3.コンテキスト・コンピューティング
研究部会、今後の活動「関心事にチェックイン！」
プロトタイプ・システム
2011年10月21日
AITC CC研究部会
須永 博行(日本ユニシス）1

アジェンダ1. コンセプト
2. 関心事システムのプロトタイプ
3. デモシステムのシナリオ
4. まとめCopyright © 2011 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.

2実現したいこと名古屋出張だけど、台風が接近している。

• 今までどうしたらいい？

– 様々な情報源• マスメディア・ローカルメディア・ソーシャルメディア

台風で交通機関に影響が・・・– 一般向けの情報⇒自分への影響が分かりにくい。

• これから– そのひと向けの情報• 個人の情報とこれらの情報の関係性を捉えて、個人に価値のある情報を提供。
⇒自分への影響が分かる

twitter 「浜松で、ノロノロだが動きだした」

もう大丈夫！

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ニュースフィード「台風は勢力を弱めて、栃木を通過中」3実現するシステム
ＩＮＰＵＴ
関心事システムＯＵＴＰＵＴ

自分への影響が分かる情報

様々な情報源マスメディアコンテンツ情報
コンテンツ情報
コンテンツ情報

ローカルメディア
コンテンツ情報
コンテンツ情報
コンテンツ情報

ソーシャル
メディア
コンテンツ情報
コンテンツ情報
コンテンツ情報Copyright © 2011 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.

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課題• 自分に関係する情報だけ集められない– 自分に関係のない情報も集まってしまう ≒Google• 自分との関係性が分からない– 作成者がどういう背景でコンテンツ情報を作成したのか分からない。 ≒ twitter• 情報源を見つけられない– キーワード検索で得られない情報源があるはず！

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解決策• 自分に関係する情報だけ集められない– コンテキストを基に収集• 自分との関係性が分からない– 関心事へチェックインすることでコンテキストを取得。

• 情報源を見つけられない– 情報の周辺に集まる人にトラップを仕掛けて、参加を促す。
– チャネルを使って情報源から情報を収集する。

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コンテキスト• 情報と情報の関係性

コンテキストの最小セット– ヒトとヒト
主語
Subject– ヒトとモノコト– ヒトと環境

述語（関係性）
Predicate

目的語
Object⇒コンテキストがあると意味が分かる
コンテキストの集合
新幹線

現在地

新宿

これから乗る
影響する
Aさん

台風

予定
名古屋で会議関心がある

名古屋への移動⇒得られた情報から自分への影響が分かる
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関心事にチェックイン
• 関心事– 利用者が興味を持つ現実世界の「モノ・コト」に関する情報。
– モノ：本、誕生日のプレゼント– コト ：名古屋に出張する• チェックイン– コンテキスト（背景）の取得と提供– コンテキストがあると、自分との関係性が分かる。
• 例）職業、予定 ⇒移動目的：ビジネス or プライベート ⇒ 移動の確度
自分のコンテキストの提供
職業
会社員

名古屋で会議予定

他者のコンテキストの取得
予定

関心事「名古屋へ出張」

本人「Aさん」

チェックイン

京都で学会
コンテンツ情報「浜松でノロノロ運転」

作成者
「Bさん」

研究者

職業

⇒他者や一般的な情報と自分がコンテキストでつながる
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トラップ
• 参加者を見つけるための落とし穴– 情報を持っていそうな人を関心事に誘う

避難所の標識より– 欲しい情報の周辺に集まる人にトラップを仕掛けて、マッチする候補者に通知して参加を促す。
処理系
関心事「名古屋へ出張」
トラップ・・・

新幹線

コンテンツ情報「新幹線は浜松でノロノロ運転」

作成者「Bさん」日常生活オントロジー

台風
影響する新幹線

参加しませんか飛行機⇒情報源を見つける※スパムにならないための工夫が必要。
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チャネル
• 関心事の情報源– 参加者のコンテンツ情報– 既存の情報サービス• 事前に複数のチャネルを用意しておく。

• 拡張性– エンジニアが自作・共作のアプリを提供• 状況に応じたアプリ GoogleのPerson Finder⇒チャネルを使って情報源から情報を収集する
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10関心事システムのプロトタイプ••••

関心事作成、知識ベースをもとにトラップ・チャネル設定、ＣＣエンジンが処理。
チャネルを情報源とし、コンテンツ情報を収集。
トラップを使って、情報を持っている人に参加を提案。
チェックインすると、利用者のコンテキストに合う情報を配信。

様々な情報源関心事システム
コンテキスト作成チェックイン

配信

関心事

収集

チャネル

コンテンツ情報
コンテンツ情報
コンテンツ情報

チェックイン
コンテキスト

関心事

配信

トラップ

チャネル

提案
ＣＣエンジン（処理系）

コンテキストTwitter

情報提供

facebook
コンテンツ情報
コンテンツ情報
コンテンツ情報

チャネル
知識ベース

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・・・

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シナリオの概要•
台風の影響で交通機関がマヒ。
• 東海道新幹線で名古屋方面へ行きたい。
キャスト

課題

欲しい情報

職業

今日の予定

位置

Aさん

午前中に名古屋に辿りつくこと

事前に新幹線が動くかどうかの確度

会社員

名古屋で会議新宿

Bさん

午前中に京都に辿りつくこと

渦中で、新幹線がいつ動くのか辺りを付けたい

研究者

京都で学会

浜松

Cさん

明日、大阪へ旅行 明日までに回復するに行くこと
見込み

学生

旅行の準備

都内の自宅

名古屋
京都
大阪

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Ａさんのシナリオ 1
事前に、自分が名古屋へ移動できる確度を掴んだ。

-スマートフォンから関心事システムにログイン-関心事「東京から名古屋方面への移動」を作成-この関心事にトラップを設定
新幹線
今日東京から名古屋台風-この関心事にチャネルを設定
twitterジョルダンライブ！

日常生活オントロジー

チャネルリスト-とりあえず、自宅を出る。
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Ａさんのシナリオ 2-東京駅への途中、関心事システムから配信
ジョルダンライブ！ 「新幹線：東京駅で、運転見合わせ中」
ジョルダンライブ！ 「新幹線：新横浜駅で、運転見合わせ中」
twitter 「浜松で、新幹線が止まっている」 Bさんのツイート-東京駅への途中、関心事システムから配信

twitter 「浜松で、ノロノロだが動きだした」 Bさんのツイート
B
ニュースフィード「台風は勢力を弱めて、栃木を通過中」-移動目的（ビジネス）が似ていて先行しているＢさんの情報-台風の位置関係（進行方向より後）名古屋へ移動できる確度が高いと判断
東京駅へ向かった
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Bさんのシナリオ
自分の置かれた状況を把握できた-新幹線の車中で、つぶやく

twitter 「新幹線で移動中」
twitter 「浜松で、新幹線が止まっている」-関心事システムからの配信
関心事『東京から名古屋方面への移動』があります。
あなたも参加しませんか？
-周りがどういう状況なのか気になり、承諾し、チェックインした-関心事システムからの配信
ジョルダン「名古屋-京都間で運転再開」-進行方向の先の区間が動き出した
自分ももうすぐ動くのではないかと推測
また知らない情報源を発見-新幹線が動き出したので、関心事システム経由でつぶやく
twitter 「浜松で、ノロノロだが動きだした」

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Cさんのシナリオ
自分に関係する情報を密に集めることできた-明日の旅行に備え、新幹線の正常運行の見込みを調べていたが、キーワード検索では自分に関係する情報が集められなかった-関心事システムにログイン-似たような関心事を見つけ、チェックイン

-まだ情報が少ないのでニュースフィードをチャネルに追加
ニュースフィード「台風情報-関心事システムからの配信

twitter 「浜松で、ノロノロだが動きだした」 Bさんのツイート
ニュースフィード「台風は勢力を弱めて、栃木を通過中」-新幹線が動き始めたこと-台風の進路明日は新幹線の運行が回復するだろうと判断
計画通り明日旅行に行くことにした
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まとめ•

自分に関係する情報だけ集められない– コンテキストを基に収集。

•

自分との関係性が分からない– 関心事へチェックインすることでコンテキストを取得。

•

情報源を見つけられない– 情報の周辺に集まる人にトラップを仕掛けて、参加を促す。
– チャネルを使って情報源から情報を収集する。
ＩＮＰＵＴ様々な情報源

ＯＵＴＰＵＴ
自分への影響が分かる情報

マスメディア
関心事システムローカルメディアソーシャルメディア

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CC研の活動マイルストン

2010年
構想

2011年
実験

2012年
評価

• ビジョン立案• プロトタイプ構想• 基礎研究調査• 課題設定• プロトタイプ開発• 課題達成評価• プロトタイプ
公開• 研究成果公開

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次回の定例部会• 開催日時2011年11月18日(金) 13:30〜17:30• 開催場所
日本総合システム株式会社 (東新宿)• URL
http://aitc.jp/cc/ccBukai.html#next
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