JP7092703B2 - 決定装置、決定方法および決定プログラム - Google Patents

Description

本発明は、決定装置、決定方法および決定プログラムに関する。

従来、コンテンツを所定の基準に基づいて評価する技術が提供されている。例えば、画像等を含むコンテンツの入稿を受け付け、受け付けたコンテンツについて審査基準に基づいて審査を行う技術が提供されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００９－２７１６６１号公報

しかしながら、従来技術では、過去の審査結果を有効に活用する点において改善の余地があった。例えば、従来技術では、審査の履歴情報に基づいて広告を審査しているに過ぎず、コンテンツの審査結果を活用できるとは限らない。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、過去の審査結果を有効に活用することができる決定装置、決定方法および決定プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る決定装置は、算出部と、決定部とを備える。前記算出部は、審査対象となる対象コンテンツと審査済みである既存コンテンツとの類似度を算出する。前記決定部は、前記算出部によって算出された前記類似度に基づいて前記対象コンテンツの審査方式を決定する。

実施形態の一態様によれば、過去の審査結果を有効に活用することができる。

図１は、実施形態に係る情報処理の説明図である。 図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。 図３は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係る広告情報記憶部の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る審査モデル記憶部の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係る広告配信履歴情報記憶部の一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る広告主情報記憶部の一例を示す図である。 図８は、実施形態に係る対象画像の一例を示す図である。 図９は、実施形態に係る情報処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図１０は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る決定装置、決定方法および決定プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る決定装置、決定方法および決定プログラムが限定されるものではない。

〔１．情報処理〕
図１を用いて、本実施形態の情報処理装置等により実現される情報処理を説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図１に示す例において、情報処理システム１は、情報処理装置１００、広告主端末１０、審査者端末２０及びユーザ端末３０を有する。情報処理装置１００と、広告主端末１０と、審査者端末２０と、ユーザ端末３０とは、図示しない所定の通信網を介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図１に示す情報処理システム１は、複数台の情報処理装置１００や、複数台の広告主端末１０や、複数台の審査者端末２０や、複数台のユーザ端末３０が含まれてもよい。また、図１では、本願に係る決定装置が、情報処理装置１００に含まれる場合を例に挙げて説明を行う。

図１に示す情報処理装置１００は、広告主Ｃ１が利用する広告主端末１０から入稿された広告を管理し、ユーザが利用するユーザ端末３０に広告を配信する配信サービスを提供するサーバ装置である。例えば、情報処理装置１００は、広告主端末１０から受け付けた広告に関する情報を広告情報記憶部１２１に格納する。また、情報処理装置１００は、広告主端末１０から受け付けた広告を審査し、審査に関する情報（審査結果）を広告情報記憶部１２１に格納する。また、情報処理装置１００は、ユーザ端末３０に配信した広告の配信期間や、インプレッション数等の情報を収集し、記憶部に格納する。

なお、図１の例において、広告の審査とは、広告に含まれるテキスト、画像、動画や、広告のリンク先（ランディングページ）等が適切であるか否か（例えば、誇張表現や虚偽の内容の有無、各種法律（薬事法、著作権法、不正表示防止法、など）の規定に違反しているか否か、公序良俗に反しているか否か、など）を審査することを示す。

図１に示す広告主端末１０は、広告主Ｃ１によって利用される情報処理装置である。例えば、広告主端末１０は、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）や、ノート型ＰＣや、タブレット端末や、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等である。広告主端末１０は、広告主Ｃ１の操作に応じて広告を情報処理装置１００に入稿する。なお、図１に示す例において、広告主端末１０は、広告主によって利用されるノート型ＰＣである場合を示す。

図１に示す審査者端末２０は、広告を目視により審査する審査者Ｅ１によって利用される情報処理装置である。例えば、審査者端末２０は、デスクトップ型ＰＣや、ノート型ＰＣや、タブレット端末や、携帯電話機や、ＰＤＡ等である。審査者端末２０は、審査対象の広告の広告情報を受け付け、当該広告が適切であるか否かを示す審査結果を審査者Ｅ１の操作に応じて情報処理装置１００に送信する。なお、図１に示す例において、審査者端末２０は、審査者Ｅ１によって利用されるノート型ＰＣである場合を示す。

図１に示すユーザ端末３０は、ユーザよって利用される情報処理装置である。ユーザ端末３０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣや、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ等により実現される。また、ユーザ端末３０は、情報処理装置１００によって配信される情報を、ウェブブラウザやアプリケーションにより表示する。また、ユーザ端末３０は、情報処理装置１００によって配信される情報の表示処理を実現する制御情報を情報処理装置１００から受け取った場合には、制御情報に従って表示処理を実現する。なお、図１に示す例において、ユーザ端末３０は、ユーザによって利用されるスマートフォンやタブレット等のスマートデバイスである場合を示す。

以下、図１を用いて、情報処理装置１００が行う情報処理について説明する。なお、以下の説明において、広告主端末１０から入稿された広告に対して、広告主端末１０から入稿された広告を審査するための審査モデルが、情報処理装置１００の審査モデル記憶部１２２に格納されているものとする。また、以下の説明において、審査者端末２０は、広告の審査基準に関する情報を情報処理装置１００から受け付け、審査者Ｅ１に通知しているものとする。

まず、情報処理装置１００は、広告主Ｃ１が利用する広告主端末１０から配信前の広告の入稿を受け付ける（ステップＳ１１）。例えば、図１の例において、情報処理装置１００は、広告を構成するテキスト情報、画像情報、動画情報や、リンク先に関する情報を含む広告情報を受け付け、広告情報記憶部１２１に格納する。

続いて、情報処理装置１００は、ステップＳ１１にて受け付けた審査対象となる対象広告と、既に審査済みである既存広告との類似度を算出する（ステップＳ１２）。例えば、情報処理装置１００は、広告情報記憶部１２１に格納された広告のうち、対象広告と類似する広告を既存広告として選択する。

例えば、情報処理装置１００は、既存の画像判定技術やＯＣＲ（Optical Character Recognition）を用いて、対象広告と既存広告とを比較することによって類似度を算出する。なお、以下では、類似度が高いほど、対象広告が既存広告と類似しているものとする。

続いて、情報処理装置１００は、ステップＳ１２にて算出した類似度に基づいて対象広告の審査方式を決定する（ステップＳ１３）。例えば、情報処理装置１００は、類似度に応じて、「第１方式」、「第２方式」および「第３方式」のいずれかの審査方式を採用する。

「第１方式」は、対象広告の審査結果に既存広告の審査結果を採用する方式である。第１方式が採用された場合、対象広告の審査を実質的に行わない。「第２方式」は、既存広告の審査結果を引き継いで、既存広告の審査を行う方式であり、「第３方式」は、対象広告に対して、新たに審査を開始する方式である。第２方式が採用された場合、対象広告において、既存広告との一致箇所を除いて、審査が行われることとなる。また、第３方式が採用された場合、対象広告の全てにおいて１から審査が開始されることとなる。

情報処理装置１００は、類似度が所定の第１閾値を超える対象広告について第１方式を採用し、類似度が第１閾値よりも低い第２閾値を超える対象広告について第２方式を採用する。また、情報処理装置１００は、類似度が第２閾値以下である対象広告について第３方式を採用する。

続いて、情報処理装置１００は、審査方式として第２方式または第３方式を採用する対象広告について審査を行う（ステップＳ１４）。図１の例において、情報処理装置１００は、審査モデル記憶部１２２に記憶された審査モデルを用いて審査を行う自動審査または審査者Ｅ１の目視による目視審査のいずれかを採用することができる。

情報処理装置１００は、審査モデル記憶部１２２に記憶された審査モデルを用いて審査を行う場合、対象広告の広告情報を審査モデルに入力し、入力した広告情報が有する特徴量に基づいて、広告情報に対応する広告が適切であるか否かを示すスコアを出力する。

そして、情報処理装置１００は、出力したスコアに基づいて、広告を「適切」（ユーザ端末３０へ配信可能である広告）、「不適切」（ユーザ端末３０へ配信不可能である広告）、「判別不可」（目視により審査されるべき広告）のいずれかの審査結果に分類する。

なお、本実施形態において、情報処理装置１００は、広告情報に含まれるテキスト情報を形態素解析等の自然言語処理技術を適宜用いて解析することにより、テキスト情報から特徴量を抽出してもよい。また、情報処理装置１００は、任意の技術を採用することにより、広告情報に含まれる画像情報や動画情報が有する特徴量を抽出してもよい。

また、情報処理装置１００は、審査者Ｅ１の目視による目視審査を行う場合、対象広告に対応する広告情報を審査者端末２０に送信し、審査者Ｅ１に審査させることにより、目視による広告の審査を行う。

続いて、情報処理装置１００は、審査モデルまたは審査者端末２０から広告の審査結果を受け付ける（ステップＳ１５）。例えば、図１の例において、情報処理装置１００は、広告が「適切」であることを示す情報、または、広告が「不適切」であることを示す情報のいずれかを目視による審査に関する情報として受け付け、受け付けた情報を広告に対応付けて広告情報記憶部１２１に格納する。

続いて、情報処理装置１００は、ユーザ端末３０に広告を配信する（ステップＳ１６）。例えば、図１の例において、情報処理装置１００は、ステップＳ１４における審査において「適切」と審査された広告または審査方式として第１方式を採用した広告のうち、既存広告が「適切」と審査されていた広告をユーザ端末３０に配信する。そして、情報処理装置１００は、ユーザ端末３０における各広告の表示（インプレッション）の有無や、各広告の配信期間に関する情報（以下、「広告配信履歴情報」と記載する場合がある）をユーザ端末３０から収集し、記憶部に格納する。

以上のように、情報処理装置１００は、広告主端末１０から受け付けた広告に対して、過去の広告との類似度を算出し、算出した類似度に基づいて審査方式を決定する。したがって、情報処理装置１００は、過去の審査結果を有効に活用することが可能となる。

〔２．情報処理システムの構成〕
次に、上述した情報処理を実現するための情報処理システム１について図２を用いて説明する。図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る情報処理システム１は、情報処理装置１００と、広告主端末１０と、審査者端末２０と、ユーザ端末３０とを含む。情報処理装置１００、広告主端末１０、審査者端末２０及びユーザ端末３０は、ネットワークＮを介して有線または無線により相互に通信可能に接続される。なお、ネットワークＮは、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、電話網（携帯電話網、固定電話網等）、地域ＩＰ（Internet Protocol）網、インターネット等の通信ネットワークである。ネットワークＮには、有線ネットワークが含まれていてもよいし、無線ネットワークが含まれていてもよい。また、図２に示す情報処理システム１には、複数台の情報処理装置１００や、複数台の広告主端末１０、複数台の審査者端末２０、複数台のユーザ端末３０が含まれてもよい。

情報処理装置１００は、広告主が利用する広告主端末１０から入稿された広告を管理し、ユーザが利用するユーザ端末３０に広告を配信する配信サービスを提供するサーバ装置である。情報処理装置１００は、広告主端末１０から受け付けた広告に関する情報、並びに、当該広告の審査に関する情報（審査結果）を管理する。また、情報処理装置１００は、ユーザ端末３０における各広告の表示の有無や、各広告の配信期間に関する情報をユーザ端末３０から収集する。情報処理装置１００の構成は後述する。

広告主端末１０は、広告主によって利用される情報処理装置である。広告主端末１０は、広告主の操作に応じて広告を情報処理装置１００に入稿する。

審査者端末２０は、広告を目視により審査する審査者によって利用される情報処理装置である。審査者端末２０は、審査対象の広告の広告情報を受け付け、当該広告が適切であるか否かを示す審査結果を審査者の操作に応じて情報処理装置１００に送信する。

ユーザ端末３０は、ユーザよって利用される情報処理装置である。ユーザ端末３０は、情報処理装置１００から配信される各広告の表示に関する情報を情報処理装置１００に送信する。

〔３．情報処理装置の構成〕
次に、図３を用いて、情報処理装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。図３に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。

（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、広告主端末１０、審査者端末２０、ユーザ端末３０等との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図３に示すように、記憶部１２０は、広告情報記憶部１２１と、審査モデル記憶部１２２と、広告配信履歴情報記憶部１２３と、広告主情報記憶部１２４とを有する。

（広告情報記憶部１２１について）
広告情報記憶部１２１は、広告に関する情報を記憶する。ここで、図４を用いて、広告情報記憶部１２１が記憶するクエリに関する情報の一例を説明する。図４は、実施形態に係る広告情報記憶部の一例を示す図である。図４の例では、広告情報記憶部１２１は、「広告ＩＤ」、「広告主ＩＤ」「広告情報」、「第１審査結果」、「第２審査結果」といった項目を有する。

「広告ＩＤ」は、広告を識別するための識別情報を示す。「広告主ＩＤ」は、広告主を識別するための識別情報を示す。「広告情報」は、広告主が入稿した広告を示す。なお、図４では、「広告情報」に「広告情報１１」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、テキストや広告に関連する画像、動画、リンク先等の具体的な情報、または、その格納場所を示すファイルパス名、ＵＲＬなどが格納される。

「第１審査結果」は、対応付けられた「広告ＩＤ」が示す広告が、審査モデルを用いた審査において「適切」と判定されたか、「不適切」と判定されたかを示す。「第２審査結果」は、対応付けられた「広告ＩＤ」が示す広告が目視による審査において「適切」と判定されたか、「不適切」と判定されたかを示す。

すなわち、図４では、広告ＩＤ「Ａ１１」によって識別される広告は、広告主ＩＤ「Ａ１０１」、広告情報「広告情報１１」が格納され、当該広告が第２審査結果において「適切」と判定されている例を示す。

（審査モデル記憶部１２２について）
審査モデル記憶部１２２は、審査モデルに関する情報を記憶する。ここで、図５を用いて、審査モデル記憶部１２２が記憶する審査モデルに関する情報の一例を説明する。図５は、実施形態に係る審査モデル記憶部の一例を示す図である。図５の例では、審査モデル記憶部１２２は、「モデルＩＤ」、「審査カテゴリ」、「モデル情報」といった項目を有する。

「モデルＩＤ」は、モデルを識別するための識別情報を示す。「審査カテゴリ」は、対応付けられた「モデルＩＤ」が示す審査モデルを用いた審査において、審査対象となる広告のカテゴリを示す。「モデル情報」は、広告が適切であるか否かを示すスコア出力するためのモデルの情報を示す。

すなわち、図５では、モデルＩＤ「Ｍ２１」によって識別される審査モデルのモデル情報「モデル情報２１」が格納され、当該審査モデルが「医薬品」に分類される広告の審査に用いられる例を示す。

（広告配信履歴情報記憶部１２３について）
広告配信履歴情報記憶部１２３は、広告主によって入稿された各広告の配信履歴に関する情報を記憶する。ここで、図６を用いて、広告配信履歴情報記憶部１２３が記憶する各広告の配信履歴に関する情報の一例を説明する。図６は、実施形態に係る広告配信履歴情報記憶部１２３の一例を示す図である。図６の例では、広告配信履歴情報記憶部１２３は、「広告ＩＤ」、「配信開始日」、「日付」、「ユーザＩＤ」、「インプレッション数」といった項目を有する。

「広告ＩＤ」は、広告を識別するための識別情報を示す。「配信開始日」は、対応付けられた「広告ＩＤ」が示す広告の配信が開始された日付を示す。「日付」は、対応付けられた「広告ＩＤ」が示す広告の表示（インプレッション）があった日付を示す。「ユーザＩＤ」は、対応付けられた「広告ＩＤ」が示す広告が表示されたユーザを識別するための識別情報を示す。「インプレッション数」は、対応付けられた「広告ＩＤ」が示す広告の総インプレッション数を示す。

すなわち、図６では、広告ＩＤ「Ａ１１」によって識別される広告の配信開始日が「２０ＸＸ／１／１５」であり、当該広告が「２０ＸＸ／２／１」にユーザＩＤ「ユーザＵ１」によって識別されるユーザに表示され、総インプレッション数が「１０００」である例を示す。

（広告主情報記憶部１２４について）
広告主情報記憶部１２４は、広告主に関する情報を記憶する。ここで、図７を用いて、広告主情報記憶部１２４が記憶する広告主に関する情報の一例を説明する。図７は、実施形態に係る広告主情報記憶部１２４の一例を示す図である。図７の例では、広告主情報記憶部１２４は、「広告主ＩＤ」、「業種」、「ＮＧ率」、「ユーザＩＤ」、「第２審査付フラグ」といった項目を有する。

「広告主ＩＤ」は、広告主を識別するための識別情報を示す。業種は、対応する広告主の業種を示す。「ＮＧ率」は、対応する広告主の広告のうち、審査を通過できなかった広告、すなわち、リジェクトされた広告が占める割合を示す。「第２審査付フラグ」は、対応する広告主について、第２審査が必要か否かを示す。例えば、ＮＧ率が所定値（例えば、９０％）を超える場合、第２審査フラグが「１」、ＮＧ率が所定値以下である場合、第２審査フラグが「０」となる。

（制御部１３０について）
制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。実施形態に係る制御部１３０は、図３に示すように、取得部１３１と、算出部１３２と、決定部１３３と、生成部１３４と、審査部１３５と、配信部１３６とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。

（取得部１３１について）
取得部１３１は、審査の対象となる対象広告に関する広告情報を取得する。取得部１３１は、通信部１１０を介して、広告主端末１０から配信前の広告に関する広告情報を取得する。取得部１３１は、取得した広告情報を広告情報記憶部１２１へ格納する。なお、取得部１３１は、配信後の広告に関する広告情報を取得することにしてもよい。この場合、情報処理装置１００では、配信後の広告について再度審査を行うことができる。すなわち、取得部１３１は、審査後に広告のリンク先が書き換えられた場合であっても、書き換え後のリンク先を審査に回すことができる。

（算出部１３２について）
算出部１３２は、審査対象となる対象コンテンツ（対象広告）と審査済みである既存コンテンツ（既存広告）との類似度を算出する。まず、算出部１３２は、対象広告の広告主ＩＤに基づいて広告情報記憶部１２１から広告主ＩＤが同一である既存広告に関する広告情報を取得する。

続いて、算出部１３２は、対象広告および既存広告のそれぞれについて、画像特徴（例えば、ＢｏＶＷ（Bag of Visual Words））およびテキスト特徴（例えば、ＢｏＷ（（Bag of Words））を算出し、所定の類似度関数を用いることで類似度を算出する。

なお、既存広告については、既存広告自身が対象広告となった時点で既に画像特徴やテキスト特徴が算出されているので、かかる画像特徴やテキスト特徴を記憶部１２０へ格納しておくことにしてもよい。

また、算出部１３２が、既存広告として選択する広告数は１つである必要はなく、複数であってもよい。この場合、算出部１３２は、対象広告のパーツごとに異なる既存広告との類似度を算出することも可能である。

すなわち、算出部１３２は、対象広告に含まれる１の画像について、第１の既存広告の画像との類似度を算出し、対象広告に含まれる２の画像について、第２の既存広告の画像との類似度を算出したりすることができる。つまり、算出部１３２は、対象広告を構成する各パーツそれぞれについて類似度を算出することができる。

（決定部１３３について）
決定部１３３は、算出部１３２によって算出された類似度に基づいて対象コンテンツ（対象広告）の審査方式を決定する。具体的には、決定部１３３は、類似度に基づいて、「第１方式」、「第２方式」および「第３方式」のいずれかを対象広告の審査方式として決定する。

具体的には、「第１方式」は、対象広告の審査結果に、既存広告の審査結果を採用する方式である。第１方式が採用された場合、対象広告の審査を実質的に行わない。「第２方式」は、既存広告の審査結果を引き継いで、既存広告の審査を行う方式であり、「第３方式」は、対象広告に対して、新たに審査を開始する方式である。第２方式が採用された場合、対象広告において、既存広告との類似箇所または一致箇所を除いて、審査が行われることとなる。また、第３方式が採用された場合、全ての審査が１から開始されることとなる。

決定部１３３は、類似度が所定の第１閾値を超える対象広告について第１方式を採用し、類似度が第１閾値よりも低い第２閾値を超える対象広告について第２方式を採用する。また、決定部１３３は、類似度が第２閾値以下である対象広告について第３方式を採用する。

また、決定部１３３は、上記の判定処理において、「第２方式」を採用する場合、類似度を算出した既存広告の審査結果に基づいて審査方式を決定することもできる。具体的には、決定部１３３は、対象広告において、今回の審査で審査対象となる箇所（以下、対象領域と記載する場合がある）以外、すなわち、既存広告と一致する箇所（以下、一致箇所と記載する場合がある）の審査結果が「不適切」である場合、第２方式から第１方式へ切り替える。

つまり、この場合、対象広告に既存広告と同じ不適切である箇所が含まれるため、審査結果は言うまでもなく不適切となる。言い換えれば、決定部１３３は、上記の一致箇所における既存広告の判定結果が「適切」（もしくは判別不可）である場合に、第２方式によって審査を進める。

なお、以下では、審査方式が第１方式である対象広告を同一広告、第２方式である対象広告を類似広告、第３方式である対象広告を新規広告とそれぞれ記載する場合がある。

決定部１３３は、同一広告については既存広告の審査結果を用いて、広告情報記憶部１２１の審査結果を更新する。また、決定部１３３は、類似広告については、類似広告であることを示すフラグを立てるとともに、新規広告については新規広告であることを示すフラグを立てることで、広告情報記憶部１２１を更新する。

また、決定部１３３は、広告主のアカウント情報に基づいて審査方式を決定することにしてもよい。ここで、アカウント情報とは、広告主情報記憶部１２４に格納された広告主情報に対応する。

決定部１３３は、例えば、第２方式または第３方式を行う対象広告について、広告主情報記憶部１２４に格納された第２審査フラグ（図７参照）に基づいて、自動審査を行うか目視審査を行うかを決定する。

具体的には、決定部１３３は、第２審査フラグが「１」である広告主の対象広告については、目視審査（第２審査）へ回し、第２審査フラグが「０」である広告主の対象広告については、自動審査に回す。

つまり、決定部１３３は、ＮＧ率が高い広告主の対象広告が、ＮＧ率が低い広告主の対象広告に優先して、目視審査が行われるように審査方式を決定する。したがって、違反率が高い広告主の対象広告においては、目視審査によって厳密に審査することができる。

なお、決定部１３３は、ＮＧ率が高い広告主の対象広告については、自動審査を経た後に、自動審査の審査結果によらず、目視審査を行うようにすることにしてもよい。

また、決定部１３３は、図７に示す第２審査フラグが「１」である広告主については、算出部１３２による類似度の算出を経ずに、審査方式を目視審査に決定することにしてもよい。すなわち、この場合においては、決定部１３３は、広告主に基づいて審査方式を決定することも可能である。

これにより、類似度の算出処理を省略することができるので、算出処理に要する処理負荷を軽減することができる。

（生成部１３４について）
生成部１３４は、第２方式として決定された類似コンテンツ（類似広告）について、既存コンテンツと一致しない箇所を審査の対象領域として示す対象画像を生成する。ここで、図８を用いて、対象画像の一例について説明する。図８は、実施形態に係る対象画像の一例を示す図である。

図８の例において、対象画像Ｔｉは、広告の審査対象となる対象領域Ｔａ以外にマスク画像Ｍが重畳された画像である。すなわち、対象画像Ｔｉにおいては、対象領域Ｔａのみが審査の対象であることを示す。

つまり、対象画像Ｔｉは、既存コンテンツと一致しない箇所を審査の対象領域として示す画像である。このように、生成部１３４は、対象画像Ｔｉを生成し、対象領域Ｔａのみが審査の対象であることを明確化する。これにより、対象領域Ｔａのみについて審査を行えばよいので、審査効率の向上を図ることが可能となる。

なお、対象画像Ｔｉは、図８の例に限られず、対象領域Ｔａをマーキングして示した画像であってもよく、対象領域Ｔａと対象領域Ｔａ以外とを識別可能な画像であれば、任意に変更することができる。また、対象領域Ｔａは、１つである必要はなく、複数であってもよい。さらに、自動審査に回す対象画像Ｔｉと、目視審査に回す対象画像Ｔｉとで、異なる形式の対象画像Ｔｉを生成することにしてもよい。

（審査部１３５について）
審査部１３５は、決定部１３３によって審査方式が第２方式または第３方式として決定された類似広告または新規広告について審査を行う。審査部１３５は、審査モデルを用いて類似広告または新規広告を審査する。

審査部１３５は、類似広告または新規広告の広告情報を審査モデルに入力し、入力した広告情報が有する特徴量に基づいて、類似広告または新規広告が適切であるか否かを示すスコアを出力する。

このとき、審査部１３５は、類似広告については、対象領域Ｔａのみが審査されるように、審査モデルに入力する。すなわち、既存広告との一致箇所については、審査を行わず、既存広告の審査結果を引き継ぐこととなる。

審査部１３５は、出力したスコアに基づいて、配信前広告を「適切」、「不適切」、「判別不可」のいずれかの審査結果に分類する。ここで、審査部１３５は、審査結果が「適切」または「不適切」である場合、「適切」または「不適切」であることを示す情報を、広告情報記憶部１２１の「第１審査結果」の項目に格納する。

また、審査部１３５は、審査モデルを用いた審査において、審査結果が「判別不可」である広告に対し、目視による審査を行う。例えば、審査部１３５は、審査結果が「判別不可」である配信前広告の広告情報を審査者端末２０に送信し、審査者Ｅ１に審査させることにより、目視による広告の審査を行う。

（配信部１３６について）
配信部１３６は、審査部１３５によるコンテンツ（広告）の審査結果に基づいて、広告をユーザ端末３０に配信する。例えば、図１の例において、配信部１３６は、広告情報記憶部１２１を参照し、第１審査または第２審査のいずれかの審査結果が適切である広告をユーザ端末３０に配信する。そして、配信部１３６は、各広告の配信履歴に関する情報をユーザ端末３０から収集し、広告配信履歴情報記憶部１２３に格納する。

〔４．情報処理のフロー〕
ここで、図９を用いて、実施形態に係る情報処理装置の情報処理の手順について説明する。図９は、実施形態に係る情報処理の手順の一例を示すフローチャートである。

図９に示すように、情報処理装置１００は、まず、審査対象となる対象広告の広告情報を取得すると（ステップＳ１０１）、審査済みである既存広告を選択する（ステップＳ１０２）。

続いて、情報処理装置１００は、対象広告と既存広告との類似度を算出し（ステップＳ１０３）、算出した類似度に基づいて対象広告の審査方式を決定する（ステップＳ１０４）。

続いて、情報処理装置１００は、ステップＳ１０４の処理において決定した審査方式が第１方式であるか否かを判定し（ステップＳ１０５）、第１方式でない場合（ステップＳ１０５，Ｎｏ）、第２方式か否かを判定する（ステップＳ１０６）。

情報処理装置１００は、ステップＳ１０６の処理において、第２方式である場合（ステップＳ１０６，Ｙｅｓ）、対象画像を生成する（ステップＳ１０７）。続いて、情報処理装置１００は、類似広告または新規広告の審査を行い（ステップＳ１０８）、広告情報記憶部１２１の審査結果を更新して（ステップＳ１０９）、処理を終了する。

また、情報処理装置１００は、ステップＳ１０５において、審査方式が第１方式であった場合（ステップＳ１０５，Ｙｅｓ）、同一広告の審査結果に既存広告の審査結果を流用し（ステップＳ１１０）、ステップＳ１０９の処理に移行する。

また、情報処理装置１００は、ステップＳ１０６の処理において、審査方式が第２方式でない場合（ステップＳ１０６，Ｎｏ）、対象広告は新規広告となるため審査方式に第３方式を採用して（ステップＳ１１１）、ステップＳ１０８の処理へ移行する。

〔５．変形例〕
上述の実施形態は一例を示したものであり、種々の変更及び応用が可能である。

〔５－１．コンテンツについて〕
上述の実施形態において、広告を対象として情報処理装置１００の情報処理の例を示した。しかしながら、情報処理装置１００は、広告に限らず、種々のコンテンツを対象として情報処理を行ってもよい。例えば、情報処理装置１００は、広告が表示される配信面を対象として、上述した情報処理を行ってもよい。

〔５－２．目視による審査について〕
上述の実施形態では、情報処理装置１００がモデルを用いて審査された広告に対し、目視による審査を行う例を示した。しかしながら、情報処理装置１００は、目視による審査に限らず、種々の手法を用いてもよい。例えば、情報処理装置１００は、モデルを用いた審査よりも精度が高く、且つ、モデルを用いた審査よりも審査の速度が遅い審査の手法を用いて、広告の審査を行う。

〔６．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１００は、算出部１３２と、決定部１３３とを備える。算出部１３２は、審査対象となる対象コンテンツと審査済みである既存コンテンツとの類似度を算出する。決定部１３３は、算出部１３２によって算出される類似度に基づいて対象コンテンツの審査方式を決定する。

したがって、実施形態に係る情報処理装置１００は、類似度に応じて、過去の審査結果を用いて審査を行うことができるので、過去の審査結果を有効に活用することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、例えば、算出部１３２は、対象コンテンツと提供者が同一である既存コンテンツを選択して、類似度を算出する。

したがって、実施形態に係る情報処理装置１００は、対象コンテンツと類似する既存コンテンツを簡便に選択することが可能となる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、例えば、決定部１３３は、類似度が第１閾値を超える対象コンテンツである同一コンテンツについて、審査方式として既存コンテンツの審査結果を採用する第１方式に決定する。

したがって、実施形態に係る情報処理装置１００は、対象コンテンツの審査を実質的に行わずにすむので、審査の効率を向上させることができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、例えば、決定部１３３は、類似度が第１閾値よりも低い第２閾値を超える対象コンテンツである類似コンテンツについて、審査方式として既存コンテンツの審査結果を引き継ぐ第２方式に決定する。

したがって、実施形態に係る情報処理装置１００は、類似コンテンツについては、既存コンテンツと内容が異なる箇所のみを審査すればよいので、審査の効率を向上させることができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば、第２方式として決定された類似コンテンツについて、既存コンテンツと一致しない箇所を審査の対象領域として示す対象画像を生成する生成部１３４を備える。

したがって、実施形態に係る情報処理装置１００は、類似コンテンツについては、対象領域のみについて審査を行えばよいので、審査の効率を向上させることができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、決定部１３３は、類似度が第２閾値を下回る前記対象コンテンツについて、審査方式として新たに審査を開始する第３方式に決定する。

したがって、実施形態に係る情報処理装置１００は、過去の審査結果を活用することができないコンテンツについては、１から審査を開始することで、正確に審査を行うことができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、例えば、決定部１３３は、対象コンテンツの提供者による既存コンテンツの審査結果が所定条件を満たす場合に、当該対象コンテンツについて、目視審査を経由する審査方式に決定する。

したがって、実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば、ＮＧ率が高い広告主の対象コンテンツについて、目視審査に回し、より厳密な審査を行うことで、広告主による不正を抑止することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、例えば、決定部１３３は、提供者のうち、既存コンテンツの審査結果が所定条件を満たす提供者の前記対象コンテンツについて、類似度の算出を経ずに、目視審査を行う審査方式に決定する。

したがって、実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば、ＮＧ率が高い広告主の対象コンテンツについて、類似度を算出せずに済むため、システムの負荷を抑えることができる。

〔７．ハードウェア構成〕
また、上述してきた各実施形態に係る情報処理装置は、例えば図１０に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、情報処理装置１００を例に挙げて説明する。図１０は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を記憶する。通信インターフェイス１５００は、通信網５００（実施形態のネットワークＮに対応する）を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、また、通信網５００を介してＣＰＵ１１００が生成したデータを他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、情報処理装置１００の記憶装置内の各データが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から所定の通信網を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

〔８．その他〕
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

また、上述した情報処理装置１００は、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。

また、特許請求の範囲に記載した「部」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、審査部は、審査手段や審査回路に読み替えることができる。

１０ 広告主端末
２０ 審査者端末
３０ ユーザ端末
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 広告情報記憶部
１２２ 審査モデル記憶部
１２３ 広告配信履歴情報記憶部
１２４ 広告主情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 算出部
１３３ 決定部
１３４ 生成部
１３５ 審査部
１３６ 配信部

Claims (8)

1. 審査対象となる対象コンテンツと審査済みである既存コンテンツとの類似度を算出する算出部と、
   前記算出部によって算出された前記類似度に基づいて前記対象コンテンツの審査方式を決定する決定部と
   を備え、
   前記決定部は、
   前記類似度が第１閾値を超える前記対象コンテンツについて、前記審査方式として前記既存コンテンツの審査結果を採用する第１方式に決定し、前記類似度が前記第１閾値よりも低い第２閾値を超える前記対象コンテンツについて、前記審査方式として前記既存コンテンツの審査結果を引き継ぐ第２方式に決定する
   ことを特徴とする決定装置。
2. 前記算出部は、
   前記対象コンテンツと提供者が同一である前記既存コンテンツを選択して、前記類似度を算出すること
   を特徴とする請求項１に記載の決定装置。
3. 前記第２方式として決定された前記対象コンテンツについて、前記既存コンテンツと一致しない箇所を審査の対象領域として示す対象画像を生成する生成部
   を備えることを特徴とする請求項１または２に記載の決定装置。
4. 前記決定部は、
   前記類似度が前記第２閾値を下回る前記対象コンテンツについて、前記審査方式として新たに審査を開始する第３方式に決定すること
   を特徴とする請求項１、２または３に記載の決定装置。
5. 前記決定部は、
   前記対象コンテンツの提供者による前記既存コンテンツの審査結果が所定条件を満たす場合に、当該対象コンテンツについて、目視審査を経由する前記審査方式に決定すること
   を特徴とする請求項１～４のいずれか一つに記載の決定装置。
6. 前記決定部は、
   前記対象コンテンツの提供者のうち、前記既存コンテンツの審査結果が所定条件を満たす前記提供者の前記対象コンテンツについて、前記類似度の算出を経ずに、前記目視審査を行う前記審査方式に決定すること
   を特徴とする請求項５に記載の決定装置。
7. コンピュータが実行する決定方法であって、
   審査対象となる対象コンテンツと審査済みである既存コンテンツとの類似度を判定する判定工程と、
   前記判定工程による判定結果に基づいて前記対象コンテンツの審査方式を決定する決定工程と
   を含み、
   前記決定工程は、
   前記類似度が第１閾値を超える前記対象コンテンツについて、前記審査方式として前記既存コンテンツの審査結果を採用する第１方式に決定し、前記類似度が前記第１閾値よりも低い第２閾値を超える前記対象コンテンツについて、前記審査方式として前記既存コンテンツの審査結果を引き継ぐ第２方式に決定する
   ことを特徴とする決定方法。
8. 審査対象となる対象コンテンツと審査済みである既存コンテンツとの類似度を判定する判定手順と、
   前記判定手順による判定結果に基づいて前記対象コンテンツの審査方式を決定する決定手順と
   をコンピュータに実行させ、
   前記決定手順は、
   前記類似度が第１閾値を超える前記対象コンテンツについて、前記審査方式として前記既存コンテンツの審査結果を採用する第１方式に決定し、前記類似度が前記第１閾値よりも低い第２閾値を超える前記対象コンテンツについて、前記審査方式として前記既存コンテンツの審査結果を引き継ぐ第２方式に決定する
   ことを特徴とする決定プログラム。

Images