WO2017110503A1 - 情報提供管理方法及び情報提供管理装置 - Google Patents

Abstract

投稿に含まれる画像に合った情報を効果的に提供することを目的とする。情報提供管理方法において、ＡＯリスト生成部（２５）が、複数の投稿に含まれる複数の投稿画像から構成される画像群Ａから、記憶部に予め記憶された登録画像と関連する関連画像を含み、且つ、登録画像は含まない投稿画像を対象画像として抽出する。次いで、ＡＯリスト生成部（２５）は、対象画像を、対象画像を含む投稿に関連する投稿関連情報と関連付けた対象情報として記憶部に記憶し、アフィニティオポチュニティリストを得る。在庫管理部（２６）は、アフィニティオポチュニティリストに基づいて在庫を決定する。出稿管理部（２２）は、在庫に基づいて対象画像に対する情報としての広告の提供依頼を受け付け、広告提供部（２３）は、対象画像に対する情報を含む投稿をＳＮＳサーバに送信する。

Description

情報提供管理方法及び情報提供管理装置

　本発明は、情報提供管理方法及び情報提供管理装置に関する。

　近年、社会インフラとしてインターネットを介して情報を提供するサービスが普及している。インターネットを用いて情報を提供するサービスには、ブログ、いわゆるまとめサイトを含むインターネット掲示板、及び、ソーシャルネットワークサービス（ＳＮＳ）がある。ＳＮＳは、社会的ネットワークをインターネット上で構築する会員サービスである。ＳＮＳでは、会員が情報を発信するための投稿を特定の他の会員に公開し、他の会員が、当該投稿を閲覧したり、当該投稿に対してコメントをつけたり、再投稿したり、することで、さらに情報が拡散していく。従来、ＳＮＳを利用した広告配信が検討されている（例えば、特許文献１参照）。

　特許文献１では、ＳＮＳのコメント機能を活用し、ＳＮＳサイト制御部が会員ユーザのコメントを自動的に作成することで会員ユーザが自ら宣伝文句等を記入する必要なく、顧客吸引力のある広告を提供できる広告提供システムが提案されている。

　特許文献１の広告提供システムでは、ＳＮＳの会員ユーザが、広告主サーバが提供する商用ウェブサイトにおいて報酬対象処理に該当する商取引処理を実行した場合、当該ユーザの関連ユーザとして登録されているユーザのマイページに広告主サーバへのリンク情報を含むコメントが、ユーザによる手動投稿なしに作成されて表示される。

特開２０１２－２４２９７６号公報

　しかしながら、特許文献１の広告提供システムでは、広告主サーバでの処理を契機としてＳＮＳサーバへの自動コメント投稿が行われているので、会員がＳＮＳに投稿する情報、特に料理や購入した商品の紹介などで用いた画像に合わせた適切な広告を自動的に投稿することはできていないという問題がある。

　本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであり、投稿に含まれる画像に合った情報を効果的に提供できる情報提供管理方法及び情報提供管理装置を提供することを目的とする。

　本発明の情報提供管理方法は、ネットワークに接続されたネットワーク制御部、記憶部及び中央制御部を具備するコンピュータ装置が実行し、前記中央制御部が、複数の投稿に含まれる複数の投稿画像から構成される画像群Ａから、前記記憶部に予め記憶された登録画像と関連する関連画像を含み、且つ、前記登録画像は含まない前記投稿画像を対象画像として抽出する工程と、前記中央制御部が、前記対象画像及び前記対象画像を含む前記投稿に関連する投稿関連情報を関連付けて対象情報として前記記憶部に記憶する工程と、を具備することを特徴とする。

　この構成により、複数の投稿に含まれる複数の投稿画像から構成される第１の画像群Ａから、登録画像と関連する関連画像を含み、且つ、登録画像は含まない投稿画像を対象画像として抽出し、対象画像及び対象画像を含む投稿に関連する投稿関連情報を関連付けて、対象情報を得ているので、対象情報に基づいて登録画像に関連する情報を効果的に送信することが可能となる。

　本発明の情報提供管理方法において、複数の候補画像から前記関連画像を決定する工程をさらに含み、前記複数の候補画像のそれぞれを含む投稿画像の数、前記中央制御部が、前記ネットワーク上の複数の投稿に含まれる複数の投稿画像から構成される画像群Ａ’に基づいて、前記登録画像に対応する単語を含む投稿の数、心情を示す単語を含む投稿の数、及び、投稿に含まれる特定の単語と係り関係にある他の単語の出現確率の少なくとも一つ以上に基づいて算出される、前記候補画像と前記登録画像との関連性を示すパラメータであるアフィニティ度に基づいて、前記複数の候補画像から前記関連画像を決定することが好ましい。

　本発明の情報提供管理方法において、前記中央制御部が、前記ネットワーク制御部を制御して、前記対象画像を対象とした情報を、前記ネットワークを経由して提供する工程をさらに具備することが好ましい。

　本発明の情報提供管理方法において、前記中央制御部が、前記対象情報に基づいて前記対象画像への情報提供の価格を設定する工程をさらに具備することが好ましい。

　本発明の情報提供管理方法において、前記価格の設定は、前記投稿の投稿者の影響度に基づいて行われることが好ましい。

　本発明の情報提供管理方法において、前記中央制御部が前記投稿の投稿者の前記登録画像に対する相性度を算出する工程をさらに具備することが好ましい。

　本発明の情報提供管理方法において、前記画像群Ａを構成する前記投稿は、投稿する前に集めたものであることが好ましい。

　本発明の情報提供管理装置は、ネットワークに接続されたネットワーク制御部、記憶部及び中央制御部を具備し、前記中央制御部が、複数の投稿に含まれる複数の投稿画像から構成される画像群Ａから、前記記憶部に予め記憶された登録画像と関連する関連画像を含み、且つ、前記登録画像は含まない前記投稿画像を対象画像として抽出し、前記対象画像及び前記対象画像を含む前記投稿に関連する投稿関連情報を関連付けて対象情報として前記記憶部に記憶することを特徴とする。

　この構成により、複数の投稿に含まれる複数の投稿画像から構成される画像群Ａから、登録画像と関連する関連画像を含み、且つ、登録画像は含まない投稿画像を対象画像として抽出し、対象画像を含む投稿に関連する投稿関連情報と関連付けた対象情報を得ているので、対象情報に基づいて登録画像に関連する情報を効果的に提供することが可能となる。

　本発明によれば、対象情報に基づいて登録画像に関連する情報を効果的に提供できるので、投稿に含まれる画像に合った情報を効果的に提供できる。

本実施の形態に係る情報提供管理システムの概略を示す説明図である。 本実施の形態に係る情報提供管理システムにおけるサーバを示すブロック図である。 本実施の形態に係る情報提供管理システムにおける端末を示すブロック図である。 本実施の形態に係る広告サーバの機能を示す機能ブロック図である。 本実施の形態に係る情報提供管理方法における広告主の登録処理の各工程を示すフローチャート図である。 本実施の形態に係る情報提供管理方法における広告主ＤＢの一例を示す説明図である。 本実施の形態に係る情報提供管理方法における登録画像の具体例を示す模式図である。 本実施の形態に係る情報提供管理方法における許諾会員の登録処理の各工程を示すシーケンス図である。 本実施の形態に係る情報提供管理方法における許諾会員ＤＢの一例を示す説明図である。 本実施の形態に係る情報提供管理方法における第４の画像群Ａ’の収集処理の各工程を示すフローチャート図である。 本実施の形態に係る情報提供管理方法における投稿画像ＤＢの一例を示す説明図である。 本実施の形態に係る情報提供管理方法における第５の画像群Ｂ’に属する投稿画像の具体例を示す模式図である。 本実施の形態に係る情報提供管理方法における第５の画像群Ｂ’の抽出処理の各工程を示すフローチャート図である。 本実施の形態に係る情報提供管理方法における候補画像ＤＢの一例を示す説明図である。 本実施の形態に係る情報提供管理方法における第６の画像群Ｃ１、Ｃ２・・・Ｃｋの抽出処理の各工程を示すフローチャート図である。 本実施の形態に係る情報提供管理方法における第６の画像群Ｃ１、Ｃ２・・・Ｃｋに属する投稿画像の具体例を示す模式図である。 本実施の形態に係る情報提供管理方法におけるアフィニティ画像の決定処理の各工程を示すフローチャート図である。 本実施の形態に係る情報提供管理方法における第１の画像群Ａの収集処理の各工程を示すフローチャート図である。 本実施の形態に係る情報提供管理方法における第２の画像群Ｂの抽出処理の各工程を示すフローチャート図である。 本実施の形態に係る情報提供管理方法における第３の画像群Ｄの抽出処理の各工程を示すフローチャート図である。 本実施の形態に係る情報提供管理方法におけるアフィニティオポチュニティリストの作成処理の各工程を示すフローチャート図である。 本実施の形態に係る情報提供管理方法における広告対象ＤＢ（アフィニティオポチュニティリスト）の一例を示す説明図である。 本実施の形態に係る情報提供管理方法における在庫ＤＢの一例を示す説明図である。 本実施の形態に係る情報提供管理方法における対象画像の具体例を示す模式図である。 本実施の形態に係る情報提供管理方法における広告の最低入札額の設定処理の各工程を示すフローチャート図である。 本実施の形態に係る情報提供管理方法における広告の入札処理の各工程を示すシーケンス図である。 本実施の形態に係る情報提供管理方法における投稿者の登録画像との相性度の算出処理の各工程を示すフローチャート図である。 本実施の形態に係る情報提供管理方法における広告の配信処理の各工程を示すシーケンス図である。 本実施の形態に係る情報提供管理方法における広告付き投稿の送信処理の各工程を示すフローチャート図である。 本実施の形態に係る情報提供管理方法における広告の具体例を示す模式図である。

　以下、本発明の実施の形態に係る情報提供管理方法及び情報提供管理装置について、添付の図面を参照しながら詳細に説明する。なお、本発明に係る情報提供管理方法及び情報提供管理装置は、以下の実施の形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨の範囲で適宜変形して実施することができる。

　本発明の情報提供管理方法における「情報」には、例えば、広告、コンテンツ及びＰＲが含まれる。本実施の形態では、本発明を広告提供管理に適用した場合を例に挙げて説明する。図１は、本実施の形態に係る情報提供管理システムの概略を示す説明図である。図１に示すように、情報提供管理システム１では、情報提供管理装置の一例を構成する広告サーバ２と、ＳＮＳサーバ３と、決済サーバ４と、会員端末５と、広告主端末６とが、ネットワーク７を介して相互に通信可能に接続されている。

　ネットワーク７は、例えば、インターネットであり、インターネット基幹網、ＬＡＮ、移動体通信網、Ｗｉ－Ｆｉなどを含んでいる。

　ここでは、説明を簡略にするために、１つの会員端末５及び広告主端末６を図示しているが、実際には多数存在する。

＜サーバ＞
　上述のように、本実施の形態に係る情報提供管理システム１には、広告サーバ２、ＳＮＳサーバ３及び決済サーバ４が含まれる。図２は、本実施の形態に係る情報提供管理システムにおけるサーバを示すブロック図である。

　図２に示すように、本発明のコンピュータ装置の一例であるサーバ１００は、中央制御部１０１、ネットワーク制御部１０２、ストレージデバイス１０３、メモリ１０４及び電源供給部１０５を備えている。

　中央制御部１０１は、サーバ１００の各部を制御するものである。具体的には、中央制御部１０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）等を備え、メモリ１０４を用いてＯＳや各種処理プログラムに従って各種の制御動作を行う。

　ネットワーク制御部１０２は、ネットワーク７を経由してデータ通信等を遂行する。

　本発明の記憶部の一例であり、外部記憶装置であるストレージデバイス１０３は、例えば、不揮発性メモリ等により構成され、中央制御部１０１の動作に必要な各種プログラムやデータを記憶している。

　本発明の記憶部の一例であるメモリ１０４は、例えば、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ　Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）等により構成され、中央制御部１０１等によって処理されるデータ等を一時的に記憶するバッファメモリや、中央制御部１０１等のワーキングメモリとして機能する。

　電源供給部１０５は、サーバ１００に必要な電力を供給するために外部電源ソースと連結される。

　以上説明したサーバ１００において、目的に応じてプログラムやデータを適宜用意することで、広告サーバ２、ＳＮＳサーバ３及び決済サーバ４を実現することができる。

＜端末＞
　図３は、本実施の形態に係る情報提供管理システムにおける端末を示すブロック図である。図３に示すように、端末２００は、中央制御部２０１、ネットワーク制御部２０２、ディスプレイ部２０３、ＵＩデバイス２０４、ＧＰＳ受信部２０５、カメラ部２０６、ストレージデバイス２０７、メモリ２０８及び電源供給部２０９を備えている。

　中央制御部２０１は、端末２００の各部を制御するものである。具体的には、中央制御部２０１は、ＣＰＵ等を備え、メモリ２０８を用いてオペレーティングシステム（ＯＳ）や各種処理プログラムに従って各種の制御動作を行う。

　ネットワーク制御部２０２は、ネットワーク７を経由してデータ通信等を遂行する。

　ディスプレイ部２０３は、中央制御部２０１で生成された各種情報を表示する。

　ＵＩ（ユーザインターフェイス）デバイス２０４は、ユーザによる操作を受け付けるものであり、ボタン、キー、タッチパネル等が含まれる。ＵＩデバイス２０４は、これらの操作に応じて所定の操作信号を中央制御部２０１に出力する。

　ＧＰＳ受信部２０５は、人工衛星からＧＰＳ信号を受信して地理的位置（例えば、座標）を中央制御部２０１に出力する。

　カメラ部２０６は、画像入力手段の一例であり、静止画や動画像を撮影するためのレンズ及び光学素子を含む。

　ストレージデバイス２０７は、例えば、不揮発性メモリ（フラッシュメモリ）等により構成され、中央制御部２０１の動作に必要な各種プログラムやデータを記憶している。

　メモリ２０８は、例えば、ＤＲＡＭ等により構成され、中央制御部２０１等によって処理されるデータ等を一時的に記憶するバッファメモリや、中央制御部２０１等のワーキングメモリとして機能する。

　電源供給部２０９は、端末２００に必要な電力を供給するために、バッテリ又は外部電源ソースと連結される。

　以上説明した端末２００において、目的に応じてアプリケーションプログラムやデータを適宜用意することで、以降で説明するような各種機能を実現することができる。

　以下、本実施の形態に係る情報提供管理システム１を構成する各サーバ及び端末について説明する。

＜広告サーバ＞
　図４は、本実施の形態に係る広告サーバの機能を示す機能ブロック図である。広告サーバ２は、本発明の情報提供管理装置の一例であり、広告対象管理部２１、出稿管理部２２及び広告提供部２３を備えている。

　広告対象管理部２１は、関連画像決定部２４と、ＡＯリスト生成部２５と、在庫管理部２６と、を備えている。

　関連画像決定部２４は、ネットワーク７上の投稿に含まれる画像（以下、投稿画像という）から構成される第４の画像群Ａ’から、広告主端末６から受信した登録画像（後述）と関連する関連画像を決定する処理を実行する。

　ＡＯリスト生成部２５は、複数の投稿に含まれる複数の投稿画像から構成される第１の画像群Ａから、関連画像を含み、且つ、登録画像は含まない投稿画像を対象画像として抽出する処理と、対象画像及び当該対象画像を含む投稿に関連する投稿関連情報を関連付けた、情報提供の対象に関する対象情報の一例である、広告対象情報を登録したアフィニティオポチュニティ（以下、ＡＯという）リストを生成する処理と、を実行する。

　在庫管理部２６は、ＡＯリストに含まれる対象画像のうち、許諾会員（後述）による対象画像を含む投稿を在庫として抽出し、管理する処理を実行する。

　また、出稿管理部２２は、まず、在庫に対して価格を設定する。また、出稿管理部２２は、ネットワーク制御部１０２を制御して価格を含む出稿要求を、ネットワーク７を経由して送信する処理と、本発明の情報提供依頼の一態様である、広告主からの出稿依頼を、ネットワーク７を経由して受信する処理と、を実行する。

　また、広告提供部２３は、出稿管理部２２で受信した出稿依頼に基づいて、在庫を対象とした広告をネットワーク７上に送信する処理を実行する。また、広告提供部２３は、ＳＮＳサーバ３による広告配信又は投稿に対する会員からの反響（フィードバック）（後述）等に基づいて、決済サーバ４に、広告報酬の請求や後述の会員に対するアフィリエイトの対価の支払いを依頼する。

＜ＳＮＳサーバ＞
　ＳＮＳサーバ３は、ソーシャルネットワークサービス（ＳＮＳ）を提供するための機能を備えている。より具体的には、ＳＮＳサーバ３の中央制御部１０１（図２参照）は、以下のような処理の全部又は一部を実施する。
・会員が操作する会員端末５から投稿（以下、主投稿という）を受信し、公開する処理
・他の会員が操作する会員端末５から主投稿に対するコメントを受信し、公開する処理
・他の会員が操作する会員端末５から、主投稿を自らが公開元となって再び公開する再投稿（例えば、リツィート又はシェアと呼ばれる）の依頼を受け、公開する処理
・他の会員が操作する会員端末５からの主投稿への反響（例えば、「お気に入り」、「いいね」、「ライク」）を受け付ける処理

　上記列挙した処理は、ＳＮＳサーバ３が行う処理の一例であり、特に限定されない。

　また、ＳＮＳサーバ３は、会員関連情報を管理する機能を備えている。会員関連情報とは、例えば、以下のすべて又は一部である。
・会員ＩＤ
・パスワード
・会員名
・会員属性情報（性別、年齢、職業等）
・投稿数
・公開先数及び公開先の会員ＩＤ
・公開元数、公開元の会員ＩＤ

　なお、公開先とは、投稿が公開される他の会員であり、例えば、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）のフォロワー、Ｆａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）やＬＩＮＥ（登録商標）の友達である。また、公開元とは、会員が公開先となっている他の会員であり、例えば、Ｔｗｉｔｔｅｒでは、会員がフォローしている他の会員である。

　ＳＮＳサーバ３の具体的な実装については、公知技術により実現可能であり、当業者であれば容易に理解できるであろう。

＜決済サーバ＞
　決済サーバ４は、広告サーバ２からの決済依頼に基づいて、広告報酬の広告主への請求や、会員に対するアフィリエイトの対価の支払いを行う機能を有する。決済サーバ４の具体的な実装については、公知技術により実現可能であり、当業者であれば容易に理解できるであろう。

＜会員端末＞
　会員端末５は、ＳＮＳの会員により操作される端末２００である。

　会員端末５では、中央制御部２０１により、ＳＮＳのためのアプリケーションプログラム（以下、ＳＮＳアプリと呼ぶ）が実行され、ＳＮＳサーバ３に対する投稿、コメント、再投稿及び反響などの各種の処理を実行可能なように構成されている。

　以下、端末２００上で実行されるＳＮＳアプリが行う処理について説明する。まず、ＳＮＳアプリは、ＵＩデバイス２０４を介して行われた会員の操作に応じて、投稿を作成する処理を実行する。作成される投稿には、例えば、ＵＩデバイス２０４から入力されたテキストや、ＧＰＳ受信部から入力された地理的位置（投稿の位置情報）や、カメラ部２０６から入力された画像（投稿画像）が含まれる。

　また、ＳＮＳアプリは、ネットワーク制御部２０２を制御して、ネットワーク７を経由して、投稿をＳＮＳサーバ３に送信する処理を実行する。

　また、ＳＮＳアプリは、ＵＩデバイス２０４を介して行われた会員の操作に応じて、コメントの作成及び送信、再投稿の依頼及び反響の通知を行う処理を実行する。

　また、ＳＮＳアプリは、ＳＮＳサーバ３が公開する投稿を受信し、ディスプレイ部２０３に表示させ処理を実行する。

　ここでは、ＳＮＳアプリは、予め端末２００のストレージデバイス２０７にインストールされ、実行されるネイティブアプリケーションプログラムを想定して説明した。しかしながら、ＳＮＳアプリと同等の機能が、Ｗｅｂアプリケーションを用いて実装されてもよい。すなわち、端末２００において、中央制御部２０１がブラウザプログラムを実行する。ブラウザプログラムが、例えば、ＨＴＭＬ５、Ｊａｖａｓｃｒｉｐｔ（登録商標）、ＣＳＳなどを組み合わせて作成されたＷｅｂアプリケーションプログラムを解釈及び実行する。これにより、ブラウザプログラムは、ＳＮＳサーバ３上で実行されるサーバサイドプログラムに対し、各種処理を要求し、その結果を受信して、上述のような投稿の作成及び送信などを行う。

　また、ＳＮＳアプリの各種処理は、上述のようなネイティブアプリケーション及びＷｅｂアプリケーションを組み合わせたハイブリッドアプリケーションによって実現してもよい。

　また、会員端末５は、後述するように、広告配信の許諾及び認証確認の処理を実行するように構成されている。さらに、会員端末５は、後述するように、広告サーバ２のＡＯリスト生成部２５に公開前の投稿を預ける処理を実行するように構成されている。

　すなわち、会員端末５では、中央制御部２０１により実行されるブラウザプログラムが、広告サーバ２及びＳＮＳサーバ３が提供するＷｅｂアプリケーションプログラムを解釈及び実行する。これにより、ブラウザプログラムは、広告サーバ２及びＳＮＳサーバ３上で実行されるサーバサイドプログラムに対し、公開前の投稿の受信、広告配信の許諾、認証確認のための処理を要求し、実行させる。

　ここで、会員端末５は、ブラウザプログラムではなく、専用のネイティブアプリケーション又はハイブリッドアプリケーションにより、公開前の投稿の送信、広告配信の許諾、認証確認のための処理を実行してもよい。また、ＳＮＳアプリが、公開前の投稿の送信、広告配信の許諾、認証確認のための処理を実行してもよい。

　本実施の形態において、会員端末５は、スマートフォンやタブレットを想定しているが、特に限定されるものではなく、通信機能を備えたスマートウオッチやスマートグラスのような各種携帯型端末であってもよいことは言うまでもない。ただし、端末２００は、携帯型端末に限定されるものではなく、例えば、パーソナルコンピュータのような、ネットワーク７に接続されるすべてのデバイスが包含される。

＜広告主端末＞
　広告主は、本発明の情報の提供元の一例である。広告主端末６は、広告主により操作される端末２００である。広告主端末６は、広告サーバ２や決済サーバ４と、ネットワーク７を経由して通信を行い、後述するように、広告主情報及び画像の登録、広告の出稿要求の表示、広告の出稿依頼、報酬の支払い等の処理を実行するように構成されている。

　広告主端末６では、中央制御部２０１により実行されるブラウザプログラムが、広告サーバ２及び決済サーバ４が提供するＷｅｂアプリケーションプログラムを解釈及び実行する。これにより、ブラウザプログラムは、広告サーバ２及び決済サーバ４上で実行されるサーバサイドプログラムに対し、上述の各種処理を要求し、実行させる。

　ここで、広告主端末６は、ブラウザプログラムではなく、専用のネイティブアプリケーション又はハイブリッドアプリケーションにより、上述の各種処理を実行してもよい。

　本実施の形態において、広告主端末６は、パーソナルコンピュータを想定しているが、スマートフォン、タブレットのような各種携帯型端末であってもよいことは言うまでもない。

＜処理の流れ＞
　以下、本実施の形態に係る情報提供管理システム１で行われる情報提供管理方法について、詳細に説明する。

　本実施の形態に係る情報提供管理方法は、（Ａ）広告対象情報の生成、（Ｂ）関連画像の決定、（Ｃ）在庫の管理、（Ｄ）広告出稿の管理、及び、（Ｅ）広告配信の管理に大別することができる。

（Ａ）広告対象情報の生成
　本実施の形態に係る情報提供管理方法において、広告サーバ２では、サーバ１００（図２参照）の中央制御部１０１が、複数の投稿に含まれる複数の投稿画像から構成される第１の画像群Ａから、ストレージデバイス１０３又はメモリ１０４に予め記憶された登録画像と関連する関連画像を含み、且つ、登録画像は含まない投稿画像を対象画像として抽出する工程と、対象画像及び対象画像を含む投稿に関連する投稿関連情報を関連付けて広告対象情報としてストレージデバイス１０３又はメモリ１０４に記憶する工程と、を具備する。

　ここで、投稿とは、インターネットを利用した情報提供サービスに対してその利用者である会員がアップロードし、他の会員に向けて提供される情報の一単位をいう。

　投稿には、例えば、ＳＮＳへの投稿、ブログへの投稿（日記、記事などとも呼ばれる）、及び、インターネット掲示板への投稿（書き込みとも呼ばれる）が含まれる。

　本実施の形態では、投稿はＳＮＳの投稿であり、Ｔｗｉｔｔｅｒのツィート及びリツィート、Ｆａｃｅｂｏｏｋの投稿及びコメント等を含む。

　ＳＮＳは、社会的ネットワーク又は個人間のコミュニケーションの一態様であり、本発明は、ＳＮＳに限らず、コニュニティ間又は個人間の情報共有サービスに好適に適用できる。

　また、投稿画像とは、投稿に含まれる画像である。画像には、静止画及び動画が含まれる。

　また、登録画像とは、例えば、広告主により提供された画像であり、広告に関連する画像であって、例えば、広告の対象となる商品自体の画像、広告に用いられる商品及びサービスの名称や企業名のロゴ、キャラクタ等の画像を含む。なお、後述するように、本実施の形態では、登録画像は、広告主が広告主端末６を用いて広告サーバ２に送信することを想定しているが、広告主以外の者（広告代理業者等）が送信してもよい。

　また、投稿関連情報とは、投稿に関連する情報であって、例えば、投稿ＩＤ、投稿テキスト情報、投稿日時、投稿場所、閲覧数、閲覧者数及び投稿を行った会員（以下、投稿者ともいう）の会員関連情報を含む。ここで、投稿テキスト情報とは、投稿の本文、タイトル、タグなどの投稿に含まれる、又は、付随する文字列をいう。

　また、関連画像とは、登録画像と何らかの関連がある画像をいう。例えば、登録画像の共起画像が含まれる。ここで共起画像とは、所定の対象（画像）から、連想することが期待される画像をいう。例えば、所定の対象と関連性が高いものの画像、同時に使われる可能性があるものの画像などをいう。

　共起画像には、例えば、登録画像から連想される他の商品自体の画像、連想される商品及びサービスの名称や企業名のロゴ、キャラクタ等の画像の他、登録画像から連想される景色等の画像を含む。

　また、対象画像とは、複数の投稿に含まれる複数の投稿画像から構成される第１の画像群Ａから抽出された、登録画像と関連する関連画像を含み、且つ、登録画像は含まない投稿画像である。対象画像に含まれる関連画像を見た会員が、登録画像を連想することが期待されるので、このような投稿画像又は投稿画像を含む投稿に広告を追加することで、優れた広告効果が期待される。

　第１の画像群Ａを構成する投稿画像は、これからＳＮＳサーバ３により公開される前の投稿に含まれるものであっても、既に公開された投稿画像であってもよい。

　広告サーバ２が、ＳＮＳの会員から投稿を事前に集め、これらの複数の投稿に含まれる複数の投稿画像で第１の画像群Ａを構成し、これから対象画像を抽出すれば、公開前の投稿画像又は投稿に対して広告を追加してから、投稿をＳＮＳサーバ３へ送信し、公開させることができる。

　また、既に公開された投稿に含まれる投稿画像をＳＮＳサーバ３から集め、第１の画像群Ａを構成し、これから対象画像を抽出すれば、既に公開された投稿に対して広告を含むコメントを投稿したり、投稿に広告を付加して再投稿したり、することができる。

　広告対象情報とは、本発明の「対象情報」の一態様であり、対象画像及び当該対象画像が含まれる投稿の投稿関連情報を、関連付けたものである。広告対象情報に基づいて、後述のように、広告の価格の決定や広告主による出稿の判断材料を提供できると共に、広告対象情報に基づいて広告の配信や広告報酬の決済を容易に行うことができる。

　また、本実施の形態に係る情報提供管理方法において、広告サーバ２では、サーバ１００（図２参照）の中央制御部１０１が、第１の画像群Ａから登録画像を含む投稿画像を第２の画像群Ｂとして抽出する工程と、中央制御部１０１が、第１の画像群Ａに属する投稿画像から関連画像を含むものを第３の画像群Ｄとして抽出する工程と、をさらに具備し、第１の画像群Ａから対象画像を抽出する工程は、第３の画像群Ｄから、第３の画像群Ｄに属し且つ第２の画像群Ｂに属する投稿画像を除くことにより行うことが好ましい。

　第２の画像群Ｂは、少なくとも登録画像を含む投稿画像で構成されている。すなわち、第２の画像群Ｂには、登録画像のみを含む投稿画像（ａ）、登録画像及び関連画像を含む投稿画像（ｂ）、並びに、関連画像以外の被写体の画像及び登録画像を含む投稿画像（ｃ）が含まれる。

　また、第３の画像群Ｄは、少なくとも関連画像を含む投稿画像で構成されている。すなわち、第３の画像群Ｄは、関連画像のみを含む投稿画像（ｄ）、登録画像及び関連画像を含む投稿画像（ｂ）、並びに、登録画像以外の被写体及び関連画像の画像を含む投稿画像（ｅ）が含まれる。

　したがって、第３の画像群Ｄ（ｄ＋ｂ＋ｅ）から、第３の画像群Ｄに属し且つ第２の画像群Ｂに属する投稿画像、すなわち、登録画像及び関連画像を含む投稿画像（ｂ）を除くことにより、第１の画像群Ａから対象画像（ｄ＋ｅ）を抽出することができる。

　上述のようにして第１の画像群Ａからの対象画像の抽出を行うことができるが、必ずしもここで説明した処理方法に限定されることはない。

（Ｂ）関連画像の決定
　本実施の形態に係る情報提供管理方法においては、広告サーバ２では、中央制御部１０１が、複数の候補画像から関連画像を決定する工程をさらに含み、第４の画像群Ａ’に基づいて、複数の候補画像のそれぞれを含む投稿画像の数、登録画像に対応する単語を含む投稿の数、心情を示す単語を含む投稿の数、及び、投稿に含まれる特定の単語と係り関係にある他の単語の出現確率、の少なくとも一つ以上に基づいて算出される、候補画像と登録画像との関連性を示すパラメータであるアフィニティ度に基づいて、複数の候補画像から関連画像を決定することを実行することが好ましい。

　本実施の形態において、アフィニティ（相性、親和、親近）度とは、候補画像と登録画像との関連性を示すパラメータである。

　候補画像とは、登録画像と関連すると考えられる画像であるが、実際に登録画像との関連性がなくとも、登録画像との関連が期待される画像をでもよい。登録画像を特定せずに、例えば、商品自体、商品及びサービスの名称や企業名のロゴ、人物、キャラクタ、ランドマーク及び風景の画像を用意して、候補画像として用いることができる。

　本実施の形態において、アフィニティ（相性）度は、以下の特性のうち、一つ又は複数に基づいて算出することができる。例えば、以下の特性の一つ又は複数を有する投稿の数αを用いる。また、以下の特性を有する投稿の出現確率を用いてもよい。出現確率の算出は、ベイズ統計によってもよい。

・複数の候補画像のそれぞれを含むこと
　候補画像を含む投稿画像は、登録画像及び候補画像の両方を含む投稿画像であってよい。すなわち候補画像を含む投稿画像の数としては、登録画像及び候補画像の両方を含む投稿画像の数（ｎ）であってもよい。

・登録画像に対応する単語を含む投稿
　登録画像に対応する単語（ワード）とは、例えば、登録画像に含まれる商品の商品名又は登録画像に関連するサービスのサービス名であり、ブランドワードとも呼ぶ。

・心情を示す単語を含む投稿
　心情を示す単語とは、情緒、感情、感傷等の心理状況（センチメント）を示す単語であり、例えば、「お気に入り」、「気分が上昇する」、「最高」及び「おいしい」のような、登録画像に含まれる商品の商品名や登録画像に関連するサービスに対する親しみ又は好ましく思う気持ちを表す、ポジティブな単語や、嫌悪、悲しみ又は怒り等の気持ちを表すネガティブな単語である。

　・投稿に含まれる特定の単語及び特定の単語と係り関係にある他の単語
　投稿の投稿テキスト情報に含まれる文章を係り受け解析して、文章中の一つの単語を特定し、当該単語と係り関係にある他の単語を計数し、特定の単語と係り関係にある他の単語の出現確率を算出できる。係り受け解析には、公知の技術を用いることができる。

　図４に示す関連画像決定部２４は、ネットワーク制御部１０２（図２参照）を制御して、ネットワーク７（図１参照）を経由してＳＮＳサーバ３（図１参照）から、所定の期間に対応する複数の投稿に含まれる投稿画像を収集し、第４の画像群Ａ’を得る。次に、関連画像決定部２４は、第４の画像群Ａ’に基づいて、上述の数αのうち少なくともいずれか一つを用いて、候補画像と登録画像との関連性を示すパラメータであるアフィニティ度を算出する。上述の数αのうち、登録画像に対応する単語を含む投稿の数や心情を示す単語を含む投稿の数のように投稿テキスト情報を用いる場合には、関連画像決定部２４は、投稿画像を収集するときに又は別途に、ＳＮＳサーバ３から複数の投稿の投稿テキスト情報を取得し、上述の数αの算出に利用する。

　次に、関連画像決定部２４は、算出したアフィニティ度に基づいて、複数の候補画像の中から、例えば、アフィニティ度が所定の値以上のもの、又は、所定の値未満のもの、或いは、所定の数値範囲のものを関連画像として決定する。

　アフィニティ度は、上述のような数αを用いて算出される。算出方法は特に限定されないが、例えば、次の方法のうち、いずれか一つ又は複数の組み合わせである。

（ｉ）登録画像を含む投稿画像の総数（Ｎ）と、登録画像及び候補画像を含む投稿に対応する投稿の数（ｎ）と、に基づいてアフィニティ度を算出する場合
　（ｉ）の場合については、後で詳細に説明する。

（ｉｉ）上述の数αのうち少なくとも２つの相関をとってアフィニティ度を求める場合
　例えば、ある候補画像について、ＳＮＳサーバ３への複数の投稿に含まれる複数の投稿画像から構成される第４の画像群Ａ’に含まれる登録画像及び候補画像を含む投稿画像の数（ｎ１）と、上述の複数の投稿のうち登録画像に対応する単語（例えば、ＡＢＣソーダ）を含む投稿の数（ｎ１’）と、の相関を、例えば、複数の期間に対して算出し、アフィニティ度として求めることができる。

（ｉｉｉ）上述の係数に対してクラスタリング解析により重み付けを行い、アフィニティ度を求める場合
　クラスタリング解析とは、データ解析手法の１つであり、データの集合を部分集合（クラスタ）に切り分けて、各クラスタは、それぞれの部分集合に含まれるデータがある共通の特徴を持つようにする。共通の特徴としては、例えば、投稿者の性別又は年齢であり、マーケティングに用いられる年齢層及び性別による分類（例えば、Ｍ１層、Ｍ２層、Ｍ３層、Ｆ１層、Ｆ２層、Ｆ３層）を用いることができる。

　例えば、第４の画像群Ａ’において、ある候補画像を含む投稿のうち、Ｆ１層の投稿者による投稿の数（ｎ１’）、Ｆ２層の投稿者による投稿の数（ｎ１’’）及びＦ３層の投稿者による投稿の数（ｎ１’’’）を求め、異なる重み付けを行い、アフィニティ度を求めることができる。これにより、年齢層及び性別を考慮してアフィニティ度を算出することが可能になる。

　（ｉｖ）上述の係数に対して、回帰分析での変数のパラメータ推定からアフィニティ度を求める場合
　回帰分析には、多項ロジスティック回帰分析及び重回帰等が用いることができるが、これらに限定されるものではない。本実施の形態に係る情報提供管理方法では、アフィニティ度を、上述の数αで表すとして解析してよい。

　さらに本実施の形態の一態様を詳細に説明すると、本実施の形態に係る情報提供管理方法において、複数の候補画像から関連画像を決定する工程が、第４の画像群Ａ’から、登録画像を含む投稿画像を抽出して第５の画像群Ｂ’を得る工程と、中央制御部１０１が、第５の画像群Ｂ’から複数の候補画像の各々を含む投稿画像を抽出し、複数の候補画像毎に第６の画像群Ｃ１、Ｃ２・・・Ｃｋ（ｋは２以上の自然数）としてストレージデバイス１０３又はメモリ１０４に記憶する工程と、中央制御部１０１が、第５の画像群Ｂ’を構成する投稿画像の数Ｎ、及び、第６の画像群Ｃ１、Ｃ２・・・Ｃｋのそれぞれに属する投稿画像の数ｎに基づいて、ｎ／Ｎ×１００（％）で表わされるアフィニティ度を算出する工程と、を具備することが好ましい。

　対象画像の抽出に用いる関連画像は、以下のように、決定することが好ましい。まず候補画像を用意する。候補画像は、登録画像と関連しそうな画像を、広告サーバ２を運用する運営事業者が入力してもよいし、広告サーバ２が複数の画像を予め用意して置き、その中から運営事業者が選択（チェックボックス形式等）してもよい。

　候補画像は、運営事業者が事前に入力しておく必要は必ずしもない。例えば、関連画像決定部２４が、ネットワーク制御部１０２を制御し、ネットワーク７上の複数のＷｅｂサイト（図示せず）から自動的に収集した複数の画像を候補画像として用いてもよい。

　また、候補画像としては、ブランドデータベース（商品画像やロゴが登録されたデータベース）に登録された画像を用いてもよい。

　一方、本実施の形態では、ＳＮＳサーバ３への投稿から投稿画像を収集して第４の画像群Ａ’を用意する。したがって、ＳＮＳサーバ３により既に公開された投稿から投稿画像を収集することを想定している。したがって、上述のように、第１の画像群Ａが公開前の投稿に含まれる投稿画像で構成されている場合には、第１の画像群Ａと、第４の画像群Ａ’とは、同一でない。一方、第１の画像群Ａが既に公開された投稿に含まれる投稿画像で構成されている場合には、第１の画像群Ａと、第４の画像群Ａ’とは、同一であってもよいが、必ずしも同一である必要はない。

　次に、第４の画像群Ａ’から登録画像を含む投稿画像を抽出して第５の画像群Ｂ’を得る。第５の画像群Ｂ’は、少なくとも登録画像を含む投稿画像で構成されている。すなわち、第５の画像群Ｂ’には、登録画像のみを含む投稿画像（ａ）、登録画像及び候補画像を含む投稿画像（ｆ）、並びに、候補画像以外の被写体及び登録画像の画像を含む投稿画像（ｇ）が含まれる。

　次いで、中央制御部１０１が、第５の画像群Ｂ’（ａ＋ｆ＋ｇ）から複数の候補画像の各々を含む投稿画像を抽出し、複数の候補画像毎に第６の画像群Ｃ１、Ｃ２・・・Ｃｋ（ｋは２以上の自然数）としてストレージデバイス１０３又はメモリ１０４に記憶する。

　例えば、ある候補画像についての第６の画像群Ｃｋには、候補画像及び登録画像を含む投稿画像（ｇ）が含まれる。

　その後、中央制御部１０１が、第６の画像群Ｃ１、Ｃ２・・・Ｃｋに属する投稿画像の数に基づいて第６の画像群Ｃ１、Ｃ２・・・Ｃｋのうち少なくとも一つを選択してそれに対応する候補画像を関連画像として決定する。

　上述の関連画像と登録画像とは相性（アフィニティ）がよいと想定される。そこで、相性（アフィニティ）に基づいて関連画像を決定する手法を検討する。

　第６の画像群Ｃ１、Ｃ２・・・Ｃｋのそれぞれに属する投稿画像の数（ｎ）は、登録画像と候補画像との相性（アフィニティ）を表している。例えば、ある候補画像（イ）と他の候補画像（ロ）との数（ｎ）を比較した場合、数（ｎ）が多い方が登録画像との相性がよいと考えられる。

　必ずしも、数（ｎ）が多い候補画像を関連画像として決定するだけでなく、数（ｎ）が少ない、ｎ＝１の候補画像を関連画像として決定してもよい。一見すると相性が低いと思われる候補画像と登録画像に予想もしなかった関連性が見つかり、予期しなかった広告機会が見出される可能性があるからである。

　本実施の形態では、関連画像の決定は、例えば、第４の画像群Ａ’に属する投稿画像の総数Ｎとし、第６の画像群Ｃ１、Ｃ２、・・・Ｃｋに含まれる投稿画像の数ｎとし、ｎ／Ｎ×１００（％）で算出されるアフィニティ（相性）度に基づいて、アフィニティ度が所定の値以上のもの、又は、所定の値未満のもの、或いは、所定の数値範囲のものを選択し、それに対応する候補画像を関連画像として決定する。

（Ｃ）在庫の管理
　本実施の形態では、ＳＮＳの会員のうち、投稿を広告配信に利用することに許諾した会員（以下、許諾会員という）が行った投稿に含まれる投稿画像に対象画像を限定する。すなわち、在庫管理部２６は、広告対象情報のうち許諾会員による投稿を抽出して在庫として管理する。ここで、在庫とは、広告を出稿する対象をいう。

（Ｄ）広告出稿の管理
　本実施の形態に係る情報提供管理方法において、広告サーバ２では、中央制御部１０１が、広告対象情報に基づいて対象画像への広告の価格を設定する工程をさらに具備することが好ましい。ここで、広告の価格は、本発明の情報提供の価格の一態様である。価格には、例えば、指定価格、最低価格、最高価格、平均価格及び参考価格が含まれる。また、価格は、特定の金額であっても、特定の金額の範囲であってもよい。

　また、中央制御部１０１が、情報提供の価格の一態様である広告の価格を出力してもよい。例えば、広告サーバ２の中央制御部１０１が、ディスプレイ部（図示せず）又はプリンタ部（図示せず）などの出力装置を制御し、広告の価格を出力してもよい。また、中央制御部１０１が、ネットワーク制御部１０２を制御して、ネットワーク７を経由して広告の価格を送信してもよい。

　さらに、この場合に、中央制御部１０１が、ネットワーク制御部１０２を制御して、少なくとも広告対象情報を含む出稿要求を、ネットワーク７を経由して送信する工程と、中央制御部１０１が、複数の広告主からの出稿依頼を、ネットワーク７を経由して受信する工程と、中央制御部１０１が、出稿依頼に基づいて対象画像を対象とした広告を、ネットワーク７を経由して提供する工程と、をさらに具備することが好ましい。

　インターネット広告には、予約型広告と運用型広告がある。予約型広告は、マス広告のように、価格、期間、出稿内容（掲載面、配信量、掲載内容等）が予め定められている広告をいう。一方、運用型広告は、特定の広告枠を固定的に購入するのではなく、掲載先や入札単価などを変動させながら出稿方法を最適化していく広告である。運用型広告は、膨大なデータを処理するアドテクノロジーを活用したプラットフォームにより、広告の最適化を自動的にもしくは即時的に支援するような広告手法を用いる。運用型広告としては、検索連動広告の他、アドエクスチェンジ、ＳＳＰ（Ｓｕｐｐｌｙ－Ｓｉｄｅ　Ｐｌａｔｆｏｒｍ）及びＤＳＰ（Ｄｅｍａｎｄ－Ｓｉｄｅ　Ｐｌａｔｆｏｒｍ）などが典型例として挙げられる。

　本発明は、予約型広告及び運用型広告のいずれにも適用することが可能である。予約型広告への適用としては、例えば、広告対象情報に含まれる会員関連情報を用いて、特定の会員の投稿に含まれる投稿画像を広告枠とし、これに対して価格を設定して、広告主からの出稿を募ることができる。

　一方、運用型広告への適用としては、以下のような処理を行うことができる。広告サーバ２において、まず、中央制御部１０１が、広告対象情報に基づいて対象画像への広告の最低入札額を設定する。次に、中央制御部１０１が、ネットワーク制御部１０２を制御して、広告対象情報及び最低入札額を含む、出稿要求の一例である入札要求を、ネットワーク７を経由して送信する。次いで、中央制御部１０１が、ネットワーク制御部１０２を制御して、複数の広告主からの、出稿依頼の一例である入札情報を、ネットワーク７を経由して受信する。その後、中央制御部１０１が、入札情報に基づいて、複数の広告主のうち１つを落札者として決定する。

　上述の広告の価格（最低入札額を含む）の設定は、投稿の投稿者の影響度に基づいて行われることが好ましい。投稿者の影響度とは、投稿者により行われた投稿がどの程度の人々に何らかの作用を及ぼしたか、又は、及ぼす可能性があるかを示す指標である。投稿者の影響度は、例えば、投稿者の会員属性情報（性別、年齢、職業等）、投稿数、公開先数、再投稿数、投稿への反響の数、公開先の会員ＩＤ、公開元数、及び、公開元の会員ＩＤをそのまま利用したり、これらに基づいて算出したり、することできる。

　また、投稿者に基づく広告の価格の設定とは、例えば、投稿者の影響度と同一又は近似する影響度（例えば、新聞、雑誌等の購読者数、ホームページのページビュー（ＰＶ）数）を有する既存の媒体を判定し、当該媒体の広告の価格を、対象画像に対する広告の価格として設定することができる。

（Ｅ）広告配信の管理
　本実施の形態では、広告対象情報に基づいて、広告対象情報に対応する対象画像を対象として出稿者（落札者）の広告を配信する。

　対象画像を対象とした広告には、例えば、対象画像に広告を追加すること、及び、対象画像が含まれる投稿に広告を追加することが含まれる。

　また、投稿がＳＮＳサーバ３で公開される前の投稿（後述の事前投稿）に含まれる投稿画像を収集し、収集した投稿画像に基づいて対象画像を抽出し、広告を対象画像に追加したり、投稿に追加したり、してもよい。また、ＳＮＳサーバ３で公開された投稿から投稿画像を収集し、収集した投稿画像に基づいて対象画像を抽出し、広告を対象画像に追加したり、投稿に追加したり、してもよい。この場合、投稿の再投稿（リツィート）や投稿へのコメントであってもよい。

　以下、本実施の形態に係る情報提供管理システム１における情報提供管理方法について、図面を参照してさらに詳細に説明する。

＜準備＞
　図５は、本実施の形態に係る情報提供管理方法における広告主の登録処理の各工程を示すフローチャート図である。

　広告サーバ２において、出稿管理部２２は、ネットワーク７を経由して、広告主端末６から広告主情報を受信する（Ｓ１）。また、出稿管理部２２は、同様に、広告主端末６から登録画像の画像データを受信し（Ｓ２）、受信した画像データの特徴量を算出する（Ｓ３）。さらに、出稿管理部２２は、広告主情報、画像データ及び特徴量を広告主ＤＢに登録する（Ｓ４）。

　画像が動画である場合、特徴量の算出は、次のように行う。動画を複数のｆｐｓ（ｆｒａｍｅ　ｐｅｒｓｅ　ｓｅｃｏｎｄ）に分解して格納し、各ｆｐｓについて特徴量を算出する。

　図６は、本実施の形態に係る情報提供管理方法における広告主ＤＢの一例を示す説明図である。広告主ＤＢは、例えば、広告主ＩＤ、広告主名、請求先等の決済関連情報、後述の広告付き投稿を準備するために必要な広告作成情報（クリエイティブ情報）などの広告主情報と、画像ＩＤ、画像名、画像データ、特徴量などの登録画像関連情報と、が登録されるように構成されている。

　図７は、本実施の形態に係る情報提供管理方法における登録画像の具体例を示す模式図である。図７Ａは、登録画像が、清涼飲料の商品画像である場合を、図７Ｂは、登録画像が、清涼飲料のブランドロゴである場合を、それぞれ示している。

　図８は、本実施の形態に係る情報提供管理方法における許諾会員の登録処理の各工程を示すシーケンス図である。図８に示すように、会員端末５（図１参照）が、広告サーバ２の在庫管理部２６（図４参照）に広告配信の許諾を通知する（Ｓ１１）。通知を受信した在庫管理部２６は、ＳＮＳサーバ３に対して認証要求を送信する（Ｓ１２）。ＳＮＳサーバ３は、会員端末５に対して、ＳＮＳサーバ３が保有する会員関連情報の公開や利用を認めるか否かの認証確認を送信する（Ｓ１３）。会員端末５で、会員が認証を認める（ＯＫ）（Ｓ１４）と、ＳＮＳサーバ３は、会員関連情報を在庫管理部２６に送信する（Ｓ１５）。在庫管理部２６は、受信した会員関連情報を許諾会員ＤＢに登録する。

　図９は、本実施の形態に係る情報提供管理方法における許諾会員ＤＢの一例を示す説明図である。図９に示すように、許諾会員ＤＢは、例えば、会員ＩＤ、パスワード、会員名、フォロワー数、投稿数、フォロー先の他の会員の会員ＩＤ、アフィリエイト対価の支払いに用いる口座番号等の決済関連情報などの会員関連情報が登録されるように構成されている。

＜第４の画像群Ａ’の収集＞
　図１０は、本実施の形態に係る情報提供管理方法における第４の画像群Ａ’の収集処理の各工程を示すフローチャート図である。図１０に示すように、広告サーバ２の関連画像決定部２４（図４参照）は、検索期間の指定を受け付ける（Ｓ２１）。検索期間の指定は、例えば、運営事業者により行われる。次に、関連画像決定部２４は、ＳＮＳサーバ３から指定期間内に公開された投稿に含まれる投稿画像を収集する（Ｓ２２）。投稿画像の収集は、クローラと呼ばれる公知の技術を用いて行うことができる。また、関連画像決定部２４は、ＳＮＳサーバ３から投稿の投稿関連情報を収集する（Ｓ２３）。便宜上、投稿画像の収集と投稿関連画像の収集を別々の工程として説明しているが、同時に行ってもよいし、順番が変わってもよい。さらに、関連画像決定部２４は、収集した投稿画像及び投稿画像関連画像を関連付けて、投稿画像ＤＢに登録する（Ｓ２４）。

　本実施の形態では、広告サーバ２の関連画像決定部２４がＳＮＳサーバ３から投稿画像を収集しているが、投稿画像の収集の主体は、広告サーバ２に限定されない。すなわち、広告サーバ２の運営事業者が、投稿画像を入手する方法は特に限定されず、ＳＮＳなどのインターネットを介した情報提供サービスの運営事業者から、本発明の実施に必要なデータの提供を受けてもよい。例えば、広告サーバ２の運営事業者が、ＳＮＳサーバ３の運営事業者から投稿のローデータや解析済のレポートを購入したり、提供してもらったり、してもよい。また、広告サーバ２及びＳＮＳサーバ３が、例えば、ＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を介してシステム連携し、広告サーバ２が関連画像を決定するために必要な情報をＳＮＳサーバ３から随時取得するようにしてもよい。

　したがって、本発明において、広告サーバ２による画像や投稿の取得には、広告サーバ２が自らＳＮＳサーバ３から画像や投稿を収集する他、広告サーバ２が、ＳＮＳサーバ３や他のサーバが収集した画像や投稿を受け取る場合も含まれる。

　上記説明では、関連画像決定部２４は、検索期間の指定を受け付け、ＳＮＳサーバ３から指定期間内に公開された投稿に含まれる投稿画像を収集しているが、検索期間の指定は必ずしも必要ではなく、関連画像決定部２４は、ＳＮＳサーバ３への複数の投稿（公開又は未公開を問わない）のうち、所定の期間に対応するものを取得できればよい。

　図１１は、本実施の形態に係る情報提供管理方法における投稿画像ＤＢの一例を示す説明図である。図１１に示すように、投稿画像ＤＢは、例えば、投稿ＩＤ、投稿テキスト情報、タイムスタンプ、位置情報、投稿者の会員ＩＤ、投稿画像ＩＤ、投稿画像データ等が登録されるように構成されている。

＜第５の画像群Ｂ’の抽出＞
　次に、関連画像決定部２４は、投稿画像ＤＢに登録された第４の画像群Ａ’から、登録画像を含む投稿画像を抽出し、第５の画像群Ｂ’として画像群Ｂ’テーブルに登録する。

　図１２は、本実施の形態に係る情報提供管理方法における第５の画像群Ｂ’に属する投稿画像の具体例を示す模式図である。図１２に示すように、第５の画像群Ｂ’に含まれる投稿画像３１には、被写体として登録画像３２と同一又は類似の画像と、それ以外の他の被写体の画像３３と、が含まれている。以下の説明では、便宜上、登録画像３２と同一又は類似の画像も、登録画像３２と呼ぶ。他の被写体は、人物、商品、ロゴ、ランドマーク、風景などであり、特に限定されない。第５の画像群Ｂ’に含まれる投稿画像３１には、登録画像３２のみが写っている画像も含まれる。

　図１３は、本実施の形態に係る情報提供管理方法における第５の画像群Ｂ’の抽出処理の各工程を示すフローチャート図である。図１３に示すように、関連画像決定部２４（図４参照）は、投稿画像ＤＢからＮ番目（Ｎの初期値１）の投稿画像を読み出し（Ｓ３１）、投稿画像が、登録画像の特徴量を持つか否か判定する（Ｓ３２）。

　Ｓ３２でＹｅｓであれば、投稿画像を画像群Ｂ’テーブルに登録する（Ｓ３３）。一方、Ｓ３２でＮｏであれば、Ｓ３４に進む。

　Ｓ３４でＮを１インクリメントした後に、Ｎ番目の登録画像があるか否か判定する（Ｓ３５）。Ｓ３５で、ＹｅｓであればＳ３１に戻り、Ｎｏであれば処理を終了する。

　画像群Ｂ’テーブルの構成は、図１１を参照して説明した投稿画像ＤＢと同様である。

＜第６の画像群Ｃ１、Ｃ２・・・Ｃｋの抽出＞
　次に、関連画像決定部２４は、画像群Ｂ’テーブルに登録された第５の画像群Ｂ’に含まれる投稿画像から候補画像を含むものを抽出し、第６の画像群Ｃ１、Ｃ２・・・Ｃｋを得る。

　図１４は、本実施の形態に係る情報提供管理方法における候補画像ＤＢの一例を示す説明図である。候補画像ＤＢは、例えば、候補画像ＩＤ、候補画像名及び候補画像データが登録されるように構成されている。

　なお、本実施の形態では、後述のように候補画像の特徴量を用いて、候補画像を含む投稿画像を判定しているが、特徴量に代えて、又は、特徴量と共に、候補画像に被写体として含まれる商品名等のテキストデータや、商品等の形状データ（例えば、ＣＡＤデータ）を用いることもできる。この場合、図１４に示す候補画像ＤＢは、さらに、テキストデータ及び被写体の形状データが登録されるように構成されている。

　図１５は、本実施の形態に係る情報提供管理方法における第６の画像群Ｃ１、Ｃ２・・・Ｃｋの抽出処理の各工程を示すフローチャート図である。図１５に示すように、関連画像決定部２４（図４参照）は、まず、候補画像の選択を受け付ける（Ｓ４１）。候補画像の選択は、半自動で行うことができる。つまり、広告サーバ２が、候補画像ＤＢから複数の候補画像を読み出して、運営事業者の端末に表示させ、その中から運営事業者が選択（チェックボックス形式等）する。しかしながら、運営事業者が、すべての候補画像の中から手動で候補画像を選択してもよい。

　次に、関連画像決定部２４は、選択された複数の候補画像からＫ番目（Ｋの初期値１）の候補画像を読み出し、特徴量を算出する（Ｓ４２）。

　この後、関連画像決定部２４は、投稿画像ＤＢからＮ番目（Ｎの初期値１）の投稿画像を読み出し（Ｓ４３）、投稿画像が、候補画像の特徴量を持つか否か判定する（Ｓ４４）。

　Ｓ４４でＹｅｓであれば、投稿画像を画像群Ｃｋテーブルに登録する（Ｓ４５）。一方、Ｓ４４でＮｏであれば、Ｓ４６に進む。

　Ｓ４６でＮを１インクリメントした後に、Ｎ番目の投稿画像があるか否か判定する（Ｓ４７）。Ｓ４７で、ＹｅｓであればＳ４３に戻り、Ｓ４３～Ｓ４７を繰り返す。

　Ｓ４７でＮｏであれば、Ｋ番目の候補画像を用いて、投稿画像ＤＢに登録されたすべての投稿画像に対して処理が完了したことになるので、Ｓ４８に進む。Ｓ４８では、Ｋを１インクリメントした後に、Ｋ番目の候補画像があるか否か判定する（Ｓ４９）。Ｓ４９で、ＹｅｓであればＳ４２に戻り、Ｓ４２～Ｓ４９を繰り返す。Ｓ４９でＮｏであれば、処理を終了する。

　以上のような処理により、Ｓ４１で選択したすべての候補画像について画像群Ｃｋテーブルが作成される。

　画像群Ｃｋテーブルの構成は、図１１を参照して説明した投稿画像ＤＢと同様である。

＜アフィニティ画像の選別＞
　図１６は、本実施の形態に係る情報提供管理方法における第６の画像群Ｃ１、Ｃ２・・・Ｃｋに属する投稿画像の具体例を示す模式図である。図１６Ａ～図１６Ｄに例示した投稿画像４１～４４は、登録画像３２と候補画像４５～４８とをそれぞれ含んでいる。

　第６の画像群Ｃ１、Ｃ２・・・Ｃｋのそれぞれに属する投稿画像の数ｎは、異なっていることが想定される。本実施の形態では、この数ｎに基づいて登録画像３２と候補画像４５～４８との相性を求め、相性が高い候補画像をアフィニティ画像と呼び、関連画像として利用する。

　図１７は、本実施の形態に係る情報提供管理方法におけるアフィニティ画像の決定処理の各工程を示すフローチャート図である。図１７に示すように、関連画像決定部２４（図４参照）は、投稿画像ＤＢを参照して、第４の画像群Ａ’に属する投稿画像の総数Ｎを計数する（Ｓ５１）。次に、第６の画像群Ｃｋ（ｋの初期値は１）テーブルを参照し、画像群Ｃｋに属する投稿画像の数ｎを計数する（Ｓ５２）。

　次に、関連画像決定部２４は、第４の画像群Ａ’に属する投稿画像の総数Ｎ及び第６の画像群Ｃｋに含まれる投稿画像の数ｎに基づいて、アフィニティ度＝ｎ／Ｎ×１００（％）を算出する（Ｓ５３）。

　次いで、関連画像決定部２４は、算出されたアフィニティ度が所定の閾値以上か否か判定する（Ｓ５４）。Ｓ５４でＹｅｓであれば、第６の画像群Ｃｋに対応する候補画像をアフィニティ画像と決定する（Ｓ５５）。Ｓ５４でＮｏであれば、Ｓ５６に進む。

　Ｓ５６では、関連画像決定部２４は、ｋを１インクリメントし、その後、次の第６の画像群Ｃｋがあるか否か判定する（Ｓ５７）。Ｓ５７で、ＹｅｓであればＳ５２に戻り、Ｎｏであれば処理を終了する。

　このようにして、第６の画像群Ｃ１、Ｃ２・・・Ｃｋについてアフィニティ度を求め、候補画像がアフィニティ画像か否か判定する。

　以上のように、関連画像決定部２４は、候補画像からアフィニティ画像を選別し、関連画像として決定する。アフィニティ画像は、以下に説明するＡＯリストの作成に利用される。

　なお、図１０のＳ２１で説明したように、第４の画像群Ａ’を収集する検索期間を指定しているのは、候補画像のアフィニティ（相性）が、指定する検索期間によって変化するからである。例えば、検索期間が直近の３か月の場合と、１年前の３か月の場合では、同じ候補画像であっても、アフィニティが異なってくる可能性がある。検索期間を指定できることにより、ある一定期間の間に投稿された投稿画像について登録画像とアフィニティがよいものを判定し、それらの中から登録画像を含まないものに、広告機会、すなわちアフィニティオポチュニティを見つけることができる。

　上記説明では、第６の画像群Ｃ１、Ｃ２・・・Ｃｋのそれぞれについて、候補画像及び登録画像を含む投稿画像の数ｎに基づいてアフィニティ度を算出している。しかし、候補画像及び登録画像の両方を含む投稿画像を含む投稿の内容が、登録画像に関連する商品、サービス又はブランドに対して好意的であるとは限らない。

　例えば、登録画像に図７Ａ及び図７Ｂに示すように清涼飲料「ＡＢＣソーダ」の商品画像が含まれ、且つ、候補画像にピザ「ナンバーワンピザ」のブランドロゴが含まれている場合、ある投稿にピザ「ナンバーワンピザ」に関して、例えば、「まずい」、「具が少ない」のように、好意的でない、ネガティブなコメントが含まれていることが考えられる。このように、ピザ「ナンバーワンピザ」に対して好意的でない投稿が多くとも、上記の数ｎは大きくなり、アフィニティ度は高くなる。この結果、ピザ「ナンバーワンピザ」のブランドロゴの画像をアフィニティ画像として選び、対象画像に対して広告を出稿した場合、広告の効果が低いだけにとどまらず、逆に自己のブランドが毀損されることも考えられる。

　そこで、関連画像決定部２４は、候補画像を含む投稿のそれぞれについて、投稿テキスト情報に、候補画像に関連する商品又はサービスに対して好意的でないネガティブな単語であるネガティブワードが所定の数（自然数）以上含まれているか否かを判定する。ネガティブワードが所定の数以上含まれている場合、図１７のＳ５２で説明した当該投稿を計数対象から除外して、上記の数ｎを計数する。これにより、関連画像の決定に、投稿が好意的か否かの観点が加えられ、上述のようなブランドの毀損を抑制できる。

　また、上記の通り、関連画像決定部２４は、投稿にネガティブワードが所定の数以上含まれている場合に当該投稿を計数対象から除外する代わりに、当該投稿を候補画像に関連する商品又はサービスに対して好意的でない投稿として別途計数し、候補画像について、好意的でない投稿の数が所定の閾値以上であるときに、当該候補画像を関連画像に決定した場合であっても、当該関連画像についてはネガティブな投稿が多いことを示す、関連画像を含む投稿の評価結果を付けてもよい。

　このような投稿の評価結果は、広告サーバ２のＡＯリスト生成部２５により、後述の広告対象ＤＢ（図２２参照）に加えられ、さらに、在庫管理部２６により、広告対象ＤＢに基づいて作成される在庫ＤＢ（図２３参照）に加えられる。そして、出稿管理部２２により、ネットワーク制御部１０２を制御して、ネットワーク７を経由して、広告主端末６に送信される入札要求に含められる。これにより、広告主端末６では、対象画像の画像データ等と共に、関連画像を含む投稿の評価結果が表示されるので、広告主は、評価結果を参考にして、候補画像の決定において、上記第６の画像群Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３・・・Ｃｋのそれぞれに属する複数の投稿にネガティブな投稿が多数含まれている事実を把握し、広告の入札の要否や入札の決定を行うことができる。

　なお、上述のようなブランドの毀損を考慮すると、広告主は、ネガティブな投稿が多い関連画像については広告の出稿を避けるが、ネガティブな投稿を対象として自己のブランドの向上を図るため、何らかのメッセージの配信を希望する場合もあり得る。このように入札の際に関連画像を含む投稿の評価結果を参照できることは、効率的な情報提供を行うことができる点で有益である。

　上記説明では、ネガティブワードを用いているが、これに限定されない。例えば、関連画像決定部２４は、商品やサービスに対する好意を示すポジティブな単語であるポジティブワードが、候補画像を含む投稿の投稿テキスト情報に含まれていないか、又は、所定の数（自然数）以下であるか否かに基づいて、当該投稿を上記の数ｎの計数対象から除外してもよい。また、関連画像決定部２４は、当該投稿を候補画像に関連する商品又はサービスに対して好意的でない投稿として別途計数し、候補画像について、好意的でない投稿の数が所定の閾値以上であるときに、当該候補画像を関連画像に決定した場合であっても、当該関連画像についてはポジティブな投稿が無い、又は、少ないことを示す、関連画像を含む投稿の評価結果を付けてもよい。

　また、関連画像決定部２４は、候補画像を含む投稿の投稿テキスト情報に含まれるポジティブワード及びネガティブワードの両方を検出し、ポジティブワードを検出した場合には、評価のポイントＰを１インクリメントし、ネガティブワードを検出した場合には、評価のポイントＰを１デクリメントする。そして、最終的な評価のポイントＰに基づいて、関連画像を含む投稿の評価を行ってもよい。例えば、評価のポイントＰが－５０ポイント以下である場合、当該関連画像についてはネガティブな投稿が多いことを示す、関連画像を含む投稿の評価結果を付けてもよい。

＜第１の画像群Ａの収集＞
　本実施の形態では、複数の許諾会員から公開前の複数の投稿を預かり、複数の投稿に含まれる投稿画像を収集し、第１の画像群Ａを構成する。

　図１８は、本実施の形態に係る情報提供管理方法における第１の画像群Ａの収集処理の各工程を示すフローチャート図である。図１８に示すように、広告サーバ２のＡＯリスト生成部２５（図４参照）は、会員端末５から公開前の投稿（以下、事前投稿という）を受信する（Ｓ６１）。ここで、事前投稿は、会員端末５からＳＮＳサーバ３へ投稿する前の投稿である。次に、ＡＯリスト生成部２５は、受信した事前投稿に含まれる投稿画像を取得する（Ｓ６２）。また、ＡＯリスト生成部２５は、受信した事前投稿に含まれる投稿関連情報を取得する（Ｓ６３）。さらに、ＡＯリスト生成部２５は、収集した投稿画像及び投稿画像関連画像を関連付けて、事前投稿画像ＤＢに登録する（Ｓ６４）。

　事前投稿画像ＤＢの構成は、図１１を参照して説明した登録画像ＤＢと同様である。

＜第２の画像群Ｂの抽出＞
　図１９は、本実施の形態に係る情報提供管理方法における第２の画像群Ｂの抽出処理の各工程を示すフローチャート図である。図１９に示すように、ＡＯリスト生成部２５（図４参照）は、事前投稿画像ＤＢからＮ番目（Ｎの初期値１）の投稿画像を読み出し（Ｓ７１）、投稿画像が、登録画像の特徴量を持つか否か判定する（Ｓ７２）。

　Ｓ７２でＹｅｓであれば、投稿画像を画像群Ｂテーブルに登録する（Ｓ７３）。一方、Ｓ７２でＮｏであれば、Ｓ７４に進む。

　Ｓ７４でＮを１インクリメントした後に、Ｎ番目の投稿画像があるか否か判定する（Ｓ７５）。Ｓ７５で、ＹｅｓであればＳ７１に戻り、Ｎｏであれば処理を終了する。

　画像群Ｂテーブルの構成は、図１１を参照して説明した投稿画像ＤＢと同様である。

＜第３の画像群Ｄの抽出＞
　次に、第２の画像群Ｂからアフィニティ画像を含む投稿画像を抽出し、第３の画像群Ｄを得る。

　図２０は、本実施の形態に係る情報提供管理方法における第３の画像群Ｄの抽出処理の各工程を示すフローチャート図である。図２０に示すように、ＡＯリスト生成部２５（図４参照）は、アフィニティ画像の特徴量を算出する（Ｓ８１）。次に、ＡＯリスト生成部２５は、画像群ＢテーブルからＮ番目（Ｎの初期値１）の投稿画像を読み出し（Ｓ８２）、投稿画像が、アフィニティ画像の特徴量を持つか否か判定する（Ｓ８３）。

　Ｓ８３でＹｅｓであれば、投稿画像を画像群Ｄテーブルに登録する（Ｓ８４）。一方、Ｓ８３でＮｏであれば、Ｓ８５に進む。

　Ｓ８５でＮを１インクリメントした後に、Ｎ番目の投稿画像があるか否か判定する（Ｓ８６）。Ｓ８６で、ＹｅｓであればＳ８２に戻り、Ｎｏであれば処理を終了する。

　ここでは、説明の便宜上、アフィニティ画像が一つであるという前提で説明したが、アフィニティ画像が複数であれば、その分だけ、Ｓ８１～Ｓ８６の工程を繰り返せばよい。

　画像群Ｄテーブルの構成は、図１１を参照して説明した投稿画像ＤＢと同様である。

＜ＡＯリストの作成＞
　次に、第３の画像群Ｄから、第３の画像群Ｄに属し、且つ、第２の画像群にも属する投稿画像を除き、対象画像を抽出し、ＡＯリストを作成する。

　図２１は、本実施の形態に係る情報提供管理方法におけるアフィニティオポチュニティリストの作成処理の各工程を示すフローチャート図である。図２１に示すように、ＡＯリスト生成部２５（図４参照）は、画像群ＤテーブルからＭ番目（Ｍの初期値１）の投稿画像の画像ＩＤを読み出し（Ｓ９１）、画像群Ｂテーブルにあるか否か判定する（Ｓ９２）。

　Ｓ９２でＮｏであれば、画像ＩＤに対応する投稿画像及び投稿関連情報を画像群Ｄテーブルから読み出し（Ｓ９３）、広告対象ＤＢに登録する（Ｓ９４）。一方、Ｓ９２でＹｅｓであれば、Ｓ９５に進む。

　Ｓ９５でＭを１インクリメントした後に、Ｍ番目の投稿画像があるか否か判定する（Ｓ９６）。Ｓ９６で、ＹｅｓであればＳ９１に戻り、Ｎｏであれば処理を終了する。

　以上の処理により、対象画像及び対象画像が含まれる投稿の投稿関連情報を含む広告対象情報が広告対象ＤＢに登録されていく。この広告対象ＤＢに格納されたデータをＡＯリストである。

　図２２は、本実施の形態に係る情報提供管理方法における広告対象ＤＢ（アフィニティオポチュニティリスト）の一例を示す説明図である。図２２に示すように、広告対象ＤＢは、例えば、投稿ＩＤ、投稿テキスト情報、タイムスタンプ、位置情報、投稿者の会員ＩＤ、投稿画像ＩＤ、投稿画像データ等が登録されるように構成されている。

＜在庫の管理＞
　次に、在庫管理部２６が、広告対象ＤＢ（ＡＯリスト）と許諾会員ＤＢとをつき合わせ、在庫ＤＢを生成する。

　図２３は、本実施の形態に係る情報提供管理方法における在庫ＤＢの一例を示す説明図である。図２３に示すように、在庫ＤＢは、例えば、投稿ＩＤ、投稿テキスト情報、タイムスタンプ、位置情報、投稿者の会員ＩＤ、投稿画像ＩＤ、投稿画像データ、及び、投稿者の会員名、フォロワー数、投稿数、フォロー先の会員ＩＤ等の会員関連情報、投稿者の影響度（後述）、最低入札額（後述）、登録画像との相性度（後述）、落札者ＩＤ（後述）並びに落札額（後述）が登録されるように構成されている。

　図２４は、本実施の形態に係る情報提供管理方法における対象画像の具体例を示す模式図である。図２４Ａ及び図２４Ｂに示すように対象画像５１は、図７に示す清涼飲料の登録画像３２と相性がよいピザのアフィニティ画像５２を含むが、清涼飲料の登録画像３２は含まない。

＜入札＞
　本実施の形態では、本発明を運用型広告に適用し、在庫ＤＢに登録された対象画像に対する広告の出稿者を入札により決定する場合を例に挙げて説明する。

　図２５は、本実施の形態に係る情報提供管理方法における広告の最低入札額の設定処理の各工程を示すフローチャート図である。図２５に示すように、出稿管理部２２（図４参照）は、在庫ＤＢからＸ番目（Ｘの初期値は１）の対象画像についての投稿者の影響度を取得する（Ｓ１０１）。

　具体的には、投稿者の影響度としては、例えば、投稿者の公開先（フォロワー等）の数、投稿者による投稿に対する再投稿（リツィート、シェア等）の数、投稿者による投稿へのコメントの数、投稿者による投稿への反響（「お気に入り」、「いいね」、「ライク」等の受け付け）の数、投稿者による投稿のインプレッション数、及び、リーチ数が挙げられる。

　ここで、インプレッションとは、投稿が表示されることいい、インプレッション数とは投稿が表示された回数をいう。リーチ数とは、インプレッションのうち、重複者によるものを除いた、いわゆるユニークユーザ数である。

　より具体的には、図２３に示す在庫ＤＢに含まれるフォロワー数、投稿数等の会員関連情報を用いることができる。

　また、投稿者の影響度は、会員関連情報そのものだけでなく会員関連情報に基づいて算出されるものであってもよい。

　出稿管理部２２は、次に、投稿者の影響度に基づいて、対象画像の最低入札額を決定する（Ｓ１０２）。例えば、投稿者の影響度に近い他の広告媒体の最低入札額を、対象画像の最低入札額としてもよい。より具体的には、広告媒体の影響度と最低入札額とを関連付けて登録した媒体ＤＢを用意し、Ｓ１０１で取得した投稿者の影響度と、媒体ＤＢに登録された広告媒体の影響度を対比し、同一又は最も近い広告媒体を選択し、その広告媒体に付けられた最低入札額を、対象画像の最低入札額とする。

　他の方法としては、Ｗｅｂサイトの自動解析プログラムを用いて、複数のＷｅｂサイトのＰＶ数を調査する。また、Ｗｅｂサイトへの広告の最低入札額を入手する。投稿者のフォロワー数とＷｅｂサイトのＰＶ数とを対比し、最も近いＰＶ数のＷｅｂサイトを選定し、当該Ｗｅｂサイトへの広告の最低入札額を、投稿者による投稿に含まれる対象画像の最低入札額とする。

　Ｓ１０２で最低入札額を決定したならば、出稿管理部２２は、最低入札額を在庫ＤＢに登録する（Ｓ１０３）。

　次いで、Ｓ１０４で、Ｘを１インクリメントした後、Ｘ番目の対象画像が在庫ＤＢにあるか否か判定する（Ｓ１０５）。Ｓ１０５でＹｅｓであれば、Ｓ１０１に戻り、Ｎｏであれば処理を終了する。

　このような処理により、在庫ＤＢに登録された対象画像について最低入札額が決定される。

　図２６は、本実施の形態に係る情報提供管理方法における広告の入札処理の各工程を示すシーケンス図である。図２６に示すように、広告サーバ２の出稿管理部２２（図４参照）は、複数の広告主端末６（図１参照）へ入札要求を送信する（Ｓ１１１）。入札要求は、在庫ＤＢを参照して作成される。入札要求には、例えば、対象画像の画像データのような広告出稿の対象を特定できる情報の他、例えば、対象画像を含む投稿の投稿者の会員関連情報、最低入札額（後述）及び影響度のうち、少なくとも一つが含まれている。

　入札要求に含まれる情報は、広告主端末６において、ディスプレイ部２０３（図３参照）で表示され、広告主による入札の要否判断や入札額の決定の参考になる。

　ここで、出稿管理部２２は、投稿の投稿者の登録画像に対する相性度を算出することが好ましい。投稿者の登録画像との相性度とは、投稿者が登録画像に対応する商品、サービス、企業などに対する関心や好意の程度をいう。相性度に関する情報とは、後述のように算出される相性度自体、及び、相性度が高い、低いなどの判定結果のような間接的な情報を含む。

　ここで、登録画像に、図７Ａ及び図７Ｂに示すように清涼飲料「ＡＢＣソーダ」の商品画像やブランドロゴが含まれている場合を例に挙げて、登録画像との相性度について説明する。ある投稿者が、投稿において清涼飲料「ＡＢＣソーダ」に関して頻繁に言及し、且つ、「ＡＢＣソーダ」に対してポジティブなコメントが多い場合には、相性度が高いと考えられる。また、ある投稿者の投稿に含まれる投稿画像には複数の清涼飲料のブランドの商品が頻繁に出てくる場合には、清涼飲料「ＡＢＣソーダ」に対する相性度が低いと考えられる。また、ある投稿者が「ＡＢＣソーダ」とは競合する清涼飲料に関して頻繁に言及し、又は、「ＡＢＣソーダ」に対してネガティブなコメントが多い場合には、清涼飲料「ＡＢＣソーダ」に対する相性度が低く、且つ、相性が悪いと考えられる。

　「ＡＢＣソーダ」と競合する商品やブランドについて広告を出稿しようと考えている広告主は、投稿者が登録画像との相性度が高いときには、広告を出稿しても、広告の効果が低いだけにとどまらず、逆に自己のブランドが毀損されることも考えられる。広告主は、登録画像との相性度が低い投稿者には広告の出稿を行いたくないことが予想される。

　このようなブランド毀損の発生を未然に防止するために、出稿管理部２２が、図２３に示す在庫ＤＢを参照して、同一の投稿者による投稿の投稿テキスト情報及び投稿画像データを解析して、投稿者の登録画像との相性度を算出する。そして、出稿管理部２２は、算出された相性度に関する情報を広告対象情報及び情報提供の価格と共に、広告主端末６に送信することが好ましい。これにより、広告主は、投稿者の登録画像との相性度に関する情報を参照し、入札の要否判断を行うことできる。

　投稿者の登録画像との相性度の算出方法は特に限定されないが、例えば、以下のように行う。図２７は、本実施の形態に係る情報提供管理方法における投稿者の登録画像との相性度の算出処理の各工程を示すフローチャート図である。図２７に示すように、出稿管理部２２（図４参照）は、在庫ＤＢからＸ番目（Ｘの初期値は１）の対象画像についての投稿テキスト情報を取得する（Ｓ１２１）。

　出稿管理部２２は、次に、投稿テキスト情報に含まれるポジティブワードを計数する（Ｓ１２２）。例えば、ポジティブワードを複数登録したテーブルを用意しておき、当該テーブルに含まれるポジティブワードが、投稿テキスト情報にいくつ含まれているか数える。

　Ｓ１２２で計数した値を前回の値に合算する（Ｓ１２３）。次いで、Ｓ１２４で、Ｘを１インクリメントした後、Ｘ番目の対象画像が在庫ＤＢにあるか否か判定する（Ｓ１２５）。Ｓ１２５でＹｅｓであれば、Ｓ１２１に戻る。

　Ｓ１２５でＮｏであれば、相性度としての、投稿者の投稿に含まれるポジティブワードの総数が、所定の閾値Ｙ以上か否か判定する（Ｓ１２６）。Ｓ１２６でＹｅｓであれば、投稿者の登録画像に対する相性度が高いと判定し、投稿ＤＢに登録する（Ｓ１２７）。Ｓ１２６でＮｏであれば、Ｓ１２７をスキップして処理を終了する。

　このような処理を投稿者毎に行うことにより、すべての投稿者の登録画像に対する相性度を求めることができる。

　なお、ここでは登録画像との相性度の算出に、在庫ＤＢに含まれる対象画像に対応付けられた投稿テキスト情報を利用しているが、出稿管理部２２は、ネットワーク制御部２０２を制御して、ネットワーク７を経由し、ＳＮＳサーバ３から投稿者の過去の投稿のデータを別途入手して利用してもよい。

　広告主端末６における投稿者の登録画像との相性度に関する情報の提示方法は特に限定されないが、例えば、投稿者の登録画像との相性度が高い場合には、当該登録者による投稿に対応する入札要求に、他の商品又はブランドの広告を行う広告主への警告（アラート）を示すマーク等を付帯して、広告主端末６に表示させることができる。

　ここでは、ポジティブワードを用いているが、これに限定されない。例えば、出稿管理部２２は、ネガティブワードを計数して、ネガティブワードの数が閾値以下である場合に、投稿者の登録画像との相性度が低いと判定してもよい。この場合、広告主端末６において、当該登録者による投稿に対応する入札要求に、登録画像に関連する商品又はブランドの広告を行う広告主への警告（アラート）を示すマーク等を付帯して、表示させる。

　また、投稿テキスト情報に含まれるポジティブワード及びネガティブワードの両方を検出し、ポジティブワードを検出した場合には、相性度のポイントＰ’を１インクリメントし、ネガティブワードを検出した場合には、相性度のポイントＰ’を１デクリメントする。そして、最終的な相性度のポイントＰ’に基づいて、投稿者の登録画像との相性度を判定してもよい。例えば、相性度のポイントＰ’が＋５０ポイント以上の場合を相性度が高いと判定し、相性度のポイントＰ’が－５０ポイント以下の場合を相性度が低いと判定する。この場合、広告主端末６において、当該登録者による投稿に対応する入札要求に、広告主が、投稿者の登録画像との相性度が高い場合と低い場合とをそれぞれ識別可能になるようにマーク等を付帯して、表示させる。

　図２６に戻って、次に、複数の広告主端末６から出稿管理部２２へ入札情報が送信される（Ｓ１１２）。入札情報には、例えば、広告主ＩＤ及び入札額が含まれる。

　次に、出稿管理部２２は、受信した入札情報に含まれる入札額に基づいて、例えば、最も高い入札額を提示した広告主を落札者として決定する（Ｓ１１３）。また、出稿管理部２２は、落札者が決定すると、在庫ＤＢに、落札者情報を登録する（Ｓ１１４）。落札者情報は、例えば、落札者の広告主ＩＤである落札者ＩＤや、落札者の入札額である落札額である。

　本実施の形態では、広告主が広告主端末６を用いて直接入札を行う場合を例に挙げて説明した。しかしながら、上述のＤＳＰのように、広告主の代わりに入札を行う入札代行サーバが入札を行ってもよい。この場合、入札は、入札代行サーバが、複数の広告主のうち最も高い入札額を提示できる広告主を選択し、その広告主に代わって入札情報を出稿管理部２２に送信する。

＜広告の配信＞
　図２８は、本実施の形態に係る情報提供管理方法における広告の配信処理の各工程を示すシーケンス図である。図２８に示すように、まず、広告サーバ２の広告提供部２３（図４参照）が、広告付き投稿を送信する（Ｓ１３１）。

　図２９は、本実施の形態に係る情報提供管理方法における広告付き投稿の送信処理の各工程を示すフローチャート図である。図２９に示すように、広告提供部２３は、図６に示す広告主ＤＢに含まれる広告作成情報を取得する（Ｓ１５１）。

　広告作成情報（クリエイティブ情報）には、例えば、広告のタイプ、広告を構成する画像（商品、ロゴ、キャラクタ等）及びテキスト、並びに、広告のレイアウト情報が含まれる。また、広告作成情報には、広告主などのＷｅｂサイトのＵＲＬが含まれていてもよい。

　広告のタイプとは、例えば、（Ｉ）対象画像に広告が追加された投稿及び（ＩＩ）投稿に広告が追加された投稿である。また、広告のレイアウト情報とは、広告を追加する位置、大きさなどである。

　次に、広告提供部２３は、広告作成情報に基づいて、広告付き投稿を作成する（Ｓ１５２）。図３０は、本実施の形態に係る情報提供管理方法における広告の具体例を示す模式図である。図３０Ａには、広告のタイプが上記（Ｉ）の場合の例が示されている。対象画像６１には、清涼飲料の画像及びキャッチフレーズのテキストを含む広告画像６２が重畳されている。

　図３０Ｂには、広告のタイプが上記（ＩＩ）の場合の例が示されている。広告付き投稿６３には、対象画像６４を含む元々の投稿６５に、キャッチフレーズのテキスト及び広告主を示すロゴを含む広告６６が追加されている。

　広告提供部２３は、広告作成情報にＷｅｂサイトのＵＲＬが含まれている場合には、Ｗｅｂサイトへのリンクを広告付き投稿に埋め込む。

　図２９に戻り、広告提供部２３が、広告付き投稿をＳＮＳサーバに送信する（Ｓ１５３）。この際、広告提供部２３は、図９に示す許諾会員ＤＢから会員ＩＤ及びパスワードを読み出し、許諾会員に代わって、ＳＮＳサーバ３に広告付き投稿を投稿する。

　図２８に戻り、ＳＮＳサーバ３は、会員端末５で広告付き投稿の表示（Ｓ１３２）、再投稿（リツィート等）（Ｓ１３５）や広告付き投稿に含まれるＷｅｂサイトへのリンクのクリック（Ｓ１３８）などの、会員による広告付き投稿に対する何らかのアクションを検知すると、広告提供部２３に通知（Ｓ１３３、Ｓ１３６、Ｓ１３９）を行う。広告提供部２３では、通知（Ｓ１３３、Ｓ１３６、Ｓ１３９）に応じて、広告の報酬を発生する（Ｓ１３４、Ｓ１３７、Ｓ１４０）。その後、広告提供部２３は、図６に示す広告主ＤＢから取得した決済関連情報に基づいて、発生した広告の報酬についての請求処理を、決済サーバ４に依頼する（Ｓ１４１）。また、広告提供部２３は、広告の報酬額に基づいて、許諾会員のアフィリエイト対価を算出し、図９に示す許諾会員ＤＢから取得した決済関連情報に基づいて、アフィリエイト対価の支払を決済サーバ４に依頼する（Ｓ１４２）。決済サーバ４は、広告主に対して広告報酬の請求や、許諾会員へのアフィリエイトの対価の支払を行う。

　報酬の発生は、上記説明した場合の他、広告付き投稿の送信に基づいて行ってもよく、特に限定されない。また、上述のアクションには、上記説明した場合の他、広告付き投稿へのコメント及び反響（例えば、いいね、ライクと呼ばれる）なども含まれ、特に限定されない。

＜効果＞
　以上説明したように、本実施の形態に係る情報提供管理方法によれば、複数の投稿に含まれる複数の投稿画像から構成される第１の画像群Ａから、登録画像と関連する関連画像を含み、且つ、登録画像は含まない投稿画像を対象画像として抽出し、対象画像を含む投稿に関連する投稿関連情報と関連付けた広告対象情報を得ているので、広告対象情報に基づいて登録画像に関連する広告を効果的に送信できるので、投稿に含まれる画像に合った広告を効果的に提供できる。

　また、本実施の形態では、複数の候補画像から関連画像を決定する工程をさらに含み、上記数αの少なくとも一つ以上に基づいて算出される、候補画像と登録画像との関連性を示すパラメータであるアフィニティ度に基づいて、複数の候補画像から関連画像を決定している。これにより、登録画像との関連性に基づいて関連画像を候補画像から選ぶことができるので、ＳＮＳの会員に対してより効果的な広告配信が可能になる。

　また、本実施の形態では、投稿への情報提供の価格の一態様である広告の最低入札額が、投稿を行った投稿者の影響度に基づいて設定されているので、投稿者による投稿への広告の価値に見合った最低入札額が設定されることにより、落札額が過度に高くなったり、低くなったりするのを抑制できる。

　上述のように、情報提供の価格は、最低入札額のような最低価格に限定されず、最高価格、平均価格及び参考価格であってもよい。したがって、本実施の形態では、投稿者の影響度に基づいて設定された最低入札額から入札が開始される場合を例に挙げて説明したが、最低入札額がない、すなわち最低入札額がゼロである場合にも本発明を適用することが可能である。この場合、投稿者の影響度に基づいて算出された広告の価格は、広告主が入札額を決定するための参考価格として用いられ、落札額が過度に高くなったり、低くなったりするのを抑制できる。

　また、投稿者の影響度に基づいて算出された広告の価格は、入札（情報提供の依頼）以外にも活用できる。例えば、広告提供部２３が広告付き投稿をＳＮＳサーバ３へ送信し、ＳＮＳサーバ３により広告付き投稿が配信された後、広告に対する効果(以下、広告効果という)を測定する。広告提供部２３は、測定された広告効果を金額に換算する（以下、広告換算値という）を算出する。広告提供部２３は、広告換算値と、落札額と、投稿者の影響度に基づいて算出された広告の価格と、を含むレポートを生成し、ネットワーク制御部１０２を制御して、ネットワーク７を経由して、広告主端末６に送信する。これにより、広告主は、広告換算値、落札額及び投稿者の影響度に基づいて算出された広告の価格を対比して、広告の費用対効果を検討することが可能となる。このとき、広告の価格自体をレポートに含めることは必須ではなく、広告換算値と、落札額と、投稿者の影響度に基づいて算出された広告の価格とに基づいて算出した広告の費用対効果の評価結果（例えば、「広告効果が高い」、「Ａランク」又は「広告効果大」）のみをレポートに含めてもよい。このような評価結果から、広告主は、広告の費用対効果を把握し、次回以降の広告出稿の際に参考にすることが可能となる。

　ここでは、本発明の情報提供の価格の一態様である広告の価格は、出稿管理部２２又は広告提供部２３により、ネットワーク制御部１０２を制御して、ネットワーク７を経由して広告主端末６に送信されている。しかし、出稿管理部２２又は広告提供部２３が、ディスプレイ部（図示せず）又はプリンタ部（図示せず）などの出力装置を制御し、広告の価格を出力してよい。

　なお、広告効果は、例えば、広告付き投稿に対する再投稿（リツィート、シェア等）の数、投稿者による投稿への反響（お気に入りへの登録、又は、いいね、ライク等の受け付け）の数、広告付き投稿のインプレッション数又はリーチ数、及び、広告付き投稿によるコンバージョン件数又はコンバージョン率が挙げられる。

　また、本実施の形態では、許諾会員から事前投稿を収集し、第１の画像群Ａとしているので、事前投稿に広告を追加してからＳＮＳサーバ３に投稿することができる。そして、許諾会員には広告報酬の一部がアフィリエイトの対価として支払われる。これにより、会員がＳＮＳに画像を投稿し、情報を拡散させるインセンティブが高まり、広告機会がより一層増大する。

　なお、本発明は上記実施の形態に限定されず、さまざまに変更して実施可能である。上記実施の形態において、添付図面に図示されている構成要素については、これに限定されず、本発明の効果を発揮する範囲内で適宜変更が可能である。その他、本発明の目的の範囲を逸脱しない限りにおいて適宜変更して実施可能である。

　上記実施の形態では、情報提供の一例として広告を例に挙げて説明したが、広告の提供の他に、コンテンツの提供及びＰＲの提供などにも本発明を適用することができる。

　上記実施の形態では、ＡＯリストに挙げられた対象画像のうち、許諾会員の投稿に含まれるものを在庫として広告の出稿を募っているが、許諾会員に限定せず、ＡＯリストに挙げられたすべての対象画像を在庫としてもよい。

　上記実施の形態では、事前投稿の投稿者の影響度に基づいて最低入札額を決定する場合を例に挙げて説明した。しかし、既に公開された投稿に対して広告を出稿する場合には、最低入札額の決定に既に公開された投稿の影響度を用いてもよい。ここでの影響度は、例えば、投稿に対するコメントの数、リツィートの数及び反響の数である。

　上記実施の形態では、投稿画像ＤＢなどの元となるデータベースから投稿画像を抽出し、第４の画像群Ｂ’テーブル等の別のデータベースやテーブルに登録しているが、元となるデータベースに抽出した投稿画像であることを示すフラグを立てて、抽出された投稿画像を管理するようにしてもよい。

　上記実施の形態では、本発明をＳＮＳへ適用した場合を例に挙げて主に説明したが、ＳＮＳに限定されず、インターネット上で情報を提供するサービスに広く適用することができる。例えば、本発明は、ブログサイト、会員サイトなどのサイト構築のためのＣＭＳ（Ｃｏｎｔｅｎｔｓ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　Ｓｙｓｔｅｍ）のような、ソフトウェアインフラに対しても適用することができる。

　上記実施の形態では、上述の（Ａ）広告対象情報の生成、（Ｂ）関連画像の決定、（Ｃ）在庫の管理で説明したように、複数の投稿画像から登録画像と関連する関連画像を含むが、登録画像を含まない対象画像を抽出し、（Ｄ）広告出稿の管理及び（Ｅ）広告配信の管理で説明したように、対象画像を含む投稿に対して広告の入札及び配信を行っている。しかしながら、（Ｄ）及び（Ｅ）で説明した広告の入札及び配信は、（Ａ）～（Ｃ）で説明した以外の方法で用意された広告対象に対しても同様に適用することができる。

　例えば、広告サーバ２の中央制御部１０１は、ネットワーク制御部１０２を制御して、ネットワーク７を経由して、ＳＮＳサーバ３から複数の投稿を収集し、これらの中から一定の条件を満たすキーワードを含む複数の投稿を抽出して、広告対象とすることも可能である。

　したがって、本実施の形態の（Ｄ）及び（Ｅ）で説明した広告の入札及び配信は、広告対象となる投稿は、画像を含む投稿に限定されず、画像を含まない投稿も対象とすることができる。

　したがって、本発明の他の実施の態様は、ネットワークに接続されたネットワーク制御部、記憶部及び中央制御部を具備するコンピュータ装置が実行し、前記中央制御部が、前記ネットワーク制御部を制御して、情報提供依頼を、前記ネットワークを経由して受信する工程と、前記中央制御部が、前記ネットワーク制御部を制御して、前記情報提供依頼に基づいて、前記投稿を対象とした情報を、前記ネットワークを経由して提供する工程と、を具備し、前記中央制御部が、前記投稿への情報提供の価格を、前記投稿を行った投稿者の影響度に基づいて設定することを特徴とする情報提供管理方法である。

　また、本発明の他の実施の態様は、ネットワークに接続されたネットワーク制御部、記憶部及び中央制御部を具備し、前記中央制御部が、前記ネットワーク制御部を制御して、情報提供依頼を、前記ネットワークを経由して受信し、前記ネットワーク制御部を制御して、前記情報提供依頼に基づいて、前記投稿を対象とした情報を、前記ネットワークを経由して提供し、さらに、前記中央制御部が、前記投稿への情報提供の価格を、前記投稿を行った投稿者の影響度に基づいて設定することを特徴とする情報提供管理装置である。

　かかる構成により、情報提供の依頼元（例えば、広告主）は、投稿者の影響度に基づいて算出された情報提供の価格を参照して、情報提供の要否、広告の入札額等の情報提供の依頼額の決定、情報提供の費用対効果の検討を行うことができるので、費用対効果にすぐれた投稿に対する情報提供を実現できる。

　本発明の情報提供管理方法及び情報提供管理装置によれば、投稿に含まれる画像に合った情報を効果的に提供できるという効果を奏し、特に、ＳＮＳでの広告配信に好適に用いることができる。

　本出願は、２０１５年１２月２５日出願の特願２０１５－２５３０７８に基づく。この内容は全てここに含めておく。

Claims (11)

1. 　ネットワークに接続されたネットワーク制御部、記憶部及び中央制御部を具備するコンピュータ装置が実行し、
   　前記中央制御部が、複数の投稿に含まれる複数の投稿画像から構成される画像群Ａから、前記記憶部に予め記憶された登録画像と関連する関連画像を含み、且つ、前記登録画像は含まない前記投稿画像を対象画像として抽出する工程と、
   　前記中央制御部が、前記対象画像及び前記対象画像を含む前記投稿に関連する投稿関連情報を関連付けて対象情報として前記記憶部に記憶する工程と、
   　を具備することを特徴とする情報提供管理方法。
2. 　複数の候補画像から前記関連画像を決定する工程をさらに含み、
   　前記中央制御部が、前記ネットワーク上の複数の投稿に含まれる複数の投稿画像から構成される画像群Ａ’に基づいて、前記複数の候補画像のそれぞれを含む投稿画像の数、前記登録画像に対応する単語を含む投稿の数、心情を示す単語を含む投稿の数、及び、投稿に含まれる特定の単語と係り関係にある他の単語の出現確率の少なくとも一つ以上に基づいて算出される、前記候補画像と前記登録画像との関連性を示すパラメータであるアフィニティ度に基づいて、前記複数の候補画像から前記関連画像を決定することを特徴とする請求項１に記載の情報提供管理方法。
3. 　前記中央制御部が、前記ネットワーク制御部を制御して、前記対象画像を対象とした情報を、前記ネットワークを経由して提供する工程をさらに具備することを特徴とする請求項１に記載の情報提供管理方法。
4. 　前記中央制御部が、前記対象情報に基づいて前記対象画像への情報提供の価格を設定する工程をさらに具備することを特徴とする請求項１に記載の情報提供管理方法。
5. 　前記価格の設定は、前記投稿の投稿者の影響度に基づいて行われることを特徴とする請求項４に記載の情報提供管理方法。
6. 　前記中央制御部が前記投稿の投稿者の前記登録画像に対する相性度を算出する工程をさらに具備することを特徴とする請求項４に記載の情報提供管理方法。
7. 　前記画像群Ａを構成する前記投稿は、投稿する前に集めたものであることを特徴とする請求項１に記載の情報提供管理方法。
8. 　前記中央制御部が、前記ネットワーク制御部を制御して、前記対象画像を対象とした情報を、前記ネットワークを経由して提供する工程をさらに具備することを特徴とする請求項２に記載の情報提供管理方法。
9. 　前記中央制御部が、前記対象情報に基づいて前記対象画像への情報提供の価格を設定する工程をさらに具備することを特徴とする請求項２に記載の情報提供管理方法。
10. 　前記画像群Ａを構成する前記投稿は、投稿する前に集めたものであることを特徴とする請求項２に記載の情報提供管理方法。
11. 　ネットワークに接続されたネットワーク制御部、記憶部及び中央制御部を具備し、
    　前記中央制御部が、
    　複数の投稿に含まれる複数の投稿画像から構成される画像群Ａから、前記記憶部に予め記憶された登録画像と関連する関連画像を含み、且つ、前記登録画像は含まない前記投稿画像を対象画像として抽出し、
    　前記対象画像及び前記対象画像を含む前記投稿に関連する投稿関連情報を関連付けて対象情報として前記記憶部に記憶する
    　ことを特徴とする情報提供管理装置。

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