記憶は人間のメンタルヘルスにおいて重要な役割を果たしている．よって，どのような記憶を想起するのかによって，個人への感情的介入の効果が異なる．記憶による感情への介入を有効に行うためには，各時点での感情のリアルタイムでの推定が必要である．本研究では，人間の認知アーキテクチャにより構築される記憶のモデルと感情推定を組み合わせた記憶ガイドシステムを開発する．システムは，ユーザに写真を提示し，写真からの記憶のストーリーテリングを促す．語りから得た音声データからユーザの感情を推定し，記憶のモデルのパラメータを調整する．モデルのパラメータは記憶の強度に関するactivationと記憶検索ルールに付与されるutilityである．これらのパラメータを，音声から推定される覚醒度，感情valenceと対応付ける．これにより，システムは現在のユーザの感情を察することで記憶を促していく．クラウドソーシングによって募集された参加者を対象に，このシステムを用いた実験を実施した．インタフェースの種類，音声によるパラメータ調整を操作した結果，モデルと参加者の連動を部分的に示す結果が得られた．
