JP2021077396A - 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】スポーツ競技等のイベントの状況に応じた、イベントの情報と共に配信する広告情報の価値を算出することが可能な情報処理装置、方法及びプログラムを提供する。【解決手段】情報処理システム１の情報処理装置１００は、その機能として、ユーザの属性情報を取得する属性情報取得部１３１と、イベントの時間の経過により変動するイベントの状況情報を収集するイベント情報収集部１３２と、イベントの状況情報に基づいて機械学習を行い、イベント予測モデル情報を生成する学習部１３３と、イベントをリアルタイムで監視して得られる動的データとイベント予測モデル情報とに基づき、イベントの状況を予測する予測部１３４と、当該イベントの状況において、ユーザに対して広告情報を配信した場合における広告情報の価値を算出する算出部１３５と、広告情報配信部１３６と、を備える。【選択図】図１

Description

本開示は、開催されているイベントの情報と共に配信する広告情報の価値を算出する情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。

従来、開催されているイベント、例えばスポーツ競技の試合を中継する際に、各種の手法により広告媒体を表示させることが行われている。例えば、スポーツ競技の会場内に設置されているパネル等に表示されている広告媒体の表示や、テレビ中継におけるＣＭ（Commercial Message）の放送がある。テレビ中継におけるＣＭの場合、視聴者がスポーツ競技を観戦するのを阻害しないタイミングで放送する必要がある。

また、近年、インターネットを介したストリーミング配信により、スポーツ競技の中継が行われている。このようなストリーミング配信では、動画配信の途中で、広告媒体の一形態であるミッドロール広告を配信することも行われている。この場合も、テレビ中継におけるＣＭの場合と同様に、視聴者がスポーツ競技を観戦するのを阻害しないタイミングで配信する必要があり、このタイミングを適切に決定するための技術が提案されている。

特許文献１には、ライブ番組を配信する配信サーバにおいて、ミッドロール広告の挿入タイミングを決定するタイミング情報を決定する配信システムが開示されている。このシステムでは、ミッドロール広告の挿入タイミングを決定するタイミング情報が格納されるタイミング情報格納部を備え、スポーツ競技の中継のようなライブ番組におけるミッドロール広告の挿入タイミングを適切に決定している。

特開２０１７−１８８８４１号公報

ところで、スポーツ競技のようにリアルタイムで開催されているイベントの中継は、従来は映像や音声による実況を通じて行われてきた。しかしながら、開催されているイベントに関連する静的データ、例えばスポーツ競技の場合における過去の対戦データやそれらの集計データと、動的データ、例えばスポーツ競技の場合におけるリアルタイムの実況データとからなる、データによるイベント中継が提案されている。このようなデータによるイベント中継では、配信データを受信するデバイスの種類が広がることが期待される。さらに、イベント中継による観戦だけではなく、リアルタイムで次の展開を予測するようなユーザからのアクションも可能にしている。

このようなデータ配信によるイベント中継においても、ストリーミング配信のように広告情報を配信することが検討されている。データ配信によるイベント中継では、イベントの状況を適切に分析することが可能であると考えられるため、イベントの状況に応じた適切な広告情報の配信をするため、広告情報の価値を算出することを可能にする技術が期待されていた。

そこで、本開示では、スポーツ競技等のイベントの状況に応じた、イベントの情報と共に配信する広告情報の価値を算出することが可能な情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムについて説明する。

本開示の一態様における情報処理装置は、イベントの情報を配信するＷｅｂサービスにおいて、イベントの情報と共に配信する広告情報の、時間の経過により変動する価値を算出する情報処理装置であって、過去に行われたイベントにおいて、時間の経過により変動するイベントの状況情報を収集して記憶させるイベント状況収集部と、記憶されたイベントの状況情報に基づいて機械学習を行い、イベントの状況の変化を予測するイベント予測モデル情報を生成する学習部と、イベントをリアルタイムで監視し、イベント予測モデル情報と、イベントの状況とに基づき、イベントの状況の変化を予測する予測部と、予測されたイベントの状況において、Ｗｅｂサービスのユーザに対して広告情報を配信した場合における広告情報の価値を算出する算出部と、を備える。

本開示の一態様における情報処理方法は、イベントの情報を配信するＷｅｂサービスにおいて、イベントの情報と共に配信する広告情報の、時間の経過により変動する価値を算出する情報処理方法であって、イベント状況収集部が行う、過去に行われたイベントにおいて、時間の経過により変動するイベントの状況情報を収集して記憶させるイベント状況収集ステップと、学習部が行う、記憶されたイベントの状況情報に基づいて機械学習を行い、イベントの状況の変化を予測するイベント予測モデル情報を生成する学習ステップと、予測部が行う、イベントをリアルタイムで監視し、イベント予測モデル情報と、イベントの状況とに基づき、イベントの状況の変化を予測する予測ステップと、算出部が行う、予測されたイベントの状況において、Ｗｅｂサービスのユーザに対して広告情報を配信した場合における広告情報の価値を算出する算出ステップと、を備える。

また、本開示の一態様における情報処理プログラムは、イベントの情報を配信するＷｅｂサービスにおいて、イベントの情報と共に配信する広告情報の、時間の経過により変動する価値を算出する情報処理プログラムであって、過去に行われたイベントにおいて、時間の経過により変動するイベントの状況情報を収集して記憶させるイベント状況収集ステップと、記憶されたイベントの状況情報に基づいて機械学習を行い、イベントの状況の変化を予測するイベント予測モデル情報を生成する学習ステップと、イベントをリアルタイムで監視し、イベント予測モデル情報と、イベントの状況とに基づき、イベントの状況の変化を予測する予測ステップと、予測されたイベントの状況において、Ｗｅｂサービスのユーザに対して広告情報を配信した場合における広告情報の価値を算出する算出ステップと、を電子計算機に実行させる。

本開示によれば、過去に行われたイベントにおいて、時間の経過により変動するイベントの状況情報に基づいて機械学習を行い、イベントの状況の変化を予測するイベント予測モデル情報を生成する。このモデル情報と、リアルタイムで監視しているイベントの状況とに基づき、イベントの状況の変化を予測する。そのため、イベントの状況を適切に予測することが可能である。また、予測されたイベントの状況に応じて、ユーザに対して広告情報を配信した場合における広告情報の価値を算出する。これにより、イベントの状況に応じた適切な広告情報の価値を算出することが可能になる。

本開示の一実施形態に係る情報処理システム１を示す機能ブロック構成図である。 図１のユーザ端末２００を示す機能ブロック構成図である。 図１の情報処理装置１００におけるイベント予測モデル生成処理の動作を示すフローチャートである。 図１のイベント展開ＤＢ１２２の格納例を示す模式図である。 図１の情報処理装置１００における広告情報価値算出処理の動作を示すフローチャートである。 図１の算出部１３５で算出される広告価値の増減の例を示すグラフである。 本開示の一実施形態に係る情報処理システム１Ａを示す機能ブロック構成図である。 図７の表示制御部１３７によるイベント情報及び広告情報の表示例を示す模式図である。 本開示の一実施形態に係る情報処理システム１Ｂを示す機能ブロック構成図である。 本開示の一実施形態に係るコンピュータ７００を示す機能ブロック構成図である。

以下、本開示の実施形態について図面を参照して説明する。なお、以下に説明する実施形態は、特許請求の範囲に記載された本開示の内容を不当に限定するものではない。また、実施形態に示される構成要素のすべてが、本開示の必須の構成要素であるとは限らない。

（実施形態１）
＜構成＞
図１は、本開示の実施形態１に係る情報処理システム１を示す機能ブロック構成図である。この情報処理システム１は、限定ではなく例として、リアルタイムで開催されているイベントの情報、例えばスポーツ競技の試合や、将棋や囲碁の対局の中継情報を提供すると共に、広告情報を配信した場合における広告情報の価値を算出し、この価値が所定の閾値以上になった場合に、広告情報を配信するシステムである。

情報処理システム１が提供するイベントの情報は、例えば、スポーツ競技の試合や、将棋や囲碁の対局のようにリアルタイムで開催されているイベントに関連する静的データ、例えば過去の対戦データやそれらの集計データと、動的データ、例えばリアルタイムの実況データとからなる、データによるイベント中継の情報である。

ここで、データによるイベント中継は、受信するユーザのユーザ端末にテキストデータとして表示されてもよく、テキストデータから生成される画像データ等と組み合わせて表示されてもよい。例えば、サッカーの試合の中継の場合、サッカー場を模した画面上に選手の位置が分かるように画像データ（選手を模した画像データでもよく、点や記号で表現してもよい。）を表示させることで試合の状況を把握できるように表示する。

また、情報処理システム１は、このようなイベントの情報を提供する際に、広告情報を配信した場合における広告情報の価値を算出する。スポーツ競技の試合や将棋や囲碁の対局は、刻一刻と状況が変化するため、イベントの情報を提供する際に広告情報を配信した場合、注目されやすいか否かも刻一刻と状況が変化する。換言すると、観戦しているユーザから注目されやすいタイミングは広告情報の価値の高いタイミングであり、試合や対局の状況に没入していてユーザから注目されにくいタイミングは広告情報の価値の低いタイミングであるといえる。情報処理システム１では、このような広告情報の価値の変動を、イベントの状況を予測することで算出する。

さらに、情報処理システム１では、算出した広告情報の価値が所定の閾値以上になった場合に、実際に広告情報を配信する。

情報処理システム１は、情報処理装置１００と、ユーザ端末２００と、ネットワークＮＷとを有している。情報処理装置１００と、ユーザ端末２００とは、ネットワークＮＷを介して相互に接続される。ネットワークＮＷは、通信を行うための通信網であり、限定ではなく例として、インターネット、イントラネット、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ワイヤレスＬＡＮ（Wireless LAN：ＷＬＡＮ）、ワイヤレスＷＡＮ（Wireless WAN：ＷＷＡＮ）、仮想プライベートネットワーク（Virtual Private Network：ＶＰＮ）等を含む通信網により構成されている。

情報処理装置１００は、イベントの状況を予測するため、過去に行われたイベントの状況情報を収集して機械学習を行い、イベントの状況変化を予測するモデル情報を生成し、リアルタイムで監視しているイベントの状況に基づいてイベントの状況の変化を予測する装置である。この情報処理装置１００は、限定ではなく例として、各種Ｗｅｂサービスを提供するコンピュータ（デスクトップ、ラップトップ、タブレットなど）や、サーバ装置を含む装置等により構成されている。なお、サーバ装置は単体で動作するサーバ装置に限られず、ネットワークＮＷを介して通信を行うことで協調動作する分散型サーバシステムや、クラウドサーバでもよい。

ユーザ端末２００は、情報処理システム１が提供するイベントの情報を受信してユーザに提示（表示）するための、ユーザが使用する端末装置であり、限定ではなく例として、スマートフォンや、携帯端末、コンピュータ（デスクトップ、ラップトップ、タブレットなど）等により構成されている。このユーザ端末２００では、情報処理システム１のサービスの提供を受けるためのアプリがインストールされ、または情報処理装置１００にアクセスするためのＵＲＬ等が設定され、それらをタップまたはダブルクリック等して起動することにより、サービスが開始される。

情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを備える。

通信部１１０は、ネットワークＮＷを介してユーザ端末２００と有線または無線で通信を行うための通信インタフェースであり、互いの通信が実行出来るのであればどのような通信プロトコルを用いてもよい。この通信部１１０は、限定ではなく例として、ＴＣＰ／ＩＰ（Transmission Control Protocol/Internet Protocol）等の通信プロトコルにより通信が行われる。

記憶部１２０は、各種制御処理や制御部１３０内の各機能を実行するためのプログラムや入力データ等を記憶するものであり、限定ではなく例として、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等を含むメモリや、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等を含むストレージから構成される。また、記憶部１２０は、ユーザＤＢ１２１と、イベント展開ＤＢ１２２と、イベント予測モデルＤＢ１２３と、広告情報ＤＢ１２４とを記憶する。さらに、記憶部１２０は、ユーザ端末２００との間で通信を行った際のデータや、後述する各処理にて生成されたデータを一時的に記憶する。

ユーザＤＢ１２１には、情報処理システム１からイベントの情報の提供を受けるユーザを識別する識別データや、当該ユーザの年齢、性別、居住地といった属性情報が格納されている。ユーザの識別データは、情報処理システム１にログインするための情報であり、情報処理システム１で発行してもよく、ユーザの入力により決定してもよく、またはユーザのメールアドレス等であってもよい。また、情報処理システム１では、例えばイベントの情報を提供するユーザからの同意を得た上で、ユーザに対して会員登録することを要求し、その際に、ユーザの属性情報を取得するため、年齢を算出するための生年月日や、性別、居住地を入力させる。この属性情報は、後述するように、広告情報を配信するためのターゲットを識別するために使用されるものである。

イベント展開ＤＢ１２２には、イベントにおいてリアルタイムに発生した状況に関する動的データが収集され、静的データと共に格納されている。動的データは、例えばスポーツ競技や、将棋や囲碁の対局等において発生した出来事を記録した時系列データであり、具体的には、何時何分に試合開始、何時何分にフリーキック、といったスポーツ競技等の出来事の実況データを文章化したテキスト情報である。静的データは、スポーツ競技や将棋や囲碁の対局等に関連する過去の対戦データやそれらの集計データである。

イベント展開ＤＢ１２２に格納される動的データは、後述するように機械学習の対象データとなるため、スポーツ競技や将棋や囲碁の対局等のテキスト情報が構造化された状態で格納されている。構造化（アノテーション）された状態とは、限定ではなく例として、テキスト情報を文節単位で分解し、文節内に含まれる単語と、この文節が「いつ」、「だれ（どのチーム）」、「どこ（競技フィールドにおける位置）」、「何をしたか」、「どのような結果になったか」等の要素のうちのいずれかを示すのかを示す要素タグと、に分解された状態である。

イベント予測モデルＤＢ１２３には、後述するように、イベント展開ＤＢ１２２に格納される動的データにより機械学習が行われて生成される、イベントの状況を予測するためのモデル情報が格納されている。イベントの状況を予測するためのモデル情報は、限定ではなく例として、スポーツ競技や、将棋や囲碁の対局等の現在の出来事、例えばサッカーの場合、フリーキックやコーナーキックという出来事が発生した場合、近い将来にゴールという出来事が発生する可能性があると予測できる。すなわち、このモデル情報は、イベントにおいて近い将来に発生する出来事を予測するためのモデル情報である。

広告情報ＤＢ１２４には、広告情報の価値を算出する対象である広告に関する情報が格納されている。具体的には、広告主である企業の業態、商品の分野、商品名、ターゲットとなる顧客層、といった広告情報の価値を分析するための情報と、配信する広告情報そのものが格納されている。算出する広告情報の価値は、配信先である情報処理システム１のユーザの属性によって異なるため、ターゲットとなる顧客層とユーザの属性情報とをマッチングさせる必要がある。そのため、広告情報の価値を分析するための情報が格納されている。また、広告情報の価値が所定の閾値以上になった場合、広告情報を実際に配信するため、配信する広告情報が格納されている。

制御部１３０は、記憶部１２０に記憶されているプログラムを実行することにより、情報処理装置１００の全体の動作を制御するものであり、限定ではなく例として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、マイクロプロセッサ（Microprocessor）、プロセッサコア（Processor core）、マルチプロセッサ（Multiprocessor）、ＡＳＩＣ（Application-Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）を含む装置等から構成される。制御部１３０の機能として、属性情報取得部１３１と、イベント情報収集部（イベント状況収集部）１３２と、学習部１３３と、予測部１３４と、算出部１３５と、広告情報配信部１３６とを備えている。この属性情報取得部１３１、イベント情報収集部１３２、学習部１３３、予測部１３４、算出部１３５、及び広告情報配信部１３６は、記憶部１２０に記憶されているプログラムにより起動されて情報処理装置１００にて実行される。

属性情報取得部１３１は、ユーザ端末２００から情報処理装置１００へアクセスするユーザの属性情報を取得する。算出する広告情報の価値は、そのときに情報処理装置１００へアクセスしてイベントの情報の配信を受けているユーザ数及びそのユーザの属性によって変化するため、リアルタイムにアクセスしているユーザについて、属性情報をユーザＤＢ１２１から取得する。例えば、ユーザがスポーツ競技や、将棋や囲碁の対局等を観戦しようとする場合、自己のユーザ端末２００から情報処理装置１００へアクセスするので、ユーザ端末２００から情報処理装置１００へのアクセスがあったときに認証が行われる。属性情報取得部１３１は、そのときに当該ユーザの属性情報をユーザＤＢ１２１から取得する。

属性情報取得部１３１では、取得したユーザの属性情報から、記憶部１２０に一時記憶として記憶している属性ごとのアクセス数をカウントアップしてもよく、ユーザＤＢ１２１にユーザのアクセス状況を格納してもよい。

イベント情報収集部１３２は、過去に行われたイベントにおいて、時間の経過により変動するイベントの状況情報を収集する。具体的には、スポーツ競技や将棋や囲碁の対局等のようなイベントの状況をリアルタイムに監視し、発生した状況に関する時系列の動的データと、スポーツ競技等に関連する過去の対戦データやそれらの集計データである静的データとを収集する。これらの情報は、後述する予測部１３４によりリアルタイムで監視されて取得されたイベントの状況の情報を過去のデータとして収集してもよく、インターネット記事等から取得してもよい。なお、収集するイベントの状況の情報量は、学習部１３３による機械学習を行うために十分な情報量であることが望ましい。取得されたイベントの状況情報は、イベント展開ＤＢ１２２に格納される。

学習部１３３は、イベント情報収集部１３２で収集され、イベント展開ＤＢ１２２に格納されたイベントの状況情報、具体的にはスポーツ競技や、将棋や囲碁の対局等のようなイベントの状況をリアルタイムに監視して発生した状況に関する動的データに基づき、機械学習を行い、イベントの状況の変化を予測するイベント予測モデル情報を生成する。前述のように、このモデル情報は、スポーツ競技や、将棋や囲碁の対局等の現在の出来事、例えばサッカーの場合においてフリーキックやコーナーキックという出来事が発生した場合、その後の近い将来に発生する出来事、例えばゴールという出来事が一定の確率で発生すると予測されることを示すモデル情報である。

学習部１３３では、例えばサッカーの試合の時系列情報から機械学習を行い、ある出来事が発生した後に、異なる（または同じ）出来事が発生している、というようなパターンを情報として教師データとし、機械学習を行う。学習するイベントの状況の情報量は、機械学習を行うために十分な情報量であることが望ましいが、充分な情報量がイベント展開ＤＢ１２２に格納されていない場合、断片的な情報を補完するために情報のスパース性を利用した情報抽出技術である、スパースモデリングを適用してもよい。生成されたイベント予測モデル情報は、イベント予測モデルＤＢ１２３に格納される。

予測部１３４は、イベントをリアルタイムで監視して得られる動的データと、学習部１３３で生成されてイベント予測モデルＤＢ１２３に格納されているイベント予測モデル情報とに基づき、イベントの状況の変化を予測する。具体的には、スポーツ競技等のようなイベントの状況をリアルタイムで監視し、発生した状況に関する動的データに基づき、イベント予測モデルＤＢ１２３に格納されているイベント予測モデル情報から、スポーツ競技等の現在の出来事、例えばサッカーの場合においてフリーキックやコーナーキックという出来事が発生した場合、その後の近い将来に発生する出来事、例えばゴールという出来事が一定の確率で発生すると予測する。

予測部１３４で行われるスポーツ競技等のイベントの監視は、例えば、スポーツ競技の試合や、将棋や囲碁の対局の状況を撮像する撮像データを、試合会場等に設置されたカメラ等から直接、またはテレビ中継やインターネット動画サイト等のＷｅｂページから取得し、撮像データを画像解析や音声解析することにより行ってもよい。なお、この場合、画像解析や音声解析を行うためのモデル情報を記憶部１２０に記憶してもよいが、図示を省略する。

算出部１３５は、予測部１３４で予測されたイベントの状況において、ユーザ端末２００から情報処理装置１００へアクセスし、スポーツ競技や、将棋や囲碁の対局等を観戦しているユーザに対して広告情報を配信した場合における、広告情報の価値を算出する。広告情報の価値は、広告主である企業の業態、商品の分野、商品名、ターゲットとなる顧客層によって異なるため、算出部１３５では、広告情報ＤＢ１２４に格納されている広告情報（広告主属性）ごとに算出される。さらに、広告情報の価値は、情報処理装置１００へアクセスしているユーザの属性によっても異なるため、算出部１３５では、属性情報取得部１３１で取得されたユーザの属性情報（ユーザ属性）ごとにそれぞれ算出される。

また、広告情報の価値は、ユーザ端末２００にイベントの情報が表示されているときにユーザ端末２００のどの位置に表示されるかによっても異なるため、算出部１３５では、ユーザ端末２００への表示態様ごとに算出される。

例えば、テレビによるスポーツ競技の試合中継の場合、サッカーの試合におけるハーフタイムや、野球の試合におけるイニングの交代時にＣＭを流すことが多く、このような所定の時間帯には、広告情報の価値は増減すると考えられる。また、サッカーの試合におけるゴールや、野球の試合におけるホームランの時には、試合を観戦しているユーザはその試合に没入していることが多く、このような所定のアクションが発生した場合には、広告情報の価値は増減すると考えられる。そのため、算出部１３５では、所定の時間帯や所定のアクションが発生した場合には、広告情報の価値を増減させる。

広告情報配信部１３６は、算出部１３５で算出された広告情報の価値が所定の閾値以上になった場合、予測部１３４で予測されたイベントの状況のときに、広告情報ＤＢ１２４に格納されている広告情報を配信する。ここで、所定の閾値とは、広告情報を配信して一定の広告効果が得られるために必要な広告情報の価値の閾値であり、情報処理システム１の運営者や広告主によって算出される値である。このとき、広告情報の価値を広告情報ＤＢ１２４に格納されている広告情報ごとに算出しているため、広告情報配信部１３６では、価値が所定の閾値以上になった広告情報について配信される。さらに、広告情報配信部１３６では、配信する広告情報のターゲットとなる顧客層に該当する属性のユーザに対して配信される。

図２は、図１のユーザ端末２００を示す機能ブロック構成図である。ユーザ端末２００は、通信部２１０と、表示部２２０と、操作部２３０と、記憶部２４０と、制御部２５０とを備える。

通信部２１０は、ネットワークＮＷを介して情報処理装置１００と有線または無線で通信を行うための通信インタフェースであり、互いの通信が実行できるのであればどのような通信プロトコルを用いてもよい。この通信部２１０は、限定ではなく例として、ＴＣＰ／ＩＰ等の通信プロトコルにより通信が行われる。

表示部２２０は、ユーザから入力された操作内容や、情報処理装置１００からの送信内容を表示するために用いられるユーザインタフェースであり、液晶ディスプレイ等から構成される。表示部２２０では、情報処理装置１００が提供するイベントの情報や、広告情報配信部１３６が配信する広告情報を表示する。

操作部２３０は、ユーザが操作指示を入力するために用いられるユーザインタフェースであり、キーボードやマウス、タッチパネル等から構成される。

記憶部２４０は、各種制御処理や制御部２５０内の各機能を実行するためのプログラム、入力データ等を記憶するものであり、限定ではなく例として、ＲＡＭ、ＲＯＭ等を含むメモリや、ＨＤＤ、ＳＳＤ、フラッシュメモリ等を含むストレージから構成される。また、記憶部２４０は、情報処理装置１００と通信を行ったデータを一時的に記憶する。

制御部２５０は、記憶部２４０に記憶されているプログラムを実行することにより、ユーザ端末２００の全体の動作を制御するものであり、限定ではなく例として、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ、マイクロプロセッサ、プロセッサコア、マルチプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡを含む装置等から構成される。

＜処理の流れ＞
情報処理システム１の情報処理装置１００が実行する、情報処理方法の一例の処理の流れについて説明する。まず、図３を参照しながら、情報処理装置１００が実行する、情報処理方法の一部であるイベント予測モデル生成処理の流れについて説明する。図３は、図１の情報処理装置１００におけるイベント予測モデル生成処理の動作を示すフローチャートである。

ステップＳ１０１の処理として、イベント情報収集部１３２では、過去に行われた、スポーツ競技や将棋や囲碁の対局等のようなイベントにおいて、時間の経過により変動するイベントの状況情報が収集される（イベント状況収集ステップ）。取得されたイベントの状況情報は、イベント展開ＤＢ１２２に格納される。

図４は、図１のイベント展開ＤＢ１２２の格納例を示す模式図である。ステップＳ１０１で収集されるイベントの状況情報は、例えば、図４に示すような、イベントに関する静的データＴＸ１と、動的データＴＸ２とにより構成される。静的データＴＸ１は、図４に示すように、イベントの例であるスポーツ競技の試合が行われた日時や、対戦チーム等の情報であり、その他、当該試合における出場選手や、当該試合が行われたときの気象情報等が含まれてもよい。

動的データＴＸ２は、図４に示すように、イベントの例であるスポーツ競技の試合において発生した出来事を記録した時系列データであり、前述のように、「いつ」、「だれ（どのチーム）」、「どこ（競技フィールドにおける位置）」、「何をしたか」、「どのような結果になったか」等の要素が含まれる。その他、当該試合における出場選手の交代情報等が含まれてもよい。

ステップＳ１０２の処理として、学習部１３３では、ステップＳ１０１で収集され、イベント展開ＤＢ１２２に格納されたイベントの状況情報、具体的にはスポーツ競技や、将棋や囲碁の対局等のようなイベントの状況をリアルタイムに監視して発生した状況に関する動的データに基づき、機械学習が行われる。例えばサッカーの場合、サッカーの試合の時系列情報から、ある出来事が発生した後に、異なる（または同じ）出来事が発生している、というようなパターンの情報を教師データとして、機械学習が行われる。

ステップＳ１０３の処理として、学習部１３３では、ステップＳ１０２で行われた機械学習の結果として、イベントの状況の変化を予測するイベント予測モデル情報が生成される。生成されたイベント予測モデル情報は、イベント予測モデルＤＢ１２３に格納される。

次に、図５を参照しながら、情報処理方法の一部である広告情報価値算出処理の流れについて説明する。図５は、図１の情報処理装置１００における広告情報価値算出処理の動作を示すフローチャートである。なお、図５に示すフローチャートは、広告情報の配信が１回行われ、または広告情報の配信が行われなかった場合の処理の流れを示したものである。スポーツ競技や、将棋や囲碁の対局等のようなイベントが行われている間、図５に示すフローチャートのステップＳ２０４からステップＳ２０７（またはステップＳ２０６）の処理は、繰り返し複数回行われる。

ステップＳ２０１の処理として、情報処理装置１００では、情報処理システム１によるイベントの情報の提供を受けるために、ユーザ認証が行われる。そのため、例えば、ユーザの操作によりユーザ端末２００でアカウント情報とパスワードの入力要求が行われ、入力された情報に基づいて登録されている情報と一致するか照合することで、ユーザ認証が行われる。一致した場合、情報処理装置１００にログインされる。

ステップＳ２０２の処理として、属性情報取得部１３１では、ステップＳ２０１でユーザから入力されたアカウント情報によりユーザＤＢ１２１の読み込みが行われ、当該ユーザの属性情報がユーザＤＢ１２１から取得される。例えば、ステップＳ２０２では、取得したユーザの属性情報から、記憶部１２０に一時記憶として記憶している属性ごとのアクセス数をカウントアップされ、または、ユーザＤＢ１２１にユーザのアクセス状況が格納される。さらに、例えば、ステップＳ２０２では、取得したユーザのアカウント情報から、過去の情報処理システム１へのアクセス情報を取得し、このアクセス情報から当該ユーザの行動履歴、入力した属性値、または好みの情報を取得してもよい。この情報は、例えば、後続処理である広告情報を配信するためのターゲットの情報として使用してもよい。

ステップＳ２０３の処理として、情報処理装置１００では、情報処理システム１によるイベントの情報の提供、具体的には、スポーツ競技や将棋や囲碁の対局等のようなイベントの状況情報の提供が開始される。

ステップＳ２０４の処理として、予測部１３４では、イベントをリアルタイムで監視して得られる動的データと、ステップＳ１０２で機械学習が行われ、ステップＳ１０３で生成されてイベント予測モデルＤＢ１２３に格納されたイベント予測モデル情報とに基づいて、イベントの状況の変化が予測される。例えば、スポーツ競技等の現在の出来事、例えばサッカーの場合においてフリーキックやコーナーキックという出来事が発生した場合、その後の近い将来に発生する出来事、例えばゴールという出来事が一定の確率で発生すると予測される。

ステップＳ２０５の処理として、算出部１３５では、ステップＳ２０４で予測されたイベントの状況において、ユーザ端末２００から情報処理装置１００へアクセスし、スポーツ競技や、将棋や囲碁の対局等を観戦しているユーザに対して広告情報を配信した場合における、広告情報の価値が算出される。ステップＳ２０５で行われる広告情報の価値の算出は、広告情報ＤＢ１２４に格納されている広告情報ごとに算出され、また、ステップＳ２０２で取得されたユーザの属性情報ごとにそれぞれ算出される。

ステップＳ２０６の処理として、広告情報配信部１３６では、ステップＳ２０５で算出された広告情報の価値が、所定の閾値以上であるか否かが判定される。所定の閾値以上であると判定された場合（ステップＳ２０６で「Ｙ」の場合。）、後続のステップＳ２０７の処理が行われ、所定の閾値以上ではないと判定された場合（ステップＳ２０６で「Ｎ」の場合。）、処理が終了される。なお、処理が終了する場合であっても、試合や対局が終了していない場合はステップＳ２０４の処理に戻る。

ステップＳ２０７の処理として、広告情報配信部１３６では、ステップＳ２０４で予測されたイベントの状況のときに、広告情報ＤＢ１２４に格納されている広告情報が配信される。このとき、広告情報の価値は、広告情報ＤＢ１２４に格納されている広告情報のうち、価値が所定の閾値以上になった広告情報について配信され、ステップＳ２０２で取得されたユーザの属性情報が、配信する広告情報のターゲットとなる顧客層に該当する属性のユーザに対して配信される。

図６は、図１の算出部１３５で算出される広告価値の増減の例を示すグラフである。図６に示す折れ線Ｌ１は、算出部１３５で算出される広告価値の時間経過を示すグラフであり、例えば、図６に示す試合開始のタイミングＴ１では、折れ線Ｌ１に示すように広告価値は所定の値になっている。その後、広告価値は時間の経過とともに変化し、図６に示す折れ線Ｌ１では、徐々に減少している。

例えば、試合開始の時点では、ユーザは当該試合や対局に没入している可能性が高いので、図６に示すように、提供タイミングスコアを所定の閾値より低い値とする。時間の経過とともに、試合状況が膠着状態になる等により、当該試合や対局への没入が徐々に薄れてくると、ユーザが他の情報に目が行く可能性が高くなると考えられるため、所定の時間経過後のタイミングＴ２において、広告価値が高くなる。その後、徐々に広告価値が上昇し、図６に示すようにタイミングＴ３において閾値を超えると、ステップＳ２０７で広告情報を配信するとの決定がされ、タイミングＴ４において実際に広告情報が配信される。広告情報が配信されると、広告価値は０になり、このような広告価値の増減が試合終了のタイミングＴ５まで繰り返される。

＜効果＞
以上のように、本実施形態に係る情報処理装置及び情報処理方法は、過去に行われたイベント、例えばスポーツ競技や、将棋や囲碁の対局等において、時間の経過により変動するイベントの状況情報の動的データに基づいて機械学習を行う。この機械学習により、イベントの状況の変化を予測するイベント予測モデル情報を生成する。イベントをリアルタイムで監視して得られる動的データと、イベント予測モデル情報とに基づき、イベントの状況の変化を予測する。これにより、イベントの状況を分析し、適切に予測することが可能である。

また、予測されたイベントの状況において、スポーツ競技や、将棋や囲碁の対局等を観戦しているユーザに対して、広告情報を配信した場合における、広告情報の価値を算出する。このとき、広告情報の価値の算出は、広告主である企業の業態、商品の分野、商品名、ターゲットとなる顧客層ごとに異なる広告情報ごとに算出される。さらに、広告情報の価値の算出は、ユーザの属性情報ごとにそれぞれ算出される。これにより、イベントの状況に応じた、適切な広告情報の価値を算出することが可能である。

さらに、算出された広告情報の価値が所定の閾値以上になった場合、予測されたイベントの状況のときに広告情報を配信する。このとき、広告情報の配信は、ターゲットとなる顧客層に該当する属性情報のユーザに対して算出される。これにより、広告効果の高い広告情報の配信が可能である。

（実施形態２）
図７は、本開示の実施形態２に係る情報処理システム１Ａを示す機能ブロック構成図である。この情報処理システム１Ａは、リアルタイムで開催されているイベントの情報、例えばスポーツ競技の試合や、将棋や囲碁の対局の中継情報を提供すると共に、広告情報を配信した場合における広告情報の価値を算出し、この価値が所定の閾値以上になった場合に、広告情報を配信するシステムである点において、実施形態１に係る情報処理システム１と同様であるが、本実施形態に備える情報処理装置１００Ａの制御部１３０の機能として、表示制御部（広告提示制御部）１３７を備えている点において、実施形態１に係る情報処理システム１と異なる。その他の構成及び処理の流れについては、実施形態１と同様である。

本実施形態では、実施形態１における各機能に加えて、データによるイベント中継として、受信するユーザのユーザ端末に、テキストデータから生成される画像データ等を組み合わせて表示させる場合の例であり、イベントに関する情報を示す画像データに広告情報を組み合わせて表示させる機能を備えている。

表示制御部１３７は、情報処理システム１Ａのユーザが使用するユーザ端末２００に対して、イベントに関する情報を示す画像データと、広告情報を表示させる態様とを制御する。イベントに関する情報を示す画像データとは、具体的には、スポーツ競技の試合や、将棋や囲碁の対局を画像として表示させるためにテキストデータを画像データに変換したものであり、例えば、サッカーの試合の中継の場合、サッカー場を模した画面上に選手の位置が分かるように画像データ（選手を模した画像データでもよく、点や記号で表現してもよい。）を表示させたものである。

表示制御部１３７では、スポーツ競技の試合や、将棋や囲碁の対局を画像として表示させた画像データについて、広告情報を組み合わせて表示させる。例えば、表示制御部１３７では、サッカーの試合の中継の場合、サッカー場を模した画面上の広告パネルや、選手を模した画像データのユニフォームに広告情報を表示させる。

本実施形態における算出部１３５は、実施形態１における機能に加えて、表示制御部１３７で広告情報を組み合わせて表示させる位置ごとに、広告情報の価値を算出する。すなわち、前述の例における、サッカー場を模した画面上の広告パネルや、選手を模した画像データのユニフォームごとに広告情報の価値を算出する。このような画像データに広告情報を表示させる場合、見えやすい場所、見えにくい場所が発生するため、広告情報の価値が異なると考えられる。そのため、算出部１３５では、広告情報を組み合わせて表示させる位置ごとに、広告情報の価値を算出する。

図８は、図７の表示制御部１３７によるイベント情報及び広告情報の表示例を示す模式図である。表示制御部１３７によって変換された画像データは、図８に示すように、ユーザ端末２００の表示部２２０に表示される。図８に示す例では、サッカー場を模した画像データＦＬにおいて、広告パネルを模した広告パネルＡＤが表示され、広告パネルＡＤに広告情報が表示されている。例えば、広告パネルＡＤに表示させる広告情報は、実際のサッカー場の広告パネルのように、一定時間経過すると異なるものに変化させてもよい。また、画像データＦＬのゴールポスト側と、サイドライン側とで異なる広告情報を表示させてもよく、算出部１３５でもそれぞれの位置ごとに広告価値を算出してもよい。

本実施形態によれば、前述の実施形態１の効果に加え、スポーツ競技の試合や、将棋や囲碁の対局を画像として表示させた画像データについて、広告情報を組み合わせて表示させる。これにより、ユーザがスポーツ競技の試合や、将棋や囲碁の対局をよりリアルに体感することができる中で、多様な広告媒体を提供し、それぞれの広告媒体としての価値を適切に算出することが可能である。

（実施形態３）
図９は、本開示の実施形態３に係る情報処理システム１Ｂを示す機能ブロック構成図である。この情報処理システム１Ｂは、リアルタイムで開催されているイベントの情報、例えばスポーツ競技の試合や、将棋や囲碁の対局の中継情報を提供すると共に、広告情報を配信した場合における広告情報の価値を算出し、この価値が所定の閾値以上になった場合に、広告情報を配信するシステムである点において、実施形態１に係る情報処理システム１と同様であるが、本実施形態に備える情報処理装置１００Ｂの制御部１３０の機能として、広告配信受付部１３８を備えている点において、実施形態１に係る情報処理システム１と異なる。その他の構成及び処理の流れについては、実施形態１と同様である。

本実施形態では、実施形態１における各機能に加えて、広告情報の配信を希望する広告主に対して、広告情報の配信の申し込みを可能にする機能を備えている。

広告配信受付部１３８は、企業等の広告主から、広告情報の配信希望を受け付けると共に、広告情報を配信するための料金情報を受け付ける。すなわち、広告配信受付部１３８は、広告情報の入札情報を受け付ける。

本実施形態における広告情報配信部１３６は、実施形態１における機能に加えて、広告配信受付部１３８で受け付けた料金情報に基づき、広告情報を配信するための閾値を算出し、広告情報の価値がその閾値以上になった場合に広告情報を配信する。例えば、広告情報配信部１３６では、広告情報の入札情報の金額をこの閾値に設定し、広告情報の価値が入札金額以上になった場合に広告情報を配信するようにしてもよい。

本実施形態によれば、前述の実施形態１の効果に加え、企業等の広告主から、広告情報の配信希望と共に、広告情報を配信するための料金情報が受け付けられ、この金額に基づいて広告情報を配信するための閾値が算出され、広告情報の価値がその閾値以上になった場合に広告情報が配信される。これにより、広告情報の価値が、広告主が設定した適切な金額になったときに広告情報を配信することが可能である。

（実施形態４（プログラム））
図１０は、コンピュータ（電子計算機）７００の構成の例を示す機能ブロック構成図である。コンピュータ７００は、ＣＰＵ７０１、主記憶装置７０２、補助記憶装置７０３、インタフェース７０４を備える。

ここで、実施形態１ないし３に係る属性情報取得部１３１と、イベント情報収集部１３２と、学習部１３３と、予測部１３４と、算出部１３５と、広告情報配信部１３６と、表示制御部１３７と、広告配信受付部１３８とを構成する各機能を実現するための制御プログラム（情報処理プログラム）の詳細について説明する。これらの機能ブロックは、コンピュータ７００に実装される。そして、これらの各構成要素の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置７０３に記憶されている。ＣＰＵ７０１は、プログラムを補助記憶装置７０３から読み出して主記憶装置７０２に展開し、当該プログラムに従って前述の処理を実行する。また、ＣＰＵ７０１は、プログラムに従って、上述した記憶部に対応する記憶領域を主記憶装置７０２に確保する。

当該プログラムは、具体的には、コンピュータ７００において、過去に行われたイベントにおいて、時間の経過により変動するイベントの状況情報を収集して記憶させるイベント状況収集ステップと、記憶されたイベントの状況情報に基づいて機械学習を行い、イベントの状況の変化を予測するイベント予測モデル情報を生成する学習ステップと、イベントをリアルタイムで監視し、イベント予測モデル情報と、イベントの状況とに基づき、イベントの状況の変化を予測する予測ステップと、予測されたイベントの状況において、Ｗｅｂサービスのユーザに対して広告情報を配信した場合における広告情報の価値を算出する算出ステップと、をコンピュータによって実現する制御プログラムである。

なお、補助記憶装置７０３は、一時的でない有形の媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例としては、インタフェース７０４を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等が挙げられる。また、このプログラムがネットワークを介してコンピュータ７００に配信される場合、配信を受けたコンピュータ７００が当該プログラムを主記憶装置７０２に展開し、前述の処理を実行してもよい。

また、当該プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、当該プログラムは、前述した機能を補助記憶装置７０３に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで実現するもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。

以上、開示に係る実施形態について説明したが、これらはその他の様々な形態で実施することが可能であり、種々の省略、置換および変更を行なって実施することが出来る。これらの実施形態および変形例ならびに省略、置換および変更を行なったものは、特許請求の範囲の技術的範囲とその均等の範囲に含まれる。

１，１Ａ，１Ｂ 情報処理システム、１００，１００Ａ，１００Ｂ 情報処理装置、１１０ 通信部、１２０ 記憶部、１２１ ユーザＤＢ、１２２ イベント展開ＤＢ、１２３ イベント予測モデルＤＢ、１２４ 広告情報ＤＢ、１３０ 制御部、１３１ 属性情報取得部、１３２ イベント情報収集部、１３３ 学習部、１３４ 予測部、１３５ 算出部、１３６ 広告情報配信部、１３７ 表示制御部部、１３８ 広告配信受付部、２００ ユーザ端末、２１０ 通信部、２２０ 表示部、２３０ 操作部、２４０ 記憶部、２５０ 制御部、ＮＷ ネットワーク

Claims (14)

1. イベントの情報を配信するＷｅｂサービスにおいて、前記イベントの情報と共に配信する広告情報の、時間の経過により変動する価値を算出する情報処理装置であって、
   過去に行われた前記イベントにおいて、時間の経過により変動する前記イベントの状況情報を収集して記憶させるイベント状況収集部と、
   記憶された前記イベントの状況情報に基づいて機械学習を行い、前記イベントの状況の変化を予測するイベント予測モデル情報を生成する学習部と、
   前記イベントをリアルタイムで監視し、前記イベント予測モデル情報と、前記イベントの状況とに基づき、前記イベントの状況の変化を予測する予測部と、
   予測された前記イベントの状況において、前記Ｗｅｂサービスのユーザに対して前記広告情報を配信した場合における前記広告情報の価値を算出する算出部と、を備える情報処理装置。
2. 前記算出部は、前記広告情報の価値を、前記広告情報を配信する広告主の属性を示す広告主属性ごとに算出する、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記Ｗｅｂサービスのユーザの属性情報を取得する属性情報取得部を備え、
   前記算出部は、前記広告情報の価値を、前記Ｗｅｂサービスのユーザの属性を示すユーザ属性ごとに算出する、請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記広告情報の価値が所定の閾値以上になった場合、予測された前記イベントの状況のときに前記広告情報を配信する広告情報配信部を備える、請求項２または請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記広告主から前記広告情報の配信希望を、前記広告情報を配信するための料金情報と共に受け付ける広告配信受付部を備え、
   前記広告情報配信部は、前記広告情報の価値が前記料金情報に基づいて算出された所定の閾値以上になった場合、前記広告情報を配信する、請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記広告情報配信部は、前記広告情報を配信する前記Ｗｅｂサービスのユーザを、前記広告主属性、前記ユーザ属性のいずれか１つまたは複数ごとに制御する、請求項４または請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記Ｗｅｂサービスのユーザが使用するユーザ端末に対して、前記イベント情報及び前記広告情報を提示させる態様を制御する広告提示制御部を備える、請求項４から請求項６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
8. 前記算出部は、前記広告情報を前記ユーザ端末に提示させる態様ごとに前記広告情報の価値を算出する、請求項７に記載の情報処理装置。
9. 前記算出部は、前記イベント内において、設定された所定のアクションが発生した場合に前記広告情報の価値を増減させる、請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
10. 前記算出部は、前記イベントの所定の時間帯の場合に前記広告情報の価値を増減させる、請求項１から請求項９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
11. 前記予測部は、前記イベントを撮像する撮像データの解析を行い、前記イベントの状況を判断して前記イベントの状況の変化を予測する、請求項１から請求項１０のいずれか１項に記載の情報処理装置。
12. 前記予測部は、所定のＷｅｂページから前記イベントの状況を説明する情報を取得し、前記イベントの状況を判断して前記イベントの状況の変化を予測する、請求項１から請求項１１のいずれか１項に記載の情報処理装置。
13. イベントの情報を配信するＷｅｂサービスにおいて、前記イベントの情報と共に配信する広告情報の、時間の経過により変動する価値を算出する情報処理方法であって、
    イベント状況収集部が行う、過去に行われた前記イベントにおいて、時間の経過により変動する前記イベントの状況情報を収集して記憶させるイベント状況収集ステップと、
    学習部が行う、記憶された前記イベントの状況情報に基づいて機械学習を行い、前記イベントの状況の変化を予測するイベント予測モデル情報を生成する学習ステップと、
    予測部が行う、前記イベントをリアルタイムで監視し、前記イベント予測モデル情報と、前記イベントの状況とに基づき、前記イベントの状況の変化を予測する予測ステップと、
    算出部が行う、予測された前記イベントの状況において、前記Ｗｅｂサービスのユーザに対して前記広告情報を配信した場合における前記広告情報の価値を算出する算出ステップと、を備える情報処理方法。
14. イベントの情報を配信するＷｅｂサービスにおいて、前記イベントの情報と共に配信する広告情報の、時間の経過により変動する価値を算出する情報処理プログラムであって、
    過去に行われた前記イベントにおいて、時間の経過により変動する前記イベントの状況情報を収集して記憶させるイベント状況収集ステップと、
    記憶された前記イベントの状況情報に基づいて機械学習を行い、前記イベントの状況の変化を予測するイベント予測モデル情報を生成する学習ステップと、
    前記イベントをリアルタイムで監視し、前記イベント予測モデル情報と、前記イベントの状況とに基づき、前記イベントの状況の変化を予測する予測ステップと、
    予測された前記イベントの状況において、前記Ｗｅｂサービスのユーザに対して前記広告情報を配信した場合における前記広告情報の価値を算出する算出ステップと、を電子計算機に実行させるための、情報処理プログラム。
    
    

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