時・場所・状態を考慮した社会課題解決につながるWebパーソナライズ技術の提案

本研究では，購入・閲覧履歴，利用者属性，時間や場所等の情報に加えて、利用者の状態を考慮したWebパーソナライズの実現を目指している。令和3年度までにWebプラットフォームにて利用可能な「ブラウザで収集可能な加速度・角速度センサからモバイル端末の基本保持姿勢を4分類する動作推定モデルの構築」を行った。また、Webパーソナライズに利用するためには単なる「動作」ではなく、一連の動作をまとめた「状態」を推定する必要があり、状態の切り替わりを検知する変化点手法導入の検討を進めた。すなわち、状態区間推定、区間内の動作推定およびタップなどの操作情報から状態推定を行う方法を提案した。令和4年度は、上述の状態推定手法の開発と有効性の検証に取り組んだ。特に、「高精度な状態区間推定のための変化点検知手法の開発」および「状態推定を活用したWebデザイン変更アプリケーションの開発と有効性の検証」を行った。これらの成果は、第21回情報科学技術フォーラム（FiT奨励賞受賞）や情報処理学会第85回全国大会にて発表した。状態区間推定の変化点手法としては、加速度センサから得られるデータをもとにChange Finder（自己回帰モデル）を適用し、忘却率・平準化区間などのパラメータ設定方法や個人パーソナライズ方針について検証をした。併せて、JavaScriptを利用した状態区間推定および動作推定（TensorFlow.jsを用いたCNN-LSTM）ライブラリを開発し、状態推定結果に応じて適切にデザイン変更を行うプロトタイプアプリに適用した。リアルタイム性や精度は、実験時と同等であり問題がないことを確認した。この開発アプリを2社の協力企業にプレビューいただき、今後の開発方針や実務適用へのアドバイスをいただいた。

本研究では，購入・閲覧履歴，利用者属性，時間や場所等の情報に加えて、利用者の状態を考慮したWebパーソナライズの実現を目指している。令和3年度までにWebプラットフォームにて利用可能な「ブラウザで収集可能な加速度・角速度センサからモバイル端末の基本保持姿勢を4分類する動作推定モデルの構築」を行った。また、Webパーソナライズに利用するためには単なる「動作」ではなく、一連の動作をまとめた「状態」を推定する必要があり、状態の切り替わりを検知する変化点手法導入の検討を進めた。すなわち、状態区間推定、区間内の動作推定およびタップなどの操作情報から状態推定を行う方法を提案した。令和4年度は、上述の状態推定手法の開発と有効性の検証に取り組んだ。特に、「高精度な状態区間推定のための変化点検知手法の開発」および「状態推定を活用したWebデザイン変更アプリケーションの開発と有効性の検証」を行った。これらの成果は、第21回情報科学技術フォーラム（FiT奨励賞受賞）や情報処理学会第85回全国大会にて発表した。状態区間推定の変化点手法としては、加速度センサから得られるデータをもとにChange Finder（自己回帰モデル）を適用し、忘却率・平準化区間などのパラメータ設定方法や個人パーソナライズ方針について検証をした。併せて、JavaScriptを利用した状態区間推定および動作推定（TensorFlow.jsを用いたCNN-LSTM）ライブラリを開発し、状態推定結果に応じて適切にデザイン変更を行うプロトタイプアプリに適用した。リアルタイム性や精度は、実験時と同等であり問題がないことを確認した。この開発アプリを2社の協力企業にプレビューいただき、今後の開発方針や実務適用へのアドバイスをいただいた。