情報処理学会論文誌

Vol. 53

No. 1

1234–1245 (Jan. 2012)

業務従事者を対象としたPC 作業時の割り込み拒否度推定可能性の検討

1. は じ め に
近年，インターネットの普及やユビキタスコンピューティング環境が整備されるに従い，あらゆる情報にユーザがアクセスすることが可能となって来ている．さらには，在宅テレ

田 中

紘†1

貴
野 中

深 澤
雅 人†2

一†2

伸
藤 田

竹 内 晃
欣 也†1

一†2

ワーク環境やサテライトオフィス間のコミュニケーション支援・情報共有に向けた取り組みも行われている．一方で，情報システムからの通知やインスタントメッセージツールによる会話など，システムがユーザへ情報を随時提示する機会も増えてきている．しかし，情報提作業状況を適切に反映しない情報システムからの割り込みにより，ユーザの知的生産性の低下が懸念される．著者らは先行研究において，アプリケーション切り替え（AS）時に着目した，ユーザの割り込み拒否度推定法の提案を行ってきた．しかし，先行研究は，切り替えタイミングのみを対象とするため，情報提示機会が減少することや，勤務環境における有用性の検討が課題であった．そこで本研究では，同一作業継続（NAS) 時を含む PC 作業全体を対象とした，PC 作業時割り込み拒否度推定法を提案し，さらに，勤務環境における業務従事者を対象とした割り込み実験を行い，提案手法の有用性の検証を行った．

示タイミングや提示頻度にユーザの作業状況が適切に反映されることは少なく，ユーザは提示情報確認のために思考を度々中断されることで，知的生産性を低下させる可能性が指摘されている1) ．
情報提示タイミングの制御を目的として，作業中のユーザの忙しさを推定する研究には，幾つかの先行研究がある．PC 作業を対象として，キー入力数やマウス操作量などを元にユーザの忙しさを推定する手法2)–4) では，PC 操作量が作業の忙しさに比例して高くなるような作業において有効と期待される．しかし，外部から容易に観測可能な作業量を伴わな
い，思考などの知的作業を考慮した忙しさの推定が望まれる．一方で，PC 作業の切れ目のStudy of Uninterruptibility Estimation Method
for Oﬃce Worker during PC Work
Takahiro Tanaka,†1 Shinichi Fukasawa,†2
Koichi Takeuchi,†2 Masato Nonaka†2
and Kinya Fujita †1
Since the most of the information systems do not reﬂect the user status, it
has been pointed out that user’s intellectual productivity is degraded by theinterruptions. In previous studies, we focused on application-switching (AS)that is signiﬁcantly acceptable timing of interruptions for the users, and proposed a method to estimate the user’s uninterruptibility at AS. However, it
has been pointed out that the number of chances for information display would
be decreased because AS is occasional. It was also needed to examine thepracticality of the method in actual oﬃce environments. In this study, we proposed an uninterruptibility estimation method during continuous PC work (Notapplication-switching: NAS). Furthermore, we evaluated the proposed methodwith ﬁfteen oﬃce workers and conﬁrmed the possibility of the estimation.

1234

検出は，割り込み制御に有効であることが指摘されている5)–9) ．PC 作業全般における汎用的な切れ目検出方法の確立は，知的作業かによらず，ユーザの作業を阻害しない情報提示制御の実現に繋がると期待される．また，各種センサを利用したユーザの作業の種類に基づく
忙しさの推定に関する研究10)–12) も行われている．センサ情報は推定に有用であるものの，多様なセンサを作業環境に設置することは，現状においては容易とは考え難い．これら従来研究では，研究室環境において学生を被験者とした実験評価が多く，勤務環境における有用性の検討も必要である．
筆者らは PC 作業時の使用アプリケーションの切り替え（focused Application-Switching::

AS）は知的作業を含む作業の切れ目とみなせるものと仮説を立て，ユーザが割り込みを受け入れられない度合いを主観的に評価した値である割り込み拒否度が，AS 時に低下することを実験的に確認するとともに，AS 時割り込み拒否度推定法を提案し，3 段階の AS 時割†1 東京農工大学大学院
Graduate School, Tokyo University of Agriculture and Technology†2 沖電気工業株式会社 研究開発センタ
Corporate Research and Development Center, Oki Electric Industry Co., Ltd.

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業務従事者を対象とした PC 作業時の割り込み拒否度推定可能性の検討

り込み拒否度推定の可能性を示した13)–15) ．AS 時推定は，ユーザによるアプリケーション

作成やファイル保存等の作業の準備段階の方が，ファイル編集などの実作業段階と比較して切り替え発生時に焦点を当てた推定法であるため，ユーザの作業が知的作業か否かの影響を拒否度が低くなることを示している．また，区切りキーや無操作時間に着目し，作業の小休受け難い．一方で，ユーザが同一作業を継続して行っているときには推定対象自体が存在し止を検出し割り込みを行う方法も検討されている9) ．ユーザの PC 環境や使用方法・目的はないため，結果的に情報提示機会が減少する問題が指摘された．そこで，拒否度推定精度を多岐に渡るため，タスクに依存しない汎用的な推定手法が望まれるが，一時的に割り込みへ下げず，情報提示機会を増加させる必要があった．また，従来研究と同様に，勤務環境におの拒否度が低下するタイミングを検知・推定するだけでも，ユーザの作業を阻害しない提示

ける有用性の検証が必要であった．

制御に有効であると考えられる．

そこで本研究では，まず，AS 時割り込み拒否度推定法を元に，同一アプリケーション継また，オフィスワーク全体を対象としたユーザ状態推定の研究も行われている．ユーザの続使用（Not focused Application-Swtiching:NAS）時の割り込み拒否度推定法を提案する．

身体に筋電計と心拍計を装着し，忙しさを推定する研究10) では，高精度の推定が可能とさ

さらに，勤務環境における業務従事者を被験者とした割り込み実験を行い，勤務環境におけれているが，生理情報は外部要因の影響を受け易く，また，直接ユーザの身体にセンサを装る提案手法による推定可能性を検討する．検討の結果，勤務環境下における異なる業種の業

着することは実環境への適用が困難であると言える．一方，マイクやカメラ，加速度センサ

務従事者に対しても，拒否度推定可能性が示唆されたためこれを報告する．

などを生活空間の中に遍在させ，コンテキスト推測を行う研究も多数試みられている11),12) ．

本論文では，まず，関連研究について次章で述べた後，3 章で NAS 時割り込み拒否度推

しかし，多くはユーザの作業の種類や状態（着座，移動，会話）の推定であるため，忙しさ

定法を提案する．次に，4 章にて勤務環境における拒否度推定可能性を検討し，5 章にて考の推定には再度の推定が必要となり，推定誤差が懸念される．これらのセンサ情報は，ユー察を述べた後，6 章でまとめる．

ザの作業内容や忙しさの推定に有用な情報となる可能性は高いが，利用環境へのセンサ設置が必要であり，システム導入に際してはコストに加えて心理的な障壁が予想される．そのた

2. 関 連 研 究め，特別なセンサを使用せずとも，ユーザへの割り込みタイミング制御を可能とする，汎用

2.1 ユーザ状態の推定性の高いユーザ状態推定方法が必要である．

これまで，ユーザコンテキストを利用してユーザの状態を推定する様々な研究が行われてこれら従来研究の多くは，研究室環境における学生被験者による実験評価であったり，実いる．中でも，PC 作業中のユーザの忙しさを推定する研究では，キー入力やマウス操作に

験用タスクを行わせ，その間の精度評価を行っている．これら情報提示制御技術の適用先と基づく推定方法が提案されている2)–4) ．これらの研究では，ユーザの PC 操作量が多くなる

して，まず，勤務環境における業務従事者が挙げられるが，業務従事者と研究室環境におけほどユーザが忙しいと想定されており，ユーザの作業が外部から観察可能な PC 操作量を伴る学生との間に，特に割り込みに対する反応に違いが生じる可能性が懸念される．雇用契約う場合には忙しさの推定に有効と考えられる．反面，思考などの知的作業において，作業量の元，給与を得て勤務する業務従事者は，在席中常に業務のみを行うと考えられる．そのよが PC 操作量のような物理的アクティビティとして計測できない場合には，忙しさを適切にうな勤務環境下においては，常に高い割り込み拒否度が維持され，作業の切れ目や停滞が存反映することが困難と予想され，知的作業を含めたユーザの忙しさの推定が一つの検討課題

在せず，拒否度が低下しない可能性が考えられる．そのため，勤務環境における業務従事者として挙げられる．

を対象とした拒否度推定の有効性の検討が必要である．

一方，ユーザの作業中の忙しさの推定ではなく，作業の切れ目を検出し割り込みを制御す
5),6)

2.2 AS に着目した割り込み拒否度推定．これらの研究では，メインタスクへの割り込みタイミングと情従来研究において，PC 操作量のみから，知的作業を反映した忙しさを推定することは容報認知・作業効率の違いについて実験的に検証した結果，メインタスクの開始時（ファイ

易ではなかった．著者らは，作業が一段落したときには，作業内容にかかわらず集中度が一

ルメニューからの新規ファイル読み込み時），タスク集中前（アプリケーションのメニュー

時的に低下し，割り込みに対する拒否度も低下する可能性が高いと予想した．そこで，利用

バー操作時）が，割り込みタイミングとして望ましいと指摘している．また，ユーザの行う

アプリケーションの切り替え（AS）情報を作業の切り替わりと見なし，ユーザの主観的なタスクの構造分析を元に割り込み拒否度を推定する研究7),8) においても，新規ファイルの割り込み拒否度と AS の関連を実験的に検討した．実験では，10 名の被験者から研究室環る試みもなされている

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表 1 AS 時特徴の概要
Table 1 Features of AS.

境・自宅環境における PC 作業履歴 40 時間分を収集し，同時に，作業中の被験者に実験用
13)システムが自動で割り込みを掛け，その時の割り込み拒否度を回答させた．実験の結果，AS 時の割り込みは，NAS 時に比べ受け入れられ易いという予想を支持する結果となった．

ウィン
ドウ数

拒否度
の変化
高く

容易に検出可能で，かつ拒否度の平均値が低い AS を情報提示タイミングとすることで，統計的によりリスクの小さい情報提示が実現されると期待さる．一方で，高拒否度の AS も存在するため，より低い拒否度の AS を検出する必要性も明らかになった．
そこで，より低い拒否度の AS を検出するため，AS 発生時の作業履歴の詳細な分析を行増加
時い，表 1 に示す，AS 時拒否度に影響を与える 19 個の特徴を選定した．さらに，各特徴の拒否度への影響は，AS 前後の同時起動ウィンドウ数の増減状況によって異なることが確認

低くされたため，増加時（作業開始）・減少時（作業終了）
・無変化時（作業継続）の 3 つの状況
高くごとに推定式を設定し，PC 作業履歴に基づいて低・中・高の 3 段階の割り込み拒否度を推定する方法を提案した

15)．

情報工学系の 20 代学生 11 名を被験者とし，研究室環境にて収集した約 50 時間分のデー
タを対象に行った推定結果が表 2 である．表 2 は，推定された 3 段階の拒否度に対し，実

無
変
化
時

際の被験者の評価値が含まれた頻度，各推定値の適合率と再現率，そして誤差 1 以下の割合（高拒否度と低拒否度が入れ替わる誤推定の回避率）を示す．推定結果に基づき情報提示制

低く御を行う際に，高拒否度と低拒否度が入れ替わる誤推定はユーザ作業を阻害する危険性が高く
低く高く，誤差 1 以下の割合は実用性を評価する上で重要と考えられる．低・高拒否度の適合率は，それぞれ 54 ％と 5 割以上の精度が得られた．また，誤差 1 以下の割合は 88 ％であり，作業阻害の危険性が高い誤推定の多くを回避できた．AS に着目した割り込み拒否度推

減少時

定法は，特殊なセンサを用いずとも，一般的な PC 作業全般を対象とした推定が可能である
ことを示した．しかし，低拒否度を正しく推定出来た割合は 1 時間に平均 1〜2 回程度に留

ID
A
C
G
I
O
P
R
S
K
N
F
I
L
M
P
Q
R
S
N
R
B
D
E
H
J
N
S

特徴
特徴名
ウィンドウ増加ウィンドウ増加傾向
親子遷移
2 分以内の再使用
継続 15 秒以上
AS 前キー操作
2 分間操作率
2 分間操作種類
シェルから遷移継続 2 分以上
クリップボード更新
2 分以内の再使用
2 分以内にシェルへ再遷移
2 分以内にシェルから再遷移
AS 前キー操作
AS 前マウス操作
2 分間操作率
2 分間操作種類
継続 2 分以上

2 分間操作率
ウィンドウ減少
ウィンドウ減少傾向
デストロイ信号
子親遷移
シェルへ遷移継続 2 分以上
2 分間操作種類

まり，同一アプリケーションを長時間継続して使用するほど AS 発生機会も減少するなど，ユーザへの情報提示機会は十分とは言えない結果であった．また，従来研究と同様に，研究

度推定法を拡張し，同一アプリケーション継続使用（NAS）時の割り込み拒否度推定法を室環境にて学生を被験者とした実験結果であるため，本手法の適用先として挙げられる業務提案する．以降では，研究室環境における学生を被験者とした割り込み実験で得られた PC

従事者を対象とした勤務環境における有効性の検討が必要であった．

作業履歴と割り込み拒否度主観評価値を分析し，NAS 時割り込み拒否度推定法を検討する．

3. NAS 時割り込み拒否度推定法の提案
AS に着目した割り込み拒否度推定法は，作業阻害の危険性が高い割り込みの回避を可能

PC 作業時割り込み拒否度 =AS 時割り込み拒否度推定式：切り替え時NAS 時割り込み拒否度推定式 ：継続使用時にする一方で，AS の発生を前提とするため，情報提示機会が減少するという課題を有する．
そこで本研究では，AS 発生時以外にも情報提示機会を確保するため，AS 時割り込み拒否

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表 2 AS 時割り込み拒否度推定結果
Table 2 Result of uninterruptibility estimation on AS.
低
推
定
値

低
中
高

主観評価値
中
高

69
192
53

44
159
63

16
294
135

適合
率

再現
率

0.54
0.25
0.54

0.22
0.60
0.30

誤差
1 以下
0.88
1.00
0.79

3.1 推定法検討用の PC 作業履歴の収集
検討用データを収集するため，被験者の PC に図 1 に示す実験用システムを常駐させ，PCの作業履歴と，システムが自動的に割り込んだ時に被験者が回答した割り込み拒否度の主観
評価値を収集した．

図 1 実験システムの構成
Fig. 1 Structure of operation record collection system.

収集する作業履歴は，打鍵数，クリック数，ホイール回転数，アクティブウィンドウ名（現在最前面に表示されているアプリケーション名），ウィンドウメッセージ，プロセス ID，

表 3 検証データにおける AS 時と NAS 時の割り込み拒否度比較
Table 3 AS vs. NAS on laboratory data

クリップボードの更新信号，同時起動ウィンドウ数（タスクバー上に存在するウィンドウ総数）とした．また，システムの被験者への割り込みタイミングは，5 分以上同一作業が継続した（NAS）時と AS 発生時の二種類とした．システムからの頻繁な割り込みによる主観

AS
NAS

評価値への影響に配慮し，30 秒間の最短割り込み間隔を設け，被験者には入力評価値に実験システムによる割り込み頻度を考慮しないよう教示を与えた．被験者に入力させる割り込

1
111
30

2
272
58

評価値
3

295
94

4
282
107

5
184
64

頻度
1144
353

平均

3.1
3.3

み拒否度は，割り込み後 5 分間会話が続くと仮定し， 1：全く問題ない，2：問題ない，3：
どちらでもない，4：嫌だ，5：非常に嫌だ の 5 件法で回答させた．被験者は情報工学系の述べる．

20 代大学生・大学院生の 11 名とし，研究室環境にて PC を 4 時間以上使用させ，計 50 時

3.2 NAS 時割り込み拒否度推定に用いる指標の検討

間分のデータを収集した．実験中は，被験者に，通常通りの研究活動を行わせ，PC 使用目

従来研究において，PC 作業中のユーザの忙しさの推定には，PC 操作量，特にキーの打鍵的について制限を設けなかった．本実験における被験者の主な PC の使用目的は，文書作数が用いられている2)–4),19) ．著者らも，PC 操作量と拒否度との相関分析を行い13) ，NAS成，ウェブブラウジング，プログラミング，データ整理であった．

時の割り込み拒否度と数分間の打鍵数・クリック回数の総和との間に，弱い正の相関関係を本実験で収集した検証データの概要を表 3 に示す．システムの AS・NAS 時の割り込みに対し，被験者が回答した拒否度主観評価値の各段階ごとの頻度（回）と総割り込み回数，

確認している．よって，NAS 時の割り込み拒否度推定には，PC 操作量の反映が有効であると推察される．

平均割り込み拒否度を示す．50 時間分のデータのうち，NAS 時割り込みが 352 回，AS 時

また，2.2 節で述べた AS 時割り込み拒否度推定法において，AS 前後の同時起動ウィンド

割り込みが 1144 回行われ，NAS 時の拒否度平均 3.3 に対し，AS 時は 3.1 となった．マン・

ウ数が無変化の時は，複数のアプリケーションを利用した作業が継続していることを意味す

ホイットニーの U 検定を行ったところ，Z = 2.73 となり，AS 時の割り込みが NAS 時とる．すなわち，AS であっても作業の切れ目とは考え難く，作業継続状態という点では NAS

比較して有意に低い（p < 0.01）ことを再確認した．次節では，本実験で得られた作業履歴

時に近い状況と考えられる．そのため，無変化時の推定式を構成する AS 時特徴は，NASを元に，NAS 時のユーザの割り込み拒否度に影響を与える特徴の分析と抽出結果について

時拒否度推定にも有効である可能性が考えられる．

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そこで本研究では，AS 時拒否度推定法における無変化時推定式を構成する特徴群の内，特に PC 操作量に関する特徴に着目し，NAS 時割り込み拒否度に影響する NAS 時特徴の検討を行う．

• シェルからの遷移と拒否度：過去数分間のシェルからの遷移が拒否度に与える影響(2) NAS 時特徴の抽出
前述の分析項目に関し，検討用データを対象に NAS 時特徴の抽出を行った．各特徴の抽3.2.1 分析に基づく NAS 時特徴の抽出

出方法と詳細について順に述べる．

(1) 分析方針

瞬時的 PC 操作量と拒否度

表 1 に示すように，ウィンドウ数の無変化時に，AS 時拒否度に影響を与える特徴は，AS

瞬時的 PC 操作量に関する特徴を抽出するため，直前数十秒間のキーとマウスによる操前後のアプリケーション遷移に関する特徴と PC 操作量に関する特徴から構成される．アプ

作の有無と拒否度の関係を分析した．対象とする過去値を，直前 5 秒から 30 秒まで変化さ

リケーション遷移に関しては，特にシェル遷移に関する特徴（K, M, J, L）を反映している．

せ，拒否度との比較を行ったところ，直前 20 秒間にキー操作が検出された場合の平均拒否

K, J は，AS による，シェルへの遷移と，シェルからの遷移を意味し，L, M は，過去 2 分

度は 3.7，されなかった場合は 3.0 となり，マン・ホイットニーの U 検定による有意差が確間に AS によるシェルへ・シェルからの遷移が 2 回以上検出された事を意味する．Windows

認された（Z = 4.93, p < 0.01 ）．一方，直前 20 秒間のマウス操作に関しては，拒否度にOS の場合，デスクトップ画面が表示されている状態は，アクティブウィンドウ名がシェル

有意な差は確認されなかった．従来研究においても，マウス操作よりキー操作の方が忙しさ（Explorer）となり，デスクトップ上のアイコンによるアプリケーション起動やファイル選を反映すると指摘されており2)–4) ，直近のキー操作は，より拒否度に影響を与えることが示

択後のアプリケーション起動は，全てシェルからの遷移となる．また，任意のウィンドウをされた．

閉じた時に，他に表示されているウィンドウが存在しない場合は，自動的にシェルへの遷移

PC 操作傾向と拒否度が行われる（デスクトップのみ表示される）．そのため，シェルからの遷移は作業の開始，

過去数分間の PC 操作傾向と拒否度との関係を分析するため，過去数分間の PC 操作検シェルへの遷移は作業の終了である確率が高い．PC 操作量に関しては，AS 前の瞬時的操

出時間の割合を算出し，拒否度との相関分析を行ったところ，過去 2 分間とした場合の PC

作量に基づく特徴 (P, Q）と，分単位の操作量に基づく特徴（R, S ）から構成される．

操作検出時間の割合と拒否度に弱い正の相関が確認された．そこで，過去 2 分間の PC 操

同一アプリケーションの継続使用状態である NAS を推定対象とした場合，AS 時推定に

作検出時間の割合が 10 ％・20 ％・30 ％を超える場合と超えない場合の拒否度を比較した．

用いたような，アプリケーション間の遷移関係を反映する特徴のほとんどは利用できない．

マン・ホイットニーの U 検定の結果，30 ％を超える場合の平均拒否度は 3.6 となり，超え

しかし，現在の継続作業がシェルからの遷移であった場合，遷移からどの程度の時間が経過ない場合の 3.2 よりも有意に高くなることが確認された（Z = 2.58, p < 0.01）．

したかを考慮することで，ユーザの作業が開始直後か否かを判定出来る可能性が考えられまた，本研究で扱う PC 操作量は，キー操作とマウス操作だけであるが，作業において頻る．著者らは，fNIRS による AS 前後の脳血流量計測実験，および時間差割り込み実験に出する操作がどちらかに偏るよりも，両方が検出される作業は，ユーザの負担がより高いとより，AS の数秒後から拒否度が上昇し，有意に高くなることを確認しており14) ，作業開始予想された．そこで，過去 2 分間の PC 操作種類を分析し，キー操作とマウス操作が共に直後の NAS は高い拒否度を示すと考えられる．また，割り込み拒否度と PC 操作量の関係検出された NAS とそれ以外の NAS との比較を行った．分析の結果，両操作が検出されたを考慮すると，操作中の割り込みと，ある程度の時間継続して忙しく作業を行っている際の場合の拒否度は 3.6 となり，どちらか一方だけの場合の 2.9 よりも有意に高くなることが確

割り込みにおいて，拒否度が高くなると予想される．よって，従来研究で用いられている直認された（Z = 4.54, p < 0.01）．キー操作のみ検出された場合の拒否度 3.2 に対して，両

前数十秒間の瞬時的な操作と，分単位の操作の傾向，両者の反映が妥当と考えられる．

操作が検出された方が高くなった点においても，予想を支持する結果となった．

以上から，次の分析項目に関して，NAS 時の割り込み拒否度に影響を与える特徴の抽出を試みた．

シェルからの遷移と拒否度
シェルからの遷移として検出される，デスクトップ上のアイコンによるアプリケーション• 瞬時的 PC 操作量と拒否度：直前数十秒間のキー・マウス操作量が拒否度に与える影響

起動やファイル選択後のアプリケーション起動は，ユーザが新規に作業を開始した可能性が• PC 操作傾向と拒否度：過去数分間の操作検出率・操作種類が拒否度に与える影響高いと考えられる．新規作業の開始から暫くの間，ユーザの集中度は高く，割り込みに対す情報処理学会論文誌

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業務従事者を対象とした PC 作業時の割り込み拒否度推定可能性の検討
表 4 NAS 時特徴の概要
Table 4 Features of NAS.
状
況

検出時の
拒否度

同
一
作
業

高い

ID
T
U
V
W

特徴
特徴名
直前 20 秒間のキー操作有2 分間操作率 30 ％以上
2 分間キー・マウスの併用
5 分間以内にシェルから遷移る拒否度も高くなることが確認されている14) ．そこで，過去数分間にシェルからの遷移がした T 〜W の特徴 ID を用いて表記する．AS 時推定式と同様に，算出される推定値を正規化し，0 から 1 の範囲の値を取る．特徴値は，特徴を有する場合を 1，それ以外を 0 とする．また，拒否度との相関が最も高くなるよう，(1) 式の全変数の係数を実験的に求めた結果，本研究では d = 2 とし，それ以外の係数を 1 と決定した．推定式を構成する特徴は主に PC 操作量に関してであるが，対象とする期間が 20 秒間から 2 分間とそれぞれ異なるため，作業の瞬時的変化と傾向の両方を NAS 時推定へ反映すると期待される．

FN AS (x) = d · Tx + Ux + Vx + Wx

(1)

存在する場合としない場合の拒否度を比較した．対象とする過去値を 1 分から 5 分間と変化させ分析した結果，過去 5 分以内にシェルから遷移していた場合（平均拒否度 3.5）は，しない場合（3.3）よりも有意に拒否度が高くなることが確認された（Z = 2.10, p < 0.05）．
これは，AS 時拒否度推定において，ウィンドウ増加時の拒否度がより高くなる傾向と定性的に一致する．

3.4 NAS 時推定の試行
前節で提案した推定式を，NAS 時特徴抽出で分析対象とした検討用データに適用し，NAS
時割り込み拒否度推定を試みた．なお，推定対象の NAS は実験開始後 5 分以降とし，対象(3) NAS 時特徴のまとめ

データは，NAS 時の割り込み拒否度主観評価値 346 回分とした．

以上の分析結果に基づき，本研究では表 4 に示す 4 個の NAS 時特徴を選定した．瞬時的本手法で判定する割り込み拒否度は，AS 時推定と同様に，低・中・高の 3 段階とした．

PC 操作量に関する特徴である T ：直前 20 秒間キー操作有 ，PC 操作傾向に関する特徴

これは，忙しさや拒否度推定に関する従来研究において，その多くが 2 段階または 3 段階の U ：2 分間操作率 30 ％以上 と V ：2 分間キー・マウス併用 ，そしてシェル遷移にの推定を行っていること，ユーザの拒否度を精密に 5 段階で推定することは困難であるこ関する特徴 W ：5 分間以内にシェルから遷移 からなる．これらの特徴を持つ NAS とそと，さらに，本手法を応用するにあたり，実用的には 3 段階の判定（低い，高い，どちらでれ以外の間に有意差を確認することが出来たことから，NAS の中でも特に拒否度が高い状もない）で十分有用であると判断されたためである．実験で得られた 5 段階の主観評価値か態を推定できる可能性が期待される．打鍵数やクリック回数などの PC 操作量は本来連続値

ら 3 段階への置き換えは，拒否度 1・2 を 低 ，3 を 中 ，4・5 を 高 と置き換えて扱であるが，分析の結果，値の大小と拒否度の間に余り相関が見られず，特徴の有無に有意差う．拒否度評価に関する内観報告として，拒否度 1・2 間，4・5 間の決定に逡巡したとの報が確認されたこと，また，抽出した特徴を推定式へ利用する場合に簡便に扱える形式が望ま

告は受けていたが，2・3 間または 3・4 間の決定に関しての報告はなく，被験者はその間をしいと考えられたことから，本研究では，AS 時割り込み拒否度推定法と同様に，全ての特区別出来ていたと考えられたためである．そこで，割り込みに対して受け入れられない場合

徴を検出／非検出で二値化して扱う．

は拒否度 4・5，受け入れられる場合は拒否度 1・2 が相当するとした．

3.3 NAS 時割り込み拒否度推定法
前節では，NAS 時の割り込み拒否度に影響を与える 4 個の特徴を分析により選定した．

また，推定式 FN AS (x) で得られる推定値から，3 段階の拒否度を判定するため，検討デー
タにおいて各拒否度を最も識別する値を実験的に求め，(2) 式で示す閾値を設定した．




高

これらは PC 操作履歴において全て同時に発生し得る特徴であり，また，拒否度を目的変数とした変数増減法による重回帰分析を行った結果，拒否度の説明変数として全特徴が選択されたことから，各特徴は独立変数であることが確認された．そこで，本研究では，これら 4特徴を用いた推定式を設定した．

拒否度 =





FN AS (x) ≥ 0.7 のとき

中

0.2 ≤ FN AS (x) < 0.7 のとき

低

FN AS (x) < 0.2 のとき(2)

NAS 時割り込み拒否度推定式 FN AS (x) を (1) 式に示す．推定式は，各特徴を表 4 に示

情報処理学会論文誌

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業務従事者を対象とした PC 作業時の割り込み拒否度推定可能性の検討

4：嫌だ，5：非常に嫌だ の 5 件法で主観評価させた．被験者には，評価に際して，実験シ
検討データにおける推定試行結果を表 5 に示す．試行の結果，低拒否度の適合率は 56 ％，ステムによる割り込み頻度を考慮しないよう教示を与えた．

高拒否度で 64 ％，平均で 48 ％となった．誤差 1 以下の割合は，低拒否度で 77 ％に対し，被験者は，20 代から 40 代の，日常的に主に PC を利用した研究開発業務に携わる者 11

高拒否度は 93 ％となった．研究室環境における AS 時拒否度推定結果（表 2）と比較すると，

名（内，管理職 2 名）と，ペーパーワークを含むデスクワークを主として行い，業務の一

特に高拒否度の適合率で 10 ％程度の向上が確認された．また，AS 時推定と同様に，NAS部として PC を利用する事務業務に携わる者 4 名（内，管理職 1 名）の合計 15 名とし，自時推定においても高い拒否度を低く推定する危険な誤推定を回避できる可能性が期待され席にて通常業務を行わせた．被験者全員の作業環境の例を図 2 に示す．図中の被験者 01 かる．一方で，低拒否度の再現率は AS 時推定と同様に 3 割程度であるため，NAS 時単独でら 11 は研究開発業務，被験者 12 から 15 は事務業務の被験者を示す．また，複数台の PCはやはり提示機会が減少すると予想される．AS 時推定と NAS 時推定の併用により，同程を使用する被験者は，主として使用する PC に実験用システムを常駐させ，割り込みを行っ度の推定精度で提示機会を増加させることが可能と考えられる．

た．実験期間は 2 週間とし，毎日朝 10 時から 17 時（昼休み 1 時間を除く）まで実験を行

表 5 NAS 時割り込み拒否度推定試行結果
Table 5 Trial of uninterruptibility estimation on NAS.

推
定
値

低
中
高

主観評価値
低
中
高

適合
率

再現
率

24
50
8

0.56
0.24
0.64

0.29
0.52
0.41

9
45
33

10
94
73

誤差
1 以下
0.77
1.00
0.93

い，合計で約 900 時間分のデータを収集した．また，実験中の被験者の作業状況を把握するため，図 3 で示すような作業記録を記載させた．記録用紙には，大まかな作業内容の記録と離席時間，他 PC の使用時間，PC 外作業時間を記録させた．

4.1.2 収集した実環境データの概要
実験中の被験者の主な作業内容として，研究開発業務の被験者は，プログラミングによる研究開発，特許等の書類作成，電子メールの送受信，自席・会議室での会議が行われていたが，会議等のコミュニケーション中を除き，PC を使用しない業務はほとんど見られなかった．また，紙資料等を参照しながら PC を使用するといった，PC 作業と PC 外作業の混合

4. 勤務環境における拒否度推定可能性の検証
本章では，本研究で提案した PC 作業時割り込み拒否度推定法の検証実験について述べる．実験では，勤務環境における業務従事者を被験者に収集したデータセットを対象に，提案手法を適用した場合の推定精度の評価を行った．

作業も散見された．一方，事務業務の被験者は，特許等の書類作成や表計算，紙資料を用いた資料整理，電子メールの送受信，会議などが行われた．研究開発業務と比較して PC 使用率は低く，自席にて PC を全く使用しない業務も見られた．また，混合作業もより多く行われていた．
本研究では，PC 作業中の割り込み拒否度推定を目的とするため，収集したデータから，

4.1 業務従事者を対象とした割り込み実験

各被験者の作業記録に基づき，会議や電話，他者との共同作業等の PC 外作業時と離席時の4.1.1 勤務環境データ収集方法

データを除いた．また，11 名の被験者のうち，内観報告等から拒否度入力を適切に行わな収集する作業履歴データは，キーの打鍵数やウィンドウメッセージなどの PC 操作履歴

かったと判断された 2 名をデータから除いた．収集したデータの概要を表 6 に示す．対象のみである．また，被験者への割り込みタイミングは，AS 発生時と NAS 時の二種類としとなるデータは，研究開発職 9 名と事務職 4 名から収集した，AS615 回，NAS514 回の計たが，本実験では業務従事者を被験者とするため，被験者の業務に支障がないよう最短割1129 回であった．マン・ホイットニーの U 検定の結果，これまでと同様に，AS 時の平均

り込み間隔を 10 分間とし，確率的に 1 時間に 2〜4 回の割り込み頻度となるよう設定した．

拒否度は NAS 時より有意に低いことが確認された（Z = 2.07, p < 0.05）．

これは，被験者に過度なストレスを与えず，かつ業務に影響を与えない割り込み間隔と頻度

4.2 実 験 結 果を，予備実験により設定した．被験者に入力させる割り込み拒否度は，同僚による割り込

実環境データによる推定結果のうち，AS 時推定結果を表 7 に，NAS 時推定結果を表 8 にみ後 5 分間会話が続くと想定して， 1：全く問題ない，2：問題ない，3：どちらでもない，示す．研究室データにおける推定結果（AS 時：表 2，NAS 時：表 5）と比較すると，AS・情報処理学会論文誌

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䠄◊✲㛤Ⓨ⫋䠅䚷⿕㦂⪅㻜㻝䠄◊✲㛤Ⓨ⫋䠅䚷⿕㦂⪅㻜㻞䠄◊✲㛤Ⓨ⫋䠅䚷⿕㦂⪅㻜㻟䠄◊✲㛤Ⓨ⫋䠅䚷⿕㦂⪅㻜㻠䠄◊✲㛤Ⓨ⫋䠅䚷⿕㦂⪅㻜㻡䠄◊✲㛤Ⓨ⫋䠅䚷⿕㦂⪅㻜㻢䠄◊✲㛤Ⓨ⫋䠅䚷⿕㦂⪅㻜㻣䠄◊✲㛤Ⓨ⫋䠅䚷⿕㦂⪅㻜㻤

図 3 作業記録用紙記入例
Fig. 3 Example of working records.

䠄◊✲㛤Ⓨ⫋䠅䚷⿕㦂⪅㻜㻥䠄◊✲㛤Ⓨ⫋䠅䚷⿕㦂⪅㻝㻜

表 6 収集データにおける割り込み拒否度の比較
Table 6 AS vs. NAS in operation records from oﬃce worker.

䠄◊✲㛤Ⓨ⫋䠅䚷⿕㦂⪅㻝㻝

ASNAS䠄஦ົ⫋䠅䚷⿕㦂⪅㻝㻞䠄஦ົ⫋䠅䚷⿕㦂⪅㻝㻟

Fig. 2䠄஦ົ⫋䠅䚷⿕㦂⪅㻝㻠䠄஦ົ⫋䠅䚷⿕㦂⪅㻝㻡

図 2 被験者ごとの作業環境例
Example of environment on each subjects.

5. 考

1
128
105

2
134
109

拒否度
3

188
116

4
85
72

5
80
112

頻度

平均

615
514

2.8
3.0

察

5.1 勤務環境における割り込み拒否度推定の可能性
実験の結果，勤務環境における拒否度推定の適合率は平均で 42 ％，低拒否度・高拒否度

NAS 共に，低拒否度の適合率で 4 ％程度の低下が見られたが，再現率に関しては 10〜20の各適合率は，それぞれ 51 ％，47 ％となり，誤差 1 以下の推定精度は 78 ％，71 ％程度と％程度向上した．また，AS と NAS の推定結果を比較すると，低拒否度推定精度に関してなった．勤務環境実験のための，各推定式の係数や閾値等の調整は行っていないが，研究室は同程度であるが，高拒否度推定精度は，NAS 時推定の方がより高い結果となった．これ

データと比較して若干精度が低下する程度であり，同様に高拒否度を低拒否度と推定する作は研究室データに対しても同様であった．一方，低拒否度の誤差 1 以下の精度は，AS 時推

業阻害の危険性が高い誤推定を回避することが出来たと言える．また，本研究で提案した，定が 5 ％程度上回った．以上から，研究室データと比較して若干の精度低下が見られたが，4 つの NAS 時特徴から成る NAS 時拒否度推定法は，特に高拒否度推定精度において，AS

誤差 1 以下の精度は，特に低拒否度推定において 8 割程度を維持する結果となった．

時拒否度推定法より高い結果を示した．これは，NAS 時推定式を構成する全特徴が，ユー

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表 7 勤務環境データにおける AS 時拒否度推定結果
Table 7 Result of uninterruptibility estimation on AS in oﬃce.
低
推
定
値

低
中
高

主観評価値
中
高

113
130
19

66
109
13

46
99
20

適合
率

再現
率

0.50
0.32
0.39

0.43
0.58
0.12

表 9 研究開発職における割り込み拒否度推定結果
Table 9 Result of uninterruptibility estimation on R&D worker.

誤差
1 以下
0.80
1.00
0.63

低
推
定
値

表 8 勤務環境データにおける NAS 時拒否度推定結果
Table 8 Result of uninterruptibility estimation on NAS in oﬃce.

推
定
値

低
中
高

主観評価値
低
中
高

適合
率

再現
率

86
101
27

0.52
0.22
0.55

0.40
0.41
0.39

38
48
30

42
71
71

低
中
高

主観評価値
中
高

142
193
39

95
153
40

63
142
80

適合
率

再現
率

0.47
0.31
0.50

0.38
0.53
0.28

誤差
1 以下
0.79
1.00
0.75

表 10 事務職における割り込み拒否度推定結果
Table 10 Result of uninterruptibility estimation on desk job worker.

誤差
1 以下
0.75
1.00
0.79

推
定
値

低
中
高

主観評価値
低
中
高

適合
率

再現
率

57
9
7

0.63
0.06
0.52

0.56
0.25
0.17

9
4
3

25
3
11

誤差
1 以下
0.73
1.00
0.67

ザの拒否度が高い場合に検出される特徴であるため，高拒否度状態を反映し易いためと考え

PC 作業時の拒否度に影響する特徴としての応用が期待される．本手法は，PC 操作履歴のられる．

みを利用したユーザ状態推定のための基礎的技術と言え，他センサによる外部要因との併用

PC 操作履歴のみに基づく本手法の推定精度は必ずしも高いとは言えないが，危険な誤推が容易であるなど，他手法との親和性の高さも本手法の利点と考えられる．

定を回避しつつ，拒否度が特に低い状態と高い状態の識別が可能である点，特殊なセンサを業種間の比較として，表 9 に研究開発職における拒否度推定結果を，表 10 に事務職にお用いずとも，ある程度広い範囲の PC 作業を対象とした推定が可能である点，また，AS とける割り込み拒否度推定結果を示す．特に低拒否度推定においては，事務職における推定精NAS の両方を対象とした推定を行うことで，先行研究で問題となった情報提示機会減少の度は 63 ％であり，今回の実験の範囲内では，研究開発職よりも高い値を示した．これは，軽減が期待される点など，本手法による推定結果の利用可能性が示唆されたと考えられる．

研究開発職における PC を使用した作業が，事務職と比較して複雑化・高度化しているた

特に，本研究のような状態推定に基づく情報提示制御技術の適用先として，勤務環境におけめ，PC 作業量と拒否度との相関が出難いためと推測される．事務職の PC のみを使用した

る社会人・職業人への支援が挙げられるが，導入コストをかけずに本手法がそのまま適用で作業は，書類作成や表計算，電子メール送受信など，単一作業である場合が多く，特に PC

きる可能性が示唆されたと言える．

操作量が拒否度を反映し易いと言える．しかし，事務職においては，紙資料を参照しながらまた，本実験にて中程度の拒否度と判定された AS/NAS には，まだ多くの低拒否度が含の書類作成のような，PC 作業と PC 外作業の混在する業務が多く観察された．本手法は，まれており，本手法の有用性を高める上でも，これらを正しく識別出来るよう今後の改善がPC 作業履歴のみに基づき拒否度推定を行うが，混合作業の場合，PC 外作業中の操作量を必要であると言える．推定精度を向上させる上で，作業履歴のさらなる分析に加え，拒否度

検出できないため，散発的に発生する PC 操作から作業の停滞，つまり，低拒否度状態であに影響を与えるであろう他の要因を考慮する方法も考えられる．ユーザの抱えているタスると誤推定する可能性が懸念される．そのため，現在の作業状態に本手法の適用がどの程度

19)

クの時間的制約による切迫感の考慮

11)

や，業務上の会話（電話）発生の検知などが従来研究で行われており，推定精度向上と推定対象の拡大に有効である可能性が考えられる．
著者らも，利用可能な外部要因として，単一デスクワーク中のユーザの頭部運動からタス17)適切であるかを判断するためにも，ユーザ作業が純 PC 作業であるか，誤推定の危険性の高い混合作業であるかの識別方法の検討も必要である18) ．

5.2 環境による特徴の影響差．作業内容と関係性の低い頭部の実験により，勤務環境下における本手法の有用性が示唆されたが，高拒否度を中程度と誤前後運動に，ユーザの作業に対する集中度が表出されている可能性が示唆されたことから，推定するなどの精度低下も見られた．本手法は，特徴の有無による拒否度推定を行うが，各ク中の割り込み拒否度を推定する方法を検討している

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特徴の拒否度に与える影響の強さが研究室環境と勤務環境で異なったため，推定精度が低下したと推測される．そこで，本手法で用いた AS 時 19 特徴，NAS 時 4 特徴に関して，両環境での比較を行った．図 4 に，AS 時特徴のうち，AS 発生時に観測される瞬時的な特徴（8 種のうち 4 種）と数分間の積算値等に基づく傾向特徴（11 種のうち 5 種）の比較結果の一部を示す．また，図 5 に全 NAS 時特徴の比較結果を示す．
両環境での特徴の有無による拒否度の違いを，マン・ホイットニーの U 検定を用いて比較した結果，傾向特徴には共通して有意差が確認された．一方で，瞬時的特徴に関しては，勤務環境下において，傾向が弱まる特徴が確認された．業務従事者は，複数のタスクを同時に抱えていることが一般的であり，一つのタスクが終わったとしても次のタスクへ移行し，業務自体が終了するわけではない．そのため，勤務環境においては，特に作業終了に関係するような瞬時的な特徴の拒否度への影響が低下したと考えられ，全体的な推定誤差に繋がったと推測される．NAS 時特徴に関しては，両データで大きく傾向が異なる特徴は確認されず，PC 操作量に関する特徴は，PC 作業であれば環境による影響を受け難いと考えられる．
また，低く誤推定された業務として，研究開発職における「特許関連作業」が散見された．
被験者への追加聞き取り調査を行ったところ，職場内に，該当業務は なるべく集中して短期間で完了すべきという暗黙の了解が存在することが分かった．

勤務環境における本手法の有用性を高めるためには，環境に合わせた推定式の係数や閾値

図 4 AS 時特徴の比較 (a) 研究室データ (b) 実環境データ
Fig. 4 Comparing of AS features on (a) laboratory records (b) oﬃce records.

の調整の他に，音声や頭部位置等の外部要因の利用，会話などの社会的要因や職場ごとのルール・文化の存在の考慮が考えられる．勤務環境における推定精度向上に向け，誤推定のるため，ユーザの作業が知的作業か否かの影響を受け難い．一方で，前述の通り，ユーザが発生原因や有効な外部要因の検討，また，他業務を対象とした場合の有効性の検討が今後の同一作業を継続して行っているときには推定対象自体が存在しないため，結果的に情報提課題である．

示機会が減少するという欠点がある．NAS 時推定は，主に PC 操作量に基づいているため，

5.3 AS 時推定と NAS 時推定の特性

作業内容が PC 操作量を伴う場合に有効であり，また，環境による影響を受け難いと考えら実験により，研究室環境データ，勤務環境データ共に，AS 時推定と NAS 時推定の平均れる．しかし，従来研究と同様に，深い思考などの知的作業に関しては，思考状態と作業停的な精度はほぼ同程度であった．しかし，2 章でも述べた通り，両手法は着眼点の異なる推滞状態の識別が困難なため，高い拒否度を低いとする危険な誤推定の発生が懸念される．

定法であるため，結果として異なる特性を持つと推測される．

2 種類のパズルを同時に解答させる知的作業に偏ったタスクと，パズルとウェブ単語検索を利用した英文和訳を同時に行うタスクの 2 種類の条件下で，低拒否度と推定された時のみに割り込む実験16) では，AS・NAS 時推定の個別精度を比較すると，前者の知的作業時
は AS 時 73 ％に対して NAS 時 27 ％と，NAS 時の推定精度低下が見られた．一方，後者は AS 時 58 ％に対して NAS 時 43 ％と，AS と NAS の推定精度の差は小さかった．

AS 時推定は，ユーザによるアプリケーション切り替え発生時に焦点を当てた推定法であ情報処理学会論文誌

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よって，提示までの待機時間の発生を許容できるのであれば AS 時推定結果を利用し，ある程度のリスクがあっても早期提示が必要な場合には NAS 時推定結果も利用するなど，提示情報の重要性等を考慮した選択的な利用が考えられる．

6. お わ り に本研究では，PC 作業における同一作業継続（NAS）時の割り込み拒否度推定法を提案
し，勤務環境における提案手法の有効性を検証した．勤務環境における異なる業種の業務従

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業務従事者を対象とした PC 作業時の割り込み拒否度推定可能性の検討

図 5 NAS 時特徴の比較 (a) 研究室データ (b) 実環境データ
Fig. 5 Comparing of NAS features on (a) laboratory records (b) oﬃce records.

事者を対象とした実験により，本手法の勤務環境における利用可能性が確認された．今後の課題は，拒否度推定に有効な音声や頭部運動等の外部要因の検討と，PC 作業と非 PC 作業の混合状態の検出法の検討が挙げられる．
謝辞 本研究の一部は，科学研究費補助金（21700130），ならびに，独立行政法人情報通信研究機構（NICT) 委託研究「計算機利用履歴や環境情報を利用した状況推定技術」によるものである．ここに記して感謝する．

参

考

文

献

1) B.P.Bailey, J.A.Konstan and J.V.Carlis: The Eﬀect of Interruptions on Task Performance, Annoyance, and Anxiety in the User Interface, Proc of INTERACT’01,
pp.593–601 (2001)
2) 清水 健, 平田 敏之, 山下 邦弘, 西本 一志, 國藤 進：個人作業状況アウェアネス提供シ
ステムの構築と評価，第二回知識創造支援シンポジウム，pp.78–85 (2005)
3) 本田 新九郎, 富岡 展也, 木村 尚亮, 大澤 隆治, 岡田 謙一, 松下 温：作業者の集中度に応じた在宅勤務環境の提供 : 仮想オフィスシステム Valentine，情報処理学会論文誌,
Vol.39, No.5, pp.1472–1483 (1998)
4) 水口 充, 竹内 友則, 倉本 到, 渋谷 雄, 辻野 嘉宏：デスクワークにおける忙しさの自動推定，ヒューマンインタフェース学会論文誌，Vol.6, No.1, pp.69–74 (2004)
5) Mary Czerwinski, Edward Cutrell and Eric Hirvutz: Instant Messaging: Eﬀects ofRelevance and Timing; people and computers XIV, Proc. of HCI2000, Vol.2, pp.
71–76 (2000)

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6) Mary Czerwinski, Edward Cutrell and Eric Hirvutz: Instant Messaging and Interruption: Inﬂuence of Task Type on Performance, Proc. of OZCHI2000, pp.356–361(2000)
7) S. T. Iqbal, B. P. Bailey:Leveraging Characteristics of Task Structure to Predict
the Cost of Interruption,Proc. of SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, pp.741–750 (2006)8) S. T. Iqbal and B. P. Bailey. Eﬀects of intelligent notiﬁcation management on
users and their tasks. Proc. of SIGCHI conference on Human factors in computing
systems, pp.93–102 (2008).
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10) Daniel Chen, Jamie Hart, and Roel Vertegaal : Towards a Physiological Model ofUser Interruptability, INTERACT 2007, LNCS 4663, Part II, pp.439–451 (2007)11) S. E. Hudson, J. Fogarty, C. G. Atkeson, D. Avrahami, J. Forlizzi, S. Kiesler,
J. C. Lee, J. Yang: Predicting Human Interruptibility with Sensors: A Wizard of
Oz Feasibility Study, Proc. SIGCHI conf. on Human factors in computing systems,
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pp.766–772 (2005)13) 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(2009)
14) 田中 貴紘, 藤田 欣也:利用アプリケーション切り替え時の割り込み拒否度低下期間の検討, 日本知能情報ファジィ学会誌, Vol.21，No.5，pp.827–836 (2009)15) 田中 貴紘, 松村 京平, 藤田 欣也:利用アプリケーション切り替え時に着目したユーザの割り込み拒否度推定法の検討, 人工知能学会論文誌, Vol.25, No.6, pp.683–693 (2010)16) 田中 貴紘, 藤田 欣也:ユーザの割り込み拒否度推定に基づくインタラクション仲介エー
ジェント, HAI シンポジウム 2010, 3B-4 (2010)17) 木村 和行, 田中 貴紘, 藤田 欣也:頭部の前後・回転運動に着目したデスクワーク中の割り込み拒否度と頭部運動の関係の分析, 情報処理学会論文誌, Vol.52，No.4，pp.–(2011)
18) 安部亮介, 田中 貴紘, 藤田 欣也:複数デスクワーク同時進行中の割り込み拒否度推定に向けた頭部運動の分析, 第 73 回情報処理学会全国大会, DVD-ROM (2011)19) 松田 康弘, 倉本 到, 渋谷 雄, 辻野 嘉宏：オフィス環境におけるタスクの時間制約による切迫感を考慮した「忙しさ」判定法，ヒューマンインタフェース学会論文誌，Vol.7,
No.3, pp.99–106 (2005)

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業務従事者を対象とした PC 作業時の割り込み拒否度推定可能性の検討(平成 23 年 3 月 15 日受付)

竹内 晃一（正会員）(平成 23 年 10 月 5 日採録)

1993 年慶応義塾大学理工学研究科管理工学専攻修士課程修了．同年沖電気工業株式会社に入社．1998〜2000 年 Stanford 大学 CSLI(Center for

the Study of Language and Information) 客員研究員．2011 年東京大学
工学系研究科先端学際工学専攻博士課程修了. 博士（工学）．ヒューマン
インタフェース学会会員
田中 貴紘（正会員）野中 雅人

2006 年 東京工業大学大学院総合理工学研究科博士後期課程修了．博士

1987 年 沖電気工業（株）入社．以来，映像符号化技術，映像通信シス（工学）．2007 年東京農工大学大学院共生科学技術研究院助教，現在に至テムの開発に従事．現在，同社研究開発センタ メディア処理技術研究開る．知的エージェント，ヒューマンエージェントインタラクションなど，

発部にてマルチメディアコミュニケーションシステムの研究開発を推進．

人と人，人とエージェント間のコミュニケーション支援に興味を持つ．人

電子情報通信学会，ヒューマンインタフェース学会会員．

工知能学会会員．
深澤 伸一

藤田 欣也（正会員）

2008 年千葉大学大学院自然科学研究科博士前期課程修了．同年，沖電1988 年慶應義塾大学大学院理工学研究科修了．相模工業大学，東北大気工業株式会社に入社．デザイン科学，人間工学に興味を持ち，遠隔コ

学医学部，岩手大学を経て，現在東京農工大学大学院教授．共有仮想空間

ミュニケーションシステムのユーザインタフェースの企画・デザイン・評

コミュニケーション，ＶＲシステムや感覚の遠隔共有など，人と共生する価に関する研究開発に従事．ヒューマンインタフェース学会会員．

情報システムのためのヒューマンインタフェースの研究に従事．工学博士．

情報処理学会論文誌

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