情報処理学会 インタラクション2019

対面の会話において何かを決定する際に，会話の主導権を握る人が現れず，決定に時間がかかることや，他者に決断を委ねてしまうことで全員が納得する結論を出せずに終わってしまう問題が生じる．そこで，自分の履歴に基づくレコメンドを，対面でのコミュニケーションを阻害しない形で参照するシステムを開発することで，その問題を解決する．本研究では，どのような食物を食べるかを複数人で話し合って決める状況を想定し，ユーザの会話中にユーザ自身の客観的・身体的データに基づくレコメンドをリアルタイムにさりげなく音声で読み上げるシステムMOFa(My Own Facilitator)を提案する．このシステムでは，客観的なデータとしてユーザが食べた食事名と,その食事をとった際の体調の具合と空腹であったか満腹であったかの二種の身体状態情報を合わせて記録する．その身体状態情報に基づく食事提案情報を，イヤホンを通して会話中に提示する．