3.2.1 概要

今回試作した行動記録アプリケーションは個人の日常における様々な行動を記録するためのアプリケーションであり、行動データをできる限り手軽に記録できるよう設計・実装を行った。Windows CE 3.0を搭載したPDA(Personal Digital Assistant)上で動作し、AcTrecサーバーと通信できる必要がある。

また、本アプリケーションは大きく分けてメイン画面、行動開始記録画面、行動終了記録画面、行動履歴表示画面、行動予定表示画面、行動データ追加・変更画面により構成される。

メイン画面（図）は本アプリケーションの基本となる画面で、起動するとまず最初に現れる。この画面から、行動開始の記録、行動終了の記録、行動履歴の閲覧、行動予定の閲覧、行動履歴の送信を開始する。また、現在実行されている行動が画面中央のリストボックスに表示される。画面下段の予定・アドバイスと書かれたリストボックスには、本日の予定が表示される。

図3.2: メイン画面

行動開始記録画面（図）と行動終了記録画面（図）は、行動の開始および終了を記録する際に呼び出される。行動開始記録画面で行動の種類を記録し、行動終了記録画面では行動の内容、場所、感想・メモ、評価を記録する。

図3.3: 行動開始記録画面

図3.4: 行動終了記録画面

行動履歴表示画面（図）では、それまでに記録した過去の行動履歴を閲覧することができる。またこの画面から、行動データの変更・追加・削除を行うことができる。

図3.5: 行動履歴表示画面

行動予定表示画面（図）では、本日以降の行動予定を閲覧することができる。予定行動の設定もこの画面から行う。

図3.6: 行動予定表示画面

行動データ追加・変更画面（図）は、行動データや行動予定を新たに追加する場合と、既に記録された行動データの変更を行う場合に利用される。

図3.7: 行動データ追加・変更画面

本アプリケーションは以下の機能を備える。

1. 行動開始の記録

2. 行動終了の記録

3. 行動履歴の閲覧

4. 行動履歴の変更

5. 行動予定の設定・閲覧

これから、本アプリケーションの5つの機能について具体的に述べていく。

3.2.2 行動開始の記録

ユーザーは以下の手順により行動の開始を記録する。

1. メイン画面上段の5つのカテゴリーの中からひとつを選択して（図の1）、開始ボタンを押す（図の2）。

2. 画面が行動開始記録画面に切り替わる。この画面には、ユーザーがあらかじめ設定した、カテゴリーに含まれる行動の種類がリストアップされている。その中から行動の種類を選択して（図の3）、決定ボタンを押す（図の4）。

日常生活の中には様々な行動が存在するが、行動のカテゴリー、行動の種類の順に段階的に選択させることで、ユーザーはスムーズに行動のインデックスを作成することができる。

一連の操作が完了した時刻を行動の開始時刻として自動的に記録する。これにより、行動データのうちの「行動のカテゴリー」、「行動の種類」、「行動の開始時刻」の3つが記録される。行動データのその他の要素については、行動を開始する時点ではまだ不確定であるため、行動を終了する際に記録する。

行動の開始が記録されると日付、開始時刻、行動のカテゴリーおよび行動の種類が、実行中の行動としてメイン画面中央に表示される。

図3.8: 行動開始の記録

3.2.3 行動終了の記録

行動を終了する際に、ユーザーは「行動の内容」と「行動を実行した場所」、「行動に対する評価」、そして「行動に対する感想・メモ」を選択・入力する。手順は次の通りである。

1. メイン画面中央のリストボックスの中から終了する行動を選択して（図の1）、終了ボタンを押す（図の2）。

2. 画面が行動終了記録画面に切り替わる。ここで行動の内容と行動を実行した場所、行動に対する評価、そしてその行動に対する感想・メモを入力して（図の3）、決定ボタンを押す（図の4）。

一連の操作が完了した時刻を、行動の終了時刻として自動的に記録する。

行動を終了する際に、毎回行動の内容や場所を文字入力するのは非常に煩わしいため、行動の内容および場所の記録にはプルダウン方式を採用した。過去に入力されたデータが記憶されており、最近選択されたものから順に並べられる。一度入力すれば次回からは選択するだけでよいため、ユーザーの手間を省くことができる。

行動に対する評価はユーザーの主観により5段階で記録する。実行した行動が自分にとって非常に意味があったと思える場合は5を、ほぼ意味がなかったと感じた場合は1を選択し、特にいつもどおりであれば平均の3を選択する。4と2はそれぞれの中間である。評価の値は、計画の自動生成を行う際にその行動が有意義であるかどうかの判断材料として使われる。

図3.9: 行動終了の記録

3.2.4 行動履歴の閲覧

ユーザーは、過去の行動データの集合である行動履歴を閲覧することができる。行動データが1日ごとに開始時刻の順にまとめられて、行動履歴としてツリー構造で表示される。行動履歴の閲覧の手順は次の通りである。

1. メイン画面の行動履歴ボタンを押して（図の1）、行動履歴表示画面へと移動する。

2. 当日の行動履歴が表示されるので、それ以前の履歴を閲覧する場合は日付を指定して（図の2）表示する履歴を変更する。

3. ツリーの枝として行動データの開始時刻と行動のカテゴリーおよび種類が表示されているので、更に詳細な情報を見たい場合には、その枝をダブルクリックすることにより、行動終了時刻、行動の内容、場所、評価、感想・メモを見ることができる（図の3）。

図3.10: 行動履歴の閲覧

3.2.5 行動履歴の変更

ユーザーは過去の行動履歴に対して、(1)行動データの変更、(2)行動データの追加、(3)行動データの削除を行うことができる。

3.2.5.1 行動データの変更

行動の開始・終了時に記録した情報に入力や選択の誤りがあった場合、以下の手順で変更することができる。

図3.11: 行動データの変更

3.2.5.2 行動データの追加

行動履歴に記録し忘れた行動がある場合、以下の手順で行動データを追加することができる。

図3.12: 行動データの追加

3.2.5.3 行動データの削除

誤って不要な行動データを記録してしまった場合、以下の手順で削除することができる。

図3.13: 行動データの削除

3.2.6 行動予定の設定・閲覧

いつ取り掛かるかあらかじめわかっている行動については予定として設定することで、ユーザーの記録の手間を省く。設定した予定の開始時刻になるとアプリケーションが行動の実行を促す。ユーザーがそれを了解すると、予定として設定しておいた行動データは自動的に履歴に追加される。ユーザーは本日以降の予定について設定、閲覧することができる。

3.2.6.4 行動予定の設定

予定している行動について、カテゴリー、種類、内容、場所、開始・終了時刻を入力して予定を設定する。以下に手順を述べる。

図3.14: 行動予定の設定

3.2.6.5 行動予定の閲覧

行動予定表示画面において、ユーザーが設定した予定の一覧を閲覧することができる。表示方法については2.2.4で述べた行動履歴の閲覧と同様で、予定行動が1日ごとにまとめられてツリー構造で表示される（図の1）。特に当日の予定については、メイン画面下段の予定・アドバイスというリストボックスにも表示される（図の2）。

図3.15: 行動予定の閲覧

3.3.1 行動データの保存形式

行動データは携帯端末の内部ではテキストファイルに書き込まれて保持される。したがって携帯端末内での保存形式をテキスト形式と呼ぶ。テキスト形式では、以下のように行動データの要素が1行につき1つずつ書かれている。

ID
行動のカテゴリー
行動の種類
行動の開始時刻
行動の終了時刻
行動の内容
行動を実行した場所
行動に対する評価
行動に対する感想・メモ
 

携帯端末では検索などの複雑な処理は行わないため、データベースによる管理ではなく、アプリケーションの都合上扱いやすいテキストでの管理を採用した。テキスト形式では行動データは1日ごとにまとめられ、YYYYMMDD.txtのように日付をファイル名として保存される。

一方、AcTrecサーバーでは行動データに対して様々な処理を行うため、データベースを用いた厳密な管理が必要となる。本システムではサーバー側での保存形式としてXMLを採用する。XMLはJavaなどのプログラミング言語で容易に解析することができ、検索や統計処理など後々の処理を容易に行うことができるというメリットがある。この保存形式をXML形式と呼ぶ。XML形式は次のように記述される。

<action>
   <id>ID</id>
   <date>行動を実行した日付</date>
   <dow>行動を実行した曜日</dow>
   <start>行動の開始時刻</start>
   <end>行動の終了時刻</end>
   <group>行動のカテゴリー</group>
   <description item="行動の種類">行動の内容</description>
   <place>行動を実行した場所</place>
   <evaluation>行動に対する評価</evaluation>
   <note>行動に対する感想・メモ</note>
</action>
 

XML形式では、記述する項目に「行動を実行した日付」と「行動を実行した曜日」が追加されている。行動データが携帯端末からAcTrecサーバーへと転送される際に、テキスト形式からXML形式に変換されるが、その際テキスト形式のファイル名を参考にして日付と曜日がシステムにより自動的に付けられる。これにより、行動データを表す要素がすべてそろいデータベースに保存される。XML形式においても行動データは1日ごとにまとめられて保存される。XMLを管理するデータベースには、XMLデータベースのひとつであるXindiceを利用する。

Xindiceでは、XMLをファイルシステムに似たモデルで管理する。ディレクトリに対応するものを「コレクション」、ファイルに対応するものを「ドキュメント」と呼ぶ。 本システムでは、ユーザーごとにユーザー名を名前として持つコレクションを作成し、1日ごとにまとめられた行動データは、日付を名前として持つドキュメントとして各ユーザーのコレクションの中に保存される（図）。このような階層で管理することで、検索のコストを削減することができる。

参考までに、付録Aにテキスト形式およびXML形式で記述された1日分の行動履歴を載せる。

図3.16: XMLデータベースのデータ階層

3.3.2 行動データの転送方法

行動データの転送はソケット通信により行われる。AcTrecサーバー側で行動データ受信のためのアプリケーションが待機しており、携帯端末からテキスト形式の行動データが送られてくると、それを受け取りXML形式に変換してXMLデータベースに登録する。

行動データを転送するタイミングに関して、携帯端末がAcTrecサーバーに接続できない環境では行動データの転送を行うことができないため、システムが自動的にデータ転送を行う仕組みでは不具合が起こる可能性がある。したがって、本システムでは携帯端末がAcTrecサーバーに接続できる状態にあるときにユーザーが意識的に行動データの転送を行う仕組みを採用している。本システムにおけるデータ転送の手順を以下に示す。

1. 行動記録アプリケーションのメイン画面左下の送信ボタンを押す（図の1）。

2. 確認のダイアログが表示されるので、OKボタンを押す（図の2）。転送に成功すると「送信に成功しました」というメッセージが表示される。

図3.17: 行動データの転送

4.1.1 システム構成

本システムはWebブラウザから検索を行う。WebサーバーにはJava Servletを使用する。ブラウザからの検索要求を受け取ったWebサーバーは、行動データが蓄積されているXMLデータベースにアクセスして検索を行い、該当する行動データを取り出し、結果の一覧を生成して、それをブラウザに表示する。XMLデータベースに対する検索要求はXMLの検索言語であるXPathにより表現される。図にシステム構成を示す。

図4.1: 検索のシステム構成

検索にWebブラウザを用いる方法は、ユーザー側で専用アプリケーションをインストールする必要がなく、サーバー側のシステム構築も容易である。また、インターネットにつながる環境であればどこからでも行動履歴の検索が可能であり、PC、PDA、携帯電話など端末の種類に関わらず同じ方法で検索を行えるということも大きな利点である。

4.1.2 検索方法

データベースに蓄積された過去の行動履歴の中から必要な行動データだけを取り出すためには、その取り出したい行動データに共通する要素を指定してやればよい。本システムでは、以下の項目についてキーワードで指定することにより検索を行う。

• 行動を実行した日付・曜日

• 行動の開始・終了時刻

• 行動のカテゴリー

• 行動の種類

• 行動の内容

• 行動を実行した場所

• 行動に対するメモ

• 行動に対する評価

複数の項目を指定した場合は、AND検索が実行される。また、それぞれの検索項目について、NOT検索も可能である。日付、曜日、時間については、○○以降、○○以前、○○から○○の間、という3通りの指定が可能である。

それらを組み合わせることで、「仕事というカテゴリーに属する行動」という単純な検索から、「2003/10/01から2003/10/31までの月曜から金曜日に行われた12時から13時の時間帯を除いた行動のうち、仕事というカテゴリーに属して、評価が5である行動」、といった複雑な検索まで、ユーザーの様々な要求に対応することができる。

検索はWebを通じて行う。まずユーザーはPC（あるいはPDAや携帯電話など）のWebブラウザから本システムのWebページにアクセスする。その際、ユーザー名とパスワードによるベーシック認証を行う。それにより、登録されたユーザー以外の人間が行動履歴の閲覧や検索を行うことを防ぎ、ユーザーのプライバシーを保護する。また認証の際に入力されたユーザー名を記憶しておき、データベース内のユーザー名が付けられたコレクションから行動データを取り出す。

認証を通過した後に、トップページのメニューから検索を選択して図のような行動履歴検索画面にアクセスする。行動履歴検索画面には検索項目を指定するテキストボックスが並んでいるので、必要に応じてキーワードを入力して検索ボタンを押すことで検索が実行される。

図4.2: 検索画面

4.1.3 検索結果

検索の結果、指定したキーワードを含む行動データがひとつにまとめられてXMLで返される。そのXMLはXSLTによりHTMLに変換され、Webブラウザに表示される。図は、「2003/12/01から2003/12/31の期間に行われた、種類がAcTrecである行動データのうち、評価が5であるもの」という検索を行った際に得られた結果である。

図4.3: 検索結果

4.2.1 時間帯ごとの行動の出現割合

時間帯ごとの行動の出現割合は、検索対象の行動が1日の中のどの時間帯に行われたかを1分間隔で調べ、各時間帯の行動が行われた回数を集計して、その結果を検索の際に指定した期間のうち実際に行動に取り組んだ日数で正規化することにより算出される。検索により得られた個の行動データのうちの番目の行動データを、行動に取り組んだ日数をとすると、時間帯における出現割合は次式により求められる。

\[\begin{array}{l}p_{t} = \frac{\sum_{k=1}^{n} f(a_{k},t)}{days} \\f(a_{k},t) = \left\{\begin{array}{rl}1 & \mbox{ (が時間帯に行動を実行中のとき)} \\0 & \mbox{ (上記以外のとき)}\end{array} \right.\end{array}\]

検索対象が複数の種類の行動にまたがる場合、同じ行動のカテゴリーに属するものは同一の行動とみなした上でカテゴリーごとに前述の統計処理を行い、それぞれの特徴を抽出する。

抽出した特徴データは、横軸に時間帯、縦軸に行動の出現割合をとって棒グラフで表す。図は、「2003/05/01から2003/11/30の期間に行われた、種類がAcTrecである行動」という検索の結果から得られた特徴グラフである。この例のように、検索対象の行動がすべて同一カテゴリーに含まれる場合は、その特徴データを見ることで検索対象の行動がどの時間帯に頻繁に現れるか知ることができる。

検索対象の行動に複数の行動カテゴリーが現れる場合は、カテゴリーごとに色分けをして順に積み重ねることにより、同一のグラフで各カテゴリーの出現割合を表現する。図は、「2003/05/01から2003/11/30の期間に行われた全行動」という検索の結果から得られた特徴グラフである。異なるカテゴリーに含まれる行動が検索対象となる場合は、時間帯ごとのカテゴリー同士の出現割合を比較することができる。

図4.4: 時間帯ごとの行動の出現割合（単一カテゴリー）

図4.5: 時間帯ごとの行動の出現割合（複数カテゴリー）

この特徴データから、検索対象の行動が一日の中のどの時間帯に高い割合で行われているかを知ることができる。行動計画を自動生成する際、行動が行われている割合が高い時間帯に優先的に行動を割り当ててやることで、高い確率で適切な計画を生成することができる。

また、図は、2003/01/01から2003/12/31の平日と週末の行動についてグラフ化したものであるが、このように検索の際に指定した期間が異なる特徴データのグラフを比較することで、期間による行動パターンの違いや変化を視覚的に認識することができる。

それ以外にも、模範となるような特徴データのグラフと自分のグラフを比較した場合には、行動に取り組む時間帯について改善すべき点を探し出すことができるかもしれない。

図4.6: 左：平日の特徴データ、右：土・日の特徴データ

4.2.2 期間内の行動の時間分布および合計・平均時間

期間内の行動の時間分布は、検索の際に指定した期間中に検索対象の行動に対して費やした時間を、１日ごとに集計することにより得られる。期間内の日数を、検索により得られた個の行動データのうちの番目の行動データとその実行時間をとすると、期間中日目に検索対象の行動に対して費やした時間の合計は次式により求められる。

\[\begin{array}{l}h_{i} = \sum_{j=1}^{n} g(a_{j},i) \\g(a_{j},i) = \left\{\begin{array}{rl}t_{j} & \mbox{ (が日目の行動のとき)} \\0 & \mbox{ (上記以外のとき)}\end{array} \right.\end{array}\]

検索対象が複数の種類の行動にまたがる場合、同じ行動のカテゴリーに属するものは同一の行動とみなした上で、カテゴリーごとに前述の統計処理を行いそれぞれの特徴を抽出する。

得られたから期間内の行動の合計時間と、平均時間を取得する。平均時間については、単純な期間日数あたりの平均である経過日数平均と、実際に行動が行われた日数あたりの平均である行動日数平均の二つを算出する。

\[\begin{array}{l}total = \sum_{i=1}^{days} h_{i} \\mean_{1} = \frac{total}{days_{1}} \\mean_{2} = \frac{total}{days_{2}}\end{array}\]

期間内の行動の時間分布は、横軸に検索で指定した期間、縦軸に一日あたりの合計時間をとり棒グラフで表す。図は、「2003/09/01から2003/10/31の期間に行われた、仕事というカテゴリーに属する行動」という検索の結果から得られた特徴データのグラフである。グラフと一緒に、も提示される。

図4.7: 期間内の行動の時間分布および合計・平均時間

行動の結果得られる成果は、その行動に対してどの程度真剣に取り組んだかに依存する。そして、行動に対する取り組み具合を計る上で、一定期間の間に費やした時間は重要な要素であり、少なからず成果と関連があると考えられる。行動の質が低ければいくら時間を費やしても成果が得られない可能性はあるが、大抵の場合は一定期間の間に重点的に時間を費やせばそれ相応の成果が得られるはずである。

ここで、期間内の行動の時間分布を利用することで、検索対象の行動に対してどの程度時間を費やしたかを中・長期的な視点から見ることができる。一日あたりの合計時間の多少を比較することができるため、主にどのあたりでその行動に取り組んだかを視覚的に認識することができる。時間分布の密度が高いところは、その行動に対して重点的に取り組んだ期間であり、計画の立案を行うにあたり、模範行動として参考にするならばそのようなところを選択するのが効果的である。

また、期間内の総合計時間および1日あたりの平均時間も一緒に表示される。行動の1日あたりの平均時間を知ることにより、同様の行動を行う上で毎日どの程度その行動に取り組めばよいかを決定するための目安となり、この値と前節で述べた1日の中での時間帯による行動の出現分布を利用することで、1日の中のどの時間帯に何時間だけ行動を割り当てる、という行動計画の立案が可能となる。

4.2.3 行動の遷移とその頻度

前述した「時間帯ごとの行動の出現割合」と「期間内の行動の時間分布および合計・平均時間」が、検索対象の行動と時間の関係を表していたのに対して、「行動の遷移とその頻度」は検索対象の行動とそれ以外の行動の関係を表している。この特徴データは以下の手順により抽出される。

1. 検索対象の行動について直前と直後に出現する行動を取り出し、自身も含めて行動の種類により分別する。

2. 1により得られた個の行動の種類について、各行動の種類ごとに出現回数を数える。

3. からへと遷移している回数を調べる。

4. とから遷移頻度を得る。

\[p_{ij} = \frac{trans_{ij}}{c_{i}}\]

抽出した特徴データはグラフ化される。各行動の種類を円で表して2次元平面に配置した後に、とについてが0でなければ有向線で結ぶ。それにより行動の遷移を表現する。このとき、出現回数に応じて円の大きさを変化させる。

行動間の遷移頻度は、との2次元距離によって表現する。本研究ではEadesのスプリングモデルを拡張したアルゴリズムにより円同士の距離を決定する。スプリングモデルとはデータ間の接続関係を利用してグラフ構造を視覚化するグラフ自動描画アルゴリズムである。そのなかで最も単純なモデルであるEadesのスプリングモデルは、接続関係があるデータ間の距離はどの接続においても一定に保たれて2次元平面状に配置されるが、本研究では遷移頻度により重みをかけて距離を変化させる。

の2次元平面状での座標を、との2次元平面状での距離をと表すとき、は以下の式を十分に繰り返すことで得られる。

\[\begin{array}{l}x_{i}^{(\xi +1)}=x_{i}^{(\xi)}-h[\sum_{j\in S_{j}}fa_{ij}(x_{i}^{(\xi)}-x_{j}^{(\xi)})-\sum_{j\notin S_{j}}fr_{ij}(x_{i}^{(\xi)}-x_{j}^{(\xi)})] \\y_{i}^{(\xi +1)}=y_{i}^{(\xi)}-h[\sum_{j\in S_{j}}fa_{ij}(y_{i}^{(\xi)}-y_{j}^{(\xi)})-\sum_{j\notin S_{j}}fr_{ij}(y_{i}^{(\xi)}-y_{j}^{(\xi)})] \\\end{array}\]

は、との間に作用する引力と斥力である。

\[\begin{array}{l}fa_{ij}=p_{ij}\times C_{a}\log{\frac{d_{ij}}{\hat{d}}} \\fr_{ij}=C_{r}\log{\frac{1}{d_{ij}^{2}}}\end{array}\]

はデータ間の理想長、およびは引力、斥力を調整するパラメーターである。は遷移頻度に比例するため、の値が大きいほどとの距離は短くなる。それに伴い、遷移頻度が高い行動同士はお互いに引き合って中心に集まるため、グラフの中心部分を見ればこの特徴データにおいて主要な行動は何かを理解することができる。

図は2003/11/01から2003/11/30までの全行動データを取り出して、特徴データを抽出した結果をグラフ化したものである。このグラフから、この期間における主要な行動は「AcTrec」、「昼食」、「夕食」、「就寝」、「バイク（移動）」、「その他（食事）」などであるということを知ることができる。

図4.8: 行動の遷移とその頻度

またグラフ中の行動を表す円をひとつ選んでクリックすることにより、その行動と前後の遷移関係がある行動のみを表示することができる。図は図のグラフにおいてAcTrecという円を選択した場合である。半透明の円はAcTrecという行動の遷移元、通常の円はAcTrecという行動の遷移先を表している。遷移先の円には、その遷移確率が表示される。円と円の距離は先ほどと同様に行動の遷移の頻度を表している。このグラフから、「AcTrecという行動は主にATという行動の後に発生して、AcTrecという行動を終了した後には夕食をとることが多い」、ということを知ることができる。

図4.9: グラフから選択した行動の遷移とその頻度

このように、この特徴データから、検索対象の行動がどのような行動の後に頻繁に出現して、次にどのような行動へと移る可能性が高いのかを知ることができる。行動同士のつながりとその確率の高さを知ることで、次に起こりうる行動の予測が可能となる。次に起こる行動を予測できれば、その行動を実行する際に有意義な情報を予め用意して自動的にユーザーに提示することができる。

4.3.1 行動履歴の共有とその利点

計画を自動的に生成するためには、その計画の基となる模範行動が必要である。ここで模範とする行動を選ぶ際に、自分自身の行動履歴だけでなく他者の行動履歴についても閲覧・検索することができれば、自分が初めて取り組む行動であっても他者の行動履歴の中から模範行動とする行動を見つけることができるかもしれない。あるいは自分が経験したことがある行動であっても、他者が自分よりも優れた方法で行動を行っている場合に、そちらを参考にすることができる。

本研究では、蓄積した行動データを複数ユーザー間で共有することにより、他者の経験であっても自分の経験と同様に利用できるようにする。そのために、本章1,2節で述べた検索や特徴抽出の対象を複数ユーザーの行動履歴へと拡張する。

4.3.2 情報の提示方法

単独のユーザーの行動履歴に対して検索を行う際には、検索システムへのログイン時にベーシック認証によりユーザーを特定して、そのユーザーのコレクション内にあるドキュメントに対してのみ検索を行った。複数ユーザーの場合は、AcTrecシステムを利用している全ユーザーのコレクションに対してそれぞれ同様の検索を行う。そして、得られた検索結果に対してユーザーごとに特徴抽出を行う。

ここで、抽出した複数人の特徴データを効率よくユーザーに提示する方法について考える必要がある。行動履歴を共有する利点のひとつとして、ある行動に対して他者が自分よりも優れた方法で行動を行っている場合に、そちらを参考にすることができる、ということを挙げた。この利点を活かすためには、複数ユーザーの行動の特徴を一斉に閲覧できて、その特徴の違いを比較できなければならない。

そこで、本システムでは検索結果の提示方法として図のように、各ユーザーの「時間帯ごとの行動の出現割合」と「期間内の行動の時間分布」を横に並べ、それをユーザーごとに縦に並べて提示する方法を採用した。この方法は、各ユーザーの同じ時期の時間分布が縦方向に並ぶため、ある特定の期間中に最も時間を費やしているのは誰か、あるいは集中して行動に取り組んでいるのは誰か、などを容易に認識・比較することができ、複数ユーザーの行動履歴の中から模範行動として採用するのに最も適していると思われるものを選択する際に有効である。

図4.10: 全ユーザーの特徴グラフ

ここで、複数のグラフを一度に表示するため、グラフの一部が他のグラフと重なってしまうことがあるが、本システムではJavaScriptを利用してグラフを左右方向にスライドさせられるようになっており、すべての特徴データを閲覧することが可能である。

4.3.3 プライバシー保護

個人の行動履歴には本人以外には見せたくない情報も含まれる。したがって、複数ユーザー間で行動履歴を共有するためにはプライバシーに配慮する必要がある。本システムでは、蓄積した行動履歴について、どの行動は見せて、どの行動は見せない、という公開のポリシーをユーザーが設定することで、個人のプライバシーを保護する。公開のポリシーは行動のカテゴリーごとに、(a)公開、(b)非公開、(c)部分的に公開、の中から選択する。

(a)を選んだ場合は、そのカテゴリーに属する行動データはすべて他のユーザーから閲覧可能となる。(b)の非公開を選択した場合、(a)とは逆で、自分以外のすべてのユーザーはそのカテゴリーに含まれる行動データを閲覧することができなくなる。

(c)を選択した場合は、行動の種類、行動の内容、場所、行動に付随する感想・メモについてそれぞれ公開・非公開を設定することができる。行動のカテゴリーと開始・終了時刻については強制的に公開される。これは、行動のカテゴリーと時刻が行動データにとって必要不可欠な要素であり、最低限この2つを公開しなければ、模範行動を選択する際の参考にならなくなってしまうためである。この2つは個人に特化した情報ではなく、すべての人にとって共通する概念であるため、他の項目に比べて強制的に公開することによる影響は少ない。

公開ポリシーはXMLデータベースに保存する。登録ユーザーごとに個人プロファイルXMLが用意されており、公開ポリシーはその中に以下のような形式で記録される。

<policy>
   <work type="disclosure" />
   <interest type="nondisclosure" />
   <feed type="part">
      <description>disclosure</description>
      <detail>disclosure</detail>
      <place>nondisclosure</place>
      <note>nondisclosure</note>
   </feed>
   <move type="disclosure" />
   <other type="nondisclosure" />
</policy>
 

policyタグ以下のwork,interest,feed,move,otherという各カテゴリーを表すタグがtypeという属性をもち、そこにdisclosure（公開）、nondisclosure（非公開）、part（部分的に公開）が属性値として記述される。typeがpartの場合は、更にそのタグ以下にdescription,detail,place,noteというタグを持ち、そこにdisclosureかnondisclosureがテキストで保持される。

公開のポリシーの設定はWebブラウザーから行う。本システムのトップページのメニューから「ポリシー設定」を選択すると図のような公開ポリシー設定画面にアクセスできる。ここで仕事・趣味・食事・移動・その他の各カテゴリーについて公開・非公開・部分的に公開の中からひとつを選択して、設定ボタンを押すことにより、公開ポリシーがデータベースに登録される。一度設定を行うと、次回以降は前回の設定内容が予めフォームに設定された状態で画面が開かれるため、現在のポリシーがどのようになっているかを知ることができる。

図4.11: 公開ポリシー設定画面

公開ポリシーは検索を行う際に適用される。まず、データベースに対する検索要求を生成する段階で非公開のカテゴリーについては検索対象からはずされる。部分的に公開するものについては、検索の後に、返されたドキュメントから公開しない項目についてのノードが削除される。これらの過程を経て、検索結果が画面に表示される。図は「2003/10/21の全行動」という検索に図で示したポリシーを適用した際の結果である。IDが1,3,5の行動データはその他のカテゴリーに属するため、自動的に検索対象からはずされている。また、IDが2,7,8,11の行動データは食事というカテゴリーに属しており、公開ポリシーが「部分的に公開」で、行動の種類のみ見せるように設定されているため、詳細、場所、感想・メモについては見えなくなっている。

図4.12: 公開ポリシーが適用された検索結果

5.2.1 模範行動と利用期間の決定

最適な計画を自動生成する上で、ユーザーは自分自身あるいは他者の行動履歴の中から模範行動を選択する。このとき、模範行動を選ぶ基準が必要となる。本研究では、行動を記録する際にユーザーが付与した行動に対する評価を、模範行動選択の基準のひとつとして利用する。

ある一定期間において、検索対象の行動の評価の値が全体的に高い場合、その行動が順調に進んだと考えることができる。逆に、評価の値が低ければ、その期間の行動は得られたものが少ないと考えられる。このように、評価の値を見ればその期間の行動が有効かどうか、ある程度判断することができる。このことから、評価の値を模範行動を選択する上での基準として採用した。

しかし、ユーザーの評価は主観的なデータであり人ごとに基準が異なる。したがって、自分自身の行動を参考にする場合はともかくとして、他者の行動履歴を利用する場合、必ずしも参考になるとは限らない。

そこで模範行動を選択する際のもうひとつの基準として、プロジェクトにおける達成度や試験の得点のような、ある一定期間行動を行った後に得られる客観的な成果に着目する。得られた成果が大きいということは、その行動の過程に優れた何か、たとえば時間の使い方や行動に取り組む状況、あるいは行動の内容など、を内在していると考えられる。そのような行動を参考・模範として行動に取り組めば、同様の成果を得ることができる可能性が高くなるはずである。これらのことから、本研究では行動の結果得られる成果をもうひとつの模範行動選択の基準として利用する。

本システムでは、行動の結果得られた成果をXMLを用いて以下のように記述する。これを成果XMLと呼ぶ。

<result name="ユーザー名">
   <title>成果の内容</title>
   <span>
      <from>開始日</from>
      <to>終了日</to>
   </span>
   <object>
      <item type="対象項目の種類">対象項目名</object>
   </object>
   <score unit="単位">成果</score>
   <basis>
      <top>成果の上限</top>
      <bottom>成果の下限</bottom>
   </basis>
</result>
 

spanタグの下のfromタグとtoタグは、その成果を得るために行動に取り組んだ期間の最初と最後の日付を保持する。objectタグは成果の対象を保持する。またobjectタグは属性として、成果の対象が行動のカテゴリー、種類、内容のどれであるかを示す値を持つ。

成果XMLはユーザーごとに管理され、検索対象の行動の種類および期間に応じて取り出されて利用される。

本システムでは、検索対象の行動に付けられた評価を一日ごとに平均して折れ線グラフで表し、行動履歴から得られる期間内の行動の時間分布に重ねてユーザーに提示する。それと同時に、行動の成果を取り込み、平均評価のグラフと一緒に重ね合わせて提示する。

本研究ではAcTrecのデータを収集するために、複数人の被験者にTOEICのための勉強をしてもらい、それをAcTrecで記録してもらった。また、その間に数回のTOEIC試験を実施した。図は、TOEICのための勉強に費やした時間と評価に、試験の得点の上昇率を成果として重ね合わせて表示したものである。

図5.1: 行動に対する評価と成果の表示

この例では、成果XMLは以下のように記述される。

<result name="yamane">
   <title>TOEIC得点上昇率</title>
   <span>
      <from>20031031</from>
      <to>20031121</to>
   </span>
   <object>
      <item type="detail">TOEIC</object>
   </object>
   <score unit="%">15.5</score>
   <basis>
      <top>50</top>
      <bottom>-50</bottom>
   </basis>
</result>
 

図中の青と赤の長方形が成果を表している。成果XML中のscoreタグに成果が保持されているが、その成果が下限から上限の範囲で5割より上であれば成果を青色で表現し、逆に5割を下回る場合は赤色で表現する。

このようなグラフから、ユーザーは参考にする価値があると思える一連の行動データを選択して模範行動を決定する。模範行動の決定は模範行動登録画面（図）で行う。この画面は検索結果の画面とは別に開くため、グラフを確認しながら模範行動を決定することができる。

図5.2: 模範行動登録画面

画面には「参考対象」と「模範行動」について情報を入力する箇所がある。参考対象については、グラフ中のどのユーザーの、いつからいつまでの行動を参考にするか、という情報を入力する。

もう一方の模範行動については、自分が支援を必要とする行動に関する情報と、模範行動を利用する期間を入力する。この模範行動を利用する期間とは、たとえば支援を必要とする行動が試験勉強であれば今日から試験の前日までというような、支援を必要とし、尚且つその期間内に模範となる行動と同じだけ時間を費やす必要がある期間のことである。図は、行動の内容がTOEICである行動について2004/02/01から2004/02/20まで支援を必要とする場合の記入例である。

必要な情報をすべて入力した後に画面下の登録ボタンを押すことで、これらの情報はAcTrecサーバー内のXMLデータベースに保存される。保存の形式については次で述べる。

5.2.2 模範行動からの情報の取得

日常生活において目標を達成するためには、その目標の種類や目指すレベルに応じてそれ相応の時間を費やす必要がある。その費やすべき時間がどの程度なのかがわかれば、期間内および一日あたりにどの程度行動を促せばよいかを決定することができる。また、一日の中で行動が行われている割合が高い時間帯を知ることで、どの時間帯に優先的に行動を割り当てるのが適切かがわかる。したがって、計画の自動生成を行うためには次の3つの情報が必要となる。

• 期間内に行動に対して費やす合計時間

• 一日あたりに割り当てる平均時間

• 時間帯による行動の割合

これらの情報は、前節の方法で決定した模範行動とその利用期間から取得する。1つめの行動に費やす合計時間は、模範行動として選択した一連の行動データの総合計時間をそれに割り当てる。そして、その総合計時間を利用期間の日数で割った時間を2つめの一日あたりに割り当てる平均時間とする。3つめの時間帯による行動の割合は、模範とする行動からの特徴抽出により得られる時間帯ごとの行動の出現割合を採用する。

これらの情報のうち、一日あたりに割り当てる平均時間を除く2つは、模範行動とその利用期間が決定されると自動的に計算されて、模範行動とその利用期間と一緒にAcTrecサーバー内のXMLデータベースに保存される。その形式を以下に示す。このXMLを模範行動XMLと呼ぶ。

<model name="ユーザー名">
   <span>
      <from>開始日</from>
      <to>終了日</to>
   </span>
   <object>
      <item type="対象項目の種類">対象項目名</object>
   </object>
   <time>期間内に行動に対して費やす合計時間</time>
   <distribution>時間帯による行動の割合</distribution>
</model>
 

spanタグの下のfromタグとtoタグは、模範として利用する期間の最初と最後の日付を保持する。objectタグは支援を必要とする行動の名前を保持する。

5.2.3 登録情報の携帯端末への転送

計画の生成に必要な情報がすべてデータベースに登録された後、それらの情報と、一日あたりに割り当てる平均時間を携帯端末へ転送する。転送する情報は次の4つである。

• 支援する行動の種類

• 支援を必要とする期間

• 模範行動にユーザーの現状を加味した時間帯による行動の割合

• 一日あたりに割り当てる平均時間

一日あたりの割り当て時間は、目標時間を一定期間内に達成できるように、ユーザーが実際に行動した時間を考慮して決定される。

また、時間帯による行動の割合については、模範行動から取り出したものをそのまま送るのではなく、模範行動を参考にしたうえでユーザーが実際に行動に取り組んだときの行動の割合も加味したものを転送する。これは、模範行動の時間帯による割合のみを参考にして行動を割り当てる時間帯を決定した場合、ユーザーの行動パターンが著しく模範行動と合わないようなときに、行動を割り当てても実行されないということが起こりうるからである。

ただし、ユーザーの行動ばかりを優先してしまうと模範行動に基づいて計画を生成しても、最終的にはユーザーの行動パターンのみが計画に反映されるという状態になってしまう可能性がある。したがって、模範行動をベースにしながらユーザーの行動も絶妙に反映される状況が望ましい。本システムではユーザーが行動を終了する際に付与する評価を利用する。付与された評価が高い場合はその時間帯に行動に取り組むことは有意義であると考え、評価の値に比例して、模範行動から得られる時間帯による行動の割合に影響を与える。

情報を転送するタイミングに関して、理想としては携帯端末側で新たに行動が記録される度にその情報をサーバーに渡して現在ユーザーが置かれた状況を更新した後に再び携帯端末に必要な情報を転送するのが望ましい。しかしこのシステムを実際に使うにあたり、必ずしもユーザーがネットワークにつながる環境にいるとは限らないため、頻繁にサーバーとの通信を行うという仕組みは現実的ではない。そこで本システムでは、ユーザーが任意のタイミングで携帯端末内に蓄積された行動履歴データをAcTrecサーバーに転送する際に、同時に計画の生成に必要な情報を携帯端末に転送する。

5.2.4 計画の自動生成

携帯端末はAcTrecサーバーから計画の自動生成のために必要な情報を受け取り、本日の行動計画について生成処理を行う。その手順を以下に示す。

1. 模範行動にユーザーの現状を加味した、時間帯による行動の割合（％）を５分間隔で配列に展開する（図 (a)）。

2. 現在時刻より前の配列に0をセットする（図 (b)）。

3. ユーザー自身によって予め設定された予定がある時間帯についても配列に0をセットする（図 (c)）。

4. 支援する行動について、一日あたりに割り当てる時間から本日既に実行された時間を引き、値が高い配列から順に時間分だけ選択する（図 (d)）。

5. 断続的な時間帯は必要に応じてつなげる、あるいは削るなどして細切れになっている部分を補完した後、連続する時間帯を行動に割り当てる時間とする。決定した行動計画は携帯端末の画面上に表示する（図）。

6. 定期的に1から5を繰り返して再計算を行い、適切な行動計画を生成する。

一連の処理はすべて携帯端末内で行われ、外部からの情報を必要としない。したがって、AcTrecサーバーに接続できない環境においても計画の自動生成を行うことが可能である。

図5.3: 計画の自動生成

図5.4: 当日の行動計画の表示