JPWO2012137397A1 - コンテンツ処理装置、コンテンツ処理方法、コンテンツ処理プログラム、及び集積回路 - Google Patents

Abstract

コンテンツ処理装置は、コンテンツ中の被写体に関する被写体情報と共有ユーザ情報とソーシャル情報とに基づき、共有ユーザ間で話題性があるコンテンツである度合いを示すコンテンツ話題度を算出し、各コンテンツにおいて被写体として登場していない共有ユーザである未登場共有ユーザを抽出し、抽出した未登場共有ユーザと被写体との親密度が大きいコンテンツほど値が小さくなるように、共有ユーザ間で共有すべきコンテンツである度合いを示すコンテンツ適切度を算出し、コンテンツ話題度とコンテンツ適切度とからコンテンツ評価値を算出し、算出したコンテンツ評価値から優先度を判定し、優先度に応じてコンテンツの出力を制御する。

Description

本発明は、静止画や動画などのコンテンツを処理するコンテンツ処理装置に関し、特にコンテンツの出力における優先度を制御するコンテンツ処理装置、コンテンツ処理方法、コンテンツ処理プログラム、及び集積回路に関する。

近年、デジタルスチルカメラやデジタルビデオカメラ、携帯電話に内蔵されたカメラなどの撮像装置の普及に伴い、旅行や結婚式等各種イベントで撮影した静止画や動画等のコンテンツが増大している。

そして、撮影したコンテンツをテレビや携帯端末の画面などに提示し、友人、知人、家族、及び恋人等の複数人で一緒に共有して楽しむ機会が増加している。

しかしながら、こうした機会において、コンテンツを所有するユーザは、コンテンツを共有する全てのユーザにとっての話題性や共有した際のプライバシーなどを配慮した上で、閲覧するコンテンツを一つ一つ選択する必要があり、手間及び時間がかかるという問題があった。

そこで、こうした問題を解決すべく共有するコンテンツを閲覧するユーザに応じて自動的にコンテンツを選定し、提示する手法が提案されている。例えば、特許文献１には、コンテンツの被写体人物の情報（人物間距離、登場頻度、及び人物数等）から被写体人物間の親密度を算出し、閲覧ユーザと親密度の高いユーザが写ったコンテンツを優先して提示する方式が提案されている。

また、特許文献２には、コンテンツを所有するユーザが他のユーザと共にコンテンツを閲覧する場合において、他のユーザの、コンテンツの所有ユーザに対する親密度が、コンテンツの所有ユーザと他のユーザとの親密度より低いユーザが写ったコンテンツを優先して提示することで、コンテンツの所有ユーザにとってプライベートなコンテンツの提示を防止する方式が提案されている。

しかしながら、特許文献１、２の構成では、ある特定の閲覧ユーザにとって親密度が高いユーザ又は低いユーザのような特定の人物が写ったコンテンツを提示することにとどまっている。そのため、特許文献１、２の構成では、例えば、複数人の全ての閲覧ユーザにとって話題性が高いコンテンツは優先度を上げ、ユーザ間の価値観の違いにより、閲覧ユーザが閲覧を望まないような共有に不適切なコンテンツは優先度を下げてコンテンツを出力することはできなかった。その結果、複数人でコンテンツを閲覧する場合に、ある閲覧ユーザ以外の閲覧ユーザがつまらないと感じるコンテンツや、ある閲覧ユーザの気分を害するようなコンテンツが優先して提示されるという課題があった。

特許第４４９０２１４号公報 特開２０１０−１４００６９号公報

本発明は、上記の課題を解決するもので、ユーザの操作負担を軽減させると同時に、全ての共有ユーザにとって共有に適切なコンテンツを提示、管理する仕組みを提供することを目的とする。

本発明の一局面によるコンテンツ処理装置は、少なくとも１以上のコンテンツを処理するコンテンツ処理装置であって、前記コンテンツを入力するための入力部と、前記入力部により入力された前記コンテンツを共有する少なくとも１以上のユーザである共有ユーザに関する共有ユーザ情報を管理する共有ユーザ情報管理部と、前記コンテンツに含まれる被写体に関する被写体情報を管理するコンテンツ情報管理部と、ユーザ間の関係性とユーザ間の親密さの度合いを数値化した親密度とを規定するソーシャル情報を管理するソーシャル情報管理部と、前記被写体情報と前記共有ユーザ情報とを用いて、各コンテンツにおいて被写体として登場していない前記共有ユーザである未登場共有ユーザを抽出し、抽出した未登場共有ユーザと前記被写体との親密度が大きいコンテンツほど値が小さくなるように、前記共有ユーザ間で共有すべきコンテンツの度合いを数値化したコンテンツ適切度を算出するコンテンツ適切度算出部と、前記コンテンツ適切度を用いてコンテンツ評価値を算出し、前記コンテンツ評価値に基づいて前記コンテンツの出力に関する優先度を判定する優先度判定部と、前記優先度判定部で判定された判定結果に基づき、前記コンテンツの出力を制御する出力制御部とを備える。

また、本発明の別の一局面によるコンテンツ処理方法、コンテンツ処理プログラム、及び集積回路も上記のコンテンツ処理装置と同様の構成を備えている。

本発明の実施の形態１におけるコンテンツ処理装置の構成の一例を示すブロック図である。 本発明の実施の形態１におけるユーザのソーシャル情報の一例を示す図である。 本発明の実施の形態１におけるユーザのソーシャル情報テーブルの一例を示す図である。 本発明の実施の形態１における入力されるコンテンツの一例を示す図である。 本発明の実施の形態１における共有ユーザ情報テーブルの一例を示す図である。 本発明の実施の形態１におけるコンテンツ情報テーブルの一例を示す図である。 本発明の実施の形態１におけるイベント情報テーブルの一例を示す図である。 本発明の実施の形態１におけるコンテンツ処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態１におけるコンテンツ情報解析処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態１における顔認識処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態１における更新情報登録処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態１におけるコンテンツ話題度算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態１における親密度抽出処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態１におけるコンテンツ適切度算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態２におけるコンテンツ処理装置の構成の一例を示すブロック図である。 本発明の実施の形態２におけるコンテンツ所有ユーザにとってのユーザ属性テーブルの一例を示す図である。 本発明の実施の形態２における共有コンテンツ属性ポリシーの一例を示すテーブルである。 本発明の実施の形態２におけるイベント参加ユーザ属性の一例を示すテーブルである。 本発明の実施の形態２におけるコンテンツ処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態２における入力処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態２におけるコンテンツ適切度算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態３におけるコンテンツ処理装置の構成の一例を示すブロック図である。 本発明の実施の形態４におけるコンテンツ処理装置の構成の一例を示すブロック図である。 本発明の実施の形態５におけるコンテンツ処理装置の構成の一例を示すブロック図である。 本発明の実施の形態６におけるコンテンツ処理装置の構成の一例を示すブロック図である。 本発明の実施の形態６におけるコンテンツ情報テーブルの一例を示す図である。 本発明の実施の形態７におけるコンテンツ処理装置の構成の一例を示すブロック図である。 本発明の実施の形態７における操作履歴情報テーブルの一例を示す図である。 （Ａ）は実験に用いられたコンテンツを示し、（Ｂ）は実験に用いられたソーシャル情報を示している。 （Ａ）は特許文献１の実験結果を示し、（Ｂ）特許文献２の実験結果を示し、（Ｃ）は本発明の実験結果を示している。 （Ａ）は特許文献１の実験結果を示し、（Ｂ）特許文献２の実験結果を示し、（Ｃ）は本発明の実験結果を示している。 （Ａ）は特許文献１の実験結果を示し、（Ｂ）特許文献２の実験結果を示し、（Ｃ）は本発明の実験結果を示している。 本発明の実施の形態によるコンテンツ処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。なお、実施の形態において、同一の構成要素には同一の符号を付し、その説明は重複するので省略する。

（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１におけるコンテンツ処理装置１００の構成を示すブロック図である。

図１において、コンテンツ処理装置１００は、入力部１０１と、コンテンツ蓄積部１０２と、認識情報管理部１０３と、コンテンツ情報解析部１０４と、コンテンツ情報管理部１０５と、ソーシャル情報管理部１０６と、共有ユーザ情報管理部１０７と、コンテンツ話題度算出部１０８と、コンテンツ適切度算出部１０９と、優先度判定部１１０と、出力制御部１１１とを備えている。

本実施の形態１のコンテンツ処理装置１００は、例えば、画像や動画コンテンツが記憶された外部記憶媒体が挿入可能なパソコン又はビデオレコーダで構成されてもよいし、静止画や動画が撮影可能なデジタルスチルカメラ、デジタルビデオカメラ、又はモバイル端末で構成されてもよいし、コンテンツを管理するネットワークサービスなどを提供するサーバ機器により構成されてもよい。

入力部１０１は、処理対象となるコンテンツを入力するために用いられ、コンテンツの入力を受け付け、受け付けたコンテンツをコンテンツ蓄積部１０２に転送する。また、入力部１０１は、コンテンツを共有する少なくとも１以上のユーザである共有ユーザに関する共有ユーザ情報の入力を受け付け、共有ユーザ情報管理部１０７に出力する。ここで、入力部１０１は、例えば、外部記憶媒体が挿入可能な記録媒体駆動装置により構成されてもよいし、カメラモジュールにより構成されてもよいし、キーボード、タッチパネル等の入力装置により構成されてもよいし、ＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）リーダ等の無線通信モジュールにより構成されてもよいし、マイクモジュールやタッチパッド等により構成されてもよい。

コンテンツは、例えば予めコンテンツを保存した外部記憶媒体をコンテンツ処理装置１００に接続させ、外部記録媒体に記録されたコンテンツを入力部１０１に読み込ませることで入力されてもよい。また、コンテンツは、コンテンツ処理装置１００により内蔵される無線通信モジュールを用いて無線通信により入力部１０１に入力されてもよい。

或いは、ネットワークを介してコンテンツ処理装置１００に接続可能なインターネットサイトにおいて、ＰＣ、携帯機器、及び外付けハードディスク等の記憶媒体に保存されたコンテンツをユーザに選択させ、選択させたコンテンツをネットワークを介してコンテンツ処理装置１００へ送信することでコンテンツは入力されてもよい。

また、コンテンツ処理装置１００が内蔵するカメラモジュールでコンテンツを撮影し、撮影したコンテンツをコンテンツ処理装置１００に転送することでコンテンツは入力されてもよい。また、ＲＦＩＤタグに、例えば予めコンテンツを保存したＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）等のコンテンツ情報を記録させておき、コンテンツ処理装置１００が内蔵するＲＦＩＤタグリーダで、ＲＦＩＤタグからコンテンツのＵＲＬを取得し、ネットワークを介して当該ＵＲＬにアクセスすることで、コンテンツは入力されてもよい。

共有ユーザ情報は、例えば、コンテンツ処理装置１００が内蔵するカメラモジュールでユーザの顔を撮影することで入力される。この場合、コンテンツ処理装置１００は、撮影したユーザの画像からユーザの顔を認識する処理を実行することでユーザ情報を取得すればよい。また、ユーザの携帯端末などに保存されたユーザ情報を示すバーコード情報（例えばＱＲ（Ｑｕｉｃｋ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）コード）を、コンテンツ処理装置１００が内蔵するカメラモジュールを用いて読み取ることで共有ユーザ情報は入力されてもよい。

また、キーボードやタッチパネルを用いてユーザ情報をコンテンツ処理装置１００に直接入力させることで共有ユーザ情報は入力されてもよい。また、コンテンツ処理装置１００が提示するＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）にユーザ情報を一覧表示せ、これらのユーザ情報の中からコンテンツを共有するユーザ情報をユーザに選択させることで共有ユーザ情報は入力されてもよい。

また、ネットワークを介してコンテンツ処理装置１００が接続可能なインターネットサイト上で、ユーザにユーザ情報を入力させ、そのユーザ情報をネットワークを介してコンテンツ処理装置１００へ送信することで共有ユーザ情報は入力されてもよい。また、ＲＦＩＤタグに予め記録されたユーザ情報を、コンテンツ処理装置１００が内蔵するＲＦＩＤタグリーダで読み取ることで共有ユーザ情報は入力されてもよい。また、コンテンツ処理装置１００が内蔵するマイクモジュールでユーザの音声を取得することで共有ユーザ情報は入力されてもよい。この場合、コンテンツ処理装置１００は、取得した音声を音声認識することで、共有ユーザを特定すればよい。また、コンテンツ処理装置１００が内蔵するタッチパッドでユーザに文字を入力させることでユーザ情報は入力されてもよい。この場合、コンテンツ処理装置１００は、入力された文字を文字認識すること共有ユーザを特定すればよい。

コンテンツ蓄積部１０２は、入力部１０１から転送されたコンテンツを、ハードディスクやフラッシュメモリ等で構成される記憶媒体に再読込みが可能な形式で蓄積する。

認識情報管理部１０３は、コンテンツに含まれる被写体を認識するための認識情報（例えば、顔の特徴量や、一般物体の特徴量など）を管理する。認識情報は後述するコンテンツ情報解析部１０４によって生成される。

コンテンツ情報解析部１０４は、入力部１０１により取得されたコンテンツを読み込み、コンテンツに含まれる被写体に関する被写体情報を解析する。被写体情報とは、例えば、コンテンツに含まれる被写体が人物である場合は、その人物を特定するための情報が挙げられる。この解析には、例えば、認識情報管理部１０３が管理する認識情報を用いることができる。また、コンテンツ情報解析部１０４は、コンテンツのメタ情報（例えば、撮影日時、撮影機器、撮影場所、など）を解析してもよい。

この場合、コンテンツ情報解析部１０４は、入力部１０１により入力された複数のコンテンツ（コンテンツ群）を解析し、コンテンツのメタ情報を抽出し、抽出したメタ情報によってコンテンツ群を少なくとも１つ以上のイベントに分類し、イベントに参加したユーザ（イベント参加ユーザ）をイベント毎に規定のルール（例えば、イベントに紐付けられたコンテンツに含まれる被写体人物）で抽出するようにしてもよい。そして、コンテンツ情報解析部１０４は、これらの解析及び抽出した情報をコンテンツ情報及びイベント情報としてコンテンツ情報管理部１０５に出力する。

コンテンツ情報管理部１０５は、コンテンツ情報解析部１０４が出力したコンテンツ情報及びイベント情報を格納する。コンテンツ情報及びイベント情報の詳細は後述する。

ソーシャル情報管理部１０６は、ユーザ間の関係性とユーザ間の親密さの度合いを数値化した親密度とをソーシャル情報として管理する。

共有ユーザ情報管理部１０７は、入力部１０１により取得された共有ユーザ情報を管理する。共有ユーザ情報の詳細は後述する。

コンテンツ話題度算出部１０８は、コンテンツ情報管理部１０５が管理するコンテンツ情報と共有ユーザ情報管理部１０７が管理する共有ユーザ情報（例えば、ユーザ名、及びユーザの住所の位置を表す情報等）とソーシャル情報管理部１０６が管理するソーシャル情報とを用いて、共有ユーザ間で話題性があるコンテンツである度合いを数値化したコンテンツ話題度を算出し、優先度判定部１１０に出力する。ここで、「話題性があるコンテンツ」とは、共有ユーザ間で会話のきっかけや題材になりやすく、共有ユーザ間で考えを共有しやすいコンテンツである。「話題性があるコンテンツ」の具体例としては、共有ユーザにとって親密度の高い人物が被写体人物として数多く含まれるコンテンツが挙げられる。

コンテンツ適切度算出部１０９は、コンテンツ情報管理部１０５が管理する被写体情報と共有ユーザ情報管理部１０７が管理する共有ユーザ情報とを用いて、各コンテンツにおいて被写体として登場していない共有ユーザである未登場共有ユーザを抽出し、抽出した未登場共有ユーザと被写体との親密度が大きいコンテンツほど値が小さくなるように、共有ユーザ間で共有すべきコンテンツの度合いを数値化したコンテンツ適切度を算出する。

具体的には、コンテンツ適切度算出部１０９は、コンテンツ情報管理部１０５が管理するイベント参加ユーザと、共有ユーザ情報管理部１０７が管理する共有ユーザ情報とを用いて、各イベントにつき、イベントに不参加の共有ユーザであるイベント不参加共有ユーザをイベント情報から抽出し、イベント不参加共有ユーザの数が多く、かつ、イベント不参加共有ユーザとイベント参加ユーザとの親密度が大きいイベントほど値が小さくなるように、各イベントに含まれるコンテンツのコンテンツ適切度を算出し、優先度判定部１１０に出力する。

優先度判定部１１０は、コンテンツ話題度算出部１０８で算出されたコンテンツ話題度とコンテンツ適切度算出部１０９で算出されたコンテンツ適切度とを加算してコンテンツ評価値を算出し、算出したコンテンツ評価値が大きい順にコンテンツの優先度が高いと判定し、その判定結果を出力制御部１１１に出力する。

出力制御部１１１は、優先度判定部１１０の判定結果に基づき、コンテンツの出力を制御する。

次に、以上の構成を有するコンテンツ処理装置１００の動作について、図２〜図１４を用いて説明する。

図２は、本発明の実施の形態１におけるソーシャル情報を模式的に示した図である。ソーシャル情報は、ソーシャル情報管理部１０６で管理されている。図２の例では、ユーザ「Ａ」〜「Ｌ」について、関係性のあるユーザのユーザ名と、関係性のあるユーザ間の親密度とが概念的に示されている。図２の例では、ユーザ「Ａ」は、ユーザ「Ｂ」、ユーザ「Ｃ」、ユーザ「Ｄ」、ユーザ「Ｅ」、ユーザ「Ｈ」、ユーザ「Ｉ」、ユーザ「Ｌ」と関係性があり、その親密度は順に「２．０」、「１．０」、「１．２」、「１．５」、「１．４」、「２．０」、「４．３」となっている。なお、親密度は、数値が大きいほど親密な関係（５に近い）にあり、数値が小さいほど疎遠な関係（０に近い）にあることを示す。なお、ここでは、親密度の数値を０から５未満の数値で説明したが、親密度の管理方法はこれに限らず、上限なく増加するポイント制としてもよいし、粒度を下げたＡ〜Ｅなどの数段階のレベル分けとしてもよい。また、自分自身との親密度は「１．０」に限らず他の値を採用してもない。

図３は、本発明の実施の形態１におけるソーシャル情報テーブルの例を示す図である。図３では、縦軸はユーザ自身を表し、横軸は相手ユーザを表し、各ユーザと各相手ユーザとの親密度が表形式で表されている。また、図３では、関係性がないユーザ間のセルには、「−」が記述されている。また、ここでは、自分自身との親密度は、「１．０」とされている。すなわち、ユーザ「Ａ」にとってのユーザ「Ａ」の親密度は「１．０」とされている。このようなソーシャル情報テーブルにより、図２に模式的に示したソーシャル情報が管理される。

図４は、本発明の実施の形態１において、入力されるコンテンツの例を示す図である。図４では、一例として静止画がコンテンツとされており、コンテンツ「Ｐ―００１」は、ユーザ「Ｇ」とユーザ「Ｊ」とが被写体として写っている。

図５は、本発明の実施の形態１における共有ユーザ情報テーブルの例を示す図である。共有ユーザ情報テーブルは、共有ユーザ情報管理部１０７が管理するテーブルであり、入力部１０１で取得された共有ユーザ情報を保有する。図５の例では、共有ユーザ情報テーブルは、共有ユーザの欄と、住所の位置を示す情報の欄とが含まれている。共有ユーザの欄には、共有ユーザのユーザ名が記載されている。住所の位置を示す情報の欄には、共有ユーザの住所の位置を示す情報が記載されている。図５の例では、共有ユーザの住所の位置を示す情報として、緯度及び経度が採用されている。

図６は、本発明の実施の形態１におけるコンテンツ情報テーブルの例を示す図である。コンテンツ情報テーブルは、コンテンツ情報解析部１０４によって管理されるテーブルであり、入力部１０１で取得されたコンテンツの被写体情報（ここでは、一例として被写体人物情報で説明する）及びメタ情報を保有する。

図６の例では、コンテンツ情報テーブルは、コンテンツ名の欄と被写体人物の欄と撮影日時の欄とを備えている。コンテンツ名の欄には、各コンテンツに付与されたコンテンツ名が記載されている。被写体人物の欄には、各コンテンツに含まれる被写体人物名が記載されている。撮影日時の欄には、各コンテンツの生成タイミングを示す撮影日時が記載されている。ここで、撮影日時はメタ情報の一例である。

図７は、本発明の実施の形態１におけるイベント情報テーブルの例を示す図である。コンテンツ情報テーブルは、コンテンツ情報解析部１０４により生成され、コンテンツ情報管理部１０５により管理されるテーブルである。コンテンツ情報解析部１０４は、図６に示すコンテンツ情報テーブルの情報から規定の条件（ここでは、一例として撮影日時で説明する）でコンテンツ群を分類したグループをイベントとし、図６に示すイベント情報テーブルをイベント単位にまとめて図７に示すイベント情報テーブルを生成する。

具体的には、イベント情報テーブルは、イベントＩＤの欄と、イベント参加ユーザの欄と、被写体人物の欄と、撮影日の欄とを備えている。イベントＩＤの欄には、各イベントを識別するためにコンテンツ情報解析部１０４により付与されたイベントＩＤが記載されている。

イベント参加ユーザの欄には、各イベントに参加したイベント参加ユーザのユーザ名が記載されている。コンテンツ名の欄には、各イベントに含まれるコンテンツのコンテンツ名が記載されている。被写体人物の欄には、イベント参加ユーザのユーザ名が記載されている。撮影日の欄には、イベントの撮影日が記載されている。

ここでは、例えば撮影日が２０１０年１０月２３日のコンテンツ「Ｐ−００１」、「Ｐ−００２」がイベントＩＤ「Ｅ１」のイベントとしてまとめられ、それぞれのコンテンツに含まれる被写体人物であるユーザ「Ｇ」、「Ｊ」と、ユーザ「Ａ」、「Ｂ」、「Ｊ」とをまとめたユーザ「Ａ」、「Ｂ」、「Ｇ」、「Ｊ」が、イベントＩＤ「Ｅ１」のイベント参加ユーザとされている。つまり、イベントＩＤ「Ｅ１」のイベントに含まれる全てのコンテンツに含まれる被写体人物であるユーザ「Ａ」、「Ｂ」、「Ｇ」、「Ｊ」が、イベントＩＤ「Ｅ１」のイベント参加ユーザとされている。

図８は、本発明の実施の形態１におけるコンテンツ処理の流れを示すフローチャートである。図９は、本発明の実施の形態１におけるコンテンツ情報解析処理の流れを示すフローチャートである。図１０は、本発明の実施の形態１における顔認識処理の流れを示すフローチャートである。図１１は、本発明の実施の形態１における更新情報登録処理の流れを示すフローチャートである。図１２は、本発明の実施の形態１におけるコンテンツ話題度算出処理の流れを示すフローチャートである。図１３は、本発明の実施の形態１における親密度抽出処理の流れを示すフローチャートである。図１４は、本発明の実施の形態１におけるコンテンツ適切度算出処理の流れを示すフローチャートである。

以下、コンテンツ処理装置１００の所有ユーザをユーザ「Ａ」、入力されたコンテンツを共有する共有ユーザをユーザ「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」とする。そして、コンテンツ処理装置１００が、これら３名の共有ユーザにとって話題性が高く、かつ、共有に適切なコンテンツの優先度を判定し、優先度にしたがってコンテンツの出力を制御するコンテンツ処理について、図８〜図１４を用いて具体的に説明する。

入力部１０１は、コンテンツ処理装置１００に入力されたコンテンツをコンテンツ蓄積部１０２に予め転送して蓄積させているものとする。ここで、入力部１０１は、例えばコンテンツが保存された外部記憶媒体がコンテンツ処理装置１００に接続されることで、外部記憶媒体からコンテンツを取得する。

そして、入力部１０１は、ユーザからの入力操作を受け付け、コンテンツ蓄積部１０２に蓄積されたコンテンツを読み込む（Ｓ１０１）。入力操作としては、画像の読み込みを開始させるボタンを押す操作などが採用される。

次に、入力部１０１は、コンテンツが少なくとも１つ以上存在しているかを確認する（Ｓ１０２）。そして、入力部１０１は、コンテンツが存在しない場合、つまりコンテンツ蓄積部１０２にコンテンツが蓄積されていない場合（Ｓ１０２でＮ）、コンテンツ処理を終了する。一方、コンテンツが少なくとも１つ以上存在する場合（Ｓ１０２でＹ）、入力部１０１は、コンテンツ蓄積部１０２に蓄積されている全てのコンテンツについてコンテンツ情報解析部１０４による解析が完了しているかを確認する（Ｓ１０３）。

全てのコンテンツの解析が完了していない場合（Ｓ１０３でＮ）、コンテンツ情報解析部１０４は、コンテンツ情報解析処理を行う（Ｓ１０４）。コンテンツ情報解析処理の詳細は図９〜１０用いて後ほど説明する。

一方、全てのコンテンツの解析が完了している場合（Ｓ１０３でＹ）、入力部１０１は、ソーシャル情報管理部１０６に蓄積された全てのユーザのソーシャル情報の読み込みが完了しているか否かを確認する（Ｓ１０５）。全てのユーザのソーシャル情報の読み込みが完了していない場合（Ｓ１０５でＮ）、入力部１０１は、ソーシャル情報管理部１０６から全てのユーザのソーシャル情報を読み込む（Ｓ１０６）。一方、全てのユーザのソーシャル情報の読み込みが完了している場合（Ｓ１０５でＹ）、ソーシャル情報管理部１０６は、更新情報登録処理を行う（Ｓ１０７）。

ここで、Ｓ１０７の更新情報登録処理について、図１１を用いて説明する。まず、ソーシャル情報管理部１０６は、対象情報（ここでは全ての共有ユーザのソーシャル情報を指す）に更新情報が存在するか否かを確認する（Ｓ４０１）。更新情報が存在しない場合（Ｓ４０１でＮ）、更新情報処理は終了される。一方、共有ユーザのソーシャル情報に更新情報が存在する場合（Ｓ４０１でＹ）、ソーシャル情報管理部１０６は、更新情報を対象情報に追加して更新情報を登録する（Ｓ４０２）。

図８に戻り、入力部１０１に共有ユーザ情報が入力される（Ｓ１０８）。入力部１０１としては、上述したように、カメラモジュール、キーボード、又はＲＦＩＤタグリーダ等が採用され、これらの機器を用いて共有ユーザ情報が入力される。

次に、共有ユーザ情報管理部１０７は、入力部１０１に入力された共有ユーザ情報から共有ユーザ情報テーブル（図５参照）を生成し（Ｓ１０９）、生成した共有ユーザ情報テーブルを管理する。例えばカメラモジュールを用いてユーザ情報が入力された場合、共有ユーザ情報管理部１０７は、カメラモジュールにより撮影されたユーザの画像に対して後述する顔認識処理を行って共有ユーザを特定する。この例では、共有ユーザはユーザ「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」の３名であるため、カメラにより撮影された画像には、これら３名のユーザの顔が写っているものとする。したがって、共有ユーザ情報管理部１０７は、これら３名のユーザの顔を認識することで共有ユーザを特定することができる。

また、キーボードを用いて共有ユーザ情報が入力される場合、共有ユーザのユーザ名、住所の位置を示す情報が入力される。そのため、共有ユーザ情報管理部１０７は、入力されたこれらの情報を用いて図５に示すユーザ情報テーブルを生成することができる。

また、ＲＦＩＤタグを用いて共有ユーザ情報が入力される場合、ＲＦＩＤタグに予め登録されたユーザ名及びユーザの住所の位置を示す情報がＲＦＩＤタグリーダにより読み取られる。そのため、共有ユーザ情報管理部１０７は、読み取られたこれらの情報を用いて図５に示す共有ユーザ情報テーブルを生成することができる。

次に、共有ユーザ情報管理部１０７は、全ての共有ユーザのソーシャル情報が、ソーシャル情報管理部１０６に存在するか否かを確認する（Ｓ１１０）。全ての共有ユーザのソーシャル情報が存在しない場合（Ｓ１１０でＮ）、共有ユーザのソーシャル情報を入力部１０１を用いてユーザに入力させ（Ｓ１１１）、入力部１０１は入力されたソーシャル情報を共有ユーザ情報管理部１０７に転送し、処理をＳ１１０に戻す。一方、全ての共有ユーザのソーシャル情報が存在する場合（Ｓ１１０でＹ）、コンテンツ話題度算出部１０８はコンテンツ話題度算出処理を行う（Ｓ１１２）。コンテンツ話題度算出処理の詳細は図１２〜１３を用いて後ほど説明する。

次に、コンテンツ適切度算出部１０９は、コンテンツ適切度算出処理を行う（Ｓ１１３）。コンテンツ適切度算出処理の詳細は図１３〜１４用いて後ほど説明する。

次に、優先度判定部１１０は、コンテンツ話題度算出部１０８が算出したコンテンツ話題度とコンテンツ適切度算出部１０９が算出したコンテンツ適切度とを加算してコンテンツ評価値を算出し、算出したコンテンツ評価値が大きいコンテンツから順に優先度が高いと判定する（Ｓ１１４）。

なお、ここでは、コンテンツ話題度とコンテンツ適切度とを加算してコンテンツ評価値を算出する方法を説明したが、コンテンツ評価値の算出方法はこれに限定されず、コンテンツ話題度及びコンテンツ適切度が大きくなるほどコンテンツ評価値が大きくなる計算アルゴリズムであれば、どのような方法を採用してもよい。例えば、コンテンツ話題度からコンテンツ適切度を減算する、又はコンテンツ話題度をコンテンツ適切度で除算するといった方法をコンテンツ評価値の算出方法として採用してもよい。

次に、出力制御部１１１は、優先度判定部１１０により判定された優先度が高い順にコンテンツを出力する（Ｓ１１５）。なお、ここでは、コンテンツ単位でコンテンツ評価値を算出し、算出したコンテンツ評価値が大きいコンテンツから順に優先度を高く判定する優先度の判定方法を説明したが、優先度の判定方法はこれに限らない。例えば、優先度判定部１１０は、コンテンツのメタ情報からコンテンツをイベント毎に分類し、各イベントに含まれるコンテンツのコンテンツ評価値を加算してイベント単位でコンテンツ評価値を算出する。そして、優先度判定部１１０は、コンテンツ評価値の大きいイベント順で優先度が高くなるように、各イベントに含まれるコンテンツの優先度を判定してもよい。

この構成によれば、イベント単位で優先度が判定されるため、共有ユーザは優先度の高いイベント順にコンテンツを共有でき、イベントの分類方法に応じたより多様な共有方法でコンテンツを共有することができる。

次に、Ｓ１０４に示したコンテンツ情報解析部１０４によるコンテンツ情報解析処理の流れを図９を用いて説明する。

まず、コンテンツ情報解析部１０４は、顔認識処理を行う（Ｓ２０１）。顔認識処理の詳細については図１０を用いて後ほど説明する。次に、コンテンツ情報解析部１０４は、処理対象となる１のコンテンツを特定し、特定したコンテンツに対して顔認識処理を行い、顔認識結果のうち認識した顔の人物名を当該コンテンツに含まれる被写体人物として、図６に示すコンテンツ情報テーブルに登録する（Ｓ２０２）。次に、コンテンツ情報解析部１０４は、コンテンツのコンテンツ名、撮影日時（メタ情報）をコンテンツから抽出し、コンテンツ情報テーブルに追加登録する（Ｓ２０３）。

ここでは、認識した顔の人物名、コンテンツ名、及び撮影日時をコンテンツ登録テーブルに登録する例を示したが、コンテンツ情報テーブルに登録する情報は、これに限らず、顔認識結果のうち認識された顔の数、大きさ、位置、表情、骨格の解析結果に基づくポーズを採用してもよい。また、コンテンツ情報テーブルに登録する情報として、コンテンツの撮影場所、撮影機器名、コンテンツに付加したタグ情報、コンテンツを所有するコンテンツ所有ユーザなどを採用してもよい。ここで、コンテンツ所有ユーザについては、例えばコンテンツ処理装置１００の所有ユーザをコンテンツ所有ユーザとして判定してもよいし、コンテンツを撮影した撮影機器名からコンテンツ所有ユーザを判定してもよい。或いは、入力部１０１を用いてユーザにコンテンツ所有ユーザを入力させてもよい。

次に、コンテンツ情報解析部１０４は、全てのコンテンツについてＳ２０１〜２０３の解析処理が完了しているか否かを確認し（Ｓ２０４）、完了していない場合（Ｓ２０４でＮ）、処理対象のコンテンツを解析処理が未完了の次のコンテンツに変更し（Ｓ２０５）、処理をＳ２０１に戻す。一方、全てのコンテンツについてＳ２０１〜２０３の解析処理が完了している場合（Ｓ２０４でＹ）、コンテンツ情報解析部１０４は、入力されたコンテンツ群を、コンテンツ情報テーブルに登録された撮影日時を用いて、撮影日別に分類し、各イベントに固有のイベントＩＤを付与し、各イベントのイベントＩＤと、各イベントに含まれるコンテンツのコンテンツ名と、各イベントの撮影日とを図７に示すイベント情報テーブルに登録する（Ｓ２０６）。

この構成によれば、複数のコンテンツを撮影日に応じて分類されたイベント毎に、コンテンツ適切度が算出されため、現実世界の情報（ここでは撮影日で分類されたイベント情報）を反映したより正確なコンテンツ適切度を用いてコンテンツを評価することができる。

ここでは、コンテンツの撮影日時を用いてコンテンツを分類し、コンテンツの各集合をイベントとして定義する方法を説明したが、イベントの定義方法はこれに限定されない。例えば、コンテンツの撮影場所やコンテンツに付加したタグなどの情報を用いて分類されたコンテンツの各集合をイベントとして定義してもよいし、各コンテンツをそのまま各イベントとして定義してもよい。

次に、コンテンツ情報解析部１０４は、コンテンツ情報テーブルの被写体人物の欄に登録された被写体人物名と、イベント情報テーブルのコンテンツ名の欄に登録されたコンテンツ名とから、各イベントの各コンテンツに含まれる被写体人物をイベント参加ユーザとして抽出し、抽出したイベント参加ユーザのユーザ名をイベント情報テーブルの被写体人物の欄に追加登録する（Ｓ２０７）。

ここでは、コンテンツに含まれる被写体人物を用いてイベント毎のイベント参加ユーザを定義する方法を説明したが、イベント参加ユーザの定義方法はこれに限らない。例えば、ユーザが入力部１０１を用いてイベント参加ユーザを直接入力するようにしてもよい。

次に、コンテンツ情報解析部１０４は、全てのイベントについてイベント参加ユーザのイベント情報テーブルへの登録が完了しているか否かを確認し（Ｓ２０９）、完了していない場合（Ｓ２０９でＮ）、抽出処理対象のイベントを抽出処理が未完了の次のイベントに変更し（Ｓ２０８）、処理をＳ２０７に戻す。一方、全てのイベントについてイベント参加ユーザのイベント情報テーブルへの登録が完了している場合（Ｓ２０９でＹ）、コンテンツ情報解析処理が終了される。

次に、Ｓ２０１に示した顔認識処理について図１０を用いて説明する。まず、コンテンツ情報解析部１０４は、処理対象のコンテンツから顔領域を検出する（Ｓ３０１）。顔認識処理としては、例えば、認識情報管理部１０３において識別情報として予め登録されている顔の特徴量と、処理対象のコンテンツから検出されたユーザの顔領域の特徴量とを比較し、両特徴量の類似度が所定の閾値以上の場合、処理対象のコンテンツに含まれる顔領域が、予め登録されている顔である認識する方法を採用することができる。

顔領域が検出されない場合（Ｓ３０１でＮ）、顔認識処理は終了される。一方、顔領域が検出された場合（Ｓ３０１でＹ）、コンテンツ情報解析部１０４は、認識情報管理部１０３で管理されている認識情報（予め登録された顔の特徴量）を読み込む（Ｓ３０２）。

次に、コンテンツ情報解析部１０４は、検出した顔領域が、読み込んだ認識情報によって認識されるか否かを確認する（Ｓ３０３）。そして、検出した顔領域が認識されない場合（Ｓ３０３でＮ）、入力部１０１は、ユーザから認識情報の入力を受け付け（Ｓ３０４）、入力された認識情報を認識情報管理部１０３に転送する。

一方、検出した顔領域が認識された場合（Ｓ３０３でＹ）、コンテンツ情報解析部１０４は、検出した顔領域の全ての認識が完了したか否かを確認する（Ｓ３０５）。検出した顔領域の全ての認識が完了していない場合（Ｓ３０５でＮ）、認識処理対象の顔領域が認識処理の未完了の顔領域に変更され（Ｓ３０６）、処理がＳ３０３に戻される。一方、検出した顔領域の全ての認識が完了している場合（Ｓ３０５でＹ）、顔認識処理が終了される。ここで、認識情報管理部１０３が管理する認識情報は予め登録されたユーザの顔の特徴量とユーザ名とが紐付けられている。そのため、コンテンツ情報解析部１０４は顔認識処理によってユーザ名を特定することができる。

次に、Ｓ１１２に示したコンテンツ話題度算出処理の流れを図１２を用いて説明する。まず、コンテンツ話題度算出部１０８は、共有ユーザ情報テーブル（図５参照）に登録された共有ユーザと、コンテンツ情報テーブル（図６参照）に登録された処理対象のコンテンツの被写体人物との親密度をソーシャル情報テーブル（図３参照）から抽出する。次に、コンテンツ話題度算出部１０８は、第１のユーザを共有ユーザとし、第２のユーザを被写体人物として（Ｓ５０１）、親密度抽出処理を行う（Ｓ５０２）。親密度抽出処理の詳細は、図１３を用いて後ほど説明する。

次に、コンテンツ話題度算出部１０８は、全ての共有ユーザのコンテンツ話題度を算出する（Ｓ５０３）。コンテンツ話題度とは、共有ユーザ間で会話のきっかけや題材になりやすく、共有ユーザ間で考えを共有しやすいコンテンツ（話題性のあるコンテンツ）である度合いを数値化した値である。ここで、コンテンツ話題度は、コンテンツの被写体人物として、共有ユーザにとって親密度の大きい人物がより多く含まれるコンテンツほど大きな値が設定される。これは、ある共有ユーザにとって親密な関係性を持つ友人が多数写ったコンテンツは、当該共有ユーザが会話のきっかけにしたり、会話の題材にしたりする可能性が高いという考えに基づいている。

そこで、コンテンツ話題度算出部１０８は、各共有ユーザと処理対象のコンテンツに含まれる各被写体人物との親密度を加算して、各共有ユーザ別のコンテンツ話題度を算出し、算出したコンテンツ話題度を更に加算することで、全ての共有ユーザのコンテンツ話題度を算出する。

次に、コンテンツ話題度算出部１０８は、読み込んだ全てのコンテンツについてコンテンツ話題度算出処理が完了しているか否かを確認し（Ｓ５０４）、完了していない場合（Ｓ５０４でＮ）、処理対象のコンテンツをコンテンツ話題度算出処理が未完了の次のコンテンツに変更し（Ｓ５０５）、処理をＳ５０１に戻す。一方、読み込んだ全てのコンテンツについてコンテンツ話題度算出処理が完了している場合（Ｓ５０４でＹ）、コンテンツ話題度算出処理が終了される。

以下、コンテンツ話題度算出処理の具体例を示す。例えば、共有ユーザ「Ａ」のコンテンツ「Ｐ−００３」に対するコンテンツ話題度は、図２に示した親密度を用いると次のように算出できる。

（ユーザ「Ａ」のコンテンツ「Ｐ−００３」に対するコンテンツ話題度）
＝（ユーザ「Ａ」のユーザ「Ａ」に対する親密度）＋（ユーザ「Ａ」のユーザ「Ｈ」に対する親密度）＋（ユーザ「Ａ」のユーザ「Ｉ」に対する親密度）
＝１．０＋１．４＋２．０＝４．４

なお、ここでは、ある共有ユーザと処理対象のコンテンツに含まれる各被写体人物との親密度を加算してある共有ユーザのコンテンツ話題度を算出する方法を説明したが、これに限定されない。例えば、ある共有ユーザに対して親密度の大きい被写体人物がより多く含まれているコンテンツほどコンテンツ話題度が大きくなる計算アルゴリズムであれば、加算だけでなく、減算や除算など他の計算方法を用いてコンテンツ話題度を算出してもよい。

また、コンテンツ話題度算出部１０８は、コンテンツ情報解析部１０４で解析されたコンテンツに含まれる被写体人物の顔の大きさ、位置、表情、及び骨格の解析結果に基づくポーズを取得し、これらの情報に基づいて、ある共有ユーザと処理対象のコンテンツに含まれる各被写体人物との親密度に重み付けを行い、重み付けを行った親密度を加算してある共有ユーザのコンテンツ話題度を算出してもよい。

重み付け方法のとしては、例えば顔の大きさは大きいほど、顔の位置はコンテンツにおける中心位置に近いほど、顔の表情は笑顔であるほど、ポーズは骨格に動きがあるほど、重み付けの値を大きくする方法を採用することができる。

この構成によれば、コンテンツ話題度の算出において、コンテンツに含まれる被写体人物の大きさ、位置、表情、及び骨格の解析結果に基づくポーズといった被写体人物の見栄え情報に基づいて親密度が重み付けされる。そのため、例えば同じ被写体人物を含む複数のコンテンツにおいて、被写体人物がより見栄えよく写っているコンテンツを優先して出力させることができる。

例えば、ユーザ「Ｂ」のコンテンツ「Ｐ−００３」に対するコンテンツ話題度が「５．１」、ユーザ「Ｃ」のコンテンツ「Ｐ−００３」に対するコンテンツ話題度が「１．２」と算出されたとすると、全ての共有ユーザ「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」のコンテンツ「Ｐ−００３」に対するコンテンツ話題度は次のように算出できる。

（全ての共有ユーザ「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」のコンテンツ「Ｐ−００３」に対するコンテンツ話題度）
＝（ユーザ「Ａ」のコンテンツ「Ｐ−００３」に対するコンテンツ話題度）＋（ユーザ「Ｂ」のコンテンツ「Ｐ−００３」に対するコンテンツ話題度）＋（ユーザ「Ｃ」のコンテンツ「Ｐ−００３」に対するコンテンツ話題度）
＝４．４＋５．１＋１．２＝１０．７

なお、ここでは、各共有ユーザ別のコンテンツ話題度を算出し、それらを更に加算することで、全ての共有ユーザのコンテンツ話題度を算出する方法を説明したが、これに限定されず、各共有ユーザのコンテンツ話題度が大きいコンテンツほど全ての共有ユーザのコンテンツ話題度が大きくなる計算アルゴリズムであれば、減算や除算など他の方法を用いて全ての共有ユーザのコンテンツ話題度を算出してもよい。

或いは、コンテンツ所有ユーザの各共有ユーザに対する親密度を考慮して、各共有ユーザ別のコンテンツ話題度に重み付けを行って、全ての共有ユーザのコンテンツ話題度を算出してもよい。

この構成によれば、全ての共有ユーザのコンテンツの話題性を考慮した上で、特にコンテンツ所有ユーザにとってより話題性の高いコンテンツを優先して出力することができる。

この場合、例えば、ユーザ「Ａ」のユーザ「Ａ」に対する重みを「２．０」、ユーザ「Ａ」のユーザ「Ｂ」に対する重みを「１．０」、ユーザ「Ａ」のユーザ「Ｃ」に対する重みを「０．５」とすると、全ての共有ユーザ「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」のコンテンツ「Ｐ−００３」に対するコンテンツ話題度は次のように算出できる。

（全ての共有ユーザ「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」のコンテンツ「Ｐ−００３」に対するコンテンツ話題度）
＝（ユーザ「Ａ」のユーザ「Ａ」に対する重み）＊（ユーザ「Ａ」のコンテンツ「Ｐ−００３」に対するコンテンツ話題度）＋（ユーザ「Ａ」のユーザ「Ｂ」に対する重み）＊（ユーザ「Ｂ」のコンテンツ「Ｐ−００３」に対するコンテンツ話題度）＋（ユーザ「Ａ」のユーザ「Ｃ」に対する重み）＊（ユーザ「Ｃ」のコンテンツ「Ｐ−００３」に対するコンテンツ話題度）
＝２．０＊４．４＋１．０＊５．１＋０．５＊１．２＝１４．５

次に、Ｓ５０２に示した親密度抽出処理の流れを図１３を用いて説明する。まず、第１のユーザと第２のユーザ（コンテンツ話題度算出処理においては、第１のユーザを共有ユーザとし、第２のユーザを処理対象のコンテンツに含まれる被写体人物として記述する。）とが、ソーシャル情報テーブルにおいて直接関係性があるか否かが確認される（Ｓ６０１）。ここで、「直接関係性がある」とは、図３において、親密度の値が設定されていることを指す。例えば、共有ユーザ「Ａ」とコンテンツ「Ｐ−００３」の被写体人物の１人であるユーザ「Ｈ」とは、新密度の値が設定されているため、直接関係性があり、共有ユーザ「Ａ」のユーザ「Ｈ」に対する親密度は「１．４」となる。

ある共有ユーザとある被写体人物とがソーシャル情報において直接関係性がない場合（Ｓ６０１でＮ）、ある共有ユーザとある被写体人物とがソーシャル情報において、他のユーザを仲介して間接的に関係性があるか否かが確認される（Ｓ６０２）。ここで、「間接的に関係性がある」とは、あるユーザと直接関係性はないが、直接関係性のある別のユーザを仲介すると関係性があることを指す。

具体的には、図３において、ユーザ「Ｂ」とユーザ「Ｈ」との親密度の値は設定されておらず、直接関係性はないが、ユーザ「Ｂ」はユーザ「Ａ」に対して親密度が設定されており、直接関係性がある。また、ユーザ「Ａ」はユーザ「Ｈ」に対して親密度が設定されており、直接関係性がある。すなわち、ユーザ「Ｂ」は直接関係性のあるユーザ「Ａ」を仲介するとユーザ「Ｈ」と関係性があるといえる。そこで、この場合、ユーザ「Ｂ」はユーザ「Ｈ」に対して間接的に関係性があるとする。

一方、ある共有ユーザとある被写体人物とがソーシャル情報において直接関係性がある場合（Ｓ６０１でＹ）、ソーシャル情報の親密度からある共有ユーザとある被写体人物との親密度が抽出される（Ｓ６０３）。

また、ある共有ユーザとある被写体人物とがソーシャル情報において、他のユーザを仲介して間接的に関係性がない場合（Ｓ６０２でＮ）、親密度として予め定められた値が設定される（Ｓ６０５）。ここで、予め定められた値としては、ある共有ユーザと全く関係性がないユーザがコンテンツの被写体人物として含まれていた場合に、そのコンテンツのコンテンツ話題度が小さくなるような値を採用することができる。例えば、親密度としては、「−５．０」や、ある共有ユーザにとって、ソーシャル情報を用いて直接あるいは間接的に算出可能な全てのユーザとの親密度のうち、最も低い親密度よりも小さな値等を採用することができる。

一方、ある共有ユーザとある被写体人物とがソーシャル情報において、他のユーザを仲介して間接的に関係性がある場合（Ｓ６０２でＹ）、ソーシャル情報の親密度からある共有ユーザとある被写体人物との親密度が算出される（Ｓ６０４）。

例えば、共有ユーザ「Ｂ」とコンテンツ「Ｐ−００３」の被写体人物の１人であるユーザ「Ｈ」とは、図２のソーシャル情報において直接関係性がなく、他のユーザであるユーザ「Ａ」を仲介して間接的に関係性がある。そこで、ソーシャル情報上から抽出できる共有ユーザ「Ｂ」のユーザ「Ａ」に対する親密度と、ユーザ「Ａ」のユーザ「Ｈ」に対する親密度とを用いて、共有ユーザ「Ｂ」のユーザ「Ｈ」に対する親密度が算出される。

この際、一例として、ユーザ「Ａ」のユーザ「Ｈ」に対する親密度が大きいほど、ユーザ「Ａ」に対して直接関係性のあるユーザ「Ｂ」のユーザ「Ｈ」に対する親密度も大きくなるような計算アルゴリズムで、ユーザ「Ｂ」のユーザ「Ｈ」に対する親密度が算出される。これは、自身の友人の友人の中でも、自身の友人とより関係が親密な友人の方が、自身にとっての関係も親密であるべきという考えに基づいている。加えて、ユーザ「Ｂ」とユーザ「Ｈ」とはあくまでも間接的な関係性があるに過ぎず、その親密度は、ユーザ「Ｂ」と直接関係性のあるユーザ「Ａ」との親密度より大きくなることがないような計算アルゴリズムを用いて算出される。

具体的に、ユーザ「Ｂ」のユーザ「Ｈ」に対する親密度は次のように算出できる。
（共有ユーザ「Ｂ」のユーザ「Ｈ」に対する親密度）
＝（共有ユーザ「Ｂ」のユーザ「Ａ」に対する親密度）−（１／（ユーザ「Ａ」のユーザ「Ｈ」に対する親密度））＝２．１−（１／１．４）≒１．３９

ここでは、まず、ユーザ「Ｂ」のユーザ「Ｈ」に対する親密度が、ユーザ「Ｂ」のユーザ「Ａ」に対する親密度より大きくなることがないように、ユーザ「Ｂ」のユーザ「Ａ」に対する親密度からユーザ「Ａ」のユーザ「Ｈ」に対する親密度が減算されている。加えて、ユーザ「Ａ」のユーザ「Ｈ」に対する親密度が大きいほど、ユーザ「Ｂ」のユーザ「Ｈ」に対する親密度も大きくなるように、ユーザ「Ａ」のユーザ「Ｈ」に対する親密度の逆数が減算されている。

この構成によれば、ソーシャル情報において直接関係性がないユーザ同士でもユーザ間の親密度が算出され、コンテンツ話題度及びコンテンツ適切度の算出に用いることができるため、例えばある共有ユーザにとって直接関係性がないユーザが写っているコンテンツであっても、当該ユーザが当該共有ユーザと間接的な関係性を持っており、その親密度が大きければ、コンテンツの優先度は高くなる。一方、当該共有ユーザにとって間接的な関係性を持つユーザが写っていても、当該ユーザと当該共有ユーザとの親密度が低いコンテンツであれば、そのコンテンツの優先度は低くなる。したがって、本実施の形態によれば、より幅広いユーザのソーシャル情報を反映して、出力するコンテンツの優先度を判定できる。

なお、ここで説明した間接的に関係性のあるユーザ同士の親密度の算出方法は一例であり、直接関係性のあるユーザ同士のソーシャル情報を用いた他の算出方法を用いてもよく、また、直接関係性のないユーザ同士の親密度を全て「０」と定義してもよい。

また、図２に基づくと例えば共有ユーザ「Ｃ」とユーザ「Ｄ」とは、ユーザ「Ａ」あるいはユーザ「Ｂ」を仲介して間接的な関係性がある。このように仲介ユーザが複数存在する場合は、複数のルート（ここでは「Ｃ」→「Ａ」→「Ｄ」のルートと「Ｃ」→「Ｂ」→「Ｄ」のルート）のそれぞれにおいて、共有ユーザ「Ｃ」のユーザ「Ｄ」に対する親密度を算出し、その平均値を共有ユーザ「Ｃ」のユーザ「Ｄ」に対する親密度と定義してもよいし、大きい方、あるいは小さい方の値を共有ユーザ「Ｃ」のユーザ「Ｄ」に対する親密度と定義してもよい。

次に、処理対象のコンテンツに含まれる全ての被写体人物について、ある共有ユーザとの親密度の定義が完了しているか否かが確認され（Ｓ６０６）、完了していない場合（Ｓ６０６でＮ）、ある共有ユーザにおいて、親密度の算出対象となる被写体人物を親密度算出処理が未完了の次の被写体人物に変更され（Ｓ６０７）、処理がＳ６０１に戻される。一方、処理対象のコンテンツにおける全ての被写体人物について、ある共有ユーザとの親密度の定義が完了している場合（Ｓ６０６でＹ）、全ての共有ユーザについて、処理対象のコンテンツにおける被写体人物との親密度の定義が完了しているか否かが確認される（Ｓ６０８）。そして、親密度の定義が完了していない場合（Ｓ６０８でＮ）、被写体人物との親密度の算出対象である共有ユーザが、親密度算出処理が未完了の次の共有ユーザに変更され（Ｓ６０９）、処理がＳ６０１の処理に戻される。一方、全ての共有ユーザについて、処理対象のコンテンツにおける被写体人物との親密度の定義が完了している場合（Ｓ６０８でＹ）、親密度算出処理は終了される。

次に、Ｓ１１３に示したコンテンツ適切度算出処理の流れを図１４を用いて説明する。コンテンツ適切度とは、共有ユーザ間において共有すべきコンテンツである度合いを数値化した値である。具体例として、ここでは、コンテンツを分類した各集合であるイベントに不参加の共有ユーザの数が多く、共有ユーザとイベント参加ユーザとの親密度が大きいほど、当該イベントに含まれるコンテンツのコンテンツ適切度が小さいとする。これは、ある共有ユーザがイベントに参加していない場合に、当該イベントに含まれるコンテンツに当該ユーザにとって関係が親密な友人が多数参加していたことを知ると気分を害してしまう可能性があるという考えに基づくものである。

そこで、ここでは、イベント毎にイベント不参加共有ユーザを抽出し、イベント不参加共有ユーザのイベント参加ユーザに対する親密度を算出し、算出した親密度が高くなるほどコンテンツ適切度が小さくなるような計算アルゴリズムでコンテンツ適切度算出処理は行われている。

コンテンツ適切度算出処理の一例としては、まず、抽出された全てのイベント不参加共有ユーザと全てのイベント参加ユーザとの親密度が算出される。そして、算出された親密度が大きくなるほどコンテンツ適切度が小さくなるように、算出した親密度の値の符号を反転させた値が、イベント不参加共有ユーザ別のコンテンツ適切度とされる。次に、全てのイベント不参加共有ユーザにとってのコンテンツ適切度を算出するためにイベント不参加共有ユーザ別のコンテンツ適切度が加算される。

また、本実施例におけるコンテンツ適切度は、イベント不参加共有ユーザにとってのコンテンツを共有した際の適切さに注目したものであり、イベントに参加した共有ユーザについてのコンテンツの適切さについては考慮しない。そこで、ここでは、全てのイベント不参加共有ユーザにとってのコンテンツ適切度を、全ての共有ユーザにとってのコンテンツ適切度と定義する。

まず、コンテンツ適切度算出部１０９は、共有ユーザ情報テーブル（図５参照）に登録された共有ユーザのうち、イベント情報テーブル（図７参照）に登録された処理対象のあるイベントのイベント参加ユーザに含まれていない共有ユーザが存在するか否かを確認する（Ｓ７０１）。イベント参加ユーザに含まれていない共有ユーザが存在しない場合（Ｓ７０１でＮ）、つまり、全ての共有ユーザが処理対象のイベントに参加している場合、コンテンツ適切度算出部１０９は、コンテンツ適切度を予め定められた値に設定し（Ｓ７０２）、処理をＳ７０７に進める。ここで、予め定められた値としては、算出された全てのコンテンツ適切度のうち、全ての共有ユーザが参加したイベントに含まれるコンテンツのコンテンツ適切度が最も高くなるような値が採用される。具体的には、予め定められた値としては、「０」や、イベント参加ユーザに含まれていない共有ユーザが存在した場合に算出された全ての共有ユーザにとってのコンテンツ適切度よりも大きな値などが採用される。

一方、イベント参加ユーザに含まれていない共有ユーザが存在する場合（Ｓ７０１でＹ）、つまり、いずれかの共有ユーザが処理対象のイベントに参加していない場合、コンテンツ適切度算出部１０９は、イベント参加ユーザに含まれない共有ユーザを抽出し、抽出した共有ユーザをイベント不参加共有ユーザとして設定する（Ｓ７０３）。

次に、コンテンツ適切度算出部１０９は、イベント不参加共有ユーザを第１のユーザとし、イベント参加ユーザを第２のユーザとして（Ｓ７０４）、親密度抽出処理を行う（Ｓ７０５）。この処理については、図１３を用いて説明した、Ｓ１１２のコンテンツ話題度算出処理と同一であるため省略する。

次に、コンテンツ適切度算出部１０９は、前述したコンテンツ適切度算出処理の一例に基づき、コンテンツ適切度算出処理を行う。具体的には、コンテンツ適切度算出部１０９は、抽出された各イベント不参加共有ユーザと各イベント参加ユーザとの親密度を加算した値の符号を反転させ（−１を乗算し）、イベント不参加共有ユーザ別のコンテンツ適切度を算出し、更にそれら加算することで、全てのイベント不参加共有ユーザのコンテンツ適切度を算出し、算出したコンテンツ適切度を全ての共有ユーザのコンテンツ適切度と定義する（Ｓ７０６）。

次に、コンテンツ適切度算出部１０９は、算出したコンテンツ適切度を処理対象のイベントに含まれる全てのコンテンツのコンテンツ適切度として設定する（Ｓ７０７）。

なお、ここで説明したコンテンツ適切度の算出方法は一例であり、全てのイベント不参加共有ユーザとイベント参加ユーザとの関係性に考慮したコンテンツ適切度の計算アルゴリズムであれば、積算や除算など他の計算方法を用いてもよい。

次に、コンテンツ適切度算出部１０９は、全てのイベントについてコンテンツ適切度算出処理が完了しているか否かを確認する（Ｓ７０８）。そして、全てのイベントについてコンテンツ適切度算出処理が完了していない場合（Ｓ７０８でＮ）、コンテンツ適切度算出部１０９は、コンテンツ適切度算出処理の処理対象のイベントをコンテンツ適切度算出処理が未完了の次のイベントに変更し（Ｓ７０９）、処理をＳ７０１に戻す。一方、全てのイベントについてコンテンツ適切度算出処理が完了している場合（Ｓ７０８でＹ）、コンテンツ適切度算出処理は終了される。

以下、コンテンツ適切度算出処理の具体例を示す。例えば、イベントＩＤが「Ｅ１」のイベントでは、図７に示すようにイベント参加ユーザはユーザ「Ａ」、「Ｂ」、「Ｇ」、「Ｊ」の４名であり、イベント参加ユーザに含まれない共有ユーザ、すなわち、イベント不参加共有ユーザはユーザ「Ｃ」の１名である。イベント不参加共有ユーザ「Ｃ」のイベントＩＤ「Ｅ１」におけるコンテンツ適切度は、ユーザ「Ｃ」とイベント参加ユーザとの親密度を用いて次のように算出できる。ここでのコンテンツ適切度算出方法は、前述のコンテンツ適切度算出処理の一例に基づくものである。

（イベント不参加共有ユーザ「Ｃ」にとってのイベントＩＤ「Ｅ１」のコンテンツ適切度）
＝（（ユーザ「Ｃ」のユーザ「Ａ」に対する親密度）＋（ユーザ「Ｃ」のユーザ「Ｂ」に対する親密度）＋（ユーザ「Ｃ」のユーザ「Ｇ」に対する親密度）＋（ユーザ「Ｃ」のユーザ「Ｊ」に対する親密度））＊（−１）
＝（０．８＋０．８＋３．５＋（（ユーザ「Ｃ」のユーザ「Ａ」に対する親密度）−１／（ユーザ「Ａ」のユーザ「Ｅ」に対する親密度）−１／（ユーザ「Ｅ」のユーザ「Ｊ」に対する親密度）））＊（−１）
＝（５．１＋（０．８−１／１．５−１／０．５））＊（−１）
≒−３．２

この例では、イベント不参加共有ユーザはユーザ「Ｃ」の１名であるため、全ての共有ユーザのイベントＩＤ「Ｅ１」におけるコンテンツ適切度も「−３．２」となる。そして、算出したコンテンツ適切度を処理対象のイベントに含まれる全てのコンテンツのコンテンツ適切度として設定するため、イベントＩＤ「Ｅ１」のイベントに含まれるコンテンツであるコンテンツ「Ｐ−００１」、「Ｐ−００２」のコンテンツ適切度はそれぞれ「−３．２」、「−３．２」となる。複数のイベント不参加共有ユーザが存在する場合は、複数のイベント不参加共有ユーザ別のコンテンツ適切度を全て加算した値を全ての共有ユーザにとってのコンテンツ適切度とする。

なお、ここでは、イベント不参加共有ユーザ「Ｃ」のイベント参加ユーザ「Ａ」に対する親密度、同様にユーザ「Ｃ」のユーザ「Ｂ」に対する親密度、ユーザ「Ｃ」のユーザ「Ｇ」に対する親密度、ユーザ「Ｃ」のユーザ「Ｊ」に対する親密度を全て加算することで、イベント不参加共有ユーザ「Ｃ」のイベントＩＤ「Ｅ１」におけるコンテンツ適切度を算出する方法を説明した。これは一例であり、ここで算出したコンテンツ適切度に対して更にコンテンツ所有ユーザのイベント不参加共有ユーザに対する親密度を考慮した重み付けを行うことでコンテンツ適切度は算出されてもよい。

具体的には、コンテンツ適切度算出部１０９は、あるイベントにおけるイベント不参加共有ユーザとコンテンツ所有ユーザとの親密度が所定の閾値以上であるか否か、すなわち、非常に仲の良い関係であるか否かを判定する。そして、コンテンツ適切度算出部１０９は、イベント不参加共有ユーザとコンテンツ所有ユーザとの親密度が所定の閾値以上であれば、当該イベントに含まれるコンテンツを共有しても問題がないと仮定し、イベント不参加共有ユーザとイベント参加ユーザとの親密度に関わらず、当該イベントに含まれる全てのコンテンツのコンテンツ適切度が大きくなるように、コンテンツ適切度に対して重み付けを行う。これにより、イベント不参加共有ユーザであっても、コンテンツ所有ユーザとの関係性を考慮した上で、より多くのコンテンツを共有することができる。

なお、コンテンツ適切度への重み付けを行う方法はこれに限らない。例えば、コンテンツ適切度算出部１０９は、共有ユーザの住所の位置を示す情報の入力を入力部１０１に入力させ、入力された共有ユーザの住所の位置を示す情報のうち、イベント不参加共有ユーザの住所の位置を示す情報と、コンテンツ情報解析部１０４で解析されたコンテンツの撮影場所の位置を示す情報とを用いてイベント不参加共有ユーザの住所の位置とコンテンツの撮影場所の位置との距離を算出する。そして、コンテンツ適切度算出部１０９は、算出した距離が所定の閾値以上のコンテンツについては、イベント不参加共有ユーザとイベント参加ユーザとの親密度に関わらず、当該コンテンツのコンテンツ適切度が大きくなるようにコンテンツ適切度に対して重み付けを行ってもよい。

この構成により、あるコンテンツの撮影場所、すなわち、あるイベントのワンシーンの撮影場所の位置と、イベント不参加共有ユーザの住所の位置との距離が所定の閾値以であり、イベント不参加共有ユーザが当該イベントへの参加が物理的に困難であった場合、当該コンテンツを共有しても問題がないと仮定し、当該コンテンツのコンテンツ適切度が高くなるようにコンテンツ適切度が重み付けされる。そのため、イベント不参加共有ユーザの住所とイベントの開催場所との距離を考慮した上で、より多くのコンテンツをイベント不参加共有ユーザに共有させることができる。

以上の構成によれば、コンテンツ話題度とコンテンツ適切度とを用いてコンテンツ評価値が算出され、コンテンツ評価値が大きいコンテンツ順に優先度が判定され、優先度にしたがってコンテンツが出力されるため、コンテンツを共有する全てのユ−ザにとって話題性が高く、かつ、共有に適切なコンテンツを優先して出力することができる。また、優先度にしたがってコンテンツが自動的に出力されるため、コンテンツを共有する際のユーザ操作の負担（コンテンツを自ら選定する操作の手間と時間）を軽減することもできる。

なお、ここでは、共有ユーザが複数人である前提で説明したが、共有ユーザは複数人に限らず、１人の場合でも実施の形態１の構成でコンテンツ話題度とコンテンツ適切度とを算出することができる。

例えば、コンテンツ処理装置１００の所有ユーザをユーザ「Ａ」、入力されたコンテンツを共有する共有ユーザもユーザ「Ａ」の１名とする。全体の処理の流れは、図８に示したＳ１０１〜Ｓ１１５と同様であり、Ｓ１０８での「共有ユーザ」と、Ｓ１１０での「全ての入力した共有ユーザ」とが、「ユーザ「Ａ」」の１人となる。

よって、Ｓ１１２のコンテンツ話題度算出処理では、ユーザ「Ａ」とコンテンツ処理装置１００に蓄積する各コンテンツの被写体人物との親密度のみから、各コンテンツのコンテンツ話題度が算出される。例えば、共有ユーザ「Ａ」のコンテンツ「Ｐ―００３」に対するコンテンツ話題度は、例えば図２に示した親密度の値を用いると次のように算出される。

（ユーザ「Ａ」のコンテンツ「Ｐ−００３」に対するコンテンツ話題度）
＝（ユーザ「Ａ」のユーザ「Ａ」に対する親密度）＋（ユーザ「Ａ」のユーザ「Ｈ」に対する親密度）＋（ユーザ「Ａ」のユーザ「Ｉ」に対する親密度）
＝１．０＋１．４＋２．０＝４．４

ここで、共有ユーザはユーザ「Ａ」のみであるため、ユーザ「Ａ」のコンテンツ「Ｐ−００３」に対するコンテンツ話題度が、そのままコンテンツ「Ｐ−００３」のコンテンツ話題度となる。すなわち、コンテンツ「Ｐ−００３」のコンテンツ話題度は「４．４」となる。

また、Ｓ１１３のコンテンツ適切度算出処理では、ユーザ「Ａ」がイベント参加ユーザに含まれるイベントの各コンテンツのコンテンツ適切度は、前述の通り、例えば「０」など予め定められた値を設定する。また、ユーザ「Ａ」がイベント不参加共有ユーザであるイベントの各コンテンツのコンテンツ適切度は、前述の通り、ユーザ「Ａ」の当該イベントのコンテンツ適切度が、そのまま当該イベントに含まれる各コンテンツのコンテンツ適切度となる。イベント不参加ユーザが１人の場合の具体例は、前述のコンテンツ適切度算出処理の具体例にて既に述べたため、説明を省略する。

このように本コンテンツ処理装置１００によれば、共有ユーザが１人の場合であっても、共有ユ−ザにとって話題性が高く、かつ、共有に適切なコンテンツを優先して出力することができる。以下、共有ユーザが１人の場合の本発明の効果について具体例を用いて述べる。

コンテンツ処理装置１００に蓄積されたコンテンツには、ユーザ「Ａ」が元々所有していたコンテンツのみから構成される場合と、ユーザ「Ａ」が他のユーザから共有してもらったコンテンツが含まれる場合とがある。

ここで、ユーザ「Ａ」が他のユーザから共有してもらったコンテンツが蓄積されたコンテンツに含まれている場合としては、例えばユーザ「Ａ」が手渡しや電子メールなどの手段で他のユーザからコンテンツを共有してもらう場合が挙げられる。また、他の例として、コンテンツ処理装置１００がコンテンツ管理を行うネットワークサービスを提供するサーバ機器であり、他のユーザが当該ネットワークサービスを介してコンテンツ処理装置１００にコンテンツを送信し、ユーザ「Ａ」に対しコンテンツの閲覧を許可する場合が挙げられる。

コンテンツ処理装置１００に蓄積されたコンテンツが、ユーザ「Ａ」が元々所有していたコンテンツのみから構成される場合、コンテンツ話題度の大きいコンテンツが優先して出力される。よって、ユーザ「Ａ」は、例えば限られた時間内でも自身にとって関係が親密な友人が多数写ったコンテンツから効率よくコンテンツ閲覧することができる。加えて、コンテンツ適切度の指標により、例えばイベントには参加していたが、当該イベントのコンテンツの被写体人物としてはユーザ「Ａ」が含まれていないイベントのコンテンツの優先度を下げることができる。これにより、イベントに参加していたにも関わらず、自身が写ったコンテンツが存在しないような、閲覧時に自身の気分を害してしまう可能性のあるコンテンツをユーザ「Ａ」が閲覧してしまう機会を減らすことができる。

コンテンツ処理装置１００に蓄積されたコンテンツが、ユーザ「Ａ」が他のユーザから共有してもらったコンテンツが含まれている場合も同様、コンテンツ話題度の高いコンテンツが優先して出力される。よって、ユーザ「Ａ」は、例えば限られた時間内でも自身にとって関係が親密な友人が多数写ったコンテンツから順にコンテンツ閲覧することができ、効率よくコンテンツを閲覧することができる。

加えて、コンテンツ適切度の指標により、ユーザ「Ａ」が不参加のイベントであり、かつ、当該イベントのイベント参加ユーザとユーザ「Ａ」との親密度が高いイベントのコンテンツの優先度を下げることができる。よって、例えばユーザ「Ａ」が他のユーザから共有されたコンテンツを初めて閲覧する際に、自身が参加していないイベントのコンテンツを見つけ、そのイベントに親密な友人が多数参加していたことをユーザ「Ａ」が知り、ユーザ「Ａ」の気分を害してしまう可能性を低くすることができる。

（実施の形態２）
図１５は、本発明の実施の形態２におけるコンテンツ処理装置１００の構成を示すブロック図である。図１５において、図１と同じ構成要素については同じ符号を用い、説明を省略する。

本実施の形態２のコンテンツ処理装置１００は、例えば、画像や動画コンテンツが記憶された外部記憶媒体が挿入可能なパソコン又はビデオレコーダで構成されてもよいし、静止画や動画が撮影可能なデジタルスチルカメラ、デジタルビデオカメラ、又はモバイル端末で構成されてもよいし、コンテンツを管理するネットワークサービスなどを提供するサーバ機器により構成されてもよい。

図１５において、コンテンツ処理装置１００は、図１の構成要素に加え、ユーザ属性管理部１１２を備える。本実施の形態において、ユーザ属性とは「恋人」、「家族」、「友人」、「知人」などのユーザ間の関係性を分類したグループ名と定義する。

入力部１０１は、コンテンツを共有する共有ユーザ情報に加え、コンテンツ所有ユーザに対してソーシャル情報において関係性が定義された全てのユーザに対するユーザ属性の入力を受け付ける。本実施の形態では、ユーザ属性として「知人」、「友人」、「家族」、及び「恋人」の４つが存在するものとする。

また、入力部１０１は、共有ユーザのユーザ属性に応じて、コンテンツ所有ユーザが共有ユーザにコンテンツの共有を許可する被写体人物のユーザ属性を規定する共有コンテンツ属性の入力を受け付ける。

入力された共有ユーザ情報は、共有ユーザ情報管理部１０７に出力され、入力されたユーザ属性及び共有コンテンツ属性は、ユーザ属性管理部１１２により管理されるユーザ属性テーブル及び共有コンテンツ属性ポリシーに登録される。

入力部１０１は、ユーザ属性と共有コンテンツ属性とをユーザ属性テーブルとコンテンツ属性ポリシーとに登録し、ユーザ属性管理部１１２は、ユーザ属性テーブルとコンテンツ属性ポリシーとを管理する。

コンテンツ適切度算出部１０９は、共有ユーザのユーザ属性とコンテンツに含まれる被写体人物のユーザ属性とをユーザ属性テーブルから特定し、特定した共有ユーザのユーザ属性で共有可能なユーザ属性を共有コンテンツ属性ポリシーから特定し、共有ユーザのユーザ属性では共有が許可されていないユーザ属性を持つ被写体人物を含むコンテンツについて、コンテンツ適切度を、コンテンツ適切度を小さくするために予め定められた値に設定する。

図１６は、本発明の実施の形態２におけるコンテンツ所有ユーザにとってのユーザ属性テーブルの例を示す図である。ユーザ属性テーブルは、ユーザの欄とユーザ属性の欄とを備え、入力部１０１に入力されたコンテンツ所有ユーザに対してソーシャル情報が定義された全てのユーザのユーザ属性を保有する。ユーザの欄にはユーザ名が記載されている。ユーザ属性の欄にはユーザ属性が記載されている。

ここでは、コンテンツ所有ユーザがユーザ「Ａ」である場合において、ユーザ「Ａ」に対して全てのユーザ（ユーザ「Ｂ」〜ユーザ「Ｌ」）のユーザ属性が示されている。例えばユーザ「Ａ」のユーザ「Ｂ」に対するユーザ属性は「友人」であり、ユーザ「Ａ」のユーザ「Ｌ」に対するユーザ属性は「恋人」である。

ここでは、ユーザ属性は、「恋人」、「家族」、「友人」、「知人」の４種類のユーザ属性が存在する。しかしながら、ユーザ属性の種類はこれに限らず、「大学の友達」、「会社の同僚」などをユーザ属性として採用してもよい。

図１７は、本発明の実施の形態２における共有コンテンツ属性ポリシーの例を示す図である。共有コンテンツ属性ポリシーは、ユーザ属性の欄と共有コンテンツ属性の欄とを備えている。

例えば、コンテンツ所有ユーザに対して共有ユーザのユーザ属性が「家族」である場合、「知人」、「友人」、「家族」のユーザ属性を持つ被写体人物（ユーザ）が含まれているコンテンツは共有ユーザに対して共有が許可される。

図１８は、図７のイベント情報テーブルに示される各イベントにおいて、コンテンツ所有ユーザ「Ａ」に対するイベント参加ユーザのユーザ属性を示したテーブルである。例えば、図７において、イベントＩＤが「Ｅ１」のイベントのイベント参加ユーザはユーザ「Ａ」、「Ｂ」、「Ｇ」、「Ｊ」の４名である。この場合、コンテンツ所有ユーザ「Ａ」に対するイベント参加ユーザのユーザ属性は、ユーザ「Ａ」に対するユーザ「Ｂ」のユーザ属性が「友人」、ユーザ「Ａ」に対するユーザ「Ｇ」のユーザ属性が「知人」、ユーザ「Ａ」に対するユーザ「Ｊ」のユーザ属性が「知人」であるため、図１８に示すように「友人」及び「知人」となる。ユーザ属性の判定方法については、後ほど説明する。

図１９は、本発明の実施の形態２におけるコンテンツ処理の流れを示すフローチャートである。図２０は、本発明の実施の形態２における入力処理の流れを示すフローチャートである。図２１は、本発明の実施の形態２におけるコンテンツ適切度算出処理の流れを示すフローチャートである。

以下、図１９〜図２１を用い、本実施の形態における共有ユーザにとって話題性があり、共有に適切なコンテンツを選定して出力するコンテンツ処理について説明する。以下の説明では、コンテンツ所有ユーザをユーザ「Ａ」、共有ユーザをユーザ「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」とする。

まず、図１９において、入力部１０１は、入力処理を行う（Ｓ８０１）。この処理については、図２０を用いて後ほど説明する。Ｓ８０２〜Ｓ８０５は、図８に示すＳ１０１〜Ｓ１０４と同じであるため、説明を省略する。

次に、入力部１０１は、コンテンツ所有ユーザのソーシャル情報において関係性が定義された全てのユーザについて、ユーザ属性が定義されているか否かを判定する（Ｓ８０６）。具体的には、入力部１０１は、ソーシャル情報テーブルに記載された全てのユーザのユーザ属性がユーザ属性テーブルに定義されているか否かによって判定する。ユーザ属性が定義されていない場合（Ｓ８０６でＮ）、入力部１０１は、処理をＳ８０１に戻す。一方、全てのユーザのユーザ属性が定義されている場合（Ｓ８０６でＹ）、入力部１０１は、図１１に示した更新情報登録処理を行う（Ｓ８０７）。

Ｓ８０８〜Ｓ８１０は、図８に示すＳ１０５〜Ｓ１０７と同じであり、Ｓ８１１〜Ｓ８１３は、図８に示すＳ１１０〜Ｓ１１２と同じであるため説明を省略する。次に、コンテンツ適切度算出部１０９は、コンテンツ適切度算出処理を行う（Ｓ８１４）。

本実施の形態では、コンテンツ適切度は、共有ユーザ間において共有すべきコンテンツである度合いを数値化した値である点は実施の形態１と同じであるが、コンテンツに含まれる被写体人物のユーザ属性が、コンテンツ所有ユーザが共有ユーザに対して共有を許可していないユーザ属性を持っている場合、当該コンテンツのコンテンツ適切度は値が小さく設定される点が実施の形態１とは異なる。

これは、コンテンツ所有ユーザが「家族」と写っているコンテンツが「知人」と共有されたり、コンテンツ所有ユーザが「恋人」と写っているコンテンツが「家族」と共有されたりすると、コンテンツ所有ユーザのプライバシーが侵害され、コンテンツ所有ユーザの気分を害してしまう可能性があるという考えに基づいている。

そこで、本実施の形態では、コンテンツ所有ユーザに対して関係性が定義された全てのユーザのユーザ属性を特定するためのユーザ属性テーブルを定義すると共に、コンテンツ所有ユーザがコンテンツに含まれる被写体人物のユーザ属性に応じて、共有ユーザに共有を許可するか否かを規定する共有コンテンツ属性ポリシーを定義する。

そして、コンテンツ適切度算出部１０９は、コンテンツ所有ユーザに対する共有ユーザのユーザ属性をユーザ属性テーブルから特定する。また、コンテンツ適切度算出部１０９は、コンテンツをイベント毎に分類し、各イベントに参加したイベント参加ユーザのユーザ属性をユーザ属性テーブルから特定する。そして、コンテンツ適切度算出部１０９は、共有ユーザのユーザ属性で共有可能なイベント参加ユーザのユーザ属性を共有コンテンツ属性ポリシーから特定し、共有ユーザのユーザ属性では共有が許可されていないユーザ属性を持つイベント参加ユーザを含むイベントについては、当該イベントの各コンテンツのコンテンツ適切度を小さくするための計算アルゴリズムでコンテンツ適切度算出処理を行う。

この処理については、図２１を用いて後ほど詳しく説明する。Ｓ８１５〜Ｓ８１６は、図８に示すＳ１１３〜Ｓ１１４と同じであるため説明を省略する。Ｓ８０１に示した入力処理を図２０を用いて説明する。

まず、コンテンツ所有ユーザの特定が完了しているか否かを確認し（Ｓ９０１）、コンテンツ所有ユーザの特定が完了していない場合（Ｓ９０１でＮ）、入力部１０１はユーザからコンテンツ所有ユーザ及び共有ユーザ情報の入力を受け付け、処理を終了する。

ここで、入力部１０１は、ＵＩ上で一覧表示されたユーザの中からコンテンツ所有ユーザをユーザに選択させることでコンテンツ所有ユーザの入力を受け付けてもよい。また、入力部１０１は、ＲＦＩＤタグリーダによりＲＦＩＤタグに記録された情報を読み取ることで、コンテンツ所有ユーザの入力を受け付けてもよい。また、入力部１０１は、コンテンツ処理装置１００の所有ユーザをコンテンツ所有ユーザとして特定してもよい。また、入力部１０１は、コンテンツの撮影機器名をユーザに入力させ、入力された撮影機器名に予め紐付けられた撮影機器の所有ユーザをコンテンツ所有ユーザとして特定してもよい。なお、共有ユーザ情報の入力についてはＳ１０８の手法を採用すればよく、入力した共有ユーザ情報にしたがって共有ユーザ情報テーブルが生成される。

一方、コンテンツ所有ユーザの特定が完了している場合（Ｓ９０１でＹ）、入力部１０１は、ユーザ属性の入力を受け付け、コンテンツ所有ユーザにおける全てのユーザのユーザ属性を判定し、判定結果をユーザ属性テーブルに登録する（Ｓ９０３）。

この場合、入力部１０１は、コンテンツ所有ユーザのユーザ属性情報に記載された全てのユーザのうち、ユーザ属性が「恋人」及び「家族」のユーザについては、ユーザからユーザ属性の入力を受け付けることでユーザ属性を判定する。また、入力部１０１は、ソーシャル情報上でコンテンツ所有者と直接関係性のあるユーザのうち、ユーザ属性が「恋人」及び「家族」以外のユーザについては、ユーザ属性を「友人」と判定する。また、入力部１０１は、ソーシャル情報上でコンテンツ所有者と直接関係性のないユーザについては、ユーザ属性を「知人」と判定する。

例えば、コンテンツ所有ユーザ「Ａ」に対してユーザ属性が「恋人」のユーザがユーザ「Ｌ」、ユーザ属性が「家族」のユーザがユーザ「Ｈ」及びユーザ「Ｉ」として入力されたとする。この場合、図２に示すソーシャル情報において、コンテンツ所有ユーザ「Ａ」と直接関係性のあるユーザのうち、ユーザ属性が「恋人」であるユーザ「Ｌ」、並びに「家族」であるユーザ「Ｈ」及びユーザ「Ｉ」を除くユーザ「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」のユーザ属性は「友人」となる。また、ソーシャル情報に登場するユーザであって、コンテンツ所有ユーザ「Ａ」と直接関係性のないユーザであるユーザ「Ｆ」、「Ｇ」、「Ｊ」、「Ｋ」のユーザ属性は「知人」となる。このようにして、図１６に示すユーザ属性テーブルが作成される。

なお、ユーザ属性の判定方法は上記のものに限定されない。例えば、入力部１０１は、親密度が「１．５」以上「３．０」以下のユーザのユーザ属性を「友人」、「０．０」以上「１．５」未満のユーザのユーザ属性を「知人」と判定してもよい。

次に、入力部１０１は、Ｓ９０３で作成されたユーザ属性テーブルからコンテンツ所有ユーザに対する共有ユーザのユーザ属性を抽出し、抽出した共有ユーザのユーザ属性が共有コンテンツ属性ポリシーに規定されているか否かを確認する（Ｓ９０４）。そして、共有ユーザのユーザ属性が共有コンテンツ属性ポリシーに規定されていない場合（Ｓ９０４でＮ）、入力部１０１は、共有ユーザのユーザ属性に対する共有コンテンツ属性の入力を受け付け、受け付けた共有コンテンツ属性を共有コンテンツ属性ポリシーに登録する（Ｓ９０５）。

図１７では、ユーザ属性が「恋人」＞「家族」≒「友人」＞「知人」の順にコンテンツ所有ユーザ「Ａ」が共有を許可するコンテンツが多いと定義されている。つまり、ユーザは、「恋人」のユーザ属性に対して共有コンテンツ属性を「知人」、「友人」、「家族」、「恋人」と入力し、「家族」のユーザ属性に対して共有コンテンツ属性を「知人」、「友人」、「家族」と入力し、「友人」のユーザ属性に対して共有コンテンツ属性を「知人」、「友人」、「恋人」と入力し、「知人」のユーザ属性に対して共有コンテンツ属性を「知人」、「友人」と入力している。そのため、共有コンテンツ属性に含まれるユーザ属性の個数が「恋人」＞「家族」≒「友人」＞「知人」の順となり、この順にコンテンツ所有ユーザ「Ａ」が共有を許可するコンテンツが多くなる。

例えば、コンテンツ所有ユーザ「Ａ」に対してユーザ属性が「恋人」のユーザ「Ｌ」は、「知人」、「友人」、「家族」、「恋人」のユーザ属性を持つ被写体人物を含むコンテンツの共有が許可される。

但し、共有コンテンツ属性の指定方法はこれに限らない。例えば、「知人」、「友人」のユーザ属性を持つ被写体人物が含まれるコンテンツであっても、被写体人物としてコンテンツ所有ユーザと性別が異なるユーザ（以下、異性ユーザとして記述する。）のみを含むコンテンツや、被写体人物としてコンテンツ所有ユーザと異性ユーザとを含み、両ユーザ間の距離が所定の閾値以下であるコンテンツや、被写体人物としてコンテンツ所有ユーザと所定の閾値以上の人数の異性ユーザとを含むコンテンツ等はコンテンツの共有を禁止するなど例外処理を加えてもよい。

一方、共有コンテンツ属性ポリシーが存在する場合（Ｓ９０４でＹ）、入力部１０１は共有コンテンツ属性ポリシーを更新するか否かをユーザに問い合わせる。（Ｓ９０６）。入力部１０１は、ユーザから更新要求を受け付けなかった場合（Ｓ９０６でＮ）、入力処理を終了する。一方、更新要求を受けた場合（Ｓ９０６でＹ）、入力部１０１は、ユーザからの更新情報の入力を受け付け、入力した内容を共有コンテンツ属性ポリシーに登録し（Ｓ９０７）、入力処理を終了する。

次に、図２１を用いて、Ｓ８１４に示したコンテンツ適切度算出処理の詳細を説明する。まず、Ｓ１００１〜Ｓ１００２は、図１４に示すＳ７０１〜Ｓ７０２と同じであるため説明を省略する。次に、コンテンツ適切度算出部１０９は、コンテンツ所有ユーザに対して全ての共有ユーザのユーザ属性の抽出が完了しているか否かを確認する（Ｓ１００３）。具体的には、コンテンツ適切度算出部１０９は、ユーザ属性テーブルにおいて、共有ユーザのユーザ属性が定義されているかを確認する。

そして、コンテンツ適切度算出部１０９は、全ての共有ユーザのユーザ属性の抽出が完了していない場合（Ｓ１００３でＮ）、処理対象の共有ユーザを抽出処理が未完了の次の共有ユーザに変更し（Ｓ１００４）、処理をＳ１００３に戻す。一方、コンテンツ適切度算出部１０９は、全ての共有ユーザのユーザ属性の抽出が完了している場合（Ｓ１００３でＹ）、共有コンテンツ属性ポリシーの読み込みが完了しているか否かを確認する（Ｓ１００５）。

本実施の形態では、例えば、コンテンツ所有ユーザ「Ａ」に対する全ての共有ユーザはユーザ「Ｂ」とユーザ「Ｃ」と定義されているため、図１６のユーザ属性テーブルからユーザ属性としてそれぞれ「友人」と「友人」とが抽出される。

そして、コンテンツ適切度算出部１０９は、共有コンテンツ属性ポリシーの読み込みが完了していない場合（Ｓ１００５でＮ）、共有コンテンツ属性ポリシーの読み込みを実行する（Ｓ１００６）。一方、共有コンテンツ属性ポリシーの読み込みが完了している場合（Ｓ１００５でＹ）、コンテンツ適切度算出部１０９は、図１１に示す更新情報登録処理を行う（Ｓ１００７）。

次に、コンテンツ適切度算出部１０９は、ユーザ属性管理部１１２が管理する共有コンテンツ属性ポリシーを用いて、共有ユーザのユーザ属性に応じた共有コンテンツ属性を抽出する（Ｓ１００８）。例えば、コンテンツ所有ユーザ「Ａ」に対して全ての共有ユーザであるユーザ「Ｂ」とユーザ「Ｃ」とのユーザ属性は共に「友人」であるため、図１７に示す共有コンテンツ属性テーブルより共有コンテンツ属性として「知人」、「友人」、「恋人」が抽出される。なお、共有ユーザであるユーザ「Ｂ」とユーザ「Ｃ」とのユーザ属性が異なる場合、コンテンツ所有ユーザ「Ａ」に対する全ての共有ユーザのユーザ属性は、共有コンテンツ属性ポリシーにおいて順位が低いユーザの共有コンテンツ属性が採用される。例えば、ユーザ「Ｂ」のユーザ属性が「恋人」、ユーザ「Ｃ」のユーザ属性が「家族」とすると、コンテンツ所有ユーザ「Ａ」に対する全ての共有ユーザのユーザ属性は、「家族」のコンテンツ共有属性に規定された「知人」、「友人」、「家族」となる。

次に、コンテンツ適切度算出部１０９は、コンテンツ所有ユーザに対するイベント参加ユーザのユーザ属性を抽出する（Ｓ１００９）。例えば、イベントＩＤが「Ｅ１」のイベントにおいては、イベント参加ユーザはユーザ「Ａ」、ユーザ「Ｂ」、ユーザ「Ｇ」、ユーザ「Ｊ」である。そのため、図１６に示すユーザ属性テーブルによりコンテンツ所有ユーザ「Ａ」に対するイベント参加ユーザのユーザ属性は、ユーザ「Ｂ」の「友人」、ユーザ「Ｇ」の「知人」、ユーザ「Ｊ」の「知人」が抽出される。これにより、イベントＩＤが「Ｅ１」のイベントにおいて、コンテンツ所有ユーザ「Ａ」に対するイベント参加ユーザのユーザ属性は「友人」、「知人」となる。

また、イベントＩＤが「Ｅ２」のイベントにおいては、イベント参加ユーザはユーザ「Ａ」、ユーザ「Ｈ」、ユーザ「Ｉ」である。そのため、図１６に示すユーザ属性テーブルよりコンテンツ所有ユーザ「Ａ」に対するイベント参加ユーザのユーザ属性は、ユーザ「Ｈ」の「家族」、ユーザ「Ｉ」の「家族」が抽出される。これにより、イベントＩＤが「Ｅ２」のイベントにおいてコンテンツ所有ユーザ「Ａ」に対するイベント参加ユーザのユーザ属性は「家族」となる。

なお、ここでは、各イベントにおいて、イベント参加ユーザのそれぞれのユーザ属性を全て抽出したが、本発明はこれに限定されない。例えば、あるイベントにおいて、イベント参加ユーザのそれぞれのユーザ属性のうち最も多いユーザ属性を、コンテンツ所有ユーザに対するイベント参加ユーザのユーザ属性として判定してもよい。

次に、コンテンツ適切度算出部１０９は、Ｓ１００８で抽出した共有コンテンツ属性にＳ１００９で抽出したイベント参加ユーザのユーザ属性が含まれているか否かを確認する（Ｓ１０１０）。共有コンテンツ属性にイベント参加ユーザのユーザ属性が含まれていない場合（Ｓ１０１０でＮ）、コンテンツ適切度算出部１０９は、コンテンツ適切度を小さくするために予め定められた値をコンテンツ適切度として設定する（Ｓ１０１１）。例えば、Ｓ１００８で抽出された共有コンテンツ属性が「知人」、「友人」、「恋人」であり、Ｓ１００９で抽出されたイベント参加ユーザのユーザ属性が「家族」である場合、共有コンテンツ属性にイベント参加ユーザのユーザ属性が含まれないため、例えばコンテンツ適切度として「−１０．０」が設定される。

一方、共有コンテンツ属性にイベント参加ユーザのユーザ属性が含まれている場合（Ｓ１０１０でＹ）、処理がＳ１０１２に進められる。

なお、ここでは、共有コンテンツ属性にイベント参加ユーザのユーザ属性が含まれていない場合、コンテンツ適切度として負の規定値を設定したが、これに限定されず、当該コンテンツの優先度が低くなるような値であれば０や正の値などをコンテンツ適切度として採用してもよい。

また、コンテンツ適切度算出部１０９は、共有コンテンツ属性に含まれていないイベント参加ユーザのユーザ属性が多くなるにつれて、コンテンツ適切度が更に低くなるようにコンテンツ適切度に重み付けを行ったり、共有コンテンツ属性に含まれていないイベント参加ユーザのユーザ属性に応じてコンテンツ適切度に重み付けを行ったりしてもよい。例えば、共有コンテンツ属性に含まれていないイベント参加ユーザのユーザ属性が「知人」の場合よりも「恋人」の場合の方が、コンテンツ適切度が低くなるようにコンテンツ適切度算出部１０９はコンテンツ適切度に重み付けを行えばよい。

一方、共有コンテンツ属性にイベント参加ユーザのユーザ属性が含まれる場合（Ｓ１０１０でＹ）、処理がＳ１０１２に進められる。

Ｓ１０１２以降の処理は図１４に示すＳ７０３以降と同じであるため、説明を省略する。

この構成によれば、実施の形態１の効果に加えて、更に下記の効果が得られる。すなわち、本実施の形態では、コンテンツ所有ユーザに対する共有ユーザのユーザ属性に応じて、コンテンツ所有ユーザのプライバシーを侵害するようなユーザ属性の被写体人物が含まれるコンテンツのコンテンツ適切度が小さく設定され、当該コンテンツの優先度が低く設定される。例えば、コンテンツ所有ユーザが恋人と写ったコンテンツを家族に見られたくない場合、「家族」の共有ユーザに対してユーザ属性が「恋人」の被写体人物を含むコンテンツを共有させないように共有コンテンツ属性ポリシーを定義する。これにより、コンテンツを共有した際にコンテンツ所有ユーザの気分を害することを軽減できる。

なお、ここでは、共有ユーザが複数人であることを前提に説明したが、共有ユーザは複数人に限らず、１人の場合でも実施の形態２のコンテンツ処理装置は、コンテンツ話題度とコンテンツ適切度とを算出することができる。

例えば、コンテンツ所有ユーザをユーザ「Ａ」、共有ユーザをユーザ「Ａ」の１名とする。全体の処理の流れは、図１９に示したＳ８０１〜Ｓ８１６と同様であり、Ｓ８１１での「全ての入力した共有ユーザ」が「ユーザ「Ａ」」の１人となる。また、図２０に示した入力処理において、Ｓ９０２の「コンテンツ所有ユーザ」及び「共有ユーザ」も「ユーザ「Ａ」」の１人となる。

よって、Ｓ８１３のコンテンツ話題度算出処理では、ユーザ「Ａ」とコンテンツ処理装置１００に蓄積される各コンテンツの被写体人物との親密度のみから、各コンテンツのコンテンツ話題度が算出される。コンテンツ話題度算出の具体例に関しては、既に実施の形態１で述べたため、説明を省略する。

また、Ｓ８１４のコンテンツ適切度算出処理では、実施の形態１で述べた、イベントに不参加の共有ユーザの数が多く、イベントに不参加の共有ユーザとイベント参加ユーザとの親密度が高いイベントほど、当該イベントに含まれるコンテンツのコンテンツ適切度を小さくするアルゴリズムが採用される。加えて、前述の通り予めコンテンツ所有ユーザにより入力されたユーザ属性、或いはコンテンツ所有ユーザのソーシャル情報に基づいて決定されたユーザ属性と、共有コンテンツ属性ポリシーとを用いて、共有ユーザのユーザ属性では、コンテンツの共有が許可されないユーザ属性を持つ被写体人物を含むコンテンツは、コンテンツ適切度が小さくなるアルゴリズムが用いられる。ここで、共有ユーザがユーザ「Ａ」１人の場合の前者のアルゴリズムの処理の流れについては、既に実施の形態１にて述べたため、説明を省略する。したがって、ここでは、共有ユーザがユーザ「Ａ」の１人の場合の後者のアルゴリズムの処理の流れについてのみ説明する。

コンテンツ処理装置１００に蓄積されたコンテンツには、ユーザ「Ａ」が元々所有していたコンテンツのみである場合と、ユーザ「Ａ」が他のユーザから共有してもらったコンテンツが含まれている場合とがある。

コンテンツ処理装置１００に蓄積されたコンテンツが、ユーザ「Ａ」が元々所有していたコンテンツのみである場合は、全てのコンテンツ所有ユーザはユーザ「Ａ」である。よって、共有ユーザ、コンテンツ所有ユーザ共にユーザ「Ａ」となる。この場合、図２１に示したＳ１００８の処理において、共有ユーザのユーザ属性が「自身」とされ、当該ユーザ属性に応じた共有コンテンツ属性は、共有コンテンツ属性ポリシーに登録されている全てのユーザ属性（「知人」、「友人」、「家族」、「恋人」）とされる。

これは、ユーザ「Ａ」自身が所有するコンテンツをユーザ「Ａ」自身が閲覧する場合、自身のプライバシーは侵害されず、家族や恋人などの写真を閲覧しても、気分を害する可能性はないという考えに基づいている。

よって、この場合、実施の形態２のアルゴリズムによってコンテンツ適切度として、コンテンツ適切度を小さくするために予め定められた値が設定されず、Ｓ１０１２〜Ｓ１０１５のアルゴリズム、つまり、実施の形態１と同じアルゴリズムを用いてコンテンツ適切度が算出される。

また、コンテンツ処理装置１００に蓄積されたコンテンツに、ユーザ「Ａ」が他のユーザから共有してもらったコンテンツが含まれている場合、コンテンツによってコンテンツ所有ユーザは異なる。

以下、他のユーザをユーザ「Ｂ」として説明する。この場合、ユーザ「Ａ」が所有するコンテンツに関しては、コンテンツ所有ユーザはユーザ「Ａ」であり、コンテンツ適切度の算出処理は前述の通りとなる。一方、ユーザ「Ａ」がユーザ「Ｂ」から共有してもらったコンテンツのコンテンツ所有ユーザは、ユーザ「Ｂ」となる。すなわち、共有ユーザはユーザ「Ａ」、コンテンツ所有ユーザはユーザ「Ｂ」となる。

この場合、予めユーザ「Ｂ」により入力されたユーザ属性、或いは、ユーザ「Ｂ」のソーシャル情報に基づき決定されたユーザ属性と、共有コンテンツ属性ポリシーとを用いて、コンテンツ所有ユーザ（ユーザ「Ｂ」）に対する共有ユーザ（ユーザ「Ａ」）のユーザ属性では、共有が許可されていないユーザ属性を持つ被写体人物を含むコンテンツはコンテンツ適切度が小さくされる。

ここで、ユーザ「Ｂ」により入力されたユーザ属性や共有コンテンツ属性ポリシーは、ユーザ「Ａ」の所有するコンテンツ処理装置の入力部１０１においてユーザ「Ｂ」により直接入力される構成を採用としてもよいし、ユーザ「Ｂ」が所有するコンテンツ処理装置１００においてユーザ「Ｂ」により入力されたユーザ属性及び共有コンテンツ属性ポリシーをネットワークを介してユーザ「Ａ」のコンテンツ処理装置１００に取得させる構成を採用してもよい。或いは、コンテンツ処理装置１００がコンテンツを管理するネットワークサービスを提供するサーバ機器である場合、ユーザ「Ｂ」に当該ネットワークサービスを介してコンテンツ処理装置１００にユーザ属性及び共有コンテンツ属性ポリシーを登録させ、ユーザ「Ａ」に対してコンテンツの閲覧を許可する構成を採用してもよい。

具体的なコンテンツ適切度の算出処理を以下に述べる。例えば、ユーザ「Ｂ」に対するユーザ「Ａ」のユーザ属性を「友人」とする。また、ユーザ「Ｂ」の共有コンテンツ属性ポリシーにおいて、共有ユーザ属性が「友人」の共有コンテンツ属性を「知人」、「友人」、「恋人」とする。ここで、あるイベントにおいて、ユーザ「Ｂ」に対するイベント参加ユーザのユーザ属性が「家族」であったとする。この場合、イベント参加ユーザのユーザ属性（「家族」）が共有コンテンツ属性である「知人」、「友人」、「恋人」に含まれていない。そのため、Ｓ１０１１に示すように当該イベントのコンテンツのコンテンツ適切度として、例えば「−１０．０」など予め定められた値が設定される。一方、ユーザ「Ｂ」に対するイベント参加ユーザの属性が「恋人」であるイベントにおいては、イベント参加ユーザのユーザ属性（「恋人」）が共有コンテンツ属性である「知人」、「友人」、「恋人」に含まれる。そのため、当該イベントのコンテンツのコンテンツ適切度は、Ｓ１０１２〜Ｓ１０１５のアルゴリズム、つまり、実施の形態１と同じアルゴリズムを用いてコンテンツ適切度が算出される。

以上説明したように、コンテンツ処理装置１００に蓄積されたコンテンツに、ユーザ「Ａ」が他のユーザ（ユーザ「Ｂ」）から共有してもらったコンテンツが含まれている場合において、コンテンツ所有ユーザであるユーザ「Ｂ」が、家族などのプライバシーが侵害されうるコンテンツを誤ってユーザ「Ａ」に共有させた場合でも、共有ユーザであるユーザ「Ａ」の閲覧時に当該コンテンツの優先度を下げることができる。よって、コンテンツ所有ユーザであるユーザ「Ｂ」のプライバシーが侵害されうる写真が共有ユーザであるユーザ「Ａ」に閲覧され、ユーザ「Ｂ」の気分を害してしまう可能性を低くすることができる。

（実施の形態３）
本実施の形態は、コンテンツ処理装置１００を所有する装置所有ユーザと、コンテンツを共有する相手ユーザとにとって話題性が高く、共有に適切なコンテンツを自動で選定し、相手ユーザの電子メールアドレス宛てに選定したコンテンツを送信することを特徴とする。

図２２は、本発明の実施の形態３におけるコンテンツ処理装置１００Ａの構成を示すブロック図である。図２２において、図１と同じ構成要素については同じ符号を用い、説明を省略する。

図２２において、コンテンツ処理装置１００Ａは、図１の構成要素に加え、更に通信部１１３を備えている。更に、コンテンツ処理装置１００Ａは、ネットワーク２００を介して外部のコンテンツ処理装置１００Ｂ及びコンテンツ処理装置１００Ｃに接続されている。

ここでは、コンテンツ処理装置１００Ａの装置所有ユーザをユーザ「Ａ」、コンテンツ処理装置１００Ｂの装置所有ユーザをユーザ「Ｂ」、コンテンツ処理装置１００Ｃの装置所有ユーザをユーザ「Ｃ」とする。

そして、ユーザ「Ａ」が、コンテンツ処理装置１００Ａのコンテンツ蓄積部１０２に蓄積されるコンテンツを、コンテンツを共有する相手ユーザとして入力されたユーザ「Ｂ」とユーザ「Ｃ」とに送信するケースを想定する。

更に、各コンテンツ処理装置は、固有の電子メールアドレス（例えば、「ｕｓｅｒａ＿１００ａ＠ｅｍａｉｌ．ｃｏｍ」）が割り付けられているものとし、コンテンツ処理装置１００Ａの通信部１１３は、電子メールアドレスを用いて、外部装置（ここでは、コンテンツ処理装置１００Ｂ及びコンテンツ処理装置１００Ｃ）にネットワーク２００を介してコンテンツを送信する。

本実施の形態３のコンテンツ処理装置１００Ａは、例えば、画像や動画コンテンツが記憶された外部記憶媒体が挿入可能なパソコンやビデオレコーダで構成されてもよいし、静止画や動画が撮影可能なデジタルスチルカメラ、デジタルビデオカメラ、又はモバイル端末で構成されてもよいし、コンテンツ管理を行うネットワークサービスなどを提供するサーバ機器により構成されてもよい。

本実施例において、入力部１０１は、共有ユーザ情報に加え、コンテンツ処理装置１００Ａの装置所有ユーザの電子メールアドレスと、コンテンツ処理装置１００Ａの装置所有ユーザを除いた共有ユーザ（相手ユーザ）の電子メールアドレスとの入力を受け付け、入力された情報を共有ユーザ情報管理部１０７に出力し、共有ユーザ情報テーブルに登録する。すなわち、入力部１０１、装置所有ユーザ（ユーザ「Ａ」）の識別情報（例えば、ユーザ名）である装置所有ユーザ情報と装置所有ユーザの電子メールアドレスとを紐付けて共有ユーザ情報テーブルに登録すると共に、相手ユーザ（ユーザ「Ｂ」、ユーザ「Ｃ」）の識別情報である相手ユーザ情報（例えば、ユーザ名）と相手ユーザの電子メードアドレスとを紐付けて共有ユーザ情報テーブルに登録する。

なお、ここでは、共有ユーザにコンテンツ処理装置１００Ａの装置所有ユーザが含まれているものとして説明したが、含まれない場合は、入力部１０１にコンテンツ処理装置１００Ａの装置所有ユーザ情報の入力を受け付けさせればよい。

コンテンツ話題度算出部１０８及びコンテンツ適切度算出部１０９は、コンテンツ処理装置１００Ａの装置所有ユーザをコンテンツ所有ユーザとし、コンテンツ所有ユーザと相手ユーザとを共有ユーザとし、共有ユーザ間におけるコンテンツ話題度及びコンテンツ適切度の算出処理をそれぞれ行う。

ここでは、コンテンツ所有ユーザはユーザ「Ａ」、共有ユーザは、ユーザ「Ａ」、ユーザ「Ｂ」、ユーザ「Ｃ」となる。この場合、装置所有ユーザはユーザ「Ａ」、相手ユーザはユーザ「Ｂ」、ユーザ「Ｃ」となる。コンテンツ話題度とコンテンツ適切度の算出処理については、実施の形態１および実施の形態２で説明した算出処理と同じであるため、説明を省略する。

出力制御部１１１は、優先度判定部１１０により判定された優先度に基づき、送信するコンテンツを抽出し、抽出したコンテンツを共有ユーザ情報管理部１０７において管理される相手ユーザの電子メールアドレス宛に送信するように、通信部１１３に指示する。

ここでは、コンテンツ処理装置１００Ａに蓄積されたコンテンツのうち、優先度判定部１１０の判定された優先度に基づき抽出されたコンテンツが、ユーザ「Ｂ」の所有するコンテンツ処理装置１００Ｂ及びユーザ「Ｃ」の所有するコンテンツ処理装置１００Ｃに送信される。

なお、送信するコンテンツの抽出方法としては、例えば、優先度判定部１１０において算出されたコンテンツ評価値が一定の閾値（例えば、「５．０」）以上のコンテンツを抽出する方法を採用してもよいし、優先度判定部１１０において算出されたコンテンツ評価値が大きいコンテンツから順に所定数（例えば、「１０」）のコンテンツを抽出する方法を採用してもよい。但し、これらは一例であり、コンテンツの抽出方法として、他の方法を採用してもよい。

この構成によれば、装置所有ユーザ及び相手ユーザとって話題性が高く、共有に適切なコンテンツが自動で選定され、相手ユーザに送信されるため、電子メールを利用してコンテンツを共有する際のユーザ操作の負担（コンテンツを自ら選定し、電子メールに添付して送信する操作の手間と時間）を軽減することができる。

（実施の形態４）
本実施の形態は、コンテンツ処理装置を所有する装置所有ユーザが投稿するコンテンツを規定のユーザ同士で共用させるコンテンツ共有ネットワークサービスに対して、規定のユーザ間で話題性が高く、共有に適切なコンテンツを自動で選定し、選定したコンテンツをネットワークサービスに投稿することを特徴とする。

図２３は、本発明の実施の形態４におけるコンテンツ処理装置１００の構成を示すブロック図である。図２３において、図１、図２２と同じ構成要素については同じ符号を用い、説明を省略する。

図２３において、コンテンツ処理装置１００は、図２２の構成要素に加え、更に関係性情報取得部１１４を備えている。更に、コンテンツ処理装置１００は、ネットワーク２００を介してコンテンツ共有ネットワークサービスを提供するサーバ装置１１５に接続されている。

ここで、コンテンツ共有ネットワークサービスとは、ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）や写真共有サービスなどのユーザが投稿したコンテンツを、規定のユーザ間で共有させるネットワークサービスを指す。規定のユーザとは、各ネットワークサービスが独自に所有する、装置所定ユーザの関係性情報に記載されたユーザを指す。関係性情報とは、規定のユーザ間の関係性と、規定のユーザ間の親密さの度合いを数値化した親密度とを規定する情報である。具体的には、図３に示すソーシャル情報テーブルが関係性情報として採用される。

本実施の形態４のコンテンツ処理装置１００は、例えば、画像や動画コンテンツが記憶された外部記憶媒体が挿入可能なパソコン又はビデオレコーダで構成されてもよいし、静止画や動画が撮影可能なデジタルスチルカメラ、デジタルビデオカメラ、又はモバイル端末で構成されてもよいし、コンテンツ管理を行うネットワークサービスなどを提供するサーバ機器で構成されてもよい。

本実施例において、入力部１０１は、装置所有ユーザの識別情報である装置所有ユーザ情報と、装置所有ユーザが利用するコンテンツ共有ネットワークサービスのログイン情報（例えば、コンテンツ共有ネットワークサービスのＵＲＬ、装置所有ユーザの電子メールアドレス、及びパスワード等）の入力を受け付け、受け付けた情報を共有ユーザ情報管理部１０７に出力し、共有ユーザ情報テーブルに登録する。

関係性情報取得部１１４は、共有ユーザ情報管理部１０７が管理するコンテンツ共有ネットワークサービスのログイン情報を用いて、コンテンツ共有ネットワークサービスにログインし、コンテンツ共有ネットワークサービスが所有する、装置所有ユーザの関係性情報を取得し、取得した関係性情報を共有ユーザ情報管理部１０７に出力し、関係性情報を共有ユーザ情報管理部１０７に管理させる。例えば、装置所有ユーザをユーザ「Ａ」とすると図３に示すソーシャル情報テーブルが、ユーザ「Ａ」の関係性情報として取得される。

コンテンツ話題度算出部１０８及びコンテンツ適切度算出部１０９は、装置所有ユーザをコンテンツ所有ユーザとし、関係性情報取得部１１４により取得された装置所有ユーザの関係性情報に含まれるユーザを共有ユーザとして、共有ユーザ間におけるコンテンツ話題度及びコンテンツ適切度の算出処理をそれぞれ行う。

例えば、図３に示すソーシャル情報テーブルが関係性情報として取得されたとすると、ユーザ「Ａ」〜ユーザ「Ｌ」が共有ユーザとされて、コンテンツ話題度及びコンテンツ適切度が算出される。コンテンツ話題度及びコンテンツ適切度の算出処理については、実施の形態１及び実施の形態２で説明した算出処理と同じであるため、説明を省略する。

出力制御部１１１は、優先度判定部１１０により判定された優先度に基づき、コンテンツ共有ネットワークサービスに投稿するコンテンツを抽出し、抽出したコンテンツをコンテンツ共有ネットワークサービスに投稿するように通信部１１３に指示する。

なお、投稿するコンテンツの抽出方法としては、例えば、優先度判定部１１０において算出されたコンテンツ評価値が一定の閾値（例えば、「５．０」）以上のコンテンツを抽出する方法を採用してもよいし、優先度判定部１１０において算出されたコンテンツ評価値が大きいコンテンツから順に所定数（例えば、「１０」）のコンテンツを抽出する方法を採用してもよい。但し、これらの抽出方法は一例であり、他の抽出方法を採用してもよい。

この構成によれば、ネットワークサービスから装置所有ユーザの関係性情報がネットワークを介して取得され、関係性情報に含まれるユーザが共有ユーザとされ、共有ユーザ間で話題性が高く、共有に適切なコンテンツが自動で選定され、選定されたコンテンツが当該ネットワークサービスに投稿される。そのため、コンテンツ共有ネットワークサービス利用してコンテンツを共有する際のユーザ操作の負担（コンテンツを自ら選定し、コンテンツ共有ネットワークサービスに投稿する操作の手間と時間）を軽減することができる。

（実施の形態５）
本実施の形態は、ユーザ間で共通或いは関連する予定がある場合に、その予定日が近づくと、これらのユーザにとって話題性が高く、共有に適切なコンテンツを自動で選定し、選定したコンテンツをユーザに通知することを特徴する。以下、共通或いは関連する予定として、会合を例に挙げて説明する。

図２４は、本発明の実施の形態５におけるコンテンツ処理装置１００の構成を示すブロック図である。図２４において、図１、図２２と同じ構成要素については同じ符号を用い、説明を省略する。

図２４において、コンテンツ処理装置１００は、図２２の構成要素に加え、更に現在日時算出部１１６を備えている。更に、コンテンツ処理装置１００は、ネットワーク２００を介して外部の携帯端末１１７に接続されている。

本実施の形態５のコンテンツ処理装置１００は、例えば、画像や動画コンテンツが記憶された外部記憶媒体が挿入可能なパソコン又はビデオレコーダで構成されてもよいし、静止画や動画が撮影可能なデジタルスチルカメラ、デジタルビデオカメラ、又はモバイル端末で構成されてもよいし、コンテンツを管理するネットワークサービスなどを提供するサーバ機器で構成されてもよい。

ここで、携帯端末１１７は、コンテンツ処理装置１００から送信されるコンテンツを蓄積できる記憶領域を持つものとする。携帯端末１１７としては、例えば携帯電話、スマートフォン、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、携帯型ゲーム機などが採用される。

本実施の形態において、入力部１０１は、コンテンツ処理装置１００の装置所有ユーザを識別するための装置所有ユーザ情報と、コンテンツ処理装置１００の所有ユーザのスケジュールに関するスケジュール情報との入力を受け付け、受け付けた情報を共有ユーザ情報管理部１０７に管理させる。スケジュール情報には、会合の予定日時（以下、「会合予定日時」と記述する。）と、会合に出席予定のユーザの識別情報（以下、「会合予定ユーザ情報」と記述する。）とが関連付けて登録されている。なお、スケジュール情報は、コンテンツ処理装置１００が管理する構成を採用してもよいし、装置所有ユーザが所有する携帯端末１１７に管理させ、コンテンツ処理装置１００が携帯端末１１７から取得する構成を採用してもよい。

現在日時算出部１１６は、現在日時を算出する。なお、現在日時の算出方法としては、入力部１０１を介してユーザに日時を入力させ、入力された日時を基に算出する方法を採用してもよいし、コンテンツ処理装置１００が管理する現在日時を正しい現在日時に同期させることができるサーバ装置から現在日時を通信部１１３に受信させて取得する方法を採用してもよい。但し、これらの現在日時の算出方法は一例であり、他の方法を採用してもよい。

コンテンツ話題度算出部１０８及びコンテンツ適切度算出部１０９は、現在日時算出部１１６で算出された現在日時と、スケジュール情報に登録された会合の会合予定日時との差が一定の閾値（例えば、「１日」）以下になった場合、当該会合に出席予定のユーザを共有ユーザとし、コンテンツ話題度算出処理及びコンテンツ適切度算出処理をそれぞれ実行する。

具体的には、コンテンツ話題度とコンテンツ適切度の算出処理においては、コンテンツ処理装置１００の装置所有ユーザをコンテンツ所有ユーザとし、コンテンツ所有ユーザ及び会合に出席予定のユーザを共有ユーザとすればよい。

また、コンテンツ話題度及びコンテンツ適切度の算出以降の処理は、現在日時算出部１１６で算出された現在日時と会合予定日時との差が一定の閾値（例えば、「１日」）以下になった場合にのみ実行すればよい。コンテンツ話題度及びコンテンツ適切度の算出処理については、実施の形態１および実施の形態２で説明した算出処理と同じであるため、説明を省略する。

出力制御部１１１は、優先度判定部１１０により判定された優先度に基づき、携帯端末１１７に転送するコンテンツを抽出し、抽出したコンテンツを携帯端末１１７に転送するように通信部１１３に指示する。

なお、転送するコンテンツの抽出方法としては、例えば、優先度判定部１１０において算出されたコンテンツ評価値が一定の閾値（例えば、「５．０」）以上のコンテンツを抽出する方法を採用してもよいし、優先度判定部１１０において算出されたコンテンツ評価値が大きいコンテンツから順に所定数（例えば、「１０」）のコンテンツを抽出する方法を採用してもよいし、優先度判定部１１０において算出されたコンテンツ評価値が大きいコンテンツから順に、コンテンツサイズの合計値が、携帯端末１１７の記憶容量の残量の規定の割合（例えば、「９０％」）以上になるまで、コンテンツを抽出する方法を採用してもよい。但し、これらの抽出方法は一例であり、他の抽出方法を用いてもよい。

この構成によれば、装置所有ユーザ情報のスケジュール情報に登録された会合の予定日時が近づくと会合に出席予定のユーザにとって話題性が高く、共有に適切なコンテンツが自動で選定され、選定されたコンテンツが出席予定のユーザの携帯端末１１７に転送される。そのため、会合に出席予定のユーザの携帯端末１１７を利用してコンテンツを共有する際のユーザ操作の負担（予定日時に向けてコンテンツを自ら選定し、携帯端末１１７に転送する操作の手間と時間）を軽減できる。また、会合に出席予定のユーザは事前に話題性が高く、共有に適切なコンテンツを閲覧することができるため、会合を円滑に進めることができる。

（実施の形態６）
本実施の形態は、コンテンツが追加される度にコンテンツを撮影した撮影ユーザとコンテンツに含まれる被写体人物との関係性に基づいてソーシャル情報を調整することを特徴とする。なお、コンテンツ話題度及びコンテンツ適切度に関しては、他の実施の形態と同様であり、ここでは説明を省略する。

図２５は、本発明の実施の形態６におけるコンテンツ処理装置１００Ａの構成を示すブロック図である。図２５において、図１、図２２と同じ構成要素については同じ符号を用い、説明を省略する。

図２５において、コンテンツ処理装置１００Ａは、図２２の構成要素に加え、更にソーシャル情報更新部１１８を備えている。更に、コンテンツ処理装置１００Ａは、ネットワーク２００を介して外部のコンテンツ処理装置１００Ｂ及びコンテンツ処理装置１００Ｃに接続されている。

本実施の形態６のコンテンツ処理装置１００Ａは、例えば、画像や動画コンテンツが記憶された外部記憶媒体が挿入可能なパソコン又はビデオレコーダにより構成されてもよいし、静止画や動画を撮影可能なデジタルスチルカメラ、デジタルビデオカメラ、又はモバイル端末により構成されてもよいし、コンテンツを管理するネットワークサービスなどを提供するサーバ機器により構成されてもよい。

本実施の形態において、入力部１０１は、コンテンツを撮影した撮影機器の情報と、撮影機器を所有するユーザの情報との入力を受け付け、受け付けた情報を認識情報管理部１０３に出力し、撮影ユーザテーブルに登録する。撮影ユーザテーブルは、認識情報管理部１０３により管理され、例えば、撮影機器を所有するユーザのユーザ名と撮影機器の情報とが紐付けられたテーブルである。

コンテンツ情報解析部１０４は、入力部１０１により受け付けられたコンテンツを解析し、コンテンツを撮影した撮影機器の情報を取得し、取得した撮影機器の情報から認識情報管理部１０３により管理される撮影ユーザテーブルを参照し、コンテンツの撮影ユーザを識別する情報（以下、撮影ユーザ情報（例えば、ユーザ名））を取得し、コンテンツと紐付けてコンテンツ情報テーブルに登録する（図２６参照）。

更に、コンテンツ情報解析部１０４は、コンテンツを解析してコンテンツに含まれる被写体人物情報（例えば、人物名、表情、ポーズ、など）も取得し、取得した被写体人物情報をコンテンツと紐付けてコンテンツ情報テーブルに登録する。

なお、撮影ユーザ情報は、撮影機器の情報から取得されたが、本発明はこれに限定されず、撮影ユーザがコンテンツの撮影時にコンテンツに付与したタグ情報（例えば、撮影ユーザ名）から取得されてもよい。

ソーシャル情報更新部１１８は、ソーシャル情報管理部１０６が管理するソーシャル情報において、あるコンテンツに含まれる被写体人物の、当該コンテンツの撮影ユーザに対する親密度を、撮影ユーザと被写体人物の関係性を用いて調整する。

ここで、「調整する」とは図３に示したソーシャル情報テーブルにおいて定義された親密度を、撮影ユーザとコンテンツに含まれる被写体人物との関係性に基づいて増減させることである。ここでは、親密度を調整対象として説明するが、本発明はこれに限定されず、親密度以外の他のソーシャル情報上のパラメータを調整対象としてもよい。

例えば、ソーシャル情報更新部１１８は、コンテンツにおいて被写体人物の表情がとびきりの笑顔であったり、動きのあるポーズをとったりしている場合、被写体人物の撮影ユーザに対する親密度が大きくなるように既存の親密度を調整すればよい。また、ソーシャル情報更新部１１８は、コンテンツにおいて、被写体人物が無表情であったり、直立をしているポーズをとったりしている場合は、被写体人物の撮影ユーザに対する親密度が小さくなるように既存の親密度を調整すればよい。これは、被写体人物の表情がとびきりの笑顔であったり、動きのあるポーズをとったりする場合は、被写体人物が撮影ユーザに対して親密な感情を抱いている可能性が高いという考えに基づいている。

具体的な処理としては、まず、認識情報管理部１０３は、基準となる顔及び骨格の情報を認識情報として予め保管しておく。そして、コンテンツ情報解析部１０４は、認識情報管理部１０３において管理されている認識情報を用いてコンテンツに対して顔認識処理及び骨格認識処理を行い、顔認識結果から被写体人物の人物名及び被写体人物の顔の表情を取得すると共に、骨格認識処理から被写体人物のポーズを取得し、取得した顔の表情及びポーズを、コンテンツのコンテンツ名と紐付けてコンテンツ情報テーブルに登録する。

具体的には、コンテンツ情報解析部１０４は、各コンテンツの被写体人物について、例えば顔の表情については、目尻、頬、及び口角等の傾きから笑顔の度合いを数値化し、コンテンツ情報テーブルに登録する。また、コンテンツ情報解析部１０４は、例えば腕や脚の傾きから身体の傾き度合いを数値化し、コンテンツ情報テーブルに登録する。これら、数値化された笑顔の度合い及び身体の傾き度合いが撮影ユーザと被写体人物と関係性を示す。

図２６は、コンテンツ情報テーブルの一例を示している。図２６に示すように、コンテンツ情報テーブルは、コンテンツ名の欄、被写体人物の欄、笑顔の度合いの欄、身体の傾き度合いの欄、及び撮影ユーザ情報の欄とを備えている。

図２６の例では、コンテンツ「Ｐ−００１」に含まれる被写体人物であるユーザ「Ｇ」及びユーザ「Ｊ」に関し、それぞれ笑顔の度合いと身体の傾き度合いとが格納されている。例えば、ユーザ「Ｇ」の笑顔の度合いは「５０」、身体の傾き度合いは「７０」となっている。笑顔の度合い、及び身体の傾き度合いは、数値が高いほどその程度が大きいことを表し、上限値は「１００」、下限値は「０」としている。

なお、ここでは、笑顔の度合い及び身体の傾き度合いの数値を０以上１００以下の数値で表したが、笑顔の度合い及び身体の傾き度合いの表し方は、これに限定されず、粒度を下げたＡ〜Ｅなどの数段階のレベル分けにより表してもよい。そして、ソーシャル情報更新部１１８は、笑顔の度合いが大きく、身体の傾き度合いが大きくなるにつれて、被写体人物の撮影ユーザに対する親密度を段階的に増加させればよい。

なお、被写体人物の撮影ユーザに対する親密度の調整方法はこれに限定されず、例えば、被写体人物の位置、人数、大きさ、及び登場回数などを用いて親密度は調整されてもよい。

この場合、例えば、被写体人物がコンテンツの中央に位置していたり、同じコンテンツに含まれる被写体人物の数が少なかったり、被写体人物の大きさが大きかったりする場合、被写体人物の撮影ユーザに対する親密度は大きく調整されてもよい。また、同じ撮影ユーザが撮影したコンテンツにおいて、被写体人物の登場回数が多くなるにつれて、被写体人物の撮影ユーザに対する親密度は大きく調整されてもよい。

一方、被写体人物がコンテンツの端に位置していたり、同じコンテンツに含まれる被写体人物の数が多かったり、被写体人物の大きさが小さかったりする場合、ソーシャル情報更新部１１８は、被写体人物の撮影ユーザに対する親密度を小さくすればよい。また、ソーシャル情報更新部１１８は、同じ撮影ユーザが撮影したコンテンツにおいて、被写体人物の登場回数が少なくなるにつれて、被写体人物の撮影ユーザに対する親密度を小さくすればよい。

次に、より豊富なソーシャル情報を用いたコンテンツ話題度及びコンテンツ適切度の算出を実現するために、ネットワークに接続された複数のコンテンツ処理装置が保有する複数ソーシャル情報を用いて、既存のソーシャル情報を更新する例を説明する。

ソーシャル情報更新部１１８は、通信部１１３を介してネットワーク２００に接続された全てのコンテンツ処理装置（ここでは、コンテンツ処理装置１００Ｂとコンテンツ処理装置１００Ｃ）におけるソーシャル情報管理部が管理するソーシャル情報を取得し、取得した全てのコンテンツ処理装置のソーシャル情報に基づいて、ソーシャル情報管理部１０６のソーシャル情報を更新する。

更新方法の一例としては、取得した複数のソーシャル情報の全てを考慮するという考えに基づいて、全てのソーシャル情報におけるユーザ間の親密度をユーザ間別に加算し、加算した値の平均値を算出し、算出した平均値を用いて親密度を更新する方法を採用すればよい。ここで、加算した値の平均値を算出するのは、更新前の親密度と更新後の親密度とが取り得る値の範囲を同一にするためである。

具体的には、ユーザ「Ａ」のユーザ「Ｂ」に対する親密度が、コンテンツ処理装置１００Ａでは「２．０」、コンテンツ処理装置１００Ｂでは「３．０」、コンテンツ処理装置１００Ｃでは「３．４」である場合、コンテンツ処理装置１００Ａのソーシャル情報更新部１１８は、ユーザ「Ａ」にとってのユーザ「Ｂ」の親密度を次のように更新する。

（ソーシャル情報更新後のコンテンツ処理装置１００Ａにおけるユーザ「Ａ」のユーザ「Ｂ」に対する親密度）
＝（（ソーシャル情報更新前のコンテンツ処理装置１００Ａにおけるユーザ「Ａ」のユーザ「Ｂ」に対する親密度）＋（コンテンツ処理装置１００Ｂにおけるユーザ「Ａ」のユーザ「Ｂ」に対する親密度）＋（コンテンツ処理装置１００Ｃにおけるユーザ「Ａ」のユーザ「Ｂ」に対する親密度））／（コンテンツ処理装置の数）
＝（２．０＋３．０＋３．４）／３＝２．８

なお、ここでは、全てのコンテンツ処理装置における特定ユーザ間の親密度を加算した結果を全てのコンテンツ処理装置の数で除算した値で、特定ユーザ間の親密度を更新する方法を説明したが、特定ユーザ間の親密度を更新する方法はこれに限定されない。例えば、全てのコンテンツ処理装置における特定ユーザ間の親密度を加算した値をそのまま用いて親密度を更新する方法を採用してもよい。また、全てのコンテンツ処理装置における特定ユーザ間の親密度の加算時に、コンテンツ処理装置１００Ａの装置所有ユーザの、他のコンテンツ処理装置の装置所有ユーザに対する親密度に応じて、各コンテンツ処理装置における特定ユーザ間の親密度を重み付け加算した値を親密度とする方法を採用してもよい。

この場合、例えば、ユーザ「Ａ」のユーザ「Ｂ」に対する親密度が、コンテンツ処理装置１００Ａでは「２．０」、コンテンツ処理装置１００Ｂでは「３．０」、コンテンツ処理装置１００Ｃでは「３．４」であり、コンテンツ処理装置１００Ａの装置所有ユーザであるユーザ「Ａ」、コンテンツ処理装置１００Ｂの装置所有ユーザであるユーザ「Ｂ」、及びコンテンツ処理装置１００Ｃの装置所有ユーザであるユーザ「Ｃ」の親密度が、それぞれ「１．０」、「２．０」、「１．０」であったとする。この場合、コンテンツ処理装置１００Ａのソーシャル情報更新部１１８は、ユーザ「Ａ」のユーザ「Ｂ」に対する親密度を次のように更新する。

（ソーシャル情報更新後のコンテンツ処理装置１００Ａにおけるユーザ「Ａ」のユーザ「Ｂ」に対する親密度）
＝（（コンテンツ処理装置１００Ａにおけるユーザ「Ａ」のユーザ「Ａ」に対する親密度）＊（ソーシャル情報更新前のコンテンツ処理装置１００Ａにおけるユーザ「Ａ」のユーザ「Ｂ」に対する親密度）＋（コンテンツ処理装置１００Ａにおけるユーザ「Ａ」のユーザ「Ｂ」に対する親密度）＊（コンテンツ処理装置１００Ｂにおけるユーザ「Ａ」のユーザ「Ｂ」に対する親密度）＋（コンテンツ処理装置１００Ａにおけるユーザ「Ａ」のユーザ「Ｃ」に対する親密度）＊（コンテンツ処理装置１００Ｃにおけるユーザ「Ａ」のユーザ「Ｂ」に対する親密度））／（コンテンツ処理装置の数）
＝（１．０＊２．０＋２．０＊３．０＋１．０＊３．４）／３＝３．８

なお、上記説明では、各コンテンツ処理装置における更新前の特定ユーザ間の親密度と、装置所有ユーザ間の親密度とをそのまま乗算することで、特定ユーザ間の親密度に重み付けを行う方法を示したが、重み付けの方法はこれに限定されない。

また、ここでは、被写体人物の撮影ユーザに対する親密度の調整と、コンテンツ処理装置１００Ａがネットワーク２００を介して取得した全てのコンテンツ処理装置のソーシャル情報に基づく親密度の調整とを説明したが、いずれか一方の親密度の調整を採用してもよい。

この構成によれば、コンテンツが追加される度にコンテンツの撮影ユーザとコンテンツに含まれる被写体人物との関係性から親密度が調整されるため、現実世界でのユーザ間の関係性及びソーシャル情報の経時的変化を考慮に入れてコンテンツ話題度及びコンテンツ適切度を算出することができ、出力するコンテンツの優先度を判定することができる。また、ネットワークに接続された全てのコンテンツ処理装置からソーシャル情報を取得し、取得した全てのソーシャル情報を用いて、ソーシャル情報が更新されるため、より豊富なソーシャル情報を用いてコンテンツ話題度とコンテンツ適切度とを算出でき、出力するコンテンツの優先度を判定することができる。

（実施の形態７）
本実施の形態は、コンテンツに対する閲覧、拡大、コピー、印刷、転送、送信、加工、削除、及び投稿といったユーザの操作履歴に基づいてソーシャル情報を調整することを特徴とする。なお、コンテンツ話題度、及びコンテンツ適切度に関しては、前記の他の実施の形態と同様であり、ここでは説明を省略する。

図２７は、本発明の実施の形態７におけるコンテンツ処理装置１００Ａの構成を示すブロック図である。図２７において、図１、図２５と同じ構成要素については同じ符号を用い、説明を省略する。

図２７において、コンテンツ処理装置１００Ａは、図２５の構成要素に加え、更に操作履歴管理部１１９を備えている。更に、コンテンツ処理装置１００Ａは、ネットワーク２００を介して外部のコンテンツ処理装置１００Ｂ及びコンテンツ処理装置１００Ｃに接続されている。

実施の形態７のコンテンツ処理装置１００Ａは、例えば、画像や動画コンテンツが記憶された外部記憶媒体が挿入可能なパソコン又はビデオレコーダで構成されてもよいし、静止画や動画が撮影可能なデジタルスチルカメラ、デジタルビデオカメラ、又はモバイル端末で構成されてもよいし、例えばコンテンツを管理するネットワークサービスなどを提供するサーバ機器により構成されてもよい。

本実施の形態において、入力部１０１は、コンテンツ処理装置１００Ａのコンテンツ蓄積部１０２に蓄積されたコンテンツを操作する操作ユーザを識別するための操作ユーザ情報と、当該操作ユーザによるコンテンツに対する操作を識別するための操作情報（例えば、閲覧、拡大、加工、コピー、印刷、転送、送信、投稿、及び削除操作等の回数及び累積時間等）との入力を受け付け、操作対象のコンテンツを識別するためのコンテンツ情報と、操作ユーザ情報と、ユーザの操作履歴とを紐付けて、操作履歴管理部１１９に管理されている操作履歴情報テーブルに登録する。図２８は、操作履歴情報テーブルの一例を示した図である。

図２８に示すように操作履歴情報テーブルは、操作ユーザの欄と、コンテンツ名の欄と、操作の種類の欄と、回数の欄と、累積時間（分）の欄とを備えている。操作ユーザの欄には、操作ユーザのユーザ情報が記載されている。操作ユーザ情報としては例えばユーザ名が採用される。コンテンツ名の欄にはコンテンツ情報が記載されている。コンテンツ情報としては例えばコンテンツを識別するために割り付けられた記号列が採用される。操作の種類の欄には、操作情報が記載されている。操作情報といては、例えば操作名が採用される。回数の欄には、操作に対する回数が記載されている。累積時間（分）の欄には、操作に費やされた累積時間が記載されている。

図２８の例では操作ユーザをユーザ「Ａ」とし、ユーザ「Ａ」がコンテンツ「Ｐ−００１」に対して行った各操作の回数および操作の累積時間（分）が表されている。例えば、ユーザ「Ａ」は、コンテンツ「Ｐ−００１」に対して「閲覧」操作を１２回行っており、その操作の累積時間は１０分である。

なお、ここでは、累積時間を測定する操作を「閲覧」及び「加工」のみとし、それ以外の操作に関しては「−」で示されるように累積時間の測定は行われていない。但し、これは一例であり、「閲覧」及び「加工」以外の操作に関しても累積時間を測定してもよい。また、操作の種類として、「閲覧」、「拡大」、「加工」、「コピー」、「印刷」、「転送」、「送信」、「投稿」、及び「削除」の９種類を示しているが、操作の種類はこれに限らない。

操作履歴管理部１１９は、図２８に示す操作履歴テーブルを管理する。ソーシャル情報更新部１１８は、ソーシャル情報管理部１０６が管理する、コンテンツを操作する操作ユーザの、当該コンテンツに含まれる被写体人物に対する親密度を、操作対象となるコンテンツのコンテンツ情報と、操作ユーザ情報と、操作履歴テーブルに記載された操作履歴と被写体人物情報とを用いて調節する。

ソーシャル情報更新部１１８は、例えば、コンテンツが拡大されて閲覧されたり、コンテンツが印刷されたり、コンテンツの閲覧回数が一定の閾値（例えば、「１０」）以上であったりする場合、コンテンツを操作する操作ユーザの、当該コンテンツに含まれる被写体人物に対する親密度が高くなるように親密度を調整する。

また、ソーシャル情報更新部１１８は、コンテンツが削除されたり、コンテンツの閲覧の累積時間が一定の閾値（例えば、「１０秒」）以下であったりする場合、コンテンツを操作する操作ユーザの、当該コンテンツに含まれる被写体人物に対する親密度が小さくなるように親密度を調整する。これは、操作ユーザは、被写体人物に親密な感情を抱く人物が含まれるコンテンツほど、閲覧や拡大など操作を数多く行う可能性が高いという考えに基づいている。

具体的な処理としては、まず、ソーシャル情報更新部１１８は、操作履歴管理部１１９が管理する操作履歴テーブルとコンテンツ情報管理部１０５が管理するコンテンツ情報テーブルとから、コンテンツ名をキーとして、同一コンテンツを特定し、特定した同一コンテンツにおける操作ユーザ情報と被写体情報とを紐付ける。例えばコンテンツ「Ｐ−００１」については、操作ユーザ情報としてのユーザ「Ａ」と、被写体人物情報としてのユーザ「Ｇ」及びユーザ「Ｊ」とが紐付けられる。次に、図２８に示す操作履歴テーブルに記載された当該コンテンツの操作の回数及び累積時間を用いて、ユーザ「Ａ」のユーザ「Ｇ」及びユーザ「Ｊ」に対する親密度が調整される。ここで、操作の種類が「削除」以外であれば、操作回数が多ければ多く、操作の累積時間が長くなるにつれて、ユーザ「Ａ」のユーザ「Ｇ」及びユーザ「Ｊ」に対する親密度が増大される。操作の種類が「削除」であれば、親密度が所定の値（例えば「０．０５」）分低くされる。

なお、操作ユーザの被写体人物に対する親密度の調整方法はこれに限定されず、例えば、拡大や加工の操作において、操作対象となる領域や操作の程度に応じて親密度は調整されてもよい。例えば、操作ユーザがコンテンツを拡大又は加工した場合、操作ユーザの領域に含まれる被写体人物に対する親密度の調整度合いは、この領域に含まれない被写体人物との親密度の調整度合いに比べて大きくされる。また、「拡大」操作における拡大率や「加工」操作における加工時間の長さに応じて、段階的に親密度の調整度合いが変更される。例えば、「拡大」操作における拡大率が「２０％」の場合は、操作ユーザの被写体人物に対する親密度に「０．２」が加算され、拡大率が「５０％」の場合は操作ユーザの被写体人物に対する親密度に「０．５」が加算され、親密度が調整される。

なお、親密度の調整方法は上記の例ではコンテンツに含まれる被写体として被写体人物を採用したが、これに限定されない。例えば、コンテンツに含まれる被写体人物以外の被写体（例えば、動物、食べ物、植物、建物、乗り物、など）と操作ユーザとの親密度が定義されている場合は、被写体人物以外の被写体の情報を用いて親密度は調整されてもよい。

更に、実施の形態６と同じようにソーシャル情報更新部１１８は、通信部１１３を介してネットワーク２００に接続された全てのコンテンツ処理装置（ここでは、コンテンツ処理装置１００Ｂ及びコンテンツ処理装置１００Ｃ）におけるソーシャル情報管理部が管理するソーシャル情報を取得し、取得した全てのコンテンツ処理装置のソーシャル情報に基づいて、ソーシャル情報管理部１０６のソーシャル情報を更新してもよい。具体的な処理については、実施の形態６で説明した内容と同じであるため、説明を省略する。

この構成によれば、ユーザのコンテンツに対する閲覧、拡大、コピー、印刷、転送、送信、加工、削除、投稿といった操作の操作履歴に基づいてソーシャル情報が調整される。そのため、コンテンツを撮影していないユーザやコンテンツに写っていないユーザであっても、コンテンツを操作することでコンテンツに含まれる被写体とのソーシャル情報を調整することができる。また、他のコンテンツ処理装置により管理されているソーシャル情報を用いてソーシャル情報が調整されるため、より多くのユーザのソーシャル情報用いてコンテンツ話題度及びコンテンツ適切度を算出することができ、出力するコンテンツの優先度を判定することができる。

なお、本発明の実施の形態は、本発明を具現化するための一例を示したものであり、本発明は上記の実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変形を施すことができる。

例えば、本発明の実施の形態においては、コンテンツ処理装置１００、１００Ａが認識情報管理部１０３及びコンテンツ情報解析部１０４を備えるとしているが、これらを備えない構成とすることも可能である。この場合、例えば、本発明に係るコンテンツ処理装置は、他の装置で生成されたコンテンツ情報を取得し、コンテンツ情報管理部１０５に格納するといった処理を行えばよい。

次に、本発明の本発明と、特許文献１、２との差を確認するために行った実験について説明する。図２９（Ａ）は実験に用いられたコンテンツを示し、図２９（Ｂ）は実験に用いられたソーシャル情報を示している。図２９（Ａ）では、例えば、イベントαには、コンテンツ１、２が含まれ、コンテンツ１には被写体人物としてユーザ「Ｇ」、「Ｊ」が含まれている。図２９（Ｂ）では、ユーザ「Ａ」〜「Ｅ」の親密度マップが示され、例えば、ユーザ「Ａ」は、ユーザ「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」、「Ｈ」、「Ｉ」と直接関係性を持ち、それぞれ数値で示す親密度が定義されている。

図３０〜３２は、実験結果にしたがって優先度順に配列されたコンテンツを示し、（Ａ）は特許文献１の実験結果を示し、（Ｂ）特許文献２の実験結果を示し、（Ｃ）は本発明の実験結果を示している。

特許文献１は、背景技術で述べたように、コンテンツの被写体人物の情報（人物間距離、登場頻度、人物数、など）から被写体人物間の親密度を算出し、閲覧ユーザとの親密度の大きいユーザが写ったコンテンツを優先して提示するものである。

特許文献２は、背景技術で述べたように、コンテンツを所有するユーザが他のユーザと共にコンテンツを閲覧する場合において、他のユーザの、コンテンツの所有ユーザに対する親密度が、コンテンツの所有ユーザと他のユーザとの親密度より低いユーザが写ったコンテンツを優先して提示するものである。

本実験では、特許文献１、２及び本発明に対して、コンテンツの所有ユーザをユーザ「Ａ」、共有ユーザをユーザ「Ａ」〜「Ｃ」とし、図２９（Ａ）、（Ｂ）に示す条件の下、実験を行った。なお、特許文献１では、まず、共有ユーザと被写体人物との親密度の高さ、次にコンテンツの所有ユーザと被写体人物との親密度の高さ、次に撮影日時の古さの順に各コンテンツの優先度を定めた。

また、特許文献２では、まず共有ユーザと被写体人物との親密度の高さ、次にコンテンツに含まれる共有ユーザ数、次に撮影日時の古さの順に各コンテンツの優先度を定めた。

本発明では、上記の実施の形態２の手法を用いて各コンテンツの優先度を定めた。

図２９（Ｂ）の親密度マップから得られる共有ユーザ「Ａ」〜「Ｃ」に対して親密度の高い上位５名の被写体人物のランキングは、１位がユーザ「Ｇ」（親密度：３．５）、２位がユーザ「Ｆ」（親密度：３．０）、３位がユーザ「Ａ」（親密度：２．９（＝２．１＋０．８））、４位がユーザ「Ｂ」（親密度：２．８（＝２．０＋０．８））、５位がユーザ「Ｃ」（親密度：２．２（＝１．０＋１．２）であった。

よって、特許文献１では、図３０（Ａ）に示すように、ユーザ「Ｇ」、「Ｊ」を含むコンテンツ１及びユーザ「Ｆ」を含むコンテンツ６の優先度が１位、２位と算出された。また、特許文献２では、コンテンツ１及びコンテンツ６の優先度は１位、３位と算出された。

このように、特許文献１，２の手法では、共有ユーザの友人を多く含むコンテンツの優先度が高く算出されているにすぎず、共有ユーザを数多く含むコンテンツ（例えばコンテンツ７）や、共有ユーザ間で共通する友人（ユーザ「Ｄ」）が被写体人物として含まれるコンテンツ（例えばコンテンツ４）の優先度は高く算出されていない。

一方、本発明では、図３０（Ｃ）に示すようにコンテンツ４、コンテンツ７の優先度がそれぞれ１位、２位と算出されている。そのため、本発明では、共有ユーザ間で話題性の高いコンテンツの優先度が高くなっていることが分かる。これは、本願発明では、各共有ユーザのコンテンツ話題度の総和をコンテンツ話題度として採用し、各コンテンツの優先度が判定されているからである。

また、図３１（Ａ）、（Ｂ）に示すように、特許文献１、２では、コンテンツ２の優先度がコンテンツ４よりも高く算出されている。ここで、コンテンツ２は、共有ユーザであるユーザ「Ａ」〜「Ｃ」のいずれとも直接関係性を持たないユーザ「Ｊ」、すなわち、共有ユーザの共通の友人ではないユーザ「Ｊ」が含まれている。また、コンテンツ４は、ユーザ「Ｄ」を含み、このユーザ「Ｄ」は共有ユーザであるユーザ「Ａ」、「Ｂ」の友人である。

一方、本願発明では、図３１（Ｃ）に示すように、コンテンツ４の優先度がコンテンツ２よりも高く算出されている。したがって、本願発明では、共有ユーザの共通の友人を含むコンテンツの優先度が共有ユーザの共通の友人を含まないコンテンツよりも高く算出されていることが分かる。これは、本願発明では、各共有ユーザのコンテンツ話題度の総和をコンテンツ話題度として採用して、各コンテンツの優先度が判定されているからである。

また、図３２（Ａ）、（Ｂ）に示すように、特許文献１、２では、コンテンツ１の優先度が１位となっている。ここで、コンテンツ１は、ユーザ「Ｃ」が不参加のイベントαのコンテンツであるため、ユーザ「Ｃ」がコンテンツ１を閲覧すると、ユーザ「Ｃ」の気分を害する可能性が高い。また、特許文献１、２では、コンテンツ２の優先度が本願発明より高く算出されている。このコンテンツ２も、コンテンツ１と同様、ユーザ「Ｃ」が不参加のイベントαのコンテンツであるため、ユーザ「Ｃ」の気分を害する可能性が高い。

一方、本発明では、図３２（Ｃ）に示すようにコンテンツ２、コンテンツ１の優先度はそれぞれ、６位、８位と低く算出されている。したがって、本発明では、共有ユーザの気分を害する可能性の高いコンテンツの優先度が低く算出されていることが分かる。これは、本願発明では、コンテンツ適切度を用いて各コンテンツの優先度が判定されているからである。

次に、本発明の実施の形態によるコンテンツ処理装置のハードウェア構成について説明する。図３３は、本発明の実施の形態によるコンテンツ処理装置１００、１００Ａのハードウェア構成を示すブロック図である。コンテンツ処理装置１００、１００Ａは、例えばコンピュータにより構成され、入力装置２０１、ＲＯＭ（リードオンリメモリ）２０２、ＣＰＵ（中央演算処理装置）２０３、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）２０４、外部記憶装置２０５、表示装置２０６、記録媒体駆動装置２０７、通信装置２０８、撮影装置２１０、及びＲＦＩＤタグリーダ２１１を備える。各ブロックは内部のバスに接続され、このバスを介して種々のデータ等が入出され、ＣＰＵ２０３の制御の下、種々の処理が実行される。

入力装置２０１は、キーボード、マウス等から構成され、ユーザが種々のデータを入力するために使用される。ＲＯＭ２０２には、ＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ Ｓｙｓｔｅｍ）等のシステムプログラムが記憶される。外部記憶装置２０５は、ハードディスクドライブ等から構成され、所定のＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）及びコンテンツ処理プログラム等が記憶される。ＣＰＵ２０３は、外部記憶装置２０５からＯＳ及びコンテンツ処理プログラム等を読み出し、各ブロックの動作を制御する。ＲＡＭ２０４は、ＣＰＵ２０３３の作業領域等として用いられる。

表示装置２０６は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイにより構成され、ＣＰＵ２０３の制御の下に種々の画像を表示する。記録媒体駆動装置２０７は、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、フレキシブルディスクドライブ等から構成される。

なお、コンテンツ処理プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体２０９に格納されてユーザに提供される。ユーザはこの記録媒体２０９を記録媒体駆動装置２０７に読み込ませることで、コンテンツ処理プログラムをコンピュータにインストールする。また、プログラムをインターネット上のサーバに格納し、このサーバからダウンロードすることで、コンテンツ処理プログラムをコンピュータにインストールしてもよい。

通信装置２０８は、例えば、コンテンツ処理装置１００、１００Ａをインターネットに接続するための通信装置により構成され、ＣＰＵ３の制御の下、インターネットを介して他の機器との間でデータを送受する。

なお、図１等に示す入力部１０１は、入力装置２０１、撮影装置２１０、及びＲＦＩＤタグリーダ２１１とこれらの装置を制御するコンテンツ処理プログラムに含まれるプログラムとにより構成される。また、図１等に示すコンテンツ蓄積部１０２は、例えば外部記憶装置２０５とこの装置を制御するコンテンツ処理プログラムに含まれるプログラムとにより構成される。また、図１等に示す認識情報管理部１０３、コンテンツ情報管理部１０５、ソーシャル情報管理部１０６、共有ユーザ情報管理部１０７、ユーザ属性管理部１１２、及び操作履歴管理部１１９は、コンテンツ処理プログラムに含まれ、ＣＰＵ２０３により実行されるプログラムと、そのプログラムによって管理されるデータを記憶する記憶装置（ＲＡＭ２０４及び外部記憶装置２０５）とによって構成される。

また、図１等に示すコンテンツ情報解析部１０４、コンテンツ話題度算出部１０８、コンテンツ適切度算出部１０９、優先度判定部、出力制御部１１１、関係性情報取得部１１４、及びソーシャル情報更新部１１８は、コンテンツ処理プログラムに含まれ、ＣＰＵ２０３によって実行されるプログラムにより構成される。また、図１等に示す通信部１１３は、通信装置２０８により構成されている。

上記のコンテンツ処理装置の技術的特徴は以下のようにまとめることができる。

（１）上記のコンテンツ処理装置は、少なくとも１以上のコンテンツを処理するコンテンツ処理装置であって、前記コンテンツを入力するための入力部と、前記入力部により入力された前記コンテンツを共有する少なくとも１以上のユーザである共有ユーザに関する共有ユーザ情報を管理する共有ユーザ情報管理部と、前記コンテンツに含まれる被写体に関する被写体情報を管理するコンテンツ情報管理部と、ユーザ間の関係性とユーザ間の親密さの度合いを数値化した親密度とを規定するソーシャル情報を管理するソーシャル情報管理部と、前記被写体情報と前記共有ユーザ情報とを用いて、各コンテンツにおいて被写体として登場していない前記共有ユーザである未登場共有ユーザを抽出し、抽出した未登場共有ユーザと前記被写体との親密度が大きいコンテンツほど値が小さくなるように、前記共有ユーザ間で共有すべきコンテンツの度合いを数値化したコンテンツ適切度を算出するコンテンツ適切度算出部と、前記コンテンツ適切度を用いて前記コンテンツの共有すべき度合いを示すコンテンツ評価値を算出し、前記コンテンツ評価値に基づいて前記コンテンツの出力に関する優先度を判定する優先度判定部と、前記優先度判定部で判定された判定結果に基づき、前記コンテンツの出力を制御する出力制御部とを備える。

この構成によれば、各コンテンツにおいて被写体として登場していない共有ユーザである未登場共有ユーザが抽出され、未登場共有ユーザと被写体との親密度がソーシャル情報から抽出され、未登場ユーザと被写体との親密度が大きいコンテンツほど値が小さくなるようにコンテンツ適切度が算出され、コンテンツ適切度からコンテンツ評価値が算出され、コンテンツ評価値に基づいて各コンテンツの優先度が判定され、優先度にしたがって各コンテンツが出力される。

そのため、共有ユ−ザが共有するうえで適切なコンテンツを優先して出力することができ、コンテンツを共有する際のユーザ操作の負担（コンテンツを自ら選定する操作の手間と時間）を軽減することができきる。

（２）前記被写体情報と前記共有ユーザ情報と前記ソーシャル情報とに基づいて、前記共有ユーザ間で話題性があるコンテンツの度合いを数値化したコンテンツ話題度を算出するコンテンツ話題度算出部を更に備え、前記優先度判定部は、前記コンテンツ適切度に加えて更に前記コンテンツ話題度を用いて前記コンテンツ評価値を算出することが好ましい。

この構成によれば、共有ユーザ間で話題性があるコンテンツの度合いが数値化されたコンテンツ話題度が算出され、コンテンツ適切度に加えて更にコンテンツ話題度を用いてコンテンツ評価値が算出される。

そのため、共有ユ−ザが共有するうえで適切なコンテンツを優先して出力することができることに加えて、共有ユーザ間で話題性の高いコンテンツを優先して出力することができる。

（３）前記コンテンツから前記被写体情報を解析するコンテンツ情報解析部を更に備え、前記コンテンツ情報管理部は、各コンテンツについて、前記被写体情報と前記コンテンツのメタ情報とが対応付けられたコンテンツ情報を管理し、前記コンテンツ情報解析部は、前記コンテンツを前記メタ情報によってイベントに分類し、各イベントに参加したイベント参加ユーザを前記被写体情報から特定してイベント情報を生成し、前記コンテンツ適切度算出部は、各イベントにつき、前記イベントに不参加の共有ユーザであるイベント不参加共有ユーザを前記イベント情報から抽出し、前記イベント不参加共有ユーザの数が多く、かつ、前記イベント不参加共有ユーザと前記イベント参加ユーザとの親密度が大きいイベントほど値が小さくなるように、各イベントに含まれるコンテンツのコンテンツ適切度を算出することが好ましい。

この構成によれば、例えば複数のコンテンツが例えば撮影日等のメタ情報に応じてイベントに分類され、分類されたイベント毎に、イベントに不参加の共有ユーザであるイベント不参加共有ユーザが抽出される。そして、イベント不参加共有ユーザとイベントに参加したイベント参加ユーザとの親密度が大きいイベントほど、値が小さくなるように各イベントに含まれるコンテンツ適切度が算出される。そのため、イベント不参加共有ユーザが閲覧すると気分を害するようなコンテンツの優先度を低くすることができる。

例えば、共有ユーザ「Ａ」、「Ｂ」は参加したが、共有ユーザ「Ｃ」は不参加であるイベントにおいて、共有ユーザ「Ｃ」にそのイベントが事前に知らされていない場合を考える。この場合、このイベントに含まれるコンテンツを共有ユーザ「Ａ」〜「Ｃ」で閲覧すると、共有ユーザ「Ｃ」に孤独感等の不快な感情を与え、共有ユーザ「Ａ」及び「Ｃ」と共有ユーザ「Ｃ」との人間関係を悪化させる可能性がある。本構成によれば、このような事態を回避することができる。

（４）前記コンテンツ話題度算出部は、各コンテンツにつき、各共有ユーザと前記コンテンツに含まれる被写体との親密度を前記ソーシャル情報から抽出し、各共有ユーザにとって親密度の大きい被写体を多く含むコンテンツほど値が大きくなるように前記コンテンツ話題度を算出し、前記優先度判定部は、前記コンテンツ話題度及び前記コンテンツ適切度の値が大きいコンテンツほど値が大きくなるように前記コンテンツ評価値を算出し、算出したコンテンツ評価値が大きい順に前記コンテンツの優先度が高いと判定することが好ましい。

この構成によれば、各共有ユーザにとって親密度の大きい被写体を多く含むコンテンツほどコンテンツ話題度が大きく算出される。そのため、コンテンツを共有する全てのユ−ザにとって話題性が高いコンテンツを優先して出力することができる。

ここで、コンテンツ話題度算出部およびコンテンツ適切度算出部は、第１のユーザと第２のユーザとの親密度をソーシャル情報から抽出する際に、第１のユーザと第２のユーザとがソーシャル情報において直接関係性を有していれば、第１のユーザと第２のユーザとの親密度をソーシャル情報からそのまま抽出すればよい。

一方、コンテンツ話題度算出部およびコンテンツ適切度算出部は、第１のユーザと第２のユーザとがソーシャル情報において直接関係性を有していないが、少なくとも１人以上のユーザを仲介して間接的な関係性を有していれば、仲介するユーザを介して第１のユーザから第２のユーザまでの関係性に基づき、第１のユーザと第２のユーザとの親密度を算出すればよい。更に、コンテンツ話題度算出部およびコンテンツ適切度算出部は、第１のユーザと第２のユーザとがソーシャル情報において直接関係性も間接的な関係性も有していなければ、親密度に予め定められた値を設定すればよい。

この構成によれば、例えば、ある共有ユーザにとって直接関係性がないユーザが写っているコンテンツであっても、当該ユーザが当該共有ユーザと間接的な関係性を持っており、その親密度が大きければ、コンテンツの優先度は高くなる。一方、当該共有ユーザにとって間接的な関係性を持つユーザが写っていても、当該ユーザと当該共有ユーザとの親密度が低いコンテンツであれば、そのコンテンツの優先度は低くなる。このように、本構成によれば、より幅広いユーザのソーシャル情報を反映して、出力するコンテンツの優先度を判定することがきる。

ここで、コンテンツ話題度算出部は、共有ユーザのうち少なくとも１人以上のユーザとコンテンツに含まれる全ての被写体との親密度をソーシャル情報から抽出する際に、コンテンツに含まれる被写体の大きさ、位置、表情、及びポーズをコンテンツ情報解析部に解析させ、解析結果に基づいて親密度に重み付けしてもよい。

この構成によれば、コンテンツ話題度の算出において、コンテンツに含まれる被写体の大きさ、位置、表情、及び骨格の解析結果に基づくポーズといった被写体の見栄え情報に基づいて親密度に重み付けが行われる。そのため、例えば同じ被写体が含まれる複数のコンテンツにおいても、被写体がより見栄えよく写っているコンテンツを優先して出力することができる。

ここで、コンテンツ話題度算出部は、共有ユーザのうち少なくとも１人以上の共有ユーザとコンテンツに含まれる全ての被写体との親密度をソーシャル情報から抽出し、抽出した親密度を加算して共有ユーザ別のコンテンツ話題度を算出し、コンテンツ情報解析部により解析されたコンテンツ所有ユーザと共有ユーザとの親密度に基づいて、共有ユーザ別のコンテンツ話題度に重み付けを行いってもよい。

この構成によれば、コンテンツ所有ユーザと共有ユーザとの親密度を用いて共有ユーザ別のコンテンツ話題度に重み付けが行われ、各コンテンツのコンテンツ話題度が算出されるため、特にコンテンツ所有ユーザにとってより話題性の高いコンテンツを優先して出力することができる。

（５）前記コンテンツ情報解析部は、前記コンテンツを所有するコンテンツ所有ユーザを特定し、前記コンテンツ適切度算出部は、各イベントにつき、前記コンテンツ所有ユーザと前記イベント不参加共有ユーザとの親密度が所定の閾値以上である場合、当該イベントに含まれる各コンテンツのコンテンツ適切度が大きくなるように当該コンテンツ適切度に重み付けを行うことが好ましい。

この構成によれば、あるイベントのイベント不参加共有ユーザとコンテンツ所有ユーザとの親密度が所定の閾値以上、すなわち非常に仲の良い関係であれば、当該イベントに含まれるコンテンツを共有しても問題がないと仮定される。そして、イベント不参加共有ユーザとイベント参加ユーザとの親密度に関わらず、当該イベントに含まれる全てのコンテンツは、コンテンツ適切度が高くなるように重み付けが行われ、優先して出力される。そのため、コンテンツ所有ユーザとの関係性を考慮した上で、イベント不参加共有ユーザに対してより多くのコンテンツを共有させることができる。

（６）前記共有ユーザ情報は、前記共有ユーザの住所の位置を示す情報を含み、前記コンテンツ情報管理部は、前記コンテンツの撮影場所の位置を示す撮影位置情報を管理し、前記コンテンツ適切度算出部は、各イベントにつき、前記イベント不参加共有ユーザの住所の位置を示す情報と前記イベントに含まれるコンテンツの前記撮影位置情報との距離が所定の閾値以上である場合、当該コンテンツのコンテンツ適切度が大きくなるように当該コンテンツ適切度に重み付けを行うことが好ましい。

この構成によれば、あるコンテンツの撮影場所、すなわちあるイベントのワンシーンの撮影場所の位置を示す撮影位置情報とイベント不参加共有ユーザの住所の位置を示す情報とに基づき算出される距離が所定の閾値以上であり、イベント参加ユーザが物理的に当該イベントへの参加が困難である場合、当該コンテンツを共有しても問題がないと仮定される。そして、当該コンテンツのコンテンツ適切度が大きくなるように重み付けが行われ、当該イベントが優先して出力される。そのため、その住所とイベントの開催場所との距離を考慮した上で、より多くのコンテンツをイベント不参加共有ユーザに共有させることができる。

ここで、優先度判定部は、各イベントに含まれる全てのコンテンツのコンテンツ話題度とコンテンツ適切度とを加算し、加算した値を用いて、イベント単位で優先度を判定してもよい。

この構成によれば、イベント単位に優先度が判定されるため、共有ユーザは優先度の高いイベントから順に当該イベントに含まれるコンテンツを共有することができ、イベントの分類方法に応じてより多様な共有方法でコンテンツを共有することができる。

（７）前記コンテンツを所有するコンテンツ所有ユーザに対して前記関係性が定義された全てのユーザのユーザ属性を特定するためのユーザ属性テーブルと、前記共有ユーザのユーザ属性に応じて、前記コンテンツ所有ユーザが前記共有ユーザにコンテンツの共有を許可する被写体のユーザ属性を規定する共有コンテンツ属性ポリシーとを管理するユーザ属性管理部を更に備え、前記コンテンツ適切度算出部は、前記共有ユーザのユーザ属性と前記コンテンツに含まれる被写体のユーザ属性とを前記ユーザ属性テーブルから特定し、特定した共有ユーザのユーザ属性で共有可能なユーザ属性を前記共有コンテンツ属性ポリシーから特定し、前記共有ユーザのユーザ属性では共有が許可されていないユーザ属性を持つ被写体を含むコンテンツについて、前記コンテンツ適切度を、前記コンテンツ適切度を小さくするために予め定められた値に設定することが好ましい。

この構成によれば、コンテンツ所有ユーザのプライバシーを侵害するようなユーザ属性を持つ被写体人物が含まれるコンテンツの優先度が下げられる。そのため、例えば、コンテンツ所有ユーザが恋人の写ったコンテンツを家族に見られたくない場合において、共有ユーザのユーザ属性が「家族」である場合、恋人の写ったコンテンツの出力を防止することができ、コンテンツ所有ユーザの気分を害することを軽減することができる。

（８）前記入力部は、前記コンテンツ処理装置を所有する装置所有ユーザの識別情報である所有ユーザ情報と、前記装置所有ユーザの電子メールアドレスと、前記コンテンツを共有する相手ユーザの識別情報である相手ユーザ情報と、前記相手ユーザの電子メールアドレスとの入力を受け付け、受け付けた情報を前記共有ユーザ情報管理部に管理させることが好ましい。

この構成によれば、コンテンツを共有する相手ユーザの電子メールアドレス等をユーザに入力させて、相手ユーザの電子メールアドレス等をコンテンツ処理装置に管理させることができる。

（９）ネットワークを介して外部装置と通信を行う通信部を更に備え、前記コンテンツ適切度算出部は、前記装置所有ユーザと前記相手ユーザとを前記共有ユーザとしてコンテンツ適切度を算出し、前記出力制御部は、前記優先度判定部で判定された優先度に基づき、コンテンツを抽出し、抽出したコンテンツを前記相手ユーザの電子メールアドレス宛てに送信するように前記通信部に指示することが好ましい。

この構成によれば、コンテンツ処理装置を所有する装置所有ユーザとコンテンツを共有する相手ユーザとにとって話題性が高く、共有に適切なコンテンツが自動で選定され、相手ユーザの電子メールアドレス宛に送信される。そのため、電子メールを利用してコンテンツを共有する際のユーザ操作の負担（コンテンツを自ら選定し、電子メールに添付して送信する操作の手間と時間）を軽減することができる。

（１０）前記コンテンツ処理装置を所有する装置所有ユーザが投稿するコンテンツを規定のユーザ同士で共有させるコンテンツ共有ネットワークサービスを提供するサーバ装置とネットワークを介して通信する通信部と、前記コンテンツ共有ネットワークサービスにより管理され、前記規定のユーザ間の関係性と前記規定のユーザ間の親密さの度合いを数値化した親密度とを規定した関係性情報を前記通信部を介して取得する関係性情報取得部とを更に備え、前記コンテンツ適切度算出部は、前記関係性情報取得部により取得された関係性情報に含まれるユーザを前記共有ユーザとして前記コンテンツ適切度を算出し、前記出力制御部は、前記優先度判定部により判定された優先度に基づき、前記コンテンツ共有ネットワークサービスに投稿するコンテンツを抽出し、抽出したコンテンツを前記コンテンツ共有サービスに投稿するように前記通信部に指示することが好ましい。

この構成によれば、コンテンツ共有ネットワークサービスによって管理される関係性情報に含まれるユーザにとって共有に適切なコンテンツが自動で選定され、当該ネットワークサービスに投稿される。そのため、コンテンツ共有ネットワークサービス利用してコンテンツを共有する際のユーザ操作の負担（コンテンツを自ら選定し、コンテンツ共有ネットワークサービスに投稿する操作の手間と時間）を軽減することができる。

（１１）ネットワークを介して外部装置と通信を行う通信部と、現在日時を算出する現在日時算出部とを更に備え、前記共有ユーザ情報管理部は、前記コンテンツ処理装置を所有する装置所有ユーザのスケジュール情報を管理し、前記コンテンツ適切度算出部は、前記現在日時算出部により算出された現在日時と、前記スケジュール情報に登録された予定の開催日時との差が一定の閾値以下になった場合、当該予定に関連するユーザを前記共有ユーザとして前記コンテンツ適切度を算出し、前記出力制御部は、前記優先度判定部により判定された優先度に基づき、コンテンツを抽出し、抽出したコンテンツを前記共有ユーザの携帯端末に送信するように前記通信部に指示することが好ましい。

この構成によれば、装置所有ユーザのスケジュール情報に登録された予定の開催日時が近づくと、装置所有ユーザと当該予定に関連するユーザとにとって共有に適切なコンテンツが自動で選定され、携帯端末に転送される。そのため、予定に関連するユーザが所有する携帯端末を利用してコンテンツを共有する際のユーザ操作の負担（予定日時に向けてコンテンツを自ら選定し、携帯端末に転送する操作の手間と時間）を軽減することができる。

（１２）前記コンテンツ情報解析部は、前記被写体情報と前記コンテンツを撮影した撮影ユーザを識別する撮影ユーザ情報とに基づいて、前記コンテンツに含まれる被写体と前記撮影ユーザとの関係性を特定し、特定した関係性に基づいて、前記ソーシャル情報を更新するソーシャル情報更新部を更に備えることが好ましい。

この構成によれば、コンテンツを撮影した撮影ユーザとコンテンツに含まれる被写体との関係性に基づいてソーシャル情報が更新されるため、現実世界でのユーザ間の関係性が反映され、ソーシャル情報の経時的変化を考慮してコンテンツ話題度及びコンテンツ適切度を算出して、出力するコンテンツの優先度を判定することができる。

（１３）前記コンテンツに対する操作履歴と当該操作を行ったユーザを識別する情報とを対応付けた操作履歴情報を管理する操作履歴管理部と、前記操作履歴情報に基づいて、操作を行ったユーザとコンテンツに含まれる被写体との親密度を調整するソーシャル情報更新部とを更に備えることが好ましい。

この構成によれば、ユーザのコンテンツに対する閲覧、拡大、コピー、印刷、転送、送信、加工、削除、投稿といった操作履歴に基づいてソーシャル情報が調整される。そのため、コンテンツを撮影していないユーザやコンテンツに写っていないユーザであっても、コンテンツを操作することでコンテンツに含まれる被写体とのソーシャル情報を調整することができる。

（１４）ネットワークを介して外部装置と通信を行う通信部を更に備え、前記ソーシャル情報更新部は、ネットワークに接続された他の前記コンテンツ処理装置の前記ソーシャル情報管理部が管理するソーシャル情報を前記通信部を介して取得し、取得したソーシャル情報に基づいて、自身の前記コンテンツ処理装置の前記ソーシャル情報管理部が管理する前記ソーシャル情報を更新することが好ましい。

この構成によれば、ネットワークに接続された他のコンテンツ処理装置からソーシャル情報が取得され、取得したソーシャル情報を用いて、ソーシャル情報が更新されるため、より豊富なソーシャル情報を用いてコンテンツ話題度とコンテンツ適切度を算出でき、出力するコンテンツの優先度を判定することができる。

また、本発明は、一または複数の集積回路により実現することもできる。

また、本発明は、コンピュータに実行させるプログラムとして実現することもできる。そして、そのようなプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体或いはインターネットなどの伝送媒体を介して配信することができるのは言うまでもない。

本発明に係るコンテンツ処理装置は、ビデオレコーダ、ホームサーバ、デジタルスチルカメラ、デジタルビデオカメラ、パーソナルコンピュータ、コンテンツ管理を行うネットワークサービスなどを提供するエンタープライズ向けコンピュータ（ワークステーション）、画像コンテンツの取り込み機能を搭載したデジタルテレビ受像機、セットトップボックス、カーナビゲーションシステム、プロジェクタ、モバイル端末、音楽コンポ、デジタルフォトフレーム、機器制御用リモートコントローラ端末などへの適用に有用である。

Claims (17)

1. 少なくとも１以上のコンテンツを処理するコンテンツ処理装置であって、
   前記コンテンツを入力するための入力部と、
   前記入力部により入力された前記コンテンツを共有する少なくとも１以上のユーザである共有ユーザに関する共有ユーザ情報を管理する共有ユーザ情報管理部と、
   前記コンテンツに含まれる被写体に関する被写体情報を管理するコンテンツ情報管理部と、
   ユーザ間の関係性とユーザ間の親密さの度合いを数値化した親密度とを規定するソーシャル情報を管理するソーシャル情報管理部と、
   前記被写体情報と前記共有ユーザ情報とを用いて、各コンテンツにおいて被写体として登場していない前記共有ユーザである未登場共有ユーザを抽出し、抽出した未登場共有ユーザと前記被写体との親密度が大きいコンテンツほど値が小さくなるように、前記共有ユーザ間で共有すべきコンテンツの度合いを数値化したコンテンツ適切度を算出するコンテンツ適切度算出部と、
   前記コンテンツ適切度を用いてコンテンツ評価値を算出し、前記コンテンツ評価値に基づいて前記コンテンツの出力に関する優先度を判定する優先度判定部と、
   前記優先度判定部で判定された判定結果に基づき、前記コンテンツの出力を制御する出力制御部とを備えるコンテンツ処理装置。
2. 前記被写体情報と前記共有ユーザ情報と前記ソーシャル情報とに基づいて、前記共有ユーザ間で話題性があるコンテンツの度合いを数値化したコンテンツ話題度を算出するコンテンツ話題度算出部を更に備え、
   前記優先度判定部は、前記コンテンツ適切度に加えて更に前記コンテンツ話題度を用いて前記コンテンツ評価値を算出する請求項１記載のコンテンツ処理装置。
3. 前記コンテンツから前記被写体情報を解析するコンテンツ情報解析部を更に備え、
   前記コンテンツ情報管理部は、各コンテンツについて、前記被写体情報と前記コンテンツのメタ情報とが対応付けられたコンテンツ情報を管理し、
   前記コンテンツ情報解析部は、前記コンテンツを前記メタ情報によってイベントに分類し、各イベントに参加したイベント参加ユーザを前記被写体情報から特定してイベント情報を生成し、
   前記コンテンツ適切度算出部は、各イベントにつき、前記イベントに不参加の共有ユーザであるイベント不参加共有ユーザを前記イベント情報から抽出し、前記イベント不参加共有ユーザの数が多く、かつ、前記イベント不参加共有ユーザと前記イベント参加ユーザとの親密度が大きいイベントほど値が小さくなるように、各イベントに含まれるコンテンツのコンテンツ適切度を算出する請求項１又は２記載のコンテンツ処理装置。
4. 前記コンテンツ話題度算出部は、各コンテンツにつき、各共有ユーザと前記コンテンツに含まれる被写体との親密度を前記ソーシャル情報から抽出し、各共有ユーザにとって親密度の大きい被写体を多く含むコンテンツほど値が大きくなるように前記コンテンツ話題度を算出し、
   前記優先度判定部は、前記コンテンツ話題度及び前記コンテンツ適切度の値が大きいコンテンツほど値が大きくなるように前記コンテンツ評価値を算出し、算出したコンテンツ評価値が大きい順に前記コンテンツの優先度が高いと判定する請求項３記載のコンテンツ処理装置。
5. 前記コンテンツ情報解析部は、前記コンテンツを所有するコンテンツ所有ユーザを特定し、
   前記コンテンツ適切度算出部は、各イベントにつき、前記コンテンツ所有ユーザと前記イベント不参加共有ユーザとの親密度が所定の閾値以上である場合、当該イベントに含まれる各コンテンツのコンテンツ適切度が大きくなるように当該コンテンツ適切度に重み付けを行う請求項３又は４記載のコンテンツ処理装置。
6. 前記共有ユーザ情報は、前記共有ユーザの住所の位置を示す情報を含み、
   前記コンテンツ情報管理部は、前記コンテンツの撮影場所の位置を示す撮影位置情報を管理し、
   前記コンテンツ適切度算出部は、各イベントにつき、前記イベント不参加共有ユーザの住所の位置を示す情報と前記イベントに含まれるコンテンツの前記撮影位置情報との距離が所定の閾値以上である場合、当該コンテンツのコンテンツ適切度が大きくなるように当該コンテンツ適切度に重み付けを行う請求項３〜５のいずれかに記載のコンテンツ処理装置。
7. 前記コンテンツを所有するコンテンツ所有ユーザに対して前記関係性が定義された全てのユーザのユーザ属性を特定するためのユーザ属性テーブルと、前記共有ユーザのユーザ属性に応じて、前記コンテンツ所有ユーザが前記共有ユーザにコンテンツの共有を許可する被写体のユーザ属性を規定する共有コンテンツ属性ポリシーとを管理するユーザ属性管理部を更に備え、
   前記コンテンツ適切度算出部は、前記共有ユーザのユーザ属性と前記コンテンツに含まれる被写体のユーザ属性とを前記ユーザ属性テーブルから特定し、特定した共有ユーザのユーザ属性で共有可能なユーザ属性を前記共有コンテンツ属性ポリシーから特定し、前記共有ユーザのユーザ属性では共有が許可されていないユーザ属性を持つ被写体を含むコンテンツについて、前記コンテンツ適切度を、前記コンテンツ適切度を小さくするために予め定められた値に設定する請求項３〜６のいずれかに記載のコンテンツ処理装置。
8. 前記入力部は、前記コンテンツ処理装置を所有する装置所有ユーザの識別情報である所有ユーザ情報と、前記装置所有ユーザの電子メールアドレスと、前記コンテンツを共有する相手ユーザの識別情報である相手ユーザ情報と、前記相手ユーザの電子メールアドレスとの入力を受け付け、受け付けた情報を前記共有ユーザ情報管理部に管理させる請求項１〜７のいずれかに記載のコンテンツ処理装置。
9. ネットワークを介して外部装置と通信を行う通信部を更に備え、
   前記コンテンツ適切度算出部は、前記装置所有ユーザと前記相手ユーザとを前記共有ユーザとしてコンテンツ適切度を算出し、
   前記出力制御部は、前記優先度判定部で判定された優先度に基づき、コンテンツを抽出し、抽出したコンテンツを前記相手ユーザの電子メールアドレス宛てに送信するように前記通信部に指示する請求項８記載のコンテンツ処理装置。
10. 前記コンテンツ処理装置を所有する装置所有ユーザが投稿するコンテンツを規定のユーザ同士で共有させるコンテンツ共有ネットワークサービスを提供するサーバ装置とネットワークを介して通信する通信部と、
    前記コンテンツ共有ネットワークサービスにより管理され、前記規定のユーザ間の関係性と前記規定のユーザ間の親密さの度合いを数値化した親密度とを規定した関係性情報を前記通信部を介して取得する関係性情報取得部とを更に備え、
    前記コンテンツ適切度算出部は、前記関係性情報取得部により取得された関係性情報に含まれるユーザを前記共有ユーザとして前記コンテンツ適切度を算出し、
    前記出力制御部は、前記優先度判定部により判定された優先度に基づき、前記コンテンツ共有ネットワークサービスに投稿するコンテンツを抽出し、抽出したコンテンツを前記コンテンツ共有サービスに投稿するように前記通信部に指示する請求項１〜９のいずれかに記載のコンテンツ処理装置。
11. ネットワークを介して外部装置と通信を行う通信部と、
    現在日時を算出する現在日時算出部とを更に備え、
    前記共有ユーザ情報管理部は、前記コンテンツ処理装置を所有する装置所有ユーザのスケジュール情報を管理し、
    前記コンテンツ適切度算出部は、前記現在日時算出部により算出された現在日時と、前記スケジュール情報に登録された予定の開催日時との差が一定の閾値以下になった場合、当該予定に関連するユーザを前記共有ユーザとして前記コンテンツ適切度を算出し、
    前記出力制御部は、前記優先度判定部により判定された優先度に基づき、コンテンツを抽出し、抽出したコンテンツを前記共有ユーザの携帯端末に送信するように前記通信部に指示する請求項１〜９のいずれかに記載のコンテンツ処理装置。
12. 前記コンテンツ情報解析部は、前記被写体情報と前記コンテンツを撮影した撮影ユーザを識別する撮影ユーザ情報とに基づいて、前記コンテンツに含まれる被写体と前記撮影ユーザとの関係性を特定し、特定した関係性に基づいて、前記ソーシャル情報を更新するソーシャル情報更新部を更に備える請求項１〜１１のいずれかに記載のコンテンツ処理装置。
13. 前記コンテンツに対する操作履歴と当該操作を行ったユーザを識別する情報とを対応付けた操作履歴情報を管理する操作履歴管理部と、
    前記操作履歴情報に基づいて、操作を行ったユーザとコンテンツに含まれる被写体との親密度を調整するソーシャル情報更新部とを更に備える請求項１〜１１のいずれかに記載のコンテンツ処理装置。
14. ネットワークを介して外部装置と通信を行う通信部を更に備え、
    前記ソーシャル情報更新部は、ネットワークに接続された他の前記コンテンツ処理装置の前記ソーシャル情報管理部が管理するソーシャル情報を前記通信部を介して取得し、取得したソーシャル情報に基づいて、自身の前記コンテンツ処理装置の前記ソーシャル情報管理部が管理する前記ソーシャル情報を更新する請求項１２又は１３記載のコンテンツ処理装置。
15. 少なくとも１以上のコンテンツを処理するコンテンツ処理装置が実行するコンテンツ処理方法であって、
    入力部が前記コンテンツを入力するステップと
    前記入力部により入力された前記コンテンツを共有する少なくとも１以上のユーザである共有ユーザに関する共有ユーザ情報を共有ユーザ情報管理部が管理する共有ユーザ情報管理ステップと、
    前記コンテンツに含まれる被写体に関する被写体情報をコンテンツ情報管理部が管理するコンテンツ情報管理ステップと、
    ユーザ間の関係性とユーザ間の親密さの度合いを数値化した親密度とを規定するソーシャル情報をソーシャル情報管理部が管理するソーシャル情報管理ステップと、
    前記被写体情報と前記共有ユーザ情報とを用いて、各コンテンツにおいて被写体として登場していない前記共有ユーザである未登場共有ユーザを抽出し、抽出した未登場共有ユーザと前記被写体との親密度が大きいコンテンツほど値が小さくなるように、前記共有ユーザ間で共有すべきコンテンツの度合いを数値化したコンテンツ適切度をコンテンツ適切度算出部が算出するコンテンツ適切度算出ステップと、
    前記コンテンツ適切度を用いてコンテンツ評価値を算出し、前記コンテンツ評価値に基づいて前記コンテンツの出力に関する優先度を優先度判定部が判定する優先度判定ステップと、
    前記優先度判定部で判定された優先度に基づき、前記コンテンツの出力を出力制御部が制御する出力制御ステップとを備えるコンテンツ処理方法。
16. コンピュータを、少なくとも１以上のコンテンツを処理するコンテンツ処理装置として機能させるコンテンツ処理プログラムであって、
    入力部により入力された前記コンテンツを共有する少なくとも１以上のユーザである共有ユーザに関する共有ユーザ情報を管理する共有ユーザ情報管理部と、
    前記コンテンツに含まれる被写体に関する被写体情報を管理するコンテンツ情報管理部と、
    ユーザ間の関係性とユーザ間の親密さの度合いを数値化した親密度とを規定するソーシャル情報を管理するソーシャル情報管理部と、
    前記被写体情報と前記共有ユーザ情報とを用いて、各コンテンツにおいて被写体として登場していない前記共有ユーザである未登場共有ユーザを抽出し、抽出した未登場共有ユーザと前記被写体との親密度が大きいコンテンツほど値が小さくなるように、前記共有ユーザ間で共有すべきコンテンツの度合いを数値化したコンテンツ適切度を算出するコンテンツ適切度算出部と、
    前記コンテンツ適切度を用いてコンテンツ評価値を算出し、前記コンテンツ評価値に基づいて前記コンテンツの出力に関する優先度を判定する優先度判定部と、
    前記優先度判定部で判定された優先度に基づき、前記コンテンツの出力を制御する出力制御部としてコンピュータを機能させるコンテンツ処理プログラム。
17. 少なくとも１以上のコンテンツを処理するコンテンツ処理装置の集積回路であって、
    入力部により入力された前記コンテンツを共有する少なくとも１以上のユーザである共有ユーザに関する共有ユーザ情報を管理する共有ユーザ情報管理部と、
    前記コンテンツに含まれる被写体に関する被写体情報を管理するコンテンツ情報管理部と、
    ユーザ間の関係性とユーザ間の親密さの度合いを数値化した親密度とを規定するソーシャル情報を管理するソーシャル情報管理部と、
    前記被写体情報と前記共有ユーザ情報とを用いて、各コンテンツにおいて被写体として登場していない前記共有ユーザである未登場共有ユーザを抽出し、抽出した未登場共有ユーザと前記被写体との親密度が大きいコンテンツほど値が小さくなるように、前記共有ユーザ間で共有すべきコンテンツの度合いを数値化したコンテンツ適切度を算出するコンテンツ適切度算出部と、
    前記コンテンツ適切度を用いてコンテンツ評価値を算出し、前記コンテンツ評価値に基づいて前記コンテンツの出力に関する優先度を判定する優先度判定部と、
    前記優先度判定部で判定された優先度に基づき、前記コンテンツの出力を制御する出力制御部とを備える集積回路。

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