DEIM Forum 2014 B2-5

スマートフォンユーザのコンテキストと利用アプリケーションの関連性調査
大澤

純†

岩田

麻佑††

原

隆浩†

西尾章治郎†† 大阪大学大学院情報科学研究科 〒 565–0871 大阪府吹田市山田丘 1–5†† KDDI 株式会社 〒 102–0072 東京都千代田区飯田橋 3–10–10
E-mail: †{osawa.jun,iwata.mayu,hara,nishio}@ist.osaka-u.ac.jp
あらましスマートフォン向けアプリケーションの爆発的な増加に伴い，ユーザが利用するアプリケーションは多様化している．また，スマートフォンは様々な状況で利用されるため，ユーザの身の回りの状況に応じてアプリケーションの利用傾向は変化すると考えられる．そこで，筆者らの研究グループでは，「どこにいるか」，「誰と一緒にいるか」，「何をしているか」などといった様々なコンテキスト情報とアプリケーションの利用履歴を結びつけたログを収集するシステムを，ゲームアプリケーションとして実装，配布し，約 200 人の一般ユーザから約 50 万件のログを収集している．本稿では，これらのログを分析して，コンテキストとアプリケーションの利用傾向の関連性を調査した．その結果，特定のコンテキストのみでよく利用される傾向のあるアプリケーションの存在を確認した．
キーワード

スマートフォン, アプリケーション, コンテキスト

1. は じ め に
近年，iOS や Android, Windows Phone などの高性能な OS

対してデータ提供の見返りとして，質問に回答を行うとキャラ
クタが育成する形式のゲーム要素を追加し，ゲームアプリケー
ションとして本システムを一般公開した [10]．そして，2012 年を搭載したスマートフォンが広く普及している．これらの OS

10 月から 2014 年 1 月までの間に，約 200 人のユーザから，約で利用できるアプリケーションは，公開されている開発キット

50 万件のアプリケーション利用ログを収集した．

を利用することで，誰でも作成し，アプリケーションマーケッ

本稿では，収集したアプリケーション利用ログの概観につい

トに公開できるため，ニュースや天気を確認するアプリケーての観察と，コンテキストとアプリケーションの共起関係に着ションから単純なジョークアプリケーションまで，従来型の携目した分析を行うことで，コンテキストとアプリケーションの

帯電話でのアプリケーションに比べて，膨大な数のアプリケー

関連性について調査を行う．

ションが利用可能になった．そして，スマートフォンのユーザ

以下，第 2 章では，関連研究について述べ，第 3 章ではログ

は，マーケットから選択したアプリケーションを自由にインス収集システムの概要，第 4 章では，収集したログを分析した結トールすることができる．このように，スマートフォンのユー

果，第 5 章で，分析結果に対する考察，最後に，第 6 章で本研ザが利用するアプリケーションは多様化している．

究の結論を述べる．

一方，スマートフォンはユーザがいつでもどこでも持ち歩くものであるため，ユーザが置かれている状況（以下，コンテキストと呼ぶ）によって，利用するアプリケーションの傾向も変化すると考えられる．例えば，旅行先では，地図アプリケー

2. 関 連 研 究
2. 1 ユーザコンテキストを考慮した応用システムに関する研究

ションなどがよく利用され，友人と外出しているときには，飲コンテキストを考慮したシステムの代表としては、情報推薦

食店検索などがよく利用されると考えられる．そして，このよ

システムが挙げられる．Magitti [2] では，ユーザの嗜好モデル

うなユーザのコンテキストを考慮した応用したシステムに注目に基づいて，ユーザの現在の状態と将来の行動を推測し，関連が集まっている．

するレジャー情報を提供している．このシステムでは，予めシ

そこで，筆者らの研究グループでは，「どこにいるか」，「誰

ステムに登録されているユーザの嗜好情報に加えて，位置情報，と一緒にいるか」等の，様々なユーザのコンテキストとアプリ

時間など，システムが自動的に取得できるコンテキスト情報をケーションの利用傾向にどのような関係があるのかを調査する利用して推薦を行っている．奥ら [8] は，ユーザの気分や予算，ことを目的として，ユーザに対してコンテキストに関する質問

同伴者など，自動的には取得できないコンテキスト情報も考を定期的に行いながら，アプリケーションの利用履歴を収集す慮した推薦システムを提案している．また，AppAware [5] やるログ収集システムを実装し，36 人のユーザから 2 週間で約Applause [3] など，スマートフォンのアプリケーションを対象

4 万件のアプリケーション利用ログを収集した [9]. しかし，定とした推薦システムも提案されている．これらは，GPS や加期的に質問に答えてもらうことは，ユーザにとって負担となる

速度センサなど，スマートフォンに搭載されたセンサを用いてため，実験の規模や期間が限られてしまう．そこで，ユーザにユーザのコンテキストを推測し，推薦アルゴリズムに取り入れられている．以上のような研究は，ユーザの嗜好に関連する可これらの手続きを踏んで初めて，コンテキストに関する情報と，能性のあるコンテキスト情報をモデルに組み込むことによってアプリケーションの利用履歴の収集が開始される．このようにシステムを実現している．

することで，ユーザは実験の意図を理解した上でシステムを利

2. 2 スマートフォンのアプリケーション利用傾向の調査に関する研究用開始できる．

3. 2 コンテキストに関する質問

上記のような応用システムを構築する際に，ユーザの置かれ本システムではユーザに対してコンテキストに関する質問をたコンテキストに対して，実際にどのようなコンテンツが選択

定期的に行う．質問は，アプリケーションの利用傾向に影響をされる傾向があるのかについて調査を行うと，システムのパ与えると考えられるものを 5 つ選んだ．また，ユーザが回答

フォーマンスの向上が見込めたり，コンテキスト情報の新たなしたコンテキストの状態は一定時間継続するものと仮定し，そ活用方法が見いだせるものと考えられる．

れぞれの質問項目ごとに有効時間を設定した．そして有効時間

スマートフォンは，端末に搭載されたセンサを利用すれば，が切れた時には，ポップアップによる割込みが発生し，コンテ

様々なコンテキスト情報が得られ，任意のアプリケーションをキストに関する質問がその都度表示される．このようにして，多くのユーザに容易に配布できるため，コンテキストとスマー

ユーザはシステムから行われる質問に従って回答を続けていれ

トフォンの利用傾向の関係性に着目した研究が盛んに行われてば，システム上でユーザの状況が常に最新の状態に更新される．

いる．Xu [11] らは，スマートフォンのトラフィックを解析する

本システムにおける質問の各項目について，詳細を以下に示す．

ことで，どのアプリケーションを介した通信であるのかを判別（ 1 ） 今日は何をするか（有効時間：1 日）

し，アプリケーションの利用傾向について調査を行った．しか

「仕事」，
「休み」，
「出張」，
「旅行」などの選択肢から，そのし，この研究では，トラフィックを解析するという特性上，イ日に主に行うものを一つ選択する．

ンターネット通信を利用しないアプリケーションについては利（ 2 ） どこにいるか（有効時間：3 時間）

用傾向を調査できない．よりユーザの実態に迫るには，スマー「自宅」，「仕事先」，「旅行先」，「レストラン」などの選択肢

トフォンの端末上で利用履歴に関する情報を収集することが効から，ユーザが現在いる場所に合うものを一つ選択する．

果的と考えられる．Do ら [4] や Karikoski ら [6] は，スマート（ 3 ） 何人と一緒にいるか（有効時間：2 時間）

フォンの端末上にアプリケーションの利用履歴，およびセンサ「0 人」，「1 人」，「2 人」，「3 人」，「4 人」，「5 人以上」から，等から推測できるコンテキスト情報を収集するソフトウェアを同伴している人数に当てはまるものを選択する．

インストールし，被験者に一定期間利用してもらうことでアプ（ 4 ） 誰と一緒にいるか（有効時間：2 時間）

リケーションの利用傾向を調査した．

「友人」，
「上司」，
「家族」，
「恋人」などの選択肢からユーザ

一方，スマートフォンの利用傾向に影響を与えると考えられと一緒にいる人のカテゴリを一つまたは複数選択する（「何人るコンテキストは，センサを用いて推測できるもの以外にも，と一緒にいるか」で「0 人」を選択した場合は回答しない）．

「誰と一緒にいるか」，「何をしているか」等，様々なものが複合（ 5 ） 何をしているか（有効時間：2 時間）的に影響しあっていると考えられ，これらのコンテキストとス

「仕事」，
「休憩」，
「食事」，
「読書」などの選択肢から，ユー

マートフォンの利用傾向との関連性についても検証を行う必要

ザが現在行なっている活動に合うものを一つ選択する．

があると考えられる．このような，センサからは推測が困難な用意された選択肢から回答を選ぶ形式の質問については，選

コンテキスト情報はユーザに対して直接質問を行うことで取得

択肢の最後に「追加」という項が用意されており，ユーザの現する必要がある．そこで，筆者らの研究グループでは，コンテ

在の状況を表す選択肢がないときには新しく追加することがでキストに関する質問を定期的に行う一方で，アプリケーション

きる．また，ユーザの過去の回答から，よく選択する選択肢をの利用履歴を収集する形式のログ収集システムを実装した [9]．

上位に表示し，操作の手間を軽減させる．

さらに，システムにゲーム要素を追加することで，一般ユーザ

3. 3 アプリケーション利用履歴の収集を対象として，より大規模なデータ収集を行った [10]．

3. ログ収集システム

本システムではバックグラウンドプロセスを利用して，ユー
ザの端末にインストールされているアプリケーションの利用履
歴を常時記録し続ける．Android OS では，画面の最前面にあ

本章では，ログ収集システムの概要について述べる．本シス

るアプリケーションの ID を他のアプリケーションのプロセスがテムでは，ユーザに対してコンテキストに関する質問を定期的読み取ることが可能である．そこで，最前面のアプリケーショに行いながら，バックグラウンドプロセスでユーザの端末にインの ID を常に観察し続けるバックグラウンドプロセスを常時ンストールされているアプリケーションの利用履歴を収集する．

起動し，アプリケーション ID が変化することをアプリケーショ

3. 1 システムの初回起動時ンの起動とみなして，そのときのアプリケーション ID と利用システムが初めて起動された時，収集を行うデータとその利

時刻，利用時間（直前に利用したアプリケーションの利用時刻

用用途についての説明，およびシステムの簡単なチュートリア

との差分）をデータベースに格納する仕組みを実装した．

ルが表示される．次に，どのようなユーザが実験に参加してい本研究ではアプリケーションとコンテキストの関連性を調査るのか，全体的な傾向を知るために，性別，年齢，地域といっすることを目的としている．そのため，プライバシレベルの高

た，個人が特定できない範囲の情報をユーザに入力してもらう．

い情報である，名前や電話番号といった個人情報や，コミュニ10 日より公開した．

表 1 収集するログのイメージ
時刻

アプリ

場所

同伴者

12:00 Facebook 学校 友人
12:10 Twitter

学校

活動

...

食事

...

友人，先生 休憩

4. 収集データの分析
本章では，これまでに収集したアプリケーション利用ログの概観，およびそれらに対する考察について述べる．具体的には，
コンテキストに関する質問の回答と，アプリケーションの利用履歴，それぞれについて個別に傾向を観察する．さらに，それぞれの特徴を踏まえた上で，アソシエーション分析によりコンテキストとアプリケーションの組合せを抽出することで，これらの関連性について議論を行う．

4. 1 収集したデータの概観
はじめに，本研究で収集したデータの全体的な傾向について述べる．本稿での分析の対象としたデータの収集期間は，「こんてきすとモンスター」を公開した 2012 年 10 月 10 日から，2014 年 1 月 14 日までとした．アプリケーション利用ログの件
数は約 50 万件，コンテキストに関する質問への回答の件数は
約 13 万件であった．被験者となったユーザは累計で 203 人となったが，本研究では同一ユーザの識別を端末固有の ID により行っており，同じ被験者が複数の端末からこんてきすとモンスターを利用している場合や，端末を買い替えて利用を継続した場合には別のユーザとして扱うこととなるため，実際には同一人物の被験者が複数回カウントされている場合がある．
システム初回起動時に入力してもらったユーザの情報につい図 1 キャラクタ育成要素の画面例ては，男女比が，男性 70%，女性 30%であった．年齢層は幅広
い年齢層となったが，10 代後半から 20 代のユーザが大半を占ケーション履歴，Web 閲覧履歴などのアプリケーション内部のめていた．居住地（都道府県）は，大阪府が大半を占めており，

情報は収集していない．

その他の都市がそれぞれ少しずつ見られた．全体としては，47

以上のようにして，利用されたアプリケーションと，センサ

都道府県中，36 都道府県を網羅していた．

からは推測が困難なコンテキストを結びつけたログを収集した．

4. 2 コンテキストに関する質問の回答傾向収集したログのイメージを表 1 に示す．収集したログは一時的

本節では，各種質問の回答の傾向を観察した結果について順に端末内のデータベースに保存され，数時間に一度の周期で定期的に Web 上のサーバに送信される．

3. 4 育成ゲーム要素に述べる．

4. 2. 1 各項目の選択回数
はじめに，それぞれの質問について，項目の選択回数を観察

単純なログ収集システムでは，日常生活の中でシステムからした．その結果を図 2 から図 6 に示す．全体的な傾向として，の質問に定期的に回答をすることがユーザにとって負担となる．

質問「今日は何をするか」に対する「学校」や，質問「どこにそこで，システムにキャラクタを育成する形式のゲーム要素を居るか」に対する「自宅」，質問「誰と一緒に居るか」に対す

付加することで，ユーザに対するインセンティブを提供する仕る「家族」，「友人」など，ユーザの日常生活のコンテキストに組みを実現した．具体的には以下の様な機能を付加した．

関係するような選択肢の選択回数が特に多いことが確認できる．

•

ユーザが質問に回答を行うと，ゲーム内の育成キャラク

タに経験値ポイントが溜まる機能•

経験値ポイントがある程度まで溜まった時，キャラクタが成長する機能

また，
「旅行」，
「出張」，
「レジャー施設」，「観光地」など，非日常的なコンテキストも，少数ながら収集できていることがわかる．

4. 2. 2 時間帯による項目の選択回数の推移
ユーザの選択する項目が時間帯によってどのように変化する

このようなゲーム要素を付加することによって，スマートのか観察を行った．まず，全ての質問の回答回数を合算して各フォンの一般ユーザに対しても親しみやすい内容にし，より多時間帯ごとの回数をプロットしたグラフを図 7 に示す．この結くのユーザが実験に参加してもらえるよう，ログ収集システム

果から，夜中の 2 時ごろから 5 時ごろまでの間には，質問に対を設計，実装した．

する回答があまり無いことが確認できる．また，朝 7 時と昼 12以上のようにして機能を拡張したログ収集システムを，「こん
てきすとモンスター」というタイトルで Android OS 向けのア
プリケーションマーケットである Google play に 2012 年 10 月時に回答数のピークがあり，夕方 16 時以降で全体的に回答数が上がっていることが確認できる．
次に，各質問ごとに時間帯による項目の選択回数の推移のうち，傾向がよく見られたものを抜粋して図 8 から図 10 に示す．

9000

3000

8000

2500

7000

数
回1500
択
選1000

度5000
頻4000

500

3000

2000

6000

0

学校

休み

仕事

バイト

旅行

出張

部活

2000
1000
0

図 2 「今日は何をするか」に対する選択回数
9000
8000
7000
6000
5000
4000
3000
2000
1000
0

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

時間帯（時）

図 7 時間帯ごとの質問回答頻度

数
回
択
選

自宅

学校

駅・電車

仕事先

800
700
600

数500
回400
択
選300

図 3 「どこにいるか」に対する選択回数

200
100

12000

0

10000

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

時間帯（時）

数
回6000
択
選4000
8000

図 8 「どこにいるか」の時間による推移

家族

2000
0

人

0

人

1

人

2

人

3

4

人

5

人以上

図 4 「何人と一緒にいるか」に対する選択回数
9000
8000
7000
6000
5000
4000
3000
2000
1000
0

友人

先輩

同僚

400
350
300

数250
回200
択
選150
100

数
回
択
選

50
0

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

時間帯（時）

図 9 「誰と一緒にいるか」の時間による推移

図 5 「誰と一緒にいるか」に対する選択回数

休憩

勉強

仕事

食事

通勤・通学

350
300

4000
3500
3000
2500
2000
1500
1000
500
0

250

数200
回
択150
選

数
回
択
選

100
50
0

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

時間帯（時）

図 6 「何をしているか」に対する選択回数

図 10 「何をしているか」の時間による推移

この結果から，いくつかの項目は時間的な推移パターンが類似

0.75

していることが確認できる．例えば，質問「どこにいるか」に0.73

対する「自宅」，「誰と一緒にいるか」に対する「家族」，
「何を

0.71

しているか」に対する「休憩」のように，朝と夕方から夜にか

り0.67
偏0.65
の
答0.63
回

けての時間帯に選択回数が上がるパターンや，「どこにいるか」に対する「学校」，「誰と一緒にいるか」に対する「友人」，
「先
輩」，
「同僚」，
「何をしているか」に対する「勉強」，「仕事」のように，朝から夕方にかけての時間帯に選択回数が上がるパターンなどが見られた．これらのパターンは，本稿には記載してい

0.69

0.61
0.59
0.57
0.55

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

時間帯（時）

ない，他の多く項目にも当てはまった．他にも，質問「何をしているか」に対する「食事」のように，朝，昼 12 時，夜の時間
帯に選択回数が上がるパターンや，「通勤・通学」のように朝と

図 11

夜の時間帯に選択回数が上がるパターンも見られた．いずれの推移パターンも，ユーザの日常生活として一般的に連想できるものに合致している．
このように，時間帯による項目の選択回数の推移を観察した
結果，ユーザの一般的な生活パターンに即した傾向が見られた
ことを確認した．同じ推移パターンを持つ選択肢（例えば，「どこにいるか」に対する「学校」と，「誰と一緒にいるか」に対する「友人」など）は，同時に選択されている場合が多いものと考えられる．

4. 2. 3 項目のばらつきについて
前節で，質問の回答頻度が高い時間帯を確認できたが，回答の頻度が同じであっても，回答内容が偏る場合と，回答内容が様々で，コンテキストにバリエーションが生じる場合があると考えられる．そこで，ユーザのコンテキストが多様になる時間帯を調べるために，経済学において所得分配の不平等さを表す指標としてよく用いられている，ジニ係数 [7] の考え方を応用して，ユーザの回答の偏りを表す指標を算出した．本指標の値
域は，ジニ係数の値域である 0 から 1 と同じであり，0 に近いほどコンテキストのバリエーションが少なく，質問に対して同
じ項目が選ばれる傾向を意味し，1 に近いほどコンテキストのバリエーションが多く，質問に対して様々な項目が選ばれる傾向を意味している．
すべての質問の項目について合算し，時間帯ごとの回答の偏りを表したグラフを図 11 に示す．この結果から，14 時から 18時にかけての時間帯が，回答の偏りが最も少なく，夜中の 1 時
から 4 時までの時間帯が，回答に最も偏りが現れていることが確認できる．また，図 7 の時間帯ごとの質問回答頻度と比較す
ると，全体的には，回答数が多ければ，回答の偏りが少なく，回答数が少なければ，偏りが大きくなることが確認できるが，
朝 7 時前後や，夜 22 時前後は，質問の回答数が多いにも関わらず，回答の偏りが大きい時間帯があることが確認できる．さらにこれらの時間帯は，図 8，図 9 の結果と比較すると，「自宅」
や「家族」などの選択肢が多く選ばれ，他の選択肢はあまり選択回数が多くないことが確認できる．このようにして，質問の回答の偏りを観察することで，ユーザのコンテキストが多様になる時間帯を確認できた．

4. 3 アプリケーションの利用履歴の傾向
アプリケーションの利用傾向の全体像を把握するために，各

表2

時間帯ごとの回答の偏り

アプリケーションの利用回数と利用時間

アプリケーション タイトル数 合計利用回数 平均利用回数 平均利用時間
通信181289207162.22106.62SNS
968647
7627.44114.25ブラウザ
740879
5839.86
161.35
マルチメディア
27
15796
585.04142.09ゲーム
29
14270
492.07227.91
情報・娯楽
20
8637
431.85207.86カメラ
126214
517.83
51.67
仕事効率化
19
5877
309.32130.97マップ
3
1962
654.00140.76
アプリケーションの平均利用回数，平均利用時間，および時間帯ごとの利用回数の推移について観察を行った．観察対象のア
プリケーションは，利用しているユーザ数の多いアプリケー
ションから，システムツール等を除く一般的なアプリケーショ
ンのカテゴリ 9 つに当てはまるアプリケーションを，各カテゴ
リでまとめて一つのアプリケーションとみなして傾向の観察を行った．

4. 3. 1 アプリケーションの利用回数と利用時間
各アプリケーションの合計利用回数，平均利用回数，平均利用時間を表 2 に示す．各カテゴリのアプリケーションには，具体的なアプリケーションが複数含まれているため，1 つのアプ
リケーション当りの利用回数を表現するために，合計利用回数
をアプリケーション数で除算した数を平均利用回数とした．平
均利用時間は，そのアプリケーションが一度に利用される時間の平均とした．
合計利用回数について着目すると，通信，SNS，ブラウザの利用回数だけで，本稿で観察の対象としたアプリケーション利
用ログの大半を占めていることがわかる．さらに平均利用回数についても，この 3 種のアプリケーションが他のアプリケー
ションと比較して突出していることが確認できる．このことか
ら，ユーザがスマートフォンを利用する際は，ほとんどの場合，
通信，SNS，ブラウザのいずれかのアプリケーションを利用している可能性が高いと考えられる．
平均利用時間について着目すると，ゲームと情報・娯楽の利
用時間が長く，カメラの利用時間が最も短いことが確認できる．
このように，アプリケーションの種類によって一度に利用する
時間に違いがあることが確認できた．

4. 3. 2 時間帯ごとのアプリケーションの利用傾向
時間帯によって各アプリケーションの利用回数がどのように変化するか観察を行った．図 12 から図 14 に時間帯ごとの各ア

全てのアプリケーション

プリケーションの利用回数の推移を示す．ここで，グラフ中の0.09

縦軸は，各時間帯ごとのアプリケーションの利用回数をそのア

0.08

ブラウザ

SNS

通信

0.07

プリケーションの合計利用回数で正規化した値となっている．

0.06

時頃までは利用回数が最も少なく，その後，昼 12 時に一度ピー

度0.05
頻
用0.04
利

クがありながら，夜に向かって利用回数が増えていることが確

0.02

全てのアプリケーションの推移を見ると，夜中の 2 時から 5

0.03
0.01

認できる．また，図 12 に示された，通信，SNS，ブラウザの推

0移は，全てのアプリケーションの推移に比較的近い傾向を持っ

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

時間帯（時）ていることも確認できる．これは，通信，SNS，ブラウザの利
用回数がアプリケーション利用ログの大半を占めていることか

図 12 時間帯ごとのアプリケーションの利用頻度 1

ら，この 3 種のアプリケーションの傾向が概ね全てのアプリ

仕事効率化

ケーションの傾向として現れているからであると考えられる．
図 13 の結果より，カメラとマップは，日中によく利用され，

情報・娯楽

ゲーム

0.09
0.08

夜 22 時以降は比較的利用されていないことが確認できる．図0.07

14 の結果より，情報・娯楽，仕事効率化，ゲームは，昼 12 時

0.06

このようにして，時間帯ごとのアプリケーションの利用回数

度0.05
頻
用0.04
利

の推移を見ることで，それぞれのアプリケーションがよく利用

0.02

台に特に利用回数が上がっていることが確認できる．

0.03
0.01

される時間帯を確認できた．

0

4. 4 コンテキストとアプリケーションの組合せについての

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

時間帯（時）

観察
コンテキストとアプリケーションの組合せについて観察を行

図 13 時間帯ごとのアプリケーションの利用頻度 2

うために，アソシエーション分析 [1] を用いて，コンテキスト

マルチメディア

とアプリケーションの頻出する組合せを抽出した．アソシエー

カメラ

マップ

0.09

ション分析は，ショッピングサイト等で，商品の購入履歴の中0.08から，同時に購入される商品の特徴的な組合せを見つけ出す際

0.07によく利用される手法である．組合せは，A ⇒ B といったルー

0.06

度0.05
頻
用0.04
利

ル形式で表現され，A は条件部，B は結論部と呼ばれる．このルールは，事象 A が生じた時に，事象 B が生じるということ

0.03
0.02

を意味する．商品の購買履歴に対してアソシエーション分析を0.01行う場合には，例えば，{ ビール, ソーセージ } ⇒ { オムツ }0

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

時間帯（時）

といったように，条件部は単独のアイテムまたはアイテム集合，
結論部は単独のアイテムで表現されることが一般的である．また，抽出された個々のルールには，ルールを評価するための指図 14 時間帯ごとのアプリケーションの利用頻度 3

標として，信頼度 (support)，確信度 (conf idence)，リフト値(lif t) などが与えられる．ルール A ⇒ B に対するそれぞれの用なルールであると考えることができる．しかし，仮に事象 B

指標は以下の式で定義される．

が，条件部とは関係なく頻繁に起こる事象であった場合にも，

N (A ∩ B)
M
support(A ⇒ B)
conf idence(A ⇒ B) =support(A)support(A ⇒ B) =conf idence(A ⇒ B)
lif t(A ⇒ B) =support(B)

確信度の高いルールが抽出される可能性がある．この場合には，

(1)
(2)

事象 A があったからこそ事象 B が起こったとは言いにくい．
そこで，事象の B の発生確率を考慮し，事象 A が発生した時のみ事象 B が発生するほど値が大きくなる指標がリフト値で(3)

N (X) は，事象 X が発生しているログの数，M は全ログの総ある．アソシエーション分析では，分析対象のデータの特性を考慮し，これら 3 つの指標について総合的に評価を行う必要がある．

数である．信頼度は，事象 A と事象 B の同時確率を意味して本研究では，条件部に，ユーザが回答したコンテキストに関いる．確信度は，A と B の同時確率から A の発生確率で割っする質問の項目集合，帰結部に，そのときに利用されたアプリたものであり，条件 A が与えられた時の B の条件付き確率を意味している．すなわち確信度は，条件部から帰結部へのつながりの強さを表しており，一般的には確信度の高いルールが有ケーションという形式になるようなルールを約 37 万件抽出した．以下では，アプリケーションごとの信頼度，確信度，リフ
ト値について観察を行う．

4. 4. 1 信 頼 度

0.0006

アプリケーションごとのルールの信頼度の平均値を図 15 に0.0005示す．信頼度が高いルールほど，ルールで示された事象がアプ

0.00040.0003

リケーション利用ログの中に多く含まれており，ルールの一般

0.0002性が高いこと意味する．この結果と，アプリケーションの合計

0.00010

利用回数を対比すると，信頼度はアプリケーションの合計利用
回数多いほど高くなっている傾向を確認できる．また，利用回数が特に多かった，通信，SNS，ブラウザのアプリケーション

図 15 アプリケーションごとの信頼度

は信頼度についても特に大きな値をとっていることが確認できる．このように，本研究で収集したログは，アプリケーションの利用が一部のアプリケーションに極端に偏っているため，抽出されたルールの一般性を表すスコアは，ルール全体の一般性
よりも，帰結部のアプリケーションの一般性（利用頻度）に大きく影響を受けてしまっていると考えられる．

4. 4. 2 確 信 度

0.5
0.45
0.4
0.35
0.3
0.25
0.2
0.15
0.1
0.05
0

アプリケーションごとの確信度の平均値を図 16 に示す．本
研究で抽出したルールにおいて確信度は，ルールの条件部で示されたコンテキスト内で，帰結部のアプリケーションが利用さ

図 16 アプリケーションごとの確信度れる確率を示している．仮に，確信度が 1 であった場合には，そのコンテキストでは必ずそのアプリケーションが利用されることを意味する．すなわち，アプリケーションの平均確信度が高いほど，アプリケーションに特有のコンテキストが含まれていると考えられる．図 16 より，平均確信度が特に高かったア
プリケーションは，通信，ゲーム，マップであった．

80
70
60
50
40
30
20
10
0

4. 4. 3 リ フ ト 値
ルールの確信度が高くても，本当にそのコンテキストを根拠としてアプリケーションが利用されたかを保証することはできない．特に，通信や SNS など，利用回数が非常に多いアプリ

図 17

アプリケーションごとのリフト値

ケーションは，コンテキストに関係なくいつでもどこでも利用されると考える事もできる．この場合，これらのアプリケーてユーザのコンテキストにバリエーションが出る時間帯とそうションが帰結部となる確信度の高いルールが抽出されても，そでない時間帯があることを確認した．この結果より，回答に偏のコンテキストだからこそ利用されたのか，利用回数が多いたりが出る時間帯では，ユーザは毎回同じコンテキストにいるこ

めたまたまそのコンテキストで利用されただけなのかを判断すとが多いため，積極的に質問を行わなくとも十分な量のデータることはできない．そこで，アプリケーションそのものの希少が集められると考えられる．反対に，回答の偏りが少なく，バ性を考慮し，特定のコンテキストのみで利用されている度合い

リエーションが出る時間帯では，その時間帯に発生しやすいコを意味するリフト値について，アプリケーションごとの平均をンテキストのログデータが十分に集まらない可能性がある．そ

観察した結果を図 17 に示す．その結果，マップの平均リフト

こで，ユーザのコンテキストにバリエーションが出やすい時間

値が特に高いことが確認できる．次にリフト値の大きなアプリ

帯のみ，質問を行う頻度を上げることで，ユーザへの負担を抑ケーションについて見ると，カメラ，仕事効率化，ゲームが比えながら，効果的にコンテキストに関する情報を収集できると

較的平均リフト値が大きくなっていることが確認できる．これ考えられる．

らのアプリケーションが，特定のコンテキストのみで利用され

5. 2 コンテキストを考慮した応用システムについてる傾向を持っていると考えられる．

5. 2. 1 ユーザの利用するアプリケーションの推測
時間帯ごとのアプリケーションの利用傾向について観察した

5. 考

察

結果，アプリケーションごとによく利用される時間帯に違いが5. 1 より効率的なコンテキスト情報の収集あることを確認した．しかし，この傾向の違いは，コンテキス

4.2 節で，コンテキストに関する質問の傾向を観察した結果，トに関する質問の回答傾向ほど顕著な違いではないため，時間時間帯によって質問の回答傾向に変化が見られることを確認し帯によってユーザの利用するアプリケーションを推測することた．このことを利用すれば，ユーザに対して質問を行う際に，は困難であると考えられる．また，アプリケーションの利用回

事前にある程度までユーザの選択肢を絞り込めると考えられる．

数には極端な偏りがあり，利用回数の多い，通信，SNS，ブラジニ係数を用いた項目の偏りを観察した結果，時間帯によっウザといったアプリケーションは，どのようなときでも使われるアプリケーションであると考えられるため，これらが利用さ必要がある．また，コンテキストの傾向や，アプリケーション

れるタイミングを推測することにあまり価値はないと考えられの利用傾向には，地域や年令によって違いがあると考えられる．

る．重要なのは，利用回数が比較的多くないアプリケーション

このような違いを観察するためには，より幅広いユーザ層にロがいつ利用されるのかを知ることであり，そのためには，アプ

グ収集に参加してもらう必要がある．そのような幅広いユーザ

リケーションと関連の深いコンテキスト情報を把握する必要がにログ収集に協力してもらために，コンテキストに関する質問あると考えられる．さらに，アプリケーションと関連の深いコの回答履歴をライフログとして可視化する機能を追加すること

ンテキストは，アプリケーションの種類や用途によって様々でで，インセンティブを提供することを検討している．

あると考えられるため，ユーザコンテキストとして想定できる
あらゆるコンテキストについて，アプリケーションの利用傾向

謝

辞との関連性の調査を今後も継続する必要があると考えられる．

本研究の一部は，マイクロソフトアジア研究所の研究助成，

5. 2. 2 コンテキストに特化して利用されるアプリケーション

および文部科学省国家課題対応型研究開発推進事業 −次世代アソシエーション分析を行うことで，特定のコンテキストのIT 基盤構築のための研究開発−「社会システム・サービスのみで利用されるアプリケーションがあることを確認した．この最適化のための IT 統合システムの構築」（2012 年度〜2016 年

ことを利用すれば，コンテキストを考慮したアプリケーション度）の助成によるものである．ここに記して謝意を表す．

の推薦に応用できると考えられる．既存のアプリケーション推
薦では，ユーザの利用可能な全てのアプリケーションが推薦の対象となっている場合が多い．しかし，3.4 節で確認されたよ
うに，通信や SNS アプリケーションなどは，どのようなコンテキストでも利用されるため，単純にコンテキストを考慮した推薦を行った場合には，結果的にこれらのアプリケーションが頻繁に推薦されることが予想される．しかし，どのようなコンテキストでも利用されるアプリケーションは，特定のコンテキストを根拠として利用される可能性は低いと考えられるため，推薦するアプリケーションとしては適さないと考えられる．本当に重要なのは，ユーザが特定のコンテキストに置かれた時，そのコンテキストのみで特によく利用されるアプリケーションの存在を知らせることであると考えられる．これを実現できれば，利用シチュエーションの限られた様々なアプリケーション
を，効果的にユーザに推薦できるようになると考えられる．

6. お わ り に本研究では，スマートフォンのユーザの，センサでは取得不可能なコンテキストとアプリケーションの利用傾向との関連性に着目し，ログ収集実験および，収集データの分析と考察を行った．分析の結果，ユーザのコンテキストにはいくつかのパターンがあり，曜日や時間帯を考慮することである程度まで推測ができる可能性を確認した．さらに，アソシエーション分析
によるルール抽出を行い，各指標について観察を行った．その結果，特定のコンテキストでのみ利用されるアプリケーションの存在を確認できた．
今後の課題として，コンテキストに関する情報をより効果的に収集する必要がある．まず，ユーザが質問に回答を行う際の手間を削減させるために，過去の回答履歴やセンサから得られる情報を利用した，質問の選択肢の絞り込みや，有効時間の動的な設定などが考えられる．また，コンテキストの質を向上させるために，ユーザの回答の信頼性を考慮する必要がある．
ユーザに対して質問形式でコンテキスト情報を収集する場合，ユーザが実際の状況を正直に答えているかどうかを保証することができない．これを解決するには，十分な人数のユーザからデータを収集した上で，ユーザごとに回答の信頼性を評価する

文

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