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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024154156
(43)【公開日】2024-10-30
(54)【発明の名称】情報処理プログラム、情報処理装置、及び情報処理方法
(51)【国際特許分類】
G06Q 50/10 20120101AFI20241023BHJP
G06F 21/31 20130101ALI20241023BHJP
【ＦＩ】
G06Q50/10
G06F21/31
【審査請求】未請求
【請求項の数】6
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023067829
(22)【出願日】2023-04-18
(71)【出願人】
【識別番号】500257300
【氏名又は名称】ＬＩＮＥヤフー株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110002147
【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】池松 香
【テーマコード（参考）】
5L049
5L050
【Ｆターム（参考）】
5L049CC11
5L050CC11
(57)【要約】
【課題】パスワード入力の際に利用者を適切にサポートすることができる情報処理プログラム、情報処理装置、及び情報処理方法を提供すること。
【解決手段】本開示に係る情報処理プログラムは、利用者のパスワード入力時のキーボード操作情報を受け付ける受付手順と、利用者のパスワード入力時のセンサ情報を取得する取得手順と、キーボード操作情報、センサ情報のうちの少なくとも一つに基づいて、パスワードに対する利用者の確信度を推定する推定手順と、利用者が入力したパスワードが登録されたパスワードに一致しているか否かを判定する判定手順と、パスワードが一致していない場合に、確信度に応じた通知情報を提供する提供手順と、をコンピュータに実行させる。
【選択図】図３
【解決手段】本開示に係る情報処理プログラムは、利用者のパスワード入力時のキーボード操作情報を受け付ける受付手順と、利用者のパスワード入力時のセンサ情報を取得する取得手順と、キーボード操作情報、センサ情報のうちの少なくとも一つに基づいて、パスワードに対する利用者の確信度を推定する推定手順と、利用者が入力したパスワードが登録されたパスワードに一致しているか否かを判定する判定手順と、パスワードが一致していない場合に、確信度に応じた通知情報を提供する提供手順と、をコンピュータに実行させる。
【選択図】図３
【特許請求の範囲】
【請求項1】
利用者のパスワード入力時のキーボード操作情報を受け付ける受付手順と、
利用者のパスワード入力時のセンサ情報を取得する取得手順と、
前記キーボード操作情報、前記センサ情報のうちの少なくとも一つに基づいて、パスワードに対する利用者の確信度を推定する推定手順と、
利用者が入力したパスワードが登録されたパスワードに一致しているか否かを判定する判定手順と、
パスワードが一致していない場合に、確信度に応じた通知情報を提供する提供手順と、
をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。
利用者のパスワード入力時のセンサ情報を取得する取得手順と、
前記キーボード操作情報、前記センサ情報のうちの少なくとも一つに基づいて、パスワードに対する利用者の確信度を推定する推定手順と、
利用者が入力したパスワードが登録されたパスワードに一致しているか否かを判定する判定手順と、
パスワードが一致していない場合に、確信度に応じた通知情報を提供する提供手順と、
をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。
【請求項2】
前記推定手順においては、前記キーボード操作情報が示す利用者のタイピング速度、キャレット編集回数、パスワード再入力の試行回数に基づいて、利用者のパスワードに対する確信度を推定する、
請求項１に記載の情報処理プログラム。
請求項１に記載の情報処理プログラム。
【請求項3】
前記推定手順においては、前記キーボード操作情報が示す利用者の大文字小文字固定ボタンと、修飾キーの操作情報に基づいて、キャピタライズについての誤入力が生じた可能性をさらに推定する、
請求項２に記載の情報処理プログラム。
請求項２に記載の情報処理プログラム。
【請求項4】
前記推定手順においては、前記センサ情報と、パスワードに対する確信度との関係を学習した学習済みモデルを用いて、利用者のパスワードに対する確信度を推定する、
請求項１に記載の情報処理プログラム。
請求項１に記載の情報処理プログラム。
【請求項5】
利用者のパスワード入力時のキーボード操作情報を受け付ける受付部と、
利用者のパスワード入力時のセンサ情報を取得する取得部と、
前記キーボード操作情報、前記センサ情報のうちの少なくとも一つに基づいて、パスワードに対する利用者の確信度を推定する推定部と、
利用者が入力したパスワードが登録されたパスワードに一致しているか否かを判定する判定部と、
パスワードが一致していない場合に、確信度に応じた通知情報を提供する提供部と、
を備える、情報処理装置。
利用者のパスワード入力時のセンサ情報を取得する取得部と、
前記キーボード操作情報、前記センサ情報のうちの少なくとも一つに基づいて、パスワードに対する利用者の確信度を推定する推定部と、
利用者が入力したパスワードが登録されたパスワードに一致しているか否かを判定する判定部と、
パスワードが一致していない場合に、確信度に応じた通知情報を提供する提供部と、
を備える、情報処理装置。
【請求項6】
利用者のパスワード入力時のキーボード操作情報を受け付ける受付手順と、
利用者のパスワード入力時のセンサ情報を取得する取得手順と、
前記キーボード操作情報、前記センサ情報のうちの少なくとも一つに基づいて、パスワードに対する利用者の確信度を推定する推定手順と、
利用者が入力したパスワードが登録されたパスワードに一致しているか否かを判定する判定手順と、
パスワードが一致していない場合に、確信度に応じた通知情報を提供する提供手順と、
を含む、情報処理方法。
利用者のパスワード入力時のセンサ情報を取得する取得手順と、
前記キーボード操作情報、前記センサ情報のうちの少なくとも一つに基づいて、パスワードに対する利用者の確信度を推定する推定手順と、
利用者が入力したパスワードが登録されたパスワードに一致しているか否かを判定する判定手順と、
パスワードが一致していない場合に、確信度に応じた通知情報を提供する提供手順と、
を含む、情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、情報処理プログラム、情報処理装置、及び情報処理方法に関する。
【背景技術】
【0002】
昨今、インターネットを介したサービスの利用において、ログインＩＤと、パスワードを対応付けたアカウントを作成して、サービスを利用する形態が増えている。そのため、利用者は複数のサービスを利用する場合は、複数のパスワードを管理する必要があることから、パスワードを忘れてしまってパスワードの誤入力をしてしまうことがあった。
【0003】
例えば、下記の特許文献１には、ＩＤとパスワードが所定回数連続して不合致であると、ＩＤに関連付けられたパスワードを失効するようにしたパスワード照合方法において、クライアントパソコンから入力されるパスワードに対し、失効する入力回数の一つ前に入力された該当パスワードの合致した桁の文字及び数字を、クライアントパソコンへ表示するようにしたことを特徴とするパスワード照合方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開２０１５－１５８７９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
しかしながら、上記の特許文献１に記載のパスワード照合方法は、パスワードが失効される前に、パスワードのヒントとなる情報を表示させることができるものの、利用者がパスワードを忘れてしまい確信がなくパスワードを入力した場合に、利用者をサポートする情報を利用者に提供することができなかった。
【0006】
本開示は上記課題を鑑み、パスワード入力の際に利用者を適切にサポートすることができる情報処理プログラム、情報処理装置、及び情報処理方法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】
【0007】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示に係る情報処理プログラムは、利用者のパスワード入力時のキーボード操作情報を受け付ける受付手順と、利用者のパスワード入力時のセンサ情報を取得する取得手順と、前記キーボード操作情報、前記センサ情報のうちの少なくとも一つに基づいて、パスワードに対する利用者の確信度を推定する推定手順と、利用者が入力したパスワードが登録されたパスワードに一致しているか否かを判定する判定手順と、パスワードが一致していない場合に、確信度に応じた通知情報を提供する提供手順と、をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【0008】
本開示によれば、パスワード入力の際に利用者を適切にサポートすることができる情報処理プログラム、情報処理装置、及び情報処理方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【発明を実施するための形態】
【0010】
以下に、本開示に係る情報処理プログラム、情報処理装置、及び情報処理方法を実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する。）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本開示に係る情報処理プログラム、情報処理装置、及び情報処理方法が限定されるものではない。
【0011】
（実施形態）
〔１．実施形態に係る情報処理〕
〔１－１．実施形態に係る情報処理の一例〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図１では、実施形態に係る情報処理が情報処理装置１００、利用者端末２００により実行される例を示す。以下、実施形態に係る情報処理についてステップごとに順を追って説明する。
〔１．実施形態に係る情報処理〕
〔１－１．実施形態に係る情報処理の一例〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図１では、実施形態に係る情報処理が情報処理装置１００、利用者端末２００により実行される例を示す。以下、実施形態に係る情報処理についてステップごとに順を追って説明する。
【0012】
まず、情報処理装置１００は、パスワードに関するキーボード操作情報を受け付ける（ステップＳ１）。例えば、情報処理装置１００は、利用者端末２００にログインＩＤと、パスワードの入力画面を表示させて、利用者からパスワードの入力を受け付けてよい。この場合において、情報処理装置１００は、パスワードに関するキーボード操作情報を受け付ける。なお、キーボード操作情報とは、利用者のキーボードの押下ボタンを示す情報であり、利用者が複数のボタンを同時に押下した場合は、複数の同時押しのボタンの組み合わせに関する情報を含む。情報処理装置１００は、キーボード操作情報を受け付けたら、受け付けたキーボード操作情報を、利用者の利用者ＩＤに紐付けて後述して説明するパスワード入力事例記憶部１２１に記憶する。
【0013】
次に、情報処理装置１００は、パスワード入力時のセンサ情報を取得する（ステップＳ２）。例えば、情報処理装置１００は、利用者のパスワード入力時のセンサ情報を取得する。ここで、センサ情報とは、利用者端末２００の動作に関する情報であって、利用者端末２００のセンサ部２５０によって計測された情報である。すなわち、情報処理装置１００は、利用者からパスワードの入力を受け付けている最中の利用者端末２００のセンサ部２５０によって計測されたセンサ情報を取得する。情報処理装置１００は、利用者端末２００のセンサ部２５０からセンサ情報を取得したら、取得したセンサ情報を、利用者の利用者ＩＤに紐付けてパスワード入力事例記憶部１２１に記憶する。
【0014】
次に、情報処理装置１００は、利用者のパスワードに対する確信度を推定する（ステップＳ３）。例えば、情報処理装置１００は、キーボード操作情報、センサ情報のうちの少なくとも一つに基づいて、パスワードに対する利用者の確信度を推定する。情報処理装置１００が、利用者のパスワードに対する確信度を推定する方法については、後述して具体的に説明する。
【0015】
次に、情報処理装置１００は、利用者が入力したパスワードが登録されたパスワードに一致するか否かを判定する（ステップＳ４）。例えば、情報処理装置１００は、利用者の利用者ＩＤに対応するアカウントのパスワードを後述して説明するアカウント情報記憶部１２３から読み出して、ステップＳ１において受け付けたキーボード操作情報が示す利用者が入力したパスワードと一致するか否かを判定する。情報処理装置１００は、キーボード操作情報が示す利用者が入力したパスワードと一致するか否かを判定したら、判定結果を当該の利用者の利用者ＩＤの当該の入力におけるキーボード操作情報に対応付けて、パスワード入力事例記憶部１２１に記憶する。
【0016】
次に、情報処理装置１００は、確信度に応じて、利用者に通知する通知情報を選択する（ステップＳ５）。後述して説明するように通知情報記憶部１２４には、確信度に応じて利用者に通知する通知情報が記憶されている。情報処理装置１００は、ステップＳ３において推定された確信度に応じて記憶された通知情報を通知情報記憶部１２４から読み出すことにより、利用者に通知する通知情報を選定する。例えば、利用者の確信度が所定の閾値以上である場合は、「単純な誤入力の可能性がありますので、慎重にもう一度入力しなおしてください。」といったメッセージを通知情報として選定する。また、また、利用者の確信度が所定の閾値以下である場合は、「パスワードを忘れましたか。パスワードを忘れた場合は、パスワードのリセットをお勧めします。」といったメッセージを通知情報として選定する。
【0017】
次に、情報処理装置１００は、通知情報を利用者端末２００に提供する（ステップＳ６）。すなわち、情報処理装置１００は、ステップＳ５において選定された通知情報を利用者端末２００に表示させることにより、利用者端末２００に提供する。例えば、利用者端末２００に「単純な誤入力の可能性がありますので、慎重にもう一度入力しなおしてください。」といったメッセージを表示させる。また、例えば、情報処理装置１００は、「パスワードを忘れましたか。パスワードを忘れた場合は、パスワードのリセットをお勧めします。」といったメッセージを表示させることにより、通知情報を利用者端末２００に提供する。
【0018】
これによれば、利用者のパスワードに対する確信度に応じて、利用者が入力したパスワードが登録されたパスワードに一致しなかった場合に、利用者にパスワードの入力をサポートする通知情報を提供することができる。そのため、パスワード入力の際に利用者を適切にサポートすることができる情報処理装置１００を提供することができる。
【0019】
〔１－２．実施形態に係る情報処理の他の例〕
情報処理装置１００は、キーボード操作情報が示す利用者のタイピング速度、キャレット編集回数、パスワード再入力の試行回数に基づいて、利用者のパスワードに対する確信度を推定する。
情報処理装置１００は、キーボード操作情報が示す利用者のタイピング速度、キャレット編集回数、パスワード再入力の試行回数に基づいて、利用者のパスワードに対する確信度を推定する。
【0020】
この情報処理について順を追って説明する。まず、情報処理装置１００は、図１に示したステップＳ１からＳ２と同じ処理を実行する。ステップＳ１からＳ２は、上述した処理と同じであるから説明を省略する。
【0021】
次に、情報処理装置１００は、キーボード操作情報が示す利用者のタイピング速度、キャレット編集回数、パスワード再入力の試行回数に基づいて、利用者のパスワードに対する確信度を推定する（ステップＳ３－１）。例えば、情報処理装置１００は、キーボード操作情報から求められるキーボードの押下間隔に基づいて、タイピング速度を算出し、方向キーの押下回数からキャレット編集回数を求めて、ＢａｃｋＳｐａｃｅボタンや、Ｄｅｌｅｔｅボタンの押下回数に基づいてパスワード再入力の試行回数を導出する。そして、情報処理装置１００は、利用者のタイピング速度、キャレット編集回数、パスワードの再入力の試行回数を説明変数として、利用者のパスワードに対する確信度を目的変数とする重回帰式に基づいて、利用者のパスワードに対する確信度を推定する。
【0022】
次に、情報処理装置１００は、図１に示したステップＳ４からステップＳ６と同じ処理を実行する。ステップＳ４からステップＳ６は、上述した処理と同じであるから説明を省略する。
【0023】
これによれば、利用者のタイピング速度、キャレット編集回数、パスワード再入力の試行回数に基づいて、利用者のパスワードに対する確信度を推定することができるため、適切に確信度を推定したうえで、利用者をサポートする通知情報を提供することができる。そのため、パスワード入力の際に利用者を適切にサポートすることができる情報処理装置１００を提供することができる。
【0024】
〔１－３．実施形態に係る情報処理の他の例〕
情報処理装置１００は、キーボード操作情報が示す利用者の大文字小文字固定ボタンと、修飾キーの操作情報に基づいて、キャピタライズについての誤入力が生じた可能性をさらに推定する。
情報処理装置１００は、キーボード操作情報が示す利用者の大文字小文字固定ボタンと、修飾キーの操作情報に基づいて、キャピタライズについての誤入力が生じた可能性をさらに推定する。
【0025】
この情報処理について順を追って説明する。まず、情報処理装置１００は、図１に示したステップＳ１からＳ３と同じ処理を実行する。ステップＳ１からＳ３は、上述した処理と同じであるから説明を省略する。
【0026】
次に、情報処理装置１００は、キーボード操作情報が示す利用者の大文字小文字固定ボタンと、修飾キーの操作情報に基づいて、キャピタライズについての誤入力が生じた可能性をさらに推定する（ステップＳ３－２）。例えば、情報処理装置１００は、ステップＳ１において受け付けたキーボード操作情報から、大文字小文字固定ボタン（ＣａｐｓＬｏｃｋキーともいう）と、修飾キー（Ｓｈｉｆｔキー）の押下回数を算出して、押下回数が多いほど、キャピタライズについての誤入力の可能性が発生した可能性が高いと推定する。
【0027】
次に、情報処理装置１００は、確信度、及び誤入力の可能性に応じて、利用者に通知する通知情報を選択する（ステップＳ４－１）。後述して説明するように通知情報記憶部１２４には、確信度、及び誤入力の可能性に応じて利用者に通知する通知情報が記憶されている。情報処理装置１００は、ステップＳ３、及びステップＳ３－２において推定された確信度、及び誤入力の可能性に応じて記憶された通知情報を通知情報記憶部１２４から読み出すことにより、利用者に通知する通知情報を選定する。例えば、利用者の確信度が所定の閾値以上であり、誤入力の可能性が所定の閾値以上である場合は、「誤入力の可能性がありまので、慎重にもう一度入力しなおしてください。」といったメッセージを通知情報として選定する。また、利用者の確信度が所定の閾値以下であり、誤入力の可能性が所定の閾値以上である場合は、「パスワードを忘れましたか。パスワードを忘れた場合は、パスワードのリセットをお勧めします。」といったメッセージを通知情報として選定する。
【0028】
次に、情報処理装置１００は、図１に示したステップＳ５からステップＳ６と同じ処理を実行する。ステップＳ５からステップＳ６は、上述した処理と同じであるから説明を省略する。
【0029】
これによれば、大文字小文字固定ボタンと、修飾キーの操作情報に基づいて、キャピタライズについての誤入力が生じた可能性を推定することができる。そのため、確信度と、誤入力の可能性に応じて、利用者にパスワードの入力をサポートする適切な通知情報を提供することができる。したがって、パスワード入力の際に利用者を適切にサポートすることができる情報処理装置１００を提供することができる。
【0030】
〔１－４．実施形態に係る情報処理の他の例〕
情報処理装置１００は、センサ情報と、パスワードに対する確信度との関係を学習した学習済みモデルを用いて、利用者のパスワードに対する確信度を推定する。
情報処理装置１００は、センサ情報と、パスワードに対する確信度との関係を学習した学習済みモデルを用いて、利用者のパスワードに対する確信度を推定する。
【0031】
この情報処理について順を追って説明する。まず、情報処理装置１００は、図１に示したステップＳ１からＳ２と同じ処理を実行する。ステップＳ１からＳ２は、上述した処理と同じであるから説明を省略する。
【0032】
次に、情報処理装置１００は、センサ情報と、パスワードに対する確信度との関係を学習した学習済みモデルを用いて、利用者のパスワードに対する確信度を推定する（ステップＳ３－３）。例えば、パスワード入力事例記憶部１２１に記憶されたセンサ情報と、その際の利用者に対してパスワードの確信度について質問して得られた確信度の回答に基づいて、センサ情報と、利用者のパスワードに対する確信度との関係を学習させた学習済みモデルを生成する。そして、情報処理装置１００は、センサ情報を学習済みモデルに入力することにより、利用者のパスワードに対する確信度を推定する。なお、学習に用いるモデルは、例えば、ＤＮＮ（Ｄｅｅｐ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）であってよい。
【0033】
次に、情報処理装置１００は、図１に示したステップＳ４からステップＳ５と同じ処理を実行する。ステップＳ４からステップＳ５は、上述した処理と同じであるから説明を省略する。
【0034】
これによれば、センサ情報と、パスワードに対する確信度との関係を学習した学習済みモデルを用いて、利用者のパスワードに対する確信度を推定することができるため、適切に確信度を推定したうえで、利用者をサポートする通知情報を提供することができる。そのため、パスワード入力の際に利用者を適切にサポートすることができる情報処理装置１００を提供することができる。
【0035】
〔２．情報処理システムの構成〕
次に、図２を用いて実施形態に係る情報処理システムの構成について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る情報処理システム１は、情報処理装置１００と、利用者端末２００と、ネットワークＮを有する。以下、これらの構成について簡単に順を追って説明する。
次に、図２を用いて実施形態に係る情報処理システムの構成について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る情報処理システム１は、情報処理装置１００と、利用者端末２００と、ネットワークＮを有する。以下、これらの構成について簡単に順を追って説明する。
【0036】
情報処理装置１００は、例えばＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ＷＳ（Ｗｏｒｋ Ｓｔａｔｉｏｎ）、サーバの機能を備えるコンピュータなどの情報処理装置であってよい。情報処理装置１００は、例えば、利用者端末２００からネットワークＮを介して送信されてきた情報に基づいて処理を行う。
【0037】
利用者端末２００は、利用者が利用する情報処理装置である。利用者端末２００は、例えば、スマートフォン、タブレット型端末、デスクトップ型ＰＣ、ノート型ＰＣ、携帯電話機、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）等の情報処理装置であってよい。なお、図１に示す例においては、利用者端末２００がスマートフォンである場合を示している。
【0038】
ネットワークＮは、情報処理装置１００と、利用者端末２００を有線、又は無線により相互に通信可能に接続する。ネットワークＮが有線の場合は、ＩＥＥＥ８０２．３に規定されるイーサネット（登録商標）（ＥＴＨＥＲＮＥＴ（登録商標））により実現されてよい。また、ネットワークＮが無線の場合は、ＩＥＥＥ８０２．１１に規定される無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）により実現されてよい。
【0039】
〔３．情報処理装置の構成〕
次に、図３を用いて、情報処理装置１００の構成について説明する。
次に、図３を用いて、情報処理装置１００の構成について説明する。
【0040】
【0041】
（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）カード等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、利用者端末２００などとの間で情報の送受信を行う。
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）カード等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、利用者端末２００などとの間で情報の送受信を行う。
【0042】
（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、主記憶装置と外部記憶装置とを備える。主記憶装置は、制御部１３０が実行するプログラム、あるいは制御部１３０が処理するデータを記憶する。主記憶装置は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ（Ｆｌａｓｈ Ｍｅｍｏｒｙ）等のような半導体メモリ素子によって実現されてよい。外部記憶装置は、制御部１３０が処理するデータを保存する。外部記憶装置は、例えば、ハードディスクやＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、磁気テープ、光ディスク等によって実現されてよい。
記憶部１２０は、主記憶装置と外部記憶装置とを備える。主記憶装置は、制御部１３０が実行するプログラム、あるいは制御部１３０が処理するデータを記憶する。主記憶装置は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ（Ｆｌａｓｈ Ｍｅｍｏｒｙ）等のような半導体メモリ素子によって実現されてよい。外部記憶装置は、制御部１３０が処理するデータを保存する。外部記憶装置は、例えば、ハードディスクやＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、磁気テープ、光ディスク等によって実現されてよい。
【0043】
図３に示すように、記憶部１２０は、パスワード入力事例記憶部１２１と、モデル記憶部１２２と、アカウント情報記憶部１２３と、通知情報記憶部１２４を有する。以下、これらの構成について順を追って説明する。
【0044】
（パスワード入力事例記憶部１２１について）
パスワード入力事例記憶部１２１は、利用者ごとのパスワード入力事例に関する情報を記憶する。ここで、図４を用いて、パスワード入力事例記憶部１２１が記憶する情報の一例を説明する。図４は、実施形態に係る情報処理装置のパスワード入力事例記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。
パスワード入力事例記憶部１２１は、利用者ごとのパスワード入力事例に関する情報を記憶する。ここで、図４を用いて、パスワード入力事例記憶部１２１が記憶する情報の一例を説明する。図４は、実施形態に係る情報処理装置のパスワード入力事例記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。
【0045】
図４に示す例において、パスワード入力事例記憶部１２１は、「利用者ＩＤ」、「キーボード操作情報」、「正誤判定結果」、「センサ情報」という項目に係る情報を紐付けて記憶する。
【0046】
「利用者ＩＤ」は、利用者を識別する識別子であり、文字列や番号などによって表される。「キーボード操作情報」は、利用者のパスワードの入力時のキーボードの操作に関する情報である。「正誤判定結果」は、パスワード入力の正誤の判定結果に関する情報である。「センサ情報」は、利用者のパスワードの入力時のセンサの計測値に関する情報である。
【0047】
すなわち、図４においては、利用者ＩＤ「ＵＤＩ＃１」により識別される利用者のパスワードに関するキーボード操作情報が「ＩＮＰＫ＃１－１」であり、当該のパスワード入力の正誤判定結果が「ＴＲＵＥ」であり、当該の利用者のパスワードを入力時のセンサ情報「ＳＤＴ＃１－１」であるとして記憶されている例が示されている。
【0048】
なお、パスワード入力事例記憶部１２１に記憶される情報は、「利用者ＩＤ」、「キーボード操作情報」、「正誤判定結果」、「センサ情報」という項目に係る情報に限定されるものではなく、その他の任意のパスワード入力事例に関係する情報が記憶されてよい。
【0049】
（モデル記憶部１２２について）
モデル記憶部１２２は、センサ情報と、利用者のパスワードに対する確信度との関係を学習した学習済みモデルに関係する情報を記憶する。ここで、図５を用いて、モデル記憶部１２２が記憶する情報の一例を説明する。図５は、実施形態に係る情報処理装置の記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。
モデル記憶部１２２は、センサ情報と、利用者のパスワードに対する確信度との関係を学習した学習済みモデルに関係する情報を記憶する。ここで、図５を用いて、モデル記憶部１２２が記憶する情報の一例を説明する。図５は、実施形態に係る情報処理装置の記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。
【0050】
図５に示す例において、モデル記憶部１２２は、「モデルＩＤ」、「モデルデータ」という項目に係る情報を紐付けて記憶する。
【0051】
「モデルＩＤ」は、モデルを識別する識別子であり、文字列や番号によって表される。「モデルデータ」は、モデルのモデルデータを示す。例えば、モデルは、ニューラルネットワークなどであってよい。
【0052】
すなわち、図５において、モデルＩＤ「Ｍ＃１」で識別されるモデルは、モデルＭ＃１を示す。また、モデルデータ「ＭＤＴ＃１」は、モデルＭ＃１のモデルデータを示す。
【0053】
ここで、モデルがニューラルネットワークである場合は、モデルデータ「ＭＤＴ＃１」には、例えば、ニューラルネットワークを構成する複数の層のそれぞれに含まれるノードが互いにどのように結合するかという結合情報や、結合されたノード間で入出力される数値に掛け合わされる結合係数などの各種情報が含まれる。
【0054】
なお、モデル記憶部１２２に記憶される情報は、「モデルＩＤ」、「モデルデータ」という項目に係る情報に限定されるものではなく、その他の任意のモデルに関係する情報が記憶されてよい。
【0055】
（アカウント情報記憶部１２３について）
アカウント情報記憶部１２３は、アカウントに関係する情報を記憶する。ここで、図６を用いて、アカウント情報記憶部１２３が記憶する情報の一例を説明する。図６は、実施形態に係る情報処理装置のアカウント情報記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。
アカウント情報記憶部１２３は、アカウントに関係する情報を記憶する。ここで、図６を用いて、アカウント情報記憶部１２３が記憶する情報の一例を説明する。図６は、実施形態に係る情報処理装置のアカウント情報記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。
【0056】
図６に示す例において、アカウント情報記憶部１２３は、「利用者ＩＤ」、「アカウント情報」、「パスワード」という項目に係る情報を紐付けて記憶する。
【0057】
「利用者ＩＤ」は、利用者を識別する識別子であり、文字列や番号などによって表される。「アカウント情報」は、「利用者ＩＤ」により識別される利用者のアカウントに関する情報であり、例えば、利用者の氏名、メールアドレスなどが含まれていてよい。「パスワード」は、「利用者ＩＤ」により識別される利用者のアカウントに紐付けられたパスワードを示す情報である。
【0058】
すなわち、図６においては、利用者ＩＤ「ＵＩＤ＃１」により識別される利用者のアカウント情報が「ＡＣ＃１」であり、当該のアカウントに紐付けられたパスワードが「ＰＷＤ＃１」であることを示している。
【0059】
なお、アカウント情報記憶部１２３に記憶される情報は、「利用者ＩＤ」、「アカウント情報」、「パスワード」という項目に係る情報に限定されるものではなく、その他の任意のアカウントに関係する情報が記憶されてよい。
【0060】
（通知情報記憶部１２４について）
通知情報記憶部１２４は、利用者に通知する通知情報に関係する情報を記憶する。ここで、図７を用いて、通知情報記憶部１２４が記憶する情報の一例を説明する。図７は、実施形態に係る情報処理装置の通知情報記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。
通知情報記憶部１２４は、利用者に通知する通知情報に関係する情報を記憶する。ここで、図７を用いて、通知情報記憶部１２４が記憶する情報の一例を説明する。図７は、実施形態に係る情報処理装置の通知情報記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。
【0061】
図７に示す例において、通知情報記憶部１２４は、「通知情報ＩＤ」、「通知情報」、「確信度」、「誤入力可能性」という項目に係る情報を紐付けて記憶する。
【0062】
「通知情報ＩＤ」は、通知情報を識別する識別子であり、文字列や番号などによって表される。「通知情報」は、「通知情報ＩＤ」により識別される通知情報の中身の情報であり、例えば、利用者のパスワードの入力をサポートするメッセージである。「確信度」は、「通知情報ＩＤ」により識別される通知情報を通知する対象となる利用者のパスワードに対する確信度を示す。「誤入力可能性」は、「通知情報ＩＤ」により識別される通知情報を通知する対象となる利用者がパスワードを入力した際のキャピタライズについての誤入力が発生した可能性を示す。
【0063】
すなわち、図７においては、通知情報ＩＤ「ＮＴＩＤ＃１」により識別される通知情報「ＮＴＦ＃１」を通知する対象となる利用者のパスワードに対する確信度が「ＣＯＮＦ＃１」であり、当該の利用者のパスワードを入力した際の誤入力可能性が「ＭＴＹＰ＃１」であることを示している。
【0064】
なお、通知情報記憶部１２４に記憶される情報は、「通知情報ＩＤ」、「通知情報」、「確信度」、「誤入力可能性」という項目に係る情報に限定されるものではなく、その他の任意の通知情報に関係する情報が記憶されてよい。
【0065】
（制御部１３０について）
次に、図３に戻って、制御部１３０について説明する。制御部１３０は、情報処理装置１００を制御するコントローラ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）であり、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等によって、情報処理装置１００の記憶部１２０に記憶されている各種プログラムを読み出して、ＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ））等の集積回路により実現されてもよい。
次に、図３に戻って、制御部１３０について説明する。制御部１３０は、情報処理装置１００を制御するコントローラ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）であり、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等によって、情報処理装置１００の記憶部１２０に記憶されている各種プログラムを読み出して、ＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ））等の集積回路により実現されてもよい。
【0066】
制御部１３０は、図３に示すように、受付部１３１と、取得部１３２と、推定部１３３と、判定部１３４と、選択部１３５と、提供部１３６と、を有する。制御部１３０は、記憶部１２０からプログラムを読み出して、ＲＡＭを作業領域として実行することで、これらの機能を実現して、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。以下、これらの処理を、順を追って説明する。
【0067】
（受付部１３１について）
受付部１３１は、利用者のパスワード入力時のキーボード操作情報を受け付ける。例えば、受付部１３１は、利用者端末２００にログインＩＤと、パスワードの入力画面を表示させて、利用者からパスワードの入力を受け付けてよい。この場合において、受付部１３１は、キーボード操作情報を受け付ける。キーボード操作情報とは、キーボードの押下ボタンを示す情報であり、複数のボタンを同時に押下した場合は、複数の同時押しのボタンの組み合わせに関する情報を含むものであってもよい。受付部１３１は、キーボード操作情報を受け付けたら、受け付けたキーボード操作情報を、利用者の利用者ＩＤに紐付けてパスワード入力事例記憶部１２１に記憶する。
受付部１３１は、利用者のパスワード入力時のキーボード操作情報を受け付ける。例えば、受付部１３１は、利用者端末２００にログインＩＤと、パスワードの入力画面を表示させて、利用者からパスワードの入力を受け付けてよい。この場合において、受付部１３１は、キーボード操作情報を受け付ける。キーボード操作情報とは、キーボードの押下ボタンを示す情報であり、複数のボタンを同時に押下した場合は、複数の同時押しのボタンの組み合わせに関する情報を含むものであってもよい。受付部１３１は、キーボード操作情報を受け付けたら、受け付けたキーボード操作情報を、利用者の利用者ＩＤに紐付けてパスワード入力事例記憶部１２１に記憶する。
【0068】
（取得部１３２について）
取得部１３２は、利用者のパスワード入力時のセンサ情報を取得する。ここで、センサ情報とは、利用者端末２００の動作に関する情報であって、利用者端末２００のセンサ部２５０によって計測された情報である。例えば、取得部１３２は、センサ情報として、加速度センサの加速度計測値や、ジャイロセンサの角速度計測値などを取得する。すなわち、取得部１３２は、受付部１３１が利用者からパスワードの入力を受け付けている最中の利用者端末２００のセンサ部２５０によって計測されたセンサ情報を取得する。取得部１３２は、利用者端末２００のセンサ部２５０からセンサ情報を取得したら、取得したセンサ情報を、利用者の利用者ＩＤに紐付けてパスワード入力事例記憶部１２１に記憶する。
取得部１３２は、利用者のパスワード入力時のセンサ情報を取得する。ここで、センサ情報とは、利用者端末２００の動作に関する情報であって、利用者端末２００のセンサ部２５０によって計測された情報である。例えば、取得部１３２は、センサ情報として、加速度センサの加速度計測値や、ジャイロセンサの角速度計測値などを取得する。すなわち、取得部１３２は、受付部１３１が利用者からパスワードの入力を受け付けている最中の利用者端末２００のセンサ部２５０によって計測されたセンサ情報を取得する。取得部１３２は、利用者端末２００のセンサ部２５０からセンサ情報を取得したら、取得したセンサ情報を、利用者の利用者ＩＤに紐付けてパスワード入力事例記憶部１２１に記憶する。
【0069】
（推定部１３３について）
推定部１３３は、キーボード操作情報、センサ情報のうちの少なくとも一つに基づいて、パスワードに対する利用者の確信度を推定する。なお、確信度とは、利用者のパスワードの記憶に対する自信の度合いを示し、例えば、パーセントによって表されてよい。例えば、推定部１３３は、キーボード操作情報に基づいて、パスワードに対する利用者の確信度を推定する。以下に、具体的に推定部１３３が確信度を推定する方法について説明する。
推定部１３３は、キーボード操作情報、センサ情報のうちの少なくとも一つに基づいて、パスワードに対する利用者の確信度を推定する。なお、確信度とは、利用者のパスワードの記憶に対する自信の度合いを示し、例えば、パーセントによって表されてよい。例えば、推定部１３３は、キーボード操作情報に基づいて、パスワードに対する利用者の確信度を推定する。以下に、具体的に推定部１３３が確信度を推定する方法について説明する。
【0070】
例えば、推定部１３３は、キーボード操作情報が示す利用者のタイピング速度、キャレット編集回数、パスワード再入力の試行回数に基づいて、利用者のパスワードに対する確信度を推定する。例えば、キーボード操作情報から求められるキーボードの押下間隔に基づいて、タイピング速度を算出し、方向キーの押下回数からキャレット編集回数を求めて、ＢａｃｋＳｐａｃｅボタンや、Ｄｅｌｅｔｅボタンの押下回数に基づいてパスワード再入力の試行回数を導出する。そして、推定部１３３は、利用者のタイピング速度、キャレット編集回数、パスワードの再入力の試行回数を説明変数として、利用者のパスワードに対する確信度を目的変数とする重回帰式に基づいて、利用者のパスワードに対する確信度を推定してよい。
【0071】
また、推定部１３３は、キーボード操作情報が示す利用者の大文字小文字固定ボタンと、修飾キーの操作情報に基づいて、キャピタライズについての誤入力が生じた可能性をさらに推定する。例えば、推定部１３３は、大文字小文字固定ボタン（ＣａｐｓＬｏｃｋキーともいう）と、修飾キー（Ｓｈｉｆｔキー）の押下回数を算出して、押下回数が多いほど、キャピタライズについての誤入力の可能性が発生した可能性が高いと推定する。
【0072】
また、推定部１３３は、センサ情報と、パスワードに対する確信度との関係を学習した学習済みモデルを用いて、利用者のパスワードに対する確信度を推定する。例えば、パスワード入力事例記憶部１２１に記憶されたセンサ情報と、その際の利用者に対してパスワードの確信度について質問して得られた確信度の回答に基づいて、センサ情報と、利用者のパスワードに対する確信度との関係を学習させた学習済みモデルを生成する。そして、推定部１３３は、センサ情報を学習済みモデルに入力することにより、利用者のパスワードに対する確信度を推定する。なお、学習に用いるモデルは、例えば、ＤＮＮ（Ｄｅｅｐ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）であってよい。
【0073】
（判定部１３４について）
判定部１３４は、利用者が入力したパスワードが登録されたパスワードに一致しているか否かを判定する。具体的には、判定部１３４は、利用者の利用者ＩＤに対応するアカウントのパスワードをアカウント情報記憶部１２３から読み出して、キーボード操作情報が示す利用者が入力したパスワードと一致するか否かを判定する。判定部１３４は、キーボード操作情報が示す利用者が入力したパスワードと一致するか否かを判定したら、判定結果を当該の利用者の利用者ＩＤの当該の入力におけるキーボード操作情報に対応付けて、パスワード入力事例記憶部１２１に記憶する。
判定部１３４は、利用者が入力したパスワードが登録されたパスワードに一致しているか否かを判定する。具体的には、判定部１３４は、利用者の利用者ＩＤに対応するアカウントのパスワードをアカウント情報記憶部１２３から読み出して、キーボード操作情報が示す利用者が入力したパスワードと一致するか否かを判定する。判定部１３４は、キーボード操作情報が示す利用者が入力したパスワードと一致するか否かを判定したら、判定結果を当該の利用者の利用者ＩＤの当該の入力におけるキーボード操作情報に対応付けて、パスワード入力事例記憶部１２１に記憶する。
【0074】
（選択部１３５について）
選択部１３５は、利用者に通知する通知情報を選択する。例えば、選択部１３５は、パスワードが一致していない場合に、利用者のパスワードに対する利用者の確信度に応じて利用者に通知する通知情報を選定する。前述したように、通知情報記憶部１２４には、確信度に応じて利用者に通知する通知情報が記憶されている。選択部１３５は、推定部１３３により推定された確信度に応じて、通知情報記憶部１２４に記憶された通知情報を読み出すことにより、利用者に通知する通知情報を選定する。例えば、利用者の確信度が所定の閾値以上である場合は、「単純な誤入力の可能性がありますので、慎重にもう一度入力しなおしてください。」といったメッセージを通知情報として選定する。また、また、利用者の確信度が所定の閾値以下である場合は、「パスワードを忘れましたか。パスワードを忘れた場合は、パスワードのリセットをお勧めします。」といったメッセージを通知情報として選定する。
選択部１３５は、利用者に通知する通知情報を選択する。例えば、選択部１３５は、パスワードが一致していない場合に、利用者のパスワードに対する利用者の確信度に応じて利用者に通知する通知情報を選定する。前述したように、通知情報記憶部１２４には、確信度に応じて利用者に通知する通知情報が記憶されている。選択部１３５は、推定部１３３により推定された確信度に応じて、通知情報記憶部１２４に記憶された通知情報を読み出すことにより、利用者に通知する通知情報を選定する。例えば、利用者の確信度が所定の閾値以上である場合は、「単純な誤入力の可能性がありますので、慎重にもう一度入力しなおしてください。」といったメッセージを通知情報として選定する。また、また、利用者の確信度が所定の閾値以下である場合は、「パスワードを忘れましたか。パスワードを忘れた場合は、パスワードのリセットをお勧めします。」といったメッセージを通知情報として選定する。
【0075】
また、選択部１３５は、確信度、及び誤入力の可能性に応じて、利用者に通知する通知情報を選択する。前述して説明したように通知情報記憶部１２４には、確信度、及び誤入力の可能性に応じて利用者に通知する通知情報が記憶されている。選択部１３５は、推定部１３３において推定された確信度、及び誤入力の可能性に応じて記憶された通知情報を通知情報記憶部１２４から読み出すことにより、利用者に通知する通知情報を選定する。例えば、利用者の確信度が所定の閾値以上であり、誤入力の可能性が所定の閾値以上である場合は、「誤入力の可能性がありまので、慎重にもう一度入力しなおしてください。」といったメッセージを通知情報として選定する。また、利用者の確信度が所定の閾値以下であり、誤入力の可能性が所定の閾値以上である場合は、「パスワードを忘れましたか。パスワードを忘れた場合は、パスワードのリセットをお勧めします。」といったメッセージを通知情報として選定する。
【0076】
（提供部１３６について）
提供部１３６は、通知情報を利用者端末２００に提供する。具体的には、提供部１３６は、選択部１３５が選択した通知情報を利用者端末２００に提供する。例えば、提供部１３６は、利用者端末２００に「パスワードを忘れましたか。パスワードを忘れた場合は、パスワードのリセットをお勧めします。」といったメッセージを表示させる。また、例えば、提供部１３６は、「誤入力の可能性がありますので、慎重にもう一度入力しなおしてください。」といったメッセージを表示させることにより通知情報を利用者端末２００に提供する。
提供部１３６は、通知情報を利用者端末２００に提供する。具体的には、提供部１３６は、選択部１３５が選択した通知情報を利用者端末２００に提供する。例えば、提供部１３６は、利用者端末２００に「パスワードを忘れましたか。パスワードを忘れた場合は、パスワードのリセットをお勧めします。」といったメッセージを表示させる。また、例えば、提供部１３６は、「誤入力の可能性がありますので、慎重にもう一度入力しなおしてください。」といったメッセージを表示させることにより通知情報を利用者端末２００に提供する。
【0077】
〔４．利用者端末の構成〕
次に、図８を用いて、実施形態に係る利用者端末２００の構成について説明する。図８は、実施形態に係る利用者端末の構成例を示す図である。図８に示すように、利用者端末２００は、通信部２１０と、記憶部２２０と、入力部２３０と、出力部２４０と、センサ部２５０と、制御部２６０を有する。
次に、図８を用いて、実施形態に係る利用者端末２００の構成について説明する。図８は、実施形態に係る利用者端末の構成例を示す図である。図８に示すように、利用者端末２００は、通信部２１０と、記憶部２２０と、入力部２３０と、出力部２４０と、センサ部２５０と、制御部２６０を有する。
【0078】
通信部２１０は、例えば、ＮＩＣ、無線ＬＡＮカード等によって実現される。そして、通信部２１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、情報処理装置１００との間で各種の情報の送受信を行う。
【0079】
記憶部２２０は、主記憶装置と外部記憶装置とを備える。主記憶装置は、制御部２６０が実行するプログラム、あるいは制御部２６０が処理するデータを記憶する。主記憶装置は、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等のような半導体メモリ素子によって実現されてよい。外部記憶装置は、制御部２６０が処理するデータを保存する。外部記憶装置は、例えば、ハードディスクやＳＳＤ、磁気テープ、光ディスク等によって実現されてよい。
【0080】
入力部２３０は、利用者から各種の操作情報が入力される。例えば、入力部２３０は、タッチパネルにより表示面（例えば出力部２４０）を介して利用者からの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部２３０は、利用者端末２００に設けられたボタンや、利用者端末２００に接続されたキーボードやマウスからの各種操作を受け付けてもよい。
【0081】
出力部２４０は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ－Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ等によって実現されるタブレット型端末等の表示画面であり、各種情報を表示するための表示装置である。つまり、利用者端末２００は、入力部２３０がタッチパネルである場合は、出力部２４０である表示画面により利用者の入力を受け付け、利用者への出力も行う。また、出力部２４０は、スピーカーであってもよく、スピーカーにより音声を出力してよい。
【0082】
センサ部２５０は、利用者の動作に関する情報を計測する。センサ部２５０は、各種のセンサ情報を計測するセンサであって良い。センサ部２５０は、例えば、三軸ジャイロセンサと、三軸加速度センサとを組み合わせたＩＭＵ（Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ）であってもよい。
【0083】
なお、ジャイロセンサは、利用者端末２００の角速度を計測する。ジャイロセンサは、可動電極に一方向に振動する一次振動を発生させておき、可動電極に回転が加わると振動方向と９０°の方向にコリオリの力が働くことにより二次振動が発生し、静電容量の変化が生じるため、これを検出する静電容量型ＭＥＭＳ（Ｍｉｃｒｏ Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍｓ）ジャイロセンサにより実現されてよい。
【0084】
また、加速度センサは、利用者端末２００の加速度を計測する。加速度センサは、例えば、ＭＥＭＳにより可動電極と固定電極を作り、可動電力が動くことによる静電容量の変化と加速度の関係を用いて加速度を計測する静電容量式の加速度センサであってよい。
【0085】
制御部２６０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、利用者端末２００に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部２６０は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現されてもよい。
【0086】
図８に示すように、制御部２６０は、受付部２６１と、提供部２６２と、を有する。
【0087】
受付部２６１は、利用者の操作を受け付ける。例えば、受付部２６１は、出力部２４０にログインＩＤと、パスワードの入力画面を表示させて、利用者からパスワードの入力を受け付ける。この場合において、受付部２６１は、入力部２３０を介して、パスワードに関するキーボード操作情報を受け付ける。
【0088】
提供部２６２は、利用者に通知情報を通知する。例えば、提供部２６２は、出力部２４０に、通知情報を表示させることにより、利用者に通知情報を提供してよい。また、出力部２４０のスピーカーに通知情報を音声として出力させることにより、利用者に通知情報を提供してもよい。
【0089】
〔５．情報処理のフロー〕
次に、図９を用いて、実施形態に係る情報処理の手順について説明する。図９は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。以下、図９に示すフローチャートに沿って、実施形態に係る情報処理の手順について説明する。
次に、図９を用いて、実施形態に係る情報処理の手順について説明する。図９は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。以下、図９に示すフローチャートに沿って、実施形態に係る情報処理の手順について説明する。
【0090】
まず、情報処理装置１００は、パスワードの入力を受け付ける（ステップＳ１０１）。次に、情報処理装置１００は、パスワード入力時のセンサデータを取得する（ステップＳ１０２）。そして、情報処理装置１００は、パスワードの確信度を推定する（ステップＳ１０３）。そして、情報処理装置１００は、利用者が入力したパスワードが登録されたパスワードに一致するか否かを判定する（ステップＳ１０４）。利用者が入力したパスワードが登録されたパスワードに一致する場合（ステップＳ１０４：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、確信度に応じて、利用者に通知する通知情報を選択する（ステップＳ１０５）。そして、情報処理装置１００は、通知情報を利用者端末２００に通知する（ステップＳ１０６）。
【0091】
なお、ステップＳ１０４において、利用者が入力したパスワードが登録されたパスワードに一致しない場合、情報処理装置１００は、処理を終了する。
【0092】
〔６．ハードウェア構成〕
また、上述した実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば図１０に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１０は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。
また、上述した実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば図１０に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１０は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。
【0093】
演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが記憶される記憶装置であり、ＲＯＭ(Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ)、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリ等により実現される。
【0094】
出力ＩＦ１０６０は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）やＤＶＩ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｉｓｕａｌ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、ＨＤＭＩ（登録商標）（Ｈｉｇｈ Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力ＩＦ１０７０は、マウス、キーボード、およびスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。
【0095】
なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）、ＰＤ（Ｐｈａｓｅ ｃｈａｎｇｅ ｒｅｗｒｉｔａｂｌｅ Ｄｉｓｋ）等の光学記録媒体、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ－Ｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。また、入力装置１０２０は、ＵＳＢメモリ等の外付け記憶媒体であってもよい。
【0096】
ネットワークＩＦ１０８０は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信して演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。
【0097】
演算装置１０３０は、出力ＩＦ１０６０や入力ＩＦ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。
【0098】
例えば、コンピュータ１０００が情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラムを実行することにより、情報処理装置１００の制御部１３０の機能を実現する。
【0099】
〔７．構成と効果〕
本開示に係る情報処理プログラムは、利用者のパスワード入力時のキーボード操作情報を受け付ける受付手順と、利用者のパスワード入力時のセンサ情報を取得する取得手順と、キーボード操作情報、センサ情報のうちの少なくとも一つに基づいて、パスワードに対する利用者の確信度を推定する推定手順と、利用者が入力したパスワードが登録されたパスワードに一致しているか否かを判定する判定手順と、パスワードが一致していない場合に、確信度に応じた通知情報を提供する提供手順と、をコンピュータに実行させる。
本開示に係る情報処理プログラムは、利用者のパスワード入力時のキーボード操作情報を受け付ける受付手順と、利用者のパスワード入力時のセンサ情報を取得する取得手順と、キーボード操作情報、センサ情報のうちの少なくとも一つに基づいて、パスワードに対する利用者の確信度を推定する推定手順と、利用者が入力したパスワードが登録されたパスワードに一致しているか否かを判定する判定手順と、パスワードが一致していない場合に、確信度に応じた通知情報を提供する提供手順と、をコンピュータに実行させる。
【0100】
この構成によれば、利用者のパスワードに対する確信度に応じて、利用者が入力したパスワードが登録されたパスワードに一致しなかった場合に、利用者にパスワードの入力をサポートする通知情報を提供することができる。そのため、パスワード入力の際に利用者を適切にサポートすることができる情報処理プログラムを提供することができる。
【0101】
本開示に係る情報処理プログラムの推定手順においては、キーボード操作情報が示す利用者のタイピング速度、キャレット編集回数、パスワード再入力の試行回数に基づいて、利用者のパスワードに対する確信度を推定する。
【0102】
この構成によれば、利用者のタイピング速度、キャレット編集回数、パスワード再入力の試行回数に基づいて、利用者のパスワードに対する確信度を推定することができるため、適切に確信度を推定したうえで、利用者をサポートする通知情報を提供することができる。そのため、パスワード入力の際に利用者を適切にサポートすることができる情報処理プログラムを提供することができる。
【0103】
本開示に係る情報処理プログラムの推定手順においては、キーボード操作情報が示す利用者の大文字小文字固定ボタンと、修飾キーの操作情報に基づいて、キャピタライズについての誤入力が生じた可能性をさらに推定する。
【0104】
この構成によれば、大文字小文字固定ボタンと、修飾キーの操作情報に基づいて、キャピタライズについての誤入力が生じた可能性を推定することができる。そのため、確信度と、誤入力の可能性に応じて、利用者にパスワードの入力をサポートする適切な通知情報を提供することができる。したがって、パスワード入力の際に利用者を適切にサポートすることができる情報処理プログラムを提供することができる。
【0105】
本開示に係る情報処理プログラムの推定手順においては、センサ情報と、パスワードに対する確信度との関係を学習した学習済みモデルを用いて、利用者のパスワードに対する確信度を推定する。
【0106】
この構成によれば、センサ情報と、パスワードに対する確信度との関係を学習した学習済みモデルを用いて、利用者のパスワードに対する確信度を推定することができるため、適切に確信度を推定したうえで、利用者をサポートする通知情報を提供することができる。そのため、パスワード入力の際に利用者を適切にサポートすることができる情報処理プログラムを提供することができる。
【0107】
本開示に係る情報処理装置１００は、利用者のパスワード入力時のキーボード操作情報を受け付ける受付部１３１と、利用者のパスワード入力時のセンサ情報を取得する取得部１３２と、キーボード操作情報、センサ情報のうちの少なくとも一つに基づいて、パスワードに対する利用者の確信度を推定する推定部１３３と、利用者が入力したパスワードが登録されたパスワードに一致しているか否かを判定する判定部１３４と、パスワードが一致していない場合に、確信度に応じた通知情報を提供する提供部１３６と、を備える。
【0108】
この構成によれば、利用者のパスワードに対する確信度に応じて、利用者が入力したパスワードが登録されたパスワードに一致しなかった場合に、利用者にパスワードの入力をサポートする通知情報を提供することができる。そのため、パスワード入力の際に利用者を適切にサポートすることができる情報処理装置１００を提供することができる。
【0109】
本開示に係る情報処理方法は、利用者のパスワード入力時のキーボード操作情報を受け付ける受付手順と、利用者のパスワード入力時のセンサ情報を取得する取得手順と、キーボード操作情報、センサ情報のうちの少なくとも一つに基づいて、パスワードに対する利用者の確信度を推定する推定手順と、利用者が入力したパスワードが登録されたパスワードに一致しているか否かを判定する判定手順と、パスワードが一致していない場合に、確信度に応じた通知情報を提供する提供手順と、を含む。
【0110】
この構成によれば、利用者のパスワードに対する確信度に応じて、利用者が入力したパスワードが登録されたパスワードに一致しなかった場合に、利用者にパスワードの入力をサポートする通知情報を提供することができる。そのため、パスワード入力の際に利用者を適切にサポートすることができる情報処理方法を提供することができる。
【0111】
以上、本願の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、これは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【0112】
また、上述してきた「部（ｓｅｃｔｉｏｎ、ｍｏｄｕｌｅ、ｕｎｉｔ）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、受付部１３１は、受付手段や受付回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【0113】
１ 情報処理システム
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ パスワード入力事例記憶部
１２２ モデル記憶部
１２３ アカウント情報記憶部
１２４ 通知情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 受付部
１３２ 取得部
１３３ 推定部
１３４ 判定部
１３５ 選択部
１３６ 提供部
２００ 利用者端末
２１０ 通信部
２２０ 記憶部
２３０ 入力部
２４０ 出力部
２５０ センサ部
２６０ 制御部
２６１ 受付部
２６２ 提供部
Ｎ ネットワーク
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ パスワード入力事例記憶部
１２２ モデル記憶部
１２３ アカウント情報記憶部
１２４ 通知情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 受付部
１３２ 取得部
１３３ 推定部
１３４ 判定部
１３５ 選択部
１３６ 提供部
２００ 利用者端末
２１０ 通信部
２２０ 記憶部
２３０ 入力部
２４０ 出力部
２５０ センサ部
２６０ 制御部
２６１ 受付部
２６２ 提供部
Ｎ ネットワーク
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】