Vol. 99

No. 0

DBWeb2003 Extended Abstract2058

学術会議における共有型スケジューリング支援システムの開発と運用
濱 崎
大 向雅 弘†,†† 武 田 英 明††,†一 輝†,†† 市 瀬 龍 太 郎††,†

本論文では，参加者間の交流の促進をするための学術会議を対象とした参加者の聴講スケジュール
作成支援システムの開発およびその運用結果・分析結果について報告する．システムの特徴は多くの人に使ってもらうためのシンプルな操作性と，参加者間の交流促進と情報発見を容易にするための共有モデルである．本システムでは，知り合いのネットワークの構築とそれに基づく柔軟な情報共有機構の提供を実現している．インタラクティブに知り合いネットワークの構築が行え，このネットワークを利用した個人スケジュールの共有や聴講論文グループの共有が可能である．また，このネットワー
クを用いてアクセスコントロールも実現している．提案システムは 2003 年 6 月 23〜27 日に行われた第 17 回人工知能学会全国大会において実際に運用された．システムは 4 月 30 日から 6 月 30 日の 2ヶ月間稼働し，その間に 267 人がアクセスし，その内 167 人が個人用スケジュールの作成を行った．その結果，95%の論文と 47%の参加者が，参加者自身の作ったネットワークで繋がれた．また，知り合いリンクを使った探索も多く用いられた．

Development and application of the scheduling support systemusing information sharing for academic conference

Masahiro Hamasaki, †,†† Hideaki Takeda,††,† Ikki Ohmukai†,††and Ryutaro Ichise††,†1. は じ め にに難しい問題となる．

本論文では，参加者間の交流の促進を目的とした学「人のコンテンツ化」「，人のネットワーク化」という方術会議における共有型スケジューリング支援システム

法を用いることにした．人のコンテンツ化とは，人をの開発と， 2003 年度人工知能学会全国大会におけるなると数百の発表があり，その中から自身が興味のあ

1 つの情報源であるとみなし，他の利用者からアクセ
ス可能な情報として扱うことを指す．人のネットワー
ク化とは，そのようにしてコンテンツ化した人を，その人が持っている関係に基づいてリンクで繋いでいくことを指す．
人のコンテンツ化により，どのような人が参加してる発表を見つけ出すのは困難である．

いるかが容易にわかるようになる．また，そのネット

この 2 つの問題を解決するために本システムでは運用結果についての報告をする．
学術会議内での議論活発化のために重要なこととして参加者が自身の興味に合った発表の存在に気づくことが挙げられる．だが，ある程度の規模の学術会議に参加者間での交流を促進するためには，どのようなワーク化によって人コンテンツが発表論文や他の人コ人が参加しているのか，どのような人が自身と似たよ

ンテンツとリンクでつながることで，発表論文や人のうな関心を持っているのかを知ることが重要であると発見のための新しいルート を作り出すことが 可能に考える．しかし 参加者数は一般に発表論文数以上に多なる．さらに本システムでは利用者によって作られた

く，そのような人の発見は興味のある発表の発見以上

ネットワークを利用して，各利用者にとって興味深いと思われる発表や人（ 参加者）を推薦するサービスも† 総合研究大学院大学
Graduate University for Advanced Studies†† 国立情報学研究所
National Institute of Informatics

提供した．
本論文では，まず第 2 章にてシステムの概要を説明
し，提案システムの新規性について述べる．次に第 3
1

2

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章にて運用結果と利用ログの分析結果から，提案シス
テムの有用性を示す．第 4 章で関連研究について述べ，
第 5 章にて考察を述べる．最後に第 6 章にて本論文をまとめる．

2. スケジューリング支援システム
2.1 システムの特徴
提案システムの特徴は，多くの人に使ってもらうた

図 1 システム構成

めのシンプルな操作性と，参加者間の交流促進と情報発見容易化のための共有モデルである．
提案システムはシステムは実際に会議聴講を側面から支援するものであるため，いかに簡単に使えるかは
多くの利用者を獲得できるかど うかの鍵になる．そこ

種類，目的格リソース）の 3 つ組の形式を取る．これ
1)の書は RDF（ Resource Description Framework ）式を参考にしている．
これら 2 種類のデータベースにあるデータを元に，

で我々はほとんど 全ての操作をボタンクリックのみでシステムは著者と発表論文とセッション，さらにスケ行えるようにした．システムの利用方法については 2.3

ジュール表の 4 種類の HTML ページを動的に生成す節にて説明する．

る．HTML ページ間にはリンク情報に基づいてハイ

提案システムの最も特徴的な点は，知り合いネット
ワークの構築とそれに基づく柔軟な情報共有機構の提供である．

• インタラクティブな知り合いネットワークの構築：
簡便なリンク追加に加え，リンクが自分宛に追加されたことが即座にわかる．また，自分と友人を共有してる人を発見したり，自分と聴講予定の論文を共有している人を発見し，知り合いネットワー
クに追加することも可能である．
• 知り合いネットワークを利用した多様な情報共有：
他の人の聴講スケジュールや知り合いリストを見ることができる．同様に，自分の聴講スケジュールを見せることもできる．また，自分と聴講論文を共有している人たちが誰であるかもわかる．

• 知り合いネットワークを利用した柔軟な共有のコ
ントロール：アクセスコントロールを知り合いネッ
トワークを利用して実現する．例えば ，相手から友人と指定されたときのみ，その人のスケジュー
ルを知ることができる．
2.2 システム概要
システムは図 1 のような構成をとる．システムは
MySQL データベースと Perl で記述されたプ ログラ
ムにより構成され る．データは全て MySQL データ
ベースで管理され，利用者からのアクセスは CGI プ
ログラムが受け付ける．利用者は Web ブラウザを用いてシステムにアクセスする．
データベースは大きく分けて 2 種類ある．1 つはリ
ソース用データベース，もう 1 つはリンク用データ
ベースである．リンクとはリソースとリソースの関連性を示す情報であり，常に（ 主格リソース，リンクのパーリンクが張られている．
利用者は生成された HTML ページを自由に閲覧することができ，さらに新しいリンクを追加することもできる．この利用者によって追加されたリンクを元に個人用のスケジュール表は変化していく．
リソースおよび リンクの種類について以下に示す．
リソースは 3 種類あり，それぞれ独自の属性値を持つ．

• Session : セッション．属性値としてセッション
名や部屋番号，開催日時を持つ．
• Paper : 発表論文．属性値としてタイトルや原稿ファイルの URL を持つ．

• Person : 人．最初に登録されるのは著者と座長．
聴講者も後から登録される．
リンクは 5 種類ある．Contains と Chairs およびAuthors は事前に登録されており追加不可能であるのに対し，Check と Know はシステム稼働前には登録されておらず，利用者にが追加することによってのみ登録することができる．
• Contain : セッション−発表論文関係．セッションからそのセッション内の発表論文に対して作られる．
• Author : 著者−著作関係．著者 (人) から著作 (発表論文) に対して作られる．
• Chair : 座長−セッション関係．座長 (人) から
セッションに対して作られる．
• Check : 参加者−発表論文間の関係．聴講者が気になる発表論文に対して作る関係．
• Know : 参加者−参加者間の関係．参加者が知っている参加者に対して作る関係．

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2.3 システム利用の流れることができる．発表論文は演題番号順に一覧表示さシステムを利用するためには，利用者登録をする必れている．

要がある．今回は著者または共著者，座長は事前に登

後者の場合は，まず自分用のスケジュール表のペー録してその情報を通知した．そうでない場合は，フォージへ移動する．スケジュール表のページでは部屋と時ムに氏名，所属，メールアドレスを入力して利用者登間で分類されたセッション一覧を見ることができる．

録を行う．利用者登録が済むとシステムからの ID とセッション名をクリックするとセッションのページへ

パスワード 通知メールが送信される．

移動する．そこにはそのセッションの発表一覧が表示

基本的な利用法は以下の通りである．Web ブラウ

され る．発表タイト ルをクリックすると発表論文のザでログ インページへアクセスし，ID とパスワード

ページへ移動する．各発表にはリンク追加ボタンが付を入力してシステムにログ インする．ログ イン後，利いており，クリックすると Check リンクが生成され用者はまずマイページへ移動する．マイページとは本る．Check リンクは利用者がその発表を自分の個人用システムにおける自分用のポータルとなるページであスケジュール表に追加したい場合に生成する．本論文

る．自分の著作論文や自分が追加したリンクの一覧，

では，この Check リンクを張ることを，聴講予定に自分用のスケジュール表へのリンクの他，全文検索や追加すると呼ぶ．

メッセンジャー等の他のサービ スへのリンクがある．
（ 図 2）

Check リンクが追加されると，その利用者の個人用
スケジュールページに聴講予定の発表論文のページへのハイパーリンクが追加される．同時に，その発表が行われるセッションがタイムテーブル上で強調表示される．
（ 図 3）

図3
図2

マイスケジュール（ スケジュール表のページ）

マイページ（ 人のページ）

また，聴講予定の発表論文のページへ再度訪れてみ本システムを用いて興味のある発表を探す場合，一ると，その発表論文を聴講予定であるに他の参加者を

覧ページを使う方法と，発表のタイムテーブルから興見ることができる．これは発表をきっかけとした人の味あるセッションを選び，そのセッションの発表一覧

出会い支援機能である．
（ 図 4）から見つける方法がある．

著者を発見する場合は，同様に一覧ページから探す

前者の場合は各 HTML ページ上部にあるハイパー

か，発表論文データにある著者へのリンクを利用する．

リンクを利用する．このリンクから発表論文へ移動す

著者のページには発表ページ同様，リンク追加のボタ

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発表情報に加え，知り合いネットワーク（図 2 の D とE ）も見ることができる．そうでない場合は D や E は表示されない．もう 1 つは論文の聴講予定者グループ
である．自分がその論文を聴講予定としていたときのみ，他の聴講予定者（図 4 の C ）を知ることができる．
今回の手法はリンクを追加するという行動がそのま
まアクセスコントロールにつながるようにした．これによって利用者は自身の意志でど のように情報を共有するかを自由に，かつ簡単にコントロールすることができる．

図 4 聴講予定の発表論文のページンがある．ボタンをクリックすれば Know リンクが生

2.5 その他のサービス
本システムでは，利用者が追加したリンクを利用した情報推薦サービスも行った．人と論文の 2 種類のリソースを 2 種類の方法を用いて推薦した．1 つはの協調フィルタリング的手法であり，これは同じような関心を持っている人のデータを参考に推薦を行う．もう成される．Know リンクは，自分が知り合いだと思う

1 つはパーソナルネットワークを利用する手法であり，相手に対して生成される．Know リンクを追加した場知り合いが持つデータを参考に推薦を行う．

合，自分のマイページに Know リンク先とし てリス

その他にも，利用者間でのコミュニケーション手段

トに追加される．同時に相手のマイページにも Knowとして，掲示板とパーソナル メッセンジャーを提供しリンク元としてリストに追加されるので，Know リン

た．掲示板は各発表ごとに設置されており，聴講予定

クを張られた側は誰が自分に向けて Know リンクを者だけが閲覧および書き込み可能である．パーソナル

張っているかを容易に気づくことができる．

メッセンジャーは，個人宛にメッセージを送る機能で利用者がリンクを追加していくことで，利用者自身あり，誰でも利用することができる．パーソナル メッのページが充実していく．利用者のページはすなわち

センジャーは他人からのメッセージの受信箱として機人リソースのページであり，Know リンクでつながっ能するだけでなく，自身の発言の管理システムとしてた相手と共有されているコンテンツである．利用者は，も機能する．自分が送信したメッセージや掲示板での他の利用者が作ったコンテンツおよびリンクを通じて，発言は全てパーソナルメッセンジャーにリストアップ

新たな論文や著者のページを発見することができる．

されており，それらの確認および 削除が行える．

このように，本システムでは知り合いネットワークのさらに漫画日記4) や namazu☆ を用いた論文検索サー

構築と情報共有は同時に行われる．

ビスを行った．前者は本システムが持つリンク情報や，

2.4 情報共有のコント ロール追加されたリンク情報は個人情報であり，そのまま公開するには適さない．利用者による情報共有のコントロールが必要である．このコントロールに手間がかかる場合，利用者は情報共有に億劫になり，結果，必推薦情報を漫画という手法で表現したものである．後グ 5) を用いたクラスタリングサービスも行った．

要以上に共有が制限されてしまう可能性がある．本シ

参加者の位置検索サービ スも提供された．その検索

ステムのような情報共有システムには，利用者が自由サービスへのインタフェースも本システムが提供する者はキ ーワード 検索に加え，マイクロクラスタリン
会期中には西村らによる CoBIT6) を用いた位置情報サービスが行われた．同時に無線 ID タグを用いたに設定でき，かつその設定は簡単に行え，必要以上の人のページに付いている．これを含めた全体システム

共有制限にならないような，情報共有コントロール手については文献7) を参照されたし ．

法を提供する必要がある．
そこで本システムでは，グループへの所属に基づく

3. 運 用 結 果

アクセスコントロールを行った2) ．本システムにおけ本システムを 2003 年 4 月 30 日から，人工知能学るグループには 2 種類ある．1 つは友人グループで，会全国大会開催の 6 月 23〜27 日を挟んで 6 月 30 日

これはある人の知り合いグループである．自分が友人として登録されている場合には，その人の個人情報や☆

http://www.namazu.org/

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までの 2ヶ月間運用した．本章では，この間の利用ロ

ステムにログ インししたことのある利用者の数は 276

グの分析結果を述べる．

人となった．

3.1 基本データ
2003 年人工知能学会全国大会では，49 のセッションがあり，259 件の発表が行われた（ 特別講演等含む）．
本システムは各セッションおよび 発表論文ごとにペー

最終的に全登録ユーザのシステムへのログ イン率は49%であった．これは 2000 年度に同じ学術会議において角らが行ったオンラインサービ ス11) のログ イン
率（ 33% ）よりも高い．システムに自動登録されていジを作成した．著者および共著者，座長等は合計 510

る人の中には共著者の様に会議には参加しない人も含人であり，こちらも同様に 1 人 1 ページずつ作成しまれていることや，会議のオンラインプログラムは本た．最終的に 818 ページが初期データを用いて作成さシステムとは別に同等の物が用意されているにも関われた．表 1 と表 2 はシステム稼働開始時にデータベー

らず，半数近くの人がログ インしたという結果は，本スに登録されたデータの数である．

システムが学術会議の支援システムとして参加者に受表1

初期リソースデータ
Session49

表 2 初期リンクデータ
Contain リンク
259

Paper
PersonChair リンク
Author リンク

259
510

40
770

3.2 利用者の分析
本節では，利用者の振る舞いの分析を行い，学術会議を支援するシステムとして参加者にどの程度受け入れられたかを検証する．
3.2.1 ロ グ イ ン
図 5 は，4 月 30 日の開始から 6 月 30 日までの利用
者数☆ の変化および 毎日のログ インユーザ数を示している．表 3 は，利用者増のために行った告知活動と，その活動 2 日後の利用者数を示している．

け入れられたことを示しているといえる．

3.2.2 リンク追加
2ヶ月間の運営で，Check リンク 1840 本，Know リ
ンクはその約半分にあたる 840 本が利用者によって追加された．聴講スケジュール作成のためには Know リ
ンクの追加は直接には必要ないにもかかわらず，総利
用者数 276 人の 36%にあたる 99 人が Know リンクの追加を行った．
「実際に会利用者からは Know リンク追加について，議に参加して，友人を探しているようで楽しかった」という意見が聞かれた．本システム中で表示される人
物名には，全てその人のページへ移動できるハイパー
リンクが張られている．発表スケジュールを眺めていて知った名前を見かけたとき，その名前をワンクリッ
クすればその人のページに着き，もうワンクリックす

表3

告知活動

活動

1. システム始動
2. AI 学会 ML 通知
3. AI 学会 ML 通知二回目
4. 被リンク通知
5. 推薦サービス開始
6. PDF 公開＆論文検索・掲示板開始
7. 漫画日記開始

日付
4/30
5/04
5/07
5/26
6/04
6/17
6/23

利用者数
29(+29)37 (+8)73 (+36)
176 (+84)
217 (+35)
238 (+16)
263 (+17)

本サービ スは 2003 年人工知能学会全国大会のオン
ラインプログラム公開と同時に開始した．その際には，

れば 知り合いリストに追加できる．各登録者の情報が蓄積されたページがあることと，手軽にリスト追加
できることが，利用者にこのような感想を抱かせた要因であると考えられる．また，そのように感じさせた
ことが，これだけの利用者獲得につながったと考えら
れる．

3.3 生成されたリンク構造の分析
本節では，利用者により追加されたリンクによって，どのようなネットワークが作られたのかを分析する．
人は Check リンクと Know リンクの始点，および登録した著者および共著者のうちメールアドレスがわ

Know リンクの終点となることができる．同様に，論かっている 257 人に，メールにてサービス開始の通知

文は Check リンクの終点になることができる．表 4 はを行った (1)．ある程度のリンク追加が行われたのをCheck リンクを追加したことのある利用者数と，少な見計らって被リンク通知を行った (4)．被リンク通知

くとも 1 人以上から Check リンクを張られている論とは，自分または自分が著者・共著者である論文に対文数を示している．同じく表 5 は Know リンクを追加するリンクがあることを通知するサービスである．そしたことがある人の数と，少なくとも 1 つ以上 Knowの後も告知活動を行い，6 月 30 日の時点で 1 度でもシリンク又は被 Know リンクを持っている人の数を示している．

☆

ここでいう利用者とは，システムに登録されており，かつ，1 回
以上システムにログ インしたことがある人を指す．

Check リンクも Know リンクも共に，リンク追加を行った人は登録されている人に対して 3 分の 1 に6

DBWeb2003 Extended Abstract

図5

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1 日あたりのログ インユーザ数とユーザ数推移

表4

Check リンクと論文リソース持っている全体に占める人/論文
割合
Check リンク
149 人
0.27
被 Check リンク
245 件
0.95

表5

Know リンクとリソース持っている全体に占める人
割合
Know リンク99 人
0.18
被 Know リンク
260 人
0.47

図6

被 Check リンク数と被 Know リンク数も満たない．しかし論文では 95%が，人では 50%が，HTTP サーバのアクセスログから利用者の移動パ

それぞれ Check リンクまたは Know リンクのネット

ターンを解析した☆ ．図 7 は各種ページ間の利用者にワークに接続されている．利用者がどこにリンクを張よる移動回数のうち値が十分大きいもののみを示してるかは自由であるが，結果的にこのように幅広いネッいる．

トワークを作ることができた．これは利用者によって図から，スケジュールからセッション，そして論文の追加されたリンクで作られたネットワークによって新ページへと移動するのが大きな流れとなっていること

しい情報探索のルートを提示することを目的としていがわかる．それぞれ 2〜3000 件程度の移動履歴が残っる本システムにとって，システムの有用性を示す結果ていた．スケジュールの中からセッションを選び，セッであるといえる．

ションの中から論文を選ぶという流れは典型的なオン

図 6 は論文が持つ被 Check リンク数の度数分布と，

ラインプログラムの閲覧の仕方であるといえる．論文

人が持つ被 Know リンク数の度数分布を並べたもののページから人のページには 1000 件近くの移動履歴である．被 Check リンク数は 4〜12 個に集中していがあり，逆も同様であった．さらに人のページから人ることがわかる．対して被 Know リンク数は，最小値のページへの移動も 1300 件程度あることがわかった．

である被リンク数 1 のノードが一番多く，極端に多くセッションから論文への一般的な移動パターンの半持つノードがわずかにあるという，典型的なスケール分に相当する回数のアクセスが，人のページを介してフリー構造を持っている?) ．知り合いネットワークは行われた．また，人から人への移動もそれに相当する

著名人に集中する一方，発表論文は一定のばらつきが回数行われた．前者は論文（のページ ）へのリンクをがあることが うかがえる．このような異なる性質を持持った人（のページ ）というコンテンツが利用者に多つリンクを両方持つことは幅広い探索を実現するのにく利用されたことを示し，後者は人と人のネットワー

有効であると思われ る．Check リンクも Know リンクが利用者に多く利用されたことを示している．これ

クも利用者によって自由に追加可能であるが，両者のらの結果は，本システムの目的であった人のコンテン

情報の性質は異なっていることがわかる．

3.4 利用者によるリンク構造の利用の分析
本節では，利用者のページの移動パターンから，人のネットワークがどの様に活用されたかを示す．

☆

この手法では Web ブラウザで「戻る」ボタンを押して移動した
た場合は追跡できない．また，ブックマークやメールから URLを直接指定した場合にも追跡できない．このため図 7 の各ノードの入出力の和は 0 にならないVol. 99

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オンラインプログラムをコンテンツとした学術会議
支援システムとして Schwarzkopf らの UM2001 web-site12) 13) が挙げられ る．これは会議における個人用
スケジュール作成を支援するシステムである．このシステムでは，利用者からは他の利用者は見えない．対して本システムは参加者のページをアクセス可能にしており，そうすることで参加者同士の関係構築も同時に狙っている点で異なっている．

5. 考

察

ツ化およびネットワーク化による利用者の情報収集支

5.1 サービ スとしての成果
本システムは 276 人に利用され，さらに能動的行動であるリンク追加を行った利用者を 164 人獲得できた．発表件数 259 件の会議における非強制のサービスとしては優れた結果であったと思われる．
この結果がどのような要因によって得られたかを説

援がなされたことを示している．

明するのは難しい．そこで，本システムの設計および図 7 アクセス遷移図

4. 関 連 研 究

運営において留意した点を簡単に述べたい．本システ

学術会議における出会い支援を行うシステムはいく

設計と様々な告知活動である．

つか提案されており，実際に学術会議等にて用いられ成果を得ているものもある．

ムで利用者獲得のために特に留意した点はシンプルな本システムの設計では，利用者の能動的アクションをできるだけ簡単に行えるようにすることを目的とし石田らは，ICMAS’96 にて ICMAS Mobile Assis-

た．本システムは個人用のタイムテーブル作成機能にtant Project を行った9) ．これは国際会議の参加者に携帯端末を持たせ，その上でコミュニケーションを促進するような実験プログラム，例えば 通常の電子メイ

加え，人のネットワークの作成機能を提供している．
さらにそれらの情報を共有するためのアクセスコント

ルや掲示板の他に周辺情報案内など ，を稼働させた．

機能を使うに当たって必要な作業は，関心のある発表

Dey らは携帯端末と無線タグによる位置情報を利用しのページへ移動してワンクリックする，もしくは知り

ロール機能も提供している．しかし利用者がこれらのた，会議参加者支援システムを試作した10) ．システム

合いの人のページへ移動してワンクリックするだけでは取得した位置情報などを用いて，携帯端末に利用者ある．

向けにカスタマイズした発表スケジュール表を表示す

このように複雑な操作を必要とせずに機能を利用でる．角らは 2000 年度人工知能学会全国大会にてデジきるという点が，アクセスするだけでなく実際にリタルアシスタントプロジェクトを行った11) ．利用者はンク追加等を行うアクティブな利用者を獲得するにあPDA を持って会期中にリアルタイムで情報共有サー
ビスを受けられると同時に，会場内に設置された情報
キオスクやエージェントサロンを通してもサービスをたって重要であったと考える．

受けることができる．
我々は学術会議開催前に公開されるオンラインプロ
グラムを用いることで，会期前の比較的長い期間にお次に告知活動について述べる．サービスを開始してから，利用者への告知活動を合計 7 回行った．告知活動を行うたびに利用者数および 1 日あたりのユニーク
ログ イン利用者数の増加が見られ，告知活動が利用者獲得において重要であったことがわかる．

いて利用者の関心を引きつけることのできるシステム

告知活動は最初はメーリングリストを用い，途中かの構築を目指した．学術会議開催前に提案システムのら個人宛メールを用いた．告知受信者は人工知能学会

ような利用負荷の小さい非同期型システムを用いて情メーリングリスト加入者および会議に採録された論文

報共有を行い，会期中に角らの提案するような同期型の著者らである．もっとも効果的な告知メールは被リシステムを用いて情報交流を行うことで，より効果的

ンク通知であった．この通知をした日の 1 日あたりのに学術会議における参加者支援が行えるのではないか

ユニークログ イン利用者数はシステム運営期間中最大と考える．

を記録し，利用者数は約 80 人から約 160 人へと倍増

8

DBWeb2003 Extended Abstract

した．
被リンク通知はシステムと受信者をつなげる情報を伝えている．今回の結果から，未来の利用者にシステ
ムの情報を伝える（ つまり宣伝する）場合には，シス
テムの情報を伝えるだけでなく，システムと利用者の関わりを知らせる情報を伝えることが重要であると考えられる．

5.2 コンテンツネット ワークにおける人ノード の価値本システムでは学術会議のオンラインプログラム表
示に，セッションや発表論文のページだけでなく，著者のページも導入した．発表時間を調べるためのオン
ラインプログラムという観点からいえば著者のページは特に必要ではない．しかし著者という存在は，セッション−論文とは異なる関係で発表論文間をつなぐ 役
割を果たせる．利用ログの解析から，多くの利用者が著者のページへアクセスしていることがわかった（論文ページへのアクセス約 5500 件の内，約 25%に相当する 1300 件）．この結果から，コンテンツネットワー
クにおいて人ノード を追加することは有効であったと考えられる．
また，6 月 30 日の時点でできあがった Check リンクおよび Know リンクのネットワークを解析してみたところ，ある利用者が聴講予定の論文が，この利用者の知り合いの中の 1 人の聴講予定である割合は平均
0.67 であった．同様に，ある利用者の知り合いが，この利用者の他の知り合いの知り合いである割合は平均

0.75 であった．これは自分にとって興味ある情報の多
くが，知り合いが収集した情報の中にある可能性が比較的高いことを示しており，それはつまり知り合い間の情報共有の有用性を示している．

6. ま と め
本研究ではパーソナルネットワークを導入したイベ
ント 支援システムを提案・開発し，2003 年度人工知能学会全国大会にて運用し，その際に得られた利用ログの分析を行った．

2ヶ月間のシステム運用の結果，267 人の利用者を獲得することができた．本システムでは 特に情報源としての人に着目し，人のコンテンツ化およびネット
ワーク化により利用者の情報収集を支援しようと試み
た．利用ログの解析から，人のコンテンツおよびネッ
トワークは多くの利用者によって利用されていたことがわかり，その有用性を確かめることができた．

2058

参

考

文 献

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