580 人 工 知 能 29 巻 6 号（2014 年 11 月）
近年，ビッグデータが注目されているが，ビッグデー タから真に個人にとって有用な価値を創造していくには 何が本質的に重要になってくるのであろうか？ このよ うな問題意識から，我々は，AAAI Spring Symposium 2014において，Big Data Becomes Personal: Knowledge into Meaningをスタンフォード大学で主催した．ここで 取り上げたのは，次の三つのチャレンジである． （1）いかにして，ヘルス & ウェルネスに関わるデー タを定量化（Quantify）し，有用な知識（Meaningful Knowledge）を創出していくか． （2）個人の視点から見ると一見関係のない一般的な （Impersonal）データをいかに個人にとって有用な 知識に変えていくか． （3）いかにして，定性的データ（Quantitative Data） と定量的な知識（Qualitative Knowledge）を我々 のヘルス & ウェルネスの向上に役立てていくか． ここで，「ヘルス & ウェルネス」はどちらも健康とい う意味を表すが，前者は健康そのもの，後者は健康状態 を保つということから，我々は「健康であり，その状態 を保つこと」を「ヘルス & ウェルネス」と呼ぶ．本特 集号のテーマは，Discovery Informatics（発見情報学） が拓くヘルス & ウェルネスの未来像であり，そのコン セプトを図 1 に示す．具体的には，まず，ヘルス & ウェ ルネスに関するデータをビッグデータとして蓄積し，そ れらを定量化する．続いて，個人の視点から見ると一見 関係のない定量的なデータを個人にとって有益な定性的 知識に変換する．この定量的なデータの構築と定性的知 識への変換を繰り返すことで，個人的な価値を高め，我々 のヘルス & ウェルネスの向上に役立てる．
このような「Big Data Becomes Personal」に必要な 発見情報学（Discovery Informatics）の AI 技術として 下記の四つの技術が鍵となる． 1．いかにして，ヘルス & ウェルネスを計測するか （睡眠，ダイエット，カロリー，糖尿病，などの モニタリング，遺伝子，生体シグナル，脳活動， Affective Computing，オーダメイド医療技術など） 2．いかにして定量的データを定性的データに変換す るか （データマイニング，Discovery Informatics, ライ フログ解析，認知モデル，心理モデル，疾患モデル， 数理ダイナミクス，Systems Biology, ネットワーク 解析，オミックス解析など） 3．いかにして定量的データ，定性的知識をヘルス＆ ウェルネスの向上に役立てていくか （ソーシャルデータ解析，HCI, ブレインインタ フェース，ヘルスケアコミュニケーションシステム， 自然言語処理，対話モデル，ゲーミフィケーション， 感性，ゾーン，Personal Identity など） 4．アプリケーション，プラットフォーム，フィールド研究 （ケアサポートシステム，ライフログアプリケーショ ン，ヘルスケア推薦システム，高齢者支援，診断シ ステム，疾患予防，障害者支援，コミュニティコン ピューティングなど） 本特集号は，昨年の人工知能学会誌 11 月号の「パーソ ナルデータからの気付きの創発」の続編である．昨年の特 集号では，「パーソナルデータからいかにして気付きが創 発され得るか」に焦点を置いたが，今回の特集では，「ビッ グデータをいかに個に適応させるか，そこから，どんな新 たな研究パラダイムが創出され得るか」に着目している． 本特集では 7 編の解説記事を収めている．いずれ も，「Big Data Becomes Personal: Knowledge into Meaning」の発表論文著者の方々である．
● 佐野らの「ウェアラブルセンサを使ったストレス，睡
眠，うつ病の理解」は，MIT メディアラボ Affective
Computingで行われているストレス，睡眠，うつ
特集「Big Data Becomes Personal
─発見情報学が拓くヘルス & ウェルネス─
」にあたって
髙玉 圭樹
（電気通信大学）
城戸 隆
（理研ジェネシス，JST さきがけ「情報環境と人」領域）
581 人 工 知 能 29 巻 6 号（2014 年 11 月） 病に関するプロジェクト（Rosalind Picard 教授） を紹介している．ここでは，MIT の数百名の学生 に長期間，数種類のウェアラブルセンサを装着して もらい，携帯電話のログとラボでの計測を組み合わ せることで，ストレスレベルやムード，睡眠といっ た個人の心身状態をセンサデータから解釈し，行動 予測やフィードバック支援に用いる研究，そしてう つ病患者の治療期間と治療後の長期間のデータを計 測，解析することで，早期，客観的な診断方法を確 立する研究を進めている．ウェアラブルセンサを用 いて人間の心が発するシグナル（メンタルヘルスシ グナル）を抽出する技術が，いかに個人に新たな価 値を与え，未来社会を変え得るのか，重要な示唆を 与え得るものである． ● 髙玉の「コンシェルジュサービスに基づく介護支援 システム─パーソナルヘルスデータからライフスタ イル設計へ─」は，高齢者個人のライフスタイルに 合わせた適切な介護支援サービスの実現に向け，高 齢者の「睡眠状態」に着目し，深く安定的な睡眠が とれているかどうかで快適で健康的な生活を送れて いるかを評価するシステムを構築している．睡眠状 態のようなパーソナルデータを長期にわたって蓄積 することによるメリットとして，ライフスタイル設 計に必要な知識の洗練化（例えば，散歩をした日は よく眠れる），身体変化に応じた知識変化（例えば， 足腰が悪くなってきた），気付きの促進と高齢者のモ チベーションの向上（例えば，1 年前の測定結果と 比較して健康状態が改善している）を考察している． 来るべき高齢化社会に向けてパーソナルビッグデー タを適切に利活用していく重要性を説くものである． ● 大武の「高齢者の認知活動を促進する会話支援ロ ボット」は，大規模な会話データを収集，蓄積，利 活用して，高齢者個人の認知症予防に役立てようと いうものである．社会的交流が多い人の認知症発症 率が低いという観察研究がある．「共想法」という 認知症予防・回復手法を提唱している大武は，加齢 により低下しやすい認知機能の活用を支援し，維持 向上につなげることを目的として，高齢者の社会的 交流を支援する会話支援ロボット技術を開発してい る．スキルの高い司会者と参加者との会話データを 分析し，会話データを利活用する会話支援ロボット を開発し，会話の場に参加させることで，社会的交 流の質を高める取組みを報告している．会話という パーソナルビッグデータを活用し，人とロボットが 共創する未来を拓く研究である． ● 荒牧らの「もう一つの医療ビッグデータ─闘病記を 医療に活かす─」は，医療文書において，質の異な る二つのビッグデータ（医師主導 vs 患者・当事者 主導）があることに着目し，最近大きく発展してき ている患者・当事者主導のビッグデータ（闘病記）が， 従来の医師主導のビッグデータ（電子カルテや診療 報酬データ）に比べて，質的にどのように異なり， どのような将来性を秘めているのかというテーマ に，挑んでいる．自然言語研究の立場から闘病記を 扱う研究を，三つ（研究アプローチ，教育アプローチ， QOLアプローチ）に大別し，それぞれについて現 状の研究課題と将来展望を議論した最新の解説であ る．医療文書におけるパーソナルビッグデータの利 活用に新しい着眼点とエビデンスを与えている． ● 城戸の「パーソナルゲノムは心の理解に迫れるか？ ─コミュニティコンピューティングで「手放したく ない心理」の個人差を探る─」は，パーソナルゲ ノムデータから人の認知特性の個人差の解明に迫 るものである．人工知能研究とパーソナルゲノム 研究のアプローチを融合し，人の遺伝子解析の研 究成果を病気の解明や治療，個性発見に役立てる 「MyFinder」構想について論じている．オーダメ イド医療のみならず，人の行動特性や認知心理に関 わる分野においても個人差が測定可能であり，パー ソナルビッグデータを用いることによって情報科学 的なアプローチで新たな科学発見をもたらし得る可 能性があることを議論している．コミュニティ指向 の発見科学とは，コミュニティの集合知や知の創発 を喚起しながら科学発見を目指すプロセスで，新し い科学領域の創出を予感させる解説である． ● 橋田の「分散 PDS と集めないビッグデータ」は，パー ソナルデータを安全に活用するための情報基盤を論 じたものである．まず個人データの集中管理と分散 管理のメリットとデメリットを整理したうえで，最 近，大きな社会問題となったベネッセの個人情報漏 えい問題を事例としてあげ，分散 PDS（Personal Data Store）の普及が，漏えいリスクの軽減につ ながることを指摘している．分散 PDS 技術を用い れば，事業者がパーソナルデータを集めることなく ビッグデータを活用でき，社会的コストが安くかつ データ流通の自由度が高くなることを論じ，医療制 度改革も分散 PDS を普及させるきっかけになる可 能性が高いと予測している．個人情報漏えいリスク に対する社会的関心が高まっている中で，パーソナ ルデータの近未来の最適なプラットフォームについ て深く洞察した解説である． ● 大澤の「データジャケット─創造的コミュニケー ションのあるデータ市場のために─」は，イノベー ションデザインの観点からビッグデータの本質に
582 人 工 知 能 29 巻 6 号（2014 年 11 月） 迫っている．大澤は，チャンス発見（予兆発見）の 研究から，ビジネス現場の求める価値を生み出す行 動シナリオの創造というテーマに本質を見いだし， チャンス発見のための創造的コミュニケーションの 手段として，イノベーションゲーム（イノベータ市 場）を提案している．データジャケットと呼ばれる メタデータ情報を介してイノベータ市場における多 様なデータの関係を可視化し，創造的コミュニケー ションにより隠れたデータの価値を掘り起こすこと ができる．「ビッグデータの本質は，データサイズ や変化，バラエティといったデータそのものの特徴 よりも，データに対する人々の関心の高まりかもし れない」という斬新な着眼点を提起している． 本特集に関連して，来年 3 月にスタンフォード大学 にて下記の国際シンポジウムを開催予定である．
Ambient Intelligence for Health and Cognitive Enhancement, AAAI Spring Symposium 2015. （https://sites.google.com/site/aaai2015aihce/ home/） ご興味のある方は，ぜひご参加いただけたら幸いであ る． 本特集記事の編集にあたってお世話になった執筆者， 関係者の皆様には，改めて感謝申し上げたい．
