JP2008228234A - コンテンツ再生装置およびコンテンツ再生プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】蓄積したコンテンツデータの中から、ユーザの嗜好を十分に反映したコンテンツデータの視聴の推奨を行うことができるコンテンツ再生装置およびコンテンツ再生プログラムを提供する。
【解決手段】再生履歴記憶部１９は、コンテンツストレージ部１６に蓄積したコンテンツデータの中から再生したコンテンツデータを識別するための識別情報と、コンテンツデータを再生した時刻を示す再生時刻情報とを対応させて蓄積し、所定の単位期間における再生履歴情報を記憶する。再生コンテンツ予測部２０は、再生履歴記憶部１９に記憶された再生履歴情報を用いて、所定の単位期間における所定の時刻においてユーザが再生するコンテンツデータを予測し、予測したコンテンツデータを特定できる情報をユーザインタフェース１１に送信して、グラフィック表示などユーザに選択をさせるためのメニュー画面などを表示する。
【選択図】図１

Description

本発明は、楽曲や映像等のコンテンツを再生するコンテンツ再生装置およびコンテンツ再生プログラムに関する。

近年、コンテンツのデジタル化が進み、映像や音楽の圧縮技術も進化し、大量のコンテンツがストレージできる時代となった。その中から視聴したい番組や楽曲を検索するアイデアは多数実現されているが、能動的にテキストを読んで選択したりするなど、ユーザにとって負担のかかることが多くなっている。

このような背景から、例えば特許文献１には、ユーザの過去の再生履歴に基づいて、番組関連情報の送出条件を制御することで、将来のユーザのアクセス傾向を見込んだ送出制御を実現することが可能な技術が開示されている。

また、特許文献２には、複数の補助メニュー項目情報中から、ユーザの過去の操作等に関する情報を用いてユーザが実行を望むであろう動作を予測し、予測した動作のいずれかをユーザに指定させるためのユーザインタフェースを提供し動作の実行をする技術が開示されている。
特開平９−２２４２３０号公報 特開２０００−１７２３９４号公報

しかしながら、特許文献１に開示された技術では、ユーザの嗜好が反映はされていくが、その嗜好は１つに集中してしまい、例えば朝と夜、あるいは平日と休日とで違った嗜好をもつユーザに対しては対応できず、ユーザの嗜好が十分に反映されないという問題があった。

また、特許文献２に開示された技術では、操作履歴から画一的に動作（例えば所定のコンテンツの再生）を行うのであれば、毎回の動作が単純となりユーザを飽きさせてしまう可能性があった。

本発明は上記に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、蓄積したコンテンツデータの中から、ユーザの嗜好を十分に反映したコンテンツデータの視聴の推奨を行うことができるコンテンツ再生装置およびコンテンツ再生プログラムを提供することにある。

また、他の目的は、ユーザに装置の操作を飽きさせることなく、ユーザの嗜好を反映したコンテンツデータの視聴の推奨を行うことができるコンテンツ再生装置およびコンテンツ再生プログラムを提供することである。

上記目的を達成するため、本発明のコンテンツ再生装置は、コンテンツデータを格納するコンテンツ格納手段と、このコンテンツ格納手段に格納された１つ以上のコンテンツデータから選択されるコンテンツデータを再生する再生手段と、この再生手段で再生したコンテンツデータを識別するための識別情報を取得する識別情報取得手段と、この識別情報取得手段で取得した前記識別情報と、前記識別情報に対応するコンテンツデータを再生した時刻を示す再生時刻情報とを対応させて蓄積し、所定の単位期間における再生履歴情報を生成する再生履歴記憶手段と、前記再生履歴記憶手段に記憶された前記再生履歴情報を用いて、前記単位期間における所定の時刻においてユーザが再生するコンテンツデータを予測する再生コンテンツ予測手段と、前記再生コンテンツ予測手段で予測されたコンテンツデータを再生する指示が入力された場合、前記予測されたコンテンツデータを再生するように前記再生手段を制御する再生制御手段とを備えることを特徴とする。

また、本発明のコンテンツ再生装置は、コンテンツデータを格納するコンテンツ格納手段と、このコンテンツ格納手段に格納された１つ以上のコンテンツデータから選択されるコンテンツデータを再生する再生手段と、この再生手段により再生したコンテンツデータを分析して所定の特徴量に基づいて複数のカテゴリーに分類する分析手段と、前記再生手段で再生したコンテンツデータを識別するための識別情報を取得する識別情報取得手段と、この識別情報取得手段で取得した前記識別情報と、前記識別情報に対応するコンテンツデータを再生した時刻を示す再生時刻情報と、前記分析手段による分類結果情報とを対応させて蓄積し、所定の単位期間における再生履歴情報を生成する再生履歴記憶手段と、前記再生履歴記憶手段に記憶された前記再生履歴情報を用いて、前記単位期間における所定の時刻においてユーザが再生するコンテンツデータのカテゴリーを予測する再生コンテンツカテゴリー予測手段と、前記再生コンテンツカテゴリー予測手段で予測されたカテゴリー内からコンテンツデータを再生する指示が入力された場合、当該コンテンツデータを再生するように前記再生手段を制御する再生制御手段とを備えることを特徴とする。

また、本発明のコンテンツ再生プログラムは、コンテンツ格納手段に格納された１つ以上のコンテンツデータから選択されるコンテンツデータを再生させるステップと、再生させたコンテンツデータを識別するための識別情報を取得するステップと、前記識別情報と、前記識別情報に対応するコンテンツデータを再生した時刻を示す再生時刻情報とを対応させて蓄積し、所定の単位期間における再生履歴情報を生成するステップと、前記再生履歴情報を用いて、前記単位期間における所定の時刻においてユーザが再生するコンテンツデータを予測するステップと、このコンテンツデータを予測するステップで予測されたコンテンツデータを再生する指示が入力された場合、前記予測されたコンテンツデータを再生させるステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。

また、本発明のコンテンツ再生プログラムは、コンテンツ格納手段に格納された１つ以上のコンテンツデータから選択されるコンテンツデータを再生させるステップと、再生させたコンテンツデータを識別するための識別情報を取得するステップと、前記再生させたコンテンツデータを分析して所定の特徴量に基づいて複数のカテゴリーに分類するステップと、前記識別情報と、前記識別情報に対応するコンテンツデータを再生した時刻を示す再生時刻情報と、前記複数のカテゴリーに分類するステップで得られた分類結果情報とを対応させて蓄積し、所定の単位期間における再生履歴情報を生成するステップと、前記再生履歴情報を用いて、前記単位期間における所定の時刻においてユーザが再生するコンテンツデータのカテゴリーを予測するステップと、前記カテゴリーを予測するステップで予測されたカテゴリー内からコンテンツデータを再生する指示が入力された場合、当該コンテンツデータを再生させるステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。

本発明によれば、所定の単位期間における再生履歴情報を記憶し、この再生履歴情報を用いて、所定の単位期間における所定の時刻においてユーザが再生するコンテンツデータを予測するので、例えば朝と夜、あるいは平日と休日とで違った嗜好をもつユーザに対しても、その嗜好を十分に反映したコンテンツの視聴の推奨を行うことができる。

また、本発明によれば、再生したコンテンツデータを複数のカテゴリーに分類し、その分類結果情報を含む再生履歴情報を記憶し、この再生履歴情報を用いて、所定の単位期間における所定の時刻においてユーザが再生するコンテンツデータのカテゴリーを予測することで、ユーザの嗜好にあった曲に類似した傾向のカテゴリーを推奨し、その中から選択して、コンテンツデータを再生提供できるので、毎回、再生するたびに雰囲気は同じだが、違う楽曲が再生可能で、新鮮な発見をすることができ、ユーザに対して装置を操作することを飽きさせない効果を得ることができる。

以下、本発明を実施するための最良の形態について、図面を参照して説明する。

（第１の実施の形態）
図１は本発明の第１の実施の形態に係るコンテンツ再生装置の構成を示すブロック図である。図１に示すように第１の実施の形態に係るコンテンツ再生装置は、ユーザインタフェース１１と、サイクルサーチモード切替部１２と、月日時刻発生部１３と、再生制御部１４と、コンテンツ再生部１５と、コンテンツストレージ部１６と、コンテンツ出力部１７と、コンテンツ情報生成部１８と、再生履歴記憶部１９と、再生コンテンツ予測部２０とを備える。

ユーザインタフェース１１は、ユーザの操作を受け取り、結果を出力する。また、ユーザインタフェース１１は、後述する再生コンテンツ予測部２０による予測結果を受け取り、予測コンテンツからユーザに選択をさせるためのメニュー表示を行う。

サイクルサーチモード切替部１２は、ユーザインタフェース１１からのモード切り替え信号により、サイクルサーチモードとノーマルモードとの切り替えを行う。ここで、サイクルサーチモードとは、季節や月日時刻などの状況によりユーザにコンテンツのお勧めをするモードであり、ノーマルモードとは、上記のようなお勧めをしないモードである。ノーマルモードではお勧めをしないが、後述する再生履歴情報には残されるので、単にコンテンツデータを再生するだけではない。

月日時刻発生部１３は、現在の月日時刻を示す月日時刻情報を生成し、これを出力する。再生制御部１４は、ユーザインタフェース１１を介してユーザにより選択されたコンテンツデータを再生するようにコンテンツ再生部１５を制御する。

コンテンツ再生部１５は、コンテンツデータを格納するコンテンツストレージ部１６からコンテンツデータを読み出し、再生データをコンテンツ出力部１７に供給する。ここで、コンテンツストレージ部１６に格納されるコンテンツデータは楽曲データでもよいし、映像データ（動画、静止画を含む）でもよい。また、コンテンツ再生部１５は、コンテンツデータのＴＯＣ情報などをコンテンツ情報生成部１８に送信する。

コンテンツ出力部１７は、スピーカまたはディスプレイにより構成され、再生するコンテンツデータが楽曲データの場合はスピーカにより音声を出力し、再生するコンテンツデータが映像データの場合はディスプレイにより映像を表示する。

コンテンツ情報生成部１８は、コンテンツ再生部１５からのＴＯＣ情報などに基づいて、楽曲名（タイトル名）などのコンテンツデータを識別するための情報（識別情報）を、ネットワーク２１を経由して図示しないデータベースから取得する。

ここで、ネットワーク２１上のデータベースとしては、例えば再生するコンテンツデータが楽曲データであれば、上記のようにコンテンツデータのＴＯＣ情報からＣＤＤＢなどのデータを用いる。ＣＤＤＢとは、１９９５年、純粋なボランティア運営によるＣＤ情報蓄積サービスとしてスタートした。これは、有志の利用者が、ＣＤのタイトル名などを含む楽曲情報を入力してＣＣＤＢサーバにアップロードし、その情報をネットワーク経由で広くユーザに提供する仕組みである。ここで、ＴＯＣ情報とは、ＣＤの最内周側に設けられたリードインと呼ばれる情報書き込み領域に記録されている、ＣＤの曲数や時間などの目次情報のことである。データベース上でこのＴＯＣ情報と楽曲情報とを関連づけることで、各ＣＤタイトルを特定して楽曲情報を送信することができる。

また、再生するコンテンツデータが映像データであれば、コンテンツ情報生成部１８は、映像の特定情報からＥＰＧなどの番組情報を得ることが可能である。なお、再生するコンテンツデータから識別情報を取得できる場合は、そのコンテンツデータから取得してもよい。

また、コンテンツ情報生成部１８は、ネットワーク２１を介して取得した識別情報と、月日時刻発生部１３からの月日時刻情報とを再生履歴記憶部１９へ送信する。

再生履歴記憶部１９は、コンテンツ情報生成部１８から送信された識別情報と月日時刻情報とを対応させて蓄積し、所定の単位期間をサイクルとして再生履歴情報を記憶する。

再生コンテンツ予測部２０は、サイクルサーチモードにおいて、再生履歴記憶部１９に記憶された再生履歴情報および現在の月日時刻情報から、例えば過去の同じ曜日の同じ時間帯に再生したコンテンツデータを調べ、その結果をもとに現在に最適なコンテンツデータを予測する。

また、再生コンテンツ予測部２０は、予測したコンテンツデータのタイトルやサムネイル、アイコンなど、コンテンツデータを特定できる情報をユーザインタフェース１１に送信して、グラフィック表示などユーザに選択をさせるためのメニュー画面などを表示する。

次に、第１の実施の形態に係るコンテンツ再生装置の動作について、図２を参照して説明する。図２は図１に示すコンテンツ再生装置の動作を示すフローチャートである。なお、以下の一連の処理は、図１に示したコンテンツ再生装置における図示しないＣＰＵを用いて構成されたコントローラからの制御にしたがって実行される。

まず、ステップＳ１０において、サイクルサーチモード切替部１２は、ユーザインタフェース１１から送信されるモード切り替え信号により、サイクルサーチモードに入るか否かを判断する。サイクルサーチモードに入る場合（ステップＳ１０：ＹＥＳ）、ステップＳ９０に進み、サイクルサーチモードに入らない場合（ステップＳ１０：ＮＯ）、ステップＳ２０に進む。

ノーマルモードでは、ユーザがコンテンツストレージ部１６に格納されているコンテンツデータから直接リストなどで選択する。ステップＳ２０において、ユーザ操作により再生するコンテンツデータが選択され、ステップＳ３０において再生コマンドが入力されると、ユーザインタフェース１１は、選択されたコンテンツデータ示す情報を再生制御部１４に出力する。

ステップＳ４０において、サイクルサーチモード切替部１２は、月日時刻発生部１３にトリガ信号を送信し、サイクルサーチモード切替部１２からのトリガ信号を受信した月日時刻発生部１３は、再生制御部１４に再生のためのトリガ信号を送信する。そして、月日時刻発生部１３からのトリガ信号を受信した再生制御部１４は、選択されたコンテンツデータを再生するためのトリガ信号をコンテンツ再生部１５に送信する。

ステップＳ５０において、月日時刻発生部１３は、現在の時刻を示す月日時刻情報を発生し、この月日時刻情報をコンテンツ情報生成部１８に送信する。

次いで、ステップＳ６０において、コンテンツ再生部１５は、選択されたコンテンツデータをコンテンツストレージ部１６から読み出す。また、コンテンツ再生部１５は、再生するコンテンツデータのＴＯＣ情報などをコンテンツ情報生成部１８に送信する。一方、コンテンツ情報生成部１８は、コンテンツ再生部１５からのＴＯＣ情報などに基づいて、楽曲名などのコンテンツデータを識別するための識別情報を、ネットワーク２１を経由して図示しないデータベースから取得する。再生するコンテンツデータから識別情報を取得できる場合は、そのコンテンツデータから取得してもよい。

次いで、ステップＳ７０において、コンテンツ再生部１５は、コンテンツ出力部１７へ再生データを送信し、コンテンツ出力部１７はコンテンツを出力する。

次いで、ステップＳ８０において、コンテンツ情報生成部１８は、ネットワーク２１を介して取得した識別情報と、月日時刻発生部１３からの月日時刻情報とを再生履歴記憶部１９へ送信する。そして、再生履歴記憶部１９は、コンテンツ情報生成部１８から送信された識別情報と月日時刻情報とを対応させて蓄積し、所定の単位期間をサイクルとして再生履歴情報を記憶する。

図３は第１の実施の形態における再生履歴情報の内容の一例を分かりやすく表現したもので、月日時刻情報から割り出して曜日に直して１週間を１サイクル（単位期間）としてデータとして視聴記録したものを示している。なお、このサイクルは１週間に限らず、例えば１日、１ヶ月、季節（例えば春の３ヶ月等）、１年間、数年間でもよい。ただし、ある程度の再生履歴が統計的に集まるほうが効果が高いので、ここでは１週間を１サイクルとして、その中でも、時間を３０分単位で再生履歴を格納できるようにしている。これも３０分単位に限らず、１時間単位や数時間単位でもよい。

図３において、例えば月曜日の１２：３０−１３：００の間には、タイトル名が「Ａ２４」のコンテンツデータを５回、「Ａ２０」のコンテンツデータを２回再生したことを示す。同様に、土曜日には１３：３０−１４：００の間に、タイトル名が「Ａ０４」のコンテンツデータを４回、「Ａ０７」のコンテンツデータを３回再生したことが記録されている。

実際の記録フォーマットは、タイトル名を例えば３２ビット、再生回数を１６ビットとして、それぞれ、曜日を０から６、時間帯分類を０：００から順に０から４７までのアドレスの２次元のメモリー空間に記録するなどでかまわない。なお、図３の空欄は省略しているが本来ならば、生活サイクルとずれたものが１つや２つ発生するものであるが、そういう場合には、例えば３回以上再生したもの等、ある程度統計的に意味のあるデータのみを採用するなどの工夫をしてもよい。

一方、サイクルサーチモードに入る場合（ステップＳ１０：ＹＥＳ）、ステップＳ９０において、サイクルサーチモード切替部１２は、月日時刻発生部１３にトリガ信号を送信する。また、サイクルサーチモード切替部１２は、再生コンテンツ予測部２０にサイクルサーチモードであることを示す信号を送信する。

ステップＳ１００において、月日時刻発生部１３は、現在の時刻を示す月日時刻情報を発生し、この月日時刻情報をコンテンツ情報生成部１８と再生コンテンツ予測部２０とに送信する。

次いで、ステップＳ１１０において、再生コンテンツ予測部２０は、後述する予測アルゴリズムで、月日時刻情報および再生履歴情報に基づいて、現在に最適な再生コンテンツデータを予測する。

次いで、ステップＳ１２０において、再生コンテンツ予測部２０は、予測したコンテンツデータのタイトルやサムネイル、アイコンなど、コンテンツデータを特定できる情報をユーザインタフェース１１に送信して、グラフィック表示などユーザに選択をさせるためのメニュー画面などを表示する。

そして、ステップＳ１３０において、ユーザインタフェース１１は、ユーザ操作により予測コンテンツデータを再生するコマンドが入力されたか否かを判断する。予測コンテンツデータを再生する場合（ステップＳ１３０：ＹＥＳ）、ステップＳ６０に進み、以降の処理が行われる。予測コンテンツデータを再生しない場合（ステップＳ１３０：ＮＯ）、ステップＳ２０に進み、以降ノーマルモードと同様の処理が行われる。

ここで、再生コンテンツ予測部２０における予測アルゴリズム例を説明する。再生コンテンツ予測部２０では、図３に示したような再生履歴情報をもとに、ユーザの生活スタイルを予想する。すなわち、実際のこのユーザは、平日は図４に示すような昼休みが１２：３０−１３：００であるような生活を送っており、休日の土曜日は図５に示すように昼休みが１３：３０−１４：００であるような習い事をして通学している生活を送っている人であった。そのため、本発明の機能を用いている時間帯が、ちょうど、平日の１２：３０−１３：００と休日の１３：３０−１４：００に、昼休みの休憩時に集中していることが分かる。

なお、本来ならば図４の８：００−９：００の通勤時間帯に、再生コンテンツとして楽曲データを聴いているとか、２１：００−２３：００のゆっくりタイムに再生コンテンツとして、癒し系の映像コンテンツを見ているなどのデータが発生する可能性があるが、図３ではそれらを省略して記述している。

再生コンテンツ予測部２０における予測アルゴリズムとしては、例えば、図３の平日の１２：３０−１３：００に再生回数が３回以上のコンテンツデータを検索して、平日の１２：３０になったときには、タイトル名「Ａ２４」，「Ａ１３」，「Ａ０８」，「Ａ０９」，「Ａ３２」を推奨する画面を、ユーザインタフェース１１を介してユーザへ提示する。

また土曜、日曜の休日には１３：３０−１４：００に再生している生活スタイルであると判断して、１３：３０には、タイトル名「Ａ０４」，「Ａ０７」，「Ａ１５」を推奨する画面を、ユーザインタフェース１１を介してユーザへ提示する。

なお、ここでは単純な再生回数と、特定の閾値以上のものを選択したが、ユーザの嗜好として確からしさを、ニューラルネットを用いて学習機能を用いるなど方法はいろいろと考えられる。

このように第１の実施の形態によれば、所定の単位期間における再生履歴情報を再生履歴記憶部１９に記憶し、この再生履歴情報を用いて、所定の単位期間における所定の時刻においてユーザの視聴に最適なコンテンツデータを予測するので、例えば朝と夜、平日と休日、あるいは季節等によって違った嗜好をもつユーザに対しても、その嗜好を十分に反映したコンテンツの視聴の推奨を行うことができる。

（第２の実施の形態）
図６は本発明の第２の実施の形態に係るコンテンツ再生装置の構成を示すブロック図である。なお、図６に示す第２の実施の形態に係るコンテンツ再生装置の構成のうち、図１に示す第１の実施の形態に係るコンテンツ再生装置の構成と同様の構成については、同一の符号を付して詳細な説明を省略する。

図６に示すように第２の実施の形態に係るコンテンツ再生装置は、図１に示す第１の実施の形態のコンテンツ再生装置に対し、カテゴリー分析済み判定部３１と、カテゴリー分析部３２と、カテゴリー内コンテンツ選択部３５とを追加し、コンテンツ情報生成部１８をコンテンツカテゴリー情報生成部３３に置き換え、再生コンテンツ予測部２０を再生コンテンツカテゴリー予測部３４に置き換えた構成である。

カテゴリー分析済み判定部３１は、コンテンツ再生部１５で読み出されたコンテンツデータがカテゴリーに分類されているかどうかを判定し、その結果、すでに分類がなされている場合には、そのコンテンツデータが分類されるカテゴリーを示す分類結果情報をコンテンツカテゴリー情報生成部３３に送信する。分類がなされていない場合、カテゴリー分析済み判定部３１は、そのコンテンツデータをカテゴリー分析部３２に送信する。

カテゴリー分析部３２は、コンテンツデータを分析して、例えば「さわやか」「元気」「癒し」「ゆったり」「ムード」などのキーワードで表現されるような雰囲気のコンテンツデータとして分類し、その結果を示す分類結果情報をコンテンツカテゴリー情報生成部３３に送信する。

ここで、コンテンツデータを分析してカテゴリーに分類する方法としては、コンテンツデータが楽曲データの場合には、例えば、特開２００１−１４２４８０号公報に開示されている信号分類方法を用いることができる。この信号分類方法は、信号パワーの平均および分散、信号のバンドパス信号のパワーの平均および分散、信号のスペクトルプログラムの広がりの平均および分散、信号のピッチ周波数の平均および分散、信号の調波構造の程度の平均および分散、信号の線形予測分析の残差信号の平均および分散、信号の線形予測分析の残差信号のピッチゲインの平均および分散の、各平均および分散のうち、１つまたは複数の平均および分散を、特徴量として用いて信号のカテゴリー分類を行うものである。

また、コンテンツデータが映像データの場合でも、映像の構成、動き量、付属している音声情報のパワーなどでカテゴリーを分類することが可能である。また、ＭＰＥＧなどの圧縮データなどでは、圧縮データ内の動きベクトル量、発生符号量、ＤＣやＡＣ成分のパワーや数値データ、イントラピクチャーの位置やイントラモードブロックの数などでシーンチェンジ判定などの情報をもとにしてコンテンツデータの内容を分析し、所定の数の分類をすることも可能である。また、デジタル放送などではＥＰＧ情報などによるジャンル情報を用いることも可能である。また、インターネット通信などでも、このコンテンツの周辺ＨＴＭＬのテキストを分析してそのコンテンツの説明を情報としてカテゴリー分類する方法もある。

コンテンツカテゴリー情報生成部３３は、コンテンツ再生部１５からのＴＯＣ情報などに基づいて、楽曲名（タイトル名）などのコンテンツを識別するための情報（識別情報）を、ネットワーク２１を経由して図示しないデータベースから取得する。また、再生するコンテンツデータが映像データであれば、コンテンツカテゴリー情報生成部３３は、映像の特定情報からＥＰＧなどの番組情報を得ることが可能である。なお、再生するコンテンツデータから識別情報を取得できる場合は、そのコンテンツデータから取得してもよい。

また、コンテンツカテゴリー情報生成部３３は、ネットワーク２１を介して取得した識別情報と、月日時刻発生部１３からの月日時刻情報と、カテゴリー分析済み判定部３１またはカテゴリー分析部３２からの分類結果情報とを再生履歴記憶部１９へ送信する。

再生履歴記憶部１９は、コンテンツカテゴリー情報生成部３３から送信された識別情報と月日時刻情報と分類結果情報とを対応させて蓄積し、所定の単位期間をサイクルとして再生履歴情報を記憶する。

再生コンテンツカテゴリー予測部３４は、サイクルサーチモードにおいて、再生履歴記憶部１９に記憶された再生履歴情報および現在の月日時刻情報から、例えば過去の同じ曜日の同じ時間帯に再生したコンテンツデータのカテゴリーを調べ、その結果をもとに現在に最適なカテゴリーを予測し、予測したカテゴリーの情報をカテゴリー内コンテンツ選択部３５に送信する。

また、再生コンテンツカテゴリー予測部３４は、コンテンツデータのタイトルやサムネイル、アイコンなど、カテゴリーおよびカテゴリー内のコンテンツリストを特定できる情報をユーザインタフェース１１に送信して、グラフィック表示などユーザに選択をさせるためのメニュー画面などを表示する。

カテゴリー内コンテンツ選択部３５は、再生コンテンツカテゴリー予測部３４で予測したカテゴリーから再生するコンテンツデータを選択特定し、再生制御部１４に再生のためのトリガ信号を送信する。

次に、第２の実施の形態に係るコンテンツ再生装置の動作について、図７を参照して説明する。図７は図６に示すコンテンツ再生装置の動作を示すフローチャートである。なお、以下の一連の処理は、図６に示したコンテンツ再生装置における図示しないＣＰＵを用いて構成されたコントローラからの制御にしたがって実行される。

まず、ステップＳ２１０において、サイクルサーチモード切替部１２は、ユーザインタフェース１１から送信されるモード切り替え信号により、サイクルサーチモードに入るか否かを判断する。サイクルサーチモードに入る場合（ステップＳ２１０：ＹＥＳ）、ステップＳ３１０に進み、サイクルサーチモードに入らない場合（ステップＳ２１０：ＮＯ）、ステップＳ２２０に進む。

ノーマルモードでは、ユーザがコンテンツストレージ部１６に格納されているコンテンツデータから直接リストなどで選択する。ステップＳ２２０において、ユーザ操作により再生するコンテンツデータが選択され、ステップＳ２３０において再生コマンドが入力されると、ユーザインタフェース１１は、選択されたコンテンツデータ示す情報を再生制御部１４に出力する。

ステップＳ２４０において、サイクルサーチモード切替部１２は、月日時刻発生部１３にトリガ信号を送信し、サイクルサーチモード切替部１２からのトリガ信号を受信した月日時刻発生部１３は、再生制御部１４に再生のためのトリガ信号を送信する。そして、月日時刻発生部１３からのトリガ信号を受信した再生制御部１４は、選択されたコンテンツデータを再生するためのトリガ信号をコンテンツ再生部１５に送信する。

ステップＳ２５０において、月日時刻発生部１３は、現在の時刻を示す月日時刻情報を発生し、この月日時刻情報をコンテンツカテゴリー情報生成部３３に送信する。

次いで、ステップＳ２６０において、コンテンツ再生部１５は、選択されたコンテンツデータをコンテンツストレージ部１６から読み出す。また、コンテンツ再生部１５は、コンテンツデータのＴＯＣ情報などをコンテンツカテゴリー情報生成部３３に送信する。一方、コンテンツカテゴリー情報生成部３３は、コンテンツ再生部１５からのＴＯＣ情報などに基づいて、楽曲名などのコンテンツを識別するための識別情報を、ネットワーク２１を経由して図示しないデータベースから取得する。再生するコンテンツデータから識別情報を取得できる場合は、そのコンテンツデータから取得してもよい。

次いで、ステップＳ２７０において、コンテンツ再生部１５は、コンテンツ出力部１７へ再生データを送信し、コンテンツ出力部１７はコンテンツを出力する。

次いで、ステップＳ２８０において、カテゴリー分析済み判定部３１は、コンテンツ再生部１５で読み出されたコンテンツデータがカテゴリーに分類されているかどうかを判定する。すでに分類がなされている場合（ステップＳ２８０：ＹＥＳ）、カテゴリー分析済み判定部３１は、そのコンテンツデータが分類されるカテゴリーを示す分類結果情報をコンテンツカテゴリー情報生成部３３に送信し、ステップＳ３００に進む。分類がなされていない場合（ステップＳ２８０：ＮＯ）、カテゴリー分析済み判定部３１は、そのコンテンツデータをカテゴリー分析部３２に送信し、ステップＳ２９０に進む。

ステップＳ２９０において、カテゴリー分析部３２は、カテゴリー分析済み判定部３１からのコンテンツデータを分析してカテゴリーに分類し、その結果を示す分類結果情報をコンテンツカテゴリー情報生成部３３に送信する。

次いで、ステップＳ３００において、コンテンツカテゴリー情報生成部３３は、ネットワーク２１を介して取得した識別情報と、月日時刻発生部１３からの月日時刻情報と、カテゴリー分析済み判定部３１またはカテゴリー分析部３２からの分類結果情報とを再生履歴記憶部１９へ送信する。そして、再生履歴記憶部１９は、コンテンツカテゴリー情報生成部３３から送信された識別情報と月日時刻情報と分類結果情報とを対応させて蓄積し、所定の単位期間をサイクルとして再生履歴情報を記憶する。

図８は第２の実施の形態における再生履歴情報の一例を分かりやすく表現したもので、月日時刻情報から、１月から２月など、その２ヶ月間で再生したコンテンツデータが、どのカテゴリーに分類されていたかを年のサイクルとして、データとして視聴記録したものを示している。なお、このサイクルは１年に限らず、例えば１日、１週間、１ヶ月、季節（例えば春の３ヶ月とか）、数年間でもよい。ここでは１年間を１サイクルとして、２ヶ月単位で履歴を格納できるようにしている。これも２ヶ月に限らず、１ヶ月、数日間、あるいは実数時間などで週をサイクルにしてもかまわない。図８の最下段の「オールシーズン」という項目では、すべての月で再生されたコンテンツデータを総合したものも記録している。

図８において、例えば１月〜２月には「さわやか」というカテゴリーにおいては、タイトル名が「Ａ３８」のコンテンツデータを２８回、「Ａ４０」のコンテンツデータを１２回、「Ａ２５」をコンテンツデータを２２回再生したことを示している。同様に、他のカテゴリーも図８に示すように記憶される。また、オールシーズンの一番下の段には例えばカテゴリー２「元気」の項目のすべての月で再生された全部のコンテンツデータのタイトル名が記憶されている。

実際の記録フォーマットは、タイトル名を例えば３２ビット、再生回数を１６ビットとして、それぞれ、月とオールシーズンとを０から６、カテゴリー分類を１から５までのアドレスの２次元のメモリー空間に記録するなどでかまわない。なお図８の空欄は省略しているが本来ならば、生活サイクルとずれたものが１つや２つ発生するものであるが、そういう場合には、例えば１０回以上再生したもの等、ある程度統計的に意味のあるデータのみを採用するなどの工夫をしてもよい。

サイクルサーチモードに入る場合（ステップＳ２１０：ＹＥＳ）、ステップＳ３１０において、サイクルサーチモード切替部１２は、月日時刻発生部１３にトリガ信号を送信する。また、サイクルサーチモード切替部１２は、再生コンテンツカテゴリー予測部３４にサイクルサーチモードであることを示す信号を送信する。

ステップＳ３２０において、月日時刻発生部１３は、現在の時刻を示す月日時刻情報を発生し、この月日時刻情報をコンテンツカテゴリー情報生成部３３と再生コンテンツカテゴリー予測部３４とに送信する。

次いで、ステップＳ３３０において、再生コンテンツカテゴリー予測部３４は、後述する予測アルゴリズムで、月日時刻情報および再生履歴情報に基づいて、現在に最適な再生カテゴリーを予測する。

次いで、ステップＳ３４０において、再生コンテンツカテゴリー予測部３４は、コンテンツデータのタイトルやサムネイル、アイコンなど、カテゴリーおよびカテゴリー内のコンテンツリストを特定できる情報をユーザインタフェース１１に送信して、グラフィック表示などユーザに選択をさせるためのメニュー画面などを表示する。また、再生コンテンツカテゴリー予測部３４は、予測したカテゴリーの情報をカテゴリー内コンテンツ選択部３５に送信する。

次いで、ステップＳ３５０において、ユーザインタフェース１１は、ユーザ操作により予測したカテゴリーからコンテンツデータをシャッフル再生するコマンドが入力されたか否かを判断する。予測したカテゴリーからシャッフル再生する場合（ステップＳ３５０：ＹＥＳ）、ステップＳ３６０に進む。予測したカテゴリーからシャッフル再生しない場合（ステップＳ３５０：ＮＯ）、ステップＳ２２０に進み、ユーザ操作により予測したカテゴリーの中から再生するコンテンツデータが選択され、以降ノーマルモードと同様の処理が行われる。

そして、ステップＳ３６０において、ユーザインタフェース１１は、カテゴリー内コンテンツ選択部３５にシャッフル再生の指示を出力し、カテゴリー内コンテンツ選択部３５は、再生コンテンツカテゴリー予測部３４で予測したカテゴリーから再生するコンテンツデータをランダムに選択し、再生制御部１４に再生のためのトリガ信号を送信する。その後、ステップＳ２６０に進み、以降の処理が行われる。

ここで、再生コンテンツカテゴリー予測部３４における予測アルゴリズム例を説明する。再生コンテンツカテゴリー予測部３４では、図８に示したような再生履歴情報をもとに、ユーザの生活スタイルを予想する。すなわち、実際のこのユーザは、１月〜２月では「さわやか」と「ムード」のカテゴリーを再生しているが、３月〜４月にかけては「元気」カテゴリーのみ、７月〜８月にかけては「癒し」カテゴリーのみのコンテンツデータを再生していることになる。これは、ユーザの１年のサイクルのその月（季節）にそのカテゴリーのコンテンツデータが多く再生される傾向を物語っている。

再生コンテンツカテゴリー予測部３４における予測アルゴリズムとしては、例えば、図８の１月〜２月で１０回以上再生したカテゴリーを検索して、１月〜２月にはカテゴリー１の「さわやか」を推奨する画面をユーザインタフェース１１を介してユーザへ提示する。また、３月〜４月には、カテゴリー２の「元気」を推奨する画面をユーザインタフェース１１を介してユーザへ提示する。

なお、ここでは単純な再生回数と、特定の閾値以上のものを選択するアルゴリズムを示したが、第１の実施の形態と同じように、ユーザの嗜好として確からしさを、ニューラルネットを用いて学習機能を用いるなど方法はいろいろと考えられる。

このように第２の実施の形態によれば、コンテンツデータを複数のカテゴリーに分類し、分類結果情報を含む再生履歴情報を再生履歴記憶部１９に記憶し、この再生履歴情報を用いて、所定の単位期間における所定の時刻においてユーザの再生に最適なカテゴリーを予測する。これにより、ユーザインタフェース１１ではお勧めのカテゴリーが提示され、その中のコンテンツはどれにするかの自由度があり、同じ雰囲気のカテゴリーの中から、自由に選択することができる。これは、常に同じコンテンツが指定されるより、新鮮さや発見があり、ユーザに対して装置を操作することを飽きさせない効果を得ることができる。

図８に示した再生履歴情報ではコンテンツ数が少ないが、数多くのコンテンツが分類されていくと、同じ「さわやか」のカテゴリーにも、いろんなコンテンツが登録されていき、雰囲気は同じだが違ったコンテンツ視聴を経験できることになる。また、コンテンツが音楽の楽曲など短い時間で終了する種類のものであれば、推奨カテゴリーの中のコンテンツをシャッフル再生するなどの機能を持たせることでより高い効果が得られる。

なお、コンテンツは、映像、音声、音響、楽曲などのエンターテイメントの情報だけでなく、文字などの情報を所定のカテゴリーに分類（例えば、文学、ニュース、ブログなど）して本発明を適用することも可能である。また、コンテンツは光ディスクやＨＤＤなどの媒体に存在する場合でも、放送から送信される場合でも、インターネットからアクセスして得る通信情報でも、携帯電話などのモバイル伝送されてくる情報でも、分類できる情報であれば本発明を適用できる。

また、本発明は、上記装置の機能をコンピュータに実現させるためのプログラムを含むものである。このプログラムは、記録媒体から読みとられてコンピュータに取り込まれてもよいし、通信ネットワークを介して伝送されてコンピュータに取り込まれてもよい。

本発明は、デイサイクルサーチ機能としてデジタルオーディオプレーヤ（ＤＡＰ）などに適用できる。

本発明の第１の実施の形態に係るコンテンツ再生装置の構成を示すブロック図である。 図１に示すコンテンツ再生装置の動作を示すフローチャートである。 第１の実施の形態における再生履歴情報の一例を示す図である。 ユーザの平日の生活サイクルの一例を示す図である。 ユーザの休日の生活サイクルの一例を示す図である。 本発明の第２の実施の形態に係るコンテンツ再生装置の構成を示すブロック図である。 図６に示すコンテンツ再生装置の動作を示すフローチャートである。 第２の実施の形態における再生履歴情報の一例を示す図である。

符号の説明

１１ ユーザインタフェース
１２ サイクルサーチモード切替器
１３ 月日時刻発生部
１４ 再生制御部
１５ コンテンツ再生部
１６ コンテンツストレージ部
１７ コンテンツ出力部
１８ コンテンツ情報生成部
１９ 再生履歴記憶部
２０ 再生コンテンツ予測部
３１ カテゴリー分析済み判定部
３２ カテゴリー分析部
３３ コンテンツカテゴリー情報生成部
３４ 再生コンテンツカテゴリー予測部
３５ カテゴリー内コンテンツ選択部

Claims (8)

1. コンテンツデータを格納するコンテンツ格納手段と、
   このコンテンツ格納手段に格納された１つ以上のコンテンツデータから選択されるコンテンツデータを再生する再生手段と、
   この再生手段で再生したコンテンツデータを識別するための識別情報を取得する識別情報取得手段と、
   この識別情報取得手段で取得した前記識別情報と、前記識別情報に対応するコンテンツデータを再生した時刻を示す再生時刻情報とを対応させて蓄積し、所定の単位期間における再生履歴情報を生成する再生履歴記憶手段と、
   前記再生履歴記憶手段に記憶された前記再生履歴情報を用いて、前記単位期間における所定の時刻においてユーザが再生するコンテンツデータを予測する再生コンテンツ予測手段と、
   前記再生コンテンツ予測手段で予測されたコンテンツデータを再生する指示が入力された場合、前記予測されたコンテンツデータを再生するように前記再生手段を制御する再生制御手段と
   を備えることを特徴とするコンテンツ再生装置。
2. 前記再生履歴記憶手段において記憶する前記再生履歴情報の前記単位期間は、日単位、週単位、月単位、季節単位、年単位、複数年単位のうちの少なくとも１つであることを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ再生装置。
3. コンテンツデータを格納するコンテンツ格納手段と、
   このコンテンツ格納手段に格納された１つ以上のコンテンツデータから選択されるコンテンツデータを再生する再生手段と、
   この再生手段により再生したコンテンツデータを分析して所定の特徴量に基づいて複数のカテゴリーに分類する分析手段と、
   前記再生手段で再生したコンテンツデータを識別するための識別情報を取得する識別情報取得手段と、
   この識別情報取得手段で取得した前記識別情報と、前記識別情報に対応するコンテンツデータを再生した時刻を示す再生時刻情報と、前記分析手段による分類結果情報とを対応させて蓄積し、所定の単位期間における再生履歴情報を生成する再生履歴記憶手段と、
   前記再生履歴記憶手段に記憶された前記再生履歴情報を用いて、前記単位期間における所定の時刻においてユーザが再生するコンテンツデータのカテゴリーを予測する再生コンテンツカテゴリー予測手段と、
   前記再生コンテンツカテゴリー予測手段で予測されたカテゴリー内からコンテンツデータを再生する指示が入力された場合、当該コンテンツデータを再生するように前記再生手段を制御する再生制御手段と
   を備えることを特徴とするコンテンツ再生装置。
4. 前記再生履歴記憶手段において記憶する前記再生履歴情報の前記単位期間は、日単位、週単位、月単位、季節単位、年単位、複数年単位のうちの少なくとも１つであることを特徴とする請求項３に記載のコンテンツ再生装置。
5. コンテンツ格納手段に格納された１つ以上のコンテンツデータから選択されるコンテンツデータを再生させるステップと、
   再生させたコンテンツデータを識別するための識別情報を取得するステップと、
   前記識別情報と、前記識別情報に対応するコンテンツデータを再生した時刻を示す再生時刻情報とを対応させて蓄積し、所定の単位期間における再生履歴情報を生成するステップと、
   前記再生履歴情報を用いて、前記単位期間における所定の時刻においてユーザが再生するコンテンツデータを予測するステップと、
   このコンテンツデータを予測するステップで予測されたコンテンツデータを再生する指示が入力された場合、前記予測されたコンテンツデータを再生させるステップと
   をコンピュータに実行させるためのコンテンツ再生プログラム。
6. 前記再生履歴情報の前記単位期間は、日単位、週単位、月単位、季節単位、年単位、複数年単位のうちの少なくとも１つであることを特徴とする請求項５に記載のコンテンツ再生プログラム。
7. コンテンツ格納手段に格納された１つ以上のコンテンツデータから選択されるコンテンツデータを再生させるステップと、
   再生させたコンテンツデータを識別するための識別情報を取得するステップと、
   前記再生させたコンテンツデータを分析して所定の特徴量に基づいて複数のカテゴリーに分類するステップと、
   前記識別情報と、前記識別情報に対応するコンテンツデータを再生した時刻を示す再生時刻情報と、前記複数のカテゴリーに分類するステップで得られた分類結果情報とを対応させて蓄積し、所定の単位期間における再生履歴情報を生成するステップと、
   前記再生履歴情報を用いて、前記単位期間における所定の時刻においてユーザが再生するコンテンツデータのカテゴリーを予測するステップと、
   前記カテゴリーを予測するステップで予測されたカテゴリー内からコンテンツデータを再生する指示が入力された場合、当該コンテンツデータを再生させるステップと
   をコンピュータに実行させるためのコンテンツ再生プログラム。
8. 前記再生履歴情報の前記単位期間は、日単位、週単位、月単位、季節単位、年単位、複数年単位のうちの少なくとも１つであることを特徴とする請求項７に記載のコンテンツ再生プログラム。

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