要旨— 数えると、何が見えるか
会議の発言には「えー」「あのー」「まあ」といったフィラー語(言い淀み)が一定の割合で混ざる。本稿はこれを機械的に数え、発言量で正規化した「フィラー率」を定義する。
フィラーは発言の欠陥ではない。考えながら話している自然な痕跡である。ただ、数えて並べると、会議という場のテクスチャが少しだけ定量化される。下のツールに任意のテキストを貼れば、その場で測れる。
「えー」は減点対象ではない。ただ、数は数えられる。
方法— フィラー率の定義
フィラー語辞書を用意し、入力テキストを走査して出現回数を合計。総文字数で正規化して百分率にする。議事録テキストの解析基盤は、allfesta の議事録自動生成AI 「議事録ゼロ化AI」 の系譜を引いている。
- フィラー率
- (フィラー語の総出現回数 ÷ 全体の文字数)× 100(%)
- 辞書
- えー/えーと/あー/あのー/そのー/まあ/なんか/ちょっと/やっぱり/一応/というか/結局/逆に/まさに/正直 ほか
- 正規化
- 発言量が違っても比較できるよう、長さあたりの密度に直す
- 対象
- 任意の発言テキスト(議事録・スピーチ書き起こし・自分の話し言葉メモ など)
結果— 自分で測ってみる
これは読むだけの結果ではなく、あなたが測る結果だ。議事録の一節でも、自分のスピーチ原稿でも、貼り付けて「測定する」を押すと、フィラー率と内訳が出る。
0.0%
// 計算はすべてこのブラウザ内で完結。テキストはどこにも送信されません。
- 01原稿を読み上げる人ほどフィラー率は低く、即興で話す人ほど高くなりやすい——という傾向は、測ってみるとよく見える。
- 02「まあ」「なんか」は会話の潤滑油。ゼロが良いわけではなく、極端に多いと聞き手の負荷が上がる、というだけ。
- 03同じ人でも、緊張する議題ほどフィラー率が上がることがある。数字は心拍計に少し似ている。
結論— 数えることの効用
フィラーを数えても、誰の発言が優れているかは分からない。分かるのは、その場の話し方の密度だけだ。
それでも、感覚で「あの会議は長かった」と言う代わりに、同じ物差しで測れるようになる。allfesta Labs は、こうして感覚を一つずつ数字に置き換え、何が測れて何が測れないのかを、その都度はっきりさせていく。
※ フィラー率は話し方の一面を数えた指標です。
発言の内容・正しさ・価値を評価するものではありません。
これは allfesta Labs の研究です
この研究の足回りは、
本気のAI技術です。
AI自由研究は、福岡発の AI 会社 allfesta の研究部門です。議事録の解析基盤は、本体の「議事録ゼロ化AI」と同じ系譜で動いています。本体では、地域と行政のための実用的な AI を作っています。
ネタもと— 流用元・前提
- A議事録ゼロ化AI
allfesta の議事録自動生成デモ「会議が終わった瞬間、議事録は完成している」。本稿のフィラー率はその応用です。 - Bフィラー語の扱い
日本語の話し言葉研究で広く扱われる一般概念。本稿の辞書は実務的な簡易版です。