論 文
人間関係ネットワークに基づく情報フィルタリングを用いた協調的タ
スクスケジューラ
大向一輝† a)

武田英明†† b)Collaborative Task Scheduler Using Information Filtering Method with Social Network
Ikki OHMUKAI†a) and Hideaki TAKEDA††b)

あらまし 本研究では複数の個人による協調的なタスク管理手法モデルを提案し，これを実現するためのアプ
リケーションとして携帯電話用スケジューラの実装を行った．一般に，複数人が関わる共同作業のようなタスクの管理コストを下げるためには，参加者がスケジュール情報を公開することが望ましい．しかしながら多くの個
人は複数の組織に所属しており，全ての情報を公開することは難しい．しかも，それらの組織の一部はアドホックに形成されるためにグループウェアに代表されるトップダウンの管理モデルを適用することは難しい．そこで，
本研究では個人同士がタスクの依頼および受理を行った履歴より人間関係ネットワークを生成し，完全グラフとなる部分グラフをグループと見なす手法および発見されたグループ単位での情報のアクセスコントロールを提供する手法によって，プライバシー侵害の問題を低減した上で情報公開を行うことを可能にする．また，本手法では明示的に記述されたプロファイルを必要としないために，ユーザの情報入力の付加を軽減することができる．
これらの手法を日常的なスケジューリングに適用するために携帯電話アプリケーションを開発し，実証実験を行った結果，半自動的なグループ発見およびアクセスコントロールは有効であるとの結論を得た．
キーワード 協調的問題解決，リソース管理，コミュニティ形成支援，パーソナルネットワーク，携帯電話ア
プリケーション

のリソース管理手法が提案されており，ツールやシス

1. ま え が きテムとして具現化されている．これらは，組織を中心

情報化社会の進展やライフスタイルの多様化は，個人と組織の関係を大きく変えつつある．現在では企としたトップダウンモデルと，個人を中心としたボト
ムアップモデルに大別される．

業あるいは学校といった既存の組織に加えて NPO・

トップダウンモデルの代表例としてグループウェア

NGO などの民間組織が多数存在し，複数の組織に同が挙げられる [1]．グループウェアは組織の生産性を時に所属する人々はもはや珍しくない．また，これら最大限に高めるために，組織内のリソースの予約やの公的な活動組織の他に私的な活動を行うグループが情報の共有を可能にする．また，多くの組織には階層無数に存在する．人々はこういった多くの組織・グルーが存在し，この階層に従って上位の人間が下位の人間

プを使い分けることで各々の生活を全うしている．

のリソースを管理することが望ましいとされている．

このような生活の質を高めるためには，個人の持つ時間や金銭，あるいは知識といった資源（リソース）を適切に管理することが重要である．これまでに多くグループウェアでは権限のコントロールによってこういった管理を可能にしている．
しかしながら，多くのグループウェアは組織の構成員が持つリソースを，全て組織のために利用できると†総合研究大学院大学
The Graduate University for Advanced Studies††

いう前提のもとで設計・運用されているために，先に

国立情報学研究所

述べた新しいライフスタイルには適合しない．複数のNational Institute of Informatics

グループウェアの連携についても，データ構造の違い

a) E-mail: i2k@grad.nii.ac.jpb) E-mail: takeda@nii.ac.jp

といった基本的な問題や，異なる組織間でのリソース

電子情報通信学会論文誌 D–I Vol. Jxx–D–I No. xx pp. 1–10 xxxx 年 xx 月

1

電子情報通信学会論文誌 xxxx/xx Vol. Jxx–D–I No. xx

予約の競合といった高次の問題が発生するために現実的ではない [2]．

使いこなすといった状況には適用できない．
多くのタスクは個人が持つ人間関係の中からの依頼

一方，ボトムアップモデルの例としては手帳や PIM・や共同作業という形で発生する．ここでの人間関係と

PDA を挙げることができる．これらの手法では個人

は過去のタスクの協働によって発生する 2 者間以上のがすべてのリソースを管理するために，複数の組織間関係であると定義する．これらのタスクは一度受理すのリソース配分は容易である．しかし，個人のためのると期日等を変更するためには相手との交渉が必要に管理手法には恣意的なものが多いために効率的なリなる．とくに，こういったタスクが異なる組織によっ

ソース管理を行うことは難しい．筆者らはこの問題にて同じ時間に複数予約された場合には，1 つのタスク対処すべく，意思決定論に基づくスケジューラを提案

について相手との交渉を行った後に，その結果をもとし有効性を検証したが [3]，ボトムアップモデルに共通に別の相手との交渉をしなければならないなど，問題する情報の入力コストの大きさを改善する方法についが複雑化し，競合解消のコストが著しく増大する可能ては研究がなされていない．

性もある．

そこで，本研究では，トップダウンモデルとボトム

このような事態を回避するためには，タスクを依頼

アップモデルの両者の問題点を解消し，主体的かつ効する時点で今後の交渉の余地の少ない時間帯を選択す

率的なリソース管理を可能にする協調モデルを提案することが望ましい．

る．また，このモデルを携帯電話用スケジューリング

そのためには，参加者が自身の情報を公開することシステムとして実装し，実証実験によって有効性を検が重要となる．タスクの依頼者が相手のタスク状況を証する．

事前に確認し，ダブルブッキングを起こさないように

本論文の構成は以下の通りである．2 章では対象問配慮したリソースの予約が可能であれば妥結点への題を概説し，リソース管理のための協調モデルを提案

到達が早まる．すでにグループウェアをはじめとする

する．3 章では人間関係ネットワークおよびタスクのトップダウンモデルでは，組織の構成員に関する全て

依頼関係ネットワークに基づく情報フィルタリング手のタスク情報を共有することで効率的なスケジューリ法を提案する．4 章では携帯電話アプリケーションとングを実現している．

しての実装について述べ，5 章で提案システムの実証実験とその考察を行い，まとめとする．

2. 協調的スケジューリング
タスクスケジューリング問題は，個人が抱えるタスクに対して時間リソースを適切に分配する問題であしかしながら，この手法によって複数の組織間にまたがるスケジューリングを行う際には，プライバシーの侵害の恐れがあるために参加者に対して全ての情報の公開・共有を要請することは現実的ではない．タスクの依頼に際して必要な情報のみを適切に公開することが求められる．

る [4]．基本的な制約条件としては 2 つ以上のタスク

このように，情報の公開に際しては，誰に，どのよに同じ時間リソースを適用できない，すなわちダブル

うな情報を公開すべきかというアクセスコントロール

ブッキングの禁止がある．また，工場での工程管理やが必要である．コントロールの手段としてはプロファ

航空・鉄道などのダイヤ編成といった従来の工学的なイルをユーザ自身に記述させるものが多いが，この方スケジューリング問題とは異なり，本研究で対象とす

法では入力のコストが極めて大きくなる．そこで，本る問題では参加者である個々の人間どうし，組織どう研究では日常的なリソース管理の行動をシステムが分しはそれぞれ独立であり，異なった目的や制約を持つ

析し，その結果をもとに情報のアクセスコントロール

ものであると考えられる．そのため，これまでに研究およびフィルタリングを実現する手法を提案する．こされてきた単一目的の最適化問題や制約解消問題としれにより，プライバシーの保護と情報入力コストの問て扱うことは難しい．同様に，参加者どうしの情報共

題を同時に解決することが可能になると思われる．ま有の効率化による問題解決手法がナレッジマネジメン

た，ボトムアップのアプローチをとることによって，

トやネットワークコミュニティの分野で提案されてい固定的ではないアドホックなグループに対する支援がる [5] [6] が，これらは単一の組織内でのマネジメント可能になる．

や単一のコミュニティの形成をいかに支援するかに主眼が置かれているために，複数の人間が複数の組織を
2

論文／人間関係ネットワークに基づく情報フィルタリングを用いた協調的タスクスケジューラ

3. タスクの依頼関係に基づくアクセスコ
ントロール

軸に沿ってガントチャート形式で表示されている．この例では最上段がユーザ自身，2 段目および 3 段目が他のユーザ情報である．他のユーザのスケジュール情本研究では，前節で述べた問題を解決するために，

報は後述のフィルタリングアルゴリズムによってコン

過去のタスクの協働関係に関する情報を利用し，新たトロールされた結果のみが表示される．なお，同時にな協働関係を結ぶための支援手法を提案する．提案シ

閲覧したいユーザ数が多い場合にはそれに応じて各行

ステムでは，複数人の間でのタスクの依頼関係からグの高さが変わる．

ループの同定を行い，この結果をもとに情報のアクセ

下段はユーザがカーソルで指定した日付に含まれる

スコントロールを行うことを目指す．以下にユーザモ

タスク情報のタイトルおよび時間が表示される．他

デルおよびアルゴリズムの詳細を述べる．

ユーザの情報が公開されている場合にはそれについて

3. 1 スケジューリング決定プロセスも同様に表示される．ユーザはここで表示される各タ

本節ではユーザ側の視点から，提案システムを用い

スクをカーソルで指定し，さらに詳細な情報を表示さた複数のユーザに関わるタスクの決定プロセスについて述べる．システム側の動作およびアルゴリズムの詳•

タスクの依頼ユーザが複数人との共同作業を行いたい場合には，細については次節以降で述べる．

•

せることが可能である．

まず前述の時系列インターフェイス上に相手のスケ

相互承認

提案システムによる協調的スケジューリングを行う

ジュール情報を表示させる．次に，共通の空き時間検にあたっては，事前にユーザ間の相互承認が必要とな索機能を呼び出すと，ソフトウェアは取得したデータ

る．まず，ユーザ（A）は他のユーザ（B）に対してタから該当する時間帯を検索し，候補を提示する．ユー

スク情報の閲覧および登録を行ってよいかどうかを問ザがこの候補から適切と思われる時間帯を選択すると，うメッセージを送信する．その際には何らかのコミュ

図 2 右に示すタスク詳細設定インターフェイスが表示

ニケーションを行ったうえで相手の ID を入手する必される．ユーザはこのインターフェイスを用いてタイ

要がある．ユーザ B はこの通知に対して問い合わせをトル等の情報を入力する．また，時間帯選択の時点で許可するメッセージを返信すると，ユーザ A とユーザ

開始時間，終了時間およびタスクを実行するメンバー

B の間に相互承認が成立したとみなされ，相手のユー

情報は自動的に入力されているが，これを手動で変更

ザ名が関連ユーザリストに登録される．相互承認は相することが可能である．ただし，提示された空き時間

手 1 人につき 1 回行えばよい．

以外の時間帯にタスクが登録された場合には警告が発•せられる．全てのデータを入力し，登録すると，端末

タスク情報の閲覧

ユーザ A は，自身が持つ関連ユーザリストに含まれはサーバにアクセスし，他のユーザのデータに対してるユーザのスケジュール情報を閲覧することが可能で書き込み処理を行う．これとともに，端末内に保存さある．携帯端末上のソフトウェアにおいて相手ユーザれたデータを更新する．

の ID を指定すると，端末はインターネット上のサー•タスクの受理と実行

バと通信し，相手ユーザの情報を取得する．複数人の共同作業タスクがサーバに登録されると，サーバはID を指定し，情報を一括取得することも可能である．

他のユーザに対してその旨をメールにて通知する．こ

取得された情報は，ユーザ自身のスケジュール情報との通知を受け取ったユーザは端末側ソフトウェアからともに図 1 に示す時系列インターフェイス上に表示さデータ同期機能を呼び出し，サーバ上のデータを取得れる．時系列インターフェイスは上段と下段に分かれする．その際に，新しいタスクの詳細が表示され，受ており，上段は数日間の日付が縦に並べられている．

理または拒否を選択する．全てのユーザが受理した場

横軸は 0 時から 24 時までの時間軸である．各行の内合には，そのタスクは実行可能タスクとして各ユーザ

部はユーザが閲覧したい人数分に分割されており，各のデータに正式に登録される．また，1 人以上のユーザ（注 1）

ユーザのタスク情報ないし空き時間の情報が時間が拒否した場合にはタスクはキャンセルされ，各ユー
ザにその旨が通知される．タスクの依頼者は同様の作（注 1）：空き時間とはタスクが存在しない時間帯を示し，提案システム
によって自動的に計算される．なお，夜間や休日といった，ユーザがタスクの登録を拒否したい時間帯については，これらを空のタスクとして一括登録するインターフェイスを用意し，入力の支援を行っている．

3電子情報通信学会論文誌 xxxx/xx Vol. Jxx–D–I No. xx

3. 2 人間関係ネットワークを用いたアクセスコン
トロール
前節で述べたスケジュール決定プロセスを支援するため，提案システムは人間関係ネットワーク（注 2）を用いた情報のアクセスコントロールを行う．この手法はユーザに意識されることなく実行される．
本研究で想定している個人が複数のグループに所属しているような状況では，互いの全ての情報を開Fig. 1図 1 協調タスク表示
Collaborative task view.

示することは難しい．そこで，タスク情報の公開ポリシーを個別に設定することを考える．あるタスクの情報は，そのタスクの共同作業者の全員が属するグ
ループのメンバーのみに公開するものとする．例えば，

G = {A, B, C, D} となるグループ G があり，タスク

T の共同作業者 CT が CT = {A, B, C} であれば，このタスク T は G のメンバー全員に公開される．

この手法はユーザが所属するグループを自動的に発見するアルゴリズムおよび発見された複数のグループから適切にアクセスコントロールを行うアルゴリズムから構成される．詳細を以下に述べる．

3. 2. 1 人間関係ネットワークからのグループ発見
図 2 カレンダ表示（左）とタスク詳細設定（右）Fig. 2 Calendar view (left) and task data view(right).

本研究が対象とするような状況においては，ユーザが所属するグループは動的に変化する．すなわち，時間の進行にしたがって新たなグループが生起する．このような場合はユーザによる設定はユーザにとって負業を繰り返す必要が生じるが，その際には 1 度拒否さ担であるだけでなく設定が不正確になる場合も考えられた時間帯は提示されないようになる．

れる．そこで，本研究ではグループを自動的に発見す以上のプロセスによって登録されたタスクの一覧はる手法を提案する．

図 2 左に示すカレンダーインターフェイスで閲覧する

この手法では，過去のタスクの依頼および受理関係ことができる．カレンダーインターフェイスではユーに基づく人間関係ネットワークを形成し，その中で有ザ自身のタスクのみが表示される．カレンダーの各セ

意な部分を抽出して，これをグループとして用いる．

ルの下部は 3 段の簡易ガント表示になっており，タス

ここでは有意な部分とは人間関係ネットワークをグラ

クの登録状況を直感的に知ることが可能である．また，

フとしてみた場合の極大完全部分グラフである．

インターフェイスの下部は時系列インターフェイスとユーザ間での相互承認およびタスクの依頼といっ同様に，カーソルで指定した日付に含まれるタスクのたインタラクションが発生すると，システムはそれ

詳細が表示される．

らのユーザ同士を人間関係ネットワークに登録する．

このように，提案システムはユーザに対して他の人間関係ネットワークはユーザごとに構築されるもユーザの情報の取得，閲覧および共同作業タスクの登のとし，それぞれは図 3 に示すようにユーザ本人を録作業をシームレスに支援する．ユーザは後述の人間中心としたスター型のトポロジーとなる．また，各関係ネットワークを用いた情報のアクセスコントロー

リンクには「Authorized（相互承認済み）」もしくはルといった機能の存在を意識することはない．また，「Collaboration（タスク依頼関係あり）」のラベルが事前の相互承認を除いて，こういった機能のための特付加される．

別な設定は必要ない．ユーザは，日常的な行動を提案
システム上で行うことにより，プライバシーを保護したうえで協調的なタスク登録を行うことが容易になる．
4（注 2）：本研究における人間関係とは，タスクの依頼および協働関係に基づくユーザ間のネットワークを意味する．

論文／人間関係ネットワークに基づく情報フィルタリングを用いた協調的タスクスケジューラ

図 3 ユーザごとの人間関係ネットワーク
Fig. 3 Personal networks of each user.

あるユーザ（self ）が他のユーザ（target ）のスケ
ジュール情報を閲覧する際に，システムはこれらの人
図 4 グループ発見アルゴリズム
Fig. 4 Group detection algorithm.

間関係ネットワークから両者がともに所属しているグ
ループを発見する．グループ発見アルゴリズムの手順を図 4 に示す．まず，self と target の 2 名を最小のグループとして登録する．次に，self がパスを持つ任意の 1 ユーザ（candidate ）を選択し，グループ内の各ユーザに対して candidate へのパスが存在するかどうかを問い合わせる．全てのユーザがパスを持っていた場合には，candidate をグループに追加し，このグループをリストに登録する．登録の際には，すでにリストに存在するグループと構成メンバーを比較し，前者が後者を包含する場合には後者をリストから削除する．これらの操作を再帰的に繰り返し，最終結果をグ
ループリストとして出力する．なお，self が複数人のデータを取得する際には，それぞれのユーザごとに複数回繰り返す．
本手法の計算量は，self と target の両者がともにパスを張っているユーザ数 N の増加にしたがって 2Nのオーダーで増加する．N の最大値は，self およびtarget が持つパスの数をそれぞれ nself ，ntarget とすると，min[nself ，ntarget ] となるが，一般的に，1 人が持つパスの数は，システム全体のユーザ数には比例せ（注 3）ず，一定の数で飽和する．よって，計算量が全体のユーザ規模にしたがって無限に増加することはない．
また，同定されるグラフの規模が比較的小さいと予想（注 3）：社会学の分野での調査 [7] によれば，1 人が持つ知人の数は平均 40 人程度であるとの報告がある．

されることから，深さ優先の探索手法を取り入れ，早い段階での枝刈りを可能にしている．しかしながら，大規模な実運用に際しては，極大完全部分グラフの探索の高速化手法 [8] などを取り入れる必要があると思われる．

3. 2. 2 グループによるアクセスコントロール
次に，上で求めたグループを用いて，ユーザ self によるユーザ target のスケジュール閲覧の可否を決定する．この場合，スケジュール閲覧の可否とはユーザの持つ個々のタスクの詳細を表示するか否かを指す．
前節の手法により，self および target を含むグルー
プ集合 FoundGroups を得ることができる．ユーザの環境によっては複数のグループが発見される可能性がある．次に，システムは target の持つ全てのタスクより self に公開可能なものを選択する．選択アルゴリズ
ムを図 5 に示す．
いま self をユーザ A，target をユーザ B とした場合に発見されたグループを G1 = {A，B ，C, D}, G2 ={A，B ，G} とする．

あるタスク T1 に含まれる共同作業者のリストを

C1 = {B, G} とする．このタスクについて C1 ⊂=G2 が成立するため，タスク T1 はユーザ A および B がともに所属するグループ内で行われるタスクであるとして A に公開される．
（図 6(a)）一方，C2 = {B, K} で
5

電子情報通信学会論文誌 xxxx/xx Vol. Jxx–D–I No. xx

用したアクセスコントロールを適用する，全てのユー
ザに公開する，全てのユーザに公開しない，という 3段階の情報公開レベルを設定することができる．

4. 携帯電話への実装
個人の日常的なスケジューリングを支援するために
図5

アクセスコントロールのアルゴリズム
Fig. 5 Task filtering algorithm.

は，利用シーンが限られる PC よりも，常に持ち歩くデバイスが適していると考えられる．また，複数人での協調的なタスク登録作業を支援するためには通信機能が必須である．そこで，本研究では提案手法を携帯電話上で動作するソフトウェアを用いたサーバ・クラ
イアントシステムとして実装した．これにより，全てのユーザが場所および時間を問わず互いのスケジュー
ル情報を閲覧し，タスクの依頼を行うことができるよ
うになる．
一方で，クライアントに携帯電話を利用することによる制約も大きい．現状の携帯電話環境では端末同士の直接通信は不可能であるため，インターネット上のサーバに各ユーザのタスク情報を格納している．同様の情報は各端末内にも保存されており，データの同期
はユーザが明示的に指定した時点で行われる．相互承認ネットワークやタスクの依頼関係ネットワークはサーバ上でのみ保存される．また，端末へのプッシュ型通信が行えないことから，他のユーザが登録した共同作業タスクの存在を知るための時間差が生じる．そこで，提案システムでは携帯電話のメール機能と連携し，サーバがタスクを登録した時点で共同作業者に対してその旨を伝えるメールを送信する．メールにはタ

図6

グループ発見を用いたタスク情報のアクセスコント
ロール
Fig. 6 Information control method with working
groups.

スク情報の概要が記載されているほか，埋め込まれたリンクからクライアントソフトウェアを起動することができる．
インターフェイスの制約としては，表示画面の小ささや解像度の低さが挙げられる．情報の一覧性の低さあるようなタスク T2 においては C2 * G1 , G2 であるはこれまでに述べた協調的なタスク登録プロセスを妨ために公開されない．
（図 6(b)）

げる原因となるため，既存の携帯電話用スケジューラ

以上で述べた手法により，過去の協働関係からのと比較して 1 画面中の情報量を高められるよう，カレ

ユーザ間のネットワークの構築およびグループの発見，

ンダーインターフェイスおよび時系列インターフェイ

グループ内のアクセスコントロールを自動的に行うこスを設計している．また，携帯電話の機種によって解とが可能になる．ユーザはグループの構成員をあらか

像度が異なる問題に対しては，機種ごとのプロファイ

じめ設定するなどのプロファイリングの必要がない．

ルを作成し，ソフトウェアのダウンロード時に機種を他人へのタスクの依頼を行う操作のみで複数のグルー判別して適切なプロファイルを送信する．

プ間にまたがる情報のアクセスコントロールが実現される．
なお，ユーザは個々のタスクに対し，この手法を利
6

各クライアントはインターネット接続が可能な携帯電話である．これらの端末は Java アプリケーションのダウンロードおよび実行が可能である．本プロジェク

論文／人間関係ネットワークに基づく情報フィルタリングを用いた協調的タスクスケジューラ

トでは株式会社 NTT ドコモが提供する端末（ソニー株式会社製 SO504i，日本電気株式会社製 N504iS，および松下電器産業製 P504iS）を利用した．ソフトウェア
開発環境としてはサン・マイクロシステムズ株式会社が提供する Java 2 Platform Micro Edition Connected

Limited Device Configuration（J2ME CLDC）[9] お
よび J2ME Wireless SDK for DoJa [10] を利用した．
サーバは常時インターネットに接続されている．
ハードウェアには一般的な PC サーバを用いた．オ
ペレーティングシステムには Debian/GNU Linux

3.0 を使用し，Java によるアプリケーションサーバ
実 行 環 境 と し て サ ン・マ イ ク ロ シ ス テ ム ズ 株 式 会社が提供する Java 2 Platform Enterprise Edition（J2EE）1.2，Java 2 Standard Edition Runtime En-

vironment（J2SE JRE）1.4，および Apache Projectが提供する Tomcat 4.0 を利用した．

5. 実 証 実 験
提案システムの有効性を検証するために実証実験を行った．期間は 2003 年 1 月 26 日から 2 月 17 日までの約 3 週間である．被験者は 9 名（総クライアント数は 16）である．実験内容は，期間中にクライアント
ソフトウェアを実際に利用し，被験者自身のタスクを入力してもらうというものである．なお，被験者のグループ構成は，A 研究グループに属するのが 3 名，B

図 7 人間関係ネットワーク
Fig. 7 Social network.

研究グループに属するのが 2 名，C 研究グループに属するのが 5 名，C 研究グループの OB（D グループとする）が 3 名，それら以外に個人的な友人関係が含まれる．

法の有効性を検証するため，被験者のそれぞれについ

実験期間中に登録された個人タスクの平均は 73.3て本人を含むグループのリストを提示し，それらのグ件であった．また共同作業タスクは計 62 件であった．

ループが適切であるかどうかを評価してもらった．ここの協調タスク・依頼タスクは平均 3.0 名に関係しての実験では，個々のグループに名前をつけてもらい，おり，個人タスクの 28.3%を占める．また，共同作業

正しくつけられたものを適切であるとし，リストに含タスクの入力支援機能により，1 名あたり 13.9 件のタ

まれる名前が多すぎる，もしくは少なすぎると指摘さ

スク入力の手間を軽減している．

れたものについては発見されたグループが適切でない

5. 1 グループ発見アルゴリズムの評価
実証実験で得られたタスクの依頼関係ネットワークとした．
被験者に提示したグループはのべ 24 個（計 9 グルーを図 7 に示す．このようにタスクの依頼関係は極めてプ）である．うち有効回答は 21 個（8 名分）である．

複雑なものになる．このネットワークに対し前述のグ

結果は 20 個（95.2%）のグループについて適切である

ループ発見アルゴリズムを適用すると図 7（a）の楕との回答を得た．適切でないとされたグループについ

円に示すような複数のグループが得られる．また，特ては構成員の数が 1 名足りないと指摘された．また，定のユーザを含むグループの一覧を図 7（b）に示す．

被験者の 1 人は，提示された 5 名を含むグループのう

このように，提案手法によってあるユーザが複数のグ

ちの 3 名で構成されるもうひとつのグループが存在す

ループに所属していることがわかる．ここで，提案手ると回答した．このような包含関係にあるグループの7

電子情報通信学会論文誌 xxxx/xx Vol. Jxx–D–I No. xx

発見は現状のアルゴリズムでは解決できない．タスク
依頼の頻度によるクラスタリングといった新しい手法が必要になると考えられる．
提案システムによって発見された 9 グループの中には，被験者のメンバー選定の段階では考慮していなかったグループ（3 名）が含まれる．このグループに所属する全員が適切であると回答していることから，
本システムのグループ発見アルゴリズムは有効に機能

表 1 フィルタリング手法の評価
Table 1 Evaluation of information filtering.
Evaluation
Remark 1
Remark 2
Remark 3
Remark 4
Remark 5
None

Agree
484 (80.1%)
0
0
159
30
48
247

Disagree120 (19.9%)
96 (15.9%)
11 (1.8%)
13 (2.2%)000

しているといえる．

5. 2 情報フィルタリングの評価

一方，極大完全部分グラフの抽出によるグループ発

次に，情報フィルタリングの効果を検討するため，見手法においては，所属するユーザの多いグループを全ての被験者に対してそれぞれが入力したタスクの一

正確に抽出することが難しい．そのため，システム全

覧およびそれらのタスクがどのユーザに閲覧可能な状

体のユーザ数が増加するにつれ，「非同意」であった理態であったかをリスト化したものを提示した．その際

由が「4. もっと見せたいユーザがいた」となるようなには結果に対して同意または非同意のチェックを入れタスクが増加すると予想される．このような問題を解てもらい，備考として「1. 誰にも見せたくなかった」

決するためには，グループ発見の条件を緩和する必要「2. 一部のユーザだけに見せたかった」「3. 全員が見がある．ただし，条件の緩和はユーザの予期しない情てもよかった」「4. もっと見せたいユーザがいた」「5.

報公開につながる恐れがあるため，これらのトレード

全員に見せたかった」という 5 種類の選択肢を用意しオフを考慮した手法を導入する必要がある．これにつた．各タスクに対するチェックは必須とし，備考は前

いては今後の課題とする．

述の質問で「非同意」であったものは必須，「同意」であるものは任意で付加してもらうものとした．
被験者に提示したタスクの総数は 660 件である．う
ち 604 件（8 名分）について回答を得た．結果を表 1に示す．必須項目の「結果に対する同意・非同意」については「同意」が 484 件（80.1%），「非同意」が 120

全体としては，「同意」もしくは解決が容易な「非同意」タスクは 593 件，有効回答全体の 98.2%となって
おり，提案手法によるスケジューリング支援は有効に機能しているといえる．

6. 関 連 研 究件（19.9%）であった．
「非同意」のうち，その理由と本研究に関連のある研究分野としては，CSCW やして備考の「1. 誰にも見せたくなかった」を挙げたもグループウェアといった知識共有に関するもの，インのは 96 件である．これは有効回答全体の 15.9%，「非ターフェイス，P2P ネットワーク，セキュリティ等が同意」の 80.0%を占める．本システムでは，4.1 節に挙げられる．

述べたように各タスクに対して情報の公開レベルを

IKNOW は個人の持つ知識を用いて個人同士の社会「全てのユーザに公開しない」に設定することができ

的ネットワークを構築するためのシステムである [11]．

る．そのため，これらのタスクについてはシステムとIKNOW では個人を Web ページ，知識を Web ページ

して問題の解決が容易である．同様に，非同意の理由

内のリンクとして扱い，同じリンクを持つ Web ペーが「3. 全員が見てもよかった」であった 13 件（全体ジ同士に人間関係リンクを張る．ユーザは，結果としの 2.2%，「非同意」の 10.8%）についても情報公開レて得られた知識ネットワークを利用して知識を検索す

ベルを「全てのユーザに公開する」とすることで解決

ることが可能になる．IKNOW では人間関係ネット

できる．しかしながら，非同意の理由が「2. 一部のワークが誰にでも参照可能であるとしている．一方でユーザだけに見せたかった」すなわち閲覧可能なユー

本研究ではパーソナルネットワークには複数のコミュザが多すぎるとされる 11 件（全体の 1.8%，「非同意」

ニティが存在し，それぞれは競合関係にあるとの想定の 9.2%）については，前節のグループ発見アルゴリをしている．そのため，同様の社会ネットワークが構ズムに関する問題点と同様に別の手法によるフィルタ

築されたとしても，本研究と IKNOW では情報の提リングや手動設定が必要になると思われる．これらの示方法が異なる．

解消は今後の課題である．
8

Tyler らの電子メールを用いた研究では大規模な組

論文／人間関係ネットワークに基づく情報フィルタリングを用いた協調的タスクスケジューラ

織内での複数のコミュニティの発見手法を提案してい望まない情報公開や全ての認証ユーザに全ての情報をる [12]．この手法はボトムアップのコミュニティ発見

公開してしまうといった状況を回避することが可能でアルゴリズムを複数回試行し，同定された確率からある．実際には，タスクの依頼関係からグループを同

各個人のコミュニティへの寄与度を測定するものであ定し，グループを横断するような情報アクセスを禁ずる．しかしながら，この手法の目的はコミュニティのる．これにより，プライバシーの侵害を最小限に抑えクラスタリングであり，本研究が目指すような 1 人がた上で，情報共有によるメリットを享受することが可

複数のコミュニティに所属しているといった状況を想能になる．

定してない．また，Tyler らの手法ではあらかじめ大

提案システムでは，1 人のクライアントソフトウェ

規模な組織が存在している場合でのみ適用することがアから他の複数のユーザの持つタスクデータに直接タできる．

スク情報を書き込むことが可能である．他ユーザはこ乃村らの MHC は電子メールからイベント情報を抽のタスク情報を自分で入力する必要がないため，トー出し，その時間データをカレンダーに自動登録するシ

タルで見るとデータ入力のコストは大幅に低減する．

ステムである [13]．電子メールによるタスク情報の流

携帯電話のアプリケーションを導入する上で阻害要因

通は本研究で用いている携帯電話アプリケーションよとなるのはデータ入力の手間であることが多い．このりも簡便であり，潜在的なユーザ数も大きい．しかし，ような協調モデルには携帯電話用アプリケーションのMHC では複数人の間での情報公開や協調的なタスク

デメリットを打ち消す効果があると考えられる．

登録といった問題を取り扱っていない．

7. ま と め

現状のシステムでは，ユーザ間に張られたパスを消去しないために，発見されるグループの数が単調増加する．今後の課題として，タスクの依頼関係パスに時

本研究では個人のリソース管理の手法として協調モ間の要素を導入し，一定期間タスクのやりとりのない

デルを提案し，携帯電話用タスクスケジューラとしてユーザ間の関係を消去することや，パスの時間的要

このモデルを実装した．

素を考慮してアクティブなグループのみを発見する手本研究が対象としているのは会社組織のようにあら法 [14] を導入することを考える．

かじめ上下関係が定められておらず，その範囲が明確

謝辞 本研究は情報処理推進機構（IPA）による「平でないようなグループに複数所属しているような人々

成 14 年度未踏ソフトウェア創造事業」の支援を受けである．

ております．

提案システムでは，既存のグループウェア等とは異なり，メンバーリストの作成や管理者の決定といった文[1]グループの定義をあらかじめ行う必要はない．ユーザ

ループの同定はすべてサーバ側が自動的に行う．これC. A. Ellis, S. J. Gibbs and G. Rein: “Groupware:Some Issues and Experiences”, Communications of
the ACM, 34, 1, pp. 39–58 (1991).

は，他のユーザに対して協調・依頼タスクを発行するという操作のみを行い，そこからの関係の発見やグ

献[2]

B. Wellman: “Computer Networks As Social Net-

[3]

I. Ohmukai, H. Takeda and M. Miki: “A Proposal

works”, Science, 293, pp. 2031–2034 (2001).

により，ボトムアップに構築されるグループや，タスof the Person-centered Approach for Personal Task

クの発生とともに生まれるアドホックなグループに対Management”, Proceedings of 2003 Symposium on
Applications and the Internet (SAINT2003), pp. 234–

しても適切な支援が可能になる．
提案システムでは，各ユーザがあらかじめ自身のリ

240 (2003).
[4]

S. J. Noronha and V. V. S. Sarma: “Knowledge-

ソース情報を公開することを前提としている．このよBased Approaches for Scheduling Problems: A Sur-

うな環境では，他人の時間リソースの状況を考慮したvey”, IEEE Transactions on Knowledge and Data En-

上でリソースの予約をすることが可能になるために，

gineering, 3, 2, pp. 160–171 (1991).
[5]

予期しないリソースの競合を引き起こすことが少なくInternet: A survey”, Data and Knowledge Engineering, 36, (2001).

なる．また，競合が実際に発生したとしても，交渉のサイクルが短くなると思われる．
過剰な情報公開によるプライバシーの侵害に対しては，タスク情報のアクセスコントロール機能によって

M. Klusch: “Information Agent Technology for the[6]

亀井, 藤田, E. Jettmar, 吉田, 桑原：“ネットワークコミュ
ニティの形成を支援するシステム Community Organizer
における情報提示手法の検討”, 電子情報通信学会論文誌,
J84-D-I, 9, pp. 1440–1449 (2001).

9電子情報通信学会論文誌 xxxx/xx Vol. Jxx–D–I No. xx[7]

工藤, 大谷：“数量として測る友人数”, http://www-soc.
kwansei.ac.jp/otani/research/02sotsuron/3-3.htm (2000).

[8]富田, 平賀, 若月：“最大クリーク抽出アルゴリズムの効率化とその評価”, 情報処理学会研究報告, 99-MPS-24-1,
pp. 1–4 (1999).

[9]Sun Microsystems, http://jcp.org/aboutJava/communityprocess/final/jsr139/: “Java 2 Platform Micro Edition Connected Limited Device Configuration (J2ME CLDC)
Specification” (2003).

[10]

NTT

DoCoMo,http://www.nttdocomo.co.jp/p_s/

imode/java/pdf/jguide504_021216.pdf: “i アプリコン

テンツ開発ガイド for 504i” (2002).
[11]

N. S. Contractor, D. Zink and M. Chan: “A Tool
to Assist and Study the Creation, Maintenance,
and Dissolution of Knowledge Networks”, Community Computing and Support Systems, pp. 201–217(1998).

[12]

J. R. Tyler, D. M. Wilkinson and B. A. Huberman:“Email as Spectroscopy:

Automated Discovery ofCommunity Structure within Organizations”, Condensed Matter (2003).
[13]

乃村, 花田, 牛島：“MHC - Message Harmonized Calendaring System の設計と実装”, 情報処理学会論文誌,
42, 10, pp. 2518–2525 (2001).

[14]

R.Kumar, J.Novak, P.Raghavan and A.Tomkins:“On the Bursty Evolution of Blogspace”, Proceedings of the Thirteenth International World Wide Web
Conference (WWW2003) (2003).

（平成 xx 年 xx 月 xx 日受付）

大向一輝

2000 年 3 月同志社大学工学部知識工学科卒業．2002 年 3 月同大学院工学研究科
博士前期課程修了．同年 4 月総合研究大学
院大学複合科学研究科博士後期課程入学．
現在に至る．セマンティック Web 技術を用いた知識共有の研究に従事．情報処理学
会，人工知能学会各会員．

武田

英明

（正員）

1991 年 3 月東京大学大学院工学系研究科博士課程修了．1993 年 4 月奈良先端科
学技術大学院大学助手．1995 年 4 月同助教授．2000 年 4 月国立情報学研究所助教
授．2004 年 5 月同教授．現在に至る．総合研究大学院大学教授（複合科学研究科情報学専攻）を併任．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，人工知能学会，
情報処理学会など会員．工学博士．

10

Abstract This paper proposes a collaborative personal task management with social network. Social
network is obtained from analysis of requested task among people then our system discovers emergent groups
in the network. These groups are used to control information disclosure, that is, only group members canaccess detailed information belonging to the group. This approach maximizes usability with keeping users’
privacy. We implement client/server system on cellphones environment called Social Scheduler. We remark
the advantages of our approach with an experiment.
Key words collaborative problem solving, resource management, support for creating communities,
social network, cellphone application