1¨¥§論 文 ¦

Technical Papers ¯¯ソーシャルマッチングのための紹介支援システムについての考察A Study of an Introduction Assistance for Social Matching
濱崎 雅弘

Masahiro Hamasaki

産業技術総合研究所
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)

hamasaki@ni.aist.go.jp, http://staff.aist.go.jp/masahiro.hamasaki/

松尾 豊

Yutaka Matsuo

産業技術総合研究所
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)

ymatsuo@aist.go.jp, http://staff.aist.go.jp/masahiro.hamasaki/

武田 英明
Hideaki Takeda

国立情報学研究所
National Institute of Informatics (NII)

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

西村 拓一

Takuichi Nishimura

産業技術総合研究所
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)

taku@ni.aist.go.jp, http://staff.aist.go.jp/masahiro.hamasaki/

keywords: ソーシャルマッチング, ソーシャルネットワーク, 紹介支援, 紹介システム
Social Matching, Social Network, Introduction Assistance, Refferal System
Summary
In this paper, we propose a system to introduce users to others. Introduction is one of social matching
methods based on social context. It requires consideration of social relationship among three persons: aperson who wants to be introduced, a person who is a target of introduction, and an introducer. A social
matching process does not simply mean that a person is to find target persons but should include that she/hefinds a way to introduce herself/himself to target persons. In this paper, we discuss about introduction andpropose an introduction system. Recently, social networking services (SNSs) have become popular. Social
matching is effective way to enlarge social capital. Our working contributes knowledge to future researchand systems.

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知能情報ファジィ学会論文誌

ソーシャルマッチングのための紹介支援システムについての考察3

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知能情報ファジィ学会論文誌

5ソーシャルマッチングのための紹介支援システムについての考察

1. は じ め に
社会学において社会関係資本（ソーシャルキャピタル）∗1という言葉がある [宮川 04]．人が持つ人脈や，企業が持つ他社との取引関係・信頼関係のような，社会的な関係の持つ資産的価値である．個人にとっては，その個人に帰属する能力や経験（例えば技術や資格など）ととも

図 1 ソーシャルマッチングプロセスの Terveen モデルに，他者との関係性に帰属する資産を蓄えていくことがさまざまな活動を行っていく上で重要である．また一方

人のつながりを強めたり人との新しい出会いを求めるこで，社会関係資本は個人ではなく集団の中に存在するもとも重要な目的のひとつである．そこでは，すでにあるのであるため公共財的側面が強く [Coleman 88]，社会やつながりを積極的に利用しながら，お互いに紹介しあう

組織にとっても重要であるといわれている [Cohen 03]．

ことでさらに関係が織りなされていく．このような出会以前は，「人脈」や「コネ」などといった言葉は否定的ないの場が用意されるということは，裏返せば，出会うこ意味合いで使われることもあったが，近年では，mixi ∗2や MySpace ∗3 ，Facebook ∗4 などのソーシャルネット

と，さらには人と人とのつながりを作ることが，容易ではないということの表れといえる．その証拠として，こワークサービス (SNS) の普及，また例えば創造的な活動

ういった場でも必ずしもうまく出会いが生まれるわけでを行う上でどういった他者との関係性を構築していくべはない．実際に，異業種交流会や産学官連携の交流会で

きか [安田 04] という研究など，肯定的・建設的な立場もも，参加者がうまく交流するためのさまざまな工夫が行増えている．

われている．

社会関係資本となるような人と人とのつながりとはど

ソーシャルマッチングとは，人と人との出会いを支援のようなものだろうか．まず言えることは，そのつながする技術である．出会いを支援するソーシャルマッチン

りには安定維持できる信頼と規範があり情報が流通する

グは人に人を推薦するわけであるから，「人」をコンテンという点である [宮川 04]．もう一つ重要な点は，人とツとした情報推薦の一形態と考えることもできる．しか人とのつながりの集まりによって構成されるソーシャルし本や映画を推薦する通常の情報推薦とソーシャルマッ

ネットワークの構造的特徴との関係である．Coleman はチングとの最大の違いは，まさに推薦アイテムが人であ

社会関係資本は閉鎖性によりもたらせられると述べているという点にある．つまり，マッチングが成立するかど

る [Coleman 88]．閉鎖性が信頼性を生み，情報流通を促

うかはどちらか一方の判断だけではなく，両者の合意が進し，規範を生成そして維持させる．一方で Burt は構必要となる．Terveen はこのような点をふまえ，ソーシャ

造的な隙間が高い社会関係資本をもたらすと述べ，閉鎖

ルマッチングのプロセスを図 1 のようにモデル化してい性の高い集団の中にいるのではなく，そのような集団とる [Terveen 05]．

集団の間に立つことの重要性を説いた [Burt 02]．これ

ここでは，ソーシャルマッチングは 4 つのステップにはどちらか一方が正しいという話ではなく，ソーシャルより構成されるとしている．(1) 対象となるユーザのプロ

ネットワークによってどちらの性質が社会関係資本に深ファイルを作成する（Model），(2) 明示的なリクエスト

く関わってくるかが異なってくる．いずれにせよ，自身

もしくは暗黙的に機会をもとに，良いと思われるユーザのソーシャルネットワークがそのような価値を持つ構造の組み合わせを見つける（Match），(3) インタラクショを生み出すように新しいつながりを作っていくことが重ンが行えるように二人を出会わせる（Introduce），(4)

要になる．

ユーザ間でのインタラクションが行われ（Interact），そ

実世界における人と人との新しいつながりを作るためれに伴いユーザのプロファイルも更新される（Model）．

の場として，懇親会や異業種交流会などがある．最近でこの 4 つのステップのうち，(1)〜(3) はシステムが主には，産学官連携のための展示・発表等のイベントも多い．

行い，(4) はユーザが行うものである．

懇親会は Coleman のいう社会関係資本に，異業種交流
会や展示・発表会は主に Burt のいう社会関係資本に，結びつくような人と人とのつながりを作るための出会いの場といえる．学会や展示会では，研究や製品といったコ
ンテンツの情報を得ることが一義的な目的であっても，∗1 ソーシャルキャピタルには社会資本，社会的資本，社会関係
資本など様々な訳があるが，インフラのような社会基盤との混同を避けるためと，人と人との「つながり」を重視する意味で，
本論文では社会関係資本という言葉を用いる．
∗2 http://mixi.jp/∗3 http://myspace.com/∗4 http://facebook.com/

Terveen はさらにソーシャルネットワークに大きく 5
つの課題があると述べている．ユーザのプロファイルをどのようにして作るか，プロファイルからどのようにマッ
チング計算を行うか，どのように紹介するか（何を伝えるか，どのように出会わせるか），どのようにインタラク
ションを支援するか，そして最後にどのようにしてフィードバックを得るか，である．このうち，プロセスにおける Introduce と Interact に関わる 3 つめと 4 つめが，特に複数の人間の互いの関係性が結果に影響を与えるために難しく，また，一般的な情報推薦にはないソーシャル

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知能情報ファジィ学会論文誌

マッチング特有の課題であるといえる．

は電子メールからパーソナルネットワークを発見し，質

ここで私たちの日常においてはどのような方法で出会

問を投げるべき相手の発見を支援する [緒方 97]．これ

いの支援がなされているか考えてみる．現実世界では，両らは主にユーザのニーズにあった人物を見つけ出し提示

者を良く知った第三者が「紹介」という行為を行うことするシステムであり，その人物とのインタラクションがで，知り合いたい相手と適切な話題を共有し，お互いの行われるまでを支援するという意識は強くない．その中理解を効率化している．これは人が持つ社会性を利用しでも，Referral Web には相手と自分とをつなぐ人のつたソーシャルマッチング技術といえる．ソーシャルマッチ

ながりを表示することで，どのツテを辿れば目的とする

ングシステムは見方によっては，リコメンダーシステム

相手とコンタクトをとれるかがわかり，Interact を促すが人によるお薦めを自動化しようとしているように，こ化・機械化を目指すのではなく，人が持つ社会性に支えIntroduce を行っているといえる．
Interact への移行を促すことをより強く意図した取り組みもある．I2I は同じ Web ページを見ている人に気づかせるシステムである [Budzik 02]．このシステムでは，お互いに気づかせるだけでなく，見ている Web ページにられた「紹介」という行為を支援するというアプローチ

ついて話ができるようなチャットルームを用意している．

も重要であると考えられる．

インタラクションの場を提供することで，Terveen のモのような人による出会いの支援を自動化するのが一つの目標であるともいえる．しかし，ソーシャルマッチングのプロセスには人が深く関わっているため，完全な自動

そこで本研究では，ソーシャルマッチングに人による

デルにおける Introduce から Interact への自然な遷移を紹介を用いることを提案する．ソーシャルマッチングにお促すことを試みている．しかし，現実にはインタラクショ

いて Introduce は，本や DVD を推薦する一般的な情報

ンの場を用意するだけではコミュニケーションがうまく推薦と大きく異なり，関わる人たちの社会性に大きく影行われないことも多い [濱崎 04][角 00]．角らの C-Map

響を受け，扱いが難しい．
「紹介」という人の力を利用する

では利用者のプロフィール情報を用いて共通の関心の有ことにより，Interact への移行を促すような Introduce

無をキーとした人のネットワークを表示する [Sumi 02]．

を実現できると考えられる．しかし「紹介」は人にとってC-Map は人の集まるイベント空間での適用を想定しておも容易なタスクではないため，助けが必要である．そこり，会場内に設置された情報キオスクを介して他の参加で本研究ではソーシャルマッチングのための紹介支援シ者と共に可視化されたコミュニティの情報を見ることがステムを提案する．提案システムは「紹介」の特長を残できる．C-Map ではアバターエージェントがユーザ情報

しつつ，紹介に携わるユーザの負荷を下げるものである．

をもとに勝手に話し始めることで，Interact へ移行する

本論文の構成は以下の通りである．2 章では人と人と雰囲気作りに貢献している．

の出会いを支援する技術であるソーシャルマッチングに多くのシステムは実世界もしくはオンラインでのソー関する既存システムについて述べ，さらにソーシャルマッ

シャルマッチングを支援するが，近年では実世界での出

チングにおける紹介の有用性について述べる．3 章にて会いを記録してオンライン上で関係性を継続させようと提案する紹介支援システムのデザインについて議論し，4する，実世界とオンラインとを融合させたシステムも提章で実装したプロトタイプシステムの詳細を述べる．プ

案されている [Kanis 05][Counts 05]．

ロトタイプシステムの試験運用の結果を 5 章にて報告する．そして運用結果をもとにシステムの改善案および紹介支援と社会性の関係について 6 章で考察し，7 章にて本論文をまとめる．

2・2 ソーシャルマッチング技術としての紹介
紹介は，私たちが日常生活においてごく一般的に行う行為であり，あまりに日常的なため深く考えることは少ないが，それによって出会いの支援や効率化が行われて

2. ソーシャルマッチング

いる．紹介で重要な点は，第三者が介在することである．
それによって，初めての人同士が直接コミュニケーショ

2・1 既 存 研 究ンする場合と比較して心理的負荷が下がり，またお互い

ソーシャルマッチングを行うシステムとして，エキスの背景や共通点など，相手を理解するさまざまなヒント

パート検索，KnowWho システムが挙げられる．Kautzが提示される．また，その出会い自体に関して，紹介者らの Referral Web [Kautz 97] は，Web 上の情報を用いが信頼性と有効性を担保していることになる．したがって個人のプロファイルを取得すると共に，Web 文書中のて，あまりにも無意味な出会いや一方にだけ極端に功利

氏名の共起関係を用いてソーシャルネットワークを得る．

的な紹介は行われないという，紹介者によるフィルタリ

利用者は興味をもった相手のプロフィールや共著者関係なングの効果がある．共通の知り合いがいるということは，

どを見ることができる．Community Organizer [Kamei

出会い以後の活動において問題が発生したときにも，極01] では，発言情報をもとに利用者を 2 次元マップ上に表端に逸脱した行為を抑制する動機にもなる [山岸 98]．こ示することで，コミュニティ内にどれだけ自分と興味の近れらの特徴はいずれも社会関係資本にとって必要な信頼い人がいるかどうかが分かる．緒方らの PeCo-Mediator

関係や情報の流通などを有した関係性を生み出すことに7

ソーシャルマッチングのための紹介支援システムについての考察貢献するものであるといえる．

れるユーザを探す (紹介者の発見)．そして (3) 紹介者と紹介はすでにあるソーシャルネットワークを元に行わなるユーザに紹介の依頼をし (紹介の依頼)，その後，(4)れ，新たに知り合えるのは「友達の友達」に限られる．こ

紹介者が被紹介に連絡をすることで紹介は成立する (紹れは新しい関係性を作る方法としては大きな制約だが，介の実行)．現実にはこういった形の紹介もあるが，前述

Milgram は「（自分の）友達の（自分の知らない）友達」

したようにこれは紹介者に対する負荷が大きく，また出

へとつながることはソーシャルネットワークにおいて直会いの有効性・信頼性の担保にも歪みが生じる．一方，紹感的なイメージ以上に大きな飛躍があることを説いてい介者が主導的な紹介の場合は，まず (1) 紹介希望者は被る [Milgram 67]．実際に，紹介によってボトムアップに紹介者を見つける (相手の発見)．次に (2) 紹介者となれ

ネットワークを改善する手法に関する研究もいくつかなるユーザが，自分が紹介できる紹介希望者と被紹介者のされている．加藤 [加藤 01] や Yu [Yu 03] らのマルチ

ペアを見つける (ペアの発見)．そして (3) 紹介者が紹介

エージェントに関する研究では，エージェント間で紹介

希望者および被紹介者に連絡をすることで紹介は成立すを行うことによってボトムアップにエージェント間ネッる (紹介の実行)．本研究で対象とするのは後者の紹介者

トワークが改善されることが示されている．また，濱崎が主導的な場合とする．

[濱崎 02] は P2P ネットワーク上での情報共有において，紹介によりネットワーク構造の改善が可能であること示した．

3. 紹介支援システム
紹介という行為は，さまざまな効果を持つ優れた出会
い支援の方法である．しかしこれをシステム的に取り扱おうとすると，いくつかの課題がある．例えば Referral

Web では，自分が知り合いたい相手を仲介してくれる可能性のある人は分かる．しかし，こういった人に「あの既存のソーシャルマッチングシステムでは，紹介希望者が主導的な紹介を想定しているものが多い．例えば Referral Web はパス検索によって紹介希望者に対して希望する相手を紹介するのに適した紹介者候補を提示する．
岡村らの友達紹介システム [岡村 04] では，各ユーザが個人情報を隠した状態で友人のプロファイル情報を持ち，これを見た他のユーザがその友人の紹介を依頼すること
で，プライバシを考慮した紹介を実現している．いずれも紹介希望者が主導的な紹介である．

人を紹介してください」と直接頼むのでは，先に挙げた紹介のメリット，特に出会いに対する信頼性と有効性のここで改めて紹介者が主導的な紹介のメリットについ担保が得られない．あくまでも，「あの人と知り合いたい」て述べたい．CSCW の基本的な問題の一つとしてサービという暗黙的な要望に対して，善意の第三者が自分なりスを支える人とメリットを受ける人とが異なる問題があの基準で出会いの信頼性と有効性を担保できると考えた

る [Grudin 98]．例えば組織内知識共有システムでは，知ときにのみ，その第三者が紹介を行うべきである．した識のある少数のエキスパートが一方的に知識を出す労働がって，システム的な実装としては次のような形が最もを負うのみでメリットがないため，次第に知識を出すの

現実の紹介に近いのではないかと考える．

をやめてしまうといった問題である．このような問題があ• ユーザ A は知り合いたい人 B を登録する．
• もし，たまたま自分の知り合い (A) が，自分の別の知り合い (B) と知り合いたいと思っているときは，そのユーザ C は紹介を行うことができる．
ここで重要なのは，ユーザ A は知り合いたい人しか入力る一方で，近年の Web における一大潮流である Web2.0

できないこと（誰に紹介して欲しいかは指定できない），

話になっているからというコミュニティ意識や，自身のまたユーザ C は紹介してもよいししなくてもよい（つま知識の整理や備忘録代わり，知識は広く共有した方が洗り自分の基準に照らして良い出会いであると考えたとき練されていくという考え方の広まり，などが要因としてのみ紹介すればよい）ことである．

考えられるが，その根底に流れる重要要因の一つとして，的なサービス，例えば Wikipedia や QA サイトでは，多くのエキスパートが惜しげもなく知識を出している．それ以外にも，ブログという形で知識を公開しているエキ
スパートも少なくない．これには，自分も他の人のお世本研究で想定する紹介とは，ユーザ（以下，紹介希望

ユーザが無数にある（結果的に他者やコミュニティに対者）が知り合いたいと思う対象ユーザ（以下，被紹介者）

して貢献することになる）行動の中から自身のモチベーがいて，紹介希望者と被紹介者との共通の知り合いであ

ションにあったものを自由に選んで行っているという点

るユーザ（以下，紹介者）が二人が会うのを手助けするがあげられる．これを紹介に当てはめると，一番貢献的というものである．このとき，紹介のパターンを２種類

な振る舞いを要する紹介者が，自身のモチベーションにに分けると，ひとつは紹介希望者が主導的な場合（図 2），あった紹介を自身の判断で行うということになる．紹介

もうひとつは紹介者が主導的な場合（図 3）である．

者が主導的な紹介ではそのようなユーザの振る舞いが可

紹介希望者が主導的な紹介の場合，(1) 紹介希望者は被紹介者を見つけたのち (相手の発見)，(2) 紹介者とな能であり，このことから，今回の紹介支援システムの対
象とした．

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知能情報ファジィ学会論文誌

図 2 紹介希望者が主導的な紹介

図 4 POLYPHONET Conference の人ページ

関係，同じ学会に参加した関係等）も行う [Matsuo 06]．
利用者による手動登録は mixi や Orkut などの SNS で一般的に用いられている方法で，人のページにある「知り合い登録」ボタンを押すことで行われる．POLYPHONET
図 3 紹介者が主導的な紹介

4. シ ス テ ム 概 要
我々は提案する紹介支援の実装を行い，試験的な運用を行った．システム運用は，イベント空間情報支援プロ
ジェクト [西村 03][西村 04] における大会支援システムの一部として行った．本節では，まず大会支援システム

POLYPHONET Conference の概要について説明した
後，紹介支援システムの実装について述べる．

4・1 POLYPHONET Conference
POLYPHONET Conference は，特に学会参加者の支援を目的としたソーシャルネットワーキングサービスである．システムは MySQL データベースと PHP および

Conference ではこれら Web マイニングにより抽出されたソーシャルネットワークを Web エッジ，手動登録されたものを Know エッジと呼んでいる．
POLYPHONET Conference は学会オンラインプロ
グラムとしても機能する．ブログやアノテーションなど
他のサービスのプラットフォームとしても稼働し，学会参加者の支援を目的としたサービス複合型のソーシャル
ネットワーキングシステムといえる．学会オンラインプ
ログラムとしては，セッションや発表，著者のページなどが用意されている．発表ページには発表情報として発表論文 PDF や著者リストが掲載されているだけでなく，その発表を聴講リストに追加した他の利用者も一覧する
ことができる．また，聴講リストの情報を用いた人や発表の推薦機能もある．これらは利用者に対して知り合いたい相手を見つける支援につながる．

Perl で記述されたプログラムにより構成される Web ア
プリケーションであり，ユーザは利用者登録をしたうえで Web ブラウザからシステムにアクセスする．

4・2 紹介支援システム実装
本論文で提案する紹介支援システムは，Web エッジや

POLYPHONET Conference はソーシャルネットワー

Know エッジを利用して紹介のための知り合い情報を得クを抽出し提示する機能を持つ．図 4 は人のページである．

る．ユーザは，知り合いたい相手に対して，紹介を希望

右に見えるネットワークは POLYPHONET Conference

するという登録（システム上は「知り合いたい登録」とが収集したこのユーザ周辺のソーシャルネットワークであよぶ）を行うことができる．ユーザが「知り合いたい登る．ソーシャルネットワークは Web マイニングによる自録」を行うと，図 5 のような画面が表示される．図の左動抽出，利用者による手動登録，学会会場内での情報キオ

側に紹介希望者（この場合は自分），右側に知り合いた

スク利用という３つの方法で抽出される [濱崎 06]．Web

い相手が表示され，その下に紹介ユーザの候補が一覧表

マイニングによる自動抽出では検索エンジンを利用し，関示される．一方，自分が紹介可能なペアがあるユーザに係の有無だけでなく簡単な関係のラベル付け（同じ研究室

はその旨が表示され，紹介者となることができる．

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ソーシャルマッチングのための紹介支援システムについての考察

図 5 自分が登録した知り合いたい相手
知り合いたい登録を行ったユーザ本人が見る画面．左にユーザ本
人の顔写真が，右に「知り合いたい登録」をした相手の顔写真と氏名，所属が表示される．[取消] をクリックすれば登録を取り消すことができる．下部には紹介者候補（ユーザ本人が Know エッジ
を登録していて，相手との間に Web エッジを持っている人）が一覧表示される．ユーザが望めば紹介者候補に直接コンタクトをとって紹介依頼することもできる．

図 6 自分の知り合いが知り合いたい相手
紹介者候補が見る画面．左に紹介希望者の顔写真と氏名が，右に被紹介者の顔写真と氏名が表示される．被紹介者がシステムのユーザであれば紹介メッセージの送信が，未登録であればシステムへの招待メッセージの送信が行える．紹介者候補は一覧から紹介をしよう

紹介は紹介希望者と紹介者との関係だけでなく，紹介と思うペアを選択し，紹介メッセージの作成および送信をする．

者と被紹介者との関係も重要である．ある研究テーマに生成される．紹介者は両者を知っている人物であるため，

対して興味をもって，その人の紹介を希望した場合には，どのような分野で二人が興味や関心を共有しているか，

その研究テーマとなんらかの関係のある紹介者の方が望ある程度分かるはずである．しかし，そうであったとし

ましいと考えられる．紹介支援システムでは，紹介者とても，紹介のための文章を作成するのは（実世界でその被紹介者とが具体的にどの様なつながりを持っているか

場で紹介するのと違って）紹介者となるユーザにとってを見ることができる．ここでは知り合い登録の有無だけ負荷が大きい．そこでシステムでは紹介対象となる二人

でなく，共著関係や同じカンファレンスの出席情報などに送る紹介メッセージのドラフトを自動生成することで，が表示される．これらの情報は紹介者に直接依頼する場できるだけ負荷を軽減している．図 7 は，紹介メッセー

合の判断材料となる．

ジの作成画面である．フォーム内の文章はシステムが自紹介可能なペアがいるユーザには，図 6 に示すような画面が表示される．そして紹介者となるユーザがこの二動生成したもので，紹介者は文章を修正および加筆した上で送信する．

人を紹介してもよいと思えば，「紹介メッセージを書く」

自動生成されるドラフトは，紹介希望者の発表，研究

ボタンをクリックし，紹介メッセージの作成および送信

内容，そして自分との関係の三つを情報として用いる．

を行う．なお，他の人が誰と知り合いたいと思っている

発表は学会のオンラインプログラム情報から，研究内容

かという情報は，ユーザのプライバシーに関わる情報でや自分との関係については Web マイニング技術を利用あり，一般に公開するのには適さない．今回の実装では，する．生成されたドラフトが妥当なものであれば，紹介(1) 紹介希望者であるユーザから直接知り合い登録をされていて（Know エッジが張られている人），かつ，(2)
被紹介者となんらかのつながりがある（Web エッジもし
くは Know エッジがある人）ユーザのみが紹介者候補として「知り合いたいリンク」が見えるようにした．(1) は者はマウスクリックだけで紹介を行うことが可能である．

ことでプライバシー問題に配慮した設計である．(2) はこれらの Web マイニングの精度は，関係の抽出で 70〜90%程度 [松尾 05]，研究キーワードの抽出で 63%程度[森 05] であると報告がある．自動生成されたドラフトのうち Web マイニングにより得られた情報を用いているのは 3 割程度であるので，大まかに見積もればドラフトの1 割程度の文章を修正もしくは削除するだけで紹介メッ

紹介の機会を最大化するように設計した．Web エッジはセージが送信可能であるといえる．

ユーザが明示的に指定した相手のみに見えるようにする

Web マイニングにより自動抽出した関係であり，関係の強さや種類（共著関係，同じ研究組織に所属，など）も

5. 試 験 運 用 結 果

取得できるが，一方で自動抽出であるため誤りや古い関係が含まれる場合もある．よって紹介者候補の選択には

5・1 大会支援システムの利用状況

Know エッジのみに限定したり，Web エッジの中でも関大会支援システムおよび紹介支援システムを第 20 回

係の強いものや特定の種類に限定したりする方法も考え

人工知能学会全国大会（JSAI2006）にて試験運用した．

られる．しかしどのような関係が紹介において適切であ大会支援システムは 2006 年 5 月 10 日から運用を始めた．

るかは十分にわからないため，今回は強さや種類に関係

なお，知り合いたい相手の登録機能はシステム運用開始

なく被紹介者との間に Web エッジもしくは Know エッ

当初から利用可能であった．紹介者により実際に紹介をジがあれば紹介者候補となるようにした．

行う（メッセージを送信する）機能は，システム運用開紹介メッセージは，システムによってドラフトが自動始から約 3 週間後の 6 月 2 日から開始した．この時点で

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知能情報ファジィ学会論文誌見が困難になるため，これは今後解決しなくてはならな
い課題である．
ここで注目したいのはクリックのみで紹介を行うことはできるが，実際は行わなかった点である．紹介者は，本システムによって簡単に紹介ができるからといって無造作に行うのではなく，あくまで自分がマッチングの成功に対して責任を持てる紹介を行おうとしたと考えられる．
これは紹介支援システム上においても，紹介による出会
いのフィルタリング効果および信頼性の向上効果が維持されていることを示す結果といえる．
成功した紹介の紹介者となった 3 名にインタビューした結果，「紹介メッセージのドラフト生成機能は便利だった」とのコメントを得た．なお，送信されたメッセージは紹介者がそれぞれ相手に合わせてキーワードの修正や文
図 7 紹介メッセージの作成画面

章の変更を行っていた．これはシステムが紹介者の負担軽減に有効であったこと，およびドラフトを生成しユー
ザによる改変を可能にしたシステム設計が妥当であった大会支援システムの登録ユーザ数は 202 人，そして学会
最終日の 6 月 9 日には 334 名となった．

ことを示す結果といえる．
紹介された 7 件について，紹介が成功したかどうかをWeb マイニングにより抽出した Web エッジは 52,971
本で，ユーザが手動で登録した Know エッジは 1,544 本であった．紹介者になれるのは紹介希望者から Know エッジを追加されたユーザとなるが，これは 222 人であった．
また，この 2 種類のエッジにより構成されるソーシャル
ネットワークは直径が 6 で平均パス長が 1.99 で，クラス
タ数が 1 であった∗5 ．つまりユーザの多くは紹介により紹介された二人がその後メッセージのやりとりを行った

出会える可能性が高いことを示しており，紹介による出紹介者との間でコミュニケーションが行われていること

会い支援が適したコミュニティであるといえる．

から，ソーシャルマッチングにおけるインタラクション

かという基準で調べた結果，7 件のうち 5 件が紹介後にシステム上でメッセージを相手に送信している．つまり今回の実装による紹介を用いた出会い支援の成功率は，少なくとも 7 割程度ということになる．残りの 2 件についても，実世界でのインタラクションのきっかけとなった可能性もある．7 割と比較的高い確率で紹介希望者と被の支援として紹介は有効であると考えられる．

5・2 紹介支援システムの利用状況
JSAI2006 での知り合いたい登録の利用状況について述べる．知り合いたい登録を行ったユーザ数は 36 人で，登録数は 98 件であった∗6 ．
紹介可能なペア一覧画面を見たのは 53 人で，実際に紹介を行ったユーザは 3 人であった．この 3 人によって行われた紹介は 13 件であった∗7
システムを利用した利用者にインタビューした結果，複数に共通して得られたコメントは「紹介可能なペアとして表示されているが知り合いというほど親しい相手ではないために紹介できなかった」というものであった．今回のシステムでは 3.2 節で述べたように，紹介の機会を最大化にするようにした．そのため，このような結果となるのはある程度はやむを得なかったといえる．しかし利用者数が増加すると実際に紹介可能であったペアの発∗5 ただしエッジを 1 本も持っていないユーザは除いており，ネットワークを構成するユーザ (ノード) 数は 729 人であった．なお，この数が利用者数（334 人）より多いのは，利用者以外に著者（606 人）が含まれているためである．
∗6 このうち半数は，大会システム開発者による登録であった．
∗7 うち 6 件は大会システム関係者のみで構成された紹介であるため，以後の分析においては取り除く．

以上をまとめると，結果として成功した紹介の数は少なかったが，成功した場合には高い確率でコミュニケー
ションが行われていることは良い点であった．また，知り合いたいリンクの登録が実際に行われたことなどから，システムを工夫していくことで今後，有効に機能する可能性もあるのではないかと考えられる．そのために，次章では，今後どういった点について考慮していかなければならないか，今回の結果からどういうことがいえるかを詳細に考察する．

6. 考

察

3 日間の会期の運用で，行われた紹介が 13 件，結果的に成功した紹介が 3 件という結果は，会期の短さや必要なプロセスの複雑さなどの要因を考慮しても，多いとは言い難い．紹介支援は人物検索や論文推薦のように多くのユーザが必ずしも利用するサービスではないが，学会における紹介の機会の数を考えると，今回のシステムが，うまくユーザに受け入れられたとは言い難いであろう．しかし，その要因を分析し，次回の運用，もしくは類似のシステムにおける運用に貢献するためにも，本論11ソーシャルマッチングのための紹介支援システムについての考察

文では，この結果を受けとめ，うまくいかなかった要因

もう一つはそもそもペアと紹介者候補の組み合わせがを考察し，今後の方向性について詳細な議論を行う．

適切で無かった場合である．今回は Web マイニングおよびユーザが手動登録したソーシャルネットワークを利6・1 問 題 点 と 対 策用したが，それらが紹介を行うのに適した関係とは限らない．関係が強くても紹介しにくい場合があれば，また

本節では，運用結果および利用者からのコメントをもその逆もありうるであろう．一方で，紹介しにくい場合とに，紹介支援システムの問題点と対策について考察すにおいても適切な支援により紹介を行うことが可能になる．紹介希望者から見た場合と紹介者から見た場合，るかもしれない．例えば全く見知らぬ新参研究者を研究• 紹介希望者から見た問題点◦ フィードバック• 紹介者から見た問題点◦ 提示される紹介可能ペア情報◦ 動機付けコミュニティのトップに突然紹介するのはためらうかもしれないが，トップと共同研究をしている若手研究者ならば紹介しやすいかもしれない．このような状況をシス
テムが理解し，支援することでより紹介が多く行われる
ようになると考えられる．これらはいずれも紹介に携わる 3 者の関係性と紹介との関係が重要であると考えられという三つの原因が考えられる．以下，これら三つの原因の詳細と考えられる対策について述べる．

る．この点については次節にてさらなる考察をする．
他には，紹介者が紹介を行うための動機付けが弱かっ

紹介希望者側から見た問題点として，フィードバック

たことも一因として考えられる．本システムでは，紹介可の少なさが挙げられる．紹介希望と紹介は非同期で行わ能なペア一覧画面を見て紹介するペアを選択し紹介メッ

れるため，紹介希望者は紹介希望ボタンを押した後は，そセージを送信する，というように紹介者にもっとも多くの紹介リクエストを拾ってくれる紹介者が出てくるのをの負担がかかる．紹介希望者および被紹介者の両方を知っ待つしかない．もし紹介者が現れなかった場合には，何ている紹介者が能動的に動くことにより適切なマッチンのフィードバックも得られないことになる．これは紹介グが支援されるということが紹介のメリットであるが，紹者が主導的な紹介においては不可避な問題である．解決

介者が紹介を積極的に行うようにするには紹介者の動機策として紹介希望ボタンを押すような明示的なやり方で付けが重要となる．そのために例えば紹介を行えば何らはなしにユーザが興味を持っている相手を見つける方法

かのポイントが付く，といったインセンティブを用意すが考えられる．例えば，人をブックマークに追加できるる方法も考えられる．しかしこれは紹介者が両者のマッようにする，その人の論文を多くダウンロードしている

チングについて冷静な判断をしたうえで紹介を行うといかどうかを監視する，といったことから暗にユーザが紹う，紹介者主導の紹介の利点を損ねるおそれがある．前介してもらいたがっていることをシステムが検知し，そ述した紹介希望者が紹介を希望する理由がわかるようにれを知り合いたい登録とみなす．これならば紹介者が現する案などは，自分がその紹介を請け負うに適している

れない事によるフィードバックの無さをユーザは感じる

ことを自覚しやすくする点で，紹介者の動機付けにも有ことがなくなる．しかし興味のある相手全てが紹介して効であると思われる．また紹介は紹介者にとっては直接もらいたい相手とは限らないため注意が必要である．

のつながりには変化はないが周辺のつながりが変化する

逆に紹介者側から見た問題点について考察をしてみる．

ため，結果的に紹介者の社会関係資本に変化を起こすこ

インタビューでは「紹介可能なペアとして表示されていとになると考えられる．よって紹介者が自身の社会関係

るが知り合いというほど親しい相手ではないために紹介

資本向上のために能動的に紹介を行うといったことも考できなかった」という声が得られた．これには二つの原

えられ，そのようなパターンの紹介を積極的に支援する因が考えられる．

ことも有効であると考える．

一つは紹介可能なペアであるが理解不足でそれができなかった場合である．本システムでは紹介希望者がなぜ

6・2 紹介が行われた場合における 3 者の関係紹介して欲しいかを特定の紹介者に伝える機会を設けて前節で紹介支援における 3 者の関係性について少し触いないため，紹介者は仮に紹介できなくもないペアであっれたが，本節ではそれについて議論を進める．本研究でたとしても，意図を読みかねて二の足を踏む可能性もあ想定する紹介には，紹介希望者，紹介者，被紹介者の 3

りうる．しかし一方で紹介希望者から紹介者への直接的人が関わっている．この 3 者の間にある関係性，つまりかつ明示的なコミュニケーションを断つことによって，紹社会性は，紹介の行い易さや紹介支援のやり方に影響を介者による冷静な判断を促せるという面もあるため，単与えると考えられる．では，3 者の関係性をどのような観

純にコミュニケーションを可能にすれば良いというわけ

点で分析すれば良いだろうか．社会学においては 3 者関ではない．紹介希望者がどういった理由で紹介を希望し係はトライアッドと呼ばれ，様々な分析がなされている．

たのかを表示可能にするなど，間接的・暗黙的なコミュ

その中の一つである Brokerage Roles は，トライアッド

ニケーション経路を用意するのが有効な策と思われる．

において知識の流通を担うブローカーという役割につい12

知能情報ファジィ学会論文誌て分析したもので，特に知識の発信者・ブローカー・受ことで，この知見から，紹介希望者と同じ所属の人は紹信者の 3 者の関係をそれぞれが属する組織の関係から 5介者として有力候補の一人であることがわかる．

つのパターンに分類している [Gould 89]．ちょうど 3 者

紹介希望者と紹介者が今回の学会ではじめて会った，関係において一人が間をつなぐ役割を担うという点で紹

gatekeeper に相当する事例では，紹介希望者は紹介者介と構造が似ているので，分析にあたってこの考え方をの所属する研究グループの他のメンバーに関心を持ち，用いる．

それを紹介者が手助けしたという構図であった．この場

図 8 は今回の試験運用にて行われた紹介事例である．3

合，紹介者は紹介希望者を被紹介者に紹介するというよ

つの丸は左から紹介希望者，紹介者，被紹介者である．3

りはむしろ，紹介者および被紹介者が共に属するコミュ

つの丸には上下関係があるが，これはそれぞれ組織内でニティに招くという形である．実際に紹介希望者はあるの上下関係を示している．なお，これまで同じ組織に属

コミュニティのメンバー複数に対して知り合いたい登録したことがなく，かつ，明示的な立場の違い（教授と学をしており，今回の紹介者はその中から一人を選んで紹生，先輩と後輩など）が無い場合，立場は同じであると介している．これはつまり紹介者が紹介希望者に適したみなす．丸を覆う円は，現在所属している組織を表して

コミュニティのメンバーを選択したと考えられる．よっている．つまり (1) の事例では，紹介希望者と紹介者が同

gatekeeper の場合は紹介希望者が知り合いたいと思ってじ組織に属しており，かつ，2 人は上下関係（実際にはいるコミュニティを同定することで，紹介する相手の選部下と上司）にあることを示している．

択を支援する機能を持たせると効果的であると考えられ

図 8 では 7 つの事例が (a)〜(c) の三つに分類されている．今回の実装では一人の紹介希望者と一人の被紹介者

るが，これらはそれぞれ Brokage Roles における，紹介との関係のみを紹介者候補の選択に用いたが，紹介希望者と紹介希望者が同じ組織の (a)represenation，逆に紹者が選択した複数の被紹介者との関係を加味することで，介者と被紹介者が同じ (b)gatekeeper，そして 3 者全員がより適切な紹介者候補を選択できると考えられる．また，異なる (c)liaison である．今回は紹介希望者と被紹介者

このようなコミュニティに対する紹介を希望するというが同じグループである coordinator や itinerant broker

ケースもあると考えられるため，組織やコミュニティにに当てはまる事例は無かった．システムを適用したのが対する知り合いたい登録という機能も有用であると考え学会という異なる組織から人が集まり交流する場であっられる．

たことを考えれば妥当な結果といえる．

liaison のケースは，紹介者が紹介希望者および被紹介

3 つの分類それぞれについて考察をする．representation は 3 種類のうち最も多い 4 件であった．今回の実験

者の共通点を知っており，そこに紹介する価値があるとでは紹介成功例は少なく，数の大小のみを根拠としてこ人の共通点を提示することが紹介を行いやすくすると考れが紹介に適したパターンであると示すのは不十分であえられる．また，representation と比較すると 3 者の立判断したケースであった．この場合，紹介者にとって 2る．しかし少数の成功事例の半分以上を占める represen-

場が比較的似ている（(6) は学生とポスドク，(7) は教員

tation には，何かしら紹介を行わせる構造的特性があったのではないかと考えられる．ここで representation とと主任クラスの研究員によって構成）という特徴がみら

紹介のし易さについて考察を行いたい．

者全員が参加する話題を提示することが可能になると考れた．紹介者も含めた 3 人の共通点を見つけることで 3

representation の 4 つの紹介事例の内，3 つは紹介希えられる．これは紹介者にとって紹介に対する動機付け

望者と紹介者の関係よりも，紹介者と被紹介者との関係の効果が期待できる．特に liaison の関係はそれぞれが異の方が古いものであった．紹介者と被紹介者は同じ研究なる組織にいるため Burt の指す社会関係資本を有する者コミュニティ（社会学においては「見えざる大学」とも関係であるといえ，このパターンにおける紹介の促進は呼ばれる）に属しており，紹介者はそこへの gatekeeper

特に創造性支援の面で有効であると考えられる．今回の的な役割を果たしたのではないかと考えられる．この場

実装では紹介者候補の選択に研究分野や研究キーワード

合，紹介希望者と紹介者，紹介者と被紹介者とでそれぞといった情報は用いなかったが，liaison を構成する紹介

れ形態は異なるものの相手と同じコミュニティに属して者候補にはそのような興味の一致度のような指標が紹介いることとなる．そうするとそれぞれの間においてコミュ者候補の選択に利用できると考えられる．また，そのよ

ニケーションチャネルがすでに形成されていることにな

うなデータを紹介者候補に提示することで，紹介者候補

るため，紹介が比較的容易に行えると考えられる．また，の紹介への動機付けにもつながると考えられる．

紹介希望者と紹介者との関係から見ると紹介者にとって以上，大きく分けて 3 つのパターンについて分析を行っは紹介希望者は仲間であり，新しい出会いを提供するこた．少数の事例ではあるが，3 者の関係性と紹介との関とは仲間の社会関係資本を増強することにつながる．つ係および紹介者のメリットについて興味深い知見が得ら

まり紹介者にとっての動機付けとなると考えられる．今れた．このように，いくつかの事例に対して分析を行っ回の実装では紹介者候補の選択には所属情報を用いていていくことで，パターンに応じた有効なシステムの改善ないが，紹介者候補の選択に同一所属かどうかを用いるにつながっていくと考えられる．

13

ソーシャルマッチングのための紹介支援システムについての考察࡙࡯ࠩ⍮ࠅว޿㑐ଥ
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図 8 行われた紹介事例における 3 者間の関係性

7. ま

と

め

介さん，東京大学 森純一郎さんの手助けが不可欠でした．
心より感謝いたします．本研究におけるシステム研究開

本研究では，紹介という行為に着目し，知り合い情報

発および運用の一部は，平成 16 年度 NEDO 産業技術研を用いて紹介を支援するシステムを提案し，その運用結究助成事業により助成を受けて実施，また，社会的関係

果を報告した．システムは多くのユーザに利用されたとの分析の一部は平成 18 年度科学研究費補助金（若手 B）

いうわけではなかったが，提案システムの有用性が示さにより助成を受けて実施しているものです．ここに謝意れたとともに，改善に向けていくつかの知見が得ることを表します．

ができた．特に紹介成功事例における 3 者の関係性に関する知見は，社会的関係性を利用した他のサービスへもつながるものと考えられる．
紹介は日常的な行為であるが，出会いを効率化し，その信頼性や有効性を担保するという重要な機能を担っている．提案手法は，人と人との出会いを支援するソーシャ
ルマッチング技術の一つであり，紹介希望者および紹介
者は共に心理的・作業的に軽い負荷で紹介を行うことができる．SNS をはじめとする人と人のつながりに着目するシステムが広がっていく中で，社会関係資本を形成するためのソーシャルマッチング技術は今後，重要な技術になるのではないだろうか．
今回の実装では，紹介プロセスは基本的に Web システ
ム内で閉じたものであった．しかし現実には，実世界での位置コンテクストをベースとした偶発的な出会いが重要な紹介の場になることも多い．このような点から，今後は実世界と Web をうまく連携した紹介支援について研究を進めていきたいと考えている．

謝

辞本研究の遂行にあたっては JSAI2006 大会支援ワーキ

ンググループの皆様に多大な支援を頂きました．特にシステムの開発および運用には産業技術総合研究所 石田啓♦ 参 考 文 献 ♦[Budzik 02] Budzik, J., Bradshaw, S., Fu, X., and Hammond, K. J.: Clustering for Opportunistic Communications,in Proceedings of the 11th International World Wide Web
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知能情報ファジイ学会誌, Vol. 18, No. 2, pp. 223–232 (2006)

著 者

紹 介

濱崎 雅弘
2000 年 同志社大学工学部知識工学科卒業．2002 年 奈良
先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士前期課程修了．

2005 年 総合研究大学院大学数物科学研究科博士後期課程修了．博士（情報学）．同年より，産業技術総合研究所情報技術研究部門勤務．情報推薦やオンラインコミュニティの研究に従事．人のネットワークを活用した情報システムに興味がある．電子情報通信学会，人工知能学会，ACM，
各会員．

松尾

豊

1997 年 東京大学工学部電子情報工学科卒業．2002 年 同大学院博士課程修了．博士（工学）．同年より，産業技術総合研究所 研究員．2005 年 10 月よりスタンフォード大学客員研究員．2007 年 10 月より，東京大学大学院工学系研究科総合研究機構准教授．人工知能と Web マイニングに興味がある．情報処理学会，言語処理学会，AAAI，
ACM の各会員．

武田英明

1986 年 3 月東京大学工学部卒業. 1988 年 3 月同大学
院工学系研究科修士課程修了.1991 年 3 月同博士課程修了. 東京大学工学博士. ノルウエー工科大学，奈良先端科
学技術大学院大学を経て，2000 年 4 月から国立情報学研究所助教授，2003 年 5 月同教授．2006 年 4 月同学術コ
ンテンツサービス研究開発センター長（併任）．東京大学
人工物工学研究センター特任教授（兼務）．知識共有, 設
計学等の研究に従事.

西村拓一

1992 年，東京大学工学系大学院修士 (計測工学) 課程修了．
同年，NKK(株) 入社．1995 年 RWCP に出向，1998
年 NKK(株) 復帰．1999 年 RWCP つくば研究センタに所属．2001 年産業技術総合研究所サイバーアシスト研究センターに所属，2005 年同情報技術研究部門実世界指向インタラクショングループ長，筑波大学大学院知能機能
システム専攻 准教授 (連携大学院)，現在に至る．博士 (工学)．時系列データ検索・認識，実世界情報支援に興味を持
つ．電子情報通信学会，ヒューマンインタフェース学会，ACM 各会員．

連絡先：濱崎雅弘（〒 135-0064 東京都江東区青海 2-41-

6 臨海副都心センター 426，TEL:03-3599-8842 FAX:033599-8255，MAIL:hamasaki@ni.aist.go.jp）