自動プレゼンテーションコーチングは、コンピュータ支援発音訓練（CAPT）、韻律モデリング、音声合成が交差する急速に発展している分野である。しかし、これまでに既存システムをこれらの次元で体系的に調査・比較した研究は存在しなかった。この空白を埋めるため、ACLのBEA 2026ワークショップに採択された論文「自動プレゼンテーションコーチングのサーベイ：システム、手法、未解決の課題」が、関連システムの包括的なレビューと分類を行っている。
このサーベイは、発音チューター、流暢さと韻律のコーチ、マルチモーダルトレーナー、会議Q&A練習ツールなど、多岐にわたる自動プレゼンテーションコーチングシステムを対象としている。これらのシステムは、発音、ペーシング、韻律、内容表現など、プレゼンターの改善を支援することを目的としている。既存システムのカバレッジと不足を明らかにするため、著者らは5次元のタスク分類法を提案している。具体的には、音素発音（個々の音素の正確さ）、語彙ストレス（単語レベルの強勢パターン）、超分節的韻律（イントネーション、リズム、強勢パターンなど）、ペーシング（話す速度と間の取り方）、内容忠実性（プレゼンテーション内容が意図した内容と一致しているか）である。各システムをこの分類法にマッピングすることで、どの次元が十分に研究され、どの次元にギャップがあるかを明確に識別できる。
技術面では、このサーベイはこれらのシステムが採用する中核的な手法、特にテキスト音声合成（TTS）に基づく模範生成と、発音・韻律・流暢さを評価するための診断手法をレビューしている。TTS技術は学習者が模倣・比較できる標準的な発音の模範を生成し、診断手法はユーザーの音声信号を分析して的を絞ったフィードバックを提供する。これらの技術が自動プレゼンテーションコーチングシステムの技術的基盤を形成している。
進展にもかかわらず、この分野にはいくつかの重要な課題が残っている。第一に、注釈付きデータの不足が主要なボトルネックであり、高品質なプレゼンテーションコーパスの入手が困難で、モデルの訓練と評価を制限している。第二に、異なる母語背景に対するアクセント公平なフィードバックの実現が重要であり、システムは非母語話者のアクセントに偏りを生じないようにする必要がある。最後に、リアルタイムのリハーサルのための低遅延診断フィードバックも技術的課題であり、正確性を保ちながら迅速な応答を実現する必要がある。これらの未解決の問題は、今後の研究の方向性を示している。