WO2022201842A1 - 情報処理装置、情報処理装置の作動方法、情報処理装置の作動プログラム - Google Patents

情報処理装置、情報処理装置の作動方法、情報処理装置の作動プログラム Download PDF

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WO2022201842A1
WO2022201842A1 PCT/JP2022/003109 JP2022003109W WO2022201842A1 WO 2022201842 A1 WO2022201842 A1 WO 2022201842A1 JP 2022003109 W JP2022003109 W JP 2022003109W WO 2022201842 A1 WO2022201842 A1 WO 2022201842A1
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satisfaction
user
event
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image
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PCT/JP2022/003109
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佑人 田中
あす香 山下
雅子 吉田
俊彦 加來
正志 藏之下
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富士フイルム株式会社
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    • G06V20/30—Scenes; Scene-specific elements in albums, collections or shared content, e.g. social network photos or video
    • G—PHYSICS
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    • G06V40/174—Facial expression recognition
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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    • G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
    • G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
    • G06V10/758—Involving statistics of pixels or of feature values, e.g. histogram matching
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    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/40—Scenes; Scene-specific elements in video content
    • G06V20/44—Event detection

Definitions

  • the technology of the present disclosure relates to an information processing device, an information processing device operating method, and an information processing device operating program.
  • Patent Document 1 images taken by a user at a tourist spot are acquired, the user's satisfaction with the tourist spot is derived based on the number of images, and a recommended tourist spot is presented to the user according to the derived satisfaction. technology is described.
  • Patent Document 1 which derives the degree of satisfaction from images taken by the user at tourist spots, is preferable because it does not require the trouble of sending and collecting questionnaires and answering the questionnaires.
  • presenting the user's satisfaction level derived as in Patent Document 1 to the organizer of the event as it is is not very useful for the organizer of the event.
  • One embodiment of the technology of the present disclosure provides an information processing device, an information processing device operation method, and an information processing device that can present information useful for event marketing to an event organizer without taking time and effort. provides an operating program for
  • An information processing device of the present disclosure includes a processor and a memory connected to or built into the processor, the processor acquires an image taken by a user during a target event for measuring user satisfaction, and based on the image, , derives the user's satisfaction level for the target event, and presents the user's attributes and satisfaction-related information about the user's satisfaction level to the host of the target event.
  • the processor statistically analyzes the degree of satisfaction, derives a specific attribute that is an attribute of users who tend to prefer the target event among the users who participated in the target event, and presents the specific attribute as satisfaction-related information. preferably.
  • the processor assigns a heavier weight when deriving a specific attribute to a user attribute with a higher degree of satisfaction.
  • the processor preferably presents the set attribute, which is the user's attribute set by the organizer for the target event, as satisfaction-related information.
  • the processor represents the first representative satisfaction level representing the satisfaction level of all users who participated in the target event, and the user satisfaction levels of the set attributes set for the target event by the organizer among the users who participated in the target event.
  • the second representative satisfaction is derived, the second representative satisfaction is lower than the first representative satisfaction, and the threshold condition that the absolute value of the difference between the first representative satisfaction and the second representative satisfaction is preset If so, it is preferable to present the organizer with a notification prompting him to change the setting attributes.
  • the processor presents information in which satisfaction levels and user attributes are associated as satisfaction level-related information.
  • the processor derives the degree of satisfaction based on a condition relating to the image-related evaluation value, which is at least one of the number of images taken, the number of images played, and the number of images posted.
  • the processor derives the degree of satisfaction based on the analysis result of the facial expression of the person in the image.
  • the processor derives the degree of satisfaction for each of at least one of the photographing location and the photographing time period of the image in the target event.
  • a method of operating an information processing apparatus includes obtaining an image taken by a user during a target event for measuring user satisfaction, deriving the user's satisfaction with the target event based on the image, and Presenting satisfaction-related information regarding user attributes and satisfaction to the host of the target event.
  • the operating program of the information processing device of the present disclosure obtains an image taken by the user during a target event for measuring the user's satisfaction level, derives the user's satisfaction level for the target event based on the image, and causing the computer to perform a process including presenting satisfaction-related information about the user's attributes and satisfaction to the host of the target event;
  • an information processing device an operation method of the information processing device, and an operation program of the information processing device that can present information useful for event marketing to an event organizer without taking time and effort. can provide.
  • FIG. 3 is a diagram showing information exchanged between an information processing server, user terminals, and organizer terminals; It is a figure which shows the inside of event information DB, and the content of event information. It is a figure which shows the inside of image DB.
  • FIG. 10 is a diagram showing how an event ID is added to supplementary information of an image taken by a user during an event; 3 is a block diagram showing a computer that constitutes an information processing server and a host terminal; FIG. It is a block diagram which shows the process part of CPU of an information processing server. It is a figure which shows a satisfaction related information delivery request.
  • FIG. 10 is a diagram showing how the number of captured images is converted into a satisfaction level using a satisfaction level conversion table;
  • FIG. 4 is a diagram showing how the average satisfaction level is calculated for each user attribute, and based on the average satisfaction level, a specific attribute, which is the attribute of a user who has a tendency to prefer the target event among the users who participated in the target event, is derived; be.
  • It is a block diagram which shows the processing part of CPU of a sponsor's terminal. It is a figure which shows the information display screen which displays a specific attribute.
  • 4 is a flow chart showing a processing procedure of an information processing server;
  • FIG. 10 is a diagram showing how the number of captured images is converted into a satisfaction level using a satisfaction level conversion table;
  • FIG. 4 is a diagram showing how the average satisfaction level is calculated for each user attribute, and based on the average satisfaction level, a specific attribute, which is the attribute of a user who has a tendency to prefer the target event among the users who participated in the target event,
  • FIG. 10 is a diagram showing how the number of times an image has been reproduced is converted into a satisfaction level using a satisfaction level conversion table;
  • FIG. 10 is a diagram showing how the number of posted images is converted into a satisfaction level using a satisfaction level conversion table;
  • FIG. 10 is a diagram showing a mode in which the higher the satisfaction level of a user's attribute, the heavier the weighting when deriving the specific attribute; It is a figure which shows a setting attribute table. It is a figure which shows the satisfaction related information containing a specific attribute and a setting attribute.
  • FIG. 10 is a diagram showing an information display screen displaying specific attributes and setting attributes;
  • FIG. 20 is a diagram showing an overview of the process of the 2_2 embodiment for presenting the organizer with a notification prompting the change of setting attributes;
  • FIG. 10 is a diagram showing an information display screen displaying a message prompting the host to change the setting attribute; It is a figure which shows the satisfaction related information with which the satisfaction and the attribute of the user were matched.
  • FIG. 10 is a diagram showing how an analysis unit analyzes facial expressions of a person appearing in an image, and outputs facial expression analysis results from the analysis unit to a derivation unit;
  • FIG. 10 is a diagram showing how the degree of satisfaction derived from the number of captured images is adjusted based on the number of images whose facial expression analysis results show a smile and the conditions for adjusting the degree of satisfaction.
  • FIG. 10 is a diagram showing an overview of the process of the 2_2 embodiment for presenting the organizer with a notification prompting the change of setting attributes;
  • FIG. 10 is a diagram showing an information display screen displaying a message prompting the host to change the
  • FIG. 20 is a diagram showing an outline of processing of the 4_1 embodiment for deriving a degree of satisfaction for each shooting location of an image in a target event;
  • FIG. 20 is a diagram showing an outline of processing of the 4_2 embodiment for deriving the degree of satisfaction for each shooting time period of an image in a target event; It is a figure which shows user movement route information. It is a figure which shows user collection information.
  • FIG. 2 is a diagram showing an outline of processing for deriving trend information and trend information;
  • the information processing system 2 includes an information processing server 10 , multiple user terminals 11 , and multiple organizer terminals 12 .
  • the information processing server 10, the user terminal 11, and the organizer terminal 12 are connected via a network 13 so as to be able to communicate with each other.
  • the network 13 is, for example, a WAN (Wide Area Network) such as the Internet or a public communication network.
  • WAN Wide Area Network
  • the information processing server 10 is, for example, a server computer, a workstation, or the like, and is an example of an "information processing device" according to the technology of the present disclosure.
  • the user terminal 11 is a terminal possessed by each user 14 .
  • the user terminal 11 has at least a function of reproducing and displaying the image 24 (see FIG. 2 etc.) and a function of transmitting the image 24 to the information processing server 10 .
  • the user terminal 11 is, for example, a smart phone, a tablet terminal, a personal computer, or the like.
  • the organizer terminal 12 is a terminal operated by the organizer 15 of the event.
  • the host terminal 12 is, for example, a desktop personal computer.
  • Events include, for example, tourist attraction tours, theme park play tours, farming experiences, craft experiences, lifelong learning experiences, and stamp rallies.
  • the organizer 15 is, for example, an employee or employee of a travel agency, an event planning company, a local government, or the like.
  • the information processing server 10 has an event information database (hereinafter abbreviated as DB (Data Base)) server 20 and An image DB server 21 is connected.
  • DB Data Base
  • the information processing server 10 receives the event information 22 input by the event organizer 15 through the organizer terminal 12 from the organizer terminal 12 . Then, it transmits the received event information 22 to the event information DB server 20 .
  • the event information DB server 20 has an event information DB 23 .
  • the event information DB server 20 stores and manages the event information 22 from the information processing server 10 in the event information DB 23 .
  • the information processing server 10 receives a search request (not shown) for the event information 22 from the user terminal 11 and transfers the search request to the event information DB server 20 .
  • the search request for the event information 22 includes a search keyword for the event desired by the user 14 .
  • the search keywords are, for example, the category 30 (see FIG. 3) of each event, the date of the event, and the location of the event.
  • the event information DB server 20 searches the event information DB 23 for the event information 22 corresponding to the transferred search request, and transmits the searched event information 22 to the information processing server 10 .
  • the information processing server 10 distributes the event information 22 from the event information DB server 20 to the user terminal 11 that has transmitted the search request.
  • the user 14 browses the event information 22 delivered from the information processing server 10 through the user terminal 11 .
  • the user 14 operates the user terminal 11 to select the event information 22 of the event that the user 14 wants to participate in from the event information 22 distributed from the information processing server 10 . Then, the user applies for participation in the event of the selected event information 22.
  • the information processing server 10 receives the image 24 from the user terminal 11 and transmits the received image 24 to the image DB server 21 .
  • the image DB server 21 has an image DB 25 .
  • the image DB server 21 accumulates and manages the images 24 from the information processing server 10 in the image DB 25 .
  • the image DB server 21 also transmits the images 24 accumulated in the image DB 25 to the information processing server 10 in response to a request from the information processing server 10 .
  • the information processing server 10 also distributes the satisfaction level-related information 26 to the host terminal 12 .
  • the satisfaction level related information 26 which will be described later in detail, is information relating to the attributes of the user 14 and the level of satisfaction of the user 14 with respect to the target event.
  • the event information DB 23 is divided into a plurality of categories 30, and each category 30 stores a plurality of event information 22.
  • Category 30 is a large classification of events such as "farming experience” and "stamp rally”.
  • Category 30 includes, in addition to these, "sightseeing spot tour”, “theme park play tour”, “craft experience”, and "lifelong learning experience”.
  • the event information 22 includes basic information 32, application user information 33, and the like.
  • the basic information 32 includes an event ID (Identification Data) for uniquely identifying the event, the name, the date of the event, the location of the event, and the like.
  • the event ID is automatically assigned by the event information DB server 20 when the event information 22 is first stored in the event information DB 23 .
  • User IDs of users 14 who have applied for participation in the event through the user terminal 11, such as "U0001" and "U0010", are registered in the application user information 33.
  • the image DB 25 is provided with a plurality of image folders 35 .
  • the image folder 35 is a folder assigned to each user 14 and unique to one user 14 . Therefore, image folders 35 are provided for the number of users 14 .
  • a user ID is associated with the image folder 35 .
  • the images 24 owned by the user 14 are stored in the image folder 35 .
  • the images 24 held by the user 14 include images captured by the user 14 using the camera function of the user terminal 11 .
  • the images 24 owned by the user 14 also include images captured using a digital camera other than the user terminal 11 .
  • the images 24 owned by the user 14 include images received by the user 14 from other users 14 such as friends and family, images downloaded by the user 14 from Internet sites, and images read by the user 14 with a scanner. included.
  • Images 24 in image folder 35 are periodically synchronized with images 24 stored locally on user terminal 11 .
  • Each image 24 has additional information 36.
  • the supplementary information 36 registers the user ID of the user 14 who took the image 24, the date and time when the image 24 was taken, and the place where the image was taken (see FIG. 5).
  • the shooting location is a location determined from latitude and longitude information obtained by the built-in GPS (Global Positioning System) function of the user terminal 11 or digital camera.
  • GPS Global Positioning System
  • Attribute information 37 of the user 14 is associated with the image folder 35 .
  • the attribute information 37 is registered by the user 14 .
  • the attribute information 37 includes the user 14's date of birth, gender, area of residence, family structure, and the like.
  • a residential area is a combination of prefectures and municipalities.
  • types such as kindergarten children and elementary school children are registered for children.
  • the attribute information 37 may be stored in a DB different from the image DB 25 .
  • FIG. 5 shows an example of an image 24 captured by user 14 during an event.
  • the information processing server 10 first checks whether or not there is event information 22 in which the user ID of the user 14 (denoted as a photographing user in FIG. 5) who has photographed the image 24 is registered in the application user information 33. An inquiry is made to the event information DB server 20 . If there is event information 22 in which the user ID of the user 14 who shot the image 24 is registered in the application user information 33, the information processing server 10 stores the date of the event, the date and time when the image 24 was taken, and the date of the event. The venue and the shooting location of the image 24 are collated. If the date of the event matches the date and time of photography, and the location of the event matches the location of photography, the information processing server 10 determines that the image 24 was taken by the user 14 during the event.
  • the information processing server 10 adds the event ID of the event to the incidental information 36 of the image 24 determined to have been taken by the user 14 during the event. Therefore, it is possible to distinguish whether or not the image 24 was taken by the user 14 during the event depending on whether or not the event ID is registered in the incidental information 36 . Note that the user 14 may manually input that the image 24 was taken during the event, such as by registering the name of the event in the tag of the supplementary information 36 .
  • the computers that make up the information processing server 10 and the host terminal 12 are basically of the same configuration: storage 40, memory 41, CPU (Central Processing Unit) 42, communication unit 43. , a display 44 and an input device 45 . These are interconnected via bus lines 46 .
  • the storage 40 is a hard disk drive that is built into the computer that constitutes the information processing server 10 and the host terminal 12, or that is connected via a cable or network. Alternatively, the storage 40 is a disk array in which a plurality of hard disk drives are connected.
  • the storage 40 stores a control program such as an operating system, various application programs (hereinafter abbreviated as AP (Application Program)), various data associated with these programs, and the like.
  • AP Application Program
  • a solid state drive may be used instead of the hard disk drive.
  • the memory 41 is a work memory for the CPU 42 to execute processing.
  • the CPU 42 loads the program stored in the storage 40 into the memory 41 and executes processing according to the program. Thereby, the CPU 42 comprehensively controls each part of the computer.
  • the CPU 42 is an example of a "processor" according to the technology of the present disclosure. Note that the memory 41 may be built in the CPU 42 .
  • the communication unit 43 is a network interface that controls transmission of various information via the network 13 and the like.
  • the display 44 displays various screens. Various screens are provided with operation functions by GUI (Graphical User Interface).
  • Computers constituting the information processing server 10 and the host terminal 12 accept input of operation instructions from the input device 45 through various screens.
  • the input device 45 is a keyboard, mouse, touch panel, or the like.
  • each part of the computer that constitutes the information processing server 10 is denoted by a suffix "A”
  • each part of the computer that constitutes the host terminal 12 is denoted by a suffix "B”. to distinguish.
  • the storage 40A of the information processing server 10 stores an operation program 50.
  • the operation program 50 is an AP for causing a computer that configures the information processing server 10 to function as an "information processing device" according to the technology of the present disclosure. That is, the operating program 50 is an example of the "information processing device operating program” according to the technology of the present disclosure.
  • a satisfaction level conversion table 51 is also stored in the storage 40A.
  • the CPU 42A of the information processing server 10 functions as a request reception section 55, an acquisition section 56, a derivation section 57, and a distribution control section 58 in cooperation with the memory 41 and the like.
  • the request reception unit 55 receives various requests from the organizer terminal 12. For example, the request receiving unit 55 receives a satisfaction-related information distribution request 60 .
  • satisfaction-related information delivery request 60 includes event ID and host terminal ID.
  • the event ID is the ID of the event for which the organizer 15 wants to measure the satisfaction level of the user 14, that is, the ID of the "target event" according to the technology of the present disclosure.
  • the host terminal ID is the ID of the host terminal 12 that has transmitted the satisfaction-related information delivery request 60 .
  • the request receiving unit 55 outputs the event ID included in the satisfaction-related information distribution request 60 to the obtaining unit 56 . Further, the request receiving unit 55 outputs the host terminal ID in the satisfaction-related information distribution request 60 to the distribution control unit 58 .
  • the acquiring unit 56 transmits an acquisition request 61 to the image DB server 21 .
  • the acquisition request 61 is a copy of the event ID of the target event, and requests the image 24 in which the event ID of the target event is registered in the incidental information 36 .
  • the image 24 with the event ID of the target event registered in the incidental information 36 is nothing but the image 24 captured by the user 14 during the target event.
  • the acquisition request 61 requests the attribute information 37 of the user 14 who captured the image 24 whose event ID of the target event is registered in the incidental information 36 .
  • the image DB server 21 reads the image 24 and the attribute information 37 corresponding to the acquisition request 61 from the image DB 25 and transmits the read image 24 and the attribute information 37 to the information processing server 10 .
  • Acquisition unit 56 acquires image 24 and attribute information 37 transmitted from image DB server 21 in response to acquisition request 61 .
  • Acquisition unit 56 outputs acquired image 24 and attribute information 37 to derivation unit 57 .
  • the derivation unit 57 derives the satisfaction level of the user 14 for the target event based on the image 24 from the acquisition unit 56 while referring to the satisfaction level conversion table 51 .
  • the derivation unit 57 generates the attribute information 37 from the acquisition unit 56 and the satisfaction level related information 26 based on the derived satisfaction level.
  • the derivation unit 57 outputs the generated satisfaction level related information 26 to the distribution control unit 58 .
  • the distribution control unit 58 controls distribution of the satisfaction-related information 26 from the derivation unit 57 to the host terminal 12 that sent the satisfaction-related information distribution request 60 .
  • the distribution control unit 58 identifies the host terminal 12 that has transmitted the satisfaction-related information distribution request 60 based on the host terminal ID of the satisfaction-related information distribution request 60 from the request reception unit 55 .
  • the satisfaction-related information 26 is presented to the organizer 15 by distributing the satisfaction-related information 26 to the organizer terminal 12 in this way.
  • FIG. 9 is a flowchart showing an example of a procedure for deriving the satisfaction-related information 26 by the derivation unit 57.
  • FIG. 10 and 11 are explanatory diagrams showing an example of a procedure for deriving the satisfaction-related information 26 by the derivation unit 57.
  • FIG. 10 and 11 are explanatory diagrams showing an example of a procedure for deriving the satisfaction-related information 26 by the derivation unit 57.
  • the deriving unit 57 counts the number of images 24 captured during the target event for each user 14, as shown in Table 65 of FIG. 10 (step ST1301). As shown in Table 66, the derivation unit 57 converts the aggregated number of shots into a satisfaction level using the satisfaction level conversion table 51 (step ST1302). Note that the number of shots is an example of the “image-related evaluation value” according to the technology of the present disclosure.
  • the satisfaction level conversion table 51 is a table in which the level of satisfaction with respect to the number of shots of the images 24 shot during the target event is registered.
  • the satisfaction level is 1 when the number of shots is 1 to 5
  • the satisfaction level is 2 when the number of shots is 6 to 10, .
  • a satisfaction level of 5 is registered.
  • a higher satisfaction level indicates that the user 14 is more satisfied with the target event.
  • the reason why the degree of satisfaction is set higher as the number of shots increases is based on the presumption that the user 14 who is satisfied with the target event will shoot more images 24 .
  • the satisfaction level conversion table 51 is an example of “conditions related to image-related evaluation values” according to the technology of the present disclosure.
  • the derivation unit 57 calculates the average degree of satisfaction for each attribute of the user 14, as shown in Tables 68A, 68B, 68C, and 68D of Fig. 11 (step ST1303). Specifically, the derivation unit 57 calculates the average satisfaction level for each gender of the user 14 as shown in Table 68A. The deriving unit 57 also calculates the average satisfaction level for each age group of the user 14 as shown in Table 68B. Age includes teens, thirties, sixties, and the like. The derivation unit 57 also calculates the average satisfaction level for each residential area (region) of the user 14, as shown in Table 68C.
  • the derivation unit 57 calculates the average satisfaction level for each family composition of the user 14, as shown in Table 68D.
  • Family composition includes singles and children (elementary school students and younger).
  • the derivation unit 57 Based on the calculated average degree of satisfaction, the derivation unit 57 derives a specific attribute, which is the attribute of the users 14 who tend to like the target event among the users 14 who participated in the target event (step ST1304). Specifically, as shown in FIG. 11, the deriving unit 57 derives the gender with a relatively high average degree of satisfaction as the specific attribute. In addition, the derivation unit 57 identifies the age group with the first and second highest average satisfaction, the residential area with the first and second highest average satisfaction, and the family structure with the first and second highest average satisfaction. Derived as an attribute. FIG. 11 shows an example in which gender is male, ages are in their 50s and 60s, residential areas are Shikoku and Chugoku, and family structure is single and married as specific attributes. Derivation section 57 outputs the derived specific attribute to distribution control section 58 as satisfaction-related information 26 (step ST1305).
  • a marketing AP 75 is stored in the storage 40B of the organizer terminal 12.
  • the CPU 42B of the host terminal 12 functions as a browser control section 80 in cooperation with the memory 41 and the like.
  • a browser control unit 80 controls the operation of a web browser dedicated to the marketing AP 75 .
  • the browser control unit 80 receives various operating instructions input from the input device 45B by the host 15 through various screens.
  • the browser control unit 80 transmits various requests to the information processing server 10 according to the operation instructions.
  • the browser control unit 80 transmits a satisfaction-related information distribution request 60 to the information processing server 10 in response to an instruction to distribute the satisfaction-related information 26 .
  • the browser control unit 80 generates various screens such as an information display screen 85 (see FIG. 13) based on the satisfaction level-related information 26 from the information processing server 10 .
  • the browser control unit 80 displays and outputs various generated screens on the display 44B.
  • FIG. 13 shows an example of an information display screen 85 displayed on the display 44B of the host terminal 12.
  • the information display screen 85 displays the name of the target event that requested delivery of the satisfaction-related information 26 . Further, on the information display screen 85, as indicated by a two-dot chain line enclosure and a reference numeral 86, a specific attribute as the satisfaction-related information 26 is displayed. In FIG. 13, "Fuji Five Lakes Hanami Tour" is exemplified as the target event. Further, as specific attributes, male, 50's and 60's, Shikoku and China, single and married are exemplified as in the example shown in FIG. The information display screen 85 disappears when the confirmation button 87 is selected.
  • the CPU 42A of the information processing server 10 functions as a request reception unit 55, an acquisition unit 56, a derivation unit 57, and a distribution control unit 58, as shown in FIG. Further, the CPU 42B of the host terminal 12 functions as a browser control section 80 as shown in FIG.
  • the organizer 15 instructs the distribution of the satisfaction-related information 26 related to the event for which the user 14's satisfaction level is to be measured, that is, the target event.
  • the satisfaction-related information distribution request 60 is transmitted from the browser control unit 80 to the information processing server 10 .
  • the satisfaction-related information distribution request 60 from the host terminal 12 is accepted by the request acceptance unit 55 of the information processing server 10 (YES in step ST100). As shown in FIG. 8 , the event ID of the target event of the satisfaction-related information distribution request 60 is output from the request reception unit 55 to the acquisition unit 56 . Also, the host terminal ID of the satisfaction-related information distribution request 60 is output from the request reception unit 55 to the distribution control unit 58 .
  • An acquisition request 61 requesting the image 24 taken by the user 14 during the target event and the attribute information 37 of the user 14 who took the image is transmitted from the acquisition unit 56 to the image DB server 21 (step ST110).
  • the image 24 and the attribute information 37 corresponding to the acquisition request 61 are read from the image DB 25 by the image DB server 21 and transmitted to the information processing server 10 .
  • the image 24 and the attribute information 37 corresponding to the acquisition request 61 are acquired by the acquisition section 56 (step ST120).
  • the derivation unit 57 derives the satisfaction level of the user 14 with respect to the target event based on the image 24.
  • attribute information 37 and satisfaction-related information 26 based on satisfaction are derived (step ST130).
  • the satisfaction-related information 26 in this example is a specific attribute that is an attribute of users 14 who tend to like the target event among the users 14 who participated in the target event.
  • the satisfaction level related information 26 is output from the derivation unit 57 to the distribution control unit 58 .
  • the satisfaction-related information 26 is distributed by the distribution control unit 58 to the host terminal 12 that sent the satisfaction-related information distribution request 60 (step ST140).
  • the information display screen 85 shown in FIG. 13 is displayed on the display 44B by the browser control unit 80.
  • the satisfaction-related information 26 is provided for viewing by the organizer 15 .
  • the CPU 42A of the information processing server 10 includes the acquisition unit 56, the derivation unit 57, and the distribution control unit 58.
  • the acquisition unit 56 acquires the image 24 taken by the user 14 during the target event for measuring the satisfaction of the user 14 .
  • the derivation unit 57 derives the degree of satisfaction of the user 14 with respect to the target event based on the image 24 .
  • the distribution control unit 58 distributes the satisfaction-related information 26 about the attributes and satisfaction of the user 14 to the host terminal 12 of the host 15 of the target event, thereby distributing the satisfaction-related information 26 to the host 15 of the target event.
  • the deriving unit 57 statistically analyzes the degree of satisfaction, thereby deriving a specific attribute that is an attribute of users 14 who tend to prefer the target event among the users 14 who participated in the target event.
  • the distribution control unit 58 presents the specific attribute as the satisfaction-related information 26 . Therefore, the organizer 15 can know what kind of user 14 should be the main target of the target event.
  • the organizer 15 may set the content of the commercial for the target event to the content directed to the user 14 having a specific attribute, or narrow down the users 14 to whom the commercial for the target event is provided to the user 14 having the specific attribute. Effective measures can be taken to increase the number of users 14 participating in the event.
  • the deriving unit 57 derives the degree of satisfaction based on the degree of satisfaction conversion table 51, which is a condition related to the number of images 24 to be captured. For this reason, the satisfaction level can be obtained by a relatively simple process of counting the number of shots of the images 24 for each user 14 who participated in the target event and converting the tallied number of shots into a satisfaction level using the satisfaction level conversion table 51 . can be derived.
  • the image-related evaluation value is not limited to the number of captured images 24 captured during the example target event.
  • the number of times the images 24 shot during the target event have been reproduced may be used as the image-related evaluation value.
  • the information processing server 10 receives the number of times the user 14 has reproduced and displayed the image 24 shot during the target event from a device such as the user terminal 11 that has a function of reproducing and displaying the image 24 .
  • the derivation unit 57 uses a satisfaction level conversion table 90 in which satisfaction levels for the number of times the images 24 shot during the target event are reproduced are registered.
  • the satisfaction level is 1 when the number of playbacks is 0 to 2
  • the satisfaction level is 2 when the number of playbacks is 3 and 4, .
  • a satisfaction level of 5 is registered.
  • the reason why the degree of satisfaction is set higher as the number of reproductions increases is based on the presumption that the user 14 who is satisfied with the target event will reproduce and display many images 24 captured during the target event.
  • the satisfaction level conversion table 90 is an example of “conditions related to image-related evaluation values” according to the technology of the present disclosure.
  • the derivation unit 57 calculates, for each user 14, the number of times the images 24 captured during the target event have been reproduced, as shown in Table 91. For example, the deriving unit 57 calculates a value obtained by rounding off the arithmetic average of the number of times the user 14 reproduces and displays the image 24 on the user terminal 11 or the like for three months after the target event, and calculates the value as the reproduction of the image 24 shot during the target event. Calculate as the number of times. If there are 3 images 24 taken during the target event, the number of times the first image is played is 4, the number of times the second image is played is 6, and the number of times the third image is played is 3. Since (4+6+3)/3 ⁇ 4.3, the number of times the image 24 captured during the target event has been reproduced is four.
  • the derivation unit 57 uses a satisfaction level conversion table 90 to convert the calculated number of reproductions into a satisfaction level as shown in Table 92 . Since the subsequent processing is the same as that in which the number of shots is used as the image-related evaluation value, a description thereof will be omitted.
  • the satisfaction level is derived based on the satisfaction level conversion table 90, which is the condition related to the number of times the image 24 has been reproduced. Therefore, it is possible to derive the degree of satisfaction with a relatively simple process, similarly to the mode in which the number of shots is used as the image-related evaluation value.
  • the number of posted images 24 taken during the target event may be used as the image-related evaluation value.
  • the number of images 24 posted is the number of images 24 that the user 14 has made public to an unspecified number of third parties through an image posting SNS (Social Networking Service) or the like.
  • the information processing server 10 from a device having a function of posting an image 24 such as the user terminal 11 to an image posting SNS or the like, allows the user 14 to post images 24 taken during the target event to the image posting SNS or the like.
  • the number of posted images 24 is received.
  • the derivation unit 57 uses a satisfaction level conversion table 95 in which the satisfaction level for the number of posted images 24 taken during the target event is registered.
  • the satisfaction level is 1 when the number of posts is 0, the satisfaction level is 2 when the number of posts is 1 or 2, . 5 are registered.
  • the reason why the degree of satisfaction is set higher as the number of posts increases is that the user 14 who is satisfied with the target event will post many images 24 taken during the target event to an image posting SNS or the like. is based on Note that the satisfaction level conversion table 95 is an example of "conditions related to image-related evaluation values" according to the technology of the present disclosure.
  • the derivation unit 57 counts the number of posted images 24 taken during the target event for each user 14, as shown in Table 96. For example, the deriving unit 57 counts the number of images 24 posted by the user 14 on the image posting SNS or the like using the user terminal 11 or the like during one week from the target event.
  • the deriving unit 57 converts the aggregated number of posts into a satisfaction level using a satisfaction level conversion table 95 as shown in Table 97 . Since the subsequent processing is the same as that in which the number of shots is used as the image-related evaluation value, a description thereof will be omitted.
  • the satisfaction level is derived based on the satisfaction level conversion table 95, which is the condition related to the number of images 24 posted. Therefore, the degree of satisfaction can be derived by relatively simple processing, similar to the mode in which the number of shots is used as the image-related evaluation value.
  • the number of shots and the number of playbacks of the image 24 for example, the total of the number of shots of the image 24 and the number of playbacks is calculated, and the total is converted into a satisfaction level using a satisfaction level conversion table in which the level of satisfaction for the total is registered. do.
  • the degree of satisfaction may be taken into consideration when deriving the specific attribute.
  • the derivation unit 57 uses the weighting factor table 100 when calculating the age of the specific attribute. Weighting coefficient table 100 is stored in storage 40A.
  • the derivation unit 57 derives the degree of satisfaction for each user 14 as shown in Table 101.
  • the derivation unit 57 multiplies the age of each user 14 by a weighting coefficient according to the degree of satisfaction and adds it, divides this by the number of users 14 to obtain the weighted average of the age of each user 14, and obtains the weighted average Let the average be the age of the specific attribute.
  • FIG. 17 illustrates a case where the weighting factors for satisfaction levels 1 to 3 are set to 1, and the weighting factors for satisfaction levels 4 and 5 are set to 1.5. Also, FIG. 17 illustrates a case where the age 40 of user ID "U0030" with a satisfaction level of 5 and the age 50 of user ID "U0035” with a satisfaction level of 4 are multiplied by a weighting factor of 1.5.
  • the derivation unit 57 weights the attribute of the user 14 with a higher level of satisfaction when deriving the specific attribute. Therefore, it is possible to derive a specific attribute close to the attribute of the user 14 with a high degree of satisfaction.
  • Specific attributes may be derived by weighted average for attributes other than age. For example, in the case of gender, a weighted average is calculated by replacing numerical values such as 1 for males and 2 for females.
  • the setting attribute table 105 is stored in the storage 40A.
  • Setting attributes are registered for each event ID in the setting attribute table 105 .
  • the set attribute is, for example, the attribute of the user 14 set by the organizer 15 assuming that the user is the main target of the event.
  • the set attribute has items of gender, age, residential area (local area), and family structure of the user 14, as with the specific attribute.
  • the setting attribute may be stored in the event information 22 .
  • the derivation unit 57 generates satisfaction level related information 107 by adding set attributes to specific attributes.
  • FIG. 19 shows an example in which gender is male, ages are in their 30s and 40s, residential areas are Kanto/Koshinetsu and Kinki, and family composition is couples and children (elementary school students or younger) are derived as specific attributes.
  • FIG. 19 illustrates a case where the gender of the set attributes is male, the age is 30's, the residential area is Kinki, and the family structure is children (elementary school students or younger).
  • the browser control unit 80 of the host terminal 12 that has received the distribution of the satisfaction-related information 107 displays and outputs the information display screen 110 shown in FIG. 20 as an example on the display 44B.
  • setting attributes indicated by a two-dot chain line enclosure and a reference numeral 111 are displayed in addition to specific attributes indicated by a two-dot chain line enclosure and a reference numeral 86.
  • FIG. 20 a "rice planting experience tour" is exemplified as the target event. Also, the same example as in FIG. 19 is shown as the specific attribute and setting attribute.
  • the information display screen 110 disappears when the confirmation button 112 is selected.
  • the deriving unit 57 presents, as the satisfaction-related information 107, set attributes, which are attributes of the user 14 set by the organizer 15 for the target event, in addition to the specific attributes. Therefore, like the information display screen 110 shown in FIG. 20, the organizer 15 can compare the specific attribute and the set attribute. When the specific attribute and the set attribute substantially match as in this example, the organizer 15 can confirm that his/her setting is correct. Conversely, if the specific attribute and the set attribute are different, the organizer 15 can reconsider the set attribute. As a result, effective measures can be taken to increase the number of users 14 participating in the target event.
  • the setting attribute table 105 is stored in the storage 40A as in the 2_1 embodiment. Then, as shown in FIG. 21 as an example, the derivation unit 57 derives satisfaction levels of all the users 14 who participated in the target event, as shown in Table 120 . In addition, as shown in Table 121, the deriving unit 57 extracts users 14 having set attributes set for the target event by the organizer 15 from among the users 14 who participated in the target event, and also extracts their satisfaction levels. do. Specifically, the user 14 with set attributes is a user 14 whose sex, age, residential area, and family structure all match the set attributes. Note that the set attribute is, for example, the attribute of the user 14 set by the organizer 15 assuming that the user is the main target of the event, as in the 2_1 embodiment.
  • the derivation unit 57 calculates the first average satisfaction level, which is the average value of the satisfaction levels of all the users 14 who participated in the target event.
  • the deriving unit 57 also calculates a second average satisfaction level, which is the average value of the user's 14 satisfaction levels of the set attributes.
  • the first average satisfaction level is an example of the "first representative satisfaction level” according to the technology of the present disclosure.
  • the second average satisfaction level is an example of the "second representative satisfaction level” according to the technology of the present disclosure.
  • the mode of the user's 14 satisfaction level of the setting attribute may be used as the second representative satisfaction level.
  • the distribution control unit 58 distributes a change recommendation notification 123 to the organizer terminal 12 of the organizer 15 of the target event.
  • the notification condition 122 is that the second average satisfaction is lower than the first average satisfaction (second average satisfaction ⁇ first average satisfaction), and the absolute value of the difference between the first average satisfaction and the second average satisfaction is greater than a preset threshold of 1.0 (
  • the change recommendation notice 123 is a notice prompting change of setting attributes, and includes a first average satisfaction level and a second average satisfaction level.
  • FIG. 21 illustrates a case where the first average satisfaction level is 3.7, the second average satisfaction level is 2.4, and the notification condition 122 is satisfied.
  • >1.0 is an example of the “threshold condition” according to the technology of the present disclosure.
  • the browser control unit 80 of the host terminal 12 that has received the change recommendation notification 123 displays and outputs the information display screen 130 shown in FIG. 22 as an example on the display 44B.
  • the information display screen 130 displays the name of the target event, the first average satisfaction level, and the second average satisfaction level. Also, on the information display screen 130, a message prompting the organizer 15 to change the setting attributes is displayed. The information display screen 130 disappears when the confirmation button 131 is selected.
  • the derivation unit 57 derives the first average satisfaction level as the first representative satisfaction level representing the satisfaction level of all the users 14 who participated in the target event.
  • the deriving unit 57 calculates the second average satisfaction level as a second representative satisfaction level representing the satisfaction level of the users 14 with the setting attribute set for the target event by the organizer 15 among the users 14 who participated in the target event.
  • derive Distribution control unit 58 when the second average satisfaction level is lower than the first average satisfaction level, and the absolute value of the difference between the first average satisfaction level and the second average satisfaction level satisfies a preset threshold condition, set A change recommendation notification 123 prompting the change of attributes is presented to the organizer 15. - ⁇
  • the host 15 has set the threshold condition. This is the case where there is a large discrepancy between the set attribute and the attribute of the user 14 who actually participated in the target event. For this reason, by strongly urging the organizer 15 to reconsider setting attributes that are far from reality by the change recommendation notice 123, the policy of the marketing strategy of the organizer 15 can be greatly improved in order to increase the number of users 14 participating in the target event. You can create opportunities for change.
  • the set attribute may be any attribute of the user 14 set by the organizer 15, and is not limited to the attribute of the user 14 assumed by the exemplary organizer 15 to be the main target of the event.
  • satisfaction-related information is not limited to specific attributes, or specific attributes and set attributes.
  • information in which the degree of satisfaction and the attribute of the user 14 are associated may be presented as the degree-of-satisfaction related information 135 .
  • derivation of the specific attribute may be performed on the side of the host terminal 12 that receives the distribution of the satisfaction-related information 135 . By doing so, it is possible to reduce the processing load of the information processing server 10 because it is not necessary to derive the specific attribute.
  • the CPU 42A of the information processing server 10 of the third embodiment includes, in addition to the request reception unit 55, the acquisition unit 56, the derivation unit 57, and the distribution control unit 58 of the first embodiment, It functions as an analysis unit 140 .
  • the analysis unit 140 analyzes whether or not the facial expression of the image 24 showing a person's face is a smile.
  • Analysis unit 140 outputs expression analysis result 141 , which is the analysis result, to derivation unit 57 .
  • FIG. 24 illustrates a case where the facial expression is analyzed to be a smile.
  • the derivation unit 57 derives the degree of satisfaction based on the number of captured images 24 as in the first embodiment. Further, the derivation unit 57 counts the number of images 24 for which the facial expression analysis result 141 is a smile among the images 24 shot during the target event for each user 14 . Then, based on the number of images 24 whose facial expression analysis result 141 is a smile and a preset satisfaction adjustment condition 145, the degree of satisfaction derived from the number of captured images 24 is adjusted.
  • the satisfaction level condition 145 is stored in the storage 40A.
  • the degree of satisfaction adjustment condition 145 is to subtract 1 from the degree of satisfaction when the number of images 24 in which the facial expression analysis result 141 indicates a smile is zero. Further, for example, the degree of satisfaction adjustment condition 145 is not to adjust the degree of satisfaction when the number of images 24 in which the facial expression analysis result 141 shows a smile is one to five. Further, the satisfaction level adjustment condition 145 is to add 1 to the satisfaction level when the number of images 24 in which the facial expression analysis result 141 indicates a smile is 6 or more.
  • FIG. 25 illustrates a case where the facial expression analysis result 141 shows a case where the number of images 24 showing a smile is 8, and the degree of satisfaction derived based on the number of images 24 taken is 3.
  • the derivation unit 57 adds 1 to 3 of the degree of satisfaction derived based on the number of captured images 24, Satisfaction is 4.
  • the degree of satisfaction derived based on the number of photographed images 24 is 1, the lowest, and the number of images 24 with a smile in the expression analysis result 141 is 0, 1 is not subtracted from the degree of satisfaction. 1 of In addition, when the satisfaction level derived based on the number of photographed images 24 is 5, which is the highest, and the number of images 24 in which the facial expression analysis result 141 shows a smile is 6 or more, 1 is added to the satisfaction level. 5 as it is. Of course, in the former case, 1 may be subtracted from the satisfaction level to obtain 0, and in the latter case, 1 may be added to the satisfaction level to obtain 6.
  • the derivation unit 57 derives the degree of satisfaction based on the facial expression analysis result 141, which is the analytical result of the facial expression of the person shown in the image 24. Since the degree of satisfaction is derived from the facial expression of the person clearly indicating whether or not he/she is enjoying the target event, the reliability of the degree of satisfaction can be further enhanced.
  • FIG. 25 shows an example in which the degree of satisfaction derived from the number of photographed images 24 is adjusted based on the number of images 24 whose facial expression analysis result 141 is a smile and a preset satisfaction adjustment condition 145. is shown, but is not limited to this.
  • the degree of satisfaction derived from the number of times the image 24 has been played, shown in FIG. 15, or the degree of satisfaction derived from the number of times the image 24 has been posted, shown in FIG. 16, may be adjusted.
  • a satisfaction level conversion table in which satisfaction levels corresponding to the number of images 24 whose facial expression analysis results 141 are smiling faces are registered, the number of images 24 whose facial expression analysis results 141 are smiling faces is directly converted into the satisfaction level. may be converted.
  • the deriving unit 57 derives the degree of satisfaction for each user 14 for each shooting location of the image 24 in the target event.
  • the derivation unit 57 generates satisfaction level related information 151 for each shooting location.
  • the shooting location can be determined from the latitude and longitude information obtained by the GPS function built into the user terminal 11 or digital camera that shot the image 24 .
  • the shooting location for deriving the degree of satisfaction is set in advance by the organizer 15 .
  • the derivation unit 57 obtains an image-related evaluation value such as the number of shots for each shooting location as preprocessing for deriving the degree of satisfaction for each shooting location. Then, the calculated image-related evaluation value is converted into a satisfaction level using a satisfaction level conversion table.
  • the satisfaction level related information 151 may be only a specific attribute, a specific attribute and a setting attribute, or information in which the satisfaction level and the attribute of the user 14 are associated with each other.
  • FIG. 26 shows an example of deriving satisfaction levels for three shooting locations A, B, and C. Also, FIG. 26 shows an example in which the satisfaction level related information 151A for the shooting location A, the satisfaction level related information 151B for the shooting location B, and the satisfaction level related information 151C for the shooting location C are generated respectively.
  • the degree of satisfaction is derived for each shooting location of the image 24 in the target event. Therefore, it is possible to generate satisfaction level related information 151 for each shooting location.
  • the organizer 15 can know what kind of attribute the user 14 has with a high degree of satisfaction for each shooting location from the satisfaction-related information 151 for each shooting location. For example, if the target event is a theme park tour and the shooting location is an attraction in the theme park, it is possible to know which attractions are popular with which users 14 .
  • the derivation unit 57 derives the degree of satisfaction for each user 14 for each shooting time period of the image 24 in the target event.
  • the derivation unit 57 generates satisfaction level related information 156 for each shooting time zone.
  • the photographing time zone is found from the photographing date and time of the incidental information 36 of the image 24, as described above.
  • the photographing time period for deriving the degree of satisfaction is set in advance by the organizer 15 .
  • the deriving unit 57 obtains an image-related evaluation value such as the number of shots for each shooting time slot as preprocessing for deriving the degree of satisfaction for each shooting time slot. Then, the calculated image-related evaluation value is converted into a satisfaction level using a satisfaction level conversion table.
  • the satisfaction-related information 156 may be only a specific attribute, or may be a specific attribute and a set attribute. It may be attached information.
  • FIG. 27 an example of deriving satisfaction levels for four shooting time zones of 09:00 to 11:59, 12:00 to 14:59, 15:00 to 17:59, and 18:00 to 20:59 is shown.
  • satisfaction-related information 156A from 09:00 to 11:59
  • satisfaction-related information 156B from 12:00 to 14:59
  • satisfaction-related information 156C from 15:00 to 17:59
  • An example of generating satisfaction level related information 156D from 18:00 to 20:59 is shown.
  • the degree of satisfaction is derived for each shooting time period of the image 24 in the target event. Therefore, it is possible to generate satisfaction level related information 156 for each shooting time period.
  • the sponsor 15 can know what kind of attribute the user 14 has in each shooting time slot and the satisfaction level related information 156 for each shooting time slot is high. For example, if the target event is a music festival where photography by users (viewers of the event) is permitted, in which multiple artists appear, it is possible to determine which time period (which artist) is popular with which user 14 . can know.
  • the 4_1 embodiment and the 4_2 embodiment may be combined and implemented. Specifically, the degree of satisfaction may be derived for each shooting location of the image 24 in the target event and for each shooting time zone.
  • the attribute of the user 14 and a table 66 or the like in which the degree of satisfaction is registered for each user ID may be distributed to the host terminal 12.
  • the browser control unit 80 of the host terminal 12 may output, on the display 44B, an information display screen including a histogram with the number of male users 14 on the vertical axis and the degree of satisfaction on the horizontal axis.
  • the information processing server 10 generates user movement route information 160 by totaling the number of users 14 who actually followed each movement route for each movement route to each location of the target event,
  • the generated user moving route information 160 may be distributed to the organizer terminal 12 . Which moving route the user 14 has followed is known from the shooting location and shooting date and time of the image 24 .
  • the number of users 14 is calculated for each of six travel routes that follow three locations A, B, and C of the target event, such as A ⁇ B ⁇ C, B ⁇ A ⁇ C, and C ⁇ A ⁇ B. shows an example of aggregating
  • the organizer 15 can know which movement route and how many users 14 are following. For this reason, the organizer 15 installs restaurants, souvenir shops, etc. in the middle of the movement routes followed by many users 14, or installs new attractions in the movement routes not followed by many users 14, and the users 14 It is possible to perform management according to the moving route of the user 14, such as dispersing the flow of traffic.
  • the information processing server 10 generates user collection/distribution information 162 in which the number of users 14 who photographed the image 24 is totaled for each photographing location and photographing time period of the image 24 in the target event. Then, the generated user collection/distribution information 162 may be distributed to the organizer terminal 12 .
  • the organizer 15 can know how many users 14 are gathering at what place and at what time. For this reason, the organizer 15 increases the number of security guards at each location during times when many users 14 gather, opens wagons selling light meals during times when many users 14 gather, and so on. We can operate according to the situation.
  • the information processing server 10 analyzes the subjects in the images 24 captured in the last month, among the images 24 accumulated in the image DB 25, and counts the number of times the subjects appear in the images 24.
  • the subject with the highest rate of increase from one month ago may be distributed to the host terminal 12 as trend information 170 .
  • FIG. 30 illustrates a case where the subject with the highest rate of increase from one month ago in the number of times appearing in the image 24 is fried chicken.
  • the organizer 15 can know what is currently trending. Therefore, the organizer 15 can manage the event in accordance with fashion, such as selling products related to the fashion information 170 at the event.
  • the images 24 from which the fashion information 170 is derived may be narrowed down to images 24 taken by users 14 with limited attributes, such as women in their twenties.
  • the images 24 photographed by the user 14 with the set attribute may be narrowed down.
  • Satisfaction-related information has little value as information unless the number of users 14 who participated in the target event gathers to some extent. Therefore, it is preferable to refrain from distributing the satisfaction level-related information until the number of users 14 who have participated in the target event reaches or exceeds a preset threshold.
  • the form of presenting the satisfaction-related information to the host 15 of the target event is not limited to the form of distributing the satisfaction-related information to the host terminal 12 as an example.
  • the satisfaction-related information may be printed out on a paper medium and mailed to the host 15 of the target event, or the satisfaction-related information may be attached to an e-mail and sent to the host 15 of the target event.
  • the operator of the information processing server 10 and the image DB server 21 and the operator of the event information DB server 20 may be the same or different.
  • the application method for the event is not limited to the exemplified method of searching for the event information 22 of the event desired by the user 14 and applying for it.
  • the recommended event information 22 based on the set attributes may be distributed from the information processing server 10 to the user terminal 11, and the user 14 may apply for the event of the recommended event information 22. FIG.
  • a part of the functions of the browser control unit 80 of the organizer terminal 12 may be performed by the information processing server 10 .
  • various screens such as the information display screen 85 are generated in the information processing server 10, and displayed on the host terminal in the form of screen data for web distribution created in a markup language such as XML (Extensible Markup Language). 12 for distribution output.
  • the browser control unit 80 of the host terminal 12 reproduces various screens to be displayed on the web browser based on the screen data, and displays them on the display 44B.
  • XML Javascript (registered trademark) Object Notation
  • JSON Javascript (registered trademark) Object Notation
  • the user terminal 11 that transmits the image 24 to the information processing server 10 and the user terminal 11 that receives the distribution of the event information 22 from the information processing server 10 may be separate. For example, if there are a plurality of user terminals 11 having an account of the same user 14, one of them transmits the image 24 to the information processing server 10, and the other one receives the event information 22 from the information processing server 10. may
  • the hardware configuration of the computer that constitutes the information processing server 10 can be modified in various ways.
  • the information processing server 10 can be configured with a plurality of computers separated as hardware for the purpose of improving processing capability and reliability.
  • the functions of the request reception unit 55 and the acquisition unit 56 and the functions of the derivation unit 57 and the delivery control unit 58 are distributed to two computers.
  • the information processing server 10 is composed of two computers.
  • the information processing server 10, the event information DB server 20, and the image DB server 21 may be integrated into one server.
  • the hardware configuration of the computer of the information processing server 10 can be appropriately changed according to required performance such as processing power, safety, and reliability.
  • the operating program 50 and the AP such as the marketing AP 75 can of course be duplicated or distributed and stored in multiple storages for the purpose of ensuring safety and reliability. be.
  • processors shown below can be used.
  • CPUs 42A and 42B which are general-purpose processors that execute software (operation program 50 and marketing AP 75) and function as various processing units
  • the various processors include FPGAs (Field Programmable Gate Arrays), etc.
  • Programmable Logic Device (PLD) which is a processor whose circuit configuration can be changed, and/or ASIC (Application Specific Integrated Circuit) processor with circuit configuration specially designed to execute specific processing A dedicated electric circuit is included.
  • One processing unit may be configured with one of these various processors, or a combination of two or more processors of the same or different type (for example, a combination of a plurality of FPGAs and/or a CPU and combination with FPGA). Also, a plurality of processing units may be configured by one processor.
  • a single processor is configured by combining one or more CPUs and software.
  • a processor functions as multiple processing units.
  • SoC System On Chip
  • a processor that realizes the functions of the entire system including multiple processing units with a single IC (Integrated Circuit) chip. be.
  • the various processing units are configured using one or more of the above various processors as a hardware structure.
  • an electric circuit combining circuit elements such as semiconductor elements can be used.
  • the technology of the present disclosure can also appropriately combine various embodiments and/or various modifications described above. Moreover, it is needless to say that various configurations can be employed without departing from the scope of the present invention without being limited to the above embodiments. Furthermore, the technology of the present disclosure extends to storage media that non-temporarily store programs in addition to programs.
  • a and/or B is synonymous with “at least one of A and B.” That is, “A and/or B” means that only A, only B, or a combination of A and B may be used.
  • a and/or B means that only A, only B, or a combination of A and B may be used.
  • information processing system 10 information processing server 11 user terminal 12 organizer terminal 13 network 14 user 15 organizer 20 event information database server (event information DB server) 21 image database server (image DB server) 22 event information 23 event information database (event information DB) 24 image 25 image database (image DB) 26, 107, 135, 151, 151A-151C, 156, 156A-156D Satisfaction-related information 30 Category 32 Basic information 33 Application user information 35 Image folder 36 Supplementary information 37 Attribute information 40, 40A, 40B Storage 41 Memory 42, 42A , 42B CPU 43 communication unit 44, 44B display 45, 45B input device 46 bus line 50 operating program 51, 90, 95 satisfaction conversion table 55 request reception unit 56 acquisition unit 57 derivation unit 58 distribution control unit 60 satisfaction-related information distribution request 61 acquisition Requests 65, 66, 68A-68D, 91, 92, 96, 97, 101, 120, 121, 150, 155 Table 75 Marketing Application Program (Marketing AP) 80 browser control unit 85, 110, 130 information display

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Abstract

手間を掛けることなく、イベントのマーケティングの役に立つ情報をイベントの主催者に提示することが可能な情報処理装置、情報処理装置の作動方法、情報処理装置の作動プログラムを提供する。情報処理サーバのＣＰＵは、取得部、導出部、および配信制御部を備える。取得部は、ユーザの満足度を測る対象イベント中にユーザが撮影した画像を取得する。導出部は、画像に基づいて、対象イベントに対するユーザの満足度を導出する。配信制御部は、ユーザの属性および満足度に関する満足度関連情報を対象イベントの主催者に提示する。

Description

情報処理装置、情報処理装置の作動方法、情報処理装置の作動プログラム
　本開示の技術は、情報処理装置、情報処理装置の作動方法、情報処理装置の作動プログラムに関する。
　ユーザに見合った情報をユーザに提示することが行われている。例えば特許文献１には、観光スポットでユーザが撮影した画像を取得し、画像の枚数に基づいて観光スポットに対するユーザの満足度を導出し、導出した満足度に応じた推奨観光スポットをユーザに提示する技術が記載されている。
特開２０１２－１９０２４４号公報
　観光スポットを巡るツアー、あるいはトレッキング、キャンプ、釣り、芋掘り、田植え等のアウトドア体験といった各種イベントの主催者の中には、イベントに参加するユーザを増やすためのマーケティングを行っている者がある。こうしたマーケティングを行っている主催者としては、どういった属性をもつユーザの満足度が高いのかといった情報が極めて重要である。
　ここで、イベントに対するユーザの満足度を知るための従来手法としては、ユーザにアンケートを送付して、アンケートに答えてもらう手法がある。しかし、この従来手法では、アンケートを送付して回収する手間、およびアンケートに答える手間が掛かる。その点、観光スポットでユーザが撮影した画像から満足度を導出する特許文献１に記載の技術によれば、アンケートを送付して回収する手間、およびアンケートに答える手間が掛からないため好適である。ただし、特許文献１のようにして導出したユーザの満足度をそのままイベントの主催者に提示したところで、イベントの主催者にとってはあまり役に立たない。
　本開示の技術に係る１つの実施形態は、手間を掛けることなく、イベントのマーケティングの役に立つ情報をイベントの主催者に提示することが可能な情報処理装置、情報処理装置の作動方法、情報処理装置の作動プログラムを提供する。
　本開示の情報処理装置は、プロセッサと、プロセッサに接続または内蔵されたメモリと、を備え、プロセッサは、ユーザの満足度を測る対象イベント中にユーザが撮影した画像を取得し、画像に基づいて、対象イベントに対するユーザの満足度を導出し、ユーザの属性および満足度に関する満足度関連情報を対象イベントの主催者に提示する。
　プロセッサは、満足度を統計的に解析することで、対象イベントに参加したユーザのうちで対象イベントを好む傾向にあるユーザの属性である特定属性を導出し、特定属性を満足度関連情報として提示することが好ましい。
　プロセッサは、満足度が高いユーザの属性ほど、特定属性を導出する際の重み付けを重くすることが好ましい。
　プロセッサは、特定属性に加えて、主催者が対象イベントに設定したユーザの属性である設定属性を満足度関連情報として提示することが好ましい。
　プロセッサは、対象イベントに参加した全ユーザの満足度を代表する第１代表満足度、および、対象イベントに参加したユーザのうち、主催者が対象イベントに設定した設定属性のユーザの満足度を代表する第２代表満足度を導出し、第２代表満足度が第１代表満足度よりも低く、かつ第１代表満足度と第２代表満足度の差分の絶対値が予め設定された閾値条件を満たす場合、設定属性の変更を促す通知を主催者に提示することが好ましい。
　プロセッサは、満足度とユーザの属性とが対応付けられた情報を、満足度関連情報として提示することが好ましい。
　プロセッサは、画像の撮影枚数、画像の再生回数、および画像の投稿枚数のうちの少なくともいずれか１つである画像関連評価値に係る条件に基づいて、満足度を導出することが好ましい。
　プロセッサは、画像に写る人物の表情の解析結果に基づいて、満足度を導出することが好ましい。
　プロセッサは、対象イベントにおける画像の撮影場所および撮影時間帯のうちの少なくともいずれか１つ毎に満足度を導出することが好ましい。
　本開示の情報処理装置の作動方法は、ユーザの満足度を測る対象イベント中にユーザが撮影した画像を取得すること、画像に基づいて、対象イベントに対するユーザの満足度を導出すること、および、ユーザの属性および満足度に関する満足度関連情報を対象イベントの主催者に提示すること、を含む。
　本開示の情報処理装置の作動プログラムは、ユーザの満足度を測る対象イベント中にユーザが撮影した画像を取得すること、画像に基づいて、対象イベントに対するユーザの満足度を導出すること、および、ユーザの属性および満足度に関する満足度関連情報を対象イベントの主催者に提示すること、を含む処理をコンピュータに実行させる。
　本開示の技術によれば、手間を掛けることなく、イベントのマーケティングの役に立つ情報をイベントの主催者に提示することが可能な情報処理装置、情報処理装置の作動方法、情報処理装置の作動プログラムを提供することができる。
情報処理システムを示す図である。 情報処理サーバとユーザ端末および主催者端末間で遣り取りされる情報を示す図である。 イベント情報ＤＢの内部、およびイベント情報の内容を示す図である。 画像ＤＢの内部を示す図である。 イベント中にユーザが撮影した画像の付帯情報にイベントＩＤを付加する様子を示す図である。 情報処理サーバおよび主催者端末を構成するコンピュータを示すブロック図である。 情報処理サーバのＣＰＵの処理部を示すブロック図である。 満足度関連情報配信要求を示す図である。 導出部による満足度関連情報の導出の手順を示すフローチャートである。 満足度変換テーブルを用いて、画像の撮影枚数を満足度に変換する様子を示す図である。 ユーザの属性毎に平均満足度を算出し、平均満足度に基づいて、対象イベントに参加したユーザのうちで対象イベントを好む傾向にあるユーザの属性である特定属性を導出する様子を示す図である。 主催者端末のＣＰＵの処理部を示すブロック図である。 特定属性を表示する情報表示画面を示す図である。 情報処理サーバの処理手順を示すフローチャートである。 満足度変換テーブルを用いて、画像の再生回数を満足度に変換する様子を示す図である。 満足度変換テーブルを用いて、画像の投稿枚数を満足度に変換する様子を示す図である。 満足度が高いユーザの属性ほど、特定属性を導出する際の重み付けを重くする態様を示す図である。 設定属性テーブルを示す図である。 特定属性および設定属性を含む満足度関連情報を示す図である。 特定属性および設定属性を表示する情報表示画面を示す図である。 設定属性の変更を促す通知を主催者に提示する第２＿２実施形態の処理の概要を示す図である。 主催者に設定属性の変更を促すメッセージを表示する情報表示画面を示す図である。 満足度とユーザの属性とが対応付けられた満足度関連情報を示す図である。 画像に写る人物の表情を解析部で解析して、解析部から導出部に表情解析結果を出力する様子を示す図である。 表情解析結果が笑顔であった画像の枚数と満足度加減条件とに基づいて、画像の撮影枚数から導出した満足度を加減する様子を示す図である。 対象イベントにおける画像の撮影場所毎に満足度を導出する第４＿１実施形態の処理の概要を示す図である。 対象イベントにおける画像の撮影時間帯毎に満足度を導出する第４＿２実施形態の処理の概要を示す図である。 ユーザ移動経路情報を示す図である。 ユーザ集散情報を示す図である。 流行情報を導出する処理の概要および流行情報を示す図である。
　一例として図１に示すように、情報処理システム２は、情報処理サーバ１０と、複数台のユーザ端末１１と、複数台の主催者端末１２とを備える。情報処理サーバ１０とユーザ端末１１と主催者端末１２とは、ネットワーク１３を介して相互通信可能に接続されている。ネットワーク１３は、例えばインターネット、公衆通信網等のＷＡＮ（Ｗｉｄｅ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）である。
　情報処理サーバ１０は、例えばサーバコンピュータ、ワークステーション等であり、本開示の技術に係る「情報処理装置」の一例である。ユーザ端末１１は、各ユーザ１４が所持する端末である。ユーザ端末１１は、画像２４（図２等参照）を再生表示する機能、および画像２４を情報処理サーバ１０に送信する機能を少なくとも有する。ユーザ端末１１は、例えばスマートフォン、タブレット端末、およびパーソナルコンピュータ等である。
　主催者端末１２は、イベントの主催者１５により操作される端末である。主催者端末１２は、例えばデスクトップ型のパーソナルコンピュータである。イベントは、例えば、観光スポットを巡るツアー、テーマパークで遊ぶツアー、農業体験、工芸体験、生涯学習体験、およびスタンプラリー等である。主催者１５は、例えば、旅行会社、イベント企画会社、および地方公共団体等の社員または職員である。
　一例として図２に示すように、情報処理サーバ１０には、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）等のネットワーク（図示省略）を介して、イベント情報データベース（以下、ＤＢ（Ｄａｔａ　Ｂａｓｅ）と略す）サーバ２０および画像ＤＢサーバ２１が接続されている。情報処理サーバ１０は、主催者端末１２を通じてイベントの主催者１５によって入力されたイベント情報２２を、主催者端末１２から受信する。そして、受信したイベント情報２２をイベント情報ＤＢサーバ２０に送信する。イベント情報ＤＢサーバ２０はイベント情報ＤＢ２３を有する。イベント情報ＤＢサーバ２０は、情報処理サーバ１０からのイベント情報２２をイベント情報ＤＢ２３に蓄積して管理する。
　情報処理サーバ１０は、ユーザ端末１１からのイベント情報２２の検索要求（図示省略）を受信し、当該検索要求をイベント情報ＤＢサーバ２０に転送する。イベント情報２２の検索要求は、ユーザ１４が所望するイベントの検索キーワードを含む。検索キーワードは、例えば、各イベントのカテゴリ３０（図３参照）、開催日、および開催場所等である。イベント情報ＤＢサーバ２０は、転送された検索要求に応じたイベント情報２２をイベント情報ＤＢ２３から検索し、検索したイベント情報２２を情報処理サーバ１０に送信する。情報処理サーバ１０は、イベント情報ＤＢサーバ２０からのイベント情報２２を、検索要求の送信元のユーザ端末１１に配信する。
　ユーザ１４は、ユーザ端末１１を通じて、情報処理サーバ１０から配信されたイベント情報２２を閲覧する。ユーザ１４は、ユーザ端末１１を操作して、情報処理サーバ１０から配信されたイベント情報２２の中から、参加したいイベントのイベント情報２２を選択する。そして、選択したイベント情報２２のイベントへの参加を申し込む。
　情報処理サーバ１０は、ユーザ端末１１からの画像２４を受信し、受信した画像２４を画像ＤＢサーバ２１に送信する。画像ＤＢサーバ２１は画像ＤＢ２５を有する。画像ＤＢサーバ２１は、情報処理サーバ１０からの画像２４を画像ＤＢ２５に蓄積して管理する。また、画像ＤＢサーバ２１は、情報処理サーバ１０からの要求に応じて、画像ＤＢ２５に蓄積された画像２４を情報処理サーバ１０に送信する。
　また、情報処理サーバ１０は、満足度関連情報２６を主催者端末１２に配信する。満足度関連情報２６は、詳しくは後述するが、ユーザ１４の属性、および対象イベントに対するユーザ１４の満足度に関する情報である。
　一例として図３に示すように、イベント情報ＤＢ２３は、複数のカテゴリ３０に分かれており、各カテゴリ３０に複数のイベント情報２２が格納されている。カテゴリ３０は、「農業体験」、「スタンプラリー」等のイベントの大分類である。カテゴリ３０には、これらの他にも、「観光スポットを巡るツアー」、「テーマパークで遊ぶツアー」、「工芸体験」、および「生涯学習体験」等がある。
　イベント情報２２は、基本情報３２および申込ユーザ情報３３等を含む。基本情報３２は、イベントを一意に識別するためのイベントＩＤ（Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ　Ｄａｔａ）、名称、開催日、および開催場所等を含む。イベントＩＤは、最初にイベント情報２２をイベント情報ＤＢ２３に格納する際に、イベント情報ＤＢサーバ２０によって自動的に付される。申込ユーザ情報３３には、「Ｕ０００１」、「Ｕ００１０」等、ユーザ端末１１を通じてイベントへの参加を申し込んだユーザ１４のユーザＩＤが登録されている。
　一例として図４に示すように、画像ＤＢ２５には複数の画像フォルダ３５が設けられている。画像フォルダ３５は、各々のユーザ１４に対して１つずつ宛がわれるフォルダであり、１人のユーザ１４に固有のフォルダである。このため、画像フォルダ３５はユーザ１４の人数分設けられている。画像フォルダ３５にはユーザＩＤが関連付けられている。
　画像フォルダ３５には、ユーザ１４が保有する画像２４が格納される。ユーザ１４が保有する画像２４には、ユーザ１４がユーザ端末１１のカメラ機能を用いて撮影した画像が含まれる。また、ユーザ１４が保有する画像２４には、ユーザ端末１１以外のデジタルカメラを用いて撮影した画像も含まれる。さらに、ユーザ１４が保有する画像２４には、ユーザ１４が友達、家族等の他のユーザ１４から貰った画像、ユーザ１４がインターネットサイトでダウンロードした画像、およびユーザ１４がスキャナで読み取った画像等も含まれる。画像フォルダ３５内の画像２４は、ユーザ端末１１にローカルで記憶された画像２４と定期的に同期がとられている。
　各画像２４は付帯情報３６を有する。付帯情報３６には、画像２４を撮影したユーザ１４のユーザＩＤ、画像２４の撮影日時、および撮影場所等が登録されている（図５参照）。撮影場所は、ユーザ端末１１あるいはデジタルカメラに内蔵のＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ　Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）機能で得られた経緯度情報から判明した場所である。
　画像フォルダ３５には、ユーザ１４の属性情報３７が関連付けられている。属性情報３７は、ユーザ１４により登録される。属性情報３７は、ユーザ１４の生年月日、性別、居住地域、および家族構成等を含む。居住地域は、都道府県と市区町村の組み合わせである。家族構成において、子供には、幼稚園児、小学生等の種別が登録されている。なお、属性情報３７は、画像ＤＢ２５とは別のＤＢに格納されていてもよい。
　ユーザ１４は、自らが申し込んだイベントに参加する。そして、イベント中にユーザ端末１１のカメラ機能等を用いて画像２４を撮影する。図５は、イベント中にユーザ１４が撮影した画像２４の一例を示す。
　図５において、情報処理サーバ１０は、まず、画像２４を撮影したユーザ１４（図５では撮影ユーザと表記）のユーザＩＤが、申込ユーザ情報３３に登録されたイベント情報２２があるか否かをイベント情報ＤＢサーバ２０に問い合わせる。画像２４を撮影したユーザ１４のユーザＩＤが、申込ユーザ情報３３に登録されたイベント情報２２があった場合、情報処理サーバ１０は、当該イベントの開催日と画像２４の撮影日時、並びに当該イベントの開催場所と画像２４の撮影場所を照合する。開催日と撮影日時、並びに開催場所と撮影場所が一致した場合、情報処理サーバ１０は、イベント中にユーザ１４が撮影した画像２４であると判断する。情報処理サーバ１０は、イベント中にユーザ１４が撮影したと判断した画像２４の付帯情報３６に、当該イベントのイベントＩＤを付加する。このため、付帯情報３６にイベントＩＤが登録されているか否かによって、イベント中にユーザ１４が撮影した画像２４であるか否かの区別が可能となる。なお、イベントの名称を付帯情報３６のタグに登録する等、イベント中に撮影した画像２４であることをユーザ１４が手入力してもよい。
　一例として図６に示すように、情報処理サーバ１０および主催者端末１２を構成するコンピュータは、基本的には同じ構成であり、ストレージ４０、メモリ４１、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）４２、通信部４３、ディスプレイ４４、および入力デバイス４５を備えている。これらはバスライン４６を介して相互接続されている。
　ストレージ４０は、情報処理サーバ１０および主催者端末１２を構成するコンピュータに内蔵、またはケーブル、ネットワークを通じて接続されたハードディスクドライブである。もしくはストレージ４０は、ハードディスクドライブを複数台連装したディスクアレイである。ストレージ４０には、オペレーティングシステム等の制御プログラム、各種アプリケーションプログラム（以下、ＡＰ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｐｒｏｇｒａｍ）と略す）、およびこれらのプログラムに付随する各種データ等が記憶されている。なお、ハードディスクドライブに代えてソリッドステートドライブを用いてもよい。
　メモリ４１は、ＣＰＵ４２が処理を実行するためのワークメモリである。ＣＰＵ４２は、ストレージ４０に記憶されたプログラムをメモリ４１へロードして、プログラムにしたがった処理を実行する。これによりＣＰＵ４２はコンピュータの各部を統括的に制御する。ＣＰＵ４２は、本開示の技術に係る「プロセッサ」の一例である。なお、メモリ４１は、ＣＰＵ４２に内蔵されていてもよい。
　通信部４３は、ネットワーク１３等を介した各種情報の伝送制御を行うネットワークインターフェースである。ディスプレイ４４は各種画面を表示する。各種画面にはＧＵＩ(Ｇｒａｐｈｉｃａｌ　Ｕｓｅｒ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ)による操作機能が備えられる。情報処理サーバ１０および主催者端末１２を構成するコンピュータは、各種画面を通じて、入力デバイス４５からの操作指示の入力を受け付ける。入力デバイス４５は、キーボード、マウス、およびタッチパネル等である。
　なお、以下の説明では、情報処理サーバ１０を構成するコンピュータの各部には添え字の「Ａ」を、主催者端末１２を構成するコンピュータの各部には添え字の「Ｂ」をそれぞれ符号に付して区別する。
　一例として図７に示すように、情報処理サーバ１０のストレージ４０Ａには、作動プログラム５０が記憶されている。作動プログラム５０は、情報処理サーバ１０を構成するコンピュータを、本開示の技術に係る「情報処理装置」として機能させるためのＡＰである。すなわち、作動プログラム５０は、本開示の技術に係る「情報処理装置の作動プログラム」の一例である。ストレージ４０Ａには、満足度変換テーブル５１も記憶されている。
　作動プログラム５０が起動されると、情報処理サーバ１０のＣＰＵ４２Ａは、メモリ４１等と協働して、要求受付部５５、取得部５６、導出部５７、および配信制御部５８として機能する。
　要求受付部５５は、主催者端末１２からの各種要求を受け付ける。例えば、要求受付部５５は満足度関連情報配信要求６０を受け付ける。一例として図８に示すように、満足度関連情報配信要求６０は、イベントＩＤおよび主催者端末ＩＤを含む。イベントＩＤは、主催者１５がユーザ１４の満足度を測りたいイベント、すなわち、本開示の技術に係る「対象イベント」のＩＤである。主催者端末ＩＤは、満足度関連情報配信要求６０を送信した主催者端末１２のＩＤである。要求受付部５５は、満足度関連情報配信要求６０のうちのイベントＩＤを取得部５６に出力する。また、要求受付部５５は、満足度関連情報配信要求６０のうちの主催者端末ＩＤを配信制御部５８に出力する。
　図７に戻って、要求受付部５５から対象イベントのイベントＩＤが入力された場合、取得部５６は、取得要求６１を画像ＤＢサーバ２１に送信する。取得要求６１は、対象イベントのイベントＩＤをコピーしたもので、対象イベントのイベントＩＤが付帯情報３６に登録された画像２４を要求する内容である。対象イベントのイベントＩＤが付帯情報３６に登録された画像２４は、対象イベント中にユーザ１４が撮影した画像２４に他ならない。また、取得要求６１は、対象イベントのイベントＩＤが付帯情報３６に登録された画像２４を撮影したユーザ１４の属性情報３７を要求する内容である。
　画像ＤＢサーバ２１は、取得要求６１に応じた画像２４および属性情報３７を画像ＤＢ２５から読み出し、読み出した画像２４および属性情報３７を情報処理サーバ１０に送信する。取得部５６は、取得要求６１に応じて画像ＤＢサーバ２１から送信された画像２４および属性情報３７を取得する。取得部５６は、取得した画像２４および属性情報３７を導出部５７に出力する。
　導出部５７は、満足度変換テーブル５１を参照しつつ、取得部５６からの画像２４に基づいて、対象イベントに対するユーザ１４の満足度を導出する。導出部５７は、取得部５６からの属性情報３７、および導出した満足度に基づく満足度関連情報２６を生成する。導出部５７は、生成した満足度関連情報２６を配信制御部５８に出力する。
　配信制御部５８は、導出部５７からの満足度関連情報２６を、満足度関連情報配信要求６０の送信元の主催者端末１２に配信する制御を行う。この際、配信制御部５８は、要求受付部５５からの満足度関連情報配信要求６０の主催者端末ＩＤに基づいて、満足度関連情報配信要求６０の送信元の主催者端末１２を特定する。本例では、こうして満足度関連情報２６を主催者端末１２に配信することで、満足度関連情報２６を主催者１５に提示している。
　図９は、導出部５７による満足度関連情報２６の導出の手順の一例を示すフローチャートである。また、図１０および図１１は、導出部５７による満足度関連情報２６の導出の手順の一例を示す説明図である。
　まず、導出部５７は、図１０の表６５に示すように、対象イベント中に撮影した画像２４の撮影枚数をユーザ１４毎に集計する（ステップＳＴ１３０１）。導出部５７は、表６６に示すように、満足度変換テーブル５１を用いて、集計した撮影枚数を満足度に変換する（ステップＳＴ１３０２）。なお、撮影枚数は、本開示の技術に係る「画像関連評価値」の一例である。
　満足度変換テーブル５１は、対象イベント中に撮影した画像２４の撮影枚数に対する満足度が登録されたテーブルである。図１０においては、撮影枚数１枚～５枚に満足度１、撮影枚数６枚～１０枚に満足度２、・・・、撮影枚数１６枚～２０枚に満足度４、撮影枚数２１枚以上に満足度５がそれぞれ登録されている。満足度は、数値が高い程、対象イベントに対してユーザ１４が満足していることを示す。このように撮影枚数が多い程満足度を高く設定するのは、対象イベントに対して満足しているユーザ１４は、画像２４を多く撮影する、という推定に基づいている。なお、満足度変換テーブル５１は、本開示の技術に係る「画像関連評価値に係る条件」の一例である。
　次いで導出部５７は、図１１の表６８Ａ、６８Ｂ、６８Ｃ、および６８Ｄに示すように、ユーザ１４の属性毎に平均満足度を算出する（ステップＳＴ１３０３）。具体的には、導出部５７は、表６８Ａに示すように、ユーザ１４の性別毎の平均満足度を算出する。また、導出部５７は、表６８Ｂに示すように、ユーザ１４の年代毎の平均満足度を算出する。年代は、１０代、３０代、および６０代等を含む。また、導出部５７は、表６８Ｃに示すように、ユーザ１４の居住地域（地方）毎の平均満足度を算出する。居住地域は、北海道・東北、東海・北陸、および九州・沖縄等を含む。さらに、導出部５７は、表６８Ｄに示すように、ユーザ１４の家族構成毎の平均満足度を算出する。家族構成は、独身、および子持ち（小学生以下）等を含む。
　導出部５７は、算出した平均満足度に基づいて、対象イベントに参加したユーザ１４のうちで対象イベントを好む傾向にあるユーザ１４の属性である特定属性を導出する（ステップＳＴ１３０４）。具体的には図１１に示すように、導出部５７は、平均満足度が相対的に高い性別を特定属性として導出する。また、導出部５７は、平均満足度が１番目と２番目に高い年代、平均満足度が１番目と２番目に高い居住地域、および平均満足度が１番目と２番目に高い家族構成を特定属性として導出する。図１１においては、性別として男性、年代として５０代および６０代、居住地域として四国および中国、家族構成として独身および夫婦が特定属性として導出された例を示している。導出部５７は、導出した特定属性を満足度関連情報２６として配信制御部５８に出力する（ステップＳＴ１３０５）。
　一例として図１２に示すように、主催者端末１２のストレージ４０Ｂには、マーケティングＡＰ７５が記憶されている。主催者端末１２のＣＰＵ４２Ｂは、メモリ４１等と協働して、ブラウザ制御部８０として機能する。ブラウザ制御部８０は、マーケティングＡＰ７５に専用のウェブブラウザの動作を制御する。
　ブラウザ制御部８０は、各種画面を通じて、主催者１５によって入力デバイス４５Ｂから入力される様々な操作指示を受け付ける。ブラウザ制御部８０は、操作指示に応じた様々な要求を情報処理サーバ１０に送信する。例えば、ブラウザ制御部８０は、満足度関連情報２６の配信指示に応じて、満足度関連情報配信要求６０を情報処理サーバ１０に送信する。
　ブラウザ制御部８０は、情報処理サーバ１０からの満足度関連情報２６に基づいて、情報表示画面８５（図１３参照）といった各種画面を生成する。ブラウザ制御部８０は、生成した各種画面をディスプレイ４４Ｂに表示出力する。
　図１３は、主催者端末１２のディスプレイ４４Ｂに表示出力される情報表示画面８５の一例を示す。情報表示画面８５には、満足度関連情報２６の配信を要求した対象イベントの名称が表示される。また、情報表示画面８５には、二点鎖線の囲いおよび符号８６で示すように、満足度関連情報２６としての特定属性が表示される。図１３においては、対象イベントとして「富士五湖花見ツアー」を例示している。また、特定属性として、図１１で示した例と同じく、男性、５０代および６０代、四国および中国、独身および夫婦を例示している。情報表示画面８５は、確認ボタン８７が選択された場合、表示が消される。
　次に、上記構成による作用について、一例として図１４に示すフローチャートを参照して説明する。情報処理サーバ１０のＣＰＵ４２Ａは、図７で示したように、要求受付部５５、取得部５６、導出部５７、および配信制御部５８として機能される。また、主催者端末１２のＣＰＵ４２Ｂは、図１２で示したように、ブラウザ制御部８０として機能される。
　主催者１５は、主催者端末１２の入力デバイス４５Ｂを通じて、ユーザ１４の満足度を測定したいイベント、すなわち対象イベントに係る満足度関連情報２６の配信を指示する。これにより、ブラウザ制御部８０から情報処理サーバ１０に満足度関連情報配信要求６０が送信される。
　主催者端末１２からの満足度関連情報配信要求６０は、情報処理サーバ１０の要求受付部５５にて受け付けられる（ステップＳＴ１００でＹＥＳ）。図８で示したように、満足度関連情報配信要求６０の対象イベントのイベントＩＤは、要求受付部５５から取得部５６に出力される。また、満足度関連情報配信要求６０の主催者端末ＩＤは、要求受付部５５から配信制御部５８に出力される。
　対象イベント中にユーザ１４が撮影した画像２４、および当該画像を撮影したユーザ１４の属性情報３７を要求する取得要求６１が、取得部５６から画像ＤＢサーバ２１に送信される（ステップＳＴ１１０）。画像ＤＢサーバ２１によって、取得要求６１に応じた画像２４および属性情報３７が画像ＤＢ２５から読み出され、情報処理サーバ１０に送信される。取得要求６１に応じた画像２４および属性情報３７は、取得部５６において取得される（ステップＳＴ１２０）。
　図９～図１１で示したように、導出部５７によって、画像２４に基づいて、対象イベントに対するユーザ１４の満足度が導出される。そして、属性情報３７および満足度に基づく満足度関連情報２６が導出される（ステップＳＴ１３０）。本例における満足度関連情報２６は、対象イベントに参加したユーザ１４のうちで対象イベントを好む傾向にあるユーザ１４の属性である特定属性である。満足度関連情報２６は、導出部５７から配信制御部５８に出力される。満足度関連情報２６は、配信制御部５８によって、満足度関連情報配信要求６０の送信元の主催者端末１２に配信される（ステップＳＴ１４０）。
　主催者端末１２では、ブラウザ制御部８０により、図１３で示した情報表示画面８５がディスプレイ４４Ｂに表示出力される。これにより、満足度関連情報２６が主催者１５の閲覧に供される。
　以上説明したように、情報処理サーバ１０のＣＰＵ４２Ａは、取得部５６、導出部５７、および配信制御部５８を備える。取得部５６は、ユーザ１４の満足度を測る対象イベント中にユーザ１４が撮影した画像２４を取得する。導出部５７は、画像２４に基づいて、対象イベントに対するユーザ１４の満足度を導出する。配信制御部５８は、ユーザ１４の属性および満足度に関する満足度関連情報２６を対象イベントの主催者１５の主催者端末１２に配信することで、満足度関連情報２６を対象イベントの主催者１５に提示する。したがって、手間を掛けることなく、イベントのマーケティングの役に立つ情報をイベントの主催者１５に提示することが可能となる。このため、主催者１５は、適切なマーケティング戦略の下でユーザ１４にイベントをお勧めすることができる。ユーザ１４にとっても、自分の属性に適合したイベントがお勧めされる可能性が高まるため好適である。
　導出部５７は、満足度を統計的に解析することで、対象イベントに参加したユーザ１４のうちで対象イベントを好む傾向にあるユーザ１４の属性である特定属性を導出する。配信制御部５８は、特定属性を満足度関連情報２６として提示する。このため、主催者１５は、対象イベントのメインターゲットをどういったユーザ１４にすべきかを知ることができる。主催者１５は、対象イベントのコマーシャルの内容を、特定属性をもつユーザ１４に向けた内容としたり、対象イベントのコマーシャルを提供するユーザ１４を、特定属性をもつユーザ１４に絞ったりする等、対象イベントに参加するユーザ１４を増やすための有効な施策を打つことができる。
　導出部５７は、画像２４の撮影枚数に係る条件である満足度変換テーブル５１に基づいて、満足度を導出する。このため、対象イベントに参加したユーザ１４毎に画像２４の撮影枚数を集計し、満足度変換テーブル５１を用いて、集計した撮影枚数を満足度に変換する、という比較的簡単な処理で満足度を導出することができる。
　画像関連評価値は、例示の対象イベント中に撮影した画像２４の撮影枚数に限らない。一例として図１５に示すように、画像関連評価値として、対象イベント中に撮影した画像２４の再生回数を採用してもよい。この場合、情報処理サーバ１０は、ユーザ端末１１等の画像２４を再生表示する機能を有する機器から、対象イベント中に撮影した画像２４をユーザ１４が再生表示した回数を受信する。
　導出部５７は、対象イベント中に撮影した画像２４の再生回数に対する満足度が登録された満足度変換テーブル９０を用いる。図１５においては、再生回数０回～２回に満足度１、再生回数３回および４回に満足度２、・・・、再生回数７回および８回に満足度４、再生回数９回以上に満足度５がそれぞれ登録されている。このように再生回数が多い程満足度を高く設定するのは、対象イベントに対して満足しているユーザ１４は、対象イベント中に撮影した画像２４を多く再生表示する、という推定に基づいている。なお、満足度変換テーブル９０は、本開示の技術に係る「画像関連評価値に係る条件」の一例である。
　導出部５７は、表９１に示すように、対象イベント中に撮影した画像２４の再生回数をユーザ１４毎に算出する。導出部５７は、例えば、対象イベントから３カ月の間に、ユーザ端末１１等でユーザ１４が画像２４を再生表示した回数の加算平均を四捨五入した値を、対象イベント中に撮影した画像２４の再生回数として算出する。対象イベント中に撮影した画像２４が３枚で、１枚目の再生回数が４、２枚目の再生回数が６、３枚目の再生回数が３であった場合、再生回数の加算平均は（４＋６＋３）／３≒４．３であるため、対象イベント中に撮影した画像２４の再生回数は４である。
　導出部５７は、表９２に示すように、満足度変換テーブル９０を用いて、算出した再生回数を満足度に変換する。以降の処理は、画像関連評価値として撮影枚数を採用した態様と同様であるため説明を省略する。
　このように、本態様においては、画像２４の再生回数に係る条件である満足度変換テーブル９０に基づいて、満足度を導出する。このため、画像関連評価値として撮影枚数を採用した態様と同様に、比較的簡単な処理で満足度を導出することができる。
　また、一例として図１６に示すように、画像関連評価値として、対象イベント中に撮影した画像２４の投稿枚数を採用してもよい。画像２４の投稿枚数は、画像投稿ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ　Ｓｅｒｖｉｃｅ）等を通じて、ユーザ１４が不特定多数の第三者に公開した画像２４の枚数である。この場合、情報処理サーバ１０は、ユーザ端末１１等の画像２４を画像投稿ＳＮＳ等に投稿する機能を有する機器から、対象イベント中に撮影した画像２４のうちで、ユーザ１４が画像投稿ＳＮＳ等に投稿した画像２４の枚数を受信する。
　導出部５７は、対象イベント中に撮影した画像２４の投稿枚数に対する満足度が登録された満足度変換テーブル９５を用いる。図１６においては、投稿枚数０枚に満足度１、投稿枚数１枚および２枚に満足度２、・・・、投稿枚数５枚および６枚に満足度４、投稿枚数７枚以上に満足度５がそれぞれ登録されている。このように投稿枚数が多い程満足度を高く設定するのは、対象イベントに対して満足しているユーザ１４は、対象イベント中に撮影した画像２４を多く画像投稿ＳＮＳ等に投稿する、という推定に基づいている。なお、満足度変換テーブル９５は、本開示の技術に係る「画像関連評価値に係る条件」の一例である。
　導出部５７は、表９６に示すように、対象イベント中に撮影した画像２４の投稿枚数をユーザ１４毎に集計する。導出部５７は、例えば、対象イベントから１週間の間に、ユーザ端末１１等でユーザ１４が画像投稿ＳＮＳ等に投稿した画像２４の枚数を集計する。
　導出部５７は、表９７に示すように、満足度変換テーブル９５を用いて、集計した投稿枚数を満足度に変換する。以降の処理は、画像関連評価値として撮影枚数を採用した態様と同様であるため説明を省略する。
　このように、本態様においては、画像２４の投稿枚数に係る条件である満足度変換テーブル９５に基づいて、満足度を導出する。このため、画像関連評価値として撮影枚数を採用した態様等と同様に、比較的簡単な処理で満足度を導出することができる。
　画像２４の撮影枚数と再生回数、画像２４の再生回数と投稿枚数、あるいは画像２４の撮影枚数と再生回数と投稿枚数等、画像２４の撮影枚数と再生回数と投稿枚数のうちの少なくとも２つに係る条件に基づいて、満足度を導出してもよい。画像２４の撮影枚数と再生回数の場合は、例えば画像２４の撮影枚数と再生回数との合計を算出し、合計に対する満足度が登録された満足度変換テーブルを用いて、合計を満足度に変換する。
　なお、一例として図１７に示すように、特定属性を導出する際に、満足度を加味してもよい。図１７において、導出部５７は、特定属性の年齢を算出する場合に、重み付け係数テーブル１００を用いる。重み付け係数テーブル１００は、ストレージ４０Ａに記憶されている。
　まず、導出部５７は、表１０１に示すように、ユーザ１４毎の満足度を導出する。導出部５７は、満足度に応じた重み付け係数を各ユーザ１４の年齢に乗算して加算し、これをユーザ１４の人数で除算することで各ユーザ１４の年齢の加重平均を求め、求めた加重平均を特定属性の年齢とする。
　図１７においては、満足度１～３に対する重み付け係数に１、満足度４、５に対する重み付け係数に１．５がそれぞれ設定された場合を例示している。また、図１７においては、満足度５のユーザＩＤ「Ｕ００３０」の年齢４０、および満足度４のユーザＩＤ「Ｕ００３５」の年齢５０に対して重み付け係数１．５が乗算された場合を例示している。この場合、各ユーザ１４の年齢は、単純平均では（２０＋３０＋４０＋５０）／４＝３５となるが、加重平均によれば（２０＋３０＋４０×１．５＋５０×１．５）／４≒４６となる。
　このように、本態様においては、導出部５７は、満足度が高いユーザ１４の属性ほど、特定属性を導出する際の重み付けを重くする。このため、満足度が高いユーザ１４の属性に寄った特定属性を導出することができる。
　年齢以外の他の属性についても加重平均で特定属性を導出してもよい。例えば性別の場合は、男性を１、女性を２等、数値に置き換えて加重平均を算出する。
　［第２＿１実施形態］
　一例として図１８に示すように、第２＿１実施形態では、ストレージ４０Ａに設定属性テーブル１０５が記憶される。設定属性テーブル１０５には、イベントＩＤ毎に設定属性が登録されている。設定属性は、例えば、主催者１５がイベントのメインターゲットと想定して設定したユーザ１４の属性である。設定属性は、特定属性と同じく、ユーザ１４の性別、年代、居住地域（地方）、および家族構成の項目を有する。なお、イベント情報２２に設定属性を記憶してもよい。
　一例として図１９に示すように、導出部５７は、特定属性に設定属性を加えた満足度関連情報１０７を生成する。図１９においては、性別として男性、年代として３０代および４０代、居住地域として関東・甲信越および近畿、家族構成として夫婦および子持ち（小学生以下）が特定属性として導出された例を示している。また、図１９においては、設定属性の性別が男性、年代が３０代、居住地域が近畿、家族構成が子持ち（小学生以下）であった場合を例示している。
　満足度関連情報１０７の配信を受けた主催者端末１２のブラウザ制御部８０は、一例として図２０に示す情報表示画面１１０をディスプレイ４４Ｂに表示出力する。情報表示画面１１０には、二点鎖線の囲いおよび符号８６で示す特定属性に加えて、二点鎖線の囲いおよび符号１１１で示す設定属性が表示される。図２０においては、対象イベントとして「田植え体験ツアー」を例示している。また、特定属性および設定属性として、図１９と同じ例を示している。情報表示画面１１０は、確認ボタン１１２が選択された場合、表示が消される。
　このように、第２＿１実施形態では、導出部５７は、特定属性に加えて、主催者１５が対象イベントに設定したユーザ１４の属性である設定属性を満足度関連情報１０７として提示する。このため、図２０で示した情報表示画面１１０のように、主催者１５は、特定属性と設定属性を比較することができる。本例のように特定属性と設定属性が略一致していた場合、主催者１５は、自らの設定が間違いなかったことを確認することができる。反対に、特定属性と設定属性が異なっていた場合、主催者１５は、設定属性を検討し直すことができる。結果として、対象イベントに参加するユーザ１４を増やすための有効な施策を打つことができる。
　［第２＿２実施形態］
　第２＿２実施形態では、上記第２＿１実施形態と同じく、ストレージ４０Ａに設定属性テーブル１０５が記憶される。そして、一例として図２１に示すように、導出部５７は、表１２０に示すように、対象イベントに参加した全ユーザ１４の満足度を導出する。また、導出部５７は、表１２１に示すように、対象イベントに参加したユーザ１４の中から、主催者１５が対象イベントに設定した設定属性のユーザ１４を抽出し、併せてその満足度も抽出する。設定属性のユーザ１４とは、具体的には、性別、年代、居住地域、および家族構成の全てが設定属性と一致するユーザ１４である。なお、設定属性は、上記第２＿１実施形態と同じく、例えば、主催者１５がイベントのメインターゲットと想定して設定したユーザ１４の属性である。
　導出部５７は、対象イベントに参加した全ユーザ１４の満足度の平均値である第１平均満足度を算出する。また、導出部５７は、設定属性のユーザ１４の満足度の平均値である第２平均満足度を算出する。第１平均満足度は、本開示の技術に係る「第１代表満足度」の一例である。また、第２平均満足度は、本開示の技術に係る「第２代表満足度」の一例である。なお、対象イベントに参加した全ユーザ１４の満足度の最頻値を、第１代表満足度としてもよい。同様に、設定属性のユーザ１４の満足度の最頻値を、第２代表満足度としてもよい。
　配信制御部５８は、第１平均満足度および第２平均満足度が、予め設定された通知条件１２２を満たした場合、変更推奨通知１２３を対象イベントの主催者１５の主催者端末１２に配信する。通知条件１２２は、第２平均満足度が第１平均満足度よりも低く（第２平均満足度＜第１平均満足度）、かつ第１平均満足度と第２平均満足度の差分の絶対値が予め設定された閾値の１．０よりも大きい（｜第１平均満足度－第２平均満足度｜＞１．０）、という内容である。変更推奨通知１２３は、設定属性の変更を促す通知であり、第１平均満足度および第２平均満足度を含む。図２１においては、第１平均満足度が３．７、第２平均満足度が２．４で、通知条件１２２を満たした場合を例示している。なお、｜第１平均満足度－第２平均満足度｜＞１．０は、本開示の技術に係る「閾値条件」の一例である。
　変更推奨通知１２３の配信を受けた主催者端末１２のブラウザ制御部８０は、一例として図２２に示す情報表示画面１３０をディスプレイ４４Ｂに表示出力する。情報表示画面１３０には、対象イベントの名称、第１平均満足度、および第２平均満足度が表示される。また、情報表示画面１３０には、主催者１５に設定属性の変更を促すメッセージが表示される。情報表示画面１３０は、確認ボタン１３１が選択された場合、表示が消される。
　このように、第２＿２実施形態では、導出部５７は、対象イベントに参加した全ユーザ１４の満足度を代表する第１代表満足度としての第１平均満足度を導出する。また、導出部５７は、対象イベントに参加したユーザ１４のうち、主催者１５が対象イベントに設定した設定属性のユーザ１４の満足度を代表する第２代表満足度としての第２平均満足度を導出する。配信制御部５８は、第２平均満足度が第１平均満足度よりも低く、かつ第１平均満足度と第２平均満足度の差分の絶対値が予め設定された閾値条件を満たす場合、設定属性の変更を促す変更推奨通知１２３を主催者１５に提示する。
　第２平均満足度が第１平均満足度よりも低く、かつ第１平均満足度と第２平均満足度の差分の絶対値が予め設定された閾値条件を満たす場合は、主催者１５が設定した設定属性と、実際に対象イベントに参加したユーザ１４の属性との間に大きな乖離がある場合である。このため、変更推奨通知１２３によって実態と大きく懸け離れた設定属性の再検討を主催者１５に強く促すことで、対象イベントに参加するユーザ１４を増やすために、主催者１５のマーケティング戦略の方針を大きく転換させる契機を作ることができる。
　設定属性は、主催者１５が設定したユーザ１４の属性であればよく、例示の主催者１５がイベントのメインターゲットと想定したユーザ１４の属性に限らない。
　なお、満足度関連情報は、特定属性、または特定属性と設定属性に限らない。一例として図２３に示すように、満足度とユーザ１４の属性とが対応付けられた情報を、満足度関連情報１３５として提示してもよい。この場合、特定属性の導出等は、満足度関連情報１３５の配信を受けた主催者端末１２側で実施すればよい。こうすれば、特定属性の導出等を実施する必要がないので、情報処理サーバ１０の処理負荷を軽減することができる。
　特定属性の満足度関連情報２６、特定属性および設定属性の満足度関連情報１０７、および満足度とユーザ１４の属性とが対応付けられた満足度関連情報１３５のいずれを配信するかを選択可能な構成としてもよい。
　［第３実施形態］
　一例として図２４に示すように、第３実施形態の情報処理サーバ１０のＣＰＵ４２Ａは、上記第１実施形態の要求受付部５５、取得部５６、導出部５７、および配信制御部５８に加えて、解析部１４０として機能する。解析部１４０は、人物の顔が写っている画像２４について、顔の表情が笑顔であるか否かを解析する。解析部１４０は、解析の結果である表情解析結果１４１を導出部５７に出力する。図２４においては、顔の表情が笑顔であると解析した場合を例示している。
　一例として図２５に示すように、導出部５７は、上記第１実施形態のように、画像２４の撮影枚数に基づいて満足度を導出する。また、導出部５７は、ユーザ１４毎に、対象イベント中に撮影した画像２４のうちで、表情解析結果１４１が笑顔であった画像２４の枚数を計数する。そして、この表情解析結果１４１が笑顔であった画像２４の枚数と、予め設定された満足度加減条件１４５とに基づいて、画像２４の撮影枚数から導出した満足度を加減する。
　満足度加減条件１４５は、ストレージ４０Ａに記憶されている。例えば、満足度加減条件１４５は、表情解析結果１４１が笑顔であった画像２４の枚数が０枚の場合は満足度から１を減算することである。また例えば、満足度加減条件１４５は、表情解析結果１４１が笑顔であった画像２４の枚数が１枚～５枚の場合は満足度を加減しないことである。さらに、満足度加減条件１４５は、表情解析結果１４１が笑顔であった画像２４の枚数が６枚以上の場合は満足度に１を加算することである。
　図２５においては、表情解析結果１４１が笑顔であった画像２４の枚数が８枚で、画像２４の撮影枚数に基づいて導出した満足度が３であった場合を例示している。この場合、表情解析結果１４１が笑顔であった画像２４の枚数が６枚以上であるため、導出部５７は、画像２４の撮影枚数に基づいて導出した満足度の３に１を加算して、満足度を４とする。
　画像２４の撮影枚数に基づいて導出した満足度が最低の１で、表情解析結果１４１が笑顔であった画像２４の枚数が０枚であった場合は、満足度から１を減算せずにそのままの１とする。また、画像２４の撮影枚数に基づいて導出した満足度が最高の５で、表情解析結果１４１が笑顔であった画像２４の枚数が６枚以上であった場合は、満足度に１を加算せずにそのままの５とする。もちろん、前者の場合に満足度から１を減算して０としてもよいし、後者の場合に満足度に１を加算して６としてもよい。
　このように、第３実施形態では、導出部５７は、画像２４に写る人物の表情の解析結果である表情解析結果１４１に基づいて、満足度を導出する。対象イベントを楽しんでいるか否かを明瞭に表す人物の表情から満足度を導出するので、より満足度の信頼性を高めることができる。
　なお、図２５においては、表情解析結果１４１が笑顔であった画像２４の枚数と、予め設定された満足度加減条件１４５とに基づいて、画像２４の撮影枚数から導出した満足度を加減する例を示したが、これに限らない。図１５で示した、画像２４の再生回数から導出した満足度、あるいは、図１６で示した、画像２４の投稿回数から導出した満足度を加減してもよい。また、表情解析結果１４１が笑顔であった画像２４の枚数に対応する満足度が登録された満足度変換テーブルを用いて、表情解析結果１４１が笑顔であった画像２４の枚数を満足度に直接変換してもよい。
　［第４＿１実施形態］
　一例として図２６の表１５０に示すように、第４＿１実施形態では、導出部５７は、各ユーザ１４について、対象イベントにおける画像２４の撮影場所毎に満足度を導出する。導出部５７は、撮影場所毎の満足度関連情報１５１を生成する。撮影場所は、前述のように、画像２４を撮影したユーザ端末１１あるいはデジタルカメラに内蔵のＧＰＳ機能で得られた経緯度情報から判明する。満足度を導出する撮影場所は、主催者１５により予め設定されている。
　導出部５７は、撮影場所毎に満足度を導出する前処理として、撮影場所毎に撮影枚数等の画像関連評価値を求める。そして、求めた画像関連評価値を、満足度変換テーブルを用いて満足度に変換する。なお、満足度関連情報１５１は、特定属性だけでもよいし、特定属性および設定属性でもよいし、満足度とユーザ１４の属性とが対応付けられた情報でもよい。
　図２６においては、Ａ、Ｂ、およびＣの３つの撮影場所の満足度を導出する例を示している。また、図２６においては、撮影場所Ａの満足度関連情報１５１Ａ、撮影場所Ｂの満足度関連情報１５１Ｂ、および撮影場所Ｃの満足度関連情報１５１Ｃをそれぞれ生成する例を示している。
　このように、第４＿１実施形態では、対象イベントにおける画像２４の撮影場所毎に満足度を導出する。このため、撮影場所毎の満足度関連情報１５１を生成することができる。主催者１５は、撮影場所毎の満足度関連情報１５１によって、撮影場所毎にどういった属性をもつユーザ１４の満足度が高いのかといったことを知ることができる。例えば対象イベントがテーマパークで遊ぶツアーであり、撮影場所がテーマパークのアトラクションであった場合は、どのアトラクションがどういったユーザ１４に人気があるかを知ることができる。
　［第４＿２実施形態］
　一例として図２７の表１５５に示すように、第４＿２実施形態では、導出部５７は、各ユーザ１４について、対象イベントにおける画像２４の撮影時間帯毎に満足度を導出する。導出部５７は、撮影時間帯毎の満足度関連情報１５６を生成する。撮影時間帯は、前述のように、画像２４の付帯情報３６の撮影日時から判明する。満足度を導出する撮影時間帯は、主催者１５により予め設定されている。
　上記第４＿１実施形態と同様に、導出部５７は、撮影時間帯毎に満足度を導出する前処理として、撮影時間帯毎に撮影枚数等の画像関連評価値を求める。そして、求めた画像関連評価値を、満足度変換テーブルを用いて満足度に変換する。なお、満足度関連情報１５６は、上記第４＿１実施形態の満足度関連情報１５１と同様に、特定属性だけでもよいし、特定属性および設定属性でもよいし、満足度とユーザ１４の属性とが対応付けられた情報でもよい。
　図２７においては、０９：００～１１：５９、１２：００～１４：５９、１５：００～１７：５９、および１８：００～２０：５９の４つの撮影時間帯の満足度を導出する例を示している。また、図２７においては、０９：００～１１：５９の満足度関連情報１５６Ａ、１２：００～１４：５９の満足度関連情報１５６Ｂ、１５：００～１７：５９の満足度関連情報１５６Ｃ、および１８：００～２０：５９の満足度関連情報１５６Ｄを生成する例を示している。
　このように、第４＿２実施形態では、対象イベントにおける画像２４の撮影時間帯毎に満足度を導出する。このため、撮影時間帯毎の満足度関連情報１５６を生成することができる。主催者１５は、撮影時間帯毎の満足度関連情報１５６よって、撮影時間帯毎にどういった属性をもつユーザ１４の満足度が高いのかといったことを知ることができる。例えば対象イベントが複数のアーティストが登場するユーザ（イベントの観覧者）による撮影が許可されたミュージックフェスティバルであった場合は、どの時間帯（どのアーティスト）がどういったユーザ１４に人気があるかを知ることができる。
　第４＿１実施形態と第４＿２実施形態を複合して実施してもよい。具体的には、対象イベントにおける画像２４の撮影場所毎、かつ撮影時間帯毎に満足度を導出してもよい。
　ユーザ１４の属性と、ユーザＩＤ毎に満足度が登録された表６６等とを主催者端末１２に配信してもよい。この場合、主催者端末１２のブラウザ制御部８０は、例えば男性のユーザ１４について、人数を縦軸、満足度を横軸とするヒストグラムを含む情報表示画面をディスプレイ４４Ｂに表示出力してもよい。
　一例として図２８に示すように、情報処理サーバ１０は、対象イベントの各場所の移動経路毎に、各移動経路を実際に辿ったユーザ１４の人数を集計したユーザ移動経路情報１６０を生成し、生成したユーザ移動経路情報１６０を主催者端末１２に配信してもよい。ユーザ１４がどの移動経路を辿ったかは、画像２４の撮影場所と撮影日時とから判明する。図２８においては、Ａ→Ｂ→Ｃ、Ｂ→Ａ→Ｃ、およびＣ→Ａ→Ｂ等、対象イベントの３つの場所Ａ、Ｂ、およびＣを辿る６通りの移動経路毎にユーザ１４の人数を集計した例を示している。
　ユーザ移動経路情報１６０によれば、主催者１５は、どの移動経路をどの程度の人数のユーザ１４が辿っているかを知ることができる。このため、主催者１５は、多くのユーザ１４が辿っている移動経路の途中に食事処あるいは土産物店等を設置したり、あまりユーザ１４が辿っていない移動経路に新規アトラクションを設置してユーザ１４の流れを分散させたり等、ユーザ１４の移動経路に合わせた運営を行うことができる。
　また、一例として図２９に示すように、情報処理サーバ１０は、対象イベントにおける画像２４の撮影場所および撮影時間帯毎に、画像２４を撮影したユーザ１４の人数を集計したユーザ集散情報１６２を生成し、生成したユーザ集散情報１６２を主催者端末１２に配信してもよい。
　ユーザ集散情報１６２によれば、主催者１５は、どの場所でどの時間帯にどの程度の人数のユーザ１４が集まっているかを知ることができる。このため、主催者１５は、各場所について、ユーザ１４が多く集まる時間帯に警備員を増員したり、ユーザ１４が多く集まる時間帯に軽食を販売するワゴンを出店させたり等、ユーザ１４の集散状況に合わせた運営を行うことができる。
　一例として図３０に示すように、情報処理サーバ１０は、画像ＤＢ２５に蓄積された画像２４のうち、例えば直近１ヶ月に撮影された画像２４の被写体を解析し、画像２４に写っている回数の１ヶ月前からの増加率が１位の被写体を、流行情報１７０として主催者端末１２に配信してもよい。図３０においては、画像２４に写っている回数の１ヶ月前からの増加率が１位の被写体がから揚げであった場合を例示している。
　流行情報１７０によれば、主催者１５は、今現在流行しているものが何かを知ることができる。このため、主催者１５は、イベントにおいて流行情報１７０に絡めた商品を販売する等、流行に合わせた運営を行うことができる。
　なお、流行情報１７０の導出の元となる画像２４を、例えば２０代女性等の限定された属性のユーザ１４が撮影した画像２４に絞ってもよい。設定属性のユーザ１４が撮影した画像２４に絞ってもよい。
　満足度関連情報は、対象イベントに参加したユーザ１４の人数がある程度集まらなければ、情報としての価値が低い。このため、対象イベントに参加したユーザ１４の人数が予め設定された閾値以上となるまでは、満足度関連情報の配信を控えることが好ましい。
　満足度関連情報を対象イベントの主催者１５に提示する形態としては、例示の満足度関連情報を主催者端末１２に配信する形態に限らない。満足度関連情報を紙媒体にプリントアウトして対象イベントの主催者１５に郵送する形態でもよいし、満足度関連情報を電子メールに添付して対象イベントの主催者１５に送信する形態でもよい。
　ユーザ１４の属性に、趣味嗜好および性格等を加えてもよい。撮影枚数等の画像関連評価値を、そのまま満足度として用いてもよい。情報処理サーバ１０および画像ＤＢサーバ２１の運営主体と、イベント情報ＤＢサーバ２０の運営主体とは、同じでもよいし異なっていてもよい。
　イベントの申込方法は、ユーザ１４が所望するイベントのイベント情報２２を自ら検索して申し込む例示の方法に限らない。設定属性に基づくお勧めのイベント情報２２を情報処理サーバ１０からユーザ端末１１に配信し、お勧めのイベント情報２２のイベントにユーザ１４が申し込む形でもよい。
　主催者端末１２のブラウザ制御部８０の機能の一部を情報処理サーバ１０に担わせてもよい。具体的には、情報処理サーバ１０において情報表示画面８５等の各種画面を生成し、例えばＸＭＬ（Ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ　Ｍａｒｋｕｐ　Ｌａｎｇｕａｇｅ）等のマークアップ言語によって作成されるウェブ配信用の画面データの形式で主催者端末１２に配信出力する。この場合、主催者端末１２のブラウザ制御部８０は、画面データに基づきウェブブラウザ上に表示する各種画面を再現し、これをディスプレイ４４Ｂに表示する。なお、ＸＭＬに代えて、ＪＳＯＮ（Ｊａｖａｓｃｒｉｐｔ（登録商標）　Ｏｂｊｅｃｔ　Ｎｏｔａｔｉｏｎ）等の他のデータ記述言語を利用してもよい。
　情報処理サーバ１０に画像２４を送信するユーザ端末１１と、情報処理サーバ１０からイベント情報２２の配信を受けるユーザ端末１１とは、別々であってもよい。例えば、同じユーザ１４のアカウントをもつ複数のユーザ端末１１がある場合、そのうちの１台から情報処理サーバ１０に画像２４が送信され、他の１台に情報処理サーバ１０からイベント情報２２を配信してもよい。
　情報処理サーバ１０を構成するコンピュータのハードウェア構成は種々の変形が可能である。例えば、情報処理サーバ１０を、処理能力および信頼性の向上を目的として、ハードウェアとして分離された複数台のコンピュータで構成することも可能である。例えば、要求受付部５５および取得部５６の機能と、導出部５７および配信制御部５８の機能とを、２台のコンピュータに分散して担わせる。この場合は２台のコンピュータで情報処理サーバ１０を構成する。また、情報処理サーバ１０、イベント情報ＤＢサーバ２０、および画像ＤＢサーバ２１を、１つのサーバに統合してもよい。
　このように、情報処理サーバ１０のコンピュータのハードウェア構成は、処理能力、安全性、信頼性等の要求される性能に応じて適宜変更することができる。さらに、ハードウェアに限らず、作動プログラム５０およびマーケティングＡＰ７５といったＡＰについても、安全性および信頼性の確保を目的として、二重化したり、あるいは、複数のストレージに分散して格納することももちろん可能である。
　上記各実施形態において、例えば、要求受付部５５、取得部５６、導出部５７、配信制御部５８、ブラウザ制御部８０、および解析部１４０といった各種の処理を実行する処理部（Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）のハードウェア的な構造としては、次に示す各種のプロセッサ（Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）を用いることができる。各種のプロセッサには、ソフトウェア（作動プログラム５０およびマーケティングＡＰ７５）を実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵ４２Ａおよび４２Ｂに加えて、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）等の製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｌｏｇｉｃ　Ｄｅｖｉｃｅ:ＰＬＤ）、および／またはＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｐｅｃｉｆｉｃ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が含まれる。
　１つの処理部は、これらの各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種または異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡの組み合わせ、および／または、ＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ）で構成されてもよい。また、複数の処理部を１つのプロセッサで構成してもよい。
　複数の処理部を１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、クライアントおよびサーバ等のコンピュータに代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第２に、システムオンチップ（Ｓｙｓｔｅｍ　Ｏｎ　Ｃｈｉｐ:ＳｏＣ）等に代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の処理部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサの１つ以上を用いて構成される。
　さらに、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造としては、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路（Ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）を用いることができる。
　本開示の技術は、上述の種々の実施形態および／または種々の変形例を適宜組み合わせることも可能である。また、上記各実施形態に限らず、要旨を逸脱しない限り種々の構成を採用し得ることはもちろんである。さらに、本開示の技術は、プログラムに加えて、プログラムを非一時的に記憶する記憶媒体にもおよぶ。
　以上に示した記載内容および図示内容は、本開示の技術に係る部分についての詳細な説明であり、本開示の技術の一例に過ぎない。例えば、上記の構成、機能、作用、および効果に関する説明は、本開示の技術に係る部分の構成、機能、作用、および効果の一例に関する説明である。よって、本開示の技術の主旨を逸脱しない範囲内において、以上に示した記載内容および図示内容に対して、不要な部分を削除したり、新たな要素を追加したり、置き換えたりしてもよいことはいうまでもない。また、錯綜を回避し、本開示の技術に係る部分の理解を容易にするために、以上に示した記載内容および図示内容では、本開示の技術の実施を可能にする上で特に説明を要しない技術常識等に関する説明は省略されている。
　本明細書において、「Ａおよび／またはＢ」は、「ＡおよびＢのうちの少なくとも１つ」と同義である。つまり、「Ａおよび／またはＢ」は、Ａだけであってもよいし、Ｂだけであってもよいし、ＡおよびＢの組み合わせであってもよい、という意味である。また、本明細書において、３つ以上の事柄を「および／または」で結び付けて表現する場合も、「Ａおよび／またはＢ」と同様の考え方が適用される。
　本明細書に記載された全ての文献、特許出願および技術規格は、個々の文献、特許出願および技術規格が参照により取り込まれることが具体的かつ個々に記された場合と同程度に、本明細書中に参照により取り込まれる。
２　情報処理システム
１０　情報処理サーバ
１１　ユーザ端末
１２　主催者端末
１３　ネットワーク
１４　ユーザ
１５　主催者
２０　イベント情報データベースサーバ（イベント情報ＤＢサーバ）
２１　画像データベースサーバ（画像ＤＢサーバ）
２２　イベント情報
２３　イベント情報データベース（イベント情報ＤＢ）
２４　画像
２５　画像データベース（画像ＤＢ）
２６、１０７、１３５、１５１、１５１Ａ～１５１Ｃ、１５６、１５６Ａ～１５６Ｄ　満足度関連情報
３０　カテゴリ
３２　基本情報
３３　申込ユーザ情報
３５　画像フォルダ
３６　付帯情報
３７　属性情報
４０、４０Ａ、４０Ｂ　ストレージ
４１　メモリ
４２、４２Ａ、４２Ｂ　ＣＰＵ
４３　通信部
４４、４４Ｂ　ディスプレイ
４５、４５Ｂ　入力デバイス
４６　バスライン
５０　作動プログラム
５１、９０、９５　満足度変換テーブル
５５　要求受付部
５６　取得部
５７　導出部
５８　配信制御部
６０　満足度関連情報配信要求
６１　取得要求
６５、６６、６８Ａ～６８Ｄ、９１、９２、９６、９７、１０１、１２０、１２１、１５０、１５５　表
７５　マーケティングアプリケーションプログラム（マーケティングＡＰ）
８０　ブラウザ制御部
８５、１１０、１３０　情報表示画面
８６　特定属性
８７、１１２、１３１　確認ボタン
１００　重み付け係数テーブル
１０５　設定属性テーブル
１１１　設定属性
１２２　通知条件
１２３　変更推奨通知
１４０　解析部
１４１　表情解析結果
１４５　満足度加減条件
１６０　ユーザ移動経路情報
１６２　ユーザ集散情報
１７０　流行情報
ＳＴ１００、ＳＴ１１０、ＳＴ１２０、ＳＴ１３０、ＳＴ１４０、ＳＴ１３０１、ＳＴ１３０２、ＳＴ１３０３、ＳＴ１３０４、ＳＴ１３０５　ステップ

Claims (11)

  1. 　プロセッサと、
    　前記プロセッサに接続または内蔵されたメモリと、を備え、
    　前記プロセッサは、
    　ユーザの満足度を測る対象イベント中に前記ユーザが撮影した画像を取得し、
    　前記画像に基づいて、前記対象イベントに対する前記ユーザの満足度を導出し、
    　前記ユーザの属性および前記満足度に関する満足度関連情報を前記対象イベントの主催者に提示する、
    情報処理装置。
  2. 　前記プロセッサは、
    　前記満足度を統計的に解析することで、前記対象イベントに参加した前記ユーザのうちで前記対象イベントを好む傾向にあるユーザの属性である特定属性を導出し、
    　前記特定属性を前記満足度関連情報として提示する請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記プロセッサは、
    　前記満足度が高い前記ユーザの属性ほど、前記特定属性を導出する際の重み付けを重くする請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記プロセッサは、
    　前記特定属性に加えて、前記主催者が前記対象イベントに設定した前記ユーザの属性である設定属性を前記満足度関連情報として提示する請求項２または請求項３に記載の情報処理装置。
  5. 　前記プロセッサは、
    　前記対象イベントに参加した全ユーザの前記満足度を代表する第１代表満足度、および、前記対象イベントに参加したユーザのうち、前記主催者が前記対象イベントに設定した設定属性のユーザの前記満足度を代表する第２代表満足度を導出し、
    　前記第２代表満足度が前記第１代表満足度よりも低く、かつ前記第１代表満足度と前記第２代表満足度の差分の絶対値が予め設定された閾値条件を満たす場合、前記設定属性の変更を促す通知を前記主催者に提示する請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  6. 　前記プロセッサは、
    　前記満足度と前記ユーザの属性とが対応付けられた情報を、前記満足度関連情報として提示する請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  7. 　前記プロセッサは、
    　前記画像の撮影枚数、前記画像の再生回数、および前記画像の投稿枚数のうちの少なくともいずれか１つである画像関連評価値に係る条件に基づいて、前記満足度を導出する請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  8. 　前記プロセッサは、
    　前記画像に写る人物の表情の解析結果に基づいて、前記満足度を導出する請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  9. 　前記プロセッサは、
    　前記対象イベントにおける前記画像の撮影場所および撮影時間帯のうちの少なくともいずれか１つ毎に前記満足度を導出する請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  10. 　ユーザの満足度を測る対象イベント中に前記ユーザが撮影した画像を取得すること、
    　前記画像に基づいて、前記対象イベントに対する前記ユーザの満足度を導出すること、および、
    　前記ユーザの属性および前記満足度に関する満足度関連情報を前記対象イベントの主催者に提示すること、
    を含む情報処理装置の作動方法。
  11. 　ユーザの満足度を測る対象イベント中に前記ユーザが撮影した画像を取得すること、
    　前記画像に基づいて、前記対象イベントに対する前記ユーザの満足度を導出すること、および、
    　前記ユーザの属性および前記満足度に関する満足度関連情報を前記対象イベントの主催者に提示すること、
    を含む処理をコンピュータに実行させるための情報処理装置の作動プログラム。
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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JP2005063191A (ja) * 2003-08-14 2005-03-10 Fuji Photo Film Co Ltd 情報収集システムおよび方法並びにプログラム
US20180314915A1 (en) * 2017-04-26 2018-11-01 Facebook, Inc. Image based prediction of user demographics

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005063191A (ja) * 2003-08-14 2005-03-10 Fuji Photo Film Co Ltd 情報収集システムおよび方法並びにプログラム
US20180314915A1 (en) * 2017-04-26 2018-11-01 Facebook, Inc. Image based prediction of user demographics

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