DEIM Forum 2014 E7-3

コンテキスト・コンピューティングとその応用
牧野友紀†

道村 唯夫‡

飯沢 篤志*

小林 茂**

和泉 憲明***†日本ユニシス株式会社 〒135-8560 東京都江東区豊洲 1-1-1‡富士ゼロックス株式会社〒220-8668 神奈川県横浜市西区みなとみらい 6-1*リコーIT ソリューションズ株式会社〒104-6042 東京都中央区晴海 1-8-10 X-42F**先端 IT 活用推進コンソーシアム http://www.aitc.jp*** (独)産業技術総合研究所 〒305-8568 茨城県つくば市梅園 1-1-1 つくば中央第 2E-mail: †tomonori.makino@unisys.co.jp, ‡MICHIMURA.Tadao@fujixerox.co.jp,*atsushi.iizawa@jrits.ricoh.co.jp, **s-koba84@dp.u-netsurf.ne.jp, ***n.izumi@aist.go.jp
あらまし 人と機械が協働し，動的に変化する社会的な知識の形成を実現するコンテキスト・コンピューティン
グ（CC：Context Computing）を提案する．コンテキスト・コンピューティングの一事例として，人と情報の関係性をデータ（コンテキスト）として記録し，利用者毎に情報を選択・集約し，個人化した情報を提供することで，人の認知を強化し，意思決定を支援するプロトタイプシステムを実現した．本プロトタイプシステムを，気象災害の防災訓練に適用し，社会的知識の蓄積と，その有用性を検証した．本論文は先端 IT 活用推進コンソーシアムの研究活動成果である．
キーワード コンテキスト・コンピューティング，情報共有，情報の個人化，社会知能，RDF

1. は じ め に源とし，有意な情報が抽出できるか実証実験を実施し

近 年 ，情 報 検 索 サ ー ビ ス の 技 術 向 上 や ，SNS（ Social

た．特に，機械だけで計算し評価することが難しい意

Networking Service）の 普 及 に よ り ，い つ で も ど こ で も味内容を人が定式化することで，大量の情報の中からだれでも入手可能な情報に手軽にアクセスできるよう個人にとって有意な情報を効率良く識別し集約する個なっている．そして，専門家により提供される情報だ

人化の仕組みを実装し，人毎に異なる情報の有意性をけを重要視するのではなく，自分自身の主観や身近な与えられていることを検証する．

他人が評価・編集する情報も重要であるという観点か

アプリケーションシステムでは，テキスト中心のコ

ら ，集 合 知 の 延 長 と し て の 社 会 知 能（ Social Intelligence）

ン テ ン ツ を 共 有 す る SNS の モ デ ル を ベ ー ス に し て ，大と い う 考 え 方 が 提 唱 さ れ て い る [1]．こ こ で は ，共 有 さ

量なテキストの情報源から，個人の状況に応じてどのれた情報に関して，多数決などによる積算に基づく価

ような行動を選択するべきかという結論を得る意思決

値判断だけではなく，どのような主観性が考慮できる定を支援する仕組みを考える．このために，まず，人かを重要視している．
このような学術的な文脈から，多様な主観性を受けが自然なインタラクションの中で，機械処理のためコンテンツにメタ情報の付与を担うこととする．コンテ

入れ集団的な知見を抽出するために人と機械の協働がンツ提供者の状況や主観的な指向性を表すメタ情報とどうあるべきか，コンテキスト・コンピューティング

コンテンツの意味を同定するメタ情報を明示化できると い う 枠 組 み が 提 案 さ れ て い る [2]． こ こ で は ， 従 前 ，ので，属人的な背景を考慮し、意図した意味内容でコ

機械に備わっていない知性で人間にしか行えなかった

ンテンツの整理を可能とする．意味を同定するメタ情

意味処理の部分的なタスクを切り出して機械処理可能

報を予め与えられたアルゴリズムにより数値に変換しにすることにより，人間が行えなかった大量の情報を計算することで，大量なコンテンツを意味内容で機械

意味処理可能にすることを目指している．特に，玉石的に評価し，一次加工する．さらに，コンテンツ受容混交である大量のネット上のコンテンツから，適時・者のメタ情報を用いて，受容者毎に合わせてコンテン

適所の情報を個人に提供する手法を研究している．

ツを集約し二次加工する．この処理プロセスでは，イ

本報告では，情報の受容者によって異なる価値を持

ンタラクションの設計により，機械が計算する対象をつ情報を，どのように選択し，そして，加工し，洗練

限定し，求める値を特定することで，計算量を低減すさせるか，その方法論を確立するために，実際に，アることとする．そして，集約するコンテンツの価値をプリケーションシステムを構築して検証することによ最大化するアルゴリズムは統計的な数理モデルを適用

り，参照実装としてとりまとめる．検証では日常の出し定式化する．最後に，本アプリケーションシステム

来 事 に 関 し て 情 報 交 換 を 行 う SNS を 玉 石 混 淆 の 情 報を，実際の気象災害発生を再現した状況での避難訓練

に適用し，その有用性を確認する．

つつも，それとは異なる自分の常識，状況，知識を参照して意味付けする．このような人と情報の動的な関2. コ ン テ キ ス ト・コ ン ピ ュ ー テ ィ ン グ の モ デ ル係をモデル化し計算過程を定義することで，大量デー

コンテキスト・コンピューティングについて，提案

タの意味処理を機械的に遠洋可能となり，人の認知をの背景と，目指すことを述べる．

強化できると考える．すなわち，人は，アクセスした2.1. コンテキスト・コンピューティング提 案 の背 景

情報にコンテキストとしてのアノテーション（メタ情

データベースの高速化・大容量化が進んだ結果，構報）を付与しているとする．明示的に表現されたアノ造化されたテキストであれば，人が不得意な大量デー

テーション情報から，機械がコンテキストを分析し，タの処理を機械が担うことが可能になっている．これ

個人に適した情報を提供可能となる．そして，情報のに よ り ，IBM の ワ ト ソ ン プ ロ ジ ェ ク ト に 象 徴 さ れ る よ

受け手は，新たな情報の送り手となり，自分の認識をうに，機械翻訳やテキストマイニングなど統計的なア発信することで，付加価値を追加するというループがプローチによる情報抽出や情報変換が盛んになってい形成される．

る．

人⇒コンテキスト付与

機械⇒コンテキスト分析

一方で，情報の意味付けなど機械的な処理方法が確立 し て い な い タ ス ク は ま だ ま だ 多 く 存 在 す る ．例 え ば ，ある気象変化が個人の周辺で発生したときに，大量の

一般の情報
他人の情報

私の情報

テキスト情報源にアクセス可能な状況で，避難すべきか，とどまるべきか，などの問いが与えられたとき，なんらかの機械的な方法論で結論を得ることは難しい．
このこと言い換えると，従前のエキスパートシステ

ソーシャル・メディアの普及により受け手は自分の認識を発信

ムやゲームなどが対象としていたような定式化された

神沼 靖子,内木 哲也,基礎 情報システム論、共立出版,1999

図 1： コ ン テ キ ス ト の 付 与問題であれば，前提条件やルールなどを構造化して与えることで，機械処理方法が実現しやすくなる．これ

次に，コンテキスト付き情報生成ループにおける人に対して，対象とする問題が事前に定式化されていなと機械の具体的な役割分担を整理する．まず，人が得い場合に，構造化されていない大量のテキスト情報が意で機械が不得意なタスクとして，抽象化や名寄せ，

前提条件として与えられたとき，個人の状況に依存し定性的な価値判断がある．抽象化は，対象から注目すて結論が異なるような問いかけに対して，適切な結論

べ き 要 素 を 重 点 的 に 抜 き 出 し て 他 は 無 視 (捨 象 )す る こを機械的に得るためには，いくつかの課題を解決するとであり，状況判断や特徴・パータンのモデル化，汎必要がある．具体的には，未定義の問題を機械的に解化・具体化などが含まれる．名寄せは，意味や指示対決するためには，汎用的な機械処理アルゴリズムで計象の同定であり，高度な意味処理を伴うが，実現でき算できる定式的な問題に即時に変換すること，ならび

れば，複数情報の関連付けが可能となる．定性的な価に，テキストの情報源を問題にあわせて構造化するこ

値判断は，良い悪いや好き嫌いといった主観的な観点とである．

の判断を伴うものであり，そもそも機械には出来ない

2.2. コンテキストとしての主 観 情 報 の解 釈 モデル
非構造の情報源を前提として，未定式の問題を解決するためには，機械一辺倒のアプローチでは無く，人と機械が協働するアプローチをとることが重要と考えられる．そこで，大量データの意味処理を実現するたと考えられる．
これらに対して，機械が担当すべきタスクで，人間が不得意なことは，与えられた定義に基づく信頼度な
どの高速計算や大量データの取り扱い，モニタリングなどである．

めに，まず，テキストを典型とする情報メディアをどのように人が処理しているかを考えることから始める．
まず，人間による情報の解釈は，外部の情報を主観

2.3. コンテキスト・コンピューティングにより期 待 される効 用

的に抽象化し，自分が蓄積している情報と関連付ける

コンテキスト・コンピューティングは，人と機械のこ と に よ り ，解 釈 の 個 人 化 を 行 っ て い る と 考 え ら れ る ．

適切な役割分担により大量の非構造化情報源に対するこの考えは，神沼・内木の情報の送り手・表現・受け

意 味 処 理 を 可 能 に す る 参 照 モ デ ル で あ る ．最 終 目 標 は ，手 の 関 係 を 表 す 文 献 [3]に 基 づ い て 説 明 で き る ．

人 間 の 知 性 ・ 知 能 (Intelligence)を 最 大 化 ・ 活 性 化 す る

そこで，まず，人と機械が協働するコンテキスト処

た め に ， 人 間 を 大 量 の デ ー タ 処 理 (雑 用 ， 労 働 )か ら 解

理 の 効 用 を 述 べ る (図 1)．情 報 の 受 け 手 は メ デ ィ ア に 表

放 し ，知 的 な 活 動 に よ り 集 中 で き る よ う に す る こ と で ，現された情報を送り手の常識，状況，知識を参考にし

人間の能力を拡張することである．ここでは，情報の関係性，すなわちコンテンツと人の関連性、コンテン
ツ間の依存関係をコンテキストとして定義し，蓄積されたコンテキストをあらかじめ定められた計算に従って機械が集約することにより，人間の操作に対して機械が必要なコンテンツを適切に表示・編集・活用できるようにする．

3. 「 関 心 事 」と「 チ ェ ッ ク イ ン 」機 構 で 意 味 内
容を構造化するプロトタイプシステム
3.1. システムの目 的
コンテキスト・コンピューティングの一つの実装案
として，意思決定を支援するソーシャル・メディアをコンテキスト・コンピューティングとして実現する
社会知能のモデルを図 2 に示す．
コンテンツ提供者は，コンテンツの依存関係に，事実・伝聞・解釈などの注釈や，反対・賛成などのコン
テ ン ツ 間 の 依 存 関 係 を ，コ ン テ キ ス ト と し て 付 与 す る ．
機 械 (コ ン ピ ュ ー タ )は 提 供 者 が 付 与 し た コ ン テ キ ス トを，特定のアルゴリズムにより計算・加工することで受容者が欲するコンテキストに合わせ情報を個人化す
る ．こ こ で ，機 械 処 理 に よ り 付 与 さ れ る 情 報 を ，「虫の目 」「 鳥 の 目 」「 魚 の 目 」 と い う 観 点 で 定 式 化 す る ．

提 供 す る プ ロ ト タ イ プ シ ス テ ム System LA を 開 発 し 実
現 可 能 性 を 検 証 し た ． System LA は 利 用 者 が 共 通 の 関心事で情報共有する環境を提供し，利用者は問題を解決する複数の代替案を相互に評価して意思決定に役立てる．
System LA は ク ラ ウ ド 環 境 に コ ン テ ン ツ を 蓄 積 す る
サーバーとインターネットに接続したスマートデバイ
ス の Web ブ ラ ウ ザ を ク ラ イ ア ン ト と し て 構 成 し ，利 用
者 が 現 地 現 場 で 用 い る こ と を 想 定 し て い る （ 図 3）．

まず，情報の細部を見極める視点を「虫の目」と呼System LAサーバー（クラウドサービス）

ぶ ．虫 の 目 を 通 し て 自 分 に 関 連 す る 個 別 の 情 報 を 得 る ．
情報空間の全体像を見渡す視点を「鳥の目」と呼ぶ．
鳥の目を通して自分が属する社会の全体像を得る．
機 械 が 計 算 す る (計 算 可 能 に な る )コ ン テ ン ツ 間 の 依

System LAクライアント（スマホアプリ）
体験

特定の問題

参照
集約
意思決定

コンテンツ

存関係は積算されることとする．これにより情報の信
頼性を計算することができる．例えば，ある情報と写問題のモデル化

真の間に証拠の関係があると，その情報には一定程度の信頼性が付与される．情報の名寄せによっても信頼性は向上する．ハッシュタグによる名寄せや，関心事
ラベルを援用した情報トピックの名寄せを，情報提供者が行うことにより，機械による情報抽出の精度を高めることができる．
次に，機械による定点観測機能により，情報変化の特異点を検出することができる．このように潮目を読
み，未来を見通す視点を「魚の目」と呼ぶ．魚の目を通して．自分が属する社会の動きを捉えることができる．
このように人と機械が協働作業することで，社会知能 (Social Intelligence)を 形 成 し て い る ．

図 3： System LA に よ る 意 思 決 定 支 援

3.2. 機 能 概 要(1)情 報 共 有 の 場 の 作 成 と 参 加
利用者は自ら問題解決のために特定の「関心事」毎に 情 報 共 有 の 場 を 設 け ，利 用 者 は 興 味 の あ る「 関 心 事 」
を選択して「チェックイン」すると参加者となり，他の参加者のコンテンツが参照でき，自らもコンテンツを投稿できるようになる．
(2)代 替 案 の 評 価コンテンツは，問題を解決する代替案を表す「関心個人化した情報
自分に
関連する
個別の
情報

自分が
属す
社会の
全体像

一般的な情報社会知能を実現するシステム

虫の目
細部を見極める視点

集約アルゴリズム＋投稿者の背景
証拠理論

ソーシャル
メディア

全体像を見渡す視点

報道機関
ニュース

コンテキスト付きの情報

ト，写真からなる．参加者はその時の状況に関連する関心項目を選び評価しコンテンツを投稿する．
(3)コ ン テ ン ツ の 集 約＋参照者のアノテーション
鳥の目

項目」とその評価，また根拠や状況を説明するテキスサーバーでは参加者が評価した関心項目を対象に，予め与えた集約アルゴリズムで参加者個々の評価を補＋メタ・データ
自分が
属す
社会の
動き

完的に集約し，また，その時間的な変化を分析しクラ
魚の目

公共情報

潮目を読み、
未来を見通す視点

図 2： 社 会 知 能 を 実 現 す る コ ン セ プ ト モ デ ル

イアントで提示する．集約する集団は，参照している
参加者と共通な属性を持つ類似集団と関心事全体の参加者を切り替えてその差を知ることができる．

関心項目の評価を数値化し，集計することによって計

3.3. 計 算 を可 能 にするコンテンツの構 造 化
人が意図する意味内容を崩さず各個人のコンテン

算可能な構造化コンテンツを実現した．計算機によっツを機械が集約し集団として新たな知見を得るために，て自動的に付加される参加者属性や，人手によって関

数理的に計算可能なコンテンツを人的な操作により構連付けされる関心項目の評価等を利用して，機械と人造化する．図 4 はシステム内部の構造と制御を示す．

とが協力し合って構造化コンテンツの構築を実現している．
こ の RDF モ デ ル に 対 し て RDF ス キ ー マ の 主 要 な 部

System LA

分は，図 6 の通りである．関心事クラス，参加者クラ

ID連携

参加

人的
属性

チェック
イン

Facebook

ス ， コ ン テ ン ツ ・ ク ラ ス に 対 し て System LA の 名 前 空間で定義されたプロパティを用いて互いに関連付けて

作成

モデル
作成

い る ． 実 装 上 で は ， 関 心 事 ID， 人 物 ID， コ ン テ ン ツ
関心事

参加者
投稿

関心事作成者

コンテ
キスト
付与

目，評価，テキスト，写真については，実装上では簡

構造化
コンテンツ

集約

易的に直接リテラルを使用している．
la:concern

証拠理論
拡張アル
ゴリズム

閲覧

ID を 設 け ， そ の ID の 参 照 で 関 連 付 け て い る ． 関 心 項

フィルタ
リング

関心事

la: profile

参加者属性

関心事属性

la: profile
la:concern

参加者

La:profile

図 4： System LA の 内 部 構 成
la:creatorla:concern

はじめに関心事モデルを作成する．解きたい問題を説を立て関心事を設定する．その関心事には，解とな

コンテンツ

la:cItem

定義し集団の属性・状況と最善な解との因果関係の仮テキスト

la:text

la:cItemla:estimate

la:photo
写真

関心項目

la:cItem

評価

る複数の代替案を関心項目として定義し，関心項目の評価に相関する参加者の属性を予め定義しておく．参加者は関心事に結び付けたコンテンツを発信可能とす
る た め に System LA に チ ェ ッ ク イ ン す る ． チ ェ ッ ク イ

la:eValue
ポジティブ

ネガティブ

図 6： 構 造 化 コ ン テ ン ツ の RDF ス キ ー マン時に関心事に結び付けられた参加者属性を開示する．
参加者は，テキスト・写真等のコンテンツ作成時に，関心事に結び 付いた関心項目を評価する．評価では，

3.4. フィルタリングによる情 報 の個 人 化
参照者が自らの立ち位置を理解し，身近に思える他

複数の関心項目を選択し各項目にその項目がポジティの参加者から判断の根拠を得やすくするために，全体

ブ，ネガティブかの評価値を与える．

の情報と参照者の参加者属性の値でフィルタリングし

1
関心事
1

*
1

関心事
属性

*

*

*

b . チェックイン

*参加者

ツを抽出する．関心項目と評価で個々のコンテンツが
*

コンテンツ

*
*

c. コンテンツ投稿

*

*

関心項目

1

*

1

0..1

テキスト

1

写真

評価
*

0..1
ポジティブ

名寄せされているため，自分と同じ判断を支持するコン テ ン ツ ，支 持 し な い コ ン テ ン ツ を 識 別 で き る ．ま た ，
関心項目ごとに時系列でコンテンツを並べることで間

0..1

*
1

性と一致する参加者（現在地と現住所が同じ参加者 bが該当する）を特定し，その集団が投稿したコンテン

1*

た類似集団の情報を切り替える機能を実現した．
図 7 に 示 す よ う に ， 参 照 者 （ 参 加 者 a） の 参 加 者 属*

1*a. モデル作成

参加者
属性

*
0..1
ネガティブ

図 5： 構 造 化 コ ン テ ン ツ の RDF モ デ ル
System LA で は ， 図 5 の よ う な モ デ ル の 構 造 化 コ ン
テ ン ツ を 柔 軟 な 構 造 を 表 現 で き る RDF[4]で 構 築 し た ．

接的なコンテンツ間の依存関係を掴むことができる．

関心項目 i 利用者 a   1,0, 1

全体
練馬区

類似集団

新宿区,四谷la: 現住所

la: 現在地

la: 現在地

la: 現在地

参照者

参加者c

la: 現住所

la: 現住所__

la: profile

la: profile_
la: profile

三鷹市

参加者a

参加者b

1 関心項目 i 利用者 a  1
アクティブ 関心項目 i利用者 a   
0 関心項目 i 利用者 a   1,0
1 関心項目 k 利用者 a    1
パッシブ 関心項目 k 利用者 a   
0 関心項目 k 利用者 a  0,1
上限確信計数 関心項目 i 利用者 a   アクティブ 関心項目 i 利用者 a    パッシブ 関心項目 k 利用者 a 
k i

バス運行
してる！
la: text

la: creator

渋滞酷い
バス動かないla: text

コンテンツ3la: estimate_

la: eValuela: creator

歩いても深夜にはならないla: creator

コンテンツ1

la: text

コンテンツ2la: estimate「対立」関係la: citem

ポジティブ

la: estimate__

la: eValue
ネガティブ

la: estimate「賛同」関係_バス

上限確信計数 関心項目 i利用者 a 

 上限確信計数 関心項目 i利用者 a 

ポジティブ

la: Iitem

歩く

利用者一人一人の投票の重みを同じにする 関心項目 i Pl 関心項目 i利用者 a Pl i   利用者 a
利用者数

la: eValuela: eValuela: IitemPl 関心項目 i利用者 a ＝

過去と現在の差分を利用者が増えても比較できるようにΣPl(i)合計を過去と現在で同じにする

図 8： 証 拠 理 論 に 基 づ く 統 計 モ デ ル の 定 義

4. ケ ー ス ス タ デ ィ へ の 適 用

図 7： 参 加 者 ・ コ ン テ ン ツ の 関 係

提案するパラダイムの有用性を検証するためにケ

参加者に手間を掛けず参加者属性を利用するため

ーススタディとして，実証実験を実施した．実験の詳に，参加者属性は関心事に従属せず独立したデータと細を次に述べる．

して管理し，関心事横断的に再利用する．参加者が関心事にチェックインする自然なインタラクションの中で登録・変更された部分的な参加者属性を積み重ねる

4.1. ケーススタディの概 要
こ こ で は ， 気 象 災 害 発 生 状 況 に お い て ， System LA

ことで現状に即して参加者属性が維持される．

を活用することで，参加者の集団的な知見によって，3.5. 機 械 によるコンテンツの集 約

気象災害における避難訓練を実施した．

適切な避難行動に結びつくかどうかを検証するために，集約アルゴリズムは，問題解決の種類により変更で

こ の 訓 練 は ， 平 成 23 年 に 大 き な 被 害 を も た ら し た

きる構造としたが，初版のシステムでは，証拠理論

台 風 の 実 デ ー タ を も と に ， 台 風 が 接 近 し て か ら の 37

（ Dempster-Shafer theory of evidence） [5]を 適 用 し た ．

時間の状況を 2 時間程度で疑似体験できるシナリオと現地，現場で不確実な状況にいる参加者の部分的で曖して状況を展開していき，参加者には和歌山県内のあ昧な代替案の評価を補完的に統合し，代替案を網羅しる 市 の 滞 在 者 と し て の 疑 似 体 験 を 通 じ ，避 難 す る /し なた集団の評価を得ることをねらっている．

いを各自が判断し行動するというテーブルトップロー

関心項目の 1 つが最適な解と考える場合は，その関心項目のみ選びポジティブな評価を与える．複数の関ルプレイングゲーム形式で実施した．
台風接近時の各自の行動を関心事に設定し，関心項

心項目の何れかが最適な解と考える場合は，それらの目 と し て は 「 普 段 ど お り 」，「 情 報 収 集 中 」，「 避 難 準 備

関 心 項 目 そ れ ぞ れ に ポ ジ テ ィ ブ な 評 価 を 与 え る ．ま た ，

中 」，「 避 難 中 」，「 避 難 済 み 」，「 避 難 で き な い 」 を 定 義

ある関心項目以外の何れかが最適な解と考える場合は，した．そして，関心項目の評価に影響する参加者属性

その関心項目にネガティブな評価を与える．集約アルとして，各々の「滞在地」を定義し，河川の上流にあゴリズムは，関心項目がポジティブな場合その関心項

た る 「 山 間 部 」 と ， そ こ か ら 20km ほ ど 下 流 の 河 口 付

目に 1 を加点し，複数の関心項目にポジティブな評価

近にあたる「市街地」を選択して設定し，参加者を二がある場合はいずれか 1 つの関心項目が最適な解としつのグループに分割した．

てネガティブな評価はそれ以外の関心項目それぞれに

訓 練 は ， 6 回 実 施 し ， シ ナ リ オ の 洗 練 ， System LA

１を加点し評価を数値化する．参加者一人の評価が平の 使 い 方 (関 心 項 目 の 立 て 方 や 投 稿 の 仕 方 な ど )の 工 夫

等になるように評価値を正規化し，正規化した参加者

を し て き た ．6 回 の 訓 練 で ，の べ 64 名 が 参 加 し ，訓 練の評価値を基に集団の評価を計算する．図 8 に統計モ

終了後に参加者から意見や感想を収集した．

デルを示す．

また，この訓練への参加を通じて，防災関係者の方に 防 災 ・ 減 災 で の 活 用 と い う 観 点 で System LA の 評 価をいただいた．

4.2. ケーススタディの実 験 結 果
実験の結果，避難の判断においては，信頼できる少量の情報から早期に判断するタイプ（先駆者）と，多くが避難を始めてから判断するタイプ（異邦人）がお情報（土砂災害警報など）と同じ山間部の参加者の行り，そのどちらにとっても集団的な知見が有用である

動から「避難準備中」から「避難中」と行動し，山間ことが分かった．

部での河川の氾濫危険水位になると同時期に「避難済

今回のシナリオでは，山間部で強い雨により早期にみ」と行動している．一方で，市街地の参加者は，情河川の氾濫・洪水が発生するにも関わらず，その時点

報収集を続けており，避難行動には移っていない．しで は 市 街 地 は 降 雨 が 無 く ，約 20 時 間 後 に 豪 雨 と 河 川 のかし，市街地の「先駆者」は，図 9 に見られる市街地

氾 濫・洪 水 が 発 生 す る ．何 も 知 ら ず に 市 街 地 に い る と ，で の 判 断 と ，「 山 間 部 +市 街 地 」 で の 判 断 が 大 き く 異 な

河川の氾濫・洪水の直前まで，何の心配もなく，避難ることから異変を察知し，コンテンツを投稿するととの必要などないように見える．図 9 に，開始から 6 時

もに広く情報収集を進め，投稿された山間部での写真

間後の参加者属性による行動判断の違いを示す．ここなどを手掛かりに状況を把握し，「 避 難 準 備 」を 始 め てからわかるように，市街地では「情報収集中」だけでいる．そして，市街地の「異邦人」は，降雨が無いこ

あ る が ，山 間 部 を 加 え る と ，「 避 難 中 」や「 避 難 準 備 中 」とから川の氾濫が頭にはなく，興味本位で山間部の情報を見ていたが，「 魚 の 目 」を 活 用 し ，「 避 難 中 」や「 避という行動判断が出てきている．

難済み」である市街地の参加者が増えてきたため，何山 間 部 +市 街 地

市街地

か行動を起こさなければならないと気づき，市街地での河川の氾濫前に避難行動をとることができている．

4.3. 実 験 結 果 の考 察
以上のことから，単純なテキスト中心の情報共有の仕 組 み に ，そ の コ ン テ ン ツ に 意 味 を 同 定 す る 識 別 子（ 行動）を付与することで，意味的・内容的な評価を機械的に計算し，その結果を個々人の意思決定に活用することが可能になることが分かる．
コンテキストでのフィルタリングを可能とすることにより，そのコンテンツ以上に情報量が増し，参加者全体（一般）の行動判断（評価）と自分と同じ環境
図 9： コ ン テ キ ス ト に よ る 行 動 判 断 の 違 い（類似集団）の行動判断を見比べることが可能となっ関 心 項 目 変 数（ 行 動 判 断 ）の 時 間 的 な 推 移 を み る と ，つめ，意を強くすること，新たな気づきを得ること，

災害の状況と集団的な行動の時間的変化をとらえるこ

時間経過により急速に判断が変わる変化点を捉えことと が で き る (図 10)．

ができる．

て，自身の状況を知ることができ，客観的に自分を見一方で，防災・減災という観点では，同じ環境におかれた参加者の多くが行動しなかった場合，いわゆる「安全バイアス」を加速することにつながり，避難が遅れる，もしくは避難できなくなる可能性を指摘する意見もあった．参加者が避難行動をとるためには，知識を持ち，状況を理解・納得し，我がことと思い，決断し，行動する，というステップが必要となる．今回の 実 験 に お い て ， System LA で は ， こ の ス テ ッ プ の う
ち，状況を理解・納得し，我がことと思うというハードルを越えるための行動を十分促すに至っておらず，衆 愚 政 治 的 な 状 況 を 引 き 起 こ す 可 能 性 は 他 の SNS と図 10： 関 心 項 目 変 数 の 時 間 的 推 移

比較すれば抑制できる可能性を示しているものの，期待する成果に達しているとは言い難い．これには，コ

これらの図を見ると，台風の情報や注意報などにより，参加者の多くが「情報収集中」となり，平時から災害時へ意識が変化していることが分かる．そして，山間部の参加者は，シナリオに基づいて通知たされたンテンツの信頼性の導入や統計モデルの最適化などによって，改善し，対応していきたい．
最 後 に ， 防 災 関 係 者 の 方 か ら い た だ い た System LAの評価を紹介する．

 魚 の 目（ 潮 目 を読 み ，未 来 を 見 通 す視 点 ）機 能 が優 れ て おり ，訓 練 で「 避 難 行 動 を 促す 」ツ ー ル としては機能する．

ことを検証した．
そ も そ も 人 の 行 動 原 理 は ，「 人 の 振 り 見 て 我 が 振 りなおせ」である．同じ状況・同じ目的に近い他者の行 発 災 時 に も 使 え る か ど う か は ，更 な る 検 証 等 が 必

動や思考が，強い影響を与える．ただし，物理的，時

要 と な る が ，防 災 訓 練 ，訓 練 記 録 評 価 ，安 否 確 認 ，間的に同一という同時同所の制約を受けてしまうと，

避 難 支 援 ，緊 急 物 資 配 分 ，避 難 者 共 助 と い っ た 分

近視眼的，局所的な情報に引きずられて判断を誤った

野で目的に合せたアプリケーションのためのプり，最適な行動を見落としたりする．今回の実験によラットフォームとなる可能性がある．

り コ ン テ キ ス ト・コ ン ピ ュ ー テ ィ ン グ の パ ラ ダ イ ム は ，
同時同所の制約を解放し，他所の活動でも近い将来を

5. 関 連 研 究 と の 比 較
増永は，ソーシャルコンピューティングのフォーマルモデルをソーシャルコンピューティング基盤として想像させる出来事として見せる効果があることが分かった．
本報告にて提案した内容や社会知能・集合知に関すの集約エンジンとその出力に対する群衆の意見を入力

る知見は，ある程度，具体的・専門的な実証実験で検にフィードバックするソーシャルフィードバックとし証されたが，今後，参照実装を本格的なアプリケーシて 定 義 し て い る [6]．

ョンとしてリリースするためには，より，広範囲なコ

Goleman は ， ネ ッ ト 時 代 に お け る 心 的 状 況 を 考 慮 しンテキストを包含したユーザ群を対象として，インタ

た 知 性 と し て ， 社 会 知 能 を 提 唱 し て い る [1]． さ ら に ，フ ェ ー ス 技 術 ・ UI/UX 技 術 と の 最 適 化 を 図 る べ き で あ

西 垣 は ，論 理 主 義 に 基 づ く 普 遍 的 な 知 の 探 求 で は な く ，るが，これらは今後の課題である．

現代の集合知を考えるには主観性が重要であるとの観文

点 か ら ， こ れ ら を と り ま と め て 論 じ て い る [7]．
これらに対して，コンテキスト・コンピューティン
グは，人がコンテキストを付与し，機械がコンテキス[2]

ト分析をして個人化した情報を提供するというモデルである．コンテキスト付きコンテンツを入力として，
コンテキスト分析をし，個人に適した情報を提供する[3]

機械がソーシャルコンピューティング基盤の集約エン[4]ジンに相当し，得られた情報にコンテキストを付与す
る，あるいは．関連するコンテンツを生成することをソーシャルフィードバックとみなすことで，コンテキ
スト・コンピューティングをソーシャルコンピューテ
ィングの一形態と考えることができ，かつ，社会知能の実装と定義できる．また，西垣による集合知の検証[7]と 同 等 以 上 の 検 証 が ，簡 単 な ケ ー ス ス タ デ ィ で は あるが，雄牛の体重予測などの数値ではなく，テキスト
情報の集計に対して可能になっている．
今後は，より，トピックを絞り込みつつ，専門性の高い領域での実証実験などを通して，西垣の集合知の範疇で，本研究の意義が検証されるべきである．

6. お わ り に
本報告では，コンテキスト・コンピューティングの提案に基づいて，参照モデルを具体化させた．コンテ
キスト・コンピューティングは人だけでなく，機械だ
けでもなく，機械が苦手な部分を人が補い計算能力を引き出す枠組みであり，人と機械が協働する情報空間を実現するパラダイムとなる．人が情報にコンテキス
トを与えることで，機械は人が望む的確な情報が探索でき，断片的な情報を集積し情報の価値を増幅できる

[5]
[6]
[7]

献

[1] Daniel Goleman, Social Intelligence: The New
Science of Human Relationships, Bantam, 2006.
牧 野 友 紀 ,道 村 唯 夫 ,飯 沢 篤 志 ,小 林 茂 ,和 泉 憲 明 , コン テ キ ス ト・コ ン ピ ュ ー テ ィ ン グ の 構 想 ,知 能 ソ フ
ト ウ ェ ア 工 学 研 究 会 ,2014
神沼靖子，内木哲也，基礎 情報システム論―情報 空 間 と デ ザ イ ン ， pp.15-17， 共 立 出 版 ， 1999．
RDF
Working
Group,Resource
Description
Framework(RDF):Concepts
andAbstract
Syntax,World
Wide
Web
Consortium(W3C),2004,http://www.w3.org/TR/rdf-c
oncepts/
Shafer.G,A,Mathematical
Theory of Evidence,Princeton University Press,1976.
増永良文，ソーシャルコンピューティング入門，
サ イ エ ン ス 社 ， 2013．
西 垣 通 ， 集 合 知 と は 何 か ， 中 央 公 論 新 社 ， 201 3．