オートコンプリート

オートコンプリート、または単語補完は、アプリケーションがユーザーが入力している単語の残りを予測する機能です。AndroidおよびiOS ^[1]スマートフォンでは、これは予測テキストと呼ばれています。グラフィカルユーザーインターフェイスでは、ユーザーは通常、Tabキーを押して候補を受け入れるか、下矢印キーを押して複数の候補の1つを受け入れることができます。

オートコンプリートは、テキスト入力フィールドに数文字入力しただけで、ユーザーが入力しようとしている単語を正しく予測することで、人間とコンピューターのやり取りを高速化します。オートコンプリートは、使用可能な単語の数が限られているドメイン (コマンド ライン インタープリターなど)、一部の単語が非常に一般的な場合 (電子メールの宛先を指定する場合など)、または構造化され予測可能なテキストを記述する場合 (ソース コード エディターなど) に最適です。

多くのオートコンプリートアルゴリズムは、ユーザーが新しい単語を数回入力した後にその単語を学習し、個々のユーザーの学習した習慣に基づいて代替案を提案することができます。

単語予測ソフトウェアの本来の目的は、身体障害を持つ人の入力速度を上げることと、 ^{[2]単語や文を完成させるのに必要なキー入力回数を減らすことでした。 [3]}速度を上げる必要があることは、音声生成デバイスを使用する人の発話速度が、口頭で話す人の10%未満であるという事実からも明らかです。^[4]しかし、この機能は、テキストを書く人にとっても非常に便利です。特に、医師のように、技術的または医学的な性質を持つ長くて綴りが難しい用語を頻繁に使用する人にとっては便利です。

オートコンプリートまたは単語補完は、書き手が単語の最初の文字または複数の文字を入力すると、プログラムが 1 つ以上の可能性のある単語を選択肢として予測するように機能します。目的の単語がリストに含まれている場合、書き手は、たとえば数字キーを使用してその単語を選択できます。ユーザーが希望する単語が予測されない場合は、書き手は単語の次の文字を入力する必要があります。この時点で、単語の選択肢は、提供された単語が選択された文字と同じ文字で始まるように変更されます。ユーザーが希望する単語が表示されると、それが選択され、その単語がテキストに挿入されます。^{[5] [6]}別の形式の単語予測では、最近使用された単語のペアに基づいて、直前に書かれた単語に続く可能性が最も高い単語が予測されます。^{[6]単語予測では}言語モデル が使用され、設定された語彙内で最も出現する可能性の高い単語が計算されます。^{[7]言語モデルとともに、} AACデバイス での基本的な単語予測は、頻度モデルと組み合わされることが多く、AAC ユーザーが最近頻繁に使用した単語が予測される可能性が高くなります。^[4] 単語予測ソフトウェアでは、ユーザーが直接単語予測辞書に自分の単語を入力することも、すでに書かれた単語を「学習」することもできます。^{[5] [6]}性器やその他の卑猥な言葉に関連する検索結果は、病的な言葉と同様に、オートコンプリート技術から省略されることがよくあります^{[8] [9]}

オートコンプリートと予測入力技術は、1950年代に中国の科学者と言語学者によって発明されました。これは、中国語タイプライターの入力の非効率性を解決するためでした。^[10]タイピングのプロセスには、トレイ上の何千もの表意文字を見つけて選択する必要があり、 ^[11]ワードプロセッシングの速度が大幅に低下していたためです。^{[12] [13]}

1950年代には、タイピストは文字のレイアウトを標準的な辞書のレイアウトから一般的な単語やフレーズのグループに再配置するようになりました。^{[14]中国のタイプライターのエンジニアは、}単語予測によって可能な限り最速でアクセスできる一般的な文字にアクセスするメカニズムを発明しました。これは、今日ではコンピューターの中国語入力方法や多くの言語のテキストメッセージングで使用されている技術です。スタンフォード大学の歴史家トーマス・ムラニーによると、1960年代から1970年代にかけての現代の中国語タイプライターの開発は、現代のコンピューターワードプロセッサの開発に影響を与え、コンピューター自体の開発にも影響を及ぼしました。^{[15] [11] [14]}

既存のアプリケーションにオートコンプリート機能を追加するスタンドアロンツールがあります。これらのプログラムは、ユーザーのキー入力を監視し、最初に入力された文字に基づいて単語のリストを提案します。例として、TypingaidとLetmetypeがあります。^{[16] [17]}フリーウェアのLetMeTypeは現在開発されていませんが、作者はソースコードを公開しており、誰でも開発を続けることができます。同じくフリーウェアのTypingaidは、積極的に開発されています。フリーウェアと有料版の両方があるIntellicompleteは、intellicompleteサーバープログラムに接続する特定のプログラムでのみ機能します。^{[18]多くのオートコンプリートプログラムは、}速記リストの作成にも使用できます。オリジナルのオートコンプリートソフトウェアはSmartypeで、1980年代後半にさかのぼり、現在でも入手できます。当初はMS/DOSのWordPerfectで作業する医療トランスクリプション担当者向けに開発されましたが、現在ではWindowsまたはWebベースのプログラムのどのアプリケーションでも機能します。

短縮形は自動置換とも呼ばれ、特定の文字列を別の文字列に自動的に置換する関連機能です。通常は、"myname" を "Lee John Nikolai François Al Rahman" に置き換えるなど、より長くて入力しにくい文字列に置換します。この機能は、 " teh " を "the" に置き換えるなど、単純な入力エラーを静かに修正することもできます。単語リストに基づく、スタンドアロンまたはテキスト エディターに統合されたいくつかの自動補完プログラムには、よく使用されるフレーズの短縮形機能も含まれています。^{[引用が必要]}

コンテキスト補完は、単語補完に似たテキスト エディターの機能で、現在のコンテキストと、同じドキュメント内またはトレーニング データ セット内の他の類似の単語のコンテキストに基づいて単語 (またはフレーズ全体) を補完します。コンテキスト補完の主な利点は、予想される単語をより正確に予測できること、先頭の文字がなくても予測できることです。主な欠点は、トレーニング データ セットが必要になることです。トレーニング データ セットは、コンテキスト補完の方が単純な単語補完よりも大きくなるのが一般的です。コンテキスト補完の最も一般的な使用法は、高度なプログラミング言語エディターとIDEで見られます。これらのエディターと IDE では、トレーニング データ セットが本質的に利用可能であり、コンテキスト補完の方が広範な単語補完よりもユーザーにとって意味があります。^{[引用が必要]}

行補完はコンテキスト補完の一種で、2006 年 7 月に Juraj Simlovic がTED Notepadで初めて導入しました。行補完のコンテキストは現在の行であり、現在のドキュメントはトレーニング データ セットとして機能します。ユーザーが頻繁に使用されるフレーズで始まる行を入力し始めると、エディターは類似の行が異なる位置まで自動的に補完するか、一般的な継続のリストを提案します。^{[引用が必要]}

アプリケーションにおけるアクション補完は、現在のコンテキストに基づいて、既存のアプリケーションまたは OS の既存のすべてのアプリケーションにオートコンプリート機能を追加するスタンドアロン ツールです。アクション補完の主な利点は、予想されるアクションを予測できることです。主な欠点は、データ セットが必要になることです。アクション補完の最も一般的な使用法は、高度なプログラミング言語エディターとIDEです。ただし、各アプリケーションのアクション補完を (ほとんど) 妨げることなく、PC 全体のすべてのアプリケーションでグローバルに並行して動作するアクション補完ツールもあります。^{[引用が必要]}

ウェブブラウザでは、アドレスバー（ブラウザの履歴の項目を使用）と、検索エンジンの検索ボックスなどの頻繁に使用するページのテキストボックスでオートコンプリートが行われます。ウェブアドレスのオートコンプリートは、完全なアドレスが長くて正しく入力するのが難しいことが多いため、特に便利です。HTML5 には、オートコンプリートフォーム属性があります。^{[引用が必要]}

電子メール プログラムでは、通常、オートコンプリートは宛先の電子メール アドレスを入力するために使用されます。一般的に、頻繁に使用される電子メール アドレスは少数であるため、オートコンプリートを使用してその中から選択するのは比較的簡単です。Web アドレスと同様に、電子メール アドレスは長いことが多いため、完全に入力するのは不便です。^{[引用が必要]}

たとえば、Microsoft Outlook Express は、アドレス帳で使用されている名前に基づいてアドレスを検索します。Google のGmail は、アドレスまたは保存されている名前に出現する文字列でアドレスを検索します。^{[引用が必要]}

検索エンジンでは、オートコンプリート ユーザー インターフェース機能により、ユーザーが検索ボックスにクエリを入力すると、クエリまたは結果の候補が提示されます。これは、オートサジェストまたはインクリメンタル検索とも呼ばれます。このタイプの検索では、音声Soundexアルゴリズムや言語に依存しないLevenshtein アルゴリズムなど、入力エラーを許容するマッチング アルゴリズムが使用されることがよくあります。大きなインデックスや一般的なクエリ リストを数ミリ秒未満で検索し、ユーザーが入力中に結果がポップアップ表示されるようにすることが課題となっています。

オートコンプリートは、検索時に否定的な検索語が提案されると、個人や企業に悪影響を及ぼす可能性があります。詐欺、苦情、不正行為などの否定的な検索語に関連付けられている企業が検索結果を変更しようとしているため、オートコンプリートは現在、評判管理の一部となっています。特にGoogleは、アルゴリズムの動作に影響を与えるいくつかの側面をリストしていますが、これは操作される可能性のある領域です。^[19]

ソース コードの自動補完は、コード補完とも呼ばれます。ソース コード エディターでは、プログラミング言語の規則的な構造により、自動補完が大幅に簡素化されています。通常、変数名や関数名など、現在のコンテキストまたは名前空間で意味のある単語の数は限られています。コード補完の例として、 MicrosoftのIntelliSense設計があります。これは、現在の入力プレフィックスの可能な補完のポップアップ リストを表示し、ユーザーが適切なものを選択できるようにします。これは、オブジェクト指向プログラミングでは特に便利です。なぜなら、プログラマーは特定のクラスにどのようなメンバーがあるかを正確に把握していないことが多いためです。したがって、自動補完は、入力メソッドとしてだけでなく、 便利なドキュメントの形式としても機能します。

ソース コードのオートコンプリートのもう 1 つの便利な機能は、プログラマーがより長くて説明的な変数名を使用するように促し、ソース コードの可読性を高めることです。キャメル ケースなどを含む長い単語を入力するのはnumberOfWordsPerParagraph難しい場合がありますが、オートコンプリートを使用すると、プログラマーはキー入力のほんの一部で単語の入力を完了できます。

データベース クエリツールのオートコンプリート機能を使用すると、 SQLステートメント内のテーブル名と、SQL ステートメントで参照されているテーブルの列名をオートコンプリートできます。テキストがエディターに入力されると、 SQL ステートメント内のカーソルのコンテキストによって、ユーザーがテーブル補完またはテーブル列補完のどちらを必要としているかが示されます。テーブル補完では、ユーザーが接続しているデータベース サーバーで使用可能なテーブルの一覧が提供されます。列補完では、SQL ステートメントで参照されているテーブルのみの列の一覧が提供されます。SQL Server Management Studio は、クエリ ツールでオートコンプリートを提供します。^{[引用が必要]}

多くのワードプロセッサプログラムでは、オートコンプリート機能により、同じ単語やフレーズを繰り返し入力する時間が短縮されます。オートコンプリートのソース マテリアルは、現在のドキュメントの残りの部分から収集されるか、ユーザーが定義した一般的な単語のリストから収集されます。現在、Apache OpenOffice、Calligra Suite、KOffice、LibreOffice、Microsoft Office には、この種類のオートコンプリート機能のサポートが含まれています。また、 EmacsやVimなどの高度なテキスト エディタにもサポートされています。

• Apache OpenOffice WriterとLibreOffice Writerには、辞書全体からではなく、テキストに以前に入力した単語を提案する機能的な単語補完プログラムがあります。
• Microsoft Excelスプレッドシートアプリケーションには、上部のセルに以前に入力した単語を提案する機能的な単語補完プログラムがあります。

Unixのshやbash、Windowsのcmd.exeやPowerShellなどのコマンドライン インタープリタ、または同様のコマンドライン インターフェイスでは、ユーザーがアクセスする可能性のあるすべての名前を追跡することによって、コマンド名とファイル名の自動補完が実現される場合があります。ここでの自動補完は通常、単語の最初の数文字を入力した後に キーを押すことによって行われます。たとえば、現在のディレクトリで x で始まる唯一のファイルが xLongFileName である場合、ユーザーは x と入力して完全な名前まで自動補完することを好む場合があります。同じスコープ内に x で始まる別のファイル名またはコマンドがある場合、ユーザーはさらに文字を入力するか、Tab キーを繰り返し押して適切なテキストを選択します。 Tab ↹

研究では、単語予測ソフトウェアは必要なキー入力回数を減らし、障害のある子供の文章作成の生産性を向上させることが示されていますが、^[2]単語予測が実際に出力速度を向上させるかどうかについては、さまざまな結果があります。^{[20] [21]} 単語予測が必ずしもテキスト入力速度を向上させるわけではない理由は、認知負荷が増加し、視線をキーボードからモニターに移動する必要があるためだと考えられています。^[2]

この認知負荷を軽減するために、リストを 5 つの可能性のある単語に減らし、それらの単語を縦に並べるなどのパラメータが使用される場合があります。^[2] 縦に並べるのは、頭と目の動きを最小限に抑えるためであり、単語の長さが明らかになるため、追加の視覚的な手がかりも提供します。^[22] 多くのソフトウェア開発者は、単語予測リストがカーソルに追従すると目の動きが減ると考えていますが、^{[2] Tam、Reid、O'Keefe、Nauman (2002) による}二分脊椎の子供を対象とした研究では、タイピングがより正確になり、リストが画面の下端、正中線に表示された方が子供は好ましいと示されました。いくつかの研究では、単語リストがキーボードに近いほど、必要な目の動きが減るため、単語予測のパフォーマンスと満足度が向上することがわかっています。^[23]

単語予測機能を備えたソフトウェアは、複数の製造元によって製造されています。このソフトウェアは、Microsoft Word（たとえば、WordQ+SpeakQ、Typing Assistant、^[24] Co:Writer、^{[引用が必要]} Wivik、^{[引用が必要]} Ghotit Dyslexia）、^{[引用が必要]}などの一般的なプログラムのアドオンとして、またはAACデバイスの多くの機能の1つ（PRCのPathfinder、^{[引用が必要]} Dynavox Systems、^{[引用が必要]} SaltilloのChatPC製品^{[引用が必要]}）として購入できます。よく知られているプログラムには、Intellicomplete ^{[引用が必要]}があり、これはフリーウェア版と有料版の両方で利用できますが、それと連携するように作成されたプログラムでのみ機能します。Letmetype ^{[引用が必要]}とTypingaid ^{[引用が必要]}はどちらもどのテキストエディターでも機能するフリーウェアプログラムです。

自動補完の初期のバージョンは、1967年にH.クリストファー・ロンゲ・ヒギンズがコンピュータ支援タイプライター（CAT）^[25]で説明しました。「「BEGIN」や「PROCEDURE」などの単語や、プログラマーが導入した識別子は、プログラマーが1つまたは2つの記号を入力するだけで、CATによって自動的に補完されます。」

ウィキメディア・コモンズには、ソフトウェアの自動補完に関連するメディアがあります。

• 自動修正 – スペルミスを自動的に修正するワードプロセッサの機能。スペルミスを自動的に修正します。
• 予測テキスト – 携帯電話のキーパッドの入力技術
• オートフィル – フィールドを自動的に事前入力するソフトウェア機能
• インクリメンタル検索 – テキストを検索するためのユーザーインターフェース方式
• スニペット – 再利用可能なソースコード、マシンコード、またはテキストの小さな領域
• 状況に応じたユーザーインターフェース - メニューが呼び出された状況に応じて要素が変化するソフトウェアメニュー
• コンボボックス – ユーザーインターフェイス要素
• 検索候補ドロップダウンリスト – コンピューティングで使用されるクエリ機能
• OpenSearch  – 検索結果をシンジケートするためのプロトコルには、検索候補Webサービスの仕様が含まれています
• Google Feud  – ウェブサイト ゲーム、オートコンプリート ゲーム。
• 五卑効果

無料辞書のウィクショナリーでオートコンプリートを調べてください。

• ライブ検索の説明 - 実際に機能する Web の例と説明、および従来の検索と比較したユーザビリティの利点について説明します。
• Google Feud - オートコンプリート データを使用して構築された数多くのゲームの中で最初かつ最も人気のあるゲームで、 2016 年にWebby 賞の「ベスト ゲーム」を受賞しました。
• 単一の MigratoryData サーバーで Google の検索オートコンプリートを模倣 - 永続的なWebSocket接続を使用して検索オートコンプリートを最適化し、低遅延の検索エクスペリエンスと帯域幅の向上の両方を実現します。