JP7061201B2 - 情報処理装置及びヒント提供方法 - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置及びヒント提供方法に関する。

アプリケーションの利用者に有用なヘルプ情報を提供するヘルプ情報提供方法が提案されている（例えば、特許文献１）。この種のヘルプ情報提供方法では、ヘルプ情報提供装置が、アプリケーションを利用する利用者よって操作される利用者装置にネットワークを介して通信可能に接続され、ヘルプ情報を利用者装置に提供する。例えば、ヘルプ情報提供装置は、アプリケーションの動作の履歴及び利用者の操作の履歴に基づいて、利用者が特定の操作を繰り返し行ったか否かを判断する。そして、ヘルプ情報提供装置は、特定の操作が繰り返し行われていると判断すると、繰り返し行われた特定の操作に対応するヘルプ情報を検索して利用者装置に提供する。

特開２０１１－９６１９１号公報

しかし、特定の操作に対応するヘルプ情報を表示する従来の方法では、特定の操作が繰り返されない場合、ヘルプ情報等のヒントは提供されない。このため、従来の方法を採用した情報処理装置の使い勝手は必ずしもよいとはいえない。

以上の課題を解決するために、本発明の好適な態様に係る情報処理装置は、ユーザによる操作の履歴及びアプリケーションの履歴の一方又は両方を含むログを、所定の契機で取得するログ取得部と、前記ユーザに提供する使い方のヒントとして用意された複数のヒントを分類する複数のヒント項目の各々について、前記ユーザの所望するヒントを含むヒント項目であるかの確からしさを示す第１評価値を、入力された前記ログに基づいて算出する第１推定モデルと、前記複数のヒント項目から、前記第１評価値が第１所定値以上であるヒント項目を探索する探索部と、前記複数のヒント項目のうち、前記第１評価値が前記第１所定値以上であるヒント項目を表示装置に表示するヒント表示部と、を備える。

本発明によれば、情報処理装置の使い勝手を向上させることができる。

本発明の第１実施形態に係るシステムの全体構成を示すブロック図である。 第１推定モデルに入力されるログの一例を示す説明図である。 図１に示した情報処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態に係るシステムの全体構成を示すブロック図である。 データベースファイルの一例を示す説明図である。 図４に示した情報処理装置の動作の概要を示す説明図である。 図４に示した情報処理装置の動作の概要を示す説明図である。 図４に示した情報処理装置の動作の概要を示す説明図である。 図４に示した情報処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。 図４に示した情報処理装置の動作の別の例を示すフローチャートである。 図４に示したシステムの動作の一例を示すシーケンスチャートである。 本発明の第３実施形態に係るシステムの全体構成を示すブロック図である。 図１０に示した情報処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。 本発明の第４実施形態に係るシステムの全体構成を示すブロック図である。 図１２に示した情報処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。 本発明の第５実施形態に係るシステムの全体構成を示すブロック図である。 図１４に示した情報処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。 本発明の第６実施形態に係るシステムの全体構成を示すブロック図である。 図１６に示した情報処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。 図１６に示した情報処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。 図１６に示したシステムの動作の一例を示すシーケンスチャートである。 第１変形例における情報処理装置の動作の概要を示す説明図である。 第１変形例における情報処理装置の動作の概要を示す説明図である。 第１変形例における情報処理装置の動作の概要を示す説明図である。

[１．第１実施形態]
図１は、本発明の第１実施形態に係るシステム１０の全体構成を示すブロック図である。図１に例示するように、システム１０は、ユーザが所持する情報処理装置１００と、ネットワークＮＷと、サーバ装置２００とを備える。以下の説明では、情報処理装置１００としてスマートフォンを想定する。但し、情報処理装置１００としては、任意の情報処理装置を採用することができる。情報処理装置１００は、例えば、パーソナルコンピュータ等の端末型の情報機器であってもよいし、ノートパソコン、ウェアラブル端末及びタブレット端末等の可搬型の情報端末であってもよい。ネットワークＮＷは、例えば、移動体通信網等の電気通信回線であり、有線ネットワーク及び無線ネットワークの一方又は両方を含む。

情報処理装置１００は、処理装置１１０、記憶装置１６０、ストレージ１６２、通信装置１７０、入力装置１８０及び出力装置１９０を具備するコンピュータシステムにより実現される。情報処理装置１００の各要素は、情報を通信するための単体又は複数のバスで相互に接続される。なお、本明細書における「装置」という用語は、回路、デバイス又はユニット等の他の用語に読替えてもよい。また、情報処理装置１００の各要素は、単数又は複数の機器で構成され、情報処理装置１００の一部の要素は省略されてもよい。

処理装置１１０は、情報処理装置１００の全体を制御するプロセッサであり、例えば、単数又は複数のチップで構成される。処理装置１１０は、例えば、周辺装置とのインタフェース、演算装置及びレジスタ等を含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）で構成される。なお、処理装置１１０の機能の一部又は全部を、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアによって実現してもよい。処理装置１１０は、各種の処理を並列的又は逐次的に実行する。

処理装置１１０は、例えば、記憶装置１６０から制御プログラムＰＲ１を読み出して実行することによって、ヒント提供部１２０として機能する。なお、制御プログラムＰＲ１は、ネットワークＮＷを介して他の装置から送信されてもよい。ヒント提供部１２０は、例えば、情報処理装置１００の使い方のヒントをユーザに提供する。図１のヒント提供部１２０内に示したファイル取得部１３０、ログ取得部１４０、第１推定モデル１４２、探索部１４６及びヒント表示部１４８は、ヒント提供部１２０の機能ブロックの一例である。すなわち、情報処理装置１００は、ファイル取得部１３０、ログ取得部１４０、第１推定モデル１４２、探索部１４６及びヒント表示部１４８を有する。

ファイル取得部１３０は、データベースファイルＤＢＦを、サーバ装置２００からネットワークＮＷを介して取得する。データベースファイルＤＢＦは、ユーザに提供する情報処理装置１００の使い方のヒントとして用意された複数のヒントの各々の内容を示す情報等を含む。そして、ファイル取得部１３０は、サーバ装置２００から取得したデータベースファイルＤＢＦを、記憶装置１６０又はストレージ１６２に記憶する。例えば、複数のヒント項目に分類された複数のヒントが、各ヒントを識別するヒントＩＤに対応付けられており、データベースファイルＤＢＦには、対応付けの結果が登録されている。

すなわち、各ヒント項目は、一又は複数のヒントを含む。一又は複数のヒントを含む各ヒント項目を識別するヒント項目ＩＤとして、ヒントＩＤの一部分の情報（例えば、図５に示すヒントＩＤの“ＨＩＮＴｍ．ｎ”の“ＨＩＮＴｍ”の部分）が使用されてもよいし、各ヒント項目に含まれる一又は複数のヒントのヒントＩＤのうちの予め決められた１つのヒントＩＤが使用されてもよい。なお、各ヒント項目を識別するヒント項目ＩＤの例は、上述の例に限定されない。

ログ取得部１４０は、ユーザによる操作の履歴及びアプリケーションの履歴の一方又は両方を含むログを、所定の契機で取得する。所定の契機は、例えば、所定のアプリケーションの起動等である。所定のアプリケーションは、例えば、コールセンターの電話番号、コールセンターに電話をかける操作ボタン及びサポートの接続画面に遷移する操作ボタン等を表示するアプリケーションが想定される。以下、コールセンターの電話番号、コールセンターに電話をかける操作ボタン及びサポートの接続画面に遷移する操作ボタン等を表示するアプリケーションは、サポートアプリとも称される。例えば、ログ取得部１４０は、サポートアプリが起動されると、サポートアプリが起動された時刻から所定時間前までの期間のログを、情報処理装置１００の操作の履歴及びアプリケーションの履歴等のログが記憶された記憶装置１６０から取得する。ログの一例は、図２において説明する。なお、所定のアプリケーションは、サポートアプリに限定されない。

第１推定モデル１４２は、ユーザに提供する使い方のヒントとして用意された複数のヒントを分類する複数のヒント項目の各々について、ユーザの所望するヒントを含むヒント項目であるかの確からしさを示す第１評価値を、入力されたログに基づいて算出する。具体的には、第１推定モデル１４２は、記憶装置１６０又はストレージ１６２に記憶されたデータベースファイルＤＢＦに登録されている複数のヒント項目のそれぞれの第１評価値を、ログ取得部１４０で取得されたログを入力として算出する。そして、第１推定モデル１４２は、各ヒント項目と第１評価値とを対応付け、対応付けた結果を記憶装置１６０等に記憶する。例えば、第１推定モデル１４２は、各ヒント項目の第１評価値をヒント項目ＩＤに対応付け、対応付けた結果を記憶装置１６０等に記憶する。あるいは、第１推定モデル１４２は、各ヒント項目の第１評価値をヒント項目ＩＤに対応付け、対応付けた結果を探索部１４６に通知してもよい。

探索部１４６は、複数のヒント項目から、第１評価値が第１所定値以上であるヒント項目を探索する。具体的には、探索部１４６は、第１推定モデル１４２により算出された第１評価値から、第１所定値以上の第１評価値を探索する。そして、探索部１４６は、第１所定値以上の第１評価値に対応付けられたヒント項目ＩＤを記憶装置１６０等に記憶する。あるいは、探索部１４６は、第１所定値以上の第１評価値に対応付けられたヒント項目ＩＤをヒント表示部１４８に通知してもよい。

ヒント表示部１４８は、複数のヒント項目のうち、第１評価値が第１所定値以上であるヒント項目を出力装置１９０に表示する。具体的には、ヒント表示部１４８は、第１所定値以上の第１評価値に対応付けられたヒント項目ＩＤ（すなわち、探索部１４６により探索されたヒント項目ＩＤ）に対応するヒント項目をデータベースファイルＤＢＦから検索し、検索したヒント項目を表示する。すなわち、ヒント提供部１２０は、ユーザの所望するヒントを含むヒント項目をログに基づいて推定し、推定結果の確からしさが高いヒント項目を表示する。なお、ヒント表示部１４８は、第１評価値が第１所定値以上であるヒント項目を、第１評価値の高い順に表示してもよい。

記憶装置１６０は、処理装置１１０が読取可能な記録媒体であり、処理装置１１０が実行する制御プログラムＰＲ１を含む複数のプログラム、及び処理装置１１０が使用する各種のデータを記憶する。記憶装置１６０は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の少なくとも１つによって構成されてもよい。記憶装置１６０は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）等と呼ばれてもよい。

ストレージ１６２は、処理装置１１０が読み取り可能な記録媒体である。ストレージ１６２は、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc ＲＯＭ）等の光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク（例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）ディスク）、スマートカード、フラッシュメモリ（例えば、カード、スティック、キードライブ）、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも１つによって構成されてもよい。ストレージ１６２は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。上述の記憶媒体は、例えば、記憶装置１６０及びストレージ１６２の一方又は両方を含むデータベース、サーバその他の適切な媒体であってもよい。

通信装置１７０は、ネットワークＮＷを介して他の装置と通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）である。通信装置１７０は、例えば、ネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュール等とも呼ばれる。通信装置１７０は、例えば、周波数分割複信（ＦＤＤ：Frequency Division Duplex）及び時分割複信（ＴＤＤ：Time Division Duplex）の一方又は両方を実現するために、高周波スイッチ、デュプレクサ、フィルタ、周波数シンセサイザ等を含んで構成されてもよい。

入力装置１８０は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサ等）である。例えば、入力装置１８０は、数字及び文字等の符号を処理装置１１０に入力するための操作と、情報処理装置１００の表示面に表示されるアイコンを選択するための操作とを受付ける。例えば、情報処理装置１００の表示面に対する接触を検出するタッチパネルが入力装置１８０として好適である。なお、ユーザが操作可能な複数の操作子を入力装置１８０が含んでもよい。

出力装置１９０は、外部への出力を実施するディスプレイ等の出力デバイスである。出力装置１９０は、表示装置の一例であり、処理装置１１０による制御のもとでヒント項目等を表示する。例えば、液晶表示パネル及び有機ＥＬ（Electro Luminescence）表示パネル等の各種の表示パネルが出力装置１９０として好適に利用される。なお、入力装置１８０及び出力装置１９０は、一体となった構成（例えば、タッチパネル）であってもよい。また、出力装置１９０は、スピーカー及びＬＥＤ（Light Emitting Diode）ランプ等を有する出力デバイスでもよい。

サーバ装置２００は、例えば、ユーザからの問い合わせを受け付けるコールセンターで得られる情報を収集する。この情報に基づいて、サーバ装置２００は、ユーザの所望するヒントを含むヒント項目の第１評価値を推定する第１推定モデル１４２等を生成する。

例えば、サーバ装置２００は、処理装置２１０、記憶装置２６０及び通信装置２７０を備える。処理装置２１０は、サーバ装置２００の全体を制御するプロセッサであり、上述した情報処理装置１００の処理装置１１０と同様に構成される。例えば、処理装置２１０は、記憶装置２６０から制御プログラムＰＲ２を読み出し、制御プログラムＰＲ２を実行することによって、推定モデル生成部２２０として機能する。なお、制御プログラムＰＲ２は、ネットワークＮＷを介して他の装置から送信されてもよい。

推定モデル生成部２２０は、例えば、コールセンターに問い合わせた複数のユーザのスマートフォン等の情報処理装置１００のログ及びコールセンターのログを入力とする機械学習により、ヒント項目の第１評価値を推定する第１推定モデル１４２を生成する。コールセンターのログとして、例えば、問い合わせ内容及び問い合わせに対する回答の履歴等が使用される。

推定モデル生成部２２０により生成された第１推定モデル１４２は、例えば、第１推定モデル１４２を実現するプログラムの形式により情報処理装置１００に転送される。そして、第１推定モデル１４２を実現するプログラムが制御プログラムＰＲ１により読み出されて実行されることにより、第１推定モデル１４２がヒント提供部１２０の一機能ブロックとして実現される。なお、第１推定モデル１４２を実現するプログラムは、制御プログラムＰＲ１に含まれてもよい。

記憶装置２６０は、処理装置２１０が読取可能な記録媒体である。記憶装置２６０は、処理装置２１０が実行する制御プログラムＰＲ２を含む複数のプログラム、データベースファイルＤＢＦ及び処理装置２１０が使用する各種のデータを記憶する。記憶装置２６０は、上述した記憶装置１６０と同様に、例えば、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＲＡＭ等の少なくとも１つによって構成されてもよい。

通信装置２７０は、ネットワークＮＷを介して他の装置と通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）である。通信装置２７０は、上述した通信装置１７０と同様に構成される。通信装置２７０は、ネットワークＮＷを介して、例えば、情報処理装置１００と通信可能である。

なお、情報処理装置１００及びサーバ装置２００の構成は、図１に示す例に限定されない。例えば、サーバ装置２００は、情報処理装置１００と同様に、ストレージを有してもよい。この場合、データベースファイルＤＢＦ等は、ストレージに記憶されてもよい。また、例えば、ファイル取得部１３０は、情報処理装置１００から省かれてもよい。

図２は、第１推定モデル１４２に入力されるログの一例を示す説明図である。ログは、例えば、ユーザによる操作の履歴及びアプリケーションの履歴を含む。操作の履歴は、例えば、スマートフォンの起動、スマートフォンの再起動、スマートフォンの初期化、認証ありのスリープ解除、認証なしのスリープ解除、ロック／ロック解除、アプリケーションの起動／終了、充電の実行、ファイルの閲覧、携帯電話回線でのネットワーク接続、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）でのネットワーク接続、各種サービスへのログイン／ログアウト、電話の発信／着信、メールの受信／送信、アクティブにするアプリケーションの切り替え、アプリケーションのインストール／アンインストール、迷惑フィルタの設定、スマートフォンのホーム画面の編集、ネットワーク設定、スマートフォンの各機能の設定及びバックアップの実行等の少なくとも１つを含む。なお、図２は、操作の履歴の一部を示している。

アプリケーションの履歴は、例えば、各アプリケーションが記録している履歴である。例えば、アプリケーションの履歴は、文字入力／削除、コピー／カット／ペースト、描画、表作成、連絡帳の編集、保存、表示画面の履歴、画面サイズの変更、検索履歴、アプリケーションの更新日時及びオペレーティングシステムの更新日時等の少なくとも１つを含む。

なお、ログに含まれる項目は、図２に示す例に限定されない。例えば、操作の履歴は、図２に示した項目を含まずに図２に示した項目以外の項目を含んでもよいし、図２に示した項目と図２に示した項目以外の項目とを含んでもよい。同様に、アプリケーションの履歴は、図２に示した項目を含まずに図２に示した項目以外の項目を含んでもよいし、図２に示した項目と図２に示した項目以外の項目とを含んでもよい。また、操作の履歴とアプリケーションの履歴とは、区別されなくてもよい。

図３は、図１に示した情報処理装置１００の動作の一例を示すフローチャートである。図３に示す動作は、ヒント提供方法の一例である。なお、図３に示す動作は、データベースファイルＤＢＦがサーバ装置２００から取得された後の情報処理装置１００の動作の一例である。

ステップＳ１００では、処理装置１１０は、所定の契機を検出したか否かを判定する。例えば、処理装置１１０は、所定の契機がサポートアプリの起動である場合、サポートアプリが起動したか否かを判定する。所定の契機が検出された場合、情報処理装置１００の動作は、ステップＳ１１０に移る。一方、所定の契機が検出されない場合、情報処理装置１００の動作は、ステップＳ１００に戻る。すなわち、情報処理装置１００は、所定の契機が検出されるまで、ステップＳ１１０の処理の実行を待機する。

ステップＳ１１０では、処理装置１１０は、ログ取得部１４０として機能し、ログを取得する。例えば、ログ取得部１４０は、所定の契機が検出されてから所定時間前までの期間のログを記憶装置１６０から取得する。なお、例えば、情報処理装置１００が、ログの記録を継続的に実行している。このため、記憶部１６０には、現時点までのログが記憶されている。

次に、ステップＳ１２０では、処理装置１１０は、第１推定モデル１４２として機能し、各ヒント項目の第１評価値を算出する。例えば、第１推定モデル１４２は、データベースファイルＤＢＦに登録されている複数のヒント項目のそれぞれの第１評価値を、ステップＳ１１０において取得されたログを入力として算出する。

次に、ステップＳ１３０では、処理装置１１０は、探索部１４６として機能し、ステップＳ１２０において算出した第１評価値の中に、第１所定値以上の第１評価値が存在するか否かを判定する。例えば、第１所定値が７０（％）である場合、探索部１４６は、ステップＳ１２０において算出された第１評価値の中に、７０（％）以上の第１評価値が存在するか否かを判定する。

第１所定値以上の第１評価値が存在する場合、探索部１４６は、例えば、第１所定値以上の第１評価値に対応付けられたヒント項目ＩＤを記憶装置１６０等に記憶する。そして、情報処理装置１００の動作は、ステップＳ１４０に移る。一方、第１所定値以上の第１評価値が存在しない場合、所定の契機に応じてヒントを提供する処理は、終了する。

ステップＳ１４０では、処理装置１１０は、ヒント表示部１４８として機能する。処理装置１１０は、第１所定値以上の第１評価値のヒント項目を検索し、検索の結果を表示する。例えば、ヒント表示部１４８は、第１所定値以上の第１評価値に対応付けられたヒント項目ＩＤ（すなわち、ステップＳ１３０で探索されたヒント項目ＩＤ）に対応するヒント項目をデータベースファイルＤＢＦから検索し、検索したヒント項目を表示する。なお、ヒント表示部１４８は、第１評価値が第１所定値以上であるヒント項目を、第１評価値の高い順に表示してもよい。

図３に示した動作では、ユーザの所望するヒントを含むヒント項目であるかの確からしさを示す第１評価値が第１所定以上であるヒント項目が存在する場合、第１評価値が第１所定以上であるヒント項目が表示される。この場合、データベースファイルＤＢＦに登録された全てのヒント項目が表示される場合に比べて、ユーザは所望するヒント項目を容易に見つけることができる。さらに、第１評価値が第１所定値以上であるヒント項目が第１評価値の高い順に表示される場合、第１評価値が第１所定値以上であるヒント項目が不規則に表示される場合に比べて、ユーザは所望するヒント項目を容易に見つけることができる。

なお、ユーザの所望するヒントを一つに直接特定することは困難である。しかし、ヒント項目には一又は複数のヒントが含まれるため、ユーザの所望するヒントを含むヒント項目の推定は、ユーザの所望するヒントを一つに直接特定する場合に比べて容易である。また、ユーザの所望するヒントとして複数のヒントが推定され、推定された複数のヒントの詳細な内容が表示される場合、ユーザの所望するヒントの詳細な内容が最初に表示されるとは限らない。ユーザの所望するヒントの表示順が後になるほど、ユーザは所望するヒントを見つけ難くなる。これに対し、図３に示した動作は、ヒント項目が表示されるため、ユーザの所望するヒントを含むヒント項目が最初に表示されない場合でも、複数のヒント項目を一画面内に表示することができる。このため、ユーザの所望するヒント項目が見つけ難くなることを抑止できる。したがって、情報処理装置１００では、ユーザの使い勝手を向上させることができる。

以上、第１実施形態では、情報処理装置１００は、ログ取得部１４０、第１推定モデル１４２、探索部１４６及びヒント表示部１４８を有する。ログ取得部１４０は、ユーザによる操作の履歴及びアプリケーションの履歴の一方又は両方を含むログを、所定の契機で取得する。第１推定モデル１４２は、ユーザに提供する使い方のヒントとして用意された複数のヒントを分類する複数のヒント項目の各々について、ユーザの所望するヒントを含むヒント項目であるかの確からしさを示す第１評価値を、入力されたログに基づいて算出する。探索部１４６は、複数のヒント項目から、第１評価値が第１所定値以上であるヒント項目を探索する。ヒント表示部１４８は、複数のヒント項目のうち、第１評価値が第１所定値以上であるヒント項目を表示する。

すなわち、情報処理装置１００は、ログを第１推定モデル１４２に入力して算出した第１評価値の中に、第１所定以上の第１評価値が存在する場合、第１評価値が第１所定値以上であるヒント項目を表示する。ユーザの所望するヒントを含むヒント項目であるかの確からしさが高いヒント項目が表示されるため、ユーザは所望するヒント項目を容易に見つけることができる。したがって、第１実施形態では、情報処理装置１００の使い勝手を向上させることができる。

[２．第２実施形態]
第２実施形態と上述した第１実施形態の主な相違点は、複数のヒント項目をさらに分類する複数の下位項目の各々について、ユーザの所望するヒントを含む下位項目であるかの確からしさを示す第２評価値が算出される点である。

図４は、本発明の第２実施形態に係るシステム１０の全体構成を示すブロック図である。図１から図３において説明した要素と同一又は同様の要素については、同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。図４に示すシステム１０は、図１に示したシステム１０と同一の構成である。例えば、システム１０は、情報処理装置１００、ネットワークＮＷ及びサーバ装置２００を備える。

図４に示す情報処理装置１００は、図１に示した情報処理装置１００と同一の構成である。例えば、情報処理装置１００は、処理装置１１０、記憶装置１６０、ストレージ１６２、通信装置１７０、入力装置１８０及び出力装置１９０を具備するコンピュータシステムにより実現される。但し、記憶装置１６０に記憶される制御プログラムＰＲ１ａは、図１に示した制御プログラムＰＲ１と相違する。情報処理装置１００の各要素は、単体又は複数のバスによって相互に接続される。また、情報処理装置１００の各要素は、単数又は複数の機器によって構成され、情報処理装置１００の一部の要素は省略されてもよい。

図４に示す処理装置１１０は、図１に示した制御プログラムＰＲ１の代わりに制御プログラムＰＲ１ａを実行することを除いて、図１に示した処理装置１１０と同一又は同様である。例えば、処理装置１１０は、記憶装置１６０から制御プログラムＰＲ１ａを読み出して実行することによって、ヒント提供部１２０ａとして機能する。

ヒント提供部１２０ａは、図１に示したヒント提供部１２０と同様に、情報処理装置１００の使い方のヒントをユーザに提供する。例えば、ヒント提供部１２０ａは、ユーザの所望するヒントを含むヒント項目をログに基づいて推定し、推定結果の確からしさが高いヒント項目を表示する。なお、図４のヒント提供部１２０ａ内に示したファイル取得部１３０、推定モデル取得部１３２、ログ取得部１４０、第１推定モデル１４２、第２推定モデル１４４、探索部１４６、ヒント表示部１４９及び推定モデル学習部１５０は、ヒント提供部１２０ａの機能ブロックの一例である。すなわち、情報処理装置１００は、ファイル取得部１３０、推定モデル取得部１３２、ログ取得部１４０、第１推定モデル１４２、第２推定モデル１４４、探索部１４６、ヒント表示部１４９及び推定モデル学習部１５０を有する。

図４に示すファイル取得部１３０、ログ取得部１４０、第１推定モデル１４２及び探索部１４６は、図１に示したファイル取得部１３０、ログ取得部１４０、第１推定モデル１４２及び探索部１４６と同一である。但し、ファイル取得部１３０により取得されるデータベースファイルＤＢＦａは、図１に示したデータベースファイルＤＢＦと相違する。例えば、図５に示すように、複数のヒント項目をさらに分類する複数の下位項目がヒントＩＤに対応付けられており、データベースファイルＤＢＦａには、対応付けの結果が登録されている。また、データベースファイルＤＢＦａでは、図５に示すように、ヒントＩＤの一部分の情報がヒント項目ＩＤとして使用される。

図４では、ヒント提供部１２０ａと図１に示したヒント提供部１２０との相違点である推定モデル取得部１３２、第２推定モデル１４４、ヒント表示部１４９及び推定モデル学習部１５０について説明する。

推定モデル取得部１３２は、第１推定モデル１４２を生成するサーバ装置２００から第１推定モデル１４２を取得するモデル取得部の一例である。推定モデル取得部１３２は、サーバ装置２００から第１推定モデル１４２及び第２推定モデル１４４を取得する。具体的には、推定モデル取得部１３２は、第１推定モデル１４２を実現するプログラム及び第２推定モデル１４４を実現するプログラムを、サーバ装置２００からネットワークＮＷを介して取得する。

そして、例えば、第１推定モデル１４２を実現するプログラムが制御プログラムＰＲ１ａにより読み出され、第１推定モデル１４２を実現するプログラムが実行されることにより、第１推定モデル１４２がヒント提供部１２０ａの一機能ブロックとして実現される。同様に、第２推定モデル１４４を実現するプログラムが制御プログラムＰＲ１ａにより読み出され、第２推定モデル１４４を実現するプログラムが実行されることにより、第２推定モデル１４４がヒント提供部１２０ａの一機能ブロックとして実現される。なお、第１推定モデル１４２を実現するプログラム及び第２推定モデル１４４を実現するプログラムは、制御プログラムＰＲ１ａに含まれてもよい。

また、推定モデル取得部１３２は、サーバ装置２００が第１推定モデル１４２及び第２推定モデル１４４を更新した場合、サーバ装置２００から第１推定モデル１４２及び第２推定モデル１４４を再取得してもよい。この場合、情報処理装置１００は、最新の第１推定モデル１４２及び第２推定モデル１４４を使用して第１評価値及び第２評価値を算出できる。なお、推定モデル取得部１３２は、第１推定モデル１４２及び第２推定モデル１４４が更新されたかを定期的にサーバ装置２００に確認してもよいし、第１推定モデル１４２及び第２推定モデル１４４が更新されたことを示す通知をサーバ装置２００から受けてもよい。あるいは、推定モデル取得部１３２は、サポートアプリ等のアップデート時に、第１推定モデル１４２及び第２推定モデル１４４が更新されたかをサーバ装置２００に確認してもよい。

第２推定モデル１４４は、複数のヒント項目をさらに分類する複数の下位項目の各々について、ユーザの所望するヒントを含む下位項目であるかの確からしさを示す第２評価値を、少なくとも入力されたログに基づいて算出する。例えば、第２推定モデル１４４は、データベースファイルＤＢＦａに登録されている複数の下位項目のそれぞれの第２評価値を、ログ取得部１４０によって取得されたログを入力として算出する。そして、第２推定モデル１４４は、例えば、ユーザにより選択されたヒント項目に含まれる下位項目の第２評価値をヒントＩＤに対応付け、対応付けた結果を記憶装置１６０等に記憶する。あるいは、第２推定モデル１４４は、ユーザにより選択されたヒント項目に含まれる下位項目の第２評価値をヒントＩＤに対応付け、対応付けた結果をヒント表示部１４９に通知してもよい。

ヒント表示部１４９は、図１に示したヒント表示部１４８と同様に、複数のヒント項目のうち、第１評価値が第１所定値以上であるヒント項目を表示する。さらに、ヒント表示部１４９は、表示したヒント項目のうちの少なくとも１つがユーザにより選択された場合、複数の下位項目のうち、ユーザにより選択されたヒント項目に含まれる下位項目を第２評価値に基づいて表示する。例えば、ヒント表示部１４９は、ユーザにより選択されたヒント項目に含まれる下位項目をデータベースファイルＤＢＦａから検索し、検索した下位項目を第２評価値の高い順に表示する。

推定モデル学習部１５０は、表示されたヒント項目に対するユーザの操作結果を第１推定モデル１４２に反映する学習部の一例である。推定モデル学習部１５０は、第１評価値が第１所定値以上であるヒント項目がユーザにより選択されたか否か等の操作結果（すなわち、ヒント表示部１４９により表示されたヒント項目）および直前の所定の期間のログを基に、第１推定モデル１４２を更新する。即ち、推定モデル学習部１５０は、ユーザの操作結果を学習する。また、推定モデル学習部１５０は、ユーザにより選択されたヒント項目に含まれる下位項目が役に立ったか否か等を示す操作結果および直前の所定の期間のログを基に、第１推定モデル１４２を更新してもよい。

図４に示すサーバ装置２００は、図１に示したサーバ装置２００と同一の構成である。例えば、サーバ装置２００は、処理装置２１０、記憶装置２６０及び通信装置２７０を備える。但し、記憶装置２６０に記憶される制御プログラムＰＲ２ａ及びデータベースファイルＤＢＦａは、図１に示した制御プログラムＰＲ２及びデータベースファイルＤＢＦと相違する。

サーバ装置２００は、例えば、ユーザからの問い合わせを受け付けるコールセンターで得られる情報を収集して、第１推定モデル１４２及び第２推定モデル１４４等を生成する。例えば、処理装置２１０は、記憶装置２６０から制御プログラムＰＲ２ａを読み出し、制御プログラムＰＲ２ａを実行することによって、推定モデル生成部２２０ａとして機能する。推定モデル生成部２２０ａは、例えば、コールセンターに問い合わせた複数のユーザが有するスマートフォン等の情報処理装置１００のログ及びコールセンターのログを入力とする機械学習により、第１推定モデル１４２及び第２推定モデル１４４を生成する。推定モデル生成部２２０ａにより生成された第１推定モデル１４２及び第２推定モデル１４４は、例えば、第１推定モデル１４２を実現するプログラムの形式及び第２推定モデル１４４を実現するプログラムの形式により情報処理装置１００に転送される。

なお、情報処理装置１００及びサーバ装置２００の構成は、図４に示す例に限定されない。例えば、ファイル取得部１３０、推定モデル取得部１３２及び推定モデル学習部１５０のうちの１つ又は複数は、情報処理装置１００から省かれてもよい。また、情報処理装置１００は、更新された第１推定モデル１４２をサーバ装置２００から取得した場合、更新前の第１推定モデル１４２に対する推定モデル学習部１５０による学習結果を、更新後の第１推定モデル１４２に反映してもよい。例えば、情報処理装置１００は、推定モデル学習部１５０により学習されたヒント項目の第１評価値の推定に関する処理部分を、更新前の第１推定モデル１４２から更新後の第１推定モデル１４２に移植してもよい。あるいは、情報処理装置１００は、更新前の第１推定モデル１４２から追加されたヒント項目の第１評価値の推定に関する処理部分を、更新後の第１推定モデル１４２から更新前の第１推定モデル１４２に移植することにより、第１推定モデル１４２を更新してもよい。第２推定モデル１４４に関しても第１推定モデル１４２と同様に、情報処理装置１００は、更新された第２推定モデル１４４をサーバ装置２００から取得した場合、更新前の第２推定モデル１４４に対する推定モデル学習部１５０による学習結果を、更新後の第２推定モデル１４４に反映してもよい。推定モデル学習部１５０による学習結果を、更新後の第１推定モデル１４２及び第２推定モデル１４４に反映することにより、ユーザ毎の学習結果を有効に活用することができる。

図５は、データベースファイルＤＢＦａの一例を示す説明図である。データベースファイルＤＢＦａは、ヒントＩＤ、ヒント項目、下位項目、ヒントの内容、ヒントを表示する契機である表示契機及びヒントを表示する条件である表示条件を互いに対応付け、対応付けた結果を記憶する。例えば、“ＨＩＮＴ１．１”等のヒントＩＤにより、下位項目が識別される。ヒントＩＤの一部分の情報は、各ヒント項目を識別するヒント項目ＩＤとして使用される。図５に示す例では、ヒントＩＤにおける“ＨＩＮＴ”と“．”との間の数字により、ヒント項目が識別される。例えば、ｘを任意の自然数とすると、“ＨＩＮＴ１．ｘ”のヒントＩＤは、ヒント項目がメールであることを示し、“ＨＩＮＴ２．ｘ”のヒントＩＤは、ヒント項目がチャットであることを示す。また、“ＨＩＮＴ３．ｘ”のヒントＩＤは、ヒント項目が電話であることを示し、“ＨＩＮＴｍ．ｘ”のヒントＩＤは、ヒント項目がＷｉ－Ｆｉであることを示す。なお、ｍは、４以上の整数である。

また、図５に示す例では、ユーザの所望するヒントを含むヒント項目をログに基づいて推定する場合の所定の契機が表示契機として“ＨＩＮＴ０．０”のヒントＩＤに対応付けており、データベースファイルＤＢＦａには、対応付けの結果が記憶されている。さらに、ログに基づいて推定されたヒント項目の表示条件が“ＨＩＮＴ０．０”のヒントＩＤに対応付けられており、データベースファイルＤＢＦａには、対応付けの結果が記憶されている。例えば、ユーザの所望するヒントを含むヒント項目をログに基づいて推定する場合の所定の契機は、サポートアプリの起動であり、ログに基づいて推定されたヒント項目の表示条件は、第１評価値が７０（％）以上である。

なお、データベースファイルＤＢＦａに記憶される情報は、図５に示す例に限定されない。例えば、ユーザの所望するヒントを含むヒント項目をログに基づいて推定する場合の所定の契機及びログに基づいて推定されたヒント項目の表示条件は、制御プログラムＰＲ１ａ等のデータベースファイルＤＢＦａとは別のファイルに記憶されてもよい。また、図５に示すデータベースファイルＤＢＦａは、図１２に示す第４実施形態以降の実施形態でも使用できるように、各下位項目の表示契機及び表示条件を記憶している。したがって、データベースファイルＤＢＦａは、図４に示したヒント提供部１２０ａ及び図１０に示すヒント提供部１２０ｂにおいて使用される場合、各下位項目の表示契機及び表示条件を記憶しなくてもよい。

図６Ａ、図６Ｂ及び図６Ｃは、図４に示した情報処理装置１００の動作の概要を示す説明図である。なお、図６Ａから図６Ｃに示す動作は、所定の契機がサポートアプリの起動であり、第１所定値が７０（％）である場合の情報処理装置１００の動作の一例である。

先ず、ユーザがサポートアプリを起動する操作を実行すると、処理装置１１０は、サポートアプリを起動する。ログ取得部１４０は、サポートアプリの起動を契機として、ログを取得する。そして、第１推定モデル１４２は、ログを入力として、各ヒント項目の第１評価値を算出する。また、ヒント表示部１４９は、第１推定モデル１４２により算出された第１評価値が７０（％）以上のヒント項目を表示する。例えば、ヒント項目“メール”の第１評価値が８０（％）で、ヒント項目“チャット”の第１評価値が７０（％）で、ヒント項目“電話”の第１評価値が７４（％）で、その他のヒント項目の第１評価値が７０（％）未満である場合、ヒント表示部１４９は、“メール”、“チャット”及び“電話”をそれぞれ示す操作ボタンを表示する（図６Ａの表示画面Ｄ１）。

次に、ヒント表示部１４９は、ユーザにより選択されたヒント項目の下位項目を第２評価値が高い順に表示する。例えば、ユーザが“メール”を選択すると、ヒント表示部１４９は、“メール”の下位項目である“メールの設定”、“メールの作成”及び“デコメ（登録商標）の使い方”をそれぞれ示す操作ボタンを、第２評価値が高い順に表示する（図６Ｂの表示画面Ｄ２）。図６Ｂに示す例では、第２評価値の高い順番は、“メールの設定”、“メールの作成”及び“デコメの使い方”の順である。なお、デコメとは、デコレーションされたＥメールの意味であり、絵等の画像が付加されたＥメールである。

次に、ヒント表示部１４９は、ユーザにより選択された下位項目の内容（ヒント）を表示する。例えば、ユーザが“メールの設定”を選択すると、ヒント表示部１４９は、メールの設定の詳細なヒント内容とフィードバック用のチェックボックスとを表示する（図６Ｃの表示画面Ｄ３）。フィードバック用のチェックボックスは、例えば、表示されたヒントがユーザにとって役に立ったか否かの情報を第１推定モデル１４２及び第２推定モデル１４４にフィードバックするためのチェックボックスである。

図６Ａから図６Ｃに示すように、ヒント提供部１２０ａは、ユーザの所望するヒントを推定して表示することにより、情報処理装置１００の使い勝手を向上させることができる。

なお、ヒント提供部１２０ａは、ユーザの所望するヒントを推定できない場合、例えば、第１評価値が７０（％）以上のヒント項目が存在しない場合等、コールセンターの電話番号、コールセンターに電話をかける操作ボタン及びサポートの接続画面に遷移する操作ボタン等を表示してもよい。

図７は、図４に示した情報処理装置１００の動作の一例を示すフローチャートである。図７に示す動作は、ヒント提供方法の一例である。なお、図７に示す動作は、データベースファイルＤＢＦａがサーバ装置２００から取得された後の情報処理装置１００の動作の一例である。ステップＳ１００、Ｓ１１０、Ｓ１２０、Ｓ１３０及びＳ１４０については、図３において説明した動作と同一又は同様であるため、詳細な説明を省略する。

ステップＳ１００では、処理装置１１０は、所定の契機を検出したか否かを判定する。処理装置１１０は、所定の契機を検出するまで、ステップＳ１００の処理を繰り返す。そして、処理装置１１０は、所定の契機を検出した場合、ステップＳ１１０において、ログ取得部１４０として機能し、ログを取得し、ログを取得した後、動作をステップＳ１２０に移す。ステップＳ１２０では、処理装置１１０は、第１推定モデル１４２として機能し、各ヒント項目の第１評価値をステップＳ１１０において取得したログを入力として算出する。

次に、ステップＳ１３０では、処理装置１１０は、探索部１４６として機能し、ステップＳ１２０において算出した第１評価値の中に、第１所定値以上の第１評価値が存在するか否かを判定する。第１所定値以上の第１評価値が存在しない場合、所定の契機に応じてヒントを提供する処理は、終了する。一方、第１所定値以上の第１評価値が存在する場合、処理装置１１０は、ステップＳ１４０において、ヒント表示部１４９として機能し、第１所定値以上の第１評価値のヒント項目を検索して表示する。この結果、例えば、図６の表示画面Ｄ１に示したように、第１評価値が第１所定値以上のヒント項目が表示される。ステップＳ１４０の処理が実行された後、情報処理装置１００の動作は、ステップＳ１５０に移る。

ステップＳ１５０では、処理装置１１０は、ステップＳ１４０において表示したヒント項目のうちの１つ又は複数のヒント項目が選択されたか否かを判定する。例えば、ユーザが、ステップＳ１４０において表示されたヒント項目を選択せずに表示画面を他の画面に遷移させた場合、処理装置１１０は、ヒント項目が選択されなかったと判定する。例えば、図６に示した表示画面Ｄ１において、“このヒントを終了する”が選択された場合、ヒント項目が選択されることなく、表示画面Ｄ１は他の画面に遷移する。ヒント項目が選択されなかった場合、情報処理装置１００の動作は、ステップＳ２０２に移る。一方、ヒント項目が選択された場合、情報処理装置１００の動作は、ステップＳ１６０に移る。

ステップＳ１６０では、処理装置１１０は、第２推定モデル１４４として機能し、ユーザにより選択されたヒント項目に含まれる下位項目の第２評価値をステップＳ１１０において取得したログを入力として算出する。例えば、第２推定モデル１４４は、データベースファイルＤＢＦａに登録されている複数の下位項目のそれぞれの第２評価値を、ステップＳ１１０において取得されたログを入力として算出する。そして、第２推定モデル１４４は、例えば、ユーザにより選択されたヒント項目に含まれる下位項目の第２評価値をヒントＩＤに対応付け、対応付けた結果を記憶装置１６０等に記憶する。あるいは、第２推定モデル１４４は、ユーザにより選択されたヒント項目に含まれる下位項目の第２評価値をヒントＩＤに対応付け、対応付けた結果をヒント表示部１４９に通知してもよい。

次に、ステップＳ１７０では、処理装置１１０は、ヒント表示部１４９として機能し、ユーザにより選択されたヒント項目に含まれる下位項目を、ステップＳ１６０において算出した第２評価値の高い順に表示する。この結果、例えば、図６の表示画面Ｄ２に示したように、ユーザにより選択されたヒント項目の下位項目が第２評価値の高い順に表示される。

次に、ステップＳ１８０では、処理装置１１０は、ステップＳ１７０において表示した下位項目のうちの１つ又は複数の下位項目が選択されたか否かを判定する。例えば、ユーザが、ステップＳ１７０において表示された下位項目を選択せずに表示画面を他の画面に遷移させた場合、処理装置１１０は、下位項目が選択されなかったと判定する。例えば、図６に示した表示画面Ｄ２において、“このヒントを終了する”が選択された場合、下位項目が選択されることなく、表示画面Ｄ２は他の画面に遷移する。下位項目が選択されなかった場合、情報処理装置１００の動作は、ステップＳ２０２に移る。一方、下位項目が選択された場合、情報処理装置１００の動作は、ステップＳ１９０に移る。

ステップＳ１９０では、処理装置１１０は、ヒント表示部１４９として機能し、ユーザにより選択された下位項目の内容とフィードバック用のチェックボックスとを表示する。この結果、例えば、図６の表示画面Ｄ３に示したように、ユーザにより選択された下位項目の詳細なヒント内容とフィードバック用のチェックボックスとが表示される。図６に示した例では、“このヒントは役に立ちましたか？”の問いと、“はい”及び“いいえ”をそれぞれ選択するチェックボックスとが表示される。

次に、ステップＳ２００では、処理装置１１０は、ステップＳ１７０において表示したヒント（下位項目の内容）が役に立ったか否かを判定する。例えば、処理装置１１０は、“このヒントは役に立ちましたか？”の問いに対する回答として“はい”のチェックボックスがチェックされた場合、ヒントが役に立ったと判定する。また、処理装置１１０は、“このヒントは役に立ちましたか？”の問いに対する回答として“いいえ”のチェックボックスがチェックされた場合、ヒントが役に立たなかったと判定する。

なお、例えば、ユーザが、チェックボックスをチェックせずに表示画面を他の画面に遷移させた場合、ヒントが役に立ったか否かのいずれと判定するかは、予め決められている。ヒントが役に立った場合、情報処理装置１００の動作は、ステップＳ２１０に移る。一方、ヒントが役に立たなかった場合、情報処理装置１００の動作は、ステップＳ２０２に移る。

ステップＳ２０２では、処理装置１１０は、フィードバック値を“１”に設定し、フィードバック値を“１”に設定した後、動作をステップＳ２２０に移す。

ステップＳ２１０では、処理装置１１０は、フィードバック値を“２”に設定し、フィードバック値を“２”に設定した後、動作をステップＳ２２０に移す。例えば、フィードバック値は、値が高くなるほど、ユーザの所望するヒントに近い内容のヒントが推定されたことを示す。

ステップＳ２２０では、処理装置１１０は、推定モデル学習部１５０として機能し、表示内容に対するユーザの反応を第１推定モデル１４２及び第２推定モデル１４４に反映する。例えば、推定モデル学習部１５０は、ステップＳ２０２又はステップＳ２１０において設定されたフィードバック値を第１推定モデル１４２及び第２推定モデル１４４に反映して、第１推定モデル１４２及び第２推定モデル１４４に学習させる。学習により、第１推定モデル１４２が算出する第１評価値の推定精度及び第２推定モデル１４４が算出する第２評価値の推定精度が向上する。この結果、情報処理装置１００の使い勝手を向上させることができる。

なお、情報処理装置１００の動作は、図７に示した動作に限定されない。例えば、図８に示すように、第１推定モデル１４２と第２推定モデル１４４とで異なるフィードバック値が反映されてもよい。また、情報処理装置１００は、ステップＳ１９０において表示したチェックボックスをユーザがチェックせずに表示画面を他の画面に遷移させた場合、フィードバック値を、ヒントが役に立たなかったと場合とヒントが役に立った場合との中間の値（例えば、１．５）に設定してもよい。

図８は、図４に示した情報処理装置１００の動作の別の例を示すフローチャートである。図８に示す動作は、ヒント提供方法の一例である。なお、図８に示す動作では、ステップＳ１５２の処理、ステップＳ１８２の処理又はステップＳ２０３の処理が図７に示したステップＳ２０２の処理の代わりに実行され、ステップＳ２１１の処理が図７に示したステップＳ２１０の処理の代わりに実行される。また、ステップＳ２２１の処理が図７に示したステップＳ２２０の処理の代わりに実行される。図８のその他の動作は、図７に示した動作と同一である。したがって、図８では、ステップＳ１５２、Ｓ１８２、Ｓ２０３、Ｓ２１１及びＳ２２１の各々の処理を中心に情報処理装置１００の動作を説明する。

ステップＳ１５２の処理は、ステップＳ１５０において、ヒント項目が選択されなかったと判定された場合、実行される。また、ステップＳ１８２の処理は、ステップＳ１８０において、下位項目が選択されなかったと判定された場合、実行される。また、ステップＳ２０３の処理は、ステップＳ２００において、ヒントが役に立たなかったと判定された場合、実行される。そして、ステップＳ２１１の処理は、ステップＳ２００において、ヒントが役に立ったと判定された場合、実行される。

ステップＳ１５２では、処理装置１１０は、第１フィードバック値を“１”に設定し、第１フィードバック値を設定した後、動作をステップＳ２２１に移す。第１フィードバック値は、第１推定モデル１４２に反映するフィードバック値であり、値が高くなるほど、ユーザの所望するヒントに近い内容のヒントを含むヒント項目が推定されたことを示す。

ステップＳ１８２では、処理装置１１０は、第１フィードバック値を“２”に設定し、第２フィードバック値を“１”に設定し、第１フィードバック値及び第２フィードバック値を設定した後、動作をステップＳ２２１に移す。第２フィードバック値は、第２推定モデル１４４に反映するフィードバック値であり、値が高くなるほど、ユーザの所望するヒントに近い内容のヒントを含む下位項目が推定されたことを示す。

ステップＳ２０３では、処理装置１１０は、第１フィードバック値を“３”に設定し、第２フィードバック値を“１”に設定し、第１フィードバック値及び第２フィードバック値を設定した後、動作をステップＳ２２１に移す。

ステップＳ２１１では、処理装置１１０は、第１フィードバック値を“３”に設定し、第２フィードバック値を“２”に設定し、第１フィードバック値及び第２フィードバック値を設定した後、動作をステップＳ２２１に移す。

ステップＳ２２１では、処理装置１１０は、推定モデル学習部１５０として機能し、表示内容に対するユーザの反応を第１推定モデル１４２及び第２推定モデル１４４に反映する。例えば、推定モデル学習部１５０は、ステップＳ１５２、ステップＳ１８２、ステップＳ２０３又はステップＳ２１１において設定された第１フィードバック値、およびステップＳ１１０において取得されたログを基に、第１推定モデル１４２を更新する。さらに、推定モデル学習部１５０は、ステップＳ１８２、ステップＳ２０３又はステップＳ２１１において設定された第２フィードバック値、およびステップＳ１１０において取得されたログを基に、第２推定モデル１４４を更新する。図８に示す動作では、第１推定モデル１４２及び第２推定モデル１４４にそれぞれ反映するフィードバック値を図７に示した動作に比べて細かく設定することができるため、学習を効率よく実行することができる。

なお、図８に示す動作においても、情報処理装置１００は、ステップＳ１９０において表示したチェックボックスをユーザがチェックせずに表示画面を他の画面に遷移させた場合、第１フィードバック値及び第２フィードバック値を、ヒントが役に立たなかったと場合とヒントが役に立った場合との中間の値に設定してもよい。

図９は、図４に示したシステム１０の動作の一例を示すシーケンスチャートである。図７において説明した動作と同一又は同様の動作については、同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。例えば、ステップＳ１００ａ、Ｓ１３０ａ、Ｓ１４０ａ、Ｓ１５０ａ、Ｓ１８０ａ及びＳ２２０ａは、図７において説明したステップＳ１００、Ｓ１３０、Ｓ１４０、Ｓ１５０、Ｓ１８０及びＳ２２０にそれぞれ対応する。また、例えば、ステップＳ１１０、Ｓ１２０、Ｓ１６０、Ｓ１７０及びＳ１９０は、図７において説明したステップＳ１１０、Ｓ１２０、Ｓ１６０、Ｓ１７０及びＳ１９０と同一である。なお、図９に示す動作では、表示契機（所定の契機）は、サポートアプリの起動である。

ステップＳ１０では、情報処理装置１００は、データベースファイルＤＢＦａのダウンロードを実行する。例えば、情報処理装置１００は、データベースファイルＤＢＦａのダウンロードを要求するデータベースファイル要求を、サーバ装置２００に送信する。データベースファイル要求を受けたサーバ装置２００は、データベースファイルＤＢＦａを情報処理装置１００に転送する。そして、情報処理装置１００は、サーバ装置２００から転送されたデータベースファイルＤＢＦを、記憶装置１６０又はストレージ１６２に記憶する。

次に、ステップＳ２０では、情報処理装置１００は、第１推定モデル１４２及び第２推定モデル１４４のインストールを実行する。例えば、情報処理装置１００は、第１推定モデル１４２及び第２推定モデル１４４のダウンロードを要求する推定モデル要求を、サーバ装置２００に送信する。推定モデル要求を受けたサーバ装置２００は、第１推定モデル１４２及び第２推定モデル１４４を情報処理装置１００に転送する。例えば、サーバ装置２００は、第１推定モデル１４２を実現するプログラム及び第２推定モデル１４４を実現するプログラムを情報処理装置１００に転送する。そして、情報処理装置１００は、サーバ装置２００から転送されたプログラム（第１推定モデル１４２を実現するプログラム及び第２推定モデル１４４を実現するプログラム）を実行することにより、第１推定モデル１４２及び第２推定モデル１４４をインストールする。

次に、ステップＳ１００ａでは、情報処理装置１００は、ユーザによるサポートアプリの起動操作を受け付けたことを、表示契機として検出する。また、情報処理装置１００は、ユーザによるサポートアプリの起動操作を受け付けたことに応答して、サポートアプリを起動する。

次に、ステップＳ１１０では、情報処理装置１００は、ステップＳ１００ａにおいて表示契機（サポートアプリの起動）を検出したため、ログを記憶装置１６０等から取得する。次に、ステップＳ１２０では、情報処理装置１００は、各ヒント項目の第１評価値をステップＳ１１０で取得したログを第１推定モデル１４２に入力することによって算出する。そして、情報処理装置１００は、各ヒント項目の第１評価値を各ヒント項目のヒント項目ＩＤに対応付け、対応付けた結果を記憶装置１６０等に記憶する。

次に、ステップＳ１３０ａでは、情報処理装置１００は、ステップＳ１２０において算出した第１評価値が第１所定値以上のヒント項目ＩＤ（ヒント項目）を抽出する。次に、ステップＳ１４０ａでは、情報処理装置１００は、ステップＳ１３０ａで抽出したヒント項目ＩＤに対応するヒント項目を、データベースファイルＤＢＦａから検索して表示する。この結果、例えば、図６の表示画面Ｄ１に示したように、第１評価値が第１所定値以上のヒント項目が表示される。

次に、ステップＳ１５０ａでは、情報処理装置１００は、ユーザによるヒント項目の選択を受け付けたことを、ヒント項目の選択として検出する。また、情報処理装置１００は、ユーザによるヒント項目の選択を受け付けたことに応答して、ユーザが選択したヒント項目をステップＳ１４０ａにおいて表示したヒント項目から特定する。この結果、ヒント項目が選択される。

次に、ステップＳ１６０では、情報処理装置１００は、ステップ１５０ａにおいて選択されたヒント項目に含まれる下位項目の第２評価値を、ステップＳ１１０において取得したログを第２推定モデル１４４に入力して算出する。そして、情報処理装置１００は、算出した下位項目の第２評価値を下位項目のヒントＩＤに対応付け、対応付けた結果を記憶装置１６０等に記憶する。

次に、ステップＳ１７０では、情報処理装置１００は、ステップ１５０ａにおいて選択されたヒント項目に含まれる下位項目を、ステップＳ１６０において算出した第２評価値の高い順に表示する。例えば、情報処理装置１００は、ステップＳ１６０において算出した第２評価値（ステップ１５０ａにおいて選択されたヒント項目に含まれる下位項目の第２評価値）に対応付けられたヒントＩＤに対応する下位項目を、データベースファイルＤＢＦａから検索して、第２評価値の高い順に表示する。この結果、例えば、図６の表示画面Ｄ２に示したように、ユーザにより選択されたヒント項目の下位項目が第２評価値の高い順に表示される。

次に、ステップＳ１８０ａでは、情報処理装置１００は、ユーザによる下位項目の選択を受け付けたことを、下位項目の選択として検出する。また、情報処理装置１００は、ユーザによる下位項目の選択を受け付けたことに応答して、ユーザが選択した下位項目をステップＳ１７０において表示した下位項目から特定する。この結果、下位項目が選択される。

次に、ステップＳ１９０では、情報処理装置１００は、ステップＳ１８０ａにおいて選択された下位項目の内容とフィードバック用のチェックボックスとを表示する。この結果、例えば、図６の表示画面Ｄ３に示したように、ユーザにより選択された下位項目の詳細なヒント内容とフィードバック用のチェックボックスとが表示される。

次に、ステップＳ２２０ａでは、情報処理装置１００は、ユーザによるチェックボックスの操作を受け付けると、表示内容に対するユーザの反応を第１推定モデル１４２及び第２推定モデル１４４に反映する。

例えば、情報処理装置１００は、“このヒントは役に立ちましたか？”の問いに対する回答として“はい”のチェックボックスがユーザによりチェックされた場合、ステップＳ１９０において表示したヒントが役に立ったことを第１推定モデル１４２及び第２推定モデル１４４に反映する。具体的には、推定モデル学習部１５０は、ヒントが役に立ったことを表すユーザの反応および直前の所定の期間のログを基に、第１推定モデル１４２及び第２推定モデル１４４を更新する。あるいは、情報処理装置１００は、“このヒントは役に立ちましたか？”の問いに対する回答として“いいえ”のチェックボックスがユーザによりチェックされた場合、ステップＳ１９０において表示したヒントが役に立たなかったことを第１推定モデル１４２及び第２推定モデル１４４に反映する。具体的には、推定モデル学習部１５０は、ヒントが役に立たなかったことを表すユーザの反応および直前の所定の期間のログを基に、第１推定モデル１４２及び第２推定モデル１４４を更新する。なお、サーバ装置２００（推定モデル生成部２２０ａ）が推定モデル学習部１５０のこれらの処理を実行してもよい。

以上の学習により、第１推定モデル１４２が算出する第１評価値の推定精度及び第２推定モデル１４４が算出する第２評価値の推定精度が向上する。この結果、情報処理装置１００の使い勝手を向上させることができる。

以上、第２実施形態においても、第１実施形態と同様の効果を得ることができる。また、第２実施形態では、情報処理装置１００は、複数のヒント項目をさらに分類する複数の下位項目の各々について、ユーザの所望するヒントを含む下位項目であるかの確からしさを示す第２評価値を、少なくともログを入力として算出する第２推定モデル１４４を有する。そして、ヒント表示部１４９は、第１評価値が第１所定値以上のヒント項目を表示し、表示したヒント項目のうちの少なくとも１つがユーザにより選択された場合、複数の下位項目のうち、ユーザにより選択されたヒント項目に含まれる下位項目を第２評価値に基づいて表示する。第２実施形態では、ユーザにより選択されたヒント項目の下位項目が表示されるため、ユーザにより選択されたヒント項目に含まれる複数のヒントの詳細な内容が表示される場合に比べて、ユーザは所望するヒントを容易に見つけることができる。

さらに、ユーザにより選択されたヒント項目の下位項目が第２評価値の高い順に表示される場合、ユーザにより選択されたヒント項目の下位項目が不規則に表示される場合に比べて、ユーザは所望するヒントを容易に見つけることができる。

また、情報処理装置１００は、表示されたヒント項目に対するユーザの操作結果を第１推定モデル１４２及び第２推定モデル１４４に反映する推定モデル学習部１５０を有する。推定モデル学習部１５０により、第１推定モデル１４２及び第２推定モデル１４４が更新されるため、第１評価値の推定精度及び第２評価値の推定精度を向上させることができる。

また、情報処理装置１００は、サーバ装置２００から第１推定モデル１４２及び第２推定モデル１４４を取得する推定モデル取得部１３２を有する。例えば、情報処理装置１００は、推定モデル取得部１３２が最新の第１推定モデル１４２及び第２推定モデル１４４をサーバ装置２００から取得することにより、最新の第１推定モデル１４２及び第２推定モデル１４４を使用して第１評価値及び第２評価値を算出できる。

[３．第３実施形態]
第３実施形態と上述した第２実施形態の主な相違点は、第１評価値が第１所定値より高い第２所定値以上であるヒント項目が存在する場合に、ヒント項目の表示がスキップされて、第１評価値が第２所定値以上であるヒント項目に含まれる下位項目が第２評価値の高い順に表示される点である。

図１０は、本発明の第３実施形態に係るシステム１０の全体構成を示すブロック図である。図１から図９において説明した要素と同一又は同様の要素については、同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。図１０に示すシステム１０は、図４に示したシステム１０と同一の構成である。例えば、システム１０は、情報処理装置１００、ネットワークＮＷ及びサーバ装置２００を備える。

図１０に示す情報処理装置１００は、図４に示した情報処理装置１００と同一の構成である。例えば、情報処理装置１００は、処理装置１１０、記憶装置１６０、ストレージ１６２、通信装置１７０、入力装置１８０及び出力装置１９０を具備するコンピュータシステムにより実現される。但し、記憶装置１６０に記憶される制御プログラムＰＲ１ｂは、図４に示した制御プログラムＰＲ１ａと相違する。情報処理装置１００の各要素は、単体又は複数のバスによって相互に接続される。また、情報処理装置１００の各要素は、単数又は複数の機器によって構成され、情報処理装置１００の一部の要素は省略されてもよい。

図１０に示す処理装置１１０は、図４に示した制御プログラムＰＲ１ａの代わりに制御プログラムＰＲ１ｂを実行することを除いて、図４に示した処理装置１１０と同一又は同様である。例えば、処理装置１１０は、記憶装置１６０から制御プログラムＰＲ１ｂを読み出して実行することによって、ヒント提供部１２０ｂとして機能する。

ヒント提供部１２０ｂは、図４に示したヒント提供部１２０ａと同様に、情報処理装置１００の使い方のヒントをユーザに提供する。例えば、ヒント提供部１２０ｂは、ユーザの所望するヒントを含むヒント項目をログに基づいて推定し、推定結果の確からしさが高いヒント項目を表示する。なお、図１０のヒント提供部１２０ｂ内に示したファイル取得部１３０、推定モデル取得部１３２、ログ取得部１４０、第１推定モデル１４２、第２推定モデル１４４、探索部１４７、ヒント表示部１４９及び推定モデル学習部１５０は、ヒント提供部１２０ｂの機能ブロックの一例である。すなわち、情報処理装置１００は、ファイル取得部１３０、推定モデル取得部１３２、ログ取得部１４０、第１推定モデル１４２、第２推定モデル１４４、探索部１４７、ヒント表示部１４９及び推定モデル学習部１５０を有する。

図１０に示すファイル取得部１３０、推定モデル取得部１３２、ログ取得部１４０、第１推定モデル１４２及び推定モデル学習部１５０は、図４に示したファイル取得部１３０、推定モデル取得部１３２、ログ取得部１４０、第１推定モデル１４２及び推定モデル学習部１５０と同一である。また、図１０に示す第２推定モデル１４４及びヒント表示部１４９は、第１評価値が第１所定値より高い第２所定値以上であるヒント項目が存在する場合の動作を除いて、図４に示した第２推定モデル１４４及びヒント表示部１４９と同一である。図１０では、ヒント提供部１２０ｂと図４に示したヒント提供部１２０ａとの相違点である探索部１４７を中心に説明する。

探索部１４７は、図４に示した探索部１４６と同様に、複数のヒント項目から、第１評価値が第１所定値以上であるヒント項目を探索する。さらに、探索部１４７は、複数のヒント項目から、第１評価値が第１所定値より高い第２所定値以上であるヒント項目を探索する。例えば、探索部１４７は、第１推定モデル１４２により算出された第１評価値から、第２所定値以上の第１評価値を探索する。そして、探索部１４７は、第２所定値以上の第１評価値に対応付けられたヒント項目ＩＤを記憶装置１６０等に記憶する。あるいは、探索部１４７は、第２所定値以上の第１評価値に対応付けられたヒント項目ＩＤを第２推定モデル１４４に通知してもよい。

第２推定モデル１４４は、第１評価値が第２所定値以上であるヒント項目に含まれる下位項目の第２評価値を算出する。具体的には、第２推定モデル１４４は、データベースファイルＤＢＦａに登録されている複数の下位項目のそれぞれの第２評価値を、ログ取得部１４０で取得されたログを入力として算出する。そして、第２推定モデル１４４は、例えば、第１評価値が第２所定値以上であるヒント項目に含まれる下位項目の第２評価値をヒントＩＤに対応付け、対応付けた結果を記憶装置１６０等に記憶する。あるいは、第２推定モデル１４４は、第１評価値が第２所定値以上であるヒント項目に含まれる下位項目の第２評価値をヒントＩＤに対応付け、対応付けた結果をヒント表示部１４９に通知してもよい。

ヒント表示部１４９は、図４に示したヒント表示部１４８と同様に、複数のヒント項目のうち、第１評価値が第１所定値以上であるヒント項目を表示し、表示したヒント項目のうちの少なくとも１つがユーザにより選択された場合、複数の下位項目のうち、ユーザにより選択されたヒント項目に含まれる下位項目を第２評価値に基づいて表示する。さらに、ヒント表示部１４９は、第１評価値が第２所定値以上であるヒント項目が存在する場合、第１評価値が第１所定値以上であるヒント項目を表示することなく、第１評価値が第２所定値以上であるヒント項目に含まれる下位項目を、第２評価値の高い順に表示する。

図１０に示すサーバ装置２００は、図４に示したサーバ装置２００と同一の構成である。例えば、サーバ装置２００は、処理装置２１０、記憶装置２６０及び通信装置２７０を備える。例えば、処理装置２１０は、記憶装置２６０から制御プログラムＰＲ２ａを読み出して実行することによって、推定モデル生成部２２０ａとして機能する。

なお、情報処理装置１００及びサーバ装置２００の構成は、図１０に示す例に限定されない。例えば、ファイル取得部１３０、推定モデル取得部１３２及び推定モデル学習部１５０のうちの１つ又は複数は、情報処理装置１００から省かれてもよい。

図１１は、図１０に示した情報処理装置１００の動作の一例を示すフローチャートである。図１１に示す動作は、ヒント提供方法の一例である。なお、図１１に示す動作は、ステップＳ１２２及びＳ１２４が図７に示した動作に追加されることを除いて、図７に示した動作と同一である。したがって、図１１では、ステップＳ１２２及びＳ１２４の各々の処理を中心に情報処理装置１００の動作を説明する。ステップＳ１２２の処理は、ステップＳ１２０の処理が実行された後、実行される。

ステップＳ１２２では、処理装置１１０は、探索部１４７として機能し、ステップＳ１２０において算出した第１評価値の中に、第２所定値以上の第１評価値が存在するか否かを判定する。第２所定値以上の第１評価値が存在しない場合、情報処理装置１００の動作は、ステップＳ１３０に移る。一方、第２所定値以上の第１評価値が存在する場合、情報処理装置１００の動作は、ステップＳ１２４に移る。

ステップＳ１２４では、処理装置１１０は、第２推定モデル１４４として機能し、第２所定値以上の第１評価値のヒント項目に含まれる下位項目の第２評価値をステップＳ１１０で取得したログを入力として算出する。例えば、第２推定モデル１４４は、データベースファイルＤＢＦａに登録されている複数の下位項目のそれぞれの第２評価値を、ステップＳ１１０において取得されたログを入力として算出する。そして、第２推定モデル１４４は、例えば、第１評価値が第２所定値以上のヒント項目に含まれる下位項目の第２評価値をヒントＩＤに対応付けて記憶装置１６０等に記憶する。あるいは、第２推定モデル１４４は、第１評価値が第２所定値以上のヒント項目に含まれる下位項目の第２評価値をヒントＩＤに対応付け、対応付けた結果をヒント表示部１４９に通知してもよい。ステップＳ１２４の処理が実行された後、情報処理装置１００の動作は、ステップＳ１７０に移る。

ステップＳ１７０では、処理装置１１０は、ヒント表示部１４９として機能し、ユーザにより選択されたヒント項目に含まれる下位項目、又は、第２所定値以上の第１評価値のヒント項目に含まれる下位項目を、第２評価値の高い順に表示する。例えば、ヒント表示部１４９は、第２所定値以上の第１評価値が存在する場合、第２所定値以上の第１評価値のヒント項目に含まれる下位項目を、ステップＳ１２４において算出した第２評価値の高い順に表示する。この場合、第１評価値が第１所定値以上であるヒント項目を表示する処理は、実行されずにスキップされる。なお、第２所定値以上の第２評価値が存在しない場合、ヒント表示部１４９は、図７において説明したように、ユーザにより選択されたヒント項目に含まれる下位項目を、ステップＳ１６０で算出した第２評価値の高い順に表示する。

なお、情報処理装置１００の動作は、図１１に示す例に限定されない。例えば、ステップＳ１２２及びＳ１２４の一連の処理は、図８に示した動作に追加されてもよい。あるいは、ステップＳ１２４において、第２推定モデル１４４は、第１評価値が最も高いヒント項目に含まれる下位項目の第２評価値をステップＳ１１０において取得したログを入力として算出してもよい。この場合、ヒント表示部１４９は、ステップＳ１７０において、第１評価値が最も高いヒント項目に含まれる下位項目を、第２評価値の高い順に表示する。例えば、情報処理装置１００は、第１評価値が第２所定値以上のヒント項目が複数存在する場合に、第１評価値が最も高いヒント項目に含まれる下位項目を第２評価値の高い順に表示することにより、表示する下位項目の増加を抑止できる。

以上、第３実施形態においても、第２実施形態と同様の効果を得ることができる。また、第３実施形態では、探索部１４７は、複数のヒント項目から、第１評価値が第１所定値より高い第２所定値以上であるヒント項目を探索する。そして、ヒント表示部１４９は、第１評価値が第２所定値以上であるヒント項目が存在する場合、第１評価値が第１所定値以上であるヒント項目を表示することなく、第１評価値が第２所定値以上であるヒント項目に含まれる下位項目を、第２評価値の高い順に表示する。したがって、第１評価値が第２所定値以上であるヒント項目が存在する場合、ユーザがヒント項目を選択する手間を省くことができ、情報処理装置１００の使い勝手を向上させることができる。

[４．第４実施形態]
第４実施形態と上述した第２実施形態の主な相違点は、第１評価値が第１所定値以上であるヒント項目を表示するという条件とは別に複数のヒントの各々に対して予め決められている第１表示条件を満たすヒントが表示される点である。

図１２は、本発明の第４実施形態に係る情報処理装置１００の全体構成を示すブロック図である。図１から図１１において説明した要素と同一又は同様の要素については、同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。図１２に示すシステム１０は、図４に示したシステム１０と同一の構成である。例えば、システム１０は、情報処理装置１００、ネットワークＮＷ及びサーバ装置２００を備える。

図１２に示す情報処理装置１００は、図４に示した情報処理装置１００と同一の構成である。例えば、情報処理装置１００は、処理装置１１０、記憶装置１６０、ストレージ１６２、通信装置１７０、入力装置１８０及び出力装置１９０を具備するコンピュータシステムにより実現される。但し、記憶装置１６０に記憶される制御プログラムＰＲ１ｃは、図４に示した制御プログラムＰＲ１ａと相違する。情報処理装置１００の各要素は、単体又は複数のバスによって相互に接続される。また、情報処理装置１００の各要素は、単数又は複数の機器によって構成され、情報処理装置１００の一部の要素は省略されてもよい。

図１２に示す処理装置１１０は、図４に示した制御プログラムＰＲ１ａの代わりに制御プログラムＰＲ１ｃを実行することを除いて、図４に示した処理装置１１０と同一又は同様である。例えば、処理装置１１０は、記憶装置１６０から制御プログラムＰＲ１ｃを読み出し、その制御プログラムＰＲ１ｃを実行することによって、ヒント提供部１２０ｃとして機能する。

ヒント提供部１２０ｃは、図４に示したヒント提供部１２０ａと同様に、情報処理装置１００の使い方のヒントをユーザに提供する。例えば、ヒント提供部１２０ｃは、ユーザの所望するヒントを含むヒント項目をログに基づいて推定し、推定結果の確からしさが高いヒント項目を表示する。なお、図１２のヒント提供部１２０ｃ内に示したファイル取得部１３０、推定モデル取得部１３２、ログ取得部１４０、第１推定モデル１４２、第２推定モデル１４４、探索部１４６、ヒント表示部１４９、推定モデル学習部１５０及び検出部１５２は、ヒント提供部１２０ｃの機能ブロックの一例である。すなわち、情報処理装置１００は、ファイル取得部１３０、推定モデル取得部１３２、ログ取得部１４０、第１推定モデル１４２、第２推定モデル１４４、探索部１４６、ヒント表示部１４９、推定モデル学習部１５０及び検出部１５２を有する。

図１２に示すファイル取得部１３０、推定モデル取得部１３２、ログ取得部１４０、第１推定モデル１４２、第２推定モデル１４４、探索部１４６、ヒント表示部１４９及び推定モデル学習部１５０は、図４に示したファイル取得部１３０、推定モデル取得部１３２、ログ取得部１４０、第１推定モデル１４２、第２推定モデル１４４、探索部１４６、ヒント表示部１４９及び推定モデル学習部１５０と同一である。また、図１２に示すヒント表示部１４９は、次の場合の動作を除いて、図４に示したヒント表示部１４９と同一である。この除かれる場合の動作は、第１評価値が第１所定値以上であるヒント項目を表示するという条件とは別に複数のヒントの各々に対して予め決められている第１表示条件を満たすヒントが存在する場合である。図１２では、ヒント提供部１２０ｃと図４に示したヒント提供部１２０ａとの相違点である検出部１５２を中心に説明する。

検出部１５２は、第１評価値が第１所定値以上であるヒント項目を表示するという条件とは別に複数のヒントの各々に対して予め決められている第１表示条件が満たされたヒントを検出する。そして、検出部１５２は、第１表示条件が満たされたヒントを検出した場合、第１表示条件が満たされたヒントを示すヒントＩＤを記憶装置１６０等に記憶する。あるいは、検出部１５２は、第１表示条件が満たされたヒントを検出した場合、第１表示条件が満たされたヒントを示すヒントＩＤをヒント表示部１４９に通知してもよい。なお、第１表示条件は、例えば、図５に示したデータベースファイルＤＢＦａに登録された表示契機と表示条件とを合わせた条件である。

例えば、表示契機として、オペレーティングシステムから取得できる値及び情報処理装置１００にインストールされたアプリケーションから取得できる値等が下位項目毎に設定される。具体的には、例えば、画面のタップ、画面の遷移、画面の回転、バッテリーの値の所定値以下への遷移、画面の切り替え、アプリケーションの起動、アプリケーションの追加／削除、ダイアログボックスのクローズ、通話状態、メディアの追加／削除、Ｗｉ－Ｆｉの切り替え、通知等が下位項目の内容に応じて表示契機として設定される。

また、例えば、表示条件として、情報処理装置１００から取得できる値等が下位項目毎に設定される。具体的には、例えば、画面の回転、画面の明るさの値、ネットワークの状態、音量、オペレーティングシステム等のバージョン、フォアグラウンドのアプリケーション、タップされた文言の情報、通知内容、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）接続のタイプ、現在の表示画面、通話状態、バッテリーの値、アプリケーションの起動回数、アプリケーションの使用回数、アプリケーションのインストール情報、アプリケーションの表示画面、所定のサービスのアカウントの設定状態等が下位項目の内容に応じて表示条件として設定される。

例えば、ヒント項目“メール”の下位項目“メールの設定”の表示契機がサポートアプリの起動であり、表示条件がメールを５回起動である場合、“メールの設定”の第１表示条件は、サポートアプリの起動時にメールが所定の単位時間内に５回以上起動されていることである。したがって、検出部１５２は、サポートアプリの起動時にメールが所定の単位時間内に５回以上起動されている場合、第１表示条件が満たされたヒントとして、“メールの設定”を検出する。

ヒント表示部１４９は、図４に示したヒント表示部１４８と同様に、複数のヒント項目のうち、第１評価値が第１所定値以上であるヒント項目を表示し、表示したヒント項目のうちの少なくとも１つがユーザにより選択された場合、複数の下位項目のうち、ユーザにより選択されたヒント項目に含まれる下位項目を第２評価値に基づいて表示する。さらに、ヒント表示部１４９は、第１表示条件が満たされたヒントが検出された場合、第１表示条件が満たされたヒントを表示する。

図１２に示すサーバ装置２００は、図４に示したサーバ装置２００と同一の構成である。例えば、サーバ装置２００は、処理装置２１０、記憶装置２６０及び通信装置２７０を備える。例えば、処理装置２１０は、記憶装置２６０から制御プログラムＰＲ２ａを読み出し、制御プログラムＰＲ２ａを実行することによって、推定モデル生成部２２０ａとして機能する。

なお、情報処理装置１００及びサーバ装置２００の構成は、図１２に示す例に限定されない。例えば、ファイル取得部１３０、推定モデル取得部１３２及び推定モデル学習部１５０のうちの１つ又は複数は、情報処理装置１００から省かれてもよい。また、情報処理装置１００は、探索部１４６の代わりに、図１０に示した探索部１４７を有してもよい。この場合、ヒント表示部１４９は、第１評価値が第２所定値以上であるヒント項目が存在する場合、図１０等において説明したように、第１評価値が第２所定値以上であるヒント項目に含まれる下位項目を、第２評価値の高い順に表示する。

図１３は、図１２に示した情報処理装置１００の動作の一例を示すフローチャートである。図１３に示す動作は、ヒント提供方法の一例である。なお、図１３に示す例では、情報処理装置１００は、第１処理と第２処理とを並列に実行する。第１処理は、図７に示した動作と同一である。したがって、図１３では、第２処理について説明する。

ステップＳ３１０では、処理装置１１０は、検出部１５２として機能し、第１表示条件を満たすヒントが存在するか否かを判定する。第１表示条件を満たすヒントが存在しない場合、情報処理装置１００の動作は、ステップＳ３１０に戻る。一方、第１表示条件を満たすヒントが存在する場合、情報処理装置１００の動作は、ステップＳ３２０に移る。

ステップＳ３２０では、処理装置１１０は、ヒント表示部１４９として機能し、第１表示条件を満たすヒントを表示する。図１３に示す動作では、第１推定モデル１４２による推定結果を表示する条件とは別の第１表示条件を満たすヒントが存在する場合にも、ユーザにヒントが提供されるため、情報処理装置１００の使い勝手を向上させることができる。なお、情報処理装置１００の動作は、図１３に示す例に限定されない。例えば、第１処理は、図８に示した動作でもよいし、図１１に示した動作でもよい。

以上、第４実施形態においても、第２実施形態と同様の効果を得ることができる。また、第４実施形態では、情報処理装置１００は、複数のヒントの各々に対して予め決められている第１表示条件が満たされたヒントを検出する検出部１５２を有する。そして、ヒント表示部１４９は、第１表示条件が満たされたヒントが検出された場合、第１表示条件が満たされたヒントを表示する。第４実施形態では、第１推定モデル１４２による推定結果を表示する条件とは別の第１表示条件を満たすヒントが存在する場合にも、ユーザにヒントが提供されるため、情報処理装置１００の使い勝手を向上させることができる。

[５．第５実施形態]
第５実施形態と上述した第４実施形態の主な相違点は、第１表示条件より緩い第２表示条件を満たすヒントに対応する下位項目の第２評価値が第３所定値以上である場合に、第２表示条件を満たすヒントが表示される点である。

図１４は、本発明の第５実施形態に係る情報処理装置１００の全体構成を示すブロック図である。図１から図１３において説明した要素と同一又は同様の要素については、同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。図１４に示すシステム１０は、図１２に示したシステム１０と同一の構成である。例えば、システム１０は、情報処理装置１００、ネットワークＮＷ及びサーバ装置２００を備える。

図１４に示す情報処理装置１００は、図１２に示した情報処理装置１００と同一の構成である。例えば、情報処理装置１００は、処理装置１１０、記憶装置１６０、ストレージ１６２、通信装置１７０、入力装置１８０及び出力装置１９０を具備するコンピュータシステムにより実現される。但し、記憶装置１６０に記憶される制御プログラムＰＲ１ｄは、図１２に示した制御プログラムＰＲ１ｃと相違する。情報処理装置１００の各要素は、単体又は複数のバスによって相互に接続される。また、情報処理装置１００の各要素は、単数又は複数の機器によって構成され、情報処理装置１００の一部の要素は省略されてもよい。

図１４に示す処理装置１１０は、図１２に示した制御プログラムＰＲ１ｃの代わりに制御プログラムＰＲ１ｄを実行することを除いて、図１２に示した処理装置１１０と同一又は同様である。例えば、処理装置１１０は、記憶装置１６０から制御プログラムＰＲ１ｄを読み出し、制御プログラムＰＲ１ｄを実行することによって、ヒント提供部１２０ｄとして機能する。

ヒント提供部１２０ｄは、図１２に示したヒント提供部１２０ｃと同様に、情報処理装置１００の使い方のヒントをユーザに提供する。例えば、ヒント提供部１２０ｄは、ユーザの所望するヒントを含むヒント項目をログに基づいて推定し、推定結果の確からしさが高いヒント項目を表示する。なお、図１２のヒント提供部１２０ｄ内に示したファイル取得部１３０、推定モデル取得部１３２、ログ取得部１４０、第１推定モデル１４２、第２推定モデル１４４、探索部１４６、ヒント表示部１４９、推定モデル学習部１５０及び検出部１５３は、ヒント提供部１２０ｄの機能ブロックの一例である。すなわち、情報処理装置１００は、ファイル取得部１３０、推定モデル取得部１３２、ログ取得部１４０、第１推定モデル１４２、第２推定モデル１４４、探索部１４６、ヒント表示部１４９、推定モデル学習部１５０及び検出部１５３を有する。

図１４に示すファイル取得部１３０、推定モデル取得部１３２、ログ取得部１４０、第１推定モデル１４２、探索部１４６、ヒント表示部１４９及び推定モデル学習部１５０は、図１２に示したファイル取得部１３０、推定モデル取得部１３２、ログ取得部１４０、第１推定モデル１４２、探索部１４６、ヒント表示部１４９及び推定モデル学習部１５０と同一である。また、図１４に示す第２推定モデル１４４は、第１表示条件より緩い第２表示条件を満たすヒントが存在する場合の動作を除いて、図１２に示した第２推定モデル１４４と同一である。また、図１４に示すヒント表示部１４９は、第２表示条件を満たすヒントに対応する下位項目の第２評価値が第３所定値以上である場合の動作を除いて、図１２に示したヒント表示部１４９と同一である。図１４では、ヒント提供部１２０ｄと図１２に示したヒント提供部１２０ｃとの相違点である検出部１５３を中心に説明する。

検出部１５３は、図１２に示した検出部１５３と同様に、第１表示条件が満たされたヒントを検出する。さらに、検出部１５３は、第１表示条件より緩い第２表示条件が満たされたヒントを検出する。すなわち、検出部１５３は、第１評価値が第１所定値以上であるヒント項目を表示するという条件とは別に、次の条件が満たされたヒントを検出する。具体的には、検出部１５３は、複数のヒントの各々に対して予め決められている第１表示条件が満たされたヒント及び第１表示条件より緩い第２表示条件が満たされたヒントを検出する。そして、検出部１５３は、第２表示条件が満たされたヒントを検出した場合、第２表示条件が満たされたヒントを示すヒントＩＤを記憶装置１６０等に記憶する。あるいは、検出部１５３は、第２表示条件が満たされたヒントを検出した場合、第２表示条件が満たされたヒントを示すヒントＩＤを第２推定モデル１４４に通知してもよい。

例えば、ヒント項目“メール”の下位項目“メールの設定”の第２表示条件は、第１表示条件がサポートアプリの起動時にメールが所定の単位時間内に５回以上起動されていることである場合、サポートアプリの起動時にメールが所定の単位時間内にｈ回以上起動されていることである。なお、ｈは、１以上４以下の整数である。例えば、ｈが３の場合、検出部１５３は、サポートアプリの起動時にメールが所定の単位時間内に３回以上起動されていると、第２表示条件が満たされたヒントとして、“メールの設定”を検出する。第２表示条件は、例えば、データベースファイルＤＢＦａの表示条件に登録される。なお、ヒント項目“メール”の下位項目“メールの設定”の第２表示条件は、上述の例に限定されない。

第２推定モデル１４４は、第２表示条件が満たされたヒントに対応する下位項目の第２評価値を算出する。具体的には、第２推定モデル１４４は、データベースファイルＤＢＦａに登録されている複数の下位項目のそれぞれの第２評価値を、ログ取得部１４０で取得されたログを入力として算出する。そして、第２推定モデル１４４は、例えば、第２表示条件が満たされたヒントに対応する下位項目の第２評価値をヒントＩＤに対応付け、対応付けた結果を記憶装置１６０等に記憶する。あるいは、第２推定モデル１４４は、第２表示条件が満たされたヒントに対応する下位項目の第２評価値をヒントＩＤに対応付け、対応付けた結果をヒント表示部１４９に通知してもよい。

ヒント表示部１４９は、図１２に示したヒント表示部１４９と同様に、複数のヒント項目のうち、第１評価値が第１所定値以上であるヒント項目を表示する。そして、ヒント表示部１４９は、表示したヒント項目のうちの少なくとも１つがユーザにより選択された場合、複数の下位項目のうち、ユーザにより選択されたヒント項目に含まれる下位項目を第２評価値に基づいて表示する。また、ヒント表示部１４９は、第２表示条件が満たされたヒントに対応する下位項目の第２評価値が第３所定値以上である場合、第２表示条件が満たされたヒントを表示する。そして、ヒント表示部１４９は、第１表示条件が満たされたヒントが検出された場合、第１表示条件が満たされたヒントを表示する。

図１４に示すサーバ装置２００は、図１２に示したサーバ装置２００と同一の構成である。例えば、サーバ装置２００は、処理装置２１０、記憶装置２６０及び通信装置２７０を備える。例えば、処理装置２１０は、記憶装置２６０から制御プログラムＰＲ２ａを読み出し、制御プログラムＰＲ２ａを実行することによって、推定モデル生成部２２０ａとして機能する。

なお、情報処理装置１００及びサーバ装置２００の構成は、図１４に示す例に限定されない。例えば、ファイル取得部１３０、推定モデル取得部１３２及び推定モデル学習部１５０のうちの１つ又は複数は、情報処理装置１００から省かれてもよい。また、情報処理装置１００は、探索部１４６の代わりに、図１０に示した探索部１４７を有してもよい。この構成において、ヒント表示部１４９は、第１評価値が第２所定値以上であるヒント項目が存在する場合、図１０等において説明したように、第１評価値が第２所定値以上であるヒント項目に含まれる下位項目を、第２評価値の高い順に表示する。

図１５は、図１４に示した情報処理装置１００の動作の一例を示すフローチャートである。図１５に示す動作は、ヒント提供方法の一例である。なお、図１５に示す例では、情報処理装置１００は、第１処理と第２処理とを並列に実行する。第１処理は、図７に示した動作と同一である。したがって、図１５では、第２処理について説明する。

ステップＳ３００では、処理装置１１０は、検出部１５３として機能し、第２表示条件を満たすヒントが存在するか否かを判定する。第２表示条件を満たすヒントが存在しない場合、情報処理装置１００の動作は、ステップＳ３００に戻る。一方、第２表示条件を満たすヒントが存在する場合、情報処理装置１００の動作は、ステップＳ３１０に移る。

ステップＳ３１０では、処理装置１１０は、検出部１５３として機能し、第１表示条件を満たすヒントが存在するか否かを判定する。第１表示条件を満たすヒントが存在しない場合、情報処理装置１００の動作は、ステップＳ３３０に移る。一方、第１表示条件を満たすヒントが存在する場合、情報処理装置１００の動作は、ステップＳ３２０に移る。

ステップＳ３２０では、処理装置１１０は、ヒント表示部１４９として機能し、第１表示条件を満たすヒントを表示し、第２処理を終了する。

ステップＳ３３０では、処理装置１１０は、第２推定モデル１４４として機能し、第２表示条件を満たすヒントに対応する下位項目の第２評価値を算出する。例えば、処理装置１１０は、第２表示条件を満たすヒントの検出を契機に、ログ取得部１４０として機能し、ログを記憶装置１６０等から取得する。そして、第２推定モデル１４４は、データベースファイルＤＢＦａに登録されている複数の下位項目のそれぞれの第２評価値を、ログを入力として算出する。第２推定モデル１４４は、例えば、第２表示条件を満たすヒントに対応する下位項目の第２評価値をヒントＩＤに対応付け、対応付けた結果を記憶装置１６０等に記憶する。

次に、ステップＳ３４０では、処理装置１１０は、第２表示条件を満たすヒントに対応する下位項目の第２評価値が第３所定値以上か否かを判定する。なお、第３所定値は、第１処理において使用される第１所定値と同じ値でもよいし、異なる値でもよい。第２表示条件を満たすヒントに対応する下位項目の第２評価値が第３所定値以上の場合、情報処理装置１００の動作は、ステップＳ３５０に移る。一方、第２表示条件を満たすヒントに対応する下位項目の第２評価値が第３所定値未満の場合、第２処理は終了する。

ステップＳ３５０では、処理装置１１０は、ヒント表示部１４９として機能し、第２表示条件を満たすヒントを表示し、第２処理を終了する。図１５に示す動作では、第１表示条件より緩い条件の第２表示条件を満たすヒントの第２評価値が第３所定値以上の場合にも、ユーザにヒントが提供される。このため、図１５に示す動作では、ユーザの所望するヒントを図１３に示した動作に比べて効率よく提供することができる。このため、情報処理装置１００の使い勝手を向上させることができる。なお、情報処理装置１００の動作は、図１５に示す例に限定されない。例えば、第１処理は、図８に示した動作でもよいし、図１１に示した動作でもよい。

以上、第５実施形態においても、第４実施形態と同様の効果を得ることができる。また、第５実施形態では、情報処理装置１００は、複数のヒントの各々に対して予め決められている第１表示条件が満たされたヒント及び第１表示条件より緩い第２表示条件が満たされたヒントを検出する検出部１５３を有する。また、第２推定モデル１４４は、第２表示条件が満たされたヒントに対応する下位項目の第２評価値を算出する。そして、ヒント表示部１４９は、第２表示条件が満たされたヒントに対応する下位項目の第２評価値が第３所定値以上である場合、第２表示条件が満たされたヒントを表示する。第５実施形態では、第１表示条件より緩い第２表示条件が満たされたヒントの第２評価値が第３所定値以上の場合にも、ユーザにヒントが提供される。このため、情報処理装置１００の使い勝手を向上させることができる。

[６．第６実施形態]
第６実施形態と上述した第５実施形態の主な相違点は、表示回数が予め決められた上限値を超えたヒントの表示が抑止される点と、フィードバック値がサーバ装置２００に転送される点である。

図１６は、本発明の第６実施形態に係る情報処理装置１００の全体構成を示すブロック図である。図１から図１５において説明した要素と同一又は同様の要素については、同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。図１６に示すシステム１０は、図１４に示したシステム１０と同一の構成である。例えば、システム１０は、情報処理装置１００、ネットワークＮＷ及びサーバ装置２００を備える。

図１６に示す情報処理装置１００は、図１４に示した情報処理装置１００と同一の構成である。例えば、情報処理装置１００は、処理装置１１０、記憶装置１６０、ストレージ１６２、通信装置１７０、入力装置１８０及び出力装置１９０を具備するコンピュータシステムにより実現される。但し、記憶装置１６０に記憶される制御プログラムＰＲ１ｅは、図１４に示した制御プログラムＰＲ１ｄと相違する。情報処理装置１００の各要素は、単体又は複数のバスによって相互に接続される。また、情報処理装置１００の各要素は、単数又は複数の機器によって構成され、情報処理装置１００の一部の要素は省略されてもよい。

図１６に示す処理装置１１０は、図１４に示した制御プログラムＰＲ１ｄの代わりに制御プログラムＰＲ１ｅを実行することを除いて、図１４に示した処理装置１１０と同一又は同様である。例えば、処理装置１１０は、記憶装置１６０から制御プログラムＰＲ１ｅを読み出し、制御プログラムＰＲ１ｅを実行することによって、ヒント提供部１２０ｅとして機能する。

ヒント提供部１２０ｅは、図１４に示したヒント提供部１２０ｄと同様に、情報処理装置１００の使い方のヒントをユーザに提供する。例えば、ヒント提供部１２０ｅは、ユーザの所望するヒントを含むヒント項目をログに基づいて推定し、推定結果の確からしさが高いヒント項目を表示する。なお、図１４のヒント提供部１２０ｅ内に示したファイル取得部１３０、推定モデル取得部１３２、ログ取得部１４０、第１推定モデル１４２、第２推定モデル１４４、探索部１４６、ヒント表示部１４９、推定モデル学習部１５０、検出部１５３、表示抑止部１５４及び情報転送部１５６は、ヒント提供部１２０ｅの機能ブロックの一例である。すなわち、情報処理装置１００は、ファイル取得部１３０、推定モデル取得部１３２、ログ取得部１４０、第１推定モデル１４２、第２推定モデル１４４、探索部１４６、ヒント表示部１４９、推定モデル学習部１５０、検出部１５３、表示抑止部１５４及び情報転送部１５６を有する。

図１６に示すファイル取得部１３０、推定モデル取得部１３２、ログ取得部１４０、第１推定モデル１４２、第２推定モデル１４４、探索部１４６、ヒント表示部１４９、推定モデル学習部１５０及び検出部１５３は、図１４に示したファイル取得部１３０、推定モデル取得部１３２、ログ取得部１４０、第１推定モデル１４２、第２推定モデル１４４、探索部１４６、ヒント表示部１４９、推定モデル学習部１５０及び検出部１５３と同一である。図１６では、ヒント提供部１２０ｅと図１４に示したヒント提供部１２０ｄとの相違点である表示抑止部１５４及び情報転送部１５６を中心に説明する。

表示抑止部１５４は、複数のヒントの各々の表示回数を計数し、表示回数が予め決められた上限値を超えたヒントの表示を抑止する。例えば、同じヒントが上限値に達するまで複数回表示されると、ユーザがヒントの内容を覚える可能性が高くなる。この場合、ユーザが知っている内容のヒントを繰り返し表示することは、情報処理装置１００の使い勝手を低下させるおそれがある。図１６に示す情報処理装置１００では、表示回数が上限値を超えたヒントの表示を表示抑止部１５４が抑止することにより、情報処理装置１００の使い勝手を向上させることができる。なお、上限値は、ユーザのリテラシーに応じて変更されてもよい。

情報転送部１５６は、表示されたヒント項目に対するユーザの操作結果を示すフィードバック情報を、サーバ装置２００に転送する。フィードバック情報は、例えば、推定モデル学習部１５０が第１推定モデル１４２及び第２推定モデル１４４にフィードバックする情報（例えば、図７のフィードバック値、図８の第１フィードバック値及び第２フィードバック値等）と同じ情報である。

図１６に示すサーバ装置２００は、図１４に示したサーバ装置２００と同一の構成である。例えば、サーバ装置２００は、処理装置２１０、記憶装置２６０及び通信装置２７０を備える。例えば、処理装置２１０は、記憶装置２６０から制御プログラムＰＲ２ａを読み出して実行することによって、推定モデル生成部２２０ａとして機能する。例えば、推定モデル生成部２２０ａは、情報処理装置１００から転送されたフィードバック情報を第１推定モデル１４２及び第２推定モデル１４４にフィードバックして、第１推定モデル１４２及び第２推定モデル１４４に学習させる。この結果、推定モデル生成部２２０ａにより生成される第１推定モデル１４２及び第２推定モデル１４４の推定精度が向上する。

なお、情報処理装置１００及びサーバ装置２００の構成は、図１６に示す例に限定されない。例えば、表示抑止部１５４及び情報転送部１５６の一方は、情報処理装置１００から省かれてもよい。また、ファイル取得部１３０、推定モデル取得部１３２、推定モデル学習部１５０及び検出部１５３のうちの１つ又は複数は、情報処理装置１００から省かれてもよい。また、情報処理装置１００は、探索部１４６の代わりに、図１０に示した探索部１４７を有してもよい。この場合、ヒント表示部１４９は、第１評価値が第２所定値以上であるヒント項目が存在する場合、図１０等において説明したように、第１評価値が第２所定値以上であるヒント項目に含まれる下位項目を、第２評価値の高い順に表示する。あるいは、情報処理装置１００は、検出部１５３の代わりに、図１２に示した検出部１５２を有してもよい。

図１７Ａ及び図１７Ｂは、図１６に示した情報処理装置１００の動作の一例を示すフローチャートである。図１７Ａ及び図１７Ｂに示す動作は、ヒント提供方法の一例である。なお、図１７Ａ及び図１７Ｂに示す例では、情報処理装置１００は、第１処理と第２処理とを並列に実行する。第１処理は、ステップＳ１９２及びＳ２３０が図７に示した動作に追加されることを除いて、図７に示した動作と同一である。また、第２処理は、ステップＳ３６０が図１５に示した第２処理に追加されることを除いて、図１５に示した第２処理と同一である。したがって、図１７Ａでは、ステップＳ１９２及びＳ２３０の各々の処理を中心に第１処理について説明し、図１７Ｂでは、ステップＳ３６０の処理を中心に第２処理について説明する。

先ず、第１処理について説明する。ステップＳ１９２の処理は、ステップＳ１９２の処理が実行された後、実行され、ステップＳ２３０の処理は、ステップＳ２２０の処理が実行された後、実行される。

ステップＳ１９２では、処理装置１１０は、表示抑止部１５４として機能し、表示回数が上限値を超えたヒントの表示を抑止する。例えば、表示抑止部１５４は、ステップＳ１９０において表示されたヒントの表示回数を計数する。そして、表示抑止部１５４は、ステップＳ１９０において表示されたヒントの表示回数が上限値を超えた場合、ステップＳ１９０で表示されたヒントの以降の表示を抑止する。この結果、同じヒントが上限値を超えて繰り返し表示されることを抑止することができる。ステップＳ１９２の処理が実行された後、ステップＳ２００の処理が実行される。

ステップＳ２３０では、処理装置１１０は、情報転送部１５６として機能し、ステップＳ２０２又はステップＳ２１０において設定されたフィードバック値をサーバ装置２００に転送する。すなわち、情報転送部１５６は、表示内容に対するユーザの反応をサーバ装置２００に通知する。この結果、サーバ装置２００は、表示内容に対するユーザの反応を第１推定モデル１４２及び第２推定モデル１４４に学習させことができる。ステップＳ２３０の処理が終了することにより、第１処理は、終了する。

次に、第２処理について説明する。ステップＳ３６０の処理は、ステップＳ３２０の処理が実行された後、又は、ステップＳ３５０の処理が実行された後、実行される。

ステップＳ３６０では、処理装置１１０は、ステップＳ１９２と同様に、表示抑止部１５４として機能し、表示回数が上限値を超えたヒントの表示を抑止する。例えば、表示抑止部１５４は、ステップＳ３２０において表示されたヒントの表示回数、又は、ステップＳ３５０において表示されたヒントの表示回数を計数する。そして、表示抑止部１５４は、ヒントの表示回数が上限値を超えた場合、表示回数が上限値を超えたヒントの以降の表示を抑止する。ステップＳ３６０の処理が終了することにより、第２処理は、終了する。

なお、情報処理装置１００の動作は、図１７Ａ及び図１７Ｂに示す例に限定されない。例えば、ステップＳ１９２の処理は、ステップＳ２３０の処理が実行された後に実行されてもよい。また、第１処理は、図８に示した動作にステップＳ１９２及びＳ２３０が追加された処理でもよいし、図１１に示した動作にステップＳ１９２及びＳ２３０が追加された処理でもよい。また、第２処理は、図１３に示した第２処理にステップＳ３６０が追加された処理でもよい。

図１８は、図１６に示したシステム１０の動作の一例を示すシーケンスチャートである。なお、図１８は、図１７Ａに示した第１処理におけるシステム１０の動作の一例を示す。図１８に示す動作では、ステップＳ１９２及びＳ２３０が図９に示した情報処理装置１００の動作に追加され、ステップＳ２４０が図９に示したサーバ装置２００の動作に追加される。情報処理装置１００及びサーバ装置２００のその他の動作は、図９に示した動作と同一である。したがって、図１８では、ステップＳ１９２及びＳ２３０の各々の処理を中心に情報処理装置１００の動作を説明し、ステップＳ２４０の処理を中心にサーバ装置２００の動作を説明する。

ステップＳ１９２では、情報処理装置１００は、表示回数が上限値を超えたヒントの表示を抑止する。例えば、情報処理装置１００は、ステップＳ１９０において表示されたヒントの表示回数を計数する。そして、情報処理装置１００は、ステップＳ１９０において表示されたヒントの表示回数が上限値を超えた場合、ステップＳ１９０で表示されたヒントの以降の表示を抑止する。

次に、ステップＳ２２０ａでは、情報処理装置１００は、図９において説明したように、ユーザによるチェックボックスの操作を受け付けると、表示内容に対するユーザの反応を第１推定モデル１４２及び第２推定モデル１４４に反映する。

次に、ステップＳ２３０では、情報処理装置１００は、表示内容に対するユーザの反応をサーバ装置２００にフィードバックする。例えば、情報処理装置１００は、“このヒントは役に立ちましたか？”の問いに対する回答として“はい”のチェックボックスがユーザによりチェックされた場合、ステップＳ１９０において表示したヒントが役に立ったことを示すフィードバック値をサーバ装置２００に転送する。また、情報処理装置１００は、“このヒントは役に立ちましたか？”の問いに対する回答として“いいえ”のチェックボックスがユーザによりチェックされた場合、ステップＳ１９０において表示したヒントが役に立たなかったことを示すフィードバック値をサーバ装置２００に転送する。

次に、ステップＳ２４０では、サーバ装置２００は、推定モデルの学習を実行する。例えば、サーバ装置２００は、表示内容に対するユーザの反応を示すフィードバック値を情報処理装置１００から受ける。また、サーバ装置２００は、情報処理装置１００からログ（例えば、ステップＳ１１０において情報処理装置１００が取得したログ）を取得する。そして、サーバ装置２００は、表示内容に対するユーザの反応を示すフィードバック値と情報処理装置１００のログとを基に、第１推定モデル１４２及び第２推定モデル１４４を更新する。この結果、サーバ装置２００により生成される第１推定モデル１４２及び第２推定モデル１４４の推定精度が向上する。なお、システム１０の動作は、図１８に示す例に限定されない。

以上、第６実施形態においても、第５実施形態と同様の効果を得ることができる。また、第６実施形態では、情報処理装置１００は、複数のヒントの各々の表示回数を計数し、表示回数が予め決められた上限値を超えたヒントの表示を抑止する表示抑止部１５４を有する。この場合、ユーザが知っている内容のヒントが表示されることを抑止することできる。このため、情報処理装置１００の使い勝手を向上させることができる。

また、情報処理装置１００は、表示されたヒント項目に対するユーザの操作結果を示すフィードバック情報を、サーバ装置２００に転送する情報転送部１５６を有する。この場合、サーバ装置２００は、情報処理装置１００から転送されたフィードバック情報および直前の所定の期間のログを基に、第１推定モデル１４２及び第２推定モデル１４４を更新する。この結果、サーバ装置２００により生成される第１推定モデル１４２及び第２推定モデル１４４の推定精度を向上させることができる。

[７．変形例]
本発明は、以上に例示した実施形態に限定されない。具体的な変形の態様を以下に例示する。以下の例示から任意に選択された２以上の態様を併合してもよい。

[第１変形例]
上述した第１実施形態から第６実施形態までの各実施形態では、第１評価値が第１所定値以上のヒント項目が存在した場合、第１所定値以上の第１評価値のヒント項目が自動的に表示される例を示したが、第１所定値以上の第１評価値のヒント項目は、例えば、図１９Ａ、図１９Ｂ及び図１９Ｃに示すように、ユーザの操作に応じて表示されてもよい。

図１９Ａ、図１９Ｂ及び図１９Ｃは、第１変形例における情報処理装置１００の動作の概要を示す説明図である。なお、図１９Ａから図１９Ｃに示す動作は、図６Ａから図６Ｃに示した動作の変形例である。図６Ａから図６Ｃにおいて説明した動作については、詳細な説明を省略する。

ヒント表示部１４９は、第１推定モデル１４２により算出された第１評価値が７０（％）以上のヒント項目が存在する場合、ヒントボタンＨＢＴを表示する（図１９Ａの表示画面Ｄ０）。次に、ヒント表示部１４９は、ユーザの操作によりヒントボタンＨＢＴが選択されると、第１推定モデル１４２により算出された第１評価値が７０（％）以上のヒント項目を表示する（図１９Ｂの表示画面Ｄ１）。以降の情報処理装置１００の動作は、図６Ｂ及び図６Ｃに示した動作と同一である。

第１変形例においても、第１実施形態から第６実施形態までの各実施形態と同様の効果を得ることができる。なお、変形例１では、第１評価値が第１所定値以上のヒント項目の表示のタイミングをユーザが決定することができるため、情報処理装置１００の使い勝手を向上させることができる。

[第２変形例]
上述した第２実施形態から第６実施形態までの各実施形態では、第２推定モデル１４４が複数の下位項目の各々の第２評価値をログを入力として算出する例を示したが、第２推定モデル１４４は、複数の下位項目の各々の第２評価値を、ログ取得部１４０によって取得されたログとユーザにより選択されたヒント項目とを入力として算出してもよい。この場合においても、第２実施形態から第６実施形態までの各実施形態と同様の効果を得ることができる。

[第３変形例]
上述した第２実施形態では、ヒント提供部１２０ａが推定モデル取得部１３２及び推定モデル学習部１５０を有する例を示したが、図１に示したヒント提供部１２０が推定モデル取得部１３２及び推定モデル学習部１５０の一方又は両方を有してもよい。この場合、推定モデル取得部１３２は、サーバ装置２００から第１推定モデル１４２を取得する。また、推定モデル学習部１５０は、表示されたヒント項目に対するユーザの操作結果を第１推定モデル１４２に反映する。第３変形例においても、第２実施形態と同様の効果を得ることができる。

[第４変形例]
上述した第４実施形態では、ヒント提供部１２０ｃが検出部１５２を有する例を示したが、図１に示したヒント提供部１２０が検出部１５２を有してもよい。この場合においても、第４実施形態と同様の効果を得ることができる。

[第５変形例]
上述した第６実施形態では、ヒント提供部１２０ｅが表示抑止部１５４及び情報転送部１５６を有する例を示したが、図１に示したヒント提供部１２０が表示抑止部１５４及び情報転送部１５６の一方又は両方を有してもよい。この場合においても、第６実施形態と同様の効果を得ることができる。

[第６変形例]
上述した第６実施形態では、表示回数が上限値を超えたヒントの表示が抑止される例を示したが、表示の抑止は、ユーザの操作等により解除されてもよい。例えば、情報処理装置１００は、表示が抑止されたヒントの一覧を記憶装置１６０等に記憶し、ユーザの操作等に応じて、表示が抑止されたヒントの一覧を表示してもよい。第６変形例においても、第６実施形態と同様の効果を得ることができる。

[第７変形例]
上述した第２実施形態から第６実施形態までの各実施形態において、複数の下位項目は、さらに複数の項目に分類されてもよい。この場合、例えば、ユーザが下位項目を選択すると、ユーザにより選択された下位項目に含まれる項目が表示される。第７変形例においても、第２実施形態から第６実施形態までの各実施形態と同様の効果を得ることができる。

[８．その他]
（１）上述した実施形態では、記憶装置１６０は、処理装置１１０が読取可能な記録媒体であり、ＲＯＭ及びＲＡＭなどを例示したが、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリデバイス(例えば、カード、スティック、キードライブ)、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc－ＲＯＭ）、レジスタ、リムーバブルディスク、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップ、データベース、サーバその他の適切な記憶媒体である。また、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されてもよい。また、プログラムは、電気通信回線を介して通信網から送信されてもよい。

（２）上述した実施形態において、説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。

（３）上述した実施形態において、入出力された情報等は特定の場所（例えば、メモリ）に保存されてもよいし、管理テーブルを用いて管理してもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、又は追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。

（４）上述した実施形態において、判定は、１ビットで表される値（０か１か）によって行われてもよいし、真偽値（Boolean：true又はfalse）によって行われてもよいし、数値の比較（例えば、所定の値との比較）によって行われてもよい。

（５）上述した実施形態において例示した処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本開示において説明した方法については、例示的な順序を用いて様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。

（６）図１、図４、図１０、図１２、図１４及び図１６に例示された各機能は、ハードウェア及びソフトウェアの少なくとも一方の任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現方法は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的又は論理的に結合した１つの装置を用いて実現されてもよいし、物理的又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的又は間接的に（例えば、有線、無線などを用いて）接続し、これら複数の装置を用いて実現されてもよい。機能ブロックは、上記１つの装置又は上記複数の装置にソフトウェアを組み合わせて実現されてもよい。

また、通信装置１７０は、有線ネットワーク及び無線ネットワークの少なくとも一方を介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。通信装置１７０は、例えば、周波数分割複信（ＦＤＤ：Frequency Division Duplex）及び時分割複信（ＴＤＤ：Time Division Duplex）の少なくとも一方を実現するために、高周波スイッチ、デュプレクサ、フィルタ、周波数シンセサイザなどを含んで構成されてもよい。

（７）上述した実施形態において例示したプログラムは、ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。

また、ソフトウェア、命令、情報などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、有線技術（同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線（ＤＳＬ：Digital Subscriber Line）など）及び無線技術（赤外線、マイクロ波など）の少なくとも一方を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び無線技術の少なくとも一方は、伝送媒体の定義内に含まれる。

（８）前述の各形態において、「システム」及び「ネットワーク」という用語は、互換的に使用される。

（９）本開示において説明した情報、パラメータなどは、絶対値を用いて表されてもよいし、所定の値からの相対値を用いて表されてもよいし、対応する別の情報を用いて表されてもよい。例えば、無線リソースはインデックスによって指示されるものであってもよい。上述したパラメータに使用する名称はいかなる点においても限定的な名称ではない。さらに、これらのパラメータを使用する数式等は、本開示で明示的に開示したものと異なる場合もある。様々なチャネル（例えば、ＰＵＣＣＨ、ＰＤＣＣＨなど）及び情報要素は、あらゆる好適な名称によって識別できるので、これらの様々なチャネル及び情報要素に割り当てている様々な名称は、いかなる点においても限定的な名称ではない。

（１０）上述した実施形態において、情報処理装置１００は、移動局（ＭＳ：Mobile Station）である場合が含まれる。移動局は、当業者によって、加入者局、モバイルユニット、加入者ユニット、ワイヤレスユニット、リモートユニット、モバイルデバイス、ワイヤレスデバイス、ワイヤレス通信デバイス、リモートデバイス、モバイル加入者局、アクセス端末、モバイル端末、ワイヤレス端末、リモート端末、ハンドセット、ユーザエージェント、モバイルクライアント、クライアント、又はいくつかの他の適切な用語で呼ばれる場合もある。また、本開示においては、「移動局」、「ユーザ端末（user terminal）」、「ユーザ装置（ＵＥ：User Equipment）」、「端末」等の用語は、互換的に使用され得る。

（１１）上述した実施形態において、「接続された(connected)」、「結合された(coupled)」という用語、又はこれらのあらゆる変形は、２又はそれ以上の要素間の直接的又は間接的なあらゆる接続又は結合を意味し、互いに「接続」又は「結合」された２つの要素間に１又はそれ以上の中間要素が存在することを含むことができる。要素間の結合又は接続は、物理的なものであっても、論理的なものであっても、或いはこれらの組み合わせであってもよい。例えば、「接続」は「アクセス」で読み替えられてもよい。本開示で使用する場合、２つの要素は、１又はそれ以上の電線、ケーブル及びプリント電気接続の少なくとも一つを用いて、並びにいくつかの非限定的かつ非包括的な例として、無線周波数領域、マイクロ波領域及び光（可視及び不可視の両方）領域の波長を有する電磁エネルギーなどを用いて、互いに「接続」又は「結合」されると考えることができる。

（１２）上述した実施形態において、「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。

（１３）本開示で使用する「判断(determining)」、「決定(determining)」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判断」、「決定」は、例えば、判定(judging)、計算(calculating)、算出(computing)、処理(processing)、導出(deriving)、調査(investigating)、探索(looking up、search、inquiry)（例えば、テーブル、データベース又は別のデータ構造での探索）、確認(ascertaining)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、受信(receiving)（例えば、情報を受信すること）、送信(transmitting)(例えば、情報を送信すること)、入力(input)、出力(output)、アクセス(accessing)（例えば、メモリ中のデータにアクセスすること）した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、解決(resolving)、選択(selecting)、選定(choosing)、確立(establishing)、比較(comparing)などした事を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判断」「決定」は、何らかの動作を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。また、「判断（決定）」は、「想定する（assuming）」、「期待する（expecting）」、「みなす（considering）」などで読み替えられてもよい。

（１４）上述した実施形態において、「含む（include）」、「含んでいる（including）」及びそれらの変形が使用されている場合、これらの用語は、用語「備える（comprising）」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本開示において使用されている用語「又は（or）」は、排他的論理和ではないことが意図される。

（１５）本開示において、例えば、英語でのa, an及びtheのように、翻訳により冠詞が追加された場合、本開示は、これらの冠詞の後に続く名詞が複数形であることを含んでもよい。

（１６）本開示において、「ＡとＢが異なる」という用語は、「ＡとＢが互いに異なる」ことを意味してもよい。なお、当該用語は、「ＡとＢがそれぞれＣと異なる」ことを意味してもよい。「離れる」、「結合される」等の用語も、「異なる」と同様に解釈されてもよい。

（１７）本開示において説明した各態様／実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知（例えば、「Ｘであること」の通知）は、明示的に行うものに限られず、暗黙的（例えば、当該所定の情報の通知を行わない）ことによって行われてもよい。

以上、本開示について詳細に説明したが、当業者にとっては、本開示が本開示中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本開示は、請求の範囲の記載により定まる本開示の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本開示の記載は、例示説明を目的とするものであり、本開示に対して何ら制限的な意味を有するものではない。

１０…システム、１００…情報処理装置、１１０…処理装置、１２０、１２０ａ、１２０ｂ、１２０ｃ、１２０ｄ、１２０ｅ…ヒント提供部、１３０…ファイル取得部、１３２…推定モデル取得部、１４０…ログ取得部、１４２…第１推定モデル、１４４…第２推定モデル、１４６、１４７…探索部、１４８、１４９…ヒント表示部、１５０…推定モデル学習部、１５２、１５３…検出部、１５４…表示抑止部、１５６…情報転送部、１６０…記憶装置、１６２…ストレージ、１７０…通信装置、１８０…入力装置、１９０…出力装置、２００…サーバ装置、２１０…処理装置、２２０、２２０ａ…推定モデル生成部、２６０…記憶装置、２７０…通信装置。

Claims (9)

1. ユーザによる操作の履歴及びアプリケーションの履歴の一方又は両方を含むログを、所定の契機で取得するログ取得部と、
   前記ユーザに提供する使い方のヒントとして用意された複数のヒントを分類する複数のヒント項目の各々について、前記ユーザの所望するヒントを含むヒント項目であるかの確からしさを示す第１評価値を、入力された前記ログに基づいて算出する第１推定モデルと、
   前記複数のヒント項目から、前記第１評価値が第１所定値以上であるヒント項目を探索する探索部と、
   前記複数のヒント項目のうち、前記第１評価値が前記第１所定値以上であるヒント項目を表示装置に表示するヒント表示部と、
   前記複数のヒント項目をさらに分類する複数の下位項目の各々について、前記ユーザの所望するヒントを含む下位項目であるかの確からしさを示す第２評価値を、少なくとも入力された前記ログに基づいて算出する第２推定モデルとを備え、
   前記ヒント表示部は、前記表示装置に表示したヒント項目のうちの少なくとも１つが前記ユーザにより選択された場合、前記複数の下位項目のうち、前記ユーザにより選択されたヒント項目に含まれる下位項目を前記第２評価値に基づいて前記表示装置に表示する、
   ことを特徴とする情報処理装置。
2. 前記探索部は、前記複数のヒント項目から、前記第１評価値が前記第１所定値より高い第２所定値以上であるヒント項目を探索し、
   前記第２推定モデルは、前記第１評価値が前記第２所定値以上であるヒント項目に含まれる下位項目の前記第２評価値を算出し、
   前記ヒント表示部は、前記第１評価値が前記第２所定値以上であるヒント項目が存在する場合、前記第１評価値が前記第１所定値以上であるヒント項目を前記表示装置に表示することなく、前記第１評価値が前記第２所定値以上であるヒント項目に含まれる下位項目を、前記第２評価値の高い順に前記表示装置に表示する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記複数のヒントの各々に対して予め決められている第１表示条件が満たされたヒントを検出する検出部を備え、
   前記ヒント表示部は、前記第１表示条件が満たされたヒントが検出された場合、前記第１表示条件が満たされたヒントを前記表示装置に表示する、
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記複数のヒントの各々に対して予め決められている第１表示条件が満たされたヒント及び前記第１表示条件より緩い第２表示条件が満たされたヒントを検出する検出部を備え、
   前記第２推定モデルは、前記第２表示条件が満たされたヒントに対応する下位項目の前記第２評価値を算出し、
   前記ヒント表示部は、前記第２表示条件が満たされたヒントに対応する下位項目の前記第２評価値が第３所定値以上である場合、前記第２表示条件が満たされたヒントを前記表示装置に表示し、前記第１表示条件が満たされたヒントが検出された場合、前記第１表示条件が満たされたヒントを前記表示装置に表示する、
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
5. 前記表示装置に表示されたヒント項目に対する前記ユーザの操作結果を前記第１推定モデルに反映する学習部を備える、
   ことを特徴とする請求項１から４までのうちいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記複数のヒントの各々の表示回数を計数し、表示回数が予め決められた上限値を超えたヒントの表示を抑止する表示抑止部を備える、
   ことを特徴とする請求項１から５までのうちいずれか１項に記載の情報処理装置。
7. 前記第１推定モデルを生成するサーバ装置から前記第１推定モデルを取得するモデル取得部を備える、
   ことを特徴とする請求項１から６までのうちいずれか１項に記載の情報処理装置。
8. 前記表示装置に表示されたヒント項目に対する前記ユーザの操作結果を示すフィードバック情報を、前記サーバ装置に転送する情報転送部を備える、
   ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
9. 情報処理装置のヒント提供方法であって、
   ユーザによる操作の履歴及びアプリケーションの履歴の一方又は両方を含むログを、所定の契機で取得し、
   前記ユーザに提供する使い方のヒントとして用意された複数のヒントを分類する複数のヒント項目の各々について、前記ユーザの所望するヒントを含むヒント項目であるかの確からしさを示す第１評価値を、前記ログを第１推定モデルに入力して算出し、
   前記複数のヒント項目から、前記第１評価値が第１所定値以上であるヒント項目を探索し、
   前記複数のヒント項目のうち、前記第１評価値が前記第１所定値以上であるヒント項目を表示装置に表示し、
   前記複数のヒント項目をさらに分類する複数の下位項目の各々について、前記ユーザの所望するヒントを含む下位項目であるかの確からしさを示す第２評価値を、少なくとも入力された前記ログに基づいて算出し、
   前記表示装置に表示したヒント項目のうちの少なくとも１つが前記ユーザにより選択された場合、前記複数の下位項目のうち、前記ユーザにより選択されたヒント項目に含まれる下位項目を前記第２評価値に基づいて前記表示装置に表示する、
   ことを特徴とするヒント提供方法。
   

Images