拓海先生、お忙しいところすみません。部下から『プレゼンの身振りをAIで良くできる』みたいな話を聞いて、正直ピンと来ないんです。要するに、手を大きく振ればいいという話ですか？
素晴らしい着眼点ですね、田中専務！大丈夫、これは単に大きく振る話ではないんですよ。GestureCoachという研究は、いつ・どの部分で・どのような意味を持つ身振り（ジェスチャー）をすべきかを、発表原稿からAIが提案する仕組みなんです。
発表原稿からですか。うちの部長みたいに原稿を読み上げるタイプでも効果がありますか。それと現場に導入するコスト感が気になります。
良い質問です。要点を3つでお伝えしますね。1つ目、GestureCoachは原稿のどこが『ジェスチャーに値する』かを予測するモジュールがあること。2つ目、その箇所にどの意味的ジェスチャーが合うかを、専門家の振る舞いを参照して推奨すること。3つ目、リハーサル用のインターフェースで、実際に練習中にタイミングで提示するところまでを含むことです。導入は、まず原稿の入力と練習インターフェースの受け入れから始められますよ。
なるほど。技術的には大した投資なしで使えるんでしょうか？データはTEDみたいなプロの動画から学ぶんですよね。うちの現場の雰囲気とズレそうな気がしますが。
素晴らしい着眼点ですね！システムはまず専門家の例を学ぶのですが、実際の導入では貴社の文化や好みに合わせて「参照ジェスチャー集」を追加する運用が可能です。重要なのは『強制する』のではなく、『練習で自然に取り入れられるように促す』ことですから、現場の違和感は調整で解消できますよ。
それって要するに、AIが『ここでこういう意味の身振りを入れると説得力が増しますよ』と指示して、練習中に画面や音で合図してくれるということ？
その通りですよ、田中専務！感覚としては、原稿の中の『ここが強調ポイント』をAIがマークして、対応するジェスチャーの例を提示してくれる。練習中にタイミングの合図を出すので、話しながら身体に覚えさせていけるんです。導入効果は、話し手のジェスチャーの多様性と視聴者の没入感向上に寄与します。
扱うデータに個人情報や機密が混じると不安があります。社内で使う場合、データはどこに置くのが安全でしょうか。クラウドにあげるのは抵抗があります。
良い懸念です。ここも要点3つで説明しますね。1つ目、初期実験は公開データや公開TEDの例で可能であること。2つ目、社内の原稿を扱う場合はオンプレミス（社内設置）やプライベートクラウドで運用できること。3つ目、最小限のテキストだけをモデルに渡す設計にして、音声や映像をクラウドにアップしなくても運用できるアーキテクチャが現実的であることです。つまり、貴社のポリシーに合わせた運用が可能です。
投資対効果（ROI）の観点で言うと、どのくらいの効果が見込めますか。会議やプレゼンで使える具体的な改善点を教えてください。
素晴らしい着眼点ですね。研究では、練習でのジェスチャー多様性が増し、聴衆の評価が上がったと報告されています。実務では、重要指標として『プレゼン後の質疑時間の濃度』『意思決定の速度』『聴衆の印象スコア』などが改善されれば十分なROIが見込めます。まずはパイロットでKPIを設定して効果測定するのが現実的です。
ありがとうございます、拓海先生。ここまで伺って、整理させてください。要するに、AIが原稿の強調箇所を検出して、意味に合う身振りの例を示し、練習時にタイミングで出してくれるので、発表者の説得力を体系的に高められるということですね。間違いありませんか？
その通りですよ、田中専務。素晴らしいまとめです。一緒にパイロットをやれば必ず現場に馴染ませられますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。ではまず社内向けの短い試験運用から始めます。私の言葉でまとめますと、『AIで発表原稿の目立つ箇所を示し、その場に合う身振りを練習段階で提示して、話し手の説得力を高める。導入は段階的に、社内ポリシーに合わせて行う』という理解で合っています。
