(57)【要約】【課題】  機械学習によりユーザインターフェイス画面を改善できるプログラム等を提供すること。【解決手段】  プログラムは、サンプルの測定に使用する測定装置を操作する第１ユーザインターフェイス画面を取得し、前記第１ユーザインターフェイス画面に基づいて強化学習により第２ユーザインターフェイス画面を生成し、生成した前記第２ユーザインターフェイス画面と、前記第１ユーザインターフェイス画面との差異を評価し、評価した前記差異が所定の範囲である場合に、前記第２ユーザインターフェイス画面を記憶する処理をコンピュータに実行させる。【選択図】図１０
2020204974.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
サンプルの測定に使用する測定装置を操作する第１ユーザインターフェイス画面を取得し、
前記第１ユーザインターフェイス画面に基づいて強化学習により第２ユーザインターフェイス画面を生成し、
生成した前記第２ユーザインターフェイス画面と、前記第１ユーザインターフェイス画面との差異を評価し、
評価した前記差異が所定の範囲である場合に、前記第２ユーザインターフェイス画面を記憶する
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項２】
前記強化学習は、ユーザインターフェイス画面をユーザが使用する場合のカーソルの移動量、クリック回数、または目線移動量の減少程度を報酬として、前記報酬が大きくなるように前記ユーザインターフェイス画面を変更する
請求項１に記載のプログラム。
【請求項３】
前記差異は、前記第１ユーザインターフェイス画面と前記第２ユーザインターフェイス画面との類似度に基づいて定められる
請求項１または請求項２に記載のプログラム。
【請求項４】
前記強化学習は、前記ユーザインターフェイス画面に表示されるアイテムの配置、前記アイテムのサイズ、または、前記アイテムの配色の変更を、エージェントが選択し得る行動に用いる
請求項２に記載のプログラム。
【請求項５】
前記強化学習は、疾病の流行時期に基づいて前記報酬を定める
請求項２または請求項４に記載のプログラム。
【請求項６】
前記強化学習は、前記測定装置を用いて測定を行なう際の操作シナリオに基づいて前記報酬を定める
請求項２、請求項４または請求項５に記載のプログラム。
【請求項７】
前記第２ユーザインターフェイス画面は、前記測定装置を使用するユーザごとに生成される請求項１から請求項５のいずれか一つに記載のプログラム。
【請求項８】
サンプルの測定に使用する測定装置の状態を取得し、
前記状態を受け付けて前記測定装置を操作するユーザインターフェイス画面を出力する学習モデルに、取得した前記状態を入力し、
入力された前記状態に基づいて出力されたユーザインターフェイス画面を表示する
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項９】
強化学習により生成された第２ユーザインターフェイス画面を取得する取得部と、
以前に使用された第１ユーザインターフェイス画面の代わりに前記第２ユーザインターフェイス画面を表示する表示部と、
前記第２ユーザインターフェイス画面の採否を受け付ける受付部とを備え、
前記受付部が前記第２ユーザインターフェイス画面を採用しない旨を受け付けた場合、前記表示部は前記第１ユーザインターフェイス画面を表示する
測定装置。
【請求項１０】
前記受付部が前記第２ユーザインターフェイス画面を採用する旨を受け付けた場合、以後は前記表示部に前記第１ユーザインターフェイス画面の代わりに前記第２ユーザインターフェイス画面を表示する
請求項９に記載の測定装置。
【請求項１１】
前記第１ユーザインターフェイス画面に基づいて強化学習により前記第２ユーザインターフェイス画面を生成する学習モデルを備える
請求項９または請求項１０に記載の測定装置。
【請求項１２】
ユーザの目線を検出する目線センサを備え、
前記目線センサにより検出された目線の移動量に基づいて前記学習モデルによる学習に用いる報酬を定める
請求項１１に記載の測定装置。
【請求項１３】
サンプルの測定に使用する測定装置を操作する第１ユーザインターフェイス画面を取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記第１ユーザインターフェイス画面に基づいて強化学習により第２ユーザインターフェイス画面を生成する生成部と、
前記生成部が生成した前記第２ユーザインターフェイス画面と、前記第１ユーザインターフェイス画面との差異を評価する評価部と、
前記評価部が評価した前記差異が所定の範囲である場合に、前記第２ユーザインターフェイス画面を記憶する記憶部と
を備える情報処理装置。
【請求項１４】
サンプルの測定に使用する測定装置を操作する第１ユーザインターフェイス画面を取得し、
前記第１ユーザインターフェイス画面に基づいて強化学習により第２ユーザインターフェイス画面を生成し、
生成した前記第２ユーザインターフェイス画面と、前記第１ユーザインターフェイス画面との差異を評価し、
評価した前記差異が所定の範囲である場合に、前記第２ユーザインターフェイス画面を記憶する
処理をコンピュータに実行させる情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プログラム、測定装置、情報処理装置および情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
様々な装置に、操作メニュー等を表示する表示装置が設けられている。ユーザによる操作履歴に基づいて、操作メニューの表示を学習する工作機械システムが提案されている（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−１３８８８１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の工作機械システムにおいては、横一列に配置された同一カテゴリ内の操作ボタンの配置順序、および、縦に配置されたカテゴリの上下を、機械学習を用いて調整する。しかしながら、特許文献１の工作機械システムでは、たとえば、一部の操作ボタンだけ、表示位置の上下を変更することはできない等、学習による変更可能な範囲が狭い。したがって、機械学習を行なっても、ユーザインターフェイス画面を十分に改善できない。
【０００５】
一つの側面では、機械学習によりユーザインターフェイス画面を改善できるプログラム等を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
プログラムは、サンプルの測定に使用する測定装置を操作する第１ユーザインターフェイス画面を取得し、前記第１ユーザインターフェイス画面に基づいて強化学習により第２ユーザインターフェイス画面を生成し、生成した前記第２ユーザインターフェイス画面と、前記第１ユーザインターフェイス画面との差異を評価し、評価した前記差異が所定の範囲である場合に、前記第２ユーザインターフェイス画面を記憶する処理をコンピュータに実行させる。
【０００７】
測定装置は、強化学習により生成された第２ユーザインターフェイス画面を取得する取得部と、以前に使用された第１ユーザインターフェイス画面の代わりに前記第２ユーザインターフェイス画面を表示する表示部と、前記第２ユーザインターフェイス画面の採否を受け付ける受付部とを備え、前記受付部が前記第２ユーザインターフェイス画面を採用しない旨を受け付けた場合、前記表示部は前記第１ユーザインターフェイス画面を表示する。
【発明の効果】
【０００８】
一つの側面では、機械学習によりユーザインターフェイス画面を改善できるプログラム等を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】測定システムの構成を説明する説明図である。
【図２】メインメニュー画面の例を説明する説明図である。
【図３】学習モデルの構成を説明する説明図である。
【図４】行動を説明する説明図である。
【図５】行動ＤＢのレコードレイアウトを説明する説明図である。
【図６】ニューラルネットワークモデルの構成を説明する説明図である。
【図７】装置ログＤＢのレコードレイアウトを説明する説明図である。
【図８】操作シナリオＤＢのレコードレイアウトを説明する説明図である。
【図９】第２ＵＩＤＢのレコードレイアウトを説明する説明図である。
【図１０】学習モデルにより生成されたメインメニュー画面の例を説明する説明図である。
【図１１】起動オプション画面の例を説明する説明図である。
【図１２】ユーザ情報登録画面の例を説明する説明図である。
【図１３】プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】第２ＵＩ試用のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。
【図１５】第２ユーザインターフェイス画面を生成するプログラムの処理の流れを示すフローチャートである。
【図１６】初回評価のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。
【図１７】評価のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。
【図１８】実施の形態２の測定システムの構成を説明する説明図である。
【図１９】実施の形態３の行動ＤＢのレコードレイアウトを説明する説明図である。
【図２０】検体受付画面の例を説明する説明図である。
【図２１】学習モデルにより生成された検体受付画面の例を説明する説明図である。
【図２２】検体登録画面の例を説明する説明図である。
【図２３】学習モデルにより生成された検体登録画面の例を説明する説明図である。
【図２４】システムステータス画面の例を説明する説明図である。
【図２５】学習モデルにより生成されたシステムステータス画面の例を説明する説明図である。
【図２６】実施の形態４の行動ＤＢのレコードレイアウトを説明する説明図である。
【図２７】測定結果画面の例を説明する説明図である。
【図２８】学習モデルにより生成された測定結果画面の例を説明する説明図である。
【図２９】実施の形態５のプログラムの処理の流れを示すフローチャートである。
【図３０】実施の形態６の測定装置の機能ブロック図である。
【図３１】実施の形態７の測定システムの構成を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
［実施の形態１］
図１は、測定システム１０の構成を説明する説明図である。測定システム１０は、サンプルに試薬を混合して反応させることにより、サンプル中の目的物質を検出する、または前記目的物質の濃度を測定するシステムであり、臨床検査または研究などに使用される。サンプルは、たとえば患者から採取された血液（全血、血清または血漿）または尿等の生体試料である。サンプル中の目的物質としては、たとえば、タンパク質（例、抗体、受容体またはホルモンなど）、ペプチド、低分子化合物（例、ビタミンなど）、糖、核酸（例、ＤＮＡ、ＲＮＡ）、脂質などが挙げられる。測定システム１０は、たとえば免疫測定システム、生化学測定システム、または、血液凝固測定システム等である。
【００１１】
測定システム１０は、測定装置３０および情報処理装置２０を含む。測定装置３０は、サンプル投入部３３、試薬保冷部３２および測定部３１を含む。サンプル投入部３３には、サンプルが入ったサンプル容器３３１が投入される。試薬保冷部３２には、試薬を収容した複数の試薬容器３２１が配置されている。
【００１２】
情報処理装置２０は、制御部２１、主記憶装置２２、補助記憶装置２３、通信部２４、表示部２５、入力部２６、測定装置Ｉ／Ｆ２７、センサＩ／Ｆ２８およびバスを備える。制御部２１は、本実施の形態のプログラムを実行する演算制御装置である。制御部２１には、一または複数のＣＰＵ（Cettral Processitg Utit）、マルチコアＣＰＵまたはＧＰＵ（Graphics Processitg Utit）等が使用される。制御部２１は、バスを介して情報処理装置２０を構成するハードウェア各部と接続されている。
【００１３】
主記憶装置２２は、ＳＲＡＭ（Static Ratdom Access Memory）、ＤＲＡＭ（Dytamic Ratdom Access Memory）、フラッシュメモリ等の記憶装置である。主記憶装置２２には、制御部２１が行なう処理の途中で必要な情報および制御部２１で実行中のプログラムが一時的に保存される。
【００１４】
補助記憶装置２３は、ＳＲＡＭ、フラッシュメモリ、ハードディスクまたは磁気テープ等の記憶装置である。補助記憶装置２３には、制御部２１に実行させるプログラム、学習モデル５１、操作シナリオＤＢ（Database）５５、他機種情報ＤＢ５６、行動ＤＢ５７、第２ＵＩＤＢ５８、装置ログＤＢ５９およびプログラムの実行に必要な各種データが保存される。
【００１５】
学習モデル５１は、たとえば第１ユーザ学習モデル５１１、第２ユーザ学習モデル５１２等、測定システム１０を使用するユーザごとに、かつ、表示部２５に表示されるユーザインターフェイス画面ごとにそれぞれ生成された学習モデルを含む。以下の説明においては、どのユーザ用、および、どのユーザインターフェイス画面用の学習モデルであるかを限定しない場合には、第１ユーザ学習モデル５１１、第２ユーザ学習モデル５１２等を単に学習モデル５１と記載する。学習モデル５１および各ＤＢは、情報処理装置２０に接続された外部の大容量記憶装置等に保存されていても良い。
【００１６】
通信部２４は、情報処理装置２０とネットワークとの間の通信を行なうインターフェイスである。表示部２５は、たとえば液晶表示パネル等である。表示部２５には、ユーザが測定装置３０を操作する際に使用する各種のユーザインターフェイス画面が表示される。入力部２６は、キーボードおよびマウス等である。
【００１７】
測定装置Ｉ／Ｆ２７は、測定装置３０と情報処理装置２０とを接続するインターフェイスである。センサＩ／Ｆ２８を介して目線センサ４１およびカメラ４２が情報処理装置２０に接続されている。目線センサ４１は、ユーザが表示部２５のどの位置を見ているかを検出する。カメラ４２は、測定装置３０を使用するユーザの顔を撮影する。
【００１８】
測定装置Ｉ／Ｆ２７およびセンサＩ／Ｆ２８は、たとえばＵＳＢ（Utiversal Serial Bus）コネクタである。測定装置３０、目線センサ４１およびカメラ４２は、無線ＬＡＮ（Local Area Network）のような無線通信方式により情報処理装置２０に接続されていてもよい。
【００１９】
本実施の形態の情報処理装置２０は、測定装置３０を制御する専用の情報処理装置、または、汎用のパーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォン等の情報処理装置である。
【００２０】
図２は、メインメニュー画面６１の例を説明する説明図である。メインメニュー画面６１は、ユーザ情報ボタン６１０１、システムステータスボタン６１０２、検体受付ボタン６１０３、エンド処理ボタン６１０４、メンテナンスボタン６１０５、終了ボタン６１０６、測定結果ボタン６１０７、測定開始ボタン６１０８、一時停止ボタン６１０９および緊急停止ボタン６１１０を含む。
【００２１】
メインメニュー画面６１は、表示部２５に表示されるユーザインターフェイス画面である。ユーザはマウス等の入力部２６を使用して、図示を省略するカーソルを動かし、クリック等の操作によりユーザインターフェイス画面上のボタンを選択する。
【００２２】
ユーザ情報ボタン６１０１、システムステータスボタン６１０２、検体受付ボタン６１０３、エンド処理ボタン６１０４、メンテナンスボタン６１０５、および測定結果ボタン６１０７の選択を受け付けた場合、制御部２１は、それぞれのユーザインターフェイス画面に表示する画面を遷移させる。遷移後のユーザインターフェイス画面の例については後述する。
【００２３】
終了ボタン６１０６の選択を受け付けた場合、制御部２１は処理を終了する。測定開始ボタン６１０８の選択を受け付けた場合、制御部２１は、測定装置３０を制御して測定を開始させる。一時停止ボタン６１０９の選択を受け付けた場合、制御部２１は、測定装置３０を制御して測定を一時停止させる。緊急停止ボタン６１１０の選択を受け付けた場合、制御部２１は、測定装置３０を制御して測定を緊急停止させる。
【００２４】
図２に示すメインメニュー画面６１は、測定システム１０の出荷時に提供されるユーザインターフェイス画面の一例である。出荷時に提供されるユーザインターフェイス画面は、多くのユーザにとって使いやすいように設計される。しかし、測定システム１０を使用する個々のユーザには、頻繁に使用する機能と、滅多に使用しない機能とがある。また、ユーザごとの好みの相違も存在する。したがって、出荷時に提供されるユーザインターフェイス画面は、個々のユーザにとっても最適であるとは限らない。
【００２５】
図３は、学習モデル５１の構成を説明する説明図である。学習モデル５１は、個々のユーザに合わせてユーザインターフェイス画面を改良する強化学習モデルである。前述の通り、測定システム１０を使用するユーザごとに、かつ、表示部２５に表示されるユーザインターフェイス画面ごとにそれぞれ学習モデル５１が生成される。
【００２６】
強化学習の概要を説明する。強化学習は、ある環境下におかれたエージェントが現在の状態を観測し、取るべき行動を決定する問題を扱う機械学習アルゴリズムである。図３においては、強化学習の一手法であるＱ学習により、深層強化学習を行なう場合を例にして説明する。
【００２７】
制御部２１は、状態ｓtをニューラルネットワークモデル５３に入力する。状態ｓtは測定システム１０の状態である。具体的には、状態ｓtは、ユーザインターフェイス画面、ならびに、測定システム１０の使用状況を記録した装置ログ、ユーザが触れる可能性のある他の機種に関する情報、および、現在日時等の、測定システム１０の状態を示す項目とを含む。
【００２８】
ニューラルネットワークモデル５３は、状態ｓtに対して取り得る行動ａのそれぞれについて、Ｑ関数の値であるＱ値を算出して出力する。行動ａは、ユーザインターフェイス画面の変更である。行動の例については後述する。Ｑ関数は、それぞれの行動ａの価値を算出する関数である。ニューラルネットワークモデル５３の構成については後述する。
【００２９】
制御部２１は、状態ｓtに対して取り得る行動ａのうち、最もＱ値が高くなる行動ａtをエージェントに入力する。制御部２１は、状態ｓt中のユーザインターフェイス画面を行動ａtにより更新して、次の状態ｓt+1を定める。制御部２１は、行動ａtにより生成された新しいユーザインターフェイス画面を環境で評価して、報酬ｒt+1を定める。
【００３０】
環境は、ユーザインターフェイス画面を使用するユーザが存在する実世界、または、ユーザによるユーザインターフェイス画面の使用状態をシミュレーションするシミュレータである。
【００３１】
報酬ｒt+1は、ユーザインターフェイス画面の操作性の変化量に基づいて定められる。たとえば、ユーザの目線の移動量、ユーザインターフェイス画面を操作するカーソルの移動量、ユーザがユーザインターフェイス画面上で次に操作する箇所を発見するまでの時間およびマウスのクリック回数等をそれぞれ点数化する。行動ａtの前後の点数変化に基づいて報酬ｒt+1が定められる。ユーザの表情の変化、または、感情の変化等が報酬ｒt+1に反映されてもよい。報酬ｒt+1の算出方法については、後述する。
【００３２】
エージェントは行動ａtを選択することで、行動ａtの結果に対応する報酬ｒt+1を得る。エージェントは複数の行動を繰り返す試行錯誤を通じて、報酬を最大化するような行動を学習する。以上により、ユーザインターフェイス画面が改良される。なお、強化学習は、複数のエージェントを用いて実装されても良い。
【００３３】
図４は、行動ａを説明する説明図である。メインメニュー画面６１には、縦３行、横４列のマトリクス状に配置枠６１９９が配置されている。以下では、左上の配置枠６１９９から順に、Ｐ0からＰ11までの番号を付けて説明する。
【００３４】
配置枠６１９９には、図２を使用して説明した各種ボタン等のアイテムが配置される。図２においては、Ｐ0の配置枠６１９９にユーザ情報ボタン６１０１が、Ｐ2の配置枠６１９９に終了ボタン６１０６がそれぞれ配置されている。Ｐ1の配置枠６１９９には、アイテムは配置されていない。本実施の形態の行動ａは、２個の配置枠６１９９同士のアイテムの交換である。
【００３５】
図５は、行動ＤＢ５７のレコードレイアウトを説明する説明図である。行動ＤＢ５７は、ユーザインターフェイス画面と、行動ａを示す符号と、行動ａの内容とを関連づけて記録するＤＢである。行動ＤＢ５７は、操作画面名フィールド、符号フィールドおよび行動フィールドを有する。
【００３６】
操作画面名フィールドには、行動ａを行なう対象のユーザインターフェイス画面の名称が記録されている。符号フィールドには、行動ａの符号が記録されている。行動フィールドには、行動ａの内容が記録されている。図５においては、Ｐ0の配置枠６１９９内のアイテムが、どの配置枠６１９９内のアイテムと交換されるかで行動を表現する。行動ＤＢ５７は、状態ｓtを変更可能な一つの行動について一つのレコードを有する。
【００３７】
たとえば、１行目の行動ａ１は、Ｐ0の配置枠６１９９内のアイテムと、Ｐ1の配置枠６１９９内のアイテムとを交換する行動を意味する。２行目の行動ａ２は、Ｐ0の配置枠６１９９内のアイテムと、Ｐ2の配置枠６１９９内のアイテムとを交換する行動を意味する。ａ２からａ１１までの行動が繰り返されることにより、メインメニュー画面６１内のアイテムの配置が任意の配置に変更される。
【００３８】
図６は、ニューラルネットワークモデル５３の構成を説明する説明図である。ニューラルネットワークモデル５３は、入力層５３１、中間層５３２、および出力層５３３を有する。
【００３９】
入力層５３１には、たとえばユーザインターフェイス画面、ならびに、測定システム１０の使用状況を記録した装置ログ、ユーザが触れる可能性のある他の機種に関する情報、および、現在日時等の、状態ｓtを構成する各種要素が入力される。たとえばユーザインターフェイス画面等の画像データについては、図示を省略する畳み込み層およびプーリング層により繰り返し処理が行なわれて抽出された特徴量が、入力層５３１に入力される。なお、ユーザインターフェイス画面は、ユーザインターフェイスを実現するプログラムであっても良い。
【００４０】
前述の通り、ニューラルネットワークモデル５３は、状態ｓtに対して取り得る行動ａのそれぞれについて、Ｑ関数の値であるＱ値を算出して出力する。Ｑ関数は、それぞれの行動の価値を算出する関数である。たとえば、図６中のＱt（ｓt，ａ1）は、状態ｓtである場合の行動ａ１のＱ値を意味する。出力層５３３は、選択し得る行動ａの数に対応する出力ニューロンを有する。
【００４１】
図３を使用して説明した通り、制御部２１は状態ｓtにおいて最もＱ値が高くなる行動ａtをエージェントに入力する。エージェントにより、状態ｓt中のユーザインターフェイス画面が行動ａtにより更新されて、次の状態ｓt+1が定められる。制御部２１は、行動ａtにより生成された新しいユーザインターフェイス画面を環境で評価して、報酬ｒt+1を定める。
【００４２】
なお、制御部２１はエージェントに入力する行動ａtを、ε−グリーディ法を用いてランダムに変更する。ε−グリーディ法により、ランダムに設定される強化学習の初期条件に依存しない、適切な学習が実行される。
【００４３】
制御部２１は、状態ｓt、状態ｓt+1、および、前回の行動ａtに対する報酬ｒt+1を使用して、（１）式に基づいてニューラルネットワークモデル５３を更新する。
【００４４】
【数１】
2020204974.tif 000003
αは、学習係数である。
γは割引率である。
ｒt+1は、行動ａtの結果得られる報酬である。
【００４５】
学習係数αは、学習の速度を決定するパラメータである。αは、
０＜α＜１
を満たす。
【００４６】
割引率γは、未来の状態に対する評価をどの程度割り引いて評価するかを示すパラメータである。γは、
０＜γ＜１
を満たす。
【００４７】
Ｑ学習においては、（１）式の第２項がゼロになるように、誤差逆伝播法等を用いて中間層５３２のパラメータを学習する。これは、行動ａtにより状態ｓtが状態ｓt+1に遷移した場合に、その行動ａtのＱ値を次の状態ｓt+1において最もＱ値が高い状態である場合の値に近づけることを意味する。
【００４８】
制御部２１は、学習後のニューラルネットワークモデル５３に、状態ｓt+1を入力する。ニューラルネットワークモデル５３は、状態ｓt+1に対して取り得る行動ａのそれぞれについて、Ｑ関数の値であるＱ値を算出して出力する。制御部２１は状態ｓt+1において最もＱ値が高くなる行動ａt+1をエージェントに入力する。
【００４９】
制御部２１は、以上に説明したニューラルネットワークモデル５３の更新を、所定の回数、または、所定の条件を満足するまで繰り返す。更新を繰り返すことにより、報酬ｒt+1を最大化するようにニューラルネットワークモデル５３が調整される。所定の条件は、たとえば報酬ｒt+1が所定の閾値以下になった場合である。
【００５０】
以後の説明では、改良前のユーザインターフェイス画面を第１ユーザインターフェイス画面、学習モデル５１により改良されたユーザインターフェイス画面を第２ユーザインターフェイス画面とそれぞれ記載する。
【００５１】
強化学習の手法は、Ｑ学習に限定しない。たとえば、ＴＤ（Temporal Differetce Leartitg）学習、ＳＡＲＳＡ、モンテカルロ法等、任意の強化学習アルゴリズムを使用できる。複数の強化学習エージェントを用いて学習結果を競争させる、マルチエージェント強化学習を使用しても良い。複数の強化学習アルゴリズムを並行して使用して競争させても良い。
【００５２】
図７は、装置ログＤＢ５９のレコードレイアウトを説明する説明図である。装置ログＤＢ５９は時刻を示すタイムスタンプと、測定システム１０の使用状況とを関連づけて記録したＤＢである。装置ログＤＢ５９は、状態ｓtを構成する構成要素の一つである。
【００５３】
装置ログＤＢ５９は、タイムスタンプフィールド、画面表示フィールド、目線フィールド、マウス操作フィールド、キーボード操作フィールド、装置状況フィールドおよび表情フィールドを有する。タイムスタンプフィールドには、時刻を示すタイムスタンプが記録されている。画面表示フィールドには、表示部２５に表示されているユーザインターフェイス画面の名称が記録されている。たとえば、タイムスタンプ「４３５２５」における「オペレータ情報登録」は、表示部２５に表示される画面がオペレータ情報登録画面６３（図１２）に遷移したことを意味する。
【００５４】
目線フィールドには、表示部２５上でユーザが注目している位置を、目線センサ４１により検出した結果が記録されている。マウス操作フィールドには、マウスカーソルの操作が記録されている。たとえば、タイムスタンプ「４３５３５」における「警告欄」は、ユーザインターフェイス画面上に表示された警告欄６６４（図２４参照）にマウスカーソルが移動したことを意味する。タイムスタンプ「４３５４３」における「警告解除ボタン選択」は、ユーザインターフェイス画面上の警告解除ボタン６６２（図２４参照）がクリックされたことを意味する。
【００５５】
キーボード操作フィールドには、キーボードの操作内容が記録されている。装置状況フィールドには、測定装置３０から出力されるエラーメッセージ、および、試薬の補充等、入力部２６以外の部分を用いた測定装置３０の操作内容が記録されている。表情フィールドには、カメラ４２を用いて撮影したユーザの顔を解析して得たユーザの表情が符号で表示されている。たとえば、「０」は通常の状態、「１」は笑顔の状態を示す。表情フィールドには、ユーザの苛立ち、不安、怒り等の様々な感情を符号化して記録する。装置ログＤＢ５９は、一つのタイムスタンプについて、一つのレコードを有する。
【００５６】
図８は、操作シナリオＤＢ５５のレコードレイアウトを説明する説明図である。操作シナリオＤＢ５５は、学習モデル５１中の環境が、ユーザインターフェイス画面の使用状態をシミュレーションする際に使用される。操作シナリオＤＢ５５は、画面名フィールド、操作シナリオ番号フィールド、および、１番目フィールドから始まる番号フィールドを有する。
【００５７】
画面名フィールドには、ユーザインターフェイス画面の名称が記録されている。操作シナリオ番号フィールドには、ユーザがユーザインターフェイス画面を操作する経緯を示す操作シナリオの番号が記録されている。１番目フィールドには、最初にユーザが行なう操作等が記録されている。２番目フィールドには、２番目にユーザが行なう操作等が記録されている。
【００５８】
操作シナリオＤＢ５５は、一つの操作シナリオについて、一つのレコードを有する。すなわち、図８において一つの行に、一つの操作シナリオが記録されている。それぞれの操作シナリオには、操作シナリオ番号フィールドに記録された操作シナリオ番号が付与されている。
【００５９】
具体例を説明する。図８においては、図２を使用して説明したメインメニュー画面６１の操作シナリオの例を示す。ＮＯ．１の操作シナリオにおいては、ユーザは検体受付ボタン６１０３をクリックする操作を行なう。表示部２５に表示される画面がメインメニュー画面６１とは別のユーザインターフェイス画面に遷移する。別のユーザインターフェイス画面を用いた操作を経てメインメニュー画面６１に戻った後に、ユーザは測定開始ボタン６１０８を選択する。
【００６０】
ユーザが測定結果ボタン６１０７を視認して、測定結果ボタン６１０７が選択可能な状態であるか否かを確認したことが、目線センサ４１により２回検出される。制御部２１が、測定結果ボタン６１０７が選択可能な状態に変更することにより、測定装置３０による測定が終了したことを表示する。ユーザが、測定結果ボタン６１０７を選択する。表示部２５に表示される画面がメインメニュー画面６１とは別のユーザインターフェイス画面に遷移する。
【００６１】
別のユーザインターフェイス画面を用いた操作を経てメインメニュー画面６１に戻った後に、ユーザはエンド処理ボタン６１０４を選択する。以上で、メインメニュー画面６１に対する一連の操作が終了する。それぞれの操作シナリオは、たとえば装置ログＤＢ５９から、同じユーザの過去の操作事例を抽出して作成される。テスト用の操作シナリオが適宜生成されて、操作シナリオＤＢ５５に記録されても良い。
【００６２】
操作シナリオＤＢ５５の用途を説明する。操作シナリオＤＢ５５は、図３を使用して説明した、環境による報酬ｒt+1の算出に使用される。前述の通り、エージェントは、ユーザインターフェイス画面を行動ａtにより更新する。制御部２１は、新たなユーザインターフェイス画面を、操作シナリオＤＢ５５に記録された個々の操作シナリオに沿って操作する場合の、目線の移動量Ｓ、マウスカーソルの移動量Ｌおよびマウスのクリック回数Ｍをそれぞれ算出する。
【００６３】
制御部２１は、（２）式に基づいて、新たなユーザインターフェイス画面の点数Ｖを定める。（２）式では、点数Ｖが小さいほど、ユーザインターフェイス画面の評価は高い。
Ｖ＝ＡＳ＋ＢＬ＋ＣＭ  ‥‥‥  （２）
Ａ、ＢおよびＣは定数である。
Ｓは、目線の移動量である。
Ｌは、マウスカーソルの移動量である。
Ｍは、マウスのクリック回数である。
【００６４】
制御部２１は、操作シナリオＤＢ５５に記録された複数の操作シナリオのそれぞれについて、点数Ｖを算出する。制御部２１は、たとえば相加平均、相乗平均、中央値または最頻値等の、点数Ｖの代表値を算出する。以下の説明では算出された代表値を評価点と記載する。
【００６５】
制御部２１は、（３）式に基づいて、報酬ｒt+1を算出する。
【数２】
2020204974.tif 000004
Ｄは定数である。
Ｖnewは、行動ａtによる更新後のユーザインターフェイス画面の評価点である。
Ｖprevは、行動ａtによる更新前のユーザインターフェイス画面の評価点である。
【００６６】
（３）式によると、評価点の変化率が大きい行動ａtほど、高い報酬ｒt+1が与えられる。
【００６７】
たとえば、ユーザがユーザインターフェイス画面上の操作対象箇所を発見するまでの時間、操作時のユーザの感情、ユーザの誤操作等を模擬できるシミュレータが存在する場合には、これらの項目も点数化して点数Ｖに加えても良い。新たなユーザインターフェイス画面をユーザに提示して、ユーザによる操作に基づいて点数Ｖを算出しても良い。この操作を行なうユーザは、ユーザインターフェイス画面の評価を専門に行なうテストユーザであっても良い。報酬ｒt+1は、逆強化学習により定められても良い。
【００６８】
報酬ｒt+1の定め方は、（３）式に限定しない。たとえば、（４）式により報酬ｒt+1を定めても良い
ｒt+1 ＝ Ｆ（Ｖprev−Ｖnew）  ‥‥‥  （４）
Ｆは定数である。
（４）式によると、評価点の減少幅が大きい行動ａtほど、高い報酬ｒt+1が与えられる。報酬ｒt+1は、その他任意の定義を用いて算出できる。
【００６９】
図９は、第２ＵＩＤＢ５８のレコードレイアウトを説明する説明図である。第２ＵＩＤＢ５８は、学習モデル５１により強化学習を繰り返して生成された第２ユーザインターフェイス画面の評価状況を記録するＤＢである。第２ＵＩＤＢ５８は、ユーザＩＤフィールド、画面名フィールド、生成日時フィールド、評価フィールドおよび学習状態フィールドを有する。学習状態フィールドは、ＮＮモデルフィールド、状態ｓtフィールド、状態ｓt+1フィールドおよび行動ａtフィールドを有する。
【００７０】
ユーザＩＤフィールドには、測定システム１０を使用するユーザに固有に付与されたユーザＩＤが記録されている。画面名フィールドには、ユーザインターフェイス画面の名称が記録されている。生成日時フィールドには、強化学習を用いて第２ユーザインターフェイス画面が生成された日時が表示されている。
【００７１】
評価フィールドには、ユーザによる第２ユーザインターフェイス画面の評価状況が記録されている。「未」は、ユーザによる評価が行なわれていないことを示す。「採用」は、ユーザが第２ユーザインターフェイス画面を採用したことを示す。「不採用」は、ユーザが第２ユーザインターフェイス画面を採用しなかったことを示す。
【００７２】
ＮＮモデルフィールドには、第２ユーザ学習モデル５１２を生成した際のニューラルネットワークモデル５３が記録されている。状態ｓtフィールドには、第２ユーザ学習モデル５１２を生成した際の状態ｓtが記録されている。状態ｓt+1フィールドには、第２ユーザ学習モデル５１２を生成した際の状態ｓt+1が記録されている。行動ａtフィールドには、第２ユーザ学習モデル５１２を生成した際の行動ａtが記録されている。
【００７３】
第２ＵＩＤＢ５８は、一人のユーザが使用する一つの画面名について、一つのレコードを有する。第２ＵＩＤＢ５８は、第２ユーザインターフェイス画面を実現するプログラム自体を記録するフィールドを有しても良い。
【００７４】
図１０は、学習モデル５１により生成されたメインメニュー画面６１の例を説明する説明図である。ユーザ情報ボタン６１０１から緊急停止ボタン６１１０までの各項目の配列が、図２を使用して説明したメインメニュー画面６１とは異なっている。画面の上部中央に、採用ボタン６１１１および不採用ボタン６１１２が表示されている。
【００７５】
制御部２１は、図１０に示す画面を用いて、第２ユーザインターフェイス画面をユーザに提示する。ユーザは、提示された第２ユーザインターフェイス画面が気に入った場合には、採用ボタン６１１１を選択する。ユーザは、提示された第２ユーザインターフェイス画面よりも、以前に使用していた第１ユーザインターフェイス画面の方が好みであると判断した場合には、不採用ボタン６１１２を選択する。
【００７６】
ユーザが、採用ボタン６１１１および不採用ボタン６１１２のいずれも選択せずに、第２ユーザインターフェイス画面を所定の期間使用した場合、制御部２１はユーザにより第２ユーザインターフェイス画面が採用されたと判定しても良い。ユーザにより採用ボタン６１１１が選択された場合、制御部２１は、第１ユーザインターフェイス画面を第２ユーザインターフェイス画面に置き換える。
【００７７】
制御部２１は、たとえば１日に１回、または、週に１回等、適宜のタイミングで第２ユーザインターフェイス画面をユーザに提示する。ユーザがタイミングを指定できても良い。ユーザにより選択されたか否かに基づいて、報酬ｒt+1が定められて、ニューラルネットワークモデル５３が更新される。その後、さらに強化学習が行なわれ、新たな第２ユーザインターフェイス画面が生成される。
【００７８】
図２および図１０に、検体受付ボタン６１０３、測定開始ボタン６１０８、測定結果ボタン６１０７、エンド処理ボタン６１０４の順に操作する場合が多いユーザが使用する場合の、マウスカーソルの動きを太い一点鎖線で示す。強化学習が進むことにより、マウスの動作が短く、かつ左から右に向かう動きになっている。学習モデル５１を用いることにより、このように操作性の高いユーザインターフェイス画面を自動的に生成できる。
【００７９】
なお、ニューラルネットワークの更新時に、ユーザによる採否結果は、図８を使用して説明した操作シナリオを用いた評価に比べて高い重み付けが行なわれる。すなわち、ユーザにより採用されたと判断された場合には、大きな報酬ｒt+1が与えられる。ユーザにより採用されなかったと判断された場合には、大きなマイナス報酬ｒt+1が与えられる。
【００８０】
たとえば、ユーザが採用ボタン６１１１または不採用ボタン６１１２を選択するまでの時間に応じて、報酬ｒt+1が定められても良い。たとえば、第２ユーザインターフェイス画面を提示した直後にユーザが不採用ボタン６１１２を選択した場合には大きなマイナス報酬ｒt+1が与えられ、しばらく使用した後にユーザが不採用ボタン６１１２を選択した場合には小さなマイナス報酬ｒt+1を与えられるようにする。
【００８１】
同様に、第２ユーザインターフェイス画面を提示した直後にユーザが採用ボタン６１１１を選択した場合には大きなプラス報酬ｒt+1が与えられ、しばらく使用した後にユーザが採用ボタン６１１１を選択した場合には小さなプラス報酬ｒt+1を与えられるようにする。これにより、ユーザがどの程度選択に迷ったかを強化学習に反映させることができる。
【００８２】
第２ユーザインターフェイス画面を操作するユーザの表情の変化、目線の動き、マウスカーソルの動き等を定量化して、報酬ｒt+1を定めても良い。たとえば、ユーザの表情が笑顔に変化した場合には、大きな報酬ｒt+1を与えることにより、ユーザの感情を強化学習に反映させることができる。
【００８３】
図１１は、起動オプション画面６２の例を説明する説明図である。起動オプション画面６２は、測定システム１０を起動した直後に表示部２５に表示される。起動オプション画面６２はＮｅｗ  ＧＵＩ選択ボタン６２１、システム起動ボタン、システム終了ボタン、イニシャライズボタンおよびプライミングボタンを含む。
【００８４】
なお、制御部２１は、新たなユーザインターフェイス画面をユーザに提示できる場合にのみ、Ｎｅｗ  ＧＵＩ選択ボタン６２１を表示する。すなわち、学習モデル５１により生成された未評価のユーザインターフェイス画面が存在し、所定のタイミングに合致する場合に、制御部２１は、Ｎｅｗ  ＧＵＩ選択ボタン６２１を表示する。
【００８５】
ユーザによりＮｅｗ  ＧＵＩ選択ボタン６２１が選択された場合、制御部２１はたとえばメインメニュー画面６１に図１０を使用して説明した第２ユーザインターフェイス画面を使用するとともに、ユーザが採用ボタン６１１１または不採用ボタン６１１２を選択可能な状態にする。
【００８６】
図１２は、ユーザ情報登録画面６３の例を説明する説明図である。ユーザ情報登録画面６３は、図２および図１０を使用して説明したメインメニュー画面６１でユーザ情報ボタン６１０１の選択を受け付けた場合に、制御部２１が表示部２５の表示を遷移させるユーザインターフェイス画面である。
【００８７】
ユーザ情報登録画面６３は、測定システム１０を使用するユーザに関する各種情報の登録を受け付けるユーザインターフェイス画面である。ユーザ情報登録画面６３は、メインメニューボタン６３１と、施設名称欄、担当者氏名欄、性別欄等の各種情報の入力を受け付ける欄とを含む。ユーザは、キーボード等を操作して各種情報を入力する。メインメニューボタン６３１の選択を受け付けた場合、制御部２１は表示部２５の表示をメインメニュー画面６１に遷移させる。
【００８８】
図１１を使用して説明した起動オプション画面６２、および、図１２を使用して説明したユーザ情報登録画面６３も、前述のメインメニュー画面６１と同様に強化学習を用いて改善できる。これら以外のユーザインターフェイス画面の例については、後述する。
【００８９】
図１３は、プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。制御部２１は、測定システム１０を使用するユーザの認証を行なう（ステップＳ５０１）。ユーザ認証は、たとえばユーザＩＤおよびパスワードを用いて行なわれる。ユーザが持つＩＤカードに埋め込まれたＩＣチップ等を用いて認証が行なわれても良い。顔認証または指紋認証等の生体認証技術を用いて認証が行なわれても良い。ユーザ認証は一般的に行なわれているため、詳細については省略する。
【００９０】
制御部２１は、認証したユーザのユーザＩＤをキーにして第２ＵＩＤＢ５８を検索し、レコードを抽出する。制御部２１は、抽出したレコードの評価フィールドを検索し、「未」が記録されているレコードが存在するか否か、すなわち、ユーザによる評価が行なわれていない第２ユーザインターフェイス画面が存在するか否かを判定する（ステップＳ５０２）。
【００９１】
未評価の第２ユーザインターフェイス画面が存在すると判定した場合（ステップＳ５０２でＹＥＳ）、制御部２１は所定の第２ユーザインターフェイス提示タイミング時期に到達しているか否かを判定する（ステップＳ５０３）。所定の第２ユーザインターフェイス提示タイミング時期に到達していると判定した場合（ステップＳ５０３でＹＥＳ）、制御部２１は表示部２５に第１起動オプション画面を表示する（ステップＳ５０４）。
【００９２】
第１起動オプション画面は、図１１を使用して説明した起動オプション画面６２である。制御部２１は、第１起動オプション画面を介して各種起動オプションの操作を受け付ける。起動オプションの詳細については、説明を省略する。
【００９３】
制御部２１は、Ｎｅｗ  ＧＵＩ選択ボタン６２１の選択を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ５０５）。Ｎｅｗ  ＧＵＩ選択ボタン６２１の選択を受け付けたと判定した場合（ステップＳ５０５でＹＥＳ）、制御部２１は第２ＵＩ試用のサブルーチンを起動する（ステップＳ５０６）。第２ＵＩ試用のサブルーチンは、学習モデル５１により生成された第２ユーザインターフェイス画面をユーザに提示するサブルーチンである。第２ＵＩ試用のサブルーチンの処理の流れは後述する。制御部２１は、その後処理を終了する。
【００９４】
未評価の第２ユーザインターフェイス画面が存在しないと判定した場合（ステップＳ５０２でＮＯ）、または、所定の第２ユーザインターフェイス提示タイミング時期に到達していないと判定した場合（ステップＳ５０３でＮＯ）、制御部２１は表示部２５に第２起動オプション画面を表示する（ステップＳ５０７）。第２起動オプション画面は、図１１を使用して説明した起動オプション画面６２のうち、Ｎｅｗ  ＧＵＩ選択ボタン６２１を非表示にしたユーザインターフェイス画面である。
【００９５】
ステップＳ５０７の終了後、または、Ｎｅｗ  ＧＵＩ選択ボタン６２１の選択を受け付けないと判定した場合（ステップＳ５０５でＮＯ）、制御部２１は第１ユーザインターフェイス画面を表示して、ユーザによる操作を受け付ける（ステップＳ５０８）。その後、制御部２１は処理を終了する。
【００９６】
図１４は、第２ＵＩ試用のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。第２ＵＩ試用のサブルーチンは、学習モデル５１により生成された第２ユーザインターフェイス画面をユーザに提示するサブルーチンである。
【００９７】
制御部２１は、ユーザＩＤをキーにして第２ＵＩＤＢ５８を検索し、レコードを抽出する。制御部２１は、抽出したレコードの評価フィールドを検索し、「未」が記録されているレコードを抽出する。制御部２１は、「未」が記録されているレコードに対応する、未評価の第２ユーザインターフェイスを取得する（ステップＳ５１１）。
【００９８】
制御部２１は、ステップＳ５１１で取得したユーザインターフェイス画面を表示部２５に表示する（ステップＳ５１３）。制御部２１は、ユーザインターフェイス画面を介してユーザによる操作を受け付ける。
【００９９】
ユーザによる操作に基づきユーザインターフェイス画面を遷移する際に、制御部２１は図１０を使用して説明した不採用ボタン６１１２の選択を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ５１４）。不採用ボタン６１１２の選択を受け付けたと判定した場合（ステップＳ５１４でＹＥＳ）、制御部２１はユーザＩＤおよび遷移前の画面名をキーとして第２ＵＩＤＢ５８を検索してレコードを抽出する。制御部２１は、抽出したレコードの評価フィールドに「不採用」を記録する（ステップＳ５１５）。
【０１００】
制御部２１は、遷移前の画面に対応する第１ユーザインターフェイス画面を取得する（ステップＳ５１６）。ステップＳ５１６で取得した画面は、以後の画面遷移の際に使用される。なお、ユーザによる不採用ボタン６１１２の選択を受け付けた場合、制御部２１は画面遷移を待たずにステップＳ５１５に進んでも良い。
【０１０１】
不採用ボタン６１１２の選択を受け付けていないと判定した場合（ステップＳ５１４でＮＯ）、制御部２１は図１０を使用して説明した採用ボタン６１１１の選択を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ５２１）。採用ボタン６１１１の選択を受け付けたと判定した場合（ステップＳ５２１でＹＥＳ）、制御部２１はユーザＩＤおよび遷移前の画面名をキーとして第２ＵＩＤＢ５８を検索してレコードを抽出する。制御部２１は、抽出したレコードの評価フィールドに「採用」を記録する（ステップＳ５２２）。
【０１０２】
制御部２１は、第１ユーザインターフェイス画面を第２ユーザインターフェイス画面で置き換える（ステップＳ５２３）。以後、同じユーザが測定システム１０を使用する際には、採用ボタン６１１１の選択を受け付けたユーザインターフェイス画面が表示される。
【０１０３】
採用ボタン６１１１の選択を受け付けていないと判定した場合（ステップＳ５２１でＮＯ）、制御部２１は、遷移前の画面に対応する第１ユーザインターフェイス画面を取得する（ステップＳ５２４）。この場合、ユーザは第２ユーザインターフェイスを採用するとも採用しないとも判断しておらず、ステップＳ５１１で取得した第２ＵＩに対する評価は保留のままである。ユーザは、業務に余裕がある場合等に、再度同じ第２ユーザインターフェイス画面を評価できる。
【０１０４】
ステップＳ５１６、ステップＳ５２３またはステップＳ５２４の終了後、制御部２１は処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ５１７）。たとえば、図２および図１０を試用して説明したメインメニュー画面６１で終了ボタン６１０６の選択を受け付けた場合、制御部２１は処理を終了すると判定する。
【０１０５】
処理を終了しないと判定した場合（ステップＳ５１７でＮＯ）、制御部２１はステップＳ５１１に戻る。処理を終了すると判定した場合（ステップＳ５１７でＹＥＳ）、制御部２１は処理を終了する。
【０１０６】
図１３および図１４を使用して説明したプログラムにより、制御部２１は学習モデル５１により生成された第２ユーザインターフェイス画面をユーザに提示して、ユーザによる採用または不採用の判断を取得できる。ユーザは、たとえば急いで測定作業を行なう場合には実績のあるユーザインターフェイスを使用し、多少余裕がある場合には学習モデル５１により新たに生成されたユーザインターフェイスを試す等、状況に応じて測定システム１０の使い方を選択できる。
【０１０７】
図１５は、第２ユーザインターフェイス画面を生成するプログラムの処理の流れを示すフローチャートである。図１５のプログラムは、制御部２１の負荷が少ない時期に実行される。図１５のプログラムは、ネットワークを介して測定システム１０に接続された大型計算機、大型計算機上で動作する仮想マシン、クラウドコンピューティングシステム、量子コンピュータ、または、分散処理を行なう複数のパソコン等の、外部の装置で実行されても良い。
【０１０８】
図１５のプログラムが外部の装置で実行される場合には、装置ログＤＢ５９が適宜外部の装置に送信され、生成された学習モデル５１が外部の装置から情報処理装置２０に送信される。なお、以下の説明では図１５のプログラムが情報処理装置２０で実行される場合を例にして説明する。
【０１０９】
制御部２１は、学習を行う学習モデル５１を選択する（ステップＳ５４１）。前述の通り、学習モデル５１は、測定システム１０のユーザごとに、かつ、ユーザインターフェイス画面ごとに存在する。
【０１１０】
制御部２１は、現在の状態ｓtを取得する（ステップＳ５４２）。図６を使用して説明した通り、状態ｓtは使用中のユーザインターフェイス画面、ならびに、測定システム１０の使用状況を記録した装置ログ、ユーザが触れる可能性のある他の機種に関する情報、および、現在日時等を含む。
【０１１１】
装置ログは、装置ログＤＢ５９に記録されている。ステップＳ５４２では、装置ログＤＢ５９の全レコードが取得されても、所定の期間等を抽出した一部のレコードが取得されても良い。
【０１１２】
ユーザが触れる可能性のある他の機種に関する情報は、他機種情報ＤＢ５６に記録されている。他機種情報ＤＢ５６のレコードレイアウト等の詳細な説明は省略するが、ユーザインターフェイス画面、または、ユーザインターフェイスを実現するプログラムが記録されている。ユーザが当該機種を使用した日時、使用した際の操作ログ等が記録されていても良い。
【０１１３】
制御部２１は、初回評価のサブルーチンを起動する（ステップＳ５４３）。初回評価のサブルーチンは、過去に生成してユーザに提示した第２ユーザインターフェイス画面に対するユーザの評価結果を、学習モデル５１に反映させるサブルーチンである。初回評価のサブルーチンの処理の流れは後述する。
【０１１４】
制御部２１は、ステップＳ５４２で取得した状態ｓtを、ステップＳ５４１で取得した学習モデル５１に含まれるニューラルネットワークモデル５３の入力層５３１に入力し、出力層５３３からそれぞれの行動ａに対する行動価値Ｑ（ｓt，ａ）を取得する（ステップＳ５４４）。
【０１１５】
制御部２１は、最も行動価値Ｑが高い行動ａtを選択する（ステップＳ５４５）。制御部２１は、選択した行動ａtをエージェントに入力する。エージェントは、行動ａtに基づいて、ユーザインターフェイス画面を修正する（ステップＳ５４６）。ユーザインターフェイス画面が修正されることにより、状態ｓtが状態ｓt+1に遷移する。
【０１１６】
制御部２１は、評価のサブルーチンを起動する（ステップＳ５４７）。評価のサブルーチンは、ユーザインターフェイス画面を環境で評価して、行動ａtに対する報酬ｒt+1を定めるサブルーチンである。評価のサブルーチンの処理の流れは後述する。
【０１１７】
制御部２１は、状態ｓt、状態ｓt+1、および、前回の行動ａtに対する報酬ｒt+1を使用して、前述の（１）式に基づいてニューラルネットワークモデル５３を更新する（ステップS５４８）。
【０１１８】
制御部２１は、ステップＳ５４６で修正したユーザインターフェイス画面が、ユーザに提示する際の条件に合格するか否かを判定する（ステップＳ５４９）。合否は、たとえば（５）式に基づいて判定する。
Ｑdef＜Ｑ1＜１．２×Ｑdef  ‥‥‥  （５）
Ｑ1は、ステップＳ５４５で選択した行動ａtの行動価値である。
Ｑdefは、所定の基準値である。
【０１１９】
（５）式を使用する場合、制御部２１は、ステップＳ５４５で選択した行動ａtの行動価値Ｑ1が（５）式を満たす場合に、ステップＳ５４５で修正したユーザインターフェイス画面が合格、すなわち、ユーザに提示する価値があると判定する。（５）式を用いて合否判定を行なうことにより、ユーザインターフェイス画面が極端に変化することによるユーザの戸惑いを防止できる。
【０１２０】
ステップＳ５４９の合否判定手法は（５）式に限定しない。たとえば、改良前の第１ユーザインターフェイス画面と、ステップＳ５４６で修正したユーザインターフェイス画面との類似度を定量化し、所定の範囲内である場合に合格すると判定しても良い。
【０１２１】
類似度を定量化する場合、制御部２１は、たとえばオートエンコーダ等の手法を用いて二つのユーザインターフェイス画面それぞれの特徴量を抽出する。制御部２１は、特徴量ベクトル空間に抽出された二つの特徴量ベクトル同士の距離に基づいて、類似度を定量化する。制御部２１は、その他の任意の類似度評価指標を使用して、合否を判定しても良い。
【０１２２】
合格であると判定した場合（ステップＳ５４９でＹＥＳ）、ステップＳ５４６で修正したユーザインターフェイス画面が第２ユーザインターフェイス画面に採用される。制御部２１は、主記憶装置２２または補助記憶装置２３に、第２ユーザインターフェイス画面を一時的に記録する（ステップＳ５５０）。
【０１２３】
制御部２１は、処理中のユーザＩＤおよびユーザインターフェイス画面名キーにして第２ＵＩＤＢ５８を検索して、レコードを抽出する。制御部２１は、抽出したレコードの生成日時フィールドに、現在日時を記録する。制御部２１は、抽出したレコードの評価フィールドに「未」を記録する（ステップＳ５５１）。その後、制御部２１は処理を終了する。
【０１２４】
合格ではないと判定した場合（ステップＳ５４９でＮＯ）、制御部２１は処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ５５２）。たとえばステップＳ５４３からステップＳ５５２までの処理を所定の回数繰り返した場合等に、制御部２１は処理を終了すると判定する。
【０１２５】
処理を終了しないと判定した場合（ステップＳ５５２でＮＯ）、制御部２１はステップＳ５４４に戻る。処理を終了すると判定した場合（ステップＳ５５２でＹＥＳ）、制御部２１は処理を終了する。
【０１２６】
図１６は、初回評価のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。初回評価のサブルーチンは、ユーザに提示した第２ユーザインターフェイス画面に対する評価結果を、学習モデル５１に反映させるサブルーチンである。
【０１２７】
制御部２１は、ユーザＩＤおよび処理中の画面名をキーにして第２ＵＩＤＢ５８を検索し、レコードを抽出する（ステップＳ６０１）。制御部２１は、抽出したレコードの評価フィールドに「未」が記録されているか否かを判定する（ステップＳ６０２）。「未」が記録されている場合（ステップＳ６０２でＹＥＳ）、制御部２１は処理を終了する。
【０１２８】
「未」が記録されていないと判定した場合（ステップＳ６０２でＮＯ）、制御部２１は、評価フィールドに「採用」が記録されているか否かを判定する（ステップＳ６０３）。「採用」が記録されている場合（ステップＳ６０３でＹＥＳ）、制御部２１は所定のポジティブの報酬ｒt+1を設定する（ステップＳ６０４）。「採用」が記録されていない場合（ステップＳ６０３でＮＯ）、制御部２１は所定のネガティブの報酬ｒt+1を設定する（ステップＳ６０５）。
【０１２９】
ステップＳ６０４およびステップＳ６０５で設定される報酬ｒt+1は、たとえば、ユーザが採用ボタン６１１１または不採用ボタン６１１２を選択するまでの時間に応じて定められても良い。たとえば、第２ユーザインターフェイス画面を提示した直後にユーザが不採用ボタン６１１２を選択した場合には大きなマイナス報酬ｒt+1が与えられ、しばらく使用した後にユーザが不採用ボタン６１１２を選択した場合には小さなマイナス報酬ｒt+1を与えられるようにする。
【０１３０】
同様に、第２ユーザインターフェイス画面を提示した直後にユーザが採用ボタン６１１１を選択した場合には大きなプラス報酬ｒt+1が与えられ、しばらく使用した後にユーザが採用ボタン６１１１を選択した場合には小さなプラス報酬ｒt+1を与えられるようにする。これにより、ユーザがどの程度選択に迷ったかを強化学習に反映させることができる。
【０１３１】
第２ユーザインターフェイス画面を操作するユーザの表情の変化、目線の動き、マウスカーソルの動き等を定量化して、報酬ｒt+1を定めても良い。たとえば、ユーザの表情がにこやかに変化した場合には、大きな報酬ｒt+1を与えることにより、ユーザの感情を強化学習に反映させることができる。
【０１３２】
ステップＳ６０４またはステップＳ６０５の終了後、制御部２１は、設定した報酬ｒt+1、と、ステップＳ６０１で抽出したレコードに記録された状態ｓt、状態ｓt+1、および、前回の行動ａtとを使用して、前述の（１）式に基づいてニューラルネットワークモデル５３を更新する（ステップＳ６０６）。制御部２１は、処理を終了する。
【０１３３】
図１７は、評価のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。評価のサブルーチンは、ユーザインターフェイス画面を環境で評価して、行動ａtに対する報酬ｒt+1を定めるサブルーチンである。
【０１３４】
制御部２１は、操作シナリオＤＢ５５から一つの操作シナリオを取得する（ステップＳ５６１）。前述の通り、一つの操作シナリオは、操作シナリオＤＢ５５の一つのレコードに記録されている。制御部２１は、Ｎｏ．１から順番に操作シナリオを取得しても、ランダムに操作シナリオを取得しても良い。制御部２１は、ユーザインターフェイス画面の評価結果を算出する際に使用する、「目線移動量」、「マウス移動量」および「クリック回数」の各変数をゼロに初期化する（ステップＳ５６２）。
【０１３５】
制御部２１は、ステップＳ５６１で取得した一つの操作シナリオから一つの操作等を取得する（ステップＳ５６３）。制御部２１は、取得した操作等が、ユーザインターフェイス画面上のアイテムを選択する操作等であるか否かを判定する（ステップＳ５６４）。
【０１３６】
ユーザインターフェイス画面上のアイテムを選択する操作等であると判定した場合（ステップＳ５６４でＹＥＳ）、制御部２１は、前回操作または視認した位置からの目線移動量を、変数「目線移動量」に加算する（ステップＳ５６５）。制御部２１は、前回操作した位置からのマウス移動量を、変数「マウス移動量」に加算する（ステップＳ５６６）。制御部２１は、変数「クリック回数」に１を加算する（ステップＳ５６７）。
【０１３７】
ユーザインターフェイス画面上のアイテムを選択する操作等ではないと判定した場合（ステップＳ５６４でＮＯ）、制御部２１は、ステップＳ５６３で取得した操作等が、ユーザインターフェイス画面上のアイテムを視認する操作等であるか否かを判定する（ステップＳ５７１）。画面上のアイテムを視認する操作等であると判定した場合（ステップＳ５７１でＹＥＳ）、制御部２１は、前回操作または視認した位置からの目線移動量を、変数「目線移動量」に加算する（ステップＳ５７２）。
【０１３８】
ユーザインターフェイス画面上のアイテムを視認する操作等ではないと判定した場合（ステップＳ５７１でＮＯ）、ステップＳ５７２の終了後、またはステップＳ５６７の終了後、制御部２１はステップＳ５６１で取得した一つの操作シナリオの処理が終了したか否かを判定する（ステップＳ５８１）。終了していないと判定した場合（ステップＳ５８１でＮＯ）、制御部２１はステップＳ５６３に戻る。
【０１３９】
操作シナリオにおいて、たとえば別のページに配置されているアイテムの選択が指示されている場合には、制御部２１はページを切り換えて指定されたアイテムを表示して選択するまでのそれぞれのステップについて、目線移動量等を算出して加算する。
【０１４０】
ステップＳ５６１で取得した一つの操作シナリオの処理が終了したと判定した場合（ステップＳ５８１でＹＥＳ）、制御部２１はたとえば（２）式を使用してユーザインターフェイス画面の点数Ｖを算出する（ステップＳ５８２）。制御部２１は、算出した点数Ｖを主記憶装置２２または補助記憶装置２３に一時的に記憶する。制御部２１は、処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ５８３）。
【０１４１】
たとえば、操作シナリオＤＢ５５に記録されている全シナリオの処理を終了した場合に、制御部２１は処理を終了すると判定する。制御部２１は、ステップＳ５６１からステップＳ５８３までの処理を所定の回数繰り返して、所定数のシナリオの処理を終了した場合に処理を終了すると判定しても良い。処理を終了しないと判定した場合（ステップＳ５８３でＮＯ）、制御部２１はステップＳ５６１に戻る。
【０１４２】
処理を終了すると判定した場合（ステップＳ５８３でＹＥＳ）、制御部２１はユーザインターフェイス画面の評価点を算出する（ステップＳ５８４）。評価点は、ステップＳ５８２で算出した点数Ｖの相加平均、相乗平均、中央値または最頻値等の代表値である。制御部２１は、たとえば（３）式または（４）式を使用して、報酬ｒt+1を算出する（ステップＳ５８５）。制御部２１は、処理を終了する。
【０１４３】
本実施の形態によると、機械学習によりユーザインターフェイス画面を改善できるプログラムを提供できる。強化学習を用いた学習モデル５１を使用することにより、ユーザに画面設定変更等の手間を掛けさせずに、ユーザの担当業務および好みに合ったユーザインターフェイス画面を表示する測定システム１０を提供できる。
【０１４４】
なお、ユーザ個人ごとに第２ユーザインターフェイス画面を生成する代わりに、複数のユーザで構成されたグループごとに第２ユーザインターフェイス画面を生成しても良い。同じ業務を分担するユーザグループごとに、適切なユーザインターフェイス画面を提供する測定システム１０を提供できる。
【０１４５】
本実施の形態によると、図１１を使用して説明した起動オプション画面６２にＮｅｗ  ＧＵＩ選択ボタン６２１を表示することにより、ユーザが選択した場合に第２ユーザインターフェイス画面を提示する測定システム１０を提供できる。たとえば、緊急で処理しなければならない検体がある場合等には、ユーザは前回と同様のユーザインターフェイス画面を使用できる。ある程度作業に余裕がある場合には、ユーザは制御部２１が新たに生成した第２ユーザインターフェイス画面を試用して、採否をフィードバックできる。
【０１４６】
図１３を使用して説明したプログラムのステップＳ５０３で第２ユーザインターフェイス画面の提示タイミングを判定することにより、第２ユーザインターフェイスをユーザに提示する頻度が高すぎて、ユーザの作業を阻害することを防止できる。
【０１４７】
図１５を使用して説明したプログラムのステップＳ５４９で合否を判定することにより、使用中のユーザインターフェイスと掛け離れた第２ユーザインターフェイスを提示することにより、ユーザを戸惑わせることを防止できる。
【０１４８】
操作シナリオＤＢ５５に、疾病の流行時期を反映させても良い。たとえば、インフルエンザが流行する時期には、インフルエンザの鑑別に使用する機能を使用する操作シナリオを増加させる。これにより、インフルエンザ流行時期に実施される可能性が高い検査に適したユーザインターフェイス画面に対して高い報酬ｒt+1を与える強化学習が行なわれる。したがって、インフルエンザ流行時期に適した第２ユーザインターフェイス画面を提供する測定システム１０を提供できる。
【０１４９】
操作シナリオＤＢ５５に、新しく導入された検査を反映させても良い。新しく開発された検査を使用する操作シナリオを増加させることにより、新しく開発された検査を使いやすいユーザインターフェイス画面を提供できる。
【０１５０】
測定システム１０の出荷時に提供されるユーザインターフェイス画面を基点にして、個々のユーザに応じた強化学習を行なうことにより、比較的短い学習時間でユーザに適したユーザインターフェイス画面を提供できる。なお、出荷時に提供されるユーザインターフェイス画面も強化学習により生成された場合には、そのユーザインターフェイス画面の生成に使用した学習モデル５１に追加学習を行なっても良い。
【０１５１】
［実施の形態２］
本実施の形態は、情報処理装置２０を内蔵する測定装置３０に関する。実施の形態１と共通する部分については、説明を省略する。図１８は、実施の形態２の測定システムの構成を説明する説明図である。情報処理装置２０は、測定装置３０と一体になっている。情報処理装置２０の上面に表示部２５が設けられている。測定部３１に、目線センサ４１およびカメラ４２が取り付けられている。
【０１５２】
本実施の形態によると、測定装置３０に情報処理装置２０を内蔵することにより、簡単に設置して使用できる測定装置３０を提供できる。サンプル投入部３３に近接して表示部２５が配置されるため、ユーザはユーザインターフェイス画面からあまり目を離さずに、サンプル容器３３１をサンプル投入部３３に投入できる。したがって、ユーザの疲労の少ない測定装置３０を提供できる。
【０１５３】
［実施の形態３］
本実施の形態は、ユーザインターフェイス画面に表示するアイテムの色等を変化させた第２ユーザインターフェイス画面を生成できる測定システム１０に関する。実施の形態１と共通する部分は説明を省略する。本実施の形態では、検体受付画面６４、検体登録画面６５およびシステムステータス画面６６を例にして説明する。
【０１５４】
図１９は、実施の形態３の行動ＤＢ５７のレコードレイアウトを説明する説明図である。図１９に示す行動ＤＢ５７のレコードレイアウトは、図５を使用して説明した実施の形態１のレコードレイアウトの構成と同一であるため説明を省略し、行動ＤＢ５７に記載された行動の例を説明する。
【０１５５】
たとえば、１行目の行動ａ1は、行動対象のアイテムの色を所定の通常色にする行動を意味する。２行目の行動ａ2は、行動対象のアイテムの色を所定の強調色にする行動を意味する。３行目の行動ａ3は、行動対象のアイテムを大きくする行動を意味する。４行目の行動ａ4は、行動対象のアイテムを小さくする行動を意味する。なお、行動ＤＢ５７には、アイテムの配色を通常色および強調色以外の配色に変更するレコードが記録されていても良い。
【０１５６】
５行目の行動ａ5から、８行目の行動ａ8までは、行動対象のアイテムを上下左右に所定距離動かす行動を意味する。９行目の行動ａ9は、行動対象のアイテムの表示と非表示とを切り替える行動を意味する。１０行目の行動ａ10は、行動対象のアイテムのスタイルを、事前に定められた別のスタイルに切り替える行動を意味する。なお。一つのアイテム等に対して複数のスタイルが事前に定められていてもよい。
【０１５７】
本実施の形態においては、行動対象のアイテムはたとえばランダムに選択される。行動対象のアイテムは、アイテムに付与されたＩＤ順等、任意の順番で選択されても良い。
【０１５８】
図２０は、検体受付画面６４の例を説明する説明図である。検体受付画面６４は、図２または図１０を使用して説明したメインメニュー画面６１において、検体受付ボタン６１０３の選択を受け付けた場合に遷移するユーザインターフェイス画面である。
【０１５９】
検体受付画面６４は、メインメニューボタン６３１、測定結果一覧ボタン６４２、検体登録ボタン６４３、次ページボタン６４４および検体一覧欄６４５を含む。メインメニューボタン６３１の選択を受け付けた場合、制御部２１は、表示部２５に表示する画面をメインメニュー画面６１に遷移させる。測定結果一覧ボタン６４２の選択を受け付けた場合、制御部２１は、表示部２５に表示する画面を測定結果画面６７（図２７参照）に遷移させる。検体登録ボタン６４３の選択を受け付けた場合、制御部２１は、表示部２５に表示する画面を検体登録画面６５（図２２参照）に遷移させる。次ページボタン６４４の選択を受け付けた場合、制御部２１は、表示部２５に表示する画面を次ページに遷移させる。
【０１６０】
検体一覧欄６４５には、サンプル投入部３３に投入された検体が一覧形式で測定されている。検体一覧欄６４５には、左から順にＮｏ．列、種別列、検体ＩＤ列、測定終了予定日時列、架設ラック列および測定項目列が表示されている。
【０１６１】
図２１は、学習モデル５１により生成された検体受付画面６４の例を説明する説明図である。使用頻度の高い検体登録ボタン６４３が左下に移動して、大きなサイズになっている。検体一覧欄６４５は、左端にユーザによる選択を受け付ける選択列が表示されると共に、行単位で強調表示されるスタイルに切り替えられている。
【０１６２】
図２２は、検体登録画面６５の例を説明する説明図である。検体登録画面６５は、図２０または図２１を使用して説明した検体受付画面６４において、検体登録ボタン６４３の選択を受け付けた場合に遷移するユーザインターフェイス画面である。ユーザは、検体登録画面６５を使用して、検体を測定する測定項目を入力できる。図２２Ａは、検体登録画面６５の１ページ目を、図２２Ｂは検体登録画面６５の２ページ目をそれぞれ示す。
【０１６３】
検体登録画面６５は、検体ＩＤ欄６５１、登録ボタン６５２、ページ欄６５３、サンプル種別欄６５４、項目選択欄６５５を含む。ユーザが検体ＩＤ欄６５１、サンプル種別欄６５４および項目選択欄６５５をそれぞれ操作した後に登録ボタン６５２を選択した場合、制御部２１は入力された検体を登録して、検体受付画面６４に戻る。検体受付画面６４の検体一覧欄６４５に、検体登録画面６５から登録された検体が反映される。
【０１６４】
図２３は、学習モデル５１により生成された検体登録画面６５の例を説明する説明図である。図２３Ａは、学習モデル５１により生成された検体登録画面６５の１ページ目を、図２３Ｂは学習モデル５１により生成された検体登録画面６５の２ページ目をそれぞれ示す。
【０１６５】
サンプル種別欄６５４が、マトリクス状にボタンを配置するスタイルから、縦一列にボタンを配置するスタイルに変更されている。２ページ目のサンプル種別欄６５４は、非表示に変更されている。使用頻度の高い登録ボタン６５２が、左下に移動している。
【０１６６】
図２４は、システムステータス画面６６の例を説明する説明図である。システムステータス画面６６は、図２または図１０を使用して説明したメインメニュー画面６１において、システムステータスボタン６１０２の選択を受け付けた場合に遷移する画面である。システムステータス画面６６は、試薬保冷部３２に保存された試薬の残量等の、測定装置３０の状態を表示する画面である。図２４Ａは、システムステータス画面６６の１ページ目を、図２４Ｂはシステムステータス画面６６の２ページ目をそれぞれ示す。
【０１６７】
システムステータス画面６６は、試薬交換ボタン６６１、警告解除ボタン６６２、試薬一覧欄６６３、警告欄６６４、状態一覧欄６６５、次ページボタン６４４、前ページボタン６４６、メインメニューボタン６３１、および、検体登録ボタン６４３を含む。試薬交換ボタン６６１は、ユーザが試薬保冷部３２に保存された試薬を交換する場合に選択するボタンである。試薬交換ボタン６６１の選択を受け付けた場合、制御部２１は試薬保冷部３２の扉を開ける等の操作を行ない、ユーザが試薬を交換できるようにする。
【０１６８】
警告解除ボタン６６２の選択を受け付けた場合、制御部２１は警告欄６６４に表示されている警告を解除する。次ページボタン６４４の選択を受け付けた場合、制御部２１は、表示部２５に表示する画面を次ページに遷移させる。前ページボタン６４６の選択を受け付けた場合、制御部２１は、表示部２５に表示する画面を前ページに遷移させる。
【０１６９】
試薬一覧欄６６３には、試薬保冷部３２に保存された試薬の試薬名、残量、ロット、シリアル番号（Ｓ／Ｎ：Serial Number）および有効期限が表形式で表示されている。警告欄６６４には、たとえば試薬の残量が少ない、有効期限切れが近い等の、試薬に関する警告が表示されている。状態一覧欄６６５には、測定装置３０の各部位の温度等、測定装置３０の状態が表形式で表示されている。
【０１７０】
メインメニューボタン６３１の選択を受け付けた場合、制御部２１は表示部２５の表示をメインメニュー画面６１に遷移させる。検体登録ボタン６４３の選択を受け付けた場合、制御部２１は表示部２５の表示を検体登録画面６５に遷移させる。
【０１７１】
図２５は、学習モデル５１により生成されたシステムステータス画面６６の例を説明する説明図である。図２５Ａは、学習モデル５１により生成されたシステムステータス画面６６の１ページ目を、図２５Ｂは学習モデル５１により生成されたシステムステータス画面６６の２ページ目をそれぞれ示す。
【０１７２】
試薬一覧欄６６３が、各試薬の行に警告および警告解除ボタン６６２を有するスタイルに変更されている。警告欄６６４は、非表示になっている。メインメニューボタン６３１が、画面上部に移動し、大きくなっている。検体登録ボタン６４３が画面上部に移動し、大きくなっている。また、検体登録ボタン６４３が各ページに表示されている。次ページボタン６４４および前ページボタン６４６は、画面の右下に移動している。
【０１７３】
本実施の形態によると、機械学習によるユーザインターフェイス画面の変更自由度が高い測定システム１０を提供できる。
【０１７４】
［実施の形態４］
本実施の形態は、ユーザインターフェイス画面に表示される表形式の項目の表示を変化させた第２ユーザインターフェイス画面を生成できる測定システム１０に関する。実施の形態３と共通する部分は説明を省略する。本実施の形態では、測定結果画面６７を例にして説明する。
【０１７５】
図２６は、実施の形態４の行動ＤＢ５７のレコードレイアウトを説明する説明図である。
図２６に示す行動ＤＢ５７のレコードレイアウトは、図５を使用して説明した実施の形態１のレコードレイアウトの構成と同一であるため説明を省略し、行動ＤＢ５７に記載された行動の例を説明する。
【０１７６】
本実施の形態においては、行動対象は表の中からランダムに、または、所定のルールに基づいて選択された１つのセルである。
【０１７７】
たとえば、１行目の行動ａ1は、行動対象のセルの色を所定の通常色にする行動を意味する。２行目の行動ａ2は、行動対象のセルの色を所定の強調色にする行動を意味する。３行目の行動ａ3は、行動対象のセルが含まれる行を上に移動する行動を意味する。４行目の行動ａ4は、行動対象のセルが含まれる行を下に移動する行動を意味する。
【０１７８】
５行目の行動ａ5は、行動対象のセルが含まれる列を右に移動する行動を意味する。６行目の行動ａ6は、行動対象のセルが含まれる列を左に移動する行動を意味する。７行目の行動ａ7は、行動対象のセルが含まれる列の表示と非表示とを切り替える行動を意味する。
【０１７９】
図２７は、測定結果画面６７の例を説明する説明図である。測定結果画面６７は、図２または図１０を使用して説明したメインメニュー画面６１等において、測定結果ボタン６１０７の選択を受け付けた場合に遷移する画面である。図２０または図２１を使用して説明した検体受付画面６４において、測定結果一覧ボタン６４２の選択を受け付けた場合にも、制御部２１は、測定結果画面６７に遷移する。
【０１８０】
測定結果画面６７は、測定結果一覧欄６７１、メインメニューボタン６３１、検体登録ボタン６４３、ページ欄６５３、次ページボタン６４４および前ページボタン６４６を含む。測定結果一覧欄６７１には、測定結果が一覧形式で測定されている。測定結果一覧欄６７１には、左から順にＮｏ．列、種別列、検体ＩＤ列、測定終了日時列、測定項目列および結果列が表示されている。
【０１８１】
メインメニューボタン６３１の選択を受け付けた場合、制御部２１は表示部２５の表示をメインメニュー画面６１に遷移させる。検体登録ボタン６４３の選択を受け付けた場合、制御部２１は表示部２５の表示を検体登録画面６５に遷移させる。次ページボタン６４４の選択を受け付けた場合、制御部２１は、表示部２５に表示する画面を次ページに遷移させる。前ページボタン６４６の選択を受け付けた場合、制御部２１は、表示部２５に表示する画面を前ページに遷移させる。
【０１８２】
図２８は、学習モデル５１により生成された測定結果画面６７の例を説明する説明図である。図２８Ａは、学習モデル５１により生成された測定結果画面６７の１ページ目を、図２５Ｂは学習モデル５１により生成された測定結果画面６７の２ページ目をそれぞれ示す。
【０１８３】
測定結果一覧欄６７１の左端に設けられた選択列が非表示から表示に変更されている。測定終了日時列の位置が、中央から右端に変更されている。測定結果のソート基準が変更され、測定項目が多い「＊＊＊＊＊＊Ｃ」が再上列に表示されている。「＊＊＊＊＊＊Ｃ」の行の測定項目列および測定終了日時列が、強調表示に変更されている。
【０１８４】
本実施の形態によると、機械学習により、ユーザインターフェイス画面中の表形式で表示する項目の変更自由度が高い測定システム１０を提供できる。
【０１８５】
［実施の形態５］
本実施の形態は、十分な強化学習が完了した学習モデル５１を使用して、リアルタイムで新しいユーザインターフェイス画面を提示する測定システム１０に関する。実施の形態１と共通する部分については、説明を省略する。
【０１８６】
本実施の形態の学習モデル５１に含まれるニューラルネットワークモデル５３は、現在の状態ｓtが入力された場合に、選択し得るそれぞれの行動ａに対して適切な行動価値Ｑ（ｓt，ａ）を出力する。
【０１８７】
図２９は、実施の形態５のプログラムの処理の流れを示すフローチャートである。制御部２１は、測定システム１０を使用するユーザの認証を行なう（ステップＳ６１１）。制御部２１は、現在の状態ｓtを取得する（ステップＳ６１２）。状態ｓtは前回使用したユーザインターフェイス画面、ならびに、測定システム１０の使用状況を記録した装置ログ、ユーザが触れる可能性のある他の機種に関する情報、および、現在日時等を含む。
【０１８８】
制御部は、ステップＳ６１１で認証したユーザ、および、ユーザによる操作に基づいて表示しようとする画面名に基づいて、学習モデル５１を選択する（ステップＳ６１３）。制御部２１は、ステップＳ６１２で取得した状態ｓtを、ステップＳ６１３で取得した学習モデル５１に含まれるニューラルネットワークモデル５３の入力層５３１に入力し、出力層５３３からそれぞれの行動ａに対する行動価値Ｑ（ｓt，ａ）を取得する（ステップＳ６１４）。
【０１８９】
制御部２１は、最も行動価値Ｑが高い行動ａtを選択する（ステップＳ６１５）。制御部２１は、行動ａtに基づいて、前回使用したユーザインターフェイス画面を修正する（ステップＳ６１６）。制御部２１は、表示部２５に修正後のユーザインターフェイス画面を表示して、ユーザによる操作を受け付ける（ステップＳ６１７）。
【０１９０】
制御部２１は、装置ログＤＢ５９にユーザによる操作状況を記録する（ステップＳ６１８）。制御部２１は、処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ６１９）。たとえば、ユーザから操作を終了する旨の入力を受け付けた場合、制御部２１は処理を終了すると判定する。
【０１９１】
処理を終了しないと判定した場合（ステップＳ６１９でＮＯ）、制御部さはステップＳ６１２に戻る。処理を終了すると判定した場合（ステップＳ６１９でＹＥＳ）、制御部２１は処理を終了する。
【０１９２】
本実施の形態によると、最も行動価値Ｑ（ｓt，ａ）の高い行動ａに基づいてユーザインターフェイス画面を修正することにより、状況に応じた適切なユーザインターフェイス画面をリアルタイムで生成できる。
【０１９３】
学習済のニューラルネットワークモデル５３を使用するのみであるので、制御部２１に対して大きな負荷をかけずに、ユーザインターフェイス画面を改良する測定システム１０を提供できる。
【０１９４】
なお、提示したユーザインターフェイス画面に対するユーザ操作等をログＤＢ５９に記録することにより、再学習または追加学習用のデータを収集できる。たとえば、カメラ４２により撮影した画像に基づいて、ユーザが提示されるユーザインターフェイス画面に満足していないことが検出された場合には、再度強化学習を行なうことにより、学習モデル５１を更新しても良い。
【０１９５】
［実施の形態６］
図３０は、実施の形態６の測定システム１０の機能ブロック図である。図３０の右側は、第２ユーザインターフェイスを生成する情報処理装置２０の機能ブロック図を示す。図３０の左側は、生成された第２ユーザインターフェイスを使用する測定装置３０の機能ブロック図を示す。
【０１９６】
情報処理装置２０は、実施の形態１で説明したように測定装置３０と別体であっても、実施の形態２で説明したように測定装置３０に内蔵されていても良い。図３０の左側のブロックは、測定装置３０とは独立して設けられたサーバコンピュータ等であっても良い。
【０１９７】
第２ユーザインターフェイスを生成する際に使用する部分について説明する。情報処理装置２０は、第１取得部７１と、生成部７２と、評価部７３と、記憶部７４とを備える。第１取得部７１は、サンプルの測定に使用する測定装置３０を操作する第１ユーザインターフェイス画面を取得する。
【０１９８】
生成部７２は、第１取得部７１が取得した第１ユーザインターフェイス画面に基づいて強化学習により第２ユーザインターフェイス画面を生成する。評価部７３は、生成部７２が生成した第２ユーザインターフェイス画面と、第１ユーザインターフェイス画面との差異を評価する。記憶部７４は、評価部７３が評価した差異が所定の範囲である場合に、第２ユーザインターフェイス画面を記憶する。
【０１９９】
生成された第２ユーザインターフェイスを使用する部分について説明する。測定装置３０は、第２取得部７６と、表示部７７と、受付部７８とを備える。第２取得部７６は、強化学習により生成された第２ユーザインターフェイス画面を取得する。
【０２００】
表示部７７は、以前に使用された第１ユーザインターフェイス画面の代わりに第２ユーザインターフェイス画面を表示する。受付部７８は第２ユーザインターフェイス画面の採否を受け付ける。受付部７８が第２ユーザインターフェイス画面を採用しない旨を受け付けた場合、表示部７７は第１ユーザインターフェイス画面を表示する。
【０２０１】
［実施の形態７］
本実施の形態は、汎用のコンピュータ９０とプログラム９７とを組み合わせて動作させることにより、本実施の形態の測定システム１０を実現する形態に関する。図３１は、実施の形態７の測定システム１０の構成を示す説明図である。実施の形態１と共通する部分については、説明を省略する。
【０２０２】
本実施の形態の測定システム１０は、コンピュータ９０と、測定装置３０とを含む。コンピュータ９０は、制御部２１、主記憶装置２２、補助記憶装置２３、通信部２４、表示部２５、入力部２６、測定装置Ｉ／Ｆ２７、センサＩ／Ｄ２８、読取部２９、およびバスを備える。コンピュータ９０は、汎用のパーソナルコンピュータ、タブレットまたはサーバコンピュータ等の情報機器である。測定装置３０は、測定部３１、試薬保冷部３２およびサンプル投入部３３を備える。
【０２０３】
プログラム９７は、可搬型記録媒体９６に記録されている。制御部２１は、読取部２９を介してプログラム９７を読み込み、補助記憶装置２３に保存する。また制御部２１は、コンピュータ９０内に実装されたフラッシュメモリ等の半導体メモリ９８に記憶されたプログラム９７を読出しても良い。さらに、制御部２１は、通信部２４および図示しないネットワークを介して接続される図示しない他のサーバコンピュータからプログラム９７をダウンロードして補助記憶装置２３に保存しても良い。
【０２０４】
プログラム９７は、コンピュータ９０の制御プログラムとしてインストールされ、主記憶装置２２にロードして実行される。これにより、コンピュータ９０と測定装置３０とは、上述した測定システム１０として機能する。
【０２０５】
各実施例で記載されている技術的特徴（構成要件）はお互いに組合せ可能であり、組み合わせすることにより、新しい技術的特徴を形成することができる。
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものでは無いと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味では無く、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【０２０６】
１０    測定システム
２０    情報処理装置
２１    制御部
２２    主記憶装置
２３    補助記憶装置
２４    通信部
２５    表示部
２６    入力部
２７    測定装置Ｉ／Ｆ
２８    センサＩ／Ｆ
２９    読取部
３０    測定装置
３１    測定部
３２    試薬保冷部
３２１  試薬容器
３３    サンプル投入部
３３１  サンプル容器
４１    目線センサ
４２    カメラ
５１    学習モデル
５１１  第１ユーザ学習モデル
５１２  第２ユーザ学習モデル
５３    ニューラルネットワークモデル
５３１  入力層
５３２  中間層
５３３  出力層
５５    操作シナリオＤＢ
５６    他機種情報ＤＢ
５７    行動ＤＢ
５８    第２ＵＩＤＢ
５９    装置ログＤＢ
６１    メインメニュー画面
６１０１  ユーザ情報ボタン
６１０２  システムステータスボタン
６１０３  検体受付ボタン
６１０４  エンド処理ボタン
６１０５  メンテナンスボタン
６１０６  終了ボタン
６１０７  測定結果ボタン
６１０８  測定開始ボタン
６１０９  一時停止ボタン
６１１０  緊急停止ボタン
６１１１  採用ボタン
６１１２  不採用ボタン
６１９９  配置枠
６２    起動オプション画面
６２１  Ｎｅｗ  ＧＵＩ選択ボタン
６３    ユーザ情報登録画面
６３１  メインメニューボタン
６４    検体受付画面
６４２  測定結果一覧ボタン
６４３  検体登録ボタン
６４４  次ページボタン
６４５  検体一覧欄
６４６  前ページボタン
６５    検体登録画面
６５１  検体ＩＤ欄
６５２  登録ボタン
６５３  ページ欄
６５４  サンプル種別欄
６５５  項目選択欄
６６    システムステータス画面
６６１  試薬交換ボタン
６６２  警告解除ボタン
６６３  試薬一覧欄
６６４  警告欄
６６５  状態一覧欄
６７    測定結果画面
６７１  測定結果一覧欄
７１    第１取得部（取得部）
７２    生成部
７３    評価部
７４    記憶部
７６    第２取得部（取得部）
７７    表示部
７８    受付部
９０    コンピュータ
９６    可搬型記録媒体
９７    プログラム
９８    半導体メモリ
【図１】
2020204974.tif 000005
【図２】
2020204974.tif 000006
【図３】
2020204974.tif 000007
【図４】
2020204974.tif 000008
【図５】
2020204974.tif 000009
【図６】
2020204974.tif 000010
【図７】
2020204974.tif 000011
【図８】
2020204974.tif 000012
【図９】
2020204974.tif 000013
【図１０】
2020204974.tif 000014
【図１１】
2020204974.tif 000015
【図１２】
2020204974.tif 000016
【図１３】
2020204974.tif 000017
【図１４】
2020204974.tif 000018
【図１５】
2020204974.tif 000019
【図１６】
2020204974.tif 000020
【図１７】
2020204974.tif 000021
【図１８】
2020204974.tif 000022
【図１９】
2020204974.tif 000023
【図２０】
2020204974.tif 000024
【図２１】
2020204974.tif 000025
【図２２】
2020204974.tif 000026
【図２３】
2020204974.tif 000027
【図２４】
2020204974.tif 000028
【図２５】
2020204974.tif 000029
【図２６】
2020204974.tif 000030
【図２７】
2020204974.tif 000031
【図２８】
2020204974.tif 000032
【図２９】
2020204974.tif 000033
【図３０】
2020204974.tif 000034
【図３１】
2020204974.tif 000035