学会支援システムにおける実世界指向インタラクション
知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）Vol.18, No.2, pp.000− 000（2006）
1

学会支援システムにおける実世界指向
インタラクション†
濱崎 雅弘＊・松尾 豊＊・中村 嘉志＊・西村 拓＊一・武田 英明＊＊
本論文では，Webマイニングとソーシャルネットワークサービス，そして実世界での IC カードを用いた学会支援システムについて述べる．我々は，人工知能学会で 2003 年，2004 年，2005 年と３年間，学会支援システムを運用している．本稿では，特にシステムの中で得られた３つのデータに着目し，その分析を行う．３つのデータとは，Web マイニングによって得られた参加者の関係性のデータ，システム上でソー
シャルネットワークとして知り合い登録を行った知り合い関係のデータ、そして実世界でユーザが情報キ
オスクを利用したというインタラクションのデータである．この３つのデータを比較した結果，Web 上の情報が知り合い登録の生成に，知り合い登録情報が実世界でのインタラクションに，それぞれ関係がある
ことがわかった．これらの知見は実世界指向インタラクションのシステムデザインにとって有用であると考えられる．
キーワード：Web マイニング，ソーシャルネットワーク，実世界指向インタラクション，ネットワーク

Webマイニングの研究¥cite{Matsuo05,Mika05}も行わ

１．はじめにれている．

昨年からmixiやGreeなどのソーシャルネットワー

一方，Web上でのインタラクションにとどまらず，

キングサービス（SNS）と呼ばれるサイトが注目を集め

Webでの情報を利用しながら実世界でのコミュニティている．自分の知り合いを登録することで，知り合い支援につなげていく試みも重要である．我々は，実世の知り合いを見つけたり，知人のBlogを読むなどの界でのインタラクションを情報システムを用いて支援機能がある．mixiは2005年前半にユーザ数が100万人する実世界指向インタラクションを目指している．そを突破し，ビジネスや音楽など専門に特化したSNSもの際，（i）ユーザが面倒な操作を覚える必要がなく気増えるなど，情報検索や情報発信の基盤として，SNS

軽にシステムを利用できるカジュアル端末

は大きな可能性を持っていると考えられる［Nakamura05］，（ii）オンラインでのコミュニケー［Staab05］．

ションやWeb上で収集した情報を実世界でのインタラ

我々は，2003年からシステム上に「knowリンク」という知り合い関係を登録できる仕組みを実装し運用している．

クションのきっかけとすること，が２つの大きな要素
技術となる．
本論文では，Webの情報や知り合い登録による情報

また，Web上の情報を用いて社会ネットワークを抽をもとにしながら，それを実世界でのコミュニケー出する試みもある．例えば，Webのページ間の関係ション支援につなげていく学会支援システムの試みに［ M u r a t a 0 1 ］や B l o g ネ ッ ト ワ ー ク の 抽 出

ついて述べる．ユーザのWeb上でのつながり，知り合［ F u r u k a w a 0 5 ］，学生 の社会ネ ットワ ークの 抽出

い登録，実世界でのインタラクションという３つの［Adamic03］などである．Web上には研究に関する情

ユーザ間のつながりを用い，３種類の社会ネットワー

報が多くあるが，そこから研究者の関係を抽出する

クを抽出することができる．そのネットワークを分析†

A Conference Support System for Real World Based Interaction
Masahiro HAMASAKI, Yutaka MATSUO, Yoshiyuki
NAKAMURA, Takuichi NISHIMURA and Hideaki TAKEDA＊ 産業技術総合研究所
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology＊＊ 国立情報学研究所，総合研究大学院大学
National Institute of Informatics, Graduate University of Advanced Studies

2006/4するとともに，Web上の情報や知り合い登録が実世界でのコミュニケーション支援に有効に働いていることを示す．
本論文では，２章でシステムの概要を説明し，３章
で３種類のネットワークの分析と考察を行う．４章で関連研究とまとめを述べる．

2

知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）

び事前登録者）に配ったICカードと，会場内に３箇所

２．実世界を指向した学会支援システム設置された情報キオスク（図２）により行われる．情報

2.1 イベント空間情報支援プロジェクト

キオスクには，セッション参加人数表示や発表経過時

著者らは，これまで2003年度から2005年度の人工間などの発表状況が表示されたり，設置されたカード

知 能 学 会 の 全 国 大 会（ J S A I 2 0 0 3 ， J S A I 2 0 0 4 ，

リーダにICカードを載せることで参加者の情報が表示

JSAI2005）において，学会支援システムを運用してきされる．

た［Nishimura04，Hamasaki05］．これは，研究者の以下では，システムの全体像を簡単に紹介した上情報をWebから集めるWebマイニングやSNSと，学会

で，システムが利用する３つのつながりのデータ，す会場におけるユビキタス環境を組み合わせて，学会参なわち参加者間の関係性を表す３種類のデータについ

加者のコミュニケーションを促進しようというものでて述べる．

ある．こういった時間・空間的に高密度なイベントを対象とした支援を，イベント空間情報支援と呼んでいる．
JSAI2005における学会支援システムは，図１に示すようにいくつかのサブシステムから構成される．その全体像については［Takeda05 ］に述べられている
が，W e b システムによるW e b 支援と，会場支援を
シームレスに結び付けていることが大きな特徴である．その中でも本論文では，Polyphonet Conferenceと会場での情報キオスクによる対話的なつながり提示に焦点をあてる．
Polyphonet ConferenceはWebマイニングを用いた
ソーシャルネットワークの自動抽出および表示機能と，学会における聴講スケジューリングの支援機能とを持ったWebシステムである．Polyphonet Conferenceは学会支援システムにおけるWeb支援部のポー
タルシステムとして機能しており，ユーザのアクションをもとに自動的にB l o g エントリが作られるアク
ションログや，アバターを使ったコミュニケーション
システムTelMeAなど，他のシステムもここから利用できる．
Polyphonet Conferenceで用いられているWebマイ
ニングとスケジューリング支援機能については，それ

図２

情報キオスクぞれ［Matsuo05，Hamasaki04］で詳しく述べている．
また，会場での支援は，参加者（著者・共著者およ2.2 システム概要
Polyphonet Conferenceでは，Web マイニングによりWWW 上の情報から研究者間の関係を抽出して，社会ネットワークを提示することを行っている．Web
マイニングにおいては，参加者の氏名と所属を元に，２人の参加者が共に出現するページをWWW 検索エンジンから収集して分類することで，人間関係を推定している．このデータが，利用者がシステムにアクセスした時点で既に蓄積されている初期データとなる．
これはシステムにログインするとまず最初に訪れるマイページ（図３）に表示されており，利用者にとって自分の知り合いがどこにいるかを示すナビゲート役を果

図１

システム構成たす．このネットワークはグラフとしてみることがで

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学会支援システムにおける実世界指向インタラクション

3

ク図が表示される（図６）．また共通にチェックしている発表を見ることもできる．会場内では，情報キオス
クの前に人が集まって，操作している様子を見たり，ネットワーク図を互いに見合ったりするなどの利用する様子が観察された．
Polyphonet Conferenceは学会開始前に運用を開始
される．この時点ですでに学会の発表者などの登録済

図３

マイページ

き，探索もできる．
Polyphonet Conferenceの２つ目の大きな機能として，自分の知り合いをシステムに登録することができる．SNSにおける知り合い登録と同じ機能であり，明図４ Polyphonet Conference のシステム構成

示的に自分の知り合いを宣言する．Web上で，相手のページへ移動した上で追加ボタンを押すと知り合いを表すリンク（Knowリンクと呼ぶ）が生成される．また，個人のスケジューリングを支援する機能があり，聴講したい発表を自分のスケジュールにいれることができる．これらの情報を元に発表推薦や人物推薦といった推薦を行うことができる．
図４はPolyphonet Conferenceのシステム構成を示

図５

情報キオスク（左）と IC カード（右）している．Polyphonet ConferenceはMySQLデータ
ベースとPHPおよびPerlで記述されたプログラムにより構成される． 個人用にカスタマイズされたスケ
ジュール表，人（著者・共著者）の情報，発表情報，
セッション情報など学会情報と，Webマイニングで抽出したものや利用者から追加された社会ネットワーク
データとをそれぞれD B に格納している．ユーザはWebブラウザを通じてシステムを利用する．
一方，情報キオスク（図５）では，配布されたICカー
ドをカードリーダーに置くことで簡単にWebシステム
へアクセスできる．一人でICカードを置いた場合は，マイページが表示される．情報キオスクには二つのカードリーダーが設置されており，二人のカードを共にカードリーダーにかざすと，二人を含むネットワー

2006/4

図６

情報キオスクでの関係表示

4

知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）

ユーザについてはWebマイニングが完了した状態にあにしたことを表す．なお，２人でカードを情報キオス

る．会期前には，利用者は社会ネットワーク表示機能

クに置く際，ほとんどの場合，何らかの会話をしながや知り合い登録機能を持った学会オンラインプログラ

ら操作することになり，少なくとも何らかのコミュニムとして利用が可能である．会期中には，それらに加ケーションは行うといえる．

えて学会会場内に設置された情報キオスクからの利用が可能となり，学会参加者同士の同時利用といった実３．３種類のつながりの分析}

際に同じ会場内に集まっているからできるような利用

3.1 つながりのデータとネットワーク
学会支援システムはJ S A I 2 0 0 3 ，J S A I 2 0 0 4 ，の仕方ができる．

J S A I 2 0 0 5と３年間運用されており，W e b リンク，
2.3 ３種類のつながり

Knowリンクは2003年からデータがあるが，タッチリ

JSAI2005における学会支援システムでは，人と人

ンクは2005年になって導入された機能によって得らをつなぐ３種類のつながりのデータが得られる．本論

れたので2 0 0 5 年のデータだけである．発表件数や文では，次のように呼ぶことにする．

セッション数などの学会の基本的なデータを表１に示・Webリンク

す．JSAI03，04，05版での基本データ数の違いを示・Knowリンクしている．登録者数はシステムに登録されている人の・タッチリンク

数で，著者と新規登録者が含まれる＊1．利用者はシス

WebリンクはWeb上で２つの氏名がどのくらい一

テムに一度でもアクセスしたことがある人を指す．な

緒に出てくるかを計ったもので，利用者がシステムに

お，セッション数，発表件数および著者数は初期値の利用登録をした際に自動的に生成される．氏名Xと氏まま変化しない．

名Yの共起の強さは，検索エンジンを用いて次の式ででは298人，JSAI2004では540人，そしてJSAI2005で計算する．
Simpson（X , Y）＝

Webリンク取得対象となった人の数は，JSAI2003#（X ∧Y）

は585人であった．［Yasuda05］．JSAI2003のみ極端にmin（#（X ），#（Y ））少ないが，これはJSAI2003での実装では発表の第一
著者もしくは新規利用登録者のみをWebマイニングのここで，#（X ∧ Y）は，検索エンジンに"X Y"を入力対象としていたためである．対してJSAI2004および

したときのヒット件数，# X ，# Yは"X"，"Y"をそれぞ

JSAI2005ではシステム登録者（著者、共著者、および

れ入力としたときのヒット件数である．テキストを利新規利用登録者）全員を対象としている．Webでの共用することで共著関係や研究室関係などの関係の種類

起をもとに，Simpson係数を計算して閾値を定め，を特定することもできるが，ここでは関係の強さだけ

ネットワークとして表示するので，閾値によってリンに着目する．関係の強さは対称であり，X，Yのどち

クの数は異なる．

らから見ても同じ強さである．

そこで，３年間通じてシステムに登録されており，

Knowリンクは利用者が明示的に生成するもので，

かつ，WebマイニングによってWebリンクが取得で多くの知り合いを登録する，すなわちKnowリンクをきた90人に対して，参加者全体のエッジ数が一定にな張る人もいれば，Knowリンクを全く張らない人もいるように正規化＊2した値を示したものが表２である．

る．その意味で，Knowリンクは，ユーザのシステムの利用に依存したネットワークである．なお，Know

表１

リンクは片方向リンクであるので，自分が知り合いだ

JSAI03と宣言しても（システムを利用しなかったなどの理由
で）相手は知り合いだと宣言しないことも起こり得る．
タッチリンクは，情報キオスクで他の人と一緒にIC
カードをかざすことで生成される．２人でカードを置
くとその２人を含むネットワーク図が表示されるが，この「同時にカードを置いた」ことをもって，２人の間にタッチリンクという関係が成立したと考える．タッチリンクは，WebリンクやKnowリンクと違って，実世界で同時に情報キオスクを利用するという行動を共

基本データの比較
JSAI04

JSAI05

セッション数

49件

64件

66件

発表件数

259人

288人

297人

著者数

510人

544人

579人

登録者数

558人

639人

600人

利用者数

276人

257人

217人

＊1 学会支援システムは大会オンラインプログラムとしても機能するため，初期データとして著者が登録されている．それ以外の聴講者や関係者などが新規登録者となる．
＊2 今回は全体の平均エッジ数が1.0になるようにSimpson係数の閾値を設定

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学会支援システムにおける実世界指向インタラクション

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この90人に対しては，エッジ数が毎年増えている，つまり関係が強くなっていることがわかる．3年間同じ学会に出席してると，そのメンバー間において何かしらの交流が行われ，共同研究をしたり他の同じ学会に一緒に参加したりすると考えられる．そのような新しい関係の追加をWebマイニングによって抽出できていることを，この結果は示しているといえる．
表３は，JSAI2003〜JSAI2005でのKnowリンク数を比較したものである．括弧内の数字は，片方向リンクであるKnowリンクのうち双方向関係にあるものの割合を示している．
JSAI2003とJSAI2004とでは基本的な傾向は変わら

図７ Web リンクによるネットワーク

ないが，JSAI2005では双方向リンクの割合が大きく増えている事がわかる．JSAI2003やJSAI2004では，
Knowリンクを管理するシステムとWebリンクを管理するシステムが分離して運用されていたのに対し，
JSAI2005では，その２つが統合され，Webリンクとの連携が良くなったためであると考えられる．
タッチリンクの利用状況を表４に示す．タッチリン
クは情報キオスクに２人でカードをかざすだけで生成されるので，自分でログインしてKnowリンクに張ることに比べると，会場内にいる参加者であれば比較的簡単に利用できる．しかし逆に多くのリンクを作るのは難しい．そのために，Knowリンクと比較して，利用者数は多いもののリンク数は少ないと考えられる．

図８ Know リンクによるネットワーク

３つのつながりをネットワークとして表示したもの
を図７，図８，図９に示す．なお，Webリンクは全てのエッジを表示するとエッジ数が膨大で特徴がつかみ
表２Web リンクの取得状況

JSAI03

JSAI04

JSAI05

90

90

90

ノード数
エッジ数

189

419

850

密度

0.0472

0.105

0.212

表３ Know リンクの利用状況

JSAI03

JSAI04

図９ タッチリンクによるネットワーク

JSAI05

利用者数

99

94

94

リンク数

840

883

1326

（0.20）（0.19）（0.24）

260

289

308

リンクを張られた人
表４

2006/4にくくなるため，図示するにあたって（1）ノードの単独ヒット数が50以上で，（2）エッジの重み（Simpson係数）が0.5より大きい、という条件を適用している．
Knowリンクのエッジ数もタッチリンクの４倍程度と比較的多いが，Webリンクと異なりKnowリンクにはタッチリンクの利用状況

エッジの重みが無いのでエッジの取捨選択が困難であ

利用者数

162人

リンク数

288本

Webリンクは中央や左上に中心的なグループがある

密度

0.022

のに加え、その他の周辺のノードもいくつかのグルーるため，全エッジを表示している．

6

知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）

プを形成している。それに対してKnowリンクは中心ストを使う，（3）発表またはセッションのページにに凝縮している．タッチリンクは対照的に，比較的ば載っている著者リストもしくは発表を聴講予定表に追らけた凝集性の低いネットワークとなっている．

加している人リストを使う，という大きく分けて３つ

Webリンクは，研究分野における研究グループを比になる．

較的客観的に表していると考えられるので，いくつか

表５は，Knowリンクを追加する前に，Knowリンのグループが中心的な役割を果たしていることが分か

ク先の相手のページへどこから移動したかを示したもる．Knowリンクは知り合い関係でつながっていくとのである．なお，括弧内の数値はKnowリンク全体にいう性質のためか，真ん中が濃く，周辺が薄くなる構

占める割合を示している．Knowリンク1326本中，半造をしている．mixiにおける30万人のユーザに対して数以上の694本はマイページもしくは関係の強い人リも，リンク数の多い上位のメンバーは大きく２つの密ストを経由して相手ページに移動した後に追加されて度の高いクラスターを構成すること［Yasuda05a］，ス

いることがわかる．これはつまりWebマイニングによケールフリーの特徴があること［Yuta05］などが報告

り抽出した人間関係（Webリンク）がKnowリンク追加

されており，中心が凝縮することはSNS的な特徴のひを促進したといえる．

とつであるかもしれない．一方で，タッチリンクは，会場内の情報キオスクという実空間を介在した関係で§２ Knowリンクからタッチリンクあるため，明らかに物理的な制約による次数の上限がKnowリンクを追加した事があるもしくはタッチリあり，ネットワーク的に次数の分布が比較的一様であンクを追加した事がある利用者186人を内訳を示した

ることが見てとれる．

ものが表６である．また，この186人に関してのリン

このようなネットワークの性質をシステムで積極的に利用しながら，たまたま学会に来た人や初めて学会

ク数を表７に示す．
この186人の任意のペア間にKnowリンクが存在すに来た人なども多くの人とつながりを作れるように，る確率P（know）およびタッチリンクが存在する確率 P

Webリンク，Knowリンク，タッチリンクのデザイン（touch）は以下の様になる．

を考えることは，今後の重要な課題である．

P（know）＝
3.2 実世界のコミュニケーションへの影響
学会支援システムでは，システムを利用することで利用者の学会会場における実世界のインタラクション

P（touch）＝

551
186

C2

288
186

C2

＝0.03

＝0.0167を促進することを意図している．もちろん，実世界のインタラクションといっても，会ってお互いの近況報
告をする，研究の情報交換をする，共同研究の議論を

表５ Know リンク追加前のアクセス

する，飲みにいくなどさまざまなものが考えられる（1）自分のWebリンク

が，我々は利用者の行動範囲すべてにセンサーを配置（2）他人のWebリンク／Knowリンク

694（0.52）
88（0.06）

しているわけではないので，得られるデータには限り（3）発表／セッションから

104（0.08）がある．ここでは，２人の学会参加者が出会って，
タッチリンクの関係になった，つまりシステムを一緒に利用したことをもって，ある種の実世界インタラク

表６ Know リンクまたはタッチリンクを追加した利
用者数

利用者数

ションが発生したと捉えることにする．
以下で示すのは，WebリンクがKnowリンクにどう

Knowリンクを追加した

94

寄与しているのか，またKnowリンクがタッチリンク

タッチリンクを追加した

162にどう寄与しているのかである．

両方とも追加した70

少なくともいずれか一方は追加した

186

§１

WebリンクからKnowリンク

Knowリンクを追加するためには，相手のページへ

表７限定した利用者間でのリンク数

リンク数

密度

（1）マイページに載っている知り合いリスト（Knowリ

Knowリンク

551

0.03

ンクによって構成）
か関係の強い人リスト（Webリンク

タッチリンク288

0.02

によって構成）を使う，（2）他の人のページの同様のリ

Knowリンクかつタッチリンク

136

0.01

移動する必要がある．人のページへ移動するには，

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学会支援システムにおける実世界指向インタラクション

一方，Knowリンクがあるときにタッチリンクがある条件付き確率は以下である．

P（touch |know）＝

136

ション支援につなげていくことを目指している．ここで述べたシステムは，ユビキタスの国際会議である
U b i C o m p 2 0 0 5 でも運用され好評を博した＝0.25［Nishimura05］．

Knowリンクありの条件付き確率の方が，タッチリ

５．まとめ

551

ンクだけのときより10倍以上高くなっていることが分かる．

本論文では，Web上のシステムから会場での支援に
シームレスに結びつける学会支援システムの試みを述べ，特にWebマイニングによる関係性，知り合いの関§３

タッチリンクへの遷移

以上の分析をまとめると，WebリンクはKnowリンクを追加するときに有効に働いており，またKnowリ

係性，そして学会会場でのインタラクションという関係性による３つのネットワークを示し，ユーザの利用状況について述べた．

ンクがある場合にはタッチリンクを利用する確率が大WebリンクとKnowリンクについては，Webリンク

きくなることがわかる．そもそも，W e b リンクやによって作られたハイパーリンクを経由した後にKnowリンクがあることは知り合い関係にあることをKnowリンクが作られている割合が比較的高いという示しているので，そうでない人同士に比べてタッチリ

アクセスログ解析結果から，WebリンクがKnowリンンクを利用する確率が高いことは自明かもしれない．

クの生成に寄与していることが示唆された．また，

一方で，WebリンクやKnowリンクなどのシステムのKnowリンクとTouchリンクについては相関関係が見

利用をあらかじめ行っていたからこそ，会場で出会っられた．これらの因果関係を正確に示すのは困難であたときにタッチリンクを利用することになったのかもるが，この結果は実世界でのインタラクションを支援しれない．

するシステム構築のための重要な知見であると考えら

この因果関係を明確に示すのは難しいが，いずれにれる．

しても，WebリンクやKnowリンクの関係にある人に本研究で述べたようなユーザを含んだシステムを設対して，システムの利用を薦めることでタッチリンク

計するにあたって，ユーザがどう振舞ったのか，そのの関係になる，つまり実世界におけるインタラクショ

原因は何かを明らかにしていくことは今後，学術的にンのきっかけになりやすいということは言えるであろも重要性を増してくると考えられる．情報検索やテキう．学会会場では，知り合い同士が結局顔を合わさずスト処理がコンピュータ内で完結していた数年前とに帰ってしまうことも少なくないだろう．Webリンク

違って，近年のWebでは数万，数十万といった規模のやKnowリンクなどのオンラインの情報をうまく用いユーザを巻き込みながら，ユーザの行動そのものがシることで，話したかった人と機会を逃さず話せるよう

ステムの性能の向上につながるような仕組みをどうなシステムができれば，同じ会場に参加者が集う学会

やって作り上げていくかという観点が必要性を増しての機能自体を高めることに貢献するのではないだろう

いる．本論文で述べたシステムは500人程度のユーザ

か．

数に過ぎないが，それでもこういった運用結果を共有
し，知見を掘り下げていくことは，今後，社会的な知

４．関連研究会議などの特定の種類のイベントを支援するシステ

識としてのWebインテリジェンスの研究にとって欠くことのできないものではないかと考えられる．

ムとしては，角らの会議支援システム［Sumi98］，石田らの国際会議支援［Ishida98］などが知られている．

謝辞

これらはPDAやPC などを端末に使い高度な支援を実本研究の一部は，平成16年度 NEDO 産業技術研究現している．Webベースの軽量な学会支援サービスも助成事業により助成を受けて実施しているものであある．これには，参加者間の議論の場を提供するCHIる．ここに謝意を表す．

Place［Girgensohn02］や，発表推薦を主目的としたSchwarzkopらのシステム［Schwarzkopf01］が挙げら

参

考

文

献

れる．
我々は，ここ数年，急速に進歩しているWebマイニ
ング技術やSNSの要素を取り入れながら，実世界で簡単な端末（カジュアル端末）を用いて，コミュニケー

2006/4（2005 年 10 月 17 日
（2006 年 １ 月 13 日
［問い合わせ先］〒 135 − 0064 東京都江東区青海2 −41 −6

受付）
採録）

8

知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）
著

者

紹

介
はまさき

まさひろ

まつ お

ゆたか

濱崎

雅弘［非会員］

松尾豊［正会員］

2000年 同志社大学工学部知識工学

1997 年 東京大学工学部電子情報工科卒業．2002 年 奈良先端科学技術大学科卒業．2002 年 同大学院博士課程

学院大学情報科学研究科博士前期課程修了．博士（工学）．同年より，産業修了．2005 年 総合研究大学院大学数

技術総合研究所サイバーアシスト研究

物科学研究科博士後期課程修了．博士センター勤務．2005 年同情報技術研（情報学）．同年より，産業技術総合研究部門に所属．2005 年 10 月よりスタ

究所情報技術研究部門勤務．情報共有

ンフォード大学客員研究員．Web マやオンラインコミュニティの研究に従イニング，特にネットワークの抽出と事．人のネットワークを活用した情報

人工知能の研究を行っている．人工知

システムに興味がある．人工知能学

能学会，情報処理学会，AAAI の各会

会，情報処理学会，各会員．

員．

なかむら

よしゆき

にしむら

たくいち

中村

嘉志［非会員］

西村

拓一［非会員］

1994年 神奈川大学理学部情報科学

1992 年東京大学工学系大学院修士科卒業．1996 年 電気通信大学大学院（計測工学）課程了．同年 NKK（株）

情報システム学研究科博士前期課程修

入社．X 線，音響・振動制御関係の研了．1997 年 同大学院博士後期課程退究開発に従事．1999 年技術研究組合

学．同年同大学院助手．2002 年 産業

新情報処理開発機構つくば研究センタ

技術総合研究所サイバーアシスト研究に所属．2001 年産業技術総合研究所

センター特別研究員．2004 年 同所情サイバーアシスト研究センター，

報技術研究部門へ改組．2005 年 同所

2005 年同情報技術研究部門に所属し，同研究部門研究員．ロケーション・ア

現在に至る．博士（工学）．時系列デー

ウェアな情報支援システムの研究に従

タ検索・認識，実世界情報支援に興味事．博士（工学）．

を持つ．人工知能学会，電子情報通信学会，情報処理学会各会員．

たけ だ

ひであき

武田

英明［非会員］

1991 年東京大学大学院工学系研究科博士課程修了．1993 年 4 月奈良先端科学技術大学院大学助手，1995 年4 月
同助教授．2000 年 4 月国立情報学研究所助教授，2003 年 5 月同教授．2005 年
東京大学人工物工学研究センター寄附研究部門客員教授．現在に至る．人工知能，特に知識共有，オントロジー，
ネットワークコミュニティなどの研究に従事．AAAI，電子情報通信学会，情報処理学会など各会員．

Vol.18 No.2

学会支援システムにおける実世界指向インタラクション

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A Conference Support System for Real World Based InteractionbyMasahiro HAMASAKI, Yutaka MATSUO, Yoshiyuki NAKAMURA,
Takuichi NISHIMURA and Hideaki TAKEDA
Abstract：
This paper discusses a conference support system integrated with Web mining, a social networking service, andreal-world interaction with IC cards. The system was operated in JSAI2003, JSAI2004 and JSAI2005. We focus on andanalyze the data of user logs. Three kinds of user logs are obtained: relation of participants measured by Web mining,
relation of participants registered by users themselves, and interaction data with information kiosks. Comparing thethree kinds of data, we can see how Web information promotes social networking, and how social networking promotes the real-world interaction. That insight is a useful step as a foundation for design of real-world based interaction
systems. Web mining, social networking services, real-world based interaction system, network.
Keywords：
Contact Address：Masahiro HAMASAKINATIONAL INSTITUTE OF ADVANCED INDUSTRIAL SCIENCE AND TECHNOLOGY
TEL：03 − 3599 − 8294
FAX
：03 − 3599 − 8255
E − mail ：hamasaki@ni.aist.go.jp

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