JP6698130B2 - 視聴記録分析装置及び視聴記録分析方法 - Google Patents

Description

本発明は、視聴記録分析装置及び視聴記録分析方法に関する。

放送された番組を表示するテレビ受像機等のモニタ装置で視聴される番組の視聴情報を収集して分析し、番組の視聴率等の情報を得ることが行われている。
また、特許文献１には、モニタ装置に表示された番組を視聴する視聴者を個人単位で識別することによって、年齢や性別によりグループに分けた視聴者属性ごとに各番組の視聴状況を分析するシステムについて開示されている。

特開２００３−１６３９４９号公報

特許文献１に記載のシステムでは、モニタ装置で番組を視聴する視聴者の個人情報を特定するための装置（視聴者装置３）を必要とする。そのため、こうした特殊な装置を有さないシステムにおいては、どのような属性の視聴者が視聴していたかを知ることができない。

本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、世帯について記録された視聴ログの各々が当該世帯の構成員の誰が視聴していたかを判定することができる視聴記録分析装置及び視聴記録分析方法を提供することにある。

上記課題は、本発明に係る視聴記録分析装置によれば、所定世帯ごとに記録された視聴チャンネル及び視聴日時を示す視聴ログと、それぞれの視聴ログに係る視聴を行った世帯構成員の情報とを含む第１視聴記録データを取得する第１視聴記録データ取得部と、前記第１視聴記録データに基づいて、視聴ログと世帯構成員の属性との関係を示す関係データを学習する関係データ学習部と、対象世帯について記録された視聴チャンネル及び視聴日時を示す視聴ログを含む第２視聴記録データを取得する第２視聴記録データ取得部と、前記関係データと前記第２視聴記録データとに基づいて、前記対象世帯における世帯構成員の属性ごとの存在確率を算出する存在確率算出部と、前記関係データと前記第２視聴記録データと前記存在確率算出部により算出される世帯構成員の属性ごとの存在確率とに基づいて、前記対象世帯を構成する世帯構成員の属性を判定する世帯構成判定部と、視聴チャンネル及び視聴日時に対して、世帯構成員の属性ごとの個人視聴確率の実績値を記憶する実績値記憶部と、前記第２視聴記録データに含まれる視聴ログのそれぞれに対する、前記世帯構成判定部により判定された前記対象世帯を構成するそれぞれの世帯構成員の視聴の有無を判定する視聴判定部と、を有し、前記視聴判定部は、前記第２視聴記録データに含まれる一の視聴ログについて、前記対象世帯を構成する世帯構成員ごとに、当該世帯構成員の属性に関し前記実績値記憶部に記憶される実績値の確率で当該世帯構成員が視聴していたと判定することにより解決される。
上記の視聴記録分析装置によれば、世帯構成が既知の所定世帯の視聴ログに基づいて、視聴ログと世帯構成員との関係を学習できる。これにより、世帯構成が未知の対象世帯の視聴ログから、対象世帯の世帯構成員の情報を得ることができる。すなわち、上記の視聴記録分析装置によれば、世帯について記録された視聴ログから当該世帯の世帯構成員の情報を得ることができる。
そして、上記の視聴記録分析装置によれば、対象世帯について記録された視聴ログの各々について、対象世帯の世帯構成員のうち誰が視聴していたかを判定することができる。
特に、対象世帯の視聴ログから、対象世帯に含まれる可能性が高い構成員の属性を判定することにより、対象世帯の世帯構成を精度良く判定できる。

また、上記課題は、本発明に係る視聴記録分析方法によれば、所定世帯ごとに記録された視聴チャンネル及び視聴日時を示す視聴ログと、それぞれの視聴ログに係る視聴を行った世帯構成員の情報とを含む第１視聴記録データを取得する第１視聴記録データ取得ステップと、前記第１視聴記録データに基づいて、視聴ログと視聴者の属性との関係を示す関係データを学習する関係データ学習ステップと、対象世帯について記録された視聴チャンネル及び視聴日時を示す視聴ログを含む第２視聴記録データを取得する第２視聴記録データ取得ステップと、前記関係データと前記第２視聴記録データとに基づいて、前記対象世帯における世帯構成員の属性ごとの存在確率を算出する存在確率算出ステップと、前記関係データと前記第２視聴記録データと前記世帯構成員の属性ごとの存在確率とに基づいて、前記対象世帯の世帯構成を判定する世帯構成判定ステップと、視聴チャンネル及び視聴日時に対して、世帯の構成員の属性ごとの個人視聴確率の実績値を実績値記憶部に記憶するステップと、前記第２視聴記録データに含まれる視聴ログのそれぞれに対する、前記世帯構成判定ステップで判定された前記対象世帯を構成するそれぞれの構成員の視聴の有無を判定する視聴判定ステップと、を有し、前記視聴判定ステップでは、前記第２視聴記録データに含まれる一の視聴ログについて、前記対象世帯を構成する世帯構成員ごとに、当該世帯構成員の属性に関し前記実績値記憶部に記憶される実績値の確率で当該世帯構成員が視聴していたと判定することにより解決される。
こうすることで、世帯構成が既知の所定世帯の視聴ログに基づいて、視聴ログと世帯構成員との関係を学習できる。これにより、世帯構成が未知の対象世帯の視聴ログから、対象世帯の世帯構成員の情報を得ることができる。すなわち、上記の視聴記録分析方法によれば、世帯について記録された視聴ログから当該世帯の世帯構成員の情報を得ることができる。
そして、上記の視聴記録分析方法によれば、対象世帯について記録された視聴ログの各々について、対象世帯の世帯構成員のうち誰が視聴していたかを判定することができる。
特に、対象世帯の視聴ログから、対象世帯に含まれる可能性が高い構成員の属性を判定することにより、対象世帯の世帯構成を精度良く判定できる。

本発明によれば、対象世帯について記録された視聴ログの各々について、対象世帯の世帯構成員のうち誰が視聴していたかを判定することができる。

視聴記録分析システムのシステム構成図である。 （Ａ）は対象世帯の実際の視聴状況を示し、（Ｂ）は対象世帯のチャンネルセンサにより測定される視聴ログを示す図である。 （Ａ）は対象世帯の視聴ログを示し、（Ｂ）は視聴ログから推定される対象世帯の世帯構成を示す図である。 （Ａ）は対象世帯の視聴ログを示し、（Ｂ）は対象世帯を構成する構成員の視聴者属性ごとに分離した視聴ログを示す図である。 視聴記録分析装置の機能ブロック図である。 第１視聴記録データの一例を示す図である。 実績値記憶テーブルの一例を示す図である。 第２視聴記録データの一例を示す図である。 分析済み第２視聴記録データの一例を示す図である。 第１視聴記録データに基づく学習処理のフロー図である。 第２視聴記録データに基づいて対象世帯の構成員を推定する処理のフロー図である。 第２視聴記録データの各視聴ログについて対象世帯の構成員の視聴の有無を判定する処理のフロー図である。

以下、図１乃至図１１を参照しながら、本発明の実施の形態（以下、本実施形態）に係る視聴記録分析装置１０を備える視聴記録分析システム１について説明する。

＜視聴記録分析システム１のシステム構成＞
図１に示されるように、視聴記録分析システム１は、視聴記録分析装置１０と、サンプル世帯Ｓに設けられる個人視聴ログ記録システム６と、対象世帯Ｔに設けられる世帯視聴ログ記録システム７とを備える。

サンプル世帯Ｓは、視聴率調査のために所定地域に存在する世帯から無作為に抽出された世帯である。サンプル世帯Ｓに対しては、世帯の各構成員がテレビ等の受信機で視聴したチャンネルの履歴情報（視聴ログ）が記録可能となっている。すなわち、サンプル世帯Ｓに対しては、世帯ごとの番組の視聴ログ（世帯視聴ログ）と、世帯に含まれる個人ごとの番組の視聴ログ（個人視聴ログ）との両方が取得可能となっている。
なお、サンプル世帯Ｓには、複数の世帯が含まれることとするが、以下では説明のためサンプル世帯Ｓの一世帯である第１サンプル世帯Ｓ１を例として説明する。

第１サンプル世帯Ｓ１には、世帯の各構成員の個人視聴ログが記録可能な個人視聴ログ記録システム６が設置される。
個人視聴ログ記録システム６は、受信機２Ｓ、チャンネルセンサ３Ｓ、個人特定器４Ｓ及びオンラインメータ５Ｓを備える。

受信機２Ｓは、放送される番組（コンテンツ）を受信し、番組を出力（映像の表示と、音声の出力）する装置である。テレビ受像機が上記の受信機２Ｓの一例に相当し、以下では受信機２Ｓがテレビ受像機であることとして説明する。なお、放送は、無線又は有線で伝送されることとしてよく、特に限定されない。

チャンネルセンサ３Ｓは、受信機２Ｓが電源オン状態であるときに作動し、作動時に選択されているチャンネル（例えばテレビ局）を特定する。具体的には、テレビ番組の音声信号を特定することにより、チャンネルを特定する。そのため、チャンネルセンサ３Ｓは、信号ケーブルによって受信機２Ｓ（テレビ受像機）のデジタル音声出力端子に接続されており、受信機２Ｓから出力されるデジタル音声信号を取り込むことができる。すなわち、チャンネルセンサ３Ｓは、受信機２Ｓのデジタル音声出力端子から出力されるデジタル音声信号から特徴データを抽出する機能、それらのデジタル音声信号の音声信号形式を判定する機能等を備えている。

個人特定器４Ｓは、チャンネルセンサ３Ｓと同様、受信機２Ｓが電源オン状態であるときに作動する。また、個人特定器４Ｓには、世帯の構成員の各々を特定するためのボタンが設けられている。世帯の構成員は、テレビ視聴を開始するにあたり、個人特定器４Ｓに設けられたボタン中、自分に割り当てられたボタンを押す。このボタン操作を受け付けることにより、個人特定器４Ｓは、受信機２Ｓが電源オン状態である間、世帯中の誰が視聴しているのかを特定する。すなわち、個人特定器４Ｓは、受信機２Ｓにより出力されている番組の視聴者を識別することができる。
具体的には、個人特定器４Ｓは、世帯の構成員のうち、１番に割り当てられた個人（第１ユーザ）が一人で視聴している場合や、１番に割り当てられた個人（第１ユーザ）と２番に割り当てられた個人（第２ユーザ）の二人で視聴している場合等をそれぞれ特定可能である。
なお、本実施形態において個人特定器４Ｓは、専用の入力装置（具体的にはピープルメータ）によって構成されているが、これに限定されるものではなく、個人特定用のボタンが設けられたリモコンによって構成されてもよい。

オンラインメータ５Ｓは、チャンネルセンサ３Ｓ及び個人特定器４Ｓの各々の特定結果を取得し、これらの情報を記録したデータを生成する。オンラインメータ５Ｓは、生成したデータを、電話回線、インターネット等のネットワークＮを通じて視聴記録分析装置１０に送信する。
オンラインメータ５Ｓが送信するデータは、チャンネルセンサ３Ｓによる特定結果、すなわち、第１サンプル世帯Ｓ１においてどのテレビ番組をいつどれだけ視聴したのかを示す視聴ログと、第１サンプル世帯Ｓ１の世帯構成員の情報とを含む。そして、上記の視聴ログと世帯構成員の情報は、本発明の「第１視聴記録データ」に相当する。
また、オンラインメータ５Ｓが送信するデータは、どの調査対象者がどのテレビ番組をいつどれだけ視聴したのか（詳細には、調査対象者である世帯の構成員のうちの誰が、どのテレビ局が放送しているテレビ番組の音声信号を受信したか）を示す個人視聴ログを含む。上記の個人視聴ログは、本発明の「個人視聴記録データ」に相当する。
なお、本実施形態において、オンラインメータ５Ｓは、受信機２Ｓが電源オン状態である間、一定の時間間隔（例えば、１分間隔）で上記の第１視聴記録データを生成する。したがって、例えば、テレビ番組を視聴していない場合であっても、受信機２Ｓの電源がオン状態であれば、第１視聴記録データが生成される。
また、オンラインメータ５Ｓは、生成した１分ごとのログからなる第１視聴記録データ、個人視聴記録データを、ネットワークＮを通じて視聴記録分析装置１０に向けて逐次送信する。また、オンラインメータ５Ｓは、所定時間分（例えば１日、１週間）の第１視聴記録データ、個人視聴記録データを蓄積し、蓄積した第１視聴記録データ、個人視聴記録データをまとめて視聴記録分析装置１０に向けて送信してもよい。

以上の処理により、視聴記録分析装置１０において、第１サンプル世帯Ｓ１の第１視聴記録データ、個人視聴記録データが蓄積されることになる。
また、サンプル世帯Ｓの各世帯についても同様の処理が実行され、これにより、サンプル世帯Ｓの各世帯の第１視聴記録データ、個人視聴記録データが視聴記録分析装置１０に蓄積されることとなる。

対象世帯Ｔは、視聴率調査のために所定地域に存在する世帯から抽出された世帯である。対象世帯Ｔは、サンプル世帯Ｓと同じ地域から抽出されてもよいし、サンプル世帯Ｓとは違う地域から抽出されてもよい。なお、本実施形態では、説明のため対象世帯Ｔを一つのみ示しているが、対象世帯Ｔは複数あってもよい。
対象世帯Ｔに対しては、世帯の番組の視聴ログのみが記録可能となっている。すなわち、対象世帯Ｔに対しては、世帯の各構成員の番組の視聴ログについては記録されないこととする。

図１に示されるように、対象世帯Ｔには、世帯の視聴ログが記録可能な世帯視聴ログ記録システム７が設置される。
世帯視聴ログ記録システム７は、受信機２Ｔ、チャンネルセンサ３Ｔ、及びオンラインメータ５Ｔを備える。すなわち、世帯視聴ログ記録システム７は、主に個人特定器４Ｓを備えていない点で個人視聴ログ記録システム６と相違する。受信機２Ｓと受信機２Ｔ、チャンネルセンサ３Ｓとチャンネルセンサ３Ｔの構成及び処理は共通であるため、以下ではオンラインメータ５Ｔについてのみ説明する。

オンラインメータ５Ｔは、チャンネルセンサ３Ｔの特定結果を入手し、これらの情報を記録したデータを生成する。オンラインメータ５Ｔは、生成したデータを、電話回線、インターネット等のネットワークＮを通じて視聴記録分析装置１０に送信する。
オンラインメータ５Ｔが送信するデータは、対象世帯Ｔにおいてどのテレビ番組がいつどれだけ視聴されたのかを示す世帯視聴ログであり、本発明の「第２視聴記録データ」に相当する。
なお、本実施形態において、オンラインメータ５Ｔは、受信機２Ｔが電源オン状態である間、一定の時間間隔（例えば、１分間隔）で第２視聴記録データを生成する。したがって、例えば、テレビ番組を視聴していない場合であっても、受信機２Ｔの電源がオン状態であれば、第２視聴記録データが生成される。
また、生成された１分ごとの調査データは、ネットワークＮを通じてオンラインメータ５から視聴記録分析装置１０に向けて逐次送信される。これにより、視聴記録分析装置１０において、対象世帯Ｔの第２視聴記録データが蓄積されることになる。
また、オンラインメータ５Ｔは、生成した１分ごとのログからなる第２視聴記録データを、ネットワークＮを通じて視聴記録分析装置１０に向けて逐次送信する。また、オンラインメータ５Ｔは、所定時間分（例えば１日、１週間）の第２視聴記録データを蓄積し、蓄積した第２視聴記録データをまとめて視聴記録分析装置１０に向けて送信してもよい。
また、本実施形態では、対象世帯Ｔのオンラインメータ５ＴからネットワークＮを通じて第２視聴記録データが視聴記録分析装置１０に送信されることとしたがこれに限られない。例えば、対象世帯Ｔと視聴記録分析装置１０とはネットワークで通信可能に接続されていなくともよい。この場合には、対象世帯Ｔについて蓄積した第２視聴記録データを、他のサーバや記録媒体を通じて視聴記録分析装置１０が取得するようにしてもよい。
また、第２視聴記録データとして、デバイスログを利用することもできる。すなわち、ネットワーク（インターネット等）に接続する受信機（テレビジョン装置、ハードディスクレコーダー、セットトップボックス等のデバイス）から収集される視聴ログを第２視聴記録データとして利用することができる。
なお、図１では、説明を簡単とするために１つの対象世帯Ｔを示したが、対象世帯Ｔは２以上あってもよいことはもちろんである。

以上の処理により、視聴記録分析装置１０において、対象世帯Ｔの第２視聴記録データが蓄積されることになる。

視聴記録分析装置１０は、サンプル世帯Ｓから得られた第１視聴記録データ及び個人視聴記録データ、並びに対象世帯Ｔから得られた第２視聴記録データに基づいて分析を行う装置である。
具体的には視聴記録分析装置１０は、サンプル世帯Ｓから得られた第１視聴記録データと、対象世帯Ｔから得られた第２視聴記録データとに基づいて、世帯構成が不明である対象世帯Ｔの世帯構成を判定する処理を行う。
さらに、視聴記録分析装置１０は、サンプル世帯Ｓから得られた個人視聴記録データに基づいて、対象世帯Ｔの第２視聴記録データに含まれる単位時間ごとの視聴ログが、対象世帯Ｔの世帯構成員のうちいずれにより視聴されたものであるかを判定する。
なお、視聴記録分析装置１０により実行される処理の詳細については後述する。以下では、まず視聴記録分析装置１０のハードウェア構成の一例について説明する。

図１に示されるように、視聴記録分析装置１０は、ハードウェアとしてプロセッサ１１、記憶ユニット１２及び通信ユニット１３を備えるコンピュータである。

プロセッサ１１は、例えば中央処理装置（Central Processing Unit）を含み構成され、記憶ユニット１２に記憶されるプログラムやデータに基づいて各種の演算処理を実行するとともに、視聴記録分析装置１０の各部を制御する。

記憶ユニット１２は、例えばメモリ、磁気ディスク装置を含み構成され、各種のプログラムやデータを記憶するほか、プロセッサ１１のワークメモリとしても機能する。

通信ユニット１３は、ネットワークインターフェースカード（ＮＩＣ）等の通信インターフェースを有し、通信インターフェースを介してネットワークＮに接続する。そして、通信ユニット１３は、ネットワークＮを介してオンラインメータ５Ｓ、オンラインメータ５Ｔ等のデバイスと通信する。

＜視聴記録分析装置１０の処理の概要＞
次に、図２乃至図４を参照しながら、視聴記録分析装置１０による処理の概要について説明する。

＜＜視聴記録データの取得＞＞
図２（Ａ）の左側には、対象世帯Ｔの構成員を示した。図２（Ａ）に示されるように、対象世帯Ｔには、第１ユーザ（父）、第２ユーザ（母）、第３ユーザ（子（中学生））、第４ユーザ（子（中学生））が含まれることとする。
そして、図２（Ａ）の右側には、対象世帯Ｔにおける各構成員の視聴状況を示した。図２（Ａ）は、所定チャンネルについての視聴状況を示したものである。

図２（Ａ）に示されるように、第１ユーザは第１ユーザ視聴ログ３０の示す時間帯において所定チャンネルを視聴したこととする。また、第２ユーザは、第２ユーザ視聴ログ３１ａ及び第２ユーザ視聴ログ３１ｂの示す時間帯において所定チャンネルを視聴したこととする。また、第３ユーザは、第３ユーザ視聴ログ３２ａ及び第３ユーザ視聴ログ３２ｂの示す時間帯において所定チャンネルを視聴したこととする。そして、第４ユーザは、第４ユーザ視聴ログ３３ａ及び第４ユーザ視聴ログ３３ｂの示す時間帯において所定チャンネルを視聴したこととする。

これに対し、対象世帯Ｔにおいては、個人特定器４Ｓが設置されていないため、個人の特定がなされず、チャンネルセンサ３Ｔによる視聴ログの記録は、図２（Ｂ）に示されるようになる。
すなわち、対象世帯Ｔの世帯視聴ログ記録システム７においては、第１〜第４ユーザのいずれかが視聴している時間帯が世帯視聴ログとして記録されることとなる。

そのため、視聴記録分析装置１０は、対象世帯Ｔの世帯視聴ログ記録システム７から上記の図２（Ｂ）に示すような世帯視聴ログからなる第２視聴記録データを取得する。

＜＜世帯構成の判定＞＞
図３（Ａ）には、対象世帯Ｔの第２視聴記録データ（世帯視聴ログ）を示している。そして、視聴記録分析装置１０は、図３（Ｂ）に示すように、対象世帯Ｔの第２視聴記録データから対象世帯Ｔの世帯構成を推定する。

上記の世帯構成の推定処理に先立ち、視聴記録分析装置１０は、サンプル世帯Ｓから取得した第１視聴記録データに基づいて、視聴チャンネル、視聴日時、属性（性別、年代による区分）に基づいて、視聴チャンネル、視聴日時から世帯構成員の属性の存在確率を算出するための数理モデルを学習する。上記の数理モデルは、Ｌ１罰則付きロジスティック回帰を用いる。
例えば、視聴記録分析装置１０は、属性をＣ（子供：４〜１２才）、Ｔ（ティーン：１３〜１９才）、Ｆ１（女性：２０〜３４才）、Ｆ２（女性：３５〜４９才）、Ｆ３（女性：５０才以上）、Ｍ１（男性：２０〜３４才）、Ｍ２（男性：３５〜４９才）、Ｍ３（男性：５０才以上）とし、それぞれに目的変数ｆ_１（ｘ）〜ｆ_８（ｘ）を対応させる。ここでｘは説明変数（ベクトル）であり、例えばｆ_１（ｘ）は、世帯の中にＣの属性の世帯構成員が存在する確率を示す目的変数となる。
なお、属性の分類はあくまで一例であり、属性は上記の例に限定されるものではない。
そして、視聴記録分析装置１０は、サンプル世帯Ｓから得た第１視聴記録データに基づいて、上記の目的変数ｆ_１（ｘ）〜ｆ_８（ｘ）と説明変数ｘとの関係を学習する。

そして、視聴記録分析装置１０は、第２視聴記録データに基づいて説明変数に値を入力して、目的変数ｆ_１（ｘ）〜ｆ_８（ｘ）の各々の値（存在確率）を算出する。そして、視聴記録分析装置１０は、目的変数ｆ_１（ｘ）〜ｆ_８（ｘ）の各々の値（存在確率）に基づいて、対象世帯Ｔの構成員の属性を判定する。
具体的には、視聴記録分析装置１０は、目的変数ｆ_１（ｘ）〜ｆ_８（ｘ）の値のうち、所定値以上である目的変数を抽出し、抽出した目的変数に対応する属性の構成員が対象世帯Ｔに存在すると判定する。
なお、図３（Ｂ）に示した例では、対象世帯Ｔには、Ｔ、Ｆ２、Ｍ３の属性のユーザが存在すると判定されたものとする。

＜＜視聴分離＞＞
次に、視聴記録分析装置１０は、第２視聴記録データにおける視聴ログの各々が、対象世帯Ｔについて判定された構成員のいずれが視聴したものであるかを判定する。
すなわち、視聴記録分析装置１０は、図４（Ａ）に示される対象世帯Ｔの第２視聴記録データに含まれる各々の視聴ログが、Ｔ、Ｆ２、Ｍ３の属性のユーザのうちいずれにより視聴されたものかを判定する。
換言すれば、視聴記録分析装置１０は、対象世帯Ｔの世帯視聴ログから、対象世帯Ｔの構成員の各々の視聴履歴を示す個人視聴ログを生成する。

対象世帯Ｔの世帯視聴ログに対して対象世帯Ｔの各構成員の視聴を判定する処理に先立ち、視聴記録分析装置１０は、サンプル世帯Ｓから取得した第１視聴記録データに基づいて、視聴チャンネル、視聴日時、視聴者属性（性別、年代による区分、同居家族人数）に基づいて、対象の視聴ログが各視聴者属性のユーザにより視聴された確率、すなわち、世帯の視聴がある場合にその世帯内において所定の属性の構成員が視聴していると推測される確率（個人視聴確率）の実績値を得る。
具体的には、視聴記録分析装置１０は、対象の視聴ログについて、Ｃ、Ｔ、Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３の各々の個人視聴確率の実績値を、第１視聴記録データに基づいて算出し、記憶ユニット１２に記憶する。

次に、視聴記録分析装置１０は、対象の視聴ログ（第２視聴記録データに含まれる視聴ログのうち処理対象とする視聴ログを対象の視聴ログ。なお、対象の視聴ログは、第２視聴記録データを構成する任意の視聴ログである。）について、対象世帯Ｔの第１の構成員の属性について記憶ユニット１２に記憶される個人視聴確率の実績値の確率で第１の構成員が対象の視聴ログを視聴していたと判定する。このとき、視聴記録分析装置１０は、対象の視聴ログに第１の構成員の属性を関連付けて記憶する。
そして、視聴記録分析装置１０は、対象の視聴ログについて、対象世帯Ｔの構成員ごとに上記の判定処理を実行する。
上記の判定の結果、図４（Ｂ）に示した例では、第１視聴ログ４１に基づき、第１ユーザ（Ｍ３）の視聴に係る第１視聴ログ４１ａ、第２ユーザ（Ｆ３）の視聴に係る第１視聴ログ４１ｂ、第３又は第４ユーザ（Ｔ）の視聴に係る第１視聴ログ４１ｃが生成される。
そして、第２視聴ログ４２に基づき、第２ユーザ（Ｆ３）の視聴に係る第２視聴ログ４２ａ、第３又は第４ユーザ（Ｔ）の視聴に係る第２視聴ログ４２ｂが生成される。

以上のように視聴記録分析装置１０によれば、個人視聴者の情報が含まれていない世帯視聴ログから世帯構成を判定し、さらに各視聴ログが世帯構成員のいずれの視聴によるものかを判定することができる。これにより、個人視聴者の情報が含まれていない世帯視聴ログに基づいて、個人視聴ログを得ることができる。

＜視聴記録分析装置１０の機能＞
次に、以上の処理を実現するために視聴記録分析装置１０に備えられる機能について、図５を参照しながら説明する。

図５に示すように、視聴記録分析装置１０は、第１視聴記録データ取得部２０、関係データ学習部２１、第２視聴記録データ取得部２２、存在確率算出部２３、世帯構成判定部２４、実績値記憶部２５、及び視聴判定部２７を備える。

視聴記録分析装置１０に備えられる上記の各部の機能は、記憶ユニット１２に記憶されるプログラム（視聴記録分析プログラム）に従ってプロセッサ１１が視聴記録分析装置１０の各部を動作させることにより実行される。すなわち、上記のプログラムに従ってプロセッサ１１が視聴記録分析装置１０の各部を動作させることにより、本発明の視聴記録分析方法が実行される。
また、上記のプログラムは、通信ユニット１３によりネットワーク２等の通信網を介して視聴記録分析装置１０が取得してもよいし、プログラムを記憶した記憶媒体から視聴記録分析装置１０が読み込んで取得することとしてもよい。
以下、上記の各部の機能の詳細について説明する。

［第１視聴記録データ取得部２０］
第１視聴記録データ取得部２０は、所定世帯ごとに記録された視聴チャンネル及び視聴日時を示す視聴ログと、それぞれの視聴ログに係る視聴を行った世帯構成員の情報とを含む第１視聴記録データを取得する。
なお、第１視聴記録データ取得部２０により実行される処理が、第１視聴記録データ取得ステップに相当する。

「所定世帯」とは、個人ごとの視聴ログを記録する対象となる世帯である。例えば、サンプル世帯Ｓに含まれる各世帯が上記の「所定世帯」に相当する。
「視聴チャンネル」とは、視聴者が視聴したチャンネルである。換言すれば、所定世帯に設置される受信機２Ｓにおいて視聴されたチャンネルが上記の「視聴チャンネル」に相当する。具体的には、受信機２Ｓにおいて視聴されたテレビ放送のチャンネル番号が上記の「視聴チャンネル」の一例に相当する。
「視聴日時」とは、視聴者が視聴チャンネルを視聴した日時である。この「視聴日時」は、西暦（又は和暦）による年月日及び時間の情報を含むこととしてよい。また「視聴日時」には更に曜日の情報が含まれることとしてもよい。
「視聴ログ」とは、視聴チャンネルと視聴日時とを対応付けて記録した情報である。例えば「視聴ログ」は所定の単位時間（例えば１分）ごとに記録されることとしてよい。

「世帯構成員」とは、所定世帯を構成する人である。
「視聴ログに係る視聴を行った世帯構成員」とは、視聴ログにより示される視聴日時に視聴チャンネルを視聴した世帯構成員に関する情報である。例えば、世帯構成員の情報とは、世帯構成員の属性としてよい。
ここで、「属性」とは、例えば視聴者の年代又は性別の少なくとも一方に基づく区分の情報である。具体的には、視聴者の年代又は性別により視聴者を区分したＣ（子供：４〜１２才）、Ｔ（ティーン：１３〜１９才）、Ｆ１（女性：２０〜３４才）、Ｆ２（女性：３５〜４９才）、Ｆ３（女性：５０才以上）、Ｍ１（男性：２０〜３４才）、Ｍ２（男性：３５〜４９才）、Ｍ３（男性：５０才以上）により表される情報が「視聴者の属性」の一例に相当する。
例えば、サンプル世帯Ｓにおいては世帯の構成員ごとの属性を予め個人特定器４Ｓに記録しておくことにより、上記の「世帯構成員の属性」を特定することができる。
また、「属性」は、上記の例に限られるものではなく、年代、性別、職業、年収等の各種要素の少なくとも一つに基づく区分が上記の「属性」に相当し得る。

「第１視聴記録データ」とは、視聴ログと、視聴ログに対応する世帯構成員の情報とを関連付けて記録した情報である。
図６Ａには、第１視聴記録データＤ１の一例を示した。図６Ａに示されるように、第１視聴記録データＤ１には、所定世帯を識別する世帯ＩＤ、所定世帯に設置される受信機２Ｓを識別する受信機ＩＤ、受信機２Ｓにおいて視聴された視聴日時、視聴チャンネル、世帯構成員のうちの視聴者の情報（ここでは世帯構成員の属性により特定）が関連付けて記憶される。
なお、「第１視聴記録データ」には、所定世帯ごとの世帯構成員の情報や、所定世帯ごとの世帯視聴ログを含むこととしてよい。また、所定世帯の世帯構成は、個人視聴ログの世帯構成の属性を集計して得ることとしてもよい。

第１視聴記録データ取得部２０は、主に視聴記録分析装置１０のプロセッサ１１、記憶ユニット１２及び通信ユニット１３により実現される。
具体的には、プロセッサ１１は、通信ユニット１３を介して、サンプル世帯Ｓの各世帯のオンラインメータ５Ｓから第１視聴記録データを受信し、受信した第１視聴記録データを記憶ユニット１２に記憶する。

［関係データ学習部２１］
関係データ学習部２１は、第１視聴記録データに基づいて、視聴ログと世帯構成員の属性との関係を示す関係データを学習する。
なお、関係データ学習部２１により実行される処理が関係データ学習ステップに相当する。
関係データ学習部２１は、主に視聴記録分析装置１０のプロセッサ１１及び記憶ユニット１２により実現される。

「関係データ」は、所定期間（例えば１週間）に渡り記録された世帯の視聴ログに基づいて、当該世帯を構成する世帯構成員の存在確率を算出するためのデータを含む。
具体的には、「関係データ」は、回帰分析における説明変数と目的変数との関係を示す式として表される。

より具体的には、世帯構成のＣ、Ｔ、Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３のそれぞれの属性に対応した目的変数ｆ_１（ｘ）〜ｆ_８（ｘ）が上記の関係データの一例に相当する。ここでｘは説明変数（ベクトル）であり、目的変数ｆ_１（ｘ）〜ｆ_８（ｘ）はそれぞれ、所定期間に渡り記録された視聴ログに基づいて、Ｃ、Ｔ、Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３のそれぞれの属性の世帯構成員が存在する確率を示す。
なお、関係データ学習部２１は、サンプル世帯Ｓから得た第１視聴記録データに基づいて、上記の目的変数ｆ_１（ｘ）〜ｆ_８（ｘ）を学習する。例えば上記の「学習」とは、上記の目的変数ｆ_１（ｘ）〜ｆ_８（ｘ）と説明変数ｘとの関係を表す等式に含まれる係数を算出する処理に相当する。
なお、関係データを構成する説明変数には、チャンネル、時間帯、曜日、番組ジャンル、地域等のうち少なくともいずれかを含むこととしてよい。

［第２視聴記録データ取得部２２］
第２視聴記録データ取得部２２は、対象世帯について記録された視聴チャンネル及び視聴日時を示す視聴ログを含む第２視聴記録データを取得する。
なお、第２視聴記録データ取得部２２により実行される処理が第２視聴記録データ取得ステップに相当する。

「対象世帯」とは、世帯ごとの視聴ログを記録する対象となる世帯である。換言すれば、「対象世帯」とは世帯ごとの視聴ログを記録する対象とはなるが、個人ごとの視聴ログを記録する対象とはなっていない世帯である。例えば、図１に示す対象世帯Ｔが上記の「対象世帯」に相当する。

「第２視聴記録データ」とは、対象世帯の所定の単位時間ごとの視聴ログを記録した情報である。すなわち、「第２視聴記録データ」は、対象世帯における視聴チャンネルとその視聴日時とを関連付けて記録したデータである。
図７には、第２視聴記録データＤ２の一例を示した。図７に示されるように、第２視聴記録データＤ２には、対象世帯を識別する世帯ＩＤ、対象世帯に設置される受信機２Ｔを識別する受信機ＩＤ、受信機２Ｔにおいて視聴された視聴日時、視聴チャンネルが関連付けて記憶される。

第２視聴記録データ取得部２２は、主に視聴記録分析装置１０のプロセッサ１１、記憶ユニット１２及び通信ユニット１３により実現される。
具体的には、プロセッサ１１は、通信ユニット１３を介して、対象世帯Ｔのオンラインメータ５Ｔから第２視聴記録データを受信し、受信した第２視聴記録データを記憶ユニット１２に記憶する。

［存在確率算出部２３］
存在確率算出部２３は、関係データと、第２視聴記録データとに基づいて、対象世帯における世帯構成員の属性ごとの存在確率を算出する。

「世帯構成員の属性ごとの存在確率」とは、それぞれの属性（例えばＣ、Ｔ、Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３）の人が対象世帯の世帯構成員として含まれる確率である。
具体的には、存在確率算出部２３は、第１関係データ（目的変数ｆ_１（ｘ）〜ｆ_８（ｘ））に基づいて、上記の「世帯構成員の属性ごとの存在確率」を算出する。

存在確率算出部２３は、主に視聴記録分析装置１０のプロセッサ１１及び記憶ユニット１２により実現される。
具体的には、プロセッサ１１は、記憶ユニット１２に記憶される第２視聴記録データに基づいて説明変数に値を入力し、記憶ユニット１２に記憶される目的変数ｆ_１（ｘ）〜ｆ_８（ｘ）のそれぞれの値を算出する。そして、プロセッサ１１は、目的変数ｆ_１（ｘ）〜ｆ_８（ｘ）のそれぞれの値を、Ｃ、Ｔ、Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３のそれぞれの属性が対象世帯の世帯構成員として含まれる確率（存在確率）として得る。

［世帯構成判定部２４］
世帯構成判定部２４は、関係データと第２視聴記録データとに基づいて、対象世帯を構成する世帯構成員の属性を判定する。
世帯構成判定部２４は、存在確率算出部２３により算出される世帯構成員の属性ごとの存在確率に基づいて、対象世帯を構成する世帯構成員の属性を判定する。
具体的には、世帯構成判定部２４は、世帯構成員の属性ごとの存在確率が、所定値以上である属性を、対象世帯を構成する世帯構成員の属性とする。
なお、世帯構成判定部２４により実行される処理が、世帯構成判定ステップに相当する。

「対象世帯を構成する世帯構成員」とは、対象世帯の世帯主及び世帯主と同居している世帯員である。例えば、対象世帯Ｔの第１〜第４のユーザが上記の「対象世帯を構成する世帯構成員」の一例に相当する。
「世帯構成員の属性」とは、世帯構成員の年代、性別による区分の情報である。例えば、Ｃ、Ｔ、Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３の区分が上記の「構成員の属性」の一例に相当する。もちろん、「世帯構成員の属性」は、年代、性別による区分に限られるものではなく、職業、年収等の情報であってもよい。

世帯構成判定部２４は、主に視聴記録分析装置１０のプロセッサ１１及び記憶ユニット１２により実現される。
具体的には、プロセッサ１１は、存在確率算出部２３により算出された世帯構成員の属性ごとの存在確率が、閾値として設定した所定値（Ａ）以上である属性を抽出する。そして、プロセッサ１１は、対象世帯Ｔの世帯ＩＤに、上記抽出した属性を関連付けて記憶ユニット１２に記憶する。

［実績値記憶部２５］
実績値記憶部２５は、視聴チャンネル及び視聴日時に対して、世帯構成員の属性ごとの個人視聴確率の実績値を記憶する。

「個人視聴確率」とは、所定の番組又は局について世帯の視聴がある場合は、その世帯に属する個人全員が、ある一定の間隔（例えば毎分や毎秒）ごとに所定の番組又は所定の局を視聴していたとみなし（毎分や毎秒ごとの値を算出したうえで、その値をもとに番組に展開して適用する場合も含む。）、性別や年齢、家族構成、世帯の中での続柄等の属性ごとに、例えば、実際に測定した個人視聴率をそのみなし個人視聴率で除法する等して比率を算出し、その比率を、世帯の視聴がある場合にその世帯内において所定の属性の個人が視聴していると推測される確率である。
本実施形態では、世帯視聴率及び個人視聴率の両方を測定しているサンプル世帯Ｓにおける第１視聴記録データに基づいて、実際に測定した個人視聴率と算出したみなし個人視聴率との関係性から、個人視聴確率の実績値を算出する。そして、視聴記録分析装置１０は、視聴ログごとの世帯構成員の属性のそれぞれの個人視聴確率の実績値を実績値記憶部２５に記憶する。
なお、個人視聴確率とは、換言すると、ある特定の曜日の特定の時間帯に特定の局で放送されているある番組について、この家族構成のこの属性の人は、この確率で視聴しているだろうと予測する予測値である。

ここで、個人視聴確率を算出する方法の一例を示す。
まず、抽出したサンプル世帯Ｓの世帯視聴データと世帯構成データとを照合して、世帯視聴がある世帯については、その世帯内の構成員全員がその番組又は局を視聴していたとみなし、みなし個人視聴データを作成する。
次に、上記により作成したサンプル世帯Ｓの全世帯分のみなし個人視聴データを集計し、みなし個人視聴率を算出する。また、サンプル世帯Ｓの全世帯分の個人視聴データを集計し、実際の個人視聴率を算出する。
上記を経て、サンプル世帯Ｓにおける実際の個人視聴率とみなし個人視聴率が揃ったところで、次に、項目の組み合わせパターンごとに１時間ごとの実際の個人視聴率をみなし個人視聴率で除算して、１時間ごとの個人視聴確率を算出する。
同様に、項目の組み合わせパターンごとに１分ごとの実際の個人視聴率をみなし個人視聴率で除算して、１分ごとの個人視聴確率を算出する。
そして、１時間ごとの個人視聴確率と１分ごとの個人視聴確率との差分を、チャンネル、番組ジャンル、性別・年齢、世帯構成等のパターンごとに平均化して最終的な個人視聴確率を算出することができる。

図６Ｂには、実績値記憶部２５に記憶される実績値記憶テーブルＤａの一例を示した。図６Ｂに示されるように、実績値記憶テーブルＤａには、所定期間の視聴ログ（視聴日時、チャンネル）に対して、世帯構成員の属性とその個人視聴確率の実績値を関連付けて記憶される。

実績値記憶部２５は、主に視聴記録分析装置１０のプロセッサ１１及び記憶ユニット１２により実現される。
具体的には、プロセッサ１１は、記憶ユニット１２に記憶される第１視聴記録データに基づいて視聴ログごとに、世帯構成員の属性のそれぞれの個人視聴確率の実績値を算出し、実績値記憶テーブルＤａに記憶する。

［視聴判定部２７］
視聴判定部２７は、第２視聴記録データに含まれる視聴ログのそれぞれに対する、世帯構成判定部２４により判定された対象世帯Ｔを構成するそれぞれの構成員の視聴の有無を判定する。
ここで、視聴判定部２７は、第２視聴記録データに含まれる対象の視聴ログ（一の視聴ログ）について、対象世帯Ｔを構成する世帯構成員ごとに、当該世帯構成員の属性に関し実績値記憶部２５に記憶される実績値の確率で対象の視聴ログを当該世帯構成員が視聴していたと判定する。
そして、視聴判定部２７は、対象の視聴ログを視聴していたと判定した対象世帯Ｔの構成員の属性を、上記の対象の視聴ログに関連付けて記憶する。
なお、視聴判定部２７による処理が視聴判定ステップに相当する。

視聴判定部２７は、主に視聴記録分析装置１０のプロセッサ１１及び記憶ユニット１２により実現される。
具体的には、プロセッサ１１は、上記の処理により第２視聴記録データに含まれるそれぞれの視聴ログに対して対象世帯Ｔの世帯構成員のうち視聴していた世帯構成員を決定する。そして、プロセッサ１１は、上記決定した世帯構成員の属性を視聴ログに関連付けて記憶ユニット１２に記憶する。
例えばプロセッサ１１は、上記の処理の結果として、図８に示される分析済み第２視聴記録データＤ３を生成する。分析済み第２視聴記録データＤ３は、第２視聴記録データＤ２に対して、「世帯構成」と「視聴者の情報（世帯構成員の属性により特定）」の項目を付加したものである。
なお、「世帯構成」の情報は、世帯構成判定部２４の処理結果に基づいて設定される。
また、「視聴者」の情報は、視聴判定部２７の処理結果に基づいて設定される。

＜視聴記録分析装置１０による処理の流れ＞
次に、図９乃至図１１を参照しながら、視聴記録分析装置１０により実行される処理の流れについて説明する。

図９には、第１視聴記録データに基づく学習処理のフロー図を示した。
図９に示されるように、視聴記録分析装置１０は、サンプル世帯Ｓの各々に設置されたオンラインメータ５Ｓから第１視聴記録データを取得する（Ｓ１０１）。このＳ１０１の処理は、第１視聴記録データ取得部２０により実行されるものである。

次に、視聴記録分析装置１０は、第１視聴記録データに基づいて、第１〜第Ｎの属性の世帯構成員の存在確率を示す目的変数ｆ_１（ｘ）〜ｆ_Ｎ（ｘ）を学習する（Ｓ１０２）。なお、上記のＮは１以上の整数であり、世帯構成員の属性の数に対応する。具体的には、属性がＣ（第１属性）、Ｔ（第２属性）、Ｆ１（第３属性）、Ｆ２（第４属性）、Ｆ３（第５属性）、Ｍ１（第６属性）、Ｍ２（第７属性）、Ｍ３（第８属性）の８つである場合には、上記のＮは８となる。
Ｓ１０２の処理は、関係データ学習部２１により実行されるものである。

また、視聴記録分析装置１０は、第１視聴記録データに基づいて、視聴ログごとの、第１〜第Ｎの属性の世帯構成員により視聴された確率（個人視聴確率）の実績値を記録し（Ｓ１０３）、処理を終了する。
なお、Ｓ１０３で記録する実績値は、第１視聴記録データに基づいて視聴記録分析装置１０が生成してもよいし、他の装置により予め生成されたデータを視聴記録分析装置１０が取得してもよい。
また、以上の処理は、定期的なタイミングにより実行されてもよいし、指定に応じて適宜実行されてもよい。

図１０には、第２視聴記録データに基づいて対象世帯の構成員を推定する処理のフロー図を示した。
図１０に示されるように、視聴記録分析装置１０は、対象世帯Ｔに設置されたオンラインメータ５Ｔから第２視聴記録データを取得する（Ｓ２０１）。このＳ２０１の処理は、第２視聴記録データ取得部２２により実行されるものである。

次に、視聴記録分析装置１０は、変数ｉを１に初期化し（Ｓ２０２）、以下の処理を実行する。
まず、視聴記録分析装置１０は、第２視聴記録データに基づいて、第ｉ属性の世帯構成員の存在確率を示すｆ_ｉ（ｘ）を算出する（Ｓ２０３）。
そして、ｆ_ｉ（ｘ）が所定値（Ａ）以上である場合には（Ｓ２０４：Ｙｅｓ）、視聴記録分析装置１０は、第ｉ属性の世帯構成員の存在フラグＦＬ_ｉに真（Ｔ）を設定する（Ｓ２０５）。ＦＬ_ｉは、真（Ｔ）又は偽（Ｆ）のいずれかの値を取る真偽値である。
一方で、ｆ_ｉ（ｘ）が所定値（Ａ）以上でない場合には（Ｓ２０４：Ｎｏ）、視聴記録分析装置１０は、第ｉ属性の世帯構成員の存在フラグＦＬ_ｉに偽（Ｆ）を設定する（Ｓ２０６）。

次に、変数ｉがＮに達していない場合には（Ｓ２０７：Ｎｏ）、視聴記録分析装置１０は、変数ｉに１を加算して（Ｓ２０８）、Ｓ２０３に戻り、処理を継続する。
一方で、変数ｉがＮに達している場合には（Ｓ２０７：Ｙｅｓ）、視聴記録分析装置１０は、処理を終了する。
ここで、対象世帯Ｔの世帯構成員の属性は、ＦＬ_１〜ＦＬ_Ｎのうち値が「真（Ｔ）」である属性として特定される。すなわち、対象世帯Ｔには、ＦＬ_１〜ＦＬ_Ｎのうち値が「真（Ｔ）」である属性の世帯構成員が存在するものと推定される。そして、上記特定された世帯構成員の情報が、分析済み第２視聴記録データＤ３の「世帯構成」の欄に入力される。

図１１には、第２視聴記録データの各視聴ログが対象世帯Ｔのどの世帯構成員により視聴されたかを判定する処理のフロー図を示した。図１１に示す処理は、図１０に示す処理の後に実行されることとする。
また、以下に説明する例では、視聴記録分析装置１０は、第２視聴記録データの視聴ログＬ_１〜Ｌ_Ｍに視聴者属性を付与することとする。なお、上記のＭは１以上の整数であり、第２視聴記録データのログ数に相当する。

図１１に示されるように、視聴記録分析装置１０は、視聴記録分析装置１０は、対象世帯Ｔに設置されたオンラインメータ５Ｔから第２視聴記録データを取得する（Ｓ３０１）。なお、Ｓ３０１の処理は、既に第２視聴記録データを取得している場合には省略可能である。

次に、視聴記録分析装置１０は、変数ｊを１に初期化し（Ｓ３０２）、以下の処理を実行する。
まず、視聴記録分析装置１０は、視聴ログＬ_ｊを選択する（Ｓ３０３）。

次に、視聴記録分析装置１０は、変数ｉを１に初期化し（Ｓ３０４）、以下の処理を実行する。
まず、視聴記録分析装置１０は、第ｉ属性の世帯構成員の存在フラグＦＬ_ｊの値がＴ（真）である場合には（Ｓ３０５：Ｙｅｓ）、Ｓ３０６に進む。

Ｓ３０６では、視聴記録分析装置１０は、視聴ログＬ_ｊについて第ｉ属性の世帯構成員が視聴した確率（個人視聴確率）の実績値Ｐ_ｉｊを実績値記憶部２５から取得する（Ｓ３０６）。
そして、視聴記録分析装置１０は、視聴ログＬ_ｊは、実績値Ｐｉｊの確率で第ｉ属性の世帯構成員が視聴したものであると判定する（Ｓ３０７）。具体的には、視聴記録分析装置１０は、分析済み第２視聴記録データＤ３の「視聴者」の欄に第ｉ属性の世帯構成員の情報を書き込む。

視聴記録分析装置１０は、Ｓ３０７を実行した後にＳ３０８に進む。また、Ｓ３０５において存在フラグＦＬ_ｉの値がＴ（真）でない場合（Ｓ３０５：Ｎｏ）には、視聴記録分析装置１０は、Ｓ３０７を実行せずに、Ｓ３０８に進む。

Ｓ３０８において、変数ｉがＮに達していない場合には（Ｓ３０８：Ｎｏ）、視聴記録分析装置１０は、変数ｉに１を加算して（Ｓ３０９）、Ｓ３０５に戻り、それ以降の処理を実行する。
一方で、変数ｉがＮに達している場合には（Ｓ３０８：Ｙｅｓ）、視聴記録分析装置１０はＳ３１０に進む。

Ｓ３１０では、変数ｊがＭに達していない場合には（Ｓ３１０：Ｎｏ）、視聴記録分析装置１０は、変数ｊに１を加算して（Ｓ３１１）、Ｓ３０３に戻り、それ以降の処理を実行する。
一方で、変数ｊがＭに達している場合には（Ｓ３１０：Ｙｅｓ）、処理を終了する。
以上の処理により、第２視聴記録データを分割した視聴ログＬ_１〜Ｌ_Ｍのそれぞれに対して対象世帯Ｔの世帯構成員のうち誰が視聴していたかを判定することができる。これにより、対象世帯Ｔの世帯視聴ログから、対象世帯Ｔの世帯構成員のそれぞれの個人視聴ログを得ることができる。

また、視聴記録分析装置１０は、複数の対象世帯Ｔに対して、図１１に示すフローをそれぞれ実行することとしてよい。そして、視聴記録分析装置１０は、視聴者属性の各々について、単位時間ごとの視聴率情報を算出することとしてよい。

＜まとめ＞
以上説明した本実施形態に係る視聴記録分析装置１０、視聴記録分析装置１０により実行される視聴記録分析方法、及び視聴記録分析装置１０を機能させるための視聴記録分析プログラムの主な特徴は以下の通りである。

［１］本実施形態に係る視聴記録分析装置１０は、所定世帯ごとに記録された視聴チャンネル及び視聴日時を示す視聴ログと、それぞれの視聴ログに係る視聴を行った世帯構成員の情報とを含む第１視聴記録データを取得する第１視聴記録データ取得部２０と、第１視聴記録データに基づいて、視聴ログと世帯構成員の属性との関係を示す関係データを学習する関係データ学習部２１と、対象世帯について記録された視聴チャンネル及び視聴日時を示す視聴ログを含む第２視聴記録データを取得する第２視聴記録データ取得部２２と、関係データと第２視聴記録データとに基づいて、対象世帯における世帯構成員の属性ごとの存在確率を算出する存在確率算出部２３と、関係データと第２視聴記録データと存在確率算出部２３により算出される世帯構成員の属性ごとの存在確率とに基づいて、対象世帯を構成する世帯構成員の属性を判定する世帯構成判定部２４と、視聴チャンネル及び視聴日時に対して、世帯構成員の属性ごとの個人視聴確率の実績値を記憶する実績値記憶部２５と、第２視聴記録データに含まれる視聴ログのそれぞれに対する、世帯構成判定部２４により判定された対象世帯を構成するそれぞれの世帯構成員の視聴の有無を判定する視聴判定部２７と、を有する。視聴判定部２７は、第２視聴記録データに含まれる一の視聴ログについて、対象世帯を構成する世帯構成員ごとに、当該世帯構成員の属性に関し実績値記憶部２５に記憶される実績値の確率で当該世帯構成員が視聴していたと判定する。
上記の視聴記録分析装置１０によれば、世帯構成が既知の所定世帯の視聴ログに基づいて、視聴ログと世帯構成員との関係を学習できる。これにより、世帯構成が未知の対象世帯の視聴ログから、対象世帯の世帯構成員の情報を得ることができる。すなわち、上記の視聴記録分析装置１０によれば、世帯について記録された視聴ログから当該世帯の世帯構成員の情報を得ることができる。
そして、上記の視聴記録分析装置１０によれば、対象世帯について記録された視聴ログの各々について、対象世帯の世帯構成員のうち誰が視聴していたかを判定することができる。
特に、対象世帯の視聴ログから、対象世帯に含まれる可能性が高い構成員の属性を判定することにより、対象世帯の世帯構成を精度良く判定できる。

［２］また、本実施形態に係る視聴記録分析方法は、所定世帯ごとに記録された視聴チャンネル及び視聴日時を示す視聴ログと、それぞれの視聴ログに係る視聴を行った世帯構成員の情報とを含む第１視聴記録データを取得する第１視聴記録データ取得ステップと、第１視聴記録データに基づいて、視聴ログと視聴者の属性との関係を示す関係データを学習する関係データ学習ステップと、対象世帯について記録された視聴チャンネル及び視聴日時を示す視聴ログを含む第２視聴記録データを取得する第２視聴記録データ取得ステップと、関係データと第２視聴記録データとに基づいて、対象世帯における世帯構成員の属性ごとの存在確率を算出する存在確率算出ステップと、関係データと第２視聴記録データと世帯構成員の属性ごとの存在確率とに基づいて、対象世帯の世帯構成を判定する世帯構成判定ステップと、視聴チャンネル及び視聴日時に対して、世帯の構成員の属性ごとの個人視聴確率の実績値を実績値記憶部２５に記憶するステップと、第２視聴記録データに含まれる視聴ログのそれぞれに対する、世帯構成判定ステップで判定された対象世帯を構成するそれぞれの構成員の視聴の有無を判定する視聴判定ステップと、を有する。視聴判定ステップでは、視聴記録分析装置１０は、第２視聴記録データに含まれる一の視聴ログについて、対象世帯を構成する世帯構成員ごとに、当該世帯構成員の属性に関し実績値記憶部２５に記憶される実績値の確率で当該世帯構成員が視聴していたと判定する。
こうすることで、世帯構成が既知の所定世帯の視聴ログに基づいて、視聴ログと世帯構成員との関係を学習できる。これにより、世帯構成が未知の対象世帯の視聴ログから、対象世帯の世帯構成員の情報を得ることができる。すなわち、上記の視聴記録分析方法によれば、世帯について記録された視聴ログから当該世帯の世帯構成員の情報を得ることができる。
そして、上記の視聴記録分析方法によれば、対象世帯について記録された視聴ログの各々について、対象世帯の世帯構成員のうち誰が視聴していたかを判定することができる。
特に、対象世帯の視聴ログから、対象世帯に含まれる可能性が高い構成員の属性を判定することにより、対象世帯の世帯構成を精度良く判定できる。

１ 視聴記録分析システム
２Ｓ 受信機
３Ｓ チャンネルセンサ
４Ｓ 個人特定器
５Ｓ オンラインメータ
２Ｔ 受信機
３Ｔ チャンネルセンサ
５Ｔ オンラインメータ
６ 個人視聴ログ記録システム
７ 世帯視聴ログ記録システム
１０ 視聴記録分析装置
１１ プロセッサ
１２ 記憶ユニット
１３ 通信ユニット
２０ 第１視聴記録データ取得部
２１ 関係データ学習部
２２ 第２視聴記録データ取得部
２３ 存在確率算出部
２４ 世帯構成判定部
２５ 実績値記憶部
２７ 視聴判定部
３０ 第１ユーザ視聴ログ
３１ａ 第２ユーザ視聴ログ
３１ｂ 第２ユーザ視聴ログ
３２ａ 第３ユーザ視聴ログ
３２ｂ 第３ユーザ視聴ログ
３３ａ 第４ユーザ視聴ログ
３３ｂ 第４ユーザ視聴ログ
４１ 第１視聴ログ
４１ａ 分割第１視聴ログ
４１ｂ 分割第１視聴ログ
４１ｃ 分割第１視聴ログ
４２ 第２視聴ログ
４２ａ 分割第２視聴ログ
４２ｂ 分割第２視聴ログ
Ｄ１ 第１視聴記録データ
Ｄ２ 第２視聴記録データ
Ｄ３ 分析済み第２視聴記録データ
Ｄａ 実績値記憶テーブル
Ｎ ネットワーク
Ｓ サンプル世帯
Ｓ１ 第１サンプル世帯
Ｔ 対象世帯

Claims (2)

1. 所定世帯ごとに記録された視聴チャンネル及び視聴日時を示す視聴ログと、それぞれの視聴ログに係る視聴を行った世帯構成員の情報とを含む第１視聴記録データを取得する第１視聴記録データ取得部と、
   前記第１視聴記録データに基づいて、視聴ログと世帯構成員の属性との関係を示す関係データを学習する関係データ学習部と、
   対象世帯について記録された視聴チャンネル及び視聴日時を示す視聴ログを含む第２視聴記録データを取得する第２視聴記録データ取得部と、
   前記関係データと前記第２視聴記録データとに基づいて、前記対象世帯における世帯構成員の属性ごとの存在確率を算出する存在確率算出部と、
   前記関係データと前記第２視聴記録データと前記存在確率算出部により算出される世帯構成員の属性ごとの存在確率とに基づいて、前記対象世帯を構成する世帯構成員の属性を判定する世帯構成判定部と、
   視聴チャンネル及び視聴日時に対して、世帯構成員の属性ごとの個人視聴確率の実績値を記憶する実績値記憶部と、
   前記第２視聴記録データに含まれる視聴ログのそれぞれに対する、前記世帯構成判定部により判定された前記対象世帯を構成するそれぞれの世帯構成員の視聴の有無を判定する視聴判定部と、を有し、
   前記視聴判定部は、前記第２視聴記録データに含まれる一の視聴ログについて、前記対象世帯を構成する世帯構成員ごとに、当該世帯構成員の属性に関し前記実績値記憶部に記憶される実績値の確率で当該世帯構成員が視聴していたと判定することを特徴とする視聴記録分析装置。
2. 所定世帯ごとに記録された視聴チャンネル及び視聴日時を示す視聴ログと、それぞれの視聴ログに係る視聴を行った世帯構成員の情報とを含む第１視聴記録データを取得する第１視聴記録データ取得ステップと、
   前記第１視聴記録データに基づいて、視聴ログと視聴者の属性との関係を示す関係データを学習する関係データ学習ステップと、
   対象世帯について記録された視聴チャンネル及び視聴日時を示す視聴ログを含む第２視聴記録データを取得する第２視聴記録データ取得ステップと、
   前記関係データと前記第２視聴記録データとに基づいて、前記対象世帯における世帯構成員の属性ごとの存在確率を算出する存在確率算出ステップと、
   前記関係データと前記第２視聴記録データと前記世帯構成員の属性ごとの存在確率とに基づいて、前記対象世帯の世帯構成を判定する世帯構成判定ステップと、
   視聴チャンネル及び視聴日時に対して、世帯の構成員の属性ごとの個人視聴確率の実績値を実績値記憶部に記憶するステップと、
   前記第２視聴記録データに含まれる視聴ログのそれぞれに対する、前記世帯構成判定ステップで判定された前記対象世帯を構成するそれぞれの構成員の視聴の有無を判定する視聴判定ステップと、を有し、
   前記視聴判定ステップでは、前記第２視聴記録データに含まれる一の視聴ログについて、前記対象世帯を構成する世帯構成員ごとに、当該世帯構成員の属性に関し前記実績値記憶部に記憶される実績値の確率で当該世帯構成員が視聴していたと判定することを特徴とする視聴記録分析方法。

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