トレンド分析

グリッドを超えて：HCIは如何にしてオンラインコミュニケーションの未来を再設計し、「Zoom疲れ」を解決するのか

パート1：仮想ペインの認知的コスト：「Zoom疲れ」の科学的解体

COVID-19パンデミック以降、ビデオ会議システムは不可欠なインフラとなりましたが、同時に「Zoom疲れ（Zoom Fatigue）」という新たな現象が深刻化しています。これは単なる倦怠感ではなく、ヒューマン・コンピュータ・インタラクション（HCI）の観点から科学的に解剖可能な、特有の認知的問題です。

1.1. 臨床的診断：単なる「疲れ」を超えて

「Zoom疲れ」（またはビデオ会議疲れ）は、単なる長時間の労働による疲労とは質的に異なります。学術的には、ビデオ会議ツールの集中的または不適切な使用によって引き起こされる「身体的および認知的な消耗」と定義されます 1。この消耗は、疲労感、心配、不安、燃え尽き症候群、不快感、ストレス、さらには頭痛などの身体的症状を頻繁に伴います 1。

この問題の根底にあるメカニズムは、「認知的負荷（Cognitive Load）」の著しい増大です 2。認知的負荷とは、私たちが何かを考え、推論し、またはタスクを実行するために費やす精神的努力の総量を指します 2。あらゆる精神的プロセスはエネルギーと努力を必要としますが、ビデオ会議は、対面のコミュニケーションと比較して、この負荷を不自然に増大させる特有の要因を内包しています。

1.2. ベイレンソンの「非言語的過負荷」：消耗の4つの柱

スタンフォード大学バーチャル・ヒューマン・インタラクション・ラボ（VHIL）のジェレミー・ベイレンソン教授は、この特有の疲労の原因を「非言語的過負荷（Nonverbal Overload）」という理論で説明しています 3。HCIの観点から見ると、現在のビデオ会議インターフェースの設計そのものが、人間の認知システムに過剰な負担を強いる4つの主要な柱に基づいています。

柱1：不自然な近接性と視線

対面でのコミュニケーションにおいて、私たちは社会心理学的な規範、特にエドワード・ホールが提唱した「対人距離（Interpersonal Distance）」に従って無意識に行動しています 3。例えば、ビジネス上の会話は通常「社会的距離」で行われますが、Zoomのギャラリービューやスピーカービューは、他者の顔を画面一杯に表示します。これは、対面であれば約50cmから60cm未満の「密接な」距離に相当し、本来は家族や恋人のために予約された領域です 3。

この規範の侵害は、心理的な不快感を生み出します。さらに深刻なのは「視線」です。狭いエレベーターで他者と近接する際、私たちは本能的に相互の視線を最小限に抑えようとします 3。しかし、Zoomではその正反対が起こります。グリッド上に並んだすべての顔が、発言者であるか否かに関わらず、常にこちらを見つめているように感じられます 3。この「過剰な相互凝視（Excessive Mutual Gaze）」は、たとえそれが仮想的な顔であっても、継続的な注視が引き起こす生理的な覚醒状態（Hyper-arousal）を強制します。

柱2：非言語的手がかり（NVCs）への認知的課税

これが認知的負荷の最大の発生源です。対面会議では、私たちは他者の表情、声のトーン、ジェスチャー、姿勢といった膨大な非言語的手がかり（NVCs）を、「無意識的」かつ「自動的」に処理しています 5。これにより、私たちの「意識的な」ワーキングメモリは、会話の内容そのものに集中することができます。

しかし、ビデオ会議はこのプロセスを根本から覆します。NVCの送受信が、「意識的」で「努力を要するパフォーマンス」へと変貌するのです 5。

  • 信号の送信（Sending Signals）: 参加者は、自分が議論に参加していることを示すために、意識的にパフォーマンスを行う必要があります。例えば、同意を示すためにわざと大げさに頷いたり、親指を立てたりする必要があります 2。また、常に自分の顔がカメラのフレームの中央に収まっているかを意識し続けなければなりません 5。
  • 信号の受信（Receiving Signals）: 同様に、限られた手がかりから他者の意図を読み取るためにも、より多くの努力が必要になります。対面であれば何気ない視線の動きも、オンラインでは「子供が部屋に入ってきた」だけかもしれません 5。私たちは言語情報に過度に依存せざるを得なくなり、これが精神的な疲労を蓄積させます 6。

この「無意識の自動処理」から「意識的なパフォーマンス」への移行は、脳の有限なワーキングメモリ（意識的に物事を処理する能力）を大量に消費します 6。その結果、インターフェースの操作やNVCの解読に認知リソースが割かれ、本来のタスク（学習や議論）に利用できる精神的エネルギーが著しく減少してしまうのです。

柱3：「一日中の鏡」

ビデオ会議中、私たちは常に自分自身の映像（セルフビュー）を見続けることになります。これは、一日中鏡を持ち歩き、自分の姿を監視しながら会話するようなものです。この絶え間ない自己評価は、「ミラー不安（Mirror Anxiety）」や「顔への不満（Facial Dissatisfaction）」といった心理的コストを生み出し 8、さらなる認知的負荷の層を追加します 4。

柱4：制限された身体性

人間は、身体を動かしながら思考することで、認知パフォーマンスが向上することが研究で示されています 5。しかし、ビデオ会議は私たちを小さなカメラの視野角に「凍りつかせ」、物理的に縛り付けます。外部カメラやキーボードを使用して多少の柔軟性を確保する工夫は可能ですが 4、根本的な解決には至っていません。

1.3. 定量化可能な欠陥：なぜ仮想コラボレーションは創造性を阻害するか

これらの認知的過負荷は、単なる「気分の問題」ではなく、ビジネスや学術活動の成果に測定可能な悪影響を及ぼします。

最も顕著な例が、創造性の阻害です。スタンフォード大学経営大学院（GSB）の研究者ジョナサン・レヴァヴ（Jonathan Levav）は、仮想環境でのブレーンストーミングが「二重のペナルティ（Double Penalty）」をもたらすことを明らかにしました 9。対面で作業したペアと比較して、Zoomで作業したペアは、以下の結果となりました。

  1. アイデアの数が15%から20%少ない 9。
  2. 生成されたアイデアが、より狭い範囲に集中している（多様性が低い） 9。

この結果は、パート1.2で分析した認知的メカニズムによって明確に説明できます。仮想教室のインターフェースを「操作する」こと自体の認知的要求が、学習者が利用可能な「精神的エネルギーとワーキングメモリを著しく減少させる」 7 のです。この精神的コストが、創造性の測定可能な低下を直接引き起こします。さらに、不自然な凝視によって引き起こされる過度の覚醒状態（柱1）は、既存のタスクを実行（Execution）するには適しているかもしれませんが、新しいアイデアを生み出すために必要な拡散的思考（Divergent Thinking）を阻害するのです。

この認知的欠陥は、学術会議のような大規模な集まりにも当てはまります。仮想会議は「適切な代替手段」であり 10、参加コストの低減やアクセシビリティの向上といった利点があります 10。PNAS（米国科学アカデミー紀要）の研究によれば、仮想会議は「公式な（Formal）」共同研究チームの形成においては、対面と同等かそれ以上に効果的である可能性すら示唆されています 11。

しかし、その効率性は「コミュニティ構築」と「エンゲージメント」を犠牲にすることで成り立っています 11。対面での会議が持つ本質的な「社会的プレゼンス（Social Presence）」と「タスクエンゲージメント」 12 には、現在のビデオ会議システムでは到底及びません。

パート2：フィードバックの非対称性：虚空への発話（手応えの欠如）と孤独な聴取（一体感の欠如）

Zoom疲れの核心には、コミュニケーションの双方向性が崩壊する「フィードバックの非対称性（Feedback Asymmetry）」 14 があります。これは、ユーザーが提起した「手応え」と「一体感」の欠如という、表裏一体の問題として現れます。

2.1. 発表者の「虚空」：「手応え」の喪失

対面でのプレゼンテーションにおいて、熟練した発表者は一方的に話しているわけではありません。彼らは、聴衆から発せられる膨大な非言語的フィードバック（笑い声、頷き、当惑した表情、メモを取る音、あるいは退屈そうな身じろぎ）をリアルタイムで受け取り、それを基に自らの話し方、ペース、さらには内容までもを無意識的に調整しています 16。この連続的なフィードバックループこそが、発表者が感じる「手応え」の正体です。

オンラインプレゼンテーション、特に大規模なウェビナーでは、このループが容赦なく切断されます。聴衆の大半はミュートされ、カメラもオフになっていることが多く、発表者は文字通り「虚空（Void）に向かって話している」かのような感覚に陥ります 16。

この「手応え」の喪失は、経験豊富な発表者ほど深刻な影響を与え、彼らを「調子を狂わせます」 16。フィードバックが得られない不安から、発表者は不自然に早口になったり、逆に単調なスクリプトの「棒読み」に終始したりしがちです 16。皮肉なことに、フィードバックの欠如が発表者自身のパフォーマンスを低下させ、それがさらに聴衆のエンゲージメントを下げるという負のスパイラルを生み出します。

研究によれば、聴衆が発表者を評価する際、元の発表内容の品質と同じか、それ以上に「発表者が質疑応答（＝フィードバック）にどう対処したか」が重要視されることが分かっています 17。オンライン環境では、この重要なインタラクションもぎこちなく、非同期的になりがちで、発表者と聴衆の間の溝をさらに深めます。

2.2. 聴衆の「孤立」：「一体感」の喪失

「手応え」の喪失が発表者側の問題であるとすれば、その対極にあるのが聴衆側の「一体感」の喪失です。

物理的な会場では、聴衆は単なる個人の集まりではありません。彼らは「他者の存在」を認識しています。隣の人が笑えばつられて笑い、会場全体が真剣な空気に包まれれば自らも集中する。この「グループ体験（Group Experience）」 19 は、参加者が同じ空間と文脈を共有しているという強力な「一体感」を生み出します。

一方、グリッド表示のビデオ会議では、各参加者はネットワーク上の孤立したノード（点）に過ぎません。他者の反応を感じ取ることはできず、グループとしての「社会的プレゼンス」 13 は消失します。対面イベントが本質的に持っていた「コミュニティ構築」の機能は、オンラインではほぼ失われてしまうのです 11。

この「孤立」は、聴衆が発表者や他の聴衆と共同で意味を構築し、議論を発展させるプロセスを阻害します。結果として、各個人の集中力は途切れやすくなり、ユーザーが指摘する「エンゲージメントの低下」が引き起こされます。

2.3. コミュニケーション・モダリティの欠陥

パート1およびパート2で分析したHCIの知見は、各コミュニケーション・モダリティ（伝達手段）の特性と欠陥を浮き彫りにします。以下のテーブルは、対面（F2F）、現在のビデオ会議（VC）、そしてHCI研究が目指す次世代のエンボディメント・インターフェース（VR/アバターなど）を、主要なHCIメトリクス（評価指標）に基づいて比較したものです。

表1：コミュニケーション・モダリティのHCIメトリクス比較

HCIメトリクス1. 対面（Face-to-Face）2. ビデオ会議（Zoom/Teams）3. 次世代エンボディメント（VR/アバター）
認知的負荷低い / 自動的非常に高い / 意識的パフォーマンス 2中〜低 / 媒介・自動化
非言語的帯域幅 (NVC)非常に高い（全身、空間）非常に低い（顔のみ、ぎこちない） 6高い（全身の動き、表情を媒介） 20
社会的プレゼンス高い 12低い 13高い 21
フィードバック非対称性低い（対称的） 16高い（非対称的） 16低い（対称的）
創造性（アイデア生成）高い / 発散的 9低い / 狭い 9高い（タスクパフォーマンス向上） 20
コミュニティ構築高い 11低い 11高い（社会的相互作用の促進） 21

この比較から明らかなように、現在のビデオ会議は、対面が持つ重要な社会的・認知的利点の多くを犠牲にしています。HCI研究の最前線は、このギャップを埋め、対面の利点を保持しつつデジタルの利便性を享受できる「第3のモダリティ」を構築することに注力しています。

パート3：HCIによる処方箋（I）：聴衆から発表者へのチャネルを再建し「手応え」を回復する

フィードバックの非対称性を解決するため、HCI研究はまず、途絶した「聴衆から発表者へ」のチャネルを技術的に再建するアプローチを進めています。これは、発表者の「手応え」を回復させるための試みです。

3.1. 明示的な投票からアンビエント（環境的）フィードバックへ

聴衆の反応を取り戻す最も初期の試みは、聴衆応答システム（Audience Response Systems: ARS）です。これには、Mentimeter 22、Poll Everywhere 23、Slides With Friends 24 などが含まれます。これらは、リアルタイムの投票、Q&A、ワードクラウドといった「明示的な」フィードバックを可能にし、一方向的な講義を双方向的なものに変える第一歩となりました。

しかし、これらのツールは、より深いエンゲージメントに関して重要な示唆を与えます。ニュージーランドの研究で「Xorro-Q」というARSツールを使用したケーススタディ 25 では、2つの異なるアプローチが比較されました。

  1. 公式な評価（クイズ形式）: こちらは学生の「参加率（Participation）」が高かった。
  2. 非公式な議論（ディスカッション）: こちらは学生の「楽しさ（Enjoyment）」が有意に高かった 25。

この結果は、フィードバックが「監視」や「評価」として機能すると、参加者はそれを義務としてこなす一方、心理的なエンゲージメントは低下する可能性を示唆しています。真の「手応え」を回復するには、対面での頷きや雰囲気のように、より自然で「アンビエントな（環境に溶け込んだ）」フィードバックの形態が必要です。

3.2. ケーススタディ：「Pseudo Human Sense in the Loop (PHSIL)」

この「アンビエントなフィードバック」という課題に対し、非常に独創的なアプローチを提案しているのが、日本のHCI研究です。情報処理学会（IPSJ）での発表 26 や、その後の国際会議（HCI International 2021）で発表された野口（Kureha Noguchi）らによる研究 26 がそれに当たります。

彼らの論文タイトルは「Pseudo Human Sense in the Loop: Proposal of a Presentation Support Method by Pseudo Feedback of Audience Sense（疑似ヒューマンセンス・イン・ザ・ループ：聴衆の感覚の疑似フィードバックによるプレゼンテーション支援方法の提案）」 28 というものです。

彼らが着目したのは、「他者の存在が人間の行動制御に与える影響」 31、すなわち「人前で話す」という状況そのものが発表者のパフォーマンスを変えるという点です。彼らのアプローチは、AIで実際の聴衆の反応（退屈、混乱など）を分析することでは「ありません」。

むしろ、聴衆の「感覚」そのものをシミュレートし、その「疑似フィードバック」を聴覚や視覚の刺激として発表者に返す 31 というものです。これは、発表者が「虚空」 16 に向かって話している感覚を打ち消すための、心理学的な介入です。

この「PHSIL」という概念は、「手応え」の問題に対するHCIならではの巧妙な解決策です。実際の聴衆を測定する際の技術的な複雑さや、後述するプライバシーの問題を（シミュレーションによって）回避します。データの正確性よりも、発表者の脳を「騙して」聴衆の存在を感じさせ、それによって発表者自身のパフォーマンスを自然に引き出すことを目的とした、典型的な「ヒューマン・イン・ザ・ループ」設計思想と言えます。

3.3. アナリティクス・ダッシュボード：理解度のリアルタイム可視化

PHSILとは対照的に、AIを用いて「実際の」聴衆の反応を分析し、可視化しようとするデータ中心のアプローチも急速に進んでいます。

例えば、ジャーナリズムの世界では、PBS（米・公共放送サービス）とのパートナーシップで開発された「AudienceView」 33 のようなツールが存在します。これは、大規模言語モデル（LLM）を活用し、膨大な量のオンラインコメントを自動的に分類・解釈し、ジャーナリストが聴衆の反応を理解するのを支援します 33。

他の研究では、LLMを「裁判官（Judge）」として機能させ、フィードバックをリアルタイムで評価する「LLM-as-a-Judge」 34 や、発表者の話し方のパターンを分析して、聴衆が集中力を失い始める「早期警告サイン（Early Warning Signs）」を検出する試み 35 も報告されています。

これらの技術は、将来的に発表者専用の「ダッシュボード」へと発展する可能性があります。このダッシュボードは、聴衆の「混乱」や「退屈」といった状態をリアルタイムで可視化し 36、発表者が即座に対応することを可能にするでしょう。

3.4. 重要な洞察：監視（サーベイランス）なきフィードバックの実現

しかし、このデータ中心のアプローチには倫理的な巨大な障壁が存在します。聴衆のエンゲージメントを分析する 38 ことは、一歩間違えれば「監視（Surveillance）」そのものになりかねません。聴衆が「自分は常にAIによって評価・監視されている」と感じた瞬間、ARSの研究 25 が示したように、自発的なエンゲージメントは失われ、コミュニケーションは萎縮します。

したがって、この分野におけるHCIの最も重要な研究課題は、「監視なきフィードバック」の実現、すなわち「プライバシー保護型アナリティクス（Privacy-Preserving Analytics: PPA）」 39 の確立です。

この分野における決定的なケーススタディが、LinkedInが開発した「Audience Engagement API」です 41。このシステムの目的は、マーケターに「会員（ユーザー）のデータプライバシーを保護しつつ」、コンテンツに対する「集約されたインサイト」を提供することです 41。

そのメカニズムは以下の通りです 41：

  1. 差分プライバシー（Differential Privacy）: 個人のデータを特定できないように、アルゴリズムが返す結果に意図的に「ノイズ（無作為な揺らぎ）」を加える。
  2. プライバシーバジェット管理: アナリストがAPIにアクセスできる回数や取得できる情報量を厳格に「予算化」し、ノイズが加えられていても、複数回のクエリの差分から個人が特定される「差分攻撃」を防ぐ。

この結果、LinkedInは「あなたのターゲット層はGDPR（EU一般データ保護規則）に関する記事によく反応している」といった「集約的」かつ「匿名の」インサイトを提供できますが、アナリストは「AさんがGDPRの記事を読んだ」という個人情報を「決して」知ることはできません 41。

このPPAモデルこそが、オンラインプレゼンテーションの「手応え」を回復する鍵となります。発表者は「参加者のAさんが退屈している」ことを知る必要はありません。知るべきなのは「現在、聴衆の20%が議論のスピードに混乱しているようだ」という集約的なインサイトです。PPAは、このフィードバックチャネルを「技術的」かつ「倫理的」に再建する唯一の実行可能な道筋を提供します。

パート4：HCIによる処方箋（II）：発表者から聴衆へのチャネルを強化し「一体感」を回復する

「手応え」が聴衆から発表者への問題であったのに対し、「一体感」は参加者全員の「社会的プレゼンス（Social Presence）」、すなわち「そこにいる感覚」の欠如に起因します。HCIは、アバターやVR/MR（複合現実）技術を用いて、この「一体感」を回復しようとしています。

4.1. 非言語的導管としてのアバター

「一体感」の喪失は、グリッドビューに並んだ2Dの「顔」が、対面で得られる豊かな非言語的情報（NVC）を伝えられないことに起因します。HCI研究において、アバターは単なる漫画的なアイコンではなく、NVCを意図的に活用するために設計された「身体化された対話エージェント（Embodied Conversational Agents）」 43 として位置づけられています。

アバターは、私たちの「デジタルな存在」として機能し、仮想空間での社会的つながりや自己表現を可能にします 44。ビデオ会議が「顔」しか映せないのに対し、アバターは全身のジェスチャーや姿勢といった、より豊かなNVCの導管となり得ます 43。

興味深いことに、アバターを介したコミュニケーション（AMC）は、単なる対面の模倣にとどまりません。ある研究 45 では、AMCが「内向的なユーザー」の自己表現をサポートし、特に「機微な（センシティブな）トピック」を議論する上で、ビデオ会議よりも「優れている」可能性が示されました。これは、アバターが持つ「ペルソナ（仮面）」としての機能が、心理的な安全性を高めるためと考えられます。

さらにHCI研究は、パート1で指摘した「NVCへの認知的課税」を軽減しようとしています。例えば、ユーザーが「いいね」の絵文字のような「象徴的なジェスチャー」を送るだけで、アバターが全身を使った「いいね」のジェスチャーを「呼び出す（invoke）」システムが研究されています 46。これにより、ユーザーは「パフォーマンス」を意識することなく、低負荷で半意識的にNVCを送信でき、Zoom疲れの原因に直接対処することができます。

アバターがリアルな社会的プレゼンスを生み出す力は、自閉症スペクトラム（HFA）を持つ人々のための非言語的コミュニケーション・トレーニング 48 や、医療従事者向けのコミュニケーション訓練 49 など、治療や教育の分野で既に活用されていることからも明らかです。

4.2. ソーシャルVRとMRにおける「再・身体化」

アバターによる「社会的プレゼンス」の回復を究極の形で実現するのが、ソーシャルVR 21 やMR（複合現実）といった没入型技術です。

ある重要なHCI研究 20 では、VR内での共同作業において、2種類のアバターシステムが比較されました。

  1. 消費者向けセットアップ: 標準的なVRシステム。
  2. 表現力の高いシステム: カメラ追跡のみを使用し、身体の動き、手のジェスチャー、顔の表情を高レベルで追跡するシステム。

結果は決定的でした。高表現力のアバターを使用した参加者は、そうでない参加者と比較して、「より高い社会的プレゼンス」と「より高い対人的魅力」を感じ、さらに「タスクパフォーマンス（この実験ではジェスチャーゲーム）も向上」しました 20。これは、**「より良い身体化（Embodiment）が、より高い社会的プレゼンスを生み、それがより良い共同作業の成果につながる」**という直接的な因果関係を実証するものです。

HCI研究者は、これらの新しい身体表現を分類するためのタクソノミー（分類法）の構築を進めています 51。例えば、「Perception in Pixels」という研究 51 は、ビデオとアバターの表現を以下のように明確に対比しています：

  • ビデオ（Video）: 表現は「実物通り（True to life）」だが、その能力は「物理的なものに限定される」（つまり、ユーザーの現実世界の制約に縛られる）。
  • アバター（Avatar）: 表現は「構築された（Constructed）」ものだが、現実を超えた「『スーパーパワー』を持つことができる」（例：2Dのフレームから解放され、空間を自由に移動する）。

このアバターが持つ「スーパーパワー」こそが、ビデオ会議が失ってしまった物理的な制約（柱4）を打ち破り、空間を共有する真の「一体感」を回復させる鍵となります 54。

パート5：理想のインターフェース：生成AI、複合現実（MR）、そして「融合」する未来

HCI研究は、Zoom疲れの「原因」を特定し、「手応え」と「一体感」を回復するための「処方箋」を描き出してきました。最終章では、これらの処方箋をすべて統合し、次世代の「理想的なコミュニケーション・インターフェース」の姿を展望します。

5.1. ループを閉じる：スピーカー側支援

理想のインターフェースは、聴衆からのフィードバック（外的フィードバック）を受け取るだけでなく、発表者自身がパフォーマンスを調整する「内的フィードバック」のループもサポートする必要があります。

この分野の先駆的な研究が、Google Glass（ウェアラブルデバイス）のために開発された「Rhema」というインテリジェント・ユーザーインターフェースです 56。Rhemaは、発表者自身の「声量」や「話す速度」をリアルタイムで自動検出し、発表者だけに見える形でフィードバックを提供します 56。

この研究は、フィードバックの「提示方法」についても重要な示唆を与えています。「継続的な（Continuous）」フィードバック（常にグラフが表示されるなど）よりも、「疎な（Sparse）」フィードバック（必要な時だけ推奨事項を提示するなど）の方が、発表者の満足度が有意に高かったのです 56。

この「Rhema」のような内的フィードバックシステムは、パート3で議論したPPA（プライバシー保護型アナリティクス） 41 やPHSIL（疑似フィードバック） 31 といった外的フィードバックシステムを完璧に補完します。理想的なシステムは、発表者に対し「（外的）聴衆は今、混乱しています」と「（内的）そしてあなたの話す速度が速すぎます」という両方の情報を、邪魔にならない形で提供できるべきです。

5.2. UISTのビジョン：背景から「融合」環境へ

未来のインターフェースが解決すべき最大の課題は、パート1で指摘した「グリッドビュー」そのものです。ACM UIST（User Interface Software and Technology）のようなHCIのトップカンファレンス 57 では、この2Dの「窓」を破壊し、AR/MR 61 と生成AIを駆使した新しい空間の構築が模索されています。

その最先端の事例が、UIST 2024で発表され、Honorable Mention（優秀論文賞）を受賞した「BlendScape」です 60。

BlendScapeの中心概念は、静的な仮想背景が参加者を「孤立」させるという問題を、**生成AI（Generative AI）の技術で解決することです。このシステムは、AIの画像生成技術（InpaintingやImage-to-Image）を活用し、複数の参加者の「物理的」または「デジタルな」背景を、「一つの、統一された、共有環境（Unified Environment）」**へとシームレスに「融合（Blend）」させます 63。

ユーザーは、テキストプロンプトや直接操作といったマルチモーダルな入力を用い、その環境を「会議の文脈に合わせて」リアルタイムで調整できます 65。例えば、AIに「『ツリーハウス』での『ブレーンストーミングセッション』」と指示するだけで、タスクの目的を「視覚的に表現する」共有空間がその場で生成されるのです 65。

5.3. 結論：統合されたインターフェース

「プレゼンテーションの未来」とは何か。それは、スライドデザインの次に来るものではなく、コミュニケーションの「場」そのものの再発明です。HCI研究が指し示す「Zoom疲れ」の究極的な治療薬であり、理想のインターフェースとは、単一の製品ではなく、本レポートで分析したすべてのHCIソリューションの「統合（Synthesis）」です。

そのインターフェースは、以下の4つの要素を兼ね備えているでしょう。

  1. グリッドの破壊（環境の再構築）: 認知的負荷の源泉である2Dの「ギャラリービュー」 3 を破壊します。代わりに、生成AIによって強化された、文脈的（Contextual）な共有環境（BlendScapeのような 65）が、タスクに応じた「場」を提供します。
  2. 身体性の回復（一体感の創出）: 2Dビデオの「顔」を、豊かで表現力のあるアバターに置き換えます。これにより、低負荷な非言語的コミュニケーション（NVC）と高い「社会的プレゼンス」が回復し、真の「一体感」が創出されます 20。
  3. 「虚空」の解消（手応えの回復）: 発表者が「虚空」に向かって話す問題を解決します。リアルタイムかつプライバシーを保護するフィードバックチャネル（LinkedInのPPA 41 や、野口らのPHSIL 31 のような疑似フィードバック）が、発表者に「手応え」を返します。
  4. 発表者のコーチング（内的調整）: 発表者自身がパフォーマンスを調整できるよう、私的（Private）な内的フィードバック（Rhemaのような 56）がリアルタイムで提供されます。

HCI研究から生まれたこの「統合された環境」こそが、Zoom疲れの根本原因である「非言語的過負荷」 3 を「排除」し、人間が本来必要とする「対称的で、多層的で、身体化された」コミュニケーションを「回復」させる、未来のプレゼンテーションの姿です。

引用文献

  1. On the stress potential of videoconferencing: definition and root causes of Zoom fatigue, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8645680/
  2. Zoom Fatigue and How to Prevent It – PMC, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10198405/
  3. Nonverbal Overload: A Theoretical Argument for the Causes of …, https://vhil.stanford.edu/sites/g/files/sbiybj29011/files/media/file/bailenson-apa-nonverbal-overload.pdf
  4. Stanford Professor on “Zoom Fatigue” and How to Prevent It | Psychology Today, https://www.psychologytoday.com/us/blog/the-future-brain/202103/stanford-professor-on-zoom-fatigue-and-how-to-prevent-it
  5. Four causes for ‘Zoom fatigue’ and their solutions | Stanford Report, https://news.stanford.edu/stories/2021/02/four-causes-zoom-fatigue-solutions
  6. Zoom fatigue is real — here’s why video calls are so draining |, https://ideas.ted.com/zoom-fatigue-is-real-heres-why-video-calls-are-so-draining/
  7. Combating Zoom Fatigue – UGA Center for Teaching and Learning, https://ctl.uga.edu/teaching-resources/evidence-based-teaching-strategies/combating-zoom-fatigue/
  8. Reducing Zoom Fatigue: Improving the Online Classroom through Andragogical and Technological Enhancements, https://digital.sandiego.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1106&context=tces
  9. Zoom In… or Out? Why Face-to-Face Meetings Matter | Stanford …, https://www.gsb.stanford.edu/insights/zoom-or-out-why-face-face-meetings-matter
  10. In-person vs. virtual conferences: Lessons learned and how to take advantage of the best of both worlds, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9338835/
  11. Face-to-face or face-to-screen: A quantitative comparison of …, https://academic.oup.com/pnasnexus/article/4/1/pgae522/7906554
  12. The Case for In-Person Meetings: Why Face-to-Face Collaboration Drives Better Results, https://www.gable.to/blog/post/in-person-meetings
  13. An experimental comparison of participants’ experience in face-to-face, video, and virtual reality meetings – Frontiers, https://www.frontiersin.org/journals/virtual-reality/articles/10.3389/frvir.2024.1463189/epub
  14. The Digitization of Word of Mouth: Promise and Challenges of Online Feedback Mechanisms | Management Science – PubsOnLine, https://pubsonline.informs.org/doi/10.1287/mnsc.49.10.1407.17308
  15. (PDF) Disruptive online communication: How asymmetric trolling-like response strategies steer conversation off the track – ResearchGate, https://www.researchgate.net/publication/352134567_Disruptive_online_communication_How_asymmetric_trolling-like_response_strategies_steer_conversation_off_the_track
  16. Getting feedback from a virtual audience – Management-Issues, https://www.management-issues.com/connected/6969/getting-feedback-from-a-virtual-audience/
  17. How Speakers Handle Questions During Presentations is Just as Important as Delivery, Study Shows – UT News, https://news.utexas.edu/2015/12/08/how-speakers-handle-questions-during-presentations/
  18. An Audience Analysis of the Effectiveness of a Speech: A Blueprint for Planning Successful Motivational Speeches – NSUWorks, https://nsuworks.nova.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1347&context=fse_etd
  19. 18 Ways to Make Your Presentation More Interactive – VirtualSpeech, https://virtualspeech.com/blog/ways-to-make-your-presentation-more-interactive
  20. Using a Fully Expressive Avatar to Collaborate in Virtual Reality: Evaluation of Task Performance, Presence, and Attraction – Frontiers, https://www.frontiersin.org/journals/virtual-reality/articles/10.3389/frvir.2021.641296/full
  21. Social Interaction With Agents and Avatars in Immersive Virtual Environments: A Survey, https://www.frontiersin.org/journals/virtual-reality/articles/10.3389/frvir.2021.786665/full
  22. 13 best audience response systems for presentations 2025 – Mentimeter, https://www.mentimeter.com/blog/meetings/audience-response-system
  23. Web-based audience response system – Poll Everywhere, https://www.polleverywhere.com/audience-response-system
  24. Audience Response System: the best web-based options | Roundup – Slides With Friends, https://slideswith.com/blog/audience-response-systems
  25. Investigation of Audience Interaction Tools from the … – arXiv, https://arxiv.org/abs/1606.01366
  26. KAKEN — 研究者をさがす | 平田 圭二 (30396121), https://nrid.nii.ac.jp/ja/nrid/1000030396121/
  27. 第 189回 ヒューマンコンピュータインタラクション研究会 – SIGHCI::Events, https://www.sighci.jp/events/sig/189
  28. List of Publications – 公立はこだて未来大学, https://www.fun.ac.jp/~hirata/papers.html
  29. Keiji Hirata 0001 – dblp, https://dblp.org/pid/17/1476-1
  30. Keiji HIRATA | Future University Hakodate, Hakodate | System Informatics | Research profile, https://www.researchgate.net/profile/Keiji-Hirata
  31. Traxion | Request PDF – ResearchGate, https://www.researchgate.net/publication/300052298_Traxion
  32. Design and Implementation of a Voice Feedback Device for Voice Loudness Control | Request PDF – ResearchGate, https://www.researchgate.net/publication/319285507_Design_and_Implementation_of_a_Voice_Feedback_Device_for_Voice_Loudness_Control
  33. AudienceView: AI-Assisted Interpretation of Audience Feedback in Journalism – arXiv, https://arxiv.org/html/2407.12613v1
  34. Self-Improving Customer Review Response Generation Based on LLMs – arXiv, https://arxiv.org/html/2405.03845v1
  35. The Art of Audience Engagement: LLM-Based Thin-Slicing of Scientific Talks – arXiv, https://arxiv.org/html/2504.10768v1
  36. Free audience engagement tools: Create live quizzes and polls – Genially, https://genially.com/features/audience-engagement/
  37. What Is Data Visualization? Definition, Examples, And Learning Resources – Tableau, https://www.tableau.com/visualization/what-is-data-visualization
  38. Evaluating Audience Engagement in Group Presentation Calls – Insight7 – Call Analytics & AI Coaching for Customer Teams, https://insight7.io/evaluating-audience-engagement-in-group-presentation-calls/
  39. Learning to Live with Privacy-Preserving Analytics – Carnegie Mellon University’s Heinz College, https://www.heinz.cmu.edu/~acquisti/papers/Acquisti_Learning_Live_Privacy-Preserving_Analytics.pdf
  40. National Strategy to Advance Privacy-Preserving Data Sharing and Analytics – NITRD.gov, https://www.nitrd.gov/pubs/National-Strategy-to-Advance-Privacy-Preserving-Data-Sharing-and-Analytics.pdf
  41. LinkedIn’s Audience Engagements API: A Privacy Preserving Data …, https://arxiv.org/abs/2002.05839
  42. Audience Engagement API: A Privacy Preserving Data Analytics System at Scale – USENIX, https://www.usenix.org/system/files/pepr20-paper93-presentation_slides.pdf
  43. Examining the Use of Nonverbal Communication in Virtual Agents – Taylor & Francis Online, https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/10447318.2021.1898851
  44. The Role of Avatars in AR/VR Systems – INFINITY, https://h2020-infinity.eu/sites/default/files/2023-08/INFINITY%20-%20The%20Role%20of%20Avatars%20in%20ARVR%20Systems.pdf
  45. Avatar-Mediated Communication in Social VR: An In-depth Exploration of Older Adult Interaction … – YouTube, https://www.youtube.com/watch?v=1M7vfTJfzt0
  46. Accessible Nonverbal Cues to Support Conversations in VR for Blind and Low Vision People – arXiv, https://arxiv.org/html/2410.21652v1
  47. Accessible Nonverbal Cues to Support Conversations in VR … – arXiv, https://arxiv.org/abs/2410.21652
  48. The Use of Virtual Characters to Assess and Train Non-Verbal Communication in High-Functioning Autism – PMC – PubMed Central, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC4197646/
  49. Enhancing Nonverbal Communication Through Virtual Human Technology: Protocol for a Mixed Methods Study – NIH, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10282909/
  50. “Talking without A Voice” : Understanding Non-Verbal Communication in Social Virtual Reality – Guo Freeman – Clemson University, https://guof.people.clemson.edu/papers/nonverbal.pdf
  51. Perception in Pixels: Understanding Avatar Representation in Video-Mediated Collaborative Interactions – arXiv, https://arxiv.org/html/2405.03844v1
  52. Avatar-Based Metaverse Interactions: A Taxonomy, Scenarios and Enabling Technologies – JMIS(Journal of Multimedia Information System), https://www.jmis.org/archive/view_article?pid=jmis-9-4-293
  53. [2405.03844] Perception in Pixels: Effects of Avatar Representation in Video-Mediated Collaborative Interactions – arXiv, https://arxiv.org/abs/2405.03844
  54. At the Heart of It All: The Concept of Presence | Journal of Computer-Mediated Communication | Oxford Academic, https://academic.oup.com/jcmc/article/3/2/JCMC321/4080403
  55. An Evaluation of Other-Avatar Facial Animation Methods for Social VR – Universität Würzburg, https://downloads.hci.informatik.uni-wuerzburg.de/2023-chi-Kullmann-An-Evaluation-of-Other-Avatar-Facial-Animation-Methods-for-Social-VR.pdf
  56. Rhema: A Real-Time In-Situ Intelligent Interface to Help People with Public Speaking – Computer Science : University of Rochester, https://www.cs.rochester.edu/hci/pubs/pdfs/rocspeakglass.pdf
  57. The 2nd MERCADO Workshop at IEEE VIS 2025: Multimodal Experiences for Remote Communication Around Data Online – arXiv, https://arxiv.org/html/2504.15859v1
  58. UIST 2023, https://uist.acm.org/2023/
  59. UIST 2026 – Home, https://uist.acm.org/2026/
  60. UIST 2024 – Home, https://uist.acm.org/2024/
  61. UIST 2021 – Vision Talks – ACM, https://uist.acm.org/uist2021/visions.html
  62. Preliminary List of Accepted Papers – UIST 2025, https://uist.acm.org/2025/papers/
  63. BlendScape: Enabling End-User Customization of Video-Conferencing Environments through Generative AI – UCL Discovery, https://discovery.ucl.ac.uk/10200408/1/Rajaram_UIST2024_preprint.pdf
  64. [2403.13947] BlendScape: Enabling End-User Customization of Video-Conferencing Environments through Generative AI – arXiv, https://arxiv.org/abs/2403.13947
  65. BlendScape: Enabling Unified and Personalized Video-Conferencing Environments through Generative AI – arXiv, https://arxiv.org/html/2403.13947v1
  66. BlendScape: Enabling End-User Customization of Video-Conferencing Environments through Generative AI. – DBLP, https://dblp.org/rec/conf/uist/RajaramNKMW24.html

関連記事

TOP