キーストロークレベルのモデル

人間とコンピュータのインタラクションにおいて、キーストロークレベルモデル（KLM）は、熟練ユーザーが対話型コンピュータシステムを使用してルーチンタスクをエラーなく完了するのにかかる時間を予測します。^{[ 1 ]}これは、1980年にStuart K. Card、Thomas P. Moran、Allen NewellによってCommunications of the ACMで提案され、1983年に彼らの著書『The Psychology of Human-Computer Interaction』で出版されました。この本はHCI分野の古典とみなされています。^{[ 2 ] [ 3 ]}その基礎は1974年に築かれました。CardとMoranがパロアルト研究所（PARC）に参加し、応用情報処理心理学プロジェクト（AIP）というグループを結成し、Newellをコンサルタントとして、人間とコンピュータのインタラクションの応用心理学を創り出すことを目指しました。^{[ 4 ]}キーストロークレベルモデルは、携帯電話やタッチスクリーンに関する最近の研究（適応を参照）で示されているように、今日でも依然として重要です。

キーストロークレベルのモデルは 6 つのオペレーターで構成されています。最初の 4 つは物理的な運動オペレーターで、その後に 1 つのメンタルオペレーターと 1 つのシステム応答オペレーターが続きます。^{[ 5 ]}

• K（キーストロークまたはボタン押下）：最も頻繁に使用される操作であり、文字ではなくキーを指します（例えば、SHIFTキーを押すことは別のK操作となります）。この操作にかかる時間は、ユーザーの運動能力によって異なり、1分間のタイピングテストによって測定されます。テストの合計時間を、エラーのないキーストロークの総数で割ることで算出されます。
• P（マウスでディスプレイ上のターゲットを指す）：この時間はターゲットまでの距離とターゲットのサイズによって異なるが、一定に保たれる^{[ 6 ]}。マウスのクリックは含まれず、別のK操作としてカウントされる。
• H（キーボードまたはその他のデバイス上での手のホーミング）：これには、任意の2つのデバイス間の移動と、手の微調整が含まれます。
• D （n _{D 本}の直線セグメントを手動で描画し、合計の長さを D(n _D , l _D ) cm とする）：ここで、n _Dは描画する線分の数、l _Dは線分の合計の長さです。この演算子はマウスに限定されており、描画システムはカーソルを 0.56 cm のグリッドに制限する必要があるため、非常に特殊です 。
• M (物理的動作を実行するための精神的準備): ユーザーが考えたり意思決定したりするのに要する時間を表します。メソッド内の M の数は、ユーザーの知識とスキルによって異なります。メソッド内のどこに M を配置すべきかを決定するのに役立つヒューリスティックが提供されています。たとえば、マウスでポインティングする場合、ボタンの押下は通常完全に予測されるため、両方のオペレーターの間に M は必要ありません。^{[ 7 ]}次の表は、M オペレーターを配置するためのヒューリスティックを示しています。^{[ 8 ]}

• R (システムの応答時間): 応答時間は、システム、コマンド、およびコマンドのコンテキストに依存します。これは、ユーザーが実際にシステムを待つ必要がある場合にのみ使用されます。たとえば、ユーザーが次の物理的なアクションを実行するために精神的に準備 (M) する場合、ユーザーは M 操作に応答時間を使用するため、R には応答時間の重複しない部分のみが必要です (例: R が 2 秒 - M が 1.35 秒 = R が 0.65 秒)。分かりやすくするために、Kieras ^{[ 9 ]}は混乱を避けるために応答時間 (R) の代わりに待機時間 (W) という名前を付けることを提案しています。Sauro はシステムの応答時間のサンプルを取ることを提案しています。^{[ 10 ]}

以下の表は、上記に挙げた通信事業者の所要時間と、推奨する通信事業者の所要時間の概要を示しています。

KLMはキーストロークレベルに基づいており、 GOMSモデルファミリーに属します。^{[ 15 ]} KLMとGOMSモデルは、エラーのないエキスパートの行動のみを予測するという点で共通していますが、対照的にKLMはGOMSのように方法を予測しないため、時間を予測するために特定の方法を必要とします。^{[ 16 ]}そのため、KLMには目標や方法選択ルールがなく、結果として使いやすくなっています。^{[ 17 ]} KLMは、キーストロークレベルであり、汎用M演算子を持つという点で、GOMSモデルファミリーのモデルK1に最もよく似ています。違いは、KLMのM演算子がより集約されているため、より大きく（1.35秒対0.62秒）、そのメンタル演算子がモデルK2のCHOOSE操作により似ていることです。^{[ 17 ]}総じて、KLMはGOMSキーストロークレベルの実用的な使用を表しています。^{[ 18 ]}

KLMは、迅速かつ簡単に使用できるシステム設計ツールとして設計されており、その使用には心理学に関する深い知識は必要ありません。 ^{[ 19 ]}また、（制限事項を考慮した上で）プロトタイプを作成したり、ユーザーを募集してテストしたりすることなく、タスク時間を予測できるため、時間と費用を節約できます。^{[ 20 ]}システム設計ツールとしてのKLMの実践的な使用例については、例を参照してください。

キーストロークレベルのモデルには、いくつかの制約があります。

• これはパフォーマンスの 1 つの側面、つまり時間のみを測定します^{[ 21 ]}これは実行時間を意味し、タスクの習得や学習にかかる時間ではありません^{[ 22 ] 。}
• これは熟練ユーザーのみを対象としています。一般的に、ユーザーはさまざまなシステムやタスクに関する知識や経験、運動能力、技術的能力に関して異なります^{[ 23 ]。}
• これはルーチンユニットタスクのみを考慮します^{[ 24 ]}
• この方法は段階的に指定する必要がある。^{[ 24 ]}これにより、高度な技術スキルを持たない一般の人でも使いやすくなる。
• メソッドの実行はエラーがあってはならない^{[ 24 ]}
• メンタルオペレーターはさまざまなメンタル操作を集約するため、ユーザーのメンタル操作のより深い表現をモデル化することはできません。これが重要な場合は、GOMSモデル（例：モデルK2）を使用する必要があります^{[ 25 ]。}

また、コンピュータシステムを評価する際には、パフォーマンスの他の側面（エラー、学習、機能性、記憶、集中力、疲労、受容性）^{[ 26 ]} 、ユーザーの種類（初心者、カジュアルユーザー）^{[ 23 ]} 、および非定型タスクも考慮する必要があることを念頭に置いておく必要があります。^{[ 23 ]}

さらに、数分以上かかるタスクのモデリングには数時間かかり、エラーの原因は操作の忘却です。^{[ 27 ]}これは、KLM が少数の演算子で短いタスクに最適であることを意味します。加えて、KLM は完全な予測を行うことができず、二乗平均平方根誤差は 21% です。^{[ 28 ]}

Kieras のコードを少し修正してよりコンパクトにした以下の例は、平均的な熟練タイピストがファイルを削除する 2 つの方法を比較することで、KLM の実用性を示しています。KLM ^{[ 11 ] [ 12 ]}に記載されている M は、Kieras が使用した 1.2 秒ではなく 1.35 秒であることに注意してください。この例では、どちらの方法でも 2 つの設計の差は同じままです。

これは、設計Bは設計Aよりも演算回数が多いにもかかわらず、1秒速いことを示している。

KLMの6つの演算子を減らすことはできますが、そうするとモデルの精度が低下します。このような低い精度が意味をなす場合（例えば、「概算」計算など）、このような簡略化で十分となる場合があります。^{[ 33 ]}

既存の KLM はデスクトップ アプリケーションに適用できますが、このモデルはモバイル タスクの範囲を満たさない可能性があります^{[ 34 ]}、または Dunlop と Cross ^{[ 35 ]}が主張するように、KLM はモバイル デバイスにはもはや正確ではありません。携帯電話やタッチ デバイスでの使用に関して KLM を拡張するためのさまざまな取り組みがあります。この分野への重要な貢献の 1 つは Holleis によるもので、彼はタイミング仕様を再検討しながら既存の演算子を維持しました。さらに、彼は Distraction (X)、Gesture (G)、Initial Act (I) という新しい演算子を導入しました。Li と Holleis ^{[ 36 ]}はどちらも KLM モデルをモバイル デバイスでのタスク時間の予測に適用できることに同意していますが、Li は、演算子ブロックと呼ばれる新しい概念を導入することで、モデルにさらに修正を加えることを提案しています。これらは、「拡張 KLM のアナリストが高再現性で使用できる演算子のシーケンス」として定義されています。^{[ 37 ]} 彼はまた、古い演算子を破棄し、5 つの新しいメンタル演算子と 9 つの新しい物理演算子を定義し、そのうち 4 つの物理演算子はペンベースの操作に焦点を当てています。 Rice と Lartigue ^{[ 38 ]}は、既存の演算子を更新しながらタッチ デバイス用の多数の演算子を提案し、モデルを TLM (タッチ レベル モデル) と名付けました。彼らは、キーストローク (K/B)、ホーミング (H)、メンタル (M)、応答時間 (R(t)) の演算子を維持し、Holleis が提案した演算子に部分的に基づく新しいタッチ固有の演算子を提案しています。

• 注意散漫。他の演算子に時間を加算する乗算演算子。
• ピンチ。ズームアウトによく使われる2本以上の指を使ったジェスチャー。
• ズーム。2本以上の指を使った、ズームインによく使われるジェスチャー。
• 初期動作。システムを使用するための準備に必要な動作（例：デバイスのロック解除、アイコンのタップ、パスワードの入力）。
• タップ。画面上の特定の領域をタップして、変更を加えたり、アクションを開始したりすること。
• スワイプ。1本以上の指を使ったジェスチャーで、指を画面上に置き、一定時間、一方向に動かす操作です。
• 傾斜。デバイス全体を d 度 (またはラジアン) 傾けること、または完全に回転させること。
• 回転。2本以上の指を使ったジェスチャーで、指を画面上に置き、中心軸を中心にd度（またはラジアン）回転させます。
• ドラッグ。指を画面上に置き、通常は直線的に別の場所に移動させる、1本以上の指を使ったジェスチャー。

• ヒューマンコンピュータインタラクション
• ユーザビリティ
• ユーザビリティテスト
• 人間情報処理モデル
• GOMS
• CMN-GOMS
• CPM-GOMS

• シンプルなKLM料金計算ツール（無料、ウェブベース）
• シンプルなKLM電卓（無料ダウンロード可能なWindowsアプリ）
• KLMフォームアナライザー（KLM-FA）は、Webフォームへの入力作業を自動的に評価するプログラムです（無料のWindowsアプリとしてダウンロード可能）。
• カーネギーメロン大学のCogToolプロジェクトは、KLM -GOMS分析を支援するオープンソースツールを開発しました。CogToolに関する彼らの出版物も併せてご覧ください。
• GOMS by Lorin Hochstein