コンピュータ使用履歴からタスクモデルを生成

毎日、私たちはパソコンで無数の操作をしています。メールを開く、ファイルを探す、表計算ソフトで数字を入力する。こうした動き一つ一つは記録されていますが、それらの膨大なログから「あなたは今、何をしようとしているのか」を理解することは、実は想像以上に難しいのです。

これまでのコンピュータ利用の分析は、マウスの位置座標やキー入力といった超細かい「原子レベル」の動きを追うことしかできませんでした。仕事でいえば、「右矢印キーを3回押した」「Ctrlキーを押しながらCキーを押した」という記録しか残らない状態です。その先にある「ユーザーが何を実現したいのか」という目的地は、人間の脳の中にしかありませんでした。

今回、研究者たちが提案する「タスクモデル誘導（TMI）」は、この問題に真正面から取り組んでいます。簡単にいえば、パソコン操作の生ログから自動的に「ここからここまでが1つの仕事の流れ」という単位を見つけ出し、さらにそれらの仕事がどう組み合わさっているのかまで理解しようというアプローチです。

実際の利用例を想像してみてください。あなたが営業担当で毎日同じような報告書を作成しているとしましょう。「顧客リストを開く→データを最新版に更新→グラフを作成→メール送信」という流れを何度も繰り返しています。現在のシステムは、これを個別の数百のクリックやキー入力の羅列としてしか見ていません。でも、TMIなら「この一連の流れ全体が『月次レポート作成』という1つのタスク」と理解できるわけです。

なぜこれが重要かというと、コンピュータの「助言役」がより人間らしく機能するようになるからです。例えば、あなたが報告書作成を始めると、システムが「あ、この人は今月次レポートを作ろうとしてるな。だったら自動的にこの顧客リストを開いておこう」と先読みして手助けしてくれる。または、「あなたはこのステップで毎回15分かかってるけど、こういう方法ならもっと速いかも」と改善提案ができるようになります。

また、企業の業務分析の側面からも意味があります。「社員たちが実際にどういう手順で仕事をしているか」を正確に把握できれば、業務フロー改善の優先順位がつきやすくなります。さらに、新人教育の教材作成にも役立つ可能性があります。ベテラン社員の実際の操作パターンを学習教材に変換できるからです。

もちろん、このアプローチには大きな課題も残っています。プライバシー問題は最たるもので、「職場でこれだけ細かく監視されるのか」という懸念は当然出てくるでしょう。また、技術的にも「本当に複雑な、不規則な作業」を正確に理解できるかは未知数です。人間の仕事は、同じようで少しずつ違うことも多いのですから。