JP2022177387A - 広告コンテンツ選定装置、及び広告コンテンツ選定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 対象者の嗜好に応じた広告コンテンツを従来とは異なる手法によって選定することが可能な広告コンテンツの選定装置及び選定方法を提供する。【解決手段】 本発明の広告コンテンツ選定装置は、対象者が視聴又は聴取したコンテンツに関する第１情報を取得し、複数の広告コンテンツに関する第２情報を取得し、複数の広告コンテンツの中から、対象者に向けて配信される対象広告コンテンツを、第１情報及び第２情報に基づいて選定する。第１情報は、対象者が視聴又は聴取したコンテンツに現れる映像又は音声の内容に関する情報を含み、第２情報は、広告コンテンツに現れる映像又は音声の内容に関する情報を含む。【選択図】図５

Description

本発明は、広告コンテンツ選定装置、及び広告コンテンツ選定方法に関する。

対象者の属性、嗜好又はライフスタイル等に応じた推奨広告を選定し、選定した推奨広告を対象者に対して配信する技術は、従来から知られている。その一例として、特許文献１に記載の広告システムが挙げられる。特許文献１の広告システムによれば、ウェブサイトの閲覧挙動や検索履歴を分析して、ユーザの嗜好を特定し、特定結果に応じて推奨すべき広告を選択し、選択された広告をユーザインターフェースに伝達することができる。これにより、効率の良い配信ターゲティングと、訴求力の高い広告配信が実現される。

国際公開第２０１１／１４２４８６号

特許文献１の広告システムのように推奨広告を選定して対象者に配信する公知の技術では、対象者の嗜好と合致する商材やサービスを宣伝する広告を推奨広告として選定することが一般的である。例えば、これまでの広告選定技術では、「自動車」のサイトを頻繁に閲覧するヒトに対して、「自動車」の広告を推奨広告として選定していた。この場合には、自動車に対する興味関心が顕在化されたヒトに対して自動車の広告を配信することができ、効率よく訴求させることができる。

一方、自動車に対して潜在的な興味関心を持つヒト、具体的には将来自動車に興味関心を示す可能性があるヒトに対して訴求力の高い広告を配信することができれば、市場の拡大等が期待される。そのためには、上記のように宣伝対象である商材やサービスに基づく従来の手法とは異なる手法にて推奨広告を選定することが必要となる。

そこで、本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであり、具体的には、対象者の嗜好に応じた広告コンテンツを従来とは異なる手法によって選定することが可能な広告コンテンツの選定装置及び選定方法を提供することを目的とする。

上記の目的を達成するために、本発明の広告コンテンツ選定装置は、対象者が視聴又は聴取したコンテンツに関する第１情報を取得する第１情報取得部と、複数の広告コンテンツに関する第２情報を取得する第２情報取得部と、複数の広告コンテンツの中から、対象者に向けて配信される対象広告コンテンツを、第１情報及び第２情報に基づいて選定する選定部と、を備え、第１情報は、対象者が視聴又は聴取したコンテンツに現れる映像又は音声の内容に関する情報を含み、第２情報は、広告コンテンツに現れる映像又は音声の内容に関する情報を含むことを特徴とする。

本発明の広告コンテンツ選定装置によれば、対象者が視聴又は聴取したコンテンツに現れる映像又は音声に基づいて、映像又は音声に関する対象者の嗜好を特定し、その特定結果に基づき、複数の広告コンテンツの中から配信対象を選定する。その際、広告コンテンツに現れる映像又は音声を考慮する。すなわち、本発明では、広告コンテンツを作品（クリエイティブ）として捉えることにより、対象者の嗜好とマッチングする映像又は音声が現れる広告コンテンツを配信対象として選定することができる。

また、本発明において、第１情報は、対象者が視聴又は聴取したコンテンツについて、コンテンツ中に登場する要素、シーン、場所、シナリオ、題号、コンテンツ分類用に定められた基準に則って設定されたカテゴリ、及びＢＧＭのうちの少なくとも一つの項目の情報を含んでもよい。また、第２情報は、複数の広告コンテンツの各々について、広告コンテンツ中に登場する要素、シーン、場所、シナリオ、題号、基準に則って設定されたカテゴリ、及びＢＧＭのうち、第１情報に含まれる項目と同じ項目の情報を含んでもよい。
上記の構成によれば、第１情報及び第２情報に基づき、対象者の嗜好とマッチングする映像又は音声が現れる広告コンテンツを配信対象として選定することができる。

また、本発明において、対象広告コンテンツを対象者のデバイスにて出力させるためのデータを生成する出力制御部をさらに備えてもよい。
上記の構成によれば、選定された対象広告コンテンツを対象者のデバイスにて出力し、対象者に視聴又は聴取してもらうことができる。

また、本発明において、第１情報は、対象者のコンテンツの視聴又は聴取に関する履歴情報と、対象者が視聴又は聴取したコンテンツのメタ情報とを含んでもよい。また、第２情報は、広告コンテンツのメタ情報を含んでもよい。

また、本発明の広告コンテンツ選定装置は、第１情報が含むメタ情報に基づいて、対象者が視聴又は聴取したコンテンツの特徴量を算出し、且つ、第２情報が含むメタ情報に基づいて、広告コンテンツの特徴量を算出する特徴量算出部をさらに備えてもよい。この場合、選定部は、対象者が視聴又は聴取したコンテンツの特徴量と、複数の広告コンテンツの各々の特徴量とに基づいて、対象広告コンテンツを選定してもよい。
上記の構成によれば、対象者の視聴又は聴取したコンテンツ、及び広告コンテンツのそれぞれの特徴量に基づいて対象広告コンテンツが選定されるため、その選定結果の妥当性（信憑性）が向上する。

また、上記の構成において、特徴量算出部は、対象者が視聴又は聴取したコンテンツのメタ情報を用いて数理モデルを構築し、数理モデルにより、対象者が視聴又は聴取したコンテンツ、及び、複数の広告コンテンツの各々について特徴量を算出してもよい。
上記の構成であれば、対象者が視聴又は聴取したコンテンツのメタ情報を用いて構築された数理モデルにより、対象者の嗜好を踏まえてコンテンツの特徴量を適切に算出することができる。これにより、特徴量に基づく対象広告コンテンツの選定結果について妥当性（信憑性）がさらに向上する。

また、本発明において、対象者が視聴又は聴取したコンテンツ、及び、広告コンテンツは、テレビ放送又はネット配信される映像コンテンツであってもよい。

また、前述した課題を解決するために、本発明の広告コンテンツ選定方法は、コンピュータにより、対象者が視聴又は聴取したコンテンツに関する第１情報を取得し、コンピュータにより、複数の広告コンテンツに関する第２情報を取得し、コンピュータにより、複数の広告コンテンツの中から、対象者に向けて配信される対象広告コンテンツを、第１情報及び第２情報に基づいて選定し、第１情報は、対象者が視聴又は聴取したコンテンツに現れる映像又は音声の内容に関する情報を含み、第２情報は、広告コンテンツに現れる映像又は音声の内容に関する情報を含むことを特徴とする。
上記の方法によれば、従来とは異なる手法により、対象者に配信する広告コンテンツを選定することができ、具体的には、広告コンテンツをクリエイティブとして捉えて、対象者の嗜好とマッチングする映像又は音声が現れる広告コンテンツを選定することができる。

本発明によれば、広告コンテンツをクリエイティブとして捉えて、対象者の嗜好とマッチングする映像又は音声が現れる広告コンテンツを配信対象として選定するという、従来にない画期的な手法による広告コンテンツの選定が実現される。

対象広告コンテンツの表示画面の一例を示す図である。 広告選定サービスに関与する関係者を示す図である。 本発明の一実施形態に係る広告コンテンツ選定装置及び関連機器を示す図である。 本発明の一実施形態に係る広告コンテンツ選定装置の機能についての説明図である。 広告コンテンツ選定フローの流れを示す図である。 図６の（ａ）はコンテンツ視聴履歴の一例を示し、（ｂ）は番組メタ情報の一例を示し、（ｃ）は広告メタ情報の一例を示す。 対象広告コンテンツを選定する手順についての説明図である（その１）。 対象広告コンテンツを選定する手順についての説明図である（その２）。 対象広告コンテンツを選定する手順についての説明図である（その３）。

本発明の一実施形態（本実施形態）に係る広告コンテンツ選定装置及び広告コンテンツ選定方法について、添付の図面を参照しながら、以下に詳細に説明する。
なお、以下に説明する実施形態は、本発明の理解を容易にするために挙げた一例にすぎず、本発明を限定するものではない。すなわち、本発明は、その趣旨を逸脱しない限りにおいて、以下に説明する実施形態から変更又は改良され得る。また、当然ながら、本発明には、その等価物が含まれる。

また、本明細書において、「装置」とは、単独で特定の機能を発揮する一つの装置の他、分散して存在しているものの特定の機能を発揮するために協働する複数の装置をも含むものである。

また、本明細書において、「人（ヒト）」及び「者」には、一個人が含まれるとともに、世帯等のグループも含まれることとする。

[本実施形態の広告コンテンツ選定装置により提供されるサービスについて]
本実施形態の広告コンテンツ選定装置について説明するにあたり、同装置を用いて提供されるサービス（以下、広告選定サービス）について説明する。
広告選定サービスは、サービス利用時点で配信可能な複数の広告コンテンツの中から、対象者に配信すべき広告コンテンツ（以下、対象広告コンテンツ）を選定するサービスである。対象広告コンテンツは、対象者に推奨すべき広告、詳しくは対象者の嗜好、特に映像又は音声に関する嗜好に合致するものとして選定された広告コンテンツである。

広告コンテンツは、商材やサービス若しくは企業等を宣伝するために制作された映像コンテンツ、画像（静止画）コンテンツ、音声コンテンツ又はテキストコンテンツ等であり、テレビ又はラジオにより放送され、あるいはネット配信される。
なお、以下では、広告コンテンツがネット配信される映像コンテンツであることとする。ただし、これに限定されず、本発明は、広告コンテンツが映像コンテンツ以外のコンテンツ（例えば、音声コンテンツ）である場合、及び広告コンテンツがテレビ又はラジオにより放送されるものである場合にも適用可能である。

「対象者」は、対象広告コンテンツの配信先であり、広告選定サービスを通じて配信される対象広告コンテンツを、対象者所有のデバイス（詳しくは、後述のＩＰＴＶ装置２０Ｔ）により視聴することが可能である。また、対象者は、コンテンツ視聴者の一人であり、番組等の映像コンテンツ（以下、番組等コンテンツともいう）を視聴する。

「番組等コンテンツ」は、放送される映像コンテンツであり、本実施形態では、例えばテレビ放送コンテンツである。テレビ放送コンテンツは、決められた放送スケジュールでテレビ放送される番組であり、テレビ局等から発信される電波を受信して視聴することができる。テレビ放送には、地上波デジタル放送、ＢＳデジタル放送及びＣＳデジタル放送を含む衛星デジタル放送、並びにケーブルテレビ放送等が含まれる。

なお、番組等コンテンツは、ネット配信される映像コンテンツ（ネット配信コンテンツ）でもよく、すなわち、インターネット等のＩＰネットワークを介して映像データを受信することで視聴可能なコンテンツでもよい。ネット配信には、ＶＯＤ（ビデオ・オンデマンド）と呼ばれるオンデマンド配信、及び、編成された番組を決められた時間に（詳しくは、リアルタイムで）ＩＰ放送により配信するＩＰリニア配信等が含まれる。

対象者を含む複数のコンテンツ視聴者は、自宅等において、コンテンツ視聴用のデバイスを利用して番組等コンテンツや広告コンテンツを視聴する。コンテンツ視聴用のデバイスは、例えば、ＩＰネットワークを用いたテレビジョン視聴システム用の端末装置（以下、ＩＰＴＶ装置２０）である。ＩＰＴＶ装置２０は、コネクテッドＴＶやOver-the-Topのテレビであり、具体的にはセットトップボックスを備えたテレビ受信機又は映像表示機である。

ＩＰＴＶ装置２０は、アンテナを有し、テレビ局からの電波をアンテナにて受信し、テレビ局の放送番組（テレビ放送コンテンツ）を画面に表示する。また、ＩＰＴＶ装置２０は、ホームゲートウェイを介してＩＰネットワークに接続されており、ＩＰネットワークを通じてネット配信コンテンツのデータを受信し、当該データが示す映像を画面に表示する。

広告選定サービスの説明に戻ると、ＩＰＴＶ装置２０を所有する者のうち、対象広告コンテンツの配信を希望する者が対象者として登録され、広告選定サービスでは、登録された対象者の各人に対して、個別に対象広告コンテンツが配信される。つまり、広告選定サービスでは、対象者毎に対象広告コンテンツが選定される。

また、本実施形態では、例えば、対象者が番組等コンテンツを視聴している間に広告選定サービスが実施される。これにより、対象者が番組等コンテンツを視聴している時間帯（厳密には、現時点／リアルタイム）において対象広告コンテンツが選定されて対象者に対して配信される。配信された対象広告コンテンツは、対象者が保有するＩＰＴＶ装置２０の画面に表示され、例えば、図１に示すように、視聴中の番組等コンテンツと同一画面上に表示される。

なお、対象広告コンテンツの表示方法については、上記の表示方法には限定されず、例えば、テレビＣＭが放送される時間帯において、視聴中の番組等コンテンツを一時的に対象広告コンテンツに置き換えて対象広告コンテンツを表示してもよい。あるいは、対象者が指定したタイミング（例えば、ＩＰＴＶ装置２０のリモコンで所定のボタンを押したタイミング）で、対象広告コンテンツをＩＰＴＶ装置２０の画面に表示してもよい。あるいは、対象者が所有するＩＰＴＶ装置２０以外のデバイス（例えば、スマートフォンやタブレット端末等）に対象広告コンテンツを表示してもよい。

[本実施形態に係る広告コンテンツ選定装置及び関連機器について]
本実施形態に係る広告コンテンツ選定装置及び関連機器について、図２及び３を参照しながら説明する。

本実施形態に係る広告コンテンツ選定装置は、広告選定サービスの提供会社が利用するサーバコンピュータにより構成される（図２参照）。このサーバコンピュータは、コンピュータの一例であり、以下では、広告選定用サーバ１０と呼ぶこととする。

広告選定用サーバ１０は、図３に示すように、ＣＰＵ等からなるプロセッサ１０ａと、ＲＯＭ及びＲＡＭ等からなるメモリ１０ｂと、ネットワークインターフェースカード等からなる通信用インタフェース１０ｃと、ハードディスクドライブ又はソリッドステートドライブ等からなるストレージ１０ｄと、マウス及びキーボード等からなる入力装置１０ｅと、ディスプレイ及びプリンタ等からなる出力装置１０ｆとを有する。

また、広告選定用サーバ１０には、本発明の広告コンテンツ選定装置としての機能、すなわち、対象広告コンテンツの選定機能を発揮させるためのプログラム（以下、広告選定用プログラム）がインストールされている。この広告選定用プログラムがプロセッサ１０ａによって読み取られて実行されることで、広告選定用サーバ１０は、対象広告コンテンツの選定に関わる一連の情報処理（演算）を実行する。その結果、対象者の嗜好に応じた広告コンテンツが対象広告コンテンツとして選定される。

なお、図２では、広告選定用サーバ１０が一台のコンピュータによって構成されているが、並列分散された複数台のコンピュータによって広告選定用サーバ１０が構成されてもよい。また、広告選定用サーバ１０は、ＡＳＰ（Application Service Provider）、ＳａａＳ（Software as a Service）、ＰａａＳ（Platform as a Service）又はＩａａＳ（Infrastructure as a Service）用のサーバコンピュータであってもよい。

ちなみに、本実施形態では、広告選定サービスの提供会社が保有するサーバコンピュータによって、本発明の広告コンテンツ選定装置を構成するが、これに限定されるものではない。本発明の広告コンテンツ選定装置の機能の一部又は全部が、広告選定サービスの提供会社とは異なる者、例えば、テレビ局又は広告配信者のコンピュータ、あるいは、これら以外の第三者が保有するコンピュータによって実現されてもよい。

広告選定用サーバ１０は、対象広告コンテンツの選定のために各種情報を収集する。収集された各種の情報は、所定の記憶先に記憶され、具体的には図２に示すデータベース１２に蓄積される。データベース１２は、広告選定用サーバ１０内の記憶装置（ストレージ１０ｄ）に構築されてもよいし、広告選定用サーバ１０とは別に用意されたコンピュータ、例えば外部のデータベース用サーバ等に構築されてもよい。また、収集された情報を記録する技術としては、不正な改竄等を回避する目的からブロックチェーンのような分散型台帳技術を用いてもよい。

また、広告選定用サーバ１０は、図３に示すように、対象者を含むコンテンツ視聴者が利用するＩＰＴＶ装置２０と通信可能であり、各コンテンツ視聴者のＩＰＴＶ装置２０との間でデータの送受信を行う。なお、説明の都合上、以下では、対象者が利用するＩＰＴＶ装置２０を「ＩＰＴＶ装置２０Ｔ」と呼ぶこととする。ちなみに、図２及び３では、図示の便宜上、ＩＰＴＶ装置２０Ｔが１台のみであるが、当然ながら複数台存在してもよく、図中、符号２０が付されたＩＰＴＶ装置が、対象者のＩＰＴＶ装置２０Ｔに該当してもよい。

また、ＩＰＴＶ装置２０，２０Ｔは、その所有者であるコンテンツ視聴者によるコンテンツ視聴の履歴に関する履歴情報（以下、視聴履歴）を記録し、装置内のメモリに蓄積する。また、ＩＰＴＶ装置２０，２０Ｔは、一定期間内に蓄積された視聴履歴を広告選定用サーバ１０に向けて定期的に送信する。

視聴履歴は、コンテンツ視聴者が番組等コンテンツを視聴している間、一定の時間間隔で生成される。視聴履歴には、コンテンツ視聴者の視聴時期に関する情報、及び、コンテンツ視聴者が視聴した番組等コンテンツ（以下、視聴コンテンツ）に関する情報が含まれる。

視聴時期に関する情報は、例えば、コンテンツ視聴者が番組等コンテンツを視聴した日時、時間帯（詳しくは、視聴開始時刻と視聴終了時刻）及び曜日等を含む。
なお、番組等コンテンツ（厳密には、テレビ番組）をリアルタイムではなく録画等して放送後の一定期間内に再生して視聴する、所謂タイムシフト視聴を行った場合には、実際の視聴日時や時間帯を視聴時期としてもよい。

視聴コンテンツに関する情報は、例えば、視聴コンテンツを放送したテレビ局、放送日時、放送エリア、番組タイトル、及びその他の関連情報（例えば、番組識別用のコードやＩＤ）等を含む。
なお、本実施形態とは異なるが、視聴コンテンツがネット配信コンテンツである場合、視聴コンテンツに関する情報は、例えば、コンテンツプロバイダ又はインターネットテレビサイト等の配信元、タイトル、ジャンル及びその他の関連情報（例えば、コンテンツ識別用のコードやタグ）等を含む。

視聴履歴は、広告選定用サーバ１０により受信され、その後にコンテンツ視聴者毎に記憶され、データベース１２にてコンテンツ視聴者毎に蓄積される。
なお、視聴履歴には、上記の情報に加えて、コンテンツ視聴者に関する情報（具体的には、性別及び年齢等）、及びＩＰＴＶ装置２０のデバイスＩＤ（識別情報）等が含まれてもよい。

なお、視聴履歴は、各コンテンツ視聴者のＩＰＴＶ装置２０から製造メーカに送信され、その後に製造メーカから広告選定用サーバ１０へ転送されてもよい。また、視聴履歴が、テレビ局毎に生成されてもよく、その場合には、視聴履歴が各コンテンツ視聴者のＩＰＴＶ装置２０からネットワーク経由で各テレビ局に送られた後にテレビ局から広告選定用サーバ１０に転送されてもよい。

また、広告選定用サーバ１０は、ネットワークを通じて、番組等コンテンツのメタ情報（以下、番組メタ情報）と、複数の広告コンテンツの各々のメタ情報（以下、広告メタ情報）とを収集する。収集された各コンテンツのメタ情報は、コンテンツ毎に記憶され、データベース１２にてコンテンツ毎に蓄積される。

メタ情報について補足すると、番組メタ情報は、図２に示すように、例えば、その番組等コンテンツ（テレビ番組）を放送したテレビ局が利用するテレビ局サーバ２２から入手可能である。番組メタ情報は、例えば、その番組等コンテンツについて、放送したテレビ局、放送日時、放送時間、コンテンツ中に登場する要素、シーン、場所、シナリオ、題号（タイトル）、カテゴリ（ジャンル）、コンテンツ中で使用されるＢＧＭのうちの少なくとも一つの項目の情報を含む。

ここで、「コンテンツ中に登場する要素」は、コンテンツの出演者、コンテンツ中に登場する動物、乗物等の物、店舗等の施設、及びアニメキャラクタ等を含む。また、「シーン」及び「場所」は、コンテンツに現れる映像が表すシーン（イベントや行事等を含む）及び場所である。「シナリオ」は、コンテンツを紹介する文章（あらすじ）やナレーション等、コンテンツの内容を説明する情報である。「題号」は、コンテンツに付与されたタイトル、及び、宣伝用のキャッチコピー等を含む。「カテゴリ」は、コンテンツ分類用に定められた基準（例えば、公知の番組編成基準等）に則って設定され、コンテンツの種別を表す。
なお、番組メタ情報には、上述した項目以外の情報が含まれてもよく、例えば、レギュラー番組である番組等コンテンツのメタ情報には放送回数が含まれてもよい。

広告メタ情報は、図２に示すように、例えば、広告コンテンツの配信者（以下、広告配信者）が利用する広告配信者サーバ２４から入手可能である。本実施形態において、広告メタ情報は、例えば、その広告コンテンツについて、コンテンツ中に登場する要素、シーン、場所、シナリオ、題号（タイトル）、カテゴリ（ジャンル）、及びコンテンツ中で使用されるＢＧＭのうち、番組メタ情報に含まれる項目と同じ情報を含む。
なお、広告メタ情報が示す「題号（タイトル）」としては、例えば、その広告にて宣伝される商材やサービス、宣伝用のキャッチコピー、及び企業の名称等が該当する。また、広告メタ情報が示す「カテゴリ」は、番組メタ情報が示すカテゴリと共通の基準に則って設定されたもの（種別）である。

なお、番組メタ情報及び広告メタ情報の入手元（情報源）については、テレビ局サーバ２２や広告配信者サーバ２４に限定されず、他の情報源、例えば、コンテンツ視聴者の視聴動向を調査する会社のような第三者の機関が利用するコンピュータ等からメタ情報を取得してもよい。あるいは、広告選定サービスの提供会社が、番組等コンテンツ及び広告コンテンツを調査し、調査結果に基づいて自らメタ情報を取得してもよく、具体的には、広告選定用サーバ１０の入力装置１０ｅを通じてメタ情報に相当する情報を入力してもよい。

［本実施形態に係る広告コンテンツ選定装置の機能について］
次に、広告選定用サーバ１０によって構成される広告コンテンツ選定装置の機能について、図４を参照しながら説明する。

広告コンテンツ選定装置は、図４に示すように、第１情報取得部３１、第２情報取得部３４と、特徴量算出部３５と、選定部３６と、出力制御部３７とを有する。これらは、広告選定用サーバ１０が有するハードウェア機器と、広告選定用サーバ１０にインストールされた広告選定用プログラムとが協働することで実現される。以下、それぞれの機能部について説明する。

（第１情報取得部）
第１情報取得部３１は、対象者を含む複数のコンテンツ視聴者の各々の視聴コンテンツに関する第１情報を取得する。第１情報は、各コンテンツ視聴者がどんなコンテンツを視聴したのかを示す情報である。
なお、情報取得には、取得対象の情報を示すデータをデータ通信により受信するケース、広告選定用サーバ１０の入力装置１０ｅを操作して情報を入力するケース、及び、入手済みの情報（一次情報）を解析や照合等して新たな情報（二次情報）を特定するケース等が含まれる。本実施形態では、主としてデータ通信により情報を取得するが、上述の方法のうち、データ通信以外の方法で情報を取得してもよい。

本実施形態の第１情報取得部３１は、図４に示すように、視聴履歴取得部３２とメタ情報取得部３３を有する。視聴履歴取得部３２は、対象者を含む複数のコンテンツ視聴者の各々から視聴履歴を取得する。具体的には、視聴履歴取得部３２は、各コンテンツ視聴者のＩＰＴＶ装置２０，２０Ｔから送信されてくる視聴履歴のデータを、ネットワークを通じて随時受信することで、各コンテンツ視聴者の視聴履歴を取得する。取得された視聴履歴は、データベース１２においてコンテンツ視聴者毎に記憶されて蓄積される。

メタ情報取得部３３は、複数の番組等コンテンツの各々について番組メタ情報を取得し、具体的には、テレビ局サーバ２２が提供する番組メタ情報のデータを、ネットワークを通じて受信して各番組メタ情報を取得する。ここで、メタ情報取得部３３が取得するメタ情報には、対象者を含むコンテンツ視聴者の各々が過去に視聴した番組等コンテンツのメタ情報が含まれる。
取得された番組メタ情報は、データベース１２においてコンテンツ毎（番組毎）に記憶されて蓄積される。

視聴履歴取得部３２が取得する各コンテンツ視聴者の視聴履歴と、メタ情報取得部３３が取得する複数の番組等コンテンツの番組メタ情報とを照合することで、各コンテンツ視聴者の過去の視聴コンテンツを特定することができる。
具体的に説明すると、例えば、あるコンテンツ視聴者の視聴履歴から視聴時期が特定され、過去の番組等コンテンツのメタ情報から放送時期が特定され、特定された視聴時期と放送時期（ＩＰリアル配信ならば配信時期）が一致する番組等コンテンツが、その視聴者の過去の視聴コンテンツに該当する。

以上のようにして、第１情報取得部３１は、複数のコンテンツ視聴者の各々の視聴履歴、及び過去の番組等コンテンツのメタ情報を取得することで、各コンテンツ視聴者の視聴コンテンツに関する第１情報を取得する。

第１情報取得部３１が取得する第１情報には、前述したように、対象者の視聴コンテンツに関する第１情報が含まれる。本実施形態において、対象者の視聴コンテンツに関する第１情報は、その視聴コンテンツの番組メタ情報を含む。番組メタ情報は、その視聴コンテンツに現れる映像又は音声の内容に関する情報、具体的には、視聴コンテンツ中に登場する要素、シーン、場所、シナリオ、題号（タイトル）、カテゴリ（ジャンル）、及びＢＧＭのうちの少なくとも一つの項目の情報を含む。

（第２情報取得部）
第２情報取得部３４は、複数の広告コンテンツに関する第２情報を取得する。第２情報は、現時点で配信可能な広告コンテンツに関する情報であり、広告メタ情報を含む。広告メタ情報は、前述したように、広告配信者サーバ２４が提供する番組メタ情報のデータを、ネットワークを通じて受信することで取得可能である。取得された広告メタ情報は、データベース１２において広告コンテンツ毎に記憶されて蓄積される。

各広告コンテンツの第２情報、詳しくは各広告コンテンツのメタ情報（広告メタ情報）は、広告コンテンツに現れる映像又は音声の内容に関する情報を含み、具体的には、コンテンツ中に登場する要素、シーン、場所、シナリオ、題号（タイトル）、カテゴリ（ジャンル）、及びＢＧＭのうち、番組メタ情報に含まれる項目と同じ情報を含む。

（特徴量算出部）
特徴量算出部３５は、第１情報取得部３１が取得した第１情報に含まれる番組メタ情報、つまり、各コンテンツ視聴者の視聴コンテンツのメタ情報に基づいて、その視聴コンテンツの特徴量を算出する。特徴量算出部３５により算出される特徴量には、対象者の視聴コンテンツの特徴量が含まれる。すなわち、特徴量算出部３５は、対象者の視聴コンテンツの特徴量を算出する。

具体的に説明すると、特徴量算出部３５は、第１情報取得部３１が取得した対象者の第１情報から、対象者が過去に視聴した番組等コンテンツ、すなわち対象者の視聴コンテンツを特定する。その後、特徴量算出部３５は、対象者の視聴コンテンツについての番組メタ情報から、その視聴コンテンツの特徴量を算出する。

視聴コンテンツの特徴量は、公知の自然言語処理にて視聴コンテンツ毎に算出される。算出方法については、特に限定されないが、本実施形態では機械学習を実施して特徴量を算出する。機械学習は、第１情報取得部３１が対象者について取得する第１情報、詳しくは、第１情報に含まれる番組メタ情報を用いて行われる。機械学習が行われると、その結果として、メタ情報をベクトル化する数理モデルが構築される。この数理モデルを用いることで、対象者の視聴コンテンツについて、特徴量としての多次元ベクトルが算出される。

なお、メタ情報をベクトル化する数理モデルを構築する機械学習の種類、及びそのアルゴリズムについては、特に限定されないが、例えば、ｗｏｒｄ２ｖｅｃ、ＳＶＤ（行列の特異値分解）、及びＧｌｏｖｅ等が利用可能である。これら以外の技法を用いて機械学習を行ってもよく、例えば、遺伝的プログラミング、帰納論理プログラミング、ボルツマンマシン、マトリクス・ファクトーリゼーション（ＭＦ）、ファクトーリゼーション・マシン（ＦＭ）、サポートベクタマシン、クラスタリング、ベイジアンネットワーク、又はエクストリーム・ラーニング・マシン（ＥＬＭ）等を用いることができる。
また、数理モデルを構築する手法は、機械学習に限定されず、線形回帰、多変量解析、又は決定木分析等のような公知の統計手法でもよい。

また、メタ情報をベクトル化するに際して、メタ情報が示す文章（例えば、シナリオ等）の中に含まれる単語の重要度を評価して重み付けを行ってもよく、その手法の一例としては、ＴＦ（Term Frequency）－ＩＤＦ（Inverse Document Frequency）が利用可能である。

本実施形態において、特徴量算出部３５は、上記の要領によって対象者の視聴コンテンツの特徴量を算出するとともに、複数の広告コンテンツの各々について特徴量を算出する。具体的には、第２情報取得部３４が取得した各広告コンテンツの第２情報に含まれる広告メタ情報に基づいて、各広告コンテンツの多次元ベクトルを特徴量として算出し、詳しくは、上述の数理モデルに各広告コンテンツの広告メタ情報を適用して当該広告メタ情報をベクトル化する。これにより、対象者の視聴コンテンツのメタ情報をベクトル化したベクトル空間と同じ空間で、複数の広告コンテンツの各々のメタ情報（広告メタ情報）をベクトル化することができる。

また、特徴量算出部３５は、上記と同様の要領で、特定視聴者の視聴コンテンツの特徴量を算出し、具体的には、特定視聴者の視聴コンテンツの番組メタ情報をベクトル化する。特定視聴者とは、対象者以外のコンテンツ視聴者であって、対象者と同じ番組等コンテンツを過去に視聴した者である。

また、特徴量算出部３５は、対象者を含む複数のコンテンツ視聴者の各々の視聴傾向（視聴習慣）をベクトル化することができる。具体的には、各コンテンツ視聴者について、視聴コンテンツの番組メタ情報を上記の要領でベクトル化し、その平均（加重平均）を求める、あるいは所定のルールに則って各ベクトルに対し重み付けする。平均されたベクトル、又は重み付けられたベクトルは、各コンテンツ視聴者の視聴傾向を表すベクトルとみなすことができる。

（選定部）
選定部３６は、現時点で配信可能な複数の広告コンテンツの中から、対象者に向けて配信される対象広告コンテンツを選定する。対象広告コンテンツは、ネット配信される広告コンテンツであるが、テレビ放送される広告コンテンツ（テレビＣＭ）でもよく、あるいは、両方の種類の広告コンテンツでもよい。

本実施形態において、選定部３６は、対象者の第１情報、及び、複数の広告コンテンツの各々の第２情報に基づいて選定する。より具体的に説明すると、本実施形態において、選定部３６は、特徴量算出部３５によって算出された対象者の視聴コンテンツの特徴量（詳しくは、ベクトル化された番組メタ情報）と、複数の広告コンテンツの各々の特徴量（詳しくは、ベクトル化された広告メタ情報）とに基づいて、対象広告コンテンツを選定する。
なお、対象広告コンテンツの選定方法については、後に詳しく説明することとする。

（出力制御部）
出力制御部３７は、選定された対象広告コンテンツを対象者のデバイス（詳しくは、ＩＰＴＶ装置２０Ｔ）にて出力させるためのデータを生成する。本実施形態では、対象広告コンテンツの配信を要求するデータ（以下、配信要求）を生成し、広告配信者サーバ２４に向けて送信する。配信要求を受信した広告配信者サーバ２４は、配信要求に応じて、対象広告コンテンツを対象者に対して配信する。対象者側では、図１に示すように、広告配信者から配信された対象広告コンテンツがＩＰＴＶ装置２０Ｔの画面に表示される。

なお、対象広告コンテンツを対象者のデバイスにて出力させるためのデータは、広告配信者に対する対象広告コンテンツの配信要求に限定されるものではない。例えば、出力制御部３７が生成するデータは、対象広告コンテンツの表示データそのものであってもよく、その場合には、出力制御部３７が対象者のＩＰＴＶ装置２０Ｔに向けて対象広告コンテンツの表示データを送信することになる。

［本実施形態に係る広告コンテンツ選定方法について］
次に、広告コンテンツ選定装置を構成する広告選定用サーバ１０の動作例として、対象広告コンテンツを選定する一連の処理（以下、広告コンテンツ選定フロー）について説明する。
なお、以下に説明する処理フローは、あくまでも一例であり、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において不要なステップを削除したり、新たなステップを追加したり、ステップの実施順序を入れ替えてもよい。

広告コンテンツ選定フローでは、本発明の広告コンテンツ選定方法が採用されており、図５に示す流れにて進行する。すなわち、以下の説明には、本発明の広告コンテンツ選定方法についての説明が含まれており、図５に示す広告コンテンツ選定フロー中の各ステップは、本発明の広告コンテンツ選定方法の構成要素に相当する。

広告コンテンツ選定フローの開始にあたり、対象者がＩＰＴＶ装置２０Ｔを起動し、ＩＰＴＶ装置２０Ｔにて、現時点で放送されている番組等コンテンツを視聴する。

広告コンテンツ選定フローでは、先ず、広告選定用サーバ１０（詳しくは、第１情報取得部３１）が、対象者を含む複数のコンテンツ視聴者の各々について、視聴コンテンツに関する第１情報を取得する（Ｓ００１）。具体的には、各コンテンツ視聴者の視聴履歴と、過去に放送された複数の番組等コンテンツの番組メタ情報を取得する。取得する番組メタ情報には、コンテンツ視聴者の視聴コンテンツの番組メタ情報が含まれる。

ステップＳ００１にて取得される視聴履歴及び番組メタ情報の一例を図６の（ａ）及び（ｂ）に示す。ただし、同図に示す情報の内容は、一例にすぎず、図６に図示されていない情報が視聴履歴や番組メタ情報に追加されてもよい。
取得された視聴履歴及び番組メタ情報、すなわち第１情報は、データベース１２に蓄積される。

なお、ステップＳ００１は、広告コンテンツ選定フローの開始を契機として実施されてもよいし、あるいは広告コンテンツ選定フローの開始前に予め実施されてもよい。

次に、広告選定用サーバ１０（詳しくは、第２情報取得部３４）が、現時点で配信可能な複数の広告コンテンツの各々について第２情報を取得する（Ｓ００２）。本ステップＳ００２では、主として、各広告コンテンツの広告メタ情報を取得する。
ステップＳ００２にて取得される広告メタ情報の一例を図６の（ｃ）に示す。ただし、同図に示す情報の内容は、一例にすぎず、図６には示されていない情報が広告メタ情報に追加されてもよい。
取得された広告メタ情報を含む第２情報は、データベース１２に蓄積される。

なお、ステップＳ００２は、広告コンテンツ選定フローの開始を契機として実施されてもよいし、あるいは広告コンテンツ選定フローの開始前に予め実施されてもよい。また、ステップＳ００２は、図５の流れとは異なるが、ステップＳ００１よりも前の段階で実施されてもよく、ステップＳ００１と同時期に実施されてもよい。

次に、広告選定用サーバ１０（詳しくは、特徴量算出部３５）が、対象者を含む複数のコンテンツ視聴者の各々の視聴コンテンツを特定し、特定した各視聴コンテンツの番組メタ情報をデータベース１２から読み出し、その番組メタ情報から視聴コンテンツの特徴量を算出する（Ｓ００３）。

具体的には、対象者の視聴コンテンツの番組メタ情報を用いて機械学習を実施する。これにより、番組メタ情報をベクトル化する数理モデル（以下、ベクトル化モデル）が構築される。そして、複数のコンテンツ視聴者の各々の視聴コンテンツについて、番組メタ情報をベクトル化モデルに適用することにより、図７～９に示すように、それぞれの番組メタ情報がベクトル化される。

図７～９では、対象者の視聴コンテンツのメタ情報を表すベクトルが模式的に示されており、具体的には黒丸印にて表記されている。なお、図示の都合上、図７～９では、対象者の視聴コンテンツを１つのみとし、当該視聴コンテンツの番組メタ情報を表すベクトル（図中の黒丸印）が１つのみ表示されている。ただし、当然ながら、対象者の視聴コンテンツは複数存在してもよい。

その後、広告選定用サーバ１０（詳しくは、特徴量算出部３５）は、複数の広告コンテンツの各々について、その広告メタ情報から特徴量を算出する（Ｓ００３）。具体的には、各広告コンテンツの広告メタ情報に対して上述のベクトル化モデルを適用する。この結果、図７～９に示すように、各広告コンテンツの広告メタ情報が、対象者の視聴コンテンツの番組メタ情報と同じベクトル空間内でベクトル化される。

図７～９では、広告コンテンツの広告メタ情報が模式的に示されており、具体的には星印にて表記されている。なお、各星印には、広告コンテンツを識別する符号（具体的には＃付きの数字）が付されている。

また、図５には特に示していないが、広告選定用サーバ１０（詳しくは、特徴量算出部３５）は、対象者のコンテンツ視聴傾向をベクトル化する。具体的には、視聴者が過去に視聴した複数の視聴コンテンツの番組メタ情報をベクトル化モデルに適用してベクトル化する。その後、各視聴コンテンツの番組メタ情報から算出されたベクトルの平均（加重平均）を求め、あるいは所定のルールに則って各ベクトルに対し重み付けする。これにより、対象者のコンテンツ視聴傾向が、図７～９に示すように、対象者の視聴コンテンツの番組メタ情報と同じベクトル空間内でベクトル化される。
なお、図７～９では、対象者のコンテンツ視聴傾向を表すベクトルが模式的に示されており、具体的には人型マークにて表記されている。

さらに、広告選定用サーバ１０（詳しくは、特徴量算出部３５）は、上記と同様の要領にて、特定視聴者のコンテンツ視聴傾向、及び、特定視聴者の視聴コンテンツの番組メタ情報をそれぞれベクトル化する。これにより、図９に示すように、特定視聴者について、コンテンツ視聴傾向及び視聴コンテンツの番組メタ情報が、対象者のコンテンツ視聴傾向及び視聴コンテンツと同じベクトル空間でベクトル化される。
なお、図９では、特定視聴者のコンテンツ視聴傾向、及び、特定視聴者の視聴コンテンツの番組メタ情報の各々を表すベクトルが模式的に示されている。具体的にはコンテンツ視聴傾向が人型マークにて、視聴コンテンツの番組メタ情報が三角印にて、それぞれ表記されている。各三角印には、視聴コンテンツを識別する符号（具体的には＃付きの数字）と、視聴コンテンツを視聴した特定視聴者を示す線（破線）とが付されている。

その後、広告選定用サーバ１０（詳しくは、選定部３６）が、上述した各種の特徴量（ベクトル）に基づいて、複数の広告コンテンツの中から、対象広告コンテンツを選定する（Ｓ００５）。換言すると、本実施形態では、対象者の視聴コンテンツに関する第１情報（詳しくは、視聴履歴及び番組メタ情報）と、複数の広告コンテンツの各々に関する第２情報（詳しくは、広告メタ情報）とに基づいて、対象広告コンテンツを選定する。

選定部３６による対象広告コンテンツの選定方法について説明すると、現時点で配信可能な複数の広告コンテンツの中から、対象者のコンテンツ視聴傾向との合致度が所定の基準を満たしている広告コンテンツを抽出する。ここで、対象者のコンテンツ視聴傾向との合致度は、広告コンテンツが対象者のコンテンツ視聴傾向と合致している度合いを表す指標である。合致度の評価手法については特に限定されないが、例えば、下記の評価観点（１）～（３）が一例として挙げられる。

（１）対象者の視聴コンテンツと類似しているか
（２）対象者のコンテンツ視聴傾向と類似しているか
（３）対象者と類似する特定視聴者の視聴コンテンツと類似しているか

評価観点（１）については、対象者の視聴コンテンツの番組メタ情報、及び、複数の広告コンテンツの広告メタ情報のそれぞれを同一のベクトル空間でベクトル化し、ベクトル間の距離を算出する。算出されたベクトル間の距離は、合致度（詳しくは類似度）を反映しており、距離が短いほど合致度が高くなる。

評価観点（２）については、対象者のコンテンツ視聴傾向、及び複数の広告コンテンツの広告メタ情報のそれぞれを同一のベクトル空間でベクトル化し、ベクトル間の距離を算出する。算出されたベクトル間の距離は、合致度を反映しており、距離が短いほど合致度が高くなる。

評価観点（３）については、例えば、対象者のコンテンツ視聴傾向、特定視聴者の視聴コンテンツの番組メタ情報、及び複数の広告コンテンツの広告メタ情報のそれぞれを、同一のベクトル空間でベクトル化する。そして、対象者のコンテンツ視聴傾向のベクトルと、特定視聴者の視聴コンテンツの番組メタ情報のベクトルとの間の距離（以下、一次距離）を算出する。一次距離は、対象者のコンテンツ視聴傾向と特定視聴者の視聴コンテンツとの合致度を反映しており、距離が短いほど合致度が高くなる。また、特定視聴者の視聴コンテンツの番組メタ情報のベクトルと、各広告コンテンツの広告メタ情報のベクトルとの間の距離（以下、二次距離）を算出する。二次距離は、特定視聴者の視聴コンテンツと各広告コンテンツとの合致度を反映しており、距離が短いほど合致度が高くなる。

広告コンテンツを抽出する際には、上記の評価観点（１）～（３）のいずれか一つを採用して、あるいは複数の評価観点を組み合わせて採用して合致度を評価するとよい。

評価観点（１）にて対象広告コンテンツを選定する例について、図７を参照しながら説明する。図７に示すケースでは、対象者の視聴コンテンツの番組メタ情報のベクトルからの距離が、広告コンテンツ＃１、＃２、＃３の順で短くなっている。つまり、広告コンテンツ＃１が対象者の視聴コンテンツと最も類似しており、この場合には広告コンテンツ＃１が対象広告コンテンツとして選定される。

評価観点（２）にて対象広告コンテンツを選定する例について、図８を参照しながら説明する。図８に示すケースでは、対象者のコンテンツ視聴傾向を示すベクトルからの距離が、広告コンテンツ＃１、＃２、＃４では基準値未満となる一方で、広告コンテンツ＃３、＃５では基準値を超える。基準値は、対象者のコンテンツ視聴傾向との合致度を評価するために決められた値（閾値）であり、図８中の破線に相当する。また、距離が基準値を下回ることは、対象者のコンテンツ視聴傾向との合致度が十分に高いことを意味する。そして、上記の場合には、広告コンテンツ＃１、＃２、＃４が対象広告コンテンツとして選定される。

評価観点（３）にて対象広告コンテンツを設定する例を、図９を参照しながら説明する。図９に示すケースでは、対象者のコンテンツ視聴傾向を示すベクトルからの距離（すなわち、一次距離）が、特定視聴者Ａの視聴コンテンツ＃１１、特定視聴者Ｂの視聴コンテンツ＃１２、特定視聴者Ｃの視聴コンテンツ＃１３の順で短くなっている。つまり、特定視聴者Ａの視聴コンテンツ＃１１が対象者のコンテンツ視聴傾向と最も類似している。また、特定視聴者Ａの視聴コンテンツ＃１１の番組メタ情報を示すベクトルからの距離（すなわち、二次距離）は、広告コンテンツ＃２１との間で最も短くなる。つまり、広告コンテンツ＃２１は、特定視聴者Ａの視聴コンテンツ＃１１と最も類似しており、この場合には広告コンテンツ＃２１が対象広告コンテンツとして選定される。

以上の手順にて対象広告コンテンツが選定される。なお、上述の手順を修正した手順で対象広告コンテンツを選定してもよく、例えば、上記の評価観点（１）～（３）で評価された合致度からスコアを算出し、スコアが上位Ｎ番目（Ｎは1以上の整数）までの順位に該当する広告コンテンツを抽出し、抽出された対象広告コンテンツとして選定してもよい。

また、対象広告コンテンツを選定する際に、時間帯を考慮してもよく、詳しくは、対象者が番組等コンテンツを視聴する時間帯を加味して対象広告コンテンツを選定してもよい。
具体的に説明すると、１日を複数の時間帯（朝、昼、夕方、夜、深夜及び早朝等）に区分し、対象者の視聴コンテンツを時間帯別に分け、時間帯別に分けた視聴コンテンツを用いて前述の機械学習を実施する。これにより、対象者の視聴コンテンツの特徴量を算出する数理モデル、すなわちベクトル化モデルが時間帯毎（厳密には、時間帯の区分毎）に構築される。そして、時間帯毎のベクトル化モデルのうち、現時点が属する時間帯と対応するモデルを用いて、複数の広告コンテンツの広告メタ情報をベクトル化する。その後、上述の要領で、複数の広告コンテンツの中から対象広告コンテンツを選定する。このような手順により、対象者が番組等コンテンツを視聴する時間帯に応じた広告コンテンツ、例えば、番組等コンテンツを視聴している現時点に適した広告コンテンツを選定することができる。

対象広告コンテンツが設定された後、広告選定用サーバ１０（詳しくは、出力制御部３７）は、対象広告コンテンツを出力させるためのデータを生成し、出力する（Ｓ００６）。具体的には、対象広告コンテンツの配信要求を生成し、広告配信者サーバ２４に向けて送信する。この結果、広告配信者サーバ２４が配信要求に応じて対象広告コンテンツを対象者に対して配信し、対象者のＩＰＴＶ装置２０Ｔの画面に対象広告コンテンツが表示される。

なお、複数の対象広告コンテンツが選定された場合には、選定された対象広告コンテンツをスコア順に並べたリストを対象者のＩＰＴＶ装置２０Ｔに表示させてもよい。この場合、対象者がリストの中から視聴対象とする対象広告コンテンツを選定し、その選定結果が広告配信者サーバ２４に向けて送信される。これにより、対象者により選定された対象広告コンテンツがＩＰＴＶ装置２０Ｔの画面に表示されるようになる。

上述したステップＳ００３からＳ００６までの一連の工程は、対象者がＩＰＴＶ装置２０Ｔにてコンテンツを視聴している間、繰り返し実施される。そして、対象者がＩＰＴＶ装置２０Ｔをオフにした時点で（Ｓ００７）、広告コンテンツ選定フローが終了する。
なお、広告コンテンツ選定フローの各工程は、対象者毎に実施され、これにより、対象広告コンテンツの選定及び配信は、対象者毎に個別に実施される。

［本実施形態の有用性について］
本実施形態では、対象者の視聴コンテンツに関する第１情報と、複数の広告コンテンツの各々に関する第２情報とに基づいて、対象広告コンテンツを選定する。ここで、第１情報及び第２情報は、コンテンツに現れる映像又は音声の内容に関する情報、具体的にはメタ情報を含む。これにより、対象者の嗜好、特に映像又は音声に関する嗜好とマッチする映像又は音声が現れる広告コンテンツを配信対象として選定することができる。

すなわち、本実施形態では、広告コンテンツを作品（クリエイティブ）として捉え、その観点で、対象者のコンテンツ視聴傾向と合致する広告コンテンツを選定し、その広告コンテンツを対象者に視聴してもらうことができる。これにより、従来の選定方法とは異なる方法で対象広告コンテンツ、つまり対象者への配信が推奨される広告コンテンツを選定することが可能となる。

具体的には、従来は、例えば、「自動車」のサイトを頻繁に閲覧するヒトについては「自動車」の広告を配信対象として選定していたが、本実施形態の選定方法によれば、例えば、「海」のシーンが好きである対象者について、「海」の映像が現れる「自動車」の広告コンテンツを配信対象として選定することができる。これにより、上記の広告コンテンツを対象者に対して効果的に訴求させることができる。つまり、対象者の嗜好に合致する映像又は音声が現れる広告コンテンツを配信することにより、広告対象の商材又はサービスに対する対象者の潜在的な興味関心を刺激／喚起することができる。

また、本実施形態では、対象者のコンテンツ視聴履歴、及び、対象者の視聴コンテンツの番組メタ情報に基づいて、対象者のコンテンツ視聴傾向を特定し、その特定結果に基づいて対象広告コンテンツを選定する。このように対象者の視聴傾向や視聴習慣を把握することにより、対象広告コンテンツを適切に選定することができ、結果として、より効果的な（訴求力が高い）広告コンテンツを対象者に対して配信することができる。

［その他の実施形態について］
以上までに本発明の広告コンテンツ選定装置、及び広告コンテンツ選定方法について具体的な実施形態を挙げて説明してきたが、上述の実施形態は、あくまでも一例に過ぎず、他の実施形態も考えられ得る。

上述の実施形態では、コンテンツが映像コンテンツ、具体的にはテレビ放送コンテンツ又はネット配信コンテンツであることとした。ただし、本発明において、コンテンツは、映像コンテンツ以外、具体的には音声コンテンツであってもよい。つまり、ラジオ放送のコンテンツ（ラジオ番組）及びネット配信される音声コンテンツを聴取した対象者に対し、広告コンテンツを配信対象（対象広告コンテンツ）として選定する場合にも本発明が適用され得る。
以下では、本発明の第２実施形態として、音声コンテンツを聴取した対象者に対して配信される対象広告コンテンツを選定するケースについて説明する。

第２実施形態に係る広告コンテンツ選定装置の構成、及び広告コンテンツ選定方法の流れは、上述の実施形態（つまり、映像コンテンツを視聴した対象者に対して配信される広告コンテンツを選定する場合）と概ね共通する。

一方、第２実施形態では、対象者を含むコンテンツ聴取者が、コンテンツ聴取用のデバイスとして、ＩＰネットワークを用いたラジオ聴取システム用の端末装置（以下、ＩＰラジオ装置）を利用する。

そして、対象者がＩＰラジオ装置にて音声コンテンツ（例えば、ラジオ番組）を聴取している間に、対象広告コンテンツが選定され、選定された対象広告コンテンツが対象者のＩＰラジオ装置にて出力される。具体的には、対象広告コンテンツが音声コンテンツである場合には、ＩＰラジオ装置のスピーカから音声が出力され、対象広告コンテンツが映像又はテキストコンテンツである場合には、ＩＰラジオ装置のディスプレイに映像又はテキストが表示される。

対象広告コンテンツを選定するにあたり、広告コンテンツ選定装置をなすコンピュータ（具体的には、上述の実施形態における広告選定用サーバ１０に相当するサーバコンピュータ）が、対象者を含むコンテンツの聴取者が過去に聴取したコンテンツ（聴取コンテンツ）に関する第１情報を取得する。

具体的には、上記のコンピュータ（詳しくは、第１情報取得部）が、各コンテンツ聴取者が利用するＩＰラジオ装置と通信して各コンテンツ聴取者の聴取履歴を取得する。聴取履歴は、コンテンツ聴取者が聴取コンテンツを聴取した時期や日時に関する情報を含む。

また、上記のコンピュータ（詳しくは、第１情報取得部）は、過去に放送又はネット配信された音声コンテンツのメタ情報を収集する。音声コンテンツがラジオ番組である場合のメタ情報は、ラジオ局等から配信され、例えば、放送局、放送日時、タイトル（題号）、ジャンル(カテゴリ)、出演者、シナリオ、番組内容の紹介文及びＢＧＭ等を含む。音声コンテンツがネット配信コンテンツのメタ情報は、コンテンツ配信者等から配信され、コンテンツ配信者、ジャンル（カテゴリ）、出演者、シナリオ及びＢＧＭ等を含む。
以上のように、第２実施形態では、コンテンツ聴取者の聴取履歴と、過去に放送又はネット配信された音声コンテンツのメタ情報とを第１情報として取得する。

また、上記のコンピュータ（詳しくは、第２情報取得部）は、現時点で配信可能な複数の広告コンテンツに関する第２情報を取得し、具体的には、各広告コンテンツの広告メタ情報を含む情報を取得する。

そして、上記のコンピュータ（詳しくは、選定部）は、対象者のコンテンツ聴取に関する情報（すなわち、対象者の聴取コンテンツに関する第１情報）と、複数の広告コンテンツに関する第２情報とに基づき、対象広告コンテンツを選定する。その後、上記のコンピュータは、選定された対象広告コンテンツを対象者のＩＰラジオ装置にて出力させるためのデータを生成して、所定の送信先に向けて当該データを送信する。対象広告コンテンツを選定する手順については、上述の実施形態において説明した手順とほぼ同様であるため、説明を省略することとする。

なお、対象広告コンテンツを出力させるためのデータは、広告配信者に対する対象広告コンテンツの配信要求であってよく、対象者のＩＰラジオ装置を制御して対象広告コンテンツの映像又はテキストを表示させたり、音声を再生させたりするデータであってもよい。

以上のように、第２実施形態では、上述の実施形態と略同様の手順により、音声コンテンツを聴取した対象者に対して、対象者の聴取傾向と合致する対象広告コンテンツを選定して配信することができる。

１０ 広告選定用サーバ（広告コンテンツ選定装置）
１０ａ プロセッサ
１０ｂ メモリ
１０ｃ 通信用インタフェース
１０ｄ ストレージ
１０ｅ 入力装置
１０ｆ 出力装置
１２ データベース
２０，２０Ｔ ＩＰＴＶ装置（デバイス）
２２ テレビ局サーバ
２４ 広告配信者サーバ
３１ 第１情報取得部
３２ 視聴履歴取得部
３３ メタ情報取得部
３４ 第２情報取得部
３５ 特徴量算出部
３６ 選定部
３７ 出力制御部

Claims (8)

1. 対象者が視聴又は聴取したコンテンツに関する第１情報を取得する第１情報取得部と、
   複数の広告コンテンツに関する第２情報を取得する第２情報取得部と、
   前記複数の広告コンテンツの中から、前記対象者に向けて配信される対象広告コンテンツを、前記第１情報及び前記第２情報に基づいて選定する選定部と、を備え、
   前記第１情報は、前記対象者が視聴又は聴取したコンテンツに現れる映像又は音声の内容に関する情報を含み、
   前記第２情報は、前記広告コンテンツに現れる映像又は音声の内容に関する情報を含む、広告コンテンツ選定装置。
2. 前記第１情報は、前記対象者が視聴又は聴取したコンテンツについて、該コンテンツ中に登場する要素、シーン、場所、シナリオ、題号、コンテンツ分類用に定められた基準に則って設定されたカテゴリ、及びＢＧＭのうちの少なくとも一つの項目の情報を含み、
   前記第２情報は、前記複数の広告コンテンツの各々について、該広告コンテンツ中に登場する要素、シーン、場所、シナリオ、題号、前記基準に則って設定されたカテゴリ、及びＢＧＭのうち、前記第１情報に含まれる項目と同じ項目の情報を含む、請求項１に記載の広告コンテンツ選定装置。
3. 前記対象広告コンテンツを前記対象者のデバイスにて出力させるためのデータを生成する出力制御部をさらに備える、請求項１又は２に記載の広告コンテンツ選定装置。
4. 前記第１情報は、前記対象者のコンテンツの視聴又は聴取に関する履歴情報と、前記対象者が視聴又は聴取したコンテンツのメタ情報とを含み、
   前記第２情報は、前記広告コンテンツのメタ情報を含む、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の広告コンテンツ選定装置。
5. 前記第１情報が含むメタ情報に基づいて、前記対象者が視聴又は聴取したコンテンツの特徴量を算出し、且つ、前記第２情報が含むメタ情報に基づいて、前記広告コンテンツの特徴量を算出する特徴量算出部をさらに備え、
   前記選定部は、前記対象者が視聴又は聴取したコンテンツの前記特徴量と、前記複数の広告コンテンツの各々の前記特徴量とに基づいて、前記対象広告コンテンツを選定する、請求項４に記載の広告コンテンツ選定装置。
6. 前記特徴量算出部は、前記対象者が視聴又は聴取したコンテンツのメタ情報を用いて数理モデルを構築し、前記数理モデルにより、前記対象者が視聴又は聴取したコンテンツ、及び、前記複数の広告コンテンツの各々について前記特徴量を算出する、請求項５に記載の広告コンテンツ選定装置。
7. 前記対象者が視聴又は聴取したコンテンツ、及び、前記広告コンテンツは、テレビ放送又はネット配信される映像コンテンツである、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の広告コンテンツ選定装置。
8. コンピュータにより、対象者が視聴又は聴取したコンテンツに関する第１情報を取得し、
   コンピュータにより、複数の広告コンテンツに関する第２情報を取得し、
   コンピュータにより、前記複数の広告コンテンツの中から、前記対象者に向けて配信される対象広告コンテンツを、前記第１情報及び前記第２情報に基づいて選定し、
   前記第１情報は、前記対象者が視聴又は聴取したコンテンツに現れる映像又は音声の内容に関する情報を含み、
   前記第２情報は、前記広告コンテンツに現れる映像又は音声の内容に関する情報を含む、広告コンテンツ選定方法。

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