技術概要 Technology Overview
会話や共同体験の中で生じる共感やラポール形成を、複数人物間の反応の連動として定量化する技術です。
表情同調や視線相互作用といった外部から観察できる反応に加え、心拍変動（HRV）、皮膚電気活動（EDA）、呼吸などの自律神経反応を同時に解析し、感情反応と身体反応の両面から社会的情動共鳴を評価します。
さらに、相互相関解析、Dynamic Time Warping（DTW）、Wavelet解析、Granger因果解析を用いることで、反応の一致度だけでなく、反応の遅延や伝達方向まで評価できます。
他技術との関係・位置づけ
本技術は、コミュニケーション解析において人と人の関係性を評価する対人同期解析技術として位置づけられます。
単独人物の感情推定とは異なり、複数人物間の反応の連動性に着目し、共感、ラポール、情動共鳴といった関係性指標を評価します。
表情変化と自律神経反応を統合的に扱うことで、会話や共同体験の中で形成される対人関係を多面的に評価できます。
特徴・強み Features & Strengths
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01
共感やラポール形成といった主観的な関係性を、複数人物間の同期反応として客観的に評価できます。
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02
表情と自律神経反応を統合評価
表情同調だけでなく、HRV、EDA、呼吸などの自律神経反応を組み合わせることで、見た目の反応と身体内部反応の両面を評価できます。
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03
反応の遅延や伝達方向を解析
同期しているかだけでなく、どちらの反応が先行し、どのように相手へ影響したかを解析できます。
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04
複数の同期指標を統合評価
表情同調、視線相互作用、HRV同期、EDA同期、呼吸同期など複数の同期指標を組み合わせることで、単一指標では捉えにくい対人関係の状態を評価できます。
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05
対面・遠隔条件の比較に対応
コミュニケーション環境の違いによる同期パターンや情動共鳴の変化を比較できます。
技術的アプローチ Technical Approach
複数人物の表情動画、視線データ、生理データを時間同期し、表情同調、視線相互交換、HRV同期、EDA同期、呼吸同期などの特徴量を抽出します。
相互相関解析（Cross-correlation）、Dynamic Time Warping（DTW）、Wavelet解析、Granger因果解析を用いて、同期性、反応遅延、伝達方向、時間周波数特性を評価します。
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入力データ Input Data
- 表情動画
- 視線データ
- 音声データ
- 心拍データ
- 呼吸データ
- 皮膚電気活動（EDA）
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出力データ Output Data
- 情動同期指標
- 生理同期指標
- 表情同調指標
- HRV同期指標
- EDA同期指標
- 呼吸同期指標
- 同期性スコア
- 反応遅延指標
- 反応先行・追従関係
- 対人関係評価結果
できること・用途 Use Cases
情動・生理的同期性解析により、人と人の間で生じる共感、ラポール形成、一体感、情動共鳴を定量化できます。
単独人物の感情推定では捉えにくい関係性そのものを、複数人物間の反応の連動として評価できることが特長です。
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01
親子・家族関係評価
親子や夫婦などの関係性において、安心感や情動的なつながりがどの程度形成されているかを評価できます。
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02
カウンセリング・心理支援
相談者と支援者の共感的関係やラポール形成の状態を客観的に分析できます。
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03
接客・営業評価
顧客との感情的なつながりや信頼形成のプロセスを評価できます。
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04
チームコミュニケーション分析
会議や共同作業における協調状態や一体感を可視化できます。
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05
対面・オンライン比較研究
コミュニケーション環境の違いが共感形成や同期性へ与える影響を評価できます。