タスクマネジメントのための知的意思決定支援システム
大向 一輝 † 三木 光範 ††† 同志社大学大学院
はじめに

1

われわれは常に複数のタスクを抱えており，どのタ廣安 知之 †††† 同志社大学工学部
グのための意思決定支援システムを提案する．
意思決定支援システム

3

スクを優先的に処理するかを決定する必要がある．個々

人間の意思決定プロセスは情報活動，設計活動，おのタスクには締切日時の他に重要性，処理に必要な時

よび選択活動の 3 つのプロセスから構成されると考え間といった要素があり，これらを多角的，総合的に評られている [1]．情報活動では現状分析によって問題価し，その結果をもって効率的なスケジューリングを点を抽出し，設計活動によってその問題点を解決する行うことは極めて難しい．そこで，本研究ではタスクための代替案を複数作成する．次に選択活動においてスケジューリングのプロセスを意思決定論の視点からそれらの代替案を評価し，最終的に 1 つの代替案を選捉え直し，意思決定の各プロセスを支援するシステム択する．意思決定支援システムは，これらの各プロセについて考察を行う．また，携帯端末を用いたプロトスを支援するものであると定義することができる．

タイプシステムの実装を行い，概念設計の妥当性を検証する．
タスクスケジューリング問題

2

3.1

情報活動の支援タスクスケジューリング問題における情報活動の支援とは，ユーザが入力したタスク情報を可視化し，全本研究での対象問題であるタスクスケジューリング

体のタスク状況を通知することである．手帳などに見問題とは，締切や拘束時間，重要度などの特徴パラられるカレンダ形式の表示も支援の一種であると考えメータが定められた複数のタスク群を実行可能なスケられるが，時間軸を 2 次元的に表示することは人間のジュールとして直列化する問題である．特徴パラメー

時間認知能力に適合しないと思われる．

タは複数存在し，それぞれに対して評価が行われるた

3.2

設計活動の支援め，この問題は多目的性を有している．しかしながら，タスクスケジューリング問題では，行動の指針とな個人のタスクスケジューリングには利益の最大化やコる代替案があらかじめ存在しない．代替案は最適化アストの最小化といった明示的な目的だけではなく，ユールゴリズムによってある程度満足できるものをシステ

ザの仕事スタイルに適合するかどうかや好みなどの主ムが生成しなければならない．代替案の生成はタスク観的な評価基準が存在する．また，タスクの状況や環の特徴パラメータに基づいて行われるが，通常の工学境は刻々と変化するため，一度確定したスケジュール的問題とは異なり，本研究の対象問題には以下の問題が最後まで適用できることは少ない．そのため，支援点が存在する．

システムの構築においては既存の最適化システムやグ常に環境が変化する

ループウェアとは異なった方法論が要求される．

新たなタスクの発生や変更によって，ユーザのタス本研究では，タスクスケジューリングのプロセスをク状況や目的が大幅に変わる．このような問題では，目以下のように定義する．1）タスク群から実行可能な的関数の形状を利用した最適化手法では再スケジュースケジュールを複数生成する．2）複数のスケジューリングを行うのは難しいため，進化的計算による最適ルから 1 つを選択し，実行する．3）新たなタスクの化手法が適している．

発生や予測しない事態が生じた場合には 1 に戻る．こ

対象問題が定式化できないのプロセスは意思決定のサイクル（繰り返し）である

ユーザにとっての最適な状態が数学的関数によってといえる．そこで，本研究ではタスクスケジューリン記述することができず，主観的な心理空間の探索となIntelligent Decision Support System for Task Management

る．このような問題に対しては，人間を評価系に取り†††††Ikki OHMUKAI(i2k@mikilab.doshisha.ac.jp)
Mitsunori MIKI(mmiki@mail.doshisha.ac.jp)
Tomoyuki HIROYASU(tomo@is.doshisha.ac.jp)
Graduated School of Knowledge Engineering and Computer
Science, Doshisha University (†)
Department of Knowledge Engineering and Computer Science, Doshisha University (††)

1-3 Miyakodani, Tatara, Kyotanabe, Kyoto 610-0321,
Japan

込むインタラクティブ計算が用いられる．
ユーザのポリシーによって最適解が異なる
ユーザによっては，入力されたタスクを全て遂行することが目的ではない場合がある．そのような状況では，コストやタスクの重要性を考慮したバランスの良いスケジューリングが求められる．この場合，システムが様々な状況に対応できるよう，複数の解候補を提示する必要がある．個々の解候補は他の候補解に対しOptimizer
ユーザの要求に応じて，個々のタスクの評価や実行て何らかの優位点を持つ必要がある．こういった問題

可能なスケジュールの生成を行う．スケジュールの生に対しては多目的最適化の手法が用いられる．
進化的計算，インタラクティブ計算，および多目的

成には多目的遺伝的アルゴリズム [4] を用いる．

最適化手法は，さまざまな研究によって親和性が高い

Recommender
Optimizer によって生成された代替案（スケジューことが示されている [2]．本研究でも，設計活動の支ル）を評価し，ユーザに評価値を提示する．アルゴリ

援においてはこれらの手法を取り入れる．

ズムには階層分析法 [5]（Analytic Hierarchy Process:

本研究が対象とする問題では，選択した解が最適でAHP）を用いる．AHP ではユーザが代替案を評価する際に多大な負荷を与えるが，この負荷を極力抑えるあるかどうかを検証することは難しい．しかしながら，ために絶対評価法を併用する．また，選択後は評価値

3.3

選択活動の支援

スケジュールの特徴パラメータを評価することで，従に応じて AHP のパラメータを変化させ，ユーザに適来の主観的・恣意的な決定を回避し，客観的で説明可応させる．

能な決定をシステムが支援することは可能である．

Network Analyzer

また，長期間にわたって意思決定のプロセスを記憶

提案システムを小規模のグループで使用する場合にし，ユーザ自身が意識していなかった傾向や問題点をおいて，各ユーザの持つデータを統合し，タスクのパ示すことは，情報活動の支援としても重要である．

ラメータを再計算する．ここでは依頼者データから人4システム構成本研究で提案するシステムの構成を図 1 に示す．

間関係のネットワークを構築し，PageRank アルゴリ
ズム [6] によって依頼者の重要度を評価する．
なお，携帯端末とサーバとの通信には，Java の分散オブジェクト技術である horb および iappli 上での実装である ihorb を用いた．

5おわりに本研究では，個人を基礎とした意思決定支援システムを構築するための方法論について検討を行った．人
図 1: システム構成間の意思決定プロセスは情報活動，設計活動および選択活動に分割できることから，それぞれの活動に対する支援を行うことが重要である．また，これらの提案

Visualizer
データの入力や表示，システムの操作のためのインターフェイスには，携帯端末上で動作する Java アプレット（iappli[3]）を用いる．プロトタイプの動作状
況を図 2 および図 3 に示す．
提案システムでは，ガントチャートに類似した形式でタスク状況を表示する．この形式では，複数のタスクの重複（ダブルブッキング）などの問題点が容易に把握できるという利点がある．

をもとに，個人のタスクスケジューリングを支援するシステムを構築した．
参考文献[1] Herbert A. Simon. 意思決定の科学. 産業能率大学出版部, 1979.

[2] Hideyuki Takagi. Interactive evolutionary computation: System optimization based on human subjectiveevaluation. IEEE Int’l Conf. on Intelligent Engineering Systems, 1998.
[3] NTT ドコモ株式会社. i モード対応 java コンテンツ開発ガイド. 2001.
[4] 手塚大, 樋地正浩. 実用的なジョブショップスケジューリング問題のための新しい遺伝表現とコモンクラスタ交
叉. 情報処理学会論文誌, Vol. 42, No. 9, pp. 2284–2292,
2001.
[5] 木下栄蔵（編）. AHP の理論と実際. 日科技連, 2000.
[6] Larry Page, Sergey Brin, R. Motwani, and T. Winograd. The pagerank citation ranking: Bringing orderto the web. Technical report, Stanford University,1998.

図 2: インターフェイス

図 3: タスク情報