JP2019036191A - 判定装置、判定方法及び判定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】様々なユーザの関心を判定する判定装置、判定方法及び判定プログラムを提供する。【解決手段】本判定装置は、取得部と、判定部とを有する。取得部は、センサが検知した情報であるセンシング情報を取得する。判定部は、取得部によって取得されたセンシング情報の統計に基づいて、センサを有する装置を利用するユーザの関心を判定する。例えば、取得部は、センシング情報として、センサが検知した音に関する情報である音情報を取得する。判定部は、取得部によって取得された音情報の統計に基づいて、ユーザの関心を判定する。【選択図】図３

Description

本発明は、判定装置、判定方法及び判定プログラムに関する。

商取引の分野では、ユーザの興味や関心を示す情報がマーケティング等に活用されている。例えば、検索サイトにおいてユーザが検索したクエリに基づいて、当該ユーザの興味関心を判定したり、当該ユーザにレコメンドする商品を選択したりすることが行われている。

このようなユーザの検索行動に関する技術として、短期間で検索率が上昇したクエリ（バーストクエリ）と共起するクエリを集計することにより、バーストクエリのバースト理由を高い精度で推定する技術が知られている。

特開２０１３−３７４０４号公報

ここで、ユーザの関心を測るための情報処理においては、異なる属性を有する様々なユーザから幅広くデータを取得することが望ましい。しかしながら、上記の従来技術では、処理に用いるデータは、検索サイトを利用したユーザから取得可能なクエリに過ぎない。すなわち、上記の従来技術では、検索サイトを利用しないユーザや、ネットワークを積極的に活用しないようなユーザの関心を測ることは難しい。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、様々なユーザの関心を判定することができる判定装置、判定方法及び判定プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る判定装置は、センサが検知した情報であるセンシング情報を取得する取得部と、前記取得部によって取得されたセンシング情報の統計に基づいて、前記センサを有する装置を利用するユーザの関心を判定する判定部と、を備えたことを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、様々なユーザの関心を判定することができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る判定処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る判定処理システムの構成例を示す図である。 図３は、実施形態に係る判定装置の構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係る音情報記憶部の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る統計情報記憶部の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係るコンテンツ記憶部の一例を示す図である。 図７は、実施形態に係るスマートスピーカーの構成例を示す図である。 図８は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。 図９は、判定装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る判定装置、判定方法及び判定プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る判定装置、判定方法及び判定プログラムが限定されるものではない。また、各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

〔１．判定処理の一例〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る判定処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る判定処理の一例を示す図である。図１では、本願に係る判定装置の一例である判定装置１００によって、実施形態に係る判定処理が行われる流れについて説明する。

図１に示す判定装置１００は、実施形態に係る判定処理を実行するサーバ装置である。具体的には、図１では、判定装置１００によって、所定のセンサによって検知された情報であるセンシング情報の統計に基づいて、当該所定のセンサを有する装置を利用するユーザの関心を判定する処理が行われる一例を示す。

図１に示すユーザ端末１０は、ユーザによって利用される情報処理端末である。図１では、ユーザ端末１０は、例えばスマートフォン（Smartphone）である。図１の例では、ユーザ端末１０は、ユーザの一例であるユーザＵ０１やユーザＵ０２によって利用されるものとする。なお、実施形態では、ユーザＵ０１やユーザＵ０２等を区別する必要のない場合は、「ユーザ」と総称する。また、以下では、ユーザをユーザ端末１０と読み替える場合がある。例えば、「ユーザＵ０１が情報を送信する」という記載は、実際には、「ユーザＵ０１が利用するユーザ端末１０が情報を送信する」という状況を示す場合がある。

図１に示すスマートスピーカー５０は、ユーザＵ０１やユーザＵ０２が利用する装置であり、ユーザＵ０１が居住する自宅Ｈ０１内に配置される。スマートスピーカー５０は、いわゆるＩｏＴ（Internet of Things）機器であり、サーバである判定装置１００と連携して、種々の情報処理を行う。例えば、スマートスピーカー５０は、音声解析技術を用いて、ユーザＵ０１が発声した言葉の内容を特定し、特定した内容に応じて、コンテンツの提供や各種電子商店街への注文等を実現する。また、例えば、スマートスピーカー５０は、音声出力機能を有し、曲名や作曲者等といった曲を示唆する情報をユーザＵ０１が発声した場合には、かかる情報が示唆する曲の再生を行ってもよい。

また、スマートスピーカー５０は、例えば、自宅Ｈ０１内で生じた音を検知したり、自宅Ｈ０１内の映像（空間情報）を検知したりするための各種センサを有する。実施形態に係るセンサとは、種々の情報を検知するための検知器であり、種々の態様によって実現される。一例として、センサは、音を検知するマイクロフォンや、映像を検知するカメラや、照度を検知する照度センサや、傾きを検知するジャイロセンサ等によって実現される。実施形態では、センサは、自宅Ｈ０１に設置されるスマートスピーカー５０に内蔵されるものとする。なお、センサは、ユーザＵ０１やユーザＵ０２が利用するユーザ端末１０に内蔵されてもよい。また、実施形態では、センサによって検知され、その後、判定装置１００による情報処理が可能な信号に変換された情報を「センシング情報」と総称する。

実施形態において、判定装置１００は、ユーザの関心に沿ったコンテンツ（例えば、広告やレコメンド）をスマートスピーカー５０に配信したり、配信したコンテンツをスマートスピーカー５０から出力させるよう制御したりする。かかる処理において、判定装置１００は、コンテンツの訴求効果を高めるため、ユーザがより高い関心を有すると推定されるコンテンツを配信する方が望ましい。

従来、ユーザの関心を測る手法として、ユーザのネットワーク上の行動履歴（検索サービスにおける検索履歴、ウェブページの閲覧履歴やアプリの利用履歴、ショッピングの購買履歴等）を利用する手法がある。しかしながら、かかる手法では、ユーザ端末１０等の情報処理端末を利用するユーザの関心を測ることができるに過ぎない。また、ユーザ端末１０等は個人で利用される傾向が高いため、かかる手法では、ユーザの家族全体における関心事や、流行している用語等を的確に捉えることが難しい場合がある。

そこで、実施形態に係る判定装置１００は、自宅Ｈ０１に設置されるスマートスピーカー５０が有するセンサが検知した情報であるセンシング情報を取得する。そして、判定装置１００は、取得したセンシング情報の統計に基づいて、センサを有する装置を利用するユーザの関心を判定する。これにより、判定装置１００は、ユーザ端末１０を頻繁に利用するユーザ以外のユーザ等、様々なユーザの関心を判定することができる。例えば、判定装置１００は、ユーザ端末１０を個人で利用するユーザの関心を判定するのみならず、例えば、ユーザが属する家族全体の関心を判定することができる。さらに、判定装置１００は、複数のスマートスピーカー５０から送信されたセンシング情報を取得することで、例えば、世の中に流行しているキーワードを判定したり、世の中でよく再生されている曲を判定したりすることができる。言い換えれば、判定装置１００は、センシング情報に基づいてユーザの関心を判定することで、世の中のトレンドを把握する。以下、図１を用いて、実施形態に係る判定処理を流れに沿って説明する。なお、音声認識については、種々の既知の技術を用いることが可能であるため、説明を省略する。

図１の例において、ユーザＵ０１及びユーザＵ０２の自宅Ｈ０１に設置されたスマートスピーカー５０は、内蔵したセンサを用いて、各種情報を検知し、センシング情報を取得する。一例として、スマートスピーカー５０は、自宅Ｈ０１における音に関する情報（以下、「音情報」と総称する）を検知する。より具体的には、スマートスピーカー５０は、周囲の環境音やユーザの発した音声を検知する（ステップＳ０１）。

実施形態では、環境音とは、ユーザが何らかの意図をもってスマートスピーカー５０に入力した音声以外の音をいう。例えば、環境音の一例は、ユーザＵ０１の自宅Ｈ０１における暗騒音となりうる音や、自宅Ｈ０１において再生された音楽等の音である。具体的には、環境音は、自宅Ｈ０１におけるエアコンの稼働音や、テレビ７０が出力する音である。

ステップＳ０１において、スマートスピーカー５０は、例えば、テレビ７０が出力する音声を検知する。また、スマートスピーカー５０は、ユーザＵ０１が発した「この曲はＺＺＺが歌っているの？」といった音声を検知する。また、スマートスピーカー５０は、ユーザＵ０２が発した「そうだよ。ＺＺＺ、いいよね。」といった音声を検知する。なお、図１の例では、「ＺＺＺ」とは、テレビ７０から出力された曲を歌っている歌手であり、ＺＺＺは固有名詞であるものとする。

スマートスピーカー５０は、これら検知した音情報を、ネットワークを介して、判定装置１００に送信する（ステップＳ０２）。判定装置１００は、送信された音情報を取得する（ステップＳ０３）。図１の例では、判定装置１００は、自宅Ｈ０１においてテレビ７０から出力されている音声や、ユーザＵ０１やユーザＵ０２が発した音声に対応する音情報を取得する。

判定装置１００は、取得した音情報に基づいて、ユーザの関心や社会的な流行を判定する（ステップＳ０４）。例えば、判定装置１００は、ユーザＵ０１やユーザＵ０２が発した音声を認識し、認識した音声を解析する。例えば、判定装置１００は、認識した音声をテキストデータとして認識し、さらにテキストデータを形態素解析することで、音声に含まれるキーワードを抽出する。例えば、判定装置１００は、音声に含まれる固有名詞（図１の例では「ＺＺＺ」）をキーワードとして抽出する。

そして、判定装置１００は、キーワードの出現回数に基づいて、ユーザＵ０１やユーザＵ０２の関心を判定する。例えば、判定装置１００は、所定期間のうちに取得された音情報において、「ＺＺＺ」が出現した回数に基づいて、「ＺＺＺ」がユーザＵ０１やユーザＵ０２の関心事であるか否かを判定する。かかる処理においては、判定装置１００は、検索クエリにおけるバーストクエリを検出する処理を応用してもよい。すなわち、判定装置１００は、ユーザＵ０１やユーザＵ０２が発した音声に含まれる「ＺＺＺ」を検索クエリとして取り扱い、「ＺＺＺ」が所定期間のうちにどのくらい検索されているか、といった指標を用いて、「ＺＺＺ」がユーザＵ０１やユーザＵ０２の関心事であるか否かを判定してもよい。

また、判定装置１００は、自宅Ｈ０１に限らず、他の場所に設置されたスマートスピーカー５０から取得される情報を統計し、社会的な流行を判定してもよい。ここで、社会的な流行とは、ユーザ全体の関心であり、言い換えれば、スマートスピーカー５０を利用するユーザの関心であるといえる。例えば、判定装置１００は、複数のスマートスピーカー５０から音声情報を取得し、取得した情報から、キーワードを抽出する。そして、判定装置１００は、キーワードの出現回数や、所定期間における出現回数の増加率に基づいて、ユーザの関心（言い換えれば、社会的な流行となっているようなキーワード）を判定する。

また、判定装置１００は、ユーザの関心として、音声に含まれるキーワードのみならず、ユーザから頻繁に聞かれている曲を判定してもよい。例えば、判定装置１００は、既知の技術を利用して、音声情報に含まれる曲を判定する。この場合、判定装置１００は、適宜、曲情報を蓄積した外部サーバ等へのアクセスを行い、曲に関する情報を取得するようにしてもよい。そして、判定装置１００は、音情報に含まれる曲が認識できた場合には、所定期間における曲の再生回数を統計したり、所定期間における曲の再生回数の増加率等を算出したりする。さらに、判定装置１００は、曲の再生回数や再生回数の増加率等に基づいて、ユーザの関心（言い換えれば、世の中において当該曲が流行しているか否か）を判定する。

その後、判定装置１００は、判定したユーザの関心に基づいて、ユーザ端末１０で出力させるコンテンツを選択する。具体的には、判定装置１００は、ユーザ端末１０の画面に表示させたり、ユーザ端末１０から再生させたりするためのコンテンツであるレコメンドや広告を選択する（ステップＳ０５）。

判定装置１００は、選択処理において、インターネット広告等の手法を応用してもよい。すなわち、判定装置１００は、ユーザＵ０１やユーザＵ０２が発した音声から抽出したキーワードや、スマートスピーカー５０が検知した曲を、ユーザＵ０１やユーザＵ０２の関心を表すクエリとして取り扱う。そして、判定装置１００は、当該クエリに基づいて、レコメンドや広告に設定されたターゲティング情報とのマッチングを行う。

続けて、判定装置１００は、マッチングされたレコメンドや広告をユーザ端末１０で出力させるための処理を行う。例えば、判定装置１００は、ネットワークを介して、レコメンドや広告をユーザ端末１０に送信する（ステップＳ０６）。そして、判定装置１００は、送信したレコメンドや広告をユーザ端末１０から出力するよう制御する。

なお、判定装置１００は、選択したコンテンツをスマートスピーカー５０から出力させるよう制御してもよい。例えば、判定装置１００は、ユーザＵ０１やユーザＵ０２の関心に応じて選択されたコンテンツであって、音声によるメッセージをスマートスピーカー５０に送信する。そして、判定装置１００は、スマートスピーカー５０から音声を出力させるよう、スマートスピーカー５０を制御する。具体的には、判定装置１００は、ユーザＵ０１やユーザＵ０２の関心が「ＺＺＺ」であると判定した場合には、「ＺＺＺのＣＤを注文しますか？」といった、商品購入を促すメッセージがスマートスピーカー５０から出力されるように制御する。

このように、実施形態に係る判定装置１００は、センサが検知した情報であるセンシング情報を取得する。そして、判定装置１００は、取得したセンシング情報の統計に基づいて、センサを有する装置を利用するユーザの関心を判定する。

すなわち、判定装置１００は、インターネット上の行動履歴等の情報ではなく、例えば自宅Ｈ０１等に設置されるスマートスピーカー５０が有するセンサによって検知される情報に基づいて、ユーザの関心を判定する。これにより、判定装置１００は、検索サービスの利用や、ウェブ閲覧など、ユーザの能動的な行動によって得られた情報のみならず、自宅Ｈ０１における何気ない会話や、家族間の会話等に含まれるキーワード等に基づいて、ユーザの関心を判定することができる。このため、判定装置１００は、様々なユーザの関心を判定することができる。

また、判定装置１００によれば、テレビ７０等から出力される音声等のセンシング情報に基づいて、流行している曲を判定する。すなわち、判定装置１００によれば、単なる曲の売上ではなく、真にユーザから聞かれている曲を流行中の曲と判定することができる。このため、判定装置１００によれば、ユーザは、実情に沿ったトレンドを把握することができる。なお、図１の例では、スマートスピーカー５０は、テレビ７０から出力される音を検知する例を示したが、スマートスピーカー５０は、ラジオやパソコン等から出力される音を検知してもよい。また、判定装置１００は、判定した関心に基づいてレコメンドや広告をユーザ端末１０やスマートスピーカー５０から出力させるので、訴求効果の高いレコメンドや広告の提供を行うことができる。

以下、上述した判定処理を実行する判定装置１００及び判定装置１００を含む判定処理システム１について詳細に説明する。

〔２．判定処理システムの構成〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る判定装置１００が含まれる判定処理システム１の構成について説明する。図２は、実施形態に係る判定処理システム１の構成例を示す図である。図２に例示するように、実施形態に係る判定処理システム１には、ユーザ端末１０と、スマートスピーカー５０と、判定装置１００とが含まれる。これらの各種装置は、ネットワークＮを介して、有線又は無線により通信可能に接続される。また、判定処理システム１に含まれる各装置の数は、図示した数に限られない。例えば、判定処理システム１には、複数のユーザ端末１０や、複数のスマートスピーカー５０が含まれてもよい。

ユーザ端末１０は、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）や、ノート型ＰＣや、タブレット端末や、スマートフォンを含む携帯電話機、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等の情報処理端末である。また、ユーザ端末１０には、眼鏡型や時計型の情報処理端末であるウェアラブルデバイス（wearable device）も含まれる。さらに、ユーザ端末１０には、情報処理機能を有する種々のスマート機器が含まれてもよい。例えば、ユーザ端末１０には、ＴＶ（Television）や冷蔵庫、掃除機などのスマート家電や、自動車などのスマートビークル（Smart vehicle）や、ドローン（drone）、家庭用ロボットなどが含まれてもよい。

スマートスピーカー５０は、いわゆるＩｏＴ機器であり、通信機能と各種情報を検知するセンサとを有するスピーカーである。スマートスピーカー５０は、例えば、ユーザの自宅Ｈ０１や、勤務先の会社等に設置される。スマートスピーカー５０は、例えば、マイクロフォンを用いてユーザからの音声入力を検知したり、カメラを用いて空間情報を検知したりする。なお、スマートスピーカー５０は、マイクロフォン等のセンサを内蔵するのではなく、センサと有線又は無線の通信で接続されたり、センシング情報をデータとして入力されたりすることによって、音情報や映像情報を検知（取得）してもよい。また、スマートスピーカー５０は、判定装置１００から送信されるコンテンツを音声や映像の態様で出力する機能を有する。

また、スマートスピーカー５０は、ユーザから所定の情報の登録を受け付けてもよい。例えば、スマートスピーカー５０は、利用するユーザの属性情報（年齢や性別等）の登録を受け付けてもよい。なお、スマートスピーカー５０は、音声認識技術や顔認識技術を用いてユーザの属性情報を推定し、推定した情報を登録してもよい。また、スマートスピーカー５０は、ユーザの自宅Ｈ０１の位置情報（例えば住所等）の登録を受け付けてもよい。なお、スマートスピーカー５０は、ＧＰＳ（Global Positioning System）等の位置情報検知機能を用いて設置される位置を推定し、推定した情報を登録してもよい。

判定装置１００は、センサが検知した情報であるセンシング情報を取得し、取得したセンシング情報の統計に基づいて、センサを有する装置を利用するユーザの関心を判定するサーバ装置である。例えば、判定装置１００は、クラウド上で利用されるクラウドサーバである。

〔３．判定装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る判定装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る判定装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、判定装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、判定装置１００は、判定装置１００を利用する管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。

（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。かかる通信部１１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、ユーザ端末１０やスマートスピーカー５０との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図３に示すように、記憶部１２０は、音情報記憶部１２１と、統計情報記憶部１２２と、コンテンツ記憶部１２３とを有する。以下、記憶部１２０に含まれる各記憶部について順に説明する。

（音情報記憶部１２１について）
音情報記憶部１２１は、音に関する情報を記憶する。ここで、図４に、実施形態に係る音情報記憶部１２１の一例を示す。図４は、実施形態に係る音情報記憶部１２１の一例を示す図である。図４に示した例では、音情報記憶部１２１は、「音情報ＩＤ」、「取得日時」、「ユーザＩＤ」、「属性情報」、「音情報」といった項目を有する。また、「音情報」は、「入力手段」、「取得データ」、「解析データ」、「抽出内容」といった小項目を有する。

「音情報ＩＤ」は、音情報を識別する識別情報を示す。「取得日時」は、音情報が取得された日時を示す。「ユーザＩＤ」は、音情報の発信源（発声元）であるユーザを識別する識別情報を示す。なお、音情報の発信源の特定は、例えば、予め登録しておいたユーザの声紋との照合によって行われる。また、発信源がユーザ以外であれば、ユーザＩＤの項目には、例えば「環境音」のようなラベルが付与される。ただし、判定装置１００は、発信源の特定が可能であれば、ユーザＩＤの項目に「テレビ」や「ラジオ」等、発信源を特定するための情報を記憶してもよい。「属性情報」は、ユーザの属性情報を示す。なお、属性情報は、例えば、音声から推定されてもよいし、登録された情報に基づいて推定されてもよい。なお、環境音等、発信源がユーザでない場合、例えば、属性情報の項目は空欄となる。「音情報」は、取得された音情報の内容を示す。

なお、実施形態では、図４に示すような識別情報を参照符号として用いる場合がある。例えば、ユーザＩＤ「Ｕ０１」によって識別されるユーザを「ユーザＵ０１」と表記する場合がある。また、図４に示す例では、「取得日時」や「属性情報」の項目に記憶される情報として、「時間＃１」や「属性＃１」といった概念的な情報を示しているが、実際には、日時を示す具体的な情報（年月日、時刻等）や、属性を示す具体的な情報（年齢、性別、居住地等）が記憶される。

「入力手段」は、センシング情報がスマートスピーカー５０に検知される際に用いられた入力手段（センサ）を示す。「取得データ」は、スマートスピーカー５０に取得された具体的なデータを示す。例えば、取得データの一例は、音声の周波数や波形や音圧等が信号として記憶されたものである。「解析データ」は、取得データを解析した結果の具体的なデータを示す。例えば、解析データの一例は、音声認識によって取得されたテキストデータや、テキストデータを形態素解析した結果である。

「抽出内容」は、判定装置１００によって解析データから抽出された内容を示す。抽出される内容は、例えば、音声に含まれるキーワードや、音声に含まれる曲である。

すなわち、図４では、音情報記憶部１２１が記憶する情報の一例として、音情報ＩＤ「Ａ０１」で識別される音情報Ａ０１は、取得日時「時間＃１」に取得（検知）された音情報であり、その音声の発声元は「ユーザＵ０１」であり、ユーザＵ０１の属性情報は「属性＃１」であることを示している。また、図４では、音情報Ａ０１に含まれる音情報は、入力手段が「マイク」であり、取得データが「音声データ＃１」であり、解析データが「解析データ＃１」であり、解析データ＃１から抽出された内容として、「ＺＺＺ」等が含まれることを示している。

なお、図４の例では、音情報が、ユーザが発した一つの音声の区切りごとに記憶される例を示したが、音情報は、一定の時間ごと（例えば１０秒ごと）に区切られて取得されてもよい。

（統計情報記憶部１２２について）
統計情報記憶部１２２は、複数のスマートスピーカー５０によって検知されたセンシング情報の統計に関する情報を記憶する。ここで、図５に、実施形態に係る統計情報記憶部１２２の一例を示す。図５は、実施形態に係る統計情報記憶部１２２の一例を示す図である。図５に示した例では、統計情報記憶部１２２は、「内容」、「情報種別」、「統計情報」といった項目を有する。また、「統計情報」の項目は、「集計日」、「出現回数」、「ランキング」、「増減率」といった小項目を有する。

「内容」は、センシング情報から抽出されたキーワードや曲の内容（曲であれば、曲名等の識別情報であってもよい）を示す。「情報種別」は、抽出された内容がキーワードであるか、あるいは曲であるかといった、情報の種別を示す。

「集計日」は、統計された情報の集計日を示す。図５では、判定装置１００が、所定期間として「１日」ごとにキーワードや曲の出現回数を統計する例を示している。「出現回数」は、集計期間においてキーワードや曲が出現した回数を示す。

「ランキング」は、集計されたキーワードや曲の出現回数が、全てのキーワードや曲のうち、どのくらいの順位に位置するかを示す。ランキングは、例えば、キーワードと曲とで別々に順位付けされる。なお、キーワードや曲は、例えば、所定のカテゴリごとに集計されてもよい。このような集計やカテゴリ分けの手法は、例えば、検索サービスにおける検索クエリを順位付けする手法が応用されてもよい。「増減率」は、出現回数が前回の集計期間（集計日）からどのくらいの増減があったかという割合を示す。

すなわち、図５では、統計情報記憶部１２２が記憶する情報の一例として、内容が「ＺＺＺ」であり、情報種別が「キーワード」であるキーワード「ＺＺＺ」は、集計日「２０１７年８月１８日」では、出現回数が「１００００」回であり、ランキングが「１５００」位であり、前回の集計日からの増減率は「１００％」であることを示している。また、キーワード「ＺＺＺ」は、集計日「２０１７年８月１９日」では、出現回数が「１５００００」回であり、ランキングが「４０」位であり、前回の集計日からの増減率は「１５００％」であることを示している。

また、内容（曲名）が「ＢＢＢ」であり、情報種別が「曲」である曲「ＢＢＢ」は、集計日「２０１７年８月１８日」では、出現回数が「５０００」回であり、ランキングが「１０００」位であり、前回の集計日からの増減率は「１００％」であることを示している。また、曲「ＢＢＢ」は、集計日「２０１７年８月１９日」では、出現回数が「４００００」回であり、ランキングが「１５０」位であり、前回の集計日からの増減率は「８００％」であることを示している。

なお、図５では図示を省略したが、判定装置１００は、スマートスピーカー５０ごとに統計を行ってもよい。また、判定装置１００は、例えば、統計した全体情報（通信を行っているスマートスピーカー５０全体から取得された情報）と、個別のスマートスピーカー５０から取得された情報との比較情報を記憶してもよい。判定装置１００は、かかる比較情報を参照することで、個々のスマートスピーカー５０を利用するユーザの関心を判定することができる。例えば、全体ユーザにおける「ＺＺＺ」の増減率の数値よりも、ある一のスマートスピーカー５０のみで統計された場合の「ＺＺＺ」の増減率の数値が高い場合には、判定装置１００は、当該一のスマートスピーカー５０を利用するユーザは、より「ＺＺＺ」への関心が高いユーザであると判定できる。

また、統計情報記憶部１２２には、曲の出現回数のみならず、その曲が再生された時間長や、その曲が再生されている空間にどのくらいのユーザが存在していたかが記憶されてもよい。また、判定装置１００は、その曲が再生されている空間に存在したユーザの数に応じて、曲の出現回数を計数してもよい。例えば、判定装置１００は、スマートスピーカー５０の備えるカメラ機能を用いて、その曲が再生されている空間に５人のユーザが存在していることが認識できた場合には、１回の再生であったとしても、その曲の出現回数を「５回」と計数してもよい。

（コンテンツ記憶部１２３について）
コンテンツ記憶部１２３は、コンテンツに関する情報を記憶する。ここで、図６に、実施形態に係るコンテンツ記憶部１２３の一例を示す。図６は、実施形態に係るコンテンツ記憶部１２３の一例を示す図である。図６に示した例では、コンテンツ記憶部１２３は、「コンテンツＩＤ」、「コンテンツ種別」、「ターゲット情報」といった項目を有する。

「コンテンツＩＤ」は、コンテンツを識別する識別情報を示す。「コンテンツ種別」は、コンテンツの種別を示す。「ターゲット情報」は、コンテンツに設定されたターゲット情報を示す。なお、図６に示す例では、「ターゲット情報」の項目に記憶される情報として、「ターゲット情報＃１」といった概念的な情報を示しているが、実際には、かかる項目には、コンテンツがターゲットとするユーザを特定するための具体的な情報が記憶される。具体的には、ターゲット情報には、コンテンツの提供主（広告主等）が指定したキーワードや、ユーザの属性情報等が記憶される。そして、判定装置１００は、ターゲット情報として指定されたキーワードと、ユーザの関心のあるキーワードとがマッチングするか否か、あるいは、コンテンツに指定された属性情報とユーザの属性情報とがマッチングするか否か等に基づいて、ユーザ端末１０やスマートスピーカー５０から出力させるコンテンツを選択する。

すなわち、図６では、コンテンツ記憶部１２３が記憶する情報の一例として、コンテンツＩＤ「Ｃ０１」で識別されるコンテンツＣ０１は、コンテンツ種別が「広告」であり、ターゲット情報が「ターゲット情報＃１」であることを示している。

なお、図６では図示を省略したが、コンテンツ記憶部１２３は、例えば、コンテンツの出力態様を記憶してもよい。コンテンツの出力態様とは、例えば、コンテンツが音声として出力されるか、あるいは映像（画像データや動画データ）として出力されるかを示す情報や、コンテンツが送信可能な装置や機能を指定するための情報（例えば、スマートフォンで出力可能であるが、スマートスピーカー５０では出力不可能などを示す情報）等である。

（制御部１３０について）
図３に戻って説明を続ける。制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、判定装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（例えば、判定プログラム）がＲＡＭ（Random Access Memory)を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

図３に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、判定部１３２と、選択部１３３と、出力制御部１３４とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図３に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部は、本願に係る判定プログラムによって実行される各手順に対応する。例えば、取得部１３１が実行する処理は、判定プログラムが判定装置１００に実行させる取得手順に対応する。同様に、判定部１３２が実行する処理は、判定プログラムが判定装置１００に実行させる判定手順に対応し、選択部１３３が実行する処理は、判定プログラムが判定装置１００に実行させる選択手順に対応し、出力制御部１３４が実行する処理は、判定プログラムが判定装置１００に実行させる出力制御手順に対応する。

（取得部１３１について）
取得部１３１は、各種情報を取得する。例えば、取得部１３１は、センサが検知した情報であるセンシング情報を取得する。具体的には、取得部１３１は、スマートスピーカー５０が有するセンサによって検知されたセンシング情報を、ネットワークＮを介してスマートスピーカー５０から取得する。

例えば、取得部１３１は、センシング情報として、センサが検知した音に関する情報である音情報を取得する。具体的には、取得部１３１は、音情報として、ユーザが発した音声に関する情報である音声情報を取得する。また、取得部１３１は、ユーザが発した音声に限らず、例えば、テレビやラジオ等から出力された音声に関する音声情報を取得してもよい。

また、取得部１３１は、ユーザが発した音声に関する音声情報とともに、当該ユーザの属性情報を取得してもよい。例えば、取得部１３１は、スマートスピーカー５０にユーザの属性情報が登録されており、音情報とともに、当該音情報を発声したユーザの属性情報がスマートスピーカー５０によって特定されている場合には、属性情報をスマートスピーカー５０から取得する。また、取得部１３１は、取得した音声情報から属性情報が推定可能な場合には、所定の推定処理を実行し、音声情報に対応する属性情報を取得してもよい。例えば、取得部１３１は、ユーザが発した音声から属性（性別や年齢）を推定するための既存の学習モデルを利用し、取得した音声情報に対応する属性情報を推定してもよい。

なお、取得部１３１は、属性情報として、ユーザの性別、年齢、居住地、又は、家族構成における続柄の少なくとも一つを取得する。例えば、取得部１３１は、スマートスピーカー５０に登録された居住地や、スマートスピーカー５０が検知した位置情報に基づいて、ユーザの居住地を取得する。また、取得部１３１は、例えば、スマートスピーカー５０に登録された家族構成における続柄に基づいて、ユーザの家族構成における続柄を取得する。

また、取得部１３１は、音情報として、音声に限らず、スマートスピーカー５０に対して音が発せられた方向、音源までの距離、音の波形、音の音量（音圧）等を取得してもよい。また、取得部１３１は、音情報として、音圧レベルや、周波数や、推定される音源の数（音情報を構成していると推定されるユーザや機器の数）等を取得してもよい。これらの音情報の取得について、取得部１３１は、適宜、既知の解析技術を利用して音情報を取得するようにしてもよい。

さらに、取得部１３１は、スマートスピーカー５０の周囲の温度、湿度情報、環境光の強さを示す光情報等を取得してもよい。また、取得部１３１は、スマートスピーカー５０が備えるカメラで撮影された写真や映像に基づいて、スマートスピーカー５０の周囲の環境情報を取得してもよい。例えば、取得部１３１は、カメラで撮影された画像情報や、画像情報に含まれる位置情報、撮影された日時等に基づいて、スマートスピーカー５０の周囲の環境情報を取得する。

また、取得部１３１は、スマートスピーカー５０自体のデバイス情報として、スマートスピーカー５０のＣＰＵや、ＯＳ（Operating System）、メモリ等に関する情報、アンテナ等のネットワーク機能、インストールされたソフトウェア、スマートスピーカー５０が備える入力手段等の情報を取得してもよい。

また、取得部１３１は、スマートスピーカー５０の動作状況を取得してもよい。例えば、取得部１３１は、スマートスピーカー５０が起動状態にあるか否か、また、起動状態であれば、画面のＯＮ／ＯＦＦの状態や、スマートスピーカー５０が移動／静止している状態か等の情報を取得する。

また、取得部１３１は、スマートスピーカー５０と通信する外部装置に関する情報として、スマートスピーカー５０と相互の通信状態にある外部装置を識別する情報や、確立している通信の種類や周波数帯域等を取得してもよい。

また、取得部１３１は、ユーザの行動に関する情報を取得してもよい。例えば、取得部１３１は、ユーザがスマートスピーカー５０を利用して視聴した音楽（曲）の情報や、検索サービスに送信したクエリの情報等を取得してもよい。

なお、取得部１３１は、スマートスピーカー５０から送信されるセンシング情報を取得してもよいし、定期的にスマートスピーカー５０をクロール（crawl）することで、スマートスピーカー５０内に保持されているセンシング情報を取得してもよい。

取得部１３１は、取得した情報を記憶部１２０内の各記憶部に格納する。また、取得部１３１は、記憶部１２０内に既に格納されている情報を適宜取得してもよい。

（判定部１３２について）
判定部１３２は、取得部１３１によって取得されたセンシング情報の統計に基づいて、センサを有する装置を利用するユーザの関心を判定する。なお、判定部１３２は、複数のユーザの家庭内に設置される複数のスマートスピーカー５０によって検知されたセンシング情報に基づいて、世の中ユーザ全体の関心（言い換えれば、世の中で流行しているキーワードや曲）を判定してもよいし、個々のスマートスピーカー５０によって検知されたセンシング情報に基づいて、一のスマートスピーカー５０のユーザの関心を判定してもよい。

例えば、取得部１３１によって音情報が取得された場合には、判定部１３２は、取得部１３１によって取得された音情報の統計に基づいて、ユーザの関心を判定する。

一例として、判定部１３２は、音情報に含まれる曲を推定するとともに、所定期間における各曲の再生回数（出現回数）の統計に基づいて、曲に関するユーザの関心を判定する。判定部１３２は、例えば、種々の既知の技術を利用して、音情報に含まれる曲を推定する。そして、判定部１３２は、推定した曲の再生回数を計数する。判定部１３２は、例えば、所定期間における各曲の再生回数のランキングを生成する。これにより、判定部１３２は、単なる音楽メディアの売上等に関わらず、実際に自宅Ｈ０１でユーザに視聴されている状況に基づいて、どのような曲が流行しているか、すなわち、ユーザがどのような曲に関心があるのかを判定することができる。

なお、判定部１３２は、再生回数のランキングのみならず、再生回数の増加率のランキングを生成してもよい。これにより、判定部１３２は、常時再生回数の多い、いわゆる定番の曲のみならず、再生回数が上昇傾向にある、いわゆる流行の曲を判定することができる。

また、判定部１３２は、取得部１３１によって取得された音声情報を解析することにより得られるキーワードの統計に基づいて、ユーザの関心を判定してもよい。

例えば、判定部１３２は、所定期間のうちに出現頻度が所定の閾値を超えて上昇したキーワードを抽出し、抽出したキーワードに基づいて、ユーザの関心を判定する。具体的には、判定部１３２は、曲の再生回数の増加率と同じく、キーワードの増加率を算出し、算出した増加率が所定の閾値（例えば、前回の集計期間から２倍以上や３倍以上）を超えたキーワードを、世の中のユーザが関心を有するキーワードであると判定する。なお、判定部１３２は、キーワードの出現の増加率ではなく、出現回数のランキングに基づいて、世の中のユーザが関心を有するキーワードを判定してもよい。

また、判定部１３２は、世の中全体のユーザの関心ではなく、個々のユーザや、各家庭における関心を判定してもよい。この場合、判定部１３２は、個々のスマートスピーカー５０から取得されたキーワードを集計し、かかるキーワードの出現回数や、出現回数の増加率等に基づいて、当該スマートスピーカー５０を利用するユーザ（あるいは、ユーザの家族）の関心を判定する。判定部１３２は、かかる処理において、検索クエリに基づいてユーザの関心を判定するための既知の手法等を適宜利用してもよい。すなわち、判定部１３２は、スマートスピーカー５０によって検知された音情報に含まれるキーワードを、検索サービスにおける検索クエリとして取り扱う。そして、判定部１３２は、検索クエリ（キーワード）がユーザから送信された回数や、検索クエリが属するカテゴリや、検索クエリに共起するワード等に基づいて、当該ユーザの関心を判定する。

また、判定部１３２は、取得部１３１によって取得された音声情報と属性情報の統計に基づいて、属性情報ごとのユーザの関心を判定してもよい。上記のように、取得部１３１によって取得された音情報には属性情報が含まれる場合には、判定部１３２は、かかる属性情報ごとに、ユーザの関心を判定する。あるいは、判定部１３２は、音情報に含まれる音声に基づいて、音声を発声したユーザの属性情報を推定し、推定した属性情報ごとに、ユーザの関心を判定してもよい。

例えば、判定部１３２は、ユーザの性別、年齢、居住地、又は、家族構成における続柄の少なくとも一つの情報ごとのユーザの関心を判定する。具体的には、判定部１３２は、４０歳代男性という属性を有するユーザの関心のあるキーワードと、１０歳代女性という属性を有するユーザの関心のあるキーワードとを別々に集計し、各々の属性情報を有するユーザの関心を判定する。これにより、判定部１３２は、世の中のトレンドや個々のユーザの関心をより詳細に判定することができる。

なお、判定部１３２は、予めスマートスピーカー５０に登録されているユーザの声紋に基づいて、その音声が登録ユーザにより発せられた音声か否かを判定してもよい。そして、判定部１３２は、音声が登録ユーザのものであると照合された場合には、スマートスピーカー５０に登録されている属性情報に基づいて判定処理を行ってもよい。これにより、判定部１３２は、属性情報の推定を精度よく行うことができる。

また、判定部１３２は、音情報を解析し、ユーザの所定の行動を示す音声情報や、環境音を抽出するにあたり、既知の技術を用いて、所定の学習モデルを生成してもよい。例えば、判定部１３２は、生成したモデルに音情報を入力することにより、その音情報に含まれるユーザの属性情報を抽出したり、キーワードを抽出したりしてもよい。例えば、モデルは、各ユーザが発する音声の癖等を予め学習したモデルであってもよいし、例えばディープラーニング等の各種学習技術によって学習が継続的に行われるものであってもよい。

（選択部１３３について）
選択部１３３は、判定部１３２によって判定された関心に基づいて、ユーザに提案する情報を選択する。ユーザに提案する情報とは、例えば、ユーザの関心に沿った広告やレコメンド等である。すなわち、選択部１３３は、コンテンツ出力の機会が発生した場合（例えば、ユーザが広告枠を有するウェブページやアプリコンテンツにアクセスした場合）に、広告枠で表示する広告やレコメンドを選択する。あるいは、選択部１３３は、定期的にスマートスピーカー５０から広告やレコメンドが出力されるよう設定されている場合には、出力するタイミングにおいて、出力するコンテンツを選択する。

具体的には、選択部１３３は、判定部１３２によって判定されたユーザの関心であるキーワードや曲に応じた広告やレコメンドを選択する。選択部１３３は、例えば、インターネット広告におけるターゲティングの手法を応用して、ユーザに送信する広告やレコメンドを選択してもよい。例えば、選択部１３３は、判定部１３２によって判定されたユーザの関心であるキーワードや曲、又はユーザの属性情報等を、コンテンツ記憶部１２３に記憶されている広告やレコメンドに設定されたターゲティング情報とマッチングさせる。そして、選択部１３３は、マッチングスコアの高い広告やレコメンドを優先的に選択する。

（出力制御部１３４について）
出力制御部１３４は、選択部１３３によって選択された情報を、ユーザが利用する装置から出力するよう制御する。ユーザが利用する装置とは、スマートフォン等のユーザ端末１０であってもよいし、スマートスピーカー５０であってもよい。

例えば、出力制御部１３４は、出力させる装置に対応した態様でコンテンツを出力させるよう制御する。具体的には、出力制御部１３４は、スマートスピーカー５０に対しては、音声の態様で広告やレコメンドを出力させる。また、出力制御部１３４は、ユーザ端末１０に対しては、画面表示（画像データや動画データ）の態様で広告やレコメンドを出力させる。

〔４．スマートスピーカーの構成〕
次に、図７を用いて、実施形態に係るスマートスピーカー５０の構成について説明する。図７は、実施形態に係るスマートスピーカー５０の構成例を示す図である。図７に示すように、スマートスピーカー５０は、通信部１１と、入力部１２と、出力部１３と、検知部１４と、記憶部１５と、制御部１６とを有する。

通信部１１は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ユーザ端末１０や判定装置１００との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部１１は、ＮＩＣ等によって実現される。

入力部１２は、ユーザから各種操作を受け付ける入力装置である。例えば、入力部１２は、スマートスピーカー５０に備えられた操作キー等によって実現される。

出力部１３は、各種情報を表示するための表示装置である。例えば、出力部１３は、液晶ディスプレイ等によって実現される。なお、スマートスピーカー５０にタッチパネルが採用される場合には、入力部１２の一部と出力部１３とは一体化される。また、出力部１３は、音声出力を行う装置（例えばスピーカー）であってもよい。また、出力部１３は、様々な色を表示する発光機能を有するパネル等であってもよい。

なお、スマートスピーカー５０は、物理的な入力部１２や出力部１３を有しなくてもよい。例えば、入力部１２は、物理的な操作キーではなく、検知部１４によって検知される音声を入力として受け付けるものであってもよい。

検知部１４は、スマートスピーカー５０に関する各種情報を検知する。具体的には、検知部１４は、ユーザが発する音声や、スマートスピーカー５０の周囲の環境音を検知する。例えば、検知部１４は、マイクロフォン等の集音手段であり、音が入力された場合に、その音を音情報として取得する。

また、検知部１４は、スマートスピーカー５０に対するユーザの操作や、スマートスピーカー５０の所在する位置情報や、スマートスピーカー５０と接続されている機器に関する情報や、スマートスピーカー５０における環境等を検知してもよい。

例えば、検知部１４は、入力部１２に入力された情報に基づいて、ユーザの操作を検知する。すなわち、検知部１４は、スマートスピーカー５０に触れるというユーザからの操作があったことや、音声の入力があったこと等を検知する。

また、検知部１４は、ネットワークＮを介して、ユーザ端末１０で動作するアプリであって、スマートスピーカー５０を動作させるためのアプリによる操作を検知してもよい。かかるアプリがスマートスピーカー５０内の撮像機能（例えばカメラ）を動作させるアプリである場合、検知部１４は、ユーザによって撮像機能が利用されていることを検知する。

また、検知部１４は、スマートスピーカー５０内に備えられた加速度センサやジャイロセンサ等で検知されたデータに基づき、スマートスピーカー５０自体が動かされているといった操作を検知してもよい。

また、検知部１４は、スマートスピーカー５０の現在位置を検知してもよい。具体的には、検知部１４は、ＧＰＳ（Global Positioning System）衛星から送出される電波を受信し、受信した電波に基づいてスマートスピーカー５０の現在位置を示す位置情報（例えば、緯度及び経度）を取得する。また、位置情報は、スマートスピーカー５０が備える光学式センサや、赤外線センサや、磁気センサ等によって取得されてもよい。

また、検知部１４は、スマートスピーカー５０に接続される外部装置（ユーザ端末１０等）を検知してもよい。例えば、検知部１４は、外部装置との相互の通信パケットのやり取りなどに基づいて、外部装置を検知する。そして、検知部１４は、検知した外部装置をスマートスピーカー５０と接続される端末として認識する。また、検知部１４は、外部装置との接続の種類を検知してもよい。例えば、検知部１４は、外部装置と有線で接続されているか、無線通信で接続されているかを検知する。また、検知部１４は、無線通信で用いられている通信方式等を検知してもよい。また、検知部１４は、外部装置が発する電波を検知する電波センサや、電磁波を検知する電磁波センサ等によって取得される情報に基づいて、外部装置を検知してもよい。

なお、スマートスピーカー５０が外部機器と接続される場合、ユーザからの音声は、外部機器によって検知されてもよい。外部機器とは、例えば、音声アシスト機能を有する家電等であり、スマートスピーカー５０や判定装置１００と通信可能なスマート機器である。

また、検知部１４は、スマートスピーカー５０における周囲の環境を検知してもよい。検知部１４は、スマートスピーカー５０に備えられた各種センサや機能を利用し、環境に関する情報を検知する。例えば、検知部１４は、スマートスピーカー５０の周囲の照度を検知する照度センサや、スマートスピーカー５０の物理的な動きを検知する加速度センサ（又は、ジャイロセンサなど）や、スマートスピーカー５０の周囲の湿度を検知する湿度センサや、スマートスピーカー５０の所在位置における磁場を検知する地磁気センサ等を利用する。そして、検知部１４は、各種センサを用いて、種々の情報を検知する。例えば、検知部１４は、スマートスピーカー５０の周囲における騒音レベルや、スマートスピーカー５０の周囲が撮像に適する照度であるか等を検知する。さらに、検知部１４は、カメラで撮影された写真や映像に基づいて周囲の環境情報を検知してもよい。

記憶部１５は、各種情報を記憶する。記憶部１５は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。例えば、記憶部１５は、検知部１４によって検知されたセンシング情報を、各情報が検知された日時と対応付けて記憶する。

制御部１６は、コントローラであり、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、スマートスピーカー５０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１６は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。

図７に示すように、制御部１６は、取得部１６１と、送信部１６２とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１６の内部構成は、図７に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。

取得部１６１は、各種情報を取得する。例えば、取得部１６１は、検知部１４を制御することにより、検知部１４によって検知される各種情報を取得する。具体的には、取得部１６１は、ユーザが発した音声やスマートスピーカー５０の周囲の環境音等を含む音情報を取得する。

取得部１６１は、所定の時間毎に音情報を取得するようにしてもよい。例えば、取得部１６１は、上述した検知部１４を制御すること等により、音情報を取得する。取得部１６１は、ユーザからの音声入力がない場合には、例えば、所定時間ごと（３秒ごとや、５秒ごとや、１０秒ごと等）の長さの音情報（環境音）を取得する。あるいは、取得部１６１は、検知部１４によってユーザからの音声入力が検知された場合には、ユーザが発した音声に対応した長さの音情報を取得する。なお、取得部１６１が取得する音情報の長さは、判定装置１００によって設定されてもよい。

送信部１６２は、各種情報を送信する。例えば、送信部１６２は、判定装置１００からの要求に応じて、取得部１６１によって取得された音情報を判定装置１００に送信する。

〔５．処理手順〕
次に、図８を用いて、実施形態に係る判定装置１００による処理の手順について説明する。図８は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。

図８に示すように、判定装置１００は、スマートスピーカー５０から音情報を取得する（ステップＳ１０１）。続けて、判定装置１００は、音情報から、集計の対象となる所定の情報（曲やキーワード）を抽出する（ステップＳ１０２）。判定装置１００は、抽出した情報を記憶部１２０内に格納する（ステップＳ１０３）。

その後、判定装置１００は、所定の集計期間（例えば１日間など）が経過したか否かを判定する（ステップＳ１０４）。集計期間が経過していない場合（ステップＳ１０４；Ｎｏ）、判定装置１００は、音情報を取得する処理を繰り返す。

一方、集計期間が経過した場合（ステップＳ１０４；Ｙｅｓ）、判定装置１００は、取得した情報に基づいて、ユーザの関心を判定する（ステップＳ１０５）。例えば、判定装置１００は、直前の集計期間と比較した場合のキーワードの出現回数や増加率等に基づいて、ユーザの関心を判定する。

その後、判定装置１００は、ユーザ端末１０やスマートスピーカー５０において、コンテンツ出力の機会が発生したか否かを判定する（ステップＳ１０６）。コンテンツ出力の機会が発生していない場合（ステップＳ１０６；Ｎｏ）、判定装置１００は、コンテンツ出力の機会が発生するまで待機する。

コンテンツ出力の機会が発生した場合（ステップＳ１０６；Ｙｅｓ）、判定装置１００は、ユーザの関心に基づいてコンテンツを選択する（ステップＳ１０７）。そして、判定装置１００は、選択したコンテンツをユーザ端末１０やスマートスピーカー５０で出力させるよう制御する（ステップＳ１０８）。

〔６．変形例〕
上述した実施形態に係る処理は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。以下では、判定装置１００又は判定処理システム１の他の実施形態（変形例）について説明する。

〔６−１．動作情報〕
上記実施形態では、判定装置１００は、センシング情報の一例である音情報によってユーザの関心を判定する例を示した。ここで、判定装置１００は、センシング情報として、空間情報を撮像した映像に関する情報に基づいて、ユーザの関心を判定してもよい。

例えば、スマートスピーカー５０は、映像に関する情報として、自宅Ｈ０１におけるユーザを撮像した情報であって、ユーザの動画に関する情報（以下、「動作情報」と表記する）を検知する。例えば、スマートスピーカー５０は、ユーザが自宅Ｈ０１において特徴のある動作（例えば、芸人が行う特異な動作）を行ったということを示す動作情報を検知する。かかる処理において、スマートスピーカー５０は、例えば、既存の画像認識技術を用いて、ユーザの動作がどのような動作に該当するかを分類し、分類した情報に基づいてユーザの動作を検知してもよい。

そして、判定装置１００は、スマートスピーカー５０から取得した動作情報に基づいて、ユーザの関心を判定する。例えば、判定装置１００は、従来では観測されなかった特異な動作に関して、その出現回数や、出現回数の増加率に基づいて、ある特異な動作が世の中で流行しているか否かを判定する。

すなわち、判定装置１００は、センシング情報として、センサが検知したユーザの動作に関する情報である動作情報を取得し、取得した動作情報の統計に基づいて、ユーザの関心を判定してもよい。

このように、判定装置１００は、自宅Ｈ０１に設置されるスマートスピーカー５０が検知する動作情報に基づいてユーザの関心を判定することで、メディア等の露出によらずとも、世の中で流行している動作等を判定することができる。

〔６−２．キーワードや曲以外の音情報〕
判定装置１００は、音情報として、キーワードや曲に限らず、種々の音情報を取得し、統計してもよい。例えば、判定装置１００は、ユーザが用いる言葉使いの特徴や、方言や、言語の変遷（すなわち、流行の言葉）を統計してもよい。

これにより、判定装置１００は、例えば、ユーザの居住地別に、頻繁に使用される言葉使いや方言を判定することができる。また、判定装置１００は、同じ意味を示すキーワードであっても、年齢や性別や居住地別に、異なる言葉使いがされていること等を判定することができる。このため、判定装置１００によれば、例えば、メディア等では出現しない言葉であっても、かかる言葉が死語であるか、あるいは特定の居住地のユーザからは頻繁に利用されているのか等、通常では判定することが難しい言語の使用状況を精度よく判定することができる。

〔６−３．共起情報〕
判定装置１００は、キーワードや曲が取得される際に同時に取得される共起ワードに基づいて、ユーザの関心を判定してもよい。例えば、ユーザは、キーワードとともに、そのキーワードに対して良い感情を有しているか（ポジティブであるか）、あるいは、悪い感情を有しているか（ネガティブであるか）を発言する場合がある。

例えば、ユーザが「そうだよ。ＺＺＺ、いいよね。」という発声を行ったことを示す音情報を解析する場合、判定装置１００は、キーワード「ＺＺＺ」とともに、「いいよね」といった共起ワードを取得する。そして、判定装置１００は、例えばポジティブワードやネガティブワードが設定された辞書データに基づいて、キーワード「ＺＺＺ」の共起ワードがポジティブワードに該当するか、ネガティブワードに該当するかを判定する。

例えば、判定装置１００は、キーワード「ＺＺＺ」が出現したとしても、ユーザが当該キーワードに対してネガティブである場合には、ユーザがキーワード「ＺＺＺ」に関心がないとして、キーワード「ＺＺＺ」の出現回数を計数しなかったり、出願回数を減らしたりする等の処理を行ってもよい。あるいは、判定装置１００は、キーワード「ＺＺＺ」が出現した際に、ユーザが当該キーワードに対してポジティブである場合には、ユーザのキーワード「ＺＺＺ」に対する関心が高いとして、キーワード「ＺＺＺ」の出現回数を多めに計数する等の処理を行ってもよい。

このように、判定装置１００は、センシング情報とともに共起ワードを取得することにより、ユーザが所定の対象に対して真に関心があるか否かを精度よく判定することができる。

〔６−４．判定装置〕
上記実施形態では、判定装置１００は、スマートスピーカー５０と通信するサーバ装置である例を示した。しかし、判定装置１００が実行する判定処理を行う装置は、スマートスピーカー５０やユーザ端末１０であってもよい。この場合、スマートスピーカー５０やユーザ端末１０は、図３に示した各処理部を備える。また、判定処理を実行するスマートスピーカー５０やユーザ端末１０は、ネットワークＮを介して、他のスマートスピーカー５０が検知したセンシング情報を取得してもよい。

すなわち、実施形態に係る判定処理を行う装置は判定装置１００に限られず、センサが検知した情報であるセンシング情報を取得し、センシング情報の統計に基づいてセンサを有する装置を利用するユーザの関心を判定することが可能な装置であれば、いずれの装置によって実現されてもよい。言い換えれば、実施形態に係る判定プログラムは、判定装置１００に限らず、ユーザ端末１０やスマートスピーカー５０内部で実行されてもよい。

〔６−５．スマートスピーカーの構成〕
上記実施形態では、スマートスピーカー５０の構成例について図７を用いて説明した。しかし、スマートスピーカー５０は、図７で例示した全ての処理部を備えることを必ずしも要しない。また、スマートスピーカー５０は、２以上の機器に分離されて図７を示す構成が実現されてもよい。例えば、スマートスピーカー５０は、少なくとも検知部１４を有する音声検知装置と、少なくとも通信部１１を有する通信装置とに分離された構成を有する、２台以上の機器により実現されてもよい。

〔６−６．コンテンツの効果測定〕
判定装置１００は、ユーザに送信したコンテンツの効果を測定してもよい。例えば、判定装置１００は、ユーザの所定の行動が、コンテンツを視聴したと推定される行動であるか否かに基づいて、ユーザに提供されたコンテンツの効果を測定する。具体的には、判定装置１００は、配信されたコンテンツに対して、ユーザが何らかの音声を発したという行動に基づいて、コンテンツの効果を測定する。より具体的には、判定装置１００は、コンテンツの配信後に、コンテンツの商品名や、商品をほめる言葉や、商品に関心を示す言葉等をつぶやいた場合に、当該コンテンツがユーザに視聴されたと推定する。そして、判定装置１００は、コンテンツが視聴されたことにより、コンテンツが効果を発揮したとみなして、当該コンテンツの効果を測定する。

また、判定装置１００は、ユーザの所定の行動が、コンテンツに関するコンバージョンと成り得るか否かに基づいて、ユーザに提供されたコンテンツの効果を測定してもよい。コンバージョンは、例えば、ユーザがコンテンツで宣伝された商品を購入したり、申込みを行ったり、資料請求を行ったり、コンテンツの提供主のウェブページにアクセスしたりした行動等が該当する。

そして、判定装置１００は、ユーザに対して配信されたコンテンツの識別情報や、コンテンツが配信された数や、コンテンツに対してツイートがあった割合（ツイート率）や、コンテンツに対してコンバージョンがあった割合（ＣＶＲ）等を記憶部１２０に格納してもよい。なお、判定装置１００は、測定処理の際に、当該ユーザの性別や年齢等の属性に関する情報を取得してもよい。これにより、判定装置１００は、例えば、コンテンツが特に効果を発揮する年代や性別等に関する情報についても合わせて測定することができる。

〔７．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る判定装置１００や、ユーザ端末１０や、スマートスピーカー５０は、例えば図９に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、判定装置１００を例に挙げて説明する。図９は、判定装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に記憶されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を記憶する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を記憶する。通信インターフェイス１５００は、通信網５００（図２に示したネットワークＮに対応）を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを、通信網５００を介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に記憶されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る判定装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラム（例えば、実施形態に係る判定プログラム）を実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内のデータが記憶される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から通信網５００を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

〔８．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、図３に示した判定部１３２と、選択部１３３とは統合されてもよい。また、例えば、記憶部１２０に記憶される情報は、ネットワークＮを介して、外部に備えられた記憶装置に記憶されてもよい。

また、例えば、上記実施形態では、判定装置１００が、ユーザから音情報を取得する取得処理と、ユーザの関心を判定する判定処理とを行う例を示した。しかし、上述した判定装置１００は、取得処理を行う取得装置と、判定処理を行う判定装置とに分離されてもよい。この場合、例えば、実施形態に係る判定装置１００による処理は、取得装置と、判定装置といった各装置を有する判定処理システム１によって実現される。

また、上述してきた各実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

〔９．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る判定装置１００は、取得部１３１と、判定部１３２とを有する。取得部１３１は、センサが検知した情報であるセンシング情報を取得する。判定部１３２は、取得部１３１によって取得されたセンシング情報の統計に基づいて、センサを有する装置を利用するユーザの関心を判定する。

このように、実施形態に係る判定装置１００は、インターネット上の行動履歴等の情報ではなく、例えば自宅Ｈ０１等に設置されるスマートスピーカー５０が有するセンサによって検知される情報に基づいて、ユーザの関心を判定する。すなわち、判定装置１００は、検索サービスの利用や、ウェブ閲覧など、ユーザの能動的な行動によって得られた情報のみではなく、ユーザの日常的な行動から検知される情報に基づいてユーザの関心を判定するため、様々なユーザの関心を判定することができる。

また、取得部１３１は、センシング情報として、センサが検知した音に関する情報である音情報を取得する。判定部１３２は、取得部１３１によって取得された音情報の統計に基づいて、ユーザの関心を判定する。

このように、実施形態に係る判定装置１００は、自宅Ｈ０１におけるテレビやラジオの音や、家族間の会話等などの音情報に基づいて、ユーザの関心を判定することができる。このため、判定装置１００は、多様な状況から取得される種々の情報に基づいて、ユーザの関心を判定することができる。

また、判定部１３２は、音情報に含まれる曲を推定するとともに、所定期間における各曲の再生回数の統計に基づいて、曲に関するユーザの関心を判定する。

このように、実施形態に係る判定装置１００は、検知された曲の再生回数に基づいてユーザの関心を判定するため、音楽メディアによる売上等のみならず、実際に曲がユーザから聴かれているかという実情に即して、ユーザの関心を判定することができる。

また、取得部１３１は、音情報として、ユーザが発した音声に関する情報である音声情報を取得する。判定部１３２は、取得部１３１によって取得された音声情報を解析することにより得られるキーワードの統計に基づいて、ユーザの関心を判定する。

このように、実施形態に係る判定装置１００は、自宅Ｈ０１における何気ない会話や、家族間の会話等などの音声に基づいて、ユーザの関心を判定するため、ユーザの実情に即した判定処理を行うことができる。

また、判定部１３２は、所定期間のうちに出現頻度が所定の閾値を超えて上昇したキーワードを抽出し、抽出したキーワードに基づいて、ユーザの関心を判定する。

このように、実施形態に係る判定装置１００は、統計したキーワードの出現頻度の上昇度等に基づいてユーザの関心を判定する。これにより、判定装置１００は、世の中で流行しているキーワード（フレーズ）や、個々のユーザが特に関心を寄せているキーワードを抽出することができるため、ユーザの関心を精度良く判定することができる。

また、取得部１３１は、ユーザが発した音声に関する音声情報とともに、当該ユーザの属性情報を取得する。判定部１３２は、取得部１３１によって取得された音声情報と属性情報の統計に基づいて、当該属性情報ごとのユーザの関心を判定する。

このように、実施形態に係る判定装置１００は、属性情報ごとに判定処理を行うことで、より詳細にユーザの関心を判定することができる。

また、取得部１３１は、属性情報として、ユーザの性別、年齢、居住地、又は、家族構成における続柄の少なくとも一つを取得する。判定部１３２は、ユーザの性別、年齢、居住地、又は、家族構成における続柄の少なくとも一つの情報ごとにユーザの関心を判定する。

このように、実施形態に係る判定装置１００は、性別や年齢別に関心を判定することで、例えば、ある年代のユーザにとって関心が高いキーワードや、家族構成における母親に関心が高いキーワードを抽出するなど、より柔軟な判定処理を行うことができる。

また、取得部１３１は、センシング情報として、センサが検知したユーザの動作に関する情報である動作情報を取得する。判定部１３２は、取得部１３１によって取得された動作情報の統計に基づいて、ユーザの関心を判定する。

このように、実施形態に係る判定装置１００は、音情報のみならず、動作情報に基づいてユーザの関心を判定してもよい。これにより、判定装置１００は、世の中のトレンド等を多様な観点から判定することができる。

また、実施形態に係る判定装置１００は、判定部１３２によって判定された関心に基づいて、ユーザに提案する情報を選択する選択部１３３と、選択部１３３によって選択された情報を、ユーザが利用する装置から出力するよう制御する出力制御部１３４とをさらに備える。

このように、実施形態に係る判定装置１００は、判定したユーザの関心に沿ったコンテンツの出力を行うことで、コンテンツの訴求効果を高めることができる。

以上、本願の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、これは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

１ 判定処理システム
１０ ユーザ端末
５０ スマートスピーカー
１００ 判定装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 音情報記憶部
１２２ 統計情報記憶部
１２３ コンテンツ記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 判定部
１３３ 選択部
１３４ 出力制御部

Claims (11)

1. センサが検知した情報であるセンシング情報を取得する取得部と、
   前記取得部によって取得されたセンシング情報の統計に基づいて、前記センサを有する装置を利用するユーザの関心を判定する判定部と、
   を備えることを特徴とする判定装置。
2. 前記取得部は、
   前記センシング情報として、前記センサが検知した音に関する情報である音情報を取得し、
   前記判定部は、
   前記取得部によって取得された音情報の統計に基づいて、前記ユーザの関心を判定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の判定装置。
3. 前記判定部は、
   前記音情報に含まれる曲を推定するとともに、所定期間における各曲の再生回数の統計に基づいて、曲に関する前記ユーザの関心を判定する、
   ことを特徴とする請求項２に記載の判定装置。
4. 前記取得部は、
   前記音情報として、前記ユーザが発した音声に関する情報である音声情報を取得し、
   前記判定部は、
   前記取得部によって取得された音声情報を解析することにより得られるキーワードの統計に基づいて、前記ユーザの関心を判定する、
   ことを特徴とする請求項２又は３に記載の判定装置。
5. 前記判定部は、
   所定期間のうちに出現頻度が所定の閾値を超えて上昇したキーワードを抽出し、抽出したキーワードに基づいて、前記ユーザの関心を判定する、
   ことを特徴とする請求項４に記載の判定装置。
6. 前記取得部は、
   前記ユーザが発した音声に関する音声情報とともに、当該ユーザの属性情報を取得し、
   前記判定部は、
   前記取得部によって取得された音声情報と属性情報の統計に基づいて、当該属性情報ごとに前記ユーザの関心を判定する、
   ことを特徴とする請求項４又は５に記載の判定装置。
7. 前記取得部は、
   前記属性情報として、前記ユーザの性別、年齢、居住地、又は、家族構成における続柄の少なくとも一つを取得し、
   前記判定部は、
   前記ユーザの性別、年齢、居住地、又は、家族構成における続柄の少なくとも一つの情報ごとに前記ユーザの関心を判定する、
   ことを特徴とする請求項６に記載の判定装置。
8. 前記取得部は、
   前記センシング情報として、前記センサが検知したユーザの動作に関する情報である動作情報を取得し、
   前記判定部は、
   前記取得部によって取得された動作情報の統計に基づいて、前記ユーザの関心を判定する、
   ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか一つに記載の判定装置。
9. 前記判定部によって判定された関心に基づいて、前記ユーザに提案する情報を選択する選択部と、
   前記選択部によって選択された情報を、前記ユーザが利用する装置から出力するよう制御する出力制御部と、
   をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜８のいずれか一つに記載の判定装置。
10. コンピュータが実行する判定方法であって、
    センサが検知した情報であるセンシング情報を取得する取得工程と、
    前記取得工程によって取得されたセンシング情報の統計に基づいて、前記センサを有する装置を利用するユーザの関心を判定する判定工程と、
    を含んだことを特徴とする判定方法。
11. センサが検知した情報であるセンシング情報を取得する取得手順と、
    前記取得手順によって取得されたセンシング情報の統計に基づいて、前記センサを有する装置を利用するユーザの関心を判定する判定手順と、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする判定プログラム。

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