JPWO2016125415A1 - 体感品質最適化システム、体感品質最適化装置、レコメンド要求装置、体感品質最適化方法、レコメンド要求方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

コンテンツ配信サービスにおいて、ユーザが体感する品質（QoE：Quality of Experience）を最適化するための体感品質最適化システムであって、コンテンツ配信のQoEを最適化するために、当該コンテンツ配信の配信パラメータ候補を出力し、当該QoEを最適化する配信パラメータをレコメンド値として受信するレコメンド要求装置と、前記レコメンド要求装置から受信した前記配信パラメータ候補からQoEを推定し、当該QoEを最適化する配信パラメータをレコメンド値として算出し、当該レコメンド値を出力する体感品質最適化装置と、を備える。

Description

本発明は、コンテンツ配信サービスにおいて、ユーザが体感する品質（QoE : Quality of Experience）を最適化するための体感品質最適化技術に関する。

従来、コンテンツ配信方法について、特に映像配信では，以下の３つのアプローチが取られてきた。
（１）利用者が配信レートを選択する方法
利用者側でQoEが影響する配信レートを設定するためのインターフェースを準備しておき、利用者が自身の通信環境などを考慮して配信レートを設定する方法が検討されている。配信レートとして、高／中／低などの３パターンの品質を準備する場合が多く利用されている。現在、YouTube（登録商標）などの映像配信サービスでは、画質を選択できるインターフェースが存在している（非特許文献１参照）。
（２）コンテンツ配信事業者側で配信レートを選択する方法
コンテンツ配信サービスの利用者数が多い時間帯は低レートの品質でのコンテツン配信を行ない、利用者数が少ない時間帯には中／高レートのより高品質なコンテンツ配信を行なう方法である。これにより、混雑時でもサービス利用者に最低限満足可能な品質でのサービス提供が可能となる。また、利用者数やプレミアムの支払いに応じて高品質なサービス提供も可能となる。現在、ニコニコ動画（登録商標）では無料会員に対して、混雑時に配信レートを低下させる様な施策を実施している（非特許文献２参照）。
（３）通信状況に応じてコンテンツの配信レートを選択する方法
この方法では、何らかの形で利用者の可用帯域を推定し、可用帯域に応じたビットレートでコンテンツを配信する方法である。可用帯域の推定方式から、幾つかに分類される。
ａ． パッシブ型推定方式
パッシブ型の推定方式においては、過去の通信履歴等から可用帯域を推定する。

この方式では、可用帯域に関する何らかの傾向を利用して推定するものである。例えば、時系列の定常性を利用して、可用帯域の推定を行っている（非特許文献３参照）。
ｂ． アクティブ型推定方式
アクティブ型の推定方式においては、配信前に短い通信を追加で行ない、その際の通信性能を参考として、可用帯域を推定する。例えば、通信前にパケットトレインという、逐次的に大きくなるパケット群を送り、到着までの遅延の変化量から可用帯域を推定する（非特許文献４参照）。
ｃ． フィードバック方式
フィードバック方式においては、配信を行っている途中に、その通信自体の速度を測定して、その際の通信速度に合わせて、リアルタイムで配信レートを変更するものである。この方式は、主に、途中で配信レートを変更できる、映像配信に適用される。この方式を取り入れている映像配信では、チャンク型と呼ばれる短い時間単位のファイルにコンテンツを分割し、チャンクごとにサーバ／クライアント間でネットワーク品質(NW品質)等を計測し、計測結果に基づいて、次に端末が受信するチャンクの配信レートを決定し、コンテンツを配信する。これにより、利用者の端末の再生バッファにコンテンツを蓄積し再生する事で、低レートでも品質の高いコンテンツ配信が可能となる（非特許文献５，６参照）。

"YouTube＞ヘルプ＞画質"、[online]、YouTube、［平成２６年１２月２日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：https://support.google.com/youtube/answer/91449?hl=ja＞ "niconico＞ヘルプ＞エコノミーモードとは"、[online]、ニコニコ動画、［平成２６年１２月２日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://faq.nicovideo.jp/EokpControl?&tid=11483&event=FE0006＞ Rich Wolski, Neil T. Spring, and Jim Hayes. "1999. The network weather service: a distributed resource performance forecasting service for metacomputing." Future Genera. Comput. Syst. 15, 5-6 (October 1999), p.757-768. 大芝ら、"リアルタイムコミュニケーションの品質を確保するための短時間可用帯域推定方式"、情報処理学会論文誌、53(2), 698-711, 2012-2. 廣本ら、"メディアストリーミングにおける高速移動通信網に適した動的符号化レート制御手法"、情報処理学会論文誌、50(10), p.2532-2542, 2009-10-1. 酒澤ら、"TCPビデオストリーミングの動的レート制御方式の検討"、電子情報通信学会技術研究報告、IE, 画像工学 102(469), p.19-24, 2002-11-15.

前記従来の既存手法には、以下の課題が存在する。以下、それぞれの方式について問題点を指摘する。
（１）利用者が配信レートを選択する方法
利用者が配信レートを選択する方式では、利用者の好みにあった映像配信レートを設定出来るメリットはあるものの、実際の通信環境よりも高い配信レートを選択する事によって生じるリバッファリングによる体感品質低下や、出先などの自宅以外の環境で視聴する際に、利用者が通信環境に応じた適切な配信レートの設定が困難であるという問題がある。
（２）コンテンツ配信事業者側で配信レートを選択する方法
コンテンツ配信事業者側で配信レートを選択する方法は、配信側設備量に応じた配信レートの設定を行える半面、利用者個々の通信環境に応じたレート制御が行われないため、通信環境に対して過大なレートでコンテンツ映像配信を行ってしまう（リバッファリング）事象や、過少レートでコンテンツ配信を行ってしまう事象が発生するという問題がある。
（３）通信状況に応じてコンテンツ配信レートを選択する方法
ａ． パッシブ型推定方式
パッシブ型の推定方式は、エンドツーエンドの十分な過去の通信履歴が必要であるため、これまで、十分なデータを揃えるのが困難であった。
ｂ． アクティブ型推定方式
アクティブ型の推定方式では、通信前に可用帯域を測定するための時間が追加でかかってしまうため、コンテンツの配信に時間がかかってしまうという問題がある。通信開始までの待ち時間はweb系のアプリケーションでは体感品質に大きく影響してしまう。
ｃ． フィードバック方式
当該配信方式では、再生停止を伴うリバッファリングの発生頻度は低くなるが、映像視聴中に配信レート（解像度）が変動するため、視聴者のQoEは高くない事が被験者評価によって確認されている。また、リバッファリングを少なくする事を目的に配信レートの設定を行なうため、配信レートを低下させすぎ、QoEがリバッファリング発生時よりも低下する事象を引き起こす事がある。

本発明は、このような課題に鑑みなされたもので、コンテンツ配信毎のNW品質／QoEに関連する情報を蓄積し、その情報に基づいて、QoEを最適化するための配信方法を推定し、レコメンドを行なう事が可能になる技術を提供することを目的とする。

開示の技術に係る体感品質最適化システムは、コンテンツ配信サービスにおいて、ユーザが体感する品質（QoE：Quality of Experience）を最適化するための体感品質最適化システムであって、コンテンツ配信のための配信パラメータ候補を送信し、QoEを最適化するレコメンド値を受信するレコメンド要求装置と、前記レコメンド要求装置により入力された前記配信パラメータ候補に基づいて、QoEを推定し、当該QoEを最適化する配信パラメータをレコメンド値として算出し、当該レコメンド値を出力する体感品質最適化装置と、を備えている。

開示の技術に係る体感品質最適化装置は、コンテンツ配信サービスにおいて、QoEを最適化するための体感品質最適化装置であって、コンテンツ配信のための配信パラメータ候補を入力し、QoEを最適化するレコメンド値を出力するパラメータ入出力部と、前記パラメータ入出力部により入力された配信パラメータ候補に基づいて、QoEを推定し、当該QoEを最適化する配信パラメータを前記レコメンド値として算出する推定値・レコメンド値算出部と、を備えている。

開示の技術に係るレコメンド要求装置は、コンテンツ配信サービスにおいて、QoEを最適化するためのレコメンド要求装置であって、QoEを最適化する配信パラメータをレコメンド値として要求するために、コンテンツ配信のための配信パラメータ候補を体感品質最適化装置へ出力する配信パラメータ出力部と、前記体感品質最適化装置から前記レコメンド値を受信するレコメンド値受信部と、を有している。

開示の技術によれば、コンテンツ配信毎のNW品質／QoEに関連する情報に基づいて、QoEを最適化するための配信方法を推定し、レコメンドを行なう事が可能になる技術が提供される。

本発明の実施の形態に係る体感品質最適化システムのシステム概要を示す図。 前記体感品質最適化システムにおける体感品質最適化装置１の機能構成を示す図。 前記体感品質最適化装置１における主な機能の概要を説明する図。 前記体感品質最適化装置１の処理フローを示す図。 前記体感品質最適化装置１のＯＴＴインターフェースにおける入出力データの定義の一例を説明する図。 前記体感品質最適化装置１のＯＴＴインターフェースにおける入出力データの定義の一例を説明する図。 前記体感品質最適化装置１のＯＴＴインターフェースにおける入出力データの定義の一例を説明する図。 前記体感品質最適化装置１のＯＴＴインターフェースにおける入出力データの定義の一例を説明する図。 前記体感品質最適化装置１のＯＴＴインターフェースにおける入出力データの定義の一例を説明する図。 前記体感品質最適化装置１の各機能において使用されるその他のデータの定義の一例を説明する図。 前記体感品質最適化装置１の各機能において使用されるその他のデータの定義の一例を説明する図。 前記体感品質最適化装置１の各機能において参照・更新される記憶部２４に記憶されたテーブル及びパラメータの一覧の一例を示す図。 前記体感品質最適化装置１の各機能において参照・更新される記憶部２４に記憶されたテーブル及びパラメータの一覧の一例を示す図。 前記体感品質最適化装置１の各機能において参照・更新される記憶部２４に記憶されたテーブル及びパラメータの一覧の一例を示す図。 前記体感品質最適化装置１の各機能において参照・更新される記憶部２４に記憶されたテーブル及びパラメータの一覧の一例を示す図。 前記体感品質最適化装置１の各機能において参照・更新される記憶部２４に記憶されたテーブル及びパラメータの一覧の一例を示す図。 前記体感品質最適化装置１のスループット推定機能１１により実行される処理を説明する図。 前記体感品質最適化装置１のスループット推定機能１１により実行される処理を説明する図。 前記体感品質最適化装置１の再生停止状態推定機能１２により実行される処理を説明する図。 前記体感品質最適化装置１のQoE推定機能１３により実行される処理を説明する図。 前記体感品質最適化装置１の解像度・フレームレートレコメンド機能１４により実行される処理を説明する図。 前記体感品質最適化装置１の初期符号化パラメータレコメンド機能１５により実行される処理を説明する図。 前記初期符号化パラメータレコメンド機能１５（図１２）に含まれる機能であって、符号化ビットレート配列及び平均スループット分布から全体QoE及び符号化パラメータテーブルＴ１２を出力する機能１５−１により実行される処理を説明する図。 前記初期符号化パラメータレコメンド機能１５（図１２）に含まれる機能であって、平均スループット分布テーブルＴ１１を出力する機能１５−２により実行される処理を説明する図。 前記初期符号化パラメータレコメンド機能１５の前記符号化ビットレート配列及び平均スループット分布から全体QoE及び符号化パラメータテーブルＴ１２を出力する機能１５−１（図１３）に含まれる機能であって、符号化パラメータテーブルＴ１２から平均スループット−QoEテーブルＴ１３へ変換する機能１５−３により実行される処理を説明する図。 前記符号化パラメータテーブルＴ１２から平均スループット−QoEテーブルＴ１３への変換機能１５−３において、平均スループット階級の上限値以下の平均スループットがＴｍｐテーブルＴ１４に存在しない場合（T<T_min）のQoEの算出機能１５−４を説明する図。 前記符号化パラメータテーブルＴ１２から平均スループット−QoEテーブルＴ１３への変換機能１５−３において、平均スループット階級の上限値以下の平均スループットがＴｍｐテーブルＴ１４に存在しない場合（T<T_min）のQoEの算出機能１５−４を説明する図。 前記符号化パラメータテーブルＴ１２から平均スループット−QoEテーブルＴ１３への変換機能１５−３において、平均スループット階級の範囲にＴｍｐテーブルＴ１４の平均スループットが存在する場合のQoEの算出機能１５−５を説明する図。 前記符号化パラメータテーブルＴ１２から平均スループット−QoEテーブルＴ１３への変換機能１５−３において、平均スループット階級の範囲にＴｍｐテーブルＴ１４の平均スループットが存在する場合のQoEの算出機能１５−５を説明する図。 前記符号化パラメータテーブルＴ１２から平均スループット−QoEテーブルＴ１３への変換機能１５−３において、平均スループット階級の範囲にＴｍｐテーブルＴ１４の平均スループットが存在する場合のQoEの算出機能１５−５を説明する図。 前記符号化パラメータテーブルＴ１２から平均スループット−QoEテーブルＴ１３への変換機能１５−３において、平均スループット階級の範囲にＴｍｐテーブルＴ１４の平均スループットが存在する場合のQoEの算出機能１５−５を説明する図。 前記体感品質最適化装置１のリアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６により実行される処理を説明する図。 前記リアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６（図１９）に含まれる機能であって、平均スループット確率密度テーブルを作成する機能１６−１により実行される処理を説明する図。 前記リアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６（図１９）に含まれる機能であって、局所平均QoE及びQoEを計算する機能１６−２により実行される処理を説明する図。 前記リアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６の局所平均QoE及びQoEを計算する機能１６−２（図２１）に含まれる機能であって、平均スループット−再生停止状態テーブルＴ１７を作成する機能１６−３により実行される処理を説明する図。 前記リアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６の局所平均QoE及びQoEを計算する機能１６−２（図２１）に含まれる機能であって、平均スループット−QoEテーブルを作成する機能１６−４により実行される処理を説明する図。 前記リアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６の平均スループット−QoEテーブルＴ１８を作成する機能１６−４（図２３）に含まれる機能であって、QoEの推定機能１６−５により実行される処理を説明する図。 前記体感品質最適化装置１のスループットテーブル情報更新機能２１により実行される処理を説明する図。 前記体感品質最適化装置１の視聴ログ更新機能２２により実行される処理を説明する図。 前記体感品質最適化装置１の視聴ログ更新機能２２により実行される処理を説明する図。

以下図面により本発明の実施の形態について説明する。

図１は、本発明の実施の形態に係る体感品質最適化システムのシステム概要を示す図である。

体感品質最適化システムは、コンテンツ配信事業者の動画配信システム（以後、ＯＴＴ（Over-The-Top）と称する）において、最適な配信を行なうためのパラメータを要求する「レコメンド要求装置４０」と、各種の配信パラメータからQoEを推定し、最適なパラメータをレコメンドする「体感品質最適化装置１」の２つの装置で構成されている。

レコメンド要求装置４０は、QoEを最適化する配信パラメータをレコメンド値として要求するために、コンテンツ配信のための配信パラメータ候補を体感品質最適化装置１へ出力する配信パラメータ出力部４１と、前記体感品質最適化装置１から前記レコメンド値を受信するレコメンド値受信部４２とを含む。

前記体感品質最適化装置１は、「推定／レコメンド機能（推定値・レコメンド値算出部１０）」と「データ蓄積機能（設定値更新部２０）」の２つの機能を有し、前記ＯＴＴに対して、IPネットワークを介して以下のサービスを提供する。

(1) コンテンツ配信毎のNW品質／QoEの見える化。

(2) QoEを最適化するための配信方法のレコメンド。レコメンドには、コンテンツ配信毎に行なうレコメンドと、設計時(定期的)に行なうレコメンドの２種類がある。

(3) NW品質／QoEに関連する情報の蓄積。

前記レコメンド要求装置４０と前記体感品質最適化装置１は、何れも、コンピュータであるＣＰＵと、記憶装置、入出力装置、通信装置を備え、当該記憶装置に記憶されたプログラムに従いＣＰＵが各装置の動作を制御することにより各種の機能を実行する。また、前記レコメンド要求装置４０と前記体感品質最適化装置１のそれぞれについて、各部（各機能）がハードウェア回路（集積回路等）であってもよい。

体感品質最適化システムの動作の具体例として例えば次のような動作がある。

ユーザが動画を視聴する時に、動画配信システムに動画のリクエストを送信する。その際、ユーザは、アプリもしくはブラウザを介して、ユーザ属性情報（例：利用場所、ネットワーク利用形態、端末情報）を送信する。

動画の視聴リクエストを受け取った動画配信システムは、ユーザ属性情報と、該当する動画について、動画配信システムで用意している複数の画質それぞれの符号化条件（配信レート、解像度、フレームレート等であり、これらを配信パラメータ候補と呼んでもよい）を体感品質最適化装置１に送信し、最適な符号化条件の問い合わせを行う。

体感品質最適化装置１は、受け取ったリクエストについて、以下で詳細に説明する技術を用いて、QoEが最大となる符号化条件を算出し、応答として動画配信システムに返す。

動画配信システムは、受け取った条件で、ユーザへの動画配信を行う。ユーザは、動画を視聴した後、実績としての視聴ログ情報（スループット情報、ネットワーク情報など）を体感品質最適化システムに投入する。

これにより、最新のネットワーク品質情報を更新し続けて、精度の高い推定ができるようになる。

図２は、前記体感品質最適化システムにおける体感品質最適化装置１の機能構成を示す図である。

体感品質最適化装置１は、推定値・レコメンド値算出部１０、設定値更新部２０、パラメータ入出部３０の３つで構成されている。

前記推定値・レコメンド値算出部１０は、前記レコメンド要求装置４０及びIPネットワークを介して入力されたＯＴＴからのデータと設定値更新部２０の記憶部２４に蓄積された視聴ログやスループットテーブル，各種定数等の設定値に基づき、QoEを最適化するための各種の推定値やレコメンド値を算出し、出力する。前記設定値更新部２０は、前記ＯＴＴからのデータに基づき、前記視聴ログや前記スループットテーブルの情報更新を行なう。また、前記ＯＴＴ及び前記体感品質最適化装置１のシステム管理者からの入力データに基づき、体感品質最適化装置１の前記設定値の更新を行なう。前記パラメータ入出部３０は、IPネットワーク等を介して、前記レコメンド要求装置４０からのレコメンド要求を受け付け、配信パラメータを受信し、前記推定値・レコメンド値算出部１０により算出したレコメンド値を送信する。

前記推定値・レコメンド値算出部１０は、スループット推定機能１１、再生停止状態推定機能１２、QoE推定機能１３、解像度・フレームレートレコメンド機能１４、初期符号化パラメータレコメンド機能１５、リアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６の６つの機能ブロックで構成されている。

前記設定値更新部２０は、スループットテーブル情報更新機能２１、視聴ログ更新機能２２、設定値参照機能２３の３つの機能ブロックと記憶部２４で構成されている。

前記パラメータ入出力部３０は、前記IPネットワークを介したＯＴＴとの間でＯＴＴインターフェースを介してIPパケットのデータを受信・送信する。

前記設定値更新部２０の設定値参照機能２３は、前記体感品質最適化装置１のシステム管理者の入出力装置２５との間で管理者インターフェース(ＣＵＩ；Character User Interface)を介してコマンドやデータを入力し、データを出力する。

図３は、前記体感品質最適化装置１における主な機能の概要を説明する図である。

図４は、前記体感品質最適化装置１の処理フローを示す図である。

図５Ａは、前記体感品質最適化装置１のＯＴＴインターフェースにおける入出力データの定義の一例を説明する図である。

図５Ｂは、前記体感品質最適化システム１のＯＴＴインターフェースにおける入出力データの定義を説明する図である。

図５Ｃは、前記体感品質最適化システム１のＯＴＴインターフェースにおける入出力データの定義を説明する図である。

図５Ｄは、前記体感品質最適化システム１のＯＴＴインターフェースにおける入出力データの定義を説明する図である。

図５Ｅは、前記体感品質最適化システム１のＯＴＴインターフェースにおける入出力データの定義を説明する図である。

前記図５Ａ〜図５Ｅにおける入出力データの定義では、各入出力データ「サービスＩＤ」…「平均再生停止時間」「再生停止回数」…「配信サーバ群」について、それぞれその［データ名］［データ形式］［サンプル値］［下限値］［上限値］［データ概要］［関連する機能］を定義する。当該［関連する機能］において、該当する入出力データがＯＴＴと体感品質最適化装置１との間で何れの機能に入力され、また何れの機能から出力されるかは、入力データについては、入力を示す"Ｉ"と入力先の機能の符号ｍｎとを組み合わせた"Ｉｍｎ"として示し、また、出力データについては、出力を示す"Ｏ"と出力元の機能の符号ｍｎとを組み合わせた"Ｏｍｎ"として示す。

例えば、ＯＴＴからの入力データ「サービスＩＤ」は、ＯＴＴによる配信サービス毎に割り当てられるＩＤであって、推定値・レコメンド値算出部１０の各機能１１〜１６と設定値更新部２０の視聴ログ更新機能２２に入力されることを示す（Ｉ１１〜Ｉ１６，Ｉ２２）。また、「スループット平均平均」は、推定値・レコメンド値算出部１０のスループット推定機能１１により算出されてパラメータ入出力部３０へ出力される実測スループット平均の平均値[kbps]であることを示す（Ｏ１１）。

なお、前記［データ形式］について、「ＢＯＯＬ」は"0"or"1"、「ＳＩ３２」は符号あり32bit整数、「ＵＩ３２」は符号なし32bit整数、「ＦＬＯＡＴ」は浮動小数点(32bit)、「ＸＸＸ［Ｎ］」は配列サイズＮのＸＸＸのデータ形式の配列、「ＳＴＲＩＮＧ」は文字列を示す。

また、前記［上限値］［下限値］について、パラメータの上限値及び下限値を超える値の場合はエラーとして処理し、"-"のものは上限値もしくは下限値を設定しない。「ＣＯＮＦ」は上限値及び下限値をコンフィグファイルより設定する。

また、"（ ）"はオプションパラメータである。また、［再生開始しきい値］＞＝［再停止しきい値］、［再生再開しきい値］＞［再生停止しきい値］とする。

図６Ａ、図６Ｂは、前記体感品質最適化装置１の各機能において使用されるその他のデータの定義を説明する図である。

前記図６Ａ、図６Ｂにおけるその他のデータの定義では、各データ「カレンダ情報」…「視聴数」について、それぞれその［データ名］［データ形式］［データ概要］を定義する。

図７Ａは、前記体感品質最適化装置１の各機能において参照・更新される記憶部２４に記憶されたテーブル及びパラメータの一覧の一例を示す図である。

図７Ｂは、前記体感品質最適化装置１の各機能において参照・更新される記憶部２４に記憶されたテーブル及びパラメータの一覧の一例を示す図である。

図７Ｃは、前記体感品質最適化装置１の各機能において参照・更新される記憶部２４に記憶されたテーブル及びパラメータの一覧の一例を示す図である。

図７Ｄは、前記体感品質最適化装置１の各機能において参照・更新される記憶部２４に記憶されたテーブル及びパラメータの一覧の一例を示す図である。

図７Ｅは、前記体感品質最適化装置１の各機能において参照・更新される記憶部２４に記憶されたテーブル及びパラメータの一覧の一例を示す図である。

前記図７Ａ〜図７Ｅのテーブル及びパラメータの一覧について、［機能］のカラムには、該当するテーブル・パラメータを参照・更新する機能の符号を対応付けて示す。

例えば、図７Ａにおける「（曜日，時刻）−カレンダ情報変換テーブルＴ１」は、前記推定値・レコメンド値算出部１０のスループット推定機能１１により参照され、また、図７Ｃにおける「解像度テーブルＴ８」は、前記推定値・レコメンド値算出部１０の解像度・フレームレートレコメンド機能１４により参照され、また、図７Ｅにおける「視聴ログＲ」は、前記設定値更新部２０の視聴ログ更新機能２２により更新される。

ここで、前記構成の体感品質最適化装置１の推定値・レコメンド値算出部１０における各機能１１〜１６、及び設定値更新部２０における各機能２１，２２，２３において、前記図５Ａ〜図７Ｅで示した各種のデータ，テーブル，パラメータに基づき実行される処理の概要を説明する。

前記スループット推定機能１１は、前記ＯＴＴのインプット情報からスループットに関わる情報を算出する機能である。

前記スループット推定機能１１は、コンテンツ配信サービスのユーザのコンテンツ配信要求毎に、前記ＯＴＴからIPネットワーク経由で、パラメータ入出力部３０のＯＴＴインターフェース（図２）を介して、各種の入力データ（サービスＩＤ，設計ＩＤ，日時，以下はオプションパラメータ(利用サーバ，配信サーバ群，ユーザＩＤ，固定／モバイル識別子，サーバ速度制御，［IPアドレス or キャリア名］，［セルＩＤ or 座標］，wi-fi利用判定)）が入力され、スループットに関わる情報[スループット平均平均，スループット平均偏差，スループット偏差平均，ユーザ実績平均平均，ユーザ実績平均偏差，ユーザ実績偏差平均]を算出して出力する。

このスループット推定機能１１による処理の詳細は、後述の図８Ａ、図８Ｂを参照して説明する。

前記再生停止状態推定機能１２は、前記ＯＴＴのインプット情報と前記スループットに関わる情報から再生停止に関わる情報を算出する機能である。

前記再生停止状態推定機能１２は、コンテンツ配信サービスのユーザのコンテンツ配信要求毎に、前記ＯＴＴからIPネットワーク経由で、パラメータ入出力部３０のＯＴＴインターフェース（図２）を介して、各種の入力データ（サービスＩＤ，設計ＩＤ，符号化ビットレート，平均スループット，スループット偏差，動画デュレーション，以下はオプションパラメータ（再生開始しきい値，再生再開しきい値，再生停止しきい値））が入力され、また予め内部システム用として記憶部２４に格納されている係数（係数テーブル４，５）を用いて、平均再生停止回数と平均再生停止時間を算出して出力する。

この再生停止状態推定機能１２による処理の詳細は、後述の図９及び数式５，数式６を参照して説明する。

前記QoE推定機能１３は、符号化に関わる情報からQoEを算出する機能である。

前記QoE推定機能１３は、コンテンツ配信サービスのユーザのコンテンツ配信要求毎に、前記ＯＴＴからIPネットワーク経由で、パラメータ入出力部３０のＯＴＴインターフェース（図２）を介して、各種の入力データ（サービスＩＤ，設計ＩＤ，符号化ビットレート，解像度，フレームレート，以下はオプションパラメータ(再生停止回数，再生停止時間長配列))が入力され、QoEを算出して出力する。

このQoE推定機能１３による処理の詳細は、後述の図１０及び数式１，数式２，数式３を参照して説明する。

前記解像度・フレームレートレコメンド機能１４は、符号化ビットレートからQoEが最大になる解像度，フレームレートを算出する機能である。

前記解像度・フレームレートレコメンド機能１４は、コンテンツ配信サービスの設計・再設計(エンコードなど)をする毎に実行されるものであって、前記ＯＴＴからIPネットワーク経由で、パラメータ入出力部３０のＯＴＴインターフェース（図２）を介して、各種の入力データ（サービスＩＤ，設計ＩＤ，符号化ビットレート，以下はオプションパラメータ（再生停止回数，再生停止時間長，解像度配列，フレームレート配列））が入力され、解像度，フレームレート，QoEを算出して出力する。

この解像度・フレームレートレコメンド機能１４による処理の詳細は、後述の図１１を参照して説明する。

前記初期符号化パラメータレコメンド機能１５は、ユーザ全体の平均QoE(全体平均QoE)が最大になる符号化パラメータを計算する機能である。

前記初期符号化パラメータレコメンド機能１５は、コンテンツ配信サービスの設計・再設計(エンコードなど)をする毎に実行するものであって、前記ＯＴＴからIPネットワーク経由で、パラメータ入出力部３０のＯＴＴインターフェース（図２）を介して、各種の入力データ（サービスＩＤ，設計ＩＤ，エンコード数，以下はオプションパラメータ（符号化ビットレート配列））が入力され、全体平均QoE，符号化パラメータテーブルＴ１２を算出して出力する。

この初期符号化パラメータレコメンド機能１５による処理の詳細は、後述の図１２〜図１８及び数式４を参照して説明する。

前記リアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６は、前記ＯＴＴのインプット情報から符号化パラメータに関わる情報を算出する機能である。

前記リアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６は、コンテンツ配信サービスのユーザのコンテンツ配信要求毎に、前記ＯＴＴからIPネットワーク経由で、パラメータ入出力部３０のＯＴＴインターフェース（図２）を介して、各種の入力データ（サービスＩＤ，設計ＩＤ，日時，以下はオプションパラメータ（利用サーバ，配信サーバ群，ユーザＩＤ，固定／モバイル識別子，サーバ速度制御，［IPアドレス or キャリア名］，［セルＩＤ or 座標］，wi-fi利用判定，ＯＴＴ符号化パラメータテーブル，動画デュレーション，再生開始しきい値，再生再開しきい値，再生停止しきい値））が入力され、解像度，フレームレート，符号化ビットレート，QoE，局所平均QoEを算出し、入出力をログとして出力する。なお、局所平均QoEは、レコメンド対象となっているユーザと同じネットワーク環境における全ユーザの平均QoEに相当する。

このリアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６による処理の詳細は、後述の図１９〜図２４及び数式７〜数式１０を参照して説明する。

前記スループットテーブル情報更新機能２１は、スループットテーブル(「（カレンダ情報，基地局ID）−速度変換テーブルＴ４」、「（カレンダ情報，NW名)−速度変換テーブルＴ５」又は「(カレンダ情報，利用サーバ)−速度変換テーブルＴ６」)を更新する機能である。

前記スループットテーブル情報更新機能２１において、更新周期はシステム稼働の時刻に基づき、例えば１分〜５分に１回程度の自動起動で、前記ＯＴＴからのインプット情報のうちの更新対象指定用情報（カレンダ情報，利用サーバ，NW名）に基づき、当該更新対象テーブルを更新する。

このスループットテーブル情報更新機能２１による処理の詳細は、後述の図２５を参照して説明する。

前記視聴ログ更新機能２２は、視聴ログＲを新規作成・更新する機能である。

前記視聴ログ更新機能２２は、前記ＯＴＴのインプット情報として、入力データ（ユーザＩＤ，固定／モバイル識別子，日時，利用サーバ，配信サーバ群，IPアドレス，キャリア名，セルＩＤ，座標，実測スループット平均，実測スループット偏差，サービスＩＤ，設計ＩＤ，動画停止回数，動画ファイルＩＤ，利用ブラウザ，利用ＯＳ，wi-fi利用判定，ファイルサイズ，動画ビットレート，キャリア識別子，NW名，オプションタグ１〜１０）が存在した場合に、前記記憶部２４に記憶される視聴ログＲへの新規追加や更新を実施する。

この視聴ログ更新機能２２による処理の詳細は、後述の図２６を参照して説明する。

前記設定値参照機能２３は、前記記憶部２４に記憶されたテーブル・パラメータ・係数（定数）等の設定値（図７Ａ〜図７Ｅ）を参照・更新する機能である。前記ＯＴＴからの入力データや前記体感品質最適化装置１のシステム管理者からのコマンドデータに基づいて、当該体感品質最適化装置１の各機能にて使用される設定値の更新を行なう。

このように構成された体感品質最適化装置１は、前記ＣＰＵが前記記憶装置に記憶された各機能を司るプログラムに記述された命令に従い各部の動作を制御し、ソフトウエアとハードウエアとが協働して動作することにより、後述の動作説明で述べるような、スループット推定機能１１、再生停止状態推定機能１２、QoE推定機能１３、解像度・フレームレートレコメンド機能１４、初期符号化パラメータレコメンド機能１５、リアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６、スループットテーブル情報更新機能２１、視聴ログ更新機能２２、設定値参照機能２３を実現する。また、前述したように、スループット推定機能１１、再生停止状態推定機能１２、QoE推定機能１３、解像度・フレームレートレコメンド機能１４、初期符号化パラメータレコメンド機能１５、リアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６、スループットテーブル情報更新機能２１、視聴ログ更新機能２２、設定値参照機能２３の各機能は、その処理を組み込んだハードウェア回路として実現することもできる。

次に、前記構成の体感品質最適化装置１の各機能において実行される処理の詳細な動作について説明する。

（スループット推定機能１１）
本実施の形態におけるスループット推定機能１１が使用する技術は、ユーザのネットワーク環境の過去の視聴ログ（スループットの実績値）から、現在のスループットを推定する技術である。

通信トラヒックはユーザの行動に依存しているため、曜日・時刻に対して定常的な変動を示す。そのため、同じ平日／休日の同じ時間帯の同じネットワークでは同じ程度の混雑度となり、スループットも同じ程度となる。そこで、本技術では、利用ネットワーク情報、時間帯情報を入力とし、利用基地局／ＩＳＰの視聴ログデータベースを参照することで、スループットの平均／偏差を算出する。詳細な処理を以下で説明する。

図８Ａ、図８Ｂは、前記体感品質最適化装置１のスループット推定機能１１により実行される処理を説明する図である。図８Ａは、主に処理の手順を示し、図８Ｂは、手順の中で使用されるテーブルの例を示している。

コンテンツ配信サービスのユーザのコンテンツ配信要求毎に、前記ＯＴＴのコンテンツ配信サーバからパラメータ入出力部３０を介して、各種の入力データが入力されると、先ず、当該入力された年月日・時刻から曜日ラベルが取得され、（曜日，時刻）−カレンダ情報変換テーブルＴ１に従って、該当する曜日ラベル・時刻に応じたカレンダ情報に変換される（ステップＳ１１１）。

年月日からの曜日ラベルの選択について、カレンダ情報等との突合により年月日に合致する曜日ラベルを選択してもよい。年月日からの曜日ラベルの選択にあたっては、年月日が祝日である場合は祝日を示すラベルを選択し、その他の場合は曜日（日〜土）を示すラベルを選択する。

また、入力データは、モバイルと固定に共通のものとして次のものがある：サービスＩＤ，設計ＩＤ，日時（年月日・時刻），オプションパラメータ(利用サーバ，配信サーバ群，ユーザＩＤ，固定／モバイル識別子，サーバ速度制御)。

固定のみの入力データとして、IPアドレス（or キャリア名）がある。また、モバイルのみの入力データについては、wi-fi利用判定データ、及び、wi-fi利用判定がfalseの場合のデータとして、キャリア名、セルID（又は座標、又は両方）があり、wi-fi利用判定がtrueの場合のデータとして、IPアドレスがある。なお、入力データに不要な情報が入っていても許容される。視聴ログ更新機能２２には入力されるためである。

次に、前記入力データに基づき、ユーザの端末が固定端末又はwi-fi利用端末であるか、wi-fi利用でない移動端末（モバイル）であるかが判定される（ステップＳ１１２）。

固定端末又はwi-fi利用端末と判定された場合は、IPアドレス−ISP変換テーブルＴ２に従って、当該ユーザ端末のIPアドレスがNW名に変換される（ステップＳ１１３ａ）。

wi-fi利用でない移動端末と判定された場合は、キャリア名−キャリア識別子変換テーブルＴ３に従って、当該ユーザ端末に応じたキャリア名がキャリア識別子に変換され、セルＩＤが付与される（ステップＳ１１３ｂ）。

ここで、前記設定値更新部２０の視聴ログ更新機能２２により、前記記憶部２４に記憶されている前記入力データに対応するところの視聴ログＲの内容が更新される（ステップＳ１１４）。

すると、（カレンダ情報，基地局ＩＤ）−速度変換テーブルＴ４あるいは（カレンダ情報，NW名）−速度変換テーブルＴ５に従って、NW速度（スループット平均平均／平均偏差／偏差平均）が取得される（ステップＳ１１５）。

ここで、前記入力データとして利用サーバが入力されているか否かが判断される（ステップＳ１１６）。

前記利用サーバが入力されている場合は、前記入力データとしてサーバ速度制御情報が入力されているか否かが判断され、当該サーバ速度制御情報が入力されている場合は、当該サーバ速度制御情報の値をサーバのスループット平均平均とし、スループット平均偏差と偏差平均については"０"とする。また、前記サーバ速度制御情報が入力されていない場合は、（カレンダ情報，利用サーバ）−速度変換テーブルＴ６に従って、当該利用サーバのスループット平均平均、スループット平均偏差、スループット偏差平均とする（ステップＳ１１７）。

そして、前記ステップＳ１１５にて取得された前記NWのスループット平均平均と前記ステップＳ１１７にて取得された利用サーバのスループット平均平均とが比較され、小さい方のスループット平均平均、及び当該スループット平均平均に対応したスループット平均偏差，スループット偏差平均が出力対象とされる（ステップＳ１１８）。

前記利用サーバが入力されていない場合は、前記ステップＳ１１５にて取得された前記NWのスループット平均平均，スループット平均偏差，スループット偏差平均が出力対象とされる（ステップＳ１１９）。

すると、次の処理ステップＳ１２０において、ユーザ実績のスループット平均平均／平均偏差／偏差平均が計算される。

前記ユーザの端末が固定端末又はwi-fi利用端末である場合は、記憶部２４に記憶されている視聴ログＲにおいて、経過時間が過去ログの探索期間（11_time）以内で且つ実測スループット平均と実測スループット偏差を持ち、（ユーザＩＤ，配信サーバ群，NW名，カレンダ情報）が一致するログが過去ログの計算件数（11_limit）以上存在する場合に、当該ユーザの視聴ログの最新の計算件数（11_limit）を対象に、スループット計算を実施する。

このスループット計算では、前記実測スループット平均の平均値をユーザ実績平均平均として算出し、前記実測スループット平均の偏差をユーザ実績平均偏差として算出し、前記実測スループット偏差の平均値をユーザ実績偏差平均として算出する。

また、前記ユーザの端末がwi-fi利用でない移動端末（モバイル）であり、前記入力データとして座標がある場合は、記憶部２４に記憶されている視聴ログＲにおいて、経過時間が過去ログの探索期間（11_time）以内で且つ実測スループット平均と実測スループット偏差を持ち、（ユーザＩＤ，キャリア識別子，カレンダ情報，過去ログの探索距離（11_dist）以内の距離）が一致するログが過去ログの計算件数（11_limit）以上存在する場合に、当該ユーザの視聴ログの最新の計算件数（11_limit）を対象に、前記同様のスループット計算を実施する。

また、前記ユーザの端末がwi-fi利用でない移動端末（モバイル）であり、前記入力データとして座標がない場合は、記憶部２４に記憶されている視聴ログＲにおいて、経過時間が過去ログの探索期間（11_time）以内で且つ実測スループット平均と実測スループット偏差を持ち、（ユーザＩＤ，配信サーバ群，セルID情報(基地局ＩＤ)，カレンダ情報）が一致するログが過去ログの計算件数（11_limit）以上存在する場合に、当該ユーザの視聴ログの最新の計算件数（11_limit）を対象に、前記同様のスループット計算を実施する。

上記の計算による値をユーザ実績とする。ただし、ユーザ実績の計算フラグ（11_use_user_result）に従い、計算対象のユーザによっては本処理（Ｓ１２０）をスキップし、ユーザ実績のスループット平均平均／平均偏差／偏差平均は出力しない。

こうして、前記ステップＳ１１８又はＳ１１９により推定され出力対象となったスループット平均平均，スループット平均偏差，スループット偏差平均と、前記Ｓ１２０により計算されたユーザ実績平均平均，ユーザ実績平均偏差，ユーザ実績偏差平均がＯＴＴへ出力される。

なお、前記スループット推定機能１１において、一部の入力情報がない場合は、次のように対処する。
・日時：エラーコードを返す。
・ユーザＩＤ：視聴ログ検索機能をNoとして進める。
・固定／モバイル識別子：固定として扱う。
・固定なのにIPアドレスがない：エラーコードを返す。
・モバイルなのにwi-fi利用判定がない：エラーコードを返す。
・モバイルでwi-fi利用判定がtrueなのに、IPアドレスがない：エラーコードを返す。
・モバイルでwi-fi利用判定がfalseなのに、キャリア名がない：エラーコードを返す。
・モバイルでwi-fi利用判定がfalseなのに、座標もセルＩＤもない：エラーコードを返す。
視聴ログ更新機能２２の必須入力パラメータ（日時，ユーザＩＤ，サービスＩＤ，設計ＩＤ）の全てがある場合は、他の情報が不足している場合も、当該視聴ログ更新機能２２を実行する。

また、前記スループット推定機能１１において、計算結果が基準値を満たしていない場合は、次のように対処する。
・モバイルの速度計算の際に値が取得できなかった場合：エラーコードを返す。
・ユーザ実績平均偏差が取得できなかった場合：ユーザ実績平均平均、ユーザ実績平均偏差、ユーザ実績偏差平均は付加しない。

また、前記スループット推定機能１１において、テーブルにエントリがない場合は、次のように対処する。
・（曜日，時刻）−カレンダ情報変換テーブルＴ１：エラーコードを返す。
・IPアドレス−ISP変換テーブルＴ２及びキャリア名−キャリア識別子変換テーブルＴ３：エラーコードを返す。また、検索しようとして見つからなかった値を管理者に通知する。
・（カレンダ情報，NW名）−速度変換テーブルＴ５：エラーコードを返す。
・（カレンダ情報，利用サーバ）−速度変換テーブルＴ６：エラーコードを返す。

（再生停止状態推定機能１２）
本実施の形態の再生停止状態推定機能１２における再生停止状態推定技術は、スループット推定技術の出力値であるスループット平均／偏差、符号化ビットレート、動画長（デュレーション）、再生開始しきい値／再生停止しきい値／再生再開しきい値から、再生停止回数／再生停止時間を推定する技術である。なお、再生停止の仕組みに関し、例えば、プログレッシブダウンロード型の動画配信においては、端末は受信データを蓄積するバッファを保有し、バッファの残量に応じて、再生開始、停止、再開の動作が決定される。例えば、バッファ量が再生停止しきい値まで少なくなれば、再生が停止し、停止状態でバッファ量が再生再開しきい値になれば、再生が再開される。本技術では、シミュレーション等を行うことで、再生停止状態を推定するモデル式を構築し、モデル式を用いて再生停止状態推定を行う。

以下で数式として示されるモデル式において、スループット平均／偏差、符号化ビットレート、動画長（デュレーション）、再生開始しきい値／再生停止しきい値／再生再開しきい値を入力として、再生停止回数と、再生停止時間が求められる。なお、本実施の形態で使用される各数式は例であり、他の数式を用いることとしてもよい。

図９は、前記体感品質最適化装置１の再生停止状態推定機能１２により実行される処理を説明する図である。

コンテンツ配信サービスのユーザのコンテンツ配信要求毎に、前記ＯＴＴのコンテンツ配信サーバからパラメータ入出力部３０を介して、各種の入力データ（サービスＩＤ，設計ＩＤ，符号化ビットレート，平均スループット，スループット偏差，動画デュレーション，以下はオプションパラメータ（再生開始しきい値，再生再開しきい値，再生停止しきい値，係数e1〜e8，係数f1〜f6，DR_norm（正規化動画デュレーション），BR_norm（正規化ビットレート），estimate_unit，IT_dr，RT_dr，ST_dr））が入力されると、以下の数式５、数式６、数式５・６に従い、平均再生停止回数ＳＣ、平均再生停止時間ＳＬを推定して前記ＯＴＴへ出力する（ステップＳ１２１）。

上記の数式において、SCは平均再生停止回数であり、SLは平均再生停止時間であり、Tは平均スループットであり、T_stdはスループット偏差であり、BRは符号化ビットレートであり、DRは動画デュレーションであり、ITは再生開始しきい値である。また、RTは再生再開しきい値であり、STは再生停止しきい値である。e1〜e8は定数であり、f1〜f6は定数であり、DR_normは正規化動画デュレーションであり、BR_normは正規化ビットレートであり、EUは推定単位である。

前記ステップＳ１２１において、前記再生開始／再開／停止しきい値が入力されない場合は、前記サービスＩＤと設計ＩＤに基づいて、再生しきい値テーブルＴ７から当該再生開始しきい値ＩＴ，再生再開しきい値ＲＴ，再生停止しきい値ＳＴを取得する。

また、係数e1〜e8、係数f1〜f6が入力されない場合は、前記サービスＩＤと設計ＩＤに基づいて、係数テーブル４から前記数式５の係数e1〜e8を取得し、係数テーブル５から前記数式６の係数f1〜f6を取得する。

また、DR_norm，BR_norm，estimate_unit，IT_dr，RT_dr，ST_drが入力されない場合は、コンフィグファイルＦ１から当該DR_norm，BR_norm，estimate_unit，IT_dr，RT_dr，ST_drを取得する。

そして、入力情報から数式５を用いて平均再生停止回数ＳＣを推定し、入力情報から数式６を用いて平均再生停止時間ＳＬを推定する。

なお、前記数式の出力値が例外値になる場合は、エラーとして処理する。

（QoE推定機能１３）
本実施の形態のQoE推定技術は、符号化ビットレート、解像度、及びフレームレートからQoEを推定する技術である。本技術では、例えば、主観評価実験等により、QoEと、様々な符号化ビットレート／解像度／フレームレートとの関係を求め、その関係をモデル式として表わす。以下の数式（モデル式）で具体例が示されているとおり、当該モデル式に、符号化ビットレート、解像度、フレームレートを入力することで、QoEを算出することができる。また、数式２等に示すように、再生停止回数と再生停止時間長も考慮してQoEを算出することができる。なお、本実施の形態で使用される各数式は例であり、他の数式を用いることとしてもよい。

図１０は、前記体感品質最適化装置１のQoE推定機能１３により実行される処理を説明する図である。

コンテンツ配信サービスのユーザのコンテンツ配信要求毎に、前記ＯＴＴのコンテンツ配信サーバからパラメータ入出力部３０を介して、各種の入力データ（サービスＩＤ，設計ＩＤ，符号化ビットレート，解像度，フレームレート，以下はオプションパラメータ(再生停止回数，再生停止時間長配列))が入力されると、先ず、前記サービスＩＤと設計ＩＤに基づいて、係数テーブル１から係数配列１が取得され、以下の数式１（符号化品質推定）に従いQoE_C（中間パラメータ）が算出される（ステップＳ１３１）。

上記の数式において、bitrateは符号化ビットレートであり、RSは解像度であり、FRはフレームレートであり、a₁〜a₅, b₁〜b₄は定数である。

なお、前記再生停止回数が１以上の場合に前記再生停止時間長配列が入力されていない場合は、エラーとして処理する。

次に、前記サービスＩＤと設計ＩＤに基づいて、係数テーブル２から係数配列２が取得され、当該係数配列２及び前記数式１により算出されたQoE_Cと前記入力データとに基づいて、以下の数式２（QoE推定）に従いQoE_CR（中間パラメータ）が算出される（ステップＳ１３２）。

上記の数式において、Min(A, B)は、AとBのうち、小さい値を返す関数であり、nは再生停止回数であり、RL_iは、i番目に起きた再生停止時間長である。c₁,c₂は定数である。

ここで、前記再生停止回数が"０"の場合、もしくは、前記再生停止回数及び再生停止時間長配列の入力がない場合は、当該数式２に関してn＝０（DR＝０）とする。

次に、前記サービスＩＤと設計ＩＤに基づいて、係数テーブル３から係数配列３が取得され、当該係数配列３及び前記数式２により算出されたQoE_CRと前記入力データとに基づいて、以下の数式３（端末補正）に従いQoEが算出され、推定QoEとしてＯＴＴへ出力される（ステップＳ１３３）。

上記の数式において、rは、再生停止がある場合は１であり、再生停止がない場合は０である。また、d₁〜d_iは定数である。

ここで、前記再生停止回数及び再生停止時間長配列の入力がない場合は、当該数式３に関してr＝０とする。

なお、コンフィグファイルの設定により、前記数式３をオフにする（QoE＝QoE_CR）機能を備えてもよい。

（解像度・フレームレートレコメンド機能１４）
図１１は、前記体感品質最適化装置１の解像度・フレームレートレコメンド機能１４により実行される処理を説明する図である。

コンテンツ配信サービスのユーザのコンテンツ配信要求毎に、前記ＯＴＴのコンテンツ配信サーバからパラメータ入出力部３０を介して、各種の入力データ（サービスＩＤ，設計ＩＤ，符号化ビットレート，以下はオプションパラメータ（再生停止回数，再生停止時間長，解像度配列，フレームレート配列））が入力されると、レコメンドする解像度とフレームレートとQoEが算出され、前記ＯＴＴへ出力される（ステップＳ１４１）。

ここでは、前記入力された解像度配列及びフレームレート配列に含まれる全ての解像度とフレームレートの組に対して、前記QoE推定機能１３（図１０参照）によるQoE推定処理が繰り返し実行され（ステップＳ１４２）、当該QoEが最大になる解像度とフレームレートとそのQoEが出力される。

なお、前記入力データとして解像度配列がない場合は、解像度テーブルＴ８から前記サービスＩＤと設計ＩＤに対応する解像度配列を取得する。

また、前記入力データとしてフレームレート配列がない場合は、フレームレートテーブルＴ９から前記サービスＩＤと設計ＩＤに対応するフレームレート配列を取得する。

（初期符号化パラメータレコメンド機能１５）
図１２は、前記体感品質最適化装置１の初期符号化パラメータレコメンド機能１５により実行される処理を説明する図である。

図１３は、前記初期符号化パラメータレコメンド機能１５（図１２）に含まれる機能であって、符号化ビットレート配列及び平均スループット分布から全体QoE及び符号化パラメータテーブルＴ１２を出力する機能１５−１により実行される処理を説明する図である。

図１４は、前記初期符号化パラメータレコメンド機能１５（図１２）に含まれる機能であって、平均スループット分布テーブルＴ１１を出力する機能１５−２により実行される処理を説明する図である。

図１５は、前記初期符号化パラメータレコメンド機能１５の前記符号化ビットレート配列及び平均スループット分布から全体QoE及び符号化パラメータテーブルＴ１２を出力する機能１５−１（図１３）に含まれる機能であって、符号化パラメータテーブルＴ１２から平均スループット−QoEテーブルＴ１３へ変換する機能１５−３により実行される処理を説明する図である。

図１２における初期符号化パラメータレコメンド機能１５において、コンテンツ配信サービスの設計・再設計(エンコードなど)をする毎に、前記ＯＴＴのコンテンツ配信サーバからパラメータ入出力部３０を介して、各種の入力データ（サービスＩＤ，設計ＩＤ，エンコード数，以下はオプションパラメータ（符号化ビットレート配列））が入力されると、当該入力されたエンコード数のサイズの配列を、当該入力された符号化ビットレート配列に含まれる全ての符号化ビットレートの全ての組み合わせで作成し、符号化ビットレート配列リストＬ１として出力する（ステップＳ１５１）。

なお、前記入力データとして符号化ビットレート配列がない場合は、符号化ビットレートテーブルＴ１０から前記入力されたサービスＩＤと設計ＩＤに対応した符号化ビットレート配列を取得する。

一方、前記入力されたサービスＩＤと設計ＩＤに基づいて、後述の平均スループット分布テーブルＴ１１を出力する機能１５−２（図１４）により平均スループット分布テーブルＴ１１を取得する（ステップＳ１５２）。

そして、前記入力されたサービスＩＤと設計ＩＤ、及び前記ステップＳ１５２により取得された平均スループット分布テーブルＴ１１を入力とし、前記ステップＳ１５１にて出力された符号化ビットレート配列リストＬ１に含まれる全ての符号化ビットレート配列に対して、後述の機能１５−１（図１３）により、全体平均QoEを算出すると共に符号化パラメータテーブルＴ１２を出力する（ステップＳ１５３、ステップＳ１５４）。つまり、符号化ビットレート配列リストＬ１に含まれる各符号化ビットレート配列に対して、全体平均QoEと符号化パラメータテーブルＴ１２が得られる。

そして、前記ステップＳ１５３にて出力された全体平均QoEが最大になる場合の符号化パラメータテーブルＴ１２と当該全体平均QoEが前記ＯＴＴへ出力される（ステップＳ１５４）。

図１３における符号化ビット配列及び平均スループット分布から全体QoE及び符号化パラメータテーブルＴ１２を出力する機能１５−１では、先ず、前記ステップＳ１５４（図１２）から入力された符号化ビットレート配列に含まれる全ての符号化ビットレートに対して、前記解像度・フレームレートレコメンド機能１４（図１１参照）に従い、QoE，解像度，フレームレートを算出し、当該符号化ビットレート配列毎のQoE，解像度，フレームレートを対応付けた符号化パラメータテーブルＴ１２を生成する（ステップＳ１５−１１，Ｓ１５−１２）。

そして、後述の機能１５−３（図１５）により、前記符号化パラメータテーブルＴ１２から平均スループット−QoEテーブルＴ１３へ変換し（ステップＳ１５−１３）、当該変換された平均スループット−QoEテーブルＴ１３と前記ステップＳ１５２（図１２）により取得された平均スループット分布テーブルＴ１１とに基づいて、以下の数式４に従い全体平均QoEを算出する（ステップＳ１５−１４）。

上記の式のnは、テーブルＴ１１、テーブルＴ１３における平均スループット階級における、どの階級か（n番目の階級）を示す。

そして、前記ステップＳ１５−１１にて生成された符号化パラメータテーブルＴ１２と前記ステップＳ１５−１４にて算出された全体平均QoEが前記図１２におけるステップＳ１５４へ出力される。

図１４における平均スループット分布テーブルＴ１１を出力する機能１５−２では、前記入力されたサービスＩＤと設計ＩＤに従って、記憶部２４に記憶されている視聴ログＲから、コンフィグファイルＦ２に設定された解析期間未満で現在日時までの日時のログに対応する実測スループット平均を選択し、その平均スループット配列を抽出する（ステップＳ１５−２１）。

そして、コンフィグファイルＦ３に設定されたスループット階級の最小値MIN，最大値MAX，幅RANGEに基づいて、前記視聴ログＲから抽出された平均スループット配列から平均スループット分布テーブルＴ１１を生成し、前記機能１５−１（図１３）のステップＳ１５−１４へ出力する（ステップＳ１５−２２）。なお、コンフィグファイルＦ３において、(MAX‐MIN)%RANGE!=0のときは、(MAX2‐MIN)%RANGE!==0&&MAX2<MAXとなる最大のMAX2を最大値として扱う。

図１５における符号化パラメータテーブルＴ１２から平均スループット−QoEテーブルＴ１３へ変換する機能１５−３では、前記機能１５−１（図１３）のステップＳ１５−１１にて生成された符号化パラメータテーブルＴ１２の全ての符号化ビットレートを平均スループットに変換しＴｍｐテーブルＴ１４を生成する（ステップＳ１５−３１）。

これは、前記符号化パラメータテーブルＴ１２の対象となる符号化ビットレートが、コンフィグファイルＦ４に設定された符号化ビットレート階級下限値以上で符号化ビットレート階級上限値未満に存在する場合に、当該符号化ビットレートに前記コンフィグファイルＦ４の対応するオフセット値を加えて平均スループットに変換する。それ以外の場合は、当該符号化ビットレートをそのまま平均スループットに変換する。

一方、前記コンフィグファイルＦ３に設定されたスループット階級の最小値MIN，最大値MAX，幅RANGEに基づいて、平均スループット−QoEテーブルＴ１３を初期化する（ステップＳ１５−３２）。図１５に示す平均スループット−QoEテーブルＴ１３の例では、５００は、MINからMIN+RANGEまでを意味し、１０００は、MIN+RANGEから、MIN+RANGE*2を意味する。

そして、次の処理ステップＳ１５−３３において、前記初期化された平均スループット−QoEテーブルＴ１３の各平均スループット階級に対応した解像度とフレームレートとQoEを設定する。

平均スループット階級の上限値（500-1000ならば1000）以下の平均スループットが前記ＴｍｐテーブルＴ１４に存在しない場合は、当該ＴｍｐテーブルＴ１４の最小の平均スループットの解像度とフレームレートを前記平均スループット−QoEテーブルＴ１３に設定する。なお、この場合のQoEの算出方法については後述の機能１５−４（図１６参照）にて詳述する。

平均スループット階級の範囲に前記ＴｍｐテーブルＴ１４の平均スループットが存在しない場合は、当該平均スループット階級よりも小さく且つ最大の平均スループットの解像度とフレームレートとQoEを前記平均スループット−QoEテーブルＴ１３に設定する。

平均スループット階級の範囲に前記ＴｍｐテーブルＴ１４の平均スループットが存在する場合は、当該存在する平均スループットの解像度とフレームレートを前記平均スループット−QoEテーブルＴ１３に設定する。ここで、平均スループット階級の範囲に前記ＴｍｐテーブルＴ１４の平均スループットが複数存在する場合は、最小の平均スループットの解像度とフレームレートを前記平均スループット−QoEテーブルＴ１３に設定する。なお、この場合のQoEの算出方法については後述の機能１５−５（図１７、図１８参照）にて詳述する。

図１６Ａ、図１６Ｂは、前記符号化パラメータテーブルＴ１２から平均スループット−QoEテーブルＴ１３への変換機能１５−３において、平均スループット階級の上限値以下の平均スループットがＴｍｐテーブルＴ１４に存在しない場合（T<T_min）のQoEの算出機能１５−４を説明する図である。

図１６Ａに示すように、平均スループット−QoEテーブルＴ１３の平均スループット階級の上限値T_upが、ＴｍｐテーブルＴ１４の平均スループットの最小値T_minから予め設定された定数Ｂを引いた値よりも小さい場合（Ｃａｓｅ１）、平均スループット−QoEテーブルＴ１３の該当する平均スループット階級TのときのQoE(T)は、
QoE(T)＝S1／RANGE＝１ となる。この計算は、図１６ＢにおけるＣａｓｅ１として図示されている。

図１６Ａに示すように、平均スループット−QoEテーブルＴ１３の平均スループット階級Tが、ＴｍｐテーブルＴ１３の平均スループットの最小値T_minから予め設定された定数Ｂを引いた値以上である場合（Ｃａｓｅ２）、当該平均スループット階級TのときのQoE(T)は、
QoE(T)＝S2／RANGE
S2＝(QoE_min-1)/B*(T_up-(T_min-B))^2/2
- (QoE_min-1)/B*(T-(T_min-B))^2/2 + 1*(T_up-T) となる。

この計算は、図１６ＢにおけるＣａｓｅ２として図示されている。

図１６Ａに示すように、前記（Ｃａｓｅ１）（Ｃａｓｅ２）と異なる場合（Ｃａｓｅ３）、平均スループット階級TのときのQoE(T)は、
QoE(T)＝S3／RANGE
S3＝(QoE_min-1)/B*(T_up-(T_min-B))^2/2 + 1*(T_up-T) となる。

この計算は、図１６ＢにおけるＣａｓｅ３として図示されている。

図１７Ａ、図１７Ｂは、前記符号化パラメータテーブルＴ１２から平均スループット−QoEテーブルＴ１３への変換機能１５−３において、平均スループット階級の範囲にＴｍｐテーブルＴ１４の平均スループットが存在する場合のQoEの算出機能１５−５を説明する図である。

図１７Ａに示すように、平均スループット階級の下限値以下のＴｍｐテーブルＴ１４の平均スループットが存在しない場合（A[0]<T[0]-B）、当該平均スループット階級A[0]のQoEは、
QoE＝S1／RANGE
S1＝(1*(T[0]-B-A[0])+((QoE[0]-1)/2+1)*B+QoE[0]*(A[1]-T[0])) となる（ステップＳ１５−５１）。

上記の計算に関し、図１７Ｂにおいて、面積S1とRANGEが示されている。

平均スループット階級の下限値以下のＴｍｐテーブルＴ１４の平均スループットが存在する場合（例１）、平均スループット階級A[1]のQoEは、
QoE＝S2／RANGE
S2＝(QoE[0]*(T[1]-A[1])+QoE[1]*(A[2]-T[1])) となる（ステップＳ１５−５２）。

上記の計算に関し、図１７Ｂにおいて、面積S2とRANGEが示されている。

平均スループット階級の下限値以下のＴｍｐテーブルＴ１４の平均スループットが存在する場合（例２）、平均スループット階級A[3]のQoEは、
QoE＝S3／RANGE
S3＝(QoE[1]*(T[2]-A[3])+QoE[2]*(T[3]-T[2])+QoE[3]*(A[3]+RANGE-T[3])) となる（ステップＳ１５−５３）。

上記の計算に関し、図１７Ｂにおいて、面積S3とRANGEが示されている。

なお、平均スループット階級の範囲内にＴｍｐテーブルＴ１４のＮ個の平均スループットが存在する場合、図１７Aに示す下線部の項、つまり、
平均スループット階級A[0]のQoEの場合（ステップＳ１５−５１）は、
QoE[0]*(A[1]-T[0])がＮ個になり、
平均スループット階級A[1]のQoEの場合（ステップＳ１５−５２）は、
QoE[1]*(A[2]-T[1])がＮ個になり、
平均スループット階級A[3]のQoEの場合（ステップＳ１５−５３）は、
QoE[2]*(T[3]-T[2])+QoE[3]*(A[3]+RANGE-T[3])がＮ個になる。

図１８Ａ、図１８Ｂは、前記符号化パラメータテーブルＴ１２から平均スループット−QoEテーブルＴ１３への変換機能１５−３において、平均スループット階級の範囲にＴｍｐテーブルＴ１４の平均スループットが存在する場合のQoEの算出機能１５−５を説明する図である。

図１８Ａに示すように、平均スループット階級の下限値以下のＴｍｐテーブルＴ１４の平均スループットが存在しない場合（A[0]>T[0]-B）、平均スループット階級A[0]のQoEは、
QoE＝S1／RANGE
S1＝(QoE[0]-1)*B/2 - (QoE[0]-1)/B*(A[0]-(T[0]-B))^2/2
+ 1*(T[0]-A[0]) + QoE[0]*(A[1]-T[0]) となる（ステップＳ１５−５４）。

上記の計算における面積S1とRANGEが図１８Ｂに示されている。

なお、平均スループット階級の範囲内にＴｍｐテーブルＴ１４のＮ個の平均スループットが存在する場合、図１８Ａに示す下線部の項、つまり、
QoE[0]*(A[1]-T[0])がＮ個になる。

これにより、前記初期符号化パラメータレコメンド機能１５により得られた全体平均QoEが最大になる場合の符号化パラメータテーブルＴ１２と当該全体平均QoEが前記ＯＴＴへ出力される。

（リアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６）
図１９は、前記体感品質最適化装置１のリアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６により実行される処理を説明する図である。

図２０は、前記リアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６（図１９）に含まれる機能であって、平均スループット確率密度テーブルを作成する機能１６−１により実行される処理を説明する図である。

図２１は、前記リアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６（図１９）に含まれる機能であって、局所平均QoE及びQoEを計算する機能１６−２により実行される処理を説明する図である。

図２２は、前記リアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６の局所平均QoE及びQoEを計算する機能１６−２（図２１）に含まれる機能であって、平均スループット−再生停止状態テーブルＴ１７を作成する機能１６−３により実行される処理を説明する図である。

図２３は、前記リアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６の局所平均QoE及びQoEを計算する機能１６−２（図２１）に含まれる機能であって、平均スループット−QoEテーブルを作成する機能１６−４により実行される処理を説明する図である。

図２４は、前記リアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６の平均スループット−QoEテーブルＴ１８を作成する機能１６−４（図２３）に含まれる機能であって、QoEの推定機能１６−５により実行される処理を説明する図である。

図１９におけるリアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６において、コンテンツ配信サービスのユーザのコンテンツ配信要求毎に、前記ＯＴＴのコンテンツ配信サーバからパラメータ入出力部３０を介して、各種の入力データ（サービスＩＤ，設計ＩＤ，日時，以下はオプションパラメータ（利用サーバ，配信サーバ群，ユーザＩＤ，固定／モバイル識別子，サーバ速度制御，［IPアドレス or キャリア名］，［セルＩＤ or 座標］，wi-fi利用判定，ＯＴＴ符号化パラメータテーブル，動画デュレーション，再生開始しきい値，再生再開しきい値，再生停止しきい値））が入力されると、前記スループット推定機能１１（図８参照）により推定されたスループット平均平均，スループット平均偏差，スループット偏差平均，ユーザ実績平均平均，ユーザ実績平均偏差，ユーザ実績偏差平均が出力される。

すると、前記前記スループット推定機能１１から出力されたスループット平均平均，ユーザ実績平均平均，スループット平均偏差，ユーザ実績平均偏差に基づいて、後述の平均スループット確率テーブルの作成機能１６−１（図２０）により平均スループット確率テーブルＴ１５が作成され後述の局所平均QoE及びQoEを計算する機能１６−２（図２１）へ出力される（ステップＳ１６１）。

また、前記スループット推定機能１１から出力されたスループット偏差平均，ユーザ実績偏差平均、前記入力されたサービスＩＤ，設定ＩＤ，動画デュレーション，再生開始しきい値，再生再開しきい値，再生停止しきい値、前記平均スループット確率テーブルの作成機能１６−１（図２０）から出力された平均スループット確率テーブルＴ１５を入力とし、前記入力されたＯＴＴ符号化パラメータテーブルにある全ての符号化ビットレート，解像度，フレームレートの組について、前記局所平均QoE及びQoEの計算機能１６−２により局所平均QoEを計算する（ステップＳ１６２）。

なお、前記ＯＴＴ符号化パラメータテーブルが入力されない場合は、符号化パラメータセットテーブルＴ１６から符号化パラメータ配列リストを取得し、前記符号化ビットレート，解像度，フレームレートの組を前記局所平均QoE及びQoEの計算機能１６−２に入力する（ステップＳ１６３）。

そして、前記局所平均QoE及びQoEの計算機能１６−２により計算された局所平均QoEが最大になる、解像度，フレームレート，符号化ビットレート，局所平均QoEを前記ＯＴＴへ出力し、また、当該解像度，フレームレート，符号化ビットレートを前記QoE推定機能１３（図１０）の入力とする（ステップＳ１６３）。

図２０における平均スループット確率密度テーブルを作成する機能１６−１では、コンフィグファイルＦ３に設定されたスループット階級の最小値MIN，最大値MAX，幅RANGEに基づいて、平均スループット確率テーブルＴ１５を初期化する（ステップＳ１６−１１）。平均スループット確率テーブルＴ１５における平均スループット階級は、最小値MINから幅RANGEずつ増加する値である。

そして、コンフィグファイルＦ５に設定されたユーザ実績フラグと、前記スループット推定機能１１（図８参照）により推定されたスループット平均平均，ユーザ実績平均平均，スループット平均偏差，ユーザ実績平均偏差を入力とし、以下の数式７に基づいて、前記平均スループット確率テーブルＴ１５の各行の確率を計算し、当該平均スループット確率テーブルＴ１５を前記局所平均QoE及びQoEの計算機能１６−２（図２１）に出力する（ステップ１６−１２）。

数式７において、Pは確率であり、mは、スループット平均平均又はユーザ実績平均平均である。Sは、スループット平均偏差分散又はユーザ実績平均偏差である。T_medianは、平均スループット階級の上限値と下限値の平均値（＝平均スループット階級＋RANGE/2）である。RANGEはコンフィグファイルF3から得られる値である。

前記数式７において、前記ユーザ実績フラグがオフ"０"の場合は、前記スループット平均平均をｍとする。ユーザ実績フラグがオン"１"の場合は、前記ユーザ実績平均平均をｍとするが、当該ユーザ実績平均平均が入力されない場合は前記スループット平均平均をｍとする。

また、前記数式７において、前記ユーザ実績フラグがオフ"０"の場合は、前記スループット平均偏差をｓとする。ユーザ実績フラグがオン"１"の場合は、前記ユーザ実績平均偏差をｓとするが、当該ユーザ実績平均偏差が入力されない場合は前記スループット平均偏差をｓとする。

なお、ｍ＝０ 又は ｍ＜最小値 のときはエラーとして処理する。

図２１における局所平均QoE及びQoEを計算する機能１６−２では、前記入力されたサービスＩＤ，設計ＩＤ，動画デュレーション，再生開始しきい値，再生再開しきい値，再生停止しきい値，符号化ビットレートに基づいて、後述の平均スループット−再生停止状態テーブルＴ１７を作成する機能１６−３（図２２）により平均スループット−再生停止状態テーブルＴ１７を作成する（ステップＳ１６−２１）。

すると、前記入力されたサービスＩＤ，設計ＩＤ，符号化ビットレート，解像度，フレームレート，動画デュレーションと、前記機能１６−３（図２２）により作成された平均スループット−再生停止状態テーブルＴ１７を入力とし、後述の平均スループット−QoEテーブルを作成する機能１６−４（図２３）により平均スループット−QoE変換テーブルＴ１８を作成する（ステップＳ１６−２２）。

そして、前記平均スループット確率密度テーブルの生成機能１６−１（図２０）により作成された平均スループット確率テーブルＴ１５と、前記平均スループット−QoEテーブルの作成機能１６−４により作成された平均スループット−QoE変換テーブルＴ１８を入力とし、以下の数式８に基づいて、局所平均QoEを算出し、前記図１９におけるステップＳ１６３の処理へ出力される（ステップＳ１６−２３）。

上記の数式８において、LAQoEは、局所平均QoEである。PDnは、平均スループット確率テーブルＴ１５における平均スループット階級nの確率である。QoEnは、平均スループット−QoE変換テーブルＴ１８における平均スループット階級nのQoEである。MTC[]は、平均スループット−確率テーブルの平均スループット階級列である。

図２２における平均スループット−再生停止状態テーブルＴ１７を作成する機能１６−３では、前記コンフィグファイルＦ３に設定されたスループット階級の最小値MIN，最大値MAX，幅RANGEに基づいて、平均スループット−再生停止状態テーブルＴ１７を初期化する（ステップＳ１６−３１）。

そして、前記平均スループット−再生停止状態テーブルＴ１７の各行に対して、該当する平均スループット階級にそのRANGEの２分の１を加えた値（平均スループット階級＋RANGE/2）を平均スループットとし、前記再生停止状態推定機能１２（図９のステップＳ１２１参照）によって平均再生停止回数ＳＣと平均再生停止時間ＳＬを算出する（ステップＳ１６−３２）。これにより作成された平均スループット−再生停止状態テーブルＴ１７を前記平均スループット−QoEテーブルの作成機能１６−４（図２３）に出力する。

図２３における平均スループット−QoEテーブルを作成する機能１６−４では、前記コンフィグファイルＦ３に設定されたスループット階級の最小値MIN，最大値MAX，幅RANGEに基づいて、平均スループット−QoE変換テーブルＴ１８を初期化する（ステップＳ１６−４１）。

そして、前記平均スループット−再生停止状態テーブルの作成機能１６−３（図２２参照）により作成された平均スループット−再生停止状態テーブルＴ１７の全ての平均スループット階級における平均再生停止回数，平均再生停止時間を順次入力として、後述のQoEの推定機能１６−５により各対応するQoEを算出し、前記平均スループット−QoE変換テーブルＴ１８の対応する平均スループット階級のQoEとして代入する（ステップＳ１６−４２）。これにより作成された平均スループット−QoE変換テーブルＴ１８を前記局所平均QoE及びQoEの計算機能１６−２（図２１）のステップＳ１６−２３に出力する。

図２４におけるQoEの推定機能１６−５では、前記入力されたサービスＩＤ，設計ＩＤ，平均再生停止回数ＳＣ，平均再生停止時間ＳＬ，動画デュレーションduration、コンフィグファイルＦ６により設定された定数Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３，duration_min，duration_max、当該サービスＩＤ，設計ＩＤに対応して係数テーブル６，７から取得される係数配列６（g1,g2），係数配列７（h1,h2）を入力とし、以下の数式９に基づきQoEが算出される（ステップＳ１６−５１）。

上記の数式におけるMin(A, B)は、AとBのうち、小さい値を返す関数である。SCは平均再生停止回数であり、SLは平均再生停止時間である。g₁, g₂, h₁, h₂は、定数であり、durationは、動画デュレーションである。duration_min，duration_max、H₁〜H₃は、コンフィグファイルで定義される定数である。

なお、前記数式９において使用される中間パラメータQoE_C2は、前記入力されたサービスＩＤ，設計ＩＤ，符号化ビットレートBitrate，解像度ＲＳ，フレームレートＦＲ、当該サービスＩＤ，設計ＩＤに対応して係数テーブル８から取得される係数配列８（i1〜i7）を入力とし、以下の数式１０に基づき算出される（ステップＳ１６−５２）。

上記の数式において、Bitrateは、符号化ビットレートであり、RSは解像度であり、FRはフレームレートである。i₁〜i₇は定数である。

数式９、数式１０についても、前述したように、実験等で得られたモデル式であり、数式１０では、符号化ビットレート、解像度、フレームレートを入力することで、QoE（QoE_C2）を算出し、数式９では、再生停止回数と再生停止時間を更に加味してQoEを算出している。

これにより、前記リアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６により得られた局所平均QoEが最大になる、解像度，フレームレート，符号化ビットレート，局所平均QoEが前記ＯＴＴへ出力される。

（スループットテーブル情報更新機能２１）
図２５は、前記体感品質最適化装置１のスループットテーブル情報更新機能２１により実行される処理を説明する図である。

前記ＯＴＴのコンテンツ配信サーバからパラメータ入出力部３０を介して入力される各種入力データのうち、例えば１分〜５分に１回程度の自動起動で、更新対象指定用情報（カレンダ情報と、利用サーバ，NW名，基地局ＩＤの何れか１つ）が入力されると、当該更新対象の入力データが利用サーバであるか、NW名又は基地局ＩＤであるかが判定される（ステップＳ２１１）。

前記更新対象の入力データがカレンダ情報と利用サーバであると判定されると、当該カレンダ情報と利用サーバに従って実測スループット平均が含まれている(カレンダ情報，利用サーバ)−速度変換テーブルＴ６のログを、記憶部２４に記憶された視聴ログＲから取得した最新（21_log）件のログを用いて更新する（ステップＳ２１２）。

また、前記更新対象の入力データがカレンダ情報とNW名、又はカレンダ情報と基地局ＩＤであると判定されると、当該カレンダ情報とNW名（又は基地局ＩＤ）に従って実測スループット平均が含まれている(カレンダ情報，NW名)−速度変換テーブルＴ５（又は(カレンダ情報，基地局ＩＤ)−速度変換テーブルＴ４）のログを、記憶部２４に記憶された視聴ログＲから取得した最新（21_log）件のログを用いて更新する（ステップＳ２１３）。

すると、前記ステップＳ２１２又はＳ２１３にて取得された対象ログに対して、スループットの計算（スループット平均平均＝実測スループット平均の平均値、スループット平均偏差＝実測スループット平均の偏差、スループット偏差平均＝実測スループット偏差の平均値）を実行する（ステップＳ２１４）。

そして、前記ステップＳ２１４にて計算されたスループット平均平均、スループット平均偏差、スループット偏差平均について、前記対応する速度変換テーブルＴ４／Ｔ５／Ｔ６の対象行が更新される（ステップＳ２１５）。

なお、このスループットテーブル情報更新機能２１は、前記自動起動による呼び出し毎に、前記(カレンダ情報，基地局ＩＤ)−速度変換テーブルＴ４，(カレンダ情報，NW名)−速度変換テーブルＴ５，(カレンダ情報，利用サーバ)−速度変換テーブルＴ６のそれぞれについて、実測スループット平均の情報が含まれているログが、前回の更新から計算条件となる件数（21_threshold個）以上、前記視聴ログＲにたまった組み合わせに対して実行する。

ただし、システム稼働時の時刻に基づいて、現在のカレンダ情報、及びその１時間後のカレンダ情報に対応する箇所を計算する。

これにより、前記(カレンダ情報，基地局ＩＤ)−速度変換テーブルＴ４，(カレンダ情報，NW名)−速度変換テーブルＴ５，(カレンダ情報，利用サーバ)−速度変換テーブルＴ６を常に最新の状態に更新して、前記推定値・レコメンド値算出部１０における各機能の計算を実行できる。

（視聴ログ更新機能２２）
図２６Ａ、図２６Ｂは、前記体感品質最適化装置１の視聴ログ更新機能２２により実行される処理を説明する図である。図２６Ａは処理の手順を示し、図２６Ｂは視聴ログを示す。

前記ＯＴＴからの入力データとして（日時，ユーザＩＤ，サービスＩＤ，設計ＩＤ）が含まれているか否か判定される（ステップＳ２２１）。

前記入力データとして（日時，ユーザＩＤ，サービスＩＤ，設計ＩＤ）が含まれていると判定されると、日時が含まれている場合は前記（曜日，時刻）−カレンダ情報テーブルＴ１を参照して当該日時に対応したカレンダ情報を付加し、また、IPアドレスが含まれている場合は前記IPアドレス−ISP変換テーブルＴ２を参照して当該IPアドレスに対応したNW名を付加し、また、キャリア名が含まれている場合は前記キャリア名−キャリア識別子変換テーブルＴ３を参照して当該キャリア名に対応したキャリア識別子を付加する（ステップＳ２２２）。

すると、前記入力された（日時，ユーザＩＤ，サービスＩＤ，設計ＩＤ）の組み合わせが一致するレコードが前記視聴ログＲに存在するか否か判定される（ステップＳ２２３）。

そして、前記入力された（日時，ユーザＩＤ，サービスＩＤ，設計ＩＤ）の組み合わせが一致するレコードが前記視聴ログＲに存在する場合は、当該（日時，ユーザＩＤ，サービスＩＤ，設計ＩＤ）の組み合わせが一致するレコードに対して、当該組み合わせのオプションとして入力されたカラムの内容が更新される（ステップＳ２２４）。

なお、前記入力された（日時，ユーザＩＤ，サービスＩＤ，設計ＩＤ）の組み合わせが一致するレコードが前記視聴ログＲに存在しない場合は、入力された全てのカラムを投入し、当該視聴ログＲのレコードを新規に作成する（ステップＳ２２５）。

これにより、前記視聴ログＲのレコードを常に最新の状態に更新して、前記推定値・レコメンド値算出部１０における各機能の計算を実行できる。

したがって、前記構成の体感品質最適化システムによれば、ＯＴＴのレコメンド要求装置４０から体感品質最適化装置１に対し、パラメータ入出力部３０を介して、コンテンツ配信サービスのQoEを最適化するためのレコメンド要求、各種の配信パラメータが入力される。すると、入力された配信パラメータ（符号化ビットレート，解像度，フレームレートを含む）と当該配信パラメータ及びシステム管理者からの入力データに応じて記憶部２４に記憶された各種の設定値（係数配列を含む）に基づいて、スループット推定機能１１によりスループット平均平均，スループット平均偏差などを推定する。そして、リアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６により、局所平均QoEが最大になる場合の符号化パラメータ（各符号化ビットレートに対応する解像度，フレームレートを含む）を算出し、これをレコメンド値として前記パラメータ入出力部３０を介して前記コンテンツ配信システムＯＴＴへ出力する。

また、前記構成の体感品質最適化システムによれば、入力された配信パラメータ（符号化ビットレート，解像度，フレームレートを含む）と当該配信パラメータ及びシステム管理者からの入力データに応じて記憶部２４に記憶された各種の設定値（係数配列を含む）に基づいて、QoE推定機能１３によりQoEを推定する。そして、推定されたQoEが最大になる解像度，フレームレートを解像度・フレームレートレコメンド機能１４により算出し、コンテンツ配信対象ユーザ全体の平均QoEが最大になる場合の符号化パラメータ（各符号化ビットレートに対応する解像度，フレームレートを含む）を初期符号化パラメータレコメンド機能１５により算出し、これをレコメンド値として前記パラメータ入出力部３０を介して前記コンテンツ配信システムＯＴＴへ出力する。

これにより、ＯＴＴでは、前記レコメンド値として取得された局所平均QoEやコンテンツ配信対象ユーザ全体の平均QoEが最大になる符号化パラメータに応じて、コンテンツ配信サービスの配信レート等の配信パラメータを設定できる。よって、利用者のQoEを最大化するコンテンツ配信方法を選択することが可能になり、配信レート固定でリバッファリングを殆ど発生させないなどの品質向上の効果が期待できる。

また、前記構成の体感品質最適化システムによれば、前記記憶部２４に記憶される各種の設定値（各種テーブルＴｎ，各種係数（定数）を含む）は、前記パラメータ入出力部３０を介して新たに入力される配信パラメータ及びシステム管理者からの入力データに基づいて設定値更新部２０にて更新されるので、当該設定値を常に最新の状態に更新して前記QoEの推定、前記QoEが最大になる解像度，フレームレートの算出、前記全体平均QoEが最大になる符号化パラメータの算出を実行できる。

本実施の形態で説明した技術により、前記発明が解決しようとする課題の（１）〜（３）で提示した課題を解決可能である。具体的には、利用者のQoEを最大化するコンテンツ配信方法を選択することが可能になり、配信レート固定でリバッファリングを殆ど発生させないなどの品質向上の効果が期待できる。

なお、前記各実施形態において記載した体感品質最適化システムによる各処理の手法、すなわち、図１のレコメンド要求装置４０によるＯＴＴからの配信パラメータの出力を伴うレコメンド要求処理と体感品質最適化装置１からの推定値・レコメンド値の受信処理、図８に示すスループット推定機能１１の処理、図９に示す再生停止状態推定機能１２の処理、図１０に示すQoE推定機能１３の処理、図１１に示す解像度・フレームレートレコメンド機能１４の処理、図１２〜図１８に示す初期符号化パラメータレコメンド機能１５の処理、図１９〜図２４に示すリアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６の処理、図２５に示すスループットテーブル情報更新機能２１の処理、図２６に示す視聴ログ更新機能２２の処理等の各手法は、何れもコンピュータに実行させることができるプログラムとして、メモリカード（ＲＯＭカード、ＲＡＭカード等）、磁気ディスク（フロッピ（登録商標）ディスク、ハードディスク等）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等）、半導体メモリ等の外部記録装置の媒体に格納して配布することができる。そして、電子機器のコンピュータ（制御装置：ＣＰＵ）は、この外部記憶装置の媒体に記憶されたプログラムを記憶装置に読み込み、この読み込んだプログラムによって動作が制御されることにより、前記各実施形態において説明したレコメンド要求機能、推定値・レコメンド値算出機能、設定値更新機能を実現し、前述した手法による同様の処理を実行することができる。

また、前記各手法を実現するためのプログラムのデータは、プログラムコードの形態としてNW上を伝送させることができ、このNWに接続されたコンピュータ装置から前記プログラムのデータを電子機器に取り込んで記憶装置に記憶させ、前述したレコメンド要求機能、推定値・レコメンド値算出機能、設定値更新機能を実現することもできる。

本願発明は、前記各実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。さらに、前記各実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適宜な組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、各実施形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されたり、幾つかの構成要件が異なる形態にして組み合わされても、発明が解決しようとする課題の欄で述べた課題が解決でき、発明の効果の欄で述べられている効果が得られる場合には、この構成要件が削除されたり組み合わされた構成が発明として抽出され得るものである。

本特許出願は２０１５年２月４日に出願した日本国特許出願第２０１５−０２０５００号に基づきその優先権を主張するものであり、日本国特許出願第２０１５−０２０５００号の全内容を本願に援用する。

１ …体感品質最適化装置
１０ …推定／レコメンド機能（推定値・レコメンド値算出部）
１１ …スループット推定機能
１２ …再生停止状態推定機能
１３ …QoE推定機能
１４ …解像度・フレームレートレコメンド機能
１５ …初期符号化パラメータレコメンド機能
１６ …リアルタイム符号化パラメータレコメンド機能
２０ …データ蓄積機能（設定値更新部）
２１ …スループットテーブル情報更新機能
２２ …視聴ログ更新機能
２３ …設定値参照機能
２４ …記憶部
２５ …入出力装置
３０ …パラメータ入出力部
４０ …レコメンド要求装置
４１ …配信パラメータ出力部
４２ …レコメンド値受信部
ＯＴＴ…コンテンツ配信システム

Claims (9)

1. コンテンツ配信サービスにおいて、ユーザが体感する品質（QoE：Quality of Experience）を最適化するための体感品質最適化システムであって、
   コンテンツ配信のQoEを最適化するために、当該コンテンツ配信の配信パラメータ候補を出力し、当該QoEを最適化する配信パラメータをレコメンド値として受信するレコメンド要求装置と、
   前記レコメンド要求装置から受信した前記配信パラメータ候補からQoEを推定し、当該QoEを最適化する配信パラメータをレコメンド値として算出し、当該レコメンド値を出力する体感品質最適化装置と、
   を備えた体感品質最適化システム。
2. コンテンツ配信サービスにおいて、ユーザが体感する品質（QoE：Quality of Experience）を最適化するための体感品質最適化装置であって、
   コンテンツ配信のための配信パラメータ候補を入力し、QoEを最適化するレコメンド値を出力するパラメータ入出力部と、
   前記パラメータ入出力部により入力された配信パラメータ候補に基づいて、QoEを推定し、当該QoEを最適化する配信パラメータを前記レコメンド値として算出する推定値・レコメンド値算出部と、
   を備えた体感品質最適化装置。
3. 前記推定値・レコメンド値算出部は、
   前記配信パラメータ候補の符号化に関わる情報からQoEを算出するQoE推定機能部と、
   前記QoE推定機能部により算出されたQoEが最大になる解像度，フレームレートを算出する解像度・フレームレートレコメンド機能部と、
   コンテンツ配信対象ユーザ全体の平均QoEが最大になる符号化パラメータを計算する初期符号化パラメータレコメンド機能部と、
   を有する請求項２に記載の体感品質最適化装置。
4. 前記推定値・レコメンド値算出部は、前記パラメータ入出力部により入力された配信パラメータ候補とシステム管理者からの入力データに応じた設定値に基づいて、QoEを推定し、当該QoEを最適化する配信パラメータを前記レコメンド値として算出し、
   前記パラメータ入出力部により新たに入力された配信パラメータ候補、又は前記システム管理者からの新たな入力データに基づいて、前記設定値の更新を行なう設定値更新部をさらに有する、
   請求項２又は請求項３に記載の体感品質最適化装置。
5. コンテンツ配信サービスにおいて、QoEを最適化するためのレコメンド要求装置であって、
   QoEを最適化する配信パラメータをレコメンド値として要求するために、コンテンツ配信のための配信パラメータ候補を体感品質最適化装置へ出力する配信パラメータ出力部と、
   前記体感品質最適化装置から前記レコメンド値を受信するレコメンド値受信部と、
   を有するレコメンド要求装置。
6. コンテンツ配信サービスにおいて、体感品質最適化装置が実行するQoEを最適化するための体感品質最適化方法であって、
   コンテンツ配信のための配信パラメータ候補を入力する配信パラメータ入力ステップと、
   前記配信パラメータ入力ステップにて入力された配信パラメータ候補に基づいて、QoEを推定し、当該QoEを最適化する配信パラメータをレコメンド値として算出する推定値・レコメンド値算出ステップと、
   前記推定値・レコメンド値算出ステップにて算出されたレコメンド値を出力するレコメンド値出力ステップと、
   を有する体感品質最適化方法。
7. コンテンツ配信サービスにおいて、QoEを最適化するためにレコメンド要求装置が実行するレコメンド要求方法であって、
   QoEを最適化する配信パラメータをレコメンド値として要求するために、コンテンツ配信のための配信パラメータ候補を体感品質最適化装置へ出力する配信パラメータ出力ステップと、
   前記体感品質最適化装置から前記レコメンド値を受信するレコメンド値受信ステップと、
   を有するレコメンド要求方法。
8. コンピュータを、前記請求項２乃至請求項４の何れか１項に記載の体感品質最適化装置における各部として機能させるためのプログラム。
9. コンピュータを、前記請求項５に記載のレコメンド要求装置における各部として機能させるためのプログラム。

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