(57)【要約】【課題】入力履歴を適切な範囲で共有することにより、有効性の高い入力候補を提示可能な情報処理装置および情報処理方法を提供する。【解決手段】  入力コンポーネントに対する入力情報を取得する入力情報取得部と、取得した入力情報を記憶する入力情報記憶部と、入力コンポーネント同士の属性類似度を演算する属性類似度演算部と、演算された属性類似度に基づき入力候補を生成する入力候補生成部とを備える。【選択図】  図１
2010176523.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザからの入力情報の入力を受け付ける複数の入力コンポーネントにそれぞれ入力された入力情報を取得する入力情報取得手段と、
前記入力情報取得手段により取得された入力情報を、前記入力コンポーネントごとに区別して格納する入力情報格納手段と、
一の入力コンポーネントに対する入力情報の入力に際して、前記一の入力コンポーネントに対して入力された入力情報、および前記複数の入力コンポートネントのうち、前記一の入力コンポーネントに類似する他の入力コンポーネントに対して入力された入力情報を、前記入力情報格納手段から抽出する入力候補抽出手段と、
前記入力候補抽出手段により抽出された入力情報を、前記一の入力コンポーネントに対する入力候補とする入力候補生成手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記複数の入力コンポーネントに入力された入力情報に基づいて、前記複数の入力コンポーネントのそれぞれにおける、前記一の入力コンポーネントとの属性類似度を演算する属性類似度演算手段をさらに備え、
前記入力候補抽出手段は、複数の入力コンポーネントに対応付けられている入力情報を、前記属性類似度演算手段により演算された属性類似度に応じて抽出することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記属性類似度演算手段は、前記一の入力コンポーネントおよび他の入力コンポーネントに入力された入力情報のうち重複した入力情報の重複種類数と、前記一の入力コンポーネントおよび前記他の入力コンポーネントに入力された入力情報の総種類数とに基づいて、前記任意の２つの入力コンポーネントの属性類似度を演算することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記属性類似度演算手段は、前記一の入力コンポーネントに入力された入力情報からなる入力ベクトル、および前記他の入力コンポーネントの入力情報からなる入力ベクトルとの内積値を属性類似度としてそれぞれ演算することを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記入力情報格納手段は、
それぞれの入力コンポートネントを示す識別子と、当該入力コンポートネントに入力された入力情報を他の入力コンポートネントに対する入力候補とすることを許可する履歴公開属性とを、入力情報とともに記憶し、
前記入力候補抽出手段は、
前記履歴公開属性に従って、入力情報の抽出の可否を判断する
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記入力情報格納手段は、
それぞれの入力コンポーネントを示す識別子と、当該入力コンポーネントに対する入力候補を抽出する際に、当該入力コンポーネントとは別の入力コンポーネントの入力情報を利用することを許可する履歴利用属性とを、入力情報とともに記憶し、
前記入力候補抽出手段は、
前記履歴利用属性に従って、入力情報の抽出の際、当該入力コンポーネントとは別の入力コンポーネントの入力情報を利用するかの可否を判断することを特徴とする請求項１から５のいずれかの一項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記入力情報格納手段は、さらに入力情報の入力された時刻を示す時刻情報が対応付けて記憶することを特徴とする請求項１から６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
入力コンポーネントに対して入力操作を行うユーザを識別する識別手段をさらに備え、
前記入力情報格納手段は、ユーザおよび入力コンポーネントごとに区別して、入力情報を格納することを特徴とする請求項１から７のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
ユーザからの入力情報の入力を受け付ける複数の入力コンポーネントにそれぞれ入力された入力情報を取得する入力情報取得ステップと、
前記入力情報取得ステップにより取得された入力情報を、前記入力コンポーネントごとに区別して入力情報格納手段に格納する入力情報格納ステップと、
複数の入力コンポーネントのうち、一の入力コンポーネントに対するユーザからの入力操作を検出する入力操作検出ステップと、
一の入力コンポーネントに対する入力情報の入力に際して、前記一の入力コンポーネントに対して入力された入力情報、および前記複数の入力コンポートネントのうち、前記一の入力コンポーネントに類似する他の入力コンポーネントに対して入力された入力情報を、前記入力情報格納手段から抽出する入力候補抽出ステップと、
前記入力候補抽出ステップにより抽出された入力情報を、前記一の入力コンポーネントに対する入力候補とする入力候補生成ステップと
を備えることを特徴とする情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置及び情報処理方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータ等の情報処理装置においてユーザからの検索文字などの情報入力を受け付ける情報処理装置のうち、情報を受け入れる複数の入力コンポーネント（例えば、ブラウザに設定されているテキストボックス）を有する情報処理装置がある。このような情報処理装置において、入力コンポーネントに対しユーザが複数回に渡り同じ情報を入力する場合、情報入力を効率化する機能として、ユーザが前記入力コンポーネントに入力した過去の入力情報を基に、入力補完を行う情報処理装置が存在している。例えば、過去に入力された入力情報を入力候補の一覧として表示し、ユーザに選択可能にさせる情報処理装置が知られている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−６３１５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記従来の装置では、通常複数の入力コンポーネント間で入力情報の履歴（以下、入力履歴という）が共有されない、または全ての入力コンポーネントで同一の入力履歴が共有されており、様々な不都合が生じている。ここで、全ての入力コンポーネントで同一の入力履歴が共有される装置を考える。複数の入力コンポーネントにおいて、各入力コンポーネントに入力される入力情報は、その属性が類似している場合もあれば、全く異なる場合もある。入力情報の属性とは、例えば、「地名に関する」、「書籍名に関する」、「メールアドレス」などである。全ての入力コンポーネントで同一の入力履歴を共有した場合、入力補完は実現するものの、その有効性は低いと考えられる。
【０００５】
そこで、本発明は、上記問題点を解決するために、複数の入力コンポーネントを、入力履歴を共有すべき適切なグループとして自動的にグルーピングし、そのグループ内でのみ入力履歴を共有することにより、従来の装置より有効性の高い入力補完機能を有する情報処理装置及び方法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】
上述の課題を解決するために、本発明の情報処理装置は、ユーザからの入力情報の入力を受け付ける複数の入力コンポーネントにそれぞれ入力された入力情報を取得する入力情報取得手段と、前記入力情報取得手段により取得された入力情報を、前記入力コンポーネントごとに区別して格納する入力情報格納手段と、一の入力コンポーネントに対する入力情報の入力に際して、前記一の入力コンポーネントに対して入力された入力情報、および前記複数の入力コンポーネントのうち、前記一の入力コンポーネントに類似する他の入力コンポーネントに対して入力された入力情報を、前記入力情報格納手段から抽出する入力候補抽出手段と、前記入力候補抽出手段により抽出された入力情報を、前記一の入力コンポーネントに対する入力候補とする入力候補生成手段とを備えている。
【０００７】
また、本発明の情報処理方法は、ユーザからの入力情報の入力を受け付ける複数の入力コンポーネントにそれぞれ入力された入力情報を取得する入力情報取得ステップと、前記入力情報取得ステップにより取得された入力情報を、前記入力コンポーネントごとに区別して入力情報格納手段に格納する入力情報格納ステップと、一の入力コンポーネントに対する入力情報の入力に際して、前記一の入力コンポーネントに対して入力された入力情報、および前記複数の入力コンポートネントのうち、前記一の入力コンポーネントに類似する他の入力コンポーネントに対して入力された入力情報を、前記入力情報格納手段から抽出する入力候補抽出ステップと、前記入力候補抽出ステップにより抽出された入力情報を、前記一の入力コンポーネントに対する入力候補とする入力候補生成ステップとを備えている。
【０００８】
この発明によれば、複数の入力コンポーネントにそれぞれ入力された入力情報を取得し、取得された入力情報を、入力コンポーネントごとに区別して格納する。そして、複数の入力コンポーネントのうち、一の入力コンポーネントに対する入力情報の入力に際して、一の入力コンポーネントに対して入力された入力情報、および複数の入力コンポーネントのうち、一の入力コンポーネント及び他の入力コンポーネントに対して入力された入力情報を抽出し、抽出された入力情報を、一の入力コンポーネントに対する入力候補とする。これにより、他の入力コンポーネントに入力された入力情報を共有することができ、入力補完の有効性の向上を図ることができる。
【０００９】
また、本発明の情報処理装置は、前記複数の入力コンポーネントに入力された入力情報に基づいて、前記複数の入力コンポーネントのそれぞれにおける、前記一の入力コンポーネントとの属性類似度を演算する属性類似度演算手段をさらに備え、前記入力候補抽出手段は、複数の入力コンポーネントに対応付けられている入力情報を、前記属性類似度演算手段により演算された属性類似度に応じて抽出することが好ましい。
【００１０】
この発明によれば、複数の入力コンポーネントに入力された入力情報に基づいて、当該複数の入力コンポーネントのそれぞれにおける、一の入力コンポーネントとの属性類似度を演算し、複数の入力コンポーネントに対応付けられている入力情報を、当該属性類似度に応じて抽出することができる。これにより、他の入力コンポーネントに入力された入力情報を共有するができるとともに、更なる入力補完の有効性の向上を図ることができる。
【００１１】
また、本発明の情報処理装置において、前記属性類似度演算手段は、前記一の入力コンポーネントおよび他の入力コンポーネントに入力された入力情報のうち重複した入力情報の重複種類数と、前記一の入力コンポーネントおよび前記他の入力コンポーネントに入力された入力情報の総種類数とに基づいて、前記任意の２つの入力コンポーネントの属性類似度を演算することが好ましい。
【００１２】
この発明によれば、一の入力コンポーネントおよび他の入力コンポーネントに入力された入力情報のうち重複した入力情報の重複種類数と、一の入力コンポーネントおよび他の入力コンポーネントに入力された入力情報の総種類数とに基づいて、任意の２つの入力コンポーネントの属性類似度を演算することができる。これにより、入力履歴数より入力履歴種類数が属性類似度に影響を及ぼすものとなり、入力履歴種類数が多い場合に、より適切な属性類似度を演算することができる。
【００１３】
また、本発明の情報処理装置において、前記属性類似度演算手段は、前記一の入力コンポーネントに入力された入力情報からなる入力ベクトル、および前記他の入力コンポーネントの入力情報からなる入力ベクトルとの内積値を属性類似度としてそれぞれ演算することが好ましい。
【００１４】
この発明によれば、一の入力コンポーネントに入力された入力情報からなる入力ベクトル、および他の入力コンポーネントの入力情報からなる入力ベクトルとの内積値を属性類似度としてそれぞれ演算することができる。これにより、入力履歴数および入力履歴種類数に基づいた属性類似度を演算することができ、より適切な属性類似度を演算することができる。
【００１５】
また、本発明の情報処理装置において、前記入力情報格納手段は、それぞれの入力コンポーネントを示す識別子と、当該入力コンポーネントに入力された入力情報を他の入力コンポーネントに対する入力候補とすることを許可する履歴公開属性とを、入力情報とともに記憶し、前記入力候補抽出手段は、前記履歴公開属性に従って、入力情報の抽出の可否を判断することが好ましい。
【００１６】
この発明によれば、それぞれの入力コンポーネントを示す識別子と、当該入力コンポーネントに入力された入力情報を他の入力コンポーネントに対する入力候補することを許可する履歴公開属性とを入力情報とともに記憶し、履歴公開属性に従って、入力情報の抽出の可否を判断することができる。これにより、入力候補とするかしないかを設定することができ、より適切な入力補完を行うことができる。例えば、入力補完に適さないパスワードなどの入力文字列を入力候補から除去することができる。
【００１７】
また、本発明の情報処理装置において、前記入力情報格納手段は、それぞれの入力コンポーネントを示す識別子と、当該入力コンポーネントに対する入力候補を抽出する際に、当該入力コンポーネントとは別の入力コンポーネントの入力情報を利用することを許可する履歴利用属性とを、入力情報とともに記憶し、前記入力候補抽出手段は、前記履歴利用属性に従って、入力情報の抽出の際、当該入力コンポーネントとは別の入力コンポーネントの入力情報を利用するかの可否を判断することが好ましい。
【００１８】
この発明によれば、それぞれの入力コンポーネントを示す識別子と、履歴利用属性とを、入力情報とともに記憶し、履歴利用属性に従って、入力情報の抽出の際、当該入力コンポーネントとは別の入力コンポーネントの入力情報を利用するかの可否を判断することで、他の入力コンポーネントの入力情報を入力候補とするかしないかを設定することができ、より適切な入力補完を行うことができる。
【００１９】
また、本発明の情報処理装置において、前記入力情報格納手段は、さらに入力情報の入力された時刻を示す時刻情報が対応付けて記憶することが好ましい。
【００２０】
これにより、時系列を意識した類似度演算を可能にすることができる。例えば、過去の入力履歴における１か月分の入力履歴を抽出対象とし、それを入力候補とすることができる。よって、適切な入力情報を入力候補とすることができる。
【００２１】
また、本発明の情報処理装置は、入力コンポーネントに対して入力操作を行うユーザを識別する識別手段をさらに備え、前記入力情報格納手段は、ユーザおよび入力コンポーネントごとに区別して、入力情報を格納することが好ましい。
【００２２】
この発明によれば、入力コンポーネントに対して入力操作を行うユーザを識別し、ユーザおよび入力コンポーネントごとに区別して、入力情報を格納することができる。これにより、ユーザごとに入力補完を行うことができ、より使用に即した入力補完を実現することができる。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、他の入力コンポーネントに入力された適切な入力情報を共有することができ、入力補完の有効性の向上を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明による情報処理装置１００の好適な一実施形態を示す機能ブロック図である。
【図２】本発明による情報処理装置１００の好適な一実施形態を示すハードブロック図である。
【図３】入力情報記憶部１１３内の好適な一実施形態を示す説明図である。
【図４】本発明による情報処理装置１００の好適な一実施形態を示す処理フロー図である。
【図５】本発明における情報処理装置１００における好適な入力補完の一例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
本実施形態に係る情報処理装置について図面を参照して説明する。なお、可能な場合には、同一の部分には同一の符号を付して、重複する説明を省略する。
【００２６】
図１は、本実施形態に係る情報処理装置１００の機能的構成を示すブロック図である。情報処理装置１００は、機能的には、制御部１０１（識別手段）、入力情報記憶部１１０（入力情報格納手段）、操作部１１１、および画面表示部１１２を備えている。制御部１０１は、さらに、入力コンポーネント、入力情報取得部１０４（入力情報取得手段）、検出部１０５（入力操作検出手段）、入力候補抽出部１０６（入力候補抽出手段）、属性類似度演算部１０７（属性類似度演算手段）、予測利用率演算部１０８、および入力候補生成部１０９（入力候補生成手段）を有する。
【００２７】
また、図２は、情報処理装置おハードウェア構成図である。情報処理装置は、物理的には、図２に示すように、ＣＰＵ１１，主記憶装置であるＲＡＭ１２及びＲＯＭ１３、ハードディスク、フラッシュメモリ等の補助記憶装置１６、入力デバイスであるキーボード及びマウス等の入力装置１４、ディスプレイ等の出力装置１５などを含むコンピュータシステムとして構成されている。図１において説明した各機能は、図２に示すＣＰＵ１１、ＲＡＭ１２等のハードウェア上に所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ１１の制御のもとで入力装置１４、出力装置１５を動作させるとともに、ＲＡＭ１２や補助記憶装置１６におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。
【００２８】
情報処理装置１００は、例えばパーソナルコンピュータ、携帯端末装置等により構成される。以下、図１を用いて、各機能要素について詳細に説明する。
【００２９】
操作部１１１は、キーボード、テンキーなどのユーザからの入力を受け付ける部分である。
【００３０】
また、画面表示部１１２は、制御部１０１により処理された結果を表示する部分であり、例えば、ディスプレイである。
【００３１】
入力情報記憶部１１３は、操作部１１１において受け付けられた入力情報を記憶する部分である。この入力情報記憶部１１３に記憶されている入力情報に基づいて制御部１０１において入力コンポーネントの属性類似度等が演算され、適切な入力候補が抽出され、生成される。
【００３２】
例えば、入力情報記憶部１１３は、各種情報を記憶しており、少なくとも各入力コンポーネントの識別子と入力された入力情報の履歴（入力履歴）を記憶している。さらに加えて、入力コンポーネントの履歴公開属性、他の入力コンポーネントの利用の可否を示す履歴利用属性、当該入力情報が入力された時刻情報、入力コンポーネントが属するアプリケーションのアプリケーション識別子、およびユーザ識別子を保持していてもよい。図３は、その具体例である。なお、図３では上述の情報のうち、履歴公開属性、時刻情報、アプリケーション識別子を記憶していることを示している。
【００３３】
図３（ａ）は、操作部１１１において受け付けられた入力情報である入力文字を、そのＩＤ（VALUE ID）と対応付けて記憶する管理テーブルを示す説明図である。図３（ａ）に示すとおり、例えば、VALUE ID：１には、その入力情報である“SINZYUKU”が対応付けて記憶されている。なお、図示していないが、さらにユーザ識別のためのユーザ情報（すなわちユーザＩＤ）と対応付けて記憶するようにしても良い。
【００３４】
図３（ｂ）は、入力コンポーネントのＩＤであるCOMPONET IDと、アプリケーションのＩＤであるAPPLIID、および公開属性を示すDOMAINを対応付けて記憶する管理テーブルを示す。例えば、DOMAIN欄には、“public”、“private”、“protected”が記述されている。ここでは、APPLIID：１、COMPONET ID：１のものは“public”、すなわち全ての入力コンポーネントに対する公開性を有していることを示している。同様に、“private”は、パスワードのような入力情報を示すものであり、同一入力コンポーネントのみに公開しており、一般的な他の入力コンポーネントに対する公開性は有していないことを示す。また。“protected”は、同じアプリケーション以外には公開性を有さないようにしたことを示す情報であり、逆に同じアプリケーションであれば、公開性を有するものを示す。すなわち、該入力コンポーネントが属するアプリケーションが保持する全ての入力コンポーネントに公開することを示す。なお、公開性に関しては、同一ユーザのみ公開する、他のユーザに対しても公開するなど、ユーザによっては公開の可否を変えるようなパラメータをもっていてもよい。また、入力履歴を表示させない、というパラメータも当然に考えうる。
【００３５】
また、利用属性についても上述と同様に、（１）全ての入力コンポーネントに対して利用、（２）他の入力コンポーネントは利用しない、（３）同じアプリケーションに属する入力コンポーネントのみ利用、（４）利用しない、が考えられる。
【００３６】
図３（ｃ）は、APPLI IDとアプリケーションとを対応付けて記憶している管理テーブルと示す。
【００３７】
図４（ｄ）は、ログ情報を記憶する管理テーブルである。具体的には、LOGIDに対応付けて、COMPONET ID、VALUE ID、USE LOG、TIME（アクセス時刻）を記憶する管理テーブルである。ここで“USE LOG”は、VALUEIDで示される入力情報が入力候補から選択されたものであるか、否かを示すものであり、入力候補生成の際に重み付け係数として用いられるものである。
【００３８】
引き続いて、図１の情報処理装置１００の機能ブロックについて説明する。制御部１０１における入力コンポーネント１０３は、ブラウザにおけるテキストボックスに入力された文字を受け付ける部分である。例えば、ブラウザによりアクセスされたＷｅｂサイトが検索サイトである場合、検索文字列の入力を受け付ける部分である。この入力コンポーネント１０３は、ブラウザによりアクセスされたＷｅｂサイトが、鉄道などにおける乗換え案内サイトである場合には、乗車駅、降車駅の少なくとも２つの文字入力領域を構成するものであり、同様にさらに複数の入力領域を構成するようにしても良い。なお、入力コンポーネントは文字列の入力を受け付けるテキストボックスに限定するものではなく、リストボックス、コンボボックス、チェックボックスまたはラジオボックスなどのものにも適用可能である。
【００３９】
入力情報取得部１０４は、入力コンポーネント１０３において受け付けられた入力情報を取得する部分である。この入力情報取得部１０４は、取得した入力情報を入力情報記憶部１１３に出力し、図３（ａ）に示される管理テーブルに記憶させる。なお、入力情報取得部１０４は、ユーザ識別をするためのユーザ情報を合わせて取得することができ、取得した入力情報記憶部１１３に記憶させることができる。このユーザ情報は、ＰＣなどにおける基本ＯＳにログインするためのユーザＩＤ等である。なお、このユーザ情報は制御部１０１内における図示しない識別手段により記憶・管理されている。
【００４０】
検出部１０５は、ユーザにより操作部１１１が操作され、入力コンポーネント１０３への入力操作が受け付けられることを検出する部分である。例えば、ユーザはマウスなどを操作することにより、あるテキストボックスなどの文字入力領域に入力フォーカスが移ったことを検出する部分である。なお、この検出部１０５は、テキストボックスに対して本発明を適用する場合には必要であるが、例えばラジオボックスを適用しようとした場合には必ずしも必要とはならない構成である。
【００４１】
入力候補抽出部１０６は、検出部１０５により入力情報の入力操作が検出されると、入力候補を抽出する部分である。すなわち、入力候補抽出部１０６は、属性類似度演算部１０７により演算された結果に基づいて、複数ある入力コンポーネント１０３から一または複数の入力コンポーネントを抽出する。すなわち、類似度が最も高い入力コンポーネントを一つ選択しても良いし、類似度に応じて複数の入力コンポーネントを選択するようにしても良い。
【００４２】
そして、入力候補抽出部１０６は、ここで抽出された入力コンポーネントに入力された全てまたは所定の入力情報を管理テーブル（図３（ｄ）参照）から抽出する。なお、ここでは、同一ユーザによる入力履歴に加えて、他のユーザによる入力履歴を含めて、入力候補を抽出するようにしているが、これに限るものではない。また、時刻情報（年月日を示す情報を含む）を用いて管理している場合には、入力候補として抽出する対象をその時刻情報に従って制限しても良い。例えば、過去１か月分の入力履歴を抽出の対象にするようにしても良い。
【００４３】
すなわち、入力候補抽出部１０６は、ユーザ情報ごとに抽出する入力情報を変えるようにしてもよく、同一ユーザにより入力コンポーネントに入力された入力情報（入力履歴）から抽出するようにしても良い。これにより、ユーザごとに入力した入力情報に即した入力候補を抽出することができる。
【００４４】
属性類似度演算部１０７は、複数ある入力コンポーネント１０３のうち、一の入力コンポーネント１０３ｘと、それ以外の他の入力コンポーネント１０３ｙとの、それぞれに入力された入力情報の類似の度合いを演算する部分である。すなわち、属性類似度演算部１０７は、ある入力コンポーネント１０３ｘに対する入力候補を演算する必要が生じた場合（例えば、検出部１０５が入力操作を検出した際）、まず、属性類似度演算部１０７が、前述入力コンポーネント１０３ｘと情報処理装置１００が扱う全ての入力コンポーネント１０３ｙ_i（i∈{1,2, …, Q}、Q:情報処理装置１００が扱う入力コンポーネント数）との入力情報の履歴を入力情報記憶部１１３から読み出して属性類似度P_iを演算する。ここで、属性とは、各入力コンポーネント１０３に対して情報処理装置１００が予測する入力情報の属性であり、属性類似度は、上述属性の類似度を示す。すなわち、ある２つの入力コンポーネント１０３ｘ、１０３ｙの属性類似度が高いことは上述２つの入力コンポーネントに入力される情報の属性が近いことを示す。なお、属性類似度は情報処理装置１００内部で扱われる情報であり、ユーザサイドに提示されることは基本的にない。
【００４５】
属性類似度の演算方法は、ある入力コンポーネント同士の入力履歴の類似度を演算できる方法であればよい。通常効果的な演算方法は、主に２種類に分類される。１つが、入力履歴同士を集合論的に演算する方法であり、もう一つが、入力履歴を一種のベクトルと捉え、ベクトルの内積値を用いる方法である。
【００４６】
例えば、ある１つの入力コンポーネント１０３ｘに対する入力履歴H_x=｛A,B, C, A, A, C｝だとすると、入力履歴ベクトルh_x（A, B, C）=｛3, 1, 2｝となる。この場合、上述入力コンポーネント１０３ｘに対する入力履歴数は６、入力履歴種類数は３である。また、別の入力コンポーネント１０３ｙに対する入力履歴H_y=｛A,B, B｝だとすると、入力履歴ベクトルh_y（A, B, C）={1, 2, 0}となる。前述別の入力コンポーネント１０３ｙに対する入力履歴数は３、入力履歴種類数は２となる。ここで、入力コンポーネント１０３ｘと入力コンポーネント１０３ｙとの属性類似度P_xyを演算する。集合論的に演算すれば、下記式（１）のとおり
P_xy = |H_x ∩ H_y| / |H_x ∪ H_y|      …（１）
となる。この式（１）の例で演算するとP_xy = 2 / 3 となる。
【００４７】
また、ベクトルの内積として計算すれば、下記式（２）のとおり
P_xy = h_x・h_y/ |h_x| |h_y|      …（２）
となる。この式（２）の例で演算するとP_xy = (3 * 1 + 1 *1 + 2 * 0) / √((3^2 + 1^2 + 2^2) * (1^2 + 2^2 + 0^2)) = 4 / √70 となる。
【００４８】
集合論的な計算では、入力履歴数は考慮されず入力履歴種類数が属性類似度に重要な影響を及ぼす。ベクトルの内積を用いた場合、入力履歴数も考慮して属性類似度が演算される。
【００４９】
予測利用率演算部１０８は、予測利用率を演算する部分であり、入力頻度の高い入力情報を算出する部分である。すなわち、予測利用率演算部１０８は、入力コンポーネント１０３ｙの入力履歴から、入力履歴数N_y及び入力履歴の中で、ある入力情報Ｋを示す値kの出現回数M_ykを求める。上述の属性類似度、入力履歴数N_y及び出現回数M_ykを用いて、ある入力情報Ｋの値kの予測利用率E_ykを式(３)の通りに求める。
【００５０】
E_yk = P_xy* M_yk / Ny          …（３）
前述の例で演算すると、k = 1（1をＡと予め決めておく）の場合、集合論的演算を用いれば
E_yk = (2 / 3) *1 / 2 = 1 / 3          …（４）
ベクトルの内積演算を用いれば、
E_yk = (4 / √70)* 1 / 2 = 2 / √70        …（５）
となる。また、前述の演算方法で入力コンポーネント１０３ｘ自身に対する属性類似度P_xx = 1 であり、入力コンポーネント１０３ｘ自身に対する予測利用率E_xkも演算可能である。
【００５１】
入力候補生成部１０９は、入力候補抽出部１０６において抽出された入力候補を、予測利用率演算部１０８により演算された予測利用率に従って並び替え、そして、それを入力候補として生成する部分である。すなわち、入力候補生成部１０９は、入力コンポーネント１０３ｘに関して、入力コンポーネント１０３ｘ自身を含め、情報処理装置１００が扱う全ての入力コンポーネント１０３の入力履歴に対する予測利用率を演算し、その後、予測利用率を降順にソートし、予測利用率上位の入力履歴を入力コンポーネント１０３ｘの入力候補として扱うようにする。なお、入力候補生成部１０９は、入力候補をユーザに提示し、入力候補をユーザが選択することを想定しているが、最も有力な入力候補だけを確定情報として情報処理装置１００（画面表示部１１２）が提示してもよい。
【００５２】
また、入力候補生成部１０９による、入力候補生成にあたり、予測利用率のソート前に、予測利用率を入力情報の履歴（入力履歴）毎にまとめることも可能である。すなわち、同じ入力履歴をもつ入力情報の予測利用率を合算する。例えば、前述の入力履歴H_x=｛A, B, C, A, A, C｝及び入力履歴H_y=｛A, B, B｝の場合、前記入力履歴の予測利用率がそれぞれ、E_xk、E_ykだとすると入力履歴k（k∈{“A”, “B”, “C”}）の合算後予測利用率E_kは、E_k =E_xk + E_ykとなる。
【００５３】
より具体的に説明する。上述のように、予測利用率は、入力履歴（同じ単語、例えば「東京」）ごとにマージされて利用される。具体的には、二つの入力コンポーネントx, yがあり、xの入力候補を求める際、xに対するxの入力情報（入力履歴=東京）の予測利用率が0.8、xに対するyの入力情報（入力履歴=東京）の予測利用率が0.3とすると、入力情報（入力履歴=東京）の予測利用率は0.8+0.3 = 1.1となる。
【００５４】
つぎに、このように構成された情報処理装置１００の処理について説明する。図４は、情報処理装置１００の動作を示すフローチャートである。まず、属性類似度演算部１０７において、変数ｉ＝１が設定される（Ｓ１０１）。ｉは上述したとおり、一の入力コンポーネントを特定するための変数である。
【００５５】
属性類似度演算部１０７により、入力コンポーネント１０３ｘと入力コンポーネント１０３ｙｉとの属性類似度Ｐｉが演算される（Ｓ１０２）。つぎに、予測利用率演算部１０８において、値ｋ＝１が設定される（Ｓ１０３）。Ｎｉ＝入力コンポーネント１０３ｙｉの全入力履歴数が設定され、また、Ｍｉｋ＝入力コンポーネント１０３ｙｉにおける入力情報Ｋの入力履歴数が設定される（Ｓ１０４，Ｓ１０５）。そして、予測利用率演算部１０８により、入力コンポーネント１０３ｙｉにおける入力情報Ｋ（値ｋ）の予測利用率Ｅｉｋが演算される（Ｓ１０６）。すなわち、予測利用率Ｅｉｋ＝Ｐｉ＊Ｍｉｋ／Ｎｉが演算される。なお、値ｋとそれに対応する入力情報とは予め対応付けられているものとする。
【００５６】
そして、予測利用率演算部１０８において値ｋを１インクリメントし（Ｓ１０７）、ｋ＞入力コンポーネント１０３ｙｉの入力履歴種類数となったか否かが、予測利用率演算部１０８により判断される（Ｓ１０８）。ここで、Ｎｏと判断されると、Ｓ１０４に戻り、次の入力情報Ｋを示す値ｋの予測利用率が演算される。
【００５７】
つぎに、属性類似度演算部１０７において変数ｉを１インクリメントし、ｉ＞入力コンポーネント数を満たすか否かが、属性類似度演算部１０７により判断される（Ｓ１１０）。ここでＮｏと判断されると、つぎの入力コンポーネントについての属性類似度が判断される（Ｓ１０２）。
【００５８】
また、属性類似度演算部１０７によりＹｅｓと判断されると、全予測利用率Ｅｉｋの中で上位Ｑ個を入力候補として、入力候補抽出部１０６により抽出される（Ｓ１１１）。ここで、入力候補が抽出されたか否かが判断される（Ｓ１１２）。ここで入力候補が抽出された場合には、入力コンポーネント１０３ｘに対する入力候補が画面表示部１１２に表示される（Ｓ１１３）。この表示に先立って、入力候補生成部１０９により入力候補のソート処理が行われる。
【００５９】
提示後、ユーザにより、提示された入力候補から任意の候補が選択され、または任意の文字が入力され、入力コンポーネント１０３ｘにて入力情報（すなわち文字列）が受け付けられる（Ｓ１１４）。ここで受け付けられた入力情報は、入力情報取得部１０４により取得され入力情報記憶部１１３に記憶される（Ｓ１１５）。また、入力された入力情報は、ネットワークを介してＷｅｂサイトに出力され、Ｗｅｂサイトでは入力情報に基づいた検索処理がなされる。
【００６０】
つぎに本実施形態の情報処理装置１００の作用効果について説明する。本実施形態の情報処理装置１００は、入力情報取得部１０４が複数の入力コンポーネント１０３にそれぞれ入力された入力情報を取得し、入力情報記憶部１１３は取得された入力情報を、入力コンポーネント１０３ごとに区別して格納する。そして、一の入力コンポーネントに対する入力情報の入力に際して、例えば、検出部１０５が、複数の入力コンポーネント１０３のうち、一の入力コンポーネント１０３に対するユーザからの入力操作を検出すると、入力候補抽出部１０６は、一の入力コンポーネント１０３に対して入力された入力情報（例えば、入力文字列）、および複数の入力コンポーネント１０３のうち、一の入力コンポーネント１０３以外の他の入力コンポーネント１０３に対して入力された入力情報を抽出し、入力候補生成部１０９は、抽出された入力情報を、一の入力コンポーネント１０３に対する入力候補とする。これにより、他の入力コンポーネント１０３に入力された入力情報を共有することができ、入力補完の有効性の向上を図ることができる。
【００６１】
なお、本実施形態では、入力コンポーネントとして、テキストボックスを想定しているが、リストボックス、コンボボックス、チェックボックス、ラジオボタンなどのテキスト入力を伴わない入力コンポーネントにも適用可能である。この場合、検出部１０５は必ずしも必須の構成とはならない。
【００６２】
また、この情報処理装置１００は、属性類似度演算部１０７は、複数の入力コンポーネント１０３に入力された入力情報に基づいて、当該複数の入力コンポーネント１０３のそれぞれにおける、一の入力コンポーネント１０３との属性類似度を演算し、入力候補抽出部１０６は、属性類似度に応じた入力コンポーネントに対応付けられている入力情報を抽出することができる。これにより、他の入力コンポーネントに入力された入力情報を共有するができるとともに、更なる入力補完の有効性の向上を図ることができる。
【００６３】
この作用効果における具体例について説明する。図５は、検索サイトＡ〜Ｃの画面を示す説明図である。図５（ａ）、（ｃ）、および（ｅ）は、それぞれ検索サイトＡ〜Ｃの初期画面を示す。図５（ｂ）、（ｄ）、および（ｆ）は、検索サイトＡ〜Ｃにおいて入力候補が表示されている画面を示す説明図である。
【００６４】
図５（ａ）において、入力候補（すなわち入力履歴）として、携帯電話、モバイル、グルメ、スポーツ・・・が表示されている。また、図５（ｂ）において、入力候補として、携帯電話、モバイル、パソコン、無線ＬＡＮ、無線が表示されている。また、図５（ｆ）において、入力候補として、天気、ウエザー、旅行が表示されている。
【００６５】
ここで検索サイトＡにおける入力コンポーネント１０３ａの入力履歴（入力候補）Ｌと、検索サイトＢにおける入力コンポーネント１０３ｂの入力履歴Ｍとを用いて、例えば上述式（１）を適用してみると、その属性類似度は２／５となる。なお、ここではそれぞれの入力情報は１回のみ入力されたとしている。
【００６６】
また、検索サイトＡと検索サイトＣとにおける入力コンポーネント１０３ａおよび１０３ｃの属性類似度を演算してみると、０／７となる。
【００６７】
よって、検索サイトＡと検索サイトＢとの入力コンポーネントは類似するものと判断し、検索サイトＡにおける入力候補には、検索サイトＢにおいて入力された文字が追加されることになる。例えば、図５（ｇ）のとおり、検索サイトＡの入力候補Ｌに加えて、入力候補Ｍの内容が追加された入力候補Ｌ１が表示されていることが分かる。よって、適切な入力補完を行うことができる。なお、図５（ｇ）は一例を示したにすぎず、複数の入力コンポーネントの入力情報の履歴および自身の履歴を同時に使うことができ、例えば予測利用率を用いることによりどの履歴を用いるかを判断することができる。
【００６８】
また、ラジオボックスに適用しようとした場合には、以下に説明する表示がなされることになる。例えば、入力候補抽出部１０６は、類似度の高い他の入力コンポーネントにおいて選択された選択項目（入力情報に相当）を、入力対象とする一の入力コンポーネントの選択項目として抽出し、入力候補生成部１０７は、その選択された項目を入力候補とする。そして、画面表示部１１２は、選択された項目にチェックがなされた画面を表示することになる。
【００６９】
また、チェックボックスについては、複数チェックすることができるため、類似度に応じた他の入力コンポーネントにおけるチェック項目に応じたチェックが一つまたは複数なされることになる。複数チェックがなされる場合には、上位ｎ番目までなど予測利用率または類似度に基づいてチェック対象が定まるようにしても良い。
【００７０】
また、リストボックス、コンボボックスも同様であり、他の入力コンポーネントのリストボックス、コンボボックスで選択された項目が入力情報として扱われ、その選択された項目が入力候補とされる。
【００７１】
また、この情報処理装置１００において、属性類似度演算部１０７は、一の入力コンポーネント１０３ｘおよび他の入力コンポーネント１０３ｙに入力された入力情報のうち重複した入力情報の重複数（すなわち、入力履歴種類数（|H_x ∩ H_y|））と、一の入力コンポーネント１０３ｘおよび他の入力コンポーネント１０３ｙに入力された入力情報の総種類数（すなわち、入力履歴数（|H_x ∪ H_y|））とに基づいて、任意の２つの入力コンポーネントの属性類似度P_xyを演算することができる。これにより、入力履歴数より入力履歴種類数が属性類似度に影響を及ぼすものとなり、入力履歴種類数が多い場合に、より適切な属性類似度を演算することができる。
【００７２】
また、この情報処理装置１００は、一の入力コンポーネント１０３ｘに入力された入力情報からなる入力ベクトルh_x、および他の入力コンポーネント１０３ｙの入力情報からなる入力ベクトルh_yとの内積値を属性類似度P_xyとしてそれぞれ演算することができる。これにより、入力履歴数および入力履歴種類数に基づいた属性類似度を演算することができ、より適切な属性類似度を演算することができる。
【００７３】
また、この情報処理装置１００は、それぞれの入力コンポーネント１０３を示す識別子と、当該入力コンポーネントに入力された入力情報を他の入力コンポーネント１０３に対する入力候補することを許可する履歴公開属性（図３（ｂ）におけるDOMAIN）とを入力情報とともに記憶し、履歴公開属性に従って、入力候補抽出部１０６は、入力情報の抽出の可否を判断することができる。これにより、入力候補とするか否かを設定することができ、より適切な入力補完を行うことができる。例えば、入力補完に適さないパスワードなどの入力文字列を入力候補から除去することができる。
【００７４】
また、同様にこの情報処理装置は、それぞれの入力コンポーネント１０３を示す識別子と、他の入力コンポーネント１０３における入力候補を、自己の入力候補とすることを許可する履歴利用属性とを入力情報とともに記憶し、履歴利用属性に従って、入力候補抽出部１０６は、入力情報の抽出の可否を判断することができる。これにより、他の入力コンポーネントにおける入力情報を入力候補とするか否かを設定することができ、より適切な入力補完を行うことができる。
【００７５】
また、この情報処理装置１００は、入力情報取得部１０４は、入力コンポーネント１０３に対して入力操作を行うユーザを識別し、入力情報記憶部１１３は、ユーザおよび入力コンポーネント１０３ごとに区別して、入力情報を格納することができる。これにより、ユーザごとに入力補完を行うことができ、より使用に即した入力補完を実現することができる。
【符号の説明】
【００７６】
１００…情報処理装置、１０１…制御部、１０３…入力コンポーネント、１０４…入力情報取得部、１０５…検出部、１０６…入力候補抽出部、１０７…属性類似度演算部、１０８…予測利用率演算部、１０９…入力候補生成部、１１０…入力情報記憶部、１１１…操作部、１１２…画面表示部、１１３…入力情報記憶部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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