JP2019062502A - 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザが視聴するコンテンツに近いコンテンツを簡易に提供できるようにすること。
【解決手段】推奨コンテンツ決定装置３は、各ユーザが視聴したコンテンツのシーン毎の再生時間を含む操作情報を記憶する記憶部３１と、操作情報に含まれるシーン毎の再生時間および再生回数に基づき第１のユーザの視聴パターンに近い視聴パターンを持つ第２のユーザを抽出し、抽出した第２のユーザが視聴し、第１のユーザが視聴していないコンテンツを、第２のユーザの操作情報に基づき決定し、決定したコンテンツの識別情報を出力する制御部３２とを有する。
【選択図】図４

Description

本発明は情報処理装置、情報処理方法およびプログラムに関する。

録画された映像コンテンツを効率的に視聴する技術が知られている。

例えば、コンテンツの操作履歴情報や視聴状態履歴状態情報を含む視聴履歴情報を、コンテンツのシーン毎に、当該シーンを表すメタ情報とともに記憶しておき、他のコンテンツが再生される際に、上記視聴履歴情報中のメタ情報と他のコンテンツのメタ情報との一致度を算出し、当該一致度を基に他のコンテンツの各シーンの再生優先度を算出し、当該再生優先度に応じて、当該他のコンテンツの再生態様を変更する方法が知られている。

特開２０１１−２１７１９７号公報

シーンを表すメタ情報を予め作成しておくことは手間がかかるという問題がある。
１つの側面では、本発明は、ユーザが視聴するコンテンツに近いコンテンツを簡易に提供できるようにすることを目的とする。

上記目的を達成するために、開示の情報処理装置が提供される。この情報処理装置は、各ユーザが視聴したコンテンツのシーン毎の再生時間を含む操作情報を記憶する記憶部と、操作情報に含まれるシーン毎の再生時間および再生回数に基づき第１のユーザの視聴パターンに近い視聴パターンを持つ第２のユーザを抽出し、抽出した第２のユーザが視聴し、第１のユーザが視聴していないコンテンツを、第２のユーザの操作情報に基づき決定し、決定したコンテンツの識別情報を出力する制御部と、を有する。

１態様では、ユーザが視聴するコンテンツに近いコンテンツを簡易に提供できるようにすることができる。

実施の形態の情報処理システムを示す図である。 実施の形態の情報処理システムの処理の流れを説明する図である。 実施の形態の推奨コンテンツ決定装置のハードウェア構成を示す図である。 実施の形態の推奨コンテンツ決定装置の機能を示すブロック図である。 記憶部に記憶される操作ログの一例を説明する図である。 再生数ランクの一例を説明する図である。 ユーザ再生数ランク管理テーブルの比較を説明する図である。 推奨動画管理テーブルの作成方法を説明する図である。 推奨動画管理テーブルの作成方法を説明する図である。 推奨動画管理テーブルの作成方法を説明する図である。 制御部の処理を説明するフローチャートである。 推奨動画一覧作成処理を説明するフローチャートである。 一致度算出処理を説明するフローチャートである。

以下、実施の形態の情報処理システムを、図面を参照して詳細に説明する。
＜実施の形態＞
図１は、実施の形態の情報処理システムを示す図である。

実施の形態の情報処理システム１は、例えば成人向けコンテンツに適用することができる。この情報処理システム１は、コンテンツ配信サーバ装置２と、推奨コンテンツ決定装置（コンピュータ）３と、端末装置４ａ、４ｂ、４ｃ（複数の端末装置）とを有している。コンテンツ配信サーバ装置２と、推奨コンテンツ決定装置（コンピュータ）３と、端末装置４ａ、４ｂ、４ｃとはインターネット等のネットワーク５０を介して互いに接続されている。なお、ネットワーク５０に接続される端末装置の数は図示の数に限定されないことは言うまでもない。

端末装置４ａ、４ｂ、４ｃは、コンテンツを視聴するユーザが操作する装置である。端末装置４ａ、４ｂ、４ｃとしては、特に限定されないが、例えば、デスクトップＰＣや、スマートフォン、タブレット端末装置、携帯電話等の各種端末装置が挙げられる。また、コンテンツとしては、動画、静止画、音声等が挙げられる。以下、動画コンテンツを例に説明する。

コンテンツ配信サーバ装置２は、端末装置４ａ、４ｂ、４ｃからの動画コンテンツ視聴要求に応じて動画コンテンツを端末装置４ａ、４ｂ、４ｃに配信する。配信方法としては、例えばストリーミング配信やプログレッシブダウンロード等が挙げられる。

さらに他の例では、購入した動画コンテンツを全て端末装置４ａ、４ｂ、４ｃの記憶部にダウンロードしてしまい、再生の際はそのダウンロード済みの動画コンテンツを再生するようにしてもよい。

本実施の形態では、コンテンツ配信サーバ装置２は、動画コンテンツを配信する際にユーザにシステムへのログインを要求する。端末装置４ａ、４ｂ、４ｃを操作するユーザは、予め設定したユーザＩＤ（会員ＩＤ）およびパスワードを用いてシステムにログインすることにより、コンテンツ配信サーバ装置２が配信する動画コンテンツの視聴が可能になる。

前述した購入した動画コンテンツを全て端末装置４ａ、４ｂ、４ｃの記憶部にダウンロードする例においても、ユーザは専用のプレイヤー（ＰＣインストール型）を用いてシステムにログインする。コンテンツ配信サーバ２が動画コンテンツを購入済みであることを認証した後に動画コンテンツの視聴が可能になる。

システムにログインした状態において、端末装置４ａ、４ｂ、４ｃは、ユーザが動画コンテンツを視聴する際に端末装置４ａ、４ｂ、４ｃを操作したログ（操作ログ（操作情報））をユーザＩＤおよび動画ＩＤに関連づけて推奨コンテンツ決定装置３に送信する。この操作ログは、視聴履歴としての役割も果たす。
操作の種別としては、例えば再生、停止、一時停止、巻き戻し、早送り、リピート再生、スロー再生、スキップ再生等が挙げられる。
動画ＩＤは、個々の動画コンテンツに割り振られている識別情報である。

推奨コンテンツ決定装置３は、受信した操作ログを記憶する。推奨コンテンツ決定装置３は、操作ログに基づき所定のユーザの視聴したシーンに近いシーンを視聴した他のユーザを抽出する。そして、推奨コンテンツ決定装置３は、抽出した他のユーザが視聴し、所定のユーザが視聴していない動画コンテンツを、他のユーザの操作ログに基づき決定する。そして、決定した動画コンテンツの識別情報を出力する。動画コンテンツの識別情報としては、動画ＩＤそのものでもよいし、ＵＲＬ等のテキスト情報でもよいし、当該動画コンテンツのリンクが埋め込まれたサムネイル画像やＵＲＬでもよい。以下の説明では推奨コンテンツの一覧と言う。

一例を挙げると、推奨コンテンツ決定装置３は、端末装置４ａを操作するユーザの操作ログを用いて、端末装置４ａに現在配信されている動画コンテンツのあるシーン（以下、シーンＡと言う）を５回視聴していることを認識する。また、同一コンテンツの別のシーン（以下、シーンＢと言う）を１０回視聴していることを認識する。
そして、推奨コンテンツ決定装置３は、シーンＡを５回視聴し、シーンＢを１０回視聴している他のユーザが存在するか否かを判断する。

例えばシーンＡを５回視聴し、シーンＢを１０回視聴している他のユーザが６人存在する場合、その６人のユーザが視聴している他のシーンの中で、比較的多くのユーザが視聴しているシーンを含む動画コンテンツ（推奨コンテンツ）の一覧を端末装置４ａに送信する。

また、シーンＡを５回視聴し、シーンＢを１０回視聴している他のユーザが存在しない場合は、例えばシーンＡを４回視聴し、シーンＢを１０回視聴しているユーザや、シーンＡを５回視聴し、シーンＢを１１回視聴しているユーザ等、比較的視聴回数が近いユーザをピックアップする。そして、前述したように、これらユーザが視聴している他のシーンの中で、比較的多くのユーザが視聴しているシーンを含む推奨コンテンツの一覧を端末装置４ａに送信する。

さらに、推奨コンテンツの一覧を作成する際に、視聴回数に応じた重み付けを行ってもよい。具体的には、前述した例ではシーンＢの視聴回数の方がシーンＡの視聴回数より多いことから、シーンＡを５回視聴しているユーザの視聴履歴よりもシーンＢを１０回視聴しているユーザの視聴履歴を重要視して推奨コンテンツの一覧を作成するようにしてもよい。

なお、本実施の形態では、推奨コンテンツ決定装置３が操作ログの記録と、推奨するコンテンツの算出を１つの装置内で実行するようにした。しかし、これに限らず、操作ログの記録と推奨する動画コンテンツの算出を別個の装置で実行してもよい。

図２は、実施の形態の情報処理システムの処理の流れを説明する図である。図２では一例として、コンテンツ配信サーバ装置２と、推奨コンテンツ決定装置３と、端末装置４ａとの間の処理の流れを説明する。

端末装置４ａを操作するユーザの所定の動画コンテンツの視聴要求に応じてコンテンツ配信サーバ装置２は、対応する動画コンテンツを端末装置４ａに配信する。

端末装置４ａは、ユーザが動画コンテンツを視聴しているときの操作ログを、ネットワーク５０を介して推奨する推奨コンテンツ決定装置３に送信する。推奨コンテンツ決定装置３は、受信した操作ログを、ユーザを識別する情報と関連づけて記憶部３１に記憶する。

推奨コンテンツ決定装置３は、記憶した操作ログに基づき、端末装置４ａを操作しているユーザに推奨するコンテンツの一覧を作成する。この推奨コンテンツの一覧を作成するタイミングとしては、特に限定されないが、例えばユーザが、ある動画コンテンツを視聴しているときに作成してもよいし、ユーザが動画コンテンツを見終わったタイミングで作成してもよい。

推奨コンテンツ決定装置３は、推奨コンテンツの一覧を、ネットワーク５０を介してコンテンツ配信サーバ装置２に送信する。推奨コンテンツの一覧を受け取ったコンテンツ配信サーバ装置２は、例えばユーザが次の動画コンテンツを視聴するタイミングで推奨コンテンツの一覧を端末装置４ａに送信する。これにより、推奨コンテンツの一覧が端末装置４ａに接続されているモニタに表示される。
表示方法の一例としては、サムネイル画像に動画コンテンツをみるためのリンクを埋め込んだ形で配信画面内に表示する方法等が挙げられる。

例えば推奨コンテンツが無料の場合は、ユーザはモニタに表示されるサムネイル画像を選択することにより、視聴していた動画コンテンツに近いシーンを含む動画コンテンツを視聴することができる。

また、推奨コンテンツが有料の場合は、推奨コンテンツを視聴する権利の購入要求をコンテンツ配信サーバ装置２に送信し、権利を購入することにより、視聴していた動画コンテンツに近いシーンを含む動画コンテンツを引き続き視聴することができる。

この情報処理システム１によれば、動画視聴者の操作ログを記録し、それを分析することにより、視聴者の嗜好性を場面ごとに解析し、好みの場面を含む動画を推奨することができる。
以下、開示の情報処理システムをより具体的に説明する。
図３は、実施の形態の推奨コンテンツ決定装置のハードウェア構成を示す図である。

推奨コンテンツ決定装置３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１によって装置全体が制御されている。ＣＰＵ１０１には、バス１０８を介してＲＡＭ（Random Access Memory）１０２と複数の周辺機器が接続されている。

ＲＡＭ１０２は、推奨コンテンツ決定装置３の主記憶装置として使用される。ＲＡＭ１０２には、ＣＰＵ１０１に実行させるＯＳ（Operating System）のプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。また、ＲＡＭ１０２には、ＣＰＵ１０１による処理に使用する各種データが格納される。

バス１０８には、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ:Hard Disk Drive）１０３、グラフィック処理装置１０４、入力インタフェース１０５、ドライブ装置１０６、および通信インタフェース１０７が接続されている。

ハードディスクドライブ１０３は、内蔵したディスクに対して、磁気的にデータの書き込みおよび読み出しを行う。ハードディスクドライブ１０３は、推奨コンテンツ決定装置３の二次記憶装置として使用される。ハードディスクドライブ１０３には、ＯＳのプログラム、アプリケーションプログラム、および各種データが格納される。なお、二次記憶装置としては、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置を使用することもできる。

グラフィック処理装置１０４には、モニタ１０４ａが接続されている。グラフィック処理装置１０４は、ＣＰＵ１０１からの命令に従って、画像をモニタ１０４ａの画面に表示させる。モニタ１０４ａとしては、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）を用いた表示装置や、液晶表示装置等が挙げられる。

入力インタフェース１０５には、キーボード１０５ａとマウス１０５ｂとが接続されている。入力インタフェース１０５は、キーボード１０５ａやマウス１０５ｂから送られてくる信号をＣＰＵ１０１に送信する。なお、マウス１０５ｂは、ポインティングデバイスの一例であり、他のポインティングデバイスを使用することもできる。他のポインティングデバイスとしては、例えばタッチパネル、タブレット、タッチパッド、トラックボール等が挙げられる。

ドライブ装置１０６は、例えば、光の反射によって読み取り可能なようにデータが記録された光ディスクや、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の持ち運び可能な記録媒体に記録されたデータの読み取りを行う。例えば、ドライブ装置１０６が光学ドライブ装置である場合、レーザ光等を利用して、光ディスク２００に記録されたデータの読み取りを行う。光ディスク２００には、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）等が挙げられる。

通信インタフェース１０７は、ネットワーク５０に接続されている。通信インタフェース１０７は、ネットワーク５０を介して、他のコンピュータまたは通信機器との間でデータを送受信する。

以上のようなハードウェア構成によって、本実施の形態の処理機能を実現することができる。なお、図３には推奨コンテンツ決定装置３のハードウェア構成を示したが、図１に示す他のコンピュータも同様のハードウェア構成で実現できる。
図３に示すようなハードウェア構成の推奨コンテンツ決定装置３内には、以下のような機能が設けられる。
図４は、実施の形態の推奨コンテンツ決定装置の機能を示すブロック図である。
推奨コンテンツ決定装置３は、記憶部３１と制御部３２とを有している。
記憶部３１には、端末装置４ａ〜４ｃから送られてくる操作ログが記憶される。
図５は、記憶部に記憶される操作ログの一例を説明する図である。
本実施の形態では操作ログがテーブル化されて記憶されている。

図５に示す操作ログ管理テーブルＴ１には、管理ＩＤ、ユーザＩＤ、動画ＩＤ、アクション、および時間の欄が設けられている。横方向に並べられた情報同士が互いに関連づけられている。

管理ＩＤの欄には、当該操作ログ管理テーブルＴ１に設定された操作ログを管理する数字が設定される。この数字は、操作ログを受け付けた順番に制御部３２が割り振る。
ユーザＩＤの欄には、操作ログに関連づけられたユーザＩＤが設定される。
動画ＩＤの欄には、操作ログに関連づけられた動画ＩＤが設定される。
アクションの欄には、操作ログに含まれる操作の種別が設定される。
時間の欄には、アクションの欄に設定されたアクションの継続時間が設定される。
制御部３２は、操作ログ管理テーブルＴ１に基づき、各ユーザのシーン毎の再生回数を点数化した再生数ランクを演算する。
具体的には、操作の開始から停止して離れる（別の動画コンテンツを視聴するか、視聴を終了する）までを１視聴単位とする。

１視聴単位には１つまたは複数のシーンの再生アクションが含まれる。制御部３２は、予め設定された時間（例えば３分）以上再生が続いた場合に１シーン再生として再生回数をカウントする。図５に示す例ではユーザＩＤ「１００」のユーザは、動画ＩＤ「１０００」の動画コンテンツの２０分１５秒目から再生を開始し（管理ＩＤ「２」参照）、２５分３０秒目に再生を終了している（管理ＩＤ「４」参照）。従って、制御部３２は、ユーザＩＤ「１００」のユーザが動画ＩＤ「１０００」の動画コンテンツのシーン２０：１５〜２５：３０を１回再生したと判断する。
つまり、本実施の形態ではシーンの区切りが予め設定されている訳ではなく、ユーザが視聴した時間に基づきシーンの区切りを設定する。

制御部３２は、１シーン再生毎にシーンに１点加点し、シーン毎の再生回数を集計する。また、１視聴の最後の停止アクションの直前に見ていたシーンは加点する点数を１点増やして集計する。図５に示す例では、制御部３２は、ユーザＩＤ「１００」のユーザが動画ＩＤ「１０００」の動画コンテンツのシーン２０：１５〜２５：３０に１点加点する。さらに、ユーザＩＤ「１００」のユーザは、動画ＩＤ「１０００」の動画コンテンツの視聴を終了（管理ＩＤ「４」参照）した後に、動画ＩＤ「２０００」の視聴を開始している（管理ＩＤ「７」参照）。従って、制御部３２は、ユーザＩＤ「１００」のユーザが動画ＩＤ「１０００」の動画コンテンツのシーン２０：１５〜２５：３０に加点する点数を１点増やす。
図６は、再生数ランクの一例を説明する図である。
本実施の形態では再生数ランクがテーブル化されて記憶されている。

図６に示すユーザ再生数ランク管理テーブルＴ２には、ユーザＩＤ、動画ＩＤ、再生開始、再生終了、回数、および点数の欄が設けられている。横方向に並べられた情報同士が互いに関連づけられている。
ユーザＩＤの欄には、当該ユーザ再生数ランク管理テーブルＴ２がどのユーザについてのデータなのかを示すユーザＩＤが設定される。
動画ＩＤの欄には、動画ＩＤが設定される。
再生開始の欄には、当該動画ＩＤの動画コンテンツのシーンの区切りとなる開始時間が設定される。
再生終了の欄には、当該動画ＩＤの動画コンテンツのシーンの区切りとなる終了時間が設定される。
回数の欄には、当該シーンが再生された回数が設定される。
点数の欄には、当該シーンの点数が設定される。

例えば、ユーザ再生数ランク管理テーブルＴ２が会員ＩＤ「１００」の再生数ランクを管理するテーブルである場合、ユーザ再生数ランク管理テーブルＴ２の一番上のレコードには、動画ＩＤ「１０００」の動画コンテンツにおいて、１５：３０から１８：００のシーンが８回再生されたことを示している。また、８回の再生のうち、６回は、１５：３０から１８：００のシーンを視聴した後に、同一動画内の他のシーンを視聴しており、残りの２回は、１５：３０から１８：００のシーンの視聴を最後に他の動画に移動している。このため、点数は８（再生回数）＋２（加点）＝１０になっている。

なお、同一のシーンであっても全ての再生回において同じ時間から再生を開始し、同じ時間で再生を終了するとは限らない。従って、シーンの特定の際には、数秒の差異があっても、同一のシーンを再生したと判断するようにしてもよい。この場合、後述する「一致」は「類似」と読み替えることができる。

制御部３２は、ユーザ再生数ランク管理テーブルＴ２を、他のユーザのユーザ再生数ランク管理テーブルＴ２と比較し、似たような嗜好を持つ他のユーザを特定して推奨動画コンテンツの一覧を作成する。
図７は、ユーザ再生数ランク管理テーブルの比較を説明する図である。

制御部３２は、ユーザＩＤ「１００」のユーザ再生数ランク管理テーブルＴ２と、他のユーザの他のユーザのユーザ再生数ランク管理テーブルＴ２と比較する。図７では、ユーザＩＤ「１００」のユーザ再生数ランク管理テーブルＴ２ａと、他のユーザＩＤのユーザ再生数ランク管理テーブルＴ２ｂ、Ｔ２ｃ、Ｔ２ｄ、Ｔ２ｅとを比較している。そして、制御部３２は、ユーザＩＤ「１００」の推奨動画コンテンツの一覧を示す推奨動画管理テーブルＴ３を作成する。
本実施の形態では点数の集計がテーブル化されて記憶されている。

図７に示す推奨動画管理テーブルＴ３には、ユーザＩＤ、動画ＩＤ、および点数の欄が設けられている。横方向に並べられた情報同士が互いに関連づけられている。
ユーザＩＤの欄には、当該推奨動画管理テーブルがどのユーザについてのデータなのかを示すユーザＩＤが設定される。
動画ＩＤの欄には、抽出ユーザ再生数ランク管理テーブルＴ２から抽出した、推奨対象の動画コンテンツの動画ＩＤが設定される。

点数の欄には、当該動画ＩＤの欄に設定された動画ＩＤの、抽出ユーザ再生数ランク管理テーブルＴ２における点数の合計値が設定される。点数の合計値が多いほど、推奨度の高い動画であることを示している。
以下、推奨動画管理テーブルＴ３の作成方法を説明する。
図８〜図１０は、推奨動画管理テーブルの作成方法を説明する図である。

制御部３２は、ユーザ再生数ランク管理テーブルＴ２ａに基づきシーンランク管理テーブルＴ４ａを作成する。具体的には、制御部３２は、ユーザ再生数ランク管理テーブルＴ２ａの点数の高い順にレコードを並び替える。そして、順位が「１」のレコードの親ポイント（親ｐｔ）を「１０」、順位が「２」のレコードの親ポイント（親ｐｔ）を「９」という様に、順番に親ポイントを割り振る。つまり、親ポイントはユーザ再生数ランク管理テーブルＴ２ａの点数に基づき生成され、点数とは異なるポイントである。

ここで、シーンの欄の数値は、それぞれユーザ再生数ランク管理テーブルＴ２ａの再生開始および再生終了の欄に設定されている時刻に基づき設定した、動画コンテンツの再生開始時刻と再生終了時刻を示している。例えば、「１５−１８」は、再生開始時刻が１５：００であり再生終了時刻が１８：００であることを示している。なお、図８では秒を切り捨て、分単位で処理をする例を示しているが、秒を切り捨てず秒単位で処理をするようにしてもよい。また、実際の再生開始時刻が１７：５８である場合は、１８：００からの再生開始として処理をしたり、実際の再生終了時刻が１８：０２である場合は１８：００に再生終了として処理をしたりする等、時刻の区切りは任意のルールを定めることができる。

なお、本実施の形態では上位４つの順位のシーンランク管理テーブルＴ４ａを作成しているが、順位の数は、図示のものに限定されない。例えば、順位を１１位以降も作成する場合には、１１位以降の親ポイントは、全て１ポイントとしてもよい。
また、説明の便宜上、図８に示すシーンランク管理テーブルＴ４ａの数値は、図７のユーザ再生数ランク管理テーブルＴ２ａのものとは一致していない。
制御部３２は、ユーザ再生数ランク管理テーブルＴ２ｂ〜Ｔ２ｅについてもそれぞれシーンランク管理テーブルＴ４ｂ〜Ｔ４ｅを作成する。

そして、制御部３２は、シーンランク管理テーブルＴ４ａの動画ＩＤおよびシーン時刻の組み合わせに一致する動画ＩＤおよびシーン時刻の組み合わせが存在するか否かを判断して一致度を求める。

図８では、制御部３２は、シーンランク管理テーブルＴ４ａとシーンランク管理テーブルＴ４ｂとを比較する。シーンランク管理テーブルＴ４ｂにはシーンランク管理テーブルＴ４ａの動画ＩＤおよびシーン時刻の組み合わせに一致する組み合わせが存在しない。従って、制御部３２は、シーンランク管理テーブルＴ４ａとシーンランク管理テーブルＴ４ｂとの一致度を「０」とする。

次に、制御部３２は、シーンランク管理テーブルＴ４ａとシーンランク管理テーブルＴ４ｃとを比較する。シーンランク管理テーブルＴ４ｃにはシーンランク管理テーブルＴ４ａの動画ＩＤおよびシーン時刻の組み合わせに一致する組み合わせが存在する。一致するのは、シーンランク管理テーブルＴ４ａの親ｐｔが「１０」である動画ＩＤ「１０００」およびシーン時刻「１５−１８」の組み合わせ、並びに、シーンランク管理テーブルＴ４ａの親ｐｔが「８」である動画ＩＤ「３０００」およびシーン時刻「３５−３７」の組み合わせである。従って、制御部３２は、シーンランク管理テーブルＴ４ａとシーンランク管理テーブルＴ４ｃとの一致度を「１８」とする。

次に、制御部３２は、シーンランク管理テーブルＴ４ａとシーンランク管理テーブルＴ４ｄとを比較する。シーンランク管理テーブルＴ４ｄにはシーンランク管理テーブルＴ４ａの動画ＩＤおよびシーン時刻の組み合わせに一致する組み合わせが存在する。一致するのは、シーンランク管理テーブルＴ４ａの親ｐｔが「９」である動画ＩＤ「２０００」およびシーン時刻「１６−２０」の組み合わせである。従って、制御部３２は、シーンランク管理テーブルＴ４ａとシーンランク管理テーブルＴ４ｄとの一致度を「９」とする。

制御部３２は、同様にシーンランク管理テーブルＴ４ａとシーンランク管理テーブルＴ４ｅとを比較し、シーンランク管理テーブルＴ４ａとシーンランク管理テーブルＴ４ｅとの一致度を「１０」とする。
次に、制御部３２は、図９に示すように、一致度の高い順にシーンポイント（シーンｐｔ）を計算する。

図９では、シーンランク管理テーブルＴ４ａとの一致度が「１８」であるシーンランク管理テーブルＴ４ｃのその他のシーンの子ポイントに、一致度を乗算してシーンポイント（シーンｐｔ）を計算する。その他のシーンとは、シーンランク管理テーブルＴ４ａに含まれる動画ＩＤ以外の動画ＩＤを備えるシーンを意味する。

また、子ポイントとは、シーンランク管理テーブルＴ４ｃに示すユーザＩＤ「３００」のユーザ再生数ランク管理テーブルＴ２ｃの点数の高い順にレコードを並び替え、順位が「１」のレコードの子ポイント（子ｐｔ）を「１０」、順位が「２」のレコードの子ポイント（子ｐｔ）を「９」という様に、順番に割り振ったポイントである。

この子ポイントは、ユーザＩＤ「１００」のユーザの推奨動画一覧を作成する際、ユーザＩＤ「１００」から見たポイントの呼び方である。このポイントは、ユーザＩＤ「３００」のユーザの推奨動画一覧を作成する際には、親ポイントとなる。

例えば、図９に示す例では、シーンランク管理テーブルＴ４ｃの動画ＩＤ「５０００」の子ポイント「９」に一致度「１８」を乗算して得られる「１６２」をユーザＩＤ「１００」シーンポイントにする。

また、シーンランク管理テーブルＴ４ｃの動画ＩＤ「７０００」の子ポイント「８」に一致度「１８」を乗算して得られる「１４４」をユーザＩＤ「１００」のシーンポイントにする。

つまり、制御部３２は、一致度が高いユーザＩＤ「３００」のユーザの動画コンテンツの推奨順位を、ユーザＩＤ「３００」よりも一致度が低いユーザＩＤ、「４００」およびユーザＩＤ「５００」の動画コンテンツよりも推奨順位が高くなるような演算を行う。

また、制御部３２は、ユーザＩＤ「３００」のユーザの操作ログに含まれる再生回数の多いシーンの動画コンテンツの推奨順位を、再生回数の少ないシーンの動画コンテンツの推奨順位よりも高くなるような演算を行う。
制御部３２は、シーンランク管理テーブルＴ４ｅ、Ｔ４ｄについても同様の処理を実行し、ユーザＩＤ「１００」のシーンポイントを算出する。

なお、シーンポイントの計算にあたり、一致度が所定値以下（例えば５以下）のシーンランク管理テーブルについては、シーンポイントの計算を省略することもできる。

次に、制御部３２は、図１０に示すように、算出したシーンポイントをシーン毎に集計する。そして、制御部３２は、動画ＩＤ毎にシーンポイントを集計して推奨動画管理テーブルＴ３を作成する。

なお、本実施の形態では、推奨動画一覧をユーザに提示するようにした。しかしこれに限らず、推奨動画管理テーブルＴ３を作成する際に求めたシーン毎のシーンポイントを用いて、推奨シーンをユーザに提示するようにしてもよい。
次に、前述した制御部３２の処理を、フローチャートを用いて説明する。

図１１は、制御部の処理を説明するフローチャートである。なお、以下の説明においては、端末装置４ａを操作するユーザＩＤ「１００」のユーザに推奨する動画コンテンツの一覧を提示する例を説明する。

［ステップＳ１］ 制御部３２は、端末装置４ａを介して動画コンテンツを視聴する際の操作ログを取得すると、その操作ログを操作ログ管理テーブルＴ１に記憶する。

［ステップＳ２］ 制御部３２は、予め決められた時刻（例えば、１日１回（夜間など）に、過去数カ月分の操作ログ管理テーブルＴ１に基づき各ユーザＩＤの再生数ランクを演算し、再生数ランク管理テーブルＴ２を更新する。その後、ステップＳ３に遷移する。
［ステップＳ３］ 制御部３２は、ステップＳ２にて更新した再生数ランク管理テーブルＴ２に基づき、推奨動画管理テーブルＴ３を作成する。

［ステップＳ４］ 端末装置４ａを操作するユーザＩＤ「１００」の操作により推奨動画一覧へのアクセス要求を受け付けると、制御部３２は、ステップＳ５に遷移する。前述した、ユーザの操作としては、例えば、ユーザが端末装置４ａを操作することにより推奨動画一覧情報の画面にアクセスしたり、何らかの動画コンテンツを視聴したりすることが挙げられる。

［ステップＳ５］ 制御部３２は、推奨動画管理テーブルＴ３の動画ＩＤの一覧を元に、コンテンツ配信サーバ装置２にアクセスする。コンテンツ配信サーバ装置２は、動画ＩＤに紐づくタイトル、再生時間、出演者、サムネイル画像等を取得し、端末装置４ａを介してユーザに推奨コンテンツの一覧を提示する。
以上で図１１の説明を終了する。

次に、図１１のステップＳ３の推奨動画管理テーブルＴ３を作成する処理（推奨動画一覧作成処理）を、フローチャートを用いて説明する。なお、推奨動画一覧作成処理はユーザ毎に実行する。
図１２は、推奨動画一覧作成処理を説明するフローチャートである。
［ステップＳ３ａ］ 制御部３２は、シーンランク管理テーブルＴ４を作成する。その後、ステップＳ３ｂに遷移する。
［ステップＳ３ｂ］ 制御部３２は、一致度を算出する。この処理については後に詳述する。その後、ステップＳ３ｃに遷移する。

［ステップＳ３ｃ］ 制御部３２は、ステップＳ３ｂにて算出した一致度を用いてシーンランク管理テーブルＴ４毎のシーンポイントを算出する。その後、ステップＳ３ｄに遷移する。
［ステップＳ３ｄ］ 制御部３２は、ステップＳ３ｃにて算出したシーンポイントをシーン毎に集計する。その後、ステップＳ３ｅに遷移する。
［ステップＳ３ｅ］ 制御部３２は、動画ＩＤ毎にシーンポイントを集計する。
以上で図１２の説明を終了する。
次に、ステップＳ３ｂの一致度を算出する処理（一致度算出処理）を説明する。
図１３は、一致度算出処理を説明するフローチャートである。

［ステップＳ３ｂ１］ 制御部３２は、未選択の（ステップＳ３ｂ２〜３ｂ４の処理を行っていない）シーンランク管理テーブルＴ４が存在するか否かを選択する。未選択のシーンランク管理テーブルＴ４が存在する場合（ステップＳ３ｂ１のＹｅｓ）、ステップＳ３ｂ２に遷移する。未選択のシーンランク管理テーブルＴ４が存在しない場合（ステップＳ３ｂ１のＮｏ）、図１３の処理を終了する。
［ステップＳ３ｂ２］ 制御部３２は、未選択のシーンランク管理テーブルＴ４を１つ選択する。その後、ステップＳ３ｂ３に遷移する。

［ステップＳ３ｂ３］ 制御部３２は、ユーザＩＤ「１００」のシーンランク管理テーブルＴ４に一致する動画ＩＤおよびシーンが一致するレコードが、ステップＳ３ｂ２にて選択したシーンランク管理テーブルＴ４に存在するか否かを判断する。存在する場合（ステップＳ３ｂ３のＹｅｓ）、ステップＳ３ｂ４に遷移する。存在しない場合（ステップＳ３ｂ３のＮｏ）、ステップＳ３ｂ１に遷移し、ステップＳ３ｂ１の処理を繰り返し実行する。

［ステップＳ３ｂ４］ 制御部３２は、一致度を算出し、シーンランク管理テーブルＴ４毎に記録する。その後、ステップＳ３ｂ１に遷移し、ステップＳ３ｂ１の処理を繰り返し実行する。
以上で図１３の処理の説明を終了する。

以上述べたように、情報処理システム１によれば、推奨コンテンツ決定装置３が、各ユーザが視聴した動画コンテンツのシーン毎の再生時間を含む操作ログを記憶する記憶部３１と、操作ログに含まれるシーン毎の再生時間および再生回数に基づき第１のユーザの視聴パターンに近い視聴パターンを持つ第２のユーザを抽出し、抽出した第２のユーザが視聴し、第１のユーザが視聴していないコンテンツを、第２のユーザの操作ログに基づき決定し、決定したコンテンツの識別情報を出力する制御部３２とを有する。

具体的には、制御部３２は、ユーザ再生数ランク管理テーブルＴ２を作成してユーザ毎に視聴したシーンを特定した。そして、制御部３２は、シーンランク管理テーブルＴ４を作成して特定したシーンの再生回数を集計して第１のユーザの視聴パターンと他のユーザの視聴パターンとの一致度を数値化した。

そして、制御部３２は、一致度を用いて第２のユーザが視聴し、第１のユーザが視聴していないコンテンツの推奨順位を求めた推奨動画管理テーブルＴ３を作成した。
すなわち、動画視聴者の操作ログを記録し、それを分析することにより、視聴者の嗜好性を場面ごとに解析し、好みの場面を含む動画を推奨できる。

なお、実施の形態では、推奨動画一覧をユーザに提示したが、さらに抽出ユーザ再生数ランク管理テーブルＴ２に設定されている再生開始時刻に基づき、推奨する再生開始時刻をユーザに提示するようにしてもよい。

また、本実施の形態では、ユーザが視聴する動画コンテンツの種別にかかわらず、求めた推奨動画一覧をモニタに表示するようにした。しかし、これにかかわらず、例えばユーザが視聴している動画コンテンツのジャンルと共通するジャンルの推奨動画一覧をモニタに表示するようにしてもよい。具体的には、共通するジャンルの動画コンテンツの動画ＩＤに一定のルール（例えば、アクションものであれば１０００番台、サスペンスであれば２０００番台など）を設けておき、推奨動画一覧からユーザが視聴している動画コンテンツのジャンルと共通するジャンルの推奨動画のみを抽出してモニタに表示するようにしてもよい。

なお、推奨コンテンツ決定装置３が行った処理が、複数の装置によって分散処理されるようにしてもよい。例えば、１つの装置が、ユーザ再生数ランク管理テーブルＴ２を生成し、他の装置が、そのテーブルを用いて推奨コンテンツを決定するようにしてもよい。

以上、本発明の情報処理装置、情報処理方法およびプログラムを、図示の実施の形態に基づいて説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、各部の構成は、同様の機能を有する任意の構成のものに置換することができる。また、本発明に、他の任意の構成物や工程が付加されていてもよい。
また、本発明は、前述した各実施の形態のうちの、任意の２以上の構成（特徴）を組み合わせたものであってもよい。

なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、推奨コンテンツ決定装置３が有する機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、磁気記憶装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等が挙げられる。磁気記憶装置には、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ等が挙げられる。光ディスクには、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ／ＲＷ等が挙げられる。光磁気記録媒体には、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等が挙げられる。

プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体が販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。

プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、ネットワークを介して接続されたサーバコンピュータからプログラムが転送される毎に、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。

また、上記の処理機能の少なくとも一部を、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）等の電子回路で実現することもできる。

１ 情報処理システム
２ コンテンツ配信サーバ装置
３ 推奨コンテンツ決定装置
４ａ、４ｂ、４ｃ 端末装置
３１ 記憶部
３２ 制御部
５０ ネットワーク
Ｔ１ 操作ログ管理テーブル
Ｔ２ ユーザ再生数ランク管理テーブル
Ｔ３ 推奨動画管理テーブル
Ｔ４ シーンランク管理テーブル

Claims (7)

1. 各ユーザが視聴したコンテンツのシーン毎の再生時間を含む操作情報を記憶する記憶部と、
   前記操作情報に含まれるシーン毎の再生時間および再生回数に基づき第１のユーザの視聴パターンに近い視聴パターンを持つ第２のユーザを抽出し、抽出した前記第２のユーザが視聴し、前記第１のユーザが視聴していないコンテンツを、前記第２のユーザの操作情報に基づき決定し、決定したコンテンツの識別情報を出力する制御部と、
   を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記操作情報はコンテンツ毎の再生開始時刻と再生終了時刻とを含み、
   前記制御部は、前記再生開始時刻と再生終了時刻とに基づき前記第１のユーザおよび前記第２のユーザが視聴したシーンを特定する請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記制御部は、特定したシーンの再生回数を集計して前記第１のユーザの視聴パターンと他のユーザの視聴パターンとの類似度を数値化し、前記類似度を用いて前記第２のユーザが視聴し、前記第１のユーザが視聴していないコンテンツの推奨順位を求め、前記コンテンツの識別情報に推奨順位を付加して出力する請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記制御部は、類似度が高い第２のユーザのコンテンツの推奨順位を、類似度が低い第２のユーザのコンテンツの推奨順位よりも高くする請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記制御部は、前記第２のユーザの操作情報に含まれる再生回数の多いシーンのコンテンツの推奨順位を、再生回数の少ないシーンのコンテンツの推奨順位よりも高くする請求項３に記載の情報処理装置。
6. コンピュータが、
   各ユーザが視聴したコンテンツのシーン毎の再生時間を含む操作情報に含まれるシーン毎の再生時間および再生回数に基づき第１のユーザの視聴パターンに近い視聴パターンを持つ第２のユーザを抽出し、
   抽出した前記第２のユーザが視聴し、前記第１のユーザが視聴していないコンテンツを、前記第２のユーザの操作情報に基づき決定し、
   決定したコンテンツの識別情報を出力する、
   ことを特徴とする情報処理方法。
7. コンピュータに、
   各ユーザが視聴したコンテンツのシーン毎の再生時間を含む操作情報に含まれるシーン毎の再生時間および再生回数に基づき第１のユーザの視聴パターンに近い視聴パターンを持つ第２のユーザを抽出し、
   抽出した前記第２のユーザが視聴し、前記第１のユーザが視聴していないコンテンツを、前記第２のユーザの操作情報に基づき決定し、
   決定したコンテンツの識別情報を出力する、
   処理を実行させることを特徴とするプログラム。

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