(57)【要約】  操作対象機器の有する機能のうち、ユーザの目的とする機能を適切に推定することができる目的推定装置は、選択肢を取得する選択肢入力部（１０２）と、操作対象機器の機能名を記憶している機能表現格納部（１０７）と、機能表現格納部（１０７）に記憶されている機能名ごとに、その機能名と選択肢との間で一致している単語の種別を検出する一致単語検出部（１１６）と、機能名ごとに、一致単語検出部（１１６）で検出された種別に応じて、選択肢と機能名との類似度の算出方法を変更し、変更された算出方法を用いて、その類似度をユーザの操作意図度として算出する操作意図算出部（１１７）と、操作意図度が大きい機能ほど、ユーザの目的とする機能となるように、その機能を推定する目的推定部（１１２）とを備える。
2008056548.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザによって選択された選択肢に応じた機能を特定して当該機能を実行する操作対象機器に対し、ユーザの目的とする機能を推定する目的推定装置であって、
ユーザによって選択された、複数の単語からなる選択肢を取得する選択肢取得手段と、
前記操作対象機器の機能ごとに、当該機能を表す複数の単語からなる機能名を記憶している機能記憶手段と、
前記機能記憶手段に記憶されている機能名ごとに、当該機能名と前記選択肢取得手段で取得された選択肢との間で一致している単語の種別を検出する一致単語検出手段と、
前記機能記憶手段に記憶されている機能名ごとに、前記一致単語検出手段で検出された種別に応じて、前記選択肢と前記機能名との類似度の算出方法を変更し、変更された算出方法を用いて、前記類似度を、前記機能名の機能に対してユーザが前記選択肢を選択したユーザの意図の度合いとして算出する意図算出手段と、
前記意図算出手段によって算出された意図の度合いが大きい機能ほど、ユーザの目的とする機能となるように、当該機能を推定する推定手段と
を備えることを特徴とする目的推定装置。
【請求項２】
前記選択肢と、前記記憶手段に記憶されている各機能名とは、操作対象を示す単語を含み、
前記意図算出手段は、前記一致単語検出手段によって検出された種別が操作対象であるときには、前記選択肢に含まれる単語のうち操作対象を示す単語に重みが置かれた算出方法を用いて前記意図の度合いを算出する
ことを特徴とする請求項１記載の目的推定装置。
【請求項３】
前記選択肢と、前記記憶手段に記憶されている各機能名とは、さらに、前記操作対象に対する操作目的を示す単語を含み、
前記意図算出手段は、前記機能名の操作対象を示す単語および操作目的を示す単語に対する、前記選択肢の操作目的を示す単語の言語的な類似度よりも、前記選択肢の操作対象を示す単語の言語的な類似度に重みが置かれた算出方法を用いる
ことを特徴とする請求項２記載の目的推定装置。
【請求項４】
前記選択肢と、前記記憶手段に記憶されている各機能名とは、操作目的を示す単語を含み、
前記意図算出手段は、前記一致単語検出手段によって検出された種別が操作目的であるときには、前記選択肢に含まれる単語のうち操作目的を示す単語に重みが置かれた算出方法を用いて前記意図の度合いを算出する
ことを特徴とする請求項１記載の目的推定装置。
【請求項５】
前記選択肢と、前記記憶手段に記憶されている各機能名とは、さらに、前記操作目的に対する操作対象を示す単語を含み、
前記意図算出手段は、前記機能名の操作対象を示す単語および操作目的を示す単語に対する、前記選択肢の操作対象を示す単語の言語的な類似度よりも、前記選択肢の操作目的を示す単語の言語的な類似度に重みが置かれた算出方法を用いる
ことを特徴とする請求項４記載の目的推定装置。
【請求項６】
前記目的推定装置は、さらに、
前記意図算出手段によって算出された各機能の意図の度合いを記憶するための意図記憶手段と、
前記選択肢取得手段で選択肢が取得されるごとに、当該選択肢に対して算出された各機能の意図の度合いを前記意図記憶手段に格納する意図格納手段とを備え、
前記推定手段は、複数の選択肢のそれぞれに対する各機能の意図の度合いを前記意図格納手段から読み出して、機能ごとに、当該機能の意図の度合いの平均値をスコアとして算出し、前記スコアが大きい機能ほど、ユーザの目的とする機能となるように、当該機能を推定する
ことを特徴とする請求項１記載の目的推定装置。
【請求項７】
前記目的推定装置は、さらに、
ユーザによる操作に応じて、ユーザの目的とする機能を推定するように前記推定手段に対して指示する推定指示手段と、
前記推定手段によって推定された機能をユーザに提示する提示手段とを備え、
前記推定手段は、前記推定指示手段からの指示を受けたときに、ユーザの目的とする機能を推定する
ことを特徴とする請求項６記載の目的推定装置。
【請求項８】
前記目的推定装置は、さらに、
ユーザが選択肢の選択に困惑しているか否かを検出する困惑検出手段と、
前記推定手段によって推定された機能をユーザに提示する提示手段とを備え、
前記推定手段は、ユーザが困惑していることが前記困惑検出手段で検出されたときに、ユーザの目的とする機能を推定する
ことを特徴とする請求項６記載の目的推定装置。
【請求項９】
前記目的推定装置は、さらに、
前記推定手段によって算出された各機能のスコアが予め定められた条件を満たしているか否かを判別し、満たしていないと判別されたときには、ユーザによる選択肢の選択を促すメッセージを提示するメッセージ提示手段を備える
ことを特徴とする請求項６記載の目的推定装置。
【請求項１０】
前記目定推定装置は、さらに、
ユーザの特性を示すプロファイル情報を取得するプロファイル情報取得手段を備え、
前記意図算出手段は、前記プロファイル情報に応じて前記重みを調整する
ことを特徴とする請求項２記載の目的推定装置。
【請求項１１】
ユーザによって選択された選択肢に応じた機能を特定して当該機能を実行する操作対象機器に対し、ユーザの目的とする機能を推定する目的推定方法であって、
ユーザによって選択された、複数の単語からなる選択肢を取得する選択肢取得ステップと、
前記操作対象機器の機能ごとに、当該機能を表す複数の単語からなる機能名を記憶している機能記憶手段を用い、前記機能記憶手段に記憶されている機能名ごとに、当該機能名と前記選択肢取得ステップで取得された選択肢との間で一致している単語の種別を検出する一致単語検出ステップと、
前記機能記憶手段に記憶されている機能名ごとに、前記一致単語検出ステップで検出された種別に応じて、前記選択肢と前記機能名との類似度の算出方法を変更し、変更された算出方法を用いて、前記類似度を、前記機能名の機能に対してユーザが前記選択肢を選択したユーザの意図の度合いとして算出する意図算出ステップと、
前記意図算出ステップによって算出された意図の度合いが大きい機能ほど、ユーザの目的とする機能となるように、当該機能を推定する推定ステップと
を含むことを特徴とする目的推定方法。
【請求項１２】
ユーザによって選択された選択肢に応じた機能を特定して当該機能を実行する操作対象機器に対し、ユーザの目的とする機能を推定するためのプログラムであって、
ユーザによって選択された、複数の単語からなる選択肢を取得する選択肢取得ステップと、
前記操作対象機器の機能ごとに、当該機能を表す複数の単語からなる機能名を記憶している機能記憶手段を用い、前記機能記憶手段に記憶されている機能名ごとに、当該機能名と前記選択肢取得ステップで取得された選択肢との間で一致している単語の種別を検出する一致単語検出ステップと、
前記機能記憶手段に記憶されている機能名ごとに、前記一致単語検出ステップで検出された種別に応じて、前記選択肢と前記機能名との類似度の算出方法を変更し、変更された算出方法を用いて、前記類似度を、前記機能名の機能に対してユーザが前記選択肢を選択したユーザの意図の度合いとして算出する意図算出ステップと、
前記意図算出ステップによって算出された意図の度合いが大きい機能ほど、ユーザの目的とする機能となるように、当該機能を推定する推定ステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、メニュー選択方式の操作インターフェースを持つコンピュータ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）レコーダ、デジタルテレビ、携帯電話、およびカーナビゲーションシステムなどの家電製品において、ユーザの操作を支援するための目的推定装置に関し、特に、選択肢の選択操作からユーザの目的を推定して支援情報として提供する目的推定装置および目的推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年のコンピュータや、携帯電話、ＤＶＤレコーダなどの電化製品機器の操作は、多様な機能の実装と共に複雑化している。そこで、選択型のメニュー方式のインターフェース、特に階層型のインターフェースを機器に採用することで、その複雑化が増すのを抑え、多くの機能を使いやすくしようとされている。【０００３】
しかしながら、このような階層型のインターフェースでは、メニューに表示される選択肢の言葉がユーザにとって分かり難く、インターフェースの設計者と機器を使用するユーザとの間で選択肢に表示される言葉に対する概念がずれる場合がある。例えばＤＶＤレコーダの操作において、ユーザが「字幕を英語にしたい」というタスクを行おうとして思い浮かべる選択肢と実際に表示される選択肢とがずれてしまい、ユーザが目的とする機能を見つける事ができないなどといった問題が表面化してきている。そこでこのような選択型のメニュー方式のインターフェースが本質的にもつ、設計者のタスクに対する概念とユーザのタスクに対する概念とのずれによって起こる、機能を見つけられないという困惑に対して、効果的なユーザ支援を実現することが望まれている。【０００４】
従来、このような困惑を解消するための装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。上記特許文献１の装置は、機器に用意された各機能に、関連するキーワードを付与しておき、ユーザがヘルプキーを押して目的とする機能に関連するキーワードを入力すると、そのキーワードに対する機能の検索（ヘルプ検索）を実施する。これにより、ユーザの目的とする機能が推定されて操作支援が実現される。しかしながら、このような特許文献１の装置では、ユーザが入力する可能性のある全てのキーワードを予想して付与しておくことが困難であること、さらには、ユーザが適切なキーワードを入力できない場合などもあり、ユーザの目的とする機能を適切に推定することができない。【０００５】
そこで、上述のような問題を解消するために、ユーザの操作履歴を利用してユーザの目的を推定する装置が提案されている（例えば、特許文献２参照）。【０００６】
上記特許文献２の装置は、キーワード入力を用いたヘルプ検索に加えて、各操作ボタンや選択肢に対してキーワードを付与しておくことで、ユーザがヘルプキーを押すまでの操作履歴を生成する。そして、この装置は、操作履歴を利用することにより、ユーザの目的とする機能を推定して操作支援を行うことができる。【０００７】
図１は、上記特許文献２の目的推定装置の構成を示すブロック図である。【０００８】
この目的推定装置は、入力部２００１と、要求文格納部２００２と、検索部２００３と、表示部２００４と、履歴情報格納部２００５と、操作履歴ベクトル生成部２００６と、機能説明データベース２００７とを備えている。入力部２００１は、キーボードやマウスなどからなり、操作情報やヘルプ検索時のキーワードを受け付ける。履歴情報格納部２００５は、入力部２００１により受け付けられた操作情報を格納する。操作履歴ベクトル生成部２００６は、履歴情報格納部２００５に格納された直前のｎステップの操作情報と操作ベクトル辞書とを用いて、操作状況に対応した特徴ベクトルを生成する。検索部２００３は、その操作状況に対応した特徴ベクトルと、機能説明データベース２００７に格納された各機能に付与された機能説明ベクトルとの間の内積を計算し、操作履歴（特徴ベクトル）に対する各機能のスコアを求める。さらに、検索部２００３は、ヘルプ検索によるスコアも算出し、両スコアを組み合わせることで、ヘルプの対象となる機能、つまりユーザの目的とする機能を検索する。表示部２００４は、検索部２００３の検索結果である機能をスコア順に表示する。
【特許文献１】特開平７−１２１５６３号公報
【特許文献２】特開２０００−１３７７２６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、上記特許文献２の目的推定装置であっても、ユーザの目的を適切に推定することができないという問題がある。【００１０】
一般に、ディスプレイベースのヒューマンコンピュータインターフェース（ＨＣＩ）において、ユーザは、ディスプレイに表示される情報をタスクのゴールの観点から評価して選択操作を行い、その操作の結果もたらされる変化を観測および評価して次の操作を行う。このようにＨＣＩにおいては、ディスプレイなどに表示される情報が重要であることが知られており、このときユーザによる選択行動の一つの特徴として、ラベル追従ストラテジーと呼ばれる戦略を利用する事が知られている（ＨＣＩにおける探索過程の認知モデル．ヒューマンインターフェースシンポジウム'９９，８３１−８３６．：非特許文献1）。ラベル追従ストラテジーとは、ユーザが次の操作を選択する際に、ディスプレイ上のオブジェクト（記述）の中から、その記述が目的の機能の記述にもっとも良く適合するものを選ぶという操作戦略である。【００１１】
ラベル追従ストラテジーは、ディスプレイベースのＨＣＩの一形態であるメニュー選択方式の操作インターフェースにおいても同様に観測される。実際に、ＤＶＤレコーダを前に被験者に「録画した番組を消去する」などのタスク（目的となる機能）を与え、被験者の行動を観察したところ、「番組表閲覧」のように表記の一部にタスクの表現の一部の単語が含まれる選択肢を選択する傾向が観測された。すなわち、被験者は、選択肢の中に含まれる一部の情報に着目して操作を行うというラベルに追従する。【００１２】
ところが、上記特許文献２の目的推定装置では、各選択肢に対して唯一のキーワードを割り当てる。そのため、タスクによって変化する選択肢内の着目点の違いを表現することができず、実際にユーザの目的とする機能を推定する際に、十分な性能を得ることができない。【００１３】
そこで、本発明は、かかる問題に鑑みてなされたものであって、操作対象機器の有する機能のうち、ユーザの目的とする機能を適切に推定することができる目的推定装置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】
【００１４】
上記目的を達成するために、本発明に係る目的推定装置は、ユーザによって選択された選択肢に応じた機能を特定して当該機能を実行する操作対象機器に対し、ユーザの目的とする機能を推定する目的推定装置であって、ユーザによって選択された、複数の単語からなる選択肢を取得する選択肢取得手段と、前記操作対象機器の機能ごとに、当該機能を表す複数の単語からなる機能名を記憶している機能記憶手段と、前記機能記憶手段に記憶されている機能名ごとに、当該機能名と前記選択肢取得手段で取得された選択肢との間で一致している単語の種別を検出する一致単語検出手段と、前記機能記憶手段に記憶されている機能名ごとに、前記一致単語検出手段で検出された種別に応じて、前記選択肢と前記機能名との類似度の算出方法を変更し、変更された算出方法を用いて、前記類似度を、前記機能名の機能に対してユーザが前記選択肢を選択したユーザの意図の度合いとして算出する意図算出手段と、前記意図算出手段によって算出された意図の度合いが大きい機能ほど、ユーザの目的とする機能となるように、当該機能を推定する推定手段とを備えることを特徴とする。【００１５】
これにより、ユーザによって選択肢が選択されたときには、操作対象機器の有する機能ごとに、その機能の機能名と選択肢との間で一致している単語の種別が検出されるため、操作対象機器の有する機能ごとに、ユーザがその機能に対して選択した選択肢の着目点を特定することができる。例えば、選択肢および機能名がそれぞれ「〜を…する」という複数の単語から構成される場合、単語「〜」の種別である操作対象や、単語「…」の種別である操作目的が検出される。したがって、ユーザが選択肢の操作対象に着目してその選択肢を選択したのか、選択肢の操作目的に着目してその選択肢を選択したのかを、操作対象機器の有する機能ごとに、特定することができる。そして、その検出された種別に応じて、機能ごとに算出方法を変更して、ユーザの意図の度合いが算出されるため、機能ごとに、ユーザの選択肢の着目点に応じた算出方法で、その機能に対するユーザの意図の度合いを適切に算出することができる。つまり、従来では、選択肢の着目点に関係なく、選択肢の全体を使った１つの算出方法で意図の度合いを算出しているため、その意図の度合いを適切に算出することができなかったが、本発明では、選択肢の着目点に応じて算出方法を変更するため、適切に意図の度合いを算出することができる。そして、その意図の度合いが大きい機能ほど、ユーザの目的とする機能として推定されるため、ユーザの目的とする機能を適切に推定することができ、その操作対象機器に対するユーザの操作を十分に支援することができる。【００１６】
また、前記選択肢と、前記記憶手段に記憶されている各機能名とは、操作対象を示す単語を含み、前記意図算出手段は、前記一致単語検出手段によって検出された種別が操作対象であるときには、前記選択肢に含まれる単語のうち操作対象を示す単語に重みが置かれた算出方法を用いて前記意図の度合いを算出することを特徴としてもよい。例えば、前記選択肢と、前記記憶手段に記憶されている各機能名とは、さらに、前記操作対象に対する操作目的を示す単語を含み、前記意図算出手段は、前記機能名の操作対象を示す単語および操作目的を示す単語に対する、前記選択肢の操作目的を示す単語の言語的な類似度よりも、前記選択肢の操作対象を示す単語の言語的な類似度に重みが置かれた算出方法を用いる。【００１７】
これにより、ユーザの選択肢の着目点が操作対象であるときには、その操作対象に重みを置いて意図の度合いが算出される。例えば、機能名の操作対象を示す単語と、選択肢の操作対象を示す単語との類似度α１と、機能名の操作目的を示す単語と、選択肢の操作対象を示す単語との類似度α２と、機能名の操作対象を示す単語と、選択肢の操作目的を示す単語との類似度α３と、機能名の操作目的を示す単語と、選択肢の操作目的を示す単語との類似度α４とがある場合、類似度α３および類似度α４よりも、類似度α１および類似度α２に重みが置かれた算出方法を用いて意図の度合いが算出される。または、類似度α３および類似度α４を用いずに、類似度α１および類似度α２だけを用いた算出方法で意図の度合いが算出される。したがって、ユーザの着目していない選択肢の操作目的を示す単語に関連する類似度α３および類似度α４は、意図の度合いに反映され難いため、その意図の度合いを適切に算出することができる。【００１８】
また、前記選択肢と、前記記憶手段に記憶されている各機能名とは、操作目的を示す単語を含み、前記意図算出手段は、前記一致単語検出手段によって検出された種別が操作目的であるときには、前記選択肢に含まれる単語のうち操作目的を示す単語に重みが置かれた算出方法を用いて前記意図の度合いを算出することを特徴としてもよい。例えば、前記選択肢と、前記記憶手段に記憶されている各機能名とは、さらに、前記操作目的に対する操作対象を示す単語を含み、前記意図算出手段は、前記機能名の操作対象を示す単語および操作目的を示す単語に対する、前記選択肢の操作対象を示す単語の言語的な類似度よりも、前記選択肢の操作目的を示す単語の言語的な類似度に重みが置かれた算出方法を用いる。【００１９】
これにより、ユーザの選択肢の着目点が操作対象であるときには、その操作対象に重みを置いて意図の度合いが算出される。例えば、機能名の操作対象を示す単語と、選択肢の操作対象を示す単語との類似度α１と、機能名の操作目的を示す単語と、選択肢の操作対象を示す単語との類似度α２と、機能名の操作対象を示す単語と、選択肢の操作目的を示す単語との類似度α３と、機能名の操作目的を示す単語と、選択肢の操作目的を示す単語との類似度α４とがある場合、類似度α１および類似度α２よりも、類似度α３および類似度α４に重みが置かれた算出方法を用いて意図の度合いが算出される。または、類似度α１および類似度α２を用いずに、類似度α３および類似度α４だけを用いた算出方法で意図の度合いが算出される。したがって、ユーザの着目していない選択肢の操作対象を示す単語に関連する類似度α１および類似度α２は、意図の度合いに反映され難いため、その意図の度合いを適切に算出することができる。【００２０】
また、前記目的推定装置は、さらに、前記意図算出手段によって算出された各機能の意図の度合いを記憶するための意図記憶手段と、前記選択肢取得手段で選択肢が取得されるごとに、当該選択肢に対して算出された各機能の意図の度合いを前記意図記憶手段に格納する意図格納手段とを備え、前記推定手段は、複数の選択肢のそれぞれに対する各機能の意図の度合いを前記意図格納手段から読み出して、機能ごとに、当該機能の意図の度合いの平均値をスコアとして算出し、前記スコアが大きい機能ほど、ユーザの目的とする機能となるように、当該機能を推定することを特徴としてもよい。【００２１】
これにより、ユーザによって選択肢が選択されるごとに、その選択肢の各機能に対する意図の度合いが算出され、ユーザの目的とする機能が推定されるときには、機能ごとに、その機能に対して算出された各選択肢の意図の度合いが平均化されてスコアが算出される。そして、そのスコアが大きい機能ほど、ユーザの目的とする機能として推定されるため、ユーザによって選択された全ての選択肢を考慮して、ユーザの目的とする機能を適切に推定することができる。【００２２】
また、前記目的推定装置は、さらに、ユーザによる操作に応じて、ユーザの目的とする機能を推定するように前記推定手段に対して指示する推定指示手段と、前記推定手段によって推定された機能をユーザに提示する提示手段とを備え、前記推定手段は、前記推定指示手段からの指示を受けたときに、ユーザの目的とする機能を推定することを特徴としてもよい。または、前記目的推定装置は、さらに、ユーザが選択肢の選択に困惑しているか否かを検出する困惑検出手段と、前記推定手段によって推定された機能をユーザに提示する提示手段とを備え、前記推定手段は、ユーザが困惑していることが前記困惑検出手段で検出されたときに、ユーザの目的とする機能を推定することを特徴としてもよい。【００２３】
これにより、ユーザが選択肢の選択に困惑したときには、そのユーザの目的とする機能が推定されてユーザに提示されるため、操作対象機器に対するユーザの操作を十分に支援することができる。【００２４】
また、前記目的推定装置は、さらに、前記推定手段によって算出された各機能のスコアが予め定められた条件を満たしているか否かを判別し、満たしていないと判別されたときには、ユーザによる選択肢の選択を促すメッセージを提示するメッセージ提示手段を備えることを特徴としてもよい。【００２５】
これにより、例えば、全ての機能のスコアが基準値より低いような場合や、各機能のスコアに差がない場合には、各機能に対して優劣をつけ難いが、本発明では、このような場合、ユーザによる選択肢の選択を促すメッセージが提示されるため、何れかの機能のスコアを高めたり、スコアに差をつけたりすることができ、ユーザの目的とする機能を適切に推定することができる。【００２６】
また、前記目定推定装置は、さらに、ユーザの特性を示すプロファイル情報を取得するプロファイル情報取得手段を備え、前記意図算出手段は、前記プロファイル情報に応じて前記重みを調整することを特徴としてもよい。【００２７】
これにより、ユーザの特性に応じて重みが調整されるため、ユーザの目的とする機能を、そのユーザに対してより適切に推定することができる。【００２８】
このように本発明では、各々の操作において、その操作で選択され選択肢と各々の機能との間で、単語が一致する場合は、一致した単語に着目した類似度の算出を行うことで、従来のように選択肢に対して唯一のキーワードを割り当てる方式では実現できない、ユーザの着目点に応じた算出方法で操作意図度の算出が可能になる。これにより目的推定の精度を上げることが可能になり、操作支援が確実に行える。【００２９】
なお、本発明は、このような目的推定装置として実現することができるだけでなくその装置によって推定されたユーザの目的とする機能を提示して操作対象機器の操作を支援する操作支援装置や、目的推定方法、操作支援方法、プログラム、そのプログラムを格納するＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤＲＡＭなどのコンピュータ読み取り可能な記憶媒体としても実現することができる。
【発明の効果】
【００３０】
本発明の目的推定装置は、選択肢を選択した際にユーザが着目した情報に重点をおいてユーザの目的とする機能を推定することが可能となり、精度の高い目的推定が可能になる。また、推定された目的すなわち機能をユーザに提示すれば、ユーザによる操作対象機器の操作を支援することができる。したがって、ユーザは、始めてその操作対象機器を使う場合や、その操作対象機器の扱いを苦手とする場合でも、例えば画面上に提示された機能を手がかりに、操作対象機器を容易に操作することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】図１は、従来の目的推定装置の構成図である。
【図２】図２は、本発明の実施の形態１における目的推定装置の構成図である。
【図３】図３は、同上の選択肢と機能を説明するための説明図である。
【図４】図４は、同上の入力部１０１の外観を示す図である。
【図５】図５は、同上の選択肢表現格納部に格納されている情報を示す図である。
【図６】図６は、同上の機能表現格納部に格納されている情報を示す図である。
【図７】図７は、同上の第１算出対象信号に含まれる情報を示す図である。
【図８】図８は、同上の操作意図度の算出方法を示す図である。
【図９】図９は、同上の操作意図履歴格納部に蓄積されている情報を示す図である。
【図１０】図１０は、同上の支援情報の内容を示す図である。
【図１１】図１１は、同上の出力部の操作支援提示部に表示される画面を示す図である。
【図１２】図１２は、同上の目的推定装置の動作を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、同上の算出部が操作意図度を算出する動作を示すフローチャートである。
【図１４】図１４は、同上の上述の選択肢および機能に対してＬＳＡにより算出される類似度α１〜α４を示す図である。
【図１５】図１５は、同上の目的推定装置と従来の装置のそれぞれによって算出される機能ごとのスコアを比較して示す図である。
【図１６】図１６は、同上の目的推定装置が適切に目的を推定していることを説明するための説明図である。
【図１７】図１７は、本発明の実施の形態２における目的推定装置の構成図である。
【図１８】図１８は、同上の目的推定装置の動作を示すフローチャートである。
【図１９】図１９は、本発明の実施の形態３における目的推定装置の構成図である。
【図２０】図２０は、同上のプロファイル情報の内容を示す図である。
【図２１】図２１は、同上の操作特性情報の内容を示す図である。
【図２２】図２２は、同上のプロファイル依存算出部の構成図である。
【図２３】図２３は、同上の目的推定装置の動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００３２】
１０１  入力部
１０２  選択肢入力部
１０３  出力部
１０４  選択肢提示部
１０５  操作支援提示部
１０６  操作意図履歴格納部
１０７  機能表現格納部
１０８  選択肢表現格納部
１０９  入出力制御部
１１０  機器制御部
１１１  操作支援決定部
１１２  目的推定部
１１３  算出部
１１４  単語概念記憶部
１１５  支援要求入力部
１１６  一致単語検出部
１１７  操作意図算出部
１２１  入力信号
１２２  出力信号
１２３  操作意図履歴信号
１２４  機能表現信号
１２５  選択肢表現信号
１２６  機器制御信号
１２７  操作支援信号
１２８  操作支援対象信号
１２９  目的推定対象信号
１３０  第１算出対象信号
１３１  操作意図信号
１３２  単語間類似度定義信号
１３３  第２算出対象信号
１３４  目的推定結果信号
４０１  トップメニュー
４０２  メニュー
４０３  メニュー
５０２  カーソルキー
５０３  決定ボタン
５０４  戻るボタン
５０５  電源ボタン
５０６  メニューボタン
５０７  ヘルプボタン
６０１  選択肢表現データベース
１２０１  困惑状態検出部
１４０１  プロファイル入力部
１４０２  操作特性格納部
１４０３  プロファイル依存算出部
１４１１  操作特性信号
１５０１  プロファイル依存操作意図算出部
１７０１  機能表現データベース
【発明を実施するための最良の形態】
【００３３】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。【００３４】
（実施の形態１）
図２は、本発明の実施の形態１における目的推定装置の構成図である。【００３５】
本実施の形態における目的推定装置１００は、操作対象機器の有する機能のうち、ユーザの目的とする機能を適切に推定して、その操作対象機器に対するユーザの操作を十分に支援し得るものである。そして、この目的推定装置１００は、入力部１０１、出力部１０３、入出力制御部１０９、機器制御部１１０、操作支援決定部１１１、目的推定部１１２、算出部１１３、単語概念記憶部１１４、操作意図履歴格納部１０６、機能表現格納部１０７、および選択肢表現格納部１０８を備えている。【００３６】
このような目的推定装置１００は、例えば、入力部１０１と、入力部１０１以外の構成要素からなる目的推定装置本体とに分離されている。そして、目的推定装置本体は、操作対象機器に備え付けられている。また、入力部１０１は、例えば、操作対象機器および目的推定装置本体をリモートコントロールするための端末（以下、単にリモコンという）として構成されている。【００３７】
入出力制御部１０９は、入力部１０１からの信号に基づいて目的推定装置本体の各構成要素の制御を行う。【００３８】
入力部１０１はユーザからの入力を受け付ける。また、入力部１０１は、ユーザによる操作によって選択された、メニュー上の選択肢を受け付ける選択肢入力部１０２と、ユーザからの支援要求を受け付ける支援要求入力部１１５とを備える。支援要求入力部１１５は、推定指示手段として構成されており、そのリモコンに取り付けられたヘルプボタンや、出力部１０３に提示される「？」が記されたボタンなどが選択されることによって、支援要求を受け付ける。そして入力部１０１は、受け付けられた選択肢、および受け付けられた支援要求を示す入力信号１２１を入出力制御部１０９に送信する。なお、本実施の形態では、選択肢入力部１０２が選択肢取得手段として構成されている。【００３９】
出力部１０３は、入出力制御部１０９から出力信号１２２を取得し、その出力信号１２２の示す情報をユーザに提示する。また、出力部１０３は、複数の選択肢を表示する選択肢提示部１０４と、支援情報を表示する操作支援提示部１０５とを備える。支援情報は、ユーザの操作対象機器に対する操作を支援するための情報であって、目的推定装置１００によって推定された、ユーザの目的とする機能を示す情報である。つまり、本実施の形態では、操作支援提示部１０５が提示手段として構成されている。【００４０】
機能表現格納部１０７は、機能記憶手段として構成されており、操作対象機器の有する全ての機能をそれぞれ表す名称を、その名称が構成要素（単語）ごとに分割された状態で格納している。また、この機能表現格納部１０７に格納されている情報は、機能表現信号１２４として入出力制御部１０９に出力される。【００４１】
選択肢表現格納部１０８は、選択肢提示部１０４に提示される全ての選択肢を、その選択肢が構成要素（単語）ごとに分割された状態で格納している。また、この選択肢表現格納部１０８に格納されている情報は、選択肢表現信号１２５として入出力制御部１０９に出力される。【００４２】
機器制御部１１０は、操作対象機器（例えばＤＶＤレコーダなど）を制御する。この機器制御部１１０は、入出力制御部１０９から機器制御信号１２６を取得する。そして、機器制御部１１０は、その機器制御信号１２６の示す機能に応じて操作対象機器を制御する。つまり、入出力制御部１０９は、入力部１０１から取得された入力信号１２１に基づいて、操作対象機器に実行させるべき機能を特定し、その機能を示す機器制御信号１２６を機器制御部１１０に出力する。【００４３】
単語概念記憶部１１４は、単語間の類似度を定義した情報を記憶している。このような情報は、例えば潜在意味解析（ＬＳＡ：latent semantic analysis）などの方法で生成され、単語間類似度定義信号１３２として操作意図算出部１１７に出力される。つまり、単語間類似度定義信号１３２は、複数の単語のそれぞれに対して、その単語を表すベクトルを示す。そして、２つの単語のベクトルを用いることで、これらの単語間の類似度が定義される。ここでＬＳＡは、例えば、操作対象機器のマニュアルや、それに関連するＷｅｂ（World Wide Web）などから取得されたテキスト情報をもとに作成される。【００４４】
算出部１１３は、入出力制御部１０９から出力された第１算出対象信号１３０と、単語概念記憶部１１４から出力される単語間類似度定義信号１３２とを用い、操作対象機器の有する全ての各機能に対して、第１算出対象信号１３０の示す選択肢を選択したユーザの意図を、操作意図度として算出する。【００４５】
なお、入出力制御部１０９は、選択肢を示す入力信号１２１を入力部１０１から取得すると、機能表現格納部１０７から機能表現信号１２４を取得するとともに、選択肢表現格納部１０８から選択肢表現信号１２５を取得する。そして、入出力制御部１０９は、その入力信号１２１の示す選択肢の構成要素を、選択肢表現信号１２５の示す情報に基づいて特定し、その選択肢とその構成要素とを伴う機能表現信号１２４を、上述の第１算出対象信号１３０として算出部１１３に出力している。【００４６】
また、算出部１１３は、一致単語検出部１１６と操作意図算出部１１７とを備えている。【００４７】
一致単語検出部１１６は、第１算出対象信号１３０を受け取ると、第１算出対象信号１３０の示す選択肢と、その第１算出対象信号１３０の示す各機能の名称とを比較する。つまり、一致単語検出部１１６は、機能の名称ごとに、その機能の名称と選択肢との間で一致している構成要素の種別（操作対象または操作目的）を検出する。そして、一致単語検出部１１６は、検出結果を含む第１算出対象信号１３０を第２算出対象信号１３３として操作意図算出部１１７に出力する。【００４８】
操作意図算出部１１７は、第２算出対象信号１３３を取得すると、その第２算出対象信号１３３の示す選択肢の各機能に対する操作意図度を算出する。このとき、操作意図算出部１１７は、単語間類似度定義信号１３２の示すベクトルを用いて、選択肢の各機能に対する類似度を上述の操作意図度として算出する。【００４９】
また、本実施の形態における操作意図算出部１１７は、意図算出手段として構成されており、第２算出対象信号１３３に示される一致単語検出部１１６の検出結果に応じて、操作意図度の算出方法を機能ごとに切り替える。【００５０】
そして、操作意図算出部１１７は、算出された操作意図度を操作意図信号１３１として入出力制御部１０９に出力する。【００５１】
操作意図履歴格納部１０６は、意図記憶手段として構成されており、算出部１１３から出力された操作意図信号１３１を入出力制御部１０９を介して取得して蓄積する。つまり、本実施の形態では、入出力制御部１０９が意図格納手段として構成されている。そして、この操作意図履歴格納部１０６に蓄積された情報は、操作意図履歴信号１２３として入出力制御部１０９に読み出される。【００５２】
目的推定部１１２は、推定手段として構成されており、入出力制御部１０９から、操作意図履歴格納部１０６に格納されている情報を示す目的推定対象信号１２９を受け取り、これまでの操作の履歴からユーザの目的とする機能を推定し、その結果を目的推定結果信号１３４として出力する。【００５３】
操作支援決定部１１１は、目的推定部１１２の推定結果を、入出力制御部１０９を介して操作支援対象信号１２８として受け取り、操作支援方法を決定して操作支援のための操作支援信号１２７を出力する。【００５４】
図３は、選択肢と機能を説明するための説明図である。【００５５】
操作対象機器は、例えば、メニュー選択型インターフェースを持つＤＶＤレコーダである。【００５６】
一般に、ＤＶＤレコーダやテレビなどの機器のメニューは階層型に構成され、画面に表示されるメニューの項目（選択肢）を順次選択して階層を下っていくことで所望の機能が実現される。なお、メニューは複数の選択肢から構成される。【００５７】
入出力制御部１０９は、ユーザの現在状態を管理するために、例えば図３に示すような、操作対象機器におけるツリー型（階層型）のメニュー情報を用いる。このメニュー情報は、ツリー型に構成された各メニューに対応するノードと、各ノードに対応する表示画面を識別するため画面ＩＤとを示す。例えば、第１階層のトップメニューと書かれたノードは、操作が開始されたときに最初に選択されるノードで、そのノードが選択されると、画面ＩＤ「Ａ」に対応する画面、すなわちトップメニュー４０１が表示される。トップメニュー４０１に表示された項目（選択肢）の中から、ユーザが例えば番組表を選択すると、第２階層の「番組表」と書かれたノードが選択され、画面ＩＤ「Ｆ」に対応する画面、すなわちメニュー４０２が表示される。【００５８】
つまり、選択肢提示部１０４は、まず、選択肢「放送中番組、再生ナビ、Ｇコードなど」を示す第１階層のトップメニュー４０１を表示する。選択肢入力部１０２は、ユーザによる操作に応じて選択された選択肢、例えば「番組表」を示す入力信号１２１を入出力制御部１０９に出力する。入出力制御部１０９は、その入力信号１２１を取得すると、その入力信号１２１の示す選択肢「番組表」に対応する第２階層のノードをメニュー情報から特定する。そして、入出力制御部１０９は、その第２階層のノードに対応する、選択肢「地上波アナログ、ＢＳ、ＣＳ」を示すメニュー４０２を選択肢提示部１０４に表示させる。そして、選択肢入力部１０２は、ユーザによる操作に応じて選択された選択肢、例えば「ＣＳ」を示す入力信号１２１を入出力制御部１０９に出力する。このように、選択肢が順次選択されるごとに、操作対象機器の全ての機能Ｆ（１）〜Ｆ（Ｎ）の中から、操作対象機器に実行させるべき機能が絞り込まれ、最終的に１つの機能が特定される。【００５９】
図４は、入力部１０１の外観を示す図である。【００６０】
入力部１０１は、上述のようにリモコンとして構成され、メニューボタン５０６、カーソルキー５０２、戻るボタン５０４、および決定ボタン５０３を有する選択肢入力部１０２と、ヘルプボタン５０７を有する支援要求入力部１１５とを備えている。また、入力部１０１は電源ボタン５０５を有する。【００６１】
つまり、ユーザは、図４に示す入力部１０１の電源ボタン５０５を押して、操作対象機器の電源を入れる。そして、ユーザは、メニューボタン５０６を押下し、まず、図３に示すようなトップメニュー４０１を表示させる。その後、ユーザは、図４に示す入力部１０１のカーソルキー５０２を使い、トップメニュー４０１内の所望の項目（選択肢）にカーソルを移動させ、決定ボタン５０３を押す。その結果、メニュー情報における表示対象のノードが下層側へ移り、表示される画面が次の画面に遷移する。【００６２】
例えば、ユーザは、図３に示すようなトップメニュー４０１を表示させた後、カーソルキー５０２の下を４回押して、カーソルを選択肢「番組表」に移動させ、決定ボタン５０３を押す。その結果、図３に示すメニュー情報における第２階層のノード「番組表」に定義されたメニュー４０２が表示される。また、ユーザが戻るボタン５０４を押すことで、メニュー情報における表示対象のノードが上層側に一つ移り、第１階層のノード「トップメニュー」に定義されたトップメニュー４０１が再び表示される。【００６３】
また、例えば、ユーザが現在放送中のＣＳ放送の番組から所望の番組を視聴したいと考えた場合、ユーザは、同様の操作を行うことにより、「トップメニュー」→「番組表」→「ＣＳ」→「現時刻」→「番組リスト」の順で、表示されるメニューを変える。その結果、現在放送中のＣＳ放送の番組の一覧を示すメニュー４０３が表示される。そして、ユーザは、そのメニュー「番組リスト」から見たい番組（選択肢）を選択することで、その番組の視聴が可能となる。【００６４】
図５は、選択肢表現格納部１０８に格納されている情報を示す図である。【００６５】
選択肢表現格納部１０８は、図５に示す選択肢表現データベース６０１を格納している。選択肢表現データベース６０１は、選択肢提示部１０４で出力される全ての選択肢に対応する選択肢名、操作対象、操作目的および周辺情報を示す。選択肢名は、選択肢を表す言語ラベルそのものである。なお、本実施の形態における説明では、選択肢は主に選択肢名を意味する。操作対象は、選択肢名を「〜を〜する」と置き換えたときの「〜を」に対応する部分である。また、操作目的は、選択肢名を「〜を〜する」と置き換えたときの「〜する」に対応する部分である。なお、このような操作対象および操作目的は、選択肢名の表現に対して形態素解析を行うことにより生成される。そして、周辺情報は、「〜を〜する」として表される選択肢の形態素のうち、操作対象と操作目的に当てはまらず、さらに助詞および助動詞を除いたものから構成される。【００６６】
具体的には、選択肢名が「タイトル消去」であるとした場合、その選択肢名は、「〜を〜する」の表現に変換すると、「タイトルを消去する」となる。したがって、選択肢名「タイトル消去」に対して、操作対象は「タイトル」であり、操作目的は「消去」である。また、このとき周辺情報はない。【００６７】
即ち、選択肢表現データベース６０１は、選択肢を識別するための選択肢ＩＤと、その選択肢の選択肢名、操作対象、操作目的、および周辺情報とを示す。例えば、選択肢表現データベース６０１は、選択肢ＩＤ「Ｓｅｌ（１）」の選択肢に対する、選択肢名「タイトル消去」、操作対象「タイトル」、および操作目的「消去」を示す。【００６８】
このような選択肢表現データベース６０１は、選択肢表現信号１２５として入出力制御部１０９に出力される。【００６９】
図６は、機能表現格納部１０７に格納されている情報を示す図である。【００７０】
機能表現格納部１０７は、図６に示す機能表現データベース１７０１を格納している。機能表現データベース１７０１は、操作意図度を算出するため、各機能を表す名称と、その名称を構成する構成要素（単語）とを示す。つまり、機能表現データベース１７０１は、名称のうち「〜を」の部分に対応する操作対象と、「〜する」の部分に対応する操作目的と、その両者に当てはまらない周辺情報とを、構成要素として示す。このような機能の名称や構成要素は、具体的には、各機器の表現（機能の名称（説明））としてマニュアルなどに記載されている説明文を使用して生成される。つまり、機能の名称（説明）に形態素解析を施したのち、「〜を」に対応する部分の形態素を抽出することで、操作対象が構成される。そして、機能の名称（説明）に対して形態素解析を施したのち、「〜する」に対応する部分の形態素を抽出することで、操作目的が構成される。また、機能の名称（説明）に対して形態素解析を施した後、操作対象と操作目的には当てはまらない形態素であって、助詞および助動詞以外の形態素を抽出することで、周辺情報が構成される。【００７１】
具体的には、機能の名称（説明）が「すべての録画番組（タイトル）を消去する」である場合、その機能の名称に対して、操作対象は「録画、番組、タイトル」であり、操作目的は「消去」であり、周辺情報は「すべて」である。【００７２】
即ち、機能表現データベース１７０１は、機能を識別するための機能ＩＤと、その機能の名称、操作対象、操作目的、および周辺情報とを示す。例えば、機能表現データベース１７０１は、機能ＩＤ「Ｆ（１）」の選択肢に対する、機能の名称「すべての録画番組（タイトル）を消去する」、操作対象「録画、番組、タイトル」、操作目的「消去」、および周辺情報「すべて」を示す。【００７３】
このような機能表現データベース１７０１は、機能表現信号１２４として入出力制御部１０９に出力される。【００７４】
図７は、第１算出対象信号１３０に含まれる情報を示す図である。【００７５】
第１算出対象信号１３０は、機能表現信号１２４と、入力信号１２１の示す選択肢に対応する選択肢情報７０３とを含む。つまり、第１算出対象信号１３０は、ユーザによって入力された選択肢の、各機能に対する操作意図度を算出するために、入力された選択肢に対応する、選択肢表現格納部１０８の一部の情報と、機能表現格納部１０７に格納されている全ての情報とから構成される。【００７６】
入出力制御部１０９は、入力信号１２１を取得すると、その入力信号１２１の示す選択肢に対応する情報を、選択肢表現信号１２５（選択肢表現データベース６０１）から抽出することで選択肢情報７０３を生成する。そして、入出力制御部１０９は、その選択肢情報７０３を機能表現信号１２４に組み合わせることで、第１算出対象信号１３０を生成する。【００７７】
なお、選択肢情報７０３は、入力信号１２１の示す選択肢の選択肢ＩＤ、操作対象、操作目的、および周辺情報を示す。【００７８】
ここで、本実施の形態における算出部１１３の動作について図８を用いて詳細に説明する。【００７９】
図８は、本実施の形態における操作意図度の算出方法を示す図である。【００８０】
算出部１１３は、第１算出対象信号１３０を取得すると、その第１算出対象信号１３０を、選択肢情報７０３と機能表現信号１２４に分離する。そして、算出部１１３は、選択肢情報７０３を、機能表現信号１２４により示される各機能に関する情報と比較する。その結果、算出部１１３は、選択肢情報７０３に対応する選択肢を選択したユーザの意図を、機能表現信号１２４に示される機能ごとに、操作意図度として算出する。【００８１】
具体的に、一致単語検出部１１６は、機能表現信号１２４の示す機能ごとに、選択肢情報７０３の示す選択肢の操作対象および操作目的と、その機能の操作対象および操作目的とを比較する。そして、一致単語検出部１１６は、選択肢と機能のそれぞれの操作対象において、同一の形態素（単語）が含まれているか否かを判断する。さらに、一致単語検出部１１６は、選択肢と機能のそれぞれの操作目的において、同一の形態素(単語)が含まれているか否かを判断する。つまり、一致単語検出部１１６は、各機能ごとに、選択肢と機能との間で一致する単語の種別（操作対象または操作目的）を特定する。【００８２】
その結果、一致単語検出部１１６は、機能表現信号１２４の示す機能ごとに、選択肢と機能との関係が３つのタイプＴ１，Ｔ２，Ｔ３のうち何れのタイプに該当するかを特定する。タイプＴ１は、選択肢と機能のそれぞれの操作対象間で一致する形態素が含まれている関係である。このような関係は、ユーザの着目点が操作対象にあることを意味する。タイプＴ２は、選択肢と機能のそれぞれの操作目的間で一致する形態素が含まれる関係である。このような関係は、ユーザの着目点が操作目的にあることを意味する。そして、タイプＴ３は、選択肢と機能のそれぞれの操作対象間で一致する形態素がなく、且つそれぞれの操作目的間で一致する形態素がない関係、あるいは、選択肢と機能のそれぞれの操作対象間に一致する形態素があり、且つそれぞれの操作目的間で一致する形態素がある関係である。このような関係は、ユーザの着目点が操作対象および操作目的の何れにも偏っていないことを意味する。【００８３】
そして、一致単語検出部１１６は、その機能ごとに特定されたタイプを第１算出対象信号１３０に付することで、第２算出対象信号１３３を生成して操作意図算出部１１７に出力する。【００８４】
例えば、選択肢情報７０３が選択肢（選択肢ＩＤ「Ｓｅｌ（２）」）の操作対象「番組、表」および操作目的「閲覧」を示し、機能表現信号１２４が機能（機能ＩＤ「Ｆ（１）」）の操作対象「録画、番組、タイトル」および操作目的「消去」を示している。このような場合、一致単語検出部１１６は、選択肢と機能のそれぞれの操作対象間で一致する形態素「番組」が含まれているため、この選択肢と機能とはタイプＴ１の関係にあると判断する。【００８５】
つまり、ユーザがこの機能を想定してこの選択肢を選択したと仮定したときには、ラベル追従ストラテジーに基づき、ユーザは選択肢の操作対象「番組」に着目してその「番組」という表記に引き込まれ、操作目的「閲覧」を殆ど無視して、その選択肢を選択したと考えられる。【００８６】
このように、選択肢と機能との関係がタイプＴ１である場合には、ユーザは選択肢の操作対象に着目していること、即ち、着目点が操作対象であることが予想される。【００８７】
また、例えば、選択肢情報７０３が選択肢（選択肢ＩＤ「Ｓｅｌ（２）」）の操作対象「番組、表」および操作目的「閲覧」を示し、機能表現信号１２４が機能（機能ＩＤ「Ｆ（Ｎ）」）の操作対象「プレイリスト」および操作目的「閲覧」を示している。このような場合、一致単語検出部１１６は、選択肢と機能のそれぞれの操作目的間で一致する形態素「閲覧」が含まれているため、この選択肢と機能とはタイプＴ２の関係にあると判断する。【００８８】
つまり、ユーザがこの機能を想定してこの選択肢を選択したと仮定したときには、ラベル追従ストラテジーに基づき、ユーザは選択肢の操作目的「閲覧」に着目してその「閲覧」という表記に引き込まれ、操作対象「番組、表」を殆ど無視して、その選択肢を選択したと考えられる。【００８９】
このように、選択肢と機能との関係がタイプＴ２である場合には、ユーザは選択肢の操作目的に着目していること、即ち、着目点が操作目的であることが予想される。【００９０】
また、例えば、選択肢情報７０３が選択肢（選択肢ＩＤ「Ｓｅｌ（２）」）の操作対象「番組、表」および操作目的「閲覧」を示し、機能表現信号１２４が機能（機能ＩＤ「Ｆ（２）」）の操作対象「時計、時刻」および操作目的「設定」を示している。このような場合、一致単語検出部１１６は、選択肢と機能のそれぞれの操作対象間および操作目的間で一致する形態素が含まれていないため、この選択肢と機能とはタイプＴ３の関係にあると判断する。【００９１】
つまり、ユーザがこの機能を想定してこの選択肢を選択したと仮定したときには、ユーザは、ラベル追従ストラテジーに基づく明確な着目点を選択肢の表記上におくことなくその選択肢を選択したと想定することができる。すなわち、ユーザは、ユーザの知識に基づいて、選択肢「番組表閲覧」の下位層に機能「時計の時刻を設定する」があると考えてその選択肢を選択したと想定することができる。このような場合、どのような手がかりをもとにユーザがその操作を行ったかを想定することは困難である。【００９２】
このように、選択肢と機能との関係がタイプＴ３である場合には、ユーザは選択肢の操作対象および操作目的の何れにも偏って着目していないこと、即ち、着目点がないことが予想される。【００９３】
操作意図算出部１１７は、一致単語検出部１１６から第２算出対象信号１３３を取得すると、その第２算出対象信号１３３を、選択肢情報７０３と、機能表現信号１２４と、機能ごとに特定されたタイプとに分離する。【００９４】
そして、操作意図算出部１１７は、選択肢情報７０３の示す選択肢の操作対象および操作目的と、機能表現信号１２４の示す機能の操作対象および操作目的との類似度α１〜α４のうち少なくとも２つを使って、その選択肢と機能との操作意図度を算出する。【００９５】
なお、類似度α１は、選択肢の操作対象と機能の操作対象との類似度であり、類似度α２は、選択肢の操作対象と機能の操作目的との類似度である。また、類似度α３は、選択肢の操作目的と機能の操作対象との類似度であり、類似度α４は、選択肢の操作目的と機能の操作目的との類似度である。【００９６】
例えば、図８に示すように、類似度α１は、機能の操作対象「録画、番組、タイトル」と選択肢の操作対象「番組、表」がどれだけ近いかということを示す。そして、類似度α２は、機能の操作目的「消去」と選択肢の操作対象「番組、表」がどれだけ操作としてまともな組み合わせであるか、または、操作対象である「番組、表」の目的が「消去」であるという文脈がどれだけまともな組み合わせであるかということを示す。同様に、類似度α３は、選択肢の操作目的「閲覧」と機能の操作対象「録画、番組、タイトル」がどれだけ操作としてまともな組み合わせであるか、または、操作対象である「録画、番組、タイトル」の目的が「閲覧」であるという文脈がどれだけまともな組み合わせであるかということを示す。そして、類似度α４は、機能の操作目的「消去」と選択肢の操作目的「閲覧」がどれだけ近いかということを示す。【００９７】
つまり、本実施の形態における操作意図算出部１１７は、選択肢と機能の関係がタイプＴ１のときには、選択肢の操作対象と、機能の操作対象および操作目的との類似度α１，α２を使って、その選択肢に対する機能の操作意図度を算出する。なお、類似度α３を使用しない理由は、例えば図８に示すような場合、「録画番組（タイトル）を閲覧する」という別の目的が評価されることになり、「録画番組（タイトル）を消去する」という機能とは別の機能を評価することになるためである。また類似度α４を使用しない理由は、「閲覧」にユーザが着目していないと仮定できるので、特に操作目的間の類似度が低い場合（「消去」と「閲覧」は異なる概念なので低くなる）に、類似度α４を使用すると目的推定に悪影響を及ぼす可能性があるからである。【００９８】
また、操作意図算出部１１７は、選択肢と機能の関係がタイプＴ２のときには、選択肢の操作目的と、機能の操作対象および操作目的との類似度α３，α４を使って、その選択肢と機能との操作意図度を算出する。さらに、操作意図算出部１１７は、選択肢と機能の関係がタイプＴ３のときには、選択肢の操作対象および操作目的と、機能の操作対象および操作目的との類似度α１〜α４を使って、その選択肢と機能との操作意図度を算出する。これにより、本実施の形態における操作意図算出部１１７は、ユーザのラベル追従に応じた操作意図度を算出することができる。【００９９】
ここで、操作意図算出部１１７は、類似度α１〜α４を算出するときには、単語概念記憶部１１４に格納されている情報を用いる。単語概念記憶部１１４には、ベクトルで表現される多くの単語が格納されている。つまり、単語概念記憶部１１４に格納されている単語ｗは、ＬＳＡで定義されるｎ次元空間上のベクトルＬＳＡ（ｗ）で表現されている。なお、ベクトルＬＳＡ（ｗ）は、大きさが１になるように正規化されている。したがって、例えば、単語ｗｉと単語ｗｊとの類似度は、ＬＳＡで定義される空間上のコサイン距離としてＳｉｍ（ｗｉ，ｗｊ）＝ＬＳＡ（ｗｉ）・ＬＳＡ（ｗｊ）によって算出される。【０１００】
なお、ＬＳＡ（latent semantic analysis）は、さまざまな文脈において語の共起関係の統計情報を算出することで、単語の意味を文脈の近さで判断する手法である。単語の共起関係を求めるために、大規模テキストコーパスを用いて単語間の共起関係の行列を作成する。そして、ＬＳＡはその共起行例を特異値分解と次元圧縮とを施すことで作成することができる。ＬＳＡを用いることで、単語は次元圧縮されたｎ次元の空間上のベクトルとして表現され、単語間の意味の近さはベクトル間の距離として定義することができる。このときベクトル間の距離で定義される単語間の近さが、人が感じる意味的な近さと似ている事が示されており、北島ら（ＨＣＩにおける探索過程の認知モデル．ヒューマンインタ−フェースシンポジウム'９９， ８３１−８３６．：非特許文献1）によって人のＧＵＩの選択行動のモデルとしても利用されている。そこで、本発明においても、このＬＳＡを用いて単語を表現し、単語間の距離でもって定義される値を使って、操作意図度を計算する。【０１０１】
操作意図算出部１１７は、単語概念記憶部１１４を用いて、選択肢の操作対象および操作目的と、機能の操作対象および操作目的とをそれぞれ、上述のベクトルに変換する。なお、操作対象および操作目的のそれぞれを、以下総称して類比対象部分という。つまり、類比対象部分の種別には、操作対象と操作目的がある。【０１０２】
操作意図算出部１１７は、例えば、類比対象部分に単語が１つだけあれば、その単語に対応するベクトルを単語概念記憶部１１４から読み出すことにより、その類比対象部分をその読み出されたベクトルに変換する。一方、操作意図算出部１１７は、例えば操作対象「録画、番組、タイトル」のように、類比対象部分に単語が複数あれば、それらの単語に対応するベクトルを単語概念記憶部１１４から読み出す。そして、操作意図算出部１１７は、それらの単語のベクトルを足し合わせて合成ベクトルを生成し、その合成ベクトルを正規化することによって、その類比対象部分をその正規化されたベクトルに変換する。【０１０３】
具体的に、類比対象部分である機能の操作対象に、形態素である単語「ｗ１，ｗ２，…，ｗＫ」が含まれている場合、操作意図算出部１１７は、その機能の操作対象を、（数１）に示すＬＳＡ空間上のベクトルＬＳＡ（Ｆ）に変換する。【０１０４】
【数１】
2008056548.tif 000003
【０１０５】
そして、操作意図算出部１１７は、２つの類比対象部分を表すベクトルのコサイン距離を算出することにより、これら類比対象部分間の類似度を算出する。【０１０６】
操作意図算出部１１７は、選択肢と機能の関係がタイプＴ１のときには、上述のように、類似度α１，α２を用いて、その選択肢Ｓｅｌ（ｊ）の機能Ｆ（ｉ）に対する操作意図度ＳＣ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））を算出する。なお、以下、選択肢ＩＤ「Ｓｅｌ（ｊ）」に対応する選択肢を、選択肢Ｓｅｌ（ｊ）として示し、機能ＩＤ「Ｆ（ｉ）」に対応する機能を、機能Ｆ（ｉ）として示す。この場合、操作意図算出部１１７は、まず、類似度α１，α２を、（数２）に示すように算出する。なお（数２）では、選択肢Ｓｅｌ（ｊ）の操作対象をＳｏ（ｊ）として表し、機能Ｆ（ｉ）の操作対象をＦｏ（ｉ）として表し、機能Ｆ（ｉ）の操作目的をＦｖ（ｉ）として表す。【０１０７】
【数２】
2008056548.tif 000004
【０１０８】
そして、操作意図算出部１１７は、（数３）に示すように、タイプＴ１における操作意図度ＳＣ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））を算出する。【０１０９】
【数３】
2008056548.tif 000005
【０１１０】
また、本実施の形態の操作意図算出部１１７は、選択肢と機能の関係がタイプＴ１のときには、類似度α１，α２を用いて、操作意図度ＳＣ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））を算出したが、類似度α１，α２を用いずに、操作意図度ＳＣ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））を算出してもよい。この場合、操作意図算出部１１７は、機能の操作対象Ｆｏ（ｉ）と操作目的Ｆｖ（ｉ）のＬＳＡ上の合成ベクトルと、選択肢の操作対象Ｓｏ（ｊ）のＬＳＡ上のベクトルとの類似度（コサイン距離）を操作意図度として算出する。【０１１１】
つまり、操作意図算出部１１７は、（数４）に示すように、タイプＴ１における操作意図度ＳＣ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））を算出する。【０１１２】
【数４】
2008056548.tif 000006
【０１１３】
なお、（数４）に示す式中の＋は、Ｆｏ（ｉ）とＦｖ（ｉ）をＬＳＡなどの意味空間上のベクトルに表現し直した後に、それらをベクトル空間上で加算することを意味する。また、（数３）または（数４）により算出される、タイプＴ１における操作意図度ＳＣ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））を、以下、Ｓｏｃ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））として表す。【０１１４】
操作意図算出部１１７は、選択肢と機能の関係がタイプＴ２のときには、上述のように、類似度α３，α４を用いて、その選択肢Ｓｅｌ（ｊ）の機能Ｆ（ｉ）に対する操作意図度ＳＣ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））を算出する。この場合、操作意図算出部１１７は、（数５）に示すように、タイプＴ２における操作意図度ＳＣ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））を算出する。なお（数５）では、選択肢Ｓｅｌ（ｊ）の操作目的をＳｖ（ｊ）として表し、機能Ｆ（ｉ）の操作対象をＦｏ（ｉ）として表し、機能Ｆ（ｉ）の操作目的をＦｖ（ｉ）として表す。【０１１５】
【数５】
2008056548.tif 000007
【０１１６】
なお、このように算出されるタイプＴ２における操作意図度ＳＣ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））を、以下、Ｓｖｃ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））として表す。【０１１７】
操作意図算出部１１７は、選択肢と機能の関係がタイプＴ３のときには、上述のように、類似度α１〜α４を用いて、その選択肢Ｓｅｌ（ｊ）の機能Ｆ（ｉ）に対する操作意図度ＳＣ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））を算出する。この場合、操作意図算出部１１７は、（数６）に示すように、タイプＴ３における操作意図度ＳＣ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））を算出する。【０１１８】
【数６】
2008056548.tif 000008
【０１１９】
このように、本実施の形態の操作意図算出部１１７は、選択肢と機能の関係がタイプＴ３のときには、類似度α１〜α４を用いて、選択肢および機能の何れの形態素（単語）に重みをおくことなく操作意図度ＳＣ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））を算出する。【０１２０】
また、本実施の形態の操作意図算出部１１７は、選択肢と機能の関係がタイプＴ３のときには、類似度α１〜α４を用いずに、操作意図度ＳＣ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））を算出してもよい。この場合、操作意図算出部１１７は、機能の操作対象Ｆｏ（ｉ）と操作目的Ｆｖ（ｉ）のＬＳＡ上の合成ベクトルと、選択肢の操作対象Ｓｏ（ｊ）と操作目的Ｓｖ（ｊ）のＬＳＡ上の合成ベクトルとの類似度（コサイン距離）を操作意図度として算出する。【０１２１】
つまり、操作意図算出部１１７は、（数７）に示すように、情報検索などの分野で通常使用されるBag-Of-Wordsと同様に、機能と選択肢を構成する操作対象と操作目的の形態素をあらかじめ加算して、タイプＴ３における操作意図度ＳＣ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））を算出する。【０１２２】
【数７】
2008056548.tif 000009
【０１２３】
なお、このように算出されるタイプＴ３における操作意図度ＳＣ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））を、以下、Ｂｏｗ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））として表す。【０１２４】
このように、操作意図算出部１１７は、選択肢に対する全ての機能の操作意図度を算出すると、その結果を示す操作意図信号１３１を入出力制御部１０９に出力する。【０１２５】
このように、本実施の形態では、操作意図度は、選択された選択肢に含まれる形態素が各々の機能表現のどの要素（類比対象部分）に含まれるかで、算出方法が変更される。これにより操作意図度を算出しようとしている選択肢と機能の組み合わせによって、ユーザが選択肢のどの部分に着目しているかというラベル追従行動を考慮することができる。具体的には、上述のように、タイプＴ１、Ｔ２，Ｔ３に応じて異なる算出方法で操作意図度が算出される。これにより、ユーザがその機能をやろうとしていると仮定した場合に、選択肢の操作対象に着目しているとする場合（１）、選択肢の操作目的に着目しているとする場合（２）、明確な着目点の偏りがないとする場合（３）の３ケースを分けて操作意図度が算出可能になる。【０１２６】
図９は、操作意図履歴格納部１０６に蓄積されている情報を示す図である。【０１２７】
入出力制御部１０９は、算出部１１３から操作意図信号１３１が出力されるごとに、その操作意図信号１３１を取得して操作意図履歴格納部１０６に格納する。その結果、操作意図履歴格納部１０６には、履歴情報１０６ａが蓄積される。この履歴情報１０６ａは、ユーザによって選択された選択肢ごとに、その選択肢に対する全ての機能の操作意図度が蓄積されている。【０１２８】
例えば、履歴情報１０６ａは、ユーザによって選択された選択肢Ｓｅｌ（２）に対する、機能Ｆ（１）の操作意図度「ＳＣ２１」と、機能Ｆ（２）の操作意図度「ＳＣ２２」となどを示す。【０１２９】
目的推定部１１２は、支援要求を示す入力信号１２１が入力部１０１から入出力制御部１０９に出力されると、入出力制御部１０９に対して履歴情報１０６ａを要求する。その結果、操作意図履歴格納部１０６に蓄積されている履歴情報１０６ａが操作意図履歴信号１２３として入出力制御部１０９に読み出される。そして、目的推定部１１２は、その操作意図履歴信号１２３を目的推定対象信号１２９として入出力制御部１０９から取得する。【０１３０】
目的推定部１１２は、目的推定対象信号１２９を取得すると、選択肢ごとに算出された、同一の機能ＩＤに対応する操作意図度の平均値を求めることにより、その機能ＩＤにより示される機能のスコアを算出する。目的推定部１１２は、このようなスコア（目的推定スコア）の算出を全ての機能に対して行う。【０１３１】
即ち、目的推定部１１２は、機能ＩＤ「Ｆ（ｉ）」のスコアＳ（ｉ）を、（数８）に示すように算出する。なお、Ｔは、ユーザによってこれまで選択された選択肢の数を示し、Ｉｔｅｍ（ｔ）はｔ個目の選択肢を示す。【０１３２】
【数８】
2008056548.tif 000010
【０１３３】
目的推定部１１２は、全ての機能のスコアを算出すると、その算出結果を目的推定結果信号１３４として出力する。【０１３４】
操作支援決定部１１１は、目的推定部１１２から出力された目的推定結果信号１３４を、入出力制御部１０９を介して操作支援対象信号１２８として取得する。そして、操作支援決定部１１１は、操作支援対象信号１２８の示す各機能のスコアに基づいて、出力部１０３の操作支援提示部１０５に表示されるべき機能を決定する。例えば、操作支援決定部１１１は、Ｎ個の機能（機能ＩＤ）の中から、スコアの高い順に、Ｍ個の機能（機能ＩＤ）を抽出する（Ｍ−ｂｅｓｔ）。そして、操作支援決定部１１１は、このように抽出されたＭ個の機能ＩＤと、その機能ＩＤに対応するスコアとを示す操作支援信号１２７を出力する。【０１３５】
入出力制御部１０９は、操作支援決定部１１１から出力された操作支援信号１２７を取得すると、その操作支援信号１２７と機能表現信号１２４とを用いて支援情報を生成し、その支援情報を出力信号１２２として出力部１０３の操作支援提示部１０５に出力する。【０１３６】
図１０は、支援情報の内容を示す図である。【０１３７】
入出力制御部１０９は、操作支援信号１２７の示す機能ＩＤに対応する機能の名称を、機能表現信号１２４を用いて特定する。そして、入出力制御部１０９は、操作支援信号１２７の示す機能ＩＤと、その機能ＩＤに対応する機能の名称と、その機能のスコアと示す支援情報１２７ａを生成する。また、この支援情報１２７ａは、操作支援決定部１１１で決定されたＭ個の機能について、各機能ＩＤおよび各機能の名称をスコアの高い順に示す。【０１３８】
図１１は、出力部１０３の操作支援提示部１０５に表示される画面を示す図である。【０１３９】
操作支援提示部１０５は、支援情報１２７ａ（出力信号１２２）を取得すると、その支援情報１２７ａに示されるＭ個の機能の名称を、その支援情報１２７ａにより示される順序で表示する。【０１４０】
ユーザは、このように表示された機能の名称を選択することによって、図３に示すメニュー情報の階層に従って選択肢を順に選択することなく、直接的にその機能を操作対象機器に実行させることができる。【０１４１】
なお、操作支援提示部１０５で表示されるＭ個の機能（機能の名称）は、一画面に無理なく収まることが望ましく、その場合には、例えばＭ個は５個程度である。また、その画面がスクロールしてＭ個の機能を表示する場合には、例えばＭ個は１０個程度であることが望ましい。また、操作支援決定部１１１は、予め定められた閾値以上のスコアを有する機能の機能ＩＤおよびスコアを示す操作支援信号１２７を出力してもよい。例えば、閾値が０．３である場合、図１０に示す支援情報１２７ａは生成されず、機能ＩＤ「Ｆ（１）、Ｆ（５）、Ｆ（３）、Ｆ（１０）」の４つの機能のみの名称およびスコアなどを示す支援情報が生成される。したがって、操作支援提示部１０５には、この４つの機能の名称だけが表示される。【０１４２】
図１２は、本実施の形態における目的推定装置１００の動作を示すフローチャートである。【０１４３】
まず、目的推定装置１００の入出力制御部１０９は、入力部１０１から入力信号１２１を取得する（ステップＳ２０２）。そして、入出力制御部１０９は、その入力信号１２１が操作対象機器の電源をオフにすることを示すか否かを判別する（ステップＳ２０３）。すなわち、操作対象機器の電源がオンにされている状態でユーザが入力部１０１の電源ボタン５０５を押すと、入出力制御部１０９は、そのユーザの操作に応じた入力信号１２１を入力部１０１から取得する。このとき、入出力制御部１０９は、その入力信号１２１が電源のオフを示すと判別する。【０１４４】
ここで、入出力制御部１０９は、入力信号１２１が電源のオフを示すと判別したときには（ステップＳ２０３のＹｅｓ）、全ての処理を終了する。一方、入出力制御部１０９は、入力信号１２１が電源のオフを示さないと判別したときには（ステップＳ２０３のＮｏ）、さらに、入力信号１２１が支援要求を示すか否かを判別する（ステップＳ２０４）。すなわち、ユーザが入力部１０１のヘルプボタン５０７を押すと、入出力制御部１０９は、そのユーザの操作に応じた入力信号１２１を入力部１０１から取得する。このとき、入出力制御部１０９は、その入力信号１２１が支援要求を示すと判別する。また、ユーザが入力部１０１のメニューボタン５０６を押すと、または、カーソルキー５０２や戻るボタン５０４を押すことでカーソルを所望の選択肢に当てて決定ボタン５０３を押すと、入出力制御部１０９は、そのユーザの操作に応じた入力信号１２１を入力部１０１から取得する。このとき、入出力制御部１０９は、その入力信号１２１が選択肢を示すと判別する。【０１４５】
ここで、入出力制御部１０９は、入力信号１２１が支援要求を示さないと判別したときには（ステップＳ２０４のＮｏ）、つまり、入力信号１２１が選択肢を示すと判別したときには、その選択肢に応じた処理を実行する（ステップＳ２０５）。例えば、ユーザがメニューボタン５０６を押すと、入出力制御部１０９は、そのユーザの操作に応じた入力信号１２１を入力部１０１から取得する。このとき、入出力制御部１０９は、その入力信号１２１がメニュー情報の第１階層のノードに対応する選択肢「トップメニュー」を示すと判別する。そして、入出力制御部１０９は、その選択肢に応じた処理、即ちトップメニュー４０１の表示を実行する。また、ユーザがカーソルキー５０２および決定ボタン５０３を押してトップメニュー４０１に示す選択肢「番組表」を選択すると、入出力制御部１０９は、そのユーザの操作に応じた入力信号１２１を入力部１０１から取得する。このとき、入出力制御部１０９は、その入力信号１２１がメニュー情報の第２階層のノードに対応する選択肢「番組表」を示すと判別する。そして、入出力制御部１０９は、その選択肢に応じた処理、即ちメニュー４０２の表示を実行する。【０１４６】
また、ユーザがカーソルキー５０２および決定ボタン５０３を押して、メニュー４０３に示す、機能に直結した選択肢「大リーグ中継」を選択すると、入出力制御部１０９は、そのユーザの操作に応じた入力信号１２１を入力部１０１から取得する。このとき、入出力制御部１０９は、その入力信号１２１が機能に直結した選択肢「大リーグ中継」を示すと判別する。そして、入出力制御部１０９は、その選択肢に応じた処理、即ち、番組「大リーグ中継」を表示するという機能を操作対象機器に実行させる。つまり、入出力制御部１０９は、番組「大リーグ中継」の表示を指示する内容の機器制御信号１２６を機器制御部１１０に出力する。【０１４７】
次に、入出力制御部１０９は、ステップＳ２０５において機能が実行されたか否かを判別する（ステップＳ２０６）。ここで、入出力制御部１０９は、機能が実行されていないと判別すると（ステップＳ２０６のＮｏ）、入力信号１２１の示す選択肢に対する各機能の操作意図度を算出部１１３に算出させる（ステップＳ２０７）。一方、入出力制御部１０９は、機能が実行されたと判別すると（ステップＳ２０６のＹｅｓ）、操作意図履歴格納部１０６に格納されている履歴情報１０６ａを消去するなどの終了処理を実行する（ステップＳ２０８）。【０１４８】
また、入出力制御部１０９は、ステップＳ２０４で入力信号１２１が支援要求を示すと判別したときには（ステップＳ２０４のＹｅｓ）、操作意図履歴格納部１０６に格納されている履歴情報１０６ａを読み出して、目的推定部１１２に、ユーザが目的とする機能を推定させる（ステップＳ２０９）。つまり、目的推定部１１２は、各機能に対するスコアを算出する。そして、入出力制御部１０９は、スコアの高い機能から順に、その機能の名称を操作支援提示部１０５に表示させることで、操作支援を実行する（ステップＳ２１０）。その後、入出力制御部１０９は、終了処理を実行する（ステップＳ２０８）。【０１４９】
なお、入出力制御部１０９は、ステップＳ２０７で操作意図度が算出されたとき、またはステップＳ２０８で終了処理が実行されたときには、再び、ステップＳ２０２からの処理を実行する。【０１５０】
図１３は、算出部１１３が操作意図度を算出する動作を示すフローチャートである。つまり、図１３は、図１２に示すステップＳ２０７の詳細な動作を示す。【０１５１】
算出部１１３は、入出力制御部１０９から第１算出対象信号１３０を取得して操作意図度の算出を指示されると、まず、カウンタ値ｉを初期値である「１」に設定する（ステップＳ３０２）。そして、算出部１１３は、機能表現データベース１７０１に示される機能（機能ＩＤ）の個数Ｎよりもカウンタ値ｉが大きいか否かを判別する（ステップＳ３０３）。つまり、算出部１１３は、機能表現データベース１７０１に示される全ての機能に対して操作意図度を算出したか否かを判別する。【０１５２】
ここで、算出部１１３は、カウンタｉが個数Ｎ以下であると判別すると（ステップＳ３０３のＮｏ）、選択肢とｉ番目の機能との間で単語が一致している類否対象項目の種別を検出する（ステップＳ３０４）。例えば、選択肢の操作対象に単語「番組」があり、ｉ番目の機能の操作対象に単語「番組」がある場合には、算出部１１３は、単語が一致している類比対象部分の種別として操作対象を検出する。【０１５３】
次に、算出部１１３は、ステップＳ３０４で検出された類比対象部分の種別に基づいて、選択肢とｉ番目の機能の関係がタイプＴ１〜Ｔ３の何れのタイプに該当するかを特定し、その特定されたタイプに応じた操作意図度の算出方法を決定する（ステップＳ３０８）。その結果、算出部１１３は、その算出方法を用いて、選択肢のｉ番目の機能に対する操作意図度を算出する（ステップＳ３０５）。【０１５４】
そして、算出部１１３は、カウンタ値ｉをインクリメントして（ステップＳ３０７）、ステップＳ３０３からの処理を繰り返し実行する。【０１５５】
また、算出部１１３は、ステップＳ３０３でカウンタ値ｉが個数Ｎよりも大きいと判別すると（ステップＳ３０３のＹｅｓ）、つまり、全ての機能に対して操作意図度を算出したと判別すると、その全ての機能に対する操作意図度を示す操作意図信号１３１を入出力制御部１０９に出力し、その操作意図度を操作意図履歴格納部１０６に格納させる（ステップＳ３０６）。【０１５６】
このような本実施の形態における目的推定装置１００によって、ユーザの目的とする機能の推定率が向上することを、以下、具体的に説明する。【０１５７】
例えば、次のような場合を想定する。すなわち、操作対象機器が、図６に示す機能表現データベース１７０１の機能ＩＤ「Ｆ（１）、Ｆ（２）、Ｆ（３）、Ｆ（Ｎ−１）、Ｆ（Ｎ）」に対応する機能のみを有し、ユーザが、図５に示す選択肢表現データベース６０１の選択肢ＩＤ「Ｓｅｌ（４）」に対応する選択肢「機能選択」を選択し、次に選択肢ＩＤ「Ｓｅｌ（２）」に対応する選択肢「番組表閲覧」を選択する。【０１５８】
このような場合、一般に、ユーザの目的は、番組に関わる何らかの操作（機能）か、閲覧に関わる何らかの操作（機能）であることが想定される。したがって、ユーザの目的とする機能は、機能ＩＤ「Ｆ(１)」に対応する機能「すべての録画番組（タイトル）を消去する」、機能ＩＤ「Ｆ(３)」に対応する機能「ジャンルで検索を行って番組を予約録画する」、または機能ＩＤ「Ｆ(Ｎ)」に対応する機能「プレイリストを閲覧する」である可能性が高い。また、ユーザの目的とする機能が、他の２つの機能、つまり、機能ＩＤ「Ｆ(
２)」に対応する機能「時計の時刻を設定する」、または機能ＩＤ「Ｆ(Ｎ−１)」に対応
する機能「ネットワーク接続の設定をする」である可能性は低いと考えることができる。【０１５９】
そこで、以下、本実施の形態における目的推定装置１００によって、前者３つの機能に対する目的推定スコアが、後者２つの機能に対する目的推定スコアよりも高くなることを実験により証明する。なお、実験に使用するＬＳＡモデルは、ＤＶＤに関係するテキストをＷＥＢから収集して作成されている。テキストの収集は、検索エンジンに「ＤＶＤ  ＨＤＤ  操作  レコーダー」と入力して抽出された上位１００のページからリンク先を２段階にわたりクローリングした後、タグなどの情報を削除するなどして行われた。ＬＳＡには、ホームページを単位として共起頻度をもとめて特異値分解を行った後、２５次元まで圧縮したものを用いた。【０１６０】
図１４は、上述の選択肢および機能に対してＬＳＡにより算出される類似度α１〜α４を示す図である。【０１６１】
ＬＳＡにより、選択肢「機能選択」の操作対象「機能」に対する各機能の操作対象の類似度α１は、「０．３，  ０．３，  ０．４，  ０．３，  ０．２」として算出される。また、選択肢「番組表閲覧」の操作対象「番組、表」に対する各機能の操作対象の類似度α１は、「０．７，  ０．５，  ０．７，  ０，  ０．５」として算出される。【０１６２】
そして、選択肢「機能選択」の操作対象「機能」に対する各機能の操作目的の類似度α２は、「０．４，  ０．２，  ０．４，  ０．２」として算出される。また、選択肢「番組表閲覧」の操作対象「番組、表」に対する各機能の操作目的の類似度α２は、「０．４，  ０．３，  ０．６，  ０．３」として算出される。【０１６３】
さらに、選択肢「機能選択」の操作目的「選択」に対する各機能の操作対象の類似度α３は、「０．２，  ０．２，  ０．２，  −０．１，  ０．３」として算出される。また、選択肢「番組表閲覧」の操作目的「閲覧」に対する各機能の操作対象の類似度α３は、「０．１，  ０，  ０．２，  ０．２，  ０．４」として算出される。【０１６４】
そして、選択肢「機能選択」の操作目的「選択」に対する各機能の操作目的の類似度α４は、「０．３，  ０．６，  ０．３，  ０．３」として算出される。また、選択肢「番組表閲覧」の操作目的「閲覧」に対する各機能の操作目的の類似度α４は、「０．１，  ０．４，  ０．１，  １」として算出される。【０１６５】
図１５は、本実施の形態における目的推定装置１００と従来の装置のそれぞれによって算出される機能ごとのスコアを比較して示す図である。なお、図１５の（ａ）に、従来の装置によって算出されるスコアを示し、図１５の（ｂ）に、目的推定装置１００によって算出されるスコアを示す。【０１６６】
従来の装置では、図１４に示す類似度α１〜α４を用いて、ラベル追従を考慮しない手法、つまり着目点を考慮しない手法により、各選択肢に対する各機能の操作意図度を、図１５の（ａ）に示すように算出する。つまり、従来の装置は、操作意図度＝（α１＋α２＋α３＋α４）／４により、操作意図度を算出する。例えば、選択肢「機能選択」に対する機能「すべての録画番組（タイトル）を消去する」の操作意図度が「０．３」として算出され、選択肢「番組表閲覧」に対する機能「すべての録画番組（タイトル）を消去する」の操作意図度が「０．３」として算出される。【０１６７】
そして、従来の装置は、機能ごとに、その機能の各選択肢に対する操作意図度の平均値を算出することにより、その機能のスコアを算出する。例えば、機能「すべての録画番組（タイトル）を消去する」の選択肢「機能選択」および選択肢「番組表閲覧」に対する操作意図度「０．３，  ０．３」の平均値「０．３」がスコアとして算出される。【０１６８】
その結果、従来の装置は、ユーザの目的とする機能の１位が、機能ＩＤ「Ｆ（Ｎ）」の機能「プレイリストを閲覧する」であり、２位が、機能ＩＤ「Ｆ（３）」の機能「ジャンルで検索を行って番組を予約録画する」であり、３位が、機能ＩＤ「Ｆ（１），Ｆ（２）」の機能「すべての録画番組（タイトル）を消去する」および機能「時計の時刻を設定する」であり、５位が、機能ＩＤ「Ｆ（Ｎ−１）」の機能「ネットワークの接続の設定をする」であることを推定する。【０１６９】
したがって、従来の装置では、機能Ｆ（１）のスコアと機能Ｆ(２)のスコアとが同じになる。そのため、目的とされる機能の可能性が高い機能Ｆ(１)と、その可能性が低い機能Ｆ(２)との区別が困難である。【０１７０】
一方、本実施の形態における目的推定装置１００は、図１４に示す類似度α１〜α４を用いて、ラベル追従を考慮した手法、つまり着目点を考慮した手法により、各選択肢に対する各機能の操作意図度を、図１５の（ｂ）に示すように算出する。例えば、選択肢「機能選択」に対する機能「すべての録画番組（タイトル）を消去する」の操作意図度が「０．３」として算出され、選択肢「番組表閲覧」に対する機能「すべての録画番組（タイトル）を消去する」の操作意図度が「０．５」として算出される。【０１７１】
そして、目的推定装置１００は、機能ごとに、その機能の各選択肢に対する操作意図度の平均値を算出することにより、その機能のスコアを算出する。例えば、機能「すべての録画番組（タイトル）を消去する」の選択肢「機能選択」および選択肢「番組表閲覧」に対する操作意図度「０．３，  ０．５」の平均値「０．４」がスコアとして算出される。【０１７２】
その結果、目的推定装置１００は、ユーザの目的とする機能の１位が、機能ＩＤ「Ｆ（３）、Ｆ（Ｎ）」の機能「ジャンルで検索を行って番組を予約録画する」および機能「プレイリストを閲覧する」であり、３位が、機能ＩＤ「Ｆ（１）」の機能「すべての録画番組（タイトル）を消去する」であり、４位が、機能ＩＤ「Ｆ（２）」の機能「時計の時刻を設定する」であり、５位が、機能ＩＤ「Ｆ（Ｎ−１）」の機能「ネットワークの接続の設定をする」であることを推定する。【０１７３】
したがって、本実施の形態における目的推定装置１００では、機能Ｆ(１)が機能Ｆ(２)よりもユーザの目的とされる可能性が高いと推定することができ、目的とされる可能性の高い機能を適切に推定することができる。【０１７４】
図１６は、本実施の形態における目的推定装置１００が適切に目的を推定していることを説明するための説明図である。【０１７５】
本実施の形態における目的推定装置１００では、ユーザの目的とされる機能であると一般に考えられる、機能ＩＤ「Ｆ（１）、Ｆ（３）、Ｆ（Ｎ）」に対応する機能のスコアの平均値は０．４６となり、他の機能ＩＤ「Ｆ（２）、Ｆ（Ｎ−１）」に対応する機能のスコアの平均値は０．２５となる。つまり、これらの平均値の差は０．２１である。【０１７６】
一方、従来の装置では、ユーザの目的とされる機能であると一般に考えられる、機能ＩＤ「Ｆ（１）、Ｆ（３）、Ｆ（Ｎ）」に対応する機能のスコアの平均値は０．３６となり、他の機能ＩＤ「Ｆ（２）、Ｆ（Ｎ−１）」に対応する機能のスコアの平均値は０．２５となる。つまり、これらの平均値の差は０．１１である。【０１７７】
したがって、本実施の形態では、ユーザの目的とされる機能であると一般に考えられる機能と、他の機能とを明確に区別して、目的とされる機能を適切に推定することができる。【０１７８】
このように、本実施の形態では、従来の各選択肢に対して唯一の操作ベクトルを対応させる方式と比較して、ユーザが何に手がかりを得て操作を行ったかという情報を加味することができ、選択肢の一部の情報に手がかりを得て操作をしている場合の選択行動をもとにすることで、目的の推定率が向上し、的確な操作支援が可能になる。【０１７９】
（実施の形態２）
本実施の形態における目的推定装置は、ユーザがヘルプボタンを押さない場合にも、ユーザが選択肢の選択に困惑したことを検出したときには、各機能に対するスコアを算出してユーザの目的とする機能を推定する。【０１８０】
図１７は、本実施の形態における目的推定装置の構成図である。【０１８１】
本実施の形態における目的推定装置１００ａは、実施の形態１の目的推定装置１００の構成要素に対して、さらに、困惑検出手段たる困惑状態検出部１２０１とタイマー１２０２とを備える。なお、図１７に示す目的推定装置１００ａの構成要素のうち、図２に示す目的推定措置１００の構成要素と同一のものに対しては、同一の符号を付して示し、詳細な説明を省略する。【０１８２】
タイマー１２０２は、現在時刻を計時しており、その現在時刻を示す時刻情報信号１２１１を困惑状態検出部１２０１に出力する。【０１８３】
入力部１０１ａは、選択肢入力部１０２および支援要求入力部１１５と、さらに、困惑状態検出部１２０１を備えている。この困惑状態検出部１２０１は、ユーザによって選択肢が選択されない状態が所定時間以上継続したか否かを判別する。そして、困惑状態検出部１２０１は、所定時間以上継続したと判別したときには、支援要求入力部１１５と同様に、支援要求を示す入力信号１２１を入出力制御部１０９に出力する。ここで、困惑状態検出部１２０１は、時刻情報信号１２１１を取得して、その時刻情報信号１２１１により示される現在時刻を用いることで、上述の状態が所定時間以上経過したか否かを判別する。【０１８４】
図１８は、本実施の形態における目的推定装置１００ａの動作を示すフローチャートである。【０１８５】
まず、目的推定装置１００ａの困惑状態検出部１２０１は、時間カウンタ値ｄｔを初期値である０に設定する（ステップＳ１３０１）。そして、困惑状態検出部１２０１は、単位時間が経過すると、時間カウンタ値ｄｔをインクリメントして更新する（ステップＳ１３０２）。さらに、困惑状態検出部１２０１は、その単位時間の間に、入出力制御部１０９によって入力信号１２１が取得されたか否かを判別する（ステップＳ１３０４）。【０１８６】
ここで、困惑状態検出部１２０１は、入力信号１２１が取得されていないと判別したときには（ステップＳ１３０４のＮｏ）、さらに、時間カウンタ値ｄｔが閾値θよりも大きいか否かを判別する（ステップＳ１３０３）。ここで、困惑状態検出部１２０１は、時間カウンタ値ｄｔが閾値θよりも大きいと判別したときには（ステップＳ１３０３のＹｅｓ）、支援要求を示す入力信号１２１を入出力制御部１０９に出力する（ステップＳ１３０５）。【０１８７】
一方、困惑状態検出部１２０１は、時間カウンタ値ｄｔが閾値θ以下であると判別したときには（ステップＳ１３０３のＮｏ）、ステップＳ１３０２からの処理を繰り返し実行する。即ち、困惑状態検出部１２０１は、このステップＳ１３０２では、直前の時間カウンタ値ｄｔの更新時から単位時間が経過すると、その時間カウンタ値ｄｔをさらにインクリメントして更新する。【０１８８】
また、本実施の形態における目的推定装置１００ａは、ステップＳ１３０５で支援要求を示す入力信号１２１が出力された後には、実施の形態１と同様、ユーザが目的とする機能を推定する（ステップＳ２０９）。また、目的推定装置１００ａは、ステップＳ１３０４で入力信号１２１が取得されたと判別された後には（ステップＳ１３０４のＹｅｓ）、実施の形態１と同様、その入力信号１２１が操作対象機器の電源をオフにすることを示すか否かを判別する（ステップＳ２０３）。【０１８９】
つまり、本実施の形態における目的推定装置１００ａは、ステップＳ２０３およびステップＳ２０９以降、実施の形態１の目的推定装置１００と同様の動作を実行する。なお、目的推定装置１００ａは、ステップＳ２０８で終了処理を実行した後、またはステップＳ２０７で操作意図度を算出した後には、ステップＳ１３０１からの処理を繰り返し実行する。【０１９０】
これにより、本実施の形態では、選択肢が選択されない状態が所定時間以上継続したときには、ユーザが選択肢の選択に困惑していると判断され、支援要求入力部１１５のヘルプボタン５０７が押されたときと同様に、支援要求を示す入力信号１２１が入出力制御部１０９に出力される。その結果、ユーザは、ヘルプボタン５０７を押さなくても、目的推定装置１００ａに目的の推定を実行させることができる。【０１９１】
このように本実施の形態では、ユーザは選択肢の選択に困惑したときには、ヘルプボタンを押下することなく、推定された機能を享受することができる。従来、ユーザは、ヘルプボタンを押下して質問をしないと目的とする機能を見つけることができなかった。しかし、本実施の形態では、ユーザが選択肢の選択に困惑したときには、積極的に操作を行うことなく、推定された機能を知ることができ、初めて操作対象機器を使う人であっても、対話的に所望の機能を容易に見つけてその操作対象機器に実行させることができる。【０１９２】
（実施の形態３）
本実施の形態における目的推定装置は、ユーザの操作特性をさらに考慮して、各機能に対するスコアを算出してユーザの目的とする機能を推定する。【０１９３】
各個人の操作特性は、過去に使用していた操作対象機器の操作作法や、その人本来のもつ癖に応じて異なっている。そこで、本実施の形態では、各人のプロファイル情報をもとに、その人の操作特性を考慮して目的の推定を行うことで、より精度を向上させ的確な操作支援を実現する。【０１９４】
例えば、Ｃ社製の操作対象機器に表示されるメニューは、「再生」、「設定」、「予約」、および「編集」などのように、操作目的に主眼が置かれた選択肢を有することを特徴とする。このとき、このＣ社製の操作対象機器を使っていた人では、操作目的の要素に注意を向ける傾向が強くなる。一方、Ｂ社製の操作対象機器に表示されるメニューは、「機能選択」、「再生ナビ」、および「番組表閲覧」などのように、操作対象と操作目的の両者を含む選択肢を有する。そこで、Ｃ社製の操作対象機器を使用していた人は、操作目的の言葉に注意が引きずられる傾向が強いため、その人がＢ社製の操作対象機器を使用するときには、操作目的が一致するケース（タイプＴ２）に対するラベル追従の効果を強め、操作対象間が一致するケース（タイプＴ１）に対するラベル追従の効果を弱めることが有効である。【０１９５】
つまり、本実施の形態における目的推定装置は、このような一種、人のもつ判断に対する潜在的なバイアスを考慮して、ユーザの目的とする機能を推定する。【０１９６】
図１９は、本実施の形態における目的推定装置の構成図である。【０１９７】
本実施の形態における目的推定装置１００ｂは、実施の形態１の目的推定装置１００の算出部１１３の代わりにプロファイル依存算出部１４０３を備え、さらに、プロファイル情報取得手段たるプロファイル入力部１４０１と操作特性格納部１４０２とを備える。なお、図１９に示す目的推定装置１００ｂの構成要素のうち、図２に示す目的推定措置１００の構成要素と同一のものに対しては、同一の符号を付して示し、詳細な説明を省略する。【０１９８】
プロファイル入力部１４０１は、ユーザによる操作に応じてそのユーザのプロファイル情報を生成し、そのプロファイル情報をプロファイル依存算出部１４０３に出力する。このようなプロファイル入力部１４０１は、ユーザの入力操作により、数字や、ひらがな、アルファベット、カタカナなどを取得して、取得された数字などを用いてプロファイル情報を生成する。また、プロファイル入力部１４０１は、入力部１０１と一体に構成されていてもよい。【０１９９】
操作特性格納部１４０２は、どのようなプロファイルを持つ人がどのような操作特性を持つのかを示す操作特性情報を格納している。【０２００】
プロファイル依存算出部１４０３は、操作特性格納部１４０２に格納されている操作特性情報を操作特性信号１４１１として読み出し、プロファイル入力部１４０１から取得したプロファイル情報とその操作特性情報をもとに、操作意図度の算出を行う。【０２０１】
図２０は、プロファイル情報の内容を示す図である。【０２０２】
プロファイル情報１４０１ａは、ユーザの特徴（プロファイル）を示し、具体的には、ユーザの性別、年齢、ユーザによって主に使用される操作対象機器（例えばＤＶＤレコーダ）の使用歴、その操作対象機器のメーカー名、およびその操作対象機器の機種名などを示す。【０２０３】
例えば、プロファイル情報１４０１ａは、性別「男性」、年齢「１７」、使用歴「０．５年」、メーカー名「Ｃ社」、および機種名「ＤＶ−０１０」を示す。【０２０４】
なお、プロファイル入力部１４０１は、予めプロファイル情報が格納された記憶媒体から、例えばネットワークを介してこのようなプロファイル情報１４０１ａを取得してもよく、ユーザから対話的に取得してもよい。【０２０５】
図２１は、操作特性情報１４０２ａの内容を示す図である。【０２０６】
操作特性情報１４０２ａは、ユーザのプロファイルごとに、そのプロファイルに対応する操作対象の重みＷａおよび操作目的の重みＷｂを示す。【０２０７】
例えば、性別「男性」、年齢「１７」、主に使用される操作対象機器の使用歴「０．５年」、およびその操作対象機器のメーカー名「Ｃ社」を示すユーザのプロファイルに対して、操作特性情報１４０２ａは、操作対象の重みＷａ＝０．２と操作目的の重みＷｂ＝１．０とを示す。【０２０８】
この場合、Ｃ社の操作対象機器のメニューでは、操作目的に比重が置かれているので、操作対象の重みである操作対象志向性は０．２で、操作目的の重みである操作目的志向性は１．０である。ここで、操作目的志向性とは、やろうとしている機能の表現と操作目的が一致している場合に、その操作目的に着目して操作をするユーザの傾向を表し、上述の例（Ｗｂ＝０．１）の場合には、ユーザが確実に操作目的を手がかりにすることを表す。一方、操作対象志向性とは、やろうとしている機能の表現と操作対象が一致している場合に、その操作対象に着目して操作をするユーザの傾向を表す。【０２０９】
図２２は、プロファイル依存算出部１４０３の構成図である。【０２１０】
プロファイル依存算出部１４０３は、一致単語検出部１１６と、プロファイル依存操作意図算出部１５０１とを備えている。【０２１１】
一致単語検出部１１６は、実施の形態１および２と同様、機能ごとに、選択肢と機能（機能の名称）との間で一致している単語の種別を特定し、タイプＴ１，Ｔ２，Ｔ３の中から、選択肢と機能との関係を示すタイプを特定する。そして、一致単語検出部１１６は、その機能ごとに特定されたタイプを第１算出対象信号１３０に付することで、第２算出対象信号１３３を生成してプロファイル依存操作意図算出部１５０１に出力する。【０２１２】
プロファイル依存操作意図算出部１５０１は、実施の形態１および２と同様、第２算出対象信号１３３を取得すると、その第２算出対象信号１３３に含まれる第１算出対象信号１３０の示す選択肢の各機能に対する操作意図度を算出する。【０２１３】
また、本実施の形態におけるプロファイル依存操作意図算出部１５０１は、プロファイル情報１４０１ａを取得すると、操作特性格納部１４０２に格納されている操作特性情報１４０２ａ（操作特性信号１４１１）を読み出し、そのプロファイル情報１４０１ａの示すプロファイルに対応する、操作対象の重みＷａと操作目的の重みＷｂとを特定する。【０２１４】
そして、プロファイル依存操作意図算出部１５０１は、機能Ｆ（ｉ）に対する選択肢Ｓｅｌ（ｊ）の操作意図度ＳＣ’（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））を算出するときには、その選択肢と機能との関係がタイプＴ１の場合、上述のＳｏｃ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））およびＢｏｗ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））と、操作対象の重みＷａとを用いて（数９）に示すように算出する。【０２１５】
【数９】
2008056548.tif 000011
【０２１６】
このように、タイプＴ１の場合、操作意図度は、ユーザが操作対象に着目する傾向があれば、つまり操作対象の重みＷａが大きければ、Ｓｏｃ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））の寄与が大きくなるように算出される。一方、操作意図度は、ユーザが操作対象に着目し難い傾向があれば、つまり操作対象の重みＷａが小さければ、Ｂｏｗ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））の寄与が大きくなるように算出される。【０２１７】
また、プロファイル依存操作意図算出部１５０１は、機能Ｆ（ｉ）に対する選択肢Ｓｅｌ（ｊ）の操作意図度ＳＣ’（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））を算出するときには、その選択肢と機能との関係がタイプＴ２の場合、上述のＳｖｃ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））およびＢｏｗ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））と、操作目的の重みＷｂとを用いて（数１０）に示すように算出する。【０２１８】
【数１０】
2008056548.tif 000012
【０２１９】
このように、タイプＴ２の場合、操作意図度は、ユーザが操作目的に着目する傾向があれば、つまり操作目的の重みＷｂが大きければ、Ｓｖｃ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））の寄与が大きくなるように算出される。一方、操作意図度は、ユーザが操作目的に着目し難い傾向があれば、つまり操作目的の重みＷｂが小さければ、Ｂｏｗ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））の寄与が大きくなるように算出される。【０２２０】
また、プロファイル依存操作意図算出部１５０１は、機能Ｆ（ｉ）に対する選択肢Ｓｅｌ（ｊ）の操作意図度ＳＣ’（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））を算出するときには、その選択肢と機能との関係がタイプＴ３の場合、実施の形態１および２と同様、（数１１）に示すように算出する。【０２２１】
【数１１】
2008056548.tif 000013
【０２２２】
なお、（数９）および（数１０）の第二項では、タイプＴ３における操作意図度の影響が考慮されている。つまり、第二項は、ユーザが一致単語に気がつかない場合、または、一致単語がない場合と同様の判断にもとづいてユーザが行動しているとした場合に対応する項である。【０２２３】
具体的に、プロファイル依存操作意図算出部１５０１は、選択肢ＩＤ「Ｓｅｌ(２)」の選択肢「番組表閲覧」における、機能ＩＤ「Ｆ(２)」の機能「すべての録画番組（タイトル）を消去する」に対する操作意図度ＳＣ’（Ｆ（２），Ｓｅｌ（２））を算出する。この場合、操作対象間に一致する単語が存在するため、その選択肢と機能との関係はタイプＴ１である。したがって、ファイル依存操作意図算出部１５０１は、Ｓｏｃ（Ｆ（２），Ｓｅｌ（２））にユーザの操作特性を考慮して、（数１２）に示すように操作意図度ＳＣ’（Ｆ（２），Ｓｅｌ（２））を算出する。【０２２４】
【数１２】
2008056548.tif 000014
【０２２５】
同様に、プロファイル依存操作意図算出部１５０１は、選択肢ＩＤ「Ｓｅｌ(２)」の選択肢「番組表閲覧」における、機能ＩＤ「Ｆ(Ｎ)」の機能「プレイリストを閲覧する」に対する操作意図度ＳＣ’（Ｆ（Ｎ），Ｓｅｌ（２））を算出する。この場合、操作目的間に一致する単語が存在するため、その選択肢と機能との関係はタイプＴ２である。したがって、プロファイル依存操作意図算出部１５０１は、Ｓｖｃ（Ｆ（Ｎ），Ｓｅｌ（２））にユーザの操作特性を考慮して、（数１３）に示すように操作意図度ＳＣ’（Ｆ（Ｎ），Ｓｅｌ（２））を算出する。【０２２６】
【数１３】
2008056548.tif 000015
【０２２７】
このように本実施の形態では、ユーザが使用していた機器に表示されるメニューの特徴に応じた、ユーザの操作の特性を用いることで、ユーザの操作の志向性をより反映した目的の推定が可能となり操作支援が的確に行えるようになる。なお、本実施の形態では、性別、年齢、ＤＶＤ使用歴、および使用ＤＶＤメーカーをプロファイルとしたが、携帯電話の使用年数、機種、テレビの機種、パーソナルコンピュータの使用歴など、様々な機器の使用状況をプロファイルとして使用することが可能である。【０２２８】
図２３は、本実施の形態における目的推定装置１００ｂの動作を示すフローチャートである。【０２２９】
まず、目的推定装置１００ｂのプロファイル入力部１４０１がユーザによって操作されることによって、プロファイル入力部１４０１はプロファイル情報１４０１ａを生成し、プロファイル依存算出部１４０３は、その生成されたプロファイル情報１４０１ａを取得する（ステップＳ１６０１）。【０２３０】
次に、目的推定装置１００ｂの入出力制御部１０９は、入力部１０１から入力信号１２１を取得する（ステップＳ２０２）。そして、本実施の形態における目的推定装置１００ｂは、ステップＳ２０２以降、実施の形態１と同様の動作を実行する。【０２３１】
以上、本発明に係る目的推定装置について、実施の形態１〜３を用いて説明したが、本発明は、これらに限定されるものではない。【０２３２】
例えば、実施の形態１〜３では、操作対象機器としてＤＶＤを想定して説明をしたが、操作対象機器は、選択型のメニューを有する機器であれば、携帯電話や、デジタルテレビ、カーナビゲーションシステム、パーソナルコンピュータなどの他の機器であってもよい。【０２３３】
また、実施の形態１〜３の図１２、図１８および図２３に示すステップ２１０において、ステップ２０９で算出された各機能のスコアが所定の基準を満たしていない場合には、ユーザによる選択肢の選択を促すメッセージを提示してもよい。この場合、入出力制御部１０９は、各機能のスコアが所定の基準を満たしているか否かを判別する。そして、入出力制御装置１０９は、満たしていないと判別したときには、例えば「何か操作してください。その操作をもとにあなたのやりたいことを推定して教えてあげます」などのメッセージを操作支援提示部１０５に表示させる。つまり、入出力制御部１０９および操作支援提示部１０５がメッセージ提示手段として構成される。これにより、より多くの操作履歴を目的推定装置が獲得することで、再度、操作が停滞し、ヘルプボタンが押された場合などに、適切な目的を推定して操作支援を行うことができる。【０２３４】
なお、本発明は、多機能の携帯電話などの携帯端末に適用することができる。これにより、ユーザは、例えば機種変更などにより以前とは異なるユーザインターフェースを有する携帯端末を使用する場合であっても、本発明の適用により、所望の機能をスムーズに選択することができる。
【産業上の利用可能性】
【０２３５】
本発明の目的推定装置は、メニュー選択型インターフェースにおいて、ユーザが選択した選択肢に記載されたラベル情報のうち、選択肢と推定対象である機能との間で単語が一致する箇所（種別）に応じて推定処理を行うことで、ユーザが着目した情報のみに絞り込んで目的を推定することができるという効果を奏し、例えば、階層型のインターフェースをもつテレビや、ＤＶＤプレーヤ、ＤＶＤレコーダ、携帯電話等に適用することができ、また、プルダウン型のメニューのようにメニューを選択しないとその中にある機能が見えないようなインターフェースをもつパーソナルコンピュータなどの機器の操作支援装置としても有用である。
【図１】
2008056548.tif 000016
【図２】
2008056548.tif 000017
【図３】
2008056548.tif 000018
【図４】
2008056548.tif 000019
【図５】
2008056548.tif 000020
【図６】
2008056548.tif 000021
【図７】
2008056548.tif 000022
【図８】
2008056548.tif 000023
【図９】
2008056548.tif 000024
【図１０】
2008056548.tif 000025
【図１１】
2008056548.tif 000026
【図１２】
2008056548.tif 000027
【図１３】
2008056548.tif 000028
【図１４】
2008056548.tif 000029
【図１５】
2008056548.tif 000030
【図１６】
2008056548.tif 000031
【図１７】
2008056548.tif 000032
【図１８】
2008056548.tif 000033
【図１９】
2008056548.tif 000034
【図２０】
2008056548.tif 000035
【図２１】
2008056548.tif 000036
【図２２】
2008056548.tif 000037
【図２３】
2008056548.tif 000038
【手続補正書】
【提出日】平成20年2月15日(2008.2.15)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザによって選択された選択肢に応じた機能を特定して当該機能を実行する操作対象機器に対し、ユーザの目的とする機能を推定する目的推定装置であって、
ユーザによって選択された、複数の単語からなる選択肢を取得する選択肢取得手段と、
前記操作対象機器の機能ごとに、当該機能を表す複数の単語からなる機能名を記憶している機能記憶手段と、
前記機能記憶手段に記憶されている機能名ごとに、当該機能名と前記選択肢取得手段で取得された選択肢との間で一致している単語の種別を検出する一致単語検出手段と、
前記機能記憶手段に記憶されている機能名ごとに、前記一致単語検出手段で検出された種別に応じて、前記選択肢と前記機能名との類似度の算出方法を変更し、変更された算出方法を用いて、前記類似度を、前記機能名の機能に対してユーザが前記選択肢を選択したユーザの意図の度合いとして算出する意図算出手段と、
前記意図算出手段によって算出された意図の度合いが大きい機能ほど、ユーザの目的とする機能となるように、当該機能を推定する推定手段と
を備えることを特徴とする目的推定装置。
【請求項２】
前記選択肢と、前記記憶手段に記憶されている各機能名とは、操作対象を示す単語を含み、
前記意図算出手段は、前記一致単語検出手段によって検出された種別が操作対象であるときには、前記選択肢に含まれる単語のうち操作対象を示す単語に重みが置かれた算出方法を用いて前記意図の度合いを算出する
ことを特徴とする請求項１記載の目的推定装置。
【請求項３】
前記選択肢と、前記記憶手段に記憶されている各機能名とは、さらに、前記操作対象に対する操作目的を示す単語を含み、
前記意図算出手段は、前記機能名の操作対象を示す単語および操作目的を示す単語に対する、前記選択肢の操作目的を示す単語の言語的な類似度よりも、前記選択肢の操作対象を示す単語の言語的な類似度に重みが置かれた算出方法を用いる
ことを特徴とする請求項２記載の目的推定装置。
【請求項４】
前記選択肢と、前記記憶手段に記憶されている各機能名とは、操作目的を示す単語を含み、
前記意図算出手段は、前記一致単語検出手段によって検出された種別が操作目的であるときには、前記選択肢に含まれる単語のうち操作目的を示す単語に重みが置かれた算出方法を用いて前記意図の度合いを算出する
ことを特徴とする請求項１記載の目的推定装置。
【請求項５】
前記選択肢と、前記記憶手段に記憶されている各機能名とは、さらに、前記操作目的に対する操作対象を示す単語を含み、
前記意図算出手段は、前記機能名の操作対象を示す単語および操作目的を示す単語に対する、前記選択肢の操作対象を示す単語の言語的な類似度よりも、前記選択肢の操作目的を示す単語の言語的な類似度に重みが置かれた算出方法を用いる
ことを特徴とする請求項４記載の目的推定装置。
【請求項６】
前記目的推定装置は、さらに、
前記意図算出手段によって算出された各機能の意図の度合いを記憶するための意図記憶手段と、
前記選択肢取得手段で選択肢が取得されるごとに、当該選択肢に対して算出された各機能の意図の度合いを前記意図記憶手段に格納する意図格納手段とを備え、
前記推定手段は、複数の選択肢のそれぞれに対する各機能の意図の度合いを前記意図格納手段から読み出して、機能ごとに、当該機能の意図の度合いの平均値をスコアとして算出し、前記スコアが大きい機能ほど、ユーザの目的とする機能となるように、当該機能を推定する
ことを特徴とする請求項１記載の目的推定装置。
【請求項７】
前記目的推定装置は、さらに、
ユーザによる操作に応じて、ユーザの目的とする機能を推定するように前記推定手段に対して指示する推定指示手段と、
前記推定手段によって推定された機能をユーザに提示する提示手段とを備え、
前記推定手段は、前記推定指示手段からの指示を受けたときに、ユーザの目的とする機能を推定する
ことを特徴とする請求項６記載の目的推定装置。
【請求項８】
前記目的推定装置は、さらに、
ユーザが選択肢の選択に困惑しているか否かを検出する困惑検出手段と、
前記推定手段によって推定された機能をユーザに提示する提示手段とを備え、
前記推定手段は、ユーザが困惑していることが前記困惑検出手段で検出されたときに、ユーザの目的とする機能を推定する
ことを特徴とする請求項６記載の目的推定装置。
【請求項９】
前記目的推定装置は、さらに、
前記推定手段によって算出された各機能のスコアが予め定められた条件を満たしているか否かを判別し、満たしていないと判別されたときには、ユーザによる選択肢の選択を促すメッセージを提示するメッセージ提示手段を備える
ことを特徴とする請求項６記載の目的推定装置。
【請求項１０】
前記目定推定装置は、さらに、
ユーザの特性を示すプロファイル情報を取得するプロファイル情報取得手段を備え、
前記意図算出手段は、前記プロファイル情報に応じて前記重みを調整する
ことを特徴とする請求項２記載の目的推定装置。
【請求項１１】
ユーザによって選択された選択肢に応じた機能を特定して当該機能を実行する操作対象機器に対し、ユーザの目的とする機能を推定する目的推定方法であって、
ユーザによって選択された、複数の単語からなる選択肢を取得する選択肢取得ステップと、
前記操作対象機器の機能ごとに、当該機能を表す複数の単語からなる機能名を記憶している機能記憶手段を用い、前記機能記憶手段に記憶されている機能名ごとに、当該機能名と前記選択肢取得ステップで取得された選択肢との間で一致している単語の種別を検出する一致単語検出ステップと、
前記機能記憶手段に記憶されている機能名ごとに、前記一致単語検出ステップで検出された種別に応じて、前記選択肢と前記機能名との類似度の算出方法を変更し、変更された算出方法を用いて、前記類似度を、前記機能名の機能に対してユーザが前記選択肢を選択したユーザの意図の度合いとして算出する意図算出ステップと、
前記意図算出ステップによって算出された意図の度合いが大きい機能ほど、ユーザの目的とする機能となるように、当該機能を推定する推定ステップと
を含むことを特徴とする目的推定方法。
【請求項１２】
ユーザによって選択された選択肢に応じた機能を特定して当該機能を実行する操作対象機器に対し、ユーザの目的とする機能を推定するためのプログラムであって、
ユーザによって選択された、複数の単語からなる選択肢を取得する選択肢取得ステップと、
前記操作対象機器の機能ごとに、当該機能を表す複数の単語からなる機能名を記憶している機能記憶手段を用い、前記機能記憶手段に記憶されている機能名ごとに、当該機能名と前記選択肢取得ステップで取得された選択肢との間で一致している単語の種別を検出する一致単語検出ステップと、
前記機能記憶手段に記憶されている機能名ごとに、前記一致単語検出ステップで検出された種別に応じて、前記選択肢と前記機能名との類似度の算出方法を変更し、変更された算出方法を用いて、前記類似度を、前記機能名の機能に対してユーザが前記選択肢を選択したユーザの意図の度合いとして算出する意図算出ステップと、
前記意図算出ステップによって算出された意図の度合いが大きい機能ほど、ユーザの目的とする機能となるように、当該機能を推定する推定ステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、メニュー選択方式の操作インターフェースを持つコンピュータ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）レコーダ、デジタルテレビ、携帯電話、およびカーナビゲーションシステムなどの家電製品において、ユーザの操作を支援するための目的推定装置に関し、特に、選択肢の選択操作からユーザの目的を推定して支援情報として提供する目的推定装置および目的推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年のコンピュータや、携帯電話、ＤＶＤレコーダなどの電化製品機器の操作は、多様な機能の実装と共に複雑化している。そこで、選択型のメニュー方式のインターフェース、特に階層型のインターフェースを機器に採用することで、その複雑化が増すのを抑え、多くの機能を使いやすくしようとされている。
【０００３】
しかしながら、このような階層型のインターフェースでは、メニューに表示される選択肢の言葉がユーザにとって分かり難く、インターフェースの設計者と機器を使用するユーザとの間で選択肢に表示される言葉に対する概念がずれる場合がある。例えばＤＶＤレコーダの操作において、ユーザが「字幕を英語にしたい」というタスクを行おうとして思い浮かべる選択肢と実際に表示される選択肢とがずれてしまい、ユーザが目的とする機能を見つける事ができないなどといった問題が表面化してきている。そこでこのような選択型のメニュー方式のインターフェースが本質的にもつ、設計者のタスクに対する概念とユーザのタスクに対する概念とのずれによって起こる、機能を見つけられないという困惑に対して、効果的なユーザ支援を実現することが望まれている。
【０００４】
従来、このような困惑を解消するための装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。上記特許文献１の装置は、機器に用意された各機能に、関連するキーワードを付与しておき、ユーザがヘルプキーを押して目的とする機能に関連するキーワードを入力すると、そのキーワードに対する機能の検索（ヘルプ検索）を実施する。これにより、ユーザの目的とする機能が推定されて操作支援が実現される。しかしながら、このような特許文献１の装置では、ユーザが入力する可能性のある全てのキーワードを予想して付与しておくことが困難であること、さらには、ユーザが適切なキーワードを入力できない場合などもあり、ユーザの目的とする機能を適切に推定することができない。
【０００５】
そこで、上述のような問題を解消するために、ユーザの操作履歴を利用してユーザの目的を推定する装置が提案されている（例えば、特許文献２参照）。
【０００６】
上記特許文献２の装置は、キーワード入力を用いたヘルプ検索に加えて、各操作ボタンや選択肢に対してキーワードを付与しておくことで、ユーザがヘルプキーを押すまでの操作履歴を生成する。そして、この装置は、操作履歴を利用することにより、ユーザの目的とする機能を推定して操作支援を行うことができる。
【０００７】
図１は、上記特許文献２の目的推定装置の構成を示すブロック図である。
【０００８】
この目的推定装置は、入力部２００１と、要求文格納部２００２と、検索部２００３と、表示部２００４と、履歴情報格納部２００５と、操作履歴ベクトル生成部２００６と、機能説明データベース２００７とを備えている。入力部２００１は、キーボードやマウスなどからなり、操作情報やヘルプ検索時のキーワードを受け付ける。履歴情報格納部２００５は、入力部２００１により受け付けられた操作情報を格納する。操作履歴ベクトル生成部２００６は、履歴情報格納部２００５に格納された直前のｎステップの操作情報と操作ベクトル辞書とを用いて、操作状況に対応した特徴ベクトルを生成する。検索部２００３は、その操作状況に対応した特徴ベクトルと、機能説明データベース２００７に格納された各機能に付与された機能説明ベクトルとの間の内積を計算し、操作履歴（特徴ベクトル）に対する各機能のスコアを求める。さらに、検索部２００３は、ヘルプ検索によるスコアも算出し、両スコアを組み合わせることで、ヘルプの対象となる機能、つまりユーザの目的とする機能を検索する。表示部２００４は、検索部２００３の検索結果である機能をスコア順に表示する。
【特許文献１】特開平７−１２１５６３号公報
【特許文献２】特開２０００−１３７７２６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、上記特許文献２の目的推定装置であっても、ユーザの目的を適切に推定することができないという問題がある。
【００１０】
一般に、ディスプレイベースのヒューマンコンピュータインターフェース（ＨＣＩ）において、ユーザは、ディスプレイに表示される情報をタスクのゴールの観点から評価して選択操作を行い、その操作の結果もたらされる変化を観測および評価して次の操作を行う。このようにＨＣＩにおいては、ディスプレイなどに表示される情報が重要であることが知られており、このときユーザによる選択行動の一つの特徴として、ラベル追従ストラテジーと呼ばれる戦略を利用する事が知られている（ＨＣＩにおける探索過程の認知モデル．ヒューマンインターフェースシンポジウム’９９，８３１−８３６．：非特許文献1）。ラベル追従ストラテジーとは、ユーザが次の操作を選択する際に、ディスプレイ上のオブジェクト（記述）の中から、その記述が目的の機能の記述にもっとも良く適合するものを選ぶという操作戦略である。
【００１１】
ラベル追従ストラテジーは、ディスプレイベースのＨＣＩの一形態であるメニュー選択方式の操作インターフェースにおいても同様に観測される。実際に、ＤＶＤレコーダを前に被験者に「録画した番組を消去する」などのタスク（目的となる機能）を与え、被験者の行動を観察したところ、「番組表閲覧」のように表記の一部にタスクの表現の一部の単語が含まれる選択肢を選択する傾向が観測された。すなわち、被験者は、選択肢の中に含まれる一部の情報に着目して操作を行うというラベルに追従する。
【００１２】
ところが、上記特許文献２の目的推定装置では、各選択肢に対して唯一のキーワードを割り当てる。そのため、タスクによって変化する選択肢内の着目点の違いを表現することができず、実際にユーザの目的とする機能を推定する際に、十分な性能を得ることができない。
【００１３】
そこで、本発明は、かかる問題に鑑みてなされたものであって、操作対象機器の有する機能のうち、ユーザの目的とする機能を適切に推定することができる目的推定装置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】
【００１４】
上記目的を達成するために、本発明に係る目的推定装置は、ユーザによって選択された選択肢に応じた機能を特定して当該機能を実行する操作対象機器に対し、ユーザの目的とする機能を推定する目的推定装置であって、ユーザによって選択された、複数の単語からなる選択肢を取得する選択肢取得手段と、前記操作対象機器の機能ごとに、当該機能を表す複数の単語からなる機能名を記憶している機能記憶手段と、前記機能記憶手段に記憶されている機能名ごとに、当該機能名と前記選択肢取得手段で取得された選択肢との間で一致している単語の種別を検出する一致単語検出手段と、前記機能記憶手段に記憶されている機能名ごとに、前記一致単語検出手段で検出された種別に応じて、前記選択肢と前記機能名との類似度の算出方法を変更し、変更された算出方法を用いて、前記類似度を、前記機能名の機能に対してユーザが前記選択肢を選択したユーザの意図の度合いとして算出する意図算出手段と、前記意図算出手段によって算出された意図の度合いが大きい機能ほど、ユーザの目的とする機能となるように、当該機能を推定する推定手段とを備えることを特徴とする。
【００１５】
これにより、ユーザによって選択肢が選択されたときには、操作対象機器の有する機能ごとに、その機能の機能名と選択肢との間で一致している単語の種別が検出されるため、操作対象機器の有する機能ごとに、ユーザがその機能に対して選択した選択肢の着目点を特定することができる。例えば、選択肢および機能名がそれぞれ「〜を…する」という複数の単語から構成される場合、単語「〜」の種別である操作対象や、単語「…」の種別である操作目的が検出される。したがって、ユーザが選択肢の操作対象に着目してその選択肢を選択したのか、選択肢の操作目的に着目してその選択肢を選択したのかを、操作対象機器の有する機能ごとに、特定することができる。そして、その検出された種別に応じて、機能ごとに算出方法を変更して、ユーザの意図の度合いが算出されるため、機能ごとに、ユーザの選択肢の着目点に応じた算出方法で、その機能に対するユーザの意図の度合いを適切に算出することができる。つまり、従来では、選択肢の着目点に関係なく、選択肢の全体を使った１つの算出方法で意図の度合いを算出しているため、その意図の度合いを適切に算出することができなかったが、本発明では、選択肢の着目点に応じて算出方法を変更するため、適切に意図の度合いを算出することができる。そして、その意図の度合いが大きい機能ほど、ユーザの目的とする機能として推定されるため、ユーザの目的とする機能を適切に推定することができ、その操作対象機器に対するユーザの操作を十分に支援することができる。
【００１６】
また、前記選択肢と、前記記憶手段に記憶されている各機能名とは、操作対象を示す単語を含み、前記意図算出手段は、前記一致単語検出手段によって検出された種別が操作対象であるときには、前記選択肢に含まれる単語のうち操作対象を示す単語に重みが置かれた算出方法を用いて前記意図の度合いを算出することを特徴としてもよい。例えば、前記選択肢と、前記記憶手段に記憶されている各機能名とは、さらに、前記操作対象に対する操作目的を示す単語を含み、前記意図算出手段は、前記機能名の操作対象を示す単語および操作目的を示す単語に対する、前記選択肢の操作目的を示す単語の言語的な類似度よりも、前記選択肢の操作対象を示す単語の言語的な類似度に重みが置かれた算出方法を用いる。
【００１７】
これにより、ユーザの選択肢の着目点が操作対象であるときには、その操作対象に重みを置いて意図の度合いが算出される。例えば、機能名の操作対象を示す単語と、選択肢の操作対象を示す単語との類似度α１と、機能名の操作目的を示す単語と、選択肢の操作対象を示す単語との類似度α２と、機能名の操作対象を示す単語と、選択肢の操作目的を示す単語との類似度α３と、機能名の操作目的を示す単語と、選択肢の操作目的を示す単語との類似度α４とがある場合、類似度α３および類似度α４よりも、類似度α１および類似度α２に重みが置かれた算出方法を用いて意図の度合いが算出される。または、類似度α３および類似度α４を用いずに、類似度α１および類似度α２だけを用いた算出方法で意図の度合いが算出される。したがって、ユーザの着目していない選択肢の操作目的を示す単語に関連する類似度α３および類似度α４は、意図の度合いに反映され難いため、その意図の度合いを適切に算出することができる。
【００１８】
また、前記選択肢と、前記記憶手段に記憶されている各機能名とは、操作目的を示す単語を含み、前記意図算出手段は、前記一致単語検出手段によって検出された種別が操作目的であるときには、前記選択肢に含まれる単語のうち操作目的を示す単語に重みが置かれた算出方法を用いて前記意図の度合いを算出することを特徴としてもよい。例えば、前記選択肢と、前記記憶手段に記憶されている各機能名とは、さらに、前記操作目的に対する操作対象を示す単語を含み、前記意図算出手段は、前記機能名の操作対象を示す単語および操作目的を示す単語に対する、前記選択肢の操作対象を示す単語の言語的な類似度よりも、前記選択肢の操作目的を示す単語の言語的な類似度に重みが置かれた算出方法を用いる。
【００１９】
これにより、ユーザの選択肢の着目点が操作対象であるときには、その操作対象に重みを置いて意図の度合いが算出される。例えば、機能名の操作対象を示す単語と、選択肢の操作対象を示す単語との類似度α１と、機能名の操作目的を示す単語と、選択肢の操作対象を示す単語との類似度α２と、機能名の操作対象を示す単語と、選択肢の操作目的を示す単語との類似度α３と、機能名の操作目的を示す単語と、選択肢の操作目的を示す単語との類似度α４とがある場合、類似度α１および類似度α２よりも、類似度α３および類似度α４に重みが置かれた算出方法を用いて意図の度合いが算出される。または、類似度α１および類似度α２を用いずに、類似度α３および類似度α４だけを用いた算出方法で意図の度合いが算出される。したがって、ユーザの着目していない選択肢の操作対象を示す単語に関連する類似度α１および類似度α２は、意図の度合いに反映され難いため、その意図の度合いを適切に算出することができる。
【００２０】
また、前記目的推定装置は、さらに、前記意図算出手段によって算出された各機能の意図の度合いを記憶するための意図記憶手段と、前記選択肢取得手段で選択肢が取得されるごとに、当該選択肢に対して算出された各機能の意図の度合いを前記意図記憶手段に格納する意図格納手段とを備え、前記推定手段は、複数の選択肢のそれぞれに対する各機能の意図の度合いを前記意図格納手段から読み出して、機能ごとに、当該機能の意図の度合いの平均値をスコアとして算出し、前記スコアが大きい機能ほど、ユーザの目的とする機能となるように、当該機能を推定することを特徴としてもよい。
【００２１】
これにより、ユーザによって選択肢が選択されるごとに、その選択肢の各機能に対する意図の度合いが算出され、ユーザの目的とする機能が推定されるときには、機能ごとに、その機能に対して算出された各選択肢の意図の度合いが平均化されてスコアが算出される。そして、そのスコアが大きい機能ほど、ユーザの目的とする機能として推定されるため、ユーザによって選択された全ての選択肢を考慮して、ユーザの目的とする機能を適切に推定することができる。
【００２２】
また、前記目的推定装置は、さらに、ユーザによる操作に応じて、ユーザの目的とする機能を推定するように前記推定手段に対して指示する推定指示手段と、前記推定手段によって推定された機能をユーザに提示する提示手段とを備え、前記推定手段は、前記推定指示手段からの指示を受けたときに、ユーザの目的とする機能を推定することを特徴としてもよい。または、前記目的推定装置は、さらに、ユーザが選択肢の選択に困惑しているか否かを検出する困惑検出手段と、前記推定手段によって推定された機能をユーザに提示する提示手段とを備え、前記推定手段は、ユーザが困惑していることが前記困惑検出手段で検出されたときに、ユーザの目的とする機能を推定することを特徴としてもよい。
【００２３】
これにより、ユーザが選択肢の選択に困惑したときには、そのユーザの目的とする機能が推定されてユーザに提示されるため、操作対象機器に対するユーザの操作を十分に支援することができる。
【００２４】
また、前記目的推定装置は、さらに、前記推定手段によって算出された各機能のスコアが予め定められた条件を満たしているか否かを判別し、満たしていないと判別されたときには、ユーザによる選択肢の選択を促すメッセージを提示するメッセージ提示手段を備えることを特徴としてもよい。
【００２５】
これにより、例えば、全ての機能のスコアが基準値より低いような場合や、各機能のスコアに差がない場合には、各機能に対して優劣をつけ難いが、本発明では、このような場合、ユーザによる選択肢の選択を促すメッセージが提示されるため、何れかの機能のスコアを高めたり、スコアに差をつけたりすることができ、ユーザの目的とする機能を適切に推定することができる。
【００２６】
また、前記目定推定装置は、さらに、ユーザの特性を示すプロファイル情報を取得するプロファイル情報取得手段を備え、前記意図算出手段は、前記プロファイル情報に応じて前記重みを調整することを特徴としてもよい。
【００２７】
これにより、ユーザの特性に応じて重みが調整されるため、ユーザの目的とする機能を、そのユーザに対してより適切に推定することができる。
【００２８】
このように本発明では、各々の操作において、その操作で選択された選択肢と各々の機能との間で、単語が一致する場合は、一致した単語に着目した類似度の算出を行うことで、従来のように選択肢に対して唯一のキーワードを割り当てる方式では実現できない、ユーザの着目点に応じた算出方法で操作意図度の算出が可能になる。これにより目的推定の精度を上げることが可能になり、操作支援が確実に行える。
【００２９】
なお、本発明は、このような目的推定装置として実現することができるだけでなくその装置によって推定されたユーザの目的とする機能を提示して操作対象機器の操作を支援する操作支援装置や、目的推定方法、操作支援方法、プログラム、そのプログラムを格納するＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤＲＡＭなどのコンピュータ読み取り可能な記憶媒体としても実現することができる。
【発明の効果】
【００３０】
本発明の目的推定装置は、選択肢を選択した際にユーザが着目した情報に重点をおいてユーザの目的とする機能を推定することが可能となり、精度の高い目的推定が可能になる。また、推定された目的すなわち機能をユーザに提示すれば、ユーザによる操作対象機器の操作を支援することができる。したがって、ユーザは、始めてその操作対象機器を使う場合や、その操作対象機器の扱いを苦手とする場合でも、例えば画面上に提示された機能を手がかりに、操作対象機器を容易に操作することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３１】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
【００３２】
（実施の形態１）
図２は、本発明の実施の形態１における目的推定装置の構成図である。
【００３３】
本実施の形態における目的推定装置１００は、操作対象機器の有する機能のうち、ユーザの目的とする機能を適切に推定して、その操作対象機器に対するユーザの操作を十分に支援し得るものである。そして、この目的推定装置１００は、入力部１０１、出力部１０３、入出力制御部１０９、機器制御部１１０、操作支援決定部１１１、目的推定部１１２、算出部１１３、単語概念記憶部１１４、操作意図履歴格納部１０６、機能表現格納部１０７、および選択肢表現格納部１０８を備えている。
【００３４】
このような目的推定装置１００は、例えば、入力部１０１と、入力部１０１以外の構成要素からなる目的推定装置本体とに分離されている。そして、目的推定装置本体は、操作対象機器に備え付けられている。また、入力部１０１は、例えば、操作対象機器および目的推定装置本体をリモートコントロールするための端末（以下、単にリモコンという）として構成されている。
【００３５】
入出力制御部１０９は、入力部１０１からの信号に基づいて目的推定装置本体の各構成要素の制御を行う。
【００３６】
入力部１０１はユーザからの入力を受け付ける。また、入力部１０１は、ユーザによる操作によって選択された、メニュー上の選択肢を受け付ける選択肢入力部１０２と、ユーザからの支援要求を受け付ける支援要求入力部１１５とを備える。支援要求入力部１１５は、推定指示手段として構成されており、そのリモコンに取り付けられたヘルプボタンや、出力部１０３に提示される「？」が記されたボタンなどが選択されることによって、支援要求を受け付ける。そして入力部１０１は、受け付けられた選択肢、および受け付けられた支援要求を示す入力信号１２１を入出力制御部１０９に送信する。なお、本実施の形態では、選択肢入力部１０２が選択肢取得手段として構成されている。
【００３７】
出力部１０３は、入出力制御部１０９から出力信号１２２を取得し、その出力信号１２２の示す情報をユーザに提示する。また、出力部１０３は、複数の選択肢を表示する選択肢提示部１０４と、支援情報を表示する操作支援提示部１０５とを備える。支援情報は、ユーザの操作対象機器に対する操作を支援するための情報であって、目的推定装置１００によって推定された、ユーザの目的とする機能を示す情報である。つまり、本実施の形態では、操作支援提示部１０５が提示手段として構成されている。
【００３８】
機能表現格納部１０７は、機能記憶手段として構成されており、操作対象機器の有する全ての機能をそれぞれ表す名称を、その名称が構成要素（単語）ごとに分割された状態で格納している。また、この機能表現格納部１０７に格納されている情報は、機能表現信号１２４として入出力制御部１０９に出力される。
【００３９】
選択肢表現格納部１０８は、選択肢提示部１０４に提示される全ての選択肢を、その選択肢が構成要素（単語）ごとに分割された状態で格納している。また、この選択肢表現格納部１０８に格納されている情報は、選択肢表現信号１２５として入出力制御部１０９に出力される。
【００４０】
機器制御部１１０は、操作対象機器（例えばＤＶＤレコーダなど）を制御する。この機器制御部１１０は、入出力制御部１０９から機器制御信号１２６を取得する。そして、機器制御部１１０は、その機器制御信号１２６の示す機能に応じて操作対象機器を制御する。つまり、入出力制御部１０９は、入力部１０１から取得された入力信号１２１に基づいて、操作対象機器に実行させるべき機能を特定し、その機能を示す機器制御信号１２６を機器制御部１１０に出力する。
【００４１】
単語概念記憶部１１４は、単語間の類似度を定義した情報を記憶している。このような情報は、例えば潜在意味解析（ＬＳＡ：latent semantic analysis）などの方法で生成され、単語間類似度定義信号１３２として操作意図算出部１１７に出力される。つまり、単語間類似度定義信号１３２は、複数の単語のそれぞれに対して、その単語を表すベクトルを示す。そして、２つの単語のベクトルを用いることで、これらの単語間の類似度が定義される。ここでＬＳＡは、例えば、操作対象機器のマニュアルや、それに関連するＷｅｂ（World Wide Web）などから取得されたテキスト情報をもとに作成される。
【００４２】
算出部１１３は、入出力制御部１０９から出力された第１算出対象信号１３０と、単語概念記憶部１１４から出力される単語間類似度定義信号１３２とを用い、操作対象機器の有する全ての各機能に対して、第１算出対象信号１３０の示す選択肢を選択したユーザの意図を、操作意図度として算出する。
【００４３】
なお、入出力制御部１０９は、選択肢を示す入力信号１２１を入力部１０１から取得すると、機能表現格納部１０７から機能表現信号１２４を取得するとともに、選択肢表現格納部１０８から選択肢表現信号１２５を取得する。そして、入出力制御部１０９は、その入力信号１２１の示す選択肢の構成要素を、選択肢表現信号１２５の示す情報に基づいて特定し、その選択肢とその構成要素とを伴う機能表現信号１２４を、上述の第１算出対象信号１３０として算出部１１３に出力している。
【００４４】
また、算出部１１３は、一致単語検出部１１６と操作意図算出部１１７とを備えている。
【００４５】
一致単語検出部１１６は、第１算出対象信号１３０を受け取ると、第１算出対象信号１３０の示す選択肢と、その第１算出対象信号１３０の示す各機能の名称とを比較する。つまり、一致単語検出部１１６は、機能の名称ごとに、その機能の名称と選択肢との間で一致している構成要素の種別（操作対象または操作目的）を検出する。そして、一致単語検出部１１６は、検出結果を含む第１算出対象信号１３０を第２算出対象信号１３３として操作意図算出部１１７に出力する。
【００４６】
操作意図算出部１１７は、第２算出対象信号１３３を取得すると、その第２算出対象信号１３３の示す選択肢の各機能に対する操作意図度を算出する。このとき、操作意図算出部１１７は、単語間類似度定義信号１３２の示すベクトルを用いて、選択肢の各機能に対する類似度を上述の操作意図度として算出する。
【００４７】
また、本実施の形態における操作意図算出部１１７は、意図算出手段として構成されており、第２算出対象信号１３３に示される一致単語検出部１１６の検出結果に応じて、操作意図度の算出方法を機能ごとに切り替える。
【００４８】
そして、操作意図算出部１１７は、算出された操作意図度を操作意図信号１３１として入出力制御部１０９に出力する。
【００４９】
操作意図履歴格納部１０６は、意図記憶手段として構成されており、算出部１１３から出力された操作意図信号１３１を入出力制御部１０９を介して取得して蓄積する。つまり、本実施の形態では、入出力制御部１０９が意図格納手段として構成されている。そして、この操作意図履歴格納部１０６に蓄積された情報は、操作意図履歴信号１２３として入出力制御部１０９に読み出される。
【００５０】
目的推定部１１２は、推定手段として構成されており、入出力制御部１０９から、操作意図履歴格納部１０６に格納されている情報を示す目的推定対象信号１２９を受け取り、これまでの操作の履歴からユーザの目的とする機能を推定し、その結果を目的推定結果信号１３４として出力する。
【００５１】
操作支援決定部１１１は、目的推定部１１２の推定結果を、入出力制御部１０９を介して操作支援対象信号１２８として受け取り、操作支援方法を決定して操作支援のための操作支援信号１２７を出力する。
【００５２】
図３は、選択肢と機能を説明するための説明図である。
【００５３】
操作対象機器は、例えば、メニュー選択型インターフェースを持つＤＶＤレコーダである。
【００５４】
一般に、ＤＶＤレコーダやテレビなどの機器のメニューは階層型に構成され、画面に表示されるメニューの項目（選択肢）を順次選択して階層を下っていくことで所望の機能が実現される。なお、メニューは複数の選択肢から構成される。
【００５５】
入出力制御部１０９は、ユーザの現在状態を管理するために、例えば図３に示すような、操作対象機器におけるツリー型（階層型）のメニュー情報を用いる。このメニュー情報は、ツリー型に構成された各メニューに対応するノードと、各ノードに対応する表示画面を識別するため画面ＩＤとを示す。例えば、第１階層のトップメニューと書かれたノードは、操作が開始されたときに最初に選択されるノードで、そのノードが選択されると、画面ＩＤ「Ａ」に対応する画面、すなわちトップメニュー４０１が表示される。トップメニュー４０１に表示された項目（選択肢）の中から、ユーザが例えば番組表を選択すると、第２階層の「番組表」と書かれたノードが選択され、画面ＩＤ「Ｆ」に対応する画面、すなわちメニュー４０２が表示される。
【００５６】
つまり、選択肢提示部１０４は、まず、選択肢「放送中番組、再生ナビ、Ｇコードなど」を示す第１階層のトップメニュー４０１を表示する。選択肢入力部１０２は、ユーザによる操作に応じて選択された選択肢、例えば「番組表」を示す入力信号１２１を入出力制御部１０９に出力する。入出力制御部１０９は、その入力信号１２１を取得すると、その入力信号１２１の示す選択肢「番組表」に対応する第２階層のノードをメニュー情報から特定する。そして、入出力制御部１０９は、その第２階層のノードに対応する、選択肢「地上波アナログ、ＢＳ、ＣＳ」を示すメニュー４０２を選択肢提示部１０４に表示させる。そして、選択肢入力部１０２は、ユーザによる操作に応じて選択された選択肢、例えば「ＣＳ」を示す入力信号１２１を入出力制御部１０９に出力する。このように、選択肢が順次選択されるごとに、操作対象機器の全ての機能Ｆ（１）〜Ｆ（Ｎ）の中から、操作対象機器に実行させるべき機能が絞り込まれ、最終的に１つの機能が特定される。
【００５７】
図４は、入力部１０１の外観を示す図である。
【００５８】
入力部１０１は、上述のようにリモコンとして構成され、メニューボタン５０６、カーソルキー５０２、戻るボタン５０４、および決定ボタン５０３を有する選択肢入力部１０２と、ヘルプボタン５０７を有する支援要求入力部１１５とを備えている。また、入力部１０１は電源ボタン５０５を有する。
【００５９】
つまり、ユーザは、図４に示す入力部１０１の電源ボタン５０５を押して、操作対象機器の電源を入れる。そして、ユーザは、メニューボタン５０６を押下し、まず、図３に示すようなトップメニュー４０１を表示させる。その後、ユーザは、図４に示す入力部１０１のカーソルキー５０２を使い、トップメニュー４０１内の所望の項目（選択肢）にカーソルを移動させ、決定ボタン５０３を押す。その結果、メニュー情報における表示対象のノードが下層側へ移り、表示される画面が次の画面に遷移する。
【００６０】
例えば、ユーザは、図３に示すようなトップメニュー４０１を表示させた後、カーソルキー５０２の下を４回押して、カーソルを選択肢「番組表」に移動させ、決定ボタン５０３を押す。その結果、図３に示すメニュー情報における第２階層のノード「番組表」に定義されたメニュー４０２が表示される。また、ユーザが戻るボタン５０４を押すことで、メニュー情報における表示対象のノードが上層側に一つ移り、第１階層のノード「トップメニュー」に定義されたトップメニュー４０１が再び表示される。
【００６１】
また、例えば、ユーザが現在放送中のＣＳ放送の番組から所望の番組を視聴したいと考えた場合、ユーザは、同様の操作を行うことにより、「トップメニュー」→「番組表」→「ＣＳ」→「現時刻」→「番組リスト」の順で、表示されるメニューを変える。その結果、現在放送中のＣＳ放送の番組の一覧を示すメニュー４０３が表示される。そして、ユーザは、そのメニュー「番組リスト」から見たい番組（選択肢）を選択することで、その番組の視聴が可能となる。
【００６２】
図５は、選択肢表現格納部１０８に格納されている情報を示す図である。
【００６３】
選択肢表現格納部１０８は、図５に示す選択肢表現データベース６０１を格納している。選択肢表現データベース６０１は、選択肢提示部１０４で出力される全ての選択肢に対応する選択肢名、操作対象、操作目的および周辺情報を示す。選択肢名は、選択肢を表す言語ラベルそのものである。なお、本実施の形態における説明では、選択肢は主に選択肢名を意味する。操作対象は、選択肢名を「〜を〜する」と置き換えたときの「〜を」に対応する部分である。また、操作目的は、選択肢名を「〜を〜する」と置き換えたときの「〜する」に対応する部分である。なお、このような操作対象および操作目的は、選択肢名の表現に対して形態素解析を行うことにより生成される。そして、周辺情報は、「〜を〜する」として表される選択肢の形態素のうち、操作対象と操作目的に当てはまらず、さらに助詞および助動詞を除いたものから構成される。
【００６４】
具体的には、選択肢名が「タイトル消去」であるとした場合、その選択肢名は、「〜を〜する」の表現に変換すると、「タイトルを消去する」となる。したがって、選択肢名「タイトル消去」に対して、操作対象は「タイトル」であり、操作目的は「消去」である。また、このとき周辺情報はない。
【００６５】
即ち、選択肢表現データベース６０１は、選択肢を識別するための選択肢ＩＤと、その選択肢の選択肢名、操作対象、操作目的、および周辺情報とを示す。例えば、選択肢表現データベース６０１は、選択肢ＩＤ「Ｓｅｌ（１）」の選択肢に対する、選択肢名「タイトル消去」、操作対象「タイトル」、および操作目的「消去」を示す。
【００６６】
このような選択肢表現データベース６０１は、選択肢表現信号１２５として入出力制御部１０９に出力される。
【００６７】
図６は、機能表現格納部１０７に格納されている情報を示す図である。
【００６８】
機能表現格納部１０７は、図６に示す機能表現データベース１７０１を格納している。機能表現データベース１７０１は、操作意図度を算出するため、各機能を表す名称と、その名称を構成する構成要素（単語）とを示す。つまり、機能表現データベース１７０１は、名称のうち「〜を」の部分に対応する操作対象と、「〜する」の部分に対応する操作目的と、その両者に当てはまらない周辺情報とを、構成要素として示す。このような機能の名称や構成要素は、具体的には、各機器の表現（機能の名称（説明））としてマニュアルなどに記載されている説明文を使用して生成される。つまり、機能の名称（説明）に形態素解析を施したのち、「〜を」に対応する部分の形態素を抽出することで、操作対象が構成される。そして、機能の名称（説明）に対して形態素解析を施したのち、「〜する」に対応する部分の形態素を抽出することで、操作目的が構成される。また、機能の名称（説明）に対して形態素解析を施した後、操作対象と操作目的には当てはまらない形態素であって、助詞および助動詞以外の形態素を抽出することで、周辺情報が構成される。
【００６９】
具体的には、機能の名称（説明）が「すべての録画番組（タイトル）を消去する」である場合、その機能の名称に対して、操作対象は「録画、番組、タイトル」であり、操作目的は「消去」であり、周辺情報は「すべて」である。
【００７０】
即ち、機能表現データベース１７０１は、機能を識別するための機能ＩＤと、その機能の名称、操作対象、操作目的、および周辺情報とを示す。例えば、機能表現データベース１７０１は、機能ＩＤ「Ｆ（１）」の選択肢に対する、機能の名称「すべての録画番組（タイトル）を消去する」、操作対象「録画、番組、タイトル」、操作目的「消去」、および周辺情報「すべて」を示す。
【００７１】
このような機能表現データベース１７０１は、機能表現信号１２４として入出力制御部１０９に出力される。
【００７２】
図７は、第１算出対象信号１３０に含まれる情報を示す図である。
【００７３】
第１算出対象信号１３０は、機能表現信号１２４と、入力信号１２１の示す選択肢に対応する選択肢情報７０３とを含む。つまり、第１算出対象信号１３０は、ユーザによって入力された選択肢の、各機能に対する操作意図度を算出するために、入力された選択肢に対応する、選択肢表現格納部１０８の一部の情報と、機能表現格納部１０７に格納されている全ての情報とから構成される。
【００７４】
入出力制御部１０９は、入力信号１２１を取得すると、その入力信号１２１の示す選択肢に対応する情報を、選択肢表現信号１２５（選択肢表現データベース６０１）から抽出することで選択肢情報７０３を生成する。そして、入出力制御部１０９は、その選択肢情報７０３を機能表現信号１２４に組み合わせることで、第１算出対象信号１３０を生成する。
【００７５】
なお、選択肢情報７０３は、入力信号１２１の示す選択肢の選択肢ＩＤ、操作対象、操作目的、および周辺情報を示す。
【００７６】
ここで、本実施の形態における算出部１１３の動作について図８を用いて詳細に説明する。
【００７７】
図８は、本実施の形態における操作意図度の算出方法を示す図である。
【００７８】
算出部１１３は、第１算出対象信号１３０を取得すると、その第１算出対象信号１３０を、選択肢情報７０３と機能表現信号１２４に分離する。そして、算出部１１３は、選択肢情報７０３を、機能表現信号１２４により示される各機能に関する情報と比較する。その結果、算出部１１３は、選択肢情報７０３に対応する選択肢を選択したユーザの意図を、機能表現信号１２４に示される機能ごとに、操作意図度として算出する。
【００７９】
具体的に、一致単語検出部１１６は、機能表現信号１２４の示す機能ごとに、選択肢情報７０３の示す選択肢の操作対象および操作目的と、その機能の操作対象および操作目的とを比較する。そして、一致単語検出部１１６は、選択肢と機能のそれぞれの操作対象において、同一の形態素（単語）が含まれているか否かを判断する。さらに、一致単語検出部１１６は、選択肢と機能のそれぞれの操作目的において、同一の形態素(単語)が含まれているか否かを判断する。つまり、一致単語検出部１１６は、各機能ごとに、選択肢と機能との間で一致する単語の種別（操作対象または操作目的）を特定する。
【００８０】
その結果、一致単語検出部１１６は、機能表現信号１２４の示す機能ごとに、選択肢と機能との関係が３つのタイプＴ１，Ｔ２，Ｔ３のうち何れのタイプに該当するかを特定する。タイプＴ１は、選択肢と機能のそれぞれの操作対象間で一致する形態素が含まれている関係である。このような関係は、ユーザの着目点が操作対象にあることを意味する。タイプＴ２は、選択肢と機能のそれぞれの操作目的間で一致する形態素が含まれる関係である。このような関係は、ユーザの着目点が操作目的にあることを意味する。そして、タイプＴ３は、選択肢と機能のそれぞれの操作対象間で一致する形態素がなく、且つそれぞれの操作目的間で一致する形態素がない関係、あるいは、選択肢と機能のそれぞれの操作対象間に一致する形態素があり、且つそれぞれの操作目的間で一致する形態素がある関係である。このような関係は、ユーザの着目点が操作対象および操作目的の何れにも偏っていないことを意味する。
【００８１】
そして、一致単語検出部１１６は、その機能ごとに特定されたタイプを第１算出対象信号１３０に付することで、第２算出対象信号１３３を生成して操作意図算出部１１７に出力する。
【００８２】
例えば、選択肢情報７０３が選択肢（選択肢ＩＤ「Ｓｅｌ（２）」）の操作対象「番組、表」および操作目的「閲覧」を示し、機能表現信号１２４が機能（機能ＩＤ「Ｆ（１）」）の操作対象「録画、番組、タイトル」および操作目的「消去」を示している。このような場合、一致単語検出部１１６は、選択肢と機能のそれぞれの操作対象間で一致する形態素「番組」が含まれているため、この選択肢と機能とはタイプＴ１の関係にあると判断する。
【００８３】
つまり、ユーザがこの機能を想定してこの選択肢を選択したと仮定したときには、ラベル追従ストラテジーに基づき、ユーザは選択肢の操作対象「番組」に着目してその「番組」という表記に引き込まれ、操作目的「閲覧」を殆ど無視して、その選択肢を選択したと考えられる。
【００８４】
このように、選択肢と機能との関係がタイプＴ１である場合には、ユーザは選択肢の操作対象に着目していること、即ち、着目点が操作対象であることが予想される。
【００８５】
また、例えば、選択肢情報７０３が選択肢（選択肢ＩＤ「Ｓｅｌ（２）」）の操作対象「番組、表」および操作目的「閲覧」を示し、機能表現信号１２４が機能（機能ＩＤ「Ｆ（Ｎ）」）の操作対象「プレイリスト」および操作目的「閲覧」を示している。このような場合、一致単語検出部１１６は、選択肢と機能のそれぞれの操作目的間で一致する形態素「閲覧」が含まれているため、この選択肢と機能とはタイプＴ２の関係にあると判断する。
【００８６】
つまり、ユーザがこの機能を想定してこの選択肢を選択したと仮定したときには、ラベル追従ストラテジーに基づき、ユーザは選択肢の操作目的「閲覧」に着目してその「閲覧」という表記に引き込まれ、操作対象「番組、表」を殆ど無視して、その選択肢を選択したと考えられる。
【００８７】
このように、選択肢と機能との関係がタイプＴ２である場合には、ユーザは選択肢の操作目的に着目していること、即ち、着目点が操作目的であることが予想される。
【００８８】
また、例えば、選択肢情報７０３が選択肢（選択肢ＩＤ「Ｓｅｌ（２）」）の操作対象「番組、表」および操作目的「閲覧」を示し、機能表現信号１２４が機能（機能ＩＤ「Ｆ（２）」）の操作対象「時計、時刻」および操作目的「設定」を示している。このような場合、一致単語検出部１１６は、選択肢と機能のそれぞれの操作対象間および操作目的間で一致する形態素が含まれていないため、この選択肢と機能とはタイプＴ３の関係にあると判断する。
【００８９】
つまり、ユーザがこの機能を想定してこの選択肢を選択したと仮定したときには、ユーザは、ラベル追従ストラテジーに基づく明確な着目点を選択肢の表記上におくことなくその選択肢を選択したと想定することができる。すなわち、ユーザは、ユーザの知識に基づいて、選択肢「番組表閲覧」の下位層に機能「時計の時刻を設定する」があると考えてその選択肢を選択したと想定することができる。このような場合、どのような手がかりをもとにユーザがその操作を行ったかを想定することは困難である。
【００９０】
このように、選択肢と機能との関係がタイプＴ３である場合には、ユーザは選択肢の操作対象および操作目的の何れにも偏って着目していないこと、即ち、着目点がないことが予想される。
【００９１】
操作意図算出部１１７は、一致単語検出部１１６から第２算出対象信号１３３を取得すると、その第２算出対象信号１３３を、選択肢情報７０３と、機能表現信号１２４と、機能ごとに特定されたタイプとに分離する。
【００９２】
そして、操作意図算出部１１７は、選択肢情報７０３の示す選択肢の操作対象および操作目的と、機能表現信号１２４の示す機能の操作対象および操作目的との類似度α１〜α４のうち少なくとも２つを使って、その選択肢と機能との操作意図度を算出する。
【００９３】
なお、類似度α１は、選択肢の操作対象と機能の操作対象との類似度であり、類似度α２は、選択肢の操作対象と機能の操作目的との類似度である。また、類似度α３は、選択肢の操作目的と機能の操作対象との類似度であり、類似度α４は、選択肢の操作目的と機能の操作目的との類似度である。
【００９４】
例えば、図８に示すように、類似度α１は、機能の操作対象「録画、番組、タイトル」と選択肢の操作対象「番組、表」がどれだけ近いかということを示す。そして、類似度α２は、機能の操作目的「消去」と選択肢の操作対象「番組、表」がどれだけ操作としてまともな組み合わせであるか、または、操作対象である「番組、表」の目的が「消去」であるという文脈がどれだけまともな組み合わせであるかということを示す。同様に、類似度α３は、選択肢の操作目的「閲覧」と機能の操作対象「録画、番組、タイトル」がどれだけ操作としてまともな組み合わせであるか、または、操作対象である「録画、番組、タイトル」の目的が「閲覧」であるという文脈がどれだけまともな組み合わせであるかということを示す。そして、類似度α４は、機能の操作目的「消去」と選択肢の操作目的「閲覧」がどれだけ近いかということを示す。
【００９５】
つまり、本実施の形態における操作意図算出部１１７は、選択肢と機能の関係がタイプＴ１のときには、選択肢の操作対象と、機能の操作対象および操作目的との類似度α１，α２を使って、その選択肢に対する機能の操作意図度を算出する。なお、類似度α３を使用しない理由は、例えば図８に示すような場合、「録画番組（タイトル）を閲覧する」という別の目的が評価されることになり、「録画番組（タイトル）を消去する」という機能とは別の機能を評価することになるためである。また類似度α４を使用しない理由は、「閲覧」にユーザが着目していないと仮定できるので、特に操作目的間の類似度が低い場合（「消去」と「閲覧」は異なる概念なので低くなる）に、類似度α４を使用すると目的推定に悪影響を及ぼす可能性があるからである。
【００９６】
また、操作意図算出部１１７は、選択肢と機能の関係がタイプＴ２のときには、選択肢の操作目的と、機能の操作対象および操作目的との類似度α３，α４を使って、その選択肢と機能との操作意図度を算出する。さらに、操作意図算出部１１７は、選択肢と機能の関係がタイプＴ３のときには、選択肢の操作対象および操作目的と、機能の操作対象および操作目的との類似度α１〜α４を使って、その選択肢と機能との操作意図度を算出する。これにより、本実施の形態における操作意図算出部１１７は、ユーザのラベル追従に応じた操作意図度を算出することができる。
【００９７】
ここで、操作意図算出部１１７は、類似度α１〜α４を算出するときには、単語概念記憶部１１４に格納されている情報を用いる。単語概念記憶部１１４には、ベクトルで表現される多くの単語が格納されている。つまり、単語概念記憶部１１４に格納されている単語ｗは、ＬＳＡで定義されるｎ次元空間上のベクトルＬＳＡ（ｗ）で表現されている。なお、ベクトルＬＳＡ（ｗ）は、大きさが１になるように正規化されている。したがって、例えば、単語ｗｉと単語ｗｊとの類似度は、ＬＳＡで定義される空間上のコサイン距離としてＳｉｍ（ｗｉ，ｗｊ）＝ＬＳＡ（ｗｉ）・ＬＳＡ（ｗｊ）によって算出される。
【００９８】
なお、ＬＳＡ（latent semantic analysis）は、さまざまな文脈において語の共起関係の統計情報を算出することで、単語の意味を文脈の近さで判断する手法である。単語の共起関係を求めるために、大規模テキストコーパスを用いて単語間の共起関係の行列を作成する。そして、ＬＳＡはその共起行例を特異値分解と次元圧縮とを施すことで作成することができる。ＬＳＡを用いることで、単語は次元圧縮されたｎ次元の空間上のベクトルとして表現され、単語間の意味の近さはベクトル間の距離として定義することができる。このときベクトル間の距離で定義される単語間の近さが、人が感じる意味的な近さと似ている事が示されており、北島ら（ＨＣＩにおける探索過程の認知モデル．ヒューマンインターフェースシンポジウム’９９， ８３１−８３６．：非特許文献1）によって人のＧＵＩの選択行動のモデルとしても利用されている。そこで、本発明においても、このＬＳＡを用いて単語を表現し、単語間の距離でもって定義される値を使って、操作意図度を計算する。
【００９９】
操作意図算出部１１７は、単語概念記憶部１１４を用いて、選択肢の操作対象および操作目的と、機能の操作対象および操作目的とをそれぞれ、上述のベクトルに変換する。なお、操作対象および操作目的のそれぞれを、以下総称して類比対象部分という。つまり、類比対象部分の種別には、操作対象と操作目的がある。
【０１００】
操作意図算出部１１７は、例えば、類比対象部分に単語が１つだけあれば、その単語に対応するベクトルを単語概念記憶部１１４から読み出すことにより、その類比対象部分をその読み出されたベクトルに変換する。一方、操作意図算出部１１７は、例えば操作対象「録画、番組、タイトル」のように、類比対象部分に単語が複数あれば、それらの単語に対応するベクトルを単語概念記憶部１１４から読み出す。そして、操作意図算出部１１７は、それらの単語のベクトルを足し合わせて合成ベクトルを生成し、その合成ベクトルを正規化することによって、その類比対象部分をその正規化されたベクトルに変換する。
【０１０１】
具体的に、類比対象部分である機能の操作対象に、形態素である単語「ｗ１，ｗ２，…，ｗＫ」が含まれている場合、操作意図算出部１１７は、その機能の操作対象を、（数１）に示すＬＳＡ空間上のベクトルＬＳＡ（Ｆ）に変換する。
【０１０２】
【数１】
2008056548.tif 000039
【０１０３】
そして、操作意図算出部１１７は、２つの類比対象部分を表すベクトルのコサイン距離を算出することにより、これら類比対象部分間の類似度を算出する。
【０１０４】
操作意図算出部１１７は、選択肢と機能の関係がタイプＴ１のときには、上述のように、類似度α１，α２を用いて、その選択肢Ｓｅｌ（ｊ）の機能Ｆ（ｉ）に対する操作意図度ＳＣ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））を算出する。なお、以下、選択肢ＩＤ「Ｓｅｌ（ｊ）」に対応する選択肢を、選択肢Ｓｅｌ（ｊ）として示し、機能ＩＤ「Ｆ（ｉ）」に対応する機能を、機能Ｆ（ｉ）として示す。この場合、操作意図算出部１１７は、まず、類似度α１，α２を、（数２）に示すように算出する。なお（数２）では、選択肢Ｓｅｌ（ｊ）の操作対象をＳｏ（ｊ）として表し、機能Ｆ（ｉ）の操作対象をＦｏ（ｉ）として表し、機能Ｆ（ｉ）の操作目的をＦｖ（ｉ）として表す。
【０１０５】
【数２】
2008056548.tif 000040
【０１０６】
そして、操作意図算出部１１７は、（数３）に示すように、タイプＴ１における操作意図度ＳＣ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））を算出する。
【０１０７】
【数３】
2008056548.tif 000041
【０１０８】
また、本実施の形態の操作意図算出部１１７は、選択肢と機能の関係がタイプＴ１のときには、類似度α１，α２を用いて、操作意図度ＳＣ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））を算出したが、類似度α１，α２を用いずに、操作意図度ＳＣ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））を算出してもよい。この場合、操作意図算出部１１７は、機能の操作対象Ｆｏ（ｉ）と操作目的Ｆｖ（ｉ）のＬＳＡ上の合成ベクトルと、選択肢の操作対象Ｓｏ（ｊ）のＬＳＡ上のベクトルとの類似度（コサイン距離）を操作意図度として算出する。
【０１０９】
つまり、操作意図算出部１１７は、（数４）に示すように、タイプＴ１における操作意図度ＳＣ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））を算出する。
【０１１０】
【数４】
2008056548.tif 000042
【０１１１】
なお、（数４）に示す式中の＋は、Ｆｏ（ｉ）とＦｖ（ｉ）をＬＳＡなどの意味空間上のベクトルに表現し直した後に、それらをベクトル空間上で加算することを意味する。また、（数３）または（数４）により算出される、タイプＴ１における操作意図度ＳＣ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））を、以下、Ｓｏｃ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））として表す。
【０１１２】
操作意図算出部１１７は、選択肢と機能の関係がタイプＴ２のときには、上述のように、類似度α３，α４を用いて、その選択肢Ｓｅｌ（ｊ）の機能Ｆ（ｉ）に対する操作意図度ＳＣ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））を算出する。この場合、操作意図算出部１１７は、（数５）に示すように、タイプＴ２における操作意図度ＳＣ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））を算出する。なお（数５）では、選択肢Ｓｅｌ（ｊ）の操作目的をＳｖ（ｊ）として表し、機能Ｆ（ｉ）の操作対象をＦｏ（ｉ）として表し、機能Ｆ（ｉ）の操作目的をＦｖ（ｉ）として表す。
【０１１３】
【数５】
2008056548.tif 000043
【０１１４】
なお、このように算出されるタイプＴ２における操作意図度ＳＣ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））を、以下、Ｓｖｃ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））として表す。
【０１１５】
操作意図算出部１１７は、選択肢と機能の関係がタイプＴ３のときには、上述のように、類似度α１〜α４を用いて、その選択肢Ｓｅｌ（ｊ）の機能Ｆ（ｉ）に対する操作意図度ＳＣ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））を算出する。この場合、操作意図算出部１１７は、（数６）に示すように、タイプＴ３における操作意図度ＳＣ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））を算出する。
【０１１６】
【数６】
2008056548.tif 000044
【０１１７】
このように、本実施の形態の操作意図算出部１１７は、選択肢と機能の関係がタイプＴ３のときには、類似度α１〜α４を用いて、選択肢および機能の何れの形態素（単語）に重みをおくことなく操作意図度ＳＣ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））を算出する。
【０１１８】
また、本実施の形態の操作意図算出部１１７は、選択肢と機能の関係がタイプＴ３のときには、類似度α１〜α４を用いずに、操作意図度ＳＣ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））を算出してもよい。この場合、操作意図算出部１１７は、機能の操作対象Ｆｏ（ｉ）と操作目的Ｆｖ（ｉ）のＬＳＡ上の合成ベクトルと、選択肢の操作対象Ｓｏ（ｊ）と操作目的Ｓｖ（ｊ）のＬＳＡ上の合成ベクトルとの類似度（コサイン距離）を操作意図度として算出する。
【０１１９】
つまり、操作意図算出部１１７は、（数７）に示すように、情報検索などの分野で通常使用されるBag-Of-Wordsと同様に、機能と選択肢を構成する操作対象と操作目的の形態素をあらかじめ加算して、タイプＴ３における操作意図度ＳＣ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））を算出する。
【０１２０】
【数７】
2008056548.tif 000045
【０１２１】
なお、このように算出されるタイプＴ３における操作意図度ＳＣ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））を、以下、Ｂｏｗ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））として表す。
【０１２２】
このように、操作意図算出部１１７は、選択肢に対する全ての機能の操作意図度を算出すると、その結果を示す操作意図信号１３１を入出力制御部１０９に出力する。
【０１２３】
このように、本実施の形態では、操作意図度は、選択された選択肢に含まれる形態素が各々の機能表現のどの要素（類比対象部分）に含まれるかで、算出方法が変更される。これにより操作意図度を算出しようとしている選択肢と機能の組み合わせによって、ユーザが選択肢のどの部分に着目しているかというラベル追従行動を考慮することができる。具体的には、上述のように、タイプＴ１，Ｔ２，Ｔ３に応じて異なる算出方法で操作意図度が算出される。これにより、ユーザがその機能をやろうとしていると仮定した場合に、選択肢の操作対象に着目しているとする場合（１）、選択肢の操作目的に着目しているとする場合（２）、明確な着目点の偏りがないとする場合（３）の３ケースを分けて操作意図度が算出可能になる。
【０１２４】
図９は、操作意図履歴格納部１０６に蓄積されている情報を示す図である。
【０１２５】
入出力制御部１０９は、算出部１１３から操作意図信号１３１が出力されるごとに、その操作意図信号１３１を取得して操作意図履歴格納部１０６に格納する。その結果、操作意図履歴格納部１０６には、履歴情報１０６ａが蓄積される。この履歴情報１０６ａは、ユーザによって選択された選択肢ごとに、その選択肢に対する全ての機能の操作意図度が蓄積されている。
【０１２６】
例えば、履歴情報１０６ａは、ユーザによって選択された選択肢Ｓｅｌ（２）に対する、機能Ｆ（１）の操作意図度「ＳＣ２１」と、機能Ｆ（２）の操作意図度「ＳＣ２２」となどを示す。
【０１２７】
目的推定部１１２は、支援要求を示す入力信号１２１が入力部１０１から入出力制御部１０９に出力されると、入出力制御部１０９に対して履歴情報１０６ａを要求する。その結果、操作意図履歴格納部１０６に蓄積されている履歴情報１０６ａが操作意図履歴信号１２３として入出力制御部１０９に読み出される。そして、目的推定部１１２は、その操作意図履歴信号１２３を目的推定対象信号１２９として入出力制御部１０９から取得する。
【０１２８】
目的推定部１１２は、目的推定対象信号１２９を取得すると、選択肢ごとに算出された、同一の機能ＩＤに対応する操作意図度の平均値を求めることにより、その機能ＩＤにより示される機能のスコアを算出する。目的推定部１１２は、このようなスコア（目的推定スコア）の算出を全ての機能に対して行う。
【０１２９】
即ち、目的推定部１１２は、機能ＩＤ「Ｆ（ｉ）」のスコアＳ（ｉ）を、（数８）に示すように算出する。なお、Ｔは、ユーザによってこれまで選択された選択肢の数を示し、Ｉｔｅｍ（ｔ）はｔ個目の選択肢を示す。
【０１３０】
【数８】
2008056548.tif 000046
【０１３１】
目的推定部１１２は、全ての機能のスコアを算出すると、その算出結果を目的推定結果信号１３４として出力する。
【０１３２】
操作支援決定部１１１は、目的推定部１１２から出力された目的推定結果信号１３４を、入出力制御部１０９を介して操作支援対象信号１２８として取得する。そして、操作支援決定部１１１は、操作支援対象信号１２８の示す各機能のスコアに基づいて、出力部１０３の操作支援提示部１０５に表示されるべき機能を決定する。例えば、操作支援決定部１１１は、Ｎ個の機能（機能ＩＤ）の中から、スコアの高い順に、Ｍ個の機能（機能ＩＤ）を抽出する（Ｍ−ｂｅｓｔ）。そして、操作支援決定部１１１は、このように抽出されたＭ個の機能ＩＤと、その機能ＩＤに対応するスコアとを示す操作支援信号１２７を出力する。
【０１３３】
入出力制御部１０９は、操作支援決定部１１１から出力された操作支援信号１２７を取得すると、その操作支援信号１２７と機能表現信号１２４とを用いて支援情報を生成し、その支援情報を出力信号１２２として出力部１０３の操作支援提示部１０５に出力する。
【０１３４】
図１０は、支援情報の内容を示す図である。
【０１３５】
入出力制御部１０９は、操作支援信号１２７の示す機能ＩＤに対応する機能の名称を、機能表現信号１２４を用いて特定する。そして、入出力制御部１０９は、操作支援信号１２７の示す機能ＩＤと、その機能ＩＤに対応する機能の名称と、その機能のスコアと示す支援情報１２７ａを生成する。また、この支援情報１２７ａは、操作支援決定部１１１で決定されたＭ個の機能について、各機能ＩＤおよび各機能の名称をスコアの高い順に示す。
【０１３６】
図１１は、出力部１０３の操作支援提示部１０５に表示される画面を示す図である。
【０１３７】
操作支援提示部１０５は、支援情報１２７ａ（出力信号１２２）を取得すると、その支援情報１２７ａに示されるＭ個の機能の名称を、その支援情報１２７ａにより示される順序で表示する。
【０１３８】
ユーザは、このように表示された機能の名称を選択することによって、図３に示すメニュー情報の階層に従って選択肢を順に選択することなく、直接的にその機能を操作対象機器に実行させることができる。
【０１３９】
なお、操作支援提示部１０５で表示されるＭ個の機能（機能の名称）は、一画面に無理なく収まることが望ましく、その場合には、例えばＭ個は５個程度である。また、その画面がスクロールしてＭ個の機能を表示する場合には、例えばＭ個は１０個程度であることが望ましい。また、操作支援決定部１１１は、予め定められた閾値以上のスコアを有する機能の機能ＩＤおよびスコアを示す操作支援信号１２７を出力してもよい。例えば、閾値が０．３である場合、図１０に示す支援情報１２７ａは生成されず、機能ＩＤ「Ｆ（１）、Ｆ（５）、Ｆ（３）、Ｆ（１０）」の４つの機能のみの名称およびスコアなどを示す支援情報が生成される。したがって、操作支援提示部１０５には、この４つの機能の名称だけが表示される。
【０１４０】
図１２は、本実施の形態における目的推定装置１００の動作を示すフローチャートである。
【０１４１】
まず、目的推定装置１００の入出力制御部１０９は、入力部１０１から入力信号１２１を取得する（ステップＳ２０２）。そして、入出力制御部１０９は、その入力信号１２１が操作対象機器の電源をオフにすることを示すか否かを判別する（ステップＳ２０３）。すなわち、操作対象機器の電源がオンにされている状態でユーザが入力部１０１の電源ボタン５０５を押すと、入出力制御部１０９は、そのユーザの操作に応じた入力信号１２１を入力部１０１から取得する。このとき、入出力制御部１０９は、その入力信号１２１が電源のオフを示すと判別する。
【０１４２】
ここで、入出力制御部１０９は、入力信号１２１が電源のオフを示すと判別したときには（ステップＳ２０３のＹｅｓ）、全ての処理を終了する。一方、入出力制御部１０９は、入力信号１２１が電源のオフを示さないと判別したときには（ステップＳ２０３のＮｏ）、さらに、入力信号１２１が支援要求を示すか否かを判別する（ステップＳ２０４）。すなわち、ユーザが入力部１０１のヘルプボタン５０７を押すと、入出力制御部１０９は、そのユーザの操作に応じた入力信号１２１を入力部１０１から取得する。このとき、入出力制御部１０９は、その入力信号１２１が支援要求を示すと判別する。また、ユーザが入力部１０１のメニューボタン５０６を押すと、または、カーソルキー５０２や戻るボタン５０４を押すことでカーソルを所望の選択肢に当てて決定ボタン５０３を押すと、入出力制御部１０９は、そのユーザの操作に応じた入力信号１２１を入力部１０１から取得する。このとき、入出力制御部１０９は、その入力信号１２１が選択肢を示すと判別する。
【０１４３】
ここで、入出力制御部１０９は、入力信号１２１が支援要求を示さないと判別したときには（ステップＳ２０４のＮｏ）、つまり、入力信号１２１が選択肢を示すと判別したときには、その選択肢に応じた処理を実行する（ステップＳ２０５）。例えば、ユーザがメニューボタン５０６を押すと、入出力制御部１０９は、そのユーザの操作に応じた入力信号１２１を入力部１０１から取得する。このとき、入出力制御部１０９は、その入力信号１２１がメニュー情報の第１階層のノードに対応する選択肢「トップメニュー」を示すと判別する。そして、入出力制御部１０９は、その選択肢に応じた処理、即ちトップメニュー４０１の表示を実行する。また、ユーザがカーソルキー５０２および決定ボタン５０３を押してトップメニュー４０１に示す選択肢「番組表」を選択すると、入出力制御部１０９は、そのユーザの操作に応じた入力信号１２１を入力部１０１から取得する。このとき、入出力制御部１０９は、その入力信号１２１がメニュー情報の第２階層のノードに対応する選択肢「番組表」を示すと判別する。そして、入出力制御部１０９は、その選択肢に応じた処理、即ちメニュー４０２の表示を実行する。
【０１４４】
また、ユーザがカーソルキー５０２および決定ボタン５０３を押して、メニュー４０３に示す、機能に直結した選択肢「大リーグ中継」を選択すると、入出力制御部１０９は、そのユーザの操作に応じた入力信号１２１を入力部１０１から取得する。このとき、入出力制御部１０９は、その入力信号１２１が機能に直結した選択肢「大リーグ中継」を示すと判別する。そして、入出力制御部１０９は、その選択肢に応じた処理、即ち、番組「大リーグ中継」を表示するという機能を操作対象機器に実行させる。つまり、入出力制御部１０９は、番組「大リーグ中継」の表示を指示する内容の機器制御信号１２６を機器制御部１１０に出力する。
【０１４５】
次に、入出力制御部１０９は、ステップＳ２０５において機能が実行されたか否かを判別する（ステップＳ２０６）。ここで、入出力制御部１０９は、機能が実行されていないと判別すると（ステップＳ２０６のＮｏ）、入力信号１２１の示す選択肢に対する各機能の操作意図度を算出部１１３に算出させる（ステップＳ２０７）。一方、入出力制御部１０９は、機能が実行されたと判別すると（ステップＳ２０６のＹｅｓ）、操作意図履歴格納部１０６に格納されている履歴情報１０６ａを消去するなどの終了処理を実行する（ステップＳ２０８）。
【０１４６】
また、入出力制御部１０９は、ステップＳ２０４で入力信号１２１が支援要求を示すと判別したときには（ステップＳ２０４のＹｅｓ）、操作意図履歴格納部１０６に格納されている履歴情報１０６ａを読み出して、目的推定部１１２に、ユーザが目的とする機能を推定させる（ステップＳ２０９）。つまり、目的推定部１１２は、各機能に対するスコアを算出する。そして、入出力制御部１０９は、スコアの高い機能から順に、その機能の名称を操作支援提示部１０５に表示させることで、操作支援を実行する（ステップＳ２１０）。その後、入出力制御部１０９は、終了処理を実行する（ステップＳ２０８）。
【０１４７】
なお、入出力制御部１０９は、ステップＳ２０７で操作意図度が算出されたとき、またはステップＳ２０８で終了処理が実行されたときには、再び、ステップＳ２０２からの処理を実行する。
【０１４８】
図１３は、算出部１１３が操作意図度を算出する動作を示すフローチャートである。つまり、図１３は、図１２に示すステップＳ２０７の詳細な動作を示す。
【０１４９】
算出部１１３は、入出力制御部１０９から第１算出対象信号１３０を取得して操作意図度の算出を指示されると、まず、カウンタ値ｉを初期値である「１」に設定する（ステップＳ３０２）。そして、算出部１１３は、機能表現データベース１７０１に示される機能（機能ＩＤ）の個数Ｎよりもカウンタ値ｉが大きいか否かを判別する（ステップＳ３０３）。つまり、算出部１１３は、機能表現データベース１７０１に示される全ての機能に対して操作意図度を算出したか否かを判別する。
【０１５０】
ここで、算出部１１３は、カウンタｉが個数Ｎ以下であると判別すると（ステップＳ３０３のＮｏ）、選択肢とｉ番目の機能との間で単語が一致している類否対象項目の種別を検出する（ステップＳ３０４）。例えば、選択肢の操作対象に単語「番組」があり、ｉ番目の機能の操作対象に単語「番組」がある場合には、算出部１１３は、単語が一致している類比対象部分の種別として操作対象を検出する。
【０１５１】
次に、算出部１１３は、ステップＳ３０４で検出された類比対象部分の種別に基づいて、選択肢とｉ番目の機能の関係がタイプＴ１〜Ｔ３の何れのタイプに該当するかを特定し、その特定されたタイプに応じた操作意図度の算出方法を決定する（ステップＳ３０８）。その結果、算出部１１３は、その算出方法を用いて、選択肢のｉ番目の機能に対する操作意図度を算出する（ステップＳ３０５）。
【０１５２】
そして、算出部１１３は、カウンタ値ｉをインクリメントして（ステップＳ３０７）、ステップＳ３０３からの処理を繰り返し実行する。
【０１５３】
また、算出部１１３は、ステップＳ３０３でカウンタ値ｉが個数Ｎよりも大きいと判別すると（ステップＳ３０３のＹｅｓ）、つまり、全ての機能に対して操作意図度を算出したと判別すると、その全ての機能に対する操作意図度を示す操作意図信号１３１を入出力制御部１０９に出力し、その操作意図度を操作意図履歴格納部１０６に格納させる（ステップＳ３０６）。
【０１５４】
このような本実施の形態における目的推定装置１００によって、ユーザの目的とする機能の推定率が向上することを、以下、具体的に説明する。
【０１５５】
例えば、次のような場合を想定する。すなわち、操作対象機器が、図６に示す機能表現データベース１７０１の機能ＩＤ「Ｆ（１）、Ｆ（２）、Ｆ（３）、Ｆ（Ｎ−１）、Ｆ（Ｎ）」に対応する機能のみを有し、ユーザが、図５に示す選択肢表現データベース６０１の選択肢ＩＤ「Ｓｅｌ（４）」に対応する選択肢「機能選択」を選択し、次に選択肢ＩＤ「Ｓｅｌ（２）」に対応する選択肢「番組表閲覧」を選択する。
【０１５６】
このような場合、一般に、ユーザの目的は、番組に関わる何らかの操作（機能）か、閲覧に関わる何らかの操作（機能）であることが想定される。したがって、ユーザの目的とする機能は、機能ＩＤ「Ｆ（１）」に対応する機能「すべての録画番組（タイトル）を消去する」、機能ＩＤ「Ｆ（３）」に対応する機能「ジャンルで検索を行って番組を予約録画する」、または機能ＩＤ「Ｆ（Ｎ）」に対応する機能「プレイリストを閲覧する」である可能性が高い。また、ユーザの目的とする機能が、他の２つの機能、つまり、機能ＩＤ「Ｆ（２）」に対応する機能「時計の時刻を設定する」、または機能ＩＤ「Ｆ（Ｎ−１）」に対応する機能「ネットワーク接続の設定をする」である可能性は低いと考えることができる。
【０１５７】
そこで、以下、本実施の形態における目的推定装置１００によって、前者３つの機能に対する目的推定スコアが、後者２つの機能に対する目的推定スコアよりも高くなることを実験により証明する。なお、実験に使用するＬＳＡモデルは、ＤＶＤに関係するテキストをＷＥＢから収集して作成されている。テキストの収集は、検索エンジンに「ＤＶＤ  ＨＤＤ  操作  レコーダー」と入力して抽出された上位１００のページからリンク先を２段階にわたりクローリングした後、タグなどの情報を削除するなどして行われた。ＬＳＡには、ホームページを単位として共起頻度をもとめて特異値分解を行った後、２５次元まで圧縮したものを用いた。
【０１５８】
図１４は、上述の選択肢および機能に対してＬＳＡにより算出される類似度α１〜α４を示す図である。
【０１５９】
ＬＳＡにより、選択肢「機能選択」の操作対象「機能」に対する各機能の操作対象の類似度α１は、「０．３，  ０．３，  ０．４，  ０．３，  ０．２」として算出される。また、選択肢「番組表閲覧」の操作対象「番組、表」に対する各機能の操作対象の類似度α１は、「０．７，  ０．５，  ０．７，  ０，  ０．５」として算出される。
【０１６０】
そして、選択肢「機能選択」の操作対象「機能」に対する各機能の操作目的の類似度α２は、「０．４，  ０．２，  ０．４，  ０．２」として算出される。また、選択肢「番組表閲覧」の操作対象「番組、表」に対する各機能の操作目的の類似度α２は、「０．４，  ０．３，  ０．６，  ０．３」として算出される。
【０１６１】
さらに、選択肢「機能選択」の操作目的「選択」に対する各機能の操作対象の類似度α３は、「０．２，  ０．２，  ０．２，  −０．１，  ０．３」として算出される。また、選択肢「番組表閲覧」の操作目的「閲覧」に対する各機能の操作対象の類似度α３は、「０．１，  ０，  ０．２，  ０．２，  ０．４」として算出される。
【０１６２】
そして、選択肢「機能選択」の操作目的「選択」に対する各機能の操作目的の類似度α４は、「０．３，  ０．６，  ０．３，  ０．３」として算出される。また、選択肢「番組表閲覧」の操作目的「閲覧」に対する各機能の操作目的の類似度α４は、「０．１，  ０．４，  ０．１，  １」として算出される。
【０１６３】
図１５は、本実施の形態における目的推定装置１００と従来の装置のそれぞれによって算出される機能ごとのスコアを比較して示す図である。なお、図１５の（ａ）に、従来の装置によって算出されるスコアを示し、図１５の（ｂ）に、目的推定装置１００によって算出されるスコアを示す。
【０１６４】
従来の装置では、図１４に示す類似度α１〜α４を用いて、ラベル追従を考慮しない手法、つまり着目点を考慮しない手法により、各選択肢に対する各機能の操作意図度を、図１５の（ａ）に示すように算出する。つまり、従来の装置は、操作意図度＝（α１＋α２＋α３＋α４）／４により、操作意図度を算出する。例えば、選択肢「機能選択」に対する機能「すべての録画番組（タイトル）を消去する」の操作意図度が「０．３」として算出され、選択肢「番組表閲覧」に対する機能「すべての録画番組（タイトル）を消去する」の操作意図度が「０．３」として算出される。
【０１６５】
そして、従来の装置は、機能ごとに、その機能の各選択肢に対する操作意図度の平均値を算出することにより、その機能のスコアを算出する。例えば、機能「すべての録画番組（タイトル）を消去する」の選択肢「機能選択」および選択肢「番組表閲覧」に対する操作意図度「０．３，  ０．３」の平均値「０．３」がスコアとして算出される。
【０１６６】
その結果、従来の装置は、ユーザの目的とする機能の１位が、機能ＩＤ「Ｆ（Ｎ）」の機能「プレイリストを閲覧する」であり、２位が、機能ＩＤ「Ｆ（３）」の機能「ジャンルで検索を行って番組を予約録画する」であり、３位が、機能ＩＤ「Ｆ（１），Ｆ（２）」の機能「すべての録画番組（タイトル）を消去する」および機能「時計の時刻を設定する」であり、５位が、機能ＩＤ「Ｆ（Ｎ−１）」の機能「ネットワークの接続の設定をする」であることを推定する。
【０１６７】
したがって、従来の装置では、機能Ｆ（１）のスコアと機能Ｆ（２）のスコアとが同じになる。そのため、目的とされる機能の可能性が高い機能Ｆ（１）と、その可能性が低い機能Ｆ（２）との区別が困難である。
【０１６８】
一方、本実施の形態における目的推定装置１００は、図１４に示す類似度α１〜α４を用いて、ラベル追従を考慮した手法、つまり着目点を考慮した手法により、各選択肢に対する各機能の操作意図度を、図１５の（ｂ）に示すように算出する。例えば、選択肢「機能選択」に対する機能「すべての録画番組（タイトル）を消去する」の操作意図度が「０．３」として算出され、選択肢「番組表閲覧」に対する機能「すべての録画番組（タイトル）を消去する」の操作意図度が「０．５」として算出される。
【０１６９】
そして、目的推定装置１００は、機能ごとに、その機能の各選択肢に対する操作意図度の平均値を算出することにより、その機能のスコアを算出する。例えば、機能「すべての録画番組（タイトル）を消去する」の選択肢「機能選択」および選択肢「番組表閲覧」に対する操作意図度「０．３，  ０．５」の平均値「０．４」がスコアとして算出される。
【０１７０】
その結果、目的推定装置１００は、ユーザの目的とする機能の１位が、機能ＩＤ「Ｆ（３），Ｆ（Ｎ）」の機能「ジャンルで検索を行って番組を予約録画する」および機能「プレイリストを閲覧する」であり、３位が、機能ＩＤ「Ｆ（１）」の機能「すべての録画番組（タイトル）を消去する」であり、４位が、機能ＩＤ「Ｆ（２）」の機能「時計の時刻を設定する」であり、５位が、機能ＩＤ「Ｆ（Ｎ−１）」の機能「ネットワークの接続の設定をする」であることを推定する。
【０１７１】
したがって、本実施の形態における目的推定装置１００では、機能Ｆ（１）が機能Ｆ（２）よりもユーザの目的とされる可能性が高いと推定することができ、目的とされる可能性の高い機能を適切に推定することができる。
【０１７２】
図１６は、本実施の形態における目的推定装置１００が適切に目的を推定していることを説明するための説明図である。
【０１７３】
本実施の形態における目的推定装置１００では、ユーザの目的とされる機能であると一般に考えられる、機能ＩＤ「Ｆ（１）、Ｆ（３）、Ｆ（Ｎ）」に対応する機能のスコアの平均値は０．４６となり、他の機能ＩＤ「Ｆ（２）、Ｆ（Ｎ−１）」に対応する機能のスコアの平均値は０．２５となる。つまり、これらの平均値の差は０．２１である。
【０１７４】
一方、従来の装置では、ユーザの目的とされる機能であると一般に考えられる、機能ＩＤ「Ｆ（１）、Ｆ（３）、Ｆ（Ｎ）」に対応する機能のスコアの平均値は０．３６となり、他の機能ＩＤ「Ｆ（２）、Ｆ（Ｎ−１）」に対応する機能のスコアの平均値は０．２５となる。つまり、これらの平均値の差は０．１１である。
【０１７５】
したがって、本実施の形態では、ユーザの目的とされる機能であると一般に考えられる機能と、他の機能とを明確に区別して、目的とされる機能を適切に推定することができる。
【０１７６】
このように、本実施の形態では、従来の各選択肢に対して唯一の操作ベクトルを対応させる方式と比較して、ユーザが何に手がかりを得て操作を行ったかという情報を加味することができ、選択肢の一部の情報に手がかりを得て操作をしている場合の選択行動をもとにすることで、目的の推定率が向上し、的確な操作支援が可能になる。
【０１７７】
（実施の形態２）
本実施の形態における目的推定装置は、ユーザがヘルプボタンを押さない場合にも、ユーザが選択肢の選択に困惑したことを検出したときには、各機能に対するスコアを算出してユーザの目的とする機能を推定する。
【０１７８】
図１７は、本実施の形態における目的推定装置の構成図である。
【０１７９】
本実施の形態における目的推定装置１００ａは、実施の形態１の目的推定装置１００の構成要素に対して、さらに、困惑検出手段たる困惑状態検出部１２０１とタイマー１２０２とを備える。なお、図１７に示す目的推定装置１００ａの構成要素のうち、図２に示す目的推定措置１００の構成要素と同一のものに対しては、同一の符号を付して示し、詳細な説明を省略する。
【０１８０】
タイマー１２０２は、現在時刻を計時しており、その現在時刻を示す時刻情報信号１２１１を困惑状態検出部１２０１に出力する。
【０１８１】
入力部１０１ａは、選択肢入力部１０２および支援要求入力部１１５と、さらに、困惑状態検出部１２０１を備えている。この困惑状態検出部１２０１は、ユーザによって選択肢が選択されない状態が所定時間以上継続したか否かを判別する。そして、困惑状態検出部１２０１は、所定時間以上継続したと判別したときには、支援要求入力部１１５と同様に、支援要求を示す入力信号１２１を入出力制御部１０９に出力する。ここで、困惑状態検出部１２０１は、時刻情報信号１２１１を取得して、その時刻情報信号１２１１により示される現在時刻を用いることで、上述の状態が所定時間以上経過したか否かを判別する。
【０１８２】
図１８は、本実施の形態における目的推定装置１００ａの動作を示すフローチャートである。
【０１８３】
まず、目的推定装置１００ａの困惑状態検出部１２０１は、時間カウンタ値ｄｔを初期値である０に設定する（ステップＳ１３０１）。そして、困惑状態検出部１２０１は、単位時間が経過すると、時間カウンタ値ｄｔをインクリメントして更新する（ステップＳ１３０２）。さらに、困惑状態検出部１２０１は、その単位時間の間に、入出力制御部１０９によって入力信号１２１が取得されたか否かを判別する（ステップＳ１３０４）。
【０１８４】
ここで、困惑状態検出部１２０１は、入力信号１２１が取得されていないと判別したときには（ステップＳ１３０４のＮｏ）、さらに、時間カウンタ値ｄｔが閾値θよりも大きいか否かを判別する（ステップＳ１３０３）。ここで、困惑状態検出部１２０１は、時間カウンタ値ｄｔが閾値θよりも大きいと判別したときには（ステップＳ１３０３のＹｅｓ）、支援要求を示す入力信号１２１を入出力制御部１０９に出力する（ステップＳ１３０５）。
【０１８５】
一方、困惑状態検出部１２０１は、時間カウンタ値ｄｔが閾値θ以下であると判別したときには（ステップＳ１３０３のＮｏ）、ステップＳ１３０２からの処理を繰り返し実行する。即ち、困惑状態検出部１２０１は、このステップＳ１３０２では、直前の時間カウンタ値ｄｔの更新時から単位時間が経過すると、その時間カウンタ値ｄｔをさらにインクリメントして更新する。
【０１８６】
また、本実施の形態における目的推定装置１００ａは、ステップＳ１３０５で支援要求を示す入力信号１２１が出力された後には、実施の形態１と同様、ユーザが目的とする機能を推定する（ステップＳ２０９）。また、目的推定装置１００ａは、ステップＳ１３０４で入力信号１２１が取得されたと判別された後には（ステップＳ１３０４のＹｅｓ）、実施の形態１と同様、その入力信号１２１が操作対象機器の電源をオフにすることを示すか否かを判別する（ステップＳ２０３）。
【０１８７】
つまり、本実施の形態における目的推定装置１００ａは、ステップＳ２０３およびステップＳ２０９以降、実施の形態１の目的推定装置１００と同様の動作を実行する。なお、目的推定装置１００ａは、ステップＳ２０８で終了処理を実行した後、またはステップＳ２０７で操作意図度を算出した後には、ステップＳ１３０１からの処理を繰り返し実行する。
【０１８８】
これにより、本実施の形態では、選択肢が選択されない状態が所定時間以上継続したときには、ユーザが選択肢の選択に困惑していると判断され、支援要求入力部１１５のヘルプボタン５０７が押されたときと同様に、支援要求を示す入力信号１２１が入出力制御部１０９に出力される。その結果、ユーザは、ヘルプボタン５０７を押さなくても、目的推定装置１００ａに目的の推定を実行させることができる。
【０１８９】
このように本実施の形態では、ユーザは選択肢の選択に困惑したときには、ヘルプボタンを押下することなく、推定された機能を享受することができる。従来、ユーザは、ヘルプボタンを押下して質問をしないと目的とする機能を見つけることができなかった。しかし、本実施の形態では、ユーザが選択肢の選択に困惑したときには、積極的に操作を行うことなく、推定された機能を知ることができ、初めて操作対象機器を使う人であっても、対話的に所望の機能を容易に見つけてその操作対象機器に実行させることができる。
【０１９０】
（実施の形態３）
本実施の形態における目的推定装置は、ユーザの操作特性をさらに考慮して、各機能に対するスコアを算出してユーザの目的とする機能を推定する。
【０１９１】
各個人の操作特性は、過去に使用していた操作対象機器の操作作法や、その人本来のもつ癖に応じて異なっている。そこで、本実施の形態では、各人のプロファイル情報をもとに、その人の操作特性を考慮して目的の推定を行うことで、より精度を向上させ的確な操作支援を実現する。
【０１９２】
例えば、Ｃ社製の操作対象機器に表示されるメニューは、「再生」、「設定」、「予約」、および「編集」などのように、操作目的に主眼が置かれた選択肢を有することを特徴とする。このとき、このＣ社製の操作対象機器を使っていた人では、操作目的の要素に注意を向ける傾向が強くなる。一方、Ｂ社製の操作対象機器に表示されるメニューは、「機能選択」、「再生ナビ」、および「番組表閲覧」などのように、操作対象と操作目的の両者を含む選択肢を有する。そこで、Ｃ社製の操作対象機器を使用していた人は、操作目的の言葉に注意が引きずられる傾向が強いため、その人がＢ社製の操作対象機器を使用するときには、操作目的が一致するケース（タイプＴ２）に対するラベル追従の効果を強め、操作対象間が一致するケース（タイプＴ１）に対するラベル追従の効果を弱めることが有効である。
【０１９３】
つまり、本実施の形態における目的推定装置は、このような一種、人のもつ判断に対する潜在的なバイアスを考慮して、ユーザの目的とする機能を推定する。
【０１９４】
図１９は、本実施の形態における目的推定装置の構成図である。
【０１９５】
本実施の形態における目的推定装置１００ｂは、実施の形態１の目的推定装置１００の算出部１１３の代わりにプロファイル依存算出部１４０３を備え、さらに、プロファイル情報取得手段たるプロファイル入力部１４０１と操作特性格納部１４０２とを備える。なお、図１９に示す目的推定装置１００ｂの構成要素のうち、図２に示す目的推定措置１００の構成要素と同一のものに対しては、同一の符号を付して示し、詳細な説明を省略する。
【０１９６】
プロファイル入力部１４０１は、ユーザによる操作に応じてそのユーザのプロファイル情報を生成し、そのプロファイル情報をプロファイル依存算出部１４０３に出力する。このようなプロファイル入力部１４０１は、ユーザの入力操作により、数字や、ひらがな、アルファベット、カタカナなどを取得して、取得された数字などを用いてプロファイル情報を生成する。また、プロファイル入力部１４０１は、入力部１０１と一体に構成されていてもよい。
【０１９７】
操作特性格納部１４０２は、どのようなプロファイルを持つ人がどのような操作特性を持つのかを示す操作特性情報を格納している。
【０１９８】
プロファイル依存算出部１４０３は、操作特性格納部１４０２に格納されている操作特性情報を操作特性信号１４１１として読み出し、プロファイル入力部１４０１から取得したプロファイル情報とその操作特性情報をもとに、操作意図度の算出を行う。
【０１９９】
図２０は、プロファイル情報の内容を示す図である。
【０２００】
プロファイル情報１４０１ａは、ユーザの特徴（プロファイル）を示し、具体的には、ユーザの性別、年齢、ユーザによって主に使用される操作対象機器（例えばＤＶＤレコーダ）の使用歴、その操作対象機器のメーカー名、およびその操作対象機器の機種名などを示す。
【０２０１】
例えば、プロファイル情報１４０１ａは、性別「男性」、年齢「１７」、使用歴「０．５年」、メーカー名「Ｃ社」、および機種名「ＤＶ−０１０」を示す。
【０２０２】
なお、プロファイル入力部１４０１は、予めプロファイル情報が格納された記憶媒体から、例えばネットワークを介してこのようなプロファイル情報１４０１ａを取得してもよく、ユーザから対話的に取得してもよい。
【０２０３】
図２１は、操作特性情報１４０２ａの内容を示す図である。
【０２０４】
操作特性情報１４０２ａは、ユーザのプロファイルごとに、そのプロファイルに対応する操作対象の重みＷａおよび操作目的の重みＷｂを示す。
【０２０５】
例えば、性別「男性」、年齢「１７」、主に使用される操作対象機器の使用歴「０．５年」、およびその操作対象機器のメーカー名「Ｃ社」を示すユーザのプロファイルに対して、操作特性情報１４０２ａは、操作対象の重みＷａ＝０．２と操作目的の重みＷｂ＝１．０とを示す。
【０２０６】
この場合、Ｃ社の操作対象機器のメニューでは、操作目的に比重が置かれているので、操作対象の重みである操作対象志向性は０．２で、操作目的の重みである操作目的志向性は１．０である。ここで、操作目的志向性とは、やろうとしている機能の表現と操作目的が一致している場合に、その操作目的に着目して操作をするユーザの傾向を表し、上述の例（Ｗｂ＝０．１）の場合には、ユーザが確実に操作目的を手がかりにすることを表す。一方、操作対象志向性とは、やろうとしている機能の表現と操作対象が一致している場合に、その操作対象に着目して操作をするユーザの傾向を表す。
【０２０７】
図２２は、プロファイル依存算出部１４０３の構成図である。
【０２０８】
プロファイル依存算出部１４０３は、一致単語検出部１１６と、プロファイル依存操作意図算出部１５０１とを備えている。
【０２０９】
一致単語検出部１１６は、実施の形態１および２と同様、機能ごとに、選択肢と機能（機能の名称）との間で一致している単語の種別を特定し、タイプＴ１，Ｔ２，Ｔ３の中から、選択肢と機能との関係を示すタイプを特定する。そして、一致単語検出部１１６は、その機能ごとに特定されたタイプを第１算出対象信号１３０に付することで、第２算出対象信号１３３を生成してプロファイル依存操作意図算出部１５０１に出力する。
【０２１０】
プロファイル依存操作意図算出部１５０１は、実施の形態１および２と同様、第２算出対象信号１３３を取得すると、その第２算出対象信号１３３に含まれる第１算出対象信号１３０の示す選択肢の各機能に対する操作意図度を算出する。
【０２１１】
また、本実施の形態におけるプロファイル依存操作意図算出部１５０１は、プロファイル情報１４０１ａを取得すると、操作特性格納部１４０２に格納されている操作特性情報１４０２ａ（操作特性信号１４１１）を読み出し、そのプロファイル情報１４０１ａの示すプロファイルに対応する、操作対象の重みＷａと操作目的の重みＷｂとを特定する。
【０２１２】
そして、プロファイル依存操作意図算出部１５０１は、機能Ｆ（ｉ）に対する選択肢Ｓｅｌ（ｊ）の操作意図度ＳＣ’（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））を算出するときには、その選択肢と機能との関係がタイプＴ１の場合、上述のＳｏｃ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））およびＢｏｗ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））と、操作対象の重みＷａとを用いて（数９）に示すように算出する。
【０２１３】
【数９】
2008056548.tif 000047
【０２１４】
このように、タイプＴ１の場合、操作意図度は、ユーザが操作対象に着目する傾向があれば、つまり操作対象の重みＷａが大きければ、Ｓｏｃ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））の寄与が大きくなるように算出される。一方、操作意図度は、ユーザが操作対象に着目し難い傾向があれば、つまり操作対象の重みＷａが小さければ、Ｂｏｗ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））の寄与が大きくなるように算出される。
【０２１５】
また、プロファイル依存操作意図算出部１５０１は、機能Ｆ（ｉ）に対する選択肢Ｓｅｌ（ｊ）の操作意図度ＳＣ’（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））を算出するときには、その選択肢と機能との関係がタイプＴ２の場合、上述のＳｖｃ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））およびＢｏｗ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））と、操作目的の重みＷｂとを用いて（数１０）に示すように算出する。
【０２１６】
【数１０】
2008056548.tif 000048
【０２１７】
このように、タイプＴ２の場合、操作意図度は、ユーザが操作目的に着目する傾向があれば、つまり操作目的の重みＷｂが大きければ、Ｓｖｃ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））の寄与が大きくなるように算出される。一方、操作意図度は、ユーザが操作目的に着目し難い傾向があれば、つまり操作目的の重みＷｂが小さければ、Ｂｏｗ（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））の寄与が大きくなるように算出される。
【０２１８】
また、プロファイル依存操作意図算出部１５０１は、機能Ｆ（ｉ）に対する選択肢Ｓｅｌ（ｊ）の操作意図度ＳＣ’（Ｆ（ｉ），Ｓｅｌ（ｊ））を算出するときには、その選択肢と機能との関係がタイプＴ３の場合、実施の形態１および２と同様、（数１１）に示すように算出する。
【０２１９】
【数１１】
2008056548.tif 000049
【０２２０】
なお、（数９）および（数１０）の第二項では、タイプＴ３における操作意図度の影響が考慮されている。つまり、第二項は、ユーザが一致単語に気がつかない場合、または、一致単語がない場合と同様の判断にもとづいてユーザが行動しているとした場合に対応する項である。
【０２２１】
具体的に、プロファイル依存操作意図算出部１５０１は、選択肢ＩＤ「Ｓｅｌ(２)」の選択肢「番組表閲覧」における、機能ＩＤ「Ｆ(２)」の機能「すべての録画番組（タイトル）を消去する」に対する操作意図度ＳＣ’（Ｆ（２），Ｓｅｌ（２））を算出する。この場合、操作対象間に一致する単語が存在するため、その選択肢と機能との関係はタイプＴ１である。したがって、プロファイル依存操作意図算出部１５０１は、Ｓｏｃ（Ｆ（２），Ｓｅｌ（２））にユーザの操作特性を考慮して、（数１２）に示すように操作意図度ＳＣ’（Ｆ（２），Ｓｅｌ（２））を算出する。
【０２２２】
【数１２】
2008056548.tif 000050
【０２２３】
同様に、プロファイル依存操作意図算出部１５０１は、選択肢ＩＤ「Ｓｅｌ(２)」の選択肢「番組表閲覧」における、機能ＩＤ「Ｆ(Ｎ)」の機能「プレイリストを閲覧する」に対する操作意図度ＳＣ’（Ｆ（Ｎ），Ｓｅｌ（２））を算出する。この場合、操作目的間に一致する単語が存在するため、その選択肢と機能との関係はタイプＴ２である。したがって、プロファイル依存操作意図算出部１５０１は、Ｓｖｃ（Ｆ（Ｎ），Ｓｅｌ（２））にユーザの操作特性を考慮して、（数１３）に示すように操作意図度ＳＣ’（Ｆ（Ｎ），Ｓｅｌ（２））を算出する。
【０２２４】
【数１３】
2008056548.tif 000051
【０２２５】
このように本実施の形態では、ユーザが使用していた機器に表示されるメニューの特徴に応じた、ユーザの操作の特性を用いることで、ユーザの操作の志向性をより反映した目的の推定が可能となり操作支援が的確に行えるようになる。なお、本実施の形態では、性別、年齢、ＤＶＤ使用歴、および使用ＤＶＤメーカーをプロファイルとしたが、携帯電話の使用年数、機種、テレビの機種、パーソナルコンピュータの使用歴など、様々な機器の使用状況をプロファイルとして使用することが可能である。
【０２２６】
図２３は、本実施の形態における目的推定装置１００ｂの動作を示すフローチャートである。
【０２２７】
まず、目的推定装置１００ｂのプロファイル入力部１４０１がユーザによって操作されることによって、プロファイル入力部１４０１はプロファイル情報１４０１ａを生成し、プロファイル依存算出部１４０３は、その生成されたプロファイル情報１４０１ａを取得する（ステップＳ１６０１）。
【０２２８】
次に、目的推定装置１００ｂの入出力制御部１０９は、入力部１０１から入力信号１２１を取得する（ステップＳ２０２）。そして、本実施の形態における目的推定装置１００ｂは、ステップＳ２０２以降、実施の形態１と同様の動作を実行する。
【０２２９】
以上、本発明に係る目的推定装置について、実施の形態１〜３を用いて説明したが、本発明は、これらに限定されるものではない。
【０２３０】
例えば、実施の形態１〜３では、操作対象機器としてＤＶＤを想定して説明をしたが、操作対象機器は、選択型のメニューを有する機器であれば、携帯電話や、デジタルテレビ、カーナビゲーションシステム、パーソナルコンピュータなどの他の機器であってもよい。
【０２３１】
また、実施の形態１〜３の図１２、図１８および図２３に示すステップ２１０において、ステップ２０９で算出された各機能のスコアが所定の基準を満たしていない場合には、ユーザによる選択肢の選択を促すメッセージを提示してもよい。この場合、入出力制御部１０９は、各機能のスコアが所定の基準を満たしているか否かを判別する。そして、入出力制御部１０９は、満たしていないと判別したときには、例えば「何か操作してください。その操作をもとにあなたのやりたいことを推定して教えてあげます」などのメッセージを操作支援提示部１０５に表示させる。つまり、入出力制御部１０９および操作支援提示部１０５がメッセージ提示手段として構成される。これにより、より多くの操作履歴を目的推定装置が獲得することで、再度、操作が停滞し、ヘルプボタンが押された場合などに、適切な目的を推定して操作支援を行うことができる。
【０２３２】
なお、本発明は、多機能の携帯電話などの携帯端末に適用することができる。これにより、ユーザは、例えば機種変更などにより以前とは異なるユーザインターフェースを有する携帯端末を使用する場合であっても、本発明の適用により、所望の機能をスムーズに選択することができる。
【産業上の利用可能性】
【０２３３】
本発明の目的推定装置は、メニュー選択型インターフェースにおいて、ユーザが選択した選択肢に記載されたラベル情報のうち、選択肢と推定対象である機能との間で単語が一致する箇所（種別）に応じて推定処理を行うことで、ユーザが着目した情報のみに絞り込んで目的を推定することができるという効果を奏し、例えば、階層型のインターフェースをもつテレビや、ＤＶＤプレーヤ、ＤＶＤレコーダ、携帯電話等に適用することができ、また、プルダウン型のメニューのようにメニューを選択しないとその中にある機能が見えないようなインターフェースをもつパーソナルコンピュータなどの機器の操作支援装置としても有用である。
【図面の簡単な説明】
【０２３４】
【図１】図１は、従来の目的推定装置の構成図である。
【図２】図２は、本発明の実施の形態１における目的推定装置の構成図である。
【図３】図３は、同上の選択肢と機能を説明するための説明図である。
【図４】図４は、同上の入力部１０１の外観を示す図である。
【図５】図５は、同上の選択肢表現格納部に格納されている情報を示す図である。
【図６】図６は、同上の機能表現格納部に格納されている情報を示す図である。
【図７】図７は、同上の第１算出対象信号に含まれる情報を示す図である。
【図８】図８は、同上の操作意図度の算出方法を示す図である。
【図９】図９は、同上の操作意図履歴格納部に蓄積されている情報を示す図である。
【図１０】図１０は、同上の支援情報の内容を示す図である。
【図１１】図１１は、同上の出力部の操作支援提示部に表示される画面を示す図である。
【図１２】図１２は、同上の目的推定装置の動作を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、同上の算出部が操作意図度を算出する動作を示すフローチャートである。
【図１４】図１４は、同上の上述の選択肢および機能に対してＬＳＡにより算出される類似度α１〜α４を示す図である。
【図１５】図１５は、同上の目的推定装置と従来の装置のそれぞれによって算出される機能ごとのスコアを比較して示す図である。
【図１６】図１６は、同上の目的推定装置が適切に目的を推定していることを説明するための説明図である。
【図１７】図１７は、本発明の実施の形態２における目的推定装置の構成図である。
【図１８】図１８は、同上の目的推定装置の動作を示すフローチャートである。
【図１９】図１９は、本発明の実施の形態３における目的推定装置の構成図である。
【図２０】図２０は、同上のプロファイル情報の内容を示す図である。
【図２１】図２１は、同上の操作特性情報の内容を示す図である。
【図２２】図２２は、同上のプロファイル依存算出部の構成図である。
【図２３】図２３は、同上の目的推定装置の動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０２３５】
１０１  入力部
１０２  選択肢入力部
１０３  出力部
１０４  選択肢提示部
１０５  操作支援提示部
１０６  操作意図履歴格納部
１０７  機能表現格納部
１０８  選択肢表現格納部
１０９  入出力制御部
１１０  機器制御部
１１１  操作支援決定部
１１２  目的推定部
１１３  算出部
１１４  単語概念記憶部
１１５  支援要求入力部
１１６  一致単語検出部
１１７  操作意図算出部
１２１  入力信号
１２２  出力信号
１２３  操作意図履歴信号
１２４  機能表現信号
１２５  選択肢表現信号
１２６  機器制御信号
１２７  操作支援信号
１２８  操作支援対象信号
１２９  目的推定対象信号
１３０  第１算出対象信号
１３１  操作意図信号
１３２  単語間類似度定義信号
１３３  第２算出対象信号
１３４  目的推定結果信号
４０１  トップメニュー
４０２  メニュー
４０３  メニュー
５０２  カーソルキー
５０３  決定ボタン
５０４  戻るボタン
５０５  電源ボタン
５０６  メニューボタン
５０７  ヘルプボタン
６０１  選択肢表現データベース
１２０１  困惑状態検出部
１４０１  プロファイル入力部
１４０２  操作特性格納部
１４０３  プロファイル依存算出部
１４１１  操作特性信号
１５０１  プロファイル依存操作意図算出部
１７０１  機能表現データベース
【手続補正３】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】全図
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１】
2008056548.tif 000052
【図２】
2008056548.tif 000053
【図３】
2008056548.tif 000054
【図４】
2008056548.tif 000055
【図５】
2008056548.tif 000056
【図６】
2008056548.tif 000057
【図７】
2008056548.tif 000058
【図８】
2008056548.tif 000059
【図９】
2008056548.tif 000060
【図１０】
2008056548.tif 000061
【図１１】
2008056548.tif 000062
【図１２】
2008056548.tif 000063
【図１３】
2008056548.tif 000064
【図１４】
2008056548.tif 000065
【図１５】
2008056548.tif 000066
【図１６】
2008056548.tif 000067
【図１７】
2008056548.tif 000068
【図１８】
2008056548.tif 000069
【図１９】
2008056548.tif 000070
【図２０】
2008056548.tif 000071
【図２１】
2008056548.tif 000072
【図２２】
2008056548.tif 000073
【図２３】
2008056548.tif 000074
【手続補正書】
【提出日】平成20年6月26日(2008.6.26)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
階層構造の選択肢により構成されるメニューを有する機器であり、前記選択肢の中で機能と対応した選択肢がユーザによって選択されることで前記機能を実行する操作対象機器に対し、前記操作対象機器が有する機能の中で、ユーザの目的とする目的機能を推定する目的推定装置であって、
前記階層構造の選択肢においてユーザによって選択された、複数の単語からなる選択肢を取得する選択肢取得手段と、
前記操作対象機器の機能ごとに、当該機能を表す複数の単語からなる機能名を記憶している機能記憶手段と、
前記機能記憶手段に記憶されている機能名ごとに、当該機能名と前記選択肢取得手段で取得された選択肢との間で一致している単語の種別を検出する一致単語検出手段と、
前記機能記憶手段に記憶されている機能名ごとに、前記一致単語検出手段で検出された種別に応じて、前記選択肢と前記機能名との類似度の算出方法を変更し、変更された算出方法を用いて、前記類似度を、前記機能名の機能に対してユーザが前記選択肢を選択したユーザの意図の度合いとして算出する意図算出手段と、
ユーザによる支援要求を示す信号を受け付ける支援要求入力手段と、
前記支援要求を示す信号が入力されたときに、前記意図算出手段によって算出された意図の度合いが大きい機能ほど、前記目的機能として推定する推定手段と
を備えることを特徴とする目的推定装置。
【請求項２】
前記選択肢と、前記記憶手段に記憶されている各機能名とは、操作対象を示す単語を含み、
前記意図算出手段は、前記一致単語検出手段によって検出された種別が操作対象であるときには、前記選択肢に含まれる単語のうち操作対象を示す単語に重みが置かれた算出方法を用いて前記意図の度合いを算出する
ことを特徴とする請求項１記載の目的推定装置。
【請求項３】
前記選択肢と、前記記憶手段に記憶されている各機能名とは、さらに、前記操作対象に対する操作目的を示す単語を含み、
前記意図算出手段は、前記機能名の操作対象を示す単語および操作目的を示す単語に対する、前記選択肢の操作目的を示す単語の言語的な類似度よりも、前記選択肢の操作対象を示す単語の言語的な類似度に重みが置かれた算出方法を用いる
ことを特徴とする請求項２記載の目的推定装置。
【請求項４】
前記選択肢と、前記記憶手段に記憶されている各機能名とは、操作目的を示す単語を含み、
前記意図算出手段は、前記一致単語検出手段によって検出された種別が操作目的であるときには、前記選択肢に含まれる単語のうち操作目的を示す単語に重みが置かれた算出方法を用いて前記意図の度合いを算出する
ことを特徴とする請求項１記載の目的推定装置。
【請求項５】
前記選択肢と、前記記憶手段に記憶されている各機能名とは、さらに、前記操作目的に対する操作対象を示す単語を含み、
前記意図算出手段は、前記機能名の操作対象を示す単語および操作目的を示す単語に対する、前記選択肢の操作対象を示す単語の言語的な類似度よりも、前記選択肢の操作目的を示す単語の言語的な類似度に重みが置かれた算出方法を用いる
ことを特徴とする請求項４記載の目的推定装置。
【請求項６】
前記目的推定装置は、さらに、
前記意図算出手段によって算出された各機能の意図の度合いを記憶するための意図記憶手段と、
前記選択肢取得手段で選択肢が取得されるごとに、当該選択肢に対して算出された各機能の意図の度合いを前記意図記憶手段に格納する意図格納手段とを備え、
前記推定手段は、複数の選択肢のそれぞれに対する各機能の意図の度合いを前記意図記憶手段から読み出して、機能ごとに、当該機能の意図の度合いの平均値をスコアとして算出し、前記スコアが大きい機能ほど、前記目的機能として推定する
ことを特徴とする請求項１記載の目的推定装置。
【請求項７】
前記目的推定装置は、さらに、
前記推定手段によって推定された目的機能をユーザに提示する提示手段を備える
ことを特徴とする請求項６記載の目的推定装置。
【請求項８】
前記目的推定装置は、さらに、
ユーザが選択肢の選択に困惑しているか否かを検出する困惑検出手段と、
前記推定手段によって推定された目的機能をユーザに提示する提示手段とを備え、
前記推定手段は、ユーザが困惑していることが前記困惑検出手段で検出されたときに、前記目的機能を推定する
ことを特徴とする請求項６記載の目的推定装置。
【請求項９】
前記目的推定装置は、さらに、
前記推定手段によって算出された各機能のスコアが予め定められた条件を満たしているか否かを判別し、満たしていないと判別されたときには、ユーザによる選択肢の選択を促すメッセージを提示するメッセージ提示手段を備える
ことを特徴とする請求項６記載の目的推定装置。
【請求項１０】
前記目定推定装置は、さらに、
ユーザの特性を示すプロファイル情報を取得するプロファイル情報取得手段を備え、
前記意図算出手段は、前記プロファイル情報に応じて前記重みを調整する
ことを特徴とする請求項２記載の目的推定装置。
【請求項１１】
階層構造の選択肢により構成されるメニューを有する機器であり、前記選択肢の中で機能と対応した選択肢がユーザによって選択されることで前記機能を実行する操作対象機器に対し、前記操作対象機器が有する機能の中で、ユーザの目的とする目的機能を推定する目的推定方法であって、
前記階層構造の選択肢においてユーザによって選択された、複数の単語からなる選択肢を取得する選択肢取得ステップと、
前記操作対象機器の機能ごとに、当該機能を表す複数の単語からなる機能名を記憶している機能記憶手段を用い、前記機能記憶手段に記憶されている機能名ごとに、当該機能名と前記選択肢取得ステップで取得された選択肢との間で一致している単語の種別を検出する一致単語検出ステップと、
前記機能記憶手段に記憶されている機能名ごとに、前記一致単語検出ステップで検出された種別に応じて、前記選択肢と前記機能名との類似度の算出方法を変更し、変更された算出方法を用いて、前記類似度を、前記機能名の機能に対してユーザが前記選択肢を選択したユーザの意図の度合いとして算出する意図算出ステップと、
ユーザによる支援要求を示す信号を受け付ける支援要求入力ステップと、
前記支援要求を示す信号が入力されたときに、前記意図算出ステップによって算出された意図の度合いが大きい機能ほど、前記目的機能として推定する推定ステップと
を含むことを特徴とする目的推定方法。
【請求項１２】
階層構造の選択肢により構成されるメニューを有する機器であり、前記選択肢の中で機能と対応した選択肢がユーザによって選択されることで前記機能を実行する操作対象機器に対し、前記操作対象機器が有する機能の中で、ユーザの目的とする目的機能を推定するためのプログラムであって、
前記階層構造の選択肢においてユーザによって選択された、複数の単語からなる選択肢を取得する選択肢取得ステップと、
前記操作対象機器の機能ごとに、当該機能を表す複数の単語からなる機能名を記憶している機能記憶手段を用い、前記機能記憶手段に記憶されている機能名ごとに、当該機能名と前記選択肢取得ステップで取得された選択肢との間で一致している単語の種別を検出する一致単語検出ステップと、
前記機能記憶手段に記憶されている機能名ごとに、前記一致単語検出ステップで検出された種別に応じて、前記選択肢と前記機能名との類似度の算出方法を変更し、変更された算出方法を用いて、前記類似度を、前記機能名の機能に対してユーザが前記選択肢を選択したユーザの意図の度合いとして算出する意図算出ステップと、
ユーザによる支援要求を示す信号を受け付ける支援要求入力ステップと、
前記支援要求を示す信号が入力されたときに、前記意図算出ステップによって算出された意図の度合いが大きい機能ほど、前記目的機能として推定する推定ステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【手続補正書】
【提出日】平成20年10月2日(2008.10.2)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
階層構造の選択肢により構成されるメニューを有する機器であり、前記選択肢の中で機能と対応した選択肢がユーザによって選択されることで前記機能を実行する操作対象機器に対し、前記操作対象機器が有する機能の中で、ユーザの目的とする目的機能を推定する目的推定装置であって、
前記階層構造の選択肢においてユーザによって選択された、複数の単語からなる選択肢を取得する選択肢取得手段と、
前記操作対象機器の機能ごとに、当該機能を表す複数の単語からなる機能名を記憶している機能記憶手段と、
前記機能記憶手段に記憶されている機能名ごとに、当該機能名と前記選択肢取得手段で取得された選択肢との間で一致している単語の種別を検出する一致単語検出手段と、
前記機能記憶手段に記憶されている機能名ごとに、前記一致単語検出手段で検出された種別に応じて、前記選択肢と前記機能名との類似度の算出方法を変更し、変更された算出方法を用いて、前記類似度を、前記機能名の機能に対してユーザが前記選択肢を選択したユーザの意図の度合いとして算出する意図算出手段と、
ユーザによる支援要求を示す信号を受け付ける支援要求入力手段と、
前記支援要求を示す信号が入力されたときに、前記機能記憶手段に記憶されている機能名毎に、前記機能記憶手段に記憶されている機能名と、前記支援要求を示す信号が入力されるまでに前記選択肢取得手段によって取得された選択肢と、の類似度に基づき算出された意図の度合いが大きい機能ほど、前記目的機能として推定する推定手段と
を備えることを特徴とする目的推定装置。
【請求項２】
前記選択肢と、前記記憶手段に記憶されている各機能名とは、操作対象を示す単語を含み、
前記意図算出手段は、前記一致単語検出手段によって検出された種別が操作対象であるときには、前記選択肢に含まれる単語のうち操作対象を示す単語に重みが置かれた算出方法を用いて前記意図の度合いを算出する
ことを特徴とする請求項１記載の目的推定装置。
【請求項３】
前記選択肢と、前記記憶手段に記憶されている各機能名とは、さらに、前記操作対象に対する操作目的を示す単語を含み、
前記意図算出手段は、前記機能名の操作対象を示す単語および操作目的を示す単語に対する、前記選択肢の操作目的を示す単語の言語的な類似度よりも、前記選択肢の操作対象を示す単語の言語的な類似度に重みが置かれた算出方法を用いる
ことを特徴とする請求項２記載の目的推定装置。
【請求項４】
前記選択肢と、前記記憶手段に記憶されている各機能名とは、操作目的を示す単語を含み、
前記意図算出手段は、前記一致単語検出手段によって検出された種別が操作目的であるときには、前記選択肢に含まれる単語のうち操作目的を示す単語に重みが置かれた算出方法を用いて前記意図の度合いを算出する
ことを特徴とする請求項１記載の目的推定装置。
【請求項５】
前記選択肢と、前記記憶手段に記憶されている各機能名とは、さらに、前記操作目的に対する操作対象を示す単語を含み、
前記意図算出手段は、前記機能名の操作対象を示す単語および操作目的を示す単語に対する、前記選択肢の操作対象を示す単語の言語的な類似度よりも、前記選択肢の操作目的を示す単語の言語的な類似度に重みが置かれた算出方法を用いる
ことを特徴とする請求項４記載の目的推定装置。
【請求項６】
前記目的推定装置は、さらに、
前記意図算出手段によって算出された各機能の意図の度合いを記憶するための意図記憶手段と、
前記選択肢取得手段で選択肢が取得されるごとに、当該選択肢に対して算出された各機能の意図の度合いを前記意図記憶手段に格納する意図格納手段とを備え、
前記推定手段は、複数の選択肢のそれぞれに対する各機能の意図の度合いを前記意図記憶手段から読み出して、機能ごとに、当該機能の意図の度合いの平均値をスコアとして算出し、前記スコアが大きい機能ほど、前記目的機能として推定する
ことを特徴とする請求項１記載の目的推定装置。
【請求項７】
前記目的推定装置は、さらに、
前記推定手段によって推定された目的機能をユーザに提示する提示手段を備える
ことを特徴とする請求項６記載の目的推定装置。
【請求項８】
前記目的推定装置は、さらに、
ユーザが選択肢の選択に困惑しているか否かを検出する困惑検出手段と、
前記推定手段によって推定された目的機能をユーザに提示する提示手段とを備え、
前記推定手段は、ユーザが困惑していることが前記困惑検出手段で検出されたときに、前記目的機能を推定する
ことを特徴とする請求項６記載の目的推定装置。
【請求項９】
前記目的推定装置は、さらに、
前記推定手段によって算出された各機能のスコアが予め定められた条件を満たしているか否かを判別し、満たしていないと判別されたときには、ユーザによる選択肢の選択を促すメッセージを提示するメッセージ提示手段を備える
ことを特徴とする請求項６記載の目的推定装置。
【請求項１０】
前記目定推定装置は、さらに、
ユーザの特性を示すプロファイル情報を取得するプロファイル情報取得手段を備え、
前記意図算出手段は、前記プロファイル情報に応じて前記重みを調整する
ことを特徴とする請求項２記載の目的推定装置。
【請求項１１】
階層構造の選択肢により構成されるメニューを有する機器であり、前記選択肢の中で機能と対応した選択肢がユーザによって選択されることで前記機能を実行する操作対象機器に対し、前記操作対象機器が有する機能の中で、ユーザの目的とする目的機能を推定する目的推定方法であって、
前記階層構造の選択肢においてユーザによって選択された、複数の単語からなる選択肢を取得する選択肢取得ステップと、
前記操作対象機器の機能ごとに、当該機能を表す複数の単語からなる機能名を記憶している機能記憶手段を用い、前記機能記憶手段に記憶されている機能名ごとに、当該機能名と前記選択肢取得ステップで取得された選択肢との間で一致している単語の種別を検出する一致単語検出ステップと、
前記機能記憶手段に記憶されている機能名ごとに、前記一致単語検出ステップで検出された種別に応じて、前記選択肢と前記機能名との類似度の算出方法を変更し、変更された算出方法を用いて、前記類似度を、前記機能名の機能に対してユーザが前記選択肢を選択したユーザの意図の度合いとして算出する意図算出ステップと、
ユーザによる支援要求を示す信号を受け付ける支援要求入力ステップと、
前記支援要求を示す信号が入力されたときに、前記機能記憶手段に記憶されている機能名毎に、前記機能記憶手段に記憶されている機能名と、前記支援要求を示す信号が入力されるまでに前記選択肢取得ステップで取得された選択肢と、の類似度に基づき算出された意図の度合いが大きい機能ほど、前記目的機能として推定する推定ステップと
を含むことを特徴とする目的推定方法。
【請求項１２】
階層構造の選択肢により構成されるメニューを有する機器であり、前記選択肢の中で機能と対応した選択肢がユーザによって選択されることで前記機能を実行する操作対象機器に対し、前記操作対象機器が有する機能の中で、ユーザの目的とする目的機能を推定するためのプログラムであって、
前記階層構造の選択肢においてユーザによって選択された、複数の単語からなる選択肢を取得する選択肢取得ステップと、
前記操作対象機器の機能ごとに、当該機能を表す複数の単語からなる機能名を記憶している機能記憶手段を用い、前記機能記憶手段に記憶されている機能名ごとに、当該機能名と前記選択肢取得ステップで取得された選択肢との間で一致している単語の種別を検出する一致単語検出ステップと、
前記機能記憶手段に記憶されている機能名ごとに、前記一致単語検出ステップで検出された種別に応じて、前記選択肢と前記機能名との類似度の算出方法を変更し、変更された算出方法を用いて、前記類似度を、前記機能名の機能に対してユーザが前記選択肢を選択したユーザの意図の度合いとして算出する意図算出ステップと、
ユーザによる支援要求を示す信号を受け付ける支援要求入力ステップと、
前記支援要求を示す信号が入力されたときに、前記機能記憶手段に記憶されている機能名毎に、前記機能記憶手段に記憶されている機能名と、前記支援要求を示す信号が入力されるまでに前記選択肢取得ステップで取得された選択肢と、の類似度に基づき算出された意図の度合いが大きい機能ほど、前記目的機能として推定する推定ステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【手続補正書】
【提出日】平成21年2月27日(2009.2.27)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
階層構造の選択肢により構成されるメニューを有する機器であり、前記選択肢の中で機能と対応した選択肢がユーザによって選択されることで前記機能を実行する操作対象機器に対し、前記操作対象機器が有する機能の中で、ユーザの目的とする目的機能を推定する目的推定装置であって、
前記階層構造の選択肢においてユーザによって選択された、複数の単語からなる選択肢を取得する選択肢取得手段と、
前記操作対象機器の機能ごとに、当該機能を表す複数の単語からなる機能表現を記憶している機能記憶手段と、
前記機能記憶手段に記憶されている機能表現ごとに、当該機能表現に含まれる単語の単語の種別と前記選択肢取得手段で取得された選択肢に含まれる単語の単語の種別との間で一致している単語の種別を検出する一致単語検出手段と、
前記機能記憶手段に記憶されている機能表現ごとに、前記一致単語検出手段で検出された単語の種別に応じて、前記機能表現に含まれる単語の種別に属する単語と前記選択肢に含まれる単語の種別に属する単語との間の類似度を単語の種別単位でまとめた複数の第一の類似度から、第二の類似度を算出し、前記第二の類似度を、前記機能表現の機能に対してユーザが前記選択肢を選択したユーザの意図の度合いとして算出する意図算出手段と、
ユーザによる支援要求を示す信号を受け付ける支援要求入力手段と、
前記支援要求を示す信号が入力されたときに、前記機能記憶手段に記憶されている機能表現毎に、前記機能記憶手段に記憶されている機能表現と、前記支援要求を示す信号が入力されるまでに前記選択肢取得手段によって取得された選択肢と、の類似度に基づき算出された意図の度合いが大きい機能ほど、前記目的機能として推定する推定手段と
を備えることを特徴とする目的推定装置。
【請求項２】
前記選択肢と、前記記憶手段に記憶されている各機能表現とは、操作対象を示す単語を含み、
前記意図算出手段は、前記一致単語検出手段によって検出された単語の種別が操作対象であるときには、前記選択肢に含まれる単語のうち操作対象を示す単語に重みが置かれた算出方法を用いて前記意図の度合いを算出する
ことを特徴とする請求項１記載の目的推定装置。
【請求項３】
前記選択肢と、前記記憶手段に記憶されている各機能表現とは、さらに、前記操作対象に対する操作目的を示す単語を含み、
前記意図算出手段は、前記機能表現の操作対象を示す単語および操作目的を示す単語に対する、前記選択肢の操作目的を示す単語の言語的な類似度よりも、前記選択肢の操作対象を示す単語の言語的な類似度に重みが置かれた算出方法を用いる
ことを特徴とする請求項２記載の目的推定装置。
【請求項４】
前記選択肢と、前記記憶手段に記憶されている各機能表現とは、操作目的を示す単語を含み、
前記意図算出手段は、前記一致単語検出手段によって検出された単語の種別が操作目的であるときには、前記選択肢に含まれる単語のうち操作目的を示す単語に重みが置かれた算出方法を用いて前記意図の度合いを算出する
ことを特徴とする請求項１記載の目的推定装置。
【請求項５】
前記選択肢と、前記記憶手段に記憶されている各機能表現とは、さらに、前記操作目的に対する操作対象を示す単語を含み、
前記意図算出手段は、前記機能表現の操作対象を示す単語および操作目的を示す単語に対する、前記選択肢の操作対象を示す単語の言語的な類似度よりも、前記選択肢の操作目的を示す単語の言語的な類似度に重みが置かれた算出方法を用いる
ことを特徴とする請求項４記載の目的推定装置。
【請求項６】
前記目的推定装置は、さらに、
前記意図算出手段によって算出された各機能の意図の度合いを記憶するための意図記憶手段と、
前記選択肢取得手段で選択肢が取得されるごとに、当該選択肢に対して算出された各機能の意図の度合いを前記意図記憶手段に格納する意図格納手段とを備え、
前記推定手段は、複数の選択肢のそれぞれに対する各機能の意図の度合いを前記意図記憶手段から読み出して、機能ごとに、当該機能の意図の度合いの平均値をスコアとして算出し、前記スコアが大きい機能ほど、前記目的機能として推定する
ことを特徴とする請求項１記載の目的推定装置。
【請求項７】
前記目的推定装置は、さらに、
前記推定手段によって推定された目的機能をユーザに提示する提示手段を備える
ことを特徴とする請求項６記載の目的推定装置。
【請求項８】
前記目的推定装置は、さらに、
ユーザが選択肢の選択に困惑しているか否かを検出する困惑検出手段と、
前記推定手段によって推定された目的機能をユーザに提示する提示手段とを備え、
前記推定手段は、ユーザが困惑していることが前記困惑検出手段で検出されたときに、前記目的機能を推定する
ことを特徴とする請求項６記載の目的推定装置。
【請求項９】
前記目的推定装置は、さらに、
前記推定手段によって算出された各機能のスコアが予め定められた条件を満たしているか否かを判別し、満たしていないと判別されたときには、ユーザによる選択肢の選択を促すメッセージを提示するメッセージ提示手段を備える
ことを特徴とする請求項６記載の目的推定装置。
【請求項１０】
前記目定推定装置は、さらに、
ユーザの特性を示すプロファイル情報を取得するプロファイル情報取得手段を備え、
前記意図算出手段は、前記プロファイル情報に応じて前記重みを調整する
ことを特徴とする請求項２記載の目的推定装置。
【請求項１１】
階層構造の選択肢により構成されるメニューを有する機器であり、前記選択肢の中で機能と対応した選択肢がユーザによって選択されることで前記機能を実行する操作対象機器に対し、前記操作対象機器が有する機能の中で、ユーザの目的とする目的機能を推定する目的推定方法であって、
前記階層構造の選択肢においてユーザによって選択された、複数の単語からなる選択肢を取得する選択肢取得ステップと、
前記操作対象機器の機能ごとに、当該機能を表す複数の単語からなる機能表現を記憶している機能記憶手段を用い、前記機能記憶手段に記憶されている機能表現ごとに、当該機能表現に含まれる単語の単語の種別と前記選択肢取得ステップで取得された選択肢に含まれる単語の単語の種別との間で一致している単語の種別を検出する一致単語検出ステップと、
前記機能記憶手段に記憶されている機能表現ごとに、前記一致単語検出ステップで検出された単語の種別に応じて、前記機能表現に含まれる単語の種別に属する単語と前記選択肢に含まれる単語の種別に属する単語との間の類似度を単語の種別単位でまとめた複数の第一の類似度から、第二の類似度を算出し、前記第二の類似度を、前記機能表現の機能に対してユーザが前記選択肢を選択したユーザの意図の度合いとして算出する意図算出ステップと、
ユーザによる支援要求を示す信号を受け付ける支援要求入力ステップと、
前記支援要求を示す信号が入力されたときに、前記機能記憶手段に記憶されている機能表現毎に、前記機能記憶手段に記憶されている機能表現と、前記支援要求を示す信号が入力されるまでに前記選択肢取得ステップで取得された選択肢と、の類似度に基づき算出された意図の度合いが大きい機能ほど、前記目的機能として推定する推定ステップと
を含むことを特徴とする目的推定方法。
【請求項１２】
階層構造の選択肢により構成されるメニューを有する機器であり、前記選択肢の中で機能と対応した選択肢がユーザによって選択されることで前記機能を実行する操作対象機器に対し、前記操作対象機器が有する機能の中で、ユーザの目的とする目的機能を推定するためのプログラムであって、
前記階層構造の選択肢においてユーザによって選択された、複数の単語からなる選択肢を取得する選択肢取得ステップと、
前記操作対象機器の機能ごとに、当該機能を表す複数の単語からなる機能表現を記憶している機能記憶手段を用い、前記機能記憶手段に記憶されている機能表現ごとに、当該機能表現に含まれる単語の単語の種別と前記選択肢取得ステップで取得された選択肢に含まれる単語の単語の種別との間で一致している単語の種別を検出する一致単語検出ステップと、
前記機能記憶手段に記憶されている機能表現ごとに、前記一致単語検出ステップで検出された単語の種別に応じて、前記機能表現に含まれる単語の種別に属する単語と前記選択肢に含まれる単語の種別に属する単語との間の類似度を単語の種別単位でまとめた複数の第一の類似度から、第二の類似度を算出し、前記第二の類似度を、前記機能表現の機能に対してユーザが前記選択肢を選択したユーザの意図の度合いとして算出する意図算出ステップと、
ユーザによる支援要求を示す信号を受け付ける支援要求入力ステップと、
前記支援要求を示す信号が入力されたときに、前記機能記憶手段に記憶されている機能表現毎に、前記機能記憶手段に記憶されている機能表現と、前記支援要求を示す信号が入力されるまでに前記選択肢取得ステップで取得された選択肢と、の類似度に基づき算出された意図の度合いが大きい機能ほど、前記目的機能として推定する推定ステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【国際調査報告】
2008056548.tif 000075
2008056548.tif 000076
2008056548.tif 000077
2008056548.tif 000078