日本ソフトウェア科学会第 31 回大会 (2014 年度) 講演論文集

研究エピソードネットワークに基づくスライド検索
加藤 雄大

白松 俊

大囿 忠親

新谷 虎松

本研究では，プレゼンテーション資料の再利用のために研究エピソードネットワークに基づくスライド検索手法を用いている．研究エピソードネットワークとは，スライド，エピソード情報とそれらをつなぐリンクにより Linked
Data として構成されるネットワークである．エピソード情報とは，ユーザのスライドの作成，発表に関連する情報である．本手法を用いたスライド検索では，研究エピソードネットワークを用いてエピソード情報からスライドをたどることで全文検索では検索できなかったスライドを検索することが可能である．本稿では，作成者やイベントなどのエピソード情報の他に，ユーザの PC 上の作業履歴を研究エピソードネットワークに追加し，スライドを検索する方法について述べる．

ソードネットワークを構築し，このネットワークを用1 はじめにいてスライドを検索する．本手法ではスライド単位で本研究の目的は，プレゼンテーション資料の再利用検索する．もし検索がプレゼンテーション資料単位でのためのスライド検索の支援である．新規にプレゼンあれば，ユーザは検索されたプレゼンテーション資料

テーション資料を作成する際に，過去のプレゼンテーの中から目的のスライドを探さなければならない．

ション資料を再利用することは一般的であり，作成作

本研究ではスライドの再利用のためのリポジトリ業の時間や労力を減らすことが可能である．個人や，であるスライドリポジトリを開発している．スライド

研究室，企業などのグループでは頻繁にプレゼンテー

リポジトリはスライドの検索，蓄積，変換や Web ブション資料が再利用される [3]．例えば，自分自身のラウザを用いたプレゼンテーション機能を提供する．

資料を再利用する研究者もいれば，他の研究者の資料

スライドリポジトリは 10 人程度のグループによってを再利用する研究者もいる．オンライン調査によれ使用されると想定していおり，グループ間でスライドば，108 人中 105 人 (i.e. 97%) がプレゼンテーショを共有するために Web アプリケーションとして運用ン資料を再利用する [6]．しかし，組織では数百ものされている．また，スライドリポジトリは Microsoftプレゼンテーション資料が管理されているため，大量PowerPoint のスライドを対象としている．のスライドの中から目的のスライドを発見することは困難である．

文献 [2] では，作成者やイベントなどのエピソード情報を用いて研究エピソードネットワークを構築し本研究では，検索の手がかりとしてエピソード情報た．しかし，作成者やイベントなどの情報はユーザのを用いる．Linked Data としてスライド，エピソード手入力により収集していた．本稿では，エピソード情報とそれらをつなぐリンクで構成される研究エピ情報としてさらに PC の作業履歴を追加し，作業履

Slide Retrieval based on Research Episode Network.
Yudai Kato, Shun Shiramatsu, Tadachika Ozono,Toramatsu Shintani, 名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻, Dept. of Computer Science and Engineering, Graduate School of Engineering, Nagoya
Institute of Technology.

歴を自動的に収集することでユーザの手間を軽減する．PC の作業履歴とは，例えば，Web ブラウザでのWeb ページの閲覧やプレビューでの論文の閲覧などである．
本稿の構成は，2 節でスライド検索と RDF を用いた文書管理の関連研究について述べ，3 節で研究エピのスライド内の情報を用いているが，本研究ではスラソードネットワークについて説明する．4 節では研究イドとは直接関係していないエピソード情報を用いエピソードネットワークに基づくスライド検索についてスライドを検索する．さらに，スライドやエピソーて説明し，5 節で研究エピソードネットワークに基づド情報などの全てのデータに URI を割り当て，RDF

くスライド検索の有効性を評価し，6 節で考察する．

を用いてスライドとエピソード情報の関係を記述し，7 節で本稿をまとめる．

Linked Data として管理する．

2 関連研究3 研究エピソードネットワーク

スライドの再利用を目的として，様々なスライド検スライド検索の困難性，目的のスライドを検索す索手法が提案されている．Sharmin らは，ユーザがるためにエピソード情報について述べる．スライド選択したスライドをクエリとして検索するスライド再利用のためのスライドとエピソード情報から構成に基づく検索手法を提案している [6]．スライドに基される研究エピソードネットワークについて述べる．

づく検索手法は，テキスト類似度，画像類似度，ファ研究エピソードネットワークは Linked Data としてイルの属性類似度から計算されるスライド類似度を実現される．

用いてスライドを検索する手法である．Bergman ら
は，ユーザが作成したアウトラインをクエリとして検3. 1 スライド検索の困難性

索するアウトラインに基づく検索手法を提案していスライド検索の困難性は，スライドの特性とユーザる [1]．アウトラインに基づく検索では，クエリからの記憶の曖昧性に由来する．スライドは文書や Webアウトラインやスライドの性質に基づいて計算されページなどと異なった特性をもつ．スライドはテキス

たベクトルとリポジトリに存在するスライドのベク

ト，図形，画像などのスライドオブジェクトを限られトルの類似度を用いて検索，ランキングする．田中らた空間に配置するため，スライドは多くの情報を含むは，ユーザが作成した図形をクエリとして検索する図ことができない．また，聴講者がスライドの文字を見形に基づく検索手法を提案している [7]．図形に基づやすいように文字を大きくするため，テキストの長さ

く検索では，図形の種類や配置，スライドに占める割が短くなる．もしテキストが長ければ聴講者がテキス合に関して，図形のクエリとリポジトリに存在するストの内容を理解するのに苦労する可能性もある．

ライド内の図形の類似度を計算して検索している．

ユーザの記憶は曖昧である．ユーザはスライドに

上垣外らは，Oﬃce 文書をフォント，配置，サイズな含まれるテキストを明確に覚えていない．Ravasio はどのスタイル情報を用いて検索するための類似スタイユーザにとって文書に含まれるテキストを覚えている

ル検索を提案している [9]．docx，xlsx，pptx ファイ

ことは困難であると報告している [5]．

ルなどの Oﬃce 文書は Oﬃce Open XML (OOXML)

スライドの特性やユーザの記憶の曖昧性よりスラフォーマットで記述されている．ユーザが入力した文イド内のテキストを検索対象とする全文検索ではス

書とスタイルが類似する文書を，OOXML の木構造ライドを検索することは困難である．の類似度の計算式を用いて検索している．

Nesic は，文書や知識の共有，再利用を目的として

3. 2 エピソード情報

Semantic Document Model (SDM) を開発しているエピソード情報とはスライドの作成や発表に付随[4]．SDM では，デスクトップの文書に URI やアノする情報 (e.g. いつどこでプレゼンテーションが行わテーションを割り当てた Semantic Document としてれたのか，誰がスライドを作成したのか，作成者はプ扱い，RDF を用いて文書を管理することで文書の共レゼンテーション資料を作成するときに何をしていた

有，再利用が可能となる．

かなど) となる．例えば，研究エピソードネットワー

スライド検索の研究ではテキスト，画像，図形など

クに基づくスライド検索では，スライドを作成する際に聴いていた曲のタイトルを用いてスライドを検索
dc:createdすることが可能である．本稿では，特に作業履歴，イベント，作成者，スライド内の図形，画像数などのエピソード情報を用いたスライド検索について述べる．

date

ressup:event
dc:creator

ressup:PresentationDoc

3. 3 研究エピソードネットワークの構造

ressup:Publication

ressup:composedOf

ressup:Event

ressup:Researcher

dc:createdfoaf:memberOf

date

foaf:
Organization

foaf:nameressup:Slide

研究エピソードネットワークを Linked Data とし

ressup:reuse

ressup:composedOf

foaf:namenamerdfs:label
ressup:SlideObjectて，Linked Data の拡張，共有，再利用の特性がプ
レゼンテーション資料の管理に適しているためであressup:
Activity

dc:reference dc:reference
dc:descriptioncontentて構築する．Linked Data として構築する理由としressup:Paper

ressup:History

ressup:Text
ressup:Animeる．例えば，Linked Data ではスライドに URI が与

ressup:
Shape

name
name

ressup:Image

rdfs:subClassOf

えられることによってスライドへのアクセスが容易となり，複数人でのスライドの共有，再利用が可能と

図1

研究エピソードネットワークのオントロジーなる．
図 1 に研究エピソードネットワークのオントロジー‘:SlideObject’ はスライドオブジェクトを表すクラスを示す．接頭辞 “ressup”は RESearch SUpport Plat-であり，‘:Text’，‘:Shape’，‘:Image’，‘:Anime’ などform の省略形である．以下では，‘ressup’ を省略する．のサブクラスをもつ．‘:Shape’ は，例えば，円，四角，‘:Activity’ は研究活動を表すクラスであり，時間を表線，矢印などがある．‘:Anime’ はスライド内のアニす ‘dc:created’ プロパティと人物を表す ‘dc:creator’

メーションを表す．

プロパティ，学会やゼミなどのイベントを表す ‘:event’
プロパティをもつ．‘:Publication’ は ‘:Activity’ のサ

3. 4 エピソード情報の収集

ブクラスであり，論文やプレゼンテーション資料，エピソード情報は 2 通りの方法で収集する．1 つ目

研究ノートなどの成果物を表す．‘:Paper’ と ‘:Pre-は，ユーザの手入力による収集である．この方法でsentationDoc’ は ‘:Publication’ のサブクラスである.

は，プレゼンテーション資料の作成者やイベントの‘:Paper’ は論文を表しており，‘:PresentationDoc’ はエピソード情報が収集される．この方法はユーザがプレゼンテーション資料を表している．論文はユーPowerPoint ファイルをスライドリポジトリにアップザが発表で使用したプレゼンテーション資料と関連ロードするときに，作成者名やイベント名を手入力すしているため，‘:PresentationDoc’ は関連性を表する方法である．2 つ目は，ユーザの PC 上の作業を監‘dc:reference’ プロパティをもつ．‘:History’ は PC 上視し，作業履歴を自動的に収集する方法である．このの作業履歴を表しており，‘:Activity’ のサブクラスで方法では，Web ブラウザを用いて閲覧した Web ペーある．‘:History’ は ‘dc:description プロパティをもち，ジのテキストや，プレビューを用いて閲覧した PDF‘content’ のタイプは xsd:string である．‘:Presenta-ファイルのテキストを収集する．作業履歴は作業のタ

tionDoc’ はプレゼンテーション資料とスライドの包含

イムスタンプ，アプリケーション名，テキスト情報か関係を表す ‘:composedOf’ プロパティをもつ．‘:Slide’ら構成される．

はスライドを表すクラスであり，‘:composedOf’ プロパティと ‘:reuse’ プロパティをもつ．‘:reuse’ プロ

4 研究エピソードネットワークに基づく検索

パティはあるスライドが他のスライドを再利用した

4. 1 スライドリポジトリ

ことを表す．‘:composedOf’ のドメインは ‘:Presen-

本研究では，スライドの蓄積，共有，検索するため

tationDoc’ と ‘:Slide’ の和集合であり, ‘:composedOf’のリポジトリであるスライドリポジトリを開発してのレンジは ‘:Slide’ と ‘:SlideObject’ の和集合である．

いる [8]．研究エピソードネットワークに基づくスラ

イド検索はスライドリポジトリ内で実装されている．ており，それぞれのノードは owl:Class である．‘Rect-angle’ クラスは ‘ressup:Shape’ のサブクラスである．
4. 2 研究エピソードネットワークの構築

例えば，円，線，三角形，矢印などの図形が存在す

研究エピソードネットワークを作業履歴からなるる．‘slide1.svg#so1’ と ‘slide1.svg#so2’ は ‘slide1’

作業履歴の研究エピソードネットワークと，プレゼン内のスライドオブジェクトである．‘slide1.svg#so1’

テーション資料，スライド，イベント，作成者などのは ‘ressup:Shape’，‘Rectangle’，‘Square’ へのリンク

プレゼンテーション資料に関連する情報からなるプレ‘rdf:type’ を持つ．Linked Data を用いた検索では，ゼンテーション資料の研究エピソードネットワークに‘Rectangle’ から ‘rdf:type’，‘ressup:composedOf’ を分けて，ネットワークの構築について述べる．

たどり ‘slide1’ を検索する．

作業履歴の研究エピソードネットワークは作業履

図 2(b) この例は作業履歴を用いた検索の例である．

歴のログがアップロードされたときに構築され，プ作業履歴を用いた検索では，作業履歴をテキスト化

レゼンテーション資料の研究エピソードネットワーしたものを対象として検索する．この例では，ユークは PowerPoint ファイルがアップロードされたときザはプレゼンテーション資料 ‘presentation1’ を編集に構築される．作業履歴のネットワークは，アップ時に PDF ファイルを閲覧していたと仮定し，そのロードされた作業履歴のログからタイムスタンプ，ア作業履歴は ‘history1’ として表現されているとする．

プリケーション名，テキスト情報を解析し，図 1 のまた，‘history1’ には論文の内容である ‘the system‘:History’，‘content’，‘dc:created’ に基づいて構築さinterface search module...’ が ‘dc:description’ プロれる．プレゼンテーション資料に関連するネットワー

パティでリンクされているとする．ここで，ユーザがクは，ユーザがアップロードした PowerPoint ファイ‘interface’ というキーワードでスライドを検索した場

ルとアップロードする際に入力するイベントと作成者合の検索方法を説明する．システムは ‘dc:description’

名を解析し，‘:PresentationDoc’，‘:Slide’，‘:Event’，でリンクされている xsd:string タイプの全てのテキ‘:Researcher’ に基づいて構築される．また，プレゼ

ストに対して，‘interface’ でキーワードマッチング

ンテーション資料に関連するネットワークを構築するをし ‘history1’ を取得する．その後，‘history1’ から際に，時系列で近い ‘:Presentation’ と:History’ の間‘dc:reference’，‘ressup:composedOf’ プロパティをたに ‘dc:reference’ プロパティのリンクを張る．

どり ‘slide2’ を検索する．

ネットワークを構築する際には，解析されたデータ

図 2(c) こ の 例 は イ ベ ン ト を 用 い た 検 索 の 例 でから SPARQL クエリを生成し，Virtuoso で実行すあ る ．‘slide3’，‘slide4’ は ‘presentationdoc2’ を 構ることによって研究エピソードネットワークを構築成しているスライドであり，‘presentationdoc2’ はする．

‘JSSST2014’ と ‘ressup:event’ でリンク付けられている．Linked Data を用いた検索では，‘JSSST2014’

4. 3 研究エピソードネットワークを用いた検索例から ‘ressup:event’，‘ressup:composedOf’ をたどり

図 2 に研究エピソードネットワークを用いたスラ‘sldie3’，‘slide4’ を検索する．

イド検索例を示す．丸いノードはデータの URI を表しており，四角形のノードは xsd:string を表してい

4. 4 SPARQL クエリる．薄いグレーのノードは検索されるスライドであ図 2 の検索例を実現するための SPARQL クエリをり，濃いグレーのノードは検索のクエリとなるノード示す．図 2 と図 3 の (a)，(b)，(c) は対応している．

である．

図 3(a) この クエ リ は 図 形と し て ‘Rectangle’ を

図 2(a) この例は図形を用いた検索の例である．右含むスライドの URI を取得する．3 行目の ‘?slide側のノード (‘ressup:Shape’，‘Rectangle’，‘Square’，rdf:type ressup:Slide’ は ‘?slide’ がスライドであるこ‘Rounded Rectangle’) は図形のオントロジーを表しとを表している．4 行目の ‘?object0’ はスライドオ

(a)PREFIX ressup: < http: // example . com /ressup / ressup - onto . owl # >SELECT DISTINCT ? slide WHERE {? slide rdf:type ressup:Slide .
? slide r e s s u p : c o m p o s e d O f ? object0 .
? object0 rdf:type < http: // example .
com / resources / Shape / Rectangle > .}

1:

2:
3:
4:
5:

(b)
PREFIX ressup: < http: // example . com /ressup / ressup - onto . owl # >SELECT DISTINCT ? slide WHERE {FILTER ( regex (? content , ’ interface ’ , ’i ’) )? slide rdf:type ressup:Slide .
? pd r e s s u p : c o m p o s e d O f ? slide ;dc:reference ? history .
? history dc:d escrip tion ? content .}

1:

2:
3:

図2

検索例

(a) 図形を用いた検索，(b) キーワードを用いた検索 (c) イベントを用いた検索

4:
5:

ブジェクトを表しており，図 2 の ‘slide1.svg#so1’ と

6:
7:‘slide1.svg#so2’ に相当する．‘Rectangle’ クラスは
‘http://example.com/resources/Shape/Rectangle’として定義される．
図 3(b) このクエリはテキストとして ‘interface’ を(c)1:2:含むスライドの URI を取得する．7 行目の ‘?content’

3:のタイプは xsd:string である．‘?content’ は図 2 の4:“the system interface search module...” に相当する．
図 3(c) こ の ク エ リ は ‘JSSST2014’ で 発 表 し

5:

PREFIX ressup: < http: // example . com /ressup / ressup - onto . owl # >SELECT DISTINCT ? slide WHERE {? slide rdf:type ressup:Slide .
? pd r e s s u p : c o m p o s e d O f ? slide ;ressup:event < http: // example . com /resources / Event / JSSST2014 > .}図3

SPARQL クエリの例

た ス ラ イ ド の URI を 取 得 す る ．イ ベ ン ト を用 い た 検 索 は (a) の 図 形 を 用 い た ス ラ イ ドテーションをすることが可能である．

検 索 と 同 様 の 方 法 を 用 い る ．‘JSSST2014’ はスライドリポジトリは全文検索とエピソード情報‘http://example.com/resources/Event/JSSST2014’

を用いた検索を提供する．検索フォームは全文検索として定義されている．のためのフォームであり，ドロップダウンリストはエピソード情報を用いた検索のためのリストである．

4. 5 ユーザインタフェース

ドロップダウンリストは 3 つの種類 (図形リスト，イ

図 4 では研究エピソードネットワークに基づく検ベントリスト，作成者リスト) がある．図形リストは索のインタフェースを示す．ユーザはスライドリポジ

スライド内の図形名 (e.g. ‘四角’，‘楕円’，‘円柱’，‘フ

トリの Web ページにアクセスしスライドを検索する．

リーフォーム’，‘下矢印’ など) を含んでおり，図形名

スライドリポジトリは，検索フォーム (図 4(ア)) へのは PowerPoint で定義されている．それぞれの図形はキーワードの入力，ドロップダウンリスト (図 4(イ))‘立体’，‘円形’，‘矢印’，‘四角’ などの図形の種類ごとからの要素の選択，期間の選択による検索が可能でにグループ分けされている．例えば，ユーザの探したある．図 4 は図形のドロップダウンリストから ‘円-楕

いスライドに含まれる図形が長方形か角が丸い四角形

円’ と ‘四角’ の両方を選択し検索したときの検索結果

か分からないときに，‘四角’ を選択すると ‘正方形-長である．スライドは SVG ファイルのサムネイル画像

方形’，‘角丸四角形’ などを含む全てのスライドが検として表示される (図 4(ウ))．ユーザはサムネイルを索される．図形のドロップダウンリストではチェック

クリックすることで SVG ファイルを用いたプレゼン

ボックスの要素を複数選択する (e.g. ‘楕円’ と ‘線’ を図5(i) 使用したクエリの割合 (ii) 各クエリの発見するまでに費やした時間の割合

図4

検索インタフェース

図 5 は発見したスライドのクエリごとの割合とス選択する) ことが可能である．イベントのドロップダ

ライドを発見するまでに費やした時間の割合を示し

ウンリストはイベント名 (e.g. ゼミ，JSSST2014 なている．‘Keywords+Episodic Information’ はキーど) を含んでおり，選択したイベントで発表したスラワードとエピソード情報 (作成者，図形，画像数) のイドを検索することが可能である．

両方のクエリを使用した場合の割合を表している．

‘Episodic Information’ はエピソード情報 (作成者と5 評価画像数，画像数，もしくは図形) のクエリを使用した研究エピソードネットワークに基づくスライド検場合の割合を表している．‘Not Found’ は被験者が発索の有効性を確認するために実験を行う．スライドの見することができなかったスライドの割合である．

作成経験がある研究室の学生 5 人 (大学院生 2 人，学発見することができなかったスライドが存在する部生 3 人) を募った．実験はシステムの説明と検索作

理由として，妨害課題によってスライド内のテキス業から構成されている．実験では，研究室のゼミでトを忘れてしまいキーワードを用いて検索できなかっ発表資料として使用されたスライド約 3100 枚を用いたという理由と，スクリーンショットなどのテキストる．実験の前提として，被験者はゼミに参加しておりが少なく，画像だけのスライドを本システムを用いて発表資料を見たことがある．システムの説明では被験も検索できなかったという理由があると考えられる．

者にスライドリポジトリの機能について伝えた．被験発見できなかったスライド 1 枚当たり，文字列の平均者は 1 枚のスライドに対して検索作業を 20 回繰り返の長さは 8.5 文字，図形の平均数は 0.25 個，画像のす．検索作業は以下の段階から構成されている．(1)

平均数は 1.5 個であった．

システムは Web ブラウザに 10 秒間スライド 1 枚を表示し，被験者はそのスライドを覚える．(2) 被験者

6 考察

はスライドの記憶を忘れさせるための妨害作業とし

以下の理由から研究エピソードネットワークに基づて 2 桁の数字の足し算を 5 問解く．(3) スライドリポ

くスライド検索の有効性を示されたといえる．1 つ目

ジトリを用いて (1) で記憶したスライドを検索する．に全文検索で検索不可能であったスライドを検索したもし被験者はスライドを見つければ，そのスライドことである．図 5(i) で，C，および，D はキーワードが合っているか確認するために答え合わせをする．もを用いて検索されなかったスライドの割合を表しておし被験者は検索を諦めるならば諦めるボタンを押す．

り，C はエピソード情報を用いて検索されたスライ(4) スライドリポジトリは被験者に答え合わせの結果ドの割合を表している．この結果から全文検索で検を表示する．

索されなかったスライド (i.e. C，D) の半分 (i.e. C)

をエピソード情報を用いて検索したことがいえる．2

究エピソードネットワークに基づくスライド検索につつ目に被験者はエピソード情報を用いることで検索いて述べた．

結果を絞り込めたことである．被験者はキーワードだ
けよりキーワードとエピソード情報の両方を用いる．

参 考 文 献実験では，被験者は表示されたスライドから作成者の[1] Bergman, L., Lu, J., Konuru, R., MacNaught, J.,
and Yeh, D.: Outline Wizard: Presentation Composition and Search, Proceedings of the 15th International Conference on Intelligent User Interfaces,
IUI ’10, ACM, 2010, pp. 209–218.
[2] Kato, Y., Shiramatsu, S., Ozono, T., and Shintani, T.: Slide Repository: A Repository for Slide
Reuse Using Research Episode Network, 5th International Conference on E-Service and Knowledge
Management, 2014.
[3] Mejova, Y., De Schepper, K., Bergman, L., andLu, J.: Reuse in the Wild: An Empirical and Ethnographic Study of Organizational Content Reuse,
Proceedings of the SIGCHI Conference on HumanFactors in Computing Systems, CHI ’11, ACM,
2011, pp. 2877–2886.
[4] Nešić, S.: Semantic document model to enhancedata and knowledge interoperability, Web 2.0 & Semantic Web, Springer, 2009, pp. 135–160.
[5] Ravasio, P., Schär, S. G., and Krueger, H.:In Pursuit of Desktop Evolution: User Problems and Practices with Modern Desktop Systems,
ACM Transactions on Computer-Human Interaction (TOCHI), Vol. 11, No. 2(2004), pp. 156–180.
[6] Sharmin, M., Bergman, L., Lu, J., and Konuru,R.: On Slide-based Contextual Cues for Presentation Reuse, Proceedings of the 2012 ACM International Conference on Intelligent User Interfaces,
IUI ’12, ACM, 2012, pp. 129–138.
[7] Tanaka, S., Tezuka, T., Aoyama, A., Kimura,F., and Maeda, A.: Slide Retrieval Technique Using Features of Figures, Proceedings of the International MultiConference of Engineers and ComputerScientists, Vol. 1, 2013.
[8] 加藤雄大, 白松俊, 大囿忠親, 新谷虎松: Web を利用したスライドスタックのためのスライドリポジトリの試作, The 27th Annual Conference of the JapaneseSociety for Artificial Intelligence, 2013.
[9] 上垣外英剛, 渡辺陽介, 横田治夫: Oﬃce XML 文書の部分木に着目した類似スタイルのファイル検索, 第 4
回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2012), 2012.

名前を連想してクエリとして使用したことが確認できた．これは被験者がスライドから連想したエピソード情報を用いてスライドを検索するを示している．
本稿では，エピソード情報として作成者やイベントに加えて，ユーザの PC 上の作業履歴を用いて研究エピソードネットワークを構築し，検索する方法について述べた．文献 [2] では，作成者やイベントのエピソード情報を収集するためにユーザが手作業で情報を入力しており，エピソード情報収集のコストが高かった．それに対して，作業履歴のエピソード情報の収集のコストが低い．しかし，作業履歴とプレゼンテーション資料の関連性の検出として時間を用いたため，リンクした作業履歴とプレゼンテーション資料の関連性が低い可能性がある．この場合作業履歴を用いた検索の精度は低くなると考えられるため，作業履歴とプレゼンテーション資料の関連性を検出するために，時間に加えその他の情報を用いた関連性の検出が必要である．

7 おわりに
本研究では，プレゼンテーション資料の再利用のために研究エピソードネットワークに基づくスライド検索を用いている．スライドとスライドに付随するエピソード情報をリンクでつなぎ，Linked Data として構築することによってエピソード情報を用いたスライドの検索が可能となった．本稿では，作成者やイベントなどのエピソード情報に加え，作業履歴を用いた研