JP2008210209A - コンテンツ登録・検索システム、およびコンテンツ登録・検索方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザーの利便性を高めることができるコンテンツ登録・検索システムを提供する。
【解決手段】ＰＣ１２から新規に登録する画像のデータが入力されると、サーバ１４の画像解析部３７で、画質、および被写体に関連する各解析項目について画像を解析する。ランク付与部３８は、画像解析部３７の解析結果に基づいて、画像にランクを付与する。画像検索部３９は、ユーザーにより入力された検索文字列に合致した画像を画像ＤＢ３５から検索する。販売価格決定部４０は、価格情報ＤＢ３６に記憶されたランク−販売価格対応テーブル５２を元に、画像検索部３９で検索された画像のランクに応じた販売価格を決定する。決定された販売価格の情報は、画像検索部３９で検索された画像のデータとともにＰＣ１２に出力され、モニタ１５に表示される。
【選択図】図３

Description

本発明は、コンテンツの登録、検索、および売買を行うコンテンツ登録・検索システム、およびコンテンツ登録・検索方法に関する。

最近、携帯電話やパーソナルコンピュータなどの情報端末機器の普及によって、映像、画像、音楽、ゲーム、電子書籍といった様々なコンテンツを、大量且つ容易に得ることが可能になってきた。これに伴い、不特定多数のユーザーがコンテンツを自由に登録・検索することができ、ユーザー同士で情報を共有するという新しい概念（いわゆるＷｅｂ２．０）が生まれており、フリッカー（flickr）と呼ばれるユーザー参加型の画像共有サービスや、はてなブックマーク、ウィキペディアといったフリー百科事典が既に実用化されている。

上記のようにコンテンツを登録・検索するシステムには、ユーザーの求めに応じてコンテンツを売買するものがある（特許文献１〜４参照）。特許文献１は、多数の一般ユーザーが登録した動画／静止画の情報を保存・管理し、その情報をマスメディアに提供して、情報の購入を希望するマスメディアにはオークション形式で販売するシステムについて開示している。

特許文献２には、コンテンツを多数保有している個人あるいは小規模団体が、不特定多数の利用者端末に対してコンテンツを発信し、コンテンツの販売によって利益を得るコンテンツビジネスあるいは流通マーケットを低料金で手軽に実現することができるシステムが記載されている。

特許文献３は、サーバを介さずユーザーの端末同士で情報の遣り取りを行う、いわゆるｐｅｅｒ ｔｏ ｐｅｅｒ方式の情報交換において、情報の供給者が入力した条件に基づいて、販売価格を自動的に決定する方法を提供している。

特許文献４は、商品種別、人気度、価格注目度、需要の強弱など、販売者側の経験則から導き出される価格決定アルゴリズムを用いて、販売数を監視しつつ、販売数が目標に達するように販売価格を決定するシステムについて開示している。

また、膨大なコンテンツの中から、ユーザーが所望するコンテンツを効率的に検索するための方法が提案されている（特許文献５参照）。特許文献５には、ユーザーの情報の選択履歴を取得し、選択履歴に基づいてユーザーの選択嗜好の傾向を特定し、複数の情報の中から選択嗜好に合致した情報を検索して表示する方法が記載されている。
実用新案登録第３０８６６２６号 特開２００４−２０６６５１号公報 特開２００４−１１８８１５号公報 特開２００２−０７４１０８号公報 特開２０００−１５５７６４号公報

特許文献１〜４に記載の発明では、販売価格の決定が完全に自動化されておらず、ユーザーの手を煩わせるという問題があった。すなわち、特許文献１では、販売価格を決定するためにオークションを行う必要があり、特許文献２では、ユーザーが販売価格を設定しなければならない。特許文献３では、販売価格自体は自動的に決定されるが、その前にユーザーが条件を入力しなければならず、特許文献４では、商品毎に需給の情報を分析して、価格決定アルゴリズムを作成する必要がある。

そのうえ、特許文献１、２に記載の発明では、コンテンツを登録したりする場合に料金を支払わなければならず、幅広いユーザーの参加を妨げる元となっていた。さらに、登録されたコンテンツを全て販売することを前提としていて、著作権保護のために販売を望まないユーザーのことを考慮していない。

また、特許文献５に記載の発明は、個々のユーザーを対象としているため、ユーザー同士で情報を共有するというコンテンツ登録・検索システムの基本概念から逸れており、情報の共有によってもたらされる様々な利点を活用することができない。

本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、ユーザーの利便性を高めることができるコンテンツ登録・検索システム、およびコンテンツ登録・検索方法を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、コンテンツの登録、検索、および売買を行うコンテンツ登録・検索システムであって、登録されたコンテンツの商品価値を表す評価値を取得する評価値取得部と、前記評価値に基づいて、前記コンテンツの販売価格を決定する販売価格決定部とを備えることを特徴とする。

前記評価値取得部は、前記コンテンツを解析するコンテンツ解析部と、前記コンテンツ解析部の解析結果に基づいて、前記評価値として、複数段階のランクを前記コンテンツに付与するランク付与部とを含むことが好ましい。

この場合、前記ランクと前記販売価格との関係を表す第一価格情報を記憶する第一記憶部を備え、前記販売価格決定部は、前記第一価格情報を前記第一記憶部から読み出して、前記販売価格を決定することが好ましい。なお、前記第一記憶部は、前記第一価格情報をデータテーブル化して記憶していることが好ましい。

前記コンテンツと前記ランクとを関連付けて記憶する第二記憶部を備えることが好ましい。なお、前記第二記憶部は、前記コンテンツと前記ランクとをデータテーブル化して記憶していることが好ましい。

前記評価値取得部は、前記評価値として、前記コンテンツの販売数と登録数に関わる需給情報を取得する需給情報取得部を含むことが好ましい。

この場合、前記需給情報取得部は、前記需給情報として、前記コンテンツに付与された付帯情報と、前記販売数、および前記登録数との関係を表す第二価格情報を取得することが好ましい。

前記第二価格情報を記憶する第三記憶部を備え、前記販売価格決定部は、前記第二価格情報を前記第三記憶部から読み出して、前記販売価格を決定することが好ましい。なお、前記第三記憶部は、前記第二価格情報をデータテーブル化して記憶していることが好ましい。

前記販売価格決定部は、販売数／登録数を算出し、この算出結果を元に前記販売価格を決定することが好ましい。また、前記付帯情報は、前記コンテンツを検索する際に参照されるタグであることが好ましい。

あるいは、前記需給情報取得部は、前記需給情報として、前記コンテンツの登録者と、登録者の販売数との関係を表す第三価格情報を取得することが好ましい。

前記第三価格情報を記憶する第四記憶部を備え、前記販売価格決定部は、前記第三価格情報を前記第四記憶部から読み出して、前記販売価格を決定することが好ましい。なお、前記第四記憶部は、前記第三価格情報をデータテーブル化して記憶していることが好ましい。

前記登録者の販売数と、前記販売価格の増率との関係を表す第四価格情報を記憶する第五記憶部を備え、前記販売価格決定部は、前記第四価格情報を前記第五記憶部から読み出して、前記販売価格を決定することが好ましい。なお、前記第五記憶部は、前記第四価格情報をデータテーブル化して記憶していることが好ましい。

購入したコンテンツを独占して使用するか否かを設定する使用条件設定部を備えることが好ましい。

この場合、前記コンテンツと、前記使用条件設定部による前記コンテンツの使用状況とを関連付けて記憶する第六記憶部を備えることが好ましい。なお、前記第六記憶部は、前記コンテンツと、前記使用条件設定部による前記コンテンツの使用状況とをデータテーブル化して記憶していることが好ましい。

前記コンテンツと、前記コンテンツに付与された付帯情報とを関連付けて記憶する第七記憶部を備えることが好ましい。なお、前記第七記憶部は、前記コンテンツと、前記コンテンツに付与された付帯情報とをデータテーブル化して記憶していることが好ましい。

この場合、前記第七記憶部は、前記付帯情報の読み出し、書き込みが運営者のみに許可された運営者管理領域と、前記付帯情報の読み出し、書き込みが運営者、前記コンテンツの登録者、それ以外の第三者の全てに許可された公開領域、および前記付帯情報の書き込みが前記コンテンツの登録者のみに許可された非公開領域を含むユーザー管理領域とを有することが好ましい。

前記付帯情報は、前記コンテンツの販売可否を表す販売可否情報を含み、前記第七記憶部は、前記非公開領域に前記販売可否情報を記憶することが好ましい。

前記評価値に基づいて、前記コンテンツの検索条件に適合したお奨め登録者を選定するお奨め登録者選定部と、前記お奨め登録者の情報を表示する第一表示部とを備えることが好ましい。また、前記お奨め登録者が登録したコンテンツを検索結果として表示する第二表示部を備えることが好ましい。

この場合、前記需給情報取得部は、前記需給情報として、前記コンテンツに付与された付帯情報、および前記コンテンツの登録者と、前記コンテンツの登録数との関係を表す登録傾向情報を取得することが好ましい。

前記お奨め登録者選定部は、前記登録傾向情報で検索条件に適合した前記付帯情報をもつコンテンツの登録数が最も多い登録者を前記お奨め登録者として選定することが好ましい。

前記登録傾向情報を記憶する第八記憶部を備え、前記お奨め登録者選定部は、前記登録傾向情報を前記第八記憶部から読み出して、前記お奨め登録者を選定することが好ましい。なお、前記第八記憶部は、前記登録傾向情報をデータテーブル化して記憶していることが好ましい。

前記コンテンツは、画像であることが好ましい。この場合、前記コンテンツ解析部は、前記画像の画質、および被写体に関連する複数の解析項目について、前記解析を行うことが好ましい。

請求項３３に記載の発明は、コンテンツの登録、検索、および売買を行うコンテンツ登録・検索方法であって、登録されたコンテンツの商品価値を表す評価値を取得する評価値取得ステップと、前記評価値に基づいて、前記コンテンツの販売価格を決定する販売価格決定ステップとを備えることを特徴とする。

本発明のコンテンツ登録・検索システム、およびコンテンツ登録・検索方法によれば、コンテンツの商品価値を表す評価値を取得し、これに基づいてコンテンツの販売価格を決定するので、ユーザーの手を煩わせることなく、販売価格を自動的に決定することができる。したがって、ユーザーの利便性を高めることができる。

図１において、画像登録・検索システム２は、デジタルカメラ１０で撮影して得られた画像データ、あるいは、メモリカードやＣＤ−Ｒなどの記録媒体１１に記録された画像データ（写真フイルムをＴＩＦＦまたはＪＰＥＧ形式でデジタイズしたものも含む）が取り込まれたパーソナルコンピュータ（以下、ＰＣと略す）１２で、インターネット１３を介して画像登録・検索サーバ（以下、単にサーバという）１４にアクセスし、画像の登録・検索、および売買を行うものである。なお、図では、ＰＣ１２が一台しか描かれていないが、実際には、画像登録・検索システム２を利用する不特定多数のユーザーが所有する複数のＰＣ１２、あるいは、これに類する情報端末機器（携帯電話、ＰＤＡなど）がインターネット１３を介してサーバ１４に接続されている。

デジタルカメラ１０は、例えば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）などに準拠した通信ケーブルや、無線ＬＡＮなどによりＰＣ１２に接続され、ＰＣ１２とのデータの相互通信が可能となっている。また、記録媒体１１も同様に、専用のドライバを介してＰＣ１２とのデータの遣り取りが可能となっている。

ＰＣ１２は、モニタ１５と、キーボードおよびマウスからなる操作部１６とを備えている。ＰＣ１２の内部構成を示す図２において、ＣＰＵ２０は、ＰＣ１２全体の動作を統括的に制御する。ＣＰＵ２０には、前述の操作部１６の他に、データバス２１を介して、ＲＡＭ２２、ハードディスクドライブ（以下、ＨＤＤと略す）２３、通信Ｉ／Ｆ２４、および表示制御部２５が接続されている。

ＨＤＤ２３には、ＰＣ１２を動作させるための各種プログラムやデータの他に、画像の登録・検索を一括して行うためのビューアーソフトのプログラムや、デジタルカメラ１０、または記録媒体１１から取り込まれた複数の画像データが記憶されている。ＣＰＵ２０は、ＨＤＤ２３からプログラムを読み出してＲＡＭ２２に展開し、読み出したプログラムを逐次処理する。また、ＣＰＵ２０は、操作部１６から入力される操作入力信号に応じて、ＰＣ１２の各部を動作させる。

通信Ｉ／Ｆ２４は、デジタルカメラ１０などの外部機器や、インターネット１３などの通信ネットワークとのデータの遣り取りを媒介する。表示制御部２５は、モニタ１５の表示を制御し、ビューアーソフトに係わる各種ウィンドウなどをモニタ１５に表示させる。

サーバ１４の内部構成を示す図３において、ＣＰＵ３０は、サーバ１４全体の動作を統括的に制御する。ＣＰＵ３０には、データバス３１を介して、ＲＡＭ３２、データストレージ３３、および通信Ｉ／Ｆ３４などが接続されている。

データストレージ３３には、サーバ１４を動作させるための各種プログラムやデータ、画像登録・検索システム２のアクセス認証の際に用いる個人認証ＩＤなどのユーザーの個人情報が記憶されている。ＣＰＵ３０は、データストレージ３３からプログラムを読み出してＲＡＭ３２に展開し、読み出したプログラムを逐次処理する。通信Ｉ／Ｆ３４は、インターネット１３などの通信ネットワークとのデータの遣り取りを媒介する。

データストレージ３３には、ＰＣ１２から登録された画像のデータが記憶される画像データベース（以下、画像ＤＢと略す）３５、および価格情報データベース（以下、価格情報ＤＢと略す）３６が設けられている。

図４に示すように、画像ＤＢ３５は、登録された画像のデータとともに、登録時に自動的に付けられるＩＤ（登録順に付した通し番号）を見出しとして、登録された画像のデータのファイル名、撮影日時、その画像の登録者の氏名（あるいは、個人認証ＩＤでもよい）、販売可否、およびランク（後述）の情報を、データテーブル化して記憶している。以下の説明では、このデータテーブルを画像一覧テーブル５０と称する。また、画像ＤＢ３５に記憶された画像を登録済み画像、そのデータを登録済み画像データ、これから新たに登録される画像を新規登録画像、そのデータを新規登録画像データという。

また、図５に示すように、画像ＤＢ３５には、ＩＤを見出しとして、登録済み画像に関連付けられた付帯情報の種類（例えば、前述の撮影日時を含む、図示の撮影場所、時間帯、被写体など。以下、インデックスと呼ぶ）と、付帯情報の実体（以下、パラメータと呼ぶ）とを格納する付帯情報一覧テーブル５１が記憶されている。

付帯情報には、撮影時にデジタルカメラ１０側で自動的に付されるもの（撮影日時、撮影者の情報、ホワイトバランス、シャープネスなど。デジタルカメラ１０にＧＰＳ機能が設けられている場合は、撮影場所の経緯度情報も含む）と、新規登録画像を登録する際に登録者が入力するもの（撮影場所、時間帯、被写体、販売可否など。時間帯は撮影日時の情報からＰＣ１２、またはサーバ１４側で自動的に付してもよい）と、ＰＣ１２やサーバ１４側で自動的に付されるもの（登録日時、販売数など）とがある。

新規登録画像を登録する際に登録者が入力する付帯情報は、いわゆるタグと呼ばれ、各インデックスに応じて適切な単語が当て嵌められている。例えば、ＩＤが「０００１」の登録済み画像は、「撮影場所」が「○×牧場」で、「時間帯」が「朝」、「被写体」が「富士一男」と「ドルフィン号」であることを表している。

それぞれの登録済み画像に付された付帯情報は、図示するように複数の場合もあるし、インデックスによっては未入力の場合もある。また、一つのインデックスに対して複数のパラメータが入力されている場合もある。なお、タグに対するインデックスは、複数のユーザーによるインデックスの乱立を防ぐために、画像登録・検索システム２の運営者側で予め有限個に設定しておき、ユーザーに選択させることが好ましい。

図６に示すように、価格情報ＤＢ３６には、ランクと、登録済み画像の販売価格とを格納するランク−販売価格対応テーブル（第一価格情報に相当）５２が記憶されている。ランクの欄には、Ａ〜Ｃの三段階のランクが、販売価格の欄には、それぞれのランクに対応した販売価格の情報（ランクＡは１０００円、ランクＢは５００円、ランクＣは１００円）が格納されている。なお、販売価格は一律でもよいし、市場の動向などに応じて変動させてもよい。

図３に戻って、画像解析部３７は、ＰＣ１２からの新規登録画像データを解析して、その画像の好適度Ｅｉ（ｉ＝１〜８）を算出する。具体的には、例えば、特開２００６−２２９６８２号公報に記載の方法を用いる。すなわち、まず、階層構造をもつカテゴリ別に新規登録画像を分類する。例を挙げて説明すると、新規登録画像がフランス旅行でパリの凱旋門を写したものであった場合は、「フランス旅行」の下の階層の「パリ」の、そのまた下の階層の「凱旋門」のカテゴリに分類する。この分類は、新規登録画像の撮影日時を参照して行ってもよいし、新規登録画像に対して周知のシーン解析を施し、この結果を元に行ってもよい。あるいは、タグなどの他の付帯情報を参照して行ってもよい。

画像解析部３７は、各カテゴリに含まれる画像の数、各カテゴリに関連する（階層構造で繋がる）カテゴリの数、および各カテゴリの下の階層数を重み付け演算して、新規登録画像が分類されたカテゴリの好適度Ｅ１を算出する。

また、画像解析部３７は、各種解析項目、具体的には、画像の明るさ、鮮鋭度（ボケ）、人物の顔の有無、顔の肌色の具合、人物認識（顔が写っている人物の特定）、顔の表情、および目閉じについてそれぞれ解析を行い、各種解析項目の好適度Ｅ２〜Ｅ８を算出する。画像解析部３７は、算出した好適度Ｅｉ（ｉ＝１〜８）の情報をＣＰＵ３０に出力する。

画像の明るさについては、例えば、新規登録画像を構成する全画素の輝度の平均値を算出し、これと予め設定された閾値とを比較する。そして、平均値が閾値を超えた場合は好適度Ｅ２を１、超えない場合は０とする。鮮鋭度については、例えば、新規登録画像に対して周波数分析を施し、高周波成分の大きさに応じてボケの有無を判定する。そして、ボケのない場合は好適度Ｅ３を１、ボケが所定以上ある場合は０とする。

また、人物の顔の有無については、画像内の肌色の領域を抽出するなどの周知の方法を用い、顔がある場合は好適度Ｅ４を１、ない場合は０とする。肌色の具合は、人物の顔の有無の解析で顔と認識した領域の色が、色空間で予め設定された肌色の好適な基準値を超えるか否かを判定し、基準値を超えた場合は好適度Ｅ５を１、それ以外の場合は０とする。人物認識は、登録者によって予め登録された所望の人物の顔が含まれているか否かを周知の画像認識を用いて判定し、所望の人物の顔が含まれていた場合は好適度Ｅ６を１、含まれていない場合は０とする。

さらに、表情については、顔の表皮の動きのパターンに基づいて表情を識別するための表情ベクトルを予め記憶しておき、これを元に顔の表情を識別する。そして、表情が笑っていると判定された場合は好適度Ｅ７を１、笑っていないと判定された場合は０とする。目閉じについては、目を開いた状態、閉じた状態のそれぞれに対応するフィルタでフィルタリング処理し、この処理結果に応じて目閉じを判定する。そして、目が開いている場合は好適度Ｅ８を１、閉じている場合は０とする。なお、ここで挙げた各種解析項目、およびそれらの解析方法は一例であり、上記以外の解析項目を適宜追加してもよいし、より確度の高い解析方法を採用してもよい。

ランク付与部３８は、画像解析部３７で算出した好適度Ｅｉの情報をＣＰＵ３０から読み出す。そして、好適度Ｅｉの情報を元に、Ａ〜Ｃの三段階のランク（Ａが最も格が高く、Ｃが最も格が低い）を新規登録画像に付与する。すなわち、ランク付与部３８は、好適度Ｅｉの総和を求め、これを新規登録画像の総合好適度Ｅとする。ランク付与部３８は、求めた総合好適度Ｅと、予めランク毎に設定された閾値とを比較し、この比較結果に基づいてランクの付与を行う。ランク付与部３８は、付与したランクの情報をＣＰＵ３０に出力する。

このように付与されたランクは、画質や被写体に着目して新規登録画像を評価した結果に基づくもので、新規登録画像が他のユーザーにとって利用価値があるか否か、つまり、新規登録画像の商品価値を表す評価値であるといえる。ここで、ランクは、上記のＡ〜Ｃに限らず、優、良、可などで表してもよく、二段階、または三段階以上であってもよい。なお、上記で説明した方法の詳細については、特開２００６−２２９６８２号公報の段落［００２５］〜［００４３］を参照されたい。

画像検索部３９は、画像一覧テーブル５０、および付帯情報一覧テーブル５１を画像ＤＢ３５から読み出す。そして、これらのテーブル５０、５１を参照しながら、画像の検索の際にユーザーにより入力された検索文字列（後述）の全部または一部が、付帯情報として関連付けられた登録済み画像（但し、販売可と設定されたもののみ）を画像ＤＢ３５から検索する。

画像検索部３９は、ユーザーによりインデックスとパラメータが指定されていた場合は、指定されたインデックスとパラメータが付された登録済み画像について検索を行う。インデックス、またはパラメータのいずれか一方が指定されていた場合は、指定されたインデックス、またはパラメータが付された登録済み画像について検索を行う。画像検索部３９は、検索した登録済み画像データをＣＰＵ３０に出力する。以下、画像検索部３９から出力された登録済み画像を出力画像、そのデータを出力画像データという。

販売価格決定部４０は、出力画像データ、画像一覧テーブル５０、およびランク−販売価格対応テーブル５２を、ＣＰＵ３０、画像ＤＢ３５、および価格情報ＤＢ３６からそれぞれ読み出す。そして、画像一覧テーブル５０、およびランク−販売価格対応テーブル５２を参照して、出力画像のランクに対応した販売価格を決定する。より具体的には、販売価格決定部４０は、出力画像のＩＤと照らし合わせて、画像一覧テーブル５０から出力画像のランクの情報を取得し、ランク−販売価格対応テーブル５２からランクに応じた販売価格の情報を取得する。販売価格決定部４０は、決定した販売価格の情報をＣＰＵ３０に出力する。

ＣＰＵ３０は、画像ＤＢ３５に新規登録画像データを記憶するとともに、ＩＤを付して、そのデータのファイル名、データに添付された撮影日時、登録者名、販売可否、およびランク付与部３８で付与されたランクを関連付けて画像一覧テーブル５０に記憶する。また、ＣＰＵ３０は、販売価格決定部４０からの販売価格の情報とともに、画像検索部３９からの出力画像データを、通信Ｉ／Ｆ３４を介してＰＣ１２に出力する。

画像の登録・検索を行う際には、操作部１６を操作してビューアーソフトを起動する。ビューアーソフトが起動されると、例えば、サーバ１４へのアクセス認証が行われ、アクセスが許可されると、画像の登録・検索が可能となる。

ビューアーソフトには、画像の登録を行うモードと検索を行うモードとが設けられている。画像の登録を行うモードでは、図７に示す登録ウィンドウ６０がモニタ１５に表示される。登録ウィンドウ６０には、新規登録画像を選択するための領域６１、新規登録画像が表示される領域６２、インデックス、およびパラメータを入力するための領域６３、および販売可否を設定するための領域６４が設けられている。

領域６１には、ＨＤＤ２３内の画像の保存先のパスが表示されるファイルダイアログ６５と、画像を選択するための選択ボタン６６とが設けられている。操作部１６のマウスを操作して、ポインタ６７を選択ボタン６６に合わせてクリックすると、ファイルダイアログ６５が拡大されて、ＨＤＤ２３に記憶されたファイルやフォルダを示すアイコンが階層別に一覧表示される。この状態で操作部１６のマウスを操作して、ポインタ６７を所望の画像のファイルのアイコンに合わせてクリックすることで、画像の選択を行うことができる。なお、本実施形態では、新規登録画像を一つずつ選択する態様を例示しているが、ＨＤＤ２３内の画像のサムネイルを一覧表示するなどして、その中から新規登録画像を複数選択することができるようにしてもよい。

選択ボタン６６を選択する前は、領域６２には何も表示されないか、領域６２自体が表示されない。選択ボタン６６が選択されると、そのときファイルダイアログ６５に表示されている画像がＨＤＤ２３から表示制御部２５に読み出され、領域６２に表示される。

領域６３には、インデックス、およびパラメータを入力するための入力バー６８、６９が設けられている。各入力バー６８、６９にポインタ６７を合わせてクリックして、キーボードで文字列を入力することにより、インデックス、およびパラメータの入力が可能となっている。なお、インデックスを有限個に設定した場合は、入力バー６８をプルダウンメニューの形式とし、入力バー６８にポインタ６７を合わせてクリックすると、インデックスの一覧がプルダウン表示されるように構成してもよい。

領域６４には、チェックボックス７０が設けられている。操作部１６のマウスを操作して、ポインタ６７をチェックボックス７０に合わせてクリックすることで、新規登録画像の使用権（著作権）販売の可否の選択を行うことができる。チェックボックス７０は、非選択の状態では白抜きで表示され、ポインタ６７で選択されると、レ点が表示される。

領域６４の下部には、登録ボタン７１が配されている。ポインタ６７を登録ボタン７１に合わせてクリックすると、ＣＰＵ２０は、そのとき選択されている画像のデータを新規登録画像データとして、付帯情報、および販売可否の情報とともに、通信Ｉ／Ｆ２４を介してサーバ１４に出力する。

一方、画像の検索を行うモードでは、図８に示す検索ウィンドウ８０がモニタ１５に表示される。検索ウィンドウ８０には、検索文字列を入力するための領域８１、出力画像が一覧表示される領域８２、およびクレジットカードの情報を入力するための領域８３が設けられている。

領域８１には、インデックス、パラメータをそれぞれ入力するための検索バー８４、８５、および検索ボタン８６が配されている。各検索バー８４、８５にポインタ６７を合わせてクリックして、キーボードで文字列を入力することにより、検索文字列を入力することができる。ポインタ６７を検索ボタン８６に合わせてクリックすると、ＣＰＵ２０は、そのとき入力されている検索文字列の情報を、通信Ｉ／Ｆ２４を介してサーバ１４に出力する。

検索ボタン８６を選択する前は、領域８２には何も表示されないか、領域８２自体が表示されない。検索ボタン８６の選択後、上述のようにサーバ１４側で出力画像が検索され、サーバ１４から出力画像データが通信Ｉ／Ｆ２４を介して入力されると、領域８２に出力画像のサムネイルが一覧表示される。サムネイルには、画像の使用権を購入していないユーザーに画像を不正に使用されることを防止するために、「ＳＡＭＰＬＥ」の文字が合成されており、検索ウィンドウ８０上でダウンロードができないように設定されている。サムネイルの表示順序は特に規定しないが、例えば、ランクが高い順、あるいは、登録日時が新しい順に表示される。なお、領域８２の右側には、一度で表示仕切れないサムネイルをスクロール表示するためのスクロールバー８７が設けられている。

サムネイルの下部には、販売価格決定部４０で決定された価格と、チェックボックス８８が表示されている。ポインタ６７をチェックボックス８８に合わせてクリックすることで、出力画像の使用権購入の可否の選択を行うことができる。チェックボックス８８は、非選択の状態では白抜きで表示され、ポインタ６７で選択されると、レ点が表示される。

本実施形態では、販売不可と設定された登録済み画像については、検索、および販売価格の決定を行っていないが、販売不可と設定された登録済み画像についても、同様に出力画像として検索し、販売価格を決定して表示してもよい。この場合、販売価格、およびチェックボックス８８は表示されるが、ユーザーが選択したときに購入不可であることを報せるメッセージが表示されるなどして、購入することができないようにする。あるいは、販売不可と設定された出力画像の販売価格、およびチェックボックス８８は表示されず、ユーザーが選択できないようにする。また、検索の結果、販売可と設定された登録済み画像がない場合も想定される。この場合は、その旨を表すメッセージを表示するなどして、ユーザーに再度検索を行わせる。

領域８３には、クレジットカードの番号を入力するための入力バー８９、クレジットカードの有効期限を入力するための入力バー９０、および決済ボタン９１が設けられている。各入力バー８９、９０にポインタ６７を合わせてクリックして、キーボードで文字列を入力することにより、カード番号、および有効期限を入力することができる。入力バー８９、９０には、第三者に盗み見られることを防止するために、×印が表示される。

ポインタ６７を決済ボタン９１に合わせてクリックすると、ＣＰＵ２０は、出力画像の使用権購入の情報とともに、カード番号、および有効期限の情報を、通信Ｉ／Ｆ２４を介してサーバ１４に出力する。決済の方法としては、上記のクレジットカードに限らず、銀行や郵便局の預金口座番号を入力させ、預金口座から購入金額を直接引き落とすようにしてもよいし、カード番号や預金口座番号などの決済に必要な情報を、画像登録・検索システム２の入会時に予めサーバ１４に登録させ、決済ボタン９１を選択するだけで決済が行われるようにしてもよい。

次に、上記構成を有する画像登録・検索システム２の処理手順について、画像の登録を行う場合と検索を行う場合とに分けて、図９、および図１０のフローチャートを参照して説明する。まず、図９において、ビューアーソフトが起動され、サーバ１４へのアクセス認証が行われた後、画像の登録を行うモードが選択されると、登録ウィンドウ６０がモニタ１５に表示される。

ユーザーは、操作部１６で選択ボタン６６を選択し、ファイルダイアログ６５から新規登録画像を選択する。そして、各入力バー６８、６９にインデックス、およびパラメータを入力し、チェックボックス７０で新規登録画像の使用権販売の可否を選択した後、登録ボタン７１を選択する。登録ボタン７１が選択されると、付帯情報、および販売可否の情報とともに、新規登録画像データが通信Ｉ／Ｆ２４を介してサーバ１４に出力される。

サーバ１４では、通信Ｉ／Ｆ３４で付帯情報、販売可否の情報、および新規登録画像データが受信される。これらの情報は、ＣＰＵ３０に入力される。また、新規登録画像データは、画像解析部３７に入力される。画像解析部３７では、各種解析項目について新規登録画像データが解析され、各種解析項目の好適度Ｅｉが算出される。画像解析部３７で算出された好適度Ｅｉの情報は、ＣＰＵ３０に出力される。

画像解析後、画像解析部３７で算出された好適度Ｅｉの情報が、ＣＰＵ３０からランク付与部３８に読み出される。そして、ランク付与部３８にて、好適度Ｅｉの総和、すなわち新規登録画像の総合好適度Ｅが求められ、総合好適度Ｅに見合うランクが付与される。ランク付与部３８で付与されたランクの情報は、ＣＰＵ３０に出力される。

新規登録画像データは、ＣＰＵ３０により画像ＤＢ３５に記憶される。また、ＩＤを付して、新規登録画像データのファイル名、データに添付された撮影日時、登録者名、販売可否、およびランク付与部３８で付与されたランクが関連付けられて画像一覧テーブル５０に記憶される。上記一連の処理は、別の新規登録画像が追加登録されず、ビューアーソフト、または画像登録モードが終了されるまで続行される。

図１０において、画像の検索を行うモードが選択されると、検索ウィンドウ８０がモニタ１５に表示される。ユーザーは、各検索バー８４、８５にポインタ６７を合わせてクリックして、キーボードで検索文字列を入力した後、ポインタ６７を検索ボタン８６に合わせてクリックする。検索ボタン８６が選択されると、そのとき入力されている検索文字列の情報が、通信Ｉ／Ｆ２４を介してサーバ１４に出力される。

サーバ１４では、通信Ｉ／Ｆ３４で検索文字列の情報が受信される。受信された検索文字列の情報は、画像検索部３９に入力される。画像検索部３９には、画像一覧テーブル５０、および付帯情報一覧テーブル５１が画像ＤＢ３５から読み出される。画像検索部３９では、画像一覧テーブル５０、および付帯情報一覧テーブル５１が参照されつつ、検索文字列の全部または一部が付帯情報として関連付けられ、販売可と設定された登録済み画像が画像ＤＢ３５から検索される。画像検索部３９で検索された登録済み画像データ、すなわち出力画像データは、ＣＰＵ３０に出力される。

次いで、出力画像データ、画像一覧テーブル５０、およびランク−販売価格対応テーブル５２が、ＣＰＵ３０、画像ＤＢ３５、および価格情報ＤＢ３６から販売価格決定部４０にそれぞれ読み出される。販売価格決定部４０では、画像一覧テーブル５０、およびランク−販売価格対応テーブル５２が参照されつつ、出力画像のランクに対応した販売価格が決定される。販売価格決定部４０で決定された販売価格の情報は、ＣＰＵ３０に出力される。

ＣＰＵ３０に出力された出力画像データは、販売価格の情報とともに、通信Ｉ／Ｆ３４を介してＰＣ１２に出力される。サーバ１４から出力画像データが通信Ｉ／Ｆ２４を介して入力されると、検索ウィンドウ８０の領域８２に出力画像のサムネイルが一覧表示される。ユーザーは、この一覧を閲覧して、所望の出力画像のチェックボックス８８にポインタ６７を合わせてクリックし、購入すべき出力画像を選択する。そして、各入力バー８９、９０にカード番号、および有効期限を入力し、ポインタ６７を決済ボタン９１に合わせてクリックする。

決済ボタン９１が選択されると、出力画像の使用権購入の情報、カード番号、および有効期限の情報が、通信Ｉ／Ｆ２４を介してサーバ１４に出力される。サーバ１４では、購入された登録済み画像データが画像ＤＢ３５から読み出され、ＰＣ１２にダウンロードされる。また、カード番号、および有効期限の情報がクレジットカード会社に照会され、クレジットカード会社を介して購入金額が引き落とされる。さらに、銀行振込や現金書留などの適当な方法で、画像登録・検索システム２の運営費を差し引いた残額が、画像が購入された登録者に報酬として支払われる。これら一連の処理は、新たに検索が実行されず、ビューアーソフト、または画像検索モードが終了されるまで続行される。

以上説明したように、新規登録画像を解析して評価した結果に基づいて、価格を自動的に決定するので、ユーザーが価格を設定する手間が省ける。また、画像の登録に料金が掛からず、画像の商品価値に見合った妥当な販売価格がつけられるため、ユーザーは安心して画像を登録、購入することができる。このようにユーザーの信頼が得られれば、画像登録・検索システム２を利用するユーザーの増加に繋がり、結果的に画像の登録、購入がさらに促されるという相乗効果も期待することができる。

上記実施形態では、ランク−販売価格対応テーブル５２を用いて販売価格を決定しているが、これに加えて、あるいはこれに代えて、登録済み画像の需給情報に応じて価格を決定してもよい。

この場合、図１１に示すサーバ１００のように、需給情報取得部１０１を設けるとともに、図１２に示すタグ別需給情報テーブル（第二価格情報に相当）１０２を価格情報ＤＢ３６に記憶しておき、これを元に販売価格決定部４０で販売価格を決定する。なお、サーバ１００は、需給情報取得部１０１が設けられている他は、サーバ１４と同様の構成を有するので、同様の構成には同一の符号を付し、説明を省略する。

タグ別需給情報テーブル１０２には、タグのインデックス、およびパラメータと、そのタグが付けられた登録済み画像の販売数、登録数とが関連付けて記憶されている。例えば、「撮影場所」が「浅草寺」の画像は、販売数が「１００」で登録数が「２００」であることを示している。タグ別需給情報テーブル１０２は、ランクと同様に、画像の商品価値を表す評価値であり、販売数に対して登録数が少ないタグが付された画像ほど、商品価値が高いものであるといえる。

図１３、および図１４（点線で省略している前後の処理は、図９、および図１０に示すフローチャートと同様）に示すように、需給情報取得部１０１は、画像（あるいはタグ）が登録される度、および画像が購入される度に、タグ別需給情報テーブル１０２の該当する登録数、および販売数を更新（インクリメント）する。画像（あるいはタグ）が登録されたときに、インデックスとパラメータの対がタグ別需給情報テーブル１０２に存在しなかった場合は、その対の項を新たに作成し、登録数を１、販売数を０とする。

販売価格決定部４０で販売価格を決定する際には、タグ別需給情報テーブル１０２を価格情報ＤＢ３６から読み出す。そして、対象とする出力画像に付されたタグの全てについて、販売数／登録数（この値が大きい画像ほど商品価値が高い）を算出する。続いて、ランク−販売価格対応テーブル５２でランクに応じて決定した販売価格に、算出した全てのタグの販売数／登録数を乗算し、この演算結果を最終的な販売価格として決定する。すなわち、最終的な販売価格を求める式は、下記の様に表される。
Π（販売数／登録数）×（ランクに応じた販売価格） （Πは、全てのタグの販売数／登録数を乗算することを表す）・・・（１）
なお、販売数、または登録数が０のタグがある場合、（１）式は０または不定となってしまうので、販売数、または登録数が０のタグについては、販売数／登録数を算出しないか、販売数、または登録数を１として演算を行う。

また、図１５、および図１６に示すように、登録者別需給情報テーブル（第三価格情報に相当）１１０、および需給情報−販売価格増率対応テーブル（第四価格情報に相当）１１１を価格情報ＤＢ３６に記憶しておき、これを元に販売価格を決定してもよい。

登録者別需給情報テーブル１１０には、登録者と、需給情報の一例として、登録者の月間使用権販売数とが関連付けて記憶されている。登録者別需給情報テーブル１１０は、ランク、およびタグ別需給情報テーブル１０２と同様に、画像の商品価値を表す評価値であり、販売数が多い登録者ほど他のユーザーに人気があり、その登録者の画像ほど、商品価値が高いものであるといえる。

需給情報−販売価格増率対応テーブル１１１には、月間使用権販売数と販売価格の増率（％）とが関連付けて記憶されている。月間使用権販売数が１〜１００の場合の増率は０％、１０１〜１０００は５％、１００１〜５０００は１０％、５００１〜１００００は１５％、１０００１以上は２０％に設定されている。なお、ここで挙げた月間使用権販売数と増率は一例であり、ランク−販売価格対応テーブル５２の場合と同様に、一律でもよいし、市場の動向などに応じて変動させてもよい。

この場合、需給情報取得部１０１は、図１４に示す場合と同様に、画像が購入される度に、登録者別需給情報テーブル１１０の該当する登録者の月間使用権販売数を更新（インクリメント）する。画像が購入されたときに、購入された画像の登録者が登録者別需給情報テーブル１１０に存在しなかった場合は、その項を新たに作成し、月間使用権販売数を１とする。

販売価格決定部４０で価格を決定する際には、登録者別需給情報テーブル１１０、および需給情報−販売価格増率対応テーブル１１１を価格情報ＤＢ３６から読み出す。そして、対象とする出力画像の登録者の月間使用権販売数を登録者別需給情報テーブル１１０から取得し、取得した月間使用権販売数に対応する増率を需給情報−販売価格増率対応テーブル１１１から取得する。

続いて、得られた増率に１００％を加算して、これを１００％で除算したものを、ランク−販売価格対応テーブル５２でランクに応じて決定した販売価格に乗算し、この演算結果を最終的な販売価格として決定する。すなわち、最終的な販売価格を求める式は、下記の様に表される。
｛（増率＋１００）／１００｝×（ランクに応じた価格）・・・（２）

なお、ここでは、タグ別需給情報テーブル１０２を用いて販売価格を決定する場合と、登録者別需給情報テーブル１１０、および需給情報−販売価格増率対応テーブル１１１を用いて販売価格を決定する場合とに分けて説明したが、これらを併せて販売価格を決定してもよい。この場合の最終的な販売価格を求める式は、（１）、（２）式より、下記の様に表される。
Π（販売数／登録数）×｛（増率＋１００）／１００｝×（ランクに応じた価格）・・・（３）

また、ランク−販売価格対応テーブル５２を用いずに、タグ別需給情報テーブル１０２のみ、あるいは、登録者別需給情報テーブル１１０と需給情報−販売価格増率対応テーブル１１１のみ、もしくは、これらを併せて用いて販売価格を決定してもよい。この場合、（１）〜（３）式の（ランクに応じた価格）の項には、適当な基準価格が代入される。

販売価格を決定する方法としては、上記で挙げた三例に限らず、例えば、春は「桜」や「入学式」のタグが付された画像の需要が見込まれるので、そのようなタグが付された画像の販売価格を値上げする、あるいは、期間限定で開催される万博などの催し物を撮影した画像の販売価格を期間中は値上げするなど、季節や環境を勘案して販売価格を決定してもよい。要は、画像の商品価値を正しく反映させた販売価格のつけ方であれば、如何なる手法を用いてもよい。

ここで、画像を購入したユーザーには、折角料金を払って画像を購入したのだから、その画像を独占的に使用したいと思うものもいる。このような要望に応えるために、画像を購入する際に、その画像を独占的に使用するか否かを選択させる構成としてもよい。

この場合、例えば、図１７に示す検索ウィンドウ１２０のように、チェックボックス８８の下部に、画像を独占的に使用するか否かを選択するためのチェックボックス１２１を配し、ユーザーに選択させる。独占的に使用する場合は、ポインタ６７をチェックボックス１２１に合わせてクリックし、チェックボックス１２１にレ点を表示させる。なお、検索ウィンドウ１２０は、チェックボックス１２１が設けられている他は、検索ウィンドウ８０と同様の構成を有するので、同様の構成には同一の符号を付し、説明を省略する。

そして、図１８に示す画像一覧テーブル１２２のように、画像の使用状況を併せて記憶する。凡例の○は、販売可で他のユーザーに購入されていない画像、△は、他のユーザーに購入されているが、独占使用はされていない画像、×は、販売不可、または独占使用されている画像をそれぞれ表す。

この場合の処理の流れは、図１９のフローチャート（点線で省略している前後の処理は、図１０に示すフローチャートと同様）に示すようになる。すなわち、ユーザーは、画像を購入する際に、チェックボックス１２１にポインタ６７を合わせてクリックし、独占使用したい出力画像を選択する。サーバ１４では、独占使用が選択された場合、画像一覧テーブル１２２の該当する登録済み画像の使用状況を更新、つまり、○、△を×に変更する。

なお、この場合も上記実施形態と同様に、販売不可、または独占使用が設定された登録済み画像については、画像検索部３９で出力画像として検索せず、したがって販売不可、または独占使用が設定された登録済み画像は、検索ウィンドウ１２０に検索結果として表示されない。あるいは、独占使用が設定された登録済み画像についても、同様に出力画像として検索し、販売価格を決定して表示してもよく、この場合も上記実施形態と同様に、独占使用が設定された登録済み画像を購入することができないようにしたり、ユーザーが選択できないようにする。

また、上記実施形態では、購入した画像の使用期限は特に規定していないが、独占使用が設定された画像も含めて、使用期限を設けてもよい。この場合、購入した画像をＰＣ１２にダウンロードする形式ではなく、購入した画像のリンク先を示すＵＲＬを出力し、使用期限を過ぎたらリンク先が消失して画像が使用できないようにする。あるいは、ダウンロードされる画像に使用期限の情報を埋め込み、使用期限を過ぎたら適当なプログラムを作動させて画像を使用できないようにしてもよい。

上記実施形態では、付帯情報の管理の仕方については特に言及していないが、図２０の左側に示すように、画像登録・検索システム２の運営者が管理する領域（以下、運営者管理領域と略す）１３０と、ユーザーが管理する領域（以下、ユーザー管理領域と略す）１３１とに、付帯情報の管理区分を設定してもよい。ユーザー管理領域１３１は、さらに公開領域１３２と非公開領域１３３とに分けられている。

右側の表に示すように、運営者管理領域１３０は、付帯情報の読み出し（閲覧）、書き込み（変更）が運営者のみに許可されている。運営者管理領域１３０には、登録済み画像の販売数など、画像登録・検索システム２の運営上必要なインデックスの付帯情報が記憶される。

一方、ユーザー管理領域１３１は、付帯情報の読み出しが運営者、登録者、および第三者（登録者以外のユーザー）の全てに許可されている。公開領域１３２は、付帯情報の読み出しだけでなく、書き込みも全ての者に許可されている。対して、非公開領域１３３は、付帯情報の書き込みが登録者のみに許可されている。

公開領域１３２には、運営者や第三者が登録済み画像に付した付帯情報が記憶される。一方、非公開領域１３３には、新規登録画像の登録時に付された付帯情報、および販売可否の情報が記憶される。公開領域１３２は、運営者や第三者が登録済み画像を閲覧して、登録者が付した付帯情報では適当でないと判断した場合に、運営者や第三者が補足的に新たな付帯情報を付したり、運営者や第三者が付した付帯情報を登録者が修正したりすることを想定して設けられている。つまり、公開領域１３２には、登録者以外の他者が書き込みをしても差し支えがない付帯情報が記憶され、非公開領域１３３には、登録者の著作権保護に関わるもの、すなわち販売可否の情報が少なくとも記憶される。このようにすれば、画像の販売を望まないユーザーの権利を確実に保護することができる。

なお、図２１に示すサーバ１４０のように、検索条件に適合した登録者（以下、お奨め登録者と呼ぶ）を選定するお奨め登録者選定部１４１を設け、ユーザーにお奨め登録者の情報提供を行ってもよい。この場合、図２２に示す登録者−登録済み画像傾向テーブル（登録傾向情報に相当）１４２を作成して画像ＤＢ３５に記憶しておく。なお、サーバ１４０は、お奨め登録者選定部１４１が設けられている他は、サーバ１００と同様の構成を有するので、同様の構成には同一の符号を付し、説明を省略する。

登録者−登録済み画像傾向テーブル１４２には、タグのインデックスおよびパラメータと、登録者および画像の登録数とが関連付けて記憶されている。例えば、「撮影場所」が「浅草寺」の画像は、「富士太郎」が３０枚、「富士宮五郎」が２０枚登録していることを示している。登録者−登録済み画像傾向テーブル１４２は、ランク、タグ別需給情報テーブル１０２、および登録者別需給情報テーブル１１０と同様に、画像の商品価値を表す評価値であり、登録数が多い登録者ほど購入者にとって有用な画像を登録している可能性があり、その登録者の画像ほど、商品価値が高いものであるといえる。

この場合、需給情報取得部１０１は、図１３に示す場合と同様に、画像（あるいはタグ）が登録される度、登録者−登録済み画像傾向テーブル１４２の該当する登録数を更新（インクリメント）する。画像（あるいはタグ）が登録されたときに、該当するインデックスとパラメータの対、もしくは登録者が登録者−登録済み画像傾向テーブル１４２に存在しなかった場合は、その項を新たに作成し、登録数を１とする。

お奨め登録者選定部１４１は、登録者−登録済み画像傾向テーブル１４２を画像ＤＢ３５から読み出し、ユーザーにより入力された検索文字列と合致するインデックスおよび／またはパラメータで、登録数が最も多い登録者の情報を登録者−登録済み画像傾向テーブル１４２から取得する。お奨め登録者選定部１４１は、登録数が最も多い登録者をお奨め登録者として選定し、その情報をＣＰＵ３０に出力する。

ＣＰＵ３０は、お奨め登録者選定部１４１で選定されたお奨め登録者の情報を、出力画像データとともにＰＣ１２に出力する。表示制御部２５は、図２３に示す検索ウィンドウ１４３のように、領域８１と領域８２の間の領域１４４に、お奨め登録者の情報を表示する。領域１４４には、検索文字列として入力したインデックスおよび／またはパラメータ（この場合は「運動会」）と、そのインデックスおよび／またはパラメータのお奨め登録者（この場合は「西麻布富士子」）とがメッセージ形式で表示される。なお、検索ウィンドウ１４３は、領域１４４が設けられている他は、検索ウィンドウ８０と同様の構成を有するので、同様の構成には同一の符号を付し、説明を省略する。

領域１４４のお奨め登録者の部分は、リンクバー１４５となっている。リンクバー１４５にカーソル６７を合わせてクリックすると、図２４に示す検索ウィンドウ１４６に画面が遷移する。検索ウィンドウ１４６には、お奨め登録者の情報が表示される領域１４７、検索ウィンドウ８０の領域８２と同様に、お奨め登録者の登録済み画像が検索結果として一覧表示される領域１４８、および検索ウィンドウ８０の領域８３と同様に、クレジットカードの情報を入力するための領域１４９とが設けられている。

図２５において、画像検索部３９による画像の検索後、登録者−登録済み画像傾向テーブル１４２が画像ＤＢ３５からお奨め登録者選定部１４１に読み出される。そして、お奨め登録者選定部１４１により、ユーザーにより入力された検索文字列と合致するインデックスおよび／またはパラメータで、登録数が最も多い登録者の情報が登録者−登録済み画像傾向テーブル１４２から取得され、その情報がお奨め登録者の情報としてＣＰＵ３０に出力される。

お奨め登録者選定部１４１で選定されたお奨め登録者の情報は、出力画像データとともにＰＣ１２に出力される。そして、検索ウィンドウ１４３の領域１４４に表示される。お奨め登録者のリンクバー１４５にカーソル６７を合わせてクリックすると、お奨め登録者の登録済み画像が検索結果として一覧表示される領域１４８を有する検索ウィンドウ１４６に画面が遷移される。ユーザーは、検索ウィンドウ８０の場合と同様に、検索ウィンドウ１４６上で購入する画像の選択や決済を行うことができる。

このようにすれば、画像の購入者にとっては、より有用な画像を迅速に見つけ出すことができる。また、登録済み画像の数が多いほどお奨め登録者として検索される可能性が高くなり、その分販売数が多くなることが期待されるので、画像の登録がさらに促進されて登録済み画像のバリエーションが豊富になり、さらなるユーザーの増加を見込むことができる。

なお、お奨め登録者は、上記のように一名に限らず、複数挙げてもよい。また、お奨め登録者の選定の仕方としては、上記のように登録数が最も多い登録者をお奨め登録者とする方法に限らず、これに加えて、あるいはこれに代えて、検索文字列として入力されたインデックスおよび／またはパラメータが付された登録済み画像のランクが最も高い登録者をお奨め登録者として選定してもよいし、販売数／登録数や月間使用権販売数が最も高い登録者をお奨め登録者として選定してもよい。また逆に、登録者−登録済み画像傾向テーブル１４２を参照して、販売価格を決定してもよい。

なお、上記実施形態で示した画像解析の仕方や画像の検索方法、および処理の順序、登録、検索ウィンドウの表示形態などは一例であり、本発明を特に限定するものではない。例えば、上記実施形態では、出力画像を検索した後に販売価格を決定しているが、新規登録画像を登録した際に、ランクの付与に続いて販売価格を決定し、決定した販売価格の情報を画像一覧テーブル５０に記憶してもよい。あるいは、出力画像を検索した後に、画像解析、ランクの付与、販売価格の決定を行ってもよい。

上記実施形態では、ビューアーソフトで画像の登録・検索を行う態様を例示したが、インターネットのホームページ上で画像の登録・検索を行う態様としてもよい。また、上記実施形態では、サーバ１４に画像解析部３７などの各部を設けた例を挙げて説明したが、各部を別個の装置として、ＰＣ１２に接続する構成としてもよい。さらに、画像ＤＢ３５などのサーバ１４に設けた各部をＰＣ１２側に搭載してもよい。また、各データテーブルを画像ＤＢ３５、および価格情報ＤＢ３６に記憶しているが、各データテーブルに専用の記憶部を設けてもよいし、一つの記憶部に全てのデータテーブルを記憶してもよい。要するに、本発明の主旨を逸脱しなければ、如何様な態様にも適宜変更することが可能である。

なお、付帯情報としては、上記実施形態のタグに限らず、説明文のようなテキスト形式の情報や、音声コメントなどであってもよい。また、上記実施形態では、コンテンツとして画像を例に挙げて説明したが、映像、音楽、ゲーム、電子書籍などの他のコンテンツについても、本発明を適用することが可能である。

画像登録・検索システムのハードウェア構成を示す概略図である。 パーソナルコンピュータの内部構成を示すブロック図である。 画像登録・検索サーバの内部構成を示すブロック図である。 画像一覧テーブルの内容を示す説明図である。 付帯情報一覧テーブルの内容を示す説明図である。 ランク−販売価格対応テーブルの内容を示す説明図である。 登録ウィンドウを示す説明図である。 検索ウィンドウを示す説明図である。 画像登録の処理手順を示すフローチャートである。 画像検索の処理手順を示すフローチャートである。 需給情報取得部を設けた場合の画像登録・検索サーバの内部構成を示すブロック図である。 タグ別需給情報テーブルの内容を示す説明図である。 需給情報取得部を設けた場合の画像登録の処理手順を示すフローチャートである。 需給情報取得部を設けた場合の画像検索の処理手順を示すフローチャートである。 登録者別需給情報テーブルの内容を示す説明図である。 需給情報−販売価格増率対応テーブルの内容を示す説明図である。 独占使用を選択可能とした場合の検索ウィンドウを示す説明図である。 独占使用を選択可能とした場合の画像一覧テーブルの内容を示す説明図である。 独占使用を選択可能とした場合の画像検索の処理手順を示すフローチャートである。 付帯情報の管理区分を表す説明図である。 お奨め登録者選定部を設けた場合の画像登録・検索サーバの内部構成を示すブロック図である。 登録者−登録済み画像傾向テーブルの内容を示す説明図である。 お奨め登録者の情報を提供する場合の検索ウィンドウを示す説明図である。 お奨め登録者の情報を提供する場合の検索ウィンドウを示す説明図である。 お奨め登録者の情報を提供する場合の画像検索の処理手順を示すフローチャートである。

符号の説明

２ 画像登録・検索システム
１２ パーソナルコンピュータ（ＰＣ）
１４、１００、１４０ 画像登録・検索サーバ（サーバ）
１５ モニタ
１６ 操作部
２０ ＣＰＵ
２３ ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）
３０ ＣＰＵ
３３ データストレージ
３５ 画像データベース（画像ＤＢ）
３６ 価格情報データベース（価格情報ＤＢ）
３７ 画像解析部
３８ ランク付与部
３９ 画像検索部
４０ 販売価格決定部
５０ 画像一覧テーブル
５１ 付帯情報一覧テーブル
５２ ランク−販売価格対応テーブル
６０ 登録ウィンドウ
８０、１２０、１４３、１４６ 検索ウィンドウ
１０１ 需給情報取得部
１０２ タグ別需給情報テーブル
１１０ 登録者別需給情報テーブル
１１１ 需給情報−販売価格増率対応テーブル
１３０ 運営者管理領域
１３１ ユーザー管理領域
１３２ 公開領域
１３３ 非公開領域

Claims (33)

1. コンテンツの登録、検索、および売買を行うコンテンツ登録・検索システムであって、
   登録されたコンテンツの商品価値を表す評価値を取得する評価値取得部と、
   前記評価値に基づいて、前記コンテンツの販売価格を決定する販売価格決定部とを備えることを特徴とするコンテンツ登録・検索システム。
2. 前記評価値取得部は、前記コンテンツを解析するコンテンツ解析部と、
   前記コンテンツ解析部の解析結果に基づいて、前記評価値として、複数段階のランクを前記コンテンツに付与するランク付与部とを含むことを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ登録・検索システム。
3. 前記ランクと前記販売価格との関係を表す第一価格情報を記憶する第一記憶部を備え、
   前記販売価格決定部は、前記第一価格情報を前記第一記憶部から読み出して、前記販売価格を決定することを特徴とする請求項２に記載のコンテンツ登録・検索システム。
4. 前記第一記憶部は、前記第一価格情報をデータテーブル化して記憶していることを特徴とする請求項３に記載のコンテンツ登録・検索システム。
5. 前記コンテンツと前記ランクとを関連付けて記憶する第二記憶部を備えることを特徴とする請求項２ないし４のいずれかに記載のコンテンツ登録・検索システム。
6. 前記第二記憶部は、前記コンテンツと前記ランクとをデータテーブル化して記憶していることを特徴とする請求項５に記載のコンテンツ登録・検索システム。
7. 前記評価値取得部は、前記評価値として、前記コンテンツの販売数と登録数に関わる需給情報を取得する需給情報取得部を含むことを特徴とする請求項１ないし６のいずれかに記載のコンテンツ登録・検索システム。
8. 前記需給情報取得部は、前記需給情報として、前記コンテンツに付与された付帯情報と、前記販売数、および前記登録数との関係を表す第二価格情報を取得することを特徴とする請求項７に記載のコンテンツ登録・検索システム。
9. 前記第二価格情報を記憶する第三記憶部を備え、
   前記販売価格決定部は、前記第二価格情報を前記第三記憶部から読み出して、前記販売価格を決定することを特徴とする請求項８に記載のコンテンツ登録・検索システム。
10. 前記第三記憶部は、前記第二価格情報をデータテーブル化して記憶していることを特徴とする請求項９に記載のコンテンツ登録・検索システム。
11. 前記販売価格決定部は、販売数／登録数を算出し、この算出結果を元に前記販売価格を決定することを特徴とする請求項７ないし１０のいずれかに記載のコンテンツ登録・検索システム。
12. 前記付帯情報は、前記コンテンツを検索する際に参照されるタグであることを特徴とする請求項８ないし１１のいずれかに記載のコンテンツ登録・検索システム。
13. 前記需給情報取得部は、前記需給情報として、前記コンテンツの登録者と、登録者の販売数との関係を表す第三価格情報を取得することを特徴とする請求項７ないし１２のいずれかに記載のコンテンツ登録・検索システム。
14. 前記第三価格情報を記憶する第四記憶部を備え、
    前記販売価格決定部は、前記第三価格情報を前記第四記憶部から読み出して、前記販売価格を決定することを特徴とする請求項１３に記載のコンテンツ登録・検索システム。
15. 前記第四記憶部は、前記第三価格情報をデータテーブル化して記憶していることを特徴とする請求項１４に記載のコンテンツ登録・検索システム。
16. 前記登録者の販売数と、前記販売価格の増率との関係を表す第四価格情報を記憶する第五記憶部を備え、
    前記販売価格決定部は、前記第四価格情報を前記第五記憶部から読み出して、前記販売価格を決定することを特徴とする請求項１３ないし１５のいずれかに記載のコンテンツ登録・検索システム。
17. 前記第五記憶部は、前記第四価格情報をデータテーブル化して記憶していることを特徴とする請求項１６に記載のコンテンツ登録・検索システム。
18. 購入したコンテンツを独占して使用するか否かを設定する使用条件設定部を備えることを特徴とする請求項１ないし１７のいずれかに記載のコンテンツ登録・検索システム。
19. 前記コンテンツと、前記使用条件設定部による前記コンテンツの使用状況とを関連付けて記憶する第六記憶部を備えることを特徴とする請求項１８に記載のコンテンツ登録・検索システム。
20. 前記第六記憶部は、前記コンテンツと、前記使用条件設定部による前記コンテンツの使用状況とをデータテーブル化して記憶していることを特徴とする請求項１９に記載のコンテンツ登録・検索システム。
21. 前記コンテンツと、前記コンテンツに付与された付帯情報とを関連付けて記憶する第七記憶部を備えることを特徴とする請求項１ないし２０のいずれかに記載のコンテンツ登録・検索システム。
22. 前記第七記憶部は、前記コンテンツと、前記コンテンツに付与された付帯情報とをデータテーブル化して記憶していることを特徴とする請求項２１に記載のコンテンツ登録・検索システム。
23. 前記第七記憶部は、前記付帯情報の読み出し、書き込みが運営者のみに許可された運営者管理領域と、
    前記付帯情報の読み出し、書き込みが運営者、前記コンテンツの登録者、それ以外の第三者の全てに許可された公開領域、および前記付帯情報の書き込みが前記コンテンツの登録者のみに許可された非公開領域を含むユーザー管理領域とを有することを特徴とする請求項２１または２２に記載のコンテンツ登録・検索システム。
24. 前記付帯情報は、前記コンテンツの販売可否を表す販売可否情報を含み、
    前記第七記憶部は、前記非公開領域に前記販売可否情報を記憶することを特徴とする請求項２３に記載のコンテンツ登録・検索システム。
25. 前記評価値に基づいて、前記コンテンツの検索条件に適合したお奨め登録者を選定するお奨め登録者選定部と、
    前記お奨め登録者の情報を表示する第一表示部とを備えることを特徴とする請求項１ないし２４のいずれかに記載のコンテンツ登録・検索システム。
26. 前記お奨め登録者が登録したコンテンツを検索結果として表示する第二表示部を備えることを特徴とする請求項２５に記載のコンテンツ登録・検索システム。
27. 前記需給情報取得部は、前記需給情報として、前記コンテンツに付与された付帯情報、および前記コンテンツの登録者と、前記コンテンツの登録数との関係を表す登録傾向情報を取得することを特徴とする請求項２５または２６に記載のコンテンツ登録・検索システム。
28. 前記お奨め登録者選定部は、前記登録傾向情報で検索条件に適合した前記付帯情報をもつコンテンツの登録数が最も多い登録者を前記お奨め登録者として選定することを特徴とする請求項２７に記載のコンテンツ登録・検索システム。
29. 前記登録傾向情報を記憶する第八記憶部を備え、
    前記お奨め登録者選定部は、前記登録傾向情報を前記第八記憶部から読み出して、前記お奨め登録者を選定することを特徴とする請求項２７または２８に記載のコンテンツ登録・検索システム。
30. 前記第八記憶部は、前記登録傾向情報をデータテーブル化して記憶していることを特徴とする請求項２９に記載のコンテンツ登録・検索システム。
31. 前記コンテンツは、画像であることを特徴とする請求項１ないし３０のいずれかに記載のコンテンツ登録・検索システム。
32. 前記コンテンツ解析部は、前記画像の画質、および被写体に関連する複数の解析項目について、前記解析を行うことを特徴とする請求項３１に記載のコンテンツ登録・検索システム。
33. コンテンツの登録、検索、および売買を行うコンテンツ登録・検索方法であって、
    登録されたコンテンツの商品価値を表す評価値を取得する評価値取得ステップと、
    前記評価値に基づいて、前記コンテンツの販売価格を決定する販売価格決定ステップとを備えることを特徴とするコンテンツ登録・検索方法。

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