JP6115220B2 - 情報処理プログラム、情報処理方法及び装置 - Google Patents

Description

本発明は、本に関する情報の提供技術に関する。

図書館は、利用者が１冊でも多くの本と出合ってそれらの本を借りるという機会を増やして、図書館の利用率を高めて行くことを１つの目的としていることが多い。

このため、図書館は、利用者が、図書館独自のホームページに、本のコメントを書き込んだり、本の情報を読んだりできるような場を提供することなどで、図書館の利用を通じ、利用者の間につながりを持たせ、多くの本を読んでもらうような環境つくりを進めている。このような機能の他にも図書館の利用者が増えるような機能の構築を進めている。

図書館の利用者には、多くの読書時間を確保できる利用者もいれば、多忙のために読書時間を確保できない利用者もいる。また、本の内容によっても難しいものから易しいものが存在する。このような状況において、図書館は、読書時間があまり確保できない利用者にも、図書館を気軽に利用してもらい、いろいろな本に出合ってもらえる環境作りを検討している。

特に、時間のない利用者がたまたま図書館に来館し、本を借りようとする場合に、借りたい本が分からないというケースがある。図書館からのおすすめや、ホームページ上の利用者コメントを参考にして、借りたい本が見つかったとしても、設定されている貸出期間内にて、負担なくその本を読み切れるか分からないという問題がある。一方、図書館では、一般的には貸出しが無料のために、ついついたくさんの本を借りてしまうというケースもある。貸出期限内に読み切れない場合や、貸出期限が来たために１行も読まずに返すというケースもあり得るが、その本を読みたかった他人がいた場合は、その期間その人は待ちぼうけとなってしまう。

なお、本を読み切るという観点で情報処理を行う従来技術は様々に存在しているが、図書館で本を貸している場合については考慮されていない。

特開２００３−９９６８１号公報 特開２００５−３１９４３号公報 特開２００２−１０８１８５号公報 特開２００４−１６４０９７号公報 特開２００４−２５９２３３号公報 特開２００６−４４０９号公報 特開２０１２−２７７６３号公報

従って、一側面によれば、本発明は、本を借りる際に有用なデータを提供できるようにするための技術を提供することを目的とする。

本技術に係る情報処理方法は、（Ａ）ユーザ毎に、読書速度と、借りた本毎に本を貸出期間内に読了したか否かを表すデータとを格納するデータ格納部から、第１のユーザの第１の読書速度を読み出し、（Ｂ）データ格納部から、第１のユーザの第１の読書速度から所定範囲内の読書速度が格納されており且つ特定の本を借りた他のユーザを抽出し、（Ｃ）抽出された他のユーザのうち読了したユーザがいる場合に、特定の本の情報を第１のユーザが利用する装置に出力する処理を含む。

一側面によれば、本を借りる際に有用なデータを提供できるようになる。

図１は、実施の形態に係るシステムの概要を示す図である。 図２は、図書館サーバの機能ブロック図である。 図３は、ユーザＤＢに格納されるデータの一例を示す図である。 図４は、ペースＤＢに格納されるデータの一例を示す図である。 図５は、図書ＤＢに格納されるデータの一例を示す図である。 図６は、コメントＤＢに格納されるデータの一例を示す図である。 図７Ａは、携帯端末の機能ブロック図である。 図７Ｂは、コンテンツＤＢに格納されるデータの一例を示す図である。 図８は、データの収集処理の処理フローを示す図である。 図９は、携帯端末に表示されるメニュー画面の一例を示す図である。 図１０は、借りている書籍の一覧を表示するための画面例を示す図である。 図１１は、データの収集処理の処理フローを示す図である。 図１２は、借りている書籍の一覧を表示するための画面例を示す図である。 図１３は、コンテンツの表示画面の一例を示す図である。 図１４は、本を探す場合の処理の処理フローを示す図である。 図１５は、検索結果一覧画面の一例を示す図である。 図１６は、詳細データ抽出処理の処理フローを示す図である。 図１７は、詳細データ抽出処理の処理フローを示す図である。 図１８は、「完了」についての分類の結果の一例を示す図である。 図１９は、「途中断念」についての分類の結果の一例を示す図である。 図２０は、詳細データ抽出処理の処理フローを示す図である。 図２１は、詳細データページの表示例を示す図である 図２２は、コンピュータの機能ブロック図である。

本技術の実施の形態に係るシステムの概要を図１に示す。例えばインターネットや図書館内のＬＡＮ（Local Area Network）であるネットワーク１には、１又は複数の図書館端末５と、本実施の形態における主要な処理を実行する図書館サーバ３とが接続される。ネットワーク１が、インターネットなどの図書館外部のネットワークに接続する場合や図書館ＬＡＮが解放されている場合には、ユーザ端末７も接続される場合がある。また、本実施の形態では、ユーザの読書状況に関するデータを収集するので、例えばスマートフォンなどの携帯端末９も、インターネットなどを介して図書館サーバ３に接続される。

図書館端末５は、例えば図書館館内に設置され、例えばタッチパネル式の表示部等を備える。ハードウエアのキーボードを備えている場合もある。また、図書館端末５は、Ｗｅｂ（ウェブ）ブラウザを実行しているものとする。ユーザ端末７も、Ｗｅｂブラウザを実行しているものとする。

図２に、図書館サーバ３の機能ブロック図を示す。図書館サーバ３は、要求処理部３１と、データ抽出部３２と、データ登録部３７と、ユーザデータベース（ＤＢ）３３と、ペースＤＢ３４と、図書ＤＢ３５と、コメントＤＢ３６とを有する。

要求処理部３１は、例えば、図書館端末５やユーザ端末７からユーザがログインしてきた場合に、要求されたデータ等を含むウェブページデータを生成して、要求元の図書館端末５やユーザ端末７へ送信する。なお、要求処理部３１は、このウェブページデータに書籍に関するデータを含める場合があり、その場合には、データ抽出部３２に対してデータ抽出処理を指示する。

データ抽出部３２は、以下で説明するように、ユーザＤＢ３３と、ペースＤＢ３４と、図書ＤＢ３５と、コメントＤＢ３６とを用いて、書籍に関するデータを生成又は抽出し、要求処理部３１に出力する。

また、データ登録部３７は、例えば携帯端末９からユーザの読書状況に関するデータを受信すると、ペースＤＢ３４に登録する。

ユーザＤＢ３３には、例えば図３に示すようなデータが格納される。図３の例では、ユーザ毎に、ユーザＩＤと、パスワードと、ユーザ氏名と、住所と、職業などが登録されるようになっている。

また、ペースＤＢ３４には、例えば図４に示すようなデータが格納される。図４の例では、各ユーザＩＤについて、全体平均読書時間（時間／日）と、全体平均読書速度（分／頁）と、全体平均読書頻度とが登録されるようになっている。さらに、各ユーザＩＤについて、借りた本の本ＩＤ及び本タイトル毎に、実読書時間と、実読書日数と、平均読書時間（時間／日）と、平均読書速度（分／頁）と、読書頻度と、読書完了状況とも登録されるようになっている。平均読書時間は、実読書時間／実読書日数で算出される。全体平均読書時間は、実読書時間の合計／実読書日数の合計で算出される。平均読書速度は、実読書時間×６０／読み終わったページ数で算出される。全体平均読書速度は、実読書時間の合計×６０／読み終わったページ数の合計で算出される。読書頻度は、１週間あたりの読書日数であり、実読書日数／（貸出日から実際に返却した日までの日数）×７で算出される。全体平均読書頻度は、実読書日数の合計／未読以外の借りた本の冊数で算出される。読書完了状況は、貸出期間内に読み終われば完了と設定され、読み終わらなければ途中断念と設定され、全く読まずに返却された場合には未読と設定される。

なお、読み終わったページ数については、実読書時間×６０／平均読書速度で算出される。読み終わっていれば本のページ数を用いても良い。

また、本実施の形態では、後に１日あたりの読書量（頁数）を用いるので、借りた本毎に、１日あたりの読書量（＝平均読書時間×６０／平均読書速度）を登録する場合もある。同様に、全体の１日あたりの読書量（頁数）を用いるので、例えば全体平均読書時間×６０／全体平均読書速度により、全体の１日あたりの読書量を算出して登録しておくようにしても良い。

図書ＤＢ３５には、例えば図５に示すようなデータが格納される。図５の例では、本ＩＤと、本タイトルと、著者名と、発行社と、ページ数と、コンテンツファイル名とが登録されるようになっている。その他にも、本の紹介文やユーザのコメントなどのデータが含まれる場合もある。本実施の形態では、図書ＤＢ３５に、コンテンツファイル自体も格納されているものとする。

コメントＤＢ３６には、例えば図６に示すようなデータが格納される。図６の例では、コメントＩＤ毎に、対応するコメントの内容が登録されるようになっている。本実施の形態では、コメントＩＤ「１」には、読み終わる可能性が低い場合に出力されるコメントが登録され、コメントＩＤ「２」には、読み終わる可能性がある場合に出力されるコメントが登録され、コメントＩＤ「３」には、読み終わる可能性が高い場合に出力されるコメントが登録される。

また、携帯端末９の機能ブロック図を図７Ａに示す。携帯端末９は、リーダアプリケーションによるリーダ機能９１を有しており、リーダ機能９１は、図書館サーバ３と通信する通信部９１１と、ユーザの読書状況に関するデータを管理する管理部９１２と、コンテンツのデータと読書状況に関するデータとを格納するコンテンツＤＢ９１３とを有する。

コンテンツＤＢ９１３に格納されるデータの一例を図７Ｂに示す。図７Ｂの例では、本ＩＤ及び本タイトル毎に、ダウンロード日と、コンテンツファイル名と、返却予定日と、現在ページと、実読書時間と、実読書日数と、状況データとが登録されるようになっている。状況データは、例えば最終ページまで読んでいない場合には「途中」であったり、最終ページまで読んだ場合には「完了」であったりする。また、まだ読んでいない場合には、「未読」が設定されるものとする。なお、更新日時をも登録するようにしても良い。

次に、図８乃至図１３を用いて、前提となるデータ収集処理について説明する。本実施の形態では、ペースＤＢ３４にデータを蓄積して、後に特定の本が選択された場合には、当該特定の本を読み切ることが可能か否かを判断するためのデータを生成してユーザに提供する。このため、ユーザが携帯端末９を操作して、電子書籍の読書を行うと、読書状況に関するデータ（以下、読書データと呼ぶことにする）を蓄積し、例えば返却時にペースＤＢ３４を更新するものとする。

例えば、携帯端末９のリーダ機能９１が起動されると、携帯端末９のリーダ機能９１は、メニュー表示を表示部に行う（図８：ステップＳ１）。例えば図９に示すようなメニュー表示がなされる。図９の例では、「本を読む」「本を返す」「本を探す」といったメニュー項目を選択可能となっている。なお、「本を探す」というメニュー項目についての処理については、後に検索機能と同様の処理を行うため、ここでは説明を省略する。

リーダ機能９１は、ユーザからの指示を受け付け（ステップＳ３）、リーダ機能９１は、「本を返す」が選択されたか否かを判断する（ステップＳ５）。「本を返す」が選択されない場合には、処理は端子Ａを介して図１１の処理に移行する。一方、「本を返す」が選択された場合には、リーダ機能９１は、コンテンツＤＢ９１３からデータを読み出して、借りている本のリストを表示部に表示する（ステップＳ７）。例えば、図１０に示すような表示がなされる。図１０の例では、借りている図書一覧として、本毎に、タイトルと、借りた日（ダウンロード日に相当）と、返却期限（返却予定日に相当）と、返却ボタンとが表示されるようになっている。また、メニューに戻るための戻るボタンが設けられている。ここでは１行のみ示されているが、複数の本を借りている場合には、複数の行が表示される。

ここで、戻るボタンが押された場合には（ステップＳ９：Ｎｏルート）、処理は端子Ｂを介してステップＳ１に戻る。一方、特定の本の返却ボタンが押された場合には（ステップＳ９：Ｙｅｓルート）、リーダ機能９１の管理部９１２は、当該特定の本について、蓄積されている読書データをコンテンツＤＢ９１３から読み出し、通信部９１１に、図書館サーバ３へ送信させる（ステップＳ１１）。例えば、送信される読書データは、例えば、ユーザＩＤと、本ＩＤと、実読書時間と、実読書日数と、状況データ（例えば最終ページに到達している場合には完了、達成していなければ途中断念、現在ページが最初のページのままであれば未読などとする）とを含む。また、管理部９１２は、コンテンツＤＢ９１３において、特定の本について登録されているコンテンツファイル名のコンテンツファイルを、コンテンツＤＢ９１３において削除する（ステップＳ１３）。

これに対して、図書館サーバ３のデータ登録部３７は、携帯端末９から読書データを受信すると（ステップＳ１５）、ペースＤＢ３４の更新を実行する（ステップＳ１７）。

具体的には、読書データに含まれるユーザＩＤに対応付けて、本ＩＤと、実読書時間と、実読書日数と、状況データ（完了／途中断念／未読）とを登録する。この本についての平均読書時間、平均読書速度及び読書頻度については、上で述べたように算出してから、本ＩＤに対応付けて登録する。同様に、全体平均読書時間、全体平均読書速度及び全体平均読書頻度についても、上で述べたように算出してから、該当データの更新を行う。

次に、ステップＳ５にて、Ｎｏルートが選択された際の説明をする。処理は端子Ａを介して図１１の処理に移行して、リーダ機能９１は、例えば図９のメニューにおいてユーザから「本を読む」が選択されたか判断する（ステップＳ２１）。「本を探す」が選択された場合には（ステップＳ２１：Ｎｏルート）、後に説明する別の処理が行われる（ステップＳ２３）。

一方、「本を読む」が選択されると（ステップＳ２１：Ｙｅｓルート）、リーダ機能９１は、コンテンツＤＢ９１３からデータを読み出して、借りている本のリストを表示部に表示する（ステップＳ２５）。例えば、図１２に示すような表示がなされる。図１２の例では、借りている図書一覧として、本毎に、タイトルと、借りた日（ダウンロード日に相当）と、返却期限（返却予定日に相当）と、読むボタンとが表示されるようになっている。また、メニューに戻るための戻るボタンが設けられている。ここでは１行のみ示されているが、複数の本を借りている場合には、複数の行が表示される。図１０との差は、「返却」ボタンの代わりに「読む」ボタンが設けられている点である。なお、例えば、メニューに、借りている本の一覧を表示させるメニュー項目が含まれていれば、「返却」ボタン及び「読む」ボタンが設けられる。

ここで、「戻る」ボタンが押されると（ステップＳ２７：Ｎｏルート）、処理は端子Ｂを介してステップＳ１に戻る。一方、特定の本についての「読む」ボタンが押されると（ステップＳ２７：Ｙｅｓルート）、リーダ機能９１は、コンテンツＤＢ９１３から、特定の本のコンテンツファイルを読み出して、コンテンツＤＢ９１３において特定の本について登録されている現ページを特定し、コンテンツファイルにおける現ページを表示部に表示する（ステップＳ２９）。なお、「読む」ボタンが押されてから、読書時間の計測が開始される。

例えば、図１３に示すような表示がなされる。図１３の例では、本の内容を表示する欄と、読むのを止めるボタンと、ページを変更するボタン（次ページに進むボタン及び前ページに戻るボタン）とが設けられている。

ここで、ユーザからの指示を受け付け、当該指示が読むのを止めるという指示でなければ（ステップＳ３１：Ｎｏルート）、ページの変更が指示されたことになるので、リーダ機能９１は、指示に従って、他のページ（次又は前ページ）を表示部に表示させる（ステップＳ３５）。そして処理はステップＳ３１に戻る。一方、読むのを止めるという指示であれば（ステップＳ３１：Ｙｅｓルート）、リーダ機能９１は、特定の本の読書データを、コンテンツＤＢ９１３において更新する（ステップＳ３３）。例えば、読むのを止めると指示された時点におけるページ番号を、現在ページとして登録し、今回の読書時間を、登録されている実読書時間に加算して加算結果を登録する。また、実読書日数については、基本的には現在の実読書日数に１を加算して加算結果を登録するが、既に本日「１」を加算済みであれば、更新しない。更新日時が登録されていれば、更新日時と現在時刻が同一日であれば、実読書日数を更新することはないが、更新日時を現在時刻で更新する。

その後処理は端子Ｂを介してステップＳ１に戻る。

以上のような処理を実行すれば、ペースＤＢ３４にデータが蓄積されることになる。

次に、図１４乃至図２１を用いて、ペースＤＢ３４に蓄積されたデータを用いて、ユーザが本を借りる前に、特定の本を読み切れるか否かを判断するためのデータを提供するための処理について説明する。

なお、ここでは携帯端末９のメニューから「本を探す」を選択した場合、あるいは図書館端末５又はユーザ端末７においても同様にメニューから「本を探す」を選択した場合に行われる処理を説明する。また、ユーザは、いずれもユーザＩＤ及びパスワードで図書館サーバ３にログインしているものとする。

そうすると、ユーザ端末７等のＷｅｂブラウザ等（携帯端末９の場合例えばリーダ機能９１）は、検索キーワード等の検索条件を入力する画面を表示部に表示し、ユーザに対して検索条件の入力を促す。これに対して、ユーザが検索キーワード等の検索条件を入力すると、ユーザ端末７等は、検索条件の入力を受け付け、検索条件を含む検索要求を図書館サーバ３へ送信する（図１４：ステップＳ４１）。図書館サーバ３の要求処理部３１は、ユーザ端末７等から検索条件を含む検索要求を受信すると（ステップＳ４３）、データ抽出部３２に対して検索条件を出力する。そして、データ抽出部３２は、検索条件で図書ＤＢ３５を検索し、検索結果を、要求処理部３１に出力する（ステップＳ４５）。要求処理部３１は、検索結果から検索結果一覧ページデータを生成し、ユーザ端末７等に送信する（ステップＳ４７）。

ユーザ端末７等のＷｅｂブラウザ等は、図書館サーバ３から検索結果一覧ページデータを受信し、表示部に表示する（ステップＳ４９）。例えば、図１５に示すような表示がなされる。図１５の例では、著者名「田中次郎」で検索した場合の検索結果一覧を示している。具体的には、タイトルと著者名と「詳細を見る」ボタンとが、各本について列挙されるようになっている。

ここでユーザがいずれかの本の「詳細を見る」ボタンをクリックすると、ユーザ端末７等のＷｅｂブラウザ等は、当該特定の本の詳細表示指示を受け付けて、当該特定の本の詳細表示指示を図書館サーバ３へ送信する（ステップＳ５１）。図書館サーバ３の要求処理部３１は、ユーザ端末７等から特定の本の詳細データ抽出指示を受信すると（ステップＳ５３）、ログインユーザのユーザＩＤと当該特定の本の本ＩＤとを含む詳細データ抽出指示をデータ抽出部３２に出力する。データ抽出部３２は、ユーザＩＤ及び本ＩＤを含む詳細表示指示を受け取ると、詳細データ抽出処理を実行する（ステップＳ５５）。詳細データ抽出処理については、図１６乃至図２０を用いて説明する。

データ抽出部３２は、ログインユーザＩＤで、ペースＤＢ３４を検索して、ログインユーザの全体平均読書速度を抽出する（図１６：ステップＳ６１）。そして、データ抽出部３２は、全体平均読書速度が、抽出された全体平均読書速度から所定範囲内（例えばプラスマイナス２）であるユーザのユーザＩＤを、ペースＤＢ３４から抽出する（ステップＳ６３）。

データ抽出部３２は、ステップＳ６３で１以上のユーザＩＤが抽出されたか判断する（ステップＳ６５）。ステップＳ６３でユーザＩＤが一つも抽出されない場合には、データ抽出部３２は、図書ＤＢ３５を本ＩＤで検索して、特定の本の詳細データを抽出し、要求処理部３１に出力する（ステップＳ６７）。そして、処理は端子Ｃを介して呼出元の処理に戻る。

一方、ステップＳ６３で１以上のユーザＩＤが抽出されると、データ抽出部３２は、抽出されたユーザＩＤと詳細データ抽出指示に含まれる本ＩＤとでペースＤＢ３４を検索して、特定の本についての読書状況データを抽出する（ステップＳ６６）。ここで抽出されるデータは、ペースＤＢ３４において特定の本の本ＩＤに対応付けて登録されている実読書時間、実読書日数、平均読書時間、平均読書速度、読書頻度及び読書完了状況を含む。

そして、データ抽出部３２は、抽出されたユーザを、読書完了状況に応じて分類する（ステップＳ６８）。具体的には、抽出されたユーザを「完了」「途中断念」「未読」に分類する。

ここで、データ抽出部３２は、「完了」又は「途中断念」に分類されたユーザが存在するか判断する（ステップＳ６９）。「完了」又は「途中断念」に分類されているユーザが存在しない場合には、以下の処理を行うことはできないので、処理はステップＳ６７に移行する。

一方、「完了」又は「途中断念」に分類されているユーザが存在する場合には、データ抽出部３２は、分類毎に比率を算出する（ステップＳ７１）。「完了」に分類されたユーザの数／抽出ユーザ総数と、「途中断念」に分類されたユーザの数／抽出ユーザ総数と、「未読」に分類されたユーザの数／抽出ユーザ総数とを算出する。

そして、データ抽出部３２は、「完了」及び「途中断念」に分類された各ユーザについて、特定の本の読書頻度を特定する（ステップＳ７２）。そして処理は端子Ｄを介して図１７の処理に移行する。

図１７の処理の説明に移行して、データ抽出部３２は、「完了」及び「途中断念」毎に、読書頻度でユーザを分類する（ステップＳ７３）。読書頻度は、本実施の形態では１週間に読書を行った日数である。従って、本実施の形態では日単位で分類する。すなわち、１日から７日までの７つの区分に分類する。

また、データ抽出部３２は、抽出されたユーザ（但し「未読」に分類されたユーザを除く）毎に、特定の本に対する１日の読書量を算出する（ステップＳ７５）。１日の読書量は、特定の本についての平均読書時間×６０／平均読書速度により算出される。

そして、データ抽出部３２は、読書完了状況及び読書頻度による分類毎に、１日の読書量の最大値及び最小値を特定する（ステップＳ７７）。例えば、図１８及び図１９に示すようなデータが生成される。図１８は、「完了」に分類されたユーザの各読書頻度における１日の読書量（頁（ｐ））の範囲（最小値及び最大値）を示している。図１９は、「途中断念」に分類されたユーザの各読書頻度における１日の読書量（頁（ｐ））の範囲（最小値及び最大値）を示している。

その後、データ抽出部３２は、ログインユーザのユーザＩＤで、ペースＤＢ３４を検索して全体平均読書頻度を読み出すと共に、全体平均読書量を算出する（ステップＳ７９）。具体的には、全体平均読書量は、全体平均読書時間×６０／全体平均読書速度により算出する。

そして、データ抽出部３２は、ログインユーザの全体平均読書量が、「完了」に分類されたユーザのうち読書頻度が一致するユーザの１日の読書量の最小値以上となっているか判断する（ステップＳ８１）。例えば、ログインユーザの全体平均読書頻度が「４日」で全体平均読書量が「３０」であるとする。そうすると、図１８の例で読書頻度「４日」における１日の読書量の範囲が「２８−５０」であるから、ログインユーザの全体平均読書量が最小値「２８」以上となっていることが分かる。この条件を満たさない場合には、処理は端子Ｅを介して図２０の処理に移行する。

一方、ステップＳ８１の条件を満たす場合には、データ抽出部３２は、「完了」に分類されたユーザについてログインユーザの全体平均読書頻度と一致する読書頻度の行を選択する（ステップＳ８３）。上で述べた例では、図１８において読書頻度「４日」の行が選択される。

さらに、データ抽出部３２は、コメントＤＢ３６からコメントＩＤ＝３のコメントのデータを読み出す（ステップＳ８５）。読み切る可能性が高い旨のコメントが読み出される。そして処理は端子Ｆを介して図２０のステップＳ９９に移行する。

図２０の処理の説明に移行して、ステップＳ８１の条件を満たさない場合には、データ抽出部３２は、「途中断念」に分類されたユーザについて、ログインユーザの全体平均読書頻度と一致する読書頻度の行を選択する（ステップＳ８９）。ログインユーザの全体平均読書量が「２７」であり全体平均読書頻度が「４日」であるとすると、図１９において読書頻度「４日」の行が選択される。

さらに、データ抽出部３２は、ログインユーザの全体平均読書量が、ステップＳ８９で選択された読書頻度に対応する１日の読書量の最大値以下であるか判断する（ステップＳ９１）。図１９の例では、読書頻度「４日」の最大値「２５」以下であるか判断する。ログインユーザの全体平均読書量が「２７」であれば、「２５」を超えている。

ステップＳ９１の条件を満たさない場合には、データ抽出部３２は、コメントＤＢ３６からコメントＩＤ＝２のコメントを読み出す（ステップＳ９５）。読書量を増加させれば読み切る可能性がある旨のコメントが読み出される。そして処理はステップＳ９９に移行する。

一方、ステップＳ９１の条件を満たす場合には、データ抽出部３２は、コメントＤＢ３６から、コメントＩＤ＝１のコメントを読み出す（ステップＳ９３）。読み切る可能性が低い旨のコメントが読み出される。そして処理はステップＳ９９に移行する。

そして、データ抽出部３２は、要求処理部３１に対して、ステップＳ７１で算出した比率データ、ステップＳ７３乃至Ｓ７７間での処理結果である分類データ（図１８及び図１９）、ステップＳ８３又はＳ８９における選択データ及びステップＳ８５、Ｓ９３又はＳ９５で読み出したコメントデータを出力する（ステップＳ９９）。そして処理は呼出元の処理に戻る。

図１４の処理の説明に戻って、要求処理部３１は、データ抽出部３２からのデータを受け取り、詳細データページデータを生成し、要求元のユーザ端末７等に送信する（ステップＳ５７）。そして、ユーザ端末７等のＷｅｂブラウザ等は、図書館サーバ３から詳細データページデータを受信し、表示部に表示する（ステップＳ５９）。

例えば図２１に示すような画面が表示される。図２１の画面例は、特定の本のデータ（タイトル及び著者名）と、比率データ２３０と、分類データ（図１８及び図１９）２２０と、選択データ２２１と、コメントデータ２１０とが含まれる。この例では、比率データに付加的にステップＳ６６で抽出されたユーザ総数（１２３名）も含まれており、このユーザ総数も提示されている。

このような表示を行うことで、同じような読書速度の人の中で、特定の本を読み切った人と読み切れなかった人と未読の人との割合を認識できる。本実施の形態では、ページ単位で読書速度を測定しているので、１ページあたりの語数が多くても少なくてもページ単位で計数される。すなわち、ログインユーザの全体平均読書速度と全体平均読書時間と全体平均読書頻度とを用いて、全体平均読書時間×６０／全体平均読書速度×全体平均読書頻度（日／週）×貸出期間（週）により貸出期間における読書量を算出して、この算出した読書量と特定の本のページ数とを比較する、という処理を行っても、あまり正確ではない。そこで、このような傾向を表すデータにて、ユーザに対して参考データを提示している。

また、分類データ２２０及び選択データ２２１により、該当する読書頻度の分類で、読み切った人の１日読書量の範囲や、読み切れなかった人の１日読書量の範囲を提示しているので、読み切るには１日あたりどの程度読まなければならないのか、どの程度しか読めない場合には読み切れないのか、といった事項について目安を与えることもできる。

さらに、コメントデータ２１０も含まれているので、提示内容を容易に理解できるようになる。

以上のように、同じ本を読んだ他のユーザの読書状況を参考にして、この本を借りても大丈夫か否かを判断できるようになる。この後処理は本を借りるプロセスを行うこともある。

また、これによって読み切ることができる本が借りられることになれば、図書館などの本の効率的な利用が図られることになる。

以上本技術の実施の形態を説明したが、本技術はこれに限定されるものではない。例えば、図書館サーバ３及び携帯端末９の機能ブロック構成は一例であって、プログラムモジュール構成とは一致しない場合がある。データベース構成についても同様に、様々な形に変更可能である。

処理フローについても処理結果が変わらなければ、処理順番を変更したり、複数ステップを並列に実行するようにしても良い。

上で述べた比率データは、文字通り比率を含んでいたが、比率ではなく数を含むようにしても良い。また比率に加え数を提示するようにしても良い。

さらに、データ収集処理については一例であり、他の方法にてデータ収集を行ってペースＤＢ３４に登録するようにしても良い。例えば、人手によりペースＤＢ３４にデータを登録するようにしても良い。

なお、上で述べた図書館サーバ３、図書館端末５、ユーザ端末７は、コンピュータ装置であって、図２２に示すように、メモリ２５０１とＣＰＵ（Central Processing Unit）２５０３とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）２５０５と表示装置２５０９に接続される表示制御部２５０７とリムーバブル・ディスク２５１１用のドライブ装置２５１３と入力装置２５１５とネットワークに接続するための通信制御部２５１７とがバス２５１９で接続されている。オペレーティング・システム（ＯＳ：Operating System）及び本実施例における処理を実施するためのアプリケーション・プログラムは、ＨＤＤ２５０５に格納されており、ＣＰＵ２５０３により実行される際にはＨＤＤ２５０５からメモリ２５０１に読み出される。ＣＰＵ２５０３は、アプリケーション・プログラムの処理内容に応じて表示制御部２５０７、通信制御部２５１７、ドライブ装置２５１３を制御して、所定の動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、主としてメモリ２５０１に格納されるが、ＨＤＤ２５０５に格納されるようにしてもよい。本技術の実施例では、上で述べた処理を実施するためのアプリケーション・プログラムはコンピュータ読み取り可能なリムーバブル・ディスク２５１１に格納されて頒布され、ドライブ装置２５１３からＨＤＤ２５０５にインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部２５１７を経由して、ＨＤＤ２５０５にインストールされる場合もある。このようなコンピュータ装置は、上で述べたＣＰＵ２５０３、メモリ２５０１などのハードウエアとＯＳ及びアプリケーション・プログラムなどのプログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。

携帯端末９の場合、ＨＤＤ２５０５は、フラッシュメモリなどの記憶装置に置換される。また、通信は無線通信によって行われる場合が多い。さらに、ドライブ装置２５１３は設けられない場合が多い。

以上述べた本実施の形態をまとめると、以下のようになる。

本実施の形態に係る情報処理方法は、（Ａ）ユーザ毎に、第１の読書速度と、借りた本毎に当該本を貸出期間内に読了したか否かを表すデータとを格納するデータ格納部から、第１のユーザの第１の読書速度を読み出し、（Ｂ）データ格納部から、第１のユーザの第１の読書速度から所定範囲内の第１の読書速度が格納されており且つ特定の本を借りた他のユーザを抽出し、（Ｃ）抽出された他のユーザのうち読了したユーザの数と読了しなかったユーザの数とに関する第１のデータを生成し、第１のユーザが利用する装置に出力する処理を含む。

このように、能力（第１の読書速度）がほぼ同じユーザが、特定の本を読み切ったか読み切れなかったかを人数等（比率などを含む）で判断でき、特定の本を借りる際に有用なデータが得られるようになる。

なお、上で述べたデータ格納部が、ユーザ毎に、第１の読書頻度と、単位時間あたりの第１の読書量に関するデータと、借りた本毎に当該本についての第２の読書頻度及び単位時間あたりの第２の読書量に関するデータとをさらに格納している場合もある。この場合、上記情報処理方法は、（Ｄ）抽出された他のユーザのうち読了したユーザを第２の読書頻度で分類し、読了したユーザについての第１の分類毎に第２の読書量の第１の範囲を特定し、（Ｅ）第１のユーザの第１の読書頻度に対応する第１の分類を特定し、（Ｆ）第１のユーザの第１の読書量が、特定された第１の分類についての第１の範囲の最小値以上となっているか否かを判定し、（Ｇ）当該判定結果に応じた第２のデータを、第１のユーザが利用する装置に出力する処理をさらに含むようにしてもよい。

このような判定を行うと、第１のユーザが読了する可能性が高いか否かを判断できるようになる。

また、上記情報処理方法は、（Ｈ）抽出された他のユーザのうち読了しなかったユーザを第２の読書頻度で分類し、読了しなかったユーザについての第２の分類毎に第２の読書量の第２の範囲を特定し、（Ｉ）第１のユーザの読書量が、特定された第１の分類についての第１の範囲の最小値未満であれば、特定された第１の分類に対応する第２の分類についての第２の範囲の上限を超えているか判定する第２の判定処理をさらに含むようにしてもよい。その際、上記判定結果が、第２の判定処理の結果を含む場合もある。

このような第２の判定処理を行うことで、第１のユーザが読了しない可能性が高いか否かを判断できるようになる。

さらに、上記情報処理方法は、（Ｊ）第１の分類及び第１の分類の各々について特定された第１の範囲と、第２の分類及び第２の分類の各々について特定された第２の範囲と、第１のユーザの第１の読書頻度及び第１の読書量に対応する第１の分類又は第２の分類及び第１の範囲又は第２の範囲を識別するためのデータとを含む第３のデータを、第１のユーザが利用する装置に出力する処理をさらに含むようにしても良い。第１のユーザは、特定の本を借りるのが適当か否かを判断できるようになる。

また、上で述べた第１の読書量に関するデータが、単位時間あたりの第１の読書時間のデータを含むようにしても良い。また、上で述べた第１の読書量が、単位時間あたりの第１の読書時間を第１の読書速度で除することによって算出される場合もある。さらに、上で述べた第２の読書量に関するデータが、上記本についての第２の読書速度及び単位時間あたりの第２の読書時間のデータを含むようにしても良い。さらに、上で述べた第２の読書量が、第２の読書時間を第２の読書速度で除することによって算出される場合もある。さらに、上で述べた第１及び第２の読書速度が、ページ単位の読書速度である場合もある。

さらに、上で述べた第１のデータが、抽出された他のユーザの数に対する読了したユーザの数の割合と、抽出された他のユーザの数に対する読了しなかったユーザの数の割合とのうち少なくともいずれかを含むようにしても良い。これによって、直感的に読了可能性を判断できるようになる。

なお、上で述べたような処理をコンピュータに実施させるためのプログラムを作成することができ、当該プログラムは、例えばフレキシブル・ディスク、ＣＤ−ＲＯＭなどの光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ（例えばＲＯＭ）、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体又は記憶装置に格納される。なお、処理途中のデータについては、ＲＡＭ等の記憶装置に一時保管される。

以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）
ユーザ毎に、読書速度と、借りた本毎に本を貸出期間内に読了したか否かを表すデータとを格納するデータ格納部から、第１のユーザの第１の読書速度を読み出し、
前記データ格納部から、前記第１のユーザの前記第１の読書速度から所定範囲内の読書速度が格納されており且つ特定の本を借りた他のユーザを抽出し、
抽出された前記他のユーザのうち読了したユーザがいる場合に、前記特定の本の情報を前記第１のユーザが利用する装置に出力する
処理を、コンピュータに実行させるためのプログラム。

（付記２）
前記データ格納部が、ユーザ毎に、第１の読書頻度と、単位時間あたりの第１の読書量に関するデータと、借りた本毎に当該本についての第２の読書頻度及び前記単位時間あたりの第２の読書量に関するデータとをさらに格納しており、
抽出された前記他のユーザのうち読了したユーザを前記第２の読書頻度で分類し、読了したユーザについての第１の分類毎に前記第２の読書量の第１の範囲を特定し、
前記第１のユーザの第１の読書頻度に対応する第１の分類を特定し、
前記第１のユーザの第１の読書量が、特定された前記第１の分類についての第１の範囲の最小値以上となっているか否かを判定し、
当該判定結果に応じた第２のデータを、前記第１のユーザが利用する装置に出力する
処理を、さらに前記コンピュータに実行させるための付記１記載のプログラム。

（付記３）
抽出された前記他のユーザのうち読了しなかったユーザを前記第２の読書頻度で分類し、読了しなかったユーザについての第２の分類毎に前記第２の読書量の第２の範囲を特定し、
前記第１のユーザの読書量が、特定された前記第１の分類についての第１の範囲の最小値未満であれば、特定された前記第１の分類に対応する第２の分類についての第２の範囲の上限を超えているか判定する第２の判定処理をさらに前記コンピュータに実行させ、
前記判定結果が、前記第２の判定処理の結果を含む、付記２記載のプログラム。

（付記４）
前記第１の分類及び前記第１の分類の各々について特定された前記第１の範囲と、前記第２の分類及び前記第２の分類の各々について特定された前記第２の範囲と、前記第１のユーザの第１の読書頻度及び第１の読書量に対応する前記第１の分類又は第２の分類及び前記第１の範囲又は第２の範囲を識別するためのデータとを含む第３のデータを、前記第１のユーザが利用する装置に出力する処理
をさらに前記コンピュータに実行させるための付記１記載のプログラム。

（付記５）
前記第１の読書量に関するデータが、前記単位時間あたりの第１の読書時間のデータを含み、
前記第１の読書量が、前記単位時間あたりの第１の読書時間を前記第１の読書速度で除することによって算出され、
前記第２の読書量に関するデータが、前記本についての第２の読書速度及び前記単位時間あたりの第２の読書時間のデータを含み、
前記第２の読書量が、前記第２の読書時間を前記第２の読書速度で除することによって算出され、
前記第１及び第２の読書速度が、ページ単位の読書速度である
付記１乃至４のいずれか１つ記載のプログラム。

（付記６）
前記第１のデータが、抽出された前記他のユーザの数に対する読了したユーザの数の割合と、抽出された前記他のユーザの数に対する読了しなかったユーザの数の割合とのうち少なくともいずれかを含む
付記１乃至５のいずれか１つ記載のプログラム。

（付記７）
ユーザ毎に、読書速度と、借りた本毎に本を貸出期間内に読了したか否かを表すデータとを格納するデータ格納部から、第１のユーザの第１の読書速度を読み出し、
前記データ格納部から、前記第１のユーザの前記第１の読書速度から所定範囲内の読書速度が格納されており且つ特定の本を借りた他のユーザを抽出し、
抽出された前記他のユーザのうち読了したユーザがいる場合に、前記特定の本の情報を前記第１のユーザが利用する装置に出力する
処理を含み、コンピュータにより実行される情報処理方法。

（付記８）
ユーザ毎に、読書速度と、借りた本毎に本を貸出期間内に読了したか否かを表すデータとを格納するデータ格納部から、第１のユーザの第１の読書速度を読み出し、前記データ格納部から、前記第１のユーザの前記第１の読書速度から所定範囲内の読書速度が格納されており且つ特定の本を借りた他のユーザを抽出する第１の処理部と、
抽出された前記他のユーザのうち読了したユーザがいる場合に、前記特定の本の情報を前記第１のユーザが利用する装置に出力する第２の処理部と、
を有する情報処理装置。

１ ネットワーク
３ 図書館サーバ
５ 図書館端末
７ ユーザ端末
３１ 要求処理部
３２ データ抽出部
３３ ユーザＤＢ
３４ ペースＤＢ
３５ 図書ＤＢ
３６ コメントＤＢ
３７ データ登録部

Claims (12)

1. ユーザ毎に、読書速度と、借りた本毎に本を貸出期間内に読了したか否かを表すデータとを格納するデータ格納部から、第１のユーザの第１の読書速度を読み出し、
   前記データ格納部から、前記第１のユーザの前記第１の読書速度から所定範囲内の読書速度が格納されており且つ特定の本を借りた他のユーザを抽出し、
   抽出された前記他のユーザのうち読了したユーザがいる場合に、前記特定の本の情報を前記第１のユーザが利用する装置に出力する
   処理を、コンピュータに実行させるためのプログラム。
2. 前記データ格納部が、ユーザ毎に、第１の読書頻度と、単位時間あたりの第１の読書量に関するデータと、借りた本毎に当該本についての第２の読書頻度及び前記単位時間あたりの第２の読書量に関するデータとをさらに格納しており、
   抽出された前記他のユーザのうち読了したユーザを前記第２の読書頻度で分類し、読了したユーザについての第１の分類毎に前記第２の読書量の第１の範囲を特定し、
   前記第１のユーザの第１の読書頻度に対応する第１の分類を特定し、
   前記第１のユーザの第１の読書量が、特定された前記第１の分類についての第１の範囲の最小値以上となっているか否かを判定し、
   当該判定結果に応じた第２のデータを、前記第１のユーザが利用する装置に出力する
   処理を、さらに前記コンピュータに実行させるための請求項１記載のプログラム。
3. 抽出された前記他のユーザのうち読了しなかったユーザを前記第２の読書頻度で分類し、読了しなかったユーザについての第２の分類毎に前記第２の読書量の第２の範囲を特定し、
   前記第１のユーザの読書量が、特定された前記第１の分類についての第１の範囲の最小値未満であれば、特定された前記第１の分類に対応する第２の分類についての第２の範囲の最大値を超えているか判定する第２の判定処理をさらに前記コンピュータに実行させ、
   前記判定結果が、前記第２の判定処理の結果を含む、請求項２記載のプログラム。
4. 前記第１の分類及び前記第１の分類の各々について特定された前記第１の範囲と、前記第２の分類及び前記第２の分類の各々について特定された前記第２の範囲と、前記第１のユーザの第１の読書頻度及び第１の読書量に対応する前記第１の分類又は第２の分類及び前記第１の範囲又は第２の範囲を識別するためのデータとを含む第３のデータを、前記第１のユーザが利用する装置に出力する処理
   をさらに前記コンピュータに実行させるための請求項３記載のプログラム。
5. ユーザ毎に、読書速度と、借りた本毎に本を貸出期間内に読了したか否かを表すデータとを格納するデータ格納部から、第１のユーザの第１の読書速度を読み出し、
   前記データ格納部から、前記第１のユーザの前記第１の読書速度から所定範囲内の読書速度が格納されており且つ特定の本を借りた他のユーザを抽出し、
   抽出された前記他のユーザのうち読了したユーザがいる場合に、前記特定の本の情報を前記第１のユーザが利用する装置に出力する
   処理を含み、コンピュータにより実行される情報処理方法。
6. ユーザ毎に、読書速度と、借りた本毎に本を貸出期間内に読了したか否かを表すデータとを格納するデータ格納部から、第１のユーザの第１の読書速度を読み出し、前記データ格納部から、前記第１のユーザの前記第１の読書速度から所定範囲内の読書速度が格納されており且つ特定の本を借りた他のユーザを抽出する第１の処理部と、
   抽出された前記他のユーザのうち読了したユーザがいる場合に、前記特定の本の情報を前記第１のユーザが利用する装置に出力する第２の処理部と、
   を有する情報処理装置。
7. 本の指定を受け付け、
   本の読者を該本に対応付けて記憶する記憶部を参照して、指定された前記本に対応付けられた読者を特定し、
   本の読書状況に関する読書情報を、該本の読者に対応付けて記憶する記憶部を参照して、特定した前記読者に対応付けられた読書情報を取得し、
   取得した前記読書情報を表示する、
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
8. 指定された前記本を読了した読者に関する前記本の読書情報を出力する、
   ことを特徴とする請求項７に記載のプログラム。
9. 前記読書情報は、前記本の読書スピードに関する情報である、
   ことを特徴とする請求項７又は８に記載のプログラム。
10. 前記本は電子本である、
    ことを特徴とする請求項７乃至９のいずれか１つに記載のプログラム。
11. 本の指定を受け付け、
    本の読者を該本に対応付けて記憶する記憶部を参照して、指定された前記本に対応付けられた読者を特定し、
    本の読書状況に関する読書情報を、該本の読者に対応付けて記憶する記憶部を参照して、特定した前記読者に対応付けられた読書情報を取得し、
    取得した前記読書情報を表示する、
    処理をコンピュータが実行する情報処理方法。
12. 本の指定を受け付ける第１の処理部と、
    本の読者を該本に対応付けて記憶する記憶部を参照して、指定された前記本に対応付けられた読者を特定する第２の処理部と、
    本の読書状況に関する読書情報を、該本の読者に対応付けて記憶する記憶部を参照して、特定した前記読者に対応付けられた読書情報を取得する第３の処理部と、
    取得した前記読書情報を表示する第４の処理部と、
    を有する情報処理装置。

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