JP2015228142A - ユーザの感情に基づいてコンテンツをレコメンドする装置、プログラム及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザによるコンテンツの視聴に係る情報からユーザの感情を推定し、この感情に適したレコメンドを可能とするレコメンド装置を提供する。
【解決手段】本レコメンド装置は、各視聴コンテンツについて、当該視聴コンテンツの視聴時間の時間区分毎に、当該時間区分内の視聴時間だけ視聴した統計対象ユーザによって既に視聴された、感情情報が付与された既視聴コンテンツを対応付けた視聴履歴を生成する手段と、視聴コンテンツ毎に、当該視聴コンテンツに付与された感情情報に基づいて感情タグを生成し、当該視聴コンテンツに付与する手段と、推薦対象ユーザによって視聴された視聴コンテンツの時間区分に対応付けられた既視聴コンテンツのうち、推薦対象ユーザの視聴した視聴コンテンツに付与された感情タグと同等の又は類似する感情タグを付与された既視聴コンテンツに基づいて、レコメンド情報を生成する手段とを有する。
【選択図】図２

Description

本発明は、ユーザによる機器の操作やユーザの行動に基づいて、ユーザの感情を推定し、推定された感情を利用する技術に関する。

近年、ユーザに対し、動画等のコンテンツをレコメンド（推薦）する手法として、ユーザ自身の動画視聴履歴、動画評価履歴、視聴した動画に付加されたタグ情報、視聴した動画と類似した動画といった情報からユーザの嗜好を抽出し、これに応じたコンテンツをレコメンドする手法が開発されている。また、ユーザのより内面的な情報である感情、気分や心境を推定し、これに応じたコンテンツを提供する試みもなされている。

ここで、ユーザの感情を推定する従来技術として、例えば特許文献１には、ユーザの顔を撮像した顔画像の変化を利用してユーザの気分を推定する技術が開示されている。この技術では、顔画像の変化を単純に分析するのではなく、ユーザの顔画像を連続的に取得し、特定の神経伝達物質の分泌により人の顔において形状が変化する所定領域を検出対象領域に設定する。次いで、この検出対象領域において検出された変化に基づいて、特定の神経伝達物質によって生ずる人の気分を推定している。

また、特許文献２には、ユーザの端末からアクセスされたＵＲＬ（Uniform Resource Locator）や、端末にインストールされたアプリケーション等からユーザの行動情報を取得し、取得された行動情報から心境判別情報を用いてユーザの心境を推定する技術が開示されている。特許文献２では、さらに、推定されたユーザの心境に応じたコンテンツやサービスを提供する手法も開示されている。

特開２００８−４６６９１号公報 特開２００９−１４０３４１号公報

しかしながら、特許文献1に記載されたような従来技術では、感情、気分や心境を推定するために、特別の物理的機器を準備して所定の情報を計測・取得し続ける必要がある。

実際、特許文献1に記載された技術は、顔の形状の変化が人によって異なるという問題を解決するべく、特定の神経伝達物質と、この神経伝達物質による顔画像の部位の変化とに着目することを特徴としている。このような事情により、この技術では、少なくとも、特定の神経伝達物質を計測する機器や、顔を撮像し続けるための機器といった物理的機器がどうしても必要になる。その結果、常時、簡便に感情を推定することが困難となる。

一方、特許文献２に記載された技術では、カメラ等の物理的機器を準備する必要はない。しかしながら、この技術は、ユーザ端末が使用された環境、時間や、動作状況をユーザの心境判別情報としてサーバに送信し、サーバでユーザの心境を推定している。従って、サーバにおいて、アクセス時刻、コンテンツ、ＵＲＬ等から推定されるユーザの心境を、予め全てのコンテンツ分用意しておかなければならない。

さらに、推定されたユーザの感情に基づいてコンテンツをレコメンドする場合、ユーザの感情の推定は、できる限り簡便に取得される情報に基づいて、例えばユーザにより端末を介して行われる通常の操作・動作に係る情報に基づいて行われることが望まれる。

そこで、本発明は、特別な物理的手段を用いることなく、ユーザによるコンテンツの視聴に係る情報からユーザの感情を推定し、ユーザに適したコンテンツをレコメンドすることが可能なレコメンド装置、システム、プログラム及び方法を提供することを目的とする。

本発明によれば、推薦対象ユーザにコンテンツをレコメンドするレコメンド装置であって、
視聴する、視る又は聴く対象である配信可能な各視聴コンテンツについて、統計対象ユーザが当該視聴コンテンツを視聴した時間である視聴時間を区分する時間区分を設定し、当該時間区分毎に、当該視聴コンテンツを当該時間区分内の視聴時間だけ視聴した統計対象ユーザによって既に視聴された既視聴コンテンツであって、統計対象ユーザによる視聴に係る感情についての感情情報が付与された既視聴コンテンツを対応付けた視聴履歴を生成する視聴履歴生成手段と、
配信可能な視聴コンテンツ毎に、生成した当該視聴履歴に基づいて、当該視聴コンテンツに付与された感情情報を取得し、取得した当該感情情報に基づいて、当該視聴コンテンツの視聴に係る感情に相当する感情タグを生成して当該視聴コンテンツに付与するユーザ感情管理手段と、
推薦対象ユーザによって視聴された視聴コンテンツにおける視聴時間を含む時間区分に対応付けられた既視聴コンテンツのうち、推薦対象ユーザの視聴した視聴コンテンツに付与された感情タグに相当する感情と同等の又は類似する感情に相当する感情タグを付与された既視聴コンテンツに基づいて、推薦するコンテンツのリストを含むレコメンド情報を生成するレコメンド生成手段と
を有するレコメンド装置が提供される。

この本発明によるレコメンド装置の一実施形態によれば、ユーザ感情管理手段は、配信可能な視聴コンテンツ毎に、統計対象ユーザが当該視聴コンテンツを視聴した後に視聴した視聴コンテンツに付与された感情タグに相当する感情を、当該視聴コンテンツに付与された感情タグに相当する感情に対応付けた感情変容情報を生成し、
レコメンド生成手段は、推薦対象ユーザにおける第１の感情を第２の感情に変容させるようなレコメンド情報の生成を予め設定し、推薦対象ユーザによって視聴された視聴コンテンツにおける視聴時間を含む時間区分に対応付けられた既視聴コンテンツのうち、当該第１の感情に相当する感情タグが付与されており、且つ当該第２の感情が当該感情変容情報において該感情タグに相当する感情に対応付けられている既視聴コンテンツに基づいて、推薦するコンテンツのリストを含むレコメンド情報を生成することも好ましい。

また、本発明によるレコメンド装置の他の実施形態として、レコメンド生成手段は、
感情の種別毎に、当該種別の感情に相当する感情タグの付与された既視聴コンテンツに基づいて、感情別のコンテンツ提示情報を生成し、
当該感情別のコンテンツ提示情報の中からユーザによって既視聴コンテンツが選択された場合、選択された当該既視聴コンテンツに付与された感情タグに相当する感情と同等の又は類似する感情に相当する感情タグを付与された既視聴コンテンツに基づいて、推薦するコンテンツのリストを含むレコメンド情報を生成することも好ましい。

さらに、本発明によるレコメンド装置の更なる他の実施形態として、レコメンド生成手段は、当該コンテンツのリストのうちの各視聴コンテンツについて、当該視聴履歴内での標本数における平均視聴時間を算出して視聴割合を導出し、当該視聴割合の高い順に基づいて、当該コンテンツのリストでの当該視聴コンテンツの順位を入れ替えることも好ましい。

また、本発明によるレコメンド装置の更なる他の実施形態によれば、ユーザ感情管理手段は、取得した当該感情情報のうち、当該感情情報の対応付けられた当該視聴コンテンツについてのアクセス数及び／又は視聴割合が最も大きい感情情報に係る感情に相当する感情タグを生成して当該視聴コンテンツに付与することも好ましい。

さらに、本発明によるレコメンド装置の更なる他の実施形態として、推薦対象ユーザが本レコメンド装置を介した視聴コンテンツの視聴履歴を有するか否かを判定する初回利用判定手段と、
推薦対象ユーザの感情情報及び／又はユーザ属性を記憶するユーザ情報管理手段と、
上記の視聴履歴生成手段を含み、各統計対象ユーザについて、当該統計対象ユーザのユーザ属性毎に、当該統計対象ユーザによって既に視聴された既視聴コンテンツであって、統計対象ユーザによる視聴に係る感情についての感情情報が付与された既視聴コンテンツを含む視聴履歴を対応付けたコンテンツ視聴情報を生成するコンテンツ視聴情報生成手段と
を更に有し、
レコメンド生成手段は、初回利用判定手段が真の判定を行った際、当該コンテンツ視聴情報に基づいて、当該推薦対象ユーザのユーザ属性のうちの所定の項目内容が一致する統計対象ユーザについての既視聴コンテンツであって、且つ当該推薦対象ユーザの感情情報に係る感情が一致又は類似する感情に係る感情情報が付与された既視聴コンテンツを取得し、取得された当該既視聴コンテンツに基づいて、推薦するコンテンツのリストを含むレコメンド情報を生成することも好ましい。

また、本発明によれば、上記の初回利用判定手段を用いた実施形態のレコメンド装置を含むレコメンドシステムであって、
ユーザに対し当該ユーザの感情情報及び／又はユーザ属性を取得可能にするアンケートを提示して回答を取得するアンケート実施手段を更に有し、
初回利用判定手段は、当該推薦対象ユーザについて前記レコメンド装置を介したコンテンツの利用が初回であるか否かを判定し、
アンケート実施手段は、コンテンツ利用が初回であると判定された当該推薦対象ユーザにアンケートを提示して回答を取得し、当該回答を感情情報及び／又はユーザ属性として前記ユーザ情報管理手段に送信又は出力する
レコメンドシステムが提供される。

さらに、本発明によれば、以上に述べたレコメンド装置を含むレコメンドシステムであって、
ユーザによって検索ボックスを介し入力されたタグ情報に基づいて、タグを付与され保存された複数の視聴コンテンツの中から当該ユーザに提示する視聴コンテンツを検索して出力するコンテンツ配信手段と、
当該ユーザに配信された視聴コンテンツの視聴の開始及び終了に係る情報を取得し当該視聴コンテンツの視聴時間を計測する視聴時間計測手段と
を更に有するレコメンドシステムが提供される。

本発明によれば、また、推薦対象ユーザにコンテンツをレコメンドする装置に搭載されたコンピュータを機能させるレコメンドプログラムであって、
視聴する、視る又は聴く対象である配信可能な各視聴コンテンツについて、統計対象ユーザが当該視聴コンテンツを視聴した時間である視聴時間を区分する時間区分を設定し、当該時間区分毎に、当該視聴コンテンツを当該時間区分内の視聴時間だけ視聴した統計対象ユーザによって既に視聴された既視聴コンテンツであって、統計対象ユーザによる視聴に係る感情についての感情情報が付与された既視聴コンテンツを対応付けた視聴履歴を生成する視聴履歴生成手段と、
配信可能な視聴コンテンツ毎に、生成した当該視聴履歴に基づいて、当該視聴コンテンツに付与された感情情報を取得し、取得した当該感情情報に基づいて、当該視聴コンテンツの視聴に係る感情に相当する感情タグを生成して当該視聴コンテンツに付与するユーザ感情管理手段と、
推薦対象ユーザによって視聴された視聴コンテンツにおける視聴時間を含む時間区分に対応付けられた既視聴コンテンツのうち、推薦対象ユーザの視聴した視聴コンテンツに付与された感情タグに相当する感情と同等の又は類似する感情に相当する感情タグを付与された既視聴コンテンツに基づいて、推薦するコンテンツのリストを含むレコメンド情報を生成するレコメンド生成手段と
してコンピュータを機能させるレコメンドプログラムが提供される

本発明によれば、さらに、推薦対象ユーザにコンテンツをレコメンドする方法であって、
視聴する、視る又は聴く対象である配信可能な各視聴コンテンツについて、統計対象ユーザが当該視聴コンテンツを視聴した時間である視聴時間を区分する時間区分を設定し、当該時間区分毎に、当該視聴コンテンツを当該時間区分内の視聴時間だけ視聴した統計対象ユーザによって既に視聴された既視聴コンテンツであって、統計対象ユーザによる視聴に係る感情についての感情情報が付与された既視聴コンテンツを対応付けた視聴履歴を生成する第１のステップと、
配信可能な視聴コンテンツ毎に、生成した当該視聴履歴に基づいて、当該視聴コンテンツに付与された感情情報を取得し、取得した当該感情情報に基づいて、当該視聴コンテンツの視聴に係る感情に相当する感情タグを生成して当該視聴コンテンツに付与する第２のステップと、
推薦対象ユーザによって視聴された視聴コンテンツにおける視聴時間を含む時間区分に対応付けられた既視聴コンテンツのうち、推薦対象ユーザの視聴した視聴コンテンツに付与された感情タグに相当する感情と同等の又は類似する感情に相当する感情タグを付与された既視聴コンテンツに基づいて、推薦するコンテンツのリストを含むレコメンド情報を生成する第３のステップと
を有するレコメンド方法が提供される。

本発明のレコメンド装置、システム、プログラム及び方法によれば、特別な物理的手段を用いることなく、ユーザによるコンテンツの視聴に係る情報からユーザの感情を推定し、ユーザに適したコンテンツをレコメンドすることができる。

本発明によるレコメンドシステムの一実施形態を示す概略図である。 レコメンドサーバ及び情報端末の一実施形態における機能構成を示す機能ブロック図である。 「コンテンツ視聴情報」の一実施形態を示す模式図である。 本発明に係る「感情タグ」の生成・付与を説明するための模式図である。 推薦対象ユーザに対する「コンテンツ視聴情報」を用いたレコメンド情報の生成の一実施形態を示すテーブルである。 提示されたアンケートの一実施例を示す模式図である。 提示された感情別コンテンツ提示情報の一実施例を示す模式図である。 感情変容情報の一実施例を示すテーブルである。 感情変容パターン毎のユーザ数の統計の一実施例を示すテーブルである。 所定の感情変容パターンを経たユーザ数によるコンテンツのランキングを示すテーブルである。 本発明に係る「感情タグ」の付与についての他の実施形態を示す模式図である。 本発明によるレコメンド情報生成方法の前半部分の一実施形態を示すシーケンス図である。 本発明によるレコメンド情報生成方法の後半部分の一実施形態を示すシーケンス図である。 本発明によるレコメンド情報生成方法の後半部分の他の実施形態を示すシーケンス図である。

以下では、本発明の実施形態について、図面を用いて詳細に説明する。

［レコメンドシステム］
図１は、本発明によるレコメンドシステムの一実施形態を示す概略図である。

図１によれば、本実施形態におけるレコメンドシステムは、推薦を行う対象であるユーザ（推薦対象ユーザ）にコンテンツをレコメンドするレコメンド装置としてのレコメンドサーバ１と、情報端末２とを備えている。レコメンドサーバ１と情報端末２とは、事業者通信網であるアクセスネットワークとインターネットとを介して相互に通信接続可能となっている。

アクセスネットワークとしては、例えば光ファイバ網若しくはＡＤＳＬ（Asymmetric Digital Subscriber Line）等の固定系ネットワークとすることができる。また、Ｗｉ-Ｆｉ（登録商標）等の無線ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷｉＭＡＸ（Worldwide Interoperability for Microwave Access）、ＬＴＥ(Long Term Evolution)又は３Ｇ（3rd Generation）等の無線系ネットワークとすることも可能である。

レコメンドサーバ１は、
（ａ）統計をとる対象であるユーザ（統計対象ユーザ）によって既に視聴された既視聴コンテンツであって、統計対象ユーザによる視聴に係る感情についての「感情情報」が対応付けられた既視聴コンテンツを含む視聴履歴を有する「コンテンツ視聴情報」を生成し、
（ｂ）配信可能な視聴コンテンツ毎に、生成した「コンテンツ視聴情報」の視聴履歴に基づいて、当該視聴コンテンツに対応付けられた「感情情報」を取得し、取得した「感情情報」に基づいて、当該視聴コンテンツの視聴に係る感情に相当する「感情タグ」を生成して当該視聴コンテンツに付与し、
（ｃ）生成した「コンテンツ視聴情報」に基づいて、推薦対象ユーザによって視聴された視聴コンテンツにおける「視聴時間」に対応付けられた既視聴コンテンツのうち、推薦対象ユーザの視聴した視聴コンテンツに付与された「感情タグ」に相当する感情と同等の又は類似する感情に相当する「感情タグ」を付与された既視聴コンテンツを取得し、
（ｄ）取得した既視聴コンテンツに基づいて、レコメンド情報を生成する
ことを特徴とする。この生成されたレコメンド情報は、情報端末２に送信されて、推薦対象ユーザが当該情報を取得してもよい。

ここで、視聴コンテンツは、通常の動画等のように視聴するコンテンツ、無音のスライド・動画又は写真等のように視るコンテンツ、及び音楽データや音声ポッドキャストデータのように聴くコンテンツを含むものとする。

また、「コンテンツ視聴情報」は、後に図３を用いて詳述するように、配信可能な各視聴コンテンツについて、当該視聴コンテンツの「視聴時間」を区分する時間区分毎に、当該視聴コンテンツを当該時間区分内の視聴時間だけ視聴した統計対象ユーザによって既に視聴された既視聴コンテンツを含む視聴履歴を対応付けた情報である。ここで、「視聴時間」とは、統計対象ユーザが当該視聴コンテンツを視聴した時間である。さらに、視聴履歴に含まれる既視聴コンテンツには、統計対象ユーザから取得された「感情情報」が対応付けられている。

ここで、「感情情報」は、ユーザによる視聴に係る感情についての情報であり、例えば、視聴時のユーザの感情状態を表す情報である。「感情情報」は、後に詳述するように、ユーザが視聴の際、どのコンテンツを選択するかによって、又はユーザによる視聴時のアンケートへの回答結果によって取得される。「感情情報」として、例えば、「楽しい」、「悲しい」、「嬉しい」、「寂しい」、「怒り」等の情報を予め設定しておいてもよい。

レコメンドサーバ１は、上記（ａ）〜（ｄ）のように、推薦対象ユーザの「視聴時間」に基づき、「視聴時間」に関連付けられた「感情タグ」を利用してレコメンド情報を生成する。この「視聴時間」は、例えば１つのコンテンツの視聴において途中で視聴を中止するタイミングを示しており、中止するタイミング（コンテンツの視聴箇所）が同一又は類似の人は、同様の感情（気分、心境）を有する傾向にあるとの知見が得られている。

例えば、映画コンテンツで特定の感情を引き出しやすい又は起こしにくい内容の場面に差しかかると、当該場面を回避するために視聴を停止する人は、互いに同様の感情状態である傾向にある。また、例えば、映画コンテンツによっては、ユーザの視聴時の感情状態によってユーザに特に好まれたり疎まれたりする内容であることも少なくない。この場合、「視聴時間」はまさにユーザの視聴時の感情状態を反映する傾向をもつことになる。本発明では、このような「視聴時間」に対応付けられた「感情情報」を利用することによって、より高い精度で、ユーザの感情状態に適している可能性の高いコンテンツをレコメンドすることができるのである。

また、本発明によれば、ユーザの感情を取得するための特別な物理的手段を用いることなく、ユーザによるコンテンツの視聴に係る情報からユーザの感情を推定することができる。その結果、ユーザによるコンテンツの視聴操作がある限り、常時、簡便にユーザの感情を推定することが可能となるのである。

尚、レコメンドサーバ１は、視聴コンテンツの視聴履歴を有さない、初回利用の推薦対象ユーザの情報端末２に対し、「感情情報」及び／又は「ユーザ属性」を取得可能にする「アンケート」を提示して回答を取得し、取得した「感情情報」及び／又は「ユーザ属性」に基づいてレコメンド情報を生成することも好ましい。これにより、初回利用のユーザにもレコメンドを実施することができ、さらに、その後のレコメンドの生成のための「視聴時間」を含む視聴履歴を蓄積することが可能となる。
［レコメンド装置、情報端末］
図２は、レコメンドサーバ１及び情報端末２の一実施形態における機能構成を示す機能ブロック図である。

図２によれば、レコメンドサーバ１は、サーバ通信インタフェース１０１と、コンテンツ視聴情報蓄積部１０２と、コンテンツ蓄積部１０３と、プロセッサ・メモリとを有する。ここで、プロセッサ・メモリは、レコメンドサーバ１に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムを実行することによって、レコメンド情報生成機能を実現させる。

さらに、プロセッサ・メモリは、機能構成部として、コンテンツ視聴情報生成・管理部１１１と、レコメンド生成部１１２と、初回利用判定部１１３と、ユーザ情報管理部１１４と、コンテンツ配信部１１５と、サーバ通信制御部１１６とを有する。

また、このうち、コンテンツ視聴情報生成・管理部１１１は、視聴履歴生成部１１１ａと、ユーザ感情管理部１１１ｂとを含むことも好ましい。さらに、レコメンド生成部１１２は、初回利用レコメンド生成部１１２ａと、感情別コンテンツ生成部１１２ｂとを含むことも好ましい。尚、図２によれは、各機能構成部を矢印で接続した処理の流れは、本発明によるレコメンド情報を生成する方法の一実施形態としても理解される。

サーバ通信インタフェース１０１は、
（ａ）情報端末２からのコンテンツ配信要求や、情報端末２での（感情情報やユーザ属性情報を含む）アンケート実施結果を受信し、さらに、
（ｂ）情報端末２宛てに、配信対象のコンテンツ、アンケート実施指示情報や、レコメンド生成部１１２で生成されたレコメンド情報を送信する。
また、サーバ通信制御部１１６は、サーバ通信インタフェース１０１を介したレコメンドサーバ１での通信全体を制御する。

コンテンツ視聴情報蓄積部１０２は、後述するコンテンツ視聴情報生成・管理部１１１で生成された「コンテンツ視聴情報」を蓄積し保存する。

コンテンツ蓄積部１０３は、配信対象であるコンテンツを蓄積し保存する。このコンテンツはキーワード等のタグを付与されていることも好ましい。また、コンテンツ蓄積部１０３は、後述するコンテンツ配信部１１５の指示に応じて、指定されたコンテンツをコンテンツ配信部１１５に出力する。

コンテンツ視聴情報生成・管理部１１１は、「コンテンツ視聴情報」を生成し、管理する。「コンテンツ視聴情報」は、配信可能な各視聴コンテンツについて、統計対象ユーザが当該視聴コンテンツを視聴した時間である「視聴時間」を区分する時間区分毎に、当該視聴コンテンツを当該時間区分内の「視聴時間」だけ視聴した当該統計対象ユーザによって既に視聴された既視聴コンテンツを含む視聴履歴を対応付けた情報である。ここで、コンテンツ視聴情報生成・管理部１１１の視聴履歴生成部１１１ａが、このような視聴履歴を生成する。

生成された「コンテンツ視聴情報」に含まれる既視聴コンテンツには、後に図３を用いて詳述するように、統計対象ユーザによる当該既視聴コンテンツの視聴に係る感情、例えば視聴時における統計対象ユーザの抱いている感情についての「感情情報」が対応付けられている。「感情情報」は、例えば、「楽しい」、「悲しい」、「嬉しい」、「寂しい」、「怒り」といった感情状態を表す情報である。

さらに、「コンテンツ視聴情報」は、後に同じく図３を用いて説明するように、各統計対象ユーザについて、当該統計対象ユーザの「ユーザ属性」毎に、当該統計対象ユーザによって既に視聴された既視聴コンテンツを含む視聴履歴を対応付けた情報であることも好ましい。この「ユーザ属性」に係る情報部分は、視聴コンテンツの視聴履歴を有さないユーザに対し、レコメンド情報を生成する際に利用されることも可能である。

図３は、「コンテンツ視聴情報」の一実施形態を示す模式図である。

図３によれば、「コンテンツ視聴情報」は、配信可能な各視聴コンテンツ（Movie_D、Movie_E、Movie_F、Movie_G、・・・）について、統計対象ユーザが当該視聴コンテンツを視聴した時間である「視聴時間」を区分する時間区分毎に、「ユーザ属性」情報と「視聴履歴」とを含むユーザ情報が対応付けられた情報である。

図３では、１つの例として、動画コンテンツMovie_Dについての「視聴時間」が、１０分（０以上１０分以下）、２０分、３０分、４０分、５０分（４０分より多く５０分以下）、・・・、１００分の１０個の時間区分に分類されている。さらに、Movie_Dの「視聴時間」が時間区分１０分内（０＜「視聴時間」≦１０分）である統計対象ユーザの「ユーザ属性」及び「視聴履歴」が、時間区分１０分に対応付けられている。

ここで、ユーザ情報における「ユーザ属性」情報は、例えば、ユーザの初回利用時等に、情報端末２のアンケート実施部２１１から送信されてユーザ情報管理部１１４に登録されたユーザの属性に係る情報である。図３に示した実施形態では、Movie_Dの「視聴時間」が時間区分１０分内の統計対象ユーザについての「ユーザ属性」は、統計対象ユーザのユーザＩＤ（ユーザ識別子）毎に、当該ユーザの性別、年代層、及び興味のある分野を対応付けた情報となっている。

また、ユーザ情報における「視聴履歴」は、本実施形態において、統計対象ユーザのユーザＩＤ毎に、既に視聴された動画・音楽コンテンツの履歴、ウェブ（web）へのアクセスや電子書籍等のアプリケーションの利用の履歴等を格納した情報であり、具体的に、統計対象ユーザによって既に視聴された既視聴コンテンツを対応付けて記録した情報となっている。ここで、これらの記録された既視聴コンテンツの各々には、本実施形態において、
（ａ）当該コンテンツのコンテンツ名、
（ｂ）当該コンテンツのデータサイズ、
（ｃ）統計対象ユーザによる当該コンテンツの「視聴時間」、
（ｄ）統計対象ユーザの当該コンテンツ視聴時の「感情情報」、及び
（ｅ）当該コンテンツの視聴日時
が対応付けられて記録されている。ここで、（ｅ）視聴日時は、当該コンテンツの視聴開始時刻及び視聴終了時刻を含むものであることも好ましい。

以上説明したように、コンテンツ視聴情報生成・管理部１１１（図２）は、視聴コンテンツ毎に「視聴時間」を所定の時間区分で分類し、各時間区分の枠に「視聴履歴」を含む「ユーザ情報」を格納して「コンテンツ視聴情報」を生成する。ここで、時間区分の割合又は区分長は、必ずしも一定である必要はなく、動画の尺、動画の種別等で適宜設定することが可能である。次いで、コンテンツ視聴情報生成・管理部１１１は、送信されてきた推薦対象ユーザの視聴コンテンツのタイトルや「視聴時間」に基づいて、生成した「コンテンツ視聴情報」をレコメンド生成部１１２へ出力する。

さらに、コンテンツ視聴情報生成・管理部１１１のユーザ感情管理部１１１ｂは、後に図４を用いて説明するように、配信可能な視聴コンテンツ毎に、視聴履歴生成部１１１ａで生成した「視聴履歴」に基づいて、当該視聴コンテンツに対応付けられた「感情情報」を取得する。次いで、取得した「感情情報」に基づいて、当該視聴コンテンツの視聴に係る感情に相当する「感情タグ」を生成して当該視聴コンテンツに付与する。

図４は、本発明に係る「感情タグ」の生成・付与を説明するための模式図である。

図４（Ａ）によれば、配信可能な各視聴コンテンツ（Movie_D、Movie_E、Movie_F、Movie_G、・・・）について、統計対象ユーザによる当該視聴コンテンツの視聴における「視聴時間」を区分する時間区分毎に、当該時間区分に属する既視聴コンテンツに付与された感情情報（「怒り」、「悲しい」、「嬉しい」、「楽しい」及び「寂しい」の５種類）が集計されている。さらに、各感情情報についてのアクセス数及び平均視聴時間（視聴割合）が算出されている。

例えば、図４（Ａ）に示した動画コンテンツMovie_Dでは、「視聴時間」が１０分、２０分及び３０分である場合のそれぞれにおいて、「悲しい」と答えたユーザの数（アクセス数）が最大となっている。また、「視聴時間」が９０分及び１００分である場合のそれぞれにおいて、「楽しい」と答えたユーザの数（アクセス数）が最大となっている。このように、通常、１つのコンテンツについて「視聴時間」と、対応する「感情情報」との間に相関が発生する。

ここで、図４（Ｂ）に示すように、例えば動画コンテンツMovie_Dについて、全ての「視聴時間」についての（全ての既視聴コンテンツに対応付けられた）感情情報を集計し、各感情情報、即ち「怒り」、「悲しい」、「嬉しい」、「楽しい」及び「寂しい」の各々についてのアクセス数及び平均視聴時間（視聴割合）を算出する。次いで、
（ａ）最もアクセス数の多い感情情報、
（ｂ）最も視聴割合の高い感情情報、又は
（ｃ）（アクセス数）×（視聴割合）値が最も大きくなる感情情報
をMovie_Dに対する「感情タグ」として生成し、Movie_Dに付与する。図４（Ｂ）では、上記（ａ）〜（ｃ）のいずれの判断基準を用いても、感情情報「嬉しい」に係る「感情タグ」が生成され、Movie_Dには、この「嬉しい」に係る「感情タグ」が付与される。

このように、配信可能な各視聴コンテンツに対して、当該視聴コンテンツについてのアクセス数及び／又は視聴割合が最も大きい「感情情報」に係る感情に相当する「感情タグ」を生成し、当該視聴コンテンツに付与することができる。

図２に戻って、レコメンド生成部１１２は、
（ａ）入力した「コンテンツ視聴情報」に基づいて、推薦対象ユーザによって直前に視聴された視聴コンテンツにおける「視聴時間」を含む時間区分に対応付けられた既視聴コンテンツを取得し、
（ｂ）取得した既視聴コンテンツのうち、推薦対象ユーザの視聴した視聴コンテンツに付与された「感情タグ」に相当する感情と同等の又は類似する感情に相当する「感情タグ」を付与された既視聴コンテンツに基づいて、推薦するコンテンツのリストを含むレコメンド情報を生成する。

ここで、上記（ｂ）において、レコメンド生成部１１２は、コンテンツリストのうちの各視聴コンテンツについて、視聴履歴内での標本数における平均視聴時間を算出して「視聴割合」を導出し、視聴割合の高い順に基づいて、コンテンツリストでの視聴コンテンツの順位を入れ替えることも好ましい。

図５は、推薦対象ユーザに対する「コンテンツ視聴情報」を用いたレコメンド情報の生成の一実施形態を示すテーブルである。

図５（Ａ）に示すように、最初に、視聴履歴から取得した既視聴コンテンツに基づいて、コンテンツのアクセスランキングを作成する。同図のアクセスランキングは、１つの例として、Movie_Dの「視聴時間」が時間区分４０分内（３０分＜「視聴時間」≦４０分）である統計対象ユーザの視聴履歴に含まれる各コンテンツを、視聴履歴に挙がった回数（アクセス数）順にリスト化したものである。ここで、アクセス数の多い順に、推薦順位が付与されている。ここで、アクセス数が予め設定された標本数に満たないコンテンツはアクセスランキングから除外されることも好ましい。

また、リスト化されたコンテンツの各々には、例えば図４を用いて説明した方法で付与された「感情タグ」が対応付けられている。尚、図５の実施例では全てのコンテンツに「感情タグ」が付与されているが、「感情タグ」が付与されていないコンテンツがリストに挙がることもあり得る。さらに、リスト化されたコンテンツが（一般にデータサイズの大きい）動画又は音楽・音声コンテンツである場合、当該コンテンツ毎に、視聴時間から割り出した「視聴割合」が対応付けられている。

ここで、動画又は音楽・音声コンテンツの「視聴割合」は、当該コンテンツの視聴履歴での標本数における平均視聴時間を算出し、例えば、次式
（１） （視聴割合）＝（平均視聴時間（秒））／（ 動画の尺（秒））
によって算出してもよい。

図５（Ｂ）は、ランキングに採用する際の基準標本数が６００以上であって、推薦対象ユーザの感情が「楽しい」に設定された場合の、アクセスランキングから生成されたレコメンド情報を示す。図５（Ｂ）のレコメンド情報は、図５（Ａ）のアクセスランキングにおいて、最初に、アクセス数が６００に満たないMovie_Q（アクセス数：500）を除外して作成されている。

また、推薦対象ユーザの感情である「楽しい」と同一の「感情タグ」が付与されているコンテンツのみをレコメンド情報に残している。言い換えると、推薦対象ユーザの感情である「楽しい」とは異なる「感情タグ」が付与されているMovie_Rが除外されている。

ここで、推薦対象ユーザの感情である「楽しい」と同一の「感情タグ」のみならず、類似する「感情タグ」が付与されているコンテンツもレコメンド情報に採用することも好ましい。この場合、類似する感情情報を予め取り決めておいてもよい。例えば、「楽しい」と「嬉しい」とは類似するとして、推薦対象ユーザの感情である「楽しい」と類似する「嬉しい」に係る「感情タグ」の付与されたコンテンツも、レコメンド情報に採用してもよい。

さらに、Movie_G（視聴割合：８１％）及びMovie_E（視聴割合：９２％）について、「視聴割合」の高い順に順位を入れ替えて、レコメンド情報が作成されている。具体的には、Movie_R及びMovie_Qを除外した時点で推薦順位２位のMovie_Gは推薦順位３位となり、推薦順位３位のMovie_Eは推薦順位２位となっている。尚、このような「視聴割合」による推薦順位の入れ替えは、動画コンテンツと音楽・音声コンテンツとについて、それぞれ独立に実施されることも好ましい。

このように、推薦対象ユーザの視聴した視聴コンテンツに付与された「感情タグ」に相当する感情と同等の又は類似する感情に相当する「感情タグ」を付与された既視聴コンテンツに基づいて、レコメンド情報が生成される。これにより、推薦対象ユーザの感情状態に適合した、より推薦するのにふさわしいコンテンツをレコメンドすることが可能となる。また、アクセスランキング内の視聴コンテンツにおいて、視聴割合のより高いコンテンツがより上位になるように順位を入れ替える。即ち、視聴割合による昇順でランキングすることで、偶然視聴したユーザによって上位にランキングされたコンテンツではなく、多くのユーザが興味を持って視聴したコンテンツをレコメンドすることが可能となる。

尚、以上に説明したコンテンツのレコメンド方法では、推薦対象ユーザが直接的に感情を選択しない場合であっても当該ユーザの感情を推定することができ、当該ユーザに適したコンテンツをレコメンドすることが可能となる。一方、後に説明するように、推薦対象ユーザが直接的に感情を選択した場合、この選択されたユーザの選択感情を、当該ユーザの現在の感情としてレコメンド情報を生成してもよい。

図２に戻って、レコメンド生成部１１２は、生成されたレコメンド情報を、サーバ通信制御部１１６及びサーバ通信インタフェース１０１を介して情報端末２宛てに送信する。ここで、レコメンド情報において、最終的に推薦順位が１位となったコンテンツを第１レコメンドとして送信することも好ましい。

初回利用判定部１１３は、最初に、推薦対象ユーザについてレコメンドサーバ１を介したコンテンツの利用が初回であるか否かを判定する。ここで、初回であると判定した際、サーバ通信制御部１１６及びサーバ通信インタフェース１０１を介して、情報端末２（アンケート実施部２１１）宛てに、「感情情報」及び「ユーザ属性」を取得するためのアンケート実施の指示を送信する。尚、この初回判定の手法としては、コンテンツ視聴の可能な情報端末２におけるクッキー又はWeb Storageを利用した判定や、レコメンドサーバ１へのログイン方式を利用した判定等、既存の判定手段を利用することができる。

一方、初回利用判定部１１３は、初回でないと判定した際、次に、推薦対象ユーザがレコメンドサーバ１を介した視聴コンテンツの視聴履歴を有するか否かを判定する。ここで、視聴履歴を有すると判定した際、図３に示したような「コンテンツ視聴情報」を利用してレコメンド情報を生成する指示を、コンテンツ視聴情報生成・管理部１１１及びレコメンド生成部１１２に出力する。

一方、初回利用判定部１１３は、視聴履歴を有しないと判定した際、「視聴時間」ではなく取得された「感情情報」及び／又は「ユーザ属性」に基づくレコメンドの生成を行う指示を、コンテンツ視聴情報生成・管理部１１１及びレコメンド生成部１１２に出力する。尚、この場合、推薦対象ユーザは、初回利用ではないので、後述するように、初回利用時のアンケート等によって既に自身の「感情情報」及び「ユーザ属性」情報をユーザ情報管理部１１４に登録している。レコメンド生成部１１２は、ユーザ情報管理部１１４から、この「感情情報」及び「ユーザ属性」を入力し、以下に説明するように「コンテンツ視聴情報」を利用して、レコメンド情報を生成する。

ここで、「感情情報」及び／又は「ユーザ属性」に基づくレコメンドの生成で使用される「コンテンツ視聴情報」は、図３に示した実施例がそうなっているように、各統計対象ユーザについて、当該統計対象ユーザの「ユーザ属性」毎に、当該統計対象ユーザによって既に視聴された既視聴コンテンツであって、当該統計対象ユーザの「感情情報」が対応付けられた既視聴コンテンツを含む視聴履歴を対応付けたものとなっている。

レコメンド生成部１１２のうち初回利用レコメンド生成部１１２ａは、「感情情報」に基づくレコメンドの生成を行う指示を入力した場合、
（ａ）上記の「コンテンツ視聴情報」に基づいて、推薦対象ユーザの「感情情報」と一致又は類似する「（統計対象ユーザの）感情情報」が対応付けられた既視聴コンテンツを取得し、
（ｂ）取得された既視聴コンテンツに基づいて、推薦するコンテンツのリストを含むレコメンド情報を生成する。

また、初回利用レコメンド生成部１１２ａは、「ユーザ属性」に基づくレコメンドの生成を行う指示を入力した場合、
（ａ）上記の「コンテンツ視聴情報」に基づいて、推薦対象ユーザの「ユーザ属性」のうちの所定の項目内容が一致する統計対象ユーザについての既視聴コンテンツを取得し、
（ｂ）取得された既視聴コンテンツに基づいて、推薦するコンテンツのリストを含むレコメンド情報を生成する。

さらに、初回利用レコメンド生成部１１２ａは、「感情情報」及び「ユーザ属性」に基づくレコメンドの生成を行う指示を入力した場合、
（ａ）上記の「コンテンツ視聴情報」に基づいて、推薦対象ユーザの「感情情報」と一致又は類似する「（統計対象ユーザの）感情情報」が対応付けられた既視聴コンテンツであって、且つ推薦対象ユーザの「ユーザ属性」のうちの所定の項目内容が一致する統計対象ユーザについての既視聴コンテンツを取得し、
（ｂ）取得された既視聴コンテンツに基づいて、推薦するコンテンツのリストを含むレコメンド情報を生成する。

次いで、初回利用レコメンド生成部１１２ａは、生成されたレコメンド情報を、サーバ通信制御部１１６及びサーバ通信インタフェース１０１を介して情報端末２宛てに送信する。ここで、本実施形態においても、レコメンド情報において、最終的に推薦順位が１位となったコンテンツを第１レコメンドとして送信することも好ましい。

ユーザ情報管理部１１４は、例えば、情報端末２で実施されたアンケートの結果としての「感情情報」及び「ユーザ属性」情報を受信し、アンケートに回答してその後、１つ以上のコンテンツを視聴したユーザの「感情情報」及び「ユーザ属性」を記憶し、また、呼び出しに応じてレコメンド生成部１１２に当該「感情情報」及び「ユーザ情報」を出力する。尚、アンケートにおいてユーザが「感情情報」に係る設問に答えず、「感情情報」を取得できなかった場合、ユーザ情報管理部１１４は、回答のあった「ユーザ属性」情報のみを取得し、記憶してもよい。

コンテンツ配信部１１５は、情報端末２（のユーザ）によって検索ボックスを介し入力された動画タイトルやタグ情報に基づいて、キーワード等のタグを付与され保存された複数の視聴コンテンツの中から当該ユーザに提示する視聴コンテンツを検索する。また、検索した視聴コンテンツ、又は当該視聴コンテンツの（推薦候補としての）サムネイルを、サーバ通信制御部１１６及びサーバ通信インタフェース１０１を介して、情報端末２に出力する。

同じく図２によれば、情報端末２は、端末通信インタフェース２０１と、タッチパネル・ディスプレイ２０２と、プロセッサ・メモリとを有する。ここで、プロセッサ・メモリは、情報端末２に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムを実行することによって、コンテンツやアンケートの表示等の機能を実現させる。

ここで、プロセッサ・メモリは、アンケート実施部２１１と、視聴時間計測部２１２と、表示・入出力制御部２１３と、端末通信制御部２１４と、コンテンツ視聴制御部２１５とを有する。尚、図２によれは、各機能構成部を矢印で接続した処理の流れは、本発明によるレコメンド情報を生成する方法の一部の一実施形態としても理解される。

端末通信インタフェース２０１は、
（ａ）情報端末２におけるコンテンツ配信要求や、情報端末２での（「感情情報」及び「ユーザ属性」情報を含む）アンケート実施結果をレコメンドサーバ１宛てに送信し、さらに、
（ｂ）レコメンドサーバ１から、配信対象のコンテンツ、アンケート実施指示情報や、レコメンドサーバ１で生成されたレコメンド情報を受信する。また、端末通信制御部２１４は、端末通信インタフェース２０１を介した情報端末２での通信全体を制御する。

アンケート実施部２１１は、情報端末２のユーザに対し当該ユーザの「感情情報」及び「ユーザ属性」情報を取得可能にするアンケートを提示して回答を取得する。さらに、当該回答を、情報端末２のユーザの「感情情報」及び「ユーザ属性」情報としてレコメンドサーバ１のユーザ情報管理部１１４に送信する。尚、レコメンドサーバ１の初回利用判定部１１３は、情報端末２の（推薦対象）ユーザについてレコメンドサーバ１を介したコンテンツの利用が初回であると判定した際、アンケート実施指示情報を情報端末２に送信し、アンケート実施部２１１は、この指示情報を受けてアンケートを実施する。

ここで、アンケートは、「感情情報」及び「ユーザ属性」の取得を目的とした複数のものであってもよく、「感情情報」及び「ユーザ属性」のうちの一方の取得を目的としたものであってもよい。アンケートは、例えば、表示・入出力制御部２１３を介してタッチパネル・ディスプレイ２０２に表示される。また、このアンケートに対し、ユーザによってタッチパネル・ディスプレイ２０２に入力された回答は、表示・入出力制御部２１３を介してアンケート実施部２１１へ出力される。

図６は、提示されたアンケートの一実施例を示す模式図である。

図６によれば、情報端末２のタッチパネル・ディスプレイ２０２に表示された初回登録アンケート画像は、名前の記入欄、性別の選択欄、年齢の記入／選択欄、趣味の記入／選択欄、及び現在の感情の選択／記入欄を有している。ここで、現在の感情の選択／記入欄では、ユーザが所定のマーカをクリックすると、例えば「怒り」、「悲しい」、「嬉しい」、「楽しい」及び「寂しい」といった感情項目のリストが表示され、ユーザがそのうちの１つをクリックして選択することにより、現在の感情を入力してもよい。

また、ユーザの現在の感情を取得する他の方法として、感情別コンテンツ提示情報を、情報端末２のタッチパネル・ディスプレイ２０２に表示して、ユーザに選択させてもよい。この場合、レコメンドサーバ１におけるレコメンド生成部１１２の感情別コンテンツ生成部１１２ｂは、感情の種別（例えば「怒り」、「悲しい」、「嬉しい」、「楽しい」及び「寂しい」）毎に、当該種別の感情に相当する「感情タグ」の付与された既視聴コンテンツに基づいて、感情別のコンテンツ、即ち付与された「感情タグ」別のコンテンツを提示する感情別コンテンツ提示情報を生成する。

図７は、提示された感情別コンテンツ提示情報の一実施例を示す模式図である。

図７（Ａ）によれば、情報端末２のタッチパネル・ディスプレイ２０２に表示された感情別コンテンツ提示情報は、現在の気分に適した動画（コンテンツ）として、「楽しい動画」、「悲しい動画」、「嬉しい動画」、「寂しい動画」をこの順に表示している。また、図７（Ａ）に示したように、コンテンツ検索入力欄と、お勧め動画の表示部分と、人気動画の表示部分とを有していてもよい。

ここで、表示された感情別コンテンツ提示情報の中からユーザによって動画（コンテンツ）の１つが（既視聴コンテンツ）が選択された場合、レコメンド生成部１１２（図２）は、選択されたコンテンツ（既視聴コンテンツ）に付与された「感情タグ」に相当する感情と同等の又は類似する感情に相当する「感情タグ」を付与された既視聴コンテンツに基づいて、推薦するコンテンツのリストを含むレコメンド情報を生成することも好ましい。この場合、例えば、ユーザによって「楽しい動画」が選択されたとすると、レコメンド生成部１１２（図２）は、「楽しい」との「感情タグ」が付与された既視聴コンテンツからレコメンド情報を生成することができる。

さらに、後に図８〜図１０を用いて詳細に説明するように、レコメンド生成部１１２（図２）がユーザの感情を所定の感情に変容させることを目的としたレコメンド情報を提供する場合、現在の気分に適した動画（コンテンツ）として、変容先となる感情に係る動画（コンテンツ）を、優先的に、又はユーザのより目につきやすい所に表示することもできる。

例えば、レコメンド生成部１１２（図２）がユーザの感情を「寂しい」から「楽しい」に変容させることを設定している場合、図７（Ｂ）に示すように、現在の感情として「寂しい」に対応する「寂しい動画」を優先的に表示することも好ましい。ここで、レコメンド生成部１１２（感情別コンテンツ生成部１１２ｂ）は、後に詳述するように、「寂しい」感情のユーザが「楽しい」感情に変化した実績のある動画（コンテンツ）を、「寂しい動画」として優先的に表示することも好ましい。

図２に戻って、コンテンツ視聴制御部２１５は、レコメンドサーバ１のコンテンツ配信部１１５から配信されたコンテンツを表示・入出力制御部２１３を介してタッチパネル・ディスプレイ２０２に表示させる。また、（図示されていない）スピーカによって対応する音楽・音声を出力させてもよい。

また、コンテンツ視聴制御部２１５は、情報端末２のユーザがタイトルやタグ等を入力可能な検索ボックスをタッチパネル・ディスプレイ２０２に表示させ、当該ユーザによって検索ボックスに入力されたキーワード等を、端末通信制御部２１４及び端末通信インタフェース２０１を介してレコメンドサーバ１（コンテンツ配信部１１５）宛てに送信する。さらに、レコメンドサーバ１（コンテンツ配信部１１５）から受信した（キーワードに対応した）サムネイル画像を表示させ、ユーザによってサムネイル画像がクリックされた際、対象となるコンテンツをレコメンドサーバ１（コンテンツ配信部１１５）に要求する。また、レコメンドサーバ１（コンテンツ配信部１１５）から受信したコンテンツを表示させたりストリーミング再生させたりする。

さらに、コンテンツ視聴制御部２１５は、レコメンドサーバ１（レコメンド生成部１１２）で生成されたレコメンド情報を受信し、タッチパネル・ディスプレイ２０２に表示させる。レコメンド情報を表示させた後、動画・音楽（視聴）コンテンツを選択したユーザに対し、対応する動画・音楽（視聴）コンテンツをレコメンドサーバ１（コンテンツ配信部１１５）から取得後、タッチパネル・ディスプレイ２０２に表示させる。また、その他のカテゴリのコンテンツを選択したユーザに対しては、カテゴリにあわせたアプリケーションを起動させることも好ましい。尚、コンテンツ視聴制御部２１５の以上に説明した機能は、ブラウザ等で実現することができ、必ずしも専用のアプリケーションを利用する必要はない。

また、コンテンツ視聴制御部２１５は、コンテンツを表示させる前、表示させている最中又は表示させた後に、ユーザが感情を選択することのできる複数の仮想ボタン（アイコン）をタッチパネル・ディスプレイ２０２に表示することも好ましい。いずれかのアイコンがユーザによって選択されることによって、その時点でのユーザの感情を、選択されたアイコンに対応付けられた感情とすることができる。コンテンツ視聴制御部２１５は、このようにして取得されたユーザの感情情報をレコメンドサーバ１のユーザ情報管理部１１４に送信してもよい。

視聴時間計測部２１２は、コンテンツ視聴制御部２１５によって情報端末２のユーザに配信された視聴コンテンツの視聴の開始及び終了に係る情報を取得し、この視聴コンテンツの視聴時間を計測する。視聴計測された視聴時間情報は、当該視聴コンテンツの識別情報（例えば動画タイトル）とともに、レコメンドサーバ１のコンテンツ視聴情報生成・管理部１１１に送信され、「コンテンツ視聴情報」の生成に使用される。また、レコメンド生成部１１２に送信され、「コンテンツ視聴情報」に基づいたレコメンド情報の生成に利用される。また、後に詳述するユーザの感情変容を目的としたレコメンド情報の生成のために、視聴時間計測部２１２は、視聴開始時刻及び視聴停止時刻の情報を、コンテンツ視聴情報生成・管理部１１１及びレコメンド生成部１１２に送信することも好ましい。

［感情変容を目的としたレコメンド］
以下、本発明の一実施形態として、コンテンツサーバ１が、情報端末２のユーザの現在の感情を、所定の感情に変容させることを目的としたコンテンツのレコメンドについて説明する。

本実施形態では、図２において、ユーザ感情管理部１１１ｂは、配信可能な視聴コンテンツ毎に、統計対象ユーザが当該視聴コンテンツを視聴した後に視聴した視聴コンテンツに付与された「感情タグ」に相当する感情を、当該視聴コンテンツに付与された感情タグに相当する感情に対応付けた感情変容情報を生成する。

図８は、感情変容情報の一実施例を示すテーブルである。

図８には、一実施例として動画コンテンツMovie_Bを視聴した統計対象ユーザの感情変容情報が示されている。この感情変容情報は、ユーザＩＤ毎に、ユーザ属性情報と、動画視聴情報とが対応付けて記録されたユーザ情報からなる。動画視聴情報は、ユーザＩＤ毎に、
（ａ）ユーザがMovie_Bを選択した際に（Movie_Bの視聴時に）、ユーザが選択した感情であるコンテンツ選択感情と、
（ｂ）対象コンテンツ（Movie_B）の視聴終了時刻と、当該対象コンテンツの次に当該ユーザによって視聴されたコンテンツの視聴開始時刻との差である時刻差から、感情変容情報を利用するか否かを示す時刻差フラグと、
（ｃ）当該対象コンテンツの次に当該ユーザによって視聴されたコンテンツが選択された際に（当該コンテンツの視聴時に）、ユーザが選択した感情である次のコンテンツ選択感情と
が対応付けられて記録された情報である。ここで、ユーザによる選択感情としては、アンケートへの回答結果や、感情別コンテンツ情報に対するコンテンツの選択結果、さらには選択された対象コンテンツに付与された「感情タグ」に相当する感情のいずれをも採用することができる。

同じく図８において、時刻差フラグについては、上記（ｂ）で述べた時刻差が所定閾値、例えば６００秒以上であれば「×」の時刻差フラグが付与され、当該所定閾値未満であれば「○」の時刻差フラグが付与される。ここで、時刻差フラグ「×」の付与された（ユーザＩＤの）ユーザのデータは、感情変容を目的としたレコメンドから除外される。これにより、感情変容が対象コンテンツ（Movie_B）によって生じた可能性を担保することができる。

図９は、感情変容パターン毎のユーザ数の統計の一実施例を示すテーブルである。

図９には、図８に示した感情変容情報を用い、ユーザが動画コンテンツMovie_Bを視聴した後に次のコンテンツを視聴した場合における、ユーザの選択感情が変化するパターン（感情変容パターン）を取り出し、感情変容パターン毎に、当該感情変容パターンを経るユーザの数を集計した結果が示されている。図９に示した実施例では、例えば、Movie_Bの視聴に係る選択感情が「悲しい」であって、次のコンテンツ視聴に係る選択感情が「嬉しい」であるユーザの数は、２５６となっている。この結果は、Movie_Bを視聴することによって感情が「悲しい」から「嬉しい」に変容したユーザの数が２５６であると解釈することができる。

図２に戻って、レコメンドサーバ１のレコメンド生成部１１２は、ユーザの感情変容を目的とするレコメンド情報を生成する場合、推薦対象ユーザにおける第１の感情を第２の感情に変容させるようなレコメンド情報を生成することを予め設定しておく。例えば、推薦対象ユーザの感情が「悲しい」状態である場合に、コンテンツのレコメンドによって、当該ユーザの感情を「嬉しい」に変容させること、即ち第１の感情である「悲しい」から第２の感情である「嬉しい」への感情変容を予め設定する。

次いで、レコメンド生成部１１２は、推薦対象ユーザによって視聴された視聴コンテンツにおける視聴時間を含む時間区分に対応付けられた既視聴コンテンツのうち、第１の感情に相当する「感情タグ」が付与されており、且つ第２の感情が感情変容情報（例えば図８参照）において「感情タグ」に相当する感情に対応付けられている既視聴コンテンツに基づいて、推薦するコンテンツのリストを含むレコメンド情報を生成する。

図１０は、所定の感情変容パターンを経たユーザ数によるコンテンツのランキングを示すテーブルである。

図１０では、推薦候補である視聴コンテンツが、当該視聴コンテンツを視聴することによって感情が「悲しい」から「嬉しい」に変容したユーザの数の多い順に並べられている。
本実施例では、図９に示した動画コンテンツMovie_Bにおいて、「悲しい」から「嬉しい」に変容したユーザの数が２５６で最多となっている。その結果、Movie_Bが推薦順位１位に挙げられている。

このように、以上に説明した実施形態によれば、収集した感情変容情報を利用することによって、推薦対象ユーザの感情を所定の感情に変容させることが可能なレコメンドを実施することができる。

［感情変容情報を利用した感受タグの付与］
以下、上述した感情変容情報を利用した「感情タグ」の付与についての他の実施形態を説明する。

図１１は、本発明に係る「感情タグ」の付与についての他の実施形態を示す模式図である。

図１１（Ａ）に、図３に示した動画コンテンツMovie_Dについてのコンテンツ視聴情報（視聴履歴）を用いて生成した、Movie_Dの視聴時間別感情変容情報を示す。この感情変容情報では、Movie_Dの視聴時間が３０分の時間区分内である統計対象ユーザについて、ユーザＩＤ毎に、ユーザ属性と、動画視聴情報とが対応付けられている。ここで、動画視聴情報は、ユーザＩＤ毎に、
（ａ）対象コンテンツ（Movie_D）の視聴時の感情であるコンテンツ選択感情と、
（ｂ）Movie_Dの次に視聴された次のコンテンツ（名）と、
（ｃ）当該次のコンテンツの視聴時のコンテンツ選択感情と、
（ｄ）対象コンテンツ（Movie_D）と次のコンテンツとの時間差フラグと
が対応付けて記録された情報である。

このMovie_Dの視聴時間別感情変容情報によれば、Movie_Dを視聴することによって感情が例えば「楽しい」から「悲しい」に変容したユーザの数を集計することができる。このような集計を各感情変容パターンについて行うことによって、Movie_Dを視聴することによって変容した先の感情のうち、最もユーザ数の多いものを、Movie_Dによって最も引き起こされやすい感情とすることができる。次いで、当該感情に相当する「感情タグ」をMovie_Dに付与する。例えば、図１１（Ａ）において、次のコンテンツ選択感情に最も多く挙がっている感情種別が「悲しい」である場合、Movie_Dには「悲しい」に相当する「感情タグ」が付与される。

このように、既視聴コンテンツに付与される「感情タグ」を、次のコンテンツについての選択感情を利用して決定することによって、当該既視聴コンテンツの有する感情変容特性を十分に反映した「感情タグ」を提供することができ、よりユーザの感情に適したコンテンツのレコメンドを行うことが可能となる。

さらに、「感情タグ」を決定する更なる他の実施形態として、感情変容情報をユーザ属性情報によってフィルタリングして使用することもできる。具体的には、図１１（Ｂ）に示すように、図１１（Ａ）に示した感情変容情報のうち、推薦対象ユーザの「ユーザ属性」のうちの所定の項目内容、例えば性別、年代層及び興味分野が一致する統計対象ユーザについての動画視聴情報を取り出して集計する。図１１（Ｂ）に示した実施例では、男性、２０歳代且つ興味分野がホラーである「ユーザ属性」を有するユーザＩＤに対応付けられた動画視聴情報が抽出されており、次のコンテンツ選択感情は全て「悲しい」となっている。この結果に従い、Movie_Dには「悲しい」に相当する「感情タグ」が付与される。

このように、既視聴コンテンツに付与される「感情タグ」を決定することによって、当該既視聴コンテンツの有する感情変容特性を十分に反映しており、且つ推薦対象ユーザの「ユーザ属性」を有する人により多く見られる傾向の「感情タグ」を提供することができる。これにより、ユーザの感情により適合したよりふさわしいコンテンツのレコメンドを行うことが可能となる。

［レコメンド情報生成・配信方法］
図１２は、本発明によるレコメンド情報生成方法の前半部分の一実施形態を示すシーケンス図である。

（Ｓ７０１）（統計対象ユーザの）情報端末２は、レコメンドサーバ１宛てにコンテンツ配信要求を送信する。
（Ｓ７０２）レコメンドサーバ１は、コンテンツ蓄積部１０３に管理された要求されたコンテンツを、情報端末２宛てに配信する。
（Ｓ７０３）（統計対象ユーザの）情報端末２は、配信されたコンテンツを再生して「視聴時間」を計測し、取得した「視聴時間」情報と再生したコンテンツの識別情報と、（再生直前又は再生時にユーザによって感情情報が入力された場合には）入力された「感情情報」とをレコメンドサーバ１宛てに送信する。
（Ｓ７０４）レコメンドサーバ１は、取得した「視聴時間」情報、「感情情報」及び（統計対象ユーザについて）既に取得している「ユーザ属性」情報に基づいて「コンテンツ視聴情報」を生成する。また、生成した「コンテンツ視聴情報」をコンテンツ視聴情報蓄積部１０２に格納する。

（Ｓ７０５）（推薦対象ユーザの）情報端末２は、コンテンツの利用（視聴）要求をレコメンドサーバ１宛てに送信する。
（Ｓ７０６）レコメンドサーバ１は、要求元の情報端末２がレコメンドサーバ１を介したコンテンツ配信について初回利用か否かを判定する。ここで、初回利用であると判定された場合、以下のステップＳ７０７及びＳ７０８に移行する。
（Ｓ７０７）レコメンドサーバ１は、要求元の情報端末２宛てにアンケートの実施指示を送信する。
（Ｓ７０８）（推薦対象ユーザの）情報端末２は、アンケートの回答情報（「感情情報」及び「ユーザ属性」情報）をレコメンドサーバ１宛てに送信する。
一方、Ｓ７０６で初回利用ではないと判定された場合、ステップＳ７０９に移行する。

（Ｓ７０９）レコメンドサーバ１は、（推薦対象ユーザの）感情を推定する。推定方法として、ステップＳ７０８で「感情情報」が取得されれば、この「感情情報」に係る感情を推薦対象ユーザの現在の感情とすることができる。また、推薦対象ユーザが感情別コンテンツを利用したコンテンツ利用要求をした場合、または、図３を用いて説明したように取得された既視聴コンテンツのうち、推薦対象ユーザの視聴した視聴コンテンツに付与された「感情タグ」が特定できた場合は、この「感情タグ」に相当する感情を推薦対象ユーザの現在の感情とすることができる。

（Ｓ７１０）ステップＳ７０９で感情を推定することができたか否かを判定する。推定できた場合、図１３又は図１４に示す本レコメンド情報生成方法の後半のシーケンスに移行する。一方、推定できなかった場合、ステップＳ７１１に移行する。

（Ｓ７１１）レコメンドサーバ１は、レコメンド情報を生成する。ここでは、推薦対象ユーザの感情を推定できていないので、例えば、図５（Ａ）に示したアクセスランキングにおいて、「感情タグ」を一切考慮せず、標本数の条件を満たすコンテンツでレコメンド情報を生成することも好ましい。
（Ｓ７１２）レコメンドサーバ１は、生成したレコメンド情報を（推薦対象ユーザの）情報端末２宛てに送信する。

（Ｓ７１３）（推薦対象ユーザの）情報端末２は、取得したレコメンド情報を参照し、レコメンド情報から１つのコンテンツを選択し、レコメンドサーバ１宛てにこのコンテンツの配信要求を送信する。
（Ｓ７１４）レコメンドサーバ１は、コンテンツ蓄積部１０３に管理された要求されたコンテンツを、情報端末２宛てに配信する。
（Ｓ７１５）（推薦対象ユーザの）情報端末２は、配信されたコンテンツを再生して「視聴時間」を計測し、取得した「視聴時間」情報と、再生したコンテンツの識別情報と、（再生直前又は再生時にユーザによって感情情報が入力された場合には）入力された「感情情報」とをレコメンドサーバ１宛てに送信する。

以後、レコメンドサーバ１は、「コンテンツ視聴情報」に基づき、この情報端末２（の推薦対象ユーザ）によって直前に視聴されたコンテンツの「視聴時間」を利用して、さらには「感情情報」が取得された場合には当該感情情報をも利用して、レコメンド情報を生成する。次いで、生成したレコメンド情報を情報端末２に送信して、推薦対象ユーザにとって好適なコンテンツをレコメンドし、配信要求させることを繰り返す。

図１３は、本発明によるレコメンド情報生成方法の後半部分の一実施形態を示すシーケンス図である。

（Ｓ８０１）レコメンドサーバ１は、感情別コンテンツ情報を利用して推薦対象ユーザの「感情情報」の取得を試みるか否かを判断する。例えば、推薦対象ユーザがコンテンツの視聴を終了した際の数回に１回、感情別コンテンツ情報を情報端末２宛てに送信するように取り決めていてもよい。また、感情別コンテンツ情報を定期的に情報端末２宛てに配信するように取り決めていてもよい。ここで、感情別コンテンツ情報を利用しないと判断した場合、ステップＳ８１１又はステップＳ８２１に移行する。

（Ｓ８０２）一方、レコメンドサーバ１は、ステップＳ８０１で感情別コンテンツ情報を利用すると判断した場合、感情別コンテンツ情報を情報端末２宛てに送信する。
（Ｓ８０３）（推薦対象ユーザの）情報端末２は、受信した感情別コンテンツ情報の中から推薦対象ユーザによって選択されたコンテンツの情報（感情情報）を、レコメンドサーバ１宛てに送信する。

以下、上記のステップＳ８０２及びＳ８０３が発生したとして、または、ステップＳ８１１〜Ｓ８１３に示すように、レコメンドサーバ１と情報端末２との間でコンテンツの配信要求及び配信、並びにコンテンツの視聴結果（視聴時刻、「視聴時間」、「感情情報」）の送信が発生したとして、以降のステップを説明する。

（Ｓ８２１）レコメンドサーバ１は、レコメンド情報を作成するのに必要なだけの「感情タグ」が既視聴コンテンツに付与されているか否かを判定する。ここで、偽の判定がなされた場合、「感情情報」に基づいてレコメンド情報を生成することができないので、ステプＳ７１１（図１２）に移行する。一方、真の判定がなされた場合、ステップＳ８２２に移行する。
（Ｓ８２２）レコメンドサーバ１は、（推薦対象ユーザの）感情を推定する。推定方法として、図３を用いて説明したように取得された既視聴コンテンツのうち、推薦対象ユーザの視聴した視聴コンテンツに付与された「感情タグ」に相当する感情を推薦対象ユーザの感情とすることができる。また、ステップＳ８０３で「感情情報」が取得された場合、この「感情情報」に係る感情を推薦対象ユーザの感情としてもよい。

（Ｓ８２３）レコメンドサーバ１は、レコメンド情報を生成する。ここでは、例えば図５（Ａ）及び（Ｂ）に示したような「感情タグ」を含むアクセスランキングから、標本数の条件と推定された推薦対象ユーザの感情とを満たすコンテンツでレコメンド情報を生成することも好ましい。
（Ｓ８２４）レコメンドサーバ１は、生成したレコメンド情報を（推薦対象ユーザの）情報端末２宛てに送信する。

（Ｓ８２５）（推薦対象ユーザの）情報端末２は、取得したレコメンド情報を参照し、レコメンド情報から１つのコンテンツを選択し、レコメンドサーバ１宛てにこのコンテンツの配信要求を送信する。
（Ｓ８２６）レコメンドサーバ１は、コンテンツ蓄積部１０３に管理された要求されたコンテンツを、情報端末２宛てに配信する。
（Ｓ８２７）（推薦対象ユーザの）情報端末２は、配信されたコンテンツを再生して「視聴時間」を計測し、取得した「視聴時間」情報と、再生したコンテンツの識別情報と、（再生直前又は再生時にユーザによって感情情報が入力された場合には）入力された「感情情報」とをレコメンドサーバ１宛てに送信する。

以後、レコメンドサーバ１は、「コンテンツ視聴情報」に基づき、この情報端末２（の推薦対象ユーザ）によって直前に視聴されたコンテンツの「視聴時間」を利用して、さらには「感情情報」が取得された場合には当該感情情報をも利用して、レコメンド情報を生成する。次いで、生成したレコメンド情報を情報端末２に送信して、推薦対象ユーザにとって好適なコンテンツをレコメンドし、配信要求させることを繰り返す。

図１４は、本発明によるレコメンド情報生成方法の後半部分の他の実施形態を示すシーケンス図である。

図１４に示したレコメンド情報生成方法の後半部分は、レコメンドサーバ１が、推薦対象ユーザの感情を所定の感情に変容させることを目的としたレコメンド情報を配信するためのものである。
（Ｓ９０１）レコメンドサーバ１は、予め「感情の変容」を設定する。ここで、「感情の変容」とは、例えば第１の感情としての「悲しい」を第２の感情としての「嬉しい」に変容させることである。
（Ｓ９０２）レコメンドサーバ１は、例えば図８を用いて説明したように、感情変容情報を生成する。

以後、図１４のシーケンスにおいて、ステップＳ９１１〜Ｓ９１３、ステップＳ９２１〜Ｓ９２３及びステップＳ９３１及びＳ９３２はそれぞれ、図１３のステップＳ８０１〜Ｓ８０３、ステップＳ８１１〜Ｓ８１３及びステップＳ８２１及びＳ８２２と同様に処理される。従って、以下これらのステップの説明は省略する。

（Ｓ９３３）レコメンドサーバ１は、例えば図８〜図１０を用いて説明したように、生成した感情変容情報に基づき、設定した「感情の変容」に適合したレコメンド情報を生成する。
以後、ステップＳ９３４〜Ｓ９３７は、図１３のステップＳ８２４〜Ｓ８２７と同様に処理されるので、説明を省略する。

以上詳細に説明したように、本発明では、視聴コンテンツの「視聴時間」に着目してユーザの感情を推定している。ここで、「視聴時間」に着目するのは、例えば視聴を中止するタイミング（コンテンツの視聴箇所）が同一又は類似の人は、当該コンテンツの視聴時に同様の感情を有する傾向にあるとの知見に基づく。これにより、例えば顔を撮像し続けるための機器といった特殊な手段を用いることなく、ユーザの視聴に係る情報である「視聴時間」を計測することによって、より高い精度でユーザの感情を推定し、推定された感情に適している可能性の高いコンテンツをレコメンドすることができるのである。

以上に述べた本発明の種々の実施形態について、本発明の技術思想及び見地の範囲の種々の変更、修正及び省略は、当業者によれば容易に行うことができる。前述の説明はあくまで例であって、何ら制約しようとするものではない。本発明は、特許請求の範囲及びその均等物として限定するものにのみ制約される。

１ レコメンドサーバ（レコメンド装置）
１０１ サーバ通信インタフェース
１０２ コンテンツ視聴情報蓄積部
１０３ コンテンツ蓄積部
１１１ コンテンツ視聴情報生成・管理部
１１１ａ 視聴履歴生成部
１１１ｂ ユーザ感情管理部
１１２ レコメンド生成部
１１２ａ 初回利用レコメンド生成部
１１２ｂ 感情別コンテンツ生成部
１１３ 初回利用判定部
１１４ ユーザ情報管理部
１１５ コンテンツ配信部
１１６ サーバ通信制御部
２ 情報端末
２０１ 端末通信インタフェース
２０２ タッチパネル・ディスプレイ
２１１ アンケート実施部
２１２ 視聴時間計測部
２１３ 表示・入出力制御部
２１４ 端末通信制御部
２１５ コンテンツ視聴制御部

Claims (10)

1. 推薦対象ユーザにコンテンツをレコメンドするレコメンド装置であって、
   視聴する、視る又は聴く対象である配信可能な各視聴コンテンツについて、統計対象ユーザが当該視聴コンテンツを視聴した時間である視聴時間を区分する時間区分を設定し、当該時間区分毎に、当該視聴コンテンツを当該時間区分内の視聴時間だけ視聴した統計対象ユーザによって既に視聴された既視聴コンテンツであって、統計対象ユーザによる視聴に係る感情についての感情情報が付与された既視聴コンテンツを対応付けた視聴履歴を生成する視聴履歴生成手段と、
   配信可能な視聴コンテンツ毎に、生成した当該視聴履歴に基づいて、当該視聴コンテンツに付与された感情情報を取得し、取得した当該感情情報に基づいて、当該視聴コンテンツの視聴に係る感情に相当する感情タグを生成して当該視聴コンテンツに付与するユーザ感情管理手段と、
   推薦対象ユーザによって視聴された視聴コンテンツにおける視聴時間を含む時間区分に対応付けられた既視聴コンテンツのうち、推薦対象ユーザの視聴した視聴コンテンツに付与された感情タグに相当する感情と同等の又は類似する感情に相当する感情タグを付与された既視聴コンテンツに基づいて、推薦するコンテンツのリストを含むレコメンド情報を生成するレコメンド生成手段と
   を有することを特徴とするレコメンド装置。
2. 前記ユーザ感情管理手段は、配信可能な視聴コンテンツ毎に、統計対象ユーザが当該視聴コンテンツを視聴した後に視聴した視聴コンテンツに付与された感情タグに相当する感情を、当該視聴コンテンツに付与された感情タグに相当する感情に対応付けた感情変容情報を生成し、
   前記レコメンド生成手段は、推薦対象ユーザにおける第１の感情を第２の感情に変容させるようなレコメンド情報の生成を予め設定し、推薦対象ユーザによって視聴された視聴コンテンツにおける視聴時間を含む時間区分に対応付けられた既視聴コンテンツのうち、当該第１の感情に相当する感情タグが付与されており、且つ当該第２の感情が当該感情変容情報において該感情タグに相当する感情に対応付けられている既視聴コンテンツに基づいて、推薦するコンテンツのリストを含むレコメンド情報を生成する
   ことを特徴とする請求項１に記載のレコメンド装置。
3. 前記レコメンド生成手段は、
   感情の種別毎に、当該種別の感情に相当する感情タグの付与された既視聴コンテンツに基づいて、感情別のコンテンツ提示情報を生成し、
   当該感情別のコンテンツ提示情報の中からユーザによって既視聴コンテンツが選択された場合、選択された当該既視聴コンテンツに付与された感情タグに相当する感情と同等の又は類似する感情に相当する感情タグを付与された既視聴コンテンツに基づいて、推薦するコンテンツのリストを含むレコメンド情報を生成する
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載のレコメンド装置。
4. 前記レコメンド生成手段は、当該コンテンツのリストのうちの各視聴コンテンツについて、当該視聴履歴内での標本数における平均視聴時間を算出して視聴割合を導出し、当該視聴割合の高い順に基づいて、当該コンテンツのリストでの当該視聴コンテンツの順位を入れ替えることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載のレコメンド装置。
5. 前記ユーザ感情管理手段は、取得した当該感情情報のうち、当該感情情報の対応付けられた当該視聴コンテンツについてのアクセス数及び／又は視聴割合が最も大きい感情情報に係る感情に相当する感情タグを生成して当該視聴コンテンツに付与することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載のレコメンド装置。
6. 推薦対象ユーザが前記レコメンド装置を介した視聴コンテンツの視聴履歴を有するか否かを判定する初回利用判定手段と、
   推薦対象ユーザの感情情報及び／又はユーザ属性を記憶するユーザ情報管理手段と、
   前記視聴履歴生成手段を含み、各統計対象ユーザについて、当該統計対象ユーザのユーザ属性毎に、当該統計対象ユーザによって既に視聴された既視聴コンテンツであって、統計対象ユーザによる視聴に係る感情についての感情情報が付与された既視聴コンテンツを含む視聴履歴を対応付けたコンテンツ視聴情報を生成するコンテンツ視聴情報生成手段と
   を更に有し、
   前記レコメンド生成手段は、前記初回利用判定手段が真の判定を行った際、当該コンテンツ視聴情報に基づいて、当該推薦対象ユーザのユーザ属性のうちの所定の項目内容が一致する統計対象ユーザについての既視聴コンテンツであって、且つ当該推薦対象ユーザの感情情報に係る感情が一致又は類似する感情に係る感情情報が付与された既視聴コンテンツを取得し、取得された当該既視聴コンテンツに基づいて、推薦するコンテンツのリストを含むレコメンド情報を生成する
   ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載のレコメンド装置。
7. 請求項６に記載のレコメンド装置を含むレコメンドシステムであって、
   ユーザに対し当該ユーザの感情情報及び／又はユーザ属性を取得可能にするアンケートを提示して回答を取得するアンケート実施手段を更に有し、
   前記初回利用判定手段は、当該推薦対象ユーザについて前記レコメンド装置を介したコンテンツの利用が初回であるか否かを判定し、
   前記アンケート実施手段は、コンテンツ利用が初回であると判定された当該推薦対象ユーザにアンケートを提示して回答を取得し、当該回答を感情情報及び／又はユーザ属性として前記ユーザ情報管理手段に送信又は出力する
   ことを特徴とするレコメンドシステム。
8. 請求項１から６のいずれか１項に記載のレコメンド装置を含むレコメンドシステムであって、
   ユーザによって検索ボックスを介し入力されたタグ情報に基づいて、タグを付与され保存された複数の視聴コンテンツの中から当該ユーザに提示する視聴コンテンツを検索して出力するコンテンツ配信手段と、
   当該ユーザに配信された視聴コンテンツの視聴の開始及び終了に係る情報を取得し当該視聴コンテンツの視聴時間を計測する視聴時間計測手段と
   を更に有することを特徴とするレコメンドシステム。
9. 推薦対象ユーザにコンテンツをレコメンドする装置に搭載されたコンピュータを機能させるレコメンドプログラムであって、
   視聴する、視る又は聴く対象である配信可能な各視聴コンテンツについて、統計対象ユーザが当該視聴コンテンツを視聴した時間である視聴時間を区分する時間区分を設定し、当該時間区分毎に、当該視聴コンテンツを当該時間区分内の視聴時間だけ視聴した統計対象ユーザによって既に視聴された既視聴コンテンツであって、統計対象ユーザによる視聴に係る感情についての感情情報が付与された既視聴コンテンツを対応付けた視聴履歴を生成する視聴履歴生成手段と、
   配信可能な視聴コンテンツ毎に、生成した当該視聴履歴に基づいて、当該視聴コンテンツに付与された感情情報を取得し、取得した当該感情情報に基づいて、当該視聴コンテンツの視聴に係る感情に相当する感情タグを生成して当該視聴コンテンツに付与するユーザ感情管理手段と、
   推薦対象ユーザによって視聴された視聴コンテンツにおける視聴時間を含む時間区分に対応付けられた既視聴コンテンツのうち、推薦対象ユーザの視聴した視聴コンテンツに付与された感情タグに相当する感情と同等の又は類似する感情に相当する感情タグを付与された既視聴コンテンツに基づいて、推薦するコンテンツのリストを含むレコメンド情報を生成するレコメンド生成手段と
   してコンピュータを機能させることを特徴とするレコメンドプログラム。
10. 推薦対象ユーザにコンテンツをレコメンドする方法であって、
    視聴する、視る又は聴く対象である配信可能な各視聴コンテンツについて、統計対象ユーザが当該視聴コンテンツを視聴した時間である視聴時間を区分する時間区分を設定し、当該時間区分毎に、当該視聴コンテンツを当該時間区分内の視聴時間だけ視聴した統計対象ユーザによって既に視聴された既視聴コンテンツであって、統計対象ユーザによる視聴に係る感情についての感情情報が付与された既視聴コンテンツを対応付けた視聴履歴を生成する第１のステップと、
    配信可能な視聴コンテンツ毎に、生成した当該視聴履歴に基づいて、当該視聴コンテンツに付与された感情情報を取得し、取得した当該感情情報に基づいて、当該視聴コンテンツの視聴に係る感情に相当する感情タグを生成して当該視聴コンテンツに付与する第２のステップと、
    推薦対象ユーザによって視聴された視聴コンテンツにおける視聴時間を含む時間区分に対応付けられた既視聴コンテンツのうち、推薦対象ユーザの視聴した視聴コンテンツに付与された感情タグに相当する感情と同等の又は類似する感情に相当する感情タグを付与された既視聴コンテンツに基づいて、推薦するコンテンツのリストを含むレコメンド情報を生成する第３のステップと
    を有することを特徴とするレコメンド方法。

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