JP2013214236A - 情報提供サーバ、情報提供方法、および情報提供プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】嗜好が類似する他のユーザの情報を精度良く提供できる情報提供サーバを提供する。
【解決手段】クライアント２００により処理される第１のコンテンツのコンテンツ処理情報を受信する情報通信部１０１と、第２のコンテンツの処理履歴の処理履歴情報を保持するアクション履歴ＤＢ１１１と、コンテンツ処理情報と処理履歴情報とが同一性を有する場合、第２のコンテンツの処理を指示した第２のユーザの嗜好一致度を増加させ、前記嗜好一致度が所定閾値以上である場合、第２のユーザを情報提供者に選定する情報提供者群選定部１０７と、を備える。情報通信部１０１は、情報提供者の処理履歴情報に含まれる情報をクライアント２００へ送信する。
【選択図】図２

Description

本発明は、情報提供サーバ、情報提供方法、および情報提供プログラムに関する。

近年、パソコン、携帯電話、スマートフォン等の携帯端末を用いて、インターネット上にアップロードされた最新のニュース、ＴＶ番組、音楽、映画、動画、書籍などの様々なコンテンツを取得可能なサービスが普及している。このサービスは、動画（コンテンツ）共有サービスとも呼ばれる。また、インターネット上のコンテンツに対して、コンテンツの内容の詳細、評価、推薦理由などをコメントとして付記することもできる。

このようなＷｅｂサイト上のコンテンツに関して、Ｗｅｂサイトに投稿されたコンテンツと、ユーザの書き込んだコメントと、書き込みされた位置（コメント位置）を紐付けることが知られている。これにより、他ユーザが書き込んだコメントを読みながらコンテンツを閲覧できる。また、コメント位置情報とシーク機能を利用することで、コメント位置から再生できる。また、コメント位置情報を利用することで、コンテンツの注目位置を特定できる。

また、チャプタ利用度集計を行い、集計値が閾値を超えた部分のみコンテンツを再生すすることが知られている（例えば、特許文献１参照）。チャプタ利用度集計では、プレイリストへの登録またはダビングの実行により集計値が加算され、チャプタの削除により集計値が減算される。

また、ユーザの視聴操作に基づいて作成されたユーザプロファイルと、シーン付属テキストデータから抽出された各動画のシーンの特徴を示す情報と、の適合度から、動画の特定のシーンを推奨することが知られている（例えば、特許文献２参照）。シーン付属テキストデータは、字幕に相当する。

また、特許文献２ではさらに、以下の内容が開示されている。ある番組に対する操作（予約、再生、録画、消去、マーキング）の類似度で、ユーザをグルーピングし、グループＡとする。グループＡのユーザを包含するより大きなグループをグループＢとする。そして、グループＡに特徴的な操作の集計値が閾値を超える番組を推奨することが開示されている。これにより、全てのグループに、多くの人が見る同じコンテンツが推奨されることを防止できる。

特開２００８−０７７６５５号公報 特開２０１０−２８８０２４号公報

しかしながら、コメントまたはチャプタ利用度集計を参照してコンテンツを再生するユーザが、コメント投稿またはチャプタ利用度集計を実施した人物と同様の嗜好であるとは限らない。また、コメントを投稿するという行為は、コメントが投稿される位置のシーンに対する評価とは必ずしも連動しない。このため、特許文献１の技術では、ユーザの嗜好とは異なるコメントについても参照しなければならず、ユーザが目視で多くの情報選別作業を実施する必要がある。従って、ユーザが興味のあるシーンを抽出することに手間・時間がかかり、抽出漏れが発生する可能性もある。

また、特許文献２の技術では、字幕等のコンテンツ付加データが存在しない場合またはコンテンツ付加データの粒度が荒い場合には、コンテンツに関する詳細な情報が得られないことがある。また、プロファイルの設定が適切でない場合、シーンの抽出漏れが多く発生する可能性がある。さらに、ユーザの嗜好以外の情報を取得できず、興味を持つ可能性のあるコンテンツの情報を取得できない。

また、特許文献２の技術では、ユーザの嗜好が少数派である場合には、ユーザが選択するコンテンツにおける興味を持ちそうな部分を特定できない。

本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであって、嗜好が類似する他のユーザの情報を精度良く提供できる情報提供サーバ、情報提供方法、および情報提供プログラムを提供することを目的とする。

本発明の情報提供サーバは、コンテンツ処理装置により処理される第１のコンテンツのコンテンツ処理情報を受信する受信部と、第２のコンテンツの処理履歴の処理履歴情報を保持する処理履歴保持部と、前記コンテンツ処理情報と前記処理履歴情報との同一性を判定する同一性判定部と、前記同一性判定部により前記コンテンツ処理情報と前記処理履歴情報とが同一性を有すると判定された場合、前記第２のコンテンツの処理を指示した第２のユーザの嗜好一致度を増加させる一致度演算部と、前記一致度演算部により演算された前記嗜好一致度が所定閾値以上である場合、前記第２のユーザを情報提供者に選定する情報提供者選定部と、前記情報提供者選定部により選定された前記情報提供者の前記処理履歴情報に含まれる情報を、前記コンテンツ処理装置へ送信する送信部と、を備える。

この構成により、嗜好が類似する他のユーザを、コンテンツに対する処理の同一性に基づいて判定する。例えば、コンテンツに対して同一性の高い処理を行った場合には、嗜好が類似する可能性が高いので、嗜好一致度が大きくし、嗜好一致度が所定値以上である場合に情報提供者として選定する。従って、情報提供を受けるユーザが興味を持つ可能性の高い情報を提供できる。このように、嗜好が類似する他のユーザの情報を精度良く提供できる。

本発明の情報提供方法は、コンテンツ処理装置により処理される第１のコンテンツのコンテンツ処理情報を受信するステップと、前記コンテンツ処理情報と、第２のコンテンツの処理履歴の処理履歴情報との同一性を判定するステップと、前記コンテンツ処理情報と前記処理履歴情報とが同一性を有すると判定された場合、前記第２のコンテンツの処理を指示した第２のユーザの嗜好一致度を増加させるステップと、演算されたユーザの嗜好一致度が所定閾値以上である場合、前記第２のユーザを情報提供者に選定するステップと、前記情報提供者選定部により選定された前記情報提供者の前記処理履歴情報に含まれる情報を、前記コンテンツ処理装置へ送信するステップと、を有する。

この方法により、嗜好が類似する他のユーザを、コンテンツに対する処理の同一性に基づいて判定する。例えば、コンテンツに対して同一性の高い処理を行った場合には、嗜好が類似する可能性が高いので、嗜好一致度が大きくし、嗜好一致度が所定値以上である場合に情報提供者として選定する。従って、情報提供を受けるユーザが興味を持つ可能性の高い情報を提供できる。このように、嗜好が類似する他のユーザの情報を精度良く提供できる。

本発明の情報提供プログラムは、上記情報提供方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムである。

このプログラムにより、嗜好が類似する他のユーザを、コンテンツに対する処理の同一性に基づいて判定する。例えば、コンテンツに対して同一性の高い処理を行った場合には、嗜好が類似する可能性が高いので、嗜好一致度が大きくし、嗜好一致度が所定値以上である場合に情報提供者として選定する。従って、情報提供を受けるユーザが興味を持つ可能性の高い情報を提供できる。このように、嗜好が類似する他のユーザの情報を精度良く提供できる。

本発明によれば、嗜好が類似する他のユーザの情報を精度良く提供できる。

本発明の実施形態におけるコンテンツ共有システムの構成例を示すブロック図 本発明の実施形態におけるサーバの構成例を示すブロック図 本発明の実施形態におけるサーバが備える各データベースが保持する情報を示す図 （Ａ）〜（Ｄ）本発明の実施形態におけるシーン選択及びコメント選択を実行したときの情報提供者の選定処理を説明するための図 図４のアクションタイミングと、アクションタイミングにおいて情報提供者群選定部により情報提供者として選定される他のユーザと、の関係の一例を示す図 （Ａ）〜（Ｄ）本発明の実施形態におけるシーン選択、コメント選択、チャプタ設定、及び削除編集を実行したときの情報提供者の選定処理を説明するための図 図６のアクションタイミングと、アクションタイミングにおいて情報提供者群選定部により情報提供者として選定される他のユーザと、の関係の一例を示す図 本発明の実施形態における情報提供者群選定部の動作例を示すフローチャート 本発明の実施形態におけるコンテンツ共有システムにおいてコンテンツ再生及びコメント表示を実行するときの動作例を示すシーケンス図 本発明の実施形態におけるコンテンツ共有システムにおいてコンテンツ書き込みを実行するときの第１動作例を示すシーケンス図 本発明の実施形態におけるコンテンツ共有システムにおいてコンテンツ書き込みを実行するときの第２動作例を示すシーケンス図 本発明の実施形態におけるコンテンツ共有システムにおいてメモリの空き容量不足による本編集を実行するときの動作例を示すシーケンス図 本発明の実施形態におけるコンテンツ共有システムにおいてコンテンツの録画後所定時間経過による本編集を実行するときの動作例を示すシーケンス図 （Ａ）〜（Ｃ）本発明の実施形態におけるコメント選択されたコンテンツの処理点から再生する際の表示例を示す図 本発明の実施形態におけるコメント選択されたコンテンツの処理点から再生中の表示例を示す図 （Ａ）〜（Ｃ）本発明の実施形態におけるコメントを書き込む際の表示例を示す図

本発明の実施形態について、図面を参照しながら以下に説明する。

図１は本発明の実施形態におけるコンテンツ共有システムの構成例を示すブロック図である。図１に示すコンテンツ共有システム１０００は、再生・編集支援サービスサーバ１００、再生・編集支援サービスクライアント２００、録画再生機３００、ＳＮＳサーバ４００、メールサーバ５００、およびＷｅｂサーバ６００を備える。これらの構成部が、インターネット７００を介して接続されており、相互に通信できる。

以下、再生・編集支援サービスサーバ１００を単に「サーバ１００」と称し、再生・編集支援サービスクライアント２００を単に「クライアント２００」と称する。

サーバ１００は、コンテンツの再生処理やコンテンツに対する編集処理を支援するためのサーバである。また、サーバ１００は、情報提供サーバの一例である。

クライアント２００は、サーバ１００の支援に基づいて、コンテンツの再生処理やコンテンツに対する編集処理を実行する。クライアント２００としては、テキスト情報を扱うことができるコンテンツ録画再生機、スマートフォン、などが想定される。クライアント２００は、コンテンツ処理装置の一例である。

録画再生機３００は、テキスト情報を扱えず、単にコンテンツを再生する機器である。

ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）サーバ４００は、一般的なＳＮＳサーバである。ＳＮＳサーバ４００は、テキスト情報を扱うことができ、様々な出来事やコンテンツに関して、コメントの書き込み、コメントの閲覧ができる。

メールサーバ５００は、一般的なメールサーバである。メールサーバ５００は、テキスト情報を扱うことができ、コメントを送受信できる。

Ｗｅｂサーバ６００は、一般的なＷｅｂサーバである。Ｗｅｂサーバ６００には、様々なコンテンツを提供するサーバ（例えば動画共有サービスを提供するシステムのサーバ）が含まれる。

図２はサーバ１００の構成例を示すブロック図である。
サーバ１００は、情報通信部１０１、ＳＮＳメッセージ生成部１０２、処理点情報生成部１０４、情報提供者群選定部１０７、ＳＮＳメッセージ識別情報ＤＢ１０８、コンテンツ属性ＤＢ１０９、録画履歴ＤＢ１１０、アクション履歴ＤＢ１１１、および情報提供者ＤＢ１１２を備える。なお、サーバ１００の構成部の一部については、クライアント２００が備えてもよい。

情報通信部１０１は、インターネット７００を介して、クライアント２００からユーザアクションに関する情報を受信する。ユーザアクションには、ユーザの編集操作、再生操作が含まれる。つまり、情報通信部１０１は、クライアント２００により処理される第１のコンテンツのコンテンツ処理情報を受信する受信部としての機能を有する。

ユーザアクションに関する情報には、例えば、クライアント２００において、所定のコンテンツにおける所定のシーンを選択し、選択したシーンの位置からコンテンツを再生開始するための指示を行った旨の情報が含まれる。以下、このアクション（再生開始指示）を「シーン選択」とも称する。

また、ユーザアクションに関する情報には、例えば、クライアント２００において、所定のコンテンツに対する他のユーザのコメントを選択し、選択したコメントに対応する位置からコンテンツを再生開始するための指示を行った旨の情報が含まれる。以下、このアクション（再生開始指示）を「コメント選択」とも称する。

また、ユーザアクションに関する情報には、例えば、クライアント２００において、チャプタ設定を行った旨の情報が含まれる。チャプタ設定とは、コンテンツにおける任意の再生位置に、所定の区切れを挿入することである。

また、ユーザアクションに関する情報には、例えば、クライアント２００において、所定のチャプタ、シーン、またはタイムスライスを削除した旨（削除編集）の情報が含まれる。

また、ユーザアクションに関する情報には、例えば、クライアント２００において、コンテンツに対してコメントを書き込んだ旨の情報が含まれる。

また、情報通信部１０１は、ＳＮＳメッセージ生成部１０２により生成されたコメントを、インターネット７００を介してＳＮＳサーバ４００へ送信する。

また、情報通信部１０１は、処理点情報生成部１０４により生成された後述する処理点情報と、メッセージ（コメント）識別情報とを、インターネット７００を介してクライアント２００へ送信する。このメッセージ識別情報は、情報提供者群選定部１０７によって選定された情報提供者が書き込んだコメントの識別情報である。

また、情報通信部１０１は、クライアント２００からの、コンテンツ等の情報を蓄積するメモリの空き容量の情報を受信し、所定のコンテンツの録画が完了した旨を示す録画完了情報を受信する。

ＳＮＳメッセージ生成部１０２は、所定のコンテンツに対するコメント（メッセージ）を生成する。

処理点情報生成部１０４は、ユーザアクションに基づいて、編集対象のコンテンツにおける処理点の情報を生成する。処理点とは、コンテンツにおける再生操作または編集操作が行われた時間位置を指す。処理点は、例えば、シーン情報が選択された位置である。また、例えば、ユーザまたは他のユーザによってコメントが書き込まれた位置である。また、例えば、チャプタ設定された位置である。また、例えば、削除編集された位置である。

情報提供者群選定部１０７は、情報提供者群から情報提供者を選定するための選定処理を実行する。具体的には、情報提供者群選定部１０７は、アクション履歴ＤＢ１１１および情報提供者ＤＢ１１２に基づいて、コンテンツ共有システム１０００を利用するユーザ（情報提供者群）から、クライアント２００が情報提供を受けるユーザ（情報提供者）を選定する。選定処理の詳細については後述する。情報提供者は、複数であってもよい。これにより、情報提供者として、自ユーザと嗜好が類似する他のユーザが選定される。

ＳＮＳメッセージ識別情報ＤＢ１０８、コンテンツ属性ＤＢ１０９、録画履歴ＤＢ１１０、アクション履歴ＤＢ１１１、および情報提供者ＤＢ１１２の内容の具体例は、図３に示されている。図３において、同じ行に示された情報は、互いに紐付け（対応付け）されている。

ＳＮＳメッセージ識別情報ＤＢ１０８は、ユーザＩＤおよびコメントＩＤを保持する。このユーザＩＤは、コメントを書き込んだユーザを識別するための情報である。コメントＩＤは、コメントを識別するための情報である。

コンテンツ属性ＤＢ１０９は、コンテンツＩＤおよびコンテンツ属性の情報を保持する。コンテンツＩＤは、コンテンツを識別するためのＩＤである。コンテンツ属性の情報は、ＥＰＧ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｐｒｏｇｒａｍ Ｇｕｉｄｅ）情報を含む。ＥＰＧ情報は、「ｓｔａｔｉｏｎ」、「ｙｅａｒ」、「ｍｏｎｔｈ」、「ｄａｔｅ」、「ｓｔａｒｔ」、「ｅｎｄ」の各情報、これら以外の情報を含む。

また、コンテンツ属性ＤＢ１０９は、関連コンテンツＩＤを保持してもよい。関連コンテンツＩＤとは、コンテンツＩＤで識別されるコンテンツと同一とみなされたコンテンツのコンテンツＩＤ、または、コンテンツＩＤで識別されるコンテンツと類似するコンテンツのコンテンツＩＤである。

ＥＰＧ情報は、生成者によって多少の項目の相違、名称の相違があり得る。コンテンツ属性ＤＢ１０９の先頭の項目であるコンテンツＩＤにより識別されるコンテンツのＥＰＧ情報と同じ情報が含まれる、または類似の情報が含まれる場合、処理点情報生成部１０４が、関連コンテンツであると判別してもよい。関連コンテンツと判断されると、関連コンテンツＩＤがコンテンツ属性ＤＢ１０９に保持される。

録画履歴ＤＢ１１０は、ユーザＩＤおよびコンテンツＩＤを保持する。

アクション履歴ＤＢ１１１は、各ユーザがコンテンツ（第２のコンテンツ）に対して行ったユーザアクションの履歴情報を保持する。つまり、アクション履歴ＤＢ１１１は、第２のコンテンツの処理履歴の処理履歴情報を保持する。

アクション履歴ＤＢ１１１は、ユーザＩＤ、コンテンツＩＤ、処理点の情報、アクション種別の情報、および付加データの情報を保持する。処理点の情報には、タイムスライスＩＤ、コンテンツの先頭位置からの再生時間（コンテンツの編集前における再生時間）、などがある。タイムスライスＩＤは、所定のコンテンツにおける所定の時間区間であるタイムスライス（図４（Ａ）参照）を識別するための情報である。

アクション種別とは、ユーザアクションの種別を識別するための情報である。アクション種別には、シーン情報の選択による再生開始のアクション、他のユーザのコメントの選択による再生開始のアクション、チャプタ設定のアクション、抽出領域先頭指定のアクション、などがある。

付加データの情報は、アクション種別毎の付加データである。付加データには、コメントＩＤが含まれる。また、アクション種別がシーン情報の選択による再生開始のアクションの場合、シーン情報の区間ＩＤが含まれてもよい。シーン情報の区間ＩＤとは、コンテンツに含まれる１つ以上のシーンから特定のシーンを識別するためのＩＤである。

情報提供者ＤＢ１１２には、コンテンツ共有システム１０００を利用するユーザの情報が登録される。情報提供者ＤＢ１１２は、情報を提供された情報提供先のユーザＩＤおよび情報を提供した情報提供元のユーザＩＤを保持する。

なお、ＳＮＳメッセージ識別情報ＤＢ１０８、コンテンツ属性ＤＢ１０９、録画履歴ＤＢ１１０、アクション履歴ＤＢ１１１、および情報提供者ＤＢ１１２は、サーバ１００自身が有しなくてもよい。つまり、各ＤＢについては、インターネット７００を介して接続可能であれば、いずれの装置に含まれるかは問わない。

なお、タイムスライスの時間区間、シーンの時間区間、およびチャプタの時間区間は、同一であってもよいし、異なっていてもよい。

クライアント２００は、特に図示しないが、記憶部、操作部、通信部、制御部、表示部などを備える。記憶部は、様々なコンテンツや処理点の情報を記憶する。操作部は、ユーザによる操作（例えば、コンテンツに対する再生操作、編集操作、コメント付加操作）を受け付ける。通信部は、サーバ１００又はその他の通信装置と通信する。制御部は、クライアント２００全体を動作し、メモリに格納されたプログラムを実行することで様々な機能を実現する。

次に、情報提供者群選定部１０７による情報提供者の選定処理について説明する。

情報提供者群選定部１０７は、選定処理において、自ユーザと略同一のコンテンツの略同一のタイムスライスに対して、所定選定閾値以上の割合で、アクションαまたはβを実行した他のユーザを、情報提供者として選定する。この割合は、例えば、他のユーザのいずれかが上記のアクションを実行した回数に対する、特定の他のユーザが上記のアクションを実行した回数の割合である。この割合は、他のユーザ毎（例えば、図４（Ａ）〜（Ｄ）におけるユーザＡ，ユーザＢ）に算出される。

アクションαとは、自ユーザおよび他のユーザが、同一または近似するタイムスライスにおける特定の再生操作を実行することである。特定の再生操作とは、自ユーザおよび他のユーザが同一のシーン選択または同一のコメント選択を実行することを含む。なお、シーンまたはコメントの一致度が所定値以上である場合には、必ずしも同一でなくてもよい。つまり同一であるとみなしてもよい。同じテキスト情報に関心を持つユーザに情報提供者を絞ることを意図している。

アクションβとは、自ユーザおよび他のユーザが、同一または近似するタイムスライスにおける特定の編集操作を実行することである。特定の編集操作とは、自ユーザおよび他のユーザが同一のチャプタ設定または同一の削除編集を実行することを含む。

また、特定の編集操作には、設定されたチャプタにおいて同一の先頭位置を指定することが含まれる。また、削除編集後におけるチャプタ等の先頭位置および最終位置を同一の位置に指定することが含まれる。

なお、再生操作のアクションよりも編集操作のアクションの方が、ユーザの興味はより深いと考えられる。

次に、図４（Ａ）〜（Ｄ）を用いて、アクションαのみを考慮した情報提供者の選定処理を説明する。

図４（Ａ）〜（Ｄ）では、所定のコンテンツにおける所定の時間区間をタイムスライスとして示しており、コンテンツにおける時間的な位置を横軸で示している。

また、図４（Ａ）〜（Ｄ）において、「自」とは「自分」の意味であり、コンテンツ共有システム１０００を利用する「ユーザ」である。以下、このユーザを「自ユーザ」とも称する。「Ａ」，「Ｂ」とは、「ユーザＡ」，「ユーザＢ」の意味であり、それぞれコンテンツ共有システム１０００を利用する「他のユーザ」の１人である。

また、図４（Ａ）〜（Ｄ）において、「シ選」とは、シーン選択のアクションを示している。「コ選」とは、コメント選択のアクションを示している。また、各ユーザのアクションは、自ユーザによるコンテンツの視聴日と同日に実行されたことを想定している。

図４（Ａ）では、自ユーザがコンテンツ１を１２／１（１２月１日）に視聴したことを例示している。この視聴は、自ユーザがコンテンツ共有システム１０００によるコンテンツ共有サービスを利用した初めてのコンテンツ視聴である。また、コンテンツ１における第１のタイムスライスと第２のタイムスライスの境界の位置において、ユーザＢがシーン選択している。また、同じ位置において、自ユーザがシーン選択している。

図４（Ｂ）では、自ユーザがコンテンツ２を１２／２（１２月２日）に視聴したことを例示している。また、コンテンツ２における第３のタイムスライスにおいて、ユーザＡがシーン選択している。また、同じ位置において、自ユーザがシーン選択している。

また、図４（Ｂ）では、コンテンツ２における第５のタイムスライスにおいて、ユーザＢが５回シーン選択している。一方、同じ位置において、自ユーザはアクションしていない。

図４（Ｃ）では、自ユーザがコンテンツ３を１２／３（１２月３日）に視聴したことを例示している。また、コンテンツ３における第２のタイムスライスにおいて、ユーザＡがユーザＸのコメントによりコメント選択している。また、同じ位置において、自ユーザがユーザＢのコメントによりコメント選択している。なお、ユーザＡがコメント選択したコメントと自ユーザがコメント選択したコメントとは、同一のコメントであるか、コメントの一致度が所定値以上のコメントである。一致度が所定値以上のコメントとは、例えば、同一の内容語（名詞、動詞、形容詞など）を二つ以上含むコメントである。この例では、一致率が所定値以上と判定されたコメントＣ１とコメントＣ２のそれぞれに、少なくとも二つの内容語Ｗ１、Ｗ２が含まれる。

また、図４（Ｃ）では、コンテンツ３における第５のタイムスライスにおいて、ユーザＢが５回コメント選択している。一方、同じ位置において、自ユーザはアクションしていない。

図４（Ｄ）では、自ユーザがコンテンツ４を１２／５（１２月５日）に視聴したことを例示している。また、コンテンツ４における第１のタイムスライスと第２のタイムスライスとの境界において、自ユーザがユーザＡのコメントによりコメント選択している。

図５では、自ユーザが所定のアクションを実行するタイミング（アクションタイミング）と、アクションタイミングにおいて情報提供者群選定部１０７により情報提供者として選定される他のユーザと、の関係の一例を示している。また、情報提供者群選定部１０７による所定の計算結果（割合）も示している。また、図５では、情報提供者を選定するための選定閾値を一例として１／１０としている。

図４（Ａ）におけるアクションタイミングＡ１直前の時点では、自ユーザおよび他のユーザのいずれもアクションを実施していない。また、図５に示すように、選定処理における割合は、算出不可であるが、「０／０」で示している。従って、この時点では情報提供者は存在しない。

図４（Ｂ）におけるアクションタイミングＡ２直前の時点では、既に自ユーザおよびユーザＢがアクションを実施している。また、図５に示すように、選定処理における割合は、ユーザＡについては０／０（算出不可）であり、ユーザＢについては１／１である。従って、この時点ではユーザＢのみが情報提供者となる。

図４（Ｃ）におけるアクションタイミングＡ３直前の時点では、既に自ユーザおよびユーザＡ，Ｂがアクションを実施している。また、図５に示すように、選定処理における割合は、ユーザＡについては１／１であり、ユーザＢについては１／６である。従って、この時点ではユーザＡ，Ｂが情報提供者となる。

図４（Ｄ）におけるアクションタイミングＡ４直前の時点では、既に自ユーザおよびユーザＡ，Ｂがアクションを実施している。また、図５に示すように、選定処理における割合は、ユーザＡについては２／２であり、ユーザＢについては１／１１である。従って、この時点ではユーザＡのみが情報提供者となる。

次に、図６（Ａ）〜（Ｄ）を用いて、アクションα，βを考慮した情報提供者の選定処理を説明する。図４（Ａ）〜（Ｄ）において説明した事項については、説明を省略または簡略化する。

図６（Ａ）〜（Ｄ）において、「チャプタ」とは、チャプタ設定のアクションを示している。「削除部末」とは、コンテンツにおける「削除部末」が付された位置よりも前の部分を削除するアクションを示している。図６（Ａ）〜（Ｄ）では、「削除部末」を単に削除編集と称して説明する。

図６（Ａ）では、自ユーザがコンテンツ１を１２／１（１２月１日）に視聴したことを例示している。この視聴は、自ユーザがコンテンツ共有システム１０００によるコンテンツ共有サービスを利用した初めてのコンテンツ視聴である。

また、図６（Ａ）では、コンテンツ１における第１のタイムスライスと第２のタイムスライスの境界の位置において、ユーザＢが１１／３０にシーン選択している。また、同じ位置において、自ユーザが１２／１にシーン選択している。

また、図６（Ａ）では、コンテンツ１における第４のタイムスライスにおいて、ユーザＣが１１／３０にチャプタ設定している。一方、同じ位置において、自ユーザはアクションしていない。

また、図６（Ａ）では、コンテンツ１における第５のタイムスライスにおいて、自ユーザが１２／１にユーザＣのコメントによりコメント選択している。一方、同じ位置において、他のユーザはアクションしていない。

また、図６（Ａ）では、コンテンツ１における第５のタイムスライスにおいて、自ユーザが１２／１に削除編集を行っている。また、同じ位置において、ユーザＢが１２／４にチャプタ設定している。

また、図６（Ａ）では、コンテンツ１における第７のタイムスライスにおいて、ユーザＣが１１／３０にチャプタ設定している。一方、同じ位置において、自ユーザはアクションしていない。

図６（Ｂ）では、自ユーザがコンテンツ２を１２／２（１２月２日）に視聴したことを例示している。コンテンツ２における第１のタイムスライスの先頭位置において、ユーザＣが１２／１にシーン選択している。一方、同じ位置において、自ユーザはアクションしていない。

また、図６（Ｂ）では、コンテンツ２における第２のタイムスライスと第３のタイムスライスの境界において、自ユーザが１２／２にシーン選択している。また、同じ位置において、ユーザＢが１２／４にシーン選択している。

また、図６（Ｂ）では、コンテンツ２における第３のタイムスライスの境界において、ユーザＡが１２／３にチャプタ設定している。また、同じ位置において、自ユーザが１２／２に削除編集を行っている。また、同じ位置において、ユーザＢが１２／４に削除編集を行っている。

また、図６（Ｂ）では、コンテンツ２における第５のタイムスライスにおいて、ユーザＣが１２／１を含めて５回チャプタ設定している。一方、同じ位置において、自ユーザはアクションしていない。

図６（Ｃ）では、自ユーザがコンテンツ３を１２／３（１２月３日）に視聴したことを例示している。コンテンツ３における第１のタイムスライスの先頭位置において、ユーザＣが１２／１にシーン選択している。一方、同じ位置において、自ユーザはアクションしていない。

また、図６（Ｃ）では、コンテンツ３における第３のタイムスライスにおいて、自ユーザが１２／３にユーザＡのコメントによりコメント選択している。また、同じ位置において、ユーザＢが１２／４にユーザＸのコメントによりコメント選択している。なお、自ユーザがコメント選択したコメントとユーザＢがコメント選択したコメントとは、同一のコメントであるか、またはコメントの一致度が所定値以上である。

また、図６（Ｃ）では、コンテンツ３における第３のタイムスライスにおいて、ユーザＡが１２／２にチャプタ設定している。また、同じ位置において、自ユーザが１２／３に削除編集している。また、同じ位置において、ユーザＢが１２／４に削除編集している。

また、図６（Ｃ）では、コンテンツ３における第５のタイムスライスにおいて、ユーザＡは１２／２にチャプタ編集している。一方、同じ位置において、自ユーザはアクションしていない。

また、図６（Ｃ）では、コンテンツ３における第６のタイムスライスにおいて、ユーザＣが１２／２を含めて５回チャプタ設定している。一方、同じ位置において、自ユーザはアクションしていない。

図６（Ｄ）では、自ユーザがコンテンツ４を１２／５（１２月５日）に視聴したことを例示している。コンテンツ４における第１のタイムスライスと第２のタイムスライスとの境界の位置において、自ユーザが１２／５にシーン選択している。一方、同じ位置において、他のユーザはアクションしていない。

図７では、アクションタイミングと、アクションタイミングにおける選定処理における割合と、アクションタイミングにおいて情報提供者として選定される他のユーザと、の関係の一例を示している。また、図７では、情報提供者を選定するための選定閾値を一例として１／１０としている。

図６（Ａ）におけるアクションタイミングＢ１より前の時点では、自ユーザおよび他のユーザのいずれもアクションを実施していない。また、図７に示すように、選定処理における割合は、算出不可であるが、「０／０」で示している。従って、この時点では情報提供者は存在しない。

図６（Ｂ）におけるアクションタイミングＢ２より前の時点では、自ユーザおよびユーザＣがアクションを実施している。また、図７に示すように、選定処理における割合は、ユーザＡ，Ｂについては０／０（算出不可）、ユーザＣについては１／４である。従って、この時点では情報提供者はユーザＣとなる。

図６（Ｃ）におけるアクションタイミングＢ３より前の時点では、自ユーザおよびユーザＡ，Ｃがアクションを実施している。また、図７に示すように、選定処理における割合は、ユーザＡについては１／１、ユーザＢについては０／０（算出不可）、ユーザＣについては１／１０である。従って、この時点では情報提供者はユーザＡ，Ｃとなる。

図６（Ｄ）におけるアクションタイミングＢ４より前の時点では、自ユーザおよびユーザＡ，Ｂ，Ｃがアクションを実施している。また、図７に示すように、選定処理における割合は、ユーザＡについては２／３、ユーザＢについては５／５、ユーザＣについては１／１５である。従って、この時点では情報提供者はユーザＡ，Ｂとなる。

次に、情報提供者群選定部１０７の動作例について説明する。
図８は、情報提供者群選定部１０７の動作例を示すフローチャートである。

まず、情報提供者群選定部１０７は、変数Ｌを用意し、変数Ｌ＝１とする（ステップＳ１０１）。

続いて、情報提供者群選定部１０７は、情報提供を受ける自ユーザがアクション対象としたコンテンツのうち、Ｌ番目のコンテンツへのアクション履歴が存在する他のユーザを抽出する（ステップＳ１０２）。アクション履歴が存在する他のユーザの抽出は、アクション履歴ＤＢ１１１が保持するユーザＩＤ、コンテンツＩＤ、およびアクション種別を参照することで実現できる。Ｌ番目のアクション履歴については、例えば、アクション履歴ＤＢ１１１への登録を時系列で整列する、登録時刻または更新時刻を保持する、ことにより識別できる。

続いて、情報提供者群選定部１０７は、変数ｍを用意し、変数ｍ＝１とする（ステップＳ１０３）。

続いて、情報提供者群選定部１０７は、変数ｎを用意し、変数ｎ＝１とする（ステップＳ１０４）。

続いて、情報提供者群選定部１０７は、Ｌ番目のコンテンツへの自ユーザのｍ番目のアクションがシーン選択であり、ｎ番目の他のユーザが同一タイムスライスに付与されたシーン選択を実行したかどうかを判定する（ステップＳ１０５）。この同一タイムスライスとは、自ユーザによってシーン選択されたタイムスライスと同じタイムスライスを意図する。

ステップＳ１０５における判定条件を満たさない場合、情報提供者群選定部１０７は、以下の処理を実行する。情報提供者群選定部１０７は、Ｌ番目のコンテンツへの自ユーザのｍ番目のアクションがコメント選択であり、ｎ番目の他のユーザが同一タイムスライスの同一コメントまたは類似コメントによるコメント選択を実行したかどうかを判定する（ステップＳ１０６）。

ステップＳ１０５における判定条件を満たす、またはステップＳ１０６における判定条件を満たす場合、情報提供者群選定部１０７は、ｎ番目の他のユーザのヒット件数を１カウントアップする（ステップＳ１０７）。なお、当該ヒット件数は変数であり、初期値は０である。なお、１カウントアップは一例であり、他の割合でカウントアップしてもよい。

ステップＳ１０６における判定条件を満たさない場合、情報提供者群選定部１０７は、以下の処理を実行する。情報提供者群選定部１０７は、Ｌ番目のコンテンツへの自ユーザのｍ番目のアクションが編集操作であり、ｎ番目の他のユーザが同一タイムスライスにおいて編集操作を実行したかどうかを判定する（ステップＳ１０８）。

なお、編集操作には、チャプタ設定および抽出領域先頭指定を含む。抽出領域先頭指定とは、編集操作により削除されたチャプタ等の最終位置（削除されたチャプタ等に直後のチャプタ等の先頭位置）を、削除されたチャプタの直前のチャプタ等の最終位置に一致させる処理である。

ステップＳ１０８における判定条件を満たす場合、情報提供者群選定部１０７は、ｎ番目の他のユーザのヒット件数を０．７カウントアップする（ステップＳ１０９）。なお、０．７カウントアップは一例であり、他の割合でカウントアップしてもよい。

ステップＳ１０７〜Ｓ１０９のいずれかの処理後、情報提供者群選定部１０７は、ｎ番目のユーザがアクション履歴ＤＢ１１１に登録されたユーザのうちの最終の他のユーザであるかどうかを判定する（ステップＳ１１０）。最終の他のユーザであるかどうかは、例えばユーザＩＤを確認すればよい。

ステップＳ１１０において最終の他のユーザでない場合には、情報提供者群選定部１０７は、変数ｎを１カウントアップし、ｎ＝ｎ＋１とする（ステップＳ１１１）。これにより、調査対象が、同一コンテンツの同一アクションにおいて、次のユーザに遷移する。

一方、ステップＳ１１０において最終の他のユーザである場合には、情報提供者群選定部１０７は、ｍ番目のアクションがアクション履歴ＤＢ１１１に登録されたアクションのうちの最終のアクションであるかどうかを判定する（ステップＳ１１２）。最終のアクションであるかどうかは、例えばアクション種別を確認すればよい。

ステップＳ１１２において最終のアクションでない場合には、情報提供者群選定部１０７は、変数ｍを１カウントアップし、ｍ＝ｍ＋１とする（ステップＳ１１３）。これにより、調査対象が、同一コンテンツにおいて、次のアクションに遷移する。

一方、ステップＳ１１２において最終の他のアクションである場合には、情報提供者群選定部１０７は、Ｌ番目のアクションがアクション履歴ＤＢ１１１に登録されたコンテンツのうちの最終のコンテンツであるかどうかを判定する（ステップＳ１１４）。最終のコンテンツであるかどうかは、例えばコンテンツＩＤを確認すればよい。

ステップＳ１１４において最終のコンテンツでない場合には、情報提供者群選定部１０７は、変数Ｌを１カウントアップし、Ｌ＝Ｌ＋１とする（ステップＳ１１５）。これにより、調査対象が、次のコンテンツに遷移する。

一方、ステップＳ１１４において最終のコンテンツである場合には、情報提供者群選定部１０７は、一致率が所定値（選定閾値）以上である他のユーザを、情報提供者として選定する（ステップＳ１１６）。上記の一致率は、先に説明した選定処理における割合に相当する。また、選定される情報提供者は、複数であってもよい。

上記の一致率は、例えば、（ｍ番目のユーザのヒット件数）／（全他のユーザのヒット件数）により表されてもよい。この一致率の算出方法は、自ユーザの興味が広く浅い場合に有益である。

つまり、情報提供者群選定部１０７は、アクション履歴ＤＢ１１１を参照し、第１のユーザ（自ユーザ）と複数の第２のユーザ（他のユーザ）のいずれかとが共に指示したコンテンツ処理総数と、自ユーザと複数の他のユーザのうちの所定の第２のユーザ（例えばｍ番目のユーザ）とが共に指示したコンテンツ処理数と、に基づいて、一致度を演算してもよい。

また、上記の一致率は、例えば、（ｍ番目のユーザのヒット件数）／（自ユーザとｍ番目のユーザがともにアクションを行なったコンテンツへの、自ユーザの全アクション件数）により表されてもよい。この一致率の算出方法は、ユーザの興味が狭く深いと推定される下記のようなケースにおいて有益である。

（ケース）
ある番組（コンテンツの一例）に対し、自ユーザとユーザＡとが異なるアーティスト又は俳優の出演シーンの数十箇所にチャプタを設定した。この場合において、異なるアーティスト又は俳優同士が共演したため、チャプタの設定箇所が２箇所重複した。また、別の番組に対し、自ユーザとユーザＢが唯一の同一シーンにチャプタを設定した。

つまり、情報提供者群選定部１０７は、アクション履歴ＤＢ１１１を参照し、自ユーザと他のユーザ（例えばｍ番目のユーザ）とが共に処理を指示したコンテンツに対する、自ユーザが指示したコンテンツ処理数と、自ユーザと他のユーザとが共に指示したコンテンツ処理数と、に基づいて、一致度を演算してもよい。

このような情報提供者の選定処理によれば、自ユーザと略同一のコンテンツの略同一のタイムスライスに対してアクションを行った他のユーザの一致度（嗜好一致度）を増加させるので、嗜好が類似する他のユーザを情報提供者として選定する確率が高い。従って、自ユーザも対して、嗜好が類似する情報提供者のコメント情報や処理履歴情報（アクション履歴ＤＢ１１１に保持された情報）を提供できるので、ユーザの利便性が向上する。

次に、自ユーザによるコンテンツ再生及びコメント表示について説明する。
図９は、コンテンツ共有システム１０００においてコンテンツ再生及びコメント表示を実行するときの動作例を示すシーケンス図である。図９では、自ユーザがコンテンツを視聴するときに、他のユーザのコメントを参照することを想定する。

まず、自ユーザが使用するクライアント２００は、コンテンツ記憶部に記憶されたコンテンツのうちのおすすめコンテンツのいずれかに対して、再生操作（例えば、シーン選択、コメント選択）する（ステップＳ２０１）。再生操作は、クライアント２００の操作部（不図示）（例えばタッチパネル）により行われる。

クライアント２００は、図１４（Ａ）における「おすすめコンテンツあり」の情報へのタッチを検出することで、図１４（Ｂ）のおすすめコンテンツリストを表示する。上記タッチは、例えばタッチパネルにより検出される。おすすめコンテンツは、例えば、図１４（Ｂ）に示すクライアント２００の表示部（不図示）に表示された「おすすめコンテンツリスト」に情報が表示されているコンテンツである。再生操作により、コンテンツが選択される。コンテンツが選択されると、クライアント２００は、図１４（Ｃ）に示すように、選択されたコンテンツ（選択コンテンツ）の詳細な情報（例えば選択コンテンツに対するコメント）を画面に表示する。

続いて、クライアント２００は、選択コンテンツの情報をサーバ１００へ送信する（ステップＳ２０２）。選択コンテンツの情報には、例えばコンテンツＩＤが含まれる。また、例えばＥＰＧに含まれるその他の情報が含まれてもよい。また、クライアント２００は、自ユーザのユーザＩＤもサーバ１００へ送信する。

続いて、クライアント２００は、再生部（不図示）により選択コンテンツの再生を開始する（ステップＳ２０３）。例えば、クライアント２００は、図１４（Ｃ）に示すようなコメントを選択すると、選択されたコメントに対応する再生位置から選択コンテンツを再生する。再生中の画面例が図１５に示されている。

サーバ１００では、情報通信部１０１が、クライアント２００から選択コンテンツの情報を受信し、選択コンテンツの情報を処理点情報生成部１０４へ送る（ステップＳ２０４）。

処理点情報生成部１０４は、処理点情報生成部１０４から選択コンテンツの情報を受け取る（ステップＳ２０５）。

続いて、処理点情報生成部１０４は、同一コンテンツの検証処理を実行する（ステップＳ２０６）。同一コンテンツの検証処理は、選択コンテンツと略同一のコンテンツの情報をコンテンツ属性ＤＢ１０９が保持しているかどうかを検証する処理である。処理点情報生成部１０４は、同一コンテンツの検証処理において、所定の場合に、コンテンツ属性ＤＢ１０９が保持する情報を更新する（ステップＳ２０７）。

例えば、処理点情報生成部１０４は、選択コンテンツの情報と略同一の情報がコンテンツ属性ＤＢ１０９に含まれる場合、コンテンツ属性ＤＢ１０９に含まれる関連コンテンツＩＤに登録する。例えば、同じ番組であっても放送地域によっては異なる放送時間帯である場合もあるが、放送時間帯以外の情報が同じである場合には、同一番組と判断されるよう、同一とみなされたコンテンツＩＤの関連コンテンツとして選択コンテンツの情報を登録する。これにより、サーバ１００のコンテンツ属性ＤＢ１０９が保持する情報と選択コンテンツの情報を精度よく同一であるか検証できる。

また、選択コンテンツの情報と略同一の情報がコンテンツ属性ＤＢ１０９に含まれない場合には、他のユーザが選択コンテンツに対して、例えば再生操作、編集操作、コメント投稿をしていないことを意味する。この場合、処理点情報生成部１０４は、選択コンテンツの情報をコンテンツ属性ＤＢ１０９に登録する。これにより、自ユーザが選択コンテンツに対して興味をもっていたことを他のユーザが認識できる。

処理点情報生成部１０４は、同一コンテンツの検証処理の結果として、選択コンテンツに対応するコンテンツ属性ＤＢ１０９に保持されたコンテンツＩＤ（コンテンツ識別情報）を情報通信部１０１へ送る。

情報通信部１０１は、処理点情報生成部１０４からコンテンツＩＤを受け取り、コンテンツＩＤをクライアント２００へ送信する（ステップＳ２０８）。

クライアント２００は、サーバ１００からコンテンツＩＤを受信する（ステップＳ２０９）。また、クライアント２００は、ステップＳ２０１における再生操作による処理点情報およびコンテンツＩＤを、サーバ１００へ送信する（ステップＳ２１０）。処理点情報には、例えば、シーン選択により指定されるコンテンツにおける時間位置の情報、またはコメント選択により指定されるコンテンツにおける時間位置の情報、が含まれる。

サーバ１００の情報通信部１０１は、クライアント２００からの処理点情報およびコンテンツＩＤを受信し、これらの情報を処理点情報生成部１０４へ送る（ステップＳ２１１）。

処理点情報生成部１０４は、情報通信部１０１からの処理点情報およびコンテンツＩＤを受け取り、情報提供者群選定部１０７へ送る（ステップＳ２１２）。

情報提供者群選定部１０７は、処理点情報生成部１０４から処理点情報およびコンテンツＩＤを受け取り（ステップＳ２１３）、情報提供者の選定処理を実行する（ステップＳ２１４）。情報提供者の選定処理では、情報提供者群選定部１０７は、図８に例示した処理を行う。

例えば、情報提供者群選定部１０７は、アクション履歴ＤＢ１１１を参照し、クライアント２００からのコンテンツＩＤがアクション履歴ＤＢ１１１に含まれているかを判別する。情報提供者群選定部１０７は、このコンテンツＩＤが含まれている場合、クライアント２００からの処理点情報が、アクション履歴ＤＢ１１１に保持されたコンテンツＩＤに対応する処理点情報として保持されているかを判別する。このとき、例えば、処理点情報に含まれるタイムスライスＩＤが一致するかを確認する。情報提供者群選定部１０７は、このコンテンツＩＤに対応する処理点情報が含まれている場合、このコンテンツＩＤに対応するユーザＩＤをアクション履歴ＤＢ１１１から取得する（ステップＳ２１５）。

なお、処理点の判別では、クライアント２００からの処理点情報とアクション履歴ＤＢ１１１が保持する処理点情報とは、完全に同一でなくてもよい。所定範囲内に処理点があれば、同様の嗜好によりユーザアクションされたと判別できるためである。情報提供者群選定部１０７は、このユーザＩＤに対応する他のユーザを、情報提供者として選定する。

また、情報提供者群選定部１０７は、自ユーザによるユーザアクションの情報をアクション履歴ＤＢに登録する。これにより、他のユーザは、自ユーザの選択コンテンツに対するユーザアクションの情報を確認でき、再生操作及び編集操作にこの情報を活用できる。

なお、ユーザアクションの情報とは、図３に示したアクション履歴ＤＢ１１１に保持される情報であり、例えば、ユーザＩＤ、コンテンツＩＤ、再生点情報、アクション種別の情報、付加データの情報である。アクション種別は、ここではシーン選択又はコメント選択である。

また、情報提供者群選定部１０７は、選定された情報提供者のユーザＩＤを、情報提供者ＤＢ１１２の情報提供元のユーザＩＤとして登録する。また、情報提供者群選定部１０７は、情報提供を受ける自ユーザのユーザＩＤを、情報提供者ＤＢ１１２の情報提供先のユーザＩＤとして登録する（ステップＳ２１６）。

処理点情報生成部１０４は、情報提供者群選定部１０７により選定された情報提供者のユーザＩＤ、コンテンツＩＤ、及び処理点情報を用いて、アクション履歴ＤＢ１１１に保持されたアクション種別の情報、及び付加データの情報を取得する（ステップＳ２１７）。付加データの情報には、処理点におけるコメントのコメントＩＤ（コメント識別情報）が含まれる。

続いて、処理点情報生成部１０４は、取得したコメントＩＤ及び処理点情報を情報通信部１０１へ送る（ステップＳ２１８）。

情報通信部１０１は、処理点情報生成部１０４からコメントＩＤ及び処理点情報を受け取り、コメントＩＤ及び処理点情報をクライアント２００へ送信する（ステップＳ２１９）。なお、コメントＩＤではなく、直接コメントをクライアント２００へ送信するようにしてもよい。この場合、アクション履歴ＤＢ１１１に、コメントＩＤの代わりにコメントを登録されていればよい。

クライアント２００は、サーバ１００からコメントＩＤ及び処理点情報を取得する（ステップＳ２２０）。また、クライアント２００は、選択コンテンツの再生と同期してコメントを表示するため、同期表示コメントの取得処理を実行する（ステップＳ２２１）。

同期表示コメントの取得処理では、クライアント２００は、サーバ１００から取得したコメントＩＤを、インターネット７００を介してＳＮＳサーバ４００へ送信する（ステップＳ２２２）。

ＳＮＳサーバ４００は、クライアント２００からコメントＩＤを取得する。また、ＳＮＳサーバ４００は、コメントＩＤにより識別されるコメントをクライアント２００へ送信する（ステップＳ２２３）。

クライアント２００は、ＳＮＳサーバ４００からコメントを受信し、選択コンテンツの再生と同期したコメントを表示する（ステップＳ２２４）。なお、ＳＮＳサーバ４００からのコメントに含まれる再生情報の解読については、クライアント２００がサーバ１００へ依頼してもよい。再生情報には、コンテンツ識別情報（コンテンツＩＤ）及び再生位置（処理点情報）が含まれる。

また、サーバ１００の処理点情報生成部１０４は、推奨コンテンツを自ユーザが所持するクライアント２００へ通知するよう、情報通信部１０１へ指示する（ステップＳ２２５）。具体的には、処理点情報生成部１０４は、アクション履歴ＤＢ１１１を参照し、情報提供者を示すユーザＩＤに対応するコンテンツＩＤを取得し、コンテンツＩＤを情報通信部１０１へ送る。このコンテンツＩＤは、推奨コンテンツのコンテンツＩＤに相当する。

このように、情報通信部１０１は、情報提供者のユーザＩＤ（識別情報）に対応するコンテンツＩＤ（第２のコンテンツの識別情報）を送信してもよい。

推奨コンテンツとは、情報提供者群選定部１０７により選定された情報提供者が、過去にアクションを行ったコンテンツである。従って、推奨コンテンツは、情報提供者と嗜好が類似する自ユーザが興味を示す可能性が高いコンテンツである。

情報通信部１０１は、推奨コンテンツのコンテンツＩＤを処理点情報生成部１０４から受け取り、クライアント２００へ送信する（ステップＳ２２６）。これにより、自ユーザは、自分の嗜好に合うコンテンツを推奨されることができ、自ユーザが過去に知らなかったコンテンツを視聴できる。

また、サーバ１００の処理点情報生成部１０４は、コンテンツにおける推奨処理点の情報を、自ユーザが所持するクライアント２００へ通知するよう、情報通信部１０１へ指示する（ステップＳ２２７）。具体的には、処理点情報生成部１０４は、アクション履歴ＤＢ１１１を参照し、情報提供者を示すユーザＩＤに対応するコンテンツＩＤを取得し、コンテンツＩＤに対応する処理点情報を取得し、コンテンツＩＤ及び処理点情報を情報通信部１０１へ送る。この処理点情報は、推奨コンテンツの推奨処理点の情報に相当する。

このように、情報通信部１０１は、情報提供者のユーザＩＤに対応するコンテンツＩＤに対応する処理点情報（第２の処理点情報）を送信してもよい。

推奨処理点とは、情報提供者群選定部１０７により選定された情報提供者が、コンテンツに対して過去に行ったアクションに基づく処理点である。従って、推奨処理点は、情報提供者と嗜好が類似する自ユーザがアクションを行う可能性が高いコンテンツにおける時間位置である。

情報通信部１０１は、コンテンツＩＤ及び推奨処理点の情報を処理点情報生成部１０４から受け取り、コンテンツＩＤ及び推奨処理点の情報をクライアント２００へ送信する（ステップＳ２２８）。

ユーザは、視聴すべきコンテンツや推奨コンテンツが多数蓄積されてくると、全コンテンツの確認が困難になる可能性がある。クライアント２００は、推奨処理点の情報を受信し、自ユーザと嗜好が類似する情報提供者が行ったアクションを参考にしてコンテンツを編集でき、自ユーザの編集時間を効率よく短縮できる。

なお、推奨処理点の情報は、クライアント２００は仮編集の情報として扱ってもよいし、本編集の情報として扱ってもよい。仮編集とは、推奨処理点においてコンテンツを処理することが推奨されるが、最終的に処理するか否かは自ユーザが判断する編集である。本編集とは、推奨処理点においてコンテンツを最終的に処理する編集である。

なお、推奨情報として、処理点の情報だけでなく、アクション履歴ＤＢ１１１に保持された他の情報を含めて情報提供されてもよい。他の情報には、アクション種別の情報、付加データの情報が含まれる。

このように、情報通信部１０１は、情報提供者のユーザＩＤ、コンテンツＩＤ、及び処理点情報に対応するアクション種別の情報（処理の種別情報）を送信してもよい。

なお、ステップＳ２０６における同一コンテンツの検証処理、ステップＳ２２５における推奨コンテンツの通知処理、ステップＳ２２７における推奨処理点の通知処理は、図９に例示したタイミングでなく、定期的に実行されてもよい。

このように、情報提供者群選定部１０７は、クライアント２００からのコンテンツ処理情報とアクション履歴ＤＢ１１１に保持された処理履歴情報とが同一性を有するか否かを判定する同一性判定部としての機能を有する。

また、情報提供者群選定部１０７は、コンテンツ処理情報と処理履歴情報とが同一性を有する場合、第２のコンテンツの処理を指示したユーザの嗜好一致度を増加させる一致度増加部としての機能を有する。

また、情報提供者群選定部１０７は、嗜好一致度が所定閾値以上であるユーザを情報提供者に選定する情報提供者選定部としての機能を有する。

例えば、情報提供者群選定部１０７は、第１のコンテンツのコンテンツＩＤ（クライアント２００からのコンテンツＩＤ）と第２のコンテンツのコンテンツＩＤ（アクション履歴ＤＢ１１１に含まれるコンテンツＩＤ）とが略同一であるか否かを判定する。

また、例えば、情報提供者群選定部１０７は、第１の処理点情報（クライアント２００からの処理点情報）と第２の処理点情報（アクション履歴ＤＢ１１１に含まれる処理点情報）とが略同一であるか否かを判定する。

例えば、情報提供者群選定部１０７は、コンテンツＩＤ及び処理点情報が共に略同一であると判定された場合、アクション履歴ＤＢ１１１に含まれるコンテンツＩＤ及び処理点情報に対応するユーザＩＤにより識別されるユーザの嗜好一致度を増加させる。

また、情報通信部１０１は、情報提供者の処理履歴情報に含まれる情報をクライアント２００へ送信する。例えば、情報通信部１０１は、第２のコンテンツにおける第２の処理点情報と、第２の処理点に対応するコメントの情報と、を送信する。コメントの情報は、例えばコメントＩＤである。

次に、自ユーザによるコメント書き込みについて説明する。
図１０は、コンテンツ共有システム１０００においてコンテンツ書き込みを実行するときの第１動作例を示すシーケンス図である。図１０では、クライアント２００がコメントの書き込み操作を行い、サーバ１００がＳＮＳサーバ４００へのコメントの書き込みを代行することを想定する。

まず、クライアント２００は、例えば操作部を介して、コメントの書き込み操作を開始する（ステップＳ３０１）。クライアント２００は、コメントの書き込み操作による処理点の情報を、記憶部（不図示）に一時的に記憶する（ステップＳ３０２）。コメントの書き込み操作により、コメントのテキスト情報を作成する。

また、クライアント２００は、他のユーザのコメントを引用する場合には、コメントの書き込み操作の開始時に、引用テキストを含む他のユーザのコメントを表示部に表示する（ステップＳ３０３）。例えば、クライアント２００は、図１６（Ａ）の画面から、画面上の「引用」ボタンの押下を検出すると、図１６（Ｂ）の画面に遷移させる。他のユーザのコメントを表示することで、自ユーザが忙しい場合であっても、コンテンツの概要を把握できる。

続いて、クライアント２００は、例えば操作部を介して、図１６（Ｂ）に表示された他のユーザのコメントから引用部分のテキスト（引用テキスト）を選択する（ステップＳ３０４）。例えば、クライアント２００は、図１６（Ｂ）の画面における引用テキストＴ１を選択して引用テキストを決定すると、図１６（Ｃ）のように、引用テキストＴ１を自ユーザのコメントに引用して表示する（ステップＳ３０５）。なお、クライアント２００は、引用していることが分かるように表示できる。

クライアント２００は、引用テキストＴ１を決定すると、コメントのテキスト情報を更新する（ステップＳ３０６）。

コメントの書き込みを完了する場合には、クライアント２００は、例えば操作部を介して、コメントの書き込みの完了操作を行う（ステップＳ３０７）。コメントの書き込みの完了操作では、図１６（Ｃ）のように、クライアント２００は、コメントの内容を画面に表示し、コメントの付与を確認できる状態にする（ステップＳ３０８）。

続いて、クライアント２００は、コメントの書き込み要求をサーバ１００へ送信する（ステップＳ３０９）。コメントの書き込み要求には、コメント対象のコンテンツのコンテンツＩＤ、処理点情報、およびコメントのテキスト情報が含まれる。

サーバ１００の情報通信部１０１は、クライアント２００からのコメントの書き込み要求を受信し、コメントの書き込み要求をＳＮＳメッセージ生成部１０２へ送る（ステップＳ３１０）。

ＳＮＳメッセージ作成部１０２は、コメントの書き込み要求を受け取り、コメントの書き込み要求に含まれるコンテンツＩＤ、処理点情報、およびコメントのテキスト情報を取得する（ステップＳ３１１）。また、ＳＮＳメッセージ作成部１０２は、再生情報を生成し（ステップＳ３１２）、コメントのテキスト情報に再生情報を付加する（ステップＳ３１３）。再生情報には、コンテンツＩＤ及び処理点情報が含まれる。ＳＮＳメッセージ作成部１０２は、テキスト情報及び再生情報を含むコメント情報を情報通信部１０１へ送る（ステップＳ３１４）。

情報通信部１０１は、ＳＮＳメッセージ生成部１０２からコメント情報を受け取り（ステップＳ３１５）、コメント情報をＳＮＳサーバ４００へ送信する（ステップＳ３１６）。これにより、自ユーザのコメントであるＳＮＳメッセージが投稿される。

ＳＮＳサーバ４００は、サーバ１００からコメント情報を受信し（ステップＳ３１７）、コメント情報を受信した旨のレスポンス情報をサーバ１００へ送信する（ステップＳ３１８）。レスポンス情報には、投稿されたコメントを識別するためのコメントＩＤが含まれる。

サーバ１００の情報通信部１０１は、ＳＮＳサーバ４００からのレスポンス情報を受信し（ステップＳ３１９）、レスポンス情報をＳＮＳメッセージ生成部１０２へ送る（ステップＳ３２０）。

ＳＮＳメッセージ生成部１０２は、情報通信部１０１からレスポンス情報を受け取り（ステップＳ３２１）、コメントが無事に書き込まれたことを確認する。また、ＳＮＳメッセージ生成部１０２は、コメント投稿を行った自ユーザのユーザＩＤと、レスポンス情報に含まれるコメントＩＤと、をＳＮＳメッセージ識別情報ＤＢ１０８に登録する（ステップＳ３２２）。

図１０の処理によれば、ＳＮＳサーバ４００へのコメントの書き込みをサーバ１００が代行することで、クライアント２００の処理負荷を軽減できる。

次に、図１１は、コンテンツ共有システム１０００においてコンテンツ書き込みを実行するときの第２動作例を示すシーケンス図である。図１１では、クライアント２００がコメントの書き込み操作を行い、直接ＳＮＳサーバ４００へコメントを書き込むことを想定する。

まず、クライアント２００は、先に説明したステップＳ３０１〜Ｓ３０８の処理を実行する。続いて、クライアント２００は、コメントのテキスト情報に付加される再生情報の生成を要求するための再生情報生成要求を、サーバ１００へ送信する（ステップＳ４０１）。再生情報生成要求には、コメント対象のコンテンツのコンテンツＩＤおよび処理点情報が含まれる。

サーバ１００の情報通信部１０１は、クライアント２００から再生情報生成要求を受け取り、再生情報生成要求をＳＮＳメッセージ生成部１０２へ送る（ステップＳ４０２）。

ＳＮＳメッセージ生成部１０２は、情報通信部１０１から再生情報生成要求を受け取る（ステップＳ４０３）。また、ＳＮＳメッセージ生成部１０２は、再生情報生成要求に含まれるコンテンツＩＤに対応する、コンテンツ属性ＤＢ１０９に保持されたコンテンツＩＤ及び処理点情報を取得する（ステップＳ４０４）。

ＳＮＳメッセージ生成部１０２は、取得したコンテンツＩＤ及び処理点情報を含む再生情報を生成し（ステップＳ４０５）、再生情報を情報通信部１０１へ送る（ステップＳ４０６）。また、再生情報は、コンテンツＩＤ及び処理点情報へのリンクが格納された情報であってもよい。

情報通信部１０１は、ＳＮＳメッセージ生成部１０２から再生情報を受け取り、再生情報をクライアント２００へ送信する（ステップＳ４０７）。

クライアント２００は、サーバ１００から再生情報を受信し（ステップＳ４０８）、生成したコメントのテキスト情報に再生情報を付加する（ステップＳ４０９）。クライアント２００は、テキスト情報及び再生情報を含むコメント情報を、ＳＮＳサーバ４００へ送信する（ステップＳ４１０）。これにより、自ユーザのコメントであるＳＮＳメッセージが投稿される。

ＳＮＳサーバ４００は、クライアント２００からコメント情報を受信し（ステップＳ４１１）、コメント情報を受信した旨のレスポンス情報をクライアント２００へ送信する（ステップＳ４１２）。レスポンス情報には、ＳＮＳサーバ４００が投稿されたコメントを識別するためのコメントＩＤが含まれる。

クライアント２００は、ＳＮＳサーバ４００からのレスポンス情報を受信する（ステップＳ４１３）。また、クライアント２００は、コメント識別情報登録要求をサーバ１００へ送信する（ステップＳ４１４）。コメント識別情報登録要求には、コメントを投稿した自ユーザのユーザＩＤ、及び投稿されたコメントのコメントＩＤが含まれる。

サーバ１００の情報通信部１０１は、クライアント２００からコメント（ＳＮＳメッセージ）識別情報登録要求を受信し、コメント識別情報登録要求をＳＮＳメッセージ生成部１０２へ送る（ステップＳ４１５）。

ＳＮＳメッセージ生成部１０２は、情報通信部１０１からコメント識別情報登録要求を受け取る（ステップＳ４１６）。これにより、自ユーザによりコメントが投稿されたことを認識できる。また、ＳＮＳメッセージ生成部１０２は、コメント識別情報登録要求に含まれるユーザＩＤ及びコメントＩＤを、ＳＮＳメッセージ識別情報ＤＢ１０８へ登録する（ステップＳ４１７）。

図１１の処理によれば、ＳＮＳサーバ４００へのコメントの書き込みをクライアント２００が直接実行することで、サーバ１００の処理負荷を軽減できる。

次に、自ユーザによるコンテンツの本編集について説明する。
図１２は、コンテンツ共有システム１０００においてメモリの空き容量不足による本編集を実行するときの動作例を示すシーケンス図である。

まず、クライアント２００は、クライアント２００内のメモリの空き容量を制御部（不図示）が検出し、空き容量の情報をサーバ１００へ送信する（ステップＳ５０１）。空き容量の情報には、メモリの空き容量の情報及びクライアント２００を所持する自ユーザのユーザＩＤが含まれる。

サーバ１００の情報通信部１０１は、クライアント２００から空き容量の情報を受信し、空き容量の情報を処理点情報生成部１０４へ送る（ステップＳ５０２）。

処理点情報生成部１０４は、情報通信部１０１から空き容量の情報を受け取る（ステップＳ５０３）。また、処理点情報生成部１０４は、情報提供者ＤＢ１１２を参照し、空き容量の情報に含まれるユーザＩＤと一致する、情報提供先のユーザＩＤを検索する。また、処理点情報生成部１０４は、情報提供者ＤＢ１１２を参照し、検索された情報提供先のユーザＩＤに対応する情報提供元のユーザＩＤを取得する（ステップＳ５０４）。情報提供元のユーザＩＤにより識別されるユーザが、自ユーザと嗜好が類似するユーザ（情報提供者）である。

続いて、処理点情報生成部１０４は、アクション履歴ＤＢ１１１を参照し、取得した情報提供元のユーザＩＤに対応するコンテンツＩＤ、処理点情報、アクション種別の情報、及び付加データの情報を取得する（ステップＳ５０５）。なお、基本的には、アクション履歴ＤＢ１１１から取得する情報は、削除編集に関する情報である。ただし、空き容量を増大することが可能な情報であれば、他の処理に関する情報であってもよい。

続いて、処理点情報生成部１０４は、推奨本編集情報を生成し、情報通信部１０１へ送る（ステップＳ５０６）。推奨本編集情報は、自ユーザへ本編集するための情報として推奨する情報であり、図１２の例では、情報提供者のユーザＩＤ、コンテンツＩＤ、処理点情報、アクション種別の情報、及び付加データの情報を含む。なお、一部の情報を省略してもよい。

情報通信部１０１は、処理点情報生成部１０４から推奨本編集情報を受け取り（ステップＳ５０７）、推奨本編集情報をクライアント２００へ送信する（ステップＳ５０８）。

クライアント２００は、サーバ１００から推奨本編集情報を受信する（ステップＳ５０９）。そして、クライアント２００は、推奨本編集情報に基づいて、コンテンツの本編集を実行する（ステップＳ５１０）。

なお、クライアント２００は、コンテンツの本編集において、情報提供者が実行したアクションを全て反映するように、１つ以上のコンテンツに対して１回以上の本編集を繰り返し実行してもよい。また、クライアント２００は、メモリの空き容量が所定値以下となった時点で、コンテンツの本編集を終了してもよい。

このように、情報通信部１０１は、空き容量情報を受信した場合に、情報提供者の処理履歴情報に含まれる情報を送信してもよい。

図１２の処理によれば、自ユーザと嗜好が類似する情報提供者が過去に実行したユーザアクションをもとに、自ユーザがコンテンツの本編集を実行できる。従って、コンテンツの蓄積等によりクライアント２００内のメモリの空き容量が不足した場合であっても、自ユーザの嗜好に基づいて、メモリの空き容量を増大できる。

次に、図１３は、コンテンツ共有システム１０００においてコンテンツの録画後所定時間経過による本編集を実行するときの動作例を示すシーケンス図である。

まず、クライアント２００は、例えば制御部により、所定のコンテンツの録画を完了する（ステップＳ６０１）。また、クライアント２００は、録画完了情報をサーバ１００へ送信する（ステップＳ６０２）。録画完了情報には、クライアント２００を所持する自ユーザのユーザＩＤ、録画が完了したコンテンツのコンテンツＩＤ、及び録画完了時刻の情報が含まれる。

サーバ１００の情報通信部１０１は、録画完了情報をクライアント２００から受け取り、録画完了情報を処理点情報生成部１０４へ送る（ステップＳ６０３）。

処理点情報生成部１０４は、情報通信部１０１から録画完了情報を受け取り（ステップＳ６０４）、録画完了情報に基づいて、録画に関する録画情報を録画履歴ＤＢ１１０へ登録する（ステップＳ６０５）。録画情報には、録画完了情報に含まれるユーザＩＤ、コンテンツＩＤ、及び録画完了時刻の情報が含まれる。

続いて、処理点情報生成部１０４は、サーバ１００が保持するタイマ（不図示）により計時し、録画履歴ＤＢ１１０を参照して、録画完了時刻から所定時間経過したコンテンツが存在するかどうかを判別する（ステップＳ６０６）。録画完了時刻から所定時間経過したコンテンツが存在する場合、処理点情報生成部１０４は、タイマ満了を認識し（ステップＳ６０７）、録画履歴ＤＢ１１０から該当するユーザＩＤ及びコンテンツＩＤを取得する。

続いて、処理点情報生成部１０４は、情報提供者ＤＢ１１２を参照し、録画履歴ＤＢ１１０から取得したユーザＩＤに一致する、情報提供先のユーザＩＤを検索する。また、処理点情報生成部１０４は、情報提供者ＤＢ１１２を参照し、検索された情報提供先のユーザＩＤに対応する情報提供元のユーザＩＤを取得する（ステップＳ６０８）。情報提供元のユーザＩＤにより識別されるユーザが、自ユーザと嗜好が類似するユーザ（情報提供者）である。

続いて、処理点情報生成部１０４は、アクション履歴ＤＢ１１１を参照し、取得した情報提供元のユーザＩＤ及びコンテンツＩＤに対応する処理点情報、アクション種別の情報、及び付加データの情報を取得する（ステップＳ６０９）。なお、基本的には、アクション履歴ＤＢ１１１から取得する情報は、削除編集に関する情報である。ただし、空き容量を増大することが可能な情報であれば、他の処理に関する情報であってもよい。

続いて、処理点情報生成部１０４は、推奨本編集情報を生成し、情報通信部１０１へ送る（ステップＳ６１０）。推奨本編集情報には、図１３の例では、情報提供者のユーザＩＤ、コンテンツＩＤ、処理点情報、アクション種別の情報、及び付加データの情報を含む。なお、一部の情報を省略してもよい。

以下、サーバ１００及びクライアント２００は、図１２のステップＳ５０８〜Ｓ５１０と同様の処理を行う。

このように、情報通信部１０１は、録画完了情報に含まれる録画完了時刻から所定時間経過した場合に、情報提供者の処理履歴情報に含まれる情報を送信してもよい。

図１３の処理によれば、自ユーザと嗜好が類似する情報提供者が過去に実行したユーザアクションをもとに、自ユーザがコンテンツの本編集を実行できる。従って、録画完了から所定時間経過したコンテンツを、ユーザの嗜好に基づいて編集して整理でき、メモリの空き容量を増大できる。

コンテンツ共有システム１０００によれば、自ユーザの嗜好に合う他のユーザのコメントを精度良く選定できる。また、以下の効果が期待できる。

例えば、自ユーザと嗜好が類似する情報提供者が興味を示したアクションに関するコメントを参照できるので、コメントの内容に共感できる可能性が高い。従って、情報提供者のコメントやアクションに対する目視による選別が不要である。また、コンテンツに字幕データが付加されていない場合であっても、コンテンツに関して十分に詳しい情報を取得できる。また、ユーザが知れば関心が持つ可能性が高いがまだ知らない、というコンテンツの情報も取得できる。また、アクション履歴ＤＢ１１１に保持された情報を利用することで、過去に処理を行ったユーザが少ないコンテンツについても情報を取得できる。また、自ユーザは、情報提供者のコメントを取得できるので、コンテンツやコンテンツにおける特定の処理点に関する推奨理由を容易に理解できる。

本発明は、嗜好が類似する他のユーザの情報を精度良く提供できる情報提供サーバ、情報提供方法、および情報提供プログラム等に有用である。

１０００ コンテンツ共有システム
１００ 再生・編集支援サービスサーバ（サーバ）
１０１ 情報通信部
１０２ ＳＮＳメッセージ生成部
１０４ 処理点情報生成部
１０７ 情報提供者群選定部
１０８ ＳＮＳメッセージ識別情報ＤＢ
１０９ コンテンツ属性ＤＢ
１１０ 録画履歴ＤＢ
１１１ アクション履歴ＤＢ
１１２ 情報提供者ＤＢ
２００ 再生・編集支援サービスクライアント（クライアント）
３００ 録画再生機
４００ ＳＮＳサーバ
５００ メールサーバ
６００ Ｗｅｂサーバ
７００ インターネット

Claims (17)

1. コンテンツ処理装置により処理される第１のコンテンツのコンテンツ処理情報を受信する受信部と、
   第２のコンテンツの処理履歴の処理履歴情報を保持する処理履歴保持部と、
   前記コンテンツ処理情報と前記処理履歴情報との同一性を判定する同一性判定部と、
   前記同一性判定部により前記コンテンツ処理情報と前記処理履歴情報とが同一性を有すると判定された場合、前記第２のコンテンツの処理を指示した第２のユーザの嗜好一致度を増加させる一致度演算部と、
   前記一致度演算部により演算された前記嗜好一致度が所定閾値以上である場合、前記第２のユーザを情報提供者に選定する情報提供者選定部と、
   前記情報提供者選定部により選定された前記情報提供者の前記処理履歴情報に含まれる情報を、前記コンテンツ処理装置へ送信する送信部と、
   を備える情報提供サーバ。
2. 請求項１に記載の情報提供サーバであって、
   前記コンテンツ処理情報は、前記第１のコンテンツの識別情報と、前記第１のコンテンツにおいて処理される第１の処理位置を示す第１の処理点情報と、を含み、
   前記処理履歴情報は、前記第２のユーザの識別情報と、前記第２のコンテンツの識別情報と、前記第２のコンテンツにおいて処理された第２の処理位置を示す第２の処理点情報と、を含み、
   前記同一性判定部は、前記第１のコンテンツの識別情報と第２のコンテンツの識別情報とが略同一であり、前記第１の処理点情報と前記第２のコンテンツの識別情報に対応する前記第２の処理点情報とが略同一であるか否かを判定し、
   前記一致度演算部は、前記同一性判定部により前記コンテンツの識別情報及び前記処理点情報がともに略同一であると判定された場合、前記第２のユーザの嗜好一致度を増加させる情報処理サーバ。
3. 請求項２に記載の情報提供サーバであって、
   前記処理履歴情報は、前記第２のコンテンツにおける前記第２の処理位置において付与されたコメントの情報を含み、
   前記送信部は、前記情報提供者の識別情報に対応する前記第２のコンテンツの識別情報に対応する第２の処理点情報と、前記第２の処理点情報に対応するコメントの情報と、を送信する情報提供サーバ。
4. 請求項３に記載の情報提供サーバであって、
   前記コメントの情報は、前記コメントの識別情報を含む情報提供サーバ。
5. 請求項２に記載の情報提供サーバであって、
   前記送信部は、前記情報提供者の識別情報に対応する前記第２のコンテンツの識別情報を送信する情報提供サーバ。
6. 請求項５に記載の情報提供サーバであって、
   前記送信部は、前記情報提供者の識別情報に対応する前記第２のコンテンツの識別情報と、前記第２のコンテンツの識別情報に対応する第２の処理点情報と、を送信する情報提供サーバ。
7. 請求項６に記載の情報提供サーバであって、
   前記処理履歴情報は、前記第２の処理位置における前記第２のコンテンツに対する処理の種別情報を含み、
   前記送信部は、前記情報提供者の識別情報に対応する前記第２のコンテンツの識別情報と、前記第２のコンテンツの識別情報に対応する第２の処理点情報と、前記第２の処理点情報に対応する前記処理の種別情報と、を送信する情報提供サーバ。
8. 請求項１ないし７のいずか１項に記載の情報提供サーバであって、更に、
   前記受信部により受信された前記コンテンツ処理情報を前記処理履歴保持部に保持させる情報登録部を備える情報提供サーバ。
9. 請求項１ないし８のいずれか１項に記載の情報提供サーバであって、更に、
   前記受信部は、前記コンテンツ処理装置から空き容量情報を受信し、
   前記送信部は、前記受信部により空き容量情報が受信された場合、前記情報提供者の処理履歴情報に含まれる情報を送信する情報提供サーバ。
10. 請求項１ないし８のいずれか１項に記載の情報提供サーバであって、更に、
    前記受信部は、前記コンテンツ処理装置により録画された第３のコンテンツの識別情報及び録画完了時刻を含む録画完了情報を受信し、
    前記送信部は、前記録画完了情報に含まれる録画完了時刻から所定時間経過した場合、前記情報提供者の前記処理履歴情報に含まれる情報を送信する情報提供サーバ。
11. 請求項１ないし１０のいずれか１項に記載の情報提供サーバであって、
    前記コンテンツの処理は、前記第１のコンテンツの前記第１の処理位置におけるシーン情報の選択による再生を含む情報提供サーバ。
12. 請求項１ないし１０のいずれか１項に記載の情報提供サーバであって、
    前記コンテンツの処理は、前記第１のコンテンツの前記第１の処理位置におけるコメントの選択による再生を含む情報提供サーバ。
13. 請求項１ないし１０のいずれか１項に記載の情報提供サーバであって、
    前記コンテンツの処理は、前記第１のコンテンツの前記第１の処理位置における編集を含む情報提供サーバ。
14. 請求項１ないし１３のいずれか１項に記載の情報提供サーバであって、
    前記一致度演算部は、前記処理履歴保持部を参照し、前記第１のコンテンツ処理を指示した第１のユーザと前記第２のユーザとが共に処理を指示したコンテンツに対する、前記第１のユーザが指示したコンテンツ処理数と、前記第１のユーザと前記第２のユーザとが共に指示したコンテンツ処理数と、に基づいて、前記嗜好一致度を演算する情報提供サーバ。
15. 請求項１ないし１３のいずれか１項に記載の情報提供サーバであって、
    前記一致度演算部は、前記処理履歴保持部を参照し、前記第１のコンテンツ処理を指示した第１のユーザと複数の前記第２のユーザのいずれかとが共に指示したコンテンツ処理数と、前記第１のユーザと複数の前記第２のユーザのうちの所定の第２のユーザとが共に指示したコンテンツ処理数と、に基づいて、前記嗜好一致度を演算する情報提供サーバ。
16. コンテンツ処理装置により処理される第１のコンテンツのコンテンツ処理情報を受信するステップと、
    前記コンテンツ処理情報と、第２のコンテンツの処理履歴の処理履歴情報との同一性を判定するステップと、
    前記コンテンツ処理情報と前記処理履歴情報とが同一性を有すると判定された場合、前記第２のコンテンツの処理を指示した第２のユーザの嗜好一致度を増加させるステップと、
    演算されたユーザの嗜好一致度が所定閾値以上である場合、前記第２のユーザを情報提供者に選定するステップと、
    前記情報提供者選定部により選定された前記情報提供者の前記処理履歴情報に含まれる情報を、前記コンテンツ処理装置へ送信するステップと、
    を有する情報提供方法。
17. 請求項１６に記載の情報提供方法の各ステップを実行するためのコンテンツ処理プログラム。

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