情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

Vol.2018-HCI-180 No.6
Vol.2018-UBI-60 No.6
2018/12/4

端末側での適応的通知タイミング制御の実現に向けた通知情報調査システムの構築と調査結果
高城 賢大1

松田 裕貴1,2

荒川 豊1,3

安本 慶一1

概要：コンテキスト認識による割り込み通知は多く研究されているが，既存研究の多くは, 対象となるアプ
リ以外は通知タイミングを制御しないアプリと想定している．しかし，対象のアプリ以外も同様の通知タイミングで制御される場合，割り込みタイミングの一極集中が発生し, 通知タイミング制御の効果が発揮されないことが考えられる．また，インストールされているアプリがユーザ毎に異なるため，コンテキスト認識だけでなく，ユーザの端末に導入されている全てのアプリの挙動を考慮した通知タイミングの制御が必要であると考えられる．本研究では，コンテキストに加え，全てのアプリの挙動を考慮した通知タイミング制御を適応的通知タイミング制御と定義し，これの実現に向け，ユーザが受け取る通知の多様性調査を行った．本稿では，プライバシを排除しつつ通知情報を取得し続けるシステムを作成し，クラウドソーシングを用いて実際に収集した実験結果を報告し，適応的通知タイミング制御を実現するアプリケーションの実現方法について議論する.

Design and Implementation of Notification Information Survey Systemand Survey Results toward Use-side Adaptive Notification Management
KENTA TAKI1

YUKI MATSUDA1,2

YUTAKA ARAKAWA1,3

1. はじめに

KEIICHI YASUMOTO1

クリック率を向上させる手法を提案している [2]．
これらの手法に基づきタイミングの制御を行うことで，モバイル通知はアプリケーションがユーザに対して能動通知に対するユーザの応答率を向上させることが可能にな的に情報通知を行う重要な手段であるが，ユーザが受け取ることが明らかになった．しかし，制御対象となる単一のる情報の数は年々増大している．しかし，人間が認知できアプリだけでなく，スマホ内の複数のアプリケーションがる情報の量は変わらないため，不適切なタイミングでの通全て同様の制御を行った時，有限な資源である人間一人の知は，ユーザのストレスの増加や生産性の低下を引き起こ注意（アテンション）に対し一極集中化が起こってしまうしてしまう．そこで，コンテキスト認識を活用した最適なことが考えられる．この問題を解決するためには，ユーザタイミングでの割り込みに関する研究が多く行われてい一人一人の全ての通知に対する挙動を考慮した制御を行る．大越らは機械学習に基づく解析により，プッシュ通知う必要があると考えられる．しかし，ユーザ端末にインスがクリックされやすいブレークポイントをユーザの行動のトールされているアプリの種類や，そのアプリに対する通節目に検知する手法を提案している [1]．また，赤池らは応知の許可状況はユーザごとに異なるため，端末内に存在す答時間帯と受信者の忙しさに基づいた通知によりユーザのるアプリを知り得ないサービスプロバイダ側がこれを考慮して制御を行うのは困難である．実際に Yahoo と共同で

1

2

3

奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
Graduate School of Information Science, Nara Institute ofScience and Technology
日本学術振興会特別研究員 DC1
JSPS Research Fellowships for Young Scientists, DC1
JST さきがけ
JST Prestoⓒ 2018 Information Processing Society of Japan

行われている大越らの研究 [1] の実験系においても，制御対象である Yahoo 社のアプリ以外は未制御の通常アプリとして想定している．そのため，もし他の複数アプリのすべてが検知されたブレークポイントに対して通知を行った
時，その制御パフォーマンスに悪影響を与える可能性があ1

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る．そこで，本研究では，ユーザの端末に存在する全ての用した，強化学習ベースでの通知タイミングのパーソナラ

アプリの通知に対するユーザの挙動を調査した上で，端末イゼーション手法を提案している [5].

側で通知タイミングを中立的に個人最適化する手法を検討する．これを適応的通知タイミング制御と呼ぶ．
本研究では，適応的通知タイミング制御の実現のために，

2.3 Notification Listener Service API を利用した研究ユーザが受け取る通知の多様性とそれぞれに対する挙動をAndroid 端末では「Notification Listener Service」[6] と調査するため， プライバシーを排除しつつ全種類の通知情呼ばれる API を使用することができる．これによって，端報を取得し続けるシステムの構築を行った．さらにそれを末でユーザが通知を受信または削除した時の通知アプリ用いて，クラウドソーシングで募集した一般ユーザを対象名，テキストメッセージ，タイムスタンプなど情報を受けに 4 週間の調査を行ない，実験参加者 20 人から 28 日間で取ることができる．Weber らはモバイルデバイスに関する95,910 件の通知データを収集した．収集したデータセット

通知研究のために 6 万人を超えるユーザが使用するオープに対し，統計解析を行ったところ， 通知応答率はアプリのンソースフレームワークを開発した [7]．また，Sahami ら

種類に依存し，反応時間にはアプリの種類と通知受信時のはユーザやイベントに関する情報を含むメッセージアプリ場所が影響を及ぼすことがわかった．また，アプリの通知の通知を評価し，ユーザの主観に焦点を当てた通知分析を

開封はそのアプリの通知タイミングだけではなく，他のア行った [8]．

プリの通知との組み合わせにも関係があり， 他のアプリの通知によってアプリの開封が誘起されている可能性がある

2.4 本研究の位置づけ

ことが新たに分かった．さらに，適応的通知タイミング制

本研究では端末側での適応的通知タイミング制御実現に御における課題を整理するとともに，端末側での個人最適むけ，ユーザに対して発信された通知毎に応答率を最大化化を実現するための要件をまとめた．

させるために，端末側でのリアルタイムなコンテキストと2. 関連研究
2.1 通知割り込みに関する研究

全てのアプリに対する反応状況に適用したタイミングの制御を行う手法を検討している．
本稿の位置づけは, 次章以降で述べる，スマホ内の全通モバイル端末からの情報通知は，ユーザに対する「割り知をログするアプリを用い，ユーザが受け取る通知の多様込み」と見なすことができる．この「割り込み」がユーザ性とそれぞれに対する挙動を調査することで本研究の目的にとって不適切なタイミングで行われた時，ユーザのストである適応的通知タイミング制御の実現可能性を明らかにレスの増加や生産性の低下を引き起こしてしまうことが報することである．

告されている [3][4]．
この問題を解決するために，大越らはプッシュ通知が開

3. 調査システム

封されやすい「ブレークポイント」を機械学習に基づき検本研究において，ユーザの端末に届く通知にどのような知し，スマートフォンが受信した通知をその瞬間にずらし多様性があるかを調査するためにユーザの通知情報を端て発火させる事により，通知への反応時間を短縮する手法

末内に記録できる Android アプリ「Notification Logger」を提案している [1]．また，赤池らは応答時間帯と機械学習(図 1) を開発した．以降では，3.1 節にてシステムのアーに基づいて検知した受信者の「忙しさ」を考慮した通知にキテクチャについて述べ，3.2 節にてデータ収集時におけよりユーザの応答性を向上させる手法を提案している [2]．

るユーザプライバシの取り扱いについて述べる．

2.2 通知の個人最適化に関する研究

3.1 システムアーキテクチャ

上記の研究はサービスのプロバイダ側が対象のアプリを

図 2 にスマホアプリ Notification Logger のシステム構

ユーザのコンテキストを元に制御する事で応答率をあげよ成を示す．本実験ではまず，ユーザが通知を許可しているうとする手法を提案しているが，端末側で受け取った通知全アプリの通知に対する受信または削除の挙動をバックグ

情報を元にデバイスのコンテキストを分析する研究も行わラウンドで動作する NotificationListenerService [6] を通しれている．コンテキストアウェア・コンピューティングのて取得する．そしてその時のユーザの行動と位置情報をそ普及とモバイル端末の飛躍的な性能の向上により，旧来のれぞれ，Google Activity Recognition API，Google Fused

様にモバイルユーザ全員に対して同じサービスを提供する

Location Provider API から取得し端末内に保存する．そのではなく，端末側でユーザ一人一人の行動や環境に適合の後，ユーザ手動で保存したログデータをエクスポートでしたチューニングを行いながら，サービスを提供することきる仕組みをとっている．2.3 節で述べた関連研究との大ができる時代になった. Ho らは通知タイミングを個人毎きな違いとしては， Android 8.0 以降の最新 OS から取得に最適化するための手法として，ユーザコンテキストを使可能になった通知アクション（通知クリック，通知削除，ⓒ 2018 Information Processing Society of Japan2

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図 2 システム構成図
表 1 収集データ
図 1

Notification Logger のスクリーンショット

データ

概要

Timestamp

通知アクション発生時間

同一アプリの通知削除など）のロギングに対応している点

位置情報

通知アクション発生時のGPS 情報（Latitude，Longitude）

である．これにより，これまでは通知が消された事しか確

App Name*b

通知アクションの対象アプリ名認できなかったのに対し，ユーザが通知を開封し中身を確通知タイプ*b

PostedRemoved*a

認したかどうか，という通知に対するアクションをロギング可能になっている．本調査では主に，このユーザの通知開封動作を中心とした解析を行う．

通知アクション*b（Reason code）

3.2 プライバシ情報の排除
表 1 にシステムで収集するデータを示す．Notification-

行動認識*gListenerService を用いて通知の受信時と削除時のタイムスタンプとその通知に含まれるアプリ名を取得し，その通知の受信又は削除を通知タイプ，通知に対してユーザが行っ

REASON CLICK（1）*c
REASON CANCEL（2，8）*d
REASON APP CANCEL ALL（9）*e
REASON GROUPSUMMARY CANCELED（12）*f
IN VEHICLE
ON BICYCLE
ON FOOTSTILLTILTINGUNKNOWN*a

ユーザの位置情報を Google Fused Location Provider API

Google Fused Location Provider API を使用
NotificationListenerService を使用*c
通知クリックアクション*d
通知単一削除アクション．本研究では REASON CANCEL（2）とから，ユーザの行動を Google Activity Recognition API*e

た操作を通知アクションとして取得した． また，その時のから取得した．通知に含まれるテキストメッセージも本来*b

REASON APP CANCEL（8）は同一のアクションとみなす*f
通知グループ削除アクション
通知全削除アクション*g
Google Activity Recognition API を使用は取得することができるが，今回の実験では被験者の参加ハードルを下げるためにメッセージ内容の取得は敢えての行動) の違いによる，通知の応答性を調査することを目行なっていない．それでもまだ，収集するデータの中には的とする．4.1 節で調査手法について述べ，4.2 で調査条ユーザが受け取った通知のアプリ名やユーザの位置情報，件，被験者の属性について述べる．

行動情報など個人情報データが含まれている可能性があるため，今回の調査システムでは，最大限ユーザのプライバ

4.1 調査手法

シを考慮した設計としている．具体的には，ロギングした

本実験では，国内大手のクラウドソーシングサービスでデータは，自動的にサーバにアップロードされず，端末内ある「クラウドワークス」を使用して被験者の募集を行っに保管する仕組みとした．そして，データ提供の際には，た．応募者の内 20 人を対象に 4 週間のデータ収集実験を

ユーザ自身がロギングされた通知情報を確認し，アプリ単行った．被験者には普段から使用している個人の Android位で提供データの取捨選択できるようにしている．

スマートフォンに 3 章で述べた「Notification Logger」を

4. 調査実験

インストールしてもらい，位置情報とセンサ情報の取得許可を行ない，通知が監視中になった状態で普段通りの生活

本調査実験ではユーザが受け取るアプリの種類，ユーザを送ってもらった．被験者には 1 週間毎にリマインドをのコンテキスト (通知を受け取った時間帯や場所，その時送り，データのアップロードを 4 回に分けて行なってもⓒ 2018 Information Processing Society of Japan3

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表 2 被験者属性

表 3

実験結果概要人数

総データ数

95,910

受信件数

68,2617女性

1320-29 歳

8

削除件数

27,64930-39 歳

9通知クリック（開封）3,506

40-49 歳3

通知単一削除17,634

会社員

9

通知グループ削除

3,643

主婦

6

通知全削除

2,769

フリーター

3

メッセージアプリ通知数

22,088

学生

2

マネーアプリ通知数

1,908

ゲームアプリ通知数

337

年齢

職業結果

男性

性別

被験者の属性内訳

項目

被験者数計

20

概要

通知アクション別
内訳

アプリ種別
内訳

らった．

ニュースアプリ通知数434

マップアプリ通知数

3,456

OS システム通知数

5,835

その他 通知数

34,201

4.2 調査条件
Notification Logger での通知取得で使用している「Notification Lister Service」では AndroidOS のバージョンがAndroid8.0 以上の端末でしか通知タップ (CLICK，開封)の挙動を取得することができないため，Android8.0 以上のOS が搭載されている端末を使用している応募者のみを採用した．表 2 に被験者の属性を示す．被験者は 20∼49 歳までの男女 20 人を対象とした．

5. 調査実験結果と考察
表 3 に実験結果の概要を示す． 本実験では 4 週間で95,910 件の通知データを取得することができた．通知デー
タの内訳は，通知の受信件数が 68,261 件，通知の削除件数が 20,345 件であった． 削除の内 3,506 件が通知タップ（開封）による削除，17,634 件がユーザ主導での単一通知の削

図 3

アプリの種類対する応答率5.1 アプリの種類ごとの解析結果と考察
カテゴリ分けしたアプリの種類ごとのクリック（開封）除，3,643 件がアプリ単位でのグループ削除機能による通率と通知クリックまでの経過時間を考察する．

知削除，2,769 件が通知の全削除機能によるものであった．

■ アプリごとのクリック率

また，アプリ名から LINE やメール,SNS など人間とのアプリの種類ごとのクリック率を図 3 に示す． グラフ

コミュニケーションがメインの機能となるアプリを「メッからお金に関係が強いマネーアプリのクリック率がもっとセージアプリ」，クラウドワークスやメルカリなど, お金がも高く，次にゲームアプリ，ニュースアプリと続き，その関わるアプリを「マネーアプリ」，ゲーム系アプリを「ゲー他を除きもっとも通知件数が多かったメッセージアプリがムアプリ」，Yahoo ニュースやグノシーなどのニュース系4 番目のクリック率となっていた．また，通知の削除率でアプリを「ニュースアプリ」，地図アプリを「マップアプ比較した時も同様に，マネーアプリはメッセージ，ゲーム，リ」，Android OS 由来のシステムから来る通知を「OS シニュースアプリと比べて削除率が低く，ユーザに通知が受ステム」，その他のアプリを「その他」としてジャンル分けけ入れられやすいアプリのカテゴリであることがわかった．

を行った．

■ アプリの種類ごとの通知クリックまでの経過時間 CDF

データの中には OS システムに関する通知はも多く含ま通知を受信してからそのアプリがクリックされるまでのれていたが，スマホ上には通知として表示されないものや，経過時間を元に考察を行う．図 4 に通知の受信からそのアアプリのダウンロード動作中等に NotificationListenerSer-

プリがクリックされるまでの経過時間のヒストグラムを示

vice があたかも複数回の通知を受信したかの様に連続してす．図からクリックが観測された通知の内，そのほとんどログをキャッチしてしまう現象が多く見られた．そのためが受信してから約 1 時間 (3600s) 以内にクリックされてい本稿では，OS システムに関するデータは取り除き分析をることがわかる. よって以降は経過時間が 1 時間以内の通行った．

知クリックを対象とした解析を行う.

ⓒ 2018 Information Processing Society of Japan4

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表 4

図 43600s 以内にクリックされた通知の直前の通知

アプリ種別

直前の通知が同一アプリ

直前の通知が他のアプリ

メッセージ

1,172941

マネー

156503

ニュース

049

ゲーム

452

マップ

615

その他

3125

合計

1,369

1,585

通知クリックまでの経過時間ヒストグラム

図 6

直前の通知からの経過時間れる．しかし，マネー，ニュース，ゲームアプリはそのほ
とんどが，直前に他のアプリからの通知を受け取っており，図 5 アプリの種類ごとの通知クリックまでの経過時間 CDF

そのアプリの通知受信タイミングが直接クリック行動に影響しているとは考えられない．

アプリの種類ごとの通知クリックまでの経過時間における Cumulative Distribution Function (CDF) を図 5 に示

5.2 スポットごとの結果と考察

す．その他のアプリが最も経過時間が短い結果となった■ スポットごとのクリック率が，図 3 から分かるように，クリック率が極端に少なく，ユーザの位置情報を一定の範囲ごとに解析するために，クリックのデータが全体的に少ないことが原因で左側へと取得した緯度経度の位置情報から GeoHex と呼ばれる尺度グラフが寄ってしまっていることが考えられる．また，グへの変換を行った．これは世界中を Hex(正六角形) で隙間

ラフから図 3 においてクリック率が最も高かったマネーアのなく埋め尽くし，世界中の全ての地点を表現するためプリがメッセージアプリよりも経過時間が長く，その他をの尺度である [9]．本研究では，GeoHex Python ライブラ

除いてはメッセージアプリが最も早くクリックされやすい

リ*1 を用い，GeoHex のレベルを中心間距離が約 2.7km とアプリのカテゴリであることがわかった．

なるレベル 6 として変換を行った．変換後のスポットに対■通知クリックの誘起要因に関する考察

しデータ数が多い順に，上からユーザが頻繁に滞在してい図 6 のように，ユーザによるクリックイベントはそのアるスポットとして ID の振り分けを行った．id1 は，それぞプリ自身の通知によって必ずしも引き起こされているとはれのユーザがもっとも頻繁に滞在していたスポット，id2限らない．例えば，a3 のアプリの通知を受信した時タイはその次に頻繁に滞在していたスポットを表している．変ミングで，以前に受信していた b1 の通知を思い出してク換したスポットの滞在頻度の上位 5 地点におけるクリックリックする可能性も検討しなければならない．表 4 にユー率を図 7 に示す．グラフより，id2 は全スポットの中でもザが開封したある通知に対して，直前に受信した通知が同２番目に高頻度で滞在している場所にも関わらず，クリッ一のアプリである場合と異なるアプリであった場合の通知ク率が最も低くなっていることがわかる．

数を集計した結果を示す．メッセージアプリに関しては経■ スポットごとの経過時間 CDF
スポットごとの通知クリックまでの経過時間 CDF を図 8

過時間の速さからもわかるように，過半数が通知を受信したことがそのまま瞬時にクリック行動を誘起したと考えらⓒ 2018 Information Processing Society of Japan*1

https://pypi.org/project/py-geohex3/

5

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図 7Vol.2018-HCI-180 No.6
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通知受信上位 5 スポットでのクリック率

図 9

図 8 上位 5 スポットでの通知クリックまでの経過時間 CDF

図 10

時間に対するスポットの分布

通知受信時間帯ごとの通知数とクリック数に示す．id2 はスポットにおけるクリックまでの経過時間

時間はクリック数にあまり変化が見られないことがわかが最も長かったことから，図 7 の id2 における応答率と合る．このことから，ユーザが各時間においてクリックできわせて，ユーザにとって二番目に高頻度で滞在するスポッる通知数に関しては上限があり，それ以上通知を送ってもトは最も通知に応答するのが困難なスポットになる可能性クリック率は下がってしまう可能性が高いことが考察での高いことがわかった．

きる．

■ ユーザとスポットの関係性に関する考察
滞在頻度上位５位のスポットと時間の関係を 図 9 に示

6. 適応的通知タイミング制御の実現に向けてした，スポットの時間ごとの分布から，id1 は深夜によく本調査では，アプリを 7 つのカテゴリに分けて調査を行滞在しているスポット，id2 は統計的にユーザが日中に高なったが，その中でもマネーアプリにおいては応答率が高頻度で滞在しているスポットになっていることが見てとれいという傾向が，メッセージアプリにおいては通知クリッる．このことから id1 はユーザの自宅，id2 はユーザにとっクまでの経過時間が短いという傾向が顕著に見られた．こての職場や学校などである可能性が高いということが考察のことから，アプリのカテゴリ分けは適応的タイミング制できる．

御において通知の応答性を予測する上で有効な指標になり得ることが分かる．

5.3 時間帯ごとの結果と考察

表 4 から，アプリの通知タイミングがそのままクリッ■ 時間帯ごとのクリック率クに繋がっているケースはまだ少なく．他の通知に誘起さ時間帯ごとのクリック率を図 10 に示す． グラフから通れているケースが多いと考察できる．そのため，単一のア

知の受信数は日中の 12 時と 18 時から 20 時にかけてピー

プリだけでなく，直前に通知された全てのアプリと通知開クになっていることがわかる，しかしながら，通知に対す封との相関関係を今後明らかにすることで，通知応答をよるクリック数に関しては一般的な人の睡眠時間である 1 時り効果的に誘起するための制御方法を提案できる可能性がから 7 時ごろにかけては減少しているものの, それ以外のある．

ⓒ 2018 Information Processing Society of Japan6

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また，ユーザにとって二番目に高頻度で滞在するスポットは最も通知に応答するのが困難なスポットになる可能性が高いことが今回の調査で明らかになった．そのスポット[3]を動的に避けるモデルを制御システムに組み込むことで応答率の向上に繋がると考える．
最後に，ユーザが起きている間の単位時間あたりに通知[4]に応答できる数はおおよそ上限が決まっていることが本調査で新たに明らかになった．このことから，「夕方の帰宅タイミングに通知する」といったある時間を狙い撃ちする[5]

通知手法はそれほど効果的ではなく，ユーザ個人ごとに単位時間あたりの通知開封数の上限予測が可能になれば，他[6]のアプリからの通知も合わせたリアルタイムな通知の受信状況を考慮し，上限数に近い時間帯は避けて後ろの時間に通知の発火タイミングをずらすなど，適応的な制御によっ[7]てクリック率をあげられる可能性があることがわかった．
[8]

7. おわりに本研究では，適応的通知タイミング制御の実現に向け，ユーザが受け取る通知を安全に調査できるシステムを開発し，ユーザーが受信する全通知の多様性とそれぞれに対するユーザの挙動を調査した．クラウドソーシングで募った[9]の効率化に向けたコンテキストに基づく応答の推定. 情報処理学会論文誌, Vol. 57, No. 2, pp. 543–552, 2016.
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@sa2da. GeoHex - Hexagonal Geo-coding System. https://sites.google.com/site/geohexdocs/.

20 人の被験者を対象に，4 週間の調査実験を行い 95,910 件の通知に関するデータを収集し，統計解析を行なった．通知をアプリ種類ごとに 7 つのカテゴリに分類し，カテゴリ毎の応答率，通知の受信までの経過時間を解析した結果，お金に関係するアプリへの通知応答率が最も高く，メッセージ系のアプリが最も応答の早いカテゴリであることがわかった．また，GeoHex と呼ばれる位置情報の尺度変換を用いて，ユーザにとって滞在率が高いスポットに対する応答性の解析を行なった．そして，ユーザにとって二番めに高頻度で滞在しているスポットでは通知応答性が大きく低下することが確認できた．また，時間帯に対する応答性調査を解析した結果，通知の受信数には大きな偏りがあるものの，通知クリック数はほぼ横並びで変わらないことが明らかになった．今後は，本実験で得られた解析結果を元に，制御アルゴリズムを構築すると共に，ユーザーに寄り添った端末側での適応的通知タイミング制御システムの実現を目指す．
謝辞 本論文は，JST さきがけの支援のもと実施されている．ここに謝意を示す．
参考文献
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