WO2022210287A1 - 情報処理システム及び情報処理方法 - Google Patents

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WO2022210287A1
WO2022210287A1 PCT/JP2022/014091 JP2022014091W WO2022210287A1 WO 2022210287 A1 WO2022210287 A1 WO 2022210287A1 JP 2022014091 W JP2022014091 W JP 2022014091W WO 2022210287 A1 WO2022210287 A1 WO 2022210287A1
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sales
broadcast
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target
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PCT/JP2022/014091
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English (en)
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龍 道本
Original Assignee
株式会社博報堂Ｄｙホールディングス
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y10/00—Economic sectors
    • G16Y10/70—Broadcasting

Definitions

  • the present disclosure relates to information processing systems and methods.
  • CM Commercials broadcast on television
  • TV include commercials with program sponsors as advertisers, as well as commercials within the broadcasting frame determined by the broadcasting station regardless of program sponsors, such as between programs.
  • a spot CM to be broadcast is included in the time zone.
  • Spot commercials are generally sold to advertisers through advertising agencies.
  • An advertising agency purchases a spot CM broadcast slot from a broadcasting station based on a request from an advertiser and sells the broadcast slot to the requesting advertiser.
  • Patent Document 1 Japanese Patent Document 1
  • an advertising sales method After an advertising agency purchases one or more broadcasting slots from a broadcasting station, it proposes the purchase of the purchased broadcasting slots to the customer and sells the broadcasting slots to the customer. It is Such a sales technique requires the sales force of the person in charge of sales.
  • An information processing system includes a first acquisition unit, a second acquisition unit, and a selection unit.
  • the first acquisition unit is at least one broadcast frame in television broadcasting, and appeals for each viewer attribute by broadcasting video in at least one broadcast frame for broadcasting video for the purpose of appealing to viewers. It is configured to acquire effect information from which an effect can be determined.
  • the second acquisition unit is configured to acquire target attribute information, which is an appeal target audience attribute of each of the plurality of sales target candidates who are sales destination candidates for the at least one broadcast slot.
  • the selection unit is configured to select a sales destination of the broadcast frame from among the plurality of sales target persons based on the target attributes of each of the plurality of sales target persons and the effect information.
  • the selected sales destination information may be output.
  • the selection unit based on the target attributes of each of the plurality of sales target persons and the effect information, selects a target sales person in a broadcast frame for broadcasting a video corresponding to each of the plurality of sales target persons. It may be configured to determine the appeal effect, and select the sales destination of the broadcast frame from among the plurality of sales target persons based on the appeal effect of each of the plurality of sales target persons.
  • the at least one broadcast slot may be multiple broadcast slots.
  • the first acquisition unit may acquire, as the effect information, information capable of determining the appeal effect for each viewer attribute regarding each of the plurality of broadcast slots.
  • the selection unit selects the sales destination of each of the plurality of broadcast slots based on the target attributes of each of the plurality of sales targets and the appeal effect for each viewer attribute regarding each of the plurality of broadcast slots determined from the effect information. You can choose from among multiple sales targets.
  • the selection unit determines, for each of the plurality of broadcast slots, the appealing effect when the video corresponding to each of the plurality of sales targets is broadcast in the corresponding broadcast slot, It is also possible to select a sales destination for each of the plurality of broadcast slots from among the plurality of sales candidates based on the appeal effect of each of the plurality of sales candidates for each of the broadcast slots.
  • the selection unit allocates two or more broadcast slots to each sales target for at least some of the plurality of sales targets, It is also possible to select sales destinations for each of a plurality of broadcast slots so that band variation is greater than or equal to a standard.
  • the information processing system may include a setting unit that sets sales conditions for broadcast slots for each target attribute based on the appeal effect for each viewer attribute.
  • the information processing system may include an output unit that outputs information indicating the sales conditions set by the setting unit for the target attribute of the sales destination as the sales conditions to be presented to the sales destination.
  • the terms of sale may include a sale price.
  • an information processing system includes a setting unit that sets the sales price of each of a plurality of broadcast slots for each target attribute based on the appeal effect for each viewer attribute of the corresponding broadcast slot.
  • the selection unit may be configured to select a sales destination for each of the plurality of broadcast slots, taking into account the sales price set by the setting unit.
  • the information processing system instead of the selection unit, based on the target attribute of each of the plurality of sales targets and the appeal effect for each viewer attribute determined from the effect information, A setting unit configured to set sales conditions of broadcast slots for each of a plurality of sales targets may be provided.
  • the first acquisition unit may be configured to acquire, as the effect information, information representing the viewing amount for each viewer attribute due to video broadcasting in at least one broadcast frame. good.
  • the first acquisition unit may acquire information representing the audience rating for each viewer attribute in the corresponding broadcast frame as the viewing amount for each viewer attribute.
  • the at least one broadcast slot may include at least one spot CM broadcast slot.
  • a first acquisition unit configured to acquire first information capable of determining the appeal effect of each
  • a second acquisition unit configured to acquire two pieces of information, an appealing purpose of each of a plurality of sales targets determined from the second information, and an appealing purpose of a plurality of broadcast slots determined from the first information
  • an information processing system comprising: a selection unit configured to select sales destinations for each of the plurality of broadcast slots from among a plurality of sales target persons based on the appeal effect for each type of .
  • a first acquisition unit configured to acquire first information capable of determining the appeal effect of each
  • a second acquisition unit configured to acquire two pieces of information, an appealing purpose of each of a plurality of sales targets determined from the second information, and an appealing purpose of a plurality of broadcast slots determined from the first information
  • a setting unit configured to set sales conditions of broadcast slots for each of a plurality of sales target persons based on the appeal effect for each type of the information processing system.
  • the first acquisition unit is configured to acquire first information capable of determining an appeal effect for each type of product as an appeal effect for each type of appeal purpose. good too.
  • a computer program may be provided for causing a computer to implement at least part of the functions of the information processing system described above.
  • the computer program may be recorded on a computer-readable recording medium and provided.
  • a computer program may be provided for causing a computer to function as the first acquisition unit, the second acquisition unit, and the selection unit in the information processing system described above.
  • a computer program may be provided for causing a computer to function as the first acquisition unit, the second acquisition unit, and the setting unit in the information processing system described above.
  • an information processing method including the procedure executed by the information processing system described above may be provided.
  • a computer-executed information processing method which includes: acquisition of effect information that can determine the appeal effect for each viewer attribute by broadcasting, and a target that is the appeal target viewer attribute of each of a plurality of sales targets who are candidates for sales of at least one broadcast slot Sales of broadcast slots among multiple sales targets based on acquisition of attribute information, target attributes of each of the multiple sales targets, and appealing effects for each viewer attribute determined from effect information. and selecting a destination.
  • the information processing method instead of or in addition to the selection, sets sales conditions for broadcast slots for each of a plurality of sales target persons.
  • the setting is based on the target attribute of each of the plurality of sales targets and the appeal effect for each viewer attribute determined from the effect information, and sets the sales conditions of the broadcast slots for each of the plurality of sales targets.
  • an information processing method executed by a computer in which a video is broadcast in a plurality of broadcast frames for broadcasting video for the purpose of appealing to viewers in television broadcasting.
  • Acquisition of first information that can determine the appeal effect of each type of appeal purpose, which is the appeal effect of broadcasting, and the appeal purpose of each of a plurality of sales target candidates who are sales destination candidates for a plurality of broadcast slots.
  • Acquisition of identifiable second information appealing purposes of each of the plurality of sales targets identified from the second information, and appealing purposes in multiple broadcast slots identified from the first information for each type and selecting each sales destination of a plurality of broadcast slots from among a plurality of sales target persons based on the appeal effect.
  • the information processing method instead of or in addition to the selection, is determined from the appeal purpose of each of the plurality of sales targets and the first information. setting the sales conditions of the broadcast slots for each of the plurality of sales target persons based on the appeal effect for each type of appeal purpose in the plurality of broadcast slots.
  • FIG. 1 is an explanatory diagram of a usage example of an information processing system according to an exemplary embodiment of the present disclosure
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an information processing system
  • FIG. It is a figure showing the structure of audience rating time-series data. It is a figure showing the structure of analysis object data.
  • It is a flowchart showing the 1st sales support process which a processor performs.
  • It is a flowchart showing the 2nd sales support process which a processor performs.
  • It is a figure showing the structure of the effect explanation data used in 2nd embodiment.
  • It is a flow chart showing search processing which a processor performs in a third embodiment.
  • an information processing system 10 of this embodiment purchases a plurality of broadcast slots BF for television broadcasting from one or more television broadcasting stations, and sells the purchased plurality of broadcast slots BF to customers. Configured as a system for companies.
  • the broadcast frame BF corresponds to purchasing the right to broadcast video in the corresponding broadcasting slot BF.
  • the broadcast frame BF is determined by the broadcast channel and broadcast date and time.
  • the broadcast frame BF handled in this embodiment is a broadcast for broadcasting video aimed at appealing to viewers corresponding to consumers, such as commercials (CM) and mail-order programs (hereinafter referred to as mail-order programs). It's a frame. Examples of this broadcast frame BF include a spot CM broadcast frame and a mail-order program frame.
  • the broadcast frame BF is a spot CM broadcast frame.
  • the technology of the present disclosure is not limited to handling spot CM broadcast slots.
  • the slots BF described below may be understood to be shopping slots.
  • the information processing system 10 is configured to provide users with information for supporting sales of broadcast slots BF. As shown in FIG. 2 , information processing system 10 includes processor 11 , memory 12 , storage 13 , input device 15 , display device 17 and communication device 19 .
  • the processor 11 executes processing according to computer programs stored in the storage 13 .
  • the memory 12 is used as a working memory when the processor 11 executes processing.
  • the storage 13 is an auxiliary storage device such as a hard disk drive and a solid state drive, and stores computer programs and various data to be processed by the processor 11 .
  • the input device 15 includes an operation device that receives an operation from the user and inputs the operation signal. Examples of operating devices include keyboards and mice. It may be understood that the input device 15 further includes a configuration for accepting data provided from a user through a recording medium such as a USB memory.
  • the display device 17 is configured to display information for the user. Examples of the display device 17 include liquid crystal displays and organic EL displays.
  • the communication device 19 is configured to communicate with an external device connected to the wide area network.
  • An example of an external device includes a server device 30 that provides viewing analysis data DA containing information on viewer ratings in television broadcasting.
  • the server device 30 may be, for example, a server device that stores viewing analysis data DA provided by a company that conducts viewing surveys using a people meter.
  • the viewing analysis data DA includes viewing rate time-series data for each broadcasting channel, as shown in FIG. 3, for example.
  • the audience rating time-series data includes, for each broadcast date and time, information on the viewing distribution of the corresponding broadcast channel and video broadcast on the broadcast date and time, in association with information on the broadcast date and time.
  • the audience distribution information is audience rating information for each audience attribute. In this way, the audience rating time-series data has audience rating time-series data for each viewer attribute.
  • a viewer attribute can be a viewer attribute (that is, a demographic attribute) defined by a combination of gender and age group, such as men in their 30s and women in their 20s.
  • a method of defining consumer attributes by classifying them into M1, M2, M3, F1, F2, F3, C, and T layers is well known.
  • Audience attributes may be attributes that follow this consumer attribute.
  • the information processing system 10 operates to sequentially acquire the viewing analysis data DA from the server device 30 and store it in the storage 13 . Further, the information processing system 10 receives the input of the analysis target data DS from the user through the input device 15 and stores the analysis target data DS in the storage 13 in order to support sales of the broadcast slots BF.
  • the analysis target data DS includes purchase data DS1, potential buyer data DS2, and condition data DS3.
  • the purchase data DS1 includes broadcast slot data DS11 describing the broadcast slot BF for each of the plurality of purchased broadcast slots BF.
  • Each broadcast slot data DS11 has information on a broadcast channel and broadcast date and time.
  • a broadcast slot BF is defined by a combination of a broadcast channel and a broadcast date and time.
  • the potential sales destination data DS2 describes, for each potential sales destination, information of a target attribute, which is an attribute of an appeal target audience that the customer intends to appeal to through spot commercials, in association with the identification information of the customer who is the candidate. .
  • the candidate sales destination data DS2 may include attribute information of a product or service advertised by a corresponding customer through spot commercials for each candidate sales destination.
  • the attributes of goods or services are expressed as goods/service attributes. If one customer owns a plurality of product brands, it is conceivable to sell a broadcast slot BF for each product brand. Therefore, each of a plurality of product brands owned by one customer may be defined as individual potential sales destinations.
  • the condition data DS3 has constraint condition data DS31 and sales condition data DS32.
  • the constraint data DS31 is data that defines constraints on allocation when selecting a sales destination by allocating candidate sales destinations to a plurality of broadcast slots BF.
  • Constraint condition data DS31 is prepared for the purpose of defining constraint conditions concerning allocation for realizing allocation of broadcast slots BF in accordance with the needs of such sales destination candidates.
  • the constraint data DS31 can include information such as minimum ad placement volume, desired broadcast day/time, and distribution of broadcast slots for each potential sales destination.
  • the sales condition data DS32 is data that defines the sales price calculation rule as the sales condition to be presented to the customer. According to the present embodiment, the selling price is determined by the relationship between the target attribute of the potential sales destination and the audience distribution of the broadcast slot BF. The sales condition data DS32 is used to set sales prices according to such relationships.
  • the sales condition data DS32 has the price coefficient K information.
  • the estimated audience rating EA can be the average audience rating for a past predetermined period in past broadcast slots on the same day of the week and at the same time as the broadcast slot BF to be sold.
  • the estimated audience rating EA for a certain broadcast slot BF may be the average audience rating for the previous four weeks on the same day of the week and at the same time.
  • the average audience rating can be determined from the audience analysis data DA provided by the server device 30 .
  • the first sales support process is executed by the processor 11 when the user inputs an instruction to execute the first sales support process through the input device 15 .
  • the audience rating X[n] determined in S120 is specifically the estimated audience rating EA described above.
  • the processor 11 can acquire the latest audience analysis data DA from the server device 30 through the communication device 19 .
  • the processor 11 determines an audience rating X[n] by viewer attribute based on the audience rating by viewer attribute for a past predetermined period of the same day of the week and at the same time for each of the purchased broadcast slots BF. can do.
  • An example will be described first. Examples of appeal effect coefficients other than value 1 will be described later.
  • the allocation pattern here refers to each broadcast slot BF and the allocated sales destination for the entirety of the plurality of purchased broadcast slots BF when one of the plurality of sales destination candidates is allocated to each broadcast slot BF. It means a group of combinations with candidates.
  • the processor 11 searches for an allocation pattern with an appealing effect equal to or greater than the standard within a range that satisfies the constraint indicated by the constraint data DS31 (S150).
  • the searched allocation pattern is not limited to one.
  • the processor 11 selects, for each broadcast slot BF, the sales destination candidate to be allocated to this broadcast slot BF as the predicted effect value Y[m] in this broadcast slot BF that is greater than or equal to the first reference value. Narrow down to candidate sales destinations.
  • the processor 11 searches for an allocation pattern that satisfies the constraint conditions for all of the plurality of broadcast slots BF, using only the sales destination candidates narrowed down for each broadcast slot BF as options.
  • the processor 11 selects only the narrowed-down sales destination candidates as options, and the sum of the effect prediction values Y[m] is equal to or greater than the second reference value within the range that satisfies the constraint conditions.
  • Explore allocation patterns the total is the effect prediction value Y [m] of each broadcast slot BF regarding the assigned sales target candidate when the sales target candidate is temporarily assigned to each broadcast slot BF in the corresponding allocation pattern, and the multiple broadcasts It means the sum over the entire frame BF.
  • the processor 11 selects only the narrowed-down sales destination candidates as options, and searches for an allocation pattern with the maximum sum of the predicted effect values Y[m] within a range that satisfies the constraint conditions. . In this case, only one allocation pattern is searched.
  • the constraints are as described above.
  • the variation in the broadcast time slots of the two or more broadcast slots is as follows: Search for an allocation pattern that has a specified degree of dispersion or greater.
  • each time slot for the entire "two or more broadcast slots BF" assigned to the corresponding sales destination candidate allocation pattern is searched so that the ratio of the broadcast frame BF of is equal to or higher than the specified minimum value.
  • the degree of dispersion when the minimum allocation rate for each day of the week is specified as the degree of dispersion, the ratio of each day of the week to the "two or more broadcast slots BF" allocated to the corresponding sales destination candidate is specified for the corresponding day of the week. search for an allocation pattern that is greater than or equal to the lowest value specified. It is also possible that the degree of dispersion is specified by a combination of day of the week and time of day.
  • the processor 11 After searching for the allocation pattern in S150, the processor 11 selects one or more sales destinations for each broadcast slot BF from the sales destination candidates according to the allocation pattern found by the search (S160).
  • allocation patterns are searched according to the first and second examples above, usually there are multiple allocation patterns searched. Therefore, in a plurality of allocation patterns as a whole, a plurality of sales destination candidates are allocated to each broadcast slot BF.
  • the processor 11 can rank and select all or part of the plurality of sales destination candidates assigned to each broadcast slot BF as sales destinations.
  • the ranking can be done to suggest a preference for the sale to the user.
  • the ranking allows the user, for example, to suggest a second-ranked vendor to buy if the first-ranked vendor does not buy.
  • the ranking can be performed based on the predicted effect value Y[m] or the sales price of the broadcast frame BF. For example, the sales destination with the highest expected effect value Y [m] or the highest sales price can be set as the first sales destination.
  • the processor 11 can select one sales destination candidate allocated to each broadcast slot BF as the sales destination.
  • the processor 11 After processing in S160, the processor 11 outputs vendor information including the identification information of the vendor selected for each broadcast slot BF (S170). Specifically, the processor 11 can display the vendor information on the display device 17 . The processor 11 can store the purchaser information in the storage 13 (S170). Processor 11 then ends the first sales support process.
  • the processor 11 sets the sales price of each broadcast slot BF based on the target attribute of the sales destination (S171), and presents the sales condition information indicating the sales price to the sales destination. It can be output together with the information (S173).
  • the processor 11 can execute processing related to this setting for each combination of the broadcast slot BF and the sales destination.
  • the processor 11 can output the sales price Z set above in association with information on the purchaser regarding the corresponding broadcast slot BF.
  • the selling price Z may be used when searching for an allocation pattern in S150.
  • Each advertiser often has a set budget limit for commercials. Therefore, it is conceivable that the constraint data DS31 has information on the upper limit of the advertising budget for each sales destination candidate as a constraint.
  • the processor 11 can set the sales price for each target attribute for each broadcast slot BF according to the sales condition data DS32. Based on the information on the sales price for each combination of the broadcast slot BF and the target attribute, the processor 11 ensures that the total sales price of the broadcast slot BF allocated to each sales destination candidate does not exceed the upper limit of the advertising budget. Allocation patterns can be searched within the constraints.
  • the information processing system 10 purchases the broadcast slot BF corresponding to the spot CM so as to increase the overall appealing effect while considering the audience rating for each viewer attribute.
  • a sales destination can be assigned to each of a plurality of broadcast slots BF. Therefore, it is possible to provide meaningful broadcast slots BF to a plurality of customers corresponding to sales destinations, and increase customer satisfaction with respect to sales of broadcast slots BF.
  • the processor 11 executes the second sales support process shown in FIG. 6 when the user inputs an instruction to execute the second sales support process through the input device 15 .
  • the processor 11 first executes processes similar to those of S110-S130 (S210-S230). That is, the processor 11 reads out the analysis target data DS specified by the user from the storage 13 (S210), and determines the audience rating X[n] for each viewer attribute of each broadcast slot BF (S220). Furthermore, the processor 11 determines the target attribute of each potential sales destination (S230).
  • the processor 11 sets the sales price Z for each target attribute for each broadcast slot BF (S240).
  • the selling price Z can be set based on the audience rating X[n] of the audience attribute n that matches the target attribute as described above.
  • the processor 11 calculates the effect prediction value Y[m] for each potential sales destination for each broadcast slot BF in the same manner as in the processing at S140 (S245). Thereafter, the processor 11 receives an operation from the user through the input device 15 to designate one broadcast slot from among the plurality of purchased broadcast slots BF (S250).
  • the processor 11 executes the processing of S270 when the designated operation is performed (Yes in S260), and performs the second sales support processing when the end operation is performed instead of the designated operation (Yes in S265). finish.
  • the processor 11 executes the process of S270 each time an operation for designating a broadcast frame BF is performed until an end operation is performed.
  • the processor 11 outputs information on the sales price for each potential sales destination as information on the sales conditions for the designated broadcast slot BF.
  • the processor 11 calculates the sales price set in S240 for the target attribute of the potential sales destination for each potential sales destination registered in the candidate sales destination data DS2, and The information describing the effect prediction value Y[m] calculated in 1) is displayed on the display device 17 together with the identification information of the customer corresponding to the potential sales destination.
  • both the profit from the sale of the broadcast frame BF and the profit from the purchaser's CM broadcast can be obtained. It is possible to determine the sales destination of the broadcast frame BF while taking into consideration. Furthermore, the user can propose the purchase of the broadcast slot BF to the customer along with the explanation of the appealing effect. Therefore, the information processing system 10 is useful for supporting the user's selling action of the broadcast slot BF.
  • modified examples of the first embodiment will be described as the second, third, and fourth embodiments.
  • the configuration and operation of the information processing system 10 of the modified example are the same as those of the above-described first embodiment, with some exceptions. Therefore, the description of the configuration and operation of the information processing system 10 of the modified example that are the same as those of the first embodiment will be omitted below.
  • parts with the same reference numerals and processes with the same step numbers as those in the first embodiment are the same as corresponding parts and processes in the first embodiment, unless additional description is given. may be understood to be similar.
  • the product/service attribute which is the attribute of the product or service sold by the potential sales destination, is taken into account as the appeal effect coefficient C in calculating the effect prediction value Y[m] in S140. value is used.
  • the storage 13 stores the effect explanation database DE shown in FIG.
  • the effect explanation database DE has effect explanation data DE1 for each product/service attribute.
  • the effect explanation data DE1 defines an appeal effect coefficient C[n, t] for each combination of the viewer attribute and the time period as the appeal effect coefficient C for one corresponding product/service attribute.
  • the appeal effect coefficient C[n, t] represents the magnitude of the appeal effect for the viewer attribute n when the commercial is broadcast in the time slot t. It may be understood that the time zone t here includes the concept of the day of the week.
  • the appeal effect coefficient C[n, t] can be defined as the conversion rate when one viewer belonging to this viewer attribute n sees a commercial broadcast during time period t.
  • the conversion rate here corresponds to the probability that the viewer will respond to the commercial and take the action targeted by the advertiser.
  • the conversion rate can be estimated, for example, from the increase in consumer access to the relevant website or call center after a commercial broadcast regarding goods or services belonging to the corresponding goods/services attribute in the past.
  • Related websites or call centers include websites that introduce goods or services, websites or call centers that sell goods or services.
  • the candidate sales destination data DS2 of the second embodiment has information indicating the attributes of the products or services advertised by the corresponding customer through spot commercials in addition to the target attributes for each candidate sales destination.
  • the processor 11 determines the target attributes and product/service attributes for each potential sales destination.
  • the processor 11 refers to the effect description data DE1 of the product/service attribute of the corresponding sales destination candidate m when calculating the predicted effect value Y[m] for each sales destination candidate for each broadcast slot BF.
  • the processor 11 determines the appeal effect coefficient C[n, t].
  • the effect prediction value Y [m] regarding the appeal effect for each sales destination candidate is calculated in consideration of the attributes of the product or service that the customer intends to appeal through commercials and the broadcast time period. is used to search for allocation patterns of broadcast slots BF, allocation of broadcast slots BF with a high appeal effect can be realized. This is useful for advertisers in broadcasting highly effective commercials, and for sellers of broadcast frame BFs in improving customer satisfaction.
  • FIG. 8 shows a flowchart of the process executed by the processor 11 in S150 in the third embodiment.
  • Z included in this formula is the sales price of the broadcast frame BF for the candidate m for sale.
  • Z is the sales price Z set in S310 with respect to the target attribute of the candidate sale destination m.
  • Y[m] is the predicted effect value Y[m] of the above-described first embodiment or second embodiment. Since the relationship between the predicted effect value Y [m] of the second embodiment and the sales price is not constant, in S320, the predicted effect value Y [m] of the second embodiment is used to calculate the predicted price-effectiveness value Yc [ m] is particularly meaningful.
  • the processor 11 can execute the same process as the first example of the process of S150 using the price-benefit prediction value Yc[m] instead of the effect prediction value Y[m].
  • the processor 11 selects, for each broadcast slot BF, the candidate sales destination to be allocated to this broadcast slot BF as the sales destination candidate whose price-benefit prediction value Yc[m] is equal to or greater than the first reference value in this broadcast slot BF. can be narrowed down to The processor 11 can search for an allocation pattern that satisfies the constraint conditions for all of the plurality of broadcast slots BF, using only the sales destination candidates narrowed down for each broadcast slot BF as options.
  • the first reference value can be determined, for example, in consideration of sales performance.
  • the first reference value may be set individually for each potential sales destination in consideration of the purchase record of spot CM broadcast slots of the corresponding potential sales destination.
  • the processor 11 selects only the narrowed-down sales destination candidates as options, and within a range that satisfies the constraint conditions, the average of the predicted price effect values Yc[m] is equal to or greater than the second reference value or is the maximum. Allocation patterns can be searched.
  • the average is the effect prediction value Y [m] of each broadcast slot BF regarding the assigned sales target candidate when the sales target candidate is temporarily assigned to each broadcast slot BF in the corresponding allocation pattern, and the multiple broadcasts Means the average over the entire frame BF.
  • the processor 11 searches for an allocation pattern in which the total sales price is greater than or equal to the second reference value or the maximum within a range that satisfies the constraint conditions, using only the narrowed down candidate sales destinations as options. can be done.
  • the total selling price is the sales price Z of each broadcasting slot BF for the assigned sales candidate in the case where the sales candidate is temporarily assigned to each broadcasting slot BF in the corresponding allocation pattern, and the total of the plurality of broadcasting slots BF. means the sum in
  • the third embodiment it is possible to allocate broadcast slots BF in consideration of cost effectiveness. Therefore, it is useful for the seller of the broadcast frame BF to improve customer satisfaction.
  • FIG. 10 of the fourth embodiment is the information processing system 10 of the first embodiment adapted to allocation of broadcast slots BF corresponding to mail-order program slots.
  • the server device 30 is configured to provide the information processing system 10 with the effect analysis data DF shown in FIG. 9 instead of the viewing analysis data DA of the first embodiment.
  • the effect analysis data DF has detailed effect data for each broadcast channel.
  • the detailed effect data includes the actual sales data of the mail-order program broadcasted in the corresponding broadcast frame for each broadcast date and time. Broadcast dates and times are defined, for example, by dividing one week into days of the week and time slots.
  • the actual sales data describes the actual sales value for each broadcast date and time based on the past sales performance over a plurality of weeks for each product attribute.
  • the actual sales value is, for example, a value that expresses the size of the sales volume of the corresponding product group for each product attribute, such as health drinks and personal computers, using a specific scale.
  • the actual sales value may be an average of past sales performance for the same day of the week and the same time period over multiple weeks.
  • a product attribute can be a product classification defined by JICFS (JAN Item Code File Service).
  • the actual sales value can be a value obtained by standardizing the number of sales or the amount of sales.
  • the magnitude of sales volume can be expressed as a percentage increase or decrease from the standard sales volume or sales amount of the corresponding product attribute.
  • Actual sales values may include actual values other than transactions in which sales have been completed.
  • the actual sales value may be the actual value related to the number of inquiries about the product introduced in the program. In other words, the actual sales value may be a performance value related to viewer reactions.
  • the information processing system 10 operates to sequentially acquire the effect analysis data DF from the server device 30 and store it in the storage 13 .
  • the information processing system 10 further receives analysis target data DS including purchase data DS1, potential buyer data DS2, and condition data DS3 from the user via the input device 15, and stores the analysis target data DS. 13.
  • the candidate sales destination data DS2 of the present embodiment is associated with the identification information of the customer who is the candidate for each candidate sales destination, and describes the attributes of the product targeted by the customer, in other words, the product to be sold on the mail-order program. , is configured to describe as the information of the target attribute.
  • the processor 11 is configured to execute the third sales support process shown in FIG. 10 instead of the first sales support process shown in FIG.
  • the third sales support process is executed by the processor 11 when the user inputs an instruction to execute the third sales support process through the input device 15 .
  • the appeal effect coefficient C[i] can be described in advance in the condition data DS3.
  • the process at S450 can be executed using the same method as the process at S150 in the first embodiment, using the predicted effect value W[m] instead of the predicted effect value Y[m].
  • the processor 11 After searching for the allocation pattern in S450, the processor 11 selects one or more sales destination candidates for each broadcast slot BF according to the allocation pattern found by the search, as in the processing of S160 ( S460).
  • the processor 11 After processing in S460, the processor 11 outputs vendor information including the identification information of the vendor selected for each broadcast slot BF, as in the processing in S170 (S470). Processor 11 can display the vendor information on display device 17 . The processor 11 can store the purchaser information in the storage 13 (S470). Processor 11 then ends the third sales support process.
  • the processor 11 sets the sales price of each broadcast slot BF based on the target attribute of the sales destination (S471), and stores the sales condition information indicating the sales price in order to present the sales destination information to the sales destination. can be output together (S473).
  • the price coefficient K[i] for each product attribute can be described in advance in the condition data DS3.
  • the processor 11 can execute the processing related to setting the sales price Z for each combination of the broadcast frame BF and the sales destination.
  • the processor 11 can output the sales price Z set above in association with information on the sales destination regarding the corresponding broadcast slot BF.
  • the plurality of purchased broadcast frames are arranged so as to enhance the overall appealing effect.
  • a sales destination can be assigned to each of the BFs. Therefore, it is possible to provide meaningful broadcast slots BF to a plurality of customers corresponding to sales destinations, and increase customer satisfaction with respect to sales of broadcast slots BF.
  • the processor 11 further performs the same processing as the second sales support processing (see FIG. 6) in the first embodiment, with the effect analysis data DF and the product attributes corresponding to the target attributes of each sales destination candidate. may be performed based on
  • the processor 11 determines the actual sales value P[j] for each product attribute of each broadcast slot BF, and in S230, the target attribute of each sales destination candidate (that is, the product attributes) can be discriminated.
  • the processor 11 can further set the sales price Z for each target attribute in S240.
  • S245 it is possible to calculate the effect prediction value W[m] for each sales destination candidate for each broadcast slot BF.
  • the information on the sales price Z and the expected effect value W [m] for each potential sales destination can be output as the information on the sales conditions of the specified broadcast slot BF. .
  • Exemplary embodiments of the present disclosure are not limited to the embodiments described above and may take various aspects.
  • the constraint conditions used to search for allocation patterns are not limited to the examples described above, and can be set in various ways according to the customer's needs.
  • the constraint conditions may include conditions regarding the genre of programs broadcast before and after the spot CM broadcast frame.
  • the method of determining the selling price of the broadcast slot BF and the index of the appealing effect used for searching for the allocation pattern are not limited to the above example.
  • the audience rating X[n] by audience attribute used for searching for an allocation pattern is an estimated audience rating EA corresponding to the average audience rating for a predetermined period in the past.
  • the effect prediction value Y[m] is calculated based on this estimated audience rating EA.
  • the estimated audience rating EA calculated according to a predetermined rule does not take environmental changes such as seasons, calendars, and events into consideration.
  • the estimated audience rating EA is multiplied by the expected achievement rate R to calculate an even more accurate estimated audience rating (R EA) as the audience rating X[n] for each viewer attribute. good too.
  • the audience rating X[n] may be multiplied by the achievement rate R when calculating the effect prediction value Y[m].
  • the achievement rate R here means the ratio of the actually observed audience rating to the estimated audience rating EA.
  • the expected achievement rate R is discriminated for each of the plurality of broadcast slots BF to be allocated, and excellent broadcast slots with an expected achievement rate R of 100% or more are distributed to a plurality of sales destinations. Allocation patterns may be explored so that they are appropriately distributed to the candidates.
  • the constraint data DS31 can describe allocation rules such as the allocation number or allocation ratio of superior broadcast slots to each sales destination candidate. Assignment patterns may be searched to assign candidates.
  • the sales conditions of the broadcasting slot BF for the candidate sales destination may be determined as a sales price per unit audience rating. That is, the selling price Z may be calculated by multiplying the audience rating observed during the actual broadcast by the selling price per unit audience rating.
  • the sales conditions may define a calculation rule (for example, a calculation formula) for the selling price Z, rather than the selling price Z itself.
  • the audience attribute-specific viewing amount expressed by another scale is used to calculate the effect prediction value Y [m].
  • the audience rating is calculated regardless of whether one viewer has viewed the commercial multiple times or multiple viewers have viewed the commercial once.
  • the viewing volume by viewer attribute may be the number of reach to viewers with the corresponding viewer attribute. That is, the viewing amount by viewer attribute may be the number of viewers having the corresponding viewer attribute who have seen the commercial one or more times.
  • the viewing volume by viewer attribute may be the number of reach by number of times.
  • the reach number by number of times is the number of viewers who have seen the commercial for a corresponding number of times or more, such as the number of viewers who have seen the commercial for N1 times or more, or the number of viewers who have seen the commercial for N2 times or more. .
  • the viewing volume by viewer attribute may be the content rate by viewer attribute.
  • the content rate here is the percentage of viewers who have the corresponding viewer attribute among the viewer group who saw the commercial, and is the viewer rating for each viewer attribute divided by the viewer rating for all attributes. corresponds to the value.
  • a sales index for each viewer attribute may be used instead of the audience rating X[n] for each viewer attribute.
  • Examples of sales metrics include sales, number of incoming calls, number of contract applications, number of website searches, number of website inflows, and number of conversions.
  • an allocation pattern may be searched using both the predicted effect value Y[m] of the first to third embodiments and the predicted effect value W[m] of the fourth embodiment.
  • the processor 11 calculates the sum of the predicted effect values for the entire plurality of broadcast slots BF as the predicted effect value for each potential sales destination. It can be obtained for each of the case of using Y[m] and the case of using the predicted effect value W[m]. As a result, for example, it is possible to search for an allocation pattern that maximizes the total or exceeds the reference.
  • a high selling price can be set for BFs with highly appealing broadcast slots. Therefore, an allocation pattern may be searched for while considering the total sales amount for all of the multiple broadcast slots BF or the total profit corresponding to the difference from the purchase price.
  • a value corresponding to the sales price of the corresponding broadcast slot BF for the candidate sales destination may be used as the expected effect values Y[m] and W[m].
  • the parameters used to calculate the predicted effect values Y[m] and W[m] and the sales price are not limited to the audience rating X[n] and the actual sales value P[j].
  • the type may differ for each sales destination candidate.
  • the types of parameters may be switched for each potential sales destination to search for an allocation pattern that maximizes or exceeds a reference value in total predicted effect value.
  • a value estimated from the past performance which is an estimated value related to the reaction of viewers when the product is tentatively introduced in the corresponding broadcast frame BF, is calculated. It may be used to calculate the predicted value W[m].
  • the viewers' reactions include the number of inquiries about the products introduced in the broadcast frame BF.
  • processor 11 may calculate this estimate of the number of inquiries using machine learning techniques.
  • an estimation model for calculating an estimated value of the number of inquiries may be constructed using a machine learning algorithm such as a random forest based on past performance, and the estimated value may be calculated.
  • the estimation model can be constructed as a model for obtaining an estimated value of the number of inquiries from, for example, broadcast dates, days of the week, time slots, and at least part of program content.
  • Machine learning algorithms can be used to calculate estimates of other audience responses and to calculate appeal effectiveness.
  • the function possessed by one component in the above embodiment may be distributed among multiple components. Functions possessed by multiple components may be integrated into one component. A part of the configuration of the above embodiment may be omitted. At least part of the configurations of the above embodiments may be added or replaced with respect to the configurations of other above embodiments. All aspects included in the technical ideas specified by the language in the claims are embodiments of the present disclosure.
  • Effect information capable of determining the appeal effect of each viewer attribute by broadcasting the video in each of a plurality of broadcast frames for broadcasting video for the purpose of appealing to viewers in television broadcasting a first obtaining unit configured to obtain a a second acquiring unit configured to acquire information on a target attribute, which is an appeal target audience attribute of each of a plurality of sales target persons who are sales destination candidates of the plurality of broadcast slots; each of the plurality of broadcast slots based on the target attribute of each of the plurality of sales targets and the appeal effect for each of the viewer attributes in each of the plurality of broadcast slots determined from the effect information; a selection unit configured to select a sales destination from among the plurality of sales targets; with For each of the plurality of broadcast slots, the selection unit uses the sales price of the corresponding broadcast slot or a formula for calculating the sales price as a sales condition, based on the target attributes of the corresponding sale target, for each sales target.
  • An information processing system for outputting information indicating the sales conditions set for the sale target person.
  • a first obtaining unit configured to obtain distinguishable first information
  • a second acquisition unit configured to acquire second information capable of distinguishing an appealing purpose of each of a plurality of sales target persons who are sales destination candidates of the plurality of broadcast slots
  • a selection unit configured to select a sales destination for each of a plurality of broadcast slots from among the plurality of sales target persons; with With respect to each of the plurality of broadcast slots, the selection unit uses the sales price of the corresponding broadcast slot or a formula for calculating the sales price as sales conditions for each sales target based on the appeal purpose of the corresponding sales target.
  • An information processing system for outputting information indicating the sales conditions set for the sale target person.
  • the selection unit selects the plurality of broadcast slots so that the sum of the sales prices of the plurality of broadcast slots satisfies a predetermined condition when each of the plurality of broadcast slots is sold to the selected sales destination.
  • the selection unit sets the total sales price for each target sales person to the corresponding target sales person as a budget specified by the corresponding target sales person.
  • a computer-implemented information processing method comprising: Acquiring effect information capable of determining an appealing effect for each viewer attribute by broadcasting a video in each of a plurality of broadcast frames for broadcasting video for the purpose of appealing to viewers in television broadcasting. and Acquiring information on a target attribute, which is an appealing target audience attribute of each of a plurality of sales target persons who are sales destination candidates for the plurality of broadcast slots; each of the plurality of broadcast slots based on the target attribute of each of the plurality of sales targets and the appeal effect for each of the viewer attributes in each of the plurality of broadcast slots determined from the effect information; selecting a sales destination from among the plurality of sales targets; including For each of the plurality of broadcast slots, the selection includes setting the sales price of the corresponding broadcast slot or a formula for calculating the sales price as a sales condition, based on the target attributes of the corresponding sales target, for each sales target.
  • the information processing method further includes, with respect to each of the plurality of broadcast slots, information indicating the sales conditions set for the corresponding sales target person as sales conditions to be presented to the sales destination of the corresponding broadcast slots.
  • Information processing method including output.
  • a computer-implemented information processing method comprising: In television broadcasting, in a plurality of broadcast frames for broadcasting video for the purpose of appealing to viewers, the appealing effect of broadcasting the video, and the appealing effect for each type of appeal purpose can be discriminated. obtaining first information; Acquiring second information capable of distinguishing the solicitation purpose of each of the plurality of sales target candidates who are sales destination candidates for the plurality of broadcast slots; Based on the appeal purpose of each of the plurality of sales target persons determined from the second information and the appeal effect for each type of the appeal purpose in the plurality of broadcast slots determined from the first information, selecting a sales destination for each of the plurality of broadcast slots from among the plurality of sales targets; including For each of the plurality of broadcast slots, the selection is based on the selling price of the corresponding broadcast slot or a formula for calculating the selling price as a sales condition, based on the appealing purpose of the corresponding sale target, for each sales target.
  • the information processing method further includes, with respect to each of the plurality of broadcast slots, information indicating the sales conditions set for the corresponding sales target person as sales conditions to be presented to the sales destination of the corresponding broadcast slots.
  • Information processing method including output.

Abstract

本開示の一側面に係るシステムでは、テレビジョン放送における、視聴者への訴求を目的とした映像を放送するための少なくとも一つの放送枠に関する処理が実行される。具体的には、上記少なくとも一つの放送枠での、視聴者属性毎の訴求効果を判別可能な情報が取得される。上記少なくとも一つの放送枠の販売先候補である複数の販売対象者のそれぞれの訴求対象の視聴者属性であるターゲット属性の情報が取得される。複数の販売対象者のそれぞれのターゲット属性と視聴者属性毎の訴求効果とに基づき複数の販売対象者の中から放送枠の販売先が選択される、あるいは、複数の販売対象者のそれぞれに対する販売条件が設定される。

Description

情報処理システム及び情報処理方法 関連出願の相互参照
　本国際出願は、２０２１年３月３１日に日本国特許庁に出願された日本国特許出願第２０２１－０５９６２５号に基づく優先権を主張するものであり、日本国特許出願第２０２１－０５９６２５号の全内容を本国際出願に参照により援用する。
　本開示は、情報処理システム及び方法に関する。
　テレビジョン（ＴＶ）放送されるコマーシャル（ＣＭ）には、番組スポンサーを広告主とするコマーシャルの他、番組スポンサーに関係なく放送局によって定められた放送枠内に、例えば番組と番組との間の時間帯に、放送されるスポットＣＭが含まれる。
　スポットＣＭは、一般に広告代理業者を通じて広告主に販売される。広告代理業者は、広告主からの依頼に基づき、放送局からスポットＣＭ用の放送枠を買い付け、依頼元の広告主に放送枠を販売する。
　この他、インタネット放送における広告枠の販売を、インタネット上に公開するウェブページを用いて行う技術が既に知られている（例えば特許文献１参照）。
特開２００１－３５１００５号公報
　広告の販売手法としては、広告代理業者が放送局から一つ又は複数の放送枠を買い付けた後、買い付けた放送枠の購入を、顧客に提案して、顧客に放送枠を販売する手法が知られている。このような販売手法には、販売担当者の営業力が求められる。
　そこで、本開示の一側面によれば、放送枠の販売を支援可能な技術を提供できることが望ましい。
　本開示の一側面に係る情報処理システムは、第一取得部と、第二取得部と、選択部とを備える。第一取得部は、テレビジョン放送における少なくとも一つの放送枠であって、視聴者への訴求を目的とした映像を放送するための少なくとも一つの放送枠における映像の放送による視聴者属性毎の訴求効果を判別可能な効果情報を取得するように構成される。
　第二取得部は、上記少なくとも一つの放送枠の販売先候補である複数の販売対象者のそれぞれの訴求対象の視聴者属性であるターゲット属性の情報を取得するように構成される。選択部は、複数の販売対象者のそれぞれのターゲット属性と、効果情報とに基づき、複数の販売対象者の中から放送枠の販売先を選択するように構成される。
　情報処理システムによる情報処理によって販売先が選択されることによっては、販売元による放送枠の販売を支援することができる。本開示の一側面によれば、選択された販売先の情報が出力され得る。
　本開示の一側面によれば、選択部は、複数の販売対象者のそれぞれのターゲット属性と、効果情報とに基づき、放送枠において複数の販売対象者のそれぞれに対応する映像を放送した場合の訴求効果を判別し、複数の販売対象者のそれぞれの訴求効果に基づき、複数の販売対象者の中から放送枠の販売先を選択するように構成されてもよい。
　本開示の一側面によれば、少なくとも一つの放送枠は、複数の放送枠であってもよい。第一取得部は、効果情報として、複数の放送枠のそれぞれに関する視聴者属性毎の訴求効果を判別可能な情報を取得してもよい。選択部は、複数の販売対象者のそれぞれのターゲット属性と、効果情報から判別される複数の放送枠のそれぞれに関する視聴者属性毎の訴求効果とに基づき、複数の放送枠のそれぞれの販売先を複数の販売対象者の中から選択し得る。
　本開示の一側面によれば、選択部は、複数の放送枠のそれぞれに関し、対応する放送枠において複数の販売対象者のそれぞれに対応する映像を放送した場合の訴求効果を判別し、複数の放送枠のそれぞれに関する複数の販売対象者のそれぞれの訴求効果に基づき、複数の放送枠のそれぞれの販売先を複数の販売対象者の中から選択してもよい。
　本開示の一側面によれば、選択部は、複数の販売対象者の少なくとも一部に対して販売対象者毎に二以上の放送枠を割り当てるように、更には二以上の放送枠の放送時間帯のばらつきが基準以上となるように、複数の放送枠のそれぞれの販売先を選択してもよい。
　本開示の一側面によれば、情報処理システムは、放送枠の販売条件を、視聴者属性毎の訴求効果に基づき、ターゲット属性毎に設定する設定部を備えてもよい。情報処理システムは、販売先に提示する販売条件として、設定部が販売先のターゲット属性に対して設定した販売条件を示す情報を出力する出力部を備えてもよい。販売条件は、販売価格を含んでいてもよい。
　本開示の一側面によれば、情報処理システムは、複数の放送枠のそれぞれの販売価格を、対応する放送枠の視聴者属性毎の訴求効果に基づき、ターゲット属性毎に設定する設定部を備えてもよい。選択部は、設定部により設定された販売価格を加味して、複数の放送枠のそれぞれの販売先を選択するように構成されてもよい。
　本開示の一側面によれば、情報処理システムは、上記選択部に代えて、複数の販売対象者のそれぞれのターゲット属性と、効果情報から判別される視聴者属性毎の訴求効果とに基づき、複数の販売対象者のそれぞれに対する放送枠の販売条件を設定するように構成される設定部を備えていてもよい。
　本開示の一側面によれば、第一取得部は、効果情報として、少なくとも一つの放送枠での、映像の放送による視聴者属性毎の視聴量を表す情報を取得するように構成されてもよい。
　本開示の一側面によれば、第一取得部は、視聴者属性毎の視聴量として、対応する放送枠における視聴者属性毎の視聴率を表す情報を取得してもよい。本開示の一側面によれば、少なくとも一つの放送枠は、少なくとも一つのスポットＣＭ放送枠を含んでもよい。
　本開示の一側面によれば、テレビジョン放送における、視聴者への訴求を目的とした映像を放送するための複数の放送枠での、映像の放送による訴求効果であって、訴求目的の種類毎の訴求効果を判別可能な第一情報を取得するように構成される第一取得部と、複数の放送枠の販売先候補である複数の販売対象者のそれぞれの訴求目的を判別可能な第二情報を取得するように構成される第二取得部と、第二情報から判別される複数の販売対象者のそれぞれの訴求目的と、第一情報から判別される複数の放送枠での訴求目的の種類毎の訴求効果とに基づき、複数の放送枠のそれぞれの販売先を複数の販売対象者の中から選択するように構成される選択部と、を備える情報処理システムが提供されてもよい。
　本開示の一側面によれば、テレビジョン放送における、視聴者への訴求を目的とした映像を放送するための複数の放送枠での、映像の放送による訴求効果であって、訴求目的の種類毎の訴求効果を判別可能な第一情報を取得するように構成される第一取得部と、複数の放送枠の販売先候補である複数の販売対象者のそれぞれの訴求目的を判別可能な第二情報を取得するように構成される第二取得部と、第二情報から判別される複数の販売対象者のそれぞれの訴求目的と、第一情報から判別される複数の放送枠での訴求目的の種類毎の訴求効果とに基づき、複数の販売対象者のそれぞれに対する放送枠の販売条件を設定するように構成される設定部と、を備える情報処理システムが提供されてもよい。
　本開示の一側面によれば、第一取得部は、訴求目的の種類毎の訴求効果として、訴求目的の商品の種類毎の訴求効果を判別可能な第一情報を取得するように構成されてもよい。
　本開示の一側面によれば、上述した情報処理システムにおける少なくとも一部の機能をコンピュータに実現させるためのコンピュータプログラムが提供されてもよい。コンピュータプログラムは、コンピュータ読取可能な記録媒体に記録されて提供されてもよい。本開示の一側面によれば、上述した情報処理システムにおける第一取得部、第二取得部、及び選択部として、コンピュータを機能させるためのコンピュータプログラムが提供されてもよい。
　本開示の一側面によれば、上述した情報処理システムにおける第一取得部、第二取得部、及び設定部として、コンピュータを機能させるためのコンピュータプログラムが提供されてもよい。
　本開示の一側面によれば、上述した情報処理システムが実行する手順を含む情報処理方法が提供されてもよい。本開示の一側面によれば、コンピュータにより実行される情報処理方法であって、テレビジョン放送における、視聴者への訴求を目的とした映像を放送するための少なくとも一つの放送枠での、映像の放送による視聴者属性毎の訴求効果を判別可能な効果情報を取得することと、少なくとも一つの放送枠の販売先候補である複数の販売対象者のそれぞれの訴求対象の視聴者属性であるターゲット属性の情報を取得することと、複数の販売対象者のそれぞれのターゲット属性と、効果情報から判別される視聴者属性毎の訴求効果とに基づき、複数の販売対象者の中から放送枠の販売先を選択することと、を含む情報処理方法が提供されてもよい。
　本開示の一側面によれば、情報処理方法は、上記選択することに代えて、又は、上記選択することに加えて、放送枠の販売条件を、複数の販売対象者のそれぞれに対して設定することを含んでいてもよい。設定することは、複数の販売対象者のそれぞれのターゲット属性と、効果情報から判別される視聴者属性毎の訴求効果とに基づき、複数の販売対象者のそれぞれに対する放送枠の販売条件を設定することを含んでいてもよい。
　本開示の一側面によれば、コンピュータにより実行される情報処理方法であって、テレビジョン放送における、視聴者への訴求を目的とした映像を放送するための複数の放送枠での、映像の放送による訴求効果であって、訴求目的の種類毎の訴求効果を判別可能な第一情報を取得することと、複数の放送枠の販売先候補である複数の販売対象者のそれぞれの訴求目的を判別可能な第二情報を取得することと、第二情報から判別される複数の販売対象者のそれぞれの訴求目的と、第一情報から判別される複数の放送枠での訴求目的の種類毎の訴求効果とに基づき、複数の放送枠のそれぞれの販売先を複数の販売対象者の中から選択することと、を含む情報処理方法が提供されてもよい。
　本開示の一側面によれば、情報処理方法は、上記選択することに代えて、又は、上記選択することに加えて、複数の販売対象者のそれぞれの訴求目的と、第一情報から判別される複数の放送枠での訴求目的の種類毎の訴求効果とに基づき、複数の販売対象者のそれぞれに対する放送枠の販売条件を設定することを含んでいてもよい。
本開示の例示的実施形態に係る情報処理システムの利用例に関する説明図である。 情報処理システムの構成を表すブロック図である。 視聴率時系列データの構成を表す図である。 分析対象データの構成を表す図である。 プロセッサが実行する第一の販売支援処理を表すフローチャートである。 プロセッサが実行する第二の販売支援処理を表すフローチャートである。 第二実施形態において用いられる効果説明データの構成を表す図である。 第三実施形態においてプロセッサが実行する探索処理を表すフローチャートである。 第四実施形態における効果分析データの構成を表す図である。 第四実施形態においてプロセッサが実行する第三の販売支援処理を表すフローチャートである。
　１０…情報処理システム、１１…プロセッサ、１２…メモリ、１３…ストレージ、１５…入力デバイス、１７…表示デバイス、１９…通信デバイス、３０…サーバ装置、ＢＦ…放送枠、ＤＳ１…買付データ、ＤＳ１１…放送枠データ、ＤＳ２…販売先候補データ、ＤＳ３…条件データ、ＤＳ３１…制約条件データ、ＤＳ３２…販売条件データ、ＤＡ…視聴分析データ、ＤＥ…効果説明データベース、ＤＥ１…効果説明データ、ＤＦ…効果分析データ、ＤＳ…分析対象データ。
　以下に本開示の例示的実施形態を、図面を参照しながら説明する。
　［第一実施形態］
　図１に示すように、本実施形態の情報処理システム１０は、テレビジョン放送における複数の放送枠ＢＦを一以上のテレビジョン放送局から買い付け、買い付けた複数の放送枠ＢＦを、顧客に販売する企業向けのシステムとして構成される。
　放送枠ＢＦの買い付けは、対応する放送枠ＢＦにて映像を放送する権利を購入することに対応する。放送枠ＢＦは、放送チャネル及び放送日時で定まる。本実施形態で取り扱われる放送枠ＢＦは、例えばコマーシャル（ＣＭ）や通信販売番組（以下通販番組という）などの、消費者に対応する視聴者への訴求を目的とした映像を放送するための放送枠である。この放送枠ＢＦの例には、スポットＣＭ放送枠、及び、通販番組枠が含まれる。
　以下では、説明を簡単にするために、放送枠ＢＦがスポットＣＭ放送枠であるとの前提を置く。しかしながら、本開示の技術は、スポットＣＭ放送枠を取り扱うものに限定されない。例えば、以下に説明される放送枠ＢＦは通販番組枠であると理解されてもよい。
　情報処理システム１０は、放送枠ＢＦの販売を支援するための情報を、ユーザに提供するように構成される。図２に示すように、情報処理システム１０は、プロセッサ１１と、メモリ１２と、ストレージ１３と、入力デバイス１５と、表示デバイス１７と、通信デバイス１９と、を備える。
　プロセッサ１１は、ストレージ１３に格納されたコンピュータプログラムに従う処理を実行する。メモリ１２は、プロセッサ１１による処理実行時に作業用メモリとして使用される。ストレージ１３は、ハードディスクドライブ及びソリッドステートドライブなどの補助記憶装置であり、コンピュータプログラムの他、プロセッサ１１が実行する処理に供される各種データを記憶する。
　入力デバイス１５は、ユーザからの操作を受け付けて、その操作信号を入力する操作デバイスを含む。操作デバイスの例には、キーボード及びマウスが含まれる。入力デバイス１５は更に、ユーザからＵＳＢメモリなどの記録メディアを通じて提供されるデータを受け付けるための構成を含むと理解されてもよい。
　表示デバイス１７は、ユーザ向けの情報を表示するように構成される。表示デバイス１７の例には、液晶ディスプレイ及び有機ＥＬディスプレイが含まれる。通信デバイス１９は、広域ネットワークに接続された外部装置と通信可能に構成される。
　外部装置の例には、テレビジョン放送における視聴率の情報を含む視聴分析データＤＡを提供するサーバ装置３０が含まれる。サーバ装置３０は、例えばピープルメータを用いて視聴調査を行う企業から提供される視聴分析データＤＡを記憶するサーバ装置であり得る。
　視聴分析データＤＡは、例えば図３に示すように、放送チャンネル毎の視聴率時系列データを有する。視聴率時系列データは、放送日時毎に、対応する放送チャネル及び放送日時に放送された映像の視聴分布の情報を、放送日時の情報と関連付けて有する。視聴分布の情報は、視聴者属性毎の視聴率の情報である。このように、視聴率時系列データは、視聴者属性毎の視聴率の時系列データを有する。
　視聴者属性は、例えば男性３０代、女性２０代などの、性別及び年齢層の組合せで定義される視聴者の属性（すなわち、デモグラフィック属性）であり得る。Ｍ１層，Ｍ２層，Ｍ３層，Ｆ１層，Ｆ２層，Ｆ３層，Ｃ層，Ｔ層などの区分けで消費者属性を定義する手法が特に広告業界では周知である。視聴者属性は、この消費者属性に従う属性であり得る。
　情報処理システム１０は、サーバ装置３０から視聴分析データＤＡを逐次取得し、ストレージ１３に保存するように動作する。情報処理システム１０は更に、放送枠ＢＦの販売支援のために、分析対象データＤＳの入力を、入力デバイス１５を通じてユーザから受けて、分析対象データＤＳをストレージ１３に記憶する。
　図４に示すように、分析対象データＤＳは、買付データＤＳ１と、販売先候補データＤＳ２と、条件データＤＳ３と、を備える。買付データＤＳ１は、買い付けられた複数の放送枠ＢＦのそれぞれに関して、放送枠ＢＦを説明する放送枠データＤＳ１１を有する。各放送枠データＤＳ１１は、放送チャネル及び放送日時の情報を有する。放送枠ＢＦは、放送チャネル及び放送日時の組合せで定義される。
　販売先候補データＤＳ２は、販売先候補毎に、その候補である顧客の識別情報に関連付けて、顧客がスポットＣＭにより訴求しようとする訴求対象の視聴者の属性であるターゲット属性の情報を記述する。販売先候補データＤＳ２は、販売先候補毎に、対応する顧客がスポットＣＭにより広告する商品又は役務の属性情報を有していてもよい。以下では、商品又は役務の属性のことを、商品／役務属性と表現する。一人の顧客が、複数の商品ブランドを有する場合には、商品ブランド毎に放送枠ＢＦを販売することが考えられる。従って、一人の顧客が有する複数の商品ブランドのそれぞれが、個別の販売先候補として定義されてもよい。
　条件データＤＳ３は、制約条件データＤＳ３１と、販売条件データＤＳ３２と、を有する。制約条件データＤＳ３１は、複数の放送枠ＢＦに対して販売先候補を割り当てることによって販売先を選択する際の、割当に関する制約条件を定義するデータである。
　例えば、広告主は、月曜日だけ、又は、朝だけといった特定の曜日又は時間帯だけのＣＭ放送を希望することは少なく、分散した日時でのＣＭ放送を望んでいることが多い。更には、各広告主には、最低出稿量が決まっていることも多い。制約条件データＤＳ３１は、このような販売先候補のニーズに沿った放送枠ＢＦの割当を実現するための割当に関する制約条件を定義する目的で用意される。制約条件データＤＳ３１は、販売先候補毎に、最低出稿量、希望放送曜日・時間帯、及び、放送枠の分散度などの情報を有することができる。
　販売条件データＤＳ３２は、販売先に提示する販売条件としての販売価格の算出ルールを定義するデータである。本実施形態によれば、販売価格は、販売先候補のターゲット属性と、放送枠ＢＦの視聴分布と、の関係によって決定される。販売条件データＤＳ３２は、このような関係に応じた販売価格を設定するために用いられる。
　一例によれば、販売価格は、販売する放送枠ＢＦにおける販売先のターゲット属性と同一の視聴者属性の推定視聴率ＥＡに、価格係数Ｋを掛けた値Ｚ＝Ｋ・ＥＡに決定され得る。この例によれば、販売条件データＤＳ３２は、価格係数Ｋの情報を有する。
　推定視聴率ＥＡは、販売対象の放送枠ＢＦと同じ曜日及び時刻の過去の放送枠における過去所定期間の平均視聴率であり得る。例えば、ある放送枠ＢＦの推定視聴率ＥＡは、同一曜日及び時刻における前４週の平均視聴率であり得る。平均視聴率は、サーバ装置３０から提供される視聴分析データＤＡから判別可能である。
　続いて、プロセッサ１１が実行する第一の販売支援処理を、図５を用いて説明する。第一の販売支援処理は、ユーザから入力デバイス１５を通じて第一の販売支援処理の実行指示が入力されたときに、プロセッサ１１により実行される。
　第一の販売支援処理を開始すると、プロセッサ１１は、実行指示と共に指定された分析対象データＤＳを、ストレージ１３から読み出す（Ｓ１１０）。その後、プロセッサ１１は、上記読み出した分析対象データＤＳが有する買付データＤＳ１を参照して、買い付けられた各放送枠ＢＦの視聴者属性別の視聴率Ｘ［ｎ］（ｎ＝１，２，…，Ｎ）を判別する（Ｓ１２０）。Ｘ［ｎ］は、視聴者属性ｎ（＝１，２，…，Ｎ）の視聴率を意味する。
　Ｓ１２０で判別される視聴率Ｘ［ｎ］は、具体的には上述した推定視聴率ＥＡである。視聴率Ｘ［ｎ］の判別のために、プロセッサ１１は、最新の視聴分析データＤＡを、通信デバイス１９を通じてサーバ装置３０から取得することができる。プロセッサ１１は、買い付けられた放送枠ＢＦの夫々に関して、同一曜日及び時刻の放送枠の過去所定期間の視聴者属性別の視聴率に基づいて、視聴者属性別の視聴率Ｘ［ｎ］を判別することができる。
　更に、プロセッサ１１は、読み出した分析対象データＤＳが有する販売先候補データＤＳ２を参照して、各販売先候補のターゲット属性を判別する（Ｓ１３０）。更に、プロセッサ１１は、買い付けられた各放送枠ＢＦについて、販売先候補毎の効果予測値Ｙ［ｍ］（ｍ＝１，２，…，Ｍ）を算出する（Ｓ１４０）。
　効果予測値Ｙ［ｍ］は、販売先候補ｍ（＝１，２，…，Ｍ）が、対応する放送枠ＢＦでターゲット属性に対応する消費者向けのコマーシャルを放送した場合の訴求効果の予測値に対応する。
　一例によれば、ある放送枠ＢＦに対する販売先候補ｍの効果予測値Ｙ［ｍ］は、販売先候補ｍのターゲット属性に一致する視聴者属性ｎの当該放送枠ＢＦにおける視聴率Ｘ［ｎ］に訴求効果係数Ｃをかけた値Ｙ［ｍ］＝Ｃ・Ｘ［ｎ］として算出される。
　ここでは、読者の理解のために、訴求効果係数Ｃ＝１、すなわち、効果予測値Ｙ［ｍ］が、販売先候補ｍのターゲット属性に一致する視聴者属性ｎの視聴率Ｘ［ｎ］である例を、最初に説明する。訴求効果係数Ｃが値１以外の例については後述する。
　Ｓ１４０では、上述したように放送枠ＢＦ及び販売先候補の組合せ毎の効果予測値Ｙ［ｍ］（ｍ＝１，２，…，Ｍ）が算出される。続くＳ１５０において、プロセッサ１１は、この効果予測値Ｙ［ｍ］（ｍ＝１，２，…，Ｍ）を用いて、買い付けられた複数の放送枠ＢＦに対する販売先候補の割当パターンとして適切なものを探索する。
　ここでいう割当パターンは、各放送枠ＢＦに複数の販売先候補のいずれか一人を割り当てたときの、上記買い付けられた複数の放送枠ＢＦの全体に関する、各放送枠ＢＦと割り当てられた販売先候補との組合せの一群のことを意味する。
　具体的に、プロセッサ１１は、制約条件データＤＳ３１が示す制約条件を満足する範囲で訴求効果が基準以上の割当パターンを探索する（Ｓ１５０）。探索される割当パターンは、一つに限られない。
　第一例によれば、プロセッサ１１は、放送枠ＢＦ毎に、この放送枠ＢＦに対して割り当てる販売先候補を、この放送枠ＢＦにおいて効果予測値Ｙ［ｍ］が第一の基準値以上の販売先候補に絞り込む。プロセッサ１１は、各放送枠ＢＦに対して絞り込まれた販売先候補のみを選択肢として、複数の放送枠ＢＦの全体について制約条件を満足する割当パターンを探索する。
　第二例によれば、プロセッサ１１は、上記絞り込まれた販売先候補のみを選択肢として、制約条件を満足する範囲内で、効果予測値Ｙ［ｍ］の合計が第二の基準値以上となる割当パターンを探索する。ここでの合計は、対応する割当パターンで仮に各放送枠ＢＦに販売先候補を割り当てた場合の、割り当てられた販売先候補に関する各放送枠ＢＦの効果予測値Ｙ［ｍ］の、複数の放送枠ＢＦの全体における合計を意味する。
　第三例によれば、プロセッサ１１は、上記絞り込まれた販売先候補のみを選択肢として、制約条件を満足する範囲内で、効果予測値Ｙ［ｍ］の上記合計が最大の割当パターンを探索する。この場合、探索される割当パターンは、一つのみである。
　制約条件については、上述した通りである。補足すると、分散度に関する制約条件が記述された販売先候補に対しては、この販売先候補に二つ以上の放送枠ＢＦを割り当てる場合、二つ以上の放送枠の放送時間帯のばらつきが、指定された分散度以上となるように、割当パターンを探索する。
　例えば、分散度として、朝、昼、夜の各時間帯に対する割当率の最低値が指定される場合、対応する販売先候補に割り当てられる「二つ以上の放送枠ＢＦ」の全体に対する時間帯毎の放送枠ＢＦの割合が、指定された最低値以上となるように、割当パターンを探索する。
　同様に、分散度として、各曜日に対する割当率の最低値が指定される場合、対応する販売先候補に割り当てられる「二つ以上の放送枠ＢＦ」に対する各曜日の割合が、対応する曜日について指定された最低値以上となるように、割当パターンを探索する。分散度が曜日及び時間帯の組合せで指定されることもあり得る。
　Ｓ１５０において割当パターンを探索し終えると、プロセッサ１１は、探索により発見された割当パターンに従って、各放送枠ＢＦの販売先を、販売先候補から一つ以上選択する（Ｓ１６０）。
　割当パターンが、上記第一例及び第二例に従って探索される場合、探索される割当パターンは、通常複数である。従って、複数の割当パターンの全体では、各放送枠ＢＦに対して、複数の販売先候補が割り当てられることになる。
　この場合、プロセッサ１１は、各放送枠ＢＦに対して、上記割り当てられた複数の販売先候補のすべて又は一部を、順位付けしつつ販売先に選択することができる。順位付けは、ユーザに販売先の優先度を提案するために行われ得る。順位付けによって、ユーザは、例えば、第一位の販売先が購入しない場合には、第二位の販売先に購入を提案することができる。順位付けは、効果予測値Ｙ［ｍ］又は放送枠ＢＦの販売価格に基づいて行われ得る。例えば、効果予測値Ｙ［ｍ］又は販売価格の一番高い販売先が第一位の販売先に設定され得る。
　割当パターンが、第三例に従って探索される場合、プロセッサ１１は、各放送枠ＢＦに対して割り当てられた一つの販売先候補を、販売先に選択することができる。
　Ｓ１６０での処理を超えると、プロセッサ１１は、各放送枠ＢＦに対して選択した販売先の識別情報を含む販売先情報を出力する（Ｓ１７０）。具体的に、プロセッサ１１は、表示デバイス１７に販売先情報を表示することができる。プロセッサ１１は、販売先情報をストレージ１３に保存することができる（Ｓ１７０）。プロセッサ１１は、その後、第一の販売支援処理を終了する。
　Ｓ１７０において、プロセッサ１１は、各放送枠ＢＦの販売価格を、販売先のターゲット属性に基づき設定して（Ｓ１７１）、その販売価格を示す販売条件情報を販売先への提示のために、販売先情報と共に出力することができる（Ｓ１７３）。
　プロセッサ１１は、放送枠ＢＦに対する販売先として販売先候補ｍが選択されている場合には、販売先候補ｍのターゲット属性に一致する視聴者属性ｎの、その放送枠ＢＦにおける視聴率Ｘ［ｎ］に、価格係数Ｋを乗算した値Ｚ＝Ｋ・Ｘ［ｎ］を販売価格Ｚに設定することができる。
　Ｓ１７１において、プロセッサ１１は、この設定に関する処理を、放送枠ＢＦ及び販売先の組合せ毎に実行することができる。Ｓ１７３において、プロセッサ１１は、上記設定した販売価格Ｚを、対応する放送枠ＢＦに関する販売先の情報に関連付けて出力することができる。
　販売価格Ｚは、Ｓ１５０において、割当パターンを探索する際に用いられてもよい。各広告主には、コマーシャルの出稿予算の上限が決まっていることも多い。従って、制約条件データＤＳ３１は、販売先候補毎に、出稿予算の上限値の情報を、制約条件として有することが考えられる。
　この場合、Ｓ１５０において、プロセッサ１１は、販売条件データＤＳ３２に従って、各放送枠ＢＦに対してターゲット属性毎の販売価格を設定することができる。プロセッサ１１は、放送枠ＢＦ及びターゲット属性の組合せ毎の販売価格の情報に基づき、各販売先候補について、その販売先候補に割り当てる放送枠ＢＦの販売価格の合計が出稿予算の上限値を超えない制約条件の中で、割当パターンを探索することができる。
　第一の販売支援処理によれば、情報処理システム１０は、スポットＣＭに対応する放送枠ＢＦに関し、視聴者属性別の視聴率を考慮しながら、全体の訴求効果が高くなるように、買い付けた複数の放送枠ＢＦのそれぞれに対して販売先を割り当てることができる。従って、販売先に対応する複数の顧客に対して有意義な放送枠ＢＦを提供することができ、放送枠ＢＦの販売に関して顧客満足度を高めることができる。
　この他、プロセッサ１１は、入力デバイス１５を通じてユーザから第二の販売支援処理の実行指示が入力されたときに、図６に示す第二の販売支援処理を実行する。第二の販売支援処理において、プロセッサ１１は、まずＳ１１０－Ｓ１３０の処理と同様の処理を実行する（Ｓ２１０－Ｓ２３０）。すなわち、プロセッサ１１は、ユーザから指定された分析対象データＤＳをストレージ１３から読み出し（Ｓ２１０）、各放送枠ＢＦの視聴者属性別の視聴率Ｘ［ｎ］を判別する（Ｓ２２０）。更に、プロセッサ１１は、各販売先候補のターゲット属性を判別する（Ｓ２３０）。
　その後、プロセッサ１１は、各放送枠ＢＦに対し、ターゲット属性毎の販売価格Ｚを設定する（Ｓ２４０）。販売価格Ｚは、上述したようにターゲット属性に一致する視聴者属性ｎの視聴率Ｘ［ｎ］に基づいて設定され得る。
　更に、プロセッサ１１は、各放送枠ＢＦに関して、販売先候補毎の効果予測値Ｙ［ｍ］を、Ｓ１４０での処理と同様に算出する（Ｓ２４５）。その後、プロセッサ１１は、買い付けられた複数の放送枠ＢＦの中から一つの放送枠を指定する操作を、入力デバイス１５を通じてユーザから受け付ける（Ｓ２５０）。
　プロセッサ１１は、指定する操作がなされた場合（Ｓ２６０でＹｅｓ）、Ｓ２７０の処理を実行し、指定する操作の代わりに、終了操作がなされた場合（Ｓ２６５でＹｅｓ）、第二の販売支援処理を終了する。
　このようにして、プロセッサ１１は、終了操作がなされるまで、放送枠ＢＦを指定する操作がなされる度、Ｓ２７０の処理を実行する。Ｓ２７０において、プロセッサ１１は、指定された放送枠ＢＦの販売条件に関する情報として、販売先候補毎の販売価格の情報を出力する。
　具体的には、プロセッサ１１は、販売先候補データＤＳ２に登録された販売先候補毎に、この販売先候補のターゲット属性に対してＳ２４０で設定された販売価格、及び、この販売先候補についてＳ２４５で算出された効果予測値Ｙ［ｍ］を記述した情報を、販売先候補に対応する顧客の識別情報と共に表示デバイス１７に表示する。
　以上に説明される情報処理システム１０によれば、ユーザは、第二の販売支援処理によって得られる情報に基づき、例えば、放送枠ＢＦの販売による利益及び購入者側のＣＭ放送による利益の両者を考慮しながら、放送枠ＢＦの販売先を決定することができる。更に言えば、ユーザは、訴求効果の説明と共に放送枠ＢＦの購入を顧客に提案することができる。従って、この情報処理システム１０は、ユーザの放送枠ＢＦの販売行為の支援に役立つ。
　続いて、第一実施形態の変形例を、第二実施形態、第三実施形態、及び第四実施形態として説明する。変形例の情報処理システム１０の構成及び動作は、一部を除いて、上記第一実施形態と同様である。従って、以下では、変形例の情報処理システム１０の上記第一実施形態と同様の構成及び動作に関する説明を省略する。変形例の情報処理システム１０において、第一実施形態と同一符号が付された部位及び同一ステップ番号が付された処理は、追加の説明がない限り、第一実施形態の対応する部位及び処理と同様であると理解されてよい。
　［第二実施形態］
　第二実施形態の情報処理システム１０では、Ｓ１４０における効果予測値Ｙ［ｍ］の算出に、訴求効果係数Ｃとして、販売先候補が販売する商品又は役務の属性である商品／役務属性を考慮した値が用いられる。
　第二実施形態では、ストレージ１３に、図７に示す効果説明データベースＤＥが格納される。効果説明データベースＤＥは、商品／役務属性毎に、効果説明データＤＥ１を有する。効果説明データＤＥ１は、対応する一つの商品／役務属性に関し、訴求効果係数Ｃとして、視聴者属性及び時間帯の組合せ毎の訴求効果係数Ｃ［ｎ，ｔ］を定義する。
　訴求効果係数Ｃ［ｎ，ｔ］は、時間帯ｔにおいてコマーシャルを放送したときの視聴者属性ｎに対する訴求効果の大きさを表す。ここでいう時間帯ｔには曜日の概念が含まれていると理解されてもよい。
　一例によれば、訴求効果係数Ｃ［ｎ，ｔ］は、この視聴者属性ｎに属する一人の視聴者が時間帯ｔに放送されたコマーシャルを見たときのコンバージョン率として定められ得る。ここでいうコンバージョン率は、視聴者がコマーシャルに反応して広告主が目標としている行動を起こす確率に対応する。
　コンバージョン率は、例えば、過去における、対応する商品／役務属性に属する商品又は役務に関するＣＭ放送後の、関連するウェブサイト又はコールセンタに対する消費者のアクセス増加量から推定され得る。関連するウェブサイト又はコールセンタには、商品又は役務を紹介するウェブサイト、商品又は役務を販売するウェブサイト又はコールセンタが含まれる。
　第二実施形態の販売先候補データＤＳ２は、販売先候補毎に、ターゲット属性と併せて、対応する顧客がスポットＣＭにより広告する商品又は役務の属性を示す情報を有する。
　プロセッサ１１は、Ｓ１３０において、販売先候補毎のターゲット属性及び商品／役務属性を判別する。プロセッサ１１は、Ｓ１４０で、各放送枠ＢＦについて販売先候補毎の効果予測値Ｙ［ｍ］を算出する際、対応する販売先候補ｍの商品／役務属性の効果説明データＤＥ１を参照する。これにより、プロセッサ１１は、販売先候補ｍの商品／役務属性と、販売先候補ｍのターゲット属性と、放送枠ＢＦに対応する放送時間帯と、の組合せに一致する訴求効果係数Ｃ［ｎ，ｔ］を特定する。
　プロセッサ１１は、特定した訴求効果係数Ｃ［ｎ，ｔ］を用いて、式Ｙ［ｍ］＝Ｃ［ｎ，ｔ］・Ｘ［ｎ］に従って、販売先候補ｍが対応する放送枠ＢＦでコマーシャルを放送したときの効果予測値Ｙ［ｍ］を算出する。
　第二実施形態によれば、顧客がコマーシャルによって訴求しようとする商品又は役務の属性及び放送時間帯を加味して、販売先候補毎の訴求効果に関する効果予測値Ｙ［ｍ］を算出し、これを放送枠ＢＦの割当パターンの探索に用いるので、訴求効果の高い放送枠ＢＦの割当を実現することができる。これは、広告主にとっては訴求効果の高いコマーシャルを放送することに役立ち、放送枠ＢＦの販売主にとっては、顧客満足度の向上に役立つ。
　［第三実施形態］
　続いて、第三実施形態を、図８を用いて説明する。第三実施形態の情報処理システム１０は、第一実施形態において実行される図５に示す第一の販売支援処理におけるＳ１５０の処理に変更を加えた例である。図８は、第三実施形態において、プロセッサ１１がＳ１５０で実行する処理のフローチャートを表す。
　Ｓ１５０において、プロセッサ１１はまず、Ｓ２４０での処理と同様に、各放送枠ＢＦのターゲット属性毎の販売価格Ｚを設定する（Ｓ３１０）。その後、プロセッサ１１は、各放送枠ＢＦに関して、販売先候補毎の価格対効果予測値Ｙｃ［ｍ］（ｍ＝１，２，…，Ｍ）を算出する（Ｓ３２０）。価格対効果予測値Ｙｃ［ｍ］は、販売先候補ｍ（＝１，２，…，Ｍ）が、対応する放送枠ＢＦでターゲット属性に対応する消費者向けのコマーシャルを放送した場合の放送枠ＢＦの購入費用に対する訴求効果の予測値に対応する。
　Ｓ３２０において、価格対効果予測値Ｙｃ［ｍ］は、例えば、次式Ｙｃ［ｍ］＝Ｙ［ｍ］／Ｚで算出される。この式に含まれるＺは、販売先候補ｍに対する放送枠ＢＦの販売価格である。すなわち、Ｚは、販売先候補ｍのターゲット属性に関してＳ３１０で設定された販売価格Ｚである。Ｙ［ｍ］は、上述の第一実施形態又は第二実施形態の効果予測値Ｙ［ｍ］である。第二実施形態の効果予測値Ｙ［ｍ］と販売価格との関係は、一定ではないので、Ｓ３２０では、第二実施形態の効果予測値Ｙ［ｍ］を用いて価格対効果予測値Ｙｃ［ｍ］を算出すると特に有意義である。
　続くＳ３３０において、プロセッサ１１は、Ｓ３２０で算出された放送枠ＢＦ及び販売先候補の組み合わせ毎の価格対効果予測値Ｙｃ［ｍ］（ｍ＝１，２，…，Ｍ）を用いて、買い付けられた複数の放送枠ＢＦに対する販売先候補の割当パターンとして適切なものを制約条件データＤＳ３１が示す制約条件を満足する範囲内で探索する。
　具体的に、プロセッサ１１は、Ｓ１５０の処理の第一例と同様の処理を、効果予測値Ｙ［ｍ］に代えて、価格対効果予測値Ｙｃ［ｍ］を用いて実行することができる。
　すなわち、プロセッサ１１は、放送枠ＢＦ毎に、この放送枠ＢＦに対して割り当てる販売先候補を、この放送枠ＢＦにおいて価格対効果予測値Ｙｃ［ｍ］が第一の基準値以上の販売先候補に絞り込むことができる。プロセッサ１１は、各放送枠ＢＦに対して絞り込まれた販売先候補のみを選択肢として、複数の放送枠ＢＦの全体について制約条件を満足する割当パターンを探索することができる。第一の基準値は、例えば、販売実績を考慮して定められ得る。第一の基準値は、販売先候補毎に、対応する販売先候補のスポットＣＭ放送枠の購入実績を考慮して個別に設定されてもよい。
　別例として、プロセッサ１１は、上記絞り込まれた販売先候補のみを選択肢として、制約条件を満足する範囲内で、価格効果予測値Ｙｃ［ｍ］の平均が第二の基準値以上又は最大となる割当パターンを探索することができる。ここでの平均は、対応する割当パターンで仮に各放送枠ＢＦに販売先候補を割り当てた場合の、割り当てられた販売先候補に関する各放送枠ＢＦの効果予測値Ｙ［ｍ］の、複数の放送枠ＢＦの全体における平均を意味する。
　別例として、プロセッサ１１は、上記絞り込まれた販売先候補のみを選択肢として、制約条件を満足する範囲内で、販売価格の合計が第二の基準値以上又は最大となる割当パターンを探索することができる。販売価格の合計は、対応する割当パターンで仮に各放送枠ＢＦに販売先候補を割り当てた場合の、割り当てられた販売先候補に対する各放送枠ＢＦの販売価格Ｚの、複数の放送枠ＢＦの全体における合計を意味する。
　第三実施形態によれば、価格対効果を考慮した放送枠ＢＦの割当を実現可能である。従って、放送枠ＢＦの販売主にとっては、顧客満足度の向上に役立つ。
　［第四実施形態］
　続いて、第四実施形態を、図９及び図１０を用いて説明する。第四実施形態の情報処理システム１０は、第一実施形態の情報処理システム１０を、通販番組枠に対応する放送枠ＢＦの割当に適合させたものである。
　本実施形態では、サーバ装置３０が、第一実施形態の視聴分析データＤＡに代えて、図９に示す効果分析データＤＦを情報処理システム１０に提供するように構成される。効果分析データＤＦは、放送チャンネル毎の効果詳細データを有する。
　効果詳細データは、放送日時毎に、対応する放送枠で放送された通販番組の販売実績データを有する。放送日時は、例えば１週間を、曜日及び時間帯で区切って定義される。販売実績データは、商品属性毎に、複数週間に及ぶ過去の販売実績に基づいた放送日時毎の販売実績値を記述する。
　販売実績値は、例えば、健康飲料、パーソナルコンピュータなどの商品属性毎に、対応する商品群の販売量の大きさを、特定尺度で表した値である。販売実績値は、複数週間における同一曜日及び同一時間帯での過去の販売実績の平均であり得る。商品属性は、ＪＩＣＦＳ（ＪＡＮ　Ｉｔｅｍ　Ｃｏｄｅ　Ｆｉｌｅ　Ｓｅｒｖｉｃｅ）で定義される商品分類であり得る。
　標準的な販売数及び販売額は、商品属性によって異なる。そのため、販売実績値は、販売数又は販売額の大きさを規格化した値であり得る。例えば、対応する商品属性の標準的な販売数又は販売額からの増加率又は減少率で、販売量の大きさは表され得る。販売実績値は、売買が成立した取引以外の実績値を含み得る。例えば、販売実績値は、番組で紹介した商品の問い合わせ件数に関する実績値であってもよい。すなわち、販売実績値は、視聴者の反応に関する実績値であってもよい。
　本実施形態において、情報処理システム１０は、サーバ装置３０から効果分析データＤＦを逐次取得し、ストレージ１３に保存するように動作する。情報処理システム１０は更に、買付データＤＳ１と、販売先候補データＤＳ２と、条件データＤＳ３と、を含む分析対象データＤＳの入力を、入力デバイス１５を通じてユーザから受けて、分析対象データＤＳをストレージ１３に記憶する。
　本実施形態の販売先候補データＤＳ２は、販売先候補毎に、その候補である顧客の識別情報に関連付けて、顧客の訴求目的の商品、換言すれば通販番組で販売しようとする商品の属性を、ターゲット属性の情報として記述するように構成される。
　本実施形態によれば、プロセッサ１１は、図５に示す第一の販売支援処理に代えて、図１０に示す第三の販売支援処理を実行するように構成される。第三の販売支援処理は、ユーザから入力デバイス１５を通じて第三の販売支援処理の実行指示が入力されたときに、プロセッサ１１により実行される。
　第三の販売支援処理を開始すると、プロセッサ１１は、実行指示と共に指定された分析対象データＤＳを、ストレージ１３から読み出する（Ｓ４１０）。その後、プロセッサ１１は、上記読み出した分析対象データＤＳが有する買付データＤＳ１と、予めストレージ１３に記憶した効果分析データＤＦとを参照する。これにより、プロセッサ１１は、買い付けられた各放送枠ＢＦの商品属性別の販売実績値Ｐ［ｊ］（ｊ＝１，２，…，Ｊ）を判別する（Ｓ４２０）。Ｐ［ｊ］は、商品属性ｊ（＝１，２，…，Ｊ）の販売実績値を意味する。
　更に、プロセッサ１１は、読み出した分析対象データＤＳが有する販売先候補データＤＳ２を参照して、各販売先候補のターゲット属性、すなわち各販売先候補の訴求目的に対応する商品の属性を判別する（Ｓ４３０）。更に、プロセッサ１１は、買い付けられた各放送枠ＢＦについて、販売先候補毎の効果予測値Ｗ［ｍ］（ｍ＝１，２，…，Ｍ）を算出する（Ｓ４４０）。
　ここで算出される効果予測値Ｗ［ｍ］は、販売先候補ｍ（＝１，２，…，Ｍ）が、対応する放送枠ＢＦでターゲット属性に対応する商品属性の商品を販売した場合の訴求効果の予測値に対応する。
　一例によれば、ある放送枠ＢＦに対する販売先候補ｍの効果予測値Ｗ［ｍ］は、販売先候補ｍのターゲット属性に一致する商品属性ｊの当該放送枠ＢＦにおける販売実績値Ｐ［ｊ］に、商品属性ｊに対応する訴求効果係数Ｃ［ｊ］をかけた値Ｗ［ｍ］＝Ｃ［ｊ］・Ｐ［ｊ］として算出される。
　訴求効果係数Ｃ［ｊ］は、全商品属性に関してＣ［ｊ］＝１であり得る。あるいは、訴求効果係数Ｃ［ｊ］は、対応する商品属性ｊを有する商品の放送枠ＢＦを通じた販売によって販売先に期待される利益が効果予測値Ｗ［ｍ］として算出されるように調整された商品属性ｊ毎に異なる係数であり得る。訴求効果係数Ｃ［ｉ］は、条件データＤＳ３に予め記述され得る。
　続くＳ４５０において、プロセッサ１１は、効果予測値Ｗ［ｍ］（ｍ＝１，２，…，Ｍ）を用いて、買い付けられた複数の放送枠ＢＦに対する販売先候補の割当パターンとして適切なものを探索する。Ｓ４５０での処理は、効果予測値Ｙ［ｍ］に代えて、効果予測値Ｗ［ｍ］を用いて、第一実施形態におけるＳ１５０での処理と同様の手法を用いて実行可能である。
　Ｓ４５０において割当パターンを探索し終えると、プロセッサ１１は、Ｓ１６０での処理と同様に、探索により発見された割当パターンに従って、各放送枠ＢＦの販売先を、販売先候補から一つ以上選択する（Ｓ４６０）。
　Ｓ４６０での処理を超えると、プロセッサ１１は、Ｓ１７０での処理と同様に、各放送枠ＢＦに対して選択した販売先の識別情報を含む販売先情報を出力する（Ｓ４７０）。プロセッサ１１は、表示デバイス１７に販売先情報を表示することができる。プロセッサ１１は、販売先情報をストレージ１３に保存することができる（Ｓ４７０）。プロセッサ１１は、その後、第三の販売支援処理を終了する。
　Ｓ４７０において、プロセッサ１１は、各放送枠ＢＦの販売価格を、販売先のターゲット属性に基づき設定し（Ｓ４７１）、その販売価格を示す販売条件情報を販売先への提示のために、販売先情報と共に出力することができる（Ｓ４７３）。
　プロセッサ１１は、放送枠ＢＦに対する販売先として販売先候補ｍが選択されている場合、販売先候補ｍのターゲット属性に一致する商品属性ｊの、その放送枠ＢＦにおける販売実績値Ｐ［ｊ］に、価格係数Ｋ［ｊ］を乗算した値Ｚ＝Ｋ［ｊ］・Ｐ［ｊ］を販売価格Ｚに設定することができる。商品属性毎の価格係数Ｋ［ｉ］は、条件データＤＳ３に予め記述され得る。
　Ｓ４７１において、プロセッサ１１は、上記販売価格Ｚの設定に関する処理を、放送枠ＢＦ及び販売先の組合せ毎に実行することができる。Ｓ４７３において、プロセッサ１１は、上記設定した販売価格Ｚを、対応する放送枠ＢＦに関する販売先の情報に関連付けて出力することができる。
　以上に説明した第三の販売支援処理によれば、通販番組枠に対応する放送枠ＢＦに関し、過去の販売実績を考慮しながら、全体の訴求効果が高くなるように、買い付けた複数の放送枠ＢＦのそれぞれに対して販売先を割り当てることができる。従って、販売先に対応する複数の顧客に対して有意義な放送枠ＢＦを提供することができ、放送枠ＢＦの販売に関して顧客満足度を高めることができる。
　付言すれば、プロセッサ１１は更に、第一実施形態における第二の販売支援処理（図６参照）と同様の処理を、効果分析データＤＦと、各販売先候補のターゲット属性に対応する商品属性とに基づいて実行してもよい。
　すなわち、プロセッサ１１は、Ｓ２２０では、各放送枠ＢＦの商品属性別の販売実績値Ｐ［ｊ］を判別し、Ｓ２３０では、各販売先候補のターゲット属性（すなわち、販売先候補の訴求目的に対応する商品の属性）を判別することができる。
　プロセッサ１１は更に、Ｓ２４０では、ターゲット属性毎の販売価格Ｚを設定することができる。Ｓ２４５では、各放送枠ＢＦに関して販売先候補毎の効果予測値Ｗ［ｍ］を算出することができる。また、Ｓ２７０では、指定された放送枠ＢＦについて、販売先候補毎の販売価格Ｚ及び効果予測値Ｗ［ｍ］の情報を、指定された放送枠ＢＦの販売条件に関する情報として出力することができる。
　［その他］
　本開示の例示的実施形態は、上述した実施形態に限定されるものではなく、種々の態様を採ることができる。例えば、割当パターンの探索に用いられる制約条件は、上述した例に限定されず、顧客側のニーズにおいて様々に設定され得る。例えば、制約条件には、スポットＣＭ放送枠の前後に放送される番組のジャンルに関する条件が含まれてもよい。割当パターンの探索に用いられる訴求効果の指標、放送枠ＢＦの販売価格の決定方法もまた、上記の例に限定されない。
　例えば、第一実施形態において、割当パターンの探索のために用いられる視聴者属性別の視聴率Ｘ［ｎ］は、過去所定期間の平均視聴率に対応する推定視聴率ＥＡである。効果予測値Ｙ［ｍ］は、この推定視聴率ＥＡに基づいて算出される。但し、所定規則で算出される推定視聴率ＥＡは、季節や暦、イベント等の環境変化を考慮しないものである。
　従って、推定視聴率ＥＡに対しては、予想される達成率Ｒをかけて、更に精度の高い推定視聴率（Ｒ・ＥＡ）が、視聴者属性別の視聴率Ｘ［ｎ］として算出されてもよい。あるいは、効果予測値Ｙ［ｍ］を算出する際に、視聴率Ｘ［ｎ］に対して達成率Ｒが乗算されてもよい。ここでいう達成率Ｒは、実際に観測される視聴率の推定視聴率ＥＡに対する割合を意味する。
　割当パターンの探索に際しては、割当対象の複数の放送枠ＢＦのそれぞれについて、予想される達成率Ｒを判別し、予想される達成率Ｒが１００％以上となる優良放送枠が、複数の販売先候補に適切に配分されるように、割当パターンは探索されてもよい。
　この場合、制約条件データＤＳ３１には、各販売先候補に対する優良放送枠の割当数又は割当率などの割当規則を記述することができ、プロセッサ１１は、割当規則に従って、優良放送枠を各販売先候補に割り当てるように、割当パターンを探索し得る。
　この他、販売先候補に対する放送枠ＢＦの販売条件は、単位視聴率当たりの販売価格として定められてもよい。すなわち、販売価格Ｚは、実際の放送時に観測された視聴率に、単位視聴率当たりの販売価格をかけて算出されてもよい。換言すれば、販売条件は、販売価格Ｚそれ自体ではなく、販売価格Ｚの算出ルール（例えば算出式）を定めるものであってもよい。
　また、延べ視聴率に対応する上述の視聴率Ｘ［ｎ］に代えて、別の尺度で視聴量を表現した視聴者属性別の視聴量が、効果予測値Ｙ［ｍ］の算出に用いられてもよい。延べ視聴率では、一人の視聴者が複数回コマーシャルを視聴した場合でも、複数の視聴者が１回コマーシャルを視聴した場合でも、区別なく視聴率が計算される。
　しかしながら、視聴者属性別の視聴量は、対応する視聴者属性を有する視聴者へのリーチ数であってもよい。すなわち、視聴者属性別の視聴量は、コマーシャルを１回以上見た、対応する視聴者属性を有する視聴者の人数であってもよい。
　視聴者属性別の視聴量は、回数別のリーチ数であってもよい。回数別のリーチ数は、例えば、コマーシャルをＮ１回以上見た視聴者の人数、コマーシャルをＮ２回以上見た視聴者の人数のように、対応する回数以上コマーシャルを見た視聴者の人数である。
　この他、視聴者属性別の視聴量は、視聴者属性別の含有率であってもよい。ここでいう含有率は、コマーシャルを見た視聴者集団の中での、対応する視聴者属性を有する視聴者の割合であり、視聴者属性別の視聴率を、全属性の視聴率で除算した値に対応する。
　視聴者属性別の視聴率Ｘ［ｎ］に代えて、視聴者属性別の販売指標が用いられてもよい。販売指標の例には、売上、電話入電数、契約申し込み数、ウェブサイト検索数、ウェブサイト流入数、及びコンバージョン数などが含まれる。この他、視聴量又は訴求効果に関する複数の指標を用いて、販売先のニーズに適合した放送枠ＢＦの割当が行われ得る。
　上述した第一実施形態から第四実施形態は組み合わせられてもよい。例えば、第一から第三実施形態の効果予測値Ｙ［ｍ］と第四実施形態の効果予測値Ｗ［ｍ］との両者を用いて、割当パターンが探索されてもよい。この場合には、効果予測値Ｙ［ｍ］，Ｗ［ｍ］の尺度を揃えつつ、プロセッサ１１は、複数の放送枠ＢＦの全体における効果予測値の合計を、販売先候補毎に効果予測値Ｙ［ｍ］を用いるケース、及び、効果予測値Ｗ［ｍ］を用いるケースのそれぞれについて求めることができる。これにより、例えば合計が最大となる、又は、基準以上となる割当パターンを探索することができる。
　訴求効果の高い放送枠ＢＦに対しては高い販売価格を設定し得る。従って、複数の放送枠ＢＦの全体での販売金額合計又は仕入れ価格からの差分に対応する利益合計を考慮しながら、割当パターンが探索されてもよい。割当パターンの探索に際し、効果予測値Ｙ［ｍ］，Ｗ［ｍ］として、対応する放送枠ＢＦの販売先候補に対する販売価格に対応する値が用いられてもよい。
　効果予測値Ｙ［ｍ］，Ｗ［ｍ］や販売価格の算出に用いられるパラメータは、視聴率Ｘ［ｎ］や販売実績値Ｐ［ｊ］に限られないし、これらの算出に用いられるパラメータの種類は、販売先候補毎に異なっていてもよい。割当パターンの探索に際して、販売先候補毎にパラメータの種類を切り替えて、効果予測値の合計が最大となる又は基準以上となる割当パターンが探索されてもよい。
　上述の販売実績値Ｐ［ｊ］に代えて、過去の実績から推定した値であって、仮に対応する放送枠ＢＦで商品を紹介した場合の視聴者の反応に関する推定値が算出されて、効果予測値Ｗ［ｍ］の算出に用いられてもよい。
　視聴者の反応には、上述の通り、放送枠ＢＦで紹介した商品の問い合わせ件数が含まれる。例えば、この問い合わせ件数の推定値を、プロセッサ１１は、機械学習技術を用いて算出してもよい。例えば、過去の実績からランダムフォレストなどの機械学習アルゴリズムを用いて、問い合わせ件数の推定値を算出するための推定モデルを構築し、上記推定値を算出してもよい。推定モデルは、例えば、放送日、曜日、時間帯、及び番組内容の少なくとも一部から、問い合わせ件数の推定値を求めるためのモデルとして構築され得る。機械学習アルゴリズムは、その他の視聴者の反応に関する推定値の算出や、訴求効果の推定値の算出に使用され得る。
　この他、上記実施形態における１つの構成要素が有する機能は、複数の構成要素に分散して設けられてもよい。複数の構成要素が有する機能は、１つの構成要素に統合されてもよい。上記実施形態の構成の一部は、省略されてもよい。上記実施形態の構成の少なくとも一部は、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換されてもよい。請求の範囲に記載の文言から特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本開示の実施形態である。
　本明細書には、次の技術思想が開示されていると理解することができる。
　（１）テレビジョン放送における、視聴者への訴求を目的とした映像を放送するための複数の放送枠のそれぞれでの、前記映像の放送による視聴者属性毎の訴求効果を判別可能な効果情報を取得するように構成される第一取得部と、
　前記複数の放送枠の販売先候補である複数の販売対象者のそれぞれの訴求対象の視聴者属性であるターゲット属性の情報を取得するように構成される第二取得部と、
　前記複数の販売対象者のそれぞれの前記ターゲット属性と、前記効果情報から判別される前記複数の放送枠のそれぞれでの前記視聴者属性毎の訴求効果とに基づき、前記複数の放送枠のそれぞれの販売先を前記複数の販売対象者の中から選択するように構成される選択部と、
　を備え、
　前記選択部は、前記複数の放送枠のそれぞれに関して、対応する放送枠の販売価格又は販売価格の算出式を、販売条件として、対応する販売対象者のターゲット属性に基づき、前記販売対象者毎に設定し、前記販売条件を加味して前記複数の放送枠のそれぞれの販売先を選択し、前記複数の放送枠のそれぞれに関して、対応する放送枠の前記販売先に提示する販売条件として、対応する前記販売対象者に対して設定された前記販売条件を示す情報を出力する情報処理システム。
　（２）テレビジョン放送における、視聴者への訴求を目的とした映像を放送するための複数の放送枠での、前記映像の放送による訴求効果であって、訴求目的の種類毎の訴求効果を判別可能な第一情報を取得するように構成される第一取得部と、
　前記複数の放送枠の販売先候補である複数の販売対象者のそれぞれの訴求目的を判別可能な第二情報を取得するように構成される第二取得部と、
　前記第二情報から判別される前記複数の販売対象者のそれぞれの訴求目的と、前記第一情報から判別される前記複数の放送枠での前記訴求目的の種類毎の訴求効果とに基づき、前記複数の放送枠のそれぞれの販売先を前記複数の販売対象者の中から選択するように構成される選択部と、
　を備え、
　前記選択部は、前記複数の放送枠のそれぞれに関して、対応する放送枠の販売価格又は販売価格の算出式を、販売条件として、対応する販売対象者の訴求目的に基づき、前記販売対象者毎に設定し、前記販売条件を加味して前記複数の放送枠のそれぞれの販売先を選択し、前記複数の放送枠のそれぞれに関して、対応する放送枠の前記販売先に提示する販売条件として、対応する前記販売対象者に対して設定された前記販売条件を示す情報を出力する情報処理システム。
　（３）前記選択部は、前記複数の放送枠のそれぞれを選択した前記販売先に販売する場合に前記複数の放送枠に関する前記販売価格の合計が所定条件を満足するように、前記複数の放送枠のそれぞれの前記販売先を選択する（１）又は（２）記載の情報処理システム。
　（４）前記選択部は、前記複数の販売対象者の少なくとも一部に関して、販売対象者毎の、対応する販売対象者への販売価格の合計が、前記対応する販売対象者から指定された予算上限に対応する金額を超えない範囲内で、前記複数の放送枠のそれぞれの販売先を選択する（１）、（２）又は（３）記載の情報処理システム。
　（５）コンピュータにより実行される情報処理方法であって、
　テレビジョン放送における、視聴者への訴求を目的とした映像を放送するための複数の放送枠のそれぞれでの、前記映像の放送による視聴者属性毎の訴求効果を判別可能な効果情報を取得することと、
　前記複数の放送枠の販売先候補である複数の販売対象者のそれぞれの訴求対象の視聴者属性であるターゲット属性の情報を取得することと、
　前記複数の販売対象者のそれぞれの前記ターゲット属性と、前記効果情報から判別される前記複数の放送枠のそれぞれでの前記視聴者属性毎の訴求効果とに基づき、前記複数の放送枠のそれぞれの販売先を前記複数の販売対象者の中から選択することと、
　を含み、
　前記選択することは、前記複数の放送枠のそれぞれに関して、対応する放送枠の販売価格又は販売価格の算出式を、販売条件として、対応する販売対象者のターゲット属性に基づき、前記販売対象者毎に設定し、前記販売条件を加味して前記複数の放送枠のそれぞれの販売先を選択することを含み、
　前記情報処理方法は更に、前記複数の放送枠のそれぞれに関して、対応する放送枠の前記販売先に提示する販売条件として、対応する前記販売対象者に対して設定された前記販売条件を示す情報を出力することを含む情報処理方法。
　（６）コンピュータにより実行される情報処理方法であって、
　テレビジョン放送における、視聴者への訴求を目的とした映像を放送するための複数の放送枠での、前記映像の放送による訴求効果であって、訴求目的の種類毎の訴求効果を判別可能な第一情報を取得することと、
　前記複数の放送枠の販売先候補である複数の販売対象者のそれぞれの訴求目的を判別可能な第二情報を取得することと、
　前記第二情報から判別される前記複数の販売対象者のそれぞれの訴求目的と、前記第一情報から判別される前記複数の放送枠での前記訴求目的の種類毎の訴求効果とに基づき、前記複数の放送枠のそれぞれの販売先を前記複数の販売対象者の中から選択することと、
　を含み、
　前記選択することは、前記複数の放送枠のそれぞれに関して、対応する放送枠の販売価格又は販売価格の算出式を、販売条件として、対応する販売対象者の訴求目的に基づき、前記販売対象者毎に設定し、前記販売条件を加味して前記複数の放送枠のそれぞれの販売先を選択することを含み、
　前記情報処理方法は更に、前記複数の放送枠のそれぞれに関して、対応する放送枠の前記販売先に提示する販売条件として、対応する前記販売対象者に対して設定された前記販売条件を示す情報を出力することを含む情報処理方法。

Claims (21)

  1. 　テレビジョン放送における、視聴者への訴求を目的とした映像を放送するための少なくとも一つの放送枠での、前記映像の放送による視聴者属性毎の訴求効果を判別可能な効果情報を取得するように構成される第一取得部と、
    　前記少なくとも一つの放送枠の販売先候補である複数の販売対象者のそれぞれの訴求対象の視聴者属性であるターゲット属性の情報を取得するように構成される第二取得部と、
    　前記複数の販売対象者のそれぞれの前記ターゲット属性と、前記効果情報とに基づき、前記複数の販売対象者の中から前記放送枠の販売先を選択するように構成される選択部と、
    　を備える情報処理システム。
  2. 　前記選択部は、前記複数の販売対象者のそれぞれの前記ターゲット属性と、前記効果情報とに基づき、前記放送枠において前記複数の販売対象者のそれぞれに対応する前記映像を放送した場合の訴求効果を判別し、前記複数の販売対象者のそれぞれの前記訴求効果に基づき、前記複数の販売対象者の中から前記放送枠の販売先を選択する請求項１記載の情報処理システム。
  3. 　前記少なくとも一つの放送枠は、複数の放送枠であり、
    　前記第一取得部は、前記効果情報として、前記複数の放送枠のそれぞれに関する前記視聴者属性毎の訴求効果を判別可能な情報を取得し、
    　前記選択部は、前記複数の販売対象者のそれぞれの前記ターゲット属性と、前記効果情報から判別される前記複数の放送枠のそれぞれに関する前記視聴者属性毎の訴求効果とに基づき、前記複数の放送枠のそれぞれの販売先を前記複数の販売対象者の中から選択する請求項１記載の情報処理システム。
  4. 　前記選択部は、前記複数の放送枠のそれぞれに関して、対応する放送枠において前記複数の販売対象者のそれぞれに対応する前記映像を放送した場合の訴求効果を判別し、前記複数の放送枠のそれぞれに関する前記複数の販売対象者のそれぞれの前記訴求効果に基づき、前記複数の放送枠のそれぞれの販売先を前記複数の販売対象者の中から選択する請求項３記載の情報処理システム。
  5. 　前記選択部は、前記複数の販売対象者の少なくとも一部に対して販売対象者毎に二以上の放送枠を割り当てるように、更には前記二以上の放送枠の放送時間帯のばらつきが基準以上となるように、前記複数の放送枠のそれぞれの販売先を選択する請求項３又は請求項４記載の情報処理システム。
  6. 　前記放送枠の販売条件を、前記視聴者属性毎の訴求効果に基づき、前記ターゲット属性毎に設定する設定部と、
    　前記販売先に提示する販売条件として、前記設定部が前記販売先の前記ターゲット属性に対して設定した前記販売条件を示す情報を出力する出力部と、
    　を更に備える請求項１～請求項５のいずれか一項記載の情報処理システム。
  7. 　前記販売条件は、販売価格を含む請求項６記載の情報処理システム。
  8. 　前記複数の放送枠のそれぞれの販売価格を、対応する放送枠の前記視聴者属性毎の訴求効果に基づき、前記ターゲット属性毎に設定する設定部を更に備え、
    　前記選択部は、前記設定部により設定された前記販売価格を加味して、前記複数の放送枠のそれぞれの販売先を選択する請求項３～請求項５のいずれか一項記載の情報処理システム。
  9. 　テレビジョン放送における、視聴者への訴求を目的とした映像を放送するための少なくとも一つの放送枠での、前記映像の放送による視聴者属性毎の訴求効果を判別可能な効果情報を取得するように構成される第一取得部と、
    　前記少なくとも一つの放送枠の販売先候補である複数の販売対象者のそれぞれの訴求対象の視聴者属性であるターゲット属性の情報を取得するように構成される第二取得部と、
    　前記複数の販売対象者のそれぞれの前記ターゲット属性と、前記効果情報から判別される前記視聴者属性毎の訴求効果とに基づき、前記複数の販売対象者のそれぞれに対する前記放送枠の販売条件を設定するように構成される設定部と、
    　を備える情報処理システム。
  10. 　前記第一取得部は、前記効果情報として、前記少なくとも一つの放送枠での、前記映像の放送による視聴者属性毎の視聴量を表す情報を取得する請求項１～請求項９のいずれか一項記載の情報処理システム。
  11. 　前記第一取得部は、前記視聴者属性毎の視聴量として、対応する放送枠での視聴者属性毎の視聴率を表す情報を取得する請求項１～請求項１０のいずれか一項記載の情報処理システム。
  12. 　前記少なくとも一つの放送枠は、少なくとも一つのスポットＣＭ放送枠を含む請求項１～請求項１１のいずれか一項記載の情報処理システム。
  13. 　テレビジョン放送における、視聴者への訴求を目的とした映像を放送するための複数の放送枠での、前記映像の放送による訴求効果であって、訴求目的の種類毎の訴求効果を判別可能な第一情報を取得するように構成される第一取得部と、
    　前記複数の放送枠の販売先候補である複数の販売対象者のそれぞれの訴求目的を判別可能な第二情報を取得するように構成される第二取得部と、
    　前記第二情報から判別される前記複数の販売対象者のそれぞれの訴求目的と、前記第一情報から判別される前記複数の放送枠での前記訴求目的の種類毎の訴求効果とに基づき、前記複数の放送枠のそれぞれの販売先を前記複数の販売対象者の中から選択するように構成される選択部と、
    　を備える情報処理システム。
  14. 　テレビジョン放送における、視聴者への訴求を目的とした映像を放送するための複数の放送枠での、前記映像の放送による訴求効果であって、訴求目的の種類毎の訴求効果を判別可能な第一情報を取得するように構成される第一取得部と、
    　前記複数の放送枠の販売先候補である複数の販売対象者のそれぞれの訴求目的を判別可能な第二情報を取得するように構成される第二取得部と、
    　前記第二情報から判別される前記複数の販売対象者のそれぞれの訴求目的と、前記第一情報から判別される前記複数の放送枠での前記訴求目的の種類毎の訴求効果とに基づき、前記複数の販売対象者のそれぞれに対する前記放送枠の販売条件を設定するように構成される設定部と、
    　を備える情報処理システム。
  15. 　前記第一取得部は、前記訴求目的の種類毎の訴求効果として、前記訴求目的の商品の種類毎の訴求効果を判別可能な前記第一情報を取得するように構成される請求項１３又は請求項１４記載の情報処理システム。
  16. 　請求項１～請求項５及び請求項１３のいずれか一項記載の情報処理システムにおける前記第一取得部、前記第二取得部、及び前記選択部として、コンピュータを機能させるためのコンピュータプログラム。
  17. 　請求項９又は請求項１４記載の情報処理システムにおける前記第一取得部、前記第二取得部、及び前記設定部として、コンピュータを機能させるためのコンピュータプログラム。
  18. 　コンピュータにより実行される情報処理方法であって、
    　テレビジョン放送における、視聴者への訴求を目的とした映像を放送するための少なくとも一つの放送枠での、前記映像の放送による視聴者属性毎の訴求効果を判別可能な効果情報を取得することと、
    　前記少なくとも一つの放送枠の販売先候補である複数の販売対象者のそれぞれの訴求対象の視聴者属性であるターゲット属性の情報を取得することと、
    　前記複数の販売対象者のそれぞれの前記ターゲット属性と、前記効果情報から判別される前記視聴者属性毎の訴求効果とに基づき、前記複数の販売対象者の中から前記放送枠の販売先を選択することと、
    　を含む情報処理方法。
  19. 　コンピュータにより実行される情報処理方法であって、
    　テレビジョン放送における、視聴者への訴求を目的とした映像を放送するための少なくとも一つの放送枠での、前記映像の放送による視聴者属性毎の訴求効果を判別可能な効果情報を取得することと、
    　前記少なくとも一つの放送枠の販売先候補である複数の販売対象者のそれぞれの訴求対象の視聴者属性であるターゲット属性の情報を取得することと、
    　前記複数の販売対象者のそれぞれの前記ターゲット属性と、前記効果情報から判別される視聴者属性毎の訴求効果とに基づき、前記複数の販売対象者のそれぞれに対する前記放送枠の販売条件を設定することと、
    　を含む情報処理方法。
  20. 　コンピュータにより実行される情報処理方法であって、
    　テレビジョン放送における、視聴者への訴求を目的とした映像を放送するための複数の放送枠での、前記映像の放送による訴求効果であって、訴求目的の種類毎の訴求効果を判別可能な第一情報を取得することと、
    　前記複数の放送枠の販売先候補である複数の販売対象者のそれぞれの訴求目的を判別可能な第二情報を取得することと、
    　前記第二情報から判別される前記複数の販売対象者のそれぞれの訴求目的と、前記第一情報から判別される前記複数の放送枠での前記訴求目的の種類毎の訴求効果とに基づき、前記複数の放送枠のそれぞれの販売先を前記複数の販売対象者の中から選択することと、
    　を含む情報処理方法。
  21. 　コンピュータにより実行される情報処理方法であって、
    　テレビジョン放送における、視聴者への訴求を目的とした映像を放送するための複数の放送枠での、前記映像の放送による訴求効果であって、訴求目的の種類毎の訴求効果を判別可能な第一情報を取得することと、
    　前記複数の放送枠の販売先候補である複数の販売対象者のそれぞれの訴求目的を判別可能な第二情報を取得することと、
    　前記第二情報から判別される前記複数の販売対象者のそれぞれの訴求目的と、前記第一情報から判別される前記複数の放送枠での前記訴求目的の種類毎の訴求効果とに基づき、前記複数の販売対象者のそれぞれに対する前記放送枠の販売条件を設定することと、
    　を備える情報処理方法。
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