DEIM Forum 2013 B8-5

ユーザコンテキストと利用アプリケーションの関連性調査のためのゲームを用いたアプリケーション利用ログ収集システム
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 番 5 号
E-mail: †{osawa.jun,iwata.mayu,hara,nishio}@ist.osaka-u.ac.jp
あらまし

モバイル端末において，ユーザのコンテキストを考慮した情報推薦に関する研究が盛んに行われている．

筆者らの研究グループでは，コンテキストを考慮したアプリケーション推薦システムの構築に向け，アプリケーション
利用ログ収集システムを実装し，センサデータからのみでは取得できないようなコンテキストと利用アプリケーションの関連性調査を行った．しかし，ログの規模が小さく，十分な解析を行うことができなかった．そこで本研究では，さらに多くのユーザの獲得と継続的なログ収集を目指し，本システムにキャラクタ育成型ゲーム要素を追加して実装した．そして，実装したシステムによって収集したデータを解析し，ユーザはいくつかの状況でアプリケーションを使い分けていることを確認した．
キーワード

ユーザコンテキスト，アプリケーション，推薦システム，ゲーム

Jun OSAWA† , Mayu IWATA† , Takahiro HARA† , and Shojiro NISHIO†† Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
1–5 Yamadaoka, Suita, Osaka, 565–0871 Japan
E-mail: †{osawa.jun,iwata.mayu,hara,nishio}@ist.osaka-u.ac.jp
Key words User Context, Application, Recommender System, Gameしているときには，飲食店検索などが利用される可能性が高く

1. は じ め になると考えられる．このようなコンテキストによるアプリケー

近年，iOS や Android, Windows Phone などの高性能な OSを搭載したスマートフォンが広く普及しており，利用可能なアションの利用傾向の違いは，アプリケーション推薦を行う上でも重要な要因と考えられる．

プリケーションが爆発的に増加している．それに伴い，ユーザ

そこで筆者らの研究グループでは，スマートフォン向けアプ

はマーケット上の膨大なアプリケーションの中から，自分の目

リケーション推薦システムの実現に向けて，端末に搭載された的にあったアプリケーションを選び出すことが困難になりつつ

センサのみでは取得できないようなコンテキストと利用アプリ（注 1）

ある．MMD 研究所の行ったアンケート調査では，「スマー

ケーションの関連性の調査を行った [7]．具体的には，ログデー

トフォンを完璧に使いこなせている」と回答した人は一割に満タ収集システムをスマートフォンの Android OS 上で実装し，たなかったと報告されていることから，多くのユーザにとって，36 人の被験者に配布し，2 週間のデータ収集実験を行った結果，

マーケット上の膨大なアプリケーションの中から適切なものを

約 4 万件のログデータを収集した．このシステムでは，「人と探し出す作業は容易ではないと考えられる．こうしたことから，一緒にいるか」，「気分はどうか」など，質問に答えてもらう形

ユーザが必要としているアプリケーションを推薦することの重式でユーザからコンテキストに関する情報を収集する一方で，要性が認識されつつある．

バックグラウンドプロセスを用いてユーザのスマートフォン上

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のアプリケーションの利用履歴を収集する．

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

しかし，上記のような単純な質問形式のシステムでは，実験

ストと呼ぶ）によって，必要とされるアプリケーションも変化の規模や期間が限られてしまい，アプリケーション推薦システすると考えられる．例えば，旅行先では，地図アプリケーショ

ムを構築するために必要と考えられる十分な量のログデータはンなどが利用される可能性が高くなるのに対して，友人と外出収集できなかった．より多くの被験者に長期間データ収集に協力してもらうためには，被験者に対してデータ提供の見返りと（注 1）：MMD 研究所 <http://mmd.up-date.ne.jp/>

して何らかのインセンティブを与える必要があると考えられる．

そこで本研究では，より多くのユーザに実験に参加してもらう

月間のログ収集実験を行った．実験により，アプリケーション

ために，これまでのログデータ収集システムにキャラクタ育成の大局的な利用傾向がいくつか見られたが，より深い知見を得ゲームとしての要素を追加し，ゲーム性をインセンティブとしるためにはさらなる調査実験が必要であることも述べられていてユーザに与える．さらに，ログ収集システムをユーザに長期る．また，この研究では GPS や Bluetooth など，端末に搭載間利用してもらうために，質問に回答するインタフェースの利されたセンサ等の情報をコンテキストとして扱っている．一方，便性を向上させることにより，システム利用の煩わしさを軽減

本研究では，端末に搭載されたセンサのみでは取得できないよ

させる．このシステムを一般公開し，2012 年 10 月 10 日からうな様々なコンテキストにおいて，アプリケーションの利用傾2013 年 2 月 12 日までの間に，111 人のユーザにダウンロード

向を調査する．

してもらい，約 25 万件のアプリケーション利用履歴のログデー

2. 3 ライフログサービスの利用意向に関する研究

タを収集した．そして，収集したデータに対して分析を行い，センサのみでは取得できないような様々なコンテキストにおコンテキストと利用アプリケーションの関連性について考察をけるスマートフォンのアプリケーション利用傾向の調査を行う

行う．

ためには，ユーザにコンテキストに関する情報を随時入力して以下，第 2 章では関連研究について述べ，第 3 章ではログ収もらう必要がある．これはユーザにとって負担となるため，そ集システムの概要，ゲーム要素を始めとするシステムに追加しの対価として何らかのインセンティブを与えることが有効と考た拡張機能，そしてシステムの利用の流れについて述べる．そえられる．どのようなインセンティブを与えることが有効であの後，第 4 章で得られたデータの概要と分析の結果について述るのかという議論が，ライフログサービスの利用意向に関する

べ，最後に第 5 章で，本研究の結論を述べる．

研究分野で行われている．

2. 関 連 研 究
2. 1 スマートフォン向けアプリケーション推薦システムに関する研究
スマートフォン向けのアプリケーション推薦システムに関する研究には様々なものが存在する．

小林ら [5] は，ユーザがプライバシに関する情報を提供する
際のインセンティブとして金銭的謝礼を挙げ，その効果の有意性を確認している．しかし，本研究では不特定多数のユーザを対象としてログ収集実験を行うことを目的としているため，金銭的謝礼をインセンティブとすることは現実的ではない．麻生ら [1] は，ライフログ情報を利用する仮想的な情報推薦サービ

文献 [2], [4], [6], [9] では，GPS による位置情報など，端末にスを構築し，サービスの有用性や容易性がユーザの利用意向搭載されたセンサによって自動的に収集できる情報を用いて，に正の影響を与えることを明らかにしている．これより，ユー

アプリケーションの推薦を行なっている．しかし，実際のアプザにとって有用で容易なサービスを実現することで，ユーザのリケーションの利用場面を考えると，ユーザがアプリケーショ

サービス利用を促進できることが分かる．また，竹山ら [8] は，ンを使い分ける基準として考えられるものは位置情報などのセ

過去の体験を想起するための補助として，ライフログデータにンサ値の他にも，「誰と一緒にいるか」，「気分はどうか」など，連動したゲームコンテンツを提案している．これを一つのライ

様々な情報が存在すると考えられる．

フログ収集システムであると捉えれば，ゲームはインセンティ

端末に搭載されたセンサのみでは取得できないような様々ブの一つになりうると考えられる．

なコンテキストを扱うことができる推薦システムとして，これらの研究を参考とし，本研究では，ログ収集システムにApp.Locky [10] が挙げられる．このシステムでは，ユーザ

ゲーム要素を追加し，インセンティブの演出や利用の容易性をの置かれているコンテキストは「講義中」，「飲み会」などのタ工夫する．これにより，ユーザがコンテキストに関する質問にグで表現される．その中から，ユーザが選択したコンテキスト

回答する負担の軽減を図る．

を検索クエリとして，マーケットの検索エンジンを利用することによりアプリケーション推薦を行う．しかしこの研究では，

3. ログ収集システム

各コンテキストにおいて，どのようなアプリケーションが利用

3. 1 従来のログ収集システム

されているかについて理解することは試みられていない．本来筆者らの研究グループでは，アプリケーションとそのアプリ

ならば，コンテキストごとに利用されやすいアプリケーション

ケーションが使用されやすいコンテキストを関連付けるためのの傾向を理解した上で，推薦システムのアルゴリズムを決定す

データを収集するために，ログ収集システムを設計，実装しる方法が理想的であると考えられる．

た [7]．ログ収集システムでは，ユーザに対してコンテキストに

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
スマートフォンのアプリケーションの利用傾向を調査する研関する質問を定期的に行いながら，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．

究もいくつか行われている．Do ら [3] は，コンテキストとアプ

3. 1. 1 コンテキストに関する質問

リケーションの利用傾向を調査するために，スマートフォンに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搭載された各センサの情報と，アプリケーションの利用履歴を定期的に行う．質問は，アプリケーションの使い分けに影響を自動的に収集するシステムを構築している．そして，そのシス与えると考えられるものを 5 つ選んだ．また，ユーザが回答しテムをインストールした端末を約 80 人の被験者に配布し，9ヶ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，それ

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．具体的には，ユーザが任意のアプリ
ケーションをアクティブにするイベントを検知し，その時刻と起動したアプリケーション名をデータベースに記録する．また，あるアプリケーションから他のアプリケーションへ切り替わるまでの時間差を計測することで，アプリケーションが利用された時間の長さも記録する．
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情報は収集を行わなかった．

3. 2 拡 張 機 能
3.1 節で説明したこれまでのログ収集システムでは，日常生
活の中でシステムからの質問に定期的に回答をすることはユー
ザにとって負担が大きいため，被験者の人数や実験期間には限界があり，大規模な実験は行えなかった．
そこで本研究では，より大規模な被験者の獲得と，長期間の実験を行うことを目的として，以下のようにシステムのデザイ
図 1 コンテキストに関する質問に回答する画面の例

ン指針を設定した．
（ 1 ） システムによるユーザへの負担の対価として，ゲーム

ぞれの質問項目ごとに有効時間を設定した．そして有効時間が要素を提供することによりインセンティブの仕組みを実現する．

切れた時には，ポップアップによる割込みが発生し，コンテキ（ 2 ） ユーザが質問に回答を行う際のインタフェースの利便

ストに関する質問がその都度表示される．以下に各質問項目の性を向上させ，システム利用の煩わしさを軽減させる．

詳細を示す．

これらの指針に沿って，ログ収集システムの機能要件を具体（ 1 ） 今日は何をするか（有効時間：1 日）

的に設定し，実装を行った．以下，3.2.1 項と 3.2.2 項では，そ

「仕事」，
「休み」，
「出張」，
「旅行」などの選択肢から，そのれぞれの指針に沿って実装を行った機能について説明する．

日に主に行うものを一つ選択する．
（ 2 ） 調子はどうか（有効時間：4 時間）
病気の度合い，疲労度，気分の明るさ，忙しさを表す 4 つの3. 2. 1 インセンティブとしてのゲーム要素
本システムでは，コンテキストに関する質問へ回答する手間がユーザにとっての負担となる．これに対する対価として，指スライダーを調節する．

針 (1) より，ゲーム要素を本システムに追加した．システムの（ 3 ） どこにいるか（有効時間：3 時間）

仕様上，コンテキストに関する質問は定期的に行われるため，「自宅」，「仕事先」，「旅行先」，「レストラン」などの選択肢

ユーザは一定時間ごとに，システムに対して情報を入力する必から，ユーザが現在いる場所に合うものを一つ選択する．

要がある．このような特性を考慮すると，定期的に進捗状況を（ 4 ） 誰と一緒にいるか（有効時間：2 時間）

確認する必要がある形式のゲームが，本システムに追加する

まず何人と一緒にいるのかを，選択肢から回答する（一人でゲーム要素として相応しいと考えられる．そのようなゲーム

いる場合には，「誰とも一緒にいない」を選択して終了）．そのの一つとして，定期的にキャラクタにえさを与える形式の育成

後，
「友人」，
「上司」，
「家族」，
「恋人」などの選択肢からユーザ

ゲーム要素を追加した．インセンティブを演出する方法として，と一緒にいる人のカテゴリを一つまたは複数選択する．

具体的には以下の 2 つの機能を提供する．

（ 5 ） 何をしているか（有効時間：2 時間）
「仕事」，
「休憩」，
「食事」，
「読書」などの選択肢から，ユー
ザが現在行なっている活動に合うものを一つ選択する．

•

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
ユーザが質問へ回答する負担への対価は，即時的に支払われ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，選ることが効果的であると考えられる．そこで，ゲーム内のポイ

択肢の最後に「追加」という項が用意されており，ユーザの現ントとしてキャラクタに経験値の概念を導入し，ユーザがコン

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テキストに関する質問に回答すると，経験値が溜まる機能を提きる．また，ユーザの過去の回答から，よく選択する選択肢を供する．ここでは，キャラクタに対してえさを与えるという行

上位に表示し，操作の手間を軽減させる．質問に回答する画面

動を，コンテキストに関する質問への回答に対応させた．また，の例を図 1 に示す．

図 1 の上部にあるように，コンテキストに関する質問を提示す

3. 1. 2 アプリケーション利用履歴の収集る画面には常に経験値ゲージを表示し，ユーザが質問に回答を本システムではバックグラウンドプロセスを利用して，ユー行うごとに経験値ポイントがどれほど溜まったのかをすぐに確図 2 キャラクタ表示画面

図3

質問への回答状況の確認画面

認できるよう可視化する．

•

経験値ポイントがある程度まで溜まったとき，キャラク

タが成長するイベントが発生する機能

図 4 キャラクタの成長イベント

めて一つのポップアップで表示する．

•

コンテキストの回答状況と残りの有効時間を一覧して確認できる機能システムによるユーザの負担への対価として，単調に対価をユーザにとって割込みが発生するタイミングがわからないと，支払うだけでなく，ある程度まで溜まった時に大きな対価を支煩わしさの原因となる．そこで，コンテキストに関する質問項払うことで，ユーザに大きな達成感を与えることが有効である

目ごとに，ユーザの回答状況と残りの有効時間が一覧できる機と考えられる．そこで，経験値ポイントがある程度まで溜まっ能を提供する．これにより，ユーザは次のポップアップがいつたときに，育成中のキャラクタを成長させ，姿や性格を変化さ発生するのかを把握できる．また，コンテキストに関する質問せる機能を提供する．

への回答状況を確認し，回答を自発的に更新することもできる．

以上のような 2 つの機能を，ユーザに対するインセンティブ•

質問に答える画面にすぐにアクセスできる機能の演出方法として実装した．他にも，演出方法の一つとして，

ポップアップが発生すると同時に，画面上部の通知バーに，

コンテキストに関する回答内容によってキャラクタの成長を分

質問に回答する画面にすぐにアクセスできるリンクを発生させ岐させるなど，コンテキストの内容をゲームに反映させることる．これにより，ユーザが作業をそのまま続けるためにポップが考えられる．しかし，ゲームへ反映される内容を確認するた

アップを消去した場合でも，作業が落ち着いた後で画面上部のめに，ユーザがコンテキストに関する質問に対して，わざと虚通知バーのリンクを選択することで，質問に回答する画面にす

偽の回答を行うことが懸念されるため，ゲームはユーザの回答

ぐにアクセスし，回答が可能である．

内容と独立させるよう設計した．

以上のように，2 つの指針に従い，ゲーム要素によってユー3. 2. 2 システム利用の煩わしさの軽減

ザに対してインセンティブを演出することと，システム利用のユーザに対して定期的に質問を行うというシステムの特性上，煩わしさを軽減することにより，多くのユーザに本システムを本システムはスマートフォンを利用中のユーザの作業を中断さ

長期間利用してもらうことを目指す．

せて，割込みを頻繁に発生させる必要がある．その際の煩わし

3. 3 システム利用の流れ

さは，ユーザのモチベーションを低下させる要因となるので，

本節では，機能拡張を行ったログ収集システムの具体的な利

可能な限り軽減させる必要がある．そのための機能として，以用の流れについて説明を行う．具体的には，本システムをユー下の 3 つの機能を実装した．

ザが能動的に起動した場合の利用の流れと，他のアプリケー•

ユーザに対する質問をまとめて行い，割り込みの回数を削減する機能それぞれのコンテキストの有効時間が切れるたびに逐一ポッ

ションを利用している時のシステムの挙動の 2 つの場合について説明を行う．

3. 3. 1 システム起動時プアップを表示させると，ユーザの作業を中断させる回数が増

本システムを起動すると，図 2 に示すように，育成中のキャ

え，煩わしさの原因となる．そのため，既に有効時間切れにラクタが画面中央に表示される．キャラクタは，成長段階や経なっている質問と，30 分以内に有効時間切れになる質問をまと

験値ゲージの割合に応じて異なるメッセージを発言する．画面図5

通知バーに表示されるメッセージ

図 6 通知領域に表示される質問回答画面へのリンク

下部には，他の画面へ遷移するためのボタンが用意されており，「様子」のボタンを選択すると，3.2.2 項で述べた，コンテキス
トの回答状況と残りの有効時間を確認できる画面へと遷移す

プリケーションマーケットである Google play に公開した（注 2）．

4. 収集データと分析る（図 3 ）．この画面では，コンテキストの回答状況とともに，2012 年 10 月 10 日に本システムを公開してから 2013 年 2 月

キャラクタの成長状況についても確認ができる．
「ごはん」のボ

12 日現在までに，111 人のユーザがシステムをダウンロードしタンを選択すると，図 1 に示したコンテキストに関する質問にており，アプリケーション利用履歴のログを約 25 万件収集で回答するための画面に遷移し，ユーザが自発的にコンテキスト

きている．このログデータの規模は，ゲーム要素を含まない従に関する質問に回答できる．
「図鑑」のボタンを選択すると，育来のログ収集システムでの 3 倍以上のユーザと 6 倍以上のアプ成するキャラクタの選択画面へ遷移する．

リケーションの利用履歴のログであり，多くのユーザが長期間

経験値ポイントがゲージ最大まで溜まると，キャラクタを表本システムを利用していることがわかる．

示する画面に「Level Up!」というボタンが現れ，それを選択す

このログデータに対して，アプリケーションが使い分けられることで，図 4 のようにキャラクタが成長するイベントが発生ている具体的なシチュエーションを検出するために，主成分分する．キャラクタを最終段階まで育成し終わると，「図鑑」上で析を行った．その後，検出されたシチュエーションごとにアプ

次のキャラクタが育成可能な状態となり，育成が完了したキャリケーションの利用傾向について調べた．

ラクタの説明文が表示されるようになる．なお，キャラクタのデータは，各成長段階のピクチャファイルと，各成長段階や各4. 1 アプリケーションが使い分けられるシチュエーションの検出

種イベントで表示されるメッセージが定義されたファイルによ3.1.1 節で述べた 5 種類のコンテキストに関する質問へのユーり構成されており，アプリケーションのアップデートを通して

ザの回答は，独立ではなく，互いに依存関係を持っていると考容易に追加が可能である．

えられる．例えば，学校や仕事場にいるときには，友人，同僚，

3. 3. 2 他のアプリケーション利用時上司などと一緒にいる可能性が高いと考えられる．このようなユーザが任意のアプリケーションを起動すると，アプリケー

傾向を踏まえて，アプリケーションが使い分けられている可能

ション利用ログを収集するバックグラウンドプロセスが，起動性のある具体的なシチュエーションを検出するために主成分分したアプリケーションの名前と，その時刻をデータベースへ登析を行い，その結果として 23 種類の主成分を検出した．表 1

録する．ユーザの作業中，コンテキストに関する質問の有効時に，第 12 主成分までの寄与率と，空間軸の正方向，負方向そ間が切れると，育成中のキャラクタがコンテキストに関する質れぞれが表現するシチュエーションを示す．検出された主成分

問への回答を促すポップアップによる割込みが発生し，質問への寄与率を調べることにより，各主成分が元のログデータの情

回答するための画面が表示される．ユーザがポップアップを消報量をどれほど説明しているのかを知ることができる．また，去したり，途中で質問への回答をやめたりすると，図 5 のよう主成分に対するコンテキストの因子負荷量を調べることにより，に画面上部の通知バーにメッセージが表示され，図 6 のようにその主成分で表現される空間軸の両極端がどのようなシチュ

通知領域に質問の回答画面へのリンクが表示される．リンクをエーションであるのかを推測することができる．

選択することでユーザはすぐに質問の回答に戻ることができる．

第 1 主成分や第 2 主成分など寄与率の大きな主成分につい

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

（注 2）：こんてきすとモンスター <https://play.google.com/store/apps/

details?id=com.commojun.contextcollector2>

表 1 各主成分の寄与率と空間軸が表現するシチュエーション

空間軸が表現するシチュエーション
主成分 寄与率正方向
負方向
1 8.41% 学校・仕事先，多くの人と同伴，忙しい． 休みの日，自宅に一人，ゆったりしている．
2 5.07% 休みの日，自宅，家族などと同伴一人，通勤・通学中
3 4.24% 気分や体調が良い．
気分や体調が悪い．
4 3.90% 電車で移動中
自宅や学校・仕事先にいる．
5 3.35% アルバイト中，上司などと同伴電車で移動中
6 3.04% 出張や旅行中，ホテルにいる．
夕方～夜，学校・仕事先・バイト先にいる．
7 2.92% 夕方～夜
休みの日，昼～夕方，買い物中
8 2.69% 早朝～昼，恋人と食事
夕方～夜，休みの日，暇
9 2.62% 日中，2～3人と同伴
夜，出張中，ホテルやレストランにいる．
10 2.50% 昼～夕方，3人と同伴，食事中
夕方～夜，買い物中
11 2.45% 旅行中，休憩や買い物中
友人や恋人などと同伴，レストランで食事中
12 2.33% 夜中～早朝，寝る前
自宅，2人と同伴，テレビ，家事
表2

カテゴリ
1+ 1SNS
6.92% 10.19%
WEB
6.31% 11.35%
メッセージ
9.90% 7.99%
メール
11.33% 9.77%
ゲーム
5.33% 9.81%
カスタマイズ 5.04% 13.04%
写真
3.87% 9.96%
動画
4.82% 9.21%
通話
8.89% 9.36%
仕事効率化 6.98% 9.99%
音楽
4.84% 6.56%
マップ
6.70% 8.64%
書籍
9.68% 4.00%
カテゴリ
7+ 7SNS
2.97% 4.97%
WEB
2.08% 5.70%
メッセージ
2.88% 5.34%
メール
3.78% 5.05%
ゲーム
2.72% 3.65%
カスタマイズ 4.88% 5.62%
写真
2.83% 7.26%
動画
3.36% 6.78%
通話
2.77% 6.69%
仕事効率化 2.91% 3.16%
音楽
1.80% 2.13%
マップ
2.39% 6.25%
書籍
0.63% 2.95%

各主成分におけるアプリケーションの利用頻度の分布

主成分
2+ 2- 3+ 3- 4+ 4- 5+ 5- 6+ 63.19% 15.41% 11.57% 3.49% 6.67% 1.55% 1.66% 0.22% 0.79% 3.04%
4.97% 16.38% 6.22% 4.34% 7.87% 1.55% 2.39% 0.24% 0.99% 1.51%
4.04% 15.94% 8.94% 3.01% 5.51% 0.76% 1.79% 0.13% 1.39% 2.68%
4.67% 14.57% 8.22% 2.82% 9.27% 0.56% 1.49% 0.23% 1.40% 2.07%
6.06% 22.63% 6.37% 2.67% 7.33% 0.84% 0.58% 0.03% 0.80% 1.62%
7.28% 13.49% 7.40% 3.82% 6.10% 1.11% 1.90% 0.29% 0.86% 1.47%
8.39% 17.16% 8.83% 2.94% 4.90% 1.61% 0.39% 0.10% 1.47% 1.47%
4.92% 16.13% 9.84% 3.66% 5.28% 1.70% 0.69% 0.55% 0.53% 2.47%
6.49% 10.04% 9.05% 2.31% 10.57% 0.44% 0.84% 0.24% 0.79% 2.66%
3.87% 16.72% 7.81% 5.39% 5.04% 1.66% 1.66% 0.07% 1.32% 1.08%
2.46% 22.95% 15.57% 1.15% 6.80% 0.66% 0.00% 0.00% 0.82% 3.36%
7.95% 15.00% 3.07% 3.86% 18.07% 0.91% 0.80% 0.11% 1.82% 2.84%
3.16% 13.05% 5.47% 6.74% 7.79% 8.84% 0.84% 0.00% 1.47% 0.42%
8+ 8- 9+ 9- 10+ 10- 11+ 11- 12+ 124.52% 3.92% 1.44% 1.20% 0.61% 0.25% 1.69% 2.96% 1.84% 8.58%
4.76% 4.44% 1.96% 1.27% 0.74% 0.15% 1.68% 2.99% 3.30% 6.67%
4.91% 3.33% 1.73% 1.55% 1.45% 0.11% 2.28% 4.31% 1.85% 1.85%
4.61% 4.07% 2.15% 0.81% 0.78% 0.20% 1.05% 2.80% 2.15% 5.81%
7.31% 2.72% 1.96% 0.81% 0.72% 0.40% 1.74% 3.00% 2.39% 2.39%
3.84% 4.06% 1.46% 1.47% 0.58% 0.21% 1.58% 2.84% 5.16% 5.18%
4.40% 3.33% 1.90% 3.20% 0.83% 0.12% 1.84% 3.95% 1.92% 7.23%
5.22% 3.64% 1.23% 2.23% 0.61% 0.43% 1.88% 2.04% 2.65% 10.04%
5.92% 4.76% 2.71% 0.73% 1.83% 0.33% 1.76% 2.51% 1.56% 6.32%
9.28% 3.57% 2.37% 1.62% 1.62% 0.42% 2.20% 3.89% 3.21% 4.01%
8.11% 3.36% 4.43% 0.82% 0.16% 0.57% 1.72% 0.82% 2.13% 8.69%
4.32% 2.27% 1.36% 1.14% 0.68% 0.23% 2.73% 1.93% 1.93% 2.05%
3.79% 10.11% 1.26% 1.47% 1.05% 2.32% 0.42% 4.84% 2.53% 7.16%て着目すると，寄与率の大きな主成分ほど，「学校・仕事」，「自くのユーザを獲得できたことや，約 4ヶ月間という以前より長宅」，「通勤・通学」など，日常生活に関連するシチュエーショ

い実験期間であったことにより，非日常的なシチュエーションンを表している．アプリケーション利用ログの大部分はこのよ

でのアプリケーション利用のケースを多く記録できたためであうなシチュエーションに属するために，寄与率が大きくなった

ると考えられる．

ものと考えられる．それに対して，寄与率の小さな第 6 主成分
以下の主成分について着目すると，旅行や出張など，非日常時のシチュエーションを表すものが含まれている．

4. 2 シチュエーションごとに利用されるアプリケーションの傾向
前節において示した 12 種類の主成分に対して正方向，負方

従来のログ収集システムにより収集したログデータは，ユー

向の合計 24 種類のシチュエーションのクラスの中で，アプリ

ザの規模と実験期間共に小規模なものであった．そのため主成

ケーションがどのように使い分けられているのかを調査した．

分分析を行った結果，寄与度の大きな第 1 主成分や第 2 主成分

そのために，各アプリケーションを SNS，WEB，写真，動画により表現される，日常生活に関するシチュエーションしか検などの 13 種のカテゴリに分類し，それぞれのカテゴリに属す

出できなかった．

るアプリケーション利用ログの各主成分に対する主成分スコア

一方，本研究で収集したログデータの解析結果では，非日常を計算した．そして最も主成分スコアの高いクラスにログを割的なシチュエーションを多数検出できた．これは従来よりも多り振り，各クラスごとにどのカテゴリに属するアプリケーショ

ンが多く分類されるのかを調べた．その際，アプリケーションのカテゴリごとにログデータのケース数が違うため，カテゴリ

5. お わ り に毎の正規化を行った．その結果を表 2 に示す．ここで，主成分本研究では，スマートフォン向けのアプリケーション推薦シの数字の後ろに記した正負の記号は，それぞれの主成分軸の正ステムの構築に向け，ユーザコンテキストと利用アプリケー

方向，負方向を意味する．

ションの関連性について分析を行うために，育成ゲーム要素を全体的な利用傾向について着目すると，1− や 2− などの一人追加したログ収集システムの設計と実装を行った．

でいるようなシチュエーションにおいて，アプリケーションのシステムを設計する指針として，(1) ユーザの負担への対価

利用頻度が基本的に高いことがわかる．学校や仕事先で多くのとしてゲーム要素を提供し，インセンティブの仕組みを実現す

人と同伴している 1+ のシチュエーションに着目すると，メッ

ること，(2) ユーザが質問に回答を行う際のインタフェースのセージ，メール，通話など，他人と合意形成を行うためのアプ

利便性を向上させ，システム利用の煩わしさを軽減させるこ

リケーションが多く利用されていることがわかる．3+ についてと，を考慮した．このシステムにより，従来のログ収集システ

着目すると，気分や体調が良い時には，SNS を利用して自分のムでの被験者よりも 2 倍以上のユーザを獲得し，6 倍以上のロ状況を積極的に報告していることが考えられる．また，音楽にグデータを収集することができた．このことから，ゲーム要素

関するアプリケーションの利用頻度も増えていることから，気はユーザの負担に対するインセンティブとして有効に働き，多分が良い時には音楽を聞く，あるいは音楽を聞くことによってくのユーザを獲得できたと考えられる．また，インタフェース

気分が向上するということが考えられる．4+ について着目すの利便性を向上させたことにより，長期間に渡ってシステムをると，電車での移動中，ユーザが目的地を確認するためにマッ利用するユーザが増えたと考えられる．

プアプリケーションが利用されていることがわかる．また，通ログ収集システムによって収集したコンテキストとアプリ

話やメールも利用されていることから，駅周辺で誰かと待ち合

ケーションの利用履歴を含むログデータに対して主成分分析にわせをしていることなどが考えられる．

よる解析を行った結果，従来のシステムによるログ収集実験時以上の結果より，各主成分によるシチュエーションごとにアには検出できなかった，非日常的なシチュエーションを含め，ア

プリケーションが使い分けられていることが確認できた．本稿

プリケーションが使い分けられる具体的なシチュエーションをではアプリケーションをカテゴリに分類した上で利用頻度に着複数検出できた．さらにログデータを各シチュエーションに割目して傾向を観察したが，より詳細な傾向を知るためには，各り振り，シチュエーションごとにアプリケーションの利用回数

シチュエーションでのアプリケーションの平均利用時間や，アの分布を調べた結果，シチュエーションごとにアプリケーショ

プリケーションのバリエーションについて着目する必要がある

ンが使い分けられていることを確認した．これらの結果から得と考えられる．特に動画や書籍などのアプリケーションは，他られた知見を利用して，ユーザのシチュエーションに応じたアのアプリケーションに比べて一度に利用される時間が長いと考

プリケーション推薦が実現可能であると考えられる．

えられるため，必ずしも利用頻度として傾向が現れるとは限らないと考えられる．

ユーザにとって有用な推薦を行うためには，コンテキストによる推薦だけでなく，ユーザのプロファイルを考慮し，パーソ4. 3 推薦システムの構築に向けた考察

ナライズを行うことが有効である．また，本研究では，アプリ

4.1 節と 4.2 節の結果に基づき，以下の流れでアプリケーショ

ケーションをカテゴリに分類してシチュエーションごとの利用

ン推薦システムを実現できると考えられる．

傾向を観察したが，ユーザにとって意外性がある推薦を行うた

まず，一定期間，ログ収集システムにより学習用のログデー

めには，個々のアプリケーションについて利用傾向を観察し，タを収集する．収集したデータに対し，主成分分析を行う事に利用回数の少ないアプリケーションについて十分な知見を得る

より，その期間にユーザがアプリを利用したシチュエーション必要がある．以上の要求を満たすためには，本研究で獲得したを複数検出する．さらに各ログデータがどのシチュエーション

ユーザや収集したログデータではまだ規模が足りず，さらに大に属するのか，主成分スコアを計算することにより割振りを行きな規模でデータ収集実験を継続していく必要がある．

い，利用されたアプリケーションのリストを作成する．このよ
うにして推薦するアプリケーションの候補を学習する．

より多くのユーザを獲得し，長期間ログ収集システムを利用してもらうためには，ログ収集システムを通してユーザが負う

その後，シチュエーションごとに作成されたアプリケーショ

負担を観察し，本研究で提供したインセンティブ以外にも多様ンリストに基づき，推薦システムとしてユーザにアプリケー

なインセンティブを演出する必要があると考えられる．例えば，

ションを推薦する．具体的には，推薦システムを利用時，ユーザ

ユーザが本システムを初めて使い始めるとき，システムの仕様

がコンテキストに関する質問に回答を行うと，回答情報を元にを理解することはユーザにとって大きな負担となる．この負担主成分スコアを計算し，学習期間に検出されたシチュエーショ

を改善するために，システムの使い方についてのチュートリア

ンのうち，ユーザの属するシチュエーションを判別し，推薦のルを設ける方法が考えられる．具体的には，指示された通りに候補となるアプリケーションのリストを取得する．その中から，操作を行うだけで通常時よりも多くのポイントが得られ，ある推薦の目的に応じて，フィルタリングや重み付けを行うことに程度までゲームが進行できる，といったものが考えられる．他

よって，ユーザのコンテキストを考慮したアプリケーション推にも，コンテキスト情報の履歴を可視化したり，文献 [8] のよ薦が実現可能であると考えられる．

うに，そのときの体験の想起を補助する機能を提供するライフログサービスも挙げられる．
このように，ユーザに対してインセンティブを演出できる機会は様々な場所に存在すると考えられる．今後も，ユーザの負担をさらに減らしながら，より大規模なログデータを長期間収集できるようなシステムを目指し，本システムの改良を行う予定である．また，本研究におけるログデータの分析で得られた知見を利用し，アプリケーション推薦システムのプロトタイプを構築する予定である．

謝

辞本研究の一部は，マイクロソフトアジア研究所の研究助成によるものである．ここに記して謝意を表す．

文

献[1] 麻生 英樹, 高崎 晴夫, 小野 智弘, 土生 由希子, 竹中 毅, 本村 陽
一，“ライフログ情報を利用する推薦サービス利用意向の分析,”
電子情報通信学会論文誌, vol. J95-D, no. 4, pp. 846–854, Apr.
2012.
[2] C. Davidsson and S. Moritz, “Utilizing implicit feedback
and context to recommend mobile applications from firstuse,” Proc. Workshop on Context-awareness in Retrieval
and Recommendation, pp. 19–22, Feb. 2011.
[3] T. M. T. Do, J. Blom and D. Gatica-Perez, “Smartphone
usage in the wild: A large-scale analysis of application andcontext,” Proc. Int’l Conf. on Multimodal Interaction, pp.
353–360, Nov. 2011.
[4] A. Girardello and F. Michahelles, “AppAware: Which mobile applications are hot?,” Proc. Int’l Conf. on Human
Computer Interactions with Mobile Devices and Services,
pp. 431–434, Sept. 2010.
[5] 小林 哲郎, 一藤 裕, 曽根原 登，“ライフログ提供における心理的抵抗とインセンティブの構造,” 電子情報通信学会論文誌, vol.
J95-D, no. 4, pp. 834–845, Apr. 2012.
[6] 松本光弘, 清原良三, 沼尾正行, 栗原 聡, “携帯電話における時空間的利用履歴を基にしたアプリケーション推薦システム,” 情報処理学会研究報告 (MPS–72 BIO–15), vol. 2008, no. 146, pp.
53–56, Dec. 2008.
[7] 大澤 純, 岩田 麻祐, 小牧 大治郎, 原 隆浩, 西尾 章治郎, ”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分析 ,” 情報処理学会マルチメディア, 分散, 協調とモバイル(DICOMO 2012) シンポジウム論文集, vol. 2012, no. 1, pp.
1855–1862, July. 2012.
[8] 竹山 慎太郎，赤池 英夫，角田 博保，“ライフログを活用した
実世界指向ゲームの作成と記憶想起実験による評価,” 情報処理学会研究報告 (HCI–131), vol. 2009, no. 5, pp. 57–62, Jan.
2009.
[9] B. Yan, G. Chen, “AppJoy: Personalized mobile application discovery,” Proc. Int’l Conf. on Mobile Systems, Applications, and Services, pp. 113–126, June/July. 2011.
[10] 矢野幹樹, 白木敦夫, 梶 克彦, 松原茂樹, 河口信夫, “ユーザ生成
情報を用いた携帯端末上での状況依存型サービス推薦,” 情報処理学会マルチメディア，分散，協調とモバイル (DICOMO 2010)
シンポジウム論文集, pp. 516–523, July. 2010.