拓海先生、最近若手から「人に合わせて喋るAIがすごい」と聞いたのですが、私には何がどう進んだのか見当がつきません。今回の論文は何を目指しているのですか。
素晴らしい着眼点ですね！ExpGestは、話し手の自然な全身ジェスチャを音声だけでなく、話の内容であるテキストも合わせて作る研究です。従来より感情や意味に合った動きを作れるようになったんですよ。
なるほど。うちで使うとなると、要するに喋っている内容に合った身振り手振りを自動で作れるという理解で良いですか。それが本当に実用レベルなのかが心配です。
大丈夫、一緒に整理しましょう。結論を先に言うと、この研究は「声の調子だけでなく話の内容と感情を取り込んで、全身ジェスチャを生成する」点で従来より優れています。導入を検討する際の要点は三つにまとめられるんですよ。
三つですか。ぜひ教えてください。まずは現場で使えるか、コストや手間の想定も含めて知りたいです。現実的な視点でお願いします。
素晴らしい視点ですね！まず一つ目、品質面では音声とテキストを組み合わせることで意味に合ったジェスチャが出やすい。二つ目、計算負荷は高めだがクラウドでバッチ生成すれば現場の負担は抑えられる。三つ目、導入効果は接客やプレゼン自動化で明確に出せるはずです。
クラウドでバッチ生成というのは、うちのようにクラウドが怖い部署にも向きますか。ガードの面やデータ管理面の注意点はどう考えればよいでしょうか。
良い質問ですよ。安全面はデータ最小化と匿名化を徹底すれば解決できることが多いですし、まずは社内限定のオフライン環境で検証し、効果が確認できた段階で限定公開する形が現実的です。段階的な投資でリスクを抑えられますよ。
これって要するに、まずは小さく試して効果が出れば拡げるという段階投資の話ということで宜しいですか。また、専門の人がいないと運用は無理ですか。
おっしゃる通りです。段階投資で検証しつつ、最初は外部パートナーと協力してPoCを回すのが効率的です。社内では使い方の要点を押さえた担当者が一人いれば回りますし、運用はテンプレート化できますよ。
テンプレート化できるのは救いです。最後に一つだけ聞きますが、現場の役に立つかどうかはどの指標で判断すれば良いですか。数字で測れるものが欲しいのです。
大切な観点ですね。効果は視覚的な自然さのスコア、ユーザー満足度、そして業務効率の三つで測るのが現実的です。視覚的自然さは専門評価で数値化でき、満足度は利用者アンケート、効率は工数削減で示せますよ。
分かりました。自分の言葉でまとめますと、今回の研究は「話の中身と声を両方使って、人間らしい全身ジェスチャを作れる技術を示しており、まずは小さな実験で効果を確かめ、満足度や工数削減で投資判断する」ということですね。これなら現場にも説明できます。
