WISS 2023

CatAlyst: 大規模生成モデルを用いた知的タスクの先延ばし防止イ
ンタラクション

招待論文

荒川 陸 ∗†

矢倉 大夢 ∗‡∗

後藤 真孝 §

概要. 本論文では，大規模生成モデルを用いて知的タスクの「Procrastination（先延ばし）」を減らすイ
ンタラクションシステム CatAlyst [4] について述べる．CatAlyst は先延ばししようとしているタスクへのエンゲージメントを高めるべく，中断した作業内容の続きを生成モデルで生成して提示する．これは，タスクを中断したユーザに対して事前に定められたメッセージを提示する既存手法に比べ，ユーザのコンテキストを踏まえた介入となり，タスクの再開を促す効果を持つ．また，モデルの生成物が十分な質でなかった場合でも，タスクを再開することへのハードルを下げることで，ユーザのタスク遂行に貢献すると期待できる．こうした点について，文書執筆とスライド編集の 2 つのタスクで CatAlyst を用いたユーザ実験を行い，認知負荷を軽減させながらタスクの再開を促進する効果を確認した．これは，大規模生成モデルを個々のタスクに合わせてチューニングせずとも，ユーザの行動変容を促す介入として用いることで，多様なタスクでユーザの知的生産活動を支援できる可能性を示唆するものである．

1

はじめに近年の大規模生成モデルの進展により，文書執筆やスライド作成などの知的タスクの一部を AI に代替する試みが増えている [25, 35]．しかし，個々のタスクにモデルをチューニングするコストが膨大であること [26, 1] や，生成結果が必ずしもユーザの期待する質に達しないこともあるという点 [11, 15, 32, 3]から十分な利用が進んでいない部分もある．
一方で，こうした知的タスクは長時間の集中を要することも多く [22, 23, 27]，ユーザが途中で意欲をなくして「Procrastination（先延ばし）」してしまうという課題もある [18, 13, 5]．このようなユーザのタスクへのエンゲージメントを促進する既存のアプローチとして，ユーザを励ますメッセージを提示するなどの介入が提案されているものの [6, 10, 20]，
必ずしもユーザの作業のコンテキストを反映したものではなく，また提示内容のバリエーションにも欠くため，改善の余地があるものと考えられる [24, 17]．
そこで本研究 [4] では，大規模生成モデルをチューニングなしに利用しながら，ユーザの行動変容を促し知的タスクの先延ばしを防止する新たなインタラクション「CatAlyst」を提案した．CatAlyst は，ユーザがタスクを先延ばししようとしている時に，中断した作業内容の続きを生成モデルを用いて提示することで，再開のハードルを下げることを目指す．
Copyright is held by the author(s). This paper isnonrefereed and non-archival.
∗Authors contributed equally.
†Carnegie Mellon University‡
筑波大学§
産業技術総合研究所

ユーザ実験では，文書執筆とスライド編集の 2 つのタスクで CatAlyst の有効性を評価しており，それらの結果からチューニングなしに既存の大規模生成モデルを幅広いタスクにおけるユーザの知的生産活動支援に応用できる可能性が示唆された．

2着想

本研究の端緒は，先延ばしの対策を探していた著者らの経験に遡ることができる．試行錯誤の末の結論としては，やる気を出す一番の方法は「とにかく作業を始めること」にあると思われた．そして，どのようにすればインタラクションの力でその最初の一歩を踏み出しやすくできるかを検討したことが，本研究につながった．具体的には，他人の作業内容に対するレビューであれば1 ，仮にそれが完璧でなかったとしても，自分で 0 から作り始めるのに比べて作業開始の負荷が小さくなる傾向があるという観察に着想を得た．これは，後述する Fogg のモデル
[12] とも関連している．

3

提案アプローチ

CatAlyst はまず，ユーザのタスクの進捗が停滞したタイミングを，操作ログ等から検出する．次に，中断した時点までの作業内容を入力として大規模生成モデルに与え，その続きを生成させる．例えば，文書執筆においてはユーザがそれまでに書いた文章を入力として，またスライド作成においてはそれまでに作成したスライドの内容をプロンプトへと加工
1

これは，筆頭著者の 2 名が共同で複数の論文を執筆してきた所以の 1 つである．

WISS 2023表 1: ユーザ実験において，コントロール条件に比べ CatAlyst の導入が有意な変化を与えた項目
評価項目

概略

文書作成

スライド作成Ignorance rate
Interest retrieval time
Progress after resumption
Total time
Subjective quality
Cognitive load
System usability

通知が無視された割合
タスク再開までに要した時間
タスク再開後一定時間内の作業量
タスク全体の所要時間
第三者による成果物の評価
参加者による NASA-TLX [14, 8] の評価
参加者による SUS [7] の評価

✓
✓
✓
有意差なし
有意差なし✓
✓

✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓

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Brainstorm the continuation content of a presentation:=====Title: What is Climate Change?
Body:A gradual increase in global temperatures.
Natural phenomena and various human activities
contribute to the increase in global average temperatures.
This is mainly due to an increase in"greenhouse gases" such as carbon dioxide (CO2)
Image: Photo of a forest on fire=====
Title: Greenhouse Gases
Body:......

Input text

Title: Causes of Climate Change
Body:
The process of the Earth’s atmosphere and oceanschanging over the last century is called Climate Change.
This is mainly caused by the effects of human activities,
which include:

GPT-3* land use* forests and vegetation* land-use changes* water resources* energy consumption. and other natural phenomena
These are all directly or indirectly related to theeffect of humans on the Earth's climate.

Diffusion
model

Image: Burning of wood for firewood

Output text

図 1: スライド作成タスクにおける生成の流れして（図 1），それらに続く内容を生成させる．そして，生成された内容の一部をユーザに通知として提示することで，タスクの再開を促す．
これは，ユーザの行動変容は「Motivation（動機）」「Ability（実行能力）」「Prompt（きっかけ）」の組み合わせによって引き起こされるとした Foggのモデル [12] に依拠したものである．具体的には，事前に定められたメッセージを提示するのではなく，中断したタスクの状況に合わせた内容を動的に提示することで，タスクの再開への動機を引き出す．さらに，CatAlyst が AI システムとして共同でタスクに取り組んでいるという認識を作ることができれば，さらなる動機づけにつながると考えられる [34, 33]．
また，作業内容の続きを生成して提示することで，ユーザがその一部を成果物に取り入れたり，方向性のアイデアを得たりといった形で，タスクに取り組むこと自体がより容易になる可能性もある．ここで重要なのは，必ずしも生成結果の質が完璧である必
要はなく，そのため既存の大規模生成モデルを様々な知的タスクへと援用することが可能だという点である．そして，生成内容をユーザに通知し，作業を再開させるきっかけを与えることで，タスクの再開にかかる「活性化エネルギー [9]」を低減させる．

4

ユーザ実験

本研究では，CatAlyst の有効性を文書執筆とスライド作成という 2 種類の知的タスクにおいて検証した．それぞれ 12 名の参加者が，介入のないベースライン条件と，タスク中断時に予め定められたメッセージから 1 つをランダムに提示するコントロール条件と比較する形で，参加者内実験として CatAlystを利用した．結果は表 1 に示す通り，幅広い評価項目について CatAlyst の導入が有意な変化を与えており，ユーザの知的生産活動への貢献という点でその効果が示唆された．また，中長期的な導入がユーザの知的生産活動に与える影響も調査すべく，CatAlystを文書執筆に自由に利用できる環境を，10 名の参加者に 5 日間提供し，その使用状況を調査するということも行った．提供期間後の半構造化インタビュー
からは，参加者がそれぞれ異なる形で CatAlyst を利用している様子も明らかになった．

5議論

近年の Human-AI Collaboration に関する研究の多くは，人間が取り組んできたタスクのより多くを自動化することを目指している [21] が，その結果が人間の期待に満たないときに信頼を損なってしまうという問題も報告されてきた [30, 16, 29]．それらに対し本研究では，生成モデルをユーザの作業ルーチンの一部として取り込むのではなく，作業から離れたときの補助的な介入のために限定的に用いるというアプローチをあえて採っている．これにより，生成モデルへの期待が「作業を代替してくれるもの」という位置づけではなくなり，その出力の質が不十分であってもユーザの信頼や体験を損ないにくいという示唆が得られた．このアプローチは，Yang らのいう「Unremarkable AI（目立たない AI）」[31]と関連付けることができ，AI システムがあえてその存在感を制限するというインタラクションデザインの可能性を示している．一方，長期的な利用を行った参加者からは，能動的に生成モデルを利用して作業内容の続きを生成するといったユースケースについての要望も得られた．その点で例えば，オートコ
ンプリート [19] や GitHub Copilot [35] のような形で，受動性と能動性のバランスを取ったインタラクションを探索することは有効であると考えられる．

謝辞
本研究は JST ACT-X（JPMJAX200R）及び JSPS科研費（JP21J20353）の助成を受けている.

CatAlyst: 大規模生成モデルを用いた知的タスクの先延ばし防止インタラクション

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未来ビジョン

HCI 研究者ならではのアプローチを本研究以外を含め提示してきた [28]．また，そうしたア

ここ数年，大規模言語モデルを含めた大規模マルチモーダルモデルの圧倒的な能力がある中で，多くの企業や研究チームがその学習に資金を投じてきた．しかし，これらモデルの学習は莫大なコストのみならず環境への負荷ももたらしており，各社が試行錯誤を繰り返している先に，学習のコストや負荷が増大していくことが予見される．こうした状況において，サステイナブルにモデルを活用していくビジョンを描き，その普遍的な方法論を残していくということが，これから先の未来において研究者に求められていくことだろう．
その中で我々は，様々な応用シナリオごとに精度を上げるためのコスト（例えば ﬁnetuning）をさらに費やすのではなく，既存のモデルそのままでもユーザの役に立つようにインタラクションデザインを工夫するという，プローチの延長上に，モデルの不完全性を許容するインタラクションデザインについての提案も行っている．例えば，ACM CHI ’21 において我々は，過去にも不完全なセンシングモデルに基づく介入手法のデザイン研究を発表しており [2]，false positive がユーザの信頼や体験を損なわないようなデザインを実現することが，サステイナブルな Human-AI Collaborationを実現する上で重要であることを議論した. 大規模モデルによって次々に新しいことが可能になる時代だからこそ，その中でも変わらない問題を考え続けていきたい．