JP2019134391A - 広告配信システム、コンテンツ視聴端末、広告配信装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】個人情報を保護すると共にサーバの負担を軽減しつつ、視聴者に適した広告を提供する。【解決手段】コンテンツ視聴端末により視聴された番組に関する番組データを、コンテンツ視聴端末に送信する番組データ送信部と、広告に関する広告メタデータを、コンテンツ視聴端末に送信する広告メタデータ送信部と、コンテンツ視聴端末から広告識別情報を受信し、広告識別情報で特定される広告を、コンテンツ視聴端末に配信するコンテンツに挿入し、コンテンツ視聴端末に送信する広告挿入部とを有する。コンテンツ視聴端末は、通信回線を介して、番組データ及び広告メタデータを受信する受信部と、視聴履歴を記録する視聴履歴記録部と、視聴者の視聴者属性を推定する視聴者属性推定部と、視聴者に適した広告を推定し、その広告の広告識別情報を送信する広告推定部と、通信回線を介して、広告が挿入されたコンテンツを受信し、表示する表示制御部とを有する。【選択図】図１

Description

本発明は広告配信システム、コンテンツ視聴端末、広告配信装置及びプログラムに関し、特に、視聴者に適した広告を提供する広告配信システム、コンテンツ視聴端末、広告配信装置及びプログラムに関する。

テレビ放送は不特定多数への同一広告（いわゆるテレビコマーシャル）の配信のみが可能であり、テレビ毎に異なる広告を配信することはできない。そこで、テレビ番組中に表示する広告の効果を高めることが、広告主等から要求されている。この要求に応えるため、これまで、テレビ番組中の広告を、そのテレビ番組の内容に関連性があるものにする等の工夫がなされている。

しかし、テレビ番組の内容に関連性がある広告を当該テレビ番組を視聴するユーザに表示することは、その広告を、その広告の対象であるユーザに対してだけではなく、広告の対象外であるユーザに対しても表示することになる場合があり、広告の表示が効果的ではなくなることがある。すなわち、広告の対象となるユーザ個々に対してその広告を表示させることができないため、広告の効果を高めることができない。また、ユーザにとっても、自身のニーズに合わない広告を視聴しなければならず、広告が有益ではなくなってしまう。

そこで、広告を、適切な対象ユーザに対して効果的に表示させ、広告の効果を高める技術として、特許文献１に記載された技術がある。特許文献１に記載された技術は、サーバのＨＤＤには、暗号化された番組データと、この番組データを復号する復号鍵データと、複数種類の広告データとが記録されており、テレビのＨＤＤには、予め送信された番組データが記録されている。ユーザが番組を再生する指示を行うと、テレビからサーバに対し、番組データを復号するために必要な復号鍵データの要求がなされる。サーバは、この復号鍵データの要求履歴を基に作成したユーザ情報を用いて、ユーザに対する各広告データの適合度を判定し、適合度が高い広告データを、番組データと共にテレビに送信する。

特開２００７−３０６０６６号公報

しかし、特許文献１に記載された技術は、ユーザ情報等の個人情報をサーバに送信しており、個人情報の管理に大きな負担が生じていた。

更に、ユーザ情報等の視聴者属性の推定や、視聴者に適した広告の選定等の処理はサーバが行っており、サーバに大きな負荷を与えてしまう。

そこで、本発明は上記課題に鑑みて発明されたものであって、個人情報を保護すると共にサーバの負担を軽減しつつ、視聴者に適した広告を提供できる広告配信システム、コンテンツ視聴端末、広告配信装置及びプログラムを提供することにある。

本発明の一態様は、コンテンツを視聴するコンテンツ視聴端末を備える広告配信システムであって、前記コンテンツ視聴端末により視聴された番組に関する番組データを、前記コンテンツ視聴端末に送信する番組データ送信部と、広告に関する広告メタデータを、前記コンテンツ視聴端末に送信する広告メタデータ送信部と、前記コンテンツ視聴端末から広告識別情報を受信し、前記広告識別情報で特定される広告を、前記コンテンツ視聴端末に配信するコンテンツに挿入し、広告が挿入されたコンテンツを前記コンテンツ視聴端末に送信する広告挿入部とを有し、前記コンテンツ視聴端末は、通信回線を介して、前記番組データ及び前記広告メタデータを受信する受信部と、視聴された番組の視聴履歴を記録する視聴履歴記録部と、前記番組データ及び前記視聴履歴を用いて、視聴者の視聴者属性を推定する視聴者属性推定部と、前記視聴者属性及び前記広告メタデータを用いて、前記コンテンツ視聴端末の視聴者に適した広告を推定し、推定した広告の前記広告識別情報を、前記広告挿入部に送信する広告推定部と、前記通信回線を介して、前記広告が挿入されたコンテンツを受信し、前記広告が挿入されたコンテンツを表示する表示制御部とを有する広告配信システムである。

本発明の一態様は、通信回線を介して、視聴された番組に関する番組データと広告に関する広告メタデータとを受信する受信部と、視聴された番組の視聴履歴を記録する視聴履歴記録部と、前記番組データ及び前記視聴履歴を用いて、視聴者の視聴者属性を推定する視聴者属性推定部と、前記視聴者属性及び前記広告メタデータを用いて、前記コンテンツ視聴端末の視聴者に適した広告を推定し、推定した広告の広告識別情報を送信する広告推定部と、前記通信回線を介して、前記広告識別情報で特定される広告が挿入されたコンテンツを受信し、前記広告が挿入されたコンテンツを表示する表示制御部とを有するコンテンツ視聴端末である。

本発明の一態様は、広告に関する広告メタデータを、コンテンツを視聴するコンテンツ視聴端末に送信する広告メタデータ送信部と、前記コンテンツ視聴端末から広告識別情報を受信し、前記広告識別情報で特定される広告を、前記コンテンツ視聴端末に配信するコンテンツに挿入し、広告が挿入されたコンテンツを前記コンテンツ視聴端末に送信する広告挿入部とを有する広告配信装置である。

本発明の一態様は、通信回線を介して、視聴された番組に関する番組データと広告に関する広告メタデータとを受信する受信処理と、視聴された番組の視聴履歴を記録する視聴履歴記録処理と、前記番組データ及び前記視聴履歴を用いて、視聴者の視聴者属性を推定する視聴者属性推定処理と、前記視聴者属性及び前記広告メタデータを用いて、前記コンテンツ視聴端末の視聴者に適した広告を推定し、推定した広告の広告識別情報を送信する広告推定処理と、前記通信回線を介して、前記広告識別情報で特定される広告が挿入されたコンテンツを受信し、前記広告が挿入されたコンテンツを表示する表示制御処理とをコンピュータに実行させるプログラムである。

本発明は、個人情報を保護すると共にサーバの負担を軽減しつつ、視聴者に適した広告を提供できる。

図１は第１の実施の形態における広告配信システムの概略構成図である。 図２はコンテンツ視聴端末１のブロック図である。 図３は視聴履歴記録処理２２２により記録される視聴履歴の一例を示した図である。 図４はニューラルネットワークの一例を示した図である。 図５は視聴履歴に対応する番組データの一例を示した図である。 図６はニューラルネットワークの出力ノードからの出力の一例を示した図である。 図７は広告メタデータの一例を示した図である。 図８は遺伝的アルゴリズムの概念を示したものである。 図９は番組サーバ３のブロック図である。 図１０は広告サーバ４のブロック図である。 図１１は広告配信システムのシーケンス図である。 図１２は視聴者属性推定処理２２３の動作フローチャートである。 図１３は、記録された視聴履歴と番組サーバ３から取得した番組データとから、ニューラルネットワークに入力する入力データの一例を示した図である。 図１４は広告推定処理２２４の動作フローチャートである。 図１５は第２の実施の形態のコンテンツ視聴端末１のブロック図である。

＜第１の実施の形態＞
以下、図面を参照して、本発明の第１の実施の形態における広告配信システム及びそれに用いられる各装置について説明する。

図１は第１の実施の形態における広告配信システムの概略構成図である。

本実施の形態の広告配信システムは、コンテンツ視聴端末１と、放送局２、番組サーバ３と、広告サーバ４とを備える。そして、コンテンツ視聴端末１と、放送局２、番組サーバ３と、広告サーバ４とは、以下の機能を備える。

コンテンツ視聴端末１は、テレビ放送又はネット配信によるコンテンツを視聴する端末であり、例えば、据え置き型テレビ受信機、スマートフォン、ヘッドマウントディスプレイ等がある。また、コンテンツの代表的な例として、放送局から放送される放送番組があるが、放送番組に限られない。例えば、ビデオオンデマンド（ＶＯＤ）によるビデオコンテンツ、ラジオ放送によるラジオ番組などでもよい。また、番組は、ドラマ、バラエティ番組、紹介番組等である。

コンテンツ視聴端末１は、ネットワークを介して、番組サーバ３及び広告サーバ４と通信を行う機能を有する。コンテンツ視聴端末１が、番組サーバ３及び広告サーバ４と通信を行う機能として、例えば、コンテンツ視聴端末１がテレビ受信機である場合、ハイブリットキャスト等がある。

更に、コンテンツ視聴端末１は、後述するように、視聴者の視聴履歴を記録する視聴履歴記録機能と、視聴者の属性を推定する視聴者属性推定機能と、視聴者に適した広告を推定する広告推定機能と、視聴者に適した広告を表示する表示制御機能とを備える。

放送局２は、コンテンツ視聴端末１で視聴される番組を放送する。

番組サーバ３は、放送局２が放送した番組の番組データを、コンテンツ視聴端末１に送信する機能を有する。番組データは、番組に関する情報であって、その番組の各層毎の視聴率や、その番組がどのような構成の番組であるのかの情報(例えば、バラエティ、エンタメ、料理、ニュース、ドラマ、ドキュメンタリー、スポーツ、情報等の番組のカテゴリに関する情報)である。

広告サーバ４は、コンテンツ視聴端末１からの広告メタデータのリクエストに応答して、広告メタデータをコンテンツ視聴端末１に送信する機能を有する。広告メタデータは、広告毎に、広告の時間(長さ)、値段、希望の放送(配信)時間帯、累計表示回数、広告のターゲットとする視聴者層、広告のカテゴリ、競合する広告のリストなどの情報である。

また、広告サーバ４は、コンテンツ視聴端末１からの広告挿入リクエストに応答して、リクエストされた広告が挿入された一群のコンテンツを、コンテンツ視聴端末１に配信する機能を有する。

次に、各装置の構成及び動作について、図面を用いて説明する。

まず、コンテンツ視聴端末１について説明する。

コンテンツ視聴端末１は、テレビ受信機能を持った情報処理装置(コンピュータ)によって構成することができる。図２はコンテンツ視聴端末１のブロック図である。

コンテンツ視聴端末１は、図２に示す如く、テレビ放送を受信するチューナ、エンコーダ等を含むテレビ番組受信部２１と、プロセッサ２２、メモリ（ＲＯＭやＲＡＭ）２３、記憶装置（ハードディスク、半導体ディスクなど）２４、入力装置（リモコン、キーボード、マウス、タッチパネルなど）２５、表示装置(ディスプレイ)２６、通信装置２７を備える。

コンテンツ視聴端末１は、記憶装置２４に格納されたプログラムがメモリ２３にロードされ、プロセッサ２２によりプログラムが実行されることにより、送受信処理２２１と、視聴履歴記録処理２２２と、視聴者属性推定処理２２３と、広告推定処理２２４と、表示制御処理２２５とが実現されるものである。

具体的には、コンテンツ視聴端末１は、送受信処理２２１によるハイブリットキャスト等を利用して、視聴履歴記録処理２２２と、視聴者属性推定処理２２３と、広告推定処理２２４と、表示制御処理２２５とを、プロセッサに実行させるプログラム等を、広告サーバ４から取得する。尚、プログラム等の取得は、かならずしも広告サーバ４に限定されるものでなく、他のサーバから取得するようにしても良い。以下、コンテンツ視聴端末１において実行される送受信処理２２１と、視聴履歴記録処理２２２と、視聴者属性推定処理２２３と、広告推定処理２２４と、表示制御処理２２５とを説明する。

送受信処理２２１は、ハイブリットキャスト等を利用して、コンテンツ視聴端末１と番組サーバ３及び広告サーバ４との間で情報の送受信を行う処理である。

視聴履歴記録処理２２２は、コンテンツ視聴端末１で視聴された放送コンテンツ(番組)の視聴履歴を記録する処理である。記録される視聴履歴は、視聴時間(時刻)、視聴チャンネル、視聴番組名等の視聴者が視聴したコンテンツ(番組)を特定できる履歴である。図３は、視聴履歴記録処理２２２により記録される視聴履歴の一例を示した図である。図３に示す例は、現在視聴している番組の視聴履歴（視聴履歴１）と、過去に視聴した視聴履歴のうち、最新の５回分の視聴履歴（視聴履歴２〜視聴履歴６）を記録した例であり、各視聴履歴として、視聴者が視聴した番組の視聴日、視聴時間及び視聴チャンネルを記録している。尚、本実施の形態では、放送局２から放送されるコンテンツの視聴履歴を記録する場合を例にするが、これに限られない。例えば、インターネット等で配信されるコンテンツの視聴履歴を記録するようにしても良い。

視聴者属性推定処理２２３は、記録された視聴履歴と、番組サーバ３から取得した番組データから、視聴者の属性(例えば、視聴者の性別、年齢層、子供の有無、興味のあるカテゴリ等)を推定する処理である。視聴者の属性の推定は、例えば、教師データを用いて、番組データとその番組データから推定される視聴者の属性との関係をニューラルネットワークに学習させ、この学習済みのニューラルネットワークを用いて行われる。学習済みのニューラルネットワークは、ハイブリットキャスト等を利用して、広告サーバ４からコンテンツ視聴端末１が取得する。尚、一度学習されたニューラルネットワークは、広告サーバ４により、中間層における重みづけ等を適時更新するようにしても良い。

視聴者属性推定処理２２３で用いられるニューラルネットワークの一例について、図４を用いて説明する。

図４に示されるニューラルネットワークの一例は、過去に視聴した５回の番組（視聴履歴２〜視聴履歴６）と、現在視聴している番組との計６回分の視聴履歴（視聴履歴１）及び番組データから、視聴者属性を推定する例を示している。入力層は、ひとつの視聴番組に対して、その番組のカテゴリ(例えば、[バラエティ,エンタメ,料理,ニュース,ドラマ,ドキュメンタリー,スポーツ,情報])に対応した８個の入力ノードと、番組の視聴率情報（例えば、視聴者の年齢別区分毎の視聴率[C,T,M1,M2,M3,F1,F2,F3]層の視聴率）に対応した８個の入力ノードと、放送時間の１個の入力ノードとを持つ。そして、この１７個の入力ノードが番組数（６回分）あるので、ニューラルネットワークの全体として、１７×６＝１０２個の入力ノードを持つ。

一方、出力層は、視聴者の性別の度合いが出力される１個の出力ノード、視聴者の視聴者層([C,T,M1,M2,M3,F1,F2,F3]層)の度合いが出力される８個の出力ノード、視聴者の興味のある番組カテゴリ([バラエティ,エンタメ,料理,ニュース,ドラマ,ドキュメンタリー,スポーツ,情報])の度合いが出力される８個の出力ノード、子供の有無の度合いが出力される１個の出力ノードの計１８個の出力ノードを持つ。

上述したニューラルネットワークに、番組サーバ３から取得した番組データと、視聴履歴記録処理２２２で記録した視聴履歴とから成るデータを入力することにより、例えば、視聴者の性別、視聴者の視聴者層、視聴者の興味のある番組カテゴリ及び視聴者の子供の有を推定することができる。

例えば、視聴履歴が図３に示されるものである場合、図３に示される視聴履歴から特定される番組データを、番組サーバ３から取得する。そして、視聴履歴に対応する番組データが、図５に示されるものであるとする、各データがニューラルネットワークの入力ノードに入力される。すると、ニューラルネットワークの出力ノードからは、図６に示されるような度合い(値)が出力される。

尚、上述したニューラルネットワークは、一例であり、現在の視聴履歴に対応する番組データを考慮せず、過去の視聴履歴に対応する番組データのみで、視聴者の属性を推定しても良い。

視聴者属性推定処理で推定される視聴者の属性は後述する広告推定処理で利用されるが、視聴者属性推定処理の段階で、視聴者の属性を結論づける必要はなく、各出力ノードから出力される度合(値)（推定値）を、後述する広告推定処理でそのまま用いても良い。また、視聴者属性推定処理の段階で視聴者属性を決定する場合は、例えば、ニューラルネットワークの出力ノードが出力された度合を、所定の閾値により判断する。例えば、性別の場合、ニューラルネットワークの出力ノードの出力値が「０〜０．３」である場合には男性、「０．７〜１」である場合には女性であるとする推定する等である。

広告推定処理２２４は、視聴者属性推定処理２２３により推定された視聴者属性と、広告サーバ４から取得した広告メタデータとから、視聴者に適した広告を推定する処理である。そして、推定した広告を識別する広告識別情報及びその広告の配列パターン(どのような順序で広告を表示させるかのパターン)を、広告サーバ４に送信する処理である。

視聴者に適した広告を推定する広告推定処理２２４は、例えば、視聴者属性推定処理２２３により推定された視聴者属性と、広告サーバ４から取得した広告メタデータとを、遺伝的アルゴリズムを用いて解析することにより、実現することができる。

例えば、どのような視聴者層をターゲットとするかの広告ターゲット層と、広告の希望放送時間帯と、広告の単価と、広告累計表示回数と、広告の尺とを変数に持つ『広告の価値V』を定義し、Vを元に遺伝的アルゴリズムによって視聴者に提示する広告を決定する。アルゴリズムは以下通りである。
（１）まず、広告サーバ４から広告メタデータを取得する。広告サーバ４から取得した広告メタデータの一例を、図７に示す。図７に示される広告メタデータは、広告毎に、広告の希望放送時間帯、広告単価、広告累計表示回数、広告の尺の値、ターゲットとする性別、視聴者層([C,T,M1,M2,M3,F1,F2,F3]層)及び子供の有無の適合度合いが記載されている。そして、広告毎に価値V（利益と広告の適正を加味）を計算する。例えば、以下の式である。
ここで、Ｃ_１，Ｃ_２は定数、AdPriceは広告の値段、Corは視聴者属性と広告がターゲットとする広告ターゲット層との相関、Disは広告主の希望広告放送時間帯と現在の視聴時刻との距離、Countは広告の累積表示回数、Lengthは広告の尺である。

尚、Corは、視聴者属性と広告がターゲットとする広告ターゲット層との相関が高い程、値は大きくなる。例えば、Corの計算方法の一例としては、視聴者属性推定処理におけるニューラルネットワークの出力ノードの出力値と、広告メタデータにおける広告毎の対象とする性別、視聴者層([C,T,M1,M2,M3,F1,F2,F3]層)及び子供の有無の適合度合いとの分散値を求め、その逆数をR_Conviewとする例がある。但し、上述の計算方法は一例であり、これに限られない。
（２）広告を染色体として個体をn個生成する（初期値はランダム）
（３）染色体が１なら実際に放送する広告として採用する。
（４）個体毎の適応度T（採用する広告の価値Vの和）を計算し、上位２つの個体はエリート個体として次世代に必ず残し、残りn-2個の個体は適応度Tに比例して残りやすいようにして次世代の個体をn個選択する。
（５）次世代の個体同士を「交叉」して染色体の入れ替えを行う。
（６）ある一定の確率で「突然変異」を発生させ染色体の一部をランダムに入れ替える。
（７）（３）から（６）を指定回数繰り返す。

図８は、上述のアルゴリズムの概念を示したものである。

このようにして、視聴者に適した広告と、その広告の配列パターンを推定することができる。尚、広告パターンは、広告がひとつの場合もありうる。

更に、上述の広告毎に価値Vでは、広告によって得られる利益と、視聴者と広告との適正とを考慮したが、広告によって得られる利益を考慮せず、視聴者と広告との適正のみを考慮して、広告を推定することも可能である。上記の式のうち、第一項目は放送局側の利益を最大にするように効率的に広告を配信するための項、第二項は広告に興味のある視聴者に対して広告出稿主の希望に合った時間帯に広告を配信するための項である。従って、視聴者と広告との適正のみを考慮する場合は、第一項目を除き、第二項のみの式で計算を行えば良い。

表示制御処理２２５は、現在視聴している放送番組に代えて、広告サーバ４から配信される広告が挿入されたコンテンツを、表示制御処理２２５に表示する制御を行う処理である。

番組サーバ３は、図９に示す如く、プロセッサ３１、メモリ（ＲＯＭやＲＡＭ）３２、記憶装置（ハードディスク、半導体ディスクなど）３３、入力装置（キーボード、マウス、タッチパネルなど）３４、表示装置(ディスプレイ)３５、通信装置３６、番組データベース３７などのハードウェア資源を有する汎用のコンピュータにより構成することができる。

番組データベース３７は、各番組の番組データが格納されたデータベースである。上述したように、番組データは、一例として、図５に示したものであり、例えば、番組に関する情報であって、その番組の各層毎の視聴率や、その番組がどのような構成の番組であるのかの情報(例えば、バラエティ、エンタメ、料理、ニュース、ドラマ、ドキュメンタリー、スポーツ、情報等の番組のカテゴリに関する情報)である。尚、番組データベース３７は、番組サーバ３が備えていても良いが、番組サーバ３と物理的に外部に設けられ、ＬＡＮを介して番組サーバ３と接続されていても良い。

番組サーバ３は、記憶装置３３に格納されたプログラムがメモリ３２にロードされ、プロセッサ３１によりプログラムが実行されることにより、送受信処理３１１と、番組データ送信処理３１２とが実現されるものである。

送受信処理３１１は、番組サーバ３とコンテンツ視聴端末１との間で情報の送受信を行う処理である。

番組データ送信処理３１２は、コンテンツ視聴端末１に番組データをコンテンツ視聴端末１に送信する処理である。送信する番組データは、コンテンツ視聴端末１の視聴履歴の番組の番組データをカバーできれば、コンテンツ視聴端末１から番組データを指定する方法であっても、過去及び現在放送された一定の量の番組データを、コンテンツ視聴端末１に送信するようにしても良い。

広告サーバ４は、コンテンツ視聴端末１からの広告メタデータのリクエストに応答して、広告メタデータをコンテンツ視聴端末１に送信する機能を有する。広告メタデータは、広告毎に、広告の時間(長さ)、値段、希望の放送(配信)時間帯、累計表示回数、広告のターゲットとする視聴者層、広告のカテゴリ、競合する広告のリストなどの情報である。

また、広告サーバ４は、コンテンツ視聴端末１からの広告挿入リクエストに応答して、リクエストされた広告が挿入された一群のコンテンツを、コンテンツ視聴端末１に配信する機能を有する。広告を挿入するコンテンツは、例えば、テレビ局２で放送されている番組と同じものである。

具体的には、広告サーバ４は、図１０に示す如く、プロセッサ４１、メモリ（ＲＯＭやＲＡＭ）４２、記憶装置（ハードディスク、半導体ディスクなど）４３、入力装置（キーボード、マウス、タッチパネルなど）４４、表示装置(ディスプレイ)４５、通信装置４６、広告メタデータデータベース４７、広告映像データベース４８、コンテンツデータベース４９などのハードウェア資源を有する汎用のコンピュータにより構成することができる。

広告メタデータデータベース４７は、各広告のメタデータが格納されたデータベースである。上述したように、広告メタデータは、広告毎に、広告の時間(長さ)、値段、希望の放送(配信)時間帯、累計表示回数、広告のターゲットとする視聴者層、広告のカテゴリ、競合する広告のリストなどの情報である。一例としては、上述したように、図７に示したものである。

広告映像データベース４８は、各広告の映像(音声も含む)が格納されたデータベースである。

コンテンツデータベース４９は、コンテンツが格納されたデータベースである。格納されたコンテンツは、例えば、テレビ局２で放送されているコンテンツ（番組）と同じものである。

尚、広告メタデータデータベース４７、広告映像データベース４８及びコンテンツデータベース４９は、広告サーバ４が備えていても良いが、広告サーバ４と物理的に外部に設けられ、ＬＡＮを介して広告サーバ４と接続されていても良い。

広告サーバ４は、記憶装置４３に格納されたプログラムがメモリ４２にロードされ、プロセッサ４１によりプログラムが実行されることにより、送受信処理４１１と、広告メタデータ送信処理４１２と、広告挿入処理４１３とが実現されるものである。

送受信処理４１１は、広告サーバ４とコンテンツ視聴端末１との間で情報の送受信を行う処理である。

広告メタデータ送信処理４１２は、コンテンツ視聴端末１に、リクエストに応答して、広告メタデータをコンテンツ視聴端末１に送信する処理である。

広告挿入処理４１３は、コンテンツ視聴端末１から指定された広告の映像を、広告映像データベース４８から選択し、選択した広告の映像を、コンテンツデータベース４９から読み出したコンテンツに挿入する。そして、広告が挿入されたコンテンツを、コンテンツ視聴端末１に送信する処理である。

次に、上述した広告配信システム及びそれに用いられる各装置の動作を説明する。図１１は広告配信システムのシーケンス図である。尚、以下の説明では、コンテンツ視聴端末１は、ハイブリットキャスト等を利用して、視聴履歴記録処理２２２と、視聴者属性推定処理２２３と、広告推定処理２２４とを、プロセッサに実行させるプログラム等を、既に広告サーバ４から取得しているものとする。

まず、テレビ局２は、番組を放送する（Ｓｔｅｐ １０）。

コンテンツ視聴端末１は、放送番組を受信し、視聴者による番組の視聴が開始される。この視聴の際、コンテンツ視聴端末１は、視聴履歴記録処理２２２が開始される（Ｓｔｅｐ １１）。視聴履歴記録処理２２２は、視聴された番組毎に、視聴時刻、視聴チャンネル、視聴番組名等の視聴者が視聴したコンテンツ(番組)を特定できる履歴を記録する。

コンテンツ視聴端末１は、記録された視聴履歴と、番組サーバ３から取得した番組データから、視聴者の属性を推定する視聴者属性推定処理２２３を行う（Ｓｔｅｐ １２）。ここで、視聴者属性推定処理２２３の動作を説明する。図１２は視聴者属性推定処理２２３の動作フローチャートである。

コンテンツの視聴が開始されると（Ｓｔｅｐ １００）、ｎ回分の視聴履歴が存在するかを確認する（Ｓｔｅｐ １０１）。ｎ回分の視聴履歴が存在しない場合には、視聴者属性推定処理を終了する。一方、ｎ回分の視聴履歴が存在する場合には、現在視聴している視聴履歴とｎ回分の視聴履歴とを取得する（Ｓｔｅｐ １０２）。本例では、ｎを５とすると、現在視聴している視聴履歴を含めて６回分の視聴履歴を取得することになる。そして、本例では取得した６回分の視聴履歴が、図３に示すものであるとする。

続いて、視聴者属性推定処理２２３は、取得した視聴履歴に対応する番組データを、番組サーバ３にリクエストする（Ｓｔｅｐ １３、Ｓｔｅｐ １０３）。本例では、現在視聴しているコンテンツと過去５回分の視聴履歴に対応する番組データを、番組サーバ３にリクエストする。

番組サーバ３は、コンテンツ視聴端末１からの番組データのリクエストに応答して、番組データを送信する（Ｓｔｅｐ １４）。送信する番組データは、コンテンツ視聴端末１の視聴履歴の番組の番組データをカバーできれば、コンテンツ視聴端末１から番組データを指定する方法であっても、過去及び現在放送された一定の量の番組データを、コンテンツ視聴端末１に送信するようにしても良い。

視聴者属性推定処理２２３は、取得した視聴履歴に対応する番組データを、番組サーバ３から取得する（Ｓｔｅｐ １０４）。本例では、現在視聴しているコンテンツと過去５回分の視聴履歴に対応する番組データを、番組サーバ３から取得する。本例では、現在視聴しているコンテンツと過去５回分の視聴履歴に対応する番組データは、図５に示すものであるとする。

視聴者属性推定処理２２３は、（ｎ＋１）回分の視聴履歴と、番組サーバ３から取得した視聴履歴に対応する番組データから、ニューラルネットワークに入力する入力データを生成する（Ｓｔｅｐ １０５）。図１３は、記録された視聴履歴と番組サーバ３から取得した番組データとから、ニューラルネットワークに入力する入力データの一例を示した図である。図１３では、視聴履歴から特定された各番組の番組データから、その番組が占めるカテゴリ([バラエティ,エンタメ,料理,ニュース,ドラマ,ドキュメンタリー,スポーツ,情報])の割合と、その番組の視聴者の年齢別区分毎の視聴率[C,T,M1,M2,M3,F1,F2,F3]層の視聴率）と、放送時間とを抽出して、ニューラルネットワークに入力する入力データを生成している。尚、現在視聴しているコンテンツの場合、全ての入力データが揃わない場合がある。例えば、番組の視聴者の年齢別区分毎の視聴率のような場合である。そのような場合は、仮の数値を当てても良い。

次に、視聴者属性推定処理２２３は、生成した入力データを、ニューラルネットワークに入力して、分類データを出力させ、視聴者の属性を推定する（Ｓｔｅｐ １０６）。本例では、ニューラルネットワークの出力ノードより、性別＝１、C＝０．４、T＝０．２、M1＝０．３、M2＝０．２、M3＝０．２、F1＝０．１、F2＝０．６、F3＝０．２、バラエティ＝０．２、エンタメ＝０．４、料理＝０．８、ニュース＝０．２、ドラマ＝０．４、ドキュメンタリー＝０．３、スポーツ＝０．２、情報＝０．３、子供の有無＝０．６が出力されたものとする。

コンテンツ視聴端末１は、視聴者属性推定処理２２３が終了すると、広告推定処理２２４を行う（Ｓｔｅｐ １５）。ここで、広告推定処理２２４の動作を説明する。図１４は広告推定処理２２４の動作フローチャートである。

まず、広告推定処理２２４は、広告サーバ４に、広告メタデータをリクエストする（Ｓｔｅｐ １６、Ｓｔｅｐ ２００）。尚、このとき、コンテンツ視聴端末により現在視聴されている番組を識別する視聴番組識別情報も送信する。

広告サーバ４は、コンテンツ視聴端末１からの広告メタデータのリクエストに応答して、広告メタデータを送信する（Ｓｔｅｐ １７）。尚、コンテンツ視聴端末１からの広告メタデータのリクエストの受信時刻を、コンテンツ視聴端末１により、コンテンツが視聴されている視聴時刻として取得する。

広告推定処理２２４は、広告メタデータを取得する（Ｓｔｅｐ ２０１）。本例では、取得した広告メタデータは、図７に示すものであるとする。

次に、視聴者属性と広告ターゲット層との相関値を計算する（Ｓｔｅｐ ２０２）。本例では、ニューラルネットワークの出力ノードより出力された、性別＝１、C＝０．４、T＝０．２、M1＝０．３、M2＝０．２、M3＝０．２、F1＝０．１、F2＝０．６、F3＝０．２、及び子供の有無＝０．６の各々の値と、図７に示す広告データの各広告の性別、C、T、M1、M2、M3、F1、F2、F3及び子供の有無の各値との分散を計算し、その逆数を、視聴者属性と広告がターゲットとする広告ターゲット層との相関値として計算する。また、広告主の希望広告放送時間帯と現在の視聴時刻（Ｓｔｅｐ １７において、取得した視聴時刻）との距離も計算する。そして、計算された視聴者属性と広告がターゲットとする広告ターゲット層との相関（Cor）、広告主の希望広告放送時間帯と現在の視聴時刻との距離（Dis）、広告の値段（AdPrice）、広告の累積表示回数（Count）、及び、広告の尺（Length）を用いて、広告毎の価値Vを計算する（Ｓｔｅｐ ２０３）。

続いて、広告推定処理２２４は、各広告の価値Vと遺伝アルゴリズムとを用いて、視聴者の属性と各広告のターゲット層との適合を考慮し、広告の効果が最大となる広告パターンを推定する（Ｓｔｅｐ ２０４）。本例では、広告３及び広告４を、広告３、広告４の順番で視聴させるパターンが、視聴者に適合するものであると推定されたものとする。

そして、広告推定処理２２４は、適合広告が推定されると、推定した広告を識別する広告識別情報と広告の配列パターン（広告パターン）を、広告サーバ４に送信する（Ｓｔｅｐ １８、Ｓｔｅｐ ２０５）。

コンテンツ視聴端末１から広告識別情報及び広告の配列パターンを受信した広告サーバ４は、広告挿入処理４１３を開始する（Ｓｔｅｐ １９）。広告挿入処理は、広告識別情報から、該当する広告の映像データを、広告映像データベース４８から取得する。また、取得した視聴番組識別情報及びコンテンツが視聴されている視聴時刻を用いて、視聴者が現在視聴している番組と同じ番組の映像データを、コンテンツデータベース４９から取得する。そして、コンテンツデータベース４９から取得した番組の広告枠(広告表示区間)に、広告の配列パターンに従って、広告映像データベース４８から取得した広告を挿入する。本例では、広告３、広告４の順番で、現在視聴している番組の広告枠(広告表示区間)に広告３、広告４を挿入する。これにより、視聴者に適した広告が挿入されたコンテンツが生成される。尚、コンテンツは、放送局２から現在放送されている番組(現在視聴中の番組)と同じものであっても良いし、独自のコンテンツであっても良い。生成されたコンテンツは、コンテンツ視聴端末１に送信される。

コンテンツ視聴端末１では、広告が挿入されたコンテンツを受信し、表示制御処理２２５により、放送番組に代えて、コンテンツを視聴する（Ｓｔｅｐ ２０）。

尚、上述した例では、放送番組に代えて、広告が挿入されたコンテンツを視聴するように構成した。しかし、広告サーバ４は広告のみを配信するように構成し、コンテンツ視聴端末１の表示制御処理が、放送番組の広告時間帯の広告に代えて、配信された広告を表示するように構成しても良い。

更に、コンテンツ視聴端末１は、放送波からの放送番組を表示する必要はなく、初めから広告サーバから送信される放送番組と同じコンテンツを受信して視聴するようにしても良い。

第１の実施の形態は、視聴者に適した広告を選択することができる。しかも、視聴者に適した広告の推定は、コンテンツ視聴端末側で行われるので、サーバ等の外部のデバイスに、視聴者の属性などの個人情報の送信する必要が無く、個人情報の保護の観点からも大きな効果が得られる。

更に、視聴者に適合した広告の推定は、コンテンツ視聴端末側で行われるので、サーバ側の処理の負担が少ないという効果も得られる。

＜第２の実施の形態＞
第２の実施の形態を説明する。

第２の実施の形態が、第１の実施の形態と異なる所は、コンテンツ視聴端末１によって、放送局から放送される広告(以下、デフォルト広告と記載する)と、放送番組広告サーバ４から送信される視聴者に適した広告(適合広告と記載する)とを、通信環境によって切り替えることである。

上記の相違より、第２の実施の形態では、コンテンツ視聴端末１の構成が第１の実施の形態と異なる。図１５は、第２の実施の形態のコンテンツ視聴端末１のブロック図である。

第２の実施の形態のコンテンツ視聴端末１は、第１の実施の形態のコンテンツ視聴端末１に加えて、プロセッサ２２が切換処理２２６を行うことが追加されている。この切換処理２２６は、コンテンツ視聴端末１の通信回線の通信品質を測定する。通信品質の測定の結果、ネットワーク側(ハイブリットキャスト側)から安定的に適合広告が挿入されたコンテンツを取得できる場合は、放送波の番組の視聴に代えて、適合広告が挿入されたコンテンツをコンテンツ視聴端末１に表示する。一方、通信品質の測定の結果、ネットワーク側(ハイブリットキャスト側)が不安定で適合広告が挿入されたコンテンツを正常に取得できない場合等は、放送波による放送番組をそのまま表示し、デフォルト広告を視聴者に視聴させる。

第２の実施の形態は、ネットワーク側の通信環境が不安定な場合であっても、視聴者に通常の放送波による広告を視聴させることができるので、安定的な広告配信ができる。

＜第２の実施の形態の変形例＞
上述した第２の実施の形態では、視聴者に提示する広告を、ネットワーク側の通信環境によって、視聴者に視聴させる広告を、デフォルト広告と適合広告とに切換える例を説明した。

しかし、コンテンツ視聴端末１の視聴者属性推定処理２２３において、視聴者の属性の推定が所定の確度が得られない場合、ネットワーク側の通信環境にかかわらず、放送波による放送番組をそのまま表示し、デフォルト広告を視聴者に視聴させるように構成しても良い。

更に、第２の実施の形態と第２の実施の形態の変形例とを組み合わせても良い。

１ コンテンツ視聴端末
２ 放送局
３ 番組サーバ
４ 広告サーバ
２１ テレビ番組受信部
２２ プロセッサ
２３ メモリ
２４ 記憶装置
２５ 入力装置
２６ 表示装置
３１ プロセッ
３２ メモリ
３３ 記憶装置
３４ 入力装置
３５ 表示装置
３６ 通信装置
３７ 番組データベース
４１ プロセッサ
４２ メモリ
４３ 記憶装置
４４ 入力装置
４５ 表示装置
４６ 通信装置
４７ 広告メタデータデータベース
４８ 広告映像データベース
４９ コンテンツデータベース

Claims (13)

1. コンテンツを視聴するコンテンツ視聴端末を備える広告配信システムであって、
   前記コンテンツ視聴端末により視聴された番組に関する番組データを、前記コンテンツ視聴端末に送信する番組データ送信部と、
   広告に関する広告メタデータを、前記コンテンツ視聴端末に送信する広告メタデータ送信部と、
   前記コンテンツ視聴端末から広告識別情報を受信し、前記広告識別情報で特定される広告を、前記コンテンツ視聴端末に配信するコンテンツに挿入し、広告が挿入されたコンテンツを前記コンテンツ視聴端末に送信する広告挿入部と、
   を有し、
   前記コンテンツ視聴端末は、
   通信回線を介して、前記番組データ及び前記広告メタデータを受信する受信部と、
   視聴された番組の視聴履歴を記録する視聴履歴記録部と、
   前記番組データ及び前記視聴履歴を用いて、視聴者の視聴者属性を推定する視聴者属性推定部と、
   前記視聴者属性及び前記広告メタデータを用いて、前記コンテンツ視聴端末の視聴者に適した広告を推定し、推定した広告の前記広告識別情報を、前記広告挿入部に送信する広告推定部と、
   前記通信回線を介して、前記広告が挿入されたコンテンツを受信し、前記広告が挿入されたコンテンツを表示する表示制御部と
   を有する広告配信システム。
2. 前記広告推定部は、前記コンテンツ視聴端末の視聴者に適した複数の広告と、前記複数の広告の視聴順序とを、推定する
   請求項１に記載の広告配信システム。
3. 前記広告推定部は、前記視聴者属性及び前記広告メタデータを用いて、前記コンテンツ視聴端末の視聴者に適し、かつ、広告による利益が最大となる広告を、推定する
   請求項１又は請求項２に記載の広告配信システム。
4. 前記表示制御部は、前記通信回線の通信品質を測定し、前記通信品質の測定結果に基づいて、前記広告が挿入されたコンテンツと放送番組とを切換えて表示する
   請求項１から請求項３のいずれかに記載の広告配信システム。
5. 通信回線を介して、視聴された番組に関する番組データと広告に関する広告メタデータとを受信する受信部と、
   視聴された番組の視聴履歴を記録する視聴履歴記録部と、
   前記番組データ及び前記視聴履歴を用いて、視聴者の視聴者属性を推定する視聴者属性推定部と、
   前記視聴者属性及び前記広告メタデータを用いて、前記コンテンツ視聴端末の視聴者に適した広告を推定し、推定した広告の広告識別情報を送信する広告推定部と、
   前記通信回線を介して、前記広告識別情報で特定される広告が挿入されたコンテンツを受信し、前記広告が挿入されたコンテンツを表示する表示制御部と
   を有するコンテンツ視聴端末。
6. 前記広告推定部は、前記コンテンツ視聴端末の視聴者に適した複数の広告と、前記複数の広告の視聴順序とを、推定する
   請求項５に記載のコンテンツ視聴端末。
7. 前記広告推定部は、前記視聴者属性及び前記広告メタデータを用いて、前記コンテンツ視聴端末の視聴者に適し、かつ、広告による利益が最大となる広告を、推定する
   請求項５又は請求項６に記載のコンテンツ視聴端末。
8. 前記表示制御部は、前記通信回線の通信品質を測定し、前記通信品質の測定結果に基づいて、前記広告が挿入されたコンテンツと放送番組とを切換えて表示する
   請求項５から請求項７のいずれかに記載のコンテンツ視聴端末。
9. 広告に関する広告メタデータを、コンテンツを視聴するコンテンツ視聴端末に送信する広告メタデータ送信部と、
   前記コンテンツ視聴端末から広告識別情報を受信し、前記広告識別情報で特定される広告を、前記コンテンツ視聴端末に配信するコンテンツに挿入し、広告が挿入されたコンテンツを前記コンテンツ視聴端末に送信する広告挿入部と
   を有する広告配信装置。
10. 通信回線を介して、視聴された番組に関する番組データと広告に関する広告メタデータとを受信する受信処理と、
    視聴された番組の視聴履歴を記録する視聴履歴記録処理と、
    前記番組データ及び前記視聴履歴を用いて、視聴者の視聴者属性を推定する視聴者属性推定処理と、
    前記視聴者属性及び前記広告メタデータを用いて、前記コンテンツ視聴端末の視聴者に適した広告を推定し、推定した広告の広告識別情報を送信する広告推定処理と、
    前記通信回線を介して、前記広告識別情報で特定される広告が挿入されたコンテンツを受信し、前記広告が挿入されたコンテンツを表示する表示制御処理と
    をコンピュータに実行させるプログラム。
11. 前記広告推定処理部は、前記コンテンツ視聴端末の視聴者に適した複数の広告と、前記複数の広告の視聴順序とを、推定する
    請求項１０に記載のプログラム。
12. 前記広告推定処理部は、前記視聴者属性及び前記広告メタデータを用いて、前記コンテンツ視聴端末の視聴者に適し、かつ、広告による利益が最大となる広告を、推定する
    請求項１０又は請求項１１に記載のプログラム。
13. 前記表示制御処理は、前記通信回線の通信品質を測定し、前記通信品質の測定結果に基づいて、前記広告が挿入されたコンテンツと放送番組とを切換えて表示する
    請求項１０から請求項１２のいずれかに記載のプログラム。