(57)【要約】【課題】  情報端末を介して様々なサービスを利用するユーザの複合的で多量な活動履歴を、活動後に一覧して態勢を把握し、また詳細の追跡も可能となるよう一括して可視化する技術を提供する。【解決手段】  ユーザ活動履歴可視化・分析装置１０を情報端末およびサービス提供サーバに記録されたユーザ活動履歴を取得する手段と、取得したユーザ活動履歴に対して、操作内容および要求内容に応じて異なる分類ＩＤを付す手段と、取得したユーザ活動履歴を時刻情報に基づいてソートする手段と、ソートしたユーザ活動履歴についてユーザ活動履歴間の経過時間を算出して付加する手段と、操作内容および要求内容についての時系列活動推移状況リストを作成する手段と、時系列活動推移状況リストを可視化する手段と、から構成する。【選択図】  図１
2005242619.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザがサービスの要求操作を行う情報端末と、前記情報端末からユーザの要求を受け付けてサービスの提供を行うサービス提供サーバと、前記情報端末およびサービス提供サーバにおけるユーザの活動履歴を可視化するユーザ活動履歴可視化・分析装置と、を有するサービス提供システムにおけるユーザ活動履歴可視化・分析方法であって、
前記情報端末がユーザの操作内容に時刻情報を付してユーザ活動履歴として記録するステップと、
前記サービス提供サーバがユーザの要求内容に時刻情報を付してユーザ活動履歴として記録するステップと、
前記ユーザ活動履歴可視化・分析装置が前記情報端末およびサービス提供サーバに記録されたユーザ活動履歴を取得するステップと、
前記取得したユーザ活動履歴に対して、操作内容および要求内容に応じて分類ＩＤを付すステップと、
前記取得したユーザ活動履歴を時刻情報に基づいてソートするステップと、
前記ソートしたユーザ活動履歴についてユーザ活動履歴間の経過時間を算出して付加するステップと、
前記操作内容および要求内容についての時系列活動推移状況リストを作成するステップと、
前記時系列活動推移状況リストを可視化するステップと、を有することを特徴とするユーザ活動履歴可視化・分析方法。
【請求項２】
前記ユーザの操作内容および要求内容の前後関係を前記分類ＩＤの値に反映させ、分類ＩＤの値についても前記ソート際のキーとすることを特徴とする請求項１に記載のユーザ活動履歴可視化・分析方法。
【請求項３】
前記時系列活動推移状況リストを作成するステップの後に、
前記作成した時系列活動推移状況リストから、分類ＩＤごとに全活動時間に対して占める活動時間の割合値を算出するステップと、
前記割合値算出の結果を可視化するステップと、を有することを特徴とする請求項１または２に記載のユーザ活動履歴可視化・分析方法。
【請求項４】
前記分類ＩＤごとに全活動時間に対して占める活動時間の割合値を算出するステップの後に、
前記算出した分類ＩＤごとの全活動時間に対して占める活動時間の割合値から、前記分類ＩＤの数と同次元のユーザの活動傾向を示す特徴ベクトルを取得するステップと、
前記ユーザ毎に算出した特徴ベクトルを用いて、類似した活動傾向を持つユーザ同士を抽出するステップと、を有することを特徴とする請求項３に記載のユーザ活動履歴可視化・分析方法。
【請求項５】
ユーザがサービスの要求操作を行う情報端末がユーザの操作内容に時刻情報を付して記録したユーザ活動履歴、および、前記情報端末からユーザの要求を受け付けてサービスの提供を行うサービス提供サーバがユーザの要求内容に時刻情報を付して記録したユーザ活動履歴、を受け取り、これらのユーザ活動履歴を可視化するユーザ活動履歴可視化・分析装置であって、
前記情報端末およびサービス提供サーバに記録されたユーザ活動履歴を取得する手段と、
前記取得したユーザ活動履歴に対して、操作内容および要求内容に応じて分類ＩＤを付す手段と、
前記取得したユーザ活動履歴を時刻情報に基づいてソートする手段と、
前記ソートしたユーザ活動履歴についてユーザ活動履歴間の経過時間を算出して付加する手段と、
前記操作内容および要求内容についての時系列活動推移状況リストを作成する手段と、
前記時系列活動推移状況リストを可視化する手段と、を有することを特徴とするユーザ活動履歴可視化・分析装置。
【請求項６】
前記ユーザの操作内容および要求内容の前後関係を前記分類ＩＤの値に反映させ、分類ＩＤの値についても前記ソート際のキーとすることを特徴とする請求項５に記載のユーザ活動履歴可視化・分析装置。
【請求項７】
前記時系列活動推移状況リストを作成する手段の後に、
前記作成した時系列活動推移状況リストから、分類ＩＤごとに全活動時間に対して占める活動時間の割合値を算出する手段と、
前記割合値算出の結果を可視化する手段と、を有することを特徴とする請求項５または６に記載のユーザ活動履歴可視化・分析装置。
【請求項８】
前記分類ＩＤごとに全活動時間に対して占める活動時間の割合値を算出する手段の後に、
前記算出した分類ＩＤごとの全活動時間に対して占める活動時間の割合値から、前記分類ＩＤの数と同次元のユーザの活動傾向を示す特徴ベクトルを取得する手段と、
前記ユーザ毎に算出した特徴ベクトルを用いて、類似した活動傾向を持つユーザ同士を抽出する手段と、を有することを特徴とする請求項７に記載のユーザ活動履歴可視化・分析装置。
【請求項９】
上記の請求項１〜８のいずれか１項に記載のユーザ活動履歴可視化・分析方法またはユーザ活動履歴可視化・分析装置を、コンピュータプログラムで記載してそれを実行可能にした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、ユーザ活動履歴を可視化・分析する技術に係り、特に、情報端末を介して様々なサービスを利用するユーザの複合的で多量な活動履歴を、その活動後に一覧して態勢を把握し、また詳細の追跡も可能となるよう一括して可視化・分析するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータ及びコンピュータ・ネットワーク上で稼働するサービスが広く浸透するにつれて、サービス利用者（ユーザ）の端末上における活動履歴を豊富に取得することが可能となってきた。
【０００３】
例えば、従来の対面や紙ベースのサービス提供では記録が困難であった、ユーザの情報収集や意志決定、思考の過程に関する履歴などが、自動的かつ詳細に取得することが可能であり、マーケティングや教育などの分野における活用が期待されている。
【０００４】
収集された履歴の可視化・分析手法については一般に、統計的な手法が適用される場合が多い。例えば、標準的なＷＷＷサーバであるＡｐａｃｈｅ（ｈｔｔｐ：／／ｈｔｔｐｄ．ａｐａｃｈｅ．ｏｒｇ）へのアクセス状況のレポート・ツールであるＡｎａｌｏｇ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ａｎａｌｏｇ．ｃｘ／）などでは、単純なアクセス数だけでなく、ＷＷＷサイト内でアクセスの偏りなどを、日時やユーザに関連させて集計し、可視化することで、そのサイトの利用状況、利用者の特性などの分析を行う(例えば、非特許文献１参照。)。
【０００５】
あるいは、オンラインでの標準化された学習管理システムであるＬｅａｒｎｉｎｇ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ（ＬＭＳ）などでは、標準化された履歴フォーマットから、学習の進捗状況レポートを生成し、提示することが可能である(例えば、非特許文献２、３参照。)。
【非特許文献１】Ｓｔｐｈｅｎ  Ｔｕｒｎｅｒ、”Ａｎａｌｏｇ−Ｔｈｅ  ｍｏｓｔ  ｐｏｐｕｌａｒ  ｌｏｇｆｉｌｅ  ａｎａｌｙｓｅｒ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｗｏｒｌｄ”、[ｏｎｌｉｎｅ]、最終更新日２００３年１１月３０日、[２００４年１月１４日検索]、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ａｎａｌｏｇ．ｃｘ／＞
【非特許文献２】(株)ＮＴＴ−Ｘ、”ＸｃａｌａｔII−ＬＭＳ機能”、[２００４年１月１４日検索]、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｅ−ｃｕｂｅ．ｎｅ．ｊｐ／Ｓｏｌｕｔｉｏｎ／Ｐｒｏｄｕｃｔｓ／ｘｃａｌａｔ２．ｓｈｔｍ＞
【非特許文献３】(株)デジタルフォレスト、”ＶｉｓｉｏｎａｌｉｓｔＷＥＢ解析−製品紹介”、[２００４年１月１４日検索]、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｖｉｓｉｏｎａｌｉｓｔ．ｃｏｍ／ｗｅｂ／ｓｅｉｈｉｎ．ｈｔｍｌ＞
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
前述したように、詳細で豊富な活動履歴が、自動的かつ容易に取得可能となった一方で、多量に蓄積された情報の分析と分析者へのフィードバック、例えば、可視化手法は、より困難なものとなってきている。
【０００７】
例えば、従来的な統計的手法では、履歴量によらず一定の結果を算出できるが、その結果は総体的なものであって、せっかく収集されたユーザ毎の特性、スタイルといった要素が欠落する。これは、オンライン・ショッピングにおける購入者の行動傾向、嗜好を抽出するようなマーケティング的用途には必ずしも十分ではなく、またオンライン学習サービスにおけるメンタリング（個別学習指導）のような個人に対するフィードバックとしても適当とは言えない。
【０００８】
このような問題に対して、近年では、クリックストリーム分析と呼ばれる、一連の意味ある活動履歴の連なりを対象とした、新たな分析手法も導入され、マーケティングの側面などから利用されている（例：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｖｉｓｉｏｎａｌｉｓｔ．ｃｏｍ／ｗｅｂ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ）。
【０００９】
しかし、クリックストリーム分析は各サイト（サービス）に固有の操作、リンク等に依存した詳細操作に基づくものであり、履歴量の増加に応じてユーザ個別分析の困難度が増してしまう。また基本的には同一サイト（サービス）内でのユーザ行動に限定されたものであって、昨今のようにユーザが多様なサービスを並行、もしくは切り替えて利用する場創こは、各サービス依存の履歴を全て含めるために分析が複雑化し、分析者による把握が困難となる。
【００１０】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであり、情報端末を介して様々なサービスを利用するユーザの複合的で多量な活動履歴を、活動後に一覧して態勢を把握し、また詳細の追跡も可能となるよう一括して可視化するとともに、活動傾向を表す特徴ベクトルを算出して、趣味趣向とは異なる、活動傾向の相違という観点からユーザをグルーピング可能な、ユーザ活動履歴を可視化・分析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】
【００１１】
上記課題を解決するために、請求項１の発明は、ユーザがサービスの要求操作を行う情報端末と、前記情報端末からユーザの要求を受け付けてサービスの提供を行うサービス提供サーバと、前記情報端末およびサービス提供サーバにおけるユーザの活動履歴を可視化するユーザ活動履歴可視化・分析装置と、を有するサービス提供システムにおけるユーザ活動履歴可視化・分析方法であって、前記情報端末がユーザの操作内容に時刻情報を付してユーザ活動履歴として記録するステップと、前記サービス提供サーバがユーザの要求内容に時刻情報を付してユーザ活動履歴として記録するステップと、前記ユーザ活動履歴可視化・分析装置が前記情報端末およびサービス提供サーバに記録されたユーザ活動履歴を取得するステップと、前記取得したユーザ活動履歴に対して、操作内容および要求内容に応じて分類ＩＤを付すステップと、前記取得したユーザ活動履歴を時刻情報に基づいてソートするステップと、前記ソートしたユーザ活動履歴についてユーザ活動履歴間の経過時間を算出して付加するステップと、前記操作内容および要求内容についての時系列活動推移状況リストを作成するステップと、前記時系列活動推移状況リストを可視化するステップと、を有することを特徴とする。
【００１２】
また、請求項２の発明は、請求項１において、前記ユーザの操作内容および要求内容の前後関係を前記分類ＩＤの値に反映させ、分類ＩＤの値についても前記ソート際のキーとすることを特徴とする。
【００１３】
また、請求項３の発明は、請求項１または２において、前記時系列活動推移状況リストを作成するステップの後に、前記作成した時系列活動推移状況リストから、分類ＩＤごとに全活動時間に対して占める活動時間の割合値を算出するステップと、前記割合値算出の結果を可視化するステップと、を有することを特徴とする。
【００１４】
また、請求項４の発明は、請求項３において、前記分類ＩＤごとに全活動時間に対して占める活動時間の割合値を算出するステップの後に、前記算出した分類ＩＤごとの全活動時間に対して占める活動時間の割合値から、前記分類ＩＤの数と同次元のユーザの活動傾向を示す特徴ベクトルを取得するステップと、前記ユーザ毎に算出した特徴ベクトルを用いて、類似した活動傾向を持つユーザ同士を抽出するステップと、を有することを特徴とする。
【００１５】
また、請求項５の発明は、ユーザがサービスの要求操作を行う情報端末がユーザの操作内容に時刻情報を付して記録したユーザ活動履歴、および、前記情報端末からユーザの要求を受け付けてサービスの提供を行うサービス提供サーバがユーザの要求内容に時刻情報を付して記録したユーザ活動履歴、を受け取り、これらのユーザ活動履歴を可視化するユーザ活動履歴可視化・分析装置であって、前記情報端末およびサービス提供サーバに記録されたユーザ活動履歴を取得する手段と、前記取得したユーザ活動履歴に対して、操作内容および要求内容に応じて分類ＩＤを付す手段と、前記取得したユーザ活動履歴を時刻情報に基づいてソートする手段と、前記ソートしたユーザ活動履歴についてユーザ活動履歴間の経過時間を算出して付加する手段と、前記操作内容および要求内容についての時系列活動推移状況リストを作成する手段と、前記時系列活動推移状況リストを可視化する手段と、を有することを特徴とする。
【００１６】
また、請求項６の発明は、請求項５において、前記ユーザの操作内容および要求内容の前後関係を前記分類ＩＤの値に反映させ、分類ＩＤの値についても前記ソート際のキーとすることを特徴とする。
【００１７】
また、請求項７の発明は、請求項５または６において、前記時系列活動推移状況リストを作成する手段の後に、前記作成した時系列活動推移状況リストから、分類ＩＤごとに全活動時間に対して占める活動時間の割合値を算出する手段と、
前記割合値算出の結果を可視化する手段と、を有することを特徴とする。
【００１８】
また、請求項８の発明は、請求項７において、前記分類ＩＤごとに全活動時間に対して占める活動時間の割合値を算出する手段の後に、前記算出した分類ＩＤごとの全活動時間に対して占める活動時間の割合値から、前記分類ＩＤの数と同次元のユーザの活動傾向を示す特徴ベクトルを取得する手段と、前記ユーザ毎に算出した特徴ベクトルを用いて、類似した活動傾向を持つユーザ同士を抽出する手段と、を有することを特徴とする。
【００１９】
また、請求項９の発明は、上記の請求項１〜８のいずれか１項に記載のユーザ活動履歴可視化・分析方法またはユーザ活動履歴可視化・分析装置を、コンピュータプログラムで記載してそれを実行可能にしたことを特徴とする。
【００２０】
請求項１または５においては、サービス提供サーバは単独または複数であってもよい。このサービス提供サーバと情報端末とは同一端末内またはネットワークを介して接続することができる。
【００２１】
操作内容および要求内容に応じて分類ＩＤを付す際には、サービス提供サーバ毎、サービス提供サーバ内機能毎、情報端末毎、情報端末内機能毎に異なる分類ＩＤを付することができる。
【００２２】
時系列活動推移リストを可視化する際には、各履歴に対応する経過時間に応じた横幅を持つ四角形を、該履歴に対応する分類ＩＤ毎に設定したカラーで描画し、これを右方へ繰り返すことにより可視化すること、棒グラフ状に可視化すること、あるいは円グラフ状に描画すること等の表現方法があるが、これらに限定されるものではない。
【００２３】
請求項２または６においては、ユーザの操作内容および要求内容の前後関係を分類ＩＤの値に反映させて、これをソートのキーとすることで同時刻と記録されたユーザ活動履歴の前後関係を正確に再現することができる。
【００２４】
請求項３または７においては、割合値を可視化する際には、各分類ＩＤに対応する割合値に応じた横幅を持つ四角形を、分類ＩＤ毎に設定したカラーで描写することにより可視化すること、円グラフにより可視化すること、棒グラフにより可視化すること等の方法があるが、これらに限定されるものではない。
【００２５】
請求項９においては、請求項１〜８の発明を実行できるプログラムを実現できる。
【発明の効果】
【００２６】
本発明によれば、様々なサービス提供サーバ、あるいは情報端末上で記録された時刻情報を含むユーザ活動履歴に対して、取得場所や機能に基づく分類ＩＤを付加した後、時系列において各ユーザの全活動履歴を統合したものを可視化することにより、一連の意味ある活動のまとまりにおいて、ユーザがどのような作業を重視し、どのような順序でサービスや機能を使い分けたかを端的に把握することができる。
【００２７】
また、分類ＩＤ毎の利用時間をもとに算出された特徴ベクトルを用いて、ユーザ間の類似度を算出することにより、特定のタスク、例えばオンライン・ショッピングや学習サービスを受ける際の、活動の傾向が近いユーザを抽出することが可能となり、成功／失敗に関連する活動傾向の把握や、活動の進捗の異なるユーザ・グループの把握に利用することができる。
【００２８】
したがって、従来行われてきた趣味趣向のような内容依存のものとは異なる観点でのグルーピングの活用が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、図面を用いて本発明の実施形態について説明する。
【００３０】
図１は本発明の実施形態における、ユーザ活動履歴可視化・分析システムを示す概略構成図である。図１において、ユーザ１０は情報端末群２０における情報端末２１−１〜２１−ｎを操作して、サービス提供サーバ群３０におけるサービス提供サーバ３１−１〜３１−ｎにアクセスし、情報検索、情報閲覧、ブックマーク操作、レポート公開操作、レポート編集操作、コミュニケーション操作などの各操作を行う。
【００３１】
このとき、ユーザ１０の情報端末２１−１〜２１−ｎにおける活動履歴は活動履歴ＤＢ２２−１〜２２−ｎに、サービス提供サーバ３１−１〜３１−ｎにおける活動履歴は活動履歴ＤＢ３２−１〜３２−ｎにそれぞれ記録される。
【００３２】
ユーザ１０または第三者等がユーザ活動履歴可視化分析装置４０にユーザ１０の活動状況表示を要求すると、ユーザ１０の活動履歴を記録する所定の活動履歴ＤＢ２２−１〜２２−ｎ、３２−１〜３２−ｎからユーザ活動履歴可視化分析装置４０の活動履歴集約部４１に、該当する活動履歴が個別に読み込まれる。
【００３３】
この読み込まれた活動履歴には分類リスト４４に基づいて履歴毎にＩＤが付加される。
【００３４】
活動履歴集約部４１では、分類ＩＤの付加された各活動履歴からそれぞれ時刻情報と分類ＩＤのみを切り出した上で、統合し時系列でソートを行う。ソートが完了した後、さらに各活動履歴間の時間差を算出する。以上の処理により、異なるＤＢより集約された活動履歴を時刻情報と規定の分類に基づいて統合し、ユーザ毎の時系列活動推移状況リストを生成する。
【００３５】
生成された時系列活動推移状況リストは、活動履歴可視化部４３において、画像化される。
【００３６】
活動履歴分析部４２においては、ユーザ毎に生成された時系列活動推移状況リストを、それぞれ分類ＩＤ毎で再ソートし、分類ＩＤ毎の経過時間の和を算出する。得られた各分類ＩＤの経過時間の和を全活動時間で除算することにより、全活動時間に対して、各分類ＩＤに対応した活動に割いた時間の割合が算出される。また、得られた割合値を特徴ベクトルと考えて、類似度やクラスター分析等により似た特徴ベクトルを持つユーザグループを抽出することも可能である。
【００３７】
この各分類ＩＤに対応した活動に割いた時間の割合についても活動履歴可視化部４３において画像化が可能である。
【００３８】
次に図２を用いて本実施形態の処理フローを説明する。
【００３９】
始めにサービス利用時について説明する。まずユーザ１０が情報端末２１によりサービス利用の要求を行う(Ｓ１)。
【００４０】
情報端末２１はこのサービス利用の要求を活動履歴記録として記録する(Ｓ２)。
【００４１】
さらに情報端末２１はサービス提供サーバ３１にアクセスしてサービス利用の要求を行う(Ｓ３)。
【００４２】
サービス提供サーバ３１はこのサービス利用の要求を活動履歴記録として記録する(Ｓ４)。
【００４３】
サービス提供サーバ３１は情報端末２１の要求に対してサービス提供を行い(Ｓ５)、情報端末２１はユーザ１０の要求に対してサービス提供を行う(Ｓ６)。
【００４４】
次に可視化実行時について説明する。まずユーザ１０等が活動履歴可視化部４３に対して活動履歴可視化要求を行う(Ｓ７)。
【００４５】
活動履歴可視化部４３は活動履歴集約部４１に対して対象活動履歴集約要求を行う(Ｓ８)。
【００４６】
活動履歴集約部４１はサービス提供サーバ３１および情報端末２１に対して対象活動履歴収集要求を行う(Ｓ９)。
【００４７】
サービス提供サーバ３１および情報端末２１は対象活動履歴収集要求に応じて活動履歴集約部４１に対して対象活動履歴返却により対象活動履歴を送信する(Ｓ１０)。
【００４８】
活動履歴集約部４１はサービス提供サーバ３１および情報端末２１から送信された対象活動履歴に対して、分類ＩＤの付加(Ｓ１１)、全活動履歴の統合(Ｓ１２)、および全活動履歴のソート(Ｓ１３)を行い、さらに活動履歴可視化部４３に時系列活動推移状況リスト返却を行う(Ｓ１４)。
【００４９】
活動履歴可視化部４３は時系列活動推移状況リストについて活動履歴可視化画像生成を行い(Ｓ１５)、この画像をユーザ１０等に対して活動履歴可視化結果返却により送信する(Ｓ１６)。
【００５０】
次に図３を用いて活動履歴分析部４２において活動履歴分析を行う場合の処理フローを説明する。
【００５１】
Ｓ１〜Ｓ６、Ｓ８〜Ｓ１４は、前記図２における処理フローと同様であり、Ｓ７では活動履歴可視化要求に換えて活動傾向分析要求を行う。
【００５２】
活動履歴可視化部４３は活動履歴集約部４１から時系列活動推移状況リスト返却により受け取った時系列活動推移状況リストを活動履歴分析部４２に時系列活動推移状況リスト返却により送信する(Ｓ２１)。
【００５３】
活動履歴分析部４２は時系列活動推移状況リストに基づいて、活動履歴分類ＩＤ別集計(Ｓ２２)、活動履歴特徴ベクトル算出(Ｓ２３)、特徴ベクトルに基づくグループ抽出(Ｓ２４)を行い、この情報をユーザ１０等に対して活動履歴分析結果返却により送信する(Ｓ２５)。なお、特徴ベクトルに基づくグループ抽出の結果を活動履歴可視化部４３で画像生成してからこの画像をユーザ１０等に対して送信してもよい。
【実施例】
【００５４】
以下に本発明の実施例を図面等を用いて説明する。
【００５５】
ここでは、様々なネットワークを介して様々な情報を提供する情報提供サーバ１２１と、それを利用した学習を支援する学習支援サーバ１２３を併用する学習サービスを想定する。
【００５６】
学習者である各ユーザ１００は基本的に、情報端末１１１を介して学習支援サーバ１２３にアクセスし、提示された課題に基づいて学習を開始する。以後学習中は随時、各情報提供サーバ１２１が持つ情報にアクセスすることが可能であり、学習者１００は課題解決のため、学習支援サーバ１２３の提供する複数の学習支援機能を活用しながら情報を探索・蓄積し、再構成したうえで、指定のレポート形式にまとめることができる。
【００５７】
この際、学習中の活動履歴は、情報提供サーバ１２１および学習支援サーバ１２３において、記録時刻を除いては異なる形式で、個別に記録される。
【００５８】
学習中、もしくは学習終了後において、ある学習者１００の活動状況表示が要求されると、その学習者１００の活動を含む各所の活動履歴ＤＢ１１２、１２２、１２４より、該当する活動履歴が個別に活動履歴集約部１３１へ読み込まれる。
【００５９】
読み込まれた活動履歴には同時に、図４に示すように履歴行毎に分類リスト１３４に基づいてＩＤが付加される。この時、サーバ１２１、１２３、サーバ内機能、情報端末１１１、情報端末内機能それぞれにどの分類ＩＤを割り当てるかについては任意に設定が可能であり、サーバや端末、機能毎に異なる分類ＩＤとしても、意味の上から共通の分類ＩＤとすることも設定可能である。
【００６０】
また、分類ＩＤに対応するユーザ１００の操作内容の前後関係を反映しておくことにより、ユーザ活動履歴をソートして時系列活動推移状況リストを作成する際に、時刻情報に加えて分類ＩＤもソート・キーとすることで、同時刻に行われたと記録されているユーザ活動履歴の前後関係を正確に再現することも可能となる。
【００６１】
例えば、分類ＩＤを数値で表す場合、Ｗｅｂぺ一ジの閲覧と、学習支援システムの目次機能における目次のクリック（その目次ぺ一ジの呼び出し）とで、割り振る分類ＩＤに対して「Ｗｅｂぺ一ジの閲覧の分類ＩＤ」＜「目次のクリックの分類ＩＤ」となるように設定しておけば、仮に全くの同時刻でそれらの履歴が記録されたとしても（多くの場合、ミリ秒単位の時刻差までは記録されないので）、分類ＩＤの大小から正しい順序関係（この場合は、目次がクリックされて初めてＷｅｂぺ一ジが閲覧される）が再現できる。ただしこの時、分類ＩＤは必ずしも数値である必要はなく、一定のルールでソートが可能であるならば、英字やひらがな等の文字でもよい。
【００６２】
ここでは、図５に示すように、情報提供サーバ１２１の活動履歴ＤＢ１２２より取得した活動履歴うち、情報閲覧に関するものにＩＤ：１、情報検索に関するものにＩＤ：２をそれぞれ付加する。また学習支援サーバ１２３の活動履歴ＤＢ１２４より取得された活動履歴のうち、ブックマーク機能に関するものにはＩＤ：３を、レポート編集機能に関するものにはＩＤ：４を、レポート公開機能に関するものにはＩＤ：５を、他学習者とのコミュニケーション機能に関するものにはＩＤ：６をそれぞれ付加することとする。
【００６３】
この時、ソートの際に分類ＩＤの降順をソートの副キーに加えることにより、同時刻に記録された活動履歴であれば、分類ＩＤの大きいものほど先に表示され、履歴の整合性が保たれる。
【００６４】
続いて活動履歴集約部１３１では、分類ＩＤの付加された各活動履歴からそれぞれ、時刻情報と分類ＩＤのみを切り出した上で統合し、時系列でソートを行う。
【００６５】
ここで言う「統合」とは、「１つのテーブルにまとめる（マージする）」という意味である。すなわち、それぞれ異なる活動履歴ＤＢに記録されていたユーザ活動履歴が、集約部１３１による分類ＩＤの付与により、「時刻情報」＋「分類ＩＤ」という共通のフィールドを持つ状態に変換されるので、同じテーブルにマージできるようになる。
【００６６】
ソートが完了した後、さらに各履歴行間の時間差(各ユーザ活動履歴の、次のユーザ活動に移るまでの経過時間）を算出する。
【００６７】
以上の処理により異なるＤＢより収集した活動履歴が、時刻情報と規定の分類に基づいて統合され、下記表１に示すような時系列活動推移状況リストが生成される。
【００６８】
【表１】
2005242619.tif 000003
【００６９】
生成された時系列活動推移状況リストは、活動履歴可視化部１３３において、画像化される。
【００７０】
例えば、図６に示すように、時系列活動推移状況リストにおける先頭行を原点として、横軸右方へ、対応する経過時間と、分類ＩＤのカラーに基づいて四角形を描画していくことにより、学習者の活動推移状況を、横軸右方へのカラーの変遷という形で画像化する。図６では、学習者の活動が情報提供サーバ１２１からの情報収集から徐々にレポート編集作業、そして他の学習者との交流へと段階的に推移していること、その中でも情報探索中に検索やその時点までのレポート編集を随時行っていることなどが、端的に見て取れる。
【００７１】
ここで図７に、上記の方法に基づいて前記分類ＩＤ：１〜６についての活動履歴の可視化を行った例を示す。
【００７２】
以上のように学習者１００の活動の大まかな推移を把握した上で、さらに、似た活動傾向をもつ学習者を抽出することも可能である。すなわち、前述のようにして学習者１００毎に生成された時系列活動推移状況リストを、活動履歴分析部１３２においてそれぞれ分類ＩＤで再ソートし、分類ＩＤ毎の経過時間の和を算出する。ここでは、学習者毎に６つの分類ＩＤに対応した経過時間の和が得られることになる。さらに、得られた各分類ＩＤの経過時間の和を、全活動時間で除算することにより、図８に示すように全活動時間に対して、各分類ＩＤに対応した活動に割いた時間の割合が算出される。
【００７３】
こうして得られた割合値を特徴ベクトルと考え、類似度（内積値、Ｌ２、距離(２点間の直線距離)等を利用）やクラスター分析等により、似た特徴ベクトルを持つ学習者１００のグループを抽出することが可能となる。
【００７４】
これにより、学習の進捗状況把握のみならず、学習者１００自身への学習方法に関するフィードバック（メタ学習への気づき）、活動傾向の似た学習者１００グループ毎の指導などを行うことができる。
【００７５】
以上の実施例では、学習サービスについて述べたが、本可視化・分析方法については学習サービスのみへの適用ではなく、分類の規定の仕方に応じて、オンライン・ショッピングや、ワークフロー分析など、活動履歴が取得可能な様々な場面への適用が可能である。
【００７６】
また、対象となる活動履歴自体についても、前述の実施例で述べたようにサービス提供サーバ１２０によって記録されたものだけでなく、情報端末１１１で記録されたもの、日時が記され電子化された日報なども全く同様に利用することができる。
【００７７】
なお、本発明は図１、４に示したシステムの一部又は全部の処理機能をプログラムとして構成してコンピュータを用いて実現すること、あるいは図２、３で示した処理手順をプログラムとして構成してコンピュータに実行させることができる。また、コンピュータでその各部の処理機能を実現するためのプログラム、あるいはコンピュータにその処理手順を実行させるためのプログラムを、そのコンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ＭＯ、ＲＯＭ、メモリカード、ＣＤ、ＤＶＤ、リムーバブルディスクなどに記録して、保存したり、提供したりすることが可能であり、また、インターネットのような通信ネットワークを介して配布したりすることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７８】
【図１】ユーザ活動履歴可視化・分析システムを示す概略構成図。
【図２】ユーザ活動履歴可視化・分析システムにおける処理フロー図。
【図３】ユーザ活動履歴可視化・分析システムにおける処理フロー図。
【図４】ユーザ活動履歴可視化・分析システムを示す概略構成図。
【図５】活動履歴への分類ＩＤ付加を示す説明図。
【図６】活動履歴の可視化を示す説明図。
【図７】活動履歴の可視化例を示す説明図。
【図８】活動傾向の特徴ベクトルと可視化とを示す説明図。
【符号の説明】
【００７９】
１０…ユーザ
２０…情報端末群
２１…情報端末
２２…活動履歴ＤＢ
３０…サービス提供サーバ群
３１…サービス提供サーバ
３２…活動履歴ＤＢ
４０…ユーザ活動履歴可視化分析装置
４１…活動履歴集約部
４２…活動履歴分析部
４３…活動履歴可視化部
４４…分類リスト
１００…ユーザ
１１０…情報端末群
１１１…情報端末
１１２…活動履歴ＤＢ
１２０…サービス提供サーバ群
１２１…情報提供サーバ
１２２…活動履歴ＤＢ
１２３…学習支援サーバ
１２４…活動履歴ＤＢ
１３０…ユーザ活動履歴可視化分析装置
１３１…活動履歴集約部
１３２…活動履歴分析部
１３３…活動履歴可視化部
１３４…分類リスト
【図１】
2005242619.tif 000004
【図２】
2005242619.tif 000005
【図３】
2005242619.tif 000006
【図４】
2005242619.tif 000007
【図５】
2005242619.tif 000008
【図６】
2005242619.tif 000009
【図７】
2005242619.tif 000010
【図８】
2005242619.tif 000011