図4.36: 実験システムの構成
図4.37: 著者住居の間取り
図4.38: 実験期間中のwellbeingの要素の推移
ため，掃除や換気などは自分から行っておらず，環境的指数が著しく低い．1日の大半を 勉強に費やしているため，在宅中の身体的健康度は高い状態が続いている．起床中の精 神的健康度は1日を通して高くはない．実験期間中の推薦回数と受入回数を表したもの を図4.40に示す．シミュレータによる評価実験と比較して，推薦回数に対して受入回数 が少ない．これは実験期間中は勉強が最優先となっており，他の行動の優先度が低かっ たこと，推薦する頻度が高かったことなどが原因と考える．
シミュレータによる評価実験と比較した際の共通点は推薦行動の受け入れによって
wellbeingが改善されたことと行動パターンによりネットを推薦した場合の受け入れ率が
低い点である．1.3節でも述べたように行動パターンの手法改善は必要であると考える．
提案システムを設置した自宅での生活を振り返り，推薦システムを導入したことによ る利点と欠点をそれぞれ説明する．
勉強 (study) 中の昼食 (eat lunch)，夕食 (eat dinner)に関する推薦は非常に有用で あった．勉強に集中して時刻を把握していなかったため，食事の推薦がなければそのま ま集中が途切れるか，区切りがついた段階で食事にしていたと考えられる．未然に不規 則な食事の摂取を防げたと言える．朝食後の片付に関しても，普段は後回しにしていた が，推薦されることですぐに取り掛かることができ，有用な推薦と感じた．また，勉強を 最優先にし，部屋の片付けなどは後回しにしていたため，掃除 (clean room)の推薦も非
図4.39: 実験期間中の行動
図4.40: 行動別推薦回数と受入回数
先述したように，本実験中における多くの時間を勉強に割いていた．勉強に集中して いるときにテレビの視聴 (watch TV)といった行動の推薦は基本的に不要に感じた．こ のような不適な推薦が一定間隔で連続して行われることに煩わしさを感じた．この問題 を解決するためには，適切ではない行動の組合せを考慮することが必要であると考える．
実験システムではFitbitとnetatmoのAPIを経由して歩数や心拍数，二酸化炭素濃 度を取得している．この2つのAPIから取得できる最新のデータは15分から30分間隔 で更新されるため，実際のコンテキストと取得したコンテキストにタイムラグが発生し てしまう問題がある．今回の実験は短期間での実施であり，この影響は少なかったが，長 期的な導入を検討する場合は不適な推薦を避けるためにこの問題を解消する必要がある．
5 おわりに
本論文では，居住空間におけるユーザコンテキストを用いたwellbeing向上を目的とし て，日常生活行動の推薦手法を提案した．
行動に関する推薦戦略を要因に着目した介入型と行動に着目した行動型に大別し，前 者の要因を内的要因，外的要因，時間的要因の3種類に分類し，後者の行動を行動パター ン，順展開計画，逆展開計画に分類し，推薦モジュールを構築した．介入型の内的要因，
外的要因，時間的要因に対してルールベース，行動パターンに対してはAPPM，順展開 計画，逆展開計画に対してはスケジューリングのアルゴリズムを適用し，推薦する行動の 集合を作成した．各モジュールにより推薦された複数の行動から1つの行動を利用者に 推薦するために，その行動をとったと仮定した予測コンテキストを各行動の特徴として，
ロジスティクス回帰モデル上の睡眠型トンプソン抽出を適用した．さらに，ルールベー スとテンプレートベースの手法を用いて行動の推薦文を生成した．
この推薦システムの有用性の評価として，シミュレータを用いた評価実験，実地での評 価実験を行った．
シミュレータを用いた評価実験では，架空の人物になりきり，推薦システムが設置さ れた架空の居住空間で14日間生活をおくってもらい，その中で推薦された行動を受け入 れるかどうかの意思決定を理系大学生・大学院生16人に行ってもらった．平均受入率は 0.6程度であり，日ごと平均受入率はほぼ横這いであった．しかし，実験協力者ごとの日 ごとの平均受入率を見ると，3人を除き増加傾向にあった．また，実験協力者全員が操作 した架空人物の身体的健康度，精神的健康度,環境快適指数の累積値が全ての推薦を受け 入れなかった場合を上回り，推薦システムによりwellbeingが改善できることを示した．
また，受入率と身体的健康度と環境快適指数の累積値との間に正の相関があり，推薦を受 け容れることがこれらの状態の改善に繋がることを示した．一方で，受入率と精神的健 康度との間に相関は無かった．これは，精神的健康度を大きく改善させるような行動が なかったためであり，休息や他人との交流などの行動も考慮する事で改善可能と考える．
本論文では1人のペルソナを仮定して実験を行ったが，複数のペルソナを用いた実験を 行うことで多くのユーザに適用可能なことを示す必要がある．
実地での評価実験では，著者の家に推薦システムを7日間導入した所感や改善点など を定性的に評価した．勉強中における食事や掃除の推薦により規則正しく食事をとるこ とや，後回しにしていた部屋の片付けをすることができ，一時的に環境的指数が向上し た．一方で，勉強中にテレビの視聴といった不適切な行動が推薦されることがあった．こ の問題を解消するためには，適切ではない行動の組合せを考慮することが必要であると 考える．
今後，モジュールの拡張や推薦文の改良によって，より幅広い行動を対象とした満足度 の高い推薦が期待できる．さらに，人間関係などの社会的状態や感情などの心理的状態 が構成要素に追加されたwellbeingを対象とすることで，より現実に即した健康を考慮 し，より実用性のあるシステムの実現が期待できる．
謝辞
本論文の作成にあたり，指導教員の高間康史教授から，終始適切で丁寧なご助言やご指 導を賜りました．深く感謝致します．同じく，本論文の副査として貴重なご意見をいた だいた，山口亨教授，片山薫教授にも深く感謝致します．高間研究室の柴田祐樹助教に は，論文執筆の基礎から懇切丁寧なご指導を頂きました．感謝の意を表します．実験を 実施する際に，ご協力頂いた高間研究室の皆様，システムデザイン研究科の皆様にも感謝 いたします．
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