論文

WWW ブラウジングを通した個人的知識の獲得と組織化
徹†,††

鷹城

武田 英明††

Acquisition and Organization of Personal Knowledge through WWW Browsing
Toru TAKASHIRO†,†† and Hideaki TAKEDA††

あらまし 本研究の目的は，今や我々にとって日常的な知的活動となったワールドワイドウェブ（WWW）をはじめとする電子化文書の閲覧を通じて，ユーザが知識を獲得していくプロセスを支援するシステムを構築することである．本研究ではユーザ個々人の経験や興味・関心に基づく個人的な知識の構造とその背景となる文脈に注目しており，これまでに，ユーザとのインタラクションを通じて個人的知識の構造をシステム内にモデル化し，それを用いてユーザに情報を提示するシステム MindHeap の実装を行った．このシステムは通常の WWW ブラ
ウザとしての機能に加えシステムとユーザとのインタラクションを行う機能が備わっており，ユーザはこの画面上で，文書中の注目する部分をなぞって入力することができる．入力を繰り返していくと，入力とその文脈に基づいて個人的知識構造が自動的に整理・組織化され，システムはユーザに対して様々な形で情報を提供しユーザを支援する．本論文では，このシステムを用いた評価実験を行い，実装した手法が有効であることが確かめられた．
キーワード

個人的知識，文脈，知識獲得，ブラウジング支援

1. ま え が きレベルでのインタフェースとして振る舞い，ユーザが近年発展の著しい WWW の上には様々な情報が発くだけで，システムは得られた情報をユーザ個々の文信されているが，こうした情報は玉石混交である上に脈に応じて自動的に構造化し，ユーザはそうした情報

ばらばらに散在していて，ユーザの立場からすれば思を利用することで更なる知識獲得を行うことができる．

いどおりには活用しがたい状態にある．本研究の目的

本論文ではこのシステムの実装と評価実験の結果につは，ワールドワイドウェブ（WWW）をはじめとする

いて述べる．

WWW を閲覧しながら注目する情報をマークしてい電子化文書の閲覧を通じてユーザが知識を獲得していくプロセスを支援するシステムを構築することで

2. 文書閲覧を通した知識獲得

ある．我々は，WWW 上に存在する情報をユーザの

2. 1 個人的知識

自然な発想に沿って整理し，それをユーザに提示する

文書閲覧を通じた知識の獲得のプロセスを考える上ことができれば，ユーザはより効率的に WWW 閲覧

で，本研究では個々のユーザがもつ個人的な知識に注を通した知識獲得を行うことができると考える．我々

目する．人間の知識には，一般に常識といわれるものはこれまでに，ユーザとのインタラクションを通じてのように万人によって共有される知識もある一方で，ユーザが注目する WWW 上の情報を獲得して構造化

我々の個人的経験や興味・関心に由来する個人的な知し，それを用いてユーザの知識獲得を支援するシス

識もまた存在している．例えば，「ヒノキ」というキー

テム MindHeap の実装を進めてきた．MindHeap はワードを複数の人間に与えた場合のことを考えてみる．

WWW とユーザとの間にあって両者を仲介する知識

花粉症に悩まされた経験がある人なら，「ヒノキ」とい†††う概念は花粉症と分かちがたく結び付いた概念であろ
東京大学人工物工学研究センター，東京都
RACE, The University of Tokyo, 4–6–1 Komaba, Meguro-う．しかし，これから家を建てようと考えている人に

ku, Tokyo, 153–8904 Japan

とってみれば，「ヒノキ」を家の建材と考えてヒノキ風

国立情報学研究所，東京都
National

Institute ofInformatics,

Chiyoda-ku, Tokyo, 101–8430 Japan

2–1–2 Hitotsubashi,呂を思い浮かべたりするかもしれない．このように，それぞれの人間の経験や興味・関心によって知識の想

電子情報通信学会論文誌 D–I Vol. J85–D–I No. 6 pp. 549–559 2002 年 6 月

549

電子情報通信学会論文誌 2002/6 Vol. J85–D–I No. 6

起のされ方は異なるのであり，本論文では，このよう認知科学分野の研究によれば，人間の記憶の内部にな個々人によって異なる概念間の連想的想起のつながは記憶すべき項目とは全く無関係な周辺の情報が無意り方やその強さの構造を個人的知識と呼ぶ．個人的知識のうちに多数記憶されており，それが再生の際にお識は，人間の知識獲得のプロセスにおいて重要な役割

ける有効な手掛りになること，また，人は現在の状況を果たしていると我々は考えている．こうしたユーザと過去の経験との間の類似に基づいて認知活動を行っの個人的知識を計算機上にモデル化しそれを利用してていることが知られている [7], [8]．このような，人間

WWW 上の情報を組織化することができれば，ユーがある事柄を記憶しようとするときに，暗黙裡に記憶

ザの自然な連想に沿った形で情報を提示することにつの中に取り込まれた記憶の周辺の情報が文脈であり，ながり，ユーザの効率的な知識獲得に寄与するものと記憶同士はその文脈を手掛りとして互いに想起し合う考えるのである．

関係にあるものと考えることができる．

2. 2 知識の文脈

2. 3 文書閲覧を通した知識獲得

個人的知識を考える上で重要となるのが文脈である．

WWW の閲覧もまた今や日常の具体的経験であり文脈という語は研究者によって様々な意味で用いられ個人的知識獲得のプロセスである．本研究では WWWているが [1]，本研究ではその語意を広義にとらえ，あの閲覧を通した知識獲得を研究の対象として扱っている事柄の背景や周囲の状況を指すものとする．

るが，こうした文書閲覧を通しての知識獲得を考える

文脈に注目した研究は，これまでにも情報検索の分場合，文書の書き手の思惑と読み手の思惑には違いが野において行われている [2]〜[5]．ユーザが検索エンジあるということに注目すべきである．文書にはその書ンを用いて情報を検索する過程では，ユーザがフォー

き手の主張や力点が含まれている．しかし，大抵の場

ムに入力する検索語以外にも，明示的には入力されな

合，我々はそうした書き手の主張に注目して読むより

いものの暗黙のうちに前提となる検索の文脈が存在すも，むしろ読み手自身がもっている個人的知識を投影る．こうした暗黙的な検索の文脈を顕在化させ，それしながら文書を読むことが多い．すなわち，たとえ同を用いてユーザの検索エンジンへのクエリーを補完す

じ文書を読んだとしても，読み手が異なれば文書中のれば，検索エンジンはユーザが求める情報に効率的に記述から想起される思考や文書中で注目する部分も異到達できる，というのがこれらの研究のアプローチでなると考えられる．例えば我々が紙媒体の本を読む場ある．これらの研究では，文脈はユーザの検索意図を合，読み手が異なればアンダーラインなどのマーキン汲んだクエリーを生成するために用いられるが，本研グをする部分や余白への書込みの内容などには人それ

究では，個々人が知識を獲得していく際の場面・状況

ぞれ違いがあるであろう．これは読み手それぞれが，に関する情報として文脈をとらえ，こうした場面・状それまでに自分の内に蓄積してきた個人的知識を文書

況的文脈を用いて知識を組織化することを試みる．

内容の理解の手掛りとしながらテキストを読解した結

我々の個人的知識は，日々の具体的な経験を通して果そうなっているのである．

獲得されるものであり，したがって我々は必然的に人

ここで注目すべきなのは，文書閲覧を通じた知識獲それぞれの文脈，すなわち個々人に固有の背景や状況

得の局面において，自分がそれまで蓄積してきた個人のもとで知識を獲得している．再び 2. 1 で挙げたヒ的知識を利用しているということである．すなわち，

ノキの例を用いるならば，花粉症に悩まされたことが我々は過去に得た個人的知識を利用して新たに知識をある，という経験，あるいはこれから家を建てようと得ているということであり，そしてそのとき得た知識考えている，という関心事や状況が，その人にとっては，後日また別の知識獲得の機会に文書読解の手掛の「ヒノキ」という概念の背景となる文脈をなしていりとして活用されるのである．このように考えれば，るということである．このように考えれば，個人的知

我々の日常の知識獲得活動は，知識を用いて知識を得

識を個人的ならしめているのは人それぞれに異なる日るというスパイラルをなしているということができる．

常の文脈であるということができる．こうした知識のもつ文脈の重要性の指摘は以前からなされており，例
えば野中らは，そのナレッジマネジメントの研究の中で，個人の知識がどういう文脈を通じて獲得されたか，ということに注目すべきであると述べている [6]．
550

3. システムの設計と動作
2. で行った考察から，システムが実装すべき要件は以下のとおりである．
まず第 1 点は，ユーザの個人的知識の手掛りとなる

論文／WWW ブラウジングを通した個人的知識の獲得と組織化

情報を利用することである．個人的知識はユーザが自分の脳裏にもつものである．したがって，システム側がユーザの個人的知識に沿った形で情報を検索・提示するためには，ユーザの個人的知識を何らかの手掛りを用いて計算機内にモデル化する必要がある．そのためには，システムはユーザとの間でインタラクション
を行い，個人的知識のモデル化のための手掛りとなる情報を入力として受け取らねばならない．
第 2 点は，個人的知識がもつ暗黙的な文脈を考慮す
ることである．個人の知識空間を計算機内にモデル化するときに，ユーザから明示的に入力される情報だけを用いるのではなく，周囲の状況などの暗黙的な情報をも用いる必要性が指摘されている [9]．また，2. 2 で述べたように，個人的知識を考える上でその文脈は不可分のものである．したがって，システム内部の個人的知識のモデルは知識がもつ文脈と結び付けられている必要がある．
第 3 点は，モデル化した個人的知識をユーザが新たに知識を得るために活用することである．2. 3 で考察したように，我々の日常の知識獲得活動は，それまでに得た知識を用いて新たに知識を得るというスパ
イラルをなしていると考えることができる．システム
がユーザの個人的知識をモデル化するのはまさにこの循環を円滑にするためであり，システムは，内部にモFig. 1

図 1 システム動作画面
Screenshots of the system.

デル化された個人的知識を活用して情報を組織化・検索した上で，出力としてユーザに提示しなくてはならない．

で情報を提供しユーザの知識獲得を支援する．
以下，順を追ってシステムの機能を述べる．

これらの点を踏まえて試作したシステム MindHeap

ユーザはブラウザ画面（図 1 (a)）上に表示されたテは，ユーザとのインタラクションを通じてユーザの個キストから，自分にとって重要であると考えられる部

人的知識を反映した構造をシステム内に構築し，それ分をマウスでドラッグすることによってシステムに示を用いてユーザの個人的知識に沿って情報をユーザにすことができる．システムはなぞられた範囲の文字列

提示するシステムである．それぞれのユーザに対してを切り出し，その Web ページの URL とともに入力

個人化された情報提示を行う手法として内容ベース

として記憶する．これは，2. 3 で例に挙げたような，フィルタリング（Content-Based Filtering）[10] があ

我々が日常的に行っている紙媒体の文書に対する書込るが，本研究では文書の内容よりも個人的知識の構造みを模したものであり，ユーザに認知的負担がかから化の方に焦点をあてる．

ないよう配慮したものである．計算機を用いてユーザ

図 1 は MindHeap の動作画面である．システムはの知的活動を支援するシステムの構築を考える場合，基本的には通常の WWW ブラウザと同様に振る舞うシステムの操作が煩瑣となると，操作のたびにユーザが，このブラウザにはシステムとユーザとのインタラ

はその思考を中断されてしまう．これでは知的活動をクションを行う機能が備わっており，ユーザはこのブ妨げてしまうことになり本末転倒である．したがってラウザ上で，文書中の注目する部分をなぞって入力す

MindHeap では，このようなできるだけ簡便な入力手ることができる．この入力を繰り返していくと，入力法をとった．

さとその文脈に基づいて個人的知識構造が自動的に整こうして取得された情報を利用して，MindHeap は理・組織化され，システムはユーザに対して様々な形

ユーザに対して連想的に情報を提示することで知識獲
551

電子情報通信学会論文誌 2002/6 Vol. J85–D–I No. 6

得の支援を行う．情報の提示は，ユーザの入力に対して関連する Web ページへのリンクを提示することによって行われる．システムは，ユーザが画面上で語句を入力すると同時に，入力されたフレーズに関連する

Web ページへのリンクをブラウザ画面上に出力する．
図 1 (b) はリンク提示の例である．ここでは，ユーザが入力した「ライフサイクル工学」という語句について，「人工物のライフサイクル」や「知識集約型社会」など，過去の入力語句中からそれに関連するものをハ
イパリンクとしてブラウザ画面上に提示している．このとき，入力された語句と提示される語句とを媒介す
る共通の文脈もまた画面上に表示される．図の例では，ここでの入力「ライフサイクル工学」と提示「知識集約型社会」は，「知識」「工学」「人工」「社会」などといったと共通の文脈を媒介として関連していることがわかる．また，入力された文字列の左上にある三角形のアイコンをクリックすることによって，入力された文字列中に含まれる名詞と本論文中で後述する文脈語とを組み合わせて検索クエリーを生成し，検索エンジンに送信することも可能である．
更に，MindHeap は，ユーザの効率的な知識獲得を支援するために，ブラウザ上に表示中の文書からユー

Fig. 2図 2 システム内の知識構造
Structure of personal knowledge.

ザにとって重要であろうと想定される文を抜粋して表示することができる（図 1 (c)）．システムは，表示中ている．このように，個人の知識空間をグラフ状の構の文書に含まれる各文について，計算機内にモデル化造で表現する研究として前田らの研究 [11] があるが，されたユーザの個人的知識構造を用いてそれぞれ重み

本研究では，後述するようにユーザからの入力に対し付けを行い，その重みの大きい文を枠で囲んで表示すてその周辺の文脈語を抽出し利用しているという点がることによって，ユーザが自らの興味・関心に応じて異なっている．

文書の概要を把握することを支援することができる．

図 2 (a) 中の上部にあるのは，ブラウザ画面上での4. システムの実装手法

入力によって獲得されたユーザからの入力の集合であ

4. 1 個人的知識のモデル化
MindHeap は，ブラウザ画面上からの入力によって字列は，ユーザが明示的に興味・関心をもってそこが得られた情報に基づき，計算機内にユーザの個人的知に含まれる概念はユーザの個人的知識の一部としてそ識を反映した構造をモデル化する．個人の知識や嗜好の脳裏に記銘されたものと考えることができる．したを計算機上にモデル化し，それを用いてユーザを支がって，入力された文字列はシステム内部の個人的知援システム内部の知識構造は，図 2 に示すように大識モデルを構成する主要な要素となる．

る．このようなユーザによって入力された文書中の文重要であると明らかにしたものであり，その文字列中

きく二つの階層からなる．(a) は知識モデルの全体構

このとき，入力された文字列から名詞を抽出してそ造，(b) は知識モデルの要素となる知識ユニットであれを別に保持しておき，システム内での処理を軽減す

る．MindHeap 内の知識構造は，図 2 (b) に示したよるために実際の処理ではこの名詞集合を用いる．

うなまとまりを一つの知識ユニットとし，全体として

図 2 (a) 中の下部にあるのは，ユーザの入力に応じはこのユニット同士が更に結び付けられた形態，すなてシステムが自動的に抽出した，ユーザの入力に対す

わち，入力フレーズと文脈語という 2 種類のノードがる文脈の集合である．2. 2 で既に述べたように，本研重み付けされたリンクで結ばれたグラフ構造を形成し究では，文脈をある事柄の背景や周囲の状況を指すも552

論文／WWW ブラウジングを通した個人的知識の獲得と組織化の状況からユーザが受け取る状況的文脈を左右する要素であるといえる．
具体的な手順を以下に示す．まず，システムがドラッグされた文字列をユーザからの入力 I として受け取ると，システムはそれを形態素解析して（注 1）入力文字列に含まれる名詞の集合 IN を求める．

IN = {w : w は名詞，w ∈ I}

(1)

ユーザからの入力は必ずしも単語単位でなされるわ
けではないので，こうすることで文脈獲得処理のロ
バスト性向上を図っている．次に，現在表示中の文書
図 3 ユーザの入力と文脈
Fig. 3 Extraction of contextual words associatedwith the marked phrase.

D から，入力文字列 I に対する結び付きが強いと考えられる語を抽出する．先に求めた集合 IN をもとに，ユーザからの入力 I から見た，文書中 D に含まれる
単語 w の結び付きの強さを次のように定義する．

のとしてとらえているが，この定義に従えば，上に述べたユーザの明示的入力に対する文脈として，入力がなされた文書中においてなぞりによって入力された範Cw  =

co(w, w )(w は名詞，w ∈ D) (2)w∈IN

囲の周辺に散らばる情報を考えることができる．例えco(w, w ) は，単語 w と w の間の共起度である．

ば図 3 のような文書において，ユーザが「個人的知識語の共起関係から結び付きの強さを求める手法としてとして構造化」というフレーズに注目し，マウスでなは，相互情報量を用いる手法も考えられるが，ここでぞることによって入力したとする．その場合，システ

は計算の簡便のため，また共起関係算出の対象となる

ムはそのなぞられたフレーズの周辺に出現する出現頻文書が現在閲覧中の文書に限られているために，単純度の高い語，図中における「ユーザ」「閲覧」「文脈」に共起の頻度を用いる．Miller の研究 [12] によれば，などの語に注目する．MindHeap では，このような入人間の短期記憶が扱うことができる意味のまとまりの力の周囲に散らばる情報をユーザの入力に対する暗黙単位（チャンク）は七つ前後であることが知られてい的な文脈と考え，システムは文書を形態素解析してこ
れらの語の集合を抽出し，それをユーザの入力から得る．したがってここでは，文書 D 中において，w とw が連続する 7 単語以内に出現する場合にはユーザられた情報に結び付けて一つのまとまった知識ユニッは両者を同時に認識し，両者が共起したとみなすもの

トとして保存する（図 2 (b)）．入力語句と文脈語のそと考え，その回数を数え上げてその値を co(w, w ) にれぞれは重みを付与されたリンクで結ばれている．リ

あてた．次に，得られた共起の組のうち Cw の値で上ンクの重みには，入力がなされた文書中での文脈語の位 30 の語の集合を Wc として切り出し，これを正規出現頻度をそれまでの閲覧履歴中での出現頻度で修正化する．上位 30 語を切り出すのは，ノイズを排除すしたものを用いている．

るためである．

文脈獲得の際，次の 2 点を考慮する．

• 入力がなされた時点での周囲の情報：ユーザの注目による入力がなされたときに閲覧されていた文書


Cw
= 

Cu
u∈Wc

Cu

(w ∈ Wc )(3)

は，その入力の背景となる周囲の状況とみなすことが得られた Cw
が，入力時に表示されていた文書 Dできる．したがって，システムはそこからの状況的文から抽出された，語 w の入力 I に対する状況的文脈

脈の抽出を行う．

としての重みである．次に，こうして求められた状況• 入力がなされるまでの閲覧の履歴：同じページ的文脈の重みについて，それをこれまでの閲覧履歴にを見ていたとしても，どんな閲覧履歴をたどってそれを見ているかによって，そのページがユーザに与える印象は異なる．すなわち，ユーザの閲覧履歴は，周囲（注 1）：形態素解析には，奈良先端科学技術大学院大学の自然言語処理学講座によって開発された『茶筌』（http://chasen.aist-nara.ac.jp/）
を用いた．

553

電子情報通信学会論文誌 2002/6 Vol. J85–D–I No. 6

基づいて強調する．

結合の強度を以下の手順で求めることができる．

システムは，表示中のページの前にユーザが閲覧しまず，任意の知識ユニット X について，X におていた過去 5 ページに出現した名詞のうち，出現頻度

ける文脈語リスト Wc を Wc (X)，その重み Chw を

上位の一定数の語について，その頻度に応じて重み付Chw (X) とする．

けされた集合を保持している．過去 5 ページの間に出現した名詞 w について，その出現回数を Fw とする．
ただし計算の簡便のために，出現回数の少ない語につ
いては 0 を与えた．これを用いて，Cw
について，その重みの調整を行う．

Fw = 

Fw

u∈Wc

Fu

Chw
Chu
u∈Wc

両者が共有する文脈語の集合 Wc (A, B) を

Wc (A, B) = Wc (A) ∩ Wc (B)(7)と定義する．これを用いて，A と B の結合の強度(w ∈ Wc )(Fw + 1)
Chw = Cw

Chw = 

次に，知識ユニット A と B について考えるとき，

(4)
(5)

(w ∈ Wc )(6)

R(A, B) は次のように求められる．
R(A, B) =

Chw (A)Chw (B)(8)

w∈Wc (A,B)

4. 2 ユーザへの情報提示
4. 2. 1 関連 Web ページへのリンクの提示

Chw が調整後の重みである．この結果，文脈リス提示される関連リンクは次のようにして求められ

ト Wc の要素の語が履歴において出現頻度が高けれる．まず，ユーザによる入力がなされると，それをもば，Wc におけるその語の重み Chw は重くなる．シとに 4. 1 で述べた処理を通して知識ユニットが作成

ステムは，この Chw の重みの上位 30 語を，図 2 のされ（図 2 (b)），システム内の個人的知識モデルの構

ような形式で入力 I に結び付けて保存する．

造に加えられる．このとき，新たに加えられた知識ユ

ユニットの結合は文脈語を介して行われる．すなわ

ニットと共通の文脈語をもつユニットが知識構造内にち，共通の文脈語をもつユニット同士は，その文脈語あれば，加えられたユニットは，文脈語ノードを介しを共有することによって互いに結合する．例えば図 4てそれらのユニットと図 4 で見た要領で結合する．こでは，「個人的知識として構造化」という知識ユニットのようにして結合したユニット同士は互いに関連すると「言語知識の自動獲得」という知識ユニットは，そものと考え，システムはそれらの間の結合の強さを式れぞれ「知識」「獲得」「ユーザ」という共通の文脈語(8) のようにして求め，その値の大きい順に最大四つをもつが，グラフ構造上でそれらの文脈語ノードを共の知識ユニットについて，それの入力フレーズを画面有することによって結合している．図 4 中に見られる上に提示する．既に述べたように入力がなされた Web

リンクには，既に述べたようにそれぞれ重み付けがな

ページの URL を取得しているので，これら画面上にされているので，その重みを用いて，ユニット同士の提示されたフレーズは Web ページへのリンクとして機能しており，ユーザはそれをクリックすることでそのフレーズが入力された Web ページへ飛ぶことが可能である．

4. 2. 2 個人的知識を反映した重要文の抜粋
文書中の各文に対する重み付けの手法を以下に示す．
個人的知識モデルは図 2 (b) に挙げたような知識ユ
ニットの集合として考えることができる．この知識ユニットの集合を U とする．このとき，表示中の文書
内にある任意の文 s について，その重み Ws を次のように計算する．

Ws =

w(s, u)(9)

u∈U

Fig. 4554

図 4 文脈語を介した結合
Combination of phrases via contextual words.

ここで，w(s, u) は，文 s に対して知識ユニット u

論文／WWW ブラウジングを通した個人的知識の獲得と組織化が付与する重みである．これは次のようにして求める．
まず，文 s について，その中に含まれる名詞を抽出してその集合を Ns とする．次に，知識ユニット u の名詞の集合を Nu ，また u がもつ文脈語の集合を Cuとする．このとき，Ns と Nu との間に共通する語の集合 Nco ，また Ns と Cu とに共通する語の集合 Ccoを求める．

Nco = Ns ∩ Nu

(10)

Cco = Ns ∩ Cu

(11)

Nco と Cco を用いて，w(s, u) を求める．
w(s, u) = |Nco |f (u, c)

(12)

c∈Cco

ここで，f (u, c) は，知識ユニット u における文脈

図 5 提示リンクの関連性評価の画面
Fig. 5 Screenshot of relevance evaluation.

語 c に対する重みである．
このようにして文書中の各文ごとに個人的知識構造を用いて重み付けを行い，その重みの大きいものをユーザに提示する．

るようにした．
おおよそ所定の数の注目点を入力してもらった後に質問紙を配布し，評価を依頼した．

5. 2 評価 1：提示リンクの関連性

5. 評 価 実 験

評価 1 については，2 回の実験を行っている．実験

5. 1 実験の概要

前の説明として，1 回目の実験については特に前提を提案した手法の有効性を検証するために，システム

与えず，設定された範囲内で自由に閲覧してもらったを実際にユーザに用いてもらい，2 回の実験を行った．

が，2 回目の実験では，実験の前提のあいまいさをな

1 回目の実験参加者は 5 名，2 回目の実験ではより多くのデータを集めるために 17 名の協力を仰いだ．彼
らはいずれも日常的に WWW の閲覧を行っている．
実験参加者には，まず MindHeap を用いて WWW ブ

くすために，「あなたの研究上の興味・関心に従い，注

ラウジングを行ってもらい，閲覧した文書の中から自両方の実験とも，マーキングの要領について，「紙の文分が注目する箇所を 20 前後なぞりによって入力する

書にアンダーラインを引いたりするような要領で・・・」目する部分をなぞってマーキングしてください」と，マーキングするときにどのような場所に行うかについて，1 回目の実験よりも具体的な指示を与えた．また，ように依頼した．ただし，実験の都合上，システム側と，紙媒体の文書を比喩に挙げて説明を行った．2 回の設定によって閲覧できるページをあるドメイン内部目の実験では参加者が閲覧したページ数を取得したが，に制限している（注 2）．

平均すると，参加者らは延べ 72 ページ，重複を除く

入力が終わったあと，システムからのユーザへの情と 51 ページを閲覧している．

報提示の内容について評価を求めた．まず，4. 2. 1 にまず，ユーザの入力に対してシステムが提示する関述べたリンク提示機能に対して評価を求める評価 1 を連リンクが適切であるかどうかについての評価を求め行った．続いて，1 回目の実験の参加者 5 名に対してた．これは，4. 1，4. 2. 1 で説明した個人的知識モデ

は，4. 2. 2 に述べた重要文抜粋機能に対する評価を求

ル内でのユニット間の連想的想起の手法が有効である

める評価 2 を行った．

かを検証するためである．評価のために作成した画面

また，評価の簡便のため，4. 2. 1 で述べたようにを図 5 に示す．評価する内容を WWW ブラウザ上にユーザの入力に対してその場で関連リンクを提示する

表示してあり，実際に入力が行われたページへリンクのではなく，先に入力フェーズとしてまず入力だけをできるようになっている．提示する関連リンクは最大行い，その後で評価フェーズとして各入力に対する関連リンクの一覧や抜粋された重要文を提示し，評価す（注 2）：aist-nara.ac.jp555電子情報通信学会論文誌 2002/6 Vol. J85–D–I No. 6
表 1 評価 1 でシステムが提示した関連リンクの数
Table 1 Number of the links presented by the system.
提示リンク数
入力数 4 個 3 個 2 個 1 個 なし
参加者 1

20

14

0

1

2

参加者 2

23

6

1

6

4

6

参加者 3

20

19

0

0

0

1

参加者 4

18

17

0

0

0

1

参加者 5

31

24

0

3

3

1

3

4 個までとし，式 (8) で求めた，個人的知識モデルのグラフ構造におけるリンクの重みから計算された関連性の重みの大きい順に，提示 1〜4 として提示した．ただし関連するリンクが見つからない場合やあっても関連性の重みが一定のしきい値を下回る場合などもあり，

図 6 評価 1 でシステムが提示した関連リンクの評価
Fig. 6 Evaluation of the links presented by the system.

必ずしも 4 個提示されるとは限らない．表 1 は，1 回目の実験の参加者 5 名の入力に対して，実際にシステ

この評価の結果，実験参加者たちが自分が行った入ムが提示した関連リンクの数を示したものである．各力とシステムが提示したリンクとの間に関連性を認め

行がそれぞれの実験参加者に対するシステムの提示状ていること，システムが計算した関連性の重みの順序況を示している．例えば参加者 1 の場合，入力フェー

付けが参加者の認識に合致していることがわかる．評

ズで 20 回入力を行ったが，その 20 回の入力のうち 14

価画面ではシステムが計算した関連性の重みによる順

個には図 5 中の (19) のように 4 個の関連リンクが提序付けに従い，重みの大きい順に提示 1〜4 として提示されたが，関連リンクが 2 個しか提示されなかった示した．実験参加者の評価を見ると，実験参加者個々

入力が 1 個，入力に対して全く関連リンクが提示され人の評価を見ると部分的には多少の順序の入換わりがなかった場合が 3 個あるということを示している．

あったものの，全体の平均をとった結果では，グラフ

表 1 を見ると，システムがユーザに提示する関連リは右肩下がりの傾向を示しており，これは，システム

ンクの数には，参加者によってばらつきがあることがが計算した関連性の重みの順序付けが，実験参加者のわかる．すなわち，参加者 3，参加者 4 の場合のよう認識に合致していることを示している．

に，ほぼすべての入力に対して関連リンクが 4 個表示

参加者によっては著しく評価点の低い場合も見られされた参加者もいれば，参加者 2 のように，関連リン

たが，これは，実験参加者の入力に対してシステムが抽クが 4 個表示されるもの，3 個や 2 個しか表示されな出した文脈語に一般性の高い語が多く含まれ，それがいものなどのばらつきがある参加者もいる．これは，悪影響を与えたものであると考えられる．MindHeap

参加者 2 が入力したフレーズが互いにあまり関連性は，図 4 に示したように文脈語を媒介として同じ語をのない様々な分野に分散しており，結果として入力フ文脈語としてもつ知識ユニットが相互に結びつく仕組

レーズ同士が関連づけられることが少なかったからでみとなっているが，「情報」「科学」「研究」などといっある．

た一般的な語が文脈語となった場合，あまり関連性の実験参加者による評価は図 5 に示された画面上の質ない知識ユニット同士が結び付いてしまい，関連リン問に対する参加者それぞれの主観的評価とし，1 回目

クとして提示されることになり，この結果，評価点がの実験については 5 段階評価，2 回目の実験について悪化したものと考えられる．

は，より詳しく調べるために 7 段階評価とした．ユー

次に，実験参加者の入力から構築された個人的知識

ザの入力と提示されたリンクとの間に関連があるほどモデルが，ユーザに対してそれぞれの興味・関心に応高い点をつけてもらい，全く関連性の認められない場

じた情報の提示ができていたのかどうかを考察したい．

合は 1，として評価を求めた．ユーザによる評価の結本システムはユーザのもつ個人的知識に注目してお果を図 6 に示す．
556

り，ユーザに対してはその個人的知識に応じた自然な論文／WWW ブラウジングを通した個人的知識の獲得と組織化

Table 2表 2 重要文抜粋機能の評価
Evaluation of important sentence extraction.
各文ごとの評価（平均） 抜粋文全体としての評価

参加者 1

4.6

4

参加者 2

3.3

3

参加者 3

3.0

4

参加者 4

3.8

4

参加者 5

3.3

4

平均

3.6

3.8

なっている．こうして形成された知識ユニットはシス
テムに蓄えられたグラフ状の知識構造に追加されるが，このとき，4. 1 に述べた要領で知識ユニット同士が文
脈語を介して結合し，システムは結合したユニットのそれぞれに対して関連度を算出して関連度の大きい順にユーザへ提示する．こうして提示されたものが図 7
中右側に，参加者 A，B それぞれに対して四つずつ挙げられたものであり，それぞれの下の括弧内の数字は算出された関連度である．実験参加者のそれまでの入力に応じて，システムは参加者 A，B に対してそれぞれ異なるリンクを提示している．
このように，システムはそれぞれの参加者に対して，その閲覧の文脈に応じて文脈語を重み付けして個人的Fig. 7図 7 同一入力に対するリンク提示の違い
Diﬀerence of link presentations to the same input.

知識モデルを構築し，それぞれに対して異なる関連リンクを提示していることがわかる．

5. 3 評価 2：重要関連文抜粋の評価
想起に沿った情報を提示できなくてはならない．例え

次に，1 回目の実験の参加者 5 名について，個人的

ば，2. 3 で既に述べたように，同じ文書を読んだとし

知識モデルをもとに文書中の重要関連文を抜粋する機ても読み手が異なればそこから想起される知識は異な能について評価を求めた．評価のために用いた Web

ると考えられる．

ページは，今回の実験で実験参加者が閲覧したドメイ

実験参加者の入力したデータを調べたところ，1 回

ン内の情報をほぼ網羅的に扱っているであろうと思わ

目の実験の複数の参加者（仮に参加者 A，参加者 B とれるページ（注 4）である．このページ中から，4. 2. 2 でする）が，同一のページ（注 3）で同一の箇所をマークしていた．図 7 は，そのそれぞれの参加者が同じページ述べた手法によって計算された重みの重いもの上位 10文をユーザに示した．

の同じ「ジェスチャ認識」という箇所をマーキングし

評価はまず抜粋された各文について，それぞれ実験て入力した場合に対してシステムが内部に構築した，

参加者個人にとって重要な文であるかどうかの評価をユーザ個々人の知識構造を表す重み付きグラフの内部

評価 1 の 1 回目の実験と同じく 5 段階で評価を求め，状態を示したものである（ただし図中にはここでの説

最後に，抜粋された 10 文を全体的に見て，それが実明に必要な要素のみを示している）．左側に示された

験参加者にとって重要であると思われる部分をもとの入力「ジェスチャ認識」に対して，システムは中央に評価用ページ中から抜粋できているかどうかの評価を縦に並んだ楕円形で表された各語を文脈語として抽出求めた．

しており，それぞれに重み付けしている．個々の文脈

この評価の参加者それぞれの結果について，表 2 に語に対して与えられる重みは閲覧の履歴によって変化するため，参加者 A，B は同じページの同じ箇所を入力しているが，文脈語に与えられた重みはそれぞれ異（注 3）：http://chihara.aist-nara.ac.jp/people/95/tosiyu-k/
research/title-j.html（注 4）：http://isw3.aist-nara.ac.jp/IS/Evaluation98/B1-9.html

557

電子情報通信学会論文誌 2002/6 Vol. J85–D–I No. 6

示す．この表では，例えば実験参加者 1 は全部で 10

ジングに適用したものが Margin Notes [15] である．

ある抜粋文のそれぞれに対する評価が平均で 4.6 点，

Haystack [16] もまたユーザの振舞いを観察してユー10 の抜粋文全体について，それが重要と思われる部分を抜粋できているかどうかという評価が 4 であったこ

ザが接した情報を相互にリンクし，こうした情報をとを示している．

これらの研究では，ユーザの個人的な情報を蓄積しそ

ユーザの更なる情報獲得に役立てるシステムである．

抜粋された 10 文の各文ごとの平均評価は，5 人の参れを用いてユーザに情報を提供しようとするアプロー

加者を平均すると 3.6 点であった．中には実験参加者

チは本研究と共通するが，ユーザの接したファイルそ3 をはじめとして，評価の高くない場合があることがのものを情報源としている点が異なり，また，Margin

わかった．これは，重要関連文抜粋の際の文ごとの重Notes では，情報の収集と提示はシステムによって完

み付けの手法に，長い文であればあるほど重みが増し

全に自動的に行われている．これに対し，本研究では，ていくという問題があったからであると考えられ，実ユーザはブラウザ上の文書から注目するポイントを際，様々な単語を多く含む長文に対する評価は低かっマークするという操作が必要となるが，こうすることた．また，用いた手法は基本的に語のマッチングであにより，ファイルそれ自体を情報源とするよりもユーるために，入力フレーズに含まれる語と同じ語を含んザの注目点とそれを取り巻く文脈をより明確に知るこでいるというだけで重みが大きくなり抜粋文として表とができる．

示される場合があり，それも評価を下げる原因となったようである．

WATSON [17], [18] は，ユーザの振舞いを観察し，ユーザが操作中の情報に対して，その場で関連する情

その一方で，抜粋された 10 文を全体的に見たとき報を提示するシステムである．しかし WATSON はの評価は，各文ごとの評価平均を上回り，比較的良い

ユーザの検索の文脈を獲得することを研究の焦点にあ値を示している．これらの結果について，次のようにてており，ユーザの振舞いを観察することによって構考えることができる．すなわち，システムが抜粋して築されたユーザプロファイルは，ユーザが検索エンジ

提示した 10 文の個々を見ると，中には実験参加者個

ンに対し明示的検索を行った際にそのクエリーを補完

人の興味・関心に精確に適合しない文が含まれているする語を見出すために用いられ，こうしてユーザの関場合もあってそれが各文ごとの評価平均を押し下げて心に応じて補完されたクエリーによる検索結果がユーいるが，10 文全体を通してみると，その全体の中にはザの知的作業の支援に役立つというアプローチである．

参加者にとって文書の概要を把握する上で有用な文が一方，本研究において構築する個人的知識構造もユー的確に含まれているものと考えられる．

ザのプロファイルの一種とみなすことができるが，ここの評価の結果，MindHeap の重要関連文抜粋機能の構造は検索クエリーの補完というよりは，ユーザがは，文書中からユーザにとって重要であると思われる

過去に触れたことのある情報を自動的に組織化・構造部分をある程度的確に抜粋でき，文書の概要把握がで化するために用いられ，そのようにして情報をユーザきていることが確かめられた．

の個人的知識構造に応じて整理することで知的作業を

6. 関 連 研 究
個人化された情報アクセスの重要性に対する関心は支援することを試みている．

7. む すび

近年高まってきており [13]，本研究のように，ユーザ

本論文では，計算機上にモデル化したユーザの個人が接した情報を収集してそれを計算機システム内に的知識を利用してユーザの知識獲得を支援するための構造化し，それを利用して個々のユーザに応じた情報システム MindHeap の実装について述べた．本シスを提示することを試みる研究として，Remembrance
Agent [14], [15]，Haystack [16]，WATSON [17], [18]

為を通じた知識の獲得と利用のプロセスをスパイラルなどがある．

的に進めることができる点である．こうした特徴のす

テムの特徴は，WWW ブラウジングという日常的行

Remembrance Agent [14] は，ユーザのもつ個人的べてを実験的に検証することは困難であるが，本論文なファイルを収集してそれら相互の関連性を求め，そでは小規模な実験によって知識の獲得と利用の両面にれを用いてユーザが操作中の情報に対してそれに関連おいて一定の有効性があるということを示した．

する情報を提示するものであり，これを Web ブラウ
558

今後は，より継続的な実験を行うとともに，複数

論文／WWW ブラウジングを通した個人的知識の獲得と組織化

ユーザの知識共有についても考察する必要がある．
文

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鷹城

徹

（学生員）

1996 岡山大・文・史学卒．2000 奈良先
端科学技術大学院大学・情報科学研究科博

士前期課程了．現在，東大大学院工学系研
究科博士課程在学中．2000 年 4 月より国立情報学研究所特別共同利用研究員．知識の共有と再利用，コミュニティウェアに関する研究に従事．人工知能学会学生員．

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武田

英明

（正員）

1986 東大・工・精密機械卒．1991 同大
大学院工学系研究科博士課程了．1993 奈

良先端科学技術大学院大学助手．1995 同
助教授．2000 国立情報学研究所助教授，現
在に至る．奈良先端科学技術大学院大学助教授を併任．人工知能特に知識共有，ネッ
トワークコミュニティ，実世界エージェントなどの研究に従事．
AAAI，情報処理学会等各会員．

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