JP7090777B1 - コンテンツ推奨装置、及びコンテンツ推奨方法 - Google Patents

Abstract

【課題】推奨コンテンツをより適切に設定することができるコンテンツ推奨装置及びコンテンツ推奨方法を提供する。【解決手段】コンテンツ推奨装置は、視聴者のコンテンツ視聴に関する視聴情報を取得する情報取得部と、対象時間帯に、対象者に対して推奨コンテンツの視聴を推奨する推奨部と、を有する。推奨部は、対象者について取得した視聴情報に基づき、時間帯を考慮（加味）して推定コンテンツが設定されるため、例えば、現在の時間帯に相応しい推奨コンテンツを対象者に推奨することができる。【選択図】図５

Description

本発明は、コンテンツ推奨装置、及びコンテンツ推奨方法に関する。

放送又はネット配信される番組等のコンテンツを視聴又は聴取する者に対して、お薦めのコンテンツを推奨（レコメンド）することは、既に知られている。例えば、特許文献１には、ユーザ個人の嗜好に関する属性を決め、各ユーザに配信されたコンテンツの配信回数を属性毎に集計し、属性毎の配信回数に応じたコンテンツを、ユーザにレコメンドすることが記載されている。

また、特許文献２には、ユーザの嗜好キーワード及び／又は視聴履歴キーワードをユーザ毎に設定し、これらのキーワードに基づいて、視聴可能性が高いコンテンツを抽出してレコメンドすることが記載されている。

特開２０２０－５７２９２号公報 特開２０１１－５５３８４号公報

上述のようにコンテンツをレコメンド（推奨）する場合には、推奨対象として適切なコンテンツ（以下、推奨コンテンツ）を設定することが求められる。
そこで、本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであり、具体的には、推奨コンテンツをより適切に設定することができるコンテンツ推奨装置、及び、コンテンツ推奨方法を提供することを目的とする。

上記の目的を達成するために、本発明のコンテンツ推奨装置は、視聴者のコンテンツ視聴に関する視聴情報を取得する情報取得部と、対象時間帯に、対象者に対して推奨コンテンツの視聴を推奨する推奨部と、を有し、推奨部は、対象者について取得した視聴情報に基づき、対象時間帯に応じた推奨コンテンツを設定することを特徴とする。

本発明のコンテンツ推奨装置によれば、時間帯を考慮（加味）して推定コンテンツが設定されるため、例えば、現在の時間帯に相応しい推奨コンテンツを対象者に推奨することができる。

本発明のコンテンツ推奨装置において、視聴情報は、視聴者のコンテンツ視聴時期に関する情報、及び視聴者の視聴コンテンツに関する情報を含むものであることが好ましい。
上記の場合には、対象時間帯に応じた推奨コンテンツを、コンテンツ視聴時期及び視聴コンテンツに関する情報に基づいて適切に設定することができる。

また、本発明のコンテンツ推奨装置は、コンテンツのメタ情報から、コンテンツの特徴量を決定する特徴量算出部を有してもよい。この場合、特徴量算出部は、対象者について取得した視聴情報に基づき、対象者の視聴コンテンツを特定し、視聴コンテンツのメタ情報から、視聴コンテンツの特徴量を算出するとよい。そして、推奨部は、対象者の視聴コンテンツの特徴量に基づいて推奨コンテンツを設定すると、より好ましい。
上記の構成であれば、対象者の視聴コンテンツの特徴量に基づいて推奨コンテンツが設定されるため、推奨コンテンツの妥当性（信憑性）が向上する。

また、特徴量算出部は、対象者の視聴コンテンツのメタ情報を用いて数理モデルを構築し、数理モデルにより視聴コンテンツの特徴量を算出してもよい。この場合、数理モデルは、対象者の視聴コンテンツのメタ情報を時間帯毎に分けて、時間帯毎に分けられたメタ情報を用いて時間帯別に構築されると、より好ましい。
上記の構成であれば、視聴コンテンツのメタ情報を用いて構築された数理モデルにより、対象者のコンテンツ視聴の傾向を踏まえて視聴コンテンツの特徴量を適切に算出することができるので、特徴量に基づいて設定される推奨コンテンツの妥当性（信憑性）がさらに向上する。また、対象者の視聴コンテンツのメタ情報を時間帯毎に分けて、時間帯毎に数理モデルを構築し、時間帯毎の数理モデルを利用して特徴量を算出することにより、対象時間帯に応じた推奨コンテンツを適切に設定することができる。

また、推奨部は、対象時間帯に応じた推奨コンテンツを、対象時間帯と対応する時間帯における対象者の過去のコンテンツ視聴に関する視聴情報に基づいて設定すると、より好ましい。
上記の構成であれば、対象時間に応じた推奨コンテンツを、対象時間帯と対応する時間帯における対象者の過去のコンテンツ視聴に関する視聴情報に基づいて設定するため、その推奨の妥当性（信憑性）がより向上する。
なお、１日が複数の区分の時間帯に分けられる場合において、推奨部は、対象時間帯と同じ区分に属する時間帯における対象者の過去のコンテンツ視聴に関する視聴情報に基づき、対象時間帯に応じた推奨コンテンツを設定すると、より一層好適である。これにより、コンテンツ推奨の妥当性（信憑性）が一段と向上する。

また、推奨部は、現時点を対象時間帯とし、現時点を基準として設定される時間帯に視聴可能な推奨コンテンツを設定してもよい。この場合には、現時点（リアルタイム）における推奨コンテンツの視聴を対象者に対して推奨することができる。

また、コンテンツは、テレビ放送されるテレビ放送コンテンツと、ネット配信されるネット配信コンテンツと、を含んでもよい。この場合において、情報取得部は、テレビ放送コンテンツ及びネット配信コンテンツのうちの少なくとも一方の視聴に関する視聴情報を取得し、推奨部は、対象時間帯に応じたテレビ放送コンテンツ又はネット配信コンテンツを、推奨コンテンツとして設定してもよい。
上記の構成によれば、テレビ放送コンテンツ及び／又はネット配信コンテンツの視聴に関する視聴情報を取得する。また、推奨コンテンツとして、テレビ放送コンテンツ又はネット配信コンテンツを推奨する。したがって、例えば、テレビ放送コンテンツの視聴に関する視聴情報に基づいて、ネット配信コンテンツを推奨コンテンツとして設定してもよい。

また、推奨部は、対象者がコンテンツ視聴に利用する機器の画面に、推奨コンテンツに関する情報を表示させると、より好ましい。
上記の構成であれば、設定された推奨コンテンツを対象者に対して適切に知らせることができる。

また、前述した課題を解決するために、本発明のコンテンツ推奨方法は、コンピュータにより、視聴者のコンテンツ視聴に関する視聴情報を取得し、コンピュータにより、対象時間帯に、対象者に対して推奨コンテンツの視聴を推奨し、コンピュータにより、対象者について取得した視聴情報に基づき、対象時間帯に応じた推奨コンテンツを設定することを特徴とする。
上記の方法によれば、時間帯を考慮（加味）して推定コンテンツが設定されるため、より適切な推奨コンテンツの視聴を対象者に対して推奨することができる。

また、本発明の他のコンテンツ推奨装置は、聴取者のコンテンツ聴取に関する聴取情報を取得する情報取得部と、対象時間帯に、対象者に対して推奨コンテンツの聴取を推奨する推奨部と、を有し、推奨部は、対象者について取得した聴取情報に基づき、対象時間帯に応じた推奨コンテンツを設定することを特徴とする。
また、上記の構成において、聴取情報は、聴取者のコンテンツ聴取時期に関する情報、及び聴取者の聴取コンテンツに関する情報を含むとよい。

本発明によれば、対象者に推奨するコンテンツを、より適切に設定することが可能である。

推奨コンテンツの表示画面の一例を示す図である。 レコメンドサービスに関与する関係者を示す図である。 本発明の一実施形態に係るコンテンツ推奨装置及び関連機器を示す図である。 本発明の一実施形態に係るコンテンツ推奨装置の機能についての説明図である。 コンテンツ推奨フローの流れを示す図である。 図６の（ａ）にはコンテンツ視聴履歴の一例を示し、図６の（ｂ）には視聴コンテンツのメタ情報の一例を示す。 推奨コンテンツを設定する手順についての説明図である（その１）。 推奨コンテンツを設定する手順についての説明図である（その２）。 推奨コンテンツを設定する手順についての説明図である（その３）。

本発明の一実施形態（本実施形態）に係るコンテンツ推奨装置及びコンテンツ推奨方法について、添付の図面を参照しながら、以下に詳細に説明する。
なお、以下に説明する実施形態は、本発明の理解を容易にするために挙げた一例にすぎず、本発明を限定するものではない。すなわち、本発明は、その趣旨を逸脱しない限りにおいて、以下に説明する実施形態から変更又は改良され得る。また、当然ながら、本発明には、その等価物が含まれる。

また、本明細書において、「装置」とは、単独で特定の機能を発揮する一つの装置の他、分散して存在しているものの特定の機能を発揮するために協働する複数の装置をも含むものである。

また、本明細書において、「人（ヒト）」及び「者」には、一個人が含まれるとともに、世帯等のグループも含まれることとする。

[本実施形態のコンテンツ推奨装置により提供されるサービスについて]
本実施形態のコンテンツ推奨装置について説明するにあたり、同装置を用いて提供されるサービスについて説明する。
コンテンツ推奨装置により提供されるサービス（以下、レコメンドサービス）は、対象者に対して、個別に、お薦めのコンテンツの視聴をレコメンド（推奨）するものである。対象者は、レコメンドサービスの利用者であり、コンテンツの視聴者に該当し、サービスを通じて推奨対象のコンテンツ（以下、推奨コンテンツ）を視聴することが可能である。

ここで、「コンテンツ」とは、視聴者により視聴される映像コンテンツであり、具体的には、テレビ放送コンテンツ、及びネット配信コンテンツが含まれる。テレビ放送コンテンツは、決められた放送スケジュールでテレビ放送される番組（広告を含む）であり、テレビ局等から発信される電波を受信して視聴することができる。なお、テレビ放送には、地上波デジタル放送、ＢＳデジタル放送及びＣＳデジタル放送を含む衛星デジタル放送、並びにケーブルテレビ放送等が含まれる。

ネット配信コンテンツは、ネット配信される映像コンテンツであり、インターネット等のＩＰネットワークを介して映像データを受信して視聴することができる。なお、ネット配信には、ＶＯＤ（ビデオ・オンデマンド）と呼ばれるオンデマンド配信、及び、編成された番組を決められた時間に（詳しくは、リアルタイムで）ＩＰ放送により配信するＩＰリニア配信等が含まれる。

対象者を含むコンテンツの視聴者は、自宅等において、コンテンツ視聴用の機器を利用してコンテンツを視聴する。コンテンツ視聴用の機器は、例えば、ＩＰネットワークを用いたテレビジョン視聴システム用の端末装置（以下、ＩＰＴＶ装置２０）である。ＩＰＴＶ装置２０は、コネクテッドＴＶやOver-the-Topのテレビであり、具体的にはセットトップボックスを備えたテレビ受信機又は映像表示機である。

ＩＰＴＶ装置２０は、アンテナを有し、テレビ局からの電波をアンテナにて受信し、テレビ局の放送番組（テレビ放送コンテンツ）を画面に表示する。また、ＩＰＴＶ装置２０は、ホームゲートウェイを介してＩＰネットワークに接続されており、ＩＰネットワークを通じてネット配信コンテンツのデータを受信し、当該データが示す映像を画面に表示する。

レコメンドサービスの説明に戻ると、同サービスによれば、対象時間帯において、対象者に対して個別に、対象時間帯に応じた推奨コンテンツが推奨される。対象時間帯は、レコメンド（コンテンツ推奨）の時間帯として予め設定され、本実施形態では現時点（リアルタイム）に設定されている。

具体的に説明すると、対象者がＩＰＴＶ装置２０にてコンテンツを視聴している場合、そのコンテンツを視聴している時間帯（すなわち、現時点）において、当該時間帯に応じた推奨コンテンツが対象者に対して推奨される。詳しくは、ＩＰＴＶ装置２０の画面に、図１に示すように、推奨コンテンツに関する情報が視聴中のコンテンツとともに表示される。

表示される推奨コンテンツに関する情報としては、推奨コンテンツに該当する番組のタイトル（番組名）、ジャンル（カテゴリ）及び出演者等が該当し、また、図１に示すようにコンテンツの１シーンを示す静止画像（フレーム画像）が含まれてもよい。

なお、推奨コンテンツに関する情報は、図１に示すように現在視聴中のコンテンツとともに表示される場合に限定されず、視聴中のコンテンツとは別の画面（例えば、不図示の推奨コンテンツ確認画面）に表示させてもよい。

本実施形態において、推奨コンテンツは、現時点（つまり、対象者がコンテンツを視聴している時間帯）を基準として設定される時間帯に視聴可能なコンテンツである。現時点を基準として設定される時間帯は、現時点と同じ時点でもよいし、又は現時点から所定時間だけ先の時間帯（未来の時間帯）でもよい。この時間帯は、一日を朝、昼、夕方、夜、深夜及び早朝等のような複数の区分で分けた場合に、異なる区分を跨るものではなく、現時点と同一の区分に属するように設定されるものである。

以上のようなレコメンドサービスにより、対象者がコンテンツを視聴している期間中に、対象者に対して、その時点（現時点）に応じた推奨コンテンツの視聴が推奨される。換言すると、本実施形態のレコメンドサービスでは、推奨コンテンツが時間帯毎に設定され、対象者がコンテンツを視聴する時間帯とマッチする推奨コンテンツの視聴を、対象者に対して推奨することができる。

[本実施形態に係るコンテンツ推奨装置及び関連機器について]
本実施形態に係るコンテンツ推奨装置及び関連機器について、図２及び３を参照しながら説明する。

本実施形態に係るコンテンツ推奨装置は、レコメンドサービスの提供会社が利用するサーバコンピュータにより構成される（図２参照）。このサーバコンピュータは、コンピュータの一例であり、以下では、レコメンド用サーバ１０と呼ぶこととする。

レコメンド用サーバ１０は、図３に示すように、ＣＰＵ等からなるプロセッサ１０ａと、ＲＯＭ及びＲＡＭ等からなるメモリ１０ｂと、ネットワークインターフェースカード等からなる通信用インタフェース１０ｃと、ハードディスクドライブ又はソリッドステートドライブ等からなるストレージ１０ｄと、マウス及びキーボード等からなる入力装置１０ｅと、ディスプレイ及びプリンタ等からなる出力装置１０ｆとを有する。

また、レコメンド用サーバ１０には、本発明のコンテンツ推奨装置としての機能、すなわち、コンテンツ推奨機能を発揮させるためのプログラム（以下、レコメンド用プログラム）がインストールされている。このレコメンド用プログラムがプロセッサ１０ａによって読み取られて実行されることで、レコメンド用サーバ１０は、コンテンツ推奨に関わる一連の情報処理（演算）を実行する。その情報処理が実行される結果、推奨コンテンツの視聴が対象者に対して推奨される。

なお、図２では、レコメンド用サーバ１０が一台のコンピュータによって構成されているが、並列分散された複数台のコンピュータによってレコメンド用サーバ１０が構成されてもよい。また、レコメンド用サーバ１０は、ＡＳＰ（Application Service Provider）、ＳａａＳ（Software as a Service）、ＰａａＳ（Platform as a Service）又はＩａａＳ（Infrastructure as a Service）用のサーバコンピュータであってもよい。

ちなみに、本実施形態では、レコメンドサービスの提供会社が保有するサーバコンピュータによって、本発明のコンテンツ推奨装置を構成するが、これに限定されるものではない。本発明のコンテンツ推奨装置の機能の一部又は全部が、レコメンドサービスの提供会社とは異なる者、例えば、テレビ局又はコンテンツ配信者のコンピュータ、あるいは、これら以外の第三者が保有するコンピュータによって実現されてもよい。

レコメンド用サーバ１０は、コンテンツ推奨のために各種情報を収集する。収集された各種の情報は、所定の記憶先に記憶され、具体的には図２に示すデータベース１２に蓄積される。データベース１２は、レコメンド用サーバ１０内の記憶装置（ストレージ１０ｄ）に構築されてもよいし、レコメンド用サーバ１０とは別に用意されたコンピュータ、例えば外部のデータベース用サーバ等に構築されてもよい。また、収集された情報を記録する技術としては、不正な改竄等を回避する目的からブロックチェーンのような分散型台帳技術を用いてもよい。

また、レコメンド用サーバ１０は、図３に示すように、対象者を含むコンテンツの視聴者が利用するＩＰＴＶ装置２０と通信可能であり、各視聴者のＩＰＴＶ装置２０との間でデータの送受信を行う。なお、説明の都合上、以下では、対象者が利用するＩＰＴＶ装置２０を「ＩＰＴＶ装置２０Ｔ」と呼ぶこととする。ちなみに、図２及び３では、図示の便宜上、ＩＰＴＶ装置２０Ｔが１台のみであるが、当然ながら複数台存在してもよく、図中、符号２０が付されたＩＰＴＶ装置が、対象者のＩＰＴＶ装置２０Ｔに該当してもよい。

ＩＰＴＶ装置２０Ｔは、コンテンツ視聴に利用されるともに、レコメンドサービスを享受する目的でも利用される。具体的には、前述のように、推奨コンテンツに関する情報がＩＰＴＶ装置２０Ｔの画面に表示される（図１参照）。

また、ＩＰＴＶ装置２０，２０Ｔは、その使用者である視聴者のコンテンツ視聴の履歴（以下、コンテンツ視聴履歴）を記録し、装置内のメモリに蓄積する。また、ＩＰＴＶ装置２０，２０Ｔは、一定期間内に蓄積されたコンテンツ視聴履歴をレコメンド用サーバ１０に向けて定期的に送信する。

コンテンツ視聴履歴は、視聴者がコンテンツを視聴している間、一定の時間間隔で生成される。コンテンツ視聴履歴には、視聴者のコンテンツ視聴時期に関する情報、及び、視聴コンテンツに関する情報が含まれる。コンテンツ視聴時期に関する情報は、例えば、視聴者がコンテンツを視聴した日時、時間帯及び曜日等を含む。なお、テレビ放送コンテンツをリアルタイムではなく録画等して放送後の一定期間内に再生して視聴する、いわゆるタイムシフト視聴を行った場合には、実際の視聴日時（視聴時間帯）を採用してもよい。

視聴コンテンツに関する情報は、視聴コンテンツがテレビ放送コンテンツ（具体的にはテレビ番組）である場合には、例えば、テレビ局、放送日時、放送エリア、番組タイトル、ジャンル及びその他の関連情報（例えば、番組識別用のコードやＩＤ）等を含む。他方、視聴コンテンツがネット配信コンテンツである場合、視聴コンテンツに関する情報は、例えば、コンテンツ配信者（コンテンツプロバイダ又はインターネットテレビサイト）、コンテンツのタイトル、ジャンル及びその他の関連情報（例えば、コンテンツ識別用のコードやタグ）等を含む。

なお、コンテンツ視聴履歴には、上記の情報に加えて、視聴者に関する情報（具体的には、視聴者の性別及び年齢等）、及びＩＰＴＶ装置２０のデバイスＩＤ（識別情報）等が含まれてもよい。

コンテンツ視聴履歴は、レコメンド用サーバ１０に受信された後に視聴者毎に記憶され、データベース１２において視聴者毎に蓄積される。

なお、コンテンツ視聴履歴は、各視聴者のＩＰＴＶ装置２０から製造メーカに送信され、その後、製造メーカからレコメンド用サーバ１０に転送されてもよい。また、コンテンツ視聴履歴が、テレビ局毎／コンテンツ配信者毎に生成されてもよい。その場合には、コンテンツ視聴履歴が各視聴者のＩＰＴＶ装置２０からネットワーク経由で各テレビ局／各コンテンツ配信者に送られ、その後にテレビ局／コンテンツ配信者からレコメンド用サーバ１０に転送されてもよい。

また、レコメンド用サーバ１０は、ネットワークを通じて、各コンテンツのメタ情報を収集する。収集された各コンテンツのメタ情報は、コンテンツ毎に記憶され、データベース１２においてコンテンツ毎に蓄積される。

メタ情報について補足すると、テレビ放送コンテンツ（テレビ番組）のメタ情報は、例えば、そのコンテンツを放送したテレビ局が利用するテレビ局サーバ２２から入手可能である。テレビ番組のメタ情報は、例えば、番組の放送局、放送日時、放送時間、番組タイトル、ジャンル(カテゴリ)、レギュラー番組である場合には放送回数、出演者、及び番組内容の紹介文等を含む。

ネット配信コンテンツのメタ情報は、図２に示すように、例えば、そのコンテンツ配信者が利用するコンテンツ配信者サーバ２４から入手可能である。ネット配信コンテンツのメタ情報は、例えば、コンテンツ配信者、ジャンル（カテゴリ）、出演者、及びコンテンツの内容等を含む。

なお、各コンテンツのメタ情報の入手元（情報源）については、テレビ局サーバ２２やコンテンツ配信者サーバ２４に限定されず、他の情報源、例えば、第三者の機関（例えば、視聴者のコンテンツ視聴動向を調査する会社）が利用するコンピュータ等からメタ情報を取得してもよい。

［本実施形態に係るコンテンツ推奨装置の機能について］
次に、レコメンド用サーバ１０によって構成されるコンテンツ推奨装置の機能について、図４を参照しながら説明する。

コンテンツ推奨装置は、図４に示すように、情報取得部３１と、特徴量算出部３２と、推奨部３３とを有する。これらは、レコメンド用サーバ１０が有するハードウェア機器と、レコメンド用サーバ１０にインストールされたレコメンド用プログラムとが協働することで実現される。
以下、それぞれの機能部について説明する。

（情報取得部）
情報取得部３１は、レコメンドサービスの遂行に必要な情報、つまり、推奨コンテンツを推奨するために用いられる各種の情報を取得する。具体的には、情報取得部３１は、視聴者のコンテンツ視聴に関する視聴情報を取得する。視聴情報は、視聴者がどんなコンテンツをいつ視聴したのかを示す情報である。

ここで、情報の取得には、取得対象の情報を示すデータをデータ通信により受信することによる情報取得、レコメンド用サーバ１０の入力装置１０ｅを操作して情報を入力することによる情報取得、及び、入手済みの情報（一次情報）を解析や照合等して新たな情報（二次情報）を特定することによる情報取得が含まれる。本実施形態では、主として、データ通信により情報を取得するが、上述の方法のうち、データ通信以外の方法で情報を取得してもよい。

情報取得部３１は、図４に示すように、視聴履歴取得部３４と、メタ情報取得部３５とを有する。視聴履歴取得部３４は、対象者を含む複数の視聴者の各々からコンテンツ視聴履歴を取得する。具体的には、視聴履歴取得部３４は、各視聴者のＩＰＴＶ装置２０，２０Ｔから送信されてくるコンテンツ視聴履歴のデータを、ネットワークを通じて受信することで各視聴者のコンテンツ視聴履歴を取得する。

メタ情報取得部３５は、各コンテンツのメタ情報を取得し、具体的には、テレビ局サーバ２２やコンテンツ配信者サーバ２４が提供するメタ情報のデータを、ネットワークを通じて受信することで各コンテンツのメタ情報を取得する。

メタ情報取得部３５が取得するメタ情報には、各視聴者が過去に視聴したコンテンツのメタ情報が含まれる。また、各視聴者が過去に視聴したコンテンツのメタ情報と、各視聴者のコンテンツ視聴履歴とを照合することで、各視聴者の過去の視聴コンテンツを特定することができる。

具体的に説明すると、例えば、コンテンツ視聴履歴から視聴者のコンテンツ視聴時期が特定され、特定された時期と放送時期（ＩＰリアル配信ならば配信時期）が一致するコンテンツのメタ情報から、そのコンテンツの番組名、ジャンル及び出演者等が特定される。このようにして特定される視聴コンテンツの情報は、視聴者の過去の視聴コンテンツに関する情報に該当する。

以上のように本実施形態では、各視聴者のコンテンツ視聴履歴と、各視聴者が過去に取得したコンテンツのメタ情報とを取得することで、各視聴者のコンテンツ視聴に関する視聴情報が取得される。

取得されたコンテンツ視聴履歴は、視聴者毎に記憶され、取得されたメタ情報は、コンテンツ毎に記憶され、いずれもデータベース１２に蓄積される。

また、本実施形態において、情報取得部３１は、テレビ放送コンテンツ及びネット配信コンテンツの各々の視聴に関する視聴情報を取得する。ただし、情報取得部３１は、テレビ放送コンテンツ及びネット配信コンテンツのうちの少なくとも一方の視聴に関する視聴情報を取得するものであればよく、いずれか一方のコンテンツの視聴に関する視聴情報のみを取得してもよい。

（特徴量算出部）
特徴量算出部３２は、メタ情報取得部３５によって取得されたコンテンツのメタ情報に基づいて、そのコンテンツの特徴量を算出する。本実施形態において、特徴量算出部３２は、先ず、対象者の視聴コンテンツ、特に対象者が過去に視聴したコンテンツの特徴量を算出する。

具体的に説明すると、特徴量算出部３２は、視聴履歴取得部３４によって取得された対象者のコンテンツ視聴履歴に基づき、対象者の視聴コンテンツを特定する。その後、特徴量算出部３２は、メタ情報取得部３５によって取得されたコンテンツのメタ情報のうち、対象者の視聴コンテンツのメタ情報を抽出し、抽出したメタ情報から視聴コンテンツの特徴量を算出する。

コンテンツの特徴量は、公知の自然言語処理にて視聴コンテンツ毎に算出される。算出方法については、特に限定されないが、本実施形態では機械学習を実施して特徴量を算出する。機械学習には、情報取得部３１が対象者について取得した視聴情報、厳密には、対象者のコンテンツ視聴履歴から特定された視聴コンテンツのメタ情報が用いられる。機械学習の結果として、メタ情報をベクトル化する数理モデルが構築される。この数理モデルを用いることで、対象者の視聴コンテンツについて、特徴量としての多次元ベクトルが算出される。

なお、メタ情報をベクトル化する数理モデルを構築する機械学習の種類、及びそのアルゴリズムについては、特に限定されないが、例えば、ｗｏｒｄ２ｖｅｃ、ＳＶＤ（行列の特異値分解）、及びＧｌｏｖｅ等が利用可能である。これら以外の技法を用いて機械学習を行ってもよく、例えば、遺伝的プログラミング、帰納論理プログラミング、ボルツマンマシン、マトリクス・ファクトーリゼーション（ＭＦ）、ファクトーリゼーション・マシン（ＦＭ）、サポートベクタマシン、クラスタリング、ベイジアンネットワーク、又はエクストリーム・ラーニング・マシン（ＥＬＭ）等を用いることができる。
また、数理モデルを構築する手法は、機械学習に限定されず、線形回帰、多変量解析、又は決定木分析等のような公知の統計手法でもよい。

また、メタ情報をベクトル化するに際して、メタ情報が示す文章（例えば、番組情報等）の中に含まれる単語の重要度を評価して重み付けを行ってもよく、その手法の一例としては、ＴＦ（Term Frequency）－ＩＤＦ（Inverse Document Frequency）が利用可能である。

また、本実施形態では、対象者の視聴コンテンツのメタ情報を時間帯毎に分け、時間帯毎に分けたメタ情報を用いて機械学習を時間帯別に実施する。つまり、視聴コンテンツのメタ情報をベクトル化する数理モデル（以下、ベクトル化モデルともいう）が時間帯毎に構築される。ここで、メタ情報を分ける時間帯は、任意に決めることができるが、例えば、１日を複数の区分（すなわち、朝、昼、夕方、夜、深夜及び早朝）に分けた場合の各区分の時間帯としてもよい。

特徴量算出部３２は、また、対象者が将来視聴可能なコンテンツ（以下、将来のコンテンツと呼ぶ）の特徴量を算出する。将来のコンテンツは、例えば、対象者が未視聴のコンテンツであって、現在放送中又は将来放送予定のテレビ番組、及び、現在配信中又は将来配信されるコンテンツ等を含む。

将来のコンテンツについては、過去の視聴コンテンツと同様、時間帯毎に特徴量が算出され、すなわちベクトル化される。具体的に説明すると、将来のコンテンツのメタ情報を時間帯毎に分ける。その後、時間帯毎に分けられたメタ情報を、時間帯毎に構築されたベクトル化モデルのうち、対応する時間帯のモデルに適用することで、メタ情報をベクトル化する。例えば、将来のコンテンツのうち、朝の時間帯に視聴可能なコンテンツのメタ情報に対しては、朝の時間帯に対応するベクトル化モデルが適用される。これにより、朝の時間帯に視聴可能な将来のコンテンツのメタ情報を、対象者が朝の時間帯に視聴した過去のコンテンツのメタ情報をベクトル化したベクトル空間で、同様にベクトル化することができる。

特徴量算出部３２は、上記と同様の要領で、特定視聴者の視聴コンテンツの特徴量を算出し、具体的には、特定視聴者が過去に視聴したコンテンツのメタ情報をベクトル化する。特定視聴者とは、対象者以外の視聴者であって、対象者の視聴コンテンツと同じコンテンツを視聴した者である。特定視聴者の視聴コンテンツの特徴量を算出する場合にも、上記と同様に時間帯別に算出し、具体的には、時間帯毎に分けられたメタ情報を、対応する時間帯のベクトル化モデルによってベクトル化する。

また、特徴量算出部３２は、対象者を含む視聴者のコンテンツ視聴傾向（視聴習慣）をベクトル化することができる。具体的には、視聴者が過去に視聴したコンテンツのメタ情報を上記の要領でベクトル化し、その平均（加重平均）を求める、あるいは所定のルールに則って各ベクトルに対し重み付けする。平均されたベクトル、又は重み付けられたベクトルは、コンテンツ視聴傾向を表すベクトルとされる。

なお、コンテンツ視聴傾向も、上記と同様にして、時間帯別にベクトル化される。具体的には、時間帯毎に分けられたメタ情報を、対応する時間帯のベクトル化モデルによってベクトル化し、時間帯毎にベクトルの加重平均を求め、又は重み付けを行う。これにより、各時間帯における視聴者のコンテンツ視聴傾向を、当該各時間帯における視聴コンテンツのメタ情報をベクトル化したベクトル空間で、同様にベクトル化することができる。

（推奨部）
推奨部３３は、対象時間帯において、対象者に対して推奨コンテンツの視聴を推奨する。推奨部３３は、図４に示すように、設定部３６と表示制御部３７とを有する。設定部３６は、対象時間帯に応じた推奨コンテンツ、すなわち、対象時間帯に応じたテレビ放送コンテンツ又はネット配信コンテンツを推奨コンテンツとして設定する。

設定部３６は、対象時間帯を踏まえて（加味して）推奨コンテンツを設定し、詳しくは、時間帯別に推奨コンテンツを設定する。なお、本実施形態では、前述のように、対象時間帯が現時点（リアルタイム）に設定されており、設定部３６は、現時点を基準にして設定される時間帯に視聴可能な推奨コンテンツを設定する。

表示制御部３７は、対象者のＩＰＴＶ装置２０Ｔに向けて、推奨コンテンツの表示データを送信する。表示データを受信したＩＰＴＶ装置２０Ｔの画面には、推奨コンテンツに関する情報が表示される（図１参照）。

設定部３６による推奨コンテンツの設定について説明すると、本実施形態では、情報取得部３１が対象者について取得した視聴情報に基づき、対象時間帯に応じた推奨コンテンツを設定する。ここでの視聴情報は、対象時間帯と対応する時間帯（厳密には、対象時間帯と同じ区分に属する時間帯）における対象者の過去のコンテンツ視聴に関する視聴情報であり、具体的には、対象者のコンテンツ視聴履歴、及び対象者の過去の視聴コンテンツのメタ情報である。

より詳しく説明すると、設定部３６は、対象者の過去の視聴コンテンツのメタ情報から算出される特徴量（ベクトル）に基づき、将来のコンテンツの中から、対象時間帯に応じた推奨コンテンツを抽出して設定する。ここで、推奨コンテンツ抽出条件は、例えば、以下の条件１及び２である。

条件１：現時点を基準にして設定される時間帯、例えば現時点と同じ区分に属する時間帯に視聴することが可能であること。
条件２：対象者のコンテンツ視聴傾向との合致度が所定の基準を満たしていること。

条件２に関して、対象者のコンテンツ視聴傾向との合致度は、将来のコンテンツが対象者のコンテンツ視聴傾向と合致している度合いを表す指標である。合致度の評価手法については特に限定されないが、例えば、下記の評価観点（１）～（３）が一例として挙げられる。

（１）対象者が過去に視聴したコンテンツと類似しているか
（２）対象者のコンテンツ視聴傾向と類似しているか
（３）対象者と類似する特定視聴者が視聴したコンテンツであるか

上記の観点（１）については、例えば、対象者の過去の視聴コンテンツ、及び将来のコンテンツのそれぞれを同一のベクトル空間でベクトル化し、ベクトル間の距離を算出することで、合致度（詳しくは類似度）が評価され、距離が短いほど合致度が高くなる。なお、同一のベクトル空間でベクトル化する際には、前述したように、過去の視聴コンテンツ及び将来のコンテンツのそれぞれを時間帯毎に分け、同じ時間帯のコンテンツのメタ情報を用いることになる。

上記の観点（２）については、例えば、対象者のコンテンツ視聴傾向、及び将来のコンテンツのそれぞれを同一のベクトル空間でベクトル化し、ベクトル間の距離を算出することで、合致度が評価され、距離が短いほど合致度が高くなる。なお、同一のベクトル空間でベクトル化する際には、前述したように、対象者の過去の視聴コンテンツ及び将来のコンテンツのそれぞれを時間帯毎に分け、同じ時間帯のコンテンツのメタ情報を用いることになる。

上記の観点（３）については、例えば、対象者のコンテンツ視聴傾向、及び、特定視聴者のコンテンツ視聴傾向のそれぞれを、同一のベクトル空間でベクトル化し、ベクトル間の距離を算出する。特定視聴者が視聴したコンテンツについての合致度は、上記の距離に応じて決まり、距離が短い特定視聴者が視聴したコンテンツ、及び当該コンテンツと類似するコンテンツについては、合致度が高くなる。

推奨コンテンツを抽出する際には、上記の観点（１）～（３）のいずれか一つを採用して、あるいは複数の観点を組み合わせて採用して合致度を評価すればよい。そして、評価された合致度からスコアを算出し、条件1を満たす将来のコンテンツの中から、スコアが上位Ｎ番目（Ｎは1以上の整数）までの順位に該当するコンテンツを推奨コンテンツとして抽出するとよい。

抽出された推奨コンテンツについては、そのコンテンツに関する情報（番組タイトル、ジャンル及び出演者等）が表示制御部３７によって対象者のＩＰＴＶ装置２０Ｔに表示される。
なお、上記の例には限定されず、条件１を満たす将来のコンテンツをすべて上記のスコア順に並べたリストを表示させてもよい。この場合、リストの中でより上位のコンテンツとして表示させることは、そのコンテンツを推奨コンテンツとして推奨する一態様に該当する。

［本実施形態に係るコンテンツ推奨方法について］
次に、コンテンツ推奨装置を構成するレコメンド用サーバ１０の動作例として、対象者に対して推奨コンテンツの視聴を推奨する一連の処理（以下、コンテンツ推奨フロー）について説明する。
なお、以下に説明する処理フローは、あくまでも一例であり、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において不要なステップを削除したり、新たなステップを追加したり、ステップの実施順序を入れ替えてもよい。

コンテンツ推奨フローでは、本発明のコンテンツ推奨方法が採用されており、図５に示す流れにて進行する。すなわち、以下の説明には、本発明のコンテンツ推奨方法についての説明が含まれており、図５に示すコンテンツ推奨フロー中の各ステップは、本発明のコンテンツ推奨方法の構成要素に相当する。

コンテンツ推奨フローの開始にあたり、対象者がＩＰＴＶ装置２０Ｔを起動し、ＩＰＴＶ装置２０Ｔにて、現時点で放送又配信されるコンテンツを視聴する。

コンテンツ推奨フローでは、先ず、レコメンド用サーバ１０（詳しくは、情報取得部３１）が、対象者を含む複数の視聴者の各々について、過去のコンテンツ視聴に関する視聴情報を取得する（Ｓ００１）。

具体的には、各視聴者のコンテンツ視聴履歴と、各視聴者の過去の視聴コンテンツのメタ情報を取得する。コンテンツ視聴履歴としては、視聴者が過去に視聴したテレビ番組の視聴履歴を取得し、その一例を図６の（ａ）に示す。メタ情報としては、上記のテレビ番組のメタ情報を取得し、その一例を図６の（ｂ）に示す。
取得されたコンテンツ視聴履歴及びメタ情報、すなわち視聴情報は、視聴者毎に記憶され、データベース１２に蓄積される。

なお、ステップＳ００１は、コンテンツ推奨フローの開始を契機として実施されてもよいし、あるいはコンテンツ推奨フローの開始前に予め実施されてもよい。

次に、レコメンド用サーバ１０（詳しくは、特徴量算出部３２）が、対象者の過去の視聴コンテンツのメタ情報をデータベース１２から読み出し、読み出したメタ情報から視聴コンテンツの特徴量を算出する（Ｓ００２）。

具体的には、対象者の過去の視聴コンテンツを時間帯毎に分けて、時間帯毎に分けられたメタ情報を用いて機械学習を時間帯別に実施する。これにより、メタ情報をベクトル化する数理モデル（ベクトル化モデル）が時間帯毎に構築される。この結果、時間帯毎に分けられたメタ情報が、図７～９に示すように、各時間帯と対応するベクトル空間内でベクトル化される。

図７～９では、対象者の過去の視聴コンテンツのメタ情報を表すベクトルが模式的に示されており、具体的には黒丸印にて表記されている。なお、図示の都合上、図７～９では、対象者の過去の視聴コンテンツを１つのみとし、当該視聴コンテンツのメタ情報を表すベクトル（図中の黒丸印）が１つのみ表示されている。ただし、当然ながら、対象者の過去の視聴コンテンツは複数存在してもよい。

また、レコメンド用サーバ１０（詳しくは、特徴量算出部３２）は、将来のコンテンツについて、そのメタ情報から特徴量を算出する（Ｓ００３）。具体的には、将来のコンテンツを時間帯毎に分けて、時間帯毎に分けられたメタ情報に対して、対応する時間帯のベクトル化モデルを適用する。この結果、時間帯毎に分けられた将来のコンテンツのメタ情報が、図７～９に示すように、各時間帯と対応するベクトル空間内でベクトル化される。

図７～９では、将来のコンテンツのメタ情報を模式的に示されており、具体的には星印にて表記されている。なお、各星印には、将来のコンテンツを識別する符号（具体的には＃付きの数字）が付されている。

また、図５には特に示していないが、レコメンド用サーバ１０（詳しくは、特徴量算出部３２）は、対象者のコンテンツ視聴傾向をベクトル化する。具体的には、視聴者の過去の視聴コンテンツのメタ情報を時間帯毎に分けて、時間帯毎に分けられたメタ情報に対して、対応する時間帯のベクトル化モデルを適用する。その後、各視聴コンテンツのメタ情報から算出されたベクトルの平均（加重平均）を求め、あるいは所定のルールに則って各ベクトルに対し重み付けする。これにより、対象者のコンテンツ視聴傾向が、図７～９に示すように、視聴コンテンツとともに、各時間帯と対応するベクトル空間内でベクトル化される。

図７～９では、対象者のコンテンツ視聴傾向を表すベクトルが模式的に示されており、具体的には人型マークにて表記されている。

さらに、レコメンド用サーバ１０（詳しくは、特徴量算出部３２）は、上記と同様の要領にて、特定視聴者のコンテンツ視聴傾向、及び、特定視聴者の視聴コンテンツのメタ情報をそれぞれベクトル化する。これにより、特定視聴者のコンテンツ視聴傾向、及び、特定視聴者の視聴コンテンツのメタ情報が、図９に示すように、対象者のコンテンツ視聴傾向及び視聴コンテンツとともに、各時間帯と対応するベクトル空間内でベクトル化される。

図９では、特定視聴者のコンテンツ視聴傾向、及び、特定視聴者の視聴コンテンツのメタ情報の各々を表すベクトルが模式的に示されており、具体的にはコンテンツ視聴傾向が人型マークにて、視聴コンテンツのメタ情報が三角印にて、それぞれ表記されている。なお、各三角印には、視聴コンテンツを識別する符号（具体的には＃付きの数字）と、視聴コンテンツを視聴した特定視聴者を示す線（破線）とが付されている。

その後、レコメンド用サーバ１０（詳しくは、設定部３６）が、対象者の過去の視聴コンテンツ等の特徴量（ベクトル）に基づいて、対象時間帯に応じた推奨コンテンツを設定する（Ｓ００４）。ステップＳ００４では、前述の条件１及び２を満たす将来のコンテンツを抽出する。

具体的には、将来のコンテンツのうち、現時点と同一区分に属する時間帯に視聴可能なコンテンツを特定する。その後、特定されたコンテンツについて、前述の評価観点（１）～（３）に従って対象者のコンテンツ視聴傾向との合致度を評価し、評価された合致度からスコアを求め、スコアに基づいて推奨コンテンツを抽出（設定）する。

観点（１）にて推奨コンテンツを設定する例を、図７を参照しながら説明すると、同図では、対象者の過去の視聴コンテンツを示すベクトルからの距離が、将来のコンテンツ＃１、＃２、＃３の順で短くなっている。つまり、将来のコンテンツ＃１が対象者の過去の視聴コンテンツと最も類似し、それに続いて、将来のコンテンツ＃２、＃３の順に類似する。ここで、対象者の過去の視聴コンテンツと最も類似するコンテンツを推奨コンテンツとする場合には、コンテンツ＃１が推奨コンテンツとして設定されることになる。

観点（２）にて推奨コンテンツを設定する例を、図８を参照しながら説明すると、同図では、対象者のコンテンツ視聴傾向を示すベクトルからの距離が、将来のコンテンツ＃１、＃２、＃４では基準値未満となる一方で、将来のコンテンツ＃３、＃５では基準値を超える。基準値は、対象者のコンテンツ視聴傾向との合致度を評価するために決められた値（閾値）であり、図８中の破線に相当する。また、距離が基準値を下回ることは、コンテンツ視聴傾向と合致することを意味する。ここで、コンテンツ視聴傾向と合致するコンテンツを推奨コンテンツとする場合には、コンテンツ＃１、＃２、＃４が推奨コンテンツとして設定されることになる。

観点（３）にて推奨コンテンツを設定する例を、図９を参照しながら説明すると、同図では、対象者のコンテンツ視聴傾向を示すベクトルからの距離が、特定視聴者Ａ、Ｂ、Ｃの順で短くなっている。つまり、特定視聴者Ａのコンテンツ視聴傾向が対象者と最も類似し、それに続いて、特定視聴者Ｂ、Ｃの順に類似する。ここで、コンテンツ視聴傾向が対象者と最も類似する特定視聴者の視聴コンテンツ、及び、その視聴コンテンツと類似するコンテンツを推奨コンテンツとする場合には、特定視聴者Ａの視聴コンテンツ＃１１、及び、＃１１と類似するコンテンツ＃２１が推奨コンテンツとして設定されることになる。

以上の手順にて推奨コンテンツが設定される。本実施形態において、推奨コンテンツは、テレビ放送コンテンツ又はネット配信コンテンツのいずれかであってもよく、あるいは両種類のコンテンツであってもよい。

また、本実施形態では、テレビ放送コンテンツの視聴に関する視聴情報（具体的には、視聴履歴及びメタ情報）に基づいて、テレビ放送コンテンツを推奨コンテンツとして設定することができるとともに、ネット配信コンテンツを推奨コンテンツとして設定することができる。つまり、本実施形態では、テレビ放送コンテンツの視聴に関する視聴情報に基づく推奨コンテンツの設定を、異種のコンテンツであるネット配信コンテンツに拡張することができる。

そして、推奨コンテンツが設定された後には、レコメンド用サーバ１０（詳しくは、表示制御部３７）が、設定された推奨コンテンツに関する情報の表示データを生成し、対象者のＩＰＴＶ装置２０Ｔに向けて送信する（Ｓ００５）。これにより、対象者のＩＰＴＶ装置２０Ｔの画面には、推奨コンテンツに関する情報が表示される。すなわち、対象者に対して、推奨コンテンツの視聴が推奨される。

なお、本実施形態では、推奨コンテンツの視聴を推奨させるために、推奨コンテンツに関する情報を画面に表示することとしたが、これに限定されるものではない。推奨コンテンツの視聴を推奨させることができれば、他の方法であってもよく、例えば、推奨コンテンツに関する情報を示す音声を再生する、推奨コンテンツを薦めるメッセージやメールを対象者宛に送信する、あるいは、推奨コンテンツを数秒間程度表示（自動再生）してもよい。

上述したステップＳ００２からＳ００４までの一連の工程は、対象者がＩＰＴＶ装置２０Ｔにてコンテンツを視聴している間、時間帯毎に繰り返し実施される。そして、ＩＰＴＶ装置２０Ｔをオフにした時点で（Ｓ００６）、コンテンツ推奨フローが終了する。
なお、ステップＳ００２～Ｓ００６の工程が対象者毎に実施されることにより、推奨コンテンツの視聴の推奨（レコメンド）は、対象者毎に個別に実施される。

［本実施形態の有用性について］
本実施形態では、対象者のコンテンツ視聴に関する視聴情報を取得し、取得した視聴情報に基づき、対象時間帯において、その時間帯に応じた推奨コンテンツの視聴を対象者に対して推奨する。より具体的には、現時点において、現時点を基準にして設定される時間帯に視聴可能なコンテンツの視聴を対象者に推奨する。

以上のように対象時間帯に応じた推定コンテンツが設定されることで、その時間帯に相応しいコンテンツを対象者に推奨することができる。この結果、現在の時間帯を加味して適切なレコメンド（コンテンツ推奨）を行うことができる。

また、本実施形態では、対象者の過去のコンテンツ視聴履歴、及び、対象者が過去に視聴したコンテンツのメタ情報に基づいて、対象者の視聴傾向を特定（詳しくは学習）し、その結果に基づいて推奨コンテンツを設定する。このように対象者の視聴傾向や視聴習慣を把握した上で対象者に推奨コンテンツを推奨するため、より効果的なレコメンド（コンテンツ推奨）を行うことができる。

また、本実施形態では、推奨コンテンツの設定、及び設定された推奨コンテンツの推奨が時間帯別に実施される。つまり、本実施形態におけるレコメンドサービスによれば、対象者は、レコメンドサービスにおいて時間帯毎にコンテンツ推奨を利用することができる。

［その他の実施形態について］
以上までに本発明のコンテンツ推奨装置、及びコンテンツ推奨方法について具体例を挙げて説明してきたが、上述の実施形態は、あくまでも一例に過ぎず、他の実施形態も考えられ得る。

上述の実施形態では、対象者がＩＰＴＶ装置２０Ｔにてコンテンツを視聴している間に、対象者に対して推奨コンテンツの視聴が推奨されることとしたが、これに限定されるものではない。例えば、対象者がコンテンツを視聴していない間であっても、対象者に対して推奨コンテンツの視聴を推奨してもよい。その場合には、対象者が保有するスマートフォン若しくはタブレット端末等の情報通信端末に向けて、推奨コンテンツの視聴を推奨するためのデータを送信するとよい。

上述の実施形態では、対象者の過去のコンテンツ視聴履歴、及び、対象者が過去に視聴したコンテンツのメタ情報に基づいて推奨コンテンツを設定したが、これに限定されるものではない。例えば、対象者が現時点で実際に視聴しているコンテンツのメタ情報及び視聴時間帯等に基づいて推奨コンテンツを設定してもよい。また、推奨コンテンツを設定する際に参照する情報（視聴情報）には、対象者が将来視聴予定のコンテンツのメタ情報及び視聴予定の時間帯に関する情報、具体的には録画予約情報等を含めてもよい。

上記の実施形態では、対象時間帯と対応する時間帯における対象者の過去のコンテンツ視聴に関する視聴情報に基づき、対象時間帯に応じた推奨コンテンツを設定し、対象時間帯と対応する時間帯が、対象時間帯と同じ区分に属する時間帯であることとした。ただし、これに限定されず、対象時間帯と対応する時間帯は、対象時間帯とは異なる区分に属する時間帯、例えば、対象時間帯から所定時間遡った時間帯（具体的には、対象時間帯が朝の時間帯であれば、夜の時間帯）としてもよい。

上述の実施形態では、テレビ放送コンテンツの視聴に関する視聴情報に基づいて、テレビ放送コンテンツ及び／又はネット配信コンテンツを推奨コンテンツとして設定することとしたが、これに限定されない。例えば、ネット配信コンテンツに関する視聴情報に基づいて、テレビ放送コンテンツ及び／又はネット配信コンテンツを推奨コンテンツとして設定してもよい。

［本発明の第２実施形態について］
上述の実施形態では、コンテンツが映像コンテンツ、具体的にはテレビ放送コンテンツ、及びネット配信コンテンツであることとした。ただし、本発明において、コンテンツは、映像コンテンツ以外、具体的には音声コンテンツであってもよい。つまり、ラジオ放送のコンテンツ（ラジオ番組）及びネット配信される音声コンテンツを聴取する対象者に対し、お薦めの音声コンテンツをレコメンドする場合にも本発明が適用され得る。
以下では、本発明の第２実施形態として、音声コンテンツである推奨コンテンツの聴取をレコメンドするケースについて説明する。

本発明の第２実施形態に係るコンテンツ推奨装置の構成、及びコンテンツ推奨方法の流れは、上述の実施形態（つまり、映像コンテンツである推奨コンテンツの視聴をレコメンドする場合）と概ね共通する。

一方で、本発明の第２実施形態では、対象者を含むコンテンツの聴取者が、コンテンツ聴取用の機器として、ＩＰネットワークを用いたラジオ聴取システム用の端末装置（以下、ＩＰラジオ装置）を利用する。
そして、対象時間帯において、対象者に対して、対応時間帯に応じた推奨コンテンツが推奨される。具体的には、対象者がＩＰラジオ装置にて音声コンテンツ（例えば、ラジオ番組）を聴取している場合、対象者に対して、その時点（現時点）に応じた推奨コンテンツの聴取がレコメンドされる。

推奨コンテンツをレコメンドするにあたり、コンテンツ推奨装置をなすコンピュータ（具体的には、上述の実施形態におけるレコメンド用サーバ１０に相当するサーバコンピュータ）が、対象者を含むコンテンツの聴取者について、コンテンツ聴取に関する聴取情報を取得する。

具体的には、上記のコンピュータ（詳しくは、情報取得部）が、各聴取者が利用するＩＰラジオ装置と通信し、ＩＰラジオ装置からコンテンツ聴取履歴を取得する。コンテンツ聴取履歴は、聴取者のコンテンツ聴取時期（聴取日時）に関する情報、及び聴取コンテンツに関する情報が含まれる。
また、上記のコンピュータ（詳しくは、情報取得部）は、各音声コンテンツのメタ情報を収集する。音声コンテンツがラジオ番組である場合のメタ情報は、ラジオ局等から配信され、例えば、放送局、放送日時、番組タイトル、ジャンル(カテゴリ)、出演者、及び番組内容の紹介文等を含む。音声コンテンツがネット配信コンテンツのメタ情報は、コンテンツ配信者等から配信され、コンテンツ配信者、ジャンル（カテゴリ）、出演者、及びコンテンツの内容等を含む。

そして、上記のコンピュータ（詳しくは、推奨部）は、対象者について取得した聴取情報に基づき、対象時間帯に応じた推奨コンテンツを設定する。その後、対象時間帯において、上記のコンピュータは、対象者に対して推奨コンテンツの聴取を推奨、つまりレコメンドする。推奨コンテンツを設定する手順については、上述の実施形態において説明した手順とほぼ同様であるため、説明を省略することとする。
また、設定された推奨コンテンツを対象者に知らせる方法としては、対象者のＩＰラジオ装置の画面に推奨コンテンツを表示させてもよく、ＩＰラジオ装置のスピーカを通じて推奨コンテンツを示す音声等を再生させてもよい。

以上のように、本発明の第２実施形態では、映像コンテンツをレコメンドする上述の実施形態と同様、対象者に対して、対象時間帯に適した（マッチする）音声コンテンツを推奨コンテンツとしてレコメンドすることができる。

１０ レコメンド用サーバ（コンテンツ推奨装置）
１０ａ プロセッサ
１０ｂ メモリ
１０ｃ 通信用インタフェース
１０ｄ ストレージ
１０ｅ 入力装置
１０ｆ 出力装置
１２ データベース
２０，２０Ｔ ＩＰＴＶ装置
２２ テレビ局サーバ
２４ コンテンツ配信者サーバ
３１ 情報取得部
３２ 特徴量算出部
３３ 推奨部
３４ 視聴履歴取得部
３５ メタ情報取得部
３６ 設定部
３７ 表示制御部

Claims (9)

1. 対象者を含む複数の視聴者のコンテンツ視聴に関する視聴情報を取得する情報取得部と、
   コンテンツのメタ情報から、コンテンツの特徴量を決定する特徴量算出部と、
   対象時間帯に、前記対象者に対して推奨コンテンツの視聴を推奨する推奨部と、を有し、
   前記特徴量算出部は、前記対象者について取得した前記視聴情報に基づき、前記対象者の視聴コンテンツを特定し、該視聴コンテンツのメタ情報から、前記対象者の視聴コンテンツの前記特徴量を算出することで前記対象者のコンテンツ視聴傾向を特定し、
   前記特徴量算出部は、前記対象者以外の視聴者であって、且つ前記対象者の視聴コンテンツと同じコンテンツを視聴した特定視聴者の視聴コンテンツのメタ情報から、前記特定視聴者の視聴コンテンツの前記特徴量を算出することで前記特定視聴者のコンテンツ視聴傾向を特定し、
   前記推奨部は、コンテンツ視聴傾向が前記対象者と最も類似する前記特定視聴者の視聴コンテンツ及び該視聴コンテンツと類似するコンテンツを、前記対象時間帯に応じた前記推奨コンテンツとして設定することを特徴とするコンテンツ推奨装置。
2. 前記視聴情報は、前記視聴者のコンテンツ視聴時期に関する情報、及び前記視聴者の視聴コンテンツに関する情報を含む、請求項１に記載のコンテンツ推奨装置。
3. 前記特徴量算出部は、前記対象者の視聴コンテンツのメタ情報を用いて数理モデルを構築し、前記数理モデルにより前記対象者の視聴コンテンツの前記特徴量を算出し、
   前記数理モデルは、前記対象者の視聴コンテンツのメタ情報を時間帯毎に分けて、時間帯毎に分けられたメタ情報を用いて時間帯別に構築される、請求項１又は２に記載のコンテンツ推奨装置。
4. 前記推奨部は、前記対象時間帯に応じた前記推奨コンテンツを、前記対象時間帯と対応する時間帯における前記対象者の過去のコンテンツ視聴に関する前記視聴情報に基づいて設定する、請求項１乃至３のいずれか一項に記載のコンテンツ推奨装置。
5. １日が複数の区分の時間帯に分けられる場合において、
   前記推奨部は、前記対象時間帯と同じ前記区分に属する時間帯における前記対象者の過去のコンテンツ視聴に関する前記視聴情報に基づき、前記対象時間帯に応じた前記推奨コンテンツを設定する、請求項４に記載のコンテンツ推奨装置。
6. 前記推奨部は、現時点を前記対象時間帯とし、現時点を基準として設定される時間帯に視聴可能な前記推奨コンテンツを設定する、請求項１乃至５のいずれか一項に記載のコンテンツ推奨装置。
7. コンテンツが、テレビ放送されるテレビ放送コンテンツと、ネット配信されるネット配信コンテンツと、を含む場合において、
   前記情報取得部は、前記テレビ放送コンテンツ及び前記ネット配信コンテンツのうちの少なくとも一方の視聴に関する前記視聴情報を取得し、
   前記推奨部は、前記対象時間帯に応じた前記テレビ放送コンテンツ又は前記ネット配信コンテンツを、前記推奨コンテンツとして設定する、請求項１乃至６のいずれか一項に記載のコンテンツ推奨装置。
8. 前記推奨部は、前記対象者がコンテンツ視聴に利用する機器の画面に、前記推奨コンテンツに関する情報を表示させる、請求項１乃至７のいずれか一項に記載のコンテンツ推奨装置。
9. コンピュータにより、対象者を含む複数の視聴者のコンテンツ視聴に関する視聴情報を取得し、
   コンピュータにより、コンテンツのメタ情報から、コンテンツの特徴量を決定し、
   コンピュータにより、対象時間帯に、前記対象者に対して推奨コンテンツの視聴を推奨し、
   コンピュータにより、前記対象者について取得した前記視聴情報に基づき、前記対象者の視聴コンテンツを特定し、該視聴コンテンツのメタ情報から、前記対象者の視聴コンテンツの前記特徴量を算出することで前記対象者のコンテンツ視聴傾向を特定し、
   コンピュータにより、前記対象者以外の視聴者であって、且つ前記対象者の視聴コンテンツと同じコンテンツを視聴した特定視聴者の視聴コンテンツのメタ情報から、前記特定視聴者の視聴コンテンツの前記特徴量を算出することで前記特定視聴者のコンテンツ視聴傾向を特定し、
   コンピュータにより、コンテンツ視聴傾向が前記対象者と最も類似する前記特定視聴者の視聴コンテンツ及び該視聴コンテンツと類似するコンテンツを、前記対象時間帯に応じた前記推奨コンテンツとして設定することを特徴とするコンテンツ推奨方法。

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