(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
機器の利用に関するユーザの複数のスキルに基づいて、当該ユーザが利用するユーザインタフェースの変更を行うための情報を提供するユーザインタフェース情報提供装置であって、
前記機器に対する前記ユーザの操作ログに基づいて、複数のスキルのそれぞれについてのスキルレベルを推定するスキル推定手段と、
前記複数のスキルのそれぞれについてのスキルレベルの組み合わせパターンとユーザインタフェース変更観点を示す情報との対応関係の情報に基づいて、前記スキル推定手段により推定された前記ユーザのスキルレベルのパターンに対応するユーザインタフェース変更観点を示す情報を出力するユーザインタフェース情報処理手段と、を備え、
前記複数のスキルは、態度、空間把握能力、視覚探索能力、ワーキングメモリ、経験、及び運動能力であり、
前記スキル推定手段は、
前記態度のスキルレベルを、ユーザの所定の操作の時間間隔に基づいて推定し、
前記経験のスキルレベルを、ユーザの述べページ表示数に基づいて推定し、
前記空間把握能力のスキルレベルを、ユーザの述べページ表示数に基づいて推定し、
前記ワーキングメモリのスキルレベルを、ユーザの所定の操作における画面への接触面積と、ユーザの所定の操作の時間間隔とに基づいて推定し、
前記運動能力のスキルレベルを、ユーザの所定の操作における画面への接触面積と、ユーザの所定の操作の時間間隔とに基づいて推定する
ことを特徴とするユーザインタフェース情報提供装置。
【請求項２】
機器の利用に関するユーザの複数のスキルに基づいて、当該ユーザが利用するユーザインタフェースの変更を行うユーザインタフェース変更装置であって、
前記機器に対する前記ユーザの操作ログに基づいて、複数のスキルのそれぞれについてのスキルレベルを推定するスキル推定手段と、
前記複数のスキルのそれぞれについてのスキルレベルの組み合わせパターンとユーザインタフェース変更観点を示す情報との対応関係の情報に基づいて、前記スキル推定手段により推定された前記ユーザのスキルレベルのパターンに対応するユーザインタフェース変更観点を示す情報を取得するユーザインタフェース情報取得手段と、
前記ユーザインタフェース情報取得手段により取得された前記ユーザインタフェース変更観点を示す情報に基づいて、前記ユーザインタフェースの変更を行うユーザインタフェース変更手段と、を備え、
前記複数のスキルは、態度、空間把握能力、視覚探索能力、ワーキングメモリ、経験、及び運動能力であり、
前記スキル推定手段は、
前記態度のスキルレベルを、ユーザの所定の操作の時間間隔に基づいて推定し、
前記経験のスキルレベルを、ユーザの述べページ表示数に基づいて推定し、
前記空間把握能力のスキルレベルを、ユーザの述べページ表示数に基づいて推定し、
前記ワーキングメモリのスキルレベルを、ユーザの所定の操作における画面への接触面積と、ユーザの所定の操作の時間間隔とに基づいて推定し、
前記運動能力のスキルレベルを、ユーザの所定の操作における画面への接触面積と、ユーザの所定の操作の時間間隔とに基づいて推定する
ことを特徴とするユーザインタフェース変更装置。
【請求項３】
前記スキル推定手段は、前記視覚探索能力のスキルレベルを、ユーザの操作所要時間に基づいて推定する
ことを特徴とする請求項２に記載のユーザインタフェース変更装置。
【請求項４】
前記ユーザインタフェース情報取得手段は、運動能力のスキルレベルが低いユーザに対するユーザインタフェース変更観点を示す情報として、遷移アニメーションを挿入することを示す情報を取得する
ことを特徴とする請求項２又は３に記載のユーザインタフェース変更装置。
【請求項５】
機器の利用に関するユーザの複数のスキルに基づいて、当該ユーザが利用するユーザインタフェースの変更を行うための情報を提供するユーザインタフェース情報提供装置が実行するユーザインタフェース情報提供方法であって、
前記機器に対する前記ユーザの操作ログに基づいて、複数のスキルのそれぞれについてのスキルレベルを推定するスキル推定ステップと、
前記複数のスキルのそれぞれについてのスキルレベルの組み合わせパターンとユーザインタフェース変更観点を示す情報との対応関係の情報に基づいて、前記スキル推定ステップにより推定された前記ユーザのスキルレベルのパターンに対応するユーザインタフェース変更観点を示す情報を出力するユーザインタフェース情報処理ステップと、を備え、
前記複数のスキルは、態度、空間把握能力、視覚探索能力、ワーキングメモリ、経験、及び運動能力であり、
前記スキル推定ステップにおいて、前記ユーザインタフェース情報提供装置は、
前記態度のスキルレベルを、ユーザの所定の操作の時間間隔に基づいて推定し、
前記経験のスキルレベルを、ユーザの述べページ表示数に基づいて推定し、
前記空間把握能力のスキルレベルを、ユーザの述べページ表示数に基づいて推定し、
前記ワーキングメモリのスキルレベルを、ユーザの所定の操作における画面への接触面積と、ユーザの所定の操作の時間間隔とに基づいて推定し、
前記運動能力のスキルレベルを、ユーザの所定の操作における画面への接触面積と、ユーザの所定の操作の時間間隔とに基づいて推定する
ことを特徴とするユーザインタフェース情報提供方法。
【請求項６】
機器の利用に関するユーザの複数のスキルに基づいて、当該ユーザが利用するユーザインタフェースの変更を行うユーザインタフェース変更装置が実行するユーザインタフェース変更方法であって、
前記機器に対する前記ユーザの操作ログに基づいて、複数のスキルのそれぞれについてのスキルレベルを推定するスキル推定ステップと、
前記複数のスキルのそれぞれについてのスキルレベルの組み合わせパターンとユーザインタフェース変更観点を示す情報との対応関係の情報に基づいて、前記スキル推定ステップにより推定された前記ユーザのスキルレベルのパターンに対応するユーザインタフェース変更観点を示す情報を取得するユーザインタフェース情報取得ステップと、
前記ユーザインタフェース情報取得ステップにより取得された前記ユーザインタフェース変更観点を示す情報に基づいて、前記ユーザインタフェースの変更を行うユーザインタフェース変更ステップと、を備え、
前記複数のスキルは、態度、空間把握能力、視覚探索能力、ワーキングメモリ、経験、及び運動能力であり、
前記スキル推定ステップにおいて、前記ユーザインタフェース変更装置は、
前記態度のスキルレベルを、ユーザの所定の操作の時間間隔に基づいて推定し、
前記経験のスキルレベルを、ユーザの述べページ表示数に基づいて推定し、
前記空間把握能力のスキルレベルを、ユーザの述べページ表示数に基づいて推定し、
前記ワーキングメモリのスキルレベルを、ユーザの所定の操作における画面への接触面積と、ユーザの所定の操作の時間間隔とに基づいて推定し、
前記運動能力のスキルレベルを、ユーザの所定の操作における画面への接触面積と、ユーザの所定の操作の時間間隔とに基づいて推定する
ことを特徴とするユーザインタフェース変更方法。
【請求項７】
コンピュータを、機器の利用に関するユーザの複数のスキルに基づいて、当該ユーザが利用するユーザインタフェースの変更を行うための情報を提供するユーザインタフェース情報提供装置として機能させるためのプログラムであって、前記コンピュータを、
前記機器に対する前記ユーザの操作ログに基づいて、複数のスキルのそれぞれについてのスキルレベルを推定するスキル推定手段、
前記複数のスキルのそれぞれについてのスキルレベルの組み合わせパターンとユーザインタフェース変更観点を示す情報との対応関係の情報に基づいて、前記スキル推定手段により推定された前記ユーザのスキルレベルのパターンに対応するユーザインタフェース変更観点を示す情報を出力するユーザインタフェース情報処理手段、として機能させるプログラムであり、
前記複数のスキルは、態度、空間把握能力、視覚探索能力、ワーキングメモリ、経験、及び運動能力であり、
前記スキル推定手段は、
前記態度のスキルレベルを、ユーザの所定の操作の時間間隔に基づいて推定し、
前記経験のスキルレベルを、ユーザの述べページ表示数に基づいて推定し、
前記空間把握能力のスキルレベルを、ユーザの述べページ表示数に基づいて推定し、
前記ワーキングメモリのスキルレベルを、ユーザの所定の操作における画面への接触面積と、ユーザの所定の操作の時間間隔とに基づいて推定し、
前記運動能力のスキルレベルを、ユーザの所定の操作における画面への接触面積と、ユーザの所定の操作の時間間隔とに基づいて推定する
ことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの操作ログに基づいて推定したスキルの情報を用いて、UI(User Interface)を変更する技術に関連するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、Webコンテンツ等の情報をネットワークを介してユーザに提供する際に、様々なユーザ特性の様々な要求に対して、情報の調整を行い最適な形で提供する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。このように、Webコンテンツ等の情報を提供する際に、様々なユーザ特性に応じたUIの提示等を行うことが求められており、そのためにはユーザ特性を自動的に推定する技術が必要である。
【０００３】
特に、ユーザ特性の一つである、ユーザがＰＣやスマートフォン、タブレットといったICT（Information and Communication Technology）機器をどれくらい使いこなすことができるかというスキルを推定することは、ユーザの特性に応じたUIの提示を行う上で重要である。
【０００４】
ICT機器をどれくらい使いこなすことができるかというスキルの指標は、従来或るユーザが特定の課題を達成するまでにかかった時間や、ミスの数等のデータによって算出されていた。従って、スキルを推定するということは、すなわち課題の達成率や達成時間を推定するということであった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−０５６１５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、課題の達成率や達成時間を推定できたとしても、適切なUIの変更は困難である。なぜなら、ユーザのつまずきが何に起因するのかということまではわからないからである。具体的には、ICT機器の利用には、態度や経験、空間把握能力、視覚探索能力、ワーキングメモリ、運動能力等の多くのスキルが関わるが、ユーザがつまずいたり、使い辛さを感じたりするとき、それがこれらの何のスキルに起因するのかはわからない。
【０００７】
また、これらのスキルに応じてUIを変更する場合、各スキルレベルの組み合わせによっては、単純に各スキルと変更するUIを1対1で対応付けているだけでは、効果的な変更が実施できない場合がある。例えば、空間把握能力が低くかつ視覚探索能力が低いユーザに対しては、単純にそれぞれのスキルが低いユーザ用のUIの足し合わせに変更するのではなく、空間把握能力が低くかつ視覚探索能力が低いユーザ用の別のUIに変更する方が効果的な場合がある。
【０００８】
本発明は上記の点に鑑みてなされたものであって、機器の利用に関わる複数のスキルのスキルレベルをそれぞれ推定し、それに応じて効果的なUIの変更を実施することを可能とする技術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】
本発明の実施の形態によれば、機器の利用に関するユーザの複数のスキルに基づいて、当該ユーザが利用するユーザインタフェースの変更を行うための情報を提供するユーザインタフェース情報提供装置であって、
前記機器に対する前記ユーザの操作ログに基づいて、複数のスキルのそれぞれについてのスキルレベルを推定するスキル推定手段と、
前記複数のスキルのそれぞれについてのスキルレベルの組み合わせパターンとユーザインタフェース変更観点を示す情報との対応関係の情報に基づいて、前記スキル推定手段により推定された前記ユーザのスキルレベルのパターンに対応するユーザインタフェース変更観点を示す情報を出力するユーザインタフェース情報処理手段と、を備え、
前記複数のスキルは、態度、空間把握能力、視覚探索能力、ワーキングメモリ、経験、及び運動能力であり、
前記スキル推定手段は、
前記態度のスキルレベルを、ユーザの所定の操作の時間間隔に基づいて推定し、
前記経験のスキルレベルを、ユーザの述べページ表示数に基づいて推定し、
前記空間把握能力のスキルレベルを、ユーザの述べページ表示数に基づいて推定し、
前記ワーキングメモリのスキルレベルを、ユーザの所定の操作における画面への接触面積と、ユーザの所定の操作の時間間隔とに基づいて推定し、
前記運動能力のスキルレベルを、ユーザの所定の操作における画面への接触面積と、ユーザの所定の操作の時間間隔とに基づいて推定する
ことを特徴とするユーザインタフェース情報提供装置が提供される。
【００１０】
また、本発明の実施の形態によれば、機器の利用に関するユーザの複数のスキルに基づいて、当該ユーザが利用するユーザインタフェースの変更を行うユーザインタフェース変更装置であって、
前記機器に対する前記ユーザの操作ログに基づいて、複数のスキルのそれぞれについてのスキルレベルを推定するスキル推定手段と、
前記複数のスキルのそれぞれについてのスキルレベルの組み合わせパターンとユーザインタフェース変更観点を示す情報との対応関係の情報に基づいて、前記スキル推定手段により推定された前記ユーザのスキルレベルのパターンに対応するユーザインタフェース変更観点を示す情報を取得するユーザインタフェース情報取得手段と、
前記ユーザインタフェース情報取得手段により取得された前記ユーザインタフェース変更観点を示す情報に基づいて、前記ユーザインタフェースの変更を行うユーザインタフェース変更手段と、を備え、
前記複数のスキルは、態度、空間把握能力、視覚探索能力、ワーキングメモリ、経験、及び運動能力であり、
前記スキル推定手段は、
前記態度のスキルレベルを、ユーザの所定の操作の時間間隔に基づいて推定し、
前記経験のスキルレベルを、ユーザの述べページ表示数に基づいて推定し、
前記空間把握能力のスキルレベルを、ユーザの述べページ表示数に基づいて推定し、
前記ワーキングメモリのスキルレベルを、ユーザの所定の操作における画面への接触面積と、ユーザの所定の操作の時間間隔とに基づいて推定し、
前記運動能力のスキルレベルを、ユーザの所定の操作における画面への接触面積と、ユーザの所定の操作の時間間隔とに基づいて推定する
ことを特徴とするユーザインタフェース変更装置が提供される。
【００１１】
また、本発明の実施の形態によれば、ユーザインタフェース情報提供装置に対応するユーザインタフェース情報提供方法、ユーザインタフェース変更装置に対応するユーザインタフェース変更方法、及びプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の実施の形態によれば、機器の利用に関わる複数のスキルのスキルレベルをそれぞれ推定し、それに応じて効果的なUIの変更を実施することを可能とする技術が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】スキル推定装置１００の構成図である。
【図２】スキル推定装置１００の動作を示すフローチャートである。
【図３】タッチパネルから取得可能な操作ログの一覧を示す図である。
【図４】Webページから取得可能な操作ログの例を示す図である。
【図５】ログ記憶部１０３に記録された操作ログの例を示す図である。
【図６】スキル記憶部１０７に記録された各スキルレベルの例を示す図である。
【図７】UIの変更方法の例を示す図である。
【図８】遷移アニメーションのイメージを示す図である。
【図９】態度のスキルレベルを操作ログから推定する処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】経験のスキルレベルを操作ログから推定する処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】空間把握力のスキルレベルを操作ログから推定する処理手順を示すフローチャートである。
【図１２】視覚探索能力のスキルレベルを操作ログから推定する処理手順を示すフローチャートである。
【図１３】ワーキングメモリのスキルレベルを操作ログから推定する処理手順を示すフローチャートである。
【図１４】運動能力のスキルレベルを操作ログから推定する処理手順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】
【００１４】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。なお、以下で説明する実施の形態は一例に過ぎず、本発明が適用される実施の形態は、以下の実施の形態に限られるわけではない。
【００１５】
（実施の形態の概要）
ユーザがICT機器を使いこなすには、例えば以下のようなスキルが要求される。
【００１６】
(1)インターネットに対する肯定的な態度
(2)インターネットに関する経験
(3)階層的な構造を持つWebサイト等のシステムの中で、自分が現在位置する場所を把握できる空間把握能力
(4)画面に表示されている情報の中から、目的の情報を素早く正確に見つける視覚探索能力
(5)目標や、表示されている情報を一時的に保持できるワーキングメモリ
(6)身体を素早く正確に動かすことができる運動能力
本実施の形態では、スキル推定装置が、上記のそれぞれのスキルレベルを推定し、それに応じたUIを提示する。以下、本実施の形態の内容を詳細に説明する。
【００１７】
なお、本実施の形態では、スキル推定対象のユーザが、タッチパネルを有するICT機器（例：スマートフォン、タブレット等）を操作して、インターネットから提供されるWebコンテンツ（Webページ）を閲覧、操作することを想定しているが、これは一例に過ぎない。ユーザが操作する機器は、ICT機器に限られない。また、ユーザが操作する機器はタッチパネルを有する機器でなくてもよい。また、ユーザが閲覧する対象はWebコンテンツに限られない。
【００１８】
（装置構成）
図１は、本実施の形態におけるスキル推定装置１００の構成図である。スキル推定装置１００は、ユーザがICT利用スキルをどれくらい有しているかを、定量的かつ客観的に評価し、それに応じてUIの変更を実施する装置である。
【００１９】
スキル推定装置１００は、ユーザが情報を閲覧するために使用する端末であってもよいし、当該端末とは別の装置であってもよいが、本実施の形態では、スキル推定装置１００は、ユーザが情報を閲覧するために使用する端末とは別の装置であることを想定している。本実施の形態のスキル推定装置１００は、例えば、ネットワーク上に備えられるサーバであり、ユーザが操作する端末から、ネットワークを介して操作ログ等を取得して、スキル推定、UI変更情報取得、UI変更等を行う。
【００２０】
スキル推定装置１００が、ユーザが情報を閲覧するために使用する端末である場合、当該端末（スキル推定装置１００）で取得された操作ログが、内部でスキル推定装置１００に相当する機能部に渡されて、スキル推定、UI変更情報取得、UI変更等を行う。
【００２１】
図１に示すとおり、スキル推定装置１００は、ログ入力部１０１、ログ処理部１０２、ログ記憶部１０３、スキル推定部１０４、モデル記憶部１０５、スキル出力部１０６、スキル記憶部１０７、UI処理部１０８、UI記憶部１０９、UI変更部１１０を備える。各部の動作については後述する。なお、図１に示す各記憶部に関しては、スキル推定装置１００の内部に備えられていてもよいし、ネットワークに接続されたデータベースサーバ等のサーバ上に備えられていてもよい。
【００２２】
また、スキル推定装置１００は、UIの変更を行う装置であることから、これをユーザインタフェース変更装置と称してもよい。また、スキル推定装置１００は、UIの変更のための情報を出力できるので、これをユーザインタフェース情報提供装置と称してもよい。また、スキル推定装置１００において、UI変更部１１０を備えないこととしてもよい。この場合、スキル推定装置１００は、UIの変更のための情報を外部に出力し、外部の装置等が、UI変更部１１０と同様の処理を実施する。
【００２３】
本実施の形態のスキル推定装置１００には、例えば、ＣＰＵと、メモリと、ＨＤＤ等の外部記憶装置と、入力装置と、出力装置とを備えた汎用的なコンピュータシステム（例：スマートフォン、タブレット、PC等）を用いることができる。このコンピュータシステムにおいて、ＣＰＵがメモリ上にロードされたプログラムを実行することにより、スキル推定装置１００の各機能が実現される。また、スキル推定装置１００のプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読取り可能な記録媒体に記憶することも、ネットワークを介して配信することもできる。
【００２４】
（スキル推定装置１００の動作）
以下、スキル推定装置１００の動作例をフローチャート等を参照しながら詳細に説明する。
【００２５】
図２は、スキル推定装置１００が、ユーザのスキルを推定し、それに基づいてUIを変更する場合における、スキル推定装置１００の全体動作を示すフローチャートである。
【００２６】
ステップＳ１において、ユーザは、スキルを推定するために、保持する端末において操作ログ収集プログラムを立ち上げる。例えば、端末（例：スマートフォン、タブレット等）のブラウザアプリとしてプログラムを立ち上げる。その際に、タッチパネルのタッチセンサー等、端末が備えるセンサー入力がオンになる。
【００２７】
なお、操作ログ収集プログラムは、ユーザが使用する端末において操作ログを収集し、当該操作ログをスキル推定装置１００に渡す機能を有するプログラムである。
【００２８】
ステップＳ２では、スキル推定装置１００にユーザIDが入力される。なお、ここで入力されるユーザIDは、例えば端末ログイン時のユーザアカウント等であるが、ユーザを識別できるIDであればどのようなものでもよい。
【００２９】
ステップＳ３において、スキル推定部１０４あるいはスキル出力部１０６が、ユーザIDに基づいてスキル記憶部１０７を参照し、当該ユーザのスキルレベルが既に存在するかどうかを判断する。既に存在する場合は、ステップＳ４に進み、スキル出力部１０６が、スキル記憶部１０７から当該ユーザのスキルレベルを取得し、UI処理部１０８へ出力し、ステップＳ１４に進む。
【００３０】
スキルレベルが存在しない場合はステップＳ５に進み、ユーザの操作ログの入力の受付を開始する。ユーザが操作を行うと、タッチパネルやWebページからの情報がスキル推定装置１００のログ入力部１０１に入力される。例えば、タッチパネルからは画面のタッチの強さや、タッチの面積等の操作ログが端末において取得され、当該操作ログがログ入力部１０１に入力される。
【００３１】
また、Webページからの情報としては、ページ遷移の履歴等がログ入力部１０１に入力される。なお、「Webページからの情報」とは、Webページに対する操作やWebページの表示に関する情報である。
【００３２】
ユーザが端末上で操作ログ収集プログラムを終了する、もしくは操作ログの取得時間が最低の時間以上(例えば３分以上)になるとステップＳ６に進む。なお、最低の取得時間はどのような値でもよい。
【００３３】
ステップＳ６では、例えば、ログ入力部１０１が、操作ログの取得時間が３分間以上であるかどうかを判定し、操作ログの取得時間が３分未満の場合は、ステップＳ７に進み、操作ログを記録せずに処理を終了する。操作ログの取得時間が３分間以上の場合は、ステップＳ８に進み、３分間分の操作ログがログ処理部１０２に渡され、整形される。なお、「３分間」は一例に過ぎず、「３分間」以外の時間長を使用してもよい。
【００３４】
ログ処理部１０２は、例えば、画面のタッチの強さの平均値を算出する、ページ遷移の履歴から表示ページ数を算出する等の処理を行う。操作ログの一覧の例を図３、図４に示す。図３はタッチパネルから取得可能な操作ログの一覧の例であり、図４はWebページから取得できる操作ログの一覧の例である。
【００３５】
図２のステップＳ９において、ログ処理部１０２により、整形された操作ログが、ID付きでログ記憶部１０３に記録される。記録された操作ログの例を図５に示す。図５の例では一部しか示していないが、ログ記憶部１０３には、ID毎に、図３、図４で示した全ての操作ログの値が記録されている。
【００３６】
図２のステップＳ１０において、整形された操作ログが、ログ処理部１０２からスキル推定部１０４へ渡される。
【００３７】
ステップＳ１１において、スキル推定部１０４は、モデル記憶部１０５を参照し、操作ログから複数の各スキルレベルを推定するためのモデルをそれぞれ読み込む。例えば、態度、経験、空間把握能力、視覚探索能力、ワーキングメモリ、運動能力それぞれのスキルレベルを推定するモデルを読み込む。なお、スキル推定部１０４により読み込まれる「モデル」は、具体的には、スキルレベルを推定する処理を行うためのプログラムに相当する。
【００３８】
ステップＳ１２において、スキル推定部１０４は、読み込んだモデルに基づいて各スキルレベルを推定する。各スキルレベルを推定する処理の詳細については後述する。
【００３９】
ステップＳ１２での推定が完了するとステップＳ１３に進み、スキル推定部１０４により推定された各スキルレベルがスキル記憶部１０７に記録される。スキル記憶部１０７に記録された各スキルレベルの例を図６に示す。図６に示すように、ID毎に、前述した６つのスキルレベルが記録されている。本実施の形態では、各スキルレベルについて、２段階にレベルを分けることとしているため、低スキルの場合は０、高スキルの場合は１として記録される。なお、２段階にスキルレベルを分けることは一例に過ぎず、例えば、３段階、あるいは４以上の段階にスキルレベルを分けてもよい。
【００４０】
ステップＳ１４において、スキル出力部１０６により該当ユーザの各スキルレベル（スキルレベルのパターン）が取得され、当該各スキルレベルが、スキル出力部１０６からUI処理部１０８に渡される。ステップＳ１５において、UI処理部１０８は、UI記憶部１０９に記録された、各スキルレベル（パターン）に応じたUIの変更方法を示す情報を読み込む。なお、後述するように、読み込んだUI変更方法の情報はUI処理部１０８からUI変更部１１０に渡されるが、UI処理部１０８は、読み込んだUI変更方法の情報を外部に出力することとしてもよい。
【００４１】
UI記憶部１０９に記録されているUIの変更方法を示す情報の例を図７に示す。図７に示す例では、６つのスキルレベルのパターンと、それに対応するUIの変更方法を示している。
【００４２】
図７の「スキル」の情報（パターン）は、(態度, 経験, 空間把握能力, 視覚探索能力, ワーキングメモリ, 運動能力)の順で、０=低, １=高、を示す。また、「UI変更方法」の情報は、(専門用語を無くす, ショートカット機能を付ける, 階層を浅くする, ページ当たりの情報量を減らす, メモ機能を付ける, ボタンを大きくする, 要約機能を付ける，遷移アニメーションを挿入する)の順で、０=変更を実施しない, １=変更を実施する、を示す。
【００４３】
なお、上記の"専門用語を無くす"等は、UIの変更観点を示す情報の例であり、スキルのパターンとUI変更方法のパターンとの対応付けも例である。上記以外の変更観点の情報を使用することとしてもよいし、スキルのパターンとUI変更方法のパターンとの対応付けも他の対応付けでもよい。また、本実施の形態では変更観点の数が合計８つであるが、数はこの限りではない。８つより少なくてもよいし、８つより多くてもよい。
【００４４】
ただし、運動能力が低い場合には、"遷移アニメーションを挿入する"という変更を実施するものとする。遷移アニメーションのイメージを図８に示す。図８では、あるページ上でリンクが設定されているボタンをタップしたときに（ａ）、遷移元のページが上に押し上げられ（ｂ）、遷移先のページが下から現れる（ｃ）アニメーションを示している。アニメーションの種類は、本実施の形態では上下にページが動いていくような表現だが、ズームイン・ズームアウトしたり、本のページがめくれるような表現でもよい。また、遷移時に空白のページが挿入されるような表現でもよい。遷移元から遷移先のページに瞬間的に切り替わるのではなく、間に何らかのアニメーションや別のコンテンツが挿入された後に切り替わることを特徴とする。
【００４５】
発明者らによる研究で、運動能力が低いユーザはタップやクリックが正確に実行できずボタンやリンクを連打してしまう傾向があるため、ページが遷移する際に遷移元のページから遷移先のページに瞬間的に切り替わると、ページ遷移が成功したとしても遷移後のページの同じ位置に存在するボタンやリンクも誤って押してしまい、意図しないページに更に遷移してしまうという問題が多く発現することがわかっている。更に、この問題に対して遷移アニメーションを挿入することが有効であることが示されている。また、運動能力が高いユーザにとっては遷移アニメーションの分だけ処理に時間がかかり、逆に操作の満足度が低下することも示されている。そのため、本実施の形態では、運動能力が低い場合に対してのみ遷移アニメーションを挿入することとする。
【００４６】
あるユーザに関して、態度のみが低く、それ以外のスキルが高い場合は、図７の１行目に合致し、当該ユーザのUIに対して、専門用語を無くすというUI変更を実施することを決定する。また、空間把握能力と視覚探索能力の両方が低い場合には、図７の６行目に合致する。この場合、単に図７の３行目と４行目を足し合わせた、階層を浅くするかつページ当たりの情報量を減らすというUIの変更を行うのではなく、要約機能を付けるという、組み合わせの影響を考慮したUIの変更を実施することを決定する。ただし、UIの変更方法に関しては、この限りではない。
【００４７】
また、本実施の形態では６つ全てのスキルの推定結果を用いてUIを変更する場合について説明するが、使用するスキルは６つのうち１つ、または２つ以上のいずれかのスキルの推定結果でもよい。また、６つのスキルの全てをUI変更判断に使用しない場合においては、UIを変更する判断に用いるスキルの分だけ、当該スキルの推定を行うこととしてよい。
【００４８】
なお、６つのスキルの全てをUI変更判断に使用しない場合において、どのスキルを使用するかについては、本実施の形態では、態度、空間把握能力、視覚探索能力、ワーキングメモリの４つのスキルのうちのいずれかを少なくとも１つ含ませ、当該４つのスキルに、更に、経験、運動能力を加えた６つのスキルにおける２つ以上のスキルを含ませることとしている。
【００４９】
UIの変更方法が決定されると、ステップＳ１６に進み、決定されたUI変更方法の情報がUI処理部１０８からUI変更部１１０に渡され、UI変更部１１０が、該当ユーザに対するUIを変更し、処理を終了する。ここで、UIの変更処理は特定の方法に限られない。例えば、UI変更部１１０が端末に変更方法の情報を通知することで、端末に変更を行わせることとしてもよいし、UI変更部１１０がWebサーバに変更方法の情報を通知することで、Webサーバに変更を行わせることとしてもよい。
【００５０】
（各スキルレベルの推定処理）
以下、図２に示すステップＳ１２において実行されるスキルレベルの推定処理をスキル毎に説明する。
【００５１】
＜態度のスキルレベルの推定＞
図９は、態度のスキルレベルを操作ログから推定するモデルに相当するフローチャートを示している。ここでの態度とは、インターネットに対して肯定的な態度を持っているかどうか、ということである。当該モデルは、操作ログを説明変数とする決定木のモデルとなっており、条件分岐に従って高スキル/低スキルに分類される。
【００５２】
まず、スキル推定部１０４は、ステップＳ１−１において操作ログを読み込む。ステップＳ１−２では、タッチの時間間隔が2955.9未満であるかどうかを判断する。なお、スキルレベルの推定処理の説明における数値の単位は、図３、図４に示される単位である。
【００５３】
ステップＳ１−２において、タッチの時間間隔が2955.9未満でなければステップＳ１−３に進み、低スキルと判断し、終了する。ステップＳ１−２において2955.9未満であればステップＳ１−４に進み、高スキルと判断し、終了する。
【００５４】
本実施の形態における態度のスキルレベルを推定するモデルでは、タッチの時間間隔を説明変数として用い、分岐の基準の値を2955.9としているが、分岐の基準の値は一例であり、この限りではない。
【００５５】
なお、態度は、インターネットに対する態度のアンケート(「インターネットは手軽に情報収集ができる」等の項目)の評定結果等、態度を評価できる方法によって予め定義されており、スキルレベルの基準は、得点の中央値より高いか低いかで設定されている。
【００５６】
＜経験のスキルレベルの推定＞
図１０は、経験のスキルレベルを操作ログから推定するモデルに相当するフローチャートを示している。ここでの経験とは、インターネット利用の経験が多いかどうか、ということである。当該モデルは、操作ログを説明変数とする決定木のモデルとなっており、条件分岐に従って高スキル/低スキルに分類される。
【００５７】
まず、スキル推定部１０４は、ステップＳ２−１において操作ログを読み込む。ステップＳ２−２では、延べページ表示数が0.191以上であるかどうかを判断する。
【００５８】
ステップＳ２−２において、延べページ表示数が0.191以上でなければステップＳ２−３に進み、低スキルと判断し、終了する。ステップＳ２−２において、0.191以上であればステップＳ２−４に進み、高スキルと判断し、終了する。
【００５９】
本実施の形態における経験のスキルレベルを推定するモデルには、延べページ表示数を説明変数として用い、分岐の基準の値を0.191としているが、分岐の基準の値は一例であり、この限りではない。
【００６０】
なお、経験は、インターネットに対する経験のアンケート(インターネットの利用年数や利用頻度)の評定結果等、経験を評価できる方法によって予め定義されており、スキルレベルの基準は、得点の中央値より高いか低いかで設定されている。
【００６１】
＜空間把握能力のスキルレベルの推定＞
図１１は、空間把握能力のスキルレベルを操作ログから推定するモデルに相当するフローチャートを示している。ここでの空間把握能力とは、階層的な構造を持つWebサイト等のシステムの中で、自分が現在位置する場所を把握できる能力のことである。当該モデルは、操作ログを説明変数とする決定木のモデルとなっており、条件分岐に従って高スキル/低スキルに分類される。
【００６２】
まず、スキル推定部１０４は、ステップＳ３−１において操作ログを読み込む。ステップＳ３−２では、延べページ表示数が0.208以上であるかどうかを判断する。
【００６３】
ステップＳ３−２において、延べページ表示数が0.208以上でなければステップＳ３−３に進み、低スキルと判断し、終了する。ステップＳ３−２において0.208以上であればステップＳ３−４に進み、高スキルと判断し、終了する。
【００６４】
本実施の形態における空間把握能力のスキルレベルを推定するモデルでは、延べページ表示数を説明変数として用い、分岐の基準の値を0.208としているが、分岐の基準の値は一例であり、この限りではない。
【００６５】
なお、空間把握能力は、メンタルローテーションテスト(2つの立体図形が回転して一致する同じ図形か、一致しない違う図形なのかを判断するテスト)の結果等、空間把握能力を評価できる方法によって予め定義されており、スキルレベルの基準は、得点の中央値より高いか低いかで設定されている。
【００６６】
＜視覚探索能力のスキルレベルの推定＞
図１２は、視覚探索能力のスキルレベルを操作ログから推定するモデルに相当するフローチャートを示している。ここでの視覚探索能力とは、画面に表示されている情報の中から、目的の情報を素早く正確に見つける能力のことである。当該モデルは、操作ログを説明変数とする決定木のモデルとなっており、条件分岐に従って高スキル/低スキルに分類される。
【００６７】
まず、スキル推定部１０４は、ステップＳ４−１において操作ログを読み込む。ステップＳ４−２では、接触時間が267.6未満であるかどうかを判断する。
【００６８】
ステップＳ４−２において、接触時間が267.6未満でなければステップＳ４−３に進み、低スキルと判断し、終了する。ステップＳ４−２において267.6未満であればステップＳ４−４に進み、高スキルと判断し、終了する。
【００６９】
本実施の形態における視覚探索能力のスキルレベルを推定するモデルでは、接触時間を説明変数として用い、分岐の基準の値を267.6としているが、分岐の基準の値は一例であり、この限りではない。
【００７０】
また、推定に用いる説明変数には、操作ログのうち接触時間以外を使ってもよい。例えば、タッチの時間間隔を用いて、値が2498.8未満でなければ低スキル、2498.8未満であれば高スキルと判断してもよい。ただし、この場合も、分岐の基準の値はこの限りではない。更に、接触時間とタッチの時間間隔の両方を用いて、例えば接触時間で判断されたスキルレベルと、タッチの時間間隔で判断されたスキルレベルの少なくとも片方が高スキルであれば、高スキルであると判断してもよい。
【００７１】
なお、視覚探索能力は、視覚探索課題(色や形が様々な図形の中から、目的の図形を探す課題)の結果等、視覚探索能力を評価できる方法によって予め定義されており、スキルレベルの基準は、得点の中央値より高いか低いかで設定されている。
【００７２】
＜ワーキングメモリのスキルレベルの推定＞
図１３は、ワーキングメモリのスキルレベルを操作ログから推定するモデルに相当するフローチャートを示している。ここでのワーキングメモリとは、目標や、表示されている情報を一時的に保持できる能力のことである。当該モデルは、操作ログを説明変数とする決定木のモデルとなっており、条件分岐に従って高スキル/低スキルに分類される。
【００７３】
まず、スキル推定部１０４は、ステップＳ５−１において操作ログを読み込む。ステップＳ５−２では、タッチの面積(瞬間)が0.123未満であるかどうかを判断する。
【００７４】
ステップＳ５−２において、タッチの面積(瞬間)が0.123未満でなければステップＳ５−３に進み、続いてタッチの時間間隔が2463.6未満であるかどうかを判断する。
【００７５】
ステップＳ５−３で2463.6未満でなければステップＳ５−４に進み、低スキルと判断し、終了する。ステップＳ５−３で2463.6未満であればステップＳ５−５に進み、高スキルと判断し、終了する。ステップＳ５−２で0.123未満であればステップＳ５−５に進み、高スキルと判断し、終了する。
【００７６】
本実施の形態におけるワーキングメモリのスキルレベルを推定するモデルでは、タッチの面積(瞬間)とタッチの時間間隔を説明変数として用い、分岐の基準の値をそれぞれ0.123、2463.6としているが、分岐の基準の値は一例であり、この限りではない。
【００７７】
なお、ワーキングメモリは、リーディングスパンテスト(文章の音読と同時に文章中の単語を記憶する2重課題のテスト)の結果等、ワーキングメモリを評価できる方法によって予め定義されており、スキルレベルの基準は、得点の中央値より高いか低いかで設定されている。
【００７８】
＜運動能力のスキルレベルの推定＞
図１４は、運動能力のスキルレベルを操作ログから推定するモデルに相当するフローチャートを示している。ここでの運動能力とは、身体を素早く正確に動かすことができる能力のことである。当該モデルは、操作ログを説明変数とする決定木のモデルとなっており、条件分岐に従って高スキル/低スキルに分類される。
【００７９】
まず、スキル推定部１０４は、ステップＳ６−１において操作ログを読み込む。ステップＳ６−２では、タッチの時間間隔が2463.6未満であるかどうかを判断する。
【００８０】
ステップＳ６−２において、タッチの時間間隔が2463.6未満でなければステップＳ６−３に進み、続いてタッチの面積(瞬間)が0.133以上であるかどうかを判断する。
【００８１】
ステップＳ６−３で0.133以上でなければステップＳ６−４に進み、低スキルと判断し、終了する。ステップＳ６−３で0.133以上であればステップＳ６−５に進み、高スキルと判断し、終了する。ステップＳ６−２で2463.6未満であればステップＳ６−５に進み、高スキルと判断し、終了する。
【００８２】
本実施の形態における運動能力のスキルレベルを推定するモデルでは、タッチの時間間隔とタッチの面積(瞬間)を説明変数として用い、分岐の基準の値をそれぞれ2463.6、0.133としているが、分岐の基準の値は一例であり、この限りではない。
【００８３】
なお、運動能力は、Fittsの法則を応用したテスト(サイズや間の距離が様々なオブジェクトを順にタップする課題)の結果等、運動能力を評価できる方法によって予め定義されており、スキルレベルの基準は、得点の中央値より高いか低いかで設定されている。また、運動能力を評価するテストを用いて定義する以外にも、運動能力が低いユーザの特徴である上記「ボタンなどを連打してしまい意図しないページに遷移してしまう」現象などが発現するユーザを、スキルレベルが低いユーザとし、それ以外をスキルレベルが高いユーザとして定義してもよい。なお、「ボタンなど」は、画面上の操作対象の例である。
【００８４】
そして、例えば、「ボタンなどを連打してしまい意図しないページに遷移してしまう」多くのユーザの操作ログのデータを収集し、当該データから「ボタンなどを連打してしまい意図しないページに遷移してしまう」ユーザの操作ログの特徴を抽出し、図９〜図１４で示したようなモデル（フロー）を作成し、モデル記憶部１０５に記憶してもよい。これにより、図２のフローにおけるステップＳ１２において、「ボタンなどを連打してしまい意図しないページに遷移してしまう」現象に着目した定義に基づいて、操作ログから運動能力のスキルレベルを判定できる。
【００８５】
（操作ログの他の例について）
これまでに説明した例では、タッチパネルの操作に関する操作ログを用いて各種スキルレベルを指定しているが、これは一例である。例えば、マウス操作やペンタブ（スタイラス）での操作ログを用いて各種スキルレベルを推定しても良い。
【００８６】
例えば、マウス操作のログを用いる場合、タッチパネルでの"タッチの時間間隔"は、マウスをクリックした時刻の間隔等に相当する。また、ペンタブの操作ログを用いる場合、"タッチの時間間隔"は、ペンを押し付けた時刻の間隔等に相当する。更に、ボタンを有するインタフェースの操作ログを用いる場合には、"タッチの時間間隔"は、ボタンを押下した時刻の間隔等に相当する。
【００８７】
また、例えば、マウス操作のログを用いる場合、タッチパネルでの"接触時間"は、マウスを押下し始めた時刻から押下をやめた時刻までの時間の長さ等に相当する。また、ペンタブの操作ログを用いる場合、"接触時間"はペンタブでペンを押し付け始めた時刻から押すのをやめた時刻までの時間の長さ等に相当する。更に、ボタンを有するインタフェースの操作ログを用いる場合には、"接触時間"は、ボタンを押し始めた時刻から離した時刻までの時間の長さ等に相当する。
【００８８】
また、例えば、ペンタブの操作ログを用いる場合、タッチパネルでの"タッチの面積"は、ペンタブでペンを押し付けたときの接触面積等に相当する。
【００８９】
（実施の形態のまとめ）
以上、説明したように、本実施の形態により、機器の利用に関するユーザの複数のスキルに基づいて、当該ユーザが利用するユーザインタフェースの変更を行うための情報を提供するユーザインタフェース情報提供装置であって、前記機器に対する前記ユーザの操作ログに基づいて、複数のスキルのそれぞれについてのスキルレベルを推定するスキル推定手段と、前記複数のスキルのそれぞれについてのスキルレベルの組み合わせパターンとユーザインタフェース変更観点を示す情報との対応関係の情報に基づいて、前記スキル推定手段により推定された前記ユーザのスキルレベルのパターンに対応するユーザインタフェース変更観点を示す情報を出力するユーザインタフェース情報処理手段と、を備え、前記複数のスキルは、態度、空間把握能力、視覚探索能力、ワーキングメモリの４つのスキルのうちのいずれかを少なくとも１つ含み、当該４つのスキルに、更に、経験、運動能力を加えた６つのスキルにおける２つ以上のスキルを有するユーザインタフェース情報提供装置が提供される。
【００９０】
図１に示したスキル推定部１０４は、上記スキル推定手段の例である。また、UI処理部１０８は、ユーザインタフェース情報処理手段の例である。
【００９１】
また、本実施の形態により、機器の利用に関するユーザの複数のスキルに基づいて、当該ユーザが利用するユーザインタフェースの変更を行うユーザインタフェース変更装置であって、前記機器に対する前記ユーザの操作ログに基づいて、複数のスキルのそれぞれについてのスキルレベルを推定するスキル推定手段と、前記複数のスキルのそれぞれについてのスキルレベルの組み合わせパターンとユーザインタフェース変更観点を示す情報との対応関係の情報に基づいて、前記スキル推定手段により推定された前記ユーザのスキルレベルのパターンに対応するユーザインタフェース変更観点を示す情報を取得するユーザインタフェース情報取得手段と、前記ユーザインタフェース情報取得手段により取得された前記ユーザインタフェース変更観点を示す情報に基づいて、前記ユーザインタフェースの変更を行うユーザインタフェース変更手段と、を備え、前記複数のスキルは、態度、空間把握能力、視覚探索能力、ワーキングメモリの４つのスキルのうちのいずれかを少なくとも１つ含み、当該４つのスキルに、更に、経験、運動能力を加えた６つのスキルにおける２つ以上のスキルを有するユーザインタフェース変更装置が提供される。
【００９２】
図１に示したスキル推定部１０４は、上記スキル推定手段の例である。また、UI処理部１０８は、ユーザインタフェース情報取得手段の例であり、UI変更部１１０は、ユーザインタフェース変更手段の例である。
【００９３】
前記スキル推定手段は、例えば、前記視覚探索能力のスキルレベルを、ユーザの操作所要時間に基づいて推定する。タッチの接触時間は、操作所要時間の例である。
【００９４】
また、前記スキル推定手段は、前記態度のスキルレベルを、ユーザの所定の操作の時間間隔に基づいて推定し、前記経験のスキルレベルを、ユーザの述べページ表示数に基づいて推定し、前記空間把握能力のスキルレベルを、ユーザの述べページ表示数に基づいて推定し、前記ワーキングメモリのスキルレベルを、ユーザの所定の操作における画面への接触面積と、ユーザの所定の操作の時間間隔とに基づいて推定し、前記運動能力のスキルレベルを、ユーザの所定の操作における画面への接触面積と、ユーザの所定の操作の時間間隔とに基づいて推定することとしてもよい。なお、タッチは、上記の所定の操作の例である。
【００９５】
また、前記ユーザインタフェース情報取得手段は、運動能力のスキルレベルが低いユーザに対するユーザインタフェース変更観点を示す情報として、遷移アニメーションを挿入することを示す情報を取得することとしてもよい。
【００９６】
また、本実施の形態により、機器の利用に関するユーザの複数のスキルに基づいて、当該ユーザが利用するユーザインタフェースの変更を行うユーザインタフェース変更装置が実行するユーザインタフェース変更方法であって、前記機器に対する前記ユーザの操作ログに基づいて、複数のスキルのそれぞれについてのスキルレベルを推定するスキル推定ステップと、前記複数のスキルのそれぞれについてのスキルレベルの組み合わせパターンとユーザインタフェース変更観点を示す情報との対応関係の情報に基づいて、前記スキル推定ステップにより推定された前記ユーザのスキルレベルのパターンに対応するユーザインタフェース変更観点を示す情報を取得するユーザインタフェース情報取得ステップと、前記ユーザインタフェース情報取得ステップにより取得された前記ユーザインタフェース変更観点を示す情報に基づいて、前記ユーザインタフェースの変更を行うユーザインタフェース変更ステップと、を備え、前記複数のスキルは、態度、空間把握能力、視覚探索能力、ワーキングメモリの４つのスキルのうちのいずれかを少なくとも１つ含み、当該４つのスキルに、更に、経験、運動能力を加えた６つのスキルにおける２つ以上のスキルを有することを特徴とするユーザインタフェース変更方法が提供される。
【００９７】
前記スキル推定ステップにおいて、前記ユーザインタフェース変更装置は、例えば、前記態度のスキルレベルを、ユーザの所定の操作の時間間隔に基づいて推定し、前記経験のスキルレベルを、ユーザの述べページ表示数に基づいて推定し、前記空間把握能力のスキルレベルを、ユーザの述べページ表示数に基づいて推定し、前記ワーキングメモリのスキルレベルを、ユーザの所定の操作における画面への接触面積と、ユーザの所定の操作の時間間隔とに基づいて推定し、前記運動能力のスキルレベルを、ユーザの所定の操作における画面への接触面積と、ユーザの所定の操作の時間間隔とに基づいて推定する。
【００９８】
また、本実施の形態により、コンピュータを、機器の利用に関するユーザの複数のスキルに基づいて、当該ユーザが利用するユーザインタフェースの変更を行うための情報を提供するユーザインタフェース情報提供装置として機能させるためのプログラムであって、前記コンピュータを、前記機器に対する前記ユーザの操作ログに基づいて、複数のスキルのそれぞれについてのスキルレベルを推定するスキル推定手段、前記複数のスキルのそれぞれについてのスキルレベルの組み合わせパターンとユーザインタフェース変更観点を示す情報との対応関係の情報に基づいて、前記スキル推定手段により推定された前記ユーザのスキルレベルのパターンに対応するユーザインタフェース変更観点を示す情報を出力するユーザインタフェース情報処理手段、として機能させるプログラムであり、前記複数のスキルは、態度、空間把握能力、視覚探索能力、ワーキングメモリの４つのスキルのうちのいずれかを少なくとも１つ含み、当該４つのスキルに、更に、経験、運動能力を加えた６つのスキルにおける２つ以上のスキルを有するプログラムが提供される。
【００９９】
（実施の形態の効果）
本実施の形態で説明した技術により、ICT機器の利用に関わる複数のスキルを推定し、ユーザのつまずきが態度、経験、空間把握能力、視覚探索能力、ワーキングメモリ、運動能力に起因する場合に、効果的なUIの変更が実施できる。また、複数のスキルの全ての組み合わせパターンも考慮して、効果的なUIの変更を実施できる。
【０１００】
本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々変更・応用が可能である。
【符号の説明】
【０１０１】
１００  スキル推定装置
１０１  ログ入力部
１０２  ログ処理部
１０３  ログ記憶部
１０４  スキル推定部
１０５  モデル記憶部
１０６  スキル出力部
１０７  スキル記憶部
１０８  UI処理部
１０９  UI記憶部
１１０  UI変更部
【図１】
0006640068.tif 000002
【図２】
0006640068.tif 000003
【図３】
0006640068.tif 000004
【図４】
0006640068.tif 000005
【図５】
0006640068.tif 000006
【図６】
0006640068.tif 000007
【図７】
0006640068.tif 000008
【図８】
0006640068.tif 000009
【図９】
0006640068.tif 000010
【図１０】
0006640068.tif 000011
【図１１】
0006640068.tif 000012
【図１２】
0006640068.tif 000013
【図１３】
0006640068.tif 000014
【図１４】
0006640068.tif 000015