JP7436687B2 - 情報配信管理装置 - Google Patents

Description

本発明は、広告などの情報配信のための管理を行う情報配信管理装置に関する。

特許文献１には、屋外広告において、デモグラ属性情報に基づいて配信内容・配信面を最適に選定することの記載がある。

米国特許出願公開２０１９／０１７２０９９号明細書

しかしながら、特許文献１の記載の技術では、ユーザがその広告を重複して視聴する場合がある。したがって、ユニークなユーザ数（視聴者数）に基づいた最適な配信面を選択することが困難である。

そこで、上述の課題を解決するため、本発明は、ユニークなユーザ数を考慮した配信に対する分析を行う情報配信管理装置を提供することを目的とする。

本発明の情報配信管理装置は、複数の情報表示装置に情報配信を行う情報配信装置の管理を行う情報配信管理装置において、前記複数の情報表示装置ごと、および時間帯ごとに、指定されたターゲット層に対する情報配信の要否を示したヒートマップを生成するヒートマップ生成部と、前記ヒートマップを適用した情報表示装置に対する、前記ターゲット層のユニークなユーザによるユニーク視聴ユーザ数および全ユーザ視聴回数を推定する視聴推定部と、前記ターゲット層のユニーク視聴ユーザ数と、前記ヒートマップを適用した全ユーザ視聴回数とに基づいて、ヒートマップの評価を行う評価部と、を備える。

この構成により、ターゲット層のユニークなユーザによる視聴数に基づいた配信の効果を評価することができる。

本発明によると、ターゲット層のユニークなユーザによる視聴数に基づいた配信の効果を評価することができる。

本開示における広告配信装置の配信先となるデジタルサイネージ３００の配置を示す概念図である。 本開示の広告管理システムのシステム構成を示す図である。 本開示の広告管理装置１００の機能構成を示すブロック図である。 各種情報を記憶するテーブルを示す図である。 ヒートマップ生成処理の生成過程を示す図である。 ヒートマップの概念図である。 含有率と位置関係と組み合わせたヒートマップの生成過程を示す図である。 含有率とユーザ相関とを組み合わせたヒートマップの生成過程を示す図である。 ＵＵ率生成部１０２により生成される累計延べユーザ数の算出過程を示す図である。 ターゲットＩＭＰおよびＵＵ率に基づいてターゲットリーチを算出する表を示す図およびリーチカーブを示す図である。 ヒートマップを遺伝子に適用した遺伝アルゴリズムの具体的処理を示す図である。 広告管理装置１００の動作を示すフローチャートである。 遺伝的アルゴリズムを利用したヒートマップの生成およびその分析処理を示すフローチャートである。 本開示の一実施の形態に係る広告管理装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。

添付図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。可能な場合には、同一の部分には同一の符号を付して、重複する説明を省略する。

図１は、本開示における広告配信装置の配信先となるデジタルサイネージ３００の配置を示す概念図である。このデジタルサイネージ３００は、広告を表示する情報表示装置である。図に示されるとおり、デジタルサイネージ３００（３００ａ～３００ｆ）が、駅４００（４００ａ～４００ｃ）の近傍の屋外に配置されている。一般的には、デジタルサイネージ３００は屋外に配置されている場合が多いが、屋内に配置されていてもよい。デジタルサイネージ３００の近くを通行するユーザ（通行人）は、デジタルサイネージ３００に表示されている広告を視聴することができる。

ユーザは、複数のデジタルサイネージ３００の近くを通行することがある。これら複数のデジタルサイネージ３００が同じ広告を表示する場合、ユーザは同じ広告を何度も見ることになる。

したがって、デジタルサイネージ３００は、所定のルールに従って、グループ分けして、グループごとに異なる広告を表示することが効率的である。

例えば、図１においては、駅４００ｃの近くにはデジタルサイネージ３００ｅおよびデジタルサイネージ３００ｆが配置されている。駅４００ｃを利用するユーザは、デジタルサイネージ３００ｅおよび３００ｆの両方に表示される広告を重複して視聴する可能性がある。その場合、いずれか一方のみ広告を表示すればよい。そして、他のデジタルサイネージには異なる広告を表示することが効率的である。

また、同様にして、駅４００ａ～４００ｃは、同じ線路Ｓ１にある。そのため、ユーザは、その駅４００ａ～４００ｃを利用（乗り降り）することが多いと考えられる。その場合、デジタルサイネージ３００ｄを除くデジタルサイネージ３００ａ～３００ｆに同じ広告を配信することは効率的ではない。

このような場合には、デジタルサイネージ３００ｄを除くデジタルサイネージ３００ａ～３００ｆのいずれか一つに広告を表示し、他のデジタルサイネージには表示せず、または異なる広告を表示することが効率的である。

また、ユーザが広告を視聴するユーザ数（視聴者数）は、ユーザの携帯端末の位置情報に基づいて集計されているが、同じユーザ（携帯端末）の位置情報を何度も集計する場合がある。従って、同じユーザが広告を何度も視聴することになり、その広告効果を図るにあたって妥当ではない数値となる場合がある。

本開示の広告管理装置１００は、このようなデジタルサイネージ３００に表示する広告を効率的に配信するための分析および管理を行う。

図２は、本開示の広告管理システムのシステム構成を示す図である。図に示される通り、この広告管理システムは、広告管理装置１００、広告配信装置２００、デジタルサイネージ３００ａ～３００ｆを含んで構成されている。なお、デジタルサイネージ３００は、７つに限るものではなく、それ以上であってもよい。

広告配信装置２００は、デジタルサイネージ３００に広告情報を送信して、広告を表示させる装置である。広告配信装置２００は、あらかじめ定めた広告表示の時間帯と、その広告を表示するデジタルサイネージ３００とを指定して、広告の配信を行う。各デジタルサイネージ３００ａ～３００ｆは、指定された時間帯に、配信された広告を表示する。広告配信装置２００は、広告管理装置１００による指示に従って、配信する広告を決定している。

広告管理装置１００は、デジタルサイネージ３００の視聴可能領域（または配置位置としてもよい）に基づいて、ユーザによる広告視聴の分析等を行う装置である。すなわち、広告管理装置１００は、ユーザの位置情報の履歴に基づいて、どの時間帯にどの位置（デジタルサイネージ３００の近傍）に、予め指定したターゲット層（いわゆる属性）のユーザ（通行人）がどれぐらい通行したかを分析する。広告管理装置１００は、分析結果に基づいて、ターゲットごとに、時間帯とデジタルサイネージ３００とのマトリクスから構成されるヒートマップを生成し、そのヒートマップに従った広告配信の評価を行う。

図３は、本開示の広告管理装置１００の機能構成を示すブロック図である。図に示される通り、広告管理装置１００は、ヒートマップ生成部１０１、ＵＵ率生成部１０２、リーチカーブ生成部１０３、評価部１０４、および遺伝的アルゴリズム実行部１０５を含んで構成されている。なお、遺伝的アルゴリズム実行部１０５は、遺伝的アルゴリズムを用いない処理である場合には必須ではない。

ヒートマップ生成部１０１は、指定された分析条件（ターゲット層）に従ったヒートマップを生成する部分である。ヒートマップとは、広告を表示するデジタルサイネージ３００およびその広告表示の時間帯を示すマトリクス状のマップ情報である。ヒートマップ生成部１０１は、ユーザが所有する携帯端末のＧＰＳ機能、そのほか位置測位機能に基づいて取得されたユーザの位置情報、その測位時間、およびターゲット情報からなる情報を元データとして、当該元データに基づいてヒートマップを生成する。元データは、携帯端末のＩＤ（またはユーザＩＤ）、位置情報、および測位時間を含み、図示していない位置情報サーバから提供される。位置情報サーバは、例えば図４（ａ）に示すように、ユーザＩＤごとに、位置情報、測位時間、およびユーザ属性であるターゲット情報を記憶している。

図５に、ヒートマップ生成処理の生成過程を示す図を示す。図５（ａ）に示される通り、ヒートマップ生成部１０１は、任意の日付における時間帯ごとの、全体ＩＭＰ、ターゲットＩＭＰ、およびターゲット含有率を取得する。本開示においては、広告評価のため時間帯を７時～２３時としているが、これ以外の時間帯であってもよい。

全体ＩＭＰ（Impression）は、ヒートマップを適用した際の各時間帯において、ユーザがヒートマップを適用したデジタルサイネージ３００の広告を視聴した回数（視聴回数）を示す。視聴回数は、デジタルサイネージ３００の視聴可能領域（表示面側の所定領域）を通行した延べ人数を示す通行量（ユーザの人数）に所定の視聴係数を乗算して算出される。通行量は、視聴可能領域を通行する延べ人数であることから、所定の視聴係数（１以下）を通行量に乗算することにより、通行した人数のうち、実際に広告を視認した視聴回数を取得することができる。この視聴係数は、所定エリアごとに設定されており、ヒートマップ生成部１０１は、位置情報数を計数する際に、どのエリアの位置情報であるかを判断し、その視聴係数の乗算処理を行う。

本開示において、通行量は、携帯端末の位置情報から推計した値である。例えば、位置情報数に所定係数（例えば、通信事業者の契約者数と人口との比）を乗算することにより得られる。視聴回数は、通行量に所定の視聴係数をかけた値としているが、これ以外の処理により値を算出してもよい。なお、この全体ＩＭＰは、重複したユーザが複数回にわたって広告を視聴した場合、その合算値である。すなわち、全体ＩＭＰは、延べ視聴回数を示している。

ターゲットＩＭＰは、広告の対象（ターゲット）となるユーザの視聴回数（ターゲット視聴回数）を示し、実際にデジタルサイネージ３００の視聴可能領域を通行したターゲットユーザの通行量に対して、視聴係数を乗算して算出した延べ視聴回数を示す。ここでは、分析条件で示された分析対象であるターゲットの視聴回数を、日別、時間帯別に算出している。ターゲットは、ユーザの属性に基づいて定められ、年代、性別、趣味嗜好、職業等により定められる。

ターゲット含有率は、ターゲットＩＭＰ／全体ＩＭＰに基づいて算出される。

ヒートマップ生成部１０１は、図５（ａ）のターゲット含有率情報に基づいて、図５（ｂ）に示されるターゲット含有率の平均情報を生成する。図５（ｂ）は、平日および休日における含有率の平均値を示す図である。図５（ａ）に示されるターゲット含有率情報は、ある一日における所定時間帯ごとのターゲット含有率を示しているが、実際には、この情報は毎日分生成される。ヒートマップ生成部１０１は、過去の所定期間における情報から平日および休日におけるターゲット含有率の平均情報を生成する。そして、図５（ｃ）に示されるように、ヒートマップ生成部１０１は、閾値を例えば３５％として、ターゲット含有率が３５％以上であれば、１とし、３５％未満であれば０とするフラグを付すことで一のデジタルサイネージ３００のヒートマップのためのフラグ情報を生成する。ここでは、フラグが１である場合には、配信対象とし、０である場合には配信不可対象としている。

ヒートマップ生成部１０１は、上記処理を広告の配信面であるデジタルサイネージ３００ごとに行い、最終的なヒートマップを生成する。図６は、そのヒートマップの概念図である。縦軸が時間帯、横軸が配信面（デジタルサイネージ）を示す。ヒートマップ生成部１０１は、上記した通り平日または休日における含有率またはフラグ情報を用いて、平日または休日におけるそれぞれのヒートマップを生成することができる。

さらに、ヒートマップ生成部１０１は、以下の処理を行ってもよい。すなわち、ヒートマップ生成部１０１は、デジタルサイネージ３００の視聴可能領域（位置情報でもよい）に基づいてデジタルサイネージ３００をクラスタリングする。例えば、ｋ－ｍｅａｎｓ法を利用する。この場合、ｋはヒートマップの出力の個数と同じにする。

そして、ヒートマップ生成部１０１は、同一クラスタ内のデジタルサイネージ３００のうち、ランダムで選択した一のデジタルサイネージ３００に広告表示をさせるためのヒートマップを生成する。ヒートマップ生成部１０１は、図４（ｂ）に示されるようにデジタルサイネージの位置情報を有しており、これに基づいて、クラスタリング処理を可能にする。

ヒートマップ生成部１０１は、一のクラスタ内で一のデジタルサイネージ３００を選択する際において、ターゲット含有率を考慮してもよい。すなわち、ターゲット含有率が一定以上の部分からランダムに選択してもよい。

ここで、含有率とデジタルサイネージ３００との位置関係と組み合わせたヒートマップの生成処理について図を用いて説明する。図７は、含有率と位置関係と組み合わせたヒートマップの生成過程を示す図である。図に示されるとおり、ＮＯ１～ＮＯ１１のデジタルサイネージがあったとする。ここでは緯度経度に基づいてクラスタリングが行われる。例えば、図においては、ＮＯ２、７、および９のデジタルサイネージ３００が同じクラスタに分けられている。ＮＯ７のデジタルサイネージ３００は、含有率が低いため、除外され、ＮＯ２および９のデジタルサイネージからランダムで一のデジタルサイネージ３００が選択される。このような処理により、ヒートマップ生成部１０１は、含有率と位置関係とを組み合わせたヒートマップを生成することができる。含有率は時間帯ごとに変わるため、時間帯ごとにこれら処理を行って、ヒートマップを生成する。なお、時間帯ごとにランダムにデジタルサイネージ３００を選択して、時間帯ごとに配信の要否を変えたヒートマップを生成してもよい。

また、別の処理として、ヒートマップ生成部１０１は、デジタルサイネージ３００のユーザ相関を算出し、これを用いたデジタルサイネージ３００のクラスタリングをしてもよい。ヒートマップ生成部１０１は、相関係数を引数とする配信優先度スコアを算出し、当該スコアが閾値以上のデジタルサイネージ３００および時間帯に広告表示するようにしてもよい。

すなわち、ヒートマップ生成部１０１は、図４（ｃ）に示されるユーザ相関情報を、ユーザの位置情報からなる元情報から生成する。元情報は、デジタルサイネージ３００の視聴可能領域にいたユーザＩＤを示した情報である。図中、ＤＳ１、ＤＳ２等は、デジタルサイネージ３００を示す。ユーザ相関情報は、ユーザＩＤの一致度に基づいて、デジタルサイネージ３００間の相関を示す。これによって、面数（デジタルサイネージ３００）と同じ次元の特徴ベクトル空間が作成される。

横軸および縦軸は、それぞれデジタルサイネージ３００を示す。ここではデジタルサイネージ３００は１１個あると仮定し、それぞれのデジタルサイネージ３００間の相関を示している。

ヒートマップ生成部１０１は、このユーザ相関情報に基づいて、クラスタリングすることで、ヒートマップを生成する。上記と同様に、たとえば、ｋ－ｍｅａｎｓ法を利用する。また、クラスタ内から一のデジタルサイネージ３００を選択する場合、ランダムでもよいし、ターゲット含有率を考慮してもよい。

図８は、含有率とユーザ相関とを組み合わせたヒートマップの生成過程を示す図である。図８（ａ）は、デジタルサイネージ３００同士のユーザ相関を示す。ここでの相関表は、デジタルサイネージ３００において同じユーザがどれぐらい通行したかを示す。そして、図８（ｂ）に示すように、ユーザ相関に基づいて、デジタルサイネージ３００はクラスタリングされ、そのクラスタリングされた各グループ内において、含有率が低いデジタルサイネージ３００については、除外される。そして、残ったデジタルサイネージ３００からランダムで一のデジタルサイネージ３００が選択される。このような処理により、含有率とユーザ相関とを組み合わせたヒートマップを生成することができる。図８（ｂ）は、１１次元のグラフを示すが、便宜上、省略した記載としている。

上記説明では、デジタルサイネージ３００ごとのユーザの相関を見ていたが、さらに、デジタルサイネージ３００および時間帯毎に相関係数を算出してもよい。そして、相関係数を引数とする配信優先度スコアを算出し、スコアが閾値以上のデジタルサイネージ３００および時間帯に配信するヒートマップを生成してもよい。

クラスタリングをしてヒートマップを生成する場合においては、全ＩＭＰ（視聴回数）が所定数以上となることが望まれており、本開示においては所定のＩＭＰ数となるよう、デジタルサイネージの選択処理が行われる。全体ＩＭＰが所定の値に満たない場合、含有率の高い配信面・時間帯をヒートマップに追加することにより、条件をみたすようにヒートマップを修正する方法などが考えられる。

ＵＵ率生成部１０２は、生成した各ヒートマップを適用したときにおけるターゲット層のユーザ数のユニークユーザ率を算出する部分である。すなわち、ＵＵ率生成部１０２は、ヒートマップを適用したデジタルサイネージ３００の視聴可能領域と、位置情報サーバに記憶されている各ユーザの携帯端末の位置情報とに基づいて、ターゲット層のユーザにおけるユニークユーザ率（ＵＵ率）を算出する。この視聴可能領域は、ヒートマップ生成部１０１またはそのほか図示しない記憶部に記憶されていることとする。

ＵＵ率生成部１０２は、一のユーザの携帯端末の位置情報を同時間帯において複数カウントしてしまうことを考慮して、ユニークなユーザとなるよう、重複カウントした携帯端末の位置情報を除外するための処理を行う。除外処理は、携帯端末のＩＤを用いて重複したＩＤを除外することにより行う。

本開示においては１時間単位で位置情報の数をカウントしており、当該１時間において複数の同じ携帯端末の位置情報をカウントすることがあり得る。そういった場合には、その重複した位置情報は除外するように処理をする。

図９は、ＵＵ率生成部１０２により生成される累計延べユーザ数の算出過程を示す図である。なお、図９では、ユーザの位置情報数を用いたユーザ数を扱っており、視聴回数ではない。図９（ａ）に示されるとおり、ＵＵ率生成部１０２は、時間帯ごとに累積したターゲット層のユニークユーザ数を算出する。ターゲットユニークユーザ数は、以下の通り定義づけられる。

Ａ（Ｄ，ｉ）：全配信面Ｄのｉ時間内の配信時刻におけるターゲットＵＵ数
Ｄは、デジタルサイネージを示し、ｉは開始時間（例えば７時）からの経過時間を示す。

なお、上記したと通り、重複したユーザは、除去されて算出されている。

つぎに、ＵＵ率生成部１０２は、各デジタルサイネージ３００の時間帯別延べターゲットユーザ数を算出する。図における”配信面”は、デジタルサイネージ３００の表示画面を意味しており、図９（ａ）では、Ｎ個のデジタルサイネージ３００があることとしている。時間帯別延べターゲットユーザ数とは、各時間帯および各デジタルサイネージに対応するユーザの位置情報数のうち、ターゲット層となるユーザの位置情報数である。ここでは、位置情報を複数取得して重複カウントした位置情報数である。

図９（ｂ）は、全デジタルサイネージ３００の累計延べユーザ数を算出した図である。累計延べユーザ数とは、時間帯ごとに、各デジタルサイネージにおける時間帯別延べターゲットユーザ数（位置情報数）を合算し、さらに、それを時間帯の経過に伴って累積したユーザ数である。例えば図９（ｂ）において、時間帯９時で示される累積延べユーザ数は、７時から９時までのユーザ数（位置情報数）を示す。なお、本開示においては、７時から２３時までの位置情報数をカウントしている。

累計延べユーザ数Ｂ’（Ｄ，ｉ）が、以下の式（１）の通り、定義付けられる。

Ｂ（ｄ，ｔ）：配信面ｄの時刻ｔにおける１時間分のターゲットＵＵ数（時間帯別延べターゲットユーザ数）
Ｂ’（Ｄ，ｉ）：全配信面Ｄのｉ時間内の配信時刻における延べターゲット人数の和
そして、ＵＵ率生成部１０２は、この累計延べユーザ数をターゲットＵＵ数（ユニークユーザ数）で除算することで、ＵＵ率（ユニークユーザ率）を算出する。以下の式（２）は、ＵＵ率の算出式である。上記したとおり、Ｄは配信面、ｉは経過時間である。

リーチカーブ生成部１０３は、ヒートマップを適用したデジタルサイネージ３００のターゲットリーチ（ターゲット層のユニークユーザ数）を算出して、ヒートマップを適用した全体のインプレッションである全体ＩＭＰ（視聴回数）を横軸にとったリーチカーブを生成する部分である。図１０（ａ）は、ターゲットＩＭＰおよびＵＵ率に基づいてターゲットリーチを算出する表を示す図である。リーチカーブ生成部１０３は、ターゲットＩＭＰとＵＵ率とを乗算することにより、ターゲットリーチを算出する。

ここで、ターゲットＩＭＰは、元データの通行量から視聴回数を算出し、ヒートマップを適用したデジタルサイネージ３００におけるターゲットとなる視聴回数を、日別、時間帯別の累計を算出して、累計ターゲットＩＭＰとして求めることにより得られる。そして、ターゲットＩＭＰにＵＵ率を乗算することにより、ターゲットリーチが算出される。なお、上述したとおり、視聴回数は、通行量に所定の視聴係数（0以上1以下）を乗算することにより得られる情報である。

一方で、全体ＩＭＰは、元データから得た視聴回数をもとにヒートマップを適用したデジタルサイネージ３００における視聴回数の累積である。日別、時間帯別の累計をとることで累計ＩＭＰが得られる。全体ＩＭＰは、特定のターゲット層に限られず、ヒートマップを適用した全体ＩＭＰ（Impression：視聴回数）を示した数値である。なお、図５の全体ＩＭＰは、時間帯ごとを示し、図１０の全体ＩＭＰは、時間経過の累積値（全体累計視聴回数）を示す。

そして、リーチカーブ生成部１０３は、ターゲットリーチを縦軸に、全体ＩＭＰを横軸にしたリーチカーブを生成する（図１０（ｂ））。

ターゲットＩＭＰ ＳｉｍｐおよびターゲットリーチＲは、以下の式（３）および（４）の通り定義付けられる。

H_imp (d,t)：配信面dの時刻tにおける1時間分のターゲットIMP（視聴数データより取得）
S_imp (D,i)：全配信面Dのi時間内の配信時刻におけるターゲットIMPの総和

R(D,j)：全配信面Dのi時間内の配信時刻におけるターゲットリーチ
評価部１０４は、生成したリーチカーブを評価する部分である。評価は、どれだけ効率的にターゲットリーチを伸ばすことができたかという観点で行われる。例えば、評価部１０４は、全体ＩＭＰがオペレータに指定された所定値（例えば視聴者が１０００万）のときの、ターゲットリーチ数に基づいて評価を行う。本開示においては、複数パターンのヒートマップを生成し、またヒートマップを遺伝的アルゴリズムにより生成して追加することにより、複数のヒートマップを生成している。これらヒートマップを適用した場合におけるターゲットリーチを比較することで評価を行う。

遺伝的アルゴリズム実行部１０５は、公知の遺伝的アルゴリズムを、ヒートマップを遺伝子として適用して処理する部分である。すなわち、遺伝的アルゴリズム実行部１０５は、ヒートマップ生成部１０１により生成された複数種類のヒートマップを遺伝子として扱い、評価部１０４で高評価となったヒートマップに対して交叉処理および突然変異処理を行う。

遺伝的アルゴリズムを行うにあたっての前提として、ヒートマップ生成部１０１は、上記したとおり含有率に基づいて広告配信の要否を示したヒートマップのほかに、デジタルサイネージ３００同士の位置関係に基づいてクラスタリングして広告配信の要否を示すヒートマップ、およびユーザ相関に基づいてデジタルサイネージ３００をクラスタリングして広告配信の要否を示すヒートマップを生成する。

そのほか、ヒートマップ生成部１０１は、含有率とデジタルサイネージ３００の位置関係とを組み合わせたヒートマップ、含有率とユーザ相関とを組み合わせたヒートマップ、デジタルサイネージ３００の位置関係とユーザ相関とを組み合わせたヒートマップ、そのほか配信の要否をランダムで示したヒートマップを作成してもよい。ヒートマップ生成部１０１は、これら生成したヒートマップを遺伝的アルゴリズムの初期遺伝子として設定する。

図１１は、ヒートマップを遺伝子に適用した遺伝アルゴリズムの具体的処理を示す図である。図に示されるとおり、遺伝的アルゴリズム実行部１０５は、ヒートマップ生成部１０１により設定された各ヒートマップの初期遺伝子のうち、評価部１０４による評価の最も高いヒートマップおよび次点のヒートマップを選択して複製する。そして、遺伝的アルゴリズム実行部１０５は、選択されたヒートマップを用いて交叉処理を行う。

図１１では、ヒートマップＡおよびヒートマップＢが、評価が高いヒートマップとして選択（淘汰処理）され複製される。すなわち、ヒートマップＡおよびＢ以外は淘汰されている。そして、選択されたそれぞれのヒートマップＡおよびＢを、配信面（デジタルサイネージ軸）または時間帯で分割し、分割した部分を、他方のヒートマップに組み合わせることで新たなヒートマップを生成する。

図１１（ｂ）では、配信面で分割され、ヒートマップＡは、分割部分ａおよびｂに分割され、ヒートマップＢは、分割部分ｃおよびｄに分割される。そして、図１１（ｃ）に示されるとおり、各分割部分は異なるヒートマップ側の分割部分に組み合わせられる。図では、分割部分ａと分割部分ｃとが組み合わせられ、分割部分ｂと分割部分ｄとが組み合わせられ、それぞれ新たなヒートマップが生成される。

さらに、遺伝的アルゴリズム実行部１０５は、当該新たなヒートマップの一部分のランダムにビット反転（配信の要否を反転）させることで、突然変異処理を行う。このヒートマップの一部分とは、配信面および時間帯で特定された一マスを示す。図１１（ｄ）では、新たなヒートマップにおける任意の一部分のビットが反転され、突然変異処理が行われる。

そして、ＵＵ率生成部１０２およびリーチカーブ生成部１０３は、遺伝的アルゴリズムを適用して生成したヒートマップに対してリーチカーブを生成し、評価部１０４は、そのヒートマップの効果を評価する。

遺伝的アルゴリズム実行部１０５は、所定回数繰り返しヒートマップの複製、分割および交叉を行う。このような処理により、複数のヒートマップから効果の高いヒートマップを決定することができる。

つぎに、本開示における広告管理装置１００の動作について説明する。図１２は、広告管理装置１００の動作を示すフローチャートであって、遺伝的アルゴリズムを利用しないパターンの動作を示す。

ヒートマップ生成部１０１は、ユーザの位置情報および分析条件であるターゲット条件（属性情報）を取得し（Ｓ１０１）、全体ＩＭＰおよびターゲットＩＭＰを算出して、各時間帯および各デジタルサイネージ３００におけるターゲット含有率を算出する（Ｓ１０２）。ヒートマップ生成部１０１は、ターゲット含有率と閾値とに基づいてヒートマップを生成する（Ｓ１０３）。さらに、ヒートマップ生成部１０１は、デジタルサイネージ３００の位置関係でクラスタリングしたヒートマップおよびユーザ相関を用いたクラスタリングしたヒートマップを生成する（Ｓ１０４）。

そして、ヒートマップの評価処理のために、ＵＵ率生成部１０２は、位置情報、ヒートマップ、および分析条件を取得する（Ｓ１０５）。ここでの分析条件は、評価の基準値となる基準ＩＭＰを含む。ＵＵ率生成部１０２は、位置情報、ヒートマップおよび分析条件を用いて、生成した各ヒートマップに対するユニークユーザ率を生成する（Ｓ１０６）。リーチカーブ生成部１０３は、ユニークユーザ率を用いてリーチカーブを生成する（Ｓ１０７）。

そして、評価部１０４は、生成したリーチカーブを評価する（Ｓ１０８）。上述したとおり、評価部１０４は、ヒートマップごとにリーチカーブを生成し、分析条件として指定された全体ＩＭＰの基準ＩＭＰ（基準値）におけるターゲットリーチに基づいて、それぞれ生成したリーチカーブの評価を行う。このリーチカーブの評価は、ヒートマップの評価となる。

つぎに、遺伝的アルゴリズムを利用したヒートマップの生成およびその分析処理について説明する。図１３は、その動作を示すフローチャートである。

ヒートマップ生成部１０１は、ユーザの位置情報および分析条件であるターゲットおよび評価の際の基準値を取得し（Ｓ１０１）、全体ＩＭＰおよびターゲットＩＭＰを算出して、各時間帯および各デジタルサイネージ３００におけるターゲット含有率を算出する（Ｓ１０２）。ヒートマップ生成部１０１は、ターゲット含有率と閾値とに基づいてヒートマップを生成する（Ｓ１０３）。さらに、ヒートマップ生成部１０１は、デジタルサイネージ３００の位置関係でクラスタリングしたヒートマップおよびユーザ相関を用いたクラスタリングしたヒートマップを生成する（Ｓ１０４）。ヒートマップ生成部１０１は、生成したそれぞれのヒートマップを遺伝的アルゴリズムの初期遺伝子として設定する（Ｓ１０４ａ）。

そして、ヒートマップの評価処理を行うため、ＵＵ率生成部１０２は、位置情報、ヒートマップ、および分析条件（ここでは基準ＩＭＰ）を取得する（Ｓ１０５）。ＵＵ率生成部１０２は、位置情報、ヒートマップおよび分析条件を用いて、生成した各ヒートマップに対するユニークユーザ率を生成する（Ｓ１０６）。リーチカーブ生成部１０３は、ユニークユーザ率を用いてリーチカーブを生成する（Ｓ１０７）。

そして、評価部１０４は、生成したリーチカーブを評価する（Ｓ１０８）。上述したとおり、評価部１０４は、ヒートマップごとにリーチカーブを生成し、分析条件として指定された全体ＩＭＰの基準値におけるターゲットリーチに基づいて評価を行う。このリーチカーブの評価は、ヒートマップの評価となる。

さらに、遺伝的アルゴリズムを用いたヒートマップ生成処理を行う。遺伝的アルゴリズム実行部１０５は、淘汰・複製処理により次世代の遺伝子（ヒートマップ）を生成する（Ｓ１１０）。そして、遺伝的アルゴリズム実行部１０５は、交叉処理を実施し（Ｓ１１１）、突然変異処理を実施する（Ｓ１１２）。これら処理Ｓ１１０～Ｓ１１２を、終了条件を満たすまで繰り返し行う（Ｓ１０９）。終了条件は、例えば、処理回数であり、所定回数評価を繰り返したのち終了となる。

つぎに、本開示における広告管理装置１００の作用効果について説明する。本開示の広告管理装置１００は、複数の広告表示装置であるデジタルサイネージ３００に情報配信を行う広告配信装置２００の管理を行う情報配信管理装置である。この広告管理装置１００は、複数のデジタルサイネージ３００ごと、および時間帯ごとに、指定されたターゲット層に対する広告配信の要否を示したヒートマップを生成するヒートマップ生成部１０１と、ヒートマップを適用したデジタルサイネージ３００に対する、ターゲット層のユニークなユーザのユニーク視聴ユーザ数であるターゲットリーチＲおよび全ユーザ視聴回数である全体ＩＭＰを推定する視聴推定部として機能するリーチカーブ生成部１０３と、このターゲットリーチＲ）と、ヒートマップを適用した全ユーザである全体ＩＭＰとに基づいて、ヒートマップの評価を行う評価部１０４と、を備える。

この開示によれば、ターゲット層のユニークなユーザ数に基づいた配信の効果を評価することができる。したがって、ユニークなユーザを延ばすための動機付けを得ることができる。例えば、評価が悪い場合には、効果の高い異なるヒートマップを生成することの動機付けを得ることができる。よって、広告の費用対効果を向上させることができる。

本開示においては、ヒートマップ生成部１０１は、複数種類のヒートマップを生成し、リーチカーブ生成部１０３は、複数種類のヒートマップごとに視聴回数を推定し、評価部１０４は、複数種類のヒートマップの評価を行う。なお、本開示において、全体ＩＭＰの基準値におけるターゲットユーザのユニークユーザ数をターゲットリーチと称しているが、視聴回数がＮ回以上であるターゲットユーザのユニークユーザ数（Ｎは２以上の整数）に基づいて評価を行ってもよい。その場合、このユニークユーザ数は、ターゲットの視聴頻度を反映した指標となる。

このように、複数のヒートマップの評価を行い、広告提供者またはその運営者はその中から効果の高いヒートマップを選択することができる。

また、本開示において、携帯端末の位置情報を利用して、複数のデジタルサイネージ３００に対するターゲット層のユニークユーザ数および延べユーザ数を算出し、当該ユニークユーザ数および当該延べユーザ数を用いて時間帯ごとのユニークユーザ率を算出するユニークユーザ率算出部として機能するＵＵ率生成部１０２をさらに備える。リーチカーブ生成部１０３は、ユニークユーザ率を用いて、ターゲット層のユニークな視聴ユーザ数であるターゲットリーチを推定する。上記開示においては、累計延べユーザ数を用いているが、これに限るものではなく、時間帯ごとにＵＵ率を算出してもよい。

この処理によると、位置情報数に基づいてユニークユーザ率を求め、これを利用して、ユニークな視聴ユーザ数を算出することができる。

また、本開示において、リーチカーブ生成部１０３は、ヒートマップに対応した時間帯ごとにユニークなユーザ数を累積したターゲットリーチ（ユニーク視聴ユーザ数）を算出する。そして、評価部１０４は、ヒートマップを適用した全ユーザによる視聴回数である全体ＩＭＰ（全ユーザ視聴回数）と、時間帯ごとに累積したターゲットリーチ（ユニーク視聴ユーザ数）とを用いて、ヒートマップの評価を行う。評価は、例えば、全体ＩＭＰにおける指定された基準値に対応するターゲットリーチに基づいて行われる。そのときのターゲットリーチが閾値以上か否かで評価してもよいし、他のヒートマップにおけるターゲットリーチと比較することにより評価を行ってもよい。

ヒートマップ生成部１０１は、デジタルサイネージ３００の情報視聴領域にいる、全ユーザ数および指定されたターゲット層のユーザ数に基づいて、デジタルサイネージ３００および時間帯ごとに算出された含有率に基づいて、ヒートマップを生成する。

一般的に、ターゲット層の含有率に基づいてヒートマップを生成するとその配信効果は高いと考えられる。

また、ヒートマップ生成部１０１は、複数のデジタルサイネージ３００の情報視聴領域にいるユーザ同士の相関に基づいて、前記ヒートマップを生成してもよい。

また、ヒートマップ生成部１０１は、複数のデジタルサイネージ３００の位置関係に基づいて、ヒートマップを生成してもよい。

また、広告管理装置１００は、ヒートマップ生成部１０１により生成された複数のヒートマップを組み合わせることで、新たなヒートマップを生成する新規生成部として機能する遺伝的アルゴリズム実行部１０５をさらに備える。リーチカーブ生成部１０３は、新たなヒートマップを用いた視聴者数（視聴頻度）を推定し、評価部１０４は、新たなヒートマップを用いた評価を行う。ここでは、遺伝的アルゴリズムにより新たなヒートマップを生成しているが、当然にこれに限るものではなく、同様な処理を行うものに代替してもよい。

これにより、いろいろな種類のヒートマップを生成することができ、世代を重ねて異なる要素のヒートマップを生成することができる。

この遺伝的アルゴリズム実行部１０５は、新たなヒートマップを適用した場合における全ユーザによる視聴回数、すなわち全体ＩＭＰが閾値以上となるよう、新たなヒートマップを生成する。

また、遺伝的アルゴリズム実行部１０５は、ヒートマップ生成部１０１により生成された複数のヒートマップのそれぞれをいくつかの部分に分割し、当該部分を組み合わせることで新たなヒートマップを生成する。その際、この新たなヒートマップは、複数のデジタルサイネージ３００のうち位置関係が所定関係であるデジタルサイネージ３００に対応する部分を含むように生成される。

遺伝的アルゴリズム実行部１０５は、ヒートマップ生成部１０１により生成された複数のヒートマップのそれぞれをいくつかの部分に分割し、当該部分を組み合わせることで新たなヒートマップを生成する。その際、新たなヒートマップは、複数のデジタルサイネージ３００のうちユーザ相関が高いデジタルサイネージ３００に対応する部分を含むように生成される。

また、遺伝的アルゴリズム実行部１０５は、新たなヒートマップを構成する、複数のデジタルサイネージ３００および時間帯の情報配信の要否を示した部分をランダムに選択して、当該要否を反転させる、いわゆる突然変異処理を行う。

これにより様々な要素からなるヒートマップを生成することができ、その評価が向上したヒートマップを生成できる。

上記実施形態の説明に用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック（構成部）は、ハードウェア及びソフトウェアの少なくとも一方の任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現方法は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的又は論理的に結合した１つの装置を用いて実現されてもよいし、物理的又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的又は間接的に（例えば、有線、無線などを用いて）接続し、これら複数の装置を用いて実現されてもよい。機能ブロックは、上記１つの装置又は上記複数の装置にソフトウェアを組み合わせて実現されてもよい。

機能には、判断、決定、判定、計算、算出、処理、導出、調査、探索、確認、受信、送信、出力、アクセス、解決、選択、選定、確立、比較、想定、期待、見做し、報知（broadcasting）、通知（notifying）、通信（communicating）、転送（forwarding）、構成（configuring）、再構成（reconfiguring）、割り当て（allocating、mapping）、割り振り（assigning）などがあるが、これらに限られない。たとえば、送信を機能させる機能ブロック（構成部）は、送信部（transmitting unit）や送信機（transmitter）と呼称される。いずれも、上述したとおり、実現方法は特に限定されない。

例えば、本開示の一実施の形態における広告管理装置１００などは、本開示の広告配信評価方法の処理を行うコンピュータとして機能してもよい。図１４は、本開示の一実施の形態に係る広告管理装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。上述の広告管理装置１００は、物理的には、プロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、通信装置１００４、入力装置１００５、出力装置１００６、バス１００７などを含むコンピュータ装置として構成されてもよい。

なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。広告管理装置１００のハードウェア構成は、図に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。

広告管理装置１００における各機能は、プロセッサ１００１、メモリ１００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることによって、プロセッサ１００１が演算を行い、通信装置１００４による通信を制御したり、メモリ１００２及びストレージ１００３におけるデータの読み出し及び書き込みの少なくとも一方を制御したりすることによって実現される。

プロセッサ１００１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ１００１は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）によって構成されてもよい。例えば、上述のヒートマップ生成部１０１、ＵＵ率生成部１０２などは、プロセッサ１００１によって実現されてもよい。

また、プロセッサ１００１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュール、データなどを、ストレージ１００３及び通信装置１００４の少なくとも一方からメモリ１００２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施の形態において説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。例えば、広告管理装置１００のヒートマップ生成部１０１は、メモリ１００２に格納され、プロセッサ１００１において動作する制御プログラムによって実現されてもよく、他の機能ブロックについても同様に実現されてもよい。上述の各種処理は、１つのプロセッサ１００１によって実行される旨を説明してきたが、２以上のプロセッサ１００１により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ１００１は、１以上のチップによって実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されても良い。

メモリ１００２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの少なくとも１つによって構成されてもよい。メモリ１００２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）などと呼ばれてもよい。メモリ１００２は、本開示の一実施の形態に係る広告配信分析方法を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。

ストレージ１００３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc ＲＯＭ）などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも１つによって構成されてもよい。ストレージ１００３は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。上述の記憶媒体は、例えば、メモリ１００２及びストレージ１００３の少なくとも一方を含むデータベース、サーバその他の適切な媒体であってもよい。

通信装置１００４は、有線ネットワーク及び無線ネットワークの少なくとも一方を介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。通信装置１００４は、例えば周波数分割複信（ＦＤＤ：Frequency Division Duplex）及び時分割複信（ＴＤＤ：Time Division Duplex）の少なくとも一方を実現するために、高周波スイッチ、デュプレクサ、フィルタ、周波数シンセサイザなどを含んで構成されてもよい。

入力装置１００５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサなど）である。出力装置１００６は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカー、LEDランプなど）である。なお、入力装置１００５及び出力装置１００６は、一体となった構成（例えば、タッチパネル）であってもよい。

また、プロセッサ１００１、メモリ１００２などの各装置は、情報を通信するためのバス１００７によって接続される。バス１００７は、単一のバスを用いて構成されてもよいし、装置間ごとに異なるバスを用いて構成されてもよい。

また、広告管理装置１００は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ１００１は、これらのハードウェアの少なくとも１つを用いて実装されてもよい。

情報の通知は、本開示において説明した態様／実施形態に限られず、他の方法を用いて行われてもよい。例えば、情報の通知は、物理レイヤシグナリング（例えば、ＤＣＩ（Downlink Control Information）、ＵＣＩ（Uplink Control Information））、上位レイヤシグナリング（例えば、ＲＲＣ（Radio Resource Control）シグナリング、ＭＡＣ（Medium Access Control）シグナリング、報知情報（ＭＩＢ（Master Information Block）、ＳＩＢ（System Information Block）））、その他の信号又はこれらの組み合わせによって実施されてもよい。また、ＲＲＣシグナリングは、ＲＲＣメッセージと呼ばれてもよく、例えば、ＲＲＣ接続セットアップ（RRC Connection Setup）メッセージ、ＲＲＣ接続再構成（RRC Connection Reconfiguration）メッセージなどであってもよい。

本開示において説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本開示において説明した方法については、例示的な順序を用いて様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。

もよい。

入出力された情報等は特定の場所（例えば、メモリ）に保存されてもよいし、管理テーブルを用いて管理してもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、又は追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。

判定は、１ビットで表される値（０か１か）によって行われてもよいし、真偽値（Boolean：true又はfalse）によって行われてもよいし、数値の比較（例えば、所定の値との比較）によって行われてもよい。

本開示において説明した各態様／実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知（例えば、「Ｘであること」の通知）は、明示的に行うものに限られず、暗黙的（例えば、当該所定の情報の通知を行わない）ことによって行われてもよい。

以上、本開示について詳細に説明したが、当業者にとっては、本開示が本開示中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本開示は、請求の範囲の記載により定まる本開示の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本開示の記載は、例示説明を目的とするものであり、本開示に対して何ら制限的な意味を有するものではない。

ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。

また、ソフトウェア、命令、情報などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、有線技術（同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線（ＤＳＬ：Digital Subscriber Line）など）及び無線技術（赤外線、マイクロ波など）の少なくとも一方を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び無線技術の少なくとも一方は、伝送媒体の定義内に含まれる。

本開示において説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。

なお、本開示において説明した用語及び本開示の理解に必要な用語については、同一の又は類似する意味を有する用語と置き換えてもよい。例えば、チャネル及びシンボルの少なくとも一方は信号（シグナリング）であってもよい。また、信号はメッセージであってもよい。また、コンポーネントキャリア（ＣＣ：Component Carrier）は、キャリア周波数、セル、周波数キャリアなどと呼ばれてもよい。

本開示において使用する「システム」及び「ネットワーク」という用語は、互換的に使用される。

また、本開示において説明した情報、パラメータなどは、絶対値を用いて表されてもよいし、所定の値からの相対値を用いて表されてもよいし、対応する別の情報を用いて表されてもよい。

本開示で使用する「判断(determining)」、「決定(determining)」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判断」、「決定」は、例えば、判定(judging)、計算(calculating)、算出(computing)、処理(processing)、導出(deriving)、調査(investigating)、探索(looking up、search、inquiry)（例えば、テーブル、データベース又は別のデータ構造での探索）、確認(ascertaining)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、受信(receiving)（例えば、情報を受信すること）、送信(transmitting)(例えば、情報を送信すること)、入力(input)、出力(output)、アクセス(accessing)（例えば、メモリ中のデータにアクセスすること）した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、解決(resolving)、選択(selecting)、選定(choosing)、確立(establishing)、比較(comparing)などした事を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判断」「決定」は、何らかの動作を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。また、「判断（決定）」は、「想定する（assuming）」、「期待する（expecting）」、「みなす（considering）」などで読み替えられてもよい。

「接続された(connected)」、「結合された(coupled)」という用語、又はこれらのあらゆる変形は、２又はそれ以上の要素間の直接的又は間接的なあらゆる接続又は結合を意味し、互いに「接続」又は「結合」された２つの要素間に１又はそれ以上の中間要素が存在することを含むことができる。要素間の結合又は接続は、物理的なものであっても、論理的なものであっても、或いはこれらの組み合わせであってもよい。例えば、「接続」は「アクセス」で読み替えられてもよい。本開示で使用する場合、２つの要素は、１又はそれ以上の電線、ケーブル及びプリント電気接続の少なくとも一つを用いて、並びにいくつかの非限定的かつ非包括的な例として、無線周波数領域、マイクロ波領域及び光（可視及び不可視の両方）領域の波長を有する電磁エネルギーなどを用いて、互いに「接続」又は「結合」されると考えることができる。

本開示において使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。

本開示において、「含む（include）」、「含んでいる（including）」及びそれらの変形が使用されている場合、これらの用語は、用語「備える（comprising）」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本開示において使用されている用語「又は（or）」は、排他的論理和ではないことが意図される。

本開示において、例えば、英語でのa, an及びtheのように、翻訳により冠詞が追加された場合、本開示は、これらの冠詞の後に続く名詞が複数形であることを含んでもよい。

本開示において、「ＡとＢが異なる」という用語は、「ＡとＢが互いに異なる」ことを意味してもよい。なお、当該用語は、「ＡとＢがそれぞれＣと異なる」ことを意味してもよい。「離れる」、「結合される」などの用語も、「異なる」と同様に解釈されてもよい。

１００…広告管理装置、２００…広告配信装置、１０１…ヒートアップ生成部、１０２…ＵＵ率生成部、１０３…リーチカーブ生成部、１０４…評価部、１０５…遺伝的アルゴリズム実行部。

Claims (13)

1. 複数の情報表示装置に情報配信を行う情報配信装置の管理を行う情報配信管理装置において、
   前記複数の情報表示装置ごと、および時間帯ごとに、指定されたターゲット層に対する情報配信の要否を示したヒートマップを生成するヒートマップ生成部と、
   前記ヒートマップを適用した情報表示装置に対する、前記ターゲット層のユニークなユーザによるユニーク視聴ユーザ数および全ユーザ視聴回数を推定する視聴推定部と、
   前記ターゲット層のユニーク視聴ユーザ数と、前記ヒートマップを適用した全ユーザ視聴回数とに基づいて、ヒートマップの評価を行う評価部と、
   を備える情報配信管理装置。
2. 前記ヒートマップ生成部は、複数種類のヒートマップを生成し、
   前記視聴推定部は、前記複数種類のヒートマップごとに前記ユニーク視聴ユーザ数および前記全ユーザ視聴回数を推定し、
   前記評価部は、複数種類のヒートマップの評価を行う、
   請求項１に記載の情報配信管理装置。
3. 携帯端末の位置情報を利用して、前記複数の情報表示装置に対する前記ターゲット層のユニークユーザ数および延べユーザ数を算出し、当該ユニークユーザ数および当該延べユーザ数を用いて時間帯ごとのユニークユーザ率を算出するユニークユーザ率算出部をさらに備え、
   前記視聴推定部は、前記ユニークユーザ率を用いて、前記ターゲット層のユニーク視聴ユーザ数を推定する、
   請求項１または２に記載の情報配信管理装置。
4. 前記視聴推定部は、前記ヒートマップに対応した時間帯ごとに前記ターゲット層の視聴ユーザ数を累積したユニーク視聴ユーザ数を推定し、
   前記評価部は、前記ヒートマップを適用した全ユーザ視聴回数と、前記時間帯ごとに累積した前記ターゲット層のユニーク視聴ユーザ数とを用いて、ヒートマップの評価を行う、
   請求項１～３のいずれか一項に記載の情報配信管理装置。
5. 前記ヒートマップ生成部は、
   前記情報表示装置の情報視聴領域における、全ユーザ視聴回数および前記指定されたターゲット層のユーザのターゲット視聴回数に基づいて前記情報表示装置および時間帯ごとに算出されたターゲット含有率に基づいて、前記ヒートマップを生成する、請求項１～４のいずれか一項に記載の情報配信管理装置。
6. 前記ヒートマップ生成部は、
   前記複数の情報表示装置の情報視聴領域にいるユーザ同士の相関に基づいて、前記ヒートマップを生成する、
   請求項１～４のいずれか一項に記載の情報配信管理装置。
7. 前記ヒートマップ生成部は、
   前記複数の情報表示装置の位置関係に基づいて、前記ヒートマップを生成する、
   請求項１～４のいずれか一項に記載の情報配信管理装置。
8. 前記ヒートマップ生成部により生成された複数のヒートマップを組み合わせることで、新たなヒートマップを生成する新規生成部をさらに備え、
   前記視聴推定部は、前記新たなヒートマップを用いたユニーク視聴ユーザ数および全ユーザ視聴回数を推定し、
   前記評価部は、前記新たなヒートマップを用いた評価を行う、
   請求項２に記載の情報配信管理装置。
9. 前記新規生成部は、遺伝的アルゴリズムにより新たなヒートマップを生成する、
   請求項８に記載の情報配信管理装置。
10. 前記新規生成部は、
    前記新たなヒートマップを適用した場合における全ユーザ視聴回数が閾値以上となるよう、新たなヒートマップを生成する、
    請求項８または９に記載の情報配信管理装置。
11. 前記新規生成部は、
    前記ヒートマップ生成部により生成された複数のヒートマップのそれぞれをいくつかの部分に分割し、当該部分を組み合わせることで新たなヒートマップを生成し、
    当該新たなヒートマップは、前記複数の情報表示装置のうち位置関係が所定関係である情報表示装置に対応する部分を含む、
    請求項８～１０のいずれか一項に記載の情報配信管理装置。
12. 前記新規生成部は、
    前記ヒートマップ生成部により生成された複数のヒートマップのそれぞれをいくつかの部分に分割し、当該部分を組み合わせることで新たなヒートマップを生成し、
    当該新たなヒートマップは、前記複数の情報表示装置のうちユーザ相関が高い情報表示装置に対応する部分を含む、
    請求項８～１０のいずれか一項に記載の情報配信管理装置。
13. 前記新規生成部は、
    前記新たなヒートマップを構成する、前記複数の情報表示装置および時間帯の情報配信の要否を示した部分をランダムに選択して、当該要否を反転させる、
    請求項８～１２のいずれか一項に記載の情報配信管理装置。
    
    
    
    

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