JP2023066306A - 広告評価システム - Google Patents

Abstract

【課題】広告を実施した際の周辺環境の影響を考慮した評価を実施する、デジタルサイネージのような広告表示装置を用いた広告の効果を評価する広告評価システムを提供する。【解決手段】広告評価システム１において、広告表示装置１０は、設置された場所の環境変数を取得する環境情報取得手段（気象センサー）と、広告表示装置１０近傍を通過した人物及びその内の広告視聴者Ｔの行動情報を取得する視聴者情報取得手段（撮像部、通信部の無線通信手段）と、を備える。広告表示装置１０による広告実施後に、環境情報取得手段が取得した環境変数と、視聴者情報取得手段が取得した行動情報と、を入力値として、ＡＩ（人工知能）を用いて広告の効果を評価し、出力値として広告効果評価値を算出する。【選択図】図１

Description

本発明は、広告表示装置を用いた広告の効果を評価するための広告評価システムに関する。

近年、デジタルサイネージと呼ばれる広告表示装置が広く知られており、このデジタルサイネージは広告を表示するためのＬＣＤ（液晶ディスプレイ）やＯＬＥＤ（有機エレクトロルミネッセンスディスプレイ）などからなる表示部を備えており、通行人に高精細かつ動きのある広告を表示することで非常に高い誘因力を発揮することが可能であって、通信部を備えている場合には広告内容の変更も柔軟に行うことが可能であるため、従来のポスターなどの印刷物による公告に置き換わるようにして特に人気を博している（例えば特開２０１２－０１４６０２号公報（特許文献１）参照）。

このようなデジタルサイネージによる広告は、所望の時間帯に広告を行うことが可能であるため、広告したい広告対象のターゲット層や設置エリアに応じて、例えば通勤・通学時間帯には幅広い世代をターゲット層とした広告対象の広告を、下校時間帯には主に学生をターゲット層とした広告対象の広告を、そして夜間時間帯には主に社会人をターゲット層とした広告対象の広告をすることができる。

しかしながら、従来のデジタルサイネージによる広告は、広告依頼人の設定した広告予算，広告目的，ターゲット性別・年齢，広告時間帯，広告エリアなどの広告条件に応じて、広告会社などのデジタルサイネージを運用している者が、これまでの経験則などに基づいて効果的であると考えた内容にて手動で組み合わせて広告を行っていたため、広告効果の客観的な予想をすることが困難であり、また、広告の効果については、実数として現れる広告対象の売上や動員数などによって測るほかなかった。

広告を実施する前に想定していた条件と、実際に広告を実施した際の条件とが異なる場合も多く、特に、気象をはじめとする周辺環境の影響は無視できるものではないが、変化する周辺環境を勘案して評価をすることは従来困難であった。

特開２０１２－１４６０２号公報 特開２０１５－１５６号公報

本発明は、デジタルサイネージのような広告表示装置を用いた広告の効果を評価するための広告評価システムであって、広告を実施した際の周辺環境の影響を考慮した評価を可能とすることを目的とする。

上記課題を解決するためになされた本発明は、広告表示装置を用いた広告の効果を評価するための広告評価システムであって、
前記広告表示装置の設置された場所の環境変数を取得する環境情報取得手段と、
前記広告表示装置近傍を通過した人物およびその内の広告視聴者の行動情報を取得する視聴者情報取得手段と、
を備え、
前記広告表示装置による広告実施後に、前記環境情報取得手段により取得された環境変数と、前記視聴者情報取得手段により取得された前記行動情報とを入力値として、ＡＩ（人工知能）を用いて広告の効果を評価し、出力値として広告効果評価値を算出することを特徴とする。

また、前記広告表示装置が複数台であり、互いに異なる場所に設置されていることを特徴とする。

更に、広告実施前に、ＡＩ（人工知能）を用いて広告の効果を予測して広告効果予測値を算出する広告効果予測手段を備えており、
前記広告効果予測値と、前記広告効果評価値とを比較して予測精度を算出することを特徴とする。

また、前記広告効果評価値の算出後に、機械学習によって前記ＡＩ（人工知能）による処理に用いる変数または係数の調整をするフィードバック処理を行うことを特徴とする。

更に、前記広告表示装置は、
画像を表示する表示手段を含む出力部と、
前記画像の描写を行う処理部と、
サーバとの通信を行う通信部と、
前記表示手段前方の撮像を行う撮像部と、を備えるデジタルサイネージであって、
前記視聴者情報取得手段は、前記撮像部により撮像した画像をもとに前記行動情報を取得するものであることを特徴とする。

また、サーバである管理サーバを有し、前記管理サーバは、
広告コンテンツの選定を行う選定部と、
選定された広告コンテンツの配信を行う配信部と、
広告効果の評価を行う広告効果評価部と、
前記広告表示装置との通信を行う通信部と、
前記環境変数を示した環境変数データが格納された環境変数ＤＢと、
前記広告表示装置の設置場所を含む広告表示装置データが格納された広告表示装置ＤＢと、を備えることを特徴とする。

更に、前記視聴者情報取得手段は、以下のいずれかの条件に該当する数値を測定することを特徴とする。
Ａ．前記広告表示装置近傍を通過した人物の人数
Ｂ．前記広告表示装置近傍を通過した人物の属性
Ｃ．前記広告が視聴された人数
Ｄ．前記広告が視聴された総視聴回数
Ｅ．前記広告が視聴された総視聴時間
Ｆ．前記広告による広告対象の売上
Ｇ．前記広告による広告対象施設の入場数
Ｈ．前記広告による広告対象の被検索回数
Ｉ．前記広告による広告対象ウェブサイトのアクセス数

また、前記広告表示装置に撮像部が備えられており、
前記視聴者情報取得手段は、前記広告表示装置に備えた撮像部によって撮像して得た人物の画像をもとに画像認識を行い、該撮像された人物の検知，該撮像された人物の性別および年齢の推定，該撮像された人物の嗜好傾向の推定のうち少なくとも１つを行うことを特徴とする。

更に、前記広告表示装置に無線通信部が備えられており、
前記視聴者情報取得手段は、前記無線通信部によって、前記広告表示装置近傍を通過した人物が携帯している携帯通信端末との通信を行い、該通過した人物の検知を行うことを特徴とする。

また、前記環境情報取得手段は、前記広告表示装置に備えられた気象センサーであることを特徴とする。

更に、前記環境変数は、日付・曜日，時間帯，気象，近隣イベント，政府・自治体による要請または指示のうち少なくとも１つを用いることを特徴とする。

また、前記ＡＩ（人工知能）による処理が、ニューラルネットワークを用いたモデルによる処理であることを特徴とする。

本発明によれば、広告表示装置の設置された場所の環境変数を考慮するものとしたことで、ＡＩ（人工知能）技術による高度な処理能力を活かして広告を実施した際の環境変数を勘案して広告の効果の評価をすることが可能となる。

広告評価システムの好ましい実施の形態を示す概略図。 図１に示した広告評価システムの構成を示すブロック図。 図１に示した実施の形態において、広告表示装置に広告が表示されており、該広告を通行人等である広告視聴者が視聴している状態、およびその後に広告視聴者が広告対象の購買を行う状態を示した概略図。 図１に示した実施の形態における、広告テーブルの構造を示す説明図。 図１に示した広告評価システムにおける処理フローを示す図。

以下に、図面を参照しながら本発明を実施するための形態を説明する。

図１は本発明である広告評価システムの好ましい実施の形態を示す概略図、図２は前記図１に示した広告評価システムの構成を示すブロック図である。
これらの図に示すように、広告評価システム１は、屋外や公共施設内など互いに異なる場所に設置される複数台の広告表示装置１０と、ネットワークＮを介して前記広告表示装置１０と通信可能なサーバである管理サーバ２０と、が備えられている。なお、広告表示装置は１台のみであっても本発明は実施可能である。

前記広告表示装置１０による広告は、前記広告表示装置１０近傍を通過する通行人等である広告視聴者Ｔに対して、広告対象である物品，サービスまたはイベントなどに関する関心度の向上や購買欲の惹起を目的として、広告依頼人から直接提供または広告依頼人から広告代理店などを介して提供された画像，音声またはその組み合わせからなるコンテンツを表示することによって実施されるものである。また、タッチパネル操作により広告視聴者Ｔ自らが必要な情報を取得することができる。

前記図２に示すように、前記広告表示装置１０は、広告を出力する出力部１１と、画像の描写を行う処理部１４と、操作部１５と、前記ネットワークＮを介して前記管理サーバ２０との通信を行う通信部１６と、撮像部１７と、気象センサー１８と、を備えたデジタルサイネージである。

前記出力部１１は、画像を表示する表示手段１２と、音声を再生するスピーカー等の音声再生手段１３とからなる。前記表示手段１２は、前記筐体の前面側に露出して配置されており、ＬＣＤ（液晶ディスプレイ）やＯＬＥＤ（有機エレクトロルミネッセンスディスプレイ）などのディスプレイが使用可能であり、筐体のサイズおよび用途によって適切な大きさのディスプレイを用いることができる。例えば、屋外におけるバス停付近や施設入口付近などに設置される広告表示装置においては人の身長に近い比較的大型のディスプレイを用い、公共施設の屋内における壁面などに設置される広告表示装置においてはテレビモニター程度の比較的小型のディスプレイを用いることが可能である。

前記処理部１４は、ＣＰＵ（中央処理装置），メモリ（主記憶装置）およびストレージ（補助記憶装置）を備えた従来周知のコンピュータを用いることができる。なお、画像処理用のＧＰＵ（グラフィックスプロセッシングユニット）を別途備えるものとしてもよい。

前記操作部１５は、前記広告視聴者Ｔが手で操作することが可能なタッチパネル式の操作手段であって、前記表示手段１２として用いるタッチパネル式ディスプレイを用いている。そして、前記操作部１５の操作によって、選定された前記広告、前記画像、前記音声または前記コンテンツのいずれかを選択して前記出力部１１によって出力することもできる。

前記通信部１６は、ネットワークＮに接続可能な通信手段を用いており、例えばイーサネット通信を行うための有線接続ポートによる有線通信手段や、無線通信を行うためのアンテナによる無線通信手段を用いることができる。また、無線ＬＡＮによってスマートフォンなどの携帯通信端末と相互に通信可能な送受信機能を有するアクセスポイントとしても機能することができる。

前記撮像部１７は、前記表示手段１２と同様に前記筐体の前面に配置されており、画像を撮像可能なカメラを用いることができる。前記撮像部１７により撮像したデータは、前記ネットワークＮを介して前記管理サーバ２０に送信することや、前記処理部１４で処理することができる。前記撮像部１７は視聴者情報取得手段を構成し、広告視聴者Ｔの行動情報を取得するために用いられる。

具体的に説明すると、前記視聴者情報取得手段である前記撮像部１７は、撮像して得た人物の画像をもとに画像認識を行い、該撮像された人物の検知，該撮像された人物の性別および年齢の推定，該撮像された人物の嗜好傾向の推定のうち少なくとも１つを行うことで、広告視聴者Ｔを含む通行人等の往来人数の検知や属性の推定を行うことが可能となる。

これらを利用し、例えば前記広告表示装置１０近傍を通過した通行人等の往来人数のうち広告を視聴した広告視聴者Ｔの人数（比率）を広告視聴者の行動情報として用いることや、例えば通行人等の属性と広告を視聴した広告視聴者Ｔの属性の相関度などを広告視聴者の行動情報として用いることが可能となる。

また、前記無線通信手段によって、前記広告表示装置１０近傍を通過した人物が携帯している携帯通信端末との通信を行い、該通過した人物の検知を行うことで視聴者情報取得手段を構成してもよい。その際、前記携帯通信端末に検知されるためのアプリケーションが予めインストールされている場合には、スムーズに検知が行うことができるため望ましく、例えば、地図機能や検索機能を備えたアプリケーションの一機能として、被検知機能を備えることなどができる。

前記気象センサー１８は、環境情報取得手段を構成し、設置された場所における気象（天候・気温・風速・風向など）データを取得するためのセンサーであって、リアルタイムに詳細な気象データを取得することができる利点を有する。

環境情報取得手段は前記気象センサー１８に限るものではなく、前記気象センサー１８を代替して、例えばネットワークＮを介してアクセス可能な気象データや、ニュース情報などを用いるものとしてもよい。例えば、設置された場所における位置情報に基づいて提供される気象データを用いることができる。ニュース情報には、近隣イベントや時事などの情報を含むことができる。

このように、ネットワークＮを介してアクセス可能な気象データやニュース情報を用いることによって、設置された場所における位置情報さえあればそれに紐づいた気象データやニュース情報を入手可能となり、環境情報取得手段を構成することができるため省コスト化を図ることができる。

前記図２に示すように、前記管理サーバ２０は、記憶部２１と、広告効果の予測を行う広告効果予測部２２と、予測された広告効果予測値が最大化されるように選定する広告選定部２３と、選定された広告の配信を行う配信部２４と、広告効果の評価を行う広告効果評価部２５と、前記ネットワークＮを介して前記広告表示装置１０との通信を行う通信部２６と、を備えている。

なお、管理サーバ２０として用いるサーバは実体を有する物理サーバであっても、クラウド上に設置されたクラウドサーバであってもよい。本実施の形態においては、クラウドサーバを用いている。

前記記憶部２１は、広告依頼人が作成、または広告依頼人が広告代理店などを介して作成した広告コンテンツ２１１と、前記広告コンテンツ２１１の出力を行うための広告テーブル２１２と、広告表示装置の場所を含む広告表示装置データを広告表示装置データベース２１３と、環境変数データベース２１４と、が格納されたストレージであり、前記広告コンテンツ２１１は、動画，画像または音声を含むデータであって、例えばチラシやコマーシャルのように広告対象である物品，サービスまたはイベントなどの概要を掲載して宣伝するためのものである。

なお、本実施の形態において前記広告コンテンツ２１１は前記管理サーバ２０の前記記憶部２１内に格納されているが、例えば外部サーバ（広告サーバ）の記憶部に前記広告コンテンツ２１１を格納しておき、それをネットワークＮ経由で利用するものとしてもよい（図１参照，破線部で図示）

前記広告表示装置１０は、設置された場所に応じた環境変数を有する。環境変数とは、日付・曜日，時間帯，気象，近隣イベント，政府・自治体による要請または指示を含むものとし、このうち任意の種類を選択して用いることができる。また、上記列挙したものに限られずその他の環境変数を用いるものとしてもよい。

前記環境変数を示した環境変数データは、本実施の形態においては前記管理サーバ２０の前記記憶部２１内の環境変数データベース２１４に格納されるものであるが、前記広告表示装置１０の前記処理部１４内に格納してもよい。

気象とは、大気の状態や現象を表すさまざまな要素であって、天候，気温，風速，風向，降水量を含み、そのほか、湿度，ＵＶ指数など気象に関する任意の要素を用いることができる。

近隣イベントとは、前記広告表示装置１０が設置された場所近隣における、例えば、店舗のセール，キャンペーンまたはリニューアル、あるいはコンサートやライブの開催など、集客に関して好影響・悪影響を与えうるイベントのことを指す。

政府・自治体による要請または指示とは、例えば、新型コロナウイルス感染症緊急事態宣言やまん延防止等重点措置に基づく要請または指示のような、外出自粛，施設の使用制限，営業時間の短縮などの制限事項を定めた要請または指示のことを指す。

図３は本実施の形態において、広告実施中の、前記広告表示装置１０に広告が表示されており、該広告を通行人等である広告視聴者Ｔが視聴している状態、および広告実施後に前記広告視聴者Ｔが広告対象物品の購買を行う状態を示した概略図である。ここでいう「広告実施後」とは前記広告表示装置１０による広告の実施がなされた後の任意の時間帯を示すものであり、前記広告表示装置１０による広告の実施がすべて終了した場合に限定するものではない。

このように、広告実施中においては、前記広告表示装置１０の出力部１１によって前記広告コンテンツ２１１を出力して広告を行うとともに、前記撮像部１７によって前記出力部１１前方の前記広告視聴者Ｔの画像を連続的に撮像する。

撮像された画像は、前記管理サーバ２０内に備えた画像認識手段によって、前記広告視聴者Ｔを特定するための画像認識が行われる。例えば、従来周知の画像認識技術を用いて視認判定または人数の計測をすること（顔認識）や、更に、特徴量を数値化することによって特定人の認識（顔認証）をするものである。

なお、特に広告を視認したか否かの判定については、例えば特開２０１５－１５６号公報（特許文献２）などに知られている従来周知の視線検出システムを利用でき、この特許文献２に記載されたように赤外線などの検出手段を使用するものとしてもよい（図示せず）。

特定人の認識（顔認証）についてより具体的には、前記撮像された画像から、服装（色、サイズ、形、コーディネート）、顔の長さ、顔の横幅、輪郭の形状、目と目の距離、唇の位置、髪型、髪の色、肌の色、目の色などに基づいて特徴量の数値化を行い、当該特徴量を用いて特定人の認識をするものとすることができる。

広告実施後、広告対象品を扱う広告対象店舗に設置した広告表示装置１０を用い、この広告表示装置１０に備えた撮像部１７によって人物の撮像を行い、当該人物が前記広告視聴者Ｔであるか否かを認識することで、広告視聴によって来店行動や購買行動に繋がったものであることを判定することができる。

このとき、前記特徴量に加えて、屋外に設置した広告表示装置１０によって前記広告視聴者Ｔを撮像した際の時間と広告対象店舗内に設置した広告表示装置１０によって人物を撮像した際の時間との間隔や、前記広告視聴者Ｔを撮像した広告表示装置１０の設置場所と、広告対象店舗内に設置した広告表示装置１０の設置場所との距離などの付加情報を組み合わせて特定人であるか否かの判定をするものとしてもよい。

また、広告実施時において、前記広告表示装置１０の前記表示手段１２によって表示される広告に、広告視聴者Ｔが携帯している携帯通信端末のカメラによって読み取ることで広告対象を扱う特定のＷＥＢサイトにアクセス可能なＵＲＬを格納した二次元バーコードを表示するものとしておき、当該二次元バーコードを用いてＷＥＢサイトを訪問した人数を計測することで視聴者情報取得手段を構成するものとしてもよい。

前記広告表示装置１０において実施される広告は、広告依頼人によって設定された、所望の広告効果を得るための広告条件に基づき前記広告コンテンツ２１１から選定される。この広告条件は、広告予算，広告目的，ターゲット性別・年齢，広告時間帯，広告エリアのうち少なくとも１つ以上を含むものである。

広告の選定にあたっては、まず広告効果予測部２２によって広告効果予測値の算出を行う。この広告効果予測部２２は、前記広告条件を入力値として、ＡＩ（人工知能）を用いて広告の効果を予測し、出力値として広告効果予測値を算出するものである。

なお、設置された地域や施設などの場所および当該場所における過去の気象（天候や気温など）をデータ化した環境条件を入力値に加えるものとしてもよい。

環境条件を用いることで、例えば天気が雨である場合には屋外の通行量が減少しがちな傾向にあることが一般的であり、広告効果も低下すると考えられるため、相関関係を考慮して広告効果を予測することができる。

広告選定部２３は、出力値である広告効果予測値が最大化されるように前記広告コンテンツ２１１の選定を行い、どの広告コンテンツ２１１の出力をどのように行うかを時系列順に並べた広告テーブル２１２に入力していく（図４参照）。

前記広告テーブルは、所定の地域に設置された広告表示装置ごとにまとめて用意されたものであっても、各広告表示装置ごとに個別に用意されたものであってもよい。

以下、図５に基づいて本実施の形態における広告の評価を含む広告配信に関する全体の処理フローについて説明する。

処理フローは、分析，入力，出力，学習の４段階に大別され、より詳細には下記の１０個のプロセスからなる。
＜第１段階：分析＞
プロセス１：多変量解析モデルの作成
プロセス２：変数分析（与え方・効果影響日数など）
プロセス３：異常値の検出
プロセス４：多重共線性の検出および補正
プロセス５：予測（広告効果予測値の算出）
＜第２段階：入力＞
プロセス６：実施（広告の実施、結果データの集計）
＜第３段階：出力＞
プロセス７：評価（広告効果評価値の算出および予測精度の評価）
プロセス８：広告の評価をもとに次回配信時の最適化プランニング
＜第４段階：学習＞
プロセス９：予測精度の評価をもとに予測を上書き
プロセス１０：データベースの構築（予測精度の向上・改善）

プロセス１：多変量解析モデルの作成
多変量解析モデルは、複数の変数および係数を用いた回帰分析（重回帰分析）を行うモデルを指し、決定係数がなるべく１に近づくように形成されることが好ましい。

プロセス２：変数分析（与え方・効果影響日数など）
変数分析は、変数の影響度を考慮して統一化するものであって、例えば新たな商品・サービスの導入時などにおける効果の影響日数を所定の日数に設定することを指す。効果日数は、例えば１日ずつ増加させて決定係数などの値が最適化されるときの日数とすることができる。

プロセス３：異常値の検出
異常値の検出は、標準化残差で判断を行い、例えば２．５を超えた場合に危険値とし、３を超えた場合に異常値として排除を行うことができる。

プロセス４：多重共線性の検出および補正
多重共線性は、説明変数の中に、相関係数が高い組み合わせがあり、他の変数と競合してしまうことを指し、その結果分析ができない、もしくは分析結果の信頼性が著しく落ちてしまうため、変数のまとめや削除を行うことができる。

プロセス５：予測（広告効果予測値の算出）
予測は、上記プロセス１～プロセス４が完了した多変量解析モデルを用いて予測を行うものであって、広告効果予測値の算出を行う。これによって、広告実施前に広告効果を数値として予測することができる。

プロセス６：実施（広告の実施、結果データの集計）
実施は、実際に広告を実施し、その結果データを集計するものを指す。

プロセス７：評価（広告効果評価値の算出および予測精度の評価）
評価は、広告を実施した各広告表示装置の場所に応じた環境変数と、広告実施中および広告実施後の前記広告表示装置近傍を通過した人物およびその内の広告視聴者の行動情報と、来店者数や売上等の実績値とを予測時の多変量解析モデルにあてはめることで広告効果評価値の算出を行う。そして、広告効果予測値と広告効果評価値とを比較して求めた予測精度の評価を行うことができる。

プロセス８：広告の評価を基にした次回配信時の最適化プランニング
広告の評価を基にした次回配信時の最適化プランニングは、多変量解析モデルに用いた変数または係数の最適化の検討を行うものを指す。

プロセス９：予測精度の評価を基にして予測を上書き
予測精度の評価を基にして予測を上書きは、例えば特定日付において多変量解析モデル（変数１×変数２×変数３…）を用いた結果を実際の結果データを用いて上書きするものを指す。

プロセス１０：データベースの構築（予測精度の向上・改善）
データベースの構築は、上書きされた予測を蓄積して機械学習を行うことによって、多変量解析モデルに用いた変数または係数の最適化を行うことができ、予測精度の向上・改善を行うことができる。

上記プロセス１～プロセス１０を広告配信時の一連のプロセスとして行い、これを繰り返し循環させることによってより品質の高い広告配信や、広告の評価を行うことができる。そして、各プロセスにおいてＡＩ（人工知能）技術を用いることによって、精度の向上および時間の短縮を実現させたものである。

広告効果予測値および広告効果評価値の算出方法については、ニューラルネットワークを用いたモデルを利用することができる。

より具体的には、入力層として前記広告条件および前記環境条件を入力し、複数の中間層を経由した後、出力層として出力される広告効果予測値を算出する多層パーセプトロンを用いたものであって、この予測値が最大化されるようなモデルが形成されている。

このとき、変数である広告条件または環境条件や、係数（いわゆる重み）の、使用不使用の切り替えまたは数値の増減といった調整、すなわちフィードバック処理を行うことが可能である。

このように、広告選定プロセスまたは広告評価プロセスにおいてフィードバック処理を行うことによって、より予測精度の向上を図ることができる。

上述の通り、本実施の形態において、環境変数を取得する環境情報取得手段は、前記広告表示装置１０に備えられた気象センサー１８を用いることや、前記広告表示装置１０や前記管理サーバ２０がネットワークＮを介してアクセス可能な気象データやニュース情報などを用いることができる。

また、本実施の形態において、前記広告表示装置近傍１０を通過した人物およびその内の広告視聴者の行動情報を取得する視聴者情報取得手段は、前記広告表示装置１０に備えられた前記撮像部１７を用いることや、前記広告表示装置１０に備えられた前記通信部１６の無線通信手段を用いることや、特定のＷＥＢサイトへアクセス可能なＵＲＬが格納されて広告に表示された二次元バーコードを用いることができる。

視聴者情報取得手段により取得する広告表示装置近傍を通過した人物およびその内の広告視聴者の行動情報としては、以下のものが挙げられるが、これらに限るものではなく、その他の行動情報を含むものとしてもよい。
Ａ．前記広告表示装置近傍を通過した人物の人数
Ｂ．前記広告表示装置近傍を通過した人物の属性
Ｃ．前記広告が視聴された人数
Ｄ．前記広告が視聴された総視聴回数
Ｅ．前記広告が視聴された総視聴時間
Ｆ．前記広告による広告対象の売上
Ｇ．前記広告による広告対象施設の入場数
Ｈ．前記広告による広告対象の被検索回数
Ｉ．前記広告による広告対象ウェブサイトのアクセス数

上記のとおり、本発明において、広告の効果を評価するにあたっては、従来と同様に実際の数で把握可能な来店者数や売上等の実績値のみに限らず、広告を実施した各広告表示装置の場所に応じた環境変数と、前記広告表示装置近傍を通過した人物およびその内の広告視聴者の行動情報とを組み合わせて評価を行うことによって、広告実施時における環境変数の影響を評価に含めることを可能とし、且つＡＩ（人工知能）技術による高度な処理能力を活かすことで、環境変数を勘案して広告の効果の評価をすることが可能としたものである。

すなわち、日時や気象、それに近隣イベントや指令・要請を含めた広告実施時の周囲環境によって、例えば出勤時の忙しいタイミングにおいて興味のある広告が表示されていても、じっくり時間をかけて見ることができないことや、雨天時や強風時においては外出意欲が低下しがちなために人出が減って広告視聴数が減少することや、広告を見て来店しようとしたとしても、緊急事態宣言発令下のため来店できないことなどが想定され、反対に、店舗のセールやキャンペーンが行われている場合、コンサートやライブが行われている場合などには人出の増加や集中によって広告視聴数が増加することが想定される。

このように、広告接触環境によって広告の効果は変動するものであるが、環境変数として勘案することによって、このような周囲環境の変化を勘案することが可能となるため、従来に無い、精度の高い広告の効果の評価を行うことができるとともに、広告効果予測値と広告効果評価値とを比較して予測精度を求めて広告の最適化を行うことや、環境変数との相関度の把握などを行うこともできる。

殊に、互いに異なる場所に設置された複数台の広告表示装置の設置場所ごとの環境変数を用いて評価することで、同時間帯における各地の広告の効果の評価などを行うこともできる。

以上の通り、本発明は広告の効果の評価をするにあたり広告表示装置の設置された場所の環境変数を考慮するものとしたことで、ＡＩ（人工知能）技術による高度な処理能力を活かして広告を実施した際の環境変数を勘案して広告の効果の評価をすることが可能となる。

１ 広告評価システム、１０ 広告表示装置、１１ 出力部、１２ 表示手段、１３ 音声出力手段、１４ 処理部、１５ 操作部、１６ 通信部、１７ 撮像部、１８ 気象センサー、２０ 管理サーバ、２１ 記憶部、２１１ 広告コンテンツ、２１２ 広告テーブル、２１３ 環境変数データベース、２１４ 広告表示装置データベース、２３ 広告選定部、２４ 広告配信部、２５ 広告効果評価部、２６ 通信部、３０ 広告サーバ、Ｎ ネットワーク、Ｔ 広告視聴者

Claims (12)

1. 広告表示装置を用いた広告の効果を評価するための広告評価システムであって、
   前記広告表示装置の設置された場所の環境変数を取得する環境情報取得手段と、
   前記広告表示装置近傍を通過した人物およびその内の広告視聴者の行動情報を取得する視聴者情報取得手段と、
   を備え、
   前記広告表示装置による広告実施後に、前記環境情報取得手段により取得された環境変数と、前記視聴者情報取得手段により取得された前記行動情報とを入力値として、ＡＩ（人工知能）を用いて広告の効果を評価し、出力値として広告効果評価値を算出する、
   ことを特徴とする広告評価システム。
2. 前記広告表示装置が複数台であり、互いに異なる場所に設置されていることを特徴とする請求項１記載の広告評価システム。
3. 広告実施前に、ＡＩ（人工知能）を用いて広告の効果を予測して広告効果予測値を算出する広告効果予測手段を備えており、
   前記広告効果予測値と、前記広告効果評価値とを比較して予測精度を算出する、
   ことを特徴とする請求項１または２記載の広告評価システム。
4. 前記広告効果評価値の算出後に、機械学習によって前記ＡＩ（人工知能）による処理に用いる変数または係数の調整をするフィードバック処理を行う、
   ことを特徴とする請求項１，２または３に記載の広告評価システム。
5. 前記広告表示装置は、
   画像を表示する表示手段を含む出力部と、
   前記画像の描写を行う処理部と、
   サーバとの通信を行う通信部と、
   前記表示手段前方の撮像を行う撮像部と、を備えるデジタルサイネージであって、
   前記視聴者情報取得手段は、前記撮像部により撮像した画像をもとに前記行動情報を取得するものである、
   ことを特徴とする請求項１，２，３または４記載の広告評価システム。
6. サーバである管理サーバを有し、前記管理サーバは、
   広告コンテンツの選定を行う選定部と、
   選定された広告コンテンツの配信を行う配信部と、
   広告効果の評価を行う広告効果評価部と、
   前記広告表示装置との通信を行う通信部と、
   前記環境変数を示した環境変数データが格納された環境変数データベースと、
   前記広告表示装置の設置場所を含む広告表示装置データが格納された広告表示装置データベースと、を備える、
   ことを特徴とする請求項１，２，３，４または５に記載の広告評価システム。
7. 前記視聴者情報取得手段は、以下のいずれかの条件に該当する数値を測定する、
   ことを特徴とする請求項１，２，３，４，５または６に記載の広告評価システム。
   Ａ．前記広告表示装置近傍を通過した人物の人数
   Ｂ．前記広告表示装置近傍を通過した人物の属性
   Ｃ．前記広告が視聴された人数
   Ｄ．前記広告が視聴された総視聴回数
   Ｅ．前記広告が視聴された総視聴時間
   Ｆ．前記広告による広告対象の売上
   Ｇ．前記広告による広告対象施設の入場数
   Ｈ．前記広告による広告対象の被検索回数
   Ｉ．前記広告による広告対象ウェブサイトのアクセス数
8. 前記広告表示装置に撮像部が備えられており、
   前記視聴者情報取得手段は、前記広告表示装置に備えた撮像部によって撮像して得た人物の画像をもとに画像認識を行い、該撮像された人物の検知，該撮像された人物の性別および年齢の推定，該撮像された人物の嗜好傾向の推定のうち少なくとも１つを行う、
   ことを特徴とする請求項１，２，３，４，５，６または７に記載の広告評価システム。
9. 前記広告表示装置に無線通信部が備えられており、
   前記視聴者情報取得手段は、前記無線通信部によって、前記広告表示装置近傍を通過した人物が携帯している携帯通信端末との通信を行い、該通過した人物の検知を行う、
   ことを特徴とする請求項１，２，３，４，５，６，７または８に記載の広告評価システム。
10. 前記環境情報取得手段は、前記広告表示装置に備えられた気象センサーである、
    ことを特徴とする１，２，３，４，５，６，７，８または９に記載の広告評価システム。
11. 前記環境変数は、日付・曜日，時間帯，気象，近隣イベント，政府・自治体による要請または指示のうち少なくとも１つを用いる、
    ことを特徴とする請求項１，２，３，４，５，６，７，８，９または１０に記載の広告評価システム。
12. 前記ＡＩ（人工知能）による処理が、ニューラルネットワークを用いたモデルによる処理である、
    ことを特徴とする請求項１，２，３，４，５，６，７，８，９，１０または１１に記載の広告評価システム。

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