３３が生成した入力データをＷｅｂ会議サーバ１のキーボード入力解析部１４に送信する（ステップＳ３０３）。キーボード入力解析部１４は、入力データを受信する（ステップＳ１０３）。入力データの送信および受信は繰り返される。
【0046】
感情分析部１２は、受信した映像データを処理し、ユーザの感情を分析する。通常、ユーザが会議の内容を理解している場合には、喜怒哀楽のうち、ポジティブな感情が強く表れる。逆に、ユーザが会議の内容を理解できていない場合には、ネガティブな感情が強く表れる。感情分析部１２は、分析結果を理解度算出部１６に送信する（ステップＳ１０４）。
【0047】
発言量解析部１３は、受信した音声データを処理し、ユーザの発言量を解析する。具体的には、発言量解析部１３は、会議の経過時間に対してマイク３２のミュートが解除されている時間を算出し、会議へのユーザの参加割合を算出する。会議においてユーザが積極的に発言している場合、発言量解析部１３は、ユーザが会議の内容を十分に把握していると判断し、理解度が高い状態であると判断する。発言量解析部１３は、解析結果を理解度算出部１６に送信する（ステップＳ１０５）。
【0048】
キーボード入力解析部１４は、受信した入力データを処理し、ユーザの入力頻度を解析する。会議中にキーボードの入力が少ない場合、ユーザは会議に集中している。そのような場合、キーボード入力解析部１４は、理解度が高い状態であると判断する。会議中にキーボードの入力が多い場合、ユーザが会議の内容とは別の作業を実施している場合があり、会議に集中していない可能性がある。そのような場合、キーボード入力解析部１４は、理解度が低い状態であると判断する。キーボード入力解析部１４は、解析結果を理解度算出部１６に送信する（ステップＳ１０６）。
【0049】
会議開始から５分が経過するごとに、感情分析部１２、発言量解析部１３、およびキーボード入力解析部１４は上記の処理を実行する。感情分析部１２は、ユーザの感情の分析結果として感情分析値Ｅｔを算出する。発言量解析部１３は、ユーザの発言量の解析結果として音声検出値Ｖｔを算出する。キーボード入力解析部１４は、ユーザの入力頻度の解析値として非打鍵検出値Ｋｔを算出する。
【0050】
ステップＳ１０４、ステップＳ１０５、およびステップＳ１０６の順番は、図８に示す順番に限らない。ステップＳ１０４、ステップＳ１０５、およびステップＳ１０６は、任意の順番で実行可能である。
【0051】
感情分析部１２がステップＳ１０４において感情分析値Ｅｔを算出する処理の詳細を説明する。学習モデルによって様々な感情が出力されるが、本実施形態ではプルチックの感情の輪に基づく８つの感情を使用する例を説明する。ただし、８つの感情以外を出力する学習モデルに対しても、本実施形態と同様の算出方法を適用することができる。
【0052】
プルチックの感情の輪は、「喜び」、「信頼」、「恐れ」、「驚き」、「悲しみ」、「嫌悪」、「怒り」、「期待」の８つの基本感情を組み合わせることにより多くの感情が表現できることを示す感情モデルである。これらの基本感情のうち「喜び」および「信頼」をポジティブな感情に分類し、「悲しみ」、「嫌悪」、「怒り」、および「恐れ」をネガティブな感情に分類し、「驚き」および「期待」を中立の感情に分類する。
【0053】
ユーザがポジティブな感情を表すときは理解度が高く、ユーザがネガティブな感情を表すときは理解度が低く、ユーザが中立の感情を表すときは理解度が中程度であると定義する。また、感情分析値は０から１００までの範囲に含まれ、数字が大きければ理解度が高いと定義する。
【0054】
ポジティブな感情の理解度を１００、中立の感情の理解度を５０、ネガティブな感情の理解度を０と定義する。感情分析部１２は、それぞれの感情に分類された確率の和をとり、各感情に対応する理解度を各確率の和に掛け合わせ、その結果の総和を算出する。感情分析値Ｅｔは以下の式（１）で表される。
Ｅｔ＝１００×（ポジティブな感情の確率の総和）＋５０×（中立の感情の確率の総和）＋０×（ネガティブな感情の確率の総和） ・・・（１）
Ｅｔ＝１００×（ポジティブな感情の確率の総和）＋５０×（中立の感情の確率の総和）＋０×（ネガティブな感情の確率の総和） ・・・（１）
【0055】
例えば、感情分析の結果が［喜び８０％、信頼１０％、恐れ１％、驚き５％、悲しみ０．５％、嫌悪０．５％、怒り０．５％、期待２．５％］である場合、感情分析の結果をポジティブ、ネガティブ、中立に分類すると、以下のようになる。
ポジティブな感情：喜び（８０％）＋信頼（１０％）＝９０
中立の感情：驚き（５％）＋期待（２．５％）＝７．５
ネガティブな感情：悲しみ（０．５％）＋嫌悪（０．５％）＋怒り（０．５％）＋恐れ（１％）＝２．５
感情分析値：１００×９０／１００＋５０×７．５／１００＋０×２．５／１００＝９３．７５
ポジティブな感情：喜び（８０％）＋信頼（１０％）＝９０
中立の感情：驚き（５％）＋期待（２．５％）＝７．５
ネガティブな感情：悲しみ（０．５％）＋嫌悪（０．５％）＋怒り（０．５％）＋恐れ（１％）＝２．５
感情分析値：１００×９０／１００＋５０×７．５／１００＋０×２．５／１００＝９３．７５
【0056】
上記の感情分析値の小数点以下を四捨五入することにより、感情分析部１２は感情分析値Ｅｔとして９４を得る。
【0057】
発言量解析部１３がステップＳ１０５において音声検出値Ｖｔを算出する処理の詳細を説明する。マイク３２のミュート解除時間とユーザの発言時間とは同義であると定義する。また、会議において、発言の多い人は会議の内容を理解しており、発言が少ない人は会議の内容を理解していないと定義する。会議経過時間に対し、ユーザが発言した累計時間の割合を音声検出値Ｖｔと定義する。音声検出値Ｖｔは以下の式（２）で表される。
【0058】
【数1】
【0059】
例えば３０分の会議において、発話時間が１０分であれば、式（２）の値（１０／３０＝３３％）から音声検出値Ｖｔは３３となる。
【0060】
キーボード入力解析部１４がステップＳ１０６において非打鍵検出値Ｋｔを算出する処理の詳細を説明する。会議中にキーボード入力が多い場合、ユーザが会議の内容とは別の作業を実施している場合がある。そのため、会議中にキーボード入力が多い場合には会議に対するユーザの理解度が低いと定義する。一方、キーボード入力が少ない場合には会議に対するユーザの理解度が高いと定義する。
【0061】
キーボード入力解析部１４は、入力データに基づいてキーボード３３の状態を監視する。１秒以上キーボード入力がなければ、キーボード入力解析部１４はキーボード３３の状態が「キーボード非入力」状態であると判断し、時間の計測を開始する。次にキーボード入力を検出したとき、キーボード入力解析部１４は時間の計測を終了する。キーボード入力解析部１４は、会議の経過時間に対し、この「キーボード非入力」状態の累計時間の割合を非打鍵検出値Ｋｔとして算出する。非打鍵検出値Ｋｔは、以下の式（３）で表される。
【0062】
【数2】
【0063】
例えば、３０分の会議において、ユーザがキーボード入力を行っている時間が２０分であれば、ユーザがキーボード入力を行っていない時間は１０分である。この場合、式（３）の値（１０／３０＝３３％）から非打鍵検出値Ｋｔは３３となる。
【0064】
理解度算出部１６は、感情分析値Ｅｔを感情分析部１２から受信し、音声検出値Ｖｔを発言量解析部１３から受信し、非打鍵検出値Ｋｔをキーボード入力解析部１４から受信する。理解度算出部１６は、感情分析値Ｅｔ、音声検出値Ｖｔ、および非打鍵検出値Ｋｔを１つの測定値ベクトルとして表し、測定値ベクトルの絶対値を測定値Ｍｔとして算出する（ステップＳ１０７）。測定値Ｍｔは、以下の式（４）で表される。
【0065】
【数3】
【0066】
会議参加者の予備知識は、役職が高くなるほど多いと想定される。そのため、理解度算出部１６は、上記のように算出した測定値Ｍｔに対して、社員の属性に応じて補正を行う。本実施形態では、理解度算出部１６は社員の属性として社員の役職を使用する。
【0067】
ユーザ識別部１１は、ＤＢサーバ２の社員情報ＤＢ２１にアクセスする。ユーザ識別部１１は、Ｗｅｂ会議に参加している各ユーザのＩＤを保持しており、そのＩＤをＤＢサーバ２に送信する。ＤＢサーバ２は、ユーザ識別部１１から受信したＩＤを持つユーザの役職を社員情報ＤＢ２１から取得し、その役職をユーザ識別部１１に送信する（ステップＳ２１１）。ユーザ識別部１１は、ＤＢサーバ２が送信した役職を受信し、その役職と上記のＩＤとを理解度算出部１６に送信する（ステップＳ１１１）。
【0068】
理解度算出部１６は、ＤＢサーバ２の理解度ＤＢ２２にアクセスする。このとき、理解度算出部１６は、ユーザ識別部１１から受信したＩＤをＤＢサーバ２に送信する。ＤＢサーバ２は、理解度算出部１６から受信したＩＤを持つユーザの理解度を理解度ＤＢ２２から取得し、その理解度をユーザ識別部１１に送信する（ステップＳ２１２）。理解度算出部１６は、ＤＢサーバ２が送信した理解度を受信する（ステップＳ１１２）。
【0069】
理解度ＤＢ２２は、理解度算出部１６が前回算出した理解度を保持する。理解度算出部１６が理解度を最初に算出する前、理解度ＤＢ２２が保持する理解度は初期値（例えば０）である。
【0070】
理解度算出部１６は、会議開始後の初回のみ、測定値Ｍｔに対して、役職に応じた役職補正値Ｃを加算する。理解度算出部１６は、補正値Ｃを加算した測定値Ｍｔに対して、さらに前回の理解度を加算することにより、各ユーザの判定用理解度Ｊｔを算出する（ステップＳ１１３）。
【0071】
判定用理解度Ｊｔは、前回の理解度Ｐｔ－１、今回の測定値Ｍｔ、役職補正値Ｃ（初回のみ）を使用することにより、以下の式（５）で表される。
Ｊｔ＝Ｐｔ－１＋Ｍｔ＋Ｃ（初回のみ） ・・・（５）
Ｊｔ＝Ｐｔ－１＋Ｍｔ＋Ｃ（初回のみ） ・・・（５）
【0072】
理解度算出部１６は、判定用理解度Ｊｔに基づいて、質問を行う対象ユーザを決定する。具体的には、理解度算出部１６は、会議に参加している全てのユーザの判定用理解度の中央値に倍率を掛けることにより閾値Ｔｈｔを算出する。例えば、倍率は０．７倍であるが、これに限らない。理解度算出部１６は、閾値Ｔｈｔを決定し、判定用理解度Ｊｔが閾値Ｔｈｔ未満であるユーザを対象ユーザとして選択する。理解度算出部１６は、対象ユーザのユーザ端末３を識別する情報を質問送信部１８に送信する（ステップＳ１１４）。
【0073】
発言量解析部１３は、ユーザ端末３から受信した音声データに対して音声認識を実行し、音声データを文字列データに変換する。その後、発言量解析部１３は、各単語の登場回数を５分間隔でカウントし、５分の期間において登場回数が最も多い単語（頻出単語）を抽出する。発言量解析部１３は、会議に参加している全てのユーザのユーザ端末３から受信した音声データを使用することにより、この処理を実行する。頻出単語は、会議に参加している全てのユーザの発話において登場回数が最も多い単語である。発言量解析部１３は、抽出した頻出単語を質問生成部１７に送信する（ステップＳ１１５）。
【0074】
【0075】
質問生成部１７は、ＤＢサーバ２の単語ＤＢ２３にアクセスする。このとき、質問生成部１７は、発言量解析部１３から受信した頻出単語をＤＢサーバ２に送信する（ステップＳ１１６１）。ＤＢサーバ２は、質問生成部１７から受信した頻出単語の意味を単語ＤＢ２３から取得し、その意味を質問生成部１７に送信する（図９のステップＳ２１３）。
【0076】
質問生成部１７は、ＤＢサーバ２が送信した意味を受信する。質問生成部１７は、発言量解析部１３から受信した頻出単語と、ＤＢサーバ２から受信した意味とを使用し、質問データを予め定められた定型文で生成する。質問生成部１７は、生成ＡＩ（Artificial Intelligence）を使用することにより質問データを生成してもよい。また、質問生成部１７は、ＤＢサーバ２から受信した意味を使用することにより、質問の正解データを生成する。質問生成部１７は、質問データを質問送信部１８に送信し、正解データと、質問データを生成するために使用された頻出単語の意味とを回答処理部１５に送信する（ステップＳ１１６２）。
【0077】
例えば、上記の定型文は「〇〇（頻出単語）とは、××（単語の意味）です。」というような文字列であり、Ｗｅｂ会議を実施する組織に応じて定型文を変更または追加してもよい。ユーザが会議中に簡単に質問に対応できるようにするために、質問は「はい」または「いいえ」の２択で回答できるクローズ質問である。質問生成部１７は、質問データを生成する際に「××（単語の意味）」として、５０％の確率で単語ＤＢ２３上の他の単語の意味を使用する。正解データは「××（単語の意味）」として頻出単語の意味を使用したか否かを示す真偽型のデータである。
【0078】
図１０を参照し、ステップＳ１１６以降のＷｅｂ会議システム１００の動作を説明する。質問送信部１８は、質問を送信する対象ユーザのユーザ端末３の情報を理解度算出部１６から受信し、質問データを質問生成部１７から受信する。質問送信部１８は、質問データを対象ユーザのユーザ端末３の質問回答部３４に送信する（ステップＳ１２１）。
【0079】
質問回答部３４は、質問送信部１８が送信した質問データを受信し、質問と２択の回答用ボタンとをディスプレイ３０９に表示する（ステップＳ３２１）。ユーザは質問に対して「はい」または「いいえ」で回答する。ユーザが２択の回答用ボタンを押下したとき、質問回答部３４はユーザの回答を示す回答データを生成し、回答データをＷｅｂ会議サーバ１の回答処理部１５に送信する（ステップＳ３２２）。回答処理部１５は、回答データを受信する（ステップＳ１２２）。
【0080】
回答処理部１５は、質問回答部３４から受信した回答データと質問生成部１７から受信した正解データとを比較し、正誤データを生成する。正誤データは、真偽値データである。つまり、回答データと正解データとが一致すれば正誤データは真を示し、回答データと正解データとが一致しなければ正誤データは偽を示す。回答処理部１５は、正誤データを理解度算出部１６に送信する（ステップＳ１２３）。
【0081】
理解度算出部１６は、正誤データを回答処理部１５から受信し、正誤データに基づいてユーザの理解度を更新する（ステップＳ１２４）。
【0082】
図１２を参照し、理解度算出部１６が理解度を更新する処理の例を説明する。この例では、２つのユーザ端末３があり、一方のユーザ端末３のユーザ（日電五郎さん）は質問に正しく回答し、他方のユーザ端末３のユーザ（日電六郎さん）は質問に対して、誤った回答を行う。回答処理部１５は、２つのユーザ端末３の質問回答部３４から送信された回答データを受信する。
【0083】
回答処理部１５は、質問生成部１７が送信した正解データと、質問回答部３４から送信された回答データとを比較し、正誤データを生成する。その後、回答処理部１５は、正誤データを理解度算出部１６に送信する。日電五郎さんの判定用理解度は、例えば３０であり、日電六郎さんの判定用理解度は、例えば２０である。
【0084】
理解度算出部１６は、正誤データを回答処理部１５から受信する。理解度算出部１６は、質問を送信した対象ユーザの判定用理解度を補正することにより、理解度を算出する。理解度Ｐｔは、判定用理解度Ｊｔおよび質問補正値Ｑｔを使用することにより、以下の式（６）で表される。
Ｐｔ＝Ｊｔ＋Ｑｔ ・・・（６）
Ｐｔ＝Ｊｔ＋Ｑｔ ・・・（６）
【0085】
正誤データが真である場合、理解度算出部１６は判定用理解度Ｊｔに１以上の質問補正値Ｑｔを加算する。正誤データが偽である場合、理解度算出部１６は判定用理解度Ｊｔを変化させない。図１２に示す例では、日電五郎さんは質問に正解したため、理解度Ｐｔは判定用理解度Ｊｔ（例えば３０）と質問補正値Ｑｔ（例えば１０）との和（４０）である。また、図１２に示す例では、日電六郎さんは質問に正解しなかったため、理解度Ｐｔは判定用理解度Ｊｔ（例えば２０）と同じである。この例では、質問補正値Ｑｔは１０であるが、利用シーンに応じて変更してもよい。
【0086】
上記の例では、質問に正解しなかったユーザの理解度は判定用理解度から変化しない。理解度算出部１６は、質問に正解しなかったユーザの判定用理解度を減少させることにより理解度を算出してもよい。
【0087】
図１０を参照し、ステップＳ１２４以降のＷｅｂ会議システム１００の動作を説明する。理解度算出部１６は、ＤＢサーバ２の理解度ＤＢ２２にアクセスする。このとき、理解度算出部１６は、ユーザ識別部１１から受信したＩＤと、ステップＳ１２４において算出した理解度とをＤＢサーバ２に送信する（ステップＳ１２５）。ＤＢサーバ２は、理解度算出部１６から受信したＩＤを持つユーザの理解度を理解度ＤＢ２２から検索し、その理解度を理解度算出部１６から受信した理解度で更新する（ステップＳ２２１）。
【0088】
回答処理部１５は、正誤データおよび頻出単語の意味をユーザ端末３の質問回答部３４に送信する（ステップＳ１２６）。質問回答部３４は、正誤データおよび頻出単語の意味を受信し、ユーザの回答が正しいか否かと、頻出単語の意味とをディスプレイ３０９に表示する（ステップＳ３２３）。
【0089】
回答処理部１５は、ユーザの回答が正しいであるか否かにかかわらず頻出単語の意味を質問回答部３４に送信してもよい。あるいは、回答処理部１５は、ユーザの回答が正しいときには頻出単語の意味を質問回答部３４に送信せず、ユーザの回答が誤っているときには頻出単語の意味を質問回答部３４に送信してもよい。
【0090】
Ｗｅｂ会議システム１００の動作の具体例を説明する。複数人で構成されるＷｅｂ会議が開催される。各ユーザ端末３は、映像データ、音声データ、および入力データをＷｅｂ会議サーバ１に送信する。Ｗｅｂ会議サーバ１は、各ユーザ端末３から受信した映像データ、音声データ、および入力データに基づいて判定用理解度を算出する。
【0091】
Ｗｅｂ会議サーバ１は、各ユーザの判定用理解度から閾値を決定し、判定用理解度が閾値以上のユーザに対しては何もせず、判定用理解度が閾値未満のユーザに対して、会議に登場する単語に関する質問を実施する。質問されたユーザは「はい」または「いいえ」で回答を行う。ユーザの回答が正しい場合にはＷｅｂ会議サーバ１はそのユーザの理解度を算出し、ＤＢサーバ２の理解度ＤＢ２２に保存する。
【0092】
以下の例では、Ｗｅｂ会議サーバ１は、判定用理解度を算出した後、ユーザ端末３への質問データの送信と、ユーザの回答結果に応じた理解度の算出とを含む処理ループを会議開始から５分間隔で実施する。以下では、会議開始から１５分が経過するまでの流れを示す。
【0093】
まず、新人の日電Ａさん、主任の日電Ｂさん、および事業部長の日電Ｃさんの３人が参加するＷｅｂ会議が開催される。各ユーザ端末３は、映像データ、音声データ、および入力データをＷｅｂ会議サーバ１に送信する。Ｗｅｂ会議サーバ１は、各ユーザ端末３から受信した映像データ、音声データ、および入力データに基づいて測定値を算出し、測定値と各ユーザの属性とに基づいて判定用理解度を算出する。
【0094】
図１３は、会議開始から５分が経過した後であって、Ｗｅｂ会議サーバ１が質問データをユーザ端末３に送信する前の時点における各ユーザの理解度の例を示す。図１３は、この時点における各ユーザの氏名Ｎ１０、前回の理解度Ｐ１０、今回の測定値Ｍ１０、役職補正値Ｃ１０、および判定用理解度Ｊ１０を示す。
【0095】
会議開始から５分が経過した時点では理解度算出部１６が初めて判定用理解度を算出するため、前回の理解度Ｐ１０は０である。理解度算出部１６は、感情分析値Ｅｔ、音声検出値Ｖｔ、および非打鍵検出値Ｋｔに基づいて測定値Ｍ１０を算出する。
【0096】
感情分析部１２は、ユーザ端末３のカメラ３１が生成した映像データを分析し、感情分析値Ｅｔを算出する。感情分析値Ｅｔは、会議開始からｔ分が経過した時点の感情分析値である。日電Ａさんの感情分析をＥｔＡで表し、以下の説明における記号もこれと同様に表す。
【0097】
以下では、日電Ａさんの感情分析値ＥｔＡを説明する。日電Ａさんの感情は以下のように表される。
日電Ａさん：［喜び：１０％、信頼：５％、恐れ：２％、驚き：５％、悲しみ：６０％、嫌悪：１０％、怒り：３％、期待：５％］
日電Ａさん：［喜び：１０％、信頼：５％、恐れ：２％、驚き：５％、悲しみ：６０％、嫌悪：１０％、怒り：３％、期待：５％］
【0098】
上記の感情を式（１）に適用する。
ポジティブな感情：喜び（１０％）＋信頼（５％）＝１５
中立の感情：驚き（５％）＋期待（５％）＝１０
ネガティブな感情：悲しみ（６０％）＋嫌悪（１０％）＋怒り（３％）＋恐れ（２％）＝７５
感情分析値＝１００×１５／１００＋５０×１０／１００＋０×７５／１００＝２０
ポジティブな感情：喜び（１０％）＋信頼（５％）＝１５
中立の感情：驚き（５％）＋期待（５％）＝１０
ネガティブな感情：悲しみ（６０％）＋嫌悪（１０％）＋怒り（３％）＋恐れ（２％）＝７５
感情分析値＝１００×１５／１００＋５０×１０／１００＋０×７５／１００＝２０
【0099】
上記により、会議開始から５分が経過した時点における感情分析値Ｅ５Ａは２０となる。
【0100】
発言量解析部１３は、ユーザ端末３のマイク３２が生成した音声データに基づいて発言量を解析し、音声検出値Ｖｔを算出する。図１４を参照し、発言量解析部１３が発言量を解析する処理について説明する。
【0101】
図１４は、音声データの例を示す。図１４の横方向は時間を示し、図１４の縦方向は音声の振幅を示す。音声データは、各時刻においてユーザが発した音量を示す。日電Ａさんの２回の発話時間（マイク３２のミュート解除時間）の合計は２分であり、会議経過時間は５分である。これらを式（２）に適用することにより、音声検出値Ｖ５Ａは４０（＝２／５）となる。
【0102】
キーボード入力解析部１４は、ユーザ端末３のキーボード３３が生成した入力データに基づいてユーザの入力頻度を解析し、非打鍵検出値Ｋｔを算出する。図１５を参照し、キーボード入力解析部１４がユーザの入力頻度を解析する処理について説明する。
【0103】
図１５は、ユーザのキーボード入力の例を示す。図１５の横方向は時間を示す。音声データは、各時刻においてユーザが入力した文字を示す。日電Ａさんのキーボード非入力時間の合計（２分）と会議経過時間（５分）とを式（３）に適用することにより、非打鍵検出値Ｋ５Ａは４０（＝２／５）となる。
【0104】
理解度算出部１６は、感情分析値Ｅｔ、音声検出値Ｖｔ、および非打鍵検出値Ｋｔを１つの測定値ベクトルとして表し、測定値ベクトルの絶対値を測定値Ｍｔとして算出する。具体的には、理解度算出部１６は、日電Ａさんの感情分析値Ｅ５Ａ、音声検出値Ｖ５Ａ、および非打鍵検出値Ｋ５Ａを式（４）に適用することにより測定値Ｍ５Ａを算出する。理解度算出部１６は、日電Ｂさんおよび日電Ｃさんについても上記と同様の処理を実行する。
【0105】
日電Ａさん、日電Ｂさん、および日電Ｃさんのそれぞれの測定値ベクトルおよび測定値を以下に示す。
日電Ａさんの測定値ベクトル：［２０，４０，４０］、測定値Ｍ５Ａ：６０
日電Ｂさんの測定値ベクトル：［９０，４２，６８］、測定値Ｍ５Ｂ：１２０
日電Ｃさんの測定値ベクトル：［２０，１８，３０］、測定値Ｍ５Ｃ：４０
日電Ａさんの測定値ベクトル：［２０，４０，４０］、測定値Ｍ５Ａ：６０
日電Ｂさんの測定値ベクトル：［９０，４２，６８］、測定値Ｍ５Ｂ：１２０
日電Ｃさんの測定値ベクトル：［２０，１８，３０］、測定値Ｍ５Ｃ：４０
【0106】
理解度算出部１６は、上記のように算出した測定値に対して、初回のみ役職補正値Ｃを加算する。理解度算出部１６は、各ユーザの役職をＤＢサーバ２の社員情報ＤＢ２１から取得し、その役職の補正値を決定する。
【0107】
図１６は、社員情報ＤＢ２１が保持する社員情報における社員名２１２および役職２１３の例を示す。理解度算出部１６は、日電Ａさん、日電Ｂさん、および日電Ｃさんのそれぞれの社員名２１２と関連付けられている役職２１３を取得する。日電Ａさんの役職２１３は新人であり、日電Ｂさんの役職２１３は主任であり、日電Ｃさんの役職２１３は事業部長である。
【0108】
図１７は、役職ごとの補正値の例を示す。役職Ｔ１０に対して補正値Ｃ１１が予め関連付けられている。理解度算出部１６は、日電Ａさん、日電Ｂさん、および日電Ｃさんのそれぞれの役職Ｔ１０と関連付けられている補正値Ｃ１１を参照する。新人である日電Ａさんの補正値Ｃ１１は５であり、主任である日電Ｂさんの補正値Ｃ１１は２０であり、事業部長である日電Ｃさんの補正値Ｃ１１は２００である。これらの補正値Ｃ１１は、図１３に示す役職補正値Ｃ１０と同じである。
【0109】
理解度算出部１６は、前回の理解度Ｐｔ－１、今回の測定値Ｍｔ、および役職補正値Ｃを式（５）に適用することにより、判定用理解度Ｊｔを算出する。３人の判定用理解度Ｊｔを以下に示す。
日電Ａさん：前回の理解度Ｐ０Ａ（０）＋今回の測定値Ｍ５Ａ（６０）＋役職補正値ＣＡ（５）＝６５
日電Ｂさん：前回の理解度Ｐ０Ｂ（０）＋今回の測定値Ｍ５Ｂ（１２０）＋役職補正値ＣＢ（２０）＝１４０
日電Ｃさん：前回の理解度Ｐ０Ｃ（０）＋今回の測定値Ｍ５Ｃ（４０）＋役職補正値ＣＣ（２００）＝２４０
日電Ａさん：前回の理解度Ｐ０Ａ（０）＋今回の測定値Ｍ５Ａ（６０）＋役職補正値ＣＡ（５）＝６５
日電Ｂさん：前回の理解度Ｐ０Ｂ（０）＋今回の測定値Ｍ５Ｂ（１２０）＋役職補正値ＣＢ（２０）＝１４０
日電Ｃさん：前回の理解度Ｐ０Ｃ（０）＋今回の測定値Ｍ５Ｃ（４０）＋役職補正値ＣＣ（２００）＝２４０
【0110】
理解度算出部１６は、会議に参加している全てのユーザの判定用理解度の中央値に倍率を掛けることにより閾値Ｔｈｔを算出する。この例では、倍率は０．７倍である。したがって、閾値Ｔｈｔは、日電Ｂさんの判定用理解度（１４０）を０．７倍した９８となる。
【0111】
理解度算出部１６は、判定用理解度Ｊｔが閾値Ｔｈｔ未満であるユーザを、質問を送信する対象ユーザとして選択する。日電Ａさんの判定用理解度（６５）は閾値Ｔｈｔ（９８）よりも小さいため、質問を送信する対象ユーザは日電Ａさんとなる。Ｗｅｂ会議サーバ１は、質問データを日電Ｂさんおよび日電Ｃさんのユーザ端末３に送信しない。
【0112】
質問生成部１７は、頻出単語の意味をＤＢサーバ２の単語ＤＢ２３から取得する。図１８は、単語ＤＢ２３が保持する単語情報における単語２３２および意味２３３の例を示す。頻出単語が「ＵｃａａＳ」である場合、質問生成部１７は「ＵｃａａＳ」と関連付けられている意味２３３を取得する。質問生成部１７は、頻出単語とその意味とを生成ＡＩとを使用することにより、質問データを生成する。また、質問生成部１７は正解データを生成する。
【0113】
質問データ、正解データ、および頻出単語の意味の例を以下に示す。
質問データ：「ＵＣａａＳとは、クラウドコンピューティングのうちの１つで、仮想化技術を利用してハードウェアリソース（ＣＰＵ／メモリ／ストレージ）などのデジタルインフラをインターネット経由でオンデマンドで提供するサービスです。」
正解データ：『いいえ』
頻出単語の意味：「ＵＣａａＳとは、企業が業務上必要とするすべてのコミュニケーションを一つのソリューションに統合し、単一のベンダーがクラウド上でホストするクラウドベースのソリューションです。」
質問データ：「ＵＣａａＳとは、クラウドコンピューティングのうちの１つで、仮想化技術を利用してハードウェアリソース（ＣＰＵ／メモリ／ストレージ）などのデジタルインフラをインターネット経由でオンデマンドで提供するサービスです。」
正解データ：『いいえ』
頻出単語の意味：「ＵＣａａＳとは、企業が業務上必要とするすべてのコミュニケーションを一つのソリューションに統合し、単一のベンダーがクラウド上でホストするクラウドベースのソリューションです。」
【0114】
質問生成部１７は、質問データを質問送信部１８に送信し、正解データと、質問データを生成するために使用された頻出単語の意味とを回答処理部１５に送信する。質問送信部１８は、対象ユーザである日電Ａさんのユーザ端末３の質問回答部３４に質問データを送信する。質問回答部３４は、質問送信部１８が送信した質問データを受信し、質問と回答用ボタンとをディスプレイ３０９に表示する。
【0115】
図１９は、ユーザ端末３のディスプレイ３０９の画面の例を示す。ディスプレイ３０９は、質問ＱＵ１０、「はい」ボタンＢ１０、および「いいえ」ボタンＢ１１を画面ＳＣ１０上に表示する。
【0116】
例えば、日電Ａさんは、質問に対する回答として「いいえ」を選択するために「いいえ」ボタンＢ１１を押下する。質問回答部３４は、「いいえ」を示す回答データをＷｅｂ会議サーバ１の回答処理部１５に送信する。回答処理部１５は、正解データと回答データとを比較し、正誤データを生成する。
【0117】
回答処理部１５は、正誤データおよび頻出単語の意味をユーザ端末３の質問回答部３４に送信する。質問回答部３４は、正誤データおよび頻出単語の意味を受信し、ユーザの回答が正しいか否かと頻出単語の意味とをディスプレイ３０９に表示する。
【0118】
図２０は、ユーザ端末３のディスプレイ３０９の画面の例を示す。ディスプレイ３０９は、ユーザの回答が正しいか否かを示す文字列ＣＨ１０と、頻出単語の意味を示す文章ＴＸ１０とを画面ＳＣ１０上に表示する。日電Ａさんは回答として「いいえ」を選択し、その回答が正しいため、文字列ＣＨ１０は日電Ａさんの回答が正しいことを示す。日電Ａさんは文章ＴＸ１０を確認することにより、会議の内容に関連する単語の理解を深めることができる。
【0119】
理解度算出部１６は、判定用理解度Ｊｔおよび質問補正値Ｑｔを式（６）に適用することにより理解度Ｐｔを算出する。ユーザの回答が正しい場合、質問補正値Ｑｔは１以上である。この例では、質問補正値Ｑｔは１０である。ユーザの回答が誤っている、または質問を実施していない場合、質問補正値Ｑｔは０である。
【0120】
日電Ａさんの回答が正しかったため、理解度算出部１６は質問補正値Ｑｔ（１０）を日電Ａさんの判定用理解度Ｊｔ（６５）に加算する。日電Ｂさんおよび日電Ｃさんに対しては質問を実施していないため、理解度算出部１６は質問補正値Ｑｔ（０）を日電Ｂさんおよび日電Ｃさんの判定用理解度Ｊｔに加算する。
【0121】
３人の判定用理解度Ｊｔを以下に示す。
日電Ａさん：判定用理解度Ｊ５Ａ（６５）＋質問補正値Ｑ５Ａ（１０）＝７５
日電Ｂさん：判定用理解度Ｊ５Ｂ（１４０）＋質問補正値Ｑ５Ａ（０）＝１４０
日電Ｃさん：判定用理解度Ｊ５Ｃ（２４０）＋質問補正値Ｑ５Ａ（０）＝２４０
日電Ａさん：判定用理解度Ｊ５Ａ（６５）＋質問補正値Ｑ５Ａ（１０）＝７５
日電Ｂさん：判定用理解度Ｊ５Ｂ（１４０）＋質問補正値Ｑ５Ａ（０）＝１４０
日電Ｃさん：判定用理解度Ｊ５Ｃ（２４０）＋質問補正値Ｑ５Ａ（０）＝２４０
【0122】
図２１は、会議開始から５分が経過し、Ｗｅｂ会議サーバ１が各ユーザの回答を得た時点における各ユーザの理解度の例を示す。図２１は、この時点における各ユーザの氏名Ｎ１０、前回の理解度Ｐ１０、今回の測定値Ｍ１０、役職補正値Ｃ１０、判定用理解度Ｊ１０、質問補正値Ｑ１０、および理解度Ｐ１１を示す。
【0123】
理解度算出部１６は、上記のように算出した理解度をＤＢサーバ２に送信する。ＤＢサーバ２は、理解度ＤＢ２２における理解度を理解度算出部１６から受信した理解度で更新する。
【0124】
図２２は、会議開始から５分が経過し、更新された理解度ＤＢ２２が保持する理解度情報における社員名２２２および理解度２２３の例を示す。日電Ａさん、日電Ｂさん、日電Ｃさんの理解度は、それぞれ７５、１４０、２４０である。
【0125】
理解度算出部１６は、前述した処理を実行し、測定値Ｍｔを算出する。例えば、日電Ａさん、日電Ｂさん、日電Ｃさんの測定値は、それぞれ９０、１１０、４０である。
【0126】
理解度算出部１６は、前回の理解度Ｐｔ－１、今回の測定値Ｍｔ、および役職補正値Ｃを式（５）に適用することにより、判定用理解度Ｊｔを算出する。理解度算出部１６は、会議開始後の初回のみ、役職補正値Ｃを測定値Ｍｔに加算するが、２回目以降は役職補正値Ｃを測定値Ｍｔに加算しない。
【0127】
３人の判定用理解度Ｊｔを以下に示す。
日電Ａさん：前回の理解度Ｐ５Ａ（７５）＋今回の測定値Ｍ１０Ａ（９０）＝１６５
日電Ｂさん：前回の理解度Ｐ５Ｂ（１４０）＋今回の測定値Ｍ１０Ｂ（１１０）＝２５０
日電Ｃさん：前回の理解度Ｐ５Ｃ（２４０）＋今回の測定値Ｍ１０Ｃ（４０）＝２８０
日電Ａさん：前回の理解度Ｐ５Ａ（７５）＋今回の測定値Ｍ１０Ａ（９０）＝１６５
日電Ｂさん：前回の理解度Ｐ５Ｂ（１４０）＋今回の測定値Ｍ１０Ｂ（１１０）＝２５０
日電Ｃさん：前回の理解度Ｐ５Ｃ（２４０）＋今回の測定値Ｍ１０Ｃ（４０）＝２８０
【0128】
図２３は、会議開始から１０分が経過した後であって、Ｗｅｂ会議サーバ１が質問データをユーザ端末３に送信する前の時点における各ユーザの理解度の例を示す。図２３は、この時点における各ユーザの氏名Ｎ１０、前回の理解度Ｐ１１、今回の測定値Ｍ１１、役職補正値Ｃ１１、および判定用理解度Ｊ１１を示す。
【0129】
前回の理解度Ｐ１１は、会議開始から５分が経過した時点における理解度である。日電Ａさん、日電Ｂさん、日電Ｃさんの理解度Ｐ１１は、それぞれ７５、１４０、２４０である。上記のように、日電Ａさん、日電Ｂさん、日電Ｃさんの測定値Ｍ１１は、それぞれ９０、１１０、４０である。２回目以降の理解度の算出において役職補正値Ｃ１１は加算されない。上記のように、日電Ａさん、日電Ｂさん、日電Ｃさんの判定用理解度Ｊ１１は、１６５、２５０、２８０である。
【0130】
理解度算出部１６は、会議に参加している全てのユーザの判定用理解度の中央値に倍率を掛けることにより閾値Ｔｈｔを算出する。この例では、倍率は０．７倍である。したがって、閾値Ｔｈｔは、日電Ｂさんの判定用理解度（２５０）を０．７倍した１７５となる。
【0131】
理解度算出部１６は、判定用理解度Ｊｔが閾値Ｔｈｔ未満であるユーザを、質問を送信する対象ユーザとして選択する。日電Ａさんの判定用理解度（１６５）は閾値Ｔｈｔ（１７５）よりも小さいため、質問を送信する対象ユーザは日電Ａさんとなる。Ｗｅｂ会議サーバ１は、質問データを日電Ｂさんおよび日電Ｃさんのユーザ端末３に送信しない。
【0132】
理解度算出部１６は、判定用理解度Ｊｔおよび質問補正値Ｑｔを式（６）に適用することにより理解度Ｐｔを算出する。日電Ａさんの回答が正しかったため、理解度算出部１６は質問補正値Ｑｔ（１０）を日電Ａさんの判定用理解度Ｊｔ（１６５）に加算する。日電Ｂさんおよび日電Ｃさんに対しては質問を実施していないため、理解度算出部１６は質問補正値Ｑｔ（０）を日電Ｂさんおよび日電Ｃさんの判定用理解度Ｊｔに加算する。
【0133】
３人の判定用理解度Ｊｔを以下に示す。
日電Ａさん：判定用理解度Ｊ１０Ａ（１６５）＋質問補正値Ｑ１０Ａ（１０）＝１７５
日電Ｂさん：判定用理解度Ｊ１０Ｂ（２５０）＋質問補正値Ｑ１０Ａ（０）＝２５０
日電Ｃさん：判定用理解度Ｊ１０Ｃ（２８０）＋質問補正値Ｑ１０Ａ（０）＝２８０
日電Ａさん：判定用理解度Ｊ１０Ａ（１６５）＋質問補正値Ｑ１０Ａ（１０）＝１７５
日電Ｂさん：判定用理解度Ｊ１０Ｂ（２５０）＋質問補正値Ｑ１０Ａ（０）＝２５０
日電Ｃさん：判定用理解度Ｊ１０Ｃ（２８０）＋質問補正値Ｑ１０Ａ（０）＝２８０
【0134】
図２４は、会議開始から１０分が経過し、Ｗｅｂ会議サーバ１が各ユーザの回答を得た時点における各ユーザの理解度の例を示す。図２４は、この時点における各ユーザの氏名Ｎ１０、前回の理解度Ｐ１１、今回の測定値Ｍ１１、役職補正値Ｃ１１、判定用理解度Ｊ１１、質問補正値Ｑ１１、および理解度Ｐ１２を示す。
【0135】
理解度算出部１６は、上記のように算出した理解度をＤＢサーバ２に送信する。ＤＢサーバ２は、理解度ＤＢ２２における理解度を理解度算出部１６から受信した理解度で更新する。
【0136】
図２５は、会議開始から１０分が経過し、更新された理解度ＤＢ２２が保持する理解度情報における社員名２２２および理解度２２３の例を示す。日電Ａさん、日電Ｂさん、日電Ｃさんの理解度は、それぞれ１７５、２５０、２８０である。
【0137】
理解度算出部１６は、前述した処理を実行し、測定値Ｍｔを算出する。例えば、日電Ａさん、日電Ｂさん、日電Ｃさんの測定値は、それぞれ１００、９０、４０である。
【0138】
理解度算出部１６は、前回の理解度Ｐｔ－１、今回の測定値Ｍｔ、および役職補正値Ｃを式（５）に適用することにより、判定用理解度Ｊｔを算出する。理解度算出部１６は、会議開始後の初回のみ、役職補正値Ｃを測定値Ｍｔに加算するが、２回目以降は役職補正値Ｃを測定値Ｍｔに加算しない。
【0139】
３人の判定用理解度Ｊｔを以下に示す。
日電Ａさん：前回の理解度Ｐ１０Ａ（１７５）＋今回の測定値Ｍ１５Ａ（１００）＝２７５
日電Ｂさん：前回の理解度Ｐ１０Ｂ（２５０）＋今回の測定値Ｍ１５Ｂ（９０）＝３４０
日電Ｃさん：前回の理解度Ｐ１０Ｃ（２８０）＋今回の測定値Ｍ１５Ｃ（４０）＝３２０
日電Ａさん：前回の理解度Ｐ１０Ａ（１７５）＋今回の測定値Ｍ１５Ａ（１００）＝２７５
日電Ｂさん：前回の理解度Ｐ１０Ｂ（２５０）＋今回の測定値Ｍ１５Ｂ（９０）＝３４０
日電Ｃさん：前回の理解度Ｐ１０Ｃ（２８０）＋今回の測定値Ｍ１５Ｃ（４０）＝３２０
【0140】
図２６は、会議開始から１５分が経過した後であって、Ｗｅｂ会議サーバ１が質問データをユーザ端末３に送信する前の時点における各ユーザの理解度の例を示す。図２６は、この時点における各ユーザの氏名Ｎ１０、前回の理解度Ｐ１２、今回の測定値Ｍ１２、役職補正値Ｃ１１、および判定用理解度Ｊ１２を示す。
【0141】
前回の理解度Ｐ１２は、会議開始から１０分が経過した時点における理解度である。日電Ａさん、日電Ｂさん、日電Ｃさんの理解度Ｐ１２は、それぞれ１７５、２５０、２８０である。上記のように、日電Ａさん、日電Ｂさん、日電Ｃさんの測定値Ｍ１２は、それぞれ１００、９０、４０である。２回目以降の理解度の算出において役職補正値Ｃ１１は加算されない。上記のように、日電Ａさん、日電Ｂさん、日電Ｃさんの判定用理解度Ｊ１２は、２７５、３４０、３２０である。
【0142】
理解度算出部１６は、会議に参加している全てのユーザの判定用理解度の中央値に倍率を掛けることにより閾値Ｔｈｔを算出する。この例では、倍率は０．７倍である。したがって、閾値Ｔｈｔは、日電Ｃさんの判定用理解度（３２０）を０．７倍した２２４となる。
【0143】
理解度算出部１６は、判定用理解度Ｊｔが閾値Ｔｈｔ未満であるユーザを、質問を送信する対象ユーザとして選択する。３人の判定用理解度は閾値Ｔｈｔ（１７５）よりも大きいため、Ｗｅｂ会議サーバ１は、質問データを日電Ａさん、日電Ｂさん、および日電Ｃさんのユーザ端末３に送信しない。
【0144】
理解度算出部１６は、判定用理解度Ｊｔおよび質問補正値Ｑｔを式（６）に適用することにより理解度Ｐｔを算出する。日電Ａさん、日電Ｂさん、および日電Ｃさんに対しては質問を実施していないため、理解度算出部１６は質問補正値Ｑｔ（０）を日電Ａさん、日電Ｂさん、および日電Ｃさんの判定用理解度Ｊｔに加算する。
【0145】
３人の判定用理解度Ｊｔを以下に示す。
日電Ａさん：判定用理解度Ｊ１５Ａ（２７５）＋質問補正値Ｑ１５Ａ（０）＝２７５
日電Ｂさん：判定用理解度Ｊ１５Ｂ（３４０）＋質問補正値Ｑ１５Ａ（０）＝３４０
日電Ｃさん：判定用理解度Ｊ１５Ｃ（３２０）＋質問補正値Ｑ１５Ａ（０）＝３２０
日電Ａさん：判定用理解度Ｊ１５Ａ（２７５）＋質問補正値Ｑ１５Ａ（０）＝２７５
日電Ｂさん：判定用理解度Ｊ１５Ｂ（３４０）＋質問補正値Ｑ１５Ａ（０）＝３４０
日電Ｃさん：判定用理解度Ｊ１５Ｃ（３２０）＋質問補正値Ｑ１５Ａ（０）＝３２０
【0146】
図２７は、会議開始から１５分が経過し、Ｗｅｂ会議サーバ１が各ユーザの回答を得た時点における各ユーザの理解度の例を示す。図２７は、この時点における各ユーザの氏名Ｎ１０、前回の理解度Ｐ１２、今回の測定値Ｍ１２、役職補正値Ｃ１１、判定用理解度Ｊ１２、質問補正値Ｑ１２、および理解度Ｐ１３を示す。
【0147】
理解度算出部１６は、上記のように算出した理解度をＤＢサーバ２に送信する。ＤＢサーバ２は、理解度ＤＢ２２における理解度を理解度算出部１６から受信した理解度で更新する。
【0148】
図２８は、会議開始から１５分が経過し、更新された理解度ＤＢ２２が保持する理解度情報における社員名２２２および理解度２２３の例を示す。日電Ａさん、日電Ｂさん、日電Ｃさんの理解度は、それぞれ２７５、３４０、３２０である。
【0149】
これ以降も、Ｗｅｂ会議システム１００は上記の処理と同様の処理を実行する。
【0150】
上記の例では、所定時間（５分）が経過するたびにＷｅｂ会議サーバ１は理解度を算出する。Ｗｅｂ会議サーバ１は、理解度を算出する間隔を任意の時間に変更してもよい。
【0151】
本実施形態のＷｅｂ会議サーバ１は、Ｗｅｂ会議において使用されている単語の理解を確認するための質問を、理解度が予め設定された基準よりも低いユーザのユーザ端末３に送信する。また、Ｗｅｂ会議サーバ１は、ユーザの回答に基づいて単語に関する情報を生成し、理解度が基準よりも低いユーザのユーザ端末３にその情報を送信する。そのため、Ｗｅｂ会議サーバ１は、Ｗｅｂ会議に参加しているユーザの理解度を向上させることができる。
【0152】
Ｗｅｂ会議サーバ１は、単語に関する質問を自動で実施する。そのため、ユーザが単語の意味を自ら自覚していない場合においても、Ｗｅｂ会議サーバ１はユーザの理解度を向上させることができる。また、Ｗｅｂ会議サーバ１は会議の進行を妨げずに質問を実施することができる。
【0153】
Ｗｅｂ会議サーバ１は、理解度に応じて適切な頻度で質問を実施する。そのため、質問を定期的に実施するシステムと比較して、質問過多によるＷｅｂ会議の妨害が抑制される。
【0154】
Ｗｅｂ会議サーバ１は、ユーザ端末３から取得したデータを解析した結果に基づいて理解度を算出した後、質問に対するユーザの回答に基づいて理解度を更新する。Ｗｅｂ会議サーバ１は、Ｗｅｂ会議の進行に応じて理解度をリアルタイムに更新することができる。
【0155】
Ｗｅｂ会議サーバ１は、ユーザ端末３のカメラ３１が生成した映像データに基づいてユーザの感情を解析する。Ｗｅｂ会議サーバ１は、ユーザの感情に基づいて理解度を推定することができる。
【0156】
Ｗｅｂ会議サーバ１は、ユーザ端末３のマイク３２が生成した音声データに基づいてユーザの発言量を解析する。Ｗｅｂ会議サーバ１は、ユーザの発言量に基づいて理解度を推定することができる。
【0157】
Ｗｅｂ会議サーバ１は、ユーザ端末３の入力装置であるキーボード３３が生成した入力データに基づいてユーザの入力頻度を解析する。Ｗｅｂ会議サーバ１は、ユーザの入力頻度に基づいて理解度を推定することができる。
【0158】
＜第２の実施形態＞
以下、本開示に係る一実施形態について、図を用いて説明する。図２９は、本実施形態のＷｅｂ会議システム１００ａの機能構成を示す。Ｗｅｂ会議システム１００ａは、Ｗｅｂ会議サーバ１と、ＤＢサーバ２と、ユーザ端末３ａとを備える。図１に示すＷｅｂ会議システム１００におけるユーザ端末３はユーザ端末３ａに変更される。ユーザ端末３ａは、カメラ３１と、マイク３２と、キーボード３３と、質問回答部３４と、チャットシステム３５とを備える。
以下、本開示に係る一実施形態について、図を用いて説明する。図２９は、本実施形態のＷｅｂ会議システム１００ａの機能構成を示す。Ｗｅｂ会議システム１００ａは、Ｗｅｂ会議サーバ１と、ＤＢサーバ２と、ユーザ端末３ａとを備える。図１に示すＷｅｂ会議システム１００におけるユーザ端末３はユーザ端末３ａに変更される。ユーザ端末３ａは、カメラ３１と、マイク３２と、キーボード３３と、質問回答部３４と、チャットシステム３５とを備える。
【0159】
回答処理部１５は、以下の追加された機能を有する。回答処理部１５は、「質問」ボタン表示指示を質問回答部３４に送信する。回答処理部１５は、チャット投稿データおよびチャット投稿データ要約指示を質問回答部３４から受信する。回答処理部１５は、全てのユーザ端末３の質問回答部３４から受信したチャット投稿データを単語の意味として解釈し、要約する。回答処理部１５は、要約データを生成し、要約データを質問回答部３４に送信する。回答処理部１５は、編集済み要約データを質問回答部３４から受信し、単語ＤＢ２３に登録する。
【0160】
質問回答部３４は、以下の追加された機能を有する。質問回答部３４は、回答処理部１５が送信した「質問」ボタン表示指示を受信し、「質問」ボタンをディスプレイ３０９に表示する。ユーザが「質問」ボタンを押下したとき、質問回答部３４は会議に参加者しているユーザとのチャットを開始するためのチャット開始指示をチャットシステム３５に送信する。質問回答部３４は、チャットシステム３５が送信したチャット投稿データおよびチャット投稿データ要約指示を受信し、チャット投稿データおよびチャット投稿データ要約指示を回答処理部１５に送信する。質問回答部３４は、回答処理部１５が送信した要約データを受信し、要約データをチャットシステム３５に送信する。質問回答部３４は、チャットシステム３５が送信した編集済み要約データを受信し、編集済み要約データを回答処理部１５に送信する。
【0161】
チャットシステム３５は、以下の機能を有する。チャットシステム３５は、質問回答部３４が送信したチャット開始指示を受信し、会議に参加者しているユーザとのチャットを開始する。チャットシステム３５は、チャット上に文字情報を投稿し、投稿された文字情報を含むチャット投稿データを質問回答部３４に送信する。チャットシステム３５は、「単語登録」ボタンをディスプレイ３０９に表示する。ユーザが「単語登録」ボタンを押下したとき、チャットシステム３５はチャット投稿データ要約指示を質問回答部３４に送信する。
【0162】
チャットシステム３５は、質問回答部３４が送信した要約データを受信し、要約データをディスプレイ３０９に表示する。チャットシステム３５は、要約データを編集するための「編集」ボタンをディスプレイ３０９に表示する。ユーザが「編集」ボタンを押下したとき、チャットシステム３５は要約データを編集する。チャットシステム３５は、編集済み要約データをＤＢサーバ２の単語ＤＢ２３に登録するための「登録」ボタンをディスプレイ３０９に表示する。ユーザが「登録」ボタンを押下したとき、チャットシステム３５は編集済み要約データを質問回答部３４に送信する。
【0163】
【0164】
質問生成部１７は、ＤＢサーバ２の単語ＤＢ２３にアクセスする。このとき、質問生成部１７は、発言量解析部１３から受信した頻出単語をＤＢサーバ２に送信する（ステップＳ１１６１）。
【0165】
ＤＢサーバ２は、質問生成部１７から受信した頻出単語を単語ＤＢ２３において検索する。頻出単語が単語ＤＢ２３に登録されている場合、ＤＢサーバ２は頻出単語の意味を単語ＤＢ２３から取得し、その意味を質問生成部１７に送信する。頻出単語が単語ＤＢ２３に登録されていない場合、ＤＢサーバ２はその旨を示す情報を質問生成部１７に送信する。
【0166】
質問生成部１７は、ＤＢサーバ２から受信した情報に基づいて、頻出単語が単語ＤＢ２３に登録されているか否かを判断する。頻出単語の意味をＤＢサーバ２から受信した場合、質問生成部１７は頻出単語が単語ＤＢ２３に登録されていると判断する。頻出単語が単語ＤＢ２３に登録されていないことを示す情報をＤＢサーバ２から受信した場合、質問生成部１７は頻出単語が単語ＤＢ２３に登録されていないと判断する（ステップＳ１１６３）。
【0167】
頻出単語が単語ＤＢ２３に登録されている場合、質問生成部１７は、発言量解析部１３から受信した頻出単語と、ＤＢサーバ２から受信した意味とを使用し、質問データを予め定められた定型文で生成する。また、質問生成部１７は、ＤＢサーバ２から受信した意味を使用することにより、質問の正解データを生成する。質問生成部１７は、質問データを質問送信部１８に送信し、正解データと、質問データを生成するために使用された頻出単語の意味とを回答処理部１５に送信する（ステップＳ１１６２）。
【0168】
頻出単語が単語ＤＢ２３に登録されていない場合、質問生成部１７は、頻出単語が一般用語であるか社内用語であるかを判断する。質問生成部１７は、インターネット上の情報を学習し自然言語を学習する生成ＡＩを使用し、この判断を行う。質問生成部１７は、頻出単語の意味を理解できるか否かを示す回答が「はい」または「いいえ」の２択となる質問を生成ＡＩに実施する。
【0169】
生成ＡＩへの質問は、例えば「〇〇という単語の意味を回答できるか、『はい』か『いいえ』で答えよ」（〇〇は頻出単語）のような形式を持つ。質問に使用する文言は、生成ＡＩに適した文言に変更してもよい。生成ＡＩの回答が「はい」である場合、質問生成部１７は、頻出単語が一般用語であり、生成ＡＩが頻出単語の意味を理解できると判断する。生成ＡＩの回答が「いいえ」である場合、質問生成部１７は、頻出単語が社内用語であり、生成ＡＩが頻出単語の意味を理解できないと判断する（ステップＳ１１６４）。
【0170】
生成ＡＩが頻出単語の意味を理解できる場合、生成ＡＩは、インターネットを経由して取得した頻出単語の意味を質問生成部１７に通知する。質問生成部１７は、生成ＡＩを使用することにより、質問データおよび正解データを生成する。質問生成部１７は、質問データを質問送信部１８に送信し、正解データと頻出単語の意味とを回答処理部１５に送信する（ステップＳ１１６５）。
【0171】
生成ＡＩが頻出単語の意味を理解できない場合、質問生成部１７は以下の例に示す定型文で質問データを生成する。質問生成部１７は、質問データを質問送信部１８に送信する（ステップＳ１１６６）。定型文は利用シーンに応じて変更してもよい。
定型文：「○○（頻出単語）の意味、分かりますか？」
定型文：「○○（頻出単語）の意味、分かりますか？」
【0172】
生成ＡＩが頻出単語の意味を理解できない場合、質問生成部１７は正解データを生成せず、正解データおよび頻出単語の意味を回答処理部１５に送信しない。この場合、回答処理部１５は正解データおよび頻出単語の意味を保持しない。
【0173】
質問生成部１７は、生成ＡＩを使用せずに、頻出単語をインターネット上で検索してもよい。頻出単語を含むホームページまたはＳＮＳ（Social Networking Service）の投稿などが見つかった場合、質問生成部１７はホームページまたはＳＮＳの投稿などから頻出単語の意味を抽出してもよい。例えば、質問生成部１７は、「○○（頻出単語）とは」という文字列を含む文章に続く文章を頻出単語の意味として取得してもよい。この場合、質問生成部１７はステップＳ１１６５と同様の処理を実行してもよい。頻出単語を含むホームページまたはＳＮＳの投稿などが見つからなかった場合、質問生成部１７はステップＳ１１６６と同様の処理を実行してもよい。
【0174】
質問送信部１８は、質問データをユーザ端末３の質問回答部３４に送信する。質問回答部３４は、質問送信部１８が送信した質問データを受信し、質問と２択の回答用ボタンとをディスプレイ３０９に表示する。回答処理部１５が正解データを保持している場合、図１９に示す例と同様に、質問回答部３４は、質問ＱＵ１０、「はい」ボタンＢ１０、および「いいえ」ボタンＢ１１をディスプレイ３０９に表示する。
【0175】
図３１は、回答処理部１５が正解データを保持していない場合におけるユーザ端末３のディスプレイ３０９の画面の例を示す。ディスプレイ３０９は、質問ＱＵ１１、「はい」ボタンＢ１０、および「いいえ」ボタンＢ１１を画面ＳＣ１０上に表示する。質問ＱＵ１１は、定型文を使用することにより生成した質問である。ユーザが「はい」ボタンＢ１０または「いいえ」ボタンＢ１１を押下したとき、質問回答部３４は回答データを回答処理部１５に送信する。回答処理部１５は正誤データの代わりに回答データを理解度算出部１６に送信する。
【0176】
理解度算出部１６は、回答データに基づいてユーザの回答を判断する。ユーザが「はい」ボタンＢ１０を押下した場合、理解度算出部１６は判定用理解度Ｊｔに１以上の質問補正値Ｑｔを加算することにより理解度Ｐｔを算出する。ユーザが「いいえ」ボタンＢ１１を押下した場合、理解度算出部１６は判定用理解度Ｊｔを変化させず、そのまま理解度Ｐｔとして使用する。
【0177】
ユーザが「はい」ボタンＢ１０を押下するか、「いいえ」ボタンＢ１１を押下するかにかかわらず、回答処理部１５は「質問」ボタン表示指示を質問回答部３４に送信する。質問回答部３４は、「質問」ボタン表示指示を受信し、「質問」ボタンをディスプレイ３０９に表示する。
【0178】
図３２は、質問回答部３４が「質問」ボタン表示指示を受信した場合におけるユーザ端末３のディスプレイ３０９の画面の例を示す。ディスプレイ３０９は、頻出単語の意味を示す文章ＴＸ１１と、「閉じる」ボタンＢ１２と、「質問」ボタンＢ１３とを画面ＳＣ１０上に表示する。
【0179】
回答処理部１５が正解データを保持していない場合、回答処理部１５は正誤データを生成しない。回答処理部１５は、正誤データおよび頻出単語の意味を質問回答部３４に送信する代わりに、定型文を質問回答部３４に送信する。質問回答部３４は、その定型文を文章ＴＸ１１としてディスプレイ３０９に表示する。
【0180】
ユーザが「閉じる」ボタンＢ１２を押下したとき、文章ＴＸ１１、「閉じる」ボタンＢ１２、および「質問」ボタンＢ１３が消える。利用シーンに応じて、「閉じる」ボタンＢ１２が表示されなくてもよい。ユーザが「質問」ボタンＢ１３を押下したとき、質問回答部３４はチャット開始指示をチャットシステム３５に送信する。
【0181】
チャットシステム３５は、チャット開始指示を質問回答部３４から受信し、会議に参加者している全てのユーザを対象に、単語の意味を質問するためのチャットを開始する。図３３は、チャットシステム３５がチャットを開始した後のユーザ端末３のディスプレイ３０９の画面の例を示す。
【0182】
チャットシステム３５は、「○○（単語）の意味を教えてください。」という投稿ＰＳ１０を行う。投稿ＰＳ１０に対し、他のユーザは単語に関する回答を投稿する（投稿ＰＳ１１、ＰＳ１２）。チャットシステム３５は、このチャットに投稿したデータを適宜、質問回答部３４に送信し、質問回答部３４はそのデータをチャット投稿データとして回答処理部１５に送信する。
【0183】
チャットが開始されたとき、チャットシステム３５は「単語登録」ボタンＢ１４をディスプレイ３０９に表示する。「質問」ボタンＢ１３を押下したユーザは、他のユーザからの投稿から単語の意味を十分に把握できたと判断した場合、「単語登録」ボタンＢ１４を押下する。ユーザが「単語登録」ボタンＢ１４を押下したとき、チャットシステム３５はチャット投稿データ要約指示を質問回答部３４に送信する。
【0184】
質問回答部３４は、チャットシステム３５が送信したチャット投稿データ要約指示を受信し、チャット投稿データ要約指示を回答処理部１５に送信する。回答処理部１５は、チャット投稿データ要約指示を受信し、生成ＡＩを使用することにより、会議に参加している全てのユーザのチャット投稿データを単語の意味として解釈し、要約する。回答処理部１５は、要約データを生成し、要約データを質問回答部３４に送信する。要約データは、単語と、その単語の要約した意味とを含む。
【0185】
質問回答部３４は、回答処理部１５が送信した要約データを受信し、要約データをチャットシステム３５に送信する。チャットシステム３５は要約データを受信する。図３４は、チャットシステム３５が要約データを受信したときのユーザ端末３のディスプレイ３０９の画面の例を示す。
【0186】
ディスプレイ３０９は、要約データＡＢ１０、「編集」ボタンＢ１５、および「登録」ボタンＢ１６を画面ＳＣ１０上に表示する。ユーザは、「編集」ボタンＢ１５を押下することにより、要約データＡＢ１０を編集することができる。例えば、ユーザは、誤っている表現を修正する、または追加情報を加えることができる。ユーザが「登録」ボタンＢ１６を押下したとき、チャットシステム３５は要約データＡＢ１０に編集を加えた編集済み要約データを生成し、編集済み要約データを質問回答部３４に送信する。編集済み要約データは、単語と、その単語の要約した意味とを含む。
【0187】
質問回答部３４は、チャットシステム３５が送信した編集済み要約データを受信し、編集済み要約データを回答処理部１５に送信する。回答処理部１５は、質問回答部３４が送信した編集済み要約データを受信し、単語と、その単語の要約した意味とをＤＢサーバ２の単語ＤＢ２３に登録する。これにより、Ｗｅｂ会議システム１００ａは、登録された単語を次回以降の質問生成に活用することができる。
【0188】
Ｗｅｂ会議システム１００ａの動作の具体例を説明する。複数人で構成されるＷｅｂ会議が開催される。各ユーザ端末３は、映像データ、音声データ、および入力データをＷｅｂ会議サーバ１に送信する。Ｗｅｂ会議サーバ１は、各ユーザ端末３から受信した映像データ、音声データ、および入力データに基づいて判定用理解度を算出する。
【0189】
Ｗｅｂ会議サーバ１は、各ユーザの判定用理解度から閾値を決定し、判定用理解度が閾値以上のユーザに対しては何もせず、判定用理解度が閾値未満のユーザに対して、会議に登場する単語に関する質問を実施する。Ｗｅｂ会議サーバ１は上記の処理を５分間隔で実行する。以下では、会議開始から５分が経過した時点と１０分が経過した時点とにおいて、頻出単語が単語ＤＢ２３に登録されていない場合の例を説明する。
【0190】
まず、新人の日電Ａさん、主任の日電Ｂさん、および事業部長の日電Ｃさんの３人が参加するＷｅｂ会議が開催される。各ユーザ端末３は、映像データ、音声データ、および入力データをＷｅｂ会議サーバ１に送信する。Ｗｅｂ会議サーバ１は、各ユーザ端末３から受信した映像データ、音声データ、および入力データに基づいて測定値を算出し、測定値と各ユーザの属性とに基づいて判定用理解度を算出する。
【0191】
Ｗｅｂ会議の開始から５分が経過した時点において日電Ａさんの判定用理解度が閾値未満となる。質問生成部１７は、発言量解析部１３から頻出単語として受信した「ＰａａＳ」に関する質問を生成するために、図３０に示す処理を実行する。質問生成部１７は、単語ＤＢ２３にアクセスし、「ＰａａＳ」の意味の取得を試みる。「ＰａａＳ」の意味が単語ＤＢ２３に登録されていないため、質問生成部１７は、生成ＡＩを使用することによりインターネットを経由して単語の意味を取得する。質問生成部１７は、頻出単語とその意味と生成ＡＩとを使用することにより、質問データを生成する。また、質問生成部１７は正解データを生成する。
【0192】
質問データ、正解データ、および頻出単語の意味の例を以下に示す。
質問データ：「ＰａａＳとは、クラウドコンピューティングのうちの1つで、仮想化技術を利用してハードウェアリソース（ＣＰＵ／メモリ／ストレージ）などのデジタルインフラをインターネット経由でオンデマンドで提供するサービスです。」
回答データ：『いいえ』
頻出単語の意味：「ＰａａＳとは、仮想化されたアプリケーションサーバやデータベースなど、アプリケーション実行用のプラットフォーム機能をインターネット上のサービスとして提供を行うもの」
質問データ：「ＰａａＳとは、クラウドコンピューティングのうちの1つで、仮想化技術を利用してハードウェアリソース（ＣＰＵ／メモリ／ストレージ）などのデジタルインフラをインターネット経由でオンデマンドで提供するサービスです。」
回答データ：『いいえ』
頻出単語の意味：「ＰａａＳとは、仮想化されたアプリケーションサーバやデータベースなど、アプリケーション実行用のプラットフォーム機能をインターネット上のサービスとして提供を行うもの」
【0193】
質問生成部１７は、質問データを質問送信部１８に送信し、正解データと、質問データを生成するために使用された頻出単語の意味とを回答処理部１５に送信する。質問送信部１８は、対象ユーザである日電Ａさんのユーザ端末３の質問回答部３４に質問データを送信する。質問回答部３４は、質問送信部１８が送信した質問データを受信し、質問と回答用ボタンとをディスプレイ３０９に表示する。
【0194】
図３５は、ユーザ端末３のディスプレイ３０９の画面の例を示す。ディスプレイ３０９は、質問ＱＵ１２、「はい」ボタンＢ１０、および「いいえ」ボタンＢ１１を画面ＳＣ１０上に表示する。
【0195】
例えば、日電Ａさんは、質問に対する回答として「いいえ」を選択するために「いいえ」ボタンＢ１１を押下する。質問回答部３４は、「いいえ」を示す回答データをＷｅｂ会議サーバ１の回答処理部１５に送信する。回答処理部１５は、正解データと回答データとを比較し、正誤データを生成する。
【0196】
回答処理部１５は、正誤データおよび頻出単語の意味をユーザ端末３の質問回答部３４に送信する。質問回答部３４は、正誤データおよび頻出単語の意味を受信し、ユーザの回答が正しいか否かと頻出単語の意味とをディスプレイ３０９に表示する。
【0197】
理解度算出部１６は、理解度を算出し、理解度をＤＢサーバ２に送信する。ＤＢサーバ２は、理解度ＤＢ２２における理解度を理解度算出部１６から受信した理解度で更新する。
【0198】
Ｗｅｂ会議の開始から１０分が経過した時点において日電Ａさんの判定用理解度が再度閾値未満となる。質問生成部１７は、発言量解析部１３から頻出単語として受信した「ＳＶ９５」に関する質問を生成するために、図３０に示す処理を実行する。質問生成部１７は、単語ＤＢ２３にアクセスし、「ＳＶ９５」の意味の取得を試みる。「ＳＶ９５」の意味は単語ＤＢ２３に登録されてなく、かつ「ＳＶ９５」はインターネット上に存在しない社内用語である。
【0199】
質問生成部１７は、回答データを生成せず、『「ＳＶ９５」の意味、分かりますか？』という定型文の質問データを質問送信部１８に送信する。質問送信部１８は、対象ユーザである日電Ａさんのユーザ端末３の質問回答部３４に質問データを送信する。質問回答部３４は、質問送信部１８が送信した質問データを受信し、質問と回答用ボタンとをディスプレイ３０９に表示する。
【0200】
例えば、日電Ａさんは、質問に対する回答として「いいえ」を選択するために「いいえ」ボタンを押下する。質問回答部３４は、「いいえ」を示す回答データをＷｅｂ会議サーバ１の回答処理部１５に送信する。回答処理部１５は回答データを受信し、回答データを理解度算出部１６に送信する。ユーザが「いいえ」ボタンを押下したため、理解度算出部１６は理解度を判定用理解度で更新する。
【0201】
回答処理部１５は「質問」ボタン表示指示を質問回答部３４に送信する。質問回答部３４は、「質問」ボタン表示指示を受信し、「質問」ボタンをディスプレイ３０９に表示する。
【0202】
日電Ａさんが「質問」ボタンを押下したとき、質問回答部３４はチャット開始指示をチャットシステム３５に送信する。チャットシステム３５はチャットを開始し、図３３に示すように「ＳＶ９５の意味を教えてください。」という投稿ＰＳ１０を行う。投稿ＰＳ１０に対し、他のユーザは単語に関する回答を投稿する（投稿ＰＳ１１、ＰＳ１２）。チャットシステム３５は、このチャットに投稿したデータを適宜、質問回答部３４に送信し、質問回答部３４はそのデータをチャット投稿データとして回答処理部１５に送信する。
【0203】
日電Ａさんは、単語の意味を十分に把握できたとき、図３３に示す「単語登録」ボタンＢ１４を押下する。ユーザが「単語登録」ボタンＢ１４を押下したとき、チャットシステム３５はチャット投稿データ要約指示を質問回答部３４に送信する。
【0204】
質問回答部３４は、チャット投稿データ要約指示を回答処理部１５に送信する。回答処理部１５は、チャット投稿データを要約し、要約データを生成する。回答処理部１５は、要約データを質問回答部３４に送信する。
【0205】
質問回答部３４は、回答処理部１５が送信した要約データを受信し、要約データをチャットシステム３５に送信する。チャットシステム３５は要約データを受信し、図３４に示す要約データＡＢ１０、「編集」ボタンＢ１５、および「登録」ボタンＢ１６をディスプレイ３０９に表示する。
【0206】
日電Ａさんは、「編集」ボタンＢ１５を押下することにより要約データを編集できるが、編集の必要がないと判断し、編集を行わずに「登録」ボタンＢ１６を押下する。日電Ａさんが「登録」ボタンＢ１６を押下したとき、チャットシステム３５は要約データＡＢ１０に基づいて編集済み要約データを生成し、編集済み要約データを質問回答部３４に送信する。
【0207】
質問回答部３４は、編集済み要約データを回答処理部１５に送信する。回答処理部１５は、編集済み要約データが示す単語と、その単語の要約した意味とを単語ＤＢ２３に登録する。
【0208】
図３６は、単語ＤＢ２３が保持する単語情報における単語２３２および意味２３３の例を示す。「ＳＶ９５」を示す単語Ｗ１０と、「ＳＶ９５」の意味Ｍ１０とが新たに登録される。
【0209】
上記のように、Ｗｅｂ会議システム１００は、会議内容に応じて単語ＤＢ２３を構築することができる。会議の回数を重ねていくごとに単語ＤＢ２３のデータが蓄積され、ユーザがチャットによる質問を行う回数が少なくなる。そのため、ユーザは、会議に登場する不明語をスムーズに理解することができ、会議の質が向上する。
【0210】
頻出単語が単語ＤＢ２３に登録されていない場合、質問生成部１７は、インターネットを経由して、頻出単語の意味を取得し、取得した意味に基づいて質問データを生成する。頻出単語が単語ＤＢ２３に登録されてなくても、その意味をインターネット上の情報から取得できる場合には、Ｗｅｂ会議サーバ１は会議の進行を妨げずに質問を実施することができる。
【0211】
＜第３の実施形態＞
以下、本開示に係る一実施形態について、図を用いて説明する。図３７は、本実施形態の情報処理装置４の機能構成を示す。情報処理装置４は、データ解析手段４１と、理解度算出手段４２と、質問生成手段４３と、質問送信手段４４と、回答受信手段４５と、回答処理手段４６とを備える。データ解析手段４１は、Ｗｅｂ会議に参加しているユーザの反応を示す反応データを、ユーザがＷｅｂ会議で使用しているユーザ端末から受信し、反応データを解析する。理解度算出手段４２は、データ解析手段４１が反応データを解析した結果に基づいてユーザの理解度を算出する。質問生成手段４３は、Ｗｅｂ会議において使用されている単語の理解を確認するための質問を生成する。質問送信手段４４は、理解度が予め設定された基準よりも低いユーザのユーザ端末に質問を送信する。回答受信手段４５は、質問の回答をユーザ端末から受信する。回答処理手段４６は、回答に基づいて単語に関する情報を生成し、理解度が基準よりも低いユーザのユーザ端末に情報を送信する。
以下、本開示に係る一実施形態について、図を用いて説明する。図３７は、本実施形態の情報処理装置４の機能構成を示す。情報処理装置４は、データ解析手段４１と、理解度算出手段４２と、質問生成手段４３と、質問送信手段４４と、回答受信手段４５と、回答処理手段４６とを備える。データ解析手段４１は、Ｗｅｂ会議に参加しているユーザの反応を示す反応データを、ユーザがＷｅｂ会議で使用しているユーザ端末から受信し、反応データを解析する。理解度算出手段４２は、データ解析手段４１が反応データを解析した結果に基づいてユーザの理解度を算出する。質問生成手段４３は、Ｗｅｂ会議において使用されている単語の理解を確認するための質問を生成する。質問送信手段４４は、理解度が予め設定された基準よりも低いユーザのユーザ端末に質問を送信する。回答受信手段４５は、質問の回答をユーザ端末から受信する。回答処理手段４６は、回答に基づいて単語に関する情報を生成し、理解度が基準よりも低いユーザのユーザ端末に情報を送信する。
【0212】
情報処理装置４は、上記の構成を備えることにより、Ｗｅｂ会議に参加しているユーザの理解度を向上させることができる。
【0213】
以上、実施形態を参照して本開示を説明したが、本開示は上述の実施形態に限定されるものではない。本開示の構成や詳細には、本開示のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。そして、各実施の形態は、適宜他の実施の形態と組み合わせることができる。
【0214】
上記の実施形態は、教育分野で利用されてもよい。近年、学校または学習塾等の教育機関において、オンライン授業が普及している。オンライン授業では、Ｗｅｂ会議システムを経由して、教員が遠隔地にいる生徒に対して授業を行う。オンライン授業の形式として、リアルタイムで双方向にやり取りを行うライブ配信型のほか、予め録画した授業を配信するオンデマンド型が存在する。
【0215】
例えば、上記の実施形態は、ライブ配信型のオンライン授業に利用可能である。ライブ配信型のオンライン授業は、基本的に１人の教員に対し複数の生徒で構成され、教員が全ての生徒を気にかける必要がある。しかし、授業の進行を妨げず、かつ時間の制限を受けながら、教員が各生徒のフォローを行うことは困難である。生徒は教員からフォローされないと授業についていけなくなる場合が存在する。上記の実施形態をオンライン授業に適用することにより、授業の理解度が向上し、教員および生徒にメリットがある。
【0216】
上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限らない。
【0217】
（付記１）
Ｗｅｂ会議に参加しているユーザの反応を示す反応データを、前記ユーザが前記Ｗｅｂ会議で使用しているユーザ端末から受信し、前記反応データを解析するデータ解析手段と、
前記反応データを解析した結果に基づいて前記ユーザの理解度を算出する理解度算出手段と、
前記Ｗｅｂ会議において使用されている単語の理解を確認するための質問を生成する質問生成手段と、
前記理解度が予め設定された基準よりも低いユーザのユーザ端末に前記質問を送信する質問送信手段と、
前記質問の回答を前記ユーザ端末から受信する回答受信手段と、
前記回答に基づいて前記単語に関する情報を生成し、前記理解度が前記基準よりも低い前記ユーザの前記ユーザ端末に前記情報を送信する回答処理手段と、
を備える、
情報処理装置。
Ｗｅｂ会議に参加しているユーザの反応を示す反応データを、前記ユーザが前記Ｗｅｂ会議で使用しているユーザ端末から受信し、前記反応データを解析するデータ解析手段と、
前記反応データを解析した結果に基づいて前記ユーザの理解度を算出する理解度算出手段と、
前記Ｗｅｂ会議において使用されている単語の理解を確認するための質問を生成する質問生成手段と、
前記理解度が予め設定された基準よりも低いユーザのユーザ端末に前記質問を送信する質問送信手段と、
前記質問の回答を前記ユーザ端末から受信する回答受信手段と、
前記回答に基づいて前記単語に関する情報を生成し、前記理解度が前記基準よりも低い前記ユーザの前記ユーザ端末に前記情報を送信する回答処理手段と、
を備える、
情報処理装置。
【0218】
（付記２）
前記理解度算出手段は、前記回答に基づいて前記理解度を更新する、
付記１に記載の情報処理装置。
前記理解度算出手段は、前記回答に基づいて前記理解度を更新する、
付記１に記載の情報処理装置。
【0219】
（付記３）
前記データ解析手段は、前記ユーザ端末が備えるカメラが生成した映像データを前記反応データとして受信し、前記映像データに基づいて前記ユーザの感情を解析する、
付記１または２に記載の情報処理装置。
前記データ解析手段は、前記ユーザ端末が備えるカメラが生成した映像データを前記反応データとして受信し、前記映像データに基づいて前記ユーザの感情を解析する、
付記１または２に記載の情報処理装置。
【0220】
（付記４）
前記データ解析手段は、前記ユーザ端末が備えるマイクが生成した音声データを前記反応データとして受信し、前記音声データに基づいて前記ユーザの発言量を解析する、
付記１から３のいずれか１つに記載の情報処理装置。
前記データ解析手段は、前記ユーザ端末が備えるマイクが生成した音声データを前記反応データとして受信し、前記音声データに基づいて前記ユーザの発言量を解析する、
付記１から３のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【0221】
（付記５）
前記データ解析手段は、前記ユーザが前記ユーザ端末に入力した入力データを前記反応データとして受信し、前記入力データに基づいて前記ユーザの入力頻度を解析する、
付記１から４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
前記データ解析手段は、前記ユーザが前記ユーザ端末に入力した入力データを前記反応データとして受信し、前記入力データに基づいて前記ユーザの入力頻度を解析する、
付記１から４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【0222】
（付記６）
前記ユーザ端末が備えるマイクが生成した音声データを受信し、前記音声データに基づいて前記ユーザの発言に含まれる単語を抽出する単語抽出手段をさらに備え、
抽出された前記単語が、単語および当該単語の意味を保持するデータベースに登録されている場合、前記質問生成手段は、前記単語の前記意味に基づいて前記質問を生成する、
付記１から５のいずれか１つに記載の情報処理装置。
前記ユーザ端末が備えるマイクが生成した音声データを受信し、前記音声データに基づいて前記ユーザの発言に含まれる単語を抽出する単語抽出手段をさらに備え、
抽出された前記単語が、単語および当該単語の意味を保持するデータベースに登録されている場合、前記質問生成手段は、前記単語の前記意味に基づいて前記質問を生成する、
付記１から５のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【0223】
（付記７）
抽出された前記単語が前記データベースに登録されていない場合、前記質問生成手段は、インターネットを経由して、前記単語の意味を取得し、取得した前記意味に基づいて前記質問を生成すると共に、前記データベースを更新する、
付記６に記載の情報処理装置。
抽出された前記単語が前記データベースに登録されていない場合、前記質問生成手段は、インターネットを経由して、前記単語の意味を取得し、取得した前記意味に基づいて前記質問を生成すると共に、前記データベースを更新する、
付記６に記載の情報処理装置。
【0224】
（付記８）
インターネットを経由して前記単語の意味を取得できない場合、前記回答処理手段は、前記ユーザ端末がチャットにて他ユーザから取得した前記単語の意味に基づいて、前記データベースを更新する、
付記７に記載の情報処理装置。
インターネットを経由して前記単語の意味を取得できない場合、前記回答処理手段は、前記ユーザ端末がチャットにて他ユーザから取得した前記単語の意味に基づいて、前記データベースを更新する、
付記７に記載の情報処理装置。
【0225】
（付記９）
付記１から８のいずれか１つに記載の情報処理装置と、
前記反応データおよび前記回答を前記情報処理装置に送信し、前記質問および前記情報を前記情報処理装置から受信する前記ユーザ端末と、
を備える、
情報処理システム。
付記１から８のいずれか１つに記載の情報処理装置と、
前記反応データおよび前記回答を前記情報処理装置に送信し、前記質問および前記情報を前記情報処理装置から受信する前記ユーザ端末と、
を備える、
情報処理システム。
【0226】
（付記１０）
Ｗｅｂ会議に参加しているユーザの反応を示す反応データを、前記ユーザが前記Ｗｅｂ会議で使用しているユーザ端末から受信し、
前記反応データを解析し、
前記反応データを解析した結果に基づいて前記ユーザの理解度を算出し、
前記Ｗｅｂ会議において使用されている単語の理解を確認するための質問を生成し、
前記理解度が予め設定された基準よりも低いユーザのユーザ端末に前記質問を送信し、
前記質問の回答を前記ユーザ端末から受信し、
前記回答に基づいて前記単語に関する情報を生成し、
前記理解度が前記基準よりも低い前記ユーザの前記ユーザ端末に前記情報を送信する、
情報処理装置の情報処理方法。
Ｗｅｂ会議に参加しているユーザの反応を示す反応データを、前記ユーザが前記Ｗｅｂ会議で使用しているユーザ端末から受信し、
前記反応データを解析し、
前記反応データを解析した結果に基づいて前記ユーザの理解度を算出し、
前記Ｗｅｂ会議において使用されている単語の理解を確認するための質問を生成し、
前記理解度が予め設定された基準よりも低いユーザのユーザ端末に前記質問を送信し、
前記質問の回答を前記ユーザ端末から受信し、
前記回答に基づいて前記単語に関する情報を生成し、
前記理解度が前記基準よりも低い前記ユーザの前記ユーザ端末に前記情報を送信する、
情報処理装置の情報処理方法。
【0227】
（付記１１）
前記回答に基づいて前記理解度を更新する、
付記１０に記載の情報処理方法。
前記回答に基づいて前記理解度を更新する、
付記１０に記載の情報処理方法。
【0228】
（付記１２）
前記ユーザ端末が備えるカメラが生成した映像データを前記反応データとして受信し、
前記映像データに基づいて前記ユーザの感情を解析する、
付記１０または１１に記載の情報処理方法。
前記ユーザ端末が備えるカメラが生成した映像データを前記反応データとして受信し、
前記映像データに基づいて前記ユーザの感情を解析する、
付記１０または１１に記載の情報処理方法。
【0229】
（付記１３）
前記ユーザ端末が備えるマイクが生成した音声データを前記反応データとして受信し、
前記音声データに基づいて前記ユーザの発言量を解析する、
付記１０から１２のいずれか１つに記載の情報処理方法。
前記ユーザ端末が備えるマイクが生成した音声データを前記反応データとして受信し、
前記音声データに基づいて前記ユーザの発言量を解析する、
付記１０から１２のいずれか１つに記載の情報処理方法。
【0230】
（付記１４）
前記ユーザが前記ユーザ端末に入力した入力データを前記反応データとして受信し、
前記入力データに基づいて前記ユーザの入力頻度を解析する、
付記１０から１３のいずれか１つに記載の情報処理方法。
前記ユーザが前記ユーザ端末に入力した入力データを前記反応データとして受信し、
前記入力データに基づいて前記ユーザの入力頻度を解析する、
付記１０から１３のいずれか１つに記載の情報処理方法。
【0231】
（付記１５）
前記ユーザ端末が備えるマイクが生成した音声データを受信し、
前記音声データに基づいて前記ユーザの発言に含まれる単語を抽出し、
抽出された前記単語が、単語および当該単語の意味を保持するデータベースに登録されている場合、前記単語の前記意味に基づいて前記質問を生成する、
付記１０から１４のいずれか１つに記載の情報処理方法。
前記ユーザ端末が備えるマイクが生成した音声データを受信し、
前記音声データに基づいて前記ユーザの発言に含まれる単語を抽出し、
抽出された前記単語が、単語および当該単語の意味を保持するデータベースに登録されている場合、前記単語の前記意味に基づいて前記質問を生成する、
付記１０から１４のいずれか１つに記載の情報処理方法。
【0232】
（付記１６）
抽出された前記単語が前記データベースに登録されていない場合、インターネットを経由して、前記単語の意味を取得し、
取得した前記意味に基づいて前記質問を生成すると共に、
前記データベースを更新する、
付記１５に記載の情報処理方法。
抽出された前記単語が前記データベースに登録されていない場合、インターネットを経由して、前記単語の意味を取得し、
取得した前記意味に基づいて前記質問を生成すると共に、
前記データベースを更新する、
付記１５に記載の情報処理方法。
【0233】
（付記１７）
インターネットを経由して前記単語の意味を取得できない場合、前記ユーザ端末がチャットにて他ユーザから取得した前記単語の意味に基づいて、前記データベースを更新する、
付記１６に記載の情報処理装置。
インターネットを経由して前記単語の意味を取得できない場合、前記ユーザ端末がチャットにて他ユーザから取得した前記単語の意味に基づいて、前記データベースを更新する、
付記１６に記載の情報処理装置。
【0234】
（付記１８）
コンピュータに、付記１０から１７のいずれか１つに記載の情報処理方法を実行させるためのプログラム。
コンピュータに、付記１０から１７のいずれか１つに記載の情報処理方法を実行させるためのプログラム。
【符号の説明】
【0235】
１００，１００ａ Ｗｅｂ会議システム
１ Ｗｅｂ会議サーバ
２ ＤＢサーバ
３，３ａ ユーザ端末
４ 情報処理装置
１１ ユーザ識別部
１２ 感情分析部
１３ 発言量解析部
１４ キーボード入力解析部
１５ 回答処理部
１６ 理解度算出部
１７ 質問生成部
１８ 質問送信部
２１ 社員情報ＤＢ
２２ 理解度ＤＢ
２３ 単語ＤＢ
３１ カメラ
３２ マイク
３３ キーボード
３４ 質問回答部
３５ チャットシステム
４１ データ解析手段
４２ 理解度算出手段
４３ 質問生成手段
４４ 質問送信手段
４５ 回答受信手段
４６ 回答処理手段
１ Ｗｅｂ会議サーバ
２ ＤＢサーバ
３，３ａ ユーザ端末
４ 情報処理装置
１１ ユーザ識別部
１２ 感情分析部
１３ 発言量解析部
１４ キーボード入力解析部
１５ 回答処理部
１６ 理解度算出部
１７ 質問生成部
１８ 質問送信部
２１ 社員情報ＤＢ
２２ 理解度ＤＢ
２３ 単語ＤＢ
３１ カメラ
３２ マイク
３３ キーボード
３４ 質問回答部
３５ チャットシステム
４１ データ解析手段
４２ 理解度算出手段
４３ 質問生成手段
４４ 質問送信手段
４５ 回答受信手段
４６ 回答処理手段
【要約】
【課題】Ｗｅｂ会議に参加しているユーザの理解度を向上させることができる情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、およびプログラムを提供する。
【解決手段】情報処理装置において、データ解析手段は、Ｗｅｂ会議に参加しているユーザの反応を示す反応データを解析する。理解度算出手段は、前記反応データの解析結果に基づいて前記ユーザの理解度を算出する。質問生成手段は、単語の理解を確認するための質問を生成する。質問送信手段は、前記理解度が予め設定された基準よりも低いユーザのユーザ端末に前記質問を送信する。回答受信手段は、前記質問の回答を前記ユーザ端末から受信する。回答処理手段は、前記回答に基づいて前記単語に関する情報を生成し、前記理解度が前記基準よりも低い前記ユーザの前記ユーザ端末に前記情報を送信する。
【選択図】図３７
【解決手段】情報処理装置において、データ解析手段は、Ｗｅｂ会議に参加しているユーザの反応を示す反応データを解析する。理解度算出手段は、前記反応データの解析結果に基づいて前記ユーザの理解度を算出する。質問生成手段は、単語の理解を確認するための質問を生成する。質問送信手段は、前記理解度が予め設定された基準よりも低いユーザのユーザ端末に前記質問を送信する。回答受信手段は、前記質問の回答を前記ユーザ端末から受信する。回答処理手段は、前記回答に基づいて前記単語に関する情報を生成し、前記理解度が前記基準よりも低い前記ユーザの前記ユーザ端末に前記情報を送信する。
【選択図】図３７
【図1】
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【図37】