(57)【要約】【課題】システムに対する利用者の実際の行動に基づいて利用者の特性を分類するためのカテゴリーを設定し、利用者のカテゴリー分類を行う。【解決手段】通信部１１が、サーバ２のログ２３からログ情報を受信し、応答時間情報生成部１２が、クライアント３の利用者の閲覧画面データに対する応答時間を示す応答時間情報を生成し、ヒストグラム生成部１３０２が、応答時間情報から応答時間と利用者数との関係を示すヒストグラムを生成し、評価値導出部１３０３が、ヒストグラムを閲覧画面データに対する利用者特性を表す複数カテゴリーに対応する複数の正規分布の合成とみなし、各正規分布の平均値、分散値等をカテゴリー分類のための評価値として導出し、通信部１１がログ２３よりサーバ２を利用中の利用者の閲覧画面データに対する応答時間の情報を受信し、カテゴリー判別部１５が、評価値に基づいて、当該利用者をカテゴリー分類する。【選択図】図１
2007164382.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定のデータに対する複数の利用者の応答時間を示す応答時間情報を入力する応答時間情報入力部と、
応答時間情報に基づき、応答時間と利用者数の関係を示す応答時間ヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と、
応答時間ヒストグラムが前記特定のデータに対する利用者特性を表す複数の利用者特性カテゴリーに対応する複数の正規分布の合成であるとし、それぞれの正規分布の平均値と分散値とを前記複数の利用者特性カテゴリーの設定のために導出する評価値導出部とを有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記情報処理装置は、更に、
前記評価値導出部により導出された複数の正規分布の平均値と分散値に基づいて前記複数の利用者特性カテゴリーが設定された後に、前記特定のデータに対する特定の利用者の応答時間の通知を受け、
通知された前記特定の利用者の応答時間と前記評価値導出部により導出された複数の正規分布の平均値と分散値とを用いて、前記特定のデータに対する前記特定の利用者の利用者特性が前記複数の利用者特性カテゴリーのいずれに属するかを判別するカテゴリー判別部とを有することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記カテゴリー判別部は、
ベイズ推定により、前記特定のデータに対する前記特定の利用者の利用者特性が前記複数の利用者特性カテゴリーのいずれに属するかを判別することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記評価値導出部は、
複数の正規分布の平均値と分散値の導出後に、前記特定のデータに対する特定の利用者の応答時間の通知を受け、通知された応答時間に基づいて複数の正規分布の平均値と分散値とを更新することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記情報処理装置は、更に、
データの利用者を支援する支援装置と通信する支援装置通信部を有し、
前記カテゴリー判別部は、
前記特定の利用者の利用者特性が前記複数の利用者特性カテゴリーのうちの特定の利用者特性カテゴリーに属すると判別した場合に、前記特定の利用者に対する支援を指示する支援指示メッセージを生成し、
前記支援装置通信部は、
前記カテゴリー判別部により生成された支援指示メッセージを前記支援装置に送信することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記情報処理装置は、更に、
データの利用者にデータを提供するデータ提供装置と通信するデータ提供装置通信部を有し、
前記カテゴリー判別部は、
前記特定の利用者の利用者特性が前記複数の利用者特性カテゴリーのうちの特定の利用者特性カテゴリーに属すると判別した場合に、前記特定の利用者に現在提供しているデータと異なる別バージョンのデータを前記特定の利用者に提供するよう指示する別バージョン提供指示メッセージを生成し、
前記データ提供装置通信部は、
前記カテゴリー判別部により生成された別バージョン提供指示メッセージを前記データ提供装置に送信することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記情報処理装置は、更に、
前記カテゴリー判別部によるカテゴリー判別結果を蓄積して記録する判別結果記録部と、
前記判別結果記録部に記録されたカテゴリー判別結果を分析し、前記複数の利用者特性カテゴリーの中で特定の利用者特性カテゴリーの比率が所定レベル以上である場合に、警告メッセージを出力する判別結果分析部とを有することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記応答時間情報入力部は、
複数の利用者が特定の閲覧画面データの閲覧から次の閲覧画面データの閲覧に移行するまでの時間を示す情報を、応答時間情報として入力し、
前記評価値導出部は
応答時間ヒストグラムが前記特定の閲覧画面データの内容に対する利用者の関心度合いを表す複数の利用者特性カテゴリーに対応する複数の正規分布の合成であるとし、それぞれの正規分布の平均値と分散値とを前記複数の利用者特性カテゴリーの設定のために導出することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記情報処理装置は、更に、
前記評価値導出部により導出された複数の正規分布の平均値と分散値に基づいて前記複数の利用者特性カテゴリーが設定された後に、特定の利用者が前記特定の閲覧画面データの閲覧から次の閲覧画面データの閲覧に移行するまでの時間を、前記特定の利用者の応答時間として通知を受け、
通知された前記特定の利用者の応答時間と前記評価値導出部により導出された複数の正規分布の平均値と分散値とを用いて、前記特定の閲覧画面データの内容に対する前記特定の利用者の関心度合いが前記複数の利用者特性カテゴリーのいずれに属するかを判別するカテゴリー判別部とを有することを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記カテゴリー判別部は、
前記特定の閲覧画面データの内容に対する前記特定の利用者の関心度合いが、「関心が高く閲覧画面データの内容に満足している」、「関心が低く閲覧画面データの内容に不満足」及び「いずれでもない」の３つの利用者特性カテゴリーのいずれに属するかを判別することを特徴とする請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
特定のデータに対する複数の利用者の応答時間を示す応答時間情報を入力する応答時間情報入力ステップと、
応答時間情報に基づき、応答時間と利用者数の関係を示す応答時間ヒストグラムを生成するヒストグラム生成ステップと、
応答時間ヒストグラムが前記特定のデータに対する利用者特性を表す複数の利用者特性カテゴリーに対応する複数の正規分布の合成であるとし、それぞれの正規分布の平均値と分散値とを前記複数の利用者特性カテゴリーの設定のために導出する評価値導出ステップとを有することを特徴とする情報処理方法。
【請求項１２】
前記情報処理方法は、更に、
前記評価値導出ステップにより導出された複数の正規分布の平均値と分散値に基づいて前記複数の利用者特性カテゴリーが設定された後に、前記特定のデータに対する特定の利用者の応答時間の通知を受ける通知受領ステップと、
通知された前記特定の利用者の応答時間と前記評価値導出ステップにより導出された複数の正規分布の平均値と分散値とを用いて、前記特定のデータに対する前記特定の利用者の利用者特性が前記複数の利用者特性カテゴリーのいずれに属するかを判別するカテゴリー判別ステップとを有することを特徴とする請求項１１に記載の情報処理方法。
【請求項１３】
特定のデータに対する複数の利用者の応答時間を示す応答時間情報を入力する応答時間情報入力処理と、
応答時間情報に基づき、応答時間と利用者数の関係を示す応答時間ヒストグラムを生成するヒストグラム生成処理と、
応答時間ヒストグラムが前記特定のデータに対する利用者特性を表す複数の利用者特性カテゴリーに対応する複数の正規分布の合成であるとし、それぞれの正規分布の平均値と分散値とを前記複数の利用者特性カテゴリーの設定のために導出する評価値導出処理とをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１４】
前記プログラムは、更に、
前記評価値導出処理により導出された複数の正規分布の平均値と分散値に基づいて前記複数の利用者特性カテゴリーが設定された後に、前記特定のデータに対する特定の利用者の応答時間の通知を受ける通知受領処理と、
通知された前記特定の利用者の応答時間と前記評価値導出処理により導出された複数の正規分布の平均値と分散値とを用いて、前記特定のデータに対する前記特定の利用者の利用者特性が前記複数の利用者特性カテゴリーのいずれに属するかを判別するカテゴリー判別処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１３に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、サービスを利用するサービス利用者の特性をカテゴリー分類するための技術に関し、特に、サービス利用者の満足度を測るためのカテゴリー分類を行う技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
昨今、サービス提供者（人）に代わって機械、コンピュータと対面してサービスを受ける機会が日々増えている。サービスを提供するシステム、たとえばＡＴＭ（Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  Ｔｅｌｌｅｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）や券売機、ＥＣ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｃｏｍｍｅｒｃｅ）サイトなど多種多様なサービスが、コンピュータとネットワークを使って提供されている。これらシステムの開発者は、画面の表示時間や応答性能、多重性能などに目標を定め、利用者が円滑に使えるシステムにすべく開発している。
しかし、それでも「使い難い」、「わかり難い」等の苦情は少なくない。従来の人によるサービスの提供の際には、サービス提供者がサービス利用者に直接接することで、利用者の満足、不満足が把握できていたが、コンピュータシステムによるサービス提供の場合、こうした利用者の不満はシステムでは検知することができず、アンケート等をとることで顕在化したりする。
【０００３】
利用者の満足度を測る技術として、特開２００４−１０２８６８号公報に開示されたユーザビリティ評価支援装置がある。このユーザビリティ評価支援装置は、表示部と操作部を有する機器に対して、その操作の情報を取得する手段として操作履歴情報検出装置を、利用者の生体に関する情報を取得する手段として生体情報検出装置を用いて利用者の情報を収集し、利用者の指定された目標を達成する上での正確さもしくは完全さ、利用者の目標を達成する際に正確さと完全さに関連して費やした資源の量を操作履歴情報検出装置から得た情報を使って測り、満足度をＳＤ（Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ）法による利用者への質問と生体情報検出装置から得た情報を使って測るとしている。
【特許文献１】特開２００４−１０２８６８号公報  第１０頁、第１表
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来のユーザビリティ評価支援装置は、利用者の操作履歴は利用者の特性などによって傾向が異なることが考慮されておらず、測定結果を１つの正規分布となると仮定し、算術平均によって評価するとする方法では、実際の分布ではほとんど該当者がいない値を持って評価する恐れがあった。また、ＳＤ法は、利用者において事後の心象を答えることになり実態に即さないこと、これを補完する生体情報検出装置による視点、瞳孔、α波などの測定は装置が大掛かりになり、実使用時に測定することは不可能であった。
【０００５】
この発明は、例えば、上記のような問題点を解決することを目的の一つとしており、システムに対する利用者の実際の行動に基づいて利用者の心象・特性を分類するためのカテゴリーを設定し、システムを利用中の個別の利用者についてどのカテゴリーに属するかの判定を行うことを主な目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る情報処理装置は、
特定のデータに対する複数の利用者の応答時間を示す応答時間情報を入力する応答時間情報入力部と、
応答時間情報に基づき、応答時間と利用者数の関係を示す応答時間ヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と、
応答時間ヒストグラムが前記特定のデータに対する利用者特性を表す複数の利用者特性カテゴリーに対応する複数の正規分布の合成であるとし、それぞれの正規分布の平均値と分散値とを前記複数の利用者特性カテゴリーの設定のために導出する評価値導出部とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、データに対する利用者の実際の行動が表れているデータに対する応答時間に基づいて利用者特性カテゴリー設定のための評価値を導出するため、利用者の行動に無意識のうちに表れるデータに対する利用者の満足度、関心度合いを的確に判別することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
実施の形態１．
図１は、本実施の形態に係るカテゴライゼーション／判別装置１（情報処理装置）と、カテゴライゼーション／判別装置１が評価の対象とする機器とを含むシステム構成例を示す構成図である。
【０００９】
クライアント３は、サービス利用者が操作する端末装置でありＷｅｂブラウザを搭載している。クライアント３は、例えば、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、携帯電話機、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、ＡＴＭ端末、チケットの発券端末、キヨスク端末などである。クライアント３は、インターネット、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）などのネットワークを通じてサーバ２に接続可能である。
クライアント３は、クライアント３の動作を制御する制御部３１、利用者が操作するための操作部３２、利用者に対して各種情報（例えば、サーバ２から送られてきたデータ）を表示する表示画面を含む表示部３３、ネットワークに接続するためのネットワークインターフェース３４から構成される。
【００１０】
サーバ２は、例えば、Ｗｅｂサーバであり、クライアント３からの要求に応じて各種のサービスを提供する。
サーバ２は、クライアント３の要求に従いネットワークインターフェース２４を通じて情報を受け渡すＷｅｂ制御部２１、情報を格納する記憶部２２、クライアント３からの要求を記録するログ２３、ネットワークに接続するためのネットワークインターフェース２４から構成される。
【００１１】
カテゴライゼーション／判別装置１は、利用者の特性を示す複数の利用者特性カテゴリーを設定するための評価値を導出し、更に、複数の利用者特性カテゴリーが設定された後に、特定の利用者の特性がいずれの利用者特性カテゴリーに分類されるかの判別を行う。カテゴライゼーション／判別装置１は、サーバ２のログ２３からログ情報を取得し、ログ情報に基づき複数の利用者特性カテゴリーの設定のための評価値を導出する。
【００１２】
カテゴライゼーション／判別装置１において、通信部１１は、サーバ２と通信を行い、ログ情報を受信する。
応答時間情報生成部１２は、利用者が特定のデータに対して応答するまでの応答時間を示す応答時間情報をログ情報から生成する。本実施の形態では、後述するように、クライアント３の表示部３３により表示画面に表示されるデータ（閲覧画面データ）に対して応答するまでの応答時間を示す応答時間情報を生成する例を示す。
カテゴライゼーション処理部１３は、応答時間情報から利用者特性カテゴリー設定のための評価値を導出する。カテゴライゼーション処理部１３は、応答時間情報入力部１３０１、ヒストグラム生成部１３０２、評価値導出部１３０３から構成される。
応答時間情報入力部１３０１は、応答時間情報生成部１２により生成された応答時間情報を入力する。
ヒストグラム生成部１３０２は、応答時間情報に基づき、応答時間と利用者数との関係を示す応答時間ヒストグラム（以下、単にヒストグラムとも言う）を生成する。
評価値導出部１３０３は、ヒストグラム生成部１３０２により生成されたヒストグラムから評価値を導出する。
カテゴライゼーション記憶部１４は、カテゴライゼーション処理部１３で導出された評価値を記憶し、更に、評価値に基づいて複数の利用者特性カテゴリーが設定された場合に、複数の利用者特性カテゴリーと評価値との対応づけを記憶する。
カテゴリー判別部１５は、特定の利用者の応答時間から、当該利用者が複数の利用者特性カテゴリーのうちのいずれのカテゴリーに属するのかを判別する。
【００１３】
サービス工学では、サービスを提供するシステムをサービスメディアと位置づけ、これがサービスを提供するだけでなくサービスの評価計測を行い、利用者の満足度としてシステムにフィードバックするモデルを提唱している。システムが、利用者のサービスに対する評価をセンシングできれば、上記のような課題は解決することになる。
【００１４】
これまでシステムが利用者のサービスに対する評価、満足度を測定してこなかった背景には、何をセンシングすればよいか明らかでなかったことにあるといえる。例えば、直接的に利用者の評価を得ようとアンケートのメニューをユーザインターフェースに加えても、不満のある人がこのアンケートにわざわざ回答するか疑わしい。さらに、アンケートは事後になるため、利用した瞬間の満足度を表さず、先入観も加わって真実から離れた回答になりがちである。
【００１５】
利用者の満足／不満足、関心度合い等は無意識のうちに行動に現れ、行動を評価すれば利用者の満足／不満足、関心度合い等を捉えることができると考えられる。画面操作を伴うものであれば、操作画面の触れ方や操作に要する時間などが、興味を持って熱心にインタラクティブに使う人と、それほど興味が無く操作が緩慢になりがちな人で異なり、また、操作がスムーズに行える人と操作に困難を感じる人でも異なる。このため、利用者の行動が無意識のうちに、利用者の満足／不満足、関心度合い、システムが操作しやすい／操作しにくいといった利用者の特性や心象を反映した傾向を示すと考えられる。
【００１６】
本実施の形態では、Ｗｅｂサービスの利用者の行動を測定することで利用者の満足度を測るためのカテゴリー設定を行う。Ｗｅｂを使ったサービスはマウス操作による要求とその結果の画面の表示といったシンプルなプロトコルで構成されている。画面が表示されてから次のアクションをとるまでの応答時間（画面の閲覧時間）に着目し、この時間から利用者のカテゴライゼーションと判別を行うことを志向している。
【００１７】
次に、カテゴライゼーション／判別装置１のハードウェア構成を説明する。
図１２は、カテゴライゼーション／判別装置１のハードウェア構成例を示す図である。
図１２において、カテゴライゼーション／判別装置１は、プログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１３７を備えている。ＣＰＵ１３７は、バス１３８を介してＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１３９、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１４０、通信ボード１４４、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）表示装置１４１、Ｋ／Ｂ１４２、マウス１４３、ＦＤＤ（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）１４５、磁気ディスク装置１４６、ＣＤＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）１８６、プリンタ装置１８７、スキャナ装置１８８と接続されていてもよい。
ＲＡＭは、揮発性メモリの一例である。ＲＯＭ、ＦＤＤ、ＣＤＤ、磁気ディスク装置、光ディスク装置は、不揮発性メモリの一例である。これらは、カテゴライゼーション記憶部１４の一例である。
通信ボード１４４は、ＦＡＸ機３１０、電話器３２０、ＬＡＮ１０５等に接続されていてもよい。
【００１８】
ここで、通信ボードは、ＬＡＮ１０５に限らず、直接、インターネット、或いはＩＳＤＮ等のＷＡＮ（ワイドエリアネットワーク）に接続されていても構わない。本実施の形態では、インターネット、ＬＡＮ又はＷＡＮを介してサーバ２と通信を行うことができる。
磁気ディスク装置１４６には、オペレーティングシステム（ＯＳ）１４７、ウィンドウシステム１４８、プログラム群１４９、ファイル群１５０が記憶されている。プログラム群は、ＣＰＵ１３７、ＯＳ１４７、ウィンドウシステム１４８により実行される。
【００１９】
上記プログラム群１４９には、本明細書中の説明において「〜部」として説明する機能を実行するプログラムが記憶されている。プログラムは、ＣＰＵにより読み出され実行される。
ファイル群１５０には、例えば、「応答情報」、「ヒストグラム」、「評価値」、「カテゴリー判別結果」として説明するものが、ファイルとして記憶される。
また、フローチャートの矢印の部分は主としてデータの入出力を示し、そのデータの入出力のためにデータは、磁気ディスク装置、ＦＤ（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ  Ｄｉｓｋ）、光ディスク、ＣＤ（コンパクトディスク）、ＭＤ（ミニディスク）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）等のその他の記録媒体に記録される。あるいは、信号線やその他の伝送媒体により伝送される。
【００２０】
また、「〜部」として説明するものは、ＲＯＭ１３９に記憶されたファームウェアで実現されていても構わない。或いは、ソフトウェアのみ、或いは、ハードウェアのみ、或いは、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、さらには、ファームウェアとの組み合わせで実施されても構わない。
【００２１】
また、プログラムは、また、磁気ディスク装置、ＦＤ（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ  Ｄｉｓｋ）、光ディスク、ＣＤ（コンパクトディスク）、ＭＤ（ミニディスク）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）等のその他の記録媒体による記録装置を用いて記憶されても構わない。
【００２２】
次に動作について説明する。
利用者によるクライアント３の操作は操作部３２が感知して、制御部３１に処理の要求を出す。例えば、あらかじめ表示部３３が表示していたアイコンを利用者がマウスでクリックしてそこに繋がったＷｅｂページの表示を要求する場合などがある。制御部３１はネットワークインターフェース３４を介してサーバ２にＷｅｂ要求を伝える。
サーバ２はネットワークインターフェース２４を介してＷｅｂ要求を受け取り、Ｗｅｂ制御部２１が記憶部２２から該当するＷｅｂページを探し出し、その内容をネットワークインターフェース２４を介してクライアント３に送り出すと同時にログ２３にアクセスがあったことを記録する。
クライアント３はネットワークインターフェース３４を介して制御部３１がその内容を受け取り、表示部３３に対してそのＷｅｂページの内容の表示を促す。表示部３３が表示画面にそのページを表示することで利用者のひとつの要求は完結する。
この一連の動作は利用者が目的を達成するまで繰り返され、都度ログ２３に利用者の操作が記録されることになる。
【００２３】
次に、カテゴライゼーション／判別装置１の動作例を図２のフローチャートを用いて説明する。
【００２４】
先ず、ステップＳ２０１において、カテゴライゼーション／判別装置１の通信部１１が、サーバ２のログ２３からログ情報を受信する。
ログ情報は、例えば、（１）セッションＩＤ、（２）時刻、（３）画面ＩＤ、（４）利用者ＩＤといったデータを含むレコードである。ここで、（１）セッションＩＤは、ある利用者が一連の操作を行ったときに付されるユニークなコードであり、（２）時刻は、Ｗｅｂ制御部２１が要求を受け取ったときの時刻を示し、（３）画面ＩＤは、要求された画面を識別するユニークなコード、（４）利用者ＩＤは、一連の操作を行った利用者を識別するユニークなコードである。
このログ情報には、複数の利用者に対して複数の画面の表示が行われたことが時系列に記録されている。
【００２５】
次に、ステップＳ２０２において、応答時間情報生成部１２が、ログ情報から応答時間情報を生成する。応答時間情報には、画面ＩＤごとに、複数の利用者の応答時間が示される。応答時間情報の生成手順の詳細は後述する。
【００２６】
次に、ステップＳ２０３において、カテゴライゼーション処理部１３の応答時間情報入力部１３０１が応答時間情報を入力する（応答時間情報入力ステップ）。
【００２７】
次に、ステップＳ２０４において、カテゴライゼーション処理部１３のヒストグラム生成部１３０２が、応答時間ヒストグラムを生成する（ヒストグラム生成ステップ）。
応答時間情報は画面ＩＤごとに複数の利用者の応答時間が示された情報であり、この応答時間情報から、応答時間と利用者数の関係を示すヒストグラムを生成することができる。応答時間ヒストグラムの生成手順の詳細は、後述する。
【００２８】
次に、ステップＳ２０５において、カテゴライゼーション処理部１３の評価値導出部１３０３が、ステップＳ２０４で生成されたヒストグラムを特定のデータ（閲覧画面データ）に対する利用者特性を表す複数の利用者特性カテゴリーに対応する複数の正規分布の合成であるとみなし、そして、各正規分布の平均値（μ）、分散値（σ）、比率（α）を評価値として導出する（評価値導出ステップ）。ヒストグラムを構成する正規分布の合成数は、予め決定しておく。
本実施の形態では、ヒストグラムを３つの正規分布の合成とみなす例を説明する。
これは、応答時間との関係から、「興味を持って熱心にインタラクティブに操作し、サービスに満足している利用者（応答時間が早い）」と、「それほど興味が無く操作が緩慢になりがちな、サービスに満足していない利用者（応答時間が遅い）」、「いずれでもない利用者（応答時間に特徴がない）」の３つの利用者特性カテゴリーに分類することを想定しており、このため、ヒストグラムが３つの正規分布の合成と仮定して、それぞれの正規分布の評価値を導出する。ヒストグラムが３つの正規分布の合成と仮定した場合は、１つの正規分布につき３個の評価値（平均値（μ）、分散値（σ）、比率（α））が導出されるので、合計で９個の評価値が導出される。
ステップＳ２０５を１回実行すると、１つの閲覧画面データについて応答時間と利用者数との関係を示すヒストグラムから３つの正規分布の評価値（９個）が導出される。ログ２３から取得したログ情報に複数の画面ＩＤが存在する場合は、ステップＳ２０５を閲覧画面データ数（画面ＩＤ数）だけ実行する。なお、評価値の導出手順の詳細は後述する。
【００２９】
最後に、ステップＳ２０６において、カテゴライゼーション処理部１３の評価値導出部１３０３が、導出した評価値をカテゴライゼーション記憶部１４に記憶する。
【００３０】
次に、図４を参照して、ログ情報から応答時間情報を生成する過程、応答情報からヒストグラムを生成する過程、ヒストグラムから評価値を導出する過程のそれぞれの詳細を説明する。
ログ情報は、前述したように、（１）セッションＩＤ、（２）時刻、（３）画面ＩＤ、（４）利用者ＩＤから構成される。
このログを、（１）セッションＩＤ、（２）時刻の順にソートすると、利用者毎の操作順序に従ったレコード順序となる。これをＷＯＲＫ１とする。
次に、同一利用者のレコードにおいて、各レコードに対応した画面の閲覧時間は当該画面のレコードの時刻と次レコードの時刻の差から求めることができる。但し、次レコードのセッションＩＤが当該画面のレコードと異なる場合は、閲覧時間はＮＵＬＬとし、以降の集計から除外する。つまり利用者ごとに、各画面の閲覧時間を算出する。ここで、閲覧時間は、一つの画面から次の画面に移るまでの時間であり、ある画面に対する応答時間と考えることができる。そして、閲覧時間の算出後、画面ＩＤ、閲覧時間からなるレコードを持つファイルを作成する。これをＷＯＲＫ２とする。
【００３１】
次に、ＷＯＲＫ２のファイルから、特定の画面について、同一閲覧時間を持つレコードの件数をヒストグラムとして集計する。これを画面閲覧時間をｙｉ、その閲覧時間の利用者数を度数Ｇ（ｙｉ）とし、カテゴライゼーション記憶部１４に置き、以降の処理で利用する。
尚、Ｗｅｂ制御部２１がログ２３に直接各画面の閲覧時間を出力している場合は、それを使ってＧ（ｙｉ）を求めても良い。この場合は、応答時間情報生成部１２は不要である。
【００３２】
画面閲覧時間をｙｉとし、その閲覧時間の利用者数を度数Ｇ（ｙｉ）するとき、その確率密度関数ｇ（ｙｉ）は、次の数式と表すことができる。
【００３３】
【数１】
2007164382.tif 000003
【００３４】
これを求めカテゴライゼーション記憶部１４に置く。
ここで、カテゴライゼーションのモデルとして、確率密度関数ｆ（ｙｉ）を導入する。このｆ（ｙｉ）は、次の数式で表される。
【００３５】
【数２】
2007164382.tif 000004
【００３６】
但し、ここで、μ１，μ２，μ３および、σ１２，σ２２，σ３２は、それぞれを正規分布とした、カテゴリーΠ１，Π２，Π３の利用者の分布の平均及び分散とする。α１，α２，α３は、それぞれのカテゴリーの占める比率で、Σα１＝１である。
この式（１．２）は、利用者が３つの正規分布を持つ群のいずれかに属するとするものである。
観測したｇ（ｙｉ）に近似したｆ（ｙｉ）を求めることで、利用者を３つの群Π１，Π２，Π３にカテゴライゼーションすることができる。
近似は、χ２が最小となる、μ１，μ２，μ３および、σ１２，σ２２，σ３２、α１，α２，α３を導出すればよい。即ち、以下の数式において、χ２を最小とする上記９つのパラメータの組み合わせを試行して求める。
【００３７】
【数３】
2007164382.tif 000005
【００３８】
具体的には、それぞれのパラメータの取り得る値の範囲を想定して１８段のループ（αｉは２つが決まれば、のこり１つはおのずと決まる）を組み、式（１．３）の演算を繰り返す。試行するパラメータの精度は細かいほどｆ（ｙｉ）の近似性は向上するが、この精度は実装上の設計事項である。
これによって求めたμ１，μ２，μ３および、σ１２，σ２２，σ３２、α１，α２，α３をカテゴライゼーション記憶部１４に置く。
どれ位近似できたかχ２適合度検定を行う場合は、上記で決定したパラメータについて、式（１．３）を求め、これを、以下の数４に示す倍数にすればよい。
【００３９】
【数４】
2007164382.tif 000006
【００４０】
尚、ここではχ２を用いたが、最小二乗法によって近似式のパラメータを同様に求めても良い。
【００４１】
以上のような手順により、ログ情報から応答時間情報を生成し、応答時間情報から応答時間（閲覧時間）と利用者数の関係を示す応答時間ヒストグラムを生成し、応答時間ヒストグラムから利用者特性カテゴリーの設定のための評価値（各正規分布の平均値（μ）、分散値（σ）、比率（α））を導出し、これらの評価値をカテゴライゼーション記憶部１４に格納する。
【００４２】
そして、導出されたμ１，μ２，μ３および、σ１２，σ２２，σ３２から、例えば、「サービスに満足している利用者（応答時間が早い）」は最小のμｉをもつ利用者特性カテゴリーΠｉに、「いずれでもない利用者（応答時間に特徴がない）」は最大のσｉ２をもつ利用者特性カテゴリーΠｉに、「それほど興味が無く操作が緩慢になりがちな、サービスに満足していない利用者（応答時間が遅い）」は上記以外のσｉ２をもつ利用者特性カテゴリーΠｉに、カテゴライズすることが考えられる。
【００４３】
なお、以下では、「サービスに満足している利用者」のカテゴリーをカテゴリー１とも呼び、「いずれでもない利用者」のカテゴリーをカテゴリー２とも呼び、「それほど興味が無く操作が緩慢になりがちな、サービスに満足していない利用者」のカテゴリーをカテゴリー３とも呼ぶ。
【００４４】
この利用者特性カテゴリーの設定（利用者特性カテゴリーと評価値の関連付け）は、カテゴライゼーション／判別装置１のオペレータが手動で行ってもよいし、カテゴライゼーション／判別装置１が自動的に行ってもよい。
【００４５】
ここで、「いずれでもない人」は大きな分散をもつ特徴を利用して、以下の式により近似してもよい。但しここではα３を「いずれでもない人」の比率としている。
【００４６】
【数５】
2007164382.tif 000007
【００４７】
ここで、以上にて説明した利用者のデータ（閲覧画面データ）に対する応答時間（閲覧時間）と利用者特性カテゴリーとの関係性を示す実験結果を説明する。
【００４８】
この実験では、約７０名の登録された利用者が週に何度かアクセスするシステムを対象にしている。Ｗｅｂサーバでは利用者に画面を表示する毎にその時刻を秒の単位まで記録しており、この記録から各画面が何秒表示されていたか（利用者の応答時間が何秒であったか）がわかる。
尚、利用者のＰＣとＷｅｂサーバはＬＡＮで接続されており、画面に情報が表示されるまでの時間は安定して遅延がない。
また、ログの採取は、システムが運用を開始してから３ヶ月後の利用者が操作に慣れた時期の１ヶ月間を対象に行った。
１ヶ月で約７００回の表示が行われた特定の画面について、表示時間をｙとしたときの分布ｇ（ｙ）のヒストグラムを図８に示す。７０名それぞれがランダムに操作した結果であるが、その分布は図８のように正規分布とはならない。
図８のグラフから約７０名の利用者は一様な集団ではなく、応答時間（閲覧時間）が異なるいくつかの群からなることが分かる。
【００４９】
ここで、上記したように、このヒストグラムが３つの群を表す３つの正規分布の重ね合わせであるとし、上記の式（１．１）、（１．２）、（１．３）より、３つの正規分布のそれぞれについて平均値（μ）、分散値（σ）、比率（α）を算出した結果を図９に示す。
【００５０】
そして、図９に示すパラメータで式（１．２）から求めた度数をグラフに表すと図１０のようになる。図１０には、群１を示すグラフ、群２を示すグラフ、群３を示すグラフ、群１〜群３のグラフの重ねあわせが示されている。図１０によると、比較的短い閲覧時間で次のページに移る群１、閲覧時間に時間を要する群３、閲覧時間に特徴のない群２に分かれていることが分かる。
実測した観測度数（ヒストグラム）（図８）と式（１．２）および図９のパラメータから求めた理論度数（重ねあわせ）（図１０）をグラフ上重ね合わせると図１１のようになり、観測度数の特徴を表した理論度数となっていることが分かる。
これを、式（１．３）に従ってχ２適合度検定を行う。
式（１．３）より図９のパラメータを用いてχ２を算出した結果は、χ２＝９９．１１となる。
この測定は０秒から１００秒まで１０１項の度数となっているため、自由度νは１００となる。χ２分布表から、１０％の有意水準で実測データと仮説によるデータは一致するとする本例は棄却されない。
【００５１】
次に、利用者特性カテゴリーが設定された後の処理を図３のフローチャートを参照して説明する。
【００５２】
先ず、ステップＳ３０１において、通信部１１が、サーバ２のログ２３より、特定の利用者、例えば、現在サーバ２によるサービスを受けている利用者について特定の閲覧画面データについての応答時間を示す情報を受信する（通知受領ステップ）。
次に、ステップＳ３０２において、カテゴリー判別部１５が、通信部１１より当該利用者の応答時間を示す情報を受信するとともに、対象となる画面に対応する評価値（平均値（μ）、分散値（σ）、比率（α））をカテゴライゼーション記憶部１４から読み出す。前記のように、３つの利用者特性カテゴリーが設定されている場合は、３つの正規分布の評価値９個を読み出す。
次に、ステップＳ３０３において、カテゴリー判別部１５は、ステップＳ３０２で読み出した各正規分布の評価値と、特定の利用者の応答時間から、当該利用者が対応する利用者特性カテゴリーを判別する（カテゴリー判別ステップ）。カテゴリー判別の詳細手順は後述する。
次に、ステップＳ３０４において、カテゴリー判別部１５は、判別したカテゴリーを出力する。例えば、図２に図示していないＣＲＴ表示装置等に判別したカテゴリーを表示してもよいし、通信部１１を介してサーバ２にカテゴリーを通知してもよい。
【００５３】
図５は、カテゴリー判別動作の例を示す図である。
カテゴライゼーション処理部１３で求めたパラメータα１，α２，α３は、新たに観測したｚに対する事前確率ｗｉとみなすことができる。ここで、新たな観測値ｚとは、特定の利用者の特定画面に対する応答時間（閲覧時間）を意味する。
ベイズ推定における事後確率ｗ’ｉは、式に示す通りである。
【００５４】
【数６】
2007164382.tif 000008
【００５５】
但し、ｆｉ（ｚ）は以下に示すとおりである。
【００５６】
【数７】
2007164382.tif 000009
【００５７】
ｚを観測して、事後確率ｗ’ｉの最大のものにｚを分類する。すなわち、ｚを観測して以下の式に従ってｉを求め、このｉに対応するカテゴリーΠｉが当該利用者が分類される利用者特性カテゴリーとなる。
【００５８】
【数８】
2007164382.tif 000010
【００５９】
このようにして、カテゴリー判別部１５は、カテゴリー判別を行い、判別結果を、例えば、図５に示すように、通信部１１を介して、サーバ２のＷｅｂ制御部２１にカテゴリーを示すｉを結果として返す。
尚、式（１．４）を使用した場合は、以下の式に従ってカテゴリー判別を行う。
【００６０】
【数９】
2007164382.tif 000011
【００６１】
このように、本実施の形態に係るカテゴライゼーション／判別装置は、特定のデータに対する複数の利用者の応答時間を示す応答時間情報を入力し、応答時間情報に基づき、応答時間と利用者数の関係を示す応答時間ヒストグラムを生成し、応答時間ヒストグラムが特定のデータに対する利用者特性を表す複数の利用者特性カテゴリーに対応する複数の正規分布の合成であるとし、それぞれの正規分布の平均値と分散値とを複数の利用者特性カテゴリーの設定のために導出することを特徴とする。
【００６２】
すなわち、利用者の対面する画面に情報を表示して操作を促すシステムにおける利用者の画面の閲覧時間から、閲覧時間のヒストグラムを生成し、これが「興味を持って熱心にインタラクティブに使う満足している人」と、「それほど興味が無く操作が緩慢になりがちな不満足な人」、「いずれでもない人」の３つのカテゴリーの分布の合成であるとして、それぞれの分布の平均と分散と各カテゴリーの比率の近似値を導出することを特徴とする。
【００６３】
また、本実施の形態に係るカテゴライゼーション／判別装置は、更に、導出された複数の正規分布の平均値と分散値に基づいて複数の利用者特性カテゴリーが設定された後に、特定のデータに対する特定の利用者の応答時間の通知を受け、通知された特定の利用者の応答時間と複数の正規分布の平均値と分散値とを用いて、特定のデータに対する特定の利用者の利用者特性が複数の利用者特性カテゴリーのいずれに属するかを判別することを特徴とする。
【００６４】
すなわち、利用者の対面する画面に情報を表示して操作を促すシステムからの現在の利用者の閲覧時間を受け、カテゴライゼーションの結果のカテゴリーの比率を事前確率とし、各カテゴリーの平均と分散による確率密度を現在の利用者の閲覧時間において求め、これと事前確率を乗じた値を比較し、その値がもっとも大きいカテゴリーに属する確率がもっとも高いと判定することで、現在利用している利用者が、「興味を持って熱心にインタラクティブに使う満足している人」と、「それほど興味が無く操作が緩慢になりがちな不満足な人」、「いずれでもない人」のいずれのカテゴリーに属する確率が高いか判別し、その結果を返すことを特徴とする。
【００６５】
また、本実施の形態では、ベイズ推定により、特定のデータに対する特定の利用者の利用者特性が複数の利用者特性カテゴリーのいずれに属するかを判別することを特徴とする。
【００６６】
また、「いずれでもない人」を一様な分布の定常値であるとして近似し、カテゴライゼーションと判別をおこなうことを特徴とする。
【００６７】
本実施の形態によれば、データに対する利用者の実際の行動を表すデータに対する応答時間（閲覧時間）に基づいて利用者特性カテゴリー設定のための評価値を算出し、また、利用者の特定のデータに対する応答時間と評価値とにより利用者の特性をカテゴリー分類するため、利用者の行動に無意識のうちに表れるサービスに対する利用者の満足／不満足、操作しやすい／操作しにくいといった利用者の特性や心象を的確に判別することができる。
これにより、例えば、ＡＴＭで操作に困難を覚える利用者を人手でサポートするような場合、画面の閲覧時間によってのいずれのカテゴリーに属する確率が高いかをベイズ推定によってもとめ、「操作が緩慢になりがちな利用者」の確率の高い利用者についてサポートする事ができる。
【００６８】
また、視点、瞳孔、α波などの生体情報の測定が不要であり、装置規模を大きくする必要がなく、低コストで利用者の満足度を測定することができる。
【００６９】
実施の形態２．
本実施の形態では、特定のデータについての新たな観測値に基づいて、当該データについての評価値を更新する例を説明する。
【００７０】
本実施の形態に係るカテゴライゼーション／判別装置１、サーバ２、クライアント３の構成は、図１に示すものと同様なので、説明は省略する。
【００７１】
本実施の形態では、通信部１１がログ２３より、ある閲覧画面データ（画面ＩＤ）に対する新たな応答時間の情報（新たな観測値ｚ）を受信し、評価値導出部１０３が、以前に導出した当該閲覧画面データについての評価値（（平均値（μ）、分散値（σ）、比率（α））を新たな応答時間の情報（新たな観測値ｚ）を用いて更新する。
具体的には、評価値導出部１３０３が、新たな観測値ｚをＧ（ｙｉ）に反映して式（１．３）を最小とするパラメータμ１，μ２，μ３（カテゴリー１、２、３の平均値）、および、σ１２，σ２２，σ３２（カテゴリー１、２、３の分散値）、α１，α２，α３（カテゴリー１、２、３の比率）を導出することで、判別のための事前確率を更新することができる。これを繰り返すことで母集団が充実し、事前確率の精度が向上する。具体的には評価値導出部１３０３の処理を適切な間隔で実行することであらたな観測値が評価値に反映される。
【００７２】
このように、本実施の形態では、複数の正規分布の平均値と分散値の導出後に、特定のデータに対する特定の利用者の応答時間の通知を受け、通知された応答時間に基づいて複数の正規分布の平均値と分散値とを更新することを特徴とする。
【００７３】
つまり、カテゴライゼーションの平均と分散と各カテゴリーの比率を、新たに利用する利用者の画面の閲覧時間を加えて適宜再計算し、更新することで、判別のための事前確率の精度を向上させることを特徴とする。
【００７４】
これにより、随時評価値を更新することにより。時間の推移により利用者特性の傾向が変化していっても、的確なカテゴリー分類を維持することができ、利用者に対するサポートを充実させることができる。
【００７５】
実施の形態３．
本実施の形態では、利用者が端末を操作するシステムにおいて、利用者がサービスを受けるにあたり、必要に応じてテレビ電話などでオペレータによる支援が可能な場合、オペレータによる介入・支援を促す例について説明する。
【００７６】
図４は、本実施の形態に係るシステム構成例を示す。
図４では、図１の構成に比べて、オペレータ端末４が追加されている。このオペレータ端末４は、サービスの利用者を支援するオペレータが利用する端末装置である。オペレータ端末４は、クライアント３と通信可能でもよい。オペレータ端末４は、利用者に対する支援を指示する支援指示メッセージをカテゴライゼーション／判別装置１の通信部１１より受信した場合に、オペレータはクライアント３の利用者に対する支援を行う。支援の方法は、例えば、テレビ電話により操作についてのインストラクションを行う等である。オペレータ端末４は支援装置の例である。
本実施の形態において、通信部１１は、オペレータ端末４と通信可能であり、支援装置通信部の例に相当する。
【００７７】
次に、動作を説明する。
先ず、図３及び図５に示した手順により、カテゴリー判別部１５が、クライアント３を利用する利用者の特定画面に対する応答時間（閲覧時間）の情報を受領し、これに基づき当該利用者の利用者特性がいずれの利用者特性カテゴリーに属するかを判別する。
そして、当該利用者の利用者特性が、特定の利用者特性カテゴリー、例えば、前記した３つの利用者特性カテゴリーのうちカテゴリー２、又はカテゴリー３に属すると判別した場合は、関心が低く操作が緩慢になり勝ちであるか、無闇に操作に時間がかかっているとして、オペレータに支援を指示する支援指示メッセージを生成する。
そして、通信部１１が、この支援指示メッセージをオペレータ端末４に送信し、オペレータに利用者に対する支援を促すことができる。
【００７８】
このように、本実施の形態に係るカテゴライゼーション／判別装置は、特定の利用者の利用者特性が複数の利用者特性カテゴリーのうちの特定の利用者特性カテゴリーに属すると判別した場合に、特定の利用者に対する支援を指示する支援指示メッセージを生成し、支援指示メッセージをオペレータ端末（支援装置）に送信することを特徴とする。
【００７９】
つまり、現在サービスを利用している利用者の判別の結果が「それほど興味が無く操作が緩慢になりがちな不満足な人」、「いずれでもない人」となった場合、オペレータを呼び出し、利用者のサポートを促すことを特徴とする。
【００８０】
このように、オペレータによる支援を促すことで、画面操作に困難を感じる利用者に対するサポートを充実させることができる。
【００８１】
実施の形態４．
本実施の形態では、カテゴリー判別結果に応じて、クライアント３に表示させるデータの内容を切り替える例を説明する。
【００８２】
本実施の形態におけるシステム構成図は、図６と同様である。
但し、本実施の形態では、サーバ２の記憶部２２は、同一のデータ内容に対して複数バージョンのデータを記憶している。例えば、同一の表示内容であるが、字が大きく表示されるバージョンの閲覧画面データと、字が小さく表示されるバージョンの閲覧画面データという形や、説明が文章のみで記載されているバージョンの閲覧画面データと説明が図解されているバージョンの閲覧画面データといった形で複数バージョンのデータを有している。本実施の形態において、サーバ２は、データ提供装置の例である。
また、カテゴリー判別部１５は、特定の場合に、特定の利用者に現在提供しているデータ（閲覧画面データ）と異なる別バージョンのデータ（閲覧画面データ）を当該利用者に提供するよう指示する別バージョン提供指示メッセージを生成する。更に、通信部１１は、別バージョン提供指示メッセージをサーバ２に送信する。本実施の形態では、通信部１１は、データ提供装置通信部の例に相当する。
【００８３】
次に、動作について説明する。
先ず、図３及び図５に示した手順により、カテゴリー判別部１５が、クライアント３を利用する利用者の特定画面に対する応答時間（閲覧時間）の情報を受領し、これに基づき当該利用者の利用者特性がいずれの利用者特性カテゴリーに属するかを判別する。
そして、当該利用者の利用者特性が、特定の利用者特性カテゴリー、例えば、前記した３つの利用者特性カテゴリーのうちカテゴリー２、又はカテゴリー３に属すると判別した場合は、関心が低く操作が緩慢になり勝ちであるか、無闇に操作に時間がかかっているとして、別バージョンのデータの送信を指示する別バージョン提供指示メッセージを生成する。
そして、通信部１１が、この別バージョン提供指示メッセージをサーバ２に送信し、サーバ２は、より分かりやすい、操作しやすいバージョンのデータを現在の閲覧画面データに切り替えて、または次の閲覧画面データの表示の際から切り替えて送信し、クライアント３の表示画面により分かりやすい、操作しやすい表画面データを表示させることができる。
【００８４】
本実施の形態に係るカテゴライゼーション／判別装置は、特定の利用者の利用者特性が複数の利用者特性カテゴリーのうちの特定の利用者特性カテゴリーに属すると判別した場合に、特定の利用者に現在提供しているデータと異なる別バージョンのデータを特定の利用者に提供するよう指示する別バージョン提供指示メッセージを生成し、別バージョン提供指示メッセージを前記データ提供装置に送信することを特徴とする。
【００８５】
つまり、現在サービスを利用している利用者の判別の結果が「それほど興味が無く操作が緩慢になりがちな不満足な人」、「いずれでもない人」となった場合に、利用者の対面する画面に情報を表示して操作を促すシステムに結果を通知し、よりわかりやすい情報の表示を促すことを特徴とする。
【００８６】
このように、本実施の形態によれば、ある画面でカテゴリー２又はカテゴリー３に属する確率が高いとなった利用者に対して、現在の画面又は次の画面において、標準の画面よりもよりわかりやすいバージョンのものに切り替えていくことができ、画面操作に困難を感じる利用者に対するサポートを充実させることができる。
【００８７】
実施の形態５．
本実施の形態では、カテゴリー判別結果を分析し、なんらかの課題があるデータを抽出して、このデータに対する改善を促す例を説明する。
【００８８】
図７は、本実施の形態に係るシステム構成例を示す。
図７では、図１と比較して、判別結果分析部１６が追加された構成になっている。
本実施の形態では、カテゴリー判別部１５は、図３及び図５に示したカテゴリー判別処理を行う度に、カテゴリー判別結果をカテゴライゼーション記憶部１４に記録させる。
そして、判別結果分析部１６は、カテゴライゼーション記憶部１４に記憶されたカテゴリー判別結果を分析し、特定の利用者特性カテゴリーの比率が所定レベル以上である場合に、警告メッセージを出力する。
【００８９】
具体的には、判別結果分析部１６は、μ１≦μ２，μ３であるときに、α２またはα３（カテゴリー２の比率又はカテゴリー３の比率）が例えば０．５を超えているようなシステムは円滑に操作できているカテゴリー１よりも、操作に緩慢な利用者が多いことになり、システムに課題があると判定できる。つまり、判別結果分析部１６は、データ（表示画面）ごとに、カテゴリー間の比率αを参照し、カテゴリー２又はカテゴリー３が例えば０．５を超えている場合は、多くの利用者が円滑に操作できていないと考えられるので、この場合は、当該データ（表示画面）の改善を促すために警告データを出力する。
【００９０】
このように、本実施の形態に係るカテゴライゼーション／判別装置は、蓄積して記録されたカテゴリー判別結果を分析し、複数の利用者特性カテゴリーの中で特定の利用者特性カテゴリーの比率が所定レベル以上である場合に、警告メッセージを出力することを特徴とする。
【００９１】
つまり、カテゴライゼーションの結果を分析した結果、「それほど興味が無く操作が緩慢になりがちな不満足な人」または「いずれでもない人」のカテゴリーの比率が５０％を超える場合、システムに課題があると判定し、警告メッセージを出力したデータの改善を促すことを特徴とする。
【００９２】
これにより、利用者にとって操作性が悪いデータの改善が促されることになり、この結果、利用者に操作性が改善されたデータを提供することができ、利用者の利便性を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００９３】
【図１】実施の形態１に係るシステム構成例を示す図。
【図２】実施の形態１に係るカテゴライゼーション／判別装置の動作例を示す図。
【図３】実施の形態１に係るカテゴライゼーション／判別装置の動作例を示す図。
【図４】実施の形態１に係るカテゴライゼーション／判別装置の動作例を示す図。
【図５】実施の形態１に係るカテゴライゼーション／判別装置の動作例を示す図。
【図６】実施の形態３、４に係るシステム構成例を示す図。
【図７】実施の形態５に係るシステム構成例を示す図。
【図８】実施の形態１に係る実験におけるヒストグラム図。
【図９】実施の形態１に係る実験における平均値、分散値、比率を示す図。
【図１０】実施の形態１に係る実験における３つの正規分布のグラフと重ね合わせのグラフを示す図。
【図１１】実施の形態１に係る実験におけるヒストグラムと重ね合わせのグラフを示す図。
【図１２】実施の形態１〜５係るカテゴライゼーション／判別装置のハードウェア構成例を示す図。
【符号の説明】
【００９４】
１  カテゴライゼーション／判別装置、２  サーバ、３  クライアント、４  オペレータ端末、１１  通信部、１２  応答時間情報生成部、１３  カテゴライゼーション処理部、１４  カテゴライゼーション記憶部、１５  カテゴリー判別部、１６  判別結果分析部、２１  Ｗｅｂ制御部、２２  記憶部、２３  ログ、２４  ネットワークインターフェース、３１  制御部、３２  操作部、３３  表示部、３４  ネットワークインターフェース、１３０１  応答時間情報入力部、１３０２  ヒストグラム生成部、１３０３  評価値導出部。
【図１】
2007164382.tif 000012
【図２】
2007164382.tif 000013
【図３】
2007164382.tif 000014
【図４】
2007164382.tif 000015
【図５】
2007164382.tif 000016
【図６】
2007164382.tif 000017
【図７】
2007164382.tif 000018
【図８】
2007164382.tif 000019
【図９】
2007164382.tif 000020
【図１０】
2007164382.tif 000021
【図１１】
2007164382.tif 000022
【図１２】
2007164382.tif 000023