株式会社ZENKIGEN

The 2024 International Conference on Kansei Engineering and Emotion Research (KEER 2024)にて、弊社と青山学院大学野澤研究室が共同で研究を進めている、SHAREの研究成果を報告しました。

SHAREはリモートワークやハイブリッドワークにおいて、働く場所に関わらずメンバー同士の繋がりを強化し、連帯感や帰属意識の低下といった問題の解決を目指したテレプレゼンスシステム（遠くにいる人物と同じ空間にいる感覚を生み出すシステム）です。
本発表では、音声を通してオフィスの雰囲気を共有しようとする場合に、ユーザーのオフィスに対する馴染みの程度（familiarity）と、音声から知覚される情報の関係について報告しています。同じ内容の音声を聞いた場合でも、元々の馴染みの程度が高いグループの方が多くの情報を読み取れることがわかりました。今回の結果は、音声中の情報の強調 / 抑制を考える上で重要であると考えられます。

【開催日時】 2024年11月20日〜23日
【開催場所】 台湾（台中）
【大会 HP】 https://www.keer.org/keer2024/index.html
https://keer.org/keer2024/assets/Keer2024_Proceeding.pdf（論文）
【タイトル】FAMILIARITY-BASED CATEGORIZATION OF SOUND FIELD CONTEXT CONSTITUTING ATMOSPHERE
【著　　者】Yoshihiro Konagaya (1), Issei Hashimoto (2), Akihito Kobayashi (2), Keigo Iwamoto (2), Kent Nagumo (1), Akio Nozawa (1) /1: Aoyama Gakuin Univ., 2: ZENKIGEN Inc.

■本研究に関するお問い合わせ：
橋本一生
all_mem_lab@zenkigen.jp