LTをAIに採点させてみた

Transcript

1. LTをAI採点するシステムを AWSで作ってみた うわっ…、私の点数、低すぎ…？ 崎田 翔音（@ssakita） 2026.10.22
2. 崎田 翔音（@ssakita_555） • 日本オープンシステムズ / DX推進部 / 4年目 • JAWS-UG 富山運営 / BuriKaigiスタッフ • Japan AWS Jr. Champion 2026 • 好きなAWSサービス：S3 / AgentCore 崎田 翔音（@ssakita） 1
3. 自分の登壇を 客観的に見たことありますか？ 崎田 翔音（@ssakita）
4. 自分の登壇が 客観的にどう見えているのか 知りたくないですか？ 崎田 翔音（@ssakita）
5. ということで LTをAI採点するシステム作ってみた！ 崎田 翔音（@ssakita） 2
6. 崎田 翔音（@ssakita） 3
7. 数えられるものは、Lambdaで数える 定量50点。同じ録画なら毎回同じ点 文字起こしから（Transcribe） 顔の向きから（Rekognition） • 話す速さ（字/分） • 聴衆の方を見ていた時間の割合 • フィラーの回数 • 長い沈黙・時間配分 • 時間厳守 崎田 翔音（@ssakita） 4
8. 数えられないものは、Bedrockに採点させる 定性50点 • 冒頭の掴み・メッセージの明確さ・構成の分かりやすさ・締め • 文字起こしの全文を渡して、根拠の発言・理由・改善案を付けさせる • 3回採点して平均。ほとんどぶれなかった 崎田 翔音（@ssakita） 5
9. 聴衆の方を見ているかの判定が難しい（試行錯誤中） • カメラを置く位置で、「聴衆の方向」が変わる • 判定を直すたびに、0.2% → 90% → 7.7% • 真横の顔は角度が80°前後で頭打ち。スライドの顔写真も拾う 崎田 翔音（@ssakita） 6
10. 過去2回分の社内LTの録画を採点してみたら 崎田 翔音（@ssakita） 7
11. 全然、聴衆の方を見れていなかった 崎田 翔音（@ssakita） 8
12. これからは、なるべく聴衆の方を見たい • LTする時は、スライドや手元のPCは見ない 崎田 翔音（@ssakita） 9
13. まとめ みんなも一度、自分の登壇を見返してみよう！ 自分では気づけない癖などが見つかるかも！ 崎田 翔音（@ssakita） 10
14. ご清聴ありがとうございました 崎田 翔音（@ssakita） X：@ssakita_555 記事：qiita.com/ssakita/items/835d6170fff4a9c8df4d