笑いを、数える。

1会議でいちばん笑う人の笑いを、そのまま数字にするアプリを作っています。

オンライン会議には、よく笑う人がいます。その笑い声が聞こえるだけで、場がゆるみます。

でも会議の楽しさは、終わった瞬間に消えてしまいます。笑った回数を数字として残せば、楽しさは見返せる思い出になる。それがこのアプリの発想です。

使い方の想定はこうです。参加者の1人がカウンターを起動しておく。会議のどこかで「今日ここまでで27笑いです」とスクショを貼る。たぶん、そこでまた笑いが起きます。

まじめな業務ツールではありません。ただし、作りは本気です。

2笑い声は文字起こしではなく、「音の種類」として検出します。

文字起こしソフトは、笑い声が苦手です。「ははは」は言葉ではないため、文字にならずに捨てられてしまいます。

そこで発想を変えて、音そのものを聴き分けるAI「YAMNet」を使います。521種類の「音の種類」を判定できる学習済みモデルです。

この521種類の中に、笑いの仲間が6種類も入っています。くすくす笑い、忍び笑い、爆笑まで区別できます。

追加の学習も、笑い声の録音集めも不要でした。できあいの部品が、この用途にぴったりだったのです。

3音声はどこにも送りません。ぜんぶブラウザの中で完結します。

会議の音声を扱うので、いちばん大事なのはここだと思っています。

判定AIはブラウザの中で動きます。音声がインターネットに送信されることはありません。

録音も保存しません。残るのは「何分何秒に笑いがあった」という数字だけです。

クラウドAIのアカウントも利用料も不要です。ページを開けば動きます。

4試作機はもう動いています。会話での誤検出はゼロでした。

60秒のテスト音声を機械的に流し込む自動検証を作りました。中身は日本語の会話22.7秒と、笑い声31.6秒です。

結果、会話パートでの誤検出は0回。笑いパートは2区間とも検出しました。

正直な注記もひとつ。検証に使った会話は合成音声です。本物の会議の声ではまだ測っていません。次の実戦テストで確かめます。

5「今笑ったよね」の体感に、3つのつまみで合わせ込みます。

このアプリの品質基準は、検出の厳密さではありません。みんなが「今笑ったよね」と感じた瞬間に、カウンターがちゃんと動くことです。

そのために感度を3つのつまみにしました。試作中も「基準が厳しい」「もっと刻んで」という感想に、その場で合わせ込めています。

実測では、同じ16.5秒の笑い声のカウントが設定しだいで変わりました。間隔1秒なら3回、0.25秒なら5回です。にぎやかに数える「やたらカウント版」も選べるということです。

6次はテキストで入れたワードを、音声から拾って数えます。

「この言葉、今日何回言った?」を数えられるようにします。数えたいワードを文字で入力すると、その声を検出してカウンターが回る。口癖カウンターです。

作りとしては、笑い検出と同じ音声の流れに、言葉を聞き取るレーンを1本足す構えです。

実現方式の候補は3つあります。

(a) Chromeに新しく入った、端末内で動く音声認識。音声を外に出さない今の方針を守れる最有力です。ただし新機能のため実測が必要です。

(b) ブラウザ内で動く音声認識AIを載せる方式。確実に動きますが、モデルが重く、会議中のパソコンには負荷がかかります。

(c) クラウドの文字起こしサービス。制作者の別ツールで実績があり精度も高い一方、音声を外部に送ることになります。

7決めたいことは4つ。あなたの意見で仕様が決まります。

試作はここまで動いています。ここから先は、使うみんなで決めたほうが面白くなります。

意見や感想は、この資料が届いた場所にそのまま返信してください。全部読みます。

付録: 技術メモ

ここから下は、興味のある人向けの詳細です。読まなくても本編の理解には影響しません。

今後の順番: 実際の会議での感度較正 → カウンター画面の作り込み → ワード検出の方式実測、の順で進める予定です。