JP2008243088A - 機能習得度管理装置、機能習得度計算方法及び機能推薦方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ホームネットワーク上の複数のデジタル家電機器の複数の機能をユーザがより習得し易いようにした機能習得度管理装置を提供すること。
【解決手段】機能／操作１９にはホームネットワーク上の複数のデジタル家電機器の複数の機能について操作手順の情報と難度が登録されている。操作イベント保存部１１は、各機器から当該機器においてユーザが行った操作イベントの通知を受け、これを履歴として操作履歴１８に保存する。習得スコア計算部１２は、機能／操作１９と操作履歴１８から、ユーザが使用した機能とその使用回数を検出し、その機能の難度と使用回数に基づいて、当該機能に対する該ユーザの習得度合いを示す機能別習得スコアと、それら機能別習得スコアから定まる総合的な習得度合いを示す習得レベルを計算する。それらは、ユーザプロファイル１７に登録され、習得スコア／推薦機能表示部１６によって表示される。
【選択図】 図２

Description

本発明は、機器の機能に対するユーザの習得度を表示する機能習得度管理装置、その習得度を計算する機能習得度計算方法及びユーザに対して次に習得すべき機器の機能を推薦する機能推薦方法に関する。

近年、デジタル家電機器が急激に発展してきており、機器の種類も各機器に搭載される機能も多種多様になってきている。しかも、次々と高度な機能が追加されてきたため、ユーザが機能の進化においつけない状態が発生している。各機器に新機能が搭載される場合、通常何らかの形で新機能が紹介されるが、新機能があまりに多く複雑で、マニュアルが膨大であったり、あるいは、既に知っていることができればそれで良いと思っているユーザが多かったりするため、新機能について勉強するまでのモチベーションがわかないという問題点がある。このため、電子的に検索できるようになり、操作性の向上などが改善されても、高度な機能はその存在すら知られていないことが多い。この結果、簡単且つ基本的な機能を操作するに止まっているユーザが多いことも事実である。

特許文献１には、移動体用ナビゲーション装置において、ユーザが行った操作の種類あるいは移動体の走行距離に応じて、順次、使用できる機能を拡大していくようにした技術が開示されている。しかしながら、特許文献１の技術は、移動体用ナビゲーション装置を、ゲームのシナリオの進展に応じて、使用できる機能を増やしていくというように、完全にゲーム化してしまうものであり、このようなゲーム化を望まないユーザにはそれほど効果が期待できない。また、ゲームのシナリオが進展しないと、使用できない機能が多いので、機能に関心のあるユーザや、ある程度操作を習得しているユーザにとっては、かえって煩わしいという欠点がある。また、ホームネットワークに複数のデジタル家電機器を接続して使用するケースでは、一人のユーザが何種類ものデジタル家電機器を操作することになるが、特許文献１は、個別の機器を前提としており、複数の機器を統合するものではない。
特開平２００２−２０６９４１号公報

上記のように、ホームネットワーク上の複数のデジタル家電機器の複数の機能を、初歩的なものから高度なものまでユーザが習得しようとするには、困難な状況があり、これを解決することができなかった。

本発明は、上記事情を考慮してなされたもので、ホームネットワーク上の複数のデジタル家電機器の複数の機能をユーザがより習得し易いようにした機能習得度管理装置、機能習得度計算方法及び機能推薦方法を提供することを目的とする。

本発明に係る機能習得度管理装置は、ネットワーク上の複数のデジタル家電機器と通信するための通信手段と、複数の前記デジタル家電機器それぞれの有する複数の機能それぞれについて、当該機能を使用するためにユーザが当該デジタル家電機器に対して行うべき操作の内容を示す操作情報及びその操作の難しさを示す難度を登録した機能／操作情報を記憶する第１の記憶手段と、前記通信手段を介して各々の前記デジタル家電機器から、当該デジタル家電機器に対してユーザによりなされた操作イベントの通知を取得する取得手段と、通知された前記操作イベントを履歴として記録した操作履歴情報を記憶する第２の記憶手段と、前記機能／操作情報に登録された前記操作情報及び前記操作履歴情報に基づいて、ユーザが使用した前記機能及びその使用回数を検出する検出手段と、ユーザが使用した機能それぞれについて、前記機能／操作情報に登録された前記難度及び該ユーザの当該機能の前記使用回数に基づいて、当該機能に対する該ユーザの習得度合いを示す機能別習得スコアと、それら機能別習得スコアから定まる総合的な習得度合いを示す習得レベルとを計算する習得スコア計算手段と、ユーザが使用した前記機能それぞれに対する前記使用回数及び前記機能別習得スコア並びに前記習得レベルを含むユーザプロファイルを記憶する第３の記憶手段と、前記ユーザプロファイルの内容の全部又は一部を表示する表示手段とを備えたことを特徴とする。

本発明によれば、ホームネットワーク上の複数のデジタル家電機器の複数の機能をユーザがより習得し易いようになる。

以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。

本実施形態は、概略的には、デジタル家電機器（特にホームネットワーク等に接続して使用できる機器）の各種機能の操作に対するユーザの習得状況に関して習得レベルを導入し、そのときの習得レベルを表示したり、機能毎に習得過程を表示したり、習得レベルに応じて次に習得すべき機能を推薦したりすることによって、ユーザの達成感を刺激し、より難しい高度な機能を習得するモチベーションの向上に寄与しようとするものである。

また、デジタル家電機器の場合、単体で使われるだけでなく、多くの機器が接続されて使われることが多い。例えば、デジタルテレビは、ＨＤＤレコーダーと接続したり、ＰＣと接続したりゲーム機と接続したりする。接続される機器の種類やメーカが異なり、接続の組み合わせも様々である。そこで、本実施形態では、予め難度を設定するのではなく、操作ステップによる難度計算、類似機能による難度推論などを行い、総合的な習得スコアの計算を行う。

図１に、本発明の一実施形態に係るホームネットワークの構成例を示す。図１において、１は習得度管理サーバ（機能習得度管理装置）であり、８は習得度管理サーバ１と複数のデジタル家電機器が接続されるホームネットワークである。なお、ホームネットワークは、有線でも無線でもよいし、どのような規格に準拠するものであっても構わない。図１では、デジタル家電機器の具体例として、液晶ＴＶ２、ＨＤＤレコーダー３、ＰＣ４、ＬＡＮ ＨＤＤ５を示しているが、デジタル家電機器の数や種類は、この例に限定されるものではない。また、同一の種別のデジタル家電機器が複数台存在しても構わない（例えば、同一の種別のＨＤＤレコーダーが複数台存在する場合には、習得度管理サーバ１は、それらＨＤＤレコーダーを別個のものとして処理してもよいし、それらＨＤＤレコーダーをグルーピングして、１台のＨＤＤレコーダーとみなして処理をしてもよい）。

図２に、本発明の一実施形態に係る習得度管理サーバ１の構成例を示す。図２に示されるように、本実施形態の習得度管理サーバ１は、操作イベント保存部１１、習得スコア計算部１２、機能検索部１３、難度計算部１４、機能推薦部１５、習得スコア／推薦機能表示部（以下、表示部）１６、ユーザプロファイル１７、操作履歴１８、機能／操作１９、推薦戦略２０、タスクオントロジー２１、通信部２２を備えている。なお、ユーザプロファイル１７、操作履歴１８、機能／操作１９、推薦戦略２０、タスクオントロジー２１は、同一の記憶装置に記憶されてもよいし、異なる記憶装置に記憶されてもよい。

なお、ここでは、機能習得度管理装置として専用のサーバ１を設ける場合を例にとって説明するが、機能習得度管理装置がデジタル家電機器に搭載されてもよい。

以下、習得度管理サーバ１の各部の概要を説明する。

機能／操作１９は、対象となる各デジタル家電機器について、その機器の有する各機能に対する操作に関する情報（例えば、当該機能を使用するためにユーザが当該デジタル家電機器に対して行う操作の内容を示す操作情報や、その機能を実行するための操作の難しさを示す難度などの情報）を格納している。

図３に、機能／操作１９の一例を示す。この例では、個々のエントリは、その機能の名称を示す「機能名称」、その機能の分野を示す「分野」、その機能のための操作ステップ／条件を示す「操作情報」、「難度」を含んでいる。また、後述する機能別習得スコアを操作の迅速性によって調整する方法を採用する場合には、各エントリは、標準操作時間を含む。また、この例では、機能／操作は第１に「難度」で第２に「分野」でソートされている。

なお、各エントリに、その操作がなされたデジタル家電機器を示す情報を含んでもよい。

操作履歴１８は、ユーザが各デジタル家電機器に対して行った操作に関する情報（例えば、ユーザが行った操作の内容、ユーザが行った操作間の時間差などの情報）を、履歴として、格納している。

図４に、操作履歴の一例を示す（なお、図４の例は、操作履歴の一部を抜き出したものである）。この例では、個々のエントリは、ユーザにより操作がなされた年月日時分秒を示す「日付」、ユーザによりなされた操作の内容を示す「ユーザ操作」、その操作により遷移した機器の状態を示す「機器状態」を含んでいる。また、後述する機能別習得スコアを操作の迅速性によって調整する方法を採用する場合には、各エントリは、操作間の時間差を示す「前操作からの時間差」を含む。また、この例では、操作履歴は「日付」でソートされている。なお、各エントリに、その操作がなされたデジタル家電機器を示す情報を含んでもよい。

ユーザプロファイル１７は、ユーザが使用した機能別の習得度を示す機能別習得スコア、それら機能別習得スコアから定まるトータル・スコア、トータル・スコアから定まる習得レベル、次に習得すべき機能として推薦する推薦機能などの情報を格納している。

推薦戦略２０は、分野の選択方針（例えば、広く浅く／狭く深く）を示す情報を格納している。

タスクオントロジー２１は、タスクの概念体系を示す情報を格納している。

通信部２２は、ホームネットワーク８を介して、各デジタル家電機器と通信を行うためのものである。

難度計算部１４は、各機能について、機能／操作１９に含まれる当該機能を実行するまでの操作ステップや条件の項目数を利用して、難度を計算し、機能／操作１９に格納する。

操作イベント保存部１１は、ホームネットワーク８上の各デジタル家電機器に対してユーザが操作を行った毎に、これを検出した当該デジタル家電機器から送信される、その操作内容に関する通知を、通信部２２にて受信し、受信した該操作内容を操作履歴１８に保存する。

なお、デジタル家電機器は、１つの操作イベントが発生する毎に、上記通知を行ってもよいし、複数の操作イベントをまとめた操作履歴として、上記通知を行ってもよい。

なお、機能習得度管理装置がデジタル家電機器に搭載される場合には、操作イベント保存部１１は、デジタル家電機器としての自装置に対してユーザが操作を行った毎に、これを検出することも行う。

習得スコア計算部１２は、操作履歴１８と機能／操作１９をもとに、ユーザが使用した機能に対する機能別習得スコア及びそれら習得スコアから定まるトータル・スコアを計算する。また、トータル・スコアに応じて、ユーザの習得レベルが決定される（トータル・スコアが一定の値を超えると習得レベルが更新される）。機能別習得スコア、トータル・スコア、習得レベルは、ユーザプロファイル１７に格納される。

機能検索部１３は、ユーザプロファイル１７と機能／操作１９をもとに、次に習得すべきものとして推薦する機能（推薦機能）の候補を検索する。

機能推薦部１５は、習得レベルに応じて次のレベルまでに習得すべき機能を絞り込んで推薦する。すなわち、機能検索部１３で検索された推薦機能の候補のうちから、タスクオントロジー２１と推薦戦略２０をもとに「機能の分野」を調整して、推薦機能を選択し、選択した推薦機能をユーザプロファイル１７に格納する。

表示部１６は、ユーザプロファイル１７に格納された、機能別習得スコア、習得レベル、推薦機能などをユーザに表示する。

以下、本実施形態の各種処理について説明する。

図５に、図１のホームネットワーク８において習得度管理サーバ１が、各デジタル家電機器２〜５から情報を取得し、各種処理を行う場合のシーケンスの一例を示す。

＜設定処理＞
習得度管理サーバ１は、ホームネットワーク８上の各デジタル家電機器２〜５から、当該デジタル家電機器の持つ機能／操作を収集し（図５のステップＳ１〜Ｓ４）、機能／操作１９に格納する（図５のステップＳ５）。

なお、機能／操作の収集は、例えば、新規にデジタル家電機器が接続される毎に、その新規にデジタル家電機器について行い、また、既存のデジタル家電機器に新たな機能が追加される毎に、その追加された新たな機能について行うようにしてもよい。

また、収集した機能／操作に含まれる「操作情報」を利用して、各機能の難度を計算し、機能／操作１９に格納する（図５のステップＳ５）。操作情報を利用した難度の計算方法については後で詳しく説明する。

収集した機能／操作に「難度」が含まれている場合には、その難度を採用してもよい。ただし、その「難度」が異なる方法で計算されたものである場合には、難度を計算し直すか、または、その「難度」を補正した上で採用する必要がある。

なお、デジタル家電機器のメーカが異なるなど、何らかの理由で、必ずしも必要なデータを取得できるとはかぎらない。収集した機能／操作に「操作情報」が含まれない機能については、オントロジーを用いて難度を推論する。難度の推論についても後で説明する。

なお、標準操作時間についても、オントロジーを用いた推論を行ってもよい。

上記では、習得度管理サーバ１は、ホームネットワーク上の各デジタル家電機器から、機能／操作を収集するものとしたが、当該デジタル家電機器に係る機能／操作を提供する（例えばインターネット上の）情報提供サーバのＵＲＬを提供するデジタル家電機器が存在しても構わない。この場合には、習得度管理サーバ１は、デジタル家電機器から取得したＵＲＬにアクセスして、機能／操作を取得すればよい。

なお、習得度管理サーバ１が、ホームネットワーク８上の各デジタル家電機器２〜５から、当該デジタル家電機器の持つ機能／操作やユーザプロファイルを収集し、操作履歴１８やユーザプロファイル１７に統合する場合については、後で説明する。

＜操作履歴収集＞
次に、習得度管理サーバ１の操作イベント保存部１１は、ホームネットワーク８上の各デジタル家電機器から、操作内容に関する通知を受信する（図５のステップＳ６〜Ｓ９）。

受信した操作内容は、履歴として、操作履歴１８に蓄積する（図５のステップＳ１０）。

以降の処理は、所定のタイミングで（例えば、ホームネットワーク８上のいずれかのデジタル家電機器から１つの操作内容を受信するごとに、あるいは、ホームネットワーク８上のいずれかのデジタル家電機器から受信した操作内容が所定数（複数）蓄積されるごとに、あるいは、所定の期間ごとに、など）、繰り返し行われる。

＜スコア・レベル計算処理＞
習得スコア計算部１２は、習得スコアの計算等を行う（図５のステップＳ１１）。

まず、操作履歴１８からユーザ操作及び機器状態を取得し、機能／操作１９の機能及び操作ステップと照合させ、実行された機能を検出・特定する。図４の操作履歴例において、１〜３の部分で「タイムスリップ追っかけ再生」を行い、４〜６の部分で「チャプター分割」を行っている（ただし、チャプター分割に相当するステップの記載を一部省略している）ことが、検出されたものとする。

そして、上記で特定された機能の難度を、機能／操作１９から取得する。上記の例では、図３の機能／操作例から「タイムスリップ追っかけ再生」の操作難度（＝４０）及び「チャプター分割」の操作難度（＝６０）を取得する。

次に、実行した機能の回数（使用回数）を取得しスコアを算出する。

すなわち、まず、操作履歴１８から実行した機能の使用回数を取得する。なお、使用回数は、操作履歴１８の内容全体を参照して求めてもよいが、ユーザプロファイル１７に、特定された機能のそれまでの使用回数が記載されている場合には、操作履歴１８から新たに実行された回数を取得し、これとそれまでの使用回数とを加算して求めてもよい。

続いて、取得した使用数と難度をもとに、その機能の機能別習得スコアを計算する。

機能別習得スコアの計算式の一例を数式（１）に示す（ｂｏｕｎｄは予め設定された定数とする）。
使用回数＞ｂｏｕｎｄの場合 スコア（機能）＝難度
使用回数＜ｂｏｕｎｄの場合 スコア（機能）＝難度×使用回数／ｂｏｕｎｄ
（１）
例えば、「タイムスリップ追っかけ再生」が６回なされ、「チャプター分割」が初めてなされたとし、また、ｂｏｕｎｄ＝１０と設定されているものとすると、この場合、スコア（タイムスリップ追っかけ再生）＝２４、スコア（チャプター分割）＝６となる。

なお、上記の例では、ユーザがある機能をマスターした場合の機能別習得スコア（すなわち、機能別習得スコアとして得られる最も高いスコア）は、その機能に対する難度と同じ値になる。

上記のスコア計算方法は一例であり、他にも種々の計算方法を用いることができる。

ここで、ユーザが使用した各機能ごとに、上記で算出した機能別習得スコアを、ユーザの操作の迅速性（例えば、一連の操作ステップの操作間時間）によって調整するようにしてもよい。

この場合、例えば、操作履歴１８から「前操作からの時間差」（実際の操作時間Ｆ）を取得し、これが操作スピードの標準値（標準操作時間Ｓ）を上回っている場合には加点を行い、下回っている場合には減点を行うようにしてもよい。

機能別習得スコアを調整するための計算式の一例を数式（２）に示す（標準操作時間Ｓは予め機能ごとに設定された定数とする）。
調整後のスコア（機能）＝調整前のスコア（機能）＋（Ｓ−Ｆ）／Ｓ×難度 （２）
例えば、更新前のスコア（チャプター分割）＝６、「チャプター分割」の標準操作時間が２ｓ、実際の操作時間が１ｓ（図４の５の「前操作からの時間差」参照）であったとすると、スコア（チャプター分割）＝６＋（２−１）／２×６０＝３６となる。

次に、ユーザが使用した各機能ごとに求めた機能別習得スコア（上記の調整を行う場合には、調整後のスコア）をすべて加算して、トータル・スコアを求める。

例えば、ユーザが使用した機能が「タイムスリップ追っかけ再生」と「チャプター分割」であり、更新後のスコア（タイムスリップ追っかけ再生）＝２４、更新後のスコア（チャプター分割）＝３６とすると、トータル・スコア＝２４＋３６＝６０となる。

次に、トータル・スコアから、そのユーザの総合的な習得度合いを示す習得レベルを求める。ここで、本実施形態では、各習得レベル毎に、その習得レベルを認定するために必要なトータル・スコアの下限値（最低スコア）が予め定められており、上記のトータル・スコアが、現在の習得レベルより高い習得レベルに必要な最低スコア以上になったかどうか調べ、最低スコア以上になったならば、レベルを次のレベルに更新する（トータル・スコアが最低スコア以上である習得レベルが複数ある場合には、それらのうち、最も高い習得レベルを現在の習得レベルとして選択する）。

次に、以上の計算結果（トータル・スコア、現在のレベル、各機能ごとの使用回数／スコア）をもとに、ユーザプロファイル１７を更新する（既に登録されているデータのうち変更のあったものを更新し、初めて登録されるデータは新規に書き込む）。

図６に、修正前のユーザプロファイルの一例を示し、図７に、修正後のユーザプロファイルの一例を示す。これら例では、ユーザプロファイルは、トータル・スコア（例では「現在のスコア」）、習得レベル（例では「現在のレベル」）、最終更新日、次のレベルの最低スコア、ユーザが使用した各機能について、その機能の名称、その機能の使用回数、その機能をマスターした場合に得られる機能別習得スコア（例では、「機能をマスターしたときの基礎点数」）、その機能についての現在の機能別習得スコア（例では、「この機能についての現在のスコア」）、推薦機能について、その機能の名称、その機能をマスターした場合に得られる機能別習得スコアを含んでいる。

図７では、図６のトータル・スコア（現在のスコア）、習得レベル（現在のレベル）、最終更新日、次のレベルの最低スコア、「タイムスリップ追っかけ再生」の使用回数／現在のスコアの部分が更新され、さらに、「チャプター分割」に係るデータがすべて新たに書き込まれている。

＜機能検索処理＞
次に、機能検索部１３が、推薦機能（ユーザが次に習得すべきものとして推薦する機能）の候補を検索するための処理を行う（図５のステップＳ１２）。

なお、この処理は、習得レベルが更新されたとき、ある機能がマスターされたとき、ホームネットワーク８に新規にデジタル家電機器が接続されたとき、既存のデジタル家電機器に新たな機能が追加されたときなど、推薦機能に変化が生じ得る場合以外は、省略してもよい。また、この処理を省略した場合には、次のステップＳ１３の機能推薦処理も省略する。

まず、機能検索部１３は、ユーザプロファイル１７から、ユーザが使用した各機能について、機能別習得スコアとその機能をマスターしたときの値を取得する。なお、上記した機能別習得スコアの計算方法の例では、その機能をマスターしたときの値は難度に等しいので、機能／操作１９から、その機能に対する難度を取得してもよい。

次に、機能検索部１３は、機能／操作１９を検索し、推薦機能の候補を取得する。例えば、ユーザプロファイル１７に推薦機能として登録されている機能及び既にユーザがマスターした機能（ユーザプロファイル１７においてその機能の機能別習得スコアが、その機能をマスターしたときの値に達している機能）を除いて、難度が低い順に機能を取得する（その際、予め定められた数Ｎだけ、検索するようにしてもよい）。また、習得レベルに応じて、候補とする難度の上限値を設定してもよい（習得レベルが低いほど、上限値は低くなる）。

図８に、この機能検索部１３による機能検索結果の一例を示す。なお、この例では、機能検索結果は、機能／操作と同様、第１に「難度」で第２に「分野」でソートされている。

＜機能推薦処理＞
次に、機能推薦部１５が、機能検索部１３が検索した推薦機能候補のうちから、機能推薦を選択するための処理を行う（図５のステップＳ１３）。

その際、本実施形態では、機能推薦部１５は、上記機能検索結果のなかから、タスクオントロジー２１と推薦戦略２０をもとに「機能の分野」を調整して、推薦機能を選択する。

まず、機能推薦部１５は、推薦戦略２０を参照する。

推薦戦略２０は、操作履歴、習得機能からユーザが関心のある分野の機能を優先的に推薦する戦略と、習得する機能が偏り過ぎないよう均等に分野を選択する戦略とのバランスを、調整できるようになっている。

例えば、推薦戦略２０には、“分散：深さ”として、“０：３”、“１：２”、“２：１”、“３：０”から所望のものを選択して設定できるものとする。推薦戦略２０が
分散：深さ＝１：２
のように設定されているとすると、これは、ユーザプロファイル１７に記録されているユーザがこれまで操作してきた機能の分野（既操作分野）に着目して、推薦機能の総数のうち、１／３は既操作分野とは異なる分野のものにし、２／３は既操作分野と同じ分野のものにすべきことを、示している。

また、例えば、分散：深さ＝２：１は、推薦機能の総数のうち、２／３は既操作分野とは異なる分野のものにし、１／３は既操作分野と同じ分野のものにすべきことを、示している。

なお、推薦する機能の総数は、予め指定されているようにしても良いし、ユーザがカスタマイズできるようにしても良い。

さて、機能推薦部１５は、機能検索部１３で検索された機能のうちから、推薦戦略２０に設定されている比重に従って、推薦する機能を選択する。なお、各分野のなかでは、難度の低いほうから選択する方法などがある。

例えば、推薦戦略２０が「分散：深さ＝１：２」であり、推薦する機能を３つに絞る場合に、ユーザがこれまで分野が「再生」の機能と分野が「編集」の機能を実施してきたとすると、図８の機能検索結果例からは、推薦する機能として、「タイムスリップ追っかけ再生」「ＤＶＤ−Ｒダビング」「チャプター分割」が選択される。図９の例1の欄に、図８の候補のうちから選択されたものを示す。２個の黒丸が、既操作分野と同じ分野からの選択である。

また、推薦戦略２０が「分散：深さ＝２：１」であり、推薦する機能を３つに絞る場合に、図８の機能検索結果例からは、推薦する機能として、「タイムスリップ追っかけ再生」「ＤＶＤ−Ｒダビング」「録画フォルダ指定」が選択される。図９の例２の欄に、図８の候補のうちから選択されたものを示す。１個の黒丸が、既操作分野と同じ分野からの選択である。

選択された推薦機能は、ユーザプロファイル１７に格納される。

＜情報表示処理＞
次に、表示部１６が、情報の提示を行う（図５のステップＳ１４）。

表示部１６は、ユーザプロファイル１７を取得し、その内容（例えば、現在のトータルの習得スコア、ユーザが使用した各機能の機能別習得スコア、現在のレベル、次のレベルまでに必要なスコア、など）を、ユーザに示すために、表示画面に表示する。

図１０に、ユーザプロファイル１７の内容に基づいた表示例を示す。

なお、それまでに表示中の内容と変化がない場合には、この表示を省略してもよい。

＜難易度計算＞
以下では、難度計算部１４が行う難度計算の処理について説明する。

難度計算部１４は、機能／操作１９から、機能と操作ステップ／条件を取得し、難度をカウントする。

以下、図３の機能／操作例の「録画フォルダ指定」機能を例にとって説明する。

難度計算部１４は、「録画フォルダ指定」機能の難度がまだわかっていないときに、その難度をその操作ステップから自動的に計算するためものである。

図３に例示されるように、「録画フォルダ指定」機能の操作ステップは、５つのステップと一つの条件から成っている。

ここで、難度の計算式の一例を数式（３）に示す。ここで、Ｗｉはｉ番目の「操作ステップ」又は「条件」の重みであり、総和をとるｉの範囲は、ｎをステップ及び条件の総数として、ｉ＝１〜ｎである。
難度（機能）＝Σ Ｗｉ×１０ （３）
ここで、説明を簡単にするため、重みＷｉを全て１．０とすると、難度（録画フォルダ指定）＝６０となる。

なお、ここではＷｉに１０を乗じているが、これは一例であり、他の数を乗じるものとしてもよい。

上記の計算された難度は、機能／操作１９に保存される。

ところで、ある機器について操作ステップ／条件が取得できない場合がある。このような場合は、ここでは、タスクオントロジー２１を用いて推論するものとする。

図１１に、タスクオントロジー２１の一例を示す。この例では、タスクの概念体系が記述してあり、類似機能は同じ概念としてまとめられている。なお、図１１において、ハッチングした楕円はクラスを、それ以外の楕円はプロパティを示し、プロパティからクラスへの矢印は「ｈａｓ−ａ（属性）」を示し、下位クラスから上位クラスへの矢印は「ｉｓ−ａ（サブクラス）」を示している。また、「タイムスリップ」クラスに対する「追っかけ再生」や「同時録画再生」は、それらが「タイムスリップ」クラスのインスタンスであることを示している。

例えば、あるメーカの録画機器について、操作ステップ／条件を取得できないが、「同時録画再生」という機能があることは取得できたとする。この場合、図１１のタスクオントロジーがあれば、このタスクオントロジーにおいて、「タイムスリップ追っかけ再生」と「同時録画再生」が同様の機能であることを知ることができることから、「同時録画再生」の難度は「タイムスリップ追っかけ再生」と同じ難度であると推論してもよい（すなわち、「同時録画再生」の難度を「タイムスリップ追っかけ再生」の難度と同じ値として扱う）。

上記の推論された難度は、機能／操作１９に保存される。

以下では、習得度管理サーバ１が、ホームネットワーク８上の各デジタル家電機器２〜５から、当該デジタル家電機器の持つ機能／操作やユーザプロファイルを収集し、機能／操作１９やユーザプロファイル１７に統合する場合について説明する。

ホームネットワーク上のデジタル家電機器から、当該デジタル家電機器の持つ機能／操作の内容の全部又は一部に相当する情報を取得した場合については、例えば、「機能名称」、「分野」、「操作情報」については、取得したものを、機能／操作１９に追加してもよい。「難度」については、これを破棄して、新たに難度を計算して、機能／操作１９に追加してもよい。ただし、難度の計算方法が同一である場合には、取得した「難度」を機能／操作１９に追加してもよい。難度の変換方法が分かっている場合には、取得した「難度」を変換して機能／操作１９に追加してもよい。

ホームネットワーク上のデジタル家電機器から、当該デジタル家電機器の持つユーザプロファイルの内容の全部又は一部に相当する情報を取得した場合については、例えば、すでに使用している機能に係る「使用回数」を取得したときは、取得した「使用回数」をそれまでの「使用回数」に加算して、その機能の「機能別習得レベル」を計算し直し、さらに、トータル・スコア、習得レベルを計算し直して、それらをユーザプロファイル１７の内容を更新するようにしてもよい。また、使用していない機能に係る「使用回数」や「機能別習得レベル」を取得したときは、取得したものを、ユーザプロファイル１７に追加し、さらに、トータル・スコア、習得レベルを計算し直して、ユーザプロファイル１７の内容を更新するようにしてもよい。「推薦機能」についても、取得したものを、ユーザプロファイル１７に追加するようにしてもよいし、トータル・スコア、習得レベルを計算し直した後に、推薦機能を検索・選択し直して、ユーザプロファイル１７の内容を更新するようにしてもよい。

以上の他にも、種々のバリエーションが可能である。

以上説明してきたように、本実施形態では、デジタル家電機器を使用していく上でユーザに現在の使い込み度を数値化して表示することによってゲーム性を持たせ、ユーザの達成感を刺激し、新機能の操作の困難さの印象を緩和させ、また、現在の習熟度にあわせた機能ガイドを提示することによって、ユーザの学習意欲を向上させることが期待でき、ひいては高度な機能の普及を促進することが期待できる。

なお、以上の各機能は、ソフトウェアとして記述し適当な機構をもったコンピュータに処理させても実現可能である。
また、本実施形態は、コンピュータに所定の手順を実行させるための、あるいはコンピュータを所定の手段として機能させるための、あるいはコンピュータに所定の機能を実現させるためのプログラムとして実施することもできる。加えて該プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体として実施することもできる。

なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

本発明の一実施形態に係るホームネットワークの構成例を示す図 同実施形態に係る習得度管理サーバの構成例を示す図 機能／操作の一例を示す図 操作履歴の一例を示す図 同実施形態に係る習得度管理サーバの動作シーケンスの一例を示す図 ユーザプロファイルの一例を示す図 ユーザプロファイルの一例を示す図 機能検索結果の一例を示す図 機能推薦について説明するための図 表示例を示す図 タスクオントロジーの一例を示す図

符号の説明

１…習得度管理サーバ、２〜５…デジタル家電機器、８…ホームネットワーク、１１…操作イベント保存部、１２…習得スコア計算部、１３…機能検索部、１４…難度計算部、１５…機能推薦部、１６…習得スコア／推薦機能表示部、１７…ユーザプロファイル、１８…操作履歴、１９…機能／操作、２０…推薦戦略、２１…タスクオントロジー、２２…通信部

Claims (17)

1. ネットワーク上の複数のデジタル家電機器と通信するための通信手段と、
   複数の前記デジタル家電機器それぞれの有する複数の機能それぞれについて、当該機能を使用するためにユーザが当該デジタル家電機器に対して行うべき操作の内容を示す操作情報及びその操作の難しさを示す難度を記憶する第１の記憶手段と、
   前記通信手段を介して各々の前記デジタル家電機器から、当該デジタル家電機器に対してユーザによりなされた操作イベントの通知を取得する取得手段と、
   通知された前記操作イベントを履歴として記録した操作履歴情報を記憶する第２の記憶手段と、
   前記操作情報及び前記操作履歴情報に基づいて、ユーザが使用した前記機能及びその使用回数を検出する検出手段と、
   ユーザが使用した機能それぞれについて、前記難度及び該ユーザの当該機能の前記使用回数に基づいて、当該機能に対する該ユーザの習得度合いを示す機能別習得スコアと、それら機能別習得スコアから定まる総合的な習得度合いを示す習得レベルとを計算する習得スコア計算手段と、
   ユーザが使用した前記機能それぞれに対する前記使用回数及び前記機能別習得スコア並びに前記習得レベルを含むユーザプロファイルを記憶する第３の記憶手段と、
   前記ユーザプロファイルの内容の全部又は一部を表示する表示手段とを備えたことを特徴とする機能習得度管理装置。
2. 前記操作履歴情報は操作間の時間差を示す情報を含み、
   前記検出手段は、前記操作履歴情報に含まれる前記操作間の時間差を示す情報をもとに、ユーザが前記機能を使用した際の操作の迅速度を求め、
   前記習得スコア計算手段は、前記迅速度にも基づいて、前記機能別習得スコアを計算することを特徴とする請求項１に記載の機能習得度管理装置。
3. 各習得レベル毎に、そのレベルの高さに応じて、その習得レベルを認定するために必要なトータル・スコアの下限値が予め定められており、
   前記習得スコア計算手段は、ユーザが使用した前記機能について前記機能別習得スコアを全て加算することによって、前記トータル・スコアを算出した後、算出した該トータル・スコアが、前記下限値以上であることを満たす前記習得レベルのうち、最も高いレベルである習得レベルを現在の習得レベルとして選択することを特徴とする請求項１に記載の機能習得度管理装置。
4. 前記ユーザプロファイルは、前記トータル・スコア、及び、前記現在の習得レベルの次に高いレベルである習得レベルに係る前記下限値から、該トータル・スコアを減じて得た差分値をも含むことを特徴とする請求項３に記載の機能習得度管理装置。
5. 前記表示手段は、前記トータル・スコア及び前記差分値を表示することを特徴とする請求項４に記載の機能習得度管理装置。
6. 前記表示手段は、ユーザが使用した前記機能それぞれについての前記機能別習得スコア及び前記習得レベルを表示することを特徴とする請求項１ないし５のいずれか１項に記載の機能習得度管理装置。
7. 前記表示手段は、ユーザが使用した前記機能それぞれについて、前記機能別習得スコアとともに、当該機能をマスターしたときに与えられる機能別習得スコアの最大値を表示することを特徴とする請求項６に記載の機能習得度管理装置。
8. 前記機能／操作情報に登録される前記機能について、前記操作情報に含まれる操作ステップ及び条件の項目数をもとに、前記難度を計算する難度計算手段を更に備えたことを特徴とする請求項１に記載の機能習得度管理装置。
9. 前記難度計算手段は、前記機能／操作情報に登録される前記機能について、前記操作情報が取得できないために前記難度を計算することができない場合であっても、該機能に類似する類似機能であって前記難度が得られているものが存在するときは、該類似機能の難度を採用することを請求項８に記載の機能習得度管理装置。
10. 前記通信手段を介して前記デジタル家電機器から、該デジタル家電機器の有する機能に係る前記機能／操作情報の内容の全部又は一部に相当する情報を取得し、該情報を前記第１の記憶手段に格納することを請求項１に記載の機能習得度管理装置。
11. 前記通信手段を介して前記デジタル家電機器から、当該デジタル家電機器の有するユーザプロファイルを取得する手段と、
    取得した前記ユーザプロファイルと、前記第３の記憶手段に記憶されている前記ユーザプロファイルとを統合する手段とを更に備えたことを特徴とする請求項１に記載の機能習得度管理装置。
12. 前記ユーザプロファイル及び前記機能／操作情報に基づいて、ユーザが次に習得すべきものとして推薦する推薦機能の候補を検索する機能検索手段と、
    前記機能検索手段により検索された前記候補のうちから、所定の推薦戦略に従って、前記推薦機能とするものを選択し、選択した該推薦機能を、前記ユーザプロファイルに格納する機能推薦手段とを更に備え、
    前記表示手段は、前記推薦機能を表示することを特徴とする請求項１ないし１１のいずれか１項に記載の機能習得度管理装置。
13. 前記推薦戦略が、ユーザの関心のある分野に属する機能をより多く推薦すべきことを指示するものである場合には、前記機能推薦手段は、前記ユーザプロファイルをもとに、ユーザの関心のある分野を特定し、タスクオントロジーを用いて該特定した分野又はこれに類似する分野に属する機能を優先的に選択することを特徴とする請求項１２に記載の機能習得度管理装置。
14. 前記推薦戦略が、推薦する機能の属する分野が偏らないようにすべきことを指示するものである場合には、前記機能推薦手段は、タスクオントロジーを用いてより広い分野からより均等に機能を選択することを特徴とする請求項１２に記載の機能習得度管理装置。
15. 前記推薦戦略を調整可能としたことを特徴とする請求項１３ないし１５のいずれか１項に記載の機能習得度管理装置。
16. ネットワーク上の複数のデジタル家電機器と通信するための通信手段を備えた機能習得度管理装置の機能習得度計算方法において、
    前記機能習得度管理装置が備える機能／操作情報記憶手段が、複数の前記デジタル家電機器それぞれの有する複数の機能それぞれについて、当該機能を使用するためにユーザが当該デジタル家電機器に対して行うべき操作の内容を示す操作情報及びその操作の難しさを示す難度を登録した機能／操作情報を記憶し、
    前記機能習得度管理装置が備える取得手段が、前記通信手段を介して各々の前記デジタル家電機器から、当該デジタル家電機器に対してユーザによりなされた操作イベントの通知を取得し、
    前記機能習得度管理装置が備える操作履歴情報記憶手段が、通知された前記操作イベントを履歴として記録した操作履歴情報を記憶し、
    前記機能習得度管理装置が備える検出手段が、前記機能／操作情報に登録された前記操作情報及び前記操作履歴情報に基づいて、ユーザが使用した前記機能及びその使用回数を検出し、
    前記機能習得度管理装置が備える習得スコア計算手段が、ユーザが使用した機能それぞれについて、前記機能／操作情報に登録された前記難度及び該ユーザの当該機能の前記使用回数に基づいて、当該機能に対する該ユーザの習得度合いを示す機能別習得スコアと、それら機能別習得スコアから定まる総合的な習得度合いを示す習得レベルとを計算することを特徴とする機能習得度計算方法。
17. ネットワーク上の複数のデジタル家電機器と通信するための通信手段を備えた機能習得度管理装置の機能推薦方法において、
    前記機能習得度管理装置が備える機能／操作情報記憶手段が、複数の前記デジタル家電機器それぞれの有する複数の機能それぞれについて、当該機能を使用するためにユーザが当該デジタル家電機器に対して行うべき操作の内容を示す操作情報及びその操作の難しさを示す難度を登録した機能／操作情報を記憶し、
    前記機能習得度管理装置が備えるユーザプロファイル記憶手段が、ユーザが使用した機能それぞれについて、当該機能に対する該ユーザの習得度合いを示す機能別習得スコアと、それら機能別習得スコアから定まる総合的な習得度合いを示す習得レベルとを含むユーザプロファイルを記憶し、
    前記機能習得度管理装置が備える機能検索手段が、前記ユーザプロファイル及び前記機能／操作情報に基づいて、ユーザが次に習得すべきものとして推薦する推薦機能の候補を検索し、
    前記機能習得度管理装置が備える機能習得度管理装置が、前記機能検索手段により検索された前記候補のうちから、所定の推薦戦略に従って、前記推薦機能とするものを選択し、
    前記機能習得度管理装置が備える表示手段が、選択された前記推薦機能を表示することを特徴とする機能推薦方法。

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