私はかなり数年前の執筆会議のステージにしっかりと立っていました。 800人以上の参加者があり、大規模なグループと話す方法についての私自身の理解は少し大ざっぱでした。私はいくつかのスライドをクリックして、おそらくそれほど深く聞こえないコメントをいくつかしました。
話をした後、コメントカードを集めました。 （私が言ったように、これはツイッターの前でした。）あまりにも頻繁に出てきたように思われた1つのテーマ：私は十分に動き回らなかったということ。
当時、私はスティーブ・ジョブズの首相ではありませんでしたが、週末に技術会議でデビューした新しいアプリが私を助けてくれたのかもしれません。
Vocalyticsは、機械学習を使用して既存の動画を分析します 。 「パワーポーズ」やジェスチャーを強調して行うとわかります。あなたがずっと動かずに立っているなら、それは知っているでしょう。このアプリは今のところ手のジェスチャーや体の姿勢を読み取ることができますが、将来的には、開発チームは目の動きや顔の表情の読み取りにまで拡大する可能性があると述べています。
このタイプの機械学習は新しいものではありません。マイクロソフトは、数年前から体の動きを分析する機械学習アルゴリズムを備えたライブラリを提供しており、Vocalyticsチームはこのコードの一部を使用しています。新しいのは、何をすべきかわからないかもしれない誰かに役立つ方法でボディーランゲージを分析するという考えです。心の知能指数の専門家なら誰でも言うように、人々はあなたの表現、ジェスチャー、動きをあなたの言うことを聞くのとほぼ同じくらい見ます。
ヘブンリー・キメス博士の純資産
遊んでいると群衆の注意を引くことができません。最近の別の話（正確には泳ぎに行かなかった話）で、私は50人ほどのグループの前でもっとたくさん動き回ることに決めました。そこに立って話すという退屈な作業を解消するために、ジェスチャーを作成してコンピューターでデモを数回表示しようとしました。 （正直なところ、私はスピーカーよりも優れたライターです。）
これから間もなく、会議中に声の抑揚からボディランゲージまですべてを分析できるAIを利用したアプリがますます増えるでしょう。私たちの車では、ボットは私たちがどのように運転するかを知っており、家に帰った後、改善する方法について提案をします。 AIを使用して記事を読み、読みやすさと理解度を向上させる修正を加えます。
そして、これらのAIエンジンは間違いを犯します。人前で話す人々を指導することについて私が理解していることから、それはあなたの手を少し動かすという単純な問題ではありません。ボットは、特定のオーディエンスに最も影響を与えるジェスチャがしばらくの間わからない可能性があります。主題、群衆の専門知識のレベル、さらには時刻などの要因など、非常に多くの変数があります。 （最近の大学生との話は早朝に行われました。最初から失敗する運命にあったと言うかもしれません。私の執筆会議の話は昼食直後でした。みんなが手がかりになっているはずです。）
もちろん、AIボットが私たちに完璧なアドバイスを与える方法を完全に知らなくても、すべてのヒントは少し役に立ちます。 Vocalyticsが何をしていて、どのように機能するかが好きです。
昔から利用できていたらよかったのに。
