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JAWS2003¯¯

人間関係グラフ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
Collaborative Task Scheduler using Information Filtering Methodwith Social Network
大向 一輝
Ikki Ohmukai

総合研究大学院大学
The Graduate University for Advanced Studies

i2k@grad.nii.ac.jp, http://www-kasm.nii.ac.jp/~i2k/

武田 英明
Hideaki Takeda

国立情報学研究所
National Institute of Informatics

takeda@nii.ac.jp, http://www-kasm.nii.ac.jp/

keywords: collaborative scheduling, social network
SummaryThis paper proposes a collaborative approach for personal task management which is modeled as analliance model. Alliance model is based on information sharing and collaboration of several persons. They
disclose their task condition and maintain to be updatable by their friends. To avoid privacy issues we
propose emergent group discovery algorithm to control the level of disclosure. We implement client/server
system called Social Scheduler on cell-phones environment. We remark the advantages of our approach withan experiment.

1. は じ め に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．

情報化社会の進展やライフスタイルの多様化は，個人

しかしながら，多くのグループウェアは組織の構成員と組織の関係を大きく変えつつある．現在では企業あるが持つリソースを，全て組織のために利用できるといういは学校といった既存の組織に加えて NPO・NGO など

前提のもとで設計・運用されているために，先に述べた新の民間組織が多数存在し，複数の組織に同時に所属する

しいライフスタイルには適合しない．複数のグループウェ

人々はもはや珍しくない．また，これらの公的な活動組

アの連携についても，データ構造の違いといった基本的

織の他に私的な活動を行うグループが無数に存在する．

な問題や，異なる組織間でのリソース予約の競合といっ人々はこういった多くの組織・グループを使い分けるこ

た高次の問題が発生するために現実的ではない [Wellmanとで各々の生活を全うしている．

01]．

間や金銭，あるいは知識といった資源（リソース）を適切

一方，ボトムアップモデルの例としては手帳や PIM・
PDA を挙げることができる．これらの手法では個人がに管理することが重要である．これまでに多くのリソー

すべてのリソースを管理するために，複数の組織間のリス管理手法が提案されており，ツールやシステムとしてソース配分は容易である．しかし，個人のための管理手具現化されている．これらは，組織を中心としたトップ

法には恣意的なものが多いために効率的なリソース管理

ダウンモデルと，個人を中心としたボトムアップモデルを行うことは難しい．筆者らはこの問題に対処すべく，意に大別される．

思決定論に基づくスケジューラを提案し有効性を検証しこのような生活の質を高めるためには，個人の持つ時

トップダウンモデルの代表例としてグループウェアがたが [Simon 77][Ohmukai 03]，ボトムアップモデルに共挙げられる．グループウェアは組織の生産性を最大限に通する情報の入力コストの大きさを改善する方法につい高めるために，組織内のリソースの予約や情報の共有をては研究がなされていない．

可能にする．また，多くの組織には階層が存在し，このそこで，本研究では，トップダウンモデルとボトムアッ階層に従って上位の人間が下位の人間のリソースを管理

プモデルの両者の問題点を解消し，主体的かつ効率的なすることが望ましいとされている．グループウェアではリソース管理を可能にする協調モデルを提案する．また，

2

JAWS2003

このモデルを携帯電話用スケジューリングシステムとしける人間の活動の中で非常に重要なものとなっている．こて実装し，実証実験によって有効性を検証する．
本論文の構成は以下の通りである．2 章では協調モデれらの活動は多岐に渡るが，Shneiderman は Acitivities
and Relationships Table: ART と呼ばれる単純で理解

ルの基本概念である Information and Communicationの容易なモデルを導入することで分類を行っている．

Activities について議論する．3 章では対象問題を概説
し，ICA の概念を取り入れたリソース管理のための協調モデルを提案する．4 章では人間関係ネットワークおよの種類であり，”Collect”，”Relate”，”Collaborate”，”Do-びタスクの依頼関係ネットワークに基づく情報フィルタリング手法を提案する．5 章では携帯電話アプリケーションとしての実装について述べ，6 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. Information and Communication Activities

ART の一方の軸は”Activity category”すなわち行動
nate”の 4 種類に分類されている．もう一方の軸は”Category of relationship”（関係の種類）であり，関与する人々の規模によって”Self”，”Family and friends”から”Citizens and market”に至るまでの 4 種類に分類されている．本研究では後者の軸には同意するが，前者の”Activity category”については情報を扱うプロセスと人々の間のコミュニケーションプロセスが混同されているため，
より詳細な検討が必要であると考える．
本研究では，情報と人間関係の問題を明確にするため

2・1 ICT から ICA へに 2 層の拡張モデルを提案する．概念図を図 1 に示す．

コンピュータやネットワーク技術は，いまやわれわれ

第 1 の層は情報の扱いに関する 3 種の要素があり，その生活に欠かせないものになっている．これらの技術は，れぞれ”Collect”，”Create”，”Donate”とする．これは文書作成やコミュニケーションといった基本的な活動のユーザを中心とした視点から見た情報のライフサイクル

質を高めるとともに，WWW のように全く新しい活動である．情報はユーザによって収集され，それらの情報にを生み出した．一方で，技術の絶え間ない進歩はドッグ

基づいて新しい情報が創造される．そして新しい情報はイヤーとも呼ばれ，そのスピードやそれに伴う生活様式

社会に提供され，将来の創造のために利用される [Lessig

およびビジネス様式の変化は多くの人々に大きな影響を

01]．新たな情報が無から作り出されることは稀であり，与えている．これらの原因はテクノロジーそのものにあ

多くの場合は既存の情報が下敷きとなる∗1 ．

るのではなく，技術の進歩を追求するあまりに当初の目

第 2 の層はコミュニケーションの扱いに関する”Re-

的を見失ってしまうような我々のビジョンに問題があるlate”，”Collaborate”，”Present”の 3 種の要素である．

と思われる．

これも第 1 層と同様にユーザ中心のコミュニケーション

Shneiderman は著書 [Shneiderman 02] の中でわれわれの思考を”Old computing”から”New computing”へ移行させるべきであると述べている．”Old computing”とは「コンピュータに何ができるか」ということを中心プロセスであるといえる．ある人物が他の人々との関係を得て，新しい情報を生み出すために協調する．そして彼ら自身が新たな情報源として社会に対しその存在を表明する．

に考えるものであり，”New computing”はそれによって「ユーザにとって何が可能になるか」が関心になるような思考である．Shneiderman は続けて「今後求められるテクノロジーはユーザ側のニーズに調和するものであり，それらは experience を豊かにするためにユーザの持つ『関係』や『活動（Activities）』を支援するものでなければならない」と述べている．
これを踏まえて，われわれは研究の対象を情報・コミュ
ニケーション技術（Information Technologies: IT もし
くは Information and Communication Technologies:

ICT）から情報・コミュニケーション活動（Information
and Communication Activities）へ移行すべきであると考える．そこでは，情報やコミュニケーションに関する
人間の活動への理解や，その活動がどのように支援されるべきかを調査する必要がある．

2・2 情報・コミュニケーション活動
情報に関する活動（例えば収集など）やコミュニケーシ
ョンに関する活動（他人とのコンタクトなど）は現代にお図 1 Information and Communication Activities

このように，情報のレイヤーと人間関係のレイヤーは切り分けて考えることができる．われわれが ICT（前節で述べた情報・コミュニケーション技術）の文脈で「情報」という言葉を使用する場合には，それはコンピュー∗1 知識の創造が既存のものの組み合わせのみによってなされるということを主張しているのではない．ここでは既存の知識への深い理解と分析が創造のための 1 つのアプローチであると考えている．

人間関係グラフ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

タに格納されたデータを意味する．一方，ICT の文脈で3が望ましい．

「人間は情報のソースである」と呼ぶ場合の「情報」は，そのためには，参加者が自身の情報を公開することが先ほどの定義よりも広くかつ動的に変化する．われわれ重要となる．タスクの依頼者が相手のタスク状況を事前がコミュニケーションを考える上では，情報のソースとに確認し，ダブルブッキングを起こさないように配慮ししての人間の機能を念頭に置く必要がある．

たリソースの予約が可能であれば妥結点への到達が早ま

情報・コミュニケーション活動に関するこれら 2 つのる．すでにグループウェアをはじめとするトップダウンモ

視点は，上記の 6 種のカテゴリによって表現される．理デルでは，組織の構成員に関する全てのタスク情報を共想的には全てのカテゴリがコンピュータによって支援さ有することで効率的なスケジューリングを実現している．

れるべきであるが，”Collect”のように既に研究の蓄積がしかしながら，この手法によって複数の組織間にまたあるカテゴリの一方で，ほとんど研究されていないカテ

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

ゴリも多い．とくに，コミュニケーション層に属する 3の恐れがあるために参加者に対して全ての情報の公開・共種のカテゴリについてはさらなる取り組みが必要である．

有を要請することは現実的ではない．タスクの依頼に際

本研究では人間の情報活動およびコミュニケーション

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．

活動の調査や分析を行い，その結果を踏まえた上で全てのこのように，情報の公開に際しては，誰に，どのようカテゴリへの支援を行うことを目指している．このプロジな情報を公開すべきかというアクセスコントロールが必ェクトおよび対象を”Information and Communication

要である．コントロールの手段としてはプロファイルを

Activities Navigation: ICAN”と呼ぶ．ICAN ではユー

ユーザ自身に記述させるものが多いが，この方法では入ザが情報空間や人間関係ネットワークにアクセスする際の力のコストが極めて大きくなる．そこで，本研究では日補助や，人々が新しい情報を生み出すための支援を行う．

常的なリソース管理の行動をシステムが分析し，その結果をもとに情報のアクセスコントロールおよびフィルタ

3. 協調的スケジューリング

リングを実現する手法を提案する．これにより，プライ
バシーの保護と情報入力コストの問題を同時に解決する

タスクスケジューリング問題は，個人が抱えるタスことが可能になると思われる．また，ボトムアップのアクに対して時間リソースを適切に分配する問題である

プローチをとることによって，固定的ではないアドホッ[Noronha 91]．基本的な制約条件としては 2 つ以上のタクなグループに対する支援が可能になる．

スクに同じ時間リソースを適用できない，すなわちダブ

提案手法を前述の ICAN の概念と対応させて述べる．

ルブッキングの禁止がある．また，工場での工程管理やまず，タスクの予約に際して行われるメッセージのやり取

航空・鉄道などのダイヤ編成といった従来の工学的なスりをユーザ間の人間関係の発露と捉え，これをデータとケジューリング問題とは異なり，本研究で対象とする問して記録する．これは ICAN テーブルにおける”Relate”

題では参加者である個々の人間どうし，組織どうしはそにあたる．このデータが増加すると，結果としてタスク

れぞれ独立であり，異なった目的や制約を持つものであの予約・依頼に基づく人間関係ネットワークが構築されると考えられる．そのため，これまでに研究されてきたることになる．システムはこのネットワークを用いてグ

単一目的の最適化問題や制約解消問題として扱うことはループを同定し，これを情報共有の単位として扱う．あ難しい．同様に，参加者どうしの情報共有の効率化によるユーザが新しいタスクを予約する場合には，関係のある問題解決手法がナレッジマネジメントやネットワーク

るユーザのリソース情報を取得（”Collect”）し，その情

コミュニティの分野で提案されている [Klusch 01][亀井報を用いて意思決定を行う（”Create”）．その際には，同

01] が，これらは単一の組織内でのマネジメントや単一定されたグループ内で完結する情報だけが公開され，取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得できる．これは間接的な協調すなわち”Collaborate”のれているために，複数の人間が複数の組織を使いこなす結果である．このようにして更新されたリソース情報はといった状況には適用できない．

再び公開（”Donate”もしくは”Present”）され，次の意

多くのタスクは個人が持つ人間関係の中からの依頼や思決定に活かされることになる．

共同作業という形で発生する．これらのタスクは一度受理すると期日等を変更するためには相手との交渉が必要になる．とくに，こういったタスクが異なる組織によっ

4. タスクの依頼関係に基づくアクセスコント
ロールて同じ時間に複数予約された場合には，1 つのタスクについて相手との交渉を行った後に，その結果をもとに別

4・1 ユ ー ザ モ デ ルの相手との交渉をしなければならないなど，問題が複雑本研究で提案するシステムでは，複数人の間でのタス化し，競合解消のコストが著しく増大する可能性もある．

クの依頼関係を分析し，情報のアクセスコントロールの

このような事態を回避するためには，タスクを依頼す基本となるグループの同定を行う．以下にユーザモデル

る時点で今後の交渉の余地の少ない意思決定をすることを述べる．また，アクセスコントロールの概念図を図 2

4JAWS2003に示す．

この手法により，ユーザはグループの構成員をあらかじめ設定するなどのプロファイリングの必要がなく，他人へのタスクの依頼を行う操作のみで複数のグループ間にまたがる情報のアクセスコントロールが可能になる．
なお，ユーザは個々のタスクに対し，この手法を利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．

図 2 Collaborative Model(1)ユーザ（A）は他のユーザ（B）に対してタスク情報の閲覧を行ってよいかどうかを問うメッセージを送信する．

(2)ユーザ B が問い合わせを許可するメッセージを返信すると，ユーザ A とユーザ B の間に相互承認が成立したとみなされる．システムはこれを受けてユーザ A と B のそれぞれについて互いのユーザが含まれる相互承認ネッ
トワークを構築する（図 2 左）．

図 3 Collaborative Task View

(3)ユーザ A とユーザ B はシステムを介して互いのスケジュー
ル情報を閲覧できる．図 3 に示すように，1 画面に複数のユーザの状況が重ね合わされて表示される．最初の段
階では相手ユーザについては空き時間情報だけが表示される．

(4)ユーザ A がユーザ B にタスクを依頼する場合には，システムが互いの空き時間を検索し，両者が重なる時間帯を推薦する．ユーザ A は図 4 右に示すタスク詳細設定インターフェイスを用いてデータを入力する．登録作業が完了すると，システムはユーザ A だけではなくユーザ Bのデータにタスク情報を直接登録する．なお，推薦された空き時間以外にタスクが登録された場合には警告が発

図 4 Calendar View (left) and Task Data View (right)

せられる．

(5)ユーザ B にはユーザ A からのタスク登録が通知され，受理するかどうかを決定する．受理された場合にはユーザ

A にその旨が通知される．また，その際にユーザ A と
ユーザ B の間に依頼関係が成立したと見なされ，依頼関

4・2 グループ発見アルゴリズム

係ネットワークのデータに追加される．

個人が複数のグループに所属しているような状況である．

これまでに述べたように，本研究で想定しているのは(6)システムは相互承認ネットワークおよび依頼関係ネット

しかも，それらのグループの中には構造が明示的に決定ワークに対して後述のグループ発見アルゴリズムを適用されていないものもある．この場合，あるユーザが関わっし，得られたグループのリストを格納する．相互に依頼ているグループは，タスクの依頼関係からボトムアップ

関係が成立したグループの構成員を仮にユーザ A，B，Cに発見しなければならない．ここでは依頼関係のネットとし，別のグループの構成員をユーザ A，C，D とする．

ワークをグラフとして捉え，このグラフの中から完全グラフとなるような部分グラフをグループとして抽出する．
(7)ユーザ A とユーザ B の間で発行されたタスクの情報は，以下にグループ発見アルゴリズムの手順を述べる．
同じグループの構成員であるユーザ C からは閲覧することができる．他のグループに属するユーザ D はこのタス (1)あるユーザ（A）を中心に依頼関係が成立しているユー
ク情報を閲覧することはできず，通常の空き時間表示のみとなる．

(8)以上のプロセスによって登録されたタスクの一覧は図 4
左に示すカレンダ表示で閲覧することができる．

ザをリストに格納する．

(2)ユーザ（A）とリストの 1 番目を最小のグループと見な
し，残りのリストの 1 番目が最小のグループと依頼関係を結んでいるかを判定する．成立していればグループに人間関係グラフ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

5

加え，残りのリストの 2 番目以降を新しいリストとして実験期間中に登録された個人タスクの平均は 73.3 件で再帰的に同様のアルゴリズムを適用する．成立しなけれあった．また協調タスク・依頼タスクは計 62 件であった．

ば単純に残りのリストの 2 番目以降を新しいリストとし

この協調タスク・依頼タスクは平均 3.0 名に関係しておて再帰的に同様のアルゴリズムを適用する．リストの内

り，個人タスクの 28.3%を占める．また，協調タスク入

容が空であり，かつグループのサイズが最小グループよ力支援機能により，1 名あたり 13.9 件のタスク入力の手りも大きければ，グループのユーザリストを出力する．

間を軽減している．

(3)次に，グループの最後のユーザを除き，そのユーザよりも順番が後のものだけをリスト化して同じアルゴリズムを適用する．

6・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を
図 5 に示す．このようにタスクの依頼関係は極めて複雑

5. 携帯電話への実装

なものになる．このネットワークに対し前述のグループ
発見アルゴリズムを適用すると図 5（a）の楕円に示すよ

本研究では個人の日常のスケジューリングを支援する

うな複数のグループが得られる．また，特定のユーザをために，提案手法を携帯電話用のソフトウェアとして実含むグループの一覧を図 5（b）に示す．このように，提装した．現状の携帯電話環境では端末同士の直接通信は案手法によってあるユーザが複数のグループに所属して不可能であるため，インターネット上のサーバに各ユーいることがわかる．ここで，提案手法の有効性を検証す

ザのタスク情報を格納している．同様の情報は各端末内

るため，被験者のそれぞれについて本人を含むグループにも保存されており，データの同期はユーザが指定したのリストを提示し，それらのグループが適切であるかど時点で行われる．相互承認ネットワークやタスクの依頼

うかを評価してもらった．この実験では，個々のグルー関係ネットワークはサーバ上でのみ保存される．

プに名前をつけてもらい，正しくつけられたものを適切

各クライアントはインターネット接続が可能な携帯電であるとし，リストに含まれる名前が多すぎる，もしく話である．これらの端末は Java アプリケーションのダは少なすぎると指摘されたものについては発見されたグウンロードおよび実行が可能である．本プロジェクトでループが適切でないとした．

は株式会社 NTT ドコモが提供する端末（ソニー株式会

被験者に提示したグループはのべ 24 個（計 9 グルー

社製 SO504i，日本電気株式会社製 N504iS，および松下プ）である．うち有効回答は 21 個（8 名分）である．結電器産業製 P504iS）を利用した．ソフトウェア開発環

果は 20 個（95.2%）のグループについて適切であるとの境としてはサン・マイクロシステムズ株式会社が提供す回答を得た．適切でないとされたグループについては構る Java 2 Platform Micro Edition Connected Limited

成員の数が 1 名足りないと指摘された．また，被験者のDevice Configuration（J2ME CLDC）[Sun 03] およびJ2ME Wireless SDK for DoJa[NTT 02] を利用した．

1 人は，提示された 5 名を含むグループのうちの 3 名でサーバは常時インターネットに接続されている．ハード

このような包含関係にあるグループの発見は現状のアルウェアには一般的な PC サーバを用いた．オペレーティン

ゴリズムでは解決できない．タスク依頼の頻度によるク

グシステムには Debian/GNU Linux 3.0 を使用し，Java

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によるアプリケーションサーバ実行環境としてサン・マ

れる．

構成されるもうひとつのグループが存在すると回答した．

イクロシステムズ株式会社が提供する Java 2 Platform

提案システムによって発見された 9 グループの中には，Enterprise Edition（J2EE）1.2，Java 2 Standard Edition Runtime Environment（J2SE JRE）1.4，およびApache Project が提供する Tomcat 4.0 を利用した．

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しているといえる．

6. 実 証 実 験
6・2 情報フィルタリングの評価
提案システムの実証実験を行った．期間は 2003 年 1

次に，情報フィルタリングの効果を検討するため，全て

月 26 日から 2 月 17 日までの約 3 週間である．被験者はの被験者に対してそれぞれが入力したタスクの一覧およ9 名（総クライアント数は 16）である．実験内容は，期

びそれらのタスクがどのユーザに閲覧可能な状態であっ

間中にクライアントソフトウェアを実際に利用し，被験たかをリスト化したものを提示した．その際には結果に対者自身のタスクを入力してもらうというものである．な

して同意または非同意のチェックを入れてもらい，備考とお，被験者のグループ構成は，A 研究所に属するのが 3

して「1. 誰にも見せたくなかった」「2. 一部のユーザだ

名，B 研究室に属するのが 2 名，C 研究室に属するのがけに見せたかった」「3. 全員が見てもよかった」「4. もっ5 名，C 研究室の OB（D グループとする）が 3 名，そと見せたいユーザがいた」「5. 全員に見せたかった」とれら以外に個人的な友人関係が含まれる．

いう 5 種類の選択肢を用意した．各タスクに対するチェッ6

JAWS2003のユーザだけに見せたかった」すなわち閲覧可能なユー
ザが多すぎるとされる 11 件（全体の 1.8%，「非同意」の9.2%）については，前節のグループ発見アルゴリズムに関する問題点と同様に別の手法によるフィルタリングや手動設定が必要になると思われる．これらの解消は今後の課題である．

Evaluation

Agree
484 (80.1%)

Disagree120 (19.9%)

Remark 1
Remark 2
Remark 3
Remark 4
Remark 5
None

0
0
159
30
48
247

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

表 1 Evaluation of Information Filtering

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．

7. ま

と

め

本研究では個人のリソース管理の手法として協調モデルを提案し，携帯電話用タスクスケジューラとしてこのモデルを実装した．
本研究が対象としているのは会社組織のようにあらか
じめ上下関係が定められておらず，その範囲が明確でな
図 5 Social Network

いようなグループに複数所属しているような人々である．
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グルー

クは必須とし，備考は前述の質問で「非同意」であった

プの定義をあらかじめ行う必要はない．ユーザは，他のものは必須，「同意」であるものは任意で付加してもらう

ユーザに対して協調・依頼タスクを発行するという操作ものとした．

のみを行い，そこからの関係の発見やグループの同定は被験者に提示したタスクの総数は 660 件である．うちすべてサーバ側が自動的に行う．これにより，ボトムアッ

604 件（8 名分）について回答を得た．結果を表 1 に示

プに構築されるグループや，タスクの発生とともに生ます．必須項目の「結果に対する同意・非同意」についてはれるアドホックなグループに対しても適切な支援が可能「同意」が 484 件（80.1%），「非同意」が 120 件（19.9%）

になる．

であった．
「非同意」のうち，その理由として備考の「1.

提案システムでは，各ユーザがあらかじめ自身のリソー

誰にも見せたくなかった」を挙げたものは 96 件である．

ス情報を公開することを前提としている．このような環

これは有効回答全体の 15.9%，「非同意」の 80.0%を占め

境では，他人の時間リソースの状況を考慮した上でリソー

る．本システムでは，4.1 節に述べたように各タスクにスの予約をすることが可能になるために，予期しないリ

対して情報の公開レベルを「全てのユーザに公開しない」

ソースの競合を引き起こすことが少なくなる．また，競に設定することができる．そのため，これらのタスクに合が実際に発生したとしても，交渉のサイクルが短くな

ついてはシステムとして問題の解決が容易である．同様

ると思われる．

に，非同意の理由が「3. 全員が見てもよかった」であっ

過剰な情報公開によるプライバシーの侵害に対しては，た 13 件（全体の 2.2%，「非同意」の 10.8%）についても

タスク情報のアクセスコントロール機能によって望まな

情報公開レベルを「全てのユーザに公開する」とすること

い情報公開や全ての認証ユーザに全ての情報を公開してで解決できる．しかしながら，非同意の理由が「2. 一部

しまうといった状況を回避することが可能である．実際

人間関係グラフ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には，タスクの依頼関係からグループを同定し，グルー
プを横断するような情報アクセスを禁ずる．これにより，プライバシーの侵害を最小限に抑えた上で，情報共有によるメリットを享受することが可能になる．
提案システムでは，1 人のクライアントソフトウェアから他の複数のユーザの持つタスクデータに直接タスク情報を書き込むことが可能である．他ユーザはこのタスク
情報を自分で入力する必要がないため，トータルで見るとデータ入力のコストは大幅に低減する．携帯電話のア
プリケーションを導入する上で阻害要因となるのはデー
タ入力の手間であることが多い．このような協調モデルには携帯電話用アプリケーションのデメリットを打ち消す効果があると考えられる．
謝

辞

本研究は情報処理振興事業協会（IPA）による「平成14 年度未踏ソフトウェア創造事業」の支援を受けております．

♦ 参 考 文 献 ♦[Klusch 01] Klusch, M.: Information Agent Technology for
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ンツ開発ガイド for 504i (2002)[Ohmukai 03] Ohmukai, I., Takeda, H., and Miki, M.: A Proposal of the Person-centered Approach for Personal Task
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