JP7458302B2 - 理解難易度算出装置及び理解難易度算出方法。 - Google Patents

Description

本発明は、理解難易度算出装置及び理解難易度算出方法に関する。

ある開発者によって作られたプログラム、或いは製造ラインで使用されている製造システム等を、他の開発者や使用者が理解しやすいかどうか（理解難易度）は、それらの改修コストや業務効率を左右する。
そのため、既存のプログラムや製造システム等の理解難易度を、機械的に算出することができれば、事前に改修コストや業務効率も予測しやすくなる。

そうした分野に関して、例えば、開発者がプログラムを閲覧している間の心拍数を計測し、その心拍数に基づき認知負荷すなわち理解難易度を算定する方法が存在する。この場合、認知負荷と相関するとされる心拍間の差の２乗平均値の平方根（ｒｏｏｔ ｍｅａｎ
ｓｑｕａｒｅ ｏｆ ｓｕｃｃｅｓｓｉｖｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ；ＲＭＳＳＤ）といった生体指標を、当該プログラムの理解難易度と算定する。

一方、こうした方法では、プログラム全体の理解難易度を算出することはできるが、関数や行といったプログラム内の部分に対する理解難易度まで算出することはできなかった。

そこで、プログラムの部分に対する理解難易度を算出するため、統合開発環境などのプログラム表示ウィンドウを通してプログラム上の閲覧履歴を記録し、閲覧対象の関数が切り替わる毎に閲覧区間を区切り、閲覧区間が所与の値（例：２秒）より長い場合に、閲覧区間内で心拍数を集計し、関数単位での理解難易度を算出する方法（非特許文献１参照）が提案されている。

Using (bio)metrics to predict code quality online (https://dl.acm.org/doi/10.1145/2884781.2884803; 2020/11/02確認)

非特許文献１をはじめとする従来の手法では、理解難易度を、例えばプログラムにおける関数単位など大きな粒度で算出することは可能であった。すなわち、プログラム表示ウィンドウのサイズに対して、算出単位（である関数の記載範囲）の表示サイズが十分大きいため、閲覧対象を特定できること、また、心拍数の集計に必要な時間に対して閲覧区間の時間が十分長いこと、といった条件が整うことで、理解難易度を算出できた。
しかしながら、例えばプログラムの行単位などの細かい単位で、理解難易度を算出したい場合、従来手法では対応困難であった。すなわち、プログラム表示ウィンドウのサイズに対して算出単位（である一行の記載範囲）の表示サイズが小さいため、閲覧対象を特定できないうえ、閲覧区間の時間が０．１秒単位と短いため、心拍数を集計できず、理解難易度を算出できなかった。

そこ本発明の目的は、理解難易度の算出単位を従来よりも細かなものとできる技術を提供することにある。

上記課題を解決する本発明の理解難易度算出装置は、理解難易度の算出対象事象における、ユーザによる時刻ごとの注視領域の情報である閲覧履歴を格納した時刻毎閲覧履歴表と、前記ユーザによる前記算出対象事象の注視中における、当該ユーザの時刻ごとの生体観測値を格納した時刻毎観測値表と、を保持する記憶部と、前記時刻毎閲覧履歴表及び前記時刻毎観測値表を参照し、同じ注視領域に関する閲覧履歴のうち時系列的に連続するものに基づき、当該注視領域の連続注視がなされた時間帯である閲覧区間を特定する閲覧区間分割部と、前記ユーザに関して特定した前記閲覧区間それぞれについて、予め定めた判定アルゴリズムに従って、対応する作業の種類を特定し、所定種類の作業に関する一連の閲覧区間を集約することで作業区間を特定する作業区間分割部と、前記作業区間それぞれに関して、当該作業区間に含まれる各閲覧区間の情報に基づき、注視領域毎の閲覧時間を算出し、対応する時刻での前記生体観測値から当該作業区間中の認知負荷指標を算出する作業区間毎認知負荷指標算出部と、前記作業区間ごとの認知負荷指標を用いて、前記算出対象事象の理解難易度を算出する理解難易度算出部と、を備えることを特徴とする。
また、本発明の理解難易度算出方法は、情報処理装置が、理解難易度の算出対象事象における、ユーザによる時刻ごとの注視領域の情報である閲覧履歴を格納した時刻毎閲覧履歴表と、前記ユーザによる前記算出対象事象の注視中における、当該ユーザの時刻ごとの生体観測値を格納した時刻毎観測値表と、を保持する記憶部を備えて、前記時刻毎閲覧履歴表及び前記時刻毎観測値表を参照し、同じ注視領域に関する閲覧履歴のうち時系列的に連続するものに基づき、当該注視領域の連続注視がなされた時間帯である閲覧区間を特定する処理と、前記ユーザに関して特定した前記閲覧区間それぞれについて、予め定めた判定アルゴリズムに従って、対応する作業の種類を特定し、所定種類の作業に関する一連の閲覧区間を集約することで作業区間を特定する処理と、前記作業区間それぞれに関して、当該作業区間に含まれる各閲覧区間の情報に基づき、注視領域毎の閲覧時間を算出し、対応する時刻での前記生体観測値から当該作業区間中の認知負荷指標を算出する処理と、前記作業区間ごとの認知負荷指標を用いて、前記算出対象事象の理解難易度を算出する処理と、を実行することを特徴とする。

本発明によれば、理解難易度の算出単位を従来よりも細かなものとできる。

本実施形態における理解難易度算出装置を備える情報処理システムのハードウェア構成例を示す図である。 本実施形態の理解難易度算出装置のソフトウェア構成例を示す図である。 本実施形態における時刻毎心拍数表の例を示す図である。 本実施形態における時刻毎閲覧履歴表例を示す図である。 本実施形態における作業種類表の例を示す図である。 本実施形態における理解難易度算出対象行番号表の例を示す図である。 本実施形態における行単位閲覧区間表の例を示す図である。 本実施形態における閲覧区間毎作業区間表の例を示す図である。 本実施形態における作業区間毎閲覧行番号-認知負荷指標表の例を示す図である。 本実施形態におけるプログラム理解難易度表の例を示す図である。 本実施形態におけるプログラム理解難易度算出式の例を示す図である。 本実施形態における行単位閲覧区間分割処理フローチャート例を示す図である。 本実施形態における作業区間分割処理フローチャート例を示す図である。 本実施形態における作業区間毎認知負荷指標算出処理フローチャート例を示す図である。 本実施形態におけるプログラム理解難易度算出処理フローチャート例を示す図である。 本実施形態における理解難易度算出対象プログラムの例を示す図である。 本実施形態における表示装置の例を示す図である。

本実施形態では、ユーザが指定した行単位での理解難易度算出対象に対して理解難易度を算出する方法の一例を説明する。
<<ハードウェア構成>>
まず、本実施形態の理解難易度算出装置１００について、図１を参照して説明する。本実施形態における理解難易度算出装置１００のハードウェア構成は、以下のとおりとなる。

すなわち、理解難易度算出装置１００は、中央演算装置１０１、主記憶装置１０２、二次記憶装置１０３、入力装置１０４、表示装置１０５、及び通信装置１０７を有する。

このうち中央演算装置１０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等の装置を想定する
。

また、主記憶装置１０２は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等の記憶デバイスで構成される装置である。

また、二次記憶装置１０３は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ：Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ
Ｄｒｉｖｅ）や半導体ドライブ（ＳＳＤ：Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶デバイスで構成される。

また、入力装置１０４は、キーボードやマウス等のデータ入力デバイスから構成される。

また、表示装置１０５は、ディスプレイやＬＥＤランプなどの出力装置により構成される。

また、通信装置１０６は、中央演算装置１０１が通信ネットワーク１と通信するための機能が実装されたネットワークインタフェースカード（ＮＩＣ：Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）等を想定する。

また、理解難易度算出装置１００は、視線センサ１１０及び心拍センサ１２０と、適宜なネットワーク１を介して通信可能に接続されている。

このうち視線センサ１１０は、表示装置１０５の画面上でユーザが見ている位置を視線によって同定するセンサユニットである。

また、心拍センサ１２０は、ユーザの心拍数を計測するセンサであり、生体観測値のセンサの一例である。したがって、生体観測値のセンサとしては、心拍センサ１２０に限定せず、例えば、瞬きや発汗といった現象のセンサ類も想定しうる。

なお、各装置はバス１０６によって接続され、各装置間で相互にデータを送受信できる。

また、上述の理解難易度算出装置１００と、視線センサ１１０及び心拍センサ１２０とからなる構成を、理解難易度算出システム１０としてもよい。
<<ソフトウェア構成>>
次に、本実施形態の理解難易度算出装置１００における機能構成について説明する。図２は、本実施形態に係る理解難易度算出装置１００のソフトウェア構成例を示す図である。

なお、本実施形態においては、理解難易度算出装置１００の機能ブロックの全てが、中央演算装置１０１によって実行または操作されるソフトウェアプログラムとデータにより実装されるものとして説明する。ただし、当該機能ブロックの一部または全ては、ハードウェアとして実現されてもよい。

また、本来は、図２に例示している機能ブロックに加え、各機能ブロックの起動と管理等を行うオペレーティングシステム（ＯＳ）と制御プログラム等が存在するが、本実施形態では、これらの機能ブロックの連携動作を適宜説明することとする。

上述のＯＳと制御プログラムが、ここで適宜説明される連携動作に必要となる機能ブロックの起動と動作管理を行うことは自明であるので、これらのＯＳと制御プログラムについては説明及び記載を省略する。

図２に示すように、本実施形態に係る理解難易度算出装置１００は、機能ブロックとして、行単位閲覧区間分割部２０１と、作業区間分割部２０２と、作業区間毎認知負荷指標算出部２０３と、理解難易度算出部２０４を有している。

このうち、行単位閲覧区間分割部２０１は、複数の閲覧履歴について連続して同じ対象を見ていた場合に閲覧区間としてまとめるものとなる。

また、作業区間分割部２０２は、複数の閲覧区間を開発者の作業区間ごとにまとめるものとなる。

また、作業区間毎認知負荷指標算出部２０３は、各作業区間に対して、対応した閲覧作業から閲覧したプログラム行番号毎の閲覧時間を算出し、対応した心拍数から作業区間中の認知的な負荷と相関するとされる既存の認知負荷指標を算出するものとなる。

また、理解難易度算出部２０４は、理解難易度を算出するものとなる。

また、理解難易度算出装置１００は、データ群として、時刻毎心拍数表２１３と、時刻毎閲覧履歴表２１１と、閲覧区間毎作業区間表２１４と、作業種類表２１２と、作業区間表２１８と、作業区間毎閲覧行番号-認知負荷指標表２１７と、理解難易度算出対象行番
号表２１４と、理解難易度算出式２２１と、理解難易度表２１８を有する。

このうち、時刻毎心拍数表２１３は、一定の時間毎に計測されたユーザの心拍数のデータを含むものである。

また、時刻毎閲覧履歴表２１１は、時刻毎にユーザが閲覧したファイル名や行番号といった閲覧対象の情報を含む。

また、閲覧区間毎作業区間表２１４は、閲覧区間毎に閲覧対象と開始時刻と作業時間を含む。

また、作業種類表２１２は、開発者の作業種類毎に閲覧対象の条件を含む。

また、作業区間表２１８は、閲覧区間毎に対応した作業区間項番を含む。

また、作業区間毎閲覧行番号-認知負荷指標表２１７は、作業区間毎のプログラム行番
号毎の閲覧時間と認知負荷指標を含む。

また、理解難易度算出対象行番号表２１４は、理解難易度算出対象とするファイル名および行番号を含む。

また、理解難易度算出式２２１は、理解難易度を規定する数式である。

また、理解難易度表２１８は、理解難易度算出対象毎に理解難易度を含む。

なお、上記の各機能ブロック及びデータ群については、理解難易度算出装置１００等のデータ処理内容に関連して以下に順次説明する。
<<データ定義>>
ここで、本実施形態の理解難易度算出装置１００での理解難易度算出処理に使用されるデータ類について説明する。
<<事前準備データ定義>>
まず、時刻毎心拍数表２１３、時刻毎閲覧履歴表２１１、作業種類表２１２、理解難易度算出対象行番号表２１４について説明する。これらの表は、理解難易度算出装置１００の運用開始前に、システム管理者等が予め適宜の記憶領域内に設定し、格納しておく。

時刻毎心拍数表２１３の一構成例を図３に示す。時刻毎心拍数表２１３には、心拍センサ１１０がユーザから取得した心拍数の値が時刻毎に格納される。例えば、図３では、「２０２０／１０／２８ １４：２７：２８」に心拍センサ１１０が計測したユーザの心拍数１００を格納している。

また、時刻毎閲覧履歴表２１１の一構成例を図４に示す。時刻毎閲覧履歴表２１１には、時刻毎にユーザが閲覧したプログラム行番号の情報として、視点が表示ウィンドウ内かどうかをＹｅｓまたはＮｏで表す情報と閲覧プログラムファイル名と閲覧行番号と作業区間番号を格納している。

例えば、図４では、時刻「２０２０／１０／２８ １４：２７：２８．１」に、ユーザが表示ウィンドウを用いて「ｓｅｌｅｃｔｉｏｎＳｏｒｔ．ｃ」の８行目を閲覧していたため、時刻「２０２０／１０／２８ １４：２７：２８．１」の閲覧対象として、視点が表示ウィンドウ内に「Ｙｅｓ」、閲覧プログラムファイル名に「ｓｅｌｅｃｔｉｏｎＳｏｒｔ．ｃ」、閲覧行番号に８を格納している。

また、時刻「２０２０／１０／２８ １４：２７：２８．４」に、ユーザが表示ウィンドウ外を見ていたため、視点が表示ウィンドウ内に「Ｎｏ」、閲覧プログラムファイル名に「-」、閲覧行番号に「-」を格納している。

作業種類表２１２の一構成例を図５示す。作業種類表２１２には、開発者の作業種類毎に閲覧対象の条件として、作業種類の名称と主要作業かどうかを「Ｙｅｓ」または「Ｎｏ」で表す情報と作業種類の条件として視点が表示ウィンドウ内かどうかを「Ｙｅｓ」または「Ｎｏ」で表す情報と閲覧プログラムファイル名が格納される。

例えば、図５では、作業種類項番１の名称にプログラム理解、主要作業かに「Ｎｏ」、
視点が表示ウィンドウ内に「Ｙｅｓ」、閲覧プログラムファイル名に「ｓｅｌｅｃｔｉｏｎＳｏｒｔ．ｃ」を格納している。

続いて、理解難易度算出対象行番号表２１４の一構成例を図６に示す。理解難易度算出対象行番号表２１４には、理解難易度算出対象プログラムファイル名とプログラム行番号が格納される。

例えば、図６では、算出対象項番１のプログラムファイル名として「ｓｅｌｅｃｔｉｏｎＳｏｒｔ．ｃ」を格納し、プログラム行番号として、「１，２，３，４，５，６，７，８，９，１０，１１，１２，１３，１４，１５，１６」を格納している。
<<処理過程使用データ定義>>
続いて、行単位閲覧区間表２１５と閲覧区間毎作業区間表２１６と作業区間毎閲覧行番号-認知負荷指標表２１７と理解難易度表２１８について説明する。これらの表は、理解
難易度算出装置１００が理解難易度を算出する過程で使用する。生成過程については、各表説明後に詳しく説明する。

まず、行単位閲覧区間表２１５の一構成例を、図７に示す。行単位閲覧区間表２１５では、連続して同じ対象を閲覧していたときに一つの閲覧区間として整理した情報を格納している。

閲覧区間は、視点が表示ウィンドウ内かどうかを「Ｙｅｓ」または「Ｎｏ」で表す情報と閲覧プログラムファイル名と閲覧行番号と開始時刻と作業時間（秒）を含む。行単位閲覧区間表は、行単位閲覧区間分割部２０１に、時刻毎閲覧履歴表２１１を入力することで作成する。

図７では、図４に示した時刻毎閲覧履歴表２１１の時系列に従って、閲覧区間を格納している。例えば、閲覧区間項番１では、視点が表示ウィンドウ内に「Ｙｅｓ」、閲覧プログラムファイル名に「ｓｅｌｅｃｔｉｏｎＳｏｒｔ．ｃ」、閲覧行番号に８、開始時刻に「２０２０／１０／２８ １４：２７：２８．１」、作業時間（秒）に０．２を格納している。

また、閲覧区間毎作業区間表２１６の一構成例を図８に示す。閲覧区間毎作業区間表２１６では、作業種類が連続した閲覧区間を閲覧作業としてまとめ、閲覧作業毎に、開始時刻と視点が表示ウィンドウ内かどうかをＹｅｓまたはＮｏで表す情報と閲覧プログラムファイル名と作業時間（秒）とプログラム行番号閲覧時間と作業種類と作業区間末尾閲覧作業かどうかを「Ｙｅｓ」または「Ｎｏ」で表す情報と作業区間項番を含む。

閲覧区間毎作業区間表は、作業区間分割部２０２に、行単位閲覧区間表２１５と作業種類表２１２を入力することで作成する。図８では、図７の行単位閲覧区間表２１５を図４の作業種類表２１２を用いてまとめた閲覧作業を格納している。

続いて、作業区間毎閲覧行番号-認知負荷指標表２１７の一構成例を、図９に示す。作
業区間毎閲覧行番号-認知負荷指標表２１７では、作業区間ごとに、開始時刻と作業時間
（秒）とプログラム行番号閲覧時間と認知負荷指標を格納している。

作業区間毎閲覧行番号-認知負荷指標表は、作業区間毎認知負荷指標算出部２０３に、
時刻毎心拍数表２１３と閲覧区間毎作業区間表２１６を入力することで作成する。図９では、図８の閲覧区間毎作業区間表２１６の作業区間項番ごとにまとめたプログラム行番号閲覧時間と、心拍数を集計して算出した認知負荷を格納している。

また、理解難易度表２１８の一構成例を、図１０に示す。理解難易度表２１８では、算出対象項番ごとに理解難易度指標を格納している。

理解難易度表２１８は、理解難易度算出部２０４に、時刻毎心拍数表２１３と行単位閲覧区間表２１５及び理解難易度算出対象行番号表２１４を入力し、理解難易度算出式２２１を用いて理解難易度を算出することで作成する。図１０では、図６に示した理解難易度算出対象行番号表２１４内の算出対象項番ごとに、算出した理解難易度を格納している。<<算出式定義>>
続いて、理解難易度算出式２２１について説明する。この式は、理解難易度算出装置１００の運用開始前に、システム管理者等が予め適宜の記憶領域内に設定し、格納しておく。

本実施形態における理解難易度算出式２２１の一例を図１１に示す。この理解難易度算出式２２１は、理解難易度算出部２０４にて、理解難易度を算出するために用いる。
＜＜理解難易度算出方法の処理内容＞＞
以下、本実施形態における理解難易度算出方法の実際手順について図に基づき説明する。以下で説明する理解難易度算出方法に対応する各種動作は、理解難易度算出装置１００がメモリ等に読み出して実行するプログラムによって実現される。そして、このプログラムは、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。
<<概要>>
理解難易度算出装置１００において、時刻毎心拍表２１１、時刻毎閲覧履歴表２１１、作業種類表２１２を用いて、理解難易度算出対象行番号表２１４に対応した理解難易度表２１８を生成する処理の処理フローの概要について説明する。

この場合、理解難易度算出装置１００は、入力装置１０２からの指示等によって理解難易度算出フローを開始し、まず時刻毎閲覧履歴表２１１を行単位閲覧区間分割部２０１に入力して行単位閲覧区間表２１５を出力する。

続いて、理解難易度算出装置１００は、行単位閲覧区間表２１５と作業種類表２１２を作業区間分割部２０２に入力し、閲覧区間毎作業区間表２１６を出力する。

続いて、理解難易度算出装置１００は、閲覧区間毎作業区間表２１６と時刻毎心拍数表２１３を作業区間毎認知負荷指標算出部２０３に入力し、作業区間毎閲覧行番号-認知負
荷指標表２１７を出力する。

続いて、理解難易度算出装置１００は、作業区間毎閲覧行番号-認知負荷指標表２１７
を理解難易度算出部２０４に入力し、理解難易度算出式２２１を用い、理解難易度算出対象行番号表２１４に対する理解難易度表２１８を出力する。

以上の処理により、理解難易度算出対象番号表２１５に対応した理解難易度表２１８を生成できる。

本実施形態では、理解難易度算出装置１００の運用開始前に、時刻毎心拍表２１１、時刻毎閲覧履歴表２１１、作業種類表２１２を予め用意し、理解難易度算対象行番号表２１５が入力されたときに、理解難易度を算出する例を示す。

まず、時刻毎心拍表２１１、時刻毎閲覧履歴表２１１の設定方法の一例を説明する。設定前の準備として、ユーザに心拍センサ１２０を取り付けた上で、当該ユーザに対して理解難易度計測対象プログラムファイル（図１６）を表示装置１０５を通じて表示ウィンドウを提示する。なお、表示装置１０５上のユーザの視点位置を測定できるように、視線セ
ンサ１１０が設置されるものとする。

なお、初期設定時には、システム管理者等が、理解難易度計測対象となるユーザへ、表示装置１０５上に提示したプログラムファイル（図１６）を１０分間閲覧させ、当該ユーザにプログラムの動作を頭の中で再現し、変数の値を手元の紙面に書き起こすように指示する。

理解難易度計測対象となるユーザが書き起こしている間、システム管理者は、時刻毎心拍表２１１、時刻毎閲覧履歴表２１１を設定する。まず、時刻毎心拍表２１１については、システム管理者が、心拍センサ１２０から、例えば一秒に一度、心拍数の値を取得し、時刻毎心拍表２１１へ逐次格納することで、図３に示す表を生成する。

続いて、時刻毎閲覧履歴表２１１については、システム管理者が、視線センサ１１０および表示ウィンドウから０．１秒に一度、視点位置および表示ウィンドウのサイズとファイル表示の起点位置と行ごとの高さを含む表示情報を取得し、視点位置と表示情報とを組み合わせて時刻毎の閲覧ファイルおよびファイル中の行番号を算出し、時刻毎閲覧履歴表２１１へ逐次格納することで、図４に示す表を生成する。
<<詳細- 行単位閲覧区間分割部>>
図１２に、行単位閲覧区間分割部２０１における処理であって、ユーザが連続して同じ行を閲覧した履歴を閲覧区間としてまとめる処理の一例を示す。同処理は、行単位閲覧区間分割部２０１へ時刻毎閲覧履歴表２１１が入力された時点で開始する（Ｓ１２００）。本実施形態では、行単位閲覧区間分割部２０１へ図３が入力されたとする。

まず、行単位閲覧区間分割部２０１が、時刻毎閲覧履歴表２１１から閲覧履歴を一つ取得し、処理対象閲覧履歴とする（Ｓ１２０１）。

続いて、行単位閲覧区間分割部２０１が、Ｓ１２０１で得た処理対象閲覧履歴に関して、表示ウィンドウ内か欄及び閲覧プログラムファイル名が、行単位閲覧区間表２１５の最終レコード行と一致しているか判定する（Ｓ１２０２）。

上述の判定の結果、一致していなかった場合（Ｓ１２０２：Ｎｏ）、行単位閲覧区間分割部２０１は、行単位閲覧区間表２１５の最下行に、処理対象閲覧プログラム行番号の時刻、視点が表示ウィンドウ内か、閲覧プログラムファイル名をコピーし、作業時間（秒）欄を０で初期化する（Ｓ１２０３）。

その後、行単位閲覧区間分割部２０１は、行単位閲覧区間表２１５の最下行の作業時間（秒）欄を０．１秒加算する（Ｓ１２０４）。

他方、上述の判定の結果、一致していた場合（Ｓ１２０２：Ｙｅｓ）、行単位閲覧区間分割部２０１は、行単位閲覧区間表２１５の最下行の作業時間（秒）欄を０．１秒加算する（Ｓ１２０４）。

続いて、行単位閲覧区間分割部２０１は、時刻毎閲覧履歴表２１１に、未処理の閲覧プログラム行番号が残っているか判定し（Ｓ１２０５）、残っていた場合（Ｓ１２０５：Ｙｅｓ）、処理をＳ１２０１に戻し、時刻毎閲覧履歴表２１１から閲覧履歴を取得し、処理対象閲覧履歴とする。

一方、残っていなかった場合（Ｓ１２０５：Ｎｏ）、処理を終了する（Ｓ１２０６）。

一例として、行単位閲覧区間分割部２０１が、時刻毎閲覧履歴表２１１として、図４の
時刻「２０２０／１０／２８ １４：２７：２８．１」に対応した閲覧プログラム行番号を受け取った場合について説明する。

まず、行単位閲覧区間分割部２０１は、時刻「２０２０／１０／２８ １４：２７：２８．１」に対応した閲覧履歴を取得する（Ｓ１２０１）。

続いて、行単位閲覧区間分割部２０１は、行単位閲覧区間表２１５に、時刻を「２０２０／１０／２８ １４：２７：２８．１」、視点が表示ウィンドウ内かを「Ｙｅｓ」、閲覧プログラムファイル名を「ｓｅｌｅｃｔｉｏｎＳｏｒｔ．ｃ」を格納し、作業時間（秒）を０で初期化する（Ｓ１３０３）。

最後に、行単位閲覧区間分割部２０１は、作業時間（秒）を０．１秒加算して、作業時間（秒）を０．１秒とする（Ｓ１３０４）。以上の処理により、連続して同じ行を閲覧した履歴を閲覧区間としてまとめられる。
<<詳細- 作業区間分割部>>
続いて図１３に、作業区間分割部２０２が、複数の閲覧区間を開発者の作業区間ごとにまとめる処理の一例を示す。同処理は、図１２の行単位閲覧区間分割部２０１の処理終了後に開始し（Ｓ１３００）、行単位閲覧区間表２１５と作業種類表２１２を受け取り、閲覧区間毎作業区間表２１６を出力する。以下、図７の行単位閲覧区間表２１５と図５の作業種類表２１２を受け取ったとして、処理の一例を説明する。

まず、作業区間分割部２０２が、図５に示した作業種類表２１２を受け取る（Ｓ１３０１）。

続いて、作業区間分割部２０２が、図７に示した行単位閲覧区間表２１５から閲覧区間を一つ取得し、処理対象閲覧区間とする（Ｓ１３０２）。本例では、処理対象閲覧区間として、閲覧区間項番１に該当した閲覧区間を取得したとする。

続いて、作業区間分割部２０２が、図７に示した行単位閲覧区間表２１５から閲覧区間を一つ取得し、処理対象閲覧区間とする（Ｓ１３０２）。

続いて、作業区間分割部２０２が、処理対象閲覧区間の閲覧区間情報を作業種類表２１２と照合し、作業種類として「プログラム理解」を導出する（Ｓ１３０２）。

続いて、作業区間分割部２０２が、処理対象閲覧区間の作業種類が閲覧区間毎作業区間表２１６の最下行の作業種類と同じかどうか確認する（Ｓ１３０３）。

処理対象閲覧区間の作業種類が最下行の作業種類と異なる場合（Ｓ１３０４：Ｎｏ）、作業区間分割部２０２は、閲覧区間毎作業区間表２１６の最下行の閲覧作業として開始時刻、作業種類に、処理対象閲覧区間の時刻、作業種類を格納し、作業時間（秒）を０、末尾区間閲覧作業かを「Ｎｏ」とする（Ｓ１３０５）。

また、作業区間分割部２０２は、閲覧区間毎作業区間表２１６の最下行の作業時間（秒）に、処理対象閲覧区間の作業時間（秒）を加算する（Ｓ１３０６）。

一方、処理対象閲覧区間の作業種類が最下行の作業種類と同じ場合（Ｓ１３０４：Ｙｅｓ）、作業区間分割部２０２は、閲覧区間毎作業区間表２１６の最下行の作業時間（秒）に、処理対象閲覧区間の作業時間（秒）を加算する（Ｓ１３０６）。

本例では、閲覧作業項番に１、開始時刻に「２０２０／１０／２８ １４：２７：２８
．１」、作業時間（秒）に「０．２」、作業種類にプログラム理解、作業区間末尾閲覧作業かに「Ｎｏ」が格納されている。

続いて、作業区間分割部２０２が、閲覧区間毎作業区間表２１６の最下行のプログラム行番号閲覧時間のうち、処理対象閲覧区間の閲覧プログラムファイル名および閲覧行番号として、８行目（ｓｅｌｅｃｔｉｏｎＳｏｒｔ．ｃ）の閲覧時間に作業時間（秒）０．２秒を加算する（Ｓ１３０７）。

続いて、作業区間分割部２０２が、未処理の閲覧区間が残っているか確認する（Ｓ１３０８）。本例では、閲覧区間項番２以降が残っているため、次の処理対象閲覧区間として閲覧区間項番２を取得する（Ｓ１３０２）。

以下、すべての閲覧区間に対して処理が終了し、閲覧作業区間表２１８として、図８の作業区間末尾閲覧作業列がすべて「Ｎｏ」、作業区間項番が空となった表を作成できたとして、処理の詳細を説明する。

続いて、作業区間分割部２０２が、閲覧区間毎作業区間表２１６のうち作業種類が作業種類表２１２にて主要作業である閲覧作業の作業時間（秒）が特に長い閲覧作業を作業区間末尾閲覧作業とする（Ｓ１３０９）。

本例では、図４の作業種類項番２の主要作業かが「Ｙｅｓ」となっているため、作業種類が書き起こしである閲覧作業項番２、４、６，８のうち、作業時間（秒）が特に長い閲覧作業を作業区間末尾閲覧作業とする。

特に長い作業時間をもつ閲覧作業を見つける方法として、所与の基準値以上の値を特に長いと判定してもよいし、既知の統計的方法として、第三四分位から第一四分位を引いた値をＩＱＲとし、第三四分位にＩＱＲを１．５倍した値以上の値を特に長いと判定してもよい。本実施形態では、基準値１００以上の作業時間をもつ閲覧作業である閲覧作業項番４、６，８を作業区間末尾作業とし、作業区間末尾作業かにＹｅｓを挿入する。

続いて、作業区間分割部２０２が、閲覧区間毎作業区間表２１６の作業区間項番列に対して、各閲覧作業以前の作業区間末尾閲覧作業の個数＋１を挿入する（Ｓ１３１０）。以上の処理により、複数の閲覧区間を開発者の作業区間ごとにまとめられる。
<<詳細- 作業区間毎認知負荷指標算出部２０３>>
図１４に、作業区間毎認知負荷指標算出部２０３が、作業区間毎にプログラム行番号毎の閲覧時間と認知負荷指標を算出する処理の一例を示す。同処理は、図１２の作業区間分割部２０２のフローを終了後に開始し（Ｓ１４００）、時刻毎心拍数表２１３、閲覧区間毎作業区間表２１６を用いて、作業区間毎行番号-認知負荷表２１９を出力する。以下、
処理の一例として、図９の作業区間毎閲覧行番号-認知負荷指標表２１７を導出する処理
を説明する。

まず、作業区間毎認知負荷指標算出部２０３が、図８の閲覧区間毎作業区間表２１６から、閲覧作業を一つ取得し、処理対象閲覧作業とする（Ｓ１４０１）。本例では、閲覧作業項番１を処理対象閲覧作業とする。

続いて、作業区間毎認知負荷指標算出部２０３が、処理対象閲覧作業の作業区間項番が作業区間毎閲覧行番号-認知負荷指標表２１７の最下行の作業区間項番と一致するか判定
する（Ｓ１４０２）。

上述の判定の結果、一致しない場合（Ｓ１４０２：Ｎｏ）、作業区間毎認知負荷指標算
出部２０３は、作業区間毎閲覧行番号-認知負荷指標表２１７の最下行に、一行追加し、
開始時刻、作業区間項番を処理対象閲覧作業の開始時刻、作業区間項番とし、作業時間（秒）を０とする（Ｓ１４０３）。

また、作業区間毎認知負荷指標算出部２０３は、作業区間毎閲覧行番号-認知負荷指標
表２１７の最下行の作業時間（秒）に、処理対象閲覧作業の作業時間（秒）を加算する（Ｓ１４０４）。

一方、上述の判定の結果、一致する場合（Ｓ１４０２：Ｙｅｓ）、作業区間毎認知負荷指標算出部２０３は、作業区間毎閲覧行番号-認知負荷指標表２１７の最下行の作業時間
（秒）に、処理対象閲覧作業の作業時間（秒）を加算する（Ｓ１４０４）。本例では、作業区間項番に１、作業時間（秒）に０．３が格納される。

続いて、作業区間毎認知負荷指標算出部２０３が、作業区間毎閲覧行番号-認知負荷指
標表２１７の最下行のプログラム行番号閲覧時間に、処理対象閲覧作業のプログラム行番号閲覧時間を加算する（Ｓ１４０５）。本例では、プログラム行番号閲覧時間に、「８行目(ｓｅｌｅｃｔｉｏｎＳｏｒｔ．ｃ)：０．２、９行目（ｓｅｌｅｃｔｉｏｎＳｏｒｔ．ｃ）：０．１」が格納される。

続いて、作業区間毎認知負荷指標算出部２０３が、未処理の閲覧作業が残っていないか判定する（Ｓ１４０６）。この判定の結果、残っていた場合（Ｓ１４０６：Ｙｅｓ）、作業区間毎認知負荷指標算出部２０３は、次の閲覧作業を処理対象閲覧作業とする（Ｓ１４０１）。以下、すべての閲覧作業に対して処理が完了し、図９の作業区間毎閲覧行番号－認知負荷指標表２１７における認知負荷をすべて空欄とする表を作成できたとして、処理を説明する。

続いて、作業区間毎認知負荷指標算出部２０３が、各作業区間に対して、時刻毎心拍数表２１３から、作業時間内の心拍数を取得し、認知負荷指標を算出して、認知負荷欄に挿入する（Ｓ１４０７）。

認知負荷指標を算出する方法として、認知負荷と相関するとされる、既知の心拍数から算出する指標を用いてよい。例えば、既知の文献で相関が報告されている、心拍間の差の２乗平均値の平方根（ｒｏｏｔ ｍｅａｎ ｓｑｕａｒｅ ｏｆ ｓｕｃｃｅｓｓｉｖｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ；ＲＭＳＳＤ）を、認知負荷として使用できる。例えば、図９の作業区間項番１では、図５あら心拍数項番１，２，３を含む心拍数を取得し、ＲＭＳＳＤを認知負荷として、１００を算出している。

以上の処理により、作業区間毎にプログラム行番号毎の閲覧時間と認知負荷指標を算出できる。
<<詳細- プログラム理解難易度算出部２０４>>
図１５に、プログラム理解難易度算出部２０４が、理解難易度を算出する処理の一例を示す。同処理は、図１２の作業区間毎認知負荷指標算出部２０３のフロー終了後に開始し（Ｓ１５００）、作業区間毎行番号-認知負荷表２１９と理解難易度算出式２２１を用い
て、理解難易度算出対象行番号表２１４に対する理解難易度表２１８を出力する。

以下、処理の一例として、図６の理解難易度算出対象行番号表２１４における算出対象項番１に対する理解難易度を算出し、図１０の理解難易度表２１８における項番１へ格納する処理を説明する。

まず、理解難易度算出部２０４が、図６の理解難易度算出表２１８から算出対象項番１
を取得する（Ｓ１５０１）。

続いて、理解難易度算出部２０４は、図１１の理解難易度算出し２２１と図９の作業区間毎閲覧行番号－認知負荷指標表２１７を用いて、算出対象項番１に対する理解難易度を算出し、図１０の算出対象項番１に算出した値を格納する（Ｓ１５０２）。以下、図１１に示した理解難易度算出式２２１を用いて理解難易度を算出する過程を説明する。

まず、理解難易度算出部２０４は、算出対象項番１から理解難易度算出対象行ベクトルを作成する。算出対象項番１では、算出対象プログラムファイル名である「ｓｅｌｅｃｔｉｏｎＳｏｒｔ．ｃ」の全行を理解難易度算出対象としているため、理解難易度算出対象行ベクトルは、長さ１９、全要素を１とするベクトルになる。

続いて、理解難易度算出部２０４は、図９の作業区間毎閲覧行番号－認知負荷指標表２１７を参照し、作業区間数を３とする。続いて、各作業区間の認知負荷を、理解難易度算出対象行ベクトルと閲覧頻度ベクトルの距離で重みづけして加算する。ベクトル間の距離の算出には、ベクトルの内積（各要素を積算して加算した値）を２ベクトルのそれぞれの長さの積で除算するコサイン類似度等の既知の方式を用いてよい。

例えば、作業区間項番１に対する認知負荷は「１００」、閲覧頻度ベクトルは、長さ１９、要素番号８、９番目をそれぞれ２．２、１．１とし、他を０とするベクトルとなり、ベクトル間の距離算出にコサイン類似度を用いると０．３７９４となる。他作業区間に対しても同様にベクトル間の距離を算出し、認知負荷を重みづけして加算すると、理解難易度指標として３１．７を算出できる。

続いて、理解難易度算出部２０４は、図６に未処理の理解難易度算出対象が残っているか確認し（Ｓ１５０３）、算出対象項番２、３が残っているため（Ｓ１５０３：Ｙｅｓ）、算出対象項番２を取得する（Ｓ１５０１）。

以下、理解難易度算出対象が残っていない場合（Ｓ１５０３：Ｎｏ）について説明する。続いて、理解難易度算出部２０４は、図１０の理解難易度表２１８を出力する（Ｓ１５０４）。続いて理解難易度算出部２０４は、図１０の理解難易度表２１８と図６の理解難易度算出対象行番号表２１４を組み合わせて、図１７のプログラム行単位理解難易度表示画面１０５を出力し（Ｓ１５０５）、処理を終了する（Ｓ１５０６）。

例えば、図１７のプログラム行単位理解難易度表示画面１０５では、図６の理解難易度算出対象行番号表２１４におけるプログラムファイル名に対応したプログラムファイルとして図１６のプログラム例１２０１を表示し、図６の行番号に対して、図１０の理解難易度を表示している。以上の処理により、プログラム理解難易度を算出できる。
<<ユースケース>>
以上説明したように、本実施形態の理解難易度算出装置１００によれば、従来技術における課題（理解難易度を関数単位など粗い単位で算出したい場合には理解難易度を算出できたが、行単位など細かい単位で算出したい場合には閲覧区間の時間が短いため理解難易度を算出できなかった）を解決し、複数の閲覧区間をまとめた作業区間毎に生体観測値（心拍数）を集計することで、関数より細かい単位で理解難易度を把握できる。

図１７に、本実施形態の理解難易度算出装置１００によって算出した理解難易度を、プログラム行単位理解難易度表画面１０５として表示装置１０５にて表示した例を示す。

当該画面１０５において、対象プログラム（図１６）における、理解難易度算出対象行番号表２１４に格納された行番号の範囲を点線１３０１で囲い、当該各範囲に関して、理
解難易度表２１８に格納された算出対象項番と理解難易度１３０２を表示している。

この表示によれば、関数「ｓｅｌｅｃｔｉｏｎＳｏｒｔ」よりも細かい単位である算出対象項番２の難易度として３７．５が示してあり、関数全体に対応した算出項番１の難易度として示された３１．７よりも高く、関数の中で特に理解難易度の高い箇所を把握できる。

なお、本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば，上記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、実施形態の構成の一部を他の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の構成を加えることも可能である。

こうした本実施形態によれば、例えば、閲覧履歴をプログラム表示ウィンドウではなく視線センサを用いて収集し、心拍数の集計区間を閲覧区間とするのではなく複数の閲覧区間を含む開発者の作業区間とすることによって、当該プログラムの理解難易度の算出単位を細かくできる。換言すれば、複数の閲覧区間をまとめた作業区間毎に心拍数を集計することで、理解難易度の算出対象をより細かくできる。

すなわち、理解難易度の算出単位を従来よりも細かなものとできる。

本明細書の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。すなわち、本実施形態の理解難易度算出装置において、前記記憶部は、前記算出対象事象における理解難易度の算出対象として、当該算出対象事象における所定の単位注視領域の１または複数を規定する、理解難易度算出対象表を更に保持し、前記理解難易度算出部は、前記理解難易度算出対象表が規定する前記算出対象に関して前記理解難易度を算出し、当該情報を出力する、としてもよい。

これによれば、理解難易度の算出対象であるプログラムの行など単位注視領域を効率的に特定し、以後の処理に進むことが可能となる。ひいては、理解難易度の算出単位を従来よりも細かなものとできる。

また、本実施形態の理解難易度算出装置において、前記記憶部は、ユーザの作業種類毎に当該作業の属性及び注視条件を含む作業種類表をさらに備え、前記作業区間分割部は、前記ユーザに関して特定した前記閲覧区間それぞれについて、前記作業種類表及び前記判定アルゴリズムに従って、対応する作業の種類を特定し、所定種類の作業に関する一連の閲覧区間のうち、所定の注視対象及び注視時間に基づき特定される閲覧区間を、前記作業区間の末尾として前記集約を行うことで作業区間を特定する、としてもよい。

これによれば、作業区間の効率的な特定を精度良く行うこととなり、ひいては、理解難易度の算出単位を従来よりも細かなものとできる。

また、本実施形態の理解難易度算出装置において、前記記憶部は、前記作業種類表において、ユーザの作業種類毎に主要作業か否か示す情報を含み、前記作業区間分割部は、前記主要作業となった閲覧区間のうち注視時間が相対的に長いものを、前記作業区間の前記末尾とする、としてもよい。

これによれば、作業区間の効率的な特定をさらに精度良く行うこととなり、ひいては、理解難易度の算出単位を従来よりも細かなものとできる。

また、本実施形態の理解難易度算出装置において、前記理解難易度算出部は、前記作業区間毎に算出した認知負荷指標を、作業区間毎に注視した注視領域を表すベクトルと理解難易度算出対象との距離で重みづけして加算した値を理解難易度として算出する、としてもよい。

これによれば、精度良好な理解難易度の算出単位を従来よりも細かなものとできる。

また、本実施形態の理解難易度算出装置において、前記理解難易度算出部は、前記算出した理解難易度を作業区間数で除算する、としてもよい。

これによれば、作業区間数が変わった場合でもプログラム理解難易度を比較できるようになり、ひいては、理解難易度の算出単位を従来よりも細かなものとできる。

また、本実施形態の理解難易度算出装置において、前記理解難易度算出部は、前記生体観測値の基準値を計測し、前記算出した理解難易度を前記基準値で除算する、としてもよい。

これによれば、環境による生体観測値の変化の影響を取り除くことが可能となり、ひいては、理解難易度の算出単位を従来よりも細かなものとできる。

１ ネットワーク
１０ 理解難易度算出システム
１００ 理解難易度算出装置
１０１ 中央演算装置
１０２ 主記憶装置
１０３ 二次記憶装置
１０４ 入力装置
１０５ 表示装置
１０６ バス
１０７ 通信装置
１１０ 視線センサ
１２０ 心拍センサ
２０１ 行単位閲覧区間分割部
２０２ 作業区間分割部
２０３ 作業区間毎認知負荷指標算出部
２０４ プログラム理解難易度算出部
２１１ 時刻毎閲覧履歴表
２１２ 作業種類表
２１３ 時刻毎心拍数表
２１４ 理解難易度算出対象行番号表
２１５ 行単位閲覧区間表
２１６ 閲覧区間毎作業区間表
２１７ 作業区間毎閲覧行番号-認知負荷指標表
２１８ プログラム理解難易度表
２２１ プログラム理解難易度算出式

Claims (8)

1. 理解難易度の算出対象事象における、ユーザによる時刻ごとの注視領域の情報である閲覧履歴を格納した時刻毎閲覧履歴表と、前記ユーザによる前記算出対象事象の注視中における、当該ユーザの時刻ごとの生体観測値を格納した時刻毎観測値表と、を保持する記憶部と、
   前記時刻毎閲覧履歴表及び前記時刻毎観測値表を参照し、同じ注視領域に関する閲覧履歴のうち時系列的に連続するものに基づき、当該注視領域の連続注視がなされた時間帯である閲覧区間を特定する閲覧区間分割部と、
   前記ユーザに関して特定した前記閲覧区間それぞれについて、予め定めた判定アルゴリズムに従って、対応する作業の種類を特定し、所定種類の作業に関する一連の閲覧区間を集約することで作業区間を特定する作業区間分割部と、
   前記作業区間それぞれに関して、当該作業区間に含まれる各閲覧区間の情報に基づき、注視領域毎の閲覧時間を算出し、対応する時刻での前記生体観測値から当該作業区間中の認知負荷指標を算出する作業区間毎認知負荷指標算出部と、
   前記作業区間ごとの認知負荷指標を用いて、前記算出対象事象の理解難易度を算出する理解難易度算出部と、
   を備えることを特徴とする理解難易度算出装置。
2. 前記記憶部は、
   前記算出対象事象における理解難易度の算出対象として、当該算出対象事象における所定の単位注視領域の１または複数を規定する、理解難易度算出対象表を更に保持し、
   前記理解難易度算出部は、
   前記理解難易度算出対象表が規定する前記算出対象に関して前記理解難易度を算出し、当該情報を出力する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の理解難易度算出装置。
3. 前記記憶部は、
   ユーザの作業種類毎に当該作業の属性及び注視条件を含む作業種類表をさらに備え、
   前記作業区間分割部は、
   前記ユーザに関して特定した前記閲覧区間それぞれについて、前記作業種類表及び前記判定アルゴリズムに従って、対応する作業の種類を特定し、所定種類の作業に関する一連の閲覧区間のうち、所定の注視対象及び注視時間に基づき特定される閲覧区間を、前記作業区間の末尾として前記集約を行うことで作業区間を特定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の理解難易度算出装置。
4. 前記記憶部は、
   前記作業種類表において、ユーザの作業種類毎に主要作業か否か示す情報を含み、
   前記作業区間分割部は、
   前記主要作業となった閲覧区間のうち注視時間が相対的に長いものを、前記作業区間の前記末尾とする、
   ことを特徴とする請求項３に記載の理解難易度算出装置。
5. 前記理解難易度算出部は、
   前記作業区間毎に算出した認知負荷指標を、作業区間毎に注視した注視領域を表すベクトルと理解難易度算出対象との距離で重みづけして加算した値を理解難易度として算出する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の理解難易度算出装置。
6. 前記理解難易度算出部は、
   前記算出した理解難易度を作業区間数で除算する、
   ことを特徴とする請求項５に記載の理解難易度算出装置。
7. 前記理解難易度算出部は、
   前記生体観測値の基準値を計測し、前記算出した理解難易度を前記基準値で除算する、
   ことを特徴とする請求項５に記載の理解難易度算出装置。
8. 情報処理装置が、
   理解難易度の算出対象事象における、ユーザによる時刻ごとの注視領域の情報である閲覧履歴を格納した時刻毎閲覧履歴表と、前記ユーザによる前記算出対象事象の注視中における、当該ユーザの時刻ごとの生体観測値を格納した時刻毎観測値表と、を保持する記憶部を備えて、
   前記時刻毎閲覧履歴表及び前記時刻毎観測値表を参照し、同じ注視領域に関する閲覧履歴のうち時系列的に連続するものに基づき、当該注視領域の連続注視がなされた時間帯である閲覧区間を特定する処理と、
   前記ユーザに関して特定した前記閲覧区間それぞれについて、予め定めた判定アルゴリズムに従って、対応する作業の種類を特定し、所定種類の作業に関する一連の閲覧区間を集約することで作業区間を特定する処理と、
   前記作業区間それぞれに関して、当該作業区間に含まれる各閲覧区間の情報に基づき、注視領域毎の閲覧時間を算出し、対応する時刻での前記生体観測値から当該作業区間中の認知負荷指標を算出する処理と、
   前記作業区間ごとの認知負荷指標を用いて、前記算出対象事象の理解難易度を算出する処理と、
   を実行することを特徴とする理解難易度算出方法。

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