JP2020160762A - 情報処理装置、コンテンツ制御装置、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 人物に応じたコンテンツの予測に用いられる所望のデータを取得する情報処理装置、情報処理方法、プログラム等を提供することを主要な目的とする。【解決手段】 出力スケジュールに従って出力されるコンテンツの視聴に関する視聴データを生成する視聴データ生成手段と、前記生成された視聴データに関する所定の値が、所定の目標値を満たしていない前記視聴データに基づいて、前記出力スケジュールを変更するか否かを判定する判定手段と、前記判定の結果に基づいて、前記視聴データに関する所定の値が、前記所定の目標値を満たすように、前記出力スケジュールを変更するスケジュール変更手段と、を備える。【選択図】 図３

Description

本開示は、コンテンツを出力するスケジュールを制御する装置、方法、及びプログラムに関する。

店舗や公共施設等において、デジタルサイネージと呼ばれる電子機器を用いて情報発信を行うシステムが用いられている。

デジタルサイネージでは、静的に決定されたスケジュールに基づいて、出力するコンテンツの切り替えが行われている。近年では、コンテンツによる宣伝効果を向上させるため、撮像装置を用いて一定の範囲を撮像し、当該一定の範囲に位置する人物の情報に基づいて、動的にスケジュールを決定し、コンテンツを切り替える方法が知られている。例えば、撮像された人物の属性を抽出し、抽出された人物の属性に基づいて、宣伝効果が高いと予測されるコンテンツを出力する方法がある。

特許文献１には、視聴者のグループに応じた適切なコンテンツを表示することのできるデジタルサイネージ端末が開示されている。特許文献１に開示される技術では、予め、グループとコンテンツとを関連付けたデータを記憶する。そして、撮像装置を用いて撮像した複数の人物の属性（性別や年齢等）を抽出し、抽出した属性に基づいて、当該複数の人物をグループに分類し、分類したグループに関連付けられたコンテンツを出力する。

特開２０１３−１４０１９６号公報

ところで、人物の属性に基づいて、適切なコンテンツを選択するために、コンテンツの視聴に関する視聴データを取得する場合がある。

視聴データに基づいて、適切なコンテンツを選択するためには、偏りのない豊富な視聴データを取得することが望ましい。しかしながら、視聴データの取得環境によっては、計画通りに集められない場合がある。

特許文献１には、視聴データの取得について開示されていない。

本開示は、上記課題を鑑みてなされたものであり、適切なコンテンツの選択に用いられる所望のデータを取得する情報処理装置等を提供することを主要な目的とする。

本発明の一態様にかかる情報処理装置は、出力スケジュールに従って出力されるコンテンツの視聴に関する視聴データを生成する視聴データ生成手段と、前記生成された視聴データに関する所定の値が、所定の目標値を満たしていない前記視聴データに基づいて、前記出力スケジュールを変更するか否かを判定する判定手段と、前記判定の結果に基づいて、前記視聴データに関する所定の値が、前記所定の目標値を満たすように、前記出力スケジュールを変更するスケジュール変更手段と、を備える。

本発明の一態様にかかる情報処理方法は、出力スケジュールに従って出力されるコンテンツの視聴に関する視聴データを生成し、前記生成された視聴データに関する所定の値が、所定の目標値を満たしていない前記視聴データに基づいて、前記出力スケジュールを変更するか否かを判定し、前記判定の結果に基づいて、前記視聴データに関する所定の値が、前記所定の目標値を満たすように、前記出力スケジュールを変更する。

本発明の一態様にかかるプログラムは、出力スケジュールに従って出力されるコンテンツの視聴に関する視聴データを生成する処理と、前記生成された視聴データに関する所定の値が、所定の目標値を満たしていない前記視聴データに基づいて、前記出力スケジュールを変更するか否かを判定する処理と、前記判定の結果に基づいて、前記視聴データに関する所定の値が、前記所定の目標値を満たすように、前記出力スケジュールを変更する処理と、をコンピュータに実行させる。

本開示によれば、適切なコンテンツの選択に用いられる所望のデータを収集することが可能になる、という効果が得られる。

各実施形態における情報処理装置及びコンテンツ制御装置を実現するコンピュータ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。 第１の実施形態にかかるコンテンツ制御システムの構成の一例を模式的に示す図である。 第１の実施形態にかかるコンテンツ制御システムの機能構成の一例を示すブロック図である。 第１の実施形態にかかる予測モデルの設定情報の一例を示す図である。 第１の実施形態にかかる取得パターンの一例を示す図である。 第１の実施形態にかかる出力スケジュールの一例を示す図である。 第１の実施形態にかかる視聴データ生成部の機能構成の一例を示すブロック図である。 第１の実施形態にかかる判定部の機能構成の一例を示すブロック図である。 第１の実施形態にかかるスケジュール生成部の動作を説明するフローチャートである。 第１の実施形態にかかるコンテンツ選択部の動作を説明するフローチャートである。 第１の実施形態にかかる視聴データ生成部の動作を説明するフローチャートである。 第１の実施形態にかかる測定データの一例を示す図である。 第１の実施形態にかかる視聴データの一例を示す図である。 第１の実施形態にかかる判定部及びスケジュール変更部の動作の一例を示す図である。 第１の実施形態にかかる変更後の出力スケジュールの一例を示す図である。 第１の実施形態にかかる変更後の出力スケジュールの一例を示す図である。 第１の実施形態にかかる予測モデル生成部の動作の一例を示す図である。 第２の実施形態にかかる判定部の一例を示すブロック図である。 第２の実施形態にかかる予測モデルの設定情報の一例を示す図である。 第２の実施形態にかかる判定部及びスケジュール変更部の動作の一例を示す図である。 第３の実施形態にかかる情報処理装置の最小構成の一例を示すブロック図である。 第３の実施形態にかかる情報処理装置の動作を説明するフローチャートである。

各実施形態のハードウェアの構成例
各実施形態にかかる情報処理装置及びコンテンツ制御装置を構成するハードウェアの一例について説明する。図１は、各実施形態における情報処理装置及びコンテンツ制御装置を実現するコンピュータ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。図１が示す各ブロックは、各実施形態における情報処理装置、情報処理方法及びコンテンツ制御装置のそれぞれを実現するコンピュータ装置１０と、ソフトウェアとの任意の組み合わせにより実現できる。

図１に示すように、コンピュータ装置１０は、１または複数のプロセッサ１１、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１２、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１３、記憶装置１４、入出力インタフェース１５およびバス１６を備える。

記憶装置１４は、プログラム１８を格納する。プロセッサ１１は、ＲＡＭ１２を用いて本情報処理装置及び本コンテンツ制御装置にかかるプログラム１８を実行する。具体的には、例えば、プログラム１８は、図９、図１０、図１１、図１４及び図１７に示す処理、または図２０及び図２２に示す処理をコンピュータに実行させるプログラムを含む。プロセッサ１１が、プログラム１８を実行することにより、本情報処理装置の各構成要素（後述する、視聴データ生成部５１０、判定部５２０及びスケジュール変更部５３０）及び本コンテンツ制御装置のうち、情報処理装置を除く各構成要素（後述する、スケジュール生成部１１０、取得部１２０、コンテンツ選択部１３０及び分析部１４０）の機能が実現される。プログラム１８は、ＲＯＭ１３に記憶されていてもよい。また、プログラム１８は、記録媒体２０に記録され、ドライブ装置１７によって読み出されてもよいし、外部装置からネットワークを介して送信されてもよい。

入出力インタフェース１５は、周辺機器（キーボード、マウス、表示装置など）１９とデータをやり取りする。入出力インタフェース１５は、データを取得または出力する手段として機能する。バス１６は、各構成要素を接続する。

なお、情報処理装置及びコンテンツ制御装置の実現方法には様々な変形例がある。例えば、情報処理装置及びコンテンツ制御装置は、専用の装置として実現することができる。また、情報処理装置を、コンテンツ制御装置とは異なる、コンテンツ制御装置と通信可能な専用の装置として実現できる。また、情報処理装置及びコンテンツ制御装置は、複数の装置の組み合わせにより実現することができる。

各実施形態の機能における各構成要素を実現するためのプログラムを記録媒体に記録させ、該記録媒体に記録されたプログラムをコードとして読み出し、コンピュータにおいて実行する処理方法も各実施形態の範疇に含まれる。すなわち、コンピュータ読取可能な記録媒体も各実施形態の範囲に含まれる。また、上述のプログラムが記録された記録媒体はもちろん、そのプログラム自体も各実施形態に含まれる。

該記録媒体としては例えばフロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性メモリカード、ＲＯＭを用いることができる。また該記録媒体に記録されたプログラム単体で処理を実行しているものに限らず、他のソフトウェア、拡張ボードの機能と共同して、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）上で動作して処理を実行するものも各実施形態の範疇に含まれる。

第１の実施形態
次に、デジタルサイネージを構成するコンテンツ制御システムの各構成要素の概要について説明する。

図２は、第１の実施形態にかかるコンテンツ制御システム１０００の構成の一例を模式的に示す図である。図２に示すように、コンテンツ制御システム１０００は、コンテンツ制御装置１００と、撮像装置２００と、出力装置３００と、管理端末４００とを備える。コンテンツ制御システム１０００は、少なくともコンテンツ制御装置１００の制御に基づいて、出力装置３００にコンテンツを出力させるシステムである。

コンテンツ制御装置１００は、撮像装置２００と、出力装置３００と、管理端末４００と相互に通信可能に接続されている。ここで、コンテンツ制御装置１００は、複数の撮像装置２００及び複数の出力装置３００と接続されてもよい。

図３は、図２に示したコンテンツ制御システム１０００の機能構成の一例を示すブロック図である。図３が示すコンテンツ制御装置１００内のそれぞれのブロックは、単一の装置内に実装されてよく、あるいは、複数の装置にわかれて実装されてよい。ブロック間のデータの授受は、データバス、ネットワーク、可搬記憶媒体等、任意の手段を介して行われてよい。

図３に示すように、コンテンツ制御装置１００は、情報処理装置５００を含む。また、コンテンツ制御装置１００は、スケジュール生成部１１０と、取得部１２０と、コンテンツ選択部１３０と、分析部１４０とを備える。コンテンツ制御装置１００は、撮像装置２００及び管理端末４００から取得した情報に基づいて、出力装置３００に出力させるコンテンツを選択する機能を有する。また、コンテンツ制御装置１００は、選択したコンテンツに関する視聴データに基づいて、当該コンテンツの宣伝効果を予測するための予測モデルを生成する機能を有する。以降、情報処理装置５００が、コンテンツ制御装置１００に含まれる例について説明するが、この例に限らない。例えば、情報処理装置５００は、コンテンツ制御装置１００と通信可能に接続された、独立した装置であってもよい。

撮像装置２００は、所定の範囲を撮像する装置である。撮像装置２００が撮像する範囲を「撮像範囲」と称する。図２において、出力装置３００の前方側に位置する点線で示した範囲を撮像範囲とする。撮像範囲は、例えば、出力装置３００の前方であって、出力装置３００が設置された場所の中心点から半径５メートル以内の範囲でもよいし、出力装置３００前方の５メートル四方の範囲等であってもよい。また、撮像範囲内に位置する人物は、出力装置３００にて出力されたコンテンツを視聴可能であるとする。撮像装置２００は、撮像範囲を撮像し、生成した撮像データをコンテンツ制御装置１００に送信する。

出力装置３００は、例えば、平面ディスプレイやプロジェクタなどによって映像や文字などのコンテンツを表示するサイネージ端末である。図３に示すように、出力装置３００は、コンテンツ記憶部３１０を備える。コンテンツ記憶部３１０は、少なくともコンテンツの実データを含む。出力装置３００は、コンテンツ制御装置１００によって選択されたコンテンツを、コンテンツ記憶部３１０から読み出し、当該読み出したコンテンツを平面ディスプレイ等に出力する。なお、本実施形態では、出力装置３００への動画配信方式として、コンテンツをあらかじめ蓄積して再生する蓄積再生型を採用したが、コンテンツをストリーミング配信で受け、再生出力するストリーミング型を採用してもよい。

ここで、撮像装置２００及び出力装置３００が、それぞれ複数存在している場合、出力装置３００それぞれの撮像範囲は、少なくとも１の撮像装置２００によって撮像されている。

管理端末４００は、コンテンツ制御システム１０００を管理するための入出力手段を備えた装置である。管理端末４００は、例えばパーソナルコンピュータであってよい。管理端末４００は、予測モデル及び、コンテンツ制御装置１００によって選択されるコンテンツの出力スケジュール（詳細は後述する）を生成するための情報を、コンテンツ制御装置１００に送信する。

図２及び図３では、コンテンツ制御装置１００、撮像装置２００、出力装置３００及び管理端末４００は、それぞれ独立した装置として示されているが、これに限定されない。すなわち、例えば、コンテンツ制御装置１００は、出力装置３００に含まれてもよい。また、コンテンツ制御装置１００は、撮像装置２００、出力装置３００及び管理端末４００が一体となった装置に含まれてもよい。また、コンテンツ制御装置１００は、オンプレミス環境で構築されてもよいし、クラウド環境で構築されてもよい。

次に、コンテンツ制御装置１００の各構成要素の概要について説明する。

スケジュール生成部１１０は、取得パターン生成部１１１と、取得パターン記憶部１１２と、出力スケジュール制御部１１３と、出力スケジュール記憶部１１４とを備える。スケジュール生成部１１０は、管理端末４００から取得した情報に基づいて出力スケジュールを生成する。

取得部１２０は、撮像データ取得部１２１と、属性抽出部１２２と、環境情報取得部１２３とを備える。取得部１２０は、撮像装置２００から取得した撮像データを用いて、人物に関する情報、すなわち、人物に関する測定データを抽出する。また、取得部１２０は、通信可能に接続された図示しない外部の装置等から、環境情報を取得する。なお、取得部１２０は、撮像装置２００が備えてもよいし、撮像装置２００とコンテンツ制御装置１００とに、通信可能に接続された図示しない外部の装置が備えてもよい。

コンテンツ選択部１３０は、データ取得部１３１と、条件判定部１３２と、コンテンツ通知部１３３とを備える。コンテンツ選択部１３０は、スケジュール生成部１１０から出力スケジュールを読み出し、読み出された出力スケジュールに従って、出力装置３００に出力させるコンテンツを選択する。

分析部１４０は、予測モデル生成部１４１と、予測モデル記憶部１４２とを備える。分析部１４０は、コンテンツの宣伝効果を予測するための予測モデルを生成する。なお、分析部１４０は、コンテンツ制御装置１００と通信可能に接続された図示しない外部の装置が備えてもよい。

情報処理装置５００は、視聴データ生成部５１０と、判定部５２０と、スケジュール変更部５３０とを備える。情報処理装置５００は、出力装置３００が出力したコンテンツに関する視聴データを生成し、生成した視聴データに関する所定の判定を行い、判定の結果に基づいて、出力スケジュールを変更する。ここで、視聴データとは、取得部１２０からの人物に関する測定データに基づいて生成されるデータであって、コンテンツを視聴した人物に関する情報である。また、視聴データには、例えば、コンテンツが出力されている際、デジタルサイネージ端末の周辺に位置した人物に関する情報を含んでもよい。視聴データは、出力装置３００で出力されるコンテンツごとに生成される（詳細は後述する）。

次に、スケジュール生成部１１０、取得部１２０、コンテンツ選択部１３０及び分析部１４０それぞれの、構成要素の詳細について説明する。

スケジュール生成部１１０の詳細
スケジュール生成部１１０の各構成要素の詳細について説明する。取得パターン生成部１１１は、管理端末４００から、予測モデルを生成するための、目的変数及び説明変数に関する情報（以下、「予測モデルの設定情報」とも称する）を取得する。予測モデルの設定情報は、コンテンツ制御システム１０００の管理者または利用者（以下、単に「管理者」とも称する）により指定される情報である。

目的変数は、例えば、コンテンツの宣伝効果を表す指標である。ここで、コンテンツの宣伝効果を表す指標とは、例えば、視聴量及び視聴率である。視聴量は、出力装置３００がコンテンツを出力している間の、当該コンテンツを視聴した人数であってもよいし、当該コンテンツを視聴した人物の撮像範囲における滞在時間の合計であってもよい。視聴率は、出力装置３００がコンテンツを出力している間の、撮像範囲に位置した人数のうち、当該コンテンツを視聴した人数の割合であってもよいし、撮像範囲に位置した人物の滞在時間の合計のうち、当該コンテンツを視聴した人物の滞在時間の合計であってもよい。

説明変数には、例えば、人物の属性や、環境情報が設定される。

図４は、予測モデルの設定情報の一例を示す図である。図４の例では、目的変数には、「視聴率」が設定され、説明変数には、「場所」、「時間」、「曜日」、「性別」、「年齢層」及び「コンテンツＩＤ（ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）」の各項目が設定されている。ここで、コンテンツＩＤは、コンテンツを識別する情報である。

取得パターン生成部１１１は、予測モデルの設定情報をもとに、取得パターンを生成する。取得パターンとは、管理者が取得したいデータのパターンであり、環境情報または人物に関する情報の属する値のうち、少なくとも１つの値によって指定された、１以上のパターンである。例えば、取得パターンは、説明変数に指定された項目の組み合わせをもとに生成されたデータセットでもよい。

図５は、取得パターンの一例を示す図である。取得パターンは、複数の項目に対するデータのセットで構成される。図５では、３つの取得パターン、すなわち取得パターン１、２及び３を示す。例えば、取得パターン１では、コンテンツＩＤに「０００１」、曜日に「月曜日」、時間帯に「１０：００−１２：００」、場所に「場所１」、性別に「女性」、年齢層に「２０代」の各値が設定されている。これは、曜日が「月曜日」、時間帯が「１０：００−１２：００」、場所が「場所１」である環境のとき、性別が「女性」、年齢層が「２０代」である属性の人物が検出された場合、コンテンツＩＤが「０００１」のコンテンツを出力し、測定データを取得することを意味する。このとき、測定データとは、コンテンツを出力している間に撮像範囲に位置する人物に関する情報である。すなわち、測定データを取得するとは、撮像装置２００により取得される撮像データから、コンテンツを出力している間に撮像範囲に位置する人物に関する情報を取得することを示す。

また、図５に示すように、取得パターンごとに、「取得数」及び「ルール」が設定されている。「取得数」とは、取得パターンに対応するスケジュール（詳細は後述する）に従って出力されたコンテンツに関して生成される視聴データの数の目標値である（「第１の目標値」とも称する）。ここで、視聴データは、コンテンツが１回出力される度に１つ生成される。すなわち、生成される視聴データの数は、取得パターンごとのコンテンツの出力回数に対応する。「ルール」とは、各々の取得パターンにおける、測定データの取得に関するルールであり、例えば、取得する測定データの優先度が規定される。図５の例では、取得パターン３に、取得パターン３に対応する測定データの取得より、取得パターン１及び取得パターン２に対応する測定データの取得を優先させることが示されている。また、図５の例では、すべての取得パターンに対して同じ目標値が設定されているが、取得パターンごとに異なる目標値を設定してもよい。また、目標値が、取得パターンごとに設定されることが示されているが、すべての取得パターンに対して一つの目標値が設定されてもよい。

取得パターン生成部１１１は、管理端末４００を介して管理者が入力した値を用いて取得パターンを生成してもよい。例えば、取得パターン生成部１１１は、環境情報及び人物の属性を構成する各項目、コンテンツＩＤ、目標値及びルールの具体的な値を入力するための入力画面を、管理端末４００に表示してもよい。この例に限らず、取得パターン生成部１１１は、説明変数に指定された項目のランダムな値を用いて、取得パターンを生成してもよい。

取得パターン記憶部１１２は、取得パターン生成部１１１が取得した予測モデルの設定情報と、生成した取得パターンとを記憶する。

出力スケジュール制御部１１３は、取得パターン記憶部１１２から取得パターンを読み出し、読み出した取得パターンに基づいて出力スケジュールを生成する。具体的には、取得パターンに設定された各項目の値に基づいて、取得パターンごとに、コンテンツを出力する個別出力スケジュールを生成する。

個別出力スケジュールは、コンテンツごとの出力スケジュールであり、各コンテンツを出力するための条件と、当該出力するコンテンツに関する情報とを関連付けた情報とを含む。条件は、環境情報及び属性の、少なくとも１の項目の値を含む。出力するコンテンツに関する情報は、例えば、コンテンツＩＤ及びコンテンツの出力時間である。

ここで、生成された各個別出力スケジュールの総称を出力スケジュールと称する。また、以降、本明細書において、個別出力スケジュールを、単にスケジュールとも称する。コンテンツ制御装置は、個別出力スケジュールの条件に指定された項目の値と、取得部１２０が取得した環境情報及び属性の値とが合致した場合、当該条件に関連付けられたコンテンツを出力装置３００が出力するよう制御する。

図６は出力スケジュールの一例を示す図である。図６には、３つの個別出力スケジュール、すなわち、スケジュール１、２及び３を示す。スケジュール１、２及び３は、それぞれ取得パターン１、２及び３に対応している。「出力」は、上述した、出力するコンテンツに関する情報を示す。例えば、スケジュール１は、「月曜日」の「１０：００−１２：００」の時間帯に「場所１」において、「２０代」の「女性」が撮像範囲に位置していた場合、出力時間「５分」の、コンテンツＩＤ「０００１」のコンテンツを出力することを示している。

また、出力スケジュールには、目標値及びルールが設定されている。これらは、取得パターンに設定された目標値及びルールのそれぞれに対応する。出力スケジュールに設定されたルールは、スケジュール間の優先度を示す。図６の例では、スケジュール３に、取得パターン３に設定されたルールに対応するルールが設定されている。ここでは、スケジュール１及び３の間の優先度と、スケジュール２及び３の間の優先度とが規定されている。例えば、スケジュール１及び３の環境情報及び属性の条件が満たされた場合、スケジュール１に指定されたコンテンツを優先的に出力することが示される。

出力スケジュール記憶部１１４は、出力スケジュール制御部１１３が生成した出力スケジュールを記憶する。

以上のように、スケジュール生成部１１０は、指定された視聴データの取得パターンに応じて、コンテンツの出力スケジュールを生成する。スケジュール生成部１１０は、スケジュール生成手段の一例である。

取得部１２０の詳細
取得部１２０の各構成要素について説明する。撮像データ取得部１２１は、撮像装置２００から撮像データを取得する。属性抽出部１２２は、撮像データに含まれる人物に関する測定データを取得する。具体的には、属性抽出部１２２は、撮像データ取得部１２１が取得した撮像データに含まれる人物を検出すると共に、検出した人物の属性を抽出する。属性とは、例えば、人物の性別、年齢層、服装、身長、姿勢、人物が保持する荷物及び、人物がコンテンツを視聴したか否かを示す情報等の各項目を含む情報であるが、これに限らない。環境情報取得部１２３は、環境情報を取得する。環境情報とは、例えば、撮像範囲における、日付、曜日、時間、場所、天気及び気温等の各項目を含む情報であるが、これに限らない。環境情報取得部１２３は、環境情報を、図示しないセンサまたはＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）を用いて取得してもよい。また、環境情報取得部１２３は、ネットワークを介して得られるオープンデータ、または各装置のシステム時間を環境情報として取得してもよい。

ここで、撮像装置２００及び出力装置３００がそれぞれ複数存在している場合、取得部１２０の各構成要素は、各々の出力装置３００に対応する撮像範囲の撮像データごとに上記処理を行う。

コンテンツ選択部１３０の詳細
コンテンツ選択部１３０の各構成要素について説明する。コンテンツ選択部１３０は、出力スケジュールに従って、出力装置３００に出力させるべきコンテンツを選択する。コンテンツ選択部１３０は、コンテンツ選択手段の一例である。

データ取得部１３１は、スケジュール生成部１１０から出力スケジュールを読み出す。また、データ取得部１３１は、取得部１２０から、人物の属性と、環境情報とを取得する。条件判定部１３２は、データ取得部１３１が読み出した出力スケジュールに基づいて、取得した人物の属性及び環境情報と、「条件」に指定された値とが合致するスケジュールが存在するか否かを判定する。このとき、条件判定部１３２は、「ルール」に規定された情報も考慮して判定を行う。コンテンツ通知部１３３は、取得した人物の属性及び環境情報と合致する「条件」の値が指定されたスケジュールが存在する場合、そのスケジュールの「出力」に設定されたコンテンツＩＤを、出力装置３００及び情報処理装置５００に通知する。

分析部１４０の詳細
分析部１４０の各構成要素について説明する。予測モデル生成部１４１は、スケジュール生成部１１０から取得した予測モデルの設定情報及び視聴データ生成部５１０から取得した視聴データに基づいて、予測モデルを生成する。予測モデル記憶部１４２は、予測モデル生成部１４１が生成した予測モデルを記憶する。

情報処理装置５００の詳細
次に情報処理装置５００の各構成要素について説明する。視聴データ生成部５１０は、出力スケジュールに従って出力されるコンテンツの視聴に関する視聴データを生成する。視聴データ生成部５１０は、視聴データ生成手段の一例である。

図７は、視聴データ生成部５１０の機能構成の一例を示すブロック図である。視聴データ生成部５１０は、データ取得部５１１と、宣伝効果算出部５１２と、データ制御部５１３と、視聴データ記憶部５１４とを備える。視聴データ生成部５１０は、出力装置３００が出力したコンテンツに関する視聴データを生成する。ここで、視聴データ生成部５１０は、例えば、コンテンツが出力されている際、デジタルサイネージ端末の周辺に位置した人物に関する情報と、得られた宣伝効果と、を測定し、測定した情報を、それぞれ関連付ける。この関連付けたデータが視聴データである。

データ取得部５１１は、上述したコンテンツ選択部１３０からコンテンツＩＤの通知を受け、その通知に応じて、出力装置３００がコンテンツを出力している間に、撮像装置２００の撮像範囲に位置する人物に関する測定データを取得部１２０から取得する。宣伝効果算出部５１２は、データ取得部５１１が取得した測定データに含まれる人物の属性に基づいて、コンテンツの宣伝効果の実測値を算出する。データ制御部５１３は、データ取得部５１１が取得した人物の属性と、宣伝効果算出部５１２が算出した宣伝効果の実測値とを関連付けた視聴データを生成する。以降、本明細書において、宣伝効果の実測値を、単に「実測値」とも称する。視聴データ記憶部５１４は、データ制御部５１３が生成した視聴データを記憶する。

図８は、判定部５２０の機能構成の一例を示すブロック図である。判定部５２０は、生成された視聴データに関する所定の値が、所定の目標値を満たしていない前記視聴データに基づいて、前記出力スケジュールを変更するか否かを判定する。判定部５２０は、判定手段の一例である。判定部５２０は、データ取得部５２１と、変更判定部５２２とを備える。判定部５２０は、取得パターンに基づいて生成された視聴データに関する所定の判定を行う。

具体的には、データ取得部５２１は、出力スケジュール記憶部１１４から、各取得パターンに関連付けられた目標値を読み出す。また、データ取得部５２１は、取得パターンごとに生成された視聴データの数をカウントし、カウント値を出力する。変更判定部５２２は、データ取得部５２１からの目標値と、視聴データの数（カウント値）に基づいて、出力スケジュールを変更するか否かを判定し、判定結果を出力する。

スケジュール変更部５３０は、判定部５２０からの判定の結果に基づいて、視聴データに関する所定の値が、所定の目標値を満たすように、出力スケジュール記憶部１１４に格納される出力スケジュールを変更する。スケジュール変更部５３０は、スケジュール変更手段の一例である。

コンテンツ制御システム１０００の動作
次に、コンテンツ制御システム１０００の動作を説明する。本実施形態のコンテンツ制御システム１０００は、予め出力スケジュールを生成し、出力スケジュールに基づいてコンテンツを出力する。そして、コンテンツ制御システム１０００は、コンテンツを視聴した人物に関する視聴データを生成し、視聴データの数に基づいて出力スケジュールを変更し、視聴データに基づいて予測モデルを生成する。各々の処理を、フローチャートを用いて説明する。以下、本明細書において、フローチャートの各ステップを「Ｓ５０１」のように、それぞれのステップに付した番号を用いて表現する。

まず、出力スケジュールを生成する処理について説明する。

コンテンツ制御装置１００は、出力装置３００が出力するコンテンツを選択する前に、予め出力スケジュールを生成する。出力スケジュールは、コンテンツ制御装置１００のスケジュール生成部１１０によって生成される。

図９は、スケジュール生成部１１０の動作を説明するフローチャートである。まず、取得パターン生成部１１１が、管理端末４００から、予測モデルの設定情報を取得する（Ｓ５０１）。具体的には、例えば、取得パターン生成部１１１は、目的変数及び説明変数に指定する項目の入力を受け付ける入力画面を管理端末４００に表示し、管理者による当該入力画面への入力を受け付けることによって、予測モデルの設定情報を取得してもよい。本実施形態では、図４に示す予測モデルの設定情報を取得したとする。取得パターン生成部１１１は、取得した予測モデルの設定情報に基づいて取得パターンを生成する（Ｓ５０２）。このとき、取得パターンの各項目に指定される値は、例えば、コンテンツＩＤ、曜日、時間帯、場所、性別、年齢層、取得数及びルールに指定する値の入力を受け付ける入力画面を介して管理者が入力した値である。そして、取得パターン生成部１１１は、図５に示す取得パターンを生成したとする。取得パターン生成部１１１は、取得した予測モデルの設定情報と、生成した取得パターンとを、取得パターン記憶部１１２に格納する。

出力スケジュール制御部１１３は、取得パターン記憶部１１２から取得パターンを読み出し、取得パターンの各々に対応するスケジュールを生成する（Ｓ５０３）。本実施形態では、出力スケジュール制御部１１３は、図６に示す出力スケジュールを生成したとする。出力スケジュール制御部１１３は、生成した出力スケジュールを出力スケジュール記憶部１１４に格納する。

次に、出力スケジュールに基づいてコンテンツを出力する処理について説明する。

撮像装置２００及び出力装置３００がそれぞれ複数存在している場合、出力スケジュールに基づいてコンテンツを出力する処理、及びコンテンツを視聴した人物に関する視聴データを生成する処理は、各々の出力装置３００に対応する撮像範囲の撮像データごとに行われる。なお、以降の説明では、コンテンツ制御装置１００が、特定の出力装置３００に対応する撮像範囲を撮像する１の撮像装置２００から撮像データを取得することを想定する。図１０は、コンテンツ選択部１３０の動作を説明するフローチャートである。コンテンツ選択部１３０は、出力スケジュール記憶部１１４に出力スケジュールが格納されたタイミングまたは出力スケジュールが更新されたタイミングに応じて動作を開始するが、この例に限らない。例えば、コンテンツ選択部１３０は、予め設定された設定時刻に達したときに動作を開始してもよいし、管理端末４００からの指示に応じて動作を開始してもよい。

データ取得部１３１は、出力スケジュール記憶部１１４から、出力スケジュールを読み出す（Ｓ６０１）。また、データ取得部１３１は、取得部１２０から、測定データ及び環境情報を取得する（Ｓ６０２）。条件判定部１３２は、データ取得部１３１が取得した測定データに含まれる人物の属性及び環境情報と、「条件」の各項目に指定された値が合致するスケジュールが、出力スケジュールにあるか否かを、判定する（Ｓ６０３）。条件判定部１３２は、判定の結果、合致するスケジュールがある場合（Ｓ６０３の「ＹＥＳ」）、コンテンツ通知部１３３に、その合致するスケジュールの情報を送信する。このとき、「条件」に合致するスケジュールが複数ある場合、条件判定部１３２は、スケジュールに設定される「ルール」に従って、コンテンツ通知部１３３に送信するスケジュールの情報を選択する。コンテンツ通知部１３３は、条件判定部１３２からスケジュールの情報を受け取ると、そのスケジュールの「出力」に設定されるコンテンツＩＤを、出力装置３００と、情報処理装置５００とに送信する（Ｓ６０４）。

例えば、環境情報が、「月曜日」、「１０：００」、「場所１」であり、属性が、「女性」、「２０代」である情報と、環境情報が同一で、属性が「女性」、「４０代」である情報とを、データ取得部１３１が取得したとする。条件判定部１３２は、これらの取得した情報と、「条件」に指定された値とが合致するスケジュールを、図６に示す出力スケジュールから探す。すると、取得した情報は、スケジュール１及び３の条件と合致する。ここで、「ルール」には、スケジュール１が優先されることが設定されているため、条件判定部１３２は、コンテンツ通知部１３３に、スケジュール１が、条件に合致したことを知らせる。コンテンツ通知部１３３は、スケジュール１に設定されたコンテンツＩＤ「０００１」を、出力装置３００と、情報処理装置５００とに送信する。

「条件」に指定された値と合致するスケジュールが無い場合（Ｓ６０３の「ＮＯ」）、コンテンツ選択部１３０は、取得部１２０から、人物の属性及び環境情報を取得する処理（Ｓ６０２）に戻る。

出力装置３００は、Ｓ６０４の処理により、コンテンツＩＤを受け取ると、当該コンテンツＩＤに対応するコンテンツをコンテンツ記憶部３１０から読み出し、読み出したコンテンツを出力する。当該コンテンツの出力時間が終了し（Ｓ６０５の「ＹＥＳ」）、所定の終了指示が通知されない場合（Ｓ６０６の「ＮＯ」）、コンテンツ選択部１３０は、取得部１２０から、人物の属性及び環境情報を取得する処理（Ｓ６０２）に戻る。ここで、所定の終了指示の通知は、管理端末や、図示しない他の接続機器から行われてもよいし、コンテンツ制御装置１００に、予め定められたタイミングで当該通知が行われるよう設定されてもよい。所定の終了指示が通知された場合、コンテンツ選択部１３０の処理を終了する（Ｓ６０６）。

次に、情報処理装置５００において、コンテンツを視聴した人物に関する視聴データを生成する処理について説明する。

図１１は、視聴データ生成部５１０の動作を説明するフローチャートである。データ取得部５１１は、コンテンツ通知部１３３からコンテンツＩＤを受信すると（Ｓ７０１の「ＹＥＳ」）、取得部１２０から環境情報を取得する（Ｓ７０２）。また、データ取得部５１１は、出力スケジュール記憶部１１４からスケジュールを読み出し、当該コンテンツの出力時間を取得する。例えば、データ取得部５１１が、コンテンツＩＤ「０００１」を取得すると、コンテンツＩＤ「０００１」のコンテンツを出力する出力装置３００に関する環境情報と、コンテンツＩＤ「０００１」のコンテンツの出力時間「５分」を取得する。なお、Ｓ７０２及びＳ７０３の処理を行う順番はこの例に限らず、Ｓ７０３の処理を行ってからＳ７０２の処理を行ってもよいし、それぞれ並列に処理を行ってもよい。

そして、データ取得部５１１は、受信したコンテンツＩＤのコンテンツが出力装置３００から出力されると、取得部１２０から、測定データを取得する（Ｓ７０４）。データ取得部５１１は、当該コンテンツの出力が終了するまでＳ７０４の処理を続ける。例えば、データ取得部５１１は、条件判定部１３２が「条件」に合致すると判定したときから、コンテンツＩＤ「０００１」のコンテンツが出力されている５分の間、取得部１２０から、測定データを取得する。図１２は、データ取得部５１１が、取得部１２０から取得した、測定データの一例を示す図である。図１２の例では、データ取得部５１１は、取得部１２０の属性抽出部１２２が検出した人物の、「性別」、「年齢層」及び「視聴」の情報を取得している。「視聴」とは、人物がコンテンツを視聴したか否かを示す情報である。ここで、属性抽出部１２２は、人物の顔または視線の方向を抽出して、人物がコンテンツを視聴したか否かを判定してもよい。例えば、人物の顔または視線の方向を抽出し、出力装置３００に顔または視線が向けられた時間を計測する。そして、出力装置３００に顔または視線が所定時間向けられた場合、属性抽出部１２２は、顔または視線を向けた人物がコンテンツを視聴したと判定してもよい。なお、人物がコンテンツを視聴したか否かを判定する方法は、この例に限らない。例えば、判定方法として、人物の歩行速度を検出し、歩行速度が所定の割合以上で低下した人物を、コンテンツを視聴したと判定する等、他の方法を用いてもよい。

Ｓ６０４で受け取ったコンテンツＩＤのコンテンツの出力が終了すると（Ｓ７０５の「ＹＥＳ」）、宣伝効果算出部５１２は、データ取得部５１１が取得した情報に基づいて、宣伝効果の実測値を算出する（Ｓ７０６）。例えば、宣伝効果算出部５１２は、性別及び年齢層ごとに、撮像された人数、コンテンツを視聴した人数、及び撮像された人数のうちコンテンツを視聴した人数の割合等を算出する。データ制御部５１３は、データ取得部５１１が取得した情報及び宣伝効果算出部５１２が算出した宣伝効果の実測値を関連付ける（Ｓ７０７）。図１３は、視聴データの一例を示す図である。図１３の例では、コンテンツＩＤ「０００１」のコンテンツが、「月曜日」の「場所１」において「１０：００−１０：０５」の時間に出力された際に、撮像範囲に位置した人物の属性と、各々の属性を持つ人物ごとの宣伝効果の実測値とが示されている。例えば、当該環境下において、属性が「女性」及び「２０代」の総人数「５」のうち、コンテンツを視聴した人数は「３」であり、視聴率は「６０」％である。データ制御部５１３は、関連付けたデータ、すなわち視聴データを、取得パターンごとに視聴データ記憶部５１４に格納する。

次に、生成された視聴データの数に基づいて、出力スケジュールを変更する処理について説明する。

図１４は、判定部５２０及びスケジュール変更部５３０の動作の一例を示す図である。データ取得部５２１は、出力スケジュール記憶部１１４から各スケジュールに設定された目標値を読み出す（Ｓ８０１）。図６の例では、データ取得部５２１は、スケジュールのそれぞれに指定された目標値「１００」を読み出す。データ取得部５２１は、所定のタイミングに達すると（Ｓ８０２の「ＹＥＳ」）、生成された視聴データの数を、取得パターンごとにカウントする（Ｓ８０３）。ここで、所定のタイミングとは、任意のタイミングでよい。例えば、所定のタイミングは、予め設定された時刻や、コンテンツ制御装置１００の所定の処理の終了時点等であってもよいし、管理端末４００や図示しない接続機器等から指示を受けた時点であってもよい。

変更判定部５２２は、目標値に基づき、視聴データ数に偏りがあるか否かを判定する（Ｓ８０４）。視聴データ数に偏りがあるとは、例えば、取得パターン１の視聴データ数は目標値に達しているのに対して、取得パターン３の視聴データ数は目標値に達していない状況であるが、これに限らない。例えば、変更判定部５２２は、取得パターン１及び取得パターン３の双方の視聴データ数が、目標値に達していない場合であって、双方の視聴データ数の差の絶対値が所定の閾値以上である状況を、視聴データの数に偏りがあると判定してもよい。変更判定部５２２は、視聴データの数に偏りがあるか否かを判定することによって、出力スケジュールを変更するか否かを判定する。

変更判定部５２２の判定の結果、視聴データ数に偏りがある、すなわち、出力スケジュールを変更すると判定された場合（Ｓ８０４の「ＹＥＳ」）、スケジュール変更部５３０は、出力スケジュールを変更する。スケジュール変更部５３０は、視聴データ数が目標値に達していない取得パターンに対応する視聴データの取得が優先されるようにスケジュールを変更してもよい。例えば、目標値「１００」に対して、取得パターン１の視聴データ数は「１００」であり、取得パターン３の視聴データ数は「５０」であるとする。このとき、取得パターン３の視聴データの数が目標値に達していないので、取得パターン３に対応するスケジュール３に基づく出力を優先させるように、出力スケジュールを変更する。

図１５及び図１６は、それぞれ、変更された出力スケジュールの一例を示す図である。図１５の例では、スケジュール１を削除し、スケジュール３の「ルール」を削除することによって、スケジュール３の出力を優先させることが示される。また、図１６の例では、スケジュール３のルールを削除し、スケジュール１に、スケジュール３の条件が満たされない場合に出力することを指定する「ルール」が追加されたことが示される。このように、判定部５２０による判定の結果に基づいて、ルール、すなわち、スケジュール間の優先度を変更することにより、所望の視聴データの取得を優先することができる。

次に、視聴データに基づいて予測モデルを生成する処理について説明する。

図１７は、分析部１４０の動作の一例を示す図である。予測モデル生成部１４１は、取得パターン記憶部１１２から、予測モデルの設定情報、すなわち目的変数及び説明変数を読み出す（Ｓ９０１）。また、予測モデル生成部１４１は、予測モデルの設定情報及び視聴データを用いて、予測モデルを生成する（Ｓ９０２）。図４に示す目的変数及び説明変数が読み出された場合、予測モデル生成部１４１は、「視聴率」を目的変数とし、「場所」、「時間帯」、「曜日」、「性別」、「年齢層」及び「コンテンツＩＤ」を説明変数とする予測モデルを生成する。予測モデルは、例えば以下の数１のように表される。数１のα_ｎ（ｎは０からＮの整数、Ｎは説明変数の数）は、目的変数と説明変数との関係を表すパラメータである。
［数１］
「視聴率」＝α_０＋α_１×「場所１」＋α_２×「月曜日」＋α_３×「１０：００−１２：００」＋α_４×「女性」＋α_５×「２０代」＋α_６×「０００１」＋・・・
次に、予測モデル生成部１４１は、視聴データ記憶部５１４から、視聴データを読み出す（Ｓ９０３）。そして、予測モデル生成部１４１は、読み出した視聴データを訓練データとして用いて、数１の予測モデルを学習し、パラメータの値を決定する（Ｓ９０４）。このとき、予測モデル生成部１４１は、性別が「女性」である視聴データを訓練データとして用いる場合、「女性」に「１」を代入し、「男性」に「０」を代入することによって、学習してもよい。また、予測モデル生成部１４１は、項目の値が数値を示す場合、その項目の数値を、その項目に対応する説明変数に代入し、学習してもよい。ここで用いられる学習方法は、例えば回帰分析であるが、これに限らず、パラメータの値を決定する種々の手法が考えられる。予測モデル生成部１４１は、パラメータの値を決定した予測モデルを予測モデル記憶部１４２に格納する。

以上のように、第１の実施形態にかかるコンテンツ制御装置１００は、視聴データの取得パターンに応じて出力スケジュールを生成し、生成した出力スケジュールに従って出力したコンテンツの視聴データを生成する。そして、視聴データ数に偏りがある場合、コンテンツ制御装置１００は、視聴データ数の少ない視聴データの取得パターンに対応するスケジュールを優先的に出力するよう、出力スケジュールを変更する。そして、変更した出力スケジュールに従ってコンテンツを出力することにより、視聴データ数の少ない視聴データを優先的に収集することできるので、視聴データの偏りを小さくすることができる。すなわち、第１の実施形態にかかるコンテンツ制御装置１００は、適切なコンテンツの選択に用いられる所望のデータを収集することができる、という効果が得られる。

また、第１の実施形態にかかる情報処理装置５００は、生成された視聴データのうち、生成された視聴データの数が第１の目標値を満たさないと判定された視聴データに対応する個別出力スケジュールを優先するように、出力スケジュールを変更する。これにより、情報処理装置５００は、視聴データの数が第１の目標値を満たさないと判定された視聴データを優先的に収集することができる、すなわち、適切なコンテンツの選択に用いられる所望のデータを収集することができる、という効果が得られる。

また、第１の実施形態にかかる情報処理装置５００は、コンテンツを出力する条件が満たされた個別出力スケジュールに対応する視聴データを生成する。これにより、条件に指定された、人物の属性及び環境情報を含む視聴データを生成することができるので、管理者の所望のデータを収集することができる。

また、第１の実施形態にかかる情報処理装置５００は、コンテンツを出力するスケジュールの人手による変更を不要とすることができるので、適切なコンテンツの選択に用いられる所望のデータを、効率的に収集することができる。

また、第１の実施形態にかかる情報処理装置５００は、各々の取得パターンに対応する視聴データを目標値まで効率的に収集できるので、視聴データを用いて生成される予測モデルの精度を効率的に高めることができる。

第２の実施形態
第２の実施形態では、コンテンツ制御システムが、予測モデルの精度に応じて、出力スケジュールを変更するか否かを判定する例について説明する。本実施形態にかかるコンテンツ制御システムの構成は、第１の実施形態において図３を参照して説明したコンテンツ制御システム１０００の構成と、判定部を除き、同様である。以下、本実施形態におけるコンテンツ制御システムの構成及び動作が、第１の実施形態の説明と重複する内容については、説明を省略する。

図１８は、本実施形態にかかる判定部６００の構成の一例を示すブロック図である。このとき、判定部６００は、図８に示す判定部５２０の構成に、さらに宣伝効果予測部５２３を備える。宣伝効果予測部５２３は、生成された視聴データと予測モデルとを用いて、宣伝効果の予測値を算出する。以降、本明細書において、宣伝効果の予測値を、単に「予測値」とも称する。

次に、本実施形態にかかる判定部６００及びスケジュール変更部５３０の動作を説明する。

スケジュール変更部５３０は、予測モデルの精度に応じて出力スケジュールを変更するか否か判定する。

ここで、本実施形態では、出力スケジュールを生成する処理において、取得パターン生成部１１１は、管理端末４００から、目的変数及び説明変数に指定される各項目とともに、予測モデルの精度に関する所定の目標値、ここでは、許容される誤差の入力を受け付ける。図１９は、予測モデルの精度に関する目標値（「第２の目標値」とも称する）を含む予測モデルの設定情報の一例を示す図である。図１９に示す「誤差」は、予測モデルの精度に関する目標値を示す。この例において「誤差」は、予測モデルを用いて得られる目的変数の予測値と、視聴データに含まれる目的変数の実測値との誤差として許容される割合を示す。図１９の例では、目標値が「５％」に設定されている。

図２０は、本実施形態にかかる、予測モデルの精度に応じて出力スケジュールを変更するか否か判定するときの、判定部６００及びスケジュール変更部５３０の動作の一例を示すである。なお、視聴データ記憶部５１４には、第１の実施形態において説明した図１３に示すデータを一例とする視聴データが記憶されている。また、予測モデル記憶部１４２には、第１の実施形態において説明した数１に示す式を一例とする予測モデルが記憶されている。

データ取得部５２１は、取得パターン記憶部１１２から目標値を読み出す（Ｓ１００１）。図１９の例では、取得パターン記憶部１１２は、目標値「５％」を読み出す。データ取得部５２１は、所定のタイミングに達すると（Ｓ１００２の「ＹＥＳ」）、視聴データ記憶部５１４から、視聴データを読み出す（Ｓ１００３）。さらに、データ取得部５２１は、予測モデル記憶部１４２から、予測モデルを読み出す（Ｓ１００４）。ここで、所定のタイミングとは、第１の実施形態のＳ８０２と同様に、任意のタイミングでよい。

次に、宣伝効果予測部５２３は、データ取得部５２１が読み出した予測モデルと視聴データとに基づいて、宣伝効果の予測値を算出する（Ｓ１００５）。具体的には、宣伝効果予測部５２３は、各項目の値に対応する、予測モデルの説明変数に、所定の値を代入することによって、予測値を算出する。このとき、性別が「女性」である説明変数の組を保持する視聴データを用いて予測値を算出する場合、宣伝効果予測部５２３は、「女性」に「１」を代入し、「男性」に「０」を代入してもよい。また、項目の値が数値を示す場合、宣伝効果予測部５２３は、その項目の数値を、その項目に対応する説明変数に代入してもよい。

変更判定部５２２は、宣伝効果の予測値と、視聴データに含まれる宣伝効果の実測値とを比較する。例えば、変更判定部５２２は、宣伝効果予測部５２３が算出した予測値と、視聴データに含まれる実測値との差を算出する。そして変更判定部５２２は、算出した差の絶対値の予測値に対する割合を算出し、算出した割合が、目標値以内であるか否かを判定することによって、出力スケジュールを変更するか否か判定する。ここで、判定に用いる実測値は、予測値の算出に用いられた説明変数の組を保持する視聴データのいずれかに含まれる宣伝効果の値であってもよいが、これに限らない。例えば、判定に用いる実測値は、複数の視聴データのうち、予測値の算出に用いられた説明変数の組における宣伝効果の値の平均値、中央値または最頻値であってもよい。

Ｓ１００６において、例えば、予測値が「５０」であり、実測値が「６０」である場合、差の絶対値は「１０」となる。ここで、差の絶対値の予測値に対する割合は、「２０％」である。これは目標値の「５％」を超えているため、変更判定部５２２は、条件を満たさないとして、出力スケジュールを変更すると判定する。

変更判定部５２２の判定の結果、出力スケジュールを変更すると判定された場合、すなわち、実測値及び予測値の差の絶対値の予測値に対する割合が目標値を超える場合（Ｓ１００６の「ＮＯ」）、スケジュール変更部５３０は、視聴データ数を増やすように出力スケジュールを変更する。（Ｓ１００７）。例えば、スケジュール変更部５３０は、図６に示す、視聴データの取得数のそれぞれの目標値を「１００」から「２００」に変更する。変更判定部５２２の判定の結果、出力スケジュールを変更すると判定された場合、すなわち、実測値及び予測値の差の絶対値の予測値に対する割合が目標値以内である場合（Ｓ１００６の「ＹＥＳ」）、スケジュール変更部５３０の処理を終了する。

以上のように、第２の実施形態にかかる情報処理装置１００は、予測モデルの精度が目標値を満たさないと判定された場合に、視聴データ数を増やすよう出力スケジュールを変更する。これにより、人手を要することなく、予測モデルの精度を高めるための視聴データ数の調整を行うことができる。すなわち、適切なコンテンツの選択に用いる所望のデータを効率的に収集することができる、という効果が得られる。

また、以上の動作は、第１の実施形態の動作とともに行ってもよい。これにより、第２の実施形態にかかるコンテンツ制御装置１００は、予測モデルの精度を高めるための視聴データを、より効率的に収集することができる。

第３の実施形態
図２１は、本発明の第３の実施形態にかかる情報処理装置７００の最小構成を示すブロック図である。図２１に示すように、情報処理装置７００は、視聴データ生成部７１０と、判定部７２０と、スケジュール変更部７３０とを備える。視聴データ生成部７１０の構成は、第１の実施形態にかかる視聴データ生成部５１０の構成と同様である。判定部７２０の構成は、第１の実施形態にかかる判定部５２０と同様である。また、スケジュール変更部７３０は、第１の実施形態にかかるスケジュール変更部５３０と同様である。よって、その詳細な説明を省略する。

視聴データ生成部７１０は、出力スケジュールに従って出力されるコンテンツの視聴に関する視聴データを生成する。

判定部７２０は、生成された視聴データに関する所定の値が、所定の目標を満たしていない視聴データに基づいて、出力スケジュールを変更するか否かを判定する。

スケジュール変更部７３０は、判定の結果に基づいて、視聴データに関する所定の値が、所定の目標値を満たすように、出力スケジュールを変更する。

次に、情報処理装置７００の動作を説明する。図２２は、本実施形態にかかる情報処理装置７００の動作を説明するフローチャートである。

視聴データ生成部７１０は、出力スケジュールに従って出力されるコンテンツの視聴に関する視聴データを生成する（Ｓ１１０１）。

判定部７２０は、視聴データ生成部７１０が生成した視聴データに関する所定の値が、所定の目標を満たしていない視聴データに基づいて、出力スケジュールを変更するか否かを判定する。判定の結果、出力スケジュールを変更しないと判定された場合（Ｓ１１０２の「ＮＯ」）、情報処理装置７００は、動作を終了する。

判定部７２０の判定の結果、出力スケジュールを変更する場合（Ｓ１１０２の「ＹＥＳ」）、スケジュール変更部７３０は、視聴データに関する所定の値が、所定の目標を満たすように、出力スケジュールを変更する。

以上のように、本実施形態にかかる情報処理装置７００によれば、視聴データに関する所定の値が所定の目標値を満たすよう、その視聴データに関するコンテンツの出力スケジュールを変更し、変更した出力スケジュールに従って出力されるコンテンツの視聴に関する視聴データを生成することができる。これにより、情報処理装置７００は、所定の目標値を満たすように視聴データを生成することができるので、適切なコンテンツの選択に用いられる所望のデータを収集することが可能になるという効果が得られる。

以上、上述した実施形態を参照して本発明を説明した。しかしながら、本発明は、上述した実施形態には限定されない。即ち、本発明は、本発明のスコープ内において、種々の上記開示要素の多様な組み合わせ乃至選択等、当業者が理解し得る様々な態様を適用することができる。

１０ コンピュータ装置
１１ プロセッサ
１２ ＲＡＭ
１３ ＲＯＭ
１４ 記憶装置
１５ 入出力インタフェース
１６ バス
１７ ドライブ装置
１８ プログラム
１９ 周辺機器
２０ 記録媒体
１００ コンテンツ制御装置
１１０ スケジュール生成部
１１１ 取得パターン生成部
１１２ 取得パターン記憶部
１１３ 出力スケジュール制御部
１１４ 出力スケジュール記憶部
１２０ 取得部
１２１ 撮像データ取得部
１２２ 属性抽出部
１２３ 環境情報取得部
１３０ コンテンツ選択部
１３１、５１１、５２１ データ取得部
１３２ 条件判定部
１３３ コンテンツ通知部
１４０ 分析部
１４１ 予測モデル生成部
１４２ 予測モデル記憶部
２００ 撮像装置
３００ 出力装置
３１０ コンテンツ記憶部
４００ 管理端末
５００、７００ 情報処理装置
５１０、７１０ 視聴データ生成部
５１２ 宣伝効果算出部
５１３ データ制御部
５１４ 視聴データ記憶部
５２０、７２０ 判定部
５２２ 変更判定部
５３０、７３０ スケジュール変更部
１０００ コンテンツ制御システム

Claims (10)

1. 出力スケジュールに従って出力されるコンテンツの視聴に関する視聴データを生成する視聴データ生成手段と、
   前記生成された視聴データに関する所定の値が、所定の目標値を満たしていない前記視聴データに基づいて、前記出力スケジュールを変更するか否かを判定する判定手段と、
   前記判定の結果に基づいて、前記視聴データに関する所定の値が、前記所定の目標値を満たすように、前記出力スケジュールを変更するスケジュール変更手段と、を備える
   情報処理装置。
2. 前記出力スケジュールは、前記コンテンツごとに関連付けられた複数の個別出力スケジュールを含み、
   前記視聴データ生成手段は、前記複数の個別出力スケジュールのそれぞれに対応する前記視聴データを生成し、
   前記スケジュール変更手段は、前記視聴データ生成手段により生成される前記視聴データの数が変更されるように、前記出力スケジュールを変更する
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記スケジュール変更手段は、前記生成された視聴データのうち、生成された数が第１の目標値を満たしていない前記視聴データに対応する前記個別出力スケジュールを、生成された数が前記第１の目標値を満たす視聴データに対応する前記個別出力スケジュールより優先するように前記出力スケジュールを変更する、
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記スケジュール変更手段は、前記生成された視聴データに基づいて生成される予測モデルの精度が、第２の目標値を満たしていない場合、前記視聴データ生成手段により生成される前記視聴データの数が増加するように、前記出力スケジュールを変更する、
   請求項２または３に記載の情報処理装置。
5. 前記予測モデルは、前記コンテンツの宣伝効果の予測値を算出するモデルであり、
   前記視聴データ生成手段は、前記コンテンツを視聴した人物に関する情報と、当該人物に関する情報に基づいて算出された前記コンテンツの宣伝効果の実測値とを関連付けた前記視聴データを生成し、
   前記判定手段は、前記予測値と前記実測値とに基づいて、前記予測モデルの精度が前記第２の目標値を満たしていない場合、前記出力スケジュールを変更すると判定する
   請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記個別出力スケジュールは、前記関連付けられたコンテンツを出力する条件を含み、
   前記視聴データ生成手段は、前記条件が満たされた個別出力スケジュールに対応する前記視聴データを生成する
   請求項２乃至５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
7. 前記個別出力スケジュールは、それぞれの優先度を示す情報を含み、
   前記スケジュール変更手段は、前記判定の結果に基づいて、前記複数の個別出力スケジュール間の優先度を変更する、
   請求項２または３に記載の情報処理装置。
8. 請求項１乃至７のいずれか一項に記載の情報処理装置と、
   指定された視聴データの取得パターンに応じて、コンテンツの出力スケジュールを生成するスケジュール生成手段と、
   前記出力スケジュールに従って、出力する前記コンテンツを選択するコンテンツ選択手段と、を備える
   コンテンツ制御装置。
9. 出力スケジュールに従って出力されるコンテンツの視聴に関する視聴データを生成し、
   前記生成された視聴データに関する所定の値が、所定の目標値を満たしていない前記視聴データに基づいて、前記出力スケジュールを変更するか否かを判定し、
   前記判定の結果に基づいて、前記視聴データに関する所定の値が、前記所定の目標値を満たすように、前記出力スケジュールを変更する
   情報処理方法。
10. 出力スケジュールに従って出力されるコンテンツの視聴に関する視聴データを生成する処理と、
    前記生成された視聴データに関する所定の値が、所定の目標値を満たしていない前記視聴データに基づいて、前記出力スケジュールを変更するか否かを判定する処理と、
    前記判定の結果に基づいて、前記視聴データに関する所定の値が、前記所定の目標値を満たすように、前記出力スケジュールを変更する処理と、をコンピュータに実行させる
    プログラム。

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