プログラミング・エクスペリエンスの新潮流 -言語設計から産業応用まで-：3．ヒューマンコンピュータインタラクションとしてのプログラミング HCIにおけるプログラミング研究の過去，現在，そして未来
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(2) ヒューマンコンピュータインタラクションとしてのプログラミング. 図 -1 HCI におけるプログラミング研究の例：左から，プログラム内に画像を埋め込める Picode，ストーリーボード形式でアプリをデザ インができる DemoScript，クラウドソーシングを活用してコードの推薦を行う CodeX，間違っているコードが本来どう動くべきか可視 化する TraceDiff（画像は著者の許可を得て掲載）．. 「視覚的 = 分かりやすい」という仮説に則ったシス. 壁（coordination barrier）. 4. エラーが起こった際に，予期しない挙動を正し. テムが多く提案されてしまった，という点が指摘さ れている. 2），3）. く理解しなければならない，理解の壁（under-. ．こうした批判から，一度原点に立. standing barrier）. ち返り，プログラマはどのような問題に直面してい. 5. デバッグの際に内部の挙動が見えないために起. るのか，その問題を解くためにはどのようなプログ. こる，情報の壁（information barrier）. ラミング言語やツールを提供するべきなのか，とい う観点から再度プログラミングを考え直す「人間中. 6. アルゴリズムやシステムのアーキテクチャをデ. 」のアプローチが 1990 年 心（Human-Centered）. ザインする際の，設計の壁（design barrier）. 代から 2000 年代にかけて HCI の新たな潮流になっ. Ko らは，これらの課題が，今後のプログラミン. た．その中心となったのが，カーネギーメロン大学. グの研究によって解決されるべき問題であると議. の Brad Myers とその教え子であるワシントン大学. 論した．実際，これらの知見は，その後の研究者. の Andrew Ko である．. が新たなシステムや支援ツールを設計する際の指. 彼らは，人間中心のアプローチをもとに，HCI の. 針となっている（図 -1） ．たとえば，厳密なシン. 手法や考え方を応用したプログラミング研究を進め. タックスや型が分からなくてもプログラムできる. た．すなわち， 「プログラミング言語や開発環境は，. ようにした Alice や Scratch [TOCE'10] といったブ. 開発者である人間を中心にデザインされるべきであ. ロック型プログラミング言語（使い方の壁）や，デ. る」という思想のもとプログラミング支援ツールの. バッグの際になぜエラーが出ているのかを GUI か. 新たな方向性を模索したのである． 「人間を中心に. ら辿れるようにした Whyline [CHI'04, ICSE'08]. デザインする」ということは，新しいシステムを提. ☆1. （選抜の壁），プログラミングが実行される際に内部 ☆2. 案する前に，開発者がどのような課題に直面してい. の状態を可視化した Python Tutor [SIGCSE'13]. るかを深く理解することが必要不可欠である．彼ら. Timelapse[UIST'13]（情報の壁），エラーが起こっ. が行った重要な貢献の 1 つは，プログラミング初. た際に正しい場合と間違っている場合の違いを可視. 学者が直面する課題を調査し，6 種類に分類して議. ☆3 化する TraceDiff [VL/HCC'17] （理解の壁），プロ. 4 論したことである ．. グラム内に画像や姿勢などを直接埋め込めるように. ）. 1. ある機能を実装しているコードを特定する際の， 選抜の壁（selection barrier）. 2. シンタックスやライブラリの使い方などを学ぶ 際の，使い方の壁（use barrier）. 3. 複数のプログラムやライブラリがどのように組 み合わさっているかを理解する際の，組合せの. した Sikuli [UIST'09]. ☆4. や. 5 や Picode [CHI'13] （組合せ ☆. の壁），そしてストーリーボード形式で複数デバイ ☆1. https://www.cs.cmu.edu/~NatProg/whyline.html http://www.pythontutor.com/. ☆ 2 ☆3. https://github.com/ryosuzuki/trace-diff http://www.sikuli.org/ ☆5 https://junkato.jp/picode/ ☆4. 情報処理 Vol.58 No.11 Nov. 2017. 1015.
(3) 小特集 プログラミング・エクスペリエンスの新潮流─言語設計から産業応用まで─ スのアプリケーションのデザインができるようにし. しつつ，今後の展望として特に以下の 3 つの方向. ] など，多くのツー た DemoScript [CHI'16（設計の壁）. 性について議論したい．. ルがこうした人間中心のアプローチを元にデザイン され実装されてきている．. ❖❖直接操作でのプログラミング. Brad Myers の Natural Programming 研究グルー. 1 つ目は，コーディングではなく，オブジェクト. プから始まった人間中心のアプローチは，こうして. などを直接操作（direct manipulation）すること. 2000 年から 2010 年代における，HCI の重要な研. でプログラムするプログラミングパラダイムである．. 究成果として認識されている（ちなみに，彼は HCI. こうした方向性は特に，データ可視化や，インフォ. 全体の中でも，最も論文が引用されている研究者. グラフィクス，Web およびモバイルアプリ開発，. の 1 人であり，また彼の教え子には，Andrew Ko. イラストレーション，3D モデリングといった GUI. を始め Jacob O. Wobbrock，James Landay，Rob. のアプリケーションにおいていくつかの研究が発. Miller など，その後 HCI を代表する研究者になった. 表されている．たとえば，Bret Victor の Drawing. 者も多く. ☆6. ，教え子を通じてこの分野を大きく発展. させてきた点も特筆すべきである）．. Dynamic Visualizations ☆ 7 や Lyra [EuroVis'14] ☆ 8， Apparatus ☆ 9，Active Drawing [CHI'17] ☆ 10 といっ たプロジェクトは，コーディングではなく，マウス. 生産性の向上を超えて. を使い直接 GUI を操作し，データの可視化やイン タラクティブなダイアグラムをプログラムする方法. 上で述べたような研究の 1 つの大きな目標は，開. を示している．また，別の例として，コーディング. 発者の生産性を向上させることであった．そして，. をせずにスプレッドシートからドラッグドロップで. 2000 年代から 2010 年代前半におけるこうした研. Web サイトを生成する Gneiss [UIST'14,CHI'15] ☆ 11. 究の発展によって，プログラミングを取り巻く環境. といった研究が発表されている．ここで重要なの. は大きく変わってきた．事実，これらの研究成果は. は，テンプレートなどからグラフや Web ページを. アカデミックのみにとどまらず，実際のプロダク. 生成するのとは違い，プログラミングで作るような. トにも反映されてきている．たとえば，Microsoft. 柔軟性を失わずに作ることが可能な点である．今後. Visual Studio や Swift Playground，Scratch，Ar-. は，こうしたプログラミングパラダイムが，AR/VR. duino，Google Chrome Inspector，Jupyter などの. のアプリの開発や，IoT やロボットの開発といった. プロダクトを始め，LightTable や Kite といったス. 実世界上でのプログラミングに波及していくと考え. タートアップ企業にも，直接的あるいは間接的に影. られる．たとえば，現在の AR や VR のアプリ開発. 響を与えている．. において，コンピュータ上でプログラムし，それを 実世界上でテストし，それを再度コンピュータ上で. 今後の展望 : 3 つの新たな プログラミングパラダイム. 離（gulf of execution and evaluation）がある．こ うした非直感的なワークフローが，実世界上でオブ. こうした背景を受け，HCI における研究の焦点も，. ジェクトを直接操作するようなプログラミングパラ. 開発者の生産性を上げることだけでなく，新たなプ. ダイムによって解決されることが期待される．. ログラミングパラダイムを提案するような研究も少 しずつ出てきている．ここでは，最近の HCI にお ける，新たな萌芽的なプログラミングの研究を紹介 ☆6. 1016. デバッグする，というように入力と出力に著しい乖. http://fredhohman.com/brad-myers-advisee-tree/. 情報処理 Vol.58 No.11 Nov. 2017. ☆7. https://vimeo.com/66085662. ☆ 8. http://idl.cs.washington.edu/projects/lyra/ http://aprt.us/ ☆ 10 https://www.media.mit.edu/projects/active-drawing/ ☆ 11 http://www.cs.cmu.edu/~shihpinc/gneiss.html ☆9.
(4) ヒューマンコンピュータインタラクションとしてのプログラミング ❖❖クラウドソーシングによるプログラミング. AutoGrader [PLDI'13] ☆ 15 や OverCode [TOCHI'15]. 2 つ目の方向性は，クラウドソーシングを活用し. などが挙げられる．一方で，こうした既存のアプロー. たプログラミングのパラダイムである．クラウド. チは，例外的な状況に弱かったり，あらかじめルー. ソーシングを活用したプログラミング支援ツールに. ルを決めなければいけないといった点で課題がある．. は，クラウドの知見を使ったデバッグのサポート. これらの課題を解決する上で，今後注目を集めるで. する HelpMeOut [CHI'10] や，コードの推薦を行う. あろうアプローチが機械学習，特にディープラー. CodeX [CHI'14] などがある．しかし，近年では，ク. ニングを使ったアプローチである．たとえば，pix-. ラウドソーシングをプログラミングの支援に使うだ. 2code ☆ 16 はニューラルネットワークを使い，GUI. けでなく，プログラミング自体を行えないか，とい. のモックアップから，コードを生成することができ. うチャレンジングな課題に取り組む研究が出てきて. るツールである．今後はさらに，ユーザが抽象的な. いる．たとえば， Micro-task Programming [UIST'14,. 言葉や概念図で説明するだけで，複雑なプログラム. ICSE'15]. ☆ 12. や FlashTeams/Organizations [UIST'14,. やアプリケーションを生成することが可能になると. などは，クラウドソーシングをうまくデ. 考えられる．その場合，エンドユーザプログラミン. ザインすることで，E コマースのサイトや，病院の. グという行為そのものが再定義されるような，現在. 予約管理アプリといった高度で複雑なデザイン／プ. とはまったく違うプログラミングパラダイムになる. ログラミングが要求されるタスクを，早く，かつ高. 可能性がある．こうした新たなプログラミングパラ. い質でプロダクトを完成できることを示した．この. ダイムを発展させるような研究が今後期待される．. ようなクラウドソーシングを使ったプログラミング. 以上，HCI におけるプログラミング研究を，俯瞰. の研究はまだチャレンジングな課題が多く残されて. 的に紹介した．本稿が，HCI におけるプログラミン. いるが，それだけに今後の研究が期待されている．. グ研究を知るきっかけとなり，今後の日本における. CHI'17]. ☆ 13. プログラミング体験の研究の発展の一助になれば幸. ❖❖データドリブンによるプログラミング. いである．. 3 つ目の方向性は，データドリブンなプログラミ ングツールである．データドリブンなプログラミン グパラダイムは，古くから，ユーザが例を与え，そ こから推論してプログラムを生成するといった，例 示プログラミング（Programming by Example）が 提案されているが，近年では，こうした方向性を発 展させた，より高度なコードの推薦・生成が可能に. 参考文献. 1) Scaffidi, C. et al. : Estimating the Numbers of End Users and End User Programmers, VL/HCC (2005)． 2）Green, T. et al. : Comprehensibility of Visual and Textual programs, ESP (1991). 3） Nardi, B. A. : A Small Matter of Programming : Perspectives on End User Computing, MIT press (1993). 4） Ko, A. J. et al. : Six Learning Barriersin End-user Programming Systems, VL/HCC (2004). （2017 年 7 月 30 日受付）. なっている．たとえば，既存の Web デザインを組 み合わせて生成する Bricolage[CHI'11]. ☆ 14. ，Micro-. soft Excel に実際に導入された Flash Fill [POPL'11]， プログラミングの課題を自動で添削し間違いを正す ☆ 12 ☆ 13 ☆ 14. https://cs.gmu.edu/~tlatoza/ http://stanfordhci.github.io/flash-teams/ http://hci.stanford.edu/research/bricolage/. ☆ 15 ☆ 16. http://sketch2.csail.mit.edu/python-autofeedback/ https://github.com/tonybeltramelli/pix2code. 鈴木 遼 [email protected] University of Colorado Boulder http://ryosuzuki.org/. 情報処理 Vol.58 No.11 Nov. 2017. 1017.
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