The 28th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2014
- 1 -
部屋
片付
情報支援
提案
The Proposal of Information Support System for Tidying a Room
伊藤麻
*1矢入健久
*2Mari Ito Takehisa Yairi
*1
東京大学大学院工学系研究科航空宇
工学専攻
*2
東京大学
端科学技術セン
Department of Aeronautics and Astronautics, the University of Tokyo RCAST, the University of Tokyo
In this study, we consider an information support system for people to keep their room well organized. The aim of this research is to give users a trigger to think and tidy-up their room. Our system will raise their awareness of different viewpoints as never before. To achieve this, we clarify the difference between a person who knows how to tidying-up their room and who is not skilled at, on the assumption that there are some differences of spatial cognitive ability.
1.
めに
世 中 ，片付 人 片付 い人 い ． 違 い 生 原 因 考 え い ， 個 人 部 屋 異 種 性 持 空間 あ ，画一的 基準 い う 思わ ． 部屋
片付 い 皆 共通 ，
片付 対象 物体 複数あ
片付 対象 配置 有限 空間 存在
片付 い又 い人間 い
いう あ ． ， 物 体，空 間 ， 人 間 関 場 面 部屋 片付 いう ． 3 要素 繋
，片付 本質 探 出来 い 考え ． 挙 3 要素 ，片付 動側 物体，空 間 ， 片 付 能 動 側 人 間 分 ． 動 側 注 目 ， 空間 中 物体 配 置 いう関 あ ，
，能動側 あ 人間 行動 結果 あ ．一 方，能動側 同 う 構造 持 い ． そ ，頭 中 思 考 空 間 あ ， 人間 ， 物 捉 え 個々 概念 や 象 関 性 思 考 空 間 内 構 築 ． そ ， 人 間 思 考 空 間 整 理 実空 間 物 体 整 理 関 性 ， 片 付 得 意 人 苦手 人 違い 探 ，片付 苦手 人 支援 ． 部 屋 片 付 得 意 人 ， 部 屋 ウ 何 コン セ 持 ， そ 的 片 付 ベ ン 繋 一方，片付 出来 い人 ，そ そ コンセ 作 苦手 あ ，コンセ 曖昧 自分 把握出来 い
あ 可能性 あ ．物体配置 意味や自身 思考傾 向 明確化 整理 実空間 物体 整理 関連 い いう仮 ，片付 苦手 人 得意 人 思考 違 い 明確 意識 提案 ．
本研究 目的 ，物体配置 いう実空間 Map 頭 中 思 考 や い 知 地 ， あ い 人 間 行 動 関 見 ，新 視点 獲得 あ ．従 ，人間 思考 知的発想支援 提案 あ ， 人間 代 わ 思 考や 行 動 目指
い．
，部 屋 片付 一度 行 終 わ いう ， 的 行 わ ば い． ， 最適配 置 一方 的 提示 実現 い． 例 えば， 内 部
配置 最適解 計算 ，そ 結果 人間 提示
，そ 配置 至 理 理解 い限 長期的 片付い 部屋 困 あ ．そ 本 ，人間 考 え ， 行 動 移 え ． わ ， 人 間 行 片 付 序や最終的 物体配置 ， 通 可視化 ，あ 物体配置 至 理 や思考傾向 自 明確化 整理
い ．
2.
関連研究
部屋 片付 ，人間 物体や 空間 関 合う あ ． 関連 研究 ， 人間 代わ 作 業 行い， 物体 関 構築 や， 人工知能 用い
空 間 識 際 ， 人 間 意 味 的 空 間 把 握 利 用 あ ． ， 実 空 間 整理 思 考 整 理 関 い 考 え ， ， 思 考 支 援 や 知 的 発 想 支 援 関 ．
関連研究 ，以 挙 ．
2.1 人間と物体 関
部屋 片付 ，人 行動 物体や空間 関
あ ．片付 支援 関 ， ク 分 盛 行わ い ． う 研 究 ， 片 付 対象 物体 発見 ，そ 物体 応 片付 ク 遂行 [山 崎 09] い ，人間 代わ 作業 行う う
あ ．
ク 以外 分 ， 人 間 行 動 物体 関 性 利 用 あ ． 人 間 行 動 際 物 体 触 いう 仮 ， 外出 いう行動 接触物体 接触 序 推
研究 [楓 07] 行わ い ．
， 一 般 的 思 考 傾 向 物 体 配 置 や 置 方 映
研 究 ，[Fisher 11] あ ． ，Google 3D
Warehouse1 学 習 ， 室 内 物 体 関 推
， 推 奨 物 体 配 置 や あ 物 体 同 時 利 用 得 物体 提示 行 う あ ． 他 ， 一般 的 配 置情 報
え ， 物 体 安 配 置 研 究
[Jiang 12] あ ．
1
http://sketchup.google.com/3dwarehouse/
連 絡 ： 東 京 大 学 大 学 院 工 学 系 研 究 科 航 空 宇 工 学 専 攻 ， 東京都目黒区駒場4-6-1 東京大学 端科学技術研究セ ン 4 館，[email protected]
The 28th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2014
- 2 -
2.2 空間認識と思考 関
人間 空間 識 元 研究 ，[Kuipers 00] あ ．
，人間 知地 考え 人工知能 空間探索や地 作成 利用 研究 あ ．
2.3 知的発想支援
知 的 発想 支 援 関 ，KJ 法 初 々 提 案 い ．KJ法 [川喜 67，川喜 70] ，蓄積 情 報 関 連 性 見 出 ，そ 整理 及 び統 合
全 体 把 握 手 法 あ ． 他 ， 思 考 キ 書 並べ，そ 関連度 応 空間 配置
思考 構造 可視化 CAT1 いう 提案
い [Sumi 97]． 研究 ， 的
知 的 発 想 支 援 目 指 い ， 前 者 関 連 性 見 出 作業 行 う 対 ，後者 距 空間 提示 ，関連性 見 え い ．
3.
本研究
位置付けと狙い
1 章 述べ う ，実空間 物体 整理 度合い ，
空間 対 意味付 明確 や自身 思考傾向 把握 度 合 い 関 連 仮 ． ， 片付 得意 人 明 確 コンセ 持 い 対 ， 片付 苦手 人 コンセ
曖昧 あ ， そ そ コン セ 作 苦手 あ 可 能 性 高 い い う あ ． そ ， 自 身 納 得 コ ン セ 得 ， そ 長 期 的 片 付
ベ ン 考え ．
2章 挙 関連研究 踏 え，本研究 位置付 狙い
以 通 あ ．
3.1 人間 行動から思考傾向を分析 る
[Fisher 11] や [Jiang 12] い ， 一般 的 思 考や 実
空間 物体同 士 関 性 基軸 物体 配置案 え い ．本研究 ，物体配置 あ 視点 生 思考 結果 考え，思考傾向 分析 用い ．
3.2 思考を 支援システム
本 研 究 提 案 ， 人 間 代 わ 思 考 や 行 動 ，人間 思考 行動
え あ ． 通 ， 自分 思考傾向 分析 ，今 気 新 視点 獲得 目
標 あ ． 本提案 ，経験 連携 視 ，人間 新 知見 学び 足 い部分 発見 いう，人間 ン ラク 関 [楠 99] 構 築 あ ．
3.3 ボトムアップ的思考支援とトップダウン的思考支援
KJ法 [川喜 67，川喜 70] やCAT1 [Sumi 97] ，
的 発想 支援 提案 あ ． ， ウン的 手法 問題 ，既存 枠組 わ 発 想 広 い いう状況 対応 あ ． 方法
新 概 念形態 得 可能性 あ 一方 ， 最終的 現 在 概 念 抜 出 い可 能 性 あ ． 例 えば， カ や
キ い 思考 パ 的 分 類 評価 際 ，全 違う枠組 今 同 う 評 価基 準
用い う い あ ．そ 本研究 ，予 複数 視点 え 物体配置 行う ウン的 要素 ，配置
各 物 体 起 点 物 体 同 士 関 連 性 や 空 間 意 味 付 分 割 行 う 的 要 素 組 合 わ 思 考 支 援 手 法 提 案 ． ， 視 点 違 い 明 確 意 識 ． 視 点 違 い ， 片付 得意 人 空 間 捉 え 方 片付 苦 手 人 空 間 捉え方 違 いや，利便 性 視，
ン性 視 い 要視 点 違い あ ．
4.
情報支援システム
概略
提案 情報支援 概略 1 示 ．
あ 物 体 配 置 ， 特 視 点 生 思 考 ， わ ， 全 解空間 局 解 あ ， あ 解空 間 最 適解 考 え ．全 解空 間 最適 解 探 索 ， 特 解 空間 選択 そ 中 最適解 探索 ．
， ， 要 視 点 応 物 体 配 置 ． 配 置 ， 後 述 配 置 序 意 味 的 空 間 分 割 大 や 物体配置 関 計算 ． ，配置 計算結果 相 違 点 や 類 似 点 発 見 推 測 ， 思 考 傾 向 分 析 や 新 視 点 獲得 目指 ．
4.1 解空間 選択と局所解
部 屋 片 付 複数 制 約条件 絡 ，全 解空 間 同時 扱う 非常 困 あ ．そ ， あ 視点 基 い
得 配置 ，局 解 あ 考え ． ，局 解 選 択 あ 解空間 最適解 あ ， そ 解空間 片付 得意 得意， クセ 性 視や ン性 視 い 視点 決 考 え ． ，パラ 設 ，局
図 1 システ 概要．(1) 段: 人間 る物体配置 物体
配置後の意味付け る空間分割．(2) 左 : 配置順序 配
置結果か パラ ータを計算．(3) 右 : 自身の空間分割や
システ か の値を比較するこ 新た 視点を獲得．
The 28th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2014
- 3 -
解 え パラ 求 ．今回パラ 用い ，配置 序や意味的空間分割 関連度 あ ．
4.2 認知地図 可視化
知地 可視化 ，
片付 際 物体 触 序
片付 終了後 ， 義 意味分類
行う 2 ．
手 以 あ ． 複数 物 体 提示 ， そ 好 番 配置 片 付 う． ，
接 触 物 体 接 触 序 記 録 ． 配 置 終 了 後 ， 物 体 複数 物体 関連性や分類 ，空間 い 分割 ． 詳細 ，5.1 節 述べ ．
5.
実験と検証
方法
5.1 実験方法
実験手 以 通 あ ．
( ) 納物体 提示 ． 納物体 ， 書籍や
鉛 筆 ， 片 付 対 象 物 体 ， 納 ク や クエン 納用品 含 あ ．
( ) 納物体 机周辺 自 配置 片付
作業 ． 際，片 付 対象 物 体 全 配 置 い ， 納用品 使 使わ 良い．
(ウ) 納物体 配置 終え 片付 完了 ，被験者 考
え 関連 性や意味分類 応 空間 分割 ．更 ， そ 分割 ラベ ．空間 分割 ，配置終 了後 状態 写真 撮 ，そ 画像中 物体 ○
行う．
(エ) (ウ) 結果 ，予 用意 別 結果 比較 ，
類 似 点 や 相 違 点 ， 自 身 思 考 傾 向 自 身 分 析
5.2 検証方法
的 評 価 有 用 性 検 証 ． 評 価 目 以 通 あ ．
( ) 自分 片付 得意 方 思う
( ) 第3者 片付 結果 見 ，片付い い 思
う 否 ．
(ウ) 本 利用 い場合 利用 場合 ， 同
異 い 点 何 ．特 ， 一方 場合 生 着眼点 あ ．
(エ) ( ) 違い う ，自身 思考 理解 役立 思う
あ ．そ 具体的 何 あ ．
6.
発展
，片付 得意 人 片付 苦手 人 思考空間 違 い 可視 化 ， 片付 苦手 人 支 援
考え ． ，片付 得意 人 既 完成 状態 対 変化 加え 場合 活用 ．
片付 得意 人 自分 中 何 コンセ 持 い 考 え ， そ コンセ ，現在 経験や 知識 ， 習慣 形成 あ ． 完成形 ，4.1 節
述べ ，あ 解空間 最適解， わ 全解空間 局 解 過 い． そ ， 利 便 性 視 ， ン 性 視 ， い 視 点 ウン 的 え， そ 結果生 配置 的 把握 い ，
今 抜 出 い 思考 打開 ， 新 視点
込 出来 ． ， 個人 合う空間 形 成 考え ．
7.
まとめ
本 論 文 ， 思考 整 理 実空間 物体 整理 関 性 や 片 付 序 用 い ，片 付 得 意 人 苦 手 人
違い 元 片付 苦手 人 支援 提案 ． 今 後 ， 有 用性 実 験 評 価， 問 題点 検 証
行う必要 あ ．
謝辞
本研究 進 あ ，東京大学大学院工学系研究科 堀 浩 一 教 授 貴 助 言 頂 ． 心 感 謝 い
．
参考文献
[山崎 09] 山崎公俊, 植 亮平, 沢峻一, 森優人, 俊
明, 畑尾直孝, 岡 慧, 稲葉 幸: 掃除片付 ク 生活支援 識行動 実証研究,
ク ン 予稿 , pp.522--527, 2009.
[Kuipers 00] B. Kuipers: The spatial semantic hierarchy, Artificial Intelligence, 2001, 119.1: 191-233.
[川喜 67] 川喜 郎: 発想法, 中公新書, 1967.
[川喜 70] 川喜 郎: 発想法, 中公新書, 1970.
[楠 99] 楠 子, 佐伯胖: 3. 意見 違う , 学び合え : 非
合意形成的協同学習支援 開発 (< 特
> ソ ン ラク ン). 情報処理, 1999, 40.6:
564-568.
[Sumi 97] Y. Sumi, K. Hori, S. Ohsuga: Computer-aided thinking by mapping text-objects into metric spaces. Artificial Intelligence, 1997, 91.1: 71-84.
[Jiang 12] Y. Jiang, M. Lim, C. Zheng，A. Saxena: Learning
to place new objects in a scene, The International Journal of Robotics Research， vol. 31(9), pp. 1021-1043, 2012.
[Fisher 11] M. Fisher, M. Savva, P. Hanrahan: Characterizing structural relationships in scenes using graph kernels, ACM Transactions on Graphics (TOG), Vol. 30(4), pp. 34, 2011.
[楓 07] 楓仁志, 山原裕之, 口豊 , 島 幸廣, 島川博 :
