JP2015049711A - 操作解析装置、操作解析方法及び操作解析プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザによる展示機器の操作内容を解析する際の精度を向上させる。
【解決手段】ユーザによる展示機器の操作状況及び時刻を所定時間毎に特定した操作情報を、複数の展示機器から収集する。そして、展示機器の夫々がユーザにより操作されている状態を連続して示す操作情報を１単位としてグルーピングした複数の集合を生成する。また、複数の集合のうちの２つの集合の組合せにつき、操作情報が示す操作の類似度を特定可能な指標値を算出する。その上で、算出した指標値に基づいて、当該２つの集合の夫々に含まれる操作情報が示す操作が同一ユーザにより行われたか否かを識別する。
【選択図】 図４

Description

本発明は、ユーザによる機器の評価状況を解析する技術に関する。

商品の売り上げを向上させるべく、市場動向に合った商品を提供するためには、まずユーザの需要を調査することが重要である。ユーザの需要を調査するための技術の一例として、ユーザが手に取って視認可能に陳列された陳列物に、固定した角速度センサを設け、角速度センサで検出した角速度に基づいて陳列物の姿勢変化に基づいて、当該陳列物に対する顧客の注視部位を測定する技術が提案されている。また、他の一例として、商品がユーザによって動かされたことを無線タグに内蔵した振動センサで感知すると、無線でタグ管理装置に通知し、商品がユーザによって動かされた頻度を係数する技術が提案されている。

ここで、ユーザが何らかの操作を行う機器が商品である場合、店頭や展示会等で展示された機器をユーザがどのように操作したかを解析することで、ユーザの需要を推測するのに役立てることができる。なお、機器に対する操作を解析する技術の一例として、機器の持ち方や持ち上げたときの軌跡、タッチパッドに描かれた図形の軌跡等に基づいて、機器を操作したユーザを特定する技術が提案されている。

特開２００７−１１４８５１号公報 特開２００４−７８６３２号公報 特表２０１１−５２３７３０号公報

このようなユーザによる展示機器の操作内容の解析は、より具体的で精度が高いほど、ユーザの需要を正確に推測することができ、市場動向に合った商品の提供を可能にする。
そこで、本発明の１つの側面では、展示機器の操作をしたユーザの識別の精度を向上させることを目的とする。

本発明の１つの側面では、ユーザによる展示機器の操作状況及び時刻を所定時間毎に特定した操作情報を、複数の展示機器から収集する。そして、展示機器の夫々がユーザにより操作されている状態を連続して示す操作情報を１単位としてグルーピングした複数の集合を生成する。また、複数の集合のうちの２つの集合につき、当該２つの集合の夫々に含まれる操作情報が示す操作の類似度を決定可能な指標値を算出する。そして、当該指標値に基づいて、２つの集合の夫々に含まれる操作情報が示す操作が同一ユーザにより行われたか否かを識別する。

本発明の１つの側面によれば、展示機器の操作をしたユーザの識別の精度を向上させることができる。

本実施形態におけるシステム構成の一例を示す図である。 展示機器の機能構成の一例を示す図である。 操作情報テーブル（展示機器側）の一例を示す図である。 解析装置の機能構成の一例を示す図である。 操作情報テーブル（解析装置側）の一例を示す図である。 操作情報集合テーブルの一例を示す図である。 距離計算テーブルの一例を示す図である。 解析結果データの一例を示す図である。 展示機器による処理のフローチャートの一例であり、（Ａ）は加速度検出部、入力検出部及び情報収集部において実行される処理、（Ｂ）は送信部において実行される処理を示す。 解析装置の受信部、集合生成部、距離算出部、距離調整部及びユーザ識別部において実行される処理のフローチャートの一例である。 解析装置の受信部、集合生成部、距離算出部、距離調整部及びユーザ識別部において実行される処理のフローチャートの一例である。 静止状態に相当する操作情報を抽出した状態の一例を示す図である。 一連の操作に相当する操作情報を抽出した状態の一例を示す図である。 距離計算テーブルの距離調整後の状態の一例を示す図である。 クラスタリング処理の初期状態の操作情報集合テーブル及び距離計算テーブルの一例を示す図である。 クラスタ対の仮併合を行った操作情報集合テーブル及び距離計算テーブルの一例を示す図である。 クラスタ対を併合して距離を更新した状態の操作情報集合テーブル及び距離計算テーブルの一例を示す図である。 クラスタ対の仮併合を行った操作情報集合テーブル及び距離計算テーブルの一例を示す図である。 クラスタ対を併合して距離を更新した状態の操作情報集合テーブル及び距離計算テーブルの一例を示す図である。 解析装置の解析出力部において実行される処理のフローチャートの一例である。 解析装置及び展示機器のハードウェア構成の一例である。

＜実施形態の概要＞
ユーザが手に取って何らかの操作を行う機器（例えば、携帯電話やスマートフォン、タブレット等）を商品として販売する場合、例えば店頭や展示会等において複数の機器を展示することがある。ユーザは、まず展示機器を手に取り、操作してみることで、夫々の展示機器の機能や使いやすさ等を評価する。このときのユーザによる複数の展示機器の操作内容を解析することで、ユーザがどの機器に興味があるのか、どのように展示機器を用いるのか等、ユーザの動向を把握したり推測したりすることができる。そして、その結果を商品の開発や仕入れに反映させれば、市場動向に合った商品を提供することができる。

ここで、ユーザによる複数の展示機器の操作内容を解析するときに、夫々の操作をしたユーザが同一であるか否かを識別することで、より解析内容を具体化し、精度を高めることができる。例えば、店頭に展示されている複数の展示機器のうち、ある展示機器の操作を試みた同一ユーザが、他にどの展示機器の操作を試みたか等を特定できる。また、例えば、ある展示機器の操作を試みたユーザが一日で何人いたか等を特定することができる。

本実施形態では、このように、複数の展示機器の操作内容を解析するときに、夫々の操作をしたユーザが同一であるか否かを識別するときの精度を高める技術について説明する。

すなわち、本実施形態では、ユーザによる展示機器の操作状況及び時刻を所定時間毎に特定した操作情報を、複数の展示機器から収集する。そして、展示機器の夫々がユーザにより操作されている状態を連続して示す操作情報を１単位としてグルーピングした複数の集合を生成する。この集合は、例えば、ユーザが展示機器を展示台等から持ち上げて手に取り、一通りの機能を試してから、再び展示台等に戻すまでの一連の操作を示す操作情報の集合を意味する。また、本実施形態ではさらに、「同じ人物が複数の機器を同時に手に取って操作する可能性が低い」ということに着目し、集合の夫々につき、集合に含まれる操作情報が示す最も早い時刻から最も遅い時刻までの期間である操作期間を特定する。

そして、本実施形態では、複数の集合のうちの２つの集合の組合せにつき、当該２つの集合の夫々に含まれる操作情報が示す操作の類似度を決定可能な指標値を算出する。ここで、本実施形態では、前述した着目点に鑑み、例えば、当該２つの集合における操作期間が重複する場合に、当該２つの集合の組合せについて算出された指標値を、類似度が下がるように調整する。その上で、複数の集合のうちの２つの集合の組合せの夫々につき、算出した指標値を調整した指標値に基づいて、２つの集合の夫々に含まれる操作情報が示す操作が同一ユーザにより行われたか否かを識別する。このとき、操作期間が重複する集合の組合せについては、類似度が下がるように指標値が調整されているため、２つの集合の夫々に含まれる操作情報が示す操作が同一ユーザにより行われたと識別されにくい状態となっている。

このような本実施形態によれば、ユーザによる展示機器に対する一連の操作を夫々特定し、夫々の操作が類似しているか否かに基づいてユーザを識別することができる。さらに、本実施形態によれば、別々の展示機器において同時に行われた操作が同一ユーザにより行われたと識別される確率を下げることができる。したがって、複数の機器の操作内容を解析する際に、夫々の機器の操作をしたユーザが同一であるか否かを識別するときの精度を向上させることができる。このため、ユーザの需要についてより詳細に解析を行うことができる。

＜システム構成＞
図１は、本実施形態におけるシステム構成を示す。本実施形態では、システム１が、展示機器２及び解析装置３を備える。

展示機器２は、ユーザがタッチパネルを介して入力を行う機器であり、例えば、タブレットやスマートフォン等である。展示機器２は、例えば店頭の展示台等に設置されており、顧客であるユーザが手に取って操作を試すことができる。本実施形態において、展示機器２は、展示機器Ａ２−１、展示機器Ｂ２−２及び展示機器Ｃ２−３の３台設置されている。展示機器２は、ユーザにより行われた操作を示す操作情報を、解析装置３に送信する。

ここで、本明細書において、展示機器２の「操作」とは、展示機器２の機能を発揮させるための操作のみならず、例えばユーザが展示機器２を手に取る等、展示機器２自体に対して何らかの働きかけをしている状態も、場合に応じて含むものとする。

解析装置３は、コンピュータ（情報処理装置）であり、展示機器２から受信した操作情報の解析を行い、解析結果を出力する。
展示機器２及び解析装置３は、無線通信ネットワークにより、相互に通信可能である。無線通信ネットワークは、例えば、Ｗｉ−Ｆｉネットワーク、ブルートゥース・ネットワーク、ロング・ターム・エボリューション（ＬＴＥ）等である。なお、無線通信に必ず限定されるものではなく、有線通信であってもよい。

＜展示機器の機能構成＞
図２は、展示機器２の機能構成の一例を示す図である。展示機器２は、加速度検出部２１、入力検出部２２、情報生成部２３及び送信部２４を備える。展示機器２が備える記憶手段には、操作情報テーブル２５が格納される。

加速度検出部２１は、展示機器２が備える加速度センサにより、加速度の変化（傾きや振動等の動き）を所定時間毎に検出する。加速度検出部２１が加速度の変化を検出することで、ユーザが展示機器２を保持している（ユーザが展示機器２を展示台から持ち上げて手に取っている）状態を検出することができる。

入力検出部２２は、展示機器２が備えるタッチパネル（例えば投影型静電容量方式のタッチパネル）を介してユーザが行った入力操作を検出する。具体的には、入力検出部２２は、タッチパネルの誘起電流量（全検出素子の総和）及びタッチパネルの誘起電流が生じた接触面積（タッチ面積）に相当する検出素子数を、所定時間毎に検出する。

なお、これらの入力操作を検出する理由は次のとおりである。すなわち、指の誘電率や導電率は、ユーザによって異なるため、タッチパネルの誘起電流量は、ユーザによって異なる数値が検出される。また、指の太さやタッチパネルを押す力もユーザによって異なるため、タッチパネルを押したときの接触面積に相当する検出素子数も、ユーザによって異なる数値が検出される。このため、これらの情報に基づけば、入力操作を行ったユーザの識別を実現することが可能である。

情報生成部２３は、加速度検出部２１や入力検出部２２による検出結果を収集し、これらの情報に基づき、ユーザによる展示機器２の操作状況及び時刻を特定した操作情報を所定時間毎に生成する。なお、ユーザによる展示機器２の操作状況は、具体的には、加速度検出部２１や入力検出部２２による検出結果の内容であり、時刻は、加速度の変化や入力操作が検出された（検出結果の収集を行った）時刻である。

送信部２４は、情報生成部２３が生成した操作情報を、解析装置３に送信する。
操作情報テーブル２５は、情報生成部２３が生成した操作情報を格納するテーブルである。操作情報テーブル２５は、図３に示すように、加速度の変化や入力操作の検出結果の収集を行った時刻、加速度変化の有無、ロックを解除する操作の有無（ＩＮ１）、タッチパネルの誘起電流量（ＩＮ２）及びタッチパネルの誘起電流が生じたタッチ面積に相当する検出素子数（ＩＮ３）を示す情報を備える。

＜解析装置の機能構成＞
図４は、解析装置３の機能構成の一例を示す図である。解析装置３は、受信部３１、集合生成部３２、距離算出部３３、距離調整部３４、ユーザ識別部３５及び解析出力部３６を備える。解析装置３が備える記憶手段には、操作情報テーブル４１、操作情報集合テーブル４２、距離計算テーブル４３及び解析結果データ４４が格納される。

受信部３１は、展示機器Ａ２−１、展示機器Ｂ２−２及び展示機器Ｃ２−３から送信された操作情報を受信する。換言すれば、受信部３１は、展示機器２から操作情報を収集する情報収集部として機能する。

集合生成部３２は、受信部３１が受信した操作情報を、ユーザが展示機器２を手に取ってから展示台に戻すまでの一連の操作毎でグルーピングして複数の操作情報集合を生成する。そして、集合生成部３２は、夫々の操作情報集合につき、集合に含まれる操作情報が示す操作の操作期間を特定する。

距離算出部３３は、複数の操作情報集合のうちの２つの組合せの夫々における、２つの操作情報集合の夫々に含まれる操作情報が示す操作間の類似度を決定可能な指標値を算出する。具体的には、距離算出部３３は、かかる指標値として、２つの操作情報集合の夫々に含まれる操作情報が示す操作が互いに相違している度合を示す距離を算出する。両者の距離が大きいということはすなわち類似度が低いということであり、逆に両者の距離が小さいということはすなわち類似度が高いということである。このように、距離を指標値として算出することで、結果として両者の類似度を決定可能である。

距離調整部３４は、複数の操作情報集合のうちの２つの組合せにおいて、操作期間が重複する場合に、当該２つの操作情報集合の組合せについて算出された距離を増加させるように調整する。これにより、結果として両者の類似度を下げることができる。

ユーザ識別部３５は、複数の操作情報集合のうちの２つの組合せにおける距離に基づいて、当該２つの操作情報集合の夫々に含まれる操作情報が示す操作が同一ユーザにより行われたか否かを識別する。具体的には、ユーザ識別部３５は、距離が小さい操作情報集合同士を、同一ユーザにより行われた操作を示す操作情報集合として併合し、操作情報集合をユーザ別に分類（クラスタリング）する。

解析出力部３６は、ユーザ識別部３５によりユーザ別に分類された操作情報集合に基づき、展示機器２に対する操作の動向を解析し、解析結果を出力する。出力方法は、例えば、展示機器２が備える表示装置等に表示する方法や、解析結果を示すデータを記憶手段に出力する方法など、いかなる方法であってもよい。

次に、解析装置３の記憶手段に格納されるデータについて説明する。
操作情報テーブル４１は、受信部３１が展示機器Ａ２−１、展示機器Ｂ２−２及び展示機器Ｃ２−３から受信した操作情報をまとめて格納するテーブルである。操作情報テーブル４１は、図５に示すように、展示機器Ａ２−１、展示機器Ｂ２−２及び展示機器Ｃ２−３の夫々について、例えば、加速度の変化や入力操作の検出（検出結果の収集）を行った時刻、加速度変化の有無（Δα）、展示機器２のロックを解除する操作の有無（ＩＮ１）、タッチパネルの誘起電流量（ＩＮ２）及びタッチパネルの誘起電流が生じたタッチ面積に相当する検出素子数（ＩＮ３）を示す情報を備える。

操作情報集合テーブル４２は、集合生成部３２によって生成された操作情報集合、及びユーザ識別部３５によって操作情報集合をユーザ別に分類したクラスタを示す情報が格納されるテーブルである。操作情報集合テーブル４２は、図６に示すように、例えば、操作情報集合を識別する集合番号、展示機器、操作情報集合に含まれる操作情報が示す最も早い時刻である開始時刻、操作情報集合に含まれる操作情報が示す最も遅い時刻である終了時刻、後述するクラスタリングの演算において用いるクラスタを識別するクラスタ番号を示す情報を備える。

距離計算テーブル４３は、距離算出部３３によって２つの操作情報集合に含まれる操作情報が示す操作間の距離を計算する際に用いるテーブルである。距離計算テーブル４３は、図７に示すように、例えば、複数の操作情報集合（計算段階ではクラスタとして適宜統合される）のうちの２つの操作情報集合の組合せの夫々における、操作情報が示す操作間の距離が格納される。

解析結果データ４４は、解析出力部３６が最終的に出力する、展示機器２の操作内容の解析結果を示すデータである。解析結果データ４４は、図８に示すように、例えば、展示機器別の操作状況を示すデータを含み、具体的には、夫々の展示機器２における操作ユーザ数、延べ操作ユーザ数、操作時間を含む。また、解析結果データ４４は、例えば、ユーザ別の展示機器操作状況を示すデータを含み、具体的には、夫々のユーザにおける操作展示機器数、操作対象展示機器、操作時間及び操作回数を含む。

＜展示機器及び解析装置による処理＞
次に、展示機器２及び解析装置３による処理について説明する。
図９（Ａ）は、展示機器２の加速度検出部２１、入力検出部２２及び情報生成部２３において実行される処理を示す。この処理は、所定時間毎（例えば１秒毎等）に実行される。

ステップＳ１で、加速度検出部２１は、加速度センサにより、加速度の変化を検出する。すなわち、加速度検出部２１は、加速度の変化を検出することで、ユーザが展示機器２を手に取っている状態を検出（推定）する。なお、加速度検出部２１は、加速度の変化がない場合には、静止状態であると判断し、展示台の上に置かれていることを検出する。ここで、前記の検出精度を高めるために、加速度の検出値が、展示台の上に置かれた状態でかかる重力加速度と等しい、または差が一定の閾値以内であることをもって、展示台に置かれていると判断しても良い。

ステップＳ２で、入力検出部２２は、タッチパネルを介してユーザが行った入力操作を検出する。なお、入力検出部２２は、入力操作がない場合には、入力操作がないことを検出する。

ステップＳ３で、情報生成部２３は、加速度検出部２１が検出した加速度の変化の情報及び入力検出部２２が検出した入力操作の情報を収集する。そして、収集した情報と、収集した時刻（例えば現在時刻）とを対応付けて、操作情報を生成する。そして、操作情報テーブル２５に格納する。なお、図３は、展示機器Ａ２−１の操作情報テーブル２５のデータの具体例を示している。

図９（Ｂ）は、展示機器２の送信部２４において実行される処理を示す。この処理は、操作情報を操作情報テーブル２５に所定期間蓄積する毎（例えば一日毎等）に実行される。

ステップＳ１１で、送信部２４は、操作情報テーブル２５に格納された操作情報を、解析装置３に送信する。
なお、送信部２４は、通信のトラフィックや処理能力に余裕がある場合や、展示機器の記憶容量に余裕のない場合には、１つの操作情報を生成する毎に解析装置３に送信してもよい。

図１０〜図１１は、解析装置３の受信部３１、集合生成部３２、距離算出部３３、距離調整部３４及びユーザ識別部３５において実行される処理を示す。この処理は、所定時間毎（例えば一日毎等）に実行される。

ステップＳ２１で、受信部３１は、展示機器Ａ２−１、展示機器Ｂ２−２、展示機器Ｃ２−３の夫々から操作情報を受信し、操作情報テーブル４１に格納する。なお、展示機器２の送信部２４が１つの操作情報を生成する毎に解析装置３に送信する場合には、受信部３１は、当該ステップ２１の処理を、１つの操作情報が展示機器２から送信される毎に実行する。ここで、図５は、受信部３１が展示機器Ａ２−１、展示機器Ｂ２−２、展示機器Ｃ２−３の夫々から受信した操作情報を格納した、操作情報テーブル４１の一例を示している。

ステップＳ２２で、集合生成部３２は、全ての展示機器２につき、ユーザが展示機器２を操作していない静止状態に相当する操作情報を抽出する。具体的には、集合生成部３２は、操作情報テーブル４１を参照し、加速度の変化が所定の閾値未満の状態が所定の期間以上連続する期間の操作情報を静止状態に相当するものとし、当該静止状態の操作情報を全ての展示機器２について抽出する。なお、当該ステップ２２で用いる所定の閾値や、所定の期間は、予め解析装置３において適切な値を設定しておくことができる。ここで、図１２は、例えばこの所定の閾値を「０．５」とし、所定の期間を「２秒」とした場合に、図５に示した操作情報テーブル４１において、静止状態に相当する操作情報を抽出した状態を示している。

ステップＳ２３で、集合生成部３２は、全ての展示機器２につき、展示機器２の夫々がユーザにより操作されている状態を連続して示す操作情報を１単位としてグルーピングした操作情報集合を生成する。この操作情報集合は、換言すれば、集合生成部３２は、ユーザが展示機器２を手に取ってから展示台に戻すまでの一連の操作に相当する操作情報の集合である。具体的には、距離算出部３３は、静止状態に相当する操作情報を除外した操作情報を、連続した操作情報毎に１単位としてグルーピングして、操作情報集合を生成する。ここでいう「連続した操作情報」とは、操作情報テーブル４１に格納された操作情報を、操作が行われた時系列でソートしたときに、静止状態に相当する操作情報と次の静止状態に相当する操作情報に挟まれた１又は複数の操作情報を指す。そして、距離算出部３３は、操作情報集合毎に項番を付し、展示機器２を識別する情報や、操作情報集合に含まれる操作情報が示す操作の操作期間を示す情報を、操作情報集合テーブル４２に格納する。操作情報集合に含まれる操作情報が示す操作の操作期間を示す情報とは、具体的には、操作情報集合に含まれる操作情報が示す最も早い時刻である開始時刻、及び操作情報集合に含まれる操作情報が示す最も遅い時刻である終了時刻である。すなわち、この開始時刻から終了時刻までの期間が、操作情報集合に含まれる操作情報が示す操作の操作期間である。

ここで、図１３は、図５に示した操作情報テーブル４１において、図１２に示した静止状態に相当する操作情報を除外し、連続した操作情報毎に１つにグルーピングした操作情報集合を抽出した状態を示す。そして、図６に示した操作情報集合テーブル４２は、この状態におけるデータ例を示す。図１３において操作情報集合の夫々の左上に付した番号は、図６の操作情報集合テーブル４２における集合番号に対応している。図６及び図１３に示すように、操作情報集合テーブル４２及び操作情報テーブル４１の両方を用いることで、操作情報集合の夫々がどのような操作情報を含んでいるかを特定することができる。

ステップＳ２４で、集合生成部３２は、全ての展示機器２について抽出された全ての操作情報集合のうちの２つの組合せの夫々につき、２つの操作情報集合の夫々に含まれる操作情報が示す操作間の類似度を決定可能な指標値を算出する。具体的には、距離算出部３３は、かかる指標値として、２つの操作情報集合の夫々に含まれる操作情報が示す操作間の距離を算出する。

ここで、操作間の距離の具体的な算出方法を示す。２つの操作情報集合の組合せのうち、一方の操作情報集合に含まれる操作情報が示すタッチパネルの誘起電流量及びタッチ面積に相当する検出素子数を夫々Ｓ_ｉ及びＩ_ｉ、他方の操作情報集合に含まれる操作情報が示すタッチパネルの誘起電流量及びタッチ面積に相当する検出素子数を夫々Ｓ_ｊ及びＩ_ｊとした場合、これらの操作情報集合に含まれる操作情報が示す操作間の距離は、例えば次式で算出する。

なお、当該式では、操作間の距離について、タッチパネルの誘起電流量及びタッチ面積に相当する検出素子数から求めているが、何れか一方から操作間の距離を求めるようにしてもよい。このように距離を算出することで、前述したように、２つの操作情報集合の組合せにおける操作が相違している度合を決定することができ、結果として両者の類似度を決定可能である。そして、距離算出部３３は、距離計算テーブル４３を生成し、操作情報集合の夫々の組合せについて、算出した距離を格納する。

ここで、図７に示した距離計算テーブル４３は、図１３に示した操作情報において、ロック解除操作が行われている操作情報（ＩＮ１が「１」の操作情報）が示すタッチパネルの誘起電流量（ＩＮ２）及びタッチ面積に相当する検出素子数（ＩＮ３）を距離の計算に用いた場合におけるデータの具体例を示している。このように、共通する特定の操作に対応する操作情報が示す値を距離の算出に用いることで、ユーザによる操作の特性の違いをより正確に検出することができる。

ステップＳ２５で、距離調整部３４は、操作情報集合テーブル４２を参照し、全ての展示機器２について抽出された全ての操作情報集合のうちの２つの組合せの夫々において、操作期間に重複期間があるか否かを判定する。そして、重複期間が有る場合は、当該組合せの距離を増加させて類似度が下がるように調整し、距離計算テーブル４３を更新する。例えば、距離調整部３４は、当該組合せの距離に「１」以上の所定の重み係数を乗算して、距離を増加させる。この所定の重み係数は、予め解析装置３において適切な値を設定しておくことができる。

ここで、図６に示した操作情報集合テーブル４２及び図１３に示した操作情報テーブル４１の例では、集合番号が１及び４の操作情報集合に重複期間が存在する。同様に、集合番号が２及び３の操作情報集合に重複期間が存在する。ここで、前述した所定の重み係数を「１０」とした場合、図７に示す距離計算テーブル４３の距離を調整した結果、図１４に示すようになる。図１４の網掛け部分が、距離を調整した部分である。

以降のステップＳ２６〜Ｓ３３は、操作情報集合を、クラスタリングの手法を用いてユーザ毎に分類する処理である。具体的には、ステップＳ２６〜Ｓ３３では、同一のユーザによる操作を示す操作情報の操作情報集合（クラスタ）を併合していく。

ステップＳ２６で、ユーザ識別部３５は、操作情報集合テーブル４２に格納された、全ての展示機器２について抽出された全ての操作情報集合の夫々を個別のクラスタとし、操作情報集合テーブル４２のクラスタ番号に、初期値として集合番号を記録する。また、距離計算テーブル４３の集合番号の表記をクラスタ番号に変更する。なお、図６に示した操作情報集合テーブル４２のクラスタ番号に初期値として集合番号を記録した状態、及び距離計算テーブル４３の集合番号の表記をクラスタ番号に変更した状態を図１５に示す。網掛け部分が変化した箇所である。クラスタ番号は、ユーザを識別するための番号に相当する。以降、ステップＳ３３まで、処理演算上、操作情報集合をクラスタとして扱う。なお、初期状態では１つの操作情報集合が１つのクラスタであるが、以降の処理において複数の操作情報集合が１つのクラスタに併合されると、１つのクラスタに複数の操作情報集合が含まれることとなる。

ステップＳ２７で、ユーザ識別部３５は、現在の操作情報集合テーブル４２のデータを複製し退避させておく。
ステップＳ２８で、ユーザ識別部３５は、併合候補となり得るクラスタの組合せが存在するか否かを判定する。具体的には、ユーザ識別部３５は、一方のクラスタに含まれる操作情報集合に含まれる操作情報が示す操作期間と、他方のクラスタに含まれる操作情報集合に含まれる操作情報が示す操作期間との間隔が所定時間の範囲内のクラスタの組合せが存在するか否かを判定する。なお、この所定時間の範囲は、予め解析装置３に適切な値を設定しておくことができる。併合するクラスタの候補が存在する場合は（Ｙｅｓ）、ステップＳ２９に進み、存在しない場合は（Ｎｏ）、ステップＳ３３に進む。

なお、当該ステップＳ２８の判定は、次のような意義を有する。すなわち、展示機器２の展示態様にもよるが、同一のユーザが店頭等で展示機器２の操作を試す場合、一般的には、ある展示機器２の操作を試してその展示機器２を展示台に置いてから別の展示機器２の操作を試すまでの間隔は、極端に短いことは少なく、また、ある程度以上長くなることも少ない。このため、かりに操作間の距離が短い（類似度が高い）クラスタの組合せがあったとしても、夫々のクラスタに含まれる操作情報集合の操作情報が示す操作期間同士の間隔が所定時間の範囲外である場合には、別のユーザによる操作であると推定し、併合候補から外す。例えば、この所定時間の範囲を「２秒以上１分以下」として設定した場合、図１５に示した操作情報集合テーブル４２及び距離計算テーブル４３の状態において、クラスタ番号１及び４並びにクラスタ番号２及び３の組合せでは、操作期間の間隔が前述したように重複しているため、当該所定時間の範囲外となる。また、クラスタ番号１及び３の組合せでは、操作期間の間隔が「００：００：０６」〜「００：００：０７」の１秒であり、同様に当該所定時間の範囲外となる。一方で、クラスタ番号１及び２の組合せは、操作情報が示す操作期間の間隔が「００：００：０６」〜「００：００：０９」の３秒である。また、クラスタ番号３及び４の組合せは、操作情報が示す操作期間の間隔が「００：００：０４」〜「００：００：０７」の３秒である。このため、クラスタ番号１及び２と、クラスタ番号３及び４は、併合候補となり得る。

なお、このように操作情報集合間における操作期間の間隔が所定時間の範囲外である場合にも、操作期間が重複している場合（ステップＳ２５の処理）と同様に、距離を増加させる（類似度を下げる）ようにしてもよい。そして、ステップＳ２８では単に複数のクラスタが存在するか否かを判定するようにしてもよい。また、この場合、さらに判定条件を分割し、場合に応じて距離を増加させる重み係数を変えても良い。例えば、操作期間が重複している場合には重み係数によって距離を１０倍とし、操作期間の間隔が所定時間の範囲外である場合のうち、間隔が２秒以下なら５倍とし、間隔が２時間以上なら２０倍とするようにしてもよい。

ステップＳ２９で、ユーザ識別部３５は、併合候補となり得るクラスタの組合せのうち、一方のクラスタに含まれる操作情報集合に含まれる操作情報が示す操作と、他方のクラスタに含まれる操作情報集合に含まれる操作との距離が最小であるクラスタ対を併合候補として選択する。そして、ユーザ識別部３５は、選択したクラスタ対を仮併合し、選択したクラスタ対に含まれる操作情報集合を全て含む新たな１つのクラスタを生成する（なお、ここで「仮併合」と表現しているのは、後述のステップＳ３２の判定結果次第で、最終的に併合しない可能性があるからである）。一方で、選択したクラスタ対については削除する。

なお、図１５に夫々示した操作情報集合テーブル４２及び距離計算テーブル４３の状態では、クラスタ番号１及び２の組合せの距離「０．００２８」が、全てのクラスタの組合せのなかで最小であるため、仮併合を行う。図１６は、クラスタ番号１と２の操作情報集合の仮併合を行った状態の操作情報集合テーブル４２及び距離計算テーブル４３のデータ例を示し、網掛け部分が変化した箇所である。すなわち、クラスタ番号１と２に含まれるクラスタを全て含む新たなクラスタ番号１のクラスタを生成し、併合前のクラスタ番号１と２のクラスタを削除（消去）する。

ステップＳ３０で、ユーザ識別部３５は、併合するか否かを判定するための併合判定値を算出する。具体的には、ユーザ識別部３５は、例えば次のような方法で併合判定値を算出する。まず、同一のクラスタ内に含まれる全ての操作情報集合間における距離の総和を全てのクラスタの夫々について算出し、当該算出した夫々の総和の、全てのクラスタ分の総和（Ｌ_in）を算出する。そして、当該算出した値を、全てのクラスタに含まれる全ての要素である操作情報集合間の距離の総和（Ｌ_all）で除した値を、併合判定値とする。図１６に示した距離計算テーブル４３の例では、併合判定値を計算すると、まず、距離の総和（Ｌ_all）が「０．１４５３」であり、クラスタ内の操作情報集合間における距離の総和（Ｌ_in）が「０．００２８」である。このため、０．００２８（Ｌ_in）／０．１４５３（Ｌ_all）≒０．０１９である。

ステップＳ３１で、ユーザ識別部３５は、算出した併合判定値が、所定の併合判定閾値よりも小さいか否かを判定する。この所定の併合判定閾値は、予め解析装置３において適切な値を設定しておくことができる。併合判定値が併合判定閾値よりも小さいときは（Ｙｅｓ）、ステップＳ３２に進み、併合判定値が併合判定閾値以上であるときは（Ｎｏ）、ステップＳ３３に進む。ここで、併合判定閾値を例えば「０．１」と設定した場合、図１６に示した距離計算テーブル４３の例において、ステップＳ３０で計算した併合判定値「０．０１９」は、「０．１」よりも小さい。このため、ステップＳ３２に進み、クラスタ番号１と２のクラスタを併合することとなる。

ステップＳ３２で、ユーザ識別部３５は、ステップＳ２９で仮併合したクラスタ対を正式に併合する。具体的には、ユーザ識別部３５は、新たに生成したクラスタと他のクラスタとの距離を算出し、距離計算テーブル４３におけるクラスタ間の距離を更新する。この場合の距離の算出は、例えば、群平均法等を用いて行うことができる。ここで、図１６に示した距離計算テーブル４３の例において、新たに生成したクラスタと他のクラスタとの距離を算出して距離計算テーブル４３を更新した状態が、図１７であり、網掛け部分が変化した箇所である。ここで、距離計算テーブル４３に記録された距離のうち、左下半分に記録された距離は、次以降の併合処理における併合判定値の算出において再び全ての操作情報集合間の距離の総和（Ｌ_all）を算出するのに用いるため、更新せずに維持しておくものとする。

そして、このステップＳ３２の後、ステップＳ２７に戻って、次の併合処理を行う。
なお、図１７に示した操作情報集合テーブル４２及び距離計算テーブル４３のデータの具体例では、前述したステップ２７〜ステップ３２で、さらに次のような処理が行われる。すなわち、図１７に示した操作情報集合テーブル４２及び距離計算テーブル４３において、併合候補となるのはクラスタ番号３及び４であるため、これらを仮併合する。この段階での操作情報集合テーブル４２及び距離計算テーブル４３のデータ例が図１８である。そして、併合判定値は０．００６３（Ｌ_in）／０．１４５３（Ｌ_all）≒０．０４３であって併合判定閾値「０．１」よりも小さいため、クラスタ番号３及び４のクラスタを正式に併合する。その結果の操作情報集合テーブル４２及び距離計算テーブル４３のデータ例が、図１９に示すようになる。その後再びステップ２７に戻り、図１９の状態の操作情報集合テーブル４２を退避させた上で次の併合処理に移行するが、この段階で、ステップ２８の判定において、併合候補となり得るクラスタが存在しないため、この後、ステップＳ３３の処理を行うこととなる。

ステップＳ３３で、ユーザ識別部３５は、ステップ２７で退避させた操作情報集合テーブル４２のクラスタ番号を、最終的なクラスタリング結果、すなわち、ユーザを識別するユーザ番号とする。なお、前述したデータ例のように、図１９の操作情報集合テーブル４２が退避された状態では、図１９の操作情報集合テーブル４２が示すように、クラスタ番号が１である集合番号１及び２の操作情報集合の操作を行ったユーザが同一ユーザ（ユーザ番号１）と識別される。さらに、クラスタ番号が２である集合番号３及び４の操作情報集合の操作を行ったユーザが同一ユーザ（ユーザ番号２）と識別される。

図２０は、解析装置３の解析出力部３６において実行される処理を示す。この処理は、例えば前述したユーザ識別部３５による処理の後に実行される。
ステップＳ４１で、解析出力部３６は、操作情報集合テーブル４２を参照し、操作情報集合を、展示機器２毎に分類する。そして、解析出力部３６は、分類した操作情報集合の夫々に含まれるクラスタ番号すなわちユーザ番号の種類（ユーザの人数）や操作時間等を算出する。これにより、展示機器別の操作状況を解析することができる。

ステップＳ４２で、解析出力部３６は、操作情報集合テーブル４２を参照し、操作情報集合を、クラスタ番号すなわちユーザ番号毎に分類する。そして、分類した操作情報集合の夫々の操作展示機器数や操作対象展示機器や操作時間（終了時刻と開始時刻との差）の総和、操作回数等を算出する。これにより、ユーザ別の操作状況を解析することができる。

ステップＳ４３で、解析出力部３６は、市場動向調査結果として、展示機器別の操作状況及びユーザ別の展示機器操作状況を示す解析結果データ４４を生成し、記憶手段に出力する。図８は、前述した図１９の操作情報集合テーブル４２のデータに基づいてユーザが識別された結果としての、解析結果データ４４の一例を示している。なお、当該出力は、例えばディスプレイ装置等への表示や、帳票出力であってもよい。

＜本実施形態による効果、変形例等＞
本実施形態によれば、複数の展示機器２の操作内容の解析において、展示機器２の夫々がユーザにより操作されている状態を連続して示す操作情報がグルーピングされた操作情報集合が生成される。これにより、ユーザが展示機器２を展示台等から持ち上げてから展示台等に戻すまでに行った一連の操作の操作内容が夫々特定される。そして、操作情報集合同士における距離が算出され、当該距離に基づいて、操作をしたユーザの識別処理がなされる。ここで、本実施形態では、具体的には、操作をしたユーザを識別する際に、操作期間が重複している操作情報集合の組合せについては、距離を増加させるようにする。そして、このように距離を調整した上で、ユーザ毎に操作情報集合を分類するクラスタリング処理において、距離が小さい操作情報集合（クラスタ）を併合する。したがって、操作期間が重複している操作情報集合の組合せが同一ユーザによる操作であるとして併合される可能性が低くなり、ユーザの識別処理における精度が向上する。

また、本実施形態では、距離を調整する際に、所定の重み係数を用いて距離を調整している。この所定の重み係数は、予め適切な値を設定することができるため、展示機器２の種類や展示態様に応じて、重みづけを変えることができる。例えば、展示機器２が両手を用いないと操作ができない種類の機器である場合は、片手で操作できる種類の機器に比べると、ユーザが複数の展示機器２を同時に操作する可能性は相対的に低い。また、複数の展示機器２の展示位置が夫々離れている場合は、ユーザが複数の展示機器２を同時に操作する可能性はやはり低い。このような場合には、重み係数を大きく設定しておけばよい。このように、所定の重み係数を用いて距離を調整するようにすることで、ユーザの識別処理における精度をさらに向上させることができる。なお、重み係数を用いて距離を調整する方法は、前述したような重み係数を乗算する方法に限定されず、例えば加算や特定の関数等、いかなる方法であってもよい。

また、本実施形態では、操作情報集合間における操作期間の間隔が所定時間の範囲外である場合、すなわち短すぎたり長すぎたりする場合には、併合対象から除外される。そして、この所定時間の範囲には、適切な値を適宜設定することができる。このため、この所定時間の範囲を、展示機器２の展示態様等に応じた適切な値とすることで、ユーザの識別処理における精度をさらに向上させることができる。なお、前述したように、このように操作情報集合間における操作期間の間隔が所定時間の範囲外である場合にも、操作期間が重複している場合と同様に、距離を増加させる（類似度を下げる）ようにしてもよい。

また、本実施形態では、各操作情報集合に含まれる操作情報のうち、「ロック解除操作」が行われている操作情報が示すタッチパネルの誘起電流量及びタッチ面積に相当する検出素子数を、距離の計算に用いている。このように、共通する特定の操作に対応する操作情報が示す値を距離の算出に用いることで、ユーザによる操作の特性の違いをより正確に検出することができる。しかしながら、本実施形態で説明する技術は、このような算出方法に限定されるものではなく、例えば、１つの操作情報集合に含まれる全ての操作情報が示す値の平均値としてもよい。

また、本実施形態によれば、入力検出部２２において、タッチパネルの誘起電流量及びタッチパネルの誘起電流が生じたタッチ面積（接触面積）に相当する検出素子数を検出する。これらの数値は、前述したように、ユーザによって夫々異なる特性を持つ情報である。そして、本実施形態では、これらの値の距離（類似度）に基づいてユーザを識別する。このため、タッチパネルを備えた展示機器２の操作において、同じような特性の操作を行った同一ユーザを適切に識別することができる。なお、ユーザを識別することが可能な情報であれば、これらの情報に限定されず、他の情報を用いてもよい。例えば、展示機器２はタッチパネルを備える機器に限定されるものではなく、この場合、例えば、キーボードによる入力や、音声入力等を用いてユーザを識別してもよい。

また、本実施形態によれば、加速度検出部２１において加速度の変化を検出することにより、ユーザが展示機器２を手に取っている状態を検出することができる。なお、ユーザが展示機器２を手に取っている状態の検出方法は、加速度の変化の検出に限定されるものではなく、例えば、ＩＣタグ等を用いて検出してもよい。

また、ユーザが展示機器２を手に取ってから展示台に戻すまでの一連の操作に相当する操作情報を抽出する処理は、ステップＳ２２〜Ｓ２３のように必ずしも静止状態を先に特定する必要はない。例えば、加速度の変化が所定の閾値以上の状態が所定期間以上連続する期間を、一連の操作に相当する操作情報として抽出してもよい。

また、類似度を決定可能な指標値は、距離に限定されるものではなく、例えば指標値として類似度自体を算出してもよい。そして、算出した類似度を減少させるように調整するようにしてもよい。

＜ハードウェア構成等＞
ここで、解析装置３として機能する情報処理装置のハードウェア構成の一例を図２１に示す。本情報処理装置は、プロセッサ１０１、メモリ１０２、ストレージ１０３、可搬記憶媒体駆動装置１０４、入出力装置１０５及び通信インタフェース１０６を備える。

プロセッサ１０１は、制御ユニット、演算ユニット及び命令デコーダ等を含み、実行ユニットが、命令デコーダで解読されたプログラムの命令に従い、制御ユニットより出力される制御信号に応じ、演算ユニットを用いて算術・論理演算を実行する。かかるプロセッサ１０１は、制御に用いる各種情報が格納される制御レジスタ、既にアクセスしたメモリ２等の内容を一時的に格納可能なキャッシュ、及び、仮想記憶のページテーブルのキャッシュとしての機能を果たすＴＬＢを備える。なお、プロセッサ１０１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）コアが複数設けられている構成でもよい。

メモリ１０２は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）等の記憶装置であり、プロセッサ１０１で実行されるプログラムがロードされるとともに、プロセッサ１０１の処理に用いるデータが格納されるメインメモリである。また、ストレージ１０３は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリ等の記憶装置であり、プログラムや各種データが格納される。可搬記憶媒体駆動装置１０４は、可搬記憶媒体１０７に記憶されたデータやプログラムを読み出す装置である。可搬記憶媒体１０７は、例えば磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク又はフラッシュメモリ等である。プロセッサ１０１は、メモリ１０２やストレージ１０３と協働しつつ、ストレージ１０３や可搬記憶媒体１０７に格納されたプログラムを実行する。なお、プロセッサ１０１が実行するプログラムや、アクセス対象となるデータは、当該情報処理装置と通信可能な他の装置に格納されていてもよい。なお、本実施形態で記載した解析装置３の記憶手段とは、メモリ１０２、ストレージ１０３及び可搬記憶媒体１０７若しくは当該情報処理装置と通信可能な他の装置の少なくともいずれかを示す。

入出力装置１０５は例えばキーボードやタッチパネル、ディスプレイ等であり、ユーザ操作等による動作命令を受け付ける一方、情報処理装置による処理結果を出力する。
通信インタフェース１０６は、例えば、例えばＬＡＮ（Local Area Network）カード等の他、無線周波受信機および送信機、ならびに光受信機および送信機を含むことができる。前述の受信機および送信機は、Ｗｉ−Ｆｉネットワーク、ブルートゥース・ネットワーク、ロング・ターム・エボリューションなどの１つまたは複数の通信ネットワークにより動作するように実現することができる。

これらの情報処理装置の各構成要素は、バス１０８で接続されている。
また、展示機器２も、図２１に示した情報処理装置のハードウェア構成と同様のハードウェア構成を有することができる。この場合、入出力装置１０５には、加速度センサ等も含まれる。また、展示機器２が例えば携帯電話やスマートフォン等の通話機能を備える場合には、通信インタフェース１０６は、さらにＷ−ＣＤＭＡ (Wideband Code Division Multiple Access)のインタフェース等を含むことができる。

＜その他＞
なお、本明細書で説明した情報処理装置の機能的構成及び物理的構成は、上述の態様に限るものではなく、例えば、各機能や物理資源を統合して実装したり、逆に、さらに分散して実装したりすることも可能である。

また、本明細書において、閾値等との比較において「〜以上」や「〜以下」とした記載箇所は、当該記載に限定されるものではなく、「〜より大きい（〜を上回る）」や「〜より小さい（〜を下回る）」に適宜置き換えることが可能である。

以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
ユーザによる展示機器の操作状況及び時刻を所定時間毎に特定した操作情報を、複数の前記展示機器から収集する情報収集部と、
前記展示機器の夫々がユーザにより操作されている状態を連続して示す前記操作情報を１単位としてグルーピングした複数の集合を生成する集合生成部と、
前記複数の集合のうちの２つの集合の組合せにつき、当該２つの集合の夫々に含まれる前記操作情報が示す操作の類似度を決定可能な指標値を算出する指標値算出部と、
前記指標値に基づいて、前記２つの集合の夫々に含まれる操作情報が示す操作が同一ユーザにより行われたか否かを識別するユーザ識別部と
を備える操作解析装置。

（付記２）
前記複数の集合のうちの２つの集合の組合せにつき、当該２つの集合の夫々に含まれる前記操作情報が示す最も早い時刻から最も遅い時刻までの期間である操作期間が当該２つの集合において重複する場合に、当該２つの集合の組合せについて算出された前記指標値を、類似度が下がるように調整する指標値調整部
を備える付記１に記載の操作解析装置。

（付記３）
前記ユーザ識別部は、前記２つの集合のうち、一方の集合の前記操作期間と他方の集合の前記操作期間との間隔が所定時間の範囲外であるときに、当該２つの集合の夫々に含まれる操作情報が示す操作が同一ユーザにより行われていないと識別する付記２記載の操作解析装置。

（付記４）
前記指標値算出部は、前記２つの集合の夫々に含まれる前記操作情報が示す操作のうち、当該２つの集合間で共通する特定の操作の類似度を決定可能な前記指標値を算出する付記１〜３のいずれか１項に記載の操作解析装置。

（付記５）
前記操作情報は、タッチパネルの誘起電流量及びタッチパネルの誘起電流が生じた接触面積に相当する検出素子数を示す情報を含み、
前記指標値算出部は、前記２つの集合の夫々に含まれる前記操作情報が示す、タッチパネルの誘起電流量及びタッチパネルの誘起電流が生じた接触面積に相当する検出素子数の類似度を決定可能な前記指標値を算出する付記１〜４のいずれか１項に記載の操作解析装置。

（付記６）
ユーザによる展示機器の操作状況及び時刻を所定時間毎に特定した操作情報を、複数の前記展示機器から収集し、
前記展示機器の夫々がユーザにより操作されている状態を連続して示す前記操作情報を１単位としてグルーピングした複数の集合を生成し、
前記複数の集合のうちの２つの集合の組合せにつき、当該２つの集合の夫々に含まれる前記操作情報が示す操作の類似度を決定可能な指標値を算出し、
前記指標値に基づいて、前記２つの集合の夫々に含まれる操作情報が示す操作が同一ユーザにより行われたか否かを識別する
処理をコンピュータが実行する操作解析方法。

（付記７）
ユーザによる展示機器の操作状況及び時刻を所定時間毎に特定した操作情報を、複数の前記展示機器から収集し、
前記展示機器の夫々がユーザにより操作されている状態を連続して示す前記操作情報を１単位としてグルーピングした複数の集合を生成し、
前記複数の集合のうちの２つの集合の組合せにつき、当該２つの集合の夫々に含まれる前記操作情報が示す操作の類似度を決定可能な指標値を算出し、
前記指標値に基づいて、前記２つの集合の夫々に含まれる操作情報が示す操作が同一ユーザにより行われたか否かを識別する
処理をコンピュータに実行させる操作解析プログラム。

１…システム、２…展示機器、３…解析装置、２１…加速度検出部、２２…入力検出部、２３…情報生成部、２４…送信部、２５…操作情報テーブル、３１…受信部、３２…集合生成部、３３…距離算出部、３４…距離調整部、３５…ユーザ識別部、３６…解析出力部、４１…操作情報テーブル、４２…操作情報集合テーブル、４３…距離計算テーブル、４４…解析結果データ

Claims (7)

1. ユーザによる展示機器の操作状況及び時刻を所定時間毎に特定した操作情報を、複数の前記展示機器から収集する情報収集部と、
   前記展示機器の夫々がユーザにより操作されている状態を連続して示す前記操作情報を１単位としてグルーピングした複数の集合を生成する集合生成部と、
   前記複数の集合のうちの２つの集合の組合せにつき、当該２つの集合の夫々に含まれる前記操作情報が示す操作の類似度を決定可能な指標値を算出する指標値算出部と、
   調整した前記指標値に基づいて、前記２つの集合の夫々に含まれる操作情報が示す操作が同一ユーザにより行われたか否かを識別するユーザ識別部と
   を備える操作解析装置。
2. 前記複数の集合のうちの２つの集合の組合せにつき、当該２つの集合の夫々に含まれる前記操作情報が示す最も早い時刻から最も遅い時刻までの期間である操作期間が当該２つの集合において重複する場合に、当該２つの集合の組合せについて算出された前記指標値を、類似度が下がるように調整する指標値調整部
   を備える請求項１記載の操作解析装置。
3. 前記ユーザ識別部は、前記２つの集合のうち、一方の集合の前記操作期間と他方の集合の前記操作期間との間隔が所定時間の範囲外であるときに、当該２つの集合の夫々に含まれる操作情報が示す操作が同一ユーザにより行われていないと識別する請求項２記載の操作解析装置。
4. 前記指標値算出部は、前記２つの集合の夫々に含まれる前記操作情報が示す操作のうち、当該２つの集合間で共通する特定の操作の類似度を決定可能な前記指標値を算出する請求項１〜３のいずれか１項に記載の操作解析装置。
5. 前記操作情報は、タッチパネルの誘起電流量及び又はタッチパネルの誘起電流が生じた接触面積に相当する検出素子数を示す情報を含み、
   前記指標値算出部は、前記２つの集合の夫々に含まれる前記操作情報が示す、タッチパネルの誘起電流量及び又はタッチパネルの誘起電流が生じた接触面積に相当する検出素子数の類似度を決定可能な前記指標値を算出する請求項１〜４のいずれか１項に記載の操作解析装置。
6. ユーザによる展示機器の操作状況及び時刻を所定時間毎に特定した操作情報を、複数の前記展示機器から収集し、
   前記展示機器の夫々がユーザにより操作されている状態を連続して示す前記操作情報を１単位としてグルーピングした複数の集合を生成し、
   前記複数の集合のうちの２つの集合の組合せにつき、当該２つの集合の夫々に含まれる前記操作情報が示す操作の類似度を決定可能な指標値を算出し、
   前記指標値に基づいて、前記２つの集合の夫々に含まれる操作情報が示す操作が同一ユーザにより行われたか否かを識別する
   処理をコンピュータが実行する操作解析方法。
7. ユーザによる展示機器の操作状況及び時刻を所定時間毎に特定した操作情報を、複数の前記展示機器から収集し、
   前記展示機器の夫々がユーザにより操作されている状態を連続して示す前記操作情報を１単位としてグルーピングした複数の集合を生成し、
   前記複数の集合のうちの２つの集合の組合せにつき、当該２つの集合の夫々に含まれる前記操作情報が示す操作の類似度を決定可能な指標値を算出し、
   前記指標値に基づいて、前記２つの集合の夫々に含まれる操作情報が示す操作が同一ユーザにより行われたか否かを識別する
   処理をコンピュータに実行させる操作解析プログラム。