(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
機能の起動を検出する検出手段と、
前記検出手段によって機能の起動が検出された際に、当該機能の実行に必要な入力パラメータに関する入力パラメータ情報であって、入力パラメータの属性である入力パラメータ属性と、入力パラメータ属性ごとに入力パラメータ候補を対応付けた予測モデルを格納する予測モデル格納手段を備える装置の識別情報とを含む入力パラメータ情報を含むシナリオ情報を取得する取得手段と、
前記取得手段によって取得されたシナリオ情報に含まれる識別情報が示す装置に備えられた前記予測モデル格納手段から、当該シナリオ情報に含まれる入力パラメータ属性に対応する予測モデルを決定する決定手段と、
前記決定手段によって決定された予測モデルに基づき、前記入力パラメータに対する入力パラメータ候補を予測する候補予測手段と、
を備える機能実行支援装置。
【請求項２】
一つ以上の入力パラメータ情報のうち一部は複数の機能で共通であり、
前記決定手段は、複数の機能で共通の入力パラメータ情報に対しては、当該複数の機能に対して当該入力パラメータ情報に対応する同一の予測モデルを決定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の機能実行支援装置。
【請求項３】
シナリオ情報は、複数の入力パラメータそれぞれに関する入力パラメータ情報を含み、
前記決定手段は、前記複数の入力パラメータのうち、すでに入力が確定された入力パラメータがある場合、当該入力が確定された入力パラメータにさらに基づいて予測モデルを決定する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の機能実行支援装置。
【請求項４】
機能実行支援装置により実行される機能実行支援方法であって、
機能の起動を検出する検出ステップと、
前記検出ステップにおいて機能の起動が検出された際に、当該機能の実行に必要な入力パラメータに関する入力パラメータ情報であって、入力パラメータの属性である入力パラメータ属性と、入力パラメータ属性ごとに入力パラメータ候補を対応付けた予測モデルを格納する予測モデル格納手段を備える装置の識別情報とを含む入力パラメータ情報を含むシナリオ情報を取得する取得ステップと、
前記取得ステップにおいて取得されたシナリオ情報に含まれる識別情報が示す装置に備えられた前記予測モデル格納手段から、当該シナリオ情報に含まれる入力パラメータ属性に対応する予測モデルを決定する決定ステップと、
前記決定ステップにおいて決定された予測モデルに基づき、前記入力パラメータに対する入力パラメータ候補を予測する候補予測ステップと、
を含む機能実行支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の機能を備える端末において、ユーザに対して機能の実行に必要となる入力パラメータの候補を予測し、操作を支援する機能実行支援装置及び機能実行支援方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、提供する機能を当該機能に対応付けられたアイコンとして画面に提示し、提示されたアイコンをユーザが選択することで、選択されたアイコンに対応付けられた機能が実行される装置が知られている。例えば、特許文献１に記載の携帯端末装置では、予め定めた周期での使用頻度の高いアイコン（機能）を優先提示する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−１５９０７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載の携帯端末装置では、予め定めた周期において定常的に起動の可能性の高い機能は提示されるが、機能を実行するために必要となる入力パラメータがある場合、ユーザは当該入力パラメータを逐一入力する必要があるため、ユーザ負担がかかる。
【０００５】
そこで、本発明は、かかる課題に鑑みて為されたものであり、機能を実行する際の入力パラメータの入力について、ユーザの操作負担を低減することができる機能実行支援装置及び機能実行支援方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明の機能実行支援装置は、機能の起動を検出する検出手段と、検出手段によって機能の起動が検出された際に、当該機能の実行に必要な入力パラメータに関する入力パラメータ情報であって、入力パラメータの属性である入力パラメータ属性と、入力パラメータ属性ごとに入力パラメータ候補を対応付けた予測モデルを格納する予測モデル格納手段を備える装置の識別情報とを含む入力パラメータ情報を含むシナリオ情報を取得する取得手段と、取得手段によって取得されたシナリオ情報に含まれる識別情報が示す装置に備えられた予測モデル格納手段から、当該シナリオ情報に含まれる入力パラメータ属性に対応する予測モデルを決定する決定手段と、決定手段によって決定された予測モデルに基づき、入力パラメータに対する入力パラメータ候補を予測する候補予測手段と、を備える。
【０００７】
また、本発明の及び機能実行支援方法は、機能実行支援装置により実行される機能実行支援方法であって、機能の起動を検出する検出ステップと、検出ステップにおいて機能の起動が検出された際に、当該機能の実行に必要な入力パラメータに関する入力パラメータ情報であって、入力パラメータの属性である入力パラメータ属性と、入力パラメータ属性ごとに入力パラメータ候補を対応付けた予測モデルを格納する予測モデル格納手段を備える装置の識別情報とを含む入力パラメータ情報を含むシナリオ情報を取得する取得ステップと、取得ステップにおいて取得されたシナリオ情報に含まれる識別情報が示す装置に備えられた予測モデル格納手段から、当該シナリオ情報に含まれる入力パラメータ属性に対応する予測モデルを決定する決定ステップと、決定ステップにおいて決定された予測モデルに基づき、入力パラメータに対する入力パラメータ候補を予測する候補予測ステップと、を含む。
【０００８】
このような機能実行支援装置及び機能実行支援方法によれば、まず、検出手段により、機能の起動が検出される。次に、取得手段により、検出手段によって機能の起動が検出された際に、当該機能の実行に必要な入力パラメータに関する入力パラメータ情報であって、入力パラメータの属性である入力パラメータ属性と、入力パラメータ属性ごとに入力パラメータ候補を対応付けた予測モデルを格納する予測モデル格納手段を備える装置の識別情報とを含む入力パラメータ情報を含むシナリオ情報が取得される。次に、決定手段により、取得手段によって取得されたシナリオ情報に含まれる識別情報が示す装置に備えられた予測モデル格納手段から、当該シナリオ情報に含まれる入力パラメータ属性に対応する予測モデルが決定される。次に、候補予測手段により、決定手段によって決定された予測モデルに基づき、入力パラメータに対する入力パラメータ候補が予測される。かかる構成を採れば、機能を実行する際の入力パラメータについて、入力パラメータ情報に対応する予測モデルの入力パラメータ候補が予測されるため、例えば、ユーザは予測された入力パラメータ候補から入力パラメータを容易に選択することができる。すなわち、機能を実行する際の入力パラメータの入力について、ユーザの操作負担を低減することができる。また、機能を実行する際の入力パラメータについて、入力パラメータ属性に対応する予測モデルの入力パラメータ候補が予測されるため、例えば、ユーザは予測された入力パラメータ候補から入力パラメータを容易に選択することができる。すなわち、機能を実行する際の入力パラメータの入力について、ユーザの操作負担を低減することができる。また、予測モデルが格納された装置をシナリオ情報にて指定することができるため、例えば、入力パラメータに応じて機能実行支援装置自体の予測モデルや外部装置の予測モデルを使い分けることができ、より適切な入力パラメータ候補を予測することができる。
【００１１】
また、本発明の機能実行支援装置において、一つ以上の入力パラメータ情報のうち一部は複数の機能で共通であり、決定手段は、複数の機能で共通の入力パラメータ情報に対しては、当該複数の機能に対して当該入力パラメータ情報に対応する同一の予測モデルを決定する、ことが好ましい。かかる構成を採れば、複数の機能で横断的に同一の予測モデルを利用することができ、例えば、ある機能で予測された入力パラメータ候補が、別の機能でも予測されることになり、ユーザの利便性が向上し、ユーザの操作負担を低減することができる。
【００１２】
また、本発明の機能実行支援装置において、シナリオ情報は、複数の入力パラメータそれぞれに関する入力パラメータ情報を含み、決定手段は、複数の入力パラメータのうち、すでに入力が確定された入力パラメータがある場合、当該入力が確定された入力パラメータにさらに基づいて予測モデルを決定する、ことが好ましい。かかる構成を採れば、例えば、ある機能を実行するのに複数の入力パラメータが必要となる場合、すでに入力した入力パラメータに基づいて未入力の入力パラメータ用の予測モデルを決定することで、未入力の入力パラメータ用に予測される入力パラメータ候補の精度が向上し、ユーザの操作負担を低減することができる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、機能を実行する際の入力パラメータの入力について、ユーザの操作負担を低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施形態に係る機能実行支援装置の機能ブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に係る機能実行支援装置のハードウェア構成を示す図である。
【図３】本発明の実施形態に係る機能実行支援装置の機能起動時における画面例を示す図である。
【図４】シナリオ情報のテーブル例を示す図である。
【図５】シナリオ情報の別のテーブル例を示す図である。
【図６】予測モデルのテーブル例を示す図である。
【図７】予測モデルの別のテーブル例を示す図である。
【図８】本発明の実施形態に係る機能実行支援装置で実行される処理（機能実行支援方法）を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面とともに本発明による機能実行支援装置及び機能実行支援の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１６】
本発明の実施形態に係る機能実行支援装置１は、スマートフォン等の携帯端末であるが、それに限られず、ＰＣ（Personal  Computer）等であってもよい。機能実行支援装置１は、ユーザに対して複数の機能を提供し、ユーザはそれら機能を実行することで、当該機能に基づくサービスの提供を受けることができる。機能の一例としては、電話機能、メール機能、グルメに関する情報を検索するためのグルメ検索機能、交通機関の乗換案内に関する情報を検索するための乗換案内機能、ニュースに関する情報を検索するためのニュース検索機能など、機能実行支援装置１で実行されるソフトウェアアプリケーションが挙げられる。
【００１７】
機能実行支援装置１は、機能を実行する際に、機能の実行に必要となる入力パラメータの候補である入力パラメータ候補を予測し、ユーザに対して提示し、ユーザ操作を支援する。機能実行支援装置１は、過去の操作履歴から入力パラメータの予測モデルを学習し、当該予測モデルに基づいて入力パラメータ候補を予測する。
【００１８】
図３は、機能実行支援装置１における機能起動時の画面例を示す図である。図３では、グルメ検索機能を起動した際の画面例を示す。グルメ検索機能を実行する際は、お店の場所に関する入力パラメータと、料理のジャンルに関する入力パラメータとの２つの入力パラメータが必要となる。ユーザは、図３におけるコンボボックスＣ１及びＣ２において、それぞれお店の場所に関する入力パラメータ及び料理のジャンルに関する入力パラメータを入力する。図３に示す画面例では、コンボボックスＣ１に「渋谷」が入力され、コンボボックスＣ２において機能実行支援装置１により入力パラメータ候補「ラーメン屋」及び「イタリア料理」が提示されている場面を示している。ユーザは、入力パラメータを入力後、ボタンＢ１である「検索」ボタンを押下することで、入力された入力パラメータに基づいたグルメ検索機能が実行される。例えば、ユーザがお店の場所に関する入力パラメータとして「渋谷」を入力し、料理のジャンルに関する入力パラメータとして「ラーメン屋」を入力して「検索」ボタンを押下した場合、外部サーバ等で渋谷周辺のラーメン屋に関する情報が検索され、検索結果が機能実行支援装置１の画面に表示される。
【００１９】
なお、図３の画面例では、コンボボックスＣ１またはＣ２の空白部分を押下することで、表示の予測候補と異なる入力パラメータを入力することができる。入力の方法としては、ソフトウェアキーボードによる文字入力や、網羅的により多数の候補を持つリストからの選択が考えられる。本発明は、適切な予測候補が提示される場合に、予測を利用せずパラメータを入力する方法よりも、少ない操作数または少ない選択候補数からの選択で入力パラメータを決定できることが特徴である。予測と異なる入力パラメータの具体的な入力方法はこれに限らない。
【００２０】
続いて、機能実行支援装置１の構成について説明する。図１は、本実施形態に係る機能実行支援装置１の構成を示す機能ブロック図を示す。図１に示す通り、機能実行支援装置１は、検出部１０（検出手段）、シナリオ格納部１１、取得部１２（取得手段）、予測モデル格納部１３（予測モデル格納手段）、予測モデル１４（予測モデル）、決定部１５（決定手段）、候補予測部１６（候補予測手段）、提示部１７、操作取得部１８、機能実行部１９、機能実行履歴取得部２０及びモデル更新部２１を含んで構成される。
【００２１】
機能実行支援装置１は、ＣＰＵ等のハードウェアから構成されているものである。図２は、機能実行支援装置１のハードウェア構成の一例を示す図である。図１に示される機能実行支援装置１は、物理的には、図２に示すように、ＣＰＵ１００、主記憶装置であるＲＡＭ１０１及びＲＯＭ１０２、テンキーやディスプレイなどの入出力装置１０３、通信モジュール１０４、及び補助記憶装置１０５などを含むコンピュータシステムとして構成されている。
【００２２】
図１に示す機能実行支援装置１の各機能ブロックの機能は、図２に示すＣＰＵ１００、ＲＡＭ１０１等のハードウェア上に所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ１００の制御のもとで入出力装置１０３、通信モジュール１０４、及び補助記憶装置１０５を動作させるとともに、ＲＡＭ１０１におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。
【００２３】
以下、図１に示す機能実行支援装置１の各機能ブロックを説明する。
【００２４】
検出部１０は、機能実行支援装置１の機能の起動を検出する。検出部１０は、検出した機能の識別情報を取得してもよい。また、検出部１０は、機能実行支援装置１以外の装置の機能の起動を検出してもよい。
【００２５】
シナリオ格納部１１は、機能の実行に必要な入力パラメータに関する入力パラメータ情報を含むシナリオ情報を格納する。シナリオ格納部１１は、機能実行支援装置１に備えられてもよいし、機能実行支援装置１以外の外部装置に備えられていてもよい。シナリオ格納部１１が外部装置に備えられている場合、後述の取得部１２は、ネットワークなどを介して当該外部装置からシナリオ情報を取得する。図４は、シナリオ情報のテーブル例を示す図である。図４に示すテーブル例の通り、シナリオ情報は、機能と、入力パラメータに関する情報であるスロットと、実行パラメータとが対応付けられている。なお、スロットは、入力パラメータの数に応じて複数対応付けられていてもよい。図４では２つのスロットが対応付けられている。
【００２６】
シナリオ情報に含まれる機能は、機能実行支援装置１あるいは機能実行支援装置１以外の装置が提供する機能である。
【００２７】
シナリオ情報に含まれるスロットは、図４に示すテーブル例の通り、入力パラメータ属性と、提示文言と、予測方法とが対応付けられている。入力パラメータ属性は、入力パラメータの属性である。提示文言は、当該スロットに関連する入力パラメータの入力をユーザに促す際に提示する文言であり、具体的には図３の画面例におけるテキストＴ１やＴ２のように提示される。予測方法は、後述の決定部１５が予測モデルを決定する際の決定方法を示す情報である。
【００２８】
シナリオ情報に含まれる実行パラメータは、機能を実行する際に利用されるパラメータである。
【００２９】
入力パラメータ情報は、図４に示すテーブル例において、機能、スロット、実行パラメータ、入力パラメータ属性、提示文言、あるいは予測方法である。
【００３０】
図５は、シナリオ情報の別のテーブル例を示す図である。図４に示すテーブル例との違いは、入力パラメータ属性である「駅名」が、同じ機能の異なるスロットに対して設定されている、また、異なる機能のスロットに設定されている点である。このように、複数のスロット、複数の機能にまたがって、同じ入力パラメータ属性、あるいはその他の入力パラメータ情報を設定することができる。
【００３１】
図１に戻り、取得部１２は、検出部１０によって機能の起動が検出された際に、当該機能に対応付いたシナリオ情報を取得する。例えば、検出部１０によって「グルメ検索」機能の起動が検出された際は、取得部１２は、図４のテーブル例に示すデータのうち、「機能」列が「グルメ検索」である行のデータ（シナリオ情報）を取得する。具体的には、シナリオ情報には機能の識別情報も予め対応付けてられていて、取得部１２は、当該識別情報と、検出部１０によって取得された検出した機能の識別情報とマッチングを行い、対応するシナリオ情報を取得する。
【００３２】
予測モデル格納部１３は、入力パラメータ情報ごとに入力パラメータ候補を対応付けた予測モデル１４を格納する。予測モデル格納部１３は、機能実行支援装置１に備えられてもよいし、機能実行支援装置１以外の外部装置に備えられていてもよい。予測モデル格納部１３が外部装置に備えられている場合、後述の決定部１５は、ネットワークなどを介して当該外部装置の予測モデル格納部１３を参照する。図６は、予測モデル１４のテーブル例を示す図である。図６（ａ）は、入力パラメータ属性「地名」に対して、入力パラメータ候補である「渋谷」、「横浜」、「新橋」などが対応付けられたテーブル例を示す図である。図６（ａ）に示すテーブル例ではさらに、１時間ごとの選択の優先度が対応付けられている。選択の優先度とは、値が大きいほど、後述の候補予測部１６によって予測される可能性が高くなる値である。図６（ｂ）に示すテーブル例は、図６（ａ）に示すテーブル例と同様であり、入力パラメータ属性「人名」に対して、入力パラメータ候補である「Ａさん」、「Ｂさん」、「Ｃさん」などが対応付けられたテーブル例を示す図である。なお、予測モデル１４によっては、図６に示すような時間ではなく、位置に基づいて管理してもよい。
【００３３】
図７は、予測モデル１４の別のテーブル例を示す図である。図７（ａ）及び（ｂ）に示すテーブル例は、同じ入力パラメータ属性「料理カテゴリ」に関する予測モデル１４であるが、入力パラメータ属性に対してさらに地名（「渋谷」や「横浜」など）が対応付けられている。図７（ａ）及び（ｂ）に示すテーブル例は、後述の決定部１５により、入力パラメータ属性と地名との２つの情報に基づいて対応するテーブル例が参照される。
【００３４】
決定部１５は、予測モデル格納部１３から、取得部１２によって取得されたシナリオ情報に含まれる入力パラメータ情報に対応する予測モデル１４を決定する。具体的には、決定部１５は、入力パラメータ属性ごとに入力パラメータ候補を対応付けた予測モデル１４を格納する予測モデル格納部１３から、取得部１２によって取得されたシナリオ情報に含まれる入力パラメータ属性に対応する予測モデル１４を決定する。例えば、予測モデル格納部１３に図６（ａ）及び（ｂ）に示すテーブル例の予測モデル１４が格納され、取得部１２によって取得されたシナリオ情報に入力パラメータ属性「地名」が含まれていた場合、取得部１２は、入力パラメータ属性「地名」に対応する図６（ａ）に示すテーブル例の予測モデル１４を決定（選択、参照、切替）する。
【００３５】
決定部１５は、予測モデルを決定する際に、図４に示すテーブル例に含まれる入力パラメータ情報のうち、「予測方法」の内容にさらに基づいて対応する予測モデル１４を決定してもよい。例えば、図４に示す例に示す通り、決定部１５は、予測方法が「端末内モデル参照」の場合、機能実行支援装置１内の予測モデル１４を決定し、予測方法が「サーバ内トレンド参照」の場合、決定部１５は、ニュースなどのトレンド情報を管理している外部サーバの予測モデル１４を決定する。これにより、例えば、個人の利用履歴から予測した方がよい入力パラメータについては、機能実行支援装置１内の過去利用履歴データに基づく予測モデル１４を決定し、世間の流行や話題を予測及び提示した方がよい入力パラメータについては、ホットトピックを分析及び保持する外部サーバの予測モデル１４を決定することができる。
【００３６】
なお、入力パラメータ情報は、予測モデル格納部１３を備える装置の識別情報をさらに含み、決定部１５は、取得部１２によって取得されたシナリオ情報に含まれる識別情報が示す装置に備えられた予測モデル格納部１３であって、入力パラメータ属性ごとに入力パラメータ候補を対応付けた予測モデル１４を格納する予測モデル格納部１３から、当該シナリオ情報に含まれる入力パラメータ属性に対応する予測モデルを決定してもよい。装置の識別情報としては、機能実行支援装置１の識別情報や、上述のニュースなどのトレンド情報を管理している外部サーバの識別情報が挙げられる。
【００３７】
また、一つ以上の入力パラメータ情報のうち一部は複数の機能で共通であり、決定部１５は、複数の機能で共通の入力パラメータ情報に対しては、当該複数の機能に対して当該入力パラメータ情報に対応する同一の予測モデル１４を決定してもよい。例えば、図５に示すシナリオ情報のテーブル例において、決定部１５は、「乗換案内」機能と「グルメ検索」機能とのスロット１に対応する入力パラメータについて、入力パラメータ属性「駅名」に対応する同一の予測モデル１４を決定する。
【００３８】
また、決定部１５は、複数の入力パラメータのうち、すでに入力が確定された入力パラメータがある場合、当該入力が確定された入力パラメータにさらに基づいて予測モデルを決定してもよい。例えば、図７（ａ）及び（ｂ）に示す予測モデル１４が予測モデル格納部１３によって格納されており、「グルメ検索」機能において１つ目の入力パラメータ「地名」について、ユーザが入力「渋谷」を確定し、２つ目の入力パラメータ「料理カテゴリ」について入力パラメータ候補を予測及び提示する場合、決定部１５は、入力パラメータ属性が「料理カテゴリ」、及び地名がユーザにより確定された「渋谷」に対応する図７（ａ）に示すテーブル例である予測モデル１４を決定する。なお、図３の画面例は、当該２つ目の入力パラメータ「料理カテゴリ」について入力パラメータ候補を提示している場面を示す図である。
【００３９】
候補予測部１６は、決定部１５によって決定された予測モデル１４及び機能実行支援装置１が取得した現在時刻に基づき、予め定められた数の入力パラメータ候補を予測する。例えば、決定部１５により決定された予測モデルが、図６（ａ）に示すテーブル例の予測モデル１４であり、現在時刻が「１９：００」であり、予め定められた数が「２」であったとすると、候補予測部１６は、「１９時」に対応する優先度の上位２件である「渋谷」と「横浜」が入力パラメータ候補として予測する。
【００４０】
提示部１７は、検出部１０によって起動が検出された機能の入力パラメータの候補として、候補予測部１６によって予測された予測モデル１４の入力パラメータ候補を提示する。例えば、提示部１７は、図３の画面例におけるコンボボックスＣ２のように、ドロップダウンリスト形式にて入力パラメータ候補を提示する。
【００４１】
操作取得部１８は、機能実行支援装置１におけるユーザの操作に関する情報を取得する。
【００４２】
機能実行部１９は、操作取得部１８によって取得された操作に関する情報が示す操作に基づく機能を実行する。
【００４３】
機能実行履歴取得部２０は、機能実行部１９によって実行された機能の実行履歴を取得する。
【００４４】
モデル更新部２１は、機能実行履歴取得部２０によって取得された機能の実行履歴に基づいて、予測モデル格納部１３に格納された予測モデル１４を更新する。以下、図６（ａ）に示す予測モデル１４のテーブル例を利用して、モデル更新部２１による更新方法について説明する。モデル更新部２１は、ユーザによって入力パラメータ候補の入力が確定されると、機能実行支援装置１により現在時刻が取得され、図６（ａ）に示す予測モデル１４のテーブル例のうち確定された入力パラメータ候補の現在時刻に対応する時間の優先度の値について、０．０１を加算することで、予測モデル１４を更新する。入力パラメータとして、予測モデル１４に格納された候補以外のパラメータが入力された場合には、予測モデル１４に新たに入力パラメータ候補を追加する。本実施形態では優先度を採用しているが、これに限るものではない。例えば、優先度の代わりに、各時間の入力パラメータ候補の確定回数を、計１．０になるよう正規化した確率など、確定回数から派生する情報を採用してもよい。
【００４５】
続いて、図８に示すシーケンス図を用いて、本実施形態に係る機能実行支援装置１における機能実行支援方法の処理について説明する。なお、本説明において、図４に示すシナリオ情報のテーブル例、及び図６に示す予測モデル１４のテーブル例を用いる。また、提示部１７は、優先度が上位２件の入力パラメータ候補を提示するものとする。
【００４６】
まず、ユーザなどにより機能実行支援装置１の機能が実行される。ここでは、例えば「グルメ検索」機能が実行されたとする。次に、検出部１０により、機能の起動が検出される（Ｓ１、検出ステップ）。次に、機能実行支援装置１により、現在日時が取得される（Ｓ２）。ここでは例えば「１９時」が取得されたとする。次に、取得部１２により、機能の実行に必要な入力パラメータに関する入力パラメータ情報を含むシナリオ情報が取得される（Ｓ３、取得ステップ）。具体的には、図４に示すシナリオ情報のうち、「グルメ検索」機能のシナリオ情報が取得される。
【００４７】
次に、決定部１５により、予測モデル格納部１３から、Ｓ３において取得されたシナリオ情報に含まれる入力パラメータ情報に対応する予測モデルが決定される（Ｓ４、決定ステップ）。より具体的には、決定部１５は、まず、図４の「スロット１」に含まれる提示文言「場所は？」を画面に提示し、予測方法「端末名モデル」に従い、機能実行支援装置１内の予測モデル格納部１３に格納された、入力パラメータ属性「地名」に対応する図６（ａ）に示す予測モデル１４を決定する。
【００４８】
次に、候補予測部１６により、Ｓ４において決定された予測モデル１４及びＳ２において取得された現在時刻に基づき、Ｓ１において起動が検出された機能の入力パラメータの候補として予め定められた数の候補を予測する（Ｓ５、候補予測ステップ）。より具体的には、スロット１に対応する入力パラメータに対して、図６（ａ）に示す予測モデル１４のうち、Ｓ２で取得された「１９時」に対応する優先度の上位２件である「渋谷」と「横浜」が入力パラメータ候補として予測される。
【００４９】
次に、提示部１７により、候補予測部１６により予測された入力パラメータ候補が提示される（Ｓ６、提示ステップ）。より具体的には、スロット１に対応する入力パラメータに対して、候補予測部１６により予測された「渋谷」と「横浜」が入力パラメータ候補として提示される。
【００５０】
次に、ユーザによる入力パラメータの入力を受け付ける（Ｓ７）。ここではユーザにより「渋谷」が入力されたとする。次に、機能実行部１９等により、機能が実行可能か否かが判断される（Ｓ８）。具体的には、Ｓ３にて取得されたシナリオ情報に含まれる入力パラメータが全て確定したか否かが判定される。Ｓ８にて実行可能でないと判定された場合、Ｓ４に戻り、確定されていない残りの入力パラメータについて繰り返し処理が行われる。例えば、「グルメ検索」機能のシナリオ情報のうち、スロット２に対応する入力パラメータについては確定していないため、当該入力パラメータについてＳ４〜Ｓ７が実行される。ここでは、スロット２に対応する入力パラメータとして「和食」が確定したとする。
【００５１】
一方、Ｓ８にて実行可能であると判定された場合、機能実行部１９により、Ｓ７にて受け付けられた入力パラメータに基づいて機能が実行される（Ｓ９）。例えば、「グルメ検索」機能のシナリオ情報において、スロット１及び２に対応する入力パラメータについて確定した場合が該当する。具体的には、機能実行部１９は、「グルメ検索」機能のシナリオ情報のうち、実行パラメータに示すＵＲＬ接続で「ｌｏｃａｔｉｏｎ＝渋谷，ｃａｔｅｇｏｒｙ＝和食」でグルメ検索を実行する。
【００５２】
次に、モデル更新部２１により、Ｓ９にて実行された機能に基づいて、予測モデルが更新される（Ｓ１０）。具体的には、モデル更新部２１は、図６（ａ）に示す予測モデル１４のうち、「渋谷」の「１９時」台の値を０．０１加算し、予測モデル「料理カテゴリ」（不図示）のうち「和食」の「１９時」台の「和食」の値を０．０１加算する。
【００５３】
なお、本実施形態では、候補予測部１６で予測した入力パラメータ候補を提示部１７がユーザに提示していたが、提示部１７による提示は省略してもよい。この場合、候補予測部１６で予測した入力パラメータ候補に基づいて機能が実行される。
【００５４】
また、本実施形態では、予測モデル格納部１３が格納する予測モデル１４は時間帯毎に優先度が保持されていたが、必ずしもこれに限られない。例えば、予測モデル１４は、時間帯によらず一律同じ値としてもよい。この場合、候補予測部１６は現在時刻に基づかずに入力パラメータ候補を予測する。あるいは、予測モデル１４は、曜日ごとに優先度が保持されていてもよい。この場合、候補予測部１６は現在の曜日に基づいて入力パラメータ候補を予測する。あるいは予測モデル１４は、曜日及び時間帯毎に保持されていてもよい。この場合、候補予測部１６は現在の曜日及び現在時刻に基づいて入力パラメータ候補を予測する。
【００５５】
次に、本実施形態のように構成された機能実行支援装置１の作用効果について説明する。
【００５６】
本実施形態の機能実行支援装置１によれば、まず、検出部１０により、機能の起動が検出される。次に、取得部１２により、検出部１０によって機能の起動が検出された際に、当該機能の実行に必要な入力パラメータに関する入力パラメータ情報を含むシナリオ情報が取得される。次に、決定部１５により、入力パラメータ情報ごとに入力パラメータ候補を対応付けた予測モデル１４を格納する予測モデル格納部１３から、取得部１２によって取得されたシナリオ情報に含まれる入力パラメータ情報に対応する予測モデル１４が決定される。次に、候補予測部１６により、決定部１５によって決定された予測モデルに基づき、入力パラメータに対する入力パラメータ候補が予測される。かかる構成を採れば、機能を実行する際の入力パラメータについて、入力パラメータ情報に対応する予測モデル１４の入力パラメータ候補が予測されるため、例えば、ユーザは予測された入力パラメータ候補から入力パラメータを容易に選択することができる。すなわち、機能を実行する際の入力パラメータの入力について、ユーザの操作負担を低減することができる。
【００５７】
また、本実施形態の機能実行支援装置１において、入力パラメータ情報は、入力パラメータの属性である入力パラメータ属性を含み、決定手段は、入力パラメータ属性ごとに入力パラメータ候補を対応付けた予測モデル１４を格納する予測モデル格納部１３から、取得部１２によって取得されたシナリオ情報に含まれる入力パラメータ属性に対応する予測モデル１４を決定する、ことが好ましい。かかる構成を採れば、機能を実行する際の入力パラメータについて、入力パラメータ属性に対応する予測モデル１４の入力パラメータ候補が予測されるため、例えば、ユーザは予測された入力パラメータ候補から入力パラメータを容易に選択することができる。すなわち、機能を実行する際の入力パラメータの入力について、ユーザの操作負担を低減することができる。
【００５８】
また、本実施形態の機能実行支援装置１において、入力パラメータ情報は、予測モデル格納部１３を備える装置の識別情報をさらに含み、決定部１５は、取得部１２によって取得されたシナリオ情報に含まれる識別情報が示す装置に備えられた予測モデル格納部１３であって、入力パラメータ属性ごとに入力パラメータ候補を対応付けた予測モデル１４を格納する予測モデル格納部１３から、当該シナリオ情報に含まれる入力パラメータ属性に対応する予測モデル１４を決定する、ことが好ましい。かかる構成を採れば、予測モデル１４が格納された装置をシナリオ情報にて指定することができるため、例えば、入力パラメータに応じて機能実行支援装置１自体の予測モデル１４や外部装置の予測モデル１４を使い分けることができ、より適切な入力パラメータ候補を予測することができる。
【００５９】
また、本実施形態の機能実行支援装置１において、一つ以上の入力パラメータ情報のうち一部は複数の機能で共通であり、決定部１５は、複数の機能で共通の入力パラメータ情報に対しては、当該複数の機能に対して当該入力パラメータ情報に対応する同一の予測モデル１４を決定する、ことが好ましい。かかる構成を採れば、複数の機能で横断的に同一の予測モデル１４を利用することができ、例えば、ある機能で予測された入力パラメータ候補が、別の機能でも予測されることになり、ユーザの利便性が向上し、ユーザの操作負担を低減することができる。具体的には、入力パラメータ属性「駅名」に対応する予測モデルは、「グルメ検索」機能、「乗換案内」機能、及び「スケジュール登録」機能での駅名入力に共通で参照、予測、提示、学習してもよい。その場合、「グルメ検索」機能で入力パラメータを入力しておくと、「乗換案内」機能や「スケジュール登録」機能を利用する際も、自動で同じ駅名が入力パラメータ候補に引き継がれるので、ユーザの入力の負担が低減する。
【００６０】
また、本実施形態の機能実行支援装置１において、シナリオ情報は、複数の入力パラメータそれぞれに関する入力パラメータ情報を含み、決定部１５は、複数の入力パラメータのうち、すでに入力が確定された入力パラメータがある場合、当該入力が確定された入力パラメータにさらに基づいて予測モデル１４を決定する、ことが好ましい。かかる構成を採れば、例えば、ある機能を実行するのに複数の入力パラメータが必要となる場合、すでに入力した入力パラメータに基づいて未入力の入力パラメータ用の予測モデル１４を決定することで、未入力の入力パラメータ用に予測される入力パラメータ候補の精度が向上し、ユーザの操作負担を低減することができる。
【００６１】
以上の通り、本実施形態の機能実行支援装置１によれば、機能によって必要となる入力パラメータを管理し、かつ入力パラメータの属性に応じて予測モデル１４を切替えることで、すなわち、機能に応じて予測モデル１４を切替えることで、入力パラメータ候補の適切な予測ができ、ユーザの操作負担を低減することができる。
【符号の説明】
【００６２】
１…機能実行支援装置、１０…検出部、１１…シナリオ格納部、１２…取得部、１３…予測モデル格納部、１４…予測モデル、１５…決定部、１６…候補予測部、１７…提示部、１８…操作取得部、１９…機能実行部、２０…機能実行履歴取得部、２１…モデル更新部。
【要約】
【課題】機能を実行する際の入力パラメータの入力について、ユーザの操作負担を低減すること。
【解決手段】機能実行支援装置１は、機能の起動を検出する検出部１０と、検出部１０によって機能の起動が検出された際に、当該機能の実行に必要な入力パラメータに関する入力パラメータ情報を含むシナリオ情報を取得する取得部１２と、入力パラメータ情報ごとに入力パラメータ候補を対応付けた予測モデル１４を格納する予測モデル格納部１３から、取得部１２によって取得されたシナリオ情報に含まれる入力パラメータ情報に対応する予測モデル１４を決定する決定部１５と、決定部１５によって決定された予測モデルに基づき、入力パラメータに対する入力パラメータ候補を予測する候補予測部１６と、を備える。
【選択図】図１【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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