知識共生プロジェクト−ネットワーク情報の自律的生態系を目指して−
武田英明、市瀬龍太郎、村田剛志、本位田真一
国立情報学研究所〒101‑8430

東京都千代田区一ツ橋 2‑1‑2{takeda, ichise, tmurata, honiden}@nii.ac.jp
あらまし：本稿では我々にとってより適切な情報流通を実現するために、知識共生という新あらまし：
しい概念を提案する。ここでは情報を作り出す過程と情報を利用する過程を明に取り込むため知識主体という概念を導入し、その知識主体のインタラクションとして情報流通が実現するというモデルを示した。知識は多様性と変化可能性を持つものであるので、整合的である
ことは保証されない。むしろ知識間の関係は不整合的であり、その不整合性を契機としてインタラクションが生じる。このインタラクションが知識を進化させていく原動力になると思われる。我々はこの知識主体間のインタラクションを実現するために静的関係、動的関係、
人間間関係の３つの研究の視点を提示し、その研究課題を示すと共に現在取り組んでいる研究について紹介する。
キーワード：WWW、情報流通、メタ情報、知識統合、エージェント、コミュニティ
キーワード：

Knowledge Symbiosis Project–Towards Autonomous Systems for Network Information –Hideaki Takeda, Ryutaro Ichise, Tsuyoshi Murata, and Shinichi Honiden
National Institute of Informatics
2-1-2, Hitotsubashi, Chiyoda-ku, Tokyo, 101-8430, Japan{takeda, ichise, tmurata, honiden}@nii.ac.jp
Abstract: In this paper, we propose knowledge symbiosis, a new concept for informationexchanging for network. In order to realize effective and useful information exchanging,
we should consider processes to produce and to use information. We introduce
knowledgeable entity as producer and consumer of information, and model informationexchanging as interaction of knowledgeable entities. Since knowledge has variety anddynamics by nature, knowledgeable entities are rarely consistent. Rather solving
inconsistency is the important trigger of knowledge interaction. We show three different
types of approach for knowledge interaction, i.e., modeling as static relationship,modeling as dynamic relationship, and modeling as human relationship. We identify
tasks for each approach and show some of our work in progress for them.
Keywords: WWW, information exchange, meta information, knowledge integration, agent,community11. はじめに

メタ情報

情報

情報源

現在はインターネット時代といわれ、インターネ
ットを通じて人々・組織が多様かつ大量の情報を情報源(a) メタ情報はが伝達されなければ情報利用者が補う必要がある

公開し、また受け取り可能になっている。このよ

メタ情報

うに世界中に情報洪水とまで称されるまで情報は

情報

情報源

情報源

満ち溢れているが、情報が真の意味で活用されてメタ情報の付加

いるとはいいがたい。むしろ使い捨て情報の氾濫(b) 仲介するシステムによるメタ情報の付加（検索システムなど）というべきような状況が現れている。

メタ情報

これは情報発信だけに技術発展が偏り、情報をど

情報

情報源

う利用していくかという面の技術発展が進んでい情報源(c) あらかじめフォーマットに沿ってメタ情報を付加して公開（RDF, GDAなど）ないことに起因すると思われる。

メタ情報

本プロジェクトの目標はインターネットでの情報

情報

情報源

情報源

流通のための新しいモデルを構築することである。
そのために情報ネットワークとは知識と知識が共(d) しかしメタ情報は共通フォーマットだけでは記述しきれない

図 1 メタ情報の取り扱い

生する空間であるという仮説を基づき、研究を進める。

アアノテーション、Semantic Web のように情報

2. 問題意識と解決指針

提供において意味的側面の記述を付加する方法も

情報流通の抱える問題点は大きく分ければ情報の行われている(図 1(c))。

量に関わる問題と情報の質に関わる問題の２つにしかし、このような統一的なメタ情報の付加の方なる。現在 Web ページは 10 億ページを優に超え

法では意味的側面を捉えるには不十分である。意（例えば[1]）、またサーバ数も 3000 万近くあると

味 を適切に記述して利用するには、情報の提供

いわれる1。この巨大な情報源をどう処理するかは者あるいは利用者の立場にたたないといけない。

情報処理の課題であることは確かである。
しかし、

たとえば、情報の提供者／利用者のもつ意味的側量だけが問題ではない。流通する情報の質に関わ面は多様でありかつ変化の多いものである。そのる部分も重要である。WWW で提供される情報のようなメタ情報はあらかじめフォーマットを規定

ほとんどが直接あるいは間接人間の活動に関わる

して情報に付加していく方法では取り込むことがものであるので、ここでの情報の質とはどれだけ情報が 意味あるものであるか ということにな

ここではこの意味付与／理解過程での情報の提供できない（図 1(d)）
。

る。例えば検索において 100 件返答があろうが者や利用者という立場をそれぞれの持つ知識に基1000 件返答があろうが、1 件しかユーザによってづく処理と考える。すなわち、適切な情報流通を役に立つものがなければそれは同じである。

可能とするには知識レベルでの情報の記述さらに情報処理においてはそういった意味的な記述も結は交換を実現する必要がある。

局は情報の一つであるので、これをメタ情報と呼3. 基本仮説

ぶことにする。情報の意味的側面までサポートし我々のもつ知識は極めて不統一かつ変化の激しいようとする試みは現在さまざまな方法で行われてものである。むろん統一的かつ固定的な知識であいる。このメタ情報の取り扱いには現在２つの方る辞書や教科書も知識のひとつの形態であろう。

法がある。まず、収集する WWW ページに付加

しかし、それらはそれらの編纂者がある時点で切的な情報をつけていく方法は情報検索手法さらにり出して苦労して統一的に作り上げたものであっは自然言語処理手法を用いて行われている(図1(b))。あるいはメタデータ、XML、マルチメディて、我々が日常的にもつ知識とは異なるものである。また不統一だからといって個々の知識が無関係というわけではない。むしろ相互に影響し合っ

1 http://www.netcraft.com/survey/

2

(Knowledge Symbiosis)と呼び、この新しい概念

知識流通

による情報のモデル化を提示すると共に、このモデルに基づくプロトタイプシステムの構築や設計
方法論(design methodology)の提案をすることを

知識主体
情報源

メタ情報

情報

目標とする。

知識主体

この知識共生モデル構築にあたっては、我々人間
情報源

社会のもつ柔軟性とダイナミクスをどう情報処理
モデルに取り込めるかが解決の鍵である。人間社

図２ 知識主体のインタラクションとしての情報流通会においては、(1)メンバーの自律かつ相互依存、て変化しているものと思われる。

(2)システム全体の安定・安全、(3)システム自身の

このような知識を扱うためにはこれまでの固定的自律的成長、といった一見相矛盾する性質が実現な知識記述の方法では不適切である。そこで知識されている。本研究が目指すのはこのような性質

主体とその相互作用によるモデルを仮定することをもつ分散知識システムである。

にする。

知識共生モデルにおいては知識は全体として整合知識をもつ担体、知識主体(knowledgeable entity)

性のあるものでなく、むしろ個々の知識は部分的というものを仮定する。この知識主体は知識を利には対立したり矛盾したりするものととらえられ用して問題を解決したりすると同時に自らの知識る。重要な点は知識は対立するとともに依存しあを拡張する。知識主体は計算機によるプログラム

うといった複雑な状況にあるということである。

（いわゆるソフトウエアエージェント）であってこのような知識間の関係を人間は適切に扱い、複もよいし、人間、あるいは人間のグループであっ数の知識を統合したり、新しい知識を生み出したてもよい。

りしている。この知識間の関係を適切にモデル化

インターネットにおける情報流通はこの知識主体

し、知識統合や知識形成を導き出すことが技術的間の関係を用いて再定義される。インターネット

な目標となる。

に存在するそれぞれの情報源もここでいう知識主

この実現に 3 つの視点から取り組む。第１ は静体であり、またインターネットの利用者も同様で的な視点であり、与えられた複数の異なる知識のある。このような利用者と情報源の関係も知識主差異や共通性、依存性を発見し、統合の方法を見

体間の関係として再定義される（図２）。
ただし先に述べたようにこれらの知識主体は固定

付けるかについての研究である。
第２ の視点は動的な視点であり、複数の知識がいかに差異や共通された知識に基づくのではなく知識主体間のイン性を互いに見出していくプロセスに注目して、そタラクションを通じて自らの知識を変化・拡張させていく。すなわち情報流通もそれに応じて変わの部分のアリゴリズム化を行うというものである。

っていく。このような変化をいかにモデル化して人間のコミュニティ活動は知識共生モデル構築のいくかが重要な課題である。

ためのモデルであると同時に知識共生システムの第 3 の視点は人間の活動に注目するものである。

4. 研究方針

ターゲットでもある。
この３ つの視点は相補的で本研究の目的は、上記のような背景のもと、情報あり、全体として知識共生モデルを構成することを利用の面からモデル化を行い、情報の流通を内が期待される。

容(コンテンツ)面から支援する仕組みを作ること

個別テーマは以下のとおりである。

にある。ここでの研究のアプローチとしては情報ル化を行い、異なる知識間のインタラクションと（A） 知識主体の静的関係の構築
ここでは知識の統合やalignmentなど複数の知識間の関係をいかに表現して発見できるかが課題でして情報利用をモデル化する。本研究ではこの異ある。

なる 知識間のインタラクションを 知識共生（B） 知識主体の動的関係の構築の内容を意味づける知識のレベルから情報のモデ

3

知識の変化する過程に注目して、この過程をモデあったのは知識の問題を考えるときに利用者のよル化、システム化することが課題である。

うな主体を抜きにして考えたところにある。

（C） 知識主体の自律的形成
一定の目的をもった知識主体が人間やエージェン

データ、情報、知識の定義についてはかなり困難であるが、たとえば以下のような定義が可能であトの関係からいかに形成されうるかについての問

ろう。

題。

!

情報： 意味 をもったデータ（D） 知識主体の自律的拡張
さらに知識主体がいかに自らの知識を拡張してい!

知識：情報を処理・解釈する元、すなわち意
味づけをおこなう元。知識が情報処理の文脈

くかの問題。

にあるときとは、知識はデータの一部である

5. 関連研究

ので、情報を解釈するための元となるデータ。

以下、関連する研究を概観して、研究の具体的方

知識は処理を行う主体いうものがあることが前提

法について述べる。
5.1 知識ネットワーク
情報ネットワークを知識のネットワークとしてみである。また処理や解釈を行う以上その目的も前る考えは決して新しいものではない。すでに
DARPA Knowledge Sharing Effort においても異なることが重要である。
Semantic Web は Web をより知的にするために

VKB(Virtual Knowledge Base)という考えが提これまで semantics であるとされてきた情報の意

唱されており、ネットワークのそれぞれの情報源

味づけをより Web の syntax に取り込もうというを仮想的な知識ベースとみなすという方法をとっもので、そこではオントロジーも syntax に取りている[2]。近年では Semantic Web[3]が近い概念込まれている。これは KSE のアプローチの Webである。

版とでもいうべきもので、KSE では KIF と

まず KSE で取られきた知識共有ということにつ

Ontolingua で行われていたものが XML と XML

いて再検討してみる。ここでの知識共有モデルでベースのオントロジー記述言語（OIL あるいははここの情報源を仮想的な知識をもったエージェ

XOL）に置き換えられたものである。Web を知識ントと考え、エージェント間で知識のやり取りをベースにするという基本的アイデアは本研究と同することで知識が共有されるという仕組みであっじである。KSE とは異なりオントロジーの不整合た。この仕組みは知識を共有することに成功したをどう解決するかは重要な課題であると認識されているが、基本的に知識は整合的であるべき
知識は整合的であるべきとい知識は整合的であるべき提である。知識にはそれを用いる主体やその目的があるという前提が必須であり、さらにそれらがのだろうか。答えは Yes であり No でもある。この方法で知識の共有は結果として結果として実現可能であ
結果としてるが、それがこのシステムの効果
システムの効果ではないというシステムの効果う基本認識は KSE と同じである。もし整合的でことである。２つのエージェントは外部からみた著者の一人が関わっていた知識コミュニティでは

とき単に情報を交換しているに過ぎない。それがKSE における知識とその共有の概念から研究をなぜ（結果としていえども）知識の共有とみなさはじめたが[4]、しだいにエージェントのネットワれるか。2 つのエージェントを設計した人間と使う人間がすでに何がここでの知識であるかというークから人間のネットワークへと研究対象を変えことに同意
同意している場合、ある情報は相互にとっ同意て知識であり、それがゆえに知識が交換されたこう主体の問題を認識してからである。しかし、エとになるわけである。何が知識であるか、何を共を統合的には扱っていない。本研究では基本的な有したらよいかが知識共有の本来の問題であるは考えは同じであるものの、より包括的アプローチ
である。
5.2 エージェント
ソフトウエアエージェントにおいては知識の問題あるならば主体もあまり問題にならない。

てきた[5]。これは知識の多様さの問題、知識を担
ージェントのネットワークと人間のネットワーク

ずである。この方法では本当の意味での知識共有の問題はすでに設計者あるいは利用者の間で解決されているということである。この議論で問題で4

は本質的でなく、いかにタスクが成就するかが本存する仕組みを作り上げるかが技術目標である。

質的な問題である。しかし、エージェントの環境

複数の知識間の関係を矛盾をどう取り扱うかによが異なる場合、たとえば異なる環境で作られたエって以下のようにわけることができる。

ージェント間のコミュニケーションやエージェン
トが異なる環境へ移動する場合などにおいては、

1. 統合型関係
これは複数の知識が矛盾なく結びつく状況のとき

エージェントがどのような知識を前提として設計可能になる。あるいは矛盾があるときはどれかをされたかということが問題になる。それは当然エ

選択することで無矛盾性を保つ。このような状態

ージェントがもつ知識に反映される。しかしそのはある種の理想状態であり、現実的な状態ではな

場合でも知識は手続きの中に埋め込まれている場

い。多くの知識統合、オントロジー統合はこのレ合が多い。

ベルにある。複数の知識のうちどれかが基準とな

著者の一人は、開放型分散環境において柔軟な動り、それにあわせていく場合が多い。

作を実現する自律的なソフトウェアアーキテクチ
ャの実現を目指して、プランニングモバイルエー

2. 相互依存型関係
お互いに矛盾がない部分を利用する。矛盾は解消

ジェントの研究を進めてきた[6]。その一環として、されないが、避けることができる。複数の知識の知的モバイルエージェント Plangent を公開して

うち、どれかが基準となるのではなく、どれもがきた。Plangent は、プログラマによるエージェン

基準となりうる。ある知識から見て、ほかの知識

トの制御性を重視して実現されており、プログラの内容で利用可能な部分は利用する。その知識かマに対してプランニングや移動の制御を行うため

ら見た場合無矛盾であるが、複数の知識全体が無のメタレベルコマンドを開放することでプログラ矛盾であることは保証できない。オントロジーもマ自身がエージェントのメタ動作を制御すること本質的にこのような性質をもつと思われる。

が出来るようになっている。このアプローチはエージェント動作の確定性を増すためには有効であ

3. 合意形成型関係
関係矛盾する知識を互いに修正したり追加するこるが、その一方でメタレベル動作を定義する分だとで合意を得ていく関係。このレベルにおいて複けプログラマの開発コストが増すことになる。
5.3 コミュニティ
人間のコミュニティは知識の重要な源である。野数の知識が矛盾を解消することができる。どのよ
うに合意を形成するかが鍵となる。議論するというのもひとつの方法であると思われる[8]。

中ら[7]の指摘にもあるように人間の創造的活動
はグループでより発揮されやすい。そのようなグ

現在、われわれが取り組んでいる知識ループあるいはコミュニティはそれ自身がここでalignment[9][10]は相互依存レベルの一研究であいる知識主体であると考えることができる。すなるといえる。ここでは概念体系間の関係、とくにわち一定の目的をもって問題を解決することがで

インターネットのディレクトリサービスのディレきる主体である。

クトリ間の関係を発見する。この関係はどれかひ

ネットワークにはすでに数多くのコミュニティがとつの概念体系が他を摂収するのではなく、複数存在する。それを知識主体として利用することができれば知識ネットワークはきわめて豊かになる

概念体系間で相互に欠けている部分を補うようなことができる。

があり、概念 S1、S2 が双方にあり、S3 が C1 に関係である。たとえば、ある概念体系 C1 と C2

6. 研究の方針とこれまでの取り組み
研究の方針とこれまでの取り組みしかなかった場合、S1 や S2 の両方の概念体系で個別の研究目標と関連する現在取り組んでいる研の位置から概念S3の概念体系C2における位置を究は以下のとおりである。知識としては基本的に推定するというものである(図３)。
6.2 知識主体の動的関係の構築
知識主体の動的な関係とはその複雑さから３つの

WWW の情報を対象にして行う。
6.1 知識主体の静的関係の構築
ここではいかに多視点を統合するのではなく、共レベルに分けることができる。

5

図３ 階層知識の alignment

１． 個々の主体での知識の自律的構築
２． 複数の主体のインタラクションによる

図 4 ブックマークを利用したユーザ間関係の発見

主体間の関係の構築

6.3 知識主体の自律的形成
知識がどのように形成されていくかという問題は

３． 知識主体の再構成
１．においてはエージェントがもつ知識をいかにきわめて幅広い問題であるが、ここでは個体にお環境とのインタクションを通じて自律的に構築す

ける知識の形成でなく、集団的知識の形成に焦点るかが課題である。２においては相互の役割分担を絞る。情報空間においては知識を担う主体は必などエージェント間の関係を構築する。３においずしも個人個人である必要はない。ここでは一定ては必要に応じてエージェントの生成や分割、統の知識を保持するような集団も知識主体と考える。

合を可能とする。

集団的な場で発生する知識は社会的に重要である。

先に述べたように Plangent ではエージェントにこのような集団的な知識形成は集団内の個人間とメタレベルの動作まで記述することでより適切な行動をさせることができるが、その記述を人間が集団間の二重の意味で共生的である。
1. 集団内の個人間の関係における知識の共生
集団の知識は集団に参加する個人の知識の総和で与えるだけでは労力がかかる上、新しい状況に対処できない。

はない。(A)で述べたレベルでいうところの相互依

そこで、新たに、エージェント自身の自律性を重存状態でなければ集団としての知識はあるとはい視するアプローチを提案した[11]。ここでは、エ

えないし、合意形成状態であって初めて新しい知ージェントはメタレベル層によって階層型プラン

識が作り出されたといえる。
2. 集団間の関係における知識の共生

ニングやメタ移動などのメタレベル動作を自律的に行うことを実現している。この結果、プログラ集団間の関係はまた個人間の関係と同様であるが、マ自身はメタ動作の定義を行う必要はなく、アプ主体が固定していないので、集団の合併や吸収なリケーション実現のために必要な知識の構築だけ

どよりフレキシブルな関係が可能になる。

に専念することが出来る。さらにメタ移動の実現
はプログラマをリソース検索や知識検索といった分散環境において頻出する動作の記述から開放し、個々のリソースや知識の位置を意識せずにアプリ

以下で述べる kMedia や TelMeA は１の個人間の関係であり、先に述べた知識 Alignment は２の集団間の関係にあたる。

ケーションを構築することを可能としている。すkMedia[12][13]は個人のブックマークから個人

なわち、Plangent によって実現したプランニング間の関係を発見するシステムである。ここではブとモビリティの能力を併せ持つエージェントに加ックマーク上のフォルダー間の関係という形でユえ、メタレベルコントローラによって知識検索やーザ間の関係が提示される(図４)。これによりユーザは単に URL 間の関係の提示より信頼するよ

例外的状況からの復帰などの各種のメタレベル動作を実現することで、エージェント自身の自律性

うになる、また反対にフォルダー間の関係から相と開放型分散環境における柔軟性を高めた。

手への興味をかき立てることがあることがわかっ6

図６ Web におけるコミュニティの発見

ョンが知識を進化させていく原動力になると思わ
図５ インタフェースエージェントによるコミュニティ支援れる。我々はこの知識主体間のインタラクション
た。
を実現するために静的関係、動的関係、人間間関
TelMeA[14]ではネットワークコミュニティでの係の３つの研究の視点を提示し、その研究課題をコミュニケーション支援のためにインタフェース
示した。
エージェントを使うことでコミュニティとしての場を仮想的につくることをおこなっている（図５）。
ここで興味深いのはいろいろな振る舞いや行動の参考文献[1] Steve Lawrence and C. Lee Giles,

タグをつけることで発話がより相互に関係しあう

Accessibility of Information on the Web,

可能性があるということである。
これらはコミュニティの存在とその範囲はある程Nature, Vol. 400, 107-109, 1999.
[2] R. S. Patil, R. E. Fikes, P. F. Patel-Schneider,

度与えられたものであったのにたいして、コミュ

D. McKay, T. Finin, T. R. Gruber, and R. Neches.

ニティ知識の発見はこれらと対照的にコミュニテ

The DARPA knowledge sharing effort: Progressィそのものを発見する試みである[15][16]。ここ

report. In Charles Rich, Bernhard Nebel, andでは情報源となるサイトのコミュニティを、情報

William源サイトを参照するページ群の構成から発見してSwartout,

editors,

Principlesof

Knowledge Representation and Reasoning:いる（図６）。
6.4 知識主体の自律的拡張

Proceedings

of

the

Third

International

Conference. Morgan Kaufmann, 1992.

以上のような研究を通じて自律的インタラクションを通[3]
SemanticWeb
http://www.w3.org/2001/sw/

じての知識主体の拡張を可能にする仕組みを提案する。この仕組みはインターネットそのものを知的にする仕組み

Activity,[4] Toyoaki Nishida and Hideaki Takeda.

と機能することが目標である。

Towards the knowledgeable community. In

7. おわりにKazuhiro Fuchi and Toshio Yokoi, editors,

本稿では我々にとってより適切な情報流通を実現

Knowledge Building and Knowledge Sharing,

するために、知識共生という新しい概念を提案し

pages 155-164. Ohmsha, IOS Press, 1994.

た。ここでは情報を作り出す過程と情報を利用す[5] Toyoaki Nishida, Hideaki Takeda, Michiaki

る過程を明に取り込むため知識主体という概念を提案し、その知識主体のインタラクションとして

Iwazume, Harumi Maeda, and Motoyuki

情報流通が実現するというモデルを示した。知識は多様性と変化可能性を持つものであるので、整Facilitating human knowledge sharing. In Toru

Takaai.
Ishida,合的であることは保証されない。むしろ知識間のThe
editor,knowledgeable
Communitycommunity:
Computing:

Collaboration Over Global Information
Networks, chapter 5, pages 127-164. John

関係は不整合的であり、その不整合性を契機としてインタラクションが生じる。このインタラクシ
7

Wiley & Sons, 1998.

デル、情報処理学会第124 回知能と複雑系研究会、[6] A. Ohsuga, Y. Nagai, Y. Irie, M. Hattori, S.
Honiden： Plangent: An Approach to Making

2001.

Mobile Agents Intelligent, IEEE Internet
Computing, Vol. 1., No. 4, pp.50-57, 1997 年[7] 野中郁次郎、竹内弘高（著）、梅本勝博（訳）：知識創造企業、東洋経済新報社、1996.
[8] 梅田勇一，沢村一, 議論を社会的計算の基本メ
カニズムとするエージェントシステム, 第 9 回マルチ・エージェントと協調計算ワークショップ（MACC2000）, 2000
[9] 市瀬龍太郎、武田英明、本位田真一、WWW
における情報源に関する知識の共生、情報処理学会第 124 回知能と複雑系研究会、2001.
[10] R. Ichise, H. Takeda and S. Honiden: Rule
Induction for Concept Hierarchy Alignment,
The IJCAI-01 Workshop on Ontology Learning(to appear)[11] 服部正典，大須賀昭彦，本位田真一:
開放型分散環境におけるプランニングモバイルエージェントアーキテクチャの提案、電子情報通信学会論文誌 (掲載予定)[12] Hideaki Takeda, Takeshi Matsuzuka, andYuichiro Taniguchi. Discovery of shared topics
networks among people --- a simple approach tofindcommunity

knowledge

from

www

bookmarks ---. In Proceedings of the PRICAI 00,
2000.
[13] 濱崎雅弘、武田英明、河野恭之、木戸出正継、
kMedia: ブックマークからの共通話題ネットワークの発見手法とその評価、電子情報通信学会知能ソフトウェア工学研究会／人工知能と知識処理研究会共催研究会、2001[14] 高橋徹、武田英明：TelMeA: 非同期コミュ
ニティシステムにおける Avatar-like エージェン
トの効果と Web ベースシステムへの実装、電子情報通信学会論文誌、Vol.J84-D-I, No.11、2001（掲載予定）[15] 村田剛志, 参照の共起性に基づく Web コミ
ュニティの発見, 人工知能学会誌, Vol.16, No.3,
2001.
[16] 村田剛志, Web コミュニティにおける構造モ8