JP2018101242A - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム。 - Google Patents

Abstract

【課題】 ユーザの熟練度に応じたタイミングで、次の操作をレコメンドする。【解決手段】 一実施形態に係る情報処理装置は、対象ユーザにより操作されている機器の操作情報と、過去の操作情報と、に基づいて、前記対象ユーザの次の操作を予測する予測部と、前記過去の操作情報に基づいて算出された、前記対象ユーザの前記次の操作の熟練度に基づいて、前記次の操作をレコメンドするレコメンドタイミングまでの待機時間を決定する決定部と、前記待機時間が経過すると、前記次の操作を前記対象ユーザにレコメンドするレコメンド部と、を備える。【選択図】 図４

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。

従来、アプリケーションソフトウェアなどのコンピュータ技術分野において、ユーザの過去の操作に基づいて、ユーザの次の操作を予測し、予測した次の操作をユーザにレコメンドする方法が提案されている。次の操作を予測する方法として、ある操作の次の操作として多くのユーザが行った操作を、次の操作として予測する方法が知られている。このような方法を利用することにより、ユーザが次の操作を選択することを助け、操作に不慣れなユーザであっても、アプリケーションソフトウェアを容易に操作可能とすることができる。

しかしながら、上記従来の方法では、ユーザへ次の操作をレコメンドするタイミングについて考慮されていなかった。このため、次の操作のレコメンドを必要としていない、操作に慣れたユーザに対しても、次の操作のレコメンドが行われることがあった。操作に慣れたユーザは、このようなレコメンドを煩わしく感じるおそれがあった。

本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、ユーザの熟練度に応じたタイミングで、次の操作をレコメンド可能とすることを目的とする。

一実施形態に係る情報処理装置は、対象ユーザにより操作されている機器の操作情報と、過去の操作情報と、に基づいて、前記対象ユーザの次の操作を予測する予測部と、前記過去の操作情報に基づいて算出された、前記対象ユーザの前記次の操作の熟練度に基づいて、前記次の操作をレコメンドするレコメンドタイミングまでの待機時間を決定する決定部と、前記待機時間が経過すると、前記次の操作を前記対象ユーザにレコメンドするレコメンド部と、を備える。

本発明の各実施形態によれば、ユーザの熟練度に応じたタイミングで、次の操作をレコメンドすることができる。

情報処理システムの構成の一例を示す図。 サーバのハードウェア構成の一例を示す図。 第１実施形態に係るＭＦＰのハードウェア構成の一例を示す図。 第１実施形態に係るサーバの機能構成の一例を示す図。 操作情報の一例を示す図。 熟練度の一例を示す図。 サーバが実行する処理の一例を示すフローチャート。 第２実施形態に係るＭＦＰのハードウェア構成の一例を示す図。 第２実施形態に係るサーバの機能構成の一例を示す図。

以下、本発明の各実施形態について、添付の図面を参照しながら説明する。なお、各実施形態に係る明細書及び図面の記載に関して、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重畳した説明を省略する。

＜第１実施形態＞
第１実施形態に係る情報処理システムについて、図１〜図７を参照して説明する。図１は、情報処理システムの構成の一例を示す図である。図１の情報処理システムは、サーバ１と、ＭＦＰ（Multi-Function Peripheral）２Ａ，２Ｂと、ネットワーク３と、により構成されている。

サーバ１は、情報処理装置の一例である。サーバ１は、ネットワーク３を介して、ＭＦＰ２Ａ，２Ｂと通信可能に接続されている。サーバ１は、ＭＦＰ２Ａ，２Ｂから操作情報を収集し、収集した操作情報に基づいてユーザの次の操作を予測し、予測した次の操作をユーザにレコメンドする。サーバ１が実行する処理について、詳しくは後述する。

なお、以下では、情報処理装置がサーバ１である場合を例に説明するが、本実施形態に係る情報処理装置はサーバ１に限られない。本実施形態において、情報処理装置は、ＰＣ（Personal Computer）、スマートフォン及びタブレット端末などの、任意のコンピュータであり得る。

ＭＦＰ２Ａ，２Ｂは、機器の一例であり、プリント機能、コピー機能、スキャン機能及びＦＡＸ機能などを備えた画像形成装置である。ＭＦＰ２Ａ，２Ｂは、それぞれプリント機能、コピー機能、スキャン機能及びＦＡＸ機能などを実現するためのアプリケーションソフトウェア（以下、「アプリ」という）を有する。ＭＦＰ２Ａ，２Ｂは、ネットワーク３を介して、サーバ１と通信可能に接続されている。ＭＦＰ２Ａ，２Ｂは、ネットワーク３を介して、サーバ１に操作情報を送信する。図１の例では、情報処理システムは、２つのＭＦＰ２Ａ，２Ｂを備えるが、１つ又は３つ以上のＭＦＰを備えてもよい。また、情報処理システムを構成する各ＭＦＰは、それぞれ同一の機種であってもよいし、異なる機種であってもよい。以下では、情報処理システムを構成する各ＭＦＰを区別しない場合、各ＭＦＰを単にＭＦＰ２と称する。

なお、以下では、機器がＭＦＰ２である場合を例に説明するが、本実施形態に係る機器は、ＭＦＰ２に限られない。本実施形態において、機器は、ＰＣ、プリント装置、コピー装置、スキャン装置、ＦＡＸ装置、冷蔵庫、洗濯機、電子レンジ及び電子情報ボードなどの、次の操作をユーザにレコメンド可能な任意のコンピュータであり得る。

ネットワーク３は、サーバ１とＭＦＰ２とを通信可能に接続する通信ネットワークである。ネットワーク３は、インターネットやＬＡＮ（Local Area Network）であってもよいし、これらの組み合わせにより構成されてもよい。

次に、サーバ１及びＭＦＰ２のハードウェア構成について説明する。図２は、サーバ１のハードウェア構成の一例を示す図である。図２のサーバ１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０４と、を備える。また、サーバ１は、入力装置１０５と、表示装置１０６と、通信インタフェース１０７と、バス１０８と、を備える。

ＣＰＵ１０１は、プログラムを実行することにより、サーバ１の各構成を制御し、サーバ１の機能を実現する。ＲＯＭ１０２は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラムを含む各種のデータを記憶する。ＲＡＭ１０３は、ＣＰＵ１０１に作業領域を提供する。ＨＤＤ１０４は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラムを含む各種のデータを記憶する。入力装置１０５は、ユーザの操作を受け付け、サーバ１に各種の情報を入力する。入力装置１０５は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ハードウェアキーなどである。表示装置１０６は、サーバ１が保持している各種の情報を表示する。表示装置１０６は、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ、ブラウン管ディスプレイなどである。通信インタフェース１０７は、サーバ１をネットワーク３に接続するためのインタフェースである。サーバ１は、通信インタフェース１０７を介して、ネットワーク３に接続されたＭＦＰ２と通信する。バス１０８は、ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、ＨＤＤ１０４、入力装置１０５、表示装置１０６及び通信インタフェース１０７を接続する。

図３は、ＭＦＰ２のハードウェア構成の一例を示す図である。図３のＭＦＰ２は、ＣＰＵ２０１と、ＲＯＭ２０２と、ＲＡＭ２０３と、ＨＤＤ２０４と、入力装置２０５と、表示装置２０６と、通信インタフェース２０７と、エンジン部２０８と、バス２０９と、を備える。

ＣＰＵ２０１は、プログラムを実行することにより、ＭＦＰ２の各構成を制御し、ＭＦＰ２の機能を実現する。ＲＯＭ２０２は、ＣＰＵ２０１が実行するプログラム（アプリなど）を含む各種のデータを記憶する。ＲＡＭ２０３は、ＣＰＵ２０１に作業領域を提供する。ＨＤＤ２０４は、ＣＰＵ２０１が実行するプログラムを含む各種のデータを記憶する。入力装置２０５は、ユーザの操作を受け付け、ＭＦＰ２に各種の情報を入力する。入力装置２０５は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ハードウェアキーなどである。表示装置２０６は、ＭＦＰ２が保持している各種の情報を表示する。表示装置２０６は、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、ブラウン管ディスプレイなどである。通信インタフェース２０７は、ＭＦＰ２をネットワーク３に接続するためのインタフェースである。ＭＦＰ２は、通信インタフェース２０７を介して、ネットワーク３に接続されたサーバ１と通信する。エンジン部２０８は、ＭＦＰ２の各種の機能（プリント機能、コピー機能、スキャン機能及びＦＡＸ機能など）を実行するハードウェアである。エンジン部２０８には、プリント装置、コピー装置、スキャン装置及びＦＡＸ装置などが含まれる。バス２０９は、ＣＰＵ２０１、ＲＯＭ２０２、ＲＡＭ２０３、ＨＤＤ２０４、入力装置２０５、表示装置２０６、通信インタフェース２０７及びエンジン部２０８を接続する。

次に、本実施形態に係るサーバ１の機能構成について説明する。図４は、本実施形態に係るサーバ１の機能構成の一例を示す図である。図４のサーバ１は、認証部１１と、操作情報取得部１２と、操作情報記憶部１３と、次操作予測部１４と、熟練度算出部１５と、熟練度記憶部１６と、待機時間決定部１７と、レコメンド部１８と、を備える。これらの各機能構成は、ＣＰＵ１０１がプログラムを実行することにより実現される。

認証部１１は、ＭＦＰ２からユーザの認証情報を受信し、受信した認証情報に基づいて認証処理を行い、ユーザの認証の可否を判断する。認証情報には、ユーザ名及びパスワードなどが含まれる。認証部１１により認証されたユーザは、ＭＦＰ２にログインし、ＭＦＰ２を利用することができる。このように、本実施形態では、各ＭＦＰ２が複数のユーザにより共用されることを想定している。以下では、ＭＦＰ２にログイン中のユーザ（ＭＦＰ２を操作しているユーザ）を、対象ユーザと称する。認証部１１は、ユーザを認証すると、認証した対象ユーザのユーザＩＤを操作情報取得部１２及び熟練度算出部１５に通知する。ユーザＩＤは、ユーザを識別するための識別情報である。

操作情報取得部１２は、対象ユーザがＭＦＰ２を操作するたびに、ＭＦＰ２が送信する対象ユーザの操作情報を取得し、取得した操作情報を、ユーザＩＤと共に操作情報記憶部１３に保存する。また、操作情報取得部１２は、取得した操作情報を次操作予測部１４に渡す。操作情報とは、対象ユーザによるＭＦＰ２のアプリの操作を示す情報である。操作として、アプリの起動、終了、アプリに対応する機能（印刷機能など）の実行、画面の切り替え、及び各種の設定値の設定などが挙げられる。

操作情報記憶部１３は、操作情報取得部１２から受け取った操作情報を記憶する。すなわち、操作情報記憶部１３は、各ＭＰＦ１の過去の操作情報を記憶する。各操作情報は、その操作を行ったユーザのユーザＩＤと、その操作が行われたＭＦＰ２の機器ＩＤと、対応付けて記憶される。機器ＩＤは、ＭＦＰ２を識別するための識別情報である。

図５は、操作情報記憶部１３に記憶された操作情報の一例を示す図である。図５の例では、操作情報は、ユーザＩＤと、機器ＩＤと、実行時刻と、対応付けて記憶されている。操作ＩＤは、操作情報を識別するための識別情報であり、操作情報を操作情報記憶部１３に保存する際に操作情報取得部１２により割り当てられる。図５に示すように、操作情報記憶部１３には、複数のユーザ及び複数のＭＦＰ２の操作情報が記憶される。

次操作予測部１４は、操作情報取得部１２から受け取った対象ユーザの操作情報と、操作情報記憶部１３に記憶された過去の操作情報と、に基づいて、対象ユーザの次の操作を予測し、予測した次の操作を待機時間決定部１７及びレコメンド部１８に通知する。

次操作予測部１４は、例えば、過去の操作情報を学習することにより、次の操作を予測する予測モデルを構築し、対象ユーザの操作情報と予測モデルとに基づいて、対象ユーザの次の操作を予測することができる。次操作予測部１４は、予測モデルを構築するために、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、クラスタリング、ニューラルネットワーク及び決定木などの、任意の学習方法を利用することができる。また、次操作予測部１４は、予測モデルを構築するための学習データとして、過去の操作情報の全てを利用してもよいし、過去の操作情報に含まれる対象ユーザの操作情報を利用してもよい。

また、次操作予測部１４は、予測モデルを構築せずに、対象ユーザの次の操作を予測してもよい。例えば、次操作予測部１４は、過去の操作情報において、対象ユーザの操作情報が示す操作の次に、最も多く実行されている操作を、次の操作として予測すればよい。なお、次操作予測部１４による予測方法は上記の例に限られない。

熟練度算出部１５は、操作情報記憶部１３に記憶された操作情報に基づいて、対象ユーザの各アプリの各操作の熟練度を算出し、熟練度記憶部１６に保存する。熟練度算出部１５は、各操作について、１つの熟練度を算出してもよいし、複数の熟練度を算出してもよい。ここで、熟練度の説明のために、熟練度を算出される操作を操作Ｘと称する。操作Ｘの熟練度は、ユーザが操作Ｘに慣れている程度を示す値である。操作Ｘの熟練度が高いとは、ユーザが操作Ｘに慣れていることをいう。

例えば、操作Ｘの熟練度は、対象ユーザが過去にその操作Ｘを実行した実行回数であってもよい。この場合、熟練度算出部１５は、過去の操作情報に含まれる対象ユーザによる操作Ｘの実行回数をカウントすればよい。熟練度が実行回数である場合、熟練度の高さは、実行回数の多さに相当する。

また、操作Ｘの熟練度は、対象ユーザが過去にその操作Ｘを実行した際の、操作Ｘの前に実行した操作から操作Ｘを実行するまでの操作間隔の統計値（最大値、最小値、最頻値、平均値など）であってもよい。熟練度算出部１５は、操作間隔の統計値として、過去の操作情報に含まれる対象ユーザによる操作Ｘの実行時刻と、その前の操作の実行時刻と、の差の統計値を算出すればよい。熟練度が操作間隔の統計値である場合、熟練度の高さは、操作間隔の短さに相当する。

なお、熟練度算出部１５が算出する熟練度は上記の例に限られない。また、熟練度算出部１５は、熟練度を、定期的に算出してもよいし、認証部１１から対象ユーザのユーザＩＤを通知されるたびに算出してもよい。また、熟練度算出部１５は、操作情報取得部１２が対象ユーザの操作情報を取得するたびに算出してもよい。この場合、操作情報取得部１２は、操作情報を取得するたびに、その旨を熟練度算出部１５に通知すればよい。

熟練度記憶部１６は、熟練度算出部１５が算出した熟練度を記憶する。図６は、熟練度記憶部１６に記憶される対象ユーザの熟練度の一例を示す図である。図６の例では、各操作について、２つの熟練度（実行回数及び平均操作間隔）がそれぞれ記憶されている。平均操作間隔は、操作Ｘの前に実行した操作から操作Ｘを実行するまでの間隔の平均値である。

図６に示すように、熟練度は、アプリごとかつ操作ごとに記憶される。例えば、図６の例では、アプリＡの操作Ａ４の実行回数は５０回であり、平均操作時間は０．５秒である。このことから、対象ユーザは、アプリＡの操作Ａ４に慣れていることがわかる。一方、図６の例では、アプリＡの操作Ａ３の実行回数は５回であり、平均操作時間は５秒である。このことから、対象ユーザは、アプリＡの操作Ａ３に不慣れなことがわかる。

待機時間決定部１７は、熟練度記憶部１６に記憶された熟練度を参照して、次操作予測部１４により予測された対象ユーザの次の操作の熟練度を取得する。待機時間決定部１７は、取得した熟練度に基づいて、待機時間を決定する。ここでいう待機時間は、対象ユーザによる操作の実行時刻から、レコメンド部１８が次の操作を対象ユーザにレコメンドするレコメンドタイミングまで、の時間である。待機時間決定部１７は、待機時間が経過し、レコメンドタイミングが到来すると、その旨をレコメンド部１８に通知する。

待機時間決定部１７は、次の操作の熟練度が高いほど待機時間が長くなるように、待機時間を決定する。これにより、レコメンドタイミングが遅くなるため、次の操作に慣れている対象ユーザ（次の操作のレコメンドを必要としていない対象ユーザ）に対して、余計なレコメンドにより対象ユーザを煩わせることを抑制することができる。同様に、待機時間決定部１７は、次の操作の熟練度が低いほど待機時間が短くなるように、待機時間を決定する。これにより、レコメンドタイミングが早くなるため、次の操作に慣れていない対象ユーザ（次の操作のレコメンドを必要としている対象ユーザ）に対して、速やかに次の操作をレコメンドすることができる。

熟練度が実行回数である場合、待機時間決定部１７は、実行回数や、実行回数に比例したランクに、所定の係数を乗じた値を、待機時間として決定してもよい。これにより、実行回数が多い（熟練度が高い）ほど、待機時間を長くすることができる。また、熟練度が操作間隔の統計値である場合、待機時間決定部１７は、統計値の逆数や、統計値に版比例したランクに、所定の係数を乗じた値を、待機時間として決定してもよい。これにより、操作間隔の統計値が短い（熟練度が高い）ほど、待機時間を長くすることができる。

また、熟練度が実行回数及び操作間隔の統計値である場合、待機時間決定部１７は、実行回数や実行回数に比例したランクと、統計値の逆数や統計値に版比例したランクと、所定の係数と、を乗じた値を、待機時間として決定してもよい。これにより、実行回数が多い（熟練度が高い）ほど、待機時間を長くすることができる。また、操作間隔の統計値が短い（熟練度が高い）ほど、待機時間を長くすることができる。なお、待機時間の計算方法は以上の例に限られない。待機時間決定部１７は、熟練度に応じた任意の方法により、待機時間を決定することができる。

レコメンド部１８は、待機時間決定部１７からレコメンドタイミングが到来したことを通知されると、次操作予測部１４が予測した対象ユーザの次の操作を、対象ユーザにレコメンドする。レコメンド部１８は、ＭＦＰ２の表示装置２０６に、次の操作をレコメンドするメッセージを表示することにより、次の操作をレコメンドしてもよい。また、レコメンド部１８は、表示装置２０６に表示された次の操作に対応するアイコンやタブの色を変更することにより、次の操作をレコメンドしてもよい。

次に、本実施形態に係るサーバ１が実行する処理について説明する。図７は、サーバ１が実行する処理の一例を示すフローチャートである。以下では、対象ユーザがＭＦＰ２のアプリを操作するたびに、熟練度が算出（更新）される場合を例に説明する。

まず、ＭＦＰ２を利用するユーザが、ＭＦＰ２に認証情報を入力する。ＭＦＰ２は、認証情報を入力されると、入力された認証情報をサーバ１に送信する。サーバ１の認証部１１は、認証情報を受信すると、認証処理を実行し、ユーザを認証する（ステップＳ１０１）。ユーザを認証した認証部１１は、認証した対象ユーザのユーザＩＤを操作情報取得部１２及び熟練度算出部１５に通知する。

操作情報取得部１２は、対象ユーザがＭＦＰ２のアプリを操作し、ＭＦＰ２からの対象ユーザの操作情報が送信されるまで待機する（ステップＳ１０２のＮＯ）。

対象ユーザがＭＦＰ２のアプリを操作し、ＭＦＰ２が当該操作に対応する操作情報を送信すると、操作情報取得部１２は、当該操作情報を取得する（ステップＳ１０２のＹＥＳ）。操作情報取得部１２は、取得した操作情報を、操作情報記憶部１３に保存するとともに、次操作予測部１４に渡す。また、図７の例では、操作情報取得部１２は、操作情報を取得したことを、熟練度算出部１５に通知する。

操作情報取得部１２から操作情報の取得を通知された熟練度算出部１５は、操作情報記憶部１３に記憶された過去の操作情報に基づいて、対象ユーザの各操作の熟練度を算出する（ステップＳ１０３）。熟練度の算出方法は上述の通りである。また、上述の通り、熟練度は、定期的に算出されてもよいし、認証部１１がユーザを認証した時点で算出されてもよい。熟練度算出部１５は、算出した熟練度を熟練度記憶部１６に保存する。

一方、次操作予測部１４は、操作情報取得部１２から対象ユーザの操作情報を受け取ると、受け取った操作情報と、操作情報記憶部１３に記憶された過去の操作情報と、に基づいて、対象ユーザの次の操作を予測する（ステップＳ１０４）。上述の通り、次操作予測部１４は、過去の操作情報に基づいて予測モデルを構築してもよいし、しなくてもよい。予測モデルは、ユーザ毎に予め構築されていてもよい。次操作予測部１４は、対象ユーザの次の操作を予測すると、予測した次の操作を、レコメンド部１８及び待機時間決定部１７に通知する。

待機時間決定部１７は、次の操作を通知されると、熟練度記憶部１６から、通知された次の操作の熟練度を取得し、取得した熟練度に基づいて、待機時間を決定する（ステップＳ１０５）。待機時間の算出方法は上述の通りである。待機時間決定部１７は、待機時間を決定すると、待機時間のカウントを開始する。この際、待機時間決定部１７は、対象ユーザによる操作の実行時刻からの経過時間をカウントする。

その後、操作情報取得部１２が新たな操作情報を取得するか、待機時間が経過するまで、待機時間決定部１７は待機する（ステップＳ１０７のＮＯ）。待機時間決定部１７の待機中に、操作情報取得部１２が新たな操作情報を取得した場合（ステップＳ１０６のＹＥＳ）、処理はステップＳ１０３に戻る。この場合、待機時間決定部１７による経過時間のカウントはリセットされる。

一方、操作情報取得部１２が新たな操作情報を取得することなく（ステップＳ１０６のＮＯ）、待機時間が経過した場合（ステップＳ１０７のＹＥＳ）、待機時間決定部１７は、レコメンドタイミングが到来したことを、レコメンド部１８に通知する。また、待機時間決定部１７は、経過時間のカウントをリセットする。

レコメンド部１８は、レコメンドタイミングの到来を通知されると、次操作予測部１４から通知された、対象ユーザの次の操作を、対象ユーザにレコメンドする（ステップＳ１０８）。レコメンド方法は上述の通りである。

以降、対象ユーザがログアウトするまで、サーバ１は、ステップＳ１０２〜Ｓ１０８の処理を繰り返し実行する。

以上説明した通り、本実施形態によれば、サーバ１は、対象ユーザの次の操作の熟練度に応じたレコメンドタイミングで、対象ユーザに次の操作をレコメンドすることができる。これにより、対象ユーザが次の操作に不慣れな場合、速やかに次の操作をレコメンドし、対象ユーザの操作を助けることができる。また、対象ユーザが次の操作に慣れている場合、次の操作のレコメンドを遅らせ、余計なレコメンドにより対象ユーザが煩わしく感じることを抑制することができる。

なお、以上の説明では、情報処理装置が１つのサーバ１により構成される場合を例に説明したが、情報処理装置は複数のサーバにより構成されてもよい。この場合、情報処理装置を構成する各サーバが、上述の機能構成の１つ以上をそれぞれ備えればよい。例えば、認証部１１を備えるサーバとして、既存の認証サーバを利用することができる。

また、ステップＳ１０６において、操作情報取得部１２が、予め設定された操作を示す操作情報を取得した場合には、待機時間決定部１７による経過時間のカウントはリセットされなくてもよい。すなわち、処理はステップＳ１０３に戻らなくてもよい。このような操作として、画面の切り替えを設定するのが好ましい。これは、次の操作に不慣れな対象ユーザが、確認のために画面を表示させたり、誤って画面を表示させたりすることが考えられるためである。このような場合に経過時間のカウントがリセットされると、対象ユーザが次の操作に不慣れであるにもかかわらず、次の操作がなかなかレコメンドされないという事態が生じ得る。このため、単なる画面の切り替えについては、経過時間のカウントをリセットしないのが好ましい。

＜第２実施形態＞
第２実施形態に係る情報処理システムについて、図８及び図９を参照して説明する。本実施形態では、対象ユーザの視線情報に基づいて、レコメンドタイミングを調整する情報処理システムについて説明する。まず、本実施形態に係るＭＦＰ２のハードウェア構成について説明する。

図８は、本実施形態に係るＭＦＰ２のハードウェア構成の一例を示す図である。図８のＭＦＰ２は、アイトラッキングエンジン２１０を備える。他の構成は、図３と同様である。

アイトラッキングエンジン２１０は、アイトラッキング機能を有する。アイトラッキングエンジン２１０は、撮影装置を備え、撮影装置により撮影されたユーザの眼球の画像や映像に基づいて、ユーザの視線に関する視線情報を取得する。視線情報には、視線の位置や移動速度が含まれる。

次に、本実施形態に係るサーバ１の機能構成について説明する。図９は、本実施形態に係るサーバ１の機能構成の一例を示す図である。図９のサーバ１は、視線情報取得部１９を備える。他の構成は、図４と同様である。

視線情報取得部１９は、ＭＦＰ２から対象ユーザの視線情報を取得する。視線情報取得部１９は、定期的に視線情報をＭＦＰ２に要求してもよい。また、視線情報取得部１９は、ＭＦＰ２が定期的に送信する視線情報を取得してもよいし、対象ユーザの視線が移動するたびにＭＦＰ２が送信する視線情報を取得してもよい。視線情報取得部１９は、取得した視線情報を待機時間決定部１７に渡す。

本実施形態において、待機時間決定部１７は、視線情報取得部１９から受け取った視線情報に基づいて、レコメンドタイミングを調整する。例えば、待機時間決定部１７は、対象ユーザの視線がＭＦＰ２の入力装置２０５及び表示装置２０６のいずれかに位置しており、かつ、対象ユーザの視線の移動速度が所定の閾値より速い場合、レコメンドタイミングを早くする。すなわち、待機時間決定部１７は、待機時間を短くする。これは、上記の場合、対象ユーザが、次の操作に迷っている可能性があるためである。

また、待機時間決定部１７は、対象ユーザの視線がＭＦＰ２の入力装置２０５及び表示装置２０６の外側に位置している場合、レコメンドタイミングを遅くする。待機時間決定部１７は、待機時間を長くしてもよいし、経過時間のカウントを停止してもよい。これは、上記の場合、対象ユーザが、何か別の作業（例えば、印刷用紙の準備など）を行っている可能性があるためである。なお、レコメンドタイミングの調整方法は上記の例に限られない。

以上説明した通り、本実施形態によれば、ユーザの視線情報に基づいて、レコメンドタイミングを調整することができる。これにより、ユーザの状態に応じた適切なタイミングで次の操作をレコメンドすることができる。

なお、以上の各実施形態では、サーバ１が、次の操作の予測処理、熟練度の算出処理、及び次の操作のレコメンド処理を実行する場合を例に説明したが、サーバ１の一部又は全部の機能構成を、各ＭＦＰ２に設けることも可能である。操作情報記憶部１３がＭＦＰ２に設けられる場合、ＭＦＰ２は、他のＭＦＰ２の操作情報を取得できないため、自装置の操作情報に基づいて、次の操作の予測処理及び熟練度の算出処理を行えばよい。

また、上記で説明した実施形態の各機能は、一又は複数の処理回路によって実現することが可能である。ここで、本明細書における「処理回路」とは、電子回路により実装されるプロセッサのようにソフトウェアによって各機能を実行するようプログラミングされたプロセッサや、上記で説明した各機能を実行するよう設計されたＡＳＩＣ(Application Specific Integrated Circuit)、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）や従来の回路モジュール等のデバイスを含むものとする。

なお、上記実施形態に挙げた構成等に、その他の要素との組み合わせなど、ここで示した構成に本発明が限定されるものではない。これらの点に関しては、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更することが可能であり、その応用形態に応じて適切に定めることができる。

１：サーバ
２：ＭＦＰ
３：ネットワーク
１１：認証部
１２：操作情報取得部
１３：操作情報記憶部
１４：次操作予測部
１５：熟練度算出部
１６：熟練度記憶部
１７：待機時間決定部
１８：レコメンド部
１９：視線情報取得部

特開２００９−２０１８０９号公報

Claims (10)

1. 対象ユーザにより操作されている機器の操作情報と、過去の操作情報と、に基づいて、前記対象ユーザの次の操作を予測する予測部と、
   前記過去の操作情報に基づいて算出された、前記対象ユーザの前記次の操作の熟練度に基づいて、前記次の操作をレコメンドするレコメンドタイミングまでの待機時間を決定する決定部と、
   前記待機時間が経過すると、前記次の操作を前記対象ユーザにレコメンドするレコメンド部と、
   を備える情報処理装置。
2. 前記決定部は、前記次の操作の前記熟練度が高いほど前記待機時間が長くなるように、前記待機時間を決定する
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記熟練度は、前記操作の実行回数及び前の操作から前記操作を実行するまでの間隔の統計値の少なくとも一方を含む
   請求項１又は請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記予測部は、前記過去の操作情報を学習し、前記次の操作を予測する予測モデルを構築する
   請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記決定部は、前記待機時間を決定すると、経過時間をカウントし、前記待機時間が経過すると、前記レコメンド部に前記レコメンドタイミングが到来したことを通知する
   請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記決定部は、前記経過時間のカウント中に、新たな操作情報が取得された場合、前記カウントをリセットする
   請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記決定部は、前記経過時間のカウント中に取得された前記新たな操作情報が、予め設定された操作情報である場合、前記カウントをリセットしない
   請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記決定部は、前記対象ユーザの視線情報に基づいて、前記レコメンドタイミングを調整する
   請求項１乃至請求項７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
9. 対象ユーザにより操作されている機器の操作情報と、過去の操作情報と、に基づいて、前記対象ユーザの次の操作を予測する予測工程と、
   前記過去の操作情報に基づいて算出された、前記対象ユーザの前記次の操作の熟練度に基づいて、前記次の操作をレコメンドするレコメンドタイミングまでの待機時間を決定する決定工程と、
   前記待機時間が経過すると、前記次の操作を前記対象ユーザにレコメンドするレコメンド工程と、
   を備える情報処理方法。
10. 対象ユーザにより操作されている機器の操作情報と、過去の操作情報と、に基づいて、前記対象ユーザの次の操作を予測する予測工程と、
    前記過去の操作情報に基づいて算出された、前記対象ユーザの前記次の操作の熟練度に基づいて、前記次の操作をレコメンドするレコメンドタイミングまでの待機時間を決定する決定工程と、
    前記待機時間が経過すると、前記次の操作を前記対象ユーザにレコメンドするレコメンド工程と、
    をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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