なぜAIアバターを使うのか？高齢者のライフサポート・営業研修・日常の対話から見る3つの活用事例

9月12日に東京開催のPerxona AIアバターハッカソン #Hackvatarでは、14チームがプロジェクトを開発し、デモを披露しました。テーマとなったのは、「AIに顔や身体を与えることで、プロダクトはどのように使いやすく、役立つものになるのか」という問いです。上位3作品は、高齢者向けのAIコンパニオン、買い手の本音を読み取る商談トレーニングツール、そしてお年寄りのリハビリをコーチするAIトレーナーという、それぞれ異なる活用場面を示しました。

AIアバターの活用を検討する開発者やプロダクトチームにとって、各作品の目的は明確です。会話の流れをつかみやすくすること。非言語的なサインを読み取る練習をすること。そして、動きを通じてやり取りできるようにすることです。

対話型AIアバターは、何に役立つのか？

会話では、言葉以外にも多くの情報を受け取っています。相手が話を聞いているかを確かめ、表情に反応し、姿勢からためらいを感じれば伝え方を変えます。

対話型AIアバターは、こうしたサインをデジタル上の会話にも取り入れられます。その振る舞いによって、話すタイミングを伝えたり、判断の手がかりを示したり、ユーザーのジェスチャーに動きで応えたりできます。

だからこそ、PerxonaではBehavior AIを重要な開発領域としています。発話内容に加え、ボディランゲージを通じてアバターがどう伝えるかに取り組んでいます。今回の受賞作品は、アバターが何を表現するか、そして人にどう反応するかという、双方向の可能性を探りました。

第1位＋オーディエンス賞：高齢者支援にAIアバターを活用した「MAGO」

Chris Takahashiさんが開発したのは、AIであることを明示したうえで日本の高齢者に寄り添う、AIコンパニオンアバター、MAGOです。審査員選出の第1位と、参加者投票によるCommunity Choiceをダブル受賞しました。

着想のきっかけは、Chrisさん自身のおばあさまでした。新しい機械の操作を覚えるのは負担でも、「顔を見て話す」ことは、その世代が最もなじみ、信頼してきたコミュニケーションです。誰かが自分を見て、話を聞き、応答してくれるやり取りには親しみがあります。

顔そのものをインターフェースに

対話型ソフトウェアでも、「今、聞いているのか」「考えているのか」「こちらが話す番なのか」と迷うことがあります。

MAGOはPerxonaのアバターを使い、会話のリズムを目に見える形にするとともに、話しかける相手を明確にしました。音声を中心に、大きな字幕や、聞き直し・ゆっくり話す機能も備え、自然な会話を実現しています。

その考え方はシンプルです。慣れ親しんだ会話の形なら、従来のソフトウェアが苦手な人にもAIを使いやすくできるのではないでしょうか。

家族のサポートにつなげる

会話の中で送金、パスワード、認証コードなどの不審な要求が出てきた場合、MAGOはすぐに会話を止め、家族に確認を促します。家族に届くのは安全に関する通知のみで、会話の内容や録音が共有されることはありません。

使いやすい会話、プライバシー、そして人による支援へのつながり。日本の高齢化と、高齢者を狙う詐欺という社会課題に正面から向き合ったプロトタイプです。

第2位：買い手の本音を読み取るAIアバター「KAOIRO」

チームBLANKが開発したKAOIRO（顔色）は、日本の商談で買い手が言葉にしない本音を読み取る力を養うための、商談トレーニングツールです。

テーマは、特に日本の商談に見られる、文脈に依存するコミュニケーションです。丁寧で曖昧な言い回しの中に、明言されない意図が含まれることがあります。

ユーザーはバーチャルの会議室で、製造業の調達担当、地方銀行、小売・物流などさまざまな業種のバイヤーを演じるAIアバターと、最終の購買商談に臨みます。同じ「価格については理解しました」という言葉でも、表情や身振りによってまったく逆の意味になることがあります。

表情と動きを商談の核に

KAOIROでは、アバターの表情や身振りが、課題に不可欠な情報を伝えます。ユーザーはそのサインをよく観察し、次の一手を決めなければなりません。

3Dアバターの表情と動きを、演出ではなくトレーニングの核に据えた作品です。実際のボディランゲージは、人や状況によって意味が変わります。今後の開発でも、しぐさの意味を一つに決めつけず、その曖昧さを取り入れることが大切です。

このツールは、営業研修や新入社員研修、難しいビジネス上の会話を練習する場面での活用可能性を示しています。

第3位：お年寄りのリハビリをコーチするAIトレーナー「Mika」

Abhishek Kumarさんが開発したMikaは、高齢者のリハビリに寄り添うAIトレーナーです。ユーザーが許可した場合に限り、カメラを通して姿勢、ジェスチャー、表情、周囲の様子を認識し、その場の状況に合わせて応答したり、一緒に体を動かしたりします。

ユーザーがカメラを有効にすると、Mikaは映像から姿勢やジェスチャーを捉え、リハビリの動作を確認しながら一緒に取り組みます。デモでは、ユーザーが手のひらを見せながら手を上げると、Mikaも手を上げ、動作を合わせています。音声やテキストに加え、動きもやり取りの一部になるのです。

ボディランゲージを双方向のやり取りに

Mikaは、Behavior AIの考え方を双方向のやり取りへと広げています。アバターが動きでお手本を示すと同時に、ユーザーの目に見える動作にも反応します。

手を振る、身体を動かす、周囲の様子を見せる——そうした行動を会話に取り入れることで、リハビリのような繰り返しの練習にも、AIコンパニオンとの新しい接し方が生まれます。

カメラ映像のリアルタイム解析はユーザー自身の端末内で完結し、カメラとマイクもユーザーが選んだときにだけオンになる設計で、寄り添う体験とプライバシーの両立を図っています。画面にはカメラの状態が表示され、簡単にオフにできます。

配合這個角度,文末「どんなときにAIアバターを使うべきか？」那段裡提到Mika的地方,也順手改成:

MAGOでは、親しみのある相手に話しかけ、会話の流れをつかむ手がかり。KAOIROでは、非言語的なサインを読み取る練習の機会。Mikaでは、リハビリの動きに一緒に取り組んでくれる、頼れるトレーナー。