Tutorial English AI | 人と共に成長するオンライン語学学習支援AI



松山洋一,人とAIの共進化と融合 ~英語教育での先端実践事例から語る~,オンラインラーニングフォーラム2022,Nov. 2022.

松山洋一,鈴木駿吾,人と共に成長するオンライン語学学習支援AIシステム InteLLA,ワールド・ファミリー バイリンガル サイエンス研究所第1回メディア向けセミナー「VRやAIを活用した最先端の英語学習法」,June. 2022.

Shungo Suzuki, The role of creativity in L2 speech production: The importance of both cognitive and social-personality approaches, International Online Symposium on Individual Differences and Creativity in L2 learning, Universidad de La Rioja, Spain, June. 2022.

松山洋一,英語学習の未来 〜メタバース時代の会話AI技術の可能性を語る〜,日本英語コーチング協会 JELCAシンポジウム「テクノロジーが拓く英語コーチングの未来」,Mar. 2022.

Shungo Suzuki and Ryuki Matsuura, L2 oral fluency: From the construct definition to automated scoring,
Applied Linguistics Research Circle Weekly Talk, Department of English Language and Applied Linguistics, University of Reading, Feb. 2022.

Shungo Suzuki, What linguistic knowledge contributes to second language oral fluency? The case of Japanese learners of English,West Tokyo JALT,Dec. 2021.

松山洋一,人と共に成長する英会話能力判定エージェントの開発,日本音響学会2022年春季研究発表会スペシャルセッション「教育支援のための音声処理技術」,Mar. 2022.

Shungo Suzuki, L2 oral fluency: Towards bridging a gap between SLA research and language testing, the Japan Association for Language Education and Technology, Methodology Special Interest Group, November 2021.

松山洋一,”Tutorial English AI:人と共に進化する会話AIの実現に向かって“, NTTメディアインテリジェンス研究所, March 2021.

緒方淳,松山洋一,“人と共に進化する次世代人工知能に関する技術開発事業”,  情報処理学会研究報告 (SLP),Feb. 2021.


Ryuki Matsuura, Shungo Suzuki, Mao Saeki, Tetsuji Ogawa, and Yoichi Matsuyama, Refinement of utterance fluency feature extraction and automated scoring of L2 oral fluency with dialogic features, Proc. The 14th Asia Pacific Signal and Information Processing Association
Annual Summit and Conference (APSIPA ASC), Chiang Mai, Thailand, November. 2022.

Shungo Suzuki, Ryuki Matsuura, Mao Saeki, and Yoichi Matsuyama, What temporal features distinguish between second language oral proficiency levels? The case of Japanese learners of English, the 31st annual conference of the European Second Language Association (EUROSLA 2022), Research paper.

Shungo Suzuki, Ryuki Matsuura, Mao Saeki, and Yoichi Matsuyama, How is dialogic fluency different from monologic fluency? The case of oral proficiency interview, the 9th International Conference on Task-based language teaching (TBLT 2022), Research paper.

Ryo Takagi, Shungo Suzuki, Mao Saeki, and Yoichi Matsuyama, Balancing interactional authenticity and variability in the assessment of interactional competence: A comparative study of human interlocutors and conversational virtual agent, Language Testing Research Colloquium (LTRC 2022) Work-in-progress.

Shungo Suzuki, Ryuki Matsuura, Mao Saeki, and Yoichi Matsuyama, Revisiting the assessment potential of read-aloud speech performance: Cognitive validity and predictive validity, Language Testing Research Colloquium (LTRC 2022) Research paper.

Mao Saeki, Weronika Demkow, Tetsunori Kobayashi, and Yoichi Matsuyama, “A WoZ Study for an Incremental Proficiency Scoring Interview Agent Eliciting Ratable Samples“, 12th International Workshop on Spoken Dialog System Technology (IWSDS 2021).

Mao Saeki, Yoichi Matsuyama, Satoshi Kobashikawa, Tetsuji Ogawa, Tetsunori Kobayashi, “Analysis of Multimodal Features for Speaking Proficiency Scoring in An Interview Dialogue,” Proc. The 8th IEEE Spoken Language Technology Workshop (SLT2021), pp.629-635, Jan. 2021.


松浦瑠希,鈴木駿吾,佐伯真於,小川哲司,松山洋一,言い淀みとポーズ位置検出に基づく第二言語発話の流暢性自動採点,日本音響学会2022年春季研究発表会スペシャルセッション「教育支援のための音声処理技術」,Mar. 2022.

松山洋一,Tutorial English AI:人と共に成長するオンライン語学学習支援AIシステムの開発,人工知能学会 言語・音声理解と対話処理研究会(SLUD)第12回対話システムシンポジウム「インダストリーセッション」,Nov. 2021.

佐伯真於,鈴木駿吾,松浦瑠希,宮城琴佳,藤江真也,小林哲則,松山洋一,InteLLA:適応的な質問戦略を有するスピーキング能力判定会話エージェント,人工知能学会 言語・音声理解と対話処理研究会(SLUD)第12回対話システムシンポジウム 口頭発表,Nov. 2021.(若手優秀賞受賞)[デモ]


Tutorial English AI プロジェクト“, 早稲田オープン・イノベーション・フォーラム2021 (WOI’21), March 10, 2021. https://waseda-oif21.jp/