WO2019189227A1 - 適応型インタフェース提供装置、適応型インタフェース提供方法、及びプログラム - Google Patents

適応型インタフェース提供装置、適応型インタフェース提供方法、及びプログラム Download PDF

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WO2019189227A1
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skill index
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skill
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大森　久美子
祐輝 城間
中村　和成
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日本電信電話株式会社
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    • G06F9/451—Execution arrangements for user interfaces
    • G06F9/453—Help systems

Definitions

  • the present invention relates to a technique for providing an appropriate operator operation interface to an operator for all operations of an operator (operator) in an operation work for performing an operation based on a user request.
  • the operation work is also targeted for the division of work performed by multiple people.
  • Patent Document 1 discloses a technique for determining a user skill level in an interface by objectively determining an operator's proficiency level at a key operation time interval.
  • Patent Document 2 discloses a method for providing an appropriate interface by switching operation mask information according to an operation level of an operator.
  • Patent Documents 1 and 2 described above knowledge about the operator is obtained from the operation log.
  • Patent Document 1 there is a merit that the proficiency level of the operator can be objectively determined by determining the proficiency level at the time interval of the key operation, but the interface assigned to the operator is not described.
  • Patent Document 2 the operator's operation level is measured based on the comparison result between the key input content and the operable key list, the speed and stability of the key input pitch, and the operation mask information is uniquely determined according to the operation level.
  • a method for switching is disclosed, an operation mask to be switched, that is, an interface needs to be prepared in advance.
  • the present invention has been made in view of the above points, and an object of the present invention is to provide a technology that can dynamically generate and assign an interface to be displayed to a user based on a user operation log.
  • an adaptive interface providing apparatus that includes an operation unit for receiving a user request and provides an interface to be displayed on the operation unit, Based on the user's operation log, skill index calculating means for calculating the skill index of the user,
  • An adaptive interface providing apparatus comprising: an interface providing unit that generates an interface suitable for the user based on an operation log of each user and the skill index, and displays the interface on the operation unit. Is provided.
  • a technology that can dynamically generate and assign an interface to be displayed to a user based on a user operation log.
  • FIG. 1 It is a block diagram of the adaptive interface provision apparatus in embodiment of this invention. It is a figure which shows the hardware structural example of an adaptive interface provision apparatus. It is a flowchart for demonstrating operation
  • an adaptive interface providing apparatus that improves the work efficiency of an operator by changing the interface in accordance with the skill level of an operator who performs input / output operations of information using a computer or the like every day.
  • the operator may be referred to as a user.
  • the adaptive interface providing apparatus collects operation logs for each operator in the backyard, calculates a skill index based on the collected operation logs, and provides an interface based on the calculated skill index and the operation log. .
  • a skill index For example, an operator with a low skill index provides an interface that supports the familiarization of the work and the operator's operation by displaying annotations related to the operation work, etc.
  • the skill index is an index representing the proficiency level, but the proficiency level may be used in the sense of the skill index.
  • the operation log described above includes, for example, the key operation time interval for each event when executing a task, the input order of items, the elapsed time from one input item to the next input item, the input content, the number of errors, etc. .
  • a skill index based on objective evaluation can be obtained.
  • operation logs in addition to the above operation logs, key operations (input, deletion, screen movement, copy, etc.), mouse operations, order of input, overlooked items (fields) that must be entered, In this case, it is also possible to target questions, inquiries, rework requests, etc. to the previous and subsequent operators (operators in the previous process, operators in the subsequent process, etc.).
  • the input of the operation log requires that correlation be required for input items that are correlated with each other, such as when an input is made for an item, the input of another item is determined. It may be a target.
  • the above-described interfaces are classified into business understanding support, operation accuracy improvement support, and operation efficiency improvement support, according to the skill index and the past operation log.
  • an interface according to the skill level can be provided, and the work efficiency of the entire operator can be improved.
  • FIG. 1 shows a functional configuration of adaptive interface providing apparatus 100 in the present embodiment.
  • the adaptive interface providing apparatus 100 in FIG. 1 analyzes the operation logs of the operator A and the operator B who execute the same task, calculates the proficiency level of each operator, and sets an interface corresponding to the calculated proficiency. By providing the apparatus, it is possible to improve the task execution efficiency of the entire operator.
  • the adaptive interface providing apparatus 100 includes an operation unit 101, 102, a log analysis unit 200, a skill index storage unit 300, a UI generation unit 400, a log file storage unit 500, a log An information analysis data unit 600 is included.
  • the operation units 101 and 102 are operation units of the operator A and the operator B, respectively, and include, for example, a computer keyboard, a mouse, and other input devices.
  • the log analysis unit 200 is a functional unit that analyzes an operator's operation log and calculates an operator's skill index and the like.
  • the object of analysis in the present embodiment is, for example, a correlation value of a frequency distribution of time between operations that correlates with the operator's thought, but the number of errors may be further added.
  • the skill index storage section 300 is a storage section for storing the skill index for each task of the operator.
  • the skill index stored in the skill index storage unit 300 is updated when the skill index of the operator changes.
  • An operator who does not have a skill index an operator who uses the system for the first time
  • By registering the skill index of the corresponding operator in the skill index storage unit 300 in advance even an operator who uses the system for the first time can generate a UI corresponding to the skill index of the corresponding operator.
  • the UI generation unit 400 is a functional unit that generates a UI corresponding to the skill index.
  • the log file storage unit 500 is a storage unit that temporarily stores an operation log of an operator, and the operation log is used for log analysis.
  • the log information analysis data unit 600 stores data used when calculating the skill index of the operator.
  • the above-described adaptive interface providing apparatus 100 can be realized, for example, by causing a computer to execute a program describing the processing contents described in the present embodiment.
  • the adaptive interface providing apparatus 100 is realized by executing a program corresponding to processing executed by the adaptive interface providing apparatus 100 using hardware resources such as a CPU and a memory built in the computer.
  • the above-mentioned program can be recorded on a computer-readable recording medium (portable memory or the like), stored, or distributed. It is also possible to provide the program through a network such as the Internet or electronic mail.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a hardware configuration example of the computer according to the present embodiment.
  • the computer shown in FIG. 2 includes a drive device 150, an auxiliary storage device 152, a memory device 153, a CPU 154, an interface device 155, a display device 156, an input device 157, and the like that are mutually connected by a bus B.
  • the program for realizing the processing in the computer is provided by a recording medium 151 such as a CD-ROM or a memory card.
  • a recording medium 151 such as a CD-ROM or a memory card.
  • the program is installed from the recording medium 151 into the auxiliary storage device 152 via the drive device 150.
  • the program does not necessarily have to be installed from the recording medium 151, and may be downloaded from another computer via a network.
  • the auxiliary storage device 152 stores the installed program and also stores necessary files and data.
  • the memory device 153 reads the program from the auxiliary storage device 152 and stores it when there is an instruction to start the program.
  • the CPU 154 realizes functions related to the adaptive interface providing apparatus 100 according to a program stored in the memory device 153.
  • the interface device 155 is used as an interface for connecting to a network.
  • the display device 156 displays a GUI (Graphical User Interface) or the like by a program.
  • the input device 157 includes a keyboard and mouse, buttons, a touch panel, and the like, and is used to input various operation instructions.
  • the configuration including the display device 156 and the input device 157 is an example of an operation unit.
  • the operator registers an ID from the operation unit 101 to the log analysis unit 200.
  • the log analysis unit 200 detects the operator ID in S102, and searches for and acquires the skill index corresponding to the operator ID from the skill index storage unit 300 in S103.
  • a new operator who does not have a skill index (an operator who uses the system for the first time) may be given a skill index for beginners, or the skill index of the operator is registered in the skill index storage unit 300 in advance. It is good to keep it.
  • By registering the skill index of the corresponding operator in the skill index storage unit 300 in advance even an operator who uses the system for the first time can generate a UI corresponding to the skill index of the corresponding operator.
  • FIG. 4 shows an example of data stored in the skill index storage unit 300.
  • the skill index storage unit 300 stores a skill index of a task (identified by a task ID) performed by an operator (identified by an operator ID).
  • the skill index is, for example, setting an experimental task using spreadsheet software as a task, observing events (mouse down, key up, etc.) from the start to the end of the task, and the frequency distribution of time between operations Create based on.
  • events mouse down, key up, etc.
  • the frequency distribution when the key is operated more than the predetermined number of times for the same event, it may be used as sub-information of the skill index as an operation error.
  • step S104 the log analysis unit 200 causes the UI generation unit 400 to generate an interface corresponding to the skill index of the operator ID, and causes the operation unit 101 to display the generated interface in step S105.
  • FIG. 5 shows an example of data held by the UI generation unit 400.
  • the UI generation unit 400 holds a UI type corresponding to the skill index.
  • the UI generation unit 400 generates a UI having a feature corresponding to the operator's skill index designated by the log analysis unit 200.
  • the UI generation unit 400 generates an interface candidate group from the operator operation logs accumulated in the log file storage unit 500, determines an interface according to the skill index from the candidate group, and An interface is displayed on the operation unit 101.
  • FIG. 5 is an example relating to a task that receives order information from a customer and inputs the contents.
  • FIG. 5 shows UI characteristics for each UI type.
  • the candidate group is classified into three types of UI1 to UI3 in the example shown in FIG. 5, and the UI generation unit 400 determines a candidate corresponding to the skill index of the operator as an interface to be used.
  • UI1 is a UI that is displayed to an operator with a skill index of 1, and includes, for example, contents that support understanding of work (explaining the meaning of input items).
  • UI2 is a UI that is displayed to an operator having a skill index of 2, and includes, for example, contents (an input example, correlation with other inputs) that support improvement in operation accuracy.
  • UI3 is a UI that is displayed to an operator with a skill index of 3, and includes, for example, contents (input assistance, change of input order) that support improvement in operation efficiency. The contents of the UI are determined for each task performed by the operator.
  • the log analysis unit 200 observes the operation content of the operator, and stores the operation content in the log file storage unit 500 in S107.
  • FIG. 6 shows an example of data stored in the log file storage unit 500.
  • the log file storage unit 500 stores an operator ID, an operator's skill index, a task ID corresponding to the skill index, an event ID corresponding to the task ID, and log information (time interval of key operation) at the time of event execution.
  • log information at the time of event execution key operations (input, deletion, screen movement, copy, etc.), mouse operations, order of input, overlooked items (fields) that must be input, division of labor
  • questions, inquiries, requests for reworking, etc. to previous and subsequent operators may be stored.
  • the log analysis unit 200 searches the log file completed by the operator in S109 using the operator ID as a key, acquires the log file from the log file storage unit 500, and logs information in S110.
  • the skill index is calculated using an analysis algorithm stored in the analysis data portion 600.
  • the log information analysis data portion 600 stores, for example, an expression for calculating a skill index described later.
  • FIG. 7 shows an example of a beginner's frequency distribution for key operation time intervals
  • FIG. 8 shows an example of an expert's frequency distribution for key operation time intervals
  • FIG. 9 shows a cumulative distribution created based on FIGS.
  • the variance value is determined to be a main parameter for work efficiency, and the variance value V (x) is used as an evaluation measure for the skill index.
  • the variance value V (x) is calculated using the following formula (1).
  • V (x) is the variance value of the sample
  • E (x) is the average value of the sample
  • N is the number of samples.
  • FIG. 11 shows the average value of the sample and the variance value calculated using the equation (1) for each of the beginner and the expert.
  • the skill index of the performed task for example, a five-level evaluation is performed.
  • the variance value is 11.8, 1 is set, and when the variance value is 4.2, the skill index is linearly approximated by the variance value.
  • the following formula (2) is obtained as a formula for obtaining the skill index from the dispersion value.
  • x a dispersion value
  • y a skill index
  • the log analysis unit 200 periodically obtains a variance value of beginners and experts based on the operation log, for example, and updates Equation (2).
  • the calculation method of the skill index (skill level) described above is an example.
  • the calculation method other than the skill index calculation method described above the following examples a to d will be described. Examples a to d can be applied in any combination. Examples a to d may be applied in combination with the method for calculating the skill index described above.
  • Example a In example a, an operation log of a super expert (both accurate and efficient) is stored in the log file storage unit 500 as a best practice in advance, and the log analysis unit 200 is operated by an operator who is a proficiency determination target The proficiency level of the operator is determined by comparing the log with the best practice.
  • the log analysis unit 200 compares each input item (one field) to determine the proficiency level, and a method for comparing each screen and determining the proficiency level.
  • the log analysis unit 200 may determine the proficiency level by combining the latest n screen operations and the comparison results of the item operations.
  • Example b In Example b, the best practice described in Example a is stored in the log file storage unit 500 as an initial setting, but as the operator's operation log is accumulated in the log file storage unit 500, When an accurate and efficient operation log of a super expert who exceeds the best practice of setting can be acquired, the best practice is dynamically repainted (replaced), and then the proficiency is calculated by the best practice after repainting .
  • Example c the log analysis unit 200 has a factor that affects learning from the operation log while the operator's operation log is accumulated in the log file storage unit 500 without setting best practice. Learning the relationship between proficiency levels, and automatically determining the proficiency level using a learning model obtained by learning. Note that Example c may be applied in combination with a method that uses best practices.
  • the expert operation log and the beginner operation log are given as teacher data to the log analysis unit 200, and the log analysis unit 200 learns using DNN (Deep Neural Network) based on the teacher data. Then, a learning model is created, and the learning model is stored in the log information analysis data section 600. Thereafter, the log analysis unit 200 outputs the proficiency level by inputting the operation log of the determination target operator to the learning model.
  • DNN Deep Neural Network
  • Example d It is assumed that in an operation work that performs an operation based on a user request, the user is proficient on two axes: proficiency with the system and proficiency with the work. In example d, the proficiency level is determined based on such assumptions when determining the proficiency level.
  • the log analysis unit 200 uses the input speed, the interval until the start of input, the mouse trajectory, etc. as the material for determining the proficiency level from the operation log, and the proficiency level for the job.
  • the degree the order of input, the degree of coverage of essential input items, the question / return to the pre-processor when there is pre-processing, the question / return from the post-processor when there is a post-processor, etc. are used.
  • the log analysis unit 200 calculates the proficiency level for the system and the proficiency level for the business by using the above-described determination materials and the above-described skill index calculation method (for example, comparison with the best practice).
  • the best practice input speed is compared with the input speed of the operator to be determined, and the proficiency level for the system is calculated based on the difference.
  • the best practice input order is compared with the input order of the operator to be determined, and the proficiency level for the work is calculated based on the number of times the order is different from the best practice input order.
  • the log analysis unit 200 maps the determined system proficiency and business proficiency on a matrix (example shown in FIG. 12) having the system proficiency on the vertical axis and the business proficiency on the horizontal axis.
  • a matrix (example shown in FIG. 12) having the system proficiency on the vertical axis and the business proficiency on the horizontal axis.
  • the log analysis unit 200 updates the content of the skill index storage unit 300 for the corresponding operator using the calculated skill index value.
  • the interface is selected using the latest skill index after the update. For example, when the skill index before update is 3, if the skill index after update is 4-5, a more difficult interface is set, and if the skill index after update is 1-2, Set a less difficult interface. If the skill index is 3, the current interface is set.
  • Embodiment 1 and Embodiment 2 will be described as more detailed examples of interfaces displayed on the operation unit 101.
  • a third embodiment will be described as an embodiment regarding an interface generation method related to the first and second embodiments.
  • Example 4 and Example 5 will be described as other examples. Note that Examples 1 to 5 can be applied in any combination.
  • any of the processes described in the first to fifth embodiments can be applied in combination with the process of the adaptive interface providing apparatus 100 described so far.
  • Example 1 an annotation will be described as an example of an interface displayed on the operation unit 101 in S105 in the flow of FIG.
  • the UI generation unit 400 realizes an adaptive interface to be displayed to the operator by adding an annotation without changing the target interface. This method has the advantage that all operators can use the base interface in common without changing the system having the target interface.
  • Specific annotations include, for example, adding sticky notes to input items for supporting understanding of work, highlighting required input items for improving operational accuracy, and improving operational efficiency. For example, there is a list of input items.
  • Example 2 an interface change will be described as an example of a UI displayed on the operation unit 101 in S105 in the flow of FIG.
  • the UI generation unit 400 changes the target interface and causes the operator to input from the changed interface so that the target interface is indirectly input. Thereby, an adaptive interface to be displayed to the operator is realized.
  • This method has the advantage that optimization at the layout level can be performed for each operator.
  • Specific post-change interfaces include, for example, the addition of cautionary notes for assistance in understanding work, the addition of an automatic input function for assistance in improving operational accuracy, and the display order for improved operational efficiency. There are changes.
  • the UI generation unit 400 determines a candidate for annotation in Embodiments 1 and 2 or a candidate for content of interface change based on the past operation log.
  • the UI generation unit 400 adds a sticky note for an input item or adds a note, such as a portion where an operator can easily stop due to an elapsed time from one input item to the next input item, the number of errors, Then, parts that are likely to cause mistakes are found, and these parts are determined as display points for sticky notes and notes.
  • the UI generation unit 400 analyzes the correlation from the input contents of the items and the input order in the case where the required input items are highlighted and the automatic input function is added, and the items that are always the same input. An item that must be input depending on the input content of another item or an item whose input content is automatically determined is found.
  • the UI generation unit 400 can perform highlight display of input-required items and addition of an automatic input function for the found items.
  • the UI generation unit 400 determines an option to list from the total of input contents of items. For example, the UI generation unit 400 determines the change of the display order based on the input order.
  • the UI generation unit 400 calculates and learns the above-mentioned annotation or the content of the interface change based on the operation logs of all operators that record the operation logs. As a result, the influence of personal habits and mistakes can be reduced, and operation logs can be collected in a short time.
  • the above-mentioned annotations generated by the operation log or interface change candidate groups are held by the UI generation unit 400, and the UI generation unit 400 determines what should be provided to the operator based on the skill index of the operator.
  • the candidate group is sequentially updated as operation logs are accumulated. That is, an interface to be displayed to the operator is dynamically generated.
  • the log analysis unit 200 determines from the operator's operation log accumulated in the log file storage unit 500 that the operator has an influence on the proficiency of the operator (the operation takes time, and the operation is re-executed). Etc.), and the UI generation unit 400 learns the extracted factor based on past data of a combination of an operation log and an interface (specifically, for example, an annotation) presented in the past.
  • An interface specifically, for example, annotation
  • the interface specifically, for example, annotation
  • an annotation for example, what is displayed in advance, what is displayed at a timing when attention is desired, what is displayed when a mouse or attention (such as movement of the line of sight) moves to a certain place, and indicates the order of input
  • items that indicate items (fields) that must be input items that frequently appear freely described contents, and the like.
  • the method of indicating the order or indicating the required input items (fields) specifically, for example, paint colors, indicate the order by number, surround the field, change the size of the field to make it stand out There are methods.
  • the display content is not stored in the UI generation unit 400 in advance, but the input rule is derived in the log analysis unit 200 from the operation log accumulated in the log file storage unit 500, and the display content is generated according to the content. It is good as well.
  • the log analysis unit 200 extracts an input rule from an operator operation log accumulated in the log file storage unit 500.
  • the input rule is, for example, “This field has a lot of people entering numbers”, “This field has a lot of people entering 9-digit numbers”, “When entering a field , Another certain field is required to be input ",” if an input in one field is A, there is an input correlation such that an input in another field is B ", and so on.
  • the UI generation unit 400 generates display content according to the input rule extracted from the operation log, and displays the generated display content on the operation unit 101.
  • the display content generated by the UI generation unit 400 may be referred to as an “interface”.
  • the UI generation unit 400 alerts in advance that input in this field is often 9-digit. Or is the number of digits correct if there are non-nine digits input in this field?
  • the display content such as alerting is generated.
  • the UI generation unit 400 performs an input rule with an input correlation such that the input in another certain field becomes “B”. Is it possible that the input is likely to be B? If the input is not B, is this input B? The display content such as alerting is generated.
  • the display content with the fastest improvement in the skill index may be generated by learning by applying Example 4.
  • Method 1 is a method of adding a rule to an operation in which many operators are likely to make mistakes (easy to worry).
  • the log analysis unit 200 makes a mistake in the process of acquiring and accumulating many operators, and asks the operator to retry the operation before and after. Analyze the corresponding item such as to perform, and notify the system administrator of the extracted corresponding item. The system administrator defines check rules for operations corresponding to the notified items, and adds check rules manually to improve the accuracy and efficiency of operator operations.
  • Method 2 is a method used as an improvement requirement when the system is renewed by system renewal.
  • an adaptive interface providing apparatus that includes an operation unit for receiving a user request and provides an interface to be displayed on the operation unit. Based on the skill index calculation means for calculating the skill index of the user, the operation log of each user, and the skill index, an interface suitable for the user is generated, and the interface is displayed on the operation unit.
  • an adaptive interface providing apparatus comprising an interface providing means.
  • the log analysis unit 200 is an example of skill index calculation means, and the UI generation unit 400 and the log analysis unit 200 are examples of interface providing means.
  • the skill index calculation means calculates the skill index based on, for example, a variance value of time intervals of key operations performed by the user.
  • the skill index calculating means uses a relational expression between the skill index and the variance value obtained from the variance value of the time interval of the key operation by the beginner and the variance value of the time interval of the key operation by the expert, The skill index of the user may be calculated.
  • the skill index calculating means may calculate the skill index based on a comparison between the operation log of the user and the operation log of a user having a high skill level.
  • the skill index calculating means may learn the relationship between the factor that affects learning and the skill index from the operation log, and calculate the skill index using a learning model obtained by learning.
  • the skill index calculation means may calculate a skill index for the system and a skill index for the work as the skill index.
  • the interface providing means holds a candidate group of interfaces, and the candidate group includes an interface for supporting understanding of work, an interface for supporting improvement of operation accuracy, and for supporting improvement of operation efficiency
  • the interface providing means may determine an interface corresponding to the skill index of the user from the classified interface.
  • the interface providing means may learn, search for and display the annotation having the fastest improvement in the skill index (effective) from a large number of operation logs.
  • the interface providing means may generate an interface according to the input rule.
  • an adaptive interface providing method executed by an adaptive interface providing apparatus that includes an operation unit for accepting a user request and provides an interface to be displayed on the operation unit. Based on the operation log, a skill index calculating step for calculating the skill index of the user, an operation log of each user, and an interface suitable for the user are generated based on the skill index, and the interface is operated as the operation log. And an interface providing step for displaying on a section.
  • An adaptive interface providing method is provided.
  • An adaptive interface providing apparatus that includes an operation unit for an operator to perform input / output operations and provides an interface to be displayed on the operation unit, Based on the operation log of the operator, skill index calculation means for calculating the skill index of the operator, An adaptive interface providing apparatus comprising: an interface providing unit that generates an interface suitable for the operator based on an operation log of each operator and the skill index, and displays the interface on the operation unit.
  • the skill index calculating means calculates the skill index based on a variance value of time intervals of key operations performed by the operator.
  • the skill index calculating means uses a relational expression between the skill index and the variance value obtained from the variance value of the time interval of the key operation by the beginner and the variance value of the time interval of the key operation by the expert,
  • the adaptive interface providing apparatus according to claim 2, wherein the skill index of the operator is calculated.
  • the interface providing means holds a candidate group of interfaces, and the candidate group includes an interface for supporting understanding of work, an interface for supporting improvement of operation accuracy, and for supporting improvement of operation efficiency.
  • the adaptive interface providing unit according to any one of claims 1 to 3, wherein the interface providing unit determines an interface corresponding to the skill index of the operator from the classified interfaces. apparatus.
  • An adaptive interface providing method executed by an adaptive interface providing apparatus that includes an operation unit for an operator to perform input / output operations and provides an interface to be displayed on the operation unit, Based on the operation log of the operator, a skill index calculation step for calculating the skill index of the operator, An interface providing step of generating an interface suitable for the operator based on the operation log of each operator and the skill index, and displaying the interface on the operation unit.
  • (Section 6) A program for causing a computer to function as each unit in the adaptive interface providing apparatus according to any one of Items 1 to 4.

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Abstract

ユーザの要求を受け付けるための操作部を備え、当該操作部に表示するインタフェースを提供する適応型インタフェース提供装置において、前記ユーザの操作ログに基づいて、当該ユーザの熟練指数を算出する熟練指数算出手段と、各ユーザの操作ログと、前記熟練指数とに基づいて、前記ユーザに適したインタフェースを生成し、当該インタフェースを前記操作部に表示するインタフェース提供手段とを備える。

Description

適応型インタフェース提供装置、適応型インタフェース提供方法、及びプログラム
　本発明は、ユーザ要求に基づいた操作を行うオペレーション業務における操作者（オペレータ）の操作全般を対象とし、オペレータに対して適切なオペレータ操作インタフェースを提供する技術に関するものである。オペレーション業務は、複数人で作業分担して行う分業の場合も対象とする。
　コンピュータ等を用いて情報の入出力操作を行うオペレータに表示するオペレータ操作インタフェースに関連する先行技術として、例えば、特許文献１に開示された技術や、特許文献２に開示された技術がある。なお、"オペレータ操作インタフェース"を、"インタフェース"、"ユーザインタフェース"、"ＵＩ"等と称してもよい。以下、主に、"インタフェース"を用いる。
　特許文献１には、オペレータの習熟度をキーの操作の時間間隔で客観的に判定することにより、インタフェースにおけるユーザ熟練度を判定する技術が開示されている。また、特許文献２には、オペレータの操作レベルに応じて操作マスク情報を切り替えることで、適切なインタフェースを提供する方法が開示されている。
特開平８－５５１０３号公報 特開２００３－１５７９８号公報
　オペレータの入出力操作は習熟に時間とベテラン担当者による教育稼働がかかり、熟練者であっても入力のミスによるインシデント発生のリスクがある。また、業務効率化の要求からオペレータには早く正確な入出力操作が求められている。
　上述した特許文献１、２では、操作ログからオペレータに関する知見を得ることとしている。特許文献１では、習熟度をキーの操作の時間間隔で判定することで、オペレータの習熟度を客観的に判定できるメリットがあるが、オペレータに割り当てるインタフェースについては記述していない。
　また、特許文献２では、キー入力内容と操作可能キー一覧との比較結果とキー入力ピッチの速度や安定度でオペレータの操作レベルを測定して、操作レベルに応じて操作マスク情報を一意的に切り替える方法が開示されているが、切り替える操作マスク、すなわち、インタフェースは予め準備しておくことが必要である。
　本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、ユーザの操作ログに基づいて、ユーザへ表示するインタフェースをダイナミックに生成し、割り当てることを可能とする技術を提供することを目的とする。
　開示の技術によれば、ユーザの要求を受け付けるための操作部を備え、当該操作部に表示するインタフェースを提供する適応型インタフェース提供装置であって、
　前記ユーザの操作ログに基づいて、当該ユーザの熟練指数を算出する熟練指数算出手段と、
　各ユーザの操作ログと、前記熟練指数とに基づいて、前記ユーザに適したインタフェースを生成し、当該インタフェースを前記操作部に表示するインタフェース提供手段と
　を備えることを特徴とする適応型インタフェース提供装置が提供される。
　開示の技術によれば、ユーザの操作ログに基づいて、ユーザへ表示するインタフェースをダイナミックに生成し、割り当てることを可能とする技術が提供される。
本発明の実施の形態における適応型インタフェース提供装置の構成図である。 適応型インタフェース提供装置のハードウェア構成例を示す図である。 適応型インタフェース提供装置の動作を説明するためのフローチャートである。 熟練指数記憶部が格納するデータの例を示す図である。 ＵＩ生成部が格納するデータの例を示す図である。 ログファイル記憶部が格納するデータの例を示す図である。 初心者のキーの操作の時間間隔の度数分布例である。 熟練者のキーの操作の時間間隔の度数分布例である。 キー操作の時間間隔の累積分布例である。 累積確率の例を示す図である。 熟練指数の判定例を示す図である。 システム習熟度と業務習熟度のマトリクスの例を示す図である。
　以下、図面を参照して本発明の実施の形態（本実施の形態）を説明する。以下で説明する実施の形態は一例に過ぎず、本発明が適用される実施の形態は、以下の実施の形態に限られるわけではない。
　（実施の形態の概要）
　まず、本実施の形態の概要を説明する。本実施の形態では、日常、コンピュータ等を用いて情報の入出力操作を行っているオペレータの熟練度に適応してインタフェースを変化させることで、オペレータの作業効率を向上させる適応型インタフェース提供装置が開示される。なお、オペレータをユーザと称してもよい。
　適応型インタフェース提供装置は、オペレータ毎の操作ログをバックヤードで収集し、収集した操作ログをもとに、熟練指数を算出し、算出した熟練指数、及び、操作ログに基づいてインタフェースを提供する。例えば、熟練指数の低いオペレータには、オペレーション業務に関するアノテーション表示等を行うことで、業務、並びに、オペレータの操作の習熟を支援するようなインタフェースを提供し、熟練指数の高いオペレータには、操作の効率性を高めるようなインタフェースを提供することで、オペレータの業務習熟と効率性を向上させる。なお、熟練指数は習熟度を表す指数であるが、習熟度が熟練指数の意味で使用されてもよい。
　上述した操作ログは、例えば、タスクを実行する際のイベント毎のキーの操作の時間間隔、項目の入力順序、ある入力項目から次の入力項目までの経過時間、入力内容、エラー数等である。これらの操作ログを使用することで、客観的な評価に基づいた熟練指数を得ることができる。
　また、操作ログとして、上記の操作ログに加えて、キー操作（入力、削除、画面移動、コピーなど）、マウス操作、入力の順番、必ず入力しなければならない項目（フィールド）の見落とし、分業の場合、前後の操作者（前工程の操作者、後工程の操作者など）への質問、問合せ、作業のやり直し要求などを対象としてもよい。上記の必ず入力しなければならない項目に関して、ある項目に対する入力を行った場合に、別のある項目の入力が決まるといった、互いに相関がある入力項目についてはその相関性を要求することを操作ログの対象としてもよい。
　また、本実施の形態では、上述したインタフェースを、業務の理解の支援、操作正確性の向上の支援、操作効率性の向上の支援に分類し、熟練指数、及び、過去の操作ログに応じてインタフェースを生成し、割り当てることで、熟練度に応じたインタフェースを提供でき、オペレータ全体としての作業効率を向上させることができる。
　（システム構成）
　図１に、本実施の形態における適応型インタフェース提供装置１００の機能構成を示す。図１における適応型インタフェース提供装置１００は、一例として、同じタスクを実行するオペレータＡとオペレータＢの操作ログを解析して、それぞれのオペレータの習熟度を算出し、算出した習熟に対応するインタフェースを提供することで、オペレータ全体のタスク実行効率を向上させることを可能とする装置である。
　図１に示すように、本実施の形態に係る適応型インタフェース提供装置１００は、操作部１０１、１０２、ログ解析部２００、熟練指数記憶部３００、ＵＩ生成部４００、ログファイル記憶部５００、ログ情報解析データ部６００を有する。
　操作部１０１、１０２はそれぞれ、オペレータＡ、オペレータＢの操作部であり、例えばコンピュータのキーボード、マウスその他の入力装置を含む。
　ログ解析部２００は、オペレータの操作ログを解析し、オペレータの熟練指数等を算出する機能部である。本実施の形態における解析の対象は、例えばオペレータの思考と相関のある、操作と操作の合間の時間の度数分布の相関値とするが、さらにエラー数を加えてもよい。
　熟練指数記憶部３００はオペレータのタスク別の熟練指数を記憶する記憶部である。熟練指数記憶部３００が格納する熟練指数は、オペレータの熟練指数が変われば更新される。また、熟練指数を持たないオペレータ（初めて本システムを使用するオペレータ）には初心者の熟練指数を付与することとしてもよいし、事前に該当オペレータの熟練指数を熟練指数記憶部３００に登録しておくこととしてもよい。事前に該当オペレータの熟練指数を熟練指数記憶部３００に登録しておくことで、初めて本システムを使用するオペレータでも、該当オペレータの熟練指数に応じたＵＩを生成することができる。
　ＵＩ生成部４００は、熟練指数に対応するＵＩを生成する機能部である。ログファイル記憶部５００は、オペレータの操作ログを一時的に記憶する記憶部であり、当該操作ログは、ログ解析に用いられる。ログ情報解析データ部６００は、オペレータの熟練指数を算出する際に利用されるデータを格納する。
　（ハードウェア構成例）
　上述した適応型インタフェース提供装置１００は、例えば、コンピュータに、本実施の形態で説明する処理内容を記述したプログラムを実行させることにより実現可能である。
　すなわち、適応型インタフェース提供装置１００は、コンピュータに内蔵されるＣＰＵやメモリ等のハードウェア資源を用いて、適応型インタフェース提供装置１００で実施される処理に対応するプログラムを実行することによって実現することが可能である。上記プログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体（可搬メモリ等）に記録して、保存したり、配布したりすることが可能である。また、上記プログラムをインターネットや電子メール等、ネットワークを通して提供することも可能である。
　図２は、本実施の形態における上記コンピュータのハードウェア構成例を示す図である。図２のコンピュータは、それぞれバスＢで相互に接続されているドライブ装置１５０、補助記憶装置１５２、メモリ装置１５３、ＣＰＵ１５４、インタフェース装置１５５、表示装置１５６、及び入力装置１５７等を有する。
　当該コンピュータでの処理を実現するプログラムは、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ又はメモリカード等の記録媒体１５１によって提供される。プログラムを記憶した記録媒体１５１がドライブ装置１５０にセットされると、プログラムが記録媒体１５１からドライブ装置１５０を介して補助記憶装置１５２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１５１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１５２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。
　メモリ装置１５３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１５２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１５４は、メモリ装置１５３に格納されたプログラムに従って、適応型インタフェース提供装置１００に係る機能を実現する。インタフェース装置１５５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。表示装置１５６はプログラムによるＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ　Ｕｓｅｒ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）等を表示する。入力装置１５７はキーボード及びマウス、ボタン、又はタッチパネル等で構成され、様々な操作指示を入力させるために用いられる。なお、表示装置１５６と入力装置１５７からなる構成は、操作部の一例である。
　（適応型インタフェース提供装置１００の動作例）
　次に、図３のフローチャートを参照して、図１に示した機能構成を備える適応型インタフェース提供装置１００の動作例を説明する。以下では、例として、操作部１０１、１０２のうち、操作部１０１による操作に着目して説明を行う。
　Ｓ１０１において、オペレータが、操作部１０１からログ解析部２００にＩＤを登録する。ログ解析部２００はＳ１０２でオペレータＩＤを検出し、Ｓ１０３で熟練指数記憶部３００からオペレータＩＤに対応する熟練指数を検索し、取得する。なお、熟練指数を持たない新規のオペレータ（初めて本システムを使用するオペレータ）には初心者の熟練指数を付与することとしてもよいし、事前に該当オペレータの熟練指数を熟練指数記憶部３００に登録しておくこととしてもよい。事前に該当オペレータの熟練指数を熟練指数記憶部３００に登録しておくことで、初めて本システムを使用するオペレータでも、該当オペレータの熟練指数に応じたＵＩを生成することができる。
　図４に、熟練指数記憶部３００に格納されるデータの例を示す。図４に示すように、熟練指数記憶部３００には、オペレータ（オペレータＩＤで識別）が実施したタスク（タスクＩＤで識別）の熟練指数を格納しておく。
　熟練指数は、例えば、タスクとして表計算ソフトを用いた実験課題を設定し、タスクの開始から終了までのイベント（マウスダウン、キーアップ等）を観測し、操作と操作の合間の時間の度数分布を基に作成する。なお、度数分布で、同じイベントに既定の回数以上にキーを操作した際は、操作誤りとして熟練指数のサブ情報として利用してもよい。
　次に、ログ解析部２００は、Ｓ１０４で、オペレータＩＤの熟練指数に対応するインタフェースを、ＵＩ生成部４００に生成させ、生成したインタフェースをＳ１０５で操作部１０１に表示させる。
　図５に、ＵＩ生成部４００が保持するデータの例を示す。図５に示すように、ＵＩ生成部４００は、熟練指数に対応するＵＩ種別を保持している。これにより、ＵＩ生成部４００は、ログ解析部２００から指定されたオペレータの熟練指数に対応した特徴を持つＵＩを生成する。後述するように、ＵＩ生成部４００は、ログファイル記憶部５００に蓄積されたオペレータの操作ログからインタフェースの候補群を生成し、候補群の中から、熟練指数に応じたインタフェースを決定し、当該インタフェースが操作部１０１に表示される。
　図５に示す例は、顧客からの受注情報を受けて、その内容を投入するタスクに関する例である。図５には、ＵＩ種別毎のＵＩ特徴が記載されている。例えば、上記の候補群は、図５に示す例において、ＵＩ１～３の３種類に分類されており、ＵＩ生成部４００は、オペレータの熟練指数に対応する候補を、使用するインタフェースとして決定する。
　図５に示すとおり、ＵＩ１は熟練指数が１のオペレータに表示させるＵＩであり、例えば、業務の理解を支援する内容（入力項目の意味の説明）を含む。ＵＩ２は熟練指数が２のオペレータに表示させるＵＩであり、例えば、操作正確性の向上を支援する内容（入力例、他入力との相関）を含む。ＵＩ３は熟練指数が３のオペレータに表示させるＵＩであり、例えば操作効率性の向上を支援する内容（入力補助、入力順の変更）を含む。ＵＩの内容はオペレータが実施するタスク毎に定められている。
　次に、オペレータはＳ１０６でタスク操作を開始し、ログ解析部２００はオペレータの操作内容を観測し、当該操作内容をＳ１０７でログファイル記憶部５００に記憶させる。
　図６に、ログファイル記憶部５００に記憶されるデータの例を示す。図６に示すとおり、ログファイル記憶部５００はオペレータＩＤ、オペレータの熟練指数、熟練指数に対応するタスクＩＤ、タスクＩＤに対応するイベントＩＤ、イベント実行時のログ情報（キー操作の時間間隔）を記憶する。また、前述したように、イベント実行時のログ情報として、キー操作（入力、削除、画面移動、コピーなど）、マウス操作、入力の順番、必ず入力しなければならない項目（フィールド）の見落とし、分業の場合、前後の操作者（前工程の操作者、後工程の操作者）への質問、問合せ、作業のやり直し要求などが記憶されてもよい。
　Ｓ１０８でオペレータがタスク終了した際、ログ解析部２００は、Ｓ１０９でオペレータが実施終了したログファイルを、オペレータＩＤをキーとして検索し、ログファイル記憶部５００からログファイルを取得し、Ｓ１１０でログ情報解析データ部６００に記憶している分析アルゴリズムを用いて熟練指数を算出する。ログ情報解析データ部６００には、例えば、後述する熟練指数を算出するための式が格納されている。
　以下に、ログ解析部２００が実行する熟練指数算出方法の例を説明する。
　熟練指数算出方法を説明するにあたり、まず、キー操作の時間間隔についての熟練者と初心者の度数分布について説明する。図７に、キー操作の時間間隔についての初心者の度数分布例を示し、図８に、キー操作の時間間隔についての熟練者の度数分布例を示す。図９は、図７、図８を基に作成した累積分布を示す。
　図９から、熟練者と初心者の相違は図１０に示すように把握される。すなわち、図１０に示すように５０％値では初心者で３．７秒、熟練者で２秒、９０％値では初心者で１３．５秒、熟練者で４秒となっている。これから、本実施の形態では、作業効率には分散値が主要なパラメータと判断し、熟練指数の評価尺度として分散値Ｖ（ｘ）を用いることとしている。分散値Ｖ（ｘ）は下記の式（１）を用いて算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　上記式（１）において、Ｖ（ｘ）は標本の分散値であり、Ｅ（ｘ）は標本の平均値であり、Ｎは標本数である。
　初心者と熟練者のそれぞれについて、標本の平均値と式（１）を用いて算出した分散値とを図１１に示す。実施したタスクの熟練指数として、例えば５段階評価とし、分散値が１１．８の場合は１、分散値が４．２の場合は５と定めて、熟練指数を分散値で直線近似すれば、
　分散値から熟練指数を得る式として、下記の式（２）が得られる。
　ｙ＝－０．５３ｘ＋７．２６　　　　　　　（２）
　上記の式（２）において、ｘは分散値であり、ｙは熟練指数である。例えば、あるオペレータの操作ログから得られた分散値が８の場合、当該オペレータの熟練指数は３（＝－０．５３ｘ８＋７．２６）で与えられる。
　ログ解析部２００は、例えば定期的に、操作ログに基づいて、初心者と熟練者の分散値を求め、式（２）を更新する。
　上述した熟練指数（習熟度）の算出方法は一例である。上述した熟練指数の算出方法以外の算出方法の例として、以下の例ａ～例ｄを説明する。なお、例ａ～例ｄは任意に組み合わせて適用することが可能である。また、例ａ～例ｄはいずれも前述した熟練指数を算出する方法と組み合わせて適用してもよい。
　例ａ）例ａでは、予め超熟練者（正確性、効率性ともに高い）の操作ログをベストプラクティスとしてログファイル記憶部５００に保持し、ログ解析部２００は、習熟度判定対象のオペレータの操作ログとベストプラクティスとの比較によって、当該オペレータの習熟度を判定する。
　その際の判定方法として、ログ解析部２００が、入力１項目（１フィールド）ごとに比較を行って習熟度を判定する方法、１画面ごとに比較を行って習熟度を判定する方法がある。また、１項目・１画面では誤差が生じることから、ログ解析部２００は、直近ｎ回の画面操作、及び項目操作における比較結果を総合して習熟度を判定することとしてもよい。
　直近ｎ回を総合して習熟度を判定する場合には、ｎ回前、（ｎ－１）回前、（ｎ－２）回前・・・１回前の操作ログの比較結果を平均する方法を用いてもよいし、ｎ回前操作ログから１回前操作ログまで順に比較結果の重み付けを低くすることで重み付き平均をとる方法を用いてもよい。
　例ｂ）例ｂにおいては、例ａで説明したベストプラクティスを初期設定としてログファイル記憶部５００に保持しておくが、オペレータの操作ログがログファイル記憶部５００に蓄積されていくうちに、初期設定のベストプラクティスを超える正確で効率のよい超熟練者の操作ログが取得できた時点で、ベストプラクティスを動的に塗り替え（置き換え）て、以降は塗り替えた後のベストプラクティスで習熟度を算出する。
　例ｃ）例ｃにおいては、ベストプラクティスを設定せずに、オペレータの操作ログがログファイル記憶部５００に蓄積されていくうちに、ログ解析部２００が、操作ログから習熟に影響を与える因子と習熟度の関係を学習し、学習により得られた学習モデルを用いて自動的に習熟度を判定する。なお、例ｃは、ベストプラクティスを使用する方法と組み合わせて適用してもよい。
　具体的には、熟練者の操作ログと初心者の操作ログとを教師データとしてログ解析部２００に与え、ログ解析部２００が、当該教師データに基づきＤＮＮ（Ｄｅｅｐ　Ｎｅｕｒａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）を用いて学習することで学習モデルを作成し、学習モデルをログ情報解析データ部６００に格納する。以降は、ログ解析部２００は、判定対象のオペレータの操作ログを学習モデルに入力することにより習熟度を出力する。
　例ｄ）ユーザ要求に基づいた操作をするオペレーション業務において、システムに対する習熟と業務に対する習熟という２つの軸で、習熟していくことが想定される。例ｄでは、習熟度の判定にあたって、このような想定に基づいた習熟度の判定を行う。
　具体的には、ログ解析部２００は、習熟度を操作ログから判断するための材料として、システムに対する習熟度については、入力スピード、入力開始までの間隔、マウスの軌跡等を用い、業務に対する習熟度については、入力順序、必須入力項目の網羅の度合、前処理がいる場合前処理者への質問・差戻し、後処理者がいる場合後処理者からの質問・差戻し等を用いる。
　ログ解析部２００は、これらの判断材料を用いて、前述の熟練指数算出方法（例えばベストプラクティスとの比較等）によってシステムに対する習熟度と業務に対する習熟度をそれぞれ算出する。一例として、ベストプラクティスの入力スピードと、判定対象のオペレータの入力スピードとを比較し、差分に基づいてシステムに対する習熟度を算出する。また、一例として、ベストプラクティスの入力順序と、判定対象のオペレータの入力順序とを比較し、ベストプラクティスの入力順序とは異なる順序になった回数等に基づいて業務に対する習熟度を算出する。
　ログ解析部２００は、例えば、システム習熟度を縦軸とし、業務習熟度を横軸とするマトリクス（図１２に例を示す）に、判定したシステム習熟度と業務習熟度をマッピングする。図１２の例では、一例として、システム習熟度＝３、業務習熟度＝２のデータがマッピングされていることが示されている。
　図１２の一番左上の縦横ともに低低状態から一番右下のともに高高へは何通りもの習熟過程が考えられ、それぞれの過程に従って、インタフェースに適切なアノテーションをつけることで、最短の習熟過程を実現することができる。
　次に、ログ解析部２００は、Ｓ１１１において、算出した熟練指数の値を用いて、該当オペレータについての熟練指数記憶部３００の内容を更新する。
　以降の操作では更新後の最新の熟練指数を用いてインタフェースの選択等を行う。例えば、更新前の熟練指数が３である場合において、更新後の熟練指数が４～５の場合は、より難易度の高いインタフェースを設定し、更新後の熟練指数が１～２の場合は、より難易度の低いインタフェースを設定する。熟練指数が３の場合は現状のインタフェースを設定する。
　以下、操作部１０１に表示させるインタフェースのより詳細な例として、実施例１、実施例２を説明する。また、実施例１、２に関連したインタフェースの生成方法に関する実施例として実施例３を説明する。また、その他の例として実施例４、実施例５を説明する。なお、実施例１～５は任意に組み合わせて適用することが可能である。また、実施例１～５において説明する処理はいずれも、これまでに説明した適応型インタフェース提供装置１００の処理と組み合わせて適用することが可能である。
　実施例１では、図３のフローにおけるＳ１０５で操作部１０１に表示させるインタフェースの一例として、アノテーションについて説明する。
　実施例１では、ＵＩ生成部４００は、オペレータへ表示する適応型インタフェースを、対象とするインタフェースを変更させずにアノテーションを追加することによって実現する。この方法では、対象とするインタフェースを持つシステムに手を加えずに、全オペレータがベースとなるインタフェースを共通して使用することができる強みがある。
　具体的なアノテーションとしては、例えば、業務の理解の支援であれば入力項目への付箋の追加、操作正確性の向上の支援であれば入力必須項目のハイライト表示、操作効率性の向上であれば入力項目のリスト化等がある。
　実施例２では、図３のフローにおけるＳ１０５で操作部１０１に表示させるＵＩの一例として、インタフェースの変更について説明する。
　実施例２では、ＵＩ生成部４００は、対象とするインタフェースを変更し、オペレータに変更後インタフェースから入力させるようにすることで、間接的に対象とするインタフェースに入力させるようにする。これにより、オペレータへ表示する適応型インタフェースが実現される。この方法では、オペレータ毎にレイアウトレベルでの最適化を実施することができる強みがある。
　具体的な変更後インタフェースとしては、例えば、業務の理解の支援であれば注意書きの追加、操作正確性の向上の支援であれば自動入力機能の追加、操作効率性の向上であれば表示順序の変更等がある。
　ＵＩ生成部４００は、実施例１、２におけるアノテーションの候補、もしくは、インタフェースの変更の内容の候補を、過去の操作ログによって決定する。
　例えば、ＵＩ生成部４００は、入力項目の付箋の追加や、注意書きの追加の場合について、ある入力項目から次の入力項目までの経過時間や、エラー数等からオペレータの手が止まりやすい部分や、ミスが発生しやすい部分を発見し、これらの部分を付箋や注意書きの表示箇所として決定する。
　また、例えば、ＵＩ生成部４００は、入力必須項目のハイライト表示や、自動入力機能の追加の場合について、項目の入力内容、及び、入力順序から相関関係を分析し、常に同じ入力となる項目、他項目の入力内容によって入力が必須となる項目、または、入力内容が自動的に決定される項目を発見する。ＵＩ生成部４００は、当該発見した項目について、入力必須項目のハイライト表示や、自動入力機能の追加を行うことができる。
　また、例えば、ＵＩ生成部４００は、入力項目のリスト化の場合について、項目の入力内容の集計からリスト化する選択肢を決定する。また、例えば、ＵＩ生成部４００は、表示順序の変更を入力順序によって決定する。
　ＵＩ生成部４００は、上記のアノテーション、もしくは、インタフェースの変更の内容を、操作ログを記録している全てのオペレータの操作ログに基づいて算出し、学習していく。これによって、個人の癖やミスの影響を小さくし、短時間で操作ログの収集を行うことができる。
　操作ログによって生成された上記のアノテーション、もしくは、インタフェースの変更の候補群は、ＵＩ生成部４００が保持し、ＵＩ生成部４００は、オペレータの熟練指数によって、当該オペレータに提供すべきものを決定する。候補群は、操作ログが蓄積されていくにつれて、順次更新されていくものである。つまり、オペレータへ表示するインタフェースがダイナミックに生成される。
　更なる実施例として、多数の操作ログから、熟練指数の向上度合いが最も早い（効果的な）アノテーションを学習により探し出して表示することとしてもよい。
　具体的には、ログ解析部２００が、ログファイル記憶部５００に蓄積されているオペレータの操作ログから、オペレータの習熟に影響を与える因子（操作に時間がかかっている、操作のやり直しが発生している等）を抽出し、ＵＩ生成部４００が、抽出した因子に対して、操作ログと過去に提示したインタフェース（具体的には例えばアノテーション）との組み合わせの過去データに基づいて、学習により当該因子の改善に最も効果的なインタフェース（具体的には例えばアノテーション）を探し出し、以降は当該インタフェース（具体的には例えばアノテーション）を表示する。
　なお、アノテーションとしては、例えば、予め表示するもの、注意喚起したいタイミングで表示するもの、マウスや注目（視線の動きなど）がある特定の場所に移った場合に表示するもの、入力の順番を示すもの、必ず入力しなければならない項目（フィールド）を示すもの、頻出する自由記述内容を選択項目化するもの、などがある。順番を示したり、必須の入力項目（フィールド）を示したりする方法については、具体的には、例えば、色を塗る、順番を番号で示す、フィールドを囲む、フィールドの大きさを変えて目立たせるなどの方法がある。
　表示する内容を予めＵＩ生成部４００に保持しておくのではなく、ログファイル記憶部５００に蓄積した操作ログからログ解析部２００において入力ルールを導き出して、その内容に応じて表示内容を生成することとしてもよい。
　具体的には、まずログ解析部２００が、ログファイル記憶部５００に蓄積されているオペレータの操作ログから入力ルールを抽出する。当該入力ルールとは、例えば、"このフィールドは数字を入力している人が多い"、"このフィールドは、９桁の数字を入力している人が多い"、"あるフィールドの入力をする場合、別のあるフィールドは必須で入力される"、"あるフィールドの入力がＡの場合、別のあるフィールドの入力はＢになるような入力の相関がある"等である。
　ＵＩ生成部４００は、操作ログから抽出された入力ルールに応じた表示内容を生成し、生成した表示内容を操作部１０１に表示する。なお、ここでＵＩ生成部４００が生成する表示内容を"インタフェース"と称してもよい。
　ＵＩ生成部４００は、例えば、あるフィールドにおいて９桁の数字を入力している人が多いとの入力ルールに対して、予め、このフィールドの入力は９桁の場合が多い旨の注意喚起をする、あるいは、このフィールドにおいて９桁でない入力があった場合に桁数はあっていますか？と注意喚起をする、等の表示内容を生成する。
　また、ＵＩ生成部４００は、例えば、あるフィールドにおける入力がＡの場合、別のあるフィールドにおける入力はＢになるような入力の相関がある入力ルールに対して、当該別のあるフィールドにおいて、この入力はＢの可能性が高い、と予め注意喚起をする、あるいは、Ｂでない入力がされた場合に、この入力はＢではありませんか？と注意喚起する、等の表示内容を生成する。
　入力ルールに応じて、どのような表示内容を生成するかについて、例えば、実施例４を適用して、学習により熟練指数の向上度合いが最も早い表示内容を生成することとしてもよい。
　（操作ログの活用方法について）
　操作ログの活用方法として、取得蓄積した操作ログから、操作者の習熟度を判定し、習熟度に合わせたアノテーション（注意喚起）を行う以外の方法の例として、以下に方法１、方法２を説明する。
　方法１）方法１は、多くのオペレータが誤りやすい（悩みやすい）操作に対してルールを追加する方法である。
　具体的には、ログ解析部２００が、ログファイル記憶部５００に記憶されている操作ログについて、ログ取得蓄積の過程で、多くのオペレータが誤る、悩む、前後のオペレータへの操作のやり直しを要求するなどの該当項目を解析し、抽出された該当項目をシステム管理者に通知する。システム管理者は通知された項目に対応する操作に対してチェックルールを定め、人手によりチェックルールを追加して、オペレータの操作の正確性、効率性を向上させる。
　なお、抽出された該当項目について、システムが自動的に該当項目に対応する操作に対してチェックルールを定め、チェックルールを追加して、オペレータの正確性、効率性を向上されることとしてもよい。 
　方法２）方法２は、システム更改でシステム改修を行う場合の改善要件として利用する方法である。
　具体的には、ログ解析部２００が、ログファイル記憶部５００に記憶されている操作ログについて、取得蓄積した操作ログの中の、多くのオペレータが誤りやすい操作内容、前後のオペレータへの質問、問合せ、作業のやり直し要求などが多い内容等を解析し、抽出された内容等を操作部から出力する。本出力結果を踏まえ、新たにシステムを作る場合、システム更改でシステム改修を行う場合の、改善要件として利用する。
　（実施の形態のまとめ）
　以上、説明したように、本実施の形態により、ユーザの要求を受け付けるための操作部を備え、当該操作部に表示するインタフェースを提供する適応型インタフェース提供装置であって、前記ユーザの操作ログに基づいて、当該ユーザの熟練指数を算出する熟練指数算出手段と、各ユーザの操作ログと、前記熟練指数とに基づいて、前記ユーザに適したインタフェースを生成し、当該インタフェースを前記操作部に表示するインタフェース提供手段とを備えることを特徴とする適応型インタフェース提供装置が提供される。
　ログ解析部２００は、熟練指数算出手段の例であり、ＵＩ生成部４００及びログ解析部２００は、インタフェース提供手段の例である。
　前記熟練指数算出手段は、例えば、前記ユーザにより実行されたキーの操作の時間間隔の分散値に基づいて、前記熟練指数を算出する。
　前記熟練指数算出手段は、初心者によるキーの操作の時間間隔の分散値と熟練者によるキーの操作の時間間隔の分散値とから得られた、熟練指数と分散値との関係式を用いて、前記ユーザの前記熟練指数を算出することとしてもよい。
　前記熟練指数算出手段は、前記ユーザの操作ログと熟練度の高いユーザの操作ログとの比較に基づいて、前記熟練指数を算出することとしてもよい。
　また、前記熟練指数算出手段は、操作ログから習熟に影響を与える因子と熟練指数との関係を学習し、学習により得られた学習モデルを用いて前記熟練指数を算出することとしてもいよい。
　前記熟練指数算出手段は、前記熟練指数として、システムに対する熟練指数と業務に対する熟練指数のそれぞれを算出することとしてもよい。
　前記インタフェース提供手段は、インタフェースの候補群を保持し、当該候補群は、業務の理解の支援のためのインタフェース、操作正確性の向上の支援のためのインタフェース、操作効率性の向上の支援のためのインタフェースに分類され、前記インタフェース提供手段は、前記ユーザの熟練指数に対応するインタフェースを、前記分類されたインタフェースから決定することとしてもよい。
　記憶手段に蓄積されているユーザの操作ログから、ユーザの習熟に影響を与える因子を抽出する手段を備え、前記インタフェース提供手段は、操作ログと過去に提示したインタフェースとの組み合わせの過去データに基づいて、学習により当該因子の改善に最も効果的なインタフェースを決定することとしてもよい。
　また、前記インタフェース提供手段は、多数の操作ログから、熟練指数の向上度合いが最も早い（効果的な）アノテーションを学習し探し出して表示することとしてもよい。
　また、記憶手段に蓄積されているユーザの操作ログから入力ルールを抽出する手段を備え、前記インタフェース提供手段は、当該入力ルールに応じたインタフェースを生成することとしてもよい。
　また、本実施の形態により、ユーザの要求を受け付けるための操作部を備え、当該操作部に表示するインタフェースを提供する適応型インタフェース提供装置が実行する適応型インタフェース提供方法であって、前記ユーザの操作ログに基づいて、当該ユーザの熟練指数を算出する熟練指数算出ステップと、各ユーザの操作ログと、前記熟練指数とに基づいて、前記ユーザに適したインタフェースを生成し、当該インタフェースを前記操作部に表示するインタフェース提供ステップとを備えることを特徴とする適応型インタフェース提供方法が提供される。
　明細書には、少なくとも下記の事項が開示されている。
（第１項）
　オペレータが入出力操作を行うための操作部を備え、当該操作部に表示するインタフェースを提供する適応型インタフェース提供装置であって、
　前記オペレータの操作ログに基づいて、当該オペレータの熟練指数を算出する熟練指数算出手段と、
　各オペレータの操作ログと、前記熟練指数とに基づいて、前記オペレータに適したインタフェースを生成し、当該インタフェースを前記操作部に表示するインタフェース提供手段と
　を備えることを特徴とする適応型インタフェース提供装置。
（第２項）
　前記熟練指数算出手段は、前記オペレータにより実行されたキーの操作の時間間隔の分散値に基づいて、前記熟練指数を算出する
　ことを特徴とする第１項に記載の適応型インタフェース提供装置。
（第３項）
　前記熟練指数算出手段は、初心者によるキーの操作の時間間隔の分散値と熟練者によるキーの操作の時間間隔の分散値とから得られた、熟練指数と分散値との関係式を用いて、前記オペレータの前記熟練指数を算出する
　ことを特徴とする第２項に記載の適応型インタフェース提供装置。
（第４項）
　前記インタフェース提供手段は、インタフェースの候補群を保持し、当該候補群は、業務の理解の支援のためのインタフェース、操作正確性の向上の支援のためのインタフェース、操作効率性の向上の支援のためのインタフェースに分類され、
　前記インタフェース提供手段は、前記オペレータの熟練指数に対応するインタフェースを、前記分類されたインタフェースから決定する
　ことを特徴とする第１項ないし第３項のうちいずれか１項に記載の適応型インタフェース提供装置。
（第５項）
　オペレータが入出力操作を行うための操作部を備え、当該操作部に表示するインタフェースを提供する適応型インタフェース提供装置が実行する適応型インタフェース提供方法であって、
　前記オペレータの操作ログに基づいて、当該オペレータの熟練指数を算出する熟練指数算出ステップと、
　各オペレータの操作ログと、前記熟練指数とに基づいて、前記オペレータに適したインタフェースを生成し、当該インタフェースを前記操作部に表示するインタフェース提供ステップと
　を備えることを特徴とする適応型インタフェース提供方法。
（第６項）
　コンピュータを、第１項ないし第４項のうちいずれか１項に記載の適応型インタフェース提供装置における各手段として機能させるためのプログラム。
　以上、本実施の形態について説明したが、本発明はかかる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
　本特許出願は２０１８年３月２７日に出願した日本国特許出願第２０１８－０６０７１８号、及び２０１８年７月１７日に出願した日本国特許出願第２０１８－１３４３９０号に基づきその優先権を主張するものであり、日本国特許出願第２０１８－０６０７１８号、及び日本国特許出願第２０１８－１３４３９０号の全内容を本願に援用する。
１００　適応型インタフェース提供装置
１０１、１０２　操作部
２００　ログ解析部
３００　熟練指数記憶部
４００　ＵＩ生成部
５００　ログファイル記憶部
６００　ログ情報解析データ部
１５０　ドライブ装置
１５１　記録媒体
１５２　補助記憶装置
１５３　メモリ装置
１５４　ＣＰＵ
１５５　インタフェース装置
１５６　表示装置
１５７　入力装置

Claims (11)

  1. 　ユーザの要求を受け付けるための操作部を備え、当該操作部に表示するインタフェースを提供する適応型インタフェース提供装置であって、
    　前記ユーザの操作ログに基づいて、当該ユーザの熟練指数を算出する熟練指数算出手段と、
    　各ユーザの操作ログと、前記熟練指数とに基づいて、前記ユーザに適したインタフェースを生成し、当該インタフェースを前記操作部に表示するインタフェース提供手段と
    　を備えることを特徴とする適応型インタフェース提供装置。
  2. 　前記熟練指数算出手段は、前記ユーザにより実行されたキーの操作の時間間隔の分散値に基づいて、前記熟練指数を算出する
    　ことを特徴とする請求項１に記載の適応型インタフェース提供装置。
  3. 　前記熟練指数算出手段は、初心者によるキーの操作の時間間隔の分散値と熟練者によるキーの操作の時間間隔の分散値とから得られた、熟練指数と分散値との関係式を用いて、前記ユーザの前記熟練指数を算出する
    　ことを特徴とする請求項２に記載の適応型インタフェース提供装置。
  4. 　前記熟練指数算出手段は、前記ユーザの操作ログと熟練度の高いユーザの操作ログとの比較に基づいて、前記熟練指数を算出する
    　ことを特徴とする請求項１に記載の適応型インタフェース提供装置。
  5. 　前記熟練指数算出手段は、操作ログから習熟に影響を与える因子と熟練指数との関係を学習し、学習により得られた学習モデルを用いて前記熟練指数を算出する
    　ことを特徴とする請求項１に記載の適応型インタフェース提供装置。
  6. 　前記熟練指数算出手段は、前記熟練指数として、システムに対する熟練指数と業務に対する熟練指数のそれぞれを算出する
    　ことを特徴とする請求項１に記載の適応型インタフェース提供装置。
  7. 　前記インタフェース提供手段は、インタフェースの候補群を保持し、当該候補群は、業務の理解の支援のためのインタフェース、操作正確性の向上の支援のためのインタフェース、操作効率性の向上の支援のためのインタフェースに分類され、
    　前記インタフェース提供手段は、前記ユーザの熟練指数に対応するインタフェースを、前記分類されたインタフェースから決定する
    　ことを特徴とする請求項１ないし６のうちいずれか１項に記載の適応型インタフェース提供装置。
  8. 　記憶手段に蓄積されているユーザの操作ログから、ユーザの習熟に影響を与える因子を抽出する手段を備え、
    　前記インタフェース提供手段は、操作ログと過去に提示したインタフェースとの組み合わせの過去データに基づいて、学習により当該因子の改善に最も効果的なインタフェースを決定する
    　ことを特徴とする請求項１ないし６のうちいずれか１項に記載の適応型インタフェース提供装置。
  9. 　記憶手段に蓄積されているユーザの操作ログから入力ルールを抽出する手段を備え、
    　前記インタフェース提供手段は、当該入力ルールに応じたインタフェースを生成する
    　ことを特徴とする請求項１ないし８のうちいずれか１項に記載の適応型インタフェース提供装置。
  10. 　ユーザの要求を受け付けるための操作部を備え、当該操作部に表示するインタフェースを提供する適応型インタフェース提供装置が実行する適応型インタフェース提供方法であって、
    　前記ユーザの操作ログに基づいて、当該ユーザの熟練指数を算出する熟練指数算出ステップと、
    　各ユーザの操作ログと、前記熟練指数とに基づいて、前記ユーザに適したインタフェースを生成し、当該インタフェースを前記操作部に表示するインタフェース提供ステップと
    　を備えることを特徴とする適応型インタフェース提供方法。
  11. 　コンピュータを、請求項１ないし９のうちいずれか１項に記載の適応型インタフェース提供装置における各手段として機能させるためのプログラム。
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