JP6406953B2 - 広告配信装置、広告配信方法、および広告配信プログラム - Google Patents

Description

本発明は、広告配信装置、広告配信方法、および広告配信プログラムに関する。

指向性スピーカは、狭い領域に音声を出力することができる。そのため、指向性スピーカを特定の狭い領域に向けることにより、特定の領域にいる人に対して選択的に音を聞かせることができる。そして、音声広告の配信に指向性スピーカを用いることで、それぞれの人に個別に音声広告を配信することができる。例えば、撮影された画像内に映っている人物の中から広告条件を満たす属性の人物を対象者として検出し、検出した対象者に向けて広告音声を超指向性スピーカから送出する技術が知られている（例えば、下記特許文献１参照。）。

特開２０１０−３９３３３号公報

ところで、集団のように複数の人が密集している場所では、人の間の距離が短い。そのため、指向性スピーカであっても、複数の人が密集している場所では、それぞれの人に対して別々の音声を聞かせることは難しい。そのため、出力された音声広告に対する広告効果が低い人に対しても、音声広告が無駄に送信されていた。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、音声広告を音声広告に関係する人に効率的に聞かせることができる広告配信装置、広告配信方法、および広告配信プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る広告配信装置は、複数の人が位置する場所で取得された情報に基づいて、複数の人を含む集団の推定、および、複数の人同士の関係の推定を行うことにより、推定された関係を有する集団を特定する特定部と、特定部によって特定された前記集団に対して、当該集団について推定された関係に基づく音声広告の広告情報を配信するように指向性スピーカを制御する配信制御部とを備える。

本願に係る広告配信装置、広告配信方法、および広告配信プログラムは、音声広告を音声広告に関係する人に効率的に聞かせることができるという効果を奏する。

図１は、実施例１における広告配信システムの一例を示すシステム構成図である。 図２は、広告ＤＢが保持する広告テーブルの一例を示す図である。 図３は、履歴ＤＢが保持する履歴テーブルの一例を示す図である。 図４は、実施例１における広告配信処理の一例を示すフローチャートである。 図５は、実施例２における広告配信システムの一例を示す概略図である。 図６は、実施例３における広告配信装置の一例を示すブロック図である。 図７は、実施例４における広告配信装置の一例を示すブロック図である。 図８は、サンプル画像ＤＢが保持する画像テーブルの一例を示す図である。 図９は、サンプル画像から音声広告の配信対象の集団を指定する過程を説明する図である。 図１０は、実施例４における配信条件の登録処理の一例を示すフローチャートである。 図１１は、広告配信装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る広告配信装置、広告配信方法、および広告配信プログラムの実施形態について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、以下の実施形態により本願に係る広告配信装置、広告配信方法、および広告配信プログラムが限定されるものではない。

（実施例１）
［広告配信システム１０］
図１は、実施例１における広告配信システム１０の一例を示すシステム構成図である。広告配信システム１０は、広告配信装置２０を備える。広告配信装置２０は、インターネット等の通信回線１７に接続されている。広告配信装置２０は、通信回線１７を介して、広告主１９が操作する端末装置１８から、音声広告の広告情報、入札価格、および配信条件を受け付ける。配信条件には、音声広告の広告情報の配信時点における、当該広告情報の配信対象となる集団内の人同士の関係を指定する関係情報が含まれる。

また、広告配信装置２０は、人が通る場所に設置されたセンサ１１、アクセスポイント１２、およびカメラ１３等からデータを取得する。そして、広告配信装置２０は、センサ１１、アクセスポイント１２、およびカメラ１３等から取得したデータに基づいて、その場所にいる人の中から集団を特定する。そして、広告配信装置２０は、特定した集団内の人同士の関係を、センサ１１、アクセスポイント１２、およびカメラ１３等から取得したデータに基づいて推定する。

センサ１１、アクセスポイント１２、およびカメラ１３等は、例えば、ショッピングモール、地下街、および道路等、人がいる可能性の高い場所に設置される。カメラ１３は、設置された場所を撮影した画像のデータを広告配信装置２０へ送信する。カメラ１３によって撮影された画像には、撮影領域１３０内にいる人の画像が含まれる。センサ１１は、設置された場所における環境に関するデータを収集し、収集したデータを広告配信装置２０へ送信する。環境に関するデータとは、例えば、環境音、人の音声、温度、湿度、天候等のデータである。センサ１１には、例えば、マイク、温度センサ、湿度センサ、照度センサ等が含まれる。

アクセスポイント１２は、設置された場所の周辺にいる人が携帯している機器１６（図１に示した機器１６ａ〜１６ｃ）から、当該機器１６が有するセンサによって測定された人に関するデータを、無線通信により取得する。そして、アクセスポイント１２は、取得したデータを、機器１６を携帯している人に関するデータとして広告配信装置２０へ送信する。人に関するデータには、例えば、その人の歩数、心拍数、血圧、位置、声、加速度等のデータが含まれる。機器１６は、携帯型ＰＣ（Personal Computer）、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、スマートフォン等の情報通信機器、あるいは、通信機能を有するウェアラブルデバイス等である。

広告配信装置２０は、複数の人同士の関係を推定した集団に対して、推定した関係に適合する関係情報を含む配信条件を特定し、特定した配信条件と共に入札された音声広告の広告情報を１つ選択する。そして、広告配信装置２０は、選択した音声広告の広告情報を、当該広告情報の配信条件に含まれる関係情報に適合する関係が推定された集団に対して、指向性スピーカ１４から配信させる。指向性スピーカ１４は、高い指向性を有するスピーカであり、数人程度の人１５ａ〜１５ｃを含む集団１５０がいる領域１４０に音声を出力することができる。

このように、広告配信装置２０は、音声広告の配信を受ける集団内の人同士の関係を推定し、推定した関係にあった音声広告の広告情報を指向性スピーカ１４から配信させる。これにより、広告配信装置２０は、指向性スピーカ１４が音声を出力可能な範囲内に、複数の人が存在する場合であっても、それらの人同士の関係にあった音声広告の広告情報を配信することができる。そのため、広告配信装置２０は、音声広告に関係する複数の人に対して、当該音声広告を効率的に聞かせることができる。

本実施例では、図１に示すように、指向性スピーカ１４が１つ設けられ、音声広告の配信対象である一つの集団１５０に対して音声広告の広告情報が配信される。しかし、開示の技術はこれに限られず、複数の指向性スピーカ１４が設けられ、それぞれの指向性スピーカ１４を用いて、異なる集団１５０に対して別々の音声広告の広告情報が配信されるようにしてもよい。

［広告配信装置２０］
本実施例における広告配信装置２０は、例えば図１に示すように、データ取得部２００、追跡部２０１、識別部２０２、特徴量抽出部２０３、集団特定部２０４、関係推定部２０５、候補抽出部２０６、広告選択部２０７、配信制御部２０８、広告データベース（ＤＢ）２０９、履歴ＤＢ２１０、および受付部２１１を備える。集団特定部２０４および関係推定部２０５は、特定部の一例である。

［広告ＤＢ２０９］
広告ＤＢ２０９は、例えば図２に示すような広告テーブル２０９０を保持する。図２は、広告ＤＢ２０９が保持する広告テーブル２０９０の一例を示す図である。広告テーブル２０９０には、それぞれの広告主１９を識別する広告主ＩＤ２０９１毎に、個別広告テーブル２０９２が格納される。それぞれの個別広告テーブル２０９２には、配信ＩＤ２０９３、配信条件２０９４、広告情報２０９５、および入札価格２０９６が対応付けて格納される。

配信条件２０９４には、対応付けられた音声広告が配信される時点における、音声広告の配信対象となる集団１５０内の人同士の関係を指定する関係情報が含まれる。集団１５０内の人同士の関係には、家族、同僚、友人、カップル、サークル等のように、比較的長期にわたって継続する関係の他、仲良し、喧嘩中、同じ看板を見た等、比較的短期で終わる一時的な関係も含まれる。また、集団１５０内の人同士の関係には、行動目的、着ている服の種類や色、身に付けている物の種類やブランド、髪型等の共通点を有する関係も含まれる。配信条件２０９４には、集団の人数、集団に属する人の身体的特徴、集団に属する人が身に付けている物などの集団の属性を示す情報が含まれていてもよい。

また、本実施例において、関係情報には、集団１５０内の人同士の関係を特定する複数のキーワードが含まれる。例えば、集団１５０内の人同士の関係が「家族」である場合、「家族」の他、家族構成、人数、身体的特徴、親の年齢層、子供の年齢層、喧嘩中か否か、服装などに関するキーワードが配信条件２０９４に格納される。

広告情報２０９５は、例えば、音声広告を表す音の再生に用いられるデータである。配信ＩＤ２０９３は、対応付けられている配信条件２０９４と広告情報２０９５の組み合わせを識別する情報である。例えば、広告情報２０９５が同一であっても、配信条件２０９４が異なれば、異なる配信ＩＤ２０９３が割り当てられる。

図２では、「広告主Ａ」の広告主ＩＤ２０９１に対応付けられた個別広告テーブル２０９２内に、「Ｄ００１」の配信ＩＤ２０９３、「関係ａ」の配信条件２０９４、「広告Ｘ」の広告情報２０９５、および「１００」の入札価格２０９６が対応付けて格納された広告テーブル２０９０が例示されている。

［履歴ＤＢ２１０］
履歴ＤＢ２１０は、例えば図３に示すような履歴テーブル２１００を保持する。図３は、履歴ＤＢ２１０が保持する履歴テーブル２１００の一例を示す図である。履歴テーブル２１００には、それぞれの集団１５０を識別する集団ＩＤ２１０１毎に、個別履歴テーブル２１０２が格納される。それぞれの個別履歴テーブル２１０２には、配信ＩＤ２１０３および配信時刻２１０４が対応付けて格納される。配信時刻２１０４は、配信ＩＤ２１０３に対応付けられた音声広告の広告情報が集団１５０に配信された時刻を示す。

図３では、「Ｇ００１」の集団ＩＤ２１０１に対応付けられた個別履歴テーブル２１０２内に、「Ｄ１０１」の配信ＩＤ２１０３および「10:52:04」の配信時刻２１０４が対応付けて格納された履歴テーブル２１００が例示されている。

［受付部２１１］
図１に戻って説明を続ける。受付部２１１は、音声広告の配信対象となる集団内の人同士の関係を示す関係情報と、音声広告の広告情報とを受け付ける。本実施例において、受付部２１１は、通信回線１７を介して広告主１９の端末装置１８から、広告主１９の広告主ＩＤと共に、関係情報、広告情報、および入札価格を受け付ける。また、本実施例において、受付部２１１は、関係情報として、音声広告の配信対象となる集団内の人同士の関係を特定する複数のキーワードを受け付ける。複数のキーワードで関係情報を指定することができるため、広告主１９は、関係情報を容易に指定することができる。

そして、受付部２１１は、受け付けた関係情報を含む配信条件および広告情報の組み合わせに対して配信ＩＤを割り当てる。そして、受付部２１１は、広告ＤＢ２０９内の広告テーブル２０９０を参照し、受け付けた広告主ＩＤに対応する個別広告テーブル内に、生成した配信ＩＤに対応付けて、受け付けた配信条件、広告情報、および入札価格を格納する。これにより、広告主１９が希望する関係を有する集団に対して、当該広告主１９が入札した音声広告の広告情報が配信される。

［データ取得部２００］
データ取得部２００は、センサ１１、アクセスポイント１２、およびカメラ１３からデータを取得する。そして、データ取得部２００は、取得したデータを、追跡部２０１、識別部２０２、および特徴量抽出部２０３へ送る。

［識別部２０２］
識別部２０２は、データ取得部２００から受け取ったデータに基づいて、カメラ１３が撮影した画像内に映っている各オブジェクトを分離し、分離したオブジェクトの中から、人のオブジェクトを検索する。そして、識別部２０２は、検索したそれぞれの人のオブジェクトの情報を特徴量抽出部２０３へ送る。

［特徴量抽出部２０３］
特徴量抽出部２０３は、識別部２０２によって識別されたそれぞれの人のオブジェクトについて、データ取得部２００から受け取ったデータに基づいて所定の要素毎に特徴量を抽出する。そして、特徴量抽出部２０３は、人のオブジェクト毎に、それぞれの要素について抽出した特徴量を、集団特定部２０４へ送る。特徴量抽出部２０３は、人のオブジェクト毎に、カメラ１３が撮影した画像から、例えば、ＳＩＦＴ（Scale-Invariant Feature Transform）等により得られた局所特徴量、顔認識結果から得られた特徴量（例えば、eigenface等）、例えばposelets等を用いて認識されたポーズから得られた特徴量等をそれぞれ抽出する。なお、特徴量抽出部２０３は、人のオブジェクト毎に、センサ１１に含まれる指向性マイクから取得した音声のデータに基づいて、例えば、音声の分析結果から得られた声紋等の特徴量、会話の分析結果から得られた会話の特徴量等をそれぞれ抽出してもよい。

［集団特定部２０４］
集団特定部２０４は、人が位置する場所で取得された情報に基づいて、複数の人１５を含む集団１５０を特定する。本実施例における集団特定部２０４は、それぞれの人のオブジェクトについて特徴量抽出部２０３が抽出した特徴量に基づいて、複数の人のオブジェクトを含む集団を特定する。集団特定部２０４は、例えば、複数の人のオブジェクトにおいて、オブジェクト同士の距離、オブジェクトの人の顔の類似性、オブジェクトの人が身に付けている物の共通性、オブジェクトの人の顔の向きや目線などに基づいて、複数の人のオブジェクトの中で集団１５０を特定する。

そして、集団特定部２０４は、特定した集団１５０に、それぞれの集団１５０を識別する集団ＩＤを割り当てる。そして、集団特定部２０４は、特定した集団１５０に関する情報を、当該集団１５０の集団ＩＤと共に、追跡部２０１および関係推定部２０５へ送る。集団１５０に関する情報には、例えば、集団１５０に属するそれぞれの人のオブジェクトの特徴量が含まれる。

［追跡部２０１］
追跡部２０１は、データ取得部２００から受け取ったデータに基づいて、集団特定部２０４によって特定された集団１５０毎に、例えばカメラ１３で撮影されている領域１３０内における集団１５０の位置情報を所定周期で逐次算出することにより、集団１５０を追跡する。そして、追跡部２０１は、集団１５０毎に、逐次算出した集団１５０の位置情報を、当該集団１５０の集団ＩＤと共に配信制御部２０８へ送る。

［関係推定部２０５］
関係推定部２０５は、集団特定部２０４によって特定された集団１５０内の人同士の関係を推定する。本実施例における関係推定部２０５は、集団特定部２０４によって特定された集団１５０毎に、集団特定部２０４から受け取った集団１５０に関する情報に基づいて、集団１５０内の人同士の関係を推定する。そして、関係推定部２０５は、集団１５０毎に、推定した関係を示す情報を、当該集団１５０の集団ＩＤと共に候補抽出部２０６へ送る。

本実施例において、関係推定部２０５は、集団１５０内の人同士の関係を推定すると共に、推定した関係に関連する複数のキーワードを特定する。そして、関係推定部２０５は、集団１５０毎に、推定した関係に関連する複数のキーワードを、当該集団１５０の集団ＩＤと共に候補抽出部２０６へ送る。

関係推定部２０５は、例えば、集団１５０毎に、当該集団１５０に属する人のオブジェクトの特徴量に基づいて、集団１５０内の人同士の顔の類似度に基づいて、集団１５０内の人同士の関係を推定する。例えば、集団１５０内の人同士の顔の類似度が所定値以上である場合に、関係推定部２０５は、集団１５０内の人同士の関係が「家族」であると推定する。

また、関係推定部２０５は、例えば、集団１５０毎に、当該集団１５０内の人同士の距離に基づいて、集団１５０内の人同士の関係を推定する。例えば、集団１５０内の人同士の集団１５０内の人同士の距離が所定値未満である場合、関係推定部２０５は、集団１５０内の人同士の関係が「仲が良い」であると推定する。

また、関係推定部２０５は、例えば、集団１５０毎に、当該集団１５０内の人が同じ集団１５０内の他の人と会話する場合の顔の向きや距離に基づいて、集団１５０内の人同士の関係を推定する。例えば、集団１５０内の人が、同じ集団１５０内の他の人に顔を向けて、所定距離未満の距離で会話をしている場合、関係推定部２０５は、集団１５０内の人同士の関係を「とても仲が良い」あるいは「カップル」であると推定する。

また、関係推定部２０５は、例えば、集団１５０毎に、当該集団１５０内の人同士の会話の内容に基づいて、集団１５０内の人同士の関係を推定する。例えば、集団１５０内の人が、同じ集団１５０内の他の人と行っている会話の内容が仕事に関するものである場合、関係推定部２０５は、集団１５０内の人同士の関係を「同僚」あるいは「上司と部下」であると推定する。

また、関係推定部２０５は、例えば、集団１５０毎に、当該集団１５０内のそれぞれの人が発する声の特徴量（周波数や声紋等）に基づいて、集団１５０内の人同士の関係を推定する。例えば、集団１５０内のそれぞれの人が発した声の声紋の類似度が所定値以上である場合に、関係推定部２０５は、集団１５０内の人同士の関係を「兄弟・姉妹」あるいは「親子」であると推定する。

なお、本実施例において、関係推定部２０５は、集団１５０が位置する場所において取得された情報に基づいて、当該集団１５０内の人同士の関係を推定するが、他の例として、関係推定部２０５は、集団１５０が位置する場所において取得された情報の履歴に基づいて、当該集団１５０内の人同士の関係を推定するようにしてもよい。例えば、集団１５０内の人同士の距離が所定値未満の状態が所定時間継続した場合、集団１５０内の人同士の距離が所定値未満の状態で当該集団１５０が所定距離以上移動した場合などに、その集団１５０内の人同士の関係が「仲が良い」等と推定してもよい。これにより、集団１５０内の人同士の関係の推定精度を向上させることができる。

また、本実施例では、集団特定部２０４によって特定された集団１５０毎に、関係推定部２０５が、集団１５０に属する人同士の関係を推定するが、他の例として、関係推定部２０５が、それぞれの人同士の関係を推定し、推定した所定の関係を有する人の集まりを、集団特定部２０４が集団として特定してもよい。

［候補抽出部２０６］
候補抽出部２０６は、集団１５０毎に、広告ＤＢ２０９内の広告テーブル２０９０を参照し、関係推定部２０５によって推定された関係に適合する関係情報を含む配信条件を特定する。そして、候補抽出部２０６は、特定した配信条件に対応付けられた配信ＩＤを、配信候補となる広告情報の配信ＩＤとして、広告テーブル２０９０から抽出する。

本実施例において、候補抽出部２０６は、関係推定部２０５から受け取った関係に関連する複数のキーワードと、広告テーブル２０９０内の配信条件に含まれている複数のキーワードとの類似度を配信条件毎に算出する。例えば、候補抽出部２０６は、関係推定部２０５から受け取った関係に関連する複数のキーワードに含まれるキーワードを多く含む配信条件ほど、高い類似度を算出するようにしてもよい。

候補抽出部２０６は、類似度の高い順に所定数の配信条件を特定し、特定したそれぞれの配信条件に対応付けられた配信ＩＤを、配信候補となる広告情報の配信ＩＤとして、広告テーブル２０９０から抽出する。そして、候補抽出部２０６は、集団１５０毎に、抽出した所定数の配信ＩＤを、当該集団１５０の集団ＩＤと共に広告選択部２０７へ送る。

［広告選択部２０７］
広告選択部２０７は、履歴ＤＢ２１０内の履歴テーブル２１００を参照し、候補抽出部２０６から受け取った集団１５０毎に、当該集団１５０の集団ＩＤに対応付けられた個別履歴テーブルを特定する。そして、広告選択部２０７は、集団１５０毎に、特定した個別履歴テーブルを参照して、候補抽出部２０６から受け取った所定数の配信ＩＤの中から、個別履歴テーブルに登録されていない配信ＩＤを抽出する。

次に、広告選択部２０７は、集団１５０毎に抽出された、個別履歴テーブルに登録されていない配信ＩＤの中から、配信ＩＤを１つ選択する。候補抽出部２０６から複数の集団１５０の集団ＩＤを受け取った場合でも、広告選択部２０７は、配信ＩＤを１つ選択する。そして、広告選択部２０７は、選択した配信ＩＤに対応付けられている広告情報を広告ＤＢ２０９から取得する。そして、広告選択部２０７は、取得した広告情報を、配信ＩＤおよび当該配信ＩＤと共に候補抽出部２０６から受け取った集団ＩＤと共に、配信制御部２０８へ送る。

広告選択部２０７は、例えば、候補抽出部２０６が算出した配信条件の類似度や、広告テーブル２０９０に格納されている入札価格等に基づいて、配信ＩＤを１つ選択する。例えば、広告選択部２０７は、高い類似度の配信条件や高い入札価格に対応付けられている配信ＩＤほど選択されやすくなるように重み付けを行った上で、個別履歴テーブルに登録されていない配信ＩＤの中から、例えばランダムに配信ＩＤを１つ選択するようにしてもよい。

［配信制御部２０８］
配信制御部２０８は、集団特定部２０４によって特定された集団１５０に対して、関係推定部２０５によって推定された関係に基づく音声広告の広告情報を配信するように指向性スピーカ１４を制御する。本実施例における配信制御部２０８は、追跡部２０１から受け取った位置情報に基づいて、音声の出力方向を、広告選択部２０７から受け取った集団ＩＤに対応する位置情報が示す位置へ向けるように指向性スピーカ１４を制御する。そして、配信制御部２０８は、広告選択部２０７から受け取った広告情報に基づく音声信号を指向性スピーカ１４へ出力する。これにより、広告選択部２０７から受け取った集団ＩＤに対応する集団１５０に対して、広告選択部２０７から受け取った音声広告の広告情報が指向性スピーカ１４から配信される。

また、配信制御部２０８は、指向性スピーカ１４から音声広告の広告情報が配信された場合に、履歴ＤＢ２１０内の履歴テーブル２１００を参照し、広告情報が配信された集団１５０の集団ＩＤに対応付けられている個別履歴テーブルを特定する。そして、配信制御部２０８は、指向性スピーカ１４から配信された広告情報に対応する配信ＩＤを、当該音声広告が配信された時刻に対応付けて、個別履歴テーブルに登録する。

音声広告が配信された集団１５０の個別履歴テーブルに、配信された広告情報に対応する配信ＩＤが登録されることにより、広告選択部２０７は、同一の集団１５０に対して、同一の配信条件において送信された同一の広告情報を、配信対象の音声広告から除外することができる。これにより、広告配信装置２０は、同一の集団１５０に対して、同一の配信条件において、同一の広告情報が重ねて配信されることを防止することができる。

なお、配信制御部２０８は、配信時刻から所定時間（例えば数分）が経過した配信時刻を、対応する配信ＩＤと共に個別履歴テーブルから削除するようにしてもよい。これにより、広告配信装置２０は、所定時間が経過した後は、同一の集団１５０に対して、同一の配信条件において、同一の広告情報を再び配信することができる。配信ＩＤおよび配信時刻が個別履歴テーブルから削除されるまでの所定時間は、広告配信システム１０５によって推定された関係の確からしさや、候補抽出部２０６によって算出された配信条件の類似度、入札価格等に応じて変更してもよい。

［広告配信処理］
図４は、実施例１における広告配信処理の一例を示すフローチャートである。広告配信装置２０は、例えば所定周期毎に、本フローチャートに示す広告配信処理を実行する。

まず、識別部２０２は、データ取得部２００から受け取ったデータに基づいて、カメラ１３が撮影した画像内に映っている各オブジェクトを識別し、識別したオブジェクトの中で人のオブジェクトを検索する（Ｓ１００）。そして、識別部２０２は、検索したそれぞれの人のオブジェクトの情報を特徴量抽出部２０３へ送る。

次に、特徴量抽出部２０３は、識別部２０２によって識別されたそれぞれの人のオブジェクトについて、データ取得部２００から受け取ったデータに基づいて要素毎に特徴量を抽出する（Ｓ１０１）。そして、特徴量抽出部２０３は、人のオブジェクト毎に、それぞれの要素について抽出した特徴量の情報を集団特定部２０４へ送る。

次に、集団特定部２０４は、それぞれの人のオブジェクトについて特徴量抽出部２０３が抽出した特徴量に基づいて、複数の人のオブジェクトを含む集団を特定する（Ｓ１０２）。そして、集団特定部２０４は、特定した集団１５０に、それぞれの集団１５０を識別する集団ＩＤを割り当てる。そして、集団特定部２０４は、特定した集団１５０に関する情報を、当該集団１５０の集団ＩＤと共に、追跡部２０１および関係推定部２０５へ送る。

次に、追跡部２０１は、データ取得部２００から受け取ったデータに基づいて、集団特定部２０４によって特定された集団１５０毎に、集団１５０の位置情報を所定周期で逐次算出する処理を開始する（Ｓ１０３）。そして、追跡部２０１は、集団１５０毎に、逐次算出した集団１５０の位置情報を、当該集団１５０の集団ＩＤと共に配信制御部２０８へ送る。

次に、関係推定部２０５は、集団特定部２０４によって特定された集団１５０毎に、特徴量抽出部２０３から受け取った要素毎の特徴量に基づいて、集団１５０が位置する場所において集団１５０の情報が取得された時点における集団１５０内の人同士の関係を推定する（Ｓ１０４）。そして、関係推定部２０５は、集団１５０毎に、推定した関係を示す情報を、当該集団１５０の集団ＩＤと共に候補抽出部２０６へ送る。

次に、候補抽出部２０６は、集団１５０毎に、広告ＤＢ２０９内の広告テーブル２０９０を参照し、関係推定部２０５によって推定された関係に適合する関係情報を含む配信条件を特定する。そして、候補抽出部２０６は、特定した配信条件に対応付けられた配信ＩＤを、配信候補となる広告情報の配信ＩＤとして、広告テーブル２０９０から抽出する（Ｓ１０５）。そして、候補抽出部２０６は、集団１５０毎に、特定された所定数の配信ＩＤを、当該集団１５０の集団ＩＤと共に広告選択部２０７へ送る。

次に、広告選択部２０７は、履歴ＤＢ２１０内の履歴テーブル２１００を参照し、候補抽出部２０６から受け取った集団１５０毎に、集団１５０の集団ＩＤに対応付けられた個別履歴テーブルを特定する。そして、広告選択部２０７は、集団１５０毎に、特定した個別履歴テーブルを参照して、候補抽出部２０６から受け取った所定数の配信ＩＤの中から、個別履歴テーブルに登録されていない配信ＩＤを抽出する。

次に、広告選択部２０７は、個別履歴テーブルに登録されていない配信ＩＤの中から配信ＩＤを１つ選択する。そして、広告選択部２０７は、選択した配信ＩＤに対応付けられて広告ＤＢ２０９に格納されている広告情報を選択する（Ｓ１０６）。そして、広告選択部２０７は、選択した広告情報を、配信ＩＤおよび当該配信ＩＤと共に候補抽出部２０６から受け取った集団ＩＤと共に、配信制御部２０８へ送る。

配信制御部２０８は、追跡部２０１から受け取った位置情報に基づいて、音声の出力方向を、広告選択部２０７から受け取った集団ＩＤに対応する位置情報が示す位置へ向けるように指向性スピーカ１４を制御する。そして、配信制御部２０８は、広告選択部２０７から受け取った広告情報に基づく音声信号を指向性スピーカ１４へ出力することにより、集団１５０に対して、指向性スピーカ１４から広告情報を配信させる（Ｓ１０７）。そして、広告配信装置２０は、本フローチャートに示した広告配信処理を終了する。

［効果］
上記説明から明らかなように、本実施例の広告配信装置２０によれば、集団１５０内の人同士の関係にあった音声広告の広告情報が当該集団１５０に向けて指向性スピーカ１４から個別に配信される。これにより、音声広告を音声広告に関係する人に効率的に聞かせることができる。

（実施例２）
実施例１の広告配信装置２０は、カメラ１３の撮影領域等の１つ領域内に設けられた１つの指向性スピーカ１４から１つの集団１５０に対して音声広告を配信する。これに対し、本実施例の広告配信装置２０は、複数の領域において集団１５０を追跡し、各領域に設けられた指向性スピーカ１４から、それぞれの領域において集団１５０に音声広告を配信する。

［広告配信システム１０］
図５は、実施例２における広告配信システム１０の一例を示す概略図である。本実施例では、ショッピングモールや、地下街、道路等、人がいる可能性の高い複数の場所に、センサ１１ａ〜ｃ、アクセスポイント１２ａ〜ｃ、カメラ１３ａ〜ｃ、および指向性スピーカ１４ａ〜ｃがそれぞれ設置される。

［広告配信装置２０］
本実施例における広告配信装置２０は、以下に説明する点を除き、図１に示した実施例１における広告配信装置２０と同様であるため、図示を省略する。本実施例における広告配信装置２０において、データ取得部２００は、センサ１１ａ〜ｃ、アクセスポイント１２ａ〜ｃ、およびカメラ１３ａ〜ｃから、データをそれぞれ取得し、取得したデータを、追跡部２０１、識別部２０２、および特徴量抽出部２０３へ送る。

追跡部２０１は、異なる場所を撮影する複数のカメラ１３のそれぞれが撮影した画像に基づいて、異なる場所のそれぞれにおいて、集団特定部２０４によって特定された集団１５０を追跡する。本実施例における追跡部２０１は、データ取得部２００から受け取ったデータに基づいて、カメラ１３ａ〜ｃの撮影領域内において、集団１５０毎に、集団１５０の位置情報を逐次算出することにより集団１５０を追跡する。そして、追跡部２０１は、集団１５０毎に、逐次算出した集団１５０の位置情報を、当該集団１５０の集団ＩＤと共に配信制御部２０８へ送る。

配信制御部２０８は、追跡部２０１から受け取った位置情報に基づいて、広告選択部２０７から受け取った集団ＩＤに対応する位置情報が示す位置に音声出力が可能な指向性スピーカ１４を、指向性スピーカ１４ａ〜ｃの中から選択する。そして、配信制御部２０８は、音声の出力方向を、広告選択部２０７から受け取った集団ＩＤに対応する位置情報が示す位置へ向けるように、選択した指向性スピーカ１４を制御する。そして、配信制御部２０８は、広告選択部２０７から受け取った広告情報に基づく音声信号を、選択した指向性スピーカ１４へ出力することにより、集団１５０に対して、指向性スピーカ１４から音声広告の広告情報を配信させる。

［効果］
上記説明から明らかなように、本実施例の広告配信装置２０によれば、集団１５０が移動している場合であっても、集団１５０の移動先において、集団１５０の位置に音声出力が可能な指向性スピーカ１４から、集団１５０内の人同士の関係にあった音声広告を集団１５０に個別に配信することができる。ここで、音声広告では、画像の広告よりも、その内容を伝えるためにかかる時間が長い場合が多い（例えば、数秒から数十秒程度の時間）。そのため、１つの指向性スピーカ１４では、移動中の集団内の人に対して音声広告の内容が理解される程度の長さで音声広告を聞かせることは難しい。これに対し、本実施例の広告配信装置２０によれば、異なる位置に設けられた複数の指向性スピーカ１４を用いることにより、その場に留まっている集団内の人だけでなく、移動中の集団内の人に対しても、音声広告を継続して聞かせることができる。

なお、本実施例では、異なる場所に設けられた複数のカメラ１３を用いて、集団１５０の位置を追跡するが、他の例として、場所の移動が可能なカメラ、または、場所の移動が可能な移動体に搭載されたカメラを用いて、集団１５０の位置を追跡してもよい。また、異なる場所に設けられた複数のカメラと、移動可能なカメラまたは移動可能な移動体に搭載されたカメラとを組み合わせて、集団１５０の位置を追跡してもよい。

また、音声広告の広告情報の配信についても、場所の移動が可能な指向性スピーカ、または、場所の移動が可能な移動体に搭載された指向性スピーカを用いて、移動する集団１５０に指向性スピーカを追従させ、集団１５０の移動先において、指向性スピーカから音声広告の広告情報を配信させるようにしてもよい。また、異なる場所に設けられた複数の指向性スピーカと、移動可能な指向性スピーカまたは移動可能な移動体に搭載された指向性スピーカとを組み合わせて、集団１５０の移動先において、指向性スピーカから音声広告の広告情報を配信させるようにしてもよい。

（実施例３）
実施例１の広告配信装置２０は、集団１５０がいる場所で取得した情報に基づいて、当該情報の取得時点における集団１５０内の人同士の関係を推定したが、本実施例における広告配信装置２０では、Ｗｅｂ上にある人の情報も用いて、集団１５０内の人同士の関係を推定する点が、実施例１における広告配信装置２０とは異なる。なお、以下に説明する点を除き、広告配信システム１０の構成については、図１で説明した実施例１における広告配信システム１０と同様であるため、説明を省略する。

アクセスポイント１２は、設置された場所の周辺にいる人が携帯している機器１６（図１に示した機器１６ａ〜１６ｃ）から、その人が利用しているサービスにおけるその人のユーザＩＤを、無線通信により取得する。そして、アクセスポイント１２は、取得したユーザＩＤを広告配信装置２０へ送信する。

［広告配信装置２０］
図６は、実施例３における広告配信装置２０の一例を示すブロック図である。本実施例における広告配信装置２０は、データ取得部２００、追跡部２０１、識別部２０２、特徴量抽出部２０３、集団特定部２０４、関係推定部２０５、候補抽出部２０６、広告選択部２０７、配信制御部２０８、広告ＤＢ２０９、履歴ＤＢ２１０、受付部２１１、および属性情報取得部２２０を備える。なお、以下に説明する点を除き、図６において、図１と同じ符号を付した構成は、図１における構成と同一または同様の機能を有するため説明を省略する。

［データ取得部２００］
データ取得部２００は、集団１５０内の人が携帯している機器１６から、当該集団１５０内の人の識別情報を取得する。本実施例において、アクセスポイント１２は、集団１５０内の人が携帯している機器１６から当該人のユーザＩＤを取得し、データ取得部２００は、アクセスポイント１２から当該人のユーザＩＤを受信する。そして、データ取得部２００は、受信したユーザＩＤを属性情報取得部２２０へ送る。

［属性情報取得部２２０］
属性情報取得部２２０は、データ取得部２００からユーザＩＤを受け取った場合に、ユーザ毎に、当該ユーザのユーザＩＤに対応付けて、当該ユーザの属性情報を保持する属性情報保持部を有する管理サーバにアクセスする。そして、属性情報取得部２２０は、管理サーバから、データ取得部２００から受け取ったユーザＩＤに対応付けられた属性情報を取得し、取得した属性情報を関係推定部２０５へ送る。

管理サーバによって管理されるユーザの属性情報には、例えば、デモグラフィック属性やサイコグラフィック属性が含まれる。デモグラフィック属性は、例えば、ユーザの性別、年齢、職業、車などの属性である。サイコグラフィック属性は、ユーザの価値観、ライフスタイル、性格、嗜好などの属性である。

［関係推定部２０５］
関係推定部２０５は、集団特定部２０４によって特定された集団１５０毎に、集団特定部２０４から受け取った集団１５０に関する情報と、属性情報取得部２２０から受け取った属性情報とに基づいて、集団１５０がいる場所において集団１５０の情報を取得した時点における集団１５０内の人同士の関係を推定する。集団がいる場所で収集された情報に加えて、集団１５０に属する人の属性情報を用いることにより、集団１５０内の人同士の関係を高い精度で推定することができる。

なお、属性情報取得部２２０は、ユーザ毎に当該ユーザのコミュニケーションの履歴やスケジュール等の情報を保持するＳＮＳ（Social Networking Service）サーバや、ユーザ毎に当該ユーザのＷｅｂ上でのユーザの行動の履歴を保持する履歴サーバ等にアクセスし、ユーザのＷｅｂ上での会話や、ユーザのスケジュール、ユーザのＷｅｂ上での行動履歴等の情報を取得してもよい。そして、関係推定部２０５は、集団１５０毎に、ユーザのＷｅｂ上での会話や、ユーザのスケジュール、ユーザのＷｅｂ上での行動履歴等の情報をさらに用いて、集団１５０内の人同士の関係を推定してもよい。これにより、集団１５０内の人同士の関係をより高い精度で推定することができる。

［効果］
上記説明から明らかなように、本実施例の広告配信装置２０によれば、集団１５０内の人同士の関係を高い精度で推定することができる。これにより、集団１５０内の人同士の関係に即した音声広告の広告情報を、当該集団１５０に配信することができ、音声広告を、音声広告の内容との関係性がより高い人の集団に、音声広告を聞かせることができる。

（実施例４）
実施例１の広告配信装置２０では、広告主１９が配信条件を作成して広告配信装置２０に登録するが、本実施例では、広告主１９が指定した画像内のオブジェクトに対応する人同士の関係から、広告配信装置２０が配信条件を作成する点が、実施例１における広告配信装置２０とは異なる。なお、以下に説明する点を除き、広告配信システム１０の構成については、図１で説明した実施例１における広告配信システム１０と同様であるため、説明を省略する。

［広告配信装置２０］
図７は、実施例４における広告配信装置２０の一例を示すブロック図である。本実施例における広告配信装置２０は、例えば図７に示すように、データ取得部２００、追跡部２０１、識別部２０２、特徴量抽出部２０３、集団特定部２０４、関係推定部２０５、候補抽出部２０６、広告選択部２０７、配信制御部２０８、広告ＤＢ２０９、履歴ＤＢ２１０、受付部２１１、関係推定部２３０、特徴量抽出部２３１、サンプル画像ＤＢ２３２、および提示部２３３を備える。なお、以下に説明する点を除き、図７において、図１と同じ符号を付した構成は、図１における構成と同一または同様の機能を有するため説明を省略する。

［サンプル画像ＤＢ２３２］
サンプル画像ＤＢ２３２は、例えば図８に示す画像テーブル２３２０を保持する。図８は、サンプル画像ＤＢ２３２が保持する画像テーブル２３２０の一例を示す図である。画像テーブル２３２０には、サンプル画像２３２１およびキーワード群２３２２が対応付けて格納されている。サンプル画像２３２１は、動画像または静止画像のデータである。キーワード群２３２２は、対応するサンプル画像２３２１が示す場面や、サンプル画像２３２１に映っているオブジェクト等に関連する複数の単語である。

図８では、「画像ａ」のサンプル画像２３２１および「Ａ１，Ａ２，・・・」のキーワード群２３２２が対応付けて格納された画像テーブル２３２０が例示されている。

［提示部２３３］
提示部２３３は、サンプル画像を広告主１９に提示する。本実施例における提示部２３３は、通信回線１７を介して、広告主１９の端末装置１８から音声広告の入札要求があった場合に、入力画面のデータを端末装置１８へ送信する。端末装置１８は、広告配信装置２０から受信したデータに基づいて入力画面を表示し、広告主１９から、サンプル画像に関連するキーワード、広告主１９の広告主ＩＤ、入札する音声広告の広告情報、および入札価格の入力を受け付け、受け付けたキーワード等のデータを、通信回線１７を介して広告配信装置２０へ送信する。

提示部２３３は、キーワード等のデータを端末装置１８から受信した場合に、サンプル画像ＤＢ２３２内の画像テーブル２３２０を参照し、例えば、端末装置１８から受信したキーワードとの類似度が最も高いキーワード群に対応付けられているサンプル画像を特定する。そして、提示部２３３は、特定したサンプル画像のデータを、通信回線１７を介して端末装置１８へ送信する。また、提示部２３３は、特定したサンプル画像のデータを特徴量抽出部２３１へ送り、端末装置１８から受信した広告主ＩＤ、音声広告、および入札価格のデータを受付部２１１へ送る。

端末装置１８は、広告配信装置２０から受信したデータに基づいて、例えば図９に示すようなサンプル画像３０を画面に表示する。そして、端末装置１８は、マウス等の入力装置を介して、画面に表示したサンプル画像３０内の複数の人のオブジェクト３２ａ〜ｃを含む集団３３の指定を広告主１９から受け付ける。図９の例では、例えば、広告主１９が、マウスを操作して、それぞれの人のオブジェクト３２にポインタ３１を合わせてマウスのボタンをクリックすることで、端末装置１８は集団３３に含まれる人のオブジェクト３２の指定を受け付ける。そして、端末装置１８は、指定された複数の人のオブジェクトを含む集団を示すデータを、通信回線１７を介して広告配信装置２０へ送信する。集団に含まれる人のオブジェクトの指定は、別々のサンプル画像のそれぞれにおいて指定されてもよい。また、複数の集団が指定されてもよい。

［特徴量抽出部２３１］
特徴量抽出部２３１は、サンプル画像内の集団を示すデータを、通信回線１７を介して端末装置１８から受信した場合に、提示部２３３から受け取ったサンプル画像と、端末装置１８から受信した集団のデータとに基づいて、広告主１９によって指定された集団に含まれるそれぞれの人のオブジェクトの特徴量を要素毎に抽出する。そして、特徴量抽出部２３１は、指定された集団に含まれるそれぞれの人のオブジェクトについて、要素毎に抽出した特徴量を関係推定部２３０へ送る。

［関係推定部２３０］
関係推定部２３０は、提示部２３３によって提示されたサンプル画像内の複数のオブジェクトが指定された場合に、指定された複数のオブジェクト同士の関係を推定する。本実施例における関係推定部２３０は、指定された集団内の人のオブジェクトについて、特徴量抽出部２３１から受け取った要素毎の特徴量に基づき、オブジェクトに対応する人同士の関係を推定する。複数の集団が指定された場合、関係推定部２３０は、指定されたそれぞれの集団内の人同士の関係に共通する関係を推定する。そして、関係推定部２３０は、推定した関係を示す関係情報を、配信条件として受付部２１１へ送る。本実施例において、関係推定部２３０は、推定した関係を特定する複数のキーワードを、関係情報として受付部２１１へ送る。

［受付部２１１］
受付部２１１は、関係推定部２３０から受け取った関係情報を含む配信条件と、提示部２３３から受け取った音声広告の広告情報との組み合わせに対して配信ＩＤを割り当てる。そして、受付部２１１は、広告ＤＢ２０９内の広告テーブル２０９０を参照し、提示部２３３から受け取った広告主ＩＤに対応する個別広告テーブルを特定する。そして、受付部２１１は、特定した個別広告テーブル内に、生成した配信ＩＤに対応付けて、関係推定部２３０から受け取った関係情報を含む配信条件と、提示部２３３から受け取った広告情報および入札価格とを格納する。

［配信条件の登録処理］
図１０は、実施例４における配信条件の登録処理の一例を示すフローチャートである。通信回線１７を介して、広告主１９の端末装置１８から音声広告の入札要求を受信した場合に、広告配信装置２０は、本フローチャートに示す配信条件の登録処理を実行する。

まず、提示部２３３は、通信回線１７を介して入力画面のデータを端末装置１８へ送信する（Ｓ２００）。そして、提示部２３３は、サンプル画像に関連するキーワード、広告主１９の広告主ＩＤ、入札する音声広告の広告情報、および入札価格のデータを、通信回線１７を介して広告配信装置２０から受信する。

次に、提示部２３３は、サンプル画像ＤＢ２３２内の画像テーブル２３２０を参照し、端末装置１８から受信したキーワードとの類似度に基づいてサンプル画像を特定する。そして、提示部２３３は、特定したサンプル画像のデータを、通信回線１７を介して端末装置１８へ送信する（Ｓ２０１）。また、提示部２３３は、特定したサンプル画像のデータを特徴量抽出部２３１へ送り、端末装置１８から受信した広告主ＩＤ、音声広告、および入札価格のデータを受付部２１１へ送る。

次に、特徴量抽出部２３１は、サンプル画像内の集団を示すデータを、通信回線１７を介して端末装置１８から受信する。そして、特徴量抽出部２３１は、提示部２３３から受け取ったサンプル画像と、端末装置１８から受信した集団のデータとに基づいて、広告主１９によって指定された集団内のそれぞれの人のオブジェクトの特徴量を要素毎に抽出する（Ｓ２０２）。そして、特徴量抽出部２３１は、指定された人のオブジェクトについて、要素毎に抽出した特徴量を関係推定部２３０へ送る。

次に、関係推定部２３０は、特徴量抽出部２３１から受け取った要素毎の特徴量に基づいて、指定された集団内の人のオブジェクトに対応する人同士の関係を推定する（Ｓ２０３）。そして、関係推定部２３０は、推定した関係を示す関係情報を、配信条件として受付部２１１へ送る。

次に、受付部２１１は、関係推定部２３０から受け取った関係情報を含む配信条件と、提示部２３３から受け取った音声広告の広告情報との組み合わせに対して配信ＩＤを割り当てる。そして、受付部２１１は、広告ＤＢ２０９内の広告テーブル２０９０を参照し、提示部２３３から受け取った広告主ＩＤに対応する個別広告テーブル内に、生成した配信ＩＤに対応付けて、関係推定部２３０から受け取った配信条件と、提示部２３３から受け取った音声広告および入札価格とを登録する（Ｓ２０４）。そして、広告配信装置２０は、本フローチャートに示した配信条件の登録処理を終了する。

［効果］
上記説明から明らかなように、本実施例の広告配信装置２０によれば、広告主１９がサンプル画像内で集団に含まれる人のオブジェクトを指定すれば、広告配信装置２０が指定された集団内の人同士の関係を推定し、推定した関係に対応する配信条件を生成して登録する。これにより、配信条件の登録に伴う広告主１９の負担を軽減することができる。また、広告主１９が音声広告の配信を希望する集団内の人同士の関係を、高い精度で配信条件に反映させることができる。

なお、本実施例において、特徴量抽出部２３１は、サンプル画像内で集団に含まれる人のオブジェクトが指定された場合に、指定された人のオブジェクトの特徴量を抽出し、関係推定部２３０は、抽出された特徴量に基づいて、指定された集団内の人のオブジェクト同士の関係を推定し、推定した関係を示す関係情報を受付部２１１へ送るが、開示の技術はこれに限られない。例えば、サンプル画像ＤＢ２３２内の画像テーブル２３２０には、それぞれのサンプル画像において、当該サンプル画像内のオブジェクトの集団毎に関係情報が予め対応付けられていてもよい。そして、提示部２３３が提示したサンプル画像内のオブジェクトの集団が広告主１９によって指定された場合、例えば、受付部２１１が、指定されたオブジェクトの集団に対応付けられている関係情報を画像テーブル２３２０から抽出するようにしてもよい。この場合、関係推定部２３０および特徴量抽出部２３１は不要となる。

［ハードウェア構成］
図１１は、広告配信装置２０の機能を実現するコンピュータ４０の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ４０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４１、ＲＡＭ（Random Access Memory）４２、ＲＯＭ（Read Only Memory）４３、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）４４、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）４５、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）４６、およびメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）４７を備える。

ＣＰＵ４１は、ＲＯＭ４３またはＨＤＤ４４に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ４３は、コンピュータ４０の起動時にＣＰＵ４１によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ４０のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ４４は、ＣＰＵ４１によって実行されるプログラムおよび当該プログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス４５は、通信回線１７を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ４１へ送り、ＣＰＵ４１が生成したデータを、通信回線１７を介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ４１は、入出力インターフェイス４６を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、および、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。また、ＣＰＵ４１は、入出力インターフェイス４６を介して、センサ１１、アクセスポイント１２、カメラ１３、および指向性スピーカ１４を制御する。入出力インターフェイス４６は、入力装置、センサ１１、アクセスポイント１２、およびカメラ１３から取得した信号に基づくデータをＣＰＵ４１へ送る。また、入出力インターフェイス４６は、ＣＰＵ４１が生成したデータに基づく信号を、出力装置および指向性スピーカ１４へ出力する。

メディアインターフェイス４７は、記録媒体４８に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ４２を介してＣＰＵ４１に提供する。ＣＰＵ４１は、当該プログラムを、メディアインターフェイス４７を介して記録媒体４８からＲＡＭ４２上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体４８は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

コンピュータ４０が実施例１または実施例２における広告配信装置２０として機能する場合、コンピュータ４０のＣＰＵ４１は、ＲＡＭ４２上にロードされたプログラムを実行することにより、データ取得部２００、追跡部２０１、識別部２０２、特徴量抽出部２０３、集団特定部２０４、関係推定部２０５、候補抽出部２０６、広告選択部２０７、配信制御部２０８、広告ＤＢ２０９、履歴ＤＢ２１０、および受付部２１１の各機能を実現する。また、ＨＤＤ４４には、広告ＤＢ２０９および履歴ＤＢ２１０内のデータが格納される。

また、コンピュータ４０が実施例３における広告配信装置２０として機能する場合、コンピュータ４０のＣＰＵ４１は、ＲＡＭ４２上にロードされたプログラムを実行することにより、データ取得部２００、追跡部２０１、識別部２０２、特徴量抽出部２０３、集団特定部２０４、関係推定部２０５、候補抽出部２０６、広告選択部２０７、配信制御部２０８、広告ＤＢ２０９、履歴ＤＢ２１０、受付部２１１、および属性情報取得部２２０の各機能を実現する。また、ＨＤＤ４４には、広告ＤＢ２０９および履歴ＤＢ２１０内のデータが格納される。

また、コンピュータ４０が実施例４における広告配信装置２０として機能する場合、コンピュータ４０のＣＰＵ４１は、ＲＡＭ４２上にロードされたプログラムを実行することにより、データ取得部２００、追跡部２０１、識別部２０２、特徴量抽出部２０３、集団特定部２０４、関係推定部２０５、候補抽出部２０６、広告選択部２０７、配信制御部２０８、広告ＤＢ２０９、履歴ＤＢ２１０、受付部２１１、関係推定部２３０、特徴量抽出部２３１、サンプル画像ＤＢ２３２、および提示部２３３の各機能を実現する。また、ＨＤＤ４４には、広告ＤＢ２０９、履歴ＤＢ２１０、およびサンプル画像ＤＢ２３２内のデータが格納される。

コンピュータ４０のＣＰＵ４１は、これらのプログラムを、記録媒体４８から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、通信回線１７を介してこれらのプログラムを取得して実行してもよい。

［その他］
なお、開示の技術は、上記した各実施例に限定されるものではなく、その要旨の範囲内で数々の変形が可能である。

例えば、上記した各実施形態において、配信制御部２０８は、広告選択部２０７から受け取った集団ＩＤに対応する集団１５０に向けて、指向性スピーカ１４から音声広告を配信するが、開示の技術はこれに限られない。例えば、集団１５０内の人同士の間隔が広く、集団１５０内のそれぞれの人に対して、指向性スピーカ１４から個別に音声広告の配信が可能である場合、配信制御部２０８は、広告選択部２０７から受け取った集団ＩＤに対応する集団１５０の中で、特定の属性を有する一部の人に向けて、指向性スピーカ１４から音声広告を配信するようにしてもよい。

特定の属性の人とは、例えば、集団１５０内の人同士の関係において強い立場にいる人、または、影響力の大きい人であってもよい。集団１５０内の人同士の関係において強い立場にいる人、または、影響力の大きい人とは、例えば、集団１５０内の人同士の関係が「家族」である場合、父親または母親であってもよく、集団１５０内の人同士の関係が「カップル」である場合、女性であってもよい。

また、上記した実施例４において、広告主１９は、サンプル画像ＤＢ２３２が保持するサンプル画像内から、希望する関係情報に適合する人のオブジェクトを指定するが開示の技術はこれに限られない。例えば、関係情報の指定に利用されるサンプル画像は、広告主１９から提供されてもよい。これにより、キーワードを変更しながら、希望する集団が映っているサンプル画像を検索する広告主１９の手間を省くことができる。

この場合、例えば、提示部２３３が、広告主ＩＤ、音声広告、および入札価格のデータと共に、サンプル画像のデータと、サンプル画像内の集団のオブジェクトを指定するデータとを、広告主１９の端末装置１８から受信する。そして、提示部２３３は、サンプル画像のデータと、サンプル画像内の集団のオブジェクトを指定するデータとを特徴量抽出部２３１へ送る。また、提示部２３３は、広告主ＩＤ、音声広告の広告情報、および入札価格のデータを受付部２１１へ送る。

また、上記した実施例４において、広告主１９から指定されたキーワードとの類似度が所定値以上のキーワード群が対応付けられたサンプル画像がサンプル画像ＤＢ２３２内に存在しない場合、提示部２３３は、広告主１９から指定されたキーワードに対応する関係の人を含む集団のサンプル画像を、例えばＣＧ（Computer Graphics）等により生成してもよい。これにより、キーワードを変更しながら、希望する関係の人を含む集団が映っているサンプル画像を検索する広告主１９の手間を省くことができると共に、サンプル画像ＤＢ２３２内のデータ量を削減することができる。

また、上記した各実施例では、広告配信装置２０が１台の装置を用いて実現される例を用いて説明したが、開示の技術はこれに限られない。例えば、広告配信装置２０内のそれぞれの機能を、複数の装置に分散配置させ、これらの装置が通信回線１７等を介して互いに協調動作し、複数の装置が全体として広告配信装置２０の機能を実現するようにしてもよい。特に、広告ＤＢ２０９、履歴ＤＢ２１０、およびサンプル画像ＤＢ２３２は、広告配信装置２０の外部の装置内に設けられ、広告配信装置２０は、通信回線１７を介して当該外部の装置にアクセスすることにより、広告ＤＢ２０９、履歴ＤＢ２１０、およびサンプル画像ＤＢ２３２にアクセスするようにしてもよい。

また、上記した各実施例において、広告配信装置２０は、集団１５０に音声広告を配信した後に、当該集団１５０内の人の行動を引き続き監視してもよい。そして、広告配信装置２０は、音声広告を配信した集団１５０内の人が、音声広告の内容に適合する行動をとったか否かを判定することにより、音声広告のコンパージョン率を算出するようにしてもよい。例えば、商品やサービスに関する音声広告を集団１５０に配信した場合、当該集団１５０内の人が音声広告に登場した商品やサービスを取り扱う店舗を訪れたり、当該商品を購入したり、当該サービスの提供を受けた場合等に、広告配信装置２０は、音声広告に対してコンパージョンが行われたと判定してもよい。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者には明らかである。また、そのような変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

１４ 指向性スピーカ
２０ 広告配信装置
２０４ 集団特定部
２０５ 関係推定部
２０８ 配信制御部

Claims (17)

1. 人が携帯している機器から、当該人の識別情報を取得する識別情報取得部と、
   人の識別情報毎に当該人のインターネットを介した行動履歴と当該人のスケジュールに関する情報とを保持する属性情報保持部を参照し、前記識別情報取得部が取得した識別情報に対応する人のインターネットを介した行動履歴と当該人のスケジュールとを取得する属性情報取得部と、
   前記属性情報取得部が取得した情報と人が位置する場所で取得された情報とに基づいて、複数の人を含む集団の推定、および、複数の人同士の関係の推定を行うことにより、推定された関係を有する集団を特定する特定部と、
   前記特定部によって特定された前記集団に対して、複数の人同士の関係の推定を行うことにより、当該集団について推定された関係と音声広告が配信される時点における当該集団の状況に関する情報とに基づく音声広告の広告情報を配信するように指向性スピーカを制御する配信制御部と
   を備えることを特徴とする広告配信装置。
2. 前記音声広告の配信対象となる前記集団内の人同士の関係を示す関係情報と、前記音声広告の広告情報とを受け付ける受付部をさらに備え、
   前記配信制御部は、
   前記特定部によって特定された前記集団に対して、当該集団について推定された関係に適合する関係情報と共に前記受付部が受け付けた前記音声広告の広告情報を配信するように前記指向性スピーカを制御することを特徴とする請求項１に記載の広告配信装置。
3. サンプル画像を広告主に提示する提示部と、
   前記提示部によって提示された前記サンプル画像内の複数のオブジェクトが指定された場合に、指定された複数のオブジェクト同士の関係を推定するサンプル推定部と
   をさらに備え、
   前記受付部は、
   前記サンプル推定部が推定した関係を、前記関係情報として受け付けることを特徴とする請求項２に記載の広告配信装置。
4. サンプル画像を広告主に提示する提示部と、
   前記提示部によって提示された前記サンプル画像内の複数のオブジェクトが指定された場合に、指定された複数のオブジェクト同士の関係を推定するサンプル推定部と、
   音声広告の配信対象となる集団内の人同士の関係を示す関係情報として前記サンプル推定部が推定した関係と、前記音声広告の広告情報とを受け付ける受付部と、
   人が位置する場所で取得された情報に基づいて、複数の人を含む前記集団の推定、および、複数の人同士の関係の推定を行うことにより、推定された関係を有する前記集団を特定する特定部と、
   前記特定部によって特定された前記集団に対して、当該集団について推定された関係に基づいて、前記受付部が受け付けた前記音声広告の広告情報を配信するように指向性スピーカを制御する配信制御部と
   を備えることを特徴とする広告配信装置。
5. 前記特定部は、
   複数の人を含む集団を推定する集団推定部と、
   前記集団推定部によって推定された集団に含まれる複数の人同士の関係を推定する関係推定部と
   を有することを特徴とする請求項１又は４に記載の広告配信装置。
6. 前記特定部は、
   複数の人同士の関係を推定する関係推定部と、
   前記関係推定部によって推定された所定の関係を有する複数の人を含む集団を推定する集団推定部と
   を有することを特徴とする請求項１又は４に記載の広告配信装置。
7. 前記特定部は、
   人が位置する場所で取得された情報に基づいて、当該情報が取得された時点における複数の人同士の関係を推定することを特徴とする請求項１から６のいずれか一項に記載の広告配信装置。
8. 前記提示部は、
   複数のオブジェクト同士の関係を示す情報を前記広告主から受け付け、受け付けた情報に該当する関係を有するオブジェクトが映っている前記サンプル画像を前記広告主に提示することを特徴とする請求項３又は４に記載の広告配信装置。
9. 前記特定部は、
   人が位置する場所で取得された情報の履歴をさらに用いて、前記複数の人同士の関係を推定することを特徴とする請求項１から８のいずれか一項に記載の広告配信装置。
10. 前記配信制御部は、
    前記集団内の一部の人に対して、前記音声広告の広告情報を配信するように前記指向性スピーカを制御することを特徴とする請求項１から９のいずれか一項に記載の広告配信装置。
11. 前記配信制御部は、
    前記集団内の人の中で、特定の属性を有する人に対して、前記音声広告の広告情報を配信するように前記指向性スピーカを制御することを特徴とする請求項１０に記載の広告配信装置。
12. 異なる場所を撮影可能な１または複数のカメラが撮影した画像に基づいて、前記異なる場所のそれぞれにおいて、前記カメラが撮影した画像内に映っている前記集団を追跡する追跡部をさらに備え、
    前記配信制御部は、
    前記追跡部によって追跡されている前記集団の位置へ音声の配信が可能な前記指向性スピーカを制御して、前記追跡部によって追跡されている前記集団に対して前記音声広告の広告情報を配信させることを特徴とする請求項１から１１のいずれか一項に記載の広告配信装置。
13. 前記特定部は、
    複数の人同士の声の周波数、複数の人同士の顔の類似度、複数の人同士の距離、会話をする場合の複数の人同士の顔の向き、または、複数の人同士の会話の内容の少なくともいずれかに基づいて、複数の人同士の関係を推定することを特徴とする請求項１から１２のいずれか一項に記載の広告配信装置。
14. コンピュータが実行する広告配信方法であって、
    人が携帯している機器から、当該人の識別情報を取得する識別情報取得工程と、
    人の識別情報毎に当該人のインターネットを介した行動履歴と当該人のスケジュールに関する情報とを保持する属性情報保持工程を参照し、前記識別情報取得工程が取得した識別情報に対応する人のインターネットを介した行動履歴と当該人のスケジュールとを取得する属性情報取得工程と、
    前記属性情報取得工程が取得した情報と複数の人が位置する場所で取得された情報とに基づいて、複数の人を含む集団の推定、および、複数の人同士の関係の推定を行うことにより、推定された関係を有する集団を特定する特定工程と、
    前記特定工程において特定された前記集団に対して、当該集団について推定された関係と音声広告が配信される時点における当該集団の状況に関する情報とに基づく音声広告の広告情報を配信するように指向性スピーカを制御する配信制御工程と
    を含むことを特徴とする広告配信方法。
15. 人が携帯している機器から、当該人の識別情報を取得する識別情報取得手順と、
    人の識別情報毎に当該人のインターネットを介した行動履歴と当該人のスケジュールに関する情報とを保持する属性情報保持手順を参照し、前記識別情報取得手順が取得した識別情報に対応する人のインターネットを介した行動履歴と当該人のスケジュールとを取得する属性情報取得手順と、
    前記属性情報取得手順が取得した情報と複数の人が位置する場所で取得された情報とに基づいて、複数の人を含む集団の推定、および、複数の人同士の関係の推定を行うことにより、推定された関係を有する集団を特定する特定手順と、
    前記特定手順において特定された前記集団に対して、当該集団について推定された関係と音声広告が配信される時点における当該集団の状況に関する情報とに基づく音声広告の広告情報を配信するように指向性スピーカを制御する配信制御手順と
    をコンピュータに実行させることを特徴とする広告配信プログラム。
16. コンピュータが実行する広告配信方法であって、
    サンプル画像を広告主に提示する提示工程と、
    前記提示工程によって提示された前記サンプル画像内の複数のオブジェクトが指定された場合に、指定された複数のオブジェクト同士の関係を推定するサンプル推定工程と、
    音声広告の配信対象となる集団内の人同士の関係を示す関係情報として前記サンプル推定工程が推定した関係と、前記音声広告の広告情報とを受け付ける受付工程と、
    人が位置する場所で取得された情報に基づいて、複数の人を含む前記集団の推定、および、複数の人同士の関係の推定を行うことにより、推定された関係を有する前記集団を特定する特定工程と、
    前記特定工程によって特定された前記集団に対して、当該集団について推定された関係に基づいて、前記受付工程が受け付けた前記音声広告の広告情報を配信するように指向性スピーカを制御する配信制御工程と
    を含むことを特徴とする広告配信方法。
17. サンプル画像を広告主に提示する提示手順と、
    前記提示手順によって提示された前記サンプル画像内の複数のオブジェクトが指定された場合に、指定された複数のオブジェクト同士の関係を推定するサンプル推定手順と、
    音声広告の配信対象となる集団内の人同士の関係を示す関係情報として前記サンプル推定手順が推定した関係と、前記音声広告の広告情報とを受け付ける受付手順と、
    人が位置する場所で取得された情報に基づいて、複数の人を含む前記集団の推定、および、複数の人同士の関係の推定を行うことにより、推定された関係を有する前記集団を特定する特定手順と、
    前記特定手順によって特定された前記集団に対して、当該集団について推定された関係に基づいて、前記受付手順が受け付けた前記音声広告の広告情報を配信するように指向性スピーカを制御する配信制御手順と
    をコンピュータに実行させることを特徴とする広告配信プログラム。

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