現在，様々な手法を用いて，在室管理に関する研究が行われています．在室管理は「誰が部屋に居るのか」を提示します．そのため，コミュニケーションを円滑にしたり，共同作業を支援したりする事が出来ます．

これまでの在室管理に関する研究では，「現在の在室状況の提示」を対象としています．そのため課題点として，「訪問者は目的人物が不在の場合，次の訪問日時が分からない」事が挙げられます． そこで本研究では，「未来の在室状況の提示」を対象とし，会えるタイミングを提示することによる訪問の支援を目的としています．

本研究で開発した在室管理システム「Docoitter」は，現在の在室状況と未来の在室確率を提示します．図1に本システムの構成を示します．まず，研究室個人に割り当てられているPC起動の有無と，Google Calendarに登録されている予定を収集します．次に，現在の在室状況の判定と，未来の在室確率の算出を行います．最後に，研究室の入口に設置しているタッチパネルディスプレイに現在の在室状況と未来の在室確率を提示します．

図1. システムの構成

Docoitterは「現在の在室状況一覧」と「未来の在室情報」の2画面から構成されています．

(1) 現在の在室状況一覧

研究室メンバの在室状況をアイコンで表示します．図2に現在の在室状況一覧の画面例を示します．メンバの在室状況によって，5種類のアイコンで表示します．在室状況は「個人PC起動の有無」と「予定」から判定します．まず，現在進行中の予定があれば，予定名に含まれているキーワードで判定します．例えば，予定名に「学会」「面接」等が含まれていれば，「学外イベント」と判定します．次に予定が無ければ，PC起動の有無で「在室」「不在」の判定をします．

図2. 現在の在室状況一覧の画面例

(2) 未来の在室情報

図2のメンバのアイコンをタッチすることで，そのメンバの未来の在室情報を確認することが出来ます．図3に明日の在室情報の画面例を示します．この画面では，現在の在室状況?明日の予定?明日の在室確率を表示します．明日の予定は「学内イベント」「学外イベント」「講義中」等に抽象化して表示します．また確率は，3時間ごとの在室確率を表示します．

図3. 未来の在室情報の画面例

未来の在室確率は，「過去の在室割合」と「予定」を組み合わせて算出しています．図4に未来の在室確率の算出方法を示します．

1. 過去に判定された在室状況から，「過去の在室割合」を求めます．「過去の在室割合」とは，今までに「在室」と判定した割合であり，以下の式から算出します．なお，本システムは曜日別に過去の在室割合を求めます．

「過去の在室割合」 = (「在室」と判定した回数) / (判定回数) *100

2. Google Calendarから予定を取得します．
3. 予定の種類に応じて，「過去の在室割合」の変更を行い，「未来の在室確率」とします．例えば「学外イベント」であれば，その時間の在室確率は0%に変更します．また「学内イベント」であれば，在室割合の0.5倍に変更します．

図4. 在室確率の算出方法