JP7244389B2 - 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、動画からダイジェスト映像を生成する技術が知られている。例えば、特許文献１には、試合の流れを考慮した映像シーンを抽出し適切なダイジェスト映像の作成をする技術が開示されている。

特開２００２－２７１７３３号公報

しかしながら、上記の従来技術では、対象への興味関心を高めることのできる予報記事を提供することができるとは限らない。例えば、上記の従来技術では、サッカー等の試合を複数の時間帯に分割し、それぞれの時間帯において各チームが「攻勢」であるか、「劣勢」であるか、「攻めあぐね」ているかを判定して試合の流れ情報および重要度を用いて映像シーンを抽出することでダイジェスト映像の作成をしているに過ぎない。このため、上記の従来技術では、対象への興味関心を高めることのできる予報記事を生成することが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、対象への興味関心を高めることのできる予報記事を提供することができる情報処理装置、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。

本願にかかる情報処理装置は、将来発生し得る事象を予測する予測部と、前記予測部により予測された事象である予測事象が発生したと仮定した場合に基づく情報を出力する出力部とを有することを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、対象への興味関心を高めることのできる予報記事を提供することができるといった効果を奏する。

図１は、実施形態にかかる情報処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態にかかる説明情報の一例を示す図である。 図３は、実施形態にかかる情報処理システムの構成例を示す図である。 図４は、実施形態にかかる情報処理装置の構成例を示す図である。 図５は、実施形態にかかる事象情報記憶部の一例を示す図である。 図６は、実施形態にかかる情報処理手順を示すフローチャートである。 図７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、本願にかかる情報処理装置、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つつ説明する。なお、この実施形態により本願にかかる情報処理装置、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。また、以下の実施形態において、同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

〔１．情報処理の一例〕
まず、図１を用いて、実施形態にかかる情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態にかかる情報処理の一例を示す図である。実施形態にかかる情報処理は、図１に示す情報処理装置１００によって行われる。

図１の説明に先立って、図３を用いて、実施形態にかかる情報処理システムについて説明する。図３は、実施形態にかかる情報処理システム１の構成例を示す図である。実施形態にかかる情報処理システム１は、図３に示すように、端末装置１０と、外部装置３０と、動画配信装置６０と、情報処理装置１００とを含む。端末装置１０、外部装置３０、動画配信装置６０、情報処理装置１００は、ネットワークＮを介して有線または無線により通信可能に接続される。なお、図３に示す情報処理システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の外部装置３０や、複数台の動画配信装置６０や、複数台の情報処理装置１００が含まれてよい。

端末装置１０は、ユーザによって利用される情報処理端末である。端末装置１０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（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等である。端末装置１０は、生中継（例えば、スポーツ試合等の競技をはじめとする各種対戦イベント）を受信および表示する機能を有している。また、端末装置１０は、情報処理装置１００によって出力制御された情報（例えば、試合を実況解説する解説文）を生中継動画と共に表示する。

外部装置３０は、実況解説が有効なイベント（例えば、スポーツ試合等、勝敗の概念が存在する対戦事）に関する各種履歴情報を蓄積するサーバ装置である。例えば、サッカーにおけるチームＴ１とチームＴ２とのある国際試合ＮＢＴを例に挙げると、外部装置３０は、２０１９年国際試合ＮＢＴの動画情報、試合結果、国際試合ＮＢＴの開催場所、国際試合ＮＢＴが行われた際の天候、チームＴ１側の試合運びを示す進行ログ、チームＴ２側の試合運びを示す進行ログ、といった各種履歴情報を蓄積する。また、外部装置３０は、チームＴ１側の出場選手に関する属性情報、チームＴ２側の試合運びを示す進行ログ、チームＴ２側の出場選手に関する属性情報、といった各種属性情報を蓄積する。また、外部装置３０は、情報処理装置１００による情報処理に必要なその他の情報を蓄積する。また、外部装置３０は、情報処理装置１００からのアクセスに応じて、蓄積している情報を情報処理装置１００に配信することもできる。

動画配信装置６０は、実況中継動画を端末装置１０に配信するサーバ装置である。動画配信装置６０は、現場で撮影された現在行われているイベント（例えば、スポーツ試合等、勝敗の概念が存在する対戦事）の動画を実況中継動画としてリアルタイム配信する。また、動画配信装置６０は、情報処理装置１００からのアクセスに応じて実況中継動画を適宜、情報処理装置１００に配信することもできる。

ここで、実施形態にかかる情報処理が行われるにあたっての前提について説明する。サッカー試合の実況中継を例に挙げると、視聴者に対してサッカー試合への興味関心を高めることで、この試合を見落とさないよう効果的に動機付けできれば、視聴者は試合をより楽しむことができるようになると考えられる。このようなことから、本実施形態では、サッカー試合への興味関心を高めることで視聴への動機付けを効果的に行うことができる試合予報記事を自動生成することに着目している。

上記の前提を踏まえて、実施形態にかかる情報処理装置１００は、以下の情報処理を行う。情報処理装置１００は、実施形態にかかる情報処理を行うサーバ装置である。情報処理装置１００は、将来発生し得る事象を予測し、予測した事象である予測事象が発生したと仮定した場合に基づく情報を出力する。

例えば、情報処理装置１００は、予測事象が発生したと仮定した場合において新たに発生し得る事象である追加事象を説明する説明情報を出力する。例えば、情報処理装置１００は、追加事象として、予測事象が発生した結果、新たに発生し得る事象である追加事象を説明する説明情報を出力する。例えば、情報処理装置１００は、追加事象として、予測事象が発生した結果、実際に起こり得る事象である追加事象を説明する説明情報を出力する。例えば、情報処理装置１００は、予測事象に関する情報に基づいて、追加事象を予測し、予測した追加事象を説明する説明情報を出力する。

以下では、実施形態にかかる情報処理の一例について説明する。本実施形態では、予報される対象のイベントとしてサッカー試合を一例に挙げて説明することにする。しかしながら、対象のイベントは、例えば、勝敗の概念が存在する対戦事であればサッカーに限定されない。すなわち、対象のイベントの他の一例としては、野球・テニス・陸上・水泳・柔道・スキー・競馬等のスポーツ競技、将棋・囲碁・チェス等の頭脳型競技、等が挙げられる。また、対象のイベントは、チーム戦であってもよいし個人戦であってもよい。また、「イベント」という表現は、例えば、試合そのもの、および、試合の中で随時発生する各種事象（例えば、シュートする、アシストするといった各種プレイ内容）の双方を指し示すことのできる概念的表現であるものとする。

まず、情報処理装置１００は、外部装置３０にアクセスし、サッカー・野球・テニスといった各競技種目に履歴情報（過去の情報の一例）を取得し、取得した履歴情報を履歴情報記憶部１２１に格納する（ステップＳ１１）。サッカーを例に挙げると、情報処理装置１００は、履歴情報として、試合および当該試合を行ったチーム毎に、参加選手に関する履歴情報、当該チームとしての履歴情報、当該チームの過去戦績、当該試合の開催場所および天候情報を取得する。例えば、情報処理装置１００は、外部装置３０から履歴情報を取得することができる。

ここで、履歴情報記憶部１２１について説明する。履歴情報記憶部１２１は、試合に関する各種履歴情報を記憶する。図１の例では、履歴情報記憶部１２１は、「競技種目」、「イベント識別情報」、「チーム識別情報」、「選手ＩＤ」、「選手履歴情報」、「チーム履歴情報」、「進行ログ」、「試合結果」、「天候情報」といった項目を有する。

「イベント識別情報」は、試合が行われたイベントがどのようなイベントであるかを示す情報である。「イベント識別情報」は、例えば、試合が行われた大会名および年月日で示される。一例を示すと、「イベント識別情報」は、「２０××年サッカーワールドカップ〇〇大会」といったイベント名（大会名）で示される。なお、「イベント識別情報」は、試合が行われたイベントがどのようなイベントであるかを識別可能な情報であればいかなる情報であってもよい。「チーム識別情報」は、「イベント識別情報」で識別されるイベントにおいて、互いに対戦したチームを示す情報である。例えば「チーム識別情報」は、チーム名等である。図１の例では、イベント識別情報「ＧＭ１」に対して、チーム識別情報「ＴＭ１１」および「ＴＭ１２」が対応付けられている。かかる例は、国際大会ＧＭ１において、チームＴＭ１１対チームＴＭ１２戦が行われたことを示している。

「選手ＩＤ」は、「イベント識別情報」および「チーム識別情報」で識別されるチーム、すなわち「イベント識別情報」で識別されるイベントへの出場チームのうち、「チーム識別情報」で識別されるチームにおける出場選手を識別する情報である。「選手ＩＤ」は、例えば、選手名、背番号、所属クラブ（サッカーの場合）等で示される。「選手履歴情報」は、「選手ＩＤ」で識別される選手に関する履歴情報を示す。

「選手履歴情報」は、対戦相手との試合において、「選手ＩＤ」で識別される選手が残した成績情報（例えば、サッカーの場合は、ゴール数、シュート数、シュート成功率、アシスト数、セーブ数等）を示す。また、「選手履歴情報」には、「選手ＩＤ」で識別される選手のこれまでの出場履歴等や故障履歴も含まれてよい。図１に示す履歴情報記憶部１２１の例では、イベント識別情報「ＧＭ１」、チーム識別情報「ＴＭ１１」・「ＴＭ１２」、選手ＩＤ「ＰＬ１１－１」、選手履歴情報「ＰＬＲＥ１１－１」が対応付けられている。かかる例は、国際大会ＧＭ１で行われたチームＴＭ１１対チームＴＭ１２の試合において、選手ＰＬ１１－１が選手履歴情報「ＰＬＲＥ１１－１」で示される成績を残したことを示す。

「チーム履歴情報」は、「イベント識別情報」および「チーム識別情報」で識別されるチーム、すなわち「イベント識別情報」で識別されるイベントへの出場チームのうち、「チーム識別情報」で識別されるチームが、相手チームとの試合で残した成績情報（例えば、サッカーの場合は、チーム全体でのシュート成功率、勝率等）や相手チームとの過去の対戦履歴を示す情報である。図１に示す履歴情報記憶部１２１の例では、イベント識別情報「ＧＭ１」、チーム識別情報「ＴＭ１１」、チーム履歴情報「ＴＭＤＡ１１」が対応付けられている。かかる例は、国際大会ＧＭ１で行われたチームＴＭ１１対チームＴＭ１２の試合において、チームＴＭ１１がチーム履歴情報「ＴＭＤＡ１１」で示される成績を残したことを示す。

「進行ログ」は、対応する「チーム識別情報」で識別されるチームが、相手チームと試合を行っていた時刻のうち、所定の時間間隔毎の時刻内において、どのような行動（プレイ）が行われて試合が進行したかといった試合運びを示す進行ログである。また、「進行ログ」には、各選手やボールといったオブジェクト毎の位置情報も含まれる。情報処理装置１００は、当時の試合が撮影された動画情報を解析することで進行ログを取得することができる。また、各選手やボールにＲＦＩＤ（Radio Frequency Identifier）タグが付与されている場合、情報処理装置１００は、ＲＦＩＤタグから発信される無線信号に基づいて、各選手の位置情報を取得することができる。

「試合結果」は、相手チームとの試合での試合結果を示す。図１に示す履歴情報記憶部１２１の例では、イベント識別情報「ＧＭ１」、チーム識別情報「ＴＭ１１」、試合結果「ＰＡ１１」が対応付けられている。かかる例は、国際大会ＧＭ１で行われたチームＴＭ１１対チームＴＭ１２の試合における、チームＴＭ１１の獲得点数および勝敗が「ＰＡ１１」（例えば、３－０で勝利等）であった例を示す。

「天候情報」は、「試合識別情報」で識別されるイベントおいて、対応する試合が開催された場所（開催場所）での当時の天候を示す天候情報である。図１に示す履歴情報記憶部１２１の例では、試合識別情報「ＧＭ１」、チーム識別情報「ＴＭ１１」・「ＴＭ１２」、天候情報「ＷＤＡ１１」が対応付けられている。かかる例は、国際大会ＧＭ１においてチームＴＭ１１対チームＴＭ１２戦では天候「ＷＤＡ１１」（例えば、快晴・平均気温２８度、平均度湿８０％）であった例を示す。

次に、情報処理装置１００は、各競技種目に関する属性情報を取得し、属性情報記憶部１２２に格納する（ステップＳ１２）。例えば、情報処理装置１００は、履歴情報記憶部１２１において「イベント識別情報」で識別される試合に関する属性情報を外部装置３０から取得する。より詳細には、例えば、情報処理装置１００は、属性情報として、「イベント別情報」で識別される試合に出場した各選手に関するメタ情報、「イベント識別情報」で識別されるイベントにおける各試合に関する詳細情報等を外部装置３０から取得する。

ここで、属性情報記憶部１２２について説明する。属性情報記憶部１２２は、選手やチームに関する属性情報を記憶する。図１の例では、属性情報記憶部１２２は、「チーム識別情報」、「チーム詳細情報」、「選手ＩＤ」、「選手メタ情報」、といった項目を有する。「チーム識別情報」、「選手ＩＤ」については、履歴情報記憶部１２１の例で説明した通りであるため省略する。

「チーム詳細情報」は、「チーム識別情報」で識別されるチームに関する基本情報であって、例えば、当該チームを評価した評価情報（例えば、勝率やシュート成功率から評価された評価情報）を示す。

「選手メタ情報」は、「選手ＩＤ」で識別される選手の体力、シュート力、得意技等を示す情報である。図１に示す属性情報記憶部１２２の例では、チーム識別情報「ＴＭ１１」、選手ＩＤ「ＰＬ１１－１」、選手メタ情報「ＭＴ１１－１」が対応付けられている。かかる例は、選手ＰＬ１１－１が選手メタ情報「ＭＴ１１－１」で示される能力値の選手である例を示す。

このような状態において、情報処理装置１００は、将来発生し得る事象を予測する予測モデルを生成する（ステップＳ１３）。例えば、情報処理装置１００は、将来発生し得る事象として、試合結果に関する情報、あるいは、試合の中で起こるイベント（例えば、選手Ａはゴールを決める、選手Ｂはヒットを打つ等）を予測するモデルを生成する。例えば、情報処理装置１００は、履歴情報記憶部１２１に記憶される履歴情報、属性情報記憶部１２２に記憶される属性情報に基づき、この先行われる試合であって、予報記事が生成される対象の試合（以下、「処理対象の試合」と表記する場合がある）に関する情報を入力として、試合結果や試合の中で起こるイベントを出力する予測モデルを生成する。

一例を示すと、情報処理装置１００は、例えば、履歴情報記憶部１２１に記憶される進行ログで示される各オブジェクトの位置情報を離散化することで、位置情報が離散化された離散化情報を取得する。そして、情報処理装置１００は、所定のシミュレータに関する各種情報（例えば、離散化した位置情報等）を用いて、所定のシミュレータにおけるエージェントの行動に関するシミュレーションログを生成（マルチエージェントシステムを生成）する。なお、ここでいうエージェントとは、シミュレーションにおける行動の主体となるものであれば、選手やボール等どのような対象であってもよい。そして、例えば、情報処理装置１００は、例えば、進行ログ、離散化した位置情報、履歴情報、属性情報に基づいて、類似状況にある場合に進行ログに表れやすい行動を確率的にとるようにモデルを学習する。そして、情報処理装置１００は、モデルを学習されたエージェントのシミュレーションログを生成することにより、確率的に振る舞うエージェントのシミュレーションログを生成する。

そして、情報処理装置１００は、各オブジェクトの実際の行動（プレイ）を模した複数のエージェントをシミュレーションに適用し、仮想区間内でのエージェントの行動によりシミュレーションログを生成（増幅）する。このような状態において、情報処理装置１００は、シミュレーションログに基づき算出したスコアに基づいて、ゲーム木（学習結果）を生成する。かかるゲーム木は、試合結果や試合の中で起こるイベントを予測するための予測モデルといえる。なお、情報処理装置１００は、選手毎に予測モデルを生成してもよい。また、情報処理装置１００は、チーム毎に予測モデルを生成してもよい。

ここで、動画配信装置６０が、情報処理装置１００に対して予報記事の生成要求（記事生成要求）を送信したとする。そうすると、情報処理装置１００は、動画配信装置６０から記事生成要求を受信する（ステップＳ１４）。記事生成要求では、例えば、処理対象の試合が規定されている。例えば、記事生成要求には、処理対象の試合（例えば、これから行われる試合、あるいは、これから実行中継される試合）を識別する識別情報が含まれる。よって、情報処理装置１００は、記事生成要求を受信することで、処理対象の試合を認識することができる。図１の例では、処理対象の試合は、サッカーの国際大会ＧＭ１０における、チームＴＭｘ１対チームＴＭｘ２戦であるものとする。

次に、情報処理装置１００は、処理対象の試合に関する情報を取得する（ステップＳ１５）。例えば、情報処理装置１００は、処理対象の試合に関する情報として、履歴情報記憶部１２１に記憶される履歴情報のうち、チームＴＭｘ１およびチームＴＭｘ２それぞれの履歴情報（選手履歴情報、チーム履歴情報、試合結果、天候情報）を取得する。また、情報処理装置１００は、処理対象の試合に関する情報として、属性情報記憶部１２２に記憶される属性情報のうち、チームＴＭｘ１およびチームＴＭｘ２それぞれの属性情報（チーム詳細情報、選手メタ情報）を取得する。

次に、情報処理装置１００は、将来発生し得る事象を予測する予測処理を実行する（ステップＳ１７）。ここで、情報処理装置１００は、何について予測するか具体的な予測対象が規定された情報を保有しておくことで、この情報について予測する予測処理を行うものとする。予測対象は、例えば、予測対象記憶部１２３内で規定されているものとする。

ここで、予測対象記憶部１２３について説明する。予測対象記憶部１２３は、予測対象が規定された情報を記憶する。図１の例では、予測対象記憶部１２３は、「競技種目」、「イベント識別情報」、「チーム識別情報」、「選手ＩＤ」、「予測対象１」（イベントを示す数値）、「予測対象２」（試合結果）といった項目を有する。「競技種目」については、履歴情報記憶部１２１の例で説明した通りであるため省略する。

「イベント識別情報」は、どのようなイベントにおける試合を処理対象の試合とするかこのイベントを示す情報である。「チーム識別情報」は、「イベント識別情報」で識別されるイベントへの参加チームを示す情報である。「選手ＩＤ」は、「チーム識別情報」で識別されるチームに所属する選手を示す情報である。

「予測対象１」は、所定のイベントがどのような数値で起こるかを予測するよう規定するものである。図１に示す予測対象記憶部１２３の例では、選手ＩＤ「ＰＬ１１－１」に対して予測対象１「シュート本数、アシスト数・・・」が対応付けられている。かかる例は、選手ＰＬ１１－１について、シュート本数を予測するよう規定していることを示す。ここで、例えば、「シュートを打つ」は所定のイベントの一例であり、「シュート本数」はイベントを示す数値の一例である。また、情報処理装置１００は、選手ＰＬ１１－１がシュートする確率あるいは期待値を算出（予測）することでシュート本数を予測するため、シュートする確率あるいは期待値もイベントを示す数値の一例といえる。

「予測対象２」は、どのような試合結果となるかを予測するよう規定するものである。図１に示す予測対象記憶部１２３の例では、チーム識別情報「ＴＭｘ１」に対して予測対象２「獲得点数、勝率、予選突破率、勝敗」が対応付けられている。かかる例は、チームＴＭｘ１について、獲得点数、勝率、予選突破率、勝敗を予測するよう規定していることを示す。ここで、「点を獲る」、「予選突破する」、「勝つ」あるいは「負ける」は、所定のイベントの一例であり、「獲得点数」、「勝率」、「予選突破率」は、イベントを示す数値の一例である。

また、上記所定のイベントは、将来発生し得る事象と言い換えることができる。

したがって、次に、情報処理装置１００は、予測対象記憶部１２３を参照し、処理対象の試合（ここでは、国際試合ＧＭ１０でのチームＴＭｘ１対チームＴＭｘ２戦）において、何を予測すべきか予測対象を特定したうえで、特定した予測対象（将来発生し得る事象）を予測する。図１に示す予測対象記憶部１２３の例では、情報処理装置１００は、例えば、国際試合ＧＭ１０でのチームＴＭｘ１対チームＴＭｘ２戦において、チームＴＭｘ１側の選手ＰＬ１１－１の「シュート本数」および「アシスト数」を予測対象（予測対象１）であることを特定する。また、図１に示す予測対象記憶部１２３の例では、情報処理装置１００は、例えば、国際試合ＧＭ１０でのチームＴＭｘ１対チームＴＭｘ２戦において、各チームの「獲得点数、勝率、予選突破率、勝敗」が予測対象（予測対象２）であることを特定する。

そして、例えば、情報処理装置１００は、ステップＳ１６で取得した処理対象の試合に関する情報をモデル（ステップＳ１３で生成したモデル）に入力することにより、将来発生し得る事象を予測する。例えば、情報処理装置１００は、上記履歴情報および属性情報をモデルに入力することにより、特定した予測対象（「イベントを示す数値」、および、「試合結果」）について予測し、予測結果（予測事象）を事象情報記憶部１２４に格納する。

ここで、図５に実施形態にかかる事象情報記憶部１２４の一例を示す。事象情報記憶部１２４は、予測対象が規定された情報を記憶する。図５の例では、事象情報記憶部１２４は、「競技種目」、「イベント識別情報」、「チーム識別情報」、「選手ＩＤ」、「予測対象１に対する予測結果」、「達成され得る事象」、「予測対象２に対する予測結果」、「勝敗に応じて起こりうる事象」といった項目を有する。「競技種目」、「イベント識別情報」、「チーム識別情報」、「選手ＩＤ」については、予測対象記憶部１２３の例で説明した通りであるため省略する。また、「達成され得る事象」および「勝敗に応じて起こりうる事象」については後述する。

「予測対象１に対する予測結果」は、予測対象記憶部１２３の「予測対象１」のうち、処理対象の試合に対応する「予測対象１」について予測された予測結果を示す。図５に示す事象情報記憶部１２４の例では、選手ＩＤ「ＰＬ１１－１」に対して予測対象１に対する予測結果「シュート本数２、アシスト数１・・・」が対応付けられている。かかる例は、選手ＰＬ１１－１について、「シュートを２本打つ」と予測された例を示す。また、かかる例は、選手ＰＬ１１－１について、「１回ゴールアシストする」と予測された例を示す。なお、情報処理装置１００は、選手ＰＬ１１－１が「シュートを２本打つ」確率（あるいは期待値）、選手ＰＬ１１－１が「１回ゴールアシストする」確率（あるいは期待値）も予測結果として格納してもよい。また、このような予測結果は、将来発生し得る事象が予測された予測結果の一例である。

「予測対象２に対する予測結果」は、予測対象記憶部１２３の「予測対象２」のうち、処理対象の試合に対応する「予測対象２」について予測された予測結果を示す。図５に示す事象情報記憶部１２４の例では、チーム識別情報「ＴＭｘ１」に対して予測対象２に対する予測結果「獲得点数１、勝率２０％、予選突破率１０％、勝敗；８０％の確率で負、２０％の確率で勝」が対応付けられている。かかる例は、チームＴＭｘ１について、「獲得点数１、勝率２０％、予選突破率１０％、勝敗；８０％負、２０％勝」と予測された例を示す。また、このような予測結果は、将来発生し得る事象が予測された予測結果の一例である。

次に、情報処理装置１００は、ステップＳ１７で予測した予測事象に関する情報に基づいて、予測事象が発生したと仮定した場合、当該予測事象が発生した結果実際に起こり得る事象である追加事象を予測し、予測した追加事象（を示す情報）を事象情報記憶部１２４に格納する（ステップＳ１８）。例えば、情報処理装置１００は、予測処理１として、「予測対象２に対する予測結果」（すなわち試合結果）に基づく確率（統計）情報に基づいて、この試合結果が発生したと仮定した場合、実際に起こり得る追加事象およびこの追加事象の発生率を予測する予測処理を行う。具体的には、情報処理装置１００は、どれくらいの確率でどのような事象が追加発生するかを予測する。より具体的には、情報処理装置１００は、「予測対象２に対する予測結果」（すなわち試合結果）に基づく確率（統計）情報に基づいて、起こり得る候補の追加事象毎に当該追加事象の発生率を算出する。そして、情報処理装置１００は、算出した発生率に基づいて、どれくらいの確率でどのような事象が追加発生するか、この追加発生する追加事象を予測する。

予測処理１の一例（例１）を示す。例えば、情報処理装置１００は、事象情報記憶部１２４の例に倣って、「チームＴＭｘ１は８０％の確率でチームＴＭｘ２に負ける」といったネガティブな事象を予測した場合、負け率８０％であることや、次の相手チームＴＭｘ３との過去戦績に基づいて、この予測事象が発生した結果実際に起こり得る事象である追加事象として「チームＴＭｘ２に負けた場合、チームＴＭｘ１は次の対戦相手である各上のチームＴＭｘ３に対して１０％の確率でしか勝てない」といった追加事象を予測する場合がある。なお、情報処理装置１００は、試合結果に関する予測事象から、次の試合に関する追加事象であって、発生率を交えた追加事象を予測するよう規定されたルールベースが与えられていることにより、このような追加事象を予測してもよい。また、情報処理装置１００は、このように予測した追加事象を、事象情報記憶部１２４の「勝敗に応じて起こり得る事象」のうち項目「負」、および、チーム識別情報「ＴＭｘ１」で識別される入力欄に入力する。

予測処理１の他の一例（例２）を示す。例えば、情報処理装置１００は、事象情報記憶部１２４の例に倣って、「チームＴＭｘ１は８０％の確率でチームＴＭｘ２に負ける」といったネガティブな事象を予測した場合、この予測事象が発生した結果実際に起こり得る事象である追加事象として「チームＴＭｘ１は予選敗退する」といった追加事象を予測する場合がある。なお、情報処理装置１００は、試合結果に関する予測事象から、決勝進出に関する追加事象であって、発生率を交えた追加事象を予測するよう規定されたルールベースが与えられていることにより、このような追加事象を予測してもよい。また、情報処理装置１００は、このように予測した追加事象を、事象情報記憶部１２４の「勝敗に応じて起こり得る事象」のうち項目「負」、および、チーム識別情報「ＴＭｘ１」で識別される入力欄に入力する。

予測処理１のさらに別の一例（例３）を示す。例えば、情報処理装置１００は、事象情報記憶部１２４の例に倣って、「チームＴＭｘ１は２０％の確率でチームＴＭｘ２に勝つ」といったポジティブな内容ではあるが、発生率が所定値より低い（例えば、３０％より低い）予測事象を予測した場合、この予測事象が発生した結果実際に起こり得る事象である追加事象として「チームＴＭｘ１は国際大会でチームＴＭｘ２に初勝利する」といった追加事象を予測する場合がある。なお、情報処理装置１００は、試合結果に関する予測事象の発生率が所定値より低い場合、当該予測事象が発生した結果実際に起こり得るポジティブな事象である追加事象を予測するよう規定されたルールベースが与えられていることにより、このような追加事象を予測してもよい。また、情報処理装置１００は、このように予測した予測事象を、事象情報記憶部１２４の「勝敗に応じて起こり得る事象」のうち項目「勝」、および、チーム識別情報「ＴＭｘ１」で識別される入力欄に入力する。

次に、予測処理２について説明する。例えば、情報処理装置１００は、予測処理２として、「イベントを示す数値」（また、このイベントの発生率あるいは期待値）に基づいて、この数値でのイベント（例えば、シュートを２本打つ）が発生した場合、処理対象の試合で発生が期待される（達成される可能性の高い）事象である追加事象を予測する。

予測処理２の一例を示す。例えば、情報処理装置１００は、事象情報記憶部１２４の例に倣って、「選手ＰＬ１１－１は１回ゴールアシストする」といった事象を予測した場合、ゴールアシスト１回以上行われた結果、達成され得る事象である追加事象として「選手ＰＬ１１－１はアジア人初の３大会連続アシストを達成」といった追加事象ＰＬＶＥ１１－１を予測する場合がある。なお、情報処理装置１００は、例えば、選手やチームに関する予測事象から、達成され得る追加事象を予測するよう規定されたルールベースが与えられていることにより、このような追加事象を予測してもよい。また、情報処理装置１００は、このように予測した追加事象ＰＬＶＥ１１－１を、事象情報記憶部１２４の「達成され得る事象」、および、選手ＩＤ「ＰＬ１１－１」で識別される入力欄に入力する。

次に、情報処理装置１００は、ステップＳ１８で予測した追加事象に基づいて、追加事象を説明する説明情報を生成する生成処理を行う（ステップＳ１９）。追加事象は、予測事象が発生したと仮定した場合に、新たに発生し得る事象であるため、必ず起こるとはいえない、いわば予報である。したがって、情報処理装置１００は、具体的には、ステップＳ１８で予測した追加事象に基づいて、追加事象を説明する予報記事（説明情報の一例）を生成する。この点について、図２を用いて説明する。

図２は、実施形態にかかる説明情報の一例を示す図である。図２に示されるテーブルＴＢは、「処理」、「予測事象」、「追加事象」、「説明情報」、「補足説明」といった項目が含まれる。先の説明で、予測処理１については例１、例２、例３を挙げ、また、予測処理２については１つの例を挙げている。したがって、各処理に対応する「予測事象」および「追加事象」の欄には、各処理で予測された結果である予測事象および追加事象の内容が入力されている。

情報処理装置１００は、予測事象が発生したと仮定した場合において新たに発生し得る事象である追加事象を説明する説明情報を生成するため、例えば、「もしＸＸＸならばＹＹＹ」といった構成の説明情報（テキスト）を生成する。かかる例であれば、ＸＸＸに予測事象の内容が入り、ＹＹＹに追加事象の内容が入る。各処理での例を用いると、情報処理装置１００は、図２に示すような説明情報を生成することができる。

予測処理１（例１）の場合、情報処理装置１００は、追加事象の発生率を用いて追加事象を説明する説明情報を生成することができる。例えば、情報処理装置１００は、図２に示すように「もしチームＴＭｘ２に負ければ、チームＴＭｘ１は各上のチームＴＭｘ３に勝てる見込みは低くなる！」といった説明情報ＴＸ１１を生成することができる。

また、予測処理１（例２）の場合、情報処理装置１００は、ネガティブ内容の追加事象を説明する説明情報を生成することができる。例えば、情報処理装置１００は、図２に示すように「もしチームＴＭｘ２に負ければ、チームＴＭｘ１は予選敗退。」といった説明情報ＴＸ１２－１を生成することができる。ここで、このように追加事象がネガティブな事象でる場合には、情報処理装置１００は、この追加事象が覆されることへの期待を強調するポジティブな内容の補足情報を「補足説明」として生成することができる。図２の例では、情報処理装置１００は、「格下のチームＴＭｘ１はジャイアントキリングを起こせるか？」といった補足情報ＴＸ１２－２を生成することができる。

また、予測処理１（例３）の場合、情報処理装置１００は、予測事象のうち発生率が所定値より低い予測事象（かつ、ポジティブな内容の予測事象）が発生したと仮定した場合において新たに発生し得る事象である追加事象を説明する説明情報を生成することができる。例えば、情報処理装置１００は、図２に示すように「もしチームＴＭｘ２に勝てれば、チームＴＭｘ１は国際大会ＧＭ１０でチームＴＭｘ２に初勝利するという快挙を成し遂げることになる。」といった説明情報ＴＸ１３を生成することができる。

また、予測処理２の場合、情報処理装置１００は、予測事象が発生した結果、達成され得る事象である追加事象を説明する説明情報を生成することができる。例えば、情報処理装置１００は、図２に示すように「本大会でもし選手ＰＬ１１－１がアシストを決めれば、アジア人初の３大会連続アシストを達成した選手となる！」といった説明情報１４－１を生成することができる。ここで、情報処理装置１００は、追加事象に関与するオブジェクトに関する履歴情報を用いて追加事象を補足する補足情報を「補足説明」として生成することができる。追加事象に関与するオブジェクトとは、上記例では、例えば、選手ＰＬ１１－１である。そうすると、情報処理装置１００は、「ケガから復帰して初戦となる選手ＰＬ１１－１はアシストを決められるか！？」といった補足情報ＴＸ１４－２を生成することができる。なお、かかる例では、「ケガから復帰して初戦」（これまでケガをしていた）が、選手ＰＬ１１－１に関する履歴情報となるが、例えば、情報処理装置１００は、履歴情報記憶部１２１からこのような履歴情報を取得して補足情報の生成に用いる。

ここで、情報処理装置１００は、テーブルＴＢに示される説明情報を統合して、総合的な説明情報を生成することもできる。例えば、情報処理装置１００は、ルールベースに従って予報記事の内容男をより盛り上げることのできるテキスト２１や、統計について説明するテキストＴＸ２２を交えて、総合的な説明情報を生成することができる。例えば、情報処理装置１００は、テキストＴＸ２１およびＴＸ２２、説明情報ＴＸ１１および１－１を組み合わせて、図２下部に示すような一連の予報記事を生成することができる。

図１の説明に戻り、最後に、情報処理装置１００は、生成した説明情報の出力制御を行う（ステップＳ２０）。具体的には、情報処理装置１００は、処理対象に試合を視聴しようとするユーザの端末装置１０に説明情報が表示されるよう出力制御する。例えば、情報処理装置１００は、現在リアルタイム放送されている動画（例えば、処理対象に試合が実況中継される少し前のリアルタイム動画）に対して説明情報が重ねて表示されるよう出力制御する。例えば、情報処理装置１００は、動画配信装置６０に対して、現在リアルタイム放送されている動画に対して説明情報を表示するよう制御する。動画配信装置６０は、情報処理装置１００からの出力制御に応じて、現在リアルタイム放送されている動画に対して説明情報が重ねて表示されるよう、現在リアルタイム放送されている動画とともに説明情報を端末装置１０に配信する。

さて、これまで図１および図２を用いて説明してきたように、情報処理装置１００は、将来発生し得る事象を予測し、予測した事象である予測事象が発生したと仮定した場合に基づく情報を出力する。例えば、情報処理装置１００は、予測事象が発生した結果、実際に起こり得る事象である追加事象を説明する説明情報を出力する。また、例えば、情報処理装置１００は、予測事象が発生した結果、達成され得る事象である追加事象を説明する説明情報を出力する。これにより、情報処理装置１００は、例えば、処理対象の試合への興味関心を高めることのできる予報記事を生成することができる。

〔２．情報処理装置の構成〕
次に、図４を用いて、実施形態にかかる情報処理装置１００について説明する。図４は、実施形態にかかる情報処理装置１００の構成例を示す図である。図４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。例えば、情報処理装置１００は、図１０および図２で説明した情報処理を行うサーバ装置である。

（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、例えば、端末装置１０、外部装置３０、動画配信装置６０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。記憶部１２０は、履歴情報記憶部１２１と、属性情報記憶部１２２と、予測対象記憶部１２３と、事象情報記憶部１２４とを有する。

（制御部１３０について）
制御部１３０は、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、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。

図４に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、学習部１３２と、受信部１３３と、予測部１３４と、生成部１３５と、出力制御部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。なお、制御部１３０の内部構成は、図４に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図４に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

（取得部１３１について）
取得部１３１は、実施形態にかかる情報処理に用いられる各種情報を取得する。例えば、取得部１３１は、学習に用いられる各種情報や、記事生成要求に対応する試合（処理対象の試合）に関する情報を取得する。例えば、取得部１３１は、外部装置３０にアクセスし、サッカー・野球・テニスといった各競技種目に履歴情報（過去の情報の一例）を取得し、取得した履歴情報を履歴情報記憶部１２１に格納する。サッカーを例に挙げると、取得部１３１は、履歴情報として、試合および当該試合を行ったチーム毎に、参加選手に関する履歴情報、当該チームとしての履歴情報、当該チームの過去戦績、当該試合の開催場所および天候情報を取得する。例えば、取得部１３１は、選手が残した成績情報（例えば、サッカーの場合は、ゴール数、シュート数、シュート成功率、アシスト数、セーブ数等）、出場履歴等、故障履歴等の選手履歴情報を取得する。また、取得部１３１は、相手チームとの試合で残した成績情報（例えば、チーム全体でのシュート成功率、勝率等）や相手チームとの過去の対戦履歴等のチーム履歴情報を取得する。

また、取得部１３１は、相手チームと試合を行っていた時刻のうち、所定の時間間隔毎の時刻内において、どのような行動（プレイ）が行われて試合が進行したかといった試合運びを示す進行ログも履歴情報として取得することができる。また、かかる進行ログには、このときの試合運びに関与した各オブジェクト（例えば、選手やボール等）の位置情報も履歴情報として含まれる。また、取得部１３１は、試合結果、試合が行われた開催場所を示す開催場所情報、当該開催場所での天候を示す天候情報も履歴情報として取得することができる。

また、取得部１３１は、各競技種目に関する属性情報を取得し、属性情報記憶部１２２に格納する。サッカーを例に挙げると、取得部１３１は、属性情報として、各選手の体力、シュート力、得意技等を示す選手メタ情報を取得する。また、取得部１３１は、属性情報として、例えば、チームを評価した評価情報（例えば、勝率やシュート成功率から評価された評価情報）を含むチーム詳細情報を取得する。

また、取得部１３１は、後述する受信部１３３により記事生成要求が受信された場合には、記事生成要求で識別される試合である処理対象の試合（例えば、これから行われる試合、あるいは、これから実行中継される試合）に出場する選手の選手履歴情報、当該試合を行う各チームのチーム履歴情報、当該試合を行うチームに関するこれまでの進行ログ、当該試合を行う各チームのこれまでの試合結果、開催場所情報、天候情報を取得する。また、取得部１３１は、処理対象の試合に出場する選手やチームの属性情報（選手メタ情報、チーム詳細情報）を取得する。

（学習部１３２について）
学習部１３２は、将来発生し得る事象を予測する予測モデルを生成する（学習）。例えば、学習部１３２は、履歴情報記憶部１２１に記憶される履歴情報、属性情報記憶部１２２に記憶される属性情報に基づき、この先行われる試合であって、予報記事が生成される対象の試合に関する情報を入力として、試合結果や試合の中で起こるイベントに関する情報を予測（出力）する予測モデルを生成する。

一例を示すと、学習部１３２は、例えば、履歴情報記憶部１２１に記憶される進行ログで示される各オブジェクトの位置情報を離散化することで、位置情報が離散化された離散化情報を取得する。そして、学習部１３２は、所定のシミュレータに関する各種情報（例えば、離散化した位置情報等）を用いて、所定のシミュレータにおけるエージェントの行動に関するシミュレーションログを生成（マルチエージェントシステムを生成）する。そして、例えば、学習部１３２は、例えば、進行ログ、離散化した位置情報、履歴情報、属性情報に基づいて、類似状況にある場合に進行ログに表れやすい行動を確率的にとるようにモデルを学習する。そして、学習部１３２は、モデルを学習されたエージェントのシミュレーションログを生成することにより、確率的に振る舞うエージェントのシミュレーションログを生成する。

そして、学習部１３２は、各オブジェクトの実際の行動（プレイ）を模した複数のエージェントをシミュレーションに適用し、仮想区間内でのエージェントの行動によりシミュレーションログを生成（増幅）する。このような状態において、学習部１３２は、シミュレーションログに基づき算出したスコアに基づいて、予測モデルであるゲーム木（学習結果）を生成する。このようなことから、学習部１３２は、例えば、図１で説明したステップＳ１３の処理を行う。

（受信部１３３について）
受信部１３３は、動画配信装置６０から記事生成要求を受信する。例えば、受信部１３３は、処理対象の試合（例えば、これから行われる試合、あるいは、これから実行中継される試合）を識別する識別情報が含まれた記事生成要求を受信する。これにより、情報処理装置１００は、どのような試合について予報記事を生成するかを認識することができる。

（予測部１３４について）
予測部１３４は、将来発生し得る事象を予測する。例えば、予測部１３４は、予測対象記憶部１２３を参照し、処理対象の試合において、何を予測すべきか予測対象を特定したうえで、特定した予測対象（将来発生し得る事象）を予測する。例えば、予測部１３４は、将来発生し得る事象に関する履歴情報に基づいて、当該事象に関与するイベントを示す数値を予測し、予測した数値に基づいて、将来発生し得る事象を予測する。この一例として、予測部１３４は、履歴情報として、イベントを示す数値に関する履歴情報、将来発生し得る事象に関するこれまでの戦績、将来発生し得る事象に関するこれまでの開催場所、または、将来発生し得る事象に関するこれまでの天候情報のいずれかに基づいて、イベントを示す数値を予測する。より詳細には、予測部１３４は、取得部１３１により取得された処理対象の試合に関する情報（例えば、履歴情報および属性情報）を、学習部１３２が学習したモデルに入力することにより、特定した予測対象について予測する。また、予測部１３４は、予測した予測結果（予測事象）を事象情報記憶部１２４に格納する。このようなことから、予測部１３４は、例えば、図１で説明したステップＳ１７の処理を行う。

また、予測部１３４は、将来発生し得る事象を予測した予測結果である予測事象に関する情報に基づいて、この予測事象が発生したと仮定した場合において新たに発生し得る事象である追加事象を予測する。例えば、予測部１３４は、追加事象として、予測事象が発生した結果、新たに発生し得る事象である追加事象を予測する。また、例えば、予測部１３４は、追加事象として、予測事象が発生した結果、実際に起こり得る事象である追加事象を予測する。また、例えば、予測部１３４は、追加事象として、予測事象が発生した結果、達成され得る事象である追加事象を予測する。

例えば、予測部１３４は、予測処理１として、試合結果に基づく確率（統計）情報に基づいて、この試合結果が発生したと仮定した場合、実際に起こり得る追加事象およびこの追加事象の発生率を予測する予測処理を行う。具体的には、予測部１３４は、どれくらいの確率でどのような事象が追加発生するかを予測する。より具体的には、予測部１３４は、試合結果に基づく確率（統計）情報に基づいて、起こり得る候補の追加事象毎に当該追加事象の発生率を算出する。そして、予測部１３４は、算出した発生率に基づいて、どれくらいの確率でどのような事象が追加発生するか、この追加発生する追加事象を予測する。

また、例えば、予測部１３４は、予測処理２として、イベントを示す数値（また、このイベントの発生率あるいは期待値）に基づいて、この数値でのイベント（例えば、シュートを２本打つ）が発生した場合、処理対象の試合で発生が期待される（達成される可能性の高い）事象である追加事象を予測する。このようなことから、予測部１３４は、例えば、図１で説明したステップＳ１８の処理を行う。

（生成部１３５について）
生成部１３５は、予測部１３４により予測された追加事象を説明する説明情報（予報記事）を生成する。例えば、生成部１３５は、追加事象に対応する予測事象を交えて、この追加事象を説明する説明情報を生成する。例えば、生成部１３５は、予想事象と追加事象との関係性が正解データとして学習された記事生成モデルに対して、処理対象の試合について予測された追加事象を入力することで、処理対象の試合について予測された追加事象を説明する説明情報を生成することができる。例えば、ＥＶ１という予測事象から、ＥＶ２という追加事象が予測された場合、ＴＸ１２という説明情報を生成するといった正解データをはじめとする、多くの正解データが与えられることにより、情報処理装置１００は、任意の予想事象と追加事象との組合せが与えられた場合には、この予想事象を交えてどのようにこの追加事象を説明すればよういかを学習した記事生成モデルを生成しておく。記事生成モデルの生成は、生成部１３５によって行われてもよいし他の処理部によってお紺われてもよい。このような処理の一例として、生成部１３５は、例えば、図１で説明したステップＳ１９の処理を行う。

（出力制御部１３６について）
出力制御部１３６は、出力部に対応する処理部である。出力制御部１３６は、予測部１３４により予測された事象である予測事象が発生したと仮定した場合に基づく情報が出力されるよう出力制御する。具体的には、出力制御部１３６は、処理対象に試合を視聴しようとするユーザの端末装置１０に説明情報が表示されるよう出力制御する。例えば、出力制御部１３６は、現在リアルタイム放送されている動画（例えば、処理対象に試合が実況中継される少し前のリアルタイム動画）に対して説明情報が重ねて表示されるよう出力制御する。例えば、出力制御部１３６は、動画配信装置６０に対して、現在リアルタイム放送されている動画に対して説明情報を表示するよう制御する。

例えば、出力制御部１３６、予測事象が発生したと仮定した場合において新たに発生し得る事象である追加事象を説明する説明情報を出力する。例えば、出力制御部１３６は、追加事象として、予測事象が発生した結果、新たに発生し得る事象である追加事象を説明する説明情報を出力する。また、例えば、出力制御部１３６は、追加事象として、予測事象が発生した結果、実際に起こり得る事象である追加事象を説明する説明情報を出力する。また、例えば、出力制御部１３６は、追加事象として、予測事象が発生した結果、達成され得る事象である追加事象を説明する説明情報を出力する。

また、例えば、出力制御部１３６は、追加事象として、予測事象のうち発生率が所定値より低い予測事象が発生したと仮定した場合において新たに発生し得る事象である追加事象を説明する説明情報を出力する。また、例えば、出力制御部１３６は、説明情報として、予測事象と追加事象との因果関係を交えた説明情報を出力する。

また、出力制御部１３６は、説明情報として、追加事象の発生率を用いて当該追加事象を説明する説明情報を出力する。また、出力制御部１３６は、予測部１３４により予測された追加事象への期待を強調する説明情報を出力する。また、出力制御部１３６は、追加事象がネガティブな事象である場合には、追加事象が覆されることへの期待を強調するポジティブな内容の情報をさらに出力する。

ここで、出力制御部１３６による出力制御に関するバリエーションについて説明する。 例えば、出力制御部１３６は、予測部１３４により今回予測された予測事象と、所定の事象との間に差分があると判定された場合には、今回予測された予測事象が発生したと仮定した場合に基づく情報を出力する。この点について、図１の例を用いて説明する。

例えば、予測部１３４は、サッカーの国際大会ＧＭ１０における、今回のチームＴＭｘ１対チームＴＭｘ２戦において、試合進行に応じた所定のタイミング毎に勝敗を予測するものとする。かかる例では、予測部１３４は、チームＴＭｘ１対チームＴＭｘ２戦のあるタイミングで「チームＴＭｘ１は８０％の確率でチームＴＭｘ２に負ける」といった事象（過去の予測事象）を予測しており、今回のタイミングにおいて、例えば現時点での試合進行も加味して「チームＴＭｘ１は６０％の確率でチームＴＭｘ２に勝つ」といった事象（今回の予測事象）を予測したとする。そうすると、予測部１３４は、過去の予測事象と今回の予測事象とを比較することで、双方の予測事象に間に差異があるか否かを判定する。かかる例によれば、過去の予測事象はチームＴＭｘ１の負けを示唆しており、今回の予測事象はチームＴＭｘ１の勝ちを示唆しているため、両者の間には差異が存在するといえる。したがって、かかる例では、予測部１３４は、過去の予測事象と今回の予測事象との間に差異があると判定する。

そして、このような場合、生成部１３５は、今回の予測事象が発生したと仮定した場合に基づく情報として、例えば、チームＴＭｘ１対チームＴＭｘ２戦を「注目試合」とする説明情報を生成する。上記予測処理１の例も合わせて用いるならば、生成部１３５は、例えば、「このままいけば、チームＴＭｘ１は国際大会でチームＴＭｘ２に初勝利となる歴史的な瞬間がおとずれます」といった説明情報を生成する。そして、出力制御部１３６は、この説明情報が出力されるよう制御する。

このようなバリエーション処理により、情報処理装置１００は、対象への興味関心をより高めることのできる予報記事を提供することができる。なお、上記例によると、所定の事象の一例として、今回のチームＴＭｘ１対チームＴＭｘ２戦の中で、現在よりも過去に予測された事象を挙げた。しかし、所定の事象は、例えば、これまでのチームＴＭｘ１対チームＴＭｘ２戦での対戦戦績等の統計情報から予測された事象であってもよい。

〔３．処理手順〕
次に、図６を用いて、実施形態にかかる情報処理の手順について説明する。図６は、実施形態にかかる情報処理手順を示すフローチャートである。図６では、処理対象の試合がサッカーであることを想定した例を示すが、処理対象の試合はサッカーに限定されない。また、実施形態にかかる情報処理は、予測記事が効果的なものであればそもそも試合でなくてもよいし、スポーツに限定されるものでもない。

まず、取得部１３１は、履歴情報および属性情報を取得する（ステップＳ１０１）。例えば、取得部１３１は、履歴情報として、選手履歴情報、チーム履歴情報、進行ログ、開催場所情報、天候情報等を取得し、履歴情報記憶部１２１に格納する。また、取得部１３１は、属性情報として、選手メタ情報、チーム詳細情報等を取得し、属性情報記憶部１２２に格納する。

次に、学習部１３２は、将来発生し得る事象を予測する予測モデルを生成する（学習）（ステップＳ１０２）。例えば、学習部１３２は、履歴情報記憶部１２１に記憶される履歴情報、属性情報記憶部１２２に記憶される属性情報に基づき、この先行われる試合であって、予報記事が生成される対象の試合に関する情報を入力として、試合結果や試合の中で起こるイベントに関する情報を予測（出力）する予測モデルを生成する。

このように予測モデルの生成までが完了している状態において、受信部１３３は、動画配信装置６０から記事生成要求を受信したか否かを判定する（ステップＳ１０３）。受信部１３３は、記事生成要求を受信していない場合には（ステップＳ１０３；Ｎｏ）、記事生成要求を受信するまで待機する。

一方、取得部１３１は、記事生成要求が受信された場合には（ステップＳ１０３；Ｙｅｓ）、記事生成要求に対応する試合（処理対象の試合）に関する情報を取得する（ステップＳ１０４）。例えば、取得部１３１は、処理対象の試合に出場する選手の選手履歴情報、当該試合行う各チームのチーム履歴情報、当該試合行うチームに関するこれまでの進行ログ、当該試合行う各チームのこれまでの試合結果、開催場所情報、天候情報を取得する。また、取得部１３１は、処理対象の試合に出場する選手やチームの属性情報（選手メタ情報、チーム詳細情報）を取得する。

次に、予測部１３４は、予測対象記憶部１２３を参照し、処理対象の試合において、何を予測すべきか予測対象を特定する（ステップＳ１０５）。そして、予測部１３４は、将来発生し得る事象として、特定した予測対象を予測する（ステップＳ１０６）。例えば、予測部１３４は、将来発生し得る事象に関する履歴情報に基づいて、当該事象に関与するイベントを示す数値を予測し、予測した数値に基づいて、将来発生し得る事象を予測する。この一例として、予測部１３４は、履歴情報として、イベントを示す数値に関する履歴情報、将来発生し得る事象に関するこれまでの戦績、将来発生し得る事象に関するこれまでの開催場所、または、将来発生し得る事象に関するこれまでの天候情報のいずれかに基づいて、イベントを示す数値を予測する。より詳細には、予測部１３４は、取得部１３１により取得された処理対象の試合に関する情報（例えば、履歴情報および属性情報）を、学習部１３２が学習したモデルに入力することにより、将来発生し得る事象を予測する。

次に、予測部１３４は、将来発生し得る事象を予測した予測結果である予測事象に関する情報に基づいて、この予測事象が発生したと仮定した場合において新たに発生し得る事象である追加事象を予測する（ステップＳ１０７）。

次に、生成部１３５は、予測部１３４により予測された追加事象を説明する説明情報を生成する（ステップＳ１０８）。例えば、生成部１３５は、追加事象に対応する予測事象を交えて、この追加事象を説明する説明情報を生成する。例えば、生成部１３５は、予想事象と追加事象との関係性が正解データとして学習された記事生成モデルに対して、処理対象の試合について予測された追加事象を入力することで、処理対象の試合について予測された追加事象を説明する説明情報を生成する。

次に、出力制御部１３６は、出力制御部１３６は、生成部１３５により生成された説明情報が出力されるよう出力制御する。例えば、出力制御部１３６は、処理対象に試合を視聴しようとするユーザの端末装置１０に説明情報が表示されるよう出力制御する。

〔４．ハードウェア構成〕
また、上記実施形態にかかる情報処理装置１００は、例えば図７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。図７は、情報処理装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００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、および、かか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１５００は、通信網５０を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを、通信網５０を介して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、生成したデータを、入出力インターフェイス１６００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が実施形態にかかる情報処理装置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、記憶部１２０内の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、通信網５０を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

〔５．その他〕
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。

以上、本願の実施形態をいくつかの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。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

１ 情報処理システム
１０ 端末装置
３０ 外部装置
６０ 動画配信装置
１００ 情報処理装置
１２０ 記憶部
１２１ 履歴情報記憶部
１２２ 属性情報記憶部
１２３ 予測対象記憶部
１２４ 事象情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 学習部
１３３ 受信部
１３４ 予測部
１３５ 生成部
１３６ 出力制御部

Claims (14)

1. ユーザを誘導する対象に関する履歴情報として、開催予定の所定の競技に関する履歴情報を取得する取得部と、
   前記履歴情報に基づいて、前記所定の競技の中で将来発生し得る事象を予測する予測部と、
   前記予測部により予測された事象である予測事象が発生したと仮定した場合において新たに発生すると予測される事象である追加事象を説明する説明情報を生成する生成部と、
   前記説明情報を前記所定の競技での予測結果として含む予報記事が、前記所定の競技を視聴するユーザの端末装置に出力されるよう制御する出力部と
   を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記生成部は、前記追加事象として、前記予測事象が発生した結果、実際に起こり得る事象である追加事象を説明する前記説明情報を生成する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記生成部は、前記追加事象として、前記予測事象が発生した結果、達成され得る事象である追加事象を説明する前記説明情報を生成する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記生成部は、前記追加事象として、前記予測事象のうち発生率が所定値より低い予測事象が発生したと仮定した場合において新たに発生し得る事象である追加事象を説明する前記説明情報を生成する
   ことを特徴とする請求項１～３のいずれか１つに記載の情報処理装置。
5. 前記生成部は、前記説明情報として、前記予測事象と前記追加事象との因果関係を交えた説明情報を生成する
   ことを特徴とする請求項１～４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
6. 前記生成部は、前記説明情報として、前記履歴情報に基づき算出された発生率であって、前記追加事象の発生率を用いて当該追加事象を説明する説明情報を生成する
   ことを特徴とする請求項１～５のいずれか１つに記載の情報処理装置。
7. 前記予測部は、前記履歴情報に基づいて、前記予測事象が発生したと仮定した場合において達成され得る前記追加事象を予測し、
   前記生成部は、前記予測部により予測された追加事象への期待を強調する前記説明情報を生成する
   ことを特徴とする請求項１～６のいずれか１つに記載の情報処理装置。
8. 前記生成部は、前記追加事象がネガティブな事象である場合には、前記追加事象が覆されることへの期待を強調するポジティブな内容の情報を含む前記説明情報を生成する
   ことを特徴とする請求項１～７のいずれか１つに記載の情報処理装置。
9. 前記出力部は、前記追加事象に関与するオブジェクトに関する履歴情報が、前記所定の競技を視聴するユーザの端末装置に出力されるよう制御する
   ことを特徴とする請求項１～８のいずれか１つに記載の情報処理装置。
10. 前記予測部は、前記所定の競技の中で将来発生し得る事象に関する履歴情報に基づき当該事象に関与するイベントを示す数値を予測し、予測した数値に基づいて、将来発生し得る事象を予測する
    ことを特徴とする請求項１～９のいずれか１つに記載の情報処理装置。
11. 前記予測部は、前記履歴情報として、前記イベントを示す数値に関する履歴情報、前記所定の競技の中で将来発生し得る事象に関するこれまでの戦績、前記所定の競技の中で将来発生し得る事象に関するこれまでの開催場所、または、前記所定の競技の中で将来発生し得る事象に関するこれまでの天候情報のいずれかに基づき前記数値を予測する
    ことを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
12. 前記生成部は、前記予測部により今回予測された予測事象と、所定の事象との間に差分があると判定された場合には、今回予測された予測事象が発生したと仮定した場合に基づく情報を含む前記説明情報を生成する
    ことを特徴とする請求項１～１１のいずれか１つに記載の情報処理装置。
13. 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
    ユーザを誘導する対象に関する履歴情報として、開催予定の所定の競技に関する履歴情報を取得する取得工程と、
    前記履歴情報に基づいて、前記所定の競技の中で将来発生し得る事象を予測する予測工程と、
    前記予測工程により予測された事象である予測事象が発生したと仮定した場合において新たに発生すると予測される事象である追加事象を説明する説明情報を生成する生成工程と、
    前記説明情報を前記所定の競技での予測結果として含む予報記事が、前記所定の競技を視聴するユーザの端末装置に出力されるよう制御する出力工程と
    を含むことを特徴とする情報処理方法。
14. ユーザを誘導する対象に関する履歴情報として、開催予定の所定の競技に関する履歴情報を取得する取得手順と、
    前記履歴情報に基づいて、前記所定の競技の中で将来発生し得る事象を予測する予測手順と、
    前記予測手順により予測された事象である予測事象が発生したと仮定した場合において新たに発生すると予測される事象である追加事象を説明する説明情報を生成する生成手順と、
    前記説明情報を前記所定の競技での予測結果として含む予報記事が、前記所定の競技を視聴するユーザの端末装置に出力されるよう制御する出力手順と
    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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