Deprecated: The each() function is deprecated. This message will be suppressed on further calls in /home/zhenxiangba/zhenxiangba.com/public_html/phproxy-improved-master/index.php on line 456
JP7517481B2 - 操作ログ生成装置および操作ログ生成方法 - Google Patents
[go: Go Back, main page]

JP7517481B2 - 操作ログ生成装置および操作ログ生成方法 - Google Patents

操作ログ生成装置および操作ログ生成方法 Download PDF

Info

Publication number
JP7517481B2
JP7517481B2 JP2022579314A JP2022579314A JP7517481B2 JP 7517481 B2 JP7517481 B2 JP 7517481B2 JP 2022579314 A JP2022579314 A JP 2022579314A JP 2022579314 A JP2022579314 A JP 2022579314A JP 7517481 B2 JP7517481 B2 JP 7517481B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
images
operation log
operation event
unit
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2022579314A
Other languages
English (en)
Other versions
JPWO2022168331A1 (ja
Inventor
公雄 土川
史拓 横瀬
美沙 深井
有記 卜部
佐也香 八木
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
NTT Inc
NTT Inc USA
Original Assignee
Nippon Telegraph and Telephone Corp
NTT Inc USA
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nippon Telegraph and Telephone Corp, NTT Inc USA filed Critical Nippon Telegraph and Telephone Corp
Publication of JPWO2022168331A1 publication Critical patent/JPWO2022168331A1/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7517481B2 publication Critical patent/JP7517481B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/762Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using clustering, e.g. of similar faces in social networks
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30Monitoring
    • G06F11/34Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/74Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
    • G06V10/761Proximity, similarity or dissimilarity measures
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/764Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using classification, e.g. of video objects
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/30Scenes; Scene-specific elements in albums, collections or shared content, e.g. social network photos or video

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Debugging And Monitoring (AREA)

Description

本発明は、操作ログ生成装置および操作ログ生成方法に関する。
業務分析において、操作手順をフローチャート形式で表示する方法が有効である。サービスや商品を顧客に提供する業務を考えた場合、同一サービス・商品を提供するためのシステムの操作手順はサービスや商品ごとに決められており、それはマニュアルなどで操作者に共有されている。
また、初心者に対しては、研修や熟練者による指導により操作手順は教え込まれるので、同一商品・サービスを処理する手順は、同じ操作手順となるはずである。しかし、現実には、顧客が注文後に注文内容を変更する、商品が欠品となる、操作者の操作誤りなど、当初に想定しなかった様々なイレギュラーな事象が発生するのが通常であり、これらのイレギュラーな事象に予めすべての操作手順を規定しておくことは現実的ではないし、仮に規定できたとしても、操作者が全ての操作パターンを覚えて適切に手順を選択するのは困難である。
このため、実際には、同一商品・サービスであっても注文ごとに操作手順は様々であることが一般的である。業務改善を目的とした業務実態の把握においては、これらイレギュラーな事象も含めて全ての操作パターンを網羅的に把握することが重要である。なぜなら、イレギュラー事象は手順が明確化されていないため、進め方を調べたりあるいは業務の責任者に進め方を確認する必要があったり、操作手順に誤りが発生する可能性が高く、通常の操作パターンよりも時間がかかることが多いからである。
このような状況において、操作手順をフローチャート形式で表示する方法が有効である。例えば、各注文に対して、操作者の操作時刻、操作の種類(以下、操作種別)、注文を特定する情報(以下、注文ID)を記録した操作ログを入力として、注文ごとに操作手順を並べて、それらを重ね合わせてフロー表示することで、注文ごとの操作手順の違いを明確化する仕組みが提案されている。
また、分析者が見たい粒度で操作ログを取得する仕組みとして、例えば、GUIアプリケーションの操作画面を対象に、イベントの発生時に、操作画面を構成するGUI部品の属性値を取得し、イベントの発生前後での変更箇所を発見する技術が知られている。これにより、属性値の変更を生じたイベント、つまり業務上意味のある操作イベントのみ抽出すると同時に操作箇所を特定することができる。
しかし、実際の業務においては、メール、Web、業務システム、Word、Excel、スケジューラなど多様なアプリケーションを利用しながら業務を進めることが一般的であり、これら全てのアプリケーションの実行環境に応じたGUI部品の属性値の取得及び変更箇所を特定する仕組みを開発する必要があるが、実際には非常にコストが高く現実的ではない。仮に対象のアプリケーションについて開発しても、対象の実行環境にバージョンアップに伴う仕様変更が発生すると、それにあわせた改造が必要となる。また、近年、コンピュータ資源の有効活用やセキュリティ対策を目的に、企業内ではシンクライアント環境が普及している。これは実際にユーザが操作を行う端末(以下、クライアント端末)にはアプリケーションがインストールされておらず、クライアント端末と接続された別の端末(サーバ)にアプリケーションがインストールされていて、クライアント端末にはアプリケーションが提供する操作画面が画像として表示され、ユーザはその表示された画像を通してサーバ側のアプリケーションを操作するものである。この場合、実際にユーザが操作を行う端末には、操作画面が画像として表示されるため、クライアント端末から上記記載のGUI部品の属性値を取得することは不可能である。
また、キーボード入力、マウスクリックのイベントを活用して操作ログを取得する仕組みが提案されている。これは、マウスクリック、キーボードのエンターキー入力のイベントをトリガーにして各タスクに事前に指定された条件を満たすイベントのみを操作ログとして記録するものである。この仕組みを用いることで、分析に不要なイベントを省きつつ、分析者が必要なイベントのみ抽出することができる。
特開2015-153210号公報
しかしながら、従来の技術では、アプリケーションの操作ログの取得は容易ではない。例えば、実際の業務は、一般に多様なアプリケーションを利用しながら進めてられており、膨大な数のアプリケーションに対して操作ログを取得する仕組みを作りこむことは現実的とは言えない。また、従来の技術では、事前に条件を指定する必要があるため、煩雑であるという問題がある。
これらの問題を鑑み、GUIアプリケーションの実行環境によらず、汎用的に操作フローを再現するのに必要な操作ログを取得する方法として、ユーザが端末を操作するタイミングに合わせて、操作画面のキャプチャ画像を取得し、画像上の特徴を用いてGUI部品の候補となる画像を抽出し、イベントの発生位置から操作対象のGUI部品を特定し、それを入力として、操作フローを再現する手法も考えられる。この場合、操作画面には操作可能なGUI部品に加えて、操作できないGUI部品も存在するので、これらを区別し、操作可能なGUI部品の画像のみを抽出しなければならないという課題がある。
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、GUIアプリケーション上で行われた操作について操作ログの生成に必要な操作種別を対象のアプリケーションの実行環境によらず汎用的に特定することを目的とする。
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る操作ログ生成装置は、ユーザの操作イベントを検知して、操作画面のキャプチャ画像における該操作イベントの発生位置を取得する取得部と、前記キャプチャ画像から抽出したGUI部品の候補となる画像のうち、前記操作イベントの発生位置の画像を特定し、該画像と該操作イベントとを対応付けて記録する特定部と、記録された画像の集合を、前記画像間の類似度に応じてクラスタに分類する分類部と、分類された各クラスタの前記操作イベントに対応する画像を用いて、操作ログを生成する生成部と、を有することを特徴とする。
本発明によれば、GUIアプリケーションの操作ログを対象のアプリケーションの実行環境によらず汎用的に取得することが可能となる。
図1は、本実施形態の操作ログ生成装置の概略構成を例示する模式図である。 図2は、特定部の処理を説明するための図である。 図3は、特定部の処理を説明するための図である。 図4は、特定部の処理を説明するための図である。 図5は、操作ログ生成処理手順を示すフローチャートである。 図6は、操作ログ生成プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
以下、図面を参照して、本発明の一実施形態を詳細に説明する。なお、この実施形態により本発明が限定されるものではない。また、図面の記載において、同一部分には同一の符号を付して示している。
[操作ログ生成装置の構成]
図1は、本実施形態の操作ログ生成装置の概略構成を例示する模式図である。図1に示すように、本実施形態の操作ログ生成装置10は、パソコンやワークステーション等の汎用コンピュータで実現され、入力部11、出力部12、通信制御部13、記憶部14、および制御部15を備える。
入力部11は、キーボードやマウス等の入力デバイスを用いて実現され、操作者による入力操作に対応して、制御部15に対して処理開始などの各種指示情報を入力する。出力部12は、液晶ディスプレイなどの表示装置、プリンター等の印刷装置等によって実現される。例えば、出力部12には、後述する操作ログ生成処理の結果が表示される。
通信制御部13は、NIC(Network Interface Card)等で実現され、LAN(Local Area Network)やインターネットなどの電気通信回線を介した外部の装置と制御部15との通信を制御する。例えば、通信制御部13は、ユーザが操作する端末等と制御部15との通信を制御する。なお、この端末は、操作ログ生成装置10と同一のハードウェアに実装されてもよい。
記憶部14は、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部14には、操作ログ生成装置10を動作させる処理プログラムや、処理プログラムの実行中に使用されるデータなどが予め記憶され、あるいは処理の都度一時的に記憶される。また、記憶部14は、後述する操作ログ生成処理の結果である操作ログ14aを記憶する。なお、記憶部14は、通信制御部13を介して制御部15と通信する構成でもよい。
制御部15は、CPU(Central Processing Unit)等を用いて実現され、メモリに記憶された処理プログラムを実行する。これにより、制御部15は、図1に例示するように、取得部15a、特定部15b、分類部15cおよび生成部15dとして機能する。なお、これらの機能部は、それぞれ、あるいは一部が異なるハードウェアに実装されてもよい。また、制御部15は、その他の機能部を備えてもよい。
取得部15aは、ユーザのマウスクリックやキーボード入力といったユーザの操作イベントを検知して、操作画面のキャプチャ画像における該操作イベントの発生位置を取得する。具体的には、取得部15aは、定期的にユーザの操作画面のキャプチャ画像を取得する。また、操作イベントの発生を監視する。
そして、取得部15aは、操作イベントの発生を検知した場合に、当該操作イベントの直前と直後の操作画面のキャプチャ画像を比較する。そして、取得部15aは、キャプチャ画像に変化が生じた場合には、変化が生じた位置を該操作イベントの操作画面における発生位置として取得する。これにより、取得部15aは、操作可能なGUI部品に対して発生した操作イベントの発生位置を取得することができる。
例えば、取得部15aは、キーボード入力、マウスクリックの操作イベントの発生を検知する機能と、操作イベントを検知すると、操作イベント発生時刻と、操作イベント発生位置と、操作イベント発生直前の操作画面のキャプチャ画像とを、後述する特定部15bに通知する機能を具備する。操作イベント発生直前の操作画面のキャプチャ画像は、例えば、画像キャプチャを定期的に取得し、イベント発生時刻と比較することで取得可能である。
取得部15aは、操作イベントの発生検知について、例えばWindows(登録商標)OSであればグローバルフックを用いることで実現可能である。同様に、取得部15aは、イベント発生位置について、例えばマウスクリックであれば、グローバルフックにより取得可能である。
加えて、取得部15aは、検知した操作イベントの発生前後の操作画面のキャプチャ画像が変化した場合に、該操作イベントの発生位置を取得する。例えばキーボード入力について、通常キーボード入力は文字列の入力を伴うので、操作イベントの発生前後のキャプチャ画像を比較することで、操作イベントの発生位置を特定することが可能である。これにより、取得部15aは、確実に画面に変化を生じさせた操作イベントを検知することができる。なお、変化が生じるのは一点ではなく面的な広がりを持つが、そこに含まれる座標であればどこでもよい。また、キーボード入力には、Tabキー、方向キー、シフトキー等の入力を伴わない操作も存在するが、これらは分析において意味を持たないことが多いので、本実施形態においては無視するものとする。
また、取得部15aは、操作イベントの種別(マウスクリック、キーボード入力)に関する情報を取得し、記録してもよい。
また、取得部15aは、操作イベントの前後での操作画面上の画像変化を検出する際に、操作画面全体のキャプチャ画像を比較してもよいし、操作イベントの発生位置の周辺の画像を比較してもよい。
特定部15bは、後述する処理によりキャプチャ画像から抽出したGUI部品の候補となる画像のうち、操作イベントの発生位置の画像を特定し、該画像と該操作イベントとを対応付けて記録する。具体的には、特定部15bは、取得された操作イベント発生直前のキャプチャ画像からGUI部品の候補となる画像を抽出し、操作イベントの発生位置から該操作イベントがどの画像上で発生したものかを特定し、操作イベントの発生位置、発生時刻および種別を含む操作イベント情報と該画像とを関連付けて記録する。
例えば、特定部15bは、取得されたキャプチャ画像から、画像上の特徴を用いて所定の形式のGUI部品の候補となる画像を抽出する。特定部15bは、OpenCV(Open source Computer Vision library)等を用いて、各GUI部品が占める領域とそれ以外の領域の色の差異を特徴として用いて、GUI部品のエッジを特定する。そして、特定部15bは、特定したエッジを輪郭として、エッジを含む外接矩形を切り出すことにより、操作画像からGUI部品の候補となる画像を切り出す。
その際に、特定部15bは、キャプチャ画像から所定の形式の画像と、該画像の周辺の画像とを切り出すことにより、GUI部品の候補となる画像を抽出する。これにより、後述する生成部15dの処理の結果の画像を用いて操作フローとして可視化した際に、操作画面上での操作箇所がユーザに認識されやすくなる。また、テキストボックス等、画像が類似するGUI部品の画像を区別することが可能となる。
ここで、図2~図4は、特定部15bの処理を説明するための図である。図3(a)~(c)には、図2に示す操作画面から、特定部15bがキャプチャ画像からGUI部品の候補となる画像を抽出し、操作イベントと対応付ける場合について例示されている。具体的には、図3(a)には、破線で囲んで示すように、画像として切り出される画像が例示されている。また、図3(b)には、操作対象の画像となり得るテキストボックスの画像を抽出する場合について例示されている。図3(b)に示すように、特定部15bは、テキストボックスの周辺の画像を含む画像を切り出すことにより、同一の操作画面上の異なるテキストボックスを区別することが可能となる。図3(b)に示す例では、例えば、特定したテキストボックスの周辺にある文字画像を含むように画像を切り出すことにより、氏名を入力するためのテキストボックスと住所を入力するためのテキストボックスとを区別することが可能となっている。さらに、共通領域を除いて類似性を判定することで後述する分類部15cにおいてより精度高く分類可能である。
そして、特定部15bは、切り出した画像のうち、操作イベントの発生位置を含む画像を特定し、特定した画像と、操作イベントの発生位置と操作イベントの発生時刻と操作イベント種別とを含む操作イベント情報とを対応付けて記憶部14に記憶する。
その際に、特定部15bは、図3(c)に示すように、切り出した複数の画像が入れ子関係にある場合、操作イベントの発生位置を内包する画像のうち、最も内側にある画像を特定する。なお、特定部15bは、操作イベントの発生位置を内包する画像のうち、最も外側にある画像を特定してもよい。すなわち、特定部15bは、各操作イベントについて、画像が1つ特定できればよい。
また、図4(a)には、図3(c)から切り出された画像(画像1~3)が例示されている。また、図4(b)、(c)には、各画像に対する操作とみなす操作イベントの発生位置が例示されている。例えば、図4(b)には、最も外側にある画像を特定する場合に、画像2に対する操作とみなす操作イベントの発生位置が例示されている。
なお、特定部15bは、特定した画像と発生位置と、操作イベントの種別と発生時刻とを対応付けて、記憶部14に記憶せずに、以下に説明する分類部15cに転送してもよい。
図1の説明に戻る。分類部15cは、記録された画像の集合を、画像間の類似度に応じてクラスタに分類する。この処理は、GUI上で行われた操作について同一の操作種別を同一クラスタに分類することを目的にしている。例えば、分類部15cは、各画像の操作画面のキャプチャ画像における表示位置の類似度に応じて、画像を分類する。これにより、操作画面上で同じ位置に表示されるGUI部品を表す画像が同一のクラスタに分類される。操作画面の構成が固定的な場合には、すべてのGUI部品は常に同じ位置に表示されることから、同一の操作イベントのGUI部品を切り出した画像を同一のクラスタ、つまり同一の操作種別に分類することが可能となる。
あるいは、分類部15cは、各画像の画像上の類似度に応じて、画像を分類する。これにより、同一の操作イベントのGUI部品を切り出した画像が同一のクラスタに分類される。操作画面の構成が動的に変化する場合には、各GUI部品の表示位置が変わってしまうため、表示位置の類似性から画像を分類することはできない。そこで、同一の操作イベントのGUI部品は同一の画像であることから、画像上の類似度を用いることで、画像を分類する。画像の類似性の判定には、例えばパターンマッチや、各種特徴量・特徴点を用いた類似性の判定が可能である。
分類部15cは、分類したクラスタに各クラスタを識別するクラスタIDを付与する。すなわち、クラスタIDが操作種別に対応する。
生成部15dは、分類された各クラスタの操作イベントに対応する画像を用いて、操作ログ14aを生成する。具体的には、生成部15dは、各操作イベントについて、クラスタの画像をクラスタIDおよび操作イベント発生時刻と対応付けて記録し、操作ログ14aを生成し、生成した操作ログ14aを記憶部14に記憶させる。また、生成部15dは、画像に、さらに操作イベント種別を対応付けて操作ログ14aを生成してもよい。
また、生成部15dが操作ログ14aを生成する際、分析者がクラスタに含まれる画像を区別するために、分類部15cは、クラスタごとに該クラスタに含まれる画像に分析者が任意の文字列を付与し、その文字列を用いてフローを生成してもよい。また、分類部15cは、クラスタに含まれる画像に対してOCRにより特徴的な文字列を抽出し、それをラベルとして付与することも可能である。
[操作ログ生成処理]
次に、図5を参照して、本実施形態に係る操作ログ生成装置10による操作ログ生成処理について説明する。図5は、操作ログ生成処理手順を示すフローチャートである。図5のフローチャートは、例えば、ユーザが開始を指示する操作入力を行ったタイミングで開始される。
まず、取得部15aが、定期的にユーザの操作画面のキャプチャ画像を取得する(ステップS1)。また、取得部15aが、ユーザの操作イベントを検知した場合に、該操作イベントの直前と直後の操作画面のキャプチャ画像を比較し、キャプチャ画像に変化が生じた場合に、該操作画面における発生位置を取得する(ステップS2)。
次に、特定部15bが、キャプチャ画像から抽出したGUI部品の候補となる画像のうち、操作イベントの発生位置の画像を特定し(ステップS3)、該画像と該操作イベントとを対応付けて記録する。例えば、特定部15bは、キャプチャ画像から、画像上の特徴を用いて所定の形式のGUI部品の候補となる画像を特定し、特定した画像をキャプチャ画像から切り出す。そして、切り出した画像のうち、操作イベントの発生位置を含む画像を特定し、特定した画像と、操作イベントの発生位置と操作イベントの発生時刻と操作イベント種別とを含む操作イベント情報とを対応付けて記憶部14に記憶する。
次に、分類部15cが、記録された画像の集合を、画像間の類似度に応じてクラスタに分類する(ステップS4)。例えば、分類部15cは、各画像のキャプチャ画像における表示位置の類似度に応じて、画像を分類する。あるいは、分類部15cは、各画像の画像上の類似度に応じて、画像を分類する。
そして、生成部15dが、各クラスタの操作イベントに対応する画像を用いて操作ログを生成する(ステップS5)。例えば、生成部15dは、分類した各クラスタに含まれる画像を、クラスタIDおよび操作イベント発生時刻と対応付けて記録し、操作ログ14aを生成する。また、生成部15dは、生成した操作ログ14aを記憶部14に記憶させる。あるいは、生成部15dは、操作ログ14aを、例えば操作フローを作成する装置に出力する。これにより、一連の操作ログ生成処理が終了する。
以上、説明したように、本実施形態の操作ログ生成装置10において、取得部15aが、ユーザの操作イベントを検知して、操作画面のキャプチャ画像における該操作イベントの発生位置を取得する。特定部15bが、キャプチャ画像から抽出したGUI部品の候補となる画像のうち、操作イベントの発生位置の画像を特定し、該画像と該操作イベントとを対応付けて記録する。分類部15cが、記録された画像の集合を、画像間の類似度に応じてクラスタに分類する。生成部15dが、分類された各クラスタの操作イベントに対応する画像を用いて、操作ログ14aを生成する。
これにより、操作ログ生成装置10は、GUIアプリケーションの種類によらず、事前に教師データを用意したり条件を指定したりすることなく、容易かつ自動的にアプリケーションの操作ログ14aを取得することが可能となる。また、操作ログ生成装置10は、操作可能なGUI部品に対して行われた操作イベントのみを抽出可能となる。
また、取得部15aは、検知した操作イベントの発生前後の操作画面のキャプチャ画像が変化した場合に、該操作イベントの発生位置を取得する。これにより、取得部15aは、確実に画面に変化を生じさせた操作イベントを検知して、操作可能なGUI部品に対して発生した操作イベントのみを抽出することができる。
また、分類部15cは、各画像のキャプチャ画像における表示位置の類似度に応じて、画像を分類する。これにより、操作ログ生成装置10は、操作画面の構成が動的に変化しない場合に、同一のGUI部品を切り出した画像を同一のクラスタに分類することが可能となる。
また、分類部15cは、各画像の画像上の類似度に応じて、画像を分類する。これにより、操作ログ生成装置10は、作画面の構成が動的に変化する場合に、同一のGUI部品を切り出した画像を同一のクラスタに分類することが可能となる。
また、特定部15bは、キャプチャ画像から所定の形式の画像と、該画像の周辺の画像とを切り出すことにより、GUI部品の候補となる画像を抽出する。これにより、画像を用いて操作フローとして可視化した際に、操作画面上での操作箇所がユーザに認識されやすくなる。また、画像が類似するテキストボックス等のGUI部品を区別することが容易に可能となる。
[プログラム]
上記実施形態に係る操作ログ生成装置10が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述したプログラムを作成することもできる。一実施形態として、操作ログ生成装置10は、パッケージソフトウェアやオンラインソフトウェアとして上記の操作ログ生成処理を実行する操作ログ生成プログラムを所望のコンピュータにインストールさせることによって実装できる。例えば、上記の操作ログ生成プログラムを情報処理装置に実行させることにより、情報処理装置を操作ログ生成装置10として機能させることができる。ここで言う情報処理装置には、デスクトップ型またはノート型のパーソナルコンピュータが含まれる。また、その他にも、情報処理装置にはスマートフォン、携帯電話機やPHS(Personal Handyphone System)などの移動体通信端末、さらには、PDA(Personal Digital Assistant)などのスレート端末などがその範疇に含まれる。また、操作ログ生成装置10の機能を、クラウドサーバに実装してもよい。
図6は、操作ログ生成プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。コンピュータ1000は、例えば、メモリ1010と、CPU1020と、ハードディスクドライブインタフェース1030と、ディスクドライブインタフェース1040と、シリアルポートインタフェース1050と、ビデオアダプタ1060と、ネットワークインタフェース1070とを有する。これらの各部は、バス1080によって接続される。
メモリ1010は、ROM(Read Only Memory)1011およびRAM1012を含む。ROM1011は、例えば、BIOS(Basic Input Output System)等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース1030は、ハードディスクドライブ1031に接続される。ディスクドライブインタフェース1040は、ディスクドライブ1041に接続される。ディスクドライブ1041には、例えば、磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が挿入される。シリアルポートインタフェース1050には、例えば、マウス1051およびキーボード1052が接続される。ビデオアダプタ1060には、例えば、ディスプレイ1061が接続される。
ここで、ハードディスクドライブ1031は、例えば、OS1091、アプリケーションプログラム1092、プログラムモジュール1093およびプログラムデータ1094を記憶する。上記実施形態で説明した各情報は、例えばハードディスクドライブ1031やメモリ1010に記憶される。
また、操作ログ生成プログラムは、例えば、コンピュータ1000によって実行される指令が記述されたプログラムモジュール1093として、ハードディスクドライブ1031に記憶される。具体的には、上記実施形態で説明した操作ログ生成装置10が実行する各処理が記述されたプログラムモジュール1093が、ハードディスクドライブ1031に記憶される。
また、操作ログ生成プログラムによる情報処理に用いられるデータは、プログラムデータ1094として、例えば、ハードディスクドライブ1031に記憶される。そして、CPU1020が、ハードディスクドライブ1031に記憶されたプログラムモジュール1093やプログラムデータ1094を必要に応じてRAM1012に読み出して、上述した各手順を実行する。
なお、操作ログ生成プログラムに係るプログラムモジュール1093やプログラムデータ1094は、ハードディスクドライブ1031に記憶される場合に限られず、例えば、着脱可能な記憶媒体に記憶されて、ディスクドライブ1041等を介してCPU1020によって読み出されてもよい。あるいは、操作ログ生成プログラムに係るプログラムモジュール1093やプログラムデータ1094は、LANやWAN(Wide Area Network)等のネットワークを介して接続された他のコンピュータに記憶され、ネットワークインタフェース1070を介してCPU1020によって読み出されてもよい。
以上、本発明者によってなされた発明を適用した実施形態について説明したが、本実施形態による本発明の開示の一部をなす記述および図面により本発明は限定されることはない。すなわち、本実施形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施形態、実施例および運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。
10 操作ログ生成装置
11 入力部
12 出力部
13 通信制御部
14 記憶部
14a 操作ログ
15 制御部
15a 取得部
15b 特定部
15c 分類部
15d 生成部

Claims (5)

  1. ユーザの操作イベントを検知して、操作画面のキャプチャ画像における該操作イベントの発生位置を取得する取得部と、
    前記キャプチャ画像から抽出したGUI部品の候補となる画像のうち、前記操作イベントの発生位置の画像を特定し、該画像と該操作イベントとを対応付けて記録する特定部と、
    記録された画像の集合を、前記画像間の類似度に応じてクラスタに分類する分類部と、
    分類された各クラスタの前記操作イベントに対応する複数の画像のうちのいずれかを用いて、操作ログを生成する生成部と、
    を有することを特徴とする操作ログ生成装置。
  2. 前記取得部は、検知した前記操作イベントの発生前後の前記キャプチャ画像が変化した場合に、該操作イベントの発生位置を取得することを特徴とする請求項1に記載の操作ログ生成装置。
  3. 前記分類部は、各画像の類似度、または各画像の前記キャプチャ画像における表示位置の類似度の少なくともいずれかに応じて、前記画像を分類することを特徴とする請求項1に記載の操作ログ生成装置。
  4. 前記特定部は、前記キャプチャ画像から所定の形式の画像と、該画像の周辺の画像とを切り出すことにより、前記GUI部品の候補となる画像を抽出することを特徴とする請求項1に記載の操作ログ生成装置。
  5. 操作ログ生成装置が実行する操作ログ生成方法であって、
    ユーザの操作イベントを検知して、操作画面のキャプチャ画像における該操作イベントの発生位置を取得する取得工程と、
    前記キャプチャ画像から抽出したGUI部品の候補となる画像のうち、前記操作イベントの発生位置の画像を特定し、該画像と該操作イベントとを関連付けて記録する特定工程と、
    記録された画像の集合を、前記画像間の類似度に応じてクラスタに分類する分類工程と、
    分類された各クラスタの前記操作イベントに対応する複数の画像のうちのいずれかを用いて、操作ログを生成する生成工程と、
    を含んだことを特徴とする操作ログ生成方法。
JP2022579314A 2021-02-08 2021-02-08 操作ログ生成装置および操作ログ生成方法 Active JP7517481B2 (ja)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2021/004679 WO2022168331A1 (ja) 2021-02-08 2021-02-08 操作ログ生成装置および操作ログ生成方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPWO2022168331A1 JPWO2022168331A1 (ja) 2022-08-11
JP7517481B2 true JP7517481B2 (ja) 2024-07-17

Family

ID=82741011

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2022579314A Active JP7517481B2 (ja) 2021-02-08 2021-02-08 操作ログ生成装置および操作ログ生成方法

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20240096055A1 (ja)
JP (1) JP7517481B2 (ja)
WO (1) WO2022168331A1 (ja)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2025046704A1 (ja) * 2023-08-28 2025-03-06 日本電信電話株式会社 操作ログ取得装置、操作ログ取得方法、およびプログラム

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008299737A (ja) 2007-06-01 2008-12-11 Sky Kk 操作画像再生装置及び操作画像再生プログラム
JP2009048459A (ja) 2007-08-21 2009-03-05 Sky Kk 端末管理装置及び端末管理プログラム
JP2012014496A (ja) 2010-07-01 2012-01-19 Nec Corp Gui解析装置、方法、及び、プログラム
JP2015005245A (ja) 2013-06-24 2015-01-08 日本電信電話株式会社 画像認識による自動操作装置、その方法及びプログラム
JP2015076041A (ja) 2013-10-11 2015-04-20 日本電信電話株式会社 誤入力検出装置および誤入力検出プログラム
WO2018151303A1 (ja) 2017-02-20 2018-08-23 株式会社サザンウィッシュ 操作表示装置及び操作表示プログラム
WO2020250320A1 (ja) 2019-06-11 2020-12-17 日本電信電話株式会社 操作ログ取得装置、操作ログ取得方法および操作ログ取得プログラム
JP7380714B2 (ja) 2020-01-08 2023-11-15 日本電信電話株式会社 操作ログ取得装置および操作ログ取得方法

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2005015355A2 (en) * 2003-08-07 2005-02-17 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Automatic image cropping system and method for use with portable devices equipped with digital cameras
US7734067B2 (en) * 2004-12-07 2010-06-08 Electronics And Telecommunications Research Institute User recognition system and method thereof
US20110013884A1 (en) * 2009-02-19 2011-01-20 Taiji Sasaki Recording medium, playback device, and integrated circuit
US10169853B2 (en) * 2016-12-20 2019-01-01 Entit Software Llc Score weights for user interface (UI) elements
JP2019106093A (ja) * 2017-12-14 2019-06-27 株式会社日立製作所 計算機、ログの再現方法及び記憶媒体
US11397667B2 (en) * 2020-02-20 2022-07-26 Accenture Global Solutions Limited Software test case sequencing
US12020484B2 (en) * 2020-03-17 2024-06-25 Samsung Electronics Co., Ltd. Methods and systems for grouping of media based on similarities between features of the media
US12086241B2 (en) * 2021-07-20 2024-09-10 CyCarrier Technology Co., Ltd. Event visualization device for generating hierarchical directed acyclic graph and related computer program product

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008299737A (ja) 2007-06-01 2008-12-11 Sky Kk 操作画像再生装置及び操作画像再生プログラム
JP2009048459A (ja) 2007-08-21 2009-03-05 Sky Kk 端末管理装置及び端末管理プログラム
JP2012014496A (ja) 2010-07-01 2012-01-19 Nec Corp Gui解析装置、方法、及び、プログラム
JP2015005245A (ja) 2013-06-24 2015-01-08 日本電信電話株式会社 画像認識による自動操作装置、その方法及びプログラム
JP2015076041A (ja) 2013-10-11 2015-04-20 日本電信電話株式会社 誤入力検出装置および誤入力検出プログラム
WO2018151303A1 (ja) 2017-02-20 2018-08-23 株式会社サザンウィッシュ 操作表示装置及び操作表示プログラム
WO2020250320A1 (ja) 2019-06-11 2020-12-17 日本電信電話株式会社 操作ログ取得装置、操作ログ取得方法および操作ログ取得プログラム
JP7380714B2 (ja) 2020-01-08 2023-11-15 日本電信電話株式会社 操作ログ取得装置および操作ログ取得方法

Also Published As

Publication number Publication date
US20240096055A1 (en) 2024-03-21
WO2022168331A1 (ja) 2022-08-11
JPWO2022168331A1 (ja) 2022-08-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7380714B2 (ja) 操作ログ取得装置および操作ログ取得方法
US11604663B2 (en) Detection of user interface controls via invariance guided sub-control learning
US11195004B2 (en) Method and system for extracting information from document images
JP7420268B2 (ja) データ処理装置、データ処理方法及びデータ処理プログラム
US8750571B2 (en) Methods of object search and recognition
CN113392014B (zh) 测试用例生成方法、装置、电子设备和介质
JP2024093869A (ja) 脆弱性評価装置、脆弱性評価システム及び脆弱性評価方法
JP7517590B2 (ja) 分類装置、分類方法、および、分類プログラム
JP7235110B2 (ja) 操作ログ取得装置、操作ログ取得方法および操作ログ取得プログラム
JP7517481B2 (ja) 操作ログ生成装置および操作ログ生成方法
CN114187658B (zh) 一种输入操作的识别方法及设备
US20250046107A1 (en) Automated key-value pair extraction
JP7092364B2 (ja) 業務の自動実行システムおよび方法
CN113673214A (zh) 信息清单的对齐方法、装置、存储介质和电子设备
US20250139936A1 (en) Evaluation of contrast between textual portions and background portions of an image
JP7593491B2 (ja) 検知装置、検知方法および検知プログラム
JP7845465B2 (ja) 特定装置、特定方法及び特定プログラム
KR102831452B1 (ko) 인공지능 모델을 위한 트레이닝 샘플을 자동 생성하는 방법, 컴퓨터 장치, 및 컴퓨터 프로그램
EP3872640B1 (en) Information creation device, information creation method, and information creation program
KR20240139308A (ko) 소프트웨어 품질검사 항목을 자동으로 설정하기 위해 인공지능을 이용하여 품질검사 범위를 검출하는 방법, 컴퓨터 장치, 및 컴퓨터 프로그램
CN117312135A (zh) 弹窗异常检测方法、设备、存储介质及装置
WO2023105696A1 (ja) 情報付与装置、情報付与方法及び情報付与プログラム
CN118916088A (zh) 数据汇总方法及装置
CN119127050A (zh) 测试用例的优化方法及装置
CN121187550A (zh) 非侵入式业务流程处理方法及装置、存储介质、电子设备

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20230628

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20240326

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20240523

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20240604

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20240617

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7517481

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

S533 Written request for registration of change of name

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350