JP7279572B2 - 情報処理装置、プログラム - Google Patents

Description

本発明は、処理技術に関し、特に操作効率を改善する情報処理装置、プログラムに関する。

複数のユーザの操作履歴をもとに、作業効率を改善するための情報（改善案）を作成する技術が存在する。例えば、同一の役割（例えば、ｈｅｌｐｄｅｓｋ）をもつ複数のユーザのジョブ履歴を解析し、利用頻度の最も少ない機能を利用しているユーザを特定し、このユーザに対して、同一の役割をもつユーザが最も多く利用した機能を使うように改善案を提案している。また、同業種（例えば、銀行）の複数のユーザのジョブ履歴を解析し、利用頻度の最も少ない機能を利用しているユーザを特定し、このユーザに対して、同業種のユーザが最も多く利用した機能を使うように改善案を提案している（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１５－１８１００８号公報

特許文献１においては、多くのユーザが使っている機能を使えば、作業効率が高くなるという暗黙の仮定の下に処理がなされており、ユーザ毎の操作効率（作業効率）が定量的に評価されていない。例えば、操作効率のよい操作は限られたごく一部のユーザしか知らず、残りの多数のユーザは操作効率のよい方法を用いていない場合がある。このため、十分な精度で操作効率を改善するための情報を作成することができなかった。

本発明はこうした状況に鑑みてなされたものであり、その目的は、操作効率を改善するための情報の精度を向上させる技術を提供することである。

上記課題を解決するために、本発明のある態様の情報処理装置は、複数のユーザのそれぞれについて、ユーザ毎の設定情報と、設定情報を用いて作成された成果物の情報と、成果物を作成するための操作を含む操作履歴とを取得する取得部と、成果物の情報と操作履歴とをもとに、操作効率を示す指標をユーザ毎に算出し、相対的に操作効率の高いユーザを特定する効率判定部と、効率判定部において特定したユーザの設定情報をもとに推奨情報を作成する作成部と、を備える。

なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。

本発明によれば、操作効率を改善するための情報の精度を向上させることができる。

実施例１に係る処理システムの構成を示す図である。 端末装置の構成を示す図である。 処理装置の構成を示す図である。 辞書ＤＢのデータ構造を示す図である。 端末装置の動作を示すフローチャートである。 処理装置の動作を示すフローチャートである。 操作履歴ＤＢのデータ構造を示す図である。 操作履歴ＤＢの別のデータ構造を示す図である。 辞書ＤＢと作成ファイルに使用されている語句の例を示す図である。 処理装置による提供情報作成処理を示すフローチャートである。 図１１（ａ）－（ｂ）は、アプリケーションの画面と、ユーザの操作を時間軸で示した例を示す図である。 図１２（ａ）－（ｃ）は、操作時間から省く例を示す図である。 操作効率の計算例を示す図である。 端末装置における情報提供処理を示すフローチャートである。 図１５（ａ）は、操作効率の悪いユーザに対して、効率の良い辞書登録内容を提供する画面を示し、図１５（ｂ）は、操作効率の最も良いユーザに対して、自分の辞書登録内容が良かったことを提供する画面を示す図である。 図１６（ａ）－（ｂ）は、操作効率の悪いユーザに対して、効率の良い辞書登録内容を提供する画面を示す図である。 図１７（ａ）－（ｂ）は、操作効率の悪いユーザに対して、効率の良い辞書登録内容を提供する別の画面を示す図である。 図１８（ａ）－（ｃ）は、操作効率の悪いユーザに対して、効率の良い辞書登録内容を提供するさらに別の画面を示す図である。 実施例２係る処理装置による提供情報作成処理を示すフローチャートである。 図２０（ａ）－（ｃ）は、辞書登録のタイミングで区切った各ユーザの期間を示す図である。 実施例３に係るショートカットの例を示す図である。 実施例４に係る端末装置の構成を示す図である。

（実施例１）
本発明を具体的に説明する前に、まず概要を述べる。本発明の実施例は、処理装置と複数の端末装置とがネットワークを介して接続された処理システムに関する。処理装置は、所定のプログラムを使用する複数のユーザの設定情報（登録辞書、ショートカット、マクロ等）を収集するとともに、ユーザが作成した成果物（ファイル）に関する情報を収集する。また、処理装置は、ファイル作成操作の「効率性」である操作効率を示す指標をユーザ毎に算出し、ターゲットユーザよりも操作効率の良いユーザを特定し、特定したユーザの設定情報（推奨設定情報）をターゲットユーザに通知する。

図１は、処理システム１０００の構成を示す。処理システム１０００は、端末装置１００と総称される第１端末装置１００ａ、第２端末装置１００ｂ、第３端末装置１００ｃ、ネットワーク３００、処理装置４００を含む。処理装置４００は、情報処理装置４００とも呼ばれる。処理システム１０００に含まれる端末装置１００の数は「３」に限定されない。第１端末装置１００ａは第１ユーザ２００ａに使用され、第２端末装置１００ｂは第２ユーザ２００ｂに使用され、第３端末装置１００ｃは第３ユーザ２００ｃに使用される。第１ユーザ２００ａ、第２ユーザ２００ｂ、第３ユーザ２００ｃはユーザ２００と総称される。なお、１つの端末装置１００を複数のユーザ２００が使用してもよい。その場合、異なるユーザアカウントを用いてログイン処理を行い、端末装置１００を使用するユーザ２００を識別することが望ましい。

各端末装置１００では、ユーザ２００による操作によって、同一のプログラム（本実施例ではアプリケーション）が動作しており、端末装置１００は、ユーザ２００の操作データ（操作履歴）をネットワーク３００経由で処理装置４００に送信する。ネットワーク３００は、例えば、インターネット、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等であり、有線であっても無線であってもよい。処理装置４００は、複数のユーザ２００の操作データを記憶し、後述する処理を実行する。

図２は、端末装置１００の構成を示す。端末装置１００は、操作部１１０、メモリ領域１２０、プログラム記憶部１３０、辞書１４０、操作記録部１５０、制御部１６０、タイマ１７０、送受信部１８０、表示部１９０を含む。本実施例における端末装置１００は、パソコン、タブレット端末、スマートフォン、スマートウォッチ等の装置であり、ユーザ２００が文字を入力することが可能な装置である。

操作部１１０は、キーボードやマウス等で構成され、ユーザ２００からの操作を受けつけるインターフェースである。メモリ領域１２０は、半導体メモリで構成され、プログラム記憶部１３０に記憶されたプログラムを実行する際に使用される一時記憶部である。プログラム記憶部１３０はＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）といった不揮発性の記録媒体で構成され、ユーザ２００によって使用されるプログラムを記憶する。プログラムの一例はアプリケーションである。辞書１４０は、ユーザ２００によって登録され、例えばかな漢字変換等に使用される。１つの端末装置１００を複数のユーザ２００が使用する場合、基本的にはユーザ毎に辞書１４０が作成される。ただし、ユーザ間で１つの辞書１４０を共有できるようにしてもよい。この場合は、端末装置１００毎に作成される。辞書１４０は、語句と、語句の読みと、登録日時とを関連付けて記憶する。さらに辞書１４０に、ユーザ２００を識別するユーザＩＤまたは端末装置１００を識別する端末ＩＤを記録してもよい。操作記録部１５０は、ユーザ２００による操作の履歴を記録する。制御部１６０は、端末装置１００全体を制御する。タイマ１７０は時間を計測する。送受信部１８０は、図１のネットワーク３００を介して処理装置４００と通信する。表示部１９０は、実行されたプログラムによって生成される画面を表示する。

本実施例において、プログラムは文書ファイルを作成する機能をもつワープロソフトやテキストエディタなどのアプリケーション（アプリケーションプログラム）である場合を例に説明する。また、メールソフトやメッセージソフトについても、１通のメールや１通のメッセージを１つのファイルとみなして本実施例を適用可能である。また、これらに限らず、他の種類のアプリケーションであってもよい。また、アプリケーションに限らずＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）やファームウェアであってもよい。

制御部１６０はタイマ１７０を用いて、アプリケーションの備える機能毎に、ファイルを新規作成した時刻、ユーザ２００が操作部１１０を介して指示を入力した時刻、ファイルを保存した時刻などを計測し、操作記録部１５０に記録する。タイマ１７０は端末装置１００内に設置されているが、外部からの時刻を受信するなどしてもよい。記録する情報は、操作や時刻以外にも、ユーザ２００が作成したファイルの種類や数、サイズ、入力された文字数等の成果物の量（成果量）であってもよい。

本実施例において、プログラムはユーザにより設定された辞書１４０を利用して（用いて）、成果物を作成する。本実施例において、典型的な成果物はファイル（データ）である。ただし、端末装置１００内に保存されるファイルに限らず、送受信部１８０を介してネットワーク等に送信されるデータであってもよい。辞書１４０は、設定情報の１つであるため、プログラムはユーザにより設定された設定情報を用いて、成果物を作成する、ともいえる。つまり、成果物は設定情報を用いて作成されている。また本実施例において辞書１４０は、辞書１４０を利用するプログラムとは独立した存在であるが、プログラムに含まれていてもよい。また、辞書１４０の登録内容を追加、削除、変更するための辞書管理プログラムを用いてもよいし、辞書１４０を利用するプログラム（ワープロソフトやテキストエディタなどのアプリケーション）が、辞書１４０の追加、削除、変更機能を備えていてもよい。いずれにしても、プログラムは辞書１４０を用いるため、辞書１４０はプログラムに係る設定情報であるともいえる。なお、本実施例では端末装置１００で動作するプログラム（アプリケーション）が辞書１４０を使用する場合を説明するが、辞書１４０を使用するものは必ずしもプログラムに限らない。例えば、端末装置１００あるいは他の装置（不図示）のハードウエアが辞書１４０を用いて、成果物（ファイル、データ等）を作成してもよい。

各端末装置１００は、各ユーザ２００が操作し、操作記録部１５０に記録された操作履歴を処理装置４００にネットワーク３００を介して送信する。処理装置４００に送信するタイミングとしては、操作履歴が追加、更新される都度送信してもよいし、１時間に１回など所定の周期で送信してもよい。また、送受信部１８０は、プログラムが用いる設定情報を送信するとともに、プログラムを用いて作成された成果物の情報を送信する。設定情報は、例えば、辞書１４０の登録内容であり、これは、文字変換（文字入力）のための登録辞書であるといえる。文字変換とは、例えば入力された「かな」を「漢字」に変換する「かな漢字変換」である。また例えば、入力されたアルファベットを英単語や英文に変換する処理であってもよい。制御部１６０は、送受信部１８０を制御して、所定のタイミング、例えば辞書１４０が変更されたタイミングで、辞書１４０の登録内容と、ユーザＩＤまたは端末ＩＤとを関連付けて処理装置４００に送信する。

この構成は、ハードウエア的には、任意のコンピュータのＣＰＵ、メモリ、その他のＬＳＩで実現でき、ソフトウエア的にはメモリにロードされたプログラムなどによって実現されるが、ここではそれらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックがハードウエアのみ、ソフトウエアのみ、またはそれらの組合せによっていろいろな形で実現できることは、当業者には理解されるところである。例えば、本実施例をソフトウエアを用いて実施する場合、ユーザが操作を行うアプリケーションとは別のプログラムとして実施することも可能であり、アプリケーションの機能の一部として一体的に実施することも可能である。

図３は、処理装置４００の構成を示す。処理装置４００は、送受信部４１０、操作履歴ＤＢ４２０、辞書ＤＢ４３０、取得部４４０、効率判定部４５０、制御部４６０を含む。送受信部４１０は、各端末装置１００と図１のネットワーク３００を介してデータを送受信する。操作履歴ＤＢ４２０は、各端末装置１００から受信した操作履歴を保存する。辞書ＤＢ４３０、取得部４４０、効率判定部４５０については後述する。制御部４６０は、処理装置４００全体を制御する。

図４は、辞書ＤＢ４３０のデータ構造を示す。前述のごとく、端末装置１００は、ユーザＩＤ（ユーザ識別子）と辞書登録内容を処理装置４００に定期的に送信する。辞書ＤＢ４３０は、各ユーザ２００の端末装置１００の辞書登録内容を集め、複数のユーザ２００の辞書登録情報を記録したものである。図４の例に示すように、各ユーザ２００のユーザＩＤ毎に登録された語句（単語など）と、その読み（読み方）と、語句が登録された日時（登録日時）が記録されている。登録日時は、日付だけでもよく、時分秒などの時刻の情報を含んでいてもよい。また、辞書ＤＢ４３０のデータ（行）を識別するための設定ＩＤが付与されている。また、語句の種類（アルファベット、平仮名、片仮名、漢字、数字、記号、絵文字等）を記録してもよい。なお、本実施例においては、ユーザ２００（端末）毎に辞書登録をしているが、さらにアプリケーション固有の辞書を登録してもよい。

図５は、端末装置１００の動作を示すフローチャートである。ステップＳ７０００において、端末装置１００の制御部１６０は、操作部１１０におけるユーザ操作の監視を開始する。ステップＳ７０１０において、ユーザ２００が操作部１１０を介して所定の操作を入力し、アプリケーションを起動する。ステップＳ７０２０において、端末装置１００の制御部１６０は、アプリケーションの実行によって、ファイルが新規作成されたか否かを判定する。ＹＥＳの場合、ステップＳ７０３０に進み、Ｎｏの場合、ステップＳ７０４０に進む。ステップＳ７０３０において、制御部１６０は、ファイルを新規作成した時刻を端末装置１００の操作記録部１５０へ記録する。

ステップＳ７０４０において、端末装置１００の制御部１６０は、ユーザ２００が、マウス、キーボードなどで構成される端末装置１００の操作部１１０を介して何らかの操作をしたか否かを判定する。ＹＥＳの場合、ステップＳ７０５０に進み、Ｎｏの場合、ステップＳ７０６０に進む。ステップＳ７０５０において、制御部１６０は、操作の種別、操作があった時刻を操作記録部１５０へ記録する。ユーザ２００がファイルを保存した場合は、保存日時とファイルの文字数とバイト数が記録される。ここで文字数は文字の種類（アルファベット、平仮名、片仮名、漢字、数字、記号、絵文字等）毎に記録してもよい。また、漢字をさらに複数の区分に対応させて、区分毎の文字数を記録してもよい。例えば、ＪＩＳ漢字コードの第１水準～第４水準毎に、漢字の文字数を記録してもよい。また、ＪＩＳ漢字コードに限らず、一般的によく使われる漢字と、一般的にあまり使用されない漢字とを区別して記録してもよい。また、ファイル作成においてユーザ２００がキーを打鍵した数（キー入力数）を記録してもよい。このキー数は、かな漢字変換（文字変換）前の文字数に相当する。また、ファイル作成においてユーザ２００が使用した、かな漢字変換の変換回数を記録してもよい。一般的には、かな入力モードにおいて「スペース」キーを押すことにより、漢字に変換されるため、ファイル「オープン」から「クローズ」までのかな入力モードにおける「スペース」キーの押下回数をカウントすればよい。

ステップＳ７０６０において、端末装置１００の制御部１６０は、アプリケーションが終了したか否かを判定する。ＹＥＳと判定されたとき、ステップＳ７０７０に進み、Ｎｏと判定された場合は、ステップＳ７０２０に戻って処理を繰り返す。ステップＳ７０７０において、端末装置１００の制御部１６０は、それまで操作記録部１５０に蓄積された操作履歴データにユーザＩＤを付加して処理装置４００に送信する。なお、ユーザＩＤの代わりに端末ＩＤを用いてもよい。特に、１つの端末装置１００を複数のユーザ２００が共用しない環境においては、端末ＩＤで十分である。また、端末ＩＤとユーザＩＤを両方送信してもよい。ユーザＩＤと端末ＩＤは、ともに操作の主体に関する識別子なので、これらを総称して主体識別子と呼ぶ場合もある。以下では、主体識別子としてユーザＩＤを用いる場合を例に説明するが、端末ＩＤを用いて同様な処理をすることも可能である。アプリケーション終了後に操作履歴を送ることに限らず、アプリケーションの起動中、例えばＳ７０５０の処理の一部として、操作履歴を処理装置４００に送信してもよい。ステップＳ７０８０において全ての監視を終了する。なお、図５のフローチャートでは、アプリケーションとは別のプログラムがユーザ操作を監視する例を説明したが、アプリケーション自体がユーザ操作を監視する機能を備えていてもよい。その場合、Ｓ７０１０を実行した後にＳ７０００を実行する。また、アプリケーションを終了する前に、操作履歴を処理装置４００に送信する。

図６は、処理装置４００の動作を示すフローチャートである。以下の説明においては、推奨設定情報を提供する対象となるユーザ２００をターゲットユーザ２００ｘまたはカレントユーザ２００ｘと称する。ステップＳ８０００において、処理装置４００は送受信部４１０を介して端末装置１００から送信された操作データを受信し、操作履歴ＤＢ４２０に格納する。図７は、操作履歴ＤＢ４２０のデータ構造を示す。本図に示すように、操作履歴ＤＢ４２０には、複数のユーザ２００の操作履歴がユーザＩＤ毎に記録されている。操作履歴ＤＢ４２０は、操作を行ったユーザのユーザＩＤと、操作対象のアプリケーションの名称（アプリケーション名）または識別子（アプリケーションＩＤ）と、操作日時（操作時刻）と、操作種別（種別）と、操作内容とを関連付けて記憶する。本図に示す例では、操作日時は、「年－月－日 時：分：秒．ミリ秒」の形式で示されている。なお、日付やミリ秒の格納を省略してもよく、「時：分：秒」の情報を記憶するだけでもよい。また、操作履歴ＤＢ４２０のデータ（行）を一意に識別するための履歴ＩＤが付与されている。本図に示す例では、履歴ＩＤ「８」の種別「保存」の操作履歴において、保存したファイルの容量（バイト数）と、文字数を記録している。さらに文字を細分化して、平仮名の数、片仮名の数、記号の数、数字の数、アルファベットの数、漢字の数、第１水準～第４水準の漢字の数を記録している。また、キー入力数、変換回数（かな漢字変換の回数）を記録している。操作内容と関連付けて保存した時点毎にファイルの容量や文字数等を記録することにより、操作効率を精度よく算出することができる。一方、処理を簡略化したい場合には、このようなファイルの詳細な情報を履歴ＤＢに保存せずに、ファイル名（ファイルパス名）だけを履歴ＤＢにしてもよい。その場合、操作効率を算出す際に、保存されたファイル名をもとにファイルの内容（中身）を読み出し、ファイルの文字数等を算出すればよい。ただし、ファイル名だけの保存だと、操作効率の算出精度が低下する場合がある。図７の履歴ＩＤ「５」では、キーボードのキー１つ１つの入力内容の記録を省略し、所定時間内に連続的に行われたキー入力をまとめて記録している。つまりこの例では、所定の時間内に入力されたキー入力数（打鍵数）と、入力文字数を記録している。この方法とは別に、キー１つ１つの入力内容を詳細に記録してもよい。

図８は、操作履歴ＤＢ４２０の別のデータ構造を示す図である。図８は、図７の履歴ＩＤ「５」の操作にあたる第１ユーザ２００ａのキーボードによる入力の詳細を示した図である。図８に示すように、キー１つずつの操作内容（入力内容）と、操作日時（入力日時、入力時刻）とを記録している。キー入力は、１秒間に複数回なされる場合もあるため、入力日時は、ミリ秒単位など、必要十分な時間精度で記録することが望ましい。履歴ＩＤ「１４」および「１５」において「Ｓｐａｃｅ」キーが入力されているが、これはかな漢字変換操作における「変換」キーである。また履歴ＩＤ「１６」における「Ｅｎｔｅｒ」キーは、かな漢字変換操作における「確定」キーである。本図は、文字変換の変換操作を２回行った後に、確定操作を行った例を示している。これらの操作履歴を「保存」の操作で記録してもよい。図６に戻る。

ステップＳ８０１０において、取得部４４０は、提供情報作成処理で用いる操作履歴を操作履歴ＤＢ４２０から取得（選択）する。ここでは、複数のユーザ２００のそれぞれに対して、成果物を作成するための操作を含む操作履歴が取得される。具体的には、以下のいずれかの方法で取得すればよい。
（方法１）取得部４４０は、全ての操作履歴を選択する。操作履歴ＤＢ４２０に格納された操作履歴は、ユーザ２００が文字を入力してファイルを作成したという共通性をもっており、広い意味で共通の目的の操作であるといえる。この方法は、操作履歴の数が少ない場合に適している。

（方法２）取得部４４０は、ターゲットユーザ２００ｘが主に使用しているアプリケーションを特定し、そのアプリケーションに関する操作履歴を選択する。例えば、ターゲットユーザ２００ｘの操作履歴の大半が第１アプリケーションである場合、第１アプリケーションに関する操作履歴を全て選択する。この方法は、操作履歴の数がある程度多い場合に適している。特定のアプリケーションの操作履歴に限ることにより、後述する効率算出処理の精度が高くなる。

（方法３）取得部４４０は、ターゲットユーザ２００ｘが使用しているアプリケーションと同じ性質をもつアプリケーションに関する操作履歴を選択する。例えば、文書ファイルを作成するアプリケーションを、文字の大きさや装飾を自由に設定できるワープロソフトと、基本的にプレーンテキストを編集するテキストエディタに大きく分けることができる。ワープロソフトとテキストエディタは、使用目的や用途が異なるため、これらを分けて処理を行う。例えば、ワープロソフト１、ワープロソフト２、ワープロソフト３を「ワープロソフト」グループとし、テキストエディタ１、テキストエディタ２、テキストエディタ３を「テキストエディタ」グループとする。そしてターゲットユーザ２００ｘが、ワープロソフトグループと、テキストエディタグループのどちらを多く使っているかを判定し、使用頻度の高いグループのアプリケーションに関する操作履歴を選択する。この方法は、操作履歴の数が中程度（方法１に適する数よりは多く、方法２に適する数よりは少ない）場合に適している。

（方法４）取得部４４０は、ターゲットユーザ２００ｘが使っているアプリケーションの割合と似たような組合せでアプリケーションを使っているユーザ２００を特定し、そのユーザ２００の操作履歴を選択する。例えば、ターゲットユーザ２００ｘが第１アプリケーションを５０％、第２アプリケーションを３０％、第３アプリケーションを２０％の割合で使っている場合、この割合に近いユーザ２００（例えば、第１アプリケーションの割合が４５％～５５％、第２アプリケーションの割合が２５％～３５％、第３アプリケーションの割合が１５％～２５％など）を特定し、そのユーザ２００の操作履歴を選択する。ユーザ２００毎のアプリケーション使用割合は、ユーザ２００が入力した文字数をアプリケーション毎に集計して算出すればよい。ユーザ２００が複数のアプリケーションに共通する辞書を使って文字入力を行う環境においては、複数のアプリケーションの組み合せが似たユーザ２００の操作履歴に限定することにより、操作効率の比較精度が向上する。

（方法５）取得部４４０は、ファイルの文字数やファイルサイズに関してターゲットユーザ２００ｘと傾向の似た操作履歴を選択する。例えば、ターゲットユーザ２００ｘが作成したファイルの文字数が、１ファイルあたり２０００文字である場合、１ファイルあたり文字数がそれに近い（例えば、±１０％の差に収まる１８００文字～２２００文字）の操作履歴を選択する。あるいは、ユーザ２００毎の１ファイルあたりの平均文字数を算出し、平均文字数が１８００文字～２２００文字のユーザ２００を特定し、特定したユーザ２００の操作履歴を選択してもよい。辞書内容の語句や入力された文字数は、文字の種類（アルファベット、平仮名、片仮名、漢字、数字、記号、絵文字等）毎に分けて算出してもよい。また、ファイルの文字数だけでなく、ファイルサイズ（バイト数）を用いて、同様の処理を行ってもよい。

（方法６）取得部４４０は、ファイルの内容を分類し、ターゲットユーザ２００ｘが作成したファイルと傾向の近いファイルに関する操作履歴を選択する。例えば、ファイルに含まれるテキストデータを解析し、ファイルの内容（主題）をいくつかのカテゴリに分類する。具体的には、ファイルに記載されているテキストの主題（トピック）が、例えば、「政治」、「経済」、「健康」、「グルメ」、「ファッション」、「スポーツ」、「科学」、「コンピュータ」、「ゲーム」等の所定のカテゴリに当てはまる度合いを数値化する。取得部４４０は、ターゲットユーザ２００ｘの作成したファイルに関して、当てはまり度合いの高いカテゴリを特定する。例えば、ターゲットユーザ２００ｘは、「健康」と「スポーツ」に関して記述したファイルを作る傾向が高いと判定した場合、ファイルのトピックが「健康」または「スポーツ」に該当するファイルを特定し、特定したファイルに関する操作履歴を選択する。

あるいは、取得部４４０は、ユーザ２００毎に当てはまり度合いの高いカテゴリを特定し、ターゲットユーザ２００ｘに傾向が似た他のユーザ２００を特定し、特定したユーザ２００に係る操作履歴を選択してもよい。具体的には、ユーザ２００毎に作成したファイルのカテゴリ情報を作成する。ターゲットユーザ２００ｘのカテゴリｊに関する当てはまり度合いをＱ［ｘ］［ｊ］、他の第Ｙユーザ２００ｙのカテゴリｊに関する当てはまり度合いをＱ［ｙ］［ｊ］として、次のようにターゲットユーザ２００ｘと他の第Ｙユーザ２００ｙとの類似度Ｓ［ｘ］［ｙ］を算出する。

ここでｎはカテゴリの総数である。取得部４４０は、Ｓ［ｘ］［ｙ］が所定値以上のユーザ２００、あるいはＳ［ｘ］［ｙ］が高い順に所定数のユーザ２００を類似ユーザ２００として特定し、特定したユーザ２００に係る操作履歴を選択する。

（方法７）取得部４４０は、ターゲットユーザ２００ｘが作成した全ファイルに使用されている単語のうち、それらの語句が辞書に１つ以上登録されている他のユーザ２００（ターゲットユーザ２００ｘ以外のユーザ２００）の操作効率を比較対象とする。図９は、辞書ＤＢ４３０と作成ファイルに使用されている語句の例を示す。本図において、ターゲットユーザ２００ｘは第１ユーザ２００ａであるものとする。図示のごとく、第１ユーザ２００ａの辞書に語句１が登録してあり、第２ユーザ２００ｂから第６ユーザ２００ｆまでの辞書には語句１、語句２、語句３、語句４が図示のごとく登録されているとする。一方、第１ユーザ２００ａはファイル１～４を作成したとする。第１ユーザ２００ａが作成したファイル１には他のユーザ２００の辞書登録語句のうち、語句１と語句２が使用されており、同様にファイル２には語句１と語句３が、ファイル３には語句２が使用されていることを示している。ファイル４は語句１～語句４のうちどの語句も使用されていないことを示している。このような例の場合、第１ユーザ２００ａが作成したファイルには語句１、語句２、語句３が使用されており、それらの語句のうち１つ以上を辞書に登録しているユーザ２００は、第６ユーザ２００ｆ以外の第２ユーザ２００ｂから第５ユーザ２００ｅとなる。したがって、取得部４４０は、ターゲットユーザ２００ｘ（ここでは第１ユーザ２００ａ）に対して、第２ユーザ２００ｂから第５ユーザ２００ｅの操作履歴を選択する。

（方法８）取得部４４０は、ターゲットユーザ２００が作成した全ファイルに使用されている単語のうち、それらの語句が辞書に１つ以上登録されているユーザ２００で、かつそれらの語句を含むファイルを作成したときの操作履歴の操作効率のみを比較対象とする。例えば図９のように、第１ユーザ２００ａから第６ユーザ２００ｆの辞書が登録されており、各ユーザ２００がファイル１～４を作成しているものとする。上述したように本図において、ターゲットユーザ２００ｘは第１ユーザ２００ａである。このような例の場合、第１ユーザ２００ａが作成したファイルには語句１、語句２、語句３が使用されており、それらの語句のうち１つでも辞書に登録しているユーザ２００は第６ユーザ２００ｆ以外の第２ユーザ２００ｂから第５ユーザ２００ｅとなる。また、取得部４４０は、それら第２ユーザ２００ｂから第５ユーザ２００ｅのうち、語句１～３が使用されているファイルを作成したときの操作履歴を選択する。例えば、第２ユーザ２００ｂについては、語句１および語句２が含まれたファイル１と、語句１が含まれたファイル２と、語句２が含まれたファイル３を特定し、この３つのファイルに関する操作履歴を選択する。また、第１ユーザ２００ａについては、語句１～３が含まれるファイル１～３（ファイル４以外）に関する操作履歴を選択する。

また、上記の方法１～方法８において、ファイルに含まれる文字の種類が、所定の条件を満たす場合に、そのファイルに関する操作履歴を選択するようにしてもよい。例えば、ファイルにおける漢字の割合が所定値以上（例えば、３０％以上）の場合に、その操作履歴を処理対象として選択し、それ以外のファイルは処理対象から除外してもよい。また、ファイルの中の辞書に登録された語句（文字）が、ファイル全体の文字数に占める割合が所定値（例えば、１０％）以上であるファイルに関する操作履歴を選択してもよい。このような処理を行うことにより、辞書と操作効率との関連性をより強めることができる。図６に戻る。

ステップＳ８０２０において、効率判定部４５０が、ステップＳ８０１０で選択された操作履歴を用いて、ターゲットユーザ２００ｘに提供する情報（提供情報）を作成する処理を実行する。なお、提供情報は推奨情報とも呼ばれる。その際、取得部４４０によって、複数のユーザ２００のそれぞれに対して、プログラムを用いて作成された成果物の情報が取得される。図１０は、処理装置４００による、ステップＳ８０２０の提供情報（推奨情報）作成処理の詳細を示すフローチャートである。まず、Ｓ８２１０において、効率判定部４５０は、ステップＳ８０１０で選択された操作履歴を対象にして、該当するファイル毎の操作効率（作成効率）を算出する。例えば、ファイルの文字数をファイル作成に要した時間で割った値を、ファイル作成の操作効率とする。あるいは、ファイルサイズをファイル作成に要した時間で割った値を、ファイル作成の操作効率としてもよい。

図１１（ａ）－（ｂ）は、アプリケーションの画面と、ユーザ２００の操作を時間軸で示した例を示す。ファイルの作成に要した時間、つまり操作時間は、例えば、図１１（ａ）のようにファイルを新規作成した時刻から、ファイルを保存（クローズ）した時刻までの経過時間としてもよいし、例えば、図１１（ｂ）のように文字入力を開始した時刻から、ファイルを保存（クローズ）した時刻までの経過時間を操作時間としてもよい。例えば、操作時間あたりの入力文字数を操作効率とする場合、１ファイルの操作効率を示す指標Ｅは、ｎを１ファイルの文字数、ｔを操作時間とすると、（２）式に従って算出される。

ここでαは正の所定値である。ｇ、ｈは所定の単調増加関数である。関数ｇおよび関数ｈは、線形関数であっても、非線形関数であってもよい。つまり、操作時間ｔが短いほど、かつファイルの文字数ｎが多いほど、指標Ｅの値が大きな値となる。すなわち、指標Ｅが大きいほど、ファイル作成に係る操作効率がよいといえる。

また、効率判定部４５０は、（２）式における文字数ｎの代わりに、ファイルの漢字数ｎａを用いて、（３）式に従って指標Ｅを算出してもよい。つまり所定の種類の文字（文字種）の文字数をもとに指標Ｅを算出してもよい。

指標Ｅの算出に用いる文字種を漢字（辞書により出力される文字種）に限定することにより、辞書の優劣をより直接的に指標Ｅに反映させることができる。

また、効率判定部４５０は、ファイルの漢字数ｎａと、ファイル作成時にユーザ２００によってキーが入力された回数（キー入力数）ｎｂとを用いて、（４）式に従って指標Ｅを算出してもよい。

ここで、βは正の所定値、ｊ、ｋは単調増加関数である。すなわち指標Ｅは、キー入力１回あたりに出力される漢字数となる。この処理は、同じ数の漢字を含むファイルを作成した場合、ユーザ２００のキー入力数が少ない方が、操作効率がよいという知見に基づく処理である。

また、効率判定部４５０は、ファイルの漢字数ｎａと、ファイル作成時にかな漢字変換が実行された回数（変換回数）ｍとを用いて、（５）式に従って指標Ｅを算出してもよい。

ここで、γは正の所定値、ｊ、ｑは単調増加関数である。すなわち指標Ｅは、かな漢字変換１回あたりに出力される漢字数となる。この処理は、同じ数の漢字を含むファイルを作成した場合、かな漢字変換の回数が少ない方が、操作効率がよいという知見に基づく処理である。

（２）式～（５）式に示すように、本実施例では、プログラムが生成する成果物の量（ファイルの文字数など）を操作に係るコスト（操作時間、操作回数など）で割ることにより、操作効率を算出している。これは、操作時間あるいは操作回数によって成果物の量を除算することによって、操作効率を示す指標を算出するといえる。なお、成果物の量は、「成果物のサイズ」あるいは「成果物の大きさ」とも呼ばれる。このため、ユーザ２００毎に作成するファイル（成果物）が異なっていても、操作効率を精度よく算出することができる。つまり、本実施例では、全ユーザ２００に共通のタスク（操作効率を測定するための特別な課題）を与えて操作効率を測定するのではなく、各ユーザ２００がそれぞれ所望のファイルを作成するだけで操作効率を算出することができる。操作効率を測定するための特別な操作をユーザ２００に要求しないため、ユーザ２００の利便性が高い。

効率判定部４５０は、操作時間を辞書の使用中（変換中）と不使用中とに分類し、使用中の時間あたりの漢字の入力文字数を操作効率としてもよい。例えば、かな漢字変換中において、「スペース」キーを押して、変換候補の一覧が表示されてから、「リターン」キーを押して文字を確定するまでの時間を計測する。ファイル作成時における、その時間の合計と、変換により出力される文字数（漢字）の合計を用いて、（３）式に基づいて指標Ｅを算出する。操作効率をより詳細に求める場合は、操作記録部１５０によって記録されたキーボードの打鍵回数やマウスのクリック回数、マウスの移動距離、複数の操作要素を総合して判断してもよい。また、入力された文字の種類（アルファベット、平仮名、片仮名、漢字、数字、記号、絵文字等）にそれぞれ分類し、各文字種の使用頻度の操作効率を計算してもよい。

上記の操作効率を計算する例では、操作時間はファイルのオープンからクローズ（保存）までの連続した時間を使用したが、操作効率に関係しないと思われる余計な時間を除外して操作効率を算出してもよい。具体的なキー入力として、「半角／全角」キーでかな入力に切り替え、「ｙｏｋｏｈａｍａ」と入力し、「Ｓｐａｃｅ」で「横濱」に変換して、「Ｅｎｔｅｒ」で決定する一連の操作の例を挙げて、操作時間ｔにおいて除外する時間の例を以下に示す。図１２（ａ）－（ｃ）は、操作時間から省く例を示す。図１２（ａ）は、所定時間Ｔｂ以上ユーザ２００が操作をしなかった場合の例である。図１２（ａ）では、キー「ａ」を入力した後にキー「ｍ」を入力するまでの時間（無操作時間）Ｔａが所定時間Ｔｂ以上である場合を示す。

このような場合、その無操作の時間は、ユーザ２００がファイル作成の操作を行っていない（例えば、入力内容そのものを考えている、別の端末で作業をしている、席を外している等）可能性が高い。このため、効率判定部４５０は、無操作時間ＴａからＴｂを引いた時間Ｔｃ（Ｔｃ＝Ｔａ－Ｔｂ）を操作時間から除外する。所定時間Ｔｂは、入力内容が決まっている場合に、一般的なユーザ２００のキー入力の間隔よりも長い時間（例えば、１０秒）に設定される。無操作時間Ｔａから所定時間Ｔｂを引くことにより、無操作時間の長いユーザ２００の方が見かけ上の操作時間が短くなることを防止できる。ただし、処理を簡略化したい場合には、時間Ｔｃを算出せずに無操作時間Ｔａを操作時間から除外してもよい。

また図１２（ｂ）のように、文字入力変換の効率に特化して操作効率を求める場合、Ｅｎｔｅｒで変換を決定した後から次の文字入力が開始されるまでの時間を操作時間から除外してもよい。さらに、図１２（ｃ）のように、ユーザ２００のキー入力の速さは、辞書登録の内容の違いによる文字変換の効率の良し悪しには関係がないとみなして、効率判定部４５０は、変換前の文字入力に掛かった時間を操作時間から除外してもよい。つまり、かな漢字変換操作における変換キー「Ｓｐａｃｅ」と、確定キー「Ｅｎｔｅｒ」に係る操作時間のみを用いて操作効率を算出してもよい。図１０に戻る。

Ｓ８２２０において、効率判定部４５０は、ステップＳ８２１０で算出したデータを用いて、各ユーザ２００の操作効率を算出する。具体的には、ユーザ２００が操作したファイルに関して、ファイル毎の操作効率の代表値を算出し、それをユーザ２００の操作効率とする。代表値としては、平均値、中央値、最頻値などを用いることができる。例えば、ターゲットユーザ２００ｘがファイル１、ファイル２、ファイル３の３つのファイルを作成しており、各々のファイルの操作効率の指標Ｅが、「８．５」「９．０」「９．５」である場合、「平均値＝（８．５＋９．０＋９．５）÷３＝９．０」を算出し、それをターゲットユーザ２００ｘの指標にする。このようにして、各ユーザ２００の指標を算出する。なお、Ｓ８２１０とＳ８２２０とをまとめて、「効率算出処理」または「操作効率算出処理」とも呼ぶ。

Ｓ８２３０において、効率判定部４５０は、ターゲットユーザ２００ｘの操作効率と、他のユーザ２００の操作効率を比較し、ターゲットユーザ２００ｘの操作効率より操作効率の良いユーザ２００が存在するか否かを判定する。つまり、効率判定部４５０は、成果物の情報と操作履歴とをもとに、操作効率を示す指標をユーザ２００毎に算出し、ターゲットユーザ２００ｘよりも操作効率の高い他のユーザ２００を特定する。ターゲットユーザ２００ｘの操作効率より操作効率の良いユーザ２００が存在する場合（Ｓ８２３０のＹｅｓ）、Ｓ８２４０に進み、そうでない場合（Ｓ８２３０のＮｏ）は、Ｓ８２５０に進む。Ｓ８２４０おいて、効率判定部４５０は、ターゲットユーザ２００ｘよりも操作効率のよいユーザ２００の設定情報（登録辞書）に基づいて、推奨設定情報、つまり推奨情報を作成する。このため、効率判定部４５０は、推奨情報を作成する作成部（不図示）として機能する。ターゲットユーザ２００ｘより操作効率の高い他のユーザ２００は、ターゲットユーザ２００ｘを基準にして相対的に操作効率（指標）が高いユーザであるといえる。このため、効率判定部４５０は、相対的に操作効率（指標）が高いユーザの設定情報をもとに推奨情報を作成するともいえる。

具体的には、以下の方法で推奨情報（推奨設定情報）を作成する。この処理のために、取得部４４０は、複数のユーザ２００のそれぞれについて、ユーザ毎の設定情報、つまり登録辞書を取得する。
（方法１）効率判定部４５０は、操作効率の最もよいユーザ２００の登録辞書を推奨設定情報とする。この方法は処理量が最も少ない。

（方法２）効率判定部４５０は、ターゲットユーザ２００ｘより操作効率のよい複数のユーザ２００の登録辞書をもとに推奨設定情報を作成する。例えば、ターゲットユーザ２００ｘより操作効率のよいユーザ２００が１０人いる場合、この１０人全員の登録辞書を合成して推奨設定情報とする。あるいは、１０人のうち上位３人の登録辞書のみを用いてもよい。つまり、操作効率が高い順に所定数のユーザ２００を選出し、そのユーザの設定情報をもとに推奨情報を作成してもよい。複数のユーザ２００の登録辞書において、同じ「よみ」に対して、複数の「語句」が登録されている場合、最も操作効率の高いユーザ２００の登録辞書を採用してもよい。あるいは、人数（登録数）に応じて語句を選択してもよい。例えば、「よみ１」に対して、３人が「語句１」を登録し、５人が「語句２」を登録している場合、より登録数の多い「語句２」を採用すればよい。

（方法３）効率判定部４５０は、ターゲットユーザ２００ｘの操作効率よりも操作効率のよいユーザ２００であって、かつターゲットユーザ２００ｘの操作効率との差が所定範囲であるユーザ２００の登録辞書をもとに推奨設定情報を作成する。つまり、ターゲットユーザ２００ｘの操作効率にある程度近いユーザに限定してユーザ２００を選出し、そのユーザの設定情報をもとに推奨情報を作成してもよい。これは、ターゲットユーザ２００ｘよりも大幅に操作効率が高いユーザ（非常に上級者）の設定情報は、ターゲットユーザ２００ｘにとって理解したり使いこなしたりすることが難しい場合があり、むしろターゲットユーザ２００ｘよりも若干操作効率が高い程度のユーザの設定情報の方が、ターゲットユーザ２００ｘにとって有益であることが多いという知見に基づく処理である。ただし、なるべく操作効率の高いユーザの設定情報をもとに推奨情報を作成したい場合は、所定範囲の上限を用いなくてもよい。つまり、指標が所定値以上のユーザを特定し、そのユーザの設定情報を用いてもよい。なお、所定範囲内に複数のユーザ２００が含まれる場合、効率判定部４５０は、方法１のごとく、操作効率の最もよいユーザ２００の登録辞書を推奨設定情報としてもよく、方法２のごとく、複数のユーザ２００の登録辞書をもとに推奨設定情報を作成してもよい。このように方法１から方法３では、ターゲットユーザ２００ｘよりも操作効率の高い他のユーザ２００のうち、所定数の他のユーザ２００、あるいは所定範囲の操作効率の他のユーザ２００が特定される。

（方法４）効率判定部４５０は、ターゲットユーザ２００ｘとの類似度を考慮して推奨設定情報を作成する。例えば、ターゲットユーザ２００ｘより操作効率のよいユーザ２００（上位ユーザ２００）が１０人いる場合、ターゲットユーザ２００ｘと上位ユーザ２００それぞれとの類似度を算出する。例えば、（１）式にしたがってユーザ２００間の類似度を算出する。あるいは使用しているアプリケーション、ファイルサイズ、ファイルの文字数、などを使ってユーザ２００間の類似度を算出すればよい。ターゲットユーザ２００との類似度の高いユーザ２００の登録辞書ほど、より多く推奨設定情報（推奨辞書）に入れるようにする。方法４では、ターゲットユーザ２００よりも操作効率の高い他のユーザ２００のうち、成果物の類似度がしきい値以上の他のユーザ２００が特定される。なお、上述の方法１～方法４では、効率算出処理において指標Ｅの算出に用いたファイルを特定し、そのファイル作成以前に登録された辞書内容を推奨設定情報に入れる。

図１３に、ユーザ毎の操作効率の一例を示す。方法１を用いて推奨設定情報を作成する場合、つまり操作効率の最もよいユーザ２００の設定情報を用いる場合、第１ユーザ２００ａから第３ユーザ２００ｃのうち、第２ユーザ２００ｂの操作効率Ｅ＝１０．０が最も大きい値となり、第２ユーザ２００ｂの操作効率が最も良いと判定される。そのため、第１ユーザ２００ａまたは第３ユーザ２００ｃがターゲットユーザ２００ｘである場合、第２ユーザ２００ｂの設定情報（登録辞書）が通知される。また、規定の操作効率の値より小さかった（効率が悪かった）と判定されたユーザ２００に対してだけ推奨設定情報を送信して提供してもよい。図１０に戻る。Ｓ８２４０からＳ８２６０に進む。

Ｓ８２５０において、効率判定部４５０は、ターゲットユーザ２００ｘの操作効率が最もよいことを示す推奨情報を作成する。すなわち、ターゲットユーザ２００ｘが設定した設定情報（辞書）により、他のユーザ２００と比べて最も効率良く成果物（ファイル）が作成されたことを示す情報（メッセージ）が作成される。この場合、ターゲットユーザ２００ｘの設定情報は、推奨すべき設定情報であり、推奨情報となる。このような情報により、ターゲットユーザ２００ｘは、自分の設定情報が優れていることを認識できる。Ｓ８２５０からＳ８２６０に進む。

Ｓ８２６０において、効率判定部４５０は、送受信部４１０を介して、Ｓ８２４０またはＳ８２５０で作成した推奨情報をターゲットユーザ２００ｘが使用する端末装置１００に送信（出力）する。すなわち、効率判定部４５０と送受信部４１０の組み合せは、推奨情報を出力する出力部（不図示）として機能する。Ｓ８２４０からＳ８２６０に遷移した場合、効率判定部４５０において特定した他のユーザ２００の設定情報をターゲットユーザ２００ｘに推奨することに相当する。

図１４は、端末装置１００における情報提供処理を示すフローチャートである。Ｓ８３１０において、送受信部１８０は、処理装置４００からの推奨情報（推奨設定情報）を受信する。推奨情報としては２種類あり、１つはＳ８２４０の処理によって提供される情報であり、もう１つはＳ８２５０の処理によって提供される情報である。前者は、ターゲットユーザ２００ｘが使用する設定情報よりも操作効率のよい推奨情報といえる。Ｓ８３２０において、ユーザ２００（ターゲットユーザ２００ｘ）による端末装置１００の操作が行われる。Ｓ８３３０において、制御部１６０は、ユーザ２００の操作によって、特定のアプリケーションが起動したか否かを判定する。本実施例において、この特定のアプリケーションは、登録辞書を使用するメールソフト、ワープロソフト、テキストエディタ、表計算ソフト等である。アプリケーションが起動されていなければ（Ｎｏ）、ユーザ２００の操作によってアプリケーションが起動されるまで待つ。特定のアプリケーションが起動した場合（Ｙｅｓ）、Ｓ８３４０に進む。Ｓ８３４０において、表示部１９０は、受信した推奨設定情報を表示する。

図１５（ａ）は、ターゲットユーザ２００ｘよりも操作効率の良いユーザ２００が存在する場合の画面であり、図１５（ｂ）は、ターゲットユーザ２００ｘの操作効率が最も良い場合の画面である。なお以下の説明では、ターゲットユーザ２００ｘよりも操作効率の良いユーザ２００が存在する場合、ターゲットユーザ２００ｘを「操作効率の悪いユーザ２００」と呼ぶ場合がある。従って、「操作効率の悪いユーザ２００」とは、操作効率が最も悪いといった意味ではない。図１５（ａ）は、操作効率の悪いユーザ２００に対して、効率の良い辞書登録内容を提供する画面である。一方、図１５（ｂ）は、操作効率の最も良いユーザ２００に対して、自分の辞書登録内容が良かったことを提供する画面を示す。図１６（ａ）－（ｂ）は、操作効率の悪いユーザ２００に対して、効率の良い辞書登録内容を提供する画面を示す。図１７（ａ）－（ｂ）は、操作効率の悪いユーザ２００に対して、効率の良い辞書登録内容を提供する別の画面を示す。図１８（ａ）－（ｃ）は、操作効率の悪いユーザ２００に対して、効率の良い辞書登録内容を提供するさらに別の画面を示す。このうち、図１５（ａ）および図１６（ａ）－（ｂ）、図１７（ａ）－（ｂ）、図１８（ａ）－（ｃ）は、Ｓ８２４０の処理によって提供される推奨情報である。すなわち、ターゲットユーザ２００ｘよりも操作効率が良いユーザ２００が存在する場合に、ターゲットユーザ２００ｘに提供される推奨情報である。

図１５（ａ）のように、表示部１９０は、アプリケーションを起動させたときに、より操作効率の良い辞書登録内容が存在することを示すポップアップウィンドウを表示する。またさらに、「辞書登録」ボタンが表示される。ユーザ２００は、表示された辞書登録内容を確認し、納得した場合には、「辞書登録」ボタンを押す。すると、操作効率の良い辞書登録内容が、辞書１４０に登録される。本図に示す例では、「よみ２１」と「語句２」とが関連付けられて、辞書１４０に登録（追加登録もしくは更新）される。このように、推奨情報を確認したユーザ２００は、それを容易に自分の環境（設定情報）に取り入れることができるため、ユーザの利便性を高めることができる。また、表示部１９０は、図１６（ａ）－（ｂ）のように、画面の隅に、ターゲットユーザ２００の辞書よりも効率の良い辞書（辞書登録内容）があることを表示して、それを操作部１１０によりクリックすると詳しい情報を表示するようにしてもよい。さらに、表示部１９０は、図１７（ａ）－（ｂ）のように、効率の悪いターゲットユーザ２００ｘの辞書登録内容と、効率の良い辞書登録内容とを対比させて表示してもよい。図１７（ｂ）に示す例では、ターゲットユーザ２００ｘが登録している辞書登録内容と、他のユーザ２００が登録している「効率の良い」ユーザ２００の辞書登録内容とを対比して表示するため、ターゲットユーザ２００ｘにとって非常に分かりやすい。また、いきなり詳細情報を表示せずに、ターゲットユーザ２００ｘが希望したときのみ詳細情報を表示するため、不必要な表示スペースをとることがなく、ターゲットユーザ２００ｘが本来行うべき操作に集中しやすい。

図１８（ａ）のように、表示部１９０は、ターゲットユーザ２００ｘが登録した辞書登録内容が、効率性の比較対象となった「３５人」のユーザ２００の中で５番目に効率が良かったことを示す。このように、効率性の比較対象となったユーザ２００の数を表示することにより、ターゲットユーザ２００ｘ、つまり閲覧中のユーザ２００に対して「さらに工夫して効率のよい操作を行ってみよう」等のモチベーションを与えることができる。

図１８（ａ）において、ターゲットユーザ２００ｘが「ここをクリック」をクリックすると、図１８（ｂ）の画面が表示される。本図の例では、効率のよい操作を行った上位５人のユーザ２００の情報が表示されている。ユーザ名は、予めユーザ２００毎に登録した名前（ニックネームまたは実名）が表示される。順位については指標を算出した全てのユーザ２００を表示してもよいし、本図に示すように上位の所定数（３５人中の５人）に限定して表示してもよい。また、本日の上位５人、今週の上位１０人といったように、特定の期間において集計した結果を表示してもよい。操作の詳細については、各順位の行に詳細ボタンを表示して、それをクリックすると詳しい情報を表示するようにしてもよい。提示する辞書登録内容は、ターゲットユーザ２００ｘが辞書に登録していない全ての登録内容を提示してもよいし、過去の所定期間において作成されたファイルに含まれる語句のみを提示してもよい。

また、上位のユーザ２００の辞書登録内容のうち、複数（例えば２人以上）が登録している内容を提示してもよいし、順位によって重み付けをし、登録しているユーザ２００の重みの合計のしきい値を超えたら提示してもよい。また、上位のユーザ２００のうち、ターゲットユーザ２００ｘと類似度が高いユーザ２００の辞書登録内容のみを提示してもよい。類似度は、使用しているアプリケーションの類似度を比較してもよいし、入力文字数の量、図の有無、使用カラー等でもよい。あるいは、入力された文章の内容をテキスト解析し、同ジャンルであれば類似度が高いとみなしてもよい。図１８（ｂ）における「詳細クリック」ボタンをクリックすると、図１８（ｃ）の画面が表示される。この画面では、指定されたユーザ２００の辞書登録内容が詳細に表示される。

図１６（ｂ）、図１７（ｂ）、図１８（ｃ）のように、推奨設定情報に含まれる他のユーザ２００の辞書情報を、簡単にターゲットユーザ２００ｘの辞書１４０に追加できるようなＵＩを表示してもよい。これらの場合、効率の良い辞書登録の各語句の読みの横にチェックボックスが付いていて、ユーザ２００に確認させてから「辞書登録」ボタンを押して登録させる。登録したくない語句はチェックボックスを外して、登録したい読みのみを登録することができる。ユーザ２００は内容を確認した上で、簡単に自分の辞書１４０に登録することができるため、ユーザ２００の利便性が向上する。なお、ターゲットユーザ２００ｘの辞書１４０に既に同じ「よみ」の語句が登録されている場合、それを削除した上で新規登録してもよいし、削除せずに両方を登録してもよい。後者の場合は、新規登録する語句の優先度を古い登録の語句よりも高く設定するのが望ましい。また辞書１４０を追加あるいは更新した際には、語句毎に日時（更新日時）を辞書１４０に登録する。また、他のユーザの辞書情報を辞書１４０に登録した際に、そのユーザのユーザＩＤを辞書１４０に登録してもよい。

他にも、例えば、「推奨設定情報に含まれる辞書をあなたの辞書に追加登録しますか？」というメッセージと、「Ｙｅｓ」、「Ｎｏ」のボタンを配置したウィンドウを表示して、ユーザ２００に選択させる。ターゲットユーザ２００ｘが「Ｙｅｓ」を指定した場合には、推奨設定情報に含まれる辞書が自分の辞書に自動的に登録される。つまり、ユーザ２００が操作部１１０を操作することによって、図１６（ｂ）、図１７（ｂ）、図１８（ｃ）に表示された「辞書登録」のボタンを選択すると、制御部１６０は、推奨設定情報を辞書１４０に反映させる。これは、表示部１９０に表示された推奨設定情報の選択操作を操作部１１０が受けつけた場合に、推奨設定情報を辞書１４０に反映させることに相当する。

一方、図１５（ｂ）は、Ｓ８２５０の処理により、端末装置１００がターゲットユーザ２００ｘの操作効率が最もよいことを示す情報を受信した場合に、表示部１９０において表示される画面の一例である。この端末装置１００を使用するユーザ２００、つまりターゲットユーザ２００ｘは、最も効率のよい操作を行ったユーザ２００である。図１５（ｂ）では、ターゲットユーザ２００ｘの辞書内容の効率が最も高かったこと示す情報を表示する。また、辞書内容を他のユーザ２００に公開してもよいかどうかをターゲットユーザ２００ｘに選ばせてもよい。公開を選んだ場合は、その辞書内容が他のユーザ２００に公開される。非公開を選んだ場合は、その辞書内容は他のユーザ２００に公開されない。このような画面を表示することにより、ターゲットユーザ２００ｘは自分の辞書内容を容易に公開することができる。また、効率の良い辞書内容が公開されることにより、それを見た他のユーザ２００の操作効率が向上したり、ユーザ２００同士（ユーザコミュニティー）のコミュニケーションが活性化したりするなどの効果が得られる。また、ターゲットユーザ２００ｘの辞書内容が、効率性の比較対象となった「３５人」のユーザ２００の中で最も効率が良かったことを示してもよい。このように、効率性の比較対象となったユーザ２００の数を表示することにより、閲覧中のユーザ２００に対して「さらに工夫して効率のよい操作を行ってみよう」等のモチベーションを与えることができる。図１５（ｂ）の画面については、操作効率が最も良かったユーザ２００に限らず、他のユーザ２００に対して提供されてもよい。例えば、操作効率の良い上位Ｎ人のユーザ２００に提供されてもよい。あるいは、操作効率の最も悪いユーザ２００も含めて、全ユーザ２００に対して提供されてもよい。例えば、操作効率の最も悪いユーザ２００に対して、「あなたは３５人中最も操作効率の悪いユーザでした。他のユーザの設定情報を参考にしてみましょう。」といったメッセージを表示してもよい。

このような表示を行うことにより、ターゲットユーザ２００ｘは、単に効率のよい辞書の登録内容を知ることができるだけでなく、効率のよい操作を行ったユーザ２００についても知ることができる。例えば、ユーザ２００毎に自分の連絡先を開示するか否かの設定をさせておき、連絡先の開示を許可したユーザ２００については、図１８（ｂ）の画面において、連絡先を表示してもよい。すなわち、操作効率の良いユーザ２００のリストにおいて、メールアドレスやＳＮＳのアカウントや電話番号等の連絡先情報を表示してもよい。また、処理装置４００が操作効率の良いユーザ２００とコミュニケーションする機能（メッセージ交換機能など）を提供してもよい。このような表示を閲覧したユーザ２００は、効率のよいユーザ２００に直接連絡をとることができ、ユーザ２００同士で情報交換を行うことができるので、さらに効率の良い設定情報や操作手順などを他のユーザ２００から直接教えてもらうことができる。また、アプリケーションを使用するユーザコミュニティーが活性化されるので、そのアプリケーションが好きな「ファン」が増え、アプリケーションの長期的な収益につながる。他のユーザ２００に設定情報や操作手順などを提供した（教えた）ユーザ２００に対して、提供した情報の量や質に応じて、ポイントやクーポンを付与してもよい。また、ターゲットユーザ２００ｘに提供される推奨情報のもとになったユーザ２００（効率の良いユーザ）に対して、ポイントやクーポンを付与してもよい。推奨情報のもとになった効率の良いユーザは、間接的に他のユーザに有益な情報を提供していることになる。つまり、直接的あるいは間接的に他のユーザの操作効率を改善する可能性のある有益な情報を提供したユーザ２００に対して、ポイントやクーポン等の報奨を与えてもよい。このような報奨を与えることにより、「自分の操作効率を上げて推奨情報に取り上げられるようになり、報奨をもらおう」といったモチベーションが各ユーザ２００に自然に生じるため、結果的に多数のユーザの操作効率が向上するといった効果が得られる。

ユーザ２００に推奨設定情報を提供するタイミングは、アプリケーションの起動時の例を示したが、新規ファイルを作成したときでもよいし、アプリケーション終了時やログイン直後でもよい。また、Ｓ８２４０の処理による推奨設定情報を提供する対象ユーザ２００は、全ユーザ２００でもよいし、ユーザ２００の指標が所定値未満であるなど、効率値が所定条件よりも悪いユーザ２００だけにしてもよい。

端末装置１００の操作はＰＣを想定してキーボードやマウスを例に挙げたが、スマートフォンやタブレット端末であればタッチパネルのタップやフリック等の操作が考えられる。また、カメラやマイク等、入力デバイスであれば操作のインターフェースは特に制限しない。

なお、上述の説明では、Ｓ８２３０においてターゲットユーザ２００ｘよりも操作効率の高いユーザ２００が存在するか否かを判定し、その判定結果に応じて処理を変えているが、別の方法を用いることもできる。例えば、図１０のフローチャートにおいてＳ８２１０およびＳ８２２０を実行した後、Ｓ８２３０～Ｓ８２６０を実行せず、Ｓ８２３５（不図示）を実行する。Ｓ８２３５において、効率判定部４５０は、操作効率（指標）が相対的に高いユーザを特定する。例えば、指標Ｅが所定値以上のユーザ２００あるいは指標Ｅが高い順に所定数のユーザ２００を特定（選出）する。ここで特定したユーザは、ユーザ２００の集団（集合）の中で（ユーザ２００の集合全体を基準にして）、相対的に操作効率（指標）が高いユーザである。Ｓ８２３５を実行した後、Ｓ８２４５（不図示）を実行する。Ｓ８２４５において、効率判定部４５０は、Ｓ８２３５で特定したユーザの設定情報をもとに推奨情報を作成する。具体的には、Ｓ８２４０と同様な方法で、推奨情報を作成すればよい。Ｓ８２４５からはＳ８２６５（不図示）に遷移する。Ｓ８２６５は、Ｓ８２６０と同様である。つまり、Ｓ８２６５において、効率判定部４５０は、送受信部４１０を介して、Ｓ８２４５で作成した推奨情報を端末装置１００に送信（出力）する。その際に、Ｓ８２３５で特定したユーザのユーザＩＤも推奨情報に含めて送信する。推奨情報を受信した端末装置１００は、図１５～図１８と同様な画面を表示部１９０に表示する。例えば、端末装置１００は、推奨情報に含まれる操作効率が相対的に高いユーザのユーザＩＤと、端末装置１００を使用するユーザのユーザＩＤが一致するか否かに応じて表示する情報を変えてもよい。また、Ｓ８２３５で特定したユーザが使用する端末装置１００であるか否かに係らず、全ての端末装置１００で同じ推奨情報を表示してもよい。例えば、図１５（ａ）と同様な表示を全ての端末装置１００で行ってもよい。つまり、ターゲットユーザ２００ｘを識別せずに、全てのユーザ２００に対して、同じ推奨情報を提供してもよい。操作効率が高いユーザの設定情報をユーザに通知することは、その設定情報を既に使用しているユーザにとっても、改めてその効果を確認することができるため、全てのユーザにとって有益である。

本実施例によれば、成果物の情報と操作履歴とをもとに、操作効率を示す指標をユーザ毎に算出し、ターゲットユーザよりも操作効率の高い他のユーザの推奨設定情報をターゲットユーザに提示するので、操作効率を改善可能な情報の精度を向上できる。また、ターゲットユーザと類似し、かつ操作効率の良いユーザの設定情報をもとに推奨設定情報を作成するため、ターゲットユーザに対して有益な情報を提供することができる。また、予め管理者（や運営者）が推奨設定情報を作成しておく必要がないので、管理者の負担の増加を抑制できる。

また、成果物の量を操作時間あるいは操作回数などの操作コストで除算することによって、操作効率を示す指標を算出するので、指標の算出精度を向上できる。また、操作効率を測定するための特別な操作をユーザに行わせることなく指標を算出できるため、ユーザの利便性が高い。また、ターゲットユーザよりも操作効率の高い他のユーザのうち、所定数の他のユーザ、あるいは所定範囲の操作効率の他のユーザを特定するので、推奨設定情報を作成するために適切な他のユーザを特定できる。また、ターゲットユーザよりも操作効率の高い他のユーザのうち、成果物の類似度がしきい値以上の他のユーザを特定するので、推奨設定情報を作成するために適切な他のユーザを特定できる。また、設定情報は、文字変換のための登録辞書であるので、操作効率を向上するための登録辞書を容易に追加更新できる。また、ユーザ（端末装置）が使用している設定情報よりも操作効率のよい推奨設定情報の選択操作を受けつけると、推奨設定情報を端末装置が使用する設定情報に反映させるので、ユーザの操作効率を容易に向上できる。

（実施例２）
次に、実施例２を説明する。実施例２は、実施例１と同様に、処理装置と複数の端末装置とがネットワークを介して接続された処理システムに関する。処理装置は、所定のプログラムを使用する複数のユーザの設定情報（登録辞書、ショートカット、マクロ等）を収集するとともに、ユーザが作成した成果物（ファイル）に関する情報を収集する。また、処理装置は、設定情報の登録日時をもとに複数の期間を設定して、各期間においてファイル作成の「効率性」を示す指標を算出し、過去の期間に比べて操作効率が改善された期間を特定する。さらに、処理装置は、特定した期間に登録された設定情報（推奨設定情報）をターゲットユーザに提供する。実施例２に係る処理システム１０００、端末装置１００、処理装置４００は、図１から図３と同様のタイプである。ここでは、これまでとの差異を中心に説明する。

図１９は、処理装置４００による提供情報作成処理を示すフローチャートである。ここでは、過去の操作効率に比べて操作効率が改善されたユーザ２００を特定し、特定したユーザ２００の設定情報をもとに、推奨設定情報を作成する。まず、Ｓ８４００を実行する。Ｓ８４００は上述のＳ８２１０と同じである。つまり、効率判定部４５０は、ステップＳ８０１０で選択された操作履歴を対象にして、該当するファイル毎の操作効率を算出する。次に、Ｓ８４１０において、効率判定部４５０は、期間毎の操作効率を算出する。ここでの期間とは、各ユーザ２００の辞書登録日時を境界にして定まる期間である。

図２０（ａ）－（ｃ）は、辞書登録のタイミングで区切った各ユーザ２００の期間を示す。例えば、第１ユーザ２００ａは時点１～５までの５つの時点（５つのタイミング）で辞書登録を行っている。また、時点１～５は、例えば図４に示す日付の時点である。このため、横軸を時間軸として、第１ユーザ２００ａについては、時点１（２０１０／３／１５）より前を期間１、時点１（２０１０／３／１５）～時点２（２０１０／５／１０）までを期間２、時点２（２０１０／５／１０）～時点３（２０１５／７／５）までを期間３、時点３（２０１５／７／５）～時点４（２０１５／９／３０）までを期間４、時点４（２０１５／９／３０）～時点５（２０１５／１１／２５）までを期間５、時点５（２０１５／１１／２５）より後を期間６として、６つの期間を設定する。図４および図２０に示す第２ユーザ２００ｂについては、同様に時点１～時点５が存在するため、期間１～期間６の６つの期間が設定される。第３ユーザ２００ｃについても同様に、辞書登録日時を境界とした期間を設定する。図１９に戻る。

効率判定部４５０は、各期間においてユーザ２００が作成したファイルを対象にして、Ｓ８４００で算出された操作効率の指標Ｅの期間毎の代表値を算出する。代表値としては、平均値、中央値、最頻値などを用いることができる。例えば、第１ユーザ２００ａが期間１において、３つのファイルを作成しており、各々の指標Ｅが「４．０」、「５．０」、「９．０」である場合、代表値として平均値を用いるとすると、「（４．０＋５．０＋９．０）÷３＝６．０」が、第１ユーザ２００ａの期間１における代表値となる。同様にして、各ユーザ２００の期間毎の指標を算出する。なお、複数の期間を統合して１つの期間を作成してもよい。例えば、期間の長さが所定の基準（例えば、１０日間）よりも短い場合、複数の期間をまとめて１つの期間としてもよい。その場合、辞書登録日時を１つ前の辞書登録日時あるいは１つ後の辞書登録日時に変更すればよい。また、１つの時点における辞書の登録数が所定数（例えば、３個）未満である場合、独立した期間にせず、複数の期間をまとめて１つの期間としてもよい。

次にＳ８４２０において、効率判定部４５０は、期間毎に操作効率の改善量を算出する。操作効率の改善量（操作改善量）は、同一ユーザ２００の隣接する期間の指標の差分（差異）として算出する。具体的には、期間ｉにおける操作改善量ΔＥ［ｉ］を式（６）に従って算出する。

ここで、ｉ≧２である。つまり、ある期間の操作効率がその前の期間に比べて大幅に改善した場合に、操作改善量は大きな正の値となる。例えば、第１ユーザ２００ａに対して６つの期間が設定されている場合、各期間の指標をＥ［１］～Ｅ［６］とすると、ΔＥ［２］＝Ｅ［２］－Ｅ［１］、ΔＥ［６］＝Ｅ［６］－Ｅ［５］、などと算出する。期間「１」については、操作改善量を算出しない。

また、効率判定部４５０は、（７）式に従って操作改善量を算出してもよい。

ここでＴ［ｉ］は、期間ｉの長さである。期間の単位としては、例えば、日、時、分、秒などの任意の時間単位を用いることができる。（７）式によれば、単位時間あたりの操作改善量を算出することができる。つまりＳ８４２０では、（６）式または（７）式にしたがって、期間ｉの操作改善量ΔＥ［ｉ］を算出する。また、隣接する期間の指標の差分値に限らず、他の方法で操作改善量を算出してもよい。例えば、ΔＥ［３］＝（Ｅ［３］＋Ｅ［４］）／２－（Ｅ［１］＋Ｅ［２］）／２、などとしてもよい。１つの期間の長さが短く、期間内に作成された成果物の数が少ない場合には、３つ以上の期間の指標を用いて操作改善量を作成した方がよい場合もある。

Ｓ８４３０において、効率判定部４５０は、操作改善量が所定条件を満たす期間を特定する。これは、過去の期間に比べて操作効率が向上した期間を特定することに相当する。ここで、所定条件としては、以下のいずれかの条件を用いることができる。なお、ステップＳ８４３０を実行した結果、所定条件を満たす期間が存在しない場合には、ステップＳ８４４０に進まずに処理を終了する。

（条件１）操作改善量が大きい上位所定数の期間
操作改善量が大きいほど、過去（１つ前の期間）に比べてユーザ２００の操作効率が改善されていることになる。ここで、所定数は１以上の任意の数である。効率判定部４５０は、所定数を「１」として、操作改善量が最も大きい期間を１つ特定してもよいし、所定数を「１０」としてもよい。

（条件２）操作改善量が所定値以上の期間
効率判定部４５０は、操作改善量が予め定めた所定値（しきい値）θ１以上の期間を特定する。所定値θ１として正の任意の値を用いることができる。また、ターゲットユーザ２００の操作改善量が算出できる場合（ターゲットユーザ２００ｘが２期間以上に渡って操作を行っている場合）、ターゲットユーザ２００ｘの操作改善量を所定値とし、ターゲットユーザ２００ｘの操作改善量よりも大きな値をもつ期間を特定してもよい。つまり、条件１、条件２において、前記効率判定部４５０は、操作効率の改善量が高い方から所定数の期間、あるいは操作効率の改善量が所定の範囲に含まれる期間を特定する。

（条件３）ターゲットユーザ２００ｘの直近の指標に近い値をもち、かつ操作改善量が所定値以上の期間
まず、効率判定部４５０は、Ｓ８４１０で算出された各期間の指標Ｅ［ｉ－１］（ｉ≧２）と、ターゲットユーザ２００ｘの直近（最新）の指標（基準となる指標）Ｅｔとの差が所定値ε以下の期間を抽出する。つまり、｜Ｅ［ｉ－１］－Ｅｔ｜≦εを満たす期間を抽出する。Ｅ［ｉ－１］はＥｔより大きくてもよいし、小さくてもよい。例えば、ターゲットユーザ２００ｘの直近の指標Ｅｔが「５．０」であり、εが「０．５」である場合、「４．５」以上かつ「５．５」以下の指標Ｅをもつ期間が抽出される。ここで、Ｅｔは基準となる指標であるため、効率判定部４５０は、基準となる指標との差がしきい値ε以下の期間を抽出するといえる。次に、効率判定部４５０は、抽出した期間（ｉ－１）の次の期間ｉを対象にして、条件２と同様に、操作改善量ΔＥ［ｉ］が所定値θ２以上の期間を特定する。ここで、θ１とθ２を同じ値にしてもよいが、異なる値にしてもよい。例えば、θ２＜θ１としてもよい。条件３によれば、過去において、ターゲットユーザ２００ｘの直近の操作効率に近いレベルであった他のユーザ２００の操作効率が、その後改善されている場合に、そのユーザ２００の設定情報を推奨設定情報に反映させるため、ターゲットユーザ２００ｘの現在のレベルに合った有益な情報を提供することができる。つまり、効率判定部４５０は、ターゲット（基準）となる操作効率との差が第１しきい値（ε）以下であり、かつ操作効率の改善量が第２しきい値（θ２）以上である期間を特定するといえる。

条件１から条件３において、期間の新しさを考慮してもよい。例えば、条件１において、操作改善量が同じ期間が複数存在する場合、新しい期間（設定情報の登録日時の新しい期間）を優先的に特定してもよい。また、操作改善量が大きいほど高い値となり、かつ期間が新しいほど高い値となる指標を算出し、その指標が高い順に所定数の期間を特定しもよい。また、その指標が所定値以上の期間を特定してもよい。

また、条件１から条件３において、ターゲットユーザ２００ｘの最新期間の指標Ｅｔを考慮してもよい。例えば、条件１において、指標Ｅ［ｉ］が指標Ｅｔより大きい期間ｉを対象にして、操作改善量が大きい順に所定数の期間を特定してもよい。また、条件２において、指標がＥｔより大きく、かつ操作改善量が所定値以上の期間を特定してもよい。また、条件３において、直近の指標がＥｔよりも大きいユーザ２００の期間を対象にして、過去の指標がターゲットユーザ２００ｘの直近の指標に近い値であり、かつ操作改善量が所定値以上の期間を特定してもよい。このような処理を行うことで、推奨設定情報に反映させるユーザ２００を厳選することができる。ただし、ユーザ２００毎の操作目的や操作条件は完全に同じではないため、指標はある程度の誤差を含む。つまり、異なるユーザ２００間での指標の多少の違いよりも、同一ユーザ２００の指標が改善したことに意味があると考えられる。このため、ターゲットユーザ２００ｘよりも低い指標をもつユーザ２００の設定情報をもとに推奨設定情報を作成してもよい。また、複数のユーザ２００の設定情報をもとに推奨性設定値を作成する場合、ターゲットユーザ２００ｘよりも低い指標をもつユーザ２００の数または割合を制限してもよい。例えば、ターゲットユーザ２００ｘよりも低い指標をもつユーザ２００の割合が３０％未満になるように設定してもよい。

Ｓ８４３０において、ターゲットユーザ２００ｘ以外のユーザ２００を処理対象にしてもよいし、ターゲットユーザ２００ｘを含む全てのユーザ２００を処理対象にしてもよい。全てのユーザ２００を処理対象にした場合、ターゲットユーザ２００ｘの期間が所定条件に該当し、ターゲットユーザ２００ｘの設定情報をターゲットユーザ２００ｘに通知する可能性もある。例えば、ターゲットユーザ２００ｘが何回も辞書の内容を変更しており、ターゲットユーザ２００ｘの直近の操作効率よりも、それより前の期間の操作効率が高い場合、辞書の内容を前の状態に戻した方がよいことをターゲットユーザ２００ｘに通知することができる。ターゲットユーザ２００ｘにとって、他のユーザ２００の設定情報を通知してもらうだけでなく、自分の過去の設定情報を通知してもらうことも有益である。

次にＳ８４４０において、効率判定部４５０は、Ｓ８４３０で特定した期間ｉに対応する設定情報を選択する。期間ｉに対応する設定情報とは、期間ｉの開始時に設定された設定情報である。また、期間ｉに対応する設定情報は、期間ｉにおいて成果物が作成された時点より前に設定された設定情報である。例えば、図２０（ａ）－（ｃ）の例では、前述のごとく、第１ユーザ２００ａについて６個の期間が存在するが、Ｓ８４３０において、第１ユーザ２００ａの期間３（設定ＩＤ２（２０１０／５／１０）～設定ＩＤ３（２０１５／７／５））が特定された場合、図４に示す設定ＩＤ２（２０１０／５／１０）の設定情報が該当する。Ｓ８４３０において複数の期間が特定された場合には、それらに対応する複数の設定情報を選択する。またＳ８４３０において特定された期間が多い場合には、そのうちの一部の期間の設定情報を選択してもよい。

Ｓ８４５０において、効率判定部４５０は、Ｓ８４４０で選択された設定情報に基づいて、推奨設定情報を作成する。例えば図２０（ａ）－（ｃ）の例において、Ｓ８４４０で設定ＩＤ２の設定情報が選択された場合、設定ＩＤ２の「よみ２：語句２０」といった設定情報を推奨設定情報とする。また例えば、Ｓ８４４０で、設定ＩＤ「２」、「３」、「６」の３つの設定情報が選択された場合、３つの設定情報をまとめた情報、すなわち「よみ２：語句２０、よみ３：語句３０、よみ６：語句６０」といった設定情報を推奨設定情報とする。奨設定情報とする。Ｓ８４６０において、効率判定部４５０は、Ｓ８４５０で作成された推奨設定情報を、ターゲットユーザ２００ｘの端末装置１００に送受信部４１０を介して送信する。つまり、送受信部４１０は、効率判定部４５０において特定した期間に登録された設定情報をターゲットユーザ２００ｘに推奨する。

なお、上述の説明では、複数のユーザ２００のそれぞれについて、期間を設定し、期間毎の指標を算出したが、１人のユーザ２００しか存在しない場合であっても、本実施例を適用することが可能である。例えば、辞書ＤＢ４３０にターゲットユーザ２００ｘのデータのみが存在する場合、ターゲットユーザ２００ｘが辞書を登録した複数の時点をもとに、複数の期間を設定し、期間毎に指標および操作改善量を算出する。そして、上述の説明と同様に、操作改善量が所定条件を満たす期間を特定し、特定した期間に関する情報、および特定した期間に対応する辞書内容（設定情報）をターゲットユーザ２００ｘに提示する。例えば、「あなたは、期間３（２０１０／５／１０～２０１５／７／５）において、操作効率の改善量が最高でした。これは、期間３の直前に登録した（よみ２：語句２０）という辞書の効果によるものと思われます」といったメッセージをターゲットユーザ２００ｘが使用する端末装置１００の表示部１９０に表示する。このようなメッセージ（情報）は、ターゲットユーザ２００ｘが新たに登録すべき辞書内容を検討する際の重要なヒントになる。また例えば、ターゲットユーザ２００ｘが「よみ２：語句２０」という辞書を削除している場合、それを再登録した方がよいことが容易に分かる。つまり、１人のユーザ２００のデータを用いて処理を行う場合であっても、そのユーザの操作効率を改善するための有益な情報を提供することができる。

本実施例によれば、複数の期間のそれぞれに対して、成果物の情報と操作履歴とをもとに、操作効率を示す指標を算出し、過去の期間に比べて操作効率が向上した期間に登録された推奨設定情報をターゲットユーザに提示するので、操作効率を改善可能な情報の精度を向上できる。また、成果物の量を操作時間あるいは操作回数などの操作コストで除算することによって、操作効率を示す指標を算出するので、指標の算出精度を向上できる。また、操作効率を測定するための特別な操作をユーザに行わせることなく指標を算出できるため、ユーザの利便性が高い。また、操作効率の改善量が高い方から所定数の期間、あるいは操作効率の改善量が所定の範囲に含まれる期間を特定するので、期間の特定精度を向上できる。また、ターゲットとなる操作効率との差が第１しきい値以下であり、かつ操作効率の改善量が第２しきい値以上である期間を特定するので、期間の特定精度を向上できる。また、設定情報は、文字変換のための登録辞書であるので、操作効率を向上するための登録辞書を容易に追加更新できる。

（実施例３）
次に実施例３を説明する。これまでは、設定情報の例として、かな漢字変換等に用いる登録辞書を用いて説明したが、これに限定されない。実施例３では、設定情報として、ＣＴＲＬキーやファンクションキーなどの特定のキーと組み合せたキーボードのショートカットに関する登録情報を用いる。実施例３に係る処理システム１０００、端末装置１００、処理装置４００は、図１から図３と同様のタイプである。ここでは、これまでとの差異を中心に説明する。

本実施例では、アプリケーションとしてテキストエディタを例にして説明する。このテキストエディタでは、キーボードのショートカット（キーバインド）をユーザ２００毎に設定することが可能である。図２１は、実施例３に係るショートカットの例を示す。これは、ショートカットの中で、カーソル移動に関する設定を抜粋した一例である。第１ユーザ２００ａは、独自の設定を全くしていない。独自の設定が全くない状態では、カーソルを移動させる際に、矢印キーを使ってカーソルを１文字ずつ移動させる必要がある。つまりデフォルトは、「↑」キーで１行上に移動、「↓」キーで１行下に移動、「←」キーで１文字前に移動、「→」キーで１文字後に移動するが、それ以外の移動は、できない状態である。

第２ユーザ２００ｂは、上下左右の４方向のカーソル移動について、独自のショートカットを設定している。「Ｃｔｒｌ－ｐ」は「Ｃｔｒｌ」キーを押しながら、「ｐ」キーを押すことを表す。他のショートカットの表記についても同様である。通常のキーボードにおいて矢印キーは、アルファベットキーとは離れた位置に配置されていることが多いため、矢印キーによるカーソル移動をするには、ホームポジションから手の位置を移動させる必要がある。このため、カーソル移動を頻繁に行うと、文字入力の速度が遅くなる。一方、「Ｃｔｒｌ－ｐ」等によるカーソル移動は、ホームポジションから手の位置を変えずに、「Ｃｔｒｌ」キーおよび「ｐ」キーを押下することができるため、カーソル移動を多用しても、文字入力の速度があまり低下しない。このため、第１ユーザ２００ａに比べて、第２ユーザ２００ｂは同じ文字数のファイルをより短時間で作成できる可能性が高い。

第３ユーザ２００ｃは、第２ユーザ２００ｂの設定に加えて、さらに４つのショートカットキーを設定している。例えば、カーソルを行の先頭に移動させるために「Ｃｔｒｌ－ａ」を設定している。例えば、１行が１００文字あり、カーソルが行の末尾にある状態から行の先頭に移動させる場合、第１ユーザ２００ａは「←」キーを１００回押すか、「←」キーを一定時間以上押し続ける必要がある。同様に第２ユーザ２００ｂは、「Ｃｔｒｌ」キーと「ｂ」キーを同時に１００回押すか、「Ｃｔｒｌ」キーと「ｂ」キーを一定時間以上押し続ける必要がある。つまり、第１ユーザ２００ａの設定および第２ユーザ２００ｂの設定では、カーソルを移動させるために多くの操作と多くの時間が必要になる。それに対して、第３ユーザ２００ｃは、「Ｃｔｒｌ」キーと「a」キーを１回押すだけでよい。また、単語単位にカーソルを移動させる設定も非常に操作効率を改善する。したがって、第２ユーザ２００ｂに比べて、第３ユーザ２００ｃは同じ文字数のファイルをさらに短時間で作成できる可能性が高い。

本実施例において、実施例１と同様に、図７に示すような操作履歴ＤＢ４２０が作成される。ただし、種別「保存」において保存する内容は、ファイルサイズ、文字数、キー入力回数のみでよい。つまり、文字の種類別の内訳、変換回数は省略する。あるいは、図８に示すようなキー入力１つ１つの詳細までも保存してもよい。

ステップＳ８０１０において、取得部４４０は、当該テキストエディタを用いて作成されたファイルに関する操作履歴を取得（選択）する。つまり、当該テキストエディタを使用しているユーザ２００をターゲットユーザ２００ｘとして、方法２を用いて、操作履歴を選択する。この際に以下のいずれかの条件を付加して選択してもよい。
（１）当該テキストエディタを用いて作成された全てのファイルに関する操作履歴
（２）当該テキストエディタを用いて新規にファイルが作成されたときの操作履歴
（３）当該テキストエディタを用いて既存のファイルを更新したときの操作履歴
上記（３）の条件を用いることにより、カーソル移動の効率性をより直接的に指標Ｅに反映できる場合がある。これは、既存のファイルを更新する場合に、カーソル移動を使う頻度が高い傾向にあるためである。

またステップＳ８２１０において、効率判定部４５０は、（２）式または（８）式にしたがって、ファイル毎の操作効率を示す指標Ｅを算出する。（８）式において、λは正の定数、ｒ、ｓは単調増加関数であり、ｎはファイルの文字数であり、ｎｋはカーソル移動に要したキー操作を含めたキー入力数である。

以上の処理を行うことにより、図１５～図１８の表示例と同様に、ショートカットキーに関する推奨設定情報をユーザ２００に提供することができる。図２１に示す例において、例えば、第３ユーザ２００ｃの操作効率が最も高くなった場合、第１ユーザ２００ａおよび第２ユーザ２００ｂに対して、第３ユーザ２００ｃのショートカットキーに関する設定情報を、推奨設定情報として提供する。

本実施例では、ユーザ２００の設定情報として、テキストエディタのショートカットキーを例にして説明したが、これに限定されるものではない。例えば、ＧＵＩアプリケーションにおいて、通常はマウス等を用いて選択するメニュー項目を、キーボードのショートカットにより選択できるようにしてもよい。初心者にとっては、マウス操作の方が分かりやすいが、上級者にとっては、文字入力を行うためのホームポジションから手の位置を移動させずに、メニュー項目を選択できるため、操作時間を短縮できる。また、ワープロソフトにおけるテンプレートの登録情報を設定情報としてもよい。また、表計算ソフトにおけるマクロ（スクリプト）の登録情報を設定情報としてもよい。また、メールソフトにおけるアドレス帳を設定情報としてもよい。

本実施例によれば、設定情報は、キーボードのショートカットの設定であるので、操作効率を向上するためのキーボードのショートカットを容易に追加更新できる。

（実施例４）
次に実施例４を説明する。実施例４では、操作効率を算出する際に、ユーザの生体情報を使用する。実施例４に係る処理システム１０００、処理装置４００は、図１、図３と同様のタイプである。ここでは、これまでとの差異を中心に説明する。

図２２は、端末装置１００の構成を示す。端末装置１００は、操作部１１０、メモリ領域１２０、プログラム記憶部１３０、制御部１６０、タイマ１７０、送受信部１８０、表示部１９０、生体情報処理部６００を含む。また、端末装置１００は、生体情報取得装置５００に接続可能であり、生体情報取得装置５００は、カメラ５１０、心拍センサ５２０、血圧センサ５３０、加速度センサ５４０、発汗センサ５５０、体温計５６０を含む。端末装置１００と生体情報取得装置５００とは、例えば無線通信によって接続されるが、有線通信による接続であってもよい。また、端末装置１００と生体情報取得装置５００とを一体的に構成してもよい。

生体情報取得装置５００は、ユーザ２００の生体情報を計測可能な装置である。カメラ５１０は、ユーザ２００の視線を監視して、計測結果を生体情報処理部６００に出力する。心拍センサ５２０は、ユーザ２００の心拍数を計測して、計測結果を生体情報処理部６００に出力する。血圧センサ５３０は、ユーザ２００の血圧を計測して、計測結果を生体情報処理部６００に出力する。また血圧センサ５３０あるいは他のセンサが、血中酸素飽和度を計測してもよい。加速度センサ５４０は、ユーザ２００の体の動き（加速度）を計測して、計測結果を生体情報処理部６００に出力する。例えば、ユーザ２００の頭、腕、指などの動きを検出する。発汗センサ５５０は、ユーザ２００の発汗量を計測して、計測結果を生体情報処理部６００に出力する。体温計５６０は、ユーザ２００の体温を計測して、計測結果を生体情報処理部６００に出力する。これらの計測結果は、成果物を作成するための操作におけるユーザ２００の生体情報である。生体情報処理部６００は、生体情報取得装置５００からの計測結果を送受信部１８０経由で処理装置４００に送信する。つまり、端末装置１００はファイル作成時のユーザ２００の生体情報を記録し、処理装置４００に送信する。なお、図２２に示すセンサ（計測装置）は、あくまでも例示であり、生体情報取得装置５００は、これら以外のセンサを含んでいてもよい。また、生体情報取得装置５００は、図２２に示す任意のセンサ（例えば、カメラ５１０）を省略してもよい。つまり、生体情報取得装置５００は、ユーザ２００の１種類以上の生体情報を計測可能であればよい。

図３の処理装置４００の効率判定部４５０は、生体情報取得装置５００からの計測結果をもとに、操作時のユーザ２００の疲労度を計算し、疲労度が少ない操作を効率の良い操作と判断する。例えば、視線移動量、心拍数、発汗量、体温、血圧、体の動き、血中酸素飽和度等を測定して、測定結果をもとに疲労度を計算する。具体的には、効率判定部４５０は、ファイル作成に係るユーザ２００の疲労度を算出する。例えば、１つのファイルを作成する際の視線移動量、心拍数、発汗量、体温、血圧、体の動き、血中酸素飽和度等などをもとに疲労度ｚを算出する。例えば、視線移動量が多く、心拍数が多く、発汗量が多く、体温が高く、血圧が高く、体の動きが多く、血中酸素飽和度が低い場合に、疲労度ｚは高い値になる。逆に、視線移動量が少なく、心拍数が少なく、発汗量が少なく、体温が低く、血圧が低く、体の動きが少なく、血中酸素飽和度が高い場合に、疲労度ｚは低い値になる。なお、疲労度ｚとして消費カロリーを用いてもよい。効率判定部４５０は、例えば（２）式あるいは（３）式において、ｈ（ｔ）をｆ（ｚ）に置き換えることにより、疲労度ｚをもとにユーザ２００の操作効率Ｅを算出する。ここでｆは所定の単調増加関数である。つまり、ファイルの文字数が多く、かつユーザ２００の疲労度が少ないほど、ユーザ２００の操作効率がよいと判定される。

ただし場合によっては、関数ｆの特性を変えて、ユーザ２００の疲労度（消費カロリー）が多いほどユーザ２００の操作効率がよいとみなしてもよい。例えば、ユーザ２００が体重を減量するために、毎日どのような食事をして、どのような運動をしたかを日記ファイルに記入するような場合、ファイル作成に係るユーザ２００の消費カロリーが多い方が、ユーザ２００にとっては好ましい。このような目的がユーザ２００間で共有されている場合、ファイル作成時の消費カロリーが多いほど、操作効率がよいとみなし、消費カロリーが高くなる設定情報（通常は、操作効率が悪いとされる設定情報）を他のユーザ２００に通知してもよい。例えば、入力文字数が多いほど消費カロリーが高くなるため、入力文字数が多くなるような設定情報をユーザ２００に提供してもよい。ユーザ２００の操作量（操作工数）が多いほど疲労度ｚも大きくなるため、疲労度ｚは操作工数あるいは操作コストを示すともいえる。このように効率判定部４５０は、成果物の量を生体情報によって示される操作コスト（操作工数）で除算することによって、操作効率を示す指標を算出するといえる。

本実施例によれば、生体情報によって成果物のサイズを除算することによって、操作効率を示す指標を算出するので、指標の算出精度を向上できる。

以上、本発明を実施例をもとに説明した。この実施例は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。

１００ 端末装置、 １１０ 操作部、 １２０ メモリ領域、 １３０ プログラム記憶部、 １４０ 辞書、 １５０ 操作記録部、 １６０ 制御部、 １７０ タイマ、 １８０ 送受信部、 １９０ 表示部、 ２００ ユーザ、 ３００ ネットワーク、 ４００ 処理装置、 ４１０ 送受信部、 ４２０ 操作履歴ＤＢ、 ４３０ 辞書ＤＢ、 ４４０ 取得部、 ４５０ 効率判定部、 ４６０ 制御部、 １０００ 処理システム。

Claims (5)

1. 複数のユーザのそれぞれについて、ユーザ毎の設定情報と、設定情報を用いて作成された成果物の情報と、成果物を作成するための操作を含む操作履歴とを取得する取得部と、
   成果物の情報と操作履歴とをもとに、操作効率を示す指標をユーザ毎に算出し、相対的に操作効率の高いユーザを特定する効率判定部と、
   前記効率判定部において特定したユーザの設定情報をもとに推奨情報を作成する作成部と、
   を備える情報処理装置。
2. 前記効率判定部は、成果物の量を操作時間あるいは操作回数で除算することによって、操作効率を示す指標を算出する請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記効率判定部は、ターゲットユーザよりも操作効率の高い他のユーザのうち、所定数の他のユーザ、あるいは所定範囲の操作効率の他のユーザを特定する請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記効率判定部は、ターゲットユーザよりも操作効率の高い他のユーザのうち、成果物の類似度がしきい値以上の他のユーザを特定する請求項１または２に記載の情報処理装置。
5. コンピュータに、
   複数のユーザのそれぞれについて、ユーザ毎の設定情報と、設定情報を用いて作成された成果物の情報と、成果物を作成するための操作を含む操作履歴とを取得するステップと、
   成果物の情報と操作履歴とをもとに、操作効率を示す指標をユーザ毎に算出し、相対的に操作効率の高いユーザを特定するステップと、
   特定したユーザの設定情報をもとに推奨情報を作成するステップと、
   を実行させるプログラム。

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