| 研究課題/領域番号 |
19K12097
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 名古屋工業大学 |
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研究代表者 |
新谷 虎松 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (00252312)
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| 研究分担者 |
大囿 忠親 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (90324475)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 共創ワークショップ / 協調作業支援 / ファシリテーション / 事例分析アルゴリズム / 類似度尺度 / 知識ベース / 類似度計算 / 構造化 / ナレッジグラフ / 共創支援 / 電子化付箋 / 推薦 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
アイデア出しや討議をするための共創ワークショップ（共創WS）において，電子化付箋を利用した討議結果の分析技術やファシリテーションのための推薦機能の実現に向けて新たなアプローチが必要である．付箋への記述は最小限であり，その解釈は状況依存であるため，共創WSの結果を解釈するためには，付箋中のテキストのみならず，共創WS中の人手によるファシリテーションおよび付箋間のレイアウトや話題に関する背景画像等も考慮する新たな知識情報処理技術が必要である．本研究では，共創WSのログの分析アルゴリズムを実現/実装することにより，効果的なファシリテーションのための推薦機能が利用できる共創支援環境を構築する．
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| 研究成果の概要 |
共創ワークショップ（共創WS）において，電子化付箋を利用した討議結果の分析技術が求められている．付箋への記述は，最小限であり，その解釈は状況依存であるため，共創WSの結果を解釈するためには，付箋の内容に加え，ファシリテーションおよび付箋のレイアウトや背景画像も考慮する必要がある．本研究では，産学連携により取得済みの共創WSのログの分析に関して，次の2点の成果を得た． 1つ目の成果は，拡張現実感技術により，共創WSにおけるユーザの行動記録システムを実装した．2つ目の成果は，共創WSにおける事例間の類似度尺度としてVector-KG法を開発した．評価実験により本手法の有効性が示された．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ウェブインテリジェンスにおいて，機械可読な知識の記述に関して，多くの研究成果がある．しかし，グループ討議における共創WSログの再利用のための分析手法（構造化と蓄積）の設計には，新たな視点での研究が必要である．例えば，構造化に必要な要素技術として，付箋集合の素朴なクラスタリングでは不十分であり，背景画像上に配置された付およびに関するファシリテーション戦略を考慮した類似度関数を新たに実現する点に独自性がある．特筆すべき点は，本研究が，実際に実施された540回分の共創WSのデータに基づいている点である．本研究成果に基づく共創WS支援により，イノベーションに必要な議論の効率化が期待できる．
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