論文

多様かつ曖昧な個人タスクのための管理システムの提案と実装
大向一輝†

武田 英明†,††

三木 光範†††A Proposal and Implementation of a Management System for Various and Ambiguous Personal Tasks
Ikki OHMUKAI† , Hideaki TAKEDA†,†† , and Mitsunori MIKI†††

あらまし This paper proposes a person-centered approach for personal task management in which people can decide management of their tasks according to their environments including their subjective andmultivalent judgment and human relationship. In our approach the task management is modeled as adecision-making process on their own resources. Human decision-making process consists of three typesof activity, i.e., the intelligence activity, the design activity, and the choice activity. The proposal system
assists each activity by three sub-systems, i.e., Visualizer, Optimizer, and Recommender respectively. At
first, Visualizer indicates the attributes associated with each task such as the deadline, the subjective
priority, and the workload, which are determined by the user. And Optimizer generates executable schedules from these tasks by active scheduler and multi-objective genetic algorithm. Finally, Recommender
evaluates these alternatives by analytic hierarchy process. Also the system is able to analyze the humanrelationship of the user group with PageRank algorithm, and this result is utilized to improve the performance of the task scheduler. We implement client/server system which uses mobile devices. And we verify
the function of the proposed system by a simulation with two scenarios and by an experiment.
キーワード scheduling, task management, mobile phone application, optimization algorithm, analytic
hierarchy process, human network

近年の社会システムの変化は，個人のライフスタイ

1. は じ め にルに大きな影響を与えている．非営利組織（NPO）や

われわれ個人にとって，時間や金銭といった有限の非政府組織（NGO）の活動が盛んになり，人々が複数資源をいかに管理していくかは重要な問題である．従の組織に所属することは珍しくない．このような状況

来からわれわれは企業や学校などの組織に属し，組織

では，複数の組織が連携して個人の資源を管理するこの目的を達成するために多くの資源を割くとともに，とは現実的でない．

それらの資源の管理を委託してきた．これらの組織は

また，個人が抱えるタスクの種類は多様であり，そ階層構造を形成していることが多く，ある階層に所属

れらの定義は曖昧である．このようなタスクを評価すする人間の資源は，その上位の人間が効率的に管理するためには主観的な尺度や複数の尺度が必要となるとるというシステムとなっている [1]．

考えられる．
そこで，本研究では個人を中心としたタスク管理を†実現するための手法を検討し，実装を行う．

総合研究大学院大学，東京都
Department of Informatics, The Graduate University for Ad-

この手法の特徴は単にタスクスケジューリングを支vanced Studies, 2–1–2 Hitotsubashi Chiyoda-ku, Tokyo, 101-

援するだけではなく，ユーザに対して自身のタスク状

8430 Japan†

国立情報学研究所，東京都
National†††

InstituteofInformatics,

2–1–2

Hitotsubashi

況を明確に知らせることにある．本研究では，個人のChiyoda-ku, Tokyo, 101-8430 Japan

タスク管理を意思決定プロセスとして捉え，そのプロ

同志社大学，京都府

セスに含まれる 3 種類の活動をそれぞれに支援する手Department of Knowledge Engineering, Doshisha University,
1–3 Tatara Miyakodani, Kyotanabe-shi, 610-0321 Japan

電子情報通信学会論文誌

A

法について検討する．
Vol. Jxx–A

No. xxpp. 1–8xxxx 年 xx 月

1

電子情報通信学会論文誌 ’xx/xx Vol. Jxx–A No. xx

まず，情報活動の支援では，Visualizer によるタスタスクの重要性を考慮したバランスの良いスケジュー

ク情報の可視化を行い，ユーザに問題点を通知する．

リングが求められる．したがって，個人タスク管理シ

次に設計活動の支援としては，Optimizer が複数の実ステムでは，様々な状況に対応できるよう，目的関数

行可能なスケジュールを生成する．最後に，選択活動のには総作業時間の最小化だけではなく，処理すべきタ支援としては，Recommender が階層分析法によってスクの重要度パラメータによる報酬の最大化などの目代替案を評価し，ユーザに提示する．また，Analyzer

的関数を追加した多目的最適化問題としてタスクスケを用いてグループでの使用時に人間関係ネットワーク

ジューリング問題を扱う必要がある．

を構築し，これを分析することで意思決定支援アルゴ
リズムの性能を高める．

• タスクの性質
タスクには移動可能タスクと固定タスクの 2 種類が本研究の有効性を確かめるために，2 種類のシナリ存在する [2]．移動可能タスクとは，締切日時を過ぎな

オに沿ってシステムの挙動を検証する．最初のシナリ

い限りはどの時間帯にも配置できるタスクであり，固オでは，スケジューリングにおける典型的な問題であ定タスクとは会議や学会のように開始時間と終了時間

るダブルブッキングがどのように解決されるかを示す．

があらかじめ設定されており，個人の都合では変更の

2 番目のシナリオでは，人間関係に基づくタスクの評できないタスクである．これら 2 種類のタスクが混在

価がいかに計算され，支援に生かされるかを示す．

した環境でのスケジューリングに関しては，あまり研

また，これらの手法を携帯電話を用いたタスク管理

究がなされていない．

システムとして実装し，その有効性を実証実験によっ• 環境および目的の変化て検証する．

新たなタスクの発生や変更によって，ユーザのタス

2. 個人のタスク管理およびスケジューリ
ング

ク状況や目的が大幅に変わる．このような問題では，目的関数の形状を利用した最適化手法では環境の変化に追従した再スケジューリングを行うのは難しい．ま

われわれは常に複数のタスクを抱えており，どのタ

た，データ自体が常に変化するため，データ構造を柔

スクを優先的に処理するかを決定する必要がある．タ軟に変更することが可能なアルゴリズムを用いる必要

スクには締切日時の他に重要性，処理に必要な時間とがある．

いった要素があり，これらを考慮しながら適切な評価

このように，個人の資源管理は複雑さを増しており，を行うことは難しい．また，それぞれのタスクの目的

特定の組織が特定の目的のために個人の資源を効率的は多様であり，また個人ごとに評価基準も異なるため，に管理することは不可能になりつつある．また，ソフ

結果としてタスク管理が恣意的になることが多い．例

トウェアエージェントによって複数の人間が資源の調えば，処理に時間のかからないタスクばかりを優先し整を行う研究やグループウェア [3] などが存在するが，た結果，重要なタスクが処理できない事態が発生する

これらは基本的に単一の組織を支援するシステムであことがある．このように，個々のタスクを単一の尺度

るため，これを適用することも難しい．

で評価することは危険である．
個人の生産性を高めるためには，タスクを多角的，

3. 提 案 手 法

総合的に評価し，その結果をもってどのタスクを優先

3. 1 意思決定支援システム的に処理するか，中・長期的にどのようなスケジューリ

前節で述べた問題点および課題を解決するために，ングを行うかといった視点が重要であると考えられる．

本研究では意思決定論および意思決定支援システムの本研究が対象とする個人のタスク管理およびスケ考え方を利用する．意思決定支援システムは，ユーザ

ジューリングには以下のような課題があると考えらが対話的にデータおよびモデルを操作して情報を獲得れる．

し，質の高い意思決定を行うためのシステムであると• 目的関数の扱い定義されている [4]．

一般的なスケジューリング問題では，与えられた全意思決定とは，一般に考えられているように決断やてのタスクを処理することは自明であるとされてい選択という 1 回性のイベントではない．Simon は，人る．しかしながら，本研究で対象とする問題では，必間の意思決定は情報活動，設計活動，および選択活動

ずしも全てのタスクを処理する必要はなく，コストやの 3 つのプロセスから構成されると考察している．情2

論文／多様かつ曖昧な個人タスクのための管理システムの提案と実装

報活動では現状分析によって問題点を抽出し，設計活動によってその問題点を解決するための代替案を複数作成する．次に選択活動においてそれらの代替案を評価し，最終的に 1 つの代替案を選択する．
そして，意思決定支援システムは，この 3 つのプロ
セスのそれぞれを支援することが要求される．
これまで意思決定支援システムが対象としてきた問
題は，目的が明確であるが意思決定の各プロセスを遂行することが何らかの理由で困難であるような問題であった [5]．このような問題においては，システムを設計する際に目的関数，すなわちどのような状態が最適であるかを定義し，その後目的関数と個々のプロセスとの関係を記述する．こうして構築されたシステムは

4. 1 データ構造
ユーザはそれぞれのタスクに関して以下のパラメータを設定し，システムに入力する．

• 名称（Name）• 時間パラメータ– タスクの開始時間（Start）– タスクの終了時間（Deadline）– 拘束時間の見積もり（Work）
移動可能タスクと固定タスクは，これらのパラメー
タのうちのどれが定義されているかによって区別することができる．すなわち，開始時間と終了時間が定まっているのが固定タスク．終了時間と拘束時間が定まっているのが移動可能タスクである．

ユーザに代わって代替案の最適性を評価する．しかし• 重要度（Priority）

ながら，個人のタスク管理においては，ユーザにとっタスクの重要度を 1〜5 の 5 段階で評価する．ここての最終的，総合的な目的が明確であることは少なく，最適な状態を定義することは難しい．そこで，本研究では個人タスク管理のプロセスを以下のように定義し，従来の意思決定支援手法を適用可能にする．

1）タスク群から実行可能なスケジュールを複数生成する．

では意思決定者の主観によって設定する．

• 依頼者（From）
このパラメータを用いて，依頼者ごとのタスクの依頼頻度を集計する．

4. 2 Visualizer: 情報活動の支援

2）複数のスケジュールから 1 つを選択し，実行する．

個人のタスク管理を適切に行うためには，まずユー

3）新たなタスクの発生や予測しない事態が生じた場

ザの行動に問題点があることを認識させる必要がある．

合には 1 に戻る．

したがって，入力データから問題点を引き出すことがこのプロセスは意思決定のサイクル（繰り返し）であるといえる．

4. 提案システム

情報活動の支援として重要になる．
携帯端末は表示画面が小さく，高解像度のグラフィッ
クスを表示することができない．そのため，携帯端末
ではクロノグラム形式でタスク状況を表示する．この本研究で提案するシステムの構成を図 1 に示す．シ

形式では，詳細なデータを読みとりやすいことや，複ステムのアーキテクチャはクライアント／サーバ型で数のタスクの重複（ダブルブッキング）などの問題点ある．ネットワーク上に設置されたサーバは，タスクが容易に把握できるという利点がある．

情報が格納されたデータベースを中心に後述の 4 つの動作中の画面を図 2 に示す．図 2 上のクロノグラ

アルゴリズムを備える．データの入力や表示，システ

ムは横軸を時間とし，個々のタスクを棒状に表示する．

ムの操作のためのクライアントには，インターネット

縦軸は Deadline を表し，締切までの時間が短いタス接続が可能な携帯電話上で動作する Java アプレット

クほど上部に表示される．また，各タスクを選択する（iappli）[6] を用いる．

とダイアログが表示され，タスク情報の変更，追加などを行うことができる．クロノグラムにおいては時間軸の表示スケールを変更することも可能である．
情報を表示する際に，締切が過ぎるなどにより実行不可能なタスクが発生した場合や，ダブルブッキングが検知された場合には，これをユーザに警告する．ま図 1 System configuration

た，再スケジューリングが必要であると判断された場
合には，次に述べる Optimizer を呼び出すためのボタンを表示する．
3電子情報通信学会論文誌 ’xx/xx Vol. Jxx–A No. xx• 依頼者によって与えられる報酬の最大化
スケジュールに含まれるタスクの依頼者の依頼頻度（From）の合計 Rf rom を最大化する．これは，タスクの依頼頻度が大きい人物ほど意思決定者にとって重要な人物であるという仮定に基づいたタスクの評価方法である．Rpriority が個人的な評価であるのとは対照的に，Rf rom は人間関係を用いた外部的な評価であるといえる [9]．
多目的遺伝的アルゴリズムでは個々の解候補を評価
図2

2D interface on prototype system

し，被支配的な候補を消去する．最終的に残った候補が代替案として次の Recommender に送信される．

4. 3 Optimizer: 設計活動の支援

4. 4 Recommender: 選択活動の支援

Optimizer は，ユーザが与えたタスク情報をもとに，個人のタスク管理問題では，選択した解が最適であ実行可能なスケジュールを生成する．まず，アクティ

るかどうかを検証することは難しい．しかしながら，

ブスケジューラアルゴリズムにより，ダブルブッキン

数値データを評価し，ユーザに提示することで，従来グが生じているタスクのパラメータを変更し，タスクの主観的・恣意的な決定を回避し，客観的で説明可能

集合の直列化を行う．

な決定をシステムが支援することは可能である．

また，アクティブスケジューラでは問題が解決しな

Recommender では Optimizer によって生成されたい場合には，多目的最適化アルゴリズムを用いて代替代替案を評価し，ユーザに評価値を提示する．アルゴ

案を生成する．

リズムには定量的なデータおよび定性的な情報を同時提案システムでは遺伝的アルゴリズム（Genetic Al-

gorithm: GA）[7] を多目的化し，パレート保存戦略を用いた多目的遺伝的アルゴリズム（Multi-ObjectiveGA）[8] によってスケジュールを生成する．

に扱うことのできる階層分析法（Analytic Hierarchy

Process: AHP）[10] を用いる．
通常の AHP では代替案の数が増えるに従い，一対比較の回数が増大し，意思決定者の負荷が非常に大

提案システムで用いる多目的遺伝的アルゴリズムできくなる．また代替案が追加された場合には，再び全ての一対比較は，目的関数を以下のように設定した．

を行う必要がある．そのような事• タスク処理数の最大化

態を避けるために，ここでは絶対評価法（Absolute

スケジュールに含まれるタスクの数を Ntask と表し，

Measurement）[10] による AHP を用いる．

これを最大化する．タスクをより多く処理できるよう

4. 5 Analyzer: 依頼者による重要度の推定
Visualizer，Optimizer，Recommender による意思なスケジュールに高い適合度が与えられる．

• 時間の有効利用率の最大化

決定支援の他に，個々のタスクに与えられたパラメー

現在時刻を T0 とし，スケジューリングの対象となるタから新たな情報を抽出，活用することで，支援の質

最後のタスクの締切時間を Tlast とすると，タスク処を向上させる．

理が可能である時間 Tall は T0 − Tlast である．そして，タスクの重要度には，主観的に設定できる属性ととスケジュールに含まれるタスクの総拘束時間を Ttask

もに，タスクの依頼者によって変化する属性が存在すとすると，時間の有効利用率 Rutil は Rutil = TTtask

ると考えられる．ここでは，データベースに格納されallで求められる．ここでの目的は Rutil の最大化である．

た依頼者情報から PageRank アルゴリズム [11] を用

ただし，Ttask が Tall を超える場合，すなわち Rutil

いて，後者の重要性を算出する手法を提案する．この＜ 1.0 である場合には，ペナルティとして Rutil = 0.5

結果を意思決定支援アルゴリズムにフィードバックすとする．

ることで，より正確な支援が可能になると考えられる．

• 重要度によって与えられる報酬の最大化
スケジュールに含まれるタスクの重要度（Priority）の合計 Rpriority を最大化する．これは，主観的な重要性を目的関数としたものである．
4

5. 提案システムの有効性
本章では，提案システムを 2 種類のシナリオに沿って動作させた結果を述べ，考察を行う．

論文／多様かつ曖昧な個人タスクのための管理システムの提案と実装

5. 1 シナリオ 1：スケジュールの提示およびダブとの間に問題が発生し，これを解決しようとすると，
図 4 のタスク A の開始時間が現在時刻よりも前に設ルブッキングの解決
本シナリオでは，システムの構成要素である Visual-

定されてしまう．すなわち，アクティブスケジューラ

izer，Optimizer，および Recommender の連携によによる一連のスケジューリングは失敗したといえる．

るスケジューリングの手順を示す．
テスト問題として，表 1 に示す 5 つのタスクをシステムに登録する．なお，From のあとの数字は依頼頻
度を表すものとする．
表 1 Scenario 1: Test data
Name
A
B
C
D
E

Start time——
1/11 11:00
——
——
——

Deadline
1/10 15:00
1/11 15:00
1/11 20:00
1/13 14:00
1/13 18:00

Workload
10:00
4:00
12:00
11:00
13:00

Pri.
3
5
4
2
5

From
W（3）
X（5）
Y（2）
Z （ 4）
W（3）

図4Scenario 1: Fail to schedule

そこで，Optimizer は多目的最適化アルゴリズムを用いて実行可能なスケジュールを生成するためのタス

これらのタスクを Visualizer で表示すると図 3 のクの組み合わせを求める．これによって求められた解ようになり，2ヵ所でダブルブッキングが発生している候補に対してアクティブスケジューラよる時間の調整ことが認識できる．なお，黒で表示されるタスクが移を行った結果，図 5 に示す代替案が得られる．ここで動可能タスク，白で表示されるタスクが固定タスクでは処理タスク数 Ntask が多いものから順に一部を示

ある．

した．

図 3

Scenario 1: Displaying initial condition by Visualizer

システムは，1 つめのダブルブッキングを解決する
ために Optimizer を呼び出す．Optimizer はアクティ
ブスケジューラにより，移動可能タスクであるタスク

C の開始時間を，タスク B の拘束時間である 4 時間
分だけ前に設定する．この結果，最初のダブルブッキ
ングは解決される．
次に，2 つめのダブルブッキングを解決を図る．Op-

timizer はタスク D とタスク E の締切時間を比較し，早い方のタスク D をタスク E の開始時間よりも前に移動させる．しかしながら，この移動によって連鎖的にタスク C とタスク D との間に新たなダブルブッキ
ングが発生する．同様に，タスク C とタスク D のダ
ブルブッキングを解決すると，タスク A とタスク C

図5

Scenario 1: Alternatives designed by Optimizer

これらの代替案の評価は表 2 となる．括弧で示した
数字は各目的関数でのランキングである．これによれば，全ての評価項目に対して Schedule 6 は Schedule

2 および 4 と同等もしくは下回っている．Schedule 6
は有効な代替案とはいえないため，Optimizer によって候補から除外される．
表 2 Scenario 1: Evaluation value of alternatives
Rutil
Rpriority Rf rom
Alternative Ntask
Schedule 1 5（1） 0.500（6） 19（1）17（1）
Schedule 2 4（2） 0.851（2） 16（3）
14（3）
12（6）
Schedule 3 4（2） 0.979（1） 14（5）Schedule 4 4（2） 0.809（4） 15（4）15（2）
Schedule 5 4（2） 0.830（3） 17（2）13（5）
Schedule 6 4（2） 0.787（5） 14（5）
14（3）

5

電子情報通信学会論文誌 ’xx/xx Vol. Jxx–A No. xx

Recommender ではこれら 5 つの代替案について評

こで，提案システムを組織に導入し，Analyzer を活価を行う．AHP での初期設定である各評価基準の一用することによって，組織内のタスクの流れが明確に対比較行列は表 3 のように定めた．この行列から得らなり，タスクの評価に反映させることが可能になるとれた固有ベクトル，すなわち評価の重みは表 4 であ考えられる．

る．Optimizer による代替案の評価値は正規化する．
表 3 Scenario 1: Matrix for pairwise comparison
Ntask Rutil Rpriority Rf rom
Ntask
1
1/7
1/5
1/3
Rutil
7
1
1
3
5
1
1
5
Rpriority
Rf rom3
1/3
1/5
1

ここでは，図 6 のような小規模の組織を想定した．
この組織は 5 人から構成されており，過去のタスクの依頼頻度は矢印に添えられた数字で示されている．これらの依頼頻度のデータを Analyzer が集計し，重み付きの隣接行列として表現したものが表 6 である．

表 4 Scenario 1: Weighting vector of criteria
Criterion Weight
Ntask
0.059
Rutil
0.391
0.424
Rpriority
Rf rom0.126

AHP による最終結果を表 5 に示す．括弧で示した

図 6

Scenario 2:（group）

Dependency relation of task

数字はランキングである．これによれば，重みの大きい重要度と時間の有効利用率の評価が比較的高い
表 6 Scenario 2: Task Network
Name A W X Y Z
A
0 4 3 0 0W
3 0 4 1 0
X
5 2 0 0 1
Y
2 5 2 0 3Z
4 0 2 1 0

Schedule 5 に最大の評価値が与えられている．一方，重要度の評価がもっとも高い Schedule 1 では，時間の有効利用率の評価においてペナルティが課されているために最低の評価値となった．
表 5 Scenario 1: Final result
Alternative Evaluation value
Schedule 1
0.193（5）Schedule 2
0.204（2）Schedule 3
0.202（3）Schedule 40.196（4）
Schedule 5
0.206（1）

これらの結果をもとに，ユーザは代替案を選択する．
そのスケジュールに含まれていないタスクが実行不可
能タスクとして登録され，Visualizer での表示形式が変更される．

5. 2 シナリオ 2：タスクの依頼関係に基づく重要度の推定

この隣接行列に対して PageRank アルゴリズムを適用し，得られた固有ベクトルがこの組織のタスクの依頼関係から推定される重要度である．この重要度を表7 に示す．
表 7

Scenario 2:
PageRank

Weighting vector of person by

Name
A
W
X
Y
Z

Weight0.044（5）0.093（4）0.170（3）0.370（1）0.322（2）

シナリオ 1 では，依頼者によるタスクの重要性評価の基準は，依頼頻度のみに基づいていた．しかしながAnalyzer によって得られた重要度の値を個々のタスら，タスクの依頼関係は双方向的なものであり，複数

ク情報に上書きし，新たに再スケジューリングを行う．

人が関係しあうために複雑なものとなる．

Optimizer による代替案の各目的関数に対する評価値

また，階層型の組織とは異なり，ネットワーク型のを表 8 に示す．これをシナリオ 1 と同様の評価基準を

組織ではタスクの依頼者が上下関係にあるとは限らず，用いて Recommender が処理した結果が表 9 である．

依頼者による重要性を把握することが難しくなる．そ表 5 と比較すると，Analyzer によって高い評価を得6

論文／多様かつ曖昧な個人タスクのための管理システムの提案と実装

た Y と Z の人物から依頼されたタスクが含まれないは後述のアンケートを行い，回答してもらった．このSchedule 4 および 5 の総合評価値が相対的に減少して実験での 1 人あたりの平均入力タスク数は 17.1 であっおり，これらのタスクが両方含まれている Schedule 2

た．総タスク数に占める移動可能タスクの割合は 47.4

および 3 の順位が上昇している．

％，固定タスクは 52.6 ％である．また，重要度の分

表 8 Scenario 2: Evaluation value of alternatives
Alternative Ntask
Rutil
Rpriority
Rf romSchedule 1 5（1） 0.500（6） 19（1） 1.049（1）Schedule 2 4（2） 0.851（2） 16（3） 0.956（2）Schedule 3 4（2） 0.979（1） 14（5） 0.879（3）Schedule 4 4（2） 0.809（4） 15（4） 0.678（5）Schedule 5 4（2） 0.830（3） 17（2） 0.727（4）布は 1 が 2.1 ％，2 が 6.3 ％，3 が 29.9 ％，4 が 33.3％，5 が 28.4 ％であった．

6. 2. 1 提案システムによるスケジュール生成に関する評価実験
この実験では，個人のスケジュールを計算機で生成すること自体の可否について検討する．手順としては，
まず被験者が入力したタスク情報を Visualizer がその

表 9 Scenario 2: Final result
Alternative Evaluation value
Schedule 1
0.194（4）
Schedule 2
0.207（1）
Schedule 3
0.206（2）Schedule 40.189（5）Schedule 50.203（3）まま表示する．被験者にはその状態で一定時間携帯端

このように，1 人のみのデータだけではなく，複数階とした．7 が最も評価が高く，4 は最適化の前後で人のデータを統合することで，意思決定者がおかれて評価の変化なし，1 が最も低い評価であるとした．

末を操作してもらい，自身の状況を理解してもらう．
次に，アクティブスケジューラを実行し，変更された
スケジュールが表示されている端末を被験者に操作してもらった．その後「直列化後のスケジュールに納得できるか」という質問を行った．評価は 1〜7 の 7 段いる状況がより明確になり，それに応じてシステムの提案も変化することがわかる．

6. 提案システムの実証実験

結果を表 10 の Step 1 に示す．この評価では被験者の平均値は 4（評価尺度の中央値）を上回った．よって個人のスケジュールを計算機が生成することは有効な手段であるといえる．また，タスクの入力数が多く，

6. 1 システムの構築

複雑なスケジューリングが要求される被験者ほど評価

本研究では提案システムの実装に際して以下の環境値が高まる傾向があった．

を用いた．

アクティブスケジューラの適用前と適用後におけるクライアントとしての携帯端末には，NTT DoCoMo

実行不可能なタスク数を表 11 に示す．Step 0 すなわの SO503i を用いた．画面の有効解像度は縦 120 ピク

ちアクティブスケジューラ適用前の値はすべてダブル

セル，横 120 ピクセルである．この端末上で動作するプ

ブッキングに起因する．Step 1 の値はアクティブスケ

ログラムは Java 言語の携帯端末専用のサブセットであジューラでは解決不可能なダブルブッキングの数，おる Java 2 Micro Edition Wireless SDK for DoJa [6]

よびスケジューリングにより現在時刻よりも前に移動で記述した．

されたタスクの数を含む．表 11 よれば，アクティブ

サーバの OS には Debian/GNU Linux 2.2 を用い

スケジューラによって実行不可能なタスクの数は半分た．また，Java の実行環境としては Java 2 Runtime

以下に減少している．この結果は Visualizer によってEnvironment 1.4 を用いた．

ユーザに明確に示される．このことが被験者の高い評

クライアントとサーバの通信には，Java の分散オ
ブジェクト技術である HORB [12] および携帯端末用

Java での実装である iHORB [13] を用いた．
6. 2 実 証 実 験
構築したシステムを用いて，実証実験を行った．被価につながっているのではないかと考えられる．
表 10

The relevancy of the proposed system
AverageSD
Step 14.5
1.0
Step 2
5.5 1.25

験者のサンプル数は 10 人である．被験者には Web
ページ上のフォームより実際に自身のタスク情報を入力してもらい，その後提案システムでの可視化，最適化等の結果を携帯端末にて提示した．実験の終了後に

6. 2. 2 Optimizer および Recommender に関する評価実験
この実験では，Optimizer の多目的最適化アルゴ
7電子情報通信学会論文誌 ’xx/xx Vol. Jxx–A No. xx
表 11

The number of unexecutable tasks
Average
Step 0
7.3
Step 1
3.1

る最大の問題であるダブルブッキングがシステムによってどのように解決するかを示した．次に，フラットな組織において構成員の重要度がタスク情報にどのように加算されるかを示した．さらに，意思決定の履

リズムおよび Recommender によってよりよいスケ

歴をもとにした学習によって意思決定者の意向を反映

ジュールが提示されているかどうかを検証する．手順

させるプロセスについて示した．また，実証実験を行は，前節の実験後に AHP の評価行列を作成してもらい，システムの有効性を確かめるとともに，多くの意

う．この作業には Web ページ上のフォームを用いた．

見を得ることができた．

その後携帯端末上から最適化機能を呼びだし，計算結以上の結果から，本研究での提案は今後の個人の支果を提示する．計算結果は複数提示される可能性があ

援の方向性として有効であることが明らかになった．

るが，ここでは Recommender によるランク 1 のスケ

今後はより大きな規模のグループでの実証実験を考え

ジュールのみについて評価を行う．被験者には「先ほている．
文

どのスケジュールと比較してよいといえるか」という質問を行った．評価の方法は前節の実験と同様である．

[1]

結果を表 10 の Step 2 に示す．この実験の評価値は[2]

4 を大きく上回った．また，Step 1 の結果よりも良好でる．しかしながら，標準偏差が大きいことから，最適化機能が適切に動作する場合とそうでない場合の差が[3]に最適化の精度に違和感を覚える被験者がいた．

7. 結

Vol. 39, No. 10, 1998.
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日科技連, 1993.
ガイド. 2001.
mization and Machine Learning. Addison-Wesley,論

本研究では，個人の資源管理のための意思決定支援

1989.
[8]

and future trends. Proc. of Congress on Evolution-

グを対象としたシステムの構築とそれに対する考察を
人間の意思決定プロセスは主に情報活動，設計活動
および選択活動に分割できることから，それぞれの活C. A. Coello. An updated survey of evolutionary multiobjective optimization techniques: State of the art

システムについて検討を行い，タスクスケジューリン
行った．

塚田晃司, 岡田謙一, 松下温. 情報へのアクセスの形態に着目した情報共有モデルの一提案. 情報処理学会論文誌,

大きいことがわかる．また，AHP の評価行列がどのように候補解の提示に影響するかがわかりづらいため

野口悠紀雄. 続「超」整理法・時間編 タイムマネジメントの新技法. 中央公論社, 1995.

ある．したがって，Optimizer および Recommenderの連携によるスケジュールの提示は有効であるといえ献

Herbert A. Simon. 経営行動. ダイヤモンド社, 1989.

ary Computation, 1999.
[9]安田雪. ネットワーク分析 何が行為を決定するか. 新曜社, 1997.

[10]

木下栄蔵（編）. AHP の理論と実際. 日科技連, 2000.

[11]

Larry Page, Sergey Brin, R. Motwani, and T. Wino-動に対する支援を行うことが重要である．また，目的

grad. The pagerank citation ranking: Bringing orderが明確でない問題に対しては，長期間にわたってより

to the web. Technical report, Stanford University,

よい意思決定を補助するシステムが必要となる．

1998.
[12]

次に，これらの提案をもとに，タスクスケジューリ
ングを支援するサーバ／クライアント型システムを構築した．情報活動の支援には可視化技術を，設計活動の支援には多目的最適化アルゴリズムを，選択活動の支援には階層型意思決定手法を用いて個人の意思決定を補助する．また，フラットな組織でのグループワー
クを支援するためにネットワーク分析アルゴリズムを用いた．
このシステムの有効性をいくつかのシナリオに沿って検証した．第一に，タスクスケジューリングにおけ
8

産業技術総合研究所. Horb. http://www.horb.org/,
2001.

[13]

岡山理科大学 HORB 研究会. ihorb, 2001.