情報処理学会 インタラクション 2015
IPSJ Interaction 2015

A15
2015/3/5

コンテクスト情報を利用したテキスト入力システム
鈴木 孝宏1角 康之2

美馬 義亮2

概要：Twitter のようなリアルタイム性のあるテキストを効率的に入力可能にするために，状況や文脈（コンテクスト情報）を利用して文を作成するテキスト入力システムを提案する．さらに，そのシステムのユーザと対話しながら文を形成するための構造（アーキテクチャ），および文の生成手法・表現の調整方法を記述する．学生を対象に行ったユーザビリティテストとコミュニティ FM におけるシステムの試用から，システムを利用して入力した文と，過去に Twitter に投稿された文を比較し，さらに文の作成支援の側面から有用性を示す．

Text Input System Using Contextual Information
Suzuki Takahiro1

Mima Yoshiaki2

Sumi Yasuyuki2

Abstract: In this paper, a text input system, which uses contextual information, is proposed. The researchissue is reduction of operation steps on text input. The way of generating sentences in the system is described.
In addition, methods for adjusting phrases through the sentences generation is explained. Finally, usabilityof this system revealed by comparing generated sentences and actual posted sentences.

1. はじめにのようにリアルタイム性の高いテキストによるコミュニケーションが活発化してきている．加えて，Twitter やFacebook といった SNS も普及してきており，パーソナルコンピュータでもリアルタイム性のあるテキストを扱う機

テキストの長さ

携帯情報端末の普及により，ショートメッセージや LINE

執筆作業

チャット
ヘルプデスクなどショートメッセージ間で入力したいというニーズを満たすため，効率的なテキ

検索ワード入力

情報発信

事務作業

入力にかける時間

スト入力の需要が高まっている．にかかる時間」と「入力するテキスト長」を軸にして整理

PC メールSNSLINE会が増えた．こうした中，即時性の高いテキストを短い時

図 1 は，キーボードによるテキスト入力の目的を，「入力論文･小説などテキストによる会話

図 1

入力目的と文の長さ・入力時間の関係したものである．入力する文が長くなるほど短時間で入力することは，キーボードでは困難であるため，細字となっうに効率的なテキスト入力システムの実現を目指す．ている領域が存在する．これらは，本来，ニーズが存在しまずは，この空間に最も近く，かつリアルタイム性が求ているが，実際にそのニーズを満たす技術が存在しないめられる SNS への情報発信をターゲットとする．本稿でため，対応がなされていないものである．このことから，は，Twitter へ投稿するテキストを効率的に入力可能にす

我々は，リアルタイム性の高い文を短時間で入力できるよる新しいテキスト入力システムのコンセプトについて述
べ，さらに具体的な実装例としてラジオ番組で使用するこ1
2

公立はこだて未来大学大学院システム情報科学研究科
公立はこだて未来大学システム情報科学部© 2015 Information Processing Society of Japanとを想定し実装したシステムを紹介する．実装したシステ
ムが，効率的な入力を実現できているかを確認した検証実201

験の結果を報告する．

2. 関連研究
これまで日本語のテキスト入力を効率化する研究のひとつに，予測入力・予測変換がある．POBox[1] に代表される

日付・時刻

When

位置情報

行動状態

WhereWhatシステム

携帯電話の予測変換は，ユーザが入力した数文字のひらがなに基づいてユーザが入力しようとしている単語やフレーズを予測・提示する技術である．こうした入力予測・予測

Why

Who

変換は，テキストを入力する際のタップ数を減らす手助けテキストの生成になっており，携帯端末には欠かせない機能である．さらに，近年ではパーソナルコンピュータ向けた IME でも変スケジュール

ユーザ・氏名図 2

提案するシステムのコンセプト

換の推測機能が搭載されるようになってきている [2]．このように，端末の種類に関係なく，予測や推測による変換が使用されている．しかしながら，適切な予測ができず結果的に全ての文字を入力しなければ意図したテキストが入力できない場合もある．これは，システムがユーザの意図にまでアクセスできないことから発生する．
綾塚らは，GhostTweet というシステムを提案した [3]．
このシステムは，スマートフォンで取得できる位置情報をもとに，場所に依存するツイートを投稿できるようにしたものである．入力方法は，完成文変更方式という従来の入力とは異なる手法を提案している．完成文変更方式は，
入力システム側から完成した状態の文をユーザに提示し，ユーザがそれに対して修正を行い，入力したい文へと完成度を高めていく手法である．本研究は，完成文変更方式の考え方を参考にしている．しかし，本研究では利用するコ

3.1 システムのアーキテクチャ
従来の入力方式は，文頭から文末へ向けて人間が想起した文の全ての文字を指定するという考え方に基づき入力していた．これは，人間からシステムへの一方通行のアクションである．本稿で提案するテキスト入力は，システムと人間がインタラクションしながら文を入力する．図 3 はシステムの文生成までのフローである．システムと人間がインタラクションして文を入力するとは，システムと人間が一緒になって文を作成，入力するということである．たとえば，システムが認識したコンテクスト情報をもとに文を作り人間に提案したり，それを人間が調整したり，システムが別の文の候補を提示したりする．システムと人間が影響し合いながらテキストを入力することで，効率的な入力，文の作成支援が可能になる．

ンテクスト情報が主に時刻であり，文の生成方法はあらか

コンテクスト情報 パラメータ
時刻、氏名、場所など

じめ用意した文モデルを利用している点で異なっている．

3. コンテクスト情報を利用したテキスト入力

文モデル、フレーズの取得

Twitter に投稿されるテキストの中には，「未来館なう」というような場所や時間などの情報が表れているものが存

パラメータ在する．このようなリアルタイム性の高いテキストには，調整文モデルへフレーズを適用
文の生成

文の作り手である投稿者の周囲の状況が表れている．とこ
ユーザによる文のチェックろが一般的な IME は，ユーザの状況を考慮した変換にはなっていない．そのため，状況とは関係の無い単語が候補文の利用
ツイート投稿などとして示されることもあり効率的ではない．つまり，効率的なテキスト入力を実現するには，ユーザの置かれている
図 3

状況（コンテクスト）を考慮する必要がある．

文生成の流れでは，ユーザの置かれている状況には，どのような種類のものがあるだろうか．角は，人の周辺の状況として，以下の 5 つの W（Who，What，Where，When，Why）とそ

3.2 文の生成方法

れに対応する項目をあげている [4]．これら 5 つの W は，文の生成は，もととなる文のモデルを用意することで行状況を定義するパラメータとして見ることができる．我々う．文モデルは，文の意味構造を記述した抽象化された構は，このようなパラメータをシステムが認識できるように造を持つ文であり，変数を含んでいる．たとえば，主語のし，テキスト入力へ応用する（図 2）．

部分を変数で記述し，状況に応じて具体的な人物名や指示語で置き換えることを行う．こうすることで，人間が読むことのできる文が生成できる．

© 2015 Information Processing Society of Japan202

生成する文のバリエーションは，文モデルを複数用意しTwitterたり，文モデルが持つ変数の順番を入れ替えるなどするこテキスト・日時とによって，多くの組み合わせを作ることができる．また，コンテクスト情報

ツイート時のコンテクストに近い特徴量を持つ過去のツイートを分析し，いくつかの基本文型を組み合わせることフレーズ抽出

日付・時刻など登録によって文のバリエーションを増やすことが可能である．
パラメータ指定

3.3 コンテクスト情報
具体的なコンテクストはパネルからユーザが入力する

ユーザ

問い合わせシステム

文・フレーズテンプレート（文モデル）

データベースへのあてはめが，あわせて，利用している機器に登録された情報やセン文の提示

サからの入力を利用する．さらに，コンテクストを広く認

文・フレーズ

図 4 システムとユーザの対話識するために，インターネット上で公開されている気象情報の API や，ニュースの RSS フィードなどを用いるのも良い．コンテクスト情報へのタッチポイントを増やし，よりコンテクストアウェアなテキスト入力が可能になる．

今回の実装では，このシステムを使用すると，ユーザは簡単なパラメータ調整のみで文を生成し，入力することができる．使用するコンテクストは，日付・曜日・時刻であり，図 2 における，Where はコミュニティ FM という状況

3.4 表現の調整方法
システムがコンテクスト情報をもとに文を生成しても，で固定である．また，What，Who，Why に当たる部分は，画面に表示するインタフェースでパラメータを調整する．

必ずしも人間の意図に近い文が作られるとは限らない．すなわち，文の表現を人間の意図に近づける調整をするためには，システムがユーザからのパラメータを受け取る仕組みが必要である．たとえば，人間が文を作っている際，入力した文が長すぎると感じたら，文の意味を変えないように文を短くする必要がある．このとき，人間は，文中に含まれるフレーズや語を別の表現のものに交換したり，文の要旨には大きく作用しない修飾語を削除したりする．この作業をシステムが行う場合，システムは自ら生成した文の意味を理解しなければならない．考えられる手法としては，生成した文を MeCab[5] などで形態素解析して品詞分解を行い，修飾語を削っていくという作業になるだろう．あるいは，CaboCha[6] などの係り受け解析を用いると，より正確に文の長さ調整が可能かもしれない．

4.1 文の生成
文の生成は，月日，曜日，時刻のコンテクスト情報と，ユーザが指定した各パラメータの値を使用して行う．図 4は，文が生成されるまでのシステムとユーザの対話の関係である．システムは，コンテクスト情報とパラメータをデータベースに渡し，文のリストを要求する．データベー
スは受け取った情報をもとに文を生成し，システムへ返している．ユーザはシステムを通してデータベースが生成した文を確認し，文を変化させる場合はパラメータを調整すれば良い．
文の生成は，フレーズ変数を配置して文モデルを作成し，そのモデルに具体的なテキストを当てはめることで実現している．図 5 は，文モデルと変数の例である．文モ

このように，コンテクスト情報を用いることによって，Twitter でつぶやかれるツイートのようなリアルタイム性

フレーズ変数のあるテキストを効率的に入力可能にするシステムを構築$programname ：番組名

$person ：パーソナリティ紹介することが可能になる．

$greeting：挨拶文$message：リスナーへのメッセージ$schedule：番組内容

4. 実装—ラジオ番組向けツイート入力支援
本稿では，提案するコンセプトの効果を確認するため，
コミュニティ FM で使用することを想定してシステムを開文モデル【$programname】$greeting $schedule $person $message

発した．今回は，放送中の番組を紹介する文を生成するシステムとして実装してある．
コミュニティ FM のアカウントから投稿されるツイー
トは，投稿時に放送している番組内容の告知が多く，リア

生成文$programname$greeting【暮らしつづれおり】あなたの住んでいる街はいかがですか？
$schedule

ルタイム性の高い情報を発信している．また，番組は基本的に 1 週間単位でスケジュールされているため周期性がある．このことから，時刻情報をコンテクストに文生成が可能と考えた．

© 2015 Information Processing Society of Japan

素敵なゲストさんとともにお送りしていく 2 時間です。
$person$message

山形敦子にお付き合い下さい。このあと 12 時までお付き合い下さい♪

図 5

文モデルと変数の例

203

デルは 5 つのフレーズ変数を用いて記述している．これ

面下の最も右側にあるホイール状のインタフェースで行

は，対象としたコミュニティ FM の Twitter アカウントでう．他の 5 つのホイールは，文中のフレーズを変化させる

投稿されたテキストを分析したところ，多くが，番組名ためのインタフェースである．生成する文の種類を変える（$programname）
・挨拶文（$greeting）
・パーソナリティ紹には，画面下の左側にある 6 つのボタンから選択する．画介（$person）・番組内容の紹介（$schedule）
・リスナーへ

面上部には，システムを実行している現在の月日，曜日，のメッセージ（$message）という要素で成り立っていたた時刻（時）が表示されている．各項目がコンボボックスのめである．

形式で選択，設定できるようになっている．これは，現在とは異なる特定の日時における文生成をシミュレートした

4.2 コンテクスト情報によるフレーズ提示
本システムは，設定しているコンテクスト情報（月日，曜日，時刻）を変化させると，生成された文中のフレーズがい場合に使用する．

5. 評価実験

変化する．図 6 は，上 2 つが月日・曜日は変えず時間のみコミュニティ FM 向けに実装したシステムのユーザビリを変化させたときの例である．下 2 つは日付・時間は変えティテストを行った．この実験では，提案システムで入力ず曜日のみを変化させた例である．日時等のコンテクストしてもらった文の印象評価を行う．

を変化させたときに番組名リストが変化する．この仕組み
は，コミュニティ FM の Twitter アカウントで過去につぶ5.1 手順

やかれたツイートの解析によって求めた，番組名の出現頻

テキスト入力の試行度に基づいている．あらかじめ，各番組名の出現回数を各提案システムとキーボードで，テキストを入力する実験

曜日・1 時間ごとに集計しデータベース化してある．同様を行う．被験者は 21 歳から 24 歳の男女の 12 人だった．に，1 年間の各日付ごとでも出現回数を集計しデータベー

実験は，コミュニティ FM で放送中にシステムを使用することを想定して行った．CM 中や音楽を流している間のス化した．
月曜日午前 7 時

月曜日正午

短い時間にツイート文を入力する状況をシミュレートする
ため，1 回の入力タスクに 15 秒・30 秒・45 秒の制限時間を設け，4 人ずつ割り当てた．
まず被験者には，前提となる状況を説明した．

• 自身はラジオパーソナリティである（名前は指定する）• 制限時間内に番組を告知するツイートを入力する• 担当している番組は，朝の情報番組である
月曜日午後 3 時

土曜日午後 3 時割り当てた 4 人のうち、2 人には提案システムで，残る2 人にはキーボードで入力してもらった．提案システムで入力するグループには，数分間の操作練習を行ってもらった．キーボードで入力するグループには，紙に印刷したツイート例（実際にコミュニティ FM のアカウントで投稿されたもの）を見てもらい，ツイートのイメージを考えてもらった．

図 6

コンテクストを変化させた例

それを終えたところで，入力の試行を行った．1 人あた
り 3 回の試行を行った．制限時間内でテキストを入力してさらに，番組名を定めると，それと高い頻度で共起するもらった．キーボードによる入力では，制限時間内で入力フレーズを画面に表示する．これは，番組名とフレーズをしきれない場合がある．もし文が完成せず時間切れなって関連づけたデータベースに問い合わせすることで表示してしまった場合は，未完成の文とは別に，あとから完成するいる．このデータベースは，指定した番組名を含む過去のまで入力してもらった．この試行で、制限時間 15 秒・30ツイートをリストアップし，手作業でフレーズを抜き出し，秒・45 秒，それぞれ 18 パターンの文が得られた．

データベースに登録したものである．

文の印象評価4.3 システムの操作

被験者は 20 歳から 24 歳の男女、12 人だった．

次に，入力してもらったテキストの印象評価を行った．
図 7 はシステムの実行画面である．画面中央には，シスまず，先の試行で作成してもらった 18 パターンの文と，テムが生成した文の候補を表示する．ユーザは，ツイートコミュニティ FM の Twitter アカウントで過去にツイートに使用する文をひとつ選ぶことができる．文の選択は，画されたものから抽出した 6 つの文を，ランダムに並べた評© 2015 Information Processing Society of Japan204時刻の設定

現時点での候補

候補文
文章セレクト
ホイールで選択

ツイートするトピックを選択

図 7

文のフレーズや候補を調節するホイール

システムのスクリーンショット

価用シートを作成した．このシートには，24 パターンの各【おはようさわやかさん】おはようございます！今日はとて文と，それぞれの文を評価を記入する枠だけが用意し，ども冷え込みましたね。今朝の函館はあおぞらがひろがりましのシステムで入力したものであるかは分からないようにした！この後 10 時までおとどｋた．評価は，0〜5 の 6 段階評価とした．このシートは，15秒・30 秒・45 秒の文を分けて作成した．被験者を 3 つの【暮らしつづれおり】皆さんからのメッセージもまだまだ募グループに分け，それぞれに 15 秒・30 秒・45 秒の文を評集しています！山形敦子と皆さんで楽しい時間を作りましょ

価シートを渡し，評価を記入してもらった．

う♪
図 95.2 結果
テキスト入力の試行

キーボードで入力した文（一部）

文の印象評価図 8 は提案システムで入力されたテキストの一部，図 9

15 秒

30 秒45 秒

はキーボードで入力されたテキストの一部である．提案シ

過去のツイート

3.75

3.88

3.29

ステムで入力したテキストは，全て文として成立したもの

提案システム

3.67

3.56

2.33になっていたが，中には 1 つの文に同じ言い回しが 2 回現キーボード（制限時間内）

2.96

3.25

2.42

キーボード（完成）

3.88

4.04

2.88

n=4
n=4
表 1 印象評価の結果n=4れてしまったものもあった．一方，キーボードで入力した
テキストは，あらかじめサンプルとして提示した過去のツイートを活用しながら入力できていた（天気に関する記述や，♪を用いた表現）．しかし，一部，制限時間では入力しきれなかったものがあった．

表 1 は，印象評価の結果である．表の「キーボード（制限時間内）」は，キーボードで入力した各試行の，制限時間までに入力したテキストを評価対象とした．すなわち，【おはようさわやかさん】きれいな朝焼けが見えます、おは

制限時間いっぱいの時点で文が完成しているもの，完成しようございます。安川智巨にお付き合い下さい。ていないものが混在している．「キーボード（完成）」は，キーボードで入力した各試行の，文として完成した状態の【暮らしつづれおり】おはようございます。素敵なお客様との対話の時間をゆっくりお楽しみ下さいね！山形敦子にお付ものを評価対象とした．

き合い下さい。このあと 12 時までお付き合い下さい♪

5.3 考察図 8 提案システムで入力した文（一部）

印象評価
過去のツイートと提案システムの平均スコアを比較する© 2015 Information Processing Society of Japan205

と，過去のツイートの方が高くなった．これは，過去のツまた，(1) にあるように，コンテクスト情報をもとに文を生イートで比較対象としたものが，番組開始時にツイートさ成する機能は好評であった．しかしながら，(4) にあるよれたものであり，ツイート文の作成にかけられる時間が十うに，現場での使用を考えると，マウスはクリック音があ分にあったためであると考えられる．他のデータで見るるためマイクが機能している間は使いづらいというフィーと，キーボード（制限時間内）とキーボード（完成）を比ドバックがあった．マウスやキーボードとは異なる，シス

較したとき，時間をかけた方である「完成」の方がスコア

テム専用のコントローラがあると良いだろう．

が高く，評価が過去のツイートのそれに近くなっている．
このことからも，作成に時間をかけた文は評価が高いことが分かる．

7. まとめ
本稿では，Twitter のようなリアルタイム性のあるテキ

提案システムの平均スコアは，15 秒，30 秒においては，ストをすばやく効率的に入力可能にすることを目的に，状キーボード（制限時間内）よりも高い平均スコアだった．

況や文脈（コンテクスト情報）を利用して文を作成するテ

その一方，45 秒においては，ほぼ近い値となったが逆転しキスト入力システムを提案した．このシステムは，コンテている．これは，45 秒になったことによって，多様な文をクスト情報からその状況にふさわしい文を生成，ユーザに発想する時間が合ったためと考えられる．また，提案シス提示し，ユーザと対話しながら文を意図に近づけていくとテムが生成できる文のバリエーションにはまだ限界があっいう手法で入力する．今回は，リアルタイム性の高いテキたためと考えられる．

ストの入力が求められるコミュニティ FM で使用する事をさらに，提案システムの評価が過去のツイートと比較し想定したアプリケーションを開発した．日付，曜日，時刻てスコアが低くなった点について考える．提案システムでのコンテクストを用い，文の生成を行った．評価実験とコ入力した各テキストの平均値をみると，スコアの低い文にミュニティ FM での試用からは，文の作成支援としてシスは，図 8 であげたように，フレーズが繰り返されてしまっテムが機能していることを確認することができた．

たものが目立っていた．通常の入力時には避ける「同じフ今後は，マウスを使用しなくてもアプリケーションを操レーズの繰り返し」が文に現れると，読み手の印象を下げ作できる消音コントローラの製作を行い，フレーズのバリるということになると分かった．

エーションや文モデルのバリエーションの追加を行う．

テキストの入力入力時には，被験者の発話内容にも着目して行った．「入謝辞 本稿で提案したシステムは，IPA2013 年度未踏 IT力できる文のパターンが少ない」や「挨拶文は必ず入れな人材発掘・育成事業の支援を受けて開発したテキスト入力ければならないの?」というような発話があった．これにシステムを進展させ，新しい機能を実装したものです．開は，フレーズデータベースがまだ充実されていなかったり，発プロジェクトの指導をして下さった大阪大学の石黒浩教

文モデルのバリエーションがまだ多くないためであると考授に感謝申し上げます．

えている．一方で，「イマジネーションが膨らむ!」というポジティブな発話もあり，文の作成支援としての効果があ参考文献る可能性を示している．

[1]

6. コミュニティ FM での試用開発したシステムを，ラジオパーソナリティの方にも体験してもらい，フィードバックをもらった．システムを 10[2]分間使用してもらい，操作感や，放送中のブース内で使用[3]した場合にどのようなことが起こるかの感想をもらった．
試用から得られたフィードバックは以下であった．

• 自分がこれから放送しようとしている番組の紹介を[4]作ってもらえて便利……(1)• ツイートの内容に困ったときは，これを使えばツイー[5]

トが書ける…(2)• 初心者 AD でも，工夫を凝らしたツイートが書ける……
(3)• マウスではない操作もできる方が良い…(4)(2)，(3) のフィードバックにあるように，文の作成支援と[6]

Masui, T.: An eﬃcient text input method for pen-based
computers, Proceedings of the SIGCHI Conference on
Human Factors in Computing Systems, CHI ’98, NewYork, NY, USA, ACM Press/Addison-Wesley PublishingCo., pp. 328–335 (1998).
JustSystems Corporation: ATOK.com（オンライン），入
手先 ⟨http://www.atok.com⟩ (2012.12.12).
綾塚祐二，那和一成：GhostTweet: 短い文の入力のための新たなパラダイム，情報処理学会研究報告. HCI, ヒューマ
ンコンピュータインタラクション研究会報告， Vol. 2012,
No. 6, pp. 1–5 (2012).
角康之：実世界インタラクションにおける状況認識の役割，
システム/制御/情報 : システム制御情報学会誌， Vol. 47,
No. 4, pp. 179–184 (2003).
工藤拓， 山本薫，松本裕治：Conditional Random Fields
を用いた日本語形態素解析 (解析)，情報処理学会研究報告.
自然言語処理研究会報告， Vol. 2004, No. 47, pp. 89–96(2004).
工藤拓，松本裕治：相対的な係りやすさを考慮した日本語係り受け解析モデル (自然言語)，情報処理学会論文誌，Vol. 46, No. 4, pp. 1082–1092 (2005).

してシステムが機能していることを確認することができた．

© 2015 Information Processing Society of Japan206