(57)【要約】【課題】ユーザのグループで共用される機器の使用状況に対して、グループの属性に応じた分析を効率化することができる情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法およびプログラムを提供する。【解決手段】情報蓄積部は、ユーザのグループで共用される第１機器の動作状況を示す動作情報を含む第１ログと、前記第１機器と共通の空間に設置された第２機器が取得し、検出されるユーザに関する検出情報を含む第２ログと、を蓄積し、情報分析部は、前記検出情報から第１機器のグループの属性を示すグループ属性情報を定め、前記グループ属性情報を当該検出情報と同時の前記動作情報に追加する。【選択図】図２
2020119424.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザのグループで共用される第１機器の動作状況を示す動作情報を含む第１ログと、前記第１機器と共通の空間に設置された第２機器が取得し、検出されるユーザに関する検出情報を含む第２ログと、を蓄積する情報蓄積部と、
前記検出情報から前記グループの属性を示すグループ属性情報を定め、前記グループ属性情報を当該検出情報と同時の前記動作情報に追加する情報分析部と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
ユーザのグループで共用される第１機器の動作状況を示す動作情報を含む第１ログと、前記第１機器と共通の空間に設置された第２機器が取得し、検出されるユーザに関する検出情報を含む第２ログと、を蓄積する情報蓄積部と、
前記検出情報から前記グループの属性を示すグループ属性情報を定め、前記グループ属性情報を当該検出情報と同時の前記動作情報に追加する情報分析部と、
を備える情報処理システム。
【請求項３】
ユーザのグループで共用される第１機器の動作状況を示す動作情報を含む第１ログと、前記第１機器と共通の空間に設置された第２機器が取得し、検出されるユーザに関する検出情報を含む第２ログと、を蓄積する情報蓄積部を備える、情報処理システムにおける情報処理方法であって、
前記検出情報から前記グループの属性を示すグループ属性情報を定め、前記グループ属性情報を当該検出情報と同時の前記動作情報に追加する第１ステップ、
を有する情報処理方法。
【請求項４】
前記第１ステップは、
前記動作状況として動作の停止を示す時点におけるグループ属性情報として、前記第１機器のユーザの不在を示す情報を定める
請求項３に記載の情報処理方法。
【請求項５】
前記第１ステップは、
所定周期における前記グループのユーザ数の最大値に基づいて前記グループのユーザの総数を推定するステップを含む
請求項３または請求項４に記載の情報処理方法。
【請求項６】
前記第１ステップは、前記動作情報を用いて前記第１機器の時間帯ごとの使用頻度を推定し、前記使用頻度の時間特性に基づいて前記グループのユーザの構成を推定するステップを含む
請求項３から請求項５のいずれか一項に記載の情報処理方法。
【請求項７】
前記第１機器は、少なくとも映像と音声の一方を含むコンテンツを提示可能とするコンテンツ提示機器であり、
前記動作情報は、前記コンテンツの提示開始または提示終了を示す
請求項３から請求項６のいずれか一項に記載の情報処理方法。
【請求項８】
前記第２機器は、他の機器と無線で通信可能とする無線通信部を備え、
前記検出情報は、前記無線通信部が検出した機器または当該機器の数を示す
請求項３から請求項７のいずれか一項に記載の情報処理方法。
【請求項９】
前記第２機器は、自器の周囲に所在する人物を検出する検出部を備え、
前記検出情報は、前記ユーザとして前記検出部が検出した人物または当該人物の数を示す
請求項３から請求項７のいずれか一項に記載の情報処理方法。
【請求項１０】
前記第１ステップは、
前記グループごとの前記第１機器を示す機器識別情報と前記第２機器を示す機器識別情報とを対応付けてなる連携機器情報を参照して、前記第１機器に対応する前記第２機器を特定するステップを含む
請求項３から請求項９のいずれか一項に記載の情報処理方法。
【請求項１１】
前記検出情報は、前記ユーザとして前記検出部が検出した人物を示し、
前記第１ステップは、前記グループ属性情報の少なくとも一部として当該検出情報を当該検出情報と同時の前記動作情報に追加する
請求項９に記載の情報処理方法。
【請求項１２】
前記検出情報は、前記ユーザとして前記検出部が検出した人物を示し、
前記第１ステップは、前記ユーザごとに当該検出情報と同時の動作情報を集約する
請求項９に記載の情報処理方法。
【請求項１３】
ユーザのグループで共用される第１機器の動作状況を示す動作情報を含む第１ログと、前記第１機器と共通の空間に設置された第２機器が取得し、検出されるユーザに関する検出情報を含む第２ログと、を蓄積する情報蓄積部を備える、情報処理システムにおける情報処理装置のコンピュータに、
前記検出情報から前記グループの属性を示すグループ属性情報を定め、前記グループ属性情報を当該検出情報と同時の前記動作情報に追加する第１ステップ、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法およびプログラム、例えば、放送番組の視聴動向を分析するための情報処理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
テレビジョン放送番組の視聴情報は、特別な機器を用いずにテレビジョン受信機をインターネットに接続して視聴した番組やＣＭ（Ｃｏｍｍｅｒｃｉａｌ  Ａｄｖｅｒｔｉｓｅｍｅｎｔ；広告番組）を特定できる情報を所定のサーバ装置に送り、視聴動向その他の調査、調査結果に基づく広告の配信などに用いられることがある。視聴情報には、テレビジョン受信装置が受信した受信時間や放送番組を示す情報が含まれる。テレビジョン受信装置は、通例、各世帯において共用される。そのため、視聴情報は、世帯ごとの視聴状態を示すが、個人ごとの視聴状態を示すとは限らない。
【０００３】
例えば、特許文献１に記載の端末装置は、放送コンテンツまたはインターネット上のコンテンツを受信して表示する機能や、サーバが送信するレイアウト情報に基づいてお勧め情報を表示する。サーバは、端末装置の使用履歴情報を取得し、取得した使用履歴情報に基づいてお勧め情報を生成する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】国際公開第２０１７／０５７０１０号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
そこで、ユーザが個人で所有する携帯電話機に、その位置を示す位置情報や接続中の基地局装置を示す接続情報をサーバ装置に提供することが考えられる。サーバ装置は、携帯電話機から受信した情報に基づいて、ユーザが在宅しているか否かを推定する。また、ユーザが携帯電話機を自宅に置いたまま外出するなどの場合には、ユーザが外出中であるか否かを含め、その活動状況が的確に判定されないことがある。また、インターネット上で公開されるウェブコンテンツの閲覧履歴などから、世帯構成やコンテンツのジャンル等の嗜好を推定する試みもなされているが、推定される世帯構成は必ずしも正確ではない。また、推定される嗜好は、個々の視聴時点における視聴者の視聴を反映するものであり、世帯全員もしくは個々のユーザの視聴を反映したものであるとは限らない。また、世帯構成をアンケートにより質問することは、アンケートの設問の増加につながるうえ、個々の視聴時点における視聴人数まで特定することは現実的ではない。
【０００６】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであり、ユーザのグループで使用される機器の使用状況に対して、ユーザの属性に応じた分析を効率化することができる情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法およびプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、本発明の一態様は、ユーザのグループで共用される第１機器の動作状況を示す動作情報を含む第１ログと、前記第１機器と共通の空間に設置された第２機器が取得し、検出されるユーザに関する検出情報を含む第２ログと、を蓄積する情報蓄積部と、前記検出情報から前記グループの属性を示すグループ属性情報を定め、前記グループ属性情報を当該検出情報と同時の前記動作情報に追加する情報分析部と、を備える情報処理装置である。
【発明の効果】
【０００８】
本実施形態によれば、グループで使用される機器の使用状況に対して、ユーザの属性に応じた分析を効率化することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本実施形態に係る情報処理システムの概要を説明するための説明図である。
【図２】本実施形態に係る情報処理システムの第１構成例を示す概略ブロック図である。
【図３】本実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成例を示す概略ブロック図である。
【図４】本実施形態に係る連携機器情報の例を示す図である。
【図５】本実施形態に係るユーザ登録情報の例を示す図である。
【図６】本実施形態に係る視聴ログの例を示す図である。
【図７】本実施形態に係る番組情報の例を示す図である。
【図８】本実施形態に係るセンサログの第１例を示す図である。
【図９】本実施形態に係るセンサログの第２例を示す図である。
【図１０】本実施形態に係る分析結果情報の第１例を示す図である。
【図１１】本実施形態に係る分析結果情報の第２例を示す図である。
【図１２】本実施形態に係る分析結果情報の第３例を示す図である。
【図１３】本実施形態に係る分析結果情報の第４例を示す図である。
【図１４】本実施形態に係る分析結果情報の第５例を示す図である。
【図１５】本実施形態に係る分析結果情報の第６例を示す図である。
【図１６】本実施形態に係る分析結果情報の第７例を示す図である。
【図１７】本実施形態に係る視聴分析情報の第１例を示す図である。
【図１８】本実施形態に係る視聴分析情報の第２例を示す図である。
【図１９】本実施形態に係る情報処理システムの第２構成例を示す概略ブロック図である。
【図２０】本実施形態に係る情報処理システムの第３構成例を示す概略ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。
（システム概要）
まず、本実施形態に係る情報処理システムの概要について説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、１名以上のユーザからなるグループで共用されうる（以下、第１機器）の動作状況を示す動作情報を含むログ（以下、第１ログ）と、第１機器とは別個の機器（以下、第２機器）が取得した検出情報を含むログ（以下、第２ログ）を蓄積する。第２機器は、第１機器と共通の空間に設置される。検出情報は、第２機器から所定の範囲内に所在する個々のユーザもしくはユーザ数を示す情報である。情報処理システムは。その動作情報と同時の検出情報を、その動作情報に追加して結合ログを生成する。本願では、「共用」とは、特定の個人の専用ではなく、その他の者も使う可能性があることを意味し、必ずしも、複数のユーザが同時に使用することを意味するものではない。また、「同時」とは、動作情報と検出情報のいずれも変化せずに維持される期間も含みうるものであり、厳密に時分秒が一致することを意味するとは限らない。
【００１１】
図１に示す例では、ユーザＡ１−Ａ３をメンバとする世帯の居間ＬＲにおいて第１機器と第２機器が所有される場合が仮定されている。第１機器として、テレビジョン受信機ＴＶが相当し、第２機器として、空調機ＡＣ、空気清浄機ＡＲならびに携帯電話機ＵＥ１〜ＵＥ３のいずれか、またはそれらの組み合わせが相当する。テレビジョン受信機ＴＶは、いずれかのユーザから受け付けた操作に応じて放送番組の受信および提示を開始し、その後、受け付けた操作に応じて放送チャネルを切り替え、または放送番組の受信ならびに提示を終了する。
【００１２】
本実施形態に係る情報処理システムは、例えば、第１ログとして個々の操作ごとのテレビジョン受信機ＴＶの動作状況を示す動作情報を蓄積し、第２ログとして空調機ＡＣが備える人感センサが逐次に検出した検出人数を示す検出情報を蓄積する。情報処理システムは、第２ログとして空気清浄機が備える通信インタフェースが逐次に検出した個々のユーザの携帯電話機を示す検出情報を蓄積してもよい。情報処理システムは、第２ログを参照して、第１ログに含まれる動作情報ごとに、その時点における検出情報を特定し、特定した検出情報からテレビジョン受信機ＴＶのユーザを含むグループのグループ属性情報として、例えば、使用中のユーザ数を追加してなる分析結果情報を形成する。従って、本実施形態によれば、ユーザＡ１−Ａ３で共用されるテレビジョン受信機ＴＶについて、グループ属性情報ごとの使用状況を分析対象とすることができる。使用状況として、例えば、ユーザ数に応じた使用時間帯、特定コンテンツの視聴の有無、コンテンツの嗜好、などの調査や分析を行うことができる。
【００１３】
（システム構成）
次に、本実施形態に係る情報処理システム１の構成例について説明する。
図２は、本実施形態に係る情報処理システム１の第１構成例を示す概略ブロック図である。
情報処理システム１は、情報処理装置１０と、ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  ｏｆ  Ｔｈｉｎｇｓ）機器２０と、情報端末装置３０と、コンテンツ提示機器４０と、外部データ管理部５０と、分析結果活用部６０と、を含んで構成される。図２に示す例では、ＩｏＴ機器２０の個数、情報端末装置３０の個数は、それぞれ２台、１台であるが、少なくとも１台以上あれば任意である。以下の説明では、２台のＩｏＴ機器２０をＩｏＴ機器２０−１、２０−２と呼んで互いに区別することがある。複数のＩｏＴ機器について共通の事項、そのほか個々に区別しない場合には、単にＩｏＴ機器２０と呼ぶことがある。
【００１４】
２台のＩｏＴ機器２０、情報端末装置３０およびコンテンツ提示機器４０は、各１グループのユーザが使用する連携機器の例である。本願では、グループとは、コンテンツ提示機器４０を共用する１名以上、一般的には２名以上のユーザを含む。１つのグループは、主に住居が共通である者の集合である。１つのグループは、家族や親族からなる世帯に限られず、例えば、社団、学校、企業、その他の組織や団体に属する者の一部または全部からなる集団であってもよい。連携機器のうち、第１機器（例えば、コンテンツ提示機器４０）以外の連携機器には、特定のユーザの専用であり、その特定のユーザ以外のユーザにより使用されない機器が含まれてもよい。例えば、情報端末装置３０は、あるユーザ（例えば、ユーザＡ１）の専用であってもよい。図１に示す携帯電話機ＵＥ１、ＵＥ２、ＵＥ３は、それぞれユーザＡ１、Ａ２、Ａ３の専用であるとともに、情報端末装置３０の例である。
これらの連携機器は、予め情報処理システム１に登録されてもよいし、登録されていなくてもよい。以下の説明では、主に連携機器が登録されている場合を例にする。登録された連携機器を登録機器と呼ぶことがある。連携機器は、１つのグループのうち少なくとも１名の登録ユーザと対応付けて登録されてもよい。
【００１５】
情報処理装置１０は、ネットワークＮＷを経由してＩｏＴ機器２０−２、情報端末装置３０、コンテンツ提示機器４０、外部データ管理部５０および分析結果活用部６０とそれぞれ各種のデータを無線または有線で送信ならびに受信可能に接続される。ネットワークＮＷは、例えば、インターネット、公衆無線ネットワークなどの広域ネットワークを含む。ネットワークＮＷは、さらにＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ；構内通信ネットワーク）や専用回線を含んで構成されてもよい。
情報処理装置１０は、コンテンツ提示機器４０の動作状況を示す動作情報を含む第１ログと、第２機器（例えば、ＩｏＴ機器２０−１、２０−２のいずれか、またはそれらの組）が取得したイベント情報を含む第２ログと、を蓄積する。第２機器は、第１機器と共通の空間に設置されている所定の機器である。共通の空間とは、ユーザにとり第１機器と第２機器のいずれも使用可能とする空間、例えば、居間、厨房、寝室、書斎、談話室、事務室、食堂などのいずれでもよい。個々のイベント情報には、共通の空間において検出されるユーザに関する検出情報が含まれる。
情報処理装置１０は、第１ログに含まれる動作情報に対し、その動作状況と同時の検出情報を第２ログから抽出し、抽出した検出情報に基づくグループ属性情報を追加して分析結果情報を生成する。情報処理装置１０は、生成した分析結果情報を分析結果活用部６０に送信する。分析結果情報は、グループ属性情報ごとのコンテンツ提示機器４０の動作状況の分析に用いることができる。
【００１６】
ＩｏＴ機器２０は、コンテンツ提示機器４０とは別個の独自の主機能または主用途を有する機器であるが、コンテンツ提示機器４０を用いるユーザを示す検出情報を取得する。ＩｏＴ機器２０は、例えば、空調機、空気清浄機、などの生活家庭用電器機械器具であってもよい。生活家庭用電気機械器具は、いわゆる生活家電を意味し、以下、「生活家電」と呼ぶ。
ＩｏＴ機器２０は、その機能を発揮するために自器に表れるイベントを示すイベント情報を取得する。イベントは、その機器に表れる事象を意味する。イベントは、機器の動作もしくは状態の変化、その変化をもたらすユーザの操作もしくは行動、機器の動作もしくは状態に影響する環境などが該当する。イベント情報には、動作環境もしくは動作状況を示す検出情報も含まれうる。検出情報は、イベント情報の一部または全部となりうる。ＩｏＴ機器２０は、例えば、自器と各種のデータを所定の構内無線通信方式を用いて送受信可能とする通信部２１０を備え、通信部２１０が通信可能とする他の機器、例えば、情報端末装置３０に関する情報を検出情報として取得してもよい。
ＩｏＴ機器２０は、取得した検出情報を逐次に、または所定期間（例えば、１０分〜１日）ごとに情報処理装置１０に送信する。ＩｏＴ機器２０は、取得した検出情報に変動が生じ次第、取得した検出情報を情報処理装置１０に送信してもよい。
【００１７】
情報端末装置３０は、例えば、携帯電話機（いわゆるスマートフォンを含む）、タブレット端末装置、パーソナルコンピュータ（ＰＣ：Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、腕時計型端末装置などのウェアラブルデバイスなどのいずれであってもよい。情報端末装置３０は、例えば、自装置と各種のデータを所定の無線通信方式を用いて送受信可能とする通信部３１０を備える。通信部３１０は、ネットワークＮＷを経由して他の機器（例えば、情報処理装置１０）と通信してもよいし、所定の構内無線通信方式を用いて他の機器（例えば、ＩｏＴ機器２０）と通信してもよい。通信部３１０は、例えば、ＩｏＴ機器２０から送信される報知信号を検出し、ＩｏＴ機器２０に自装置と通信可能とすることを示す応答信号を送信してもよい。検出信号として、個々の情報端末装置３０から送信された応答信号が用いられてもよい。
【００１８】
コンテンツ提示機器４０は、映像と音声の一方または両方を含むコンテンツを提示する機器である。「提示」とは、音声を再生することと映像を表示することの一方または両方を意味する。「視聴」とは、ユーザが再生された音声を受聴することと表示された映像を観視することの一方または両方を意味する。本願では、「視聴」が「提示」を意味することがある。コンテンツ提示機器４０は、例えば、テレビジョン受信機、ラジオ受信機などである。コンテンツ提示機器４０は、必ずしも放送番組の提示を主機能として有する機器でなくてもよい、コンテンツ提示機器４０は、例えば、ラジオ放送の受信機能を有する音声入力装置、テレビジョン放送の受信機能を有する携帯電話機、タブレット端末装置、ＰＣなどであってもよい。コンテンツ提示機器４０が提示可能とするコンテンツは、必ずしも放送番組に限られない。提示可能なコンテンツは、インターネットを経由して、コンテンツ提示機器４０からの要求に応じて要求先のサーバ装置から提供されるネットワークコンテンツ、または提供元のサーバ装置から提供されるネットワークコンテンツであってもよい。コンテンツ提示機器４０は、自器の動作状況を示す動作情報を逐次に、または所定時間間隔で情報処理装置１０に送信する。以下の説明では、コンテンツ提示機器４０が、主にテレビジョン受信機である場合を例にする。
【００１９】
外部データ管理部５０は、外部データを取得および管理する。外部データは、情報処理装置１０が主体的に取得せずに、情報処理装置１０の外部から提供される情報分析のために必要に応じて参照されるデータである。外部データは、例えば、番組情報である。外部データ管理部５０は、例えば、放送事業者、調査事業者などのサーバ装置である。外部データ管理部５０は、取得した外部データを情報処理装置１０に送信する。
【００２０】
分析結果活用部６０は、情報処理装置１０から受信した分析結果情報を用いてユーザ数やグループ属性ごとの使用状況として、例えば、使用頻度、特定コンテンツの視聴の有無、コンテンツの嗜好、などの調査や分析を行う。分析結果活用部６０は、分析結果情報に基づく推薦情報の配信、例えば、広告配信などを行ってもよい。
【００２１】
（情報処理装置）
次に、本実施形態に係る情報処理装置１０の機能構成例について説明する。
情報処理装置１０は、以下の各機能部を備える。より具体的には、情報処理装置１０は、通信部１２０、情報蓄積部１３０および制御部１４０、を含んで構成される。
【００２２】
通信部１２０は、ネットワークＮＷに接続された他の機器との間で、各種のデータを送信または受信する。
【００２３】
情報蓄積部１３０は、通信部１２０を用いて他機器から受信した各種の情報を蓄積する。情報蓄積部１３０は、コンテンツ提示機器４０から受信した動作情報を蓄積し、動作情報を累積してなる第１ログとして蓄積する。また、情報蓄積部１３０は、ＩｏＴ機器２０から受信した検出情報を蓄積し、検出情報を累積してなる第２ログとして蓄積する。情報蓄積部１３０は、通信部１２０を用いて外部データ管理部５０から受信した外部データを蓄積する。
情報蓄積部１３０は、通信部１２０を用いて情報端末装置３０から連携機器情報を受信するとき、受信した連携機器情報をグループごとに記憶する。情報蓄積部１３０は、個々のグループを識別するためのグループ識別情報を生成し、生成したグループ識別情報をそのグループの連携機器情報と対応付けて記憶してもよい。
【００２４】
情報蓄積部１３０は、通信部１２０を用いて情報端末装置３０から端末登録情報を受信し、端末登録情報に含まれる機器識別情報ごとに個々のユーザを識別するためのユーザ識別情報を生成してもよい。情報蓄積部１３０は、生成したユーザ識別情報と端末登録情報の組を含むユーザ登録情報をグループごとに記憶する。グループごとのユーザ登録情報には、そのグループのグループ識別情報が含まれてもよい。
分析結果活用部６０が、広告配信の機能を有する場合には、情報蓄積部１３０は、機器識別情報ごとに広告の配信先となる情報端末装置３０を示す広告識別情報を生成し、生成した広告識別情報をさらに含め、その情報端末装置３０を示す機器識別情報と対応付けてユーザ登録情報を生成してもよい。
【００２５】
制御部１４０は、情報処理装置１０が有する各種の機能を制御する。制御部１４０は、情報分析部１４２を含んで構成される。
情報分析部１４２は、情報蓄積部１３０に記憶された第１ログと、第１ログに係るコンテンツ提示機器４０に対応付けられたＩｏＴ機器２０に係る第２ログを読み出す。情報分析部１４２は、読み出した第２ログを参照して、第１ログを構成する動作情報ごとに、その動作情報が示す動作状況と同時の検出状況を示す検出情報を定める。情報分析部１４２は、定めた検出情報からコンテンツ提示機器４０のユーザを含むグループのグループ属性情報を定め、定めたグループ属性情報をその動作情報に対応付けて追加し、分析結果情報として生成する。情報分析部１４２は、通信部１２０を経由して分析結果活用部６０に送信する。なお、情報分析部１４２は、第１ログを構成する動作情報に係る放送番組に関する番組情報（外部データ）を情報蓄積部１３０から読み出し、読み出した番組情報を生成した分析結果情報と対応付けて分析結果活用部６０に送信してもよい。なお、分析結果情報の例については後述する。
【００２６】
（ハードウェア構成）
次に、本実施形態に係る情報処理装置１０のハートウェア構成例について説明する。図３は、本実施形態に係る情報処理装置１０のハードウェア構成例を示す概略ブロック図である。
情報処理装置１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０２、記憶媒体１０４、ドライブ部１０６、入力部１０８、出力部１１０、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１１２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１１４、補助記憶部１１６、およびインタフェース部１１８を含んで構成される。
ＣＰＵ１０２、ドライブ部１０６、入力部１０８、出力部１１０、ＲＯＭ１１２、ＲＡＭ１１４、補助記憶部１１６、およびインタフェース部１１８は、バスＢＳ（母線）を用いて相互に接続される。従って、情報処理装置１０は、少なくともその一部をコンピュータとして構成される。
【００２７】
ＣＰＵ１０２は、例えば、ＲＯＭ１１２に記憶されたプログラムや各種のデータを読み出し、当該プログラムを実行して、情報処理装置１０の動作を制御する。ＣＰＵ１０２は、上記の制御部１４０に相当する。ここで、「プログラムを実行する」とは、プログラムに記述された命令（コマンド）が示す処理を実行することを意味する。
記憶媒体１０４は、各種のデータを記憶する。記憶媒体１０４は、例えば、光磁気ディスク、フレキシブルディスク、フラッシュメモリなどの可搬記憶媒体である。
ドライブ部１０６は、例えば、記憶媒体１０４からの各種データの読み出しと、記憶媒体１０４への各種データの書き込みの一方または両方を行う機器である。
【００２８】
入力部１０８は、ユーザの操作を受け付け、受け付けた操作に応じて操作信号を生成し、生成した操作信号をＣＰＵ１０２に出力する入力装置である。入力部１０８は、例えば、例えば、マウス、キーボードなどが該当する。本願では、入力される操作信号が示す情報に従って動作することを、単に「操作に応じて動作する」と呼ぶことがある。
出力部１１０は、例えば、ディスプレイなどの表示部、スピーカなどの再生部である。
ＲＯＭ１１２は、例えば、ＣＰＵ１０２が実行するためのプログラムを記憶する。
ＲＡＭ１１４は、例えば、ＣＰＵ１０２で用いられる各種データ、プログラムを一時的に保存する。
【００２９】
補助記憶部１１６は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリなどの記憶媒体である。なお、各種データ、プログラムを記憶可能とする記憶媒体を、記憶部と総称する。
インタフェース部１１８は、他の機器との間で各種のデータを有線または無線で接続し入力および出力可能とする。インタフェース部１１８は、有線または無線でネットワークＮＷに接続する通信モジュールを備え、ネットワークＮＷに接続されたさらに他の機器との間で各種のデータを送信および受信可能とする。インタフェース部１１８は、上記の通信部１２０に相当する。
【００３０】
（連携機器）
次に、連携機器の機能構成の例について説明する。
図２に戻り、ＩｏＴ機器２０は、通信部２１０、情報取得部２２０、および制御部２３０を含んで構成される。
通信部２１０は、ネットワークＮＷを経由して他の機器（例えば、情報処理装置１０）と各種のデータを送信および受信可能とする。通信部２１０は、個人領域ネットワーク（ＰＡＮ：Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）を経由して他の連携機器と各種のデータを送信および受信可能とする。個人領域ネットワークとして、例えば、ＩＥＥＥ８０２．１５．１に規定された無線通信方式を用いて構成されるネットワークを利用可能としてもよい。通信部２１０は、所定時間ごとに報知信号を送信し、報知信号に対する応答として応答信号を受信する。通信部２１０は、受信した応答信号の送信元である機器を検出する。通信部２１０は、検出した機器と接続して通信することができる。通信部２１０は、個々のユーザが用いる情報端末装置３０を検出してもよい。通信部２１０は、検出しした情報端末装置３０に係る情報を情報取得部２２０に出力する。
【００３１】
情報取得部２２０は、自器の周囲における人物の所在を示す検出情報を取得する。情報取得部２２０は、例えば、通信部２１０が検出した情報端末装置３０に係る情報を、そのユーザに係る情報として取得する。
情報取得部２２０は、例えば、人物を検出するセンサと接続され、センサから検出した人物に係る検出情報を取得してもよい。センサが人物を検出するための原理は、センサから所定の範囲内の検出領域における人物の有無や人数を検出することができれば、いかなる原理であってもよい。例えば、人体から放射される赤外線を検出する赤外線センサ、人体の画像を撮像するカメラと撮像した画像から人物やその数を特定するセンサモジュール、などのいずれであってもよい。情報取得部２２０は、取得した検出情報を、通信部２１０を用いて情報処理装置１０に送信する。
【００３２】
制御部２３０は、ＩｏＴ機器２０が有する各種の機能を制御する。一般に、制御部２３０が実行する処理は、ＩｏＴ機器２０の種別や機能に依存する。
制御部２３０は、例えば、ユーザの操作入力に応じて生成された操作信号で指示される動作コマンドまたは情報端末装置３０から受信した動作コマンドに従って、動作の開始、停止、動作モードの変更などを制御する。制御部２３０は、例えば、情報取得部２２０が取得した検出情報に基づいて動作モードを制御する。
【００３３】
情報端末装置３０は、通信部３１０、情報取得部３２０、および制御部３３０を含んで構成される。
通信部３１０は、ネットワークＮＷを経由して他の機器（例えば、通信相手の端末装置、各種のウェブサーバ）と各種のデータを送信および受信可能とする。通信部３１０は、個人領域ネットワークを経由して他の連携機器と各種のデータを送信および受信可能とする。通信部３１０は、いずれかのＩｏＴ機器２０から報知信号を受信するとき、報知信号に対する応答として応答信号を送信する。通信部３１０は、応答信号には自装置の識別情報を含めてもよい。これにより、ＩｏＴ機器２０の通信部２１０は、通信可能とする情報端末装置３０を特定することができる。
【００３４】
情報取得部３２０は、自装置に対する操作情報や各種の検出情報を取得する。情報端末装置３０は、これらの情報を取得するための操作入力部、ならびに各種の情報を表示するための表示部を備える。
情報取得部３２０は、連携機器に対する操作情報と設定情報を取得してもよい。情報取得部３２０は、例えば、表示部にＩｏＴ機器２０の動作を指示するための動作設定画面を表示させ、操作入力部から入力される操作信号で指示される動作コマンドを取得し、取得した動作コマンドを、通信部３１０を経由してＩｏＴ機器２０に送信する。
【００３５】
情報取得部３２０は、動作設定画面の表示中にＩｏＴ機器２０と同一の空間に設置されたコンテンツ提示機器４０の識別情報（例えば、デバイスＩＤ）を取得し、連携機器ごとの識別情報を含み、これらを対応付けてなる連携機器情報を取得してもよい。情報取得部３２０は、各連携機器の機器識別情報にその連携機器の種別を示す機器種別情報を含め、連携機器情報として記憶してもよい。情報取得部３２０は、各連携機器の機器識別情報にさらにその連携機器が設置された空間を示す設置情報を含め、連携機器情報として記憶してもよい。
情報取得部３２０は、表示部にコンテンツ提示機器４０の動作を指示するための動作設定画面を表示させ、操作入力部から入力される操作信号で指示される動作コマンドを取得し、取得した動作コマンドを、通信部３１０を経由してコンテンツ提示機器４０に送信してもよい。
【００３６】
情報取得部３２０は、その動作設定画面の表示中にＩｏＴ機器２０と同一の空間に設置されたＩｏＴ機器の識別情報（例えば、デバイスＩＤ）を取得し、機器ごとの機器識別情報を含み、これらを対応付けてなる連携機器情報を取得してもよい。なお、情報取得部３２０は、連携機器情報を取得する際、各機器が設置された空間を示す設置空間情報をさらに含め、その設置空間情報を対応付けてなる連携機器情報を取得してもよい。
また、情報取得部３２０は、取得した連携機器情報を機器登録情報として情報処理装置１０に送信してもよい。
情報取得部３２０は、他の情報端末装置３０の識別情報を取得し、情報端末装置３０（自装置も含まれうる）ごとの機器識別情報を含む端末登録情報を取得してもよい。端末登録情報は、情報端末装置３０のそれぞれのユーザを含むグループごとに設定される。情報取得部３２０は、取得した端末登録情報を情報処理装置１０に送信する。端末登録情報は、上記のように、情報処理装置１０においてユーザ登録情報の生成に用いられる。
【００３７】
制御部３３０は、情報端末装置３０が有する各種の機能を制御する。一般に、制御部３３０が実行する処理は、情報端末装置３０の機能に依存する。
制御部３３０は、例えば、情報取得部３２０が取得した操作信号や検出情報に従って動作を制御する。
【００３８】
コンテンツ提示機器４０は、通信部４１０、情報取得部４２０、および制御部４３０を含んで構成される。
通信部４１０は、ネットワークＮＷを経由して他の機器（例えば、情報処理装置１０）と各種のデータを送信および受信可能とする。通信部４１０は、個人領域ネットワークを経由して他の連携機器と各種のデータを送信および受信可能とする。
【００３９】
情報取得部４２０は、自装置に対する操作に応じた操作信号を取得する。情報端末装置３０は、操作信号を取得するための操作入力部、ならびに各種の情報（放送番組を構成する映像、文字、記号などを含む）を表示するための表示部を備える。
【００４０】
制御部４３０は、コンテンツ提示機器４０が有する各種の機能を制御する。
制御部４３０は、例えば、情報取得部４２０が取得した操作信号または情報端末装置３０から受信した動作コマンドに従って動作を制御する。
制御部４３０は、制御した動作状況を示す視聴情報を生成し、生成した視聴情報を、通信部４１０を用いて情報処理装置１０に送信する。視聴情報は、動作情報の一形態である。視聴情報は、例えば、自器の識別情報、自器が受信を開始した時刻である視聴開始時刻情報、受信を終了した時刻である視聴終了時刻情報および受信に係る放送チャネルを示す視聴チャネル情報を含む。
【００４１】
なお、ＩｏＴ機器２０、情報端末装置３０、コンテンツ提示機器４０も、それぞれ図３に例示された情報処理装置１０と同様のハードウェア構成の全体もしくは一部を有していてもよい。
例えば、ＩｏＴ機器２０のＣＰＵは、所定のアプリケーションプログラム（以下、アプリ）を実行して情報取得部２２０、制御部２３０の機能を実現してもよい。ＩｏＴ機器の通信部２１０は、インタフェース部に相当する。ＩｏＴ機器２０では、入力部と出力部の一方または両方が省略されてもよい。
情報端末装置３０のＣＰＵは、所定のアプリを実行して情報取得部３２０、制御部３３０の機能を実現してもよい。情報端末装置３０のインタフェース部は、通信部３１０に相当する。情報端末装置３０の操作入力部、表示部は、それぞれ入力部、出力部に相当する。
コンテンツ提示機器４０のＣＰＵは、所定のアプリを実行して情報取得部４２０、制御部４３０の機能を実現してもよい。コンテンツ提示機器４０のインタフェース部は、通信部４１０に相当する。コンテンツ提示機器４０の操作入力部、表示部は、それぞれ入力部、出力部に相当する。
【００４２】
（データ構成例）
次に、情報蓄積部１３０に蓄積される各種のデータの構成例について説明する。
図４は、本実施形態に係る連携機器情報の例を示す図である。
連携機器情報ＤＲ０２は、グループ識別情報（ホームＩＤ）、機器種別情報（デバイス）、機器識別情報（デバイスＩＤ）および設置空間情報（部屋）を含み、これらが機器ごとに対応付けてなる。
連携機器情報ＤＲ０２は、１つのグループ識別情報「Ｈ００１」に５台の連携機器それぞれの機器種別情報、機器識別情報および設置空間情報を含み、これらを対応付けてなる。５台の連携機器は、機器識別情報が「Ａ００１」であるテレビジョン受信機、機器識別情報が「Ｂ００１」である空調機、機器識別情報が「Ｃ００１」である空気清浄機、機器識別情報が「Ｂ００２」である空調機および機器識別情報が「Ｃ００２」である空気清浄機である。その５台の連携機器のうち、機器識別情報が「Ａ００１」であるテレビジョン受信機、デバイスＩＤが「Ｂ００１」である空調機および機器識別情報が「Ｃ００１」である空気清浄機は、それぞれ居間に設置されていることを示される。機器識別情報が「Ｂ００２」である空調機および機器識別情報が「Ｃ００２」である空気清浄機は、寝室に設置されていることが示される。
【００４３】
図５は、本実施形態に係るユーザ登録情報の例を示す図である。
ユーザ登録情報ＵＲ０４は、グループ識別情報（ホームＩＤ）、ユーザ識別情報（ユーザＩＤ）、機器識別情報（デバイスＩＤ）および広告配信先情報（広告ＩＤ）を含み、これらが機器ごとに対応付けてなる。
ユーザ登録情報ＵＲ０４は、１つのグループ識別情報「Ｈ００１」に３名のユーザそれぞれのユーザ識別情報、情報端末装置３０の機器識別情報および設置空間情報を対応付けてなる。ユーザ識別情報が「Ｕ００１」であるユーザの情報端末装置３０の機器識別情報が「Ｓ００１」であり、広告配信先情報が「ＡＤ００１」である。ユーザ識別情報が「Ｕ００２」であるユーザの情報端末装置３０の機器識別情報が「Ｓ００２」であり、広告配信先情報が「ＡＤ００２」である。ユーザ識別情報が「Ｕ００３」であるユーザの情報端末装置３０の機器識別情報が「Ｓ００３」であり、広告配信先情報が「ＡＤ００３」である。
【００４４】
図６は、本実施形態に係る視聴ログの例を示す図である。
視聴ログＷＬ０６は、上記の第１ログの一例である。視聴ログＷＬ０６は、動作情報として、機器識別情報（デバイスＩＤ）、視聴開始時刻情報、視聴終了時刻情報および視聴チャネル情報（視聴ＣＨ）を含んで構成される。図６に示す例では、各１個の動作情報は、１回の視聴期間ごとに構成される。視聴期間は、その開始時刻、終了時刻をそれぞれ示す視聴開始時刻情報、視聴終了時刻情報をもって定義される。
図６の第２行に示す例は、機器識別情報が「Ａ００１」であるコンテンツ提示機器４０が、視聴チャネル「１」の放送番組を、２０１８年１１月２８日１６時３２分２３秒から２０１８年１１月２８日１７時１分４秒まで受信したことを示す。
【００４５】
視聴期間ごとに動作情報を構成する際、コンテンツ提示機器４０の制御部４３０は、複数の動作コマンドまたは動作コマンドに応じた動作状況に基づいて各１つの視聴期間を特定する。制御部４３０は、例えば、ある時点で取得される動作コマンドで指示される電力の供給開始（電源ＯＮ）、コンテンツの提示開始、または他の放送チャネルからの放送チャネルの変更を視聴開始として判定する。制御部４３０は、その直後に取得される動作コマンドで指示される電力の供給停止（電源ＯＦＦ）、コンテンツの提示終了、または他のチャネルへの放送チャネルの変更を視聴終了として定める。コンテンツ提示機器４０は、視聴開始を判定した時刻を示す視聴開始時刻情報と、視聴終了を判定した時刻を示す視聴終了時刻情報、その時点で設定されたチャネルまたは変更が指示された放送チャネルを示す視聴チャネル情報を生成する。見方を変えれば、制御部４３０は、個々のイベントとして動作状況を示す動作情報を少なくとも２個以上用いて視聴期間ごとに動作情報を再構成するとみることもできる。
なお、制御部４３０は、必ずしも個々の動作状況を示す動作情報から視聴期間ごとの動作情報を再構成せずに、そのまま情報処理装置１０に送信してもよい。また、情報処理装置１０の情報蓄積部１３０は、所定時間ごとに動作情報要求信号をコンテンツ提示機器４０に通信部１２０を経由して送信してもよい。コンテンツ提示機器４０の制御部４３０は、情報処理装置１０から動作情報要求信号を受信するとき、その時点における動作状況を示す動作情報を、動作情報要求信号に対する応答として送信する（ポーリング）。視聴期間ごとの動作情報を再構成せずに、動作情報がそのまま送信される場合には、視聴ログは、情報処理装置１０の情報蓄積部１３０において個々の動作状況を示す動作情報をそのまま累積して形成される。情報処理装置１０の情報分析部１４２または分析結果活用部６０は、制御部４３０と同様の手法で、複数の動作情報から各１つの視聴期間を定めることができる。
【００４６】
図７は、本実施形態に係る番組情報の例を示す図である。
番組情報ＰＩ０８は、外部データの一例である。番組情報ＰＩ０８は、放送番組ごとに放送時間情報（放送開始時刻、放送終了時刻）、放送チャネル情報（ＣＨ）および関連情報を含み、これらを対応付けて構成される。関連情報には、その放送番組の属性を示す情報、例えば、タイトル（番組名）、ジャンル、出演者、などの情報が含まれる。図７に示す例では、関連情報として、個々の放送番組が属するジャンルの情報が含まれる。
図７の第２行には、放送時間が２０１８年１１月２８日１６時３０分０秒に開始され、２０１８年１１月２８日１７時３０分０秒に終了し、放送チャネルが「１」であり、ジャンルが「料理」である番組を例示している。
【００４７】
図８は、本実施形態に係るセンサログの第１例を示す図である。
センサログＳＬ１０は、上記の第２ログの一例である。センサログＳＬ１０は、空調機ＡＣに設置されたセンサが検出した検出人数を示す検出情報を累積して構成される。センサログＳＬ１０は、１回の検出ごとに機器識別情報（デバイスＩＤ）、検出時刻情報および検出情報（検出人数）を含んで構成される。
図８の第２行に示す例では、機器識別情報が空調機ＡＣを示す「Ｂ００１」であり、検出時刻が２０１８年１１月２８日４３秒であり、検出情報として検出人数が１名であることを示す。
【００４８】
この検出情報に例示されるように、第１機器と共通の空間であるが、異なる位置に設置された第２機器の検出部が検出した検出情報が、第１機器を使用可能とするユーザまたはユーザ数の判定に用いられる。そのため、第２機器の検出部の検出方向を、通常の使用状態において第１機器の正面に対面する方向に向けることができる。第１機器の例としてテレビジョン受信機ＴＶ（図１）に検出部を設置することを仮定すると、テレビジョン受信機ＴＶの正面に所在するユーザに遮蔽され、その他のユーザを検出できなくなるおそれがある。本例のように、第２機器の例として空調機ＡＣの検出部を用いることで、第１機器の正面に所在するユーザによる遮蔽を回避できるので、ユーザの検出精度を向上させることができる。また、第２機器の機能を発揮するための検出部を利用することで、部品点数の増加を抑えることができるので、経済的な実現を図ることができる。
【００４９】
図９は、本実施形態に係るセンサログの第２例を示す図である。
センサログＳＬ１２は、上記の第２ログの一例である。センサログＳＬ１２は、空気清浄機ＡＲが備える通信部が検出した機器を示す検出情報を累積して構成される。センサログＳＬ１２は、１回の検出ごとに機器識別情報（デバイスＩＤ）、検出時刻情報および検出情報（検出デバイス）を含んで構成される。検出情報には、空気清浄機ＡＲの通信部と通信可能とする機器として個々のユーザが所持する情報端末装置３０の機器識別情報が含まれる。このとき、空気清浄機ＡＲと情報端末装置３０の通信に用いられる電波の強度は、同一空間を超えない程度の距離内で通信可能な強度に設定される。また、個々の情報端末装置３０は所定の周波数帯域の音波（例えば、人間が聴取できる可聴帯域よりも周波数が高い超音波）を放射する発振器を備え、空気清浄機ＡＲは到来した音波を検出するセンサを備えてもよい。音波により個々の情報端末装置３０の識別情報が搬送されてもよい。室外の情報端末装置３０から到来する音波は、空気清浄機ＡＲが設置される部屋の壁により遮断される。そのため、空気清浄機ＡＲは、センサが受音した音波による受信信号に基づいて同一空間内にある情報端末装置３０を発見することができる。
図９の第２行に示す例では、機器識別情報が空気清浄機ＡＲを示す「Ｃ００１」であり、検出時刻が２０１８年１１月２８日４３秒であり、検出情報として１つの機器識別情報「Ｓ００２」が含まれる。
【００５０】
この検出情報に例示されるように、第１機器と共通の空間に設置された第２機器の通信部が検出した機器または機器の数を示す検出情報が、第１機器を使用可能とするユーザまたはユーザ数の判定に用いられる。そのため、第１機器と共通の空間に個々のユーザが第１機器の通信部と通信可能とする機器を携帯して所在することで、その機器の検出をもって第１機器を使用可能とするユーザの検出として判定することができる。ユーザの検出のために第２機器に専用の検出部を備える必要がないため、経済的な実現を図ることができる。
【００５１】
（分析結果情報の生成例）
次に、分析結果情報の生成例について説明する。図１０は、本実施形態に係る分析結果情報の第１例を示す図である。
分析結果情報ＩＬ１４は、各時刻における動作情報（動作状況）、検出情報、およびグループ属性情報（視聴者数）を含んで構成される。動作情報は、その時点におけるコンテンツ提示機器４０の動作状況を示す。検出情報は、空気清浄機ＡＲの通信部が取得した各ユーザの情報端末装置３０の機器識別情報を含む。グループ属性情報は、検出情報が示すユーザの数を示す。ユーザ数は、コンテンツ提示機器４０のユーザを含むグループのグループ属性情報の一例であり、その時点でコンテンツ提示機器を使用するユーザの数を示す。分析結果情報ＩＬ１４の第２行は、時刻として１２時を示し、その時刻における動作状況としてサービスＩＤ（Ｓｅｒｖｉｃｅ  ＩＤ）が「１０２４」である番組のコンテンツの提示を示し、検出情報として４個の機器識別情報「Ｓ００１」、「Ｓ００２」、「Ｓ００３」、および「Ｓ００４」を示し、グループ属性情報として「４」を示す。サービスＩＤは、個々の放送サービス、つまり全ての放送地域における個々の放送チャネルを示す情報である。なお、第５行の第２列に示す「電源ＯＦＦ」とは、コンテンツ提示機器４０の動作状況として電力が供給されていない状況、つまり、動作していない状況を示す。
【００５２】
分析結果情報ＩＬ１４を生成する際、情報処理装置１０の情報分析部１４２は、第１ログとしてコンテンツ提示機器４０の動作情報を含む視聴ログと、第２ログとして空気清浄機ＡＲが備える通信部による検出情報を含むセンサログを用いる。但し、この例では、動作情報は、動作コマンドに応じた動作状況を示す。情報分析部１４２は、例えば、連携機器情報を参照して、コンテンツ提示機器４０（テレビジョン受信機）に対応する連携機器として、対応付けられたホームＩＤ（グループ）と部屋が共通である空気清浄機ＡＲを特定する。情報分析部１４２は、そのコンテンツ提示機器４０の動作情報を含む視聴ログと空気清浄機ＡＲの検出情報を含むセンサログを情報蓄積部１３０から読み出す。情報分析部１４２は、センサログに含まれる検出時刻ごとの検出情報から、その検出時刻におけるユーザ数を定める。情報分析部１４２は、検出情報に含まれる機器識別情報の数を計数し、計数した数をユーザ数として定める。そして、情報分析部１４２は、検出情報と共通の時刻における動作状況を示す動作情報を定める。より具体的には、情報分析部１４２は、視聴ログに含まれる動作情報のうち、検出時刻と一致する時刻を示す時刻情報が存在するか否かを判定する。情報分析部１４２は、存在すると判定する場合、その時刻情報に対応付けられた動作情報を特定する。存在しないと判定する場合、情報分析部１４２は、検出時刻よりも前の時刻であって、最も検出時刻までの期間が短い時刻を示す時刻情報に対応付けられた動作情報を、その時刻における動作情報として特定する。
【００５３】
なお、情報分析部１４２は、電源ＯＦＦを示す動作情報に対応するユーザ数を０と定めてもよい。ユーザ数が０とは、その時点におけるユーザの不在を示す。かかる状況では、コンテンツ提示機器４０が動作していない以上、ユーザによる使用が観念されないためである。
情報分析部１４２は、検出時刻を示す時刻情報ごとに、特定した動作情報、検出情報および定めたユーザ数を示すグループ属性情報を対応付けて、分析結果情報ＩＬ１４を生成することができる。
【００５４】
図１１は、本実施形態に係る分析結果情報の第２例を示す図である。
分析結果情報ＩＬ１６は、各時刻における動作情報（動作状況）、検出情報、およびグループ属性情報（視聴者数）を含んで構成される。但し、検出情報は、コンテンツ提示機器４０と部屋が共通である空調機ＡＣのセンサが検出した検出人数を含む。分析結果情報ＩＬ１６の第２行は、時刻として１２時を示し、その時刻における動作状況としてサービスＩＤ（Ｓｅｒｖｉｃｅ  ＩＤ）が「１０２４」である番組のコンテンツの提示を示し、検出情報として検出人数として「４」を示し、グループ属性情報として「４」を示す。
【００５５】
分析結果情報ＩＬ１６を生成する際、情報処理装置１０の情報分析部１４２は、第１ログとしてコンテンツ提示機器４０の動作情報を含む視聴ログと、第２ログとして空調機ＡＣが備えるセンサの検出情報を含むセンサログを用いる。但し、情報分析部１４２は、空調機ＡＣの検出情報を含むセンサログを情報蓄積部１３０から読み出し、読み出したセンサログに含まれる検出時刻ごとの検出人数を示す検出情報をグループ属性情報として定める。
【００５６】
（グループ構成の推定）
情報分析部１４２は、コンテンツ提示機器４０のユーザを含むグループのグループ属性情報の他の例として、第２ログに含まれる検出情報に基づいてグループ構成を推定してもよい。グループ構成とは、個々のユーザの属性ではなく、コンテンツ提示機器４０のユーザを構成員とするグループの特性を意味する。例えば、情報分析部１４２は、所定の調査期間内の検出情報に基づいてコンテンツ提示機器４０のユーザの総数をグループ属性の一例として推定する。ユーザの総数は、グループを構成するユーザの数を意味し、上記の視聴者数のようにその時点における第１機器のユーザ数とは異なる。グループが世帯である場合には、ユーザの総数は世帯員数に相当する。情報分析部１４２は、ある１日における検出情報から定められるユーザ数の最大値をユーザ数の総数として定める。情報分析部１４２は、その時点までの所定の調査期間（例えば、１〜６箇月）内のユーザ数の最大値の平均値または中間値をさらに四捨五入して得られる整数値をユーザ数の総数として定めてもよい。これにより、来客などの一時的な増加要因、外泊などの一時的な減少要因による影響が低減する。
【００５７】
図１２に示す分析結果情報ＩＬ１８は、各時刻における動作情報（動作状況）、検出情報、およびグループ属性情報（グループ構成）を含んで構成される。
情報分析部１４２は、その時点のユーザ数（視聴者数）に代えて、ユーザ数の総数を示すグループ属性情報（グループ構成）を含めて分析結果情報ＩＬ１８を生成する。分析結果情報ＩＬ１８の第２−４、６、７行の「４人世帯」は、グループ構成として、ユーザの総数が４人であることを示す。
なお、情報分析部１４２は、動作状況が動作中である時刻におけるグループ属性情報として、ユーザ数の総数を示すグループ属性情報を定め、動作状況が動作の停止を示す時刻におけるグループ属性情報として、ユーザの不在を示すグループ属性情報を定める。図１２の第５行第４列の「０」は、ユーザの不在を示す。
【００５８】
情報分析部１４２は、所定の時間帯におけるユーザの検出特性に基づいてグループ構成を推定してもよい。情報分析部１４２は、例えば、平日の昼間（例えば、１０時から１５時）においてユーザが検出される世帯については、その世帯が専業主婦または高齢者を構成員として含む世帯（以下、高齢者等世帯）として推定する。なお、情報分析部１４２は、その時点までの所定の調査期間（例えば、１〜６箇月）内の平日ごとに、その時間帯においてユーザが検出される確率が、所定の判定確率（例えば、８０％）を超える場合、その世帯が高齢者等世帯と推定してもよい。これにより、外出などの一時的な要因による影響が低減する。
【００５９】
図１３に示す分析結果情報ＩＬ２０は、各時刻における動作情報（動作状況）、検出情報、およびグループ属性情報（グループ構成）を含んで構成される。
情報分析部１４２は、その時点のユーザ数（視聴者数）に代えて、ユーザ数の総数を示すグループ属性情報（グループ構成）を含めて分析結果情報ＩＬ２０を生成する。
分析結果情報ＩＬ２０の第２、第６、第７行の「主婦がいる世帯／高齢者がいる世帯」は、グループ構成として、ユーザに専業主婦または高齢者が含まれることを示す。
なお、情報分析部１４２は、動作状況が動作中である時刻におけるグループ属性情報として、ユーザ数の総数を示すグループ属性情報を定め、動作状況が動作の停止を示す時刻におけるグループ属性情報として、ユーザの不在を示すグループ属性情報を定める。図１２の第５行第４列の「０」は、ユーザの不在を示す。
【００６０】
分析結果情報ＩＬ１８、ＩＬ２０は、個々の動作情報にグループ構成を示すグループ属性情報が対応付けられている場合を例にするが、これには限られない。情報分析部１４２は、個々の動作情報にグループ属性情報を対応付けずに、コンテンツ提示機器４０に係る一群の動作情報にグループ属性情報としてグループ構成を示すユーザ情報を含めて生成した分析結果情報を、分析結果活用部６０に送信してもよい。
【００６１】
なお、情報分析部１４２は、第１ログが示す動作状況と、第２ログから推定される使用者の組が一定である視聴期間ごとに区分された分析結果情報を生成してもよい。
図１４に示す分析結果情報ＩＬ２２は、機器識別情報（デバイスＩＤ）、視聴開始時刻情報、視聴終了時刻情報、視聴チャネル情報（視聴ＣＨ）、関連情報、および検出情報を含んで構成される。分析結果情報ＩＬ２２の第２行は、機器識別情報としてコンテンツ提示機器４０のデバイスＩＤ「Ａ００１」、視聴開始時刻情報「２０１８／１１／２８  １６：３２：２３」、視聴開始終了情報「２０１８／１１／２８  １７：０１：１４」、視聴チャネル情報「１」、関連情報「料理」および検出情報「１」を含み、これらを対応付けてなる。
分析結果情報ＩＬ２２を生成する際、情報分析部１４２は、第１ログとしてコンテンツ提示機器４０の動作情報を含む視聴ログと、第２ログとして空調機ＡＣが備えるセンサの検出情報を含むセンサログを用いる。情報分析部１４２は、動作情報が示す動作状況と検出情報が示す検出人数（視聴者数）の両者が一定である使用期間（視聴期間）を特定し、特定した視聴期間ごとに、視聴チャネル情報を視聴ログから抽出する。情報分析部１４２は、番組情報を参照して、その視聴チャネル情報が示す放送チャネルにおいて、特定した視聴期間を含む放送期間において放送される放送番組を特定し、特定した放送番組の関連情報を抽出する。情報分析部１４２は、コンテンツ提示機器４０の機器識別情報（デバイスＩＤ）、視聴開始時刻情報、視聴終了時刻情報、抽出した視聴チャネル情報、抽出した関連情報および検出情報を対応付けてなるセットを形成し、これらのセットを順次累積して分析結果情報ＩＬ２２を生成する。
【００６２】
図１５に示す分析結果情報ＩＬ２４は、機器識別情報（デバイスＩＤ）、視聴開始時刻情報、視聴終了時刻情報、視聴チャネル情報（視聴ＣＨ）、関連情報、視聴者数情報、ユーザ識別情報（ユーザＩＤ）、広告配信先情報（広告ＩＤ）を含んで構成される。分析結果情報ＩＬ２４の第２行は、機器識別情報としてコンテンツ提示機器４０のデバイスＩＤ「Ａ００１」、視聴開始時刻情報「２０１８／１１／２８  １６：３２：２３」、視聴開始終了情報「２０１８／１１／２８  １７：０１：１４」、視聴チャネル情報「１」、関連情報「料理」、視聴者数情報「１」、ユーザ識別情報「Ｕ００２」および広告配信先情報「ＡＤ００２」を含み、これらを対応付けてなる。
【００６３】
分析結果情報ＩＬ２４を生成する際、情報分析部１４２は、第１ログとしてコンテンツ提示機器４０の動作情報を含む視聴ログと、第２ログとして空気清浄機ＡＲが備える通信部の検出情報を含むセンサログを用いる。情報分析部１４２は、動作情報が示す動作状況と検出情報が示す情報端末装置３０の機器識別情報（デバイスＩＤ）の両者が一定である使用期間（視聴期間）を特定し、特定した視聴期間ごとに、視聴チャネル情報を視聴ログから抽出する。情報分析部１４２は、番組情報を参照して、その視聴チャネル情報が示す放送チャネルにおいて、特定した視聴期間を含む放送期間において放送される放送番組を特定し、特定した放送番組の関連情報を抽出する。情報分析部１４２は、その使用期間に係る検出情報に含まれる機器識別情報の数を視聴者数として計数する。情報分析部１４２は、ユーザ登録情報を参照し、その検出情報に含まれる機器識別情報に対応するユーザ識別情報と広告配信先情報を読み出す。情報分析部１４２は、コンテンツ提示機器４０の機器識別情報（デバイスＩＤ）、視聴開始時刻情報、視聴終了時刻情報、抽出した視聴チャネル情報、抽出した関連情報、計数した視聴者数、読み出したユーザ識別情報および広告配信先情報を対応付けてなるセットを形成する。情報分析部１４２は、これらのセットを順次累積して分析結果情報ＩＬ２４を生成する。
なお、情報分析部１４２は、動作情報が示す動作状況が一定である使用期間（視聴期間）内に検出情報が変化する場合でも、各使用期間内における検出人数の平均値を四捨五入して得られる人数を、その使用期間における検出人数（視聴者数）として定めてもよい。そして、情報分析部１４２は、分析結果情報ＩＬ２２の検出情報として、視聴期間ごとに定めた検出人数を示す検出情報を含めてもよい。同様に、情報分析部１４２は、分析結果情報ＩＬ２４の視聴者数として、視聴期間ごとに定めた検出人数を視聴者数として含めてもよい。
【００６４】
なお、情報分析部１４２は、グループごとの視聴傾向に基づいてグループ構成を推定してもよい。情報分析部１４２は、あるコンテンツ提示機器４０について所定の分析期間（例えば、その時点までの過去１〜６箇月）内における動作情報から定められる視聴時間ごとに、その視聴時間の一部または全部を含む放送時間と、その動作情報に含まれる視聴情報に対応付けられた関連情報が示すジャンルを特定する。そして、情報分析部１４２は、ジャンルごとに視聴時間を累積してジャンル別視聴時間を算出する。情報分析部１４２には、ジャンルに対応するグループ構成を示すグループ構成設定情報を予め設定しておき、グループ構成設定情報を参照して、ジャンル別視聴時間が最も多いジャンルに対応するグループ構成を定める。
【００６５】
情報分析部１４２は、主として所定の属性を有するユーザに使用されるＩｏＴ機器２０の動作状況を示す動作情報を含む機器ログを用いて、その属性を有するユーザを含むことをグループ構成として定めてもよい。例えば、情報分析部１４２は、ＩｏＴ機器２０として、主として成人男性が使用する髭剃り機の動作状況を示す動作情報と、その動作情報に対応付けて髭剃り機の機器識別情報とを対応付けて含む機器ログから、機器登録情報を参照してその機器識別情報に対応するグループのグループ識別情報を特定する。そして、情報分析部１４２は、動作情報から推定される使用頻度が所定の使用頻度（例えば、1日当たり３０秒〜１分）を超える場合、特定したグループ識別情報が示すグループのグループ構成として、成人男性であるユーザを構成員として含むと判定することができる。
【００６６】
情報分析部１４２は、ＩｏＴ機器２０として、主として成人女性が使用するドライヤの動作状況を示す動作情報と、その動作情報に対応付けてドライヤの機器識別情報とを対応付けて含む機器ログから、機器登録情報を参照してその機器識別情報に対応するグループのグループ識別情報を特定する。そして、情報分析部１４２は、動作情報から推定される使用頻度が所定の使用頻度（例えば、1日当たり１〜３分）を超える場合、特定したグループ識別情報が示すグループのグループ構成として、成人女性であるユーザを構成員として含むと判定することができる。
【００６７】
情報分析部１４２は、第２ログとしてＩｏＴ機器２０による検出情報から、コンテンツ提示機器４０が設置される空間と同一空間ユーザを特定し、視聴期間情報、視聴チャネル情報および関連情報を対応付けてなるセットを形成し、これらのセットをユーザごとに集約された分析結果情報として生成してもよい。図１６に例示される分析結果情報ＩＬ２６は、ユーザ識別情報（ユーザＩＤ）、視聴開始時刻情報、視聴終了時刻情報、視聴チャネル情報（視聴ＣＨ）および関連情報を対応付けてなるセットを含んで構成される。これにより、活用システムＵＳにおいて個々のユーザのコンテンツ視聴を効率よく分析できる。
【００６８】
（視聴分析の例）
次に、本実施形態に係る分析結果活用部６０による番組視聴分析の例について説明する。
視聴分析において、分析結果活用部６０は、例えば、特定の時間帯において放送される放送番組（例えば、料理番組）の個人視聴率を算出する。そこで、分析結果活用部６０は、コンテンツ提示機器４０ごとの分析結果情報から、関連情報の欄に「料理」と示され、その時間帯の一部または全部に含む視聴期間を示す視聴期間情報を特定する。分析結果活用部６０は、特定した視聴期間情報に対応付けられた検出情報が示す視聴人数を特定し、特定した視聴人数を順次累算（インクリメント）して視聴者数を算出する。
分析結果活用部６０は、その時間帯における、その他の放送チャネルで放送される放送番組についても、同様の手法を用いて視聴者数を算出する。そして、分析結果活用部６０は、その時間帯における放送チャネルごとの視聴者数の放送チャネル間の総和を全視聴者数として算出し、算出した全視聴者数に対する特定のチャネルで放送される放送番組の視聴者数の割合を個人視聴率として算出することができる。
【００６９】
分析結果活用部６０は、個々のコンテンツ提示機器４０において特定の視聴者数で視聴されている放送番組のランキングを分析してもよい。そこで、分析結果活用部６０は、番組情報を参照して、コンテンツ提示機器４０ごとの分析結果情報から、放送番組ごとの放送時間の一部または全部を含む視聴時間を示す視聴時間情報を特定する。分析結果活用部６０は、特定した視聴時間情報のうち対応づけられた検出情報が示す視聴者数が所定の視聴者数（例えば、１名）となる視聴時間情報を選択する。分析結果活用部６０は、選択した視聴時間情報の件数を放送番組ごとに計数する。分析結果活用部６０は、放送番組ごとの放送チャネルと放送時間を件数の降順に配列してランキング情報を生成する。関連情報に、さらに放送番組ごとの番組名を示す番組名情報が含まれている場合には、分析結果活用部６０は、その放送チャネルと放送番組に対応する番組名情報を、分析結果情報から抽出し、抽出した番組名情報を含めてランキング情報を生成してもよい。分析結果活用部６０は、分析対象とする視聴者数を変更することで、視聴者数ごとのランキング情報を生成することができる。視聴者数ごとのランキング情報として、例えば、一人で視聴される放送番組の順位、複数名で視聴される放送番組の順位、などが算出される。
【００７０】
また、分析結果活用部６０は、特定の放送番組を受信するコンテンツ提示機器４０について検出情報が示す視聴者数ごとのコンテンツ提示機器４０の台数を視聴件数として算出し、視聴件数の総和を総視聴件数として算出してもよい。そして、分析結果活用部６０は、視聴者数ごとの視聴件数の総視聴件数に対する割合を視聴者数分布として算出し、算出した視聴者数分布を示す視聴分析情報を生成してもよい。図１７に例示する視聴分析情報は、視聴者の性別分布と視聴者数分布（世帯人数）を、それぞれ第１行、第２行に示す。ユーザ登録情報が情報端末装置３０の機器識別情報ごとにさらにユーザの性別を対応付けて含む場合には、分析結果活用部６０は、ユーザ登録情報を参照して、検出情報に含まれる機器識別情報に対応するユーザの性別を特定することができる。そして、分析結果活用部６０は、性別ごとに当該放送番組を視聴した視聴者数をコンテンツ提示機器４０間で累積して性別視聴者数を算出し、性別視聴者数の総和を総視聴者数として算出する。分析結果活用部６０は、総視聴者数に対する性別ごとの性別視聴者数の割合を性別分布として定めることができる。
【００７１】
情報処理装置１０から受信する分析結果情報にグループ構成を示すユーザ情報が含まれる場合には、分析結果活用部６０は、所定の視聴者数に代えて、所定のグループ構成（例えば、４人世帯、高齢者等世帯）に係るランキング情報を生成することができる。また、分析結果情報にユーザ構成を示すグループ属性情報が含まれる場合には、分析結果活用部６０は、ユーザ構成と個々の時間帯におけるユーザ数の関係が所定の関係にあるグループにより視聴される放送番組についてのランキング情報を生成することができる。分析結果活用部６０は、例えば、グループの構成員の全員が視聴しているコンテンツ提示機器４０を特定し、特定したコンテンツ提示機器４０が受信した放送番組に係るランキング情報を生成する。グループの構成員の全員が視聴しているコンテンツ提示機器４０を特定する際、分析結果活用部６０は、例えば、ユーザ情報が示すユーザの総数と一致するユーザ数を示す検出情報を含む分析結果情報を特定する。分析結果活用部６０は、その検出情報に対応する視聴時間情報と視聴チャネル情報と、特定した分析結果情報に係る機器識別情報で示されるコンテンツ提示機器４０を特定する。分析結果活用部６０は、特定した視聴時間情報が示す視聴時間の一部または全部を含む放送時間において特定した視聴チャネルで放送される放送番組を、番組情報を参照して特定してもよい。分析結果活用部６０は、特定した分析結果情報の件数を放送番組ごとに計数し、計数した件数の降順に、その放送番組の番組名情報を配列してランキング情報を生成する。
【００７２】
なお、分析結果活用部６０は、個々のコンテンツ提示機器４０のユーザの総数から、分析結果情報が示す使用頻度が所定の使用頻度よりも低いユーザを除いた数を、分析におけるユーザの総数として用いてもよい。分析結果活用部６０は、例えば、検出情報に含まれる機器識別情報のうち、調査期間内における総視聴時間の２〜５％未満である機器識別情報もしくは出現回数が２〜５回未満である機器識別情報に係るユーザの数をユーザの総数から差し引いて得られる数を分析に用いるユーザの総数として定める。これにより、著しく使用頻度の低いユーザが分析対象から除外される。
また、情報分析部１４２が、ユーザの総数を計数する際に、分析結果情報が示す使用頻度が所定の使用頻度よりも低いユーザを計数対象のユーザから除いてもよい。
【００７３】
また、分析結果活用部６０は、所定の時間間隔（例えば、１０〜６０分）の時間帯ごとに、所定の視聴チャネルを示す視聴チャネル情報に対応付けられ、その時間帯を含む視聴時間を示す視聴時間情報に係るコンテンツ提示機器４０ごとに、視聴人数と、そのコンテンツ提示機器４０の台数を、それぞれ累積して総視聴者数、総視聴台数として算出してもよい。分析結果活用部６０は、時間帯ごとの総視聴者数と総視聴台数を図示する視聴分析情報を生成してもよい（図１８）。
【００７４】
（広告配信の例）
次に、本実施形態に係る分析結果活用部６０による広告配信の例について説明する。
分析結果活用部６０は、所定の広告番組（いわゆる、ＣＭ：Ｃｏｍｍｅｒｃｉａｌ  Ａｄｖｅｒｔｉｓｅｍｅｎｔ）について算出した総視聴者数が、所定の目標視聴者数よりも少ない場合、その広告番組に関連する広告データを配信すると判定してもよい。広告データは、例えば、広告番組と同様の映像と音声を含んでもよいし、広告番組とは別個の映像ならびに音声であるが、共通の商品、サービスその他の案内情報を含む映像と音声を含んでもよい。分析結果活用部６０は、予め登録された登録ユーザのうち、その広告番組を視聴していないユーザそれぞれの情報端末装置３０に広告データを、ネットワークＮＷを経由して送信する。分析結果活用部６０は、ユーザ登録情報を参照して、取得した分析結果情報にその広告番組の放送チャネルを示す視聴チャネル情報と、その放送時間の一部または全部を含む視聴時間を示す視聴時間情報を含むコンテンツ提示機器４０に係るグループ以外のグループを配信対象グループとして特定する。分析結果活用部６０は、分析結果活用部６０は、ユーザ登録情報を参照し、特定した配信対象グループを示すグループ識別情報に対応付けられたユーザごとの情報端末装置３０の広告識別情報または機器識別情報を送信先として特定することができる。
【００７５】
分析結果活用部６０は、所定のジャンル（例えば、旅行）の放送番組を視聴した視聴者のそれぞれの情報端末装置３０に、そのジャンルに関連する情報を含む所定の広告データを送信してもよい。分析結果活用部６０は、ユーザ登録情報を参照して、取得した分析結果情報にその放送番組の放送チャネルを示す視聴チャネル情報と、その放送時間の一部または全部を含む視聴時間を示す視聴時間情報を含むコンテンツ提示機器４０に係るグループを配信対象グループとして示すグループ識別情報を特定する。分析結果活用部６０は、ユーザ登録情報を参照し、特定したグループ識別情報に対応付けられたユーザごとの情報端末装置３０の機器識別情報のうち、その視聴チャネル情報と視聴時間情報に対応する検出情報に含まれる機器識別情報、または、その機器識別情報に対応付けられた広告識別情報を送信先として特定することができる。
分析結果活用部６０は所定の広告番組を視聴した視聴者それぞれの情報端末装置３０に、その広告番組に関係する情報（例えば、広告番組で宣伝された商品やサービスに関連する情報）を送信してもよい。分析結果活用部６０は、放送番組を単位として視聴者を特定することに代え、放送番組の一部であるコーナ（セグメント）や、コーナよりもさらに細分化された単位であるシーンを視聴した視聴者を特定してもよい。
【００７６】
分析結果活用部６０は、予め定めたグループ構成毎の広告データから、取得した分析結果情報に含まれるユーザ情報が示すグループ構成に応じた広告データを選択してもよい。分析結果活用部６０は、その分析結果情報に基づく動作情報の送信元であるコンテンツ提示機器４０に係るグループを配信対象グループとして示すグループ識別情報を特定する。分析結果活用部６０は、ユーザ登録情報を参照し、特定したグループ識別情報に対応付けられたユーザごとの情報端末装置３０の機器識別情報、または、その機器識別情報に対応付けられた広告識別情報を送信先として特定することができる。分析結果活用部６０は、特定した送信先にネットワークＮＷを経由して選択した広告データを送信する。分析結果活用部６０が、グループ構成に応じた広告データを、相応したユーザに配信することができる。例えば、1組の夫婦とその子女を構成員として含む世帯に対して家族向けの商品またはサービスの広告を配信することができる。また、分析結果活用部６０は、高齢者を構成員として含む世帯に対して、高齢者向けの商品またはサービスの広告を配信することができる。
【００７７】
以上に説明したように、本実施形態に係る情報処理方法は、ユーザのグループで共用される第１機器（例えば、コンテンツ提示機器４０）の動作状況を示す動作情報を含む第１ログと、第１機器と共通の空間に設置された第２機器（例えば、ＩｏＴ機器２０）が取得し、検出されるユーザに関する検出情報を含む第２ログと、を蓄積する情報蓄積部１３０を備える、情報処理システム１における情報処理方法である。本実施形態に係る情報処理方法は、検出情報から前記グループの属性を示すグループ属性情報を定め、前記グループ属性情報を当該検出情報と同時の前記動作情報に追加する第１ステップを有する。
この構成によれば、第２機器で取得された検出情報に基づいて定めたグループ属性情報が、その検出情報と同時の動作情報に追加されるので、その動作情報に基づく使用状況の分析を効率化することができる。
【００７８】
また、第１ステップは、前記動作状況として動作の停止を示す時点におけるグループ属性情報として、第１機器のユーザの不在を示す情報を定めてもよい。
この構成によれば、動作の停止を示す動作情報に、ユーザの不在を示すグループ属性情報が追加される。動作が停止している時点では、いかなるユーザもその機能を使用できないため、その時点をグループ属性情報に基づく使用状況の分析対象から除外することができる。
【００７９】
また、第１ステップは、所定周期（例えば、１日）におけるグループのユーザ数の最大値に基づいてグループのユーザの総数を推定するステップを含んでもよい。
一般に、所定周期ごとに繰り返される個々のユーザの活動状況の変動に応じて、グループで共用されうる第１機器のユーザ数も変動する。この構成によれば、第１機器のユーザ数の変動に基づいて、第１機器のユーザの総数を推定することができる。また、第１機器のユーザの総数を定めることで、第１機器のいずれかのユーザに対して第１機器のユーザの総数に対する問い合わせや、その集計に係る労力を省くことができる。
【００８０】
また、第１ステップは、動作情報を用いて第１機器の時間帯ごとの使用頻度を推定し、使用頻度の時間特性に基づいてグループのユーザの構成を推定するステップを含む。
一般に、第１機器の設置場所への所在や第１機器の使用状況の時間特性は、ユーザの属性に応じて異なる。この構成によれば、第１機器の使用頻度の時間特性に基づいて、グループが、いかなる属性を有するユーザを含むかを定めることができる。また、第１機器のユーザの構成を定めることで、第１機器のいずれかのユーザに対して第１機器のユーザの構成に対する問い合わせや、その集計に係る労力を省くことができる。
【００８１】
また、第１機器は、少なくとも映像と音声の一方を含むコンテンツを提示可能とするコンテンツ提示機器（例えば、コンテンツ提示機器４０）であり、動作情報は、コンテンツの提示開始または提示終了を示す。
この構成によれば、コンテンツ提示機器によるコンテンツの提示期間に関する動作情報に、定めたグループ属性情報を追加することができる。そのため、第１機器が提示するコンテンツの視聴状況のグループ属性情報に基づく分析を効率化することができる。
【００８２】
また、第２機器は、他の機器と無線で通信可能とする無線通信部を備え、検出情報は、無線通信部が検出した機器または当該機器の数を示す。
この構成によれば、第１機器と共通の空間に個々のユーザが無線通信部と通信可能とする機器を携帯して所在することで、その機器の検出をもって第１機器を使用可能とするユーザの検出として判定することができる。ユーザの検出のために第２機器に専用の検出部を備える必要がないため、経済的な実現を図ることができる。
【００８３】
また、第２機器は、自器の周囲に所在する人物を検出する検出部を備え、検出情報は、ユーザとして検出部が検出した人物または当該人物の数を示す。
この構成によれば、第１機器と共通の空間において設置され、第１機器とは別個の第２機器が備える検出部が検出した人物を、第１機器を使用可能とするユーザとして判定することができる。第２機器の検出部の検出方向を、通常の使用状態において第１機器の正面に対面する方向に向けて設置できる。第１機器に検出部を設置する場合のように、第１機器の正面に所在するユーザに検出部が遮蔽されないため、ユーザの検出精度を向上させることができる。また、第２機器の機能を発揮するために設置された検出部を利用することで、専用の検出部を備える必要がないため、経済的な実現を図ることができる。
【００８４】
第１ステップは、グループごとの第１機器を示す機器識別情報と第２機器を示す機器識別情報とを対応付けてなる連携機器情報を参照して、第１機器に対応する第２機器を特定するステップを含む。
この構成によれば、予め連携機器情報を設定しておくことで、動作情報の取得元である第１機器と共通の空間に設置された第２機器を特定することができる。グループ内で第１機器と第２機器の間で動作情報と検出情報を対応付ける必要がないため、第１機器と第２機器における連携に係る処理を簡素にすることができる。
【００８５】
以上、図面を参照してこの発明の一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。
【００８６】
例えば、共通の空間とは、部屋に限られず、住居、階数、など、部屋とは異なる単位の空間であってもよい。
あるグループの住居内に２台の空調機が設置され、それぞれの空調機から検出情報を同時に取得できる場合を仮定すると、情報処理装置１０の情報分析部１４２は、それぞれの検出情報を用いて、その住居内のグループ属性情報を定めてもよい。情報分析部１４２は、それぞれの検出情報に機器識別情報から、相互に異なる独自の（ユニークな）機器識別情報、個々の機器識別情報に対応するユーザ、または、それらのユーザ数を特定すればよい。
また、その住居内に２台以上のテレビジョン受信機が設置され、それぞれのテレビジョン受信機から動作情報を取得できる場合には、情報分析部１４２は、それぞれのテレビジョン受信機に対して、その住居に対して特定したグループ属性情報（例えば、特定したユーザ）を適用してもよい。その場合には、同時に複数のテレビジョン受信機間で互いに異なる放送チャネルの放送番組を受信するときであっても、情報分析部１４２は、特定されたユーザが、それぞれのテレビジョン受信機が受信した放送番組を視聴したことを示す分析結果情報を取得することができる。
【００８７】
また、情報分析部１４２は、グループ属性情報とそのグループ属性情報の基礎となった検出情報を対応付けて含めた分析結果情報を生成し、活用システムＵＳに送信してもよい。活用システムＵＳは、情報処理装置１０から受信した分析結果情報に含まれるグループ属性情報と、そのグループ属性情報に対応する検出情報を視聴分析に用いてもよい。例えば、活用システムＵＳは、グループ属性情報が４人世帯を示し、検出情報から視聴者数が５名と判定する場合は、来客があると判定し、この状態での視聴状態を分析対象から除外してもよい。
【００８８】
例えば、上述では、各連携機器は、それぞれの動作状況を示す動作情報や、それぞれ取得した検出情報を、ネットワークＮＷを経由して情報処理装置１０に送信する場合を例にしたが、これには限られない。ある連携機器は、ネットワークＮＷに接続可能とする他の連携機器を経由して、情報処理装置１０に送信してもよい。
図１９に示す例では、ＩｏＴ機器２０は、自器が取得した検出情報を、コンテンツ提示機器４０を経由して情報処理装置１０に送信する。コンテンツ提示機器４０は、ＩｏＴ機器２０から受信した検出情報を、自装置の動作状況を示す動作情報と対応付けて情報処理装置１０に送信してもよい。その場合には、コンテンツ提示機器４０、ＩｏＴ機器２０および検出情報に含まれる機器識別情報が示す情報端末装置３０の対応関係が示されるため、
情報処理装置１０には必ずしも機器登録情報とユーザ登録情報を予め設定しておかなくてもよい。また、ユーザ識別情報を必ずしも予め生成ならびに設定しておく必要はない。
【００８９】
情報処理システム１は、情報処理装置１０に代え、複数のサーバ装置からなるサーバ群（図示せず）を備えてもよい。複数のサーバ装置は、それぞれ、図３に示すハードウェア構成を備え、サーバ群全体として情報処理装置１０が備える機能を分担してもよい。複数のサーバ群は、相互にネットワークＮＷを経由して各種のデータを送信および受信可能に接続される。例えば、サーバ群は、２個のサーバ装置を備える。３個のサーバ装置のうち第１サーバ装置は、通信部１２０および情報蓄積部１３０を備える。第２サーバ装置は、情報分析部１４２を備える。第２サーバ装置は、さらに分析結果活用部６０を備えてもよい。
【００９０】
サーバ群を構成するサーバ装置の個数と、各サーバ装置が備える機能部の組み合わせは、これには限られない。例えば、情報蓄積部１３０の機能は、複数のサーバ装置で分担してもよい。サーバ装置は、機器の種別ごとに設けられてもよい。図２０に示す例では、情報蓄積部１３０は、かかるサーバ装置として、コンテンツ提示機器情報蓄積部８０と、その他の機器の種別ごとに機器別情報蓄積部７０を含んで構成される。但し、図２０では、情報処理装置１０の通信部１２０と情報分析部１４２、外部データ管理部５０、および分析結果活用部６０の図示が省略されている。また、各サーバ装置は、他の機器と各種のデータを送受信するための通信部（図示せず）を備える。
【００９１】
機器別情報蓄積部７０は、それぞれの種別のＩｏＴ機器２０から受信した検出情報ならびに動作情報を蓄積する。機器別情報蓄積部７０には、例えば、空調機から受信した検出情報を蓄積する空調機用情報蓄積装置が含まれる。
コンテンツ提示機器情報蓄積部８０は、コンテンツ提示機器４０から受信した動作情報を蓄積する。なお、コンテンツ提示機器情報蓄積部８０には、予め設定した連携機器情報を参照して、受信した動作情報の送信元であるコンテンツ提示機器４０に対応するＩｏＴ機器２０を特定し、特定したＩｏＴ機器２０の検出情報の要求情報を、そのＩｏＴ機器２０の種別の機器別情報蓄積部７０に送信してもよい。機器別情報蓄積部７０は、コンテンツ提示機器情報蓄積部８０から受信した要求情報で指示されるＩｏＴ機器２０から受信した検出情報を読み出し、読み出した検出情報を要求情報に対する応答としてコンテンツ提示機器情報蓄積部８０に送信する。
【００９２】
また、機器別情報蓄積部７０に、予め連携機器情報を設定しておき、受信した検出情報の送信元のＩｏＴ機器に対応するコンテンツ提示機器４０の機器識別情報を特定してもよい。機器別情報蓄積部７０は、受信した検出情報と特定した機器識別情報とを対応付けてコンテンツ提示機器情報蓄積部８０に送信する。
コンテンツ提示機器情報蓄積部８０は、機器別情報蓄積部７０から受信した検出情報と、コンテンツ提示機器４０から受信した動作情報を対応付けて記憶して、それぞれ第２ログ、第１ログを形成する。情報分析部１４２は、コンテンツ提示機器情報蓄積部８０から第１ログと第２ログを読み出す。
【００９３】
また、コンテンツ提示機器４０は、自器と共通の空間に設置されたＩｏＴ機器２０が取得した検出情報に対する検出情報要求情報を、そのＩｏＴ機器２０の種別の機器別情報蓄積部７０に送信してもよい。機器別情報蓄積部７０は、コンテンツ提示機器４０から検出情報要求情報を受信するとき、蓄積した検出情報のうち、受信した検出情報要求情報で指示される検出情報を読み出す。コンテンツ提示機器４０は、読み出した検出情報を検出情報要求情報に対する応答情報として送信する。コンテンツ提示機器４０には、予め個々のユーザの情報端末装置３０の機器識別情報と、分析用に用いられる分析用識別情報とを対応付けてなる変換テーブルを設定しておく。コンテンツ提示機器４０は、変換テーブルを参照して、機器別情報蓄積部７０から受信した検出情報に含まれる機器識別情報に対応する分析用識別情報を特定し、受信した機器識別情報を特定した分析用識別情報に置き換える。そして、コンテンツ提示機器４０は、置き換えにより更新された検出情報を自器の動作状況を示す動作情報と対応付けてコンテンツ提示機器情報蓄積部８０に送信する。コンテンツ提示機器情報蓄積部８０は、コンテンツ提示機器４０から受信した動作情報と検出情報を対応付けて記憶して、それぞれ第１ログ、第２ログを形成する。従って、情報分析部１４２は、コンテンツ提示機器情報蓄積部８０から第１ログ、第２ログを読み出し、個々のユーザの識別情報として分析用識別情報を用いることができる。機器識別情報は、個人情報の一環としてみなされうるが、分析用識別情報はユーザ登録の対象とならず、個人情報としてみなされない。従って、分析用識別情報を用いることで、個人情報が用いられる機会を回避することができるため、収集目的外の使用を回避するとともに、必要以上に流通される機会を制限することで個人情報の保護が図られる。
【００９４】
上記の例では、個々のユーザを特定するユーザ識別情報として、ユーザ識別情報（ユーザＩＤ）、情報端末装置３０の機器識別情報（デバイスＩＤ）、広告識別情報（広告ＩＤ）、分析用識別情報の少なくともいずれかを用いる場合を例にしたが、一意にユーザを直接または間接的に特定することができれば、これには限られない。上記のように、個々のユーザについてそれぞれ異なる情報が用いられれば、個々のユーザが個人で使用し、基本的に複数ユーザ間で共用されない機器を特定してもよい。例えば、ユーザ識別情報に代えて、情報端末装置３０のメールアドレス、ユーザ名、その機器を提供先とするアプリＩＤ、その機器で実行しているブラウザからウェブサイトへのアクセス時に、そのウェブサイトから一意に割り振られ、以降のアクセスで用いられるクライアントＩＤ、などが利用可能である。
【００９５】
また、上述では、第１機器としてコンテンツ提示機器４０がテレビジョン放送番組の番組データを受信し、番組データに含まれる映像と音声を提示するテレビジョン受信機である場合を主としたが、これには限らない。第１機器は、コンテンツ提示機器４０に限られず、グループで共用されうる機器であれば、電気洗濯機、冷蔵庫、空調機などの生活家電であってもよい。
情報処理装置１０の情報分析部１４２は、例えば、電気洗濯機の動作情報から使用状況として稼働時間と洗濯物の重量を分析する。動作情報として、運転開始または運転停止を示す情報が含まれうる。運転開始を示す動作情報には、洗濯物の重量を示すセンサ情報が付加されてもよい。センサ情報は、洗濯槽に設置された重量センサから取得される。情報分析部１４２は、１日当たりの洗濯物の重量の平均値に基づいてユーザの総数を定めることができる。但し、情報分析部１４２には、洗濯物の重量の範囲ごとのユーザの総数を示す推定テーブルを予め設定しておき、推定テーブルを参照して重量の平均値に対応するユーザの総数を定めればよい。また、情報分析部１４２は、洗濯機の動作情報に基づいて稼働時間が平日昼間に含まれる確率を算出し、算出した確率が所定の確率（例えば、１よりも０に近似した正の実数値）以上となると判定したグループを高齢者等世帯と判定することができる。
【００９６】
情報処理装置１０の情報分析部１４２は、例えば、冷蔵庫の動作情報から所定の時間間隔（例えば、５分〜１時間）ごとの扉の開閉回数を分析する。冷蔵庫の動作情報として、例えば、冷蔵室に設置された開閉センサが検出した扉の開放または閉鎖を示す検出情報が利用可能である。情報分析部１４２は、１日当たりの開閉回数の平均値に基づいてユーザの総数を定めることができる。但し、情報分析部１４２には、開閉回数の範囲ごとのユーザの総数を示す推定テーブルを予め設定しておき、推定テーブルを参照して開閉回数の平均値に対応するユーザの総数を定めればよい。また、情報分析部１４２は、検出情報に基づいて平日昼間における開閉回数が所定の回数（例えば、０に近似した正の整数値）よりも多いと判定したグループを高齢者等世帯と判定することができる。
情報処理装置１０の情報分析部１４２は、例えば、空調機の動作情報から稼働時間を分析する。情報分析部１４２は、１日当たりの開閉回数の平均値に基づいてユーザの総数を定めることができる。また、情報分析部１４２は、動作情報に基づいて稼働時間が平日昼間に含まれる確率が所定の確率（例えば、１よりも０に近似した正の実数値）以上となると判定したグループを高齢者等世帯と判定することができる。
【００９７】
なお、情報処理装置１０、ＩｏＴ機器２０、情報端末装置３０、コンテンツ提示機器４０、外部データ管理部５０、分析結果活用部６０および上記のサーバ装置は、それぞれコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この制御機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。
また、情報処理装置１０、ＩｏＴ機器２０、情報端末装置３０、コンテンツ提示機器４０、外部データ管理部５０、分析結果活用部６０および上記のサーバ装置の一部または全部は、それぞれＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等の集積回路として実現されてもよい。情報処理装置１０、ＩｏＴ機器２０、情報端末装置３０、コンテンツ提示機器４０、外部データ管理部５０、分析結果活用部６０および上記のサーバ装置の一部の各機能ブロックは個別にプロセッサ化してもよいし、一部、または全部を集積してプロセッサ化してもよい。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限らず専用回路、または汎用プロセッサで実現してもよい。また、半導体技術の進歩によりＬＳＩに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いてもよい。
【符号の説明】
【００９８】
１…情報処理システム、１０…情報処理装置、２０…ＩｏＴ機器、３０…情報端末装置、４０…コンテンツ提示機器、５０…外部データ管理部、６０…分析結果活用部、７０…機器別情報蓄積部、８０…コンテンツ提示機器情報蓄積部、１０２…ＣＰＵ、１０４…記憶媒体、１０６…ドライブ部、１０８…入力部、１１０…出力部、１１２…ＲＯＭ、１１４…ＲＡＭ、１１６…補助記憶部、１１８…インタフェース部、１２０…通信部、１３０…情報蓄積部、１４０…制御部、１４２…情報分析部、２１０…通信部、２２０…情報取得部、２３０…制御部、３１０…通信部、３２０…情報取得部、３３０…制御部、４１０…通信部、４２０…情報取得部、４３０…制御部
【図１】
2020119424.tif 000003
【図２】
2020119424.tif 000004
【図３】
2020119424.tif 000005
【図４】
2020119424.tif 000006
【図５】
2020119424.tif 000007
【図６】
2020119424.tif 000008
【図７】
2020119424.tif 000009
【図８】
2020119424.tif 000010
【図９】
2020119424.tif 000011
【図１０】
2020119424.tif 000012
【図１１】
2020119424.tif 000013
【図１２】
2020119424.tif 000014
【図１３】
2020119424.tif 000015
【図１４】
2020119424.tif 000016
【図１５】
2020119424.tif 000017
【図１６】
2020119424.tif 000018
【図１７】
2020119424.tif 000019
【図１８】
2020119424.tif 000020
【図１９】
2020119424.tif 000021
【図２０】
2020119424.tif 000022