一般社団法人 電子情報通信学会
一般社団法人
電子情報通信学会
THE
INSTITUTE OF ELECTRONICS,
THE INSTITUTE
ELECTRONICS, ENGINEERS
INFORMATION
ANDOF
COMMUNICATION

信学技報

信学技報
IEICE Technical Report
IEICE Technical Report
KBSE2013-76 (2014-01)

INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

コンテキスト・コンピューティングの構想−情報の共有と個人化の方法論として−

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 コンテキスト・コンピューティングのコンセプトモデルを研究部会の活動成果として報告する．ここでは，検索エンジンを代表とする機械中心でもなく，SNS などを代表とする人中心でもなく，関心事の意味内容を中心としたアプローチの詳細を述べる．具体的には，クラウド環境・スマホ環境を前提としたポスト・セマンティ
ック Web として，人々の関心事をコンテンツの単位とし，参加者の関心事へのチェックイン・チェックアウトにより，社会的な共有コンテンツが意味的に組織化・構造化されるパラダイムを発表する．
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，

A Concept of Context Computing−Methodology about Information sharing and Personalization−
Tomonori MAKINO†

Tadao MICHIMURA‡

Atsushi IIZAWA*

Shigeru KOBAYASHI*****

Noriaki IZUMI

and†Nihon Unisys, Ltd 1-1-1 Toyosu, koto-ku, Tokyo 135-8560 Japan‡Fuji Xerox Co., Ltd. 6-1, Minatomirai, Nishi-ku, Yokohama-shi, Kanagawa 220-8668, Japan* RICOH IT Solutions Co., LTD.

X-42F, 1-8-10 Harumi, Chuo-ku, Tokyo, 104-6042 Japan** Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive (AITC)*** National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)
Tsukuba, Ibaraki, 305-8568 Japan

http://www.aitc.jp

Tsukuba Central 2, 1-1-1 Umezono

E-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
Abstract This report provides a concept model of context computing as a part of a white paper on Context Computing
Research Group of Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive (AITC). Details of our approach concentrating on
the semantic content of concerns are given from a stand point about a hybrid system of search engines and social networking
systems. Especially, check-in and check-out function about users' concerns enables shared social contents semanticallyorganized and structured, as a detailed mechanism of the Semantic Web in the environment of cloud computing and smart
phones.
Keyword Context Computing，Information Sharing，Information Personalization，

1. は じ め にな っ て い る ．同 時 に ，個 人 に 適 し た 情 報 を い か に 適 時・ン タ ー ネ ッ ト 環 境 の 整 備 に よ り 加 速 さ れ ，結 果 と し て ，ようになった．

近年，コンピュータ等の情報通信技術の発展は，イ

いつでもでもどこでも，多種多様な情報へのアクセスが可能となり，情報取得という課題は問題視されなく適所で活用できるかという新たな課題が明確化される
このような社会的な文脈から，最近，専門家の情報を重要視するだけではなく，自分自身の主観や身近なThis article is a technical report without peer review, and its polishedand/or− 65− extended version may be published elsewhere.
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Copyrightelsewhere.
©2014 by IEICE
Copyright ©2014 by IEICE

他人が評価する情報も重要であるという観点から，集合 知 の 延 長 と し て の 社 会 知 能 （ Social Intelligence） とい う 考 え 方 が 提 唱 さ れ て い る [1]．こ こ で は ，共 有 さ れた情報に関して，多数決などによる積算に基づく価値判断だけではなく，どのような主観性が考慮できるかを重要視している．

受 け 手 の 関 係 を 表 す 図 [2]を 元 に ，コ ン テ キ ス ト の 効 用

を 述 べ る (図 1)． 人 は ， 一 般 の 情 報 ， 他 人 の 情 報 に コ
ンテキストを付与する．表現された情報から，機械がコ ン テ キ ス ト を 分 析 し ， 個 人 に 適 し た 情 報 (私 の 情 報 )を提示する．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することで，一般の情報に追以上の技術的な観点から，本報告では，コンテキス

加するというループを形成する．

ト・コンピューティングとして，人と機械の協働がど人⇒コンテキスト付与

うあるべきかを議論する．ここでは，従前，機械に備わっていなかった知性で，人間にしか行えなかった意

機械⇒コンテキスト分析

一般の情報
他人の情報

味処理に関して，部分的なタスクを切り出して機械処私の情報理可能にすることにより，人間が行えなかったような大量の情報を対象にして考える．そして，限定的ではあるが高速大量処理が可能な機械の能力を用い，玉石混交である大量のネット上のコンテンツから，適時・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

適所の情報をどのようにして個人に提供するかを検討

図 1： コ ン テ キ ス ト の 付 与する．特に，情報の受容者によって異なる価値ある情報を，どのように選択し，そして，加工し，洗練させるかについて，とりまとめる．

神沼 靖子,内木 哲也,基礎 情報システム論、共立出版,1999

コンテキスト付き情報生成ループにおける人と機械の役割分担を整理する．人が得意で機械が不得意な

そして，この検討結果に基づいて，本報告では，情こととして，抽象化，名寄せ，定性的な価値判断があ報を個人化する方法論について，提案する．特に，機る．抽象化は，対象から注目すべき要素を重点的に抜械だけで計算し評価することは難しい情報内容に関し

き 出 し て 他 は 無 視 (捨 象 )す る こ と で あ り ， 状 況 判 断 ，て，流通する大量の情報の中から個人にとって有意な情報を効率良く識別し取得する仕組みを定義し，個人によって異なる情報の有意性を与える．

特 徴・パ ー タ ン の モ デ ル 化 ，汎 化・具 体 化 が 含 ま れ る ．

名寄せは意味の同定であり，複数の情報を関連付けることができる．定性的な価値判断は，良い悪い，好き

以 上 の 方 法 論 に 関 し て ，本 報 告 で は ，次 の 観 点 か ら ，

嫌いの判断であり，そもそも機械には出来ないと考え

プ ロ ト タ イ プ シ ス テ ム を 構 築 し ，評 価 し て い る ．ま ず ，る．逆に，機械にさせたいことで，人間が不得意なこ人が得意で機械が不得意な処理は，人が自然なインタと は ，与 え ら れ た 定 義 に 基 づ く 信 頼 度 な ど の 高 速 計 算 ，

ラクションの中で担うこととする．そして，コンテン

大量データの取り扱い，モニタリングである．

ツ提供者の多様性を受け入れ，属人的にコンテンツを整理し，予め与えられたアルゴリズムにより，コンテンツの内容を評価し，一次加工する．そして，コンテンツ受容者の多様性に合わせて取り出し，二次加工する．また，インタラクションの設計により，機械が計算する対象を限定し，求める値を特定することで，計算量を低減する．また，集約するコンテンツの価値を最大化するアルゴリズムを定式化し，プロトタイプシ
ステムを実装する．

2.2. コンテキスト・コンピューティングが目 指 すことコンテキスト・コンピューティングは，人と機械の適切な役割分担により可能となる．最終目標は，人間の 知 性 ・ 知 能 (Intelligence)を 最 大 化 ・ 活 性 化 す る た めに ，人 間 を 大 量 の デ ー タ 処 理 (雑 用 ，労 働 )か ら 解 放 し ，
知的な活動により集中できるようにすることで，人間の 能 力 を 拡 張 す る こ と で あ る ．そ れ を 実 現 す る た め に ，情報の関係性，すなわちコンテンツ間の依存関係をコ

2. コ ン テ キ ス ト・コ ン ピ ュ ー テ ィ ン グ の モ デ ル

コンテキスト・コンピューティングについて，提案の背景と，目指すことを述べる．

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．

2.1. コンテキスト・コンピューティング提 案 の背 景

コンテキスト・コンピューティングに基づき社会知

機械が不得意な処理がまだまだ多く存在するし，人間は大量データの高速処理はできない．ここに人と機械が協働する価値があると考える．
人間は，抽象化などにより情報をコンテキスト付きで解釈している．神沼・内木の情報の送り手・表現・能を実現する 1 つのコンセプトモデルを図 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・解釈などの関係，反対・賛成などの関係を
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− 66 −

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．情報の細部を見極System LAサーバー（クラウドサービス）

める視点を「虫の目」と呼ぶ．虫の目を通して自分に特定の問題

System LAクライアント（スマホアプリ）

関連する個別の情報を得ることができる．情報空間の体験

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ができる．

参照
意思決定

機 械 が 計 算 す る (計 算 可 能 に な る )コ ン テ ン ツ 間 の 依

集約

コンテンツ

存関係は積算される．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，ある情報と写真の間に証問題のモデル化

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
図 3： System LA に よ る 意 思 決 定 支 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．
機械による定点観測機能により，情報変化の特異点

3.2. 機 能 概 要(1)情 報 共 有 の 場 の 作 成 と 参 加を検出することもできる．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 ．

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」すること参加者となり，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 と し て の コ ン テ ン ツ

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

コンテンツは，問題を解決する代替案を表す「関心一般的な情報社会知能を実現するシステム

項目」とその評価，また根拠や状況を説明するテキス虫の目
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

ト，写真からなる．参加者はその時の状況に関連する

ソーシャル
メディア

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
鳥の目全体像を見渡す視点

サーバーでは参加者が評価した関心項目を対象に，

報道機関
ニュース

コンテキスト付きの情報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

イアントで提示する．集約する集団は，参照している

公共情報
潮目を読み、
未来を見通す視点

参加者と共通な属性を持つ類似集団と関心事全体の参図 2： 社 会 知 能 を 実 現 す る コ ン セ プ ト モ デ ル

加者を切り替えてその差を知ることができる．

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ツを機械が集約し集団として新たな知見を得るために，数理的に計算可能なコンテンツを人的な操作により構

コンテキスト・コンピューティングの一つの実装案造化する．図 4 はシステム内部の構造と制御を示す．

として，意思決定を支援するソーシャル・メディアを提 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）．

− 67 −

分は，図 6 の通りである．関心事型，参加者型，コン

System LA
ID連携
参加

人的
属性

チェック
イン

作成

モデル
作成

投稿

閲覧

れたプロパティを用いて互いに関連付けている．実装

関心事作成者

コンテ
キスト
付与
証拠理論
拡張アル
ゴリズム

そ の ID の 参 照 で 関 連 付 け て い る ． 関 心 項 目 ， 評 価 ，テキスト，写真については，実装上では簡易的に直接

構造化
コンテンツ

集約

テンツ型を持つ関心事クラス，参加者クラス，コンテ
ン ツ ・ ク ラ ス に 対 し て Syatem LA の 名 前 空 間 で 定 義 さ

上 で は ， 関 心 事 ID， 人 物 ID， コ ン テ ン ツ ID を 設 け ，

関心事

参加者

Facebook

リテラルを使用している．
la:concern

フィルタ
リング

関心事

la:context

義し集団の属性・状況と最善な解との因果関係の仮説

関心項目

複数の代替案を関心項目として定義し，関心項目の評

参加者は，テキスト・写真等のコンテンツ作成時に，

1

関心事
属性

*

*

*

b . チェックイン

1

*

コンテンツ

*
*

*
関心項目

c. コンテンツ投稿

*

*

1

*

1

0..1

0..1

評価
*

0..1
ポジティブ

テキスト

ネガティブ

3.4. 機 械 によるコンテンツの集 約

集約アルゴリズムは，問題解決の種類により変更でな代替案の評価を補完的に統合し，代替案を網羅した集団の評価を得ることをねらっている．
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．複数の関心項目の何れかが最適な解と考える場合は，それらの

1

*
1

評価

地，現場で不確実な状況にいる参加者の部分的で曖昧

*

*

参加者

写真

（ Dempster-Shafer theory of evidence） を 適 用 し た ． 現

a. モデル作成

参加者
属性

1

la:photo

テキスト

きる構造としたが，初版のシステムでは，証拠理論**

la:cItemla:text

図 6： 構 造 化 コ ン テ ン ツ の RDF モ デ ルン時に関心事に結び付けられた参加者属性を開示する．

1

la:estimate

ポジティブ

る た め に System LA に チ ェ ッ ク イ ン す る ． チ ェ ッ ク イ

関心事

コンテンツ

la:eValue

者は関心事に結び付けたコンテ ンツを発信可能とす

ブ，ネガティブかの評価値を与える．

la:creator

la:cItem

価に相関する参加者の属性を予め定義しておく．参加

複数の関心項目を選択し各項目にその項目がポジティ

la:context

la:cItemを 立 て 関 心 事 を 設 定 す る ．そ の 関 心 事 に は ，解 と な る

関心事に結び 付いた関心項目を評価する．評価では，

参加者

la:concern

始めに関心事モデルを作成する．解きたい問題を定1

la:context

la:concern

図 4： System LA の 内 部 構 成

参加者属性

関心事属性

関 心 項 目 そ れ ぞ れ に ポ ジ テ ィ ブ な 評 価 を 与 え る ．ま た ，ある関心項目以外の何れかが最適な解と考える場合は，

写真

その関心項目にネガティブな評価を与える．集約アル*
0..1

ゴリズムは，関心項目がポジティブな場合その関心項

ネガティブ

目に 1 を加点し，複数の関心項目にポジティブな評価

図 5： 構 造 化 コ ン テ ン ツ の RDF モ デ ルがある場合はいずれか 1 つの関心項目が最適な解としSystemLA で は ，図 5 の よ う な モ デ ル の 構 造 化 コ ン テ

１を加点し評価を数値化する．参加者一人の評価が平ン ツ を 柔 軟 な 構 造 を 表 現 で き る RDF で 構 築 し た ．関 心

項 目 の 評 価 を 数 値 化 し ，集 計 す る こ と に よ っ て 計 算 可

能な構造化コンテンツを実現した．計算機によって自動的に付加される参加者属性や，人手によって関連付てネガティブな評価はそれ以外の関心項目それぞれに等になるように評価値を正規化し，正規化した参加者の評価値を基に集団の評価を計算する．図 7 に統計モデルを示す．

けされる関心項目の評価等を利用して，機械と人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− 68 −

関心項目 i 利用者 a   1,0,1

参加者全体「サッカー観戦歴」= 十年

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 iPl関心項目i 利用者a ＝

上限確信計数関心項目i 利用者a 

利用者一人一人の投票の重みを同じにする

 上限確信計数関心項目i 利用者a  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

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SPl(i)合計を過去と現在で同じにする

図 7： 証 拠 理 論 に 基 づ く 統 計 モ デ ル の 定 義「サッカー観戦歴」が 十年 の集団が参加者全体と評価に差があることが分かる

4. ケ ー ス ス タ デ ィ へ の 適 用提案するパラダイムの有用性を検証するためにケ

図 8： 実 験 に て 表 出 し た コ ン テ キ ス ト の 多 様 性ーススタディとして，実証実験を実施した．実験の詳細を次に述べる．

関心項目変数の時間な推移を見ると，盛り上った場
面に応じて，評価の高い選手のグラフが変化する様子

4.1. ケーススタディの概 要

こ こ で は ， 2013/6/13 に 開 催 さ れ た サ ッ カ ー 2014 年

ワールドカップ予選「日本対オーストラリア戦」を関が見られ，集団的な意識の変化を捉えることができた(図 9)．

心 事 と し 設 定 し た ．そ し て ，「活躍する日本代表選手が誰か」を評価項目に設定して，参加者の集団的な知見がどのように得られるかを確認・検証するための実証40

関心項目としては日本代表個々の選手を定義した．

本田 圭佑
遠藤 保仁
吉田 麻也
清武 弘嗣
乾 貴士
今野 泰幸
東 慶悟

30

ま た ，関 心 項 目 の 評 価 に 影 響 す る 参 加 者 属 性 と し て「 サッカー観戦歴」を定義し，離散値に香川 真司【潮目変化1】後半14分
香川のループシュートが惜しくもバーをたたく

50

実験を行なった．

年 ， 十年 ， 二十年以上【潮目変化3】後半45分
本田がPKでゴールど真ん中を打ち抜き同点に追いつく60

栗原 勇蔵

一年未満 ， 五

川島 永嗣

20

を設定し相関性を確認し

長谷部 誠
岡崎 慎司
前田 遼一

10

た．

内田 篤人

実 験 に は 参 加 者 属 性 が 均 等 に 分 か れ る 14 名 が 参 加

0

した．

8
:1
0
1

1
:4
8
1

7
:2
9
1

7
:3
9
1

5
:4
9
1

1
:5
9
1

5
:5
9
1

2
:0
0
2

8
:0
0
2

2
:1
0
2

1
:2
0
2

9
:2
0
2

1
:4
0
2

4
:4
0
2

0
:5
0
2

3
:5
0
2

7
:5
0
2

5
:0
1
2

0
:1
1
2

3
:1
1
2

6
:1
1
2

0
:2
1
2

4
:2
1
2

2
:3
1
2

3
:4
2
2

酒井 宏樹

【潮目変化2】後半37分
オーストラリア先制点。川島の頭上を越しネットを揺らす

図 9： 関 心 項 目 変 数 の 時 間 的 推 移

4.2. ケーススタディの実 験 結 果

実験の結果，最終的な関心項目の評価の高さから見ると，「 サ ッ カ ー 観 戦 歴 」の 参 加 者 属 性 に が設定した集団は， 一年未満

酒井 高徳
0
:4
7

や

五年

十年

を

という集団とは異なる視点で評価を行っていることが分かった．こまた，試合後に参加者全体の評価と，サッカー専門誌 採 点 [3] を 相 対 的 な 評 価 に 変 換 し た も の を 比 較 す ると ， 順 位 の 多 く が 共 通 す る 結 果 と な っ た (図 10)．

のことは，サッカー観戦歴という数値的な属性値によって抽出される集団（参加者属性が共通な類似集団）
による評価は， 玄人好みであると い う よ う な ，主 観的・内容的な共通の観点に対応させる可能性を示唆して い る と 考 え ら れ る ．特 に ，参 加 者 属 性 の 類 似 集 団 は ，全体集団に対して，評価選手に関する選択と評価内容に 関 し て の 特 徴 が 明 確 化 し て い る （ 図 8）．

図 10： 実 験 結 果 と 専 門 誌 評 価 と の 比 較− 69 −

るが，体重などの数値ではなく，テキスト情報の集計

4.3. 実 験 結 果 の考 察に対して可能になっている．

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 コ ン テ ン ツ に 意 味 を 同 定 す る 識 別 子（ 選 手 名 ）を付与することで，意味的・内容的な評価を機械的に計算することが可能になることが分かる．また，個々人が提供する断片的な情報を統合した結果は，集合知として十分に価値のあるものを得られている．この例
では，「 サ ッ カ ー 観 戦 歴 」が

一年未満

や

五年

の

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を提案した．コンテキスト・コンピューティングは人だ

参加者を割合として多く含むにもかかわらずサッカー

けでなく，機械だけでもなく，機械が苦手な部分を人専門誌の評価と同じ傾向が得られている．サッカー専が補い計算能力を引き出す，人と機械が協働する情報

門 誌 で は 同 一 評 価（ 図 10 の 9.3，8.5）の 選 手 が 多 数 いるが，ここでの結果は，同一評価の選手は少なく，選空間を実現するパラダイムである．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手間の評価に明確な差が現れている．
利用者全体（一般）の評価と自分と同じ知識・経験きることを示した．
そ も そ も 人 の 行 動 原 理 は ，「 人 の 振 り 見 て 我 が 振 り（類似集団）の評価を見比べることで，自身の特徴を知ることができ，客観的に自分を見つめ，意を強くすなおせ」である．同じ状況・同じ目的に近い他者の行

ること，別の代替案の可能性を知ること，時間経過に動や思考が，強い影響を与える．ただし，物理的，時より急速に意識が変わる変化点を捉えことができる．

間的に同一という同時同所の制約を受けてしまうと，一定期間内の評価を積み重ねることによって，最終

近視眼的，局所的な情報に引きずられて判断を誤った的な評価は，より現実に即したものとなる可能性があり，最適な行動を見落としたりする．コンテキスト・り，外面を気にするアンケートとは異なる結果を得る

コンピューティングには，同時同所の制約を解放し，可能性があると言える．

過去の知恵や他所の活動もあたかも身近な物事のように見せる効果があるが分かった．

5. 関 連 研 究 と の 比 較

本報告にて提案した内容や社会知能・集合知に関す

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，上述の通り，より具体的な実証実験で検証
さ れ ，参 照 実 装 と し て と り ま と め ら れ る べ き で あ る が ，
これらは今後の課題である．

にフィードバックするソーシャルフィードバックとして 定 義 し て い る [4]．

Goleman は ， ネ ッ ト 時 代 に お け る 心 的 状 況 を 考 慮 した 知 性 と し て ， 社 会 知 能 を 提 唱 し て い る [1]． さ ら に ，

西 垣 は ，論 理 主 義 に 基 づ く 普 遍 的 な 知 の 探 求 で は な く ，
現代の集合知を考えるには主観性が重要であるとの観点 か ら ， こ れ ら を と り ま と め て 論 じ て い る [5]．

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
ト分析をして個人化した情報を提供するというモデル

文

献[1] Daniel Goleman, Social Intelligence: The New
Science of Human Relationships, Bantam, 2006.
[2] 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．
[3] 西 川 結 城 ， エ ル ゴ ラ ッ ソ 1312 号 ， pp.3， ス ク ワ
ッ ド ， 2013．
[4] 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．
[5] 西 垣 通 ， 集 合 知 と は 何 か ， 中 央 公 論 新 社 ， 201 3．

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機械がソーシャルコンピューティング基盤の集約エンジンに相当し，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[5]と 同 等 以 上 の 検 証 が ，簡 単 な ケ ー ス ス タ デ ィ で は あ− 70 −