Kairos Chat: 主観的時間の概念を導入したチャットシステム
小倉

加奈代†

松本 遥子†

山内

賢幸†

西本

一志†

本稿では，流速が異なる複数の時間流を持つチャットシステム“Kairos Chat”を提案する．対面口頭での対話では，人は議論の本筋とは関係の無い逸脱発言を行うことにより，議論の円滑化を図っている．同時に，逸脱発言を急速に忘却することで，議論記憶を自然に精錬化している．これは，人が各発言を，その内容に応じて異なる主観的時間流上で扱っている結果と見ることができる．しかし，従来のチャットシス
テムでは，すべての発言を単一の時間流上で扱うため，議論記憶としての発言履歴上に逸脱発言が混在し，精錬化が行われない．そこで Kairos Chat では，各発言を内容に応じて異なる流速の時間流上で扱うことを可能とすることにより，逸脱発言のしやすさと，自然な発言履歴の精錬化の両立を目指す．被験者実験の結果，ユーザは自然に流速の違いを活用し，逸脱発言を気軽に行うとともに，発言履歴の精錬化が部分的に実現されることがわかった．また，各時間流と対話スレッドの関係性についても調査し，対話スレッドの中の 4 割の隣接ペアが異なる時間流をまたぐものであることも明らかとなった．

Kairos Chat: A Novel Text-Based Chat System
That Innovates Subjective Time
KANAYO OGURA†YOKO MATSUMOTO†YOSHIYUKI YAMAUCHI†

KAZUSHI NISHIMOTO†

In this paper, we propose a novel chat system named "Kairos Chat" that has multiple streams of time whose
velocities are different. In a face-to-face communication, people facilitate a discussion using digressions and, at thesame time, they naturally organize memories of the discussion by quickly forgetting them. We can regard thisphenomenon as that they handle each utterance on a different stream of time based on its contents. However, theordinary chat systems handle all of the utterances on a single stream of time. Therefore, the digressions are mixed intoa chat log and the log cannot be naturally organized. Kairos Chat allows the users to handle each utterance on the
different stream of time so as to strike a good balance between easy digressing and natural organizing of the chat log.
From experimental results with subjects, we found that the subjects naturally utilize the different streams of time, theyreadily digress and the natural organizing of the chat log can be partially achieved. We also investigated the relations
between the streams of time and conversation threads and found that half of the threads drift among the streams.

1.

はじめに

比較的リラックスした会議などでは，議論の本筋と速度が異なる複数の主観的時間流（カイロス時間）上で扱い，発言の内容に応じて急速に忘れたり長く記憶にとどめたりしている結果であると見ることができる．

は直接関係ない，単純な言葉の意味の確認質問や軽い

近年，計算機を介したコミュニケーションメディア

冗談などの「逸脱発言」も多数なされる．適切・適度（Computer Mediated Communication Media: CMC メデ

な逸脱発言には，共通基盤形成の円滑化や，会議の雰ィア）が多く利用されている．その一種であるテキス

囲気を和らげ議論を活性化する効果がある．このため，

トチャットやインスタント・メッセージング・システ

逸脱発言を排除するのではなく，むしろ会議の中でうムなどの，テキスト情報をほぼリアルタイムでやり取

まく活用することが望ましい．

りするメディア（以下，このようなメディアを総称ししかし，逸脱発言の内容は，本質的な議論と無関係て「テキストチャットメディア」と呼ぶ）は，その簡な場合も多いため，たとえば議事録に逸脱発言もすべ

便性や口頭対話に近い使用感覚のために，簡易な遠隔て記録すると，議論の本筋を理解する妨げとなる．対会議システムなどとして広く利用されている．

面口頭での会議では，逸脱発言がなされた瞬間にはそ

従来のテキストチャットメディアは，発言をすべてれを受容して活用しつつ，一方でそれを急速に記憶の単一の客観的時間流上で扱っており，多くのシステム

表層から消し去ることで，議論に関する記憶を常時自がすべての発言を発言順に記録して表示する「発言履然に精練している．これは，人が各発言を単一の客観歴」を有する．これにより，任意の過去の発言を随時的時間流（クロノス時間）上で扱うのではなく，経過

読み返すことができるため，複数の話題を同時進行させる「マルチスレッド対話」[1]のような，対面口頭† 北陸先端科学技術大学院大学
Japan Advanced Institute of Science and Technology

対話では不可能な新たな対話形態を実現できるという情報処理学会 インタラクション 2010

利点を有する．しかし一方で，発言履歴には本質的発に，時間軸を取り入れた「発言が流れる」インタフェ

言も逸脱発言も渾然一体となって並んでいるため，そースを提案した研究[4]がある．この研究でインタフの議論に参加していた場合ですら，発言履歴を読んでェース上に存在する流れは，カードのシャッフルと同議論の流れを正確に把握することが難しい．このため，

等の効果を狙ったものであり，すべての発言がやはり逆にユーザが逸脱発言を控えてしまい，議論の円滑化

単一の時間流で扱われている点で本研究とは異なる．

や共通基盤形成が十分なされないケースも生じうる．
そこで本研究では，テキストチャットメディアに主

2.2

発言履歴の精練化が可能なチャットシステム

発言履歴の精練化が可能なチャットシステムとして，

観的時間流の概念を導入し，発言の内容に応じて各発

遠隔ゼミナール支援システム RemoteWadaman V [5]の言のエージング速度を変えることを可能とした，新たセマンティック・チャットがある．このシステムでは，なチャットシステム“Kairos Chat”を提案する．Kairos

ユーザは発言を入力した後，個々の発言に対し，

Chat を用いれば，主観的時間の流れの違いに基づく「Idea」（着想，意見，提言），「質問」，「返答」，「感議論記憶の精錬化と類似した状態を発言履歴上に実現

想」
，
「メモ」
，
「あいさつ」の合計 9 種類のタグのいずできると期待される．同時に，逸脱発言が発言履歴上

れかを発言意図に応じて明示的に付与することが求めにおける議論の本筋を断ち切る懸念がなくなるので，られる．セマンティック・チャットでは，この付与さより柔軟かつタイムリーに気兼ねなく逸脱発言を行えれたタグに応じた発言履歴の精練化が可能である．こるようになることも期待できる．

れに対し Kairos Chat では，ユーザがどの時間流へ発以下，第 2 章では関連研究について概観する．第 3

言を投入するかにより，発言タイプを粗く区別するこ

章では Kairos Chat のシステム構成について述べ，第とができ，それと同時に発言履歴の精練化が可能であ

4 章では Kairos Chat の有用性を評価するための被験る．セマンティック・チャットでは，あらかじめ用意

者実験について述べる．第 5 章では，実験結果についされたタグのいずれかを発言に付与する必要があるが，て述べ，第 6 章では，実験結果に基づき Kairos Chat

本提案システムでは，各発言に対して意図的に明示的の有効性と特徴を考察する．第 7 章は，まとめである．

なタグ付けを要求しているわけではなく，ユーザの自

2.

関連研究

本章では，動的な発言履歴を有するチャットシステ
ム，発言履歴の精練化が可能なチャットシステムの 2
種を取り上げ，Kairos Chat との比較を行う．

然で暗黙的な発言行動にまかせることで，発言履歴の精練化が可能となり，この点で両者は大きく異なる．

3.

システム概要今回開発したチャットシステムは，Web アプリケ

動的な発言履歴を有するチャットシステム

ー シ ョ ン と し て 実 装 し た ． サ ー バ は ， Microsoft

動的な発言履歴を有するチャットシステムとして，

Windows XP を 使 用 し ， ク ラ イ ア ン ト 側 の 処 理 を

Fugue[2]，Alternative Interfaces for Chat[3]を取り上げ

Adobe Flash で，サーバ側の処理を php で行っている．

2.1

る．どちらのシステムも，発言履歴の横軸を時間軸と

3.1

し，発言入力状況を発言履歴に反映させ，可視化する

サーバは，クライアントから受信した発言データ

ことで，発言タイミングの取りにくさを解決するため（名前，発言内容，日時，レーン（投入先の時間流にに開発されたシステムである．Fugue では，文字入力対応））を保存するモジュールと，クライアントから

情 報 を 逐 次 発 言 履 歴 に 反 映 さ せ る が ， Alternative

最新のログを要求された時に受け渡すモジュールの 2

Interfaces for Chat では，一発言単位の入力情報を逐次つのモジュールから成る．発言を保存するモジュール

発言履歴に反映させるタイプのチャットシステムであは，発言を受け取ったら，その発言がどのレーンに投るという違いがある．両者とも，動的な発言履歴を有入されたものかに応じて，各レーンに対応する保存場

サーバ概要

する点で，本提案システム Kairos Chat と共通するが，所に発言の受け取り順に保存する．最新ログをクライ

時間流は一般的チャットと同様に単一であり，議論記

アントに受け渡すモジュールは，クライアントが保持憶の精練や逸脱発言の発言しやすさを目的とはしていしている最新の発言番号をサーバ上のログの最新発言ない点でも本提案システムと異なる．

番号と比較し，差分だけをクライアントに返す．

また，一般的なチャットシステムと異なるが，KJ

3.2

クライアント概要

法支援システム上で，チャットを用いたブレインスト

クライアントのシステムは，Adobe Flash で作成しーミングの結果から有用な発言を拾い出す作業のためて お り ， ユ ー ザ は Web ブ ラ ウ ザ 上 で 実 行 す る ．

Kairos Chat:主観的時間の概念を導入したチャットシステム

Firefox 3.0.10 で動作の確認を行った．図 1 に，Kairos

A)ーンを発言内容に応じて使い分ける．

Chat のユーザインタフェースを示す．上部には名前とメッセージを入力するテキストボックス，下部にはB)

Push レーンには議論の本筋となる発言が主に投入され，議事録的な発言ログが形成される．

ログが表示される 3 つの発言履歴表示レーン（以下単に「レーン」とする）が配されている．最も左側のレ

ユーザは，特別な教示なしに，自発的に各レ

C)

その他のレーン（特に Fast レーン）の存在により逸脱発言がしやすくなる．

ーンは，メッセージが上から下まで 8 秒で流れる「Fast」レーン，中央のレーンはメッセージが上からさらに，Kairos Chat を用いた際の対話スレッド構

下まで 40 秒で流れる「Slow」レーン，最も右側のレ造と各レーンの関係についても調査する．そのために，ーンは，通常のチャットと同様，新しい発言が最上部

実験では，以下の 3 つの工程を実施した．

に追加されると，古いものは順に下へ押し出されてい1)

システム利用実験

く「Push」レーンである．

2)

提案システム利用時の発言タイプ評価

3)

システム利用に関するアンケート調査

次節より上記の各工程について説明する．
4.1

システム利用実験

4 人の大学院生からなる被験者群 7 組，計 28 人に対し，以下の 2 つのシステムを用いた実験を行った．
Baseline Chat: 提案システム Kairos Chat の右側「Push」レーンのみを持つチャット（図 2）．
発言送信方法が Kairos Chat と同じである点（レーンをクリックして送信）以外は，一般
的チャットシステムと同じ機能を有する．



Kairos Chat: 前章で説明した本研究提案システム

図1 Kairos Chat クライアントの UI

ユーザは，メッセージ入力欄にメッセージを入力し，これら 3 つのレーンのうち，当該メッセージを流したいレーンをクリックする．すると，クリックしたレーンの上部に入力したメッセージが投入され，Fast レー
ンと Slow レーンでは時間経過と共にメッセージが上から下へ流れ落ちる．なお，Push レーンのみにはス
クロールボタンが用意されており，下スクロールボタ
ンにマウスカーソルを乗せることによって過去の発言履歴を閲覧できる．Fast レーンと Slow レーンについては，過去の発言を見返す機能は提供していない．各

図2 BaselineChat の UI

レーンのリロード時間は，Fast・Push レーンは 2 秒に
1 回，Slow レーンは 4 秒に 1 回である．これは，リ各被験者群に対し，セッション 1：Baseline Chat→

ロード時間内に複数の投稿があった場合，文字が重なセッション 2：Kairos Chat→セッション 3：Baselineってメッセージが読めなくなることを防ぐためである．

Chat の 3 セッション（1 セッション約 30 分）の実験

4.

実験を行った．これは，提案システム Kairos Chat 使用後の Baseline Chat の使用感も調査するためである．

本章では，「はじめに」で示した，Kairos Chat によ

チャットの課題は，協調的意思決定課題として以下

る自然な発言履歴の精錬化と，逸脱発言のしやすさと3 つの課題を，各被験者群に順番を変え適用した．こいう 2 つの効能を確認するために，以下の仮説を検証

れは，課題が対話に対して及ぼす影響を最小にするたするための実験を行う．

めの配慮である．
1)

研究室で合宿に行くとしたらどこで何をする情報処理学会 インタラクション 2010

2)
3)

か？

レッド構造の特徴を明らかにするために，各セッショ

このメンバーで合コンをするとしたらどこでン間の話題（スレッド）数を比較し，Kairos Chat に

どのように行うか？

おける各レーンとスレッドとの関係を調査する．最後指導教員へ誕生日プレゼントを贈るとしたらに 5.6 節では，4.3 節で述べたアンケート結果，およ

何を贈るか？

び見覚えのない発言の調査結果について述べる．

被験者群の構成は，同じ研究室もしくは同一学年

5.1

各セッションでの発言数

メンバーで構成され，互いに面識がある関係であり，Baseline Chat と Kairos Chat で発言頻度に差がある

事前にチャットの相手が誰かを知らされている．なかを見るため，各セッションでの発言数と，単位時間

お，視覚や声による意思疎通を排除するため，被験（秒）あたりの発言数を調査した（表 1）．なお，数者は全員離れた個室で実験を行った．また，被験者

値は各被験者群の平均である．

は全員，何らかの形でテキストチャットを使用したことがあり，日頃からキーボードを利用する環境に

表1 各セッションでの発言数と単位時間あたりの発言数
S1

置かれている．そのため，発言入力に特に長時間を発言数要する被験者はいなかった．
システムの利用方法については，実験開始前に，Baseline Chat，Kairos Chat ともに基本的な投稿方法

発言数／時間(秒)

129.1
0.071

*

S2

S3

165.7

140.9

0.087

0.075

N=7, *: p < .05と，Push レーンでの履歴閲覧方法のみを，全被験

表 1 の発言数の比較から，S2 の Kairos Chat を用い者へ教示した．各レーンにどのような発言を流すべ

た場合に発言数が増えていることがわかる．ただし，

きか，などの指示は一切行っていない．また，実験各セッションで対話時間にばらつきがある（S1:1813

中は Chat 以外の，ブラウザの閲覧など他の操作は±45sec., S2:1918±60sec.，S3:1904±41sec.）ので 1 秒

禁止した．

あ た り の 発 言 数 で 比 較 す る と ， Baseline 使 用 後 に

4.2

提案システム利用時の発言タイプ評価

Kairos Chat を使用した際に発言数の有意な増加が認

Kairos Chat の 3 つのレーンと発言内容との間に使められた．

用傾向の違いがあるのかを調べるため，全被験者に対

5.2

し，Kairos Chat を用いた対話でなされた全発言につKairos Chat について Fast レーン，Slow レーン，

いて，議論との関連度合いによって設定した 8 つの発

Push レーンの 3 つのレーンについての使用頻度を見言タイプのいずれに該当するかを主観的に評価してもるために，それぞれのレーンの発言数を調査した（表らった．なお，設定した 8 つの発言タイプについては，

2）．なお，数値は各被験者群の平均値である．

5.3 節にて説明する．
4.3

表2 Kairos Chat 利用時の各レーンの発言数

システム利用に関するアンケート調査

Fast

セッション 1 と 2 の終了後，使用したチャットシス
テムについてアンケート調査を行った．なお，調査したアンケート項目については，5.6 節にて説明する．
また，Kairos Chat の利用セッション後のみ，発言履
歴を印刷したものを提示し，全被験者に対し，見覚えのない発言をチェックしてもらった．これは，動的なレーンでの読み逃しがないかを調べるためである．

5.

実験結果

本章では，5.1 節および 5.2 節で，システム利用実
験時の各セッション間の発言数の比較結果と，提案シ
ステム Kairos Chat における各レーンの発言数を示す．
次いで，5.3 節では，4.2 節で述べた Kairos Chat 使用
時の発言タイプについての結果について述べる．5.4
節および 5.5 節では，Kairos Chat を用いた時の対話ス

Kairos Chat 利用時の各レーンの発言数

50.4

Slow
73.4

Push

*

41.9

N=7, *: p < .05

表 2 より，Slow レーンのほうが，Push レーンよりも有意に発言数が多いことが認められた．
5.3

提案システム利用時の発言タイプ評価

4.2 節で述べたように，Kairos Chat の 3 つのレーンと発言内容との間に使用傾向の違いがあるのかを調べるため，全被験者に，Kairos Chat を用いた対話でなされた全発言について，以下の 8 つのタイプのいずれに該当するかを主観的に評価してもらった．
(1)

議題と密接に関連した公式発言（関連公式）（会議中に挙手が必要な類の発言）(2)

議題と密接に関連した非公式発言（関連非公式）（会議中の独り言，隣人との一時的対話，
突発的発言などに類する発言）

Kairos Chat:主観的時間の概念を導入したチャットシステム(3)

議題と関連がある周辺的な話題に関する発言関係が無い話題に関するタイプで多用される．

（関連周辺）（単純な語句の意味の確認など）

また，各レーンの発言タイプの傾向を，送り手側と(4)

議題とあまり関係がない発言（弱関連）

受け手側の評価した発言タイプに分けてみると以下の(5)

議題と全く関連ない話題に関する発言（無関ことがわかる．

連）



(6)

冗談

(7)

あいづち

(8)

その他

Push レーンについては，送り手側と受け手側の評価に顕著な差がある項目はなかった．



Slow レーンについては，送り手側は受け手側よりも関連非公式，関連周辺の，議題とやや関係上の 8 つの発言タイプの評価後，レーン毎に各タイあるタイプが多いと評価し，受け手側は送り手プの発言がいくつ含まれていたかを数えた．被験者が側よりも無関連，冗談，その他の，議題と関係

自分自身の発言のみに評価した結果（送り手側の評価）から求めた，各発言タイプにおける各レーンの使がないタイプが多いと評価している．


Fast レーンについては，送り手側は受け手側よ用割合を図 3 に示す．また，被験者が自分以外の発言

りもその他や無関連タイプをやや多く評価し，に評価した結果（受け手側の評価）から求めた，各発

受け手側は関連非公式とあいづちタイプをやや言タイプにおける各レーンの使用割合を図 4 に示す．

多く評価している．
5.4

スレッド数の比較

1 章で述べたように，テキストチャットメディアは，
複数の話題を同時進行させる「マルチスレッド対話」
を可能とすることが特徴の 1 つである．テキストチャ
ットメディアにおける，1 つの話題に関する発言の連鎖（以下スレッドと呼ぶ）の推移は，対面口頭対話よりもめまぐるしく，インタフェースや，操作性の違い
により変化しやすい．そこで本研究でも，スレッドの推移に着目し，Baseline Chat と Kairos Chat の間で生図3 送り手側からの発言タイプとレーンの関係評価（割合）

じるスレッド数の比較を行った．
なお，スレッド数の算出に先立ち，各セッションの全対話データに対し，スレッド同定作業を行った．この作業は，著者らが考案した方法[6]をもとに，信頼性を高めるため，2 名の作業者で行った．この作業後に，各セッションでのスレッド数と，1 スレッド内の発言数（発言数／スレッド数）を算出した（表 3）．
表3 各セッションでのスレッド数とスレッド数／発言数

図4 受け手側からの発言タイプとレーンの関係評価（割合）

図 3,4 の結果から，各レーンの発言タイプの傾向をみると，以下のことがわかる．





スレッド数

S1
12.1

発言数／スレッド数

12.3

**

N=7, *: p < .05, **: p < .01

*

S2
24.9
7.0

**

S3
10.1

**

14.8

表 3 のスレッド数の比較からは，S2 の Kairos Chat

Push レーンは，主として関連公式タイプに用いを用いた場合に有意にスレッド数が増えていることがられ，関連非公式タイプとあいづちにも比較的認められる．また，1 スレッド内の発言数は，Kairos

多く用いられる．それ以外の，議題との関連がChat のほうが，Baseline Chat よりも有意に少ないこと

弱いタイプではあまり用いられない．

がわかる．この結果から，Kairos Chat では，Baseline

Slow レーンは，関連公式発言以外のすべてのタ

Chat よりも 1 スレッドが短く，スレッドが頻繁に推イプで多用される．

移していることがわかった．

Fast レーンは，関連性が強いタイプではあまり5.5

用いられず，無関連，冗談，その他の，議題とKairos Chat は，時間流の異なる 3 つのレーンを有

Kairos Chat での各レーンとスレッドの関係

情報処理学会 インタラクション 2010

する．そこで，あるスレッドが進行する場合，1 レー

であることがわかる．また，各々のスレッドでみた場

ンの中でスレッドが進行するのか（図 5 左），あるい合，直線的な推移の方が若干多いが，複数レーンをまは複数のレーンを行き来しながら進行するのか（図 5

たいでの推移も４割弱起こっていることがわかる．図右）が興味の対象となる．特に複数レーンを行き来す

７に， 1 被験者群における Kairos Chat を用いた場合

るスレッドが多発するならば，発言対の関係がわかりのスレッド推移図を示す．このように，比較的直線的にくくなるため，将来的になんらかの UI 上の対策がに同一レーン内で進行するスレッドと，きわめて頻繁必要となるかもしれない．そこで，レーンとスレッドにレーンをまたぐスレッドとに分かれる様子が見て取中での発言の推移の関係を調査した．

れる．
表4 スレッド考慮なしとありの遷移割合
スレッド考慮なし
遷移割合

0.51

**

スレッド考慮あり
0.38

N=7, **: p < .01

図5 レーンとスレッドの関係例

図6 またぎ度数説明図

調査方法について，図 6 を用いて説明する．図 6 にて，色のついたセルは 1 発言である．また，黄色，緑
色は異なるスレッドを表す．各スレッド内の発言の推移状態を見ると，黄では，Fast→Slow→Push→Fast と推移し，緑では，Fast→Fast→Fast と推移している．
この推移状態について，異なるレーンに遷移した場合を「1」，同一レーン内で続いた場合を「0」とカウントすることとする．よって図 6 では，黄スレッドは「3」，緑スレッドは「0」となる．こうして求めた得点を発話推移数（＝各スレッド内の発言数－1）で割ったものを「遷移割合」と呼ぶことにする．
図 6 の例に戻ると，黄スレッドの遷移割合は 3/3 =1.0 となり，緑スレッドの遷移割合は 0/2 = 0.0 となる．

図7 一被験者群のスレッド推移図（同一色が 1 スレッド）

システム利用に関するアンケート調査

遷移割合が 0.0 の場合は直線推移，1.0 の場合は，全5.6推移がレーンをまたいだ状態であることを表す．

セッション 1 と 2 の終了後に実施したアンケートのKairos Chat を用いた各発言履歴について，開始発調査項目と結果を表 5 に示す．評価は，各項目 5 段階

言から順番に，スレッドを考慮せずにレーンに対するで，質問項目にあてはまる場合「5」，あてはならない

推移を追った場合の遷移割合と，図 6 のように，スレ場合を「1」として設定した．No.に振った*および**ッドを考慮した遷移割合を算出した（表 4）．なお，は，それぞれ当該質問項目における評価結果に 5%水

数値は各被験者群の平均値である．

準あるいは 1%水準で有意差があったことを示す．表

表 4 より，スレッドを考慮しない場合，推移状態が

6 には，セッション 2 終了後に調査した，Kairos Chat

直線的になる部分と複数レーンをまたいだ部分が半々の各レーンの使用感に関するアンケート項目と結果をKairos Chat:主観的時間の概念を導入したチャットシステム

示す．評価は，あてはまるレーンを 1 つ選択する方式はなかったと評価されている．また，レーンごとに発で行った．

言内容を変えようとする意識が働いていることが読み取れる（質問 12）．この点について，表 6 の結果から，

表5 セッション 1 と 2 終了後アンケートとその結果

5**

質問内容
このチャットシステムは使いやすかったですか
このチャットシステムは直感的に操作できましたか
操作にストレスを感じずに使うことができましたか
レーンの選択はスムーズにできましたか
このチャットシステムは発言がしやすかったですか6

このチャットシステムは議論がまとめやすかったですか

2.93

2.75

7

このチャットシステムは議論がスムーズに進みましたか

3.11

2.93

8

テーマと関係する発言を発言しやすかったですか

3.36

3.29

9**

テーマと直接関係ない単純な質問をしやすかったですか

4.14

3.46

10**

冗談などのテーマと無関係な発言をしやすかったですか

4.18

3.29

2.68

3.04

3.82

---

4.00

3.04

3.29

2.5

No.
1*
2
3
4

11
12
13**
14**

議論の流れを追いやすかった
ですか
各レーンごとに発言内容を変えようと意識しましたか
このチャットは面白かったですか
今後も使い続けてみたいですかKairos

Base

3.29

2.79

3.52

3.30

3.21

2.96

3.50

---

3.96

3.18

レーンによって発言しやすい発言タイプが異なることが示されている．テーマに関係する発言は Fast レー
ン以外のどちらかで行い（質問 15），テーマと直接関係無い発言や冗談などの無関係な発言は Fast レーン
で発言しやすいと感じられている（質問 16，17）．
また表 7 に，記憶に残っていなかった発言の 1 人あたりの平均数を示す．この結果，記憶に残っていなかった発言は全体のわずか 3%ほどであり，High やSlow などの動的なレーンでも記憶に残っていない発言数は少なく，読み逃しはほとんどなかったことがわ
かった．
表7 レーン毎の記憶に残っていなかった平均発言数
Fast

Slow

Push

総発言数

3.75

1.11

0.14

4471

6.

考察

6.1

仮説 A：各レーンの自発的使い分け

5.3 節と表 6 の設問 12 に示した結果より，ユーザは特に何の教示も受けなかったにもかかわらず，流速の違いを自然に受け入れ，レーンごとに発言内容を意識

N=28, *: p < .05, **: p < .01

した使い分けを行っていることが明らかとなった．以注）質問 4，12 は Kairos Chat のみに該当する項目である．

上の結果から，仮説 A は支持されたと言える．
6.2

表6 レーンの使用感に関するアンケート調査結果
No.
15
16

17

質問内容
どのレーンが一番テーマと関係する発言がしやすかったですか
どのレーンが一番テーマと直接関係
しない単純な発言を発言しやすかっ
たですか
どのレーンが一番冗談などのテーマと無関係な発言をしやすかったです
か

P

S

F

15

13

0

0

9

19

0

4

24

仮説 B：Push レーンでの発言ログ精錬

5.3 節と表 6 に示した結果から，議題と密接に関連する発言は Push レーン上でもっとも多くなされることがわかった．しかし一方で，Slow レーン上でも議題との関連度が強い発言が多くなされることも明らかとなり，表 5 の設問 6，8，11 の結果に見られるよう

P:Push レーン，S:Slow レーン，F:Fast レーン

表 5 より，Kairos Chat のほうが使いやすいと評価されており（質問 1），発言のしやすさも高く評価されている（質問 5）．また，発言のしやすさについて
は，テーマとは直接関係のない単純な質問と冗談に対して高く評価されている（質問 9，10）．さらに，
Kairos Chat を使ってみておもしろいと評価されている（質問 13），Baseline よりは今後も使い続けてみた
いと評価されている（質問 14）．
また，Kairos Chat の複数レーンの使用については，
表 5 から，特殊なインタフェースを持ちつつも，レーン選択で特に問題はなく（質問 4），操作性には問題に，議論のまとめやすさや議題と密接に関連する発言のしやすさについて有意差を見いだすことはできなかった．ただし，アンケートの自由記述に「重要度が低い順から発言した」，「早いレーン：ジョーク，遅いレ
ーン：議論，止レーン：まとめ」，「真ん中で議論して，右に確定事項を並べるとか…」という記述があったことから，Push レーンは，議論のまとめに使えるレーンとして認識されているということが示唆される．以上の結果から，仮説 B については部分的に支持されたが，Push レーンだけで議論の本筋をすべて把握可能かどうかについては不明であり，Slow レーン上の発言も加味するなど，さらなる検討が必要であることがわかった．
なお，5.3 節で示したように，発言の送り手と受け情報処理学会 インタラクション 2010

手の間で，特に Slow レーンと Fast レーン上の発言にすくしようとしているものと思われる．また，追い越対する受け止め方（発言タイプの判定）に差違が見らし応答コメントには，コメント文の最後に「→」を付れたことは興味深い．現在のシステムでは，発言の送加することで Slow レーンへの応答であることを明示

り手の主観によってレーンが選択されているが，読みすることも多く見られた．このような使い方が，複数

手側の主観によってレーン設定を変更できる機能など

レーンをまたぐスレッドを形成したものと思われる．

を追加することで，発言ログ精錬化の個人適応を実現できる可能性がある．
6.3

仮説 C：逸脱発言のしやすさ

7.

おわりに

本稿では，経過速度が異なる複数の時間流を導入し，

5.3 節と表 6 に示した結果から，議論との関連度が発言の内容に応じて発言のエージング速度を変えるこ低い発言は Slow レーンや Fast レーン上で多くなされとを可能とした新たなチャットシステム“Kairos Chat”

ることがわかり，かつ表 5 の設問 9 と 10 の結果から，を提案した．被験者実験により，ユーザは自発的に時

これら 2 つのレーンを備える Kairos Chat の方が，有間流を使い分けること，議事録的発言ログをある程度意に逸脱発言をしやすいことがわかった．また，5.1

形成できること，逸脱発言がしやすくなることがわか節で示した結果から，Kairos Chat の方が発言数は増り，全体としては Kairos Chat の有用性が示された．

える傾向にあり，表 5 の設問 5，13，14 で Kairos

今後は，Push レーンと Slow レーンを中心としたレー

Chat の方が Push レーンしか持たない Baseline よりも，

ン構成を見直すとともに，受け手側の主観を取り入れ操作が複雑であるにもかかわらず，発言しやすく，面可能とすることなどにより，的確な議事録的発言ログ

白く，より使いたいものであったことが示されている．

を生成可能とする手段を考案する予定である．

以上の結果から，仮説 C は支持されたと言える．
6.4

Kairos Chat における対話の特徴

謝辞

本研究の一部は，（財）三谷研究開発支援財

5.4 節に示したように，Kairos Chat では Baseline

団平成 20 年度支援研究の助成を受けて実施された．

Chat よりもスレッド数が多く，かつ 1 スレッドに含また，実験データ分析ためのデータ処理作業で多大なまれる発言数が少ない．しかし一方で，5.1 節に示し

協力をいただいた北陸先端科学技術大学知識科学研究

たように単位時間あたりの発言数は Kairos Chat の方科博士前期課程の金屋陽介氏に御礼申し上げる．

が多い．つまり，Kairos Chat では 1 スレッドが短命であり，頻繁に新しいスレッドが生成される傾向がある．
また，5.5 節に示したように，Kairos Chat では，1つのスレッドが単一のレーン上で形成されるケースもあるが，平均して 1 つのスレッド内に複数のレーンにまたがる発言が 4 割弱あることがわかった．5.3 節に示した発言タイプとレーンの対応を合わせて考慮すると，Push レーンや Slow レーン上の議題との関連が強い発言に対して，周辺的な質問や冗談などが Slow レーンや Fast レーンなどのより速い流速のレーンで行われるような使い方がなされているものと推測される．
このような実例として特に興味深かったのは，Fast
レーンを使った Slow レーン上のコメントへの「追い越し応答」である．Slow レーンに投入されたコメン
トは，ゆっくりと下方に流れていく．このようなコメントに対して何か応答したい場合，応答コメントをSlow レーンに投入すると，両発言の間隔が開いたま
まとなって対応関係がわかりづらくなる．そこで，応答コメントを Fast レーンに投入し，Slow レーン上の対応コメントを追い越すことで，対応関係をわかりや

参

考

文

献

1) 小倉加奈代，西本一志：ChaTEL：マルチスレッド
対話を容易にする音声コミュニケーションメディ
ア，情報処理学会論文誌，Vol.47，No.1，pp.98111, 2006.
2) Rosenberger, Tara M., and Smith, Brian K.: Fugue: A
Conversational Interface that Supports Turn-Taking
Coordination, Proc. of HICSS2000, Vol.3, pp.3035,
2000.
3) Vronay,D. , Smith, M. and Drucker, S.: Alternative
Interface for Chat, Proc. Of the 12th Annual ACM
Symposium on UIST, pp. 16-29., 1999.
4) Yuizono,T., Kayano,A. and Munemori,J.: Data
Selection Interfaces for Knowledge Creative
Groupware Using Chat Data, Proc. of KES2007, Part3,
pp.446-452, 2007.
5) 由井薗隆也，重信智宏，榧野晶文，宗森 純：リア
ルタイムなコミュニケーション行為であるチャットへの意味タグ付加と電子ゼミナールへの適用，情報処理学会論文誌，47(1), pp.161-171, 2006.
6) Ogura,K., Ishizaki,M. and Nishimoto, K.: A Method ofExtracting Topic Threads Towards Facilitating
Knowledge Creation in Chat Conversations, Proc. of
KES 2004, Part1, pp.330-336, 2004.