(57)【要約】【課題】利用者に提示する情報に対する該利用者の主観評価値を判定することを図る。【解決手段】特定種類情報が提示された際の利用者の行動を示す利用者行動データを取得する利用者行動データ取得部１１と、客観評価値付き特定種類情報の提示の際に取得された利用者行動データと該客観評価値を関連付けて記憶する利用者行動データ記憶部１２と、利用者行動データで示される利用者行動を複数の行動パターンに分類する分類部１３と、複数の行動パターンのそれぞれに対して該当利用者行動データの客観評価値に基づいた主観評価値を付与する主観評価値付与部１４と、を備え、複数の行動パターンおよび主観評価値判定対象特定種類情報の提示の際に取得された利用者行動データに基づいて、主観評価値判定対象特定種類情報に対する利用者の主観評価値を判定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】
特定種類情報が利用者に提示された際の前記利用者の行動を示す利用者行動データを取得する利用者行動データ取得部と、
客観評価値付きの特定種類情報の提示の際に前記利用者行動データ取得部により取得された利用者行動データと、該客観評価値とを関連付けて記憶する利用者行動データ記憶部と、
前記利用者行動データ記憶部に記憶される利用者行動データで示される利用者行動を複数の行動パターンに分類する分類部と、
前記分類部により分類された複数の行動パターンのそれぞれに対して、前記利用者行動データ記憶部に記憶される該当利用者行動データに関連付けられている客観評価値に基づいた主観評価値を付与する主観評価値付与部と、
前記主観評価値付与部により主観評価値がそれぞれ付与された複数の行動パターンおよび主観評価値判定対象の特定種類情報の提示の際に前記利用者行動データ取得部により取得された利用者行動データに基づいて、該主観評価値判定対象の特定種類情報に対する前記利用者の主観評価値を判定する主観評価値判定部と、
を備えたことを特徴とする主観評価値判定装置。
【請求項２】
前記利用者行動データ取得部は、前記特定種類情報の提示を行うアプリケーションの規定動作の契機となる所定の利用者行動を示す利用者行動データを取得することを特徴とする請求項１に記載の主観評価値判定装置。
【請求項３】
前記利用者行動データ記憶部は、前記所定の利用者行動の実績値を含む利用者行動データを記憶することを特徴とする請求項２に記載の主観評価値判定装置。
【請求項４】
特定種類情報を利用者に提示する情報提示部と、
請求項１から３のいずれか１項に記載の主観評価値判定装置と、を備え、
前記情報提示部は、前記主観評価値判定装置による主観評価値判定結果に基づいて、前記利用者に対する情報提示方法を判断する、
ことを特徴とする情報提示装置。
【請求項５】
前記情報提示部は、前記利用者に提示した問題のうち、前記利用者の前記主観評価値判定結果の理解度が低い問題を、前記利用者へ再提示することを特徴とする請求項４に記載の情報提示装置。
【請求項６】
前記情報提示部は、前記利用者に提示した問題に対する前記利用者の前記主観評価値判定結果の理解度を蓄積し、各前記問題に関する前記主観評価値判定結果の理解度に基づいて、学習予定の前記問題群の中から、前記利用者に提示する問題を選択することを特徴とする請求項４に記載の情報提示装置。
【請求項７】
前記情報提示部は、各前記問題に関する前記主観評価値判定結果の理解度に基づいて、学習予定の前記問題群の中から、最も理解度の低い問題から順番に選択する、又は、理解度が理解度平均値を下回る問題のうち最も理解度の高い問題から順番に選択する、ことを特徴とする請求項６に記載の情報提示装置。
【請求項８】
主観評価値判定装置の主観評価値判定方法であり、
利用者行動データ取得部が、特定種類情報が利用者に提示された際の前記利用者の行動を示す利用者行動データを取得するステップと、
利用者行動データ記憶部が、客観評価値付きの特定種類情報の提示の際に前記利用者行動データ取得部により取得された利用者行動データと、該客観評価値とを関連付けて記憶するステップと、
分類部が、前記利用者行動データ記憶部に記憶される利用者行動データで示される利用者行動を複数の行動パターンに分類するステップと、
主観評価値付与部が、前記分類部により分類された複数の行動パターンのそれぞれに対して、前記利用者行動データ記憶部に記憶される該当利用者行動データに関連付けられている客観評価値に基づいた主観評価値を付与するステップと、
主観評価値判定部が、前記主観評価値付与部により主観評価値がそれぞれ付与された複数の行動パターンおよび主観評価値判定対象の特定種類情報の提示の際に前記利用者行動データ取得部により取得された利用者行動データに基づいて、該主観評価値判定対象の特定種類情報に対する前記利用者の主観評価値を判定するステップと、
を含むことを特徴とする主観評価値判定方法。
【請求項９】
コンピュータに、
特定種類情報が利用者に提示された際の前記利用者の行動を示す利用者行動データを取得する利用者行動データ取得ステップと、
客観評価値付きの特定種類情報の提示の際に前記利用者行動データ取得ステップにより取得された利用者行動データと、該客観評価値とを関連付けて利用者行動データ記憶部に記憶する利用者行動データ記憶ステップと、
前記利用者行動データ記憶部に記憶される利用者行動データで示される利用者行動を複数の行動パターンに分類する分類ステップと、
前記分類ステップにより分類された複数の行動パターンのそれぞれに対して、前記利用者行動データ記憶部に記憶される該当利用者行動データに関連付けられている客観評価値に基づいた主観評価値を付与する主観評価値付与ステップと、
前記主観評価値付与ステップにより主観評価値がそれぞれ付与された複数の行動パターンおよび主観評価値判定対象の特定種類情報の提示の際に前記利用者行動データ取得ステップにより取得された利用者行動データに基づいて、該主観評価値判定対象の特定種類情報に対する前記利用者の主観評価値を判定する主観評価値判定ステップと、
を実行させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、主観評価値判定装置、情報提示装置、主観評価値判定方法およびコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ヘッドマウントディスプレイを装着した利用者の頭部の向きを検出し、検出された頭部の向きに応じてアプリケーションの表示制御や選択を行うヘッドマウントディスプレイの制御方法が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
また、eラーニングシステムとして、利用者が問題に対する回答を進めることで進捗度が上昇し、その回答の際に、利用者の操作によりヒントを提示したか否かに応じて進捗度を変化させるものが知られている（例えば、非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−１６８９１０号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】“eカレッジ”、千歳科学技術大学、インターネット＜ＵＲＬ：http://himemasu.chitose.ac.jp/CIST-Shiva/Index＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、上述した従来の技術では、利用者の動作や操作から直接的に導かれる動作、例えば頭部の向きに予め関連付けられたアプリケーションに切り替えるなど、を行うものであり、利用者に提示された情報に対する該利用者の主観評価値に応じた動作を行うことはできない。
【０００７】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、利用者に提示する情報に対する該利用者の主観評価値を判定することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
（１）本発明に係る主観評価値判定装置は、特定種類情報が利用者に提示された際の前記利用者の行動を示す利用者行動データを取得する利用者行動データ取得部と、客観評価値付きの特定種類情報の提示の際に前記利用者行動データ取得部により取得された利用者行動データと、該客観評価値とを関連付けて記憶する利用者行動データ記憶部と、前記利用者行動データ記憶部に記憶される利用者行動データで示される利用者行動を複数の行動パターンに分類する分類部と、前記分類部により分類された複数の行動パターンのそれぞれに対して、前記利用者行動データ記憶部に記憶される該当利用者行動データに関連付けられている客観評価値に基づいた主観評価値を付与する主観評価値付与部と、前記主観評価値付与部により主観評価値がそれぞれ付与された複数の行動パターンおよび主観評価値判定対象の特定種類情報の提示の際に前記利用者行動データ取得部により取得された利用者行動データに基づいて、該主観評価値判定対象の特定種類情報に対する前記利用者の主観評価値を判定する主観評価値判定部と、を備えたことを特徴とする。
【０００９】
（２）本発明に係る主観評価値判定装置は、上記（１）の主観評価値判定装置において、前記利用者行動データ取得部は、前記特定種類情報の提示を行うアプリケーションの規定動作の契機となる所定の利用者行動を示す利用者行動データを取得することを特徴とする。
【００１０】
（３）本発明に係る主観評価値判定装置は、上記（２）の主観評価値判定装置において、前記利用者行動データ記憶部は、前記所定の利用者行動の実績値を含む利用者行動データを記憶することを特徴とする。
【００１１】
（４）本発明に係る情報提示装置は、特定種類情報を利用者に提示する情報提示部と、上記（１）から（３）のいずれかの主観評価値判定装置と、を備え、前記情報提示部は、前記主観評価値判定装置による主観評価値判定結果に基づいて、前記利用者に対する情報提示方法を判断する、ことを特徴とする。
【００１２】
（５）本発明に係る情報提示装置は、上記（４）の情報提示装置において、前記情報提示部は、前記利用者に提示した問題のうち、前記利用者の前記主観評価値判定結果の理解度が低い問題を、前記利用者へ再提示することを特徴とする。
【００１３】
（６）本発明に係る情報提示装置は、上記（４）の情報提示装置において、前記情報提示部は、前記利用者に提示した問題に対する前記利用者の前記主観評価値判定結果の理解度を蓄積し、各前記問題に関する前記主観評価値判定結果の理解度に基づいて、学習予定の前記問題群の中から、前記利用者に提示する問題を選択することを特徴とする。
【００１４】
（７）本発明に係る情報提示装置は、上記（６）の情報提示装置において、前記情報提示部は、各前記問題に関する前記主観評価値判定結果の理解度に基づいて、学習予定の前記問題群の中から、最も理解度の低い問題から順番に選択する、又は、理解度が理解度平均値を下回る問題のうち最も理解度の高い問題から順番に選択する、ことを特徴とする。
【００１５】
（８）本発明に係る主観評価値判定方法は、主観評価値判定装置の主観評価値判定方法であり、利用者行動データ取得部が、特定種類情報が利用者に提示された際の前記利用者の行動を示す利用者行動データを取得するステップと、利用者行動データ記憶部が、客観評価値付きの特定種類情報の提示の際に前記利用者行動データ取得部により取得された利用者行動データと、該客観評価値とを関連付けて記憶するステップと、分類部が、前記利用者行動データ記憶部に記憶される利用者行動データで示される利用者行動を複数の行動パターンに分類するステップと、主観評価値付与部が、前記分類部により分類された複数の行動パターンのそれぞれに対して、前記利用者行動データ記憶部に記憶される該当利用者行動データに関連付けられている客観評価値に基づいた主観評価値を付与するステップと、主観評価値判定部が、前記主観評価値付与部により主観評価値がそれぞれ付与された複数の行動パターンおよび主観評価値判定対象の特定種類情報の提示の際に前記利用者行動データ取得部により取得された利用者行動データに基づいて、該主観評価値判定対象の特定種類情報に対する前記利用者の主観評価値を判定するステップと、を含むことを特徴とする。
【００１６】
（９）本発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、特定種類情報が利用者に提示された際の前記利用者の行動を示す利用者行動データを取得する利用者行動データ取得ステップと、客観評価値付きの特定種類情報の提示の際に前記利用者行動データ取得ステップにより取得された利用者行動データと、該客観評価値とを関連付けて利用者行動データ記憶部に記憶する利用者行動データ記憶ステップと、前記利用者行動データ記憶部に記憶される利用者行動データで示される利用者行動を複数の行動パターンに分類する分類ステップと、前記分類ステップにより分類された複数の行動パターンのそれぞれに対して、前記利用者行動データ記憶部に記憶される該当利用者行動データに関連付けられている客観評価値に基づいた主観評価値を付与する主観評価値付与ステップと、前記主観評価値付与ステップにより主観評価値がそれぞれ付与された複数の行動パターンおよび主観評価値判定対象の特定種類情報の提示の際に前記利用者行動データ取得ステップにより取得された利用者行動データに基づいて、該主観評価値判定対象の特定種類情報に対する前記利用者の主観評価値を判定する主観評価値判定ステップと、を実行させるためのコンピュータプログラムであることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、利用者に提示する情報に対する該利用者の主観評価値を判定することができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の一実施形態に係る主観評価値判定装置１の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る主観評価値判定装置１の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る主観評価値判定処理の準備段階のフローチャートである。
【図４】本発明の一実施形態に係る主観評価値判定処理の判定段階のフローチャートである。
【図５】本発明に係る情報提示装置２の一実施例の構成図である。
【図６】図５に示す情報処理装置５０の構成例を示すブロック図である。
【図７】利用者行動に対するアプリケーション動作の規定例を示す図である。
【図８】利用者行動データの構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、図面を参照し、本発明の実施形態について説明する。
図１および図２は、本発明の一実施形態に係る主観評価値判定装置１の構成を示すブロック図である。図１および図２では、説明の便宜上、図１には主観評価値判定装置１が主観評価値を判定する前の準備段階における構成を、図２には主観評価値判定装置１が主観評価値を判定する判定段階における構成を、それぞれ分けて示している。
【００２０】
［準備段階］
まず図１を参照して、準備段階における主観評価値判定装置１の構成を説明する。図１において、主観評価値判定装置１は、利用者行動データ取得部１１と利用者行動データ記憶部１２と分類部１３と主観評価値付与部１４と主観評価値付き行動パターンデータ記憶部１５を備える。
【００２１】
利用者行動データ取得部１１は、特定種類情報が利用者に提示された際の該利用者の行動を示す利用者行動データを取得する。特定種類情報とは、特定の情報種類に属する情報である。特定の情報種類として、例えば、問題（例えば英単語や専門知識等の問題）、ニュース、情報発生の通知（例えば、ソーシャルネットワークサービス（Social Network Service：ＳＮＳ）における情報発生の通知）などが挙げられる。
【００２２】
準備段階では、利用者行動データ取得部１１は、客観評価値付き特定種類情報が利用者に提示された際の該利用者の行動を示す利用者行動データを取得する。客観評価値付き特定種類情報は、予め定義された客観評価値が付与されている特定種類情報である。例えば英単語の問題について、該問題の難易度が客観評価値であり、事前に決定された難易度が付与されている英単語の問題が客観評価値付き特定種類情報となる。客観評価値として、難易度の他に、例えば、頻出度、利用率、正当率などが挙げられる。
【００２３】
利用者行動データ取得部１１には、客観評価値付き特定種類情報提示タイミング信号が入力される。客観評価値付き特定種類情報提示タイミング信号は、客観評価値付き特定種類情報が利用者に提示されたタイミングを示す。利用者行動データ取得部１１は、該客観評価値付き特定種類情報提示タイミング信号の入力を契機にして、客観評価値付き特定種類情報が提示された利用者の行動を示す利用者行動データを取得する。
【００２４】
利用者の行動として、例えば、頭部の動き、発声などが挙げられる。利用者行動データ取得部１１は、利用者行動データを取得するための検知手段を有する。該検知手段として、例えば、加速度センサ、方位センサ、音量センサなどが挙げられる。
【００２５】
利用者行動データ記憶部１２は、客観評価値付き特定種類情報の提示の際に利用者行動データ取得部１１により取得された利用者行動データと、該客観評価値とを関連付けて記憶する。利用者行動データ記憶部１２には、利用者行動データ取得部１１への客観評価値付き特定種類情報提示タイミング信号で示されるタイミングで利用者に提示された客観評価値付き特定種類情報の客観評価値が入力される。利用者行動データ記憶部１２は、該入力された客観評価値と、利用者行動データ取得部１１により取得された利用者行動データとを関連付けて記憶する。
【００２６】
分類部１３は、利用者行動データ記憶部１２に記憶される利用者行動データで示される利用者行動を複数の行動パターンに分類する。この分類には、クラスタ分析（cluster analysis）を利用する。クラスタ分析によって、複数（Ｎ個）の利用者行動データを、複数（Ｋ個）のクラスタＣｉ（ｉ＝１，・・・，Ｋ）に分類する。一つのクラスタＣｉは一つの行動パターンに対応する。
【００２７】
主観評価値付与部１４は、分類部１３により分類された複数の行動パターンのそれぞれに対して、利用者行動データ記憶部１２に記憶される該当利用者行動データに関連付けられている客観評価値に基づいた主観評価値を付与する。具体的には、同じクラスタＣｉに属する利用者行動データの客観評価値の平均値に対応する主観評価値を、当該クラスタＣｉに付与する。このとき、各クラスタＣｉの客観評価値の平均値を正規化し、正規化後の値に対応する主観評価値を、当該クラスタＣｉに付与するようにしてもよい。
【００２８】
例えば、英単語の問題について、難易度（客観評価値）に対応する主観評価値として理解度を用いる。まず英単語の問題についての各クラスタＣｉについて、同じクラスタＣｉに属する利用者行動データの難易度の平均値を計算する。次いで、難易度の平均値が大きい順にクラスタＣｉを並べる。次いで、難易度の平均値が最大のクラスタＣｉに対して、最低の理解度「１」を付与する。次いで、難易度の平均値がｊ番目に大きいクラスタＣｉに対して、理解度「ｊ」を付与する。但し、ｊは１以上Ｋ以下である。なお、理解度は、難易度に対して一意に定まるように定義されていればよく、難易度から理解度を求める方法は任意である。例えば、理解度として難易度の平均値の逆数を用いてもよい。また、難易度の平均値の正規化後の値から、理解度を求めてもよい。
【００２９】
主観評価値付き行動パターンデータ記憶部１５は、主観評価値付与部１４により主観評価値がそれぞれ付与された複数の行動パターンのデータ（行動パターンデータ）を記憶する。主観評価値付き行動パターンデータ記憶部１５には、クラスタＣｉ毎に、行動パターンデータとしてクラスタＣｉに属する利用者行動データの識別情報と主観評価値とが記憶される。
【００３０】
次に、図３を参照して、図１に示す主観評価値判定装置１の準備段階の動作を説明する。図３は、本実施形態に係る主観評価値判定処理の準備段階のフローチャートである。
【００３１】
（ステップＳ１１）  利用者に対して客観評価値付き特定種類情報を提示する。これにより、利用者行動データ取得部１１には客観評価値付き特定種類情報提示タイミング信号が入力される。なお、特定種類情報の提示方法として、表示装置の表示画面上に特定種類情報を表示したり、又は、特定種類情報を音声再生したりすることが挙げられる。
【００３２】
（ステップＳ１２）  利用者行動データ取得部１１が、客観評価値付き特定種類情報提示タイミング信号の入力を契機にして、客観評価値付き特定種類情報が提示された利用者の行動を示す利用者行動データを取得する。
【００３３】
（ステップＳ１３）  利用者行動データ記憶部１２が、ステップＳ１２で利用者行動データ取得部１１により取得された利用者行動データと、該当する客観評価値とを関連付けて記憶する。このとき、利用者行動データには識別情報が付与される。
【００３４】
（ステップＳ１４）  利用者に対する客観評価値付き特定種類情報の提示が終了したかを判断する。終了した場合にはステップＳ１５へ進む。まだ終了していない場合にはステップＳ１１へ戻る。
【００３５】
（ステップＳ１５）  分類部１３が、利用者行動データ記憶部１２に記憶される利用者行動データで示される利用者の行動を複数の行動パターンに分類する。
【００３６】
（ステップＳ１６）  主観評価値付与部１４が、ステップＳ１５で分類された複数の行動パターンのそれぞれに対して、利用者行動データ記憶部１２に記憶される該当利用者行動データに関連付けられている客観評価値に基づいた主観評価値を付与する。主観評価値がそれぞれ付与された複数の行動パターンのデータは、主観評価値付き行動パターンデータ記憶部１５に記憶される。
【００３７】
［判定段階］
次に図２を参照して、判定段階における主観評価値判定装置１の構成を説明する。図２において、主観評価値判定装置１は、利用者行動データ取得部１１と利用者行動データ記憶部１２と主観評価値付き行動パターンデータ記憶部１５と主観評価値判定部２１を備える。利用者行動データ記憶部１２には、準備段階で取得された利用者行動データが記憶されている。主観評価値付き行動パターンデータ記憶部１５には準備段階で主観評価値がそれぞれ付与された複数の行動パターンのデータが記憶されている。なお、準備段階における利用者と判定段階における利用者は同一人物である。
【００３８】
判定段階では、利用者行動データ取得部１１は、主観評価値判定対象特定種類情報が利用者に提示された際の該利用者の行動を示す利用者行動データを取得する。利用者行動データ取得部１１には、主観評価値判定対象特定種類情報提示タイミング信号が入力される。主観評価値判定対象特定種類情報提示タイミング信号は、主観評価値判定対象特定種類情報が利用者に提示されたタイミングを示す。利用者行動データ取得部１１は、該主観評価値判定対象特定種類情報提示タイミング信号の入力を契機にして、主観評価値判定対象特定種類情報が提示された利用者の行動を示す利用者行動データを取得する。
【００３９】
主観評価値判定部２１は、主観評価値付き行動パターンデータ記憶部１５に記憶される複数の行動パターンデータおよび主観評価値判定対象特定種類情報の提示の際に利用者行動データ取得部１１により取得された利用者行動データに基づいて、該主観評価値判定対象特定種類情報に対する利用者の主観評価値を判定する。
【００４０】
具体的には、まずクラスタＣｉごとに、クラスタＣｉに属する利用者行動データの中心を算出する。そして、各クラスタＣｉの中心と、主観評価値判定対象特定種類情報の提示の際に利用者行動データ取得部１１により取得された利用者行動データとの距離を算出する。そして、該算出された距離が最短であるクラスタＣｉの主観評価値を、該主観評価値判定対象特定種類情報に対する利用者の主観評価値とする。
【００４１】
主観評価値判定部２１は、その判定結果を示す主観評価値判定結果データを出力する。主観評価値判定結果データは、主観評価値判定対象特定種類情報と主観評価値の組の情報である。
【００４２】
なお、予め各クラスタＣｉの中心を算出して保持しておき、利用者行動データが入力されると、該入力利用者行動データと各中心との距離を算出し、最短距離のクラスタＣｉの主観評価値を出力する主観評価値判定器、を構成してもよい。
【００４３】
次に、図４を参照して、図２に示す主観評価値判定装置１の判定段階の動作を説明する。図４は、本実施形態に係る主観評価値判定処理の判定段階のフローチャートである。
【００４４】
（ステップＳ２１）  利用者に対して主観評価値判定対象特定種類情報を提示する。これにより、利用者行動データ取得部１１には主観評価値判定対象特定種類情報提示タイミング信号が入力される。
【００４５】
（ステップＳ２２）  利用者行動データ取得部１１が、主観評価値判定対象特定種類情報提示タイミング信号の入力を契機にして、主観評価値判定対象特定種類情報が提示された利用者の行動を示す利用者行動データを取得する。
【００４６】
（ステップＳ２３）  主観評価値判定部２１は、ステップＳ２２で利用者行動データ取得部１１により取得された利用者行動データおよび主観評価値付き行動パターンデータ記憶部１５に記憶される複数の行動パターンデータに基づいて、ステップＳ２１で利用者に提示された主観評価値判定対象特定種類情報に対する該利用者の主観評価値を判定する。
【００４７】
（ステップＳ２４）  利用者に対する主観評価値判定対象特定種類情報の提示が終了したかを判断する。終了した場合には図４の処理を終了する。まだ終了していない場合にはステップＳ２１へ戻る。
【００４８】
本実施形態によれば、準備段階において、客観評価値付き特定種類情報に対する利用者の行動に基づいて、「客観評価値に対応する主観評価値」に対応する該利用者の行動パターンを特定する。これにより、判定段階において、該準備段階で特定された主観評価値に対応する利用者の行動パターンと、主観評価値判定対象特定種類情報の提示の際の利用者の行動とに基づいて、該主観評価値判定対象特定種類情報に対する利用者の主観評価値を判定することができる。
【００４９】
次に本実施形態の主観評価値判定装置１に係る実施例を説明する。
【実施例】
【００５０】
本実施例では、上述した実施形態の主観評価値判定装置１を情報提示装置に適用する。図５は本発明に係る情報提示装置２の一実施例の構成図である。図５において、情報提示装置２は、ヘッドマウントディスプレイ３０と情報処理装置５０を備える。
【００５１】
ヘッドマウントディスプレイ３０は、メガネ状の形状を有し、利用者４０の頭部に装着されて利用される。ヘッドマウントディスプレイ３０は、シースルー型ディスプレイ装置３２とセンサ部３４を備える。シースルー型ディスプレイ装置３２は、利用者４０の眼に入射する光をある程度透過すると共に、利用者４０の眼に向いた面に画像を表示可能である。シースルー型ディスプレイ装置３２は、例えば、光透過性のＬＣＤ（Liquid Crystal Display）や有機ＥＬ（Electroluminescence）表示装置を備える。シースルー型ディスプレイ装置３２は、情報処理装置５０から提供される画像データに基づいて、各種画像を表示する。
【００５２】
センサ部３４は、例えば、加速度センサや方位センサを有し、シースルー型ディスプレイ装置３２を備えたヘッドマウントディスプレイ３０の動きを表す加速度や角速度等を検出する。センサ部３４の検出値は、情報処理装置５０へ送信される。
【００５３】
情報処理装置５０は、通信ケーブルまたは無線でヘッドマウントディスプレイ３０と通信することにより、画像やセンサ検出値等の送受信を行う。情報処理装置５０として、例えば、スマートフォンやタブレット型コンピュータ等の携帯端末装置に、専用ソフトウェアがインストールされたものが挙げられる。又は、情報処理装置５０として、情報提示装置２に専用のハードウェアにより実現されるものであってもよい。また、情報処理装置５０は、ヘッドマウントディスプレイ３０に内蔵されてもよい。
【００５４】
図６は、図５に示す情報処理装置５０の構成例を示すブロック図である。図６において、情報処理装置５０は、ＣＰＵ部５１と記憶部５２と通信部５３と操作部５４と表示部５５を備える。これら各部はデータを交換できるように構成されている。記憶部５２は、英単語学習プログラム６０と英単語データ６１と主観評価値判定プログラム６２を記憶する。
【００５５】
ＣＰＵ部５１は情報処理装置５０の各部を制御する。この制御機能は、ＣＰＵ部５１がプログラムを実行することにより実現される。記憶部５２は、ＣＰＵ部５１で実行されるプログラムや各種のデータを記憶する。通信部５３は、ヘッドマウントディスプレイ３０と通信を行う。
【００５６】
操作部５４は、操作ボタン等の入力デバイスから構成され、利用者４０の操作に応じたデータ入力を行う。表示部５５は、液晶表示装置等の表示デバイスから構成され、データ表示を行う。また、データ入力とデータ表示の両方が可能なタッチパネルを備えてもよい。
【００５７】
情報処理装置５０は、ＣＰＵ部５１が記憶部５２に記憶される主観評価値判定プログラム６２を実行することにより、図１及び図２に示される主観評価値判定装置１の各部の機能を実現し、主観評価値判定処理を行う。
【００５８】
また、情報処理装置５０は、ＣＰＵ部５１が記憶部５２に記憶される英単語学習プログラム６０を実行することにより、英単語学習処理を行う。英単語学習処理では、記憶部５２に記憶される英単語データ６１に含まれる英単語を、ヘッドマウントディスプレイ３０に表示させて、利用者４０の英単語学習を支援する。この英単語学習処理を行う情報処理装置５０およびヘッドマウントディスプレイ３０は、英単語（特定種類情報）を利用者４０に提示する情報提示部として機能する。英単語データ６１は、複数の英単語を有する。また、英単語データ６１は、英単語ごとに、英単語の和訳、英単語に関連するヒント及び英単語の難易度を有する。
【００５９】
次に本実施例に係る情報提示装置２の動作を説明する。以下の説明では、図３および図４に示される主観評価値判定処理の各ステップに沿って、図１および図２の各部の本実施例に係る動作を説明する。
【００６０】
まず準備段階を説明する（図１、図３を参照）。
【００６１】
（ステップＳ１１）  情報処理装置５０は、所定の学習規則に従って英単語データ６１の中から英単語を選択し、選択した英単語をヘッドマウントディスプレイ３０に表示させる。これにより、利用者行動データ取得部１１には、英単語提示タイミング信号（客観評価値付き特定種類情報提示タイミング信号に相当）が入力される。英単語データ６１に含まれる各英単語には難易度が付与されている。なお、難易度については、ヘッドマウントディスプレイ３０に表示してもよく、又は、表示しなくてもよい。
【００６２】
（ステップＳ１２）  利用者行動データ取得部１１が、英単語提示タイミング信号の入力を契機にして、英単語が提示された利用者４０の行動を示す利用者行動データを取得する。これにより、利用者４０がヘッドマウントディスプレイ３０に表示された英単語を見て取った行動を示す利用者行動データが、利用者行動データ取得部１１により取得される。
【００６３】
（ステップＳ１３）  利用者行動データ記憶部１２が、ステップＳ１２で利用者行動データ取得部１１により取得された利用者行動データと、該当する難易度とを関連付けて記憶する。
【００６４】
ここで、本実施例に係る利用者行動データを説明する。英単語学習プログラム６０には、図７に例示されるアプリケーション動作が規定されている。図７には、利用者行動１，２，３等に対するアプリケーション動作が示される。例えば、利用者行動１「デバイスが右を向く」が検出されると、アプリケーション動作「英単語の和訳を表示」を行う。利用者行動２「デバイスが左を向く」が検出されると、アプリケーション動作「英単語に関連するヒントを表示」を行う。利用者行動３「デバイスが下を向く」が検出されると、アプリケーション動作「英単語の表示を終了する」を行う。本実施例では、デバイスはヘッドマウントディスプレイ３０のことを指す。
【００６５】
利用者４０は、ヘッドマウントディスプレイ３０に表示された英単語を見て、利用者行動１，２，３等の行動を取る。この利用者４０の行動を示す利用者行動データは、利用者行動データ取得部１１により取得される。なお、利用者４０がアプリケーション動作の規定にない行動を取ったとしても、該利用者４０の行動を示す利用者行動データが利用者行動データ取得部１１により取得される。
【００６６】
図８には、本実施例に係る利用者行動データの構成例が示されている。図８に例示される利用者行動データは、英単語ごとに、単語識別子（単語ＩＤ）と、難易度と、センサ部３４の検出値と、図７に示される利用者行動１，２，３等の実績値（利用者行動が行われた回数や時間など）などを有する。利用者行動１，２，３等の所定の利用者行動の実績値を利用者行動データに含めることによって、利用者４０の行動のクラスタリングがしやすくなる。これにより、分類部１３による行動パターンの分類精度向上等の効果が得られる。
【００６７】
（ステップＳ１４）  利用者４０に対する英単語の提示が終了したかを判断する。終了した場合にはステップＳ１５へ進む。まだ終了していない場合にはステップＳ１１へ戻る。
【００６８】
（ステップＳ１５）  分類部１３が、利用者行動データ記憶部１２に記憶される利用者行動データで示される利用者４０の行動を複数の行動パターンに分類する。
【００６９】
（ステップＳ１６）  主観評価値付与部１４が、ステップＳ１５で分類された複数の行動パターンのそれぞれに対して、利用者行動データ記憶部１２に記憶される該当利用者行動データに関連付けられている難易度に基づいた理解度を付与する。理解度がそれぞれ付与された複数の行動パターンのデータは、理解度（主観評価値）付き行動パターンデータ記憶部１５に記憶される。
【００７０】
次に判定段階を説明する（図２、図４を参照）。
【００７１】
（ステップＳ２１）  利用者４０に対して理解度判定対象英単語を提示する。これにより、利用者行動データ取得部１１には英単語提示タイミング信号（主観評価値判定対象特定種類情報提示タイミング信号に相当）が入力される。
【００７２】
（ステップＳ２２）  利用者行動データ取得部１１が、英単語提示タイミング信号の入力を契機にして、理解度判定対象英単語が提示された利用者４０の行動を示す利用者行動データを取得する。これにより、利用者４０がヘッドマウントディスプレイ３０に表示された理解度判定対象英単語を見て取った利用者行動１，２，３等の行動を示す利用者行動データが、利用者行動データ取得部１１により取得される。
【００７３】
（ステップＳ２３）  主観評価値判定部２１は、ステップＳ２２で利用者行動データ取得部１１により取得された利用者行動データおよび理解度（主観評価値）付き行動パターンデータ記憶部１５に記憶される複数の行動パターンデータに基づいて、ステップＳ２１で利用者４０に提示された理解度判定対象英単語に対する該利用者４０の理解度を判定する。
【００７４】
（ステップＳ２４）  利用者４０に対する理解度判定対象英単語の提示が終了したかを判断する。終了した場合には図４の処理を終了する。まだ終了していない場合にはステップＳ２１へ戻る。
【００７５】
なお、主観評価値判定部２１の理解度判定結果データを英単語学習処理で利用するようにしてもよい。例えば、以下に示すように、利用者４０に対する英単語の提示方法を判断することが挙げられる。
【００７６】
（英単語提示方法の例１）
判定結果の理解度が低い英単語を、再度、ヘッドマウントディスプレイ３０に表示させる。例えば、理解度が最低レベルの英単語を再提示する。これにより、利用者４０の当該英単語への理解を深めることを図る。
【００７７】
（英単語提示方法の例２）
各英単語の理解度判定結果データを記憶部５２に蓄積しておく。そして、各英単語に関する判定結果の理解度に基づいて、学習予定の英単語群の中から、利用者４０に提示する英単語を選択する。例えば、最も理解度の低い英単語から順番に選択する。又は、理解度が理解度平均値を下回る英単語のうち、最も理解度の高い英単語から順番に選択する。
【００７８】
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
例えば、上述した実施例では、表示装置としてヘッドマウントディスプレイ３０を使用したが、スマートフォンやタブレット型コンピュータ等の携帯端末装置、据置き型のパーソナルコンピュータなどを表示装置として使用してもよい。
【００７９】
また、上述した実施例では、英単語の学習に主観評価値判定装置１を応用したが、英単語以外の学習や各種の情報の提示に主観評価値判定装置１を応用可能である。以下に、他の情報提示例を挙げる。
【００８０】
［ニュースの提示例］
特定種類情報としてニュース、客観評価値としてニュースの閲覧数、主観評価値としてニュースに対する利用者の関心度、を用いる。まず、準備段階では、閲覧数の分かっているＮ個の過去ニュースを提示し、該過去ニュースを提示した際の利用者行動データを取得する。利用者行動として、利用者の反応の他、ニュースのページめくりや、提示したニュースに関連する情報へのアクセス状況などが挙げられる。次いで、該取得されたＮ個の利用者行動データをクラスタリングし、クラスタリングされた各クラスタに対して同一クラスタ内の過去ニュースの閲覧数平均値を算出する。次いで、各クラスタに対して、閲覧数平均値の小さいクラスタから順番に低い関心度を付与する。
【００８１】
次に判定段階では、閲覧数の安定していない最新ニュースを利用者に提示し、該最新ニュースを提示した際の利用者行動データを取得する。次いで、該取得された利用者行動データに適合するクラスタの関心度を、該提示された最新ニュースに対する該利用者の関心度と判定する。次いで、該判定結果の関心度に基づいて、該利用者に対し、該提示された最新ニュースの詳細情報や関連情報をさらに提示するか等を判断する。
【００８２】
［ＳＮＳにおける情報発生の通知例］
特定種類情報としてＳＮＳにおける情報発生の通知（以下、ＳＮＳ通知と称する）、客観評価値としてやりとり頻度、主観評価値としてＳＮＳ通知に対する利用者の関心度、を用いる。まず、準備段階では、利用者がＳＮＳ上で一定期間フォローしている他の利用者（以下、フレンドと称する）の投稿によるＳＮＳ通知をＮ個提示し、該ＳＮＳ通知を提示した際の利用者行動データを取得する。各ＳＮＳ通知には、利用者とフレンドとの間の過去のやりとり（返信やお気に入り登録など）の頻度が付与されている。次いで、該取得されたＮ個の利用者行動データをクラスタリングし、クラスタリングされた各クラスタに対して同一クラスタ内のＳＮＳ通知のやりとり頻度平均値を算出する。次いで、各クラスタに対して、やりとり頻度平均値の小さいクラスタから順番に低い関心度を付与する。
【００８３】
次に判定段階では、新規フレンドの投稿によるＳＮＳ通知を利用者に提示し、該ＳＮＳ通知を提示した際の利用者行動データを取得する。次いで、該取得された利用者行動データに適合するクラスタの関心度を、該提示されたＳＮＳ通知に対する該利用者の関心度と判定する。次いで、該判定結果の関心度に基づいて、該利用者に対し、該提示されたＳＮＳ通知への返信インターフェースを提示するか、お気に入りリストへ登録するか等を判断する。
【００８４】
また、上述した主観評価値判定装置１の機能を実現するためのコンピュータプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行するようにしてもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
【００８５】
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【００８６】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【符号の説明】
【００８７】
１…主観評価値判定装置、２…情報提示装置、１１…利用者行動データ取得部、１２…利用者行動データ記憶部、１３…分類部、１４…主観評価値付与部、１５…主観評価値付き行動パターンデータ記憶部、２１…主観評価値判定部、３０…ヘッドマウントディスプレイ、３２…シースルー型ディスプレイ装置、３４…センサ部、４０…利用者、５０…情報処理装置、５１…ＣＰＵ部、５２…記憶部、５３…通信部、５４…操作部、５５…表示部、６０…英単語学習プログラム、６１…英単語データ、６２…主観評価値判定プログラム
【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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