JP2009026244A - 目的推定装置および目的推定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】操作対象機器の有する複数の機能のうち、ユーザの目的とする機能を適切に推定することができる目的推定装置を提供する。
【解決手段】ユーザによって選択された選択肢を取得する選択肢入力部１０２と、機器の機能ごとに、その機能の機能名の文字列に含まれる複数の部分要素を記憶している機能表現格納部１１１と、機器の機能ごとに、その機能の複数の部分要素の中から、１つまたは複数の部分要素からなる互いに異なる複数のサブゴール候補を設定し、選択肢入力部１０２に取得された選択肢と、複数のサブゴール候補のそれぞれとの間の類似度を算出し、最大の類似度に対応するサブゴール候補をサブゴールとして特定するサブゴール推定部１１０と、機器の複数の機能のうち、サブゴールの類似度が大きい機能ほど、ユーザの目的とされていると推定する目的推定部１１３とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、例えば、メニュー選択方式の操作インターフェースを持つコンピュータ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）レコーダ、デジタルテレビ、携帯電話、およびカーナビゲーションシステムなどの家電製品において、ユーザの操作を支援するための目的推定装置に関し、特に、選択肢の選択操作からユーザの目的を推定して支援情報として提供する目的推定装置および目的推定方法に関する。

近年のコンピュータや、携帯電話、ＤＶＤレコーダなどの電化製品機器の操作は、多様な機能の実装と共に複雑化している。そこで、選択型のメニュー方式のインターフェース、特に階層型のインターフェースを機器（電化製品機器）に採用することで、その複雑化が増すのを抑え、多くの機能を使いやすくしようとされている。

しかしながら、このような階層型のインターフェースでは、メニューに表示される選択肢の言葉がユーザにとって分かり難く、インターフェースの設計者と機器を使用するユーザとの間で選択肢に表示される言葉に対する概念がずれる場合がある。例えばＤＶＤレコーダの操作において、ユーザが「字幕を英語にしたい」というタスクを行おうとして思い浮かべる選択肢と実際に表示される選択肢とがずれてしまい、ユーザが目的とする機能を見つける事ができないといった問題が表面化している。そこでこのような選択型のメニュー方式のインターフェースが本質的にもつ、設計者のタスクに対する概念とユーザのタスクに対する概念とのずれによって起こる、機能を見つけられないという困惑に対して、効果的なユーザ支援を実現することが望まれている。

従来、このような困惑を解消するための装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。上記特許文献１の装置は、機器に用意された各機能に、関連するキーワードを付与しておき、ユーザがヘルプキーを押して目的とする機能に関連するキーワードを入力すると、そのキーワードに対応する機能を検索して提示する（ヘルプ検索）。したがって、上記特許文献１の装置では、ユーザが入力する可能性のある全てのキーワードを機能に対応付けて予め登録しておく必要がある。しかし、上述のようなキーワードを全て予想して付与しておくことは困難であり、さらには、ユーザが適切なキーワードを入力できない場合などもある。その結果、上記特許文献１の装置では、ユーザの目的とする機能を適切に推定することができない。

そこで、上述のような問題を解消するために、ユーザがキーワードを入力するのではなく、ユーザによる機器の操作履歴から、ユーザの目的を推定する目的推定装置が提案されている（例えば、特許文献２参照）。

図３１は、上記特許文献２の目的推定装置の構成を示すブロック図である。

この目的推定装置は、入力部３２０１と、要求文格納部３２０２と、検索部３２０３と、表示部３２０４と、履歴情報格納部３２０５と、操作履歴ベクトル生成部３２０６と、機能説明データベース３２０７とを備えている。

入力部３２０１は、キーボードやマウスなどからなり、操作情報やヘルプ検索時のキーワードを受け付ける。履歴情報格納部３２０５は、入力部３２０１により受け付けられた操作情報を格納する。操作履歴ベクトル生成部３２０６は、履歴情報格納部３２０５に格納された直前のｎステップの操作情報と操作ベクトル辞書とを用いて、操作履歴に対応した特徴ベクトルを生成する。

検索部３２０３は、その操作履歴に対応した特徴ベクトルと、機能説明データベース３２０７に格納された各機能に付与された機能説明ベクトルとの間の内積を計算し、操作履歴（特徴ベクトル）に対する各機能のスコアを求める。さらに、検索部３２０３は、ヘルプ検索によるスコアも算出し、両スコアを組み合わせることで、ヘルプの対象となる機能、つまりユーザの目的とする機能を検索する。表示部３２０４は、検索部３２０３の検索結果である機能をスコア順に表示する。
特開平７−１２１５６３号公報 特開２０００−１３７７２６号公報

しかしながら、上記特許文献２で開示されている目的推定装置では、ユーザの目的を適切に推定することができないという問題がある。

つまり、この目的推定装置は、機能ごとに、操作履歴を一意に示す特徴ベクトルと、その機能を一意に示す機能説明ベクトルとの内積を計算することで、操作履歴（操作情報）と各機能との類似性を比較する。したがって、この目的推定装置は、機能に含まれる全ての要素のうち、入力された選択肢である操作情報からでは本来特定できない要素に対してもその操作情報と比較してしまう。例えば、操作情報は「番組表」を示し、機能には「番組表を表示する」と「番組表から録画予約をする」とがある。この場合、その操作情報「番組表」だけでは、ユーザがその番組表を「見たい」のか、その番組表から「録画予約をしたい」のかは分からない。それにも関わらず、上記特許文献２の目的推定装置では、機能「番組表を表示する」と「番組表から録画予約をする」をそれぞれ一意の機能説明ベクトルとして用い、操作情報「番組表」だけからでは本来特定できない要素「表示」や「録画予約」も含めた比較を行ってしまう。その結果、この目的推定装置では、必要以上に各機能の間に優劣をつけてしまい、ユーザの目的とする機能を適切に推定することができないのである。

以下、このような問題について詳細に説明する。

一般に、ディスプレイベースのヒューマンコンピュータインターフェース（ＨＣＩ）において、ユーザは、ディスプレイに表示される情報をタスクのゴールの観点から評価して選択操作を行い、その操作の結果もたらされる変化を観測および評価して次の選択操作を行う。このとき、階層型のインターフェースでは、階層を下っていくことで機能を特定していくという特徴があることから、一回の入力から特定可能な機能の範囲には限りがある。たとえば、ＤＶＤレコーダを前に被験者が「時計の時刻を設定したい」と望む場合、ユーザは「機能選択→その他の機能→初期設定→時計設定→時間合わせ」のように階層を下っていくことで、「設定」に関するもの→「時計」に関するもの→「時刻」に関するものと徐々に機能が特定される。そのため、一操作から特定可能な範囲には限りがある。

一方、ユーザ（被験者）に「録画した番組を消去する」などのタスク（目的となる機能）を与え、被験者の行動を観察したところ、選択肢である「番組表閲覧」を選択するなど、「消去」とは異なる「閲覧」の部分を無視して「番組」という言葉のみに着目して選択操作をするといった行動が頻繁に観測された。すなわち、被験者は、選択肢の中に含まれる語句の一部を手がかりとして選択操作を行っていると考えられる。

そのため、仮に「番組表」とだけ記載された選択肢をユーザが選択した場合、上述のように特定可能な範囲には限りがあるため、ユーザが番組を「見たい」のか、「録画予約したい」のか、番組表の「受信スケジュールを確認したい」のかは分からず、番組または番組表に関する操作をしたいということだけが分かる。つまり、機能として「番組表を表示する」、「番組表から録画予約する」および「番組表の受信スケジュールを確認する」があっても、そのユーザによって選択された「番組表」のみの情報で、これらの機能に優劣をつけることはできない。

それにも関わらず、上記特許文献２の目的推定装置では、常に機能の全体の特徴と選択肢（操作情報または操作履歴）との間で比較をしてしまうため、それらの機能に必要以上に優劣をつけてしまうのである。

そこで、本発明は、かかる問題に鑑みてなされたものであって、操作対象機器の有する複数の機能のうち、ユーザの目的とする機能を適切に推定することができる目的推定装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明に係る目的推定装置は、複数の選択肢が選択されることにより前記複数の選択肢に応じた機能を実行する操作対象機器が有する複数の機能の中から、ユーザの目的とする機能を推定する目的推定装置であって、複数の選択肢の中から、ユーザによって選択された選択肢を入力選択肢として取得する選択肢取得手段と、前記操作対象機器の機能ごとに、当該機能の機能名の文字列に含まれる複数の要素を要素群として記憶している機能要素記憶手段と、前記操作対象機器の機能ごとに、当該機能の要素群の中から、１つまたは複数の前記要素からなる互いに異なる複数の部分範囲を設定し、前記選択肢取得手段に取得された入力選択肢と、前記複数の部分範囲のそれぞれとの間の類似度を算出し、最大の類似度に対応する部分範囲をサブゴールとして特定することにより入力選択肢から推定可能な範囲を特定することを可能にするサブゴール特定手段と、前記操作対象機器の複数の機能のうち、前記サブゴールの類似度が大きい機能ほど、ユーザの目的とされていると推定する推定手段とを備えることを特徴とする。

これにより、ユーザによって選択肢が選択されると、操作対象機器の機能ごとに、その機能の機能名の中から、その選択肢（入力選択肢）に最も関連する部分範囲がサブゴールとして特定され、そのサブゴールの類似度が大きい機能ほど、ユーザの目的とする機能であると推定される。サブゴールが特定されるときには、例えば、機能名の文字列に含まれる単語などの要素（部分要素）を用いて、１つの機能名から、１つの単語からなる部分範囲（サブゴール候補）や、複数の単語からなる部分範囲（サブゴール候補）が設定され、それらの部分範囲の中で、ユーザによって選択された入力選択肢と最も関連する部分範囲、つまりその入力選択肢との間で最も類似度の大きい部分範囲がサブゴールとして特定される。言い換えれば、ユーザが各機能名のどの部分範囲に着目してその入力選択肢を選択したかが推定される。

したがって、例えば、機能名「番組表を表示する」と機能名「番組表から録画予約をする」とがある場合に、ユーザが「番組表」を入力選択肢として選択すると、機能名「番組表を表示する」に対して、部分範囲「番組表」および「表示」などが設定され、機能名「番組表から録画予約をする」に対して、部分範囲「番組表」および「録画予約」などが設定される。

そして、機能名「番組表を表示する」の部分範囲「番組表」および「表示」などの中で、入力選択肢「番組表」と最も類似度の大きい部分範囲「番組表」がサブゴールとして特定される。つまり、ユーザは機能「番組表を表示する」を目的としていた場合には、その機能名の「番組表」に着目して入力選択肢「番組表」を選択したと推定される。同様に、機能名「番組表から録画予約をする」の部分範囲「番組表」および「録画予約」などの中で、入力選択肢「番組表」と最も類似度の大きい部分範囲「番組表」がサブゴールとして特定される。つまり、ユーザは機能「番組表から録画予約をする」を目的としていた場合には、その機能名の「番組表」に着目して入力選択肢「番組表」を選択したと推定される。

この場合、入力選択肢「番組表」に対する機能名「番組表を表示する」のサブゴール「番組表」の類似度と、入力選択肢「番組表」に対する機能名「番組表から録画予約をする」のサブゴール「番組表」の類似度とは互いに等しく算出される。

このようにサブゴールが特定されると、機能「番組表を表示する」と機能「番組表から録画予約をする」のうち、サブゴールの類似度が大きい機能ほど、ユーザの目的とされていると推定される。したがって、機能「番組表を表示する」と機能「番組表から録画予約をする」とは、それぞれ同程度にユーザの目的と推定される。

一方、従来では、機能「番組表を表示する」と機能「番組表から録画予約をする」とがそれぞれ互いにことなる１つの機能説明ベクトルとして扱われ、それらの機能説明ベクトルと操作履歴の特徴ベクトルとが比較され、機能「番組表を表示する」と機能「番組表から録画予約をする」との間で必要以上の優劣がつけられる。つまり、従来では、ユーザが選択した入力選択肢「番組表」からは、ユーザが番組表を見たいのか、番組表から録画予約をしたいのか、分からないにもかかわらず、機能名「番組表を表示する」の「表示」や、機能名「番組表から録画予約をする」の「録画予約」も含めて操作履歴との比較が行われる。その結果、機能「番組表を表示する」と機能「番組表から録画予約をする」のうち何れか一方がユーザの目的と推定されてしまう。

ところが、本発明では、上述のように、それぞれの機能に対して必要以上の優劣をつけることがなく、ユーザの目的とする機能を適切に推定することができる。

また、前記サブゴール特定手段は、前記選択肢取得手段によって取得された入力選択肢を表現する文字列を複数の要素に分けることにより、前記複数の要素をそれぞれ入力解釈として生成し、前記操作対象機器の機能ごとに、前記入力選択肢の複数の入力解釈のそれぞれと、前記複数の部分範囲のそれぞれとの間の類似度を算出し、最大の類似度に対応する部分範囲を前記サブゴールとして特定することを特徴としてもよい。

例えば、ユーザが選択肢を選択するときには、その選択肢を表現する文字列のうちの何れかの要素に着目してその選択肢を選択している。したがって、ユーザによって選択された選択肢の文字列の中には、ユーザによって無視された余分な要素も含まれている場合がある。

そこで、本発明では、選択肢（入力選択肢）の複数の入力解釈のそれぞれと、機能の複数の部分範囲のそれぞれとの間で類似度が算出されて、最大の類似度に対応する部分範囲がサブゴールとして特定されるため、入力選択肢の中の余分な要素を省くことにより、機能に必要以上に優劣をつけることなく、ユーザの目的とする機能を適切に推定することができる。

また、前記サブゴール特定手段は、前記選択肢取得手段により取得された入力選択肢ごとに、当該入力選択肢に対する前記操作対象機器の各機能のサブゴールを特定し、前記推定手段は、前記操作対象機器の機能ごとに、当該機能と前記各入力選択肢との間で特定された複数の前記サブゴールの類似度のうち最大の類似度を、当該機能の可能性スコアとして算出し、前記操作対象機器の複数の機能の中で、前記可能性スコアの大きい機能ほど、ユーザの目的とされていると推定する可能性ベース推定手段を備えることを特徴としてもよい。

例えば、選択肢「番組表」および「録画予約」が入力選択肢として選択されると、機能「番組表から録画予約をする」と入力選択肢「番組表」との間で、サブゴール「番組表」とそのサブゴールの類似度とが特定され、機能「番組表から録画予約をする」と入力選択肢「録画予約」との間で、サブゴール「録画予約」とそのサブゴールの類似度とが特定される。この場合には、機能「番組表から録画予約をする」に対して、サブゴール「番組表」の類似度、およびサブゴール「録画予約」の類似度のうち最大の類似度が、その機能「番組表から録画予約をする」の可能性スコアとして算出される。このような可能性スコアは、操作対象機器の全ての機能に対して算出され、可能性スコアの大きい機能ほどユーザの目的と推定される。

したがって、ユーザによって選択された入力選択肢の数が少なくても、ユーザの目的とする機能を適切に推定することができる。

また、前記サブゴール特定手段は、前記選択肢取得手段により取得された入力選択肢ごとに、当該入力選択肢に対する前記操作対象機器の各機能のサブゴールを特定し、前記推定手段は、前記操作対象機器の機能ごとに、当該機能の要素群のうち、当該機能と前記各入力選択肢との間で特定された複数の前記サブゴールの何れにも含まれていない要素の数の割合が大きいほど小さく、前記複数のサブゴールの類似度が大きいほど大きくなるような確信度を算出し、前記操作対象機器の機能の中で、前記確信度の大きい機能ほど、ユーザの目的とされていると推定する確信度ベース推定手段を備えることを特徴としてもよい。

例えば、選択肢「番組表」および「録画予約」が入力選択肢として選択されると、機能「番組表を表示する」と入力選択肢「番組表」との間で、サブゴール「番組表」とそのサブゴールの類似度とが特定され、機能「番組表を表示する」と入力選択肢「録画予約」との間で、サブゴール「番組」とそのサブゴールの類似度とが特定される。

この場合には、機能「番組表を表示する」に対して、機能名「番組表を表示する」の要素群のうち、サブゴール「番組表」およびサブゴール「番組」の何れにも含まれていない要素（例えば「表示」）の数の割合が大きいほど小さく、サブゴール「番組表」の類似度およびサブゴール「番組」の類似度が大きいほど大きくなるような確信度が算出される。

このとき、サブゴール「番組」の類似度は小さく、各サブゴールの何れにも含まれていない要素の数の割合も大きいため、確信度は比較的小さく算出される。

このような確信度は、他の機能に対しても同様に算出される。

つまり、選択肢「番組表」および「録画予約」が入力選択肢として選択されると、機能「番組表から録画予約をする」と入力選択肢「番組表」との間で、サブゴール「番組表」とそのサブゴールの類似度とが特定され、機能「番組表から録画予約をする」と入力選択肢「録画予約」との間で、サブゴール「録画予約」とそのサブゴールの類似度とが特定される。

この場合には、機能「番組表から録画予約をする」に対して、機能名「番組表から録画予約をする」の要素群のうち、サブゴール「番組表」およびサブゴール「録画予約」の何れにも含まれていない要素の数の割合が大きいほど小さく、サブゴール「番組表」の類似度およびサブゴール「録画予約」の類似度が大きいほど大きくなるような確信度が算出される。

このとき、各サブゴールの類似度は大きく、各サブゴールの何れにも含まれていない要素の数の割合も小さいため、確信度は比較的大きく算出される。

すなわち、機能「番組表から録画予約をする」の場合には、上述の機能「番組表を表示する」と比べて、大きな確信度が算出される。

その結果、選択肢「番組表」および「録画予約」が入力選択肢として選択されると、機能「番組表から録画予約をする」の方が、機能「番組表を表示する」よりもユーザの目的とされていると推定される。

このように、本発明では、機能名の文字列の広い範囲でサブゴールが特定されるほど確信度は大きくなるため、ユーザの目的とする機能をより適切により正確に推定することができる。

また、前記目的推定装置は、さらに、ユーザから支援の要求を受け付ける支援要求受付手段を備え、前記サブゴール特定手段は、前記支援の要求が受け付けられたときまでに前記選択肢取得手段により取得された入力選択肢ごとに、当該入力選択肢に対する前記操作対象機器の各機能のサブゴールを特定し、前記推定手段の前記可能性ベース推定手段または前記確信度ベース推定手段は、前記支援の要求が受け付けられたときに、前記可能性スコアまたは前記確信度を算出し、前記可能性スコアまたは前記確信度の大きい機能ほどユーザの目的とされていると推定することを特徴としてもよい。

これにより、ユーザから支援の要求が受け付けられたときに、つまり、ユーザが選択肢の選択に困惑したときに、適切なタイミングで、ユーザの目的として推定された機能を提示することができる。

また、前記目的推定装置は、さらに、前記推定手段により推定された機能を提示する提示手段を備え、前記推定手段は、さらに、前記操作対象機器の機能ごとに、当該機能と前記各入力選択肢との間で特定された複数の前記サブゴールの類似度のうち最大の類似度を、当該機能の可能性スコアとして算出し、前記操作対象機器の複数の機能の中で、前記可能性スコアの大きい機能ほど、ユーザの目的とされていると推定する可能性ベース推定手段と、前記確信度が第１の閾値よりも大きいときには、前記確信度ベース推定手段により推定された機能を前記提示手段に提示させ、前記確信度が前記第１の閾値よりも小さいときには、前記可能性ベース推定手段により推定された機能を前記提示手段に提示させる切換手段とを備えることを特徴としてもよい。

例えば、ユーザによって選択された入力選択肢の数が少ないときには、確信度は第１の閾値よりも小さく、ユーザによって選択された入力選択肢の数が多いときには、確信度は第１の閾値よりも大きくなる傾向にある。したがって、確信度が第１の閾値よりも小さいときには、少ない手がかりをもとに、可能性スコアの大きい機能ほどユーザの目的と推定され、確信度が第１の閾値よりも大きいときには、得られた手がかりを有効に利用して、確信度の大きい機能ほどユーザの目的と推定される。その結果、ユーザによって選択された入力選択肢の状況に応じて、ユーザの目的とする機能を適切に推定することができる。

また、前記確信度ベース推定手段は、前記選択肢取得手段により入力選択肢が順次取得されるごとに前記各機能の確信度を更新し、前記目的推定装置は、さらに、前記推定手段により推定された機能を提示する提示手段と、前記確信度ベース推定手段により更新される前記各機能の確信度の全体的な変化量が第２の閾値よりも小さいときに、前記確信度ベース推定手段により推定された機能を前記提示手段に提示させる提示タイミング判定手段とを備えることを特徴としてもよい。

例えば、ユーザによる選択肢の選択に行き詰まりが生じると、確信度の変化量が小さくなる。そこで、本発明では、各機能の確信度の全体的な変化量、例えば、各機能の確信度の平均値の変化量が第２の閾値よりも小さいときに、ユーザの目的とする機能が提示されるため、ユーザが選択肢の選択に行き詰ったときに、ユーザからの支援の要求を受け付けることなく、適切なタイミングで、ユーザの目的として推定された機能を提示することができる。その結果、ユーザが選択肢の選択に行き詰まりを感じながらも、無駄に選択肢の選択を繰り返す行為を抑制することができる。

また、前記提示タイミング判定手段は、前記変化量が前記第２の閾値よりも小さく、且つ、前記各機能の確信度のうち第３の閾値よりも大きい確信度があるときに、前記確信度ベース推定手段により推定された機能を前記提示手段に提示させることを特徴としてもよい。

これにより、何れかの確信度が第３の閾値よりも大きいとき、つまり、ユーザの目的とする機能が十分に正しく推定されたときに、その機能が提示されるため、十分に正しく推定されていないときに、推定された機能を提示してしまうのを防ぐことができるとともに、十分に正しく推定されているにも関わらず、ユーザが選択肢の選択に行き詰まりを感じながらも、無駄に選択肢の選択を繰り返す行為を抑制することができる。その結果、ユーザの選択肢の選択に対して効果的な支援を行うことができる。

また、前記可能性ベース推定手段は、前記選択肢取得手段により入力選択肢が順次取得されるごとに前記各機能の可能性スコアを更新し、前記目的推定装置は、さらに、前記選択肢取得手段によって入力選択肢が順次取得される場合に、前記選択肢取得手段が入力選択肢を最後に取得した時刻からの経過時間を計測する時間計測手段と、前記推定手段により推定された機能を提示する提示手段と、前記時間計測手段により計測された経過時間が第４の閾値よりも長く、且つ、前記各機能の可能性スコアのうち第５の閾値よりも大きい可能性スコアがあるときに、前記可能性ベース推定手段により推定された機能を前記提示手段に提示させる提示タイミング判定手段とを備えることを特徴としてもよい。

例えば、ユーザが選択肢の選択に困惑すると、最後に選択肢の選択が行われてからの経過時間が長くなる。そこで、本発明では、経過時間が第４の閾値よりも長く、何れかの可能性スコアが第５の閾値よりも大きいとき、つまり、ユーザが選択肢の選択に困惑しているが、ユーザの目的とする機能が既に十分に推定されているときに、その機能が提示される。これにより、ユーザが選択肢の選択に困惑したときに、ユーザからの支援の要求を受け付けることなく、適切なタイミングで、ユーザの目的として十分に推定された機能を提示することができる。また、ユーザの目的として可能性の低い機能を提示してしまい、ユーザがさらに困惑して混乱してしまうのを防ぐことができる。

また、前記目的推定装置は、さらに、前記可能性ベース推定手段により推定された複数の機能の機能名の中で、サブゴールを共通とする複数の機能名がある場合には、前記サブゴールを共通とする複数の機能名を纏めて提示する提示手段を備えることを特徴としてもよい。

これにより、ユーザによって着目されたサブゴールごとに各機能名がカテゴライズされて提示されるため、ユーザは目的とする機能を簡単に見つけることができる。すなわち、操作対象機器の設計者によって予め用意された静的なメニュー（選択肢の一覧）では、ユーザと設計者とのメニューに関する概念のずれにより、ユーザは目的とする機能に繋がる選択肢を簡単に見つけることができないが、上述のようにサブゴールごとに各機能がカテゴライズされることにより、容易に見つけることができる。

なお、本発明は、このような目的推定装置として実現することができるだけでなく、その方法やプログラム、そのプログラムを格納する記憶媒体としても実現することができる。

本発明の目的推定装置は、操作対象機器の有する複数の機能のうち、ユーザの目的とする機能を適切に推定することができるという作用効果がある。

以下、本発明に係る実施の形態について図面を参照して説明する。

（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１における目的推定装置の構成図である。

本実施の形態における目的推定装置１００は、操作対象機器の有する複数の機能のうち、ユーザの目的とする機能を適切に推定して、その操作対象機器に対するユーザの操作を十分に支援し得るものである。そして、この目的推定装置１００は、入力部１０１、出力部１０３、入出力制御部１０７、機器制御部１０９、操作履歴格納部１０８、操作支援決定部１１４、目的推定部１１３、サブゴール推定部１１０、機能表現格納部１１１、および単語概念記憶部１１２を備えている。

なお、本実施の形態では、サブゴール推定部１１０がサブゴール特定手段として構成され、目的推定部１１３が推定手段として構成され、機能表現格納部１１１が機能要素記憶手段として構成されている。

このような目的推定装置１００は、例えば、入力部１０１と、入力部１０１以外の構成要素からなる目的推定装置本体とに分離されている。そして、目的推定装置本体は、操作対象機器に備え付けられている。また、入力部１０１は、例えば、操作対象機器および目的推定装置本体をリモートコントロールするための端末（以下、単にリモコンという）として構成されている。

入出力制御部１０７は、入力部１０１からの信号に基づいて目的推定装置本体の各構成要素の制御を行う。

入力部１０１はユーザからの入力を受け付ける。また、入力部１０１は、ユーザによる操作によって選択された、メニュー上の選択肢を入力選択肢として受け付ける選択肢入力部１０２と、ユーザからの支援要求を受け付ける支援要求入力部１０６とを備える。支援要求入力部１０６は、そのリモコンに取り付けられたヘルプボタンや、出力部１０３に提示される「？」が記されたボタンなどが選択されることによって、支援要求を受け付ける。そして入力部１０１は、受け付けられた入力選択肢、または受け付けられた支援要求を示す入力信号１２１を入出力制御部１０７に送信する。

なお、本実施の形態では、選択肢入力部１０２が、複数の選択肢の中から、ユーザによって選択された選択肢を取得する選択肢取得手段として構成され、支援要求入力部１０６が、ユーザから支援の要求を受け付ける支援要求受付手段として構成されている。

出力部１０３は、入出力制御部１０７から出力信号１２２を取得し、その出力信号１２２の示す情報をユーザに提示する。また、出力部１０３は、複数の選択肢を表示する選択肢提示部１０４と、支援情報を表示する操作支援提示部１０５とを備える。支援情報は、ユーザの操作対象機器に対する操作を支援するための情報であって、目的推定装置１００によって推定された、ユーザの目的とする機能を示す情報である。

なお、本実施の形態では、操作支援提示部１０５が目的推定部１１３で推定された機能を提示する提示手段として構成されている。

操作履歴格納部１０８は、選択肢入力部１０２で受け付けられた入力選択肢を示す入力信号１２１を選択信号１２３として入出力制御部１０７から取得し、その選択信号１２３の示す入力選択肢を格納する。また、操作支援要求があると、つまり、支援要求入力部１０６で受け付けられた支援要求を示す入力信号１２１が入出力制御部１０７に出力されると、操作履歴格納部１０８は、それまでに蓄積されている入力選択肢である操作履歴を示す履歴信号１３３を、入出力制御部１０７を介してサブゴール推定部１１０に出力する。

機器制御部１０９は、操作対象機器（例えばＤＶＤレコーダなど）を制御する。この機器制御部１０９は、入出力制御部１０７から機器制御信号１２４を取得する。そして、機器制御部１０９は、その機器制御信号１２４の示す機能に応じて操作対象機器を制御する。つまり、入出力制御部１０７は、入力部１０１から取得された入力信号１２１に基づいて、操作対象機器に実行させるべき機能を特定し、その機能を示す機器制御信号１２４を機器制御部１０９に出力する。また、機器制御部１０９は、操作対象機器によってその機能が実行された場合は、その機能が実行されたことを示す機器制御信号１２４を入出力制御部１０７に出力する。

単語概念記憶部１１２は、単語間の類似度（スコア）の算出を可能にするため、単語をベクトルで定義した情報を記憶している。このような情報は、例えば潜在意味解析（ＬＳＡ：latent semantic analysis）などの方法で作成可能であり、単語概念信号１２７としてサブゴール推定部１１０に出力される。つまり、単語概念信号１２７は、複数の単語のそれぞれに対して、その単語を表すベクトルを示す。ここでＬＳＡは、例えば、操作対象機器のマニュアルや、それに関連するＷｅｂ（World Wide Web）などから取得されたテキスト情報をもとに作成される。

機能表現格納部１１１は、操作対象機器の有する全ての機能をそれぞれ表す名称（機能名）と、その名称に含まれる単語などの部分要素とを対応付けた状態で格納している。なお、本実施の形態では、部分要素（要素）を単語として説明するが、部分要素は、より詳細な単位である形態素や、より大きな単位である名詞句や動詞句といった句であってもよい。また、この機能表現格納部１１１に格納されている情報は、機能表現信号１２８としてサブゴール推定部１１０および目的推定部１１３に出力される。

サブゴール推定部１１０は、入出力制御部１０７から出力された履歴信号１３３と、単語概念記憶部１１２から得られる単語概念信号１２７と、機能表現格納部１１１から得られる機能表現信号１２８とに基づいて、履歴信号１３３の示す入力選択肢ごとに、機能表現信号１２８の示す全ての機能に対するサブゴールを推定する。そして、サブゴール推定部１１０は、そのサブゴールを示すサブゴール推定結果信号１２５を入出力制御部１０７に出力する。

ここで、サブゴールの定義を説明する。例えば、機能名「人名で検索して番組を予約録画する」は、「人名で検索する」および「番組を予約録画する」のように２つの部分に分けられたり、「人名で」、「検索する」、「番組を」、および「予約録画する」のように４つの部分に分けられる。このように、操作対象機器の機能名は、複数の部分に分けられる。そして、この複数の部分のうちの、入力選択肢に最も関連の深い部分をサブゴールという。

言い換えれば、サブゴールとは、機能名の文字列を構成する複数の部分要素（要素）のうちの、入力選択肢に最も関係の深い、つまり入力選択肢との間で最も類似度が大きい、１つの部分要素、または複数の部分要素の集合である。なお、機能名全体を１つのサブゴールとして扱ってもよい。

目的推定部１１３は、入出力制御部１０７から出力されたサブゴール推定結果信号１２５および機能表現格納部１１１から得られる機能表現信号１２８をもとに、最終的にユーザの目的機能を推定し、その結果を入出力制御部１０７に目的推定結果信号１３０として出力する。

操作支援決定部１１４は、入出力制御部１０７を通じて得られる目的推定結果信号１３０をもとに、操作支援の方法を決定し、操作支援のための操作支援信号１３１を出力する。

図２は、選択肢と機能を説明するための説明図である。

操作対象機器は、例えば、メニュー選択型インターフェースを持つＤＶＤレコーダである。

一般に、ＤＶＤレコーダやテレビなどの機器のメニューは階層型に構成され、画面に表示されるメニューの項目（選択肢）を順次選択して階層を下っていくことで所望の機能が実現される。なお、メニューは複数の選択肢から構成される。

入出力制御部１０７は、ユーザの現在状態を管理するために、例えば図２に示すような、操作対象機器におけるツリー型（階層型）のメニュー情報を用いる。このメニュー情報は、ツリー型に構成された各メニューに対応するノードと、各ノードに対応する表示画面を識別するための画面ＩＤとを示す。例えば、第１階層のトップメニューと書かれたノードは、選択肢の選択操作が開始されたときに最初に選択されるノードで、そのノードが選択されると、画面ＩＤ「Ａ」に対応する画面、すなわちトップメニュー４０１が表示される。トップメニュー４０１に表示された項目（選択肢）の中から、ユーザが例えば番組表を選択すると、第２階層の「番組表」と書かれたノードが選択され、画面ＩＤ「Ｆ」に対応する画面、すなわちメニュー４０２が表示される。

つまり、選択肢提示部１０４は、まず、選択肢「放送中番組、再生ナビ、Ｇコードなど」を示す第１階層のトップメニュー４０１を表示する。選択肢入力部１０２は、ユーザによる操作に応じて選択された選択肢（入力選択肢）、例えば「番組表」を示す入力信号１２１を入出力制御部１０７に出力する。入出力制御部１０７は、その入力信号１２１を取得すると、その入力信号１２１の示す入力選択肢「番組表」に対応する第２階層のノードをメニュー情報から特定する。そして、入出力制御部１０７は、その第２階層のノードに対応する、選択肢「地上波アナログ、ＢＳ、ＣＳ」を示すメニュー４０２を選択肢提示部１０４に表示させる。そして、選択肢入力部１０２は、ユーザによる操作に応じて選択された選択肢（入力選択肢）、例えば「ＣＳ」を示す入力信号１２１を入出力制御部１０７に出力する。このように、選択肢が順次選択されるごとに、操作対象機器の全ての機能Ｆ（１）〜Ｆ（Ｎ）の中から、操作対象機器に実行させるべき機能が絞り込まれ、最終的に１つの機能が特定される。

図３は、入力部１０１の外観を示す図である。

入力部１０１は、上述のようにリモコンとして構成され、メニューボタン５０６、カーソルキー５０２、戻るボタン５０４、および決定ボタン５０３を有する選択肢入力部１０２と、ヘルプボタン５０７を有する支援要求入力部１０６とを備えている。また、入力部１０１は電源ボタン５０５を有する。

つまり、ユーザは、図３に示す入力部１０１の電源ボタン５０５を押して、操作対象機器の電源を入れる。そして、ユーザは、メニューボタン５０６を押下し、まず、図２に示すようなトップメニュー４０１を表示させる。その後、ユーザは、図３に示す入力部１０１のカーソルキー５０２を使い、トップメニュー４０１内の所望の項目（選択肢）にカーソルを移動させ、決定ボタン５０３を押す。その結果、メニュー情報における表示対象のノードが下層側へ移り、表示される画面が次の画面に遷移する。

例えば、ユーザは、図２に示すようなトップメニュー４０１を表示させた後、カーソルキー５０２の下を４回押して、カーソルを選択肢「番組表」に移動させ、決定ボタン５０３を押す。その結果、図２に示すメニュー情報における第２階層のノード「番組表」に定義されたメニュー４０２が表示される。また、ユーザが戻るボタン５０４を押すことで、メニュー情報における表示対象のノードが上層側に一つ移り、第１階層のノード「トップメニュー」に定義されたトップメニュー４０１が再び表示される。

また、例えば、ユーザが現在放送中のＣＳ放送の番組から所望の番組を視聴したいと考えた場合、ユーザは、同様の操作を行うことにより、「トップメニュー」→「番組表」→「ＣＳ」→「現時刻」→「番組リスト」の順で、表示されるメニューを変える。その結果、現在放送中のＣＳ放送の番組の一覧を示すメニュー４０３が表示される。そして、ユーザは、そのメニュー「番組リスト」から見たい番組（選択肢）を選択することで、その番組の視聴が可能となる。

図４は、機能表現格納部１１１に格納されている情報を示す図である。

機能表現格納部１１１は、図４に示す機能表現データベース６０１を格納している。機能表現データベース６０１は、ユーザの操作目的である機能を推定するため、機能ごとに、その機能を識別するための機能ＩＤと、その機能を表す名称（機能名）と、その機能名を構成する部分要素と、その要素数とを示す。

具体的には、機能名には、マニュアルなどに記載されている説明文が使用される。また、部分要素（要素）には、機能名（説明文）に形態素解析を施して抽出された名詞や動詞などに相当する部分が使用される。また、何れの機能の表現（機能名）も「〜を〜する」という形式で記載できることに着目し、機能名において、「〜を」の部分である操作対象、「〜する」の部分である操作目的、および、それら以外の要素をそれぞれ部分要素として使用してもよい。このように、部分要素に文法的な単位を利用しても良い。

例えば、機能名（説明文）が「録画した番組の内容を確認する」である場合、その機能名の部分要素は、その機能名に形態素解析を施して抽出された「録画」、「番組」、「内容」および「確認」である。なお、この場合、機能名「録画した番組の内容を確認する」の部分要素として、操作対象である「録画、番組、内容」と、操作目的である「確認」とを使用しても良い。

このような機能表現データベース６０１は、機能表現信号１２８としてサブゴール推定部１１０および目的推定部１１３に出力される。

つまり、本実施の形態では、機能表現格納部１１１は、操作対象機器の機能ごとに、その機能の機能名の文字列に含まれる複数の要素を要素群として記憶している。

図５は、単語概念記憶部１１２に格納されている情報の一例を示す図である。

単語概念記憶部１１２は、単語概念データベース１１２ａを格納している。この単語概念データベース１１２ａは、単語ごとに、その単語と、その単語を表現するベクトルとを示す。各単語は、ＬＳＡなどの手法で構築された意味空間上のベクトルとして表現される。すなわち、単語概念データベース１１２ａによって示されるベクトルは、そのＬＳＡなどの手法により構築された意味空間上のベクトルである。このような単語概念データベース１１２ａは、単語概念信号１２７としてサブゴール推定部１１０に出力される。

図６は、サブゴール推定部１１０の機能構成を詳細に示す構成図である。

サブゴール推定部１１０は、入力解釈部２０１と、近傍要素特定部２０２と、導出部２０３と、推定部２０４とを備えている。入力解釈部２０１で入力選択肢の解釈として可能性がある表現（以下、入力解釈という）を展開し、近傍要素特定部２０２で必要以上に優劣をつけることを防ぐために、それぞれの入力選択肢の解釈のもと機能を構成する部分要素のうち、重要なものを特定する。さらに、導出部２０３で特定された部分要素を組み合わせることによりサブゴールとなる候補を生成し、推定部２０４でもっとも可能性の高いサブゴールを推定する。

入力解釈部２０１は、履歴信号１３３を受け取ると、その履歴信号１３３の示す入力選択肢ごとに、その入力選択肢の解釈として可能性がある表現（以下、入力解釈という）を列挙し、その入力解釈を示す入力解釈信号２１１を近傍要素特定部２０２に出力する。

図７は、履歴信号１３３の内容を示す図である。

この履歴信号１３３は、例えば、ユーザによる１回目の選択操作によって選択肢「ＨＤＤ／ＤＶＤ／ＳＤ切換」が入力選択肢として選択され、２回目の選択操作によって選択肢「番組表」が入力選択肢として選択され、３回目の選択操作によって選択肢「戻る」が入力選択肢として選択されたことを示す。

図８は、入力選択肢から解釈される入力解釈を示す図である。

入力解釈部２０１は、例えば、入力選択肢「ＨＤＤ／ＤＶＤ／ＳＤ切換」の入力解釈として「ＨＤＤ」、「ＤＶＤ」、「ＳＤ」、「切換」、および「ＨＤＤ／ＤＶＤ」などを特定（解釈）する。そして、入力解釈部２０１は、図８に示すような入力選択肢ごとに複数の入力解釈を示す入力解釈信号２１１を出力する。

このような入力解釈は、入力選択肢の名称を構成する要素や、複数の要素の集合などである。また、その要素は、単語や句、形態素などである。

つまり、本実施の形態では、サブゴール推定部１１０は、選択肢入力部１０２によって取得された入力選択肢を表現する文字列を複数の要素に分けることにより、その複数の要素をそれぞれ入力解釈として生成する入力解釈部２０１を備えている。

近傍要素特定部２０２は、入力解釈信号２１１と機能表現信号１２８と単語概念信号１２７とをもとに、入力選択肢と機能ごとに、その入力選択肢に対する複数の入力解釈のそれぞれと、その機能に対する複数の部分要素のそれぞれとの間の意味内容の類似度をスコアとして算出する。つまり、近傍要素特定部２０２は、入力解釈を表すベクトルと部分要素を表すベクトルとのベクトル間距離（例えば、コサイン距離）を、その入力解釈とその部分要素との間のスコアとして算出する。さらに、近傍要素特定部２０２は、入力選択肢と機能ごとに、算出されたスコアを閾値と比較することで、その機能の部分要素のうち重要な部分要素（以下、近傍要素という）を特定する。そして、近傍要素特定部２０２は、その特定した近傍要素を示す近傍要素信号２１２を導出部２０３に出力する。

図９は、入力解釈と部分要素とのスコアを示す図である。

例えば、近傍要素特定部２０２は、入力選択肢「ＨＤＤ／ＤＶＤ／ＳＤ切換」に対する入力解釈「ＨＤＤ、ＤＶＤ、ＳＤ、…」のそれぞれと、機能「録画した番組の内容を確認する」に対する部分要素「録画、番組、内容、確認」のそれぞれとの間のスコアを算出する。具体的に、近傍要素特定部２０２は、入力解釈「ＨＤＤ」と部分要素「録画」との間のスコアを「０．２６」として算出する。

また、近傍要素特定部２０２は、入力選択肢「ＨＤＤ／ＤＶＤ／ＳＤ切換」と他の機能「録画した番組の音声を切り換える」との間でも、上述と同様のスコアを算出する。さらに、入力解釈信号２１１に入力選択肢「ＨＤＤ／ＤＶＤ／ＳＤ切換」以外の他の入力選択肢「番組表」も含まれていれば、近傍要素特定部２０２は、入力選択肢「番組表」と機能「録画した番組の内容を確認する」との間でも、上述と同様のスコアを算出する。

さらに、近傍要素特定部２０２は、図９に示すように、入力選択肢「ＨＤＤ／ＤＶＤ／ＳＤ切換」と機能「録画した番組の内容を確認する」とに対して算出されたスコアと閾値とを用いることで、その機能「録画した番組の内容を確認する」の部分要素「録画、番組、内容、確認」のうち重要な部分要素を近傍要素として特定する。具体的に、近傍要素特定部２０２は、閾値が０．４の場合には、０．４以上のスコアを有する部分要素「録画」および「番組」を近傍要素として特定する。これにより、入力選択肢「ＨＤＤ／ＤＶＤ／ＳＤ切換」からでは特定が困難であると考えられる「内容」や「確認」といった部分要素を省くことができる。

導出部２０３は、近傍要素信号２１２を取得すると、その近傍要素信号２１２の示す近傍要素に基づいて、入力選択肢と機能ごとに、サブゴール候補を導出する。つまり、導出部２０３は、近傍要素信号２１２の示す近傍要素をサブゴール候補として導出するとともに、複数の近傍要素を組み合わせることでサブゴール候補を導出する。例えば上述のように、近傍要素信号２１２が近傍要素「録画」および「番組」を示す場合、導出部２０３は、サブゴール候補として「録画」、「番組」および「録画番組」を導出する。

そして、導出部２０３は、上述のように導出されたサブゴール候補を示す候補信号２１３を推定部２０４に出力する。

推定部２０４は、候補信号２１３を取得すると、その候補信号２１３と単語概念信号１２７とをもとに、入力選択肢と機能ごとに、その入力選択肢に対する複数の入力解釈のそれぞれと、その機能に対する複数のサブゴール候補のそれぞれとの間のスコアを算出する。なお、推定部２０４は、近傍要素特定部２０２と同様の手順でスコアを算出する。さらに、推定部２０４は、入力選択肢と機能ごとに、算出されたスコアの中で最大のスコアに対応するサブゴール候補をサブゴールとして推定（特定）する。そして、推定部２０４は、入力選択肢と機能ごとに推定されたサブゴールとその最大スコアを示すサブゴール推定結果信号１２５を出力する。なお、上記最大スコアを、以下、サブゴールスコアという。

図１０は、入力解釈とサブゴール候補とのスコアを示す図である。

例えば、推定部２０４は、入力選択肢「ＨＤＤ／ＤＶＤ／ＳＤ切換」に対する入力解釈「ＨＤＤ、ＤＶＤ、ＳＤ、…」のそれぞれと、機能「録画した番組の内容を確認する」に対するサブゴール候補「録画、番組、録画番組」のそれぞれとの間のスコアを算出する。具体的に、推定部２０４は、入力解釈「ＨＤＤ」とサブゴール候補「録画番組」との間のスコアを「０．２７」として算出する。

さらに、推定部２０４は、このように算出されたスコアの中で最大のスコア「０．４５」に対応するサブゴール候補「録画番組」を、入力選択肢「ＨＤＤ／ＤＶＤ／ＳＤ切換」と機能「録画した番組の内容を確認する」に対するサブゴールとして推定する。そして、推定部２０４は、サブゴール「録画番組」と、そのサブゴールの最大スコア（サブゴールスコア）「０．４５」とを示すサブゴール推定結果信号１２５を出力する。

また、推定部２０４は、入力選択肢「ＨＤＤ／ＤＶＤ／ＳＤ切換」と他の機能「録画した番組の音声を切り換える」との間でも、上述と同様に、スコアを算出してサブゴールを推定する。さらに、入力解釈信号２１１に入力選択肢「ＨＤＤ／ＤＶＤ／ＳＤ切換」以外の他の入力選択肢「番組表」も含まれていれば、推定部２０４は、入力選択肢「番組表」と機能「録画した番組の内容を確認する」との間でも、上述と同様にスコアを算出してサブゴールを推定する。以上の方法により、各入力に応じて特定可能な機能の範囲を決めることで、従来、入力選択肢と機能の全特徴をもとに推定を行っていたために必要以上に優劣をつけてしまっていた課題が解決可能になる。

図１１は、サブゴール推定結果信号１２５の内容を示す図である。

サブゴール推定結果信号１２５は、入力選択肢ごとに、各機能のサブゴールと、そのサブゴールに対して算出されたサブゴールスコアとを示す。例えば、サブゴール推定部１１０は、図７に示すような履歴信号１３３を取得すると、図１１に示すようなサブゴール推定結果信号１２５を出力する。なお、図１１中、両端矢印はサブゴールの範囲を示し、その両端矢印の上の数字はそのサブゴールに対して算出されたサブゴールスコアを示す。

具体的に、サブゴール推定結果信号１２５は、図１１に示すように、入力選択肢「ＨＤＤ／ＤＶＤ／ＳＤ切換」に対して、機能ＩＤ「１」の機能のサブゴール「録画番組」と、そのサブゴールのサブゴールスコア「０．４５」とを示すとともに、機能ＩＤ「２」の機能のサブゴール「録画番組音声切換」と、そのサブゴールのサブゴールスコア「０．６２」とを示す。さらに、このサブゴール推定結果信号１２５は、入力選択肢「番組表」に対して、機能ＩＤ「１」の機能のサブゴール「録画番組」と、そのサブゴールのサブゴールスコア「０．８７」とを示すとともに、機能ＩＤ「２」の機能のサブゴール「録画番組」と、そのサブゴールのサブゴールスコア「０．８７」とを示す。

図１２は、サブゴール推定部１１０の動作を示すフローチャートである。

サブゴール推定部１１０は、履歴信号１３３の示す、１回目（ｔ＝１）から最後のＴ回目（ｔ＝Ｔ）までの選択操作ごとに、その選択操作で選択された入力選択肢と各機能との間でのサブゴールおよびサブゴールスコアを推定する。

具体的には、まず、サブゴール推定部１１０の入力解釈部２０１は、ユーザによる選択操作の順番を示すカウント数ｔをｔ＝１に初期化し、サブゴールの推定対象とされる機能を特定するためのカウント数ｉをｉ＝１に初期化する（ステップＳ９０１）。

続いて、入力解釈部２０１は、履歴信号１３３の示す全ての入力選択肢に対してサブゴールの推定が行われたか否かを判別する（ステップＳ９０２）。例えば、入力解釈部２０１は、履歴信号１３３の示す全ての入力選択肢の数がＭ個である場合、カウント数ｔ＞Ｍが成立するか否かを判別することで、全ての入力選択肢に対して推定が行われたか否かを判別する。

ここで、入力解釈部２０１は、全ての入力選択肢に対して推定が行われたと判別したときには（ステップＳ９０２のＹ）、サブゴールの推定処理を終了し、全ての入力選択肢に対して推定が行われていないと判別したときには（ステップＳ９０２のＮ）、ｔ回目に選択された入力選択肢に対する入力解釈を生成する（ステップＳ９０３）。例えば、入力解釈部２０１は、その入力選択肢の言葉に対して形態素解析を施し、得られた形態素の全ての組み合わせを入力解釈として生成する。具体的には、図８に示すように、入力解釈部２０１は、入力選択肢「ＨＤＤ/ＤＶＤ/ＳＤ切換」に対して、その入力選択肢を構成する４つの形態素「ＨＤＤ」、「ＤＶＤ」、「ＳＤ」および「切換」の組み合わせからなる合計１５種類の入力解釈を生成する。

次に、入力解釈部２０１は、ｔ回目に選択された入力選択肢と、操作対象機器に用意された全ての機能との間でサブゴールの推定が行われたか否かを判別する（ステップＳ９０４）。例えば、入力解釈部２０１は、操作対象機器に用意された機能の数がＮ個である場合、カウント数ｉ＞Ｎが成立するか否かを判別することで、全ての機能との間で推定が行われたか否かを判別することができる。ここで、入力解釈部２０１は、全ての機能との間で推定が行われたと判別したときには（ステップＳ９０４のＹ）、カウント数ｔを１つだけ増加させて（ステップＳ９０５）、ステップＳ９０２からの処理を繰り返し実行する。

一方、入力解釈部２０１は、全ての機能との間で推定が行われていないと判別したときには（ステップＳ９０４のＮ）、近傍要素特定部２０２に対して、ｔ回目に選択された入力選択肢と、カウント数ｉにより特定される機能との間における近傍要素を特定させる（ステップＳ９０６）。

つまり、近傍要素特定部２０２は、カウント数ｉの機能を表現する複数の部分要素のうち、ｔ回目の入力選択肢との関係が深い部分要素を近傍要素として抽出する。

具体的には、近傍要素特定部２０２は、図９に示すように、入力選択肢に対する全ての入力解釈のそれぞれと、機能を構成する全ての部分要素のそれぞれとの間でスコアを算出し、閾値以上のスコアを有する部分要素を近傍要素として抽出する。

また、近傍要素特定部２０２は、スコアを算出するときには、図５に示す単語概念記憶部１１２に格納された各単語の意味空間上でのベクトル表現をもとに、入力解釈を表すベクトルと部分要素を表すベクトルとのベクトル間距離（例えばコサイン距離）を用いて算出する。ここで、入力解釈が複数の単語からなる場合は、近傍要素特定部２０２は、その複数の単語のそれぞれを表すベクトルを足し合わせた後、正規化を行い、この正規化されたベクトルを上述の入力解釈を表すベクトルとして用いる。

そして、近傍要素特定部２０２は、図９に示すようにスコアを算出すると、機能を構成する全ての部分要素のうち、閾値（０．４）以上のスコアを有する「録画」と「番組」とを近傍要素として抽出する。この閾値を決める場合には、ユーザビリティー評価などを行い、ユーザがある機能を行おうとしたときに選択された選択肢について、ユーザが機能のどの言語表現に手がかりを持っていたかを調査する。そして、閾値は、その結果に整合するように経験的に求められる。

続いて、導出部２０３は、近傍要素特定部２０２で特定（抽出）された近傍要素をサブゴール候補として導出し、近傍要素が複数あるときには、さらに、その複数の近傍要素の組み合わせをサブゴール候補として導出する（ステップＳ９０７）。

具体的には、導出部２０３は、ステップＳ９０６で抽出された近傍要素「録画」および「番組」と、これらを組み合わせた「録画番組」とをサブゴール候補として導出する。

続いて、推定部２０４は、ステップＳ９０７で導出されたサブゴール候補と、ステップＳ９０３で生成された全ての入力解釈との間でスコアを算出する。推定部２０４は、スコアを算出するときには、入力解釈を表すベクトルとサブゴール候補を表すベクトルとの間のコサイン距離を用いて算出する。例えば、推定部２０４は、図１０に示すようにスコアを算出する。そして、推定部２０４は、算出されたスコアの中で一番高いスコア（サブゴールスコア）を得たサブゴール候補をサブゴールとして推定する（ステップＳ９０８）。図１０に示す例では、推定部２０４は、入力解釈「ＤＶＤ」とサブゴール候補「録画番組」との間で算出されたスコアが最も高いスコアであるため、そのスコア（サブゴールスコア）を有するサブゴール候補「録画番組」をサブゴールとして推定する。

入力選択肢と機能との間でサブゴールが推定されると、入力解釈部２０１は、カウント数ｉをインクリメントして（ステップＳ９０９）、ステップＳ９０４からの処理を繰り返し実行する。

このように、本実施の形態では、サブゴール推定部１１０は、操作対象機器の機能ごとに、その機能の要素群（複数の部分要素）の中から、１つまたは複数の部分要素からなる互いに異なる複数のサブゴール候補を設定し、選択肢入力部１０２に取得された入力選択肢と、複数のサブゴール候補のそれぞれとの間の意味内容の類似度を算出し、最大の類似度に対応するサブゴール候補をサブゴールとして特定する。

図１３は、目的推定部１１３の機能構成を詳細に示す構成図である。

目的推定部１１３は、可能性ベース推定部３０１と、確信度ベース推定部３０２と、切換部３０３とを備えている。

なお、本実施の形態における目的推定部１１３は、操作対象機器の複数の機能のうち、サブゴールの類似度（サブゴールスコア）が大きい機能ほど、ユーザの目的とされていると推定する。

可能性ベース推定部３０１は、サブゴール推定結果信号１２５と機能表現信号１２８とを受け、機能に含まれる何れかのサブゴールに対して算出されたサブゴールスコアが高いほど、その機能がユーザの目的とされている可能性が高いと推定する。そして、可能性ベース推定部３０１は、各機能と、それらの機能の上記可能性（可能性スコア）とを示す可能性ベース推定結果信号３１１を出力する。

なお、可能性ベース推定部３０１によって行われる推定を以下、可能性ベースの推定という。

一方、確信度ベース推定部３０２は、サブゴール推定結果信号１２５と機能表現信号１２８とを受け、機能を構成する部分要素の中で、サブゴールまたはサブゴールの一部として高いサブゴールスコアが算出された部分要素が多いほど、その機能がユーザの目的とされていると推定する。そして、確信度ベース推定部３０２は、各機能と、それらの機能の推定の度合い（確信度）とを示す確信度ベース推定結果信号３１２を出力する。

なお、確信度ベース推定部３０２によって行われる推定を以下、確信度ベースの推定という。

切換部３０３は、可能性ベース推定結果信号３１１と確信度ベース推定結果信号３１２とを取得して、それらの信号を切り換えて出力する。つまり、切換部３０３は、確信度ベース推定結果信号３１２の示す確信度が高ければ、確信度ベース推定結果信号３１２を目的推定結果信号１３０として出力し、確信度が低ければ、可能性ベース推定結果信号３１１を目的推定結果信号１３０として出力する。

ここで、可能性ベース推定部３０１の詳細な動作について説明する。

可能性ベース推定部３０１は、機能表現信号１２８を取得して、操作対象機器の有する機能および部分要素を知得する。さらに、可能性ベース推定部３０１は、サブゴール推定結果信号１２５を取得して、入力選択肢ごとの各機能のサブゴールおよびサブゴールスコアを知得する。

そして、可能性ベース推定部３０１は、機能の部分要素ごとに、その部分要素を一部または全部とするサブゴールと各入力選択肢との間で算出されたサブゴールスコアの中から、最大のサブゴールスコアを、その部分要素に対する要素代表サブゴールスコアとして特定する。さらに、可能性ベース推定部３０１は、機能ごとに、その機能に含まれる全ての部分要素に対して特定された要素代表サブゴールスコアの中から、最大の要素代表サブゴールスコアを、その機能に対する可能性スコアとして特定する。

図１４は、可能性ベース推定部３０１の動作を説明するための説明図である。

例えば、可能性ベース推定部３０１は、図４の機能表現データベース６０１の内容を示す機能表現信号１２８を取得し、図１１のサブゴール推定結果信号１２５を取得する。

そして、可能性ベース推定部３０１は、図１１に示すサブゴール推定結果信号１２５に基づき、１回目（ｔ＝１）から最後のＴ回目（ｔ＝Ｔ）までの選択操作において、機能ＩＤ「１」の機能の中の部分要素「録画」を含む各サブゴールに対して算出されたサブゴールスコアの最大値（時間方向の最大値）を、その部分要素「録画」に対する要素代表サブゴールスコアとして特定する。同様に、可能性ベース推定部３０１は、機能ＩＤ「１」の機能の中の他の部分要素「番組」を含む各サブゴールに対して算出されたサブゴールスコアの最大値（時間方向の最大値）を、その部分要素「番組」に対する要素代表サブゴールスコアとして特定する。

その結果、可能性ベース推定部３０１は、図１４に示すように、機能ＩＤ「１」の機能の中の部分要素「録画」および「番組」に対する要素代表サブゴールスコア「０．８７」と、機能ＩＤ「２」の機能の中の部分要素「録画」および「番組」に対する要素代表サブゴールスコア「０．８７」と、機能ＩＤ「２」の機能の中の部分要素「音声」および「切換」に対する要素代表サブゴールスコア「０．６２」とを特定する。なお、図１４中、「−」はサブゴールスコアまたは要素代表サブゴールスコアが不明であることを示す。

なお、図１４は、最後のＴ回目（ｔ＝Ｔ）の選択操作が行われた後にユーザから支援要求が受け付けられた場合の要素代表サブゴールスコアだけでなく、選択操作のそれぞれで、その選択操作が行われた後にユーザから支援要求が受け付けられた場合における要素代表サブゴールスコアも示している。

つまり、仮に、１回目（ｔ＝１）の選択操作が行われた後に、ユーザから支援要求が受け付けられた場合には、可能性ベース推定部３０１は、１回目（ｔ＝１）だけの選択操作において、機能ＩＤ「１」の機能の中の部分要素「録画」に対するサブゴールスコアの最大値「０．４５」を、その部分要素「録画」に対する要素代表サブゴールスコアとして特定する。同様に、可能性ベース推定部３０１は、機能ＩＤ「１」の機能の中の他の部分要素「番組」に対するサブゴールスコアの最大値「０．４５」を、その部分要素「番組」に対する要素代表サブゴールスコアとして特定する。

また、仮に、２回目（ｔ＝２）の選択操作が行われた後に、ユーザから支援要求が受け付けられた場合には、可能性ベース推定部３０１は、１回目（ｔ＝１）から２回目（ｔ＝２）までの選択操作において、機能ＩＤ「１」の機能の中の部分要素「録画」に対するサブゴールスコアの最大値「０．８７」を、その部分要素「録画」に対する要素代表サブゴールスコアとして特定する。同様に、可能性ベース推定部３０１は、機能ＩＤ「１」の機能の中の他の部分要素「番組」に対するサブゴールスコアの最大値「０．８７」を、その部分要素「番組」に対する要素代表サブゴールスコアとして特定する。

図１５は、可能性ベース推定部３０１の他の動作を説明するための説明図である。

可能性ベース推定部３０１は、上述のように要素代表サブゴールスコアを特定すると、さらに、機能の中の全ての部分要素の要素代表サブゴールスコアのうち、最大の要素代表サブゴールスコアを、その機能に対する可能性スコアとして特定する。

また、可能性ベース推定部３０１は、機能の中の全ての部分要素のうち、その最大の要素代表サブゴールスコアを有する部分要素またはその集合を、その機能に対する推定対象範囲として特定する。

例えば、可能性ベース推定部３０１は、図１４に示すように、１回目（ｔ＝１）から最後のＴ回目（ｔ＝Ｔ）までの選択操作に対して、機能ＩＤ「１」の機能の部分要素「録画、番組、内容、確認」に対する要素代表サブゴールスコア「０．８７、 ０．８７、 −、 −」を特定する。

この場合、可能性ベース推定部３０１は、図１５に示すように、それらの中で最大の要素代表サブゴールスコア「０．８７」を、機能ＩＤ「１」の機能に対する可能性スコアとして特定し、その最大の要素代表サブゴールスコア「０．８７」を有する部分要素の集合「録画番組」を推定対象範囲として特定する。

同様に、可能性ベース推定部３０１は、図１４に示すように、１回目（ｔ＝１）からＴ回目（ｔ＝Ｔ）までの選択操作に対して、機能ＩＤ「２」の機能の部分要素「録画、番組、音声、切換」に対する要素代表サブゴールスコア「０．８７、 ０．８７、 ０．６２、 ０．６２」を特定する。

この場合、可能性ベース推定部３０１は、図１５に示すように、それらの中で最大の要素代表サブゴールスコア「０．８７」を、機能ＩＤ「２」の機能に対する可能性スコアとして特定し、その最大の要素代表サブゴールスコア「０．８７」を有する部分要素の集合「録画番組」を推定対象範囲として特定する。

なお、図１５も、図１４と同様、最後のＴ回目（ｔ＝Ｔ）の選択操作が行われた後にユーザから支援要求が受け付けられた場合の可能性スコアおよび推定対象範囲だけでなく、選択操作のそれぞれで、その選択操作が行われた後にユーザから支援要求が受け付けられた場合における可能性スコアおよび推定対象範囲も示している。

つまり、仮に、１回目（ｔ＝１）の選択操作が行われた後に、ユーザから支援要求が受け付けられた場合には、可能性ベース推定部３０１は、図１５に示すように、機能ＩＤ「１」の機能に対して、可能性スコア「０．４５」と、その機能に対する推定対象範囲「録画番組」とを特定する。また、仮に、２回目（ｔ＝２）の選択操作が行われた後に、ユーザから支援要求が受け付けられた場合には、可能性ベース推定部３０１は、図１５に示すように、機能ＩＤ「１」の機能に対して、可能性スコア「０．８７」と、その機能に対する推定対象範囲「録画番組」とを特定する。

なお、可能性ベース推定部３０１は、サブゴール推定結果信号１２５に基づいて、所定の機能と入力選択肢との間にサブゴール（手がかり）が得られていないと判断した場合には、上述のように算出された可能性スコアから、上述のような手がかりが得られていない入力選択肢の数に応じた数値を減算してもよい。

例えば、可能性ベース推定部３０１は、図１１に示すようなサブゴール推定結果信号１２５に基づいて、最後のＴ回目の選択操作で選択された入力選択肢と、機能ＩＤ「１」および機能ＩＤ「２」の機能との間にサブゴールの手がかりが得られていないと判断する。そこで、可能性ベース推定部３０１は、ペナルティとして、手がかりが得られていない機能ＩＤ「１」および機能ＩＤ「２」の機能の可能性スコアから所定の数値を減算する。

このように、本実施の形態における目的推定部１１３は、操作対象機器の機能ごとに、その機能と各入力選択肢との間で特定された複数のサブゴールの類似度のうち最大の類似度を、その機能の可能性スコアとして算出し、操作対象機器の複数の機能の中で、可能性スコアの大きい機能ほど、ユーザの目的とされていると推定する可能性ベース推定部３０１を備えている。

ここで、確信度ベース推定部３０２の詳細な動作について説明する。

確信度ベース推定部３０２は、可能性ベース推定部３０１と同様、図１４に示すように、機能の部分要素ごとに、１回目（ｔ＝１）から最後のＴ回目（ｔ＝Ｔ）までの選択操作において、その部分要素を含む各サブゴールと各入力選択肢との間で算出されたサブゴールスコアの中から最大のサブゴールスコアを、その部分要素に対する要素代表サブゴールスコアとして特定する。

そして、確信度ベース推定部３０２は、機能ごとに、その機能の中の全ての部分要素に対して特定された要素代表サブゴールスコアと（数１）とを用いて、その機能に対する確信度Ｂｆ（ｆ）を算出する。

なお、（数１）において、Ｌ（ｅ_i）は、部分要素ｅ_iに対する要素代表サブゴールスコアであり、ｎ（ｆ）は機能ｆの有する部分要素の数であり、ｉは１〜ｎ（ｆ）までの整数を示す。ただし、部分要素ｅ_iに対する要素代表サブゴールスコアＬ（ｅ_i）が不明である場合には、Ｌ（ｅ_i）＝０．０１とする。

このように、確信度ベース推定部３０２は、（数１）に示すような計算を行うことにより、機能ｆを構成する部分要素の中で、サブゴールまたはサブゴールの一部として高いサブゴールスコアが算出された部分要素ｅ_iが多いほど大きい数値を示す確信度Ｂｆ（ｆ）を、その機能ｆに対して算出する。なお、Ｂｆ（ｆ）は０よりも小さい値を示す。

図１６は、確信度ベース推定部３０２によって算出される確信度を示す図である。

例えば、確信度ベース推定部３０２は、図１４に示すように、１回目（ｔ＝１）から最後のＴ回目（ｔ＝Ｔ）までの選択操作に対して、機能ＩＤ「１」の機能の部分要素「録画、番組、内容、確認」に対する要素代表サブゴールスコア「０．８７、 ０．８７、 −、 −」を特定する。

この場合、確信度ベース推定部３０２は、機能ＩＤ「１」の機能ｆの中の各部分要素ｅ_i（ｉ＝１〜４）対する要素代表サブゴールスコアＬ（ｅ_i）＝「０．８７ 、０．８７、 ０．０１、 ０．０１」とｎ（ｆ）＝４とを（数１）に代入する。その結果、確信度ベース推定部３０２は、図１６に示すように、機能ＩＤ「１」の機能ｆに対する確信度Ｂｆ（ｆ）を「−１．０３」として算出する。

同様に、確信度ベース推定部３０２は、図１４に示すように、１回目（ｔ＝１）から最後のＴ回目（ｔ＝Ｔ）までの選択操作に対して、機能ＩＤ「２」の機能の部分要素「録画、番組、音声、切換」に対する要素代表サブゴールスコア「０．８７、 ０．８７、 ０．６２、 ０．６２」を特定する。

この場合、確信度ベース推定部３０２は、機能ＩＤ「２」の機能ｆの中の各部分要素ｅ_i（ｉ＝１〜４）対する要素代表サブゴールスコアＬ（ｅ_i）＝「０．８７ 、０．８７、 ０．６２、 ０．６２」とｎ（ｆ）＝４とを（数１）に代入する。その結果、確信度ベース推定部３０２は、図１６に示すように、機能ＩＤ「２」の機能ｆに対する確信度Ｂｆ（ｆ）を「−０．１４」として算出する。

このように、確信度ベース推定部３０２は、全ての機能に対してその機能の確信度を算出する。

なお、図１６も、図１４と同様、最後のＴ回目（ｔ＝Ｔ）の選択操作が行われた後にユーザから支援要求が受け付けられた場合の確信度だけでなく、選択操作のそれぞれで、その選択操作が行われた後にユーザから支援要求が受け付けられた場合における確信度も示している。

つまり、仮に、１回目（ｔ＝１）の選択操作が行われた後に、ユーザから支援要求が受け付けられた場合には、確信度ベース推定部３０２は、図１６に示すように、機能ＩＤ「１」の機能に対する確信度Ｂｆ（ｆ）を「−１．１８」として算出する。また、仮に、２回目（ｔ＝２）の選択操作が行われた後に、ユーザから支援要求が受け付けられた場合には、確信度ベース推定部３０２は、図１６に示すように、機能ＩＤ「１」の機能に対する確信度Ｂｆ（ｆ）を「−１．０３」として算出する。

このように、本実施の形態における目的推定部１１３は、操作対象機器の機能ごとに、その機能の要素群（複数の部分要素）のうち、その機能と各入力選択肢との間で特定された複数のサブゴールの何れにも含まれていない部分要素の数の割合が大きいほど小さく、複数のサブゴールの類似度（サブゴールスコア）が大きいほど大きくなるような確信度を算出し、操作対象機器の機能の中で、その確信度の大きい機能ほど、ユーザの目的とされていると推定する確信度ベース推定部３０２を備えている。

図１７は、目的推定部１１３の動作を示すフローチャートである。

目的推定部１１３の可能性ベース推定部３０１は、まず、サブゴール推定結果信号１２５をもとに各機能の可能性スコアおよび推定対象範囲を特定する（ステップＳ１００１）。つまり、可能性ベース推定部３０１は、可能性スコアが高い機能ほど、ユーザの目的とする機能であると推定する。このような推定の方法は、機能を構成する部分要素の一部でも高いスコアが算出されていれば、その機能がユーザの目的とする機能である可能性があるとする推定方法である。

続いて、目的推定部１１３の確信度ベース推定部３０２は、各機能の確信度を算出する（ステップＳ１００２）。つまり、確信度ベース推定部３０２は、確信度が高い機能ほど、ユーザの目的とする機能であると推定する。このような推定の方法は、機能を構成する部分要素のうち高いスコアの部分要素がより多くある機能ほど、その機能がユーザの目的とする機能であるとする推定方式である。

例えば、確信度ベース推定部３０２は、上記（数１）に基づき各機能の確信度Ｂｆ（ｆ）を算出する。その結果、より多くの部分要素に対して手がかり（サブゴールスコア）が得られている機能ほど、その確信度Ｂｆ（ｆ）は高い値（０に近い値）となり、逆に、多くの部分要素に対して手がかりが得られていない機能ほど、その確信度Ｂｆ（ｆ）は低い値（０より低い値）になる。

確信度ベース推定部３０２は、各機能に対して例えば図１６に示すような確信度を算出する。この場合、機能ＩＤ「２」の機能および機能ＩＤ「Ｎ」の機能では、図１４に示すように、機能ＩＤ「１」の機能に比べて、「録画番組」の部分だけではなく、それぞれ「音声の切換」と「再生」の部分の手がかりも得られている。その結果、機能ＩＤ「２」の機能および機能ＩＤ「Ｎ」の機能では、機能ＩＤ「１」の機能「録画した番組の内容を確認する」よりも高い確信度が算出される。また、機能に対する確信度は、選択操作が繰り返される過程で、その機能に対して実際に手がかりが得られた時点から高くなる。

続いて、目的推定部１１３の切換部３０３は、確信度ベース推定部３０２の推定結果に対して確信があるかどうかを判定する（ステップＳ１００３）。具体的に、切換部３０３は、ステップＳ１００２で算出された確信度の最大値が閾値（第１の閾値）以上であるか否かを判別し、閾値以上であれば確信があると判定し、閾値未満であれば確信がないと判定する。

ここで、切換部３０３は、ステップＳ１００３で確信があると判定すると（ステップＳ１００３のＹ）、確信度ベースの推定結果、つまり確信度ベース推定部３０２から出力された確信度ベース推定結果信号３１２を目的推定結果信号１３０として入出力制御部１０７に出力する（ステップＳ１００４）。一方、切換部３０３は、ステップＳ１００３で確信がないと判定すると（ステップＳ１００３のＮ）、可能性ベースの推定結果、つまり可能性ベース推定部３０１から出力された可能性ベース推定結果信号３１１を目的推定結果信号１３０として入出力制御部１０７に出力する（ステップＳ１００５）。

例えば、最後のＴ回目（ｔ＝Ｔ）の選択操作の後にユーザから支援要求が受け付けられた場合、図１６に示すような確信度「−１．０３、 −０．１４、 …、 −０．１６」が算出される。この場合、閾値を「−１．０５」とすると、切換部３０３は、上記各確信度のうちの最大の確信度「−０．１４」が閾値「−０．１５」よりも大きいため、確信度ベースの推定結果を採用する。一方、仮に、１回目（ｔ＝Ｔ）の選択操作の後にユーザから支援要求が受け付けられた場合には、図１６に示すような確信度「−１．１８、 −０．２、 …、 −０．９」が算出される。この場合、閾値を「−１．０５」とすると、切換部３０３は、上記各確信度のうちの最大の確信度「−０．２」が閾値「−０．１５」よりも小さいため、可能性ベースの推定結果を採用する。

ところで、操作支援決定部１１４は、入出力制御部１０７を介して目的推定部１１３から目的推定結果信号１３０を取得する。そして、操作支援決定部１１４は、その目的推定結果信号１３０が確信度ベースの推定結果を示す場合には、操作対象機器の各機能を、確信度の高い機能から順に表示するような確信度ベースの操作支援方法を決定する。一方、操作支援決定部１１４は、その目的推定結果信号１３０が可能性ベースの推定結果を示す場合には、操作対象機器の全ての機能（機能名）のうち、予め定められた閾値以上の可能性スコアを有する複数の機能を、推定対象範囲を共通とする機能ごとに纏めて表示するような可能性ベースの操作支援方法を決定する。

さらに、操作支援決定部１１４は、決定した操作支援方法を示す操作支援信号１３１を入出力制御部１０７に出力する。

入出力制御部１０７は、操作支援決定部１１４から操作支援信号１３１を取得すると、目的推定部１１３で推定された機能を、操作支援決定部１１４で決定された操作支援方法で表示するように指示する内容の出力信号１２２を、出力部１０３の操作支援提示部１０５に対して出力する。

操作支援提示部１０５は、上述のような出力信号１２２を取得すると、その出力信号１２２の示す内容にしたがって、目的推定部１１３で推定された機能を支援情報として表示する。

つまり、操作支援提示部１０５は、出力信号１２２が確信度ベースの推定結果、つまり図１６に示すような各機能の確信度を示す場合には、確信度ベースの操作支援方法で操作対象機器の各機能を表示する。すなわち、操作支援提示部１０５は、操作対象機器の各機能（機能名）を、確信度の高い機能から順に表示する。一方、操作支援提示部１０５は、出力信号１２２が可能性ベースの推定結果、つまり図１５に示すような各機能の可能性スコアおよび推定対象範囲を示す場合には、可能性ベースの操作支援方法で操作対象機器の各機能を表示する。すなわち、操作支援提示部１０５は、操作対象機器の全ての機能（機能名）のうち、予め定められた閾値以上の可能性スコアを有する複数の機能を、推定対象範囲を共通とする機能ごとに纏めて表示する。

図１８は、可能性ベースの操作支援方法で表示される操作対象機器の機能名を示す図である。

操作支援提示部１０５は、図１８に示すように、予め定められた値以上の可能性スコアを有する機能（機能名）を、同一の推定対象範囲ごとにカテゴライズして提示する。また、操作支援提示部１０５は、複数のカテゴリを表示するときには、機能の数が多いカテゴリから順に表示する。なお、カテゴリは、推定対象範囲を共通とする機能の集合である。

例えば、操作支援提示部１０５は、推定対象範囲「録画番組」を共通とする機能「録画した番組の内容を確認する」、「録画した番組の音声を切り換える」、および「録画した番組を再生する」などを１つのカテゴリとして纏めて表示する。このとき、操作支援提示部１０５は、機能名のうち、インデントとなる推定対象範囲「録画番組」以降の表現を省略して、例えば「内容の確認」、「音声を切り換える」および「再生する」のように各機能名を表示する。

このように本実施の形態では、ユーザが着目したサブゴール（推定対象範囲）を核に各機能（機能名）をカテゴライズして提示することで、操作対象機器の設計者によって予め用意されたメニューでは、ユーザと設計者の間でメニュー構造に対する想定が異なるためにうまく機能を見つけられなかった問題を解消することができる。つまり、ユーザは、全機能のリストから目的とする機能を選ぶよりも、早期に目的とする機能を見つけることが可能になる。また、ユーザは、単純に操作対象機器の全機能から目的とする機能を選ぶよりも、可能性スコアの高い機能だけから選ぶので、短時間で目的とする機能を見つけ出すことができる。

図１９は、本実施の形態における目的推定装置１００の動作を示すフローチャートである。

まず、ユーザが入力部１０１の電源ボタン５０５を押下すると、入力部１０１は、電源をオンするように指示する内容の入力信号１２１を入出力制御部１０７に出力する。その結果、入出力制御部１０７は、その入力信号１２１を機器制御信号１２４として機器制御部１０９に出力し、機器制御部１０９に対して操作対象機器の電源をオンさせる。

続いて、入出力制御部１０７は、再び電源ボタン５０５が押下されて電源をオフするように指示されたか否か、つまり、電源をオフするように指示する内容の入力信号１２１が入力部１０１から出力されたか否かを判別する（ステップＳ８０１）。ここで、入出力制御部１０７は、電源をオフするように指示されたと判別したときには（ステップＳ８０１のＹ）、機器制御部１０９に対して操作対象機器の電源をオフするにように指示する内容の機器制御信号１２４を出力し、操作対象機器の電源をオフさせる。

一方、入出力制御部１０７は、電源をオフするように指示されていないと判別したときには（ステップＳ８０１のＮ）、さらに、ユーザが入力部１０１を操作して選択肢を選択したか否かを判別する（ステップＳ８０２）。ここで、入出力制御部１０７は、選択肢を選択していないと判別すると（ステップＳ８０２のＮ）、ステップＳ８０１からの処理を繰り返し実行する。一方、入出力制御部１０７は、選択肢を選択したと判別すると（ステップＳ８０２のＹ）、その選択された選択肢を入力選択肢として操作履歴格納部１０８に格納する（ステップＳ８０３）。このように、入力選択肢が操作履歴格納部１０８に格納されると、操作履歴格納部１０８には、図７に示すように、これまで選択された入力選択肢が操作履歴として蓄積される。

次に、入出力制御部１０７は、ステップＳ８０２で取得された入力選択肢、つまり操作履歴格納部１０８に格納された最新の入力選択肢に応じた処理を実行する（ステップＳ８０４）。例えば、ユーザがメニューボタン５０６を押すと、入出力制御部１０７は、そのメニューボタン５０６に応じた入力選択肢を入力部１０１から取得する。このとき、入出力制御部１０７は、図２に示すように、その入力選択肢がメニュー情報の第１階層のノード「トップメニュー」を示すと判別する。そして、入出力制御部１０７は、その入力選択肢「トップメニュー」に応じた処理、即ちトップメニュー４０１の表示を実行する。また、ユーザがカーソルキー５０２および決定ボタン５０３を押してトップメニュー４０１に示す選択肢「番組表」を選択すると、入出力制御部１０７は、その選択された選択肢「番組表」を入力選択肢として入力部１０１から取得する。このとき、入出力制御部１０７は、その入力選択肢「番組表」がメニュー情報の第２階層のノード「番組表」を示すと判別する。その結果、入出力制御部１０７は、その入力選択肢「番組表」に応じた処理、即ちメニュー４０２の表示を実行する。

また、ユーザがカーソルキー５０２および決定ボタン５０３を押して、メニュー４０３に示す選択肢「大リーグ中継」を選択すると、入出力制御部１０７は、その選択された選択肢「大リーグ中継」を入力選択肢として入力部１０１から取得する。このとき、入出力制御部１０７は、メニュー情報に基づき、入力選択肢「大リーグ中継」が「大リーグ中継を表示する」という機能を示していると判断する。その結果、入出力制御部１０７は、その入力選択肢「大リーグ中継」に応じた処理、すなわち、「大リーグ中継を表示する」という機能を操作対象機器に実行させる。つまり、入出力制御部１０７は、機能「大リーグ中継を表示する」を実行するように指示する内容の機器制御信号１２４を機器制御部１０９に出力する。

次に、入出力制御部１０７は、ステップＳ８０４において機能が実行されたか否かを判別する（ステップＳ８０５）。ここで、入出力制御部１０７は、機能が実行されたと判別すると（ステップＳ８０５のＹ）、操作履歴格納部１０８に格納されている操作履歴を消去するなどの終了処理を実行し（ステップＳ８０６）、ステップＳ８０１からの処理を繰り返し実行する。

一方、入出力制御部１０７は、機能が実行されていないと判別すると（ステップＳ８０５のＮ）、さらに、ヘルプボタン５０７が押下されてユーザから支援要求が受け付けられたか否か、つまり、支援要求が受け付けられたことを示す入力信号１２１が入力部１０１の支援要求入力部１０６から出力されたか否かを判別する（ステップＳ８０７）。

ここで、入出力制御部１０７は、ステップＳ８０７で支援要求が受け付けられていないと判別すると（ステップＳ８０７のＮ）、ステップＳ８０１からの処理を繰り返し実行する。一方、入出力制御部１０７は、ステップＳ８０７で支援要求が受け付けられたと判別すると（ステップＳ８０７のＹ）、操作履歴格納部１０８から操作履歴を示す履歴信号１３３を出力させて、その履歴信号１３３をサブゴール推定部１１０に出力する。これにより、入出力制御部１０７は、サブゴール推定部１１０に対して、入力選択肢ごとに、各機能のサブゴールおよびサブゴールスコアの推定を実行させる（ステップＳ８０８）。

さらに、入出力制御部１０７は、サブゴールおよびサブゴールスコアを用いた、ユーザの目的とする機能の推定を、目的推定部１１３に対して実行させる（ステップＳ８０９）。そして、入出力制御部１０７は、その推定された機能を操作支援提示部１０５に提示させることで、操作支援を実行する（ステップＳ８１０）。このとき、例えば、目的推定装置１００は、選択操作の回数が少なく推定結果に確信がない場合、つまり、各機能の確信度の最大値が閾値未満の場合には、可能性スコアおよび推定対象範囲に基づいて機能（機能名）を表示するような、可能性をベースにした支援を実行し、逆に、選択操作の回数が多く推定結果に確信が得られいる場合、つまり、各機能の確信度の最大値が閾値以上の場合には、確信度の順に各機能を順位付けして表示するような、確信度をベースにした支援を実行する。

このように本実施の形態では、ユーザによって入力された選択肢と、比較対象である機能との組み合わせに応じて、入力された選択肢から推定可能な機能の部分要素を特定し、その部分要素から構成されるサブゴールを単位にユーザの目的とする機能を推定することで、従来と比較して、必要以上に各機能の間に優劣をつけてしまうことなく、ユーザの目的とする機能を適切に推定することができる。さらに、本実施の形態では、推定に十分な手がかりが得られていない場合は可能性をベースに、ユーザの目的とする幾つかの機能を推定して提示し、推定に十分な手がかりが得られた場合は確信度をベースに、ユーザの目的とする幾つかの機能を推定してそれらを順位付けして提示する。これにより、より的確な支援が可能となる。

ここで、本実施の形態における目的推定装置１００の効果を、従来例と比較して具体的に説明する。

図２０は、本実施の形態における目的推定装置１００の効果を説明するための、従来の目的推定装置によって推定された結果を示す図である。

例えば、従来の目的推定装置では、図７に示すような操作履歴、つまり１回目（ｔ＝１）から最後のＴ回目（ｔ＝Ｔ）までのユーザの選択操作によってＴ個の入力選択肢を受け付けて、その後、ユーザから支援要求を受け付けると、図２０に示すようなスコアを算出する。つまり、従来の目的推定装置は、機能ＩＤ「１」の機能に対するスコア「０．２９」と、機能ＩＤ「２」の機能に対するスコア「０．４０」と、機能ＩＤ「Ｎ」の機能に対するスコア「０．４２」とを算出し、そのスコアが高い機能ほどユーザの目的とされていると推定する。

なお、図２０は、最後のＴ回目（ｔ＝Ｔ）の選択操作が行われた後にユーザから支援要求が受け付けられた場合のスコアだけでなく、選択操作のそれぞれで、その選択操作が行われた後にユーザから支援要求が受け付けられた場合におけるスコアも示している。

このような従来の目的推定装置では、サブゴールを考慮せずに、支援要求までの操作履歴から算出される特徴ベクトルと、機能の全体から作成される機能説明ベクトルとの比較を行ってスコアを算出している。したがって、従来では、機能ＩＤ「１，２，Ｎ」の各機能に対して算出されたスコアの間に必要以上の差が生じている。つまり、必要以上に各機能の間に優劣をつけてしまっている。このような差（優劣）は、支援要求が何れの選択操作後に受け付けられた場合にも生じている。

一方、本実施の形態における目的推定装置１００は、可能性ベースの推定方法では、図１５に示すように、機能ＩＤ「１，２，Ｎ」の各機能に対して算出された可能性スコアの間の差は小さく収まっている。このように、本実施の形態では、機能の間で必要以上に優劣をつけてしまうのを防ぐことができる。

つまり、本実施の形態では、選択操作から機能の推定対象範囲であるサブゴールを適切に見つけることで、入力選択肢から得られる手がかりを適切に判断することが可能となり、１回目の選択操作後に支援要求があった場合では、機能ＩＤ「１」の機能「録画した番組の内容を確認する」と、機能ＩＤ「Ｎ」の機能「録画した番組を再生する」の両者の可能性スコアを等しく算出することができる。さらに、本実施の形態では、２回目の選択操作により選択肢「番組表」がユーザよって選択されて支援要求がされると、機能ＩＤ「２」の機能「録画した番組の音声を切り換える」に対しても、上記２つの機能の可能性スコアと等しい可能性スコアを算出することができる。

また、従来の目的推定装置では、図２０に示すように、例えば機能ＩＤ「Ｎ」の機能「録画した番組を再生する」に対して算出されたスコアには、Ｔ回目の選択操作で選択された入力選択肢「再生ナビ」が大きく反映されていない。つまり、従来の目的推定装置は、その入力選択肢「再生ナビ」に対してその機能「録画した番組を再生する」の一部「再生」に大きな手がかりが得られているが、その手がかりを反映せずに、その機能に対して高いスコアを算出していない。

さらに、従来の目的推定装置は、ユーザによって選択される複数の入力選択肢を平均化するため、２回目の選択操作により入力選択肢「番組表」が選択されてユーザから支援要求を受け付けると、機能ＩＤ「１」の機能に対して算出されるスコアを向上（増加）させ、機能ＩＤ「２」および機能ＩＤ「Ｎ」の機能に対して算出されるスコアを悪化（減少）させる。

一方、本実施の形態における目的推定装置１００は、確信度ベースの推定方法では、機能を構成する部分要素に対してどの程度高いスコア（サブゴールスコア）が算出されているかということを、その機能のスコア（確信度）に反映し、高いスコアを有する部分要素の数が増加するにしたがって、その機能のスコア（確信度）を上昇させる。

したがって、本実施の形態における目的推定装置１００は、図１６に示すように、例えばＴ回目の選択操作で選択された入力選択肢「再生ナビ」に対して、機能ＩＤ「Ｎ」の機能「録画した番組を再生する」の一部「再生」に大きな手がかりを得て、その機能に対して高いスコア（確信度）を算出する。

さらに、本実施の形態における目的推定装置１００は、ユーザによって選択される複数の入力選択肢を平均化するようなことをしないため、２回目の選択操作により入力選択肢「番組表」が選択されてユーザから支援要求を受け付けると、機能ＩＤ「１」、機能ＩＤ「２」および機能ＩＤ「Ｎ」の機能に対して算出されるスコア（確信度）をそれぞれ向上（増加）させる。

（実施の形態２）
図２１は、本発明の実施の形態２における目的推定装置の構成図である。

本実施の形態における目的推定装置は、ユーザから支援要求を受け付けていないときにも、ユーザの目的として推定された機能を提示するような支援を行う。

本実施の形態における目的推定装置１９００は、入力部１０１、出力部１０３、入出力制御部１０７、機器制御部１０９、操作履歴格納部１０８、操作支援決定部１１４、目的推定部１９０１、サブゴール推定部１１０、機能表現格納部１１１、単語概念記憶部１１２、操作支援判定部１９０２および時刻情報取得部１９０３を備えている。すなわち、本実施の形態における目的推定装置１９００は、実施の形態１の目的推定装置１００と比べて、操作支援判定部１９０２および時刻情報取得部１９０３をさらに備えるとともに、目的推定装置１００の目的推定部１１３の代わりに目的推定部１９０１を備えている。

なお、本実施の形態における目的推定装置１９００が備える構成要素のうち、実施の形態１の目的推定装置１００と同一の構成要素に対しては、実施の形態１の構成要素と同一の符号を付して示し、詳細な説明を省略する。また、本実施の形態では、操作支援判定部１９０２が提示タイミング判定手段として構成されている。

時刻情報取得部１９０３は、計時を行い、その計時結果である時刻を示す時刻情報信号１９１３を入出力制御部１０７および操作支援判定部１９０２に出力する。

入出力制御部１０７は、入力部１０１の選択肢入力部１０２から入力選択肢を取得するごとに、その入力選択肢を取得した時刻、つまりユーザが入力選択肢を選択した時刻（選択時刻）を特定する。そしてさらに、入出力制御部１０７は、入力選択肢を取得するごとに、その入力選択肢を操作履歴格納部１０８に格納するとともに、その操作履歴格納部１０８に格納されているその入力選択肢を含む操作履歴を履歴信号１３３として取得してサブゴール推定部１１０に出力する。

また、入出力制御部１０７は、目的推定部１９０１から可能性ベース推定結果信号３１１および確信度ベース推定結果信号３１２を取得し、時刻情報信号１９１３に基づいて選択時刻を特定すると、それらの信号および選択時刻を纏めて判定入力信号１９１１として操作支援判定部１９０２に出力する。

図２２は、判定入力信号１９１１の内容を示す図である。

判定入力信号１９１１は、例えば図２２に示すように、入力選択肢の選択操作ごとに、選択時刻と、その選択時刻における各機能の可能性スコアおよび確信度とを示す。具体的に、判定入力信号１９１１は、１回目（ｔ＝１）の選択操作における選択時刻「１０時」と、機能ＩＤ「１」の機能の可能性スコア「０．４５」および確信度「−１．１８」と、機能ＩＤ「２」の機能の可能性スコア「０．６２」および確信度「−０．２」とを示す。

また、入出力制御部１０７は、支援要求が受けられたことを示す入力信号１２１を入力部１０１の支援要求入力部１０６から取得すると、その入力信号１２１を支援要求信号１２１ａとして操作支援判定部１９０２に出力する。

サブゴール推定部１１０は、ユーザによって入力選択肢が選択されるごとに、その入力選択肢を含む操作履歴を履歴信号１３３として取得すると、その入力選択肢と各機能との間のサブゴールおよびサブゴールスコアを推定し、その推定結果をサブゴール推定結果信号１２５として入出力制御部１０７を介して目的推定部１９０１に出力する。

目的推定部１９０１は、サブゴール推定結果信号１２５を取得するごとに、つまり、ユーザによって入力選択肢が選択されるごとに、そのサブゴール推定結果信号１２５に基づいて、可能性ベースおよび確信度ベースの推定を行い、それらの推定結果を示す可能性ベース推定結果信号３１１および確信度ベース推定結果信号３１２を切り換えることなく入出力制御部１０７に出力する。

つまり、本実施の形態における目的推定部１９０１は、図１４〜図１６に示すように、選択操作が行われるごとに、これまで選択された入力選択肢に基づいて、機能ごとに、要素代表サブゴールスコアを算出したり、可能性スコアおよび推定対象範囲を特定したり、確信度を算出したりする。

操作支援判定部１９０２は、入出力制御部１０７から判定入力信号１９１１を取得すると、その判定入力信号１９１１に基づいて、ユーザに対して操作支援を行うべきタイミングであるか否かを判定する。そして、操作支援判定部１９０２は、操作支援を行うべきタイミングであると判定すると、可能性ベース推定結果信号３１１および確信度ベース推定結果信号３１２の何れか一方を、操作支援判定結果信号１９１２として入出力制御部１０７に出力する。このような操作支援判定結果信号１９１２を取得した入出力制御部１０７は、その操作支援判定結果信号１９１２を目的推定結果信号１３０として操作支援決定部１１４に出力する。

このような目的推定装置１９００は、実施の形態１と同様に、ユーザから支援要求が受け付けられたタイミングで、ユーザの目的として推定された機能を提示するとともに、ユーザが困惑状態にあると判定されたタイミング、およびユーザの目的とする機能が適切に推定されたタイミングで、その推定された機能を提示するように操作支援を実行する。

つまり、本実施の形態における目的推定装置１９００は、以下の３つのタイミングで操作支援を行う。

第１支援タイミング： 目的推定装置１９００が、ユーザが新たな選択操作を行うことができずに所定期間悩んでいる（困惑状態にある）と判定したタイミング
第２支援タイミング： 目的推定装置１９００が、ユーザが選択肢の選択操作を行っている間に、ユーザの目的とする機能を高い確信度で推定したタイミング
第３支援タイミング： 目的推定装置１９００がユーザから支援要求を受け付けたタイミング

なお、目的推定装置１９００は、第１支援タイミングで支援を行うときには、可能性ベースの推定結果を提示するような支援を行い、第２支援タイミングで支援を行うときには、確信度ベースの推定結果を提示するような支援を行う。また、目的推定装置１９００は、第３支援タイミングで支援を行うときには、実施の形態１と同様、可能性ベースの推定結果と確信度ベースの推定結果のうち何れか一方を提示するような支援を行う。

図２３は、本実施の形態における目的推定部１９０１の機能構成を詳細に示す構成図である。

目的推定部１９０１は、実施の形態１の目的推定部１１３と同様、可能性ベース推定部３０１と確信度ベース推定部３０２とを備えている。

可能性ベース推定部３０１は、サブゴール推定結果信号１２５を取得し、そのサブゴール推定結果信号１２５に基づいて可能性ベースの推定を行い、その推定結果を可能性ベース推定結果信号３１１として出力する。

確信度ベース推定部３０２は、サブゴール推定結果信号１２５を取得し、そのサブゴール推定結果信号１２５に基づいて確信度ベースの推定を行い、その推定結果を確信度ベース推定結果信号３１２として出力する。

図２４は、本実施の形態における操作支援判定部１９０２の機能構成を詳細に示す構成図である。

操作支援判定部１９０２は、確信度変化算出部２８０１と、経過時間特定部２８０２と、判定出力部２８０３とを備えている。

確信度変化算出部２８０１は、判定入力信号１９１１を取得して、その判定入力信号１９１１の示す各機能の確信度の変化量を算出する。つまり、確信度変化算出部２８０１は、（数２）に示すように、最後の選択操作（ｔ＝Ｔ）によって算出された機能ｆの確信度と、その前回の選択操作（ｔ＝Ｔ−１）によって算出された機能ｆの確信度との差をΔＢｆ（ｆ）とし、各機能のΔＢｆ（ｆ）の平均値を上述の変化量ΔＢｆａとして算出する。そして、確信度変化算出部２８０１は、その算出した確信度の変化量ΔＢｆａを判定出力部２８０３に通知する。

つまり、本実施の形態では、確信度変化算出部２８０１は、最後の選択操作に対する各機能の確信度の平均値と、前回の選択操作に対する各機能の確信度の平均値との差を変化量ΔＢｆａとして算出している。なお、確信度変化算出部２８０１は、移動平均の差を変化量ΔＢｆａとして算出してもよい。すなわち、確信度変化算出部２８０１は、最後の選択操作までのｎ回の選択操作に対する各機能の確信度の平均値と、前回の選択操作までのｎ回の選択操作に対する各機能の確信度の平均値との差を変化量ΔＢｆａとして算出してもよい。

経過時間特定部２８０２は、判定入力信号１９１１と時刻情報信号１９１３とを取得し、それらの信号に基づいて、ユーザによって最後に選択操作が行われてからの経過時間を特定する。そして、経過時間特定部２８０２は、その特定した経過時間を判定出力部２８０３に通知する。

判定出力部２８０３は、判定入力信号１９１１を取得する。そして、判定出力部２８０３は、入出力制御部１０７から支援要求信号１２１ａを取得すると、現時点がユーザに対して操作支援すべきタイミングであると判定する。このとき、判定出力部２８０３は、実施の形態１の切換部３０３と同様の処理を行い、可能性ベース推定結果信号３１１と確信度ベース推定結果信号３１２の何れか一方を操作支援判定結果信号１９１２として出力する。

また、判定出力部２８０３は、支援要求信号１２１ａを取得していないときには、確信度変化算出部２８０１から通知された確信度の変化量ΔＢｆａと、経過時間特定部２８０２から通知された経過時間Δｔと、判定入力信号１９１１によって示される確信度および可能性スコアとに基づいて、現時点がユーザに対して操作支援すべきタイミングであるか否かを判定する。このとき、判定出力部２８０３は、その判定結果に基づいて、可能性ベース推定結果信号３１１と確信度ベース推定結果信号３１２の何れか一方を操作支援判定結果信号１９１２として出力する。

つまり、判定出力部２８０３は、支援要求信号１２１ａを取得していないときには、現時点が第１支援タイミングまたは第２支援タイミングであるか否かを判定する。そして、判定出力部２８０３は、現時点が第１支援タイミングであると判定したときには、可能性ベース推定結果信号３１１の示す推定結果が提示されるように、可能性ベース推定結果信号３１１を出力する。一方、判定出力部２８０３は、現時点が第２支援タイミングであると判定したときには、確信度ベース推定結果信号３１２の示す推定結果が提示されるように、確信度ベース推定結果信号３１２を出力する。

ここで、判定出力部２８０３の第１支援タイミングにおける動作について、図２５および図２６を用いて詳細に説明する。

図２５は、具体的な選択操作の一例を示す図である。

例えば、ユーザは、１回目（ｔ＝１）の選択操作では、選択時刻「１０時」に入力選択肢「ＨＤＤ／ＤＶＤ／ＳＤ切換」を選択し、その３秒後の選択時刻「１０時３秒」に、２回目（ｔ＝２）の選択操作として入力選択肢「番組表」を選択する。その後、ユーザは暫く新たな入力選択肢を選択することなく悩んでいる。

図２６は、判定出力部２８０３の第１支援タイミングにおける動作を説明するための説明図である。

判定出力部２８０３は、常時、現時点が第１支援タイミングであるか否かを判別する。以下、図２５に示す１回目の選択操作が行われてから２秒経過したとき、および２回目の選択操作が行われてから１１秒経過したときにおける判定出力部２８０３の具体的な動作の例を説明する。

まず、図２５に示すように、１回目の選択操作により入力選択肢「ＨＤＤ／ＤＶＤ／ＳＤ切換」が選択されると、操作支援判定部１９０２の判定出力部２８０３は、判定入力信号１９１１に基づいて、１回目の選択操作によって算出された各機能の可能性スコアおよび確信度を知得する。具体的に、判定出力部２８０３は、図２６に示すように、機能ＩＤ「１」の機能の可能性スコア「０．４５」および確信度「−１．１８」と、機能ＩＤ「２」の機能の可能性スコア「０．６２」および確信度「−０．２」と、機能ＩＤ「Ｎ」の機能の可能性スコア「０．４５」および確信度「−０．９」とを知得する。

またこのとき、操作支援判定部１９０２の確信度変化算出部２８０１は、１回目の選択操作による各機能の確信度の平均値「−０．７６」を算出する。また、確信度変化算出部２８０１は、前回の選択操作がないため、上述の確信度の変化量ΔＢｆａを不定（図２６中の「−」）として判定出力部２８０３に通知する。

さらに、操作支援判定部１９０２の経過時間特定部２８０２は、１回目の選択操作が行われてからの経過時間Δｔを計測して判定出力部２８０３に通知している。つまり、経過時間特定部２８０２は、時刻情報信号１９１３の示す時刻から、１回目の選択操作の選択時刻「１０時」を減算することにより経過時間Δｔを計測している。

したがって、判定出力部２８０３は、次の２回目の選択操作が行われるまでの間、１回目の選択操作によって算出された各機能の可能性スコアと、確信度の変化量ΔＢｆａと、経過時間Δｔとを用いて、現時点が第１支援タイミングであるか否かを判定する。

すなわち、判定出力部２８０３は、経過時間Δｔが時間閾値（第４の閾値）ｔｈよりも長く、確信度の変化量ΔＢｆａの絶対値が変化量閾値θａよりも小さく、且つ、スコア閾値（第５の閾値）γａよりも大きい可能性スコアがある場合に、現時点が第１支援タイミングであると判定する。

このような判別は、以下のような根拠に基づく。

判定出力部２８０３は、経過時間Δｔが時間閾値ｔｈを超えると、ユーザが困惑している可能性があると推定する。しかし、ユーザが困惑しているわけではなく、別のことに気をとられているために、経過時間Δｔが増加していることがある。そこで、判定出力部２８０３は、ユーザが別のことに気を取られていることを、誤って困惑していると判別してしまうのを避けるために、確信度の変化量ΔＢｆａを用いて、選択操作に行き詰まりがあるか否かのチェックを行っている。

つまり、ユーザが選択操作に困惑すると、同じメニューを探し回ることになり、目的を推定するための新たな手がかりを得ることができなくなる。その結果、確信度Ｂｆ（ｆ）の値が変化しなくなるという傾向がある。そこで、判定出力部２８０３は、確信度の変化量ΔＢｆａの絶対値が変化量閾値θａよりも小さいと、ユーザが単に別のことに気をとられているのではなく、選択操作に行き詰まりがあると判断する。

そこで、判定出力部２８０３は、経過時間Δｔが時間閾値ｔｈよりも長く、確信度の変化量ΔＢｆａの絶対値が変化量閾値θａよりも小さい場合に、ユーザが選択操作に行き詰って困惑していると判断し、ユーザがそのような困惑状態に陥っていることを、第１支援タイミングの判定基準にしている。

さらに、何れの機能に対しても低い可能性スコアしか得られていない段階で、可能性スコアに基づく機能の提示を行っても、その機能がユーザの目的とする機能でないことがある。

そこで、判定出力部２８０３は、何れかの機能の可能性スコアがスコア閾値γａよりも大きい場合に、ユーザの目的として可能性の高い機能が推定されていると判断し、そのような機能が推定されていることを、第１支援タイミングの判定基準にしている。

例えば、時間閾値ｔｈはｔｈ＝１０秒であり、変化量閾値θａはθａ＝０．５であり、スコア閾値γａはγａ＝０．６である。

このような場合、判定出力部２８０３は、現時点での経過時間ΔｔがΔｔ＝２秒であれば、１つの可能性スコア「０．６２」がスコア閾値γａ＝０．６よりも大きくても、経過時間Δｔ＝２秒が時間閾値ｔｈ＝１０秒よりも小さく、確信度の変化量ΔＢｆａが不定であるため、現時点（１回目の選択操作が行われてから２秒経過したとき）が第１支援タイミングでないと判定する。

次に、図２５に示すように、２回目の選択操作により入力選択肢「番組表」が選択されると、操作支援判定部１９０２の判定出力部２８０３は、判定入力信号１９１１に基づいて、２回目の選択操作によって算出された各機能の可能性スコアおよび確信度を知得する。具体的に、判定出力部２８０３は、機能ＩＤ「１」の機能の可能性スコア「０．８７」および確信度「−１．０３」と、機能ＩＤ「２」の機能の可能性スコア「０．８７」および確信度「−０．１４」と、機能ＩＤ「Ｎ」の機能の可能性スコア「０．８７」および確信度「−０．５３」とを知得する。

またこのとき、操作支援判定部１９０２の確信度変化算出部２８０１は、２回目の選択操作による各機能の確信度の平均値「−０．５６」を算出する。さらに、確信度変化算出部２８０１は、１回目の選択操作による各機能の確信度の平均値「−０．７６」と、２回目の選択操作による各機能の確信度の平均値「−０．５６」との差「−０．２０」を、上述の確信度の変化量ΔＢｆａとして判定出力部２８０３に通知する。

さらに、操作支援判定部１９０２の経過時間特定部２８０２は、２回目の選択操作が行われてからの経過時間Δｔを計測して判定出力部２８０３に通知している。つまり、経過時間特定部２８０２は、時刻情報信号１９１３の示す時刻から、２回目の選択操作の選択時刻「１０時３秒」を減算することにより経過時間Δｔを計測している。

したがって、判定出力部２８０３は、次の３回目の選択操作が行われるまでの間、２回目の選択操作によって算出された各機能の可能性スコア、確信度の変化量ΔＢｆａ、および経過時間Δｔを、スコア閾値γａ、変化量閾値θａ、および時間閾値ｔｈと比較することにより、再び、現時点が第１支援タイミングであるか否かを判定する。

例えば、上述と同様、時間閾値ｔｈはｔｈ＝１０秒であり、変化量閾値θａはθａ＝０．５であり、スコア閾値γａはγａ＝０．６である。

このような場合、判定出力部２８０３は、現時点での経過時間ΔｔがΔｔ＝１１秒であれば、経過時間Δｔ＝１１秒が時間閾値ｔｈ＝１０秒よりも長く、確信度の変化量ΔＢｆａの絶対値「０．２」が変化量閾値θａ＝０．５よりも大きく、且つ、３つの可能性スコア「０．８７」がスコア閾値γａ＝０．６よりも大きいため、現時点（３回目の選択操作が行われてから１１秒経過したとき）が第１支援タイミングであると判定する。

そして、判定出力部２８０３は、このように現時点が第１支援タイミングであると判別すると、可能性ベース推定結果信号３１１を操作支援判定結果信号１９１２として出力する。

このように、本実施の形態における目的推定装置１９００は、ユーザが目的とする機能を見つけていない段階で、新たな選択操作を行うことができずに悩んでいるときに、ユーザの目的として可能性のある機能、つまり可能性スコアの高い機能を提示するような支援を行うことで、効率的な支援を実現する。

次に、判定出力部２８０３の第２支援タイミングにおける動作について、図２７および図２８を用いて詳細に説明する。

図２７は、具体的な選択操作の他の例を示す図である。

例えば、ユーザは、１回目（ｔ＝１）の選択操作では、選択時刻「１０時」に入力選択肢「ＨＤＤ／ＤＶＤ／ＳＤ切換」を選択し、その３秒後の選択時刻「１０時３秒」に、２回目（ｔ＝２）の選択操作として入力選択肢「番組表」を選択し、さらにその４秒後に、３回目（ｔ＝３）の選択操作として入力選択肢「再生ナビ」を選択する。

図２８は、判定出力部２８０３の第２支援タイミングにおける動作を説明するための説明図である。

判定出力部２８０３は、ユーザによって選択操作が行われて入力選択肢が選択されるごとに、その選択操作が行われたときを現時点として、現時点が第２支援タイミングであるか否かを判別する。

以下、図２７に示す２回目および３回目の選択操作が行われたときにおける判定出力部２８０３の具体的な動作の例を説明する。

図２７に示すように、２回目の選択操作により入力選択肢「番組表」が選択されると、上述と同様、操作支援判定部１９０２の判定出力部２８０３は、判定入力信号１９１１に基づいて、２回目の選択操作によって算出された各機能の可能性スコアおよび確信度を知得する。具体的に、判定出力部２８０３は、機能ＩＤ「１」の機能の可能性スコア「０．８７」および確信度「−１．０３」と、機能ＩＤ「２」の機能の可能性スコア「０．８７」および確信度「−０．１４」と、機能ＩＤ「Ｎ」の機能の可能性スコア「０．８７」および確信度「−０．５３」とを知得する。

またこのとき、操作支援判定部１９０２の確信度変化算出部２８０１は、上述と同様、２回目の選択操作による各機能の確信度の平均値「−０．５６」を算出する。さらに、確信度変化算出部２８０１は、１回目の選択操作による各機能の確信度の平均値「−０．７６」と、２回目の選択操作による各機能の確信度の平均値「−０．５６」との差「−０．２０」を、上述の確信度の変化量ΔＢｆａとして判定出力部２８０３に通知する。

したがって、判定出力部２８０３は、２回目の選択操作によって算出された各機能の確信度と、確信度の変化量ΔＢｆａとを用いて、２回目の選択操作が行われた現時点が第２支援タイミングであるか否かを判定する。

すなわち、判定出力部２８０３は、確信度の変化量ΔＢｆａの絶対値が変化量閾値（第２の閾値）θｂ（θｂ＜θａ）よりも小さく、且つ、確信度閾値γｂよりも大きい確信度Ｂｆ（ｆ）がある場合に、現時点が第２支援タイミングであると判定する。

このような判別は、以下のような根拠に基づく。

ユーザは選択操作の行き詰まりを強く感じるほど操作支援を強く希望する。また、上述のように、ユーザが選択操作に行き詰まると、同じメニューを探し回ることになり、目的を推定するための新たな手がかりを得ることができなくなる。その結果、確信度Ｂｆ（ｆ）の値が変化しなくなるという傾向がある。そこで、判定出力部２８０３は、確信度の変化量ΔＢｆａの絶対値が変化量閾値θｂよりも小さいと、ユーザの選択操作に行き詰まりがあると判断する。

そこで、判定出力部２８０３は、確信度の変化量ΔＢｆａの絶対値が変化量閾値θａよりも小さい場合に、ユーザが選択操作に行き詰っていると判断し、ユーザがそのように行き詰っていることを、第２支援タイミングの判定基準にしている。

さらに、何れの機能に対しても低い確信度Ｂｆ（ｆ）しか得られていない段階で、確信度Ｂｆ（ｆ）に基づく機能ｆの提示を行っても、その機能ｆがユーザの目的とする機能でないことがある。

そこで、判定出力部２８０３は、何れかの機能の確信度が確信度閾値γｂよりも大きい場合に、ユーザの目的として確信度の高い機能が推定されていると判断し、そのような機能が推定されていることを、第２支援タイミングの判定基準にしている。

例えば、変化量閾値θｂはθｂ＝０．１５であり、確信度閾値γｂはγｂ＝−０．２である。

このような場合、判定出力部２８０３は、１つの確信度「−０．１４」が確信度閾値γｂ＝−０．２よりも大きくても、確信度の変化量ΔＢｆａ＝−０．２０の絶対値「０．２」が変化量閾値θｂ＝０．１５よりも大きいため、現時点（２回目の選択操作が行われたとき）が第２支援タイミングでないと判定する。

次に、図２７に示すように、２回目の選択操作から時間閾値ｔｈ（＝１０秒）を経過しないうちに３回目の選択操作により入力選択肢「再生ナビ」が選択されると、操作支援判定部１９０２の判定出力部２８０３は、判定入力信号１９１１に基づいて、３回目の選択操作によって算出された各機能の可能性スコアおよび確信度を知得する。具体的に、判定出力部２８０３は、機能ＩＤ「１」の機能の可能性スコア「０．８７」および確信度「−１．０３」と、機能ＩＤ「２」の機能の可能性スコア「０．８７」および確信度「−０．１４」と、機能ＩＤ「Ｎ」の機能の可能性スコア「０．８７」および確信度「−０．１６」とを知得する。

またこのとき、操作支援判定部１９０２の確信度変化算出部２８０１は、３回目の選択操作による各機能の確信度の平均値「−０．４３」を算出する。さらに、確信度変化算出部２８０１は、２回目の選択操作による各機能の確信度の平均値「−０．５６」と、３回目の選択操作による各機能の確信度の平均値「−０．４３」との差「−０．１３」を、上述の確信度の変化量ΔＢｆａとして判定出力部２８０３に通知する。

したがって、判定出力部２８０３は、３回目の選択操作によって算出された各機能の確信度および確信度の変化量ΔＢｆａの絶対値を、確信度閾値γｂおよび変化量閾値θｂと比較することにより、再び、３回目の選択操作が行われた現時点が第２支援タイミングであるか否かを判別する。

例えば、上述と同様、変化量閾値θｂはθｂ＝０．１５であり、確信度閾値γｂはγｂ＝−０．２である。

このような場合、判定出力部２８０３は、確信度の変化量ΔＢｆａ＝−０．１３の絶対値「０．１３」が変化量閾値θｂ＝０．１５よりも小さく、且つ、２つの確信度「−０．１４」および「−０．１６」が確信度閾値γｂ＝−０．２よりも大きいため、現時点（３回目の選択操作が行われたとき）が第２支援タイミングであると判定する。

そして、判定出力部２８０３は、このように現時点が第２支援タイミングであると判別すると、確信度ベース推定結果信号３１２を操作支援判定結果信号１９１２として出力する。

このように、本実施の形態における目的推定装置１９００は、ユーザが目的とする機能を探して行き詰った段階で、高い確信度が得られていれば、その確信度の高い機能を提示するような支援を行うことで、ユーザによる無駄な機能の探索、つまり余計な選択操作を低減することができる。

図２９は、操作支援判定部１９０２の動作を示すフローチャートである。

まず、操作支援判定部１９０２は、判定入力信号１９１１を取得し（ステップＳ１００）、ユーザから支援要求が受け付けられたか否か、つまり支援要求信号１２１ａを取得したか否かを判別する（ステップＳ１０２）。

ここで、操作支援判定部１９０２は、支援要求が受け付けられたと判別すると（ステップＳ１０２のＹ）、第３支援タイミングでユーザの目的とする機能を提示すべきと判定する。そして、このとき、操作支援判定部１９０２は、各機能に対して算出された確信度Ｂｆ（ｆ）の何れかが確信度閾値γよりも大きいか否かを判別する（ステップＳ１０４）。操作支援判定部１９０２は、確信度Ｂｆ（ｆ）の何れかが確信度閾値γよりも大きいと判別すると（ステップＳ１０４のＹ）、確信度ベース推定結果信号３１２を操作支援判定結果信号１９１２として出力し（ステップＳ１０６）、確信度閾値γ以下と判別すると（ステップＳ１０４のＮ）、可能性ベース推定結果信号３１１を操作支援判定結果信号１９１２として出力する（ステップＳ１０８）。

また、操作支援判定部１９０２は、ステップＳ１０２で支援要求が受け付けられていないと判別すると（ステップＳ１０２のＮ）、さらに、先に判定入力信号１９１１が取得されてからの経過時間Δｔが時間閾値ｔｈよりも長いか否かを判別する（ステップＳ１１０）。つまり、操作支援判定部１９０２は、ユーザが困惑している可能性があるか否かを判別する。

ここで、操作支援判定部１９０２は、経過時間Δｔが時間閾値ｔｈよりも長いと判別すると（ステップＳ１１０のＹ）、さらに、確信度の変化量ΔＢｆａの絶対値が変化量閾値θａよりも小さいか否かを判別する（ステップＳ１１２）。つまり、操作支援判定部１９０２は、ユーザの選択操作に行き詰まりがあるか否かを判別する。

そして、操作支援判定部１９０２は、確信度の変化量ΔＢｆａの絶対値が変化量閾値θａよりも小さいと判別すると（ステップＳ１１２のＹ）、ユーザが選択操作に行き詰っていると判断し、さらに、スコア閾値γａよりも大きい可能性スコアがあるか否かを判別する（ステップＳ１１４）。

ここで、操作支援判定部１９０２は、スコア閾値γａよりも大きい可能性スコアがあると判別すると（ステップＳ１１４のＹ）、第１支援タイミングでユーザの目的とする機能を提示すべきと判定する。そして、このとき、操作支援判定部１９０２は、可能性ベース推定結果信号３１１を操作支援判定結果信号１９１２として出力する（ステップＳ１１６）。

また、操作支援判定部１９０２は、ステップＳ１１０で経過時間Δｔが時間閾値ｔｈ以下と判別すると（ステップＳ１１０のＮ）、さらに、次の判定入力信号１９１１を取得したか否かを判別する（ステップＳ１１８）。そして、操作支援判定部１９０２は、次の判定入力信号１９１１を取得したと判別すると（ステップＳ１１８のＹ）、前回の判定入力信号１９１１と取得した判定入力信号１９１１とを比較することにより、確信度の変化量ΔＢｆａを算出する（ステップＳ１２０）。

さらに、操作支援判定部１９０２は、確信度の変化量ΔＢｆａの絶対値が変化量閾値θｂよりも小さいか否かを判別する（ステップＳ１２２）。つまり、操作支援判定部１９０２は、ユーザの選択操作に行き詰まりがあるか否かを判別する。ここで、操作支援判定部１９０２は、確信度の変化量ΔＢｆａの絶対値が変化量閾値θｂよりも小さいと判別すると（ステップＳ１２２のＹ）、ユーザが選択操作に行き詰っていると判断し、さらに、確信度閾値γｂよりも大きい確信度Ｂｆ（ｆ）があるか否かを判別する（ステップＳ１２４）。

ここで、操作支援判定部１９０２は、確信度閾値γｂよりも大きい確信度Ｂｆ（ｆ）があると判別すると（ステップＳ１２４のＹ）、既にユーザの目的とする機能が適切に推定され、第２支援タイミングでその機能を提示すべきと判定する。そして、このとき、操作支援判定部１９０２は、確信度ベース推定結果信号３１２を操作支援判定結果信号１９１２として出力する（ステップＳ１２６）。

また、操作支援判定部１９０２は、ステップＳ１１２で確信度の変化量ΔＢｆａの絶対値が変化量閾値θａ以上であると判別したとき（ステップＳ１１２のＮ）、ステップＳ１１４で全ての可能性スコアがスコア閾値γａ以下であると判別したとき（ステップＳ１１４のＮ）、ステップＳ１１８で次の判定入力信号１９１１を取得していないと判別したとき（ステップＳ１１８のＮ）、ステップＳ１２２で確信度の変化量ΔＢｆａの絶対値が変化量閾値θｂ以上であると判別したとき（ステップＳ１２２のＮ）、および、ステップＳ１２４で全ての確信度Ｂｆ（ｆ）が確信度閾値γｂ以下であると判別したとき（ステップＳ１２４のＮ）には、全ての処理を終了すべきか否かを判別する（ステップＳ１２８）。操作支援判定部１９０２は、終了すべきでないと判別すると（ステップＳ１２８のＮ）、ステップＳ１０２からの処理を繰り返し実行し、終了すべきと判別すると（ステップＳ１２８のＹ）、全ての処理を終了する。

図３０は、本実施の形態における目的推定装置１９００の動作を示すフローチャートである。

まず、ユーザが入力部１０１の電源ボタン５０５を押下すると、入力部１０１は、電源をオンするように指示する内容の入力信号１２１を入出力制御部１０７に出力する。その結果、入出力制御部１０７は、その入力信号１２１を機器制御信号１２４として機器制御部１０９に出力し、機器制御部１０９に対して操作対象機器の電源をオンさせる。

続いて、入出力制御部１０７は、再び電源ボタン５０５が押下されて電源をオフするように指示されたか否か、つまり、電源をオフするように指示する内容の入力信号１２１が入力部１０１から出力されたか否かを判別する（ステップＳ２００）。ここで、入出力制御部１０７は、電源をオフするように指示されたと判別したときには（ステップＳ２００のＹ）、機器制御部１０９に対して操作対象機器の電源をオフするにように指示する内容の機器制御信号１２４を出力し、操作対象機器の電源をオフさせる。

一方、入出力制御部１０７は、電源をオフするように指示されていないと判別したときには（ステップＳ２００のＮ）、さらに、ユーザが入力部１０１を操作して選択肢を選択したか否かを判別する（ステップＳ２０２）。ここで、入出力制御部１０７は、選択肢を選択していないと判別すると（ステップＳ２０２のＮ）、現時点が第１支援タイミングであるか否かを操作支援判定部１９０２に判定させる（ステップＳ２０４）。このとき、操作支援判定部１９０２は、図２９に示すステップＳ１１０〜Ｓ１１４の処理を行うことにより、現時点が第１支援タイミングであるか否かを判定する。

そして、現時点が第１支援タイミングでないと判定されると（ステップＳ２０４のＮ）、入出力制御部１０７はステップＳ２００からの処理を繰り返し実行する。一方、現時点が第１支援タイミングであると判定されると（ステップＳ２０４のＹ）、入出力制御部１０７は、操作支援判定部１９０２から出力される操作支援判定結果信号１９１２（可能性ベース推定結果信号３１１）を取得して、その操作支援判定結果信号１９１２を目的推定結果信号１３０として操作支援決定部１１４に出力する。その結果、操作支援提示部１０５は、目的推定部１９０１の推定結果を表示することにより操作支援を実行する（ステップＳ２０６）。この場合、操作支援提示部１０５には、可能性ベースの推定結果を、図１８に示す可能性ベースの操作支援方法で表示させる。

また、入出力制御部１０７は、ステップＳ２０２で選択肢を選択したと判別すると（ステップＳ２０２のＹ）、その選択された選択肢を入力選択肢として操作履歴格納部１０８に格納する（ステップＳ２０８）。このように、入力選択肢が操作履歴格納部１０８に格納されると、操作履歴格納部１０８には、図７に示すように、これまで選択された入力選択肢が操作履歴として蓄積される。

次に、入出力制御部１０７は、ステップＳ２０２で取得された入力選択肢、つまり操作履歴格納部１０８に格納された最新の入力選択肢に応じた処理を実行する（ステップＳ２１０）。

次に、入出力制御部１０７は、ステップＳ２１０において機能が実行されたか否かを判別する（ステップＳ２１２）。ここで、入出力制御部１０７は、機能が実行されたと判別すると（ステップＳ２１２のＹ）、操作履歴格納部１０８に格納されている操作履歴を消去するなどの終了処理を実行し（ステップＳ２１４）、ステップＳ２００からの処理を繰り返し実行する。

一方、入出力制御部１０７は、機能が実行されていないと判別すると（ステップＳ２１２のＮ）、操作履歴格納部１０８から、ステップＳ２０２で取得された入力選択肢を含む操作履歴を履歴信号１３３として出力させて、その履歴信号１３３をサブゴール推定部１１０に出力する。これにより、入出力制御部１０７は、サブゴール推定部１１０に対して、入力選択肢ごとに、各機能のサブゴールおよびサブゴールスコアの推定を実行させる（ステップＳ２１６）。

さらに、入出力制御部１０７は、サブゴールおよびサブゴールスコアを用いた、ユーザの目的とする機能の推定を、目的推定部１９０１に対して実行させる（ステップＳ２１８）。

ここで、入出力制御部１０７は、現時点が第３支援タイミングであるか否かを操作支援判定部１９０２に判定させる（ステップＳ２２０）。このとき、操作支援判定部１９０２は、図２９のステップＳ１０２の処理を実行することにより、現時点が第３支援タイミングであるか否かを判定する。

操作支援判定部１９０２によって現時点が第３タイミングであると判定されると（ステップＳ２２０のＹ）、入出力制御部１０７は、その操作支援判定部１９０２から操作支援判定結果信号１９１２を取得して、その操作支援判定結果信号１９１２を目的推定結果信号１３０として操作支援決定部１１４に出力する。その結果、操作支援提示部１０５は、目的推定部１９０１の推定結果を表示することにより操作支援を実行する（ステップＳ２０６）。

一方、操作支援判定部１９０２は、現時点が第３タイミングでないと判定すると（ステップＳ２２０のＮ）、さらに、現時点が第２支援タイミングであるか否かを判定する（ステップＳ２２２）。このとき、操作支援判定部１９０２は、図２９のステップＳ１２２，Ｓ１２４の処理を実行することにより、現時点が第２支援タイミングであるか否かを判定する。

操作支援判定部１９０２によって現時点が第２支援タイミングであると判定されると（ステップＳ２２２のＹ）、入出力制御部１０７は、その操作支援判定部１９０２から操作支援判定結果信号１９１２（確信度ベース推定結果信号３１２）を取得して、その操作支援判定結果信号１９１２を目的推定結果信号１３０として操作支援決定部１１４に出力する。その結果、操作支援提示部１０５は、目的推定部１９０１の推定結果を表示することにより操作支援を実行する（ステップＳ２０６）。この場合、操作支援提示部１０５には、確信度ベースの推定結果が表示される。

一方、操作支援判定部１９０２によって現時点が第２支援タイミングでないと判定されると（ステップＳ２２２のＮ）、入出力制御部１０７は、ステップＳ２００からの処理を繰り返し実行する。

このように、本実施の形態では、ユーザが入力部１０１の支援要求入力部１１５に備えられたヘルプボタン５０７を押さなくても、ユーザが選択肢の選択操作に困惑しているときには、正しく推定された機能をユーザに提示することができる。

本発明の目的推定装置は、画面に提示された選択肢を選択することで機能を特定するインターフェースに対して利用することができ、例えば、階層型のインターフェースをもつテレビや、ＤＶＤプレーヤ、ＤＶＤレコーダ、携帯電話等に適用することができる。また、プルダウン型のメニューのようにメニューを選択しないとその中にある機能が見えないようなインターフェースをもつパーソナルコンピュータなどの機器の操作支援装置としても有用である。

本発明の実施の形態１における目的推定装置の構成図である。 同上の選択肢と機能を説明するための説明図である。 同上の入力部の外観を示す図である。 同上の機能表現格納部に格納されている情報を示す図である。 同上の単語概念記憶部に格納されている情報の一例を示す図である。 同上のサブゴール推定部の機能構成を詳細に示す構成図である。 同上の履歴信号の内容を示す図である。 同上の入力選択肢から解釈される入力解釈を示す図である。 同上の入力解釈と部分要素とのスコアを示す図である。 同上の入力解釈とサブゴール候補とのスコアを示す図である。 同上のサブゴール推定結果信号の内容を示す図である。 同上のサブゴール推定部の動作を示すフローチャートである。 同上の目的推定部の機能構成を詳細に示す構成図である。 同上の可能性ベース推定部の動作を説明するための説明図である。 同上の可能性ベース推定部の他の動作を説明するための説明図である。 同上の確信度ベース推定部によって算出される確信度を示す図である。 同上の目的推定部の動作を示すフローチャートである。 同上の可能性ベースの操作支援方法で表示される操作対象機器の機能名を示す図である。 同上の目的推定装置の動作を示すフローチャートである。 同上の目的推定装置の効果を説明するための、従来の目的推定装置によって推定された結果を示す図である。 本発明の実施の形態２における目的推定装置の構成図である。 同上の判定入力信号の内容を示す図である。 同上の目的推定部の機能構成を詳細に示す構成図である。 同上の操作支援判定部の機能構成を詳細に示す構成図である。 同上の具体的な選択操作の一例を示す図である。 同上の判定出力部の第１支援タイミングにおける動作を説明するための説明図である。 同上の具体的な選択操作の他の例を示す図である。 同上の判定出力部の第２支援タイミングにおける動作を説明するための説明図である。 同上の操作支援判定部の動作を示すフローチャートである。 同上の目的推定装置の動作を示すフローチャートである。 従来の目的推定装置の構成を示すブロック図である。

符号の説明

１００，１９００ 目的推定装置
１０１ 入力部
１０２ 選択肢入力部
１０３ 出力部
１０４ 選択肢提示部
１０５ 操作支援提示部
１０６ 支援要求入力部
１０７ 入出力制御部
１０８ 操作履歴格納部
１０９ 機器制御部
１１０ サブゴール推定部
１１１ 機能表現格納部
１１２ 単語概念記憶部
１１３，１９０１ 目的推定部
１１４ 操作支援決定部
２０１ 入力解釈部
２０２ 近傍要素特定部
２０３ 導出部
２０４ 推定部
３０１ 可能性ベース推定部
３０２ 確信度ベース推定部
３０３ 切換部
５０２ カーソルキー
５０３ 決定ボタン
５０４ 戻るボタン
５０５ 電源ボタン
５０６ メニューボタン
５０７ ヘルプボタン
６０１ 機能表現データベース
１９０２ 操作支援判定部
１９０３ 時刻情報取得部

Claims (12)

1. 複数の選択肢が選択されることにより前記複数の選択肢に応じた機能を実行する操作対象機器が有する複数の機能の中から、ユーザの目的とする機能を推定する目的推定装置であって、
   複数の選択肢の中から、ユーザによって選択された選択肢を入力選択肢として取得する選択肢取得手段と、
   前記操作対象機器の機能ごとに、当該機能の機能名の文字列に含まれる複数の要素を要素群として記憶している機能要素記憶手段と、
   前記操作対象機器の機能ごとに、当該機能の要素群の中から、１つまたは複数の前記要素からなる互いに異なる複数の部分範囲を設定し、前記選択肢取得手段に取得された入力選択肢と、前記複数の部分範囲のそれぞれとの間の類似度を算出し、最大の類似度に対応する部分範囲をサブゴールとして特定するサブゴール特定手段と、
   前記操作対象機器の複数の機能のうち、前記サブゴールの類似度が大きい機能ほど、ユーザの目的とされていると推定する推定手段と
   を備えることを特徴とする目的推定装置。
2. 前記サブゴール特定手段は、
   前記選択肢取得手段によって取得された入力選択肢を表現する文字列を複数の要素に分けることにより、前記複数の要素をそれぞれ入力解釈として生成し、
   前記操作対象機器の機能ごとに、前記入力選択肢の複数の入力解釈のそれぞれと、前記複数の部分範囲のそれぞれとの間の類似度を算出し、最大の類似度に対応する部分範囲を前記サブゴールとして特定する
   ことを特徴とする請求項１記載の目的推定装置。
3. 前記サブゴール特定手段は、
   前記選択肢取得手段により取得された入力選択肢ごとに、当該入力選択肢に対する前記操作対象機器の各機能のサブゴールを特定し、
   前記推定手段は、
   前記操作対象機器の機能ごとに、当該機能と前記各入力選択肢との間で特定された複数の前記サブゴールの類似度のうち最大の類似度を、当該機能の可能性スコアとして算出し、前記操作対象機器の複数の機能の中で、前記可能性スコアの大きい機能ほど、ユーザの目的とされていると推定する可能性ベース推定手段を備える
   ことを特徴とする請求項２記載の目的推定装置。
4. 前記サブゴール特定手段は、
   前記選択肢取得手段により取得された入力選択肢ごとに、当該入力選択肢に対する前記操作対象機器の各機能のサブゴールを特定し、
   前記推定手段は、
   前記操作対象機器の機能ごとに、当該機能の要素群のうち、当該機能と前記各入力選択肢との間で特定された複数の前記サブゴールの何れにも含まれていない要素の数の割合が大きいほど小さく、前記複数のサブゴールの類似度が大きいほど大きくなるような確信度を算出し、前記操作対象機器の機能の中で、前記確信度の大きい機能ほど、ユーザの目的とされていると推定する確信度ベース推定手段を備える
   ことを特徴とする請求項２記載の目的推定装置。
5. 前記目的推定装置は、さらに、
   ユーザから支援の要求を受け付ける支援要求受付手段を備え、
   前記サブゴール特定手段は、
   前記支援の要求が受け付けられたときまでに前記選択肢取得手段により取得された入力選択肢ごとに、当該入力選択肢に対する前記操作対象機器の各機能のサブゴールを特定し、
   前記推定手段の前記可能性ベース推定手段または前記確信度ベース推定手段は、
   前記支援の要求が受け付けられたときに、前記可能性スコアまたは前記確信度を算出し、前記可能性スコアまたは前記確信度の大きい機能ほどユーザの目的とされていると推定する
   ことを特徴とする請求項３または４記載の目的推定装置。
6. 前記目的推定装置は、さらに、
   前記推定手段により推定された機能を提示する提示手段を備え、
   前記推定手段は、さらに、
   前記操作対象機器の機能ごとに、当該機能と前記各入力選択肢との間で特定された複数の前記サブゴールの類似度のうち最大の類似度を、当該機能の可能性スコアとして算出し、前記操作対象機器の複数の機能の中で、前記可能性スコアの大きい機能ほど、ユーザの目的とされていると推定する可能性ベース推定手段と、
   前記確信度が第１の閾値よりも大きいときには、前記確信度ベース推定手段により推定された機能を前記提示手段に提示させ、前記確信度が前記第１の閾値よりも小さいときには、前記可能性ベース推定手段により推定された機能を前記提示手段に提示させる切換手段とを備える
   ことを特徴とする請求項４記載の目的推定装置。
7. 前記確信度ベース推定手段は、前記選択肢取得手段により入力選択肢が順次取得されるごとに前記各機能の確信度を更新し、
   前記目的推定装置は、さらに、
   前記推定手段により推定された機能を提示する提示手段と、
   前記確信度ベース推定手段により更新される前記各機能の確信度の全体的な変化量が第２の閾値よりも小さいときに、前記確信度ベース推定手段により推定された機能を前記提示手段に提示させる提示タイミング判定手段とを備える
   ことを特徴とする請求項４記載の目的推定装置。
8. 前記提示タイミング判定手段は、
   前記変化量が前記第２の閾値よりも小さく、且つ、前記各機能の確信度のうち第３の閾値よりも大きい確信度があるときに、前記確信度ベース推定手段により推定された機能を前記提示手段に提示させる
   ことを特徴とする請求項７記載の目的推定装置。
9. 前記可能性ベース推定手段は、前記選択肢取得手段により入力選択肢が順次取得されるごとに前記各機能の可能性スコアを更新し、
   前記目的推定装置は、さらに、
   前記選択肢取得手段によって入力選択肢が順次取得される場合に、前記選択肢取得手段が入力選択肢を最後に取得した時刻からの経過時間を計測する時間計測手段と、
   前記推定手段により推定された機能を提示する提示手段と、
   前記時間計測手段により計測された経過時間が第４の閾値よりも長く、且つ、前記各機能の可能性スコアのうち第５の閾値よりも大きい可能性スコアがあるときに、前記可能性ベース推定手段により推定された機能を前記提示手段に提示させる提示タイミング判定手段とを備える
   ことを特徴とする請求項３記載の目的推定装置。
10. 前記目的推定装置は、さらに、
    前記可能性ベース推定手段により推定された複数の機能の機能名の中で、サブゴールを共通とする複数の機能名がある場合には、前記サブゴールを共通とする複数の機能名を纏めて提示する提示手段を備える
    ことを特徴とする請求項３記載の目的推定装置。
11. 複数の選択肢が選択されることにより前記複数の選択肢に応じた機能を実行する操作対象機器が有する複数の機能の中から、ユーザの目的とする機能を推定する目的推定方法であって、
    複数の選択肢の中から、ユーザによって選択された選択肢を入力選択肢として取得する選択肢取得ステップと、
    前記操作対象機器の機能ごとに、当該機能の機能名の文字列に含まれる複数の要素から、１つまたは複数の前記要素からなる互いに異なる複数の部分範囲を設定し、前記選択肢取得ステップで取得された入力選択肢と、前記複数の部分範囲のそれぞれとの間の類似度を算出し、最大の類似度に対応する部分範囲をサブゴールとして特定するサブゴール特定ステップと、
    前記操作対象機器の複数の機能のうち、前記サブゴールの類似度が大きい機能ほど、ユーザの目的とされていると推定する推定ステップと
    を含むことを特徴とする目的推定方法。
12. 複数の選択肢が選択されることにより前記複数の選択肢に応じた機能を実行する操作対象機器が有する複数の機能の中から、ユーザの目的とする機能を推定するためのプログラムであって、
    複数の選択肢の中から、ユーザによって選択された選択肢を入力選択肢として取得する選択肢取得ステップと、
    前記操作対象機器の機能ごとに、当該機能の機能名の文字列に含まれる複数の要素から、１つまたは複数の前記要素からなる互いに異なる複数の部分範囲を設定し、前記選択肢取得ステップで取得された入力選択肢と、前記複数の部分範囲のそれぞれとの間の類似度を算出し、最大の類似度に対応する部分範囲をサブゴールとして特定するサブゴール特定ステップと、
    前記操作対象機器の複数の機能のうち、前記サブゴールの類似度が大きい機能ほど、ユーザの目的とされていると推定する推定ステップと
    をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。

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