JP2021157567A - 情報処理装置及びコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】第１のコンテンツ及び第２のコンテンツの両方に関する接触度合い別のユーザの分布を直接計測できない場合においても、当該分布を取得可能な技術を提供する。【解決手段】コンピュータを備える情報処理装置である。情報処理装置は、前記コンピュータに、第１データ取得処理と、第２データ取得処理と、クロス接触算出処理と、を実行させる。第１データ取得処理は、第１の接触度合い分布データを含む第１のデータを取得する処理である。第２データ取得処理は、第２の接触度合い分布データを含む第２のデータを取得する処理である。クロス接触算出処理は、第１のデータ及び第２のデータに基づいて、第１のコンテンツ及び第２のコンテンツの両方に関する接触度合い別のユーザの分布を示すクロス接触データを算出する処理である。【選択図】図３

Description

本開示は、情報処理装置及びコンピュータプログラムに関する。

特許文献１に開示されているように、テレビＣＭの視聴回数（すなわち接触回数）を調査することが行われている。

特許第６４４８６０１号公報

ところで、第１のコンテンツ及び第２のコンテンツの両方に関する接触回数（より一般には接触度合い）別のユーザの分布を取得したい場合がある。第１のコンテンツと第２のコンテンツとの組合せとしては、例えば、テレビＣＭのようなテレビコンテンツと、デジタルＣＭのようなデジタルコンテンツと、の組合せが挙げられる。しかしながら、このようなユーザの分布はユーザから直接計測できない場合がある。

本開示の一局面は、第１のコンテンツ及び第２のコンテンツの両方に関する接触度合い別のユーザの分布を直接計測できない場合においても、当該分布を取得可能な技術を提供することを目的としている。

本開示の一態様は、コンピュータを備える情報処理装置である。情報処理装置は、前記コンピュータに、第１データ取得処理と、第２データ取得処理と、クロス接触算出処理と、を実行させる。第１データ取得処理は、第１の接触度合い分布データを含む第１のデータを取得する処理である。第１の接触度合い分布データは、第１のコンテンツに関する接触度合い別のユーザの分布を示すデータである。

第２データ取得処理は、第２の接触度合い分布データを含む第２のデータを取得する処理である。第２の接触度合い分布データは、第１のコンテンツとは異なる第２のコンテンツに関する接触度合い別のユーザの分布を示すデータである。クロス接触算出処理は、第１のデータ及び第２のデータに基づいて、第１のコンテンツ及び第２のコンテンツの両方に関する接触度合い別のユーザの分布を示すクロス接触データを算出する処理である。

このような構成によれば、第１のコンテンツ及び第２のコンテンツの両方に関する接触度合い別のユーザの分布を直接計測できない場合においても、当該分布を取得することができる。

本開示の一態様では、情報処理装置は、前記コンピュータに、第１のデータ及び第２のデータの少なくとも一方に欠損データが含まれている場合に、欠損データを補完する補完処理を更に実行させてもよい。

このような構成によれば、第１のデータ及び第２のデータの少なくとも一方に欠損データが含まれている場合であってもクロス接触データを算出できる。
本開示の一態様では、情報処理装置は、前記コンピュータに、補正用データを取得する補正取得処理を更に実行させてもよい。補正用データは、ユーザの第１のコンテンツに対する接触と第２のコンテンツに対する接触との間の相関を反映するデータである。そして、クロス接触算出処理は、補正用データを用いてクロス接触行列を算出してもよい。

このような構成によれば、ユーザの第１のコンテンツに対する接触と第２のコンテンツに対する接触との間の相関といった考慮すべき要素を含んだ形でクロス接触データを計算できる。したがって、現実により即したクロス接触データを得ることができる。

本開示の一態様では、補正用データは、シミュレーションによって生成されたデータであってもよい。
このような構成によれば、前述した相関を反映した補正用データが調査パネルから直接計測できない場合などであっても、前述した相関を考慮したクロス接触データを算出できる。

本開示の一態様では、補正用データは、第１のコンテンツ及び第２のコンテンツの両方に関する接触度合い別のユーザの分布を示すデータであってもよい。
このような構成によれば、補正用データは、クロス接触データと同様に、第１のコンテンツ及び第２のコンテンツの両方に関する接触度合い別のユーザの分布を示すデータである。このため、クロス接触データと補正用データとの対比や、クロス接触データを補正用データと整合するように補正するといった処理が容易になり得る。したがって、計算処理を効率的に行うことができる。

本開示の一態様では、情報処理装置は、前記コンピュータに行列出力処理を更に実行させてもよい。行列出力処理は、クロス接触算出処理によって算出されたクロス接触データを、第１のコンテンツ及び第２のコンテンツの両方に関する接触度合い別のユーザの分布を成分とする行列形式で出力する処理である。

このような構成によれば、クロス接触データが行列形式で出力されるため、接触度合い別のユーザの分布の一覧性を向上することができる。
本開示の一態様では、第１の接触度合い分布データは、第１のコンテンツに関する接触回数別のユーザの分布を示すデータであってもよい。また、第２の接触度合い分布データは、第２のコンテンツに関する接触回数別のユーザの分布に関するデータであってもよい。また、クロス接触データは、第１のコンテンツ及び第２のコンテンツの両方に関する接触回数別のユーザの分布を示すデータあってもよい。

このような構成によれば、接触回数に関するクロス接触データを算出できる。
本開示の一態様では、第１のコンテンツは、テレビコンテンツであってもよい。また、第２のコンテンツは、デジタルコンテンツであってもよい。

このような構成によれば、テレビコンテンツ及びデジタルコンテンツの両方に関する接触度合い別のユーザの分布を示すクロス接触データを算出できる。
本開示の別の態様は、コンピュータプログラムである。当該コンピュータプログラムは、コンピュータに、前記第１データ取得処理と、前記第２データ取得処理と、前記クロス接触算出処理と、を実行させる。

このような構成によれば、前述した情報処理装置と同様の効果を奏する。

図１は情報処理システムの構成を示すブロック図である。 図２は第１のデータ及び第２のデータを示す図である。 図３は算出処理のフローチャートである。 図４は欠損データが補完されたデータを示す図である。 図５はクロス接触データを示す図である。 図６は補正データを示す図である。 図７は補正されたクロス接触データを示す図である。

以下、図面を参照しながら、本開示の実施形態を説明する。
［１．構成］
図１に示す情報処理システム１００は、クロス接触データを算出するためのシステムである。

本実施形態でいうクロス接触データとは、第１のコンテンツと、第１のコンテンツとは異なる第２のコンテンツと、の両方に関する接触度合い別のユーザの分布を示すデータである。クロス接触データは、第１のコンテンツ及び第２のコンテンツの両方に関する接触状況を示すデータである。このクロス接触データは、第１のコンテンツに関する接触度合い別のユーザの分布と、第２のコンテンツに関する接触度合い別のユーザの分布と、を掛け合わせたデータであり得る。

情報処理システム１００は、第１データベース１と、第２データベース２と、第３データベース３と、情報処理装置４と、を備える。
＜第１データベース＞
第１データベース１は、クロス接触データを算出する際に用いられる元データである第１のデータを記憶するためのＤＢである。第１のデータには、図２の一部として示される、テレビ接触回数分布データと、テレビ平均接触回数データと、が含まれる。

テレビ接触回数分布データは、対象となるテレビコンテンツ（以下、対象テレビコンテンツ）に対する接触回数別のユーザの分布を示すデータである。
具体的には、テレビ接触回数分布データは、それぞれの接触回数について、その接触回数だけ対象テレビコンテンツに接触したユーザの割合を示すデータである。ここでいうユーザの割合とは、対象となる複数のユーザ（すなわちユーザ群）のうちの該当するユーザの割合を意味する。

例えば、図２に示すテレビ接触回数分布データでは、符号Ｄ１で示されるように、対象テレビコンテンツに０回、１回、２回、３回接触したユーザの割合は、それぞれ６４．０％、１６．０％、１１．０％、９％である。

なお、対象テレビコンテンツとしては、例えば、特定の又は任意のテレビＣＭ又はテレビ番組、総テレビコンテンツ（すなわち全テレビ番組及び全テレビＣＭ）等が挙げられる。また、対象テレビコンテンツに対する接触としては、対象テレビコンテンツの視聴や、対象デジタルコンテンツの視聴時間が所定時間以上である、等が挙げられる。

一方、テレビ平均接触回数データは、対象となるユーザ群の対象テレビコンテンツに対する平均接触回数を示すデータである。例えば、図２に示すテレビ平均接触回数データでは、符号Ｄ２で示されるように、上記平均接触回数は１．４回である。

なお、第１のデータは、アンケート調査やピープルメータなどにより収集、又は当該手段によりデータを収集している他社からの購入することで取得される。
＜第２データベース＞
第２データベース２は、クロス接触データを算出する際に用いられる元データである第２のデータを記憶するためのＤＢである。第２のデータには、図２の一部として示される、デジタル接触率データと、デジタル平均接触回数データと、が含まれる。

デジタル接触率データは、対象となるデジタルコンテンツ（以下、対象デジタルコンテンツ）に対するユーザの接触率を示すデータである。
具体的には、デジタル接触率データは、対象デジタルコンテンツに対して、０回接触した（すなわち非接触の）ユーザの割合と１回以上接触したユーザの割合とを示すデータである。換言すれば、デジタル接触率データは、対象デジタルコンテンツの到達率（すなわちリーチ）を示すデータである。

なお、デジタル接触率データのようなコンテンツのリーチを示すデータも、コンテンツに関する接触回数別（０回か１回以上か）のユーザの分布に関するデータであるといえる。つまり、本明細書においては、コンテンツの接触率を示すデータもコンテンツに関する接触回数別のユーザの分布を示すデータに含まれる。

例えば、図２に示すデジタル接触率データでは、符号Ｄ３で示されるように、対象デジタルコンテンツに０回、１回以上接触したユーザの割合は、それぞれ４３％、５７％である。

なお、対象デジタルコンテンツとしては、例えば、特定のデジタル広告、特定のウェブサイト、スマートフォンやパーソナルコンピュータなどのデバイスにインストールされたアプリケーションソフトウェア、特定のデバイス又は総デバイスで視聴可能な総デジタルコンテンツ（すなわち全デジタルコンテンツ）等が挙げられる。また、対象デジタルコンテンツに対する接触としては、対象デジタルコンテンツの視聴や、対象デジタルコンテンツの視聴時間が所定時間以上である、等が挙げられる。

一方、デジタル平均接触回数データは、対象となるユーザ群の対象デジタルコンテンツに対する平均接触回数を示すデータである。例えば、図２に示すデジタル平均接触回数データでは、符号Ｄ４で示されるように、上記平均接触回数は１．２回である。

なお、第２のデータは、アンケート調査やピープルメータなどにより収集、又は当該手段によりデータを収集している他社からの購入することで取得される。
＜第３データベース＞
第３データベース３には、クロス接触データを算出する際に用いられる補正用データを記憶するためのＤＢである。この補正用データは、外部のシミュレータ５がシミュレーションを行うことで生成される。シミュレータ５は、例えばサーバ、パーソナルコンピュータ等である。補正用データについては後で詳述する。
＜情報処理装置＞
情報処理装置４は、情報処理が可能な装置であり、例えば、サーバ、パーソナルコンピュータ等である。情報処理装置４は、通信部４１と、記憶部４２と、入力部４３と、出力部４４と、制御部４５と、を備える。

通信部４１は、外部の装置と有線又は無線で通信を行うための通信インタフェースである。情報処理装置４は、通信部４１を介して、第１データベース１から第１のデータを取得し、また、第２データベース２から第２のデータを取得し、また、第３データベース３から補正用データを取得する。

記憶部４２は、種々のデータを記憶可能に構成される。記憶部４２には、制御部４５が参照するプログラム、データが記憶されている。また、通信部４１を介して取得された第１のデータ、第２のデータ及び補正用データが記憶されてもよい。

入力部４３は、ユーザからの外部操作による指令を入力するための入力装置である。入力部４３は、例えば、キーボードや、マウスやタッチパッド等のポインティングデバイス等である。

出力部４４は、各種情報を出力するための入力装置である。出力部４４は、例えば、画像を表示する表示部、音声を出力する音声出力部などを含んで構成される。
制御部４５は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等のプロセッサ４５１と、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ（以下、メモリ４５２）と、を用いる。制御部４５の各種機能は、プロセッサ４５１が非遷移的実体的記憶媒体に格納されたプログラムを実行することにより実現される。この例では、メモリ４５２が、プログラムを格納した非遷移的実体的記憶媒体に該当する。また、このプログラムの実行により、プログラムに対応する方法が実行される。なお、制御部４５を構成するマイクロコンピュータの数は１つでも複数でもよい。

制御部４５は、プロセッサ４５１がプログラムを実行することで、第１のデータ、第２のデータ及び補正用データに基づいて、後述する図３に示す算出処理を実行する。
［２．処理］
次に、情報処理装置４の制御部４５が実行する算出処理について、図３のフローチャートを用いて説明する。算出処理は、制御部４５が入力部４３を介してユーザから算出処理の開始指示を受け付けた場合に開始されてもよい。

まず、ステップ１（以下、Ｓ１。他のステップも同様。）で、制御部４５は、第１データベース１から第１のデータを取得する。
続いて、Ｓ２で、制御部４５は、第２データベース２から第２のデータを取得する。

続いて、Ｓ３で、制御部４５は、欠損データを補完する。
本実施形態では、第２のデータに欠損データが含まれる。すなわち、本実施形態のクロス接触データの算出方法では、対象テレビコンテンツに対する０回、１回、２回、３回の各接触回数別のユーザの割合を示すテレビ接触回数分布データと、対象デジタルコンテンツに対する０回、１回、２回、３回の各接触回数別のユーザの割合を示すデジタル接触回数分布データと、が使用される。

一方、計算に使用される第２のデータには、対象デジタルコンテンツに対する接触回数が０回又は１回以上のユーザの割合を示すデジタル接触率データしか含まれておらず、対象デジタルコンテンツに対する１回、２回、３回の各接触回数のユーザの割合の情報、すなわち、デジタル接触回数分布データが欠落している。そのため、第２のデータは欠損データを含むものとして扱われる。なお、デジタル接触回数分布データが本実施形態でいう欠損データである。

そこで、本実施形態では、対象デジタルコンテンツに関する接触回数とユーザの割合との関係を特定の確率分布（本実施形態では負の二項分布）で近似することで、対象デジタルコンテンツに関する１回、２回、３回の各接触回数のユーザの割合の情報が補完される。

詳細には、対象デジタルコンテンツに対する接触率（図２の例では５７．０％）と、平均接触回数（図２の例では１．２回）と、から対象デジタルコンテンツの接触回数分布（図４の破線部）が算出される。

より詳細には、負の二項分布における確率質量関数をｐｍｆ（ｘ；ｒ，ｐ）、「対象デジタルコンテンツにｘ回接触した人の割合」＝ｐｍｆ（ｘ；ｒ，ｐ）として、対象デジタルコンテンツの接触回数分布を近似する。このとき、確率質量関数ｐｍｆは値が０以上であり、かつ、ｘの全ての値に関する総和が１であるため、分布としての条件を満たす。

また、下記２式が成立する。
・「リーチ」＝１−「０回接触のユーザの割合」＝１−ｐｍｆ（０；ｒ，ｐ）
・「平均接触回数」＝ｓｕｍ（ｉ＊ｐｍｆ（ｉ；ｒ，ｐ））／「リーチ」
上記２式において、「リーチ」にデジタル接触率データが示す接触率（リーチ）を代入し、「平均接触回数」にデジタル平均接触回数データが示すデジタル平均接触回数を代入する。そして、上記２式を解くことで、確率質量関数ｐｍｆのパラメータｒ，ｐを決定できる。そして、パラメータが決定された確率質量関数ｐｍｆを用いることで、１回、２回、３回の各接触回数のユーザの割合を補完する。

本実施形態ではこのようにしてデジタル接触回数分布データが生成され、欠損データが補完される。
続いて、Ｓ４で、制御部４５は、クロス接触データを算出する。具体的には、制御部４５は、Ｓ１で取得されたテレビ接触回数分布データが示す接触回数分布と、Ｓ３で生成されたデジタル接触回数分布データが示す接触回数分布と、に基づきクロス接触データを算出する。

また本実施形態では、クロス接触データは、図５の破線部で示すように、対象テレビコンテンツ及び対象デジタルコンテンツの両方に関する接触回数別のユーザの分布を成分とする行列形式で出力される。以下では、行列形式で表されたクロス接触データを「クロス接触行列」ともいう。

図５で例示するクロス接触行列では、行列の（ｉ，ｊ）成分は、対象デジタルコンテンツに関する接触回数がｉ回であり、対象テレビコンテンツに関する接触回数がｊ回であるユーザの割合を示す。

また本実施形態では、クロス接触行列は、対象デジタルコンテンツに対する接触回数分布と、対象テレビコンテンツに対する接触回数分布と、を単純に掛け合わせる（すなわち乗算する）ことで算出される。具体的には、デジタル接触回数分布データによれば対象デジタルコンテンツにｉ回接触したユーザの割合がＡ％であるとする。また、テレビ接触回数分布データによれば対象テレビコンテンツにｊ回接触したユーザの割合がＢ％であるとする。このとき、クロス接触行列の（ｉ，ｊ）成分は、Ａ×Ｂ％として算出される。

このような計算方法の前提として、Ｓ４では、対象テレビコンテンツに対する接触確率と、対象テレビコンテンツに対する接触確率と、が互いに独立である仮定して、クロス接触行列が算出される。

すなわち、例えば、或るユーザが対象テレビコンテンツに接触した場合と接触しなかった場合とでは、そのユーザが対象デジタルコンテンツに接触する確率が一般に変わり得る。つまり、ユーザの対象テレビコンテンツに対する接触と対象デジタルコンテンツに対する接触との間には一般に相関がある。Ｓ４の計算では、このような相関を考慮することなくクロス接触行列が算出される。なお、Ｓ４で算出されたクロス接触データは後述のとおり補正される。つまり、Ｓ４で算出されたクロス接触データは、仮の又は暫定的なクロス接触データであるともいえる。

続いて、Ｓ５で、制御部４５は、第３データベース３から補正用データを取得する。
補正用データは、Ｓ４で算出されたクロス接触行列の値を補正するためのデータである。
補正用データは、ユーザの対象テレビコンテンツに対する接触と対象デジタルコンテンツに対する接触との間の相関を反映する（すなわち前記相関を含む）データである。つまり、補正要データを用いてクロス接触行列を補正することで、前記相関を考慮したクロス接触行列が算出可能となる。

本実施形態では、補正用データは、対象テレビコンテンツ及び対象デジタルコンテンツの両方に関する接触回数別のユーザの分布を示すデータである。具体的には、補正用データは、図６の破線部に示すように、以下の４つの成分を有する行列である。
・対象テレビコンテンツに１回以上接触しかつ対象デジタルコンテンツに１回以上接触したユーザの割合
・対象テレビコンテンツに０回接触（すなわち非接触）でありかつ対象デジタルコンテンツに１回以上接触したユーザの割合
・対象デジタルコンテンツに１回以上接触しかつ対象デジタルコンテンツに非接触であるユーザの割合
・対象テレビコンテンツに非接触でありかつ対象デジタルコンテンツに非接触であるユーザの割合
換言すれば、本実施形態の補正用データは、クロス接触行列のいくつかの成分を小行列としてまとめたブロック行列に対応するデータである。補正用データが示すこれらの４つの成分の値は前述した相関を含んだ値である。また、補正用データは、対象テレビコンテンツ及び対象デジタルコンテンツに関する１回、２回、３回の接触回数別のユーザの割合の情報を有しない点で、クロス接触行列よりも粒度が粗いデータである。なお以下では、前記４つの成分を有するブロック行列を「フリークエンシー（ＦＱ）分布行列」ともいう。

補正用データは、シミュレータ５が以下のようなシミュレーションを行うことで算出される。具体的には、まず、入力データ及び出力データを以下とする第１のシミュレーションモデルを構築する：
＜入力データ＞
対象テレビコンテンツの出稿条件及び対象デジタルコンテンツの出稿条件
＜出力データ＞
・ＦＱ分布行列
・対象テレビコンテンツに関する接触率及び対象デジタルコンテンツに関する接触率（ここでいう接触率は１回以上接触したユーザの割合を意味する）
ここで、入力データである対象テレビコンテンツの出稿条件は、例えば、対象テレビコンテンツの出稿金額、ＧＲＰ（gross rating point）、放送局、出稿のフォーマット等である。出稿のフォーマットは、例えば、テレビＣＭ等の対象テレビコンテンツを番組単位で出稿するか、ゾーン単位で出稿するか等である。ゾーン単位とは、指定の曜日・時間体でテレビＣＭを出稿することであり、例えば、月曜から日曜の朝から夜まで、朝＋昼＋夜＋土日、朝＋夜＋土日等の種々のバリエーションがある。

また、対象デジタルコンテンツの出稿条件は、例えば、対象デジタルコンテンツの出稿金額、インプレッション単価、出稿先の媒体（ＹｏｕＴｕｂｅ（登録商標）、Ｆａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）等）、ターゲット設定、フリークエンシーキャップ、出稿のフォーマット等である。なお、フリークエンシーキャップは、コンテンツの頻度上限であり、同じユーザに最大何回までコンテンツを配信してよいかを指定するものである。また、出稿のフォーマットは、例えば、動画広告、バナー広告、検索広告等である。

前述した第１のシミュレーションモデルは、例えば多変量ポアソン分布ＭｕｌＰｏｉ（λ_１，λ_２，λ_３）として構築されてもよい。すなわち、
ＭｕｌＰｏｉ（λ_１，λ_２，λ_３）において、λ_１，λ_２，λ_３を以下のように設定する。
λ_１＝ｆ_１（対象テレビコンテンツの出稿条件）
λ_２＝ｆ_２（対象テレビコンテンツの出稿条件）
λ_０＝ｆ_０（対象テレビコンテンツ及び対象デジタルコンテンツの出稿条件）
ここで、ｆ_１、ｆ_２、ｆ_０は出稿条件を分布のパラメータに変換する関数する。そして、入力データである対象テレビコンテンツ及び対象デジタルコンテンツの出稿条件と、出力データであるＦＱ分布行列と、の実績の組を複数用意し、これらを教師データとして関数ｆ_１、ｆ_２、ｆ_０を学習させる。

そして、このように構築された第１のシミュレータを逆引き的に使用し、以下を入力データ及び出力データする第２のシミュレータとして使用する。
＜入力データ＞
対象テレビコンテンツに関する接触率及び対象デジタルコンテンツの接触率
＜出力データ＞
・ＦＱ分布行列
・対象テレビコンテンツの出稿条件及び対象デジタルコンテンツの出稿条件
ここで、第２のシミュレータの入力データは、第１のデータに含まれるテレビ接触回数分布データと、第２のデータに含まれるデジタル接触率データと、から入手可能である。また、第２のシミュレータの出力データであるＦＱ分布行列は、補正用データにほかならない。このようにして生成された補正用データは、一般に、ユーザの対象テレビコンテンツに対する接触と対象デジタルコンテンツに対する接触との間の相関を反映する。

シミュレータ５は、このように構築された第２のシミュレータを使用して補正用データを生成し、生成された補正用データは第３データベース３に記憶される。そして、制御部４５は、補正用データを第３データベース３から取得する。

続いて、Ｓ６で、制御部４５は、Ｓ５で取得された補正用データを用いてＳ４で算出されたクロス接触データを補正する。
具体的には、Ｓ４で算出されたクロス接触行列の示す４つの値とＳ５で取得された補正用データの示す４つの値との間にはズレがある。ここでいう４つの値とは、「対象テレビコンテンツに１回以上接触しかつ対象デジタルコンテンツに１回以上接触したユーザの割合」、「対象テレビコンテンツに非接触でありかつ対象デジタルコンテンツに１回以上接触したユーザの割合」、「対象デジタルコンテンツに１回以上接触しかつ対象デジタルコンテンツに非接触であるユーザの割合」及び「対象テレビコンテンツに非接触でありかつ対象デジタルコンテンツに非接触であるユーザの割合」である。

そこで、Ｓ４で算出されたクロス接触行列を定数倍する（すなわち行列の各成分に同一定数を乗じる）ことで、Ｓ５で取得された補正用データの示す４つの値とクロス接触行列の示す４つの値とを一致させる。これにより、クロス接触行列の値が補正される。なお、図７には、値が補正されたクロス接触行列が示されている。

続いて、Ｓ７で、制御部４５は、Ｓ６で補正されたクロス接触行列を出力部４４に出力させた後、図３の算出処理を終了する。
［３．効果］
以上詳述した実施形態によれば、以下の効果を奏する。

（１）本実施形態では、情報処理装置４は、第１のデータ及び第２のデータに基づいてクロス接触データを算出する。
したがって、対象テレビコンテンツ及び対象デジタルコンテンツの両方に関する接触回数別のユーザの分布を直接計測できない場合においても、当該分布を取得することができる。

（２）本実施形態では、情報処理装置４は、第２のデータに欠損データが含まれている場合に、欠損データを補完し、デジタル接触回数分布データを生成する。そして、情報処理装置４は、生成されたデジタル接触回数分布データを用いてクロス接触データを算出する。

したがって、第２のデータに欠損データが含まれている場合であってもクロス接触データを算出できる。
（３）本実施形態では、情報処理装置４は、補正用データを用いてクロス接触行列を算出する。補正用データは、ユーザの対象テレビコンテンツに対する接触と対象デジタルコンテンツに対する接触との間の相関を反映する（すなわち前記相関を含む）データである。

本実施形態のように、第１のデータが示すテレビ接触回数分布と第２のデータが示すデジタル接触回数分布とを単純に乗算することでクロス接触データを算出する場合、前記相関が考慮されない。これに対し、前記相関を反映した補正用データを用いることで、前記相関といった考慮すべき要素を含んだ形でクロス接触データを計算できる。

したがって、テレビ接触回数分布とデジタル接触回数分布とを単純に乗算し、クロス接触データを算出する場合と比較して、現実により即したクロス接触データを得ることができる。

（４）本実施形態では、補正用データは、シミュレーションによって生成されたデータである。
したがって、前述した相関を反映した補正用データが調査パネルから直接計測できない場合などであっても、前述した相関を考慮したクロス接触データを算出できる。

（５）本実施形態では、補正用データは、クロス接触データと同様に、対象テレビコンテンツ及び対象デジタルコンテンツの両方に関する接触度合い別のユーザの分布を示すデータである。このため、クロス接触データと補正用データとの対比や、クロス接触データを補正用データと整合するように補正するといった処理が容易になり得る。したがって、計算処理を効率的に行うことができる。

（６）本実施形態では、情報処理装置４は、クロス接触データを、対象テレビコンテンツ及び対象デジタルコンテンツの両方に関する接触度回数別のユーザの分布を成分とする行列形式で出力する。

したがって、クロス接触データが行列形式で出力されるため、接触回数分布の一覧性を向上することができる。
（７）本実施形態では、クロス接触データは、接触回数別のユーザの分布を示すデータある。

したがって、接触回数に関するクロス接触データを算出できる。
なお、本実施形態では、情報処理装置４が情報処理装置に相当し、対象テレビコンテンツが第１のコンテンツに相当し、対象デジタルコンテンツが第２のコンテンツに相当し、接触回数が接触度合いに相当し、テレビ接触回数分布データが第１の接触度合い分布データに相当し、デジタル接触率データが第２の接触度合い分布データに相当する。また、Ｓ１が第１データ取得処理に相当し、Ｓ２が第２データ取得処理に相当し、Ｓ３が補完処理に相当し、Ｓ４及びＳ６がクロス接触算出処理に相当し、Ｓ５が補正取得処理に相当し、Ｓ７が行列出力処理に相当する。

［４．他の実施形態］
以上、本開示の実施形態について説明したが、本開示は上述の実施形態に限定されることなく、種々変形して実施することができる。

（１）上記実施形態では、第１の接触度合い分布データ、第２の接触度合い分布データ及びクロス接触データ（以下、第１の接触度合い分布データ等）として、接触回数に関するテレビ接触回数分布データ、デジタル接触率データ及びクロス接触データを例示したが、第１の接触度合い分布データ等はこれに限られない。

例えば、第１の接触度合い分布データ等は、コンテンツのリーチに関するユーザの分布を示すデータであってもよく、また、コンテンツの視聴時間ごとのユーザの分布を示すデータ等であってもよい。

つまり、本明細書におけるコンテンツに関する接触度合いとは、コンテンツに関する接触回数のみならず、コンテンツに接触したかしていないかの２区分、視聴時間の長さ等も包含する概念である。コンテンツに関する接触度合いは、広義には、コンテンツに関する接触傾向と解されてもよい。

（２）上記実施形態において、テレビ接触回数分布データ、デジタル接触率データ、デジタル接触回数分布データ、クロス接触データ等のデータは、接触回数別（より一般には接触度合い別）のユーザの「割合」ではなく、接触度合い別のユーザの「人数」を示すデータであってもよい。つまり、本明細書における「接触度合い別のユーザの分布」とは、接触度合い別のユーザの割合又は人数の分布であってもよい。

また、本明細書でいう第１の接触度合い分布データは、第１のコンテンツに対する接触度合いを複数の範囲に区分したときの各範囲について、その範囲に属するユーザの割合又は人数を示すデータであってもよい。同様に、本明細書でいう第２の接触度合い分布データは、第２のコンテンツに対する接触度合いを複数の範囲に区分したときの各範囲について、その範囲に属するユーザの割合又は人数を示すデータであってもよい。

（３）上記実施形態では、第１のコンテンツ及び第２のコンテンツとして、テレビコンテンツ及びデジタルコンテンツを例示したが、第１のコンテンツ及び第２のコンテンツはこれに限られない。第１及び第２のコンテンツは、例えば、屋外コンテンツ、ラジオコンテンツ、新聞コンテンツ等の種々のコンテンツであってもよい。

（４）上記実施形態では、テレビ接触回数分布データ及びデジタル接触回数分布データは、共に、コンテンツに関する接触回数が０回、１回、２回、３回のユーザの割合を示すデータである。そして、これらのデータから計算されるクロス接触行列は４×４行列である。しかし、テレビ接触回数分布データ、デジタル接触回数分布データ及びクロス接触データはこれに限られない。

例えば、テレビ接触回数分布データは、対象テレビコンテンツに関する接触回数が０回、１回、・・・ｎ回（ｎは３以外の整数も可）のユーザの割合を示すデータであってもよい。また、デジタル接触回数分布データは、対象デジタルコンテンツに関する接触回数が０回、１回、・・・、ｍ回（ｍは３以外の整数も可）のユーザの割合を示すデータであってもよい。

そして、これらのデータから計算されるクロス接触行列は、ｎ×ｍ行列であってもよい。
（５）上記実施形態では、クロス接触データは、行列形式で算出及び出力されるが、クロス接触データはこれに限られない。

例えば、クロス接触データは、第１のコンテンツ及び第２のコンテンツの両方に関する接触度合い別のユーザの分布を示す確率分布を特定可能なデータであってもよい。この場合において例えば、クロス接触データは、前記確率分布を特徴付けるパラメータであってもよい。また例えば、クロス接触データは、クロス接触行列の行列要素を示す、行列形式以外のデータであってもよい。

（６）上記実施形態では、Ｓ５で取得された補正用データを用いてクロス接触データが補正されるが、クロス接触データの算出方法はこれに限られない。例えば、クロス接触データは補正用データを用いて補正されなくてもよい。この場合において例えば、Ｓ４で算出されたクロス接触データが最終出力として出力部４４に出力されてもよい。

（７）上記実施形態では、クロス接触データは、２つのコンテンツ（対象テレビコンテンツ及び対象デジタルコンテンツ）の接触度合い別のユーザの分布を掛け合わせたデータであるが、クロス接触データはこれに限られない。例えば、クロス接触データは、３つの以上のコンテンツの接触度合い別のユーザの分布を掛け合わせたデータであってもよい。

（８）前述したシミュレータの構築方法はあくまで一例であり、上記とは別の構築方法によりシミュレータが構築されてもよい。例えば、第１のシミュレータを構築することなく、いきなり第２のシミュレータが構築されてもよい。

（９）上記実施形態では、欠損データの補完方法として「負の二項分布」を用いた補完方法を例示したが、欠損データの補完方法はこれに限られない。
例えば、負の二項分布以外の確率分布を用いて欠損データが補完されてもよい。この場合において、パラメータが２つ以上であり、かつ、非負の離散分布である（可能であれば上限がない非負の離散分布である）確率分布を用いて欠損データが補完されてもよい。このような確率分布として、例えば、beta-binomial(n, alpha, beta)においてnを十分に大きくした確率分布が用いられてもよい。

また例えば、過去の接触回数分布が分かっている場合、機械学習を用いて欠損データが補完されてもよい。この場合において例えば、過去の接触率及び平均接触回数データと、過去の接触回数分布と、の組を教師データとして機械学習を行い、接触率及び平均接触回数が入力されたときに接触回数分布を出力するモデルが構築されてもよい。そして、当該モデルを使用して欠損データが補完されてもよい。

（１０）上記実施形態では、コンテンツに対する接触又は非接触のユーザの分布を示す接触率データ等を基に欠損データであるデジタル接触回数分布データが補完されるが、欠損データの補完の例はこれに限られない。例えば、コンテンツに対して０回接触、１〜２回接触、３回〜４回接触、・・・のユーザの割合を示すデータのように、カテゴリ化された形式のデータを基に、０回、１回、２回・・・等の各接触回数のユーザの分布を示す接触回数分布データが取得されてもよい。

（１１）上記実施形態では、第２のデータに欠損データが含まれるが、例えば、第２のデータに代えて又は加えて第１のデータに欠損データが含まれていてもよい。そして、その欠損データを補正する処理が行われてもよい。

（１２）上記実施形態において、例えば、第１のデータ及び／又は第２のデータに欠損データが含まれていない場合などにおいて、欠損データの補完処理が実行されなくてもよい。

（１３）上記実施形態では、クロス接触データの値が補正用データの値に一致するようにクロス接触データを補正するが、クロス接触データの補正方法はこれに限られない。
例えば、補正用データの示す値とクロス接触データの示す値との平均値又は重み付き平均値等にクロス接触データの値が一致するようにクロス接触データが補正されてもよい。

また例えば、クロス接触データの示す分布と補正用データの示す分布とのＫＬ情報量（Kullback-Leibler divergence）が最小になるようにクロス接触データが補正されてもよい。

また例えば、クロス接触データの示す分布と補正用データの示す分布とで、接触度合いとユーザの割合との間の相関係数が等しくなるように、クロス接触データが補正されてもよい。

（１４）上記実施形態では、情報処理装置４は、外部のシミュレータ５によって生成された補正用データを取得するが、補正用データの取得方法はこれに限られない。例えば、シミュレータ５ではなく情報処理装置４自身が補正用データを生成し、生成された補正用データを情報処理装置４が取得してもよい。

（１５）本開示に記載の情報処理装置４及びその手法は、コンピュータプログラムにより具体化された一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリを構成することによって提供された専用コンピュータにより、実現されてもよい。あるいは、本開示に記載の情報処理装置４及びその手法は、一つ以上の専用ハードウェア論理回路によってプロセッサを構成することによって提供された専用コンピュータにより、実現されてもよい。もしくは、本開示に記載の情報処理装置４及びその手法は、一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリと一つ以上のハードウェア論理回路によって構成されたプロセッサとの組み合わせにより構成された一つ以上の専用コンピュータにより、実現されてもよい。また、コンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されるインストラクションとして、コンピュータ読み取り可能な非遷移有形記録媒体に記憶されてもよい。

（１６）上記実施形態における１つの構成要素が有する複数の機能を、複数の構成要素によって実現したり、１つの構成要素が有する１つの機能を、複数の構成要素によって実現したりしてもよい。また、複数の構成要素が有する複数の機能を、１つの構成要素によって実現したり、複数の構成要素によって実現される１つの機能を、１つの構成要素によって実現したりしてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換してもよい。

（１７）上述した情報処理装置４の他、当該情報処理装置４を構成要素とするシステム、当該情報処理装置４としてコンピュータを機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した半導体メモリ等の非遷移的実体的記録媒体、第１のデータ及び第２のデータに基づいてクロス接触データを算出する方法など、種々の形態で本開示を実現することもできる。

１…第１データベース、２…第２データベース、３…第３データベース、
４…情報処理装置、５…シミュレータ、１００…情報処理システム。

Claims (9)

1. コンピュータを備える情報処理装置であって、前記コンピュータに、
   第１のコンテンツに関する接触度合い別のユーザの分布を示すデータである第１の接触度合い分布データを含む第１のデータを取得する第１データ取得処理と、
   前記第１のコンテンツとは異なる第２のコンテンツに関する接触度合い別のユーザの分布を示すデータである第２の接触度合い分布データを含む第２のデータを取得する第２データ取得処理と、
   前記第１のデータ及び前記第２のデータに基づいて、前記第１のコンテンツ及び前記第２のコンテンツの両方に関する接触度合い別のユーザの分布を示すクロス接触データを算出するクロス接触算出処理と、
   を実行させる情報処理装置。
2. 請求項１に記載の情報処理装置であって、前記コンピュータに、
   前記第１のデータ及び前記第２のデータの少なくとも一方に欠損データが含まれている場合に、前記欠損データを補完する補完処理を更に実行させる情報処理装置。
3. 請求項１又は請求項２に記載の情報処理装置であって、前記コンピュータに、
   補正用データを取得する補正取得処理であって、前記補正用データは、ユーザの前記第１のコンテンツに対する接触と前記第２のコンテンツに対する接触との間の相関を反映するデータである、補正取得処理を更に実行させ、
   前記クロス接触算出処理は、前記補正用データを用いて前記クロス接触行列を算出する、情報処理装置。
4. 請求項３に記載の情報処理装置であって、
   前記補正用データは、シミュレーションによって生成されたデータである、情報処理装置。
5. 請求項３又は請求項４に記載の情報処理装置であって、
   前記補正用データは、前記第１のコンテンツ及び前記第２のコンテンツの両方に関する接触度合い別のユーザの分布を示すデータである、情報処理装置。
6. 請求項１から請求項５までのいずれか１項に記載の情報処理装置であって、前記コンピュータに、
   前記クロス接触算出処理によって算出された前記クロス接触データを、前記第１のコンテンツ及び前記第２のコンテンツの両方に関する接触度合い別のユーザの分布を成分とする行列形式で出力する行列出力処理を更に実行させる情報処理装置。
7. 請求項１から請求項６までのいずれか１項に記載の情報処理装置であって、
   前記第１の接触度合い分布データは、前記第１のコンテンツに関する接触回数別のユーザの分布を示すデータであり、
   前記第２の接触度合い分布データは、前記第２のコンテンツに関する接触回数別のユーザの分布に関するデータであり、
   前記クロス接触データは、前記第１のコンテンツ及び前記第２のコンテンツの両方に関する接触回数別のユーザの分布を示すデータある、情報処理装置。
8. 請求項１から請求項７までのいずれか１項に記載の情報処理装置であって、
   前記第１のコンテンツは、テレビコンテンツであり、
   前記第２のコンテンツは、デジタルコンテンツである、情報処理装置。
9. コンピュータに、
   第１のコンテンツに関する接触度合い別のユーザの分布を示すデータである第１の接触度合い分布データを含む第１のデータを取得する第１データ取得処理と、
   前記第１のコンテンツとは異なる第２のコンテンツに関する接触度合い別のユーザの分布を示すデータである第２の接触度合い分布データを含む第２のデータを取得する第２データ取得処理と、
   前記第１のデータ及び前記第２のデータに基づいて、前記第１のコンテンツ及び前記第２のコンテンツの両方に関する接触度合い別のユーザの分布を示すクロス接触データを算出するクロス接触算出処理と、
   を実行させるコンピュータプログラム。

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