JP6875503B2 - 情報処理システム、情報処理装置、サーバ装置、プログラム、又は方法 - Google Patents

Description

本出願において開示された技術は、情報処理システム、情報処理装置、サーバ装置、プログラム、又は方法に関する。

広告は潜在的顧客に対して製品やサービスなどをアピールする重要なマーケティング資料である。そのため広告に係る技術もいくつか提案されている。

特開２０１８−２８７２９号公報 特開２０１７−１５６５１４号公報

しかしながら、上述の公知技術においても、広告の意義がどの程度であるか適切に情報を取得できるとは限らない。そこで、本発明の様々な実施形態は、上記の課題を解決するために、情報処理システム、情報処理装置、サーバ装置、プログラム、又は方法を提供する。

本願発明の一実施形態の第１のシステムは、
視聴情報を生成する視聴情報生成部を備えるシステムであって、
前記視聴情報生成部は、
第１広告に基づく一又は複数の第１画像に係る第１視聴情報と 、
属性情報に基づいて選択された第２広告に基づく一又は複数の第２画像に係る第２視聴情報と、
を生成するシステム。

本願発明の一実施形態の第２のシステムは、
前記第１視聴情報と、前記第２視聴情報と、の関係を示す情報を生成する対比部を備える、
第１のシステム。

本願発明の一実施形態の第３のシステムは、
前記視聴情報生成部は、顔の輪郭に基づく 興味表示情報を用いる、
第１又は２のいずれかのシステム。

本願発明の一実施形態の第４のシステムは、
前記第１広告は、ランダムに選択され、
前記第２広告は、人予測情報に基づいて、選択された、
第１乃至３のいずれかのシステム。

本願発明の一実施形態の第５のシステムは、
前記第２広告は、想定属性情報に基づいて選択された、
第１乃至４のいずれかのシステム。

本願発明の一実施形態の第６のシステムは、
前記第２広告は、改善された統計処理データに基づいて選択された、
第１乃至５のいずれかのシステム。

本願発明の一実施形態の第７のシステムは、
前記第１広告は、想定属性情報に基づいて選択され、
前記第２広告は、改善された統計処理データに基づいて選択された、
第１乃至６のいずれかのシステム。

本願発明の一実施形態の第８のシステムは、
前記想定属性情報に基づいて選択された広告は、人予測情報に係る属性情報と所定の関係にある想定属性情報と関連付けられた広告である、
第１乃至７のいずれかのシステム。

本願発明の一実施形態の第９のシステムは、
前記改善された統計処理データに基づいて選択された広告は、人予測情報に係る属性情報と所定の関係にある属性情報と関連付けられた広告である、
第１乃至８のいずれかのシステム。

本願発明の一実施形態の第１０のシステムは、
前記関係を示す情報は、前記第１視聴情報と、前記第２視聴情報と、の割合である、
第１乃至第９のいずれかのシステム。

本願発明の一実施形態の第１１のシステムは、
前記属性情報は、人属性情報及びファッションアイテム属性情報を含む、
第１乃至１０のいずれかのシステム。

本願発明の一実施形態の第１２のシステムは、
前記第１画像は、前記第１広告により影響を受ける可能性のある位置にいる一又は複数の人を撮像したものであり、
前記第２画像は、前記第２広告により影響を受ける可能性のある位置にいる一又は複数の人を撮像したものである、
第１乃至１１のいずれかのシステム。

本願発明の一実施形態の第１３のシステムは、
前記人予測情報は、広告により影響を受ける可能性のある位置に来ると予想される人が有する属性情報を含む、
第１乃至１２のいずれかのシステム。

本願発明の一実施形態の第１４の方法は、
コンピュータが、
第１広告に基づく一又は複数の第１画像に係る第１視聴情報を生成するステップ、
属性情報に基づいて選択された第２広告に基づく一又は複数の第２画像に係る第２視聴情報を生成するステップ、
を実行する方法。

本願発明の一実施形態の第１５のプログラムは、
コンピュータを、第１乃至１３のいずれかのシステムとして機能させるためのプログラム。

本発明の一実施形態により、より適切に広告の影響を受けた人々の情報を活用できる。

図１は、一実施例に係るシステムの全体像の一例を示す図である。 図２は、一実施例に係るシステムと他の構成の関係の一例を示す図である。 図３は、一実施例に係るシステムと他の構成の関係の一例を示す図である。 図４は、一実施例に係るシステムと他の構成の関係の一例を示す図である。 図５は、一実施例に係るシステムの機能の一例を示す図である。 図６は、一実施例に係るシステムのデータの一例である。 図７は、一実施例に係るシステムのデータの一例である。 図８は、一実施例に係るシステムのデータの一例である。 図９は、一実施例に係るシステムのデータの一例である。 図１０は、一実施例に係るシステムのフローの一例を示す図である。 図１１は、一実施例に係るシステムのデータの一例である。 図１２は、一実施例に係るシステムのデータの一例である。 図１３は、一実施例に係るシステムが生成した情報に基づいて表示された画面の一例である。 図１４は、一実施例に係るシステムのフローの一例を示す図である。 図１５は、一実施例に係るシステムのフローの一例を示す図である。 図１６は、一実施例に係るシステムのフローの一例を示す図である。 図１７は、一実施例に係るシステムのデータの一例である。 図１８は、一実施例に係るシステムの生成した情報に基づいて表示された画面の一例である。 図１９は、一実施例に係るシステムの全体像の一例を示す図である。 図２０は、一実施例に係るシステムの生成した情報に基づいて表示された画面の一例である。 図２１は、一実施例に係るシステムの全体像の一例を示す図である。 図２２は、一実施例に係るシステムの生成した情報に基づいて表示される画面の一例である。 図２３は、一実施例に係るシステムの全体像の一例を示す図である。 図２４は、一実施例に係るシステムのフローの一例を示す図である。 図２５は、一実施例に係るシステムのフローの一例を示す図である。

１．システムの一実施例
図１は、一実施形態のシステムの構成を示したものである。本図において、広告提供装置１０１と、撮像装置１０３と、前記広告提供装置及び前記撮像装置と接続可能な情報処理装置１０３と、を備えたシステムが図示されている。各装置の接続は、ネットワーク１０６を介して接続可能とされてよい。人１０２ａ及び人１０２ｂは、広告提供装置１０１の影響を受ける位置にいる人であり、撮像装置１０３によって撮像されてよい。

広告提供装置１０１は、広告を提供する機能を有する。広告の提供の態様は種々のものであってよく、広告の表示や音による広告またはこれらの組み合わせであってよい。広告の態様は、例えば、広告の表示であれば、屋内広告、屋外広告、交通広告、などであってよい。また、広告の態様は、可動式サイネージ、固定式サイネージ、屋外サイネージ、交通機関社内サイネージ、デジタルサイネージなどであってよい（デジタル技術を用いた広告媒体を「デジタルサイネージ」ということもある。）。また、音による広告は、スピーカーであってよい。

また、本図は、一の広告提供装置１０１を図示したが、複数の広告提供装置１０１が、情報処理装置１０４と接続可能とされてよい。

撮像装置１０３は、例えば、カメラであってよい。カメラの機能は種々の態様でよく、その撮影範囲や解像度は問わない。カメラは、本願発明の一実施形態の使用を主目的としたものでも、他の目的を主目的としたものであってもよい。例えば、防犯カメラ、監視カメラ、マーケティング目的のカメラ、などであってよい。

本図は、一の撮像装置１０３を図示したが、一の広告について複数の撮像装置１０３を備えてもよい。また、複数の広告提供装置１０１がある場合、その各々について、一又は複数の撮像装置１０３が、情報処理装置１０４と接続可能とされてよい。

また、広告提供装置１０１と撮像装置１０３は、独立した装置でもよいし、一体化されたものでもよい。例えば、広告提供装置の目の前又は周辺を撮像可能な撮像装置が、広告表示部分の周辺に設置された広告提供装置であってもよい。一実施形態のシステムがかかる撮像装置と広告提供装置とが一体化されたものを使用する場合、広告提供装置と撮像装置との位置関係を調整する負担が軽減できる点がある。

情報処理装置１０４は、バス１１０、演算装置１０５、記憶装置１０７、及び通信ＩＦ１１１を備えてよい。また、情報処理装置１０４は、入力装置１０８、表示装置１０９を備えてよい。また、ネットワーク１０６と、直接または間接的に接続可能とされてよい。

バス１１０は、演算装置、記憶装置、入力装置、表示装置及び通信ＩＦの間の情報を伝達する機能を有してよい。

演算装置１０６の例としては、例えばプロセッサが挙げられる。これは、ＣＰＵであってもよいし、ＭＰＵであってもよい。また、グラフィックスプロセッシングユニット、デジタルシグナルプロセッサなどを有してもよい。要するに、演算装置は、プログラムの命令を実行できる装置であればよい。

記憶装置１０７は、情報を記録する装置である。これは、外部メモリと内部メモリのいずれでもよく、主記憶装置と補助記憶装置のいずれでもよい。また、磁気ディスク（ハードディスク）、光ディスク、磁気テープ、半導体メモリなどでもよい。また、ネットワークを介した記憶装置又は、ネットワークを介したクラウド上の記憶装置を有してもよい。

なお、演算装置に物理的に近い位置で情報を記憶する、レジスタ、Ｌ１キャッシュ、Ｌ２キャッシュなどは、図１のブロック図においては、演算装置内に含まれる場合もあるが、計算機アーキテクチャのデザインにおいて、情報を記録する装置としては、記憶装置１０７がこれらを含んでもよい。要するに、演算装置、記憶装置及びバスが協調して、情報処理を実行できるよう構成されていればよい。

記憶装置１０７は、一実施形態のシステムに係るプログラムを備えてよい。また、本発明に関連するサービスを実行する際に必要なデータを、適宜記録することもできる。また、記憶装置は、データベースを含んでもよい。また、記憶装置１０７は、後述する属性情報データベース、及び／又は、統計処理データを記憶してもよいし、これらの情報の一部を記憶してもよい。

また、上記は、演算装置が、記憶装置に備えられたプログラムに基づいて実行される場合を記載したが、上記のバス、演算装置と記憶装置が組み合わされた形式の一つとして、本件システムに係る情報処理を、ハードウェア回路自体を変更することができるプログラマブルロジックデバイス又は実行する情報処理が決まっている専用回路で実現されてもよい。

入力装置１０８は、情報を入力するものであるが、他の機能を有してもよい。入力装置としては、キーボード、マウス、タッチパネル、又はペン型の指示装置などの入力装置が挙げられる。

表示装置１０９は、情報を表示する機能を有する。例えば、液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイ、有機ＥＬディスプレイなどが挙げられるが、要するに、情報を表示できる装置であればよい。また、タッチパネルのように入力装置を一部に備えてもよい。

ネットワーク１０６は、通信ＩＦと共に、情報を伝達する。すなわち、情報処理装置である１０４の情報を、ネットワークを介して他の情報端末（図示しない）に伝達できるようにする機能を有する。通信ＩＦは、どのような接続形式でもよく、ＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４、イーサネット（登録商標）、ＰＣＩ、ＳＣＳＩなどでもよい。ネットワーク１９は、有線と無線のいずれでもよく、光ファイバ、同軸ケーブルなどを用いてもよい。上述の一実施形態のシステムに係る接続は、直接的な接続であっても間接的な接続であってもよい。

一実施例に係る情報処理装置を構成するハードウェアは、汎用電子計算機であってもよいし、専用電子計算機であってもよい。また、当該ハードウェアは、ワークステーション、デスクトップパソコン、ラップトップパソコン、ノートパソコン、ＰＤＡ、携帯電話、スマートフォンなどでもよい。

図１では、一台の情報処理装置１０４として説明したが、情報処理装置１０４は、複数の情報処理装置で構成されてもよい。複数の情報処理装置で構成されている場合、その一又は複数の情報処理装置は、端末装置であってもよい。当該複数の情報処理装置は、内部的に接続されていてもよいし、外部的に接続されていてもよい。また、情報処理装置１０４が複数の情報処理装置で構成される場合、その所有者は、異なってもよい。また、情報処理装置１０４を運営する者は、情報処理装置１０４の所有者と異なっていてもよい。また、情報処理装置１０４は、仮想的なものであってもよい。例えば、クラウドコンピューティングを用いて、情報処理装置１０４を仮想的に実現してもよい。

なお、図１においては、一実施形態のシステムの全体像の例を説明したが、一実施形態のシステムが、撮像装置、及び／又は、広告提供装置を備えてもよいし、備えなくともよい。なお、本願書類において、情報処理装置１０４に相当する情報処理装置のみについても、システムということもある。また、システムは、一又は複数の情報処理装置から構成されてよい。

図２は、他の実施形態に係るシステムを図示したものである。システム２０３は、撮像装置２０１ａ、２０１ｂ、広告提供装置２０２ａ、２０２ｂと、ネットワークを介して、接続可能とされている。この場合、システムは、広告提供装置が提供する広告に関する情報、撮像装置が取得した画像に関する情報を、取得してよい。

図３は、他の実施形態に係るシステムを図示したものである。システム３０３ａは、撮像装置３０１ａ及び広告提供装置３０２ａと接続可能とされ、システム３０３ｂは、撮像装置３０１ｂ、広告提供装置３０２ｂと、接続可能とされ、システム３０３ｃは、撮像装置３０１ｃ及び広告提供装置３０２ｃと接続可能とされている。システム３０３は、システム３０３ａ、システム３０３ｂ、システム３０３ｃと接続可能とされている。上述のとおり、情報処理装置１０４は、複数の情報処理装置から構成されてよく、システム３０３、システム３０３ａ、システム３０３ｂ、システム３０３ｃの各情報処理装置の役割分担は種々のものであってよい。

ここで、システム３０３ａ、システム３０３ｂ、システム３０３ｃに異なる役割を与えた例として説明する。システム３０３ａは、広告提供装置３０２ａが提供する広告に係る情報と関連付けて撮像装置３０１ａが撮像した画像について属性情報を生成してよい。システム３０３ａは、属性情報に基づいて統計処理データを生成し、前記統計処理データを、システム３０３に送信し、システム３０３は前記統計処理データを用いてよい。この場合、システム３０３ａからシステム３０３に伝達される統計処理データは一般に属性情報と比べれば容量が少ないため、ネットワーク負荷を低減できる利点があるが、この場合、どのような統計処理データを生成するか、システム３０３ａはシステム３０３から、使用する属性情報、期間、視聴情報の生成手法などの情報を、予め、取得しそれらを用いる必要がある。

また、システム３０３ｂは、広告提供装置３０２ｂが提供する広告に係る情報と関連付けて撮像装置３０１ｂが撮像した画像について属性情報を生成してよい。システム３０３ｂは、生成した属性情報を、システム３０３に送信し、システム３０３は前記属性情報を使用してよい。この場合、属性情報は、一般に画像情報と比べて容量が少ないため、ネットワーク負荷を低減できる利点がある。ここで、属性情報は、画像内の一又は複数の各人に対応した属性情報であってよいが、システム３０３ｂは、画像から属性情報を生成する機能を有する必要がある。

また、システム３０３ｃは、広告提供装置３０２ｃが提供する広告に係る情報と関連付けて撮像装置３０１ｃが撮像した画像を取得してよい。システム３０３ｃは、取得した広告に関する情報と関連付けられた撮像した画像を、システム３０３に送信し、システム３０３は、前記情報を使用してよい。この場合、システム３０３ｃは、画像から属性情報を取得できる機能を有する必要もなく、また、システム３０３は、種々の情報を生成可能な画像を取得できる利点がある。

以上、撮像装置によって得られた画像から、統計処理データが生成されるまでの情報処理装置を、システム３０３、３０３ａ、３０３ｂ、３０３ｃの分担の態様を変えて説明したが、システム３０３ａは統計処理データまで生成する態様であり、システム３０３ｃは画像のまま送信する態様であり、システム３０３ｂがその間の属性情報を生成する態様という代表的な３つの態様を説明したに過ぎず、その間の種々の態様で、情報処理装置間で分担してよい。このような、システム３０３が取得する、撮像装置３０１ａに基づく統計処理データ、撮像装置３０１ｂに基づく属性情報、撮像装置３０１ｃに基づく画像情報、などを総称して「画像に係る情報」ということもある。

図４において、念のため、他の実施形態に係るシステムを図示して、説明する。撮像装置４０１ａ及び広告提供装置４０２ａは、システム４０３と接続可能とされ、撮像装置４０１ｂ及び広告提供装置４０２ｂは、システム４０３ｂと接続可能とされ、システム４０３ｂは、システム４０３と接続可能とされている。上述のとおり、情報処理装置１０４は、複数の情報処理装置から構成されてよく、システム４０３ｂ、システム４０３の各情報処理装置の役割分担は種々のものであってよい。

上述のとおり、システム４０３ｂは、広告提供装置４０２ｂと撮像装置４０１ｂと接続可能とされていることから、広告提供装置４０２ｂが提供する広告に係る情報と関連付けて撮像装置４０１ｂが撮像した画像について、上述の種々の態様の、画像に係る情報を、システム４０３ｂはシステム４０３に送信してよい。

他方、システム４０３は、広告提供装置４０２ａが提供する広告に係る情報と関連付けて撮像装置４０１ａが撮像した画像を取得することになる。システム４０３は、撮像装置４０１ａに基づく画像と、撮像装置４０１ｂに基づく画像に係る情報とを、独立に処理してもよいし、適宜合成して一緒に処理してもよい。なお、夫々のデータを合せる場合、撮像された場所が夫々であることを示す情報を付加して区別する場合、各場所で撮像された情報として、統計処理データに反映できる利点がある。

なお、上述では、広告提供装置と撮像装置とを１対１の関係で説明したが、一の広告提供装置に対して、前記一の広告影響位置を撮像できるように、複数の撮像装置を設けてもよいし、複数の広告提供装置に対して、前記複数の広告影響位置を撮像できるように、一の撮像装置を設けてもよい。いずれにおいても、広告影響位置における人が撮像された画像内において、提供されている広告に対する興味に関する情報が取得できるものであればよい。また、一の広告提供装置は、一又は複数の広告を提供してもよい。

２．一実施形態のシステムの機能
次に、本例のシステムにおける機能について、図５を参照して説明する。図５は、一実施形態のシステムが有しうる機能の具体例を示すブロック図である。一実施形態のシステムは、これらの機能の一部のみを有してよい。

２．１．取得部２１
取得部は、情報を取得する機能を有する。取得部は、画像情報を取得する機能を有してよい。

２．２．属性情報取得部２２
属性情報取得部は、属性情報を取得する機能を有する。また、属性情報取得部は、興味表示情報を取得してよい。また、属性情報取得部は、属性情報、興味表示情報、及び／又は、人予測情報を生成してよい。

２．３．記憶部２３
記憶部３３は、情報を記憶する機能を有する。記憶部は、複数のデータを有するデータベースを有してよい。

２．４．統計処理部２４
統計処理部は、統計処理を行う機能を有する。統計処理部は、視聴情報を生成してよい。また、統計処理部は、一又は複数の視聴情報を含む統計処理データを生成してよい。

２．５．広告選択部２５
広告選択部は、広告を選択する機能を有する。

２．６．対比部２６
対比部は、視聴情報を対比する機能を有する。

２．７．金額決定部２７
金額決定部は、金額を決定する機能を有する。

２．８．入札部２８
入札部は、入札を行う機能を有する。

３．実施形態
３．１．実施形態１
次に本願発明に係る一実施形態のシステムを説明する。一実施形態のシステムは、
第１広告を提供する広告提供部と、
前記第１広告に影響を受ける可能性のある位置にいる一又は複数の人を撮影する撮像部と、
前記撮像部において撮像された第１撮像画像を取得する画像取得部と、
前記第１撮像画像内における一又は複数の人から属性情報を取得する属性情報取得部を備え、
前記属性情報取得部は、前記第１撮像画像内における一又は複数の人のうち、前記第１広告に興味を示した一又は複数の人について、興味表示情報を生成し、
前記第１広告と、一の人に係る属性情報と、前記一の人に係る前記興味表示情報と、を関連付けて属性情報データベースに記憶する記憶部と、
を備えるシステムであってよい。

本願書類において、「広告」は、顧客を誘致するために、多くの人に知られるようにするものであってよい。誘致する対象は、商品、サービス、及び／又はイベントなど種々のもの（本願書類において、誘致する対象を、「商品等」ということもある。）であってよく、有償、無償を問わない。

広告提供部は、広告を提供する機能を有するものであればよい。広告提供部は、広告提供装置により実現されてよい。

撮像部は、広告により影響を受ける可能性のある位置にいる一又は複数の人を撮像する機能を有してよい。なお、広告により影響を受ける可能性のある位置であって撮像されうる位置を、本願書類において「広告影響位置」ということもある。撮像部は、撮像装置により実現されてよい。また、撮像部が設置される位置も、広告影響位置にいる一又は複数の人を撮像する位置であれば、どのような位置でもよい。また、広告撮影一の全てを範囲としなくても、その一部を範囲とするものであってもよい。また、撮像部で撮像される画像は、静止画でも動画でもよい。撮像部は、広告が表示するものである場合や音声の発生場所が人間に認識できる場合において、広告の表示している場所の方向又は認識された音声の発生場所の方向を向いている、広告影響位置にいる一又は複数の人を、撮像できるよう構成されてよい。これにより、広告影響位置にいる一又は複数の人の広告に対する振る舞いを撮像できる利点がある。

属性情報取得部は、画像から、属性情報を生成する機能を有してよい。本願書類において、「属性情報」という用語は、人に係る属性情報（本願書類において、「人属性情報」ということもある）と、ファッションアイテムに係る情報（本願書類において、「ファッションアイテム属性情報」ということもある）の上位概念であってよい。人属性情報は、性別、年齢、年齢層、身長、体格、表情、髪型、社会的地位、所得層、ペットの有無、及び／又は、後述するペルソナ、などであってよい。ファッションアイテム属性情報の例は、ファッションアイテム種別、ファッションアイテム種別、ファッションアイテム色、ファッションアイテム模様、ファッションアイテム加工、ファッションアイテムアクセサリ、及び／又は、ファッションアイテム着丈などであってよい。

ここで、ファッションアイテム種別であれば、例えば、トップス（Tシャツ/カットソー、シャツ、ブラウス、ポロシャツ、セーター/ニット、ベスト、パーカー、スウェット、カーディガン、タンクトップ、キャミソール、ビスチェ、ベスト）、アウター（テーラードジャケット、ノーカラージャケット、デニムジャケット、ライダースジャケット、ブルゾン、ダウンジャケット、コート、トレンチコート、ミリタリージャケット、ダウンベスト、ニットコート、ガウンワンピース）、パンツ（デニムパンツ、カーゴパンツ、チノパン、スラックス）、ワンピース（ワンピース、オールインワン）、バッグ（ショルダーバッグ、トートバッグ、バックパック/リュック、ボストンバッグ、ボディバッグ/ウェストポーチ、ハンドバッグ、クラッチバッグ、スーツケース/キャリーバッグ、かごバッグ）、シューズ（スニーカー、スリッポン、サンダル、パンプス、ブーツ、ブーティ、ドレスシューズ、バレエシューズ/ローファー、モカシン/デッキシューズ、レインシューズ）、帽子（ハット、ビーニー、ハンチング/ベレー帽、キャスケット）、スカート、などが挙げられる。

ファッションアイテム色であれば、例えば、ホワイト、ブラック、グレー、ブラウン、ベージュ、グリーン、ブルー、パープル、イエロー、ピンク、レッド、オレンジ、ゴールド、シルバーなどであってよい。

ファッションアイテム模様であれば、例えば、無地柄、ボーダー柄、ドット柄、ストライプ柄、チェック柄、花柄、カモフラージュ柄、レオパード柄などであってよい。

ファッションアイテムの加工であれば、例えば、加工無し、レース加工、プリーツ加工、シフォン加工、ギャザー加工、ファー加工、コーデロイ加工などであってよい。

ファッションアイテムアクセサリであれば、例えば、アクセサリなし、フリル付き、リボン付き、ビジュー付き、ワンポイント付き、ダメージ付き、ポイントファー付きなどであってよい。

ファッションアイテム着丈であれば、例えば、半袖、半端袖、長袖、袖なし、ショート丈、ミドル丈、ロング丈、スキニー・タイト、スタンダード、ワイド・ルーズ、ショート丈・ひざ上丈、ハーフ・ひざ丈、フルレングス、ショート・ミニ丈、ひざ丈、ミモレ・半端丈、ロング・マキシ丈などであってよい。

ここで、ファッションアイテム色におけるホワイト、ブラック、又はグレーのような具体的な値、ファッションアイテム模様における無地柄、ボーダー柄、ドット柄のような具体的な値、をファッションアイテム属性値ということもある。

なお、属性情報は、画像情報から機械学習を適用した上で、生成されてよい。また、機械学習の適用の前及び／又は後において、適宜、所定のルールを適用することにより、属性情報が生成されてもよい。また、一の属性情報は、他の属性情報を用いて生成されてもよい。例えば、所得層は、ペットを有していることや高額なブランドに係るファッションアイテムを着用していることを用いて、所得層の情報が生成されてよい。

また、広告に係る商品等の典型的なユーザ像（本願書類において、「ペルソナ」ということもある）は、他の属性情報から生成されてよい。例えば、ブレザーを着用した１６歳前後の男性であれば男子高校生、グレーのジャケットを着用した３０歳程度の男性であれば、仕事中のサラリーマン、セーターを着用した３５歳程度の男性であれば、プライベートの男性、などとされてよい。ペルソナは、マーケティングで使用されつつある概念であり、年齢、性別、居所、仕事、生活パターン、学歴、価値観、家族構成、人間関係、貯蓄性向、趣味、インターネット利用状況、など種々のものを含む概念であるが、これらの全ての項目について設定されている必要はないが、一の属性情報取得部が生成する属性情報に係るペルソナの項目の数が、他の属性情報取得部が生成する属性情報に係るペルソナの項目の数より多い場合、よりユーザ像が明確になり、広告に係る選定の精度を向上できる利点がある。

記憶部は、属性情報取得部が取得した、一の人に係る一又は複数の属性情報を関連付けてデータベースに記憶してよい。属性情報を含むデータベースを、「属性情報データベース」ということもある。属性情報データベースは、広告に係る情報を含まなくてもよいし、広告に係る情報を含んでもよい。広告に係る情報を含まない場合としては、例えば、広告を提供しない状態において、広告影響位置を通る人々に関する情報を収集する場合や、広告提供部が広告を提供した段階において収集された属性情報を、広告とは関係なく広告影響位置を通る人々に関する情報を収集する手段として用いる場合などが挙げられる。

また、記憶部は、属性情報取得部が取得した、一の広告と一の人に係る属性情報を、前記一の広告と、前記一の人に係る属性情報と、を関連付けてデータベースに記憶してよい。

また、属性情報取得部は、一の広告と一の人について、前記広告に対する前記人の興味の有無又は程度に係る情報（本願書類において、「興味表示情報」ということもある）を取得してよい。興味表示情報は、広告に対して人が興味を示す、又は、広告に対して人が興味を示さない、の２つの選択であってもよいし、広告に対して人が興味を示す程度を示す情報であってもよい。広告に対して人が興味を示す程度を示す情報は、興味の程度を示す複数の情報の一が選択される構成であってよい。例えば、興味が低い状態を示す数値が１であり、興味が高い状態を示す数値が１００である、１から１００の選択肢のどれかが特定されるような態様であってよい。なお、属性情報は、興味表示情報の上位概念であってよいが、属性情報は必ずしも興味表示情報を含まなくてもよい。

また、興味表示情報は、行動毎の情報として、記憶され、統計処理の対象とされてもよい。この場合、興味表示情報は、例えば、視線を向ける、顔を向ける、指で指す、などの各行動についての情報の有無及び／又は程度を取得する態様であってよい。例えば、図６は、一の広告と一の人について、前記広告に対する前記人の興味を示す行動としての、各行動の、複数の行動を含む興味表示情報の一例である。

属性情報取得部が、広告影響位置にいた人を撮像した画像から属性情報を取得することで、広告に対して興味を示したかどうかに関わらず、広告影響位置にいた人の情報を取得できる利点がある。また、広告に興味を示さない人に係る属性情報を取得した場合、人予測情報に利用できる情報が増加する利点がある。

また、属性情報取得部が、広告に興味を示した情報を含む興味表示情報を含む属性情報を取得することにより、広告影響位置にいた人のうち、広告に興味を示した人の情報を取得できる利点がある。

また、興味表示情報は、人を撮像した画像を用いて、人の種々の行動に基づいて、判定されてよい。興味表示情報を判定するための人の行動としては、例えば、人が対象に対して、顔を向ける、視線を向ける、指で指す、興味を示す表情を見せる、歩行速度の変化、立ち止まる、歩行経路が曲がる、または、これらの組み合わせなどが挙げられる。なお、上述の人の行動としては、上述に挙げたものに限られず、一般的に人が広告に対して興味を示していると考えられる行動であって、それを撮像されたものによって判定できるものであってよい。

顔を向けたことは、例えば、画像内の人の位置に対応する広告影響位置内の位置と、広告の位置と、人の顔の方向の関係から、判定されてよい。顔を向けたことは、顔の輪郭に係る情報を用いてよい。顔の輪郭に係る情報は、例えば、顔の輪郭の顎の輪郭、耳の位置、目の位置、鼻の位置、口角の位置等を用いてよい。また、顔の右・左のいずれか一方の情報を用いてもよい。人の顔は左右対称であることから、一方の情報のみによっても推定できるためである。この場合、検出ポイントの数が減るため、計算量を減少できる利点がある。また、顔の一部を用いて判定してもよい。これは顔の一部が隠れている等見えない場合においても他の顔の部分に、上述の、顎、口角、鼻、目、耳などの一部が検出できることで推定できるためである。この場合、撮像装置に対し横を向いている人や、帽子やマスクをしている人や、撮像部の撮像可能範囲を一部超えた人も含めて判定できるため、より判定可能な人の数を増やすことができる利点がある。なお、広告の表示方向と撮像方向が同一であって、広告提供装置が提供する広告の周囲に撮像装置が備えられている場合など、撮像装置の位置と広告の位置を略同一視できる場合、撮像された画像において人の顔が撮像装置方向を向いているかどうか、撮像装置方向を向いていない場合において撮像装置方向からどの程度顔が傾けられているか、を判定してもよい。また、機械学習技術を用いて、判定されてよい。例えば、画像と、視線を向けたことの関係を用いて、画像に対し、視線を向けたかどうかを判定してよい。

視線を向けることは、例えば、画像内の人の位置に対応する広告影響位置内の位置と、広告の位置と、人の視線の関係から、判定されてよい。視線の方向は目の位置を用いて、判定されてよい。目の位置は、白目内の黒目の位置や面積を用いてよい。なお、広告の表示方向と撮像方向が同一であって、広告提供装置が提供する広告の周囲に撮像装置が備えられている場合など、撮像装置の位置と広告の位置を略同一視できる場合、撮像された画像において人の視線が撮像装置方向を向いているかどうか、撮像装置方向を向いていない場合において撮像装置方向からどの程度視線が傾けられているか、を判定してもよい。また、機械学習技術を用いて、判定されてよい。例えば、画像と、視線を向けたことの関係を用いて、画像に対し、視線を向けたかどうかを判定してよい。

指で示すことは、例えば、画像内の人の位置に対応する広告影響位置内の位置と、広告の位置と、人の指の方向の関係から、判定されてよい。なお、広告の表示方向と撮像方向が同一であって、広告提供装置が提供する広告の周囲に撮像装置が備えられている場合など、撮像装置の位置と広告の位置を略同一視できる場合、撮像された画像において指が撮像装置方向を向いているかどうか、撮像装置方向を向いていない場合において撮像装置方向からどの程度指が傾けられているか、を判定してもよい。また、機械学習技術を用いて、判定されてよい。例えば、画像と、指で示すことの関係を用いて、画像に対し、指を示したかどうかを判定してよい。

興味を示す表情は、興味を示した場合に人が取りうる顔の表情と、興味の程度と、の関係などを用いて、判定してよい。また、興味を示す表情は、顔を向けたこと、視線を向けること、指で示すこと、のいずれか一つが判定されたことを条件として、興味を示す表情を興味表示情報として生成してもよい。また、この場合、これら単独よりもより興味を示したとする興味表示情報を生成してよい。また、機械学習技術を用いて、判定されてよい。例えば、画像と、興味を示す表情との関係を用いて、画像に対し、顔を向けたかどうかを判定してよい。

歩行速度の変化は、例えば、広告影響位置内の位置を移動する速度の変化を用いて、判定してよい。また、歩行速度の変化は、顔を向けたこと、視線を向けること、指で示すこと、のいずれか一つが判定されたことを条件として、歩行速度の変化を興味表示情報として生成してもよい。また、この場合、これら単独よりもより興味を示したとする興味表示情報を生成してよい。また、機械学習技術を用いて、判定されてよい。例えば、画像と、歩行速度の変化との関係を用いて、画像に対し、歩行速度の変化が生じたかどうか、どの程度生じたかを判定してよい。

立ち止まるは、例えば、広告影響位置内の人の位置の移動の有無により判定してよい。また、立ち止まるは、顔を向けたこと、視線を向けること、指で示すこと、のいずれか一つが判定されたことを条件として、立ち止まるを興味表示情報として生成してもよい。また、この場合、これら単独よりもより興味を示したとする興味表示情報を生成してよい。また、機械学習技術を用いて、判定されてよい。例えば、画像と、立ち止まるとの関係を用いて、画像に対し、立ち止まったかどうかを判定してよい。

歩行経路の変化は、広告影響位置内の人の推定される移動方向からのずれの有無や程度により判定してよい。また、歩行経路の変化を判定する場合は、顔を向けたこと、視線を向けること、指で示すこと、のいずれか一つが判定されたことを条件として、歩行経路の変化を興味表示情報として生成してもよい。また、この場合、これら単独よりもより興味を示したとする興味表示情報を生成してよい。また、機械学習技術を用いて、判定されてよい。例えば、画像と、歩行経路の変化との関係を用いて、画像に対し、歩行経路の変化が生じたかどうか、どの程度生じたかを判定してよい。

また、興味表示情報は、上述の人の行動について、行動の回数に関する情報を用いて判定されてもよい。例えば、視線を向ける回数が２回以上ある、顔を広告に対して向ける回数が２回以上ある、などであってもよい。

また、興味表示情報は、上述の人の行動の順番に関する情報を用いて、判定されてよい。例えば、視線を向け、その後に、顔を向け、その後に、立ち止まり、その後に、指を指す、などである。単に立ち止まるのみであれば、広告への興味とは別の理由で立ち止まる可能性もあるが、視線や顔を向ける行動と組み合わされて立ち止まる場合には、広告に対する興味の高まりを、考慮することができる。これらは、ルールによって判定された各行動とかかる行動に関する係数とを設定し、かかるルールに基づいて、各行動に関する情報の組み合わせ、及び／又は各行動の時間的組み合わせを用いて、興味表示情報を生成してよい。

また、興味表示情報は、広告提供装置が提供する広告内の位置と関連付けられてよい。広告提供装置が一の広告を提供した場合、属性情報取得部は、前記一の広告内の箇所と関連付けて興味表示情報を生成してよい。この場合、人が広告に興味を有しているとして、広告内の具体的にどの箇所であるのかの情報を取得できる利点がある。箇所は、例えば、広告内の右上、右下、中央、などの位置であってもよいし、前記位置と関連付けられた広告内の具体的な内容であってもよい。内容は、商品等のもの、俳優やキャラクターや、広告内におけるイベントなどであってよい。また、広告提供装置が複数の広告を提供した場合、その複数の広告のどれであるか又は前記複数の広告のうちの一の広告内の箇所と関連付けて、興味表示情報を生成してよい。この場合、複数の広告内の一の広告に関する情報を取得できる利点がある。

機械学習は、種々の人工知能技術が用いられてよい。人工知能技術としては、例えば、ニューラルネットワーク、遺伝的プログラミング、機能論理プログラミング、サポートベクターマシン、クラスタリング、回帰、分類、ベイジアンネットワーク、強化学習、表現学習、決定木、ｋ平均法などが用いられてよい。

ニューラルネットワークを用いた機械学習技術は、ディープラーニング（深層学習）技術を用いてよい。これは、複数の層を用いて入力と出力の関係を学習することで、未知の入力に対しても出力可能とする技術である。教師有りと教師なしの手法が存在するが、どちらが適用されてもよい。なお、機械学習技術は、必ずしもニューラルネットワークに限定されるものではなく、上述の種々の技術が用いられてよい。

属性情報取得部は、広告提供部が提供する広告の時間情報と、前記広告提供部が提供している間に前記広告に係る広告影響位置にいる人が撮像された画像と、の対応関係から、広告に係る興味表示情報と属性情報と取得してよい。例えば、広告が提供されている間に広告影響位置にいる人が撮像された画像において、各人を特定し、各人について人工知能技術を用いて属性情報を取得し、各広告において、前記画像内の各人と人に係る属性情報とを関連付けて取得して記憶してよい。ここで、異なる時間に撮像された画像間において同一人物であると特定した場合、同一人に対し、同一の人ＩＤを付与してよい。この場合、後述する統計処理部による統計処理において、人の合計数を算出する場合は、人ＩＤを用いて、同一人に対し二重に算出しないよう処理してよい。

図７は、広告を示すＩＤと、興味表示情報と、興味表示情報に係る人の属性情報と、が関連付けられて記憶されている例である。なお、画像ＩＤや、提供されている広告の時間の情報など、他の情報が含まれてもよい。

属性情報データベースが、広告に係る情報と関連付けられて記憶されている場合、「広告属性情報データベース」ということもある。広告に係る情報は、例えば、広告ＩＤ、広告バージョン、広告提供場所、広告に係る商品等、広告に登場する俳優やキャラクター、広告の種類、広告の目的、広告の色調、広告に興味を引くであろうと想定された人に係る属性情報（「広告想定属性情報」ということもある。）、広告に係る商品等の想定される受領者に係る属性情報（「商品等想定属性情報」ということもある）などの情報であってよい。なお、広告想定属性情報と商品等想定属性情報との上位概念を「想定属性情報」ということもある。また、広告に係る情報は、広告や広告ＩＤなど広告それ自身を直接特定する情報を除いてもよい。広告バージョンは、広告のバージョンを特定する情報である。広告には、長いバージョン、短いバージョン、変形バージョンなどが存在する場合があるが、これらを特定する情報であってよい。広告提供場所は、広告を提供する場所であってよい。例えば、広告がデジタルサイネージで提供されている場合、その提供されている場所であってよい。場所は、例えば、渋谷、新宿などの行政区域上の名称であってもよいし、特定の住所であってもよいし、より具体的な建物内の位置を示す情報であってもよい。広告に係る商品等は、広告が提供する商品等であってよい。広告が分類される場合における広告の種類であってよい。

図８は、広告に係る情報と、興味表示情報と、興味表示情報に係る人の属性情報と、が関連付けられて記憶されている例である。なお、他の情報が含まれてもよい。これらが関連付けられて記憶されることにより、どのような広告に、どのよう人々が、興味を有するかの情報を取得できる利点がある。特に、各広告に係る情報である、広告バージョン、広告提供場所、広告に係る商品等、広告に登場する俳優やキャラクター、広告の種類、広告の目的、及び／又は、想定属性情報などと、現実に興味を示した人が有する、人属性情報及び／又はファッションアイテム属性情報との関係の情報を取得でき、種々のマーケティングに利用できる情報を取得できる利点がある。

また、広告属性情報データベースは、種々の形式のデータベースが採用されてよく、また一又は複数のデータベースから構成されてよい。例えば、広告属性情報データベースとして、リレーショナルデータベースが採用された場合、別途設けられたＩＤにより、各広告に係る情報は関連付けられていてよい。別途設けられたＩＤは、候補キー又はスーパーキーであってよい。

また、属性情報取得部は、興味表示情報に係る時間的情報を取得してよい。時間的情報を取得することにより、一定の表示時間を有する広告において、広告に対して人が有する興味の時間的情報を取得できる利点がある。例えば、一定の表示時間を有する広告においては、キャラクターが登場したり、事件が生じたり、音楽が流れたり、音が生じたりなど、種々の出来事が生じうる。これらの出来事において、人が興味を有した時点又は時間帯の情報を取得できる利点がある。

時間的情報は、時点であってもよいし一定時間であってもよい。時点または一定時間は、時刻の情報でもよいし、経過時間などであってもよい。経過時間は、一の広告の開始時間からの経過時間であってもよいし、一の企業が広告時間として得ている時間内における経過時間であってもよい。いずれにせよ、広告が表示されている時間帯の中で、人が興味を有した広告に関する時間的情報であればよい。

一定の表示時間を有する広告は、経時的要素を含む広告であってもよいし、経時的要素を含まない広告であってもよい。経時的要素を含む広告としては、例えば、動画の広告がある。動画の広告は、ストーリー性のある広告、広告内のキャラクターが動作する広告、広告内に新たなキャラクターが登場する広告、広告内にイベントが生じる広告、などが挙げられる。

また、経時的要素を含まない広告としては、静止画の広告がある。静止画であっても、広告内の複数の箇所についてどの順番で興味を示したのか、静止画又はその一部をどの程度の時間興味を示したのか、などの時間的情報を取得することにより、より興味表示情報を取得できる利点がある。

属性情報取得部は、広告提供部が提供する広告の時間的情報と、前記広告提供部が提供している間に前記広告に係る広告影響位置にいる人が撮像された画像と、の関係から、興味表示情報に係る時間的情報を取得してよい。例えば、広告が提供されている間に撮像されている画像について、広告提供時間の時刻と、撮像されている画像の時刻との対応関係から、広告と、興味表示情報に係る時間的情報の関係を取得してよい。

記憶部は、一の広告と、興味表示情報と、興味表示情報に係る時間的情報と、属性情報と、を関連付けて記憶してよい。

図９は、広告と、人と、前記人に係る興味表示情報と、前記興味表示情報に係る時間的情報と、前記人に係る属性情報と、を関連付けて記憶する一例である。

なお、興味表示情報に係る時間的情報とは別に、興味表示情報における興味の程度の情報を、時間的情報を用いて、生成してもよい。例えば、時間的情報が長い場合に、興味の程度について、興味が高いよう程度の情報を生成してもよい。この場合、時間的情報は、人の興味の程度を推測する情報として利用できる利点がある。

次に、一実施形態における全体の流れを図１０を用いて説明する。まず、広告提供部が広告を提供する（１００１）。次に、広告が提供されている間に、撮像装置が、広告影響位置にいる人を撮像する（１００２）。撮像された画像内の一又は複数の人について、属性情報取得部が一又は複数の種類の属性情報を取得する（１００３）。広告に係る情報と、画像内の人と、前記人に対する属性情報とを、関連付けて記憶する（１００４）。

３．２．実施形態２
一実施形態のシステムは、統計処理部を有してよい。統計処理部は、統計処理を行う機能を有する。統計処理部は、属性情報データベースを用いて、統計処理を行ってよい。統計処理部が、統計処理を施して得た情報は、統計処理データとして記憶してよい。統計処理データは、以下で詳述する一又は複数の視聴情報を含んでよい。

＜広告に対する属性情報＞
統計処理部は、広告に対し、広告と関連付けられた一又は複数の属性情報について、視聴情報を生成してよい。

本願書類において、興味を示した人又は興味を示さない人のどちらかに関する値を「視聴値」ということもある。また、興味を示す可能性のある人（すなわち、撮像装置で撮像された広告影響位置にいる人）に関する値を「視聴母数値」ということもある。また、興味を示した人と興味を示していない人の関係を示す相対値を「視聴率」ということもある。また、視聴値と視聴率との上位概念として、「興味視聴情報」ということもあり、興味視聴情報と、視聴母数値と、の上位概念として、「視聴情報」ということもある。視聴情報が生成されることにより、広告の影響を受けうる人の情報を具体的かつ簡易な数値で取得できる利点があり、広告の提供にあたり参考となる情報を効率的に収集できる利点がある。なお、興味視聴情報は興味表示情報を使用しているため、人々の広告に対する興味の情報を反映した情報として利用できる利点がある。特に具体的な広告についての興味視聴情報が生成された場合、かかる広告に関する効果を測定できる利点がある。他方、視聴母数値は、興味表示情報を使用せずに生成できるため特定の広告が提供されてもよいが特定の広告を提供しない状態で撮像装置が撮像した人々に関する情報から生成できる利点がある。

視聴値は、一の広告に対して興味を示す人数を対象として集計した値でもよいし、前記一の広告に対して興味を示さない人数を対象として集計した値でもよいし、前記一の広告に対して示した興味の程度が一定以上の人数を対象として集計した値でもよい。広告に対して興味を示した人の数は、前記広告に対して、興味を示した興味表示情報を含む人の数によって算出されてよい。広告に対して興味の程度が一定以上の人数は、興味表示情報において興味の高さの程度が所定の値以上の人数によって算出されてよい。

また、視聴値は、広告に興味を示した人に係る情報であってよい。広告に興味を示した人に係る情報は、例えば、人が、広告に興味を示した時間、広告に対して示した興味の程度を数値化した場合における数値、などであってよい。また、これらの時間や数値は、広告に興味を示した人の合計の、夫々、時間、数値であってよい。なお、広告が時間をベースとして費用が加算される現在のビジネスに鑑みて、視聴値として時間に関する情報を収集できる場合、費用の算出の参考になる利点がある。

より具体的には、時間に関する視聴値は、例えば、一の広告について興味を示したと判定された人が前記一の広告について興味を示した時間の合計であってもよいし、一の広告について興味を示したと判定された人の人数と前記広告の提供時間とを乗じた数値であってもよい。前者は、各興味を示した人が、実際に興味を示している時間の合計を精緻に情報として取得できる利点がある。後者は、各興味を示した人について、具体的な興味を引いた時間は考慮しないものの、少なくとも広告の提供に対して興味を示したことを、計算できる利点がある。また、前記一の広告に対するものに代えて、複数の広告についても、同様に生成されてよい。この場合、複数の広告に対する情報を取得できる利点がある。

視聴母数値は、広告の提供と関係なく、撮像装置で撮像された広告影響位置にいる人に係る情報であってよい。広告影響位置にいる人に係る情報は、例えば、広告影響位置にいる人数、広告影響位置内にいる各人の合計時間、などであってよい。

視聴率は、一の広告に係る広告影響位置にいる人に係る情報を分母とし、前記一の広告に係る広告影響位置にいる人の中で前記一の広告に興味を示した人に係る情報を分子として算出されたものであってよい。視聴率は、割合、百分率、などで表示されてよい。一の広告に係る広告影響位置にいる人に係る情報は、かかる人に関する情報の合計であってよい。例えば、かかる人の人数、かかる人が広告影響位置にいた時間の合計時間、又は広告に対する興味の程度を数値化した場合における一人あたりの最大の数値と前記かかる人の人数を乗じた数値、などであってよい。これに対し、一の広告に興味を示した人に係る情報は、上述の各母数のうち、広告に興味を示した人に係る対応する情報であってよい。視聴率を生成することにより、同じ広告影響位置にいた人のうち広告に興味を示した人に係る情報を収集できる利点がある。

また、視聴値が時間に関する視聴値が時間を単位として提供される広告のビジネスと関係すると同様に、視聴率も、時間に関する視聴率が生成されてよい。具体的には、分母が、一の広告について広告影響位置にいる人の人数に、前記一の広告の提供時間で乗じた数値であってよく、分子は、一の広告について興味を示したと判定された人の人数を、前記広告の提供時間で乗じた数値であってよい。また、分母が、各提供された広告について広告影響位置にいる人の各人数に前記各広告の提供時間を乗じて、合計した値であり、分子が、各提供された広告について興味を示したと判定された各人数と、前記各広告の提供時間と、を乗じて、合計した値であってよい。また、分子における前記広告の提供時間に代えて、実際に、広告に興味を示した各人が、前記広告に興味を示したと判定された時間を用いてよい。

ここで、視聴率が、人数の場合の例を説明すると、特定の広告を提供している場合において、広告影響位置にいた人として、広告の前を通り過ぎた人が１００人いる場合において、その広告に対して、顔を向けたり、視線を合せたり、指を指すなど、広告に興味を示した人が３０人いる場合など、前記１００人のうち、前記広告について興味を有する内容を含む興味表示情報と関連付けられた人が３０人いる場合、３割という値が視聴率であってよい。

視聴情報は、広告影響位置にいる人のうち、特定の一又は複数の属性情報を有する人々について、生成されたものでもよい。この場合、広告に対して、一又は複数の属性情報を有する人々における情報を収集できる利点がある。

また、視聴情報は、特定の一回又は複数回提供された一の広告について、生成されてよい。この場合、特定の一回又は複数回に係る情報を収集できる利点がある。特に、広告は、提供された広告の時間を用いて費用が計算されることが多いため、特定の一回又は複数回という特定の広告時間に対し、人々がどの程度興味を示したかという情報を収集すると、広告の費用対効果を検討する情報を収集できる利点がある。

また、視聴情報は、一又は複数の特定の場所で提供された広告について、生成されてよい。この場合、一又は複数の特定の場所における情報を収集できる利点がある。

また、視聴情報は、特定の期間について、生成されてよい。この場合、特定の期間に係る情報を収集できる利点がある。

特定の期間として、一日の所定時間で集計してもよいし、曜日毎に集計してもよいし、平日と休日に分けて集計してもよいし、月の前半・中盤・後半に分けて集計してもよいし、春夏秋冬と季節を分けて集計してもよいし、夏季休暇、クリスマス休暇、年初などの季節的な休暇について集計してもよい。特定の期間を、夫々区分けして行うことにより、かかる特定期間を前提とした人々の広告に対する興味度合いに関する情報を収集できる利点がある。これは、特定の時期と関連する商品等についての広告に対する興味が増加することがあるためである。

また、特定の期間として、一日の特定の時間帯で生成されてもよい。例えば、平日において、朝の通勤時間帯、夕方の退勤時間帯、等が挙げられる。この場合、通勤時における人々の情報を収集できる利点がある。また、平日において、昼の昼食時間帯であってもよい。この場合、昼食時間帯における人々の情報を収集できる利点がある。

なお、特定の期間に係る視聴情報は、分、時間、日、曜日、平日・休日、月、などの種々の単位で平均化されてもよいし、合計されたものであってもよい。

また、視聴情報は、特定の複数の広告について、生成されてよい。この場合、複数の広告にわたり視聴情報を収集できる利点がある。

また、視聴情報は、特定の関係を有する複数の広告について、生成されてよい。例えば、一又は複数の広告のバリエーションの複数の広告であったり、一又は複数の広告のうちの短いバージョンや長いバージョンなどの特定のバージョンの複数の広告であったり、特定の一又は複数の場所に設置された複数の広告であったり、特定の一又は複数の種類の広告であったりしてよい。この場合、特定の一又は複数の広告に係る情報を有する複数の広告について、視聴情報を収集できる利点がある。

また、視聴情報は、撮像装置から取得された画像に基づく属性情報の全てを用いて生成されてもよいし、撮像装置から取得された画像に基づく属性情報の一部を用いて生成されてもよい。例えば、視聴情報は、上述の、特定の一又は複数の属性情報を有する人々、特定の一回又は複数回提供された一の広告、一又は複数の特定の場所で提供された広告、特定の期間に係る広告、特定の複数の広告、又は、特定の関係を有する複数の広告、に限定して収集された情報を用いて生成されてよい。この場合、各限定されたものについての視聴情報を取得できる利点がある。

また、視聴情報は、上述の、特定の一又は複数の属性情報を有する人々、特定の一回又は複数回提供された一の広告、一又は複数の特定の場所で提供された広告、特定の期間に係る広告、特定の複数の広告、特定の関係を有する複数の広告、について、これらの一部又は全部の組み合わせ、について生成されてよい。この場合、各組み合わせた観点における視聴情報を生成できる利点があり、広告と人々に係る種々の情報から多様な情報を取得できる利点がある。

また、統計処理部は、視聴情報を生成するための基礎となる情報として、上述の、特定の一又は複数の属性情報を有する人々、特定の一回又は複数回提供された一の広告、一又は複数の特定の場所で提供された広告、特定の期間に係る広告、特定の複数の広告、特定の関係を有する複数の広告、について、これらの一部又は全部の組み合わせ、の選択肢を提供してよい。かかる選択肢が提供されることにより、システムの利用者は、視聴情報を生成するための基礎となる情報を、目的に合わせて選択できる利点がある。また、統計処理部は、選択された上記の情報を取得できる機能を有してよい。統計処理部は、かかる情報を取得した場合、かかる情報に合わせて、視聴情報を生成してよい。かかる選択された情報に基づいて視聴情報を生成する機能により、目的に合わせた視聴情報を生成できる利点がある。

ここで、特定の複数の属性情報を用いた例を説明すると、統計処理部は、性別の属性情報と、年齢層の属性情報と、ファッションアイテムの色と、に関する特定の複数の属性情報を用いて、視聴情報を生成してよい。

図１１は、一の広告と、前記一の広告に係る人の性別の属性情報と、前記一の広告に係る人の年齢層の属性情報についての、興味ありと興味なしの人数を、各々集計して数値を生成した例である。ここで、興味あり、及び、興味なしは、興味表示情報に基づいてよい。

統計処理部が属性情報として、ファッションアイテム属性情報を用いて集計した場合、ファッションアイテム属性情報は、人のファッションセンスや好みについて、一定の傾向を示すものであるため、ファッション関連の商品等はこれらの広告と深層的な関連性を情報として整理できる利点がある。また、これらの関連性を用いて、商品等に対するマーケティングを検討する題材を提供できる利点がある。

また、統計処理部が属性情報として、ファッションアイテム属性情報及び人属性の両方を用いて集計した場合、人属性を前提として、ファッションセンスや好みを考慮した関連性を情報として整理できる利点がある。また、これらの関連性を用いて、商品等に対するマーケティングを検討する題材を提供できる利点がある。

また、統計処理部が、広告に係る情報と、上述のファッションアイテム属性情報との両方を用いて視聴情報を生成した場合、ファッションセンスや好みを考慮した関連性を情報として整理できる利点がある。また、これらの関連性を用いて、商品等に対するマーケティングを検討する題材を提供できる利点がある。

また、視聴情報は、属性情報の各層について生成されてよい。例えば、性別についての属性情報であれば、男性、及び／又は、女性について視聴情報を生成してよい。年齢についての属性情報であれば、１０代、２０代、３０代等の各年齢層についての視聴情報を生成してもよいし、より具体的な層として、２１歳、２２歳、２３歳などの各年齢について視聴情報を生成してもよい。また、ファッションアイテム情報についてであれば、各ファッションアイテム色について視聴情報を生成してもよいし、各ファッションアイテム種別について視聴情報を生成してもよいし、バッグの有無や、ハットの有無、などについて視聴情報を生成してもよい。

統計処理部は、属性情報について、所定の範囲のグループ化をして、上述の集計をしてよい。所定の範囲のグループ化は、例えば、２０歳乃至２５歳のグループ、２６歳乃至３０歳のグループ等であってよい。また、所定の範囲のグループ化は、一又は複数の情報についてグループ化であってもよい。例えば、男性というグループと、女性というグループであってもよいし、ファッションアイテム属性について、ファッションアイテム色属性であれば、黄色のグループ、青色のグループ、黒色のグループ、などであってよく、ファッションアイテム種別属性であれば、アウターのグループ、ボトムのグループ、等であってもよいし、シャツ、ブラウス、及びポロシャツを一つとしたグループ、デニムパンツのグループ、ショルダーバックのグループ、などであってもよい。

また、統計処理部は、視聴情報についての種々のランキングを生成してよい。例えば、統計処理部は、特定の一又は複数の属性情報についての視聴情報のランキング、複数の広告についての視聴情報のランキング、又は、一又は複数の広告に係る情報についての視聴情報のランキング、などが挙げられる。特定の一又は複数の属性情報についての視聴情報のランキングは、性別、年齢層、ファッションアイテム種別、ファッションアイテム色などの特定の一又は複数の属性情報についての視聴情報のランキングであればよく、その対象は一又は複数の広告についてのものであってもよいし、広告に係る情報について視聴情報の生成の段階において限定されていてもよい。複数の属性情報についての視聴情報、とは、例えばファッションアイテム色と性別という複数の属性情報であれば、青・男性、赤・男性、黒・男性、青・女性、赤・女性、黒・女性、などの組み合わせについての視聴情報であってもよいし、青・赤・黒の各属性情報の各視聴情報と男性・女性の各属性情報の各視聴情報であってもよい。なお、前者の組み合わせは、全ての組み合わせについてであってもよいし、一部の組み合わせについてであってもよい。前者の場合、全ての組み合わせの情報を取得できる利点があり、後者の場合、煩雑な全ての組み合わせに代えて一部の情報に注目できる利点がある。また、かかる構成により、属性情報の観点でランキングを生成することが可能となり、種々の分析が可能となる利点がある。また、一又は複数の広告に係る情報についての視聴情報のランキングは、広告に係るバージョン、広告に係る商品等、広告に係る色調、設置場所、広告内の俳優・キャラクター、又は、これらの組み合わせ、などについてのランキングであればよく、特定の一又は複数の属性情報について視聴情報の生成の段階で限定されていてもよい。かかる構成により、広告に係る情報の観点でランキングを生成することが可能となり、種々の分析が可能となる利点がある。

例えば、一の広告について興味ありの集計結果の高い順に、興味を示した人に係るファッションアイテム色を、ランキングとして生成してよい。視聴情報が視聴率の場合、視聴率の数値の対象となる人に係る情報について、分母及び分子において、特定の属性情報に限定した場合の数値を生成して、ランキングとするものであってよい。ランキングは、数値が高い順でも低い順でもよい。この場合、一の広告について、属性情報と、視聴情報との関係を整理できる利点がある。

図１２は、一の広告に対して興味を示した人に係る人数の高い順に、属性情報のランキングを生成した例である。本図においては、各属性情報（例えば、男性かつ４０代など）を充足する集計された人数について、人数の多い順に、ランキングが生成されている。かかる情報によって、対象広告（例えば、ＩＤ００３）について興味を示した人々に関する情報を整理できる利点がある。

また、統計処理部は、広告に係る情報を用いた例として、広告の設置場所に関するランキングを生成してよいし、広告の種類に関するランキングを生成してもよい。

また、統計処理部は、複数の広告について、視聴情報についてのランキングを生成してよい。この場合、複数の広告と視聴情報を整理できる利点がある。

また、統計処理部は、複数の広告と複数の属性情報を対象として、視聴情報についてのランキングを生成してよい。この場合、種々の広告、種々の属性情報において、視聴情報との関係を整理できる利点がある。複数の属性情報は、種々の階層の情報であってよい。例えば、ファッションアイテム種別としてトップス、ボトムス、という階層でもよいし、ファッションアイテム種別内のトップス内の、ワイシャツ、トレンチコート、などの下位の階層でもよい。種々の階層の情報は、同一と認識される階層を比較の対象として、ランキングに入れてもよいし、異なると認識される階層を比較の対象として、ランキングにいれてもよい。また、ランキングの対象は、排他的なものであってもよいし、重複があるものであってもよい。

また、上述における複数の広告は、一の企業に係るものであってよいし、複数の企業に係るものであってもよい。一の企業に係る複数の広告とは、一の企業が関与する広告であってよい。例えば、前記一の企業が作成した広告や、前記一の企業が資金を提供して作成した広告などが挙げられる。当該構成により、前記一の企業は、複数の広告の中で、人々が興味を示す広告、又は特定の属性情報を有する人々が興味を示す広告、に関する情報を収集できる利点がある。

また、複数の広告は、複数の企業に係る広告を対象としてもよい。複数の企業に係る広告は、上述の一の企業が複数の企業になった場合と同様である。この場合、例えば、広告提供の場所を提供する者や複数の広告の中から広告を選択する者に対して、複数の企業に係る広告の中で、人々が興味を示す広告、又は、特定の属性情報を有する人々が興味を示す広告、に関する情報を収集できる利点がある。

また、統計処理部は、統計処理データと関連付けて、広告と関連付けられた広告想定属性情報、及び／又は、広告と関連付けられた商品等想定属性情報、を生成してよい。これにより、広告と関連性のある、広告想定属性情報及び／又は商品等想定属性情報と、広告が使用された場合において現実に人々の反応として収集された統計処理データと、を関連付けて使用することができる利点がある。

また、統計処理部は、統計処理データを表示する際に、一の広告に関する属性情報の情報と、広告想定属性情報及び／又は商品等想定属性情報と、を関連付けて表示してよい。例えば、広告ＩＤ００３が、車に関する広告であり、その広告想定属性情報が、男性かつ３０代であれば、男性かつ３０代の情報を、関連付けて表示してよい。関連付ける表示の態様としては、種々の手法であってよい。例えば、本図においては、男性かつ３０代は、ランキング内に３位として含まれているため、かかる部分を、他の属性情報とは異なる態様で、表示してもよい。本図においては図示していないが、異なる態様としては、例えば、数値又は文字の書式について、フォント、スタイル、下線、色、サイズ、文字飾り、配置、等の異なる態様であってよく、また、数値又は属性情報に係る欄や背景について、塗りつぶしやパターン等が異なる態様であってよい。かかる構成により、閲覧者は、想定属性情報に係る人と、広告に係るランキングの属性情報とを比較することで、想定属性情報の人について、検討できる利点がある。

また、統計処理部は、ランキングの生成に使用される、特定の一又は複数の属性情報、特定の一又は複数の広告に関する情報、及び／又は、視聴情報として生成する情報、の選択肢を提供し、選択された上記情報を取得できる機能を有してよい。かかる選択肢が提供されることにより、システムの利用者は、ランキングの生成に使用される情報を、目的に合わせて選択できる利点がある。また、統計処理部は、統計処理部は、かかる情報を取得した場合、かかる情報に合わせて、ランキングを生成してよい。かかる選択された情報に基づいてランキングを生成する機能により、目的に合わせたランキングを生成できる利点がある。

なお、上述においては、統計処理部が、属性情報データベースを用いて、統計処理データを生成する手法を生成したが、属性情報データベースを用いずに、統計処理データを生成してもよい。例えば、統計処理部は、各情報に関して、情報の取得毎にアップデート可能な変数を用いて、統計処理データを生成してもよい。かかる変数は、情報処理業界においては、アキュムレータと呼ばれることもあるが、属性情報データベースなどに暫定的に記録せずに、直接、統計処理データの内容をアップデートしてよい。例えば、属性情報取得部が、広告と、興味表示情報と、属性情報と、を取得すると、統計処理部が、広告と、属性情報と、を関連付ける統計処理データ内の該当する箇所の変数の値を１アップデートする構成としてよい。

統計処理部によって生成された統計処理データは、種々のグラフ化がされてよい。グラフ化は、棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、帯グラフ、ヒストグラフ、レーダチャート、散布図など、種々の手法がとられてよい。

例えば、図１３は、折れ線グラフの一例である。通過者数１３０１は、横軸の各時刻において、縦軸が時間と人数を乗じた数値によりどの程度しているかを示したものである。ここで単に人数のみでなく、検出された時間を乗じている理由は、人によっては足早に通り過ぎる人もいれば、ゆっくりと通り過ぎる人もおり、同じ一人であっても広告影響位置にいる時間は人によって異なるためである。また視聴率１３０２は、各広告１乃至１０について、性別の属性情報と、年齢層の属性情報と、から構成される特定の複数の属性情報について、視聴率が表示されている例である。性別は男性と女性であり、年齢層は、３５歳以下と３５歳以上で分けている。視聴率は、分母（検出された各人の時間を、検出された各人について、合計した数値）に対し、分子（人が興味を示している時間を、前記興味を示した人について、合計した数値）であってよい。また、Average（平均）を生成し、表示してよい。また、視聴率に応じて、異なる色を生成し、表示してよい。

また、統計処理部は、所定期間毎に属性情報データベースを用いて統計処理を行い、統計処理データを更新してよい。これにより、統計処理部は、新しく収集された多数の属性情報を用いて、より多数の情報に基づく信頼性の高い統計処理データを生成できる利点がある。

次に、一実施形態における統計処理部における流れの一例を図１４を用いて説明する。まず、統計処理部は、属性情報データベースから、視聴情報の生成の対象となる情報の種類を取得する（１４０１）。視聴情報の生成の対象となる情報の種類は、例えば、特定の一又は複数の属性情報、特定の広告に係る情報等が挙げられる。次に、統計処理部は、生成すべき視聴情報に係る情報を取得する（１４０２）。視聴情報に係る情報は、例えば、人数又は数値、合計又は平均、などであってよい。次に、統計処理部は、ランキングの対象に関する情報を取得する（１４０３）。ランキングの対象に関する情報は、例えば、何についてのランキングであるのか、に関する情報であってよい。次に、統計処理部は、視聴情報の対象となる情報と視聴情報に係る情報を用いて、視聴情報を生成する（１４０４）。次に、統計処理部は、視聴情報とランキングの対象に関する情報を用いて、ランキングを生成する（１４０５）。なお、上述の順序は一例にすぎず、視聴情報を生成するための情報が収集された後は視聴情報を生成してよく、また、ランキングを生成するための情報を取得された後は、ランキングを生成してよい。
３．３．実施形態３
一実施形態のシステムは、広告選択部を備え、広告選択部は、人予測情報を用いて、広告を選択する機能を有してよい。広告は、一定の継続的時間を有する態様となっていることが多く、広告影響位置に人々がいても、すぐに広告を切り替えられることができるとは限らない。そこで、広告影響位置に来ると予想される人が有する属性情報（本願書類において、「人予測情報」ということもある）を生成し、かかる人予測情報を使用して広告を選択することで、一定の継続的時間を有する広告を不自然なく切り替え、かつ広告影響位置にいる人に対して広告の価値を増大できる利点がある。人予測情報は、広告影響位置に来ると予想される人のうち、一定以上の人が有する属性情報であってよい。

人予測情報は、広告影響位置の人を、所定の期間内に撮像した画像内の属性情報を用いて生成されてよい。例えば、人予測情報は、広告を選択する前の所定の時間内に、広告影響位置に来た人の平均の属性情報であってよい。これは、広告影響位置に来る人の傾向は、微小な時間差であれば、大きく異ならないという考えに基づく。例えば、都心のビル街において、平日の朝９時の時間帯と休日のお昼の時間帯とにおいて、都心のビル街を歩く人々の傾向は異なっても、平日の朝９時台の時間帯と平日の朝１０時台の時間帯とにおいて、都心のビル街を歩く人々の傾向は、類似であると考えられる。広告を選択する前の所定の時間は、例えば、広告を選択する前の、５分前からの５分間、１０分前からの１０分間、１０分前からの５分間、１５分前からの１０分間、３０分前からの３０分間、１時間前からの１時間、などであってよい。

また、所定の期間として、平日の同一時間帯の期間、同一の週の同一時間帯の期間、などでもよい。前者は、例えば、前日の同一時間帯における属性情報の平均、所定の期間の平日の同一時間帯における属性情報の平均、などを用いてよい。後者は、例えば、前週の同一時間帯における属性情報の平均、所定の期間の同一の週の同一時間帯における属性情報の平均、などを用いてよい。要するに、所定の期間として、同様の属性情報を有する人が来る可能性ある期間を用いてよい。

また、人予測情報として、広告影響位置に来る人を、その位置に来る前に撮像された画像内の属性情報を用いてもよい。その位置に来る前に撮像する手法として、例えば、広告が通路のある箇所に設置されている場合において、その個所に通じる他の場所が挙げられる。一例としては、長い地下道においては、一方向を歩く人々は、一の場所を通る人は、基本的には、その地下道にある他の位置を通ることになることから、一の場所を通る人を撮像した画像内の人の属性情報を用いて、他の場所を通る人を予測できる利点がある。

なお、人予測情報は、複数の人々が各々有する属性情報の平均に基づいてよい。広告が提示されている時間内には複数の人が通りうるため、複数の人の平均的な属性に合わせることで広告に興味を引く人の人数と程度が高まる可能性が高くなる利点がある。例えば、平日の朝９時に、都心のビルの地下道における人予測情報は、ファッションアイテム種別がスーツで、ファッションアイテム色がグレーの属性情報、などであってよい。

広告選択部は、人予測情報と統計処理データに基づいて、提供される広告を選択してよい。人予測情報の一例としては、図１７が挙げられる。なお、本図においては、和集合、積集合を用いて、特定の複数の属性情報を表したが、種々の手法であってよい。要するに、属性情報として生成された情報であればよい。

広告選択部は、一又は複数の広告の中から、前記一又は複数の広告に係る統計処理データと、人予測情報とを用いて、広告を選択してよい。広告選択部は、一又は複数の広告の中から、前記一又は複数の広告に係る統計処理データを用いて、人予測情報内の属性情報と所定の関係にある属性情報と関連付けられた広告を選択してよい。ここで、一の属性情報と他の属性情報が所定の関係であること（本願書類において、「所定の属性情報関係」ということもある。）は、同一又は類似の関係であってもよいし、包含関係であってもよいし、又は、これらの組み合わせであってもよい。また、属性情報関係の強さとは、類似の度合いの強さや、包含関係の包含の程度の強さであってよい。また、同一又は類似の関係や包含関係は、種々の手法により判定されてよい。これらは、一又は複数の属性情報は、例えば論理式で表現されうるものであるため、論理式間における、関係の有無や、関係の程度を判定する技術を用いて、判定されてよい。

人予測情報内の属性情報と所定の属性情報関係にある属性情報と関連付けられた広告を選択する趣旨は、人予測情報に係る属性情報と、統計処理データに係る属性情報の関係性が高いほど、広告影響位置にいる人に対して効果的な広告を提供できる可能性が高まる利点にある。

また、広告選択部は、統計処理データ内で、人予測情報内の属性情報と所定の関係にある属性情報と関連付けられた広告のうち、上述の視聴情報において、人々の示す興味の程度が高い広告を選択してよい。この場合、一般的に、人々の示す興味の程度が高い広告を選択できる利点がある。

また、広告選択部は、統計処理データ内で、人予測情報内の属性情報と同一又は類似の属性情報と関連付けられた広告のうち、後述する視聴率が高い広告を選択してよい。この場合、高い視聴率を得られる広告であるため、同一時間帯の広告利用料を支払う場合において、広告に係る企業は、より効率的に広告を用いることができる利点がある。

また、上述において、広告選択部は、更新された統計処理データを用いて、広告を選択してよい。これにより、より信頼性の高い更新された統計処理データに基づいて、より適切な広告を選択できる利点がある。また、広告提供部は、前記更新された統計処理データに基づいて選択された広告を提供してよい。この場合、より多数の属性情報に基づいて、多数の人々に興味を引く可能性のある広告を提供できる利点がある。

また、広告選択部は、広告属性情報データベース内の広告想定属性情報と同一又は類似の属性情報に係る広告を選択してよい。この場合、広告が想定する属性情報に係る人に対する広告を選択できる利点がある。また、広告提供部は、前記広告属性情報データベース内の広告想定属性情報と同一又は類似の属性情報に係る広告を提供してよい。この場合、より広告が想定する属性情報に係る人に対して、現実に広告を提供できる利点がある。

また、広告選択部は、複数の広告から、ランダムに選択してもよい。

次に、一実施形態において、広告選択部を用いた流れの一例を、図１５を用いて説明する。まず、画像取得部は、広告がある場合における広告影響位置にいる人の画像を撮像する（ステップ１）。次に、属性情報取得部は、撮像された画像から属性情報を生成する（ステップ２）。次に、属性情報取得部は、属性情報から、人予測情報を生成する（ステップ３）。次に、広告選択部は、人予測情報と、予め備えた属性情報データベースと、から広告を選択する（ステップ４）。次に、広告提供部は、選択された広告を提供する（ステップ５）。

広告選択部を用いた一例を説明したが、他の流れがあってもよい。例えば、画像取得の際に、広告提供部が広告を提供していてもよい。また、属性情報取得部が、興味表示情報を取得してもよい。

３．４．実施形態４
一実施形態のシステムは、対比部を備えてよい。対比部は、複数の視聴情報について、対比する機能を有してよい。

対比の態様は種々であってよい。例えば、対比する対象の視聴情報を、夫々、生成してもよいし、これを表示してもよい。また、複数の視聴情報のうちの、二つの視聴情報の割合を生成してもよいし、前記二つの視聴情報の割合を表示してもよい。

一実施形態のシステムは、複数の広告のうちランダムに提供された広告に基づく視聴率（本願書類において、「ランダム視聴率」ということもある）と、人予測情報と想定属性情報とを用いて提供された広告に基づく視聴率（「想定視聴率」ということもある）と、人予測情報と統計処理データを用いて提供された広告に基づく視聴率（「改善視聴率」ということもある）と、を対比する対比部を備えてよい。また、前記対比部は、ランダム視聴率と、想定視聴率と、改善視聴率とを生成してよい。また、前記対比部は、ランダム視聴率と、想定視聴率と、改善視聴率とを生成し、情報処理装置上で表示できるよう情報処理装置に向けて送信してよい。また、前記対比部は、ランダム視聴率と、想定視聴率と、改善視聴率とを情報処理装置において表示させてよい。

改善視聴率は、統計処理データの情報の程度に応じてよい。情報の程度は、属性情報データベースにおける属性情報の種類や属性情報の種類の量に応じてもよいし、属性情報データベースの基となる画像内の人の量に応じてもよい。前者の属性情報の種類とは、例えば、性別、年齢層、ファッションアイテム種別、ファッションアイテム色、ファッションアイテムアクセサリ、ファッションアイテム着丈などであってよい。また、一の改善視聴率が他の改善視聴率よりも属性情報の種類の量が多いとは、例えば、一の改善視聴率が性別とファッションアイテム種別に基づく属性情報を属性情報データベース内から用いて人予測情報との関係を生成するのに対し、他の改善視聴率が性別と年齢層とファッションアイテム色とファッションアイテムアクセサリに基づく属性情報を属性情報データベース内から用いて人予測情報との関係を生成する場合などをいう。改善視聴率に係る広告の人予測情報において使用される属性情報の種類の量が多いほど、広告に影響を与える位置に来る人の属性情報の一致度が高まるため、より広告に興味が高まる可能性が高くなる利点がある。特に、属性情報として、ファッションアイテム情報に係る属性情報の種類を多くする場合、人の好みを反映しうるファッションアイテムの情報を用いることができるため、ファッションに関連する商品等人の好みが影響しやすいより商品等の広告について、適切な広告を選定できる可能性が高くなる利点がある。例えば、ファッションアイテムに係る商品等の他、化粧品、時計などのアパレル界隈における商品等は、人の好みに影響を受けるため、人の好みに訴える広告を適切に選定できる可能性が高くなる利点がある。また、広告は、これらのものに限らず、多様な業界における広告であってよい。例えば、現在においても、携帯電話など多数の人に使用される消費物は、性別、年齢層、生活スタイルのそれぞれにアピールできるように、多様な広告を提供している現在において、これらを、より個々の人々に合わせて選択できる可能性が高くなる利点がある。

また、改善視聴率は、特定の期間に収集された属性情報に基づく統計処理データを用いてもよい。特定の期間に収集された属性情報に基づく統計処理データにより、例えば、古い期間に係る情報を対象としないなどの利点がある。

図１８は、特定の一の広告について、対比部が生成して対比したランダム視聴率、想定視聴率、改善視聴率、を図示する例である。それぞれ、３０％、４０％、８０％とされている。想定視聴率は、人予想情報を用いて広告の想定した人に対して提供しているため、ランダム視聴率と比較すると視聴率が向上していることを示している。また、改善視聴率は、興味表示情報を含む属性情報を利用して、実際の人々の反応の情報を利用して、広告を選択しているため、単に予想した想定属性情報よりもより人々が広告に対して興味をもち、視聴率が向上されていることが示されている。想定視聴率／ランダム視聴率は、ランダム視聴率と想定視聴率の比であり、想定視聴率がランダム視聴率の１．３倍ほど視聴率が向上していることを示す一例である。想定視聴率／改善視聴率は、想定視聴率と改善視聴率の比であり、改善視聴率が想定視聴率の２倍ほど視聴率が向上していることを示す一例である。改善視聴率／ランダム視聴率は、ランダム視聴率と改善視聴率の比であり、改善視聴率がランダム視聴率の２．６７倍ほど視聴率が向上していることを示す一例である。複数の視聴率を対比する対比部により、複数の視聴率の変化を理解できる利点がある。

次に、一実施形態において、対比部を用いた流れの一例を、図１６を用いて説明する。まず、広告提供部は、ランダムに選択された広告を表示する（ステップ１）。画像取得部は、前記広告が表示中に、前記広告の広告影響位置における人を撮像する（ステップ２）。属性情報取得部は、撮像された画像から興味表示情報を含む属性情報を生成し、属性情報データベースに記憶する（ステップ３）。統計処理部は、属性情報データベースから、視聴情報を生成する（ステップ４）。次に、広告選択部は、人予測情報と想定属性情報とを用いて、広告を選択する（ステップ５）。次に、広告提供部は、選択された広告を提供する（ステップ６）。次に、前記広告が表示中に、前記広告の広告影響位置における人を撮像する（ステップ７）。属性情報取得部は、撮像された画像から興味表示情報を含む属性情報を生成し、属性情報データベースに記憶する（ステップ８）。統計処理部は、属性情報データベースから、視聴情報を生成する（ステップ９）。次に、広告選択部は、人予測情報と属性情報データベースとを用いて、広告を選択する（ステップ１０）。次に、広告提供部は、選択された広告を提供する（ステップ１１）。次に、前記広告が表示中に、前記広告の広告影響位置における人を撮像する（ステップ１２）。属性情報取得部は、撮像された画像から興味表示情報を含む属性情報を生成し、属性情報データベースに記憶する（ステップ１３）。統計処理部は、属性情報データベースから、視聴情報を生成する（ステップ１４）。

上述の流れにおいては、ランダムの広告の表示、想定属性情報を利用して選択された広告の表示、改善属性情報を利用して選択された広告の表示、を順次行った上で対比する一例を示したが、対比部を用いた一例は、上述に限られない。上述の３つの表示に順序は適宜入れ替え可能であり、また、３つの表示に代えて２つの表示でもよいし、４つ以上でもよい。４つ以上の場合において、上記３つの形式を繰り返してもよいし、他の想定属性情報や他の改善属性情報を用いてもよい。改善属性情報は、上述のとおり、利用する属性情報に応じて変更されてよい。

一実施形態のシステムは、ランダムに提供された広告に基づく視聴率と、人予測情報と広告想定属性情報とを用いて提供された広告に基づく視聴率と、人予測情報と統計処理データを用いて提供された広告に基づく視聴率と、を対比する比較部を備えてよい。

一実施形態のシステムは、
視聴率生成部が、
第１広告が表示中の第１画像に係る第１視聴率を生成し、
第２広告が表示中の第２画像に係る第２視聴率を生成し、
前記対比部は、
前記第１視聴率と前記第２視聴率とを対比してよい。

一実施形態のシステムは、
第１広告を提供する広告提供部と、
前記第１広告について広告影響位置にいる一又は複数の人を撮影する撮像部と、
前記撮像部において撮像された第１撮像画像を取得する画像取得部と、
前記第１撮像画像内における一又は複数の人から属性情報と、前記第１撮像画像内における一又は複数の人のうち、前記第１広告に興味を示した一又は複数の人について、興味表示情報を取得する属性情報取得部と、
前記第１広告と、一の人に係る属性情報と、前記一の人に係る前記興味表示情報と、を関連付けて属性情報データベースに記憶する記憶部と、
前記属性情報データベースを用いて、統計処理データを生成する統計処理部と、
前記統計処理データを用いて、一又は複数の視聴率を生成する視聴率生成部と、
前記一又は複数の視聴率を対比する対比部と、
を備えるシステムであってよい。

一実施形態のシステムは、第１広告について広告影響位置にいる一又は複数の人を撮影する撮像部と、前記画像取得部と、前記属性情報取得部と、前記記憶部と、前記統計処理部と、前記視聴率生成部と、前記対比部と、を備えるシステムであってよい。

一実施形態のシステムは、第１広告と係る第１撮像画像を取得する画像取得部と、前記属性情報取得部と、前記記憶部と、前記統計処理部と、前記視聴率生成部と、前記対比部と、を備えるシステムであってよい。

一実施形態のシステムは、属性情報データベースを記憶する記憶部と、前記統計処理部と、前記視聴率生成部と、前記対比部と、を備えるシステムであってよい。

一実施形態のシステムは、属性情報データベースに基づいて統計処理データを生成する統計処理部と、前記視聴率生成部と、前記対比部と、を備えるシステムであってよい。

一実施形態のシステムは、統計処理データを用いて、一又は複数の視聴率を生成する視聴率生成部と、前記対比部と、を備えるシステムであってよい。

一実施形態のシステムは、視聴率生成部が生成した一又は複数の視聴率を対比する記対比部、を備えるシステムであってよい。

一実施形態のシステムは、
第１広告に係る広告影響位置にいる複数の人が撮像された第１撮像画像を取得する取得部と、
前記第１撮像画像内における複数の人について、前記第１広告に対する興味を示した人と示さない人の双方について、属性情報を生成する属性情報生成部と、
前記第１広告と、前記属性情報とを関連付けてデータベースに記憶する記憶部と、
を備えるシステムであってよい。この場合、本実施形態のシステムは、広告に対して興味を示した人にとどまらず、興味を示していない人に係る情報も整理できる利点がある。

一実施形態のシステムは、
広告が提供されていない状況において、広告が設置された場合に広告影響位置にいる複数の人を特定の期間に撮像された第１撮像画像内における複数の人に係る属性情報から、広告影響位置と前記特定の期間における、属性情報を含む人予測情報を生成する生成部、
を備えるシステムであってよい。この場合、本実施形態のシステムは、広告が設置されていなくとも、当該広告影響位置にいる人に係る属性情報に基づく人予測情報を生成できる利点がある。

一実施形態のシステムは、
第１広告に係る広告影響位置にいる複数の人を特定の期間に撮像された第１撮像画像内における複数の人に係る属性情報から、前記第１広告に係る広告影響位置と前記特定の期間における、属性情報を含む人予測情報を生成する生成部、
を備えるシステムであってよい。この場合、本実施形態のシステムは、第１広告が提供された状況において、属性情報を取得しつつ、人予測情報を生成できる利点がある。

一実施形態のシステムは、
第１広告に係る広告影響位置にいる複数の人を特定の期間に撮像された第１撮像画像内における複数の人に係る属性情報から、前記第１広告に係る広告影響位置と前記特定の期間における、属性情報を含む人予測情報を生成する生成部と、
前記第１撮像画像内における複数の人に係る属性情報から、興味表示情報を含む属性情報を取得する属性情報取得部と、
を備えるシステムであってよい。この場合、本実施形態のシステムは、第１広告が提供された状況において、興味表示情報を含む属性情報を取得して第１広告に係る広告影響位置にいる人についての情報を取得し、かつ、人予測情報を生成できる利点がある。

一実施形態のシステムは、
前記第１広告に対して、前記興味を示す複数の人に関する属性情報を含む前記第１データベースを用いて第１統計情報を生成する統計処理部、
を備えた上述のシステムであってよい。

一実施形態のシステムは、
前記第１データベースを用いて、表示する第２広告を選択する選択部、
を備えた上述のシステムであってよい。

一実施形態のシステムは、
前記取得部は、選択された前記第２広告が表示中に撮像された第２撮像画像を取得し、
前記生成部は、前記第２撮像画像内において前記第２広告に興味を示した人に関する属性情報を生成し、
前記記憶部は、表示中の前記第２広告と、前記第２撮像画像内において前記広告に興味を示した人に関する属性情報を関連付けて第２データベースに記憶する、
上述のシステムであってよい。

一実施形態のシステムは、
前記第１広告は、ランダムに選択された広告であり、
前記統計処理部は、前記第２データベースを用いて、統計情報を生成する、
上述のシステムであってよい。

３．５．実施形態５
一実施形態のシステムは、広告についての、いわばプラットフォームを提供してよい。プラットフォームは、一又は複数の広告場所提供者と、一又は複数の広告提供者と、の間に立つ意味を示すものである。なお、かかるプラットフォームは、広告提供者システムと広告場所システムとの間の情報を全て管理してもよいし、広告提供者システムと広告場所システムとの間の情報を全て管理しなくともよい。プラットフォームであっても、広告提供者システムと広告場所システムとの間で、直接的に情報をやり取りをされる状況を排除するものではない。広告提供者システムと広告場所システムとの間において、一実施形態のシステムは、最初の情報のやり取りの提供や、必要に応じて情報を提供するなど、種々の態様情報を提供してよい。広告場所システムと接続可能とされたシステムにより、広告が提供される場所における情報を、広告提供者が広告について判断する際の有益な情報を整理して提供できる利点がある。

図１９は、一実施形態のシステムに係るプラットフォームを示す図である。本図は、本願発明の一実施形態のシステム（１９００）と、広告場所システムＰ１（１９０１）・Ｐ２（１９０２）・Ｐ３（１９０３）と、広告提供者システムＡ１（１９０４）・Ａ２（１９０５）・Ａ３（１９０６）とが、図示されている。本願発明の一実施形態のシステムを、単に、システムと呼ぶことがある。これらは、本図のとおり、電気通信回線で接続可能とされていてよい。システムと広告提供者システムとの間、システムと広告場所システムとの間には、適宜インターネットなどが介在してもよいし、共有ケーブル、専用ケーブル等で接続されていてよい。システムが、広告提供者システム、広告場所システムと、情報のやり取りが可能であればよい。

広告場所提供システムは、一又は複数の広告提供装置と、前記一又は複数の広告提供装置の各広告影響位置を撮像する一又は複数の撮像装置と、を含むものであってよい。上述の図１乃至図４で例示したように、広告場所提供システムとしての情報処理装置は含まない構成であってもよいし（例えば、図２と図４の、撮像装置２０１ａ・２０１ｂ・４０１ａ、広告提供装置２０２ａ・２０２ｂ・４０２ａ）、広告場所提供システムとしての情報処理装置を含む構成（例えば、図３のシステム３０３ａ・３０３ｂ・３０３ｃ・４０３ｂ）であってもよい。前者の場合、広告場所提供システムは、広告提供装置と、前記広告提供装置に係る広告影響位置を撮像する撮像装置と、の総称であり、後者の場合、広告場所提供システムは、広告提供装置と、前記広告提供装置に係る広告影響位置を撮像する撮像装置と、これらと直接的又は間接的に情報を伝達可能な一又は複数の情報処理装置と、の総称であってよい。

また、広告場所提供システムは、複数の広告提供装置に対し、前記複数の広告提供装置に係る各広告影響位置の一を撮像する撮像装置によって、前記複数の広告提供装置が夫々提供する広告の影響の情報を取得する構成とされてもよい。この場合、前記一を撮像する撮像装置で得られた情報を、その周辺に係る広告提供装置の広告影響位置の情報の代表とすることで、計算を単純にできる利点がある。

また、広告場所提供システムは、複数の広告提供装置に対し、前記複数の広告提供装置に係る各広告影響位置の一部を撮像する一又は複数の撮像装置によって、前記複数の広告提供装置が夫々提供する広告の影響の情報を取得する構成とされてもよい。この場合、前記一部を撮像する一又は複数の撮像装置で得られた情報を、その周辺に係る広告提供装置の広告影響位置の情報の代用とすることで、前記複数の広告提供装置に係る各広告影響位置の全てを撮像可能な複数の撮像装置によって撮像して得られた情報を利用する場合と比較して、計算を単純にできる利点がある。

また、一実施形態のシステムは、広告場所提供システムから、図２乃至図４で例示した態様の情報、又は、これらに限られず、撮像装置と広告提供装置から得られた情報、を取得してよい。なお、これらの、広告場所提供システムから取得し、一実施形態のシステム内で統計処理データを生成するのに使用される情報を、「統計処理データに係る情報」ということもある。統計処理データに係る情報は、統計処理データそのものであってもよいし、統計処理データを生成するための画像情報であってもよい。また、広告場所提供システムが統計処理データを生成する場合において、広告場所提供システムが複数の広告を提供する広告提供装置を含む場合、前記複数の広告を区別した統計処理データを生成してよい。かかる複数の広告を区別した統計処理データは、各広告と関連付けて属性情報を生成することにより、生成してよい。

一実施形態のシステムは、広告場所提供システムから取得する情報を用いて、広告場所提供システムに係る場所についての統計処理データを生成してよい。例えば、一実施形態のシステムが、広告場所提供システムから、画像情報又は属性情報を取得した場合は、一実施形態のシステム内の統計処理部が、統計処理データを生成してよいし、一実施形態のシステムが、広告場所提供システムから、統計処理データを取得した場合は、一実施形態のシステム内の統計処理部が、それをそのまま利用又は他の広告場所提供システムから提供される統計処理データとの合成などの加工をしてよい。

広告場所提供システムの所有者又は管理者は、システムの所有者又は管理者であってもよいし、広告場所提供システムを構成するもの（たとえば、撮像装置や広告提供装置）が設置される場所の、土地所有者、建物所有者、建物の賃借人、などであってもよいし、これらの者に対してまとめるものが含まれてもよい。なお、設置場所としては、商業施設、駅内などが挙げられるが、これらに限られず、広告が設置できる場所であればよい。

本願発明に係る一の実施態様におけるシステムの統計処理部は、広告場所提供システムから取得する情報を用いて、生成、統合又はその情報をそのまま利用した、広告提供場所における統計処理データを生成し、広告提供者システムに提供してよい。

広告提供者システムは、広告を提供する側の者が使用するシステムである。広告を提供する側の者（本願書類において、「広告提供者」ということもある）は、広告主、広告会社、メディアレップ、広告費用を支払う者、広告を作成するものなどが挙げられる。広告提供者システムは、後述する、ターゲット広告を、システムに対して送信する送信元である情報処理装置を含んでよい。また、広告提供者システムは、ターゲット広告を提供する場所に関する情報を含む統計処理データの送信先である情報処理装置を含んでよい。

広告場所システムに係る情報処理装置は、夫々、ワークステーション、デスクトップパソコン、ラップトップパソコン、ノートパソコン、ＰＤＡ、携帯電話、スマートフォンなどであってよい。

広告提供者システムは、夫々、ワークステーション、デスクトップパソコン、ラップトップパソコン、ノートパソコン、ＰＤＡ、携帯電話、スマートフォンなどであってよい。

システムが、広告提供者システムに対して、一の広告場所システムに係る情報を、「広告場所レポート」ということもある。一の広告場所システムに関する広告場所レポートは、後述する、前記一の広告場所システムにおいて取得した画像に係る情報、及び／又は、前記一の広告場所システムにおいて取得した画像に係る情報から生成された視聴情報、を含んでよい。

図２３は、他の一実施形態におけるシステムと全体との関係を示す図である。一実施形態に係るシステム２３０１と、広告提供者システムの例である、広告主２３０２ａ、広告会社２３０２ｂ、メディアレップ２３０２ｃ、とが接続可能とされている。また、システム２３０１は、広告場所システムの例である、大手通信キャリア２３０３ａ、施設会社２３０３ｂがあり、これらと直接又は間接的に、接続可能とされてよい。なお、大手通信キャリアは、ここでは、各施設会社に対する広告の場所の提供についての営業や折衝を、システムに係る者に代理して、担当するほか、通信キャリアとしての役割を果たすものであって、システムと広告場所システムとの間で間接的に接続可能とされている一例であり、システムが、広告場所システム（例えば、施設会社）から、間接的に、画像に係る情報を取得する一例である。

プラットフォームに係る一実施態様におけるシステム
広告提供者システムは、システムが提供する統計処理データを取得し、かかる統計処理データを提示できる機能を有してよい。例えば、図２０は、広告提供者システムが、広告提供者に対して表示する、統計処理データの一例である。本図は、異なる場所Ｐ１乃至Ｐ３において、一又は複数の属性情報について、視聴情報を表示する例である。属性情報としては、性別と年齢層の組み合わせが用いられている。また、視聴情報として、視聴合計平均時間を表示している。これらにより、異なる場所においても、時刻によって、各属性情報と視聴合計平均時間の情報を理解できる利点がある。これらの情報を用いて、広告提供者は、例えば、特定の属性情報を有する人の視聴合計平均時間が高い場所はどこであるかを理解することができるため、表示する予定の広告を提供すべき場所について、見てほしい属性情報を有する人々に対して広告を提供すべき場所を選択するための情報を取得できる利点がある。また、視聴合計平均時間の情報により、広告を各場所で提供した場合に、一の属性情報を有する人がどの程度注目するかの参考となる情報を取得できる利点がある。

なお、かかるシステムの構成は、例えば、東京駅周辺のビジネス街ではビジネスに関連する人々が多くおり、お台場などの商業施設では家族やカップルなどのプライベートで訪問する人々が多くいる、というような、人々が存在する場所と人々の備える属性とには関係があるという思想を背景としている。この思想をより細分化し深めることで、例えば、ファッションアイテムに係る属性情報と、場所に潜在的な関係が存在し、さらにそれらが広告の視聴情報とも関係するという思想に基づくものである。

また、統計処理データは、視聴情報の高さの順で、広告場所のランキングを含んでもよい。この場合、一実施形態のシステムの統計処理部は、視聴情報の高さの順に、広告場所のランキングを含んでよい。例えば、図２２は、一実施形態のシステムの統計処理部が生成し、広告提供者システムに送信され、広告提供者システム上で表示される、統計処理データの他の例であり、閲覧総数（視聴情報）が高い順に、場所と各情報が、表示されている例である。より具体的には、閲覧総数の高い順に掲載場所が表示され（２２０１乃至２２０５）、各場所における閲覧総数が具体的数値として表示され（２２０６）、閲覧者を属性情報で区分けして各属性情報に属する閲覧者数が円グラフにより表示され（２２０７）、閲覧者を属性情報で区分けして各属性情報に属する閲覧者数の閲覧時間の合計が円グラフにより表示され（２２０８）、時間軸に応じた閲覧者数の増減が閲覧履歴として表示され（２２０９）ている。当該ランキングにより、多数掲載可能な場所がある場合などで、視聴情報を順位付けて取得できる利点がある。

上述では、人々が高い興味を示している視聴情報の高い順の表示の例を説明したが、人々が高い興味を示していない視聴情報の低い順に表示をしてもよい。人々が高い興味を示している視聴情報の高い順の表示の場合、広告を提供する価値の高い場所としての情報を取得できる利点があり、人々が高い興味を示していない視聴情報の低い順に表示の場合、広告を提供する価値が低い場所としての情報を取得できる利点がある。

上述のランキングは、各場所の視聴情報の高さの順の例であるが、更に具体化して、所定の時間帯についてランキングを生成してもよいし、一又は複数の特定の属性情報毎にランキングを生成してもよいし、これらの組み合わせでランキングを生成してもよい。所定の時間帯にランキングをした場合、かかる所定の時間帯における人々の動きを理解できる利点がある。例えば、ビジネス街において、朝の出勤時を含む時間帯、昼の昼食時を含む時間帯、夕方の退勤時を含む時間帯などは、人々の動きが他の時間帯と異なる可能性が高いため、かかる人々の動きの情報を前提として、広告の提供を検討できる利点がある。また、７時から９時、９時から１１時、１１時から１３時、１３時から１５時、１５時から１７時、１７時から１９時など、連続して時間帯毎にランキングを生成した場合、例えば出勤時、昼食時、退勤時以外の時間との差も理解しつつ、人々の動きに関する情報を取得できる利点がある。これらの情報を取得できた場合、例えば、広告提供者は、これらの時間帯を考慮して、広告枠として、広告の提供の是非を検討できる利点がある。

なお、この場合において、システムは、表示される統計処理データの一又は複数の属性情報を、広告提供者システムから、取得できる構成とされてよい。また、広告提供者システムは、広告提供者によって入力される、かかる表示される統計処理データの一又は複数の属性情報を、受領する構成と、かかる受領した一又は複数の属性情報を、システムに送信する機能を有してよい。システムは、かかる一又は複数の属性情報を取得した場合、かかる情報を用いて、表示される統計処理データを生成してよい。

プラットフォームに係る他の実施態様におけるシステム
一実施形態のシステムは、広告提供者システムから取得する広告に係る情報を用いて、広告を提供する場所を提案してもよい。この場合、一実施形態のシステムは、上述と同様の構成により、広告場所システムから、広告と画像に関する種々の態様の情報を取得してよく、かかる情報に基づいて、広告提供者システムに対し、広告を提供する場所を提案してよい。

一実施形態のシステムは、広告提供者システムから、広告提供者が提供する予定の広告（本願書類において、「ターゲット広告」ということもある。）に係る情報を、取得してよい。提供する予定の広告に係る情報（本願書類において、「ターゲット広告に係る情報」ということもある。）は、例えば、ターゲット広告自体、ターゲット広告を示す情報、ターゲット広告に係る一又は複数の想定属性情報、ターゲット広告の広告に係る情報、広告提供者が考える広告提供場所、などを取得してよい。なお、広告提供者が考える広告提供場所とは、例えば、広告提供者が候補として考えている広告提供場所であって、後述する試験的にターゲット広告を提供してみる場所であってよい。

一実施形態のシステムは、ターゲット広告に係る情報を取得した場合、かかる情報を用いて、前記広告に適した情報を生成してよい。例えば、一実施形態のシステムが、ターゲット広告の一又は複数の想定属性情報を取得した場合、前記ターゲット広告に係る想定属性情報と所定の属性情報関係にある属性情報を有する人が広告影響位置にいる広告提供場所を、通知してよい。例えば、図２１は、広告提供者システムから得られた情報と、広告場所システムから得られた情報とを、概略的に示した図である。本図では、広告提供者システム２１０４から、男性、ファッションアイテム色が紺系という属性情報を、本例のシステムが取得したとする。

次に、一実施形態のシステムは、広告場所システム２１０１ないし２１０３から、それぞれの広告場所システムから画像に係る情報を、取得してよい。例えば、本図では、システム２１００が、広告場所システムＰ１乃至Ｐ３から画像に係る情報を取得し、システム２１００が、各画像に係る情報に基づいて、視聴情報のテーブル（２１０１ａ乃至２１０３ａ）を生成している例である。ここで、属性情報は、男性かつファッションアイテム色が紺系、男性かつファッションアイテム色が紺系以外、女性かつファッションアイテム色が紺系、女性かつファッションアイテム色が紺系以外の４つについて、それぞれ、所定期間、各広告場所システムに係る広告影響位置において関連付けられた撮像装置によって撮像された人々に基づく視聴情報が生成され、記憶されている。

上述では、広告提供者システムから情報を取得した後に広告場所システムから情報を取得する情報の流れを説明したが、広告場所システムから情報を取得した後に広告提供者システムから情報を取得するなど、これらの情報の順次は、同時又は任意であってよい。例えば、広告場所提供システムから、随時、画像に係る情報を、本例のシステムが取得する構成としてもよいし、本例のシステムが広告提供者システムからターゲット広告に係る情報を取得したことを条件として、本例のシステムが広告提供者システムに対して画像に係る情報を要求し、これに対応して、広告場所提供システムが画像に係る情報を本例のシステムに送信することで、本例のシステムがかかる情報を取得する構成であってもよい。

広告場所システムにおいて得られる画像に係る情報は、他の広告を用いて取得された情報であってよい。この場合、簡易に他の広告で得られた情報を利用できる利点がある。

また、広告場所システムにおいて得られる画像に係る情報は、アイキャッチャーのような抽象的に人々の注目を得るような表示に対するものであってもよい。この場合、抽象的に人々に注目を得るような表示に対する視聴情報として、参考にできる利点がある。

また、広告場所システムにおいて得られる画像に係る情報は、ターゲット広告に係る想定属性情報と、所定の属性情報関係にある広告を用いて得られたものであってよい。この場合、ターゲット広告と想定属性関係の点で関連があると考えられる広告であるため、ターゲット広告が利用された場合と似たような視聴情報を得られる可能性が高い利点がある。例えば、広告場所システムにおいて得られる画像に係る情報は、ターゲット広告に係る広告の色調や出演者の情報と同一又は類似の情報を用いた他の広告に関する画像に係る情報を用いてよい。

また、システムは、一又は複数の広告場所提供装置において、広告提供者から取得したターゲット広告を、試験的に提供し、かかる広告についての画像に係る情報を取得してもよい。この場合、ターゲット広告に係る画像に係る情報を取得できることで、ターゲット広告に対する人々の示す興味の程度の情報を取得できる利点がある。

一実施形態のシステムは、ターゲット広告に係る情報を用いて、提案すべき、前記ターゲット広告を提供する場所を、特定してよい。かかる特定された場所は、ターゲット広告に係る広告提供者システムに、送信されて、伝達されてよい。例えば、本図においては、システムは、広告提供システム２１０４から取得した情報を用いて、広告場所システム２１０１乃至２１０３の中から提案すべき広告場所を特定してよい。本図において、ターゲット広告に係る情報としての想定属性情報は、男性かつファッションアイテム色が紺系であるところ、かかる男性かつファッションアイテム色が紺系である属性情報について視聴情報が高いものである合計視聴時間が最も多いのは、広告場所システム２１０１ａにある２７２時間であることから、システムは、広告場所システム２１０１に係る場所を、提案すべき広告場所として、広告提供者システム２１０４に送信し、伝達してよい。

また、一実施形態のシステムは、ターゲット広告に係る情報を用いて、提案すべき、前記ターゲット広告を提供する場所を、ランキング形式で、特定してよい。かかる特定されたランキング情報は、ターゲット広告に係る広告提供者システムに、送信されて、伝達されてよい。例えば、本図において、ターゲット広告に係る情報としての想定属性情報は、男性かつファッションアイテム色が紺系であるところ、かかる男性かつファッションアイテム色が紺系である属性情報について視聴情報が高いものをランキングすると、広告場所システムＰ１（２７２時間）、広告場所システムＰ２（１８１時間）、広告場所システムＰ１（１５７時間）の順になる。そこで、システムは、かかる場所を示す情報と前記場所を示す情報に対応する視聴情報として、広告場所システムとその対応する視聴合計時間を、広告提供者システムＡ１に伝達してよい。

また、上述では提案する内容に視聴情報を含む例であるが、視聴情報を含まないものであってもよい。例えば、一実施形態のシステムは、前記広告の一又は複数の想定属性情報と、所定の属性情報関係にある属性情報を有する人が検出された広告提供場所、かかる所定の属性情報関係にある属性情報を有する人が検出された人数が所定の数以上である広告提供場所、又は、かかる所定の属性情報関係にある属性情報を有する人が検出された人数についての広告提供場所のランキングを通知してよい。この場合、人数は多い順であってもよいし、少ない順であってもよい。人数が多い順の場合は、ターゲット広告に係る想定属性情報と所定の属性情報関係にある人が多くいる場所であることから広告を提供する場所として好ましい場所として検討ができ、人数が少ない順の場合は、ターゲット広告に係る想定属性情報と所定の属性情報関係にある人が少ない場所であることから広告を提供する場所として好ましくない場所として検討ができる利点がある。

一実施形態のシステムは、
一又は複数の広告場所システムから取得した画像に係る情報を取得する取得部と、
前記画像に係る情報と、前記ターゲット広告に係る情報とを用いて、広告場所レポートを生成する生成部と、
を有するシステムであってよい。

前記生成部は、更に、ターゲット広告に係る情報を用いて、前記広告場所レポートを生成してよい。前記ターゲット広告に係る情報は、広告提供者システムから取得してもよいし、予め高システム内に記憶されてもよい。後者は、例えば、前回、広告提供者システムから、広告に係る情報を取得した場合など、同一、類似又は関連する広告についての広告に係る情報を用いる場合などが挙げられる。この場合、広告提供者から新たに広告に係る情報を取得する面倒がない利点がある。

なお、一実施形態のシステムは、広告場所システムから取得した画像に係る情報に基づく広告場所レポートを、広告提供者システムに送信する例を説明したが、かかる例に限られず、例えば、一実施形態のシステムは、広告場所レポートを、一実施形態のシステムのシステム端末１９０７に送信し、システム端末１９０７上において表示できる構成としてもよい。この場合、一実施形態のシステムの利用者が、広告提供者との面談等において、かかる一実施形態のシステムの端末において表示しつつ、各広告場所システムの利点等を説明できる利点がある。一実施形態のシステムに係る端末は、上述の広告場所レポートを表示できるよう構成されてよい。

３．６．実施形態６
一実施形態のシステムは、金額を決定する機能を有する金額決定部を備えてよい。金額決定部を備えたシステムは、例えば、実施形態５で説明したように、他の情報処理装置と接続可能とされていてよい。金額決定部は、種々の情報を用いて、広告枠の金額を決定してよい。例えば、金額決定部は、視聴情報、画像に係る情報、広告場所、及び／又は、広告提供時間帯、（本願書類において、これらの金額を決定するために使用される要素を、「金額決定要素」ということもある。）を用いて、金額を決定してよい。

金額決定部は、視聴情報と関連して、金額を決定してよい。視聴情報はどの程度広告に対して人々が興味を示したかを示す情報である。すなわち、視聴情報が高いケースは広告の提示価値が高いことを意味する。そこで、視聴情報と関連して、広告枠の金額を決定することを発明者らは考えた。

金額決定部は、視聴情報の値と比例して金額を決定してよい。例えば、一の視聴情報の数値が３０である場合に金額が１０万円であるとすると、他の視聴情報の数値が６０である場合には、金額が２０万円であってよい。視聴情報の値と金額とを比例させる場合、視聴情報が例えば人々の視聴率であったり、人々の視聴時間の合計であれば、その率や合計時間に比例させた価値として広告の提示の金額を決めることができる利点がある。

また、金額決定部は、視聴情報の値と比例ではないが所定の関係を用いて決定してよい。例えば、金額決定部が、予め視聴情報に係る数値と金額との関係を定めたルールを有し、かかるルールを用いて、視聴情報から、金額を決定してよい。

また、金額決定部は、画像に係る情報と関連して、金額を決定してよい。広告場所システムから取得される画像に係る情報は、どのような属性情報を有する人がいるかを生成できる情報であり、提供される広告の広告影響位置にいる人々の情報であるため、広告によって広告に興味を示す可能性を判定できる情報である。そこで、画像に係る情報と関連して、広告枠の金額を決定することを、発明者らは考えた。

金額決定部は、例えば、画像に係る情報として、属性情報を用いて、金額を決定してよい。属性情報は、広告提供場所にいる人の情報であることから、かかる情報を考慮して金額を決定できる利点がある。

例えば、一の広告提供場所システムから取得された画像に係る人の属性情報と、ターゲット広告に係る想定属性情報と、所定の属性情報関係の有無に応じて、金額を変更して決定してよい。この場合、所定の属性情報関係の有無を反映させて、金額を決定できる利点がある。

また、金額決定部は、属性情報関係の程度に関連して、金額を決定してよい。例えば、金額決定部は、一の広告提供場所システムから取得された画像に係る人の属性情報とターゲット広告に係る属性情報との属性情報関係が、他の広告提供場所システムから取得された画像に係る人の属性情報と前記ターゲット広告に係る属性情報との属性情報関係よりも強い場合、前記一の広告提供場所におけるターゲット広告の提供を、前記他の広告提供場所におけるターゲット広告の提供よりも、高い金額に設定してよい。かかる構成により、広告提供場所毎の人の情報を踏まえて、金額を決定できる利点がある。例えば、ターゲット広告に係る想定属性情報が、５０代以上の男性である場合において、一の広告提供場所の属性情報が３０代以上の男性であり、他の広告提供場所の属性情報が４０代以上の女性である場合、前記一の広告提供場所の金額を、前記他の広告提供場所よりも高めてよい。

また、金額決定部は、広告場所と関連して、金額を決定してよい。広告場所によって、提供される広告の広告影響位置にいる人々は異なりうるため、広告場所は、広告に興味を示す可能性を判定できる情報である。そこで、広告場所と関連して、広告枠の金額を決定することを、発明者らは考えた。

金額決定部は、広告提供時間帯と関連して、金額を決定してよい。広告提供時間帯によって、提供される広告の広告影響位置にいる人々は異なりうるため、広告提供時間帯は、広告に興味を示す可能性を判定できる情報である。そこで、広告提供時間帯と関連して、広告枠の金額を決定することを、発明者らは考えた。

金額決定部は、決定された金額を、一又は複数の広告提供者システムに送信し、前記一又は複数の広告提供者システムは、かかる金額を表示してよい。金額の表示により、広告提供者は、広告枠の金額を理解できる利点がある。

また、金額決定部は、決定された金額を前記金額の広告枠に係る情報と共に、一又は複数の広告提供者システムに送信し、前記一又は複数の広告提供者システムは、かかる金額と前記広告枠に係る情報を関連付けて表示してよい。広告枠に係る情報は、広告場所、提供される広告の時間帯、提供される広告の日時、及び／又は、広告場所レポートに係る内容などであってよい。金額が広告枠に係る情報と共に関連付けて表示されることで、広告提供者は、広告枠に係る情報と関連付けて金額を理解できる利点がある。特に、広告枠に係る情報として広告場所レポートに係る内容が含まれる場合において、前記広告場所レポートに係る内容が、提供される広告の時間帯に係る部分に限定されてよい。この場合、提供される広告の時間帯と密接に関連する情報が表示されるため、より広告提供者は、金額の価値を提供できる利点がある。

また、金額決定部は、上述の一の広告枠に限らず、複数の広告枠についても、同様の処理をしてもよい。例えば、金額決定部は、一又は複数の広告枠に係る情報と、前記一又は複数の広告枠について決定された各金額とを、関連付けて、一又は複数の広告提供者システムに送信し、前記一又は複数の広告提供者システムは、前記一又は複数の広告枠と、前記一又は複数の広告枠について決定された各金額と、を関連付けて表示してよい。

なお、金額決定部において、金額決定要素に基づいて決定される金額は、広告枠の金額の一部であってもよい。例えば、一又は複数の広告枠について、所定の土台となる金額Ａがあり、金額決定部が金額決定要素に基づいて決定した金額をＢとした場合、これらのＡとＢとの合計額を、前記一又は複数の広告枠の金額としてもよい。

一実施形態のシステムが、金額決定部を備えている場合における流れを、図２４を用いて説明する。まず、金額決定部は、必要に応じて、金額決定要素を、広告場所システムから直接的または間接的に取得する（２４０１）。次に、金額決定部は、金額決定要素を用いて、金額を決定する（２４０２）。次に金額決定部は、直接的または間接的に広告提供者システムに、金額を、必要に応じて、広告枠に係る情報と共に、送信する（２４０３）。広告提供者システムは、金額と、必要に応じて広告枠に係る情報と、を表示する（２４０４）。

また、金額決定部は、人々の関心の高さを用いて、金額を決定してよい。例えば、金額決定部は、一の商品等に対する人々の関心の高さの変動を予測できる場合に、前記一の商品等に係る広告の金額を、他の商品等に係る広告の金額とは、異なる金額に設定してよい。例えば、金額決定部は、一の商品等に対して人々の関心が高くなると予測できる場合に、前記一の商品等に係る広告の金額を他の商品等に係る広告の金額より高い金額に設定してもよい。人々の関心が高い場合には広告を提供する価値が高いことから、かかる広告の価値を価格に適切に反映できる利点がある。また、一の商品等について人々の関心が低いと予測できる場合に、前記一の商品等に係る広告の金額を他の商品等に係る広告の金額より低い金額に設定してもよい。

金額決定部は、人々の関心の高さを、金額決定要素を用いて、判定してよい。人々の関心の高さを判定するための金額決定要素としては、例えば、社会的な事件、ネット上で話題となっているもの等があってよく、この場合、インターネットを介して情報を取得してよい。社会的な事件、ネット上で話題となっているものは、ニュースで上位にランキングされているものや、検索ワードで上位になっているものなどにより特定されてよく、かかる社会的な事件、ネット上で話題となっているものに係る広告について、又はこれらと関連の高い商品等に係る広告について、金額決定部は、他の商品等に係る広告よりも高い金額に設定してよい。なお、社会的な事件又はネット上の話題から、かかるものに係る広告は、予め定められたルールや人工知能技術を用いて特定されてよい。

なお、一実施形態のシステムは、広告枠に対する金額を決定して表示した後に広告提供者が広告を行うかどうかを判断するような流れに限らず、例えば、広告提供者との間で一定の広告枠に対して広告を提供する契約の上で、その金額を決定する手段として、金額決定部が金額を決定する態様であってもよい。この場合、金額決定要素として、広告提供者から提供された広告であって、現実に提供された広告に係る視聴情報が用いられてよい。すなわち、この場合、金額決定部は、提供された広告に係る視聴情報を用いて、金額を決定してよい。なお、金額決定部は、他の金額決定要素を用いてよく、上述の人々の関心の高さを示す情報として、予測値ならず、実測値を用いて、金額を決定してよい。

一実施形態のシステムは、
一又は複数の広告場所システムから取得した画像に係る情報を取得する取得部と、
前記画像に係る情報を用いて金額を決定する決定部と、
前記決定された金額を、広告提供者システムに送信する送信部と、
を備えるシステムであってよい。

３．７．実施形態７
一実施形態のシステムは、入札機能を有する入札部を備えてよい。入札部を備えたシステムは、例えば、実施形態５で説明したように、他の情報処理装置と接続可能とされていてよい。入札部は、広告枠について、入札を行う機能を有する。入札部は、複数の広告提供システムから広告枠に対する金額を夫々取得し、最も高い金額を提示した一の広告提供システムに対して、広告枠を設定してよい。

入札部は、広告の入札に係る情報を、複数の広告提供者システムに送信し、前記複数の広告提供者システムは前記入札に係る情報を表示してよい。ここで、広告の入札に係る情報は、入札の手法や、入札募集の期間、及び／又は、対象となる広告枠に係る情報、などであってよい。広告の入札に係る情報が伝達されることにより、広告の入札について理解できる利点がある。

また、広告枠に係る情報は、例えば、広告が提供される予定の場所、前記場所における過去の広告枠の金額、前記場所に係る広告場所レポート、などであってよい。前記場所に係る広告場所レポートは、上述のとおり、前記広告場所システムに係る視聴情報や、前記広告場所システムに係る画像に係る情報であってよい。これらの情報により、広告提供者は、入札金額の決定の参考とできる利点がある。

例えば、特に、広告場所レポートの一の情報としての画像に係る情報として、属性情報を得た場合、ターゲット広告の想定属性情報との関係の強さを考慮することにより、広告提供者は、どの程度の入札金額とする価値があるかを検討できる利点がある。例えば、ターゲット広告の想定属性情報が３５歳以上の男性の会社員である場合において、画像に係る情報としての属性情報が２０歳代女性であれば価値は低いとして入札金額を低くしてもよいが、画像に係る情報としての属性情報が５０歳代の男性であればそれなりに価値が高いとして入札金額を高く設定するなどの決定を、広告提供者において可能となる利点がある。

また、入札に係る情報として、入札金額の最低価格を含んでもよい。また、入札金額の最低金額は、人が予め定めた金額でもよいし、システムが算出した金額でもよい。また、システムが金額決定部を有している場合において、システムが算出した金額の一例として、金額決定部が決定した金額であってもよい。この場合、システムが広告枠と関連して算出した金額が最低価格となり、広告は当該価格よりも高いことが保証されるため、システム利用者は、入札により低い金額に決定されることを回避できる利点がある。

また、入札に係る情報として、入札金額の最低金額を含む場合、入札に係る情報は、更に、前記最低金額の算出の方法を含んでもよい。広告提供者システムが、かかる入札に係る情報として、最低金額の算出の方法を表示する場合、広告提供者は、入札の最低金額がどのように算出されたのかを理解する参考となる情報を知ることができる利点がある。

広告提供者は、上述の表示された種々の情報を参考にして、所定期間に、広告枠について入札金額を決定して広告提供者システムに入力し、広告提供者システムは、前記広告枠と関連付けて入札金額をシステムに送信する。

システムは、所定期間に、一又は複数の広告提供者システムから取得した各金額のうち、最も高い金額（「落札金額」ということもある。）を判定し、かかる金額を提供した広告提供者（「落札者」ということもある。）に係る広告提供者システムに、前記広告枠について、落札金額を送信する。

落札者に係る広告提供者システムは、前記広告枠と前記落札金額とを表示してよい。

次に、一実施形態のシステムが、入札部を備えている場合における流れを、図２５を用いて説明する。まず、入札部は、広告の入札に係る情報を、直接的又は間接的に複数の広告提供者システムに送信する（２５０１）。広告提供者システムは前記入札に係る情報を表示する（２５０２）。次に、広告提供者システムは、入力された入札金額を、前記広告枠と関連付けて入札金額をシステムに直接または間接的に送信する（２５０３）。次に、入札部は、落札金額を決定する（２５０４）。次に、入札部は、落札金額と、必要に応じて広告枠に係る情報と、を落札者に係る広告提供者システムに直接的又は間接的に送信する（２５０５）。落札者に係る広告提供者システムは、前記広告枠と前記落札金額とを表示する（２５０６）。

一実施形態のシステムは、
入札に係る情報を、複数の広告提供者システムに送信する送信部と、
前記入札に係る情報に対応して取得した一又は複数の金額を受領する取得部と、
前記取得した一又は複数の金額の一を決定する決定部と、
を備えるシステムであってよい。

本願書類の実施例において述べた発明例は、本願書類で説明されたものに限らず、その技術的思想の範囲内で、種々の例に適用できることはいうまでもない。例えば、本願書類の実施例において、情報処理装置の画面に提示される情報は、他の情報処理装置における画面で表示できるために前記他の情報処理装置に対して送信できるよう、各実施例のシステムが構成されてもよい。

また、本願書類で説明される処理及び手順は、実施形態において明示的に説明されたものによってのみならず、ソフトウェア、ハードウェア又はこれらの組み合わせによっても実現可能なものであってよい。また、本願書類で説明される処理及び手順は、それらの処理・手順をコンピュータプログラムとして実装し、各種のコンピュータに実行させることが可能であってよい。またこれらのコンピュータプログラムは、記憶媒体に記憶されてよい。また、これらのプログラムは、非一過性又は一時的な記憶媒体に記憶されてよい。

１０１、２０２ａ、２０２ｂ、３０２ａ、３０２ｂ、３０２ｃ、４０２ａ、４０２ｂ 広告提供装置
１０２ａ、１０２ｂ 人
１０３、２０１ａ、２０１ｂ、３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｃ、４０１ａ、４０１ｂ 撮像装置
１０４ 情報処理装置
１０５ 演算装置
１０６ ネットワーク
１０７ 記憶装置
１０８ 入力装置
１０９ 表示装置
１１０ バス
１１１ 通信ＩＦ
２０３、３０３、３０３ａ、３０３ｂ、３０３ｃ、４０３、４０３ｂ システム
１９００、２１００ システム
１９０１、１９０２、１９０３、２１０１、２１０２、２１０３ 広告場所提供システム
１９０４、１９０５、１９０６、２１０４、２１０５、２１０６ 広告提供者システム
１９０７ システム端末
２３０１ システム
２３０２ａ、２３０２ｂ、２３０２ｃ 広告提供者システム
２３０３ａ、２３０３ｂ 広告場所システム

Claims (24)

1. 視聴情報を生成する視聴情報生成部と、対比部と、を備えるシステムであって、
   前記視聴情報生成部は、
   第１広告に係る広告影響位置にいる人を撮像した一又は複数の第１画像に係る第１視聴情報と、
   属性情報に基づいて選択された第２広告に係る広告影響位置にいる人を撮像した一又は複数の第２画像に係る第２視聴情報と、
   を生成し、
   前記対比部は、前記第１視聴情報と、前記第２視聴情報と、の関係を示す情報を生成する、
   システム。
2. 前記視聴情報生成部は、顔の輪郭に基づく興味表示情報を用いる、
   請求項１に記載のシステム。
3. 前記第１広告は、ランダムに選択され、
   前記第２広告は、人予測情報に基づいて、選択された、
   請求項１又は２のいずれか１項に記載のシステム。
4. 前記第２広告は、想定属性情報に基づいて選択された、
   請求項１又は２のいずれか１項に記載のシステム。
5. 前記第２広告は、改善された統計処理データに基づいて選択された、
   請求項１又は２のいずれか１項に記載のシステム。
6. 前記第１広告は、想定属性情報に基づいて選択され、
   前記第２広告は、改善された統計処理データに基づいて選択された、
   請求項１又は２のいずれか１項に記載のシステム。
7. 前記想定属性情報に基づいて選択された広告は、人予測情報に係る属性情報と所定の関係にある想定属性情報と関連付けられた広告である、
   請求項４又は６に記載のシステム。
8. 前記改善された統計処理データに基づいて選択された広告は、人予測情報に係る属性情報と所定の関係にある属性情報と関連付けられた広告である、
   請求項５又は６に記載のシステム。
9. 前記関係を示す情報は、前記第１視聴情報と、前記第２視聴情報と、の割合である、
   請求項１に記載のシステム。
10. 前記属性情報は、人属性情報及びファッションアイテム属性情報を含む、
    請求項１乃至９のいずれか１項に記載のシステム。
11. 前記第１画像は、前記第１広告により影響を受ける可能性のある位置にいる一又は複数の人を撮像したものであり、
    前記第２画像は、前記第２広告により影響を受ける可能性のある位置にいる一又は複数の人を撮像したものである、
    請求項１乃至１０のいずれか１項に記載のシステム。
12. 前記人予測情報は、広告により影響を受ける可能性のある位置に来ると予想される人が有する属性情報を含む、
    請求項３、７、又は８に記載のシステム。
13. メモリを備えた、
    請求項１乃至１２のいずれか１項に記載のシステム。
14. 演算装置を備えた、
    請求項１乃至１３のいずれか１項に記載のシステム。
15. 視聴情報を生成する視聴情報生成部と、対比部と、を備える情報処理装置であって、
    前記視聴情報生成部は、
    第１広告に係る広告影響位置にいる人を撮像した一又は複数の第１画像に係る第１視聴情報と、
    属性情報に基づいて選択された第２広告に係る広告影響位置にいる人を撮像した一又は複数の第２画像に係る第２視聴情報と、
    を生成し、
    前記対比部は、前記第１視聴情報と、前記第２視聴情報と、の関係を示す情報を生成する、
    情報処理装置。
16. メモリを備えた、
    請求項１５に記載の情報処理装置。
17. 演算装置を備えた、
    請求項１５又は１６に記載の情報処理装置。
18. コンピュータが、
    第１広告に係る広告影響位置にいる人を撮像した一又は複数の第１画像に係る第１視聴情報を生成するステップ、
    属性情報に基づいて選択された第２広告に係る広告影響位置にいる人を撮像した一又は複数の第２画像に係る第２視聴情報を生成するステップ、
    前記第１視聴情報と、前記第２視聴情報と、の関係を示す情報を生成する対比ステップ、
    を実行する方法。
19. 前記コンピュータが、メモリを備えた、
    請求項１８に記載の方法。
20. 前記コンピュータが、演算装置を備えた、
    請求項１８又は１９に記載の方法。
21. コンピュータを、請求項１乃至１４のいずれか一項に記載のシステムとして機能させるためのプログラム。
22. コンピュータを、
    第１広告に係る広告影響位置にいる人を撮像した一又は複数の第１画像に係る第１視聴情報を生成する手段、
    属性情報に基づいて選択された第２広告に係る広告影響位置にいる人を撮像した一又は複数の第２画像に係る第２視聴情報を生成する手段、
    前記第１視聴情報と、前記第２視聴情報と、の関係を示す情報を生成する対比手段、として機能させるためのプログラム。
23. コンピュータ内のメモリが使用される、
    請求項２２に記載のプログラム。
24. コンピュータ内の演算装置によって実行される、
    請求項２２又は２３のいずれか１項に記載のプログラム。

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