JP6460347B2 - 動画生成装置、動画生成プログラムおよび動画生成方法 - Google Patents

Description

本発明は、複数の動画を組み合わせて目標の動画とする動画生成装置、動画生成プログラムおよび動画生成方法に関する。

従来、複数の動画を組み合わせて目標の動画とする技術として、１つまたは複数の動画から抽出された複数のシーンを繋ぎ合わせることによって、１つまたは複数の動画のダイジェストを生成する技術が知られている（例えば、特許文献１，２参照。）。

特開２００８−０２２３５１号公報 特開２０１０−０２６９８１号公報

しかしながら、従来の技術においては、１つまたは複数の動画のダイジェストを生成することができるものの、高度な構成の動画を生成することができないという問題がある。

そこで、本発明は、高度な構成の動画を生成することができる動画生成装置、動画生成プログラムおよび動画生成方法を提供することを目的とする。

本発明の動画生成装置は、動画を収集する動画収集手段と、前記動画収集手段によって収集された複数の動画を組み合わせて目標の動画とする場合の前記複数の動画の再生の順番を決定する再生順番決定手段とを備え、前記再生順番決定手段は、前記目標の動画を構成する要素としての要素動画の再生の順番を示す構成情報に基づいて前記複数の動画の再生の順番を決定することを特徴とする。

この構成により、本発明の動画生成装置は、目標の動画を構成する要素動画の再生の順番を示す構成情報に基づいて複数の動画の再生の順番を決定するので、高度な構成の動画を目標の動画として生成することができる。

本発明の動画生成装置は、前記構成情報を受け付ける構成情報受付手段を備えても良い。

この構成により、本発明の動画生成装置は、利用者が希望する構成情報を受け付け可能であるので、利用者が希望する高度な構成の動画を目標の動画として生成することができる。

本発明の動画生成装置において、前記再生順番決定手段は、前記動画収集手段によって収集された動画と、前記要素動画との合致度に基づいて前記複数の動画を抽出しても良い。

この構成により、本発明の動画生成装置は、目標の動画を構成する要素動画との合致度が高い動画によって目標の動画を構成することができるので、内容が適切な複数の動画によって形成される高度な構成の動画を目標の動画として生成することができる。

本発明の動画生成装置において、前記再生順番決定手段は、前記合致度と、前記動画収集手段によって収集された動画の再生時間とに基づいて前記複数の動画を抽出しても良い。

この構成により、本発明の動画生成装置は、目標の動画を構成する要素動画との合致度が高いだけではなく、再生時間も適切な動画によって目標の動画を構成することができるので、内容だけではなく再生時間も適切な複数の動画によって形成される高度な構成の動画を目標の動画として生成することができる。

本発明の動画生成装置において、前記再生順番決定手段は、前記合致度と、前記動画収集手段によって収集された動画の再生時間と、前記目標の動画の目標の再生時間とに基づいて前記複数の動画を抽出しても良い。

この構成により、本発明の動画生成装置は、目標の動画の再生時間が適切になる動画によって目標の動画を構成することができるので、内容だけではなく再生時間も適切な複数の動画によって形成されて、全体の再生時間も適切な高度な構成の動画を目標の動画として生成することができる。

本発明の動画生成プログラムは、動画を収集する動画収集手段、および、前記動画収集手段によって収集された複数の動画を組み合わせて目標の動画とする場合の前記複数の動画の再生の順番を決定する再生順番決定手段としてコンピューターを機能させ、前記再生順番決定手段は、前記目標の動画を構成する要素としての要素動画の再生の順番を示す構成情報に基づいて前記複数の動画の再生の順番を決定することを特徴とする。

この構成により、本発明の動画生成プログラムを実行するコンピューターは、目標の動画を構成する要素としての要素動画の再生の順番を示す構成情報に基づいて複数の動画の再生の順番を決定するので、高度な構成の動画を目標の動画として生成することができる。

本発明の動画生成方法は、動画を収集する動画収集ステップと、前記動画収集ステップによって収集された複数の動画を組み合わせて目標の動画とする場合の前記複数の動画の再生の順番を決定する再生順番決定ステップとを備え、前記再生順番決定ステップは、前記目標の動画を構成する要素としての要素動画の再生の順番を示す構成情報に基づいて前記複数の動画の再生の順番を決定するステップであることを特徴とする。

この構成により、本発明の動画生成方法は、目標の動画を構成する要素としての要素動画の再生の順番を示す構成情報に基づいて複数の動画の再生の順番を決定するので、高度な構成の動画を目標の動画として生成することができる。

本発明の動画生成装置、動画生成プログラムおよび動画生成方法は、高度な構成の動画を生成することができる。

本発明の一実施の形態に係る動画生成装置のハードウェア構成のブロック図である。 図１に示す動画コンテンツの一例を示す図である。 図１に示す職業データの一例を示す図である。 図１に示す構成情報の一例を示す図である。 図１に示す制御部の機能のブロック図である。 職業データを生成する場合の図１に示す動画生成装置の動作のフローチャートである。 動画コンテンツを収集する場合の図１に示す動画生成装置の動作のフローチャートである。 目標の動画コンテンツを生成する場合の図１に示す動画生成装置の動作のフローチャートである。 図１に示すシーン抽出部によって最適なシーンが抽出される動画コンテンツの一例を示す図である。 合致度を算出する場合の図１に示す動画生成装置の動作のフローチャートである。 図９に示す各シーンと、要素動画１〜４のそれぞれとの合致度の一例を示す図である。

以下、本発明の一実施の形態について、図面を用いて説明する。

まず、本実施の形態に係る動画生成装置の構成について説明する。

図１は、本実施の形態に係る動画生成装置１０のハードウェア構成のブロック図である。

図１に示すように、動画生成装置１０は、種々の操作が入力されるマウス、キーボードなどの入力デバイスである操作部１１と、種々の情報を表示するＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）などの表示デバイスである表示部１２と、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどのネットワーク経由で外部の装置と有線または無線で通信を行うネットワーク通信デバイスであるネットワーク通信部１３と、放送波を受信する放送波受信デバイスである放送波受信部１４と、各種の情報を記憶する半導体メモリー、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）などの不揮発性の記憶デバイスである記憶部２０と、動画生成装置１０全体を制御する制御デバイスである制御部３０とを備えている。動画生成装置１０は、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）などのコンピューターによって構成されることが可能である。

記憶部２０は、動画を生成するための動画生成プログラム２１を記憶している。動画生成プログラム２１は、動画生成装置１０の製造段階で動画生成装置１０にインストールされていても良いし、ＳＤカード、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリーなどの外部の記憶媒体から動画生成装置１０に追加でインストールされても良いし、ネットワーク上から動画生成装置１０に追加でインストールされても良い。

記憶部２０は、収集した動画コンテンツ２２ａを蓄積する収集コンテンツ蓄積部２２と、「パティシエ」、「宇宙飛行士」、「看護師」などの職業に関する種々の情報を示す職業データ２３ａを種々の職業について含む職業データベース２３と、目標の動画コンテンツを構成する要素としての要素動画の再生の順番を示す構成情報２４ａを目標の動画コンテンツの種類毎に含む構成情報データベース２４と、生成した動画コンテンツ２５ａを蓄積する生成コンテンツ蓄積部２５と、生成した動画コンテンツのプレイリスト２６ａを蓄積するプレイリスト蓄積部２６とを構成している。

図２は、動画コンテンツ２２ａの一例を示す図である。

図２に示すように、動画コンテンツ２２ａは、映像情報２２ｂと、映像情報２２ｂに埋め込まれていたり映像情報２２ｂに付随したりする情報としてのメタ情報２２ｃとを含んでいる。

例えば、メタ情報２２ｃは、映像情報２２ｂがデジタル放送の情報である場合にはＥＰＧ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｐｒｏｇｒａｍ Ｇｕｉｄｅ）を含んでいる。また、メタ情報２２ｃは、映像情報２２ｂに付されたタイトル、字幕、解説文、説明文、コメントなどのデータを含んでいる。

図３は、職業データ２３ａの一例を示す図である。

図３に示すように、職業データ２３ａは、対象の職業の職業名２３ｂと、職業名２３ｂの同義語２３ｃと、対象の職業に関連するキーワード（以下「関連キーワード」と言う。）２３ｄと、対象の職業に対する関連キーワード２３ｄ毎の関連度２３ｅとを含んでいる。

例えば、職業「パティシエ」の職業データ２３ａにおいて、職業名２３ｂは、「パティシエ」であり、同義語２３ｃは、「菓子職人」、「洋菓子職人」、「スイーツ職人」などの用語であり、関連キーワード２３ｄは、「お菓子」などの用語である。

図４は、構成情報２４ａの一例を示す図である。

図４に示す構成情報２４ａの動画コンテンツの種類は職業紹介である。図４に示す構成情報２４ａに基づいて構成される動画コンテンツは、要素動画１、要素動画２、要素動画３、要素動画４の順番で再生される。

図４に示す要素動画１は、職業に関する旬な情報を提供するシーンの動画である。要素動画１の抽出基準としては、更新日時が新しい動画の合致度が高く評価される。また、要素動画１の抽出基準としては、旬な話題や、旬な有名人がメタ情報に含まれている動画の合致度が高く評価される。動画生成装置１０は、更新日時が新しい多数の動画コンテンツのメタ情報を解析することによって旬な話題や、旬な有名人を把握する。具体的には、更新日時が新しい動画コンテンツに含まれる話題や、有名人が、旬な話題や、旬な有名人として把握される。ここで、旬な話題や、旬な有名人は、更新日時が新しい多数の動画コンテンツのメタ情報における出現頻度が考慮されて把握されても良い。なお、何れの程度の更新日時が動画生成装置１０によって新しいと判断されるかは、設定次第である。

図４に示す要素動画２は、職業のメインの仕事内容に関する情報を提供するシーンの動画である。要素動画２の抽出基準としては、対象の職業の職業データ２３ａに含まれる関連キーワードがメタ情報に含まれている数が多い動画ほど、合致度が高く評価される。

図４に示す要素動画３は、職業のサブの仕事内容に関する情報を提供するシーンの動画である。要素動画３の抽出基準としては、対象の職業の職業データ２３ａに含まれる関連キーワードがメタ情報に含まれている数が少ない動画ほど、合致度が高く評価される。ただし、対象の職業の職業データ２３ａに含まれる関連キーワードがメタ情報に含まれている数が特定の数より少ない動画は、要素動画３から除外されることが好ましい。また、目標の動画コンテンツが職業紹介の動画コンテンツであるので、要素動画３の抽出基準としては、「準備」、「トレーニング」、「練習」などの特定のキーワードがメタ情報に含まれている動画の合致度が高く評価される。

図４に示す要素動画４は、職業のやりがいに関する情報を提供するシーンの動画である。要素動画４の抽出基準としては、「やりがい」、「楽しい」、「やる気」、「モチベーション」などの特定のキーワードがメタ情報に含まれている動画の合致度が高く評価される。

図１に示す制御部３０は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）と、プログラムおよび各種のデータを記憶しているＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）と、ＣＰＵの作業領域として用いられるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）とを備えている。ＣＰＵは、記憶部２０またはＲＯＭに記憶されているプログラムを実行する。

図５は、制御部３０の機能のブロック図である。

図１および図５に示すように、制御部３０は、記憶部２０に記憶されている動画生成プログラム２１を実行することによって、動画コンテンツを収集する動画収集手段３１、動画収集手段３１によって収集された複数の動画コンテンツを組み合わせて目標の動画コンテンツとする場合の複数の動画コンテンツの再生の順番を決定する再生順番決定手段３２、および、目標の動画コンテンツを構成する要素としての要素動画の再生の順番を示す構成情報を受け付ける構成情報受付手段としてのコンテンツ構成入力部３３として機能する。

動画収集手段３１は、ネットワーク通信部１３および放送波受信部１４を介して職業に関する動画コンテンツを収集するコンテンツ収集部３１ａと、コンテンツ収集部３１ａによって収集された動画コンテンツから特定の職業の動画コンテンツを選択するコンテンツ選択部３１ｂと、コンテンツ選択部３１ｂによって選択された動画コンテンツのメタ情報を取得するメタ情報取得部３１ｃと、コンテンツ選択部３１ｂによって選択された動画コンテンツの映像情報が入力される映像情報入力部３１ｄと、映像情報入力部３１ｄに入力された映像情報をシーン毎に分割するシーン分割部３１ｅとを含んでいる。

再生順番決定手段３２は、シーン分割部３１ｅによって分割されたシーンの中から要素動画として最適なシーンを抽出するシーン抽出部３２ａと、シーン抽出部３２ａによって抽出された複数のシーンを合成して１本の動画コンテンツを生成するコンテンツ生成部３２ｂと、シーン抽出部３２ａによって抽出された複数のシーンのプレイリストを登録するプレイリスト登録部３２ｃとを含んでいる。

次に、動画生成装置１０の動作について説明する。

まず、職業データ２３ａを生成する場合の動画生成装置１０の動作について説明する。

制御部３０は、動画生成プログラム２１を実行することによって、図６に示すように自動的に職業データ２３ａを生成する。

図６は、職業データ２３ａを生成する場合の動画生成装置１０の動作のフローチャートである。

図６に示すように、制御部３０は、ネットワーク通信部１３を介してネットワーク上から動画生成装置１０が対象としている何れかの職業に関するウェブサイトの文章を抽出する（Ｓ１０１）。

次いで、制御部３０は、Ｓ１０１において抽出した文章（以下「対象文章」と言う。）に関する職業を特定する（Ｓ１０２）。

次いで、制御部３０は、対象文章に対して形態素解析を行う（Ｓ１０３）。

次いで、制御部３０は、Ｓ１０３における形態素解析の結果、Ｓ１０２において特定した職業（以下「対象職業」と言う。）の同義語が対象文章に存在すれば、対象文章から対象職業の同義語を抽出する（Ｓ１０４）。

次いで、制御部３０は、Ｓ１０３における形態素解析の結果、対象文章に特定の程度以上の頻度で出現する名詞を関連キーワードとして抽出する（Ｓ１０５）。

次いで、制御部３０は、Ｓ１０４およびＳ１０５における抽出結果に基づいて対象職業の職業データ２３ａを更新する（Ｓ１０６）。すなわち、制御部３０は、Ｓ１０４において抽出した同義語が対象職業の職業データ２３ａに含まれていなければ、対象職業の職業データ２３ａに同義語２３ｃとして追加する。また、制御部３０は、Ｓ１０５において抽出した関連キーワードが対象職業の職業データ２３ａに含まれていなければ、対象職業の職業データ２３ａに関連キーワード２３ｄとして追加する。また、制御部３０は、Ｓ１０５における抽出結果に基づいて、Ｓ１０５において抽出した関連キーワードの関連度２３ｅを対象職業の職業データ２３ａにおいて更新する。

制御部３０は、Ｓ１０６の処理の後、未だ対象にしていない文章に対してＳ１０１の処理を実行する。

以上においては、制御部３０が自動的に職業データ２３ａを生成しているが、利用者が操作部１１などを介して手動で職業データ２３ａを編集しても良い。

次に、動画コンテンツ２２ａを収集する場合の動画生成装置１０の動作について説明する。

図７は、動画コンテンツ２２ａを収集する場合の動画生成装置１０の動作のフローチャートである。

図７に示すように、コンテンツ収集部３１ａは、ネットワーク通信部１３および放送波受信部１４を介して職業に関する動画コンテンツを収集する（Ｓ１３１）。ここで、コンテンツ収集部３１ａは、職業データベース２３に含まれる職業データ２３ａの職業名２３ｂ、同義語２３ｃおよび関連キーワード２３ｄの何れかが含まれるメタ情報を含む動画コンテンツを収集する。

次いで、コンテンツ収集部３１ａは、収集した動画コンテンツを動画コンテンツ２２ａとして収集コンテンツ蓄積部２２に蓄積して（Ｓ１３２）、Ｓ１３１の処理を実行する。

次に、目標の動画コンテンツを生成する場合の動画生成装置１０の動作について説明する。

以下、理解を容易にするために、目標の動画コンテンツとして「パティシエ」に関する職業紹介動画コンテンツを生成する場合を例として説明する。

制御部３０は、「パティシエ」に関する職業紹介動画コンテンツの視聴が操作部１１などを介して利用者から要求されると、図８に示す動作を実行する。なお、制御部３０は、図７に示す動作によって新しい動画コンテンツ２２ａが収集コンテンツ蓄積部２２に蓄積されたタイミングや、毎日、毎週などの定期的なタイミングで、図８に示す動作を実行しても良い。

図８は、目標の動画コンテンツを生成する場合の動画生成装置１０の動作のフローチャートである。

図８に示すように、コンテンツ選択部３１ｂは、収集コンテンツ蓄積部２２に蓄積されている動画コンテンツ２２ａから「パティシエ」の動画コンテンツを選択する（Ｓ１６１）。ここで、コンテンツ選択部３１ｂは、「パティシエ」の職業データ２３ａの職業名２３ｂ、同義語２３ｃおよび関連キーワード２３ｄの何れかが含まれるメタ情報を含む動画コンテンツを選択する。

次いで、コンテンツ選択部３１ｂは、Ｓ１６１において選択した動画コンテンツのメタ情報をメタ情報取得部３１ｃに渡す（Ｓ１６２）とともに、Ｓ１６１において選択した動画コンテンツの映像情報を映像情報入力部３１ｄに渡す（Ｓ１６３）。

次いで、シーン分割部３１ｅは、Ｓ１６３において映像情報入力部３１ｄに入力された映像情報をシーン毎に分割する（Ｓ１６４）。

ここで、シーン毎の分割の手法は、公知の方法が採用されることができる。例えば、シーン分割部３１ｅは、映像情報において変化量が多いタイミング、すなわち、映像の切り替わりのタイミングでシーンを分割しても良い。また、シーン分割部３１ｅは、映像情報に含まれる音声情報の音量の変化において谷になっているタイミング、すなわち、音声の盛り上がりにおいて区切りとなるタイミングでシーンを分割しても良い。また、シーン分割部３１ｅは、映像情報に含まれる音声情報に基づいて無音のタイミングでシーンを分割しても良い。

また、シーン分割部３１ｅは、Ｓ１６２においてメタ情報取得部３１ｃによって取得されたメタ情報を利用して、Ｓ１６４において映像情報をシーン毎に分割しても良い。例えば、シーン分割部３１ｅは、動画コンテンツの流れを示すメタ情報、すなわち、「ここでゲストが登場です。」など、シーンを区切ることを可能にするメタ情報が動画コンテンツに含まれていた場合には、動画コンテンツの流れを示すメタ情報に基づいたタイミングでシーンを分割しても良い。また、シーン分割部３１ｅは、動画コンテンツに含まれるメタ情報の量が映像情報の時間軸に応じて変化する場合、メタ情報の量の変化において谷になっているタイミング、すなわち、メタ情報の盛り上がりにおいて区切りとなるタイミングでシーンを分割しても良い。

シーン抽出部３２ａは、Ｓ１６４の処理の後、Ｓ１６４において分割されたシーンの中から、「パティシエ」に関する職業紹介動画コンテンツの要素動画として最適なシーンを抽出する（Ｓ１６５）。ここで、シーン抽出部３２ａは、Ｓ１６１〜Ｓ１６４の処理が実行された複数の動画コンテンツの中から最適なシーンを抽出することが好ましい。

具体例として、シーン抽出部３２ａが図９に示す動画コンテンツＡ〜Ｄの中から最適なシーンを抽出する例について説明する。

図９は、シーン抽出部３２ａによって最適なシーンが抽出される動画コンテンツの一例を示す図である。

図９において、動画コンテンツＡは、「パティシエ」に関するメタ情報を含む「ニュース番組」であり、シーン分割部３１ｅによってＡ１〜Ａ１０のシーンに分割されている。ここで、映像情報における時間軸においてそれぞれのシーンに対応付けられているメタ情報によれば、シーンＡ２、Ａ４、Ａ７およびＡ９の具体的な内容は以下の通りである。シーンＡ２は、パティシエの世界大会の出場に関するシーンである。シーンＡ４は、パティシエの仕事内容に関するシーンである。シーンＡ７およびシーンＡ９は、パティシエとは無関係のニュースに関するシーンである。

動画コンテンツＢは、「パティシエ」に関するメタ情報を含む「ドキュメンタリー番組」であり、シーン分割部３１ｅによってＢ１〜Ｂ１０のシーンに分割されている。ここで、映像情報における時間軸においてそれぞれのシーンに対応付けられているメタ情報によれば、シーンＢ１、Ｂ３、Ｂ５およびＢ８の具体的な内容は以下の通りである。シーンＢ１は、有名パティシエの紹介に関するシーンである。シーンＢ３は、パティシエの仕事内容の紹介に関するシーンである。シーンＢ５は、パティシエの仕事場の紹介に関するシーンである。シーンＢ８は、パティシエに対するインタビューに関するシーンである。

動画コンテンツＣは、「パティシエ」に関するメタ情報を含む「バラエティー番組」であり、シーン分割部３１ｅによってＣ１〜Ｃ１０のシーンに分割されている。ここで、映像情報における時間軸においてそれぞれのシーンに対応付けられているメタ情報によれば、シーンＣ２、Ｃ４、Ｃ７およびＣ１０の具体的な内容は以下の通りである。シーンＣ２は、有名パティシエの紹介に関するシーンである。シーンＣ４は、パティシエの仕事内容の紹介に関するシーンである。シーンＣ７およびシーンＣ１０は、パティシエとは無関係の出演タレントのコメントに関するシーンである。

動画コンテンツＤは、「パティシエ」に関するメタ情報を含む「専門学校の紹介動画」であり、シーン分割部３１ｅによってＤ１〜Ｄ１０のシーンに分割されている。ここで、映像情報における時間軸においてそれぞれのシーンに対応付けられているメタ情報によれば、シーンＤ１、Ｄ４、Ｄ６およびＤ８の具体的な内容は以下の通りである。シーンＤ１は、パティシエとは何かを示すシーンである。シーンＤ４は、ケーキ作りの作業風景に関するシーンである。シーンＤ６は、作業準備の風景に関するシーンである。シーンＤ８は、先輩のインタビューに関するシーンである。

シーン抽出部３２ａは、Ｓ１６５の処理において、Ｓ１６４において分割された各シーンと、「パティシエ」に関する職業紹介動画コンテンツの要素動画との合致度を算出する。

図１０は、合致度を算出する場合の動画生成装置１０の動作のフローチャートである。

図１０に示すように、シーン抽出部３２ａは、変数ｉに１を代入する（Ｓ２０１）。

次いで、シーン抽出部３２ａは、最適なシーンを抽出するための複数のシーンの群（以下「対象シーン群」と言う。）のうち、ｉ番目のシーンと、職業「パティシエ」との相関度を、ｉ番目のシーンに対応付けられているメタ情報に基づいて特定の規則で算出する（Ｓ２０２）。

次いで、シーン抽出部３２ａは、Ｓ２０２において算出した相関度が特定の閾値以上であるか否かを判断する（Ｓ２０３）。

シーン抽出部３２ａは、相関度が特定の閾値未満である、すなわち、ｉ番目のシーンと、「パティシエ」との関連性が低いとＳ２０３において判断すると、ｉ番目のシーンと、職業紹介の構成情報２４ａの要素動画１〜４のそれぞれとの合致度を全て０にする（Ｓ２０４）。

一方、シーン抽出部３２ａは、相関度が特定の閾値以上であるとＳ２０３において判断すると、ｉ番目のシーンと、職業紹介の構成情報２４ａの要素動画１〜４のそれぞれとの合致度を、職業紹介の構成情報２４ａのシーン抽出基準に基づいて算出する（Ｓ２０５）。ここで、シーンの分割前の動画コンテンツの全体に対するメタ情報は、ｉ番目のシーンと、職業紹介の構成情報２４ａの要素動画１〜４のそれぞれとの合致度の算出においてシーンの分割数に応じて合致度への貢献が軽減される。例えば、シーンの分割数分の１に軽減される。

シーン抽出部３２ａは、Ｓ２０４またはＳ２０５の処理の後、変数ｉを１増加して（Ｓ２０６）、変数ｉが対象シーン群の全てのシーンの数を超えたか否かを判断する（Ｓ２０７）。

シーン抽出部３２ａは、変数ｉが対象シーン群の全てのシーンの数を超えていないとＳ２０７において判断すると、Ｓ２０２の処理を実行する。

一方、シーン抽出部３２ａは、変数ｉが対象シーン群の全てのシーンの数を超えたとＳ２０７において判断すると、図１０に示す動作を終了する。

例えば、シーン抽出部３２ａは、図９に示す各シーンと、要素動画１〜４のそれぞれとの合致度を図１１に示すように算出する。

図１１は、図９に示す各シーンと、要素動画１〜４のそれぞれとの合致度の一例を示す図である。

図１１においては、特徴的なシーンのみを示しているが、実際には、シーンＡ１〜Ａ１０、Ｂ１〜Ｂ１０、Ｃ１〜Ｃ１０およびＤ１〜Ｄ１０のそれぞれと、要素動画１〜４のそれぞれとの合致度が得られる。

シーン抽出部３２ａは、図１１に示す合致度に基づいて要素動画１〜４のそれぞれに最適なシーンを抽出する。例えば、シーン抽出部３２ａは、要素動画１〜４のそれぞれに最適なシーンとして、要素動画１〜４のそれぞれに対する合致度が最大のシーンを抽出する。すなわち、シーン抽出部３２ａは、要素動画１〜４に最適なシーンとして、それぞれ、シーンＡ２、Ｃ４、Ｂ５、Ｄ８を抽出する。

図８に示すように、コンテンツ生成部３２ｂは、Ｓ１６５の処理の後、Ｓ１６５において抽出された複数のシーンを合成して１本の動画コンテンツを生成する（Ｓ１６６）。すなわち、コンテンツ生成部３２ｂは、シーンＡ２、Ｃ４、Ｂ５、Ｄ８を、この順番で合成して１本の動画コンテンツを生成する。そして、コンテンツ生成部３２ｂは、Ｓ１６６において生成した動画コンテンツを、「パティシエ」に関する職業紹介の動画コンテンツ２５ａとして生成コンテンツ蓄積部２５に蓄積する（Ｓ１６７）。

次いで、プレイリスト登録部３２ｃは、Ｓ１６５において抽出された複数のシーンのプレイリストを生成する（Ｓ１６８）。すなわち、プレイリスト登録部３２ｃは、シーンＡ２、Ｃ４、Ｂ５、Ｄ８を、この順番で再生するためのプレイリストを生成する。そして、プレイリスト登録部３２ｃは、Ｓ１６８において生成したプレイリストを、「パティシエ」に関する職業紹介の動画コンテンツ用のプレイリスト２６ａとしてプレイリスト蓄積部２６に登録して（Ｓ１６９）、図８に示す動作を終了する。

なお、動画生成装置１０は、コンテンツ生成部３２ｂおよびプレイリスト登録部３２ｃの何れか一方のみを備えても良い。

以上に説明したように、動画生成装置１０は、目標の動画コンテンツを構成する要素動画の再生の順番を示す構成情報２４ａに基づいて複数の動画（シーン）の再生の順番を決定する（Ｓ１６５）ので、高度な構成の動画コンテンツを目標の動画コンテンツとして生成することができる。例えば、動画生成装置１０は、類似のシーンばかりによって構成された動画コンテンツではなく、複数の異なる種類のシーンによって構成された動画コンテンツを生成することができる。

動画生成装置１０は、利用者が希望する構成情報２４ａをコンテンツ構成入力部３３によって受け付け可能であるので、利用者が希望する高度な構成の動画コンテンツを目標の動画コンテンツとして生成することができる。

動画生成装置１０は、動画収集手段３１によって収集されたシーンと、構成情報２４ａの要素動画との合致度に基づいて複数のシーンを抽出する（Ｓ１６５）ので、目標の動画コンテンツを構成する要素動画との合致度が高いシーンによって目標の動画コンテンツを構成することができる。したがって、動画生成装置１０は、内容が適切な複数の動画によって形成される高度な構成の動画コンテンツを目標の動画コンテンツとして生成することができる。

ここで、シーン抽出部３２ａは、動画収集手段３１によって収集されたシーンと、構成情報２４ａの要素動画との合致度だけではなく、各シーンの再生時間にも基づいてＳ１６５において複数のシーンを抽出しても良い。例えば、シーン抽出部３２ａは、再生時間が３０秒以上２分未満であって合致度が最大になるシーンを要素動画として選択しても良い。この構成により、動画生成装置１０は、目標の動画コンテンツを構成する要素動画との合致度が高いだけではなく、再生時間も適切なシーンによって目標の動画コンテンツを構成することができるので、内容だけではなく再生時間も適切な複数のシーンによって形成される高度な構成の動画コンテンツを目標の動画コンテンツとして生成することができる。

更に、シーン抽出部３２ａは、動画収集手段３１によって収集されたシーンと、構成情報２４ａの要素動画との合致度と、各シーンの再生時間とだけではなく、目標の動画コンテンツの目標の再生時間にも基づいてＳ１６５において複数のシーンを抽出しても良い。例えば、シーン抽出部３２ａは、シーン個々の再生時間が３０秒以上２分未満であるとともに動画コンテンツ全体の再生時間が５分未満であって、動画コンテンツ全体の合致度が最大になるシーンを要素動画として選択しても良い。この構成により、動画生成装置１０は、目標の動画コンテンツの再生時間が適切になるシーンによって目標の動画コンテンツを構成することができるので、内容だけではなく再生時間も適切な複数の動画によって形成されて、全体の再生時間も適切な高度な構成の動画コンテンツを目標の動画コンテンツとして生成することができる。

動画生成装置１０は、常に動画コンテンツを自動的に収集する（Ｓ１３１）ので、最新の状況に対応した動画コンテンツを生成することができる。

職業紹介の動画コンテンツは、児童、生徒または学生が進路を決定する場合に役立つ。ここで、職業紹介の動画コンテンツは、人間が１つ１つ制作することもできる。しかしながら、人間が職業紹介の動画コンテンツを１つ１つ制作する場合、職業紹介の動画コンテンツの制作に手間がかかるので、限られた少数の職業の紹介の動画コンテンツのみが制作されているというのが現状である。また、人間が職業紹介の動画コンテンツを１つ１つ制作する場合、職業紹介の動画コンテンツの制作に手間がかかるので、職業紹介の動画コンテンツがなかなか更新されず、職業紹介の動画コンテンツの内容が古くなってしまうというのが現状である。その結果、児童、生徒または学生は、職業に対するイメージが曖昧なまま進路を決定しなければならず、就業意欲が減退するとともに、就業後に仕事に不満を抱えることになる。しかしながら、動画生成装置１０は、職業紹介の動画コンテンツを人間に１つ１つ制作させるのではなく、多数の職業の紹介の動画コンテンツを自動で生成するので、児童、生徒または学生に職業に対するイメージを明確に把握させた上で進路を決定させることができる。

なお、動画生成装置１０は、職業紹介の動画コンテンツ以外の動画コンテンツを生成する構成でも良い。例えば、動画生成装置１０は、時事問題の動画コンテンツを生成する構成でも良い。

本発明の動画生成装置は、本実施の形態において１つのコンピューターによって実現されているが、複数の電子機器によって実現されても良い。また、本実施の形態においてプログラムによって実現されていた構成の少なくとも１つは、ハードウェアによって実現されても良い。

Ａ１〜Ａ１０、Ｂ１〜Ｂ１０、Ｃ１〜Ｃ１０、Ｄ１〜Ｄ１０ シーン（動画）
１〜４ 要素動画
１０ 動画生成装置
２１ 動画生成プログラム
２４ａ 構成情報
２５ａ 動画コンテンツ（目標の動画）
２６ａ プレイリスト（目標の動画）
３１ 動画収集手段
３２ 再生順番決定手段
３３ コンテンツ構成入力部（構成情報受付手段）

Claims (4)

1. 動画を収集する動画収集手段と、
   前記動画収集手段によって収集された複数の動画を組み合わせて目標の動画とする場合の前記複数の動画の再生の順番を決定する再生順番決定手段とを備え、
   前記再生順番決定手段は、前記目標の動画を構成する要素としての要素動画の再生の順番を示す構成情報に基づいて前記複数の動画の再生の順番を決定し、
   前記再生順番決定手段は、前記動画収集手段によって収集された動画と、前記要素動画との合致度と、前記動画収集手段によって収集された動画の再生時間と、前記目標の動画の目標の再生時間とに基づいて前記複数の動画を抽出することを特徴とする動画生成装置。
2. 前記構成情報を受け付ける構成情報受付手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の動画生成装置。
3. 動画を収集する動画収集手段、および、
   前記動画収集手段によって収集された複数の動画を組み合わせて目標の動画とする場合の前記複数の動画の再生の順番を決定する再生順番決定手段としてコンピューターを機能させ、
   前記再生順番決定手段は、前記目標の動画を構成する要素としての要素動画の再生の順番を示す構成情報に基づいて前記複数の動画の再生の順番を決定し、
   前記再生順番決定手段は、前記動画収集手段によって収集された動画と、前記要素動画との合致度と、前記動画収集手段によって収集された動画の再生時間と、前記目標の動画の目標の再生時間とに基づいて前記複数の動画を抽出することを特徴とする動画生成プログラム。
4. 動画を収集する動画収集ステップと、
   前記動画収集ステップによって収集された複数の動画を組み合わせて目標の動画とする場合の前記複数の動画の再生の順番を決定する再生順番決定ステップとを備え、
   前記再生順番決定ステップは、前記目標の動画を構成する要素としての要素動画の再生の順番を示す構成情報に基づいて前記複数の動画の再生の順番を決定するステップであり、
   前記再生順番決定ステップは、前記動画収集ステップによって収集された動画と、前記要素動画との合致度と、前記動画収集ステップによって収集された動画の再生時間と、前記目標の動画の目標の再生時間とに基づいて前記複数の動画を抽出するステップであることを特徴とする動画生成方法。

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