JP2020087022A - 情報処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】動画像を含むコンテンツが閲覧された場合の関心度を適切に評価する。【解決手段】タブレット端末１２は、動画像を含むコンテンツが閲覧された際に、動画像が再生された時間を記録する。サーバ３４は、動画像が再生された時間をタブレット端末１２から取得し、動画像の始まりから終わりまでの総再生時間のうち、タブレット端末１２から取得した動画像が再生された時間の割合が高くなるに従って、前記動画像を含むコンテンツに対する関心度スコアが高くなるように、前記関心度スコアを演算する。【選択図】図１

Description

本発明は情報処理装置に関する。

特許文献１には、ユーザが閲覧した記事における頻出キーワードを特定し、頻出キーワードが出現する記事を抽出し、抽出した記事のうちユーザの閲覧頻度の低い低閲覧頻度記事ジャンルに属する記事を選択し、優先的な提示処理を行う技術が記載されている。

特許第６２６２９２６号公報

特許文献１に記載の技術は、ユーザが記事（コンテンツ）を閲覧したか否かに基づき、コンテンツに対するユーザの関心度を、関心度有り（閲覧有り）又は関心度無し（閲覧無し）の２段階で評価することを前提としている。しかしながら、ユーザがコンテンツを閲覧した場合であっても、コンテンツに対するユーザの関心度の大きさには幅がある。特にコンテンツが動画像を含む場合、動画像を最後まで再生した場合と動画像の再生を途中で止めた場合とでは、当該コンテンツを閲覧したユーザの関心度は明らかに相違している。

本発明は上記事実を考慮して成されたもので、動画像を含むコンテンツが閲覧された場合の関心度を適切に評価できる情報処理装置を得ることが目的である。

請求項１記載の発明に係る情報処理装置は、端末を介して動画像を含むコンテンツが閲覧された際に記録部により記録された、前記端末で前記動画像が再生された時間を取得する取得部と、前記動画像の始まりから終わりまでの総再生時間のうち前記取得部によって取得された前記端末で前記動画像が再生された時間の割合が高くなるに従って前記動画像を含むコンテンツに対する関心度の評価値が高くなるように前記評価値を演算する演算部と、を含んでいる。

動画像を含むコンテンツの閲覧において、前記動画像が再生された場合、前記動画像の再生時間は前記コンテンツに対する関心度と相関がある。これに基づき、請求項１記載の発明では、端末を介して動画像を含むコンテンツが閲覧された際に、端末で動画像が再生された時間が記録部により記録され、端末で動画像が再生された時間が取得部によって取得される。そして演算部は、動画像の始まりから終わりまでの総再生時間のうち、取得部によって取得された端末で動画像が再生された時間の割合が高くなるに従って、動画像を含むコンテンツに対する関心度の評価値が高くなるように評価値を演算する。これにより、動画像を含むコンテンツが閲覧された場合の前記コンテンツに対する関心度を適切に評価することができる。

請求項２記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記取得部は、前記端末を介して動画像を含まないコンテンツが閲覧された際に前記記録部により記録された、前記動画像を含まないコンテンツに対する表示のスクロール量を取得し、前記演算部は、前記動画像を含まないコンテンツを全て閲覧するのに要する総スクロール量のうち前記取得部によって取得された前記スクロール量の割合が高くなるに従って前記動画像を含まないコンテンツに対する関心度の評価値が高くなるように前記評価値を演算する。

動画像を含まないコンテンツの閲覧において、前記コンテンツに対する表示のスクロール量は前記コンテンツに対する関心度と相関がある。このため、請求項２記載の発明では、端末を介して動画像を含まないコンテンツが閲覧された際に、動画像を含まないコンテンツに対する表示のスクロール量が記録部により記録され、前記スクロール量が取得部によって取得される。そして演算部は、動画像を含まないコンテンツを全て閲覧するのに要する総スクロール量のうち取得部によって取得された前記スクロール量の割合が高くなるに従って動画像を含まないコンテンツに対する関心度の評価値が高くなるように評価値を演算する。これにより、動画を含まないコンテンツが閲覧された場合にも前記コンテンツに対する関心度を適切に評価することができる。

請求項３記載の発明は、請求項１又は請求項２記載の発明において、前記取得部は、前記端末で閲覧可能な複数のコンテンツのうち前記端末で閲覧された際に所定のリストに登録されたコンテンツを表す登録コンテンツ情報も取得し、前記演算部は、前記取得部によって取得された登録コンテンツ情報に基づき、前記所定のリストに登録されたコンテンツに対する前記評価値がより高くなるように、前記複数のコンテンツの各々に対する前記評価値を演算する。

請求項３記載の発明では、取得部が、端末で閲覧可能な複数のコンテンツのうち端末で閲覧された際に所定のリストに登録されたコンテンツを表す登録コンテンツ情報も取得する。ここで、端末でコンテンツが閲覧された際に、閲覧されたコンテンツが所定のリストに登録された場合、所定のリストに登録されない場合よりも、コンテンツに対する関心度は高いと評価できる。このため、演算部は、取得部によって取得された登録コンテンツ情報に基づき、所定のリストに登録されたコンテンツに対する評価値がより高くなるように、複数のコンテンツの各々に対する評価値を演算する。これにより、コンテンツが閲覧された際の前記コンテンツに対する関心度をより適切に評価することができる。

請求項４記載の発明は、請求項１〜請求項３の何れか１項記載の発明において、１台の前記端末を介して閲覧された複数のコンテンツに対して前記演算部により各々演算された前記評価値を、個々のコンテンツの属性情報と対応付けて出力する第１出力部を更に含んでいる。

請求項４記載の発明では、第１出力部が、１台の端末を介して閲覧された複数のコンテンツに対して演算部により各々演算された評価値を、個々のコンテンツの属性情報と対応付けて出力する。これにより、第１出力部によって出力された情報を参照することで、１台の端末を介して閲覧された複数のコンテンツに対する関心度の傾向を把握することが可能となる。

請求項５記載の発明は、請求項１〜請求項４の何れか１項記載の発明において、前記取得部は、前記端末で前記動画像が再生された時間を少なくとも含む、複数台の前記端末の各々を介してのコンテンツの閲覧に関する情報を取得し、取得したコンテンツの閲覧に関する情報を、個々の前記端末を使用中又は個々の前記端末を使用していたユーザの属性情報と対応付けて記憶部に記憶させ、属性情報が入力された検索条件に該当するユーザのコンテンツの閲覧に関する情報を前記記憶部から読み出して集計する集計部と、前記集計部による集計結果を出力する第２出力部と、を更に含んでいる。

請求項５記載の発明では、取得部が、端末で動画像が再生された時間を少なくとも含む、複数台の端末の各々を介してのコンテンツの閲覧に関する情報を取得する。また取得部は、取得したコンテンツの閲覧に関する情報を、個々の端末を使用中又は個々の端末を使用していたユーザの属性情報と対応付けて記憶部に記憶させる。そして、集計部は、属性情報が入力された検索条件に該当するユーザのコンテンツの閲覧に関する情報を記憶部から読み出して集計し、第２出力部は記集計部による集計結果を出力する。これにより、検索条件を入力し、第２出力部によって出力された情報を参照することで、入力した検索条件に該当するユーザの一群におけるコンテンツの閲覧に関する傾向を把握することが可能となる。

請求項６記載の発明は、請求項５記載の発明において、前記コンテンツの閲覧に関する情報には、コンテンツの閲覧時間及びコンテンツの閲覧回数の少なくとも一方が含まれており、前記集計部は、属性情報が入力された検索条件に該当するユーザについて、コンテンツの閲覧時間及びコンテンツの閲覧回数の少なくとも一方を集計する。

これにより、検索条件を入力し、第２出力部によって出力された情報を参照することで、入力した検索条件に該当するユーザの一群におけるコンテンツの閲覧時間及びコンテンツの閲覧回数の少なくとも一方の傾向を把握することが可能となる。

なお、請求項１〜請求項６の何れか１項記載の発明において、例えば請求項７に記載したように、前記コンテンツは住宅に関するコンテンツであってもよい。

本発明は、動画像を含むコンテンツが閲覧された場合の前記コンテンツに対する関心度を適切に評価できる、という効果を有する。

実施形態に係る情報処理システムの概略構成を示すブロック図である。 コンテンツＤＢの内容の一例を示す図表である。 端末別閲覧履歴ＤＢの内容の一例を示す図表である。 タブレット端末で実行されるコンテンツ閲覧処理の一例を示すフローチャートである。 コンテンツの一例を示すイメージ図である。 サーバで実行されるカルテ作成処理の一例を示すフローチャートである。 全ユーザ閲覧履歴ＤＢの内容の一例を示す図表である。 カルテの一例を示す図表である。 サーバで実行される集計処理の一例を示すフローチャートである。 集計結果の一例を示す図表である。

以下、図面を参照して本発明の実施形態の一例を詳細に説明する。図１には情報処理システム１０が示されている。本実施形態に係る情報処理システム１０は、住宅メーカに構築されたシステムであり、複数台のタブレット端末１２、サーバコンピュータ３４（以下サーバ３４という）、複数台のクライアント端末５６を含んでいる。複数台のタブレット端末１２、サーバ３４及び複数台のクライアント端末５６はネットワーク５８を介して互いに通信可能とされている。

本実施形態において、情報処理システム１０が構築された住宅メーカは、自社が建築・販売する住宅に興味を持っているユーザを対象として、前記住宅に関する各種の解説などを行うコンテンツを予め複数用意している。複数のコンテンツは、解説するカテゴリの異なるコンテンツが混在しており、コンテンツのカテゴリとしては、例えばブランド、構造、デザイン、設備、性能、保証などが挙げられる。また、複数のコンテンツは、動画像を含むコンテンツと動画像を含まないコンテンツとが混在している。なお、上記の複数のコンテンツは住宅に関するコンテンツの一例である。

上記の複数のコンテンツは、個々のタブレット端末１２に各々記憶されており、個々のタブレット端末１２は任意のコンテンツを閲覧することが可能とされている。タブレット端末１２は、ＣＰＵ１４、メモリ１６、記憶部１８、表示部２０、表示部２０に重畳して設けられたタッチセンサパネルを含む入力部２２、通信インタフェース(Ｉ／Ｆ)部２４を備えている。ＣＰＵ１４、メモリ１６、記憶部１８、表示部２０、入力部２２及び通信Ｉ／Ｆ部２４はバス３２を介して互いに接続されている。

記憶部１８はフラッシュメモリなどによって実現される。記憶部１８には閲覧アプリプログラム２６、複数のコンテンツが登録されたコンテンツデータベース（ＤＢ）２８及び端末別閲覧履歴ＤＢ３０が記憶されている。ＣＰＵ１４は、閲覧アプリプログラム２６を記憶部１８から読み出してメモリ１６に展開し、閲覧アプリプログラム２６を実行する。これにより、後述するコンテンツ閲覧処理が実行され、コンテンツＤＢ２８に登録された任意のコンテンツを閲覧することが可能となる。

コンテンツＤＢ２８は、図２に示すように、「コンテンツＩＤ」「カテゴリ」「動画有無」「動画総再生時間」「総スクロール量」及び「コンテンツ本体」の各フィールドが設けられている。コンテンツＤＢ２８の１つのレコードは１つのコンテンツに対応しており、各フィールドに対応する情報が予め登録されている。なお、「総スクロール量」は、動画像を含まないコンテンツにおいて、当該コンテンツを最後まで閲覧するのに要するスクロール量を意味する。

また、端末別閲覧履歴ＤＢ３０は、図３に示すように、「コンテンツＩＤ」「閲覧開始日時」「閲覧終了日時」「動画再生時間」「スクロール量」及び「お気に入り登録」の各フィールドが設けられている。端末別閲覧履歴ＤＢ３０の１つのレコードは任意のコンテンツの１回の閲覧に対応しており、後述するコンテンツ閲覧処理により、各フィールドに対応する情報が登録される。

また、サーバ３４はＣＰＵ３６、メモリ３８、記憶部４０、表示部４２、入力部４４、通信Ｉ／Ｆ部４６を備えている。ＣＰＵ３６、メモリ３８、記憶部４０、表示部４２、入力部４４及び通信Ｉ／Ｆ部４６はバス５４を介して互いに接続されている。記憶部４０はＨＤＤ(Hard Disk Drive)などによって実現される。記憶部４０にはデータ取得・集計プログラム４８、ユーザ情報ＤＢ５０、コンテンツＤＢ５１及び全ユーザ閲覧履歴ＤＢ５２が記憶されている。

ＣＰＵ３６は、データ取得・集計プログラム４８を記憶部４０から読み出してメモリ３８に展開し、データ取得・集計プログラム４８を実行する。これにより、後述するカルテ作成処理及び集計処理が実行される。コンテンツＤＢ５１にはコンテンツＤＢ２８と同種の情報が予め登録されている。

クライアント端末５６は、ＰＣ(Personal Computer)でもよいしタブレット型の端末でもよく、クライアント端末５６からサーバ３４に対してカルテ作成処理や集計処理の実行が指示される。

次に本実施形態の作用を説明する。本実施形態において、タブレット端末１２は、住宅メーカの個々の営業拠点、例えば住宅展示場などに各々複数台用意されている。住宅メーカは、自社の営業拠点に来場し、自社が建築・販売する住宅に興味を持ったユーザに対し、タブレット端末１２を貸与する。なお、タブレット端末１２を貸与したユーザの属性情報、例えばユーザの氏名や住所、電話番号などはユーザ情報ＤＢ５０に登録される。

タブレット端末１２は携帯性に優れており、ユーザは、貸与されたタブレット端末１２を自宅に持ち帰り、気の向いたタイミングでタブレット端末１２の電源をオンし、タブレット端末１２に登録されている任意のコンテンツを閲覧する操作を行う。ここで、タブレット端末１２の電源がオンされると閲覧アプリプログラム２６が実行されて閲覧アプリが起動され、図４に示すコンテンツ閲覧処理がタブレット端末１２で実行される。

コンテンツ閲覧処理のステップ１００において、タブレット端末１２は、閲覧アプリの終了が指示されたか否か判定する。ステップ１００の判定が否定された場合はステップ１０２へ移行し、ステップ１０２において、タブレット端末１２は、閲覧対象のコンテンツが選択されたか否か判定する。ステップ１０２の判定が否定された場合はステップ１０２の判定を繰り返す。

ユーザによって閲覧対象のコンテンツが選択されると、ステップ１０２の判定が肯定されてステップ１０４へ移行する。ステップ１０４において、タブレット端末１２は、選択された閲覧対象のコンテンツをコンテンツＤＢ２８から読み込み、読み込んだ閲覧対象のコンテンツを表示部２０に表示させる。次のステップ１０６において、タブレット端末１２は、端末別閲覧履歴ＤＢ３０に新たなレコードを追加し、端末別閲覧履歴ＤＢ３０の追加レコードのうちの「コンテンツＩＤ」のフィールドに閲覧対象のコンテンツのコンテンツＩＤを登録し、「閲覧開始日時」のフィールドに現在の日時を登録する。

ステップ１０８において、タブレット端末１２は、閲覧対象のコンテンツが動画像を含むコンテンツか否か判定する。ステップ１０８の判定が肯定された場合はステップ１１０へ移行する。図５（Ａ）には動画像を含むコンテンツの一例を示す。ステップ１１０において、タブレット端末１２は、閲覧対象のコンテンツに含まれる動画像の再生開始が指示されたか否か判定し、判定が肯定される迄、ステップ１１０を繰り返す。

閲覧対象のコンテンツに含まれる動画像の再生開始がユーザによって指示されると、ステップ１１０の判定が肯定されてステップ１１２へ移行し、ステップ１１２において、タブレット端末１２は、動画像の再生を開始すると共に、動画像の再生時間の計測を開始する。ステップ１１４において、タブレット端末１２は、動画像の再生終了が指示されたか否か判定し、判定が肯定される迄、ステップ１１４を繰り返す。この間、動画像の再生時間の計測は継続される。

閲覧対象のコンテンツに含まれる動画像の再生終了が指示されるか、又は動画像が最後まで再生されると、ステップ１１４の判定が肯定されてステップ１１６へ移行する。ステップ１１６において、タブレット端末１２は、端末別閲覧履歴ＤＢ３０の追加レコードのうちの「動画再生時間」のフィールドに、計測した動画像の再生時間を登録する。

なお、図５（Ａ）に示すように、動画像を含むコンテンツが表示領域よりも大きい場合（表示部２０にコンテンツ全体を一度に表示できない大きさの場合）、上記の動画像の再生時間に加えてスクロール量も記録するようにしてもよい。

次のステップ１１８において、タブレット端末１２は、閲覧対象のコンテンツの表示部２０への表示終了がユーザによって指示されたか否か判定し、判定が肯定される迄、ステップ１１８を繰り返す。そして、閲覧対象のコンテンツの表示部２０への表示終了が指示されると、ステップ１１８の判定が肯定されてステップ１２０へ移行する。ステップ１２０において、タブレット端末１２は、端末別閲覧履歴ＤＢ３０の追加レコードのうちの「閲覧終了日時」のフィールドに現在の日時を登録し、ステップ１００に戻る。

また、閲覧対象のコンテンツが動画像を含まないコンテンツである場合は、ステップ１０８の判定が否定されてステップ１２２へ移行する。図５（Ｂ）には動画像を含まないコンテンツの一例を示す。ステップ１２２において、タブレット端末１２は、スクロール量計測値を０にリセットする。ステップ１２４において、タブレット端末１２は、閲覧対象のコンテンツの表示部２０への表示終了が指示されたか否か判定する。

ステップ１２４の判定が否定された場合はステップ１２６へ移行し、ステップ１２６において、タブレット端末１２は、閲覧対象のコンテンツに対して表示のスクロールが指示されたか否か判定する。ステップ１２６の判定が否定された場合はステップ１２４に戻る。また、ステップ１２６の判定が肯定された場合はステップ１２８へ移行し、ステップ１２８において、タブレット端末１２は、閲覧対象のコンテンツに対する表示のスクロール指示量に応じて、閲覧対象のコンテンツの表示をスクロールさせると共に、スクロール量計測値を更新する。ステップ１２８の処理を行うとステップ１２４に戻る。これにより、閲覧対象のコンテンツが表示部２０に表示されている間、閲覧対象のコンテンツに対して表示のスクロールが指示される度にスクロール量計測値が更新される。

閲覧対象のコンテンツの表示部２０への表示終了が指示されると、ステップ１２４の判定が肯定されてステップ１３０へ移行する。ステップ１３０において、タブレット端末１２は、端末別閲覧履歴ＤＢ３０の追加レコードのうちの「スクロール量」のフィールドにスクロール量計測値を登録し、「閲覧終了日時」のフィールドに現在の日時を登録し、ステップ１００に戻る。そして、閲覧アプリの終了が指示されると、ステップ１００の判定が肯定されてコンテンツ閲覧処理を終了する。

このように、ユーザによってタブレット端末１２でコンテンツが閲覧される都度、上述したコンテンツ閲覧処理が実行されることで、端末別閲覧履歴ＤＢ３０にレコードが追加される。そして、追加されたレコードには、閲覧されたコンテンツが動画像を含む場合は「動画再生時間」を含む情報が登録され、閲覧されたコンテンツが含まない場合は「スクロール量」を含む情報が登録される。上述したコンテンツ閲覧処理は記録部による処理の一例である。

なお、本実施形態では、タブレット端末１２で閲覧しているコンテンツを、ユーザが所定のショートカットリスト（本実施形態では「お気に入り」という）に登録することが可能とされている。「お気に入り」に登録されたコンテンツは、タブレット端末１２に「お気に入り一覧」ページが表示されると、そのタイトルが一覧表示されるので、アクセスが容易になる。「お気に入り」に登録されたコンテンツは、端末別閲覧履歴ＤＢ３０の「お気に入り登録」のフィールドに、「お気に入り」に登録されたことを意味する情報（図３に示す「有」）が登録される。なお、「お気に入り」は所定のリストの一例である。

タブレット端末１２の貸与を受けてコンテンツの閲覧を行ったユーザは、後日、住宅メーカの営業拠点を再度訪問してタブレット端末１２を返却する。住宅メーカの営業員は、タブレット端末１２が返却されると、クライアント端末５６を操作し、タブレット端末１２を返却したユーザのユーザＩＤを入力すると共に、サーバ３４に対してカルテ作成処理の実行を指示する。これにより、サーバ３４は図６に示すカルテ作成処理を実行する。

カルテ作成処理のステップ１５０において、サーバ３４は、タブレット端末１２の端末別閲覧履歴ＤＢ３０に登録されている全ての閲覧履歴情報（端末別閲覧履歴ＤＢ３０の全レコードの情報）をネットワーク５８経由で取得する。また、ステップ１５２において、サーバ３４は、ステップ１５０で取得した閲覧履歴情報に、クライアント端末５６を介して入力されたユーザＩＤを付加し、記憶部４０に記憶されている全ユーザ閲覧履歴ＤＢ５２に登録させる。なお、ステップ１５０，１５２は取得部による処理の一例である。

このように、ユーザに貸与したタブレット端末１２が返却される度に、カルテ作成処理のステップ１５０，１５２の処理が行われることで、全ユーザ閲覧履歴ＤＢ５２には、例として図７に示すように、タブレット端末１２の貸与を受けた全てのユーザの閲覧履歴情報が登録される。なお、全ユーザ閲覧履歴ＤＢ５２は、端末別閲覧履歴ＤＢ３０と比較して「ユーザＩＤ」のフィールドが追加されている点でのみ相違しているので、詳細な説明は省略する。

次のステップ１５４において、サーバ３４は、全ユーザ閲覧履歴ＤＢ５２に対し、クライアント端末５６を介して入力されたユーザＩＤをキーにして閲覧履歴情報を検索する。ステップ１５６において、サーバ３４は、ステップ１５４の検索によってヒットした閲覧履歴情報のレコードの中に、全ユーザ閲覧履歴ＤＢ５２から未読み込みの閲覧履歴情報のレコードが含まれているか否か判定する。

ステップ１５６の判定が肯定された場合はステップ１５８へ移行し、ステップ１５８において、サーバ３４は、ステップ１５４の検索によってヒットした閲覧履歴情報のうち、未読み込みの閲覧履歴情報を全ユーザ閲覧履歴ＤＢ５２から１レコード分読み込む。なお、以下では、ステップ１５８で読み込んだ閲覧履歴情報に含まれるコンテンツＩＤのコンテンツを処理対象のコンテンツと称する。

ステップ１６０において、サーバ３４は、コンテンツ別の閲覧回数のうち、処理対象のコンテンツの閲覧回数を１だけインクリメントすることで更新する。ステップ１６２において、サーバ３４は、処理対象のコンテンツが動画像を含むコンテンツか否か判定する。ステップ１６２の判定が肯定された場合はステップ１６４へ移行する。

ステップ１６４において、サーバ３４は、処理対象のコンテンツに含まれる動画像の総再生時間をコンテンツＤＢ５１から取得する。またサーバ３４は、取得した動画像の総再生時間のうち、ステップ１５８で読み込んだ閲覧履歴情報に含まれる動画再生時間（以下これを実再生時間という）の割合に基づいて、処理対象のコンテンツ（動画像を含むコンテンツ）に対する関心度評価点を計算する。

動画像を含むコンテンツに対する関心度評価点の計算の一例を以下に記す。
総再生時間のうち実再生時間の割合： ０〜 ５０%→評価点： ５ポイント
５１〜 ７５%→評価点：１５ポイント
７６〜１００%→評価点：２０ポイント
このように、動画像を含むコンテンツに対する関心度評価点は、総再生時間のうち実再生時間の割合が高くなるに従って、関心度評価点が高くなるように演算される。なお、動画像を含むコンテンツに対する関心度評価点は、総再生時間のうち実再生時間の割合の変化に対して４段階以上の複数段階に変化させてもよい。また、ステップ１６４は演算部による処理の一例である。

また、ステップ１６２の判定が否定された場合はステップ１６６へ移行する。ステップ１６６において、サーバ３４は、処理対象のコンテンツの総スクロール量をコンテンツＤＢ５１から取得する。またサーバ３４は、取得した総スクロール量のうち、ステップ１５８で読み込んだ閲覧履歴情報に含まれるスクロール量（以下これを実スクロール量という）の割合に基づいて、ステップ１５８で読み込んだ閲覧履歴情報に対応するコンテンツに対する関心度評価点を計算する。

動画像を含まないコンテンツに対する関心度評価点の計算の一例を以下に記す。
総スクロール量のうち実スクロール量の割合： ０〜 ８５%→評価点： ２ポイント
８６〜１００%→評価点：１０ポイント
このように、動画像を含まないコンテンツに対する関心度評価点は、総スクロール量のうち実スクロール量の割合が高くなるに従って、関心度評価点が高くなるように演算される。なお、動画像を含まないコンテンツに対する関心度評価点は、総スクロール量のうち実スクロール量の割合の変化に対して３段階以上の複数段階にポイントを変化させてもよい。ステップ１６６も演算部による処理の一例である。

ステップ１６４又はステップ１６６の処理を行うとステップ１６８へ移行し、ステップ１６８において、サーバ３４は、処理対象のコンテンツが「お気に入り」に登録されているか否か判定する。ステップ１６８の判定が肯定された場合はステップ１７０へ移行し、ステップ１７０において、サーバ３４は、ステップ１６４又はステップ１６６で演算した関心度評価点に所定値（例えば５ポイント）を加算する。なお、ステップ１６８，１７０も演算部による処理の一例である。また、次のステップ１７２において、サーバ３４は、処理対象のコンテンツのコンテンツＩＤをお気に入り登録リストに追加する。なお、ステップ１６８の判定が否定された場合は、ステップ１７０，１７２をスキップする。

ステップ１７４において、サーバ３４は、関心度評価点の計算結果に基づき、処理対象のコンテンツへの関心度スコアを演算する。関心度スコアは以下の（１）式から演算できる。
関心度スコア＝関心度評価点÷関心度評価点の最大値×１００ （%） …（１）
動画像を含むコンテンツにおける関心度評価点の最大値は、例えば２５ポイント、動画像を含まないコンテンツにおける関心度評価点の最大値は、例えば１５ポイントである。

ステップ１７６において、サーバ３４は、処理対象のコンテンツの関心度スコアが記憶されていない場合は、ステップ１７４で演算した関心度スコアを処理対象のコンテンツの関心度スコアとして記憶する。またサーバ３４は、処理対象のコンテンツの関心度スコアが既に記憶されている場合、記憶されている関心度スコアとステップ１７４で演算した関心度スコアのうちの大きい方を、処理対象のコンテンツの関心度スコアとして記憶する。或るコンテンツが複数回閲覧された場合、前記コンテンツの関心度スコアが複数回演算されるが、上記処理により、このうちの最大値が前記コンテンツの関心度スコアとして記憶されることになる。

ステップ１７８において、サーバ３４は、ステップ１５８で読み込んだ閲覧履歴情報に含まれるコンテンツＩＤをキーにしてコンテンツＤＢ５１を検索することで、処理対象のコンテンツのカテゴリを判別する。ステップ１８０において、サーバ３４は、ステップ１７８で判別したカテゴリに対応する関心度評価点の合計値に、処理対象のコンテンツの関心度評価点を加算する。

ステップ１８０の処理を行うとステップ１５４に戻り、ステップ１５６の判定が否定される迄、ステップ１５４〜ステップ１８０を繰り返す。ステップ１５４の検索によってヒットした閲覧履歴情報のレコードを全て読み込んで処理すると、ステップ１５６の判定が否定されてステップ１８２へ移行する。

ステップ１８２において、サーバ３４は、上述した処理で取得した情報に基づき、指定されたユーザＩＤのユーザのコンテンツ閲覧履歴を表すカルテを作成する。ステップ１８２で作成するカルテの一例を図８にカルテ６２として示す。

図６に示すカルテ６２は、コンテンツ毎のユーザの関心度スコアを表す「コンテンツ関心度」の表示欄６２Ａを含んでいる。サーバ３４は、関心度スコアの降順に最上位から所定数のコンテンツの名称（コンテンツの属性情報の一例）を表示欄６２Ａに表示すると共に、個々のコンテンツ毎の関心度スコアを棒グラフ及び数値で表示欄６２Ａに表示することで、カルテ６２の表示欄６２Ａを作成する。

また、図６に示すカルテ６２は、コンテンツのカテゴリ毎のユーザの興味関心度合を表す「興味関心カテゴリ」の表示欄６２Ｂを含んでいる。サーバ３４は、各カテゴリ毎に、次の（２）式に従って興味関心度合を演算する。
カテゴリ別の興味関心度合＝カテゴリ別の関心度評価点の合計値
÷カテゴリ別の関心度評価点の最大値×１００ （%）…（２）
カテゴリ別の関心度評価点の合計値は先のステップ１８０で演算される値である。カテゴリ別の関心度評価点の最大値は、例えば或るカテゴリについて、動画像を含むコンテンツの閲覧回数が１０回、動画像を含まないコンテンツの閲覧回数が８回であるとすると、
カテゴリ別の関心度評価点の最大値＝２５×１０＋１５×８＝３７０ポイント
となる。サーバ３４は、各カテゴリの名称、カテゴリ別の興味関心度合を表す棒グラフ及び数値を表示欄６２Ｂに表示することで、カルテ６２の表示欄６２Ｂを作成する。

また、図６に示すカルテ６２は、「お気に入り登録コンテンツ」の表示欄６２Ｃを含んでいる。サーバ３４は、お気に入り登録リストにコンテンツＩＤを追加したコンテンツの名称を表示欄６２Ｃに表示することで、カルテ６２の表示欄６２Ｃを作成する。

また、図６に示すカルテ６２は、「コンテンツ閲覧回数ランキング」の表示欄６２Ｄを含んでいる。サーバ３４は、先のステップ１６０で計数した閲覧回数の降順に最上位から所定数のコンテンツの名称及び閲覧回数を表示欄６２Ｄに表示することで、カルテ６２の表示欄６２Ｄを作成する。

また、図６に示すカルテ６２は、住宅メーカから住宅を購入したユーザ（オーナー）の感想などを収録した動画像を含むコンテンツであるオーナーズボイスの閲覧回数を表す「オーナーズボイス閲覧回数ランキング」の表示欄６２Ｅ、タブレット端末１２の「総起動時間」の表示欄６２Ｆ、タブレット端末１２の起動時間帯を表す「起動タイミング」の表示欄６２Ｇを含んでいる。サーバ３４は、先のステップ１５８で読み込んだ閲覧履歴情報に基づいて、カルテ６２の表示欄６２Ｅ、６２Ｆ、６２Ｇを作成する。

カルテ６２の作成が完了すると、ステップ１８４へ移行し、ステップ１８４において、サーバ３４は、作成したカルテ６２の情報をクライアント端末５６へ出力し、カルテ作成処理を終了する。これにより、クライアント端末５６の表示部にカルテ６２が表示され、必要に応じてカルテ６２を印刷出力することも可能となる。なお、ステップ１８２，１８４は第１出力部による処理の一例である。

住宅メーカの営業員は、作成されたカルテ６２を参照することで、住宅メーカの営業拠点を再度訪問しているユーザが興味を持っているカテゴリやコンテンツを把握することが可能となり、ユーザの興味の傾向に応じた商品説明などを行うことが可能になる。

特に、カルテ６２の表示欄６２Ａにコンテンツ別の関心度スコアが表示されている複数のコンテンツのうち、動画像を含むコンテンツについては、動画像の総再生時間のうち、タブレット端末１２における動画像の再生時間の割合が高くなるに従って、コンテンツ別の関心度スコアが高くなるように演算された関心度スコアが表示されている。このため、この関心度スコアを参照することで、動画像を含むコンテンツに対する関心度を正確に把握することができる。

また、カルテ６２の表示欄６２Ａにコンテンツ別の関心度スコアが表示されている複数のコンテンツのうち、動画像を含まないコンテンツについては、当該コンテンツの総スクロール量のうち、タブレット端末１２を介しての閲覧におけるスクロール量の割合が高くなるに従って、コンテンツ別の関心度スコアが高くなるように演算された関心度スコアが表示されている。このため、この関心度スコアを参照することで、動画像を含まないコンテンツに対する関心度も正確に把握することができる。

また、カルテ６２の表示欄６２Ａにコンテンツ別の関心度スコアが表示されている複数のコンテンツのうち、「お気に入り」に登録されたコンテンツについては、コンテンツ別の関心度スコアが高くなるように演算された関心度スコアが表示されている。このため、この関心度スコアを参照することで、「お気に入り」に登録されたコンテンツに対する関心度をより正確に把握することができる。

そして、カルテ６２の表示欄６２Ａに表示されたコンテンツ別の関心度スコアを相互に比較することで、カルテ６２に対応するユーザの個々のコンテンツに対する関心度の傾向を把握することができる。また、カルテ６２の表示欄６２Ｂに表示されたカテゴリ別の興味関心度合を相互に比較することで、カルテ６２に対応するユーザの個々のカテゴリに対する関心度の傾向も把握することができる。

ところで、住宅メーカの営業員は、必要に応じてクライアント端末５６を操作し、ユーザの検索条件及び集計条件を入力し、サーバ３４に対して集計処理の実行を指示する。これにより、サーバ３４は図９に示す集計処理を実行する。なお、ユーザの検索条件の一例としては、ユーザの居住地域や、年齢層などが挙げられる。また、集計条件の一例としては、カテゴリ別の興味関心度合やコンテンツ毎の関心度、閲覧時間、閲覧回数などの少なくとも１つが挙げられる。

集計処理のステップ２００において、サーバ３４は、指定された検索条件でユーザ情報ＤＢ５０を検索し、指定された検索条件に合致するユーザＩＤの集合を抽出する。ステップ２０２において、サーバ３４は、ステップ２００で抽出したユーザＩＤの集合からユーザＩＤを全て取り出したか否か判定する。ステップ２０２の判定が否定された場合はステップ２０４へ移行し、ステップ２０４において、サーバ３４は、ユーザＩＤの集合からユーザＩＤを１つ取り出す。

ステップ２０６において、サーバ３４は、全ユーザ閲覧履歴ＤＢ５２に対し、ステップ２０４で取り出したユーザＩＤをキーにして閲覧履歴情報を検索する。ステップ２０８において、サーバ３４は、ステップ２０６の検索によってヒットした閲覧履歴情報のレコードの中に、全ユーザ閲覧履歴ＤＢ５２から未読み込みの閲覧履歴情報のレコードが含まれているか否か判定する。

ステップ２０８の判定が肯定された場合はステップ２１０へ移行し、ステップ２１０において、サーバ３４は、ステップ２０６の検索によってヒットした閲覧履歴情報のレコードのうち、未読み込みの閲覧履歴情報を全ユーザ閲覧履歴ＤＢ５２から１レコード分読み込む。ステップ２１２において、サーバ３４は、ステップ２１０で読み込んだ閲覧履歴情報を、指定された集計条件に応じて集計し、ステップ２０６に戻る。

これにより、ステップ２０８の判定が否定される迄、ステップ２０６〜ステップ２１２が繰り返される。１つのユーザの検索履歴情報を全ユーザ閲覧履歴ＤＢ５２から全て読み込んで集計すると、ステップ２０８の判定が否定されてステップ２０２に戻り、ステップ２０２の判定が肯定される迄、ステップ２０２〜ステップ２１２が繰り返される。ステップ２００で抽出したユーザＩＤの集合に属する全てのユーザについて、検索履歴情報を全ユーザ閲覧履歴ＤＢ５２から全て読み込んで集計すると、ステップ２０２の判定が肯定されてステップ２１４へ移行する。

ステップ２１４において、サーバ３４は、ユーザ毎に集計した情報を、指定された集計条件に基づいて、ステップ２００で抽出したユーザＩＤの集合に属する全ユーザについて集計し、例として図１０に示すような集計結果６４を作成する。なお、ステップ２１２、２１４は集計部による処理の一例である。

図１０に示す例は、集計条件の１つとしてコンテンツ毎のユーザの関心度スコアが指定された場合を示しており、図１０に示す集計結果６４は、コンテンツ毎のユーザの関心度スコアを表す「コンテンツ関心度」の表示欄６４Ａを含んでいる。サーバ３４は、コンテンツ毎のユーザの関心度スコアを複数ユーザに亘って集計し、その結果を表示欄６４Ａに表示することで、集計結果６４の表示欄６４Ａを作成する。

また、図１０に示す例は、集計条件の１つとしてコンテンツのカテゴリ毎のユーザの興味関心度合が指定された場合を示しており、図１０に示す集計結果６４は、コンテンツのカテゴリ毎のユーザの興味関心度合を表す「興味関心カテゴリ」の表示欄６４Ｂを含んでいる。サーバ３４は、コンテンツのカテゴリ毎のユーザの興味関心度合を複数ユーザに亘って集計し、その結果を表示欄６４Ｂに表示することで、集計結果６４の表示欄６４Ｂを作成する。

また、図１０に示す例は、集計条件の１つとしてコンテンツの閲覧時間のランキングが指定された場合を示しており、図１０に示す集計結果６４は、「コンテンツ閲覧時間ランキング」の表示欄６４Ｃを含んでいる。サーバ３４は、コンテンツの閲覧時間を複数ユーザに亘って集計し、その結果をランキング形式で表示欄６４Ｃに表示することで、集計結果６４の表示欄６４Ｃを作成する。

また、図１０に示す例は、集計条件の１つとしてコンテンツの閲覧回数のランキングが指定された場合を示しており、図１０に示す集計結果６４は、「コンテンツ閲覧回数ランキング」の表示欄６４Ｄを含んでいる。サーバ３４は、コンテンツの閲覧回数を複数ユーザに亘って集計し、その結果をランキング形式で表示欄６４Ｄに表示することで、集計結果６４の表示欄６４Ｄを作成する。

集計結果６４の作成が完了すると、ステップ２１６へ移行し、ステップ２１６において、サーバ３４は、作成した集計結果６４の情報をクライアント端末５６へ出力し、集計処理を終了する。なお、ステップ２１６は第２出力部による処理の一例である。

これにより、クライアント端末５６の表示部に集計結果６４が表示され、必要に応じて集計結果６４を印刷出力することも可能となる。そして、住宅メーカの営業員は、集計結果６４を参照することで、先に指定した検索条件に対応するユーザの一群におけるコンテンツの閲覧に関する傾向を把握することが可能となる。

なお、上記では、コンテンツの情報がタブレット端末１２に記憶されている態様を説明したが、本発明はこれに限定されものではない。例えば、コンテンツがサーバ３４に記憶されており、タブレット端末１２が、ユーザによって選択されたコンテンツの情報をサーバ３４から通信により取得して表示するようにしてもよい。

また、上記ではユーザが住宅メーカの営業拠点へ出向いてタブレット端末１２を返却した際に、サーバ３４がタブレット端末１２から閲覧履歴情報を取得する態様を説明したが、本発明はこれに限定されるものでもない。例えば、タブレット端末１２がユーザに所持されている状態で、サーバ３４は、タブレット端末１２の電源がオンのときに、タブレット端末１２から閲覧履歴情報を通信により取得するようにしてもよい。

また、上記ではコンテンツの一例として住宅に関するコンテンツを説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、任意のコンテンツに適用可能である。

１０ 情報処理システム
１２ タブレット端末
２０ 表示部
２２ 入力部
２８ コンテンツＤＢ
３０ 端末別閲覧履歴ＤＢ
３４ サーバ
４０ 記憶部
５２ 全ユーザ閲覧履歴ＤＢ
６２ カルテ
６４ 集計結果

Claims (7)

1. 端末を介して動画像を含むコンテンツが閲覧された際に記録部により記録された、前記端末で前記動画像が再生された時間を取得する取得部と、
   前記動画像の始まりから終わりまでの総再生時間のうち前記取得部によって取得された前記端末で前記動画像が再生された時間の割合が高くなるに従って前記動画像を含むコンテンツに対する関心度の評価値が高くなるように前記評価値を演算する演算部と、
   を含む情報処理装置。
2. 前記取得部は、前記端末を介して動画像を含まないコンテンツが閲覧された際に前記記録部により記録された、前記動画像を含まないコンテンツに対する表示のスクロール量を取得し、
   前記演算部は、前記動画像を含まないコンテンツを全て閲覧するのに要する総スクロール量のうち前記取得部によって取得された前記スクロール量の割合が高くなるに従って前記動画像を含まないコンテンツに対する関心度の評価値が高くなるように前記評価値を演算する請求項１記載の情報処理装置。
3. 前記取得部は、前記端末で閲覧可能な複数のコンテンツのうち前記端末で閲覧された際に所定のリストに登録されたコンテンツを表す登録コンテンツ情報も取得し、
   前記演算部は、前記取得部によって取得された登録コンテンツ情報に基づき、前記所定のリストに登録されたコンテンツに対する前記評価値がより高くなるように、前記複数のコンテンツの各々に対する前記評価値を演算する請求項１又は請求項２記載の情報処理装置。
4. １台の前記端末を介して閲覧された複数のコンテンツに対して前記演算部により各々演算された前記評価値を、個々のコンテンツの属性情報と対応付けて出力する第１出力部を更に含む請求項１〜請求項３の何れか１項記載の情報処理装置。
5. 前記取得部は、前記端末で前記動画像が再生された時間を少なくとも含む、複数台の前記端末の各々を介してのコンテンツの閲覧に関する情報を取得し、取得したコンテンツの閲覧に関する情報を、個々の前記端末を使用中又は個々の前記端末を使用していたユーザの属性情報と対応付けて記憶部に記憶させ、
   属性情報が入力された検索条件に該当するユーザのコンテンツの閲覧に関する情報を前記記憶部から読み出して集計する集計部と、
   前記集計部による集計結果を出力する第２出力部と、
   を更に含む請求項１〜請求項４の何れか１項記載の情報処理装置。
6. 前記コンテンツの閲覧に関する情報には、コンテンツの閲覧時間及びコンテンツの閲覧回数の少なくとも一方が含まれており、
   前記集計部は、属性情報が入力された検索条件に該当するユーザについて、コンテンツの閲覧時間及びコンテンツの閲覧回数の少なくとも一方を集計する請求項５記載の情報処理装置。
7. 前記コンテンツは住宅に関するコンテンツである請求項１〜請求項６の何れか１項記載の情報処理装置。