JP2014038480A - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザがどの程度の希少度を有するコンテンツを求めているのかを判断すること。
【解決手段】情報処理装置は、記憶部と制御部とを有する。上記記憶部は、複数のコンテンツのそれぞれの希少度と、当該複数のコンテンツにアクセスしたユーザのアクセス履歴とを記憶可能である。上記制御部は、前記記憶されたアクセス履歴を基に、所定の単位時間内において前記ユーザにアクセスされた所定数以上のコンテンツの希少度を特定し、当該特定された希少度に基づいて前記ユーザの嗜好度を算出可能である。また制御部は、前記算出された嗜好度を示す情報を生成可能である。
【選択図】図７

Description

本技術は、ユーザにアクセスされるコンテンツに関する情報を管理することが可能な情報処理装置、当該情報処理装置における情報処理方法及びプログラムに関する。

近年、高速ネットワーク及びスマートフォン等の高性能モバイル機器の普及により、ユーザは、様々なコンテンツに自由にアクセスすることが可能となっている。コンテンツに対する嗜好や興味はユーザ毎に異なり、しかもそれらは変化し得る。したがってコンテンツ提供者側にとっては、いかにしてユーザのニーズに適合したコンテンツを提供し、またいかにして自らのコンテンツにユーザの目を向けさせるかが重要となっている。

また、コンテンツ提供者が提供するコンテンツには、多くのユーザに知られた、希少度の低いコンテンツもあれば、少数のユーザにしか知られていない、希少度の高いコンテンツもある。そして、希少度の低いコンテンツに興味のあるユーザもいれば、希少度の高いコンテンツに興味のあるユーザもいる。

当該希少度に関連して、下記特許文献１は、電子文書情報の希少度を検索結果に反映することで、文書情報の重要度に基づく出力順位が下位にあった電子文書情報を上位に引き上げることを意図した情報検索装置を開示している。

特開２０１１−１７０５８３号公報

上記特許文献１に記載の発明によれば、特定の分野に偏ることなく多様な電子文書情報を提供することが可能となる。しかし、上述のように、全てのユーザが多様な電子文書情報を望んでいる訳ではなく、例えば、特定の分野に偏った、希少度の高い情報だけにアクセスしたいユーザもいるため、上記特許文献１記載の発明では、そのようなユーザのニーズに適合したコンテンツを提供することはできない。

以上のような事情に鑑み、本技術の目的は、ユーザがどの程度の希少度を有するコンテンツを求めているのかを判断することが可能な情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供することにある。

上述の課題を解決するため、本技術の一形態に係る情報処理装置は、記憶部と制御部とを有する。上記記憶部は、複数のコンテンツのそれぞれの希少度と、当該複数のコンテンツにアクセスしたユーザのアクセス履歴とを記憶可能である。上記制御部は、前記記憶されたアクセス履歴を基に、所定の単位時間内において前記ユーザにアクセスされた所定数以上のコンテンツの希少度を特定し、当該特定された希少度に基づいて前記ユーザの嗜好度を算出可能である。また制御部は、前記算出された嗜好度を示す情報を生成可能である。

この構成により情報処理装置は、ユーザがどの程度の希少度を有するコンテンツを求めているのかを、情報処理装置のオペレータまたはユーザ自身に把握させることができる。上記ユーザは１人でも複数でも構わない。また本技術では、希少度が高いコンテンツを望む傾向にあるユーザは、希少度が低いコンテンツ、すなわち、一般性の高いコンテンツを既に味わい尽くしており、その情報では満足できない状態にあると想定し、ユーザが希少度の高い情報を望む度合いを、「嗜好度」と称している。

前記制御部は、前記所定の単位時間内において前記ユーザにアクセスされた所定数以上のコンテンツの数に対する、所定の閾値以上の希少度を有するコンテンツの数の割合を、前記ユーザの嗜好度として算出してもよい。
これにより情報処理装置は、希少度に所定の閾値を設けることで、ユーザの嗜好度を算出することができる。

前記制御部は、第１の単位時間内に算出された第１の嗜好度と、前記第１の単位時間よりも後の第２の単位時間内において算出された第２の嗜好度との差分を、前記嗜好度の加速度として算出し、前記算出された嗜好度の加速度を示す情報を生成してもよい。

これにより情報処理装置は、ユーザの嗜好度がどのように変化しているかをオペレータまたはユーザ自身に把握させることができる。

前記記憶部は、複数のコンテンツ間の関連性に関する関連希少度を記憶してもよい。この場合前記制御部は、前記ユーザにアクセスされた第１のコンテンツと、前記第１のコンテンツの後に前記ユーザにアクセスされた第２のコンテンツとの間の前記関連希少度を特定し、前記特定された希少度及び関連希少度に基づいて前記嗜好度を算出してもよい。

これにより情報処理装置は、コンテンツそれ自体の希少度のみならず、ユーザが順次アクセスしたコンテンツ間の関連希少度にも基づいて嗜好度を算出できる。したがってオペレータまたはユーザは、上記ユーザが、コンテンツそのものの希少性に反応したのか、コンテンツ間の関連性の希少性に反応したのかを把握できる。

前記制御部は、前記算出された嗜好度に応じて、前記ユーザにアクセスされたコンテンツに関連する、前記ユーザに推薦すべきコンテンツを示す情報を生成してもよい。

これにより情報処理装置は、ユーザの嗜好度に合致したコンテンツをユーザに推薦することができる。

前記制御部は、前記算出された嗜好度が所定の閾値以下となった場合に、前記嗜好度を示す情報に、所定の警告情報を付加してもよい。

これにより情報処理装置のオペレータは、提示したコンテンツに対してユーザが興味を有しておらず、別のコンテンツを提示すべきなのかを容易に把握できる。

前記制御部は、第１のコンテンツを示す情報が第１の領域に配置され、前記第１のコンテンツ以外の複数の第２のコンテンツを示すアイコンが、それぞれの前記第２のコンテンツの希少度に応じた表示態様で、または、それぞれの前記第２のコンテンツと前記第１のコンテンツとの間の前記関連希少度に応じた表示態様で、前記第１の領域とは異なる第２の領域に配置されたユーザインタフェースを生成してもよい。

これにより情報処理装置は、第１のコンテンツに関連する第２のコンテンツをユーザに推薦する際に、第２のコンテンツの希少度や、第１のコンテンツと第２のコンテンツとの間の関連希少度もユーザに把握させ、第２のコンテンツを選択する際のメルクマールとさせることができる。ここでアイコンの「表示態様」としては、例えばその大きさ、表示順、色、マーカーの有無等、様々なものが挙げられる。

前記制御部は、前記ユーザの嗜好度の変化に応じて、前記ユーザインタフェース上の前記アイコンの大きさを変化させてもよい。

これにより情報処理装置は、嗜好度が高い場合には関連希少度の高いコンテンツのアイコンのサイズを大きくしたり、嗜好度が低い場合には関連希少度の低いコンテンツのアイコンのサイズを大きくしたりすることで、その時々にユーザが所望するであろう程度の関連希少度を有するコンテンツを推薦することができる。

前記制御部は、前記コンテンツの希少度を、その生成元の情報の認知度が低いほど高く設定してもよい。

前記制御部は、前記第１のコンテンツと前記第２のコンテンツとの間の関連希少度を、前記第１のコンテンツに関する複数のメタデータと前記第２のコンテンツに関する複数のメタデータとの間で共通するメタデータの数が少ないほど高く設定してもよい。

前記制御部は、前記第１のコンテンツと前記第２のコンテンツとの間の関連希少度を、前記ユーザが前記第１のコンテンツの直後に前記第２のコンテンツにアクセスした回数が少ないほど高く設定してもよい。

前記制御部は、前記第１のコンテンツと前記第２のコンテンツとの間の関連希少度を、前記ユーザが前記第１のコンテンツへアクセスしてから前記第２のコンテンツにアクセスするまでに経由した他のコンテンツの数が多いほど高く設定してもよい。

本技術の他の形態に係る情報処理方法は、複数のコンテンツのそれぞれの希少度と、当該複数のコンテンツにアクセスしたユーザのアクセス履歴とを記憶すること、前記記憶されたアクセス履歴を基に、所定の単位時間内において前記ユーザにアクセスされた全てのコンテンツの希少度を特定すること、前記特定された希少度に基づいて前記ユーザの嗜好度を算出すること、及び、前記算出された嗜好度を示す情報を生成することを含む。

本技術のまた別の形態に係るプログラムは、情報処理装置に、記憶ステップと、特定ステップと、算出ステップと、生成ステップとを実行させる。上記記憶ステップでは、複数のコンテンツのそれぞれの希少度と、当該複数のコンテンツにアクセスしたユーザのアクセス履歴とが記憶される。上記特定ステップでは、前記記憶されたアクセス履歴を基に、所定の単位時間内において前記ユーザにアクセスされた全てのコンテンツの希少度が特定される。上記算出ステップでは、前記特定された希少度に基づいて前記ユーザの嗜好度が算出される。上記生成ステップでは、前記算出された嗜好度を示す情報が生成される。

以上のように、本技術によれば、ユーザがどの程度の希少度を有するコンテンツを求めているのかを判断することができる。

本技術の一実施形態におけるシステムのネットワーク構成を示した図である。 上記システムにおけるＥＣＧ配信サーバのハードウェア構成を示したブロック図である。 上記システムにおけるクライアント機器のハードウェア構成を示したブロック図である。 上記システムにおけるコンテンツの希少度及びコンテンツ間の関連希少度の概念を説明するための図である。 図４で説明した希少度のタイプを示した図である。 上記実施形態におけるシステムの大まかな動作の流れを示したフローチャートである。 上記実施形態におけるシステムの具体的な動作の流れを示したフローチャートである。 上記実施形態におけるシステムの具体的な動作の流れを示したフローチャートである。 上記実施形態におけるシステムのコンテンツ希少度の設定処理の流れを示したフローチャートである。 上記実施形態におけるシステムのコンテンツ関連希少度の設定処理の流れを示したフローチャートである。 上記実施形態におけるシステムのコンテンツ関連希少度の設定処理の概念を説明するための図である。 上記実施形態において集計された希少度及び関連希少度に基づいて算出されたユーザのマニア度に関するユーザアクセス動向画面の表示例を示した図である。 上記実施形態において集計された希少度及び関連希少度に基づいて算出されたユーザのマニア度に関するユーザアクセス動向画面の他の表示例を示した図である。 上記実施形態において算出された２人のユーザのマニア度を比較するための図である。 図１４におけるユーザＡに対して提示されるコンテンツの例を示した図である。 図１４におけるユーザＢに対して提示されるコンテンツの例を示した図である。 上記実施形態においてクライアント機器のユーザが閲覧可能なマニア度のインジケータの表示例を示した図である。 図１７の追加検索ボタンが押下された場合に表示される検索画面の例を示した図である。 本技術の第１の変形例におけるユーザアクセス動向画面の表示例を示した図である。 本技術の第１の変形例におけるユーザアクセス動向画面の他の表示例を示した図である。 本技術の第１の変形例におけるユーザアクセス動向画面の他の表示例を示した図である。 本技術の第２の変形例においてクライアント機器で表示される関連コンテンツ推薦画面のインタフェース例を示した図である。

以下、本技術に係る実施形態を、図面を参照しながら説明する。

＜第１の実施形態＞
まず、本技術の第１の実施形態を説明する。

［システムのネットワーク構成］
図１は、本実施形態に係るシステムのネットワーク構成を示した図である。

同図に示すように、このシステムは、ＥＣＧ（Electronic Content Guide）配信サーバ１００、ＥＣＧ管理サーバ３００、クライアント機器２００及びコンテンツプロバイダ４００で構成される。

ＥＣＧ配信サーバ１００、ＥＣＧ管理サーバ３００及びコンテンツプロバイダ４００は、インターネット等のネットワーク（クラウド）上に設けられている。クライアント機器２００は、ＥＣＧ配信サーバ１００とネットワークを介して通信可能である。

ＥＣＧ配信サーバ１００は、クライアント機器２００へＥＣＧサービスを提供する。すなわち、ＥＣＧ配信サーバ１００は、コンテンツプロバイダ４００から提供されたコンテンツを基にＥＣＧ管理サーバ３００により生成されたＥＣＧユニットを、例えばクライアント機器２００のブラウザ等を介してクライアント機器２００へ提供する。ＥＣＧユニットとは、コンテンツとその関連情報（関連コンテンツ）とがユニット化されたデータである。

またＥＣＧ配信サーバ１００は、クライアント機器２００へ提供されたＥＣＧユニットの閲覧履歴を管理し、それを基に、ユーザのコンテンツ閲覧動向を解析する。当該閲覧動向の解析処理は、具体的には、後述するように、コンテンツの希少度及びコンテンツ間の関連希少度に基づく、ユーザのマニア度の算出処理である。

ＥＣＧサービスとは、放送番組、ＶＯＤ（Video On Demand）番組、音楽、動画、ＣＤ、ＤＶＤ、ＢＤ、ゲーム、書籍、地図、店舗情報等のあらゆるコンテンツを関連付けて連鎖的に提示し、ユーザのコンテンツへの接触の機会を増加させるサービスである。ユーザによるコンテンツへの接触の機会が増加することで、ユーザによる"気付き"が次々に誘発され、ユーザのアクションも増加し、番組の視聴率や商品の売上げ等の向上が期待できる。

ＥＣＧ管理サーバ３００は、コンテンツプロバイダ４００から提供されたコンテンツ及びそのメタデータを管理する。またＥＣＧ管理サーバ３００は、コンテンツ同士を関連付けて上記ＥＣＧユニットを生成し、ＥＣＧ配信サーバ１００へ提供する。

ＥＣＧ管理サーバ３００は、オペレータによって操作される。オペレータは、ＥＣＧ管理サーバ３００上で、コンテンツのメタデータの編集処理、ＥＣＧユニット（関連付け）の編集処理、コンテンツに対する希少度の付加処理及び当該希少度の編集処理等を行う。

ＥＣＧ配信サーバ１００及びＥＣＧ管理サーバ３００が有するソフトウェアモジュール及びデータベースの詳細については後述する。

クライアント機器２００は、上記ＥＣＧ配信サーバ１００から配信されるＥＣＧユニットを受信し、それを表示する。同図ではクライアント機器２００として１台のみが示されているが、クライアント機器２００は複数存在する。クライアント機器２００は、例えばスマートフォン、携帯電話機、タブレットＰＣ（Personal Computer）、デスクトップＰＣ、ノートブックＰＣ、ＴＶ、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、携帯型ＡＶプレイヤー、電子ブック、デジタルスチルカメラ、カムコーダ、テレビジョン装置、ＰＶＲ（Personal Video Recorder）、ゲーム機器、プロジェクター、カーナビゲーションシステム等、あらゆる情報処理装置であり得る。

［ＥＣＧ配信サーバのハードウェア構成］
図２は、上記ＥＣＧ配信サーバ１００のハードウェア構成を示した図である。同図に示すように、ＥＣＧ配信サーバ１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１３、入出力インタフェース１５、及び、これらを互いに接続するバス１４を備える。

ＣＰＵ１１は、必要に応じてＲＡＭ１３等に適宜アクセスし、各種演算処理を行いながらＥＣＧ配信サーバ１００の各ブロック全体を統括的に制御する。ＲＯＭ１２は、ＣＰＵ１１に実行させるＯＳ、プログラムや各種パラメータなどのファームウェアが固定的に記憶されている不揮発性のメモリである。ＲＡＭ１３は、ＣＰＵ１１の作業用領域等として用いられ、ＯＳ、実行中の各種アプリケーション、処理中の各種データを一時的に保持する。

入出力インタフェース１５には、表示部１６、操作受付部１７、記憶部１８、通信部１９等が接続される。

表示部１６は、例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＯＥＬＤ（Organic ElectroLuminescence Display）、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）等を用いた表示デバイスである。表示部１６は、例えば後述するユーザアクセス動向画面等を表示する。

操作受付部１７は、例えばマウス等のポインティングデバイス、キーボード、タッチパネル、その他の入力装置である。操作受付部１７がタッチパネルである場合、そのタッチパネルは表示部１６と一体となり得る。

記憶部１８は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）や、フラッシュメモリ（ＳＳＤ；Solid State Drive）、その他の固体メモリ等の不揮発性メモリである。当該記憶部１８には、上記ＯＳや各種アプリケーション、各種データが記憶される。特に本実施形態において、記憶部１８には、後述する複数のソフトウェアモジュール等のプログラムや、クライアント機器のユーザによるＥＣＧユニットの閲覧履歴等のデータが記憶される。上記プログラムは、ＥＣＧ配信サーバ１００にネットワークを介して提供されてもよいし、ＥＣＧ配信サーバ１００で読み取り可能な記録媒体を介してインストールされてもよい。

通信部１９は、ネットワークに接続するためのＮＩＣ等であり、クライアント機器２００との間の通信処理を担う。

図示しないが、上記ＥＣＧ管理サーバ３００のハードウェア構成も、上記ＥＣＧ配信サーバ１００のハードウェア構成と同様である。

［クライアント機器のハードウェア構成］
図３は、上記クライアント機器２００のハードウェア構成を示した図である。同図に示すように、クライアント機器２００のハードウェア構成も、上記ＥＣＧ配信サーバ１００のハードウェア構成と基本的に同様である。すなわち、クライアント機器２００は、ＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、入出力インタフェース２５、及び、これらを互いに接続するバス２４、表示部２６、操作受付部２７、記憶部２８、通信部２９を備える。ここで表示部２６は、クライアント機器２００に内蔵されていてもよいし、クライアント機器２００に外部接続されていてもよい。

ＣＰＵ２１は、記憶部２８や通信部２９等の各ブロックを制御して、ＥＣＧ配信サーバ１００との通信処理や、各種データ処理を実行する。

記憶部２８には、上記ＥＣＧユニットを表示及び再生するためのソフトウェア（例えばブラウザやメディアプレイヤー等）が記憶される。

表示部２６は、例えば後述するコンテンツ閲覧傾向画面等を表示する。

クライアント機器２００がスマートフォン等のモバイル機器の場合、通信部２９は、無線ＬＡＮ等の無線通信用のモジュールであり得る。

［ＥＣＧサーバのソフトウェアモジュール構成］
図１に示すように、ＥＣＧ管理サーバ３００は、データベースとしてコンテンツ情報管理データベース３１０を有し、ソフトウェアモジュールとして関連付けエンジン３２０を有する。

コンテンツ情報管理データベース３１０は、コンテンツプロバイダ４００から提供されたコンテンツ及びそのメタデータ、並びに、関連付けエンジン３２０によって生成されたＥＣＧユニットを記憶する。またコンテンツ情報管理データベース３１０は、オペレータから各種編集操作があった場合に、それに応じてデータを更新する。

関連付けエンジン３２０は、上記コンテンツ情報管理データベース３１０からコンテンツのメタデータを取得し、当該メタデータを基に、複数のコンテンツを関連付けて上記ＥＣＧユニットを生成する。生成されたＥＣＧユニットは、上記コンテンツ情報管理データベース３１０に記憶される。また関連付けエンジン３２０は、後述するコンテンツの希少度及びコンテンツ間の関連希少度の設定処理も担う。

同じく図１に示すように、ＥＣＧ配信サーバ１００は、データ制御部１１０、表示制御部１２０及びログ解析部１３０の各ソフトウェアモジュールと、ユーザ情報管理データベース１４０及びアクセスログデータベース１５０の各データベースとを有する。

データ制御部１１０は、表示制御部１２０からのＥＣＧユニット取得リクエストに応じて、ＥＣＧ管理サーバ３００のコンテンツ情報管理データベース３１０からＥＣＧユニットを取得し、それを表示制御部１２０へ渡す。その際、データ制御部１１０は、ユーザ情報管理データベース１４０に記憶されたユーザ情報や、ログ解析部１３０によって算出されたユーザのマニア度等に応じて、ユーザに提供すべきＥＣＧユニットをフィルタリングする。

表示制御部１２０は、データ制御部１１０から取得したＥＣＧユニットを基にＨＴＭＬデータを生成し、所定のＡＰＩ（Application Program Interface）を用いて当該ＥＣＧユニットをクライアント機器２００へ提供する。また表示制御部１２０は、ＨＴＭＬデータを生成せずに、クライアント機器２００へＡＰＩのみ提供し、クライアント機器２００が、ＥＣＧユニット表示処理専用のアプリケーションを用いてＡＰＩから直接ＥＣＧユニットを取得して表示してもよい。

また表示制御部１２０は、クライアント機器２００におけるユーザの上記ＥＣＧユニットの閲覧動作（ＥＣＧユニットへのアクセス）を監視し、それをアクセスログデータベース１５０に記憶する。

ログ解析部１３０は、上記アクセスログデータベース１５０に記憶された閲覧履歴と、コンテンツの希少度及びコンテンツ間の関連希少度とを基に、コンテンツが属するある分野におけるユーザのマニア度を算出する。

ユーザ情報管理データベース１４０は、上記ログ解析部１３０によって算出された、コンテンツの分野毎のユーザのマニア度を、その分野におけるユーザの閲覧動向として、ユーザＩＤ等の識別情報とともに記憶する。

アクセスログデータベース１５０は、上述のように、ユーザによるＥＣＧユニットの閲覧履歴を記憶する。

［コンテンツの希少度及びコンテンツ間の関連希少度］
次に、本実施形態において、ＥＣＧ配信サーバ１００による、クライアント機器２００のユーザのマニア度を算出するために必要な、コンテンツの希少度及びコンテンツ間の関連希少度について説明する。ここでユーザのマニア度とは、ユーザが希少度の高いコンテンツを望む度合いを示すものであり、ユーザの嗜好度（関心度）に含まれる概念である。

図４は、上記システムにおけるコンテンツの希少度及びコンテンツ間の関連希少度の概念を説明するための図である。

コンテンツの希少度とは、そのコンテンツの希少性（認知度）を示す値である。例えば同図の例では、コンテンツの希少度は、スターマークの数によって５段階で表現されている。もちろん、当該希少度は、１００点や１．０点を最大値とした割合で表現されても構わない。

同図においては、コンテンツＡとコンテンツＣの希少度は高い（五つ星）が、コンテンツＢの希少度は低い（一つ星）。

また、本実施形態では、コンテンツ自体の希少度のほかに、２つのコンテンツ間の関連性に関する希少度を示す関連希少度という概念が用いられる。

例えば、同図のコンテンツＢは希少度が非常に低い、すなわち非常に一般的でありふれたコンテンツであるが、コンテンツＡとコンテンツＢとの関連性は、知る人ぞ知るマニアックなものであるため、両コンテンツ間の関連希少度は高くなる。

また、コンテンツＡとコンテンツＣはいずれも希少度が高い、すなわち一部のマニアにしか知られていないコンテンツであるが、両コンテンツ間の関連性自体は、（マニア間では）一般的であるため、両コンテンツ間の関連希少度は低くなる。

すなわち、コンテンツそのものの希少度と、コンテンツ間の関連希少度との間には相関はない。

ここで、希少度の低いコンテンツとしては、例えば、以下のようなものが考えられる。
・あるアーティストの公式プロフィールや、テレビ番組の公式サイトで紹介されているグッズなど、比較的普遍的で誰でも知りうるコンテンツ。
・一般性が高く、通常その分野の情報を知ろうと思うと（例えば検索エンジンで検索した場合に）最初に触れることが多いと想定されるコンテンツ。
・客観的な情報（事実として、あるアーティストがある学校に通っていた、等）。

また、希少度が中程度のコンテンツとしては、例えば、あるアーティストの公式サイトには存在しないが、そのファンクラブメンバー用のサイトで公開されている情報等が挙げられる。

また、希少度の高いコンテンツとしては、例えば、以下のようなものが考えられる。
・アーティスト本人がブログにアップしたばかりの情報。
・絶版になりプロモーションされていなかった情報（密かに復刻された場合等）。
・主観的な情報（ある人が好きなアーティスト、影響を受けたアーティスト等）。

関連希少度について、希少度の低い関連とは、例えば、公式なつながりのあるコンテンツ同士の関連（番組とその主題歌、番組とその原作本、等）。

また、希少度が中程度の関連とは、例えば、公式なつながりは無いが、双方でメタ情報が多く一致し、共通点が明らかなコンテンツ同士の関連（同一出演者が多く出演している、制作スタジオやスタッフが同一である、等）。

また、希少度の高い関連とは、例えば、以下のようなものが考えられる。
・双方のメタ情報を見てもつながりが分からないコンテンツ同士の関連（メタ情報では異なる人名だが実は同一人物の別名である場合や、あるアーティストの楽曲に対して、そのアーティスト本人の名前は記載されていないが実はそのアーティストが昔所属していたグループが歌っていた楽曲、等）。
・システムがマニア度が高いと判断したユーザ群による協調フィルタリングでセットになりやすいが、マニア度が低いと判断したユーザ群による協調フィルタリングではセットになりにくいコンテンツ同士の関連
（例えば、協調フィルタリングによって、「コンテンツＡを見ている（マニア度の高い）人はコンテンツＢも見ています。」という推薦文がシステムから提示される場合、コンテンツＡとコンテンツＢの関連希少度は高くなる、等）。

図５は、図４で説明した希少度のタイプを示した図である。

同図に示すように、コンテンツの希少度は、１つのコンテンツに対して、そのコンテンツの属性としての分野に応じて、複数のタイプが存在しうる。同様に、コンテンツ間の関連希少度も、対象となる２つのコンテンツに対して、上記分野に応じて複数のタイプが存在しうる。

すなわち、例えばアニメ、海外ドラマ、医療ドキュメンタリーといったコンテンツのジャンル、ドラマやアニメ等のシリーズ、コンテンツに関連する人物（出演者、アーティスト）等のタイプ毎に希少度が存在する。

同図の例では、コンテンツＡは、ロボットアニメという属性に関しては二つ星、ダンガムシリーズという属性に関しては三つ星、その主題歌を歌うアーティストであるＣＡＣＫＴという属性に関しては二つ星の各希少度を有する。

また、コンテンツＡとコンテンツＢは、ロボットアニメという属性で共通している点は一般的にほとんど知られていないことから両者間のその属性に関する関連希少度は五つ星となっている。一方、コンテンツＡとコンテンツＣは、主題歌を歌うＣＡＣＫＴという属性で共通している点は比較的一般的に知られているため両者間のその属性に関する関連希少度は二つ星となっている。

［システムの動作］
次に、以上のように構成されたシステムの動作について説明する。本実施形態において、ＥＣＧ配信サーバ１００及びＥＣＧ管理サーバ３００における動作は、それらのＣＰＵと、その制御下において実行される上記各ソフトウェアモジュールとで協働して行われる。

（システムの動作の概要）
図６は、本実施形態におけるシステムの大まかな動作の流れを示したフローチャートである。同図において、ＥＣＧユニット上で主に表示されるコンテンツを主コンテンツと称し、当該主コンテンツに関連するコンテンツとして表示されるコンテンツを関連コンテンツと称する。また同図では１台のクライアント機器２００とＥＣＧ配信サーバ１００との間のデータの流れが示されているが、実際にはクライアント機器２００は多数存在し、それに応じてユーザも多数存在する。

同図に示すように、まず、クライアント機器２００は、例えばそのブラウザに表示されたユーザインタフェースを介して、表示する主コンテンツを指定するユーザの操作を受け付ける（ステップ６１）。

クライアント機器２００は、当該指定された主コンテンツの関連コンテンツ情報をＥＣＧ配信サーバ１００へ要求する（ステップ６２）。

ＥＣＧ配信サーバ１００の表示制御部１２０は、当該要求を受けて、指定されたコンテンツの詳細情報と、その関連コンテンツ情報とをデータ制御部１１０へ要求する（ステップ６３）。

当該要求を受けて、データ制御部１１０は、コンテンツ情報管理データベース３１０から、当該主コンテンツの詳細情報と、関連コンテンツ情報とを取得し、表示制御部１２０へ提示する（ステップ６４）。

続いて表示制御部１２０は、指定された主コンテンツの希少度の値を、集計情報としてアクセスログデータベース１５０へ追加する（ステップ６５）。この際、クライアント機器２００において、上記指定されたコンテンツの前に他のコンテンツが主コンテンツとして表示されていた場合には、両コンテンツ間の関連希少度もアクセスログデータベース１５０へ追加される。

続いて表示制御部１２０は、上記取得した主コンテンツ情報と関連コンテンツ情報とをクライアント機器２００へ提示する（ステップ６６）。

クライアント機器２００は、上記提示された主コンテンツ及び関連コンテンツを表示部２６に表示する（ステップ６７）。

続いてクライアント機器２００は、関連コンテンツの中から次の主コンテンツを選択するユーザの操作を受け付ける（ステップ６８）。

次の主コンテンツが選択された場合、クライアント機器２００は、上記ステップ６１の動作を繰り返し、それに基づいて上記ステップ６２以降の動作が繰り返される。

一方、ログ解析部１３０は、一定時間ごとに、クライアント機器２００で表示された全ての主コンテンツの希少度（及び主コンテンツ間の関連希少度）を集計・解析する（ステップ６９）。具体的には、ログ解析部１３０は、上記各主コンテンツの希少度の分布や、それら希少度の平均値等を算出し、それを基にユーザ（群）の閲覧動向（マニア度）を示すインジケータ（後述）を生成して、ＥＣＧ管理サーバ３００の表示部に表示する。

後述するが、ＥＣＧ管理サーバ３００のオペレータは、この表示結果を閲覧して、次にクライアント機器２００のユーザに提示すべきコンテンツを決定する。

（マニア度の算出処理及びそれに基づくコンテンツ提示処理）
次に、ＥＣＧ配信サーバ１００による、上記マニア度の算出処理及びそれに基づくコンテンツの提示処理の詳細について説明する。

図７及び図８は、当該マニア度算出処理及びコンテンツ提示処理の具体的な流れを示したフローチャートである。

図７に示すように、まず、表示制御部１２０が、クライアント機器２００に対してコンテンツ情報を提示する（ステップ７１）。このようなコンテンツ情報が提示される場面としては、例えば、ラジオ放送のパーソナリティ（ＥＣＧ管理サーバ３００のオペレータ）が、リスナー（クライアント機器２００のユーザ）に対して、ラジオ番組のテーマに関連するコンテンツユニット（ＥＣＧユニット）のＵＲＬを紹介するといった場面が想定される。

続いて表示制御部１２０は、当該提示されたコンテンツに対するクライアント機器２００のユーザ（群）の閲覧ログを取得し（ステップ７２）、それをアクセスログデータベース１５０に登録する（ステップ７３）。

続いてログ解析部１３０は、所定の単位時間（例えば５分、１０分、３０分、１時間等）あたりに閲覧（アクセス）されたコンテンツに設定されたコンテンツ希少度、及び、遷移されたコンテンツ間の関連性について設定された関連希少度を集計し、その分布を算出及び解析する（ステップ７４）。

ここで、当該コンテンツ希少度及び関連希少度の設定手法の詳細について説明する。

図９は、コンテンツ希少度の設定処理の流れを示したフローチャートである。この設定処理は、例えば、一日一回等のバッチ処理として実行される。しかし、この処理は、コンテンツプロバイダ４００からコンテンツが提供されるたびに実行されても構わない。

同図に示すように、まず関連付けエンジン３２０は、希少度設定対象となるコンテンツについて、希少度の設定が初めてであるか否かを判断する（ステップ９１）。

希少度設定が初めてであると判断した場合（Ｙｅｓ）、関連付けエンジン３２０は、対象となるコンテンツの入手元に応じた希少度ポイントを設定する（ステップ９２）。すなわち関連付けエンジン３２０は、例えば対象コンテンツが、その提供元による公式なウェブサイトからの情報である場合、希少度ポイントを低く（例えば１ポイント）設定する。また関連付けエンジン３２０は、当該コンテンツがファンクラブサイトからの情報である場合は、希少度ポイントを中程度（例えば３ポイント）に設定する。また関連付けエンジン３２０は、そのコンテンツが、個人的なブログで紹介されているにすぎない場合には、希少度ポイントを高く（例えば５ポイント）設定する。

続いて関連付けエンジン３２０は、対象となるコンテンツの公開開始からの経過時間に応じた希少度ポイントを設定する（ステップ９３）。すなわち関連付けエンジン３２０は、そのコンテンツがウェブ上に公開されてからの経過時間が短いほど、希少度ポイントを高く設定する。より具体的には、関連付けエンジン３２０は、公開開始からの経過時間が３日以上である場合は１ポイント、１日以上３日未満である場合は３ポイント、１日未満である場合は５ポイントといったように希少度ポイントを設定する。

続いて関連付けエンジン３２０は、対象となるコンテンツの公開開始からの被閲覧回数に応じた希少度ポイントを設定する（ステップ９４）。すなわち関連付けエンジン３２０は、そのコンテンツがウェブ上に公開されてから閲覧（アクセス）された回数が少ないほど、希少度ポイントを高く設定する。より具体的には、関連付けエンジン３２０は、アクセス回数が１００回以上である場合には１ポイント、５０〜９９回である場合は３ポイント、１〜４９回である場合には５ポイントといったように希少度ポイントを設定する。

続いて関連付けエンジン３２０は、対象となるコンテンツが特定の検索エンジンで検索された場合の検索結果における表示順位に応じた希少度ポイントを設定する（ステップ９５）。すなわち関連付けエンジン３２０は、当該コンテンツが検索された場合の表示順位が下位であるほど、希少度ポイントを高く設定する。より具体的には、表示順位が上位１０番目以内である場合は１ポイント、１１番目〜５０番目である場合には３ポイント、５１番目以降である場合には５ポイント、検索結果として表示されない（見つからない）場合には１０ポイントといったように希少度ポイントを設定する。

これらステップ９２〜９５以外の観点によって、代替的または追加的に希少度ポイントが設定されても構わない。

続いて関連付けエンジン３２０は、上記ステップ９２〜９５で設定された希少度ポイントの合計値を算出し、それを対象コンテンツの希少度として設定する（ステップ９６）。

さらに関連付けエンジン３２０は、当該ポイントの合計値を、所定の絶対的な基準に基づいて、例えば５段階等の複数のレベルに分けても構わない。より具体的には、例えば５ポイント未満は１つ星、５ポイント以上１０ポイント未満は２つ星、１０ポイント以上１５ポイント未満は３つ星、１５ポイント以上２０ポイント未満は４つ星、２０ポイント以上は５つ星といったように設定されてもよい。

また関連付けエンジン３２０は、例えば複数のコンテンツのそれぞれの希少度の合計ポイントの比較（分布状況）により相対的かつ動的に希少度を設定してもよい。より具体的には、関連付けエンジン３２０は、上記バッチ処理のタイミングにおいて算出された全コンテンツを、上記希少度の合計ポイントによって順位付けし、当該順位に応じて上述と同様に１つ星〜５つ星の５段階に希少度を設定してもよい。

続いて関連付けエンジン３２０は、以上の処理を全てのコンテンツユニット（ＥＣＧユニット）分実行したか否かを判断する（ステップ９７）。関連付けエンジン３２０は、全てのコンテンツユニット分実行されていないと判断した場合（Ｎｏ）、上記ステップ９１に戻り、以降の処理を繰り返す。すなわち関連付けエンジン３２０は、上記ステップ９１〜９６の処理を、対象となる全てのコンテンツユニット分、かつ、上記希少度タイプ（分野）分繰り返すことで処理を終了する。設定された希少度に関する情報は、上記コンテンツ情報管理データベース３１０に記憶される。

図１０は、コンテンツ間の関連希少度の設定処理の流れを示したフローチャートである。この設定処理も、例えば、一日一回等のバッチ処理として実行される。

同図に示すように、まず関連付けエンジン３２０は、関連希少度の設定対象となる２つのコンテンツについて、関連希少度の設定が初めてであるか否かを判断する（ステップ１０１）。

希少度設定が初めてであると判断した場合（Ｙｅｓ）、関連付けエンジン３２０は、２つのコンテンツ間の直接的な関連度に応じた関連希少度ポイントを設定する（ステップ１０２）。具体的には、関連付けエンジン３２０は、２つのコンテンツ間で一致するメタデータ項目の数が少ないほど、関連希少度ポイントを高く設定する。例えば、一致するメタデータ項目の数が５項目以上であれば１ポイント、２〜４項目であれば３ポイント、１項目であれば１ポイントといったように関連希少度ポイントが設定される。

続いて関連付けエンジン３２０は、２つのコンテンツ間の間接的な関連度に応じた関連希少度ポイントを設定する（ステップ１０３）。

具体的には、例えばコンテンツＡ，Ｂ，Ｃ及びＤの４つのコンテンツの（間接的な）関連性を、それらの間の直接的な関連性（メタデータ項目の一致）によって、図１１の上部のように「Ａ→Ｂ→Ｃ→Ｄ」と表現する場合を想定する。すなわち、コンテンツＡはコンテンツＢのみと関連し、コンテンツＢはコンテンツＡ及びコンテンツＣと関連し、コンテンツＣはコンテンツＢ及びコンテンツＤと関連し、コンテンツＤはコンテンツＣのみと関連する。ここで、あるコンテンツから他のコンテンツに辿り着くまでに経由するコンテンツの数を「ホップ数」と定義する。同図の例では、コンテンツＡとコンテンツＣとの間のホップ数は１であり、コンテンツＡとコンテンツＤとの間のホップ数は２である。

この場合、関連付けエンジン３２０は、対象となる２つのコンテンツ間におけるホップ数が多いほど、関連希少度ポイントを高く設定する。より具体的には、ホップ数が２以下である場合には１ポイント、３または４である場合には３ポイント、５以上である場合には５ポイントといったように関連希少度ポイントが設定される。

上記ステップ１０３の処理が完了した場合、または、上記ステップ１０１において関連希少度の設定処理が初めてではないと判断された場合、関連付けエンジン３２０は、対象となる２つのコンテンツが連続して（両者間で遷移して）アクセスされた回数に応じた関連希少度ポイントを設定する（ステップ１０４）。

すなわち、関連付けエンジン３２０は、２つのコンテンツの被連続アクセス回数が少ないほど、両コンテンツ間の関連希少度ポイントを高く設定する。具体的には、２つのコンテンツの被連続アクセス回数が１００回以上であれば１ポイント、５０〜９９回であれば３ポイント、１〜４９回であれば５ポイントといったように関連希少度ポイントが設定される。

これらステップ１０２〜１０４以外の観点によって、代替的または追加的に関連希少度ポイントが設定されても構わない。

続いて関連付けエンジン３２０は、上記ステップ１０２〜１０４で設定された関連希少度ポイントの合計値を算出し、それを対象となる２つのコンテンツ間の関連希少度として設定する（ステップ１０５）。

さらに関連付けエンジン３２０は、上記希少度と同様に、関連希少度ポイントの合計値を例えば所定の絶対的な基準により５段階等の複数のレベルに分けても構わないし、上記バッチ処理のタイミングにおける、他の複数のコンテンツ間の関連希少度の合計ポイントとの比較により、相対的かつ動的に関連希少度を複数のレベルに分けても構わない。

続いて関連付けエンジン３２０は、以上の処理を全てのコンテンツユニット（ＥＣＧユニット）の組み合わせ分実行したか否かを判断する（ステップ１０６）。関連付けエンジン３２０は、全てのコンテンツユニットの組み合わせ分実行されていないと判断した場合（Ｎｏ）、上記ステップ１０１に戻り、以降の処理を繰り返す。すなわち関連付けエンジン３２０は、上記ステップ１０１〜１０５の処理を、対象となる全てのコンテンツユニットの組み合わせ分かつ、上記希少度タイプ（分野）分繰り返すことで処理を終了する。設定された関連希少度に関する情報は、上記コンテンツ情報管理データベース３１０に記憶される。

図７に戻り、ログ解析部１３０は、上記単位時間内に複数のユーザにアクセスされた全てのコンテンツの数に対する、所定の閾値以上の希少度を有するコンテンツの数の割合を、希少度に関するユーザ（群）のマニア度として、希少度タイプ（分野）毎に算出する。またログ解析部１３０は、上記単位時間内に複数のユーザにアクセスされた全てのコンテンツの数に対する、所定の閾値以上の関連希少度を有するコンテンツセットの数の割合を、関連希少度に関するユーザ（群）のマニア度として、希少度タイプ毎に算出する。そしてログ解析部１３０は、上記２つのマニア度の合計値または平均値を、当該希少度タイプにおけるユーザ（群）のマニア度として導出する（ステップ７５）。当該マニア度は、下記で説明するマニア度の加速度に対して、単位時間における静的なマニア度ということができる。

続いてログ解析部１３０は、例えば１つ前の単位時間等、過去の時間範囲におけるユーザ（群）のマニア度と、当該ユーザ（群）の最新のマニア度とを比較し、その変化量（差分）を、マニア度の加速度として導出する（ステップ７６）。

続いてログ解析部１３０は、上記単位時間における静的なマニア度と、上記マニア度の加速度とが、それぞれの所定のアラート閾値を上回っているか否かを判断する（ステップ７７）。

上記各マニア度のいずれかが上記アラート閾値以下であると判断した場合（ステップ７７のＮｏ）、ログ解析部１３０は、そのマニア度の算出対象である分野について、アラート情報を生成する（ステップ７８）。

そしてログ解析部１３０は、解析結果として、上記分野ごとのユーザ（群）のマニア度を示すインジケータを含む、ユーザアクセス動向画面を生成し、それを表示部に表示する（ステップ７９）当該ユーザアクセス動向画面は、上記静的なマニア度と、マニア度の加速度とのそれぞれについて生成される。このユーザアクセス動向画面はＥＣＧ管理サーバ３００のオペレータによって閲覧され、また操作される。

図１２は、上記静的なマニア度に関するユーザアクセス動向画面の表示例を示した図である。

同図に示すように、ユーザアクセス動向画面は、集計期間設定部１２１、アラート設定部１２２、マニア度表示部１２３、アラート表示部１２４、加速度表示設定部１２５、提示コンテンツ検索ボタン１２６の各ユーザインタフェースを有する。

集計期間設定部１２１は、ユーザアクセス動向（マニア度）の集計期間について、オペレータの手動による指定と、所定の期間ごとの自動更新とを選択するためのインタフェースである。手動による指定の場合、オペレータが集計期間の始期と終期とをそれぞれ入力ボックスに入力し右側の設定ボタンを押すと、当該入力された期間のユーザアクセス動向が表示される。自動更新の場合、オペレータが、集計期間とその更新頻度とをそれぞれ入力ボックスに入力して右側の設定ボタンを押すと、当該集計期間におけるユーザアクセス動向が、更新頻度ごとに更新されて表示される。

アラート設定部１２２は、当該ユーザアクセス動向画面においてアラートを表示するトリガとなるマニア度とアクセス数とを設定するためのインタフェースである。マニア度については、オペレータは、上記マニア度の算出に必要な希少度の閾値（例えば星の数）と、アラート表示の基準となるマニア度の閾値とをそれぞれ入力ボックスに入力する。またアクセス数については、クライアント機器２００からのコンテンツユニットへのアクセス数について、アラート表示の基準となるアクセス数の閾値を入力ボックスに入力する。

マニア度表示部１２３は、上記希少度タイプ毎の、複数のユーザの希少度ポイントの分布及びマニア度のインジケータが表示される領域である。同図では、例えば３つの希少度タイプ毎にそれぞれ希少度の分布とマニア度が表示されている。

同図の例では、希少度タイプ「ＣＡＣＫＴ」については、希少度ポイントが低いユーザ層が多いため、そのタイプにおけるマニア度は低くなっている。一方、希少度タイプ「ロボットアニメ」については、希少度ポイントが高いユーザ層が多いため、そのタイプにおけるマニア度は高くなっている。

アラート表示部１２４は、上記マニア度表示部１２３の下部に例えばアイコンとして表示され、上記アラート設定部１２２で設定された閾値を下回った場合には、上記アイコンの色が例えば赤色等の目立つ色に変化したり、アイコンが点滅したりする等、その表示態様が変化する。

加速度表示設定部１２５は、上記マニア度の加速度を表示するか否かを選択するためのインタフェースであり、例えばチェックボックスとして表示される。ユーザアクセス動向画面のデフォルトでは当該チェックボックはオフに設定され、それがオンに設定された場合には、上記マニア度表示部１２３の表示が加速度表示に切り替わる。

提示コンテンツ検索ボタン１２６は、上記マニア度表示部１２３に表示されたマニア度に基づいて、クライアント機器２００のユーザに次に提示すべきコンテンツを検索するためのボタンである。後述するが、当該ボタンが押下されると、その時点のマニア度に応じて、希少度タイプ毎に提示候補となるコンテンツ（のリスト）が表示される。

図１３は、上記マニア度の加速度に関するユーザアクセス動向画面の表示例を示した図である。上述のように、当該画面は、上記加速度表示設定部１２５のチェックボタンがオンに設定された場合に表示される。

同図に示すように、当該画面では、図１２の画面と比較して、マニア度表示部１２３の表示態様のみが変化している。すなわち、この画面のマニア度表示部１２３では、直前の単位時間のマニア度との変化量を示す加速度が、例えば矢印の方向と長さによって示されている。同図の例では、希少度タイプ「ダンガム」に関するマニア度は大幅に上昇傾向にある一方、希少度タイプ「ＣＡＣＫＴ」に関するマニア度はやや下降傾向にあることが分かる。

これによりオペレータは、直近に提示したコンテンツがどのような分野（希少度タイプ）のユーザ層にどのような反応を与えたかを視覚的に判断することができる。

（マニア度に基づくコンテンツ推薦）
次に、上記ユーザアクセス動向画面の表示後のコンテンツ提示処理について説明する。

図８に示すように、ＥＣＧ管理サーバ３００の関連付けエンジン３２０は、上記ユーザアクセス動向画面上で、提示コンテンツ検索ボタン１２６が押下されたか否かを判断する（ステップ８１）。

上記提示コンテンツ検索ボタン１２６が押下されたと判断した場合（Ｙｅｓ）、関連付けエンジン３２０は、上記ユーザアクセス動向画面に表示されているインジケータに対応する希少度タイプ毎に、ユーザのマニア度が高い（例えば４つ星以上）か、中程度（例えば３つ星）か、低い（例えば２つ星以下）かを判断する（ステップ８１）。

続いて関連付けエンジン３２０は、上記マニア度の加速度を基に、マニア度が下降傾向にあるか否かを判断する（ステップ８２、８３、８４）。

マニア度が低くかつ加速度が下降傾向にあると判断した場合（ステップ８２のＹｅｓ）、関連付けエンジン３２０は、次に提示するコンテンツ候補として、別のタイプのコンテンツをコンテンツ情報管理データベース３１０から検索してリスト提示する（ステップ８５）。これは、そのタイプのコンテンツにはユーザは関心を示しておらず、これ以上そのタイプのコンテンツを推薦しても関心を示す可能性がないと考えられるためである。

マニア度が低くかつ加速度が維持または上昇傾向にあると判断した場合（ステップ８２のＮｏ）、関連付けエンジン３２０は、次に提示するコンテンツ候補として、当該タイプについて希少度が低いまたは中程度のコンテンツ候補を検索してリスト提示する（ステップ８６）。これは、そのタイプのコンテンツに対してユーザは現時点ではあまり関心を示していないものの、これから関心度が高まる可能性があるため、やや一般的な（希少度の低い）コンテンツから徐々に希少度を上げて提示していくべきであると考えられるためである。

マニア度が中程度でかつ加速度が下降傾向にあると判断した場合（ステップ８３のＹｅｓ）、関連付けエンジン３２０は、次に提示するコンテンツ候補として、別のタイプのコンテンツをコンテンツ情報管理データベース３１０から検索してリスト提示する（ステップ８５）。これは、そのタイプのコンテンツにユーザはある程度関心を示したものの、その関心度は薄れていっているため、これ以上そのタイプのコンテンツを推薦しても関心が向上する可能性が低いと考えられるからである。

マニア度が中程度でかつ加速度が維持または上昇傾向にあると判断した場合（ステップ８３のＮｏ）、関連付けエンジン３２０は、次に提示するコンテンツ候補として当該タイプについて希少度が中程度または高いコンテンツ候補を検索してリスト提示する（ステップ８７）。これは、そのタイプのコンテンツについてユーザはある程度関心を示しており、さらに関心が高まる可能性があることから、より希少度の高いコンテンツを推薦すべきであると考えられるためである。

マニア度が高くかつ加速度が下降傾向にあると判断した場合（ステップ８４のＹｅｓ）、関連付けエンジン３２０は、次に提示するコンテンツ候補として、別のタイプのコンテンツをコンテンツ情報管理データベース３１０から検索してリスト提示する（ステップ８５）。これは、そのタイプのコンテンツにユーザは高い関心を示したものの、その関心度は薄れていっているため、これ以上そのタイプのコンテンツを推薦しても関心が向上する可能性が低いと考えられるからである。

マニア度が高くかつ加速度が維持または上昇傾向にあると判断した場合（ステップ８４のＮｏ）、関連付けエンジン３２０は、次に提示するコンテンツ候補として、当該タイプについて希少度が高いコンテンツ候補を検索してリスト提示する（ステップ８８）。これは、このタイプのコンテンツについてユーザは大きな関心を示しており、さらに希少度の高いコンテンツを求める傾向にあると考えられるためである。

そして関連付けエンジン３２０は、上記ステップ８５〜８８においてリスト提示されたコンテンツ候補から１つのコンテンツを選択するオペレータの操作を受け付け（ステップ８９）、当該コンテンツをユーザに提示するようにデータ制御部１１０へ指示する。

ここで、マニア度に応じたコンテンツ推薦処理の具体例を説明する。

図１４は、ある希少度タイプ（分野）のコンテンツに関するユーザのマニア度を、２人のユーザ間で比較して示した図である。同図Ａに示すように、当該希少度タイプのコンテンツについてユーザＡのマニア度は高く（７８％）が、同図Ｂに示すように、ユーザＢのマニア度は低い（４２％）。ユーザＡのマニア度の加速度は大きく上昇傾向にあり、ユーザＢのマニア度の加速度はやや上昇傾向にある。

図１５は、図１４のユーザＡに対して次に提示されるコンテンツ候補の例を示した図である。また図１６は、図１４のユーザＢに対して次に提示されるコンテンツ候補の例を示した図である。

図１５に示すように、マニア度も加速度も高いユーザＡについては、希少度の高いコンテンツが候補として提示される。

一方、図１６に示すように、マニア度は低いが加速度がやや上昇傾向にあるユーザＢについては、希少度が低いコンテンツが候補として提示される。

（クライアント機器におけるユーザインタフェース）
上記図１２及び図１３では、ユーザアクセス動向画面において、ＥＣＧ管理サーバ３００のオペレータが閲覧可能なユーザのマニア度のインジケータが示された。しかし、クライアント機器２００のユーザも、同様のインジケータを確認することができてもよい。

図１７は、クライアント機器において表示される、ユーザのコンテンツ閲覧傾向画面の表示例を示した図である。

同図に示すように、当該コンテンツ閲覧傾向画面は、マニア度表示部１７１及び追加検索ボタン１７２を有する。

マニア度表示部１７１には、上記ユーザアクセス動向画面におけるマニア度表示部１２３と同様に、希少度タイプ毎の希少度の分布及びマニア度が表示される。

追加検索ボタン１７２は、上記マニア度表示部１７１に示されたマニア度に応じた関連コンテンツを表示するためのボタンである。
図１８は、図１７の追加検索ボタン１７２が押下された場合に表示される検索画面の例を示した図である。

クライアント機器２００のユーザは、自身のマニア度に応じた関連コンテンツをもっと閲覧したい（例えば特定の分野におけるマニア度を高めたい）と望んだ場合、追加検索ボタン１７２を押下する。

同図に示すように、当該追加検索ボタン１７２が押下されると、クライアント機器２００は、関連コンテンツ検索画面を表示する。当該関連コンテンツ検索画面は、希少度設定ボックス１８１、検索ボタン１８２及び関連コンテンツリスト１８３を有する。

希少度設定ボックス１８１には、図１７のマニア度表示部１７１に示されたマニア度に応じた希少度が例えば星の数としてデフォルトで表示されているが、ユーザは、自ら当該ボックスを操作することで、関連コンテンツの希少度を設定することができる。

ユーザが検索ボタン１８２を押下した場合、上記関連コンテンツリスト１８３が表示される。当該リストでは、コンテンツ名とその希少度とが表示される。クライアント機器２００は、ユーザが当該リスト上から１つのコンテンツを選択する操作を受け付けると、選択されたコンテンツ情報を表示する。

当該関連コンテンツリスト１８３に表示されるコンテンツを抽出するためのアルゴリズムは、上記図８で示したのと同様であってもよいが、よりシンプルなアルゴリズムが採用されてもよい。すなわち、クライアント機器２００は、追加検索ボタン１７２の押下対象となった分野（例えば図１７の「ＣＡＣＫＴ」）をキーワードとして関連コンテンツを検索、該当する検索結果から、上記設定された希少度以上を有する関連コンテンツを抽出して一覧表示してもよい。

このように、本システムでは、クライアント機器２００のユーザは、ＥＣＧ配信サーバ１００から自動的にそのマニア度に応じた関連コンテンツの提示を受けることもできるし、自らの意思により関連コンテンツを検索することもできる。

［まとめ］
以上説明したように、本実施形態のシステムは、コンテンツの希少度及びコンテンツ間の関連希少度という概念を導入し、コンテンツへのユーザのアクセス履歴と、そのコンテンツの希少度及び関連希少度に基づいて、ユーザ（群）のマニア度を算出し出力することができる。さらに当該マニア度に応じて、ユーザに提示すべきコンテンツが検索される。これによりシステムのオペレータは、ユーザがどの程度の希少度のコンテンツを求めているかを把握できる。またオペレータは、それに応じてユーザに推薦するコンテンツを変更することで、コンテンツに対するユーザの興味（マニア度）を加速したり、異なるタイプのコンテンツにユーザの興味を導いたりすることができる。

［変形例］
本技術は上述の実施形態にのみ限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更され得る。

（変形例１）
上述の実施形態においては、ユーザのマニア度は、コンテンツの希少度に関するマニア度とコンテンツ間の関連希少度に関するマニア度との合計値または平均値として表示された。しかし、コンテンツ希少度に関するマニア度と、コンテンツ間の関連希少度に関するマニア度とは別個に表示可能であっても構わない。

図１９、図２０及び図２１は、本変形例において表示されるユーザアクセス動向画面の表示例を示した図である。これらの図に示すように、本変形例におけるユーザアクセス動向画面は、上記図１２及び図１３に示したものと比較して、希少度集計対象設定部１９１を有する点が異なる。

当該希少度集計対象設定部１９１では、ユーザのマニア度を、コンテンツ希少度のみに基づいて算出するか、コンテンツ間の関連希少度のみに基づいて算出するか、両方の希少度に基づいて算出するかがチェックボックスによって選択可能とされている。

図１９は、両方の希少度が選択された場合を示している。この場合、オペレータは、上述の実施形態と同様に、全体としてのユーザのマニア度を把握することができる。

図２０は、コンテンツ希少度のみが選択された場合を示している。この場合、オペレータは、コンテンツそのものが希少であることにこだわるユーザの度合いを把握することができる。例えば、同図の画面においては、上記図１９の画面と比較して、希少度タイプ「ロボットアニメ」に対するマニア度が下がっている。このことから、ユーザ（群）は、この希少度タイプについては、コンテンツそのものが希少かどうかよりも、コンテンツ間の関連性の希少性に反応していたことが分かる。

この状態で提示コンテンツ検索ボタン１２６が押下された場合には、関連付けエンジン３２０は、この傾向を加味して関連コンテンツを検索する。

図２１は、コンテンツ間の関連希少度のみが選択された場合を示している。この場合、オペレータは、コンテンツそのものよりもコンテンツ間の関連が希少であることにこだわるユーザの度合いを把握することができる。例えば、同図の画面においては、上記図１９の画面と比較して、希少度タイプ「ロボットアニメ」に対するマニア度が上がっている。このことから、ユーザ（群）は、この希少度タイプについては、コンテンツそのものが希少かどうかよりも、コンテンツ間の関連性の希少性に反応していたことが分かる。

（変形例２）
上述の実施形態においては、マニア度に基づいてクライアント機器２００に提示される関連コンテンツは、例えば図１８に示すように、そのタイトル及びその希少度（星の数）のリストとして表示された。しかし、当該関連コンテンツは、主コンテンツとの間の関連希少度に応じた表示態様で表示されてもよい。

図２２は、当該変形例においてクライアント機器２００で表示される関連コンテンツ推薦画面のインタフェース例を示した図である。同図に示すように、当該インタフェースの上部には主コンテンツ情報２２１が表示され、下部には、複数の関連コンテンツ情報がそれぞれアイコン２２２として表示される。当該アイコンは、主コンテンツとの間の関連希少度に応じて、異なる大きさで表示される。

例えば、表示制御部１２０は、主コンテンツとの関連希少度が高い関連コンテンツほど、そのアイコン２２２のサイズを大きく（関連希少度が低い関連コンテンツほど、そのアイコン２２２のサイズを小さく）設定してもよいし、その逆に設定してもよい。

また、表示制御部１２０は、ユーザのマニア度に応じてアイコン２２２の大きさを動的に変化させてもよい。すなわち、マニア度が高いユーザのインタフェース上では、主コンテンツとの間の関連希少度が高いコンテンツのアイコン２２２のサイズを大きく設定し、逆にマニア度が低いユーザのインタフェース上では、主コンテンツとの間の関連希少度が低いコンテンツのアイコン２２２のサイズを大きく設定してもよい。

また表示制御部１２０は、主コンテンツと関連コンテンツとの間の関連希少度ではなく、関連コンテンツ自体の希少度に応じてアイコン２２２のサイズを可変しても構わない。

また表示制御部１２０は、コンテンツ希少度または関連希少度に応じてアイコンの大きさを可変する代わりに、それらに応じてアイコンの並び順を可変してもよい。すなわち、主コンテンツとの間の関連希少度が高いコンテンツのアイコン２２２またはコンテンツ希少度が高いコンテンツのアイコン２２２ほど、コンテンツ（アイコン）リスト上で上位に表示されてもよい。さらに、ユーザのマニア度に応じて、関連コンテンツのアイコン２２２の表示順が動的に可変されてもよい。例えば、マニア度が高いユーザのインタフェース上では、コンテンツ希少度または関連希少度が高いコンテンツのアイコン２２２ほど、コンテンツ（アイコン）リスト上で上位に表示されてもよい。

またアイコンの大きさや表示順のみならず、例えばアイコンの色、マーカーの有無等の他の表示態様によって、コンテンツ希少度または関連希少度が表現されてもよい。

（変形例３）
上述の実施形態では、マニア度は、単位時間内に複数のユーザにアクセスされた全てのコンテンツを対象に算出された。しかし、全てのコンテンツではなく、マニア度の算出に十分な一部（所定数以上）のコンテンツが対象とされてもよい。例えば、単位時間内における複数のユーザよるコンテンツへのアクセス数が１００００であった場合に、そのうちの１０００アクセス分がマニア度の算出に用いられてもよい。このような処理によりＥＣＧ配信サーバ１００またはＥＣＧ管理サーバ３００における演算量が低減される。

（変形例４）
上述の実施形態では、マニア度の算出にユーザ（群）のアクセスログが用いられたが、このアクセスログに加えて、ユーザ（群）のアクティビティに関する情報が、マニア度の算出に用いられてもよい。

ここでアクティビティとしては、コンテンツに対する単なるアクセスの事実のみならず、例えば、ユーザが、閲覧したコンテンツに関する情報をＳＮＳへ投稿した、閲覧したコンテンツの視聴サイトや購入サイトへ遷移（アクセス）した、閲覧したコンテンツ（番組情報）に対応する番組の放送局を（リモートコントローラの機能等によって）選局した、といった動作が挙げられる。

すなわち、ＥＣＧ配信サーバ１００は、ユーザが閲覧したコンテンツに対して何らかのアクションを行ったことを、そのコンテンツに対するユーザの興味として捉え、マニア度の算出対象となるコンテンツを絞り込むことができる。この場合、上記アクセスログデータベース１５０には、アクセスログに加え、当該アクティビティに関するログも記憶される。

そしてＥＣＧ配信サーバ１００は、単位時間内にユーザ（群）にアクセスされ、かつ、何らかのアクションの対象になったコンテンツの数を基に、コンテンツの希少度及び関連希少度に関するマニア度を算出する。この場合に対象とされるコンテンツは、全部でもよいし、一部の所定数以上のコンテンツでもよい。

これによりＥＣＧ配信サーバ１００は、ユーザ（群）のマニア度を、よりユーザ（群）の興味を反映して算出することができる。

（変形例５）
上述の実施形態では、複数のユーザのアクセスログを基に、当該複数のユーザ（ユーザ群）のマニア度が算出された。しかし、アクセスログ（及びアクティビティログ）が、ユーザ群として集計されるのに代えて、または加えて、１人のユーザ毎に集計され、マニア度もユーザ毎に算出されてもよい。

この場合、上記ユーザ毎のアクセスログ（またはアクティビティログ）は、それに付加される、ユーザを識別する情報（ユーザＩＤ等）と共に記録される。例えば、３人のユーザ（Ａ，Ｂ，Ｃ）が存在する場合、ユーザＡ、ユーザＢ、ユーザＣからなるユーザ群のマニア度が算出されるのに加えて、ユーザＡ、ユーザＢ、ユーザＣのそれぞれのアクセス（アクティビティ）ログが算出され、それを基にユーザ毎のマニア度が別個に算出されてもよい。そして当該ユーザ毎のマニア度は、上記ユーザアクセス動向画面において、ユーザ群に関するマニア度と共に表示されてもよい。また当該マニア度は、ユーザＡ、ユーザＢ、ユーザＣの各クライアント機器２００のコンテンツ閲覧傾向画面に、各ユーザ自身のコンテンツ閲覧傾向を示す情報として表示されてもよい。

（変形例６）
マニア度に応じた関連コンテンツの検索アルゴリズムは、上述の実施形態の図８に示したものに限られない。例えば、関連付けエンジン３２０は、マニア度の低いユーザや、マニア度の加速度が下降傾向にあるユーザに対して、すぐにコンテンツのタイプを変更せずに、しばらくの間は同等程度の希少度のコンテンツを提示し続けて、それでもマニア度の向上が見られない場合にはじめて希少度を下げたコンテンツや別のタイプのコンテンツを提示してもよい。

（変形例７）
上述の実施形態においては、図１に示したように、ＥＣＧ配信サーバ１００とＥＣＧ管理サーバ３００とが別個のサーバとして構成されている。しかし、両サーバは、それぞれの機能（ソフトウェアモジュール）を集約した１つのサーバとして構成されても構わない。

（変形例８）
上述の実施形態においては、ＥＣＧ配信サーバ１００及びＥＣＧ管理サーバ３００の動作は、ＣＰＵがその他の各種ハードウェアを統括的に制御しながら、ＣＰＵによって実行されるソフトウェアと協働して実行するものとして説明された。しかし、本技術は、ＣＰＵが他のハードウェアを統括的に制御して実現される場合に限られず、各動作を実行するための専用のＩＣが組み合わされて実現されてもよいし、そのようなＩＣとソフトウェアとの協働処理により実現されてもよい。当該ＩＣとして、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等のうち少なくとも１つが用いられてもよい。

［その他］
本技術は以下のような構成も採ることができる。
（１）
複数のコンテンツのそれぞれの希少度と、当該複数のコンテンツにアクセスしたユーザのアクセス履歴とを記憶可能な記憶部と、
前記記憶されたアクセス履歴を基に、所定の単位時間内において前記ユーザにアクセスされた所定数以上のコンテンツの希少度を特定し、当該特定された希少度に基づいて前記ユーザの嗜好度を算出可能であり、前記算出された嗜好度を示す情報を生成可能な制御部と
を具備する情報処理装置。
（２）
上記（１）に記載の情報処理装置であって、
前記制御部は、前記所定の単位時間内において前記ユーザにアクセスされた所定数以上のコンテンツの数に対する、所定の閾値以上の希少度を有するコンテンツの数の割合を、前記ユーザの嗜好度として算出する
を具備する情報処理装置。
（３）
上記（１）または（２）に記載の情報処理装置であって、
前記制御部は、第１の単位時間内に算出された第１の嗜好度と、前記第１の単位時間よりも後の第２の単位時間内において算出された第２の嗜好度との差分を、前記嗜好度の加速度として算出し、前記算出された嗜好度の加速度を示す情報を生成する
情報処理装置。
（４）
上記（１）〜（３）のいずれかに記載の情報処理装置であって、
前記記憶部は、複数のコンテンツ間の関連性に関する関連希少度を記憶し、
前記制御部は、前記ユーザにアクセスされた第１のコンテンツと、前記第１のコンテンツの後に前記ユーザにアクセスされた第２のコンテンツとの間の前記関連希少度を特定し、前記特定された希少度及び関連希少度に基づいて前記嗜好度を算出する
情報処理装置。
（５）
上記（１）〜（４）のいずれかに記載の情報処理装置であって、
前記制御部は、前記嗜好度に応じて、前記ユーザにアクセスされたコンテンツに関連する、前記ユーザに推薦すべきコンテンツを示す情報を生成する
情報処理装置。
（６）
上記（１）〜（５）のいずれかに記載の情報処理装置であって、
前記制御部は、前記算出された嗜好度が所定の閾値以下となった場合に、前記嗜好度を示す情報に、所定の警告情報を付加する
情報処理装置。
（７）
上記（１）〜（６）に記載の情報処理装置であって、
前記制御部は、第１のコンテンツを示す情報が第１の領域に配置され、前記第１のコンテンツ以外の複数の第２のコンテンツを示すアイコンが、それぞれの前記第２のコンテンツの希少度に応じた表示態様で、または、それぞれの前記第２のコンテンツと前記第１のコンテンツとの間の前記関連希少度に応じた表示態様で、前記第１の領域とは異なる第２の領域に配置されたユーザインタフェースを生成する
情報処理装置。
（８）
上記（７）に記載の情報処理装置であって、
前記制御部は、前記ユーザの嗜好度の変化に応じて、前記ユーザインタフェース上の前記アイコンの大きさを変化させる
情報処理装置。
（９）
上記（１）〜（８）のいずれかに記載の情報処理装置であって、
前記制御部は、前記コンテンツの希少度を、その生成元の情報の認知度が低いほど高く設定する
情報処理装置。
（１０）
上記（４）〜（９）のいずれかに記載の情報処理装置であって、
前記制御部は、前記第１のコンテンツと前記第２のコンテンツとの間の関連希少度を、前記第１のコンテンツに関する複数のメタデータと前記第２のコンテンツに関する複数のメタデータとの間で共通するメタデータの数が少ないほど高く設定する
情報処理装置。
（１１）
上記（４）〜（９）のいずれかに記載の情報処理装置であって、
前記制御部は、前記第１のコンテンツと前記第２のコンテンツとの間の関連希少度を、前記ユーザが前記第１のコンテンツの直後に前記第２のコンテンツにアクセスした回数が少ないほど高く設定する
情報処理装置。
（１２）
上記（４）〜（９）のいずれかに記載の情報処理装置であって、
前記制御部は、前記第１のコンテンツと前記第２のコンテンツとの間の関連希少度を、前記ユーザが前記第１のコンテンツへアクセスしてから前記第２のコンテンツにアクセスするまでに経由した他のコンテンツの数が多いほど高く設定する
情報処理装置。

１１、２１…ＣＰＵ
１３、２３…ＲＡＭ
１６、２６…表示部
１７、２７…操作受付部
１８、２８…記憶部
１９、２９…通信部
１００…ＥＣＧ配信サーバ
１１０…データ制御部
１２０…表示制御部
１２１…集計期間設定部
１２２…アラート設定部
１２３…嗜好度表示部
１２４…アラート表示部
１２５…加速度表示設定部
１２６…提示コンテンツ検索ボタン
１３０…ログ解析部
１４０…ユーザ情報管理データベース
１５０…アクセスログデータベース
２００…クライアント機器
２２１…主コンテンツ情報
２２２…アイコン
３００…ＥＣＧ管理サーバ
３１０…コンテンツ情報管理データベース
３２０…関連付けエンジン
４００…コンテンツプロバイダ

Claims (14)

1. 複数のコンテンツのそれぞれの希少度と、当該複数のコンテンツにアクセスしたユーザのアクセス履歴とを記憶可能な記憶部と、
   前記記憶されたアクセス履歴を基に、所定の単位時間内において前記ユーザにアクセスされた所定数以上のコンテンツの希少度を特定し、当該特定された希少度に基づいて前記ユーザの嗜好度を算出可能であり、前記算出された嗜好度を示す情報を生成可能な制御部と
   を具備する情報処理装置。
2. 請求項１に記載の情報処理装置であって、
   前記制御部は、前記所定の単位時間内において前記ユーザにアクセスされた前記所定数以上のコンテンツの数に対する、所定の閾値以上の希少度を有するコンテンツの数の割合を、前記ユーザの嗜好度として算出する
   を具備する情報処理装置。
3. 請求項１に記載の情報処理装置であって、
   前記制御部は、第１の単位時間内に算出された第１の嗜好度と、前記第１の単位時間よりも後の第２の単位時間内において算出された第２の嗜好度との差分を、前記嗜好度の加速度として算出し、前記算出された嗜好度の加速度を示す情報を生成する
   情報処理装置。
4. 請求項１に記載の情報処理装置であって、
   前記記憶部は、複数のコンテンツ間の関連性に関する関連希少度を記憶し、
   前記制御部は、前記ユーザにアクセスされた第１のコンテンツと、前記第１のコンテンツの後に前記ユーザにアクセスされた第２のコンテンツとの間の前記関連希少度を特定し、前記特定された希少度及び関連希少度に基づいて前記嗜好度を算出する
   情報処理装置。
5. 請求項１に記載の情報処理装置であって、
   前記制御部は、前記算出された嗜好度に応じて、前記ユーザにアクセスされたコンテンツに関連する、前記ユーザに推薦すべきコンテンツを示す情報を生成する
   情報処理装置。
6. 請求項１に記載の情報処理装置であって、
   前記制御部は、前記算出された嗜好度が所定の閾値以下となった場合に、前記嗜好度を示す情報に、所定の警告情報を付加する
   情報処理装置。
7. 請求項１に記載の情報処理装置であって、
   前記制御部は、第１のコンテンツを示す情報が第１の領域に配置され、前記第１のコンテンツ以外の複数の第２のコンテンツを示すアイコンが、それぞれの前記第２のコンテンツの希少度に応じた表示態様で、または、それぞれの前記第２のコンテンツと前記第１のコンテンツとの間の前記関連希少度に応じた表示態様で、前記第１の領域とは異なる第２の領域に配置されたユーザインタフェースを生成する
   情報処理装置。
8. 請求項７に記載の情報処理装置であって、
   前記制御部は、前記ユーザの嗜好度の変化に応じて、前記ユーザインタフェース上の前記アイコンの大きさを変化させる
   情報処理装置。
9. 請求項１に記載の情報処理装置であって、
   前記制御部は、前記コンテンツの希少度を、その生成元の情報の認知度が低いほど高く設定する
   情報処理装置。
10. 請求項４に記載の情報処理装置であって、
    前記制御部は、前記第１のコンテンツと前記第２のコンテンツとの間の関連希少度を、前記第１のコンテンツに関する複数のメタデータと前記第２のコンテンツに関する複数のメタデータとの間で共通するメタデータの数が少ないほど高く設定する
    情報処理装置。
11. 請求項４に記載の情報処理装置であって、
    前記制御部は、前記第１のコンテンツと前記第２のコンテンツとの間の関連希少度を、前記ユーザが前記第１のコンテンツの直後に前記第２のコンテンツにアクセスした回数が少ないほど高く設定する
    情報処理装置。
12. 請求項４に記載の情報処理装置であって、
    前記制御部は、前記第１のコンテンツと前記第２のコンテンツとの間の関連希少度を、前記ユーザが前記第１のコンテンツへアクセスしてから前記第２のコンテンツにアクセスするまでに経由した他のコンテンツの数が多いほど高く設定する
    情報処理装置。
13. 複数のコンテンツのそれぞれの希少度と、当該複数のコンテンツにアクセスしたユーザのアクセス履歴とを記憶し、
    前記記憶されたアクセス履歴を基に、所定の単位時間内において前記ユーザにアクセスされた所定数以上のコンテンツの希少度を特定し、
    前記特定された希少度に基づいて前記ユーザの嗜好度を算出し、
    前記算出された嗜好度を示す情報を生成する
    情報処理方法。
14. 情報処理装置に、
    複数のコンテンツのそれぞれの希少度と、当該複数のコンテンツにアクセスしたユーザのアクセス履歴とを記憶するステップと、
    前記記憶されたアクセス履歴を基に、所定の単位時間内において前記ユーザにアクセスされた所定数以上のコンテンツの希少度を特定するステップと、
    前記特定された希少度に基づいて前記ユーザの嗜好度を算出するステップと、
    前記算出された嗜好度を示す情報を生成するステップと
    を実行させるプログラム。