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2026.10.29

表情筋解析AIを活用したイベントエンゲージメント分析の実証実験の伴走支援

  • ●クライアント:株式会社JTBグローバル統括本部(GBU HQ)
  • ●実施内容:グループ各国経営層に向けた基調講演/各国社員の事例表彰イベント/懇親会の企画・運営
  •       *リアル/オンラインのハイブリッド形式で開催
  • ●参加者:オンライン参加者を含む801名

OUTLINE

GBU Awards 2025における実証実験支援について

JTBグループのグローバル戦略を担うGBU HQは「グループ各国の経営層に向けたグローバル戦略の共有を目的とした基調講演」「グローバルでの社員エンゲージメント強化を目的とした各国の実績・事例表彰」を実施する「GBU Awards」を開催しています。

JTBGMTはGBU Awardsの企画・運営に携わり、2026年7月に開催された「GBU Awards 2025」では、AIを活用したイベントエンゲージメント分析の実証実験を企画・実施しました。

本実証実験では、AI表情筋解析ツールを活用し、イベント参加者の表情筋の反応を時系列で可視化し、従来の満足度調査や参加実績データだけでは把握が難しかった「会場内での感情変化」や「コンテンツごとのエンゲージメント傾向」の分析を目的としています。

PROJECT

実証実験に至るビジネスイベントの課題

数多くの企業が実施するビジネスイベントにおいて、「開催したイベントが参加者にどのような影響を与えたのかを、アンケートや参加人数だけでは把握できない」という課題があります。

数多くの企業様のビジネスイベントの企画・運営に携わるJTBグループとしては、自社グループのビジネスイベントにて、この課題を解決する新たな手法の実証実験を行いました。

従来は

  • ・参加人数
  • ・出席率
  • ・セッション参加率
  • ・アンケート結果
  • ・NPS

などで評価を行います。

しかし、これらは

  • ・イベント終了後にしか取得できない
  • ・参加者が「いつ」「どこで」反応したのか分からない
  • ・コンテンツ(Agenda)単位で評価しにくい

という現状があります。
運営側が知りたいのは、事後アンケートで回答者が「全体を振り返って」記載するイベント全体の満足度のバイアスが伴った回答ではなく、「リアルタイム」での参加者の評価・反応です。

  • ・経営メッセージ、スピーチは響いたのか
  • ・演出は盛り上がったのか
  • ・表彰は共感を呼んだのか
  • ・各アジェンダの長さは適切か
  • ・来年も同じ構成にすべきか

感覚的な評価となる「盛り上がった気がする」「会場の雰囲気が良かった」「参加者が楽しそうだった」に「データを裏付けられるか」が今回の実証実験での検証です。

JTBGMTの役割

JTBGMTはAI表情筋解析ソリューションを提供する企業と共同で本実証実験において以下の部分を担いました。

企画・設計

  • ・実証実験の企画提案
  • ・分析目的及び評価指標の設計
  • ・イベントプログラムと分析ポイントの設計
  • ・イベント自体の運営オペレーションの組み込み

テクノロジー選定・導入

  • ・AI表情筋解析ソリューションの選定
  • ・イベント会場での実施環境の設定

当日運営

  • ・実証実験運営統括
  • ・撮影オペレーション管理
  • ・データ取得管理

分析・レポーティング

  • ・解析結果の集計・分析
  • ・イベントコンテンツごとのエンゲージメント比較
  • ・レポート作成

コンテンツ制作

  • ・GBU HQ運営のWebサイト掲載用のPJT動画の制作

本実証実験において参加者の反応を時系列で分析し、

  • ・どのコンテンツで反応が高まったのか
  • ・どのタイミングで参加者の関心が変化したのか
  • ・今後どのような演出やプログラム改善、運営が有効か

を検証し、

  • ・イベント体験を定量データとして可視化
  • ・コンテンツごとのエンゲージメント差異を把握
  • ・次回イベント設計に向けた改善仮説を抽出

感覚的な評価だけではないデータドリブンなイベント運営の実現に向けて貢献することができました。

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