空気を読む家のキッチン(4)

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2019年2月5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
リーダー道村唯夫
ソフトウェアジャパン2019
協働プロジェクト『空気を読む
家』
コンテキスト・コンピューティングで
紐解く『空気を読む家のキッチン』

内容
• コンテキスト・コンピューティング
• 課題認識
• 対策案
–「プリン」を例に
• 個人の意思決定
• さらにその次へ
2

コンテキスト･コンピューティング

現在の課題
44
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
偏向
「情報取得」から「情報活用」へ
認知限界
「消極的自由の肥大が
積極的自由を奪う」
フレーム問題
記号接地問題
フレーム
タコつぼ化
専門知だけでなく、主観性を考慮した社会知脳の活用

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？
5
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？
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
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
対案

• 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)
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
対案

8
「形式論理展開」は
計算機が得意
積極的自由の確保
• Context Computing
– 人だけでもなく、機械だけでもない
「人と機械の協働」による解決を目指す
8
コンテンツ
関係
人が関係性を定義
機械（計算機）が
内容を蓄積し、
関係性を計算(集約)
コンテンツ
「意味付け」は
人間が得意

• 社会知としての構造化コンテンツ・データ
ベースを人と機械の協働(適切な役割分担)に
よって構築･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」
を探索するための情報基盤
– 不確実性の高い現代社会における知の活用
– 集合知などとの接点を持った知性の次元拡張
– 意味構造化の普及による自律分散協調社会
• 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
「社会知」
• 人間(閉鎖系)同士の対話の記憶の蓄積によって主観的な
知が発生させた、上位の社会的な階層における意味構造
9

現在の活動
• 「社会知」の構築と活用
– 情報の信頼性
• 真偽ではなく、共感・納得ができる情報
• 「人(発信元)」への信頼ではなく、情報の論理的構造
– 意思決定理論
– 個人の意思決定支援
• 他人とは独立した判断
• 合理的な意思決定
– 期待効用理論、プロスペクト理論
– 依存(信用・安心)から合理的感情へ
• 認知バイアス・認知限界を越える
– 多様な視点の提供
– 適切な情報の集約
10
• 「知」とは、
人間が生きる上で意味
のある情報(by 西垣通)
→ 意思決定に有用な
情報
• 「知性」とは、
不確実な情報から正確
に信頼性を予測する能
力 (by 山岸俊男)

課題認識

キッチンの課題の一つは在庫管理
• 在庫管理
– 取り扱うモノ(商品、部品)を在庫として、その情報と現物を適
切に管理すること
– 製造業や流通業など企業では当たり前
• モノを扱う会社においては経営の基本
• 企業の在庫管理とキッチンの在庫管理の相違点
– 雑多な種類
• 保存方法、取り扱いの知識
– 分割利用、使いかけ
– 不明確な管理主体
• 仕入れ、消費・費消
• 合意手続き、標準手順
• アドホックなプロセス
– 管理工数充当不足
• データ化、見える化
• 低い投資額
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無人店舗実現技術
• amazon goなどの無人店舗のアプローチ
– ITの活用による無人の小売店
• 開閉店や品出し、惣菜調理などは有人
– 商品と人の行動の監視
• 認識技術の発達
– 個別商品管理
• キッチンの在庫管理への転用・活用
– モノと人の行動の監視
– 商品コードと特性データ
• バーコード、消費・賞味期限、生産者、流通
→ モノの出し入れや、一般的な消費・賞味期限には対応できそう
機械化、自動化
→ 残課題は何か？
– 「期限」の判断基準、保存方法などの運用
→ ベストプラクティスは人それぞれ
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課題認識
前提) 認識技術が発展し、様々な情報が提供された場合、何が課題
となるのか
– 認識技術の発展により、モノの識別や人の行動がわかる
• 開封、調理、保存状態、など
– 色々な特性がデータとして提供される
• トレーサビリティ
• 生産者、品目、流通時の状態、生産日時、消費・賞味期限、パッケージの
単位、加工方法、など
– 冷蔵庫内などの在庫状態がネットワーク経由で確認できる
• 利用者にストレスなく食品ロス(廃棄)を低減する
– 適切な(納得できる/ピンとくる)情報の提示
• ビールの在庫が減少した時、いつ、どのように通知するのか、しないか
– 消費できるかどうかの判断
• おいしく食べたい、死ななければ良い、賞味期限内であれば良い、まずく
なければ食べる、など
– 保存方法など、運用のベストプラクティスの共有
• 新たな知見の獲得
• 無駄な買い物の抑止
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対策案

「プリン」を例に
• 機械が推量した情報を、人間がルールとして関係性を定義し、エー
ジェントがユーザに提示する
– 機械の役割 / 情報の収集と推量(集約)
• モノの識別と生産者からの情報の取得
– 賞味期限が記載されているかどうか
– プリンの種類の識別
→ 食べ頃、賞味期限、消費期限の算出(推定)
• センサーなどから配送状況と保存状態の推定・識別
– 機械学習、深層学習、など
• ルーティン（定型的行動）の検出・認識
– 人の役割 / ルール設定(関係性) ← アルゴリズムではない！
• 配送方法、保存方法などの状態(情報)から利用期限の変化度合いをルールとして
定義する
– 社会における共同編集
• 利用者の特性（嗜好・癖）に合わせた利用期限の調整度合いをルールとして定義
する
• 専門知を加えて「裏付け(なぜ)」を示す
– トゥールミンの議論モデルを活用
– 複数のエージェントが、異なるルールを蓄積し、適用する / 情報推薦
• ユーザは、嗜好・主観に適合するエージェントを選択する
• システムは、様々な未知の課題に対して、ユーザが選択したエージェントの特性
から算出した適切なエージェントを推薦する
• 強化学習による情報推薦の最適化
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「プリン」を例に
• XX社カスタードプリン
– 消費期限: 2019年2月11日
– 購入日時: 2019年2月4日 13時30分
– 配送方法: エコバッグでコンビニから持ち帰り
– 保存方法: 冷蔵庫の冷蔵室手前に配置
• ルール: 「食べ頃に食べたい」ような利用者向け
– 7℃程度が食べ頃
• (ゼラチンで固めたプリンだと、高温で溶ける)
• 冷たいプリンの方が好き
• 腹具合に問題がなければ
– 消費期限の数日前だと食べ頃間が失われる
• プリンの風味が失われる
• 一般的に消費期限が設定されている食品は劣化が早い
– 未開封で冷蔵庫の温度変化が少なければ、賞味期限と消費期限
は同じ
• 保存法方が生産者の指示通りであれば、消費期限が瀬ってされている
食品は、賞味期限と消費期限は同様に考えてよい
– など
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「プリン」を食べる時期の推薦
• トゥールミンの議論モデル
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根拠 (Data) 限定語 (Qualifier) 主張 (Claim)
論拠 (Warrant)
裏づけ (Backing)
反証 (Rebuttal)
おそらく2019年2月4日午後
に購入したXX社の
カスタードプリンが、
冷蔵庫にある
生プリンは製造後
1週間程度で風味
が落ちる
腹具合が悪くなけ
れば
アレルギーの子供
がいなければ
2019年2月5～7日
には食べる
極少量の微生物混入
により、僅かに酸化
がすすむ
合意された真実
常識、もしく
は理由、仮説
論拠の成立
可能性
例外、もしくは但
し書き、保留条件
確信度、確率

効果
• 食品ロスの低減
– ユーザの主観に合わせた情報の提示
– 運用のベストプラクティスの共有
• 醤油は冷蔵庫に入れておくが、マヨネーズは常温で保存す
る、など、適切な保存方法で、消費期限を短縮させない
– バナナの隣にりんごを置くと熟成が進む
– アスパラなどの野菜は立てて保存すると長持ちする
– 対話的・段階的な情報の提示による納得感
• 認知バイアスの低減
• 自分自身の意思決定の「癖」の理解
• ルールを知として蓄積・編集し活用
– 食品摂取時のセーフガードへの発展
• 「食べてはいけない状態」のモノに対する警告
– においセンサ、不可視光線センサなどの導入も合わせて
– エビデンス・ベースド・ソサイエティの実現
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個人の意思決定

意味のある情報とは
• 意味のある情報は個人ごとに異なる
– 情報を収集する能力・環境
• 認知バイアス・認知限界
– 情報を取捨選択する能力
– 情報の「意味」をくみ取る能力
• 「意味」のある情報は予言的である
• 予測、推量、推測する能力
例）
– 昨日、川の上流は豪雨だった（事実）
• 上流域で降った雨が集まり、時間差で下流が氾濫することがあ
る（一般的事実）
• 山間部の土地開発により、山林が水を溜める能力が低下する
（一般的事実）
• 以前の大雨で川の氾濫により浸水したことがある（経験）
– 今日、下流で川が氾濫して洪水・浸水になるかもしれない
（推量）← 汲み取られた意味
→ 避難する準備をしておく（意思決定）
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人間性、相手の感情・
態度、相手の誘因構造
信頼概念の整理
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自然の秩序に
対する期待
道徳的秩序に
対する期待
発信者に
対する期待
情報の内容に
対する期待
表現
能力に対する
期待
相手の意図に
対する期待
安心
狭義の信頼
人間関係的
信頼
人格的信頼
個別的信頼
カテゴリー的
信頼
一般的信頼
論拠・推論
共感・同意
功利的共感
規範的共感
情緒的共感
論理構成
見栄え・挙動
情報依存的
信頼
「信頼の構造」山岸俊男, 東京大学出版会より引用して改変
ステレオタイプ
に基づく信頼

意思決定の要素
• 「意思決定は合理的・論理的でありたい」
– 重要な問題ほど感情的、他人の意見に依ってしまう傾向
• 選択の方法・戦略
以下の評価の組み合わせ
• 優先度や比重は主観的で境界も曖昧 → ひとそれぞれ
– 相手の意図・能力
• 能力に対する期待
• 情報依存的信頼
• 一般的信頼
– 情報の表現
• 論理構成
• 見栄え・挙動
– 情報の内容への共感・合意と選好戦略
• 規範的
– 行動規範への適合性
• 功利的
– 利得と主観的確率の組み合わせ（推論）
– 選好の合理的戦略
• 情緒的
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情報の内容への共感・合意
• 規範、情緒
– 評価者個人の信条、感情、環境に基く評価
• 功利
– 評価者個人の志向、価値観に依存した評価
– 選好における評価者個人の戦略
• 期待効用理論: MaxMin、MinMax、楽観・悲観指数
• プロスペクト理論
→ ゲーム理論の活用
⭐️ 機械による評価は困難→ モデルの構築、協調フィルタリング
• 意味内容を理解すること
• 選好における戦略を推測すること
⭐️ 個人の選好戦略に依存すると、認知バイアス・限定合理性を越えること
はできない
→ 機械が人の見解とは異なる見解を認知し、人が評価
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情報の表現
• 論理構成
– トゥールミン・モデルへの適合性（議論の構造）
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• 見栄え・挙動
– プレゼンテーションやユーザインタフェース、誤字・脱字の有
無など
不確実性の高い現
代社会では、三段論
法的な論理の適用
は困難

さらにその次へ

『空気を読む家のキッチン』
• ベターライフの実現（ウェルネス）
– サイバー・フィジカル・キッチン
– 生産、流通などの商品関連データの公開と活用
– 医療・健康情報との接続と連携
• 医食同源、レシピ推薦、健康管理
• 現状を理解(参照点)し、受容可能な情報を推薦
– 事実とリスク、不確実性
• 行動変容アプローチ、ジョリーモデル
– 社会におけるルールの蓄積と共有、共同編集
• 集合知との接点を持つ知能の次元拡張
– 機械学習・深層学習による、識別・認識、推量
• 様々なセンサの活用
• 不確実性の高い課題に対する適用
– リアルタイム性が求められる領域での活用
• 災害発生時に取るべき行動
– ユーザの選好傾向から、重要な意思決定における合理的な
意思決定への誘導
• バイアスの低減、「気づき」
27

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
AITC CC研究部会への参加、
お待ちしてます

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Notes de l'éditeur