JP2020047120A - 決定装置、決定方法及び決定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザに対して有益な情報を提供すること。【解決手段】本願に係る決定装置は、取得部と、決定部とを有する。取得部は、ユーザによって利用される端末装置に配信された動画像中のオブジェクトに関するオブジェクト情報と、ユーザのユーザ情報とを取得する。決定部は、取得部によって取得されたオブジェクト情報およびユーザ情報に基づいて、ユーザに提示されるサービスの種別を決定する。【選択図】図３

Description

本発明は、決定装置、決定方法及び決定プログラムに関する。

従来、ユーザが動画像を視聴した場合に、動画像中のオブジェクトに関する情報をユーザに提供する技術が提案されている。例えば、富士山が動画像に含まれる場合に、富士山周辺の観光スポットに関する情報をユーザに提供する技術が提案されている。

特開２００８−１７６３９６号公報

しかしながら、上記の従来技術では、ユーザに対して有益な情報を提供できるとは限らない。例えば、上記の従来技術では、ユーザが旅行に興味がない場合に、富士山周辺の観光スポットに関する情報は、ユーザにとって有益な情報であるとは限らない。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザに対して有益な情報を提供できる決定装置、決定方法及び決定プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る決定装置は、ユーザによって利用される端末装置に配信された動画像中のオブジェクトに関するオブジェクト情報と、前記ユーザのユーザ情報とを取得する取得部と、前記取得部によって取得されたオブジェクト情報及びユーザ情報に基づいて、前記ユーザに提示されるサービスの種別を決定する決定部とを備えることを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、ユーザに対して有益な情報を提供することができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係るネットワークシステムの構成例を示す図である。 図２は、実施形態に係る決定処理の一例を示す図である。 図３は、実施形態に係る決定装置の構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係るオブジェクト情報記憶部の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係るサービス情報記憶部の一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る決定装置による決定処理手順を示すフローチャートである。 図８は、変形例に係る決定処理の一例を示す図である。 図９は、ハードウェア構成の一例を示す図である。

以下に、本願に係る決定装置、決定方法及び決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決定装置、決定方法及び決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する。

〔１．ネットワークシステムの構成〕
まず、図１を参照して、実施形態に係るネットワークシステム１の構成について説明する。図１は、実施形態に係るネットワークシステム１の構成例を示す図である。図１に示すように、実施形態に係るネットワークシステム１には、端末装置１０_１〜１０_ｎと、決定装置１００とが含まれる（ｎは任意の自然数）。本明細書では、端末装置１０_１〜１０_ｎを区別する必要がない場合は、端末装置１０_１〜１０_ｎを「端末装置１０」と総称する。端末装置１０および決定装置１００は、それぞれネットワークＮと有線又は無線により接続される。図１中では図示していないが、ネットワークシステム１は、複数台の決定装置１００を含んでもよい。

端末装置１０は、ユーザによって利用される情報処理装置である。端末装置１０は、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）、ノート型ＰＣ、スマートフォン、タブレット型ＰＣを含む、任意のタイプの情報処理装置であってもよい。

決定装置１００は、端末装置１０に、各種情報を提供するサーバ装置である。例えば、決定装置１００は、端末装置１０に、動画配信プラットフォームを提供する。一例では、決定装置１００は、ブラウザを介して、端末装置１０に動画配信用コンテンツ（例えば、動画サイト）を提供する。別の例では、決定装置１００は、動画アプリケーション（動画アプリとも呼ばれる）を介して、端末装置１０に動画配信用コンテンツを提供する。決定装置１００は、ネットワークＮを介して、有線又は無線により端末装置１０と通信を行う。

〔２．決定処理〕
次に、図２を参照して、実施形態に係る決定処理の一例について説明する。図２は、実施形態に係る決定処理の一例を示す図である。

図２の例では、図１の端末装置１０_１は、図２に示されるユーザＵ１によって利用される。また、図１の端末装置１０_２は、図２に示されるユーザＵ２によって利用される。

図２の例では、図１の決定装置１００は、ユーザＵ１のユーザ情報およびユーザＵ２のユーザ情報を記憶する。図２に示されるように、ユーザＵ１のユーザ情報は、ユーザＵ１のサイコグラフィック属性が「グルメ」であることを示すサイコグラフィック情報を含む。図２の例では、ユーザＵ１は、料理に関心を持つユーザである。一方、ユーザＵ２のユーザ情報は、ユーザＵ２のサイコグラフィック属性が「旅行」であることを示すサイコグラフィック情報を含む。図２の例では、ユーザＵ２は、旅行が好きなユーザである。

図２の例では、図１の決定装置１００は、動画配信用コンテンツを、ユーザＵ１の端末装置１０_１およびユーザＵ２の端末装置１０_２に提供する。一例では、決定装置１００は、ブラウザを介して、動画配信サイトを、動画配信用コンテンツとして提供する。別の例では、決定装置１００は、動画視聴アプリケーションを介して、動画配信用コンテンツを提供する。

図２の例では、決定装置１００は、図２に示されるコンテンツＣ１１を、動画配信用コンテンツとして、端末装置１０_１および端末装置１０_２に提供する。図２の例では、コンテンツＣ１１の動画プレイヤは、動画配信サーバから配信された動画像「映画Ｍ１」を再生する。映画Ｍ１は、海辺の街を舞台にした映画である。動画像「映画Ｍ１」中のシーンまたはショットは、オブジェクト「海辺」を含む。

上述のコンテンツＣ１１に加えて、決定装置１００は、動画像中のオブジェクトに関連するサービスの推薦情報として、推薦コンテンツを端末装置１０_１および端末装置１０_２に提供する。図２の例では、決定装置１００は、ユーザＵ１およびユーザＵ２が動画像「映画Ｍ１」を視聴している際に、ユーザＵ１およびユーザＵ２によって選択されたシーンまたはショット内のオブジェクトに関連する推薦コンテンツを提供する。

図２の実施形態では、決定装置１００は、ユーザＵ１およびユーザＵ２が動画像「映画Ｍ１」を視聴している際に、ユーザＵ１およびユーザＵ２によって選択されたシーンまたはショット内のオブジェクトに関連する推薦コンテンツを提供するが、これに限定されるものではない。例えば、決定装置１００は、推薦コンテンツを、プッシュ通知として端末装置１０_１および端末装置１０_２に送信してもよい。また、例えば、決定装置１００は、電子商取引サイトや電子商取引アプリケーションを介して、推薦コンテンツを端末装置１０_１および端末装置１０_２に配信してもよい。

図２の例では、決定装置１００は、推薦コンテンツＣ１２を、「海の見えるレストラン」の予約サービスに関する推薦情報として記憶する。さらに、決定装置１００は、サービスの種別「「海辺」かつ「グルメ」」を、推薦コンテンツＣ１２に対応付けて記憶する。また、図２の例では、決定装置１００は、推薦コンテンツＣ１３を、「海の見えるホテル」の予約サービスに関する推薦情報として記憶する。さらに、決定装置１００は、サービスの種別「「海辺」かつ「旅行」」を、推薦コンテンツＣ１３に対応付けて記憶する。

ところで、図２の例では、上述のように、動画像「映画Ｍ１」中のシーンは、オブジェクト「海辺」を含む。例えば、ユーザＵ１が、海辺のシーンに対する選択操作を行ったと仮定する。この例では、「海の見えるレストラン」の予約サービスが、オブジェクト「海辺」に関連するサービスの候補となり得る。一方、「海の見えるホテル」の予約サービスも、オブジェクト「海辺」に関連するサービスの候補となり得る。しかし、ユーザＵ１は、料理に関心がないユーザかもしれない。また、ユーザＵ１は、旅行が嫌いなユーザかもしれない。以下に説明される決定処理の一例では、決定装置１００は、ユーザ情報に基づいて、オブジェクトに関連するサービスの種別の中から、各ユーザの嗜好に適合したサービスの種別を決定する。

はじめに、決定装置１００は、ユーザＵ１によって選択されたシーンを示すリクエストを、端末装置１０_１から受信する。加えて、決定装置１００は、ユーザＵ２によって選択されたシーンを示すリクエストを、端末装置１０_２から受信する。図２の例示的な実施形態では、ユーザＵ１およびユーザＵ２は、海辺のシーンに対する選択操作（例えば、動画像領域に対するクリック操作またはタッチ操作）を行う。この場合、端末装置１０_１および端末装置１０_２は、海辺のシーンを示すリクエストを、決定装置１００に送信する。このようにして、決定装置１００は、上述の選択されたシーンを示すリクエストを受信することができる。

次いで、決定装置１００は、端末装置１０_１からリクエストを受信したことに応じて、画像認識システムを用いて、ユーザＵ１によって選択されたシーン内のオブジェクトである「海辺」を認識する。同様に、決定装置１００は、端末装置１０_２からリクエストを受信したことに応じて、画像認識システムを用いて、ユーザＵ２によって選択されたシーン内のオブジェクトである「海辺」を認識する。

次いで、決定装置１００は、格納されているサービス情報に基づいて、認識されたオブジェクト「海辺」に関連するサービスの種別を特定する。図２の例では、決定装置１００は、サービスの種別「「海辺」かつ「グルメ」」を、認識されたオブジェクト「海辺」に関連するサービスの種別として特定する。また、決定装置１００は、サービスの種別「「海辺」かつ「旅行」」を、認識されたオブジェクト「海辺」に関連するサービスの種別として特定する。

次いで、決定装置１００は、格納されているユーザ情報に基づいて、ユーザＵ１のサイコグラフィック属性を、「グルメ」として特定する。同様に、決定装置１００は、格納されているユーザ情報に基づいて、ユーザＵ２のサイコグラフィック属性を、「旅行」として特定する。

次いで、決定装置１００は、特定されたサービスの種別の中から、特定されたユーザＵ１のサイコグラフィック属性「グルメ」に対応するサービスの種別を決定する。同様に、決定装置１００は、特定されたサービスの種別の中から、特定されたユーザＵ２のサイコグラフィック属性「旅行」に対応するサービスの種別を決定する。図２の例では、決定装置１００は、サービスの種別「「海辺」かつ「グルメ」」を、ユーザＵ１のサイコグラフィック属性「グルメ」に対応するサービスとして決定する。同様に、決定装置１００は、サービスの種別「「海辺」かつ「旅行」」を、ユーザＵ１のサイコグラフィック属性「旅行」に対応するサービスとして決定する。

その後、決定装置１００は、格納されているサービス情報に基づいて、決定されたサービスの種別「「海辺」かつ「グルメ」」に対応する推薦コンテンツＣ１２を、端末装置１０_１に送信する。同様に、決定装置１００は、決定装置１００は、格納されているサービス情報に基づいて、決定されたサービスの種別「「海辺」かつ「旅行」」に対応する推薦コンテンツＣ１３を、端末装置１０_２に送信する。図２の例では、推薦コンテンツＣ１２は、「海の見えるレストラン」を推薦する推薦情報として示されている。また、推薦コンテンツＣ１３は、「海の見えるホテル」を推薦する推薦情報として示されている。

上述のように、実施形態に係る決定装置１００は、ユーザ（例えば、ユーザＵ１またはユーザＵ２）によって選択されたシーン内のオブジェクトに関連するサービスの種別を特定する。そして、決定装置１００は、特定されたサービスの種別の中から、各ユーザのユーザ属性（例えば、サイコグラフィック属性）に適合したサービスの種別を決定する。これにより、決定装置１００は、ユーザが動画像を視聴している際に、ユーザが動画像に関連するサービスを容易に探すことを可能にする。以下、このような決定処理を実現する決定装置１００について詳細に説明する。

〔３．決定装置の構成〕
次に、図３を参照して、実施形態に係る決定装置１００の構成例について説明する。図３は、実施形態に係る決定装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、決定装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、決定装置１００は、決定装置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（液晶ディスプレイ等）を有してもよい。

（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。通信部１１０は、ネットワーク網と有線又は無線により接続され、ネットワーク網を介して、端末装置１０との間で情報の送受信を行う。

（ユーザ情報記憶部１２１）
図４は、実施形態に係るユーザ情報記憶部１２１の一例を示す図である。ユーザ情報記憶部１２１は、端末装置１０のユーザのユーザ情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、受信部１３１によって受信されたユーザ情報を記憶する。図４の例では、ユーザ情報記憶部１２１には、「ユーザ情報」が「ユーザＩＤ」ごとに記憶される。例示として、「ユーザ情報」には、項目「ユーザＩＤ」および「属性情報」が含まれる。

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別子を示す。「属性情報」は、ユーザのユーザ属性を示す。属性情報は、「デモグラフィック情報」、「サイコグラフィック情報」等を含む。

例えば、図４は、ユーザＩＤ「Ｕ１」で識別されるユーザが「３０代かつ女性」のユーザであることを示している。また、例えば、図４は、ユーザＩＤ「Ｕ１」で識別されるユーザが「料理」に関心を持つユーザであることを示している。

（オブジェクト情報記憶部１２２）
図５は、実施形態に係るオブジェクト情報記憶部１２２の一例を示す図である。オブジェクト情報記憶部１２２は、動画像中のオブジェクトのオブジェクト情報を記憶する。例えば、オブジェクト情報記憶部１２２は、受信部１３１によって受信されたオブジェクト情報を記憶する。図４の例では、オブジェクト情報記憶部１２２には、「オブジェクト情報」が「動画像ＩＤ」ごとに記憶される。例示として、「オブジェクト情報」には、項目「動画名」および「オブジェクト」が含まれる。

「動画像ＩＤ」は、動画像を識別するための識別子を示す。「動画名」は、動画像のタイトルを示す。「オブジェクト」は、動画像中のオブジェクトを示す。

例えば、図５は、動画像ＩＤ「Ｖ１」で識別される動画像のタイトルが「映画Ｍ１」であることを示している。また、例えば、図５は、動画像ＩＤ「Ｖ１」で識別される動画像中のオブジェクトが「海辺」であることを示している。

（サービス情報記憶部１２３）
図６は、実施形態に係るサービス情報記憶部１２３の一例を示す図である。サービス情報記憶部１２３は、ユーザに推薦されるサービスのサービス情報を記憶する。例えば、サービス情報記憶部１２３は、受信部１３１によって受信されたサービス情報を記憶する。図６の例では、サービス情報記憶部１２３には、「サービス」が「ユーザＩＤ」ごとに記憶される。例示として、「サービス情報」には、項目「サービス名」、「種別」および「推薦コンテンツ」が含まれる。

「サービスＩＤ」は、サービスを識別するための識別子を示す。「サービス名」は、サービスの名称を示す。「種別」は、サービスの種別を示す。「推薦コンテンツ」は、ユーザに推薦されるサービスに関する推薦情報を含むコンテンツである推薦コンテンツを示す。

例えば、図６は、サービスＩＤ「Ｓ１」で識別されるサービスの名称が「海の見えるレストラン」であることを示している。また、例えば、図６は、サービスＩＤ「Ｓ１」で識別されるサービスの種別が「「海辺」かつ「グルメ」」であることを示している。また、例えば、図６は、サービスＩＤ「Ｓ１」で識別されるサービスに関する推薦情報を含むコンテンツが推薦コンテンツ「Ｃ１２」であることを示している。

（制御部１３０）
制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等のプロセッサによって、決定装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭ等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（controller）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てもよい。

（受信部１３１）
受信部１３１は、端末装置１０のユーザのユーザ情報を受信する。例えば、受信部１３１は、ネットワーク上でユーザにサービスを提供するサービスプロバイダのサーバ装置から、ユーザ情報を受信する。ネットワーク上のサービスは、例えば、オンラインンニュース、ネットショッピング、ネットオークション等のサービスである。受信部１３１は、受信されたユーザ情報を、ユーザ情報記憶部１２１に格納してもよい。ユーザ情報は、このようなサービスの利用履歴に基づいて、特定され得る。

受信部１３１は、動画像中のオブジェクトのオブジェクト情報を受信する。例えば、受信部１３１は、端末装置１０に配信される動画像を提供するコンテンツプロバイダのサーバ装置から、オブジェクト情報を受信する。受信部１３１は、受信されたオブジェクト情報を、オブジェクト情報記憶部１２２に格納してもよい。

受信部１３１は、ユーザに推薦されるサービスのサービス情報を受信する。例えば、受信部１３１は、電子商取引サイトや、電子商取引アプリケーションを提供するマーチャント（例えば、小売商人）のサーバ装置から、サービス情報を受信する。受信部１３１は、受信されたサービス情報を、サービス情報記憶部１２３に格納してもよい。

一例では、受信部１３１は、動画配信用コンテンツの送信要求を、端末装置１０から受信する。例えば、端末装置１０のユーザがシーンまたはショットに対する選択操作を行った場合に、受信部１３１は、ユーザによって選択されたシーンまたはショットを示すリクエストを、端末装置１０から受信する。シーンまたはショットに対する選択操作は、例えば、動画像領域に対するクリック操作やタッチ操作である。

（取得部１３２）
取得部１３２は、端末装置１０のユーザのユーザ情報を取得する。取得部１３２は、例えば、受信部１３１によって受信されたユーザ情報を取得する。取得部１３２は、ユーザ情報記憶部１２１から、ユーザ情報を取得してもよい。

取得部１３２は、動画像中のオブジェクトのオブジェクト情報を取得する。取得部１３２は、例えば、受信部１３１によって受信されたオブジェクト情報を取得する。取得部１３２は、オブジェクト情報記憶部１２２から、オブジェクト情報を取得してもよい。

取得部１３２は、ユーザに推薦されるサービスのサービス情報を取得する。取得部１３２は、例えば、受信部１３１によって受信されたサービス情報を取得する。取得部１３２は、サービス情報記憶部１２３から、サービス情報を取得してもよい。

取得部１３２は、ユーザによって利用される端末装置１０に配信された動画像中のオブジェクトに関するオブジェクト情報と、ユーザのユーザ情報とを取得する。取得部１３２は、ネットワーク上のユーザの行動を示す行動情報を、ユーザ情報として取得してもよい。取得部１３２は、ユーザのユーザ属性を示す属性情報を、ユーザ情報として取得してもよい。

（特定部１３３）
特定部１３３は、画像認識システムを用いて、動画像中のオブジェクトを特定する。例えば、特定部１３３は、端末装置１０に配信される動画像を提供するコンテンツプロバイダのサーバ装置から、動画像のデータを受信する。そして、特定部１３３は、画像認識システムを用いて、動画像のデータのクラス認識処理またはインスタンス認識処理を実行する。このようにして、特定部１３３は、動画像中のオブジェクトのインスタンスまたはクラスを特定する。特定部１３３は、特定されたオブジェクトと動画像のＩＤを対応付けてオブジェクト情報記憶部１２２に格納してもよい。

一例では、特定部１３３は、動画像のシーンまたはショットを示すリクエストを端末装置１０から受信したことに応じて、画像認識システムを用いて、ユーザによって選択されたシーンまたはショット内のオブジェクトを認識する。

特定部１３３は、動画配信サーバから配信された動画像の動画像ＩＤを特定してもよい。そして、特定部１３３は、オブジェクト情報記憶部１２２から、特定された動画像ＩＤに対応する動画像中のオブジェクトを特定してもよい。

（決定部１３４）
決定部１３４は、取得部１３２によって取得されたオブジェクト情報およびユーザ情報に基づいて、ユーザに提示されるサービスの種別を決定する。例えば、オブジェクト情報およびユーザ情報に基づいて、オブジェクトに関連するサービスの種別の中から、ユーザに提示されるサービスの種別を決定する。

決定部１３４は、取得部１３２によって取得された行動情報に基づいて、ユーザに提示されるサービスの種別を決定してもよい。例えば、決定部１３４は、ユーザの検索履歴、ユーザの購入履歴、またはユーザの閲覧履歴のうちの少なくとも１つを含む行動情報に基づいて、ユーザに提示されるサービスの種別を決定する。

決定部１３４は、取得部１３２によって取得された属性情報に基づいて、ユーザに提示されるサービスの種別を決定してもよい。例えば、決定部１３４は、ユーザのデモグラフィック情報またはユーザのサイコグラフィック情報を含む属性情報に基づいて、ユーザに提示されるサービスの種別を決定する。

一例では、決定部１３４は、サービス情報記憶部１２３に記憶されたサービス情報に基づいて、特定部１３３によって認識されたオブジェクトに関連するサービスの種別を特定する。次いで、決定部１３４は、ユーザ情報記憶部１２１に記憶されたユーザ情報に基づいて、ユーザのユーザ属性（例えば、サイコグラフィック属性）を特定する。次いで、決定部１３４は、特定されたサービスの種別の中から、特定されたユーザのユーザ属性に対応するサービスの種別を決定する。このようにして、決定部１３４は、ユーザの属性情報に基づいて、ユーザに提示されるサービスの種別を決定することができる。

（提供部１３５）
提供部１３５は、端末装置１０に、動画配信プラットフォームを提供する。一例では、提供部１３５は、ブラウザを介して、端末装置１０に動画配信用コンテンツを提供する。別の例では、提供部１３５は、動画アプリケーションを介して、端末装置１０に動画配信用コンテンツを提供する。

提供部１３５は、端末装置１０に対して、ウェブサイトまたはアプリケーションを介して、ショッピング、ニュース、オークション、天気予報、ファイナンス情報、金融商品窓口、路線検索、地図、旅行、飲食店紹介、アンケート、ウェブブログ等のコンテンツを提供してもよい。

提供部１３５は、動画像中のオブジェクトに関連するサービスの推薦情報として、推薦コンテンツを端末装置１０に提供する。一例では、提供部１３５は、ユーザが動画像を視聴している際に、ユーザによって選択されたシーンまたはショット内のオブジェクトに関連する推薦コンテンツを提供する。

提供部１３５は、推薦コンテンツを、プッシュ通知として端末装置１０に送信してもよい。提供部１３５は、電子商取引サイトや電子商取引アプリケーションを介して、推薦コンテンツを端末装置１０に配信してもよい。提供部１３５は、ウェブサイトまたはアプリケーションを介して提供される、ショッピング、ニュース、オークション、天気予報、ファイナンス情報、金融商品窓口、路線検索、地図、旅行、飲食店紹介、アンケート、ウェブブログ等のコンテンツとともに、推薦コンテンツを端末装置１０に送信してもよい。

提供部１３５は、サービス情報記憶部１２３に記憶されたサービス情報に基づいて、決定部１３４によって決定されたサービスの種別に対応する推薦コンテンツを、端末装置１０に送信する。

〔４．決定処理のフロー〕
次に、実施形態に係る決定装置１００による決定処理の手順について説明する。図７は、実施形態に係る決定装置１００による決定処理手順を示すフローチャートである。

図７に示すように、はじめに、決定装置１００は、ユーザによって利用される端末装置に配信された動画像中のオブジェクトに関するオブジェクト情報と、ユーザのユーザ情報とを取得する（ステップＳ１０１）。

次いで、決定装置１００は、取得されたオブジェクト情報およびユーザ情報に基づいて、ユーザに提示されるサービスの種別を決定する（ステップＳ１０２）。例えば、決定装置１００は、オブジェクト情報およびユーザ情報に基づいて、オブジェクトに関連するサービスの種別の中から、ユーザに提示されるサービスの種別を決定する。

〔５．変形例〕
上述の実施形態に係る決定装置１００は、上記の実施形態以外にも、種々の異なる形態で実施されてよい。そこで、以下では、上記の決定装置１００の他の実施形態について説明する。

〔５−１．複数のオブジェクトが存在する場合の推薦〕
上記実施形態では、決定部１３４は、オブジェクト情報およびユーザ情報に基づいて、１つのオブジェクトに関連する複数のサービスの種別の中から、ユーザに提示されるサービスの種別を決定しているが、これに限定されるものではない。決定部１３４は、動画像中の複数のオブジェクトに関するオブジェクト情報と、ユーザ情報とを用いて、複数のオブジェクトの各々に対応するサービスの種別とユーザとの適合度を示すスコアを算出し、算出されたスコアに基づいて、複数のオブジェクトにそれぞれ対応する複数のサービスの種別の中から、ユーザに提示されるサービスの種別を決定してもよい。

以下の説明では、図８を参照し、複数のオブジェクトが存在する場合の推薦について説明する。図８は、変形例に係る決定処理の一例を示す図である。

図８の例では、端末装置１０_３が、図８に示されるユーザＵ３によって利用される。また、端末装置１０_４は、図８に示されるユーザＵ４によって利用される。

図８の例では、ユーザ情報記憶部１２１に記憶されたユーザＵ３のユーザ情報は、ユーザＵ３のサイコグラフィック属性が「温泉」であることを示すサイコグラフィック情報を含む。図８の例では、ユーザＵ３は、温泉が好きなユーザである。一方、ユーザ情報記憶部１２１に記憶されたユーザＵ４のユーザ情報は、ユーザＵ４のサイコグラフィック属性が「モータースポーツ」であることを示すサイコグラフィック情報を含む。図８の例では、ユーザＵ４は、モータースポーツが好きなユーザである。

図８の例では、はじめに、提供部１３５は、図８に示されるコンテンツＣ２１を、動画配信用コンテンツとして、端末装置１０_３および端末装置１０_４に提供する。図８の例では、コンテンツＣ２１の動画プレイヤは、動画配信サーバから配信された動画像「映画Ｍ２」を再生する。映画Ｍ２は、富士山を舞台にした走り屋の物語である。動画像「映画Ｍ２」中のシーンまたはショットは、オブジェクト「富士山」およびオブジェクト「車」を含む。

次いで、特定部１３３は、動画像「映画Ｍ２」の動画像ＩＤ「Ｖ２」を特定する。そして、特定部１３３は、オブジェクト情報記憶部１２２から、特定された動画像ＩＤ「Ｖ２」に対応する動画像中のオブジェクトとして、オブジェクト「富士山」およびオブジェクト「車」を特定する。

次いで、決定部１３４は、サービス情報記憶部１２３に記憶されたサービス情報に基づいて、特定部１３３によって特定されたオブジェクト「富士山」およびオブジェクト「車」に関連するサービスの種別を特定する。図８の例では、決定部１３４は、サービスの種別「「富士山」かつ「温泉」」を、認識されたオブジェクト「富士山」に関連するサービスの種別として特定する。また、決定部１３４は、サービスの種別「「車」かつ「レース」」を、認識されたオブジェクト「車」に関連するサービスの種別として特定する。

次いで、決定部１３４は、ユーザ情報記憶部１２１に記憶されたユーザ情報に基づいて、ユーザＵ３のサイコグラフィック属性を、「温泉」として特定する。同様に、決定部１３４は、ユーザ情報記憶部１２１に記憶されたユーザ情報に基づいて、ユーザＵ４のサイコグラフィック属性を、「モータースポーツ」として特定する。

次いで、決定部１３４は、特定されたサービスの種別「「富士山」かつ「温泉」」および「「車」かつ「レース」」と、温泉が好きなユーザＵ３との適合度を示すスコアを算出する。また、決定部１３４は、特定されたサービスの種別「「富士山」かつ「温泉」」および「「車」かつ「レース」」と、モータースポーツが好きなユーザＵ４との適合度を示すスコアを算出する。一例では、決定部１３４は、アイテム（例えば、商品またはサービス）とユーザとの適合度を予測する予測モデル（例えば、ユーザ属性とアイテム属性に対応するベクトルを含む線形関数モデル）を用いて、上述のスコアを算出する。

図８の例では、サービスの種別「「富士山」かつ「温泉」」と温泉が好きなユーザＵ３との適合度を示す算出されたスコアは、サービスの種別「「車」かつ「レース」」と温泉が好きなユーザＵ３との適合度を示す算出されたスコアよりも大きいと仮定する。また、図８の例では、サービスの種別「「富士山」かつ「温泉」」とモータースポーツが好きなユーザＵ４との適合度を示す算出されたスコアは、サービスの種別「「車」かつ「レース」」とモータースポーツが好きなユーザＵ４との適合度を示す算出されたスコアよりも小さいと仮定する。

次いで、提供部１３５は、サービス情報記憶部１２３に記憶されたサービス情報に基づいて、算出されたスコアの高い順に、サービスの種別に対応する推薦コンテンツを端末装置１０に送信する。図８の例では、提供部１３５は、サービスの種別「「富士山」かつ「温泉」」に対応する推薦コンテンツＣ２２を、端末装置１０_３に送信する。一方、提供部１３５は、サービスの種別「「車」かつ「レース」」に対応する推薦コンテンツＣ２３を、端末装置１０_４に送信する。これにより、複数のオブジェクトに対応する複数のサービスの種別の候補が存在する場合でも、決定装置１００は、複数のサービスの種別の候補の中から、ユーザの嗜好に適合する候補を選択することができる。

〔５−２．オブジェクトの出現頻度に基づく推薦〕
決定部１３４は、ユーザが視聴した複数の動画像に共通するオブジェクトに関連するサービスの種別の中から、ユーザに提示されるサービスの種別を決定してもよい。ユーザが視聴した複数の動画像に共通するオブジェクトは、例えば、ユーザが視聴した動画像において出現頻度が高いオブジェクトである。例えば、特定部１３３は、ユーザが過去に視聴した動画像に含まれるオブジェクトの出現頻度を特定し、特定された出現頻度が高いオブジェクトに基づいて、ユーザに提供するサービスの種別を決定してもよい。

例えば、特定部１３３は、ユーザが過去に視聴した複数の動画像から、各動画像に含まれるオブジェクトをそれぞれ特定する。より具体的には、特定部１３３は、動画像の視聴履歴から、ユーザによって過去に視聴された複数の動画像にそれぞれ対応する複数の動画像ＩＤを特定する。そして、特定部１３３は、オブジェクト情報記憶部１２２から、特定された複数の動画像ＩＤにそれぞれ対応する各動画像中のオブジェクトを特定する。

次いで、特定部１３３は、特定されたオブジェクトごとに、ユーザが過去に視聴した複数の動画像のうち、各オブジェクトが出現した動画像の数を出現頻度として特定する。そして、決定部１３４は、出現頻度が最も高いオブジェクトを特定し、特定されたオブジェクトとユーザの属性とに基づいて、ユーザに提供されるサービスの種別を特定してもよい。提供部１３５は、例えば、ユーザが過去に視聴した複数の動画像に車が頻繁に撮影されている場合は、車とユーザの属性とに関連する種別のサービスを提供してもよい。

〔５−３．オブジェクトの出現時間に基づく推薦〕
決定部１３４は、複数のオブジェクトの各々が動画像中に出現する時間の長さに基づいて、複数のオブジェクトの各々に対応するサービスの種別とユーザとの適合度を示すスコアを算出してもよい。例えば、決定部１３４は、複数のオブジェクトの各々が動画像中に出現する時間の長さに応じた重みを、適合度を示すスコアに乗算してもよい。一例では、重みは、時間の長さに比例する。

特定部１３３は、各オブジェクトが出現する時間を考慮してもよい。より具体的には、特定部１３３は、ユーザが過去に視聴した動画像に含まれるオブジェクトと、かかるオブジェクトが各動画像内に出現する時間とを特定してもよい。また、提供部１３５は、特定部１３３によって特定された時間がより長いオブジェクトと対応するサービスをユーザに提供してもよい。

例えば、特定部１３３は、ユーザが過去に視聴した複数の動画像から、各動画像に含まれるオブジェクトと、各オブジェクトが各動画像内において撮影されている時間をそれぞれ特定する。そして、特定部１３３は、特定されたオブジェクトごとに、各オブジェクトが出現した時間の合計を算出する。この場合、決定部１３４は、特定部１３３によって算出された時間が最も高いオブジェクトを特定し、特定したオブジェクトとユーザの属性とに基づいて、ユーザに対して提供するサービスの種別を特定してもよい。提供部１３５は、例えば、ユーザが過去に視聴した複数の動画像において、車が撮影されている時間が最も長い場合は、車とユーザの属性とに関連する種別のサービスを提供してもよい。

〔５−４．オブジェクトの組み合わせに基づく推薦〕
なお、決定部１３４は、動画像に含まれる複数のオブジェクトの組を特定し、特定した組とユーザの属性とに基づいて、ユーザに提供されるサービスの種別を決定してもよい。例えば、決定部１３４は、ユーザが過去に視聴した複数の動画像から、各動画像に含まれるオブジェクトをそれぞれ特定する。また、決定部１３４は、特定されたオブジェクトの組を生成し、生成された組ごとに、かかる組に含まれる全てのオブジェクトが出現した動画像の数を出現頻度として特定する。そして、決定部１３４は、出現頻度が最も高いオブジェクトの組を特定し、特定されたオブジェクトの組とユーザの属性とに基づいて、ユーザに提供されるサービスの種別を特定してもよい。

〔５−５．サービス情報の選択に基づく推薦〕
決定部１３４は、ユーザに提示されるサービスに関するサービス情報であって、動画像に関連するサービス情報の閲覧履歴であるユーザ情報に基づいて、ユーザに推薦される動画像を決定してもよい。

例えば、決定部１３４は、ユーザに対して提示されたサービスの情報をユーザが選択したか否かに基づいて、ユーザに提供される動画像を選択してもよい。より具体的には、提供部１３５は、ユーザが選択したサービスの種別と対応するオブジェクトが含まれる動画像をユーザに対して提示してもよい。例えば、特定部１３３は、ユーザが選択した広告の種別を特定する。また、特定部１３３は、ユーザに対して提示される動画像に撮影されたオブジェクトを特定する。そして、決定部１３４は、ユーザが選択した広告の種別と最も関連性が高いユーザの属性とオブジェクトとの組を特定する。

提供部１３５は、決定部１３４によって特定された組に含まれるオブジェクトを含む動画像を提示してもよい。例えば、特定部１３３は、ユーザが海の見えるレストランの広告を選択した場合、選択された広告と関連性が高いユーザのサイコグラフィック属性「グルメ」と選択された広告に対応するオブジェクト「海」の組を特定する。そして、提供部１３５は、オブジェクト「海」の動画像を提供する。

〔５−６．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一部を手動的に行うこともできる。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に示した記憶部１２０の一部又は全部は、決定装置１００によって保持されるのではなく、ストレージサーバ等に保持されてもよい。この場合、決定装置１００は、ストレージサーバにアクセスすることで、ユーザ情報やオブジェクト情報等の各種情報を取得する。

〔５−７．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る決定装置１００は、例えば図８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。図８は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Interface）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。

演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一時的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＨＤＤ、フラッシュメモリ等により実現される。

出力ＩＦ１０６０は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High Definition Multimedia Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力ＩＦ１０７０は、マウス、キーボード、およびスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。

なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、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から情報を読み出す装置であってもよい。また、入力装置１０２０は、ＵＳＢメモリ等の外付け記憶媒体であってもよい。

ネットワークＩＦ１０８０は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信して演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。

演算装置１０３０は、出力ＩＦ１０６０や入力ＩＦ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。

例えば、コンピュータ１０００が決定装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされた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。

〔６．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る決定装置１００は、取得部１３２と、決定部１３４とを有する。取得部１３２は、ユーザによって利用される端末装置に配信された動画像中のオブジェクトに関するオブジェクト情報と、ユーザのユーザ情報とを取得する。決定部１３４は、取得部１３２によって取得されたオブジェクト情報およびユーザ情報に基づいて、ユーザに提示されるサービスの種別を決定する。

また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３４は、オブジェクト情報およびユーザ情報に基づいて、オブジェクトに関連するサービスの種別の中から、ユーザに提示されるサービスの種別を決定する。

また、実施形態に係る決定装置１００において、取得部１３２は、ネットワーク上のユーザの行動を示す行動情報を、ユーザ情報として取得する。また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３４は、取得部１３２によって取得された行動情報に基づいて、ユーザに提示されるサービスの種別を決定する。

また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３４は、ユーザの検索履歴、ユーザの購入履歴、またはユーザの閲覧履歴のうちの少なくとも１つを含む行動情報に基づいて、ユーザに提示されるサービスの種別を決定する。

また、実施形態に係る決定装置１００において、取得部１３２は、ユーザのユーザ属性を示す属性情報を、ユーザ情報として取得する。また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３４は、取得部１３２によって取得された属性情報に基づいて、ユーザに提示されるサービスの種別を決定する。

また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３４は、ユーザのデモグラフィック情報またはユーザのサイコグラフィック情報を含む属性情報に基づいて、ユーザに提示されるサービスの種別を決定する。

また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３４は、動画像中の複数のオブジェクトに関するオブジェクト情報と、ユーザ情報とを用いて、複数のオブジェクトの各々に対応するサービスの種別とユーザとの適合度を示すスコアを算出し、算出されたスコアに基づいて、複数のオブジェクトにそれぞれ対応する複数のサービスの種別の中から、ユーザに提示されるサービスの種別を決定する。

また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３４は、複数のオブジェクトの各々が前記動画像中に出現する時間の長さに基づいて、上記のスコアを算出する。

また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３４は、ユーザに提示されるサービスに関するサービス情報であって、動画像に関連するサービス情報の閲覧履歴であるユーザ情報に基づいて、ユーザに推薦される動画像を決定する。

上述した各処理により、決定装置１００は、動画像を視聴したユーザが、動画像の枠を超えて動画に関連するサービスや商品に出会うことを可能にする。

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、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、上述した決定装置１００は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。

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、受信部は、受信手段や受信回路に読み替えることができる。

１ ネットワークシステム
１０ 端末装置
１００ 決定装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ ユーザ情報記憶部
１２２ オブジェクト情報記憶部
１２３ サービス情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 受信部
１３２ 取得部
１３３ 特定部
１３４ 決定部
１３５ 提供部

Claims (11)

1. ユーザによって利用される端末装置に配信された動画像中のオブジェクトに関するオブジェクト情報と、前記ユーザのユーザ情報とを取得する取得部と、
   前記取得部によって取得されたオブジェクト情報及びユーザ情報に基づいて、前記ユーザに提示されるサービスの種別を決定する決定部と、
   を備えることを特徴とする決定装置。
2. 前記決定部は、
   前記オブジェクト情報及び前記ユーザ情報に基づいて、前記オブジェクトに関連するサービスの種別の中から、前記ユーザに提示されるサービスの種別を決定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の決定装置。
3. 前記取得部は、
   ネットワーク上の前記ユーザの行動を示す行動情報を、前記ユーザ情報として取得し、
   前記決定部は、
   前記取得部によって取得された行動情報に基づいて、前記ユーザに提示されるサービスの種別を決定する
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の決定装置。
4. 前記決定部は、
   前記ユーザの検索履歴、前記ユーザの購入履歴、又は前記ユーザの閲覧履歴のうちの少なくとも１つを含む前記行動情報に基づいて、前記ユーザに提示されるサービスの種別を決定する
   ことを特徴とする請求項３に記載の決定装置。
5. 前記取得部は、
   前記ユーザのユーザ属性を示す属性情報を、前記ユーザ情報として取得し、
   前記決定部は、
   前記取得部によって取得された属性情報に基づいて、前記ユーザに提示されるサービスの種別を決定する
   ことを特徴とする請求項１〜４のうちいずれか１つに記載の決定装置。
6. 前記決定部は、
   前記ユーザのデモグラフィック情報又は前記ユーザのサイコグラフィック情報を含む前記属性情報に基づいて、前記ユーザに提示されるサービスの種別を決定する
   ことを特徴とする請求項５に記載の決定装置。
7. 前記決定部は、
   前記動画像中の複数のオブジェクトに関する前記オブジェクト情報と、前記ユーザ情報とを用いて、当該複数のオブジェクトの各々に対応するサービスの種別と前記ユーザとの適合度を示すスコアを算出し、算出されたスコアに基づいて、当該複数のオブジェクトにそれぞれ対応する複数のサービスの種別の中から、前記ユーザに提示されるサービスの種別を決定する
   ことを特徴とする請求項１〜６のうちいずれか１つに記載の決定装置。
8. 前記決定部は、
   前記複数のオブジェクトの各々が前記動画像中に出現する時間の長さに基づいて、前記スコアを算出する
   ことを特徴とする請求項７に記載の決定装置。
9. 前記決定部は、
   前記ユーザに提示されるサービスに関するサービス情報であって、前記動画像に関連するサービス情報の閲覧履歴である前記ユーザ情報に基づいて、前記ユーザに推薦される動画像を決定する
   ことを特徴とする請求項１〜８のうちいずれか１つに記載の決定装置。
10. ユーザによって利用される端末装置に配信された動画像中のオブジェクトに関するオブジェクト情報と、前記ユーザのユーザ情報と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オブジェクト情報及びユーザ情報に基づいて、前記ユーザに提示されるサービスの種別を決定する決定工程と、
    を含むことを特徴とする決定方法。
11. ユーザによって利用される端末装置に配信された動画像中のオブジェクトに関するオブジェクト情報と、前記ユーザのユーザ情報と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オブジェクト情報及びユーザ情報に基づいて、前記ユーザに提示されるサービスの種別を決定する決定手順と、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする決定プログラム。

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