JP5803910B2 - 領域推薦装置、領域推薦方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、画面上にオブジェクトを配置するに際して最適な領域を推薦する、領域推薦装置、領域推薦方法、及び記録媒体に関する。

最初に、本明細書で用いられる用語である「オブジェクト」と「領域」とについて説明する。本明細書において、「領域」とは、表示画面上の領域をいう。「オブジェクト」とは、「領域」の一部である。特に、「領域」とは、ユーザが入力機器を用いることによって行われる選択操作（例えば、マウスのクリック等）によって選択可能な領域をいう。具体的に、「オブジェクト」として、グラフィカルユーザインタフェースにおける、リンクが張られたテキストが配置された領域、ボタンが配置された領域等が挙げられる。
コンピュータの分野において、操作画面に、グラフィカルユーザインタフェース（以下「ＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）」という。）を利用することが主流となっている。また、近年において、コンピュータだけでなく、携帯電話、デジタルカメラ等の電子機器の分野においても、ＧＵＩを用いたメニュー画面等を利用することが主流となっている。
そして、ＧＵＩにおいて、ユーザビリティの向上を図るため、ＧＵＩのユーザビリティを評価し、その分析結果を提示する様々な評価システムが提案されている。このような評価システムの一つとして、アイトラッキング分析によってＧＵＩの操作者の視認情報を取得し、取得した視認情報に基づいて評価を行うシステムが挙げられる。アイトラッキング分析では、赤外線センサによって操作者の瞳孔の動きが読み取られ、操作者の視認位置とその順序とが視認情報として取得される。
こうしたアイトラッキング分析を用いた評価システムを利用することにより、ＧＵＩの設計者は、あるタスクを達成する上で操作者が選択するべきオブジェクト（以下「選択対象オブジェクト」という。）が視認される早さ、及び、視認される順序を、分析できる。そして、設計者は、分析結果に基づき、選択対象オブジェクトがより確実に選択されるために、「選択対象オブジェクトを、現在の位置から、より早く視認される位置に配置移動すべき」という指針を得ることができる。設計者は、この指針に基づいて、選択対象オブジェクトを配置移動し、ＧＵＩにおけるユーザビリティの向上を図る。
また、ＧＵＩのユーザビリティの向上を図るためのシステムも提案されている（特許文献１〜３参照）。特許文献１〜３に開示されたシステムは、操作者の操作履歴を取得し、取得した操作履歴に基づいて、画面上のオブジェクトの配置変更を実行する。特許文献１〜３に開示されたシステムは、ＧＵＩを評価するシステムではない。しかし、このシステムを利用することにより、操作者において、頻繁に選択するオブジェクトの操作が容易になる。よってこのシステムを利用することにより、ＧＵＩにおけるユーザビリティの向上が図られる。

特開２０００−９９２３６号公報 特開２００７−３１６７８３号公報 特許第４０５９６６６号公報

ところで、ＧＵＩのユーザビリティの更なる向上を図るためには、操作者が選択対象オブジェクトを確実に選択する確率を高める必要がある。言い換えると、ＧＵＩのユーザビリティの更なる向上を図るためには、操作者が選択する可能性（以下「選択可能性」という。）の高い位置に、選択対象オブジェクトが配置される必要がある。しかしながら、上述の評価システムは、操作者の視認位置とその順序とを提示することができるが、視認順序の早い位置の中から、操作者が選択する可能性の高い位置を特定することが不可能である。このため、上述の評価システムにおいて、設計者が選択対象オブジェクトを選択可能性の高い位置に配置することは難しい。つまり、上述の評価システムにおいて、ユーザビィリティの更なる向上は困難である。以下に上述の点について詳細に説明する。
先ず、選択対象オブジェクト以外に、誤って頻繁に選択されていたオブジェクトが画面上にあったとする。このとき、たとえ選択対象オブジェクトが移動されても、その移動先が、誤って選択されていたオブジェクトの視認順序よりも後であるような視認順序に対応する位置であると、以下の問題が発生する。すなわち誤って選択されていたオブジェクトが依然選択されやすいままである。従って、この場合、選択対象オブジェクトは、選択可能性を効果的に向上させる位置に配置移動されたとはいえず、ユーザビリティの更なる向上は困難である。
例えば、携帯電話上で「アラームを設定する」というタスクが実行される場合を想定する。図１４は、関連技術における携帯電話のメニュー画面の一例を示す図である。図１４に示されているメニュー画面は、「アラームを設定する」というタスクの実行の課程で表示される画面である。また、図１４において、Ａ〜Ｉの矩形は、表示されているボタンを示している。各矩形によって区切られた領域は、各ボタンの配置位置を表している。更に、Ａ〜Ｉの矩形の中央に配置された文字は、ボタンの名称である。
図１４に示されるメニュー画面が表示された状態で、上述のタスクが実行される場合、操作者は、メニュー画面で「時計」ボタンを選択する必要がある。そして、上述の評価システムにより、図１４に示されるメニュー画面における各ボタンの視認順序として、アルファベット順（Ａ、Ｂ、Ｃ、・・・Ｉ）が特定されているとする。
設計者は、操作者が「時計」ボタンを早く視認して、これをより確実に選択するようにするためには、「時計」ボタンが、現在の矩形Ｈの位置よりも視認順序の早い矩形Ａ〜Ｇのいずれかの位置に配置移動されるべきである、という指針を、視認順序から得る。そこで、設計者が、この指針に沿って、「時計」ボタンを、例えば、矩形Ｅの位置に配置移動したとする。
一方で、「設定」ボタンは、本来選択されるべきボタンではないが、一部の操作者は、このボタンを選択することでアラームを設定できると勘違いし、誤ってこのボタンを頻繁に選択しているとする。更に、図１４に示されるように、「時計」ボタンの配置移動後であっても、矩形Ｅの位置よりも視認順序の早い位置に「設定」ボタンが配置されているとする。
この場合、矩形Ｅの位置に「時計」ボタンが移動されても、「時計」ボタンよりも「設定」ボタンが先に視認されるので、これまで誤って選択されている「設定」ボタンが、依然選択されやすいままである。つまり、このような場合、「時計」ボタンがＥに配置移動されても、その選択可能性は効果的に高められず、ユーザビリティの更なる向上は困難な状態となる。
また、特許文献１〜３に開示されたシステムは、上述したように、操作者の操作履歴を取得する。よって、操作者が誤って頻繁に選択していたボタンは、優先順位が高いオブジェクトであると判断されてしまう。このことから、特許文献１〜３に開示されたシステムが用いられても、ユーザビリティの更なる向上は困難である。
本発明の目的の一例は、上述の問題を解消し、画面上において、操作者がオブジェクトを選択する可能性の高い位置を特定し、ＧＵＩにおけるユーザビリィティの向上を図り得る、領域推薦装置、領域推薦方法、及び記録媒体を提供することにある。

本発明の一側面における領域推薦装置は、画面上の領域における視認される順序に基づいて、対象となるオブジェクトが配置されている領域以外の領域のうち、前記視認される順序が設定基準を満たす領域を、高視認領域として特定する、視認性分析部と、前記画面上の各オブジェクトの選択される可能性に基づいて、前記高視認領域中に配置されているオブジェクトのうち、前記選択される可能性が設定基準を満たすオブジェクトを、高選択オブジェクトとして特定する、選択可能性分析部と、前記視認される順序に基づいて、前記高視認領域中の、前記高選択オブジェクトが配置されている領域以外の領域から、前記対象となるオブジェクトの配置に適した領域を、推薦領域として特定する、推薦領域特定部と、を備える。
また、本発明の一側面における領域推薦方法は、画面上の領域における視認される順序に基づいて、対象となるオブジェクトが配置されている領域以外の領域のうち、前記視認される順序が設定基準を満たす領域を、高視認領域として特定し、前記画面上の各オブジェクトの選択される可能性に基づいて、前記高視認領域中に配置されているオブジェクトのうち、前記選択される可能性が設定基準を満たすオブジェクトを、高選択オブジェクトとして特定し、前記視認される順序に基づいて、前記高視認領域中の、前記高選択オブジェクトが配置されている領域以外の領域から、前記対象となるオブジェクトの配置に適した領域を、推薦領域として特定する。
また、本発明の一側面における記録媒体は、コンピュータに、画面上の領域における視認される順序に基づいて、対象となるオブジェクトが配置されている領域以外の領域のうち、前記視認される順序が設定基準を満たす領域を、高視認領域として特定する処理と、前記画面上の各オブジェクトの選択される可能性に基づいて、前記高視認領域中に配置されているオブジェクトのうち、前記選択される可能性が設定基準を満たすオブジェクトを、高選択オブジェクトとして特定する処理と、前記視認される順序に基づいて、前記高視認領域中の、前記高選択オブジェクトが配置されている領域以外の領域から、前記対象となるオブジェクトの配置に適した領域を、推薦領域として特定する処理と、を実行させるプログラムを記録する。

本発明における領域推薦装置、領域推薦方法、及び記録媒体は、画面上において、操作者がオブジェクトを選択する可能性の高い位置を特定し、ＧＵＩにおけるユーザビリィティの向上を図ることができる。

図１は、本発明の実施の形態１における領域推薦装置の構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の実施の形態１における領域推薦装置の動作を示すフロー図である。 図３は、本発明の実施の形態２における領域推薦装置の構成を示すブロック図である。 図４は、本発明の実施の形態２における領域推薦装置の動作を示すフロー図である。 図５は、本発明の実施の形態３における領域推薦装置の構成を示すブロック図である。 図６は、本発明の実施の形態３における領域推薦装置の動作を示すフロー図である。 図７は、本発明の実施の形態１〜３における領域推薦装置を構成するコンピュータの一例を示すブロック図である。 図８は、実施例１において表示装置が表示している操作画面の一例を示す図である。 図９は、実施例１で用いられる視認順序情報の一例を示している。 図１０は、実施例１で用いられる選択可能性情報の一例を示している。 図１１は、実施例１において推薦領域が表示された画面の一例を示す図である。 図１２は、実施例２において計測されたオブジェクト毎の選択回数を示している。 図１３は、実施例３において取得されたオブジェクト毎の視認順位を示している。 図１４は、関連技術における携帯電話のメニュー画面の一例を示す図である。

（実施の形態１）
以下、本発明の実施の形態１における、領域推薦装置、領域推薦方法、プログラム、及び記録媒体について、図１及び図２を参照しながら説明する。最初に、図１を用いて、実施の形態１における領域推薦装置の構成について説明する。図１は、本発明の実施の形態１における領域推薦装置の構成を示すブロック図である。
図１に示される実施の形態１における領域推薦装置１００は、情報処理装置１０に接続されている。領域推薦装置１００は、情報処理装置１０が提供するＧＵＩの画面上においてオブジェクトの配置に適切な領域を推薦する。また、情報処理装置１０は、外部からの入力に応じて、各種のタスクを実行する装置であり、操作画面としてＧＵＩが採用されている。情報処理装置１０の具体例として、コンピュータ、携帯端末、デジタルカメラ、その他の電子機器等が挙げられる。
図１に示されるように、情報処理装置１０は、入力部２０と、演算処理部３０と、出力部４０と、表示装置５０とを備えている。入力部２０は、キーボード、タッチパネル、トラックボール、又はトラックパッド等の入力機器である。操作者は、入力部２０を介して、表示装置５０の画面５０ａに表示されるオブジェクトの選択等の操作を行うことができる。
操作者が、入力部２０を介して画面５０ａ上のオブジェクト（後述の図３参照）を選択すると、演算処理部３０は、選択されたオブジェクトに連携しているタスクを実行する。具体的には、演算処理部３０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）によって構成されている。この場合、ＣＰＵが、選択されたタスクを実行するためのプログラムを読み出し、読み出したプログラムを実行すると、演算処理部３０が構成される。そして、演算処理部３０においてタスクが実行される。
また、演算処理部３０は、ＧＵＩの操作画面、及びタスクの実行結果を示す画面等、各種画面を表示するためのデータを出力部４０に出力する。出力部４０は、演算処理部３０からのデータに基づいて画像データを生成し、これを表示装置５０に出力する。
例えば、情報処理装置１０が携帯電話であるならば、情報処理装置１０が実行するタスクとして、通話、電子メールについての処理、写真についての処理、音楽ファイルについての処理等が挙げられる。
また、図１に示されるように、領域推薦装置１００は、視認性分析部１０１と、選択可能性分析部１０２と、推薦領域特定部１０３と、記憶部１０８とを備えている。視認性分析部１０１は、画面５０ａ上の領域における視認される順序（以下「視認順序」という。）に基づいて、対象となるオブジェクトが配置されている領域以外の領域のうち、視認順序が設定基準を満たす領域を、高視認領域として特定する。
ここで、「対象となるオブジェクト」とは、推薦領域の特定の対象となるオブジェクトである。即ち、「対象となるオブジェクト」とは、タスクを達成する上で選択すべきオブジェクト（以下「選択対象オブジェクト」とする。）である。「視認順序」は、実際に操作者が外部から画面５０ａを視認した際における領域毎の順位、又は、予測された領域毎の順位等から求められる。
また、実施の形態１において、記憶部１０８は、予め、視認順序を特定する情報（以下「視認順序情報」という。）を格納している。視認性分析部１０１は、記憶部１０８から視認順序情報を取り出し、取り出した視認順序情報を用いて高視認領域を特定する。
選択可能性分析部１０２は、画面上の各オブジェクトの選択される可能性（以下「選択可能性」という。）に基づいて、高視認領域中に配置されているオブジェクトのうち、選択可能性が設定基準を満たすオブジェクトを、高選択オブジェクトとして特定する。「選択可能性」は、操作者におけるオブジェクトの選択履歴、オブジェクトに表示されたテキストとオブジェクトが連携するタスクとの関係、又は、オブジェクト毎に予測された選択確率等から求められる。
また、実施の形態１において、記憶部１０８は、予め、オブジェクト毎に、選択可能性を特定する情報（以下「選択可能性情報」という。）も格納している。選択可能性分析部１０２は、オブジェクト毎に、記憶部１０８から選択可能性情報を取り出し、取り出した選択可能性情報を用いて高選択オブジェクトを特定する。
推薦領域特定部１０３は、視認順序に基づいて、高視認領域中の、高選択オブジェクトが配置されている領域以外の領域から、選択対象オブジェクトの配置に適した領域を、推薦領域として特定する。そして、推薦領域を特定する情報（以下「推薦領域情報」という。）が、領域推薦装置１００から情報処理装置１０の演算処理部３０へと出力される。その後、演算処理部３０は、推薦領域情報を用いて、ＧＵＩの操作画面を再構築する。
このように、領域推薦装置１００は、情報処理装置１０が提供する画面５０ａ上において、操作者がオブジェクトを選択する可能性の高い位置を特定できるので、情報処理装置１０のＧＵＩにおけるユーザビリィティの向上が図られることとなる。
次に、実施の形態１における領域推薦装置１００の動作について図２を用いて具体的に説明する。図２は、本発明の実施の形態１における領域推薦装置１００の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図１を参酌する。また、実施の形態１では、領域推薦装置１００が動作することによって、領域推薦方法が実施される。よって、実施の形態１における領域推薦方法の説明は、以下の領域推薦装置１００の動作説明に代わる。
図２に示されるように、最初に、視認性分析部１０１は、記憶部１０８から視認順序情報を取得する。そして、視認性分析部１０１は、視認順序情報から特定される視認順序に基づいて、選択対象オブジェクトが配置されている領域以外の領域のうち、視認順序が設定基準を満たす領域（高視認領域）を特定する（ステップＳ１０１）。
実施の形態１では、ステップＳ１０１における視認順序の設定基準として、選択対象オブジェクトよりも視認順序が早いかどうかという基準が採用されうる。この場合、視認性分析部１０１は、選択対象オブジェクトが配置されている領域以外の領域の中から、選択対象オブジェクトよりも視認順序が早い領域を、高視認領域として特定する。
また、実施の形態１では、領域推薦装置１００は、操作者によって画面が閲覧される度に、画面を構成する複数の部分それぞれ毎の視認順位を検出し、検出した各部分の視認順位から視認順序を求めることができる。具体的には、領域推薦装置１００は、各部分について平均視認順位を求め、求めた各平均視認順位によって視認順序を構成することができる。更に、領域推薦装置１００は、視認順序を、画面を構成する複数の部分それぞれ毎に予測された視認順位から求めることもできる。なお、画面を構成する複数の部分としては、画面上に配置された各オブジェクトが挙げられる。
次に、選択可能性分析部１０２は、記憶部１０８から、画面上の各オブジェクトの選択可能性情報を取得する。そして、選択可能性分析部１０２は、選択可能性情報から特定される各オブジェクトの選択可能性に基づいて、高視認領域中に配置されているオブジェクトのうち、選択可能性が設定基準を満たすオブジェクト（高選択オブジェクト）を特定する（ステップＳ１０２）。
実施の形態１では、ステップＳ１０２における選択可能性の設定基準として、選択対象オブジェクトよりも選択可能性が高いかどうかという基準が採用されうる。この場合、選択可能性分析部１０２は、選択対象オブジェクトよりも選択可能性が高いオブジェクトを、高選択オブジェクトとして特定する。
また、実施の形態１において、画面上の各オブジェクトの選択可能性は、例えば、画面の閲覧回数に対する当該オブジェクトが選択された回数の比率から求められうる。更に、画面上の各オブジェクトの選択可能性は、当該オブジェクトが連携するタスクの内容と、当該オブジェクトに表示されているテキストとの意味的な関連性から求められうる。
次に、推薦領域特定部１０３は、ステップＳ１０１で記憶部１０８から取得された視認順序情報に基づいて、高視認領域中の、高選択オブジェクトが配置されている領域以外の領域から、選択対象オブジェクトの配置に適した領域（推薦領域）を特定する（ステップＳ１０３）。
実施の形態１においては、推薦領域特定部１０３は、例えば、視認性分析部１０１と同様に、選択対象オブジェクトよりも視認順序が早いかどうかを基準にして、推薦領域を特定することができる。即ち、推薦領域特定部１０３は、高視認領域中の、高選択オブジェクトよりも視認順序が早い領域を、推薦領域として特定することができる。
また、実施の形態１においては、推薦領域特定部１０３は、複数個の推薦領域、又はオブジェクトを配置可能な位置を複数含む推薦領域を特定するのが好ましい。これは、オブジェクトの配置位置は、慣習、周辺オブジェクトとの関連性、といった視認順序以外の要素も考慮して決定される必要があり、単一の位置のみが推薦されても、実際には必ずしもその位置にオブジェクトが配置できるとは限らないからである。
その後、推薦領域特定部１０３は、ステップＳ１０３で特定した推薦領域を示す推薦領域情報を、情報処理装置１０の演算処理部３０に出力する（ステップＳ１０４）。ステップＳ１０４の実行により、領域推薦装置１００における処理は終了する。その後、情報処理装置１０においては、例えば、ＧＵＩの操作画面の再構築等が行われる。
また、実施の形態１においては、ステップＳ１０１で特定される高視認領域、及びステップＳ１０３で特定される推薦領域は、単なる領域ではなく、オブジェクトそのものであってもよい。即ち、この高視認領域、及び推薦領域は、選択対象オブジェクト以外のオブジェクト、または、そのオブジェクトが配置された領域、であっても良い。この場合、情報処理装置１０は、選択対象オブジェクトの位置を、別のオブジェクトの位置と入れ替えて、ＧＵＩの操作画面の再構築を行う。
また、実施の形態１は、上述したように、ステップＳ１０１及びＳ１０３での判定基準として「視認順序が早いかどうか」を採用し、ステップＳ１０２での判定基準として「選択可能性が高いかどうか」を採用するのが好ましい。この場合、タスクを達成する上で操作者が選択すべきオブジェクトの現在位置よりも早く視認される領域から、選択可能性を効果的に向上させる領域が絞り込まれ、絞り込まれた領域が推薦領域として特定されることとなる。
更に、実施の形態１におけるプログラムは、コンピュータに、図２に示されるステップＳ１０１〜Ｓ１０４を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムがコンピュータにインストールされ、実行されることによって、実施の形態１における領域推薦装置１００と領域推薦方法とが実現される。また、この場合、コンピュータのＣＰＵは、視認性分析部１０１、選択可能性分析部１０２、及び推薦領域特定部１０３として機能し、処理を行なう。更に、コンピュータの記憶装置、メモリ等が記憶部１０８として機能する。更に、実施の形態１におけるプログラムを記録した記録媒体は、上述のプログラムが記録された記録媒体であればよい。
（実施の形態２）
次に、本発明の実施の形態２における、領域推薦装置、領域推薦方法、及び記録媒体について、図１及び図２を参照しながら説明する。最初に、図３を用いて、実施の形態２における領域推薦装置の構成について説明する。図３は、本発明の実施の形態２における領域推薦装置の構成を示すブロック図である。
図３に示されるように、実施の形態２においては、領域推薦装置２００は、実施の形態１における領域推薦装置１００と異なり、計測部１０４と、選択可能性情報生成部１０５とを更に備えている。なお、これ以外の点については、領域推薦装置２００は、実施の形態１における領域推薦装置１００と同様に構成されている。以下、実施の形態１との相違点を中心に説明する。
計測部１０４は、表示装置５０の画面５０ａを操作者が閲覧した回数（以下「閲覧回数」という。）と、画面上のオブジェクト毎の当該オブジェクトの選択された回数（以下「選択回数」という。）とを計測する。
選択可能性情報生成部１０５は、計測部１０４が計測した閲覧回数とオブジェクト毎の選択回数とに対して統計処理を行い、統計処理の結果に基づいて、オブジェクト毎の選択可能性情報を生成する。
このように、実施の形態２では、計測部１０４と選択可能性情報生成部１０５とによって、各オブジェクトの選択可能性情報が生成される。そして、選択可能性分析部１０２は、生成された選択可能性情報を用いて、高選択オブジェクトを特定する。
次に、実施の形態２における領域推薦装置２００の動作について図４を用いて具体的に説明する。図４は、本発明の実施の形態２における領域推薦装置２００の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図３を参酌する。また、実施の形態２では、領域推薦装置２００が動作することによって、領域推薦方法が実施される。よって、実施の形態２における領域推薦方法の説明は、以下の領域推薦装置２００の動作説明に代わる。
図４に示されるように、先ず、計測部１０４は、閲覧回数と、画面上のオブジェクト毎の選択回数とを計測する（ステップＳ２０１）。実施の形態２では、計測部１０４は、情報処理装置１０の演算処理部３０にアクセスし、選択対象オブジェクトの領域推薦が求められるまで、ステップＳ２０１を繰り返し実行する。
次に、選択可能性情報生成部１０５は、ステップＳ２０１で計測された閲覧回数とオブジェクト毎の選択回数とに対して統計処理を行い、統計処理の結果に基づいて、オブジェクト毎の選択可能性情報を生成する（ステップＳ２０２）。
具体的には、選択可能性情報生成部１０５は、例えば、オブジェクト毎に、閲覧回数に対する当該オブジェクトが選択された回数の比率を求め、求めた比率を選択可能性情報とすることができる。
次に、視認性分析部１０１は、記憶部１０８から視認順序情報を取得し、取得した視認順序情報から特定される視認順序に基づいて、高視認領域を特定する（ステップＳ２０３）。ステップＳ２０３は、実施の形態１において図２に示されたステップＳ１０１と同様のステップである。
次に、選択可能性分析部１０２は、ステップＳ２０２で生成された選択可能性情報に基づいて、高選択オブジェクトを特定する（ステップＳ２０４）。ステップＳ２０４は、ステップＳ２０２で生成された選択可能性情報が用いられる点を除き、実施の形態１において図２に示されたステップＳ１０２と同様のステップである。
次に、推薦領域特定部１０３は、ステップＳ２０３で記憶部１０８から取得された視認順序情報に基づいて、高視認領域中の、高選択オブジェクトが配置されている領域以外の領域から、選択対象オブジェクトの配置に適した領域（推薦領域）を特定する（ステップＳ２０５）。ステップＳ２０５は、実施の形態１において図２に示したステップＳ１０３と同様のステップである。
その後、推薦領域特定部１０３は、ステップＳ２０５で特定された推薦領域（推薦領域情報）を、情報処理装置１０の演算処理部３０に出力する（ステップＳ２０６）。ステップＳ２０６は、実施の形態１において図２に示されたステップＳ１０４と同様のステップである。ステップＳ２０６の実行により、領域推薦装置２００における処理は終了する。その後、情報処理装置１０においては、例えば、ＧＵＩの操作画面の再構築等が行われる。
以上のように、実施の形態２において、計測部１０４及び選択可能性情報生成部１０５は、最新の選択可能性を示す選択可能性情報を取得することができる。そして、選択可能性分析部１０２は、この最新の選択可能性情報に基づいて高選択オブジェクトを特定できる。このため、実施の形態２によれば、推薦領域は、より適切なものとなり、情報処理装置１０のＧＵＩにおけるユーザビリィティの更なる向上が図られる。
また、実施の形態２におけるプログラムは、コンピュータに、図４に示されるステップＳ２０１〜Ｓ２０６を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムがコンピュータにインストールされ、実行されることによって、実施の形態２における領域推薦装置２００と領域推薦方法とが実現される。また、この場合、コンピュータのＣＰＵは、視認性分析部１０１、選択可能性分析部１０２、推薦領域特定部１０３、計測部１０４、及び選択可能性情報生成部１０５として機能し、処理を行なう。更に、コンピュータの記憶装置、メモリ等が記憶部１０８として機能する。更に、実施の形態２におけるプログラムを記録した記録媒体は、上述のプログラムが記録された記録媒体であればよい。
（実施の形態３）
次に、本発明の実施の形態３における、領域推薦装置、領域推薦方法、及び記録媒体について、図５及び図６を参照しながら説明する。最初に、図５を用いて、実施の形態３における領域推薦装置の構成について説明する。図５は、本発明の実施の形態３における領域推薦装置の構成を示すブロック図である。
図５に示されるように、実施の形態３においては、領域推薦装置３００は、実施の形態１における領域推薦装置１００と異なり、視認順位取得部１０６と、視認順序情報生成部１０７とを備えている。なお、これ以外の点については、領域推薦装置３００は、実施の形態１における領域推薦装置１００と同様に構成されている。以下、実施の形態１との相違点を中心に説明する。
視認順位取得部１０６は、画面５０ａが閲覧される度に、各オブジェクトの視認順位を取得する。具体的には、視認順位取得部１０６は、操作者の瞳孔に照射された光の反射光を検知して、瞳孔の動きを検出する装置（アイトラッキング装置）を有している。視認順位取得部１０６は、操作者の瞳孔の動きから、各オブジェクトの視認順位を特定する。
視認順序情報生成部１０７は、視認順位取得部１０６が取得した各オブジェクトの視認順位に対して統計処理を行い、統計処理の結果に基づいて、画面上の領域における視認順序を求める。更に、視認順序情報生成部１０７は、視認順序を特定する視認順序情報を生成し、これを、視認性分析部１０１及び推薦領域特定部１０３に入力する。
このように、実施の形態３では、表示装置５０の画面５０ａが閲覧される度に、各オブジェクトの視認順位が検出され、そして、オブジェクト毎に検出された視認順位から、視認順序が求められる。視認性分析部１０１及び推薦領域特定部１０３は、視認順序情報生成部１０７が生成した視認順序情報を用いて、処理を行う。
次に、実施の形態３における領域推薦装置３００の動作について図６を用いて具体的に説明する。図６は、本発明の実施の形態３における領域推薦装置３００の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図５を参酌する。また、実施の形態３では、領域推薦装置３００が動作することによって、領域推薦方法が実施される。よって、実施の形態３における領域推薦方法の説明は、以下の領域推薦装置３００の動作説明に代わる。
図６に示されるように、先ず、視認順位取得部１０６は、画面５０ａが閲覧される度に、各オブジェクトの視認順位を取得する（ステップＳ３０１）。具体的には、視認順位取得部１０６は、それが有するアイトラッキング装置を動作させ、当該装置からの信号に基づき、各オブジェクトの視認順位を取得する。また、実施の形態３では、視認順位取得部１０６は、設定回数（例えば、１００回等）の閲覧が終了するまで、ステップＳ３０１を繰り返し実行する。
次に、視認順序情報生成部１０７は、ステップＳ３０１で取得されたオブジェクト毎の視認順位に対して統計処理を行い、統計処理の結果に基づいて、視認順序情報を生成する（ステップＳ３０２）。具体的には、ステップＳ３０２では、視認順序情報生成部１０７は、オブジェクト毎に、平均視認順位を求め、求めた各オブジェクトの平均視認順位によって視認順序情報を構成する。
次に、視認性分析部１０１は、ステップＳ３０２で生成された視認順序情報に基づいて、高視認領域を特定する（ステップＳ３０３）。ステップＳ３０３は、ステップＳ３０２で生成された視認順序情報が用いられる点を除き、実施の形態１において図２に示されたステップＳ１０１と同様のステップである。
次に、選択可能性分析部１０２は、記憶部１０８から選択可能性情報を取得し、取得した選択可能性情報に基づいて、高選択オブジェクトを特定する（ステップＳ３０４）。ステップＳ３０４は、実施の形態１において図２に示されたステップＳ１０２と同様のステップである。
次に、推薦領域特定部１０３は、ステップＳ３０２で生成された視認順序情報に基づいて、高視認領域中の、高選択オブジェクトが配置されている領域以外の領域から、選択対象オブジェクトの配置に適した領域（推薦領域）を特定する（ステップＳ３０５）。ステップＳ３０５は、ステップＳ３０２で生成された視認順序情報が用いられる点を除き、実施の形態１において図２に示したステップＳ１０３と同様のステップである。
その後、推薦領域特定部１０３は、ステップＳ３０５で特定された推薦領域（推薦領域情報）を、情報処理装置１０の演算処理部３０に出力する（ステップＳ３０６）。ステップＳ３０６は、実施の形態１において図２に示されたステップＳ１０４と同様のステップである。ステップＳ３０６の実行により、領域推薦装置３００における処理は終了する。その後、情報処理装置１０においては、例えば、ＧＵＩの操作画面の再構築等が行われる。
以上のように、実施の形態３においては、視認順位取得部１０６及び視認順序情報生成部１０７は、画面上の領域における、最新の視認順序を示す視認順序情報を取得することができる。そして、視認性分析部１０１及び推薦領域特定部１０３は、この最新の視認順序情報に基づいて、高視認領域、及び推薦領域を特定できる。このため、実施の形態３によれば、推薦領域は、より適切なものとなり、情報処理装置１０のＧＵＩにおけるユーザビリィティの更なる向上が図られる。
また、実施の形態３におけるプログラムは、コンピュータに、図６に示されるステップＳ３０１〜Ｓ３０６を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムがコンピュータにインストールされ、実行されることによって、実施の形態３における領域推薦装置３００と領域推薦方法とが実現される。また、この場合、コンピュータのＣＰＵは、視認性分析部１０１、選択可能性分析部１０２、推薦領域特定部１０３、視認順位取得部１０６（アイトラッキング装置以外の部分）、及び視認順序情報生成部１０７として機能し、処理を行なう。更に、コンピュータの記憶装置、メモリ等が記憶部１０８として機能する。更に、実施の形態３におけるプログラムを記録した記録媒体は、上述のプログラムが記録された記録媒体であればよい。
以上、実施の形態１〜実施の形態３を用いて、本発明を説明したが、本発明はこれらの実施の形態１〜３に限定されるものではない。例えば、本発明の情報処理装置は、実施の形態２に示した計測部１０４及び選択可能性情報生成部１０５と、実施の形態３に示した視認順位取得部１０６及び視認順序情報生成部１０７とを備えたものであっても良い。
また、実施の形態１〜３に示されるプログラムを実行するコンピュータの具体例としては、図７に示されるコンピュータが挙げられる。図７は、本発明の実施の形態１〜３における領域推薦装置を構築するコンピュータの一例を示すブロック図である。
図７に示されるように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。
ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等の揮発性の記憶装置である。また、実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。
また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。
データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。
記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｆｌａｓｈ）及びＳＤ（Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌ）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ Ｄｉｓｋ）等の磁気記憶媒体、又はＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などの光学記憶媒体が挙げられる。
また、実施の形態１〜３では、領域推薦装置は、情報処理装置１０とは別の装置であるが、例えば、領域推薦装置が、情報処理装置１０の内部に構築されている態様であっても良い。この場合、領域推薦装置を構築するプログラムは、情報処理装置１０として機能するコンピュータ、携帯端末、デジタルカメラ等に組み込まれ、そこで実行される。

以下、図８〜図１１を参照しながら、実施の形態１における領域推薦装置及び領域推薦方法の具体的な実施例を説明する。また、以下においては、図１を参照しながら、図２に示したフロー図に沿って、領域推薦装置１００の動作を説明する。実施例１において「オブジェクト」は、画面上の領域のうち、クリック等の選択操作が可能な領域を意味する。
図８は、実施例１において表示装置が表示している操作画面の一例を示す図である。図８に示されるように、実施例１では、画面５０ａ上には、選択可能なオブジェクトＡ〜Ｉが配置及び表示されている。また、実施例１においては、ある特定のタスクを達成するために、操作者が、オブジェクトＦを選択する必要があるとする。更に、実施例１では、視認順序情報、選択可能性情報、及び選択すべきオブジェクトを特定する情報は、ある特定のタスクについてのものであり、予め記憶部１０８に格納されている。
［ステップＳ１０１］
最初に、視認性分析部１０１は、記憶部１０８から、図９に示される視認順序情報を取得する。図９は、実施例１で用いられる視認順序情報の一例を示している。図９に示されるように、実施例１では、視認順序情報は、オブジェクト毎の平均視認順位で構成されている。領域推薦装置１００は、予め、操作者が対象画面を訪問する度に、各オブジェクトの視認順位を取得し、視認順位の合計値を訪問回数で除算することによって、オブジェクト毎の平均視認順位を算出できる。更に、領域推薦装置１００は、例えば、操作者の瞳孔に照射された光の反射光を検出して、瞳孔の動きを検出する装置（アイトラッキング装置）を用いて、視認順位を取得することができる。
また、実施例１では、視認順序情報は図９に示される例に限定されるものではない。例えば、領域推薦装置１００は、操作者が対象画面を訪問する度に、各オブジェクトに視認順位に応じたスコアを付加しておき、このオブジェクト毎のスコアの合計値を、視認順序情報として用いることもできる。
更に、図９に示された例では、視認順序情報としては、実際の視認履歴から算出された値が用いられているが、実施例１において、視認順序情報は、これに限定されるものではない。例えば、視認順序情報は、対象画面に配置されたオブジェクト毎に予測された視認順位から求められていても良い。
また、図９に示された例では、視認順序情報は、オブジェクト毎の視認順位で構成されている。しかし、実施例１では、これに限定されるものではない。視認順序情報は、画面上のオブジェクトを構成していない領域についての視認順序によって構成されていても良い。
次に、視認性分析部１０１は、図９に示される視認順序情報、又は上述の他の視認順序情報を用いて、高視認領域を特定し、これを抽出する。具体的には、視認性分析部１０１は、図９に示される視認順序情報から、タスクを達成する上で選択すべきオブジェクトＦ（平均視認順序＝５．６７）よりも視認順序の早い、オブジェクトＡ〜Ｅを抽出する。そして、視認性分析部１０１は、これらオブジェクトＡ〜Ｆを特定するＩＤ情報を、選択可能性分析部１０２と推薦領域特定部１０３とに送信する。
実施例１では、視認性分析部１０１は、タスクを達成する上で選択すべきオブジェクト（選択対象オブジェクト）よりも平均視認順序が早くないオブジェクトも、高視認領域として特定することができる。つまり、視認性分析部１０１は、予め設定されている範囲内で平均視認順序が遅いオブジェクトも併せて、高視認領域として特定できる。例えば、平均視認順序が１．００以内であれば、選択対象オブジェクトよりも平均視認順序が遅いオブジェクトであっても、高視認領域として特定される、という条件が設定されていても良い。この場合、視認性分析部１０１は、オブジェクトＦとの平均視認順序の差が０．３４であるオブジェクトＧ（平均視認順序＝６．０１）も高視認領域として特定し、これを抽出する。
［ステップＳ１０２］
次に、選択可能性分析部１０２は、記憶部１０８から、図１０に示される選択可能性情報を取得する。図１０は、実施例１で用いられる選択可能性情報の一例を示している。図１０に示されるように、実施例１では、選択可能性情報は、オブジェクト毎の、対象画面を操作者が閲覧した回数に対する、当該オブジェクトがクリック等によって選択された回数の比率、つまり、オブジェクト毎の選択確率によって構成されている。
また、実施例１では、選択可能性情報は、図１０に示された例以外の情報であっても良い。例えば、選択可能性情報は、オブジェクト毎の、当該オブジェクトが連携するタスクの内容と、当該オブジェクトに表示されているテキストとの意味的な関連性（関連度）によって構成されていても良い。
次に、選択可能性分析部１０２は、ステップＳ１０１で視認性分析部１０１が送信したＩＤ情報から、オブジェクトＡ〜Ｅを特定する。そして、選択可能性分析部１０２は、図１０に示される選択可能性情報を参照して、オブジェクトＡ〜Ｅから、高選択オブジェクトを特定する。具体的には、選択可能性分析部１０２は、選択対象オブジェクトＦ（選択確率＝０．２２）よりも選択確率が高い、オブジェクトＤ（選択確率＝０．３０）を特定し、これを抽出する。更に、選択可能性分析部１０２は、抽出したオブジェクトＤを特定するＩＤ情報を、推薦領域特定部１０３に送信する。
また、実施例１では、選択可能性分析部１０２は、選択対象オブジェクトよりも選択可能性が大きくないオブジェクトも、高選択オブジェクトとして特定することができる。つまり、選択可能性分析部１０２は、予め設定されている範囲内で選択可能性が低いオブジェクトも併せて、高選択オブジェクトとして特定しても良い。例えば、選択確率が０．０５以内であれば、選択対象オブジェクトよりも選択可能性が低いオブジェクトであっても、高選択オブジェクトとして特定される、という条件が設定されていても良い。この場合、選択可能性分析部１０２は、オブジェクトＦとの選択確率の差が０．０４であるオブジェクトＣ（０．１８）も高選択オブジェクトとして特定し、これを抽出する。
更に、実施例１では、選択可能性分析部１０２は、選択可能性を表す値、例えば、選択確率が予め設定された閾値以上であることを条件とし、条件を満たす全てのオブジェクトを高選択オブジェクトとして特定することもできる。例えば、選択確率が０．１５以上のオブジェクトが高選択オブジェクトとして抽出される、という条件が設定されていても良い。この場合、選択可能性分析部１０２は、オブジェクトＣ（選択確率＝０．１８）と、オブジェクトＤ（選択確率＝０．２５）とを高選択オブジェクトとして特定し、これらを抽出する。
［ステップＳ１０３］
次に、推薦領域特定部１０３は、ステップＳ１０２で選択可能性分析部１０２が送信したＩＤ情報から、高選択オブジェクトとしてオブジェクトＤを特定する。そして、推薦領域特定部１０３は、図９に示される視認順序情報を用い、オブジェクトＤよりも平均視認順序の早いオブジェクトを検索する。本実施例１では、オブジェクトＡ（平均視認順序＝１．８３）とオブジェクトＢ（平均視認順序＝２．９６）との平均視認順序が、オブジェクトＤ（平均視認順序＝４．０３）の平均視認順序よりも早くなっている。従って、推薦領域特定部１０３は、オブジェクトＡとオブジェクトＢとを推薦領域として特定し、これらを抽出する。
実施例１では、推薦領域特定部１０３は、高選択オブジェクトより平均視認順序が早くないオブジェクトを推薦領域として特定することもできる。つまり、推薦領域特定部１０３は、予め設定されている範囲内で平均視認順序が遅いオブジェクトも併せて、推薦領域として特定できる。例えば、平均視認順序が１．００以内であれば、高選択オブジェクトよりも平均視認順序が遅いオブジェクトであっても、推薦領域として特定されるという条件が設定されていても良い。この場合、推薦領域特定部１０３は、オブジェクトＤ（高選択オブジェクト）との平均視認順序の差が０．６２であるオブジェクトＣ（平均視認順序＝４．６５）も推薦領域として特定し、これを抽出する。
また、実施例１では、推薦領域特定部１０３は、推薦領域として、画面上の選択可能なオブジェクト以外の領域を特定することもできる。つまり、推薦領域特定部１０３は、画面上の全ての領域の中から、選択可能性分析部１０２が特定した高選択オブジェクトよりも平均視認順序の早い領域を、推薦領域として抽出できる。
［ステップＳ１０４］
次に、推薦領域特定部１０３は、オブジェクトＡとオブジェクトＢとを特定するＩＤ情報を、情報処理装置１０の演算処理部３０に出力する（図１参照）。そして、実施例１では、図１１に示されるように、情報処理装置１０の演算処理部３０は、出力部４０を介して、画面５０ａ上において、オブジェクトＡとオブジェクトＢとを強調して表示する。図１１の例では、オブジェクトＡが配置されている領域とオブジェクトＢが配置されている領域とが、周囲の領域の色を反転させて得られる色に着色されている。図１１は、実施例１において推薦領域が表示された画面の一例を示す図である。
なお、実施例１において、推薦領域を強調して表示するための手法は特に限定されるものではない。例えば、情報処理装置１０は、推薦領域をグラフィカルに表示する代わりに、テキストによって表示することもできる。また、ステップＳ１０３の説明で述べたように、推薦領域特定部１０３が、選択可能なオブジェクト以外の領域を、推薦領域として特定した場合は、この選択可能なオブジェクト以外の領域が、画面５０ａ上に強調されて表示される。
更に、実施例１では、画面５０ａ上において推薦領域と共に、当該推薦領域に関する情報、例えば、視認順位、オブジェクトＩＤ等が表示されていても良い。この場合、ＧＵＩの設計者は、どのオブジェクトがどれくらい早く視認されているかを認識できるので、更なるユーザビリティの向上を図ることができる。

次に、図１２を参照しながら、実施の形態２における領域推薦装置及び領域推薦方法の具体的な実施例を説明する。また、以下においては、図３を参照しながら、図４に示されたフロー図に沿って、領域推薦装置２００の動作を説明する。更に、実施例２においても、実施例１と同様に、図８に示されたように、画面５０ａ上に、選択可能なオブジェクトＡ〜Ｉが配置及び表示されているとする。また、ある特定のタスクを達成するために、操作者が、この画面上で、オブジェクトＦを選択する必要があるとする。但し、本実施例２では、実施例１と異なり、視認順序情報のみが、予め記憶部１０８に格納されている。
［ステップＳ２０１］
最初に、計測部１０４は、情報処理装置１０の演算処理部３０（図３参照）にアクセスし、閲覧回数と、閲覧された際の画面上のオブジェクト毎の選択回数とを計測する。図１２は、実施例２において計測されたオブジェクト毎の選択回数を示している。
［ステップＳ２０２］
次に、選択可能性情報生成部１０５は、ステップＳ２０１で計測した閲覧回数と選択回数とを用いて、オブジェクト毎に選択確率を算出する。なお、実施例２において算出される選択確率は、実施例１において図１０に示された選択確率と同様のものであり、閲覧回数に対する選択回数の比率である。
［ステップＳ２０３〜Ｓ２０６］
その後、ステップＳ２０３〜Ｓ２０６が実行される。但し、ステップＳ２０３〜Ｓ２０６は、ステップＳ２０４において、ステップＳ２０１で算出された選択確率が用いられる以外は、実施例１で示されたステップＳ１０１〜Ｓ１０４と同様に実行される。

次に、図１３を参照しながら、実施の形態３における領域推薦装置及び領域推薦方法の具体的な実施例を説明する。また、以下においては、図５を参照しながら、図６に示されたフロー図に沿って、領域推薦装置３００の動作を説明する。更に、実施例３においても、実施例１と同様に、図８に示されたように、画面５０ａ上に、選択可能なオブジェクトＡ〜Ｉが配置及び表示されているとする。また、ある特定のタスクを達成するために、操作者が、この画面上で、オブジェクトＦを選択する必要があるとする。但し、実施例３では、実施例１と異なり、選択可能性情報のみが、予め記憶部１０８に格納されている。
［ステップＳ３０１］
最初に、視認順位取得部１０６は、操作者が画面を閲覧される度に、アイトラッキング装置（図示せず）を動作させて、各オブジェクトの視認順位を取得する。実施例３では、視認順位の取得回数は、１００回に設定されている。図１３は、実施例３において取得されたオブジェクト毎の視認順位を示している。図１３において、試行１、試行２、・・・試行１００は、各閲覧時を示しており、各縦列は閲覧時毎の各オブジェクトの視認順位を示している。
また、実施例３では、視認順位取得部１０６は、視認される前に他のオブジェクトが選択されてしまい、結果的に視認されなかったオブジェクトについても、順位を設定し、その順位を取得することができる。具体的には、視認順位取得部１０６は、視認されなかったオブジェクトの順位を、最後に視認されたオブジェクトの順位の次に設定することができる。なお、このような、視認されなかったオブジェクトへの視認順位の設定は、特に限定されるものではない。
更に、実施例３では、視認順位取得部１０６は、操作者による１回の画面の閲覧時に複数回視認されたオブジェクトが存在する場合は、当該オブジェクトの視認順位については、最初の視認順位を採用することができる。なお、このような、複数回視認されたオブジェクトへの視認順位の設定は、特に限定されるものではない。
［ステップＳ３０２］
次に、視認順序情報生成部１０７は、ステップＳ１０１で取得された全１００回のオブジェクト毎の視認順位を用い、オブジェクト毎に平均視認順位を求める。そして、視認順序情報生成部１０７は、求めた各平均視認順位を合わせて視認順序情報を生成する。なお、実施例３において算出される平均視認順位は、実施例１において図９に示された平均視認順位と同様のものである。
また、実施例３では、視認順序情報生成部１０７は、平均視認順位以外の情報を用いて視認順序情報を生成することもできる。例えば、視認順序情報生成部１０７は、図１３に示された各試行において、視認順位が１位から３位のオブジェクトに、それぞれ、１０ポイント、５ポイント、２ポイントといったスコアを付加し、各オブジェクトの全試行における合計スコアを算出する。そして、視認順序情報生成部１０７は、各オブジェクトの合計スコアを合わせて、視認順序情報としても良い。
更に、上述の例では、上述したように、視認順位取得部１０６及び視認順序情報生成部１０７は、画面上の選択可能なオブジェクト毎の視認順序を扱っているが、実施例３は、これに限定されるものではない。実施例３では、視認順位取得部１０６及び視認順序情報生成部１０７は、画面上のオブジェクト以外の領域についての視認順序を扱っても良い。
本発明の効果の一つは、画面上において、操作者がオブジェクトを選択する可能性の高い位置を特定し、ＧＵＩにおけるユーザビリィティの向上を図ることができることにある。
この出願は、２０１０年６月３日に出願された日本出願特願２０１０−１２７５１２を基礎とする優先権を主張し、その開示のすべてをここに取り込む。
上述した実施の形態及び実施例の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）〜（付記３０）によって表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。
（付記１）
画面上の領域における視認される順序に基づいて、対象となるオブジェクトが配置されている領域以外の領域のうち、前記視認される順序が設定基準を満たす領域を、高視認領域として特定する、視認性分析部と、
前記画面上の各オブジェクトの選択される可能性に基づいて、前記高視認領域中に配置されているオブジェクトのうち、前記選択される可能性が設定基準を満たすオブジェクトを、高選択オブジェクトとして特定する、選択可能性分析部と、
前記視認される順序に基づいて、前記高視認領域中の、前記高選択オブジェクトが配置されている領域以外の領域から、前記対象となるオブジェクトの配置に適した領域を、推薦領域として特定する、推薦領域特定部と、を備えている、ことを特徴とする領域推薦装置。
（付記２）
前記選択可能性分析部が、前記対象となるオブジェクトよりも前記選択される可能性が高い、オブジェクトを、前記高選択オブジェクトとして特定する、付記１に記載の領域推薦装置。
（付記３）
前記視認性分析部が、前記対象となるオブジェクトよりも、前記視認される順序が早い領域を、前記高視認領域として特定し、
前記推薦領域特定部が、前記高視認領域中の、前記高選択オブジェクトが配置されている領域よりも、前記視認される順序が早い領域を、前記推薦領域として特定する、付記１または２に記載の領域推薦装置。
（付記４）
前記画面上の各オブジェクトの選択される可能性が、前記画面の閲覧回数に対する当該オブジェクトが選択された回数の比率から求められている、付記１〜３のいずれかに記載の領域推薦装置。
（付記５）
前記画面の閲覧回数、及び前記画面上のオブジェクト毎の当該オブジェクトの選択された回数を計測する、計測部と、
前記計測部が計測した、前記画面の閲覧回数及び前記画面上のオブジェクト毎の当該オブジェクトの選択された回数に対して統計処理を行い、前記統計処理の結果に基づいて、前記画面上の各オブジェクトの選択される可能性を特定するための情報を生成する、選択可能性情報生成部と、を更に備え、
前記選択可能性分析部が、前記選択情報生成部が生成した前記情報を用いて、前記高選択オブジェクトを特定する、付記４に記載の領域推薦装置。
（付記６）
前記画面上の各オブジェクトが、当該領域推薦装置の外部で実行されるタスクと連携し、
前記画面上の各オブジェクトの選択される可能性が、当該オブジェクトが連携するタスクの内容と、当該オブジェクトに表示されているテキストとの意味的な関連性から求められている、付記１〜３のいずれかに記載の領域推薦装置。
（付記７）
前記画面上の領域における視認される順序が、前記画面が閲覧される度に検出された、前記画面を構成する複数の部分それぞれ毎の視認順位から求められている、付記１から６のいずれかに記載の領域推薦装置。
（付記８）
前記画面上の領域における視認される順序が、前記画面を構成する複数の部分それぞれ毎に予測された視認順位から求められている、付記１から６のいずれかに記載の領域推薦装置。
（付記９）
前記画面が閲覧される度に、前記複数の部分それぞれの視認順位を取得する、視認順位取得部と、
前記視認順位取得部が取得した前記複数の部分それぞれの視認順位に対して統計処理を行い、前記統計処理の結果に基づいて、前記画面上の領域における視認される順序を特定するための情報を生成する、視認順序情報生成部と、を更に備え、
前記視認性分析部が、前記視認順序情報生成部が生成した前記情報を用いて、前記高視認領域を特定し、
前記推薦領域特定部が、前記視認順序情報生成部が生成した前記情報を用いて、前記推薦領域を特定する、付記７に記載の領域推薦装置。
（付記１０）
前記視認性分析部が、前記高視認領域として、前記対象となるオブジェクト以外のオブジェクトを特定し、
前記推薦領域特定部が、前記高視認領域として特定されたオブジェクトの中から、前記推薦領域となるオブジェクトを特定する、付記１〜９のいずれかに記載の領域推薦装置。
（付記１１）
（ａ）画面上の領域における視認される順序に基づいて、対象となるオブジェクトが配置されている領域以外の領域のうち、前記視認される順序が設定基準を満たす領域を、高視認領域として特定する、ステップと、
（ｂ）前記画面上の各オブジェクトの選択される可能性に基づいて、前記高視認領域中に配置されているオブジェクトのうち、前記選択される可能性が設定基準を満たすオブジェクトを、高選択オブジェクトとして特定する、ステップと、
（ｃ）前記視認される順序に基づいて、前記高視認領域中の、前記高選択オブジェクトが配置されている領域以外の領域から、前記対象となるオブジェクトの配置に適した領域を、推薦領域として特定する、ステップと、を有する、ことを特徴とする領域推薦方法。
（付記１２）
前記（ｂ）のステップにおいて、前記対象となるオブジェクトよりも前記選択される可能性が高い、オブジェクトを、前記高選択オブジェクトとして特定する、付記１１に記載の領域推薦方法。
（付記１３）
前記（ａ）のステップにおいて、前記対象となるオブジェクトよりも、前記視認される順序が早い領域を、前記高視認領域として特定し、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記高視認領域中の、前記高選択オブジェクトが配置されている領域よりも、前記視認される順序が早い領域を、前記推薦領域として特定する、付記１１または１２に記載の領域推薦方法。
（付記１４）
前記画面上の各オブジェクトの選択される可能性が、前記画面の閲覧回数に対する当該オブジェクトが選択された回数の比率から求められている、付記１１〜１３のいずれかに記載の領域推薦方法。
（付記１５）
（ｄ）前記画面の閲覧回数、及び前記画面上のオブジェクト毎の当該オブジェクトの選択された回数を計測する、ステップと、
（ｅ）前記（ｄ）のステップで計測した、前記画面の閲覧回数及び前記画面上のオブジェクト毎の当該オブジェクトの選択された回数に対して統計処理を行い、前記統計処理の結果に基づいて、前記画面上の各オブジェクトの選択される可能性を特定するための情報を生成する、ステップと、を更に有し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記（ｅ）のステップで生成した前記情報を用いて、前記高選択オブジェクトを特定する、付記１４に記載の領域推薦方法。
（付記１６）
前記画面上の各オブジェクトが、当該領域推薦装置の外部で実行されるタスクと連携し、
前記画面上の各オブジェクトの選択される可能性が、当該オブジェクトが連携するタスクの内容と、当該オブジェクトに表示されているテキストとの意味的な関連性から求められている、付記１１〜１３のいずれかに記載の領域推薦方法。
（付記１７）
前記画面上の領域における視認される順序が、前記画面が閲覧される度に検出された、前記画面を構成する複数の部分それぞれ毎の視認順位から求められている、付記１１から１６のいずれかに記載の領域推薦方法。
（付記１８）
前記画面上の領域における視認される順序が、前記画面を構成する複数の部分それぞれ毎に予測された視認順位から求められている、付記１１から１６のいずれかに記載の領域推薦方法。
（付記１９）
（ｆ）前記画面が閲覧される度に、前記複数の部分それぞれの視認順位を取得する、ステップと、
（ｇ）前記（ｆ）のステップで取得した前記複数の部分それぞれの視認順位に対して統計処理を行い、前記統計処理の結果に基づいて、前記画面上の領域における視認される順序を特定するための情報を生成する、ステップと、を更に有し、
前記（ａ）のステップにおいて、前記（ｇ）のステップで生成した前記情報を用いて、前記高視認領域を特定し、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記（ｇ）のステップで生成した前記情報を用いて、前記推薦領域を特定する、付記１７に記載の領域推薦方法。
（付記２０）
前記（ａ）のステップで、前記高視認領域として、前記対象となるオブジェクト以外のオブジェクトを特定し、
前記（ｃ）のステップで、前記高視認領域として特定されたオブジェクトの中から、前記推薦領域となるオブジェクトを特定する、付記１１〜１９のいずれかに記載の領域推薦方法。
（付記２１）
コンピュータに、
（ａ）画面上の領域における視認される順序に基づいて、対象となるオブジェクトが配置されている領域以外の領域のうち、前記視認される順序が設定基準を満たす領域を、高視認領域として特定する、ステップと、
（ｂ）前記画面上の各オブジェクトの選択される可能性に基づいて、前記高視認領域中に配置されているオブジェクトのうち、前記選択される可能性が設定基準を満たすオブジェクトを、高選択オブジェクトとして特定する、ステップと、
（ｃ）前記視認される順序に基づいて、前記高視認領域中の、前記高選択オブジェクトが配置されている領域以外の領域から、前記対象となるオブジェクトの配置に適した領域を、推薦領域として特定する、ステップと、を実行させる、ことを特徴とするプログラム。
（付記２２）
前記（ｂ）のステップにおいて、前記対象となるオブジェクトよりも前記選択される可能性が高い、オブジェクトを、前記高選択オブジェクトとして特定する、付記２１に記載のプログラム。
（付記２３）
前記（ａ）のステップにおいて、前記対象となるオブジェクトよりも、前記視認される順序が早い領域を、前記高視認領域として特定し、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記高視認領域中の、前記高選択オブジェクトが配置されている領域よりも、前記視認される順序が早い領域を、前記推薦領域として特定する、付記２１または２２に記載のプログラム。
（付記２４）
前記画面上の各オブジェクトの選択される可能性が、前記画面の閲覧回数に対する当該オブジェクトが選択された回数の比率から求められている、付記２１〜２３のいずれかに記載のプログラム。
（付記２５）
前記コンピュータに、
（ｄ）前記画面の閲覧回数、及び前記画面上のオブジェクト毎の当該オブジェクトの選択された回数を計測する、ステップと、
（ｅ）前記（ｄ）のステップで計測した、前記画面の閲覧回数及び前記画面上のオブジェクト毎の当該オブジェクトの選択された回数に対して統計処理を行い、前記統計処理の結果に基づいて、前記画面上の各オブジェクトの選択される可能性を特定するための情報を生成する、ステップと、を更に実行させ、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記（ｅ）のステップで生成した前記情報を用いて、前記高選択オブジェクトを特定する、付記２４に記載のプログラム。
（付記２６）
前記画面上の各オブジェクトが、当該領域推薦装置の外部で実行されるタスクと連携し、
前記画面上の各オブジェクトの選択される可能性が、当該オブジェクトが連携するタスクの内容と、当該オブジェクトに表示されているテキストとの意味的な関連性から求められている、付記２１〜２３のいずれかに記載のプログラム。
（付記２７）
前記画面上の領域における視認される順序が、前記画面が閲覧される度に検出された、前記画面を構成する複数の部分それぞれ毎の視認順位から求められている、付記２１から２６のいずれかに記載のプログラム。
（付記２８）
前記画面上の領域における視認される順序が、前記画面を構成する複数の部分それぞれ毎に予測された視認順位から求められている、付記２１から２６のいずれかに記載のプログラム。
（付記２９）
前記コンピュータに、
（ｆ）前記画面が閲覧される度に、前記複数の部分それぞれの視認順位を取得する、ステップと、
（ｇ）前記（ｆ）のステップで取得した前記複数の部分それぞれの視認順位に対して統計処理を行い、前記統計処理の結果に基づいて、前記画面上の領域における視認される順序を特定するための情報を生成する、ステップと、を更に実行させ、
前記（ａ）のステップにおいて、前記（ｇ）のステップで生成した前記情報を用いて、前記高視認領域を特定し、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記（ｇ）のステップで生成した前記情報を用いて、前記推薦領域を特定する、付記２７に記載のプログラム。
（付記３０）
前記（ａ）のステップで、前記高視認領域として、前記対象となるオブジェクト以外のオブジェクトを特定し、
前記（ｃ）のステップで、前記高視認領域として特定されたオブジェクトの中から、前記推薦領域となるオブジェクトを特定する、付記２１〜２９のいずれかに記載のプログラム。

本発明によれば、ＧＵＩの画面上において、操作者がオブジェクトを選択する可能性の高い位置を特定し、ＧＵＩにおけるユーザビリィティの向上を図ることができる。本発明は、例えば、システムのＧＵＩの評価といった用途に適用できる。

１０ 情報処理装置
２０ 入力部
３０ 演算処理部
４０ 出力部
５０ 表示装置
５０ａ 画面
１００ 領域推薦装置（実施の形態１）
１０１ 視認性分析部
１０２ 選択可能性分析部
１０３ 推薦領域特定部
１０４ 計測部
１０５ 選択可能性情報生成部
１０６ 視認順位取得部
１０７ 視認順序情報生成部
１０８ 記憶部
１１０ コンピュータ
１１１ ＣＰＵ
１１２ メインメモリ
１１３ 記憶装置
１１４ 入力インターフェイス
１１５ 表示コントローラ
１１６ データリーダ／ライタ
１１７ 通信インターフェイス
１１８ 入力機器
１１９ ディスプレイ装置
１２０ 記録媒体
１２１ バス
２００ 領域推薦装置（実施の形態２）
３００ 領域推薦装置（実施の形態３）

Claims (10)

1. 画面上の領域における視認される順序に基づいて、対象となるオブジェクトが配置されている領域以外の領域のうち、前記視認される順序が設定基準を満たす領域を、高視認領域として特定する、視認性分析部と、
   前記画面上の各オブジェクトの選択される可能性に基づいて、前記高視認領域中に配置されているオブジェクトのうち、前記選択される可能性が設定基準を満たすオブジェクトを、高選択オブジェクトとして特定する、選択可能性分析部と、
   前記視認される順序に基づいて、前記高視認領域中の、前記高選択オブジェクトが配置されている領域以外の領域から、前記対象となるオブジェクトの配置に適した領域を、推薦領域として特定する、推薦領域特定部と、を備える領域推薦装置。
2. 前記選択可能性分析部は、前記選択される可能性が、前記対象となるオブジェクトよりも高いオブジェクトを、前記高選択オブジェクトとして特定する、請求項１に記載の領域推薦装置。
3. 前記視認性分析部は、前記視認される順序が、前記対象となるオブジェクトよりも早い領域を、前記高視認領域として特定し、
   前記推薦領域特定部は、前記視認される順序が、前記高視認領域中の、前記高選択オブジェクトが配置されている領域よりも早い領域を、前記推薦領域として特定する、請求項１または２に記載の領域推薦装置。
4. 前記画面上の各オブジェクトの選択される可能性が、前記画面の閲覧回数に対する当該オブジェクトが選択された回数の比率から求められている、請求項１〜３のいずれかに記載の領域推薦装置。
5. 前記画面の閲覧回数、及び前記画面上のオブジェクト毎の当該オブジェクトの選択された回数を計測する、計測部と、
   前記画面の閲覧回数及び前記画面上のオブジェクト毎の当該オブジェクトの選択された回数に対して統計処理を行い、前記統計処理の結果に基づいて、前記画面上の各オブジェクトの選択される可能性を特定するための情報を生成する、選択可能性情報生成部と、を更に備え
   前記選択可能性分析部が、前記選択可能性情報生成部が生成した前記情報を用いて、前記高選択オブジェクトを特定する、請求項４に記載の領域推薦装置。
6. 前記画面上の領域における視認される順序が、前記画面が閲覧される度に検出された、前記画面を構成する複数の部分それぞれ毎の視認順位から求められている、請求項１から５のいずれかに記載の領域推薦装置。
7. 前記画面が閲覧される度に、前記複数の部分それぞれの視認順位を取得する、視認順位取得部と、
   前記視認順位取得部が取得した前記複数の部分それぞれの視認順位に対して統計処理を行い、前記統計処理の結果に基づいて、前記画面上の領域における視認される順序を特定するための情報を生成する、視認順序情報生成部と、を更に備え、
   前記視認性分析部が、前記視認順序情報生成部が生成した前記情報を用いて、前記高視認領域を特定し、
   前記推薦領域特定部は、前記視認順序情報生成部が生成した前記情報を用いて、前記推薦領域を特定する、請求項６に記載の領域推薦装置。
8. 前記視認性分析部は、前記高視認領域として、前記対象となるオブジェクト以外のオブジェクトを特定し、
   前記推薦領域特定部は、前記高視認領域として特定されたオブジェクトの中から、前記推薦領域となるオブジェクトを特定する、請求項１〜７のいずれかに記載の領域推薦装置。
9. 画面上の領域における視認される順序に基づいて、対象となるオブジェクトが配置されている領域以外の領域のうち、前記視認される順序が設定基準を満たす領域を、高視認領域として特定し、
   前記画面上の各オブジェクトの選択される可能性に基づいて、前記高視認領域中に配置されているオブジェクトのうち、前記選択される可能性が設定基準を満たすオブジェクトを、高選択オブジェクトとして特定し、
   前記視認される順序に基づいて、前記高視認領域中の、前記高選択オブジェクトが配置されている領域以外の領域から、前記対象となるオブジェクトの配置に適した領域を、推薦領域として特定する、領域推薦方法。
10. コンピュータに、
    画面上の領域における視認される順序に基づいて、対象となるオブジェクトが配置されている領域以外の領域のうち、前記視認される順序が設定基準を満たす領域を、高視認領域として特定する処理と、
    前記画面上の各オブジェクトの選択される可能性に基づいて、前記高視認領域中に配置されているオブジェクトのうち、前記選択される可能性が設定基準を満たすオブジェクトを、高選択オブジェクトとして特定する処理と、
    前記視認される順序に基づいて、前記高視認領域中の、前記高選択オブジェクトが配置されている領域以外の領域から、前記対象となるオブジェクトの配置に適した領域を、推薦領域として特定する処理と、を実行させるプログラム。

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