(57)【要約】【課題】提示した情報に対するユーザの心理の変化を捉える。【解決手段】情報処理端末１６は、所定の情報が端末の画面に表示された場合に、端末の操作状態、及び端末の姿勢に関する情報の少なくとも一つに基づいて、端末を操作する操作者の画面に対する注視の変化を算出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の情報が端末の画面に表示された場合に、
前記端末の操作状態、及び前記端末の姿勢に関する情報の少なくとも一つに基づいて、前記端末を操作する操作者の前記画面に対する注視の変化を算出する、
ことを含む処理をコンピュータに実行させるための判別プログラム。
【請求項２】
前記所定の情報を第１の情報とし、
前記画面に対する操作に関する情報に基づいて、前記画面に表示されている情報に対する関心度を算出し、
前記算出された前記関心度に基づいて前記第１の情報を前記画面に表示させ、前記算出された前記注視の変化に基づいて第２の情報を前記画面に表示させる請求項１に記載の判別プログラム。
【請求項３】
前記端末に対する操作がないとき、前記端末の姿勢に関する情報に基づいて前記注視の変化を算出する請求項１又は請求項２に記載の判別プログラム。
【請求項４】
前記端末に対する操作があるとき、前記端末の操作状態としての前記画面の遷移に関する情報に基づいて前記注視の変化を算出する請求項１〜３の何れか１項に記載の判別プログラム。
【請求項５】
前記端末に対する操作がないときの、前記端末の姿勢に関する情報に基づいて算出した前記注視の第１の変化量と、前記端末に対する操作があるときの、前記端末の操作状態としての前記画面の遷移に関する情報に基づいて算出した前記注視の第２の変化量との線形重み付き和により、前記注視の変化を算出する請求項１〜４の何れか１項に記載の判別プログラム。
【請求項６】
前記注視の変化はユーザごとに算出するものとし、
前記ユーザごとに前記注視の変化に関する結果を記録する請求項１〜５の何れか１項に記載の判別プログラム。
【請求項７】
所定の情報が端末の画面に表示された場合に、
前記端末の操作状態、及び前記端末の姿勢に関する情報の少なくとも一つに基づいて、前記端末を操作する操作者の前記画面に対する注視の変化を算出する算出部を含む判別装置。
【請求項８】
所定の情報が端末の画面に表示された場合に、
前記端末の操作状態、及び前記端末の姿勢に関する情報の少なくとも一つに基づいて、前記端末を操作する操作者の前記画面に対する注視の変化を算出する、
ことを含む処理をコンピュータが実行することを特徴とする判別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、判別プログラム、装置、及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
スマートフォン（以下、スマホと記載する）やタブレットなどのモバイル端末を用い、ＥＣサイトで欲しいものを購入する際、顧客が実際の購買行動に至るまでを支援する技術がある。
【０００３】
ＥＣサイトのマーケティングでは、見込客を誘導し実際の購買顧客に育てることが重要視されている。従来、顧客に対してＤＭや電話などの人手で行っていた営業活動を、自動化するマーケティングオートメーションもテクノロジの進展とともに可能になってきた。そこでの顧客接点はメールやＷｅｂページのようにデジタル化されており、ＥＣサイトにおいてはＷｅｂページを訪れた人の潜在的な購買意欲を引き出し、実購買行動へ結びつけることがそのＥＣサイトのＫＰＩとして重要な評価指標の一つになっている。
【０００４】
このように、ＥＣサイトのようなＷｅｂページを参照する不特定多数のユーザが、Ｗｅｂページの「どこ」に関心をもったか解析する手法がある。Ｗｅｂページにアクセスしたユーザが、「どこ」に関心を持ち、逆に「どこ」が原因で離脱したかは、顧客情報として価値がある。
【０００５】
また近年、ＥＣサイトへのアクセスが半分はスマホなどのモバイル端末になってきており、スマホを通じて顧客の心理を検出し、適切な情報提示や支援ができれば、ＥＣサイトにおける購買向上につなげることができる。
【０００６】
Ｗｅｂページにおける情報提示に対してユーザがどう感じたか、という心理を踏まえ見込み客を判別する手法がある。
【０００７】
例えば、提示コンテンツに対するユーザの生理反応に基づいて、ユーザの応答を評価しコンテンツと評価結果とを画面に表示する技術がある。
【０００８】
また、ユーザの視点領域に応じて拡張情報を提供する技術がある。
【０００９】
また、ユーザの潜在意識モデルをもとに作成したコンテンツを提示し、ユーザの反応を検知する技術がある。
【００１０】
また、ユーザが興味を示す内容を顧客心理にもとづいて配信し、興味をもったユーザに対しては更に内容を深めた情報を配信する技術がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】国際公開２００７−１３５７９６号公報
【特許文献２】特開２０１５−１１４７９８号公報
【特許文献３】特開２０１１−１１８５５８号公報
【特許文献４】特開２００９−２６５７０３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
しかし、従来技術においては、提示した情報に対し、ユーザが関心を示しているかを測るには、ある程度の時間単位での測定を要するため、リアルタイムにユーザの反応を検出する技術は開示されていない。
【００１３】
本発明は、一つの側面として、提示した情報に対するユーザの心理の変化を捉えることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
一つの態様として、所定の情報が端末の画面に表示された場合に、前記端末の操作状態、及び前記端末の姿勢に関する情報の少なくとも一つに基づいて、前記端末を操作する操作者の前記画面に対する注視の変化を算出する。
【発明の効果】
【００１５】
一つの側面として、提示した情報に対するユーザの心理の変化を捉えることができる、という効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】第１実施形態に係る判別システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】スクロール速度に応じた重み係数の設定方法の一例を示す図である。
【図３】購買行動に至る顧客心理を示すモデルとして、ユーザの行動を関心度強度と注視状態との２軸で類別した場合の一例を示す図である。
【図４】心理推定結果の一例を示す図である。
【図５】第１実施形態に係る情報処理端末として機能するコンピュータの概略構成を示すブロック図である。
【図６】第１実施形態に係るコンテンツサーバとして機能するコンピュータの概略構成を示すブロック図である。
【図７】第１実施形態における判別処理の一例を示すフローチャートである。
【図８】第２実施形態に係る判別システムの概略構成を示すブロック図である。
【図９】端末運動量に応じた重み係数の設定方法の一例を示す図である。
【図１０】第２実施形態に係る情報処理端末として機能するコンピュータの概略構成を示すブロック図である。
【図１１】第２実施形態における判別処理の一例を示すフローチャートである。
【図１２】第３実施形態に係る情報処理端末として機能するコンピュータの概略構成を示すブロック図である。
【図１３】画面拡大率に応じた重み係数の設定方法の一例を示す図である。
【図１４】第３実施形態に係る情報処理端末として機能するコンピュータの概略構成を示すブロック図である。
【図１５】第３実施形態における判別処理の一例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】
【００１７】
まず、本実施形態の前提となる技術について説明する。
【００１８】
Ｗｅｂページのコンテンツに対するユーザの関心度を元に情報提供を行う技術がある。例えば、興味度の高いタイミングでコンテンツをレコメンドする技術がある。この技術では、コンテンツとその利用履歴をもとに、時間帯ごとのコンテンツの利用時間の割合が、時間帯ごとの推定対象となるコンテンツ、又はコンテンツのジャンルに対するユーザの興味度、と定義している。また、コンテンツを提示する開示はなくてもスクロール操作情報に基づいて、コンテンツに対するユーザの関心度を算出する技術がある。これらの技術を使えば、関心度がある閾値を超えたときに関連情報を出すということは技術的には可能である。また、文書を細かく区切って閲覧時間を算出して、ユーザの興味があるコンテンツの区間を抽出する手法も存在する。
【００１９】
しかし、従来の技術では、時間帯ごとのコンテンツの利用時間の割合をみる場合は、基本的に過去の分析結果をベースに、過去の履歴と同じ行動をしたら関連情報を提示するものである。よって、時間分解能をコンテンツの再生長より短くできず、リアルタイムに情報の提示をすることはできない。また、コンテンツの区間を抽出する場合は、スマートフォンの小さい一画面内に提示した内容について関心があるかないかまでは判別することができない。
【００２０】
また、従来の手法で検出できる関心度は、スクロールをしてある程度のコンテンツの量を見ないと検出が困難であり、かつ、時間分解能が低いという問題がある。
【００２１】
以上のことから、ＥＣサイトを参照しているユーザの心理情報を活用して適切な情報提示をするためには、時間分解能の高いユーザの反応を検出する仕組みが必要である。
【００２２】
また、ユーザが関心を持ったタイミングで情報を提示しても、ユーザのさまざまな背景まで把握して、最初の一度で適切な情報を提示することは現実として困難である。典型的には情報提示の段階でとりあえずクーポンを発行しておく、という手法になってしまい、クーポンを発行する必要のない客、出しても無駄な客にもクーポンを発行してしまうというような問題があった。
【００２３】
また、Ｗｅｂコンテンツにおいて実店舗のようにユーザ一人一人のニーズに対応するサービスはＷｅｂ接客と呼ばれる。Ｗｅｂ接客を想定した情報提示では、実店舗における顧客へのお声掛けのように、何かお探しですか、という問いかけに始まり、ユーザの反応をみて接客を変化させる必要があると考えられる。
【００２４】
そのため、本発明の各実施形態では、例えば、関心度に合わせて情報の提示を行い、提示された情報に対してユーザがどう感じたか、というユーザの心理の変化のプロセスを検出できる手法を提供する。
【００２５】
［第１実施形態］
以下、図面を参照して本発明に係る第１実施形態の一例を詳細に説明する。
【００２６】
図１に示すように、本実施形態に係る判別システム１０は、コンテンツサーバ１２と、情報処理端末１６と、ユーザ情報記憶ＤＢ３６とを備える。コンテンツサーバ１２と、情報処理端末１６と、ユーザ情報記憶ＤＢ３６とは、インターネット等のネットワーク１４を介して接続される。ユーザ情報記憶ＤＢ３６はユーザ情報管理サーバ（図示省略）上にあるデータベースである。なお、情報処理端末１６が判別装置の一例である。
【００２７】
コンテンツサーバ１２は、情報処理端末１６からのコンテンツの要求信号に応じて、コンテンツを情報処理端末１６へ送信する。また、コンテンツサーバ１２は、情報処理端末１６からのコンテンツに対応するメッセージの要求信号に応じて、メッセージを情報処理端末１６へ送信する。
【００２８】
情報処理端末１６は、通信部１８と、制御部２０と、表示部２２と、ユーザ操作検出部２４と、端末姿勢検出部２６と、タッチ状態解析部２８と、関心度強度算出部３０と、注視変化算出部３２と、心理推定部３４とを備えている。なお、関心度強度算出部３０、及び注視変化算出部３２が算出部の一例であり、心理推定部３４が推定部の一例である。
【００２９】
通信部１８は、コンテンツサーバ１２との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部１８は、コンテンツサーバ１２から送信されたコンテンツを受信する。また、通信部１８は、後述する制御部２０によって出力されたコンテンツの要求信号をコンテンツサーバ１２へ送信する。また、通信部１８は、心理推定部３４の心理推定結果をユーザ情報記憶ＤＢ３６に定期的に送信し、記録する。
【００３０】
制御部２０は、通信部１８によって受信されたコンテンツが表示されるように、後述する表示部２２を制御する。また、制御部２０は、通信部１８で受信したメッセージを提示するように表示部２２を制御する。
【００３１】
表示部２２は、例えばLiquid Crystal Display（ＬＣＤ）、Organic Electroluminescence Display（ＯＥＬＤ）等のディスプレイによって実現される。表示部２２では、ユーザのタッチなどの入力操作などに応じて画面変化が発生する。表示部２２は、制御部２０による制御に応じてコンテンツを提示する。また、表示部２２は、制御部２０による制御に応じてコンテンツに関連するメッセージを提示する。なお、コンテンツサーバ１２から提供されるコンテンツは、表示部２２に表示可能なものであればよく、文書などのテキストを含むコンテンツや、画像を含むコンテンツであってもよい。メッセージについてもコンテンツと同様にテキストや、画像を含むものであってよい。
【００３２】
ユーザ操作検出部２４は、情報処理端末１６にコンテンツを表示している間に、表示部２２に重畳されたタッチパネルからユーザによる操作の入力を受け付け、ユーザによる入力操作、及び入力操作の有無を検出する。具体的には、ユーザ操作検出部２４は、ユーザによりタップ、フリック、スワイプ、ピンチなどの入力操作の種別を検出する。また、操作検出部２４は、入力操作の種別から画面をスクロールさせる操作が行われているスクロール操作を検出する。そして、ユーザ操作検出部２４は、単位時間のうちの操作の操作時間を計測する。操作時間には、スクロール操作が行われているスクロール操作時間が含まれる。また、ユーザ操作検出部２４は、単位時間のうちの、操作が行われていない無操作時間を計測する。したがって、ユーザ操作検出部２４によって、情報処理端末１６の操作状態の一例である入力操作の種別、入力操作の時刻、接触位置、各単位時間の操作時間、及び無操作時間を含む操作情報が検出される。
【００３３】
端末姿勢検出部２６は、情報処理端末１６の姿勢変化を単位時間ごとに検出する。端末姿勢検出部２６は、例えば９軸センサを用いたもので、重力加速度や方位コンパス、さらには慣性力としてジャイロのデータを用いる。なお、姿勢変化が、端末の姿勢に関する情報の一例である。
【００３４】
タッチ状態解析部２８は、タッチパネルのタッチ中か否かの状態とタッチの操作種に応じた操作状態を検出する。タッチの操作種とは、ズームやスクロールなどであり、それぞれの操作による操作状態、例えばスクロール速度を検出する。スクロール速度について、具体的には、タッチ状態解析部２８は、表示部２２に重畳されたタッチパネルからユーザにより入力された、画面のスクロール量［pixel］を検出する。そして、タッチ状態解析部２８は、ユーザ操作検出部２４によって検出されたスクロールの操作時間［s］によってスクロール量を除算して単位時間当たりのスクロール速度［pixel/s］を算出する。なお、スクロール量が画面の遷移に関する情報の一例である。
【００３５】
関心度強度算出部３０は、ユーザ操作検出部２４で検出されたユーザ操作におけるスクロール操作時間と、タッチ状態解析部２８で算出されたスクロール速度とに基づいて、コンテンツに対するユーザの関心度を単位時間ごとに算出する。関心度は、例えば、以下の（１）式に従って算出する。
【００３６】
【数１】
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（１）
【００３７】
コンテンツに依存せず関心度を算出するためには、コンテンツを区間で区切って計測する手法でなく、時間軸に基づいた定量化手法によって算出することが望ましいと考えられる。
【００３８】
（１）式により単位時間（一例としては１秒）毎にコンテンツに対する関心度Ｉ(ｔ)が算出される。また、上記（１）式の単位時間ごとのスクロール速度重み係数ｗscrの設定方法の一例を図２に示す。図２に示すように、スクロール速度ｖａが０から閾値ｖｔｈまでは重み係数を一定として設定し、スクロール速度ｖａが閾値ｖｔｈ以上である場合には、スクロール速度ｖａが大きいほど重み係数も大きくなるように予め設定することができる。図２の例は、スクロール速度ｖｔｈ以内のスクロール速度が単位時間（１秒）続いたら、関心度を１ポイントアップするという考え方である。対してＶｔｈを超えると急激に重みが増え関心度は１より低く算出される。これにより、（１）式では、スクロール速度が大きくなるとスクロール速度重みが大きくなり、結果としてスクロール操作中の関心度が低く評価される。また、スクロール操作をやめて読む時間が短ければ短いほど関心度が低く評価される。すなわちコンテンツに対しして読み飛ばしているようなケースでは関心度は低く評価され、眼球が追従できる程度の速度でゆっくりスクロールしているか、スクロールをとめて読んでいるケースでは関心度は高く評価される。
【００３９】
関心度強度算出部３０では、一定時間（例えば３０秒）ごとに、関心度が予め定めた閾値を超えたか否かを判定する。
【００４０】
注視変化算出部３２は、タッチ状態解析部２８で検出されたスクロール量と、端末姿勢検出部２６で算出された情報処理端末１６の姿勢変化とに基づいて、情報処理端末１６を操作するユーザの表示部２２の画面に対する注視の変化を単位時間ごとに算出する。ここで、注視の変化は、表示部２２にコンテンツに関連するメッセージが提示されてから算出する。
【００４１】
ここで、注視変化算出部３２の処理の前提となる注視の変化の原理について説明する。
【００４２】
まず、購買行動に至る顧客心理を示すモデルについて説明する。顧客心理を示すモデルに共通するのは、最初に認知（Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ）、次に関心（Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）という心理があることである。図３に示すように、顧客心理を示すモデルをＥＣサイトの場合に照らして考えると、ユーザの行動を、関心度強度と注視状態との２軸で類別し、それぞれの象限に当てはめて考えることができる。図３は、関心度強度の大小の縦軸と、注視状態の大小の横軸の２×２のマトリクスであり、ユーザの行動を示すカスタマジャーニーと心理の変化を整理したものである。最初は、図３の右下の象限をユーザのランディングポイントとする。ランディングポイントでは、関心度は小さく、また注視の変化が起こる前なので注視変化は小さい。次に、図３の左下の象限に移行する（第１フェーズ）。左下の象限では、目を引くものを探して、関心度はないがページ内を探索し、目当てのコンテンツを物色する行為をする。このときの注視状態の変化は大きい。そして、図３の右上の象限に移行する（第２フェーズ）。右上の象限では、興味を引くコンテンツを発見すると、コンテンツがある部分をじっくり読むために注視状態を維持する。
【００４３】
ここで、従来技術の問題点として述べたように関心度の検出の時間分解能が高くないため、リアルタイムにユーザの心理の変化を捉えることができないという問題がある。また、ユーザの背景にあるもの、すなわち、なぜそのコンテンツに興味を持ったかということが分からない。例えば、実店舗での接客時のお声掛けは、『ＸＸのような商品をお探しですか』などのように、ユーザが商品を特定できていないことを想定した問いかけとなっている。Ｗｅｂサイトであっても、ユーザの好みに合った情報を一度で提示することは困難である。実店舗では『お探しですか』という問いかけのお声掛けでいいのは、実際に店員が対話的に対応し、顧客の背景を探り誘導するからである。一方、Ｗｅｂサイトにおいては、対話の部分を機械化して効率化することもＷｅｂでサービスを提供する目的の一つに含まれるため、技術的に声を掛けられたとしても、顧客に肉声で応答を強要するのは望ましいインタフェースとは言えない。従って、Ｗｅｂサイトでは追加情報をポップアップ等で提示するという手法が考えられる。
【００４４】
情報提示が、ユーザの欲している情報だったか、情報を提示した時点では不明である。ここで、情報提示に対する顧客の反応として、次の３つの状態が考えられる。（１）提示した情報が適切でそれを受け入れる（買う）、（２）悩む、考える（買うのを迷っている：図３の第３−１フェーズ）、及び（３）Ｗｅｂサイトの他の場所を参照し比較する（他のものと買うのを迷っている：図３の第３−２フェーズ）、状態である。
【００４５】
この３つの状態以外に、離脱するケースがあるが捕捉できないので省略する。この３つの状態は、関心度の多寡だけでは区別ができない。またポップアップのような小さいメッセージの場合、関心度を算出するのに十分なボリュームのユーザからの反応が得られないことが多い。とくにスマートフォンにおいては、画面が小さいため反応が十分に得られないことは起こりうる。
【００４６】
そこで本実施形態では、提示した情報に対するユーザの反応をみて、次の情報の提示の対応を行うという手法をとる。本実施形態では、ユーザの反応をみるための尺度として、ユーザの画面に対する注視の変化という時定数の高い尺度を導入し、３つの状態のうちいずれの状態であるのかを判別することを可能にする。
【００４７】
注視状態を維持しているということは、（１）第１の情報が適切でそれを受け入れ読んでいる状態であることを示す。例えば画面から目をそらす、もしくは画面を早くスクロールさせ別のページに行く、ということは注視の変化として検出ができる。注視の変化によって、（１）の状態と、（２）ないし（３）の状態との区別ができることになる。（２）ないし（３）の状態の間の区別は、元のページに留まっていれば関心度が高く、そこから離れればそれまでの関心度が下がったことを意味することから区別が可能になる。これによって、２回目の情報提示では、ユーザ心理を絞り込み、ユーザの状態に沿った追加情報の提示を行う。
【００４８】
以上が注視の変化の原理についての説明である。
【００４９】
以上の原理に基づき、注視変化算出部３２は、情報処理端末１６に対する操作の有無により算出される重みを用いた、第１の変化量と、第２の変化量との線形重み付き和により、単位時間における注視の変化を算出する。第１の変化量は、端末姿勢検出部２６で算出された情報処理端末１６の姿勢変化に基づいて算出した注視の変化量である。情報処理端末１６に対する操作がないほど、第１の変化量の重みが大きくなる。第２の変化量は、情報処理端末１６の操作状態である、タッチ状態解析部２８で検出されたスクロール量に基づいて算出した変化量である。情報処理端末１６に対する操作があるほど、第２の変化量の重みが大きくなる。以下（２）式は注視の変化を定式化したものである。
【００５０】
【数２】
2019061625.tif 000004
（２）
【００５１】
αは、単位時間のうちの、情報処理端末１６に対する操作時間に応じて定まる重み係数である。αは、０以上１以下の値である。単位時間のうちの、情報処理端末１６に対する操作時間が長いほど、αの値が大きくなる。一方、単位時間のうちの、情報処理端末１６に対する操作時間が短いほど、αの値が小さくなる。また、画面遷移の頻度が算出されたスクロール量に相当する。なお、画面遷移の頻度はスクロール量に限定されるものではなく、スクロール操作によってＷｅｂページ内の位置が変わったこと等、操作に関連して変化するものであればよい。
【００５２】
単位時間は例えば１秒など、素早く画面遷移させるスクロール操作のある時間を想定しており、操作のない時間の情報処理端末１６の姿勢変化も短時間で検出できる。そのため、（２）式で算出できる注視の変化は時間分解能が高いという特徴を有する。もっとも、（２）式で算出される注視の変化のみから、第１の情報として提示したメッセージがユーザに適したものになっているかを判断することはできない。しかし、第１の情報提示直後であれば、一旦はユーザが関心をもった内容に関する追加情報に対する反応を、注視の変化から検出することができる。本実施形態では、第１の情報提示直後に着目をし、見込み客の判別を行う。第１の情報提示が妥当でない場合、画面を遷移させる操作が行われる。また、第１の情報提示が妥当でそこから迷った場合は、ユーザが画面に集中しなくなって逡巡するため注視が緩くなり、情報処理端末１６の姿勢の変化が現れる。（２）式は、これらの２つのケースに応じて、注視の変化を重み付の線形和で表現したものになっている。
【００５３】
心理推定部３４は、関心度強度算出部３０で算出された関心度が予め定められた閾値以上になった場合に、コンテンツに関連するメッセージを表示部２２によって提示するように制御部２０を制御する。なお、ここでのコンテンツに関連するメッセージの提示が第１の情報提示の一例である。
【００５４】
また、心理推定部３４は、注視変化算出部３２で算出された注視の変化が予め定められた閾値以上になった場合に、注視の変化の算出が開始されてからの関心度を再度算出するように制御部２０により関心度強度算出部３０を制御する。そして、心理推定部３４は、再度算出された関心度に応じて定められたメッセージを表示部２２によって提示するように制御部２０を制御する。なお、ここでの定められたメッセージの提示が第２の情報提示の一例である。提示するメッセージの典型的な例としては、関心度が閾値以上であれば『今なら\10,000off』のクーポンを発行する。関心度が閾値未満であれば『この商品は様々なタイプがあります』といって比較検討ができるための情報を提示する、等である。
【００５５】
また、心理推定部３４は、関心度強度算出部３０で算出された関心度、及び注視変化算出部３２で算出された注視の変化を、情報処理端末１６を操作するユーザについての心理推定結果として、通信部１８を介してユーザ情報記憶ＤＢ３６に記録する。図４に心理推定結果５Ａの一例を示す。心理推定結果５Ａは、ユーザＩＤ、アクセス開始時刻、アクセス終了時刻、関心度スコア、及び注視スコアからなるテーブルである。例えば、ユーザＩＤが「ＡＡ１」であるユーザは、「yy:mm:dd1:tt1」から「yy:mm:dd1:tt3」のアクセスについて、関心度スコアは「25(MAX@line443)」であり、注視スコアは「15(MAX@line430)」である。スコアの後ろに付与された「MAX@lineXXX」は、スコアの最大値が算出されたコンテンツの位置（行番号）ということを表している。なお、ユーザＩＤは、情報処理端末１６に対応付けられたＩＤであり、複数の情報処理端末１６から送信された関心度スコア、及び注視スコアを記録する。なお、注視スコアが注視の変化に関する結果の一例である。
【００５６】
情報処理端末１６は、例えば、図５に示すコンピュータ５０で実現することができる。コンピュータ５０はＣＰＵ５１、一時記憶領域としてのメモリ５２、及び不揮発性の記憶部５３を備える。また、コンピュータ５０は、表示部２２及び表示部２２に重畳されたタッチパネル等の入出力装置５４、及び記録媒体５９に対するデータの読み込み及び書き込みを制御するread/write（Ｒ／Ｗ）部５５を備える。また、コンピュータ５０は、インターネット等のネットワークに接続されるネットワークinterface（Ｉ／Ｆ）５６を備える。ＣＰＵ５１、メモリ５２、記憶部５３、入出力装置５４、Ｒ／Ｗ部５５、及びネットワークＩ／Ｆ５６は、バス５７を介して互いに接続される。
【００５７】
記憶部５３は、Hard Disk Drive（ＨＤＤ）、Solid State Drive（ＳＳＤ）、フラッシュメモリ等によって実現できる。記憶媒体としての記憶部５３には、コンピュータ５０を情報処理端末１６として機能させるための判別プログラム６０が記憶されている。判別プログラム６０は、通信プロセス６２と、制御プロセス６３と、ユーザ操作検出プロセス６５と、端末姿勢検出プロセス６６と、タッチ状態解析プロセス６７と、関心度強度算出プロセス６８と、注視変化算出プロセス６９と、心理推定プロセス７０とを有する。
【００５８】
ＣＰＵ５１は、判別プログラム６０を記憶部５３から読み出してメモリ５２に展開し、判別プログラム６０が有するプロセスを順次実行する。ＣＰＵ５１は、通信プロセス６２を実行することで、図１に示す通信部１８として動作する。また、ＣＰＵ５１は、制御プロセス６２を実行することで、図１に示す制御部２０として動作する。また、ＣＰＵ５１は、ユーザ操作検出プロセス６５を実行することで、図１に示すユーザ操作検出部２４として動作する。また、ＣＰＵ５１は、端末姿勢検出プロセス６６を実行することで、図１に示す端末姿勢検出部２６として動作する。また、ＣＰＵ５１は、タッチ状態解析プロセス６７を実行することで、図１に示すタッチ状態解析部２８として動作する。また、ＣＰＵ５１は、関心度強度算出プロセス６８を実行することで、図１に示す関心度強度算出部３０として動作する。また、ＣＰＵ５１は、注視変化算出プロセス６９を実行することで、図１に示す注視変化算出部３２として動作する。また、ＣＰＵ５１は、心理推定プロセス７０を実行することで、図１に示す心理推定部３４として動作する。これにより、判別プログラム６０を実行したコンピュータ５０が、情報処理端末１６として機能することになる。なお、プログラムを実行するＣＰＵ５１はハードウェアである。
【００５９】
なお、判別プログラム６０により実現される機能は、例えば半導体集積回路、より詳しくはApplication Specific Integrated Circuit（ＡＳＩＣ）等で実現することも可能である。
【００６０】
また、コンテンツサーバ１２は、例えば、図６に示すコンピュータ８０で実現することができる。コンピュータ８０はＣＰＵ８１、一時記憶領域としてのメモリ８２、及び不揮発性の記憶部８３を備える。また、コンピュータ８０は、表示装置及び入力装置等の入出力装置８４、及び記録媒体８９に対するデータの読み込み及び書き込みを制御するＲ／Ｗ部８５を備える。また、コンピュータ８０は、インターネット等のネットワークに接続されるネットワークＩ／Ｆ８６を備える。ＣＰＵ８１、メモリ８２、記憶部８３、入出力装置８４、Ｒ／Ｗ部８５、及びネットワークＩ／Ｆ８６は、バス８７を介して互いに接続される。
【００６１】
記憶部８３は、ＨＤＤ、ＳＳＤ、フラッシュメモリ等によって実現できる。記憶媒体としての記憶部８３には、コンピュータ８０をコンテンツサーバ１２として機能させるためのコンテンツ提供プログラム９０が記憶されている。また、コンテンツ記憶領域９８には、情報処理端末１６へ提供可能なコンテンツが予め記憶される。
【００６２】
なお、コンテンツ提供プログラム９０により実現される機能は、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ等で実現することも可能である。
【００６３】
次に、第１実施形態に係る判別システム１０の作用について説明する。判別システム１０において、情報処理端末１６がコンテンツサーバ１２からコンテンツを受信する。そして、情報処理端末１６の表示部２２に受信したコンテンツが表示され、ユーザ操作検出部２４がユーザによる操作の入力を受け付けたときに、情報処理端末１６において、図７に示す判別処理が実行される。以下、各処理について詳述する。
【００６４】
ステップＳ１００において、ユーザ操作検出部２４は、一定時間（ここでは３０秒）における単位時間の各々について、ユーザによるスクロール操作時間及び無操作時間を検出する。
【００６５】
ステップＳ１０１において、タッチ状態解析部２８は、一定時間（３０秒）における単位時間の各々について、上記ステップＳ１００で検出されたスクロールの操作時間によって、表示部２２に重畳されたタッチパネルからユーザにより入力された、画面のスクロール量を検出する。そして、タッチ状態解析部２８は、検出されたスクロール量をスクロールの操作時間で除算し、スクロール速度［pixel/s］を算出する。
【００６６】
ステップＳ１０２において、関心度強度算出部３０は、一定時間（３０秒）の単位時間当たりの関心度を算出する。単位時間当たりの関心度は、ステップＳ１００で検出されたスクロールの操作時間、無操作時間、及びステップＳ１０１によって算出されたスクロール速度に基づいて、上記（１）式に従って算出する。
【００６７】
ステップＳ１０３において、関心度強度算出部３０は、ステップＳ１０２で算出された一定時間の関心度が予め定められた閾値を超えたか否かを判定する。関心度が閾値を超えていればステップＳ１０４へ移行する。関心度が閾値を超えていなければステップＳ１００に戻って一定時間の関心度を算出する処理を繰り返す。
【００６８】
ステップＳ１０４において、心理推定部３４は、コンテンツに関連するメッセージを表示部２２によって提示するように制御部２０を制御する。
【００６９】
ステップＳ１０５において、端末姿勢検出部２６は、一定時間（ここでは５秒）における単位時間について、情報処理端末１６の姿勢変化を検出する。
【００７０】
ステップＳ１０６において、タッチ状態解析部２８は、一定時間（５秒）における単位時間の各々について、上記ステップＳ１００と同様に、スクロールの操作時間を検出する。そして、タッチ状態解析部２８は、上記ステップＳ１０１と同様に、検出されたスクロールの操作時間によって表示部２２に重畳されたタッチパネルからユーザにより入力された、画面のスクロール量を検出する。
【００７１】
ステップＳ１０７において、注視変化算出部３２は、上記（２）式に従って、ステップＳ１０５で検出された姿勢変化と、ステップＳ１０６で検出されたスクロール量との線形重み付き和により、一定時間（５秒）における単位時間ごとの注視の変化を算出する。
【００７２】
ステップＳ１０８において、注視変化算出部３２は、ステップＳ１０７で算出された一定時間の注視の変化が予め定められた閾値を超えたか否かを判定する。注視の変化が閾値を超えていればステップＳ１０９へ移行する。注視の変化が閾値を超えていなければステップＳ１０５に戻って一定時間の注視の変化を算出する処理を繰り返す。
【００７３】
ステップＳ１０９において、心理推定部３４は、注視の変化の算出が開始されてからの関心度を再度算出するように制御部２０により関心度強度算出部３０を制御する。関心度強度算出部３０は、ステップＳ１００〜Ｓ１０２と同様に関心度を再度算出する。
【００７４】
ステップＳ１１０において、再度算出された関心度が予め定められた閾値を超えるか否かを判定する。再度算出された関心度が閾値を超えていればステップＳ１１１へ移行し、超えていなければステップＳ１１２へ移行する。
【００７５】
ステップＳ１１１において、心理推定部３４は、再度算出された関心度が閾値を超えた場合のメッセージを表示部２２によって提示するように制御部２０を制御する。
【００７６】
ステップＳ１１２において、心理推定部３４は、再度算出された関心度が閾値を超えなかった場合のメッセージを表示部２２によって提示するように制御部２０を制御する。
【００７７】
ステップＳ１１３において、関心度強度算出部３０で算出された関心度、及び注視変化算出部３２で算出された注視の変化を、情報処理端末１６を操作するユーザについての心理推定結果として、通信部１８を介してユーザ情報記憶ＤＢ３６に記録する。記録後、判別処理を終了する。
【００７８】
以上説明したように、第１実施形態に係る判別システムによれば、情報処理端末にコンテンツを表示している間に操作の入力を受け付けた場合、スクロール操作の速度を含む操作状態を検出する。そして、情報処理端末は、検出された操作状態をもとに関心度を算出し、関心度が閾値を超えた場合にコンテンツに関するメッセージを提示する。メッセージが提示されてから、スクロール量と、姿勢変化とに基づいて、画面に対する注視の変化を算出する。このため、提示した情報に対するユーザの心理の変化を捉えることができる。
【００７９】
［第２実施形態］
次に本発明の第２実施形態について説明する。なお、第１実施形態と同一の部分には同一の符号を付し、説明を省略する。
【００８０】
第２実施形態では、関心度の算出に情報処理端末の端末運動量を用いる点が第１実施形態と異なる。
【００８１】
図８に示す第２実施形態に係る判別システム２１０は、コンテンツサーバ１２と、情報処理端末２１６と、ユーザ情報記憶ＤＢ３６とを備える。コンテンツサーバ１２と、情報処理端末２１６と、ユーザ情報記憶ＤＢ３６とは、インターネット等のネットワーク１４を介して接続される。
【００８２】
情報処理端末２１６は、通信部１８と、制御部２０と、表示部２２と、ユーザ操作検出部２４と、端末姿勢検出部２６と、端末運動量検出部２２７と、関心度強度算出部２３０と、注視変化算出部３２と、心理推定部３４とを備えている。
【００８３】
端末運動量検出部２２７は、情報処理端末２１６の操作状態の一例である端末運動量を単位時間ごとに検出する。本実施形態では、端末運動量検出部２２７は、９軸センサによって実現される態様を説明する。９軸センサは、３軸の角速度センサ、３軸の加速度センサ、及び３軸の地磁気センサの３種類のセンサから構成される。但し、端末運動量検出部２２７は、上記の３種類のうちの１種類以上のセンサによって実現してもよい。なお、ここでの単位時間は所定の検出周期Ｔ(一例としてＴ＝１秒)とする。
【００８４】
関心度強度算出部２３０は、ユーザ操作検出部２４で検出されたユーザ操作におけるスクロール操作の操作時間、及び無操作時間、並びに端末運動量検出部２２７で検出された端末運動量時間に基づいて、コンテンツに対するユーザの関心度を単位時間ごとに算出する。関心度は、例えば、以下の（３）式に従って算出する。
【００８５】
【数３】
2019061625.tif 000005
（３）
【００８６】
本実施形態では、単位時間（一例としては１秒）毎にコンテンツに対する関心度Ｉ(ｔ)が算出される。上記（３）式において、「操作時間」は単位時間のうちの操作時間、「無操作時間」は単位時間のうちの無操作時間である。端末運動量の重み係数は、操作時間用の端末運動重み係数ｗdと、無操作時間用の端末運動重み係数ｗnopとのそれぞれについて設定する。例えば、図９に示すように、操作時間用の端末運動重み係数ｗdは、単位時間のうち操作時間内における情報処理端末の運動パワーと、操作時間における運動量の閾値ＰＡaveと、から求まる。また、図９に示すように、無操作時間用の端末運動重み係数ｗnopは、単位時間のうち無操作時間内における情報処理端末の運動パワーと、無操作時間における運動量の閾値ＰＢaveと、から求まる。
【００８７】
上記の（３）式及び図９に示す重み係数ｗdによれば、操作時間内における情報処理端末の運動パワーが閾値ＰＡave以下の場合は、重み係数ｗd＝１．０になることで、操作時間がそのまま関心度評価値Ｉ(ｔ)に加算される。従って、操作時間内における情報処理端末の運動パワーが小さく、コンテンツに対するユーザの関心度が高いと推測されるときには、関心度評価値Ｉ(ｔ)の値が高くなる。
【００８８】
また、操作時間内における情報処理端末の運動パワーが閾値ＰＡaveを超えている場合は、運動パワーが大きくなるに従って重み係数ｗdの値が大きくなることで、操作時間が関心度評価値Ｉ(ｔ)に及ぼす影響が小さくなる。従って、操作時間内における情報処理端末の運動パワーが大きく、ユーザがコンテンツの閲覧に集中していないと推測されるときには、関心度評価値Ｉ(ｔ)の値が低くなる。
【００８９】
また、上記の（３）式及び図９に示す重み係数ｗnopによれば、無操作時間内における情報処理端末の運動パワーが閾値ＰＢave以下の場合は、重み係数ｗnop＝１．０になることで、無操作時間がそのまま関心度評価値Ｉ(ｔ)に加算される。従って、無操作時間内における情報処理端末の運動パワーが小さく、コンテンツに対するユーザの関心度が高いと推測されるときには、関心度評価値Ｉ(ｔ)の値が高くなる。
【００９０】
また、無操作時間内における情報処理端末の運動パワーが閾値ＰＢaveを超えている場合は、運動パワーが大きくなるに従って重み係数ｗnopの値が大きくなることで、無操作時間が関心度評価値Ｉ(ｔ)に及ぼす影響が小さくなる。従って、無操作時間内における情報処理端末の運動パワーが大きく、ユーザがコンテンツの閲覧に集中していないと推測されるときには、関心度評価値Ｉ(ｔ)の値が低くなる。
【００９１】
情報処理端末２１６は、例えば、図１０に示すコンピュータ２５０で実現することができる。コンピュータ２５０はＣＰＵ５１、一時記憶領域としてのメモリ５２、及び不揮発性の記憶部２５３を備える。また、コンピュータ２５０は、表示部２２及び表示部２２に重畳されたタッチパネル等の入出力装置５４、及び記録媒体５９に対するデータの読み込み及び書き込みを制御するＲ／Ｗ部５５を備える。また、コンピュータ２５０は、インターネット等のネットワークに接続されるネットワークＩ／Ｆ５６を備える。ＣＰＵ５１、メモリ５２、記憶部２５３、入出力装置５４、Ｒ／Ｗ部５５、及びネットワークＩ／Ｆ５６は、バス５７を介して互いに接続される。
【００９２】
記憶部２５３は、ＨＤＤ、ＳＳＤ、フラッシュメモリ等によって実現できる。記憶媒体としての記憶部２５３には、コンピュータ２５０を情報処理端末２１６として機能させるための判別プログラム２６０が記憶されている。判別プログラム２６０は、通信プロセス６２と、制御プロセス６３と、ユーザ操作検出プロセス６５と、端末姿勢検出プロセス６６と、端末運動量検出プロセス２６７とを有する。また、判別プログラム２６０は、タッチ状態解析プロセス６７と、関心度強度算出プロセス６８と、注視変化算出プロセス６９と、心理推定プロセス７０とを有する。
【００９３】
ＣＰＵ５１は、判別プログラム２６０を記憶部２５３から読み出してメモリ５２に展開し、判別プログラム２６０が有するプロセスを順次実行する。ＣＰＵ５１は、通信プロセス６２を実行することで、図８に示す通信部１８として動作する。また、ＣＰＵ５１は、制御プロセス６２を実行することで、図８に示す制御部２０として動作する。また、ＣＰＵ５１は、ユーザ操作検出プロセス６５を実行することで、図８に示すユーザ操作検出部２４として動作する。また、ＣＰＵ５１は、端末姿勢検出プロセス６６を実行することで、図８に示す端末姿勢検出部２６として動作する。また、ＣＰＵ５１は、端末運動量検出プロセス２６７を実行することで、図８に示す端末運動量検出部２２７として動作する。また、ＣＰＵ５１は、タッチ状態解析プロセス６７を実行することで、図８に示すタッチ状態解析部２８として動作する。また、ＣＰＵ５１は、関心度強度算出プロセス６８を実行することで、図８に示す関心度強度算出部２３０として動作する。また、ＣＰＵ５１は、注視変化算出プロセス６９を実行することで、図８に示す注視変化算出部３２として動作する。また、ＣＰＵ５１は、心理推定プロセス７０を実行することで、図８に示す心理推定部３４として動作する。これにより、判別プログラム２６０を実行したコンピュータ２５０が、情報処理端末２１６として機能することになる。なお、プログラムを実行するＣＰＵ５１はハードウェアである。
【００９４】
なお、判別プログラム２６０により実現される機能は、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ等で実現することも可能である。
【００９５】
第２実施形態に係る判別システム２１０の作用について図１１に示す。ステップＳ２００において、端末運動量検出部２２７が情報処理端末２１６の端末運動量を単位時間ごとに検出する。ステップＳ１０２において、関心度強度算出部２３０が、例えば上記（３）式に従って関心度を算出する。他の作用については第１実施形態と同様であるため説明を省略する。
【００９６】
［第３実施形態］
次に本発明の第３実施形態について説明する。なお、第２実施形態と同一の部分には同一の符号を付し、説明を省略する。
【００９７】
第３実施形態では、関心度の算出に情報処理端末で表示されている画面の拡大率を用いる点が第２実施形態と異なる。
【００９８】
図１２に示す第３実施形態に係る判別システム３１０は、コンテンツサーバ１２と、情報処理端末３１６と、ユーザ情報記憶ＤＢ３６とを備える。コンテンツサーバ１２と、情報処理端末３１６と、ユーザ情報記憶ＤＢ３６とは、インターネット等のネットワーク１４を介して接続される。
【００９９】
情報処理端末３１６は、通信部１８と、制御部２０と、表示部２２と、ユーザ操作検出部２４と、端末姿勢検出部２６と、画面拡大率検出部３２７と、関心度強度算出部３３０と、注視変化算出部３２と、心理推定部３４とを備えている。
【０１００】
画面拡大率検出部３２７は、情報処理端末３１６の操作状態の一例である画面拡大率を検出する。画面拡大率は、ユーザ操作検出部２４で検出した入力操作のうちピンチイン、及びピンチアウトにより画面をズーミングする操作の状況から検出する。また、画面拡大率検出部３２７は、ピンチイン、及びピンチアウトの拡大操作のズーム操作時間を検出する。
【０１０１】
関心度強度算出部３３０は、単位時間の各々の単位時間当たりの関心度を算出する。関心度は、ユーザ操作検出部２４で検出されたユーザ操作における、スクロール操作時間、及び無操作時間、タッチ状態解析部２８で検出されたスクロール速度、並びに画面拡大率検出部３２７で検出された画面拡大率、及びズーム操作時間に基づいて算出する。関心度は、例えば、以下の（４）式に従って算出する。
【０１０２】
【数４】
2019061625.tif 000006
（４）
【０１０３】
本実施形態では、単位時間（一例としては１秒）毎にコンテンツに対する関心度Ｉ(ｔ)が算出される。上記（４）式において、スクロール速度の重み係数ｗscrの設定方法は第１実施形態と同様である。画面拡大率の重み係数は、拡大率係数ｚscrと、拡大率係数ｚnopとのそれぞれについて設定する。拡大率係数ｚscrは、操作時間用の画面拡大率に関する重み係数である。拡大率係数ｚnopは、無操作時間用の画面拡大率に関する重み係数である。図１３に示すように、例えば、画面拡大率が２．０のときの重みを１．０として、拡大率が大きくなるにつれて、ユーザのコンテンツに対する関心が強いと仮定して、線形に拡大率係数ｚscr,ｚnopが増加するように設定する。図１３の例では、画面拡大率が２．０になると、拡大率係数ｚscr,ｚnopが２．０となるように、画面拡大率の倍数に従って１ずつ拡大率係数ｚscr,ｚnopが増加する。なお、本実施形態では、拡大率係数ｚscr、及び拡大率係数ｚnopの増加率を同じにしたが、例えば、無操作時間中は関心が強いと仮定して拡大率係数ｚnopの増加率を１．２倍にしてもよい。
【０１０４】
情報処理端末３１６は、例えば、図１４に示すコンピュータ３５０で実現することができる。コンピュータ３５０はＣＰＵ５１、一時記憶領域としてのメモリ５２、及び不揮発性の記憶部３５３を備える。また、コンピュータ３５０は、表示部２２及び表示部２２に重畳されたタッチパネル等の入出力装置５４、及び記録媒体５９に対するデータの読み込み及び書き込みを制御するＲ／Ｗ部５５を備える。また、コンピュータ３５０は、インターネット等のネットワークに接続されるネットワークＩ／Ｆ５６を備える。ＣＰＵ５１、メモリ５２、記憶部３５３、入出力装置５４、Ｒ／Ｗ部５５、及びネットワークＩ／Ｆ５６は、バス５７を介して互いに接続される。
【０１０５】
記憶部３５３は、ＨＤＤ、ＳＳＤ、フラッシュメモリ等によって実現できる。記憶媒体としての記憶部３５３には、コンピュータ３５０を情報処理端末３１６として機能させるための判別プログラム３６０が記憶されている。判別プログラム３６０は、通信プロセス６２と、制御プロセス６３と、ユーザ操作検出プロセス６５と、端末姿勢検出プロセス６６と、画面拡大率検出プロセス３６７とを有する。また、判別プログラム３６０は、タッチ状態解析プロセス６７と、関心度強度算出プロセス６８と、注視変化算出プロセス６９と、心理推定プロセス７０とを有する。
【０１０６】
ＣＰＵ５１は、判別プログラム３６０を記憶部３５３から読み出してメモリ５２に展開し、判別プログラム３６０が有するプロセスを順次実行する。ＣＰＵ５１は、通信プロセス６２を実行することで、図１２に示す通信部１８として動作する。また、ＣＰＵ５１は、制御プロセス６２を実行することで、図１２に示す制御部２０として動作する。また、ＣＰＵ５１は、ユーザ操作検出プロセス６５を実行することで、図１２に示すユーザ操作検出部２４として動作する。また、ＣＰＵ５１は、端末姿勢検出プロセス６６を実行することで、図１２に示す端末姿勢検出部２６として動作する。また、ＣＰＵ５１は、画面拡大率検出プロセス３６７を実行することで、図１２に示す画面拡大率検出部３２７として動作する。また、ＣＰＵ５１は、タッチ状態解析プロセス６７を実行することで、図１２に示すタッチ状態解析部２８として動作する。また、ＣＰＵ５１は、関心度強度算出プロセス６８を実行することで、図１２に示す関心度強度算出部３３０として動作する。また、ＣＰＵ５１は、注視変化算出プロセス６９を実行することで、図１２に示す注視変化算出部３２として動作する。また、ＣＰＵ５１は、心理推定プロセス７０を実行することで、図１２に示す心理推定部３４として動作する。これにより、判別プログラム３６０を実行したコンピュータ３５０が、情報処理端末３１６として機能することになる。なお、プログラムを実行するＣＰＵ５１はハードウェアである。
【０１０７】
なお、判別プログラム３６０により実現される機能は、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ等で実現することも可能である。
【０１０８】
第３実施形態に係る判別システム３１０の作用について図１５に示す。ステップＳ３００において、ユーザ操作検出部２４が、タップ、フリック、スワイプ、ピンチなどの入力操作の種別を検出し、一定時間（ここでは３０秒）における単位時間の各々について、ユーザによるスクロール操作時間を検出する。ステップＳ３０１において、画面拡大率検出部３２７が、ステップＳ３００で検出した操作の種別のうちピンチイン、及びピンチアウトにより画面をズーミングする操作の状況から情報処理端末３１６の画面拡大率を検出する。ステップＳ１０２において、関心度強度算出部３３０が、例えば上記（４）式に従って関心度を算出する。他の作用については第１実施形態と同様であるため説明を省略する。
【０１０９】
次に、各実施形態の変形例を説明する。
【０１１０】
上記各実施形態では、情報処理端末にタッチ状態解析部、関心度強度算出部、注視変化算出部、及び心理推定部を備える場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、ユーザ情報管理サーバを設け、ユーザ情報管理サーバがタッチ状態解析部、関心度強度算出部、注視変化算出部、及び心理推定部を備えるようにしてもよい。この場合には、情報処理端末で検出されたユーザによる入力操作、及び情報処理端末の姿勢変化を、ネットワークを介してユーザ情報管理サーバに送信し、ユーザ情報管理サーバ側で関心度を算出し、注視の変化の算出を行うようにすればよい。また、ユーザ情報管理サーバで算出した関心度、及び注視の変化に基づいて、ネットワークを介して情報処理端末にメッセージを提示するように指示すればよい。
【０１１１】
以上の各実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
【０１１２】
（付記１）
所定の情報が端末の画面に表示された場合に、
前記端末の操作状態、及び前記端末の姿勢に関する情報の少なくとも一つに基づいて、前記端末を操作する操作者の前記画面に対する注視の変化を算出する、ことを含む処理をコンピュータに実行させるための判別プログラム。
【０１１３】
（付記２）
前記所定の情報を第１の情報とし、
前記画面に対する操作に関する情報に基づいて、前記画面に表示されている情報に対する関心度を算出し、
前記算出された前記関心度に基づいて前記第１の情報を前記画面に表示させ、前記算出された前記注視の変化に基づいて第２の情報を前記画面に表示させる付記１に記載の判別プログラム。
【０１１４】
（付記３）
前記端末に対する操作がないとき、前記端末の姿勢に関する情報に基づいて前記注視の変化を算出する付記１又は付記２に記載の判別プログラム。
【０１１５】
（付記４）
前記端末に対する操作があるとき、前記端末の操作状態としての前記画面の遷移に関する情報に基づいて前記注視の変化を算出する付記１〜３の何れかに記載の判別プログラム。
【０１１６】
（付記５）
前記端末に対する操作がないときの、前記端末の姿勢に関する情報に基づいて算出した前記注視の第１の変化量と、前記端末に対する操作があるときの、前記端末の操作状態としての前記画面の遷移に関する情報に基づいて算出した前記注視の第２の変化量との線形重み付き和により、前記注視の変化を算出する付記１〜４の何れかに記載の判別プログラム。
【０１１７】
（付記６）
前記注視の変化はユーザごとに算出するものとし、
前記ユーザごとに前記注視の変化に関する結果を記録する付記１〜５の何れかに記載の判別プログラム。
【０１１８】
（付記７）
所定の情報が端末の画面に表示された場合に、
前記端末の操作状態、及び前記端末の姿勢に関する情報の少なくとも一つに基づいて、前記端末を操作する操作者の前記画面に対する注視の変化を算出する算出部を含む判別装置。
【０１１９】
（付記８）
前記所定の情報を第１の情報とし、
算出部が、前記画面に対する操作に関する情報に基づいて、前記画面に表示されている情報に対する関心度を算出し、
推定部が、前記算出された前記関心度に基づいて前記第１の情報を前記画面に表示させ、前記算出された前記注視の変化に基づいて第２の情報を前記画面に表示させる付記７に記載の判別装置。
【０１２０】
（付記９）
算出部が、前記端末に対する操作がないとき、前記端末の姿勢に関する情報に基づいて前記注視の変化を算出する付記７又は付記８に記載の判別装置。
【０１２１】
（付記１０）
算出部が、前記端末に対する操作があるとき、前記端末の操作状態としての前記画面の遷移に関する情報に基づいて前記注視の変化を算出する付記７〜９の何れかに記載の判別装置。
【０１２２】
（付記１１）
算出部が、前記端末に対する操作がないときの、前記端末の姿勢に関する情報に基づいて算出した前記注視の第１の変化量と、前記端末に対する操作があるときの、前記端末の操作状態としての前記画面の遷移に関する情報に基づいて算出した前記注視の第２の変化量との線形重み付き和により、前記注視の変化を算出する付記７〜１０の何れかに記載の判別装置。
【０１２３】
（付記１２）
算出部が、前記注視の変化はユーザごとに算出するものとし、
推定部が、前記ユーザごとに前記注視の変化に関する結果を記録する付記７〜１１の何れかに記載の判別装置。
【０１２４】
（付記１３）
所定の情報が端末の画面に表示された場合に、
前記端末の操作状態、及び前記端末の姿勢に関する情報の少なくとも一つに基づいて、前記端末を操作する操作者の前記画面に対する注視の変化を算出する、
ことを含む処理をコンピュータが実行することを特徴とする判別方法。
【０１２５】
（付記１４）
前記所定の情報を第１の情報とし、
前記画面に対する操作に関する情報に基づいて、前記画面に表示されている情報に対する関心度を算出し、
前記算出された前記関心度に基づいて前記第１の情報を前記画面に表示させ、前記算出された前記注視の変化に基づいて第２の情報を前記画面に表示させる付記１３に記載の判別方法。
【０１２６】
（付記１５）
前記端末に対する操作がないとき、前記端末の姿勢に関する情報に基づいて前記注視の変化を算出する付記１３又は付記１４に記載の判別方法。
【０１２７】
（付記１６）
前記端末に対する操作があるとき、前記端末の操作状態としての前記画面の遷移に関する情報に基づいて前記注視の変化を算出する付記１３〜１５の何れかに記載の判別方法。
【０１２８】
（付記１７）
前記端末に対する操作がないときの、前記端末の姿勢に関する情報に基づいて算出した前記注視の第１の変化量と、前記端末に対する操作があるときの、前記端末の操作状態としての前記画面の遷移に関する情報に基づいて算出した前記注視の第２の変化量との線形重み付き和により、前記注視の変化を算出する付記１３〜１６の何れかに記載の判別方法。
【０１２９】
（付記１８）
前記注視の変化はユーザごとに算出するものとし、
前記ユーザごとに前記注視の変化に関する結果を記録する付記１３〜１７の何れかに記載の判別方法。
【符号の説明】
【０１３０】
１０，２１０，３１０ 判別システム
１２   コンテンツサーバ
１６，２１６，３１６ 情報処理端末
１８   通信部
２０   制御部
２２   表示部
２４   ユーザ操作検出部
２６   端末姿勢検出部
２８   タッチ状態解析部
３０、２３０、３３０ 関心度強度算出部
３２   注視変化算出部
３４   心理推定部
３６   ユーザ情報記憶ＤＢ
５１，８１ＣＰＵ
５２，８２    メモリ
５３，８３，２５３，３５３  記憶部
５９，８９    記録媒体
６０，２６０，３６０ 判別プログラム
２２７ 端末運動量検出部
３２７ 画面拡大率検出部
【図１】
2019061625.tif 000007
【図２】
2019061625.tif 000008
【図３】
2019061625.tif 000009
【図４】
2019061625.tif 000010
【図５】
2019061625.tif 000011
【図６】
2019061625.tif 000012
【図７】
2019061625.tif 000013
【図８】
2019061625.tif 000014
【図９】
2019061625.tif 000015
【図１０】
2019061625.tif 000016
【図１１】
2019061625.tif 000017
【図１２】
2019061625.tif 000018
【図１３】
2019061625.tif 000019
【図１４】
2019061625.tif 000020
【図１５】
2019061625.tif 000021