コンテキストコンピューティング研究部会
活動報告  2016年年9⽉月16⽇日
先端IT活⽤用推進コンソーシアム
コンテキストコンピューティング研究部会 　富⼠士ゼロックス株式会社 　道村  唯夫
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コンテキストコンピューティングとは活動計画
活動成果
理理論論、実践、応⽤用

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2• 背景活動の背景と⽬目的– 物事は、⼈人の認知の仕⽅方によって異異なった価値や意味を持つ。
その価値や意味の違いは、対象とする物事と関連する物事の関係性の違い、つまり"コンテキスト"の違いに現れたりする。
IT  を使って⼈人がこのようなコンテキストを⾃自由に扱えるようになったら、⼈人々のコミュニケーションが深まったり、⼈人々が協同し活動する成果がもっと豊かになったりするのではないか。
そんな思いでコンテキストをコンピュートする研究を⾏行行う。
この研究活動において、コンテキスト・コンピューティングとは関係性をデータとして記録し、活⽤用する情報活動であり、対象とする関係性は⼈人と⼈人、⼈人と物事、⼈人と環境である。

• ⽬目的– 近未来の情報社会をビジョンとして描き、コンテキスト・コンピューティングにより個⼈人と社会のインテリジェンス（Social  Intelligence）が階層的に連動する情報基盤を提⾔言する。

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現在の課題情報爆発「情報取得」から「情報活⽤用」へ
検索エンジンなど	  機械だけの処理	

SNSなど	  人だけの処理	

大量な処理	
意味処理に限界	
処理が重い	
身近な情報	
断片的	散在	

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現在の課題コンテンツ	

コンテンツ	

コンテンツ	

コンテンツ	

コンテンツ	

コンテンツ	

コンテンツ	

• 多種多様で散在した情報(コンテンツ)をいかに効率率率的に処理理し、意味を抽出するか？
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現在の課題コンテンツ	
依存	
コンテンツ	

証拠	

コンテンツ	

結果	原因	

コンテンツ	

対案	

コンテンツ	

評価	
コンテンツ	

依存	
コンテンツ	

反論	• 多種多様で散在した情報(コンテンツ)をいかに効率率率的に処理理し、意味を抽出するか？
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コンテキストコンピューティング
コンテンツ	
依存	
コンテンツ	

証拠	

コンテンツ	

結果	原因	

コンテンツ	

対案	

コンテンツ	

評価	
コンテンツ	

依存	
コンテンツ	

反論	• コンテンツの内容ではなく、関係性(コンテキスト)に注⽬目する– 依存関係を処理理することにより、内容評価と同等の結果が得られるのではないか(仮説)Copyright  ©  2016  Advanced  IT  Consortium  to  Evaluate,  Apply  and  Drive  All  Rights  Reserved.

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コンテキストコンピューティング• Context  Computing– ⼈人だけでもなく、機械だけでもない⼈人と機械の協働を⽬目指す

人が関係性を定義	
コンテンツ	

関係	

コンテンツ	

機械（Computer）が内容を蓄積し、関係を計算(集約)
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8計算可能なコンテンツとは台風ｘｘ号が接近。避難する？	

証拠	
行動案	

行動案	
捕捉	

避難所を確認しよう	

テキストが計算可能に！	  
証拠としてのコンテンツも！	
証拠	具体	

13:00現在●●小学校、避難所開設中	

少し様子見。
強風、小雨	
反論	

市街地でも△△川が氾濫するかも。	

証拠	

上流の○○地区は氾濫。危険な状態	
原因	

• コンテンツを構造化することにより、さまざまな技術が適⽤用可能となる

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9価値共創と知識識循環• 構造化されたコンテンツを蓄積し、継続的にコミュニティ全体で共有、共同編集することで、社会との相互作⽤用による価値共創が⽣生まれ、社会全体が知性を持つ構造化コンテンツ
データベース

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10コンテキストコンピューティング• 社会知としての構造化コンテンツデータベースを構築・活⽤用して、「正解」や「総意」がない課題に対する、「適正解」や「妥協点」を提⽰示するための⽅方法論論– シナリオの検討  ==  仮説の⽴立立案– 適⽤用技術の調査– 検証システムの構築と検証– 「空気を読む家」をひとつの応⽤用例例として、社会的/個⼈人的合意形成の新たな仕組みを実現する

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プロトタイプ• 関⼼心事にチェックイン

– 「関⼼心事」という課題に対する解決案を利利⽤用者が相互に評価し、機械が解決案に対する評価をスコアリングする
解決案A	

+	

コンテンツ0	
利用者い	-	

課題	
解決案B	

コンテンツ1	

属性X	

+	
利用者ろ	

解決案C	

+	

コンテンツ2	

属性Y	

証拠理論(Dempster-­‐Shafer	  theory	  of	  evidence)に基づき確からしさを算出	
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活動計画(進め⽅方)理論	

• コンテキスト・コンピューティング先行研究・関連研究の調査、計算アルゴリズムの検討	
• 「合意 (妥協できる合意点)形成」の仕組みの検討	

実践	• コンテキスト・コンピューティングの具体化のための技術要素の調査・試用	

応用	

• 「空気を読む家」、および、社会・ビジネスにおけるコンテキスト・コンピューティングの応用例の検討と提案	

これらを検証・実証するためのプラットフォームの検討	
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活動内容

理論	

• 関係を集約するための手法として機械学習を、適正解を見つけるための手法・理論として議論学をスタディ	

実践	• 「空気を読む家」におおける、応用例を実現するための技術要素の調査・試用	

応用	• 応用例として、「早朝会議に遅れない」、「快適な睡眠を得る」、「ルーチンワークの忘れを指摘する」システムの検討	
プラットフォームとしては、空間OSを想定	

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機械学習
• 関係を集約するための⼿手法として、機械学習についてスタディ– 「⾔言語処理理のための機械学習⼊入⾨門」を輪輪講– 「異異種混合機械学習」の紹介– 「遺伝的ファジイ決定⽊木」の紹介• 学んだこと「言語処理のための 機械学習入門(自然言語処理シリーズ)」
高村大也著、奥村学 監修、ISBN-13: 978-4339027518– 集約の⼿手法として、機械学習の技法は活⽤用できる• 関係の分類やクラスタリングには⼤大いに活⽤用可能• コンテンツ間の関係の量量や構造から、コンテンツの信頼度度や寄与度度、異異常度度などが計算できそう• 関係やメタデータのベクトル化、モデル化がキー– 対象となる問題領領域に応じたロジックが必要となる• ⾼高度度な意思決定(結果)のロジックがわからないと納得がえられない  →  異異種混合機械学習
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15• クラスタリング

技法– 似ているもの同⼠士を⼀一つのグループにまとめる• 距離離空間  (⾮非負性、⾮非退化性、対称性、三⾓角不不等式)– n次元ベクトルの類似度度:  余弦類似度度、相関係数

名称	

概要	

備考	

凝集型クラスタリング	  (単純連結法)	

ふたつのクラスタの中で最も近い事例対 クラスタが長くの類似度をクラスタの類似度とし、近い 伸びてしまう	クラスタを連結する	

凝集型クラスタリング(完全連結法)	

ふたつのクラスタの中で最も遠い事例対 クラスタが長くの類似度をクラスタの類似度とし、近い 伸びにくい	クラスタを連結する	

凝集型クラスタリング(重心法)	

ふたつのクラスタに対し、クラスタの重心間の類似度をクラスタの類似度とする	

k-­‐平均法	

無作為に代表ベクトルを決め、代表ベク 初期値によっトルへの近さでクラスタへの帰属を決め、 て結果が変化新たにクラスタ内の代表ベクトルを算出 する	
し、その近さでクラスタの生成を繰り返す	

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16• クラスタリング

技法

名称	

概要	

混合正規分布によるクラスタリング	

事例がどれか一つのクラスタに帰属させるのではなく、確率的に分け、各事例のクラスタに属する確率分の寄与を考慮して代表ベクトルを計算する	

EMアルゴリズム	

混合正規分布では平均を最大化するが、 確率的潜在意
最尤推定法を用いて(対数尤度を)最大化 味解析(PLSA)	  する	  潜在的ディリク•
アルゴリズムの単純性と収束の安定性、適用モデルの汎レ配分法(LDA)	
用性が利点	••

備考	

多項分布、ポアソン分布、正規分布などの指数分布族の範疇にはいるモデルであれば、算出が容易	
イェンゼンの不等式により、EMアルゴリズムは収束する	

– 問題点と注意点• ベクトルを作成する際、意味的なクラスタが必要なら、意味的な性質を表す組成を使う• クラスタ数をいくつにするかについての⼀一般的な解はない• 繰り返しに基づくクラスタリング⼿手法では結果が初期値に依存するので、乱数を使っていくつかの初期値で計算を⾏行行い、平均的な結果を調べる

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17• 分類技法– あらかじめ決められたグループに分けること
名称	

概要	

備考	

ナイーブベイズ分類器	 確率モデルに基づいた分類器で、事例d 素性の頻度をに対して、P(c|d)が最大となるクラスを出 数えているだ
力する	  
けなので高速	確率P(c|d)を求めるために工夫をする	
サポートベクトルマシン	

事例をよりよく分離する分離平面を、マージン最大化を戦略として算出する	

分類性能が高い	  カーネル法	

カーネル関数(事例の対を引数として、高次元の内積を与える関数)を用いて学習や分類を行う	

SVMと組み合
わせて非線形で複雑な問題に対応	

対数線形モデル	

確率的な分類器で、P(y|d)を正則化して最急勾配法などを用いて直接モデル化	

素性選択	

ラベル付き訓練データと素性集合が与えられたとき、自己相互情報量や情報利得、Χ自乗値から自動的に選択する	

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18• 系列列ラベリング

技法– ある系列列の各要素に適切切なラベル列列を付与する
名称	

概要	

備考	

隠れマルコフモデル	

各状態はその直前の状態にのみ依存することを仮定し、各状態間の同時確率から、動的計画法を用いて、ラベルを推定する	

分類器の逐次適用では、計算時間は長くなるが高精度	条件付確率場	

対数線形モデルを系列ラベリング問題に適用したもの	  Copyright  ©  2016  Advanced  IT  Consortium  to  Evaluate,  Apply  and  Drive  All  Rights  Reserved.

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合意形成

• 「正解」や「総意」が得られない課題の「適正解」を⾒見見つけるための⼿手法・理理論論をスタディ– Wikipedia「議論論学」を議論論– 「議論論のレッスン」を輪輪読– 「議論論の技法」を紹介• 背景– 昨年年度度の「集合知とは何か」のスタディから、 「議論のレッスン」• ⽣生命体が⽣生きるための実践活動と切切り離離せないものが「知」である

福澤 一吉著、ISBN-13: 978-4140880258– 「正解」や「総意」はなく、「適正解」と呼べる• 社会では、対話と観察を通じて社会としての知を構築する– 主観的な知が、コミュニケーションの記憶の蓄積によって、上位の社会的な階層において意味構造＝知を発⽣生させる• 近未来のITの姿とは、– ローカルな社会集団のコミュニケーションを⾝身体的、暗黙知的な部分から活性化し、集団的な知をまとめ「議論の技法」
あげるマシン    スティーヴン・トゥールミン著、

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ISBN-13: 978-4489020940

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トゥールミン・モデル• トゥールミンの議論論モデル
限定語 (Qualifier)	
根拠・論拠の確かさの程度を示す	

根拠 (Data)	

主張 (Claim)	

主張と対になって示される理由
主張より相手に受け入れられやすい	

言いたいこと議論の結論	

論拠 (Warrant)	

反証 (Rebuttal)	

隠れた根拠、もしくは、暗黙の仮定	

論拠の効力に関する保留条件	

裏づけ (Backing)	
論拠の信憑性を示
す裏づけ	
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トゥールミン・モデル• トゥールミンの議論論モデル
限定語 (Qualifier)	
根拠 (Data)	

主張 (Claim)	

おそらく	コーヒーを飲んでいる	

寝つきが悪くなる	論拠 (Warrant)	

反証 (Rebuttal)	

コーヒーには覚醒・利尿作用のあるカフェインが含まれる	飲んでいるのがデカフェコーヒーであったり、コーヒー風味飲料であったりしなければ	裏づけ (Backing)	
レギュラーコーヒーは90mg/100ml程度のカフェインを含んでいる	

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22重要な会議に遅れない• 2⽉月のIT  Forumにて

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23重要な会議に遅れない• 「家」の妖精が相談しています
太郎さんは、ずいぶんと早く寝たようだね。	

明日のスケジュールには7:30から早朝会議と記載されているからかな。「重要」ってタグも付いているし。	
なるほど、場所はいつもの会社の会議室だね。それなら、いつもより30分早く起きれば、間に合いそうだね。	
でも、天気予報では、早朝は雪が降るとのことだよ。	
それだと、電車は混乱しそうだね。それに、風呂に入らずに寝てしまったようなので、その分も早く起きないと、、	
この早朝会議では朝食が出るようだから、朝食を家で食べる時間を使ってシャワーを浴びて出る方がよさそう。	
そうだね、前に同じようなことがあったときも、朝食を食べずにシャワーを浴びて出ていったね。	
雪が降り始めた。このまま降ると田園都市線は大混雑になるから、小田急線を使うルートで行くことになりそう。	
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24重要な早朝会議に遅れない
移動⼿手段
天候
環境

現在地
場所・時刻

会議
重要な早朝会議に遅れない

重要性
代替案

経路路

渋滞
混雑

代替役割
内容・⽬目的
Web会議・電話会議
参加者動向
代理理⼈人
延期・中⽌止定型⾏行行動本⼈人

朝⾷食Facebook
⾵風呂呂気質・⾝身上体調
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⼦子供の送り迎え
前⽇日までの⾏行行動
起床⽅方法

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重要な会議に遅れない• 「重要な会議に遅れない」ために「空気を読む」– 常識識の範囲のルールセットが複雑• 考慮すべき要素が多い• 情報の構造が複雑• 情報元が多様• ⻑⾧長期的な時系列列情報が必要→  「街」レベルの空間OSで解決？

– 個⼈人化する内容が多様• ⽣生活スタイルや⾝身上などが関連する• きちんと調べれば類型化できるのかもしれないが→  全体としては、かなり複雑系→  ⼈人間が下した判断を参考にする(扱う)⽅方が現実的• 各⾃自の意⾒見見を、集約して提⽰示• 同意した判断から、集約ルールを強化学習していく

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26ルーチンワークの「忘れ」防⽌止• ⽇日常⽣生活における実⾏行行すべきルーチンワークの「忘れ」を防⽌止する– ゴミの⽇日にゴミを出すのを忘れる– 定期的に飲んでいる薬の飲み忘れ– 出勤時にSuicaを持っていくのを忘れる→  家の中の⾏行行動を記録しておき、逸脱(異異常)を検知し、指摘する• 「トイレでの滞在時間が⻑⾧長くなった」ことも検知→  何か病気かも？

– ユーザとのインタラクションを通じて、⾏行行動の内容や、⾮非定型的活動に関するルールを獲得していく
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27ルーチンワークの「忘れ」防⽌止• アイデア– 学習• ⼈人がいつ(時刻)どこ(位置)でどのくらい(時間)とどまっていたかを⼀一つの事例例として、時系列列に記録・蓄積– 事例例間での家の中の画像の差分を記録・蓄積– 何をしていたのかは気にしない» 場所と時間の流流れでやっていることは判別できる(仮説)• 各事例例をストリームとして、クラスタリング– 検知– 起床→外出、帰宅宅→就寝などで、事例例をグルーピングしておく• 頻度度の⾼高いストリーム(グループ)の⾏行行動パターンに近い⾏行行動の中で、逸脱(抜け、過剰など)を検知したら、通知をあげる• 通知に対する応答を受け、ルールを強化していく
いつもだと	  ゴミを出していますよ!	

起床	

掃除	寝室	  120sec.	

浴室	  900sec.	

朝食	ダイニング	  620sec.	

ゴミをまとめて	

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キッチン	  60sec.	

外出	玄関	  30sec.	
28• 活動まとめ– 理理論論• 機械学習、議論論のモデルについて、理理解が深まり、コンテキストコンピューティングの中での活⽤用ができると感じられた⼀一⽅方で、課題領領域に応じたモデル化が重要であり、困難であることがわかった– 実践• あまり、調査・検討が進められなかった– 応⽤用• 「空気を読む家」をテーマに、コンテキストコンピューティン
グの適⽤用のアイデアを検討した• ⼈人間とのかかわりにおいて、ユーザインタラクションが重要であることが、あらためて理理解できた• 今後– 個⼈人と社会のインテリジェンス（Social  Intelligence）が階層的に連動する情報基盤の提⾔言に向けて、実践に⼒力力を⼊入れて活動を進めたい

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ハルミン

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