JP4329436B2 - コンテンツ視聴支援システム及びコンテンツ視聴支援方法、並びにコンピュータ・プログラム - Google Patents

Description

本発明は、放送コンテンツの視聴を支援するコンテンツ視聴支援システム及びコンテンツ視聴支援方法、並びにコンピュータ・プログラムに係り、特に、受信クライアント側で一旦蓄積されたコンテンツの視聴を支援するコンテンツ視聴支援システム及びコンテンツ視聴支援方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。

さらに詳しくは、本発明は、ネットワークに繋がる各ユーザのＣＥ（Ｃｏｎｓｕｍｅｒ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ）機器から取得される視聴履歴などのデータを集計し、統計情報に基づいてユーザにコンテンツの視聴支援を行なうコンテンツ視聴支援システム及びコンテンツ視聴支援方法、並びにコンピュータ・プログラムに係り、特に、ユーザの嗜好を加味した上でより個人向けのお薦め情報を提供してコンテンツの視聴支援を行なうコンテンツ視聴支援システム及びコンテンツ視聴支援方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。

デジタル技術の発達により、映像や音声からなるＡＶデータを大量に蓄積することが可能になってきた。最近では、数十ＧＢあるいはそれ以上の容量を持つＨＤＤ（ハード・ディスク・ドライブ）が比較的安価に入手することが可能となり、テレビ番組の録画／視聴機能を持ったパーソナル・コンピュータ（ＰＣ）や、ＨＤＤベースの録画機などのＣＥ機器が登場してきている。ハード・ディスク装置などの大容量ストレージを搭載した受信機を使用し、受信した放送コンテンツを一旦受信機内に蓄積してから再生することを、サーバ型放送とも呼ぶ。

ＨＤＤは、記録データへのランダム・アクセスが可能な装置である。したがって、録画コンテンツを再生するときは、従来のビデオ・テープの場合のように、録画しておいた番組を単に先頭から順に再生する必要はなく、好きな番組（あるいは、番組中の特定のシーンや特定のコーナー）から直接再生を開始することができる。

しかしながら、ＨＤＤの大容量化に伴い、多数の番組が蓄積されている場合には、どの番組から最初に見始めるべきか、ユーザはコンテンツの選択に頭を悩ませることになる。折角蓄積したコンテンツの死蔵を防止して、有効活用を図るためには、何らかの視聴支援を行なうことが必要であると思料される。

ネットワークに繋がるＣＥ機器を用いて、番組に視聴率などの統計情報を集計し、対象となる番組に対して重み付けを行なった上、ユーザへ通知するなどの蓄積された放送コンテンツの視聴支援方法が見られる。

例えば、多チャンネル放送において、従来のチャンネル番号や番組ジャンルに基づいた選択方法に加え、視聴率による新たな番組選択の基準を視聴者に提供し、単純な捜査で短時間に多くの人が視聴しているチャンネルの選択ができるようにするシステムなどが提案されている（例えば、特許文献１を参照のこと）。

しかしながら、これらのシステムによってお薦めされた番組は、大多数のユーザに平均的によい結果をもたらすだけであり、各ユーザにとって本当に有益なお薦め情報であるかどうかは疑問である。また、日々変化する情報である場合には、この種のお薦め情報は直ぐに陳腐化してしまう。

特開平９−２６１６０９号公報

本発明の目的は、受信クライアント側で一旦蓄積されたコンテンツの視聴を好適に支援することができる、優れたコンテンツ視聴支援システム及びコンテンツ視聴支援方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することにある。

本発明のさらなる目的は、ネットワークに繋がる各ユーザのＣＥ機器から取得される視聴履歴などのデータを集計し、統計情報に基づいてユーザにコンテンツの視聴支援を好適に行なうことができる、優れたコンテンツ視聴支援システム及びコンテンツ視聴支援方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することにある。

本発明のさらなる目的は、ユーザの嗜好を加味した上でより個人向けのコンテンツのお薦め情報を提供することができる、優れたコンテンツ視聴支援システム及びコンテンツ視聴支援方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することにある。

本発明のさらなる目的は、時々刻々と移り変わっていく流行を反映したタイムリーなコンテンツのお薦め情報を提供することができる、優れたコンテンツ視聴支援システム及びコンテンツ視聴支援方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することにある。

本発明は、上記課題を参酌してなされたものであり、その第１の側面は、コンテンツの視聴を支援するコンテンツ視聴支援システムであって、
コンテンツの視聴履歴情報、コンテンツ記録再生に関連する機器操作履歴情報、ユーザ属性情報を含んだユーザ情報を複数のユーザから取得するユーザ情報取得手段と、
取得したユーザ情報を管理するユーザ情報テーブルと、
集計したユーザを複数のグルーピング方法に従いユーザ・グループに仕分けするユーザ・グループ形成手段と、
各グルーピング方法においてユーザがどのユーザ・グループに属するかを管理するグループ・テーブルと、
グループ・テーブル中の特定のユーザ・グループ内のユーザ情報を前記ユーザ情報テーブルから抽出し、該特定のユーザ・グループにおける統計情報を作成する統計処理手段と、
を具備することを特徴とするコンテンツ視聴支援システムである。

但し、ここで言う「システム」とは、複数の装置（又は特定の機能を実現する機能モジュール）が論理的に集合した物のことを言い、各装置や機能モジュールが単一の筐体内にあるか否かは特に問わない。

前記ユーザ・グループ形成手段は、ユーザ属性情報を用いて定義されるグルーピング方法に従い、同じ属性情報を持つユーザを同じユーザ・グループに仕分けする。あるいは、前記ユーザ・グループ形成手段は、コンテンツ視聴履歴情報及び／又はコンテンツ記録再生に関連する機器操作履歴情報を用いて定義されるグルーピング方法に従い、コンテンツ視聴履歴及び／又は機器操作履歴の相関の高いユーザを同じユーザ・グループに仕分けする。

そして、前記統計処理手段は、グループ・テーブル中の特定のユーザ・グループ内のユーザ情報を前記ユーザ情報テーブルから抽出し、該特定のユーザ・グループにおけるコンテンツの視聴履歴を統計処理する。例えば、該特定のユーザ・グループにおけるコンテンツの視聴率及び／又は録画予約率を求めたりする。

本発明に係るコンテンツ視聴支援システムは、前記統計処理手段により作成された統計情報を、該特定ユーザ・グループ内の各ユーザ、及び／又はユーザ・グループを選定したユーザに対して提供する統計情報提供手段をさらに備えていてもよい。

すなわち、本発明によれば、嗜好情報あるいはその他のユーザ・プロファイルに基づいてユーザ・グループを形成し、ユーザ・グループ毎に視聴履歴が集計されるので、ユーザの嗜好を加味した上でより個人向けのコンテンツのお薦め情報を提供することができる。

また、本発明に係るコンテンツ視聴支援システムは、特定のユーザ・グループを選定するユーザ・グループ選定手段をさらに備えていてもよい。このような場合、前記統計処理手段は前記ユーザ・グループ選定手段により選定されたユーザ・グループに対する統計情報を作成する。

ここで言うユーザ・グループ選定手段は、各ユーザのクライアント端末及び／又は外部端末からの要求に応じて特定ユーザ・グループの選定を行なう。前者の場合、ユーザ自らがグルーピング方法を指定し、自己が属するユーザ・グループにおける統計情報から得られるお薦め情報を取得することができる。また、後者の場合、ユーザとは別に、市場調査などを目的とする調査依頼人が調査対象とするユーザ・グループを指定して、当該ユーザ・グループにおける統計情報から得られるお薦め情報を取得することができるので、調査依頼人によるシステムの利用が可能となる。

また、本発明に係るコンテンツ視聴支援システムは、該特定のユーザ・グループに関して、作成された最新の統計情報と、所定の時間間隔で集計された過去の統計情報とを比較し、データ変動の追跡を行なう追跡手段をさらに備えていてもよい。

このような場合、前記追跡手段により統計情報に所定の変動が検出されたことに応答して、該特定のユーザ・グループ内のユーザにコンテンツの視聴支援に関する情報をタイムリーに提供することができる。具体的には、該特定のユーザ・グループにおけるコンテンツの視聴履歴に関し、データ値の高い上昇率又は高値での推移を検出し、データ値の高い上昇率又は高値での推移が検出されたコンテンツの視聴を推薦する旨の視聴支援情報を提供する。

このような場合、ユーザ・グループ内の統計情報で顕著に現れる現象が獲得されると、対応するユーザ・グループの各メンバーにお薦め情報（統計情報や動向など）として通知されるので、ユーザはより的確な興味対象の情報を受けることができる。

したがって、本発明によれば、時々刻々と移り変わっていくユーザが属するグループ内の流行を反映したタイムリーなコンテンツのお薦め情報を提供することができる。

また、本発明の第２の側面は、コンテンツの視聴を支援するための処理をコンピュータ・システム上で実行するようにコンピュータ可読形式で記述されたコンピュータ・プログラムであって、
コンテンツの視聴履歴情報、コンテンツ記録再生に関連する機器操作履歴情報、ユーザ属性情報を含んだユーザ情報を複数のユーザから取得するユーザ情報取得ステップと、
取得したユーザ情報を管理するためのユーザ情報テーブルを作成するステップと、
複数のグルーピング方法に従ってユーザ・グループを形成し、各グルーピング方法においてユーザがどのユーザ・グループに属するかを記述したグループ・テーブルを作成するステップと、
グループ・テーブル中の特定のユーザ・グループ内のユーザ情報を前記ユーザ情報テーブルから抽出し、該特定のユーザ・グループにおける統計情報を作成する統計処理ステップと、
を具備することを特徴とするコンピュータ・プログラムである。

本発明の第２の側面に係るコンピュータ・プログラムは、コンピュータ・システム上で所定の処理を実現するようにコンピュータ可読形式で記述されたコンピュータ・プログラムを定義したものである。換言すれば、本発明の第２の側面に係るコンピュータ・プログラムをコンピュータ・システムにインストールすることによって、コンピュータ・システム上では協働的作用が発揮され、本発明の第１の側面に係るコンテンツ視聴支援システムと同様の作用効果を得ることができる。

本発明によれば、ネットワークに繋がる各ユーザのＣＥ機器から取得される視聴履歴などのデータを集計し、統計情報に基づいてユーザにコンテンツの視聴支援を好適に行なうことができる、優れたコンテンツ視聴支援システム及びコンテンツ視聴支援方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することができる。

また、本発明によれば、ユーザの嗜好を加味した上でより個人向けのコンテンツのお薦め情報を提供することができる、優れたコンテンツ視聴支援システム及びコンテンツ視聴支援方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することができる。

また、本発明によれば、時々刻々と移り変わっていく流行を反映したタイムリーなコンテンツのお薦め情報を提供することができる、優れたコンテンツ視聴支援システム及びコンテンツ視聴支援方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することができる。

本発明によれば、嗜好情報あるいはその他のユーザ・プロファイルに基づいてユーザ・グループを形成し、ユーザ・グループ毎に視聴履歴が集計される。そして、ユーザ・グループ内の統計情報で顕著に現れる現象が獲得されると、対応するユーザ・グループの各メンバーにお薦め情報（統計情報や動向など）として通知される。したがって、ユーザはより的確な興味対象の情報を受けることができ、よりタイムリーで効果的なコンテンツの視聴が可能となる。

本発明のさらに他の目的、特徴や利点は、後述する本発明の実施形態や添付する図面に基づくより詳細な説明によって明らかになるであろう。

以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳解する。

図１には、本発明の一実施形態に係るコンテンツ視聴支援システムの全体構成を模式的に示している。

クライアントとしてのコンテンツ記録再生装置は、例えばセットトップボックスやテレビ受像機などのＣＥ機器と一体、あるいはチューナ機能付きパーソナル・コンピュータに外部接続して構成されており、各放送局から時々刻々と配信されてくる放送コンテンツを、ユーザ操作による録画予約設定、あるいは所定の自動録画予約手続に従って蓄積する。

コンテンツ記録再生装置は、放送コンテンツの受信・録画の際、コンテンツを識別するための情報や、コンテンツ録画・再生に関連する操作情報、放送コンテンツに対するユーザの視聴履歴情報、「投票」などからなるユーザの嗜好情報やその他のユーザ・プロファイル情報などを取得する。

また、コンテンツ記録再生装置は、インターネットなどの広域ネットワークに接続されており、ネットワーク上に構築されている情報提供サーバに対してユーザの視聴履歴情報や嗜好情報を送信（アップロード）するとともに、情報提供サーバからは放送コンテンツの視聴に関するお薦め情報が提供される。

クライアントからサーバへアップロードの対象となるデータは、具体的には、ＣＥ機器上でのユーザの操作履歴や、ユーザが録画予約した番組情報、ユーザが視聴を行った番組情報、これらの情報に一定の処理を施しユーザの嗜好を表すように生成した操作情報、あるいはこれらの組み合わせである。

サーバ側では、放送コンテンツを管理するコンテンツ情報データベース、各ユーザの嗜好情報やプロファイルを管理するユーザ情報データベース、ユーザを嗜好情報やプロファイルなどに基づいてグループ化したユーザ・グループを管理するグループ情報データベース、各ユーザから集計した視聴履歴情報をユーザ・グループ単位で統計し利して得た情報を管理する統計情報データベースを備えている。

サーバは、ネットワーク経由で各クライアント（ＣＥ機器など）からアップロードされたユーザの視聴履歴や嗜好情報などを集計する。そして、嗜好情報やユーザ・プロファイルなどで定義されるグルーピング方法に従って、ユーザをグルーピングして、グルーピング方法毎に集計したユーザをユーザ・グループに仕分けする。さらに、各グルーピング方法により形成されたユーザ・グループ毎にユーザの視聴履歴を統計処理してデータベース管理する。

サーバは、ユーザ・グループ毎に管理される視聴履歴の統計情報を各ユーザに提供する。図２には、その仕組みを図解している。

サーバは、このようなユーザ・グループ毎の統計情報を所定の時間間隔で更新する。そして、あるユーザ・グループ内の統計情報で顕著に現れる現象、例えば急激な変動や安定的ではあるが高値などを獲得すると、これを対応するユーザ・グループの各メンバーに対して、コンテンツ視聴に関するお薦め情報として通知する。

図２に示す例では、サーバは、ユーザの嗜好情報に関するグルーピング方法により、ユーザ・グループＡとユーザ・グループＢを形成し、ユーザ・グループ毎に視聴履歴の統計処理を時々刻々と行なっている。そして、ユーザ・グループＡにおいて、番組Ｘの視聴率（オンエアと再生の両方を含む）に顕著な変化を検出したことに応答して、ユーザ・グループＡの各メンバーに番組Ｘのお薦め情報を通知又は提示する。同様に、ユーザ・グループＢにおいて、番組Ｙの録画予約率に顕著な変化を検出したことに応答して、ユーザ・グループＢの各メンバーに番組Ｙの視聴又は録画予約に関するお薦め情報を通知又は提示する。

クライアント側では、サーバからお薦め情報を受信すると、これを画面表示してユーザに提示する。図３には、コンテンツ視聴又は録画予約に関するお薦め情報の画面構成例を示している。

同図に示す画面上では、同じユーザ・グループ内で視聴率が急激に上昇した番組のタイトルやオンエア日時、視聴率（又は録画予約率）などのデータが、同グループにおける高視聴率番組のタイトルやオンエア日時、視聴率（又は録画予約率）などのデータとともに提示される。なお、視聴率などは、数値ではなく、星などのマークに置き換え、その個数でお勧め度を表してもよい。

このような画面を見たユーザは、視聴率の変動の大きさに基づいて、お薦めの度合いを理解し易くなる。

なお、画面の最下段の「グループ・ビューの変更」というアンカーは、ユーザがユーザ・グループを形成するグルーピング方法を変更したい場合に選択する。例えば、現在は嗜好情報に基づいて定義されているグルーピング方法により形成されたユーザ・グループについての統計情報が提供されているところを、ユーザの選択により、性別、年齢別、職業別などユーザ・プロファイルに基づいたグルーピング方法に切り替えることを指示することができる。グルーピング方法の変更により、異なるユーザ・グループに属すため、当然にして同じユーザであっても提示されるお薦め情報が変わってくる。

図４には、本実施形態に係るコンテンツ視聴支援システムにおける処理の概要を示している。

まず、ＣＥ機器などのクライアントからデータのアップロードを行ない、ユーザのデータを収集する。クライアントからのアップロードの対象となるデータは、ユーザ属性を表すデータと、時々刻々と変動するユーザの嗜好を表すデータ、ユーザがどの番組を視聴（再生を含む）又は録画予約したかを表す視聴履歴あるいはその他の機器操作履歴に分類される。ユーザ属性を表すデータには、ユーザの生年月日や星座、血液型、居住地域、年齢などが挙げられる。また、ユーザの嗜好データには、ユーザのお好み登録情報や、ユーザの商品の購買履歴などが挙げられる。

サーバ側では、各クライアントからアップロードされてきたデータを集計して、ユーザ情報テーブルを作成する。また、サーバは、ユーザのグルーピングを行なうためのグルーピング方法を複数定義しており、ユーザが各グルーピング方法においてどのユーザ・グループに属するかを記述したグループ・テーブルを作成する。

グルーピング方法として、性別、年齢別、職業別などユーザ・プロファイル（あるいは、時間によってあまり変化しない要因）に基づいて定義されるグルーピング方法や、嗜好情報や視聴履歴・機器の操作履歴など（あるいは、日々のユーザの行動や時間変化とともに変化する要因）に基づいて定義されるグルーピング方法が挙げられる。勿論、サーバ側あるいはクライアント側でグループ定義を任意に設定できるようにしてもよい。

図５には、性別、年齢別、職業別などユーザ・プロファイル（あるいは、時間によってあまり変化しない要因）に基づいた各グルーピング方法に従って、ユーザ情報テーブルから作成されたグループ・テーブルの一例を示している。同図に示す例では、ユーザ情報テーブルは、ユーザＩＤによって識別される各ユーザの、血液型、誕生月、居住地域などのユーザ情報を記述している。これに対し、グループ・テーブルでは、ユーザＩＤによって識別される各ユーザについて、血液型、誕生月、居住地域それぞれに基づいたグルーピング方法によればどのユーザ・グループに属するかを記述している。

また、図６には、嗜好情報や視聴履歴・機器の操作履歴など（あるいは、日々のユーザの行動や時間変化とともに変化する要因）に基づいたグルーピング方法に従って、ユーザ情報テーブルから作成されたグループ・テーブルの一例を示している。同図に示す例では、ユーザ情報テーブルは、ユーザＩＤによって識別される各ユーザが各番組を視聴したかどうかといったようなコンテンツのステータスを記述している。ここで言うコンテンツのステータスは視聴履歴である。これに対し、グループ・テーブルでは、ユーザ間のコンテンツ・ステータスの相関を計算して、同じようなコンテンツを視聴しているユーザ同士でグルーピングした結果を記述している。ここで、ユーザ・グループの形成については、グループメンバの時間的流動を考慮して、ある時間間隔でグループの生成・解散を行ってもよい。図示のグループ・テーブルでは、ユーザＸを基点として、同じようなコンテンツを視聴していたユーザＺとユーザＡが同じユーザ・グループに仕分けされている。

サーバは、さらに生成されたグループ・テーブル中の特定のユーザ・グループ内のユーザ情報を利用して、特定のユーザ・グループにおける視聴履歴や嗜好情報などの統計情報を作成する。ユーザの統計情報を作成するために、それぞれのコンテンツに対するユーザの操作履歴（予約済み、録画済み、購買済み、視聴済みなど）を格納するユーザ情報テーブルを参照して、該当するユーザ・グループに所属するユーザからアップロードされたデータのみを抽出して、統計処理を実行する。

図７には、特定のユーザ・グループにおける統計情報の集計結果の一例として、それぞれの放送コンテンツに対するユーザの操作履歴を用いたユーザ情報テーブル（ユーザの視聴履歴テーブル）を示している。同図に示す例では、ユーザ・グループ１が選択されており、ユーザ情報テーブルをユーザ・グループでフィルタリングして、このグループに割り振られているユーザＸ、ユーザＺ、…のユーザ情報のみが抽出され、それらの視聴履歴に対して所定の統計処理（例えば、各コンテンツの視聴率の計算など）が施される。

サーバは、さらに統計処理が施された特定のユーザ・グループに関して、統計情報のトラッキングを行なう。すなわち、作成された最新の統計情報と、所定の時間間隔で集計された過去の統計情報とを比較し、データ変動の追跡を行なう。

そして、生成されたデータ変動に基づいて、コンテンツ視聴に関するお薦め情報への変換、作成を行なう。データ変動をコンテンツ視聴のお薦めにマッピングする際、以下の規則が適用される。

（１）データ変動が激しい場合は、上昇率が大きいものほど、強いお薦め度を付ける。
（２）データ変動が緩やかな場合は、データそのものが高値で推移している場合ほど、ロングラン情報として強いお薦め度を付ける。

図８には、統計処理が施された特定のユーザ・グループに関して、統計処理のトラッキングを行なった様子を示している。同図に示す例では、番組２の視聴率について、トラッキング時間３とトラッキング時間４の間で急激な上昇が観測されている。

サーバは、このような急激な変動を検出すると、当該コンテンツを視聴すべきである旨を記述したお薦め情報を生成し、このユーザ・グループ内の各ユーザへ通知する。お薦め情報とともにコンテンツ又はその一部（ダイジェストなど）をユーザに提示するようにしてもよい。

コンテンツのお薦め情報をユーザへ提示する具体的な方法としては、サーバ上で作成されたお薦め情報に基づいて提示ページを作成し、これをユーザのＣＥ機器などへ送信し、ＣＥ機器上のブラウザを用いてユーザへ提示することなどが挙げられる。ＣＥ機器のブラウザ画面上で提示されるお薦め情報は、例えば図３に示したような構成となる。

お薦め情報をユーザに提示するに際し、外部よりあらかじめ設定された条件をデータの変動が満たした場合、これをトリガとしてユーザへの通知を行なう。

サーバは特定のユーザ・グループ内で統計情報を生成するが、形成されるユーザ・グループはグルーピング方法毎に相違する（前述）。例えば、図５〜図７に示したように、ユーザ属性や嗜好情報などグルーピング方法の定義に応じて、異なるユーザ・グループが形成され、各ユーザは、グルーピング方法毎にユーザ・グループに仕分けされている。また、グルーピング方法に応じてユーザ・グループの構成が変わることから、グルーピング方法毎に統計情報を生成しなければならない。各ユーザにおいてはグルーピング方法毎に異なるユーザ・グループに仕分けされていることから、同じユーザであっても、どのグルーピング方法を指定するかによって、提示されるお薦め情報が変わってくる。

図３に示したお薦め情報の提示画面では、ユーザがユーザ・グループを形成するグルーピング方法を変更したい場合に画面の最下段の「グループ・ビューの変更」というアンカーを選択する。ユーザがグループ・ビューの変更を選択すると、図９に示すように、グループ・ビュー切り替えウィンドウが画面上にポップアップ表示される。図示のグループ・ビュー切り替えウィンドウは、ユーザが所望のグルーピング方法を選択するためのラジオ・ボタンが用意されている。

このグループ・ビュー切り替えウィンドウ上でグルーピング方法の指定が完了すると、指定結果がサーバに通知される。サーバ側では、指定されたグルーピング方法において要求元ユーザが属しているユーザ・グループを特定し、当該ユーザ・グループのお薦め情報を検索し、お薦め情報を作成しユーザへ返信する。なお、このユーザ・グループ内のユーザ情報を抽出して、改めてユーザ・グループ内の統計情報の生成を行ない、お薦め情報を作成しユーザへ返信してもよい。

お薦め情報の提供については、ユーザのお薦め情報提示ページ画面上から操作する以外に、ユーザとは別に市場調査などを目的とする調査依頼人によるシステム利用を可能とするため、該調査依頼人の想定するユーザ・グループの設定機能を備えている。

なお、ユーザのグルーピングを事前に行ない、そこで特定された特定のユーザ・グループの各メンバーからのみデータのアップロードを行ない、統計処理を行なうようにしてもよい。

また、サーバ上で作成されたすべてのお薦め情報をユーザの端末にダウンロードしてもよい。また、お薦め情報をダウンロード先となるＣＥ機器上で機器固有の情報と結び付けた上で新たなお薦め情報を作成してからユーザに提示するようにしてもよい。

また、サーバ上で作成されたお薦め情報の通知について、ＣＥ機器のブラウザを通して提供するのではなく、メール又はこれに類似する手段を用いて端末に送信するようにしてもよい。

図１０には、サーバの機能構成を模式的に示している。既に述べたように、本実施形態に係るコンテンツ視聴支援システムでは、ユーザの所有するコンテンツ記録再生装置（ＣＥ機器）などのクライアント端末１３０とサーバ装置がインターネット１２０を介して接続されており、コンテンツ記録再生装置に蓄積された情報のサーバへのアップロード、サーバ側で作成された情報のクライアント１３０への提示が行なわれる。

図示の通り、サーバ装置は、アプリケーション・サーバ１００と、データベース１１０〜１１３で構成される。

アプリケーション・サーバ１００は、アップロード・データ集計部１０１と、ユーザ・グループ作成部１０２と、統計データ集計部１０３と、データ特徴検出部１０４と、お薦め情報作成部１０５と、調査依頼端末制御部１０６で構成される。

インターネット１２０経由で各ユーザのクライアント端末１３０から獲得されたユーザ情報は、ユーザ・グループ作成部１０２によりさまざまなグループ編成に用いられ、作成されたグループ情報はグループ・データベース１１１に格納される。

統計データ集計部１０３では、ユーザ情報テーブルとグループ・テーブルを利用し、特定のユーザ・グループ内での統計情報の集計を行ない、その結果を統計情報データベース１１２へ格納する。例えば、ユーザ情報として格納されている視聴履歴情報を該当するユーザ・グループ内で集計し、視聴率、録画予約率などの統計情報の集計を行なう。

データ特徴検出部１０４では、統計データ集計部１０３で算出された統計情報について、過去のある時点から集計されている統計情報を合わせて比較することにより、例えば、急激な変動といった特徴的な現象を検出する。

ここで、特徴的な現象が検出された場合には、お薦め情報作成部１０５において、ユーザに提示するためのお薦め度に変換され、該当するユーザ・グループに属するユーザ、又はそのクライアント端末としてのコンテンツ記録再生装置へコンテンツ情報とともに通知又は提供される。

上記に加え、ユーザとは別に市場調査などを目的とする調査依頼人によるシステム利用を可能とするため、該調査依頼人の想定するグループや想定する人物像の嗜好情報を入力することが可能な調査依頼端末制御部１０６をアプリケーション・サーバ１００内に備えており、インターネット１２０を介して接続される調査依頼端末１４０を制御するようになっている。

図１１には、本実施形態に係るコンテンツ視聴支援システムの具体的に処理手順をフローチャートの形式で示している。

ＣＥ機器などのクライアント端末１３０には、日々ユーザに関するデータが蓄積されており（ステップＳ１０）、蓄積されたデータを定期的にサーバ側へアップロードする（ステップＳ１１）。サーバ側では、アップロードされたデータが集計され（ステップＳ２０）、ユーザ情報データベース１１０に収集される。

ここで、クライアント端末１３０からのアップロード対象となるデータは、ユーザの属性を表すデータやユーザの嗜好を表すデータである。ユーザ属性を表すデータには、ユーザの生年月日や星座、血液型、居住地域、年齢などである。また、ユーザの嗜好データとしては、ユーザのお好み登録情報、操作履歴、視聴履歴（録画予約、リアルタイム視聴、再生視聴）、番組関連商品の購買履歴が挙げられる。

サーバ側では、集計されたユーザ情報に基づいてユーザのグルーピングを行ない（ステップＳ２１）、グループ・テーブルを作成してこれをグループ・データベース１１１に格納する。

ユーザをグルーピングする際、ユーザ属性のように時間によってあまり変化しない要因により定義されるグルーピング方法と、視聴履歴や嗜好情報のように日々のユーザの行動や時間変化とともに変化する要因により定義されるグルーピング方法が挙げられる。前者のグルーピング方法によりユーザ情報テーブルからグループ・テーブルを作成する様子は、図５に示した通りである。また、後者のグルーピング方法によりユーザ情報テーブルからグループ・テーブルを作成する様子は、図６に示した通りである。

さらにサーバ側では、生成されたグループ・テーブルと集計されたユーザ情報テーブルを利用して、特定のユーザ・グループ内の統計情報を集計する（ステップＳ２３）。まず、特定のユーザ・グループのメンバーをユーザ情報テーブルから検索し、該当する各ユーザの視聴履歴を取得し、これらの情報に基づいて統計情報を集計する。図７には、特定のユーザ・グループにおける統計情報の集計結果の一例として、それぞれの放送コンテンツに対するユーザの操作履歴を用いたユーザ情報テーブル（ユーザの視聴履歴テーブル）を示している。

次いで、ステップＳ２３により作成された統計情報と、過去のある時点から定期的に集計された、同じコンテンツに対する過去の統計情報とを比較し、データの時間軸方向の動きに対して特徴の検出を行なう（ステップＳ２４）。

図８には、統計処理が施された特定のユーザ・グループに関して、統計処理のトラッキングを行ない、視聴率の時間的変動を算出した様子を示している。同図に示す例では、視聴率の集計が時刻とともに累積する方法で挙げられているが、各一定期間の視聴率、すなわち単位時間毎の再生率を集計し、その結果を比較するようにしてもよい。

ステップＳ２４において特徴が検出された場合（ステップＳ２５）、データ値やデータ変動の大きさからお薦め情報への変換、作成を行なう（ステップＳ２６）。データ変動をお薦めにマッピングする際、以下のルールが適用される。

（１）データ変動が激しい場合は、上昇率が大きいものほど、強いお薦め度を付ける。
（２）データ変動が緩やかな場合は、データそのものが高値で推移している場合ほど、ロングラン情報として強いお薦め度を付ける。

作成されたお薦め情報は、コンテンツ情報と紐付けた上で、グループ情報データベース１１１に格納される。

お薦め情報を作成する際、ステップＳ２４で検出される統計情報の時間的変化に関する特徴量、又はお薦め度があらかじめ設定された閾値を越えた場合には、それをトリガとして、お薦め情報をユーザへ通知するようにしてもよい（ステップＳ２７）。

クライアント側では、サーバからのお薦め情報の通知に応答して、お薦め情報とともにコンテンツ又はその一部（ダイジェストなど）をユーザに提示する（ステップＳ１２）。

コンテンツのお薦め情報をユーザへ提示する具体的な方法としては、サーバ上で作成されたお薦め情報に基づいて提示ページを作成し、これをユーザのＣＥ機器などへ送信し、ＣＥ機器上のブラウザを用いてユーザへ提示することなどが挙げられる。ＣＥ機器のブラウザ画面上で提示されるお薦め情報は、例えば図３に示したような構成となる。

ユーザは、クライアント端末１３０としてのコンテンツ記録再生装置上で、お薦め情報を利用して、コンテンツの視聴、録画予約や度の操作を行なう（ステップＳ１３）。

また、お薦め情報を得たユーザは、グループ・ビューを変更することで、好みや気分に応じて各グループへ提示されているお薦め情報を、切り替えることができ（ステップＳ１４）、グループ・ビューの変更要求がサーバへ送られる（ステップＳ１５）。

サーバ側では、グループ・ビューの変更要求を受信すると、ステップＳ２６において既に作成されている当該ユーザ・グループのお薦め情報を検索し、再びユーザへ該お薦め情報を提供する。

ユーザへのお薦め情報の提示については、図９を参照しながら既に説明した通りである。ユーザは、サーバより提供されるお薦め情報を閲覧する。同図に示す例では、番組視聴の似た者同士というグループ内でのお薦め情報が提示されているが、他の所属グループ内お薦め情報を閲覧したい場合には、グループ・ビュー変更画面を通して目的のユーザ・グループを変更する。サーバ側では、ユーザ・グループの変更に応答して、該当するユーザ・グループ内の統計情報を作成し、これに基づいてお薦め情報が作成され、再びユーザに提示される。

なお、ステップＳ２１におけるユーザのグルーピングを事前に行なうようにしてもよいし、あるいは統計情報の算出より大きな時間間隔でグルーピングを行なうようにしてもよい。

また、ステップＳ２１において特定されたユーザ・グループ、あるいはクライアント端末１３０側でグループ・ビューの切り替えにより特定されたユーザ・グループに対してのみ、ユーザの嗜好データ、履歴情報等のアップロードを行い、統計情報の集計を行なうようにしてもよい。

また、サーバ上で作成されたすべてのお薦め情報をダウンロードするようにしてもよい。あるいは、特定の録画装置にダウンロードし、機器固有の情報と結びつけた上で、クライアント端末上で新たにお薦め情報を作成し、ユーザに提示するようにしてもよい。

また、サーバ上で作成されたお薦め情報の一部またはすべてを、ページとしてではなく、メール又はこれに類似する手段を用いて端末に送信するようにしてもよい。

図１２には、図１１に示したフローチャートのステップＳ２３において、特定のユーザ・グループ内の統計情報を集計するための処理手順をフローチャートの形式で示している。

まず、対象コンテンツを特定し（ステップＳ３１）、グループ・テーブルから該当するユーザ・グループに所属するユーザを検索し（ステップＳ３２）、該当ユーザの情報テーブルから特定コンテンツの視聴ステータスを獲得する。

獲得された各ユーザについて、ユーザ情報テーブルの対象コンテンツについての視聴ステータスを参照し（ステップＳ３３）、視聴済み数をカウントしていく（ステップＳ３４、Ｓ３５、Ｓ３６）。そして、該ユーザ・グループのユーザ数で割ることにより、ユーザ・グループ内視聴率を算出する（ステップＳ３７）。

このようなユーザ・グループ内視聴率の算出処理をすべてのコンテンツについて求める（ステップＳ３８）。算出されたユーザ・グループ内視聴率は、統計情報データベース１１２に格納される。

ここで説明された統計情報の収集は、それぞれのコンテンツに対する視聴率（再生視聴率）だけでなく、録画予約された割合を表す録画予約率、関連商品に関する購買状況を表す購買率、コンテンツに対する評価を示す投票率の算出に適用することができる。

図１３には、図１１に示したフローチャートのステップＳ２４において、特定のユーザ・グループにおいて作成される統計情報の時間軸方向の動きに対して特徴の検出を行なうための処理手順をフローチャートの形式で示している。

まず、特定のコンテンツについての統計データを統計情報データベース１１２から取り出す（ステップＳ４１）。そして、これを過去の統計データと比較し（ステップＳ４２）、変動が大きければ（ステップＳ４３）、お薦め情報を作成する（ステップＳ４４）。

他方、変動が大きくなければ（ステップＳ４３）、統計値（例えば視聴率）自体が高値であるかどうかをさらにチェックし（ステップＳ４５）、高値であれば、お薦め情報を作成する（ステップＳ４４）。

本実施形態に係るコンテンツ視聴支援システムは、上述したようなユーザ・グループ毎に統計処理された視聴支援情報を各ユーザに提供することに加え、ユーザとは別に市場調査などを目的とする調査依頼人によるシステム利用を可能とすることができる。図１４には、本実施形態に係るコンテンツ視聴支援システムの調査依頼に基づくユーザ情報の統計処理の具体的な手順をフローチャートの形式で示している。

調査依頼人の想定するグループや想定する人物像の嗜好情報を調査依頼端末１４０から入力する（ステップＳ５０）。

要求されたグループの設定が、例えば“３０代でプロレス好き”のように、サーバで作成するグループではなく、全く新規のグループ指定である場合、サーバはユーザ情報データベース１１０を参照し、ユーザ・グループの作成を行ない（ステップＳ６０）、グループ・テーブルを作成してこれをグループ・データベース１１１に格納する。

さらにサーバ側では、生成されたグループ・テーブルと集計されたユーザ情報テーブルを利用して、特定のユーザ・グループ内の統計情報を集計する（ステップＳ６１）。まず、特定のユーザ・グループのメンバーをユーザ情報テーブルから検索し、該当する各ユーザの視聴履歴を取得し、これらの情報に基づいて統計情報を集計する。

次いで、ステップＳ６１により作成された統計情報と、過去のある時点から定期的に集計された、同じコンテンツに対する過去の統計情報とを比較し、データの時間軸方向の動きに対して特徴の検出を行なう（ステップＳ６２）。

ステップＳ６２において特徴が検出された場合（ステップＳ６３）、データ値やデータ変動の大きさからお薦め情報への変換、作成を行なう（ステップＳ６４）。

作成されたお薦め情報は、調査依頼端末へ送信され、該端末上で提示される（ステップＳ５２）。また、お薦め情報は、コンテンツ情報と紐付けた上で、グループ情報データベース１１１に格納される。

一方、要求されたユーザ・グループの設定が既存のユーザ・グループである場合には、既に蓄積されている統計情報データベースから該当するデータを取り出してお薦め情報を作成し（ステップＳ６４）、ユーザ・グループ内のお薦め情報として要求元の調査依頼端末へ提示する（ステップＳ５２）。

［追補］
以上、特定の実施形態を参照しながら、本発明について詳解してきた。しかしながら、本発明の要旨を逸脱しない範囲で当業者が該実施形態の修正や代用を成し得ることは自明である。

また、本明細書中では、蓄積済みの放送コンテンツに関する視聴の推薦を行なうという実施形態を中心に説明したが、本発明の要旨はこれに限定されるものではない。例えば、放送ではなくＤＶＤなどの記録メディアを介して配布されるコンテンツに関しても、本発明を適用することでコンテンツの視聴支援を実現することができる。

要するに、例示という形態で本発明を開示してきたのあり、本明細書の記載内容を限定的に解釈するべきではない。本発明の要旨を判断するためには、冒頭に記載した特許請求の範囲の欄を参酌すべきである。

図１は、本発明の一実施形態に係るコンテンツ視聴支援システムの全体構成を模式的に示した図である。 図２は、サーバがユーザ・グループ毎に管理される視聴履歴の統計情報を各ユーザに提供する仕組みを説明するための図である。 図３は、コンテンツ視聴又は録画予約に関するお薦め情報の画面構成例を示した図である。 図４は、本発明に係るコンテンツ視聴支援システムにおける処理の概要を示した図である。 図５は、時間によってあまり変化しない要因に基づいたグルーピング方法に従ってユーザ情報テーブルから作成されたグループ・テーブルの一例を示した図である。 図６は、日々のユーザの行動や時間変化とともに変化する要因に基づいたグルーピング方法に従ってユーザ情報テーブルから作成されたグループ・テーブルの一例を示した図である。 図７は、特定のユーザ・グループにおける統計情報の集計結果の一例として、それぞれの放送コンテンツに対するユーザの操作履歴を用いたユーザ情報テーブル（ユーザの視聴履歴テーブル）を示した図である。 図８は、統計処理が施された特定のユーザ・グループに関して、統計処理のトラッキングを行なった様子を示した図である。 図９は、グルーピング方法を切り替える操作例を示した図である。 図１０は、サーバの機能構成を模式的に示した図である。 図１１は、本発明に係るコンテンツ視聴支援システムの具体的に処理手順をフローチャートである。 図１２は、特定のユーザ・グループ内の統計情報を集計するための処理手順を示したフローチャートである。 図１３は、特定のユーザ・グループにおいて作成される統計情報の時間軸方向の動きに対して特徴の検出を行なうための処理手順を示したフローチャートである。 図１４は、本発明に係るコンテンツ視聴支援システムの調査依頼に基づくユーザ情報の統計処理の具体的な手順を示したフローチャートである。

符号の説明

１００…アプリケーション・サーバ
１０１…アップロード・データ集計部
１０２…ユーザ・グループ作成部
１０３…統計データ集計部
１０４…データ特徴検出部
１０５…お薦め情報作成部
１０６…調査依頼端末制御部
１１０…ユーザ情報データベース
１１１…グループ・データベース
１１２…統計情報データベース
１１３…コンテンツ情報データベース
１２０…インターネット
１３０…クライアント端末
１４０…調査依頼端末

Claims (21)

1. コンテンツの視聴を支援するコンテンツ視聴支援システムであって、
   コンテンツの視聴履歴情報、コンテンツ記録再生に関連する機器操作履歴情報、ユーザ属性情報を含んだユーザ情報を複数のユーザから取得するユーザ情報取得手段と、
   取得したユーザ情報を管理するユーザ情報テーブルと、
   集計したユーザを複数のグルーピング方法に従いユーザ・グループに仕分けするユーザ・グループ形成手段と、
   各グルーピング方法においてユーザがどのユーザ・グループに属するかを管理するグループ・テーブルと、
   グループ・テーブル中の特定のユーザ・グループ内のユーザ情報を前記ユーザ情報テーブルから抽出し、該特定のユーザ・グループにおける統計情報を作成する統計処理手段と、
   該特定のユーザ・グループに関して、作成された最新の統計情報と、所定の時間間隔で集計された過去の統計情報とを比較し、データ変動の追跡を行なう追跡手段と、
   前記追跡手段により統計情報に所定の変動が検出されたことに応答して、該特定のユーザ・グループ内のユーザにコンテンツの視聴支援に関する情報を提供する視聴支援情報提供手段と、
   を具備することを特徴とするコンテンツ視聴支援システム。
2. 前記ユーザ・グループ形成手段は、ユーザ属性情報を用いて定義されるグルーピング方法に従い、同じ属性情報を持つユーザを同じユーザ・グループに仕分けする、
   ことを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ視聴支援システム。
3. 前記ユーザ・グループ形成手段は、コンテンツ視聴履歴情報及び／又はコンテンツ記録再生に関連する機器操作履歴情報を用いて定義されるグルーピング方法に従い、コンテンツ視聴履歴及び／又は機器操作履歴の相関の高いユーザを同じユーザ・グループに仕分けする、
   ことを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ視聴支援システム。
4. 前記統計処理手段は、該特定のユーザ・グループにおけるコンテンツの視聴履歴を統計処理する、
   ことを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ視聴支援システム。
5. 前記統計処理手段は、該特定のユーザ・グループにおけるコンテンツの視聴率及び／又は録画予約率を求める、
   ことを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ視聴支援システム。
6. 特定のユーザ・グループを選定するユーザ・グループ選定手段をさらに備え、
   前記統計処理手段は前記ユーザ・グループ選定手段により選定されたユーザ・グループに対する統計情報を作成する、
   ことを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ視聴支援システム。
7. 前記ユーザ・グループ選定手段は、各ユーザのクライアント端末及び／又は外部端末からの要求に応じて特定ユーザ・グループの選定を行なう、
   ことを特徴とする請求項６に記載のコンテンツ視聴支援システム。
8. 前記統計処理手段により作成された統計情報を、該特定ユーザ・グループ内の各ユーザ、及び／又はユーザ・グループを選定したユーザに対して提供する統計情報提供手段をさらに備える、
   ことを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ視聴支援システム。
9. 前記追跡手段は、該特定のユーザ・グループにおけるコンテンツの視聴履歴に関し、データ値の高い上昇率又は高値での推移を検出し、
   前記視聴支援情報提供手段は、データ値の高い上昇率又は高値での推移が検出されたコンテンツの視聴を推薦する旨の視聴支援情報を提供する、
   ことを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ視聴支援システム。
10. 前記視聴支援情報を選択することにより、既に録画されているコンテンツを再生若しくは録画予約する手段をさらに備える、
    ことを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ視聴支援システム。
11. コンテンツの視聴を支援するコンテンツ視聴支援方法であって、
    コンテンツの視聴履歴情報、コンテンツ記録再生に関連する機器操作履歴情報、ユーザ属性情報を含んだユーザ情報を複数のユーザから取得するユーザ情報取得ステップと、
    取得したユーザ情報を管理するためのユーザ情報テーブルを作成するステップと、
    複数のグルーピング方法に従ってユーザ・グループを形成し、各グルーピング方法においてユーザがどのユーザ・グループに属するかを記述したグループ・テーブルを作成するステップと、
    グループ・テーブル中の特定のユーザ・グループ内のユーザ情報を前記ユーザ情報テーブルから抽出し、該特定のユーザ・グループにおける統計情報を作成する統計処理ステップと、
    該特定のユーザ・グループに関して、作成された最新の統計情報と、所定の時間間隔で集計された過去の統計情報とを比較し、データ変動の追跡を行なう追跡ステップと、
    前記追跡ステップにおいて統計情報に所定の変動が検出されたことに応答して、該特定のユーザ・グループ内のユーザにコンテンツの視聴支援に関する情報を提供する視聴支援情報提供ステップと、
    を有することを特徴とするコンテンツ視聴支援方法。
12. 前記のユーザ・グループを形成するステップでは、ユーザ属性情報を用いて定義されるグルーピング方法に従い、同じ属性情報を持つユーザを同じユーザ・グループに仕分けする、
    ことを特徴とする請求項１１に記載のコンテンツ視聴支援方法。
13. 前記のユーザ・グループを形成するステップでは、コンテンツ視聴履歴情報及び／又はコンテンツ記録再生に関連する機器操作履歴情報を用いて定義されるグルーピング方法に従い、コンテンツ視聴履歴及び／又は機器操作履歴の相関の高いユーザを同じユーザ・グループに仕分けする、
    ことを特徴とする請求項１１に記載のコンテンツ視聴支援方法。
14. 前記統計処理ステップでは、該特定のユーザ・グループにおけるコンテンツの視聴履歴を統計処理する、
    ことを特徴とする請求項１１に記載のコンテンツ視聴支援方法。
15. 前記統計処理ステップでは、該特定のユーザ・グループにおけるコンテンツの視聴率及び／又は録画予約率を求める、
    ことを特徴とする請求項１１に記載のコンテンツ視聴支援方法。
16. 特定のユーザ・グループを選定するユーザ・グループ選定ステップをさらに有し、
    前記統計処理ステップでは前記ユーザ・グループ選定ステップにおいて選定されたユーザ・グループに対する統計情報を作成する、
    ことを特徴とする請求項１１に記載のコンテンツ視聴支援方法。
17. １９
    前記ユーザ・グループ選定ステップでは、各ユーザのクライアント端末及び／又は外部端末からの要求に応じて特定ユーザ・グループの選定を行なう、
    ことを特徴とする請求項１６に記載のコンテンツ視聴支援方法。
18. 前記統計処理ステップにおいて作成された統計情報を、該特定ユーザ・グループ内の各ユーザ、及び／又はユーザ・グループを選定したユーザに対して提供する統計情報提供ステップをさらに有する、
    ことを特徴とする請求項１１に記載のコンテンツ視聴支援方法。
19. 前記追跡ステップでは、該特定のユーザ・グループにおけるコンテンツの視聴履歴に関し、データ値の高い上昇率又は高値での推移を検出し、
    前記視聴支援情報提供ステップでは、データ値の高い上昇率又は高値での推移が検出されたコンテンツの視聴を推薦する旨の視聴支援情報を提供する、
    ことを特徴とする請求項１１に記載のコンテンツ視聴支援方法。
20. 前記視聴支援情報を選択することにより、既に蓄積されているコンテンツを再生若しくは録画予約するステップをさらに有する、
    ことを特徴とする請求項１１に記載のコンテンツ視聴支援方法。
21. コンテンツの視聴を支援するための処理をコンピュータ上で実行するようにコンピュータ可読形式で記述されたコンピュータ・プログラムであって、前記コンピュータを、
    コンテンツの視聴履歴情報、コンテンツ記録再生に関連する機器操作履歴情報、ユーザ属性情報を含んだユーザ情報を複数のユーザから取得するユーザ情報取得手段、
    取得したユーザ情報を管理するユーザ情報テーブル、
    集計したユーザを複数のグルーピング方法に従いユーザ・グループに仕分けするユーザ・グループ形成手段、
    各グルーピング方法においてユーザがどのユーザ・グループに属するかを管理するグループ・テーブル、
    グループ・テーブル中の特定のユーザ・グループ内のユーザ情報を前記ユーザ情報テーブルから抽出し、該特定のユーザ・グループにおける統計情報を作成する統計処理手段、
    該特定のユーザ・グループに関して、作成された最新の統計情報と、所定の時間間隔で集計された過去の統計情報とを比較し、データ変動の追跡を行なう追跡手段、
    前記追跡手段により統計情報に所定の変動が検出されたことに応答して、該特定のユーザ・グループ内のユーザにコンテンツの視聴支援に関する情報を提供する視聴支援情報提供手段、
    として機能させるためのコンピュータ・プログラム。
    

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