JP2020086808A - 情報処理装置、広告出力方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】効果的に広告を提供することができる情報処理装置、広告出力方法、及びプログラムを提供する。【解決手段】情報処理装置１は、人物が発声した音声の音声データに基づいて、商品についての前記人物による評価を解析する商品評価解析部２と、前記商品評価解析部２による解析結果に応じて広告データを選択する広告選択部３と、前記広告選択部３によって選択された広告データを出力するよう制御する広告出力制御部４とを有する。【選択図】図１

Description

本発明は情報処理装置、広告出力方法、及びプログラムに関する。

顧客へ効果的に広告を提供するための技術として様々な技術が提案されている。例えば、特許文献１では、人物を撮影した画像又は人物の音声から得られる当該人物の特徴にマッチした広告をモニタに表示する技術を開示している。

特開２００２−０７３３２１号公報

特許文献１に記載された技術では、画像若しくは音声から人物の性別、年齢、又は職種という特徴を取得し、この特徴に応じた広告を提供している。すなわち、この技術では、人物の外面的な特徴を用いている。しかしながら、外面的な特徴が同じであっても、人物毎に商品に対し抱く心理は同じとは限らないため、上記技術は必ずしも効果的な広告提供とはならない。

そこで、本明細書に開示される実施形態が達成しようとする目的の１つは、効果的に広告を提供することができる情報処理装置、広告出力方法、及びプログラムを提供することにある。

第１の態様にかかる情報処理装置は、
人物が発声した音声の音声データに基づいて、商品についての前記人物による評価を解析する商品評価解析部と、
前記商品評価解析部による解析結果に応じて広告データを選択する広告選択部と、
前記広告選択部によって選択された広告データを出力するよう制御する広告出力制御部と
を有する。

第２の態様にかかる広告出力方法では、
人物が発声した音声の音声データに基づいて、商品についての前記人物による評価を解析し、
解析結果に応じて広告データを選択し、
選択された広告データを出力するよう制御する。

第３の態様にかかるプログラムは、
人物が発声した音声の音声データに基づいて、商品についての前記人物による評価を解析する商品評価解析ステップと、
前記商品評価解析ステップでの解析結果に応じて広告データを選択する広告選択ステップと、
前記広告選択ステップで選択された広告データを出力するよう制御する広告出力制御ステップと
をコンピュータに実行させる。

上述の態様によれば、効果的に広告を提供することができる情報処理装置、広告出力方法、及びプログラムを提供することができる。

実施の形態の概要にかかる情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。 実施の形態１にかかる広告出力システムの構成の一例を示す模式図である。 実施の形態１にかかる情報処理装置の機能構成の一例を示すブロック図である。 実施の形態１にかかる出力ルールの例を示す表である。 実施の形態にかかる情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 実施の形態１にかかる情報処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。 実施の形態２にかかる広告出力システムの構成の一例を示す模式図である。 実施の形態２にかかる情報処理装置の機能構成の一例を示すブロック図である。 実施の形態２にかかる顧客情報記憶部が記憶する顧客情報の例を示す表である。 実施の形態２にかかる商品情報記憶部が記憶する商品情報の例を示す表である。 実施の形態２にかかる観点定義情報記憶部が記憶する観点定義情報の例を示す表である。 実施の形態２にかかる出力ルールの例を示す表である。 実施の形態２にかかる情報処理装置における顧客情報の収集処理の動作の一例を示すフローチャートである。 実施の形態２にかかる情報処理装置における広告の出力制御の動作の一例を示すフローチャートである。

＜実施の形態の概要＞
実施の形態の詳細な説明に先立って、実施の形態の概要を説明する。
図１は、実施の形態の概要にかかる情報処理装置１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、情報処理装置１は、商品評価解析部２と、広告選択部３と、広告出力制御部４とを有する。

商品評価解析部２は、人物が発声した音声の音声データに基づいて、商品についての当該人物による評価を解析する。商品評価解析部２には、例えばマイクにより取得された人物の音声データが入力される。商品評価解析部２は、この音声データを解析することにより、当該音声を発声した人物による商品の評価を解析する。具体的には、例えば、商品評価解析部２は、商品の評価に関する予め定められたキーワードを発声したか否かを解析する。

広告選択部３は、商品評価解析部２による解析結果に応じて広告データを選択する。例えば、広告選択部３は、人物があるキーワードを発声した場合、複数の広告データのうち当該キーワードに予め関連づけられている広告データを選択する。

広告出力制御部４は、広告選択部３によって選択された広告データを出力するよう制御する。なお、広告データのデータ形式は、任意である。例えば、広告データは、映像データであってもよいし、音声データであってもよいし、映像と音声とを組み合わせたデータであってもよい。例えば、広告データが映像データである場合、広告出力制御部４は、広告選択部３により選択された広告データをディスプレイに出力するよう制御する。また、例えば、広告データが音声データである場合、広告出力制御部４は、広告選択部３により選択された広告データをスピーカに出力するよう制御する。

情報処理装置１によれば、人物が商品について抱く評価に応じた広告を提供することができる。このため、情報処理装置１によれば、効果的に広告を提供することができる。

次に、実施の形態の詳細について説明する。
＜実施の形態１＞
図２は、実施の形態１にかかる広告出力システム１０の構成の一例を示す模式図である。図２に示すように広告出力システム１０は、情報処理装置１００と、広告出力装置２００と、カメラ３００と、マイク４００とを有する。なお、情報処理装置１００が、図１の情報処理装置１と対応している。

広告出力装置２００は、広告データを出力するための装置であり、例えば、ディスプレイである。ただし、広告データが映像データに加え音声データを含む場合には、広告出力装置２００は、ディスプレイ及びスピーカにより構成されてもよい。また、広告データが音声データであり、映像データを含まない場合には、広告出力装置２００は、ディスプレイを含まなくてもよい。情報処理装置１００は、広告出力装置２００、カメラ３００、及びマイク４００と、有線又は無線により通信可能に接続されている。
カメラ３００は、広告出力装置２００の付近にいる人物を撮影するために設けられている。本実施の形態では、カメラ３００は、広告出力装置２００の付近に来た人物の顔を撮影するよう設けられている。また、マイク４００は、広告出力装置２００の付近にいる人物の音声を取得するために設けられている。すなわち、マイク４００は、カメラ３００により顔が撮影されている人物の音声を取得するために設けられている。カメラ３００は、撮影した画像データを情報処理装置１００に送信する。また、マイク４００は、取得した音声データを情報処理装置１００に送信する。また、情報処理装置１００は、出力対象として選択された広告データを広告出力装置２００に送信する。
なお、広告出力装置２００の付近とは、例えば、広告出力装置２００の前であるが、これに限られない。

広告出力システム１０は、図２に示すような構成により、広告出力装置２００の付近に来た顧客について分析し、顧客に合わせて、広告出力装置２００に出力する広告の内容を変化させる。

図３は、情報処理装置１００の機能構成の一例を示すブロック図である。図３に示すように、情報処理装置１００は、顧客検知部１０１と、人物属性判定部１０２と、商品評価解析部１０３と、広告選択部１０４と、広告出力制御部１０５と、広告記憶部１０６と、出力ルール記憶部１０７とを有する。

顧客検知部１０１は、広告出力装置２００の付近に人物（顧客）がいるかを検知する。具体的には、例えば、顧客検知部１０１は、カメラ３００から受信した画像データに対し、公知の画像認識処理を行なうことにより、人物がいることを検知する。なお、顧客検知部１０１は、マイク４００から受信した音声データから人物の発声を検出することにより、人物がいることを検知してもよい。

人物属性判定部１０２は、広告出力装置２００の付近にいる人物の属性を判定する。人物属性判定部１０２は、人物が発声した音声の音声データ又は人物を撮影した画像データに基づいて、当該人物の属性を判定する。すなわち、人物属性判定部１０２は、マイク４００から送信された音声データ又はカメラ３００から送信された画像データに基づいて、人物の属性を判定する。ここで、人物の属性とは、商品に依存しない、人物固有の属性である。本実施の形態では、そのような属性として、人物の年齢又は性別が判定される。本実施の形態では、人物属性判定部１０２は、人物の年齢及び性別の両方を判定するが、年齢に応じた広告の選択を行なわない場合には、年齢の判定をしなくてもよい。同様に、性別に応じた広告の選択を行なわない場合には、人物属性判定部１０２は、性別の判定を行なわなくてもよい。

人物属性判定部１０２は、公知の任意の解析技術を用いて、属性を判定する。例えば、人物属性判定部１０２は、予め定められた年齢層及び性別ごとの顔画像の特徴情報を用いて機械学習により生成されたモデルに、カメラ３００から送信された画像データから抽出された特徴情報を入力することにより、年齢及び性別を判定してもよい。また、人物属性判定部１０２は、音声データから声紋情報を抽出し、抽出された声紋情報により、年齢及び性別を判定してもよい。なお、これらの判定方法は一例であり、他の公知の属性判定方法が用いられてもよい。人物属性判定部１０２は、判定した属性を広告選択部１０４に出力する。

商品評価解析部１０３は、図１の商品評価解析部２に相当する。商品評価解析部１０３は、広告出力装置２００の付近にいる人物が発声した音声の音声データに基づいて、商品についての当該人物による評価を解析する。商品評価解析部１０３は、公知の音声解析技術により、マイク４００から送信された音声データから顧客が発言した言葉を単語単位に分けて認識する。そして、商品評価解析部１０３は、認識した単語が、予め定められたキーワードに一致するか否かを判定する。ここで、予め定められたキーワードは、具体的には、商品の評価に関する言葉として予め定義されたキーワードである。例えば、キーワードは、「かわいい」、「きれい」、「かっこいい」、「大人っぽい」、「子供っぽい」、「デザイン」、「安い」、「高い」、「リーズナブル」、「値段」、「動きやすい」、「履きやすい」、「便利」などである。ただし、これらはキーワードの例に過ぎず、商品の評価に関する他の言葉がキーワードとして用いられてもよい。商品評価解析部１０３は、人物が発声したキーワードを、広告選択部１０４に出力する。

広告選択部１０４は、図１の広告選択部３に相当する。広告選択部１０４は、人物属性判定部１０２により判定された属性及び商品評価解析部１０３の解析により得られたキーワードに基づいて、広告データを選択する。具体的には、広告選択部１０４は、予め定められた出力ルールに従って、広告データを選択する。

広告出力制御部１０５は、広告選択部１０４により選択された広告データを広告出力装置２００に出力するよう制御する。具体的には、広告出力制御部１０５は、選択された広告データを、当該広告データの選択のために適用された出力ルールで定められている出力時間だけ出力するよう制御する。

広告記憶部１０６は、複数種類の広告データを記憶する。なお、広告記憶部１０６に記憶されている広告データは、一つの商品についての複数種類の広告データであってもよいし、様々な種類の商品毎の広告データであってもよい。すなわち、広告記憶部１０６は、広告内容が異なる様々な広告データを予め記憶している。

出力ルール記憶部１０７は、広告データの出力ルールを記憶する。図４は、実施の形態１にかかる出力ルールの例を示す表である。本実施の形態では、出力ルールは、「条件」、「出力する広告」、「出力時間」、「優先順位」を含む。

「条件」は、ルールを適用するための条件を示す。本実施の形態では、「条件」には、属性又はキーワードの一方、又は属性及びキーワードの両方が予め定義されている。

「出力する広告」は、出力すべき広告を示す。「出力する広告」には、ルールが適用される場合、すなわち、当該ルールの「条件」が満たされた場合に、広告記憶部１０６が記憶する広告データのいずれを出力するかが予め定義されている。なお、図４は、理解を容易にするために、「出力する広告」の欄には、出力対象の広告データの内容の説明が記されている。実際には、出力ルールの「出力する広告」としては、広告データのファイルパス、又は広告データのファイルといった情報が出力ルール記憶部１０７に記憶されている。
広告選択部１０４は、出力ルールの「条件」に合致する情報が、人物属性判定部１０２及び商品評価解析部１０３から出力された場合、当該出力ルールで定義されている「出力する広告」を出力対象の広告データとして選択する。

「出力時間」は、広告データの出力時間を示す。「出力時間」には、出力ルールの「出力する広告」で定義された広告データをどれだけの時間、出力するかが予め定義されている。

「優先順位」は、人物属性判定部１０２及び商品評価解析部１０３から出力された情報が複数のルールの「条件」に該当する場合、どちらのルールを優先的に適用するかを示す。「優先順位」についても、予め定義されている。

広告選択部１０４は、出力ルール記憶部１０７に記憶されているルールに従って、出力対象の広告データと、その出力時間を決定し、それらを広告出力制御部１０５に出力する。このとき、広告選択部１０４は、「条件」が満たされるルールが複数存在する場合、広告データ毎に予め設定された優先度（優先順位）に応じて、広告データを選択する。これにより、出力すべき広告を一意に特定することができる。広告出力制御部１０５は、広告選択部１０４からの出力に従って、広告データの出力制御を行なう。

ここで、図４で示したルールについて、具体的に説明する。図４では、例として、９つのルールが示されているが、ルールの内容、ルールの数については、図４に示した例に限られない。例えば、図４には示されていないが、商品評価解析部１０３による解析結果と、人物の年齢とを組み合わせて、ルールの「条件」が定義されていてもよい。なお、図４は、具体的には、同一の商品（商品Ｘと称すこととする）について９種類の広告データが広告記憶部１０６に記憶されており、これらのいずれかが広告出力装置２００に出力される場合のルールの例を示している。

図４の１つ目のルールは、広告出力装置２００の付近の人物が女性であり、かつ、当該人物が「かわいい」または「きれい」と発言した場合に適用されるルールである。このルールが適用された場合、広告出力制御部１０５は、女性が商品Ｘを身につけた広告であって、商品Ｘの見た目をアピールすることに特化した広告を、３０秒出力するよう制御する。

図４の２つ目のルールは、広告出力装置２００の付近の人物が男性であり、かつ、当該人物が「かわいい」または「きれい」と発言した場合に適用されるルールである。このルールが適用された場合、広告出力制御部１０５は、男性が商品Ｘを身につけた広告であって、商品Ｘの見た目をアピールすることに特化した広告を、３０秒出力するよう制御する。

図４の３つ目のルールは、広告出力装置２００の付近の人物が女性であり、かつ、当該人物が「値段」または「安い」と発言した場合に適用されるルールである。このルールが適用された場合、広告出力制御部１０５は、女性が商品Ｘの値段をアピールすることに特化した広告を、３０秒出力するよう制御する。

図４の４つ目のルールは、広告出力装置２００の付近の人物が男性であり、かつ、当該人物が「値段」または「安い」と発言した場合に適用されるルールである。このルールが適用された場合、広告出力制御部１０５は、男性が商品Ｘの値段をアピールすることに特化した広告を、３０秒出力するよう制御する。

このように、広告選択部１０４は、商品評価解析部１０３による解析結果で得られた評価に関連する内容に特化した広告を選択する。

また、図４の５つ目のルールは、広告出力装置２００の付近の人物が２５歳未満の男性である場合に適用されるルールである。このルールが適用された場合、広告出力制御部１０５は、若い男性が商品Ｘについてアピールする広告を、３０秒出力するよう制御する。

図４の６つ目のルールは、広告出力装置２００の付近の人物が２５歳未満の女性である場合に適用されるルールである。このルールが適用された場合、広告出力制御部１０５は、若い女性が商品Ｘについてアピールする広告を、３０秒出力するよう制御する。

図４の７つ目のルールは、広告出力装置２００の付近の人物が２５歳以上の男性である場合に適用されるルールである。このルールが適用された場合、広告出力制御部１０５は、大人の男性が商品Ｘについてアピールする広告を、３０秒出力するよう制御する。

図４の８つ目のルールは、広告出力装置２００の付近の人物が２５歳以上の女性である場合に適用されるルールである。このルールが適用された場合、広告出力制御部１０５は、大人の女性が商品Ｘについてアピールする広告を、３０秒出力するよう制御する。

このように、広告選択部１０４は、人物属性判定部１０２により判定された属性に応じて、広告データを選択する。このため、顧客の属性に応じた適切な広告を表示することができる。

図４の９つ目のルールは、他のルールのいずれの「条件」にも合致しない場合に適用されるルールである。このルールが適用された場合、広告出力制御部１０５は、商品Ｘについての一般的な広告を、３０秒出力するよう制御する。

次に、情報処理装置１００のハードウェア構成について説明する。図５は、情報処理装置１００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図５に示すように、情報処理装置１００は、例えば、ネットワークインタフェース５０と、メモリ５１と、プロセッサ５２とを有し、コンピュータとして機能する。

ネットワークインタフェース５０は、広告出力装置２００、マイク４００、及びカメラ３００との通信を行うために使用される。ネットワークインタフェース５０は、例えば、ネットワークインタフェースカード（ＮＩＣ）を含んでもよい。

メモリ５１は、例えば揮発性メモリ及び不揮発性メモリの組み合わせによって構成される。メモリ５１は、プロセッサ５２により実行される、１以上の命令を含むソフトウェア（コンピュータプログラム）などを格納するために使用される。

これらのプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（ｎｏｎ−ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｒｅａｄａｂｌe ｍｅｄｉｕｍ）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（ｔａｎｇｉｂｌｅ ｓｔｏｒａｇｅ ｍｅｄｉｕｍ）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ（ＣＤ−ＲＯＭ）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、Ｅｒａｓａｂｌｅ ＰＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、フラッシュＲＯＭ、Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＡＭ））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｒｅａｄａｂｌｅ ｍｅｄｉｕｍ）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。

プロセッサ５２は、例えば、マイクロプロセッサ、ＭＰＵ(Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ Ｕｎｉｔ)、又はＣＰＵ(Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ)などであってもよい。プロセッサ５２は、複数のプロセッサを含んでもよい。

プロセッサ５２は、メモリ５１からプログラムを読み出して実行することで、顧客検知部１０１、人物属性判定部１０２、商品評価解析部１０３、広告選択部１０４、及び広告出力制御部１０５の処理を行う。なお、情報処理装置１００の出力ルール記憶部１０７及び広告記憶部１０６は、メモリ５１又は記憶装置（図示せず）により実現される。

次に、情報処理装置１００の動作について説明する。図６は、情報処理装置１００の動作の一例を示すフローチャートである。以下、図６のフローチャートに沿って、情報処理装置１００の動作の一例について説明する。

ステップＳ１００において、顧客検知部１０１は、広告出力装置２００の付近に顧客が到来したか否かを判定する。広告出力装置２００の付近への顧客の到来が検知されない場合（ステップＳ１００でＮｏ）、処理はステップＳ１０１へ移行する。これに対し、広告出力装置２００の付近への顧客の到来を顧客検知部１０１が検知した場合（ステップＳ１００でＹｅｓ）、処理はステップＳ１０２へ移行する。

ステップＳ１０１において、広告選択部１０４は、商品の一般的な広告内容を示す広告データを出力対象として選択する。そして、広告出力制御部１０５は、商品の一般的な広告内容を示す広告データを広告出力装置２００に所定の時間だけ出力する。

広告出力装置２００の付近へ顧客が来ると、ステップＳ１０２において、人物属性判定部１０２は、当該顧客の属性を判定する。ステップＳ１０２の後、処理はステップＳ１０３へ移行する。

ステップＳ１０３では、商品評価解析部１０３は、当該顧客が発声した音声の音声データに基づいて、商品についての当該顧客による評価を分析する。

次に、ステップＳ１０４において、広告選択部１０４は、ステップＳ１０２における判定結果及びステップＳ１０３による解析結果に従って出力ルールを選択することにより、出力対象とする広告データを選択する。

次に、ステップＳ１０５において、広告出力制御部１０５は、ステップＳ１０４で選択された広告データを、ルールで定められている出力時間だけ、広告出力装置２００が出力するよう制御する。

広告の出力時間が経過し、広告の提供が完了するタイミングで、ステップＳ１０６として、顧客検知部１０１は、広告出力装置２００の付近に居た顧客が去ったか否かを判定する。顧客が去った場合、処理はステップＳ１００に戻る。
顧客が去っていない場合、処理はステップＳ１０３に戻り、ステップＳ１０３からステップＳ１０５の処理が繰り返される。なお、商品評価解析部１０３による解析、すなわちキーワードの取得は、ステップＳ１０４及びステップＳ１０５の実行中も継続されており、次回の広告の選択では、この間に取得されたキーワードも用いて、選択が行なわれる。なお、同一の顧客に対して、同一の広告が繰り返し提供されるのを防ぐために、ステップＳ１０４では、当該顧客のために既に出力された広告データとは別の広告データが選択されてもよい。

以上、実施の形態１について説明した。情報処理装置１００によれば、顧客が商品について抱く評価に応じた広告を提供することができる。このため、情報処理装置１００によれば、効果的に広告を提供することができる。

＜実施の形態２＞
次に、実施の形態２について説明する。なお、実施の形態１と同様の要素には同一の符号が付し、必要に応じて重複説明は省略する。図７は、実施の形態２にかかる広告出力システム２０の構成の一例を示す模式図である。図７に示すように広告出力システム２０は、情報処理装置１５０と、広告出力装置２００と、カメラ３００と、マイク４００と、カメラ３１０＿１、３１０＿２、・・・、３１０＿Ｎと、マイク４１０＿１、４１０＿２、・・・、４１０＿Ｎとを有する。なお、以下の説明では、カメラ３１０＿１、３１０＿２、・・・、３１０＿Ｎについて、これらを区別せずに言及する場合、カメラ３１０と称す。同様に、マイク４１０＿１、４１０＿２、・・・、４１０＿Ｎについて、これらを区別せずに言及する場合、マイク４１０と称す。情報処理装置１５０は、広告出力装置２００、カメラ３００、３１０、マイク４００、４１０と、有線又は無線により通信可能に接続されている。

実施の形態１と同様、カメラ３００は、広告出力装置２００の付近にいる人物を撮影するために設けられ、マイク４００は、広告出力装置２００の付近にいる人物の音声を取得するために設けられている。実施の形態２では、さらに、カメラ３１０及びマイク４１０が設けられている。カメラ３１０は、商品の陳列場所付近（例えば、商品棚の前）にいる人物を撮影するために設けられている。カメラ３１０は、特に、商品の陳列場所付近にいる人物の顔を含む画像を撮影するために設けられている。マイク４１０は、商品の陳列場所付近（例えば、商品棚の前）にいる人物の音声を取得するために設けられている。本実施の形態では、Ｎ箇所の陳列場所（商品棚）のそれぞれに対し、カメラ３１０及びマイク４１０が設けられている。カメラ３１０は、撮影した画像データを情報処理装置１５０に送信する。また、マイク４１０は、取得した音声データを情報処理装置１５０に送信する。

広告出力システム２０は、商品の陳列場所付近にいる顧客についてのカメラ３１０又はマイク４１０で取得した情報に基づいて、当該顧客の心理を分析し、その分析結果に応じた広告を、当該顧客が広告出力装置２００の付近に来た際に提供する。つまり、広告出力システム２０によれば、例えば小売店舗において、商品棚の前に来た顧客を分析し、当該顧客が広告出力装置２００の前に来た際に、当該顧客に合わせた広告を提供することができる。このように、広告出力システム２０は、店舗内を顧客が回るうちに、興味のある商品や、顧客が重視する評価観点を分析し、分析結果に合わせた広告を提供する。以下、そのような機能を実現するための情報処理装置１５０の詳細について説明する。

図８は、情報処理装置１５０の機能構成の一例を示すブロック図である。図８に示すように、情報処理装置１５０は、顧客検知部１５１と、顧客管理部１５２と、人物属性判定部１０２と、興味対象推定部１５３と、商品評価解析部１５４と、広告選択部１５５と、広告出力制御部１０５とを有する。また、情報処理装置１５０は、記憶部として、顧客情報記憶部１５６と、商品情報記憶部１５７と、観点定義情報記憶部１５８と、広告記憶部１０６と、出力ルール記憶部１５９とを有する。なお、情報処理装置１５０の構成要素のうち、実施の形態１にかかる情報処理装置１００と同様の構成要素については、同じ符号で表し、それらの詳細な説明については割愛する。

なお、情報処理装置１５０は、情報処理装置１００と同様のハードウェア構成を備えている。顧客検知部１５１、顧客管理部１５２、人物属性判定部１０２、興味対象推定部１５３、商品評価解析部１５４、広告選択部１５５、及び広告出力制御部１０５の処理は、プロセッサ５２が、メモリ５１からプログラムを読み出して実行することで行なわれる。また、情報処理装置１５０の顧客情報記憶部１５６、商品情報記憶部１５７、観点定義情報記憶部１５８、広告記憶部１０６、及び出力ルール記憶部１５９は、メモリ５１又は記憶装置（図示せず）により実現される。

顧客検知部１５１は、商品の陳列場所の付近に人物（顧客）がいるか、及び、広告出力装置２００の付近に人物（顧客）がいるかを検知する。具体的には、例えば、顧客検知部１５１は、カメラ３１０から受信した画像データ、又はマイク４１０から受信した音声データに基づいて、商品の陳列場所の付近に人物がいることを検知する。また、例えば、顧客検知部１５１は、カメラ３００から受信した画像データ、又はマイク４００から受信した音声データに基づいて、広告出力装置２００の付近に人物がいることを検知する。

また、顧客検知部１５１は、人物が検知された場合、検知された人物の特徴量データを取得する。特徴量データは、人物に特有の特徴を示すデータである。顧客検知部１５１は、カメラ３１０又は３００から送信された画像データに公知の画像解析技術を適用することにより特徴量データを抽出してもよい。また顧客検知部１５１は、マイク４１０又は４００から送信された音声データに公知の音声解析技術を適用することにより声紋情報などの特徴量データを抽出してもよい。また、顧客検知部１５１は、抽出した特徴量データを含む顧客情報が顧客情報記憶部１５６に既に記憶されているか否かを判定する。この判定は、抽出した特徴量データと、顧客情報記憶部１５６に既に記憶されている顧客情報に含まれる特徴量データとを比較することで行なわれる。このように顧客検知部１５１は、特徴量データを確認することで、検知した人物が、新規顧客であるか否かを判定する。

顧客管理部１５２は、顧客情報記憶部１５６に記憶されている顧客情報を管理する。具体的には、顧客情報の新規登録処理、顧客情報の更新処理などを行なう。
ここで、顧客情報について説明する。図９は、顧客情報記憶部１５６が記憶する顧客情報の例を示す表である。顧客情報記憶部１５６には検知した顧客（人物）の情報が記録されており、同一顧客の２回目以降の検知の際には、記憶された情報が読み取られるとともに、必要に応じて、記憶されている情報が更新されることとなる。

図９に示すように顧客情報は、例えば、顧客ＩＤ、特徴量データ、属性、興味対象の商品、評価観点毎の関心度、及び最終検知日時を関連づけた情報である。顧客ＩＤは、顧客情報の新規登録時に顧客に対して一意に割り振られるＩＤである。顧客情報として記憶される特徴量データは、顧客の顔画像から抽出された特徴量データ及び顧客の音声データから抽出された特徴量データの両方又はいずれか一方である。

また、本実施の形態では、属性として、具体的には、顧客（人物）の性別と年齢が顧客情報記憶部１５６に記憶される。属性は、人物属性判定部１０２によって判定され、その判定結果が顧客情報として記憶される。
また、興味対象の商品とは、顧客が興味を示した商品のことであり、本実施の形態では、興味対象の商品として、具体的には、興味対象の商品のＩＤと興味対象の商品のカテゴリが記憶される。興味対象の商品についての情報は、後述する興味対象推定部１５３によって推定され、その推定結果が顧客情報として記憶される。

また、関心度とは、顧客が所定の評価観点に対してどの程度関心を持っているかを示す指標値であり、本実施の形態では、評価観点毎の関心度として、具体的には３つの関心度が記憶される。すなわち、デザインの関心度、利便性の関心度、価格の関心度の３つがそれぞれの顧客に対して記憶される。評価観点毎の関心度は、商品評価解析部１５４の解析結果に従って、随時、更新される。
最終検知日時は、当該顧客が最後にいつ検知されたかを示す日時情報である。

興味対象推定部１５３は、カメラ３１０から送信された画像データ（すなわち、商品の陳列場所の付近の人物を撮影した画像データ）と、商品の陳列位置とに基づいて、当該人物が興味を持った商品を推定する。具体的には、例えば、興味対象推定部１５３は、画像データに基づいて、当該人物の視線方向を検出し、検出した視線方向に陳列されている商品を、当該人物が興味を持った商品と推定する。なお、視線方向の検出は、公知の任意の視線検知技術を用いて行なわれる。例えば、興味対象推定部１５３は、目頭、目尻、瞳などといった目に関する特徴点を画像データにおいて特定することで視線方向を検知する。興味対象推定部１５３は、所定時間以上、顧客の視線方向が一定の方向である場合、当該顧客は特定の商品に興味を持っていると判断し、顧客の視線方向と、商品情報記憶部１５７に記憶されている商品の陳列位置を照らし合わせ、興味対象の商品を推定する。

人物が商品に向けて手を伸ばした場合、興味対象推定部１５３は、画像データを解析し、当該人物の手の位置を検出し、手の位置付近に陳列されている商品を、当該人物が興味を持った商品と推定してもよい。すなわち、興味対象推定部１５３は、顧客の手の位置と、商品情報記憶部１５７に記憶されている商品の陳列位置を照らし合わせ、興味対象の商品を推定してもよい。

興味対象の商品を推定すると、興味対象推定部１５３は、商品情報記憶部１５７に記憶されている商品情報を参照し、興味対象の商品のＩＤを特定する。当該ＩＤは、当該顧客の顧客情報として、顧客情報記憶部１５６に格納される。
なお、人物の興味対象が、特定のカテゴリに属する複数の商品に及ぶ場合、当該カテゴリが、当該顧客の顧客情報として、顧客情報記憶部１５６に格納される。

図１０は、商品情報記憶部１５７が記憶する商品情報の例を示す表である。商品情報記憶部１５７には商品の情報が記録される。図１０に示すように商品情報は、例えば、商品ごとに一意に割り振られるＩＤである商品ＩＤ、商品名、商品が属するカテゴリ、及び商品の陳列位置を関連づけた情報である。なお、図１０において、例えば、「ＸＸＸ」は、女性向けの靴である特定の商品の商品名である。また、例えば、「ＹＹＹ」は、黒い革靴である特定の商品の商品名である。また、「ＺＺＺ−１」は、例えば、リーズナブルな女性向けシューズである特定の商品の商品名であり、「ＺＺＺ−２」は、例えば、リーズナブルな男性向けシューズである特定の商品の商品名である。陳列位置は、例えば、商品が陳列されている商品棚および商品棚上の当該商品の位置を示す。

商品評価解析部１５４は、図１の商品評価解析部２に相当する。商品評価解析部１５４は、商品の陳列場所の付近にいる人物が発声した音声の音声データに基づいて、商品についての当該人物による評価を解析する。商品評価解析部１５４は、公知の音声解析技術により、マイク４１０から送信された音声データから顧客が発言した言葉を単語単位に分けて認識する。そして、商品評価解析部１５４は、認識した単語が、予め定められたキーワードに一致するか否かを判定する。具体的には、商品評価解析部１５４は、顧客が発した各単語について、観点定義情報記憶部１５８に記憶されているキーワードと一致するか否かを判断する。顧客が発した単語と観点定義情報記憶部１５８に記憶されているキーワードとが一致した場合、商品評価解析部１５４は、当該キーワードが属する評価観点について当該顧客が関心を示したと判定する。この場合、顧客管理部１５２は、当該キーワードが属する評価観点についての関心度の値を、当該顧客の顧客情報において増加させる。すなわち、顧客管理部１５２は、当該キーワードが属する評価観点の関心度についての顧客情報記憶部１５６に記憶されている値を、現在の値よりも高い値に更新する。

図１１は、観点定義情報記憶部１５８が記憶する観点定義情報の例を示す表である。観点定義情報は、評価観点と、当該評価観点に属するキーワードとを関連づけた情報である。各評価観点には、１以上のキーワードが対応付けられている。図１１に示した例では、３つの評価観点が定義されている。具体的には、評価観点として、商品のデザイン、商品の利便性、及び商品の価格の３つが観点定義情報により定義されている。

より詳細には、図１１に示した例では、評価観点「デザイン」に属するキーワードとして、「きれい」、「かわいい」、「大人っぽい」、「子供っぽい」という単語が定義されている。商品評価解析部１５４は、マイク４１０からの音声データの解析により、これらのいずれかのキーワードが確認された場合、この音声を発した顧客はデザインに関心があると判定する。したがって、顧客管理部１５２は、当該音声データに対応する顧客の顧客情報において、デザインの関心度を増加させるよう更新する。

また、図１１に示した例では、評価観点「利便性」に属するキーワードとして、「便利」、「動きやすい」、「履きやすい」という単語が定義されている。商品評価解析部１５４は、マイク４１０からの音声データの解析により、これらのいずれかのキーワードが確認された場合、この音声を発した顧客は利便性に関心があると判定する。したがって、顧客管理部１５２は、当該音声データに対応する顧客の顧客情報において、利便性の関心度を増加させるよう更新する。

また、図１１に示した例では、評価観点「価格」に属するキーワードとして、「安い」、「高い」、「リーズナブル」という単語が定義されている。商品評価解析部１５４は、マイク４１０からの音声データの解析により、これらのいずれかのキーワードが確認された場合、この音声を発した顧客は価格に関心があると判定する。したがって、顧客管理部１５２は、当該音声データに対応する顧客の顧客情報において、価格の関心度を増加させるよう更新する。

なお、図１１に示した評価観点及びキーワードは、例に過ぎず、観点定義情報は、他の評価観点及び他のキーワードを含んでもよい。

広告選択部１５５は、図１の広告選択部３に相当する。広告選択部１５５は、出力ルール記憶部１５９に記憶された出力ルールに従って、広告データを選択する。広告選択部１５５は、顧客検知部１５１によって、広告出力装置２００の付近に人物（顧客）がいることが検知されると、顧客情報に応じた広告データを選択する。

出力ルール記憶部１５９は、広告データの出力ルールを記憶する。図１２は、実施の形態２にかかる出力ルールの例を示す表である。本実施の形態においても、実施の形態１と同様、出力ルールは、「条件」、「出力する広告」、「出力時間」、「優先順位」を含む。ただし、実施の形態１の出力ルールにおける「条件」に含まれ得るのは、属性及びキーワードであったが、本実施の形態では、出力ルールにおける「条件」に含まれ得るのは、属性、興味対象の商品、及び評価観点毎の関心度である。すなわち、本実施の形態では、「条件」には、顧客の属性、顧客の興味対象の商品、及び顧客の評価観点毎の関心度についての任意の組み合わせが予め定義されている。なお、図１２は、理解を容易にするために、「出力する広告」の欄には、出力対象の広告データの内容の説明が記されている。実際には、出力ルールの「出力する広告」としては、広告データのファイルパス、又は広告データのファイルといった情報が出力ルール記憶部１５９に記憶されている。

広告選択部１５５は、検知された人物（顧客）についての特徴量データを含む顧客情報が顧客情報記憶部１５６に既に記憶されている場合、当該顧客情報を、出力ルール記憶部１５９が記憶する各出力ルールの「条件」と照合する。そして、照合の結果、いずれかの出力ルールが適用可能である場合、広告選択部１５５は、出力ルール（具体的には当該出力ルールで定義されている「出力する広告」）に従って、出力対象の広告を選択する。すなわち、広告選択部１５５は、広告出力装置２００の付近に人物（顧客）の顧客情報が、出力ルールの「条件」を満たす場合、当該出力ルールで定義されている「出力する広告」を出力対象の広告データとして選択する。

広告選択部１５５は、出力ルール記憶部１５９に記憶されているルールに従って、出力対象の広告データと、その出力時間を決定し、それらを広告出力制御部１０５に出力する。このとき、広告選択部１５５は、「条件」が満たされるルールが複数存在する場合、広告データ毎に予め設定された優先度（優先順位）に応じて、広告データを選択する。これにより、出力すべき広告を一意に特定することができる。広告出力制御部１０５は、広告選択部１５５からの出力に従って、広告データの出力を行なう。

ここで、図１２で示したルールについて、具体的に説明する。図１２では、例として、６つのルールが示されているが、ルールの内容、ルールの数については、図１２に示した例に限られない。以下の説明では、顧客検知部１５１により検知された、広告出力装置２００の付近の顧客、すなわち広告出力装置２００から出力された広告を視聴する顧客について、ターゲットと称す。

図１２の１つ目のルールは、ターゲットについての顧客情報が、当該ターゲットが商品ＩＤが「１」である商品に興味があること、及び、当該ターゲットが女性であることを示す場合に適用されるルールである。なお、商品ＩＤが「１」である商品は、女性向けの靴である。このルールが適用された場合、広告出力制御部１０５は、商品ＩＤが「１」である商品の広告を、３０秒出力するよう制御する。

図１２の２つ目のルールは、ターゲットについての顧客情報が、当該ターゲットが商品ＩＤが「２」である商品に興味があること、及び、評価観点について価格より利便性の方が関心度が高いことを示す場合に適用されるルールである。なお、商品ＩＤが「２」である商品は、黒い革靴である。このルールが適用された場合、広告出力制御部１０５は、商品ＩＤが「２」である商品の機能性の高さをアピールする広告を、１５秒出力するよう制御する。

図１２の３つ目のルールは、ターゲットについての顧客情報が、当該ターゲットが商品ＩＤが「２」である商品に興味があること、及び、評価観点について利便性より価格の方が関心度が高いことを示す場合に適用されるルールである。このルールが適用された場合、広告出力制御部１０５は、商品ＩＤが「２」である商品の価格の安さをアピールする広告を、１５秒出力するよう制御する。

図１２の４つ目のルールは、ターゲットについての顧客情報が、当該ターゲットが靴に興味があること、３つの評価観点のうち価格について最も関心度が高いこと、及び当該ターゲットが女性であることを示す場合に適用されるルールである。このルールが適用された場合、広告出力制御部１０５は、商品ＩＤが「３」である商品の広告を、３０秒出力するよう制御する。なお、商品ＩＤが「３」である商品は、リーズナブルな女性向けシューズである。

図１２の５つ目のルールは、ターゲットについての顧客情報が、当該ターゲットが靴に興味があること、３つの評価観点のうち価格について最も関心度が高いこと、及び当該ターゲットが男性であることを示す場合に適用されるルールである。このルールが適用された場合、広告出力制御部１０５は、商品ＩＤが「４」である商品の広告を、３０秒出力するよう制御する。なお、商品ＩＤが「４」である商品は、リーズナブルな男性向けシューズである。

図１２の６つ目のルールは、ターゲットについての顧客情報が他のルールのいずれの「条件」にも合致しない場合、もしくはターゲットについての顧客情報が記憶されていない場合に適用されるルールである。このルールが適用された場合、広告出力制御部１０５は、一般的な広告を、３０秒出力するよう制御する。

次に、情報処理装置１５０の動作について説明する。図１３は、情報処理装置１５０における顧客情報の収集処理の動作の一例を示すフローチャートである。顧客情報の収集処理では、例えば顧客が店舗内を回っている間に、商品棚の前で行った当該顧客の発言及び動作から顧客情報が収集される。以下、図１３のフローチャートに沿って、顧客情報の収集処理の動作の一例について説明する。

ステップＳ２００において、顧客検知部１５１は、商品の陳列場所（商品棚）の付近に顧客がいるかを検知する。商品棚の付近に顧客が来ると、すなわち、商品の陳列場所の付近に顧客がいることを顧客検知部１５１が検知すると、処理はステップＳ２０１へ移行する。

ステップＳ２０１において、人物属性判定部１０２は、ステップＳ２００で検知された顧客の属性を判定する。ステップＳ２０１の後、処理はステップＳ２０２へ移行する。

ステップＳ２０２において、顧客検知部１５１は、ステップＳ２００で検知された顧客が、新規顧客であるか否かを判定する。ステップＳ２００で検知された顧客が新規顧客である場合、処理はステップＳ２０３へ移行する。ステップＳ２００で検知された顧客が新規顧客ではない場合、すなわち、既に当該顧客についての顧客情報が顧客情報記憶部１５６に記憶されている場合、処理はステップＳ２０４へ移行する。

ステップＳ２０３において、顧客管理部１５２は、ステップＳ２００で検知された顧客について、顧客ＩＤとともに、特徴量データ及び属性（性別及び年齢）を新規顧客の顧客情報として顧客情報記憶部１５６に記憶する。また、顧客管理部１５２は、各評価観点の関心度の値として、初期値（例えば、０）を顧客情報記憶部１５６に記憶する。ステップＳ２０３の後、処理はステップＳ２０５へ移行する。

ステップＳ２０４では、顧客管理部１５２は、必要に応じて、顧客情報記憶部１５６に記憶されている顧客情報における、特徴量データ及び属性を更新する。例えば、顧客管理部１５２は、ステップＳ２００で検知された顧客についての顧客情報の「最終検知日時」が現在の日時よりも所定以上に古い場合には、特徴量データ及び属性を更新する。ステップＳ２０４の後、処理はステップＳ２０５へ移行する。

ステップＳ２０５において、興味対象推定部１５３は、ステップＳ２００で検知された顧客を撮影した画像データ（すなわち商品の陳列場所の付近の顧客を撮影した画像データ）と、商品の陳列位置とに基づいて、当該顧客が興味を持った商品を推定する。そして、顧客管理部１５２は、興味対象推定部１５３により推定された興味対象の商品を、ステップＳ２００で検知された顧客についての顧客情報として、顧客情報記憶部１５６に記憶する。

次に、ステップＳ２０６において、ステップＳ２００で検知された顧客（すなわち商品の陳列場所の付近の顧客）が発声した音声の音声データに基づいて、商品についての当該顧客による評価を解析する。そして、当該顧客がいずれかの評価観点についての関心を示したと商品評価解析部１５４によって判定された場合、顧客管理部１５２は、当該顧客についての顧客情報において、関心が示された評価観点の関心度の値を増加させる。例えば、顧客管理部１５２は、所定値（例えば、１）だけ増加させる。

次に、ステップＳ２０７において、顧客検知部１５１は、ステップＳ２００で検知された顧客が、商品の陳列場所（商品棚）の付近に、まだいるかを検知する。すなわち、顧客検知部１５１は、ステップＳ２００で検知された顧客が、商品の陳列場所（商品棚）の付近から去ったか否かを判定する。当該顧客が、商品の陳列場所の付近から去った場合、処理はステップＳ２００へ戻る。当該顧客が、商品の陳列場所の付近から去っていない場合、ステップＳ２０５及びステップＳ２０６の処理が繰り返される。

図１４は、情報処理装置１５０における広告の出力制御の動作の一例を示すフローチャートである。以下、図１４のフローチャートに沿って、広告の出力制御の動作の一例について説明する

ステップＳ３００において、顧客検知部１５１は、広告出力装置２００の付近に顧客が到来したか否かを判定する。広告出力装置２００の付近への顧客の到来が検知されない場合（ステップＳ３００でＮｏ）、処理はステップＳ３０２へ移行する。これに対し、広告出力装置２００の付近への顧客の到来を顧客検知部１５１が検知した場合（ステップＳ３００でＹｅｓ）、処理はステップＳ３０１へ移行する。

広告出力装置２００の付近へ顧客が来ると、ステップＳ３０1において、顧客検知部１５１は、ステップＳ３００で検知した顧客が新規顧客であるか否かを判定する。ステップＳ３００で検知した顧客が新規顧客である場合、処理はステップＳ３０２へ移行し、そうでない場合、処理はステップＳ３０３へ移行する。

ステップＳ３０２において、広告選択部１５５は、商品の一般的な広告内容を示す広告データを出力対象として選択する。そして、広告出力制御部１０５は、商品の一般的な広告内容を示す広告データを広告出力装置２００が所定の時間だけ出力するよう制御する。

ステップＳ３０３において、広告選択部１５５は、ステップＳ３００で検知した顧客の顧客情報に基づいて選択される出力ルールに従って、出力対象とする広告データを選択する。

次に、ステップＳ３０４において、広告出力制御部１０５は、ステップＳ３０３で選択された広告データを、ルールで定められている出力時間だけ、広告出力装置２００が出力するよう制御する。

広告の出力時間が経過し、広告の提供が完了するタイミングで、ステップＳ３０５として、顧客検知部１５１は、広告出力装置２００の付近に居た顧客が去ったか否かを判定する。顧客が去った場合、処理はステップＳ３００に戻る。
顧客が去っていない場合、処理はステップＳ３０３に戻り、ステップＳ３０３からステップＳ３０４の処理が繰り返される。なお、同一の顧客に対して、同一の広告が繰り返し提供されるのを防ぐために、ステップＳ３０３では、当該顧客のために既に出力された広告データとは別の広告データが選択されてもよい。

以上、実施の形態２について説明した。本実施の形態によれば、広告選択部１５５は、興味対象推定部１５３による推定結果に応じて、広告データを選択する。このため、顧客がどの商品に興味を持っているかに応じた適切な広告を当該顧客に提供することができる。また、商品評価解析部１５４は、予め定められた評価観点（商品のデザイン、商品の利便性、及び商品の価格）毎に、商品についての顧客による評価を解析することにより、評価観点のそれぞれに対する当該顧客の関心度合いを解析する。そして、広告選択部１５５は、商品評価解析部１５４による解析結果に応じて広告データを選択する。このため、顧客が関心を持っている観点に応じた適切な広告を当該顧客に提供することができる。

なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。例えば、顧客情報の収集のために、カメラ及びマイク以外の装置が用いられてもよい。例えば、モーションセンサ又は静電容量センサなどのセンサが用いられてもよい。このようなセンサにより商品の動きを検知することで、顧客が手にした商品を認識し、これにより興味対象の商品を推定してもよい。

１ 情報処理装置
２ 商品評価解析部
３ 広告選択部
４ 広告出力制御部
１０ 広告出力システム
２０ 広告出力システム
５０ ネットワークインタフェース
５１ メモリ
５２ プロセッサ
１００ 情報処理装置
１０１ 顧客検知部
１０２ 人物属性判定部
１０３ 商品評価解析部
１０４ 広告選択部
１０５ 広告出力制御部
１０６ 広告記憶部
１０７ 出力ルール記憶部
１５０ 情報処理装置
１５１ 顧客検知部
１５２ 顧客管理部
１５３ 興味対象推定部
１５４ 商品評価解析部
１５５ 広告選択部
１５６ 顧客情報記憶部
１５７ 商品情報記憶部
１５８ 観点定義情報記憶部
１５９ 出力ルール記憶部
２００ 広告出力装置
３００ カメラ
３１０ カメラ
４００ マイク
４１０ マイク

Claims (9)

1. 人物が発声した音声の音声データに基づいて、商品についての前記人物による評価を解析する商品評価解析部と、
   前記商品評価解析部による解析結果に応じて広告データを選択する広告選択部と、
   前記広告選択部によって選択された広告データを出力するよう制御する広告出力制御部と
   を有する情報処理装置。
2. 人物が興味を持った商品を推定する興味対象推定部
   をさらに有し、
   前記広告選択部は、さらに、前記興味対象推定部による推定結果に応じて、広告データを選択する
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記商品評価解析部は、予め定められた評価観点毎に前記評価を解析することにより、前記評価観点のそれぞれに対する前記人物の関心度合いを解析する
   請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記評価観点のうちの一つは、商品のデザイン、商品の利便性、及び商品の価格のいずれかである
   請求項３に記載の情報処理装置。
5. 人物が発声した音声の音声データ又は人物を撮影した画像データに基づいて、前記人物の属性を判定する人物属性判定部を
   をさらに有し、
   前記広告選択部は、さらに、前記人物属性判定部により判定された前記属性に応じて、広告データを選択する
   請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記属性は、前記人物の年齢又は性別である
   請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記広告選択部は、さらに、広告データ毎に予め設定された優先度に応じて、広告データを選択する
   請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
8. 人物が発声した音声の音声データに基づいて、商品についての前記人物による評価を解析し、
   解析結果に応じて広告データを選択し、
   選択された広告データを出力するよう制御する
   広告出力方法。
9. 人物が発声した音声の音声データに基づいて、商品についての前記人物による評価を解析する商品評価解析ステップと、
   前記商品評価解析ステップでの解析結果に応じて広告データを選択する広告選択ステップと、
   前記広告選択ステップで選択された広告データを出力するよう制御する広告出力制御ステップと
   をコンピュータに実行させるプログラム。

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