1.1.1 議論の活性化の定義

本研究では、議論を活性化させるということは停滞している議論を以下のように変えることであると定義する。

1. 参加者が建設的な意見を出す

2. 全員が黙ってしまうような状態に陥らず、常に誰かが発言している

3. 発言者が偏らず、全員が何らかの発言を行う

まず、1番目の課題は二つの観点からのアプローチが考えられる。一つは議論スキルに関するアプローチである。しかし議論スキルは参加者自身のこれまでの議論経験に依存する面が大きいと考えられる。そのためツールからのアプローチは困難と思われる。もう一つは知識に関するアプローチである。建設的な意見を出すためにはその土台となる十分な知識が必要となる。この知識に関しては何らかの情報提示を行う、というアプローチがあると考えた。次に2番目、3番目の課題については単に参加者のモチベーションによるところもあるが、それ以外の要因も含まれているように考えられる。すなわちシステムから何らかのアプローチを行い会議の参加者全員が議論に参加し発言を行い易くすることで、結果として議論の活性化につながるのではないかと考えた。

議論において参加者が増加することは多くの視点からの意見やアイディアが発生するだけでなく、特に異なるプロジェクトに属する人が議論に参加することで多角的視点からの新規性の高い意見やアイディアが期待できる。そこで本研究では議論への参加人数を増加させるための手段を考え、可能な限りで実現する。

1.1.2 議論の活性化における知識共有の必要性

議論が停滞する原因を考えたとき、そのひとつは参加者の持ち合わせている知識のレベルに差があることが原因ではないかと考える。発表者と同一のプロジェクトの参加者や発表者の研究に長く携わっている人は、発表内で説明されないような研究の背景や目的、あるいは過去に存在する類似した研究に関する情報といった多くの知識を持ち合わせ、知識レベルが高い状態で会議に参加している。そのため発表内容を容易に理解でき、結果として発表における発言数も多いと予測される。さらには十分な知識をもとに、建設的な発言を行えるのではないかと予測する。

しかし一方で発表者と異なるプロジェクトの参加者や、過去行われた発表を知らない参加者は発表内で説明される内容が知識の多くを占め、説明されない研究の背景やその他の知識において、知識レベルの高い人と差が生じてしまう。これにより発表内容を十分に理解できず発言がしにくくなり、結果として発言を敬遠すると予測される。

以下にこれらの考えを裏付けるために行った調査について述べる。

図1.1: プロジェクトと発言数の関係

まず、発表者が所属するプロジェクトとの差異が発言数に影響するかどうかを調査した。調査は過去2年間の発表を対象として行った。その結果を図に示す。調査結果は、発表者と同一のプロジェクトメンバーが行った発言と、異なるプロジェクトメンバーが行った発言の比率を表している。ここから一つの発表で行われる全発言の約7割が同一のプロジェクトメンバーが行っており、異なるプロジェクトメンバーの発言は3割程度であることがわかった。すなわち同一のプロジェクトに属することで発表に対し多くの知識を持つ人は、その分容易に発表を理解し発言を行えるが、異なるプロジェクトメンバーは発言を敬遠しているといえる。このことから、特に発表者と異なるプロジェクトメンバーに対する支援が必要であるといえる。

図1.2: 学年別の年間平均発言数

次に、研究に携わっている時間が発言数に影響を及ぼすか調査を行った。その結果を図に示す。調査結果は過去2年間の発表を対象として、学年別の平均年間発言数を表している。ここから学年が上がるにつれ、年間の発言数が増加する傾向にあることがわかった。またドクターの学生と学部4年生との発言数には約3倍もの差が生じていることがわかった。すなわち蓄積してきた知識の差が発言数に大きく影響していることがわかる。これらのことから、特に学部4年生のように十分に知識を蓄積していない参加者に対する支援が必要であるといえる。

図1.3: 学年別の年間平均被マーキング発言数

最後に研究に携わっている時間と建設的な発言数の関係について調査した。調査には2.2.1節で述べるディスカッションマイニングによって記録されたマーキング情報(参加者が発言に対し検索時の目印として付ける情報)を用いた。マーキングがなされた発言は、マーキングされていない発言と比べ情報的価値が高いと考え、建設的な発言とした。マーキングされた発言の数と学年別の関係を図に記す。ここから上記の発言数と同様に学年が上がるにつれ、マーキング数が増加する傾向にあることがわかった。すなわち蓄積した知識の差は、発言数だけでなく建設的な発言の数にも影響してくるといえる。このことから知識レベルを高めることで、建設的な発言の増加が期待できる。

以上のような調査から、知識レベルが高くない人に対し何らかの支援を行い知識レベルを底上げし、会議参加者全員の知識レベルを均一化する必要があると考える。さらに知識レベルが高くなることで、建設的な発言の増加も期待できるであろう。そこで本研究では参加者の知識レベルを高める手法として知識の共有化を行う。

1.1.3 知識共有の要件

本節では実際に会議中に知識の共有化を行う際の要件について述べる。

会議中に知識の共有化を行う際に必要な要件は以下の二つあると考える。

• より正確で詳細な情報を共有する

• 本来の議論をできるだけ妨げない

まず、前者の要件について述べる。知識の共有は議論参加の前提知識を共有する。一般にこのような知識共有は口頭で頻繁に行われている。しかし口頭での知識共有は多くが知識を与える側の記憶に頼り、その内容が不正確な可能性がある。また、説明される内容も人間の記憶を頼るため詳細な内容まで網羅することは困難である。このように不正確で不十分な知識を共有することはかえって議論を混乱させるおそれがある。それゆえに共有化される知識はより正確で、より詳細な情報が望ましい。

次に後者の要件について述べる。知識の共有は活発な議論を行う上で必要だが、同時に会議の時間を圧迫するものである。多くの会議は限られた時間の中で行わなければならない。そのため知識共有に多くの時間をかければその分議論を行える時間が減少する。それゆえに知識共有は、議論の妨げにならないようできるだけ短時間で効率的に行うことが望ましい。

1.2.1 ディスカッションマイニング

図1.4: ディスカッションルーム

会議を行うミーティングルームは図のような空間を想定している。ミーティングルームには音声を記録するためのマイクが設置されている。会議の詳細な文脈を記録するために1台のパンチルトカメラが設置され、またスライドを投影するスクリーンを記録するために固定カメラが１台、そして発表者の様子を記録するために固定カメラが１台設置されている。また、ディスカッションマイニングではミーティングルームの他に議事録の作成を行うためのサーバが用意されている。

発表者は発表に用いるスライドをブラウザベースの専用ツールを用いてサーバにアップロードする。アップロードする際には発表者の氏名やプロジェクト名、発表タイプ(その発表が個人研究の発表か、あるいはプロジェクト報告なのかといった発表の種類を指す)といった発表のカテゴリを選択する。アップロードが終了すると会議が開始され、開始時刻がサーバに送信される。発表者は専用ツール、あるいは構造化リモコンと呼ばれる専用のデバイス(図)を用いてスライド操作を行う。またスライド以外の資料(デモやWebの参照)を用いてプレゼンテーションを進める場合は、資料を追加することも可能である。

図1.5: 構造化リモコン

図1.6: 発言時の様子

また、発言者や発言時間、後述する発言タイプといった発言情報を記録するためにも構造化リモコンを用いる。構造化リモコンには赤外線を受信するためのデコーダが装着されている。受信する赤外線信号には発言者の位置情報が含まれており、構造化リモコンがどこに向けられているかを判別する。また、この構造化リモコンは常にBluetoothを通じてリモコンに記憶されている参加者のIDやボタン情報を送信している。そして参加者は発言を行うとき、図のように構造化リモコンを上げて発言を行う。このとき構造化リモコンは天井の位置情報を表す赤外線を発するLEDから信号を受信する。そして受信した赤外線信号に含まれる位置情報をもとにカメラの向きを決定し、Bluetoothを通じて情報が送信される。そしてリモコンをあげたときの角度(ひねり)により発言の種類(以降、発言タイプ)が決定する。議事録サーバには、これらの情報に加えて受信した時刻が送信･記録される。また、発言の終了時刻を記録する際にも構造化リモコンを用いる。

ディスカッションマイニングでは、発言者の発言タイプを議事録構造化の視点から「導入」、および「継続」の二つに大きく分類する。議論において、現在の発言が新しい話題の起点となると判断した発言を導入発言、直前の発言(あるいはいくつか前の発言)を受けてなされる発言を継続発言とする。そして一つの導入発言を起点として、それに対する継続発言の連続で構成される一連の議論を議論セグメントと呼んでいる。

図1.7: 議論構造

そして参加者の発言で随時作成される議論構造は図のような木構造でサブスクリーン上に可視化される。この議論構造は終了した発言の構造だけでなく、現在進行中の発言や予約されている発言の一時的な構造も表示される。また、リモコンを上げるタイミングを誤ったり、他の人の発言を聞く前に発言を予約したが、発言を聞いた後に言うべき内容が変わった場合 、構造化リモコンを用いて、議論構造における自身の発言位置（どの発言に対する継続かを表す木構造上の位置）を、より適切な位置に変更できる。また、自身の発言を保留することによって、次の発言者に発言権を譲ることも可能である。これらの変更は随時議論構造に反映され、より発言者の意図に沿った議論構造が記録される。

また、構造化リモコンにはポインタ機能、アンダーライン機能、そして画面内オブジェクトの選択機能と呼ばれる機能がある。ポインタ機能は、リモコンをメインスクリーンに向けることでレーザーポインタのようにポインタをスクリーン上に表示する機能である。従来のレーザーポインタとは異なり、スライド上に線や図形を描くことができる。アンダーライン機能は、スライド中のテキストに対し、下線を描画する機能である。さらに下線部のテキストの取得が可能である。これは各スライドでOCR(Optical Character Recognition)されたテキストに対し、取得された文字や位置情報をもとに下線を引いた文字列や下線部の位置を判別、決定している。これらの操作ログは逐次操作者情報、および時間情報と共に記録される。画面内オブジェクトの選択機能は、サブスクリーンに表示されている発表スライドのサムネイルを選択し、メインスクリーンのスライドを切り替えることができる機能である。これにより発言権を持つ参加者が任意に表示スライドを切り替えることができる。

加えて、会議中の発表者の発言や参加者の発言に対して、随時自分のスタンスを入力できるボタン機能がある。スタンスに応じたボタンを押下することでサーバに自分のスタンスの情報を送信する。本システムでは参加者のスタンスを「同意(Agree)」、「非同意(Disagree)」としている。加えて会議終了後、議事録を閲覧する際、検索しやすくするための目印として発言に対しマーキングを行う機能もある。

図1.8: 書記用インタフェース

書記は図に示されるWebブラウザベースの専用ツールを用いて議論の構造化と発言内容の記録を行う。書記ツールは前述の構造化リモコンと連動しており、参加者によって入力された情報が随時追加されていく。参加者がリモコンを上げることで情報を発信すると、書記ツールに発言者と発言タイプが付与されたノードが生成される。書記はこのノードを選択し、テキストを入力することで発言の内容を記録することができる。

図1.9: 記録されているビデオ映像

またカメラやマイクで会議の詳細な文脈を記録した音声･映像はMPEG-4形式で映像･音声データベースに保存される。特にカメラで記録している映像は閲覧する環境や閲覧者の要求へ柔軟に対応するため、参加者ビデオ、発表者ビデオ、スクリーンビデオの3種類がある(図)。そして発表者が作成したスライド情報、書記が入力したテキスト、参加者のデバイスを使って獲得したメタデータは議事録XMLとしてXMLデータベースに記録される。

1.2.2 ディスカッションマイニングによる知識共有化支援

図1.10: ディスカッションメディアブラウザ

ディスカッションマイニングでは知識共有の観点から見てどこまで支援できているのであろうか。ここでの知識は議論そのものを行うために必要な前提となる知識を対象としている。

ディスカッションマイニングによって生成された会議コンテンツは図に示すようなディスカッションメディアブラウザと呼ばれる、Webブラウザベースのインタフェースによって閲覧することができる。会議参加者は各々が会議に臨む際、事前に過去の発表を閲覧し知識を獲得することで間接的な知識共有が行える。また、ディスカッションマイニングでは会議参加者全員に会議コンテンツの閲覧を促すため、新規に会議コンテンツが追加された場合、メールによるアナウンスが行われている。会議参加者は普段からディスカッションメディアブラウザによって過去の発表を閲覧し、知識を蓄積していく。

しかしこのような工夫を行っても参加者個人の行動に依存する面は大きく、全員が同じ知識レベルで会議に臨むことは困難である。例えば人によって同じ会議コンテンツを閲覧しても重要だと考える議論は異なり、結果として閲覧する議論も異なってくるであろう。そのため会議前に全員の知識レベルを同じ状態にすることは困難であると思われる。

そこで本研究では会議中における臨機応変な知識の共有化を目指す。会議中に知識共有を行うことには二つのメリットが考えられる。一つ目は会議以前に行う間接的な知識共有とは異なり、全員で同じ情報を同時に共有する直接的な知識共有が可能な点である。こうすることで事前に議論を閲覧し、必要な知識を獲得しているかどうかに関係なく、現在の議論に必要な知識を獲得できる。二つ目は獲得すべき情報の指示が直接行える点である。事前の会議コンテンツ閲覧では個人の判断で議論を閲覧するため、現在の議論に必要な知識をあらかじめ獲得することは難しい。しかし会議中に知識共有を行うことは、共有化すべき情報を的確に指示することができるため、ピンポイントな知識の獲得を期待できる。

2.1.1 同じ議論を繰り返すことの回避

会議に参加する際、全員が同じ知識レベルで議論を行うことにより活発な議論展開が期待できる。。しかし現状として自分自身が所属していないプロジェクトに対してはその背景や目的といった情報が十分に与えられない傾向がある。そのため、会議の場において発表者と同一のプロジェクトに所属していない参加者たちが、意図せずして過去と類似した議論を行ってしまうケースが存在する。このとき過去に類似した議論が存在するにも関わらず、それを回顧せず議論を続けることで、本来行うべき本質的な議論から遠ざかってしまう可能性がある。

そこで、発表者あるいは同一のプロジェクトの人が、過去に類似した議論が存在していると気づいた時点で回顧を行うよう促す。そうすることで、会議中でも過去の議論の経緯や結果を参照することができる。それによって回顧した議論を今行うべきかどうかを判断でき、本来行うべき議論から遠ざかってしまうことを未然に防ぐ。もし本来行うべき議論と関連性が深く、過去の議論を踏まえて現在の議論を行うべきと判断した場合、次節で述べるように過去の議論をもとに、現在の議論を展開できる。

2.1.2 過去の議論に基づく現在の議論の展開

我々の会議は、発表者がスライドを用いて発表し、参加者はいつでも気になった点があればそれに対して質問やコメントを行い、発表者はそれに答え、再びそれに対し参加者がコメントや質問を行う、といった一連の行動の連続で構成されている。そのため、導入発言は発表のスライドや発表に関連したものがなされる。

しかし、それに続く継続発言のすべてが必ずしも現在のスライドや発表に関連したものとは限らない。それは現在の発表が、前回、あるいはそれ以前の発表や議論などを受けて行われていることが多いためである。そのため、たとえ導入発言が現在のスライドや発表に関連したものであったとしても、行われる議論の中の継続発言すべてが、現在の発表にかかわるとは限らない。

このとき、過去の発表や議論を単に触れるだけでとどめず、そのときの議論はどのようなものであったか、あるいはどのような結論に至ったかを回顧することは、その過去の発表や議論を知らない人に、さらには議論そのものに影響を与える。それは、現在の発表が過去の発表や議論をもとに成り立っているため、回顧することによって現在の発表の背景となった考えや目的など、暗黙的に説明されなかった情報が顕在化し、発表内容の理解が深まるためである。そのため、参加者全員がそれらの情報を理解した上で議論が行えるため、より活発な議論展開が期待できる。

2.1.3 議論回顧による知識の共有化

会議の参加者において全員が同じだけの議論を経験していることはまれである。多くの会議に出席している人はその分多くの議論に加わり知識を獲得しているが、逆に少ない人はその分参加した議論が少ないため、獲得している知識も少ない。その上で会議を開いたとき、参加者の議論の経験数に応じて発言の質や回数などに差が生じると予測される。多くの議論に参加した人はその分、多くの知識をもとに深い議論が展開できるが、少ない人は自分が知らない議論や発言などを持ち出され、議論が展開されてもその議論に参加することは困難である。しかし、活発な議論を行う上では多くの人が、十分な知識を持って議論に参加することが望ましい。

そこで本研究では知識の共有化にあたって現在の発表に関する前提や元となった議論、あるいは過去の類似する発表内容を記録した議事録から情報を獲得し、それらの知識を会議参加者全員で共有することにより知識レベルの向上を図る。

まず、発表から情報を獲得するメリットについて述べる。一つ目は発表にはその時までの研究の進捗がまとめられている点である。発表ではこれまでの進捗をスライドの形でまとめ説明し議論を行う。つまり当時の研究内容が端的に表現されている可能性が高い。そのため短時間で密度の高い情報を取得できることが期待できる。二つ目は発表時に行われた議論がその後の研究や現在の発表に対し、影響を及ぼしている点である。現在の発表内容はどのような経緯を経て至ったのか、その起点となるものの多くは発表中に行われた議論である。そのため現在の発表に関連の深い議論内容を詳細に知ることで現在の発表に対する理解が深まることが予測される。次に発表を記録した議事録から情報を獲得するメリットについて述べる。本システムではディスカッションマイニングによって記録された議事録を利用する。その理由には、過去に行われた発表の情報が閲覧に適した状態で記録されていることが挙げられる。議事録には発表に関する情報が構造化され記録されている。特にディスカッションマイニングシステムによって記録された議事録は発言単位まで詳細に構造化され、かつ発言者名や発言時間といった属性情報も付与されている。そのため必要な情報をピンポイントに獲得することが可能となり、検索や情報取得までにかかるコストの削減が期待できる。

以上より、議事録から情報を手がかりにして効率的に議論を回顧することで会議参加者全員の知識共有を促すディスカッションリマインダシステムを構築した。

2.2.1 ディスカッションリマインダシステムの機能的特徴

本システムは会議中に過去の議論を回顧できるようにすることで、知識の共有化を行う。知識の共有化は2章で述べたように以下の二つの要件がある。

• より正確で詳細な情報を共有する

• 本来の議論をできるだけ妨げない

これらの要件を満たすために必要なシステムの機能的特徴について具体的に述べる。

2.2.2 システムの構成

図2.1: システム構成図

ディスカッションリマインダシステム構成図を図に示す。ディスカッションリマインダシステムはサーバ･クライアント型のシステムとして実現されている。回顧する際の検索クエリが決定したとき、まず検索インタフェースに検索クエリが入力され、ディスカッションリマインダサーバ(以降、DRサーバと記す)へと送信される。DRサーバは受信したクエリをもとに議事録データベースにアクセスし、検索結果として議事録情報を取得する。そして取得した構造化議事録情報をもとにメインスクリーン上に情報を提示する。その後、ユーザーはリモコンを用いてインタフェースの操作を行う。ユーザーの操作はDRサーバへと送信され、それに応じてインタフェースが変化する。そしてインタフェースに対し発言再生の操作を行ったとき、DRサーバは再生するビデオのURIや再生開始･終了時間、ビデオ操作コマンドといった情報をサブディスプレイサーバへと送信する。サブディスプレイサーバは受信したビデオのURIをもとにビデオサーバにある目的のビデオへとアクセスする。そしてアクセスしたビデオ、およびDRサーバから受信するメタ情報をもとにサブディスプレイ上にビデオ情報を提示する。また、DRサーバからはビデオ操作の情報とともに発言者名や発言テキストも同時に受信し、これらの情報も合わせてインタフェースに表示している。

2.2.3 ディスカッションリマインダにおける各種機能

本節では実際に回顧を行う際の流れに則って、ディスカッションリマインダシステムの各種機能について詳細に述べる。

2.2.3.3 議事録の検索

図2.2: 検索インタフェース

検索クエリを決定し、入力する際に使用される検索インタフェースは図のような構成となっている。ここでは参加者によって決定された検索情報を入力し、後述するメインスクリーン上のインタフェースへその情報を送信する。また、メインスクリーンインタフェースの表示･非表示といった簡単な操作もここで行う。

検索インタフェースにおいて使用される検索クエリは以下のようになっている。

参加者はこれらのクエリを組み合わせることで全議事録から検索を行い、目的の議事録を絞り込む。

テキスト情報として存在するデータは書記の記録したテキスト、およびスライドに記述されているテキストである。今回の検索においてはいずれの情報も重要であるのでキーワードの検索対象としては両方を採用した。これによりキーワードを入力する際、何に含まれていたキーワードであるかを意識せず検索が可能となる。また、入力の手間を軽減するため現在の会議で引かれたアンダーライン情報も取得することが可能となっている。そして複数のキーワードを入力した際には先に入力したキーワードの重みが重くなる。これにより単純にキーワードが含まれているかどうかだけではない、より参加者の意思を反映した検索が可能となる。

以上のようなクエリを適切に組み合わせ検索クエリを決定し、その情報を表示用インタフェースへと送信する。

2.2.3.4 検索結果の選択･決定

図2.3: 検索結果一覧

検索インタフェースから受信した検索クエリをもとに表示用インタフェースは議事録データベースへアクセスを行い、検索結果を受信する。そしてその検索結果を図のように表示する。ここで提示される情報は検索クエリに該当した議事録の代表サムネイルと検索に用いたクエリの情報である。代表サムネイルは発表が行われた日付順、発表者の名前順にソートされ表示される。ただし、検索クエリとしてキーワードを入力した場合、スライド内、および書記テキストにおけるキーワードの包含数に応じてサムネイル一覧がソートされる。そしてキーワードを多く含むものはサムネイルの枠線を濃い色で表示する。さらに複数のキーワードを入力した場合、それらの重みを考慮しサムネイル一覧がソートされる。

そして参加者は各自の構造化リモコンを用いて議事録の選択･決定を行う。

これは会議参加時に全員が所持しているデバイスであるため、個々人が自分で任意に操作できるメリットがある。本システムでは操作のしやすさのため2種類の持ち方とそれぞれに対応する機能を割り当てている。

図2.4: スライド・議事録タイトルザッピング時の機能

図に示す機能は主にスライドや議事録タイトルのザッピングを行う際に用いる。

Bボタンは各項目に関するプレビュー機能となっている。参加者は項目をポイントしBボタンを押すことで項目の内容をプレビューすることができる。こうすることでその項目が自分にとって必要なものかどうかを瞬時に判断できるため、ザッピングの高速化が期待できる。また、このプレビューはBボタンを押し続けている間のみ行える。こうすることで必要な情報を必要な時だけ獲得できる。これは単に表示領域を確保するためだけでなく、不必要な情報を非表示にすることで情報の飽和を防ぐ目的もある。

Aボタンと十字キーの右はそれぞれ仮選択、本選択機能となっている。本システムにおける選択行為は他のザッピング画面を切り替えることである。議事録の選択はスライドと議論セグメントに、スライドの選択は議論セグメントに影響を与える。そのため不用意に選択行為を行うことはかえってザッピングの高速化に悪影響を及ぼすと考えられる。そこで本システムでは本選択の前に仮選択を設けることで操作ミスや安易な選択行為を防止している。また、仮選択には他の参加者に自分が見たい項目を表明する目的もある。

図2.5: 議論セグメントのザッピング時の機能

図2.6: 発言ノードの移動

図に示す機能は議論セグメントのザッピングを行う際に用いる。

十字キーの操作では各発言ノード間の移動を行う(図)。上下ボタンを押すことで各発言ノードを上下に一つずつ移動できる。上ボタンを押すことでひとつ前の発言ノードに移動し(１)、下ボタンを押すことでひとつ次の発言ノードに移動する(２)。左右ボタンで各導入発言ノード間の移動を行う。左ボタンを押すことでひとつ前の導入発言に移動し(３)、右ボタンを押すことで一つ次の導入発言に移動する(４)。

２ボタンはビデオ再生機能である。参加者は再生したい発言上で２ボタンを押すことでサブディスプレイ上で再生されている発言を切り替える。発言ノード上には現在再生中の発言ノードがどれかわかるようアイコンが表示される。

HOMEボタンはビデオ再生のロック機能である。ロック機能とはビデオ再生の操作権限を一時的にロックを行った人が獲得し、他の人がビデオ操作を行えないようにする機能である。これによって一時的にビデオ操作を排他的にでき、結果としてマルチユーザによる操作の混乱を防ぐことができる。

１ボタンは書記テキストのプレビュー機能である。参加者は書記テキストを閲覧したい発言ノード上で１ボタンを押すことで書記テキストをポップアップとして表示し、書記テキストの確認ができる。書記テキストのプレビュー機能は再生したい発言かどうかを確認する機能であり、ザッピングを行う上では副次的な行動である。そのため十字キーによる移動操作を優先し、移動操作を行うと同時にポップアップは閉じられる。

これらの機能は図のようなザッピング用インタフェース上で使用される。

図2.7: ザッピン用グインタフェース

2.2.3.5 スライドのザッピング

議事録が選択されたのちに、スライドをザッピングする際には図に示すスライドリストビューとスライドビューを用いる。

図2.8: スライドビュー・スライドリストビュー

スライドリストビューには現在選択されている発表でのスライドのサムネイルが表示されるが、より高速にザッピングを行うためいくつかの特徴がある。一つ目は議論が展開されていたスライドで、かつそのスライド上で議論が展開されたスライドの一覧のみが表示されている点である。これはあらかじめ議論が行われていないスライドを非表示にすることで、ザッピングを行う候補を減らし効率化を図るためである。二つ目は検索クエリを入力時、キーワードが入力されていた場合に限り、キーワードの包含数に基づいてサムネイルがソートされ、さらに枠の色が変化する点である。これは目的のスライドを探す手掛かりとなる。三つ目はスライド以外の資料を参照しているとき（たとえば、システムのデモやWebページの表示を行っているとき）に発生した議論に対して、スライドサムネイルの代わりにその時入力したテキスト情報を表示している点である。これによりスライドが表示されていないときの議論も網羅することができる。加えてどのような内容であったかも把握できる。

そして参加者はスライドリストビューから詳しく見たいスライドをリモコンでポイントしボタンを押すことで、スライドビューのスライドを一時的に切り替えることができる。これにより参加者個々人が任意にスライドの詳細情報を取得し、スライドをザッピングできる。

また、スライドリストビューには後述する議論セグメントビューを切り替える機能もある。参加者はサムネイルをポイント、選択することで議論セグメントビューを切り替える。

2.2.3.6 議論セグメントのザッピング

図2.9: 議論セグメントビュー

スライドをザッピングした後、閲覧したい議論や発言のザッピングを行うときは、図に示される議論セグメントビューを用いる。議論セグメントビューでは、議論構造と各発言を効果的に可視化することで効率的なザッピングを実現している。

まず、議論構造を可視化することで、ザッピングすべき発言箇所を絞り込むことが可能となる。議論セグメントの長さや、発言の分岐点といった情報が可視化されることで直感的に知ることができる。これらの情報は発散している議論や、逆に収束している議論を可視化する。参加者はこれらの情報をもとに議論セグメント単位の大まかなザッピングを行う。

図2.10: 発言ノード

次に、発言ノードについてである。発言ノードとは図での議論構造における一つの発言を指す。発言ノードは以下に記す情報を適宜表示している。

そしてこれの情報を図のように提示している。次に各情報に対しての説明を行う。

発言タイプの情報は議論セグメントにおいてどの発言が導入で、どの発言が継続かを知る手掛かりとなる。そのため各タイプを発言ノードの枠線の色によって提示する。各枠線の色はディスカッションマイニングおける導入の色(赤色)と継続の色(黄色)を採用している。

発言者情報は誰が発言していたかという情報である。この情報は各発言ノードを特徴づける情報となる。

マーキング情報およびボタン情報は当時の参加者が入力したボタン情報である。マーキング情報はボタンを押した人がこの発言は重要だろうと判断して付与された情報のため、発言ノードを絞り込む上で大きな手掛かりとなる。また賛成･反対といったボタン情報は当時の参加者がその発言に対し自身のスタンスを表明する際に付与された情報である。このことからその発言には参加者が自身のスタンスを表明するだけの内容が含まれているだろうという予測が可能となる。また、これらのうち発言においては不要となる情報(例えば非マーキング情報など)が発生するが、これらの不要な情報は非表示になっている。これにより参加者は必要な情報だけを獲得することができる。

そして発言時間情報は各発言の内容を予測することに貢献すると判断した。例えば発言時間が短いノードが連続していれば単なる質疑応答の連続だろうという予測が、逆に発言時間の長いノードには多くの情報が含まれているという予測が可能であろう。この情報は各ノードの背景色を変化させることで表示している。時間情報を単純に数値として表示する手法では瞬時に発言の長さが把握できない。長さで表現する方法を取ることによって、表示領域が多くなり、発言ノード全体としての情報量が減少する。そこで他の情報の領域を圧迫せずかつ時間情報が視覚的に獲得できるよう背景として時間情報を表す。

最後は書記テキストを形態素解析することで獲得した単語に関してである。単純に書記テキストをすべて、あるいは一部を表示するのではなく単語に分割して表示することは次の観点から有利であると考える。それは単語の方が書記テキストと比べ発言の内容を把握するために有力な情報をより多く表示できる点である。書記テキストは文章が書かれるため必然的に助詞や句読点といった発言内容の把握には直接的に影響しない文字まで表示することになる。このような文字を除外し、内容把握に有力な情報のみに絞ることでより多くの情報が表示できる。結果として発言内容把握の効率化が期待できる。

ただし表示する単語は適切に選択する必要がある。ここでまず優先して表示すべき単語は検索時に入力されたキーワードである。この情報は検索時にクエリとして入力されたものである。そのためキーワードが発言内に含まれているかどうかは発言をザッピングする上で重要な手掛かりとなることが予測される。そして次に表示すべき情報が書記テキストを形態素解析することで獲得した単語である。本システムでは単語単体で発言内容の推測を可能にするため名詞に分類される単語を表示している。

単語を選別し表示しても発言の内容を把握することが困難なケースも存在する。このようなケースに対応するため議論セグメントビューでは参加者は任意に発言ノードの書記テキストを閲覧することが可能となっている。

また各議論セグメントにおける導入発言は議論を開始する起点となる発言のため、以下に続く継続発言に大きい影響を及ぼしていることが推測される。そのため議論セグメントビューでは現在フォーカスのある議論セグメントの導入発言ノードを常に表示している。こうすることで今見ている発言はその議論セグメントにおいてどのようなポジションにある発言かを知ることができる。

これらの情報をもとに参加者は閲覧したい発言を探し出し、次に述べるビデオビューとともに内容そのもののザッピングを行う。

図2.11: ビデオ再生のロック

最後にロック機能について述べる。参加者は構造化リモコンを用いてビデオビューでの再生操作を行うが、操作対象が一つのためその操作は排他的になる。そのため複数の参加者が同時に再生を行おうとすることで操作の競合が起こる。加えて再生中に議事録やスライドの変更が行われることでもビデオビューの再生が中断される。この問題を解消する手段として議論セグメントビューでは再生のロックが可能となっている。ロックを行うと図のように発言ノードにアイコンが追加される。これによりどの発言ノードがロックされているかがわかる。加えて誰がロックを行ったかがわかるようロックを行った人の名前が表示される。ロックを行うと他の人が再生操作を行うことができなくなり、さらに議事録やスライドの変更ができなくなる。このようにロックを行うことで最後まで視聴したい発言を他の参加者に邪魔されることなく視聴することができる。

2.2.3.7 ビデオ映像と書記テキスト情報の閲覧

図2.12: ビデオビュー

議論セグメントビューにおいて選択した発言をサブディスプレイに表示されているビデオビュー(図)にてその詳細な内容を閲覧することができる。ビデオビューでは会議中に記録されたスクリーンビデオを用いて発言の詳細な内容を視聴する。

ビデオ映像では発言そのものを映像で再生できるため、非常に正確な情報を視覚的･聴覚的に閲覧できる。特にスクリーンビデオを再生することで音声だけでは獲得が困難な、指示語の対象そのものの閲覧が可能になる。加えてスライドのアニメーションやポインタの動作も同時に閲覧可能となるため、単なるスライドの画像だけでは取得困難な情報も獲得できる。

さらに本システムではビデオ映像とともに書記テキスト情報も同時に提示している。書記テキストにはそれ単体では人手入力のため情報があいまいである。しかし書記テキストには発言中にでてくる指示語が網羅されている可能性が高い。特に映像だけでは獲得困難な発表者の説明に対する指示語が記述されている場合がある。このような情報とともにビデオを閲覧することで、詳細な内容を獲得できる。加えて書記テキストを表示することで音声のみでは聞き取り難い発言内容を視覚的に補うことも可能である。また、ザッピングの効率を上げるためビデオの再生は議論セグメントビューにおいて選択された発言の開始時間からピンポイントに開始される。

2.2.3.8 議事録のザッピング

図2.13: 議事録リストビュー

議事録のザッピングは、選択した議事録が間違っていた際に行う。図に示される議事録ビューは、検索結果の画面に遷移することなく議事録を切り替えられる機能を持つ。議事録ビューにおいて表示される一つの議事録の情報はれ発表者、発表日時、そして発表タイトル名がテキスト情報として提示されている。

さらに詳しく内容を見たい議事録が見つかった場合、参加者はスライドをプレビューすることで、議事録を切り替えることなくスライドの詳細を知ることができる。参加者はこれらの情報をもとに議事録のザッピングを行う。これらの情報をもとに閲覧する議事録を選択･決定する。こうすることで参加者は議事録サムネイル一覧画面に戻ることなく効率的に閲覧中の議事録を切り替えることができる。

3.2.1 事前調査結果

本節では事前調査について述べる。なお、説明のため5件の発表をそれぞれ発表A?発表Eと表記する。

表に発表に対する事前調査の結果を記す。各項目は、発表を覚えていると回答した人の人数、覚えていないと回答した人の人数、その発表に参加していない人の人数、そして各設問に用意された問題の正答率である。なお正答率は発表を覚えていると答えた人の中で各問題に対し正答した人の割合である。また、全発表に対する問題の正答率は8.05％であった。この結果から、たとえ発表を覚えていたとしてもその発表で行われた詳細な内容まで記憶しておくことは困難であることがわかる。

3.2.2 システム使用後における調査結果

次にシステム使用後に行った、各問題に対する答えがわかったかどうかのチェックについて述べる。システム使用後の平均回答時間と正答率は表のようになった(※:ただし回答できなかった問題は除く)。この結果から、まず発言に対する詳細な記憶がなくともほぼ目的の発言を探し出せることがわかった。平均回答時間に関して、各発表において大きなばらつきが見られた。また、発表を覚えている人の数と平均回答時間の間に相関関係は見られなかった。

3.2.3 考察

3.2.3.3 実験時に見られた被験者の行動に関する考察

最後に実験時に見られた被験者の行動に見られた傾向について述べる。実験全体を通して主にD2の被験者が話し合いを先導する傾向があった。これは被験者らの中で最も多く発表を経験し知識が豊富であったためと推測される。しかしザッピングの操作に関してはこの傾向とは異なるものであった。そこで図には平均回答時間と最も近かった発表Dの操作履歴を記す。

図3.1: 発表Dにおける操作回数の偏り

このようにD2の学生はあまり操作を行わず、M2の学生が操作を行う傾向は他の発表でも見られた。また、操作しているM2の学生も一人の学生に限られていた。そして話し合いの様子からはD2の学生と操作を行っているM2の学生との会話が多く見られた。

これらのことから、話し合いを先導する人がザッピング操作の多くを占めるとは言い切れないことがわかった。むしろ一人が話し合いを先導し、一人が操作を行うといった分担が自然になされていたと言えるであろうこのように一人の人がすべての作業を行わず分担することで、効率的にザッピングが行えていると考えられる。これは本システムの複数人によるザッピングを可能にしたことが有用に働いたといえるであろう。

3.2.4 課題

3.2.4.6 システムの操作性に関する課題

本システムの議論セグメントビューでの操作は複数人の操作を受け付けるようになっている。これはだれでも操作が行えるようにすることでザッピングの効率化を期待したためである。しかし実験では、同時に操作を受け付けるため、逆に複数人の操作が競合してしまうことが多かった。図には発表Dにおける、議論セグメントビューでの各被験者の操作記録と時間の関係をプロットしたものを示す。なお、縦軸は各被験者を表す。

図3.2: 発表Dにおける議論セグメントビューの操作記録

この図から議論セグメントビューでの操作が一部、集中していることがわかる。また、実際の会議の様子からも一部で操作の競合が見られた。このことから排他的になる操作に関しては、全員が平等に操作でき、かつ操作の混乱が起きないようシステムを改良する必要があると考える。具体的には、誰かが操作を行った場合は、一定時間他のユーザの操作を受け付けなくする、といった方法が考えられる。

4.1.1 ReSPoM

会議の様子を記録し、さらに検索を可能にする研究は多く行われている。倉本らはReSPoMと呼ばれる、会合中に書かれるメモから、会合の様子を記録した一次記録の検索を行うシステムの研究を行っている。ReSPoMではマイクと液晶タブレットを用いて会合を行うことで、音声情報とメモ情報を自動的に記録する。その際リアルタイムに行われている発話情報とメモ情報間に記録用インタフェースを用いてリンク情報を付与する。そしてこのリンク情報をもとに検索用インタフェースを用いて会合中に使用した資料やメモ、発話の再生を行う。

メモ情報のように会議中に付与される情報から一時記録を再生するといった点では本システムと類似している。しかしメモ情報では個人の筆跡や重要だと思う観点が異なり、複数人が閲覧する環境での利用には向かないといった問題がある。ReSPoMでは発話内容からの検索は行えないが、本システムでは発言内容や発言者といった情報をもとにした検索も可能となっている。また、対象としている一次記録は発言単位でセグメントされた情報であり、発言間の意味的関係からの構造化はなされていない。そのため議論の構造を可視化し検索を行うといったことができない点も問題である。

4.2.1 MAST

議論の構造化に関して、森らはMASTと呼ばれる、会議の様子を記録した逐語録から自動的に議論の流れを抽出し、発言の対応関係に基づく議論の構造化および可視化を行うシステムの研究を行っている。MASTでは会議の発話を記録した逐次録から、会議後に各コメントにおける単語の共起関係をもとにコメント間の連結強度を割り出し、それをもとに議論の構造化を行っている。インタフェースとしては議論構造の可視化、発言内容の可視化、検索機能、そしてノード間のリファレンスを示すリンクの閾値変更機能がある。ユーザは閾値を任意に変更することで、リフレクションを行う。

構造化という観点から、議論構造を目的に応じて変更できる点は、本研究で利用している議論構造とは異なる点である。任意に議論構造を変化できることは個々人の目的に沿った議論構造を表示し、リフレクションを容易にする。しかし本研究のように複数人で高速に議論を見つけ出すという目的には不適切である。複数人が操作することで議論構造が頻繁に変化することが予測される。そのため、議論構造からの発言の推測が困難となる。また、MASTは会議後に構造化を行っているが、これは会議参加者全員の議論構造に関する共通見解が持てないため、複数人が同時に議論構造を閲覧する本研究の環境では問題となる。

4.2.2 構造化フレームワーク

議論の構造化に関して、谷村らは構造化フレームワークと呼ばれる、一定のプロセスを経ることで柔軟な議論構造を獲得できるフレームワークを提案している。構造化フレームワークではまず、逐語録を発言の最小単位として1文章に分割する。その後、複数の発言をそれらを構成する意見や質問ごとにまとめ、これをArgumentと定義している。そしてArgumentどうしの対応関係を調べ、発言の対象が存在するものにはこれを参照関係で結合する。このときの参照関係は時系列順に基づき生成されている。

このような発言の構造化は発言間の時系列に基づくため応答関係を明示することには優れているであろう。しかし本研究においては発言の検索に主眼が置かれているため、発言の内容を重視した発言の構造化が求められる。また、構造化フレームワークによる構造化では発言の最小単位を1文章と定め、その上で機械的にArgumentを生成しているためArgumentには発言者意図が反映されにくい。これらのことは会議参加者全員が発言を閲覧する本研究のような環境では、議論構造に対する考え方の相違からかえって検索に時間がかかるといった可能性も考えられる。

5.2.1 長期的な運用に基づく評価

本実験では本システムを用いて回顧が行えるかどうかの評価までしか十分に行えていない。本システムを用いて十分に知識の共有化が行えるか、さらには議論が活性化しているかどうかの評価は十分ではない。そのため今後は本システムを長期的に運用し、実際の会議の場において知識が共有されているか、そして議論が活性化しているかどうかの評価を行う必要がある。

評価方法の一つとしては議論への参加人数の変化を調査する手法が考えられる。本システムは過去の議論情報を提示することで、会議参加者に議論参加に必要な情報を提供する。そのため情報が不足し、議論に参加できなかった参加者がその情報を獲得し、理解することで議論に参加すると推測される。しかしこの評価は短期的な調査では行えない。それは議論に参加できない理由が本当に情報の不足によるものか短期的に見るだけではわからないからである。議論に参加できない理由には個人のスキルに依存する面も大きく、情報の不足が原因かどうかは長期的に傾向を見る必要がある。そのため本システムを長期的に運用し、その傾向を見ることで正当な評価を行う。

5.2.2 ディスカッションマイニングとの連携

本システムはディスカッションマイニングを拡張することによって実装され、ディスカッションマイニングによって生成された議事録を利用する形となっている。しかし現段階では本システムからディスカッションマイニングへのフィードバックは十分に行えていない。そのため今後はディスカッションマイニングへのフィードバックを考えたシステムの拡張が必要となる。

具体的な拡張としては各議事録間のリンク生成が考えられる。現在ディスカッションマイニングによって生成されている議事録にはコンテンツ間のリンクが存在しない。しかし本システムを用いて回顧を行うことで現在の議論と回顧対象の議論間に関連性が生まれる。この関連性を議事録間における議論間のリンクとして作成し、記録することで再利用性が高まるのではないかと期待する。例えばディスカッションマイニングメディアブラウザによって発表を閲覧するとき、現在のままでは閲覧した発表での議論情報しか獲得できない。しかし議論間にリンクが作成されていれば閲覧者は、リンクをたどることで、過去に行われた議論情報も同時に獲得できるようになるであろう。

5.3.1 DRIPシステムとの連携

本節ではディスカッションリマインダシステムの応用として本研究室で先行的に研究されているDRIPシステムとの連携について述べる。DRIPシステムでは個人の研究活動といった知識活動を以下の4つのフェーズから構成されるDRIPサイクルと定義し、各フェーズにおいて個人の研究活動を支援するシステムである。

• 議論(Discussion)フェーズ

  アイディアや知識を他者に発表し、議論を通じて多角的な視点によるコメントやアドバイスを獲得する

• 再認(Reflection)フェーズ

  議論フェーズで行われた議論の内容を整理し、その後の活動方針を見定める

• 探究(Investigation)フェーズ

  過去の議論内容を踏まえつつ、調査や実験、検証といった様々な作業を行い、新たなアイディアや知識を創出する

• 集約(Preparation)フェーズ

  創出したアイディアや知識を公表し、他者から新たなコメントやアドバイスを獲得したい事柄を明確にし、次の議論フェーズにつなげる

議論フェーズではこれまでの研究活動から生まれた知識やアイディアを発表する。そして自分だけでは解決できなかった、もしくは他者の意見を参考にしたい点などについて、議論を通じ参加者からの多角的な意見やアイディアを獲得する。その際、ディスカッションマイニングによって議論の内容が詳細に記録されるが、そこには「自分にとって有益な議論かどうか、そしてその議論はなぜ有益なのか」といった人間の解釈が含まれていない。そのため目的の議論を探し当てることが困難になる。そこで次の再認フェーズでは議事録の中から重要な議論を取り出し、再利用をしやすくするために人間の解釈を加える作業を行う。議論フェーズにおいて記録された議論の中で、自分自身にとって有益な議論はどれか、どのような観点からその議論が有益なのか、といった解釈の付与を行う。続く探究フェーズでは、解釈の付与が行われた議論をもとに情報不足を補うために調査を行ったり、重要なアドバイスに基づいて、実験を行ったりするなど、適切なプロセスを行う。そしてそのプロセスを通じて新たなアイディアや知識を生み出す。最後の集約フェーズでは研究活動を行っている人間が自身の活動内容を把握し、発表資料として探究フェーズの結果をまとめることが求められる。そして作成された発表資料を用いて議論フェーズにて発表を行うことで新たな議論が生まれ、さらなるフィードバックを獲得することができる。以上の4つのフェーズは図のように繰り返し行われることで、個人の研究活動における生産性を向上させる。

図5.1: DRIPサイクルの図

DRIPサイクルにおいて議論を行う議論フェーズに大きく影響を及ぼすと考えられるフェーズは、議論フェーズにて用いる発表資料を作成する集約フェーズである。そのため活発な議論を行うためには集約フェーズにおいて十分な準備が求められる。加えて活発な議論を行うには第2章で述べたように議論を行うために必要な知識を共有する必要がある。

そこで本システムではこのDRIPシステムと連携し柔軟な知識の共有化を目指す。本システムは過去の議事録を回顧することによって自分自身が参加していないような発表の知識も会議中に共有できるシステムである。しかし共有することのできる知識はこれだけではない。例えば探究フェーズにおける、調査によって獲得した情報や、実験の詳細な経緯や結果、あるいは作成したインタフェースのソースコードなどさまざまである。これらのような探究フェーズの結果としての知識は集約フェーズによってまとめられ発表資料として集約されるが、その過程で発表資料に組み込まれない知識もやはり存在する。そのような知識を臨機応変に参加者へ提示し、共有することで活発な議論展開が期待できる。

具体的な手法としてはサブディスプレイを用いての臨機応変な情報提示が考えられる。上述したとおり本来発表資料としては取り入れにくい探究フェーズの成果物が存在する。そのような成果物は本来は発表資料としては冗長な情報である。しかし実際の議論では臨機応変な対応が求められる。ときとしてそのような情報(例えば参考にした論文内容など)を提示することで議論参加者の理解を促すこともある。あるいは単に提示するだけでなく、本来のスライドと並行し、補足として情報を提示することで議論参加者の理解を促すこともある。

このような情報はDRIPシステムによって半自動的に関連付けがなされる。発表者はDRIPシステムを使用し、発表のパワーポイントを作成するだけで、探究フェーズでの成果物とパワーポイント間にリンク情報が付与される。そして本システムにおいては副次的な資料としてそれらを準備することなく利用可能にする。発表者はサブディスプレイ上に議論の状況に応じて任意に関連付けされた情報を提示することで、臨機応変な知識共有を行い、結果として活発な議論を展開できるだろう。