ZENKIGEN、会話内容を隠して「気配」を伝えるリモートワーク向け音声技術の研究を発表

青山学院大学らとの共同研究論文が国際学術誌「IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering」に掲載

AIテックカンパニーの株式会社ZENKIGEN（本社：東京都港区、代表取締役：野澤 比日樹、以下：ZENKIGEN）の主任研究員の橋本 一生および青山学院大学の野澤 昭雄教授らによる共同研究グループは、リモートワーク環境における雰囲気共有のための音声処理技術に関する研究論文が、国際学術誌「IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering」に掲載されたことをお知らせいたします。

ハイライト

• リモートワークにおいて、チームとのつながり（※1）を維持する手段として互いの音声などを共有するテレプレゼンス（※2）が注目されていますが、プライバシーの侵害と作業妨害が生じてしまうことが指摘されています。

• 今回、会話内容などの「文脈情報」を抑えながら、話者を識別する手掛かりである「個人性」を残す方法を探索的に検証しました。

• 音声の高さ・時間構造・母音情報を操作した実験から、音声の加工方法によって、集中・孤独感・話者の個人性・場の雰囲気の感じ方が異なることを示しました。

• 特に、イントネーションなどを残しながら母音を置き換える「母音変換音声」は、言語情報を減らしつつ、時間伸縮音声に比べ、話者の個人性や場の雰囲気を残せる可能性が示されました。今後、プライバシーとつながりを両立するテレプレゼンス技術への応用が期待されます。

※1 つながり：帰属感（意識）や連帯感のことを指す。「同僚たちと繋がっている」と思えている状態。
※2 テレプレゼンス：遠隔地において、あたかも現場にいるかのような臨場感を提供する技術の総称。

概要

研究グループは、リモートワーク環境において、オフィスの音声をどのように加工すれば、会話内容への注意やプライバシー上の問題を抑えながら、その場の「雰囲気」を伝えられるかを検討しました。

オフィスで働く場合、周囲の人の声や物音などから「誰かが働いている」「今日は忙しそうだ」といった場の雰囲気を自然に感じ取ることができます。一方、リモートワークでは、このような環境情報が失われやすく、チームとのつながりや所属感の低下、孤独感などにつながる可能性があります。しかし、オフィスの映像や音声をそのまま遠隔地へ配信すれば、周囲の声による集中力低下や会話内容の漏えいといった別の問題が生じます。 会話には個人情報や業務上の情報が含まれるため、プライバシーや情報管理の観点からも、そのまま配信することには課題があります。

そこで本研究では、音声がもつ情報を、話者を識別する手掛かりである「個人性（individuality）」と、会話内容や場所・行動などを知る手掛かりである「文脈（context）」という二つの観点から整理しました。そのうえで、「個人性をできるだけ残しながら、文脈を減らした音声」が、リモートワークに適した音環境となる可能性を検証しました。

研究の背景

従来のテレプレゼンスシステムでは、高精細な映像や音声を遠隔地へ伝送し、離れた場所にいる人同士の存在感を高めるアプローチが一般的でした。しかし、情報量を増やせばよいとは限りません。

特に、人の会話は注意を引きやすく、作業中に意味の分かる音声を聞くことは、作業への集中を妨げる可能性があります。

一方で、声のイントネーションや話し方などの非言語的な情報は、「そこに人がいる」という感覚を生み出す重要な手掛かりでもあります。本研究ではこの性質に着目し、「何を話しているか」は分かりにくいが、「誰かが話していること」は感じられる音声を設計することを目指しました。

研究内容

研究では、複数の方法で音声情報を加工し、それぞれがリモートワーク時の心理状態や雰囲気の知覚にどのような影響を与えるかを調べました。

（1）実験1：音声の高さを変える

まず、音声の高さを変化させるピッチシフトを用いて、話者の個人性を段階的に変化させました。その後、「無音」「元の音声」「元の音程を1オクターブ高くしたピッチシフト音声」の3条件で、作業時の心理状態などを比較しました。参加者は22〜24歳の成人11名で、各条件において作業を行い、集中・意欲・孤独感・雰囲気の伝わり方などを評価しました。

（2）実験2：会話内容を聞き取りにくくする

さらに、会話内容をより分かりにくくするため、二種類の非明瞭な音声を作成しました。一つは音声の時間構造を変化させる時間伸縮音声、もう一つはイントネーションなどをできるだけ保持したまま日本語の母音を置き換える母音変換音声です。

母音変換では、「い（i）」と「う（u）」、「え（e）」と「お（o）」を相互に置換するなど、言葉を構成する母音情報を意図的に変更しました。一方、話し方やイントネーションといった韻律情報は可能な限り保持することで、発話内容を理解しにくくしながら、話者の個人性を残すことを狙いました。 

主な結果

元の音声をそのまま聞かせた場合、孤独感が低下する一方で、音声そのものに注意が向き、主観的な集中や意欲が低下する傾向がみられました。これに対し、ピッチシフトした音声では、孤独感を低減しながら、元音声よりも集中や意欲を維持できる可能性が示されました。なお、雰囲気の伝わり方や個人性については、元音声と変換音声との間に明確な差は確認されませんでした。

一方、時間伸縮音声と母音変換音声を比較した実験では、加工方法によって異なる特性が確認されました。時間構造を大きく変えると会話内容を理解しにくくできる反面、イントネーションや話者らしさも損なわれ、個人性や雰囲気の伝達が低下する傾向がみられました。

母音変換音声では、発話内容に関する情報を抑えながらイントネーションなどを残すことで、時間伸縮音声とは異なるバランスが得られました。研究全体として、単純に音声情報を減らすのではなく、音声のどの情報を残し、どの情報を取り除くかが重要であることが示唆されました。

本研究の意義

リモートワークのための音環境を考えるとき、「音声を共有するか、しないか」という二者択一ではなく、必要な情報だけを選択的に残すという設計が可能だと考えられます。

本研究が提案する「個人性」と「文脈」という考え方を利用すれば、たとえば、

• 会話の具体的内容は聞き取れない

• 誰かが活動していることは感じられる

• 声の調子から場の活気などを感じられる

といった音環境を設計できる可能性があります。

こうした技術は、リモートワークに限らず、遠隔コミュニケーションやテレプレゼンスにおいて、プライバシーを守りながら、人の存在や場の雰囲気を伝えるための情報設計につながると考えられます。

ただし、本研究は若年成人を対象とした探索的な実験であり、より多くの参加者による検証や、実際の利用環境を含めた追加検証が必要です。

今後の展望

今後は、参加者数を増やした検証に加えて、音声加工のパラメータやアルゴリズムをさらに改良し、「会話内容への注意を必要以上に引きつけず、それでも人の存在や場の雰囲気を感じられる音」を探索してまいります。

また、本研究の知見を映像情報の制御とも組み合わせることで、オフィスからリモートワーカーへ伝える情報量を適切に調整し、プライバシー、集中しやすさ、社会的なつながりを兼ね備えたテレプレゼンスシステムの実現を目指します。

論文情報

タイトル：The Influence of Audio Information Manipulation on the Perceived Atmosphere in Telepresence Systems for Remote Work

掲載誌：IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering, Volume 21, Issue 11, November 2026

著者：Ariyasu Ando（青山学院大学）、Yasuhiro Konagaya（青山学院大学）、Issei Hashimoto（ZENKIGEN）、Akihito Kobayashi（日本工学院八王子専門学校）、Kent Nagumo（青山学院大学）、Akio nozawa（青山学院大学）

URL：https://doi.org/10.1002/tee.70285

■ 会社概要

株式会社ZENKIGEN
代表者：代表取締役CEO 野澤 比日樹
所在地：東京都港区虎ノ門4-3-1 城山トラストタワー 21F
設立：2017年10月
事業内容：
・採用DXサービス「harutaka（ハルタカ）」の企画・開発
・パートナーとの共同研究機関「ZENKIGEN Lab（ゼンキゲンラボ）」の運営
URL：https://zenkigen.co.jp/

「テクノロジーを通じて人と企業が全機現できる社会の創出に貢献する」というビジョンのもと、2017年10月に創業。AIテックカンパニーとして、独自開発のAIモデルや生成AI・LLMを活用し、採用プロセス全体の最適化を実現する採用DXサービス「harutaka（ハルタカ）」を提供。採用の戦略立案から振り返りまでをトータルソリューションで提供し、1,000社以上の導入実績、約1,500万件（2025年5月時点）の動画データを保有する。また、「採用学」の先駆者である神戸大学 服部泰宏教授との共同研究を通じて、面接における定量・定性データを組み合わせ、抜本的な人事DXにも取り組む。