(57)【要約】【課題】審査効率を向上させること。【解決手段】本願に係る決定装置は、算出部と、決定部とを備える。算出部は、審査対象となるコンテンツの訴求力の指標を示す訴求指標を算出する。決定部は、算出部によって算出された訴求指標に基づいてコンテンツを審査する優先順位を決定する。【選択図】図３
2020154824.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
審査対象となるコンテンツの訴求力の指標を示す訴求指標を算出する算出部と、
前記算出部によって算出された前記訴求指標に基づいて前記コンテンツを審査する優先順位を決定する決定部と
を備えることを特徴とする決定装置。
【請求項２】
前記算出部は、
前記コンテンツに対応付けられた入札キーワードに基づいて前記訴求指標を算出すること
を特徴とする請求項１に記載の決定装置。
【請求項３】
前記算出部は、
前記入札キーワード毎の閲覧実績に基づいて前記訴求指標を算出すること
を特徴とする請求項２に記載の決定装置。
【請求項４】
前記決定部は、
前記入札キーワード毎のコンテンツのクリック率、コンバージョン率、表示回数の少なくとも一つに基づいて前記訴求指標を算出すること
を特徴とする請求項３に記載の決定装置。
【請求項５】
前記算出部は、
前記入札キーワード毎の前記コンテンツの審査結果に基づいて前記訴求指標を算出すること
を特徴とする請求項２、３または４に記載の決定装置。
【請求項６】
前記算出部は、
前記コンテンツに含まれる入稿キーワードに基づいて前記訴求指標を算出すること
を特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の決定装置。
【請求項７】
前記算出部は、
前記コンテンツに掲載されたキャラクターに基づいて前記訴求指標を算出すること
を特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の決定装置。
【請求項８】
コンピュータが実行する決定方法であって、
審査対象となるコンテンツの訴求力の指標を示す訴求指標を算出する算出工程と、
前記算出工程によって算出された前記訴求指標に基づいて前記コンテンツを審査する優先順位を決定する決定工程と
を含むことを特徴とする決定方法。
【請求項９】
審査対象となるコンテンツの訴求力の指標を示す訴求指標を算出する算出手順と、
前記算出手順によって算出された前記訴求指標に基づいて前記コンテンツを審査する優先順位を決定する決定手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする決定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、決定装置、決定方法および決定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、コンテンツを所定の基準に基づいて評価する技術が提供されている。例えば、画像等を含むコンテンツの入稿を受け付け、受け付けたコンテンツについて審査基準に基づいて審査を行う技術が提供されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−２７１６６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来技術では、審査効率を向上させる点において、改善の余地があった。すなわち、例えば、従来技術では、審査を行う順番については考慮されていなかった。
【０００５】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって審査効率を向上させることができる決定装置、決定方法および決定プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願に係る決定装置は、算出部と、決定部とを備える。前記算出部は、審査対象となるコンテンツの訴求力の指標を示す訴求指標を算出する。前記決定部は、前記算出部によって算出された前記訴求指標に基づいて前記コンテンツを審査する優先順位を決定する。
【発明の効果】
【０００７】
実施形態の一態様によれば、審査効率を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態に係る情報処理の説明図である。
【図２】図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に係る広告情報記憶部の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係る審査モデル記憶部の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施形態に係る広告配信履歴情報記憶部の一例を示す図である。
【図７】図７は、実施形態に係るスコア情報記憶部の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施形態に係る情報処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図９】図９は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、本願に係る決定装置、決定方法および決定プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る決定装置、決定方法および決定プログラムが限定されるものではない。
【００１０】
〔１．情報処理〕
図１を用いて、本実施形態の情報処理装置等により実現される情報処理を説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図１に示す例において、情報処理システム１は、情報処理装置１００、広告主端末１０、審査者端末２０及びユーザ端末３０を有する。情報処理装置１００と、広告主端末１０と、審査者端末２０と、ユーザ端末３０とは、図示しない所定の通信網を介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図１に示す情報処理システム１は、複数台の情報処理装置１００や、複数台の広告主端末１０や、複数台の審査者端末２０や、複数台のユーザ端末３０が含まれてもよい。また、図１では、本願に係る決定装置が、情報処理装置１００に含まれる場合を例に挙げて説明を行う。
【００１１】
図１に示す情報処理装置１００は、広告主が利用する広告主端末１０から入稿された広告を管理し、ユーザＵ１が利用するユーザ端末３０に広告を配信する配信サービスを提供するサーバ装置である。例えば、情報処理装置１００は、広告主端末１０から受け付けた広告に関する情報を広告情報記憶部１２１に格納する。また、情報処理装置１００は、広告主端末１０から受け付けた広告を審査し、審査に関する情報（審査結果）を広告情報記憶部１２１に格納する。また、情報処理装置１００は、ユーザ端末３０に配信した広告の配信期間や、インプレッション数等の情報を収集し、記憶部に格納する。
【００１２】
なお、図１の例において、広告の審査とは、広告に含まれるテキスト、画像、動画や、広告のリンク先（ランディングページ）等が適切であるか否か（例えば、誇張表現や虚偽の内容の有無、各種法律（薬事法、著作権法、不正表示防止法、など）の規定に違反しているか否か、公序良俗に反しているか否か、など）を審査することを示す。
【００１３】
図１に示す広告主端末１０は、広告主によって利用される情報処理装置である。例えば、広告主端末１０は、デスクトップ型ＰＣ（Personal  Computer）や、ノート型ＰＣや、タブレット端末や、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）等である。広告主端末１０は、広告主の操作に応じて広告を情報処理装置１００に入稿する。なお、図１に示す例において、広告主端末１０は、広告主によって利用されるノート型ＰＣである場合を示す。
【００１４】
図１に示す審査者端末２０は、広告を目視により審査する審査者によって利用される情報処理装置である。例えば、審査者端末２０は、デスクトップ型ＰＣや、ノート型ＰＣや、タブレット端末や、携帯電話機や、ＰＤＡ等である。審査者端末２０は、審査対象の広告の広告情報を受け付け、当該広告が適切であるか否かを示す審査結果を審査者の操作に応じて情報処理装置１００に送信する。なお、図１に示す例において、審査者端末２０は、審査者によって利用されるノート型ＰＣである場合を示す。
【００１５】
図１に示すユーザ端末３０は、ユーザＵ１によって利用される情報処理装置である。ユーザ端末３０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣや、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ等により実現される。また、ユーザ端末３０は、情報処理装置１００によって配信される情報を、ウェブブラウザやアプリケーションにより表示する。また、ユーザ端末３０は、情報処理装置１００によって配信される情報の表示処理を実現する制御情報を情報処理装置１００から受け取った場合には、制御情報に従って表示処理を実現する。なお、図１に示す例において、ユーザ端末３０は、ユーザＵ１によって利用されるスマートフォンやタブレット等のスマートデバイスである場合を示す。
【００１６】
以下、図１を用いて、情報処理装置１００が行う情報処理について説明する。なお、以下の説明において、広告主端末１０から入稿された広告に対して、広告主端末１０から入稿された広告を審査するための審査モデルが、情報処理装置１００の審査モデル記憶部１２２に格納されているものとする。また、以下の説明において、審査者端末２０は、広告の審査基準に関する情報を情報処理装置１００から受け付け、審査者に通知しているものとする。
【００１７】
まず、情報処理装置１００は、広告主Ｃ１が利用する広告主端末１０から配信前の広告の入稿を受け付ける（ステップＳ１１）。例えば、図１の例において、情報処理装置１００は、広告を構成するテキスト情報、画像情報、動画情報や、リンク先に関する情報を含む広告情報を受け付け、広告情報記憶部１２１に格納する。
【００１８】
続いて、情報処理装置１００は、ステップＳ１１にて受け付けた審査対象となる広告について、訴求指標を算出する（ステップＳ１２）。ここで、訴求指標とは、広告の訴求力を示す指標である。すなわち、訴求指標が高いほど、訴求力が高いことを示す。
【００１９】
例えば、情報処理装置１００は、審査対象となる広告の入札キーワードや、広告に含まれる入稿キーワード等に基づいて、訴求指標を算出する。ここで、入札キーワードとは、検索サービスにおいて広告主が入札を行ったキーワードを示し、入稿キーワードとは、例えば、広告内に表示されるキーワード（単語）を示す。
【００２０】
情報処理装置１００は、例えば、入札キーワードや、入稿キーワードに対する過去の閲覧実績等に基づいて、訴求指標をスコアとして算出する。ここで、閲覧実績には、インプレッション数、クリック率（ＣＴＲ（Click  Through  Rate））、コンバージョン率（ＣＶＲ（Conversion  Rate））等を含む。
【００２１】
すなわち、情報処理装置１００は、入札キーワードや、入稿キーワードに対するインプレッション数、クリック率（ＣＴＲ（Click  Through  Rate））、コンバージョン率（ＣＶＲ（Conversion  Rate））等に基づいて訴求指標を算出することとなる。
【００２２】
続いて、情報処理装置１００は、ステップＳ１２において算出した訴求指標に基づいて、広告を審査する優先順位を決定する（ステップＳ１３）。情報処理装置１００は、例えば、訴求指標が高い広告が優先的に審査されるように、優先順位を決定する。
【００２３】
換言すれば、訴求指標が高く、配信数が多くなると予測される広告について優先的に審査を行うことになる。
【００２４】
続いて、情報処理装置１００は、ステップＳ１３にて決定した優先順位に基づいて、広告を審査する（ステップＳ１４）。図１の例において、審査モデル記憶部１２２に格納された審査モデルを用いて、広告を審査する場合と、審査者Ｅ１による目視によって審査を行う場合とを示す。
【００２５】
情報処理装置１００は、例えば、優先順位が高い順からランダムに所定数の広告を抽出して審査に回す。特に、目視による審査（以下、目視審査と記載する）については、審査可能な広告数に限りがある。
【００２６】
このため、優先順位に基づいて審査を行う広告を抽出することで、審査者Ｅ１による審査に優先順位が高い広告を割り当てることができる。なお、この場合に、情報処理装置１００は、審査に回されなかった広告については、配信前に審査を行わないことにしてもよい。この場合、広告の配信後において、さらにランダムに抽出して、配信後に審査を行うことにしてもよい。
【００２７】
続いて、情報処理装置１００は、審査モデルまたは審査者端末２０から広告の審査結果を受け付ける（ステップＳ１５）。例えば、図１の例において、情報処理装置１００は、広告が「適切」であることを示す情報、または、広告が「不適切」であることを示す情報のいずれかを目視による審査に関する情報として受け付け、受け付けた情報を広告に対応付けて広告情報記憶部１２１に格納する。
【００２８】
続いて、情報処理装置１００は、ユーザ端末３０に広告を配信する（ステップＳ１６）。例えば、図１の例において、情報処理装置１００は、ステップＳ１４における審査において「適切」と審査された広告をユーザ端末３０に配信する。そして、情報処理装置１００は、ユーザ端末３０における各広告の表示（インプレッション）の有無や、各広告の配信期間に関する情報（以下、「広告配信履歴情報」と記載する場合がある）をユーザ端末３０から収集し、記憶部に格納する。
【００２９】
以上のように、情報処理装置１００は、広告主端末１０から受け付けた広告に対して、訴求指標を算出し、算出した訴求指標に基づいて審査を行う優先順位を決定する。したがって、情報処理装置１００は、審査効率を向上させることができる。
【００３０】
〔２．情報処理システムの構成〕
次に、上述した情報処理を実現するための情報処理システム１について図２を用いて説明する。図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る情報処理システム１は、情報処理装置１００と、広告主端末１０と、審査者端末２０と、ユーザ端末３０とを含む。情報処理装置１００、広告主端末１０、審査者端末２０及びユーザ端末３０は、ネットワークＮを介して有線または無線により相互に通信可能に接続される。なお、ネットワークＮは、ＬＡＮ（Local  Area  Network）、ＷＡＮ（Wide  Area  Network）、電話網（携帯電話網、固定電話網等）、地域ＩＰ（Internet  Protocol）網、インターネット等の通信ネットワークである。ネットワークＮには、有線ネットワークが含まれていてもよいし、無線ネットワークが含まれていてもよい。また、図２に示す情報処理システム１には、複数台の情報処理装置１００や、複数台の広告主端末１０、複数台の審査者端末２０、複数台のユーザ端末３０が含まれてもよい。
【００３１】
情報処理装置１００は、広告主が利用する広告主端末１０から入稿された広告を管理し、ユーザが利用するユーザ端末３０に広告を配信する配信サービスを提供するサーバ装置である。情報処理装置１００は、広告主端末１０から受け付けた広告に関する情報、並びに、当該広告の審査に関する情報（審査結果）を管理する。また、情報処理装置１００は、ユーザ端末３０における各広告の表示の有無や、各広告の配信期間に関する情報をユーザ端末３０から収集する。情報処理装置１００の構成は後述する。
【００３２】
広告主端末１０は、広告主によって利用される情報処理装置である。広告主端末１０は、広告主の操作に応じて広告を情報処理装置１００に入稿する。
【００３３】
審査者端末２０は、広告を目視により審査する審査者によって利用される情報処理装置である。審査者端末２０は、審査対象の広告の広告情報を受け付け、当該広告が適切であるか否かを示す審査結果を審査者の操作に応じて情報処理装置１００に送信する。
【００３４】
ユーザ端末３０は、ユーザによって利用される情報処理装置である。ユーザ端末３０は、情報処理装置１００から配信される各広告の表示に関する情報を情報処理装置１００に送信する。
【００３５】
〔３．情報処理装置の構成〕
次に、図３を用いて、情報処理装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。図３に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。
【００３６】
（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、広告主端末１０、審査者端末２０、ユーザ端末３０等との間で情報の送受信を行う。
【００３７】
（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図３に示すように、記憶部１２０は、広告情報記憶部１２１と、審査モデル記憶部１２２と、広告配信履歴情報記憶部１２３と、スコア情報記憶部１２４とを有する。
【００３８】
（広告情報記憶部１２１について）
広告情報記憶部１２１は、広告に関する情報を記憶する。ここで、図４を用いて、広告情報記憶部１２１が記憶するクエリに関する情報の一例を説明する。図４は、実施形態に係る広告情報記憶部の一例を示す図である。図４の例では、広告情報記憶部１２１は、「広告ＩＤ」、「広告主ＩＤ」「広告情報」、「第１審査結果」、「第２審査結果」といった項目を有する。
【００３９】
「広告ＩＤ」は、広告を識別するための識別情報を示す。「広告主ＩＤ」は、広告主を識別するための識別情報を示す。「広告情報」は、広告主が入稿した広告を示す。なお、図４では、「広告情報」に「広告情報１１」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、テキストや広告に関連する画像、動画、リンク先等の具体的な情報、または、その格納場所を示すファイルパス名、ＵＲＬなどが格納される。
【００４０】
「第１審査結果」は、対応付けられた「広告ＩＤ」が示す広告が、審査モデルを用いた審査において「適切」と判定されたか、「不適切」と判定されたかを示す。「第２審査結果」は、対応付けられた「広告ＩＤ」が示す広告が目視による審査において「適切」と判定されたか、「不適切」と判定されたかを示す。
【００４１】
すなわち、図４では、広告ＩＤ「Ａ１１」によって識別される広告は、広告主ＩＤ「Ａ１０１」、広告情報「広告情報１１」が格納され、当該広告が第２審査結果において「適切」と判定されている例を示す。
【００４２】
（審査モデル記憶部１２２について）
審査モデル記憶部１２２は、審査モデルに関する情報を記憶する。ここで、図５を用いて、審査モデル記憶部１２２が記憶する審査モデルに関する情報の一例を説明する。図５は、実施形態に係る審査モデル記憶部の一例を示す図である。図６の例では、審査モデル記憶部１２２は、「モデルＩＤ」、「審査カテゴリ」、「モデル情報」といった項目を有する。
【００４３】
「モデルＩＤ」は、モデルを識別するための識別情報を示す。「審査カテゴリ」は、対応付けられた「モデルＩＤ」が示す審査モデルを用いた審査において、審査対象となる広告のカテゴリを示す。「モデル情報」は、広告が適切であるか否かを示すスコア出力するためのモデルの情報を示す。
【００４４】
すなわち、図５では、モデルＩＤ「Ｍ２１」によって識別される審査モデルのモデル情報「モデル情報２１」が格納され、当該審査モデルが「医薬品」に分類される広告の審査に用いられる例を示す。
【００４５】
（広告配信履歴情報記憶部１２３について）
広告配信履歴情報記憶部１２３は、広告主によって入稿された各広告の配信履歴に関する情報を記憶する。ここで、図６を用いて、広告配信履歴情報記憶部１２３が記憶する各広告の配信履歴に関する情報の一例を説明する。図６は、実施形態に係る広告配信履歴情報記憶部１２３の一例を示す図である。図６の例では、広告配信履歴情報記憶部１２３は、「広告ＩＤ」、「配信開始日」、「日付」、「ユーザＩＤ」、「インプレッション数」といった項目を有する。
【００４６】
「広告ＩＤ」は、広告を識別するための識別情報を示す。「配信開始日」は、対応付けられた「広告ＩＤ」が示す広告の配信が開始された日付を示す。「日付」は、対応付けられた「広告ＩＤ」が示す広告の表示（インプレッション）があった日付を示す。「ユーザＩＤ」は、対応付けられた「広告ＩＤ」が示す広告が表示されたユーザを識別するための識別情報を示す。「インプレッション数」は、対応付けられた「広告ＩＤ」が示す広告の総インプレッション数を示す。
【００４７】
すなわち、図６では、広告ＩＤ「Ａ１１」によって識別される広告の配信開始日が「２０ＸＸ／１／１５」であり、当該広告が「２０ＸＸ／２／１」にユーザＩＤ「ユーザＵ１」によって識別されるユーザに表示され、総インプレッション数が「１０００」である例を示す。
【００４８】
（スコア情報記憶部１２４について）
スコア情報記憶部１２４は、訴求指標を算出するためのスコアに関する情報を記憶する。ここで、図７を用いて、スコア情報記憶部１２４が記憶するスコアに関する情報の一例を説明する。図７は、実施形態に係るスコア情報記憶部１２４の一例を示す図である。図７の例では、スコア情報記憶部１２４は、「キーワード」、「ＣＴＲ」、「ＣＶＲ」、「Ｉｍｐｓ」、「ＮＧ率」といった項目を有する。
【００４９】
「キーワード」は、入札キーワードを示す。ＣＴＲは、対応するキーワードを有する広告のクリック数を示す。ＣＶＲは、対応するキーワードを有する広告を配信した回数に対して、コンバージョン（商品購入や資料請求などの、広告上から獲得できる最終成果）に至った回数の割合を示す。「Ｉｍｐｓ」は、インプレッション数（表示回数）を示す。
【００５０】
「ＮＧ率」は、対応するキーワードを有する広告において、総審査数における「不適切」と審査された広告数の割合を示す。図７の例において、キーワードごとに、「ＣＴＲ」、「ＣＶＲ」、「Ｉｍｐｓ」、「ＮＧ率」に対して、それぞれ異なる数値が格納される。例えば、「ＣＴＲ」、「ＣＶＲ」および「Ｉｍｐｓ」が示す数値の総和に対して、「ＮＧ率」が示す係数を乗算することで、対応するキーワードのスコアが算出されるものとする。
【００５１】
なお、ここでは、「キーワード」が入札キーワードである場合について説明したが、これに限定されるものではない。「キーワード」は、入稿キーワードであってもよい。この場合、入札キーワードおよび入稿キーワードでそれぞれ異なるスコアを対応付けることにしてもよい。
【００５２】
（制御部１３０について）
制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現される。実施形態に係る制御部１３０は、図３に示すように、取得部１３１と、算出部１３２と、決定部１３３と、抽出部１３４と、審査部１３５と、配信部１３６とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。
【００５３】
（取得部１３１について）
取得部１３１は、審査の対象となるコンテンツ（広告）に関する広告情報を取得する。取得部１３１は、通信部１１０を介して、広告主端末１０から配信前の広告に関する広告情報を取得する。取得部１３１は、取得した広告情報を広告情報記憶部１２１へ格納する。なお、取得部１３１は、配信後の広告に関する広告情報を取得することにしてもよい。この場合、情報処理装置１００では、配信後の広告について再度審査を行うことができる。すなわち、取得部１３１は、審査後に広告のリンク先が書き換えられた場合であっても、書き換え後のリンク先を審査に回すことができる。
【００５４】
（算出部１３２について）
算出部１３２は、審査対象となるコンテンツ（広告）の訴求力の指標を示す訴求指標を算出する。算出部１３２は、審査対象となる広告の広告情報を広告情報記憶部１２１から取得し、訴求指標を算出する。
【００５５】
具体的には、算出部１３２は、例えば、広告情報に含まれる入札キーワードに基づき、スコア情報記憶部１２４を参照し、訴求指標のスコアを算出する。ここで、算出部１３２は、複数の入札キーワードが含まれる場合、複数の入札キーワードそれぞれについてスコアを算出し、かかるスコアの総和を訴求指標として算出する。
【００５６】
また、算出部１３２は、入札キーワードに加えて、入札キーワードの入札価格、入稿キーワードに基づいて訴求指標のスコアを算出することにしてもよい。なお、入札価格は、１クリック当たりに広告主が支払う単価を示す。例えば、算出部１３２は、入札金額が高いほど、評価指数を高く算出する。
【００５７】
また、算出部１３２は、広告に起用されたキャラクター（例えば、有名人やスポーツ選手、アニメの登場人物など）に基づいて、評価指数を算出することもできる。この場合、算出部１３２は、広告に起用されたキャラクターのＣＴＲが高いほど、評価指数を高く算出する。また、この場合、算出部１３２は、例えば、ＳＮＳ（Social  Networking  Service）におけるフォロー数に基づいて訴求指標を算出することにしてもよい。
【００５８】
また、算出部１３２は、任意の技術を採用することにより、広告情報に含まれる画像情報や動画情報が有する特徴量を抽出し、抽出した特徴量に基づいて訴求指標を算出することにしてもよい。
【００５９】
この場合、例えば、算出部１３２は、画像情報や動画情報をモデルに入力することで、評価指数を示すスコアを得ることができる。ここで言うモデルとは、訴求指標を算出するためのモデルであり、例えば、広告情報のクリック数等を画像情報や動画情報に基づいて算出するモデルである。
【００６０】
また、算出部１３２は、広告配信履歴情報記憶部１２３に記憶された広告配信情報に基づいて、所定の周期でスコア情報記憶部１２４を更新することも可能である。算出部１３２は、広告配信情報に基づいて、所定の周期で図７に示した「キーワード」ごとに、「ＣＴＲ」、「ＣＶＲ」、「Ｉｍｐｓ」の数値を所定の演算式に基づいて算出する。また、算出部１３２は、図７に示した「ＮＧ率」の数値については、対応するキーワードにおけるＮＧ率を算出し、数値を更新する。
【００６１】
（決定部１３３について）
決定部１３３は、算出部１３２によって算出された訴求指標に基づいてコンテンツ（広告）を審査する優先順位を決定する。具体的には、決定部１３３は、訴求指標が高い広告の優先順位が高くなるように決定する。このとき、決定部１３３は、例えば、訴求指標に基づいて優先順位のクラス分けを行うようにしてもよい。
【００６２】
例えば、決定部１３３は、訴求指標が第１閾値を超える広告について「第１クラス」、第１閾値未満であり第１閾値よりも低い第２閾値以上である広告について「第２クラス」等、複数のクラスに振り分ける。なお、クラスは、２つであっても、３つ以上であってもよい。
【００６３】
そして、決定部１３３は、例えば、クラスに応じたフラグを立てることで、広告情報記憶部１２１を更新する。
【００６４】
（抽出部１３４について）
抽出部１３４は、決定部１３３によって決定された優先順位に基づいて審査を行うコンテンツ（広告）を抽出する。例えば、抽出部１３４は、各クラスにおいて、それぞれ設定された数の広告をランダムに抽出し、抽出した広告を審査部１３５による審査（自動審査）または目視審査に回す。
【００６５】
このとき、抽出部１３４は、例えば、優先順位が高いクラスほど、多くの数の広告を抽出し、優先順位が低いクラスほど、少ない数の広告を抽出する。また、抽出部１３４は、優先順位が高いクラスの広告については、目視審査に回し、優先順位が低いクラスの広告については、自動審査に回すようにしてもよい。
【００６６】
つまり、優先順位が高い広告をなるべく目視審査に回すことで、訴求指標が高い広告ほど、厳密な審査が受けられるようにする。これにより、審査者は、訴求指標が高い広告を優先的に審査することになるので、審査者の時間を有効に活用することができる。
【００６７】
なお、抽出部１３４は、抽出した広告を一旦、自動審査に回し、その後、自動審査の審査結果に応じて、目視審査に回す広告を抽出することにしてもよい。言い換えれば、抽出部１３４は、自動審査の審査結果に基づいて、目視審査に回す広告を絞り込むことにしてもよい。
【００６８】
例えば、抽出部１３４は、自動審査の審査結果が「適切」または「不適切」であるものを除いて、目視審査に回すことにしてもよい。すなわち、抽出部１３４は、自動審査の審査結果が「判別不可」であり、優先順位が高い広告を目視審査に回すことにしてもよい。この場合、さらに絞り込みを行ったうえで、目視審査に回すことができるので、審査効率をさらに向上させることができる。
【００６９】
（審査部１３５について）
審査部１３５は、抽出部１３４によって抽出された広告情報について審査を行う。審査部１３５は、審査モデルを用いて類似広告または新規広告を審査する。審査部１３５は、抽出部１３４によって抽出された広告の広告情報を審査モデルに入力し、入力した広告情報が有する特徴量に基づいて、類似広告または新規広告が適切であるか否かを示すスコアを出力する。
【００７０】
審査部１３５は、出力したスコアに基づいて、広告を「適切」、「不適切」、「判別不可」のいずれかの審査結果に分類する。ここで、審査部１３５は、審査結果が「適切」または「不適切」である場合、「適切」または「不適切」であることを示す情報を、広告情報記憶部１２１の「第１審査結果」の項目に格納する。
【００７１】
（配信部１３６について）
配信部１３６は、審査部１３５によるコンテンツ（広告）の審査結果に基づいて、広告をユーザ端末３０に配信する。例えば、配信部１３６は、広告情報記憶部１２１を参照し、第１審査または第２審査のいずれかの審査結果が適切である広告をユーザ端末３０に配信する。そして、配信部１３６は、各広告の配信履歴に関する情報をユーザ端末３０から収集し、広告配信履歴情報記憶部１２３に格納する。
【００７２】
〔４．情報処理のフロー〕
ここで、図８を用いて、実施形態に係る情報処理装置の情報処理の手順について説明する。図８は、実施形態に係る情報処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【００７３】
図８に示すように、情報処理装置１００は、まず、審査対象となる対象広告の広告情報を取得すると（ステップＳ１０１）、広告情報について訴求指標を算出する（ステップＳ１０２）。
【００７４】
続いて、情報処理装置１００は、訴求指標に基づいて審査を行う優先順位を決定し（ステップＳ１０３）、優先順位に基づいて審査を行う広告を抽出する（ステップＳ１０４）。
【００７５】
続いて、情報処理装置１００は、抽出した広告について審査を行い（ステップＳ１０５）、審査結果を更新して（ステップＳ１０６）、処理を終了する。なお、ステップＳ１０５の処理においては、目視審査であることが好ましいが、自動審査であってもよい。
【００７６】
〔５．変形例〕
上述の実施形態は一例を示したものであり、種々の変更及び応用が可能である。
【００７７】
〔５−１．コンテンツについて〕
上述の実施形態において、広告を対象として情報処理装置１００の情報処理の例を示した。しかしながら、情報処理装置１００は、広告に限らず、種々のコンテンツを対象として情報処理を行ってもよい。例えば、情報処理装置１００は、広告が表示される配信面を対象として、上述した情報処理を行ってもよい。
【００７８】
〔５−２．目視による審査について〕
上述の実施形態では、情報処理装置１００がモデルを用いて審査された広告に対し、目視による審査を行う例を示した。しかしながら、情報処理装置１００は、目視による審査に限らず、種々の手法を用いてもよい。例えば、情報処理装置１００は、モデルを用いた審査よりも精度が高く、且つ、モデルを用いた審査よりも審査の速度が遅い審査の手法を用いて、広告の審査を行う。
【００７９】
〔６．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１００は、算出部１３２と、決定部１３３とを備える。算出部１３２は、審査対象となるコンテンツの訴求力の指標を示す訴求指標を算出する。決定部１３３は、算出部１３２によって算出された訴求指標に基づいてコンテンツを審査する優先順位を決定する。
【００８０】
したがって、実施形態に係る情報処理装置１００は、訴求指標に応じた優先順位でコンテンツを審査することができるので、審査効率を向上させることができる。
【００８１】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、算出部１３２は、コンテンツに対応付けられた入札キーワードに基づいて訴求指標を算出する。
【００８２】
したがって、実施形態に係る情報処理装置１００は、訴求指標を適切に算出することができる。
【００８３】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、算出部１３２は、入札キーワード毎の閲覧実績に基づいて訴求指標を算出する。
【００８４】
したがって、実施形態に係る情報処理装置１００は、閲覧実績が反映された、精度の高い訴求指標を算出することができる。
【００８５】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、入札キーワード毎のコンテンツのクリック率、コンバージョン率、表示回数の少なくとも一つに基づいて訴求指標を算出する。
【００８６】
したがって、実施形態に係る情報処理装置１００は、精度の高い訴求指標を算出することができる。
【００８７】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、算出部１３２は、入札キーワード毎のコンテンツの審査結果に基づいて訴求指標を算出する。
【００８８】
したがって、実施形態に係る情報処理装置１００は、審査結果に基づいて優先順位を決定することができるので、例えば、ＮＧ率が高い入札キーワードについて、優先的に審査を行うなど、審査結果に応じて適切な優先順位を決定することができる。
【００８９】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、コンテンツに含まれる入稿キーワードに基づいて訴求指標を算出する。
【００９０】
したがって、実施形態に係る情報処理装置１００は、入稿キーワードに基づいて、適切な訴求指標を算出することができる。
【００９１】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、算出部１３２は、コンテンツに掲載されたキャラクターに基づいて訴求指標を算出する。
【００９２】
したがって、実施形態に係る情報処理装置１００は、キャラクターに基づいて、適切な訴求指標を算出することができる。
【００９３】
〔７．ハードウェア構成〕
また、上述してきた各実施形態に係る情報処理装置は、例えば図９に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、情報処理装置１００を例に挙げて説明する。図９は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
【００９４】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【００９５】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を記憶する。通信インターフェイス１５００は、通信網５００（実施形態のネットワークＮに対応する）を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、また、通信網５００を介してＣＰＵ１１００が生成したデータを他の機器へ送信する。
【００９６】
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを出力装置へ出力する。
【００９７】
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【００９８】
例えば、コンピュータ１０００が情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、情報処理装置１００の記憶装置内の各データが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から所定の通信網を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【００９９】
〔８．その他〕
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【０１００】
また、上述した情報処理装置１００は、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（Application  Programming  Interface）やネットワークコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。
【０１０１】
また、特許請求の範囲に記載した「部」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、審査部は、審査手段や審査回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【０１０２】
１０      広告主端末
２０      審査者端末
３０      ユーザ端末
１００    情報処理装置
１１０    通信部
１２０    記憶部
１２１    広告情報記憶部
１２２    審査モデル記憶部
１２３    広告配信履歴情報記憶部
１２４    スコア情報記憶部
１３０    制御部
１３１    取得部
１３２    算出部
１３３    決定部
１３４    抽出部
１３５    審査部
１３６    配信部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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