JP5908783B2 - 広告連動学習装置、広告連動学習方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、学習コンテンツに関連する広告コンテンツを出力する広告連動学習装置等に関する。

従来、学習者に応じた適切な教育を提供可能なｅラーニングが知られている。そのようなｅラーニングによって、学習者に適切な教育を提供することができる（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１２−８４２６号公報

しかしながら、従来のｅラーニングでは、学習者に適切な教育を提供することはできるが、そのｅラーニングを学習のためにのみ用いており、他のビジネスのために用いてはいなかった。

本発明は、上記事情に応じてなされたものであり、学習者に対する教育の提供以外の目的にも用いられる学習装置等を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明による広告連動学習装置は、１以上の問題を含む学習コンテンツが記憶される学習コンテンツ記憶部と、２以上の広告コンテンツが記憶される広告コンテンツ記憶部と、学習コンテンツ及び広告コンテンツを出力する出力部と、出力部が広告コンテンツを出力する時点から所定の範囲内に出力される学習コンテンツに関連する広告コンテンツを特定する特定部と、学習者から、出力された学習コンテンツに対応する解答を受け付ける受付部と、受付部が受け付けた解答を蓄積する蓄積部と、を備え、出力部は、特定部が特定した広告コンテンツを、学習コンテンツに対応する解答の受け付け後、または、学習コンテンツの出力前に出力する、ものである。
このような構成により、学習装置において、広告も行うことができるようになる。また、学習コンテンツに関連する広告コンテンツを出力することによって、学習者の学習効果を高めることができうると共に、広告の効果も高めることができうることになる。さらに、広告コンテンツが、解答の受け付け後、または、学習コンテンツの出力前に出力されることによって、広告によって学習が妨げられないようにすることができる。

また、本発明による広告連動学習装置では、出力される学習コンテンツと広告コンテンツとの割合を示す割合情報が記憶される割合情報記憶部をさらに備え、出力部は、割合情報の示す割合の学習コンテンツと広告コンテンツとを出力してもよい。
このような構成により、割合情報によって、広告の出力される割合をコントロールすることができるようになる。

また、本発明による広告連動学習装置では、割合情報を用いて、広告コンテンツの割合が大きいほど料金が安くなるように、学習者に対する課金処理を行う課金処理部をさらに備えてもよい。
このような構成により、広告コンテンツの割合が多い場合には、学習者の金銭的な負担が軽くなる。したがって、例えば、広告コンテンツの割合を大きく設定することによって、学習者は、安価に学習をすることができるようになる。

また、本発明による広告連動学習装置では、特定部は、広告コンテンツの出力の直前に出力された学習コンテンツに関連する広告コンテンツを特定してもよい。
このような構成により、直前の学習コンテンツに関連する広告コンテンツが出力されることになり、広告の効果を高めることができうる。

また、本発明による広告連動学習方法は、１以上の問題を含む学習コンテンツが記憶される学習コンテンツ記憶部と、２以上の広告コンテンツが記憶される広告コンテンツ記憶部と、出力部と、特定部と、受付部と、蓄積部とを用いて処理される広告連動学習方法であって、出力部が、学習コンテンツを出力する学習出力ステップと、受付部が、学習者から、出力された学習コンテンツに対応する解答を受け付ける受付ステップと、蓄積部が、受付ステップで受け付けた解答を蓄積する蓄積ステップと、特定部が、広告コンテンツが出力される時点から所定の範囲内に出力される学習コンテンツに関連する広告コンテンツを特定する特定ステップと、出力部が、特定ステップで特定した広告コンテンツを、学習コンテンツに対応する解答の受け付け後、または、学習コンテンツの出力前に出力する広告出力ステップと、を備えたものである。

本発明による広告連動学習装置等によれば、学習者の学習を妨げることなく、広告を行うことができるようになる。

本発明の実施の形態１による広告連動学習装置を含む情報処理システムの構成を示す図 同実施の形態による広告連動学習装置の構成を示すブロック図 同実施の形態による広告連動学習装置の動作を示すフローチャート 同実施の形態における学習コンテンツ等の一例を示す図 同実施の形態における広告コンテンツ等の一例を示す図 同実施の形態における割合情報等の一例を示す図 同実施の形態における割合情報と割引率との対応の一例を示す図 同実施の形態における表示の一例を示す図 同実施の形態における正誤情報等の一例を示す図 同実施の形態における表示の一例を示す図 同実施の形態における課金金額等の一例を示す図 同実施の形態における広告コンテンツ等の一例を示す図 同実施の形態におけるコンピュータシステムの外観一例を示す模式図 同実施の形態におけるコンピュータシステムの構成の一例を示す図

以下、本発明による広告連動学習装置について、実施の形態を用いて説明する。なお、以下の実施の形態において、同じ符号を付した構成要素及びステップは同一または相当するものであり、再度の説明を省略することがある。

（実施の形態１）
本発明の実施の形態１による広告連動学習装置について、図面を参照しながら説明する。本実施の形態による広告連動学習装置は、学習者の学習を妨げないように広告コンテンツを出力するものである。

図１は、本実施の形態による広告連動学習装置１の含む情報処理システムの構成を示す図である。本実施の形態による情報処理システムは、有線または無線の通信回線５００を介して接続された広告連動学習装置１と、１個以上の端末装置２とを備える。広告連動学習装置１は、ｅラーニングで用いる学習コンテンツを提供する装置である。端末装置２は、そのｅラーニングの学習者が使用する端末であり、例えば、パーソナル・コンピュータであってもよく、ＰＤＡであってもよく、スマートフォンであってもよく、タブレットＰＣであってもよく、あるいは、その他の学習端末であってもよい。端末装置２は、１個であってもよく、または、２個以上であってもよい。通信回線５００は、例えば、インターネットやイントラネット、公衆電話回線網等である。

図２は、本実施の形態による広告連動学習装置１の構成を示すブロック図である。図２において、本実施の形態による広告連動学習装置１は、学習コンテンツ記憶部１１と、広告コンテンツ記憶部１２と、出力部１３と、受付部１４と、蓄積部１５と、解答記憶部１６と、正誤判断部１７と、正誤情報記憶部１８と、割合情報記憶部１９と、特定部２０と、課金処理部２１とを備える。

学習コンテンツ記憶部１１には、１または２以上の学習コンテンツが記憶される。学習コンテンツは、ｅラーニングで用いられる学習のためのコンテンツである。学習コンテンツは、例えば、動画を含んでいてもよく、静止画を含んでいてもよく、テキストデータを含んでいてもよく、または、その他のｅラーニングで用いられる情報を含んでいてもよい。また、学習コンテンツは、１または２以上の問題を含んでいてもよい。その問題は、学習の効果を確認するための問題であってもよい。また、学習コンテンツ記憶部１１には、学習コンテンツと、その学習コンテンツの問題に対応する正解に関する情報である正解情報とが記憶されてもよい。その正解情報は、後述する解答の正誤の判断で用いられるものであり、正解そのものであってもよく、正解の一例であってもよく、または、その他の正解に関する情報であってもよい。また、学習コンテンツには、解答の正誤に応じたコンテンツが含まれてもよく、あるいは、そうでなくてもよい。解答の正誤に応じたコンテンツは、例えば、解答が正解であることを示すコンテンツと、解答が不正解であることを示すと共に、正解について解説するコンテンツとを含んでいてもよい。学習コンテンツ記憶部１１で記憶される学習コンテンツは、学習コンテンツそのものであってもよく、あるいは、その学習コンテンツの格納されている位置を示すポインタ等であってもよい。他の情報についても同様であるとする。

学習コンテンツ記憶部１１に学習コンテンツ等が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して学習コンテンツ等が学習コンテンツ記憶部１１で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された学習コンテンツ等が学習コンテンツ記憶部１１で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された学習コンテンツ等が学習コンテンツ記憶部１１で記憶されるようになってもよい。学習コンテンツ記憶部１１での記憶は、ＲＡＭ等における一時的な記憶でもよく、あるいは、長期的な記憶でもよい。学習コンテンツ記憶部１１は、所定の記録媒体（例えば、半導体メモリや磁気ディスク、光ディスクなど）によって実現されうる。

広告コンテンツ記憶部１２には、２以上の広告コンテンツが記憶される。広告コンテンツは、広告のためのコンテンツである。広告コンテンツは、例えば、動画を含んでいてもよく、静止画を含んでいてもよく、テキストデータを含んでいてもよく、または、その他の広告で用いられる情報を含んでいてもよい。本実施の形態では、広告コンテンツが画像（静止画）である場合について主に説明する。

なお、広告コンテンツ記憶部１２では、２以上の広告コンテンツが種々の情報に対応付けられて記憶されていてもよい。例えば、広告コンテンツ記憶部１２では、広告コンテンツと、その広告コンテンツに関する文字列とが対応付けられて記憶されていてもよい。その文字列は、例えば、複数の学習コンテンツから取得された文字列であってもよく、または、学習コンテンツに含まれていると想定される文字列であってもよい。その文字列は、例えば、単語であってもよく、または、センテンスであってもよい。文字列が単語である場合に、その単語は、１個の単語であってもよく、または、複数の単語であってもよい。また、その単語は、例えば、名詞であってもよく、または、動詞であってもよい。名詞は、例えば、１個の単語である名詞であってもよく、または、複数の単語の連続である複合名詞であってもよい。具体的には、文字列「チョコレート」と、チョコレートの広告コンテンツとが対応付けられていてもよい。

広告コンテンツ記憶部１２に広告コンテンツ等が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して広告コンテンツ等が広告コンテンツ記憶部１２で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された広告コンテンツ等が広告コンテンツ記憶部１２で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された広告コンテンツ等が広告コンテンツ記憶部１２で記憶されるようになってもよい。広告コンテンツ記憶部１２での記憶は、ＲＡＭ等における一時的な記憶でもよく、あるいは、長期的な記憶でもよい。広告コンテンツ記憶部１２は、所定の記録媒体（例えば、半導体メモリや磁気ディスク、光ディスクなど）によって実現されうる。

出力部１３は、学習コンテンツ記憶部１１で記憶されている学習コンテンツ、及び広告コンテンツ記憶部１２で記憶されている広告コンテンツを出力する。なお、出力部１３が出力する広告コンテンツは、後述するように、特定部２０によって特定されたものである。また、出力部１３は、学習コンテンツと、広告コンテンツとを別々のタイミングで出力するものとする。具体的には、出力部１３は、特定部２０が特定した広告コンテンツを、学習コンテンツに対応する解答の受け付け後、または、学習コンテンツの出力前に出力する。広告コンテンツの出力によって、学習が妨げられないようにするためである。通常、ｅラーニングによる学習は、学習コンテンツの出力、解答の受け付け、解答に関する解説という順番で行われる。なお、解答に関する解説はない場合もある。したがって、上述のように、広告コンテンツを学習コンテンツの出力前、または、解答の受け付け後に出力するとは、学習コンテンツの出力が始まってから解答が受け付けられるまでの期間には広告コンテンツを出力せず、学習に集中できる環境を整える、という意味がある。そのため、「広告コンテンツを学習コンテンツの出力前に出力する」場合における学習コンテンツは、問題を含む学習コンテンツである。すなわち、その学習コンテンツには、解答に関する解説を行う学習コンテンツが含まれないと考えてもよい。なお、解答の受け付けについては後述する。また、広告によって学習が妨げられないようにする目的であるため、広告コンテンツの出力後に学習コンテンツの出力を行う場合には、広告コンテンツの出力を終えた後に、学習コンテンツが出力されることが好適である。

また、出力部１３は、割合情報記憶部１９で記憶されている後述する割合情報の示す割合の学習コンテンツと広告コンテンツとを出力してもよい。通常、ｅラーニングにおいて出力する学習コンテンツは決まっていると考えられるため、出力部１３は、出力する学習コンテンツと広告コンテンツとの割合が、割合情報の示す割合となるように、広告コンテンツを出力してもよい。具体的には、割合情報によって、学習コンテンツと広告コンテンツとの割合が１０：１と示される場合には、出力部１３は、学習コンテンツを１０回出力するごとに１回、広告コンテンツを出力してもよい。なお、この割合情報の示す割合となるように広告コンテンツ等を出力するための制御自体は、出力部１３が行ってもよく、あるいは、特定部２０が行ってもよい。例えば、特定部２０が割合情報の示す割合となるように広告コンテンツの特定を行うことによって、出力部１３の出力する広告コンテンツ等の割合が、割合情報の示す割合となってもよい。このように、結果として割合情報の示す割合で広告コンテンツ等の出力がなされるのであれば、それを実現するための具体的な処理は問わない。

ここで、この出力は、例えば、表示デバイス（例えば、ＣＲＴや液晶ディスプレイなど）への表示でもよく、所定の機器への通信回線を介した送信でもよい。本実施の形態では、出力部１３が学習コンテンツ等を端末装置２に送信する場合について主に説明する。なお、出力部１３が学習コンテンツ等を送信する場合に、その方式は、プッシュ方式であってもよく、あるいは、プル方式であってもよい。また、出力部１３は、出力を行うデバイス（例えば、表示デバイスや通信デバイスなど）を含んでもよく、あるいは含まなくてもよい。また、出力部１３は、ハードウェアによって実現されてもよく、あるいは、それらのデバイスを駆動するドライバ等のソフトウェアによって実現されてもよい。

受付部１４は、学習者から、出力された学習コンテンツに対応する解答を受け付ける。また、受付部１４は、その他の入力を受け付けてもよい。受付部１４は、例えば、入力デバイス（例えば、キーボードやマウス、タッチパネルなど）から入力された情報を受け付けてもよく、有線もしくは無線の通信回線を介して送信された情報を受信してもよい。本実施の形態では、端末装置２から送信された解答を受付部１４が受信する場合について主に説明する。なお、受付部１４は、受け付けを行うためのデバイス（例えば、モデムやネットワークカードなど）を含んでもよく、あるいは含まなくてもよい。また、受付部１４は、ハードウェアによって実現されてもよく、あるいは所定のデバイスを駆動するドライバ等のソフトウェアによって実現されてもよい。

蓄積部１５は、受付部１４が受け付けた解答を解答記憶部１６に蓄積する。その蓄積の際に、蓄積部１５は、その解答に対応する学習コンテンツを識別する学習コンテンツＩＤに対応付けて蓄積してもよい。解答に対応する学習コンテンツとは、解答に対応する問題を含む学習コンテンツである。

解答記憶部１６には、蓄積部１５によって、学習コンテンツに含まれる問題に対応する解答が記憶される。なお、解答記憶部１６に、解答以外の情報も記憶されてもよい。前述のように、学習コンテンツＩＤ等が記憶されてもよい。解答記憶部１６での記憶は、ＲＡＭ等における一時的な記憶でもよく、あるいは、長期的な記憶でもよい。解答記憶部１６は、所定の記録媒体（例えば、半導体メモリや磁気ディスク、光ディスクなど）によって実現されうる。

正誤判断部１７は、蓄積部１５が解答記憶部１６に蓄積した解答と、その解答に対応する正解情報とを用いて、解答の正誤を判断する。そして、正誤判断部１７は、その判断結果を示す正誤情報を正誤情報記憶部１８に蓄積する。その正誤情報は、解答の正誤に関する情報である。正誤情報は、解答が正しいか、誤っているかを示す情報であれば、その情報の内容を問わない。具体的には、正誤判断部１７は、解答記憶部１６に蓄積された解答に対応する学習コンテンツを特定し、その特定した学習コンテンツに対応する正解情報を学習コンテンツ記憶部１１から読み出す。そして、解答と、正解情報とを用いて、その解答が正解かどうかを判断し、その結果である正誤情報を正誤情報記憶部１８に蓄積する。なお、その蓄積の際に、解答に対応する学習コンテンツを識別する学習コンテンツＩＤに対応付けて正誤情報が蓄積されてもよい。

正誤情報記憶部１８には、蓄積部１５が蓄積した解答の正誤に関する正誤情報が記憶される。その正誤情報は、前述のように、正誤判断部１７によって蓄積されたものである。なお、正誤情報記憶部１８に正誤情報以外の情報が記憶されてもよい。例えば、前述のように、学習コンテンツＩＤ等が記憶されてもよい。正誤情報記憶部１８での記憶は、ＲＡＭ等における一時的な記憶でもよく、あるいは、長期的な記憶でもよい。また、正誤情報記憶部１８は、所定の記録媒体（例えば、半導体メモリや磁気ディスク、光ディスクなど）によって実現されうる。

割合情報記憶部１９には、割合情報が記憶される。割合情報は、前述のように、出力される学習コンテンツと広告コンテンツとの割合を示す情報である。なお、この割合情報は、学習者ごとに異なっていてもよく、あるいは、すべての学習者に共通していてもよい。本実施の形態では、前者の場合について説明する。すなわち、割合情報記憶部１９には、学習者ごとに割合情報が記憶される場合について主に説明する。

割合情報記憶部１９に割合情報等が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して割合情報等が割合情報記憶部１９で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された割合情報等が割合情報記憶部１９で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された割合情報等が割合情報記憶部１９で記憶されるようになってもよい。割合情報記憶部１９での記憶は、ＲＡＭ等における一時的な記憶でもよく、あるいは、長期的な記憶でもよい。割合情報記憶部１９は、所定の記録媒体（例えば、半導体メモリや磁気ディスク、光ディスクなど）によって実現されうる。

特定部２０は、出力部１３が広告コンテンツを出力する時点から所定の範囲内に出力される学習コンテンツに関連する広告コンテンツを特定する。広告コンテンツを出力する時点から所定の範囲内に出力される学習コンテンツとは、例えば、その広告コンテンツの出力の直前に出力されたＮ個（Ｎは１または２以上の整数）の学習コンテンツであってもよく、直後に出力されるＭ個（Ｍは１または２以上の整数）の学習コンテンツであってもよく、その広告コンテンツの出力の直前に出力されたＮ個（Ｎは１または２以上の整数）の学習コンテンツと、直後に出力されるＭ個（Ｍは１または２以上の整数）の学習コンテンツとの集合であってもよい。１以上の学習コンテンツに関連する広告コンテンツとは、その１以上の学習コンテンツに直接的に関連する広告コンテンツであってもよく、または、その１以上の学習コンテンツに間接的に関連する広告コンテンツであってもよい。

１以上の学習コンテンツに直接的に関連する広告コンテンツは、例えば、学習コンテンツに含まれる文字列に対応する広告コンテンツであってもよい。すなわち、特定部２０は、１以上の学習コンテンツに含まれる文字列に対応する広告コンテンツを特定してもよい。なお、特定部２０は、学習コンテンツの所定の箇所に含まれる文字列に対応する広告コンテンツを特定してもよい。その所定の箇所は、例えば、学習コンテンツのタイトルであってもよく、学習コンテンツの学習内容であってもよく、学習コンテンツのカテゴリであってもよく、学習コンテンツのキーワードであってもよく、学習コンテンツのコメントであってもよく、学習コンテンツのその他の箇所であってもよい。また、２以上の学習コンテンツに直接関連する広告コンテンツを特定する場合には、特定部２０は、２以上の学習コンテンツに含まれる文字列の集合から、その２以上の学習コンテンツに特徴的な文字列を抽出し、その抽出した文字列に対応する広告コンテンツを特定してもよい。ここで、特徴的な文字列を抽出する種々の方法が知られているため、その方法を用いてもよい。例えば、文書からキーワードを自動抽出するシステム（ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｇｅｎｓｅｎ．ｄｌ．ｉｔｃ．ｕ−ｔｏｋｙｏ．ａｃ．ｊｐ／）等を用いてもよい。

１以上の学習コンテンツに間接的に関連する広告コンテンツは、例えば、学習コンテンツに含まれる問題に対する解答に応じた広告コンテンツであってもよい。すなわち、特定部２０は、蓄積部１５が蓄積した１以上の解答に応じて広告コンテンツを特定してもよい。ここで、１以上の解答に応じた広告コンテンツの特定は、１以上の解答に直接的に応じた広告コンテンツの特定であってもよく、１以上の解答に間接的に応じた広告コンテンツの特定であってもよい。１以上の解答に直接的に応じた広告コンテンツの特定は、例えば、１以上の解答に含まれる文字列に対応する広告コンテンツの特定であってもよい。具体的には、特定部２０は、蓄積部１５が蓄積した１以上の解答に含まれる文字列に対応する広告コンテンツを特定してもよい。また、１以上の解答に間接的に応じた広告コンテンツの特定は、例えば、正誤情報に応じた広告コンテンツの特定であってもよく、正答情報に応じた広告コンテンツの特定であってもよい。すなわち、特定部２０は、正誤判断部１７が蓄積した正誤情報に応じた広告コンテンツの特定を行ってもよく、その正誤情報から算出される正答情報に応じた広告コンテンツの特定を行ってもよい。正答情報とは、例えば、正答率であってもよく、正答に応じた点数であってもよく、その他の正答の程度を示す指標であってもよい。正答に応じた点数は、例えば、１００点や１０点等を満点とした点数であってもよい。正誤情報に応じた広告コンテンツの特定とは、正誤の判断結果に対応する広告コンテンツの特定であってもよい。例えば、特定部２０は、正誤の判断結果が正解であるときに、正解に対応する広告コンテンツを特定し、正誤の判断結果が不正解であるときに、不正解に対応する広告コンテンツを特定してもよい。この場合には、正誤の判断結果に応じて異なる広告コンテンツが特定されることになる。また、この場合には、広告コンテンツ記憶部１２において、解答の正誤ごとに広告コンテンツが記憶されていてもよい。すなわち、広告コンテンツ記憶部１２には、ある問題について、解答が正解である場合に対応する広告コンテンツと、解答が不正解である場合に対応する広告コンテンツとが記憶されてもよい。具体的には、チョコレートの問題について、正解には、高級チョコレートの広告コンテンツが対応付けられており、不正解には、一般消費者向けのチョコレートの広告コンテンツが対応付けられていてもよい。また、正答情報に応じた広告コンテンツの特定では、例えば、特定部２０は、高い正答の程度であることが正答情報によって示される場合に、高い正答の程度に対応する広告コンテンツを特定し、低い正答の程度であることが正答情報によって示される場合に、低い正答の程度に対応する広告コンテンツを特定してもよい。この場合には、広告コンテンツ記憶部１２において、正答の程度ごとに広告コンテンツが記憶されていてもよい。正答の程度とは、どの程度、正答しているかを示すものであり、例えば、正答率であってもよく、正答に応じた点数であってもよく、その他の正答の程度を示す指標であってもよい。具体的には、料理の問題について高い正答の程度には、専門的な調理器具の広告コンテンツが対応付けられており、低い正答の程度には、初歩的な調理器具の広告コンテンツが対応付けられていてもよい。なお、解答に応じた広告コンテンツを特定する場合には、上述の所定の範囲は、通常、広告コンテンツの出力の直前のＮ個の学習コンテンツとなる。すなわち、そのＮ個の学習コンテンツに対応する正答の程度に応じて広告コンテンツが特定されることになる。また、正誤の判断結果を用いて広告コンテンツを特定する場合には、上述の所定の範囲は、通常、広告コンテンツの出力の直前の１個の学習コンテンツとなる。すなわち、その１個の学習コンテンツに対応する正誤の判断結果に応じて広告コンテンツが特定されることになる。

なお、本実施の形態では、特定部２０が、広告コンテンツの出力の直前に出力された学習コンテンツに関連する広告コンテンツを特定する場合について主に説明する。また、本実施の形態では、学習コンテンツに関連する広告コンテンツは、学習コンテンツに含まれる文字列に対応する広告コンテンツである場合について主に説明する。また、広告コンテンツを特定するとは、例えば、特定対象の広告コンテンツそのもの、もしくは、その広告コンテンツの識別子を図示しない記録媒体に蓄積することであってもよく、または、特定対象の広告コンテンツに、特定されたことを示すフラグ等の情報を設定することであってもよい。

また、前述のように、出力部１３は、割合情報の示す割合となるように学習コンテンツと広告コンテンツとを出力してもよい。したがって、前述のように、特定部２０は、その割合情報の示す割合となるように広告コンテンツを特定してもよい。例えば、割合情報によって、学習コンテンツと広告コンテンツとの割合が１０：１と示される場合には、特定部２０は、学習コンテンツが１０回出力されるごとに１回、広告コンテンツを特定してもよい。

課金処理部２１は、割合情報を用いて、広告コンテンツの割合が大きいほど料金が安くなるように、学習者に対する課金処理を行う。広告コンテンツの割合が大きいほど料金が安くなるとは、ある学習コンテンツの出力について課金を行う場合に、広告コンテンツの割合が大きく設定されている学習者のほうが、広告コンテンツの割合が小さく設定されている学習者よりも課金される料金が低くなることである。このことは、広告コンテンツの割合が大きく設定されている学習者のほうが、広告コンテンツの割合が小さく設定されている学習者よりも、大きい割引（例えば、高い割引率や高い割引額など）を受けられることを意味している、と考えることもできる。また、この課金の処理は、結果として、学習コンテンツによる学習（ｅラーニング）に対する課金が学習者に対して行われるようになるのであれば、その内容を問わない。具体的には、次に説明するようなものがありうる。

課金処理部２１は、学習コンテンツの出力に対応する金額（この金額は、上述の割合情報を考慮した金額である）と、その学習コンテンツによる学習を行った学習者を識別する学習者識別子とを対応付けて出力してもよい。なお、その出力された金額等を用いることによって、例えば、その金額を学習者に請求する処理（例えば、請求書を郵送したり、ＦＡＸ送信したりする処理など）が行われてもよい。その出力は、例えば、表示デバイス（例えば、液晶ディスプレイなど）への表示でもよく、通信回線を介した送信（例えば、請求書の電子メールによる送信などでもよい）でもよく、プリンタによる印刷（例えば、払込票や請求書等の印刷でもよい）でもよく、記録媒体への蓄積（記録媒体への一時的な蓄積であってもよい）でもよい。なお、出力が送信である場合には、学習者識別子と、その学習者識別子で識別される学習者のアドレスとを対応付ける情報を用いて、その学習者識別子に対応するアドレスが取得されてもよい。また、出力が記録媒体への蓄積である場合には、その蓄積された情報を用いて、表示や印刷、クレジットカードへの課金、口座引き落としの処理等が行われてもよい。また、出力対象の情報に、適宜、課金に必要な情報が含まれてもよい。例えば、振込先の口座の情報や、払込の口座の情報、クレジットカードの情報を記入する欄などの情報、口座引き落としの口座を特定する情報などが出力対象の情報に含まれてもよい。

また、クレジットカードによる課金を行う場合には、あらかじめ学習者のクレジットカード情報を広告連動学習装置１において保持しておき、課金処理部２１は、課金の金額と、その金額を支払う学習者を識別する学習者識別子とが決まった後に、その学習者識別子で識別される学習者に対応するクレジットカード情報を用いて、その課金の金額に対応する課金の処理を行ってもよい。

これらの課金の処理は、すでに公知であり、その詳細な説明を省略する。また、割合情報を考慮した結果、課金金額が０円となった場合には、課金処理部２１は、課金の処理を行わなくてもよい。また、課金処理部２１は、前述の出力を行うデバイス（例えば、表示デバイスやプリンタなど）を含んでもよく、あるいは含まなくてもよい。また、課金処理部２１は、ハードウェアによって実現されてもよく、あるいは、それらのデバイスを駆動するドライバ等のソフトウェアによって実現されてもよい。

なお、学習コンテンツ記憶部１１と、広告コンテンツ記憶部１２と、解答記憶部１６と、正誤情報記憶部１８と、割合情報記憶部１９との任意の２以上の記憶部は、同一の記録媒体によって実現されてもよく、あるいは、別々の記録媒体によって実現されてもよい。前者の場合には、例えば、学習コンテンツを記憶している領域が学習コンテンツ記憶部１１となり、広告コンテンツを記憶している領域が広告コンテンツ記憶部１２となる。

次に、広告連動学習装置１の動作について図３のフローチャートを用いて説明する。なお、このフローチャートにおいて、学習コンテンツには問題が含まれているものとする。また、このフローチャートにおいて、学習コンテンツには、正誤の判断結果ごとの学習コンテンツも含まれているものとする。また、このフローチャートでは、解答の受け付け後に広告コンテンツを出力する場合について説明する。

（ステップＳ１０１）出力部１３は、学習コンテンツを出力するかどうか判断する。そして、学習コンテンツを出力する場合には、ステップＳ１０２に進み、そうでない場合には、学習コンテンツを出力すると判断するまでステップＳ１０１の処理を繰り返す。なお、出力部１３は、例えば、受付部１４が、学習コンテンツの出力の指示を受け付けた場合に、学習コンテンツを出力すると判断してもよく、あるいは、その他のタイミングで学習コンテンツを出力すると判断してもよい。

（ステップＳ１０２）出力部１３は、学習コンテンツを出力する。

（ステップＳ１０３）受付部１４は、出力された学習コンテンツに含まれていた問題に対する解答を受け付けたかどうか判断する。そして、受け付けた場合には、ステップＳ１０４に進み、そうでない場合には、受け付けるまでステップＳ１０３の処理を繰り返す。なお、学習コンテンツ等が出力されてから所定の期間が経過しても解答を受け付けない場合には、受付部１４は、タイムアウトであると判断し、ステップＳ１０１に戻ってもよい。

（ステップＳ１０４）蓄積部１５は、受付部１４が受け付けた解答を解答記憶部１６に蓄積する。その蓄積の際に、蓄積部１５は、学習者識別子や学習コンテンツＩＤ等に対応付けて解答を蓄積してもよい。

（ステップＳ１０５）正誤判断部１７は、蓄積部１５が蓄積した解答の正誤を判断し、その判断結果である正誤情報を正誤情報記憶部１８に蓄積する。その蓄積の際に、正誤判断部１７は、学習者識別子や学習コンテンツＩＤ等に対応付けて正誤情報を蓄積してもよい。

（ステップＳ１０６）出力部１３は、正誤の判断結果に応じた学習コンテンツを出力する。

（ステップＳ１０７）特定部２０は、割合情報を用いて、広告コンテンツを出力するタイミングであるかどうか判断する。そして、広告コンテンツを出力するタイミングである場合には、ステップＳ１０８に進み、そうでない場合には、ステップＳ１１０に進む。なお、特定部２０は、例えば、その時点で広告コンテンツを出力することによって、割合情報の示す学習コンテンツと広告コンテンツとの割合となる場合には、広告コンテンツを出力するタイミングであると判断し、そうでない場合には、広告コンテンツを出力するタイミングでないと判断してもよい。

（ステップＳ１０８）特定部２０は、その時点から所定の範囲内に出力される学習コンテンツに関連する広告コンテンツを特定する。

（ステップＳ１０９）出力部１３は、ステップＳ１０８で特定された広告コンテンツを出力する。

（ステップＳ１１０）出力部１３は、次の学習コンテンツが存在するかどうか判断する。そして、次の学習コンテンツが存在する場合には、ステップＳ１０２に戻り、そうでない場合には、ステップＳ１１１に進む。

（ステップＳ１１１）課金処理部２１は、それまでの一連の学習コンテンツの出力に関する課金の処理を行う。そして、ステップＳ１０１に戻る。

なお、図３のフローチャートにおいて、学習コンテンツの出力前に広告を出力してもよい。すなわち、ステップＳ１０７〜Ｓ１０９の処理を、ステップＳ１０１の処理と、ステップＳ１０２の処理との間で行ってもよい。

また、図３のフローチャートでは、正誤の判断結果に応じた学習コンテンツの出力が終了した後に広告コンテンツの出力を行う場合について説明したが、そうでなくてもよい。ステップＳ１０６の学習コンテンツの出力と同時に、広告コンテンツを出力してもよい。その場合であっても、解答の受け付け後に広告コンテンツを出力することになるからである。

また、図３のフローチャートでは示していないが、割合情報記憶部１９で記憶されている割合情報を書き換える処理が行われてもよい。例えば、学習者が端末装置２から広告連動学習装置１にアクセスし、その学習者に対応する割合情報を、適宜、希望する割合に変更できるようにしてもよい。その場合には、例えば、受付部１４がその変更の指示を受け付け、その指示に応じて、割合情報記憶部１９で記憶されている割合情報を書き換えてもよい。

また、ステップＳ１０７において、学習コンテンツをＬ回出力するごとに広告コンテンツをＫ回出力するための判断を行う方法について簡単に説明する（ここで、Ｌは１以上の整数であり、Ｋは１以上、Ｌ以下の整数である）。例えば、ステップＳ１０１でＹｅｓと判断された直後に、出力部１３は、カウンタｉを０に設定する。そして、出力部１３は、ステップＳ１０２での学習コンテンツの出力を行うごとにカウンタｉを１だけインクリメントする。また、特定部２０は、ステップＳ１０７において、ｉ ｍｏｄ Ｌ＝Ｈ_１，Ｈ_２，…，Ｈ_Ｋのいずれかがみたされるかどうか判断する。そして、そのいずれかがみたされる場合には、広告コンテンツを出力すると判断してステップＳ１０８に進み、それがみたされない場合には、広告コンテンツを出力しないと判断してステップＳ１１０に進む。ここで、ｉ ｍｏｄ Ｌは、ｉをＬで割った余り（剰余）である。また、Ｈ_１，Ｈ_２，…，Ｈ_Ｋは、１〜Ｌから重複しないように選択されたＫ個の整数である。Ｈ_１，Ｈ_２，…，Ｈ_Ｋは、ステップＳ１０７の判断処理を行う前にあらかじめ選択しておくものとする。例えば、学習コンテンツをＬ回出力するごとに広告コンテンツを１回出力するための判断を行う場合には、Ｈ_１＝１としてもよい。このようにすることで、学習コンテンツを１回目、Ｌ＋１回目、２Ｌ＋１回目、…に出力した際に、ステップＳ１０７において、広告コンテンツを出力すると判断されることになる。なお、結果として、割合情報の示す割合で広告コンテンツが出力されるのであれば、これ以外の方法であってもよい。また、図３のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。

次に、本実施の形態による広告連動学習装置１の動作について、具体例を用いて説明する。この具体例において、学習コンテンツ記憶部１１では、図４で示される学習コンテンツ等が記憶されているものとする。図４のテーブルでは、講座ＩＤと、学習コンテンツＩＤと、学習コンテンツと、正解情報とが対応付けられている。講座ＩＤは、学習者が受講する講座を識別するＩＤである。また、学習コンテンツＩＤは、学習コンテンツのＩＤである。異なる学習コンテンツＩＤは、異なる学習コンテンツに対応している。また、学習コンテンツは、ｅ−ｍａｉｌ．ｓｗｆ等の動画の情報であるとする。また、この具体例では、解答が１〜５の数値で入力され、正解情報において、正解の数値が示されているものとする。図４のテーブルにおいて、例えば、講座ＩＤ「情報通信」で識別される講座（その講座を、講座「情報通信」と呼ぶことがある）には、学習コンテンツＩＤ「ｅ−ｍａｉｌ」「ｗｉｒｅｌｅｓｓ＿ｌａｎ」等で識別される学習コンテンツが含まれている。学習コンテンツＩＤ「ｅ−ｍａｉｌ」で識別される学習コンテンツには、「ｅ−ｍａｉｌ．ｓｗｆ」「ｅ−ｍａｉｌ＿ｃｏｒｒｅｃｔ．ｓｗｆ」「ｅ−ｍａｉｌ＿ｅｒｒｏｒ．ｓｗｆ」が含まれている。「ｅ−ｍａｉｌ．ｓｗｆ」は、メインの学習コンテンツであり、これに問題が含まれているものとする。また、「ｅ−ｍａｉｌ＿ｃｏｒｒｅｃｔ．ｓｗｆ」は、問題への解答が正解である場合に出力される学習コンテンツであり、「ｅ−ｍａｉｌ＿ｅｒｒｏｒ．ｓｗｆ」は、問題への解答が不正解である場合に出力される学習コンテンツである。

また、この具体例において、図５で示される広告コンテンツ等が広告コンテンツ記憶部１２で記憶されているものとする。図５のテーブルでは、文字列と、広告コンテンツとが対応付けられている。例えば、文字列「スマートフォン」に対応する広告コンテンツは「ＮｅｗＳｍａｒｔｐｈｏｎｅ．ｇｉｆ」であり、文字列「電子ブック」に対応する広告コンテンツは「ＤｉｇｉｔａｌＢｏｏｋＲｅａｄｅｒ．ｇｉｆ」である。この具体例における各広告コンテンツは、広告の画像（静止画）である。

また、この具体例において、図６で示される割合情報等が割合情報記憶部１９で記憶されているものとする。図６のテーブルでは、学習者識別子と、割合情報とが対応付けられている。例えば、学習者識別子「Ｕ００１」で識別される学習者（以下、この学習者を、学習者「Ｕ００１」と呼ぶことがある）の割合情報（学習コンテンツ：広告コンテンツ）は、２：１である。すなわち、学習者Ｕ００１がｅラーニングを行う場合には、２個の学習コンテンツが出力されるごとに、１個の広告コンテンツが出力されることになる。

また、この具体例において、図７で示される割引率等が、課金処理部２１のアクセス可能な図示しない記録媒体で記憶されているものとする。図７のテーブルでは、割合情報と、割引率とが対応付けられている。例えば、割合情報（学習コンテンツ：広告コンテンツ）が１０：１である場合には、割引率が１０％となる。なお、割合情報「１：０」は、広告コンテンツが出力されないことを意味している。また、割合情報「１：１」は、学習コンテンツが出力されるごとに広告コンテンツも出力されることを意味している。

また、この具体例において、特定部２０は、広告コンテンツの出力の直前に出力された学習コンテンツのタイトルの文字列に対応する広告コンテンツを特定するものとする。また、この具体例において、学習コンテンツには問題が含まれており、その問題の解答は、前述のように、１〜５のいずれかの数字の選択によって行われるものとする。また、この具体例において、学習コンテンツのファイル名の先頭部分が、学習コンテンツＩＤになっているものとする。また、この具体例において、一講座のｅラーニングの料金は１０００円であり、それから前述の割引率に応じた割引が行われることによって、学習者への課金金額が決まるものとする。また、この具体例において、特定部２０は、ｉ ｍｏｄ Ｌ＝Ｈ_１＝１がみたされる場合に、広告コンテンツの特定を行うと判断するものとする。ここで、前述のＫ＝１であり、Ｈ_１＝１であるとしている。

まず、学習者「Ｕ００１」が、端末装置２を操作し、講座「情報通信」の学習を開始する指示を入力したとする。すると、講座ＩＤ「情報通信」と、その学習者の学習者識別子「Ｕ００１」とを含むパケットが通信回線５００を介して送信され、広告連動学習装置１の受付部１４で受信される。受付部１４は、そのパケットに含まれる講座ＩＤと、学習者識別子と、そのパケットの送信元のＩＰアドレスとを出力部１３に渡す。すると、出力部１３は、学習コンテンツを出力すると判断する（ステップＳ１０１）。そして、出力部１３は、カウンタｉを０に設定すると共に、学習コンテンツ記憶部１１で記憶されている図４のテーブルを参照し、受け取った講座ＩＤ「情報通信」に対応する１番目の学習コンテンツＩＤ「ｅ−ｍａｉｌ」を読み出し、その読み出した学習コンテンツＩＤと、受け取った学習者識別子「Ｕ００１」とを特定部２０に渡す。特定部２０は、それらを受け取ると、図示しない記録媒体に蓄積する。また、出力部１３は、学習コンテンツ記憶部１１から学習コンテンツＩＤ「ｅ−ｍａｉｌ」に対応する１番目の学習コンテンツ「ｅ−ｍａｉｌ．ｓｗｆ」を読み出し、その読み出した学習コンテンツを、受付部１４から受け取っていたＩＰアドレスを送信先のアドレスとして送信する（ステップＳ１０２）。また、出力部１３は、カウンタｉ（＝０）を１だけインクリメントし、「１」に更新する。

送信された学習コンテンツ「ｅ−ｍａｉｌ．ｓｗｆ」は通信回線５００を介して、学習者Ｕ００１の端末装置２で受信される。そして、端末装置２において、図８で示されるように、表示画像１００の学習コンテンツを表示する領域１０１に学習コンテンツ「ｅ−ｍａｉｌ．ｓｗｆ」が表示される。なお、この学習コンテンツは音声を含む動画像であるとする。また、この時点では広告コンテンツが送信されていないため、広告を表示する領域１０２には、何も表示されていない。そして、学習者Ｕ００１は、学習コンテンツ「ｅ−ｍａｉｌ．ｓｗｆ」によって電子メールの学習を行う。

その学習コンテンツ「ｅ−ｍａｉｌ．ｓｗｆ」の最後に効果確認の問題が含まれており、学習者Ｕ００１は、その問題の解答が「２」であると判断し、「２」に対応するラジオボタンをクリックし、「送信」ボタンをクリックしたとする。すると、端末装置２は、解答「２」を受け付け、講座ＩＤ「情報通信」と、学習コンテンツＩＤ「ｅ−ｍａｉｌ」と、解答「２」と、学習者識別子「Ｕ００１」とを含むパケットを広告連動学習装置１に送信する。そして、そのパケットは受付部１４で受信され、講座ＩＤ等が蓄積部１５に渡される（ステップＳ１０３）。蓄積部１５は、講座ＩＤ等を受け取ると、その講座ＩＤ等を検索キーとして解答記憶部１６を検索する。この場合には、まだ何も蓄積されておらず、ヒットするレコードはないため、蓄積部１５は、図示しない経路を介して学習コンテンツ記憶部１１にアクセスし、受け取った講座ＩＤに対応する各学習コンテンツＩＤを読み出す。そして、蓄積部１５は、受け取った学習者識別子と、講座ＩＤと、各学習コンテンツＩＤと、学習コンテンツＩＤ「ｅ−ｍａｉｌ」に対応する解答とを解答記憶部１６に蓄積する（ステップＳ１０４）。正誤判断部１７は、新たな解答「２」が蓄積されたことを検知すると、その解答に対応する学習コンテンツＩＤ「ｅ−ｍａｉｌ」を解答記憶部１６から読み出し、その学習コンテンツＩＤを検索キーとして、学習コンテンツ記憶部１１で記憶されている図４のテーブルを検索する。そして、正誤判断部１７は、ヒットした学習コンテンツＩＤに対応する正解情報「２」を読み出す。また、正誤判断部１７は、新たな解答「２」と、それに対応する正解情報「２」とが一致するかどうか判断する（ステップＳ１０５）。この場合には一致するため、正誤判断部１７は、学習コンテンツＩＤ「ｅ−ｍａｉｌ」に対応付けて正誤情報「正解」を正誤情報記憶部１８に蓄積する。なお、この具体例では、解答記憶部１６と、正誤情報記憶部１８とは同一の記憶部によって実現されており、解答と正誤情報も、図９で示される一体の情報であるとする。したがって、学習コンテンツＩＤ「ｅ−ｍａｉｌ」に対応する正誤情報「正解」が蓄積されると、解答や正誤情報は、図９（ａ）で示されるようになる。図９（ａ）のテーブルにおいて、学習者識別子と、講座ＩＤと、学習コンテンツＩＤと、解答と、正誤情報とが対応付けられている。なお、前述のように、講座ＩＤ「情報通信」に対応する各学習コンテンツが蓄積部１５によってあらかじめ蓄積されている。

その後、出力部１３は、図示しない経路によって新たな正誤情報が蓄積されたことを検知すると、その正誤情報「正解」を読み出し、直前に送信した学習コンテンツ「ｅ−ｍａｉｌ．ｓｗｆ」に対する解答が正解である場合の学習コンテンツ「ｅ−ｍａｉｌ＿ｃｏｒｒｅｃｔ．ｓｗｆ」を学習コンテンツ記憶部１１から読み出して学習者Ｕ００１の端末装置２に送信する（ステップＳ１０６）。送信された学習コンテンツは、前述のように、学習者Ｕ００１の端末装置２で受信され、学習コンテンツの表示領域１０１に、解答が正解である旨の学習コンテンツが表示される。

次に、出力部１３は、広告コンテンツの特定を行う旨の指示を特定部２０に渡す。すると、特定部２０は、出力部１３から受け取っていた学習者識別子「Ｕ００１」を検索キーとして、割合情報記憶部１９で記憶されている図６のテーブルを検索する。そして、ヒットした１番目のレコードに含まれる割合情報「２：１」を読み出す。この場合には、前述のＬ＝２となるため、特定部２０は、そのＬ＝２を図示しない記録媒体に蓄積する。そして、その時点のカウンタｉの値「１」を用いて、ｉ ｍｏｄ ２＝１がみたされるかどうか判断する（ステップＳ１０７）。この場合にはみたされるため、特定部２０は、出力部１３から受け取っていた学習コンテンツＩＤ「ｅ−ｍａｉｌ」を検索キーとして、学習コンテンツ記憶部１１で記憶されている図４のテーブルを検索し、ヒットした学習コンテンツＩＤに対応する学習コンテンツ「ｅ−ｍａｉｌ．ｓｗｆ」から、タイトルである文字列「電子メール」を読み出す。そして、特定部２０は、読み出した部分情報「電子メール」を検索キーとして、広告コンテンツ記憶部１２で記憶されている図５のテーブルを検索し、ヒットした文字列に対応する広告コンテンツ「ＥＭａｉｌＳｅｃｕｒｉｔｙＳｏｆｔｗａｒｅ．ｇｉｆ」を読み出し、出力部１３に渡す（ステップＳ１０８）。出力部１３は、その広告コンテンツを受け取ると、学習者Ｕ００１の端末装置２に送信する（ステップＳ１０９）。送信された広告コンテンツは、学習者Ｕ００１の端末装置２で受信され、図１０で示されるように、広告を表示する領域１０２に広告コンテンツ「ＥＭａｉｌＳｅｃｕｒｉｔｙＳｏｆｔｗａｒｅ．ｇｉｆ」が表示される。その広告コンテンツは静止画像である。

次に、出力部１３は、学習コンテンツＩＤ「ｅ−ｍａｉｌ」で識別される学習コンテンツの次の学習コンテンツが存在するかどうか判断する（ステップＳ１１０）。この場合には、図４で示されるように、講座「情報通信」に次の学習コンテンツＩＤ「ｗｉｒｅｌｅｓｓ＿ｌａｎ」で識別される学習コンテンツが存在するため、出力部１３は、その学習コンテンツＩＤを特定部２０に渡す。また、出力部１３は、前述の処理と同様に学習コンテンツを送信する（ステップＳ１０２）。そして、出力部１３は、カウンタｉを１だけインクリメントし、「２」に更新する。また、端末装置２において、送信された学習コンテンツが受信され、表示される。なお、その学習コンテンツの表示が開始されるまでに、広告コンテンツの表示は終了しているものとする。また、その学習コンテンツの問題に対応する解答「３」が端末装置２で受け付けられ、その解答や講座ＩＤ等を含むパケットが広告連動学習装置１に送信される。その解答等を含むパケットは受付部１４で受信され、講座ＩＤ等が蓄積部１５に渡される（ステップＳ１０３）。蓄積部１５は、講座ＩＤ等を受け取ると、その講座ＩＤ等を検索キーとして解答記憶部１６を検索し、ヒットしたレコードの解答に「３」を蓄積する（ステップＳ１０４）。その後、前述のように、正誤判断部１７によって正誤が判断される（ステップＳ１０５）。この場合には、不正解であると判断されるため、図９（ｂ）で示されるように、正誤情報「不正解」が正誤情報記憶部１８に蓄積される。そして、不正解に対応した学習コンテンツ「ｗｉｒｅｌｅｓｓ＿ｌａｎ＿ｅｒｒｏｒ．ｓｗｆ」が端末装置２に送信され（ステップＳ１０６）、端末装置２で表示される。この場合には、ｉ ｍｏｄ ２＝０であり、ｉ ｍｏｄ ２＝１がみたされないため、特定部２０は、広告コンテンツの特定を行わないと判断する（ステップＳ１０７）。このようにして、講座「情報通信」に対応する各学習コンテンツが端末装置２に送信され、また、その学習コンテンツに対応する広告コンテンツも適宜、端末装置２に送信される。

その後、講座「情報通信」に関するすべての学習コンテンツの送信が終了すると（ステップＳ１１０）、出力部１３は、図示しない経路を介して、課金処理部２１に学習者Ｕ００１に関する課金処理を行うように指示する。すると、課金処理部２１は、学習者識別子「Ｕ００１」を検索キーとして、割合情報記憶部１９で記憶されている図６のテーブルを検索し、ヒットした１番目のレコードから割合情報「２：１」を読み出す。また、課金処理部２１は、その読み出した割合情報「２：１」を検索キーとして、図示しない記録媒体で記憶されている図７のテーブルを検索し、ヒットしたレコードに含まれる割引率「８０％」を読み出す。そして、課金処理部２１は、ｅラーニングの料金「１０００円」から、割引率「８０％」の減額を行った課金金額「２００円」を、学習者Ｕ００１に課金する。具体的には、課金処理部２１は、その学習者Ｕ００１の学習者識別子「Ｕ００１」と、課金金額「２００円」と、その時点の年月日である２０１２年５月８日とを図示しない記録媒体に蓄積する（ステップＳ１１１）。その結果、その蓄積された課金金額等は、図１１で示されるようになる。なお、課金処理部２１は、図示しないカレンダー部から、その時点の年月日を取得してもよい。また、例えば、定期的（例えば、１か月に１回など）に、課金処理部２１が蓄積した情報を用いて、各学習者への請求が行われてもよい。

なお、この具体例では、１〜５から選択された解答が受け付けられる場合について説明したが、そうでなくてもよい。解答は、学習者がキーボード等を介して入力したテキスト情報であってもよい。

また、広告コンテンツ記憶部１２で記憶されている広告コンテンツ等は、図１２で示されるように、文字列に対して複数の広告コンテンツが対応付けられていてもよい。その場合には、特定部２０は、その複数の広告コンテンツから順番に、または、ランダムに選択した広告コンテンツを特定してもよい。なお、文字列「チョコレート」に対応する広告コンテンツ「ＮｅｗＣｈｏｃｏｌａｔｅ．ｇｉｆ」「ＰｒｅｍｉｕｍＣｈｏｃｏｌａｔ．ｇｉｆ」等は、それぞれチョコレートに関連した広告であるものとする。

また、この具体例では、割合情報が「２：１」のように比で示される場合について説明したが、そうでなくてもよい。割合情報は、例えば、出力される学習コンテンツの数量に対応する、出力される広告コンテンツの数量の割合であってもよい。例えば、学習コンテンツがＬ回出力されるごとに広告コンテンツがＫ回出力される場合には、その割合情報は「Ｋ／Ｌ」となる。具体的には、Ｌ＝２、Ｋ＝１の場合には、割合情報は０．５であってもよい。

また、この具体例において、割合情報が「１：１」である場合には、図７で示されるように割引率が１００％となる。したがって、その場合には、課金金額は０円となるため、その課金金額の蓄積は行われなくてもよく、あるいは、「０円」の課金金額が蓄積されてもよい。

また、広告連動学習装置１は、広告コンテンツの出力に関する記録を蓄積する図示しない記録部を備えていてもよい。その記録部は、例えば、出力された広告コンテンツの識別子と、その広告コンテンツの出力先の学習者の学習者識別子または属性と、その広告コンテンツの出力年月日とを蓄積してもよい。その記録は、例えば、広告主に対する課金のために用いることができる。

また、この具体例では、解答が受け付けられた後に広告コンテンツが出力される場合について説明したが、そうでなくてもよい。学習コンテンツが出力される前に、広告コンテンツが出力されてもよい。その場合には、学習コンテンツの出力が開始されるまでに、広告コンテンツの表示が終了していることが好適である。広告によって学習が妨げられないようにするためである。また、学習コンテンツの出力前に広告コンテンツを出力する場合には、特定部２０は、広告コンテンツの出力の直前に出力された学習コンテンツに関連する広告コンテンツを特定してもよく、または、その出力の直後に出力される学習コンテンツに関連する広告コンテンツを特定してもよい。

また、この具体例では、広告連動学習装置１が学習コンテンツと一緒に広告コンテンツを送信する場合について説明したが、拡張子が「ｓｗｆ」であるインタラクティブな動画形式のファイルの場合には、例えば、特定された広告コンテンツをあらかじめ決められているアドレスに対応付けて保存し、端末装置２がそのアドレスにアクセスして広告コンテンツをダウンロードすることによって、広告コンテンツの送信が行われてもよい。例えば、図３のフローチャートのステップＳ１０９等において、出力部１３は、端末装置２から受信した送信要求に応じて広告コンテンツを送信してもよい。なお、ステップＳ１０７において広告コンテンツを出力しないと判断した場合には、端末装置２からの送信要求に応じた広告コンテンツの送信を行わなくてもよい。また、端末装置２において、問題を含む学習コンテンツの出力が開始される前に、広告コンテンツの表示が終了されるように制御されてもよい。すなわち、問題を含む学習コンテンツと、広告コンテンツとが同時に表示されないように制御されてもよい。その制御は、拡張子が「ｓｗｆ」であるファイルに含まれるプログラムによって実現されてもよい。

また、この具体例では、一の学習コンテンツに一の正解情報が対応付けられている場合（図４）について説明したが、そうでなくてもよい。一の学習コンテンツに複数の問題が含まれている場合には、一の学習コンテンツに複数の正解情報が対応付けられていてもよい。その場合には、例えば、学習コンテンツ記憶部１１において、各問題を識別する問題ＩＤに対応付けられて正解情報が記憶されており、解答と、その解答に対応する問題を識別する問題ＩＤとが受付部１４で受け付けられてもよい。そして、その問題ＩＤを用いることによって、解答に対応する正解情報が特定されるようにしてもよい。

また、学習コンテンツや広告コンテンツのデータ形式は、上述の説明と異なるものであってもよいことは言うまでもない。学習コンテンツや広告コンテンツは、例えば、ＨＴＭＬやＸＭＬ等のマークアップ言語で記述されていてもよい。

以上のように、本実施の形態による広告連動学習装置１によれば、ｅラーニングにおいて、学習コンテンツに関連する広告コンテンツを出力することができる。その結果、学習者に対して学習内容に関連した広告を提示することができる。その広告は、学習と何らかの関係があるため、その広告の提示によって、学習の効果を高めることができるとも考えられる。また、学習内容に関連する広告が提示されることにより、その広告の効果も高めることができる。また、広告コンテンツが、解答の受け付け後、または、学習コンテンツの出力前に出力されることによって、広告によって学習が妨げられないようにすることができる。

なお、学習コンテンツに２以上の問題が含まれる場合には、出力部１３は、学習コンテンツの出力前、または、学習コンテンツに対応する最後の解答の受け付け後に広告コンテンツを出力してもよい。広告コンテンツの出力によって、その２以上の問題に関する学習が妨げられないようにするためである。

また、出力部１３が、学習コンテンツに対応する解答の受け付け後、または、学習コンテンツの出力前に広告コンテンツを出力する場合における「学習コンテンツ」は、上記具体例で説明したように、一のデータファイルであってもよく、あるいは、一のデータファイルの一部分であってもよい。例えば、あるデータファイルによって、学習対象に関する説明、問題の提示、解答に関する解説が繰り返して実行される場合に、学習対象に関する説明から問題の提示までの部分が学習コンテンツであると考えてもよい。なお、学習対象に関する説明や解答に関する解説はない場合もある。

また、本実施の形態において、広告コンテンツは、学習内容を含むものであってもよく、または、問題を含むものであってもよい。例えば、チョコレートに関連する広告コンテンツは、「ＡＢＣ製菓の『ＡＢＣ板チョコ』の種類別名称は、『チョコレート』です。その『ＡＢＣ板チョコ』のチョコレート生地の含有量として正しいものを次から選択して下さい。
（１）：４０％以上、（２）：５０％以上、（３）：６０％以上、（４）：７０％以上、（５）：８０％以上」というように、問題を含んでいてもよい。また、学習者が広告コンテンツに含まれる問題に解答した場合に、その解答に応じた正誤が出力されてもよく、その解答に応じた解説が出力されてもよい。上述のように、広告コンテンツが、学習内容や問題を含む場合には、出力部１３は、学習コンテンツと広告コンテンツとを別々のタイミングで出力してもよい。その場合には、例えば、学習コンテンツと広告コンテンツとが、図８の領域１０１に異なるタイミングで表示されてもよい。また、その場合には、領域１０２は存在しなくてもよい。

また、本実施の形態では、解答の正誤の判断を行う場合について説明したが、そうでなくてもよい。解答の正誤の判断を行わない場合には、広告連動学習装置１は、正誤判断部１７や正誤情報記憶部１８を備えていなくてもよい。また、学習コンテンツ記憶部１１において、学習コンテンツの問題に対応する正解情報が記憶されていなくてもよい。

また、本実施の形態では、割合情報を用いた課金処理を行う場合について説明したが、そうでなくてもよい。課金処理部２１は、割合情報に関係なく、一律な課金処理を行ってもよい。

また、本実施の形態では、課金処理を行う場合について説明したが、そうでなくてもよい。課金処理を行わない場合には、広告連動学習装置１は、課金処理部２１を備えていなくてもよい。

また、本実施の形態では、割合情報の示す割合に応じて広告コンテンツが出力される場合について説明したが、そうでなくてもよい。割合情報に関係なく広告コンテンツが出力される場合には、広告連動学習装置１は、割合情報記憶部１９を備えていなくてもよい。

また、広告コンテンツ記憶部１２では、学習者の属性ごとに広告コンテンツが記憶されており、特定部２０は、出力先の学習者の属性に応じた広告コンテンツを特定してもよい。その属性は、例えば、年齢であってもよく、住所であってもよく、性別であってもよく、所属であってもよく、役職であってもよく、その他の学習者の属性であってもよい。所属とは、学習者の勤務先における所属部署（例えば、人事・経理・営業等であってもよく、技術系・事務系であってもよい）であってもよい。また、役職とは、学習者の勤務先における役職であってもよい。具体的には、属性が所属（技術系・事務系）である場合に、技術系には、専門的な内容の広告コンテンツが対応付けられており、事務系には、初歩的な内容の広告コンテンツが対応付けられていてもよい。また、特定部２０は、学習者識別子と、その学習者識別子で識別される学習者の属性とを対応付ける情報を用いて、学習者の属性を特定し、その属性に応じた広告コンテンツの特定を行ってもよい。

また、上記実施の形態では、広告連動学習装置１がサーバである場合について説明したが、広告連動学習装置１は、スタンドアロンの装置であってもよい。その場合には、出力部１３は、表示や音声出力を行ってもよく、受付部１４は、キーボードやポインティングデバイス等の入力デバイスからの入力を受け付けてもよい。

また、上記実施の形態において、各処理または各機能は、単一の装置または単一のシステムによって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置または複数のシステムによって分散処理されることによって実現されてもよい。

また、上記実施の形態において、各構成要素間で行われる情報の受け渡しは、例えば、その情報の受け渡しを行う２個の構成要素が物理的に異なるものである場合には、一方の構成要素による情報の出力と、他方の構成要素による情報の受け付けとによって行われてもよく、あるいは、その情報の受け渡しを行う２個の構成要素が物理的に同じものである場合には、一方の構成要素に対応する処理のフェーズから、他方の構成要素に対応する処理のフェーズに移ることによって行われてもよい。

また、上記実施の形態において、各構成要素が実行する処理に関係する情報、例えば、各構成要素が受け付けたり、取得したり、選択したり、生成したり、送信したり、受信したりした情報や、各構成要素が処理で用いるしきい値や数式、アドレス等の情報等は、上記説明で明記していない場合であっても、図示しない記録媒体において、一時的に、あるいは長期にわたって保持されていてもよい。また、その図示しない記録媒体への情報の蓄積を、各構成要素、あるいは、図示しない蓄積部が行ってもよい。また、その図示しない記録媒体からの情報の読み出しを、各構成要素、あるいは、図示しない読み出し部が行ってもよい。

また、上記実施の形態において、各構成要素等で用いられる情報、例えば、各構成要素が処理で用いるしきい値やアドレス、各種の設定値等の情報がユーザによって変更されてもよい場合には、上記説明で明記していない場合であっても、ユーザが適宜、それらの情報を変更できるようにしてもよく、あるいは、そうでなくてもよい。それらの情報をユーザが変更可能な場合には、その変更は、例えば、ユーザからの変更指示を受け付ける図示しない受付部と、その変更指示に応じて情報を変更する図示しない変更部とによって実現されてもよい。その図示しない受付部による変更指示の受け付けは、例えば、入力デバイスからの受け付けでもよく、通信回線を介して送信された情報の受信でもよく、所定の記録媒体から読み出された情報の受け付けでもよい。

また、上記実施の形態において、広告連動学習装置１に含まれる２以上の構成要素が通信デバイスや入力デバイス等を有する場合に、２以上の構成要素が物理的に単一のデバイスを有してもよく、あるいは、別々のデバイスを有してもよい。

また、上記実施の形態において、各構成要素は専用のハードウェアにより構成されてもよく、あるいは、ソフトウェアにより実現可能な構成要素については、プログラムを実行することによって実現されてもよい。例えば、ハードディスクや半導体メモリ等の記録媒体に記録されたソフトウェア・プログラムをＣＰＵ等のプログラム実行部が読み出して実行することによって、各構成要素が実現され得る。その実行時に、プログラム実行部は、記憶部や記録媒体にアクセスしながらプログラムを実行してもよい。なお、上記実施の形態における広告連動学習装置１を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、１以上の問題を含む学習コンテンツが記憶される学習コンテンツ記憶部と、２以上の広告コンテンツが記憶される広告コンテンツ記憶部とにアクセス可能なコンピュータを、学習コンテンツ及び広告コンテンツを出力する出力部、出力部が広告コンテンツを出力する時点から所定の範囲内に出力される学習コンテンツに関連する広告コンテンツを特定する特定部、学習者から、出力された学習コンテンツに対応する解答を受け付ける受付部、受付部が受け付けた解答を蓄積する蓄積部として機能させ、出力部は、特定部が特定した広告コンテンツを、学習コンテンツに対応する解答の受け付け後、または、学習コンテンツの出力前に出力する、プログラムである。

なお、上記プログラムにおいて、上記プログラムが実現する機能には、ハードウェアでしか実現できない機能は含まれない。例えば、情報を受け付ける受付部１４や、情報を出力する出力部１３などにおけるモデムやインターフェースカードなどのハードウェアでしか実現できない機能は、上記プログラムが実現する機能には少なくとも含まれない。

また、このプログラムは、サーバなどからダウンロードされることによって実行されてもよく、所定の記録媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭなどの光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなど）に記録されたプログラムが読み出されることによって実行されてもよい。また、このプログラムは、プログラムプロダクトを構成するプログラムとして用いられてもよい。

また、このプログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。

図１３は、上記プログラムを実行して、上記実施の形態による広告連動学習装置１を実現するコンピュータの外観の一例を示す模式図である。上記実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムによって実現されうる。

図１３において、コンピュータシステム９００は、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）ドライブ９０５、ＦＤ（Ｆｌｏｐｐｙ（登録商標） Ｄｉｓｋ）ドライブ９０６を含むコンピュータ９０１と、キーボード９０２と、マウス９０３と、モニタ９０４とを備える。

図１４は、コンピュータシステム９００の内部構成を示す図である。図１４において、コンピュータ９０１は、ＣＤ−ＲＯＭドライブ９０５、ＦＤドライブ９０６に加えて、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）９１１と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ９１２と、ＭＰＵ９１１に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶すると共に、一時記憶空間を提供するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９１３と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するハードディスク９１４と、ＭＰＵ９１１、ＲＯＭ９１２等を相互に接続するバス９１５とを備える。なお、コンピュータ９０１は、ＬＡＮやＷＡＮ等への接続を提供する図示しないネットワークカードを含んでいてもよい。

コンピュータシステム９００に、上記実施の形態による広告連動学習装置１の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ９２１、またはＦＤ９２２に記憶されて、ＣＤ−ＲＯＭドライブ９０５、またはＦＤドライブ９０６に挿入され、ハードディスク９１４に転送されてもよい。これに代えて、そのプログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ９０１に送信され、ハードディスク９１４に記憶されてもよい。プログラムは実行の際にＲＡＭ９１３にロードされる。なお、プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ９２１やＦＤ９２２、またはネットワークから直接、ロードされてもよい。

プログラムは、コンピュータ９０１に、上記実施の形態による広告連動学習装置１の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティプログラム等を必ずしも含んでいなくてもよい。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいてもよい。コンピュータシステム９００がどのように動作するのかについては周知であり、詳細な説明は省略する。

また、本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。

以上より、本発明による広告連動学習装置等によれば、学習者に広告を提示できるという効果が得られ、ｅラーニングの装置等として有用である。

１ 広告連動学習装置
２ 端末装置
１１ 学習コンテンツ記憶部
１２ 広告コンテンツ記憶部
１３ 出力部
１４ 受付部
１５ 蓄積部
１６ 解答記憶部
１７ 正誤判断部
１８ 正誤情報記憶部
１９ 割合情報記憶部
２０ 特定部
２１ 課金処理部

Claims (5)

1. １以上の問題を含む学習コンテンツが記憶される学習コンテンツ記憶部と、
   ２以上の広告コンテンツが記憶される広告コンテンツ記憶部と、
   出力される学習コンテンツと広告コンテンツとの出力回数の割合を示す割合情報が記憶される割合情報記憶部と、
   前記割合情報の示す割合の前記学習コンテンツ及び前記広告コンテンツを出力する出力部と、
   前記出力部が広告コンテンツを出力する時点から所定の範囲内に出力される学習コンテンツに関連する広告コンテンツを特定する特定部と、
   学習者から、出力された学習コンテンツに対応する解答を受け付ける受付部と、
   前記受付部が受け付けた解答を蓄積する蓄積部と、
   前記割合情報を用いて、広告コンテンツの割合が大きいほど料金が安くなるように、学習者に対する課金処理を行う課金処理部と、を備え、
   前記出力部は、前記特定部が特定した広告コンテンツを、学習コンテンツに対応する解答の受け付け後、または、学習コンテンツの出力前に出力する、広告連動学習装置。
2. 前記受付部は、前記割合情報の変更の指示をも受け付け、当該変更の指示に応じて前記割合情報を書き換える、請求項１記載の広告連動学習装置。
3. 前記特定部は、広告コンテンツの出力の直前に出力された学習コンテンツに関連する広告コンテンツを特定する、請求項１または請求項２記載の広告連動学習装置。
4. １以上の問題を含む学習コンテンツが記憶される学習コンテンツ記憶部と、２以上の広告コンテンツが記憶される広告コンテンツ記憶部と、出力される学習コンテンツと広告コンテンツとの出力回数の割合を示す割合情報が記憶される割合情報記憶部と、出力部と、特定部と、受付部と、蓄積部と、課金処理部とを用いて処理される広告連動学習方法であって、
   前記出力部が、前記学習コンテンツを出力する学習出力ステップと、
   前記受付部が、学習者から、出力された学習コンテンツに対応する解答を受け付ける受付ステップと、
   前記蓄積部が、前記受付ステップで受け付けた解答を蓄積する蓄積ステップと、
   前記特定部が、広告コンテンツが出力される時点から所定の範囲内に出力される学習コンテンツに関連する広告コンテンツを特定する特定ステップと、
   前記出力部が、前記特定ステップで特定した広告コンテンツを、学習コンテンツに対応する解答の受け付け後、または、学習コンテンツの出力前に出力する広告出力ステップと、
   前記課金処理部が、前記割合情報を用いて、広告コンテンツの割合が大きいほど料金が安くなるように、学習者に対する課金処理を行う課金処理ステップと、を備え、
   前記広告出力ステップでは、出力される学習コンテンツと広告コンテンツとの割合が前記割合情報の示す割合となるように、広告コンテンツが出力される、広告連動学習方法。
5. １以上の問題を含む学習コンテンツが記憶される学習コンテンツ記憶部と、２以上の広告コンテンツが記憶される広告コンテンツ記憶部と、出力される学習コンテンツと広告コンテンツとの出力回数の割合を示す割合情報が記憶される割合情報記憶部とにアクセス可能なコンピュータを、
   前記割合情報の示す割合の前記学習コンテンツ及び前記広告コンテンツを出力する出力部、
   前記出力部が広告コンテンツを出力する時点から所定の範囲内に出力される学習コンテンツに関連する広告コンテンツを特定する特定部、
   学習者から、出力された学習コンテンツに対応する解答を受け付ける受付部、
   前記受付部が受け付けた解答を蓄積する蓄積部、
   前記割合情報を用いて、広告コンテンツの割合が大きいほど料金が安くなるように、学習者に対する課金処理を行う課金処理部として機能させ、
   前記出力部は、前記特定部が特定した広告コンテンツを、学習コンテンツに対応する解答の受け付け後、または、学習コンテンツの出力前に出力する、プログラム。

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