人だけでもなく、機械だけでもなく、関心事の内容指向でコンテキスト･コンピューティングが実現する未来基本設計編
AITC CC研究部会
サブリーダー 和泉 憲明(独)産業技術総合研究所

Context Computing: we need it!
SNS et.al.

Search Engine

機械だけでなくTwitterくらいお手軽で、FB、mixiほど人力依存でなく、人だけでもなく知恵袋と同等以上に有意義で、ってのを、リアルタイムに『意味内容中心』にリンクできれば!?
関心事の意味内容を中心として検索、ソーシャルとは別の第3軸⇒ Context Computing！！

Mobile & Everyday
Computing
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2Ａｇｅｎｄａ• Context Computing!
• 導入：ポスト・セマンティックＷｅｂとして– セマンティックＷｅｂからWeb2.0をへてContext Computing• Comtext Computing のコンセプト– 知識とTrustを取り扱うために• Context Computing と研究会活動– 定義とアーキテクチャ– 基本設計と画面イメージ– 『関心事にチェックイン』の定義• まとめ
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Ａｇｅｎｄａ• Context Computing!
• 導入：ポスト・セマンティックＷｅｂとして– セマンティックＷｅｂからWeb2.0をへてContext Computing• Comtext Computing のコンセプト– 知識とTrustを取り扱うために• Context Computing と研究会活動– 定義とアーキテクチャ– 基本設計と画面イメージ– 『関心事にチェックイン』の定義• まとめ
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課題意識：高性能化・小型化の向かう先は？
Mainframe
Computing
1960s

Mini Computing

PersonalComputing
1980s

Desktop InternetComputing
1990s

コンテキストコンピューティング1960s

Mobile InternetComputing
2000s

社会基盤にもとづく知能技術

バッチ処理からエンタープライズ技術
MIS … SIS … CSS
リアルタイム処理からコンテンツ技術
SCM・CRM … SFA

個人化技術
ASP・SOA…
see: Morgan Stanley
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個人化技術の原点：セマンティックWeb
Getting there: Make Web content more “machine-readable!”

Lassila et al, 2002
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Tim O’Reilly による Web2.0の概念

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What’s Next? Web Squared !

• Web 2.0 + World =W

28Copyright © 2012 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.

Web２はIT革命の本命か？
Data

データの構造定義は？

Web2

Internet ofThings

People’sParticipation

People asAudienceWeb1.09Copyright © 2012 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.

セマンティック Web の起源に構造定義を求める！
• Information Management: A Proposal (1989) by T. Berners-Lee– Hypertextによる情報の管理を提案• 一つの文書で巨大な組織のすべてのことを書くことは不可能• 組織は階層的で木構造だが，情報は階層的には管理しにくい• キーワード検索には限界がある。

リンクにはタイプがあった！
RDFデータモデルそのもの！

データストアに対する処理は？
組織知（文書）を構造化する組織の現状を自動的に解析セマンティックWebの目標は？
Knowledge の構造化と、組織（社会）におけるTrust計算
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セマンティックWeb とは？
• Webの提唱者（Tim BernersLee）が提唱した「次の」Web• 機械処理のためのWebコンテンツ(http://www.w3.org/2001/Talks/0228-tbl/slide5-0.html)

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The “Policy Aware Web”
・セマンティックWeb全盛時のJ.Hendler による例

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知能情報特殊講義(C)n.izumi@aist.go.jp

2012/4/24

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Ａｇｅｎｄａ• Context Computing!
• 導入：ポスト・セマンティックＷｅｂとして– セマンティックＷｅｂからWeb2.0をへてContext Computing• Comtext Computing のコンセプト– 知識とTrustを取り扱うために• Context Computing と研究会活動– 定義とアーキテクチャ– 基本設計と画面イメージ– 『関心事にチェックイン』の定義• まとめ
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Semantic Web Wave

http://www.w3.org/2003/Talks/1023-iswc-tbl/slide26-0.html
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ポスト・セマンティックWebはどこへ？
Technology Stackロジック(90)Knowledge
次世代のTrust
技術トピック？

フレーム理論(80s)

意味ネット(70s)

MarkUp
データ構造(60s)
RDB

Ontology
RDF

HTMLXML

AITC’sCC?

OpenGraphmicroformat

産業としての革新は研究者が確信している技術でRDBMS

計算機科学の歴史に関連している。
Before Web

WebWeb 2.0

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Web2

Social Infra

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知識とTrustを扱うために(awareness)
Working Knowledge（T.Davenport）
暗黙知と形式知コード化戦略と個人化戦略
情報技術の利用を示唆⇒ 知識マネジメントとは企業の「稀少性」を高めるような知識をナレッジワーカーらが強力なテクノロジーの助けを借りながら発掘・再利用・分配するプ
ロセスを高速化すること

構造化・処理顕在的な部分知識
意識の界面

SECIモデル能力

潜在的な部分利用・活動

暗黙知（形式知）という言葉は，ある知の全体が暗黙（形式）的であるということを意味しない。相対的に潜在部分（顕在部分）が多いときに暗黙知（形式知）という。(池田＠JAIST)

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CCのコンセプトをAwarenessで解釈• 人だけでもなく、機械だけでもなく、構造化データ

クラウド環境構造化

形式知主導
Search Engine

関心事の意味内容
Mobile & Everyday
ComputingDesktop & EnterpriseComputing

暗黙知と形式知を技術（計算）で暗黙知主導
SNS et.al.

スマホ環境
24/7
Awareness

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関連研究の原点回帰としてのCC• ユビキタス・アンビエント– CC ⇒ ユビキタスコンピューティングのコンセプト• セマンティックWeb– CC ⇒ セマンティックWebの起源から• Context-Aware Computing– CC ⇒ Awareness (KM)の計算パラダイムとして
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Ａｇｅｎｄａ• Context Computing!
• 導入：ポスト・セマンティックＷｅｂとして– セマンティックＷｅｂからWeb2.0をへてContext Computing• Comtext Computing のコンセプト– 知識とTrustを取り扱うために• Context Computing と研究会活動– 定義とアーキテクチャ– 基本設計と画面イメージ– 『関心事にチェックイン』の定義• まとめ
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研究（会）としての目標
1. CCの体系を確立– Context Computingという分野を体系立てる– コンテキストをモデル化

2. ビジョンを提示する– CCがもたらす未来の社会について– 全体のアーキテクチャを設計

3. プロトタイプを作成– アーキテクチャを実現するフレームワーク– 具体的なサービス事例

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Context Computingとは• 特徴– 情報の関連性（コンテキスト）を整理し、構造化することによって、データに意味づけを行う。
– それによって、より質の高い情報の活用を目指す。
• スマートなデフォルト値 … 高度な計算により提供されるデフォルト値が活用される。

– 個別のドメイン、データに特化するものではない。

• 既存技術との違い– CCはWebだけの話ではない。情報のやり取りのベースとして考えることができる。
– サーチ、ソーシャルとの差• 競合するものではなく、不足しているものを補う。
• サーチ、ソーシャルとは別の軸として融合させることで、強化することができる。

– Microformats, Open Graph• CCの一部を実現しているとも言える• CCの対象範囲はより広い
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全体アーキテクチャ

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CC研で設計した実現コンセプト（Before）

ノイズが多い田中 太郎

情報の信頼性が不明

必要な情報を見るのが難しい

情報が断片的で全体を把握できない
田中 次郎

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24CC研で設計した実現コンセプト（After）
ユーザのコンテキストに沿った情報を提示必要なときに、必要な分だけ関心事の構造を定義
情報を統合して提示

信頼性の提示Copyright © 2012 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.

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基本設計としてのUCシナリオ
半年間の活動： コンセプトモデルを実現するプロトタイプ、関心事にチェックインシステムの基本設計を行った。

••••

利用者の興味、関心についての顕在部分を、「関心事」というラベルで括り、表出化させる。
それに対して属性、属性値を拡張し、関連情報を紐づけることで関心事のコンテキストを拡充し、潜在部分へアプローチする。
それにより、関心事のコンテキストとユーザのコンテキストの潜在部分での共通項を見つけだし、コンテキストAwareな提案を実現する。
さらに、関心事のコンテキストは集合知として共有され、社会で継続的に構造化されることを狙っている。

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UCシナリオに関するアーキテクチャ
顕在部分は表出化して伝達

Context Computing

潜在部分は経験による構成• 顕在部分に「関心事」のラベルを付加。
• 属性-属性値を拡張し、関連情報を紐づけ⇒ 潜在部分へアプローチ。

• 潜在部分での関心事とユーザの共通項を抽出⇒ コンテキストAwareな提案機能を実現。

• 関心事コンテキストは集合知として社会的に継続的構造化awareness
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関心事の定義• 「関心事」とは？
• 属性、属性値の集合（triple）• 関心事のタイプにより、属性セットが定義• タイプは拡張可能• 関連する情報とリンクを持つ

RDF（と同等）の巨大な仮想DB• 関心事のコンテキスト• 属性値、関連する情報• ⇒ 関心事 ≒ コンテキスト（とも言える？）

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概要：関心事の構造定義• 関心事• ラベル： 関心事の名称• タイプ： 関心事の型• 属性(..n)： タイプ毎に定義された属性• 関連情報(..n)： 関心事に関連づけられたコンテンツ

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関心事のQualify• ・一般的な関心事を、ユーザに応じて（ユーザーのコンテキスト毎に）Qualify（詳細化）させる。
•・元の関心事から派生し、子の関心事とする。
•・関心事のビューとして、ユーザ毎にQualifyする。

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再掲：基本設計としての画面

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まとめ：関心事にチェックイン•

興味、関心を「関心事」として定義し、多人数でその関心事をシェアする。
• 関心事に関する情報を共有する。
• 関心事のコンテキストとユーザのコンテキストとのマッチング• 関心事を集合知として社会的にメンテナンス

今後の設計・開発にご参加ください！

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