(57)【要約】【課題】端末装置に対する文字入力の性能を定量的に評価できる評価方法を提供する。【解決手段】評価方法は、被験者が端末装置に入力した文字数を目的変数とし、被験者が端末装置を携帯する手と同じ手の母指の垂直方向の動きに対する偏差と、母指の第一関節の角速度積分値とを説明変数とする重回帰式を利用して、端末装置に対する文字入力の性能を評価する、手順を有する。特に、被験者の生体情報と文字数とを計測する手順を含み、評価する手順は、生体情報と文字数と重回帰分析とを利用して、端末装置に対する文字入力の性能を評価する、ことを特徴とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者が端末装置に入力した文字数を目的変数とし、前記被験者が前記端末装置を携帯する手と同じ手の母指の垂直方向の動きに対する偏差と、前記母指の第一関節の角速度積分値とを説明変数とする重回帰式を利用して、前記端末装置に対する文字入力の性能を評価する、
手順を有する評価方法。
【請求項２】
前記被験者の生体情報と前記文字数とを計測する手順を含み、
前記評価する手順は、前記生体情報と前記文字数と重回帰分析とを利用して、前記端末装置に対する文字入力の性能を評価する、
ことを特徴とする請求項１に記載の評価方法。
【請求項３】
前記計測する手順は、前記被験者が前記母指で端末装置に入力した文字数を計測する、
ことを特徴とする請求項２に記載の評価方法。
【請求項４】
前記母指の位置情報を計測し、
前記位置情報と所定の算出式とに基づいて前記偏差を算出し、
前記位置情報と所定の算出手法とに基づいて前記角速度積分値を算出し、
算出した前記偏差と算出した前記角速度積分値と前記重回帰式とを利用して、文字数の予測値を算出する、
手順を含むことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の評価方法。
【請求項５】
被験者が端末装置に入力した文字数を目的変数とし、前記被験者が前記端末装置を携帯する手と同じ手の母指の垂直方向の動きに対する偏差と、前記母指の第一関節の角速度積分値とを説明変数とする重回帰式を利用して、前記端末装置に対する文字入力の性能を評価する、
処理をコンピュータに実行させる評価プログラム。
【請求項６】
被験者が端末装置に入力した文字数を目的変数とし、前記被験者が前記端末装置を携帯する手と同じ手の母指の垂直方向の動きに対する偏差と、前記母指の第一関節の角速度積分値とを説明変数とする重回帰式を利用して、前記端末装置に対する文字入力の性能を評価する、
処理を実行する処理部を有する評価装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本件は、評価方法、評価プログラム、及び評価装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
各種装置の性能評価や性能検査を行う技術が知られている。例えば、日本文誤り検出装置における装置の性能評価を行う技術が知られている（例えば特許文献１参照）。また、タッチパネル装置の性能検査を行う技術も知られている（例えば特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平２−１８４９６２号公報
【特許文献２】特開２００４−１１０２０８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、スマートフォンといった端末装置に対する文字入力の性能を評価する場合、評価者が用意した特定の文字を被験者に入力させ、入力された文字数によって性能を評価する場合がある。また、評価に関する知識や経験を有する専門家が作成したアンケートを被験者に回答してもらい、性能を評価する場合もある。
【０００５】
しかしながら、被験者の手の大きさやその日の体調、入力する文字の内容などによって評価結果が大きく異なり、性能を定量的に評価することはできない。また、アンケートによって性能を評価する場合も、専門家によって評価基準がばらつくことがあり、やはり性能を定量的に評価することはできない。
【０００６】
そこで、１つの側面では、端末装置に対する文字入力の性能を定量的に評価できる評価方法、評価プログラム、及び評価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】
【０００７】
１つの実施態様では、評価方法は、被験者が端末装置に入力した文字数を目的変数とし、前記被験者が前記端末装置を携帯する手と同じ手の母指の垂直方向の動きに対する偏差と、前記母指の第一関節の角速度積分値とを説明変数とする重回帰式を利用して、前記端末装置に対する文字入力の性能を評価する、手順を有する評価方法である。
【０００８】
また、１つの実施態様では、評価プログラムは、被験者が端末装置に入力した文字数を目的変数とし、前記被験者が前記端末装置を携帯する手と同じ手の母指の垂直方向の動きに対する偏差と、前記母指の第一関節の角速度積分値とを説明変数とする重回帰式を利用して、前記端末装置に対する文字入力の性能を評価する、処理をコンピュータに実行させる評価プログラムである。
【０００９】
また、１つの実施態様では、評価装置は、被験者が端末装置に入力した文字数を目的変数とし、前記被験者が前記端末装置を携帯する手と同じ手の母指の垂直方向の動きに対する偏差と、前記母指の第一関節の角速度積分値とを説明変数とする重回帰式を利用して、前記端末装置に対する文字入力の性能を評価する、処理を実行する処理部を有する評価装置である。
【発明の効果】
【００１０】
端末装置に対する文字入力の性能を定量的に評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１はスマートフォンに対する文字入力の性能を定量的に評価する評価方法の手順を示すフローチャートである。
【図２】図２はユーザに提示される文字列の一例である。
【図３】図３は目的変数と説明変数の一覧を示すテーブルの一例である。
【図４】図４は重回帰分析の第１分析結果の一例である。
【図５】図５は重回帰分析の第２分析結果の一例である。
【図６】図６は入力文字数の推定値の一例を説明するための図である。
【図７】図７は実測値と推定値の関係図の一例である。
【図８】図８は評価システムの一例である。
【図９】図９はＰＣに表示される画面の一例である。
【図１０】図１０はサーバ装置のハードウェア構成の一例である。
【図１１】図１１はスマートフォン、ＰＣ、及びサーバ装置の機能ブロック図の一例である。
【図１２】図１２は主要変数の算出手法の一例について説明するための図である。
【図１３】図１３はスマートフォンのモックの一例である。
【図１４】図１４はスマートフォンとＰＣとサーバの処理シーケンスの一例である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本件を実施するための形態について図面を参照して説明する。
【００１３】
図１はスマートフォンに対する文字入力の性能を定量的に評価する評価方法の手順を示すフローチャートである。まず、評価者は被験者として複数のユーザを募り、複数のユーザに対し文字列を数分（例えば５分）間提示する（ステップＳ１０１）。次に、ユーザはスマートフォンに文字列を入力する（ステップＳ１０２）。より詳しくは、ユーザは提示された文字列を、スマートフォンを使用して可能な限り入力する。この際、ユーザはスマートフォンを携帯する手と同じ手の親指により文字列を入力する。
【００１４】
ユーザに提示される文字列は、図２に示すように、予め定められた複数の文字列である。しかしながら、提示される文字列は図２に示す文字列に限定されず、例えば、漢字と仮名が交ざっており、５０音が全て含まれ、スマートフォンに表示された全てのボタンを操作（具体的にはタップ又はタッチ）させる文字列であってもよい。これにより、予め定められた複数の文字列を利用する場合と比べて、文字入力の性能を評価する際の評価精度が向上する。
【００１５】
ここで、評価者はユーザが文字列を入力している際のユーザの生体情報と入力文字数を計測する（ステップＳ１０３）。生体情報については、評価者は種々の計測器を使用してユーザの生体情報を計測する。計測器としては、例えば脈拍計、モーションセンサ、筋電計及びフリッカ測定器がある。脈拍計に代えて、心電計が利用されてもよい。一方、入力文字数については、入力された文字の文字数をスマートフォンの表示部に表示させるソフトウェアをスマートフォンに常駐させて計測してもよいし、ユーザがボタンを操作した回数を評価者が目視で確認して計測してもよい。評価者はユーザがスマートフォンを携帯する手と同じ手の親指で入力した入力文字数を計測する。
【００１６】
ステップＳ１０３の手順を終えると、次いで、評価者は重回帰分析を実行して評価式を算出する（ステップＳ１０４）。より詳しくは、評価者は生体情報と入力文字数に対して所定の分析用ソフトウェア（例えばCollege Analysis）を実行し、生体情報と入力文字数の関係から入力文字数を推定する第１評価式を算出する。ここで、重回帰分析とは、目的変数と説明変数との関係を調べて関係式を作成し、作成した関係式を用いて目的変数を予測する統計分析手法である。ここでは、目的変数を入力文字数とし、説明変数を生体情報とすることで、入力文字数と生体情報とに基づいて第１評価式を算出する。
【００１７】
図３は目的変数と説明変数の一覧を示すテーブルの一例である。目的変数はユーザが入力した入力文字数である。説明変数は、脈拍計から得られる３種類のＬＦ／ＨＦデータ、モーションセンサから得られる親指先端の平均垂直位置データとその偏差、第一関節角度とその偏差、第二関節角度とその偏差、第一関節の角速度平均と角速度積分値、第二関節の角速度平均と積分値、筋電計で計測した親指を曲げる筋と伸ばす筋及び手首を曲げる筋と伸ばす筋から得られる４種類の筋活動量、フリッカ測定器から得られるフリッカ変化率である。尚、図３では説明変数の一部が省略されて示されている。
【００１８】
また、本実施形態では、ユーザＡからユーザＦまでの６人のユーザを被験者としているが、図３ではユーザＡ以外のユーザＢからユーザＦまではユーザＡの背面に隠れて示されている。一方、スマートフォンについては、図３に示すように、機種１から機種６までの６台が利用されている。したがって、ユーザＡ×機種１からユーザＦ×機種６までの合計３６条件の生体情報と入力文字数を用いて重回帰式を実行し、第１評価式を算出する。
【００１９】
図４は重回帰分析の第１分析結果の一例である。図４に示すように、第１分析結果に含まれる重回帰式によりスマートフォンに対する文字入力の性能を定量的に評価する第１評価式が特定される。図４では、第１評価式に含まれる一部の説明変数が省略されているため、以下に省略されていない第１評価式を記載する。
＜第１評価式＞
入力文字数（推定値）＝−２８．５７２１＊脈波ＬＦ／ＨＦ１＋６．０７６８＊脈波ＬＦ／ＨＦ２＋１２．４６７２＊脈波ＬＦ/ＨＦ３＋０．００２０＊親指Z：平均−３．３４３７＊親指Z：偏差−１．０８４７＊親指第一関節角度平均＋２．５２５０＊親指第一関節角度：偏差−０．６１４７＊親指第二関節角度平均＋３．０６２４＊親指第二関節：偏差＋１０．７８３５＊第一関節角速度平均（ｄｅｇ／ｓ）＋４１．１６８６＊第二関節角速度平均（ｄｅｇ／ｓ）＋０．０１４４＊第一関節角速度積分（ｄｅｇ）＋０．０１６２＊第二関節角速度積分（ｄｅｇ）＋２２９．８０９２＊親指屈曲の筋活動量−４１．４５１０＊親指伸展の筋活動量＋１７７．５４３３＊手首屈曲の筋活動量−１７２．６７３９＊手首伸展の筋活動量＋２０９．０１３７＊フリッカ変化率＋１９１．３７７９
【００２０】
尚、上述した分析用ソフトウェアを用いた場合には第１分析結果を含む画面がPersonal Computer（ＰＣ）のディスプレイに表示されるが、評価者自身が第１分析結果の各項目を算出した場合には、評価者が第１分析結果を所定の用紙に記載してもよい。
【００２１】
ステップＳ１０４の手順を終えると、次いで、評価者は第１分析結果に含まれる寄与率が所定の第１閾値より大きいか否かを判断する（ステップＳ１０５）。第１閾値としては例えば０．６０（すなわち６０％）が利用される。ここで、図４に示すように、第１分析結果に含まれる寄与率は０．８０７であり第１閾値以上である。すなわち、文字入力変動の約８１％を説明することができる。したがって、本実施形態の場合、評価者は寄与率が所定の第１閾値以上であると判断する（ステップＳ１０５：ＹＥＳ）。尚、評価者は寄与率が第１閾値未満であると判断した場合（ステップＳ１０５：ＮＯ）、算出不能と判断して手順を終える。
【００２２】
評価者は寄与率が第１閾値以上であると判断すると、次いで、第１分析結果に含まれる確率値が所定の第２閾値より大きいか否かを判断する（ステップＳ１０６）。第２閾値としては例えば０．０１（すなわち１％）が利用される。ここで、図４に示すように、第１分析結果に含まれる確率値は０．００３４であり第２閾値以下である。すなわち、評価式の妥当性を検討すると、１％水準で有意となり、妥当性が有意に示されている。したがって、本実施形態の場合、評価者は確率値が第２閾値以下であると判断する（ステップＳ１０６：ＮＯ）。尚、評価者は確率値が第２閾値より大きいであると判断した場合（ステップＳ１０６：ＹＥＳ）、算出不能と判断して手順を終える。このように、ステップＳ１０５とステップＳ１０６の手順により第１評価式は生体情報から入力文字数を推定する式として有効である。
【００２３】
評価者は確率値が第２閾値以下であると判断すると、次いで、第１分析結果に含まれる重回帰式の説明変数が所定の第３閾値以上か否かを判断する（ステップＳ１０７）。第３閾値としては例えば３個が利用されるが、第３閾値の数については評価者が適宜定めればよい。ここで、第１分析結果に含まれる重回帰式の説明変数は上述したように１８個（併せて図３及び図４を参照）であるため、評価者は説明変数が所定の第３閾値以上であると判断する（ステップＳ１０７：ＹＥＳ）。すなわち、説明変数となる生体情報の数量が第３閾値以上であるため、生体情報の１つでも欠損すると第１評価式を使用できなくなるおそれがある。したがって、評価者は主要な説明変数を抽出し、抽出した説明変数と入力文字数の関係から入力文字数を推定できる簡潔（シンプル）な第２評価式を算出する。
【００２４】
評価者は説明変数が第３閾値以上であると判断すると、次いで、変数増減法を実行して主要な説明変数を抽出する（ステップＳ１０８）。すなわち、評価者は第３閾値以上の説明変数を使用した第１評価式を見直し、第３閾値未満の説明変数を使用した第２評価式を算出し直す。これにより、説明変数が少ない簡潔な第２評価式が得られる。尚、変数増減法に代えて変数減少法といった変数の選択法であってもよい。本実施形態の場合、変数増減法を実行した結果、主要な説明変数として親指先端の垂直位置データの偏差Ｚｓｄと親指の第一関節の角速度の積分値ωが抽出されたものとして以後を説明する。
【００２５】
ステップＳ１０８の手順を終えると、再び、評価者はステップＳ１０４の手順を行う。すなわち、抽出した親指先端の垂直位置データの偏差Ｚｓｄと親指の第一関節の角速度の積分値ωと入力文字数を用いて、再び重回帰分析を実行して第２評価式を算出する。
【００２６】
図５は重回帰分析の第２分析結果の一例である。第２分析結果は親指先端の垂直位置データの偏差Ｚｓｄと親指の第一関節の角速度の積分値ωと入力文字数を用いて重回帰分析を実行した結果である。図５に示すように、第２分析結果に含まれる重回帰式によってもスマートフォンに対する文字入力の性能を定量的に評価する第２評価式が特定される。以下に図５に示された第２評価式を記載する。
＜第２評価式＞
入力文字数（推定値）＝−４．２７９２＊親指偏差Ｚｓｄ＋０．０２２６＊第一関節角速度積分ω＋６３．１１５４
【００２７】
第２評価式を算出し終えると、ステップＳ１０５の手順に移り、評価者は第２分析結果に含まれる寄与率が所定の第１閾値以上か否かを判断する。ここで、図５に示すように、第２分析結果に含まれる寄与率は０．６０８であり第１閾値以上である。すなわち、文字入力変動の約６１％を説明することができる。したがって、本実施形態の場合、評価者は寄与率が所定の第１閾値以上であると判断する。
【００２８】
評価者は確率値が第１閾値以上であると判断すると、ステップＳ１０６の手順に移り、第２分析結果に含まれる確率値が第２閾値より大きいか否かを判断する。ここで、図５に示すように、第２分析結果に含まれる確率値は０．００００であり第２閾値以下である。すなわち、第２評価式の妥当性を検討すると、１％水準で有意となり、妥当性が有意に示されている。したがって、本実施形態の場合、評価者は確率値が第２閾値以下であると判断する。
【００２９】
さらに、第２評価式の妥当性を検証するために、親指先端の垂直位置データの偏差Ｚｓｄと親指の第一関節の角速度の積分値ωの各実測値を第２評価式に代入すると、図６に示すように、入力文字数の推定値が得られる。そして、図７に示すように、入力文字数の推定値と入力文字数の実測値の関係をグラフＧにより表すことができる。尚、入力文字数の実測値は図３を参照して説明した入力文字数に相当する。例えば、ユーザＡ×機種１であれば、入力文字数（推定値）が１８９文字であり（図６参照）、入力文字数（実測値）が２０３文字である（図３参照）。したがって、２つの文字数によって特定される位置に点がプロットされる。ここで、入力文字数（推定値）と入力文字数（実測値）の重相関係数を算出すると、図７に示すように、Ｒ＝０．７７９７が算出される。したがって、ステップＳ１０５とステップＳ１０６の手順により第２評価式は親指先端の垂直位置データの偏差Ｚｓｄと親指の第一関節の角速度の積分値ωから入力文字数を推定する式として有効である。
【００３０】
評価者は確率値が第２閾値以下であると判断すると、ステップＳ１０７の手順に移り、第２分析結果に含まれる重回帰式の説明変数が所定の第３閾値以上か否かを判断する。ここで、第２分析結果に含まれる重回帰式の説明変数は上述したように２個（併せて図５を参照）であり第３閾値未満である。したがって、本実施形態の場合、評価者は説明変数が所定の第３閾値未満であると判断し（ステップＳ１０７：ＮＯ）、評価方法の手順を終える。したがって、親指先端の垂直位置データの偏差Ｚｓｄと親指の第一関節の角速度の積分値ωを計測すれば、計測した親指先端の垂直位置データの偏差Ｚｓｄと親指の第一関節の角速度の積分値ωを第２評価式に代入するだけで文字入力数を推定することできる。
【００３１】
図８は評価システムＳの一例である。図９はＰＣ２００に表示される画面の一例である。評価システムＳはスマートフォン１００に対する文字入力の性能を定量的に評価するコンピュータシステムである。評価システムＳはスマートフォン１００とＰＣ２００と評価装置としてのサーバ装置３００を備えている。スマートフォン１００は例えば携帯基地局ＢＳが無線通信できる領域ＡＲ内に位置する。ＰＣ２００は例えばスマートフォンを設計する設計会社の施設Ｘ内に設置される。
【００３２】
サーバ装置３００は例えばクラウドＣＬ上のデータセンターＤＣ内に設置される。尚、図８では複数台のサーバ装置３００が示されているが、サーバ装置３００は１台であってもよい。スマートフォン１００とＰＣ２００とサーバ装置３００とは互いに通信ネットワークＮＷを介して接続されている。通信ネットワークＮＷとしては例えばインターネットやLocal Area Network（ＬＡＮ）などがある。
【００３３】
スマートフォン１００はユーザ１０から入力された文字の文字数を入力文字数としてサーバ装置３００に送信する。また、スマートフォン１００は計測器１１０から無線通信又は有線通信により取得した生体情報をサーバ装置３００に送信する。尚、図８に示すように、計測器１１０はユーザ１０の胸部や親指、手首といった複数の部位と接続されている。これにより、計測器１１０はユーザ１０の生体情報を取得することができる。サーバ装置３００はスマートフォン１００から送信された入力文字数と生体情報を受け付けると、受け付けた入力文字数と生体情報を利用して、スマートフォン１００に対する文字入力の性能を定量的に評価する第１評価式や第２評価式を算出し、記憶する。本実施形態ではサーバ装置３００は最終的に第２評価式を記憶する。
【００３４】
一方、サーバ装置３００が第２評価式を記憶すると、ＰＣ２００は赤外線カメラ２５０を利用して取得した親指２０の画像を解析し、親指先端の垂直位置データの偏差Ｚｓｄと親指の第一関節の角速度の積分値ωを算出する。ＰＣ２００は偏差Ｚｓｄと積分値ωを算出すると、算出した偏差Ｚｓｄと積分値ωをサーバ装置３００に送信する。ここで、サーバ装置３００は既に第２評価式を記憶しているため、ＰＣ２００から送信された偏差Ｚｓｄと積分値ωを第２評価式に代入し、入力文字数の推定値を算出する。例えば偏差Ｚｓｄ＝１０、積分値ω＝４０００である場合、サーバ装置３００は入力文字数の推定値＝１１０．７２３４を算出し、小数点以下を四捨五入して推定値「１１１」を算出する。サーバ装置３００は推定値を算出すると、推定値をＰＣ２００に送信する。これにより、ＰＣ２００は、図９に示すように、入力文字数の推定値を表示する。設計会社の担当者は表示された文字数の推定値に基づいて、スマートフォンに対する文字の入力性能を判断し、スマートフォンの筐体の大きさやボタンの大きさなどを設計する。以下、評価システムＳの詳細について説明する。
【００３５】
次に、図１０を参照して、上述したサーバ装置３００のハードウェア構成について説明する。図１０はサーバ装置３００のハードウェア構成の一例である。尚、スマートフォン１００及びＰＣ２００については基本的にサーバ装置３００と同様の構成であるため、説明を省略する。
【００３６】
サーバ装置３００は、少なくともCentral Processing Unit（ＣＰＵ）３００Ａ、Random Access Memory（ＲＡＭ）３００Ｂ、Read Only Memory（ＲＯＭ）３００Ｃ、及びネットワークＩ／Ｆ（インタフェース）３００Ｄを含んでいる。サーバ装置３００は、必要に応じて、Hard Disk Drive（ＨＤＤ）３００Ｅ、入力Ｉ／Ｆ３００Ｆ、出力Ｉ／Ｆ３００Ｇ、入出力Ｉ／Ｆ３００Ｈ、ドライブ装置３００Ｉの少なくとも１つを含んでいてもよい。ＣＰＵ３００Ａからドライブ装置３００Ｉまでは、内部バス３００Ｊによって互いに接続されている。少なくともＣＰＵ３００ＡとＲＡＭ３００Ｂとが協働することによってコンピュータが実現される。
【００３７】
入力Ｉ／Ｆ３００Ｆには、入力装置７１０が接続される。入力装置７１０としては、例えばキーボードやマウスなどがある。
出力Ｉ／Ｆ３００Ｇには、表示装置７２０が接続される。表示装置７２０としては、例えば液晶ディスプレイがある。
入出力Ｉ／Ｆ３００Ｈには、半導体メモリ７３０が接続される。半導体メモリ７３０としては、例えばUniversal Serial Bus（ＵＳＢ）メモリやフラッシュメモリなどがある。入出力Ｉ／Ｆ３００Ｈは、半導体メモリ７３０に記憶されたプログラムやデータを読み取る。
入力Ｉ／Ｆ３００Ｆ及び入出力Ｉ／Ｆ３００Ｈは、例えばＵＳＢポートを備えている。出力Ｉ／Ｆ３００Ｇは、例えばディスプレイポートを備えている。
【００３８】
ドライブ装置３００Ｉには、可搬型記録媒体７４０が挿入される。可搬型記録媒体７４０としては、例えばCompact Disc（ＣＤ）−ＲＯＭ、Digital Versatile Disc（ＤＶＤ）といったリムーバブルディスクがある。ドライブ装置３００Ｉは、可搬型記録媒体７４０に記録されたプログラムやデータを読み込む。
ネットワークＩ／Ｆ３００Ｄは、例えばポートとPhysical Layer Chip（ＰＨＹチップ）とを備えている。サーバ装置３００は、ネットワークＩ／Ｆ３００Ｄを介して通信ネットワークＮＷと接続される。
【００３９】
上述したＲＡＭ３００Ｂには、ＲＯＭ３００ＣやＨＤＤ３００Ｅに記憶されたプログラムがＣＰＵ３００Ａによって格納される。ＲＡＭ３００Ｂには、可搬型記録媒体７４０に記録されたプログラムがＣＰＵ３００Ａによって格納される。格納されたプログラムをＣＰＵ３００Ａが実行することにより、サーバ装置３００は後述する各種の機能を実現し、また、上述した各種の手順を実行する。尚、プログラムは上述したフローチャートに応じたものとすればよい。
【００４０】
次に、図１１を参照して、上述したスマートフォン１００、ＰＣ２００、及びサーバ装置３００の各機能について説明する。図１１はスマートフォン１００、ＰＣ２００、及びサーバ装置３００の機能ブロック図の一例である。
【００４１】
まず、スマートフォン１００について説明する。スマートフォン１００は文字数計測部１２０と通信部１３０と含んでいる。文字数計測部１２０はスマートフォン１００に入力された文字の文字数を入力文字数として計測する。文字数計測部１２０は計測した文字数を通信部１３０に出力する。一方、スマートフォン１００は計測器１１０と接続されている。計測器１１０はユーザ１０の生体情報を計測すると、計測した生体情報を通信部１３０に出力する。通信部１３０は入力文字数と生体情報を受け付けると、受け付けた入力文字数と生体情報をサーバ装置３００に送信する。
【００４２】
次に、ＰＣ２００について説明する。
ＰＣ２００は位置情報計測部２１０、主要変数算出部２２０、及び推定文字数表示部２３０を含んでいる。また、ＰＣ２００には赤外線カメラ２５０が接続されている。
【００４３】
位置情報計測部２１０はモーションセンサを利用して親指の先端部や複数の関節部の位置を計測する。具体的には、図１２（ａ）に示すように、親指２０の先端部２１ａと、第１の関節部２１ｂと、第２の関節部２１ｃにそれぞれ位置計測用のマーカ２２が配置される。図１１に示す赤外線カメラ２５０はマーカ２２を配置した親指２０を撮影し（併せて図８参照）、撮影画像を位置情報計測部２１０に出力する。モーションセンサが撮影画像に含まれるマーカ２２の動きを計測することにより、位置情報計測部２１０は親指の先端部２１ａや複数の関節部２１ｂ，２１ｃの位置を計測する。
【００４４】
したがって、図１３に示すような、スマートフォン１００のモック（模型）Ｍを３Ｄプリンタで作成し、モックＭの所定範囲Ｙに対する親指２０のタッチ操作を赤外線カメラ２５０で撮影すれば、位置情報計測部２１０は親指２０の先端部２１ａや複数の関節部２１ｂ，２１ｃの位置を計測することができる。この際、設計会社の担当者はモックＭを携帯する手と同じ手の親指により所定範囲Ｙを操作する。親指２０の先端部２１ａや複数の関節部２１ｂ，２１ｃの位置を表す位置情報は、図１２（ｂ）に示すように、ｘ軸座標と、ｙ軸座標と、ｚ軸座標を有する。データ番号はタッチ操作の度に記録される。したがって、所定範囲Ｙに対して親指２０によるタッチ操作が行われる度に、先端部２１ａや複数の関節部２１ｂ，２１ｃの位置が計測されて蓄積されていく。
【００４５】
尚、赤外線カメラ２５０のマーカ２２の組み合わせを使用せず、例えばマーカ２２が不要な赤外線深度センサや磁気センサ、ステレオカメラ、加速度センサ、角速度センサの少なくともいずれかを使用して、親指の先端部や複数の関節部の位置が計測されてもよい。
【００４６】
主要変数算出部２２０は位置情報計測部２１０が計測した位置情報に基づいて、親指２０の先端部２１ａの垂直位置データの偏差Ｚｓｄと親指２０の第１の関節部２１ｂの角速度の積分値ωを算出する。主要変数算出部２２０は偏差Ｚｓｄと積分値ωを算出すると、偏差Ｚｓｄと積分値ωをサーバ装置３００に送信する。以下に、偏差Ｚｓｄと積分値ωの具体的な算出手法について説明する。
【００４７】
まず、偏差Ｚｓｄについては、図１２（ｂ）に示すように、主要変数算出部２２０は親指２０の先端部２１ａのｚ軸座標と所定の算出式とを利用して偏差Ｚｓｄを算出する。ここで、図１２（ｂ）に示すｚｉはｚ軸座標を表している。ｚｉから引く文字（ｚバー）はｚ軸座標の平均を表している。ｎはデータ数を表している。したがって、主要変数算出部２２０は所定の算出式に親指２０の先端部２１ａのｚ軸座標と平均、及びデータ数を代入することにより偏差Ｚｓｄを算出することができる。
【００４８】
次に、積分値ωについては、主要変数算出部２２０は以下の算出手法により積分値ωを算出する。
（１）親指２０の先端部２１ａと第１の関節部２１ｂと第２の関節部２１ｃのそれぞれのｘ軸座標、ｙ軸座標、及びｚ軸座標とピタゴラスの定理を利用して、親指２０の先端部２１ａと第１の関節部２１ｂとの距離ＡＢ、親指２０の先端部２１ａと第２の関節部２１ｃとの距離ＡＣを算出する。
（２）ベクトルの内積の定義を使用して、ｃｏｓθを求め、ｃｏｓθの値から第１の関節部２１ｂの角度Θを求める。
（３）角速度を求める公式（角速度ω＝角度Θ／時間ｔ）により角速度を求める。
（４）図１２（ｂ）に示す全データに対し１行ごとに上記（１）から（３）までの手順を行い、最終的に合計し積分値ωを得る。
【００４９】
推定文字数表示部２３０はサーバ装置３００から送信された推定文字数を表示装置７２０に表示する。これにより、ＰＣ２００は推定文字数を表示する（図９参照）。
【００５０】
次に、サーバ装置３００について説明する。
サーバ装置３００は第１記憶部３１０、評価式算出部３２０、第２記憶部３３０、及び推定文字数算出部３４０を含んでいる。
【００５１】
第１記憶部３１０はスマートフォン１００から送信された入力文字数と生体情報を記憶する。
評価式算出部３２０は第１記憶部３１０から入力文字数と生体情報を取得し、第１評価式や第２評価式を算出する。本実施形態では、評価式算出部３２０は第１評価式を算出した後、一部の説明変数を除外して第２評価式を算出する。評価式算出部３２０は第２評価式を算出すると、第２評価式を第２記憶部３３０に格納する。
【００５２】
推定文字数算出部３４０はＰＣ２００から送信された偏差Ｚｓｄと積分値ωを受け付けると、第２記憶部３３０から第２評価式を取得し、第２評価式に偏差Ｚｓｄと積分値ωを代入する。これにより、推定文字数算出部３４０は推定文字数を算出する。推定文字数算出部３４０は推定文字数を算出すると、算出した推定文字数をＰＣ２００に送信する。
【００５３】
次に、図１４を参照して、スマートフォン１００とＰＣ２００とサーバ装置３００の処理の流れについて説明する。
【００５４】
図１４はスマートフォン１００とＰＣ２００とサーバ装置３００の処理シーケンスの一例である。まず、ユーザ１０が使用するスマートフォン１００は生体情報と入力文字数を計測する（ステップＳ２０１）。計測を終えると、スマートフォン１００は生体情報と入力文字数をサーバ装置３００に送信する（ステップＳ２０２）。
【００５５】
サーバ装置３００はスマートフォン１００から送信された生体情報と入力文字数を記憶する（ステップＳ２０３）。サーバ装置３００は生体情報と入力文字数を記憶した後、生体情報と入力文字数を利用して評価式（具体的には第２評価式）を算出して（ステップＳ２０４）、記憶する（ステップＳ２０５）。
【００５６】
一方、ＰＣ２００は親指２０の位置情報を計測し（ステップＳ２０６）、計測した位置情報に基づいて主要変数としての偏差Ｚｓｄと積分値ωを算出する（ステップＳ２０７）。ＰＣ２００は偏差Ｚｓｄと積分値ωを算出すると、偏差Ｚｓｄと積分値ωをサーバ装置３００に送信する（ステップＳ２０８）。
【００５７】
サーバ装置３００はＰＣ２００から送信された偏差Ｚｓｄと積分値ωを受け付けると、記憶した評価式を利用して推定文字数を算出する（ステップＳ２０９）。サーバ装置３００は推定文字数を算出すると、推定文字数をＰＣ２００に送信する（ステップＳ２１０）。
ＰＣ２００はサーバ装置３００から送信された推定文字数を受け付けると、推定文字数を表示する（ステップＳ２１１）。
【００５８】
以上、本実施形態に係る評価方法は以下の２つの手順を含んでいる。具体的には、第１の手順として、評価方法は、被験者の生体情報と被験者がスマートフォン１００に入力した文字数とを計測する手順を含んでいる。また、第２の手順として、評価方法は、生体情報と文字数と重回帰分析とを利用して、スマートフォン１００に対する文字入力の性能を評価する評価式として、文字数を目的変数とし、被験者がスマートフォン１００を携帯する手と同じ手の親指２０の垂直方向の動きに対する偏差Ｚｓｄと、親指２０の第一関節の角速度積分値ωとを説明変数とする重回帰式を算出する手順を含んでいる。
【００５９】
これにより、スマートフォン１００に対する文字入力の性能を定量的に評価することができる。特に、専門家の知識や経験が必要なく、誰でも文字入力性能を評価することができる。また、文字を入力するためのソフトウェアやタッチパネルなどのハードウェアを必要とせず、３Ｄプリンタで作成したような簡素なモックを用いた評価が設計段階で可能となる。
【００６０】
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明に係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。例えば、上述した実施形態では、端末装置の一例としてスマートフォンの場合を説明したが、端末装置はスマートフォンに限定されず、タブレット端末や業務用端末などであってもよい。
【００６１】
なお、以上の説明に関して更に以下の付記を開示する。
（付記１）被験者が端末装置に入力した文字数を目的変数とし、前記被験者が前記端末装置を携帯する手と同じ手の母指の垂直方向の動きに対する偏差と、前記母指の第一関節の角速度積分値とを説明変数とする重回帰式を利用して、前記端末装置に対する文字入力の性能を評価する、手順を有する評価方法。
（付記２）前記被験者の生体情報と前記文字数とを計測する手順を含み、前記評価する手順は、前記生体情報と前記文字数と重回帰分析とを利用して、前記端末装置に対する文字入力の性能を評価する、ことを特徴とする付記１に記載の評価方法。
（付記３）前記計測する手順は、前記被験者が前記母指で端末装置に入力した文字数を計測する、ことを特徴とする付記２に記載の評価方法。
（付記４）前記母指の位置情報を計測し、前記位置情報と所定の算出式とに基づいて前記偏差を算出し、前記位置情報と所定の算出手法とに基づいて前記角速度積分値を算出し、算出した前記偏差と算出した前記角速度積分値と前記重回帰式とを利用して、文字数の予測値を算出する、手順を含むことを特徴とする付記１から３のいずれか１項に記載の評価方法。
（付記５）被験者が端末装置に入力した文字数を目的変数とし、前記被験者が前記端末装置を携帯する手と同じ手の母指の垂直方向の動きに対する偏差と、前記母指の第一関節の角速度積分値とを説明変数とする重回帰式を利用して、前記端末装置に対する文字入力の性能を評価する、処理をコンピュータに実行させる評価プログラム。
（付記６）被験者が端末装置に入力した文字数を目的変数とし、前記被験者が前記端末装置を携帯する手と同じ手の母指の垂直方向の動きに対する偏差と、前記母指の第一関節の角速度積分値とを説明変数とする重回帰式を利用して、前記端末装置に対する文字入力の性能を評価する、処理を実行する処理部を有する評価装置。
（付記７）前記処理部は、計測された前記被験者の生体情報と計測された前記文字数と重回帰分析とを利用して、前記端末装置に対する文字入力の性能を評価する、ことを特徴とする付記６に記載の評価装置。
（付記８）前記文字数は、前記被験者が前記母指で端末装置に入力した文字数である、ことを特徴とする付記７に記載の評価装置。
（付記９）前記処理部は、計測された前記母指の位置情報と所定の算出式とに基づいて算出された偏差と、前記位置情報と所定の算出手法とに基づいて算出された角速度積分値と、前記重回帰式とを利用して、文字数の予測値を算出する、ことを特徴とする付記６から８のいずれか１項に記載の評価装置。
【符号の説明】
【００６２】
Ｓ  評価システム
１００  スマートフォン
１１０  計測器
１２０  文字数計測部
１３０  通信部
２００  ＰＣ
２１０  位置情報計測部
２２０  主要変数算出部
２３０  推定文字数表示部
２５０  赤外線カメラ
３００  サーバ装置
３１０  第１記憶部
３２０  評価式算出部
３３０  第２記憶部
３４０  推定文字数算出部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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