JP2001358682A - 放送楽曲調査装置、放送楽曲調査方法および記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 ヒット曲と放送番組との関係を探るためのデ
ータ収集が可能な放送楽曲調査技術を提供する。 【構成】 各放送局の放送出力データを入力する入力手
順と、 各放送局の放送出力データから特定アルゴリズ
ムを用いてデータ量を縮小した縮小データとするデータ
縮小手順と、 そのデータ縮小手順によって縮小された
縮小データを、放送日時および放送局を含む放送日時デ
ータとともに縮小データベースへ蓄積する縮小データ蓄
積手順と、 その縮小データベース内にある縮小データ
から調査対象となる楽曲データが含まれている放送番組
データを探し出す検出手順と、その検出手順によって探
し出した放送番組データを放送番組データベースへ蓄積
する番組データ蓄積手順と、 ヒットした楽曲が、ヒッ
トと言えるラインを越える以前において、どの番組で放
送されたかについてのヒットパターンデータをヒットパ
ターンデータベースへ蓄積するヒットパターン蓄積手順
とによる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明が属する技術分野】この発明は、楽曲の流行をト
レースすることにより、流行の分析や、流行させるため
の計画・立案を支援する技術に関するものである。

【０００２】

【先行技術】本発明の従来技術の説明に当たり、本出願
人は、先行技術調査として平成５年以後に公開された特
許出願、実用新案登録出願を調査した。検索キーワード
は、 （音楽＋歌＋ソング＋ミュージック＋曲目＋曲）＊（流
行＋はやり＋動向） （音楽＋歌＋ソング＋ミュージック＋曲目＋曲）＊（売
れ行き＋売れる＋売れ方） （音楽＋歌＋ソング＋ミュージック＋曲目＋曲）＊（フ
ィンガープリント＋パターンマッチング） （音楽＋歌＋ソング＋ミュージック＋曲目＋曲）＊（ヒ
ット＋認識＋認知＋売り上げ）＊（予測＋予想） しかし、１件も該当するものがなかった。

【０００３】そこで、別途抽出した関連技術たる特許２
６８１４２１号は、「需要量予測方法」に関するもので
ある。そしてその技術は、電力の将来の需要量を予測す
るに際し、可能な限り最新の需要量実績データを用い、
且つ予測精度を向上できることを特徴とする。将来を予
測する、という技術としては、そのほか、特許２９５５
０８１号（商品の需要予測装置）、特許２６９８６９２
号（配水流量予測システム）などが存在することを確認
したが、楽曲の流行を予測するという技術は確認できな
かった。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ところで、音楽の流行
は、メディアからメディアへ伝播した後、メディアから
視聴者へ、視聴者からメディアへ、という伝播を繰り返
すことによって起きる。しかし、誰が何メディアを参照
して取り入れているのかを全てトレースすることは不可
能である。

【０００５】また、ある特定の放送番組での影響度がヒ
ットにつながることは経験的に把握されているが、この
影響度は視聴率と必ずしも明確な関係があるわけではな
い。また、番組中に放送できる楽曲数には限りがある。
加えて、当該番組の影響度が高いからといって、その番
組のみで放送されたからヒットするというものではな
く、いくつかの番組で放送される必要がある。

【０００６】しかし、プロデュースにかけられる費用や
労力にも限りがあり、どの番組とどの番組で放送すれば
ヒットする確率が高まるかということは、プロデューサ
ーの経験や感に頼っており、科学的な方法は採られてい
なかった。本発明が解決すべき課題は、楽曲の流行を探
るための技術を提供することにある。

【０００７】ここで、請求項１および請求項２記載の発
明の目的は、ヒット曲と放送番組との関係を探るための
データ収集が可能な放送楽曲調査装置を提供することで
あり、請求項３記載の発明の目的は、更に、ヒット曲の
ヒットパターンと調査対象の楽曲における露出パターン
とを比較してヒットするか否かを検証できる放送楽曲調
査装置を提供することである。

【０００８】また、請求項４記載の発明の目的は、ヒッ
ト曲とコマーシャルとの関係を探るためのデータ収集が
可能な放送楽曲調査装置を提供することであり、請求項
５記載の発明の目的は、更に、ヒット曲のヒットパター
ンと調査対象の楽曲における露出パターンとを比較して
ヒットするか否かを検証できる放送楽曲調査装置を提供
することである。

【０００９】請求項６および請求項７記載の発明の目的
は、ヒット曲と放送番組との関係を探るためのデータ収
集が可能な放送楽曲調査方法を提供することであり、請
求項８記載の発明の目的は、更に、ヒット曲のヒットパ
ターンと調査対象の楽曲における露出パターンとを比較
してヒットするか否かを検証できる放送楽曲調査方法を
提供することである。

【００１０】請求項９記載の発明の目的は、ヒット曲と
コマーシャルとの関係を探るためのデータ収集が可能な
放送楽曲調査方法を提供することである。請求項１０お
よび請求項１１記載の発明の目的は、ヒット曲と放送番
組との関係を探るためのデータ収集が可能な放送楽曲調
査プログラムを提供することであり、請求項１２記載の
発明の目的は、ヒット曲とコマーシャルとの関係を探る
ためのデータ収集が可能な放送楽曲調査プログラムを提
供することである。

【００１１】

【課題を解決するための手段】本発明は、上記した目的
を達成するためのものである。まず、調査対象となる楽
曲を、デジタル化して調査対象マスターデータとする。
続いて、各放送局において、どのような放送がなされて
いるか、すべて取り込む。そして、マスターデータと比
較して、どの放送局で、どの番組中に調査対象である楽
曲が放送されたかをチェックする。

【００１２】どの番組で放送されたか、というチェック
ができたら、それらを蓄積する。その後、当該楽曲がヒ
ットするかどうかを検証する。ヒットした場合には、ヒ
ットパターンとして蓄積する。ヒットしなかったとして
も、いわゆる「ネガティブデータ」となるので、蓄積し
て分析の材料とすることができる。ヒットした楽曲につ
いて、コマーシャルソングとして放送された場合、その
放送のための費用はいくらか、というデータを蓄積し、
費用対効果を検証することもできる。

【００１３】（請求項１）請求項１記載の発明は、各放
送局の放送出力データを入力する入力手段と、各放送局
の放送出力データから特定アルゴリズムを用いてデータ
量を縮小した縮小データとするデータ縮小手段と、 そ
のデータ縮小手段によって縮小された縮小データを、放
送日時および放送局を含む放送日時データとともに蓄積
する縮小データベースと、 その縮小データベース内に
ある縮小データから調査対象コンテンツの放送出力デー
タを探し出す検出手段と、 その検出手段によって探し
出した調査対象コンテンツについての放送番組データを
蓄積する放送番組データベースと、 ヒットした楽曲
が、ヒットと言えるラインを越える以前において、どの
番組で放送されたかというヒットパターンデータを蓄積
したヒットパターンデータベースとを備えた放送楽曲調
査装置に係る。

【００１４】（用語説明）「放送番組」とは、地上波テ
レビ放送、衛生テレビ放送、ラジオ放送、有線放送、イ
ンターネット放送を含む。すなわち、「放送受信機」
は、放送番組がテレビ放送ならテレビ受像機、ラジオ放
送ならラジオ受信機、「有線放送」なら有線放送受信
機、「インターネット放送」ならインターネット接続が
可能なコンピュータ等である。

【００１５】「番組」には、コマーシャルも含めて考え
る場合もある。各放送局の「放送出力データ」がアナロ
グデータである場合には、デジタルデータ化し、特定ア
ルゴリズムを用いて小さなデータ量となる縮小データへ
自動生成する。ここで、特定アルゴリズムとは、例え
ば、多くのパターン（例えば２０００パターン）に分類
した音声コードを用意し、放送出力データの音声データ
がそのパターンのどれであるか、極めて短い時間毎（例
えば各１００分の１秒毎）にあてはめるというアルゴリ
ズムである。音圧方向データ、時間方向データの両方向
のデータを間引くことができる。

【００１６】なお、著作権管理のインフラが整備され、
全ての楽曲に電子すかしが入れられるようになった場合
には、その電子すかしをデコードすることによって楽曲
を特定する。「放送番組データベース」とは、放送日時
と対応づけられている場合には、「番組」ではなく放送
日時データを蓄積する。

【００１７】（作用）まず、入力手段が各放送局の放送
出力データを入力し、データ縮小手段が各放送局の放送
出力データから特定アルゴリズムを用いてデータ量を縮
小した縮小データとする。縮小された縮小データは、放
送日時および放送局を含む放送日時データとともに縮小
データベースへ蓄積される。そして、検出手段が、縮小
データベースから調査対象コンテンツの放送出力データ
を探し出し、探し出した調査対象コンテンツについての
放送番組データを、放送番組データベースへ蓄積する。
更に、ヒットした楽曲がヒットと言えるラインを越える
以前において、どの番組で放送されたかというヒットパ
ターンデータを、ヒットパターンデータベースへ蓄積す
る。

【００１８】これによって、ヒットと言えるラインを超
える以前において、どの番組で放送されたかを再現する
ことができ、今後の楽曲をどの番組で放送したらヒット
するかを検証する際に参考になる。なお、ヒットしなか
った場合というネガティブデータについて、どのような
番組で放送されたかを再現し、検証することもできる。

【００１９】（請求項２）請求項２記載の発明は、 各
放送局の放送出力データを入力する入力手段と、各放送
局の放送出力データをエンコードしてエンコードデータ
とするエンコーダと、 そのエンコードデータを、放送
日時および放送局を含む放送日時データとともに蓄積す
るエンコードデータベースと、 そのエンコードデータ
ベース内にあるエンコードデータから調査対象となる楽
曲データが含まれている放送番組データを探し出す検出
手段と、 その検出手段によって探し出した放送番組デ
ータを蓄積する放送番組データベースと、 ヒットした
楽曲が、ヒットと言えるラインを越える以前において、
どの番組で放送されたかについてのヒットパターンデー
タを蓄積したヒットパターンデータベースとを備えた放
送楽曲調査装置に係る。

【００２０】（用語説明）「ヒット演算手段」とは、例
えば、理想的な時間発展を辿るヒット楽曲のプロファイ
ルと検証の対象データのプロファイルとを露出秒を含め
て差分を計算する手法を実現する手段がある。 （作用）ヒット演算手段が、ヒットパターンデータと検
証パターンデータとを比較し、ヒット率を予測すること
ができる。したがって、検証パターンデータを、いくつ
かの放送番組に露出したとしてシミュレーションし、ヒ
ットするか否かを検証させることもできる。

【００２１】（請求項３）請求項３記載の発明は、コマ
ーシャルに楽曲が用いられる場合についてのデータ収集
装置に係る。 すなわち、各放送局の放送出力データを
入力する入力手段と、 各放送局の放送出力データから
特定アルゴリズムを用いてデータ量を縮小した縮小デー
タとするデータ縮小手段と、 そのデータ縮小手段によ
って縮小された縮小データを、放送日時および放送局を
含む放送日時データとともに蓄積する縮小データベース
と、 その縮小データベース内にある縮小データから調
査対象となる楽曲データが含まれているコマーシャルデ
ータを探し出す検出手段と、その検出手段によって探し
出したコマーシャルを蓄積するコマーシャルデータベー
スと、 ヒットした楽曲が、ヒットと言えるラインを越
える以前において、どのコマーシャルでどの程度放送さ
れたかについてのヒットパターンデータを蓄積したヒッ
トパターンデータベースとを備えた放送楽曲調査装置に
係る。

【００２２】（作用）まず、入力手段が各放送局の放送
出力データを入力し、データ縮小手段が各放送局の放送
出力データから特定アルゴリズムを用いてデータ量を縮
小した縮小データとする。縮小された縮小データは、放
送日時および放送局を含む放送日時データとともに縮小
データベースへ蓄積される。そして、検出手段が、縮小
データベースから調査対象コンテンツの放送出力データ
を探し出し、探し出した調査対象コンテンツについての
コマーシャルデータを、コマーシャルデータベースへ蓄
積する。更に、ヒットした楽曲がヒットと言えるライン
を越える以前において、どの番組で放送されたかという
ヒットパターンデータを、ヒットパターンデータベース
へ蓄積する。

【００２３】これによって、ヒットと言えるラインを超
える以前において、どのコマーシャルでどの程度放送さ
れたかを再現することができ、今後の楽曲をどのような
コマーシャルでどの程度放送したらヒットするかを検証
する際に参考になる。 （請求項４）請求項４記載の発明は、請求項３記載の放
送楽曲調査装置を限定したものであり、ヒットパターン
データベースに蓄積されたヒットパターンデータと、検
証の対象データとなる楽曲における現在までに放送され
たコマーシャル回数データから算出される検証パターン
データとの比較において、ヒット率を予測する演算する
ヒット演算手段を備えた放送楽曲調査装置に係る。

【００２４】（用語説明）「コマーシャル回数データ」
とは、単純なコマーシャルの回数データのほか、あるコ
マーシャルとその視聴率等のデータを加味したデータで
あってもよい。 （作用）ヒット演算手段が、ヒットパターンデータと検
証パターンデータとを比較し、ヒット率を予測すること
ができる。したがって、検証パターンデータを、どの程
度のコマーシャルにて露出するかというシミュレーショ
ンし、ヒットするか否かを検証させることもできる。

【００２５】（請求項５）請求項５記載の発明は、放送
楽曲調査方法に係る。 すなわち、各放送局の放送出力
データを入力する入力手順と、 各放送局の放送出力デ
ータから特定アルゴリズムを用いてデータ量を縮小した
縮小データとするデータ縮小手順と、 そのデータ縮小
手順によって縮小された縮小データを、放送日時および
放送局を含む放送日時データとともに縮小データベース
へ蓄積する縮小データ蓄積手順と、その縮小データベー
ス内にある縮小データから調査対象となる楽曲データが
含まれている放送番組データを探し出す検出手順と、
その検出手順によって探し出した放送番組データを放送
番組データベースへ蓄積する番組データ蓄積手順と、
ヒットした楽曲が、ヒットと言えるラインを越える以前
において、どの番組で放送されたかについてのヒットパ
ターンデータをヒットパターンデータベースへ蓄積する
ヒットパターン蓄積手順とを備えた放送楽曲調査方法で
ある。

【００２６】（請求項６）請求項６記載の発明は、請求
項５記載の放送楽曲調査方法を限定したものであり、ヒ
ットパターンデータベースに蓄積されたヒットパターン
データと、検証の対象データとなる楽曲における現在ま
でに放送された番組から算出される検証パターンデータ
との比較において、ヒット率を予測する演算するヒット
演算手順を備えた放送楽曲調査方法に係る。

【００２７】（請求項７）請求項７記載の発明は、各放
送局の放送出力データを入力する入力手順と、各放送局
の放送出力データから特定アルゴリズムを用いてデータ
量を縮小した縮小データとするデータ縮小手順と、 そ
のデータ縮小手順によって縮小された縮小データを、放
送日時および放送局を含む放送日時データとともに縮小
データベースへ蓄積する縮小データ蓄積手順と、 その
縮小データベース内にある縮小データから調査対象とな
る楽曲データが含まれているコマーシャルデータを探し
出す検出手段と、 その検出手段によって探し出したコ
マーシャルをコマーシャルデータベースへ蓄積するコマ
ーシャルデータ蓄積手順と、 ヒットした楽曲が、ヒッ
トと言えるラインを越える以前において、どのコマーシ
ャルでどの程度放送されたかについてのヒットパターン
データをヒットパターンデータベースへ蓄積するヒット
パターン蓄積手順とを備えた放送楽曲調査方法に係る。

【００２８】（請求項８）請求項８記載の発明は、プロ
グラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体
である。そして、そのプログラムは、各放送局の放送出
力データを入力する入力手順と、 各放送局の放送出力
データから特定アルゴリズムを用いてデータ量を縮小し
た縮小データとするデータ縮小手順と、 そのデータ縮
小手順によって縮小された縮小データを、放送日時およ
び放送局を含む放送日時データとともに縮小データベー
スへ蓄積する縮小データ蓄積手順と、 その縮小データ
ベース内にある縮小データから調査対象となる楽曲デー
タが含まれている放送番組データを探し出す検出手順
と、 その検出手順によって探し出した放送番組データ
を放送番組データベースへ蓄積する番組データ蓄積手順
と、 ヒットした楽曲が、ヒットと言えるラインを越え
る以前において、どの番組で放送されたかについてのヒ
ットパターンデータをヒットパターンデータベースへ蓄
積するヒットパターン蓄積手順とを実行させるためのプ
ログラムとする。

【００２９】ここで、「記録媒体」とは、それ自身では
空間を占有し得ないプログラムを担持することができる
媒体であり、例えば、フロッピー（登録商標）ディス
ク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ（光磁気ディ
スク）、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＰＤなどである。 （請求項９）請求項９記載の発明は、プログラムを記録
したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。そし
て、そのプログラムは、各放送局の放送出力データを入
力する入力手順と、各放送局の放送出力データから特定
アルゴリズムを用いてデータ量を縮小した縮小データと
するデータ縮小手順と、 そのデータ縮小手順によって
縮小された縮小データを、放送日時および放送局を含む
放送日時データとともに縮小データベースへ蓄積する縮
小データ蓄積手順と、 その縮小データベース内にある
縮小データから調査対象となる楽曲データが含まれてい
るコマーシャルデータを探し出す検出手段と、 その検
出手段によって探し出したコマーシャルをコマーシャル
データベースへ蓄積するコマーシャルデータ蓄積手順
と、 ヒットした楽曲が、ヒットと言えるラインを越え
る以前において、どのコマーシャルでどの程度放送され
たかについてのヒットパターンデータをヒットパターン
データベースへ蓄積するヒットパターン蓄積手順と実行
させるためのプログラムである。

【００３０】

【発明の実施の形態】以下、実施形態および図面を用い
て、本願発明を更に具体的に説明する。ここで使用する
図面は、図１から図６である。本実施形態では、テレビ
放送、視聴率１パーセント以上の番組に用いることとす
る。テレビ放送に限ったのは、音声だけでなく映像デー
タもあること、タイムリーであることなどから、視聴者
が最も影響を受けやすいメディアであると考えられるか
らである。

【００３１】（原理説明）まず、調査対象としたい各テ
レビ局の放送出力データをすべてデジタル化して、一旦
記憶装置へ入力する。そして、それら放送出力データか
ら特定アルゴリズムを用いてデータ量を縮小した縮小デ
ータとする。この縮小データ作成のアルゴリズムは、フ
ィンガープリントと呼ばれており、多くのパターン（例
えば２０００パターン）に分類した音声コードを用意
し、放送出力データの音声データがそのパターンのどれ
であるか、極めて短い時間毎（例えば各１００分の１秒
毎）にあてはめるというアルゴリズムである。フィンガ
ープリント技術によって縮小された縮小データは、放送
日時および放送局を含む放送日時データとともに縮小デ
ータベースへ蓄積する。

【００３２】フィンガープリントの処理速度が速けれ
ば、あるいはランダムアクセスメモリの要領がきわめて
大きければ、縮小前の放送出力データは、ハードディス
クへ記憶させずに済むが、現在の技術では、コスト面を
ふまえ、一旦ハードディスクへ蓄積し、縮小データベー
スへの蓄積が済んだデータから消去していく方式を採用
している。

【００３３】一方、調査対象となる楽曲データも縮小デ
ータとし、前記縮小データベース内にある縮小データか
ら調査対象となる楽曲データが含まれている放送番組デ
ータを照合して探し出す。その概念を示したのが図１で
ある。その検出手段によって探し出した放送番組データ
を、放送番組データベースへ蓄積する。その概念を示し
たのが図２である。図２で明らかなように、本実施形態
では、一度に３曲の楽曲データについて照合して調査し
ている。

【００３４】楽曲ａの露出がどのようになされたかを検
証し、番組空間へ写像する様子を図３に示す。そして、
ヒットした楽曲が、ヒットと言えるラインを越える以前
において、どの番組で放送されたかについてのヒットパ
ターンデータを蓄積する。ヒットパターンデータベース
に蓄積されたヒットパターンデータと、検証の対象デー
タとなる楽曲における現在までに放送された番組から算
出される検証パターンデータとの比較において、ヒット
率を予測する演算するヒット演算手段について、以下に
説明する。

【００３５】（ヒットパターン生成）存在するデータと
しては、曲別の露出実態および視聴率、そして売り上げ
実績データである。まず、ヒットパターンの生成につい
て説明する。第一に、ヒット曲を選択する。これは最近
の楽曲の中でヒットしている楽曲を選択する。例えば、
ＣＤの売り上げランキング、ヒットチャートなどのデー
タを用いればよい。

【００３６】第二に、露出実態データを取得する。これ
は、フィンガープリンティング技術と、重み付き有向グ
ラフへのデータ変換写像とを用いる手法であって、次の
二つの段階から成り立っている。第一段階としては時系
列空間から番組空間への写像するという段階であり、第
二段階としては番組空間に対して番組間の参照関係を重
み付け写像するという段階である。この手法は、「番組
制作のディレクターが他の番組を見ることで、自分の番
組に採用する楽曲を選択していることが、楽曲が番組に
採用される上で主要な情報である」という仮説に基づい
ている。

【００３７】（重み付き有向グラフ化）図３を参照させ
ながら、時系列空間から番組空間へ写像するという方法
を説明する。フィンガープリントによって取得したデー
タは、楽曲ａが局別に何秒掛けられたか、という露出元
データを取得できる。このデータは、時分秒の時系列で
成り立っているので、「どの番組で採用された楽曲か」
ということが分かるデータへ加工する。そして、番組空
間へ写像する。

【００３８】図４を参照させながら、番組空間時系列か
ら重み付きの番組有向グラフへ写像するという方法を説
明する。番組空間時系列は、４週間前、３週間前、２週
間前、１週間前および今週について、番組ｘ，ｙ，ｚ，
ｗの４番組にて、どのように露出したかの履歴を示して
いる。音楽番組は週次が多いので、週次を一つの時間単
位と仮定する。また、時間遅れ効果については、一ヶ月
で十分であると仮定している。

【００３９】４週間分の露出履歴から番組同士の参照関
係を導くのが、重み付き重み付きの番組有向グラフへの
写像である。例えば、番組ｘから番組ｙへの重みωは、
下記の線形方程式系の行列（ωｉｊ）を決定するという
問題に帰着される。

【００４０】

【数１】

【００４１】この方程式系の行列解を得るためには、過
去７週間前までのデータに遡って４つの線形方程式系を
得ることになる。一つのヒット楽曲のデータによって行
列解を決定したら、他のヒット楽曲についても同様にし
て行列解を得る。いくつかの行列解を得たら、その平均
値を、重みωとして採用する。

【００４２】なお、上記の計算過程では過去７週間のデ
ータに遡ることとしているが、過去２ヶ月程度であれば
線形方程式系の行列（ωｉｊ）の値に対する変化は十分
小さいので、（ωｉｊ）の変化は無視できると仮定して
いる。ところで、ωｉｊという値は正負のどちらもあり
得る。例えば、ωｘｙがマイナスとなる場合とは、番組
ｙの楽曲選択をするディレクターは、番組ｘで採用され
た楽曲は採用しないこととしているという場合である。

【００４３】（ヒットパターンとの距離の測定）重み付
き有向グラフが生成されることで、ある時点での各番組
の露出時間が得られれば、当該時点以後のヒットする場
合に関する理想的な時間発展を算出することができるこ
ととなる。理想的な時間発展を辿るプロファイルと、あ
る楽曲ｂのプロファイルとを、露出秒を含めて差分を計
算する。差分計算の具体的な手法は、実際の問題に対処
してみて、ヒット予測にとって最適な距離を決定しなけ
ればならない。

【００４４】例えば、一つの番組に対してユークリッド
次元を与え、その番組での楽曲の累積放送時間を座標に
とるようなユークリッド空間を定義する。すると、図６
に示すように、ヒットパターンの時間的発展はこの空間
上の一本の軌跡として描かれる。その軌跡を理想軌跡と
した場合、実際の軌跡との間で生じる超曲面の面積を、
前述した二つのプロファイル同士の距離として定義でき
る。

【００４５】

【発明の効果】請求項１記載の発明によれば、ヒット曲
と放送番組との関係を探るためのデータ収集が可能な放
送楽曲調査装置を提供することができた。また、請求項
２記載の発明によれば、更に、ヒット曲のヒットパター
ンと調査対象の楽曲における露出パターンとを比較して
ヒットするか否かを検証できる放送楽曲調査装置を提供
することができた。

【００４６】また、請求項３記載の発明によれば、ヒッ
ト曲とコマーシャルとの関係を探るためのデータ収集が
可能な放送楽曲調査装置を提供することができた。ま
た、請求項４記載の発明によれば、更に、ヒット曲のヒ
ットパターンと調査対象の楽曲における露出パターンと
を比較してヒットするか否かを検証できる放送楽曲調査
装置を提供することができた。

【００４７】請求項５記載の発明によれば、ヒット曲と
放送番組との関係を探るためのデータ収集が可能な放送
楽曲調査方法を提供することができた。また、請求項６
記載の発明によれば、更に、ヒット曲のヒットパターン
と調査対象の楽曲における露出パターンとを比較してヒ
ットするか否かを検証できる放送楽曲調査方法を提供す
ることができた。

【００４８】請求項７記載の発明によれば、ヒット曲と
コマーシャルとの関係を探るためのデータ収集が可能な
放送楽曲調査方法を提供することができた。請求項８記
載の発明によれば、ヒット曲と放送番組との関係を探る
ためのデータ収集が可能な放送楽曲調査プログラムを提
供することができた。また、請求項９記載の発明によれ
ば、ヒット曲とコマーシャルとの関係を探るためのデー
タ収集が可能な放送楽曲調査プログラムを提供すること
ができた。

【図面の簡単な説明】

【図１】実施形態における放送出力データと調査対象と
なる楽曲との照合を示す概念図である。

【図２】番組と調査対象楽曲との関係を示す概念図であ
る。

【図３】楽曲ａの露出元から番組空間への写像を説明す
るための概念図である。

【図４】番組空間時系列表から重み付きの番組有向グラ
フへ変換する概念図である。

【図５】ヒットパターンと実際の露出パターンの比較を
示す概念図である。

【図６】ヒットパターンと実際の露出パターンとの差分
計算を説明するための概念図である。

フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｈ０４Ｎ 17/00 Ｈ０４Ｎ 17/00 Ｍ Ｎ Ｚ

Claims (12)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】各放送局の放送出力データを入力する入力
   手段と、 各放送局の放送出力データから特定アルゴリズムを用い
   てデータ量を縮小した縮小データとするデータ縮小手段
   と、 そのデータ縮小手段によって縮小された縮小データを、
   放送日時および放送局を含む放送日時データとともに蓄
   積する縮小データベースと、 その縮小データベース内にある縮小データから調査対象
   となる楽曲データが含まれている放送番組データを探し
   出す検出手段と、 その検出手段によって探し出した放送番組データを蓄積
   する放送番組データベースと、 ヒットした楽曲が、ヒットと言えるラインを越える以前
   において、どの番組で放送されたかについてのヒットパ
   ターンデータを蓄積したヒットパターンデータベースと
   を備えた放送楽曲調査装置。
2. 【請求項２】各放送局の放送出力データを入力する入力
   手段と、 各放送局の放送出力データをエンコードしてエンコード
   データとするエンコーダと、 そのエンコードデータを、放送日時および放送局を含む
   放送日時データとともに蓄積するエンコードデータベー
   スと、 そのエンコードデータベース内にあるエンコードデータ
   から調査対象となる楽曲データが含まれている放送番組
   データを探し出す検出手段と、 その検出手段によって探し出した放送番組データを蓄積
   する放送番組データベースと、 ヒットした楽曲が、ヒットと言えるラインを越える以前
   において、どの番組で放送されたかについてのヒットパ
   ターンデータを蓄積したヒットパターンデータベースと
   を備えた放送楽曲調査装置。
3. 【請求項３】ヒットパターンデータベースに蓄積された
   ヒットパターンデータと、検証の対象データとなる楽曲
   における現在までに放送された番組から算出される検証
   パターンデータとの比較において、ヒット率を予測する
   演算するヒット演算手段を備えた請求項１または請求項
   ２のいずれかに記載の放送楽曲調査装置。
4. 【請求項４】各放送局の放送出力データを入力する入力
   手段と、 各放送局の放送出力データから特定アルゴリズムを用い
   てデータ量を縮小した縮小データとするデータ縮小手段
   と、 そのデータ縮小手段によって縮小された縮小データを、
   放送日時および放送局を含む放送日時データとともに蓄
   積する縮小データベースと、 その縮小データベース内にある縮小データから調査対象
   となる楽曲データが含まれているコマーシャルデータを
   探し出す検出手段と、 その検出手段によって探し出したコマーシャルを蓄積す
   るコマーシャルデータベースと、 ヒットした楽曲が、ヒットと言えるラインを越える以前
   において、どのコマーシャルでどの程度放送されたかに
   ついてのヒットパターンデータを蓄積したヒットパター
   ンデータベースとを備えた放送楽曲調査装置。
5. 【請求項５】ヒットパターンデータベースに蓄積された
   ヒットパターンデータと、検証の対象データとなる楽曲
   における現在までに放送されたコマーシャル回数データ
   から算出される検証パターンデータとの比較において、
   ヒット率を予測する演算するヒット演算手段を備えた請
   求項４記載の放送楽曲調査装置。
6. 【請求項６】各放送局の放送出力データを入力する入力
   手順と、 各放送局の放送出力データから特定アルゴリズムを用い
   てデータ量を縮小した縮小データとするデータ縮小手順
   と、 そのデータ縮小手順によって縮小された縮小データを、
   放送日時および放送局を含む放送日時データとともに縮
   小データベースへ蓄積する縮小データ蓄積手順と、 その縮小データベース内にある縮小データから調査対象
   となる楽曲データが含まれている放送番組データを探し
   出す検出手順と、 その検出手順によって探し出した放送番組データを放送
   番組データベースへ蓄積する番組データ蓄積手順と、 ヒットした楽曲が、ヒットと言えるラインを越える以前
   において、どの番組で放送されたかについてのヒットパ
   ターンデータをヒットパターンデータベースへ蓄積する
   ヒットパターン蓄積手順とを備えた放送楽曲調査方法。
7. 【請求項７】各放送局の放送出力データを入力する入力
   手順と、 各放送局の放送出力データをエンコードしてエンコード
   データとするエンコーダ手順と、 そのエンコードデータを、放送日時および放送局を含む
   放送日時データとともにするエンコードデータベースへ
   蓄積するエンコードデータ蓄積手順と、 そのエンコードデータベース内にあるエンコードデータ
   から調査対象となる楽曲データが含まれている放送番組
   データを探し出す検出手順と、 その検出手順によって探し出した放送番組データを放送
   番組データベースへ蓄積する番組データ蓄積手順と、 ヒットした楽曲が、ヒットと言えるラインを越える以前
   において、どの番組で放送されたかについてのヒットパ
   ターンデータを蓄積するヒットパターン蓄積手順とを備
   えた放送楽曲調査方法。
8. 【請求項８】ヒットパターンデータベースに蓄積された
   ヒットパターンデータと、検証の対象データとなる楽曲
   における現在までに放送された番組から算出される検証
   パターンデータとの比較において、ヒット率を予測する
   演算するヒット演算手順を備えた請求項６または請求項
   ７のいずれかに記載の放送楽曲調査方法。
9. 【請求項９】各放送局の放送出力データを入力する入力
   手順と、 各放送局の放送出力データから特定アルゴリズムを用い
   てデータ量を縮小した縮小データとするデータ縮小手順
   と、 そのデータ縮小手順によって縮小された縮小データを、
   放送日時および放送局を含む放送日時データとともに縮
   小データベースへ蓄積する縮小データ蓄積手順と、 その縮小データベース内にある縮小データから調査対象
   となる楽曲データが含まれているコマーシャルデータを
   探し出す検出手段と、 その検出手段によって探し出したコマーシャルをコマー
   シャルデータベースへ蓄積するコマーシャルデータ蓄積
   手順と、 ヒットした楽曲が、ヒットと言えるラインを越える以前
   において、どのコマーシャルでどの程度放送されたかに
   ついてのヒットパターンデータをヒットパターンデータ
   ベースへ蓄積するヒットパターン蓄積手順とを備えた放
   送楽曲調査方法。
10. 【請求項１０】プログラムを記録したコンピュータ読み
    取り可能な記録媒体であって、そのプログラムは、各放
    送局の放送出力データを入力する入力手順と、 各放送局の放送出力データから特定アルゴリズムを用い
    てデータ量を縮小した縮小データとするデータ縮小手順
    と、 そのデータ縮小手順によって縮小された縮小データを、
    放送日時および放送局を含む放送日時データとともに縮
    小データベースへ蓄積する縮小データ蓄積手順と、 その縮小データベース内にある縮小データから調査対象
    となる楽曲データが含まれている放送番組データを探し
    出す検出手順と、 その検出手順によって探し出した放送番組データを放送
    番組データベースへ蓄積する番組データ蓄積手順と、 ヒットした楽曲が、ヒットと言えるラインを越える以前
    において、どの番組で放送されたかについてのヒットパ
    ターンデータをヒットパターンデータベースへ蓄積する
    ヒットパターン蓄積手順とを実行させるためのプログラ
    ムとしたコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
11. 【請求項１１】プログラムを記録したコンピュータ読み
    取り可能な記録媒体であって、そのプログラムは、各放
    送局の放送出力データを入力する入力手順と、 各放送局の放送出力データをエンコードしてエンコード
    データとするエンコーダ手順と、 そのエンコードデータを、放送日時および放送局を含む
    放送日時データとともにするエンコードデータベースへ
    蓄積するエンコードデータ蓄積手順と、 そのエンコードデータベース内にあるエンコードデータ
    から調査対象となる楽曲データが含まれている放送番組
    データを探し出す検出手順と、 その検出手順によって探し出した放送番組データを放送
    番組データベースへ蓄積する番組データ蓄積手順と、 ヒットした楽曲が、ヒットと言えるラインを越える以前
    において、どの番組で放送されたかについてのヒットパ
    ターンデータを蓄積するヒットパターン蓄積手順とを実
    行させるためのプログラムとしたコンピュータ読み取り
    可能な記録媒体。
12. 【請求項１２】プログラムを記録したコンピュータ読み
    取り可能な記録媒体であって、そのプログラムは、各放
    送局の放送出力データを入力する入力手順と、 各放送
    局の放送出力データから特定アルゴリズムを用いてデー
    タ量を縮小した縮小データとするデータ縮小手順と、
    そのデータ縮小手順によって縮小された縮小データを、
    放送日時および放送局を含む放送日時データとともに縮
    小データベースへ蓄積する縮小データ蓄積手順と、 そ
    の縮小データベース内にある縮小データから調査対象と
    なる楽曲データが含まれているコマーシャルデータを探
    し出す検出手段と、 その検出手段によって探し出した
    コマーシャルをコマーシャルデータベースへ蓄積するコ
    マーシャルデータ蓄積手順と、 ヒットした楽曲が、ヒ
    ットと言えるラインを越える以前において、どのコマー
    シャルでどの程度放送されたかについてのヒットパター
    ンデータをヒットパターンデータベースへ蓄積するヒッ
    トパターン蓄積手順と実行させるためのプログラムとし
    たコンピュータ読み取り可能な記録媒体。