JPH11203006A - ユーザ状況推定装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 ユーザに関する多種多様な特性を推定し、ユ
ーザの状況に応じたきめ細かい応答や処理を実現するこ
とが可能なユーザ状況推定装置を提供すること。 【解決手段】 センサ１により環境データ、ユーザの生
体データ等を収集するとともに、入力装置２からの計算
機１０への操作入力を、データ収集部３により収集す
る。収集されたユーザと環境と情報処理機器に関する多
種多様なデータは、データ解析部４により解析され、解
析結果が解析結果格納部８に記録される。ユーザ状況推
定部５は、解析結果格納部８に記録されていたユーザ情
報と現在のデータ解析結果からユーザの現在状況を推定
し、推定されたユーザ状況はユーザ状況出力部６から出
力される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、ユーザがある環境
で計算機等の情報処理機器を利用して様々な作業を行う
場面において、ユーザに関する多種多様なデータを収集
し、収集データを解析することによりユーザの状況を推
定するユーザ状況推定装置に関する。本装置の出力を利
用することによって、ユーザの状況に応じてきめ細かい
応答や処理を情報処理機器に選択させることが可能とな
る。

【０００２】

【従来の技術】近年、ユーザが計算機等の情報処理機器
を利用して様々な作業を行う場面において、操作や作業
に関するユーザの熟練度に応じて、ヘルプやガイド等の
提示情報内容を変更したり、あるいは、ユーザ・インタ
ーフェイスのレベルを変更する装置が提案されている。
例えば、特開平９−１０１９３５号公報には、熟練度知
識ベースによってユーザ熟練度が判定され、応答ドメイ
ン、知識ベース等によってシステムの応答方式が決定さ
れる、利用者の操作行動に適応する適応制御方法および
システムが開示されている。

【０００３】また、特開平５−２７８８９号公報には、
習熟度構築部にユーザの熟練度を判定する基準式が用意
され、ユーザ熟練度に応じた内容の助言（ガイド）がユ
ーザ熟練度に応じたタイミングで出力されるアクティブ
ガイド装置が開示されている。また、特開平９−１５２
９２６号公報には、入力時間間隔や単位時間当りのエラ
ー操作回数からユーザ熟練度が判断され、ユーザ熟練度
に応じて可変誘導入力機能を持つ画像情報処理装置が制
御される可変誘導入力機能付き画像情報処理装置が開示
されている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】上記の従来のシステム
では、計算機等の情報処理機器がユーザに対して適切な
応答や処理を選択するための手掛りとして、ユーザ熟練
度だけが利用されている。しかし、情報処理機器がユー
ザに適したもっときめ細かい応答や処理を選択できるよ
うにするためには、ユーザ熟練度だけを手掛かりとした
のでは不十分であり、ユーザの活動状態、日常の定型作
業パターン、癖や好み、プロフィールおよび、意図など
も同時に推定することが望ましい。本発明は、入力装置
やセンサ等を介してユーザや環境のデータを収集し、ユ
ーザの熟練度に加えて、ユーザの活動状態、日常の定型
作業パターン、癖や好み、プロフィールおよび、意図な
ども同時に推定することにより、ユーザに関する多種多
様な特性を推定し、ユーザの状況に応じたきめ細かい応
答や処理を実現することができるユーザ状況推定装置を
提供することを目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】図１は本発明の原理構成
図である。上記の課題を解決するため、本発明のユーザ
状況推定装置は、図１に示すように、キーボード、マウ
ス等の入力装置２やセンサ１等を介してユーザと環境か
らデータを収集し、また、計算機１０からデータを収集
するデータ収集部３と、収集したデータを格納するデー
タ格納部７と、上記データ収集部３において収集された
データを解析し、ユーザに関する情報とユーザおよび計
算機が存在する環境に関する情報を得るデータ解析部４
と、解析したデータを格納する解析結果格納部８と、上
記解析結果格納部８に格納されているデータと、データ
解析部４で解析されたデータからユーザの状況を推定す
るユーザ状況推定部５と、推定されたユーザ状況を格納
するユーザ状況格納部９とを備えている。

【０００６】本発明は、上記した構成を備えており、ユ
ーザがある環境で計算機等の情報処理機器を利用して様
々な作業を行う場面において、データ収集部３によりユ
ーザと環境と情報処理機器に関する多種多様なデータが
収集される。そして、データ解析部４により収集された
データが解析され、解析結果が解析結果格納部８に記録
され、解析結果格納部８に記録されていたユーザ情報と
現在のデータ解析結果からユーザ状況推定部５によりユ
ーザの現在状況が推定され、ユーザ状況出力部６により
推定されたユーザ状況が出力される。以上のように、ユ
ーザと環境と情報処理機器に関する多種多様なデータを
収集して解析することにより、ユーザの熟練度に加え
て、ユーザの活動状態、日常の定型作業パターン、癖や
好み、プロフィールおよび、意図なども同時に推定する
ことができ、ユーザの状況に応じたきめ細かい応答や処
理を実現することができる。

【０００７】

【発明の実施の形態】以下本発明の一実施例として、ユ
ーザが計算機を利用して作業を行う場面を想定し、計算
機を操作するユーザの状況を推定する場合について説明
する。図２は本発明の実施例のユーザ状況推定装置の全
体構成を示す図である。本実施例のユーザ状況推定装置
は、環境やユーザの状況等を計測するセンサ１と、キー
ボード、マウス、ペン入力装置、マイク等の入力装置２
と、ユーザ状況推定装置を構成する計算機本体１０から
構成される。センサ１はカメラ、マイク、体温計、脳波
計、血圧計や、時計、温湿度計、地震計、匂いセンサ等
のユーザの生体情報および環境状況を計測するセンサ群
から構成され、これらにより測定された情報が計算機本
体１０に送られる。

【０００８】計算機本体１０には、オペレーティング・
システム、各種処理を行うためのアプリケーションプロ
グラム（以後単にアプリケーションと記す）とともに、
ユーザ状況を推定するためのプログラムが設けられてお
り（以下、ユーザ状況推定処理を行うプログラムとユー
ザ状況推定を行うためのハードウェアを含むシステムを
ここではユーザ状況推定装置とよぶ）、ユーザが、上記
オペレーティング・システムやアプリケーションを使用
するためキーボード、マウス等の入力装置２を操作する
と、これらの操作信号はユーザ状況推定装置に取り込ま
れる。ユーザ状況推定装置は、同図に示すように、上記
センサ、入力装置からのデータを収集するデータ収集部
３と、収集したデータを格納するデータ格納部７と、収
集したデータを解析するためのデータ解析部４と、解析
結果を格納する解析結果格納部８と、データ解析部４の
解析結果に基づきユーザ状況を推定するためのユーザ状
況推定部５と、推定したユーザ状況を格納するためのユ
ーザ状況格納部９と、推定したユーザ状況を出力するユ
ーザ状況出力部６を備えている。

【０００９】次に、図２に示したユーザ状況推定手段の
構成要素である、データ収集部３、データ格納部７、デ
ータ解析部４、解析結果格納部８、ユーザ状況推定部
５、ユーザ状況格納部９、ユーザ状況出力部７について
順に説明をする。 （１）データ収集部３およびデータ格納部７ データ収集部３は、ユーザがある環境で計算機を利用し
て様々な作業を行う場面において、ユーザ、環境、およ
び、計算機から多種多様なデータを収集する。図３は本
実施例におけるデータ収集部の構成を示す図である。図
３に示すように、データ収集部３は、操作データ収集部
３ａ、生体データ収集部３ｂ、環境データ収集部３ｃ、
計算機データ収集部３ｄから構成される。これらの収集
部は、入力装置２、各種センサ１、および、計算機デー
タ収集手段によってデータを収集する。以下、データ収
集部３の各構成要素について順に説明する。

【００１０】図４にデータ収集部３の一部である操作デ
ータ収集部３ａの実施例を示す。図４に示したように、
操作データ収集部３ａは、ユーザが、マウス、キーボー
ド、ペン入力装置、マイク、および、その他の人力手段
を用いて計算機を操作した際に発生した操作イベント系
列を、デバイスドライバ、オペレーティング・システム
を介して収集する。図５にデータ収集部３の一部である
生体データ収集部３ｂの実施例を示す。図５に示すよう
に、生体データ収集部３ｂは、カメラ、マイク、体温
計、脳波計、血圧計、およびその他の生体センサ１等か
らなる各種センサによって、ユーザの生体情報に関する
データを収集する。例えば、カメラによりユーザを撮影
することより、後述するように、ユーザの姿勢、両手の
位置、顔の向き等の状態を知ることができる。また、体
温計、脳波計、血圧計によりユーザの生体情報を取得す
ることにより、後述するようにユーザの体調、集中度等
を知ることができる。

【００１１】図６にデータ収集部３の一部である環境デ
ータ収集部３ｃの実施例を示す。図６に示すように、環
境データ収集部３ｃは、時計、カメラ、マイク、温度湿
度計、地震計、匂いセンサ、および、その他のセンサに
よって、環境に関する物理的データを計測し、ユーザお
よび計算機が存在する環境に関するデータを収集する。

【００１２】図７にデータ収集部３の一部である計算機
データ収集部３ｄの実施例を示す。図７に示すように、
計算機データ収集部３ｄは、オペレーティング・システ
ムやアプリケーションから、計算機の状態に関するデー
タを収集する。収集するデータには、ＣＰＵ使用率、メ
モリ使用率、計算機状態（例えば、計算実行中、データ
転送中など）、実行処理種類（例えば、画面に表示した
ダイアログの区別、選択されたメニュー項目の区別）な
どである。図２のデータ格納部７は、データ収集部３に
より収集されたユーザ、環境、および、計算機に関する
データを外部記憶装置に記録する。また、要求があった
ときにはいつでも外部記憶装置から要求されたデータを
引き出す。

【００１３】（２）データ解析部４および解析結果格納
部８ 次に、ユーザ状況推定装置の構成要素であるデータ解析
部４について説明する。図８はデータ解析部４の実施例
の機能ブロック図である。図８に示すように、データ解
析部４はユーザ熟練度解析部４ａ、日常作業パターン解
析部４ｂ、ユーザ活動状態解析部４ｃ、環境解析部４ｄ
とから構成される。図９にデータ解析部４の一部である
ユーザ熟練度解析部４ａの実施例を示す。図９の実施例
のユーザ熟練度解析部４ａは、マウス操作解析部４ａ
１、キーボード操作解析部４ａ２、コマンド使用回数解
析部４ａ３、操作エラー回数解析部４ａ４、Cancel回数
解析部４ａ５、反応時間解析部４ａ６、使用履歴解析部
４ａ７、熟練度推定部４ａ８を備えており、上記解析部
４ａ１〜４ａ７において、データ収集部３で収集されデ
ータ格納部７に格納された操作イベント系列等について
基本的な解析を行い、これらの解析結果を総合して熟練
度推定部４ａ８においてユーザ熟練度を推定する。

【００１４】マウス操作解析部４ａ１では、操作データ
収集部３ａと計算機データ収集部３ｄで収集されたマウ
ス操作に関するデータに基づいて、マウスカーソルの移
動スピード、最大移動スピード、平均移動スピード、ポ
インティング精度、移動総距離、カーソル移動方向など
の算出を実行する。キーボード操作解析部４ａ２では、
操作データ収集部３ａと計算機データ収集部３ｄで収集
されたキーボード操作に関するデータに基づいて、キー
ボード入力スピード、特定キーの入力回数、および頻度
（特に、deleteキーの入力頻度はキーボード入力の正確
性に関係する）、特定単語の入力回数および頻度、コマ
ンドキーやショートカットキーの入力回数および頻度に
ついて解析を実行する。コマンド使用回数解析部４ａ３
は、操作データ収集部３ａと計算機データ収集部３ｄで
収集されたキーボード操作に関するデータに基づいて、
ユーザによって入力された各コマンドの使用回数と全体
コマンド使用数に対する使用頻度を算出する。

【００１５】操作エラー回数解析部４ａ４は、操作デー
タ収集部３ａと計算機データ収集部３ｄで収集されたキ
ーボード操作に関するデータに基づいて、ユーザによっ
て引き起こされた操作エラーの回数と操作使用回数に対
するエラー頻度の計算を実行する。Cancel回数解析部４
ａ５は、操作データ収集部３ａと計算機データ収集部３
ｄで収集されたキーボード操作に関するデータに基づい
て、ユーザが計算機操作を行っている過程で、選択され
たcancel（操作を中断することを意味する）の回数と頻
度の計算を実行する。上記の値の解析は、オペレーティ
ング・システムの操作においてCancelが選択可能な場
面、各アプリケーションの操作においてCancelが選択可
能な場面ごと、および全体について各々に行う。

【００１６】反応時間解析部４ａ６は、操作データ収集
部３ａと計算機データ収集部３ｄで収集されたキーボー
ド操作に関するデータに基づいて、計算機がユーザに入
力を要求した場面でのユーザの反応時間を解析する。例
えば、計算機がユーザに確認をするためにダイアログを
画面上に表示し、OKまたはcancelの入力を要求した場合
のユーザの反応時間である。使用履歴解析部４ａ７は、
操作データ収集部３ａと計算機データ収集部３ｄで収集
されたキーボード操作に関するデータに基づいて、ユー
ザがオペレーティング・システムやアプリケーション、
および、計算機自体を使用した時間履歴を算出する。時
間履歴には、使用時間の合計、使用中断時間、前バージ
ョンの使用時間などである。

【００１７】ユーザ熟練度推定部４ａ８では、上記で説
明した、マウス操作解析部４ａ１、キーボード操作解析
部４ａ２、コマンド使用回数解析部４ａ３、操作エラー
回数解析部４ａ４、Cancel回数解析部４ａ５、反応時間
解析部４ａ６、使用履歴解析部４ａ７などで得られた解
析結果を統合して、ユーザ熟練度を推定する。ユーザ熟
練度の推定とは、例えば、上級者、中級者、初級者にユ
ーザを分類することである。この熟練度推定は、総合熟
練度、オペレーティング・システムの熟練度、各々のア
プリケーションの熟練度、オペレーティング・システム
のコマンド毎の熟練度、アプリケーション内のコマンド
毎の熟練度、と言うように複合的および個別的に推定さ
れる。

【００１８】図１０にデータ解析部４の一部である日常
作業パターン解析部４ｂの実施例を示す。図１０の実施
例では、日常作業パターン解析部４ｂは、アプリケーシ
ョン使用パターン解析部４ｂ１、ファイル使用パターン
解析部４ｂ２、ファイル・アプリケーション関係解析部
４ｂ３、コマンド使用パターン解析部４ｂ４、ファイル
命名パターン解析部４ｂ５、ネットワーク使用パターン
解析部４ｂ６、および、日常作業パターン推定部４ｂ７
から構成される。アプリケーション使用パターン解析部
４ｂ１は、操作データ収集部３ａと計算機データ収集部
３ｄで収集されたアプリケーション操作に関するデータ
に基づいて、アプリケーションの起動時刻や終了時刻、
および、同時に複数のアプリケーションが稼働されてい
る場合のアプリケーションの組み合わせやアクティブに
される順序について規則性を解析する。

【００１９】ファイル使用パターン解析部４ｂ２は、操
作データ収集部３ａと計算機データ収集部３ｄで収集さ
れたファイル操作に関するデータに基づいて、特定ファ
イルが開かれた時刻、修正を受けた時刻、保存された時
刻、閉じられた時刻、および、同時に複数のファイルが
使用されているときの組み合わせやアクティブにされる
順序を見つけだす。ファイル・アプリケーション関係解
析部４ｂ３は、操作データ収集部３ａと計算機データ収
集部３ｄで収集されたアプリケーション操作とファイル
操作に関するデータに基づいて、一つのファイルを複数
のアプリケーションで処理できる場合に、ユーザが頻繁
に使用するファイルとアプリケーションの組み合わせを
特定する。

【００２０】コマンド使用パターン解析部４ｂ４は、操
作データ収集部３ａと計算機データ収集部３ｄで収集さ
れた入力コマンドに関するデータに基づいて、コマンド
の使用時刻、コマンドの順序を解析し、反復して使用さ
れる一連コマンド使用パターンを見つけだす。ファイル
命名パターン解析部４ｂ５は、操作データ収集部３ａと
計算機データ収集部３ｄで収集されたファイル名入力操
作に関するデータに基づいて、ユーザが命名したファイ
ル名から命名パターンを見つけだす。ネットワーク使用
パターン解析部４ｂ６は、操作データ収集部３ａと計算
機データ収集部３ｄで収集されたネットワーク利用操作
に関するデータに基づいて、ユーザがＵＲＬやＮｅｔＮ
ｅｗｓにアクセスした時刻を解析し、ユーザがよく利用
するネットワーク上のＵＲＬやＮｅｔＮｅｗｓグループ
名、およびアクセスする順序パターンを見つけだす。

【００２１】日常作業パターン推定部４ｂ７は、上記で
説明した、アプリケーション使用パターン解析部４ｂ
１、ファイル使用パターン解析部４ｂ２、ファイル・ア
プリケーション関係解析部４ｂ３、コマンド使用パター
ン解析部４ｂ４、ファイル命名パターン解析部４ｂ５、
および、ネットワーク使用パターン解析部４ｂ６の結果
を総合して、ユーザが日常的に行う作業の中の定型パタ
ーンや反復パターン等を推定する。作業の定型パターン
の推定とは、例えば、ユーザが朝一番や昼休み等の特定
の時間帯に使用するアプリケーションやファイル、およ
び、その組み合わせを推定したり、あるいは、ある作業
を行うときに同時に使用する複数アプリケーションやフ
ァイルの組み合わせを推定したり、あるいは、頻繁に使
われるコマンドや決まった順番で使用されるコマンド系
列を推定すること等である。

【００２２】図１１にデータ解析部４の一部であるユー
ザ活動状態解析部４ｃの実施例を示す。図１１の実施例
では、ユーザ活動状態解析部４ｃは、ユーザ在席解析部
４ｃ１、視線情報解析部４ｃ２、手先情報解析部４ｃ
３、ユーザ姿勢解析部４ｃ４、覚醒度解析部４ｃ５、健
康状態解析部４ｃ６、および、ユーザ活動状況推定部４
ｃ７から構成される。ユーザ在席解析部４ｃ１は、操作
データ収集部３ａや生体データ収集部３ｂから得られた
データに基づいて、計算機の前でのユーザの在席状態
（例えば、ユーザが在席している、不在であるなど）を
推定する。

【００２３】視線情報解析部４ｃ２は、カメラ等を利用
した生体データ収集部３ｂから得られたデータに基づい
て、ユーザが何を見ているかの視線情報を解析する。例
えば、カメラが捉えたユーザの画像における顔の向き等
から、ユーザが画面を見ている、画面上の特定部分（例
えば、アイコン、ウィンドウ、メニューなど）を見てい
る、キーボードを見ている、物体（本、フロッピーディ
スク、机の上、他の人間など）を見ている、他の方向を
見ている、などを推定する。手先情報解析部４ｃ３は、
カメラ等からデータを収集する生体データ収集部３ｂや
操作データ収集部３ａから得られたデータに基づいて、
ユーザの手に関する情報を解析する。例えば、カメラが
捉えたユーザの画像、操作イベント等から手がキーボー
ドに置かれている、あるいは、置かれていない、手がマ
ウスに置かれている、あるいは、置かれていない、手で
本を持っている、手でペンを持っている、手で画面を指
している、などを推定する。

【００２４】ユーザ姿勢解析部４ｃ４は、カメラ等を利
用した生体データ収集部３ｂから得られたデータに基づ
いてユーザの姿勢について解析する。例えば、座ってい
る、正しい姿勢で座っている、悪い姿勢で座っている、
立っている、座ろうとしている、立とうとしている、な
どを推定する。覚醒度解析部４ｃ５は、操作データ収集
部３ａや生体データ収集部３ｂから得られたデータに基
づいて、ユーザの覚醒度を判定する。例えば、脳波計、
血圧計、体温計等のセンサ情報からユーザの覚醒度が普
通であるか、興奮しているか、集中しているか、朦朧と
しているか、睡眠しているか、などを推定する。健康状
態解析部４ｃ６は、操作データ収集部３ａや生体データ
収集部３ｂから得られたデータに基づいて、ユーザの健
康状態（例えば、健康状態、病気状態など）を判定す
る。例えば、体温計、血圧計等のセンサ情報からユーザ
が健康であるか、体調が不良であるか、病気であるか、
などを推定する。

【００２５】ユーザ状況推定部４ｃ７は、上記で説明し
た、ユーザ在席解析部４ｃ１、視線情報解析部４ｃ２、
手先情報解析部４ｃ３、ユーザ姿勢解析部４ｃ４、覚醒
度解析部４ｃ５、および、健康状態解析部４ｃ６の結果
を総合して、ユーザの身体の状態を推定する。ユーザ状
況推定部の出力は、例えば、ユーザは、計算機の前に
“在席”しており、“画面”を見ており、手を“キーボ
ード”においており、“集中“しており、“健康”であ
るというものである。

【００２６】図１２にデータ解析部４の一部である環境
解析部４ｄの実施例を示す。図１２の実施例では、ユー
ザが室内の設置してある計算機を使用することを想定し
ている。環境解析部４ｄは、室内環境解析部４ｄ１、室
外環境解析部４ｄ２、スケジュール解析部４ｄ３、およ
び、環境推定部４ｄ４から構成される。室内環境解析部
４ｄ１は、環境データ収集部３ｃから得られたデータに
基づいて、計算機が設置されている室内の状態を推定す
る。状態とは、カメラ、マイク、温度湿度計、振動計、
匂いセンサ等により測定された、騒音、温度、湿度、匂
い、振動、明るさ、他の人間の存在の推定などである。
室外環境解析部４ｄ２は、環境データ収集部３ｃから得
られたデータに基づいて、室外の状態を推定する。状態
とは、例えば、天気、外気温、外部の出来事などであ
る。

【００２７】スケジュール解析部４ｄ３は、計算機上に
記録されているユーザのスケジュールのデータに基づい
て、ユーザのスケジュール事項を抽出し、ユーザの時間
的な条件、拘束等を判定する。環境推定部４ｄ４は、上
記で説明した、室内環境解析部４ｄ１、室外環境解析部
４ｄ２、スケジュール解析部４ｄ３の結果を総合して、
ユーザが作業を行っている環境の、物理的状態、時間的
拘束を解析する。環境推定部の出力は、例えば、室内は
“適温”であり、“十分明るく”、“静かで”あり、野
外は“雨”で、“蒸し暑く”、スケジュールによると
“１時間後に打合せがある”と言うものである。図２
の、解析結果格納部８は、上記で説明したデータ解析部
４によって得られた、ユーザ熟練度の解析結果、日常作
業パターンの解析結果、ユーザ活動状態の解析結果、環
境に関する解析結果を外部記憶装置等に保存し、必要に
応じて、データの取り出しやユーザ情報の更新を行う。

【００２８】（３）ユーザ状況推定部５、ユーザ状況格
納部９、および、ユーザ状況出力部７ユーザ状況推定部
５について説明する。図１３はユーザ状況推定部の実施
例を示す図である。図１３の実施例では、ユーザ状況推
定部５は、推定実行部５ａとユーザ状況知識ベース５ｂ
から構成される。ユーザ状況知識ベース５ｂには、デー
タ解析部４によって解析された結果を利用して、ユーザ
の状況を推定するためのルールが用意されている。ユー
ザ状況知識ベース５ｂのルールとして、例えば、ユーザ
の計算機入力が“中断”したとき、ユーザが現在の作業
に関して“上級者”であり、計算機の前に“在席”して
おり、“画面”を見ていれば、ユーザは“思考中”であ
ると判定するようなルールや、ユーザの計算機入力が
“中断”したとき、ユーザがある作業に関して“初級
者”であり、計算機の前に“在席”しており、“画面”
を見ていれば、ユーザは計算機の使用法がわからず“困
惑中”であると判定したり、あるいは、ユーザの覚醒度
が低い場合やユーザの健康状態が悪い場合には、ユーザ
熟練度解析部４ａによるユーザの熟練度に関する判定結
果は採用しないというようなルールが用意されている。

【００２９】推定実行部５ａは、ユーザ状況知識ベース
５ｂに用意されたルールを利用して、ユーザの現在の状
況に関する様々な推論を実行する。例えば、ユーザ熟練
度解析部４ａによる解析結果と、ユーザ活動状況解析部
４ｃの解析結果に基づき、ユーザの疲労度、集中力の低
下等を推定したり、ユーザ熟練度解析部４ａ、日常作業
パターン解析部４ｂ、ユーザ活動状況解析部４ｃの解析
結果に基づきユーザの癖や好み、意図等を推定する。さ
らに、ユーザ日常作業パターン解析部４ｂによりユーザ
が行う定型作業パターンが発見されていたら、それを利
用する。例えば、ユーザが、朝一番で利用するアプリケ
ーションの組み合わせに特定パターンが見つけられた
ら、朝という時間条件が満たされたとき上記アプリケー
ションの組み合わせを推定する。

【００３０】また、ユーザ日常作業パターン解析部４ｂ
の解析結果と、環境解析部４ｄにより解析されたユーザ
の物理的状態、時間的拘束状態（ユーザのスケジュール
の有無）等と、前記したユーザの意図等から、最適なア
プリケーションの組み合わせ、ユーザの意図に応じた画
面のレイアウト等を推定することもできる。ユーザ状況
出力部７は、ユーザ状況推定部によって推定された現在
のユーザの現在状況を利用するために、推定されたユー
ザ状況を出力をする。上記出力により、例えば、ユーザ
の疲労度が大のとき休憩を促すメッセージを表示した
り、ユーザの癖を是正するメッセージを表示したり、ユ
ーザに対して適切なガイド（ヘルプ）を出力することが
できる。また、ユーザの好みや意図に応じた画面レイア
ウトとしたり、状況に応じたアプリケーションの組み合
わせを選定し、アプリケーションを起動する等のきめ細
かい対応をすることが可能となる。

【００３１】

【発明の効果】以上説明したように本発明においては、
データ収集部によりユーザと環境と情報処理機器に関す
る多種多様なデータが収集され、収集されたデータはデ
ータ解析部により解析され、解析から得られた情報が解
析結果格納部に記録され、ユーザ状況推定部により解析
結果格納部に記録されていたユーザ情報と現在のデータ
解析結果からユーザの現在状況が推定され、ユーザ状況
出力部により推定されたユーザ状況が出力される。この
ため、上記ユーザ状況を利用することによって、ユーザ
の状況に応じてきめ細かい応答や処理を情報処理機器に
選択させることが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理構成図である。

【図２】本発明の実施例のユーザ状況推定装置の全体構
成を示す図である。

【図３】データ収集部の実施例を示す図である。

【図４】データ収集部の一部である操作データ収集部の
実施例を示す図である。

【図５】データ収集部の一部である生体データ収集部の
実施例を示す図である。

【図６】データ収集部の一部である環境データ収集部の
実施例を示す図である。

【図７】データ収集部の一部である計算機データ収集部
の実施例を示す図である。

【図８】データ解析部の機能ブロック図である。

【図９】熟練度解析部の実施例を示す図である。

【図１０】日常作業パターン解析部の実施例を示す図で
ある。

【図１１】ユーザ活動状態解析部の実施例を示す図であ
る。

【図１２】環境解析部の実施例を示す図である。

【図１３】ユーザ状況推定部の実施例を示す図である。

【符号の説明】 １ センサ ２ 入力装置 ３ データ収集部 ４ データ解析部 ５ ユーザ状況推定部 ６ ユーザ状況出力部 ７ データ格納部 ８ 解析結果格納部 ９ ユーザ状況格納部 １０ 計算機

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 キーボード、マウス等の入力装置やセン
   サ等を介してユーザと環境からデータを収集するととも
   に、計算機からデータを収集するデータ収集部と、 上記データ収集部において収集されたデータを解析し、
   ユーザに関する情報とユーザおよび計算機が存在する環
   境に関する情報を得るデータ解析部と、 解析したデータを格納する解析結果格納部と、 上記解析結果格納部に格納されているデータと、データ
   解析部で解析されたデータからユーザの状況を推定する
   ユーザ状況推定部と、 推定されたユーザ状況を格納するユーザ状況格納部と、 推定されたユーザ状況を出力するユーザ状況出力部とを
   備えたことを特徴とするユーザ状況推定装置。
2. 【請求項２】 請求項１のデータ収集部が、キーボー
   ド、マウス等の入力装置からの操作イベントを収集する
   操作データ収集部と、 生体センサにより計測したユーザの生体データ、およ
   び、環境センサにより計測した環境データを収集するデ
   ータ収集部と、 計算機の状態に関するデータを収集する計算機データ収
   集部を備えていることを特徴とするユーザ状況推定装
   置。
3. 【請求項３】 請求項１のデータ解析部が、データ収集
   部において収集されたデータから、ユーザの熟練度を解
   析するユーザ熟練度解析部、ユーザの日常作業パターン
   を解析する日常作業パターン解析部、ユーザ活動状態を
   解析するユーザ活動状態解析部、および、ユーザおよび
   計算機が存在する環境を解析する環境解析部を備えてい
   ることを特徴とするユーザ状況推定装置。
4. 【請求項４】 請求項１のユーザ状況推定部が、ユーザ
   状況推定知識ベースと、推定実行部を備えており、 データ解析部の解析結果と、ユーザ状況推定知識ベース
   に記憶されたルールに基づきユーザ状況を推定すること
   を特徴とするユーザ状況推定装置。