JP2005315934A - 時系列に生成される成績データをコンピュータにより集計してランキング出力する情報処理方法、カラオケ採点ランキング処理方法、カラオケ採点ランキングサーバー - Google Patents

Abstract

【課題】 有意義なランキングデータを提供し続ける情報処理方法を提供する。
【解決手段】時系列に生成される成績データをコンピュータに取り込んだ際、その成績データと同一カテゴリーに属する多数の成績データとに基づいて、それらの成績に従って順位付けしたランキングデータを作成し、成績データを取り込んだ後、その成績データと最新のランキングデータとの関係を記述したランキング成績データを出力し、最新のランキングデータの評価対象順位部分の分散度合いを計算するとともに、分散度合いが基準値より小さいか否かを判定し、分散度合いが基準値より小さいと判定した場合、生成から所定期間経過した古い成績データを削除して分散度合いを基準値より大きくする。
【選択図】 図２

Description

この発明は、時系列に生成される成績データを集計してランキング出力する情報処理方法、カラオケ採点ランキング処理方法、カラオケ採点ランキングサーバーに関し、とくにランキングを適時に部分的にリセットする技術に関する。

特許第３１３６２７２号公報に開示された通信カラオケシステムの発明においては、カラオケ装置にてカラオケ歌唱に際して時々刻々と（時系列に）生成される成績データ（カラオケ採点データ）を、ホスト装置がカラオケ採点ランキングサーバーとして適宜に集信し、集信したカラオケ採点データを楽曲別に順位付けしたランキングを作成して利用者に提示している。

このようなシステムのネットワーク構成を図１に例示している。インターネットを利用したＶＰＮ（Virtual Private Network）７０にカラオケ事業者の各地のカラオケ店舗１００に敷設されたＬＡＮ１１０やカラオケホスト装置９０（以下、ホスト装置）が接続されて広域イントラネットが構築されている。各地のカラオケ店舗１００の各客室１２０にはカラオケ装置（カラオケ装置１０およびそれに付帯する機器）が設置され、カラオケ装置１０はＶＰＮ７０を介してホスト装置９０と通信する。

カラオケ装置１０は、周知の通信カラオケシステムの演奏端末であって、中央制御部がＣＰＵ・ＲＡＭ・ＲＯＭを含むコンピュータ本体であり、各周辺構成部を制御してカラオケ装置１０を統括する。ハードディスク装置には多数のカラオケ楽曲について、ＭＩＤＩデータを主体とした伴奏音楽データと、歌詞画像の生成起源となる歌詞描出データとを含むカラオケデータが蓄積されている。利用者の指示入力を受け付けるインタフェース装置を備え、利用者のリクエスト楽曲のカラオケデータを取り出し、伴奏音楽データをシンセサイザに転送して伴奏音楽を生成させたり、歌詞描出データに基づいて伴奏音楽に同期して歌唱すべき箇所が色変わりする歌詞をディスプレイに表示させたりする。

カラオケ装置１０はさらに歌唱採点機能を備えたカラオケ採点装置であって、カラオケ採点機能を利用する旨の利用者入力を受け付けると、演奏楽曲のカラオケデータにおける主旋律のピッチ（ピッチ基準値）と、マイクロホンから入力される歌唱音声信号をサンプリングして抽出した歌声ピッチとを比較し、その比較結果に基づく得点を出力する。

ホスト装置９０は周知の一般的なＵＮＩＸなどのサーバーＯＳを備えたサーバーコンピュータであって、カラオケ装置１０に向けて新譜楽曲についてのカラオケデータ、台本データ、目次情報などを適時に配信したり、カラオケ装置１０にて随時収拾される稼働ログなどを集信したりする。そして、カラオケ採点ランキングサーバーとして、つぎの構成要件を備えている。
（１）データ受付処理と、ランキング計算処理と、ランキング出力処理を行い、時系列に生成されるカラオケ採点データを集計してランキング出力する。
（２）データ受付処理は、多数のカラオケ装置１０と適時に通信して楽曲ＩＤの付帯したカラオケ採点データを受け付ける。
（３）ランキング計算処理は、カラオケ採点データを受け付けた際、そのカラオケ採点データと同一楽曲に関する多数のカラオケ採点データとに基づいて、それらの成績に従って順位付けした楽曲別のランキングデータを作成する。
（４）ランキング出力処理は、カラオケ採点データを受け付けた後、そのカラオケ採点データと当該曲の最新のランキングデータとの関係を記述した楽曲別のランキング成績データを当該カラオケ採点データを発信したカラオケ装置１０に送信する。

言い換えれば、歌唱採点を希望した利用者の歌唱が終わって採点結果が出力されると、ホスト装置９０は、ＶＰＮ７０を介してカラオケ装置１０からカラオケ採点データを受け取って適宜な記憶部に記憶する（データ受付処理）。この際に適宜に利用者の個人ＩＤを含めてもよい。カラオケ採点データを受け取ったホスト装置９０は、付帯する楽曲ＩＤを参照し、先に受け付けて蓄積されている他のカラオケ採点データとともに、楽曲ＩＤごとに集計する。そして各楽曲ＩＤについて、採点結果の得点がよい順に並べ替えて順位番号を付与し、当該楽曲ＩＤについてのランキングデータを作成する（ランキング計算処理）。さらに、作成したランキングデータにおいて、受け取ったカラオケ採点データの順位を示すランキング成績データを出力し、カラオケ採点データの送信元のカラオケ装置１０に返送する（ランキング出力処理）。

ランキング成績データを受け取ったカラオケ装置１０では、受け取ったデータに基づいて、楽曲名と採点結果、ランキング中の位置などのランキング成績情報をディスプレイに表示させる。

このようなシステムにおいては、カラオケ採点データは時々刻々と蓄積される一方なので、定期的に月に１回あるいは年に数回程度、蓄積された全てのカラオケ採点データを削除する初期化処理が行われている。

ランキング表示は、現在の自分の歌唱力が実際にどの程度であるのかを知りたいという歌唱者の欲求を満たすことに加え、その場にいる身近な人だけでなく全国の見知らぬ人と上位ランキングを競い合う楽しみを提供するものである。データを初期化せずに蓄積し続けると、ランキングされた各情報の総数が膨大になってシステムの運用コストが増大するだけでなく、ランキング上位をひとにぎりの歌い慣れた常連や歌唱のプロが占めるようになる。そうすると、歌唱のプロではない一般的な利用者が上位にランキングされる余地は極めて小さくなるので、ランキング上位を狙って順位を競い合う楽しみが大幅に減ってしまう。また、このような陳腐化された情報では、利用者の興味もそそらない。このようにデータの初期化には、ランキング情報の陳腐化を防ぎ、ランキング競争の楽しみを持続させる、という目的も備わっているのである。
特許第３１３６２７２号公報

上述したように、カラオケ採点データの初期化は、ランキング情報の陳腐化を防止しランキング競争の楽しみを持続させることに役だっている。しかし当該初期化処理を行った直後からある程度のカラオケ採点データが蓄積されるまでは、各利用者の成績を比較する対象のデータが少ないため、反対にランキング競争の楽しみが小さくなってしまう。

一方、データの蓄積の状況は楽曲やデータ収集時期によってさまざまである。上述した従来のシステムのように、データが蓄積したからといって初期化（全削除）してしまっては、ランキング競争を楽しめない期間をつくってしまうことにもなる。

そこで、本出願人らは、ランキング情報の得点の散らばり度合いに着目した。そもそもランキング表示は、上位にランキングされることだけが目的とは限らない。少し練習を重ねて点数が向上すると、順位が急上昇したりして結果が目に見えるのが楽しいものである。しかし、データが密集して得点の散らばりが小さいと、１点を競い合う熾烈な競争がくりひろげられ、数点上がったくらいでは順位が目に見えて変動せずに楽しくない。したがって本出願人らは、データを全削除して初期化するのではなく、蓄積されたランキング情報の得点の散らばり度合いが小さくなってきたときにその散らばり度合いを大きくすることができれば、適切にランキング情報の陳腐化を解消できると考え、本発明を創作した。

上記目的を達成するために、第１の発明は、次の事項（１）〜（５）により特定されるものとする。
（１）ランキング計算プロセスと、ランキング出力プロセスと、ランキング評価プロセスと、ランキング分散化プロセスを含み、時系列に生成される成績データをコンピュータにより集計してランキング出力する情報処理方法であること、
（２）ランキング計算プロセスは、成績データを取り込んだ際、その成績データと同一カテゴリーに属する多数の成績データとに基づいて、それらの成績に従って順位付けしたランキングデータを作成すること、
（３）ランキング出力プロセスは、成績データを取り込んだ後、その成績データと最新のランキングデータとの関係を記述したランキング成績データを出力すること、
（４）ランキング評価プロセスは、最新のランキングデータの評価対象順位部分の分散度合いを計算するとともに、分散度合いが基準値より小さいか否かを判定すること、
（５）ランキング分散化プロセスは、分散度合いが基準値より小さいと判定した場合、生成から所定期間経過した古い成績データを削除して分散度合いを基準値より大きくすること、

また、第２の発明は、次の事項（21）〜（25）により特定されるものとする。
（21）ランキング計算プロセスと、ランキング出力プロセスと、ランキング評価プロセスと、ランキング分散化プロセスを含み、時系列に生成されるカラオケ採点データをコンピュータにより集計してランキング出力するカラオケ採点ランキング処理方法であること、
（22）ランキング計算プロセスは、カラオケ採点データを取り込んだ際、そのカラオケ採点データと同一楽曲に関する多数のカラオケ採点データとに基づいて、それらの成績に従って順位付けした楽曲別のランキングデータを作成すること、
（23）ランキング出力プロセスは、カラオケ採点データを取り込んだ後、そのカラオケ採点データと当該曲の最新のランキングデータとの関係を記述した楽曲別のランキング成績データを出力すること、
（24）ランキング評価プロセスは、最新のランキングデータの評価対象順位部分の分散度合いを計算するとともに、分散度合いが基準値より小さいか否かを判定すること、
（25）ランキング分散化プロセスは、分散度合いが基準値より小さいと判定した場合、生成から所定期間経過した古いカラオケ採点データを削除して分散度合いを基準値より大きくすること、

また第３の発明は、次の事項（31）〜（36）により特定されるものとする。
（31）データ受付処理と、ランキング計算処理と、ランキング出力処理と、ランキング評価処理と、ランキング分散化処理を行い、時系列に生成されるカラオケ採点データを集計してランキング出力するカラオケ採点ランキングサーバーであること、
（32）データ受付処理は、多数のカラオケ採点装置と適時に通信して楽曲ＩＤの付帯したカラオケ採点データを受け付けること、
（33）ランキング計算処理は、カラオケ採点データを受け付けた際、そのカラオケ採点データと同一楽曲に関する多数のカラオケ採点データとに基づいて、それらの成績に従って順位付けした楽曲別のランキングデータを作成すること、
（34）ランキング出力処理は、カラオケ採点データを受け付けた後、そのカラオケ採点データと当該曲の最新のランキングデータとの関係を記述した楽曲別のランキング成績データを当該カラオケ採点データを発信したカラオケ採点装置に送信すること、
（35）ランキング評価処理は、最新のランキングデータの評価対象順位部分の分散度合いを計算するとともに、分散度合いが基準値より小さいか否かを判定すること、
（36）ランキング初期化処理は、分散度合いが基準値より小さいと判定した場合、生成から所定期間経過した古いカラオケ採点データを削除して分散度合いを基準値より大きくすること、

この発明において、望ましくは、ランキング評価処理は、ランキングデータのうち、所定順位の成績データの成績を分散度合いの計算値とし、基準の成績を超えていると分散度合いが基準値より小さいと判定することが望ましい。

あるいは、ランキングデータのうち、最上位と所定順位の成績の差を計算して分散度合いとし、当該差が基準値より小さければ分散度合いが小さいと判定することが望ましい。

また、ランキング評価処理は、最新のランキングデータの評価対象順位部分の分散度合いを計算するとともに、分散度合いが基準の下限値より小さいか否かを判定し、ランキング分散化処理は、分散度合いが基準の下限値より小さいと判断した場合に、分散度合いが基準の上限値に達するまで、カラオケ採点データを生成が古い順に所定の単位で削除して分散度合いを再計算する処理を繰り返すことが望ましい。

本発明の技術によれば、陳腐化されていない有意なランキングデータの提供を継続的に行うことができる。そのため、常連客ではない大半の利用者のような素人であっても、練習して成績が上がれば上位ランキングされる余地が残され、練習の成果が目に見え易い。そのため、多くの利用者が気楽にランキング表示を楽しむことができ、ひいてはカラオケ利用の機会が増大する効果を期待できる。

＝＝＝ランキングデータ評価機能＝＝＝
本実施例は、本発明を従来例と同様の通信カラオケシステムに適用したものである。ネットワーク構成は図１に示したとおりであり、各装置の構成要件は上記に説明したとおりである。また、本実施例にかかるカラオケ採点ランキングサーバーは従来例で説明した（１）〜（４）の構成要件を備えている。従来例との相違点は、集信し蓄積したカラオケ採点データの分散度合いを判定し（ランキング評価処理）、必要に応じて分散度合いを大きくする（ランキング分散化処理）情報処理を行う点にある。

図２には、本発明に特徴的なランキング評価に関する処理フロー図を例示している。本実施例においては、分散度合いの基準は幅をもたせて設定され、設定された基準の下限値を下回ると、分散度を大きくする処理を段階的に、基準の上限値に達するまで続行するものである。すなわち、分散度合いを基準の上限値と下限値の間の適正な範囲に保持するものである。

図３にカラオケ採点データの増加にともなうランキングデータの分散度合いの変化のイメージを例示しているように、カラオケ採点データが増加するにしたがって、その分散度合いは小さくなっていく。そこで、ホスト装置９０では、適宜な機会に各楽曲ＩＤ別のランキングデータについて、データの分散度合いを監視している。たとえば新たにカラオケ採点データを集信した際などに分散度合いを計算し、基準の下限値と比較してデータが充分に分散しているかして密集しているかの状態を判定する（ランキング評価処理、図２のステップ２０１）。

分散度合いの計算・判定の方法として、たとえば１００位の採点結果に基づいて判定する。つまり、ある楽曲ＩＤについてのカラオケ採点データの総数が少ない場合には、充分に各データが分散しており、１００位ともなると、最下位に近い。したがって、その得点も低得点であることが予想される。ところが、カラオケ採点データの総数が多くなり、データが密集してくると、１００位といっても相当な上位に位置することになり、その得点も高得点となってくる。したがって、１００位の点数が所定の基準範囲（上限点）を越えて高くなった場合には、データの分散度合いが基準の下限値より小さくなった、と判定することができる。

あるいは、１位の採点結果と１００位の採点結果を比較する。各カラオケ採点データが充分に分散していれば、１位と１００位の得点差は相当程度に大きい筈である。一方、上述したように、データが密集してくると、１００位といえども高得点になるので、１位と１００位との得点差は相対的に小さくなる。したがって、１位と１００位の得点差が所定の基準の下限値より小さくなった場合に、データの分散度合いが基準の下限値より小さくなった、と判定することができる。

上記のようにして分散度合いを基準の下限値と比較して、基準の下限値より分散度合いが小さくなったと判定した場合には、ホスト装置９０は、当該楽曲ＩＤについてのカラオケ採点データの分散度合いを大きくする処理を、所定の基準の上限値に達するまで続ける。（ランキング分散化処理、ステップ２０２〜２０４）。

分散度合いを大きくするために、カラオケ採点データの登録日（生成日）を参照し、登録日の古い順に段階的に削除する。たとえば、古い順にまず１週間分のデータを削除する。

この際には、カラオケ採点データを一部削除しているので、当然のことながら、その分散度合いは多少は大きくなる。しかし充分に分散度合いが大きくなっていなければ、程なく再び分散度合いが小さくなってしまう。そこで、分散度合いを適正なの範囲の上限値に達するまで大きくするものである。

次に、上述したような分散度合いの計算をし直す。今度は計算値を基準の上限値と比較する。たとえば、１００位の点数が所定の基準の下限点まで下がっているか否かを確認する。基準の下限点より上であれば、まだ分散度合いが適正な範囲の上限値に達していないと判定して、分散度合いを大きくする処理を続行する。あるいは、１位と１００位の得点差が、基準の上限値に達しているか否かを確認する。まだ得点差が基準の上限値より小さければ、同様に、まだ分散度合いが適正な範囲の上限値に達していないと判定して、分散度合いを大きくする処理を続行する。

すなわち、計算値がまだ基準の上限値に達していなければ、削除されずに残っているカラオケ採点データのうち、登録日の古い１週間分を削除する。この状態で分散度合いを再度計算し直す。以上の処理を繰り返し、分散度合いが基準の上限値に達したか、最初に越えた場合に、ランキング分散化処理を終了する。こうすることによって、分散度合いを常に、基準の上限値と下限値の間の適正な範囲に保持することができる。

以上に説明したことからわかるように、ランキングデータ評価機能の起動は楽曲別に可能である。たとえば、カラオケ採点ランキングサーバーのユーザインタフェースを介して楽曲を指定して起動を指示することが可能である。
また、定期的に自動的に起動するようにしてもよい。この場合に、楽曲別に起動の周期を変えて設定することも可能である。
あるいは、カラオケ採点データをカラオケ装置１０から集信する際に、続けてランキングデータ評価機能を起動するようにしてもよい。この場合には、集信したデータに含まれる全ての楽曲ＩＤについて、それぞれランキングデータ評価を行うことになる。

＝＝＝他の実施例＝＝＝
上記実施例では、成績データとしてカラオケ採点データを集計して処理する技術について説明しているが、この情報処理はカラオケに限るものではない。成績データを生成するような他のゲーム等にも適用可能である。

また、通信カラオケシステムへの適用を例示しているが、これに限るものでもない。上記カラオケ採点ランキングサーバーの機能をカラオケ装置１０で一体的に実現することも可能である。

その他、分散度合いが基準値に近づいた場合に利用者にその旨を告知するユーザインタフェースを設けると便利である。たとえば、リクエストの多い楽曲などについて適宜な機会にランキングデータ評価機能を起動して分散度合いを計算し、近々基準値に達する見込みがあるか否かを判定しておき、近々基準値に達する見込みの楽曲については、カラオケデータや楽曲検索に利用される楽曲索引データにその旨のフラグを付加しておく。そして当該楽曲を利用者がリクエストする際に、予約画面にその旨のメッセージを表示する。あるいは、分散化の見込みがある楽曲について、ディスプレイやリモコン装置の起動画面などに一覧表示する。さらに、分散化の見込みがある楽曲についてカラオケ採点データが記録されている利用者を個人ＩＤにより特定し、電子メール等でその利用者にその旨を通知するように構成することも可能である。このようにすれば、利用者にはランキングデータ分散化の時期の予想がつくので、その時期を目指して当該楽曲のリクエストやカラオケ利用自体が増加する効果を期待することもできる。

この発明はカラオケ採点ランキング処理以外の目的にも利用可能である。抽象的に表現すれば、点数化された成績データが時系列に発生し、それら成績データを逐次コンピュータで収集し、成績データのカテゴリー別にランキングデータを逐次作成するとともに、収集した１個の成績データがランキングデータ上で占める位置の情報（ランキング成績データ）も作成して利用者に提示するシステムにおいて、この発明を適用することができる。この発明を適用することにより、利用者に提示するランキング成績データの価値（利用者が提示されたランキング成績データについて認める意義）が陳腐化しそうか否かを適時に自動的に評価し、陳腐化しそうだと判断された場合にランキングデータを分散化するという合理的な情報処理を実現できる。

本発明の実施例におけるカラオケ採点ランキングサーバーを含むネットワーク構成図である。 上記カラオケ採点ランキングサーバーにおけるランキングデータの評価および分散化に関する処理のフロー図である。 カラオケ採点データの増加にともなうランキングデータの分散度合いの変化のイメージを例示した図である。

符号の説明

１０ カラオケ装置
９０ ホスト装置（カラオケ採点ランキングサーバー）

Claims (6)

1. ランキング計算プロセスと、ランキング出力プロセスと、ランキング評価プロセスと、ランキング分散化プロセスを含み、時系列に生成される成績データをコンピュータにより集計してランキング出力する情報処理方法であって、
   ランキング計算プロセスは、成績データを取り込んだ際、その成績データと同一カテゴリーに属する多数の成績データとに基づいて、それらの成績に従って順位付けしたランキングデータを作成し、
   ランキング出力プロセスは、成績データを取り込んだ後、その成績データと最新のランキングデータとの関係を記述したランキング成績データを出力し、
   ランキング評価プロセスは、最新のランキングデータの評価対象順位部分の分散度合いを計算するとともに、分散度合いが基準値より小さいか否かを判定し、
   ランキング分散化プロセスは、分散度合いが基準値より小さいと判定した場合、生成から所定期間経過した古い成績データを削除して分散度合いを基準値より大きくする、
   情報処理方法。
2. ランキング計算プロセスと、ランキング出力プロセスと、ランキング評価プロセスと、ランキング分散化プロセスを含み、時系列に生成されるカラオケ採点データをコンピュータにより集計してランキング出力するカラオケ採点ランキング処理方法であって、
   ランキング計算プロセスは、カラオケ採点データを取り込んだ際、そのカラオケ採点データと同一楽曲に関する多数のカラオケ採点データとに基づいて、それらの成績に従って順位付けした楽曲別のランキングデータを作成し、
   ランキング出力プロセスは、カラオケ採点データを取り込んだ後、そのカラオケ採点データと当該曲の最新のランキングデータとの関係を記述した楽曲別のランキング成績データを出力し、
   ランキング評価プロセスは、最新のランキングデータの評価対象順位部分の分散度合いを計算するとともに、分散度合いが基準値より小さいか否かを判定し、
   ランキング分散化プロセスは、分散度合いが基準値より小さいと判定した場合、生成から所定期間経過した古いカラオケ採点データを削除して分散度合いを基準値より大きくする、
   カラオケ採点ランキング処理方法。
3. データ受付処理と、ランキング計算処理と、ランキング出力処理と、ランキング評価処理と、ランキング分散化処理を行い、時系列に生成されるカラオケ採点データを集計してランキング出力するカラオケ採点ランキングサーバーであって、
   データ受付処理は、多数のカラオケ採点装置と適時に通信して楽曲ＩＤの付帯したカラオケ採点データを受け付け、
   ランキング計算処理は、カラオケ採点データを受け付けた際、そのカラオケ採点データと同一楽曲に関する多数のカラオケ採点データとに基づいて、それらの成績に従って順位付けした楽曲別のランキングデータを作成し、
   ランキング出力処理は、カラオケ採点データを受け付けた後、そのカラオケ採点データと当該曲の最新のランキングデータとの関係を記述した楽曲別のランキング成績データを当該カラオケ採点データを発信したカラオケ採点装置に送信し、
   ランキング評価処理は、最新のランキングデータの評価対象順位部分の分散度合いを計算するとともに、分散度合いが基準値より小さいか否かを判定し、
   ランキング分散化処理は、分散度合いが基準値より小さいと判定した場合、生成から所定期間経過した古いカラオケ採点データを削除して分散度合いを基準値より大きくする、
   カラオケ採点ランキングサーバー。
4. ランキング評価処理は、ランキングデータのうち、所定順位の成績データの成績を分散度合いの計算値とし、基準の成績を超えていると分散度合いが基準値より小さいと判定する
   請求項３に記載のカラオケ採点ランキングサーバー。
5. ランキング評価処理は、ランキングデータのうち、最上位と所定順位の成績の差を計算して分散度合いとし、当該差が基準値より小さければ分散度合いが基準値より小さいと判定する
   請求項３に記載のカラオケ採点ランキングサーバー。
6. ランキング評価処理は、最新のランキングデータの評価対象順位部分の分散度合いを計算するとともに、分散度合いが基準の下限値より小さいか否かを判定し、
   ランキング分散化処理は、分散度合いが基準の下限値より小さいと判断した場合に、分散度合いが基準の上限値に達するまで、カラオケ採点データを生成が古い順に所定の単位で削除して分散度合いを再計算する処理を繰り返す
   請求項３〜５のいずれかに記載のカラオケ採点ランキングサーバー。

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