JP2018142797A - 視聴ログ分析処理装置、視聴ログ分析処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】視聴ログに基づいて未知の視聴習慣を提示することが可能な視聴ログ分析処理装置、視聴ログ分析処理方法及びプログラムを提供することにある。
【解決手段】実施形態によれば、視聴ログ分析処理装置は、取得手段と、第１の生成手段と、第２の生成手段と、表示制御手段とを具備する。取得手段は、番組を視聴可能な複数の機器の各々から収集された、当該機器において番組が視聴された曜日及び時間帯を含む視聴ログを取得する。第１の生成手段は、視聴ログに含まれる曜日及び時間帯の組み合わせに関する視聴特徴量を含む視聴特徴情報を複数の機器毎に生成する。第２の生成手段は、視聴特徴情報が類似する複数の機器が属する視聴集合を生成する。表示制御手段は、視聴集合に属する複数の機器の各々について生成された視聴特徴情報に含まれる視聴特徴量に基づいて、当該視聴集合における視聴習慣を表示する。
【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、視聴ログ分析処理装置、視聴ログ分析処理方法及びプログラムに関する。

近年では、例えばインターネットのようなネットワークにつないだテレビ等の映像視聴機器（以下、視聴機器と表記）から、視聴者が視聴した番組（コンテンツ）等の履歴を視聴ログとして取得することが知られている。

このような視聴ログを分析することによって多数の視聴者に共通する視聴習慣を発見することができれば、例えば番組の制作及び広告の展開のサービスの質の向上に利用することができる可能性がある。

特開２０１５−１４２１８６号公報

しかしながら、一般に視聴ログから視聴習慣を発見するためには、人間の知見または仮説が必要であり、未知の視聴習慣を発見することは困難である。

例えば、同じ視聴者層が番組Ａ、Ｂ及びＣを視聴しているという仮説がある場合には、当該仮説に基づく視聴習慣を発見することは可能である。

しかしながら、このような番組の組み合わせについて未知である場合には、新たな番組の組み合わせ等について発見することは困難である。

また、視聴機器に対する視聴習慣の多様化により未知の視聴習慣の発見はより困難であり、大量の視聴ログを用いた分析による視聴習慣の知見または仮説の構築支援の需要は増大している。

そこで、本発明が解決しようとする課題は、視聴ログに基づいて未知の視聴習慣を提示することが可能な視聴ログ分析処理装置、視聴ログ分析処理方法及びプログラムを提供することにある。

実施形態によれば、視聴ログ分析処理装置は、取得手段と、第１の生成手段と、第２の生成手段と、表示制御手段とを具備する。前記取得手段は、番組を視聴可能な複数の機器の各々から収集された、当該機器において番組が視聴された曜日及び時間帯を含む視聴ログを取得する。前記第１の生成手段は、前記視聴ログに含まれる曜日及び時間帯の組み合わせに関する視聴特徴量を含む視聴特徴情報を前記複数の機器毎に生成する。前記第２の生成手段は、前記視聴特徴情報が類似する複数の機器が属する視聴集合を生成する。前記表示制御手段は、前記視聴集合に属する複数の機器の各々について生成された視聴特徴情報に含まれる視聴特徴量に基づいて、当該視聴集合における視聴習慣を表示する。

第１の実施形態に係る視聴ログ分析処理装置の構成の一例を示すブロック図。 視聴ログのデータ構造の一例を示す図。 視聴ログ分析処理装置の処理手順の一例を示すフローチャート。 視聴機器の視聴特徴情報について具体的に説明するための図。 視聴機器の視聴特徴情報をグラフ形式で可視化した例を示す図。 視聴集合情報のデータ構造の一例を示す図。 視聴集合の視聴特徴情報の表示例を示す図。 複数の視聴集合の視聴特徴情報を一覧として表示した例を示す図。 時間帯名情報のデータ構造の一例を示す図。 チャンネル名情報のデータ構造の一例を示す図。 視聴習慣名を生成する際の処理手順の一例を示すフローチャート。 視聴ログ分析処理装置がサーバ装置として動作する場合のネットワーク構成の一例を示す図。 第２の実施形態に係る視聴ログのデータ構造の一例を示す図。 視聴機器の視聴特徴情報について具体的に説明するための図。 視聴機器の視聴特徴情報をグラフ形式で可視化した例を示す図。 視聴集合の視聴特徴情報の表示例を示す図。 全ての曜日の視聴特徴情報を表示した例を示す図。 全ての曜日の視聴特徴情報を表示した例を示す図。 視聴形態名情報のデータ構造の一例を示す図。 視聴習慣名を生成する際の処理手順の一例を示すフローチャート。

以下、図面を参照して、各実施形態について説明する。
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る視聴ログ分析処理装置の構成の一例を示すブロック図である。

図１に示すように、視聴ログ分析処理装置１０は、視聴ログ格納部１１、処理部１２及びルール格納部１３を含む。

本実施形態において、視聴ログ格納部１１及びルール格納部１３は、視聴ログ分析処理装置１０に備えられる例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）及びＳＳＤ（Solid State Drive）のような記憶装置を用いて実現される。また、処理部１２は、例えば記憶装置に格納されているプログラムを実行する視聴ログ分析処理装置１０に備えられるコンピュータ（例えば、プロセッサ等）によって実現される。

視聴ログ格納部１１には、テレビのような番組を視聴可能な映像視聴機器（以下、視聴機器と表記）において視聴者が番組を視聴した履歴が視聴ログとして格納されている。視聴ログ格納部１１には、視聴ログを収集可能な複数の視聴機器の各々から収集された多数の視聴ログが予め格納されているものとする。視聴ログ格納部１１に格納されている視聴ログは、例えば視聴機器において番組が視聴された曜日及び時間帯等を含む。なお、本実施形態において、「視聴者が番組を視聴する」とは、視聴機器において番組が表示されることをいうものとする。また、「番組」とは、視聴機器において視聴可能なものであればよく、例えばＣＭまたはインターネット上で配信される動画等の映像コンテンツであっても構わない。この視聴ログのデータ構造については後述する。

なお、本実施形態においては、視聴ログ格納部１１は視聴ログ分析処理装置１０に含まれるものとして説明するが、当該視聴ログ格納部１１は、視聴ログ分析処理装置１０の外部のサーバ装置等に設けられていてもよい。

処理部１２は、視聴ログ格納部１１に格納されている多数の視聴ログを分析して、視聴ログを収集した複数の視聴機器（の集合）における視聴習慣を抽出するための処理を実行する。

処理部１２は、視聴ログ取得部１２１、視聴集合生成部１２２及び表示制御部１２３を含む。視聴ログ取得部１２１は、視聴ログ格納部１１に格納されている視聴ログを取得する。

視聴集合生成部１２２は、視聴ログ取得部１２１によって取得された視聴ログに基づいて、当該視聴ログに含まれる例えば曜日及び時間帯等の組み合わせに関する視聴特徴量を含む情報（以下、視聴特徴情報と表記）を視聴機器毎に生成する。

視聴集合生成部１２２は、生成された視聴特徴情報が類似する複数の視聴機器を含む視聴集合を生成する。なお、視聴集合生成部１２２によって生成される視聴集合は、同様の視聴習慣で番組が視聴されている視聴機器の集合に相当する。

表示制御部１２３は、視聴集合生成部１２２によって生成された視聴集合に含まれる複数の視聴機器の各々について生成された視聴特徴情報（視聴特徴量）に基づいて、当該視聴集合における視聴習慣を可視化して表示する。

ルール格納部１３は、表示制御部１２３によって表示される視聴習慣を表す名称を生成するためのルール情報が予め格納されている。このルール格納部１３に格納されているルール情報を用いた視聴習慣を表す名称の生成処理の詳細については後述する。

図２は、図１に示す視聴ログ格納部１１に格納されている視聴ログのデータ構造の一例を示す。

図２に示すように、視聴ログ格納部１１に格納されている視聴ログには、機器ＩＤに対応づけて、視聴開始時刻、視聴終了時刻及び視聴チャンネルが含まれている。

機器ＩＤは、当該機器ＩＤを含む視聴ログを収集した視聴機器を識別するための識別情報である。

視聴開始時刻は、当該視聴開始時刻に対応づけられている機器ＩＤによって識別される視聴機器において番組の視聴を開始した日時等を示す。具体的には、視聴開始時刻には、番組の視聴を開始した日、曜日及び時刻が含まれる。

視聴終了時刻は、当該視聴終了時刻に対応づけられている機器ＩＤによって識別される視聴機器において番組の視聴を終了した日時等を示す。具体的には、視聴終了時刻には、番組の視聴を終了した日、曜日及び時刻が含まれる。

なお、視聴ログにおいては、当該視聴ログに含まれる視聴開始時刻及び視聴終了時刻により、番組を視聴した時間帯を特定することができる。

視聴チャンネルは、当該視聴チャンネルに対応づけられている視聴開始時刻から視聴終了時刻までの時間帯において視聴された番組が放送されたチャンネルを示す。

図２に示す例では、例えば機器ＩＤ「ｕ０００１」によって識別される視聴機器から収集された視聴ログとして、視聴ログ１１１及び１１２を含む複数の視聴ログが示されている。なお、機器ＩＤ「ｕ０００１」によって識別される視聴機器から収集された視聴ログには、当該機器ＩＤ「ｕ０００１」が含まれている。

具体的には、視聴ログ１１１は、機器ＩＤ「ｕ０００１」に対応づけて、視聴開始時刻「２０１６／９／２２（ｓｕｎ）２０：４５：００」、視聴終了時刻「２０１６／９／２２（ｓｕｎ）２０：５８：２４」及び視聴チャンネル「ＣＨ６」を含む。この視聴ログ１１１によれば、機器ＩＤ「ｕ０００１」によって識別される視聴機器において、２０１６年９月２２日（日）の２０時４５分００秒から２０１６年９月２２日（日）の２０時５８分２４秒までの間にＣＨ６で放送されている番組を視聴していたことが示されている。

また、視聴ログ１１２は、機器ＩＤ「ｕ０００１」に対応づけて、視聴開始時刻「２０１６／９／２２（ｓｕｎ）２０：５８：２４」、視聴終了時刻「２０１６／９／２２（ｓｕｎ）２１：１４：５６」及び視聴チャンネル「ＣＨ４」を含む。この視聴ログ１１２によれば、機器ＩＤ「ｕ０００１」によって識別される視聴機器において、２０１６年９月２２日（日）２０時５８分２４秒から２０１６年９月２２日（日）の２１時１４分５６秒までの間にＣＨ４で放送されている番組を視聴していたことが示されている。

なお、上記した視聴ログ１１１は、視聴ログ１１１に含まれる視聴開始時刻に例えば視聴機器の電源がＯＮされ（つまり、ＣＨ６で放送されている番組の視聴が開始され）、当該視聴ログ１１１に含まれる視聴終了時刻にチャンネルがＣＨ４に変更された（つまり、ＣＨ６で放送されている番組の視聴が終了された）場合に視聴ログ格納部１１に格納される視聴ログである。

一方、視聴ログ１１２は、上記したように視聴ログ１１２に含まれる視聴開始時刻にＣＨ４にチャンネルが変更され、当該視聴ログ１１２に含まれる視聴終了時刻にチャンネルがＣＨ６に変更された場合に視聴ログ格納部１１に格納される視聴ログである。

ここでは詳しい説明を省略するが、視聴ログ格納部１１には、上記した視聴ログ１１１及び１１２以外にも、機器ＩＤ「ｕ０００１」によって識別される視聴機器から収集された視聴ログが格納されている。

また、図２に示す例では、例えば機器ＩＤ「ｕ０００２」によって識別される視聴機器から収集された視聴ログとして、機器ＩＤ「ｕ０００２」を含む複数の視聴ログが含まれている。

なお、機器ＩＤ「ｕ０００２」によって識別される視聴機器から収集された視聴ログ（のデータ構造）は、上記した機器ＩＤ「ｕ０００１」によって識別される視聴機器から収集された視聴ログ（例えば、視聴ログ１１１及び１１２）と同様であるため、その詳しい説明を省略する。

図２においては機器ＩＤ「ｕ０００１」及び「ｕ０００２」によって識別される視聴機器から収集された視聴ログについてのみ示されているが、視聴ログ格納部１１には、他の視聴機器から収集された視聴ログについても同様に格納されている。

なお、視聴ログに含まれる視聴開始時刻から視聴終了時刻までの間に当該視聴ログに含まれる視聴チャンネルで放送される番組が変わる場合があるが、本実施形態においては、この場合においても１つの視聴ログとして格納されるものとする。

すなわち、本実施形態における視聴ログは、１回の視聴行動を表すものとする。１つの視聴ログによって表される視聴行動は、例えばチャンネルを変更するまたは視聴機器の電源をＯＮすることで開始され、チャンネルを変更するまたは視聴機器の電源をＯＦＦすることで終了するものである。

次に、図３のフローチャートを参照して、本実施形態に係る視聴ログ分析処理装置１０の処理手順について説明する。

本実施形態においては、視聴ログ格納部１１に格納されている視聴ログに含まれている機器ＩＤ（によって識別される視聴機器）毎に以下のステップＳ１及びＳ２の処理が視聴ログ分析処理装置１０に含まれる処理部１２によって実行される。以下の説明においては、この処理の対象となる機器ＩＤを対象機器ＩＤ、当該対象機器ＩＤによって識別される視聴機器を対象視聴機器と称する。

まず、視聴ログ取得部１２１は、例えば予め定められた期間内に対象視聴機器から収集された視聴ログを視聴ログ格納部１１から取得する（ステップＳ１）。この場合、視聴ログ取得部１２１は、対象機器ＩＤを含む視聴ログであって、視聴開始期間から視聴終了期間までの時間帯が予め定められた期間内に含まれる視聴ログを取得する。なお、予め定められた期間は、例えば１ヶ月等を含む。以下、ステップＳ１において取得された視聴ログを対象視聴機器の視聴ログと称する。

次に、視聴集合生成部１２２は、対象視聴機器の視聴ログに基づいて、当該視聴ログに含まれる曜日、時間帯及び視聴チャンネルの組み合わせに関する視聴特徴量（チャンネル視聴特徴量）を含む視聴特徴情報（以下、対象視聴機器の視聴特徴情報と表記）を生成する（ステップＳ２）。この場合、視聴集合生成部１２２は、例えば各曜日の各時間帯において各視聴チャンネルで放送された番組を視聴した時間（視聴時間）の割合を視聴特徴量として算出する。

ここで、例えば日曜日の０時から１時までの時間帯においてＣＨ１で放送された番組を視聴した時間の割合（つまり、日曜日、０時から１時までの時間帯及びＣＨ１の組み合わせに関する視聴特徴量）を算出する場合について説明する。この場合、視聴集合生成部１２２は、対象視聴機器の視聴ログに基づいて、日曜日の０時から１時までの間にＣＨ１で放送された番組を視聴した時間を特定する。視聴集合生成部１２２は、特定された時間を０時から１時までの１時間で除算することによって視聴特徴量を算出する。例えば日曜日の０時から１時までの間にＣＨ１で放送された番組を視聴した時間が３０分である場合には、視聴特徴量として０．５が算出される。

なお、上記したように対象視聴機器の視聴ログが例えば１ヶ月の期間内に収集されている場合には、視聴集合生成部１２２は、当該期間内の各日曜日の０時から１時までの間においてＣＨ１で放送された番組を視聴した時間の割合の平均値を視聴特徴量として算出する。このように予め定められた期間内における平均値を視聴特徴量とすることにより、例えば祝日（祭日）等のような通常の視聴習慣に影響を与えるような日（つまり、通常の視聴習慣とは異なる習慣で番組が視聴されるような日）が含まれていたとしても、当該影響を緩和することができる。

視聴集合生成部１２２は、上記した処理を各曜日、各時間帯及び各視聴チャンネルの組み合わせ毎に実行することにより、当該組み合わせ毎に算出された視聴特徴量を含む視聴特徴情報を生成する。

図４を参照して、ステップＳ２において生成された対象視聴機器の視聴特徴情報について具体的に説明する。図４に示すように、視聴特徴情報は、曜日、時間帯及び視聴チャンネルの組み合わせ毎に算出された視聴特徴量を含む。

図４に示す例では、視聴特徴情報は、視聴チャンネル「ＣＨ１」と、曜日及び時間帯の組み合わせである「ｓｕｎ ０：００−１：００」とに対応づけて視聴特徴量「０．５」を含む。これによれば、日曜日の０時から１時までの間にＣＨ１で放送された番組を視聴した時間の割合（視聴特徴量）が０．５であることが示されている。換言すれば、日曜日の０時から１時までの１時間の間にＣＨ１で放送された番組が対象視聴機器において３０分間視聴されたことが示されている。

また、視聴特徴情報は、視聴チャンネル「ＣＨ１」と、曜日及び時間帯の組み合わせである「ｓｕｎ １：００−２：００」とに対応づけて視聴特徴量「０．８」を含む。これによれば、日曜日の１時から２時までの間にＣＨ１で放送された番組を視聴した時間の割合（視聴特徴量）が０．８であることが示されている。換言すれば、日曜日の１時から２時までの１時間の間にＣＨ１で放送された番組が対象視聴機器において４８分間視聴されたことが示されている。

図４に示すように、視聴特徴情報には、日曜日の１時間毎の時間帯においてＣＨ１で放送された番組を視聴した時間の割合が視聴特徴量として含まれている。

ここでは、日曜日について説明したが、視聴特徴情報には、他の曜日についても同様に１時間毎の時間帯においてＣＨ１で放送された番組を視聴した時間の割合が視聴特徴量として含まれている。また、ＣＨ１以外の視聴チャンネルについても同様である。

以下の説明においては、視聴特徴情報に含まれる複数の視聴特徴量のうち、日曜日の各時間帯において各視聴チャンネルで放送された番組を視聴した時間の割合（視聴特徴量）の集合を、便宜的に、日曜日の視聴特徴情報と称する。なお、本実施形態において、日曜日の各時間帯とは、当該日曜日における各視聴チャネルでの番組の放送の開始から終了までに相当し、例えば日曜日の５時から当該日曜日の次の月曜日の５時までの各時間帯を含み、例えば５時から２９時と表記する。ここでは、日曜日について主に説明したが、他の曜日についても同様であるため、その詳しい説明を省略する。また、以下の説明においても同様である。

ここで、図５を参照して、上記した対象視聴機器の日曜日の視聴特徴情報をグラフ形式で可視化（画像化）した例について説明する。

図５において、縦軸は時間帯（時刻）、横軸は視聴チャンネルを表しており、当該縦軸及び横軸によって構成されるグラフは、各時間帯及び各視聴チャンネルに対応する複数の領域を有する。

このようなグラフが有する複数の領域の各々には、各時間帯及び各視聴チャンネルに対応する視聴特徴量（の値）に応じた色彩が付与される。なお、各時間帯及び各視聴チャンネルに対応する視聴特徴量とは、上記した当該時間帯において当該視聴チャンネルで放送された番組を視聴した時間の割合である。

複数の領域の各々に付与される色彩は、例えば第１〜第５の色彩を含む。ここで、視聴特徴量をｆとすると、第１の色彩は、例えば０以上０．２未満（０≦ｆ＜０．２）である視聴特徴量に応じて領域に付与される色彩である。第２の色彩は、例えば０．２以上０．４未満（０．２≦ｆ＜０．４）である視聴特徴量に応じて領域に付与される色彩である。第３の色彩は、例えば０．４以上０．６未満（０．４≦ｆ＜０．６）である視聴特徴量に応じて領域に付与される色彩である。第４の色彩は、例えば０．６以上０．８未満（０．６≦ｆ＜０．８）である視聴特徴量に応じて領域に付与される色彩である。第５の色彩は、例えば０．８以上１．０以下（０．８≦ｆ≦１．０）である視聴特徴量に応じて領域に付与される色彩である。

図５に示す例では、例えば７時から８時までの時間帯及びＣＨ４に対応する領域２０１には第３の色彩が付与されており、８時から９時までの時間帯及びＣＨ４に対応する領域２０２には第５の色彩が付与されている。このような視聴特徴量によれば、対象視聴機器においては日曜日の朝にＣＨ４で放送される番組を視聴する習慣があることが表されている。

また、図５に示す例では、９時から１０時の時間帯及びＣＨ５に対応する領域２０３には、第４の色彩が付与されている。このような視聴特徴量によれば、対象視聴機器においては日曜日の午前中にＣＨ５で放送される番組を視聴する習慣があることが表されている。

また、図５に示す例では、１９時から２０時までの時間帯及びＣＨ５に対応する領域２０４には第４の色彩が付与されており、２０時から２１時までの時間帯及びＣＨ５に対応する領域２０５には第３の色彩が付与されている。このような視聴特徴量によれば、対象視聴機器においては日曜日のゴールデンタイムにＣＨ５で放送される番組を視聴する習慣があることが表されている。

更に、図５に示す例では、２３時から２４時までの時間帯及びＣＨ１に対応する領域２０６には第５の色彩が付与されており、２４時から２５時までの時間帯及びＣＨ１に対応する領域２０７には第３の色彩が付与されており、２５時から２６時までの時間帯及びＣＨ１に対応する領域２０８には第５の色彩が付与されている。このような視聴特徴量によれば、対象視聴機器においては日曜日の深夜にＣＨ１で放送される番組を視聴する習慣があることが表されている。

図５では対象視聴機器の日曜日の視聴特徴情報をグラフ形式で可視化した例について説明したが、対象視聴機器の他の曜日の視聴特徴情報の場合も同様であるため、ここでは、その詳しい説明を省略する。

なお、図５に示す例では各時間帯及び各チャンネルに対応する視聴特徴量を複数の色彩（第１〜第５の色彩）を用いて表すものとして説明したが、当該視聴特徴量の程度を判別可能であれば、当該視聴特徴量は他の態様で表されても構わない。

再び図３に戻ると、視聴ログ格納部１１に格納されている視聴ログに含まれている全ての機器ＩＤ（によって識別される視聴機器）について上記したステップＳ１及びＳ２の処理が実行された（つまり、全ての視聴機器の視聴特徴情報が生成された）か否かが判定される（ステップＳ３）。

全ての機器ＩＤについて処理が実行されていないと判定された場合（ステップＳ３のＮＯ）、ステップＳ１に戻って処理が繰り返される。この場合、処理が実行されていない機器ＩＤを対象機器ＩＤとしてステップＳ１及びＳ２の処理が実行される。

一方、全ての機器ＩＤについて処理が実行されたと判定された場合（ステップＳ３のＹＥＳ）、視聴集合生成部１２２は、ステップＳ２において全ての視聴機器毎に生成された視聴特徴情報（に含まれる視聴特徴量）に基づいて、当該視聴特徴情報が類似する複数の視聴機器を含む視聴集合（を表す視聴集合情報）を生成する（ステップＳ４）。

本実施形態において、視聴集合生成部１２２は、例えば教師なし学習のクラスタリング手法を用いることにより機械的に視聴集合を生成する。具体的には、クラスタリング手法として例えばＫＭｅａｎｓ法を用いることにより、全ての視聴機器がＫ個のクラスタ（視聴機器の集合）に自動で分類される。なお、Ｋは２以上の整数である。

ＫＭｅａｎｓ法によれば、全ての視聴機器がＫ個のクラスタにランダムで分類された後、当該各クラスタに分類された視聴機器の視聴特徴情報（に含まれる視聴特徴量）から算出される当該クラスタの中心から各視聴機器の視聴特徴情報までの距離が算出される。視聴機器の各々は、このように算出された距離が最も近いクラスタに再分類される。ＫＭｅａｎｓ法は、全ての視聴機器が適切なクラスタに分類されるまで上記した処理を繰り返すことにより自動分類を可能とする。

視聴集合生成部１２２は、ＫＭｅａｎｓ法においてクラスタ数を例えば２０（つまり、Ｋ＝２０）に設定して自動分類を実行する。この結果、視聴機器の各々は、２０個のクラスタのうちの１つのクラスタに分類される。なお、２０個のクラスタの各々に分類された視聴機器の集合がステップＳ４において生成される視聴集合に相当する。

なお、上記した視聴機器の視聴特徴情報を用いたＫＭｅａｎｓ法によるクラスタリングでは、当該視聴特徴情報（に含まれる視聴特徴量）の少しのずれによって上記した各クラスタの中心との距離が変化し、直感的には近い距離の視聴機器が異なるクラスタ（視聴集合）に分類される可能性がある。

このため、本実施形態においては、視聴機器の視聴特徴情報を次元圧縮することにより得られる圧縮次元特徴量を用いてクラスタリングを実行するものとする。この圧縮次元特徴量は、軽微な変化に影響を受けにくいため、人間の直観に沿った自動分類が可能になる。次元圧縮には、例えば効率的に次元を圧縮することができるオートエンコーダ（自己符号化器）を用いることができる。オートエンコーダは画像に対して高い性能で次元圧縮を行うことが可能であるため、図５のように画像化された視聴特徴情報をオートエンコーダにより次元圧縮することにより、高い性能で次元圧縮を行うことが可能となる。

なお、視聴機器における１日の視聴習慣は、各視聴チャンネルで放送される番組に依存するため、曜日によって異なる場合が多い。このため、ステップＳ４において、視聴集合生成部１２２は、全ての視聴機器の特定の曜日（例えば、日曜日）の視聴特徴情報に基づいて視聴集合を生成する（クラスタリングを実行する）ものとする。これによれば、ステップＳ４において生成される視聴集合は、特定の曜日において視聴特徴情報が類似する（つまり、特定の曜日における視聴習慣が共通する）視聴機器の集合である。

ここで、図６は、ステップＳ４において生成された視聴集合情報のデータ構造の一例を示す。

図６に示すように、視聴集合情報は、視聴集合ＩＤ及び機器ＩＤを対応づけて含む。視聴集合ＩＤは、上記した視聴機器の各々が分類される視聴集合（クラスタ）を識別するための識別情報である。機器ＩＤは、当該機器ＩＤに対応づけられている視聴集合ＩＤによって識別される視聴集合に属する（分類された）視聴機器を識別するための識別情報である。

図６に示す例では、ステップＳ４において視聴集合情報３０１及び３０２を含む複数の視聴集合情報が生成されている。

視聴集合情報３０１には、視聴集合ＩＤ「Ｃ１」及び機器ＩＤ「ｕ０００１、ｕ０００３、…」が対応づけて含まれている。この視聴集合情報３０１によれば、視聴集合ＩＤ「Ｃ１」によって識別される視聴集合（クラスタ）に、機器ＩＤ「ｕ０００１」及び「ｕ０００３」によって識別される視聴機器を含む複数の視聴機器が属することが示されている。換言すれば、視聴集合情報３０１は、ステップＳ４において機器ＩＤ「ｕ０００１」及び「ｕ０００３」によって識別される視聴機器を含む複数の視聴機器が属する視聴集合が生成されたことを示している。

また、視聴集合情報３０２には、視聴集合ＩＤ「Ｃ２」及び機器ＩＤ「ｕ０００５、ｕ０００９、…」が対応づけて含まれている。この視聴集合情報３０２によれば、視聴集合ＩＤ「Ｃ２」によって識別される視聴集合（クラスタ）に、機器ＩＤ「ｕ０００５」及び「ｕ０００９」によって識別される視聴機器を含む複数の視聴機器が属することが示されている。換言すれば、視聴集合情報３０２は、ステップＳ４において機器ＩＤ「ｕ０００５」及び「ｕ０００９」によって識別される視聴機器を含む複数の視聴機器が属する視聴集合が生成されたことを示している。

なお、視聴集合情報３０１に含まれる機器ＩＤ「ｕ０００１、ｕ０００３、…」の各々によって識別される複数の視聴機器毎に生成された視聴特徴情報はそれぞれ類似している。同様に、視聴集合情報３０２に含まれる機器ＩＤ「ｕ０００５、ｕ０００９、…」の各々によって識別される複数の視聴機器毎に生成された視聴特徴情報はそれぞれ類似している。このため、本実施形態において、ステップＳ４において生成された１つの視聴集合に属する複数の視聴機器は、共通の視聴習慣を有しているといえる。

ここでは視聴集合ＩＤ「Ｃ１」及び「Ｃ２」によって識別される視聴集合（に属する複数の視聴機器）についてのみ説明したが、ステップＳ４においては、上記した自動分類において設定されるクラスタの数（Ｋ）と同数の視聴集合（を表す視聴集合情報）が生成される。

なお、上記したように視聴特徴情報が類似する視聴機器は同一の視聴集合に分類されることから、ステップＳ４において生成される視聴集合の各々の視聴習慣は異なるものとなる。

再び図３に戻ると、表示制御部１２３は、ステップＳ４において生成された視聴集合に属する複数の視聴機器の視聴特徴情報の各々に含まれる視聴特徴量に基づいて、視聴集合の視聴特徴情報を生成する（ステップＳ５）。

この場合、表示制御部１２３は、例えば視聴集合を表す視聴集合情報に含まれる機器ＩＤによって識別される視聴機器（つまり、当該視聴集合に属する視聴機器）の視聴特徴量の平均値を算出し、当該平均値（視聴特徴量）を含む視聴特徴情報を生成する。

ここで、ステップＳ５の処理について具体的に説明する。ここでは、便宜的に、ステップＳ４において生成された視聴集合に第１〜第３の視聴機器が属するものとする。

上記したように、第１〜第３の視聴機器の視聴特徴情報の各々には、各曜日、各時間帯及び各視聴チャンネルの各組み合わせに関する視聴特徴量が含まれる。

ここで、上記したステップＳ４の処理が日曜日の視聴特徴情報に基づいて実行されている場合、表示制御部１２３は、第１〜第３の視聴機器の日曜日の視聴特徴情報に含まれる視聴特徴量の平均値を算出する。

具体的には、表示制御部１２３は、第１〜第３の視聴機器の視聴特徴情報の各々に含まれる例えば日曜日、０時から１時までの時間帯及びＣＨ１の組み合わせに関する視聴特徴量（つまり、日曜日の０時から１時までの時間帯においてＣＨ１で放送された番組を視聴した時間の割合）の平均値を、視聴集合における日曜日、０時から１時までの時間帯及びＣＨ１の組み合わせに関する視聴特徴量として算出する。

ここでは、日曜日、０時から１時までの時間帯及びＣＨ１の組み合わせについて説明したが、日曜日と当該他の時間帯及び他の視聴チャンネルとの組み合わせについても同様に視聴特徴量（平均値）を算出することにより、表示制御部１２３は、視聴集合の視聴特徴情報（日曜日の視聴特徴情報）を生成することができる。ここで生成される視聴集合の視聴特徴情報は、当該視聴集合の日曜日における視聴習慣を表す情報である。

次に、表示制御部１２３は、ステップＳ５において生成された視聴集合の視聴特徴情報（に含まれる視聴特徴量）を可視化（画像化）して表示する（ステップＳ６）。

図７は、ステップＳ６における視聴集合の視聴特徴情報の表示例を示す。なお、図７においては、ステップＳ５において生成された例えばＫ個の視聴集合の視聴特徴情報のうち、１つの視聴集合の視聴特徴情報をグラフ形式で可視化（画像化）した例を示している。

図７に示すグラフの上部には、視聴集合を識別するための視聴集合ＩＤとして「Ｃ１９」及び当該視聴集合に属する視聴機器の数（ｎ）として「５００」が示されている。なお、視聴集合に属する視聴機器の数は、当該視聴集合を識別するための視聴集合ＩＤに対応づけて視聴集合情報に含まれる機器ＩＤの数に相当する。

また、図７において、縦軸は時間帯（時刻）、横軸は視聴チャンネルを表しており、当該縦軸及び横軸から構成されるグラフは、各時間帯及び各視聴チャンネルに対応する複数の領域を有する。

このようなグラフが有する複数の領域の各々には、各時間帯及び各視聴チャンネルに対応する視聴特徴量（の値）に応じた色彩が付与される。なお、複数の領域の各々に付与される色彩については、図５において説明した通りであるため、その詳しい説明を省略する。

図７に示す例では、７時から８時までの時間帯及びＣＨ４に対応する領域４０１には、第２の色彩が付与されている。また、８時から９時までの時間帯及びＣＨ４に対応する領域４０２には、第３の色彩が付与されている。また、９時から１０時までの時間帯及びＣＨ４に対応する領域４０３には、第４の色彩が付与されている。更に、１０時から１１時までの時間帯及びＣＨ４に対応する領域４０４には、第３の色彩が付与されている。また、１１時から１２時までの時間帯及びＣＨ４に対応する領域４０５には、第２の色彩が付与されている。

また、１２時から１３時までの時間帯及びＣＨ５に対応する領域４０６には、第４の色彩が付与されている。更に、１３時から１４時までの時間帯及びＣＨ５に対応する領域４０７には、第２の色彩が付与されている。

これによれば、視聴集合ＩＤ「Ｃ１９」によって識別される視聴集合（５００台の視聴機器の集合）は、朝及び午前中はＣＨ４で放送される番組を視聴し、ランチ時にＣＨ５で放送される番組を視聴するという特徴（習慣）を有することが可視化されている。

このように可視化された視聴集合の視聴特徴情報によれば、複数の視聴機器（ここでは、５００台の視聴機器）における日曜日の視聴習慣を提示することができる。

ここでは詳しい説明を省略するが、図７に示す視聴集合ＩＤ「Ｃ１９」以外の視聴集合ＩＤによって識別される視聴集合についても同様に可視化して表示することが可能である。

また、図７においては１つの視聴集合の視聴特徴情報が表示された例について説明したが、例えば図８に示すように複数の視聴集合の視聴特徴情報が一覧として表示されてもよい。この場合におけるグラフ形式で可視化された複数の視聴集合の視聴特徴情報は、例えば当該視聴集合に属する視聴機器の数が多い順に並べて表示するようにしてもよい。なお、図８においては、便宜的に３つの視聴集合の視聴特徴情報のみが示されているが、全て（例えば、２０個）の視聴集合の視聴特徴情報が表示されても構わないし、属する視聴機器の数が上位の視聴集合の視聴特徴情報のみが表示されてもよい。

なお、図３においては主に各視聴集合の日曜日の視聴特徴量が表示されるものとして説明したが、当該視聴集合の他の曜日の視聴特徴情報を表示することによって、当該曜日の視聴習慣を提示することも可能である。

ここで、上記した図７に示すように視聴集合の視聴特徴情報を可視化して表示することによって視聴習慣を提示することは可能であるが、特に上記した全ての視聴集合の視聴特徴情報を一覧として表示するような場合には、グラフ形式で可視化された視聴特徴情報では、視聴習慣を直感的に表すことが困難である。

このため、本実施形態においては、可視化して表示された視聴集合の視聴特徴情報に基づく視聴習慣を提示するために、当該視聴習慣の概要を表す名称（以下、視聴習慣名と表記）を生成して、当該視聴習慣名を視聴集合の視聴特徴情報（のグラフ）とともに表示するものとする。

なお、この視聴習慣名の生成には、上述した視聴ログ分析処理装置１０に含まれるルール格納部１３に格納されているルール情報が用いられる。ルール情報としては、視聴集合の視聴特徴情報（の値）を直感的に表すことができるようなテキスト（言葉）に変換するためのテーブルが設定されている。

以下、ルール格納部１３に格納されているルール情報について説明する。ルール格納部１３に格納されているルール情報は、時間帯名情報及びチャンネル名情報を含む。

図９は、時間帯名情報のデータ構造の一例を示す。図９に示すように、時間帯名情報は、時間帯に対応づけて時間帯名を含む。

時間帯は、視聴集合（に含まれる複数の視聴機器）において番組を視聴する習慣がある時間帯を示す。時間帯名は、当該時間帯名に対応づけられている時間帯に対して付与される名称（時間帯名）を示す。

図９に示す例では、時間帯名情報は、時間帯「５：００−９：００」に対応づけて時間帯名「朝」、時間帯「９：００−１２：００」に対応づけて「午前」、時間帯「１２：００−１３：００」に対応づけて時間帯名「ランチ」、時間帯「１３：００−１８：００」に対応づけて時間帯名「午後」、時間帯「１８：００−２３：００」に対応づけて時間帯名「朝」、時間帯「２３：００−２９：００（５：００）」に対応づけて時間帯名「夜中」を含む。

図１０は、チャンネル名情報のデータ構造の一例を示す。図１０に示すように、チャンネル名情報は、視聴チャンネルに対応づけてチャンネル名を含む。

視聴チャンネルは、視聴集合において視聴されている番組を放送するチャンネルを示す。チャンネル名は、当該チャンネル名に対応づけられている視聴チャンネルに対して付与される名称（チャンネル名）を示す。なお、チャンネル名としては、放送局名を用いることができる。

図１０に示す例では、チャンネル名情報は、視聴チャンネル「ＣＨ１」に対応づけてチャンネル名「放送局１」、視聴チャンネル「ＣＨ２」に対応づけてチャンネル名「放送局２」、視聴チャンネル「ＣＨ３」に対応づけてチャンネル名「放送局３」、視聴チャンネル「ＣＨ４」に対応づけてチャンネル名「放送局４」、視聴チャンネル「ＣＨ５」に対応づけてチャンネル名「放送局５」、視聴チャンネル「ＣＨ６」に対応づけてチャンネル名「放送局６」を含む。

本実施形態においては、上記した時間帯名情報及びチャンネル名情報（を含むルール情報）に基づいて視聴習慣名を生成することができる。

次に、図１１のフローチャートを参照して、視聴習慣名を生成する際の処理手順の一例について説明する。

まず、表示制御部１２３は、視聴集合の視聴特徴情報に基づく視聴習慣において番組が視聴されている時間帯（以下、視聴時間帯と表記）を特定する（ステップＳ１１）。

ステップＳ１１においては、例えば視聴集合の視聴特徴情報（日曜日の視聴特徴情報）に含まれる各視聴特徴量のうち、値が最も高い視聴特徴量に対応する時間帯（当該視聴特徴量に関する時間帯）を視聴時間帯として特定する。

具体的には、例えば図７に示すように可視化して表示される視聴集合の視聴特徴情報においては、当該視聴特徴情報に含まれる値が最も高い視聴特徴量に対応する時間帯として例えば９時から１０時までの時間帯が特定される。なお、図７に示す例では、９時から１０時までの時間帯に対応する領域４０３及び１２時から１３時までの時間帯に対応する領域４０６の双方に第４の色彩（０．６≦ｆ＜０．８の場合に付与される色彩）が付されているが、ここでは、日曜日の９時から１０時までの時間帯にＣＨ４で放送される番組を視聴した割合の方が、日曜日の１２時から１３時までの時間帯においてＣＨ５で放送される番組を視聴した割合よりも高い場合を想定している。

ステップＳ１１の処理が実行されると、表示制御部１２３は、ルール格納部１３に格納されているルール情報（に含まれる時間帯名情報）を参照して時間帯名を取得する（ステップＳ１２）。この場合、表示制御部１２３は、ステップＳ１１において特定された視聴時間帯を包含する時間帯に対応づけて時間帯名情報に含まれる時間帯名を取得する。

図９に示す時間帯名情報を用いて具体的に説明すると、上記したようにステップＳ１１において例えば９時から１０時までの時間帯が視聴時間帯として特定された場合には、表示制御部１２３は、当該視聴時間帯を包含する時間帯「９：００−１２：００」に対応づけて時間帯名情報に含まれる時間帯名「午前」を取得する。

次に、表示制御部１２３は、視聴集合の視聴特徴情報に基づく視聴習慣において視聴されている番組を放送している視聴チャンネルを特定する（ステップＳ１３）。

ステップＳ１３においては、例えば視聴集合の視聴特徴情報に含まれる各視聴特徴量のうち、値が最も高い視聴特徴量に対応する視聴チャンネル（当該視聴特徴量に関するチャンネル）を特定する。換言すれば、上記したステップＳ１１において特定された視聴時間帯において視聴されている番組を放送している視聴チャンネルが特定される。

具体的には、例えば図７に示すように可視化して表示される視聴集合の視聴特徴情報においては、当該視聴特徴情報に含まれる値が最も高い視聴特徴量に対応する視聴チャンネル（つまり、ステップＳ１１において特定された９時から１０時までの時間帯において視聴されている番組を放送している視聴チャンネル）としてＣＨ４が特定される。

ステップＳ１３の処理が実行されると、表示制御部１２３は、ルール格納部１３に格納されているルール情報（チャンネル名情報）を参照してチャンネル名を取得する（ステップＳ１４）。この場合、表示制御部１２３は、ステップＳ１３において特定された視聴チャンネルに対応づけてチャンネル名情報に含まれるチャンネル名を取得する。

図１０に示すチャンネル名情報を用いて具体的に説明すると、上記したようにステップＳ１３において例えばＣＨ４が視聴チャンネルとして特定された場合には、表示制御部１２３は、当該視聴チャンネル「ＣＨ４」に対応づけてチャンネル名情報に含まれるチャンネル名「放送局４」を取得する。

次に、表示制御部１２３は、ステップＳ１２において取得された時間帯名及びステップＳ１４において取得されたチャンネル名に基づいて、視聴集合の視聴特徴情報に基づく視聴習慣を表す視聴習慣名を生成する（ステップＳ１５）。

ステップＳ１５において、表示制御部１２３は、時間帯名及びチャンネル名を組み合わせることによって視聴習慣名を生成する。換言すれば、表示制御部１２３は、時間帯名及びチャンネル名を予め用意されているテンプレートに当てはめることによって視聴習慣名を生成することができるものとする。

具体的には、上記したようにステップＳ１２において取得された時間帯名が「午前」であり、ステップＳ１４において取得されたチャンネル名が「放送局４」である場合には、例えば「午前は放送局４」という視聴習慣名を生成することができる。このような視聴習慣名が図７に示すグラフ形式の視聴集合の視聴特徴情報とともに表示されることによって、午前の時間帯にＣＨ４で放送されている番組を視聴するという視聴習慣を提示することができる。表示制御部１２３によって生成された視聴習慣名は、例えばグラフ形式の視聴集合の視聴特徴情報に自動的に付加されて表示されてもよいし、当該視聴習慣名の表示が例えば分析者等によって指示された場合に表示されるようにしてもよい。

なお、図１１に示すステップＳ１１及びＳ１３においては１つの視聴時間帯及び視聴チャンネルが特定されるものとして説明したが、例えば複数の視聴時間帯及び視聴チャンネルが特定されるようにしてもよい。例えば予め定められた値（例えば、０．６）以上の視聴特徴量に対応する視聴時間帯及び視聴チャンネルが特定されてもよい。

具体的には、図７に示す例では、ステップＳ１１においては９時から１０時までの時間帯及び１２時から１３時までの時間帯が視聴時間帯として特定され、ステップＳ１２においては時間帯名として「午前」及び「ランチ」が取得される。

また、ステップＳ１３においてはＣＨ４及びＣＨ５が視聴チャンネルとして特定され、ステップＳ１４においてはチャンネル名として「放送局４」及び「放送局５」が取得される。

これによれば、上記したステップＳ１５においては、例えば「午前は放送局４、ランチは放送局５」のような視聴習慣名を生成することができる。

上記した図１１に示す処理によれば、視聴集合の視聴特徴情報に含まれる視聴特徴量に関する視聴時間帯及び視聴チャンネルに基づいて視聴習慣を表す視聴習慣名を生成することが可能である。

なお、上記した図８に示すように複数の視聴集合の視聴特徴情報が表示される場合には、当該複数の視聴集合の視聴特徴情報の各々について図１１に示す処理が実行されることにより、当該複数の視聴集合の視聴特徴情報の各々に基づく視聴習慣名をそれぞれ生成して表示することが可能となる。

また、本実施形態においては、上記した図３に示す処理とは別個に図１１に示す処理が実行されるものとして説明したが、図１１に示す処理は例えば図３に示すステップＳ５の後に実行され、当該図１１に示す処理によって生成された視聴習慣名がステップＳ６において視聴集合の視聴特徴情報とともに表示される構成であっても構わない。

更に、図１１においては時間帯（時間帯名）及び視聴チャンネル（チャンネル名）に基づいて視聴習慣を表す視聴習慣名が生成されるものとして説明したが、当該視聴習慣名の生成には、例えば曜日（の名前）を利用しても構わない。上記したように視聴集合が視聴機器の日曜日の視聴特徴情報に基づいて生成されている場合において、上記したステップＳ１２において取得された時間名が「午前」であり、ステップＳ１４において取得されたチャンネル名が「放送局４」である場合には、例えば「日曜日の午前は放送局４」という視聴習慣名が生成されるようにしてもよい。

上記したように本実施形態においては、番組を視聴可能な複数の視聴機器の各々から収集された視聴ログを取得し、当該視聴ログに含まれる曜日、時間帯及び視聴チャンネルの組み合わせに関する視聴特徴量を含む視聴特徴情報を視聴機器毎に算出し、当該視聴特徴情報が類似する複数の視聴機器が属する視聴集合を生成し、当該視聴集合に属する複数の視聴機器の各々について生成された視聴特徴情報に含まれる視聴特徴量に基づいて当該視聴集合における視聴習慣を表示する。

本実施形態においては、上記したように視聴特徴情報の類似した視聴機器の集合を自動で生成することにより、例えば分析者の知見または仮説に基づく番組や時間帯等の情報を設定することなく、曜日、時間帯及び視聴チャンネル（の組み合わせ）に関する未知の視聴習慣（特徴的な視聴パターン）を提示（抽出）することが可能となる。

更に、本実施形態においては、視聴集合に属する複数の視聴機器の各々について生成された視聴特徴情報（つまり、視聴集合の視聴特徴情報）に含まれる視聴特徴量に関する時間帯及び視聴チャンネルの組み合わせに基づいて当該視聴集合における視聴習慣を表す名称（視聴習慣名）を生成する構成により、上記したグラフ（形式の視聴集合の視聴特徴情報）を表示する場合と比較して、よりわかりやすく視聴習慣を提示することが可能となる。

上記した本実施形態において提示される視聴習慣は、様々なサービスの質の向上に利用することができる。具体的には、視聴習慣に合うように広告を展開することにより、効率的に広告の効果を得ることができる。更に、例えば視聴ログとともに当該視聴ログが収集される視聴機器の利用者（つまり、視聴者）の年代等の情報を得ることができる場合には、本実施形態において提示された視聴習慣で番組を視聴する視聴者の年代に合わせた番組の制作等を行うようなことが可能となる。このように本実施形態において抽出された視聴習慣を利用することにより、より効率的な広告の展開及び番組の制作等を実現することが可能となる。本実施形態において提示される視聴習慣は、更に例えば番組の詳細情報（例えば、出演者及びジャンル等）及び視聴者の情報（例えば、年代及び住所等）と組み合わせて分析することにより、上記した広告の展開及び番組の制作に関するより有報な情報となり得る。

なお、本実施形態においては上記した図７に示すように視聴集合の視聴特徴情報がグラフ形式で可視化して表示されるものとして説明したが、当該視聴集合の視聴特徴情報は他の形式で表示されても構わない。

具体的には、視聴集合の視聴特徴情報は例えば図４に示す視聴機器の視聴特徴情報と同様の表形式で表示されるような構成であってもよい。また、例えば視聴集合に属する視聴機器の数に応じたバブルチャート等が表示され、当該バブルチャートにおいて指定された視聴集合の視聴特徴情報がグラフ形式で表示されるようにしてもよい。更に、本実施形態においては、グラフ形式で表示される視聴集合の視聴特徴情報とともに視聴習慣名が表示されるものとして説明したが、全体的な視聴特徴情報を簡易に提示するために全て（または複数）の視聴集合の視聴特徴情報における視聴習慣名（テキスト）のみが一覧で表示されるようにしてもよい。なお、本実施形態においては、視聴集合の視聴特徴情報が縦軸（時間帯）及び横軸（視聴チャンネル）の２軸（のグラフ）で表示されるものとして説明したが、当該視聴集合の視聴特徴情報は例えば３軸で表示されても構わない。

また、本実施形態においては、視聴ログに含まれる曜日、時間帯及び視聴チャンネルの組み合わせに関する視聴特徴量を含む視聴特徴情報を視聴機器毎に生成し、当該視聴特徴情報が類似する複数の視聴機器を視聴集合として生成するものとして説明したが、例えば、曜日及び時間帯の組み合わせに関する視聴特徴量を含む視聴特徴情報に基づいて視聴集合が生成されるような構成であっても構わない。

このような構成の場合には、視聴者によって視聴される（番組が放送される）視聴チャンネルに関する視聴習慣については提示することはできないが、少なくとも視聴機器において番組が視聴されている曜日毎の時間帯に関する視聴習慣については提示することができる。このような視聴習慣であっても例えば広告の展開及び番組の制作に利用することは可能である。

なお、本実施形態においては、曜日、時間帯及び視聴チャンネルの組み合わせに関する視聴特徴量を含む視聴特徴情報を生成することによって、当該曜日、時間帯及び視聴チャンネルにおける視聴習慣を抽出するものとして説明したが、例えば曜日に代えて祝日、時間帯及び視聴チャンネルの組み合わせに関する視聴特徴量を含む視聴特徴情報を生成することによって、当該祝日における視聴習慣を抽出することも可能である。

また、本実施形態においては、視聴集合の視聴特徴情報を例えば視聴ログ分析処理装置１０に備えられる表示部（図示せず）に表示することが可能であるが、図１２に示すように、視聴ログ分析処理装置１０がサーバ装置として動作し、当該視聴ログ分析処理装置１０とネットワーク２０を介して接続されるユーザ端末３０に視聴集合の視聴特徴情報が表示される構成としても構わない。なお、以下の実施形態についても同様である。

（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態について説明する。本実施形態においては、曜日、時間帯及び視聴形態（の組み合わせ）における視聴習慣を提示（抽出）する点で、前述した第１の実施形態とは異なる。以下の説明においては、第１の実施形態と同様の部分についてはその詳しい説明を省略し、当該第１の実施形態と異なる部分について主に述べる。

なお、本実施形態に係る視聴ログ分析処理装置の構成は、前述した第１の実施形態と同様であるため、適宜、図１を用いて説明する。

まず、図１３を参照して、本実施形態に係る視聴ログ分析処理装置１０に含まれる視聴ログ格納部１１について説明する。図１３は、視聴ログ格納部１１に格納されている視聴ログのデータ構造の一例を示す。

図１３に示すように、視聴ログ格納部１１に格納されている視聴ログには、機器ＩＤに対応づけて、視聴開始時刻、視聴終了時刻及び視聴形態が含まれている。機器ＩＤ、視聴開始時刻及び視聴終了時刻については、前述した第１の実施形態と同様であるため、その詳しい説明を省略する。

視聴形態は、当該視聴形態に対応づけられている機器ＩＤによって識別される視聴機器における番組の視聴の形態であり、例えばライブ（視聴）及び録画（視聴）を含む。本実施形態において、ライブ（視聴）は、放送されている番組をリアルタイムで視聴したこと（実際に放送されている番組を視聴したこと）を含む。録画（視聴）は、録画された番組を視聴したことを含む。

図１３に示す例では、例えば機器ＩＤ「ｕ０００１」によって識別される視聴機器から収集された視聴ログとして、視聴ログ１１３及び１１４を含む複数の視聴ログが示されている。

具体的には、視聴ログ１１３は、機器ＩＤ「ｕ０００１」に対応づけて、視聴開始時刻「２０１６／９／２２（ｓｕｎ）２０：４５：００」、視聴終了時刻「２０１６／９／２２（ｓｕｎ）２０：５８：２４」及び視聴形態「ライブ」を含む。この視聴ログ１１３によれば、機器ＩＤ「ｕ０００１」によって識別される視聴機器において、当該視聴ログ１１３に含まれる視聴開始時刻から視聴終了時刻までの時間帯に実際に放送されていた番組（以下、ライブ番組と表記）を視聴したことが示されている。

また、視聴ログ１１４は、機器ＩＤ「ｕ０００１」に対応づけて、視聴開始時刻「２０１６／９／２２（ｓｕｎ）２０：５８：２４」、視聴終了時刻「２０１６／９／２２（ｓｕｎ）２１：１４：５６」及び視聴形態「録画」を含む。この視聴ログ１１４によれば、機器ＩＤ「ｕ０００１」によって識別される視聴機器において、当該視聴ログ１１４に含まれる視聴開始時刻から視聴終了時刻までの時間帯に、既に録画されていた番組（以下、録画番組と表記）を視聴したことが示されている。

なお、視聴形態「ライブ」を含む視聴ログ１１３は、視聴ログ１１３に含まれる視聴開始時刻に例えば視聴機器の電源がＯＮされ（つまり、ライブ番組の視聴が開始され）、当該視聴ログ１１３に含まれる視聴終了時刻に録画番組の再生が開始された（つまり、ライブ番組の視聴が終了された）場合に視聴ログ格納部１１に格納される視聴ログである。

一方、視聴ログ１１４は、上記したように視聴ログ１１４に含まれる視聴開始時刻に録画番組の再生が開始され、当該視聴ログ１１４に含まれる視聴終了時刻に当該録画番組の再生が停止された場合に視聴ログ格納部１１に格納される視聴ログである。

ここでは、詳しい説明を省略するが、視聴ログ格納部１１には、上記した視聴ログ１１３及び１１４以外にも、機器ＩＤ「ｕ０００１」によって識別される視聴機器から収集された視聴ログが格納されている。

また、図１３に示す例では、例えば機器ＩＤ「ｕ０００２」によって識別される視聴機器から収集された視聴ログとして、機器ＩＤ「ｕ０００２」を含む複数の視聴ログが含まれている。

なお、機器ＩＤ「ｕ０００２」によって識別される視聴機器から収集された視聴ログ（のデータ構造）は、上記した機器ＩＤ「ｕ０００１」によって識別される視聴機器から収集された視聴ログ（例えば、視聴ログ１１３及び１１４）と同様であるため、その詳しい説明を省略する。

図１３においては機器ＩＤ「ｕ０００１」及び「ｕ０００２」によって識別される視聴機器から収集された視聴ログについてのみ示されているが、視聴ログ格納部１１には、他の視聴機器から収集された視聴ログについても同様に格納されている。

なお、本実施形態における視聴ログは、１回の視聴行動を表すものとする。本実施形態において、１つの視聴ログによって表される視聴行動は、例えばチャンネルを変更する、視聴機器の電源をＯＮするまたは録画番組を再生することで開始され、次にチャンネルを変更する、視聴機器の電源をＯＦＦするまたは録画番組の再生を停止することで終了するものである。

次に、本実施形態に係る視聴ログ分析処理装置１０の処理手順について説明する。なお、本実施形態に係る視聴ログ分析処理装置１０の処理手順は、前述した図３に示す処理と同様であるため、図３を用いて説明する。

まず、前述した第１の実施形態において説明したステップＳ１の処理が実行される。このステップＳ１においては、視聴ログ取得部１２１は、対象機器ＩＤを含む視聴ログ（対象視聴機器の視聴ログ）を取得する。

次に、視聴集合生成部１２２は、対象視聴機器の視聴ログに基づいて、当該視聴ログに含まれる曜日、時間帯及び視聴形態の組み合わせに関する視聴特徴量を含む視聴特徴情報（以下、対象視聴機器の視聴特徴情報と表記）を生成する（ステップＳ２）。この場合、視聴集合生成部１２２は、例えば各曜日の各時間帯において各視聴形態で番組を視聴した時間（視聴時間）の割合を視聴特徴量として算出し、当該視聴特徴量を含む視聴特徴情報を生成する。

ここで、例えば日曜日の０時から１時までの時間帯においてライブ番組を視聴した時間の割合（つまり、日曜日、０時から１時までの間の時間帯及びライブ視聴の組み合わせに関する視聴特徴量を算出する場合について説明する。この場合、視聴集合生成部１２２は、対象視聴機器の視聴ログに基づいて、日曜日の０時から１時までの間にライブ番組を視聴した時間を特定する。視聴集合生成部１２２は、特定された時間を０時から１時までの１時間で除算することによって視聴特徴量を算出する。例えば日曜日の０時から１時までの間にライブ番組を視聴した時間が３０分である場合には、視聴特徴量として０．５が算出される。

なお、上記したように対象視聴機器の視聴ログが１ヶ月の期間内に収集されている場合には、視聴集合生成部１２２は、各日曜日の０時から１時までの間においてライブ番組を視聴した時間の割合の平均値を視聴特徴量として算出する。

視聴集合生成部１２２は、上記した処理を各曜日、各時間帯及び各視聴チャンネルの組み合わせ毎に実行することにより、当該組み合わせ毎に算出された視聴特徴量を含む視聴特徴情報を生成する。

図１４を参照して、本実施形態におけるステップＳ２において生成された対象視聴機器の視聴特徴情報について具体的に説明する。図１４に示すように、視聴特徴情報は、曜日、時間帯及び視聴形態の組み合わせ毎に算出された視聴特徴量を含む。

図１４に示す例では、視聴特徴情報は、視聴形態「ライブ」と、曜日及び時間帯の組み合わせである「ｓｕｎ ０：００−１：００」とに対応づけて視聴特徴量「０．５」を含む。これによれば、日曜日の０時から１時までの間にライブ番組を視聴した時間の割合（視聴特徴量）が０．５であることが示されている。換言すれば、日曜日の０時から１時までの１時間の間にライブ番組が対象視聴機器において３０分間視聴されたことが示されている。

また、視聴特徴情報は、視聴形態「ライブ」と、曜日及び時間帯の組み合わせである「ｓｕｎ １：００−２：００」とに対応づけて視聴特徴量「０．８」を含む。これによれば、日曜日の１時から２時までの間にライブ番組を使用した時間の割合（視聴特徴量）が０．８であることが示されている。換言すれば、日曜日の１時から２時までの１時間の間にライブ番組が対象視聴機器において４８分間視聴されたことが示されている。

図１４に示すように、視聴特徴情報には、日曜日の１時間毎の時間帯においてライブ番組を視聴した時間の割合が視聴特徴量として含まれている。

ここでは、日曜日について説明したが、視聴特徴情報には、他の曜日についても同様に１時間毎の時間帯においてライブ番組を視聴した時間の割合が視聴特徴量として含まれている。また、ライブ（視聴）以外の視聴形態（つまり、録画）についても同様である。

以下の説明においては、視聴特徴情報に含まれる複数の視聴特徴量のうち、日曜日の各時間帯において各視聴形態で番組を視聴した時間の割合（視聴特徴量）の集合を、便宜的に、日曜日の視聴特徴情報と称する。なお、本実施形態において、日曜日の各時間帯は、前述した第１の実施形態と同様であるものであり、例えば５時から２９時と表示される。

ここで、図１５を参照して、上記した対象視聴機器の日曜日の視聴特徴情報をグラフ形式で可視化（画像化）した例について説明する。

図１５において、縦軸は時間帯（時刻）、横軸は視聴形態を表しており、当該縦軸及び横軸によって構成されるグラフは、各時間帯及び各視聴形態に対応する複数の領域を有する。なお、図１５において、視聴形態Ｌはライブ（視聴）を示しており、視聴形態Ｒは録画（視聴）を示している。

このようなグラフが有する複数の領域の各々には、各時間帯及び各視聴形態に対応する視聴特徴量（の値）に応じた色彩が付与される。なお、各時間帯及び各視聴形態に対応する視聴特徴量とは、上記した当該時間帯において当該視聴形態で番組を視聴した時間の割合である。

複数の領域の各々に付与される色彩は、例えば第１〜第５の色彩を含む。ここで、視聴特徴量をｆとすると、第１の色彩は、例えば０以上０．２未満（０≦ｆ＜０．２）である視聴特徴に応じて領域に付与される色彩である。第２の色彩は、例えば０．２以上０．４未満（０．２≦ｆ＜０．４）である視聴特徴量に応じて領域に付与される色彩である。第３の色彩は、例えば０．６以上０．８未満（０．６≦ｆ＜０．８）である視聴特徴量に応じて領域に付与される色彩である。第５の色彩は、例えば０．８以上１．０以下（０．８≦ｆ≦１．０）である視聴特徴量に応じて領域に付与される色彩である。

図１５に示す例では、例えば１２時から１５時までの時間帯及び録画視聴（Ｒ）に対応する領域５０１〜５０３には第３の色彩が付与されており、１５時から１６時までの時間帯及び録画視聴（Ｒ）に対応する領域５０４には第４の色彩が付与されている。また、１６時から１７時までの時間帯及び録画視聴（Ｒ）に対応する領域５０５には第３の色彩が付与されており、１７時から１８時までの時間帯及び録画視聴（Ｒ）に対応する領域５０６には第４の色彩が付与されており、１８時から２４時までの時間帯及び録画視聴（Ｒ）に対応する領域５０７〜５１２には第３の色彩が付与されている。

このような視聴特徴量によれば、対象視聴機器においては日曜日の午前中から深夜にかけて録画番組を視聴する習慣があることが表されている。

図１５では対象視聴機器の日曜日の視聴特徴情報をグラフ形式で可視化した例について説明したが、対象視聴機器の他の曜日の視聴特徴情報の場合も同様であるため、ここではその詳しい説明を省略する。

再び図３を用いて説明すると、前述した第１の実施形態において説明したステップＳ３の処理が実行される。すなわち、全ての機器ＩＤについて処理が実行されていないと判定された場合（ステップＳ３のＮＯ）、ステップＳ１に戻って処理が繰り返される。

一方、全ての機器ＩＤについて処理が実行されたと判定された場合（ステップＳ３のＹＥＳ）、前述した第１のｌ実施形態において説明したステップＳ４の処理が実行される。第１の実施形態において説明したためステップＳ４の処理の説明については省略するが、当該ステップＳ４の処理によれば、視聴特徴情報が類似する複数の視聴機器を含む視聴集合（を表す視聴集合情報）が生成される。なお、視聴集合情報のデータ構造は、前述した図６において説明した通りであるため、その詳しい説明を省略する。

次に、表示制御部１２３は、前述ステップＳ４において生成された視聴集合に属する複数の視聴機器の視聴特徴情報の各々に含まれる視聴特徴量に基づいて、視聴集合の視聴特徴情報を生成する（ステップＳ５）。

この場合、表示制御部１２３は、例えば視聴集合を表す視聴集合に含まれる機器ＩＤによって識別される視聴機器（つまり、当該視聴集合に属する視聴機器）の視聴特徴量の平均値を算出し、当該平均値（視聴特徴量）を含む視聴特徴情報を生成する。

ここで、ステップＳ５の処理について具体的に説明する。ここでは、便宜的に、ステップＳ４において生成された視聴集合に第１〜第３の視聴機器が属するものとする。

上記したように第１〜第３の視聴機器の視聴特徴情報の各々には、各曜日、各時間帯及び各視聴形態の各組み合わせに関する視聴特徴が含まれる。

ここで、上記したステップＳ４の処理が日曜日の視聴特徴情報に基づいて実行されている場合、表示制御部１２３は、第１〜第３の視聴機器の日曜日の視聴特徴情報に含まれる視聴特徴量の平均値を算出する。

具体的には、表示制御部１２３は、第１〜第３の視聴機器の視聴特徴情報に含まれる例えば日曜日、０時から１時までの時間帯及びライブ視聴の組み合わせに関する視聴特徴量（つまり、日曜日の０時から１時までの時間帯においてライブ番組を視聴した時間の割合）の平均値を、視聴集合における日曜日、０時から１時までの時間帯及びライブ視聴の組み合わせに関する視聴特徴量として算出する。

ここでは、日曜日、０時から１時までの時間帯及びライブ視聴の組み合わせについて説明したが、日曜日と他の時間帯及び他の視聴形態（録画視聴）との組み合わせについても同様に視聴特徴量を算出することにより、表示制御部１２３は、視聴集合の視聴特徴情報（日曜日の視聴特徴情報）を生成することができる。ここで生成される視聴集合の視聴特徴情報は、当該視聴集合の日曜日における視聴習慣を表す情報である。

次に、表示制御部１２３は、ステップＳ５において生成された視聴集合の視聴特徴情報（に含まれる視聴特徴量）を可視化（画像化）して表示する（ステップＳ６）。

図１６は、ステップＳ６における視聴集合の視聴特徴情報の表示例を示す。なお、図１６においては、ステップＳ５において生成された例えばＫ個の視聴集合の視聴特徴情報のうち、１つの視聴集合の視聴特徴情報（日曜日の視聴特徴情報）をグラフ形式で可視化（画像化）した例を示している。

図１６に示すグラフの上部には、視聴集合を識別するための視聴集合ＩＤとして「Ｃ１９」及び当該視聴集合に属する視聴機器の数（ｎ）として「５００」が示されている。なお、視聴集合に属する視聴機器の数は、当該視聴集合を識別するための視聴集合ＩＤに対応づけて視聴集合情報に含まれる機器ＩＤの数に相当する。

また、図１６において、縦軸は時間帯（時刻）、横軸は視聴形態を表しており、当該縦軸及び横軸から構成されるグラフは、各時間帯及び各視聴形態に対応する複数の領域を有する。

このようなグラフが有する複数の領域の各々には、各時間帯及び各視聴形態に対応する視聴特徴量（の値）に応じた色彩が付与される。なお、複数の領域の各々に付与される色彩については、図１５において説明した通りであるため、その詳しい説明を省略する。

図１６に示す例では、１４時から１５時までの時間帯及び録画視聴（Ｒ）に対応する領域６０１には第２の色彩が付与されており、１５時から１８時までの時間帯及び録画視聴（Ｒ）に対応する領域６０２〜６０４には第３の色彩が付与されている。

これによれば、視聴集合ＩＤ「Ｃ１９」によって識別される視聴集合（５００台の視聴機器の集合）は、午後は録画番組を視聴するという特徴（習慣）を有することが可視化されている。

このように可視化された視聴集合の視聴特徴情報（日曜日の視聴特徴情報）によれば、複数の視聴機器（ここでは、５００台の視聴機器）における日曜日の視聴習慣を提示することができる。

ここでは詳しい説明を省略するが、図１６に示す視聴集合ＩＤ「Ｃ１９」以外の視聴集合ＩＤによって識別される視聴集合の視聴特徴情報についても同様に可視化して表示することが可能である。

なお、ここでは視聴機器の日曜日の視聴特徴情報に基づいて視聴集合が生成され、当該視聴集合の日曜日の視聴特徴情報が表示される例について説明したが、視聴集合は、視聴機器の全ての曜日の視聴特徴情報に基づいて生成されてもよい。これによれば、例えば図１７及び図１８に示すように当該日曜日を含む全ての曜日の視聴特徴情報を可視化して表示することができる。この場合、視聴集合の１週間の視聴習慣を提示することが可能である。詳細については省略するが、図１７に示す例では、１週間を通して主に朝とゴールデンタイムにライブ番組を視聴するという特徴（習慣）を有することが可視化されている。また、図１８に示す例では、土日は、午後及び夜中に録画番組を視聴し、ゴールデンタイムはライブ番組を視聴するという特徴（習慣）を有することが可視化されている。また、図１８に示す例では、平日は、朝とゴールデンタイムにライブ番組を視聴し、夜中に１時間程度録画番組を視聴するという特徴（習慣）を有することが可視化されている。

なお、ここでは主に１つの視聴集合の視聴特徴情報が表示されるものとして説明したが、複数の視聴集合の視聴特徴情報を表示することによって、様々な視聴集合における視聴習慣を提示することができる。

ここで、本実施形態においては、前述した第１の実施形態と同様に、視聴習慣の概要を表す名称（視聴習慣名）を生成するように構成されていているものとする。この視聴習慣名の生成には、ルール格納部１３に格納されているルール情報が用いられる。

以下、本実施形態においてルール格納部１３に格納されているルール情報について説明する。ルール格納部１３に格納されているルール情報は、時間帯名情報及び視聴形態名情報を含む。なお、時間帯名情報は、前述した図９において説明した通りであるため、その詳しい説明を省略する。

図１９は、視聴形態名情報のデータ構造の一例を示す。図１９に示すように、視聴形態名情報は、視聴形態に対応づけて視聴形態名を含む。

視聴形態は、視聴集合（に含まれる複数の視聴機器）において番組を視聴する形態を示し、例えばライブ及び録画を含む。視聴形態名は、当該視聴形態名に対応づけられている視聴形態に対して付与される名称（視聴形態名）を示す。

図１９に示す例では、視聴形態名情報は、視聴形態「ライブ」に対応づけて視聴形態名「ライブ視聴」、視聴形態「録画」に対応づけて「録画視聴」を含む。

本実施形態においては、上記した時間帯名情報及び視聴形態名情報（を含むルール情報）に基づいて視聴習慣名を生成することができる。

次に、図２０のフローチャートを参照して、視聴習慣名を生成する際の処理手順の一例について説明する。

まず、前述した図１１に示すステップＳ１１及びＳ１２の処理に相当するステップＳ２１及びＳ２２の処理が実行される。

次に、表示制御部１２３は、視聴集合の視聴特徴情報に基づく視聴習慣において視聴されている番組の視聴形態を特定する（ステップＳ２３）。

ステップＳ２３においては、例えば視聴集合の視聴特徴情報に含まれる各視聴特徴量のうち、値が最も高い視聴特徴量に対応する視聴形態（当該視聴特徴量に関する視聴形態）を特定する。換言すれば、上記したステップＳ２１において特定された視聴時間帯において視聴されている番組の視聴形態が特定される。

具体的には、例えば図１６に示すように可視化して表示される視聴集合の視聴特徴情報においては、当該視聴特徴情報に含まれる値が最も高い視聴特徴量に対応する視聴形態として録画が特定される。

ステップＳ２３の処理が実行されると、表示制御部１２３は、ルール格納部１３に格納されているルール情報（視聴形態名情報）を参照して視聴形態名を取得する（ステップＳ２４）。この場合、表示制御部１２３は、ステップＳ２３において特定された視聴形態に対応づけて視聴形態名情報に含まれる視聴形態名を取得する。

図１９に示す視聴形態名情報を用いて具体的に説明すると、上記したようにステップＳ２３において例えば録画が視聴形態として特定された場合には、表示制御部１２３は、当該視聴形態「録画」に対応づけて視聴形態名情報に含まれる視聴形態名「録画視聴」を取得する。

次に、表示制御部１２３は、ステップＳ２２において取得された時間帯名及びステップＳ２４において取得された視聴形態名に基づいて、視聴集合の視聴特徴情報に基づく視聴習慣を表す視聴習慣名を生成する（ステップＳ２５）。

ステップＳ２５において、表示制御部１２３は、時間帯名及び視聴形態名を組み合わせることによって視聴習慣名を生成する。換言すれば、表示制御部１２３は、時間帯名及び視聴形態名を予め用意されているテンプレートに当てはめることによって視聴習慣名を生成することができるものとする。

具体的には、ステップＳ２２において取得された時間帯名が例えば「午後」であり、ステップＳ２４において取得された視聴形態名が「録画視聴」である場合には、例えば「午後は録画視聴」という視聴習慣名を生成することができる。このような視聴習慣名が図７に示すグラフ形式の視聴集合の視聴特徴情報とともに表示されることによって、午後の時間帯に録画番組を視聴するという視聴習慣を提示することができる。

なお、図２０に示すステップＳ２１及びＳ２３においては１つの視聴時間帯及び視聴形態が特定されるものとして説明したが、例えば複数の視聴時間帯及び視聴形態が特定されるようにしてもよい。例えば予め定められた値（例えば、０．６）以上の視聴特徴量に対応する視聴時間帯及び視聴形態が特定されてもよい。

具体的には、例えば図１７に示すように視聴集合の全ての曜日の視聴特徴情報が表示されている場合には、「朝とゴールデンタイムはライブ視聴」という視聴習慣名を生成することができる。また、視聴習慣名の生成には、例えば曜日（の名前）を利用しても構わない。例えば図１８に示す例であれば、「平日（月曜日から金曜日）の朝とゴールデンタイムはライブ視聴、土日のゴールデンタイムはライブ視聴、土日の午後と夜中は録画視聴」のような視聴習慣名を生成することも可能である。

上記したように本実施形態においては、番組を視聴可能な複数の視聴機器の各々から収集された視聴ログを取得し、当該視聴ログに含まれる曜日、時間帯及び視聴形態の組み合わせに関する視聴特徴量を含む視聴特徴情報を視聴機器毎に算出し、当該視聴特徴情報が類似する複数の視聴機器が属する視聴集合を生成し、当該視聴集合に属する複数の視聴機器の各々について生成された視聴特徴情報に含まれる視聴特徴量に基づいて当該視聴集合における視聴習慣を表示する。

本実施形態においては、上記したように視聴特徴情報の類似した視聴機器の集合を自動で生成することにより、例えば分析者の知見または仮説に基づく番組や時間帯等の情報を設定することなく、曜日、時間帯及び視聴形態（の組み合わせ）に関する未知の視聴習慣（特徴的な視聴パターン）を提示（抽出）することが可能となる。

更に、本実施形態においては、視聴集合に属する複数の機器の各々について生成された視聴特徴情報（つまり、視聴集合の視聴特徴情報）に含まれる視聴特徴量に関する時間帯及び視聴形態の組み合わせに基づいて当該視聴集合における視聴習慣を表す名称（視聴習慣名）を生成する構成により、上記したグラフ（形式の視聴集合の視聴特徴情報）を表示する場合と比較して、よりわかりやすく視聴習慣を提示することが可能となる。

なお、本実施形態において、視聴形態は「ライブ」及び「録画」を含むものとして説明したが、当該「録画」は、例えば視聴者によって録画された番組を視聴する場合と、タイムシフトと称される機能により自動的に録画された番組を視聴する場合とに分けられてもよい。これによれば、より詳細な視聴習慣を提示することができる。

本実施形態においては、曜日、時間帯及び視聴形態における未知の視聴習慣を提示する場合について説明したが、例えば図１３に示す視聴ログが前述した第１の実施形態において説明した視聴チャンネルを含む場合には、曜日、時間帯、視聴チャンネル及び視聴形態に関する視聴習慣を提示するようにしてもよい。

以上述べた少なくとも１つの実施形態によれば、視聴ログに基づいて未知の視聴習慣を提示することが可能な視聴ログ分析処理装置、視聴ログ分析処理方法及びプログラムを提供することができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１０…視聴ログ分析処理装置、１１…視聴ログ格納部、１２…処理部、１３…ルール格納部、１２１…視聴ログ取得部、１２２…視聴集合生成部、１２３…表示制御部。

Claims (9)

1. 番組を視聴可能な複数の機器の各々から収集された、当該機器において番組が視聴された曜日及び時間帯を含む視聴ログを取得する取得手段と、
   前記視聴ログに含まれる曜日及び時間帯の組み合わせに関する視聴特徴量を含む視聴特徴情報を前記複数の機器毎に生成する第１の生成手段と、
   前記視聴特徴情報が類似する複数の機器が属する視聴集合を生成する第２の生成手段と、
   前記視聴集合に属する複数の機器の各々について生成された視聴特徴情報に含まれる視聴特徴量に基づいて、当該視聴集合における視聴習慣を表示する表示制御手段と
   を具備する視聴ログ分析処理装置。
2. 前記視聴ログは、前記機器において視聴された番組が放送されたチャンネルを更に含み、
   前記第１の生成手段は、前記視聴ログに含まれる曜日、時間帯及びチャンネルの組み合わせに関する視聴特徴量を算出する
   請求項１記載の視聴ログ分析処理装置。
3. 前記視聴集合に属する複数の機器の各々について生成された視聴特徴情報に含まれる視聴特徴量に関する時間帯及びチャンネルの組み合わせに基づいて、前記視聴習慣を表す名称を生成する第３の生成手段を更に具備し、
   前記表示制御手段は、前記視聴習慣及び前記名称を表示する
   請求項２記載の視聴ログ分析処理装置。
4. 前記視聴ログは、前記機器における番組の視聴形態を更に含み、
   前記第１の生成手段は、前記視聴ログに含まれる曜日、時間帯及び視聴形態の組み合わせに関する視聴特徴量を算出する
   請求項１記載の視聴ログ分析処理装置。
5. 前記視聴形態は、放送されている番組をリアルタイムで視聴したこと及び録画された番組を視聴したことを含む請求項４記載の視聴ログ分析処理装置。
6. 前記視聴集合に属する複数の機器の各々について生成された視聴特徴情報に含まれる視聴特徴量に関する時間帯及び視聴形態の組み合わせに基づいて、前記視聴習慣を表す名称を生成する生成手段を更に具備し、
   前記表示制御手段は、前記視聴習慣及び前記名称を表示する
   請求項５記載の視聴ログ分析処理装置。
7. 前記第１の生成手段は、予め定められた期間内に収集された視聴ログに基づいて前記視聴特徴量を算出する算出手段を含む請求項１記載の視聴ログ分析処理装置。
8. 視聴ログ分析処理装置が実行する視聴ログ分析処理方法であって、
   番組を視聴可能な複数の機器の各々から収集された、当該機器において番組が視聴された曜日及び時間帯を含む視聴ログを取得するステップと、
   前記視聴ログに含まれる曜日及び時間帯の組み合わせに関する視聴特徴量を含む視聴特徴情報を前記複数の機器毎に生成するステップと、
   前記視聴特徴情報が類似する複数の機器が属する視聴集合を生成するステップと、
   前記視聴集合に属する複数の機器の各々について生成された視聴特徴情報に含まれる視聴特徴量に基づいて、当該視聴集合における視聴習慣を表示するステップと
   を具備する視聴ログ分析処理方法。
9. 視聴ログ分析処理装置のコンピュータによって実行されるプログラムであって、
   前記コンピュータに、
   番組を視聴可能な複数の機器の各々から収集された、当該機器において番組が視聴された曜日及び時間帯を含む視聴ログを取得するステップと、
   前記視聴ログに含まれる曜日及び時間帯の組み合わせに関する視聴特徴量を含む視聴特徴情報を前記複数の機器毎に生成するステップと、
   前記視聴特徴情報が類似する複数の機器が属する視聴集合を生成するステップと、
   前記視聴集合に属する複数の機器の各々について生成された視聴特徴情報に含まれる視聴特徴量に基づいて、当該視聴集合における視聴習慣を表示するステップと
   を実行させるためのプログラム。

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