.   提案の内容

 

AIBOなどのパーソナルロボットや，いつでもどこでも持ち歩ける個人携帯情報端末の普及にともなって，多くの情報システムがその場面に応じてユーザの意図や要求に適切に応えることが重要になっている．そこでシステムが多様な状況や各ユーザ固有の嗜好性，個性，挙動の違い，結果の感じ方の違いなどを常に予測しながら臨機応変に動作する必要がある．

そこで，本提案ではこうしたユーザの特性をシステムが理解し，直接観測のできない要素を推定するためのユーザモデルを構築するシステムの開発，ユーザモデルを構築するためのデータの収集，データベースと連携したユーザモデルの構築と簡単なアプリケーションでの実証を行う．

本提案で開発するシステムは次のような特長を持つ．

 

(i). 広く利用可能なPostgreSQLなどの一般的なデータベースと連携し，ユーザモデルをデータベースから学習できる．このためユーザモデル構築のため収集したデータを標準的なものとして再利用することができる．

(ii).　JAVAの優れたGUIを駆使し，データを解析しながら対話的にユーザモデルを構築することができる．

(iii).　確率ネットワーク（ベイジアンネットワーク）に基づいたモデル化によって，人間の不確定性や，観測できない深層的な要因を含めたモデル化が可能になる．

(iv).これまでのベイジアンネットにはないニューラルネットワークとその学習アルゴリズムによる柔軟な適応能力によって，非線形性や連続領域を含む広範な問題や，部分的にデータが欠測しているような現実的な問題を対象にすることができる．

(v). 構築したユーザモデルはベイジアンネットの確率推論によって，推定結果に理論的な妥当性を与えることができる．またエントロピーや相互情報量などを評価することもできる．

(vi). 構築したユーザモデルはTCP/IPを通じて，他のアプリケーションソフトウェアと接続して，ユーザモデルサーバーとして機能する．これにより多くのアプリケーションでユーザモデルを共有化することが可能になる．

(vii). グラフ構造を拡張し，各種のセンサなどからの情報を入力することによって簡単に様々な状況の変化，複雑な場面にも対応することができる．

 

これらの特長の多くの部分についてはプロトタイピングと部分的な動作確認をすでに行っている．そこで本提案が採択された場合にはより本格的なユーザモデル構築のために各機能の統合と，実際的なデータ収集について注力することができる．

簡単なアプリケーションによる性能評価を行い，十分な実用性が確認できた後は広く一般に公開し，幅広いアプリケーションと，さらなるユーザーモデル構築用のデータ収集を多くの人たちの協力で進めることができることを期待している．こうした活動を通じ，人間がシステムにあわせるのではなく，システムが人間に合わせる技術開発の手法が広く普及することを目指している．

ユーザモデル構築システム概要

開発ロードマップ