GUIシステムの設計では操作時間予測による評価が有用であり，その代表的手法としてCard SKのKLM（Keystroke Level Model）がある．その予測は，ユーザーの操作をモデル化し，そこに基本時間値を当てはめる手順で行われるため，予測時間はモデルに依存する．一方，その予測精度は必ずしも高いとは言えず，項目群視覚探索においてKLMを適用した例では実測値に対して30～40％長く予測されることが報告されており，その原因としていわゆる「斜め読み」のモデル化ができていないことが指摘されている．本稿では「斜め読み」について注視点分析を行った．結果，1）探索者が探索対象の項目と外見的特徴（文字数，文字の種類等）の一致する項目のみを知覚し，認知処理していること，2）一度の注視で近中心視内の外見的特徴が一致する項目を最大3項目まで同時認知していることが示唆され，それを基にモデルを構築し，探索時間を予測した結果，実測平均値との差が最大16％に収まり，予測精度の向上が確認された．
