日本ソフトウェア科学会第 35 回大会 (2018 年度) 講演論文集

コンテンツ間の位置関係を考慮した話題推定に基づく情報推薦の実現
伊藤 栄俊

大囿 忠親

新谷 虎松

発想支援においてはコンテキストを考慮した情報推薦が求められている．ここでのコンテキストとはコンテンツ間の位置関係である．例えば，ホワイトボードなどにアイディアを書き出すような状況では，書かれたコンテンツの表示領域や位置に意味がある．そこで本研究では，アイディア出しにおけるコンテキストとして，既に提示されているコンテンツの配置に着目した話題推定法を提案する．本稿では位置関係を考慮した話題推定を行い，発想を支援するための情報推薦の方法について述べる．類似したアイディアが隣接するほど影響力のあるものとし，現在のアイディア出しにおける話題を推定する．アイディアのもつ要素として，位置情報，大きさ，内容の 3 点を考慮する．位置情報を考慮した提案モデルと，考慮しなかった情報推薦との結果を比較することで，提案モデルの有効性を検討する．

For idea support, a recommender that takes context into account is required. In this paper, the context
means the positional relationship between the contents. For example, in situations where ideas are written out on a whiteboard or the like, the display area and position of the written content have meaning.
Therefore, we propose a topic estimation method focusing on the arrangement of already presented contents
as a context in idea generation. In this paper, we describe topic estimation considering positional relation
and a method of information recommendation to support ideas. The more similar ideas are adjacent, themore influential it is, and estimate the topics in the current idea making. As an element of the idea, consider three points of position information, size and contents. We examine the eﬀectiveness of the proposedmodel by comparing the results of the proposed model considering location information and information
not considered.

力可能であるとする．また，コンテンツはアイディア

1 はじめにを具体的にテキストやイラストとして表現されたもアイディアの広がりを支援することは重要である．

ので，一意に識別可能であり，識別された情報から位例えば，ブレインストーミングなどのアイディア出し置情報や更新時間などのメタ情報が得られるとする．の会議の場では，ホワイトボードなどの平面上にア

これまでの研究では，付箋の内容を考慮した情報推薦イディアを記述したり，アイディアの書かれた付箋なによりアイディア出しの支援を試みた．配置されたコどを貼り付けて行われることがある．関連するアイ

ンテンツの位置情報やクラスター性なども重要なコディアなどが集められたり，グループ化したりするこンテキストであると考えた．とがある．そこで，アイディアの置かれる位置に注目位置情報を用いた発想支援を実現させるために話した．本稿ではアイディアが書かれた媒体をコンテン

題重心という概念を導入する．話題重心とは，話題とツと呼ぶこととする．コンテンツの中身にはアイディ

コンテンツとの類似性を重みとしてとらえ，重みと位アが表現されており，画像データとしてシステムに入置情報を考慮した時，話題が影響を与えている位置がRealization of a recommender based on topic estimation considering the positional relationship amongcontents
Eishun Ito, Tadachika Ozono, Toramatsu Shintani, 名
古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻, Dept. ofComputer Science, Nagoya Institute of Technology.

どこであるのかを推定し，話題の中心点となる座標を意味する．それぞれのコンテンツと話題重心との距離を考慮することで，位置的にクラスター性があるコンテンツを推薦するのではなく，意味的に関連性があり集まっているコンテンツの集合を推定することが目的

れた付箋の様子である．Mahoca では，図 1 のように机などの上に並べられた付箋に対して，スマートフォンやタブレットデバイスを用いて撮影を行い，付箋の電子化を行うことができる [4]．紙の付箋を取り込む
研究では，現実空間に存在する付箋の位置関係を保ったまま電子化をおこなことができる．Mahoca では，手書きやキーボードの入力で電子的な付箋を作成することができ，作成された電子付箋の情報をもとにアイディア支援を図った [5]．しかし，こうした研究における課題として，アイディア出しの会議におけるコンテキストの選択があげられる．Salvatore らの図1

コンテンツの例

InspirationWall [1] や Shi らの IdeaWall [2] では，ブレインストーミング中における音声を入力情報としたシステムを開発した．
本研究ではアイディア出しにおけるコンテキストとして，話題の移り変わりに注目している．話題とは，
アイディア同士の共通する概念や，もしくは関連する言葉，もしくは複数のアイディアを代表するものとする．アイディア出しを支援する際には，アイディア出しが行われている場のコンテキストが重要である．
例えば，現在注目されている話題があげられる．ア
イディア出しの場では一つのテーマに関してアイディ

図2

電子化されたコンテンツの例

ア出しが行われる．アイディアが出されていく中で，状況に応じた話題が登場する．一つのテーマの中にである．関連性のあるコンテンツの集合と対応するも，サブテーマとなるような話題が時間の経過とと話題を求めることで，ある時にあける重要な話題をもに登場する．こうした話題の抽出を発想支援に利知ることができるため，時間経過に伴う重要な話題用する研究として，Zhang らの功績があげられる [3]．の移り変わりを推定し，それに応じた情報推薦の実

Zhang らは人間のアイディア出しのプロセスをシミュ現が期待できる．本稿では，位置情報を考慮した情報レーションするために，大量のテキストデータをあつ推薦のためのモデルを提案する．提案するモデルをめ，集めたデータをもとにオントロジー抽出を行い，用いてブレインストーミング中に提示されたアイディ話題に相当するものを推定している．

アが置かれた位置情報をもつデータセットに対して評価実験を行い，提案モデルの有効性を検討する．

話題の移り変わりを推定するために，本研究ではアイディア出しのコンテキストとしてアイディアの位置情報に注目した．アイディアの位置情報からどの辺

2 関連研究りにどういった話題に関連するコンテンツが集中しこれまでにブレインストーミングなどのアイディアているのかを求めることができれば，話題の位置情出しの会議におけるアイディア出しの支援するための報の移り変わりから話題の重要度を予測し，話題のシステムの開発に取り組んできた．例えば，物理的な移り変わりがわかるのではないかと考えた．そこで，付箋と電子的な付箋を組み合わせたシステムである

注目されているアイディアの位置情報を取得するため

Mahoca [6] を開発している．図 1 は机の上に並べらに話題重心という概念を導入する．話題重心とは，話題との関連度を重みとしたときの複数のコンテンツきいほど評価値がもっとも高いコンテンツが含まれての中心となる座標である．話題重心を用いることで，いる可能性が高くなる．情報推薦の際に利用するコンどういった位置にどういった話題が固まっているのかテンツ集合は，話題 c と関連性が高いコンテンツ集合を推測することが可能となる．

T̂c のうち，評価値の高い上位 n 件を用いる．情報推
薦で利用できる関連度の高いコンテンツ集合 T̂c は以

3 位置情報を考慮した情報推薦

下のように定義される．rank(x) は x の値に基づい我々が提案するモデルでは，配置されているコンテて順位を返す関数である．

ンツに対して話題の推定を行い，現在の話題とコンテT̂c = {t|rank(f (c, t)) ≤ n, t ∈ Tc }(2)ンツの情報からコンテキストを推定し，話題に基づい評価関数に関して述べる．評価関数 f (c, t) は意味て情報推薦を行う．そのために，話題重心という概念

評価関数 S (c, t) と距離評価関数 D(c, t) を定義する．

を提案する．話題重心に基づいてコンテンツと話題と意味評価関数 S (c, t) と距離評価関数 D(c, t) はパラの関連性を距離的な尺度と意味的な尺度の双方で評

メータ a, b により制御される．

f (c, t) = a · D(c, t) + b · S (c, t)

価する．

(3)

コンテンツが置かれている平面をボード B と呼称

a が 0 の時，これは意味的な類似度のみを考慮するこする．ボード B は座標系をもち，コンテンツの位置とを意味する．意味評価関数に関して述べる．意味評n

情報はボード B の座標系 R に従う．つまり，コン価関数とは，話題とコンテンツとの意味的な内容にテンツの座標を x とした時，x ∈ R と表される．現関する類似度を返す．意味的な内容の類似度は，話題実空間に存在するコンテンツに対して適応する場合はc とコンテンツ t のそれぞれのテキストを分散表現に三次元もしくは時間軸を考慮した四次元の座標系でした値 v の類似度で定義する．テキストの分散表現議論することが好ましいが，本稿ではまず簡単なケーv には Wikipedia の全記事のデータをもとに作成しスを想定し，とくにボードが平面である状況のもとでた wor2vec モデルを用いる．テキストに対して，形議論する．また，ボード B は原点と大きさをもつ平態素解析を行い，名詞，動詞，形容詞の単語のみを抽面とし，ボードの大きさに応じたパラメータを求める

出し，各単語から得られるベクトルの平均値をドキュ問題として考える．ブレインストーミングなどのアメントベクトルとし，話題やコンテンツの内容を表すイディア出しの会議において，ホワイトボードなどにベクトル表現として定義する．ベクトル同士の類似度記述される情報は時間とともに変化する．そのため，の算出には cos 尺度を用いる．話題のドキュメントベ

話題推定を行う状況として，本稿では，ある時間 t にクトルを vc ，コンテンツのドキュメントベクトルをおけるボード Bt における話題とコンテンツに対してvt とし，式を以下に示す．

n話題推定を行う状況を議論する．

similality(c, t) = cos(vc , vt )(4)

話題集合を c ∈ C，コンテンツの全体集合を t ∈ T

意味的類似度に加え，コンテンツの大きさを考慮すとする．話題 c を与えた時に，話題 c と関連性が高いる．コンテンツの基本サイズを 1 としたとき，基本コンテンツ集合 T̂c ⊂ T を得るモデルを考え，以下サイズとの比率を返す関数を size(t) と定義する．

m(c, t) = similality(c, t) · size(t)のように定義する．

Tc = {t|f (c, t) > threshold, t ∈ T}

(1)

(5)

与えられた話題 c とコンテンツ t から内容に関する類コンテンツの集合 T̂c は評価関数 f (c, t) によって評似度を評価する意味評価関数 S(c, t) を定義する．話

価値が与えられる．評価値が閾値 threshold を超え

題重心を求める際に，意味的な類似度が低いコンテンたものを話題 c と関連性が高いコンテンツ集合としツの影響を小さくするために，意味的類似度 m(c, t)て定義する．情報推薦の際に，話題 c と関連性が高いに対してシグモイド関数をとった値を利用する．σ1

コンテンツ t̂ をコンテンツ集合 t̂ ∈ T̂c に属していると σ2 はパラメータで距離評価関数とのオーダーを調任意の要素とした場合，属している集合の大きさが大整する．以下に意味評価関数の式を示す．
σ1S (c, t) =(6)1 + e−σ2 m(c,t)
話題重心について述べる．話題重心とは，各コンテ

th=0.010とになる．話題重心 gc は以下の式で求める．
∑1 ∑gc =m(c, t)xi , M =m(c, t) (7)Mt∈Tt∈T

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

10.7
0.60.5Rate性があるとき重心の位置が平面の中心から外れるこ

0.20.8ンツに対して，話題 c との関連度を重みとした重心の座標である．話題重心を導入することで，話題に局所

0.1

0.4
0.3
0.20.100

話題重心に基づいて評価値を定める距離評価関数を

0.1

0.2

0.3

0.40.5b0.60.70.80.91

定義する．距離評価関数は，コンテンツの位置情報を考慮した評価値を定める関数で，コンテンツの座

図3

閾値が 0.01 のときのパラメーター a と b とそのときの精度 (横軸 b のとき))

標 xt から話題 c に関する話題重心 gc までの距離を利用する．距離評価関数を以下の式のように定める．
ただし，kd は最大値を決めるパラメータである．
kdD(c, t) =(8)norm(c, t) + 1
話題とコンテンツとの距離を求める norm(c, t) を含む．本稿では，関数 norm(c, t) を距離の二乗とした．

norm(c, t) = ||xt − gc ||2(9)

距離 norm(c, t) は値が 0 となる場合も考慮するため，距離評価関数の分母に 1 を加えることで距離評価関数の最大値を距離が 0 の時とし，距離が無限になる時に 0 に近づくようにする．これにより，全てのコンテンツが同じ位置に存在する場合は，意味評価関数による評価値のみで判断することが可能になる．

テキスト情報にもとづきドキュメントベクトルを生成する．
テストデータとして，ブレインストーミング結果のうち，コンテンツの数が 3 つ以上のもの 44 件を使用する．話題ラベルは人手で付与した．話題ラベルと，話題に関連するコンテンツの情報がわかる．話題に関連するコンテンツの数は話題ラベル 1 つにつき 3〜6個である．評価方法として，本手法で推薦された結果の中にテストデータと同じコンテンツが含まれている場合を正解とし，44 個のうち正解の割合を本手法の精度として調べた．
実験結果として，提案したモデルでは，評価値のパ4 評価実験
提案モデルの有効性を示すために，評価実験を行なった．評価実験では，意味評価関数と距離評価関数と推薦結果の変化に関して調査を行なった．実験デー
タとして 44 個の話題ラベル付きのブレインストーミ
ング結果のデータを利用した．ブレインストーミング
結果はブレインストーミング中のある場面におけるスクリーンショットと，そのときに含まれるコンテンツの情報からなる．コンテンツは画像データのみで表されており，まず前処理としてコンテンツにテキスト情報を付与し，全てのコンテンツがベクトル化できるようにした．コンテンツのテキスト情報はコンテンツの画像により決定した．よってコンテンツに含まれるテキスト情報は正しいとし，コンテンツに付与されたラメータとして，距離評価関数のパラメータ a と意
味評価関数のパラメータ b がある．本研究では距離評価関数を導入数することで，より発想を促す情報推薦の実現を目指した．そこで，それぞれのパラメータを変化させた時の精度の変化を観察した．調整したパラメータは a および b および threshold の 3 つである．
結果を図 3 と図 4 に示す．図 3 は縦軸が精度，横軸が b の値である．図 3 のグラフはそれぞれ a の値の時のものである．図 4 は縦軸が精度，横軸が a の値である．図 4 のグラフはそれぞれ b の値の時のものである．結果を図 3 と図 4 はどちらも threshold が0.01 の時のものである．
実験結果として，距離評価関数に関するパラメー
タ a を増加させたところ精度が向上していることが分かった．a の値が 0 で，意味評価関数のみの時の精th=0.01
00.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

5 考察

10.80.7

評価実験の結果について議論する．まず，パラメー

0.6

タ a と b をそれぞれ増加していった際の精度の頭打

Rate

0.5

ちに関して述べる．本研究で提案したモデルでは，情0.4

報推薦で利用する話題 c に関連するコンテンツ集合

0.30.2T̂c は，評価値の上位 n 件のみを使用する．そのため，0.1

パラメータを増加させたところで上位の評価値も増00

図40.2

0.40.6a0.8

11.2

加するため，順序関係に変化が生じず，コンテンツ集合 T̂c がそれぞれ同値になるためだと考えられる．

閾値が 0.01 のときのパラメーター a と b とそのと閾値の設定について述べる．評価実験で示した図 3と図 4 のグラフはそれぞれコンテンツ集合を決める

きの精度 (横軸 a のとき)Rate閾値 threshold が 0.01 の時のものである．この値が0.8閾値として妥当かどうかに関して議論する．閾値の大0.7

きさを小さくするほど話題 c に関連するコンテンツ集

0.6

合 Tc の大きさは大きくなる．しかし，情報推薦で利0.5用するコンテンツ集合 T̂c は Tc の評価値が高い上位0.4のコンテンツからなる部分集合である．そのため，閾0.3

値を小さくしていくほどコンテンツ集合の大きさは大0.2きくなり，話題 c に関連するコンテンツ集合 Tc に正0.1

解データのコンテンツが含まれている可能性が高くな000.2

0.4

0.6
threshold

0.8

11.2る．しかし，情報推薦で利用するコンテンツ集合 T̂cは変化しないため，精度の向上が鈍化し頭打ちするこ

図5a = 1.0, b = 1.0 のときの閾値と精度とになる．閾値を大きくしていくほど話題 c に関連するコンテンツ集合 Tc の大きさが小さくなるため，正度が 0.609 であるのに対して，距離評価関数を加えた解データを含む可能性が下がり精度の低下が生じる．

場合の精度は最大で 0.696 となり，0.087 上昇してい

図 5 より，仮説の通りの結果が示された．図 3 と図 4ることが確認された．結果のグラフではパラメータ aのグラフで閾値を 0.01 に定めらのは，閾値を小さくと b はそれぞれ 0 1 の区間となっているが，パラメーしていった際に精度が鈍化し始めるのが 0.01 あたりタの値をそれぞれさらに増加させたところ，精度の値であるため，代表的な閾値の値として採用した．に変化が見られなくなった．

話題重心の特徴について述べる．話題重心をどう

図 5 は閾値を変化させた時の精度の変化を示す．図にゅうすることで，意味的に類似性のあるコンテン

5 は横軸が閾値 threshold，縦軸が精度を表す．パラツの位置情報を考慮した評価値をえることができた．

メータ a と b はそれぞれ 1.0 としている．グラフよまた，話題重心は話題の局所性を評価することがでり，閾値が 0 の時，つまり全てのコンテンツを集合にきる．ある話題 c に関して，意味評価関数が一定値含めた場合，精度が 0.696 となっている．閾値が 1.18以上の評価値をもつコンテンツ集合が十分な大きさのところから精度が 0 となっている．パラメータのをもつとき，話題重心 gc と全コンテンツの中心座標値を大きくしたところ，精度の変化がみられる区間がxo との距離が近いほど，話題 c の局所性は低く，全移動しただけであった．

域的にコンテンツが散らばっていることが読み取れる．逆に，距離が遠いほど，コンテンツの存在の分布に偏りがあることになる．偏りが大きいほど，重要な時にともなう話題重心の変化量が算出できる．

話題であると考えている．
評価関数を意味評価関数と距離評価関数の和で表し6 おわりにたため，実験のような変化が現れた．今後の課題とし位置情報を考慮した関連情報推薦のためのモデルては，本稿で示した手法をベースラインとして評価関の設計を行なった．提案した発想支援のためのモデル

数を変化させ，最適な評価関数を見つけ出すことであには話題重心という概念を導入した．話題重心を導る．また，それぞれの意味評価関数，距離評価関数の入することで，ただ位置情報に類似性があるコンテ算出方法も改善することで精度の向上がみこまれる．

ンツに注目するのではなく，意味的に類似性があり，まず，意味評価関数に関して述べる．本稿では，意味なおかつ位置的にも関連性がみられるコンテンツに評価関数の算出の際に，話題とコンテンツの類似度と注目することができた．ブレインストーミングの結果コンテンツの大きさのみで決めている．類似度を算出

データを用いて提案モデルを評価したところ，意味的する際に，Wikipedia をもとに学習させた Word2vecな類似性を考慮した場合よりも，話題重心を考慮したモデルを採用しているが，元のコーパスに工夫を加え場合の方が精度がよくなった．これにより，位置情報ることでより最適なベクトル表現が得られる可能性を考慮したモデルの方が有効であることが示された．

がある．例えば，新規性のあるアイディアほど単語を謝辞 本研究の一部は JSPS 科研費 JP15K00422，判別する際に利用する辞書データに含まれていない

JP16K00420 の助成を受けたものです．

表現が存在している可能性がある．辞書データにのっていない新規性の高いコンテンツの重要度を高くす

参 考 文 献ることは，発想支援のための情報推薦としては有効的[1] Andolina, Salvatore, Klouche, Khalil, Cabral,Diogo, Ruotsalo, Tuukka, Jacucci, and Giulio:
InspirationWall:
Supporting Idea Generation
Through Automatic Information Exploration, Proceedings of the ACM SIGCHI Conference on Creativity and Cognition, 2015, pp. 103–106.
[2] Shi, Yang, Wang, Yang, Qi, Ye, Chen, John, Xu,Xiaoyao, Ma, and Kwan-Liu: IdeaWall: Improving
Creative Collaboration Through Combinatorial Visual Stimuli, CSCW ’17, 2017, pp. 594–603.
[3] Zhang, F., Mao, Z., Ding, G., Zhang, R., and Lai,J.: Idea Creation of Creative Computing Based onEmbedding Features and Ontology, MISNC, SI, DS
2016, 2016, pp. 53:1–53:6.
[4] 伊藤栄俊, 大囿忠親, 新谷虎松: ブレインストーミ
ング事例の再利用のための関連情報推薦機構の試作,
2018 年度人工知能学会全国大会（第 32 回）講演論文集, Vol. 32, 2018, pp. 1–2.
[5] 伊藤栄俊, 鈴木智也, 丹羽佑輔, 大囿忠親, 新谷虎松:ブレインストーミング事例の再利用のための関連情報推薦機構の試作, 2017 年度人工知能学会全国大会（第 31回）講演論文集, Vol. 31, 2017, pp. 1–4.
[6] 大囿忠親, 丹羽佑輔, 藤江翔太郎, 渡邊正人, 鈴木智也,
伊藤栄俊, 岩田知, 新谷虎松: Mahoca: 議論事例の再利用を可能にする実世界型電子付箋システム, 電子情報通信学会 人工知能と知識処理研究会, Vol. 116, 2016,
pp. 33–38.

である．距離評価関数に関しても，本稿では問題を単純化するために，位置情報を二次元と限定したが，距離的な近さだけでなく，時間的な近さにもアイディア間の関連性がみられることがある．そうした新規性や時間適距離を考慮した評価関数の設計を考えている．
話題の移り変わりを読み取り，議論が活発に行われている話題の推定も重要な課題である．提案したモデ
ルには，時間変化が考慮されていないため，話題の移り変わりに伴う話題の重要度の比較は現在は行えていない．例えば，新規に追加されたコンテンツは話題の移り変わりにおいて，トリガーとなる重要な要素である．コンテンツの追加だけでなく，既存のコンテンツの更新，削除も考えられ，そうしたアクションとともに話題の移り変わりを観察する機構が必要である．
話題の移り変わりを，本稿で提案した話題重心を用いることが有効であると考える．話題重心に加え，話題の重みを与えることで，あるコンテンツが追加された