HAI シンポジウム 2016
Human-Agent Interaction Symposium 2016

P-2

失敗を利用した情報推薦エージェントの実現に向けた 反省デルの構築

モ

Proposal of cognitive model for self-reflection to construct
recommend system based on knowledges from faiure experiences
安田有希 1∗YASUDA Yuki1

田和辻可昌 1

松居辰則 2TWATSUJI Yoshimasa1

MATSUI Tatsunori2

早稲田大学大学大学院人間科学研究科
Graduate School of Human Sciences, Waseda University2
早稲田大学大学人間科学学術院
2
Faculty of Human Sciences, Waseda University1

1

Abstract: In the field of Human-agent Interaction, it is crucial topic that a recommendation
system can be adaptive to human preference. The systems fail the satisfaction of user s preference
unless the systems can deal with the failure appropriately. In this purpose, the systems should havea criteria to reflect and evaluate their own recommendation processing. Therefore, we focused onhuman self-reflection function. In this paper, we proposed a cognitive model representing selfreflection process, based on two previous researches: one is a model for metacognition activity
and the other is one that human learning is progressed by cnstructing faiure-based knowledge.

1

はじめに

1.1

豊かなインタラクション実現のためのシステム構築方針

人間は日々の生活の中で多くの問題解決を行わなければならない．そのため，単に目の前の問題の解決が成功すれば良いわけではない．それよりもむしろ，様々な問題に対応できるような問題解決方略を身に着けることが人間にとって重要である．そこで，人間は自身の行った問題解決の方略を対象に，観察，改善，学習を行う．なかでも，人間は失敗した問題解決方略の改善を行うことによって，同種のエラーを回避している．
この問題解決方略の改善は，実行や獲得に困難が伴うが，人間の学習にとって極めて重要である．
もちろんシステムも人間と同様に問題の解決を行う．
ただし，システムの解決する問題はユーザのための問題という点と作用するドメイン内の問題という点で限られている．しかし，解決するべき問題がドメイン内の問題であったとしても，システムが常に同じ問題解決方略をとれば解決できるとは限らない．その結果と∗ 連絡先：早稲田大学大学大学院人間科学研究科〒 359-1165 埼玉県所沢市堀之内 135-1 フロンティア
リサーチセンター 213 実験室
E-mail: gomikuzu.binbin@akane.waseda.jp

して，人間のシステムに対する満足度が下がり，システムが使い続けられなくなってしまう．これは，人間とエージェントとの相互適応に関連する Human AgentInteraction(以下，HAI) の課題である [1]．人間の期待するエージェントの能力が実際のエージェントの持つ能力と差が大きければ，人間にとってシステムとのインタラクションは不自然なものとなってしまう．
そのような不自然なインタラクションを回避するた
めには，人間の知識構造，知性，感性をうまく模倣できるようなアーキテクチャが必要である．したがって，
人間の知識構造，知性，感性の理解は，HAI 分野にとって大きな課題だと考えられる．

1.2

反省

機能の重要性

人間が問題解決を行う場合，その問題解決が達成されていると必ずしも他者が感じるとは限らない．にもかかわらず，問題解決者と他者とのインタラクションが継続して行われることも少なくない．例えば，学習者に対して教師がフィードバックを行い，次回の問題解決に期待をする場面が挙げられる．そこには，フィードバックを受けた問題解決者が自身の失敗を顧みることで次回の問題解決のために学習するという仕組みが人間に備わっているからだと考えられる．したがって，人間がシステムの失敗を許容するようなシステムの機構を構築することができれば，人間とシステムとの長期的なインタラクションが実現されると考えられる．
そこで，この失敗による問題解決方略の改善に着目し，システムに実装することで人間とエージェントとの豊かなインタラクションの実現を目指す．具体的には，人間がシステムに対し「次回の推薦に今回の失敗した推薦の知識を活かす」と期待感をもつようなアーキテクチャである．なお，本研究ではこの「失敗により誘発された問題解決方略の改善プロセスの獲得」を反省 として定義する．

1.3

情報推薦システム

本研究では， 反省 を実装するシステムのドメインとして情報推薦システムを選択する．従来の推薦システムでは，個人化の度合いとして非個人化，一時的個人化，永続的個人化の３つがある [2]．なかでも，永続的個人化に伴う問題として，ユーザの嗜好が動的だという問題がある [2]．これらの動的なユーザの嗜好はシステムによる推薦の失敗を招きやすく，ユーザのシステムに対する満足度が下がってしまう要因となる．その結果として，ユーザがシステムの利用を中止してしまうことにつながる．そのような問題を解決するための仕組みとして，中辻らが提案する期間ごとに一番似ているユーザを抽出する方法がある．[3] たしかに，この方法では，既往の方法よりも良い結果がでることが示されている．しかし，それでもユーザの嗜好を完全にモデル化できているとは言い難く，インタラクションが中止されてしまう可能性をはらんでいる．そこで，
本研究では 反省 機構を搭載した食事の推薦システ
ムを構築する．食事推薦を選ぶ理由として，ユーザの嗜好の予測が非常に困難なことが挙げられる．

2

2.1

既往のモデル

茅島らは，図 1 に示すように人間の問題解決における Working Memory(以下，WM) の二層モデルを提案している [4]．茅島らは，人間の問題解決を 5 種類の認知活動による WM の状態推移として定義している．5
種類の認知活動とは，観察 (observation)，リハーサル(rehearsal)，評価 (evaluation)，仮想実行 (virtual application)，選択 (selection) である．それらの認知活動自体を観察の対象として，新たにプロダクトを生成する認知活動をメタ認知活動と呼ぶ．このような上位層のプロダクトの生成方法には２種類ある．reflection inaction と refrection on action である．前者は下位層での認知操作とその観察を同時並行し，その結果を上位層に生成することである．後者は，下位層のプロダクトを観察し，その生成プロセスを推論した結果を上位層に生成することである．これらのメタ認知活動の獲得には情報の入出力が不可視であるという困難が存在する．そこで，自身の認知活動の改善を新たな課題とし，その課題解決を通常の WM 層で経験することができれば，メタ認知活動獲得の足がかりとなるはずである．つまり，refrection on action を解決課題とは別のフェイズで行うことによって，refrection in action の方略を獲得するということである．なお，茅島らはメタ認知の定義として「認知活動とメタ認知活動は活動自体において同一であり，対象のみが異なる」という立場に立っている．そのため，本研究でも同様の立場をとる．

提案方法

本研究では人間の行う 反省 に着目をし，モデル化を行った．これは情報推薦エージェントへの実装を目指すものである. 本研究では 反省 のモデル化を行う上で，メタ認知と失敗による内省学習に着目した．一般に，内省とは自身の問題解決過程を振り返る行為であり，その結果として課題解決における認知活動の調整能力を獲得していると考えられる．つまり， 反省 とは失敗を契機とした内省学習によるメタ認知の獲得であると考えられる．そのため，課題解決における WM二層モデルに関する既往研究，失敗の知識化による内省学習の促進に関する既往研究の二つをモデル化の参考にした [4][5]．

図 1: 課題解決時における WM 二層モデル (文献 [4] より引用，改変)
また，知見らの研究によって，学習者の内省学習は失敗情報によって動機づけされ，また失敗知識によって促進されることが示唆されている [5]．つまり，学習者がメタ認知活動を獲得するためには，失敗の知識化により内省学習が促進されることが必要であると考えられる．その他にも，内省学習の動機付けを行うシステムや，内省学習を促進するシステムに関する研究は多く存在する [6]．しかし，内省学習によってメタ認知活動がどのように獲得されているのかということを総合的に検討した研究は見受けられない．
．そこで，本研
究では，失敗知識の構築によるメタ認知活動の獲得過程をモデルとして表した．

2.2

構築した 反省モデル

以下に， 反省 モデルの概略を示す．まず人間は問
題解決実行に伴うフィードバックによって失敗情報を獲得する．失敗情報とは，失敗信号，失敗の程度，自身問題解決の結果である．次に，人間は失敗情報をもとに失敗知識の記述を行う．知見らの研究では，失敗知識を事象，背景，経過，原因，対処，総括の 6 つに定義し，プログラミング課題の学習者の行動を割り当てている [5]．そのため，本研究ではその定義に習い，失敗情報，課題解決に伴う表出された認知活動，暗黙的認知活動を失敗知識に割り当てた (1)．失敗知識の記述によって，課題解決時の WM の状態変遷が明示化される．課題解決者はその失敗知識を用いて，明示された
WM の状態変遷のうちエラーの原因となる部分を見つけ出すという課題に取り組む．エラーとなる原因となる部分が見つかり次第，課題解決者は原因の排除課題に取り組む．これら二つの課題では，選択した行動によって原因が排除されるかどうかを実行とフィードバッ
クによって試す．その結果として，失敗知識にエラーの原因，エラーへの対処が明示化される．それに伴って，課題解決者はエラーが起こってしまった状況，エラーの原因，エラーへの対処を失敗知識の総括としてまとめることができる．最後にそれらの失敗知識，特に総括を自身の LTM へと格納し，同種のエラーの回避に用いることができるようになる．

表 1: 失敗知識
先行研究

定義
事象
背景
経過
原因
対処
総括

課題遂行時のエラー
演習課題の内容
ソースプログラム
エラーの原因エラーへの対処
教訓

本研究

失敗時のエラー
エラー時の状況WM の変遷間違った product
観察, 行為の変更
状況, 原因, 対処のまとめにおける認知活動プロセスの変遷の推論，評価を外部知識ベースを利用することで容易にするモデルである．
つまり，失敗知識の構築により内省学習を行い，メタ認知活動の獲得を促すモデルである．このモデルの狙いとして，人間とエージェントとのインタラクションをより豊かにすることが挙げられる．今後の展望として，このモデルをシステムへ実装しインタラクション実験によって評価，検討する必要がある．なお，システムのドメインとして食事推薦システムを選択する．

参考文献[1] 山田誠二, 角所考, 小松孝徳: 人間とエージェントの相互適応と適応ギャップ (特集 HAI: ヒューマンエージェントインタラクションの最先端), 人工知能学会誌, Vol. 21, No. 6, pp. 648–653 (2006)[2] 神嶌敏弘: 推薦システムのアルゴリズム (1), 人工知能学会誌, Vol. 22, No. 6, pp. 826–837 (2007)[3] 中辻真, 藤原靖宏, 内山俊郎, 戸田浩之: 動的なユーザ興味に対応したセマンティクスに基づく情報推薦手法, 人工知能学会論文誌, Vol. 28, No. 6,pp. 457–467 (2013)[4] 茅島路子, 稲葉晶子, 溝口理一郎: メタ認知活動の困難さに関するフレームワークの提案, 教育シス
テム情報学会誌, Vol. 25, No. 1, pp. 19–31 (2008)[5] 知見邦彦, 櫨山淳雄, 宮寺庸造: 失敗知識を利用したプログラミング学習環境の構築, 電子情報通信学会論文誌 D, Vol. 88, No. 1, pp. 66–75 (2005)

図 2:

3

反省モデル

まとめと展望本研究では，人間の 反省 のモデルを構築した．このモデルは，メタ認知活動のうち，refrection on action[6] Hirashima, T., Horiguchi, T., Kashihara, A., andToyoda, J.: Error-based simulation for errorvisualization and its management, International
Journal of Artificial Intelligence in Education D,
Vol. 9, No. 1-2, pp. 17–31 (1998)