JP7239749B2 - 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

従来、たとえばウェブ広告ごとにクリック等の応答実績があった複数のユーザに共通する特徴属性を抽出し、抽出した特徴属性が付与された広告を、同じ特徴属性に関連付けられたユーザに配信する技術がある（たとえば、特許文献１を参照）。

特開２０１１－２３８０２０号公報

上述したようなウェブ広告の配信であれば、他の広告から特徴属性を特定しやすいためターゲティングすることも比較的に容易である。

しかしながら、たとえば動画などを配信するコンテンツ配信サービスでは、コンテンツを閲覧するユーザの嗜好が多岐にわたってターゲティングが極めて難しい。そのため、たとえばコンテンツ配信サービスに初めて来訪した新規ユーザなどのように履歴のないユーザに対しては、推奨するコンテンツを決定することが難しい。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、たとえばコンテンツ配信サービスに初めて来訪した新規ユーザに対しても、ユーザの嗜好に応じたコンテンツの推奨が可能となる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る情報処理装置は、取得部と、集計部とを備える。取得部は、コンテンツを配信するコンテンツ配信サービスとは異なる他のサービスにおいてユーザに対して付与された属性情報を取得する。集計部は、前記取得部によって取得された属性情報であって、前記コンテンツ配信サービスによりコンテンツが配信されたユーザの属性情報毎に、前記属性情報が付与されるユーザに配信された各コンテンツの配信回数を集計する。

実施形態の一態様によれば、コンテンツ配信サービスに初めて来訪した新規ユーザに対しても、ユーザの好みに応じたコンテンツの推奨が可能となる。

図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す説明図である。 図２は、情報処理システムの構成例を示す説明図である。 図３は、情報処理装置の構成例を示す説明図である。 図４は、属性情報記憶部の一例を示す説明図である。 図５は、配信回数記憶部の一例を示す説明図である。 図６Ａは、コンテンツランキング記憶部の一例を示す説明図である。 図６Ｂは、コンテンツランキング記憶部の一例を示す説明図である。 図６Ｃは、コンテンツランキング記憶部の一例を示す説明図である。 図７は、情報処理装置における情報処理の流れを示すフローチャートである。 図８は、変形例に係る情報処理装置の構成例を示す説明図である。 図９は、変形例に係る情報処理装置における情報処理の流れを示すフローチャートである。 図１０は、プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す説明図である。

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理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ながら説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムが限定されるものではない。

〔１．情報処理〕
実施形態に係る情報処理の一例について、図１を参照して説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す説明図であり、図１に示す例では、情報処理装置１０によって情報処理が実行される。

情報処理装置１０は、コンテンツ配信装置２０およびユーザ端末３０とインターネット等のネットワークを介して接続されており、これらの装置との間でユーザ情報を含む各種情報の送受信を行うサーバである。各種情報には、後述するコンテンツのＩＤや、このコンテンツに付随するユーザ情報などが含まれている。コンテンツに付随するユーザ情報には、コンテンツ配信装置２０によるコンテンツ配信サービスとは異なる他のサービスにおいてユーザに付与された属性情報６０が含まれる。

コンテンツとしては、たとえば、コンテンツ配信装置２０によるコンテンツ配信サービスによりユーザが視聴可能な映画やテレビドラマなどの動画コンテンツを想定している。かかる映画やテレビドラマなどの動画コンテンツは、ユーザの嗜好に応じてターゲティングすることが難しいとされている。特に、コンテンツ配信サービス（以下、「動画配信サービス」とする）に履歴がないユーザに対して効果的にレコメンドすることは難しい。

情報処理装置１０は、コンテンツ配信サービスとは異なる他のサービスにおいてユーザに対して付与された属性情報６０を取得する。そして、情報処理装置１０は、取得した属性情報６０であって、動画配信サービスにより動画コンテンツが配信されたユーザの属性情報６０毎に、この属性情報６０が付与されるユーザに配信された各コンテンツの配信回数を集計する。

たとえば、あるユーザが、コンテンツ配信サービスを実行するコンテンツ配信装置２０にアクセスしたとすると、かかるユーザにタグ付けられている属性情報６０を情報処理装置１０は取得する。ここで、情報処理装置１０が取得する属性情報６０は、コンテンツ配信サービスとは異なる他のサービスを利用したときに付与された情報であり、ユーザにタグ付けられている様々な情報の中に含まれている。

かかる属性情報６０は、コンテンツ配信装置２０により配信される動画コンテンツにタグ付けされた付随情報の中にも含まれている。すなわち、動画コンテンツにタグ付けされた付随情報には、男性、女性、年代などのユーザに関するメタ情報に加え、行動ターゲティングなどの情報を含む属性情報６０が含まれている。情報処理装置１０は、動画コンテンツが配信されるユーザが有する属性情報６０を取得する。

なお、配信される動画コンテンツへの属性情報６０の付与は、情報処理装置１０が行ってもよいし、コンテンツ配信装置２０が行ってもよい。いずれにしても、動画コンテンツが所定のユーザに配信されてユーザに閲覧されると、この動画コンテンツには、閲覧したユーザの属性情報６０がタグ付けされる。かかる属性情報６０には、たとえば、ニュースサイト、通販サイト、あるいはグルメサイトなど、コンテンツ配信装置２０が実行する動画配信サービスとは異なる他のウェブサービスをユーザが利用した際に付与された属性情報６０が含まれる。

そして、情報処理装置１０は、動画配信サービスにより動画コンテンツが配信されたユーザの属性情報６０毎に、属性情報６０が付与されるユーザに配信された各動画コンテンツの配信回数を集計する。このとき、コンテンツ配信サービスにより配信された動画コンテンツ毎に、この動画コンテンツが配信された各ユーザがそれぞれ有する属性情報６０を集計する。

たとえば、これまでに他のユーザに配信された実績がある動画コンテンツには、配信されたユーザ毎の属性情報６０が付与されている。情報処理装置１０は、かかる属性情報６０毎の各動画コンテンツの配信回数を集計するのである。属性情報６０毎の各動画コンテンツの配信回数の集計結果から、情報処理装置１０は、動画コンテンツが、どのようなカテゴリに属する属性情報６０を有するユーザにどれだけ配信されたかを把握することが可能となる。

こうして、情報処理装置１０は、各種カテゴリに属する属性情報６０を有するユーザに配信された動画コンテンツの配信回数を把握することにより、属性情報６０毎のユーザの動画コンテンツの閲覧傾向を推定することができる。ひいては、属性情報６０毎に、ユーザの動画コンテンツの好みを推定することができるため、ユーザにレコメンドするための推奨コンテンツを決定することができる。

このように、情報処理装置１０は、コンテンツ配信サービスにより動画コンテンツが配信されたユーザの属性情報６０毎に、属性情報６０が付与されるユーザに配信された各動画コンテンツの配信回数を集計する。そして、情報処理装置１０は、その集計結果に基づいて、属性情報６０に応じたコンテンツランキングを設定することができ、設定したコンテンツランキングを利用して、ユーザにレコメンドするための推奨コンテンツの決定処理を行うことができる。

なお、上述した情報処理装置１０およびコンテンツ配信装置２０は、それぞれが単体の処理装置である必要はなく、クラウドシステム等の複数の処理装置が協調して動作することで実現されてもよい。また、図１では、情報処理装置１０およびコンテンツ配信装置２０を別々の装置としたが、これは例示であって限定されるものではなく、後述するように、情報処理装置１０がコンテンツ配信装置２０の機能を備えるものであってもよい。

ところで、属性情報６０には、上述したメタ情報に加え、個人嗜好に関する情報が含まれている。かかる属性情報６０は、エンターテイメント、スポーツ、ショッピング、旅行、経済活動などの大カテゴリに分類されるとともに、大カテゴリの中は、さらに中カテゴリに分類される。また、中カテゴリの中には小カテゴリが含まれる場合がある。たとえば大カテゴリがエンターテイメントであれば、中カテゴリは音楽、芸能などに分類され、さらに、音楽は、クラッシク、映画音楽、演歌、Ｊ-ｐｏｐ、Ｋ-ｐｏｐなどの小カテゴリに分類される。なお、これらは一例であって、属性情報６０は、ユーザの属性に関する情報であればいかなる情報であっても構わない。

また、属性情報６０にはユーザの行動ターゲティング情報が含まれる。行動ターゲティング情報は、たとえば、ユーザがインターネットなどを利用して、いかなる商品を購入したか、いかなるニュースを視聴したか、いかなるサイトを訪れたかなどの情報が含まれ、これからも個人の嗜好などを推定することができる。

コンテンツを動画コンテンツとすると、動画コンテンツは、コンテンツ配信装置２０へユーザ端末３０を介して行われるユーザからの配信要求に応じて配信される。動画コンテンツには、作品名などを示すＩＤ情報や作品のカテゴリ（コメディ、アクション、歴史、ミュージカルなど）を示す作品情報が付されている。

ここで、ユーザに推奨する動画コンテンツを決定する手順について、図１を参照しながらより具体的に説明する。なお、図１においては、便宜上、コンテンツ配信装置２０が備える複数の動画コンテンツを、第１～第ｎの動画コンテンツＣ１～Ｃｎと区別するとともに、ユーザに付与された属性情報６０についても、第１の属性情報６０ａ～第５の属性情報６０ｅとカテゴリ毎に区分している。

図１に示すように、情報処理装置１０は、動画コンテンツを配信する動画配信サービスとは異なる他のサービスにおいてユーザに対して付与された属性情報６０を取得する（ステップＳ１）。たとえば、動画配信サービスを初めて利用するユーザＸがコンテンツ配信装置２０にアクセスすると、情報処理装置１０は、動画配信サービスとは異なる他のウェブサービスをユーザＸが利用した際に付与された属性情報６０として、第２の属性情報６０ｂを取得したとする。

また、情報処理装置１０は、動画コンテンツが配信されたユーザの属性情報６０毎に、当該属性情報６０が付与されるユーザに配信された各動画コンテンツの配信回数を集計する（ステップＳ２）。

ステップＳ２の処理について説明を加える。図示するように、ここでは、便宜的に、第１のコンテンツＣ１が、第１、第２の属性情報６０ａ，６０ｂが付与されているユーザＡと、第２～第４の属性情報６０ｂ，６０ｃ，６０ｄが付与されているユーザＢに配信されていた場合とする。また、第２のコンテンツＣ２が、第２の属性情報６０ｂおよび第５の属性情報６０ｅが付与されているユーザＣに配信されていたとする。

この場合、第１のコンテンツＣ１が配信されたユーザの属性情報６０毎の第１のコンテンツＣ１の配信回数の集計結果は、以下のようになる。すなわち、第２の属性情報６０ｂについてみれば、第１のコンテンツＣ１は、第２の属性情報６０ｂが付与されているユーザＡとユーザＢに配信されているので、配信回数の集計は２回となる。

同様に、それぞれ、第１の属性情報６０ａ、第３の属性情報６０ｃ、第４の属性情報６０ｄについてみると、以下のようになる。すなわち、第１の属性情報６０ａについてみれば、第１のコンテンツＣ１は、第１の属性情報６０ａが付与されているユーザＡのみに配信されているので、配信回数の集計は１回である。また、第３の属性情報６０ｃについてみれば、第１のコンテンツＣ１は、第３の属性情報６０ｃが付与されているユーザＢに配信されているので、配信回数の集計は１回である。また、第４の属性情報６０ｄについてみれば、第４の属性情報６０ｄが付与されているユーザＢに配信されているので、これも配信回数の集計は１回である。

他方、第５の属性情報６０ｅについてみると、かかる第５の属性情報６０ｅが付与されているユーザＣには第１のコンテンツＣ１は配信されていない。したがって、第５の属性情報６０ｅが付与されているユーザへの第１のコンテンツＣ１の配信回数の集計は０回になる。

また、第２のコンテンツＣ２が配信されたユーザの属性情報６０毎の第２のコンテンツＣ２の配信回数の集計結果は、以下のとおりである。すなわち、第２のコンテンツＣ２が配信されたのは、第２の属性情報６０ｂおよび第５の属性情報６０ｅが付与されているユーザＣのみである。そのため、第２の属性情報６０ｂが付与されているユーザへの第２コンテンツＣ２の配信回数、および第５の属性情報６０ｅが付与されているユーザへの第２コンテンツＣ２の配信回数は、それぞれユーザＣに対する１回となる。第１の属性情報６０ａ、第３の属性情報６０ｃ、および第４の属性情報６０ｄでみると、これらは、第２のコンテンツＣ２が配信されたユーザＣには付与されていないため、属性情報６０ｃ，６０ｄが付与されているユーザへの第２コンテンツＣ２の配信回数の集計は、それぞれ０回となる。

次いで、情報処理装置１０は、集計した属性情報６０毎の動画コンテンツの配信回数に基づいて、属性情報６０が付与されるユーザに推奨するコンテンツを決定する（ステップＳ３）。

ここで、ステップＳ１において取得した属性情報６０は、前述したように、動画配信サービスを初めて利用したユーザＸに付与されていた第２の属性情報６０ｂである。
したがって、情報処理装置１０は、ステップＳ２の集計結果に基づいて、第２の属性情報６０ｂでみると、配信回数は第１のコンテンツＣ１が２回で、第２のコンテンツＣ２は１回であるため、相対的に配信回数の多い第１のコンテンツＣ１をユーザＸに推奨する動画コンテンツとして決定する。

すなわち、ユーザＸは、動画配信サービスとは異なる他のサービスにおいて第２の属性情報６０ｂが付与されている。そして、かかる第２の属性情報６０ｂは、これまでに動画配信サービスを利用したことのあるユーザＡとユーザＢも有している。したがって、共通の第２の属性情報６０ｂが紐付いているユーザＸ、ユーザＡおよびユーザＢは、好みが共通すると推定される。したがって、ユーザＡおよびユーザＢが共に閲覧したとみなされる第１のコンテンツＣ１は、ユーザＸの好みと合致すると推定される。こうして、動画配信サービスに初めて来訪した新規ユーザであるユーザＸに対しても、このユーザＸの好みに応じた動画コンテンツの推奨が可能となる。

上述してきた例では、コンテンツを動画コンテンツとして説明したが、コンテンツはこれらに限定されるものではなく、ゲーム、電子書籍など、その他のカテゴリに含まれるコンテンツであってもよい。また、コンテンツは、コンテンツ配信装置２０によりユーザ端末３０へ配信されて利用されるが、配信の手法はこれに限られない。

〔２．情報処理システム〕
図２は、情報処理システムの構成例を示す説明図である。図２に示すように、実施形態に係る情報処理システムは、情報処理装置１０と、コンテンツ配信装置２０と、ユーザ端末３０とを備える。

これら各種装置１０，２０，３０は、ネットワークＮを介して無線または有線で互いに通信可能に接続される。ネットワークＮは、たとえば、ＬＡＮ（Local Area Network）や、インターネットなどのＷＡＮ（Wide Area Network）である。

ユーザ端末３０は、図示しないユーザが利用する端末装置であり、ユーザ端末３０は、たとえば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）や、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）や、ノート型ＰＣ等である。なお、図２において、情報処理装置１０とコンテンツ配信装置２０とは１台、ユーザ端末３０については複数台（ここでは３台）示したが、情報処理システムを構成する各装置１０，２０，３０の台数については限定されない。

〔３．ユーザ端末３０〕
ユーザ端末３０は、前述したように、たとえば、スマートフォン、タブレット型端末、ＰＤＡ、あるいはＰＣなどであり、その構成の図示は省略するが、通信部と、表示部と、入力部と、制御部と、記憶部とを有する。

通信部は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、コンテンツ配信装置２０や情報処理装置１０等との間で情報の送受信を行うことができる。たとえば、通信部は、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。

表示部は、たとえば動画コンテンツを含む各種情報を表示する表示デバイスである。たとえば、表示部は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）や有機ＥＬディスプレイである。なお、表示部にはタッチパネル式のディスプレイを採用することもできる。

入力部は、ユーザから各種操作を受け付ける入力デバイスである。入力部は、たとえば、文字や数字などを入力するためのボタン等を有する。また、表示部がタッチパネル式のディスプレイである場合、表示部の一部は入力部として機能する。

記憶部は、たとえば、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。かかる記憶部には、各種プログラムや設定データ、受信したコンテンツの情報などが記憶される。

制御部は、コントローラ（controller）であり、たとえば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ、入出力ポートなどを有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。また、制御部は、たとえば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路等のハードウェアで構成されてもよい。制御部は、送信部と、受信部と、処理部とを備える。

送信部は、たとえば、入力部を介して受け付けたユーザ操作に従って、コンテンツ配信装置２０にコンテンツ（たとえば、動画コンテンツ）の取得要求を送信する。

また、たとえば、送信部は、コンテンツが表示部に表示された状態で、ユーザのコンテンツに対する操作を受け付けた場合、かかる操作を示す信号をコンテンツ配信装置へ送信する。なお、コンテンツに対する操作には、たとえば、コンテンツが動画の場合、再生操作、早送り操作、巻き戻し操作、停止操作など、種々の操作が含まれる。

受信部は、たとえば、コンテンツ配信装置２０から配信されたコンテンツの情報を受信する。受信部は、受信されたコンテンツの情報を記憶部に記憶させることができる。

処理部は、表示部などを含め、ユーザ端末３０の全体を制御する。たとえば、処理部は、受信部によって受信されたコンテンツの情報を記憶部から読み出し、表示部へ出力して表示させることができる。

〔４．コンテンツ配信装置２０〕
コンテンツ配信装置２０は、たとえば、ユーザ端末３０からコンテンツの取得要求を受け付けた場合に、取得要求に対応する各種コンテンツを配信するサーバである。たとえば、コンテンツ配信装置２０が動画配信サービスを実行する装置である場合、コンテンツ配信装置２０は、コンテンツとして、映画やテレビドラマなどの動画コンテンツの情報を配信する。

また、コンテンツ配信装置２０は、情報処理装置１０から、たとえばユーザ属性などのコンテンツの付随情報の取得要求を受け付けた場合に、コンテンツの付随情報を情報処理装置１０へ送信することができる。なお、所定のユーザ端末３０に動画コンテンツが配信されると、配信先のユーザの属性情報６０が付随情報として動画コンテンツにタグ付けされる。かかるタグ付けについては、情報処理装置１０が行うこととしているが、動画コンテンツを配信するコンテンツ配信装置２０が行ってもよい。

〔５．情報処理装置１０〕
図３は、情報処理装置１０の構成例を示す説明図である。図３に示すように、情報処理装置１０は、通信部１１と、制御部４０と、記憶部５０とを有する。

情報処理装置１０は、上述したように、動画配信サービスとは異なる他のサービスにおいてユーザに付与された属性情報６０を取得し、動画配信サービスにより動画コンテンツが配信されたユーザの属性情報６０毎にユーザに配信された各動画コンテンツの配信回数を集計することができる。そして、集計された属性情報６０毎の動画コンテンツの集計結果に基づいて、コンテンツ配信装置２０にアクセスしたユーザに推奨する動画コンテンツを決定することができる。以下、情報処理装置１０の構成について具体的に説明する。

〔６．１．通信部１１〕
通信部７１は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、ネットワークＮに接続されるコンテンツ配信装置２０などの各装置との間で情報の送受信を行う。たとえば、通信部７１は、ＮＩＣ等によって実現される。

〔６．２．記憶部５０〕
記憶部５０は、たとえば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ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。本実施形態に係る記憶部５０は、属性情報記憶部５１と、配信回数記憶部５２と、コンテンツランキング記憶部５３と、レコメンド情報記憶部５４とを備える。

〔６．２．１．属性情報記憶部５１〕
属性情報記憶部５１は、コンテンツ配信装置２０による動画配信サービスとは異なる他のサービスにおいて、ユーザに対して付与された属性情報６０（図１参照）を記憶する。図４は、属性情報記憶部５１の一例を示す図である。たとえば、属性情報記憶部５１には、「ユーザＩＤ」、「ユーザ属性」といった項目が含まれる。

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。「ユーザ属性」は、図示するように、男性、女性などの性別や、２０代、４０代といった年代などのメタ情報に加え、アニメ、ゲーム、ドラマ、サッカー、野球、演歌などといった個人嗜好に関する情報が含まれている。

特に、個人嗜好に関する情報としては、たとえば、「サッカー」は、ニュース配信サービスを実行するサイトにおいて、スポーツのカテゴリの中でサッカーに関する情報に接したユーザに付されている。同様に「野球」であれば、スポーツのカテゴリの中で野球に関する情報に接したユーザに付与されている。また、「Ｋ・ＰＯＰ」や「演歌」については、たとえば、楽曲ダウンロードサービスなどを実行するサイトにおいて、Ｋ・ＰＯＰのジャンルに含まれる楽曲をダウンロードしたユーザに付与されている。同様に、演歌のジャンルに含まれる楽曲をダウンロードしたユーザに付与されている。

また、「アニメ」、「ドラマ」などは、たとえば、テレビ番組に関する情報を提供するサービスサイトなどで、アニメに関する情報、ドラマに関する情報にアクセスしたユーザにそれぞれ付与されている。ドラマに関する情報の中でも、韓国ドラマに関する情報にアクセスしたユーザには、さらに下位のカテゴリとして「韓流」といった属性情報が付与されている。同様に、ドラマの下位のカテゴリとしては、「アクション」、「恋愛」など様々な属性情報６０が含まれる。

このように、属性情報記憶部５１には、動画配信サービスとは異なる他のサービスにおけるユーザの行動情報が、ユーザ属性を示すユーザの属性情報６０（図１参照）として記憶される。かかる属性情報６０は、取得部４１（図３参照）により取得され、データベース化される。

なお、コンテンツ配信装置２０が行う動画配信サービスを利用したユーザであれば、コンテンツ配信装置２０において、動画コンテンツを閲覧したユーザに属性情報６０を付与することができる。たとえば、動画配信サービスを利用したユーザが閲覧した動画コンテンツにタグ付けされているＩＤ情報や作品情報に基づいて、コンテンツ配信装置２０は、上記した「アニメ」、「アクション」、「恋愛」などと同様の属性情報６０をユーザに付与する。

したがって、取得部４１は、動画配信サービスに加え、動画配信サービスとは異なる他のサービスにおいてユーザに対して付与されたユーザの行動情報を属性情報６０として取得することができる。そして、かかる取得部４１が取得した属性情報６０が属性情報記憶部５１に記憶される。

〔６．２．２．配信回数記憶部５２〕
配信回数記憶部５２には、ユーザに配信された各コンテンツの配信回数がユーザの属性情報６０毎に記憶される。具体的には、動画コンテンツが配信されたユーザの属性情報６０毎に、配信された動画コンテンツの集計結果が記憶される。図５は、配信回数記憶部５２の一例を示す説明図である。たとえば、配信回数記憶部５２には、配信回数テーブルが記憶される。配信回数テーブルには、動画コンテンツの識別情報である「ＡＡＡ」、「ＢＢＢ」、「ＣＣＣ」・・・「ＸＸＸ」、各動画コンテンツにおけるユーザの属性情報６０毎の当該動画コンテンツの配信回数が順位付けされている。

図５に示す例では、たとえば動画コンテンツ「ＡＡＡ」は、属性情報６０である「男」を付与されたユーザに１８００回配信されている。また、この動画コンテンツ「ＡＡＡ」は、属性情報６０である「アニメ」を付与されたユーザに１１００回配信され、属性情報６０である「ドラマ」を付与されたユーザには１０００回配信されている。また同様に、この動画コンテンツ「ＡＡＡ」は、属性情報６０である「女」を付与されたユーザに６５０回配信され、属性情報６０である「野球」を付与されたユーザには１００回配信されている。

また、各動画コンテンツにおける属性情報６０毎の配信回数は、順位付けされており、図６Ａ～図６Ｃに示す例では、１位から５０位までの閲覧回数が含まれている。

〔６．２．３．コンテンツランキング記憶部５３〕
コンテンツランキング記憶部５３は、属性情報６０毎の各コンテンツの配信回数に応じたランキング情報が記憶される。すなわち、後述する集計部４２（図３参照）により所定の属性情報６０が付されたユーザによる動画コンテンツの配信回数がランキング情報として導出され、導出されたランキング情報がコンテンツランキング記憶部５３に記憶される。

図６Ａ、図６Ｂおよび図６Ｃは、コンテンツランキング記憶部の一例を示す説明図である。たとえば、コンテンツランキング記憶部５３には、「ランク」、「コンテンツ」、「属性情報毎集計情報」といった項目が含まれる。また、「属性情報毎集計情報」の項目は、さらに「属性情報」と「集計結果」の項目に区分されている。

「ランク」は、属性情報６０毎の各コンテンツの配信回数の順位を示し、ここでは３位までに規定しているが、必要に応じた順位まで設定することができる。「コンテンツ」は、動画コンテンツの識別情報を示す。「属性情報毎集計情報」の「属性情報」は、属性情報記憶部５１（図４参照）に記憶された「ユーザ属性」を示し、性別情報や年代情報などのメタ情報、および個人嗜好に関する情報が含まれている。個人嗜好に関する情報は、前述したように、動画配信サービスとは異なる他のサービスにおけるユーザの行動情報が含まれる。また、「集計数」は、「属性情報」に対応する動画コンテンツの数の集計結果を示す。

図６Ａに示す例では、属性情報６０として「アニメ」が付与されたユーザに最も多く配信された動画コンテンツは「ＡＡＡ」であり、２位は４００回の「ＸＸＸ」、３位は２００回の「ＢＢＢ」である。

すなわち、コンテンツランキング記憶部５３に記憶されるランキング情報は、図５に示した配信回数テーブルに基づいて集計された、所定の属性情報６０が付されたユーザへの動画コンテンツの配信回数によるものである。図５に示すように、属性情報６０である「アニメ」が最も多く含まれるのは、動画コンテンツ「ＡＡＡ」の１１００回であり、次が動画コンテンツ「ＸＸＸ」の４００回、その次が動画コンテンツ「ＢＢＢ」の２００回であり、かかる集計結果がランキング情報として記憶される。

図６Ａに示したランキング情報の例は、属性情報６０として「アニメ」が付与されたユーザが最も多く閲覧した動画コンテンツについてであった。他方、属性情報６０が複数の場合、たとえば属性情報６０として「アニメ」＋「女」が付与されたユーザであると、図６Ｂあるいは図６Ｂのように、異なるランキング結果が記憶される。

たとえば、図５における閲覧回数記憶テーブルにおいて、ユーザの属性情報６０毎の動画コンテンツの閲覧回数が順位付けされているが、その順位（ランク）に制限を設けない場合、「アニメ」＋「女」が付与されたユーザが最も多く閲覧した動画コンテンツは、図６Ｂに示すように、１位は１９００回の「×××」であり、２位は１７５０回の「ＡＡＡ」、３位は３００回の「ＢＢＢ」となる。

すなわち、図５に示すように、属性情報６０である「アニメ」と属性情報６０である「女」との和は、動画コンテンツ「ＡＡＡ」では、「アニメ」が１１００回、「女」が６５０回なので１７５０回となる。また、動画コンテンツ「ＢＢＢ」では、「アニメ」が２００回、「女」が１００回なので３００回となる。また、動画コンテンツ「ＣＣＣ」では、「アニメ」が０回、「女」が３５０回なので３５０回となる。同様に、動画コンテンツ「×××」では、「アニメ」が４００回、「女」が１５００回なので１９００回となる。

順位の制限がないため、動画コンテンツ「×××」では５０位の「アニメ」の４００回もカウントされて１９００回となってランキングでは１位となっている（図６Ｂ参照）。他方、ユーザの属性情報６０毎の動画コンテンツの閲覧回数において順位制限を設けた場合は、動画コンテンツ「×××」は、図６Ｃに示すように、「アニメ」＋「女」が付与されたユーザが最も多く閲覧した動画コンテンツとしては２位にランクされることがある。すなわち、たとえばユーザの属性情報６０毎の動画コンテンツの閲覧回数が１０位以内のものをカウントすると条件付けた場合、動画コンテンツ「×××」では、「アニメ」の４００回が除外されるため、閲覧回数は１５００回と記憶されるからである。

ところで、上述した例では、ランキング情報をコンテンツランキング記憶部５３に記憶させている。しかし、コンテンツランキング記憶部５３を廃止することもできる。属性情報６０毎の各コンテンツの集計結果の順位は、たとえば配信回数記憶部５２に記憶されている閲覧回数テーブルに基づいて導出することもできる。

〔６．２．４．レコメンド情報記憶部５４〕
レコメンド情報記憶部５４は、上記コンテンツランキング記憶部５３に記憶されたランキング情報、あるいは配信回数記憶部５２に記憶された閲覧回数テーブルに基づいて、属性情報６０が付与されるユーザに推奨する動画コンテンツが記憶される。推奨する動画コンテンツは、後述する決定部４３により決定される。

〔７．制御部４０〕
図３の説明に戻り、制御部４０について説明する。制御部４０は、コントローラであり、たとえば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、入出力ポートなどを有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。かかる制御部４０は、たとえば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等のハードウェアで構成されてもよい。

図３に示すように、制御部４０は、取得部４１と、集計部４２と、決定部４３とを備える。

〔７．１．取得部４１〕
取得部４１は、動画コンテンツを配信する動画配信サービスとは異なる他のサービスにおいてユーザに対して付与された属性情報６０を取得する。すなわち、コンテンツ配信装置２０にアクセスしたユーザが、このコンテンツ配信装置２０が実行する動画配信サービスとは異なる他のサービスにおいて付与された属性情報６０を取得する。かかる属性情報６０には、ユーザの行動情報などが含まれる。また、取得部４１は、このようにコンテンツ配信装置２０にアクセスしたユーザに紐付けられている属性情報６０を取得すると、取得した属性情報６０を属性情報記憶部５１に記憶させる。

また、取得部４１は、動画コンテンツにタグ付けされた付随情報に含まれる属性情報６０をコンテンツ配信装置２０から取得することもできる。

〔７．２．集計部４２〕
集計部４２は、動画配信サービスにより配信された動画コンテンツ毎に、当該動画コンテンツが配信されたユーザの属性情報６０を集計し、集計結果に基づいて、属性情報６０毎の各コンテンツの配信回数を集計する。すなわち、集計部４２は、動画配信サービスにより動画コンテンツが配信されたユーザの属性情報６０毎に、属性情報６０が付与されるユーザに配信された各動画コンテンツの配信回数を集計する。そして、集計部４２は、ユーザの属性情報６０毎の各動画コンテンツの集計結果を配信回数記憶部５２に記憶させる（図５参照）。

そして、集計部４２は、属性情報６０毎の各動画コンテンツの配信回数に応じたランキング情報を、コンテンツランキング記憶部５３に記憶させる（図６Ａ～図６Ｃ参照）。なお、前述したように、必ずしもランキング情報を集計部４２により導出して、独立してコンテンツランキング記憶部５３に記憶する必要はない。必要に応じて、配信回数記憶部５２に記憶されている閲覧回数テーブルに基づいて、属性情報６０毎の各コンテンツの集計結果に対応する順位を導出することもできる。

また、集計部４２は、前述したように、動画配信サービスにより配信された動画コンテンツ毎に、当該動画コンテンツが配信されたユーザの属性情報６０を集計するが、その際に、条件によって集計する集計対象から除外することができる。たとえば、集計部４２は、動画コンテンツが配信されたユーザの属性情報６０毎の動画コンテンツの配信回数の集計結果が所定値以下である場合、属性情報６０毎の各動画コンテンツを集計する集計対象から除外する。

すなわち、所定の動画コンテンツの配信回数が、他の動画コンテンツに比べてかなり少ない場合、属性情報６０毎の動画コンテンツの配信回数もかなり少なくなる。その場合の配信回数は、推奨コンテンツを決定する際の貢献度が低いと考えられるため、予め除外して集計する負荷を減じることができる。

〔７．３．決定部４３〕
決定部４３は、集計部４２によって集計された属性情報６０毎の配信回数に基づいて、属性情報６０が付与されるユーザに推奨するコンテンツを決定する。すなわち、決定部４３は、ユーザの属性情報６０が記憶された属性情報記憶部５１から、コンテンツ配信装置２０にアクセスしたユーザの属性情報６０を読み取る。そして、決定部４３は、読み取った属性情報６０と同じ属性情報６０が付与されたユーザによる配信回数の多い動画コンテンツを、ランキング順に必要数だけコンテンツランキング記憶部５３から読み出す。

そして、決定部４３は、コンテンツランキング記憶部５３から読み出した動画コンテンツの作品名を示すＩＤ情報を、コンテンツ配信装置２０へ送信する。

こうして、コンテンツ配信装置２０は、当該コンテンツ配信装置２０にアクセスしたユーザに対し、そのユーザの好みに合った動画コンテンツを推奨することができる。ユーザへの推奨に際しては、たとえば、動画配信サービスのウェブページに設けられたレコメンド領域に、推奨する動画コンテンツを表示することができる。かかるレコメンド領域は、たとえば、動画配信サービスのウェブページのトップページに設定するとよい。

また、決定部４３は、ユーザに推奨する動画コンテンツを決定する際に、属性情報６０に対応する配信回数に応じて重み付けを行うことができる。

たとえば、属性情報６０毎の各コンテンツの配信回数に応じたランキングを設定する際に、ユーザに配信されたコンテンツの配信回数の多寡によって、属性情報６０のランキングの採用数を適宜決定することができる。

また、重み付けを行う場合、決定部４３は、属性情報６０を有するユーザ数のユーザ全体に対する割合が、所定値よりも大きい場合、割合が小さい場合よりも属性情報６０に対応する配信回数の重みを大きくすることができる。また、逆に、決定部４３は、属性情報６０を有するユーザ数のユーザ全体に対する割合が、所定値よりも小さい場合、割合が大きい場合よりも前記属性情報に対応する配信回数の重みを小さくくすることができる。すなわち、属性情報６０のカバレッジに応じて、重み付けを変更することができる。

たとえば、属性情報６０の中でも「男」や「女」などのようにカバレッジが広い場合、属性情報６０を各動画コンテンツ毎に集計する集計対象としては、少なくともトップ１０にあることを条件付けるなどである。他方、属性情報６０の中でも、たとえば小カテゴリに含まれる属性であれば（たとえば音楽のカテゴリの中で「演歌」など）、数が少なくても集計対象とするなどである。

〔８．情報処理装置１０の処理フロー〕
次に、情報処理装置１０における情報処理の手順について説明する。図７は、情報処理装置１０における情報処理の流れを示すフローチャートである。なお、図７に記された「コンテンツ」は動画コンテンツを示す。

図７に示すように、情報処理装置１０の制御部４０は、動画コンテンツを配信する動画配信サービスとは異なる他のサービスにおいてユーザに対して付与された属性情報６０を取得する（ステップＳ１０）。次いで、制御部４０は、属性情報６０毎の動画コンテンツの配信回数を集計する（ステップＳ１１）。すなわち、制御部４０は、動画コンテンツが配信されたユーザの属性情報６０毎に、この属性情報６０が付与されるユーザに配信された各動画コンテンツの配信回数を集計する。

次いで、制御部４０は、ステップＳ１１で集計した属性情報６０毎の動画コンテンツの配信回数の集計結果に基づいて、コンテンツランキングを設定する（ステップＳ１２）。

次いで、制御部４０は、コンテンツ配信装置２０にアクセスしたユーザの属性情報６０と同じ属性情報６０が付与されたユーザによる配信回数の多い動画コンテンツをユーザに推奨する動画コンテンツとして決定する（ステップＳ１３）。そして、決定した推奨動画コンテンツを示すＩＤ情報をコンテンツ配信装置２０へ送信する（ステップＳ１４）。

なお、ここでは、制御部４０は、属性情報６０毎の動画コンテンツの配信回数を集計した後にコンテンツランキングを設定したが、前述したように、属性情報６０毎の動画コンテンツの配信回数の集計結果から推奨コンテンツを決定することもできる。

このように、本実施形態に係る情報処理装置１０によれば、たとえば、コンテンツ配信装置２０が実行する動画配信サービスを初めて利用するユーザに対してでも、当該ユーザの好みに合う可能性の高い動画コンテンツを推奨することが可能となる。すなわち、動画配信サービスを初めて利用するユーザに付与された他サービスによるユーザ属性である属性情報６０を利用することにより、当該ユーザの好みに見合ったとみなされる動画コンテンツの推奨が可能となる。

（変形例）
〔９．変形例に係る情報処理装置１０〕
次に、変形例に係る情報処理装置１０について説明する。図８は、変形例に係る情報処理装置１０の構成例を示す説明図である。

変形例に係る情報処理装置１０は、制御部４０がコンテンツ配信部４４を備えている点が図３に示した情報処理装置１０と異なる。なお、その他の構成については図３に示した情報処理装置１０と同じであり、ここでの説明は省略する。

変形例に係る情報処理装置１０は、コンテンツ配信装置２０としての機能も担うことができる構成となっている。したがって、変形例に係る情報処理装置１０では、コンテンツ配信部４４が実行する動画配信サービスに初めて訪れるユーザに対し、当該ユーザの嗜好に合うと思われる動画コンテンツを効果的に推奨することが可能となる。

〔９．１．変形例に係る情報処理装置の処理フロー〕
ここで、変形例に係る情報処理装置１０における情報処理の手順について説明する。図９は、変形例に係る情報処理装置１０における情報処理の流れを示すフローチャートである。なお、図９に記された「コンテンツ」は動画コンテンツを示す。

情報処理装置１０の制御部４０は、動画コンテンツを配信する動画配信サービスとは異なる他のサービスにおいてユーザに対して付与された属性情報６０を取得する（ステップＳ１００）。次いで、制御部４０は、動画コンテンツが配信されたユーザの属性情報６０毎に、この属性情報６０が付与されるユーザに配信された各動画コンテンツの配信回数を集計する（ステップＳ１１０）。次いで、制御部４０は、ステップＳ１１０で集計した属性情報６０毎の動画コンテンツの配信回数の集計結果に基づいて、コンテンツランキングを設定する（ステップＳ１２０）。

その後、制御部４０は、動画配信サービスを利用するためにアクセスしてきたユーザの属性情報６０を取得し、取得した属性情報６０と同じ属性情報６０が付与されたユーザによる配信回数の多い動画コンテンツをユーザに推奨する動画コンテンツとして決定する（ステップＳ１３０）。

次いで、制御部４０は、設定したコンテンツランキングに基づいて、動画配信サービスのウェブページにレコメンド領域を設定する（ステップＳ１４０）。そして、制御部４０は、設定したレコメンド領域に、ステップＳ１３０で決定した推奨コンテンツを表示する（ステップＳ１５０）。

このように、変形例に係る情報処理装置１０においても、動画配信サービスを初めて利用するユーザに対し、当該ユーザの好みに合う可能性の高い動画コンテンツを推奨することが可能となる。

〔１０．効果〕
映画やドラマなどの動画コンテンツは、ユーザ嗜好でターゲティングすることが難しいとされており、特に、動画配信サービスに履歴がないようなユーザに対して効果的にレコメンドすることが難しい。

そこで、実施形態に係る情報処理装置１０は、取得部４１と、集計部４２とを備えることとした。取得部４１は、動画コンテンツを配信する動画配信サービスとは異なる他のサービスにおいてユーザに対して付与された属性情報６０を取得する。集計部４２は、取得部４１によって取得された属性情報６０であって、動画配信サービスにより動画コンテンツが配信されたユーザの属性情報６０毎に、属性情報６０が付与されるユーザに配信された各動画コンテンツの配信回数を集計する。

これにより、動画配信サービスに初めて来訪した新規ユーザに対しても、ユーザの好みに応じた動画コンテンツの推奨が可能となる。

また、集計部４２は、動画配信サービスにより配信されたコンテンツ毎に、当該コンテンツが配信されたユーザの属性情報６０を集計し、集計結果に基づいて、属性情報６０毎の各コンテンツの配信回数を集計する。これにより、各動画コンテンツをどのような属性を有するユーザがどれだけ閲覧したかを把握することができる。

また、集計部４２は、動画コンテンツが配信されたユーザの属性情報６０の集計結果が所定値以下である場合、属性情報６０毎の各コンテンツの配信回数を集計する集計対象から除外する。これにより、その後に推奨コンテンツを決定する際の貢献度が低いと考えられる数値を予め省くことで負荷の軽減に寄与することができる。

情報処理装置１０は、集計部４２によって集計された属性情報６０毎の配信回数に基づいて、属性情報６０が付与されるユーザに推奨するコンテンツを決定する決定部４３をさらに備える。これにより、たとえば動画配信サービスを運営するサイトに来訪したユーザに対して、ユーザの好みに応じた動画コンテンツの推奨が可能となる。

また、決定部４３は、動画配信サービスを新規に利用する新規ユーザの属性情報に対応する配信回数に基づいて、新規ユーザに推奨する動画コンテンツを決定する。これにより、動画配信サービスを運営するサイトに初めて来訪した新規ユーザに対しても、ユーザの好みに応じた動画コンテンツの推奨が可能となる。

また、決定部４３は、ユーザに推奨する動画コンテンツを決定する際に、属性情報６０に対応する配信回数に応じて重み付けを行う。これにより、ユーザ嗜好に応じてターゲティングすることが難しいとされる動画コンテンツであっても、より効果的にユーザの好みに応じた動画コンテンツの推奨が可能となる。

また、決定部４３は、属性情報６０を有するユーザ数のユーザ全体に対する割合が、所定値よりも大きい場合、割合が小さい場合よりも属性情報６０に対応する配信回数の重みを大きくする。あるいは、逆に、決定部４３は、属性情報６０を有するユーザ数のユーザ全体に対する割合が、所定値よりも小さい場合、割合が大きい場合よりも属性情報に対応する配信回数の重みを大きくする。これにより、レアな属性であっても、ユーザの嗜好を反映した動画コンテンツの推奨が可能となる。

取得部４１は、他のサービスにおいてユーザに対して付与された属性情報６０として、他のサービスにおけるユーザの行動情報を取得する。これにより、動画コンテンツを推奨する際に、ユーザの嗜好を反映させやすくなる。

〔１１．ハードウェア構成〕
上述した実施形態における情報処理装置１０は、たとえば図１０に示すような構成のコンピュータ１００がプログラムを実行することによって実現される。

図１０は、プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０２、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０３、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０４、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１０５、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１０６、およびメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１０７を備える。

ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０３またはＨＤＤ１０４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。ＲＯＭ１０３は、コンピュータ１００の起動時にＣＰＵ１０１によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１０４は、ＣＰＵ１０１によって実行されるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１０５は、通信部７１に対応し、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１０１へ送り、ＣＰＵ１０１が生成したデータを、ネットワークＮを介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１０１は、入出力インターフェイス１０６を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、および、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１０１は、入出力インターフェイス１０６を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１０１は、生成したデータを、入出力インターフェイス１０６を介して出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１０７は、記録媒体１０８に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１０２を介してＣＰＵ１０１に提供する。ＣＰＵ１０１は、当該プログラムを、メディアインターフェイス１０７を介して記録媒体１０８からＲＡＭ１０２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１０８は、たとえば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。

コンピュータ１００が情報処理装置１０として機能する場合、コンピュータ１００のＣＰＵ１０１は、ＲＡＭ１０２上にロードされたプログラムを実行することにより、図３および図８に示す取得部４１、集計部４２、決定部４３、場合によってはコンテンツ配信部４４の各機能を実現する。

コンピュータ１００のＣＰＵ１０１は、これらのプログラムを、記録媒体１０８から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、ネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。

以上、本願の実施形態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、発明の開示の行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。

たとえば、情報処理装置１０は、動画配信サービスにより動画コンテンツが配信されたユーザの属性情報６０毎に、この属性情報６０が付与されるユーザに配信された各コンテンツの配信回数を集計することとした。本実施形態におけるコンテンツの配信回数は、コンテンツの閲覧回数も含む概念としている。よって、発明の実施に際し、配信回数ではなく閲覧回数を集計する態様であってもよい。その場合、属性情報６０毎の各コンテンツの閲覧回数の集計はコンテンツ配信装置２０で行い、情報処理装置１０は、コンテンツ配信装置２０から集計結果を示す情報を取得することができる。

〔１２．その他〕
また、上記第１および第２実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。たとえば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

また、上述してきた第１および第２実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

また、上記してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。たとえば、集計部４２は、集計手段や集計回路に読み替えることができる。

１０ 情報処理装置
２０ コンテンツ配信装置
４０ 制御部
４１ 取得部
４２ 集計部
４３ 決定部
４４ コンテンツ配信部

Claims (11)

1. 所定のコンテンツを配信するコンテンツ配信サービスとは異なる他のウェブサービスにおいてユーザに対して付与された属性情報を取得する取得部と、
   前記取得部によって取得された属性情報であって、前記コンテンツ配信サービスによりコンテンツが配信されたユーザの属性情報毎に、前記属性情報が付与されるユーザに配信された各コンテンツの配信回数を集計する集計部と、
   前記集計部によって集計された前記属性情報毎の配信回数に基づいて、前記属性情報が付与されるユーザに推奨するコンテンツを決定する決定部と
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記集計部は、
   前記コンテンツ配信サービスにより配信されたコンテンツ毎に、当該コンテンツが配信されたユーザの属性情報を集計し、集計結果に基づいて、属性情報毎の各コンテンツの配信回数を集計する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記集計部は、
   前記コンテンツが配信されたユーザの属性情報の前記集計結果が所定値以下である場合、前記属性情報毎の各コンテンツの配信回数を集計する集計対象から除外する
   ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記決定部は、
   前記コンテンツ配信サービスを新規に利用する新規ユーザの属性情報に対応する配信回数に基づいて、前記新規ユーザに推奨するコンテンツを決定する
   ことを特徴とする請求項１～３のいずれか一つに記載の情報処理装置。
5. 前記決定部は、
   前記ユーザに推奨するコンテンツを決定する際に、前記属性情報に対応する配信回数に応じて重み付けを行う
   ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記決定部は、
   前記属性情報を有するユーザ数のユーザ全体に対する割合が、所定値よりも大きい場合、前記割合が小さい場合よりも前記属性情報に対応する配信回数の重みを小さくする
   ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記決定部は、
   前記属性情報を有するユーザ数のユーザ全体に対する割合が、所定値よりも小さい場合、前記割合が大きい場合よりも前記属性情報に対応する配信回数の重みを大きくする
   ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
8. 前記取得部は、
   前記他のウェブサービスにおいてユーザに対して付与された属性情報として、前記他のウェブサービスにおける前記ユーザの行動情報を取得する
   ことを特徴とする請求項１～７のいずれか一つに記載の情報処理装置。
9. 前記コンテンツは動画コンテンツである
   ことを特徴とする請求項１～８のいずれか一つに記載の情報処理装置。
10. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
    所定のコンテンツを配信するコンテンツ配信サービスとは異なる他のウェブサービスにおいてユーザに対して付与された属性情報を取得する取得工程と、
    前記取得工程によって取得された属性情報であって、前記コンテンツ配信サービスによりコンテンツが配信されたユーザの属性情報毎に、前記属性情報が付与されるユーザに配信された各コンテンツの配信回数を集計する集計工程と、
    前記集計工程によって集計された前記属性情報毎の配信回数に基づいて、前記属性情報が付与されるユーザに推奨するコンテンツを決定する決定工程と
    を含むことを特徴とする情報処理方法。
11. 所定のコンテンツを配信するコンテンツ配信サービスとは異なる他のウェブサービスにおいてユーザに対して付与された属性情報を取得する取得手順と、
    前記取得手順によって取得された属性情報であって、前記コンテンツ配信サービスによりコンテンツが配信されたユーザの属性情報毎に、前記属性情報が付与されるユーザに配信された各コンテンツの配信回数を集計する集計手順と、
    前記集計手順によって集計された前記属性情報毎の配信回数に基づいて、前記属性情報が付与されるユーザに推奨するコンテンツを決定する決定手順と
    をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。

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