JP6457639B2 - 動画パラメータ選択装置、動画パラメータ選択方法、及びプログラム - Google Patents

動画パラメータ選択装置、動画パラメータ選択方法、及びプログラム Download PDF

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Description

本発明は、動画パラメータ選択装置、動画パラメータ選択方法、及びプログラムに関する。
近年、ネットワークを介した動画配信サービスが普及している。サービス事業者にとっては、収益を向上させるために、ユーザの満足度を高めることが重要である。動画配信サービスのユーザの満足度は、価格、コンテンツ、ユーザインタフェース、視聴環境、視聴デバイス、動画品質(画の鮮明さ、画の動きの滑らかさ等)、再生品質(再生を要求してから再生が開始されるまでの時間、再生の中断の長さ・頻度等)等、様々な要因によって決定される。視聴環境や視聴デバイスのようなユーザに依存する要因は、サービス事業者としては制御ができない要因である。また、価格、コンテンツ、ユーザインタフェースは、動画配信サービスの視聴中にリアルタイムで変更することは困難であり、定期的なサービス変更によって最適化されることが望ましい。一方、動画品質や再生品質は、配信される動画の動画パラメータ(ビットレート、解像度、フレームレート等)に依存し、動画配信サービスの提供中の配信制御でリアルタイムに最適化することが可能である。ユーザ満足度を向上させる配信制御をリアルタイムに行うためには、動画配信サービスを利用するネットワーク状況等の条件に応じて、最適な動画パラメータを選択することが重要である。
従来、非特許文献1において、ラボ環境にてユーザが動画を視聴し評価する実験(主観評価実験)の結果データから構築したユーザ体感品質(QoE:Quality of Experience)推定モデルに基づいてQoEを最適化する動画パラメータを制御するフレームワークが記載されている。
山本浩司, "QoE-centricオペレーションの実現に向けた取り組み紹介," 信学技報, vol. 114, no. 298, pp. 31-34, Nov. 2014.
しかしながら、非特許文献1に記載の技術は、主観評価実験の結果データを基としているため、当該実験で設定した条件と異なる環境においては、必ずしも最適な制御とならない可能性がある。また、非特許文献1に記載のQoE推定モデルは、動画品質や再生品質に起因するQoEのみを対象とした限定的なものであり、価格やコンテンツ等、他のユーザ満足度の要因は考慮されていないため、条件によっては、必ずしも動画配信サービスの収益に向上に寄与しない可能性がある。
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、動画配信サービスの収益の向上に寄与する動画パラメータを選択することを目的とする。
そこで上記課題を解決するため、動画パラメータ選択装置は、過去における動画の配信ごとに、当該配信の際の動画パラメータの値の組み合わせと、当該配信に関するKPIとを対応付けて記憶する記憶部と、前記組み合わせごとに、前記KPIの平均値を算出し、各平均値について、いずれかの前記組み合わせのKPIの平均値に対する有意差検定を実行し、前記有意差検定の結果に基づいて、前記組み合わせの中から一部の組み合わせを選択する選択部と、を有する。
動画配信サービスの収益の向上に寄与する動画パラメータを選択することができる。
本発明の実施の形態における動画パラメータ選択装置のハードウェア構成例を示す図である。 本発明の実施の形態における動画パラメータ選択装置の機能構成例を示す図である。 動画パラメータ選択装置が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。 配信制御IDとKPIとの組の一例を示す図である。 解析結果データの一例を示す図である。
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。図1は、本発明の実施の形態における動画パラメータ選択装置10のハードウェア構成例を示す図である。図1の動画パラメータ選択装置10は、それぞれバスBで相互に接続されているドライブ装置100、補助記憶装置102、メモリ装置103、CPU104、及びインタフェース装置105等を有する。
動画パラメータ選択装置10での処理を実現するプログラムは、CD−ROM等の記録媒体101によって提供される。プログラムを記憶した記録媒体101がドライブ装置100にセットされると、プログラムが記録媒体101からドライブ装置100を介して補助記憶装置102にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体101より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置102は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。
メモリ装置103は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置102からプログラムを読み出して格納する。CPU104は、メモリ装置103に格納されたプログラムに従って動画パラメータ選択装置10に係る機能を実行する。インタフェース装置105は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。
図2は、本発明の実施の形態における動画パラメータ選択装置10の機能構成例を示す図である。図2において、動画パラメータ選択装置10は、最適配信制御部11と視聴情報記憶部12を有する。最適配信制御部11は、動画パラメータ選択装置10にインストールされた1以上のプログラムが、CPU104に実行させる処理により実現される。また、視聴情報記憶部12は、例えば補助記憶装置102、又は動画パラメータ選択装置10にネットワークを介して接続可能な記憶装置等を用いて実現可能である。なお、動画パラメータ選択装置10は、例えば、動画配信サービスのサービス事業者によって利用される。
視聴情報記憶部12は、動画配信サービスにおける過去の動画の視聴ごとに、当該視聴に関する情報(以下、「視聴情報」という。)が記憶されている。視聴情報は、例えば、配信制御ID及びKPI(Key Performance Indicator)を対応付けて含む。なお、動画の視聴と配信とは、対であるため、視聴情報記憶部12には、過去の動画の配信ごとに、当該配信に関する視聴情報が記憶されている、ともいえる。
配信制御IDは、視聴された動画の配信時における各動画パラメータの値の組み合わせを識別する値である。動画パラメータは、例えば、映像ビットレート、音声ビットレート、映像符号化方式ID(映像符号化方式を識別する値)、音声符号化方式ID(音声符号化方式を識別する値)、フレームサイズ(1920画素×1080画素など)、フレームレート等である。動画の配信に際してサービス事業者が選択可能な動画パラメータの種類と、動画パラメータごとに選択可能な値は、動画配信サービス事業者のサービス設計に依存する。
KPIは、動画配信サービスの収益向上を達成するために、動画の視聴ごとに取得可能な重要な業績評価の指標である。本実施の形態において、KPIは、例えば、視聴時間、視聴達成率(視聴時間を動画の長さで除算した値)、Webサイト滞在時間、アプリ滞在時間、及び動画への評点のうちのいずれか一つの項目の値である。但し、これらの項目のうちの複数の項目の組み合わせによって、一つの値がKPIとして導出されてもよい。いずれのKPIを用いるかは、サービス事業者の経営方針・判断に依存する。なお、Webサイト滞在時間とは、動画の配信がWebサイトを介して行われる場合に、ユーザが当該Webサイトに滞在していた時間である。アプリ滞在時間とは、動画の配信が、アプリケーションを介して行われる場合に、当該アプリケーションが起動されていた時間である。動画への評点は、動画の品質等に関してユーザによって付与される評価値である。
視聴情報は、また、動画コンテンツID、動画カテゴリID、視聴開始の日時、ユーザID、ユーザタイプID、回線種別等のオプション項目を含んでもよい。オプション項目についてはサービス事業者の方針に依存する。動画コンテンツIDは、視聴された動画コンテンツを識別する値である。動画カテゴリIDは、サービス事業者が任意で設定する、動画コンテンツの属性に基づくカテゴリのうち、視聴された動画が属するカテゴリを識別する値である。ユーザIDは、動画を視聴したユーザを識別する値である。ユーザカテゴリIDはサービス事業者が任意で設定する、ユーザ属性に基づくカテゴリのうち、動画を視聴したユーザが属するカテゴリを識別する値である。回線種別は、LTE(Long Term Evolution)、3G、又はWi−Fi(登録商標)等の回線の種別のうち、動画の視聴に利用された種別を示す情報である。
最適配信制御部11は、過去における動画の視聴に関するKPIの実績値に基づいて、動画パラメータの値の組み合わせについて、最適な組み合わせを選択する。より詳しくは、最適配信制御部11は、動画の配信に際してサービス事業者が選択可能な配信制御IDのリスト(以下、「配信制御IDリスト」という。)と条件情報とを入力とし、最適であると考えられる配信制御IDを出力とする。ここで、配信制御IDリストは、サービス事業者によって設計される。また、条件情報は、視聴情報記憶部12からのデータの抽出条件を意味し、例えば、SQLのSELECT文又はそれに相当するデータベース操作言語によって記述される。なお、視聴情報記憶部12から抽出するデータとは、動画の視聴ごとの視聴情報を示すデータをいう。
図2において、動画パラメータ選択装置10の最適配信制御部11は、データ抽出部111、データ解析部112、及び配信制御選択部113等を含む。
データ抽出部111は、配信制御IDリスト及び条件情報を入力とし、配信制御IDリスト及び条件情報に合致する視聴情報を、視聴情報記憶部12から抽出する。データ抽出部111は、抽出された各視聴情報の配信制御IDとKPIとの組をデータ解析部112へ出力する。
データ解析部112は、データ抽出部111からの配信制御IDとKPIとの組を入力とし、配信制御選択部113へ解析結果データを出力する。なお、解析結果データとは、配信制御IDごとのKPIの平均値と、有意差とを含むデータである。この有意差とは、配信制御IDごとのKPIの平均値について、規定の配信制御ID(以下、「規定配信制御ID」という。)のKPIの平均値に対する有意差のことである。ここでいう規定配信制御IDとは、配信制御IDリストのうちのいずれか一つの配信制御IDであり、その規定配信制御IDのKPIの平均値とは、視聴情報記憶部12に記憶されている視聴情報のうち、当該規定配信制御IDに一致する配信制御IDを含む視聴情報のKPIの平均値である。
例えば、特定の動画ビットレートや最も小さい動画ビットレートに対応する配信制御IDが規定配信制御IDとして選択されてもよい。また、通常の動画配信サービス時において、デフォルト値として設定されている動画パラメータの値の組み合わせに対する配信制御IDが、規定配信制御IDとして選択されてもよい。配信制御IDリストのうちのいずれが規定配信制御IDとして選択されるかについては、サービス事業者に依存する。また、規定配信制御IDは、固定でも、いずれかのアルゴリズムによって動的に生成されてもよい。また、規定配信制御ID又は規定配信制御IDを生成するアルゴリズムは、動画パラメータ選択装置10に記憶されていてもよいし、通信により外部から取得されてもよい。更に、条件情報ごとに、異なる規定配信制御IDが保持されてもよい。つまり、或る条件情報が入力された場合と、別の条件情報が入力された場合とにおいて、使用される規定配信制御IDが異なってもよい。
配信制御選択部113は、データ解析部112からの解析結果データを入力とし、最適な配信制御を可能とする動画パラメータの値の組み合わせに対する配信制御IDを選択し、出力する。
次に、動画パラメータ選択装置10が実行する処理手順について説明する。図3は、動画パラメータ選択装置10が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。なお、図3の処理は、例えば、定期的に実行されてもよい。この場合の周期は、サービス事業者が配信制御IDをどのようなタイミングで変更したいのかに依存する。
ステップS101において、データ抽出部111は、入力された配信制御IDリストに含まれるいずれかの配信制御IDを含むデータを、視聴情報記憶部12から抽出する。
例えば、視聴情報記憶部12が、RDB(Relational Database)であれば、以下のようなSQL(Structured Query Language)文に基づいて、該当するデータが抽出されてもよい。
SELECT DELIVERY_CONTROL_ID, KPI, CONDITION_INFO FROM VIEW_INFO_TABLE WHERE DELIVERY_CONTROL_ID IN INPUT_ DELIVERY_CONTROL_ID_LIST
ここで、VIEW_INFO_TABLEは、視聴情報記憶部12において視聴情報が格納されているテーブルを示す。DELIVERY_CONTROL_IDは、当該テーブルにおいて配信制御IDが格納されている列を示す。KPIは、当該テーブルにおいてKPIが格納されている列を示す。INPUT_ DELIVERY_CONTROL_ID_LISTは、配信制御IDリストを示す。CONDITION_INFOは、当該テーブルにおいて条件情報が格納されている列を示す。したがって、視聴情報記憶部12に記憶されているデータの中から、入力された配信制御IDリストに含まれるいずれかの配信制御IDを含む各データの、配信制御ID、KPI、条件情報が取得される。なお、上記以外のSQL文によって、該当するデータが抽出されてもよい。
なお、入力される配信制御IDリストは、サービス事業者が選択可能な配信制御IDのうちの一部の配信制御IDのリストであってもよい。
続いて、データ抽出部111は、ステップS101において抽出されたデータの中から、入力された条件情報を満たすデータを抽出する(ステップS102)。斯かるデータの抽出は、例えば、以下のようなSQL文に基づいて実行されてもよい。
SELECT DELIVERY_CONTROL_ID, KPI FROM OUTPUT_TABLE WHERE CONDITIONAL_EXPRESSION
ここで、OUTPUT_TABLEは、ステップS101において抽出されたデータ、CONDITIONAL_EXPRESSIONは、条件情報を用いた条件式を表す。
なお、条件情報は、例えば、視聴情報に含まれているオプション情報に対する条件を示す情報である。例えば、条件情報によって、特定の時間帯における視聴や、特定の動画の視聴に関するデータに、処理対象を絞り込むことができる。
続いて、データ抽出部111は、ステップS102において抽出された各データの配信制御IDとKPIとの組を出力する(ステップS103)。
図4は、配信制御IDとKPIとの組の一例を示す図である。図4に示されるように、ステップS102において抽出された各データの、配信制御IDとKPIとの組の一覧が、データ抽出部111によって出力される。
なお、ステップS101及びS102は、同時に実行されてもよいし、逆の順序で実行されてもよい。また、配信制御IDリストと条件情報とは、入力されなくてもよい。すなわち、視聴情報記憶部12に記憶されている全てのデータに関して、配信制御IDとKPIとの組が取得されてもよい。
続いて、データ解析部112は、データ抽出部111から出力された配信制御IDとKPIとの組の一覧から、配信制御IDごとの平均値(以下、「平均KPI」という。)を算出する(ステップS104)。すなわち、図4に示される配信制御IDとKPIとの組が、配信制御IDが共通するグループごとに分類され、各グループについて、平均KPIが算出される。平均KPIの算出は、例えば、以下のSQL文に基づいて実行されてもよい。
SELECT DELIVERY_CONTROL_ID, Ave(KPI) FROM DELIVERY_CONTROL_ID_DATA GROUP BY DELIVERY_CONTROL_ID
ここで、DELIVERY_CONTROL_IDは、図4において配信制御IDが格納されている列、KPIは、図4においてKPIが格納されている列、DELIVERY_CONTROL_ID_DATAは、図4に示されるテーブルを示す。
なお、視聴情報ごとに視聴情報記憶部12に記憶されているKPIの単純な平均値ではなく、視聴時間が一定以上に達した割合、視聴数のユーザ平均、お気に入り登録数のユーザ平均、有料会員への移行回数のユーザ平均、有料会員の退会回数のユーザ平均、無料会員の退会回数のユーザ平均が、配信制御IDごとに算出され、その算出結果が、平均KPIとされてもよい。ここで、視聴時間が一定以上に達した割合とは、視聴時間が一定(例えば、80%)以上に達した視聴の割合である。また、「XXXのユーザ平均」とは、1ユーザあたりのXXXである。すなわち、XXXをユーザ数で除した値である。なお、有料会員への移行回数のユーザ平均及び有料会員の退会回数のユーザ平均において分母となるユーザ数は、有料会員数であってもよいし、無料会員の数が含まれてもよい。同様に、無料会員の退会回数のユーザ平均において、分母となるユーザ数には、無料会員数であってもよいし、有料会員の数が含まれてもよい。また、お気に入り登録数、有料会員への移行回数、有料会員の退会回数、無料会員の退会回数は、お気に入りへの登録、有料会員への移行、有料会員の大会、又は無料会員の退会が発生した場合に、そのことを示す情報が記録され、斯かる情報に基づいて、算出されてもよい。
続いて、データ解析部112は、ステップS104において算出された、配信制御IDごとの平均KPIのそれぞれについて、規定配信制御IDの平均KPIとの有意差の検定を実施する(ステップS105)。有意差の検定について、本実施の形態ではスチューデントのt検定が用いられるが、他の検定手法が用いられてもよい。また、有意差検定の各種パラメータ(有意水準=5%など)は、サービス事業者によって任意に設定される。なお、規定配信制御IDは、例えば、予め補助記憶装置102に記憶されている。規定配信制御IDの平均KPIについても、予め補助記憶装置102に記憶されていてもよいし、ステップS105のタイミングで算出されてもよい。
続いて、データ解析部112は、配信制御IDごとの平均KPIと、規定配信制御IDの平均KPIとの有意差検定の結果を解析結果データとして出力する(ステップS106)。
図5は、解析結果データの一例を示す図である。図5に示されるように、解析結果データは、配信制御IDごとに、平均KPI及び有意差を含む。平均KPIは、当該配信制御IDのKPIの平均値である。有意差は、有意差の有無を示す情報であり、その値は、「TRUE」又は「FALSE」である。「TRUE」は、有意差が有ることを示し、「FALSE」は、有意差が無いことを示す。
続いて、配信制御選択部113は、データ解析部112から出力された解析結果データの中から、規定配信制御IDの平均KPIよりも大きい平均KPIを有し、かつ、有意差が有る(有意差=「TRUE」である)配信制御IDのデータを抽出する(ステップS107)。
続いて、配信制御選択部113は、1以上のデータが抽出されたか否かを判定する(ステップS108)。1以上のデータが抽出された場合(ステップS108でYes)、配信制御選択部113は、抽出されたデータのうち、平均KPIが最大であるデータの配信制御IDを、最適な配信制御を可能とする動画パラメータの値の組み合わせの識別情報として出力する(ステップS109)。但し、平均KPIが上位数件のデータの配信制御IDが出力されてもよい。
一方、該当データが抽出されなかった場合(ステップS108でNo)、配信制御選択部113は、規定配信制御IDを、最適な配信制御を可能とする動画パラメータの値の組み合わせの識別情報として出力する(ステップS110)。
サービス事業者は、例えば、出力された配信制御IDに係る動画パラメータの値の組み合わせを使用して、動画の配信を行う。
なお、処理コストを低減させるために、配信制御IDリストと条件情報と、当該配信制御IDリスト及び当該条件情報に基づいて抽出される配信制御IDのデータベース(キャッシュデータベース)が、メモリ装置103又は補助記憶装置102に記憶されていてもよい。この場合、キャッシュデータベースを参照することで、入力された配信制御IDリストと入力された条件情報に対応する配信制御IDが導出されてもよい。キャッシュデータベースは、図3の過去の実行結果が蓄積されることで構築されてもよいし、キャッシュデータベース構築のために、任意の配信制御IDリスト及び条件情報に関して図3の処理が実行されてもよいし、その両方が組み合わせされてもよい。
上述したように、本実施の形態によれば、動画配信に際してサービス事業者が選択可能な配信制御IDリストが入力として与えられ、各視聴情報に含まれている配信制御IDごとのKPIから平均KPIが算出される。当該平均KPIと、規定配信制御IDの平均KPIとの有意差検定(t検定など)が実施され、規定配信制御IDのKPIの平均値と比較して、有意な差があり、かつ、より高い平均KPIに係る配信制御IDが、配信に用いられる最適な動画パラメータの組み合わせとして選択される。したがって、過去の実績に基づいて、KPIと共にQoEが高くなる配信制御の実現を期待することができる。すなわち、実験で設定できる条件に縛られない汎用性を有し、動画配信サービスの収益の向上に直接的に寄与する動画パラメータの値を選択することができる。
なお、本実施の形態において、動画パラメータ選択装置10は、動画パラメータ選択装置の一例である。配信制御選択部113は、選択部の一例である。
以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
本出願は、2015年6月4日に出願された日本国特許出願第2015−113686号に基づきその優先権を主張するものであり、同日本国特許出願の全内容を参照することにより本願に援用する。
10 動画パラメータ選択装置
11 最適配信制御部
12 視聴情報記憶部
100 ドライブ装置
101 記録媒体
102 補助記憶装置
103 メモリ装置
104 CPU
105 インタフェース装置
111 データ抽出部
112 データ解析部
113 配信制御選択部
B バス

Claims (6)

  1. 過去における動画の配信ごとに、当該配信の際の動画パラメータの値の組み合わせと、当該配信に関するKPIとを対応付けて記憶する記憶部と、
    前記組み合わせごとに、前記KPIの平均値を算出し、各平均値について、いずれかの前記組み合わせのKPIの平均値に対する有意差検定を実行し、前記有意差検定の結果に基づいて、前記組み合わせの中から一部の組み合わせを選択する選択部と、
    を有することを特徴とする動画パラメータ選択装置。
  2. 前記KPIの平均値は、視聴時間の平均値、視聴達成率の平均値、Webサイトの滞在時間の平均値、アプリケーションの滞在時間の平均値、若しくは動画への評点の平均値、又は視聴数のユーザ平均、お気に入り登録数のユーザ平均、有料会員への移行回数のユーザ平均、有料会員の退会回数のユーザ平均、若しくは無料会員の退会回数のユーザ平均のいずれかの値を含むこと、
    を特徴とする請求項1に記載の動画パラメータ選択装置。
  3. コンピュータが、
    過去における動画の配信ごとに、当該配信の際の動画パラメータの値の組み合わせと、当該配信に関するKPIとを対応付けて記憶する記憶部を参照して、前記組み合わせごとに、前記KPIの平均値を算出し、各平均値について、いずれかの前記組み合わせのKPIの平均値に対する有意差検定を実行し、前記有意差検定の結果に基づいて、前記組み合わせの中から一部の組み合わせを選択する選択手順、
    を実行することを特徴とする動画パラメータ選択方法。
  4. 前記KPIの平均値は、視聴時間の平均値、視聴達成率の平均値、Webサイトの滞在時間の平均値、アプリケーションの滞在時間の平均値、若しくは動画への評点の平均値、又は視聴数のユーザ平均、お気に入り登録数のユーザ平均、有料会員への移行回数のユーザ平均、有料会員の退会回数のユーザ平均、若しくは無料会員の退会回数のユーザ平均のいずれかの値を含むこと、
    を特徴とする請求項3に記載の動画パラメータ選択方法。
  5. コンピュータに、
    過去における動画の配信ごとに、当該配信の際の動画パラメータの値の組み合わせと、当該配信に関するKPIとを対応付けて記憶する記憶部を参照して、前記組み合わせごとに、前記KPIの平均値を算出し、各平均値について、いずれかの前記組み合わせのKPIの平均値に対する有意差検定を実行し、前記有意差検定の結果に基づいて、前記組み合わせの中から一部の組み合わせを選択する選択手順、
    を実行させることを特徴とするプログラム。
  6. 前記KPIの平均値は、視聴時間の平均値、視聴達成率の平均値、Webサイトの滞在時間の平均値、アプリケーションの滞在時間の平均値、若しくは動画への評点の平均値、又は視聴数のユーザ平均、お気に入り登録数のユーザ平均、有料会員への移行回数のユーザ平均、有料会員の退会回数のユーザ平均、若しくは無料会員の退会回数のユーザ平均のいずれかの値を含むこと、
    を特徴とする請求項5に記載のプログラム。
JP2017521727A 2015-06-04 2016-04-08 動画パラメータ選択装置、動画パラメータ選択方法、及びプログラム Active JP6457639B2 (ja)

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