JP2015201084A - 既読判断装置、既読判断方法および既読判断プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】精度良く既読を判断できる既読判断装置、既読判断方法および既読判断プログラムを提供する。
【解決手段】判定部４２は、既読の判断対象の文書の読み易さを判定する。変更部４３は、判定部４２による判定結果に応じて、既読の判断に用いる判断基準を変更する。判断部４５は、変更部４３により変更された判断基準を用いて、判断対象の文書の既読を判断する。
【選択図】図１

Description

本発明は、既読判断装置、既読判断方法および既読判断プログラムに関する。

ユーザがデジタルデータの文書に接する機会が多くなっている。このような文書としては、例えば、Ｗｅｂ、メール、ＳＮＳ（Social Networking Service）、電子書籍などが挙げられる。これらの文書には、ユーザが文書を読んで内容を把握しなければならないものが存在する。例えば、ユーザが受信したメールをきちんと読んでおらず、内容を把握していないと、正しいコミュニケーションが成立しない。

そこで、ユーザが文書を読んだか否かを判定する技術が提案されている。例えば、メーラーには、メールの開封操作がされた場合、開封操作がされたメールを既読とするものがある。また、文書の表示時間が、文書の理解に必要な時間以上である場合、文書を既読と判定する技術がある。

特開２０１２−１８１６６３号公報 特開平０７−３１９８５２号公報 特開２００２−３５２２２１号公報 特開２００４−３３４６９９号公報 特開２００９−３２２４０号公報

これら上記の技術は、文書が同じ速度で読まれることを前提としている。しかし、文書は、様々な要因で読みやすさが異なる場合がある。例えば、小さい文字で書かれている文書は、読みにくく、読むのに時間がかかる。このため、文書が全て同じ速度で読まれることを前提とすると、読みにくい文書である場合、ユーザが実際には読んでいないにもかかわらず、既読と誤判定する場合がある。

一側面では、精度を良く既読を判断できる既読判断装置、既読判断方法および既読判断プログラムを提供することを目的とする。

本発明の一側面によれば、判定部と、変更部と、判断部とを有する。判定部は、既読の判断対象の文書の読み易さを判定する。変更部は、判定部による判定結果に応じて、既読の判断に用いる判断基準を変更する。判断部は、変更部により変更された判断基準を用いて、判断対象の文書の既読を判断する。

本発明の一側面によれば、精度を良く既読を判断できる。

図１は、既読判断装置の機能的な構成の一例を示す図である。 図２は、文書データの一例を示す図である。 図３は、文書データの文書を表示した一例を示す図である。 図４は、判断基準データの一例を示す図である。 図５は、判断基準データの他の一例を示す図である。 図６は、判断基準データの他の一例を示す図である。 図７は、判断基準データの他の一例を示す図である。 図８は、ぼかし量が設定された文書データの一例を示す図である。 図９は、判断基準データの他の一例を示す図である。 図１０は、判断基準データの他の一例を示す図である。 図１１は、判断基準設定処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図１２は、既読判断処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図１３は、既読判断装置の機能的構成を示すブロック図である。 図１４は、既読判断処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図１５は、判断基準データの一例を示す図である。 図１６は、言語が設定された文書データの一例を示す図である。 図１７は、判断基準設定処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図１８は、既読判断装置の機能的構成を示すブロック図である。 図１９は、判断基準データの一例を示す図である。 図２０は、既読判断処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図２１は、既読判断プログラムを実行するコンピュータを示す図である。

以下に、本発明に係る既読判断装置、既読判断方法および既読判断プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。そして、各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

［既読判断装置の構成］
実施例１に係る既読判断装置１０について説明する。図１は、既読判断装置の機能的な構成の一例を示す図である。既読判断装置１０は、表示した文書をユーザが読んだか否かの既読判断が可能な装置である。既読判断装置１０は、例えば、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）、ノート型ＰＣなどの情報処理装置であってもよい。また、既読判断装置１０は、例えば、タブレット端末、スマートフォン、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、眼鏡型などのウェアラブル端末などの携帯端末装置であってもよい。図１に示すように、既読判断装置１０は、表示部２０と、入力部２１と、記憶部２２と、制御部２３とを有する。なお、既読判断装置１０は、上記の機器以外の他の機器を有してもよい。

表示部２０は、各種情報を表示する表示デバイスである。表示部２０としては、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などの表示デバイスが挙げられる。表示部２０は、各種情報を表示する。例えば、表示部２０は、既読の判断対象となる文書を表示する。

入力部２１は、各種の情報を入力する入力デバイスである。例えば、入力部２１としては、キーボードや、マウス、既読判断装置１０に設けられた各種のボタン、表示部２０上に設けられた透過型のタッチセンサなどの入力デバイスが挙げられる。なお、図１の例では、機能的な構成を示したため、表示部２０と入力部２１を別に分けているが、例えば、タッチパネルなど表示部２０と入力部２１を一体的に設けたデバイスで構成してもよい。

記憶部２２は、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置である。なお、記憶部２２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリなどのデータを書き換え可能な半導体メモリであってもよい。

記憶部２２は、制御部２３で実行されるＯＳ（Operating System）や各種プログラムを記憶する。さらに、記憶部２２は、制御部２３で実行されるプログラムで用いられる各種データを記憶する。例えば、記憶部２２は、文書データ３０と、判断基準データ３１とを記憶する。

文書データ３０は、ユーザが文書を読んで内容を把握しなければならない文書のデジタルデータである。本実施例では、文書データ３０により示される文書が既読の判断対象の文書となる。なお、本実施例では、記憶部２２に記憶された文書データ３０の文書に対して既読の判断を行う場合を例にして説明するが、ネットワークを介して外部装置から受信した文書に対して既読の判断を行ってもよい。例えば、外部装置から受信したＷｅｂ、メール、ＳＮＳ、電子書籍などの文書に対して既読の判断を行ってもよい。また、書籍や掲示物などの実物をカメラで撮影した画像などに対して既読の判断を行ってもよい。

図２は、文書データの一例を示す図である。図２には、文書データ３０は、例えば、ＨＴＭＬ(HyperText Markup Language)などのマークアップ言語を用いて記述された文書の例を示されている。文書データ３０には、文書を構成する文章と共に、それぞれの文章をどのように表示させるかの各種の定義が含まれている。例えば、文書データ３０の部分３０ａには、「ああああああああああ」を表示させる定義が記述されている。また、文書データ３０の部分３０ｂには、「いいいいいいいいいい」を８ｐｘ（ピクセル）のフォントサイズで表示させる定義が記述されている。ここで、部分３０ａには、フォントサイズの定義が省略されている。フォントサイズの定義が省略された場合は、フォントサイズの指定がないものとして、標準値のフォントサイズで文字が表示される。本実施例では、標準値のフォントサイズを１０ｐｘとする。

図３は、文書データの文書を表示した一例を示す図である。図３の例は、図２に示した文書データ３０を表示させた状態を示している。図３の例では、領域５０ａに文章「ああああああああああ」が１０ｐｘのフォントサイズで表示されている。また、図３の例では、領域５０ｂに「いいいいいいいいいい」が８ｐｘのフォントサイズで表示されている。

判断基準データ３１は、文書の既読判断の基準となる情報を記憶したデータである。判断基準データ３１には、文書の読み易さ毎に、既読判断の基準となる情報が記憶されている。本実施例では、文書を表示する際の外観を用いて文書の読み易さを判定する。本実施例では、文書を表示する際の外観として、例えば、文字サイズを用いる場合を例に説明する。判断基準データ３１は、個々のユーザ毎に設けられてもよく、ユーザのグループ毎に設けられてもよく、装置全体で１つを利用してもよい。本実施例では、装置全体で１つの判断基準データ３１を利用する場合を例に説明する。

図４は、判断基準データの一例を示す図である。判断基準データ３１は、文字サイズ、読字速度などの項目が対応付けられたテーブルを採用できる。文字サイズの項目は、文字の大きさを示す情報を記憶する領域である。本実施例では、文字の大きさとして、フォントサイズを用いている。読字速度は、文字サイズの項目に設定された文字サイズの文字を読む際の読字速度を示す情報を記憶する領域である。本実施例では、読字速度として、１秒間当たりに読むことができる文字数［字／秒］を用いている。

図４の例では、文字サイズが２０ｐｘ以上の場合は、１秒当たり７文字読み取ることができることを示す。また、文字サイズが標準値、または、２０ｐｘ未満かつ９ｐｘ以上の場合は、１秒当たり１０文字読み取ることができることを示す。この標準値は、ＯＳや、ＣＳＳ（Cascading Style Sheets）などシステムで設定された標準的な文字サイズである。また、文字サイズが８ｐｘ以下の場合は、１秒当たり５文字読み取ることができることを示す。なお、図４の設定は、一例であり、フォントの範囲と読字速度の関係をより細かく設定してもよい。

ここで、ユーザは、画面に表示された文字が小さい場合、文字が判別しづらくなるため、読字速度が低下する。また、ユーザは、画面に表示された文字が大きすぎる場合、各文字を把握するための視線の移動量が多くなるため、読字速度が低下する。そこで、本実施例では、判断基準データ３１に、文字サイズに対する読字速度を記憶させている。

なお、文書は、例えば、注意書きなど、本文とは異なり必要な場合に確認を行えばよい記述が小さいフォントで記載される場合がある。そこで、文字サイズが所定以下については、既読判定を行わないものとしてもよい。例えば、文字サイズが５ｐｘ以下の場合は、既読判定を行わないことを示すために読字速度に１秒当たり０文字と設定し、読字速度が１秒当たり０文字の場合、既読判定を行わないものとしてもよい。

図１に戻り、制御部２３は、既読判断装置１０を制御するデバイスである。制御部２３としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等の電子回路や、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路を採用できる。制御部２３は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部２３は、各種のプログラムが動作しており、各種の処理部として機能する。例えば、制御部２３は、表示制御部４０と、分割部４１と、判定部４２と、変更部４３と、計測部４４と、判断部４５とを有する。

表示制御部４０は、表示部２０への各種の画面の表示制御を行う。例えば、表示制御部４０は、入力部２１に対して文書データ３０の表示指示が入力された場合、文書データ３０により示される文書を表示部２０に表示させる制御を行う。

分割部４１は、各種の分割を行う。例えば、分割部４１は、文書データ３０により示される文書を、既読判断を行う領域毎に分割する。この分割方法としては、例えば、ＨＴＭＬの＜ｐ＞や＜ｄｉｖ＞などのタグ情報を用いること等が考えられる。なお、本実施例では、ＨＴＭＬの＜ｐ＞や＜ｄｉｖ＞などのタグ情報を用いて文書を分割する場合について説明するが、文書を分割する位置はこれに限定されない。例えば、分割部４１は、改行などの所定の区切り文字や、所定文字数毎、所定の表示サイズ毎などの分割条件で文書を分割してもよい。

判定部４２は、各種の判定を行う。例えば、判定部４２は、文書の分割された領域毎に、文書の読み易さを判定する。例えば、判定部４２は、文書の分割された領域毎に、文書を表示する際の外観に関する情報を読み出す。そして、判定部４２は、文書の分割された領域毎の外観に関する情報に基づいて、文書の読み易さを判定する。本実施例では、判定部４２は、文書の分割された領域毎に、外観に関する情報として、文字サイズを読み出す。なお、文字サイズが標準値とされている場合、判定部４２は、例えば、ＯＳや、ＣＳＳなどシステムで設定された標準値のフォントサイズを読み出す。ＣＳＳの情報は、例えば、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）のｇｅｔＣｏｍｐｕｔｅｄＳｔｙｌｅ関数などで取得可能である。判定部４２は、文字サイズが標準値とされている場合、ＣＳＳの情報から、標準値のフォントサイズを取得する。本実施例では、標準値のフォントサイズを１０ｐｘとする。そして、判定部４２は、文書の分割された領域毎に、判断基準データ３１から当該領域の文字サイズに対応する読字速度を読み出す。

変更部４３は、各種の変更を行う。例えば、変更部４３は、判定部４２による判定結果に応じて、既読の判断に用いる判断基準を変更する。例えば、変更部４３は、文書の領域毎に、文字数をカウントする。そして、変更部４３は、文書の領域毎に、当該領域の文字数を当該領域の読字速度で除算して、読出時間を求める。変更部４３は、文書の領域毎の読出時間を合計して合計読出時間を求め、合計読出時間を既読の判断に用いる判断基準とする。

計測部４４は、各種の計測を行う。例えば、計測部４４は、文書データ３０の文書が表示部２０に表示されている表示時間を計測する。

判断部４５は、各種の判断を行う。例えば、判断部４５は、変更部４３により変更された判断基準を用いて、文書データ３０の文書の既読を判断する。例えば、判断部４５は、計測部４４により計測された表示時間が、判断基準とされた合計読出時間以上の場合、文書データ３０の文書がユーザにより読まれたと判断し、表示時間が合計読出時間未満の場合、読まれていないと判断する。この判断結果は、文書データ３０と共に記憶させてもよく、文書データ３０の提供者などの判断結果を求めている対象に通知してもよい。

なお、文書の読み易さを判定に用いる文書の外観は、文字サイズに限定されるものではなく、文書の読み易さに影響するものであれば、何れかであってもよい。例えば、文書の読み易さを判定する際に用いることができる文書の外観には、コントラスト、書体、空間周波数、字詰め、行間、行長、余白、レイアウト、行の方向、画面解像度など様々ある。

例えば、ユーザは、画面に表示された文字と背景とのコントラストが小さい場合、文字が判別しづらくなるため、読字速度が低下する。そこで、判断基準データ３１に、コントラストが小さいほど読字速度が低下する設定をしてもよい。

図５は、判断基準データの他の一例を示す図である。図５は、文書の読み易さを判定に用いる文書の外観をコントラストとする場合の判断基準データ３１の例である。図５に示す判断基準データ３１は、コントラスト、読字速度などの項目が対応付けられたテーブルとされている。コントラストの項目は、文書の文字色と背景色とのコントラストを記憶する領域である。読字速度は、コントラストの項目に設定されたコントラストの文字を読む際の読字速度を示す情報を記憶する領域である。

図５の例では、コントラストが標準値、または、１０％以上の場合は、１秒当たり１０文字読み取ることができることを示す。この標準値は、ＯＳや、ＣＳＳなどシステムで設定された標準的なコントラストである。また、文字サイズが１０％未満かつ５％以上の場合は、１秒当たり５文字読み取ることができることを示す。また、文字サイズが５％未満の場合は、読字速度が１秒当たり０文字であるため、既読判定を行わないものとされていることを示す。

判定部４２は、図５に示す判断基準データ３１に基づいて、文書の分割された領域毎に、領域内の文書の文字色と背景色とのコントラストから、文書の読み易さを判定してもよい。

また、例えば、ユーザは、画面に表示された文字の書体によっては、文字が判別しづらくなるため、読字速度が低下する。そこで、判断基準データ３１に、書体毎に読字速度を設定してもよい。

図６は、判断基準データの他の一例を示す図である。図６は、文書の読み易さを判定に用いる文書の外観を書体とする場合の判断基準データ３１の例である。図６に示す判断基準データ３１は、書体、読字速度などの項目が対応付けられたテーブルとされている。書体の項目は、文字の書体を記憶する領域である。読字速度は、書体の項目に設定された書体の文字を読む際の読字速度を示す情報を記憶する領域である。

図６の例では、書体が「ゴシック体」、「明朝体」、「Ａｒｉａｌ」の場合は、１秒当たり１０文字読み取ることができることを示す。また、書体が「イタリック体」の場合は、１秒当たり８文字読み取ることができることを示す。また、書体が「Ｂｒｕｓｈ Ｓｃｒｉｐｔ Ｍ７」の場合は、１秒当たり５文字読み取ることができることを示す。

判定部４２は、図６に示す判断基準データ３１に基づいて、文書の分割された領域毎に、領域内の文書の書体から、文書の読み易さを判定してもよい。

また、例えば、ユーザは、画面に表示された文字の空間周波数が変更されて、文字にぼかしがある場合、文字が判別しづらくなるため、読字速度が低下する。そこで、判断基準データ３１に、空間周波数が低く、ぼかしの範囲が大きいほど読字速度が低下する設定をしてもよい。

図７は、判断基準データの他の一例を示す図である。図７は、文書の読み易さを判定に用いる文書の外観をぼかし量とする場合の判断基準データ３１の例である。図７に示す判断基準データ３１は、ぼかし量、読字速度などの項目が対応付けられたテーブルとされている。ぼかし量の項目は、文字をぼかす大きさをピクセルとして記憶する領域である。読字速度は、ぼかし量の項目に設定されたぼかし量の文字を読む際の読字速度を示す情報を記憶する領域である。

図７の例では、ぼかし量が５ｐｘ以上の場合は、１秒当たり５文字読み取ることができることを示す。また、ぼかし量が標準値、または、５ｐｘ未満の場合は、１秒当たり１０文字読み取ることができることを示す。この標準値は、ＯＳや、ＣＳＳなどシステムで設定された標準的なぼかし量である。

文字のぼかし量は、必要に応じて文書データ３０に設定される。図８は、ぼかし量が設定された文書データの一例を示す図である。図８の例では、領域６０にぼかし量が１ｐｘと設定されている。

判定部４２は、図７に示す判断基準データ３１に基づいて、文書の分割された領域毎に、領域内の文書のぼかし量から、文書の読み易さを判定してもよい。

また、例えば、ユーザは、各文字の上下左右の文字の間隔が狭い場合、文字が判別しづらくなるため、読字速度が低下する。そこで、判断基準データ３１に、字詰め、行間、行長、余白などが狭いほど読字速度が低下する設定をしてもよい。

また、例えば、ユーザは、文書内で、文章の開始位置が不ぞろいである場合、文章を読む際の視線の開始位置が変わるため、読字速度が低下する。そこで、判断基準データ３１に、文書のレイアウトの変更回数に応じて読字速度が低下する設定をしてもよい。

図９は、判断基準データの他の一例を示す図である。図９は、文書の読み易さを判定に用いる文書の外観を文書のレイアウトとする場合の判断基準データ３１の例である。図９に示す判断基準データ３１は、レイアウト変更、読字速度などの項目が対応付けられたテーブルとされている。レイアウト変更の項目は、文書内でレイアウト変更された回数を記憶する領域である。例えば、文章を左揃え、中央揃え、右揃えを文章の位置が変更された回数をレイアウト変更された回数としてカウントする。読字速度は、レイアウト変更の項目に設定された回数だけレイアウトが変更された文書を読む際の読字速度を示す情報を記憶する領域である。

図９の例では、指定なし、または、レイアウト変更回数が５回以下の場合は、１秒当たり１０文字読み取ることができることを示す。また、レイアウト変更回数が６回以上の場合は、１秒当たり５文字読み取ることができることを示す。

判定部４２は、図９に示す判断基準データ３１に基づいて、文書の分割された領域毎に、レイアウト変更された回数から、文書の読み易さを判定してもよい。

また、例えば、ユーザは、画面解像度が高い場合、文字が小さく表示されて文字が判別しづらくなるため、読字速度が低下する。例えば、文字サイズＳが１０[ｐｘ/文字]である場合に、画面解像度Ｒを１００とすると、１つの文字は、２．５４[ｍｍ/文字]（＝ｓ／Ｒ）となる。画面解像度Ｒを３００とすると、１つの文字は、０．８５[ｍｍ/文字]（＝ｓ／Ｒ）となる。そこで、判断基準データ３１に、画面解像度に応じて読字速度が低下する設定をしてもよい。例えば、判断基準データ３１に、画面解像度から文字の表示サイズを求めて、文字の表示サイズに応じて読字速度が低下する設定をしてもよい。

図１０は、判断基準データの他の一例を示す図である。図１０は、文書の読み易さを判定に用いる文書の外観を表示サイズとする場合の判断基準データ３１の例である。図１０に示す判断基準データ３１は、表示サイズ、読字速度などの項目が対応付けられたテーブルとされている。表示サイズの項目は、文字がどのようなサイズで表示されるかを記憶する領域である。読字速度は、表示サイズの項目に設定されたサイズの文字の文書を読む際の読字速度を示す情報を記憶する領域である。

図１０の例では、文字が２［ｍｍ／文字］以上の場合は、１秒当たり１０文字読み取ることができることを示す。また、文字が２［ｍｍ／文字］未満の場合は、１秒当たり５文字読み取ることができることを示す。

判定部４２は、図１０に示す判断基準データ３１に基づいて、分割された領域毎に、文書の文字の表示サイズから、文書の読み易さを判定してもよい。

また、判定部４２は、文書の外観に関する情報を複数組み合わせて文書の読み易さを判定してもよい。例えば、判定部４２は、文字サイズ、コントラスト、書体、空間周波数、字詰め、行間、行長、余白、レイアウト、行の方向、画面解像度の一部または全部を組み合わせて文書の読み易さを判定してもよい。

［装置の動作］
次に、本実施例に係る既読判断装置１０が表示した文書が既読であるか否かを判断する際の具体的な動作の一例を説明する。

例えば、図３に示す文書を表示した場合、判定部４２は、領域５０ａの文字サイズが１０ｐｘであるため、読字速度、１０［字／秒］を読み出す。変更部４３は、領域５０ａの文字数が１０文字であるため、領域５０ａの読出時間を１秒と算出する。また、判定部４２は、領域５０ｂの文字サイズが８ｐｘであるため、読字速度、５［字／秒］を読み出す。変更部４３は、領域５０ｂの文字数が１０文字であるため、領域５０ｂの読出時間を２秒と算出する。この結果、変更部４３は、この領域毎の読出時間を合計した合計読出時間である３秒を既読の判断に用いる判断基準と設定する。

計測部４４は、表示部２０に文書が表示されている表示時間を計測する。判断部４５は、表示時間が判断基準を満たす場合、表示された文書がユーザにより読まれたと判断する。図３の例では、判断部４５は、表示時間が３秒以上の場合、表示された文書がユーザにより読まれたと判断する。

［処理の流れ］
本実施例に係る既読判断装置１０が実行する各種処理の流れについて説明する。最初に、本実施例に係る既読判断装置１０が、判断基準を設定する判断基準設定処理の流れについて説明する。図１１は、判断基準設定処理の手順の一例を示すフローチャートである。この判断基準設定処理は、所定のタイミング、例えば、文書データ３０の表示が指示されたタイミングで実行される。

図１１に示すように、判定部４２は、文書データ３０の文書部分のデータを読み出す（Ｓ１０）。例えば、判定部４２は、文書データ３０の＜ｂｏｄｙ＞タグの領域のデータを読み出す。そして、判定部４２は、文書部分の分割された各領域の情報を読み出す（Ｓ１１）。例えば、判定部４２は、文書データ３０の＜ｈ＞およびの＜ｄｉｖ＞タグの領域のデータをそれぞれ読み出す。

判定部４２は、未選択の領域の何れか１つを選択する（Ｓ１２）。例えば、判定部４２は、文書の先頭側から未選択の領域を順に１つを選択する。判定部４２は、選択した領域の情報から当該領域の文字サイズを特定する（Ｓ１３）。そして、判定部４２は、判断基準データ３１から当該領域の文字サイズに対応する読字速度を読み出す（Ｓ１４）。

変更部４３は、選択した領域の情報から当該領域の文字数をカウントする（Ｓ１５）。変更部４３は、選択した領域の文字数を当該領域の読字速度で除算して、読出時間を算出する（Ｓ１６）。変更部４３は、文書部分の領域を全て選択したか否かを判定する（Ｓ１７）。全て選択していない場合（Ｓ１７否定）、上述のＳ１２の処理へ移行する。

一方、文書部分の領域を全て選択した場合（Ｓ１７肯定）、変更部４３は、文書の各領域の読出時間を合計して合計読出時間を算出し、合計読出時間を判断基準と設定して（Ｓ１８）、処理を終了する。

次に、本実施例に係る既読判断装置１０が、表示した文書がユーザによって読まれたか否かを判断する既読判断処理の流れについて説明する。図１２は、既読判断処理の手順の一例を示すフローチャートである。この既読判断処理は、所定のタイミング、例えば、文書データ３０の表示が指示されたタイミングで実行される。

図１２に示すように、計測部４４は、表示時間の計測を開始する（Ｓ２０）。計測部４４は、文書の表示が終了したか否かを判定する（Ｓ２１）。文書の表示が終了していない場合（Ｓ２１否定）、再度、Ｓ２１へ移行して、文書の表示の終了待ちを行う。

一方、文書の表示が終了した場合（Ｓ２１肯定）、計測部４４は、表示時間の計測を終了する（Ｓ２２）。判断部４５は、計測部４４により計測された表示時間が、上述の判断基準設定処理で求められた合計読出時間以上であるか判定する（Ｓ２３）。表示時間が合計読出時間以上である場合（Ｓ２３肯定）、判断部４５は、文書データ３０の文書がユーザにより読まれたと判断し（Ｓ２４）、処理を終了する。この際、例えば、「正しく読みました」など既読判断結果を表示してもよい。

一方、表示時間が合計読出時間未満の場合（Ｓ２３否定）、判断部４５は、文書データ３０の文書がユーザに読まれていないと判断し（Ｓ２５）、処理を終了する。この際、例えば、「正しく読めておりません」など既読判断結果を表示してもよい。

なお、本実施例では、既読判断処理に文書の表示時間の計測を含めた場合について説明したが、これに限定されない。文書の表示時間の計測を別な処理として行う場合、既読判断処理は、文書の表示が終了したタイミングで実行してもよい。

［効果］
上述してきたように、本実施例に係る既読判断装置１０は、既読の判断対象の文書の読み易さを判定する。既読判断装置１０は、判定結果に応じて、既読の判断に用いる判断基準を変更する。既読判断装置１０は、変更された判断基準を用いて、判断対象の文書の既読を判断する。これにより、既読判断装置１０は、既読の判断対象の文書が読まれたか否かを精度良く判断できる。

また、本実施例に係る既読判断装置１０は、判断対象の文書を表示する際の外観に基づいて読み易さを判定する。これにより、既読判断装置１０は、判断対象の文書の読み易さを精度良く判断できる。

また、本実施例に係る既読判断装置１０は、既読の判断対象の文書を複数の領域に分割する。既読判断装置１０は、分割された領域毎に、文書の読み易さを判定する。既読判断装置１０は、分割された領域毎に、判断基準を変更し、領域毎に、当該領域に対応した判断基準を用いて、既読を判断する。これにより、既読判断装置１０は、分割された領域毎に、文書の読み易さが異なる場合でも、ユーザが文書を読んだか否かの判断ができる。

次に、実施例２について説明する。実施例２では、既読の判断対象の文書の領域毎に、ユーザが注目している注目時間を計測して既読判定を行う場合について説明する。

［既読判断装置の構成］
実施例２に係る既読判断装置１０について説明する。図１３は、既読判断装置の機能的構成を示すブロック図である。なお、図１に示した既読判断装置１０と同一部分については同一の符号を付し、主に異なる部分について説明する。図１３に示すように、既読判断装置１０は、カメラ２４をさらに有する。また、制御部２３は、特定部４６をさらに有する。

カメラ２４は、画像を撮影する撮影デバイスである。カメラ２４は、ユーザが表示部２０を参照する際に、ユーザの顔が撮影可能な位置に設けられている。例えば、カメラ２４は、既読判断装置１０の表示部２０の周辺に、表示部２０による表示方向と同様の方向に向けて設けられている。カメラ２４は、所定のフレームレートで周期的に画像を撮影し、撮影した画像の画像情報を生成する。このフレームレートとしては、例えば、２４ｆｐｓ（frame per second）、３０ｆｐｓ、６０ｆｐｓなどが挙げられる。

特定部４６は、各種の特定を行う。例えば、特定部４６は、ユーザの注目している領域を特定する。例えば、特定部４６は、カメラ２４により撮影される画像からユーザの瞳孔の位置を特定してユーザの視線方向を求める。そして、特定部４６は、表示部２０に表示された文書の各領域のうち、ユーザの視線方向が通過する領域をユーザの注目している領域として特定する。なお、本実施例では、ユーザの視線方向が通過する領域をユーザの注目している領域として特定するが、ユーザの注目している領域の特定の手法は、これに限定されるものではない。例えば、ユーザが文書上でカーソルを移動させている場合、カーソルの位置の領域をユーザの注目している領域としてもよい。また、ユーザの操作により、文書に反転表示など選択されている部分がある場合、選択されている部分の領域をユーザの注目している領域としてもよい。

計測部４４は、領域毎に、ユーザの注目している注目時間を計測する。例えば、計測部４４は、領域毎に、特定部４６により、ユーザの注目している領域とされた注目時間を計測する。

判断部４５は、文書の領域毎に、ユーザにより読まれたか否かを判断する。例えば、判断部４５は、文書の領域毎に、当該領域について計測部４４により計測された注目時間が当該領域の合計読出時間以上の場合、当該領域のユーザにより読まれたと判断する。

これにより、既読判断装置１０は、既読の判断対象の文書の領域毎に、ユーザにより読まれたか否かを判断できる。

［処理の流れ］
次に、本実施例に係る既読判断装置１０が実行する各種処理の流れについて説明する。図１４は、既読判断処理の手順の一例を示すフローチャートである。この既読判断処理は、所定のタイミング、例えば、文書データ３０の表示が指示されたタイミングで実行される。

図１４に示すように、特定部４６は、カメラ２４により撮影される画像からユーザの瞳孔の位置を特定してユーザの視線方向を求める（Ｓ３０）。特定部４６は、表示部２０に表示された文書においてユーザの視線方向が通過する領域をユーザの注目している領域として特定する（Ｓ３１）。計測部４４は、ユーザの視線方向が通過する領域についての注目時間を計測する（Ｓ３２）。例えば、計測部４４は、ユーザの視線方向が通過する領域の注目時間に、読み出している期間に対応する所定時間を加算する。

ここで、文書を読む場合、視線は、移動と停止を繰返し、停止したタイミングで文書を読み出している。計測部４４は、この読み出している期間に対応する所定時間を、ユーザの視線方向が通過する領域の注目時間に加算する。この所定時間は、例えば、２５０ｍｓとする。

計測部４４は、文書の表示が終了したか否かを判定する（Ｓ３３）。文書の表示が終了していない場合（Ｓ３３否定）、上述のＳ３０へ移行する。

一方、文書の表示が終了した場合（Ｓ３３肯定）、計測部４４は、注目時間の計測を終了する（Ｓ３４）。判断部４５は、未選択の領域の何れか１つを選択する（Ｓ３５）。例えば、判断部４５は、文書の先頭側から未選択の領域を順に１つを選択する。判断部４５は、選択した領域の注目時間が当該領域の読出時間以上であるか判定する（Ｓ３６）。注目時間が読出時間以上である場合（Ｓ３６肯定）、判断部４５は、文書データ３０の選択された領域の文書がユーザにより読まれたと判断する（Ｓ３７）。一方、注目時間が読出時間未満の場合（Ｓ３６否定）、判断部４５は、文書データ３０の文書がユーザに読まれていないと判断する（Ｓ３８）。

判断部４５は、文書部分の領域を全て選択したか否かを判定する（Ｓ３９）。全て選択していない場合（Ｓ３９否定）、上述のＳ３５の処理へ移行する。

一方、文書部分の領域を全て選択した場合（Ｓ３９肯定）、判断部４５は、文書がユーザにより読まれたと判断した領域数を文書の全領域数で除算して既読率を求める（Ｓ４０）。判断部４５は、既読率が所定の割合以上であるか否か判定する（Ｓ４１）。この所定の割合は、例えば、９０％とする。既読率が所定の割合以上である場合（Ｓ４１肯定）、判断部４５は、文書データ３０の文書がユーザにより読まれたと判断し（Ｓ４２）、処理を終了する。

一方、既読率が所定の割合未満である場合（Ｓ４１否定）、判断部４５は、文書データ３０の文書がユーザに読まれていないと判断し（Ｓ４３）、処理を終了する。

［効果］
上述してきたように、本実施例に係る既読判断装置１０は、既読の判断対象の文書を複数の領域に分割する。既読判断装置１０は、分割された領域毎に、文書の読み易さを判定する。既読判断装置１０は、分割された領域毎に、判断基準を変更し、領域毎に、当該領域に対応した判断基準を用いて、既読を判断する。これにより、既読判断装置１０は、分割された領域毎に、文書の読み易さが異なる場合でも、文書が読み出されたか否かを精度良く判断できる。

また、本実施例に係る既読判断装置１０は、判断対象の文書に対してユーザの注目している注目時間を計測する。既読判断装置１０は、判断対象の文書に対するユーザの注目時間が判断基準を満たす場合、既読と判断する。これにより、既読判断装置１０は、ユーザが実際に文書に注目して文書を読み出しているか精度良く判断できる。

次に、実施例３について説明する。実施例３では、文書の内容に基づいて読み易さを判定して既読判定を行う場合について説明する。

［既読判断装置の構成］
実施例３に係る既読判断装置１０について説明する。実施例３に係る既読判断装置１０は、上述の実施例１、２の既読判断装置１０（図１、図１３）と同様の機能的構成であるため、主に異なる部分について説明する。

図１５は、判断基準データの一例を示す図である。本実施例では、文書の内容を用いて文書の読み易さを判定する。本実施例では、文書の内容として、例えば、文書の記述に用いられた言語を用いる場合を例に説明する。図１５に示す判断基準データ３１は、言語、読字速度などの項目が対応付けられたテーブルとされている。言語の項目は、文書の記述に用いられた言語を記憶する領域である。読字速度は、言語の項目に設定された言語で記述された文書を読む際の読字速度を示す情報を記憶する領域である。

図１５の例では、言語が日本語の場合は、１秒当たり１０文字読み取ることができることを示す。また、言語が英語の場合は、１秒当たり５文字読み取ることができることを示す。また、言語がその他の場合は、読字速度が１秒当たり０文字であるため、既読判定を行わないものとされていることを示す。なお、図１５の例ででは、読字速度を１秒間当たりに読むことができる文字数［字／秒］としているが、言語に応じて、読字速度の設定を変えてもよい。例えば、英語などでは、読字速度を１秒間当たりに読むことができる単語数［単語／秒］としてもよい。

文書の記述に用いられた言語は、必要に応じて文書データ３０に設定される。図１６は、言語が設定された文書データの一例を示す図である。図１６の例では、領域７０に文書の記述に用いられた言語が設定されている。図１６の「ｊａ」は、日本語で記述していることを示す。

判定部４２は、文書データ３０から記述に用いられた言語を特定する。図１６の例では、文書全体として記述に用いられた言語が日本語と設定されているため、全領域について記述に用いられた言語が日本語と特定される。なお、判定部４２は、文書内の表示される文章部分を解析して、記述に用いられた言語を特定してもよい。

そして、判定部４２は、図１５に示す判断基準データ３１に基づいて、文書の記述に用いられた言語から、文書の読み易さを判定する。

なお、判断基準データ３１に言語毎の読字速度を設定して、言語毎の読字速度を求める場合について説明したがこれに限定されるものではない。例えば、判定部４２は、ＯＳの言語の設定やユーザが入力する言語からユーザが得意とする言語を特定してもよい。例えば、判定部４２は、ユーザが入力する言語毎に入力のスピードから、言語毎の得意度合いを求め、得意度合いが高い言語で記述された文書については読字速度を速く設定してもよい。

また、文書の読み易さを判定に用いる文書の内容は、文書が記述された言語に限定されるものではなく、文書の読み易さに影響するものであれば、何れかであってもよい。例えば、文書の読み易さを判定に用いる文書の内容には、文書に記述された技術分野や、文書のジャンルなど様々ある。文書に記述された技術分野は、例えば、技術分野毎に、特徴となる単語を記憶させた辞書データを記憶させ、文書に含まれる単語が多い技術分野を文書の技術分野と特定する。また、文書のジャンルについても、同様に、例えば、ジャンル毎に、特徴となる単語を記憶させた辞書データを記憶させ、文書に含まれる単語が多いジャンルを文書のジャンルと特定する。

［処理の流れ］
次に、本実施例に係る既読判断装置１０が実行する各種処理の流れについて説明する。図１７は、判断基準設定処理の手順の一例を示すフローチャートである。この判断基準設定処理は、所定のタイミング、例えば、文書データ３０の表示が指示されたタイミングで実行される。

図１７に示すように、判定部４２は、文書データ３０の文書部分のデータを読み出し、記述に用いられた言語を特定する（Ｓ５０）。判定部４２は、判断基準データ３１から記述に用いられた言語に対応する読字速度を読み出す（Ｓ５１）。

変更部４３は、文書データ３０の文書に記述された文字数をカウントする（Ｓ５２）。変更部４３は、カウントした文字数を読字速度で除算して読出時間を算出し、読出時間を判断基準と設定して（Ｓ５３）、処理を終了する。

なお、文書データ３０が領域毎に、記述に用いられた言語が異なる場合、領域毎に記述に用いられた言語を特定して読字速度を求め、実施例１、２と同様に、領域毎の読出時間を求める。そして、領域毎の読出時間を合計した合計読出時間を判断基準とすればよい。

［効果］
上述してきたように、本実施例に係る既読判断装置１０は、判断対象の文書の内容に基づいて読み易さを判定する。これにより、既読判断装置１０は、判断対象の文書の読み易さを精度良く判断できる。

次に、実施例４について説明する。実施例４では、文書を読む環境に基づいて読み易さを判定して既読判定を行う場合について説明する。

［既読判断装置の構成］
実施例４に係る既読判断装置１０について説明する。図１８は、既読判断装置の機能的構成を示すブロック図である。なお、図１および図１３に示した既読判断装置１０と同一部分については同一の符号を付し、主に異なる部分について説明する。図１８に示すように、既読判断装置１０は、加速度センサ２５をさらに有する。

加速度センサ２５は、既読判断装置１０に発生した加速度を計測する。

ここで、例えば、ユーザが、既読判断装置１０を携帯し、歩行中など移動中に表示部２０に表示された文書を読む場合、静止している場合に比べて、移動に伴う振動によって文字が判別しづらくなるため、読字速度が低下する。そこで、本実施例では、文書を読む環境に基づいて読み易さを判定する。

図１９は、判断基準データの一例を示す図である。本実施例では、文書を読む環境として、移動速度を用いる場合を例に説明する。図１９に示す判断基準データ３１は、移動速度、読字速度などの項目が対応付けられたテーブルとされている。移動速度の項目は、移動速度を記憶する領域である。読字速度は、移動速度の項目に設定された移動速度での移動中に記述された文書を読む際の読字速度を示す情報を記憶する領域である。

図１９の例では、移動速度ａが１［ｍ／ｓ］以下、または、１０［ｍ／ｓ］以上の場合は、１秒当たり１０文字読み取ることができることを示す。また、移動速度ａが１［ｍ／ｓ］より大きく、かつ、１０［ｍ／ｓ］未満の場合は、１秒当たり５文字読み取ることができることを示す。ここで、ユーザが歩行中に文書を読む場合に、振動で読字速度が低下する。このため、本実施例では、移動速度ａが１［ｍ／ｓ］より大きく、かつ、１０［ｍ／ｓ］未満の場合を歩行中と見なして読字速度を低下させている。また、本実施例では、１０［ｍ／ｓ］以上の場合、例えば、電車や車など車両による移動中と見なして、読字速度を低下させていない。

判定部４２は、加速度センサ２５により検出される加速度の変化および加速度が発生した時間に基づいて、既読判断装置１０の移動速度を推定する。なお、既読判断装置１０がＧＰＳ（Global Positioning System）ユニットを備え、周期的に位置が特定できる場合、判定部４２は、周期的に特定される位置の変化から既読判断装置１０の移動速度を推定してもよい。

そして、判定部４２は、図１９に示す判断基準データ３１に基づいて、既読判断装置１０の移動速度から、文書の読み易さを判定する。

なお、文書の読み易さを判定に用いる環境は、既読判断装置１０の移動速度に限定されるものではなく、文書の読み易さに影響するものであれば、何れかであってもよい。例えば、文書の読み易さを判定に用いる環境は、周囲の明るさなど様々ある。例えば、カメラ２４やセンサなどにより周囲の明るさを検出して、判定部４２は、周囲が明るい場合、暗い場合と比較して読字速度を速く設定してもよい。また、既読判断装置１０にジャイロセンサを設け、判定部４２が、ジャイロセンサの情報から手振れ量を求め、手振れ量が一定以上の場合、読字速度を遅く設定してもよい。

［処理の流れ］
次に、本実施例に係る既読判断装置１０が実行する各種処理の流れについて説明する。図２０は、既読判断処理の手順の一例を示すフローチャートである。この既読判断処理は、所定のタイミング、例えば、文書データ３０の表示が指示されたタイミングで実行される。

図２０に示すように、計測部４４は、表示時間の計測を開始する（Ｓ６０）。変更部４３は、文書データ３０の文書に記述された文字数をカウントし、カウントされた文字数を未読文字数ｃに設定する（Ｓ６１）。判定部４２は、加速度センサ２５により検出される加速度の変化および加速度が発生した時間に基づいて、既読判断装置１０の移動速度を推定する（Ｓ６２）。判定部４２は、判断基準データ３１から移動速度に対応する読字速度を読み出す（Ｓ６３）。変更部４３は、未読文字数ｃを読字速度で除算して、未読文字数ｃの読出時間を算出する（Ｓ６４）。

判断部４５は、計測部４４により計測された表示時間が、読出時間以上であるか判定する（Ｓ６５）。表示時間が読出時間以上である場合（Ｓ６５肯定）、判断部４５は、文書データ３０の文書がユーザにより読まれたと判断し（Ｓ６６）、処理を終了する。

一方、表示時間が読出時間未満である場合（Ｓ６５否定）、判定部４２は、加速度センサ２５により加速度が検出されたか否かを判定する（Ｓ６７）。加速度が検出された場合（Ｓ６７肯定）、変更部４３は、現時点までの表示時間に読字速度を乗算して、現時点での推定される読み出し文字数を算出する（Ｓ６８）。変更部４３は、未読文字数ｃから推定される読み出し文字数を減算した値を新たな未読文字数ｃに設定する（Ｓ６９）。すなわち、加速度が検出された場合、移動速度が変わるため現時点まで読み取られたと推定される文字数を未読文字数から減算して、現時点での未読文字数を求める。変更部４３は、計測中の表示時間をゼロに初期化し（Ｓ７０）、上述のＳ６２へ移行する。

加速度が検出されない場合（Ｓ６７否定）、計測部４４は、文書の表示が終了したか否かを判定する（Ｓ７１）。文書の表示が終了していない場合（Ｓ７１否定）、Ｓ６５へ移行する。

文書の表示が終了した場合（Ｓ７１肯定）、判断部４５は、文書データ３０の文書がユーザに読まれていないと判断し（Ｓ７２）、処理を終了する。

［効果］
上述してきたように、本実施例に係る既読判断装置１０は、判断対象の文書を読む環境に基づいて読み易さを判定する。これにより、既読判断装置１０は、判断対象の文書の読み易さを精度良く判断できる。

さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、開示の技術は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。

例えば、上記の実施例では、表示時間または注目時間が読出時間以上の場合、文書を読み出したと判断する場合について説明したが、開示の装置はこれに限定されない。例えば、ユーザが画面を見ずに文書を表示させていた場合や、ユーザが表示された文書を漠然と眺めている場合も文書を読み出したと判断されてしまう場合がある。そこで、例えば、表示時間や注目時間に、読んだと見なす上限時間を設け、表示時間や注目時間が上限時間を超えた場合、文書を読んでいないと判断してもよい。例えば、判断部４５は、表示時間が、読出時間以上でかつ上限時間以下の場合に文書データ３０の文書がユーザにより読まれたと判断してもよい。この上限時間は、読出時間に、所定時間または読出時間の所定の割合の時間などの時間を加算した時間する。例えば、上限時間は、読出時間の１．５倍の時間とする。この読出時間に加算する時間は、外部から設定できるようにしてもよい。これにより、ユーザが画面を見ずに文書を表示させていた場合や、ユーザが表示された文書を漠然と眺めている場合に、文書を読み出したと判断されることを抑制できる。

また、上記の実施例では、判断対象の文書を表示する際の外観、判断対象の文書の内容、判断対象の文書を読む環境の各々に基づいて読み易さを判定する場合について説明したが、これらを組み合わせ読み易さを判定してもよい。例えば、判断対象の文書を表示する際の外観、判断対象の文書の内容、判断対象の文書を読む環境の条件を組み合わせて判断基準データ３０を作成してもよい。また、判断対象の文書を表示する際の外観、判断対象の文書の内容、判断対象の文書を読む環境の各々に基づいて読み易さを判定し、最も読みづらいものに合わせて、読出時間を設定してもよい。また、判断対象の文書を表示する際の外観、判断対象の文書の内容、判断対象の文書を読む環境の各々に基づいて読み易さを判定してそれぞれの読字速度を求め、所定の重みづけで読字速度を定めて、読出時間を設定してもよい。

また、ユーザが文書を速読している場合と、ユーザが文書を熟読している場合とでは、読字速度がことなる。例えば、ユーザが文書を速読している場合は、ユーザが文書を熟読している場合と比べて、視線の移動が少なくなる。そこで、例えば、カメラ２４より周期的に撮影される画像から視線の動きを検出してユーザの状態を特定し、ユーザの状態に応じて読字速度を変更してもよい。例えば、判断基準データ３１に、ユーザが速読している場合と、ユーザが熟読している場合の読字速度を記憶させる。そして、ユーザが速読している場合は、ユーザが速読している場合の読字速度を用い、ユーザが熟読している場合は、ユーザが熟読している場合の読字速度を用いるようにしてもよい。また、例えば、判断基準データ３１に、ユーザが熟読している場合の読字速度を記憶させ、ユーザが速読している場合は、所定の割合速くした読字速度を用いるようにしてもよい。

また、本実施例に係る既読判断装置１０は、ウェブのアクセシビリティ基準を満たしているかどうかで、読みやすさの判定を行ってもよい。例えば、既読判断装置１０は、アクセシビリティ基準を満たしていない際に、アクセシビリティ基準を満たした際よりも遅く読む判定基準を設定すればよい。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的状態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、既読判断装置１０の表示制御部４０、分割部４１、判定部４２、変更部４３、計測部４４、判断部４５および特定部４６の各処理部が適宜統合されてもよい。また、各処理部の処理が適宜複数の処理部の処理に分離されてもよい。また、各装置は各処理部の一部または全部を適宜統合してもよい。さらに、各処理部にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

［既読判断プログラム］
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することもできる。そこで、以下では、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータシステムの一例を説明する。図２１は、既読判断プログラムを実行するコンピュータを示す図である。

図２１に示すように、コンピュータ３００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３１０、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）３２０、ＲＡＭ（Random Access Memory）３４０を有する。これら３００〜３４０の各部は、バス４００を介して接続される。

ＨＤＤ３２０には上記の既読判断装置１０の各処理部と同様の機能を発揮する既読判断プログラム３２０ａが予め記憶される。なお、既読判断プログラム３２０ａについては、適宜分離しても良い。

また、ＨＤＤ３２０は、各種情報を記憶する。例えば、ＨＤＤ３２０は、ＯＳや処理に用いる各種データを記憶する。

そして、ＣＰＵ３１０が、既読判断プログラム３２０ａをＨＤＤ３２０から読み出して実行することで、実施例の各処理部と同様の動作を実行する。すなわち、既読判断プログラム３２０ａは、既読判断装置１０の各処理部と同様の動作を実行する。

なお、上記した既読判断プログラム３２０ａについては、必ずしも最初からＨＤＤ３２０に記憶させることを要しない。

例えば、コンピュータ３００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」にプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。

さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ３００に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などにプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。

１０ 既読判断装置
２０ 表示部
２１ 入力部
２２ 記憶部
２３ 制御部
２４ カメラ
２５ 加速度センサ
３０ 文書データ
３１ 判断基準データ
４０ 表示制御部
４１ 分割部
４２ 判定部
４３ 変更部
４４ 計測部
４５ 判断部
４６ 特定部

Claims (7)

1. 既読の判断対象の文書の読み易さを判定する判定部と、
   前記判定部による判定結果に応じて、既読の判断に用いる判断基準を変更する変更部と、
   前記変更部により変更された判断基準を用いて、前記判断対象の文書の既読を判断する判断部と、
   を有することを特徴とする既読判断装置。
2. 前記判定部は、前記判断対象の文書を表示する際の外観、前記判断対象の文書の内容、前記判断対象の文書を読む環境の何れか１または複数に基づいて読み易さを判定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の既読判断装置。
3. 前記既読の判断対象の文書を複数の領域に分割する分割部をさらに有し、
   前記判定部は、前記分割部により分割された領域毎に、文書の読み易さを判定し、
   前記変更部は、領域毎に、前記判断基準を変更し、
   前記判断部は、前記分割部により分割された領域毎に、当該領域に対応した判断基準を用いて、既読を判断する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の既読判断装置。
4. 前記判断部は、前記判断対象の文書を表示した表示時間が前記判断基準を満たす場合、既読と判断する
   ことを特徴とする請求項１〜３の何れか１つに記載の既読判断装置。
5. 前記判断対象の文書に対してユーザの注目している注目時間を計測する計測部をさらに有し、
   前記判断部は、前記判断対象の文書に対するユーザの注目時間が前記判断基準を満たす場合、既読と判断する
   ことを特徴とする請求項１〜３の何れか１つに記載の既読判断装置。
6. コンピュータが、
   既読の判断対象の文書の読み易さを判定し、
   判定結果に応じて、既読の判断に用いる判断基準を変更し、
   変更された判断基準を用いて、前記判断対象の文書の既読を判断する
   処理を実行することを特徴とする既読判断方法。
7. コンピュータに、
   既読の判断対象の文書の読み易さを判定し、
   判定結果に応じて、既読の判断に用いる判断基準を変更し、
   変更された判断基準を用いて、前記判断対象の文書の既読を判断する
   処理を実行させることを特徴とする既読判断プログラム。

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