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…

ルールエンジンコンテキストコンピューティ

ング意思決定 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

良い目覚め

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


相関と因果（課題 2）• 「快適な目覚め」に関係しそうなこと

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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


相関と因果（課題 3）

• 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

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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


「空気」を読む• 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

「空気」を読む• 「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


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