技術概要 Technology Overview
表情・音声・テキスト・生体信号など複数モダリティの情報を統合し、単一指標では捉えにくい複雑な感情状態や心理変化を高精度に推定する技術です。
他技術との関係・位置づけ
本モジュールは、複数モダリティを統合する高次感情解析技術として位置づけられます。感情解析、生理解析、行動解析などを統合し、包括的な状態評価を実現します。
特徴・強み Features & Strengths
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01
感情の時系列変化を高精度に解析できます。
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02
欠損モダリティ補完
一部データ欠損時でも安定推定が可能です。
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03
Fusion Attention Moduleを搭載
各モダリティの寄与度を動的に最適化できます。
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04
XAIによる説明可能AIに対応
感情推定根拠を可視化できます。
技術的アプローチ Technical Approach
表情・音声・テキスト・生体信号それぞれに専用特徴抽出器を適用し、Transformer／LSTMベース時系列モデルで特徴量を統合します。Fusion Attention Moduleにより各モダリティ間の依存関係を解析し、感情状態を推定します。欠損データは補完アルゴリズムによって推定します。
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入力データ Input Data
- 表情データ
- 音声データ
- 生理信号
- 行動データ
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出力データ Output Data
- 統合感情推定結果
- マルチモーダル特徴量
- 心理状態評価結果
- 時系列感情変化データ
できること・用途 Use Cases
複数生体・行動データを統合し、高精度な感情状態推定や心理状態解析へ活用できます。
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01
マーケティング評価
製品・広告体験時の複雑感情解析へ利用できます。
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02
教育・学習評価
集中・困惑・没入状態の統合評価に活用できます。
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03
医療・心理支援
感情変化や心理状態の高精度推定へ利用できます。
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04
ウェルビーイング評価
多面的な心理・生理状態解析へ活用できます。