情報処理学会 インタラクション 2020
IPSJ Interaction 2020

2P-71
2020/3/9

ユーザのコンテクストとコンテンツの関係性に基づくリマインダの提案
樽見 彰仁1,a)

北山 大輔1,b)

概要：ToDo 管理アプリや Web クリップアプリでは単純にコンテンツを保存，期日にリマインドする機能のみが存在しており，基本的には，ユーザがリマインドするタイミングを入力する必要がある．また，リマインドを設定せずに単純に保存した場合．時間の経ったもの，ユーザの優先度が低いものや，興味が薄れたものは，埋もれたままになることが多い．本研究では，ユーザによって保存されたコンテンツの場所に着目し，ユーザの状況・位置と行ったコンテクスト，保存された場所やコンテンツの内容との関係性からリマインドを行うシステムの提案をする．本稿では，プロトタイプシステムを構築し，動作例を示す．

1. はじめにUser Location

OpenTime Function

ユ ー ザ が 後 で 閲 覧 し た い Web ペ ー ジ を 保 存 す る

Forgetting Function

Pocket*1 や Instapaper*2 などの Web クリップアプリや，仕Location Function

事を入力し，期日になったときリマインドする，Todoist*3 やInput

Trello*4 などといった ToDo 管理アプリなどが，リリースされている．このようなアプリの問題点として，単純にユー

Functions

PlacesContents Function
Notiﬁcation Triggers

ザの行いたいことの保存やリマインドする機能しか存在し

Score

User Activityていないことから，時間の経ったもの，ユーザの優先度が低いものや，興味が薄れたものは，放置されたままになることが多い．そのため放置されたコンテンツが蓄積されてしまうことが挙げられる．
本研究の目的は，ユーザによって保存されたコンテンツの場所に着目し，ユーザの状況，位置（コンテクスト）と，

図 1

提案システム保存されたコンテンツの場所との関係性からリマインドを行う事により，ユーザによって蓄積されたコンテンツのは，ユーザのコンテクストを取得し，コンテンツの関連性消化を支援することである．既存のリマインダとして，タに基づいたリマインダの提案と実装を行う．

スクを登録する際，位置情報を付加し，その位置に接近した場合通知を行う，位置ベースのリマインダも存在する．
例えば，ユーザが本屋で本を買うというタスクを登録した

2. 提案システム
提案システム（図 1）について解説する．提案システムとする．ユーザが登録した本屋に接近すると通知が発火すは，以下のような手順でユーザに通知を行う．

る．このような位置ベースのリマインダは忘れ物・買い忘( 1 ) ユーザの位置情報から，コンテクストを推定れ防止を目的としている点が本研究と異なる．本研究で( 2 ) コンテクストから保存コンテンツのスコアを算出，ス
コアは場所，時間，内容に基づいて算出する

1a)b)
*1
*2
*3*4

工学院大学 大学院工学研究科 情報学専攻
em19010@ns.kogakuin.ac.jp
kitayama@cc.kogakuin.ac.jp
https://getpocket.com/
https://www.instapaper.com/
https://todoist.com/
https://trello.com/© 2020 Information Processing Society of Japan( 3 ) スコアの合計とユーザの状況を考慮し通知
2.1 コンテクストの推定
ユーザコンテクストととしては，現在時刻，現在地点，現在内容を用いる．現在時刻は，端末内の時計を用い，現735

情報処理学会 インタラクション 2020
IPSJ Interaction 2020

2P-71
2020/3/9

図 2 スコア関数

在地点は GPS 情報を用いて，緯度経度を得る．現在地の内容については，ユーザの位置情報から推定を行う．具体的には Foursquare API*5 を用いて，現在地から場所，カテゴリを取得する．

2.2 営業時間（Open Time Funciton）

図 3 プロトタイプシステム

保存コンテンツの営業時間と現在時間からスコアを算出する．現在営業中ならばスコアを 1，営業時間外ならば 0

2.5 スコアの合計とユーザへの通知とする．

最終的なスコアは，営業時間のスコア，距離のスコア，コンテンツのスコアを合計したもの（0〜3）を用いる．ユー

2.3 距離（Location Function）
現在地点と保存コンテンツの位置との距離を算出する．

ザへの通知は，Google Activity Recognition API*6 を用いその後距離に応じたスコアを 0 から 1 で付与する（図 2）．て，アイドル時を検出し，その時点でのスコア上位 N 件を現在地点と保存された場所の距離が近いほど，スコアが高通知する．

く，遠いほどスコアが低い．本稿では徒歩圏内を想定して

3. プロトタイプシステムいるため 1km でスコアが 0 になるようにしている．

本システムは python3.7 による Web サーバと Flutter で実装したモバイルアプリ（図 3）からなる．モバイルアプ

2.4 内容（Contents Function）
現在地の内容と保存コンテンツのカテゴリの類似度を算

リでは，現在地を Web サーバに送信し，Web サーバはス出する．Foursquare API でのカテゴリは階層構造となってコア上位 5 件の保存された場所を返却する．返却された保おり，祖先をすべて取得しカテゴリ集合とする．カテゴリ

存コンテンツは，モバイルアプリ上の地図にマーカーを設の類似度 Sim は式 1 のように定義する．Cn は現在地の所置する．保存されたコンテンツのマーカーをクリックする属カテゴリ．Cs は保存された場所の所属カテゴリである．

ことで，施設名，合計スコアが表示される．さらに，マッlen(Cn ) − len(Cn \ Cs )Sim =len(Cn )プの下部にその施設についての詳細（Web 検索）を入手(1)

類似度が高いほどスコアが高く，低いほどスコアが低くなできるボタンが表示される．また，左下の更新ボタンを押すことで，現在地に応じたマーカーを再設置することができる．

るようスコアを付与する（最小 0，最大 1）．しかし，レストランで食事をした後，またレストランで食事をすること

4. 関連研究はないであろうという仮定から，例外として，現在地と保4.1 通知タイミング

存された場所のカテゴリにレストランが含まれる場合，スコアを 0 とする．
*5

https://developer.foursquare.com/© 2020 Information Processing Society of JapanWeb 広告やアプリケーションにおける通知タイミングの*6

https://developers.google.com/location-context/activityrecognition736情報処理学会 インタラクション 2020
IPSJ Interaction 2020

研究が行われている. Okoshi ら [1] は，機械学習を用いて受け入れやすい通知のタイミングを学習し検出を可能にした．またそのシステムの通知の受け入れやすいタイミング

2P-71
2020/3/9

アの閾値の選定，システムの評価実験を行う予定である．

謝辞とエンゲージメントの変化を実サービスで大規模に検証し本研究の一部は，2019 年度科研費基盤研究 (C)(課題番た．これに加え，ユーザのコンテクストを考慮することに号：18K11551) によるものです．ここに記して謝意を表すより，通知のクリック数が増加することを示した．[2] Taki

ものとします．

ら [3] は，アプリの種類ごとの通知の開封率を時間帯，場所の分析を行った．ユーザが単位時間あたりに通知に応答

参考文献

できる上限はある程度定まっていることを示し，上限予測[1]が可能になれば開封率を向上することできることを示唆した．田中ら [4] は．ユーザの作業を阻害しない情報提示タイミング制御を目的として，アプリケーションの作業履歴の収取・分析を行った．分析の結果，アプリケーション切り替え時の割り込みは，アプリケーション継続利用時の割[2]

り込みよりユーザの拒否度が低くなり，アプリケーションの切り替え頻度が低いほど，ユーザの拒否度が低くなることを示した．
[3]

4.2 リマインダ
Suzumura ら [5] は，ユーザの入力したタスクから，タスクが達成できる場所をナイーブベイズ分類器で分類を行った．場所のクラスを絞ることで，高精度で分類を行うことができることを検証した．神山ら [6] は，タスクに遂行の[4]意思を追加することで，タスク遂行に対するモチベーションに繋がりタスクに取り組む様になることを示した．松田ら [7] は，タスクを写真で管理するシステムを提案した．写[5]真で表現することにより文字で表現しにくいタスクを表現することを可能にした．
[6]

4.3 行動検出
Watanabe ら [8] は，止まっている，歩いている，車に乗っているなどのスマートフォンユーザの行動を位置情報[7]から分類を行った．また高い精度で分類ができることを示した．Ashbrook ら [9] は，シングルユーザ，マルチユーザ[8]両方で，重要な場所を，ユーザ行動した GPS データから取得する手法を提案した．笹井ら [10] は，滞在場所の検出，行動にタスクやコメントを付与できるライフログ FLAG[9]を提案した．滞在場所の検出についての有用性を実験で示した．

5. おわりにユーザによって保存されたコンテンツの場所に着目し，ユーザの状況・位置と，保存された場所との関係性からリ[10]

T. Okoshi, K. Tsubouchi, M. Taji, T. Ichikawa, andH. Tokuda. Attention and engagement-awareness in thewild: A large-scale study with adaptive notiﬁcations.
In 2017 IEEE International Conference on Pervasive
Computing and Communications (PerCom), pp. 100–110, March 2017.
Tadashi Okoshi, Kota Tsubouchi, and Hideyuki Tokuda.
Real-world product deployment of adaptive push notiﬁcation scheduling on smartphones. In Proceedings ofthe 25th ACM SIGKDD International Conference on
Knowledge Discovery & Data Mining, KDD ’19, pp.
2792–2800, New York, NY, USA, 2019. ACM.
K. Taki, Y. Matsuda, Y. Arakawa, and K. Yasumoto. Design and implementation of notiﬁcation information survey system and survey results toward use-side adaptive
notiﬁcation management. In 2019 IEEE International
Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops (PerCom Workshops), pp. 808–813,March 2019.
田中貴紘, 松村京平, 藤田欣也. アプリケーションスイッチに着目した情報提示タイミング制御のための作業履歴の分析. 情報処理学会論文誌, Vol. 50, No. 1, pp. 314–322,jan 2009.
R. Suzumura, S. Matsuno, and M. Ohyama. Where canwe accomplish our to-do?: Estimating the target location
by analyzing the task. In 2018 IEEE 32nd International
Conference on Advanced Information Networking andApplications (AINA), pp. 457–463, May 2018.
神山拓史, 中村聡史. 遂行の意思をボタンで選択することによるタスク推進手法の提案. Technical Report 7, 明治大学, 明治大学, dec 2019.
松田滉平, 中村聡史. Photodo：写真による todo 管理システムの提案. Technical Report 15, 明治大学, 明治大学,
jan 2017.
Y. Watanabe, R. Suzumura, S. Matsuno, andM. Ohyama. Investigation of context-aware system using
activity recognition. In 2019 International Conferenceon Artiﬁcial Intelligence in Information and Communication (ICAIIC), pp. 287–291, Feb 2019.
Daniel Ashbrook and Thad Starner. Starner, t.: Using
gps to learn signiﬁcant locations and predict movement
across multiple users. personal and ubiquitous computing 7(5), 275-286. Personal and Ubiquitous Computing,Vol. 7, pp. 275–286, 10 2003.
笠井昭範, 原直, 阿部匡伸. Flag: 位置情報を基軸としたライフログ集約システム. Technical Report 6, 岡山大学
大学院自然科学研究科, 岡山大学大学院自然科学研究科,岡山大学大学院自然科学研究科, jul 2014.

マインドを行うシステムの提案をした．また，保存された場所のスコアから，地図上にマーカを作成するモバイルア
プリのプロトタイプの実装を行った．
今後の課題として，忘却曲線を用いてユーザによって保存されたコンテンツの忘却度を予測，通知を行う上でスコ© 2020 Information Processing Society of Japan737