マルチキャラクタエージェントによる Web 情報統合
Web Information Integration Using Multiple Character Agents北村 泰彦†
Yasuhiko Kitamura

阪本 俊樹†
Toshiki Sakamoto

１． はじめに
Web は 2 つの視点からインターネット上のオープンな情報システムであると見なすことができる．第一に Web は情報提供者に対してオープンである．情報提供者はインターネットにつながったコンピュータ上で Web サーバを起動すれば，即座に情報を世界に発信することができる．このような情報発信の容易さにより，インターネット上のWeb サイトの数は日々急速に増加している．しかし，その一方で関連情報が多数の Web サイト間に散在し，情報検索や情報統合を困難にしている．そこで， その解決のためには様々な検索エンジンや情報統合システム[1]，情報エージェント[2]が開発されている．
第二に Web はユーザに対してもオープンである．インターネットは我々の社会に急速に浸透し，日々の生活を支える社会基盤の 1 つとなっている．そのユーザ層は，特別な訓練や教育を受けたコンピュータの専門家から，子供やお年寄りのような初心者にまで広がっている．現在，Web情 報 へ の ア ク セ ス に は Internet Explorer や NetscapeNavigator のような Web ブラウザが最も広く使われているが，将来は初心者ユーザでも簡単に操作できる，よりユーザフレンドリーなツールやインタフェースが期待される．
この実現に向けては，生き物のようなアニメーションキャラクタを用いた様々なキャラクタエージェント[3]が開発されている．これらのエージェントは英語などの自然言語でユーザとおしゃべりし，身振りを伴って Web サイトの案内をしてくれる．
これまで，オープンな Web システムに対する上記の 2 つのアプローチはそれぞれ個別の研究課題として論じられていた．それに対して，われわれはマルチキャラクタエージ
ェ ン ト イ ン タ ー フ ェ ー ス (MCI: Multiple Character-agentsInterface)[4]と呼ばれる 1 つのプラットフォーム上に統合する．

2 ．マルチキャラクタエージェントインタフェース
MCI は，図１に示すように，複数のエージェントと人間ユーザが相互にインタラクションを行う環境を提供する．
ここでエージェントは本体部と頭部から構成される．エー
ジェントの本体部を構成する情報エージェント(DomainSpecific Information Agent)はインターネット上に分散したサーバ上に存在し，検索エンジンやデータベースから特定領域の情報を検索したり収集したりする．個人エージェント(Personal Agent)は，ユーザのクライアントマシン上に存在して情報検索タスクを手助けするためにユーザの個人情報を蓄積して扱うが，特別な情報エージェントと見なすこ†大阪市立大学, Osaka City University辰己 昭治†
Shoji Tatsumiとができる．
エージェントの頭部は MS-Agent などのキャラクタエージェントによって具体化される．ユーザはメッセージを与えることによってエージェントにアクセスできる．またエージェントは身振りを伴って話すことでメッセージに反応することができる．
エージェントを起動すると，ユーザのクライアントマシンの MCI に頭部（キャラクタ）がロードされる．キャラクタとユーザとの会話は MCI にロードされている他のキャラクタも聞くことが可能である．これにより複数エージェントによる情報検索や情報推薦などのタスクがキャラクタにより演じられ，ユーザに表示される．
Server1
ClientDomain-specificInformation Agent

Information
SourceServer2
Domain-specificInformation Agent

User
Personal Agent

Information
SourceServer3
Domain-specificInformation Agent

Information
Source

図１：マルチキャラクタエージェントインタフェース
MCI の利点は以下のようにまとめられる．
zzzzz

ユーザと情報源の間に親しみやすいインタフェースを提供する．ユーザはエージェントに自然言語で命令することができ，情報源ごとの複雑なコマンドを学習する必要がない．アニメーションキャラクタは親しみやすく，ユーザを楽しませる能力を秘めている．
エージェントはユーザを手助けするために協調する．
情報検索や情報推薦の過程をユーザに示すことで，ユーザはシステム内で起きていることを直感的に理解できる．このアプローチはユーザに情報統合の過程を隠蔽する従来のもの[5]と異なっている．
ユーザは好みのエージェントを選ぶことで情報統合のためのエージェントの組み合わせを柔軟に変更することができる．さらに動作中に，ユーザはエージェントを変更したり修正したりすることもできる．
エージェントはユーザにふさわしいキーワードや Webページを推薦するといった方法で自発的に動作することができる．
エージェントはユーザとインタラクションを行うことでユーザの好みを発見することができ，情報検索タスクの手助けにそれを使うことができる．

3．Web 情報統合への応用
3.1 協調型情報検索システム Venus&Mars
Venus&Mars (Virtual Environment for Novice User Support
and Multi-Agent Recommendation System)[6]は三つのエージ
ェントから構成される協調型情報検索システムである．
図２に示すように Internet Explorer 上に 3 体のキャラクタが登場し，検索結果が 2 つのフレームに表示される．左のフレームには検索結果のレシピページの一覧が表示され，右のフレームには一覧からクリックされたページが表示される．
中央のコンさんは料理レシピ専門の情報エージェントであり，食材キーワードを含む検索要求に対して検索隠し味技法[7]を用いて，汎用の検索エンジンから料理レシピページを検索する．右側のチョーさんは健康専門の情報エージ
ェントであり，健康と食材に関するコメントを発話する．
左側のペッコは個人エージェントであり，ユーザの発話を記憶しておき，同様な状況でユーザの代わりに発話してくれる．以上のような三つのエージェントの協調により情報検索が進められる．
例えば，ユーザが「風邪に効く料理が食べたい」という質問をした場合，コンさんは健康に関する知識を有していないので質問に答えることができない．しかしチョーさんは「風邪にはねぎが有効じゃ」というようなコメントを発話する．この発話に対してコンさんはねぎを使った料理レシピを検索することができる．
また，検索結果が多すぎる場合はコンさんは自発的にユーザに好みの味付けを質問することにより，検索結果を絞ろうとする．このような質問に対し，ペッコが先にユーザの好みを記憶している場合には，ユーザの代わりに「北村さんは和風がお好きです」という発話をし，質問応答の代行をする．とを前提としている．したがってその過程は競争的なものとなる．
利用者からの「心斎橋でカレーを食べたい」という要求に対して，左側のピーディは Yahoo! Gourmet の情報サイトから該当する Web ページを検索し，利用者に提示する．
また右側のジーニーは Kansai Walker Plus を情報源として同様の推薦を行う．Recommendation Battlers ではエージェ
ントはそれぞれの情報源からレストランの平均予算と最寄り駅からの距離の属性を抽出し，それをもとに競争的に情報推薦を行う．例えば，ピーディが「インド料理専門店gautama はどうですか？平均予算は 800 円で，最寄り駅からの距離は 170 メートルです．」という発話を行うと，もう一方のジーニーはそれよりも平均予算または最寄り駅からの距離において劣っていないレストランを推薦するようになる．このように二つのエージェントが競争することによりユーザにとってよりよいレストランが推薦されるようになる．

図３：Recommendation Battlers のスナップショット

参考文献

図 2：Venus & Mars のスナップショット
3.2 競争型情報推薦システム Recommendation Battlers
Recommendation Battlers [8]は図 3 に示されるように二つのエージェントから構成される競争型レストラン情報推薦システムである．Venus&Mars ではエージェントは協調的にユーザの情報検索を支援しようとするのに対し，Recommendation Battlers ではそれぞれのエージェントは独自に開発され，独自のポリシーに基づき情報推薦を行うこ[1] Wiederhold, G.: Intelligent Integration of Information,Kluwer Academic, 1996.
[2] Klush, M.: Intelligent Information Agents, Springer,1999.
[3] Cassell, J., et al.: Embodied Conversational Agents, The MITPress, 2000.
[4] Kitamura, Y. et al.: Interactive Integration of Information
Agents on the Web, Cooperative Information Agents V, Lecture
Notes in Artificial Intelligence 2182, Springer, 1-13, 2001.
[5] Sycara, K., Zeng, D.: Coordination of Multiple Intelligent
Software Agents, International Journal of CooperativeInformation System 5(2&3): 181-211, 1996
[6] Kitamura, Y. et al.: Multiple Character-Agents Interface: AnInformation Integration Platform Where Multiple Agents andHuman User Collaborate, AAMAS'02, 790-791, 2002.
[7] Oyama, S. et al.: Keyword Spices: A New Method for
Building Domain-Specific Web Search Engines. IJCAI-01,1457-1463, 2001.
[8] Kitamura Y. et al.: A Competitive Information
Recommendation System and Its Behavior. CIA-02, 2002.