JP2017204066A - 判定装置及び判定システム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザのユーザ装置の操作の習熟度をより高い精度で判定すること。【解決手段】操作履歴取得部１０２は、複数の単位期間からなる判定期間におけるユーザ装置の操作履歴を取得する。代表値抽出部１０３は、操作履歴取得部１０２が取得した操作履歴に基づいて、各単位期間の操作履歴が表す単位期間毎の値から代表値を抽出する。代表値抽出部１０３は、複数種類の操作履歴が表す代表値をそれぞれ抽出する。習熟度判定部１０４は、代表値抽出部１０３により抽出された代表値（複数種類の操作履歴が表す各代表値）に基づいて操作の習熟度を判定する。ヒント表示制御部１０６は、表示トリガ判断部１０５によりトリガの発生が判断された場合に、そのトリガ及び習熟度判定部１０４により判定された習熟度に対応したヒントを表示手段に表示させる。【選択図】図２

Description

本発明は、ユーザ装置の操作の習熟度を判定する技術に関する。

ユーザ装置の操作の習熟度を判定する技術が知られている。例えば特許文献１には、ユーザの個人情報（性別、年齢、好きな色、好きなキャラクタなど）等に基づいてユーザが機器を使いこなしている度合い（習熟度）を推定する技術が開示されている。

特開２００６−１２７３７２号公報

ユーザのユーザ装置の操作の習熟度が分かると、例えば習熟度が低いユーザに対しては簡単な操作方法を説明するヒントを表示し、習熟度が高いユーザに対しては高度な操作方法を説明するヒントを表示するというように、ユーザにとって役に立ちやすい情報を提示するというように利用することができる。そのためには、ユーザの習熟度が高い精度で分かっていることが望ましい。
そこで、本発明は、ユーザのユーザ装置の操作の習熟度をより高い精度で判定することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明は、複数の単位期間からなる判定期間におけるユーザ装置の操作履歴を取得する取得部と、各単位期間の前記操作履歴が表す単位期間毎の値から代表値を抽出する抽出部と、抽出された前記代表値に基づいて前記ユーザ装置の操作の習熟度を判定する判定部とを備える判定装置を提供する。

また、前記抽出部は、複数種類の前記操作履歴が表す前記代表値をそれぞれ抽出し、前記判定部は、抽出された各代表値に基づいて前記習熟度を判定してもよい。
さらに、前記判定期間を調整する調整部を備えていてもよい。
また、前記調整部は、現在の前記習熟度に応じて前記判定期間を調整してもよい。

また、前記調整部は、前記操作履歴が表す操作の対象であったアプリケーションプログラムの導入から経過した期間に応じて前記判定期間を調整してもよい。
さらに、前記調整部は、前記ユーザ装置の利用を開始してから経過した期間に応じて前記判定期間を調整してもよい。
また、前記調整部は、前記操作履歴の種類に応じて前記判定期間を調整してもよい。

また、抽出された前記代表値が正常な値であるか否かを判断する判断部を備え、前記判定部は、前記判断部により正常でないと判断された代表値に対応する前記単位期間を除いた他の単位期間の前記値に基づいて前記習熟度を判定してもよい。
さらに、前記判断部は、抽出された前記代表値が、最新の判定による習熟度に対応する範囲にない場合、又は、過去の複数の判定による習熟度の変化傾向に対応する範囲にない場合に、正常な値ではないと判断してもよい。
また、前記判定部は、抽出された前記代表値を表す前記操作履歴に互いに類似する操作が含まれている場合、当該操作履歴に当該操作が含まれていない場合に比べて前記習熟度を低く判定してもよい。

また、本発明は、複数の単位期間からなる判定期間におけるユーザ装置の操作履歴を取得する取得部と、各単位期間の前記操作履歴が表す単位期間毎の値から代表値を抽出する抽出部と、抽出された前記代表値に基づいて前記ユーザ装置の操作の習熟度を判定する判定部とを備える判定システムを提供する。

本発明によれば、ユーザのユーザ装置の操作の習熟度をより高い精度で判定することができる。

第１実施例に係るスマートフォンのハードウェア構成を表す図 第１実施例で実現される機能構成を表す図 記憶されている操作履歴の一例を表す図 各単位期間の操作履歴が表す単位期間毎の値の一例を表す図 習熟度を表す値の算出式の一例を表す図 習熟度テーブルの一例を表す図 ヒントテーブルの一例を表す図 表示されたヒントの例を表す図 判定処理及び表示処理における各装置の動作手順の一例を表す図 第２実施例の機能構成の一例を表す図 調整方法テーブルの一例を表す図 第２実施例の機能構成の別の一例を表す図 調整方法テーブルの一例を表す図 第２実施例の機能構成の別の一例を表す図 調整方法テーブルの一例を表す図 第２実施例の機能構成の別の一例を表す図 調整方法テーブルの一例を表す図 第３実施例の機能構成の一例を表す図 代表値範囲テーブルの一例を表す図 習熟度の変化傾向の一例を表す図 変形例の機能構成の一例を表す図 変形例に係る情報処理システムの全体構成を表す図 サーバ装置のハードウェア構成を表す図 情報処理システムの機能構成を表す図 情報処理システムの機能構成を表す図

本発明は、スマートフォンなどのユーザ装置を利用するユーザに対して、そのユーザのユーザ装置の操作の習熟度（例えば初級者・中級者・上級者と表される）に応じたヒントを提示することで、ユーザ装置を快適に利用できるようにするためのものである。ここでいうヒントとは、ユーザ装置の使い方を示す情報であり、例えば現在表示されている画面における操作方法を表す情報やユーザ装置で生じたエラーからの復旧方法を表す情報などである。以下、その実施例について説明する。

［１］第１実施例
図１は第１実施例に係るスマートフォン１０のハードウェア構成を表す。スマートフォン１０は、自装置の操作の習熟度を判定する機能と、判定した習熟度に応じたヒントを表示する機能とを有する。スマートフォン１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１２と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１３と、無線通信部１４と、ストレージ１５と、タッチスクリーン１６と、デジタルカメラ１７と、ＧＰＳ（Global Positioning System）モジュール１８とを備えるコンピュータである。

ＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１２をワークエリアとして用いてＲＯＭ１３やストレージ１５に記憶されているプログラムを実行することで各部の動作を制御する制御装置である。無線通信部１４は、移動体通信に準拠した無線通信及び無線ＬＡＮ（Local Area Network）に準拠した無線通信を行う通信回路を有し、ネットワーク２を介して外部装置と通信を行う。ストレージ１５は、フラッシュメモリなどの記憶手段であり、ＣＰＵ１１が制御に用いるデータやプログラムを記憶している。

タッチスクリーン１６は、自装置の表示手段であるディスプレイと、ディスプレイの表面に設けられたタッチパネルとを備え、画像を表示するとともに、ユーザからの操作を受け付ける。デジタルカメラ１７は、レンズや撮像素子などを備え、レンズから入射する光が表す周囲の人物や光景を撮影する。ＧＰＳモジュール１８は、ＧＰＳ衛星からの信号を用いて自身の位置を測定するセンサを備える。ＧＰＳモジュール１８は、測定した位置を緯度及び経度で表す位置データをＣＰＵ１１に供給する。

ＣＰＵ１１がプログラムを実行して各部を制御することで、以下に述べる機能が実現される。
図２は第１実施例で実現される機能構成を表す。スマートフォン１０は、操作履歴記憶部１０１と、操作履歴取得部１０２と、代表値抽出部１０３と、習熟度判定部１０４と、表示トリガ判断部１０５と、ヒント表示制御部１０６とを備える。これらの機能を実現するＣＰＵ１１は本発明の「判定装置」の一例である。

ＣＰＵ１１は、これらの機能により、複数の単位期間からなる判定期間における操作履歴に基づいて、ユーザのユーザ装置の操作の習熟度を判定する。以下では、単に「習熟度」や「操作の習熟度」と言った場合、ユーザのユーザ装置の操作の習熟度を意味するものとする。なお、本実施例では、ユーザ装置を利用するユーザが１人と決まっているものとする。また、本実施例では、ＣＰＵ１１は、１週間を単位期間とし、４つの連続する単位期間からなる４週間を判定期間として、習熟度を判定する。

操作履歴記憶部１０１は、習熟度が判定されるユーザ装置（本実施例ではスマートフォン１０）の操作履歴を記憶する。
図３は記憶されている操作履歴の一例を表す。図３の例では、操作履歴記憶部１０１は、「ブラウザの起動操作」、「地図アプリの起動操作」、「設定アプリの起動操作」、「カメラの起動操作」、「ＧＰＳの有効・無効の切り替え操作」、「スリープ時間の変更操作」、「アプリのインストール操作」、「アプリのアンインストール操作」、「画面の明るさ変更操作」、・・・という操作内容に対してそれぞれの操作日時を対応付けて記憶している。

操作履歴記憶部１０１は、図３に表したアプリに限らず、スマートフォン１０にインストールされているその他のアプリの起動操作やユーザ装置の各種設定変更操作など、ユーザ装置になされた操作の操作日時を記憶している。操作履歴記憶部１０１は、スマートフォン１０に対してこれらの操作が行われる度に、その操作内容に対応付けて操作日時を記憶する。操作履歴記憶部１０１は、本実施例では、操作履歴を記憶してから判定期間である４週間が過ぎると、その操作履歴を削除する。なお、操作履歴の削除は、これに限らず、記憶容量との兼ね合いでしかるべきタイミングで（例えば空き領域がなくなる前に）行われればよい。

操作履歴取得部１０２は、複数の単位期間（本実施例では４つの単位期間）からなる判定期間におけるユーザ装置の操作履歴を取得する。操作履歴取得部１０２は本発明の「取得部」の一例である。操作履歴取得部１０２は、例えば操作の習熟度の判定が行われるタイミングで操作履歴を取得する。操作履歴取得部１０２は、現在の日時から１週間前の日時までの操作日時を含む操作履歴を操作履歴記憶部１０１から読み出し、第４週の操作履歴として取得する。

操作履歴取得部１０２は、同様に、１週間前の日時から２週間前の日時までの操作日時を含む操作履歴、２週間前の日時から３週間前の日時までの操作日時を含む操作履歴、３週間前の日時から４週間前の日時までの操作日時を含む操作履歴をそれぞれ第３週、第２週、第１週の操作履歴として取得する。操作履歴取得部１０２は、こうして取得した判定期間における操作履歴を代表値抽出部１０３に供給する。

代表値抽出部１０３は、操作履歴取得部１０２が取得した操作履歴に基づいて、各単位期間の操作履歴が表す単位期間毎の値から代表値を抽出する。代表値抽出部１０３は、本実施例では、複数種類の操作履歴が表す代表値をそれぞれ抽出する。代表値抽出部１０３は本発明の「抽出部」の一例である。各単位期間の操作履歴が表す単位期間毎の値とは、本実施例では、ブラウザの起動回数を含む９種類の値である。代表値抽出部１０３は、各単位期間の操作履歴に基づいてそれら９種類の値を各単位期間（第１週から第４週まで）について算出する。

図４は各単位期間の操作履歴が表す単位期間毎の値の一例を表す。図４の例では、代表値抽出部１０３は、「ブラウザ起動回数の１日あたり最大数」、「地図アプリの起動有無」、「設定アプリ起動回数の１日あたり最大数」、「カメラの起動有無」、「ＧＰＳの有効・無効の切り替え有無」、「スリープ時間の変更操作有無」、「インストール済みアプリの最大数」、「使用アプリ種類の１日あたり最大数」、「画面の明るさ変更操作有無」という９種類の値を算出している。

例えば「ブラウザ起動回数の１日あたり最大数」であれば、代表値抽出部１０３は、第１週は「１０」、第２週は「５」、第３週は「５０」、第４週は「１５」という値を算出している。代表値抽出部１０３は、取得された操作履歴において「ブラウザの起動操作」に対応付けられた操作日時の数を、第１週から第４週まで各週について合計することでこれらの値を算出する。代表値抽出部１０３は、「設定アプリ起動回数の１日あたり最大数」及び「使用アプリ種類の１日あたり最大数」も同様に算出する。

また、「地図アプリの起動有無」であれば、代表値抽出部１０３は、第１週は「１」、第２週は「０」、第３週は「０」、第４週は「０」という値を算出している。代表値抽出部１０３は、取得された操作履歴において「地図アプリの起動操作」に対応付けられた操作日時が１つでもある週の値を「１」、１つもない週の値を「０」とすることでこれらの値を算出する。代表値抽出部１０３は、「カメラの起動有無」、「ＧＰＳの有効・無効の切り替え有無」、「スリープ時間の変更操作有無」、「画面の明るさ変更操作有無」も同様に算出する。

また、「インストール済みアプリの最大数」であれば、代表値抽出部１０３は、まずインストール済みアプリ数の初期値（例えばユーザが設定する）を取得して、その初期値に１日分のアプリのインストール操作の数を加算し、さらに同じ日の分のアプリのアンインストール操作の数を減算することで、その日の最終的なインストール済みアプリ数を算出する。代表値抽出部１０３は、この計算を全ての日について順次行い、その結果に基づいて第１週から第４週までのインストール済みアプリの最大数（各週の７日間のアプリ数のうち最大の値）を算出する。

図４にはこうして代表値抽出部１０３が算出した操作履歴が表す単位期間毎の値が第１週から第４週まで示されている。代表値抽出部１０３は、算出したこれらの値から代表値を抽出する。代表値には、最大値、最小値、平均値、中央値及び最頻値等があるが、本実施例では最大値が用いられる。代表値抽出部１０３は、例えば「ブラウザ起動回数の１日あたり最大数」であれば第３週の「５０」を抽出し、「地図アプリの起動有無」であれば第１週の「１」を抽出する。

代表値抽出部１０３は、他の操作履歴の種類についても、第１週から第４週までの値のうち最大値を抽出する。図４には、こうして代表値抽出部１０３が抽出した代表値にＡ１〜Ａ９までの符号を付して表した。なお、「カメラの起動有無」のように最大値が複数ある場合（第２、第３、第４週がいずれも最大値の「１」）は、最も新しい（この場合は第４週の）最大値を抽出するものとした。代表値抽出部１０３は、こうして抽出した９つの代表値Ａ１〜Ａ９を習熟度判定部１０４に供給する。

習熟度判定部１０４は、代表値抽出部１０３により抽出された代表値（複数種類の操作履歴が表す各代表値）に基づいて操作の習熟度を判定する。習熟度判定部１０４は本発明の「判定部」の一例である。習熟度判定部１０４は、本実施例では、各代表値について定められた係数をそれぞれ乗じて合計した値を、操作の習熟度を表す値Ｒ１として算出する。

図５は習熟度を表す値Ｒ１の算出式の一例を表す。図５の例では、習熟度判定部１０４は、代表値Ａ１〜Ａ９にそれぞれ係数ｋ１〜ｋ９を乗じて合計した値（ｋ１×Ａ１＋ｋ２×Ａ２＋ｋ３×Ａ３＋ｋ４×Ａ４＋ｋ５×Ａ５＋ｋ６×Ａ６＋ｋ７×Ａ７＋ｋ８×Ａ８＋ｋ９×Ａ９）を値Ｒ１として算出している。

各係数の値としては、例えば、予め操作の習熟度が分かっている複数のユーザの操作履歴を取得して、それらの操作履歴に基づいて係数を変化させながら算出した値Ｒ１が最も実際の習熟度に近くなったときの係数が用いられる。各係数はいずれも正の値であり、算出された値Ｒ１が大きいほど、習熟度が高いことを表している。習熟度判定部１０４は、値Ｒ１と習熟度（本実施例では初級者・中級者・上級者）とを対応付けた習熟度テーブルとを記憶しておき、これらのテーブルを用いて習熟度の判定を行う。

図６は習熟度テーブルの一例を表す。図６の例では、「閾値Ｔｈ１１未満」、「閾値Ｔｈ１１以上閾値Ｔｈ１２未満」、「閾値Ｔｈ１２以上」という習熟度を表す値Ｒ１に、「初級者」、「中級者」、「上級者」という習熟度が対応付けられている。習熟度判定部１０４は、上記のとおり算出した習熟度の値Ｒ１に習熟度テーブルで対応付けられている習熟度を、ユーザ装置（スマートフォン１０）を利用するユーザの習熟度として判定する。習熟度判定部１０４は、上記の判定を例えば決められたタイミング（毎日又は１週間毎等）やユーザが習熟度の判定を指示する操作を行ったときなどに行う。

習熟度判定部１０４は、こうして判定した習熟度をヒント表示制御部１０６に供給する。また、習熟度判定部１０４は、本実施例では、判定した習熟度を記憶しておき、次に習熟度を判定したときに記憶している習熟度よりも低い習熟度を判定した場合、記憶しておいた習熟度を現在の習熟度として判定する。一度高めた操作の習熟度は数週間経過したくらいでは低下することは少なく、習熟度が低く判定されたのはたまたまユーザがユーザ装置を操作する機会が少なかったと考えられる。そこで習熟度判定部１０４が上記のとおり習熟度を判定することで、一度高く判定された習熟度よりも低い習熟度が判定されないようにしている。

表示トリガ判断部１０５は、ユーザ装置を利用するユーザに対するヒントを表示させる契機となる事象（これを「トリガ」という）の発生の有無を判断する。トリガとしては、例えば特定のアプリケーションプログラムの起動や、特定のエラーの発生、特定のウェブページの表示、特定の操作の実施などが用いられる。表示トリガ判断部１０５は、各トリガに対応する処理の種類を記憶している。

各トリガに対応する処理とは、例えば特定のアプリを起動する処理や特定のエラーのエラーコードを表示させる処理、特定のウェブページを表示させる処理、特定の操作を示す操作データを生成する処理などである。表示トリガ判断部１０５は、ユーザ装置においてこれらの処理が行われた場合に、対応するトリガが発生したと判断する。表示トリガ判断部１０５は、定期的に各トリガの発生の有無を判断し、いずれかのトリガが発生したと判断した場合に、発生したトリガを示すトリガ情報をヒント表示制御部１０６に供給する。

ヒント表示制御部１０６は、表示トリガ判断部１０５によりトリガの発生が判断された場合に、そのトリガ及び習熟度判定部１０４により判定された習熟度に対応したヒントを表示手段に表示させる。ヒント表示制御部１０６は、トリガと習熟度とヒントとを対応付けたヒントテーブルを記憶しておき、このヒントテーブルを用いてヒントの表示制御を行う。

図７はヒントテーブルの一例を表す。図７の例では、「翻訳アプリＡの起動」というトリガに、「初級者」という習熟度及び「基本機能の使い方」というヒントの組と、「中級者」という習熟度及び「拡張機能の使い方」というヒントの組と、「上級者」という習熟度及び「辞書のカスタマイズ方法」というヒントの組とが対応付けられている。また、「エラーコードＢの表示」というトリガに、「初級者」という習熟度及び「再起動の方法」というヒントの組と、「中級者」という習熟度及び「エラーを解消する操作方法」というヒントの組と、「上級者」という習熟度及び「エラーの原因を突き止める方法」というヒントの組とが対応付けられている。

ヒント表示制御部１０６は、表示トリガ判断部１０５からトリガ情報が供給されると、供給されたトリガ情報が示すトリガと、習熟度判定部１０４から供給された習熟度とに対応付けられているヒントを読み出す。ヒント表示制御部１０６は、表示トリガ判断部１０５から例えば翻訳アプリＡの起動というトリガが供給され、習熟度判定部１０４から中級者という習熟度が供給されていたとすると、ヒントテーブルにおいてこれらに対応付けられている「拡張機能の使い方」というヒントを表示させる。

図８は表示されたヒントの例を表す。図８（ａ）の例では、ユーザが「中級者」と判定された場合に、ヒント表示制御部１０６が、「翻訳アプリＡ」の画面が表示されたタッチスクリーン１６（本実施例における表示手段）に、「ヒント」及び「「設定」で「音声入力」を有効にすると、文章を音声で入力することができます。」というヒントＨ１を表示させている。ヒントＨ１は、ヒントテーブルにおいて「中級者」に対応付けられた「拡張機能の使い方」として記憶されたヒントである。

図８（ｂ）の例では、ユーザが「上級者」と判定された場合に、ヒント表示制御部１０６は、タッチスクリーン１６に、「ヒント」及び「「辞書」から「単語登録」を選択すると、自分で単語を登録することができます。」というヒントＨ２を表示させている。ヒントＨ２は、ヒントテーブルにおいて「上級者」に対応付けられた「辞書のカスタマイズ方法」として記憶されたヒントである。情報処理システム１においては、このようにしてユーザが利用するユーザ装置（本実施例ではスマートフォン１０）にそのユーザの習熟度に応じたヒントが表示される。

スマートフォン１０（具体的にはＣＰＵ１１）は、上記の構成に基づいて、習熟度を判定する判定処理と、ヒントを表示する表示処理とを行う。
図９は判定処理及び表示処理における各装置の動作手順の一例を表す。図９の例では、スマートフォン１０が起動されたことを契機に動作手順が開始される。まず、スマートフォン１０（操作履歴記憶部１０１）は、自装置が作動している間、自装置の操作履歴を記憶する操作履歴記憶処理を実行する（ステップＳ１１）。

次に、スマートフォン１０（操作履歴取得部１０２）は、例えば習熟度を判定するタイミングが訪れたときに、記憶されている操作履歴から判定期間における操作履歴を取得する（ステップＳ２１）。続いて、スマートフォン１０（代表値抽出部１０３）は、取得した各単位期間の操作履歴が表す単位期間毎の値から代表値（本実施例では最大値）を抽出する（ステップＳ２２）。そして、スマートフォン１０（習熟度判定部１０４）は、抽出された各代表値に基づいて自装置を利用するユーザの操作の習熟度を判定する（ステップＳ２３）。ステップＳ１１からＳ２３までは判定処理における動作手順である。

図９の例では、ステップＳ２３以降に、スマートフォン１０（表示トリガ判断部１０５）が、自装置におけるトリガが発生したと判断したものとする（ステップＳ３１）。すると、スマートフォン１０（ヒント表示制御部１０６）が、発生したトリガの種類及び判定された習熟度に応じたヒントを表示手段であるタッチスクリーン１６に表示させる（ステップＳ３２）。この後、スマートフォン１０は、ステップＳ１１に戻って動作を続ける。なお、スマートフォン１０は、ステップＳ３２の後にステップＳ３１に戻って動作を続けてもよい（トリガ発生の判断と習熟度の判定とが違うサイクルで行われてもよい）。

本実施例では、判定期間を成す各単位期間の操作履歴が表す単位期間毎の値から抽出された代表値（本実施例では最大値）に基づいて操作の習熟度が判定されている。例えば習熟度が高いユーザほどブラウザの起動回数が多いという傾向があったとしても、単位期間だけで見れば起動回数が多い期間もあれば少ない期間もあるというように、操作履歴にはムラが生じることがある。そこで、複数の単位期間を判定期間とし、それらの単位期間における最大値を代表値として用いることで、１つの単位期間における操作履歴が表す値だけを用いる場合に比べて、そのような操作履歴のムラがあっても、より高い精度でユーザの操作の習熟度を判定することができる。

また、本実施例では、図４に表す９種類の操作履歴が表す各値の代表値に基づいて習熟度が判定されている。例えば「ブラウザ起動回数の１日あたり最大数」だけを用いると、ブラウザをよく利用するユーザの習熟度は高く判定されるが、ブラウザはあまり利用しない代わりに地図アプリや設定アプリ、カメラなどをよく利用するユーザの習熟度は低く判定されることになる。本実施例では、このように判定に用いる操作履歴の種類を複数にすることで、ユーザ装置の利用の仕方が異なるユーザが存在する場合であっても、それぞれのユーザについて、前述したようにより高い精度でユーザの操作の習熟度を判定することができる。

［２］第２実施例
本発明の第２実施例について、以下、第１実施例と異なる点を中心に説明する。第１実施例では、一定の判定期間における操作履歴に基づいて習熟度が判定されたが、第２実施例では、習熟度の判定に用いられる判定期間が、現在の習熟度、アプリの利用期間、ユーザ装置の利用期間、操作履歴の種類に応じて調整される。

［２−１］現在の習熟度
現在の習熟度に応じて判定期間が調整される例を説明する。
図１０は第２実施例の機能構成の一例を表す。図１０では、図２に表す各部に加えて判定期間調整部１０７を備えるスマートフォン１０ａが表されている。判定期間調整部１０７は、判定期間を調整する機能であり、本発明の「調整部」の一例である。判定期間調整部１０７は、習熟度判定部１０４により判定されている現在の習熟度に応じて判定期間を調整する。判定期間調整部１０７は、この調整を行うため、例えば習熟度と判定期間の調整方法とを対応付けた調整方法テーブルを記憶している。

図１１は調整方法テーブルの一例を表す。図１１の例では、「初級者」、「中級者」、「上級者」という習熟度に、「基準期間×１．５」、「基準期間×１．０」、「基準期間×０．５」という判定期間の調整方法がそれぞれ対応付けられている。この基準期間は例えば第１実施例で述べた４週間である。本変形例では、習熟度判定部１０４が習熟度を判定すると、判定した習熟度を判定期間調整部１０７に供給する。判定期間調整部１０７は、供給された習熟度に調整方法テーブルで対応付けられている判定期間を読み出して記憶しておく。

操作履歴取得部１０２は、操作履歴を取得する際に、判定期間調整部１０７に判定期間を問い合わせる。判定期間調整部１０７は、この問い合わせに応答して、ユーザの習熟度が初級者であれば基準期間×１．５（６週間）を、中級者であれば基準期間×１．０（４週間）を、上級者であれば基準期間×０．５（２週間）を判定期間として操作履歴取得部１０２に通知する。操作履歴取得部１０２は、通知された判定期間の操作履歴を操作履歴記憶部１０１から取得する。判定期間調整部１０７はこうして判定期間を調整する。

第１実施例のように最大値を代表値とする場合、判定期間が長いほど最大値が大きくなりやすく習熟度が高く判定されやすい。そのため、初級者でも判定期間中に１度でも集中して操作すれば上級者と判定されることが起こり得る。図１１の例では、習熟度が高くなるほど短い判定期間の操作履歴に基づいて習熟度が判定されるようにすることで、普段から様々な操作を頻繁に行っているユーザでないと習熟度が高く判定されないようにしている。このように、判定期間を調整することで、判定期間が一律な場合に比べて、判定結果の精度を高めることができる。

［２−２］アプリの利用期間
アプリの利用期間に応じて判定期間が調整される例を説明する。
図１２は第２実施例の機能構成の別の一例を表す。図１２では、図１２に表す各部に加えてアプリ導入後経過期間算出部１０８を備えるスマートフォン１０ｂが表されている。アプリ導入後経過期間算出部１０８は、アプリケーションプログラムの導入から経過した期間（導入後経過期間）を算出する。この導入後経過期間は、ユーザがこのアプリ（アプリケーションプログラム）を利用してきた期間を表す。

アプリ導入後経過期間算出部１０８は、例えば、図４に操作履歴が表された操作の対象となるアプリであるブラウザ、地図アプリ、カメラアプリ、ＧＰＳを利用するアプリの導入後経過期間を算出する。アプリ導入後経過期間算出部１０８は、対象のアプリの導入日時を例えば自装置のＯＳ（Operating System）から取得し、取得した日時から現在の日時までの期間を導入後経過期間として算出する。アプリ導入後経過期間算出部１０８は、算出した導入後経過期間を判定期間調整部１０７に供給する。

判定期間調整部１０７は、供給された導入後経過期間、すなわち、操作履歴が表す操作の対象であったアプリケーションプログラムの導入から経過した期間に応じて判定期間を調整する。判定期間調整部１０７は、この調整を行うため、例えば導入後経過期間と判定期間の調整方法とを対応付けた調整方法テーブルを記憶している。

図１３は調整方法テーブルの一例を表す。図１３の例では、「１年未満」、「１年以上３年未満」、「３年以上」という習熟度に、「基準期間（例えば４週間）×０．５」、「基準期間×１．０」、「基準期間×１．５」という判定期間の調整方法がそれぞれ対応付けられている。判定期間調整部１０７は、アプリ導入後経過期間算出部１０８から供給された導入後経過期間に調整方法テーブルで対応付けられている判定期間を用いて、図１１の例と同様に判定期間を調整する。

導入後経過期間が短いほど、すなわちアプリの利用開始時に近い時期ほど、目新しさもあってそのアプリを操作することが多くなりやすい。そのため、第１実施例のように最大値を代表値として用いる場合、実際の習熟度が低くても操作回数が増えて最大値が大きくなり高い習熟度だと判定されることがある。図１３の例では、導入後経過期間が短いほど判定期間も短くすることで、そのような判定が起こりにくいようにしている。つまり、この場合も、判定期間を調整することで、判定期間が一律な場合に比べて、判定結果の精度を高めることができる。

［２−３］ユーザ装置の利用期間
ユーザ装置の利用期間に応じて判定期間が調整される例を説明する。
図１４は第２実施例の機能構成の別の一例を表す。図１４では、図１０に表す各部に加えて装置利用期間算出部１０９を備えるスマートフォン１０ｃが表されている。装置利用期間算出部１０９は、ユーザがユーザ装置（この例ではスマートフォン１０ｃ）の利用を開始してから経過した期間（装置利用期間）を算出する。

装置利用期間算出部１０９は、例えば、自装置に記憶されている電子メールからユーザ装置の初期設定の際に受信したメール（例えば新しいユーザＩＤの通知メール）を検索し、そのメールの受信日時から現在の日時までの期間を装置利用期間として算出する。装置利用期間算出部１０９は、これ以外にも、ユーザ装置の利用を開始したときに近い日時に対応付けられた情報が記憶されていれば、その情報を検索して同様に装置利用期間を算出する。装置利用期間算出部１０９は、算出した装置利用期間を判定期間調整部１０７に供給する。

判定期間調整部１０７は、供給された装置利用期間、すなわち、ユーザがユーザ装置の利用を開始してから経過した期間に応じて判定期間を調整する。判定期間調整部１０７は、この調整を行うため、例えば装置利用期間と判定期間の調整方法とを対応付けた調整方法テーブルを記憶している。

図１５は調整方法テーブルの一例を表す。図１５の例では、「１年未満」、「１年以上２年未満」、「２年以上」という習熟度に、「基準期間（例えば４週間）×１．０」、「基準期間×１．５」、「基準期間×２．０」という判定期間の調整方法がそれぞれ対応付けられている。判定期間調整部１０７は、装置利用期間算出部１０９から供給された装置利用期間に調整方法テーブルで対応付けられている判定期間を用いて、図１１の例と同様に判定期間を調整する。

装置利用期間が長くなるほど、設定や使用するアプリが固定されてくるので、それらに関する操作履歴（「設定アプリの起動回数の１日あたり最大数」や「ＧＰＳの有効・無効の切り替え有無」、「インストール済みアプリの最大数」、「画面の明るさ変更操作有無」）が小さな値になりやすい。そのため、第１実施例のように最大値を代表値として用いる場合、実際の習熟度が高くても最大値が小さくなり実際よりも低い習熟度だと判定されることがある。図１５の例では、装置利用期間が長いほど判定期間も長くすることで、最大値が大きくなりやすいようにして、そのような判定が起こりにくいようにしている。つまり、この場合も、判定期間を調整することで、判定期間が一律な場合に比べて、判定結果の精度を高めることができる。

［２−４］操作履歴の種類
操作履歴の種類に応じて判定期間が調整される例を説明する。
図１６は第２実施例の機能構成の別の一例を表す。図１６では、図２に表す各部に加えて判定期間調整部１０７を備えるスマートフォン１０ｄが表されている。判定期間調整部１０７は、操作履歴記憶部１０１に記憶されている操作履歴の種類に応じて判定期間を調整する。判定期間調整部１０７は、この調整を行うため、例えば操作履歴の種類と判定期間の調整方法とを対応付けた調整方法テーブルを記憶している。

図１７は調整方法テーブルの一例を表す。図１７の例では、図４に表す「ブラウザ起動回数の１日あたり最大数」、「地図アプリの起動有無」、「設定アプリ起動回数の１日あたり最大数」、「カメラの起動有無」、「ＧＰＳの有効・無効の切り替え有無」、「スリープ時間の変更操作有無」、「インストール済みアプリの最大数」、「使用アプリ種類の１日あたり最大数」、「画面の明るさ変更操作有無」という９種類の操作履歴に、「基準期間×１．０」、「基準期間×１．５」、「基準期間×１．０」、「基準期間×０．７５」、「基準期間×１．２５」、「基準期間×１．５」、「基準期間×１．０」、「基準期間×１．０」、「基準期間×０．７５」という判定期間がそれぞれ対応付けられている。

本実施例では、操作履歴取得部１０２が、操作履歴記憶部１０１から操作履歴を取得する際に、判定期間調整部１０７に各種類の操作履歴の判定期間を問い合わせ、判定期間調整部１０７がそれに応答して各判定期間を通知する。判定期間調整部１０７は、基準期間を４週間とすると、例えば「地図アプリの起動有無」であれば「基準期間×１．５」なので６週間を通知し、「カメラの起動有無」であれば「基準期間×０．７５」なので３週間と通知する。操作履歴取得部１０２は、各種類の操作履歴について、通知された判定期間の操作履歴を操作履歴記憶部１０１から取得する。

例えば地図アプリは、毎月利用することはないが、旅行などに行くと習熟度が高いユーザほどよく利用する傾向がある。このようなアプリの操作履歴を用いる場合、判定期間を長くした方が実際の習熟度との相関が高まりやすい。また、カメラの撮影は、習熟度が低いユーザでも、旅行などに行くと利用することが多いが、習熟度が高いユーザは、普段から積極的に利用する傾向がある。このようなアプリの操作履歴を用いる場合、判定期間を短くした方が実際の習熟度との相関が高まりやすい。図１７の例では、操作履歴の種類に応じて判定期間を調整することで、判定期間が一律な場合に比べて、抽出された代表値と習熟度との相関を高めて、判定結果の精度を高めることができる。

［３］第３実施例
本発明の第３実施例について、以下、上記の各実施例と異なる点を中心に説明する。上記の各実施例では、抽出された代表値が無条件で用いられたが、第３実施例では、代表値が異常値だと判断された場合にはその代表値を用いずに習熟度が判定される。ここでいう異常値とは、ユーザ装置を普段から利用するユーザとは習熟度が異なる別のユーザの操作履歴が表す代表値のことをいう。

例えば第１実施例と同様にユーザ装置を利用するユーザが１人と決まっている場合でも、そのユーザが分からない操作を別のユーザに行ってもらったり、店舗等で店員にユーザ装置を渡して操作してもらったりすることで、別のユーザの操作履歴が蓄積されることになる。また、第１実施例とは異なりユーザ装置を複数のユーザ（例えばユーザＡ及びユーザＢ）が共有する場合では、ユーザＡの習熟度を判定する場合にはユーザＢの操作履歴は別のユーザの操作履歴となり、ユーザＢの習熟度を判定する場合にはユーザＡの操作履歴は別のユーザの操作履歴となる（各操作履歴は各ユーザに対応付けられていてもよいし、対応付けられていなくてもよい）。

図１８は第３実施例の機能構成の一例を表す。図１８では、図２に表す各部に加えて正常値・異常値判断部１１０を備えるスマートフォン１０ｅが表されている。正常値・異常値判断部１１０は、代表値抽出部１０３により抽出された代表値が正常な値であるか否かを判断する機能であり、本発明の「判断部」の一例である。本実施例では、代表値抽出部１０３は、代表値を抽出すると、習熟度判定部１０４ではなく正常値・異常値判断部１１０に抽出した代表値を供給する。また、習熟度判定部１０４は、判定した習熟度を正常値・異常値判断部１１０にも供給する。

正常値・異常値判断部１１０は、供給された代表値及び習熟度を用いて、例えば次の２通りの方法で上記判断を行う。１つ目の方法では、正常値・異常値判断部１１０は、抽出された代表値が、最新の判定による習熟度に対応する範囲にない場合に、正常な値ではないと判断する。正常値・異常値判断部１１０は、この判断を行うため、例えば、操作履歴の種類と、習熟度と、代表値の範囲とを対応付けた代表値範囲テーブルを記憶している。

図１９は代表値範囲テーブルの一例を表す。図１９の例では、「ブラウザ起動回数の１日あたり最大数」に対して、「初級者」及び「２０回未満」、「中級者」及び「４０回未満」、「上級者」及び「制限なし」という習熟度及び代表値の範囲の組がそれぞれ対応付けられている。また、「設定アプリ起動回数の１日あたり最大数」及び「使用アプリ種類の１日あたり最大数」に対しても、習熟度及び代表値の範囲の組がそれぞれ対応付けられている。

正常値・異常値判断部１１０は、例えば習熟度判定部１０４から最も新しく供給された習熟度と「ブラウザ起動回数の１日あたり最大数」とに対応付けられた代表値の範囲に、代表値抽出部１０３から供給された「ブラウザ起動回数の１日あたり最大数」の代表値が含まれている場合にはその代表値を正常値と判断し、含まれていない場合にはその代表値を異常値と判断する。正常値・異常値判断部１１０は、「設定アプリ起動回数の１日あたり最大数」及び「使用アプリ種類の１日あたり最大数」についても同様に正常値・異常値の判断を行う。

２つ目の方法では、正常値・異常値判断部１１０は、抽出された代表値が、過去の複数の判定による習熟度の変化傾向に対応する範囲にない場合に、正常な値ではないと判断する。この方法が用いられる場合、習熟度判定部１０４は代表値に基づいて習熟度を表す値Ｒ１を算出する度に、算出した値Ｒ１をその算出時刻を表す時刻情報とともに正常値・異常値判断部１１０に供給する。

図２０は習熟度の変化傾向の一例を表す。図２０では、縦軸が習熟度の値Ｒ１を表し、横軸が経過時間を表すグラフが表されている。この例では、図６に表す閾値Ｔｈ１１未満が初級者、閾値Ｔｈ１１以上閾値Ｔｈ１２未満が中級者、閾値Ｔｈ１２以上が上級者と判定されるようになっている。グラフ上には、或るユーザについて算出された習熟度の値であるＲ１−１、Ｒ１−２、Ｒ１−３、Ｒ１−４と、これらの値の傾向を線形近似した直線Ｂ１が表されている。直線Ｂ１は、現在の時点では習熟度の値がＲ１ａとなり、Ｒ１ａは閾値Ｔｈ１１以上閾値Ｔｈ１２未満、すなわち中級者の範囲に含まれている。

正常値・異常値判断部１１０は、習熟度判定部１０４から供給された習熟度の値Ｒ１及び時刻情報に基づいて直線Ｂ１の式を算出し、現在想定される習熟度の値であるＲ１ａを算出する。この場合、正常値・異常値判断部１１０は、最も新しく算出された値Ｒ１−４により初級者と判定されているこのユーザであっても、現在想定される習熟度の値Ｒ１ａが中級者と判定される値であるため、図１９の例で「中級者」に対応付けられている代表値の範囲を用いて正常値・異常値を判断する。この場合、図１９の代表値範囲テーブルにおいて「中級者」に対応付けられている代表値の範囲が、習熟度の変化傾向に対応する範囲となる。

正常値・異常値判断部１１０は、代表値が正常値だと判断した場合、その代表値を習熟度判定部１０４に供給する。一方、正常値・異常値判断部１１０は、代表値が異常値だと判断した場合、その代表値の次の代表値を代表値抽出部１０３に要求する。代表値抽出部１０３は、第１実施例のように代表値が最大値である場合、異常値と判断された値の次に大きな値を次の代表値として正常値・異常値判断部１１０に供給する。正常値・異常値判断部１１０は、供給された次の代表値についても正常値・異常値の判断を行う。正常値・異常値判断部１１０は、ここまでの動作を正常値が供給されるまで続け、正常値と判断した代表値を習熟度判定部１０４に供給する。

なお、本実施例でも代表値抽出部１０３が代表値を習熟度判定部１０４に供給してもよい。その場合、代表値抽出部１０３は、例えば、正常値・異常値判断部１１０に代表値を供給し、判断の結果を問い合わせる。正常値・異常値判断部１１０は、異常値と判断した場合はその旨を代表値抽出部１０３に通知し、代表値抽出部１０３は、代表値が正常値と判断されるまで、次の代表値を正常値・異常値判断部１１０に繰り返し供給する。正常値・異常値判断部１１０は、供給された代表値が正常値であると判断した場合はその旨を代表値抽出部１０３に通知し、代表値抽出部１０３は、正常値と判断された代表値を習熟度判定部１０４に供給する。

習熟度判定部１０４は、こうして正常値・異常値判断部１１０により正常値と判断された代表値に基づいて習熟度を判定する。これにより、習熟度判定部１０４は、正常値・異常値判断部１１０により正常でないと判断された代表値に対応する単位期間を除いた他の単位期間の操作履歴が表す単位期間毎の値（最終的に正常値と判断された代表値）に基づいて習熟度を判定することになる。

上述した異常値、すなわち、ユーザ装置を普段から利用するユーザ（習熟度の判定対象のユーザ）とは習熟度が異なる別のユーザの操作履歴が表す代表値に基づいて習熟度が判定されると、判定対象のユーザの習熟度とは異なる習熟度が判定されやすくなる。本実施例では、そのような異常値が代表値として抽出された場合にはそれを用いず、必ず正常値に基づいて習熟度を判定しているので、異常値を考慮せずに習熟度を判定する場合に比べて判定結果の精度を高めることができる。

［４］変形例
上述した各実施例はそれぞれが本発明の実施の一例に過ぎず、以下のように変形させてもよい。また、各実施例及び各変形例は、必要に応じて組み合わせて実施してもよい。

［４−１］繰り返し操作
例えば初級者のユーザが、ブラウザを操作して何かの申込みを行おうとした場合に、操作方法が良く分からなくて何度もブラウザを起動し直して申込みの操作を繰り返し行うことがある。その場合でも、「ブラウザ起動回数の１日あたり最大数」が大きくなって習熟度が高く判定されやすくなる。本変形例では、このように繰り返し操作による操作回数の増加で実際よりも習熟度が高く判定されることを防ぐため、次のように判定が行われる。

図２１は本変形例の機能構成の一例を表す。図２１では、図２に表す各部に加えて繰り返し有無判断部１１１を備えるスマートフォン１０ｆが表されている。繰り返し有無判断部１１１は、代表値抽出部１０３により抽出された代表値を表す操作履歴に互いに類似する操作が含まれているか否かを判断する。本変形例では、操作履歴記憶部１０１が、ブラウザの起動操作の操作日時だけでなく、起動されたブラウザに対して行われた操作の操作日時も記憶する。また、代表値抽出部１０３は、代表値を抽出すると、抽出した代表値とその代表値が抽出された単位期間のブラウザの起動操作の履歴とを繰り返し有無判断部１１１に供給する。

繰り返し有無判断部１１１は、ブラウザの起動操作の履歴が複数供給されると、それらの履歴の後にそれぞれ記憶されたブラウザの操作の履歴を操作履歴記憶部１０１から読み出す。繰り返し有無判断部１１１は、読み出したブラウザの操作の履歴を比較して、それらの類似度を算出する。繰り返し有無判断部１１１は、例えば全く同じ操作が含まれていれば２点、操作の種類は同じで入力又は選択した情報が異なる操作が含まれていれば１点として、点数を加算していく。繰り返し有無判断部１１１は、点数の合計が閾値Ｔｈ２１以上である場合に、代表値を表す操作履歴に類似する操作が含まれていると判断する。

繰り返し有無判断部１１１は、こうして類似する操作が含まれていると判断すると、その判断を行った代表値を習熟度判定部１０４に供給する。習熟度判定部１０４は、繰り返し有無判断部１１１から代表値が供給された場合、すなわち、代表値抽出部１０３により抽出された代表値を表す操作履歴に互いに類似する操作が含まれている場合、その操作履歴に互いに類似する操作が含まれていない場合に比べて操作の習熟度を低く判定する。

習熟度判定部１０４は、例えば、抽出された代表値を小さくする（例えば半分の値にする）ことで、操作の習熟度を低く判定する。なお、これ以外にも、習熟度判定部１０４は、代表値に乗算する係数に重み付けをすることで（例えば上記類似する操作を含む操作履歴の代表値の係数は重みを軽くし、それ以外の代表値の係数の重みを重くするなど）、操作の習熟度を低く判定してもよい。

ここでいう互いに類似する操作とは、ブラウザの起動後に行われた一連の操作同士（例えば同じ申し込みを行うための一連の操作同士）が互いに類似することを意味している。これにより、繰り返し同じ操作があった場合には代表値が小さくなり、習熟度が低く判定されやすくなる。その結果、前述した初級者のユーザの習熟度が繰り返し操作による操作回数の増加で実際よりも高く判定されるということが起こりにくくなる。

なお、習熟度判定部１０４は、単に互いに類似する操作が含まれている場合に限らず、互いに類似する操作の量が所定のレベルを超えた場合に、代表値を小さくして操作の習熟度を判定してもよい。習熟度判定部１０４は、例えば、互いに類似する操作が所定の件数を超えた場合や、ブラウザの起動後に行われた一連の操作の件数のうち互いに類似する操作の件数の割合が所定の値を超えた場合に、類似する操作の量が所定のレベルを超えたと判断する。これにより、例えば上級者が定期的に同じ情報をチェックするため単位期間内に互いに類似する操作を行うという場合に、そのような操作の量が所定のレベルを超えていなければ代表値を小さくせずに判定に用いることができる。

［４−２］習熟度の表し方
上記の各例では習熟度が初級者・中級者・上級者で表されたが、これに限らない。例えば初級者以下や上級者以上の習熟度が表されてもよいし、それらがレベル（ＬＶ１、ＬＶ２、・・・）で表されてもよい。また、習熟度を表す値Ｒ１がそのまま習熟度として用いられてもよい（値Ｒ１が大きいほど習熟度が高い）。その場合に、上記の例では値Ｒ１が大きいほど高い習熟度を表したが、反対に操作履歴を表す値Ａ１〜Ａ９に係数ｋ１〜ｋ９を乗じたものを基準値から減算していく方式にして、その結果得られる値Ｒ１が小さいほど高い習熟度を表すようにしてもよい。その場合、習熟度判定部１０４は、算出された値Ｒ１が小さいほど高い習熟度だと判定する。いずれの場合も、習熟度に応じて適切なヒントが表示できるようになっていれば、習熟度はどのように表されていてもよい。

［４−３］代表値
代表値抽出部１０３は、上記の各例では最大値を代表値として抽出したが、これに限らない。代表値抽出部１０３は、例えば各単位期間の操作履歴が表す単位期間毎の値のうち、大きい方から２つの値を代表値として抽出してもよい（つまり代表値が複数であってもよい）し、それらの平均値を代表値として抽出してもよい（つまり操作履歴が表す単位期間毎の値から演算で得られる値を代表値としてもよい）。いずれの場合も、第１実施例で述べた代表値（最大値）と同様に、操作履歴が表す操作が多いときでどれだけ行われているかということを表す値が代表値として抽出されていればよい。

また、代表値抽出部１０３は、例えば「地図アプリの起動操作」について、「地図アプリの起動操作」に対応付けられた操作日時が１つでもある週の値を「２」、１つもない週の値を「１」とすることで最小値である「１」を代表値として抽出してもよい。また、代表値抽出部１０３は、平均値、中央値及び最頻値等を代表値として抽出してもよい。いずれの場合も、操作の習熟度と相関のある値が得られる代表値が抽出されていればよい。

例えばどの代表値が抽出された場合でも、図５に表すように各代表値に係数を乗じて合計した値Ｒ１を求めるものとする。そして、実施例と同様に、予め操作の習熟度が分かっている複数のユーザの操作履歴を取得して、それらの操作履歴に基づいて係数を変化させながら算出した値Ｒ１が最も実際の習熟度に近くなったときの係数を用いることで、習熟度を判定することができる。

［４−４］係数
図５に表す例では、係数はいずれも正の値であったが、０又は負の値の係数が用いられてもよい。例えば操作のやり直し操作（アンドゥ）の回数の最大値が代表値として抽出された場合、この操作が多いほど習熟度が低いことを表すので、負の数の係数を乗じることで、この操作の回数の最大値が大きいほど習熟度を表す値Ｒ１が小さくなるようにする。また、例えば当初は習熟度との相関があると考えられて操作履歴記憶部１０１に記憶された操作履歴であっても、検証が進んで相関がみられないことが判明する場合がある。その場合、プログラムの更新等の機会にそのような操作履歴に関する係数を０とすることにより、習熟度判定にかかる演算量を減らすことができる。

［４−５］各機能を実現する装置
図２等に表す各機能は、実施例とは異なる装置によって実現されてもよい。
図２２は本変形例に係る情報処理システム１の全体構成を表す。情報処理システム１は、ネットワーク２と、スマートフォン１０ｇと、サーバ装置２０とを備える。ネットワーク２は、移動体通信網やインターネットなどを含み、装置同士のデータのやり取りを仲介する。ネットワーク２には、スマートフォン１０ｇが移動体通信で接続され、サーバ装置２０が有線（無線でもよい）で接続されている。

図２３はサーバ装置２０のハードウェア構成を表す。サーバ装置２０は、ＣＰＵ２１と、ＲＡＭ２２と、ＲＯＭ２３と、ＮＩＣ（Network Interface Card）２４と、ストレージ２５とを備えるコンピュータである。ＣＰＵ２１、ＲＡＭ２２、ＲＯＭ２３は、図１に表す同名のハードウェアと共通するハードウェアである。ＮＩＣ２４は、有線（無線でもよい）でネットワーク２と通信する回路を備え、ネットワーク２を介して例えばスマートフォン１０ｇと通信する。ストレージ２５は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）などの記憶手段であり、ＣＰＵ２１が制御に用いるデータやプログラムを記憶している。

図２４は情報処理システム１の機能構成を表す。スマートフォン１０ｇは、操作履歴記憶部１０１と、表示トリガ判断部１０５と、ヒント表示制御部１０６とを備え、サーバ装置２０は、操作履歴取得部１０２と、代表値抽出部１０３と、習熟度判定部１０４とを備える。この場合、サーバ装置２０がスマートフォン１０ｇを利用するユーザの操作の習熟度を判定し、その判定結果に基づいてスマートフォン１０ｇがヒントを表示する。サーバ装置２０は本発明の「判定装置」の一例であり、情報処理システム１は本発明の「判定システム」の一例である。

図２５は本変形例に係る情報処理システム１ｈの機能構成を表す。情報処理システム１ｈは、スマートフォン１０ｈと、第１サーバ装置２０ｈと、第２サーバ装置２０ｋとを備える。スマートフォン１０ｈは、操作履歴記憶部１０１と、表示トリガ判断部１０５と、ヒント表示制御部１０６とを備える。第１サーバ装置２０ｈは、操作履歴取得部１０２と、操作履歴蓄積部１１２とを備え、第２サーバ装置２０ｋは、代表値抽出部１０３と、習熟度判定部１０４とを備える。

第１サーバ装置２０ｈの操作履歴蓄積部１１２は、操作履歴取得部１０２が取得した操作履歴を蓄積する。第２サーバ装置２０ｋの代表値抽出部１０３は、操作履歴蓄積部１１２に蓄積された操作履歴に基づいて代表値を抽出する。この場合、情報処理システム１ｈが備える各装置が協働して操作履歴の取得、習熟度の判定、ヒントの表示などを行う。情報処理システム１ｈは本発明の「判定システム」の一例である。

［４−６］ユーザ装置
ユーザ装置は上述したスマートフォンに限らず、携帯電話機やタブレット端末やノート型パソコン、デスクトップ型パソコンなどであってもよい。要するに、ユーザによって操作される装置であればなんでもよい。

［４−７］複数ユーザによる利用
第１実施例ではユーザ装置を利用するユーザが１人と決まっているものとしたが、これに限らず、複数のユーザによってユーザ装置が利用されてもよい。その場合に、各ユーザが別々のアカウントでログインするのであれば、ユーザ装置がそれらのアカウントに対応付けて操作履歴を記憶することで、ユーザ毎に操作の習熟度を判定することができる。

［４−８］習熟度の活用方法
上記の各例では判定された習熟度がヒントの表示に活用されたが、これに限らない。例えばメニュー画面で表示される項目が習熟度に応じて選択されてもよい（習熟度が高いほど画面や機能のカスタマイズに関する項目が増えるなど）。また、習熟度が低いほどアイコンや文字のサイズを大きくしてユーザが操作しやすいようにしてもよい。要するに、ユーザ装置の操作の習熟度によってそのユーザ装置の動作を異ならせることでユーザの利便性が向上すれば、どのような用途で習熟度が用いられてもよい。

［４−９］発明のカテゴリ
本発明は、スマートフォンのＣＰＵ及びサーバ装置のような判定装置の他、それらの判定装置を備える判定システムとしても捉えられる。また、本発明は、各装置が実施する処理を実現するための情報処理方法としても捉えられるし、各装置を制御するコンピュータを機能させるためのプログラムとしても捉えられる。このプログラムは、それを記憶させた光ディスク等の記録媒体の形態で提供されてもよいし、インターネット等のネットワークを介してコンピュータにダウンロードさせ、それをインストールして利用可能にするなどの形態で提供されてもよい。

１…情報処理システム、２…ネットワーク、１０…スマートフォン、２０…サーバ装置、１６…タッチスクリーン、１０１…操作履歴記憶部、１０２…操作履歴取得部、１０３…代表値抽出部、１０４…習熟度判定部、１０５…表示トリガ判断部、１０６…ヒント表示制御部、１０７…判定期間調整部、１０８…アプリ導入後経過期間算出部、１０９…装置利用期間算出部、１１０…正常値・異常値判断部、１１１…繰り返し有無判断部、１１２…操作履歴蓄積部。

Claims (11)

1. 複数の単位期間からなる判定期間におけるユーザ装置の操作履歴を取得する取得部と、
   各単位期間の前記操作履歴が表す単位期間毎の値から代表値を抽出する抽出部と、
   抽出された前記代表値に基づいて前記ユーザ装置の操作の習熟度を判定する判定部と
   を備える判定装置。
2. 前記抽出部は、複数種類の前記操作履歴が表す前記代表値をそれぞれ抽出し、
   前記判定部は、抽出された各代表値に基づいて前記習熟度を判定する
   請求項１に記載の判定装置。
3. 前記判定期間を調整する調整部を備える
   請求項１又は２に記載の判定装置。
4. 前記調整部は、現在の前記習熟度に応じて前記判定期間を調整する
   請求項３に記載の判定装置。
5. 前記調整部は、前記操作履歴が表す操作の対象であったアプリケーションプログラムの導入から経過した期間に応じて前記判定期間を調整する
   請求項３又は４に記載の判定装置。
6. 前記調整部は、前記ユーザ装置の利用を開始してから経過した期間に応じて前記判定期間を調整する
   請求項３から５のいずれか１項に記載の判定装置。
7. 前記調整部は、前記操作履歴の種類に応じて前記判定期間を調整する
   請求項３から６のいずれか１項に記載の判定装置。
8. 抽出された前記代表値が正常な値であるか否かを判断する判断部を備え、
   前記判定部は、前記判断部により正常でないと判断された代表値に対応する前記単位期間を除いた他の単位期間の前記値に基づいて前記習熟度を判定する
   請求項１から７のいずれか１項に記載の判定装置。
9. 前記判断部は、抽出された前記代表値が、最新の判定による習熟度に対応する範囲にない場合、又は、過去の複数の判定による習熟度の変化傾向に対応する範囲にない場合に、正常な値ではないと判断する
   請求項８に記載の判定装置。
10. 前記判定部は、抽出された前記代表値を表す前記操作履歴に互いに類似する操作が含まれている場合、当該操作履歴に当該操作が含まれていない場合に比べて前記習熟度を低く判定する
    請求項１から９のいずれか１項に記載の判定装置。
11. 複数の単位期間からなる判定期間におけるユーザ装置の操作履歴を取得する取得部と、
    各単位期間の前記操作履歴が表す単位期間毎の値から代表値を抽出する抽出部と、
    抽出された前記代表値に基づいて前記ユーザ装置の操作の習熟度を判定する判定部と
    を備える判定システム。

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