JP6549441B2 - 入力支援装置、プログラムおよび入力支援方法 - Google Patents

Description

本発明は、多種多様なアプリケーションでの文字入力時に、情報を収集するために適切でない文字列の入力を含む誤入力を検出し、文字入力の支援を行なう技術に関する。

従来から、検索サービスにおいて、検索ボックスに文字列を入力すると、その入力した文字列の前方一致での補間と、その入力した文字列に共起しやすい語句を検索クエリとして追加した検索候補をサジェストすることで、ユーザが所望の情報を検索するための補助を行なうサジェスト機能が利用されている。

特許文献１では、各画面の表示時間や有効キーの割合（例えば、操作面を指示したときに操作が受け付けられた割合）等に応じてユーザの操作の習熟度を判断し、習熟度が低い場合に操作チュートリアルの表示を提示するというオブジェクト操作の技術が開示されている。

また、特許文献２では、情報処理装置の操作に不慣れなユーザ等にとっては、複数の操作方法が用意されていると、かえって混乱してしまうことも考えられることに着目し、操作手段の操作に対する習熟度と、前記操作の操作方法の案内とを関連付けて、習熟度が変化した時に操作方法の案内を行なう技術が開示されている。

特開２０１４−０１６７８１号公報 特開２０１０−２１８３５９号公報

一般的に、文字入力操作は、メール作成のための入力、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）等の検索エンジンのための入力、地図を検索するための入力等、多種多様なアプリケーションやウェブページ（以下、単にアプリケーションともいう）で行なわれる。

このようなアプリケーションでの文字入力操作において、該当アプリケーションの文字入力操作に慣れているユーザは、検索エンジンでは短い区切りで検索すると上手く検索することができる等、アプリケーションの特性に合った文字列を入力し、決定または送信することにより、ユーザが所望の結果を取得することができる。しかし、その一方で、該当アプリケーションの操作に不慣れなユーザにとっては、アプリケーションに応じて文字入力することは難しいという問題がある。

このような問題に対処するための手法として、上述したように、検索サービスによるサジェスト機能がある。しかし、サジェストされた候補にユーザが所望する候補がない場合や、図５に示すように、モバイル端末のように表示画面が小さいためサジェストされた候補を表示しきれない場合に、文字入力操作が不慣れなユーザは、次にどのように入力すべきかわからず、問題を解決するに至っていない。

また、文字入力操作が不慣れなユーザが直面しそうな状況の具体例として、図６（ａ）に示すような地図検索では、入力コンポーネントにある店名を入力した場合、サジェスト結果が多すぎて、画面に表示しきれていない。このような状態のまま、決定または検索キーを押して次の画面に遷ると、自装置のＧＰＳを用いた近隣の地図、または広域の地図が画面に表示される等、必ずしも検索結果がユーザの所望した地域の店に関する地図と一致するとは限らない状況になることも考えられる。そして、文字入力操作が不慣れなユーザは、この後どのような操作をすべきかわからなくなる可能性がある。

また、図６（ｂ）に示すようなウェブ検索では、入力コンポーネントに文章を入力してしまったため、同一文のものしかサジェスト結果が表示されていない。このように、入力コンポーネントに文章を入力し、決定または検索キーを押すと、サジェスト結果が少なくなり過ぎる等、ユーザの所望した情報が得られない状況になる可能性がある。

以上のような状況は、多種多様なアプリケーションで起こり得る。このような不都合は、各々のサービス提供者がサポートしなければならないが、他者が手を加えにくいという問題もある。

また、特許文献１では、オブジェクト操作にのみ言及しており、言語的な問題に関するアドバイスについては言及していないため、ユーザが所望の情報を得るために適切でない入力には対応することができない。

また、特許文献２では、習熟度の変化をトリガとしてチュートリアルを行なうものであるため、多種多様なアプリケーションでの文字入力時に、情報を収集するために適切でない文字列の入力を含む誤入力には対応することができない。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、多種多様なアプリケーションでの文字入力時に、情報を収集するために適切でない文字列の入力を含む誤入力を検出し、これに対するアドバイスをすることによって、文字入力操作に不慣れなユーザに対し、適切な入力を行なうように促すことができる入力支援装置、プログラムおよび入力支援方法を提供することを目的とする。

（１）上記の目的を達成するために、本発明は、以下のような手段を講じた。すなわち、文字入力を支援する入力支援装置であって、ユーザの操作に基づいて、文字列を入力する入力部と、現在のアプリケーション種別を判別し、前記判別したアプリケーション種別に予め対応付けられた文字列送信先を特定するアプリケーション種別判別部と、前記入力された文字列を使用して、前記特定した文字列送信先からアプリケーション種別毎に決まる情報を収集する情報収集部と、前記収集した情報に基づいて、ユーザの誤入力を検出する誤入力検出部と、ユーザが前記判別したアプリケーション種別に対応する操作を実行する前後に、前記検出された誤入力に対応したアドバイスの提示を行なうアドバイス提示部と、を備えることを特徴とする。

このように、ユーザの操作に基づいて、文字列を入力し、現在のアプリケーション種別を判別し、判別したアプリケーション種別に予め対応付けられた文字列送信先を特定し、入力された文字列を使用して、特定した文字列送信先からアプリケーション種別毎に決まる情報を収集し、収集した情報に基づいて、ユーザの誤入力を検出し、ユーザが判別したアプリケーション種別に対応する操作を実行する前後に、検出された誤入力に対応したアドバイスの提示を行なうので、ユーザの誤入力に対し、ユーザが入力操作を決定または実行する前や、１回目の実行後２回目の実行前に、アプリケーションの特性に応じたアドバイスを提示することができ、文字入力操作に不慣れなユーザに対して、適切な文字列の入力を促すことができる。その結果、ユーザが所望する適切な情報を収集することができ、更に、ユーザ自身の文字入力操作のスキル向上を図ることができる。

（２）また、本発明の入力支援装置において、前記誤入力検出部は、情報を収集するために適切でない文字列が入力された場合、その入力を誤入力として検出することを特徴とする。

このように、誤入力検出部は、情報を収集するために適切でない文字列が入力された場合、その入力を誤入力として検出するので、ユーザの文字列の誤入力以外に、各アプリケーションの特性に合っていない文字列が入力された場合や、ユーザが求める情報を効率的に取得するには不適切な文字列が入力された場合にも誤入力として検出し、各アプリケーションの特性に応じた文字入力操作のアドバイスを提示することができるようになる。

（３）また、本発明の入力支援装置において、前記情報収集部は、予め収集された情報を格納するデータベースまたはネットワークを介して、前記情報を収集することを特徴とする。

このように、情報収集部は、予め収集された情報を格納するデータベースまたはネットワークを介して、情報を収集するので、ユーザが入力している文字列を決定または実行した際に収集される情報を予め収集し、各アプリケーションの特性に応じた誤入力を検出し、ユーザが文字列の入力操作完了する前にアドバイスを提示することができるようになる。

（４）また、本発明の入力支援装置において、前記誤入力検出部は、前記入力された文字列の数が第１の閾値以下で、且つ前記収集した情報の数が第２の閾値以上である場合に、誤入力として検出することを特徴とする。

このように、誤入力検出部は、入力された文字列の数が第１の閾値以下で、且つ収集した情報の数が第２の閾値以上である場合に、誤入力として検出するので、入力する文字列の数を増やすようユーザにアドバイスを提示することで、入力文字列の過少に起因する収集情報の過多を防ぎ、効率的にユーザが所望する適切な情報を収集し提供することができるようになる。

（５）また、本発明の入力支援装置において、前記誤入力検出部は、前記入力された文字列の数が第１の閾値より多く、且つ前記収集した情報の数が第２の閾値未満である場合に、誤入力として検出することを特徴とする。

このように、誤入力検出部は、入力された文字列の数が第１の閾値より多く、且つ前記収集した情報の数が第２の閾値未満である場合に、誤入力として検出するので、入力する文字列の数を減らすようユーザにアドバイスを提示することで、入力文字列の過多に起因する収集情報の過少を防ぎ、ユーザが所望する適切な収集し提供することができるようになる。

（６）また、本発明の入力支援装置において、前記誤入力検出部は、前記入力された文字列長が第３の閾値以上である場合に、誤入力として検出することを特徴とする。

このように、誤入力検出部は、入力された文字列長が第３の閾値以上である場合に、誤入力として検出するので、入力文字列を文章ではなく文節や単語のように短く区切って入力するようユーザにアドバイスを提示することで、入力文字列の冗長さに起因する収集情報の過少を防ぎ、ユーザが所望する適切な収集し提供することができるようになる。

（７）また、本発明の入力支援装置において、前記誤入力検出部は、前記入力された文字列長が第３の閾値以上であり、且つ前記文字列の文節数が第４の閾値以上である場合に、誤入力として検出することを特徴とする。

このように、誤入力検出部は、入力された文字列長が第３の閾値以上であり、且つ前記文字列の文節数が第４の閾値以上である場合に、誤入力として検出するので、文字数が多い単語を含む文章が入力された場合でも、入力文字列を文章ではなく文節や単語のように短くに区切って入力するようユーザにアドバイスを提示することで、入力文字列の冗長さに起因する収集情報の過少を防ぎ、ユーザが所望する適切な収集し提供することができるようになる。

（８）また、本発明の入力支援装置において、前記誤入力検出部は、少なくとも入力文字列の数、文字列長、文節数、品詞、収集した情報の数、過去に検出された誤入力に関する履歴情報のいずれかより抽出される特徴を特徴量とし、前記特徴量から誤入力を検出することを特徴とする。

このように、誤入力検出部は、少なくとも入力文字列の数、文字列長、文節数、品詞、収集した情報の数、過去に検出された誤入力に関する履歴情報のいずれかより抽出される特徴を特徴量とし、特徴量から誤入力を検出するので、ユーザの誤入力検出の精度を高めることができるようになる。

（９）また、本発明の入力支援装置において、前記アドバイス提示部は、過去に検出された誤入力に関する履歴情報を用いて、アドバイスの提示を行なうことを特徴とする。

このように、アドバイス提示部は、過去に検出された誤入力に関する履歴情報を用いて、アドバイスの提示を行なうので、過去の類似した誤入力検出結果を参考としてアドバイスすることができるようになる。その結果、ユーザも過去と同じように入力すると良いと理解することができ、ユーザの入力操作のスキルを向上させることができる。

（１０）また、本発明の入力支援装置において、前記誤入力検出部は、ユーザの入力スキルを示すスキル情報を取得し、前記スキル情報によって示される入力スキルが第５の閾値以下である場合に、誤入力として検出することを特徴とする。

このように、誤入力検出部は、ユーザの入力スキルを示すスキル情報を取得し、スキル情報によって示される入力スキルが第５の閾値以下である場合に、誤入力として検出するので、ユーザの入力スキルが高い場合は誤入力の検出対象外とし、ユーザの入力スキルが低い場合は誤入力を検出しアドバイスを提示することにより、文字入力支援を行なうことができるようになる。

（１１）また、本発明のプログラムは、文字入力を支援する入力支援装置のプログラムであって、ユーザの操作に基づいて、文字列を入力する処理と、現在のアプリケーション種別を判別し、前記判別したアプリケーション種別に予め対応付けられた文字列送信先を特定する処理と、前記入力された文字列を使用して、前記特定した文字列送信先からアプリケーション種別毎に決まる情報を収集する処理と、前記収集した情報に基づいて、ユーザの誤入力を検出する処理と、ユーザが前記判別したアプリケーション種別に対応する操作を実行する前後に、前記検出された誤入力に対応したアドバイスの提示を行なう処理と、の一連の処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。

このように、ユーザの操作に基づいて、文字列を入力し、現在のアプリケーション種別を判別し、判別したアプリケーション種別に予め対応付けられた文字列送信先を特定し、入力された文字列を使用して、特定した文字列送信先からアプリケーション種別毎に決まる情報を収集し、収集した情報に基づいて、ユーザの誤入力を検出し、ユーザが判別したアプリケーション種別に対応する操作を実行する前後に、検出された誤入力に対応したアドバイスの提示を行なうので、ユーザの誤入力に対し、ユーザが入力操作を決定または実行する前や、１回目の実行後２回目の実行前に、アプリケーションの特性に応じたアドバイスを提示することができ、文字入力操作に不慣れなユーザに対して、適切な文字列の入力を促すことができる。その結果、ユーザが所望する適切な情報を収集することができ、更に、ユーザ自身の文字入力操作のスキル向上を図ることができる。

（１２）また、本発明の入力支援方法は、文字入力を支援する入力支援装置の入力支援方法であって、ユーザの操作に基づいて、文字列を入力するステップと、現在のアプリケーション種別を判別し、前記判別したアプリケーション種別に予め対応付けられた文字列送信先を特定するステップと、前記入力された文字列を使用して、前記特定した文字列送信先からアプリケーション種別毎に決まる情報を収集するステップと、前記収集した情報に基づいて、ユーザの誤入力を検出するステップと、ユーザが前記判別したアプリケーション種別に対応する操作を実行する前後に、前記検出された誤入力に対応したアドバイスの提示を行なうステップと、を少なくとも含むことを特徴とする。

このように、ユーザの操作に基づいて、文字列を入力し、現在のアプリケーション種別を判別し、判別したアプリケーション種別に予め対応付けられた文字列送信先を特定し、入力された文字列を使用して、特定した文字列送信先からアプリケーション種別毎に決まる情報を収集し、収集した情報に基づいて、ユーザの誤入力を検出し、ユーザが判別したアプリケーション種別に対応する操作を実行する前後に、検出された誤入力に対応したアドバイスの提示を行なうので、ユーザの誤入力に対し、ユーザが入力操作を決定または実行する前や、１回目の実行後２回目の実行前に、アプリケーションの特性に応じたアドバイスを提示することができ、文字入力操作に不慣れなユーザに対して、適切な文字列の入力を促すことができる。その結果、ユーザが所望する適切な情報を収集することができ、更に、ユーザ自身の文字入力操作のスキル向上を図ることができる。

本発明によれば、文字入力操作に不慣れなユーザであっても、入力した文字列に対し、各アプリケーションの特性に応じたアドバイスを提示されるので、適切な文字列の入力を行なうことができる。その結果、ユーザが所望する適切な情報を収集することができ、更に、ユーザ自身の文字入力操作のスキル向上を図ることができる。

本実施形態に係る入力支援装置の概略構成を示すブロック図である。 本実施形態に係る入力支援装置の動作例を示すフローチャートである。 アプリケーション種別ＤＢの構成の一例を示した図である。 アドバイスを提示した例を示す図である。 検索エンジンのサジェスト例を示す図である。 アプリケーション内での検索における問題点の具体例である。

本発明者は、文字入力操作が不慣れなユーザにとって、入力操作がわからないことやユーザが所望の情報を得るために適切でない入力から生じる誤入力により、ユーザの所望した情報が得られないことに着目し、各アプリケーションの特性に応じたユーザの躓きを検出し、入力操作に関するアドバイスを提供することによって、ユーザが所望する適切な情報を収集することができ、更に、ユーザ自身の文字入力操作のスキル向上を図ることができることを見出し、本発明をするに至った。

すなわち、本発明の入力支援装置は、文字入力を支援する入力装置であって、ユーザの操作に基づいて、文字列を入力する入力部と、現在のアプリケーション種別を判別し、前記判別したアプリケーション種別に予め対応付けられた文字列送信先を特定するアプリケーション種別判別部と、前記入力された文字列を使用して、前記特定した文字列送信先からアプリケーション種別毎に決まる情報を収集する情報収集部と、前記収集した情報に基づいて、ユーザの誤入力を検出する誤入力検出部と、ユーザが前記判別したアプリケーション種別に対応する操作を実行する前後に、前記検出された誤入力に対応したアドバイスの提示を行なうアドバイス提示部と、を備えることを特徴とする。

これにより、本発明者は、入力した文字列に対し、各アプリケーションの特性に応じたアドバイスを提示することによって、文字入力操作に不慣れなユーザであっても、適切な文字列の入力を行なうことを可能とした。その結果、ユーザが所望する適切な情報を収集することを可能とし、更に、ユーザ自身の文字入力操作のスキル向上を図ることを可能とした。以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。

図１は、本実施形態に係る入力支援装置の概略構成を示すブロック図である。この入力支援装置は、制御部１、入力部３、入力文字列格納部５、アプリケーション種別ＤＢ７、アプリケーション種別判別部９、文字列送信部１１、情報収集部１３、情報受信部１９、誤入力検出部２１、アドバイス生成部２３、およびアドバイス提示部２５を備える。

制御部１は、各構成要素の制御を行なう。入力部３は、ユーザがタッチした入力座標に基づき、その座標に対応したキー（アプリケーションの選択や文字）を入力する。入力文字列格納部５は、入力部３で入力された文字列を格納する。

アプリケーション種別ＤＢ７は、少なくとも、ＵＲＬやアプリケーション名、またはそのアプリケーションの画像等の複数のアプリケーション種別を示す条件と、各アプリケーション種別に対応する文字列送信先を、対応付けして保持している。各アプリケーション種別に対して、文字列送信先は、１対１で対応する形で保持しても良いし、Ｎ対Ｍで対応する形で保持しても良い。アプリケーション種別ＤＢ７の構成の一例は、後述する。

アプリケーション種別判別部９は、入力部３から選択されたアプリケーションの情報を取得し、取得した情報を用いて現在アクティブなアプリケーション種別を判別する。現在アクティブと判別したアプリケーション種別の情報を、アプリケーション種別ＤＢ７から取得し、文字列送信部１１へ送信する。

文字列送信部１１は、入力文字列格納部５から取得した文字列を、アプリケーション種別判別部９から取得した文字列送信先へ送信する。

情報収集部１３は、アプリケーション種別判別部９から取得した送信方法に応じて、ＤＢ１７またはネットワーク１５を介して、検索エンジンだと検索数やサジェスト数等のアプリケーション種別毎に決まる情報を、入力文字列格納部５から取得した文字列を用いて収集し、必要があれば整形処理を行ない、情報受信部１９へ送信する。情報受信部１９は、情報収集部１３で収集した情報を取得する。

誤入力検出部２１は、情報受信部１９で取得した情報、入力文字列、およびアプリケーション種別をもとに、誤入力を検出する。ここで、誤入力とは、ユーザによる誤入力の他、情報を収集するための文字列としては適切でない文字列の入力も含む。

アドバイス生成部２３は、誤入力検出部２１で検出された誤入力に対応付けてアドバイスを生成する。アドバイス提示部２５は、アドバイス生成部２３で生成されたアドバイスをユーザに提示する。

図２は、本実施形態に係る入力支援装置の動作例を示すフローチャートである。まず、文字列の入力があったか否かを判断する（ステップＳ１）。ステップＳ１において、文字列の入力がない場合は、この判断を繰り返す。また、ステップＳ１において、文字列の入力があった場合は、入力を検知し（ステップＳ２）、入力中の文字列を入力文字列格納部に格納する（ステップＳ３）。

文字列が入力されているアプリケーション種別に関する情報は、アプリケーション種別判別部へ送信され、アプリケーション種別の判別を行なう（ステップＳ４）。判別したアプリケーション種別に関する情報が、アプリケーション種別ＤＢ内に存在するか存在しないかの判断を行なう（ステップＳ５）。ステップＳ５において、当該アプリケーション種別に関する情報が存在しない、またはアプリケーション種別が判断できない場合は、ステップＳ１に遷移する。また、ステップＳ５において、アプリケーション種別ＤＢ内にアプリケーション種別に関する情報が存在する場合は、当該アプリケーション種別に対応付けられている情報を文字列送信部へ送信する。

文字列送信部は、アプリケーション種別判別部から取得した情報の一つである文字列送信先と、入力文字列格納部から取得した入力文字列を、情報収集部へ送信する（ステップＳ６）。情報収集部は、文字送信部から取得した文字列送信先から、入力文字列格納部から取得した入力文字列に関連する情報を収集する（ステップＳ７）。情報受信部は、情報収集部で収集した情報を受信する（ステップＳ８）。

受信した情報をもとに、誤入力検出部で誤入力を検出する（ステップＳ９）。誤入力検出のタイミングの一例は、後述する。

誤入力検出を確認する（ステップＳ１０）。その結果、誤入力が検出されなかった場合は、ステップＳ１に遷移する。また、ステップＳ１０において、誤入力が検出された場合は、その誤入力に対応するアドバイスを生成し（ステップＳ１１）、生成したアドバイスを提示する（ステップＳ１２）。

（アプリケーション種別の判別）
アプリケーション種別の判別方法について、説明する。ここでは、わかりやすくするため、ＯＳがＡｎｄｒｏｉｄ（登録商標）で、アプリケーション種別の判別対象がメールアプリケーション、地図アプリケーション、ウェブ検索アプリケーションの３種（自装置内に収集する情報が存在するため、アプリケーション種別判別ＤＢ内で送信方法がＤＢと定義されているアプリケーション）に対して、キーボートアプリケーション上からアプリケーション種別を判別する例を挙げる。

上記ＯＳでは、Ａｃｔｉｖｉｔｙ Ｍａｎａｇｅｒを用いることにより、他のアプリケーションから入力中のアプリケーション名が取得可能であるため、アプリケーション種別の判別が可能である。また、Ｔｅｘｔ Ｖｉｅｗを用いることにより、現在アクティブなアプリケーション上での入力中の入力コンポーネント種別（例えば、決定キーを押すと、「検索」なのか「改行」なのか「次に」なのか等）に関する情報も取得可能である。そのため、入力コンポーネント種別対象が検索の時のみ、誤入力検出を行なうといった判別も可能である。

その他、上記ＯＳでは、キャプチャ画面とデータベースをもとに、アプリケーションやウェブサイトの種別を判別する技術も存在するため、このような方法で判別しても良い。

アプリケーション種別の判別方法として、キーボードアプリケーション上からの判別例を挙げたが、ウェブブラウザアプリケーション上やＯＳ上でも同様にアプリケーション種別の判別が可能である。つまり、ウェブブラウザアプリケーション上でのアプリケーション種別であれば、現在アクティブなページを判別し、情報を容易に取得することが可能である。そして、ＯＳ上でのアプリケーション種別の判別であれば、さらに容易に取得することが可能である。

図３は、アプリケーション種別ＤＢの構成を示した図である。アプリケーション種別ＤＢには、アプリケーション種別、およびアプリケーション種別に対応するアプリケーション名、送信方法、送信先に関する情報が少なくとも保持されている。上記記載した判別方法によって判別したアプリケーション種別と、アプリケーション種別ＤＢで保持されている情報に基づき、入力コンポーネント内の文字列情報（入力文字列ともいう）を送信する送信先が決定される。

（情報の収集）
次に、情報収集方法について、説明する。入力コンポーネントに入力された文字列を送信対象となる情報収集部に送信する。情報収集方法の一例として、文字列に関連する情報をＧＥＴ ＭＥＴＨＯＤを用いて収集する場合について、説明する。

これは、ＨＴＴＰ通信を用いて、クライアント（ウェブブラウザ等）からウェブサーバへ送るリクエストの種類の一つで、ＵＲＬで指定したファイルの送信を要求するためのものである。これにより、送り先に依存するものの、上位の検索結果や、総検索数、サジェスト内容等を取得することができる。

（誤入力検出とアドバイス生成）
次に、誤入力検出とアドバイス生成に関する処理について、説明する。入力コンポーネントに入力された文字列、当該アプリケーション種別、および収集した情報をもとに、誤入力を検出する。ここで、誤入力とは、入力コンポーネントの文字列が誤って入力されたことの他、情報を収集するための文字列としては適切でない文字列の入力も含む。

誤入力を検出するタイミングは、入力コンポーネントへ最後の文字を入力してからある一定時間以上経過した時、またはある一定の間隔で誤入力の検出を行ない入力コンポーネント種別である「決定」または「送信」を選択する前に、アドバイスを提示する。誤入力を検出するタイミングは、これら２つに限らない。以下に、その他の誤入力検出のタイミングを検出例として挙げる。

［検出例１］
入力された文字列について、スペースで区切られた文字列（以下、項目ともいう）数がＮ個（第１の閾値）以下で、収集結果がＭ個（第２の閾値）以上であった場合に、キーワードを追加する旨のアドバイスを生成する。

［検出例２］
入力された項目数がＮ個（第１の閾値）より多く、収集結果がＭ個（第２の閾値）未満であった場合に、キーワードを減らす旨のアドバイスを生成する。

［検出例３］
入力された項目に対し、形態素解析を行ない、助詞・助動詞がＮ個（第３の閾値、第４の閾値）以上の場合に、単語単位で区切って入力する旨のアドバイスを生成する。

［検出例４］
入力された項目に対し、形態素解析または構文解析を行ない、名詞句だけを再度、情報収集部に送信し、収集情報結果（ここでは、サジェスト結果）を取得して、収集情報結果がＮ個以上の場合に、キーワードを追加する旨のアドバイスを生成する。

［検出例５］
アプリケーション種別が地図検索の場合において、入力された項目に対し形態素解析を行なうことで、店名等の固有名詞が含む場合を検出し、その時のサジェスト結果がＮ個以上である場合に、地名を追加する旨のアドバイスを生成する。

以上に説明した判別に用いる特徴として、
・入力した項目数（スペースで区切られた文字列数）
・各項目の文字列長、形態素数、形態素の種類（または、より大まか若しくは細分化された情報）
・項目の文の形態（名詞句であるか、文であるか等）
・上位の検索結果
・サジェスト内容、総数
等の情報があるが、これらの情報以外にも取得できる情報ならば種類に限らない。

また、上記では現在入力されている文字入力、収集結果情報、およびアプリケーション種別をもとにした特徴を用いているが、その他、
・過去の傾向（複数回のＦＥＰ（Front End Processor）入力における上記情報）
・過去に検出したアドバイス履歴内容、回数
・他のアプリケーションでのアドバイス状況（例えば、ウェブ検索はちゃんとできているが、地図アプリは上手くできていない）等の履歴情報を用いても良い。

また、上記のようなルールベースのみならず、上記で用いた特徴量ベクトルとそれに対応する誤入力ラベルから学習される識別器（ＳＶＭやＣＲＦ等）を用いて検出しても良い。

（アドバイスの提示）
次に、アドバイスの提示について、説明する。誤入力が検出された場合には、以下に挙げるような条件を満たすときにアドバイスを生成し、提示する。
・誤入力検出毎
・過去に同一またはいずれかの誤入力が検出されてから、ある時間間隔経過した時
・過去に同一またはいずれかの誤入力が検出されてから、ある誤入力の検出回数を超えた時

ここで、時間間隔および検出回数は、定数でも良いし、例えば、式（１）のような時間間隔および検出回数の関数Ｆ（Ｎ）でも良い。
Ｆ（Ｎ）＝２Ｎ−１ ・・・（１）
Ｎ：アドバイス回数

図４は、アドバイスを提示した例を示す図である。図４（ａ）は、入力コンポーネントへの入力文字列の項目が少なすぎるため、地名情報を追加するようアドバイスを提示したイメージ図である。また、図４（ｂ）は、入力コンポーネントへの入力文字列が文章であるため、単語に区切って入力するようアドバイスを提示したイメージ図である。アドバイスは、図４のように検索画面に重畳して表示しても良いし、同画面の他の領域または新たに別の画面を立ち上げて提示しても良い。

（スキル判別の考慮）
上記のアドバイス提示について、ユーザの入力スキルがある一定以下の場合に限り、誤入力として検出しても良い。または、スキルが多段階で定義される場合は、スキルに応じて、誤入力検出のための閾値（第５の閾値）をスキルに応じて設定しても良い。

入力スキルの判定は、手法は問わないが、例えばウェブ検索のスキルとして、以下の特徴量をもとに、人的または機械学習的に、Ｎ段階に分類する方法が挙げられる。
［特徴量］
・１項目あたりに含まれる形態素数
・項目数
・入力文字列長
・同じ項目に含んだ決定または検索回数
・検索結果数

また、単純な文字入力スキルであれば、１文字目の入力開始から最後の文字が入力されるまでの入力速度ＷＰＭ（Word Per Minute）や誤り率によっていくつかの段階を定める方法がある。あるｉ段階の基準となる入力速度をＷＰＭｉとし、ユーザ操作により取得した入力速度をｗｐｍとすると、スキルは、
ＷＰＭｉ ≦ ｗｐｍ ≦ ＷＰＭｉ＋１
を満たすｉ段階のスキルと判別する方法がある。

（履歴情報をもとにしたアドバイス生成）
上記の例では、あるアプリケーションに対し、誤入力を検出し、誤入力検出毎に独立したアドバイスを生成する場合を説明したが、誤入力／入力履歴情報をもとにアドバイスを生成しても良い。例えば、類似する躓きをあるカテゴリーに分類し、同カテゴリー内の誤入力Ａおよび誤入力Ｂを行なったことがある場合、誤入力Ｃを検出した時には、「ＡやＢのように○○してください」等といったアドバイスを生成することもできる。

（その他の実施例）
実際にユーザが検索操作を実行する前に、誤入力を検出し、アドバイスの生成および提示を行なっているが、アドバイス提示のタイミングは、これに限らない。例えば、次回操作するときに適切に入力できるように、検索操作を実行した後にアドバイスを提示しても良いし、次回操作した時にアドバイスを提示しても良いし、任意のタイミングで構わない。

本発明の実施形態では、スマートフォンでのタッチパネル操作を一例として挙げているが、ハードキーによる操作でも構わないし、スマートフォンに限られず、ＰＣでも良いし、スマートフォン等のウェアラブル端末に限らない。

以上説明したように、本実施形態によれば、文字入力操作に不慣れなユーザであっても、入力した文字列に対し、各アプリケーションの特性に応じたアドバイスを提示されるので、適切な文字列の入力を行なうことができる。その結果、ユーザが所望する適切な情報を収集することができ、更に、ユーザ自身の文字入力操作のスキル向上を図ることができる。

１ 制御部
３ 入力部
５ 入力文字列格納部
７ アプリケーション種別ＤＢ
９ アプリケーション種別判別部
１１ 文字列送信部
１３ 情報収集部
１５ ネットワーク、ウェブ
１７ ＤＢ
１９ 情報受信部
２１ 誤入力検出部
２３ アドバイス生成部
２５ アドバイス提示部

Claims (12)

1. 文字入力を支援する入力支援装置であって、
   ユーザの操作に基づいて、文字列を入力する入力部と、
   複数のアプリケーションのうち、現在のアクティブなアプリケーション種別を判別し、前記判別したアプリケーション種別に予め対応付けられた文字列送信先を特定するアプリケーション種別判別部と、
   前記入力された文字列を使用して、前記特定した文字列送信先からアプリケーション種別毎に決まる情報を収集する情報収集部と、
   前記入力した文字列および前記収集した情報に基づいて、前記アクティブなアプリケーション種別の特性に応じたユーザの躓きをユーザの誤入力として検出する誤入力検出部と、
   ユーザが前記判別したアプリケーション種別に対応する操作を実行する前後に、前記検出された誤入力に対応したアドバイスの提示を行なうアドバイス提示部と、を備えることを特徴とする入力支援装置。
2. 前記誤入力検出部は、情報を収集するために適切でない文字列が入力された場合、その入力を誤入力として検出することを特徴とする請求項１記載の入力支援装置。
3. 前記情報収集部は、予め収集された情報を格納するデータベースまたはネットワークを介して、前記情報を収集することを特徴とする請求項１または請求項２記載の入力支援装置。
4. 前記誤入力検出部は、前記入力された文字列の数が第１の閾値以下で、且つ前記収集した情報の数が第２の閾値以上である場合に、誤入力として検出することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の入力支援装置。
5. 前記誤入力検出部は、前記入力された文字列の数が第１の閾値より多く、且つ前記収集した情報の数が第２の閾値未満である場合に、誤入力として検出することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の入力支援装置。
6. 前記誤入力検出部は、前記入力された文字列長が第３の閾値以上である場合に、誤入力として検出することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載の入力支援装置。
7. 前記誤入力検出部は、前記入力された文字列長が第３の閾値以上であり、且つ前記文字列の文節数が第４の閾値以上である場合に、誤入力として検出することを特徴とする請求項１から請求項６のいずれかに記載の入力支援装置。
8. 前記誤入力検出部は、少なくとも入力文字列の数、文字列長、文節数、品詞、収集した情報の数、過去に検出された誤入力に関する履歴情報のいずれかより抽出される特徴を特徴量とし、前記特徴量から誤入力を検出することを特徴とする請求項１から請求項７のいずれかに記載の入力支援装置。
9. 前記アドバイス提示部は、過去に検出された誤入力に関する履歴情報を用いて、アドバイスの提示を行なうことを特徴とする請求項１から請求項８のいずれかに記載の入力支援装置。
10. 前記誤入力検出部は、ユーザの入力スキルを示すスキル情報を取得し、前記スキル情報によって示される入力スキルが第５の閾値以下である場合に、誤入力として検出することを特徴とする請求項１から請求項７のいずれかに記載の入力支援装置。
11. 文字入力を支援する入力支援装置のプログラムであって、
    ユーザの操作に基づいて、文字列を入力する処理と、
    複数のアプリケーションのうち、現在のアクティブなアプリケーション種別を判別し、前記判別したアプリケーション種別に予め対応付けられた文字列送信先を特定する処理と、
    前記入力された文字列を使用して、前記特定した文字列送信先からアプリケーション種別毎に決まる情報を収集する処理と、
    前記入力した文字列および前記収集した情報に基づいて、前記アクティブなアプリケーション種別の特性に応じたユーザの躓きをユーザの誤入力として検出する処理と、
    ユーザが前記判別したアプリケーション種別に対応する操作を実行する前後に、前記検出された誤入力に対応したアドバイスの提示を行なう処理と、の一連の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。
12. 文字入力を支援する入力支援装置の入力支援方法であって、
    ユーザの操作に基づいて、文字列を入力するステップと、
    複数のアプリケーションのうち、現在のアクティブなアプリケーション種別を判別し、前記判別したアプリケーション種別に予め対応付けられた文字列送信先を特定するステップと、
    前記入力された文字列を使用して、前記特定した文字列送信先からアプリケーション種別毎に決まる情報を収集するステップと、
    前記入力した文字列および前記収集した情報に基づいて、前記アクティブなアプリケーション種別の特性に応じたユーザの躓きをユーザの誤入力として検出するステップと、
    ユーザが前記判別したアプリケーション種別に対応する操作を実行する前後に、前記検出された誤入力に対応したアドバイスの提示を行なうステップと、を少なくとも含むことを特徴とする入力支援方法。