(57)【要約】【課題】機器を利用する利用者の簡単な入力操作により、利用者毎にその特性に応じた最適な機器の動作設定を行う。【解決手段】使い方属性データを記憶する使い方属性記憶手段１２と、嗜好属性データを記憶する嗜好属性記憶手段１３と、読み出した使い方属性データ及び嗜好属性データに基づいて、クラスター分析により回答データに相関の高い使い方属性及び嗜好属性各々の属性分類を決定する属性決定手段１１と、回答データのうちこの属性分類と近似する近似項目データを抽出し、因子分析によりこの近似項目データのうち因子負荷量が大きい１又は複数の代表近似項目データを抽出する近似項目抽出手段１４と、代表近似項目データにより示される特性が最も類似するグループをクラスター分析により決定するユーザカテゴライズ手段１５と、ユーザカテゴライズ手段１５により決定されたグループに基づいて、機器の設定を行う動作設定手段１６とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
機器の使い方と利用者の嗜好とに関する質問に対する前記利用者の回答データに基づき、因子分析及びクラスター分析によって前記利用者についての所定の特性を特定し、この特性に応じた機器の動作設定を行う機器動作設定装置であって、
前記利用者の機器の使い方に関する回答データに基づく因子分析により、複数の属性分類に分類した因子を使い方属性データとして記憶する使い方属性記憶手段と、
前記利用者の嗜好に関する回答データに基づく因子分析により、複数の属性分類に分類した因子を嗜好属性データとして記憶する嗜好属性記憶手段と、
前記それぞれ記憶された使い方属性データ及び嗜好属性データを読み出し、クラスター分析により前記回答データに相関の高い使い方属性及び嗜好属性それぞれの属性分類を決定する属性決定手段と、
前記回答データのうち前記属性決定手段により決定された使い方属性又は嗜好属性の属性分類と近似する近似項目データを抽出し、因子分析により前記抽出された近似項目データのうち因子負荷量が大きい１又は複数の代表近似項目データを抽出する近似項目抽出手段と、
予め前記利用者についての所定の特性毎に分類されたグループのうち、前記抽出された代表近似項目データにより示される特性が最も類似するグループをクラスター分析により決定するユーザカテゴライズ手段と、
前記決定されたグループに基づいて、前記利用者についての所定の特性に応じた機器の設定を行う動作設定手段と、
を備えたことを特徴とする機器動作設定装置。
【請求項２】
前記回答データから因子分析により因子を抽出する因子抽出手段と、
前記抽出された因子に基づいて、使い方属性及び嗜好属性をそれぞれ複数の属性分類に分類し、前記属性分類毎に前記因子とこの因子に対応する因子得点とを関連付けて使い方属性データ及び嗜好属性データとして前記使い方属性記憶手段及び前記嗜好属性記憶手段にそれぞれ記憶させる記憶制御手段と、
を更に備えたことを特徴とする請求項１に記載の機器動作設定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、利用者の使い方及び嗜好に基づいて利用者の特性を特定し、この利用者の特性に応じた機器の動作設定を行う機器動作設定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、機器のデジタル化やネットワーク化により、利用者は機器に搭載された多種多様な機能を利用することができ、利便性が飛躍的に向上している。一方、機器の多機能化等によって、利用者にとっては機器の操作が複雑になっている。そのため、利用者は機器の操作に対して抵抗感を抱いたり、正しく操作ができなかったりする場合が増え、これにより、利用者は大きなストレスを感じる場合があった。よって、利用者にとっては、イメージどおりに操作でき、また利用したい機能を簡単に操作できることが望ましい。
【０００３】
そこで、機器のメニューに関する従来技術として、初心者用・熟達者用に分類し、分類に応じて機器の設定を行う方法がある。しかし、これら２種程度の分類では、利用者の要求を十分に満たすことができない。また、この利用者の分類方法を補完する技術として、利用者が使い方や嗜好にあわせて自らカスタマイズするという方法もある。しかしながら、この方法では、利用者の機器に対するリテラシー（熟練度）が高く、利用者が各機能について周知の状態であることが要求される。更に、機器の各種設定値に関しても、機器に対するリテラシーが高い利用者でなければ、自分のイメージどおりに動作させるための最適な値を設定することは困難であった。
【０００４】
上記のような従来技術を補う手法として非特許文献１では、アンケート調査により利用者をグループ分けし、事前にターゲットとなる利用者を絞り込み、絞り込んだターゲットとなる利用者に合わせた機器を設計する手法が提案されている。
【０００５】
また、特許文献１では、ユーザ属性のデータベースを内部、または外部サーバなどに備え、利用者の選択について他の複数の利用者の選択との類似性を多変量解析により解析することにより、利用者の嗜好により合致した情報提供をするという提供情報決定システムが提案されている。
【非特許文献１】田平  博嗣・峯  淳子、「製品との関わり方でユーザを分類する尺度  ―カーナビゲーション版の開発―」、ヒューマンインタフェースシンポジウム２００３発表論文、２００３年
【特許文献１】特開２００４−２０６２５６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、非特許文献１に記載の利用者に合わせた機器を設計する手法では、ターゲットとなる利用者を絞り込んで機器を設計する場合に、ターゲットとなる利用者以外の利用者が機器を利用した際のリスクが想定されていないという問題があった。
【０００７】
また、特許文献１に記載の提供情報決定システムでは、複数の利用者との類似性を分析して利用者の嗜好に合わせた情報を提示するので、利用者がある程度機器を使い続ける必要があった。更に、初期段階でアンケートを実施し利用者の属性の分類を行っても、最終的には利用者が設定値を決定しなければならない場合があった。そのため、初期段階での使用における利用者にとっての認知的負荷を十分に補うものであるとはいえなかった。
【０００８】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、機器を利用する利用者の簡単な入力操作により、利用者毎にその特性に応じた最適な機器の動作設定を行う機器動作設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】
【０００９】
上記目的を解決するため、本発明に係る機器動作設定装置の第１の特徴は、利用者の機器の使い方に関する回答データに基づく因子分析により、複数の属性分類に分類した因子を使い方属性データとして記憶する使い方属性記憶手段と、利用者の嗜好に関する回答データに基づく因子分析により、複数の属性分類に分類した因子を嗜好属性データとして記憶する嗜好属性記憶手段と、それぞれ記憶された使い方属性データ及び嗜好属性データを読み出し、クラスター分析により回答データに相関の高い使い方属性及び嗜好属性それぞれの属性分類を決定する属性決定手段と、回答データのうち属性決定手段により決定された使い方属性又は嗜好属性の属性分類と近似する近似項目データを抽出し、因子分析により抽出された近似項目データのうち因子負荷量が大きい１又は複数の代表近似項目データを抽出する近似項目抽出手段と、予め利用者についての所定の特性毎に分類されたグループのうち、抽出された代表近似項目データにより示される特性が最も類似するグループをクラスター分析により決定するユーザカテゴライズ手段と、決定されたグループに基づいて、利用者についての所定の特性に応じた機器の設定を行う動作設定手段とを備えたことにある。
【００１０】
上記目的を解決するため、本発明に係る機器動作設定装置の第２の特徴は、回答データから因子分析により因子を抽出する因子抽出手段と、抽出された因子に基づいて、使い方属性及び嗜好属性をそれぞれ複数の属性分類に分類し、属性分類毎に因子とこの因子に対応する因子得点とを関連付けて使い方属性データ及び嗜好属性データとして使い方属性記憶手段及び嗜好属性記憶手段にそれぞれ記憶させる記憶制御手段とを備えることにある。
【発明の効果】
【００１１】
本発明に係る機器動作設定装置によれば、機器を利用する利用者の簡単な入力操作により、利用者毎にその特性に応じた最適な機器の動作設定を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して説明する。
【００１３】
＜第１の実施形態＞
図１は、本発明の第１の実施形態である機器動作設定装置の構成を示した構成図である。
【００１４】
図１に示すように、機器動作設定装置１は、入力部２と、機器制御部３と接続されている。
【００１５】
入力部２は、例えば、タッチパネルやリモートコントロール装置等であり、利用者の入力操作により機器の動作設定を要求する動作設定指示信号を生成し、機器動作設定装置１へ供給する。さらに、利用者の入力操作により質問への回答データを生成し、機器動作設定装置１へ供給する。
【００１６】
機器制御部３は、機器動作設定装置１により決定された利用者のグループに基づいて、利用者に応じた機器の動作設定を行う。
【００１７】
機器動作設定装置１は、属性決定手段１１と、使い方属性記憶手段１２と、嗜好属性記憶手段１３と、近似項目抽出手段１４と、ユーザカテゴライズ手段１５と、動作設定部１６と、因子抽出手段１７と、記憶制御手段１８とを備える。
【００１８】
属性決定手段１１は、入力部２から質問に対する回答データが供給されたときに、後述する使い方属性記憶手段１２に記憶された使い方属性データと嗜好属性記憶手段１３に記憶された嗜好属性データとを読み出し、読み出した使い方属性データ及び嗜好属性データに基づいて、クラスター分析により回答データに相関の高い使い方属性及び嗜好属性の属性分類を決定する。
【００１９】
使い方属性記憶手段１２は、使い方に関する質問データやこの質問データから選択され、表示装置等に表示させるための使い方に関する代表質問データを記憶する。また、利用者の使い方に関する回答データに基づく因子分析により、複数の属性分類毎に分類された因子を使い方属性データとして記憶する。
【００２０】
嗜好属性記憶手段１３は、嗜好に関する質問データやこの質問データから選択され、表示装置等に表示させるための嗜好に関する代表質問データを記憶する。また、利用者の嗜好に関する回答データに基づく因子分析により、複数の属性分類毎に分類された因子を嗜好属性データとして記憶する。
【００２１】
近似項目抽出手段１４は、供給された回答データのうち属性決定手段１１により決定された使い方属性又は嗜好属性の属性分類と近似する近似項目データを抽出し、因子分析により抽出された近似項目データのうち因子負荷量が大きい１又は複数の代表近似項目データを抽出する。
【００２２】
ユーザカテゴライズ手段１５は、予め利用者の特性毎に設定されたグループのうち、近似項目抽出手段１４により抽出された代表近似項目データにより示される特性が最も類似するグループをクラスター分析により決定する。
【００２３】
動作設定部１６は、ユーザカテゴライズ手段１５により決定されたグループに基づいて、利用者に応じた機器の設定を行う。具体的には、動作設定部１６に備えられたメニュー切り替え手段１６ａが、利用者が属するグループに該当するメニューを生成したり、デフォルト値設定手段１６ｂが、利用者が属するグループに該当するデフォルト値を設定したりする。
【００２４】
因子抽出手段１７は、入力部２から供給された機器の使い方に関する質問及び嗜好に関する質問に対する回答データから、因子分析により因子を抽出する。
【００２５】
記憶制御手段１８は、因子抽出手段１７により抽出された因子に基づいて、使い方属性及び嗜好属性をそれぞれ複数の属性分類に分類し、この属性分類毎に因子とこの因子に対応する因子得点とを関連付けて使い方属性記憶手段１２及び嗜好属性記憶手段１３に記憶させる。
【００２６】
≪作用≫
次に、第１の実施形態である機器動作設定装置１の作用について、図面を参照しながら説明する。
【００２７】
図２は、第１の実施形態である機器動作設定装置１の使い方属性記憶手段１２に生成される使い方属性データの生成処理手順を示すフローチャートである。
【００２８】
まず、機器動作設定装置１は、使い方属性記憶手段１２に記憶された機器の使い方に関する質問を読み出し、読み出した質問を例えば表示装置等に表示させる（ステップＳ１０１）。
【００２９】
そして、機器動作設定装置１は、ステップＳ１０１で表示させた機器の使い方に関する質問の回答データを入力部２から受信する（ステップＳ１０２）。回答データは、例えば「あてはまる〜あてはまらない」の二者択一や３〜７段階程度の多段階評定のデータ形式となる。
【００３０】
次に、因子抽出手段１７は、ステップＳ１０２で相当数の回答データを受信したと判定した場合に、因子分析を行うことにより、属性分類に有効となる因子を抽出する（ステップＳ１０３）。
【００３１】
次に、因子抽出手段１７は、ステップＳ１０１において読み出した質問の中から、ステップＳ１０３において抽出した各因子に対応する代表質問を決定し、決定した代表質問を使い方属性記憶手段１２に記憶させる（ステップＳ１０４）。
【００３２】
次に、記憶制御手段１８は、因子抽出手段１７により抽出された因子に基づいて、使い方属性をそれぞれ複数の属性分類に分類する。そして、記憶制御手段１８は、この属性分類毎に因子とこの因子に対応する因子得点とを関連付けて使い方属性記憶手段１２に記憶させる（ステップＳ１０５）。
【００３３】
以上により、第１の実施形態である機器動作設定装置１は、後述する機器動作設定処理を実行するために必要な使い方属性データを使い方属性記憶手段１２に記憶させることができる。
【００３４】
図３は、第１の実施形態である機器動作設定装置１の嗜好属性記憶手段１３に生成される嗜好属性データの生成処理装置を示すフローチャートである。
【００３５】
まず、機器動作設定装置１は、嗜好属性記憶手段１３に記憶された機器の嗜好に関する質問を読み出し、読み出した質問を例えば表示装置等に表示させる（ステップＳ２０１）。
【００３６】
そして、機器動作設定装置１は、ステップＳ２０１で表示させた機器の嗜好に関する質問の回答データを入力部２から受信する（ステップＳ２０２）。回答データは、例えば「あてはまる〜あてはまらない」の二者択一や３〜７段階程度の多段階評定のデータ形式となる。
【００３７】
次に、因子抽出手段１７は、ステップＳ２０２で相当数の回答データを受信したと判定した場合に、因子分析を行うことにより、属性分類に有効となる因子を抽出する（ステップＳ２０３）。
【００３８】
次に、因子抽出手段１７は、ステップＳ２０１において読み出した質問の中から、ステップＳ１０３において抽出した各因子に対応する代表質問を決定し、決定した代表質問を嗜好属性記憶手段１３に記憶させる（ステップＳ２０４）。
【００３９】
次に、記憶制御手段１８は、因子抽出手段１７により抽出された因子に基づいて、嗜好属性をそれぞれ複数の属性分類に分類する。そして、記憶制御手段１８は、この属性分類毎に因子とこの因子に対応する因子得点とを関連付けて嗜好属性記憶手段１３に記憶させる（ステップＳ２０５）。
【００４０】
以上により、第１の実施形態である機器動作設定装置１は、後述する機器動作設定処理を実行するために必要な嗜好属性データを嗜好属性記憶手段１３に記憶させることができる。
【００４１】
図４は、第１の実施形態である機器動作設定装置１における機器動作設定装置の処理手順を示すフローチャートである。
【００４２】
まず、機器動作設定装置１は、動作設定対象である機器に電源が投入されたとき、その機器が初期設定されているか否かを判定する（ステップＳ３０１）。
【００４３】
そして、ステップＳ３０１において、動作設定対象である機器が初期設定されていると判定された場合は、通常動作を行う（ステップＳ３０２）。
【００４４】
一方、ステップＳ３０１において、動作設定対象である機器が初期設定されていないと判定された場合、又は、動作対象機器が通常動作中であるときに入力部２から動作設定指示信号が供給された場合（ステップＳ３０３）には、処理をステップＳ３０５に移行する。
【００４５】
次に、機器動作設定装置１は、使い方質問画面、及び嗜好質問画面を表示部等に表示させる。具体的には、機器動作設定装置１は、使い方属性記憶手段１２に記憶された機器の使い方に関する代表質問を読み出し、読み出した代表質問を例えば表示装置等に表示させる。さらに、嗜好属性記憶手段１３に記憶された嗜好に関する代表質問を読み出し、読み出した代表質問を例えば表示装置等に表示させる（ステップＳ３０５）。
【００４６】
そして、機器動作設定装置１は、利用者の操作により、入力部２からステップＳ３０５で表示させた機器の使い方に関する代表質問の回答データ、及び嗜好に関する代表質問の回答データを受信する（ステップＳ３０６）。回答データは、例えば「あてはまる〜あてはまらない」の二者択一や３〜７段階程度の多段階評定のデータ形式となる。
【００４７】
次に、属性決定手段１１は、ステップＳ３０６において回答データを受信すると、使い方属性記憶手段１２に記憶された使い方属性データと嗜好属性記憶手段１３に記憶された嗜好属性データとを読み出す。
【００４８】
そして、属性決定手段１１は、読み出した使い方属性データに基づいてクラスター分析を行うことにより、ステップＳ３０６において受信した回答データに相関の高い使い方属性の属性分類を決定する（ステップＳ３０７、Ｓ３０８）。同様に、属性決定手段１１は、読み出した嗜好属性データに基づいてクラスター分析を行うことにより、ステップＳ３０２において受信した回答データに相関の高い嗜好属性の属性分類を決定する（ステップＳ３０７、Ｓ３０８）。
【００４９】
次に、近似項目抽出手段１４は、ステップＳ３０６において受信した回答データのうち、属性決定手段１１により決定された使い方属性の属性分類と近似する近似項目データを抽出する。同様に、近似項目抽出手段１４は、回答データのうち、属性決定手段１１により決定された嗜好属性の属性分類と近似する近似項目データを抽出する。（ステップＳ３０９）。
【００５０】
そして、近似項目抽出手段１４は、ステップＳ３０９において抽出された使い方属性の近似項目データ及び嗜好属性の近似項目データを統合し、因子分析を行い（ステップＳ３１０）、統合した近似項目データのうち因子負荷量が大きい１又は複数の代表近似項目データを抽出する（ステップＳ３１１）。
【００５１】
次に、ユーザカテゴライズ手段１５は、近似項目抽出手段１４により抽出された代表近似項目データについて、クラスター分析を行う（ステップＳ３１２）。これにより、予め利用者の特性毎に分類されたグループのうち、ステップＳ３１１において抽出された代表近似項目データにより示される特性が最も類似するグループを決定する（ステップＳ３１３）。ここで、予め利用者の特性毎に分類されたグループは、それぞれ使い方・嗜好に特徴があり、機器動作設定装置１の提供者又は利用者によって任意のグループ数に分類されている。
【００５２】
このように、ステップＳ３１１で抽出された代表近似項目データについてクラスター分析を行うことにより、使い方属性と嗜好属性という多次元の属性を統合した上で利用者の特性が属するグループを決定するので、利用者をその特性に応じた最適なグループに割り当てることが可能となる。
【００５３】
次に、動作設定部１６が、ユーザカテゴライズ手段１５により決定されたグループに基づいて、利用者の特性に応じた機器の設定を行う。具体的には、メニュー切り替え手段１６ａが、利用者の特性に最も類似するグループに適したメニューを生成したり、デフォルト値設定手段１６ｂが、利用者の特性に最も類似するグループに適したデフォルト値を設定する（ステップＳ３１４）。
【００５４】
このように、最適に割り当てられたグループに応じて機器を設定するので、利用者の特性に応じた最適な機器の動作設定を行うことができる。また、利用者による回答データに基づいて機器の動作設定を行うので、この機器を複数の利用者が利用する場合においても、各々の利用者の特性に応じて最適な機器の動作設定を行うことができる。
【００５５】
図５は、第１の実施形態である機器動作設定装置１をＨＤＤレコーダに適用した場合における機器動作設定処理の一例を説明するための模式図である。
【００５６】
まず、機器動作設定装置１は、動作設定対象である機器が初期設定されていないと判定された場合、又は、動作対象機器が通常動作中であるときに入力部２から動作設定指示信号が供給された場合、表示部等の使い方質問画面、及び嗜好質問画面に代表質問を表示させる。
【００５７】
図５に示した例では、機器動作設定装置１は、使い方に関する代表質問２０１として、「面倒な設定をせずに使いたいか？」、「いろいろな機能を簡単に使いたいか？」、「自分で設定を行いながら使いたいか？」、「一番きれいに撮れるように使いたいか？」等の代表質問を表示する。同様に、機器動作設定装置１は、嗜好に関する代表質問２０２として、「とにかくシンプルなものが好きか？」、「機能が充実しているものが好きか？」、「趣味として動画を撮影するか？」、「画質にはさほどこだわらない？」等の代表質問を表示する。
【００５８】
そして、機器動作設定装置１は、利用者の操作により、入力部２から入力させた、機器の使い方に関する代表質問２０１に対する回答データ、及び嗜好に関する代表質問２０２に対する回答データを受信する。
【００５９】
次に、属性決定手段１１は、回答データを受信すると、使い方属性記憶手段１２に記憶された使い方属性データを読み出し、読み出した使い方属性データに基づいてクラスター分析を行うことにより、受信した回答データに相関の高い使い方属性２０３の属性分類を決定する。
【００６０】
図５に示した例では、クラスター分析によって、使い方に関する代表質問２０１に対する回答データに相関の高い使い方属性２０３の属性分類として属性３が決定されている。
【００６１】
同様に、属性決定手段１１は、回答データを受信すると、嗜好属性記憶手段１３に記憶された嗜好属性データを読み出し、読み出した嗜好属性データに基づいてクラスター分析を行うことにより、受信した回答データに相関の高い嗜好属性２０４の属性分類を決定する。
【００６２】
図５に示した例では、クラスター分析によって、嗜好に関する代表質問２０２に対する回答データに相関の高い嗜好属性２０４の属性分類として属性１が決定されている。
【００６３】
次に、近似項目抽出手段１４は、受信した回答データのうち属性決定手段１１により決定された使い方属性又は嗜好属性の属性分類と近似する近似項目データを抽出し、因子分析により抽出された近似項目データのうち因子負荷量が大きい１又は複数の代表近似項目データを抽出する。
【００６４】
そして、ユーザカテゴライズ手段１５が、予め利用者の特性毎に分類されたグループのうち、近似項目抽出手段１４により抽出された代表近似項目データにより示される特性が最も類似するグループをクラスター分析により決定する。
【００６５】
図５の２０５に示すように、回答データから使い方属性２０３の属性３に近似する近似項目データと嗜好属性２０４の属性１に近似する近似項目データとを抽出し、抽出した近似項目データのうち因子負荷量が大きい１又は複数の代表近似項目データを抽出する。そして、抽出された代表近似項目データにより示される特性が最も類似するグループとしてグループ５が決定される。
【００６６】
なお、図５に示した例では、グループ数を６つとしているが、この数は６つに限らず、事前に任意の数のグループが設定される。設定されたグループは、それぞれ使い方・嗜好に特徴があり、設計者側で、「どのように機器を使うユーザであるか」という想定利用者を事前に多数設定し、この想定利用者をグループとして設定する。ここでは、グループ５として設定された想定利用者は、「あまり機器には強くないが高画質で記録する実用的な使い方よりも趣味的に多くの動画の収集を求め、風景を撮影する機会が多い利用者」と設定されている。
【００６７】
このように、抽出された因子負荷量が大きい１又は複数の代表近似項目データに対してクラスター分析を行うことにより、使い方属性と嗜好属性という多次元の属性を統合した上で利用者の特性が属するグループを決定するので、利用者をその特性に応じた最適なグループに割り当てることが可能となる。
【００６８】
次に、動作設定部１６が、ユーザカテゴライズ手段１５により決定されたグループに基づいて、利用者に応じた機器の設定を行う。
【００６９】
図５に示した例では、グループ５に対応する機器動作設定２０７として、「基本メニューのみ表示」、「画質ノーマル」、及び「デジタルズーム１００倍に設定」が関連付けされているので、動作設定部１６が、この設定内容に従ってＨＤＤレコーダの動作設定を行う。なお、図５に示したグループ２０６と機器動作設定２０７とを結ぶ矢印は、グループ２０６の各グループに適した機器動作設定を示している。
【００７０】
これにより、動作設定部１６は、「基本メニューのみ表示」の設定で必要最小限の機能だけを表示して機能を把握しやすくし、「高倍率デジタルズーム」の設定で急な遠景の撮影時などでも高倍率でのズーム撮影で撮影に自由度を持たせ、「画質ノーマル」の設定でメディアの残り時間を気にせずに余裕をもって撮影を楽しめるように設定することができる。
【００７１】
また、各グループにおいて想定される使い方に合わせ、事前に設計者側で設定したおいた初期メニューや初期設定値や、他の利用者の実際の使用状況からフィードバックされたデータにより更新した最適値を、利用者に対し提供することができる。
【００７２】
このように、第１の実施形態である機器動作設定装置１では、ユーザは使い方および嗜好に関する簡単な質問に答えることで、自分の使い方および嗜好にあったメニューとシステム設定値（デフォルト値）について最適なものを得ることができる。また、その際、グループ化およびグループ化した複数グループからの統合的類似性判断による取捨選択を機器動作設定装置が行うことにより、利用者の使い方や嗜好に合ったメニューとシステム設定値（デフォルト値）について最適なものを得ることができる。さらに、使用シーンおよび嗜好に合ったメニューとシステム設定値（デフォルト値）について自動的に最適なものを得ることができる。また、その際、グループ化およびグループ化した複数グループからの統合的類似性判断による取捨選択を機器動作設定装置が行うことにより、自分の使い方および嗜好にあったメニューとシステム設定値（デフォルト値）について最適なものを得ることができる。
【００７３】
以上のように、第１の実施形態である機器動作設定装置１によれば、最適に割り当てられたグループに応じて機器を設定するので、利用者の特性に応じた最適な機器の動作設定を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００７４】
【図１】本発明の第１の実施形態である機器動作設定装置の構成を示した構成図である。
【図２】第１の実施形態である機器動作設定装置の使い方属性記憶手段に生成される使い方属性データの生成処理手順を示すフローチャートである。
【図３】第１の実施形態である機器動作設定装置の嗜好属性記憶手段に生成される嗜好属性データの生成処理手順を示すフローチャートである。
【図４】第１の実施形態である機器動作設定装置における機器動作設定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図５】第１の実施形態である機器動作設定装置をＨＤＤレコーダに適用した場合における機器動作設定処理の一例を説明するための模式図である。
【符号の説明】
【００７５】
１，１０１，１０２…機器動作設定装置
２…入力部
３…機器制御部
１１…属性決定手段
１２…使い方属性記憶手段
１３…嗜好属性記憶手段
１４…近似項目抽出手段
１５…ユーザカテゴライズ手段
１６…動作設定部（動作設定手段）
１６ａ…メニュー切り替え手段
１６ｂ…デフォルト値設定手段
１７…因子抽出手段
１８…記憶制御手段
【図１】
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【図２】
2008276669.tif 000004
【図３】
2008276669.tif 000005
【図４】
2008276669.tif 000006
【図５】
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