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SocSys34-Balus

 SocSys34-Balus

株式会社レヴィ

March 13, 2024
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Transcript

  1. 発表概要 オンラインで対話しながらシステムモデルを描くことでチームのコラボレー ションを促進することができるツール「Balus」の有効性を評価する実験を 設計し、予備的な試行を行った。 発表内容 • 背景・目的 • 評価実験のデザイン •

    予備実験の結果 • 今後の計画 本研究はGo-Tech事業JPJ005698の支援による 「AI搭載のモデリング特化型コラボレーション ツールの開発による製造業の製品・サービス設計 の高度化」の一部です。
  2. 対話型モデリングツール「Balus」 •シンプルなUIで素早く システムモデルを描く •オンラインで同時に、 対話しながらモデル構築 •ビュー(視点)を意識した モデリングを自然に実践 •AIによるモデリング支援 Balusのコンセプトや対話型モデリングのフレームワークに関連する研究発表 ▪

    三浦政司, "システムデザインのための対話型モデリングツール-コンセプトと実践例の紹介-," 計測自動制御学会 第31回社会システム部会, 2023 ▪ 三浦政司, 南部陽介, 山舖智也, "しなやかな問題解決を実現するための対話型モデリング手法 「システミング」の提案," 第21回情報科学技術フォーラム, 2022
  3. 目的 Balusはこれまでに • システム設計 • 業務課題分析 • 事業企画 など様々な場面に適用され、チームによる意思決定や問題解決を支援する という面で多くの成果を挙げている。

    ref) https://levii.co.jp/works (株式会社レヴィ-実績) 効果の定量的な評価はできていない <本研究の目的> • Balusを利用することの効果、有用性を定量的に示す • ツールがチームの意思決定に与える影響を評価する方法を構築する (特にリモート環境での意思決定やチーム活動に焦点)
  4. 評価実験のデザイン • 被験者グループがサバイバルタスクに取り組み、その過程や結果を評価 • Balusを使った場合、Googleドキュメントを使った場合、ツールを使わ なかった場合(口頭のみのコミュニケーション)を比較 NASA Moon Survival Task

    *Hall(1989) あなたは、月面にいる母船とランデブーする予定だった宇宙 船のクルーの一員です。 しかし、機械の故障のため、あなたの宇宙船はランデブー地 点から約300 km離れた地点に着陸せざるを得ませんでした。 ~中略~ 約300 kmの移動において最も重要なアイテムを選 択する必要があります。~中略~ 以下の15個のアイテムは、着陸後に損傷していなかったもの です。~中略~ アイテムを順位付けをしてください。また、 その決断をした理由の説明も準備してください。 アイテムリスト(一部) • マッチ箱 • 約15mのナイロンロープ • パラシュートの布 • 45口径ピストル 2丁 • 粉末ミルク 1ケース • 酸素タンク(約45kg)2本 • 磁気コンパス • 水20リットル • … ※類似タスクとして「砂漠での生存」と「冬季での生存」も用意
  5. 評価実験のデザイン:評価・分析方法 ワークのアウトプットを評価 • パフォーマンス(正答率) • 認識の一致度 発話(音声)の分析 • 発話時間 •

    発話の偏り • ターンテイキングの数 被験者アンケート • 意思決定の質:Decision Making Quality Scale *Green & Taber(1980) • 認知負荷:NASA-TLX *Hart & Staveland(1988) • 自由記述のテキスト分析 発話分析の例
  6. 予備実験の結果:認識の一致度 ◯位のアイテムは? それを◯位に選んだ理由を説明して下さい 理由項目の抽出(実験者) 上着 夜間の防寒のため 防寒 上着 身を守るのに必要だから 身を守る

    上着 避暑と防寒が必要だから 防寒、避暑 上着 夜間の防寒に役に立つため 防寒 ◯位のアイテムは? それを◯位に選んだ理由を説明して下さい 理由項目の抽出(実験者) 新聞紙 燃やすものの着火剤として 着火 新聞紙 1火をつけるため,またそれ自身でも体に巻いたり することにより防寒になるため 着火、防寒 新聞紙 着火や防寒にしようできるため 着火、防寒 新聞紙 着火剤 着火 完全一致:1点 部分一致:0.5点 不一致:0点 部分一致:0.5点 ※アイテム不一致の場合は  理由に関わらず0点 平均スコア ツール間の差は見られなかった 1位アイテムの認識一 致度は高いが、 2位/最下位アイテムの 認識一致度は低い
  7. 課題と今後 予備実験で抽出された課題 • タスク難易度の正規化 • ワーク時間の最適化 • ワークやツールに慣れる機会の必要性 • 被験者数の確保

    • …(抽出途中) 今後の計画 • 予備実験データの分析 • 予備実験結果を踏まえた実験設計の改善 • 本実験(2024年度) 株式会社レヴィ Balus 2ヶ月間無料 トライアル実施中!