ソフトウエアジャパン2017　IT Forum AITC(5)

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2017年2月3日
先端IT活用推進コンソーシアム
コンテキストコンピューティング研究部会
富士ゼロックス株式会社道村唯夫
空間OSが『空気を読む』ための
コンテキストコンピューティング

内容
• コンテキストコンピューティング
• 相関と因果
• 「空気」を読む
2

空間OSとの関係
• コンテキストコンピューティングの位置付け
3
空間
HTTP
人間APIなどのサブシステム
CPLOD
(Cyber Physical Linked Open Data)
空間OS型
アプリケーション
アダプタ HTTP アダプタ
デバイスドライバ的
アプリケーション
一般アプリケーション
これまでにない
ソフトウエア
↓
作り方が自明でない
既存の
ソフトウエア＋α
スマホ・ロボット掃除機… IoT・画像認識AI…
ルールエンジン
意思決定AI?
状況認識AI ?
対話AI？

活動の背景と目的
• 背景
– 物事は、人の認知の仕方によって異なった価値や意味を持つ。
その価値や意味の違いは、対象とする物事と関連する物事の関係性
の違い、つまり"コンテキスト"の違いに現れたりする。
IT を使って人がこのようなコンテキストを自由に扱えるように
なったら、人々のコミュニケーションが深まったり、人々が協同し
活動する成果がもっと豊かになったりするのではないか。そんな思
いでコンテキストをコンピュートする研究を行う。
この研究活動において、コンテキスト・コンピューティングとは関
係性をデータとして記録し、活用する情報活動であり、対象とする
関係性は人と人、人と物事、人と環境である。
• 目的
– 近未来の情報社会をビジョンとして描き、コンテキスト・コン
ピューティングにより個人と社会のインテリジェンス（Social
Intelligence）が階層的に連動する情報基盤を提言する。
4

現在の課題
5
検索エンジンなど
機械だけの処理
SNSなど
人だけの処理
情報爆発
大量な処理
身近な情報
意味処理に限界
処理が重い
断片的
散在
「情報取得」から「情報活用」へ

現在の課題
• 多種多様で散在した情報(コンテンツ)を
いかに効率的に処理し、意味を抽出するか？
6
コンテンツ
コンテンツ
コンテンツ
コンテンツ
コンテンツ
コンテンツ
コンテンツ

現在の課題
• 多種多様で散在した情報(コンテンツ)を
いかに効率的に処理し、意味を抽出するか？
7
コンテンツ
コンテンツ
コンテンツ
コンテンツ
コンテンツ
依存
依存
証拠
評価
反論
原因コンテンツ
コンテンツ対案
結果

• コンテンツの内容ではなく、関係性(コンテキ
スト)に注目する
– 依存関係を処理することにより、内容評価と同等の
結果が得られるのではないか(仮説)
8
コンテンツ
コンテンツ
コンテンツ
コンテンツ
コンテンツ
依存
依存
証拠
評価
反論
原因コンテンツ
コンテンツ対案
結果

• Context Computing
– 人だけでもなく、機械だけでもない
人と機械の協働による課題解決を目指す
9
コンテンツ
関係
人が関係性を定義
機械（Computer）が
内容を蓄積し、
関係を計算(集約)
コンテンツ

計算可能なコンテンツとは
10
• コンテンツを構造化することにより、さまざ
まな技術が適用可能となる
市街地でも△△川
が氾濫するかも。
反論
台風ｘｘ号が接
近。避難する？
避難所を確認
しよう
行動案
少し様子見。
強風、小雨
行動案
13:00現在●●小学
校、避難所開設中
上流の○○地区は
氾濫。危険な状態
原因
証拠
捕捉
証拠
証拠
具体
テキストが計算可能に！
証拠としてのコンテンツも！

価値共創と知識循環
• 構造化されたコンテンツを蓄積し、継続的にコ
ミュニティ全体で共有、共同編集することで、社
会との相互作用による価値共創が生まれ、社会全
体が知性を持つ
11
構造化コンテンツ
データベース

• 社会知としての構造化コンテンツデータベー
スを構築・活用して、「正解」や「総意」が
ない課題に対する、「適正解」や「妥協点」
を提示するための方法論
– シナリオの検討 == 仮説の立案
– 適用技術の調査
– 検証システムの構築と検証
– 「空気を読む家」をひとつの応用例として、社会
的/個人的合意形成の新たな仕組みを実現する
12

相関と因果
• システムの目的
– 環境データや睡眠活動計のデータ、事前事後
の行動(自己申告)と目覚め(主観)の相関を検
出し、相関があれば良い目覚めをえるための
アドバイスをする
⇒ アンケートをシステムに取り入れることで、
人間の英知・経験と機械(項目の選定や主
観)の計算力が協働している
※ 現状の方法がベストだとは言えませんが
13

相関と因果
• システムを機械だけに頼ると、、、
⇒ 三つの課題
1. 相関から外れた例外を考慮して、適切に対応できるか
例) 常に快適な目覚めを求めて、常識の「小言八百」になって
しまうのではないか
2. 快適な目覚めに関係する因子は少ないかもしれないが、
その因子を改善するための適切なアドバイスや制御方
法を「家」が算出できるか
例) 「ストレスが強く寝付けない」に対して、どういったアド
バイスが適切なのだろうか(人生相談？)
3. 利用者が複数いた場合の衝突、組み合わせによるケー
スの増大にどう対処するか
例) 姉は寒がりだが、弟は暑がりの場合、温度設定はどうすれ
ばよいのか
14

相関と因果（課題 1）
• 室温×就寝時刻と快適な目覚めの相関(例)
15
室温
時刻
悪い目覚め
良
い
目
覚
め
悪い目覚め
単純に相関関係だけに着目して、
アドバイスをすると、毎日「早
く寝ましょう」とか「健康な人
の95%は早く寝ています」と
かのアドバイスをされる
⇒ 鬱陶しい
• 早く寝たのに目覚めが悪く
なるケースを分析し、それ
を予測して回避できるよう
アドバイスしてほしい
• 一般論ではなく、個々人の
事情・志向に合わせてアド
バイスしてほしい(協調フィ
ルタリング？)
統計・確率論的手法

• 「快適な目覚め」に関係しそうなこと
16
快適な目覚め
環境
気圧
温度
湿度
明るさ
騒音
寝具
気配
体調
行動
疾病傷病
飲食
夜更し
作業
睡眠時間
入浴
運動
ストレス
将来
人間関係
社会
家族
体質
• 複雑なアドバイスや根拠が不明な
アドバイスでは、利用者は納得し
て受け入れることはできない
• 適切なアドバイスのためには、因
果関係が明確でなければならない
場所
機械の認識力が向上して、「餅を食
べると目覚めが良い」という相関が
あったら、毎日餅を食べることに？

相関と因果
• 相関関係から「例外」を検出し、専門家を含
めた多様な人間が対話や仮説検証(観察)をす
ることで、現象を説明可能な因果関係を明ら
かにする
– 多様なアイデアと論理的な裏づけ
• 衆愚性 → 専門性、議論・熟慮、侃侃諤諤
• 議論のフレームワーク → 公共の理念、価値基準
– 機械が対話や検証結果を整理することで、全体を
スムーズに進行させる
• パターンの共通性、分析、集約
⇒ この成果が「知」となる
–課題が検出されたら、「知」を活用する
17

• 利害関係の対立する複数の利用者
✖ 利用者の組み合わせを、それぞれ別ケースと
して環境を評価する
• 組み合わせ数の増大
– 各人の行動や心理状態
○ 利用者間の価値基準を合わせ、「公共の理
念」で判断する
• 妥協点の探索と合意形成
• 状況と対策の因果関係の説明
• 協力の依頼
18

合意形成
• 「正解」や「総意」が得られない課題の
「適正解」を見つけるための手法・理論
をスタディ
– Wikipedia「議論学」
– 「議論のレッスン」
– 「議論の技法」
• 背景
– 「集合知とは何か」のスタディから
• 生命体が生きるための実践活動と切り離せない
ものが「知」である
– 「正解」や「総意」はなく、「適正解」と呼べる
• 社会では、対話と観察を通じて社会としての知
を構築する
– 主観的な知が、コミュニケーションの記憶の蓄積に
よって、上位の社会的な階層において意味構造＝知
を発生させる
• 近未来のITの姿とは、
– ローカルな社会集団のコミュニケーションを身体的、
暗黙知的な部分から活性化し、集団的な知をまとめ
あげるマシン
19
「議論のレッスン」
福澤一吉著、
ISBN-13: 978-4140880258
「議論の技法」
スティーヴン・トゥールミン著、
ISBN-13: 978-4489020940

トゥールミン・モデル
• トゥールミンの議論モデル
20
根拠 (Data)
限定語 (Qualifier)
主張 (Claim)
論拠 (Warrant)
裏づけ (Backing)
反証 (Rebuttal)
根拠・論拠の確か
さの程度を示す
主張と対になって
示される理由
主張より相手に受
け入れられやすい
隠れた根拠、もしく
は、暗黙の仮定
論拠の効力に関す
る保留条件
言いたいこと
議論の結論
論拠の信憑性を示
す裏づけ

トゥールミン・モデル
• トゥールミンの議論モデル
21
根拠 (Data)
限定語 (Qualifier)
主張 (Claim)
論拠 (Warrant)
裏づけ (Backing)
反証 (Rebuttal)
おそらく
コーヒーを飲んで
いる
コーヒーには覚醒・
利尿作用のあるカ
フェインが含まれる
飲んでいるのが
デカフェコーヒーで
あったり、
コーヒー風味飲料
であったりしなけれ
ば
寝つきが悪くなる
レギュラーコーヒーは
90mg/100ml程度の
カフェインを含んでいる

「空気」を読む
• 「空気」を読むために
– 実社会・生活は複雑系
• 考慮すべき要素が多い
• 情報の構造が複雑
• 長期的な時系列情報が必要
→ 機械の能力向上で計算可能になっていくだろう
– 個人化する内容が多様
• 生活スタイルや身上などが関連
• 「常識」の範囲のアドバイスは逆効果
→ 相関から因果を明らかにし、「知」として活用していく
• 一般論ではなく、対象にとって効果的で適切な対策をうつ
• 専門家を含めた多様な人間による、対話と検証の積み重ね
• 機械による対話と検証の分析と集約
• 参加者の主観によるフィードバックと強化学習
22

• 構成
23
観察
主観
予測・推量常識
分析・集約
制御推薦
議論・対話
行動
専門家を含む
多様な人々の
参加→英知

それでも効果がないようなら、夕食を取る時間と場所、
内容を変えることを提案してみよう
• 「家」の妖精が相談しています
24
太郎さんは、ずっと目覚めが悪い日が続いているよ
帰宅が遅いので夕食も遅いし、ストレスのせいかバカ食
いしているのが原因かな
それに、会社でかなりの量のコーヒーを飲んでいること
も関係していそうだね
太郎さんの体質・体力だと、このまま続くと病気になって
しまうかもしれない
でも、スケジュールを見ると、まだしばらく帰宅は遅くな
りそうだよ
それなら、まずは会社では午後にはコーヒーではなく、
水やジュースなどを飲むようにアドバイスしておこう
そうだね、それに、同居人の晶さんには、週末にはゆっ
くりと寝られるような配慮をお願いしておこう

http://aitc.jp
https://www.facebook.com/aitc.jp
ハルミン
AITC非公式イメージキャラクター

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