実例の一つ、ムラウチドットコムとの研究では、同社のブログサービス「日本ブログ村」ニおけるブログ記事を解析し、あらかじめ準備したタグに分類する。「適確なタグづけができることで、より視聴者に関心の高い関連記事を示すことができるため、ウェブサイトの滞留時間を長くする効果がある」（稲葉教授）という。

また、ビズオーシャンとの研究では、同社の業務支援AIソフト「SPALO」において、音声入力された文章から、必要な部分を抜粋・要約し、自動で議事録や報告書を作成するAIを開発中だ。「ビズオーシャンでは、従来、日付、議題、内容など、項目ごとに入力し、エクセル上に展開する機能を持っていたが、会話の内容から、それぞれ該当する項目を抜粋し要約するという高度な作業が可能になった」（稲葉教授）

今回、ブースでは、幅広い産業用途での活用として、これまでの研究を通じて開発したアピールポイントとして、以下の4つをアピールする。

1. 会話の状況把握（発話量、発言内容、コミュニケーションの関係性などから、会話の方向性など）、メンバー個人、全体の把握、グループ間の比較
2. ボットのキャラクター化（会話内容・状況にあわせた指示・発言、けんか等の仲裁、アニメのキャラクター設定）
3. 長い会話の中で決まったことを要約・議事録を作成
4. ブログ分類

特に上記の3と4は、前述のように昨年のCEATECへの出展から生まれた産学協同研究の事例を紹介する。研究担当者の一人、東京工科大学 クラウドサービスセンター講師の安藤公彦氏は「これまで培われてきた会話データの解析手法についてのノウハウが、コミュニケーションの解析という点で、ビジネスシーンを含めた幅広い領域で活用できることが産学研究の成果で実証された。今回のCEATECでのデモを通じ、より幅広い産学研究へと進めたい」と期待をにじませる。