2.3.1　ITRイニシアチブ（Information Technology Research Initiative）のHCI&IM関連プロジェクト

　ITRイニシアチブは、1999年２月のPITACレポートによる勧告^[1]と、それを受けた「21世紀情報技術（IT²）」イニシアチブ^[2]の直接の流れを汲む2000年度の新規イニシアチブであり、ハイリスクの長期的基礎研究への助成を目的としている。ここで、まず趣旨を振り返ってみよう。
　先端情報技術は、理論と実験という歴史的に検証済みの方法に、コンピュータ・シミュレーションという第３の方法を加えることによって、亜原子（原子より小さい電子、陽子など）レベルから宇宙まで、科学の範囲を拡大してきた。この新しい仮想モードでの探求は、今日の最も重要な基礎研究が進められているところである。製品開発は基礎的情報技術研究の項目ではないが、この分野は、近年、顕著な成果を生みだして来た。1990年代初期には、例えば、NSFのスーパーコンピューティング・センターの上級研究者の指示の下で働いていた学生達が、最初のWebブラウザを作り出すのを助けた。これは、Netscapeを導き、ほとんど誰も予想できなかった経済爆発の引き金となった。
　1999年のPITACによるレポートは、米国は情報技術研究において「深刻に投資が不足してる」と断言した。今日の情報経済の繁栄を導いたようなハイ・リスクの長期研究投資を、収益確立前に企業が引き受けることはないであろうから「長期のハイ・リスク研究」に対する新たなファンディング無しには、ITにおける米国の優位が脅かされるだろうと委員会は指摘した。それを受けて、NSFと他の連邦政府機関は、NSTCを通して研究計画立案の作業を行った。PITACレポートの指摘した重要技術（Key Technology）、すなわち、物理現象シミュレーションの為の先端コンピュータ、遠隔研究者間の共同作業の為の技術、複雑なデータのグラフィカルな可視化のためのツール、及び、巨大なデータベースを扱うためのソフトウェア等の基礎研究支援はNSFが行ってきたことであり、NSFがITRイニシアチブを推進することになった。
　ITRイニシアチブのメイン・ゴールは、国家のIT知識ベースの拡大と、IT労働力の拡大である。NSFは、このITRイニシアティブで、ITにおける革新的で効果の大きい、新しい科学、工学、および教育の分野の研究の助成を行っていく計画である。
　ITRの初年度（2000年度）の助成プロジェクトは、「計算機科学における科学と、情報技術における情報」に焦点が置かれたが、2001年度には、それに加えてさらにアプリケーションとエンジニアリングに力を入れている。

2.3.1.1　2000年度ITRイニシアチブ

1) 概要
　NSFは2000年9月13日に、初年度（2000会計年度）の助成プログラムを公表した。2000件を超えるプロジェクト提案の中から、210件が採択されており、規模の内訳は以下の通りである。

FY2000 ITR AWARDS：総額：５年間で$223 million
内訳：大プロジェクト（$500,000以上）： 62件（22州の41機関）
　　　小プロジェクト（$500,000未満）： 148件（32州の81機関）

　初年度は9,000万ドルの歳出が承認されており、5年間での歳出総額は2億2,300万ドルに上る。

2) 2000年度ITRの研究推進領域
　2000年度の助成プロジェクトは、「計算機科学における科学と、情報技術における情報」に焦点を置き、推進領域として以下の８つを挙げている。

1.　Software	ソフトウェア
2.　Scalable Information Infrastructure	スケーラブル情報インフラストラクチャー
3.　Information Management	情報管理
4.　Revolutionary Computing	革新的コンピューティング
5.　Human-Computer Interaction	ヒューマン-コンピュータ・インタラクション
6.　Advanced Computational Science	先端的計算科学
7.　IT Education and Workforce	IT教育と労働力
8.　Social and Economic Implications of IT	ITの社会的・経済的意味

　これらの推進領域の説明は、表2.3.1-1に示す。このイニシアチブではIT全体の幅広い研究領域をカバーしていることがわかる。本ワーキンググループに特に関連の深いのは、「3. Information Management（情報管理）」及び「5. Human-Computer Interaction（ヒューマン-コンピュータ・インタラクション）」である。

　 　NSFでは、2000年9月13日に、上述のとおり、210件の採択プロジェクトを発表したが、同時にその中から、幾つかのハイライトを紹介している^[3],^[4]ので、以下に主要なものを示す。

3）「情報管理」推進領域の採択プロジェクトのハイライト

�@ WebからグローバルInfoBaseへ（スタンフォード大学）
　このプロジェクトは、Global InfoBase（GIB）のビジョンのもとに進められる。GIBとは、現在のWWWの次に来るべき、包括的で使いやすく遍在する情報資源である。
　プロジェクトは、相互に関連する次の４つの推進事項からなる：

• 既存技術を統合した「ユニバーサル」情報モデルと照会言語（query language）。
• 個人化された情報管理。これにより、ユーザはより適切でタイムリーな情報を得る。
• 洗練された意味解析ツール。
• 新しい知識を合成するために情報を発掘するアルゴリズム。

　Webは、世界の知識の多くを含む資源を生成してきた。しかし現在はまだ、情報資源としてWebを利用する我々の能力は原始的な状態にある。 GIBプロジェクトは、劇的に増大しつつあるオンライン利用可能な情報を、もっとずっと効果的かつ効率的に利用することを可能にする技術を開発している。

�A データセンター - プロファイルでデータを管理する（ブラウン大学）
　この研究は、たとえばWebに現れるような、本質的に自律的で分散した情報資源に対して、データ管理機能を追加する問題を扱う。
　この種の環境では、データ管理は、データソース群とアプリケーション群の間に存在する独立的にコントロールされたサービスによって行われなければならない。これは、データセンター（クライアントのためにデータを分散する信頼できるマシンの集合）に基づくアーキテクチャを導入することによって容易になる。 クライアント・アプリケーションは、それらのすべてのデータ要求を記述したプロファイルをサブミットし、そして、データセンターは、データを集め、クライアントのために効率的なデータ・アクセスを提供するために、それを組織化する。
　このプロジェクトは、データセンターの設計と運営のための技術を探求する。これには、大量のプロファイルの管理、データセンターの利用可能な資源に対して非常に多数のユーザのニーズをバランスさせるための発見的方法、および、データセンターによって管理されているデータに対する将来のクライアントのデータニーズの効率的な処理、が含まれる。

�B ポケットにペタバイト（ウィスコンシン大学マディソン校）
　2015年には、年に数百ドルの値段で、誰でも高性能ワークステーションからPDA（Personal Digital Assistance）まで、どの装置でもどの位置からもアクセス可能な個人のペタバイト・データベース（PetDB）を持つようになるだろう。
　各個人のPetDBは、ネットワーク上のどこかに存在する全てのオンライン・デジタルデータの、カスタマイズされた進化するビューである。 どんな種類のデジタルデータも、構造や情報を失うこと無く格納し体系化される。 この全てのデータは検索可能であり、型、内容、構造、関連や、複数の分類化、グループ化に応じて表示されるだろう。PetDBは、Net Data Manager（NDMs）と呼ばれる新世代のソフトウェア基盤によって可能となることの一例である。

�C 時間空間イベントのリアルタイム・キャプチャ、管理、および、復元
　　　　　　　　（イリノイ大、カリフォルニア大、メリーランド大の共同研究）
　組み込み型プロセッサ、低コスト・センサー技術、および無線通信の進歩によって、未曾有の量の実世界データが生み出されつつある。 このプロジェクトは、高度に分散された、動的でセンサーが豊富に組み込まれた環境のための、次世代データベース管理技術を探求する。
　研究は、表現（representation）、データモデリング、検索言語、データ構造、検索最適化、検索処理、分散、および、並列アクセスから、そのシステムの全ての局面に関する範囲を扱う。
　成果の一つは、プロトタイプ・データベース管理インフラストラクチャである。これは、高度に動的で地理的に分散した、（時間および空間において分散したオブジェクトに関する）時間空間データ、および、複数解像度のデータ表現をサポートし、可視化と分析のための効果的なサポートを提供する。
　この技術の恩恵を受ける領域には、航空電子工学、地上交通、配送・運輸の商用アプリケーション、緊急応答・災害救助作業、天気・暴風雨追跡のような物理現象、森林火災追跡、および、動物の移動（渡り）パターンなどが含まれる。これらのアプリケーションは、時空間において、リアルタイム監視、追跡、および、オブジェクトやイベントや現象の分析が必要である。

4）「ヒューマン-コンピュータ・インタラクション」推進領域の採択プロジェクトのハイライト

�@ 老人のための個人用ロボットアシスタンス（ピッツバーグ大学）
　米国における老人の比率は驚異的な割合で増加しているが、今日の情報技術は、この人口統計上のシフトの結果として起こってくる重大な問題にほとんど対応していない。このプロジェクトは、そのような老人が、出来る限り長く自分の家で独立して生活していくことを可能にするような一つの挑戦を扱う。
　老人の日々の活動の監視とガイドを行うための個人用移動ロボット・アシスタント（personal mobile robotic assistant）を設計・構築する。
　この作業は、理論とシミュレーションをベースとした評価、目標として設定したユーザの研究、および、プロジェクト期間全体を通して老人達の家で一定間隔で行われる一連のフィールド・テストを通して、評価される。この複数大学からの学際的研究チームは、コンピュータ・サイエンス、ロボット工学、ヒューマン・コンピュータ・インタラクション、およびヘルスケアからの専門家たちで構成されている。

�A 知的アニメ会話型エージェントの次世代版の作成（コロラド大学ボールダー校）
　カリフォルニア大学サンタクルーズ校、カリフォルニア大学サンディエゴ校、オレゴン大学院科学技術研究所のパートナーと共に、このプロジェクトでは、新しい音声技術と言語技術を取り入れたコンピュータベースの対話型読書チュータを設計することによって、読書に問題をかかえた子供達の読書能力の改善を試みる。
　読書チューターは、教室の先生と読書専門家に、読書に必要な聴覚的、視覚的、および、言語学的なスキルのセットを指示して練習させるツールを提供することによって、英語を話す子供達およびスペイン語を話す子供達が読書を学ぶのを助ける。このプロジェクトは、聴覚および視覚の認識技術において、子供の音声の正確な認識、話し方の視覚的特徴の正確な認識、および、言語訓練アプリケーションにおける聴覚と視覚の会話認識の初めてのリアルタイム統合を含む、重要な進歩を生み出すことが期待されている。

�B マルチモーダル・ヒューマン-コンピュータ・インタラクション：プロアクティブなコンピュータに向けて（イリノイ大学アーバナシャンペーン校）
　コンピュータが一般市民にもっと利用しやすくなるためには、人間との対話がもっと革新的でなければならない。このプロジェクトは、そのような信念に基づいている。
　人間の対話ならば、どんなコミュニケーションを始めるのにも、いちいち相手からのコマンドを待っているような人は、非協力的で役に立たないと見なされるだろう。コンピュータが対話の開始における重荷の部分を担うためには、コンピュータは、ユーザのコマンドに加えて、まず第１に、そのユーザについてのもっとずっと多くのリアルタイム情報を持たなければならず、第２に、この情報に基づいて、動作を選択するアルゴリズムを持たなければならない。 コンピュータは、ユーザの現在および過去の感情に関する情報、動機付けに関する情報、そして認識状態とさしあたってのタスクの状態についての情報を必要とする。この研究は、以下の項目を含む：

• ユーザの上体の姿勢、動き、表情、および、話し方を感じ取る方法の開発。
• ユーザの状態を追跡するため、上記の情報の融合。
• コンピュータ・ラーニングで使うための「感情のコミュニケーション」、「人間中心の動作決定」、および「感情ラベルと行動ラベルが付けられたビデオテープのコーパス」のための手段の創作。
• 人間の振る舞いと応答に対するコンピュータの先取り的動作の評価。

�C ビジュアル世界との対話：外観の捕捉、理解、および予測（コロンビア大学）
　この研究プロジェクトは、視覚情報処理の科学および工学における重要な進歩を創り出すことを狙っており、コンピュータ・ビジョン、コンピュータ・グラフィクス、および、ヒューマン-マシン・インタラクションを扱っている。
　今日、イメージとビデオ・クリップは、インターネット上のいたるところに存在する。デジタル・ビデオは、エンターテイメントが創り出される方法を変えつつある。遠隔学習は、教育のさまざまな局面で使われている。そして、マシンへの先端的なビジュアル・インタフェースは、間近に迫っている。しかしながら現時点では、ユーザがビジュアル・インタフェースから恩恵を受けることのできる範囲にはきつい制限がある。というのはこの情報は全て、仮想的に、その生の形式、すなわちそれが捕捉された方法で表現されるからである。
　このプロジェクトの目標は、ビジュアル・データのさまざまな複雑な操作を達成するために必要とされる技術的ツールを開発することである。これらのツールは、ユーザが自由に、表現されている物理世界を探求してそれと対話し、そしてそのバリエーションを創り出すことを可能にするであろう。たとえば、ユーザは、あるシーンのイメージからオブジェクトを削除したりオブジェクトを追加したりできるし、照明の条件を変えたり、表面の材料を変更したり、あるいは、そのシーンを新しい視点から眺めても良い。実体的な貢献としては、新しいタイプの視覚化情報を提供するセンサーの形となるであろう。

• 素材、反射率、および手触りの複雑なモデル。
• 最少のデータからシーンの特性を復元するための、このチームの新しいモデルを使った推測アルゴリズム。
• 先進的なレンダリング・アルゴリズム。
• この分野の成果の評価のための、一組の包括的なイメージ／ビデオ・データベース。

�D 科学的計算とコンピュータ・ビジョンによる個人化された空間音響（メリーランド大学カレッジパーク）
　人間は、周波数に依存した両耳聴覚間の時間差（ITD、interaural time differences）、両耳聴覚間のレベル差（ILD、interaural level difference）、および、開放空間から混雑した小部屋まで本質的に異なった環境における耳介スペクトル・キュー（pinna spectral cues）とを混合して用いて、音源の空間的位置を特定するのが非常に得意である。この能力は、混合した中から個別の音を分類して取り出すことによって、我々が、他者と対話したり、環境と相互作用するのを助ける。そのような能力の音解釈は、ヒューマン・コンピュータ・インタフェースのためには非常に重要である。
　しかしながら、ILDと耳介スペクトラル・キューを解釈することは非常に困難である。というのは、人間によって受け取られた音の効果は、その人の解剖学的特徴（胴体、頭、および耳介の構造）に依存した、極端に個人的な「頭に関連した転送関数（HRTF、Head Related Transfer Function）」によって符号化されるからである。キーポイントは、HRTFを理解し、それを得ることである。
　このプロジェクトでは、イメージからの、複数ビュー、複数フレームのコンピュータ・ビジョン技術によって得られる予定の、身体の正確な3-Dモデルから個人別のHRTFを計算するために、数値的手法を用いる。結果として得られたHRTFは、音響的に測定されたHRTFとの客観的比較、および音響心理学的テストによって評価される。
　このビジョン・ベースのアプローチの大きな利点は、それによって、HRTFが身体の姿勢とともに変化するしかたを調査しモデル化することを可能にするだろうということであり、それは、動的な環境を追跡する可能性を提供する。
　音解釈（audio rendering）のHCIアプリケーションのための科学的基礎を提供することに加えて、この研究は、

• コンピュータ・ビジョンに基づいたモデル生成；
• 科学的コンピューティング；
• ノイズ・コントロールと鉱脈発掘のための計算音響学；
• 人間の聴覚の神経生理学的理解；

などを含むさまざまな分野へのインパクトを持つアルゴリズムと理解も生み出す。

5）その他の推進領域の採択プロジェクトのハイライト
　その他のトピックとしては、以下のようなものが紹介されている。

• ITRのScalable Information Infrastructure領域は、分散データへのネットワークベース・アクセスの革新を強調する。一つの例としては、カリフォルニア州オークランドにあるカリフォルニア大学バークレー校のMillsカレッジが、私企業と協力して、データを自動修復するエラー検知ソフトウェアの大規模プロトタイプの構築を行う。
• カリフォルニア工科大学では、量子力学プロセスを通してデータを処理するアルゴリズムを実験するため、量子情報の研究所を設立する。これは、最終的には最速のシリコンチップさえも時代遅れにしてしまうような革命的な方法を目指すものである。
• 2000年度ITRで最も大きいプロジェクトの一つに、デューク大学の「バイオインフォーマティクス」の研究がある。５年間のグラントで$7.2 millionの助成を受ける。これは、タンパク質の構造がどのように酵素の機能を決定するかといったような謎を解くためにITを適用する。シカゴ大、フロリダ大のパートナーシップでも、５年間に$11.8 millionの大きなawardを受ける。これは、衝突型粒子加速器と天文台からの大量のデータを分析するツールの開発において、計算機科学者と物理学者が共同研究する。
• 「デジタル・デバイド」の解消は、社会的意味においてITRの重要な目標の一つである。プロジェクトとしては、ミシガン州立大学、ニューヨーク市立大学の、教室やめぐまれない子供達の家庭における、ITの有効性に及ぼす影響の要因を識別するための研究などがある。カリフォルニア大学アーバイン校は、技術先進国のデータを、新興工業国や開発途上国からのデータと比較することによって、電子商取引の世界規模での採用の研究を行う。
• ノースイースタン大学とボストン大学は、ITにおけるアフリカ系アメリカ人の学者の仮想コミュニティを形成するために、「教育と労働力」のプロジェクトで共同研究を行う。 学生、専門家、および教育者が、ITにおけるアフリカ系アメリカ人の代表者を増大させることを求めて、この「人的資本開発（Human Capital Development）」プロジェクトを通して、オンラインで対話する。
• 一部重複するが、採択プロジェクトの成果として以下の進歩が期待されている。

・	最も要求が高く安全性が最重要なアプリケーションのためのソフトウェア。 たとえば、安全を保証するために数学的検証と実験をつかった航空管制など。
・	科学的データの描画。 ただ詳細をそのまま示すのではなく、全体的な印象を伝える。
・	インターネットの効果とe-コマースに関する法制度や政策の国際比較。
・	ポスト・シリコン・コンピュータ。 微小な「ナノ構造」を組み立てるためにDNA分子を使ったものや、あるいは、シリコンの代わりにヘリウムの中で量子「ビット」を用いて計算するものなど。
・	事象を捉えるセンサーと、事象に対応するためのモデル。 嵐、事故、交通量などの事象を捉えるためのセンサー。より良い対応を計画するための、その事象の時間空間的発達のモデル。
・	都市の学校における科学と数学の教育を向上させるための情報技術。
・	サウスダコタ州のネイティブ･アメリカンのための、小企業のニーズとITスキル、教育技術を結びつけるためのコミュニティー。
・	人体内で作動し医療データを医者に送り届けるバイオメディカル機器
・	音を検索するツール。 言葉ではなく会話や音楽をサウンドとして検索する。
・	家庭で老人を補助するロボット。
・	巨大データファイルを管理するシステム。 ある種の大型の装置の利用において、科学者の遠隔からの協力を可能にする。
・	形状による分子の検索ツール。 ちょうど、特定のボルトに合うレンチを捜すのと同じように、その機能と合う分子を形状によって検索する。

2.3.1.2　2001年度ITRイニシアチブ

1) 概要
　現在、ITRイニシアチブ２年度目の2001年度助成プロジェクトの提案募集が行われており、今回も（2001年の）９月に採択プロジェクトが発表される予定である。それに向けて、以下のようなスケジュールで進められている。

　当年度の募集要項では、ITの基礎研究のみならず、科学、工学、および教育領域におけるITの新アプリケーションも、ITの研究・教育をサポートするための革新的インフラストラクチャも含めるようにかなり範囲が広げられた。すなわち、次の３つのカテゴリにおける、より野心的で長期的テーマの研究について、５年までのプロジェクトを支援する。

1. Fundamental Research in IT --- ITにおける基礎研究
2. Application of IT across the sciences and engineering --- 科学と工学にまたがるITのアプリケーション
3. Extension of IT Education and Infrastructure --- ITの教育とインフラストラクチャの拡大

　NSFでは、2001年度ITR総予算の半分以上をIT基礎研究助成に当て、残りをITアプリケーションとITインフラの研究で分けることを想定している。

2) プロジェクト・プロポーザルの分類
　予算規模により以下の３つのクラスに分けて募集を行っている。 たとえばLarge Projectは、非常に大きな、長期的、革新的な研究活動であり、ある面ではNSFのエンジニアリング研究センター（Engineering Research Centers）や科学技術センター（Science and Technology Centers）のようなものである。各大学は、自分が中心機関となるLarge Projectのフル・プロポーザルは1件しか提出できない。（予備プロポーザル[pre-proposal]の段階では、何件出してもよい。）

1. Small Projects（総額$500,000まで。）
2. Group Projects（総額$5 millionまでで、どの単年度も$1 millionまで。）
3. Large Projects（総額$15 millionまでで、どの単年度も$3 millionまで。）

　また、NSFでは、適切なレビュアーを組織するのを容易にするために、ITRを５つの広い技術領域に分けて、以下の主要技術領域として示している。

1. Systems Design & Implementation (ITR/SY)　システムの設計と実装
2. People & Social Groups Interacting with Computers & Infrastructure (ITR/PE)
   コンピュータ＆インフラストラクチャと影響し合う人間＆社会グループ
3. Information Management (ITR/IM)　情報管理
4. Applications in Science & Engineering (ITR/AP)　科学＆工学におけるアプリケーション
5. Scalable Information Infrastructure for Pervasive Computing (ITR/SI)
   パーベイシブなコンピューティングとアクセスのためのスケーラブル情報インフラストラクチャ

　ここでの分類は、実際的理由によるものであり、学際的で間口の広いアプローチが奨励されている。プロポーザルのタイトルは、ITRと技術領域を示す２文字を付けて、必ず“ITR/XX:”の形式で始まらなければならない。（XXは、SY、PE、IM、AP、または、SI。）技術領域にまたがる場合は、たとえば、次のようなタイトル形式となる。

“ITR/SY+PE:”

　この技術領域分類は、表2.3.1-4に示すように、よりマクロなシステム指向の視点から、2000年度の８つの推進領域を、類似のものをまとめて５つにしたものといえる。この表の5分類の中に示された詳細項目は、「2001年度の代表的な関心対象領域」とされており、今後、この5分類が継続して使われていくものと思われる。既に2000年度の採択プロジェクトも、この分類で整理されている^[5]。