CM（コマーシャル、ここでは特にその映像）が個々の視聴者に与える好感度などを予測できれば、効果的なマーケティングが実現できます。一方でCMに対して視聴者が好感を持ったかなど、どのような影響を与えたかの直接的な効果測定は困難です。

　視聴者Aの脳反応と、あるCMに興味を示した視聴者Bの脳反応との類似度が高ければ、AはBと同じCMに同様の興味を示すことが予測できます。

　新熊研究室 (情報工学科社会情報ネットワークデザイン研究室)は、その類似度の予測を、5～10問程度の簡単なアンケートの回答に機械学習を用いることで可能にしました。具体的には、複数の実験協力者にCM（15~30秒程度の音声付動画）を視聴してもらい、その時の脳反応指標をNICT CiNet内で fMRI法（functional Magnetic Resonance Imaging）を用いて取得しました。実験協力者それぞれの脳反応モデルを、それぞれのネットワークグラフで表しました。さらにそれらを実験協力者間で比較し、個々のモデルが似ている度合いを新たにネットワークグラフで表すことで、脳反応の個人間の類似度を推定できるようにしました。簡単なアンケートで回答者それぞれの脳反応を予測できるため、モニターなど協力者の負担、さらにはモニタリングコストを大幅に減らすことができます。

（新熊研究室）

人々は，場所や場面を問わず，会話等を通じて互いの情報を共有し，コミュニケーションを取ります．例えば，グループで作業する際の情報共有，仕事での業務連絡，スポーツでの連携などが考えられます．昨今では，このようなグループでの会話を行うしくみとして，グループ通話やグループ会議ツールなどを利用することも広く一般的になりました．

しかし，このようなグループ通話やグループ会議ツールは少人数であれば互いの会話を妨げなくやり取りを行うことができますが，会話の人数規模が大きい場合や，個別の伝達事項が多く発生する場合など，特定の人達にのみ話しかけたい場合や，一次的な会話が多く発生する状況においては，グループを作り直したり，切り替えたりといった手間が発生します．また，自身関係ない会話が続くと，注意不足になり，必要な会話を聞き漏らすことも考えられます．

本研究では，コミュニケーションを取りたい人は，伝えたい人たちにだけ情報を伝達し，受け手は自分に関係がある情報だけを聞くことができ，それらを人々が直感的に選択できるようなコミュニケーション支援システムを研究しています．

（山崎研究室）