JP2007094457A - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 正確にユーザビリティ評価を行うことができる情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】 操作性評価装置２は、作業者が操作している機器への操作情報を検出する操作情報検出手段３と、前記操作情報検出手段が検出した操作情報に基づいて、前記機器の処理状態を判断する処理状態判断手段４と、前記作業者の身体情報を検出する身体情報検出手段５と、前記身体情報検出手段が検出した身体情報に基づいて、前記作業者の状態を判断する作業者状態判断手段６と、前記処理状態判断手段からの機器の処理状態の情報と前記作業者状態判断手段からの作業者の状態の情報とを対応付け、実際の作業状態に対応した履歴テーブルを生成する履歴テーブル生成手段７と、前記履歴テーブルに基づいて、前記機器に対する操作上の問題箇所を抽出する問題箇所抽出手段８とを備える。
【選択図】 図４

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。

従来からシステムのユーザビリティ評価にはさまざま手法が存在する。例えば、ヒューリスティック法は、ユーザインターフェースにおける、操作上の問題点を発見するために用いられる手法のひとつであり、数人の専門家が、ガイドラインに基づき、それぞれ個別に評価作業を進めていき、その後それぞれの専門家による評価結果をまとめ、網羅的に操作上の問題点を抽出し、さらにその問題点の修正の優先度が決定される手法である。また、ウォークスルー法は、ユーザをあらかじめ想定しておき、専門家が、想定したユーザがどのようにシステムを使用するかを検証することで操作上の問題点を発見する手法である。

このように、専門家が行うヒューリスティック法やウォークスルー法などは低コストで行えるが、専門的な知識が必要な上、一般的な利用者が専門家にとって思いもよらない使用の仕方をした場合には対応できない。一方、一般的な利用者を被験者として行うユーザテストは、このような場合の問題点も発見することができるが、テスト実施にもその分析にもコストがかかる。特に分析では、評価者が被験者の操作をビデオで見直しながら行うことが多いが、これにはテスト実施時の数倍の時間が費やされる。なお、テスト実施時に記録した機器の操作ログを見ることもできるが、数値の羅列だけでは、どこに問題あるか判断しにくい。

特許文献１、特許文献２には、このようなユーザテストによる操作上の問題発見を効率的に行うことを支援する装置が開示されている。特許文献１は、複数の操作履歴から予め抽出された操作パタンを読み込み、前記操作パタンが出現する箇所を前記操作履歴から抽出し、前記操作パタンに含まれる個々の操作に要した時間を計算し、前記時間のデータを各操作毎に統計処理し、処理結果を表示することにより、システムの操作性を評価する装置について開示している。

また、特許文献２は、対話型システムへの入力を入力履歴データとして格納すると共に、この入力に関連して対話型システムの出力部からの出力（画像や音声）を、入力に関連付けて出力履歴データとして格納し、評価者は、所望の入力履歴データを表示させることができると共に、表示させた入力履歴データに関連付けられた出力履歴データの出力を行なうことができることにより、システムの状態を正確に履歴すると共に正確に履歴を再現し、システムの使い勝手の程度を評価する装置について開示する。

特開平１０−３４１０ 特開２００１−５１８７６

従来の技術である専門家評価は、専門知識が必要な上に、それでも実際の利用者の予期せぬ行動を予測することは困難であった。一般的な利用者を被験者として行うユーザテストは、テスト実施にもその分析にもコストがかかり、長時間要するという問題があった。また、特許文献１、特許文献２で開示されている装置でも、システムの操作履歴や入出力履歴データだけでは、被験者が対象以外の画面を見ていること等もあり、被験者の実際の作業状態を理解して、操作上の問題点を容易に把握することは困難である。

そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたもので、正確にユーザビリティ評価を行うことができる情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供することを目的とする。

上記目的は、作業者が操作している機器への操作情報を検出する操作情報検出手段と、前記操作情報検出手段が検出した操作情報に基づいて、前記機器の処理状態を判断する処理状態判断手段と、前記作業者の身体情報を検出する身体情報検出手段と、前記身体情報検出手段が検出した身体情報に基づいて、前記作業者の状態を判断する作業者状態判断手段と、前記処理状態判断手段からの機器の処理状態の情報と前記作業者状態判断手段からの作業者の状態の情報とを対応付けて、（実際の）作業状態に対応した履歴テーブルを生成する履歴テーブル生成手段と、前記履歴テーブルに基づいて、前記機器に対する操作上の問題箇所を抽出する問題箇所抽出手段とを備えている情報処理装置によって達成できる。

作業者の身体情報に基づいて、作業者の状態を判断するので、正確な作業者の状態を把握することができ、機器の処理状態の情報と作業者の状態の情報とを対応付けて、実際の作業状態に対応した履歴テーブルにより、実際の作業状態を正確に把握することができる。また、履歴テーブルに基づいて、機器に対する操作上の問題箇所を抽出するので、操作上の問題箇所を正確に把握することができる。従って、対象以外の画面を見ている等の作業者側に起因する問題がある場合であっても、正確にユーザビリティ評価を行うことができる。また、従来のようにビデオ撮影した作業者の画像を見直すことなくユーザビリティ評価を行うことができるので、低コストで且つ短時間で操作上の問題箇所を把握することができる。

また、前記履歴テーブルを時系列に表現したグラフを生成するグラフ生成手段をさらに備えている情報処理装置によっても達成できる。作業状態の情報を時系列に表現したグラフを生成するので、作業状態を容易に把握することができる。

また、グラフ生成手段は、前記抽出手段が抽出した操作上の問題箇所を、グラフ上に識別可能に生成する情報処理装置によっても達成できる。機器に対する操作上の問題箇所を、グラフ上に識別可能に生成するので、容易に操作上の問題箇所を把握することができる。

また、前記グラフ生成手段は、前記操作情報検出手段が検出した操作情報を、前記グラフ上に識別可能に生成する情報処理装置によっても達成できる。作業者が操作している機器に関する情報をグラフ上に識別可能に生成するので、より詳細な作業状態を把握することができる。

また、前記履歴テーブルを時系列に表現したグラフを生成するグラフ生成手段をさらに備え、前記操作情報検出手段は、前記作業者の閲覧しているページの操作に関する情報を前記作業者が操作している機器への操作情報として検出し、前記グラフ生成手段は、前記作業者が閲覧しているページの移動を前記作業者の作業状態として前記グラフを作成する情報処理装置によっても達成できる。

作業者が閲覧しているページの移動を前記作業者の作業状態としてグラフを作成するので、作業者が閲覧しているページでの作業状態を容易に把握することができる。また、作業者が閲覧しているページでの操作上の問題箇所を容易に把握することができる。

また、前記身体情報検出手段は、前記作業者の顔の向き、視線、及び脳波のうち少なくとも１つの情報を前記作業者の身体情報として検出する情報処理装置によっても達成できる。

また、前記操作上の問題箇所は、同一の操作が繰り返されている箇所及び所定の作業の状態が一定時間以上継続されている箇所の少なくとも一方の箇所である情報処理装置によっても達成できる。

また、前記作業者が操作している機器への操作情報は、キーボードの操作による入力、マウスの操作による指示及びシステムが発行するコマンドのうち少なくとも一つを含む情報処理装置によっても達成できる。

また、作業者が操作している機器への操作情報を検出するステップと、前記作業者が操作している機器への操作情報に基づいて、前記機器の処理状態を判断するステップと、前記作業者の身体情報を検出するステップと、前記作業者の身体情報に基づいて、前記作業者の状態を判断するステップと、前記機器の作業状態の情報と前記作業者の状態の情報とを対応付け、（実際の）作業状態に対応した履歴テーブルを生成するステップと、前記履歴テーブルに基づいて、前記機器に対する操作上の問題箇所を抽出するステップとを有する情報処理方法によっても達成できる。

作業者の身体情報に基づいて、作業者の状態を判断するので、正確な作業者の状態を把握することができ、機器の処理状態の情報と作業者の状態の情報とを対応付け、実際の作業状態に対応した履歴テーブルにより、正確な作業者の作業状態を把握することができる。また、履歴テーブルに基づいて、機器に対する操作上の問題箇所を抽出するので、操作上の問題箇所を正確に把握することができる。従って、対象以外の画面を見ている等の作業者側に起因する問題がある場合であっても、正確にユーザビリティ評価を行うことができる。また、従来のようにビデオ撮影した作業者の画像を見直すことなくユーザビリティ評価を行うことができるので、低コストで且つ短時間で操作上の問題箇所を把握することができる。

また、作業者が操作している機器への操作情報を検出するステップと、前記作業者が操作している機器への操作情報に基づいて、前記機器の処理状態を判断するステップと、前記作業者の身体情報を検出するステップと、前記作業者の身体情報に基づいて、前記作業者の状態を判断するステップと、前記機器の処理状態の情報と前記作業者の状態の情報とを対応付け、実際の作業状態に対応した履歴テーブル生成するステップと、前記履歴テーブルに基づいて、前記機器に対する操作上の問題箇所を抽出するステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムによっても達成できる。

作業者の身体情報に基づいて、作業者の状態を判断するので、正確な作業者の状態を把握することができ、機器の処理状態の情報と作業者の状態の情報とを対応付け、実際の作業状態に対応した履歴テーブルにより、作業状態を正確に把握することができる。また、履歴テーブルに基づいて、機器に対する操作上の問題箇所を抽出するので、操作上の問題箇所を正確に把握することができる。従って、対象以外の画面を見ている等の作業者側に起因する問題がある場合であっても、正確にユーザビリティ評価を行うことができる。また、従来のようにビデオ撮影した作業者の画像を見直すことなくユーザビリティ評価を行うことができるので、低コストで且つ短時間で操作上の問題箇所を把握することができる。

本発明によれば、正確にユーザビリティ評価を行うことができる情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供することができる。

以下、本発明を実施するための最良の形態について説明する。図１は、システムの全体構成図である。図１に示すように、システム１は操作性評価装置（情報処理装置）２と、Ｗｅｂサーバ１０を備える。操作性評価装置２及びＷｅｂサーバ１０はインターネット等のネットワークを介して接続されている。Ｗｅｂサーバ１０は、操作性評価装置２により例えば「load AAA.html」コマンドが指定されると、そのコマンドに応じたＷｅｂページを配信する。

操作性評価装置２は、作業者の機器における操作性を評価するもので、操作情報検出手段３、処理状態判断手段４、身体情報検出手段５、作業者状態判断手段６、履歴テーブル生成手段７、問題箇所抽出手段８及び表示手段９を備える。図２は、操作性評価装置２のハードウェア構成を示した図である。図２に示すように、操作性評価装置２の機能は、ＲＯＭ（Read Only Memory）２１、全体を制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）２２、ＣＰＵ２２のワークエリアとして用いられるＲＡＭ（Random Access Memory）２３、メモリ２４、Ｉ／Ｆ２５を用いて実現される。

操作情報検出手段３は、作業者が操作している機器への操作情報を検出する。操作情報検出手段３は、検出した作業者が操作している機器への操作情報を時刻もしく順番などの時系列の情報に関連付けて、これらを処理状態判断手段４へ送る。作業者が操作している機器への操作情報には、キーボードの操作による入力、マウスの操作による指示及びシステムが発行するコマンド等が含まれる。

操作情報検出手段３は、キーボードから入力された「Ａ」、「ｂ」、「ｓｈｉｈｕｔ−」などのキー信号、「Ｈｅｌｌｏ Ｗｏｒｌｄ！」などの文字列や、ＦＥＰ（Front End Processor）などで変換された「今日は天気です。」などの文字列をキーボードの操作による操作情報として検出する。また、操作情報検出手段３は、カーソルの座標値（Ｘ、Ｙ）や、右クリック、左クリック、ドラッグ＆ドロップなどの情報をマウスの操作による操作情報として検出する。操作情報検出手段３は、「fileopen」やコピー＆ペーストなどをコマンドの発行による操作情報として検出する。操作情報検出手段３は、作業者がＷｅｂブラウザで所定のページを閲覧している場合、「load」、「re-load」などのＨＴＴＰ（HyperText Transfer Protocol）コマンドや「back」などのブラウザのコマンドを作業者が操作している機器への操作情報として検出する。

また、操作情報検出手段３は、例えば起動されているプロセスの名前やＩＤ、フォアグランドかバックグランドかの属性値など、または、起動されているウィンドウの名前やＩＤ、レイヤ番号、ウィンドウが開いているか閉じているかの属性値、アクティヴかデアクティヴかの属性値などを作業者が操作している機器への操作情報として検出する。これにより、現在フォアグランドで起動しているプロセス、前面に表示されているウィンドウの情報を検出できる。

処理状態判断手段４は、操作情報検出手段３が検出した操作情報に基づいて、機器の処理状態を判断する。機器の処理状態とは、機器への操作情報に基づいて処理を行っている機器の状態である。例えば、処理状態判断手段４は、操作情報検出手段３で、操作開始１秒後に「load AAA.html」コマンド、２秒後に「load BBB.html」コマンド、３秒後に「back」コマンドが発行されたことが検出された場合、機器は、１秒から２秒までは「AAA.html」というＷｅｂページを表示し、２秒から３秒までは「BBB.html」というＷｅｂページを表示し、３秒以降は「AAA.html」というＷｅｂページを表示したということを機器の作業状態として判断する。

身体情報検出手段５は、作業者の身体情報を検出する。身体情報検出手段５は、例えば画像処理装置、視線追尾装置又は脳波測定装置等を用いて構成される。身体情報検出手段５は、作業者の身体情報を時刻又は順番などの時系列の情報に関連付けて、作業者状態判断手段６へ送る。作業者の身体情報には、例えば作業者の顔の向き、視線又は脳波等が含まれる。身体情報検出手段５が画像処理装置で構成される場合、作業者を撮影した画像情報に対して画像処理技術を適用することで、作業者の顔の向き、視線、作業者の存在の有無、あくびの有無、作業者が両手を上げることによる伸び、まぶたの状態、作業者の手がどの機器（キーボード、マウス等）あるかなどを検出することができる。身体情報検出手段５が視線追尾装置の場合、作業者の視線の対象を検出できる。尚、身体情報とは生体情報と同義である。

作業者状態判断手段６は、身体情報検出手段５が検出した身体情報に基づいて、作業者の状態を判断する。例えば、作業者状態判断手段６は、作業者のあくびの有無、作業者が両手を上に上げることによる伸び、まぶたの状態などを利用して、作業者の休息状態を判断し、作業者の顔の向きや視線を利用して、作業者が機器のどこを見ているのかを判断し、作業者の機器に対する視線を利用して、作業者がどのデバイスを操作しているかを判断し、作業者の脳波を利用して、作業者の集中度、緊張度を判断する。なお、作業者状態判断手段６による判断は上記例に限定されない。

履歴テーブル生成手段７は、処理状態判断手段４からの機器の処理状態の情報と作業者状態判断手段６からの作業者の状態の情報とを対応付け、実際の作業状態に対応した履歴テーブルを生成する。具体的には、履歴テーブル生成手段７は、作業者の状態を考慮して、作業者が休息しているか、作業者が機器のどこを見ているのか、作業者がどのデバイスを操作しているか、作業者の集中力や緊張が低下しているか、などの作業者自身の状態を考慮して、履歴テーブルを生成する。

次に、ディスプレイ装置上に複数のウィンドウＡ、Ｂが開いている場合を考える。処理状態判断手段４は、操作情報検出手段３で検出した操作している機器への操作情報が、ディスプレイ装置上のウィンドウの表示位置である場合、始点の座標値が（０、０）、終点の座標値が（１００、１００）のウィンドウＡと、始点の座標値が（１００、１００）、終点の座標値が（２００、２００）のウィンドウＢを表示したと機器の処理状態を判断する。

作業者状態判断手段６は、身体情報検出手段５で検出した作業者の身体情報が、作業者の視線の情報である場合、作業者は、操作開始１秒後にディスプレイ装置上の座標（５０、５０）に視線を向け、２秒後にディスプレイ装置上の座標（１５０、１５０）に視線を向け、３秒後にディスプレイ装置上の座標（５０、５０）に視線を向けたことを作業者の状態として判断する。

履歴テーブル生成手段７は、機器の処理状態と作業者の状態とを対応付け、実際の作業状態に対応した履歴テーブルを生成する。即ち、履歴テーブル生成手段７は、操作開始１秒後にディスプレイ装置上の座標（５０、５０）に視線を向け、２秒後にディスプレイ装置上の座標（１５０、１５０）に視線を向け、３秒後にディスプレイ装置上の座標（５０、５０）に視線を向けたという作業者の視線の情報を考慮して、作業者は、開始１秒から２秒までの間はウィンドウＡを閲覧し、２秒から３秒までの間はウィンドウＢを閲覧し、３秒以降はウィンドウＡを閲覧していたというように履歴テーブルを生成する。

次に、Ｗｅｂブラウザが複数のウィンドウを生成した場合を考える。処理状態判断手段４は、操作開始1秒後に「new window」、「load AAA.html」コマンドでウィンドウＡが始点の座標値（０、０）、終点の座標値（１００、１００）で開かれ、２秒後に「load BBB.html」コマンドが起き、３秒後に「new window」、「load CCC.html」コマンドで新たなウィンドウＢが始点の座標値（１００、１００）、終点の座標値（２００、２００）で開かれたことを操作情報検出手段３で検出した場合、１秒から２秒までは「AAA.html」というＷｅｂページを表示し、２秒から３秒までは「BBB.html」というＷｅｂページを表示し、３秒以降は新たに開かれたウィンドウで「CCC.html」というＷｅｂページを表示したと機器の処理状態を判断する。

作業者状態判断手段６は、身体情報検出手段５で作業者の視線の位置として、操作開始１．５秒後に（５０、５０）、３．５秒後に（１５０、１５０）、４．５秒後に（５０、５０）を検出した場合、作業者は、操作開始１．５秒後にディスプレイ装置上の座標（５０、５０）に視線を向け、３．５秒後にディスプレイ装置上の座標（１５０、１５０）に視線を向け、４．５秒後にディスプレイ装置上の座標（５０、５０）に視線を向けたことを作業者の状態として判断する。

履歴テーブル生成手段７は、作業者が、１．５秒から２秒までは「AAA.html」というＷｅｂページを閲覧し、２秒から３．５秒までは「BBB.html」というＷｅｂページを閲覧し、３．５秒から４．５秒までは「CCC.html」というＷｅｂページを閲覧し、４．５秒以降は「BBB.html」というＷｅｂページを閲覧したこという履歴テーブルを作成する。なお、「load」コマンドが発生してから、ウィンドウが開かれ、コンテンツが表示されるまでにタイムラグがあることを想定している。

履歴テーブル生成手段７が生成した履歴のテーブルを図３に示す。視線（Ｘ、Ｙ）が作業者の状態であり、ウインドウ（Ｘ，Ｙ）が機器の処理状態である。これらの情報に基づいて、実際の作業状態である閲覧ページの情報が生成される。

問題箇所抽出手段８は、履歴テーブルに基づいて、機器に対する操作上の問題箇所を抽出する。また、問題箇所抽出手段（グラフ生成手段）８は、履歴テーブルを時系列に表現したグラフを生成する。操作上の問題箇所には、例えば同一の操作が繰り返されている箇所又は特定の作業の状態が一定時間以上継続されている箇所が含まれる。問題箇所抽出手段８は、操作上の問題のある箇所を抽出した場合、機器に対する操作上の問題箇所を、グラフ又はテーブル上に識別可能に生成する。表示手段９は、問題箇所抽出手段８が作成したグラフ又はテーブルをディスプレイ装置等に表示する処理を行う。表示手段９がテーブルを表示する場合は、例えば、時系列として時刻もしくは順番、状態としてページやウィンドウ、もしくプルダウンメニューなどのようなサブウィンドウが考えられる。

問題箇所抽出手段８は、Ｗｅｂページの閲覧することが作業者の作業の場合、例えば、図４に示すように作業者が閲覧しているＷｅｂページの移動を時系列に表現したグラフを作成する。図４は、作業状態の履歴をグラフに表現した場合の例示図である。グラフは横軸に時間、縦軸に作業状態をとった折れ線グラフで表現できる。ここでは、作業状態として利用者が閲覧したＷｅｂページの移動ページ番号を縦軸にとっている。

図４に示すように、作業者は、０秒から２２０秒の間、１ページ目のＷｅｂページに移動し、２２０秒から２７０秒までは２ページ目のＷｅｂページに移動し、２７０秒から２９０秒までは３ページ目のＷｅｂページに移動し、２９０秒から３１０秒までは５ページ目のＷｅｂページに移動し、３１０秒から３２０秒までは３ページ目のＷｅｂに移動し、３２０秒から３５０秒までは６ページ目のＷｅｂページに移動し、３５０秒から４００秒までは３ページ目のＷｅｂページに移動し、４００秒から４４０秒までは４ページ目のＷｅｂページに移動したことが作業者の作業として把握できる。

問題箇所抽出手段８は、図４に示すように、長時間にわたってページの移動をすることなく、同一のページが開いている状態と認識した箇所を、操作上の問題がある箇所と判断し、０秒から２２０秒あたりの線上を楕円１Ｐで囲むようにグラフを作成する。

また、問題箇所抽出手段８は、図４に示すように、ページの移動が段階的ではない箇所、すなわち、３ページ目から５ページ目に移動し、５ページ目から再び３ページ目に戻り、３ページ目から６ページ目に移動し、６ページ目から再度３ページ目に戻っている箇所を、操作上の問題がある箇所と判断し、２７０秒から３５０秒あたりの折れ線上を円２Ｐで囲むようにグラフを作成する。

問題箇所抽出手段８は、作業者が操作している機器への操作情報を、グラフ上に識別可能に生成する。このように、キーボードの操作による入力情報、マウスの操作による指示情報及びシステムの発行によるコマンド情報等の作業者が操作している機器に関する情報をグラフ上に記号や図形などの標識を用いて表示するようグラフを作成することで、作業者の操作が一層容易に把握できる。

図５は、作業者が操作している機器への操作情報を識別可能に表示した場合の例である。図５では、閲覧したＷｅｂページの移動を破線で示している。図５では、問題箇所抽出手段８は、「Window作成」「Windowを閉じる」「Activeウィンドウの変更」「戻る」「進む」「読み込み」などを、丸や四角形や三角形などの図形を用いて標識で分類し、グラフ上に表示するようにする。このように、グラフ上に所定の操作を図形などを用いて表すことにより、より詳細に操作の履歴を把握することができる。また、「load」コマンドが発生してから、ウィンドウが開かれ、コンテンツが表示されるまでにタイムラグがあるような場合は、見ているウィンドウを状態として折れ線グラフを作成し、コマンドをポイントとしてグラフ上に表示するようグラフを作成する。

図５に示すグラフは、図３に示すデータから作成される履歴テーブルに基づいて作成される。

次に、操作性評価装置２におけるＣＰＵ２２の処理について、図７のフローチャートを参照して説明する。処理状態判断手段４は、操作情報検出手段３が検出した、作業者が操作している機器への操作情報に基づいて、機器の処理状態を判断する（ステップＳ１０１）。次に作業者状態判断手段６は、身体情報検出手段５が検出した作業者の身体情報に基づいて作業者の状態を判断する（ステップＳ１０２）。履歴テーブル生成手段７は、処理状態判断手段４からの機器の処理状態の情報と作業者状態判断手段６からの作業者の状態の情報とを対応付け、実際の作業状態に対応した履歴テーブルを生成する（ステップＳ１０３）。問題箇所抽出手段８は、履歴テーブルを時系列に表現したグラフ又はテーブルを生成する（ステップＳ１０４）。

問題箇所抽出手段８は、機器に対する操作上の問題の箇所があるかどうか判定する（ステップＳ１０５）。操作上の問題の箇所があった場合（ステップＳ１０５でＹｅｓ）、問題箇所抽出手段８は、問題のある箇所を抽出し（ステップＳ１０６）、機器に対する操作上の問題箇所を、グラフ又はテーブル上に識別可能に生成する（ステップＳ１０７）。そして、表示手段９は、生成したグラフ又はテーブルをディスプレイ等に表示させる（ステップＳ１０８）。機器に対する操作上の問題のある箇所がなかった場合（ステップＳ１０５でＮｏ）、表示手段９は、ステップＳ１０４で生成したグラフ又はテーブルをディスプレイ等に表示させる（ステップＳ１０８）。

尚、問題箇所抽出手段８は、グラフ又はテーブルを生成した後に機器に対する操作上の問題のある箇所を判定し、抽出するようにしているが、グラフ又はテーブルを作成する前に、履歴テーブルから、機器に対する操作上の問題のある箇所を判定し、抽出するようにしてもよい。

図８は、作業者が操作性評価装置２を用いて作業している場合の例示図である。作業者１Ｍは、操作性評価装置２に接続されたカメラ５１により撮像される。また、作業者１Ｍは、操作性評価装置２に接続された脳波検出器５２により、脳波を検出される。身体情報検出手段５は、カメラ５１や脳波検出器５２からの情報に基づいて、作業者１Ｍの身体情報を検出する。

以上本実施例によれば、作業者の身体情報に基づいて、作業者の状態を判断するので、作業者の状態を正確に把握することができ、機器の処理状態と作業者の状態とを対応付け、実際の作業状態に対応した履歴テーブルを生成するので、作業状態を正確に把握することができる。また、履歴テーブルに基づいて、機器に対する操作上の問題箇所を抽出するので、操作上の問題箇所を正確に把握することができる。従って、対象以外の画面を見ている等の作業者側に起因する問題がある場合であっても、正確にユーザビリティ評価を行うことができる。また、従来のようにビデオ撮影した作業者の画像を見直すことなくユーザビリティ評価を行うことができるので、低コストで且つ短時間で操作上の問題箇所を把握することができる。

なお、本発明による情報処理方法は、例えば、ＲＯＭ２１、ＣＰＵ２２、ＲＡＭ２３等を用いて実現され、プログラムをハードディスク装置や、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）またはフレキシブルディスクなどの可搬型記憶媒体等からインストールし、または通信回路からダウンロードし、ＣＰＵ２２がこのプログラムを実行することで、各ステップが実現される。

以上本発明の好ましい実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形、変更が可能である。

本発明の実施例に係るシステムの構成図である。 操作性評価装置２のハードウェア構成を示した図である。 操作性評価装置２が検出した操作情報のテーブルの例示図である。 作業状態の履歴をグラフに表現した場合の例示図である。 グラフ上に所定の情報を表現した場合の例示図である。 作業状態の履歴をテーブルに表現した場合の例示図である ＣＰＵ２２の処理フローチャート図である。 作業者が操作性評価装置２を用いて作業している場合の例示図である。

符号の説明

１ システム ９ 表示手段
２ 操作性評価装置 １０ Ｗｅｂサーバ
３ 操作情報検出手段 ２１ ＲＯＭ
４ 処理状態判断手段 ２２ ＣＰＵ
５ 身体情報検出手段 ２３ ＲＡＭ
６ 作業者状態判断手段 ２４ メモリ
７ 履歴テーブル生成手段 ２５ Ｉ／Ｆ
８ 問題箇所抽出手段

Claims (10)

1. 作業者が操作している機器への操作情報を検出する操作情報検出手段と、
   前記操作情報検出手段が検出した操作情報に基づいて、前記機器の処理状態を判断する処理状態判断手段と、
   前記作業者の身体情報を検出する身体情報検出手段と、
   前記身体情報検出手段が検出した身体情報に基づいて、前記作業者の状態を判断する作業者状態判断手段と、
   前記処理状態判断手段からの機器の処理状態の情報と前記作業者状態判断手段からの作業者状態の情報とを対応付け、作業状態に対応した履歴テーブルを生成する履歴テーブル生成手段と、
   前記履歴テーブルに基づいて、前記機器に対する操作上の問題箇所を抽出する問題箇所抽出手段と
   を備えていることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記履歴テーブルを時系列に表現したグラフを生成するグラフ生成手段をさらに備えていることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記グラフ生成手段は、前記問題箇所抽出手段が抽出した操作上の問題箇所を、前記グラフ上に識別可能に生成することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記グラフ生成手段は、前記操作情報検出手段が検出した操作情報を、前記グラフ上に識別可能に生成することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
5. 前記履歴テーブルを時系列に表現したグラフを生成するグラフ生成手段をさらに備え、
   前記操作情報検出手段は、前記作業者の閲覧しているページの操作に関する情報を前記作業者が操作している機器への操作情報として検出し、
   前記グラフ生成手段は、前記作業者が閲覧しているページの移動を実際の作業状態として前記グラフを作成することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
6. 前記身体情報検出手段は、前記作業者の顔の向き、視線、及び脳波のうち少なくとも１つの情報を前記作業者の身体情報として検出することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
7. 前記操作上の問題箇所は、同一の操作が繰り返されている箇所及び所定の作業の状態が一定時間以上継続されている箇所の少なくとも一方の箇所であることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
8. 前記作業者が操作している機器への操作情報は、キーボードの操作による入力、マウスの操作による位置の指示及びシステムが発行するコマンドのうち少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
9. 作業者が操作している機器への操作情報を検出するステップと、
   前記作業者が操作している機器への操作情報に基づいて、前記機器の処理状態を判断するステップと、
   前記作業者の身体情報を検出するステップと、
   前記作業者の身体情報に基づいて、前記作業者の状態を判断するステップと、
   前記機器の処理状態の情報と前記作業者の状態の情報とを対応付け、作業状態に対応した履歴テーブルを生成するステップと、
   前記履歴テーブルに基づいて、前記機器に対する操作上の問題箇所を抽出するステップと
   を有することを特徴とする情報処理方法。
10. 作業者が操作している機器への操作情報を検出するステップと、
    前記作業者が操作している機器への操作情報に基づいて、前記機器の処理状態を判断するステップと、
    前記作業者の身体情報を検出するステップと、
    前記作業者の身体情報に基づいて、前記作業者の状態を判断するステップと、
    前記機器の処理状態の情報と前記作業者の状態の情報とを対応付け、作業状態に対応した履歴テーブル生成するステップと、
    前記履歴テーブルに基づいて、前記機器に対する操作上の問題箇所を抽出するステップと
    をコンピュータに実行させるためのプログラム。
    
    

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