(57)【要約】【課題】ユーザに対する適切なタレントが表示されたコンテンツを配信すること。【解決手段】本願に係る配信装置は、取得部と、配信部とを有する。取得部は、ユーザに関する情報であるユーザ情報を取得する。配信部は、取得部によって取得されたユーザ情報に基づいて、ユーザの好みのタレントが１又は複数表示されるコンテンツを配信する。【選択図】図２
2020101944.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザに関する情報であるユーザ情報を取得する取得部と、
前記取得部によって取得されたユーザ情報に基づいて、前記ユーザの好みのタレントが１又は複数表示されるコンテンツを配信する配信部と、
を備えたことを特徴とする配信装置。
【請求項２】
前記配信部は、
前記取得部によって取得されたユーザ情報に基づいて、前記ユーザの好みの複数のタレントが表示されたコンテンツを配信する、
ことを特徴とする請求項１に記載の配信装置。
【請求項３】
前記配信部は、
前記取得部によって取得されたユーザ情報に基づいて、前記ユーザの好みの第１のタレントと、前記ユーザの好みではない第２のタレントとが表示されたコンテンツを配信する、
ことを特徴とする請求項１に記載の配信装置。
【請求項４】
前記配信部は、
前記取得部によって取得されたユーザ情報に基づいて、前記ユーザの好みの第１のタレントと、前記ユーザが認知しない第２のタレントとが表示されたコンテンツを配信する、
ことを特徴とする請求項１に記載の配信装置。
【請求項５】
前記配信部は、
前記取得部によって取得されたユーザ情報に基づいて決定される好みのタレントの優先度に応じて、前記好みのタレントが１又は複数表示されるコンテンツを配信する、
ことを特徴とする請求項１に記載の配信装置。
【請求項６】
前記取得部は、
前記ユーザ情報として、前記ユーザが地上放送及び衛星放送を閲覧した情報に関する閲覧履歴を取得し、
前記配信部は、
前記取得部によって取得されたユーザ情報に基づいて、前記コンテンツを配信する、
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の配信装置。
【請求項７】
前記配信部は、
前記取得部によって取得されたユーザ情報に基づくタレントの属性を示す属性情報に類似する他のタレントに関する情報を含む前記コンテンツを配信する、
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の配信装置。
【請求項８】
前記配信部は、
前記取得部によって取得されたユーザ情報に含まれるユーザが閲覧した他のコンテンツであって、前記コンテンツとは異なる他のコンテンツの内容に応じて、タレントに関する情報を含む前記コンテンツを配信する、
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１つに記載の配信装置。
【請求項９】
前記配信部は、
前記取得部によって取得されたユーザ情報に含まれる商品に関する情報に応じて、タレントに関する情報と当該商品に関する情報とを含む前記コンテンツを配信する、
ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１つに記載の配信装置。
【請求項１０】
前記配信部は、
前記取得部によって取得されたユーザ情報に含まれるユーザの好みのタレントに対する好意の度合いに応じて、前記コンテンツを配信する、
ことを特徴とする請求項１〜９のいずれか１つに記載の配信装置。
【請求項１１】
前記配信部は、
前記取得部によって取得されたユーザ情報に基づいて、前記コンテンツとは異なる他の第１のコンテンツと、前記コンテンツとは異なる他の第２のコンテンツとが所定の方向に並べて配置された第１のコンテンツと第２のコンテンツとの間に挿入されるコンテンツとして前記コンテンツを配信する、
ことを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１つに記載の配信装置。
【請求項１２】
コンピュータが実行する配信方法であって、
ユーザに関する情報であるユーザ情報を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得されたユーザ情報に基づいて、前記ユーザの好みのタレントが表示されるコンテンツを配信する配信工程と、
を含むことを特徴とする配信方法。
【請求項１３】
ユーザに関する情報であるユーザ情報を取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得されたユーザ情報に基づいて、前記ユーザの好みのタレントが表示されるコンテンツを配信する配信手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする配信プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、配信装置、配信方法、配信プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザの過去のアクセス履歴に基づいて広告などのコンテンツを配信する技術が提供されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第６１６７０６１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、上記の従来技術では、ユーザに対する適切なタレントが表示されたコンテンツを配信することができるとは限らない。例えば、上記の従来技術では、多様な媒体からのユーザのアクセス履歴に基づく広告を配信しているに過ぎず、ユーザに対する適切なタレントが表示されたコンテンツを配信することができるとは限らない。
【０００５】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザに対する適切なタレントが表示されたコンテンツを配信することができる配信装置、配信方法、配信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】
本願に係る配信装置は、ユーザに関する情報であるユーザ情報を取得する取得部と、前記取得部によって取得されたユーザ情報に基づいて、前記ユーザの好みのタレントが１又は複数表示されるコンテンツを配信する配信部と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
実施形態の一態様によれば、ユーザに対する適切なタレントが表示されたコンテンツを配信することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態に係る配信装置が実行する配信処理の一例を示す図である。
【図２】図２は、実施形態に係る配信装置の構成例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態に係る広告コンテンツ記憶部の一例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に係る好意スコア情報記憶部の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係る配信装置が実行する配信処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図６】図６は、変形例に係る配信装置が実行する配信処理の一例を示す図である。
【図７】図７は、配信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、本願に係る配信装置、配信方法、配信プログラムの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配信装置、配信方法、配信プログラムが限定されるものではない。また、各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【００１０】
〔１．配信装置が示す配信処理の一例〕
図１を用いて、実施形態に係る配信装置が実行する配信処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る配信装置が実行する配信処理の一例を示す図である。具体的には、配信装置１００は、ユーザに関する情報であるユーザ情報に基づいて、ユーザの好みのタレントが１又は複数表示されるコンテンツを配信する。
【００１１】
なお、以下には、コンテンツとして、広告コンテンツを配信するものとして説明する。また、以下には、広告コンテンツが表示される所定の表示枠を含むコンテンツがユーザに事前に配信されているものとして説明する。また、以下には、タレントは人物であり、一人のタレントが表示される広告コンテンツをユーザに配信する例を挙げて説明する。
【００１２】
図１に示すように、配信システム１は、端末装置１０と、外部装置５０と、配信装置１００とを含む。端末装置１０、外部装置５０及び配信装置１００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に示す判定システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の外部装置５０や、複数台の配信装置１００が含まれてもよい。
【００１３】
実施形態に係る端末装置１０は、ブラウザに表示されるウェブページやアプリケーション用のコンテンツ等のコンテンツにアクセスするユーザによって利用される配信装置である。
【００１４】
例えば、端末装置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。図１の例では、端末装置１０がユーザによって利用されるスマートフォンである場合を示す。なお、以下では、端末装置１０をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザを端末装置１０と読み替えることもできる。
【００１５】
また、以下では、ユーザＩＤ「Ｕ１」により特定されるユーザを「ユーザＵ１」とする場合がある。このように、以下では、「ユーザＵＮ（Ｎは任意の数値）」と記載した場合、そのユーザはユーザＩＤ「ＵＮ」により特定されるユーザであることを示す。例えば、「ユーザＵ２」と記載した場合、そのユーザはユーザＩＤ「Ｕ２」により特定されるユーザである。
【００１６】
実施形態に係る外部装置５０は、ユーザ情報を提供する情報配信装置であり、例えば、図１に示す例において、外部装置５０の記憶部は、特定のタレントに関する記事に対するユーザの行動履歴を記憶する。そして、外部装置５０は、ユーザ情報として、ユーザの行動履歴を配信装置１００に提供する。また、例えば、外部装置５０は、所定の期間（例えば、直近１週間）毎に、特定のタレントに関する記事に対するユーザの行動履歴を記憶部に格納する。
【００１７】
また、ここでいうユーザ情報とは、特定のタレントに関する記事を閲覧した閲覧時間及び滞在時間、特定のタレントに関する記事をクリックした回数等である。また、ユーザ情報は、特定のタレントに関する記事に対するコメントが示す肯定的な感情や否定的な感情である。
【００１８】
また、ユーザ情報は、特定のタレントに関する広告コンテンツをクリックした回数等を含んでもよい。なお、外部装置５０の記憶部は、ユーザ情報として、ユーザの属性に関する属性情報、ユーザの位置情報、ユーザのコンテンツの閲覧履歴等を記憶してもよい。
【００１９】
また、ここでいうタレントとは、人物、植物、動物等である。また、ここでいうタレントは、生物に限らず、キャラクター等であってもよい。また、ここでいうタレントとは、複数人によって構成されるグループであってもよい。
【００２０】
実施形態に係る配信装置１００は、例えば、サーバ装置等により実現される。具体的には、配信装置１００は、ユーザに関する情報であるユーザ情報を取得する。そして、配信装置１００は、かかるユーザ情報に基づいて、ユーザの好みのタレントが表示されるコンテンツを配信する。
【００２１】
また、配信装置１００は、端末装置１０から広告コンテンツの配信要求を受け付け、広告主から入稿された広告コンテンツを端末装置１０に配信する配信処理を行うサーバ装置である。
【００２２】
例えば、端末装置１０に配信されるコンテンツには、コンテンツ取得命令が含まれる。例えば、コンテンツを形成するＨＴＭＬ（HyperText  Markup  Language）により記述されたＨＴＭＬファイル等には、配信装置１００のＵＲＬ（Uniform  Resource  Locator）等が広告コンテンツ取得命令として記述される。この場合、端末装置１０は、ＨＴＭＬファイル等に記述されているＵＲＬにアクセスすることで、配信装置１００から広告コンテンツを取得する。なお、以下の例では、広告主から配信装置１００に広告コンテンツが予め入稿されているものとする。
【００２３】
以下、図１を用いて、配信装置１００による配信処理の一例を流れに沿って説明する。
【００２４】
まず、図１に示すように、配信装置１００は、端末装置１０から広告コンテンツの配信要求を受け付ける（ステップＳ１）。続いて、配信装置１００は、外部装置５０からユーザＵ１のユーザ情報を取得する（ステップＳ２）。具体的には、配信装置１００は、ユーザ情報として、タレントに関する記事に対するユーザＵ１の行動履歴を外部装置５０から取得する。また、具体的には、配信装置１００は、ユーザ情報として、タレントに関する記事に対するコメントに関する情報を外部装置５０から取得する。
【００２５】
そして、配信装置１００は、ユーザＵ１のユーザ情報に基づいて、タレントに対するユーザの好みの度合いを示す好意スコアを算出し、算出された好意スコアに基づいて、ユーザＵ１の好みのタレントがタレントＴＬ２であると推定する（ステップＳ３）。具体的には、配信装置１００は、ユーザＵ１が閲覧した記事で対象とされるタレントに対するコメントに基づいて、好意スコアを算出する。そして、配信装置１００は、好意スコアに基づいて、ユーザの好みのタレントに関する情報を推定する。
【００２６】
例えば、図１の例では、ユーザＵ１がタレントＴＬ１に対して肯定的でも否定的でもないコメントをしたものであるとする。また、ユーザＵ１がタレントＴＬ２に対して好意的なコメントをしたものであるとする。また、ユーザＵ１がタレントＴＬ３に対して否定的なコメントをしたものであるとする。この場合、配信装置１００は、記事に対する肯定的及び否定的なコメントに基づいて、タレントＴＬ１の好意スコアを「０．４」と算出する。また、配信装置１００は、記事に対する肯定的及び否定的なコメントに基づいて、タレントＴＬ２の好意スコアを「０．８」と算出する。また、配信装置１００は、記事に対する肯定的及び否定的なコメントに基づいて、タレントＴＬ３の好意スコアを「０．１」と算出する。
【００２７】
なお、配信装置１００は、機械学習等の従来技術によって、ユーザ情報に基づいて、好意スコアを算出する。例えば、算出装置１００は、ユーザ情報と、ユーザＵ１が閲覧した記事で対象とされるタレントに対するコメントに基づく肯定的な印象及び否定的な印象とを入力することで、好意スコアを出力する学習モデルを生成する。そして、配信装置１００は、かかる学習モデルに基づいて、好意スコアを算出する。
【００２８】
そして、配信装置１００は、好意スコアに基づいて、タレントを順位付する。例えば、図１の例では、配信装置１００は、好意スコアに基づいて、タレントＴＬ２を１位、タレントＴＬ１を２位、タレントＴＬ３を３位に順位付する。
【００２９】
そして、配信装置１００は、タレントＴＬ２を１位、タレントＴＬ１を２位、タレントＴＬ３を３位に順位付されたランキングに基づいて、タレントＴＬ２をユーザの好みのタレントとして推定する。
【００３０】
そして、配信装置１００は、タレントＴＬ２が表示される広告コンテンツＡＤ１を決定する（ステップＳ４）。続いて、配信装置１００は、タレントＴＬ２が表示される広告コンテンツをユーザＵ１に配信する（ステップＳ５）。
【００３１】
このように、実施形態に係る配信装置１００は、ユーザに関する情報であるユーザ情報を取得する。そして、配信装置１００は、かかるユーザ情報に基づいて、前記ユーザの好みのタレントが表示されるコンテンツを配信する。これにより、実施形態に係る配信装置１００は、ユーザ情報に基づいてユーザの好みのタレントに関する情報を推定することができるため、ユーザに対する適切なタレントが表示されたコンテンツを配信することができる。
【００３２】
この点について説明する。図１の例を用いて説明すると、配信装置１００は、ユーザＵ１が閲覧した記事で対象とされるタレントに対するコメントに基づいて、好意スコアを算出する。そして、配信装置１００は、好意スコアに基づいて、タレントＴＬ２が表示される広告コンテンツをユーザＵ１に配信する。これにより、配信装置１００は、ユーザにとって適切なタレントが表示された広告コンテンツを配信することができるため、広告コンテンツの広告効果を高めることができる。
【００３３】
〔２．配信装置の構成〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る配信装置１００の構成について説明する。図２は、実施形態に係る配信装置１００の構成例を示す図である。図２に示すように、配信装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。
【００３４】
（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、ネットワークと有線又は無線で接続され、端末装置１０と外部装置５０との間で情報の送受信を行う。
【００３５】
（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。記憶部１２０は、広告コンテンツ記憶部１２１と、好意スコア情報記憶部１２２とを有する。
【００３６】
（広告コンテンツ記憶部１２１について）
実施形態に係る広告コンテンツ記憶部１２１は、広告主に入稿された広告コンテンツに関する情報を記憶する。ここで、図３に、実施形態に係る広告コンテンツ記憶部１２１の一例を示す。図３に示した例では、広告コンテンツ記憶部１２１は、「広告コンテンツＩＤ」、「広告コンテンツ」、「タレント」といった項目を有する。
【００３７】
「広告コンテンツＩＤ」は、広告コンテンツを識別する識別子である。「広告コンテンツ」は、広告コンテンツに関する情報である。「タレント」は、広告コンテンツに表示されるタレントに関する情報である。
【００３８】
例えば、図３では、広告コンテンツＩＤによって識別された「Ａ１」は、広告コンテンツが「ＡＤ１」であり、タレントが「ＴＬ１」である。なお、図３に示した例では、広告コンテンツを「ＡＤ１」等の抽象的な符号で表現したが、具体的な動画のファイル形式を示す情報等であってもよい。また、タレントを「ＴＬ１」等の抽象的な符号で表現したが、具体的な名前を示す情報等であってもよい。
【００３９】
（好意スコア情報記憶部１２２について）
実施形態に係る好意スコア情報記憶部１２２は、好意スコアに関する情報を記憶する。ここで、図４に、実施形態に係る好意スコア情報記憶部１２２の一例を示す。図４に示した例では、好意スコア情報記憶部１２２は、「ユーザＩＤ」、「タレント」、「好意スコア」といった項目を有する。
【００４０】
「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別する識別子である。「タレント」は、広告コンテンツに表示されるタレントに関する情報である。「好意スコア」は、タレントに対するユーザの好みの度合いを示すスコアである。例えば、図４では、ユーザＩＤによって識別された「Ｕ１」は、タレントが「ＴＬ１」であり、好意スコアが「０．４」である。
【００４１】
（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、配信装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（配信プログラムの一例に相当）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。
【００４２】
図２に示すように、制御部１３０は、受付部１３１と、取得部１３２と、推定部１３３と、決定部１３４、配信部１３５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。なお、制御部１３０の内部構成は、図２に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図２に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
【００４３】
（受付部１３１について）
受付部１３１は、端末装置１０から広告コンテンツの配信要求を受け付ける。例えば、受付部１３１は、ユーザに配信されたコンテンツに含まれる広告コンテンツが表示される所定の表示枠に記述される広告コンテンツ取得命令に従って、端末装置１０から広告コンテンツの配信要求を受け付ける。
【００４４】
（取得部１３２について）
取得部１３２は、各種情報を取得する。具体的には、取得部１３２は、ユーザに関する情報であるユーザ情報を取得する。例えば、取得部１３２は、ユーザ情報として、特定のタレントに関する記事を閲覧した閲覧時間及び滞在時間、特定のタレントに関する記事をクリックした回数等を取得する。また、例えば、取得部１３２は、ユーザ情報として、特定のタレントに関する記事に対するコメントが示す肯定的な感情や否定的な感情に関する情報を取得する。
【００４５】
また、例えば、取得部１３２は、ユーザ情報として、特定のタレントに関する広告コンテンツをクリックした回数等を取得してもよい。また、例えば、取得部１３２は、ユーザ情報として、ユーザの属性に関する属性情報、ユーザの位置情報等を取得してもよい。
【００４６】
（推定部１３３について）
推定部１３３は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に基づいて、タレントに対するユーザの好みの度合いを示す好意スコアを算出し、算出された好意スコアに基づいて、ユーザの好みのタレントを推定する。具体的には、推定部１３３は、ユーザが閲覧した記事で対象とされるタレントに対するコメントに基づいて、好意スコアを算出する。そして、推定部１３３は、好意スコアに基づいて、ユーザの好みのタレントに関する情報を推定する。
【００４７】
例えば、図１の例では、ユーザＵ１がタレントＴＬ１に対して肯定的でも否定的でもないコメントをしたものであるとする。また、ユーザＵ１がタレントＴＬ２に対して好意的なコメントをしたものであるとする。また、ユーザＵ１がタレントＴＬ３に対して否定的なコメントをしたものであるとする。この場合、推定部１３３は、記事に対する肯定的及び否定的なコメントに基づいて、タレントＴＬ１の好意スコアを「０．４」と算出する。また、推定部１３３は、記事に対する肯定的及び否定的なコメントに基づいて、タレントＴＬ２の好意スコアを「０．８」と算出する。また、推定部１３３は、記事に対する肯定的及び否定的なコメントに基づいて、タレントＴＬ３の好意スコアを「０．１」と算出する。そして、推定部１３３は、各タレントの好意スコアを好意スコア情報記憶部１２２に格納する。
【００４８】
なお、推定部１３３は、機械学習等の従来技術によって、ユーザ情報に基づいて、好意スコアを算出する。例えば、推定部１３３は、ユーザ情報と、ユーザＵ１が閲覧した記事で対象とされるタレントに対するコメントに基づく肯定的な印象及び否定的な印象とを入力することで、好意スコアを出力する学習モデルを生成する。そして、推定部１３３は、かかる学習モデルに基づいて、好意スコアを算出する。
【００４９】
そして、推定部１３３は、好意スコア情報記憶部１２２に記憶される好意スコアに基づいて、タレントを順位付する。例えば、図１の例では、推定部１３３は、好意スコアに基づいて、タレントＴＬ２を１位、タレントＴＬ１を２位、タレントＴＬ３を３位に順位付する。
【００５０】
そして、推定部１３３は、タレントＴＬ２を１位、タレントＴＬ１を２位、タレントＴＬ３を３位に順位付されたランキングに基づいて、タレントＴＬ２をユーザの好みのタレントとして推定する。
【００５１】
（決定部１３４について）
決定部１３４は、推定部１３３によって推定されたタレントが表示される広告コンテンツを決定する。例えば、図１の例では、決定部１３４は、タレントＴＬ２が表示される広告コンテンツＡＤ１を決定する。
【００５２】
（配信部１３５について）
配信部１３５は、各種コンテンツを配信する。具体的には、配信部１３５は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に基づいて、ユーザの好みのタレントが表示されるコンテンツを配信する。例えば、図１の例では、配信部１３５は、決定部１３４によって決定された広告コンテンツＡＤ１であって、タレントＴＬ２が表示される広告コンテンツＡＤ１をユーザＵ１に配信する。
【００５３】
〔３．処理手順〕
次に、図５を用いて、実施形態に係る配信装置１００が実行する配信処理の手順について説明する。図５は、実施形態に係る配信装置が実行する配信処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【００５４】
図５に示すように、受付部１３１は、端末装置１０から広告コンテンツの配信要求を受け付ける（ステップＳ１０１）。そして、取得部１３２は、受付部１３１が端末装置１０から広告コンテンツの配信要求を受け付けていない場合（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、端末装置１０から広告コンテンツの配信要求を受け付けるまで待機する。
【００５５】
一方、取得部１３２は、受付部１３１が端末装置１０から広告コンテンツの配信要求を受け付けた場合（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、ユーザ情報を取得するする（ステップＳ１０２）。
【００５６】
例えば、取得部１３２は、ユーザ情報として、特定のタレントに関する記事を閲覧した閲覧時間及び滞在時間、特定のタレントに関する記事をクリックした回数等を取得する。また、例えば、取得部１３２は、ユーザ情報として、特定のタレントに関する記事に対するコメントが示す肯定的な感情や否定的な感情に関する情報を取得する。
【００５７】
そして、推定部１３３は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に基づいて、ユーザの好みのタレントを推定する（ステップＳ１０３）。具体的には、推定部１３３は、ユーザが閲覧した記事で対象とされるタレントに対するコメントに基づいて、好意スコアを算出する。そして、推定部１３３は、好意スコアに基づいて、ユーザの好みのタレントに関する情報を推定する。
【００５８】
例えば、図１の例では、ユーザＵ１がタレントＴＬ１に対して肯定的でも否定的でもないコメントをしたものであるとする。また、ユーザＵ１がタレントＴＬ２に対して好意的なコメントをしたものであるとする。また、ユーザＵ１がタレントＴＬ３に対して否定的なコメントをしたものであるとする。この場合、推定部１３３は、記事に対する肯定的及び否定的なコメントに基づいて、タレントＴＬ１の好意スコアを「０．４」と算出する。また、推定部１３３は、記事に対する肯定的及び否定的なコメントに基づいて、タレントＴＬ２の好意スコアを「０．８」と算出する。また、推定部１３３は、記事に対する肯定的及び否定的なコメントに基づいて、タレントＴＬ３の好意スコアを「０．１」と算出する。そして、推定部１３３は、各タレントの好意スコアを好意スコア情報記憶部１２２に格納する。
【００５９】
なお、推定部１３３は、機械学習等の従来技術によって、ユーザ情報に基づいて、好意スコアを算出する。例えば、推定部１３３は、ユーザ情報と、ユーザＵ１が閲覧した記事で対象とされるタレントに対するコメントに基づく肯定的な印象及び否定的な印象とを入力することで、好意スコアを出力する学習モデルを生成する。そして、推定部１３３は、かかる学習モデルに基づいて、好意スコアを算出する。
【００６０】
そして、推定部１３３は、好意スコア情報記憶部１２２に記憶される好意スコアに基づいて、タレントを順位付する。例えば、図１の例では、推定部１３３は、好意スコアに基づいて、タレントＴＬ２を１位、タレントＴＬ１を２位、タレントＴＬ３を３位に順位付する。
【００６１】
そして、推定部１３３は、タレントＴＬ２を１位、タレントＴＬ１を２位、タレントＴＬ３を３位に順位付されたランキングに基づいて、タレントＴＬ２をユーザの好みのタレントとして推定する。
【００６２】
そして、決定部１３４は、推定部１３３によって推定されたタレントが表示される広告コンテンツを決定する（ステップＳ１０４）。例えば、図１の例では、決定部１３４は、タレントＴＬ２が表示される広告コンテンツＡＤ１を決定する。
【００６３】
そして、配信部１３５は、広告コンテンツを配信する（ステップＳ１０５）。例えば、図１の例では、配信部１３５は、決定部１３４によって決定された広告コンテンツＡＤ１であって、タレントＴＬ２が表示される広告コンテンツＡＤ１をユーザＵ１に配信する。
【００６４】
〔４．変形例〕
上述した配信装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、配信装置１００の他の実施形態について説明する。
【００６５】
〔４−１．広告コンテンツ〕
上記実施形態では、配信装置１００の配信部１３５が広告コンテンツを配信する配信処理を実行する例を挙げたが、広告コンテンツに限られない。例えば、配信部１３５は、広告コンテンツ以外のコンテンツを配信してもよい。また、例えば、ユーザに事前に配信されたコンテンツがタイムライン型のニュースコンテンツであるものとする。また、コンテンツとして広告コンテンツが配信されるものとする。この場合、配信部１３５は、複数のニュースコンテンツが所定の方向に並べて配置されたニュースコンテンツの間に差し込まれるように広告コンテンツが表示される、いわゆるインフィード広告を配信してもよい。
【００６６】
〔４−２．取得処理〕
上記実施形態では、配信装置１００の取得部１３２が外部装置５０からユーザ情報を取得する取得処理を実行する例を挙げたが、これに限定されず、如何なる情報を取得してもよい。例えば、取得部１３２は、ユーザ情報として、ユーザが地上放送及び衛星放送を閲覧した情報に関する閲覧履歴を取得してもよい。
【００６７】
〔４−３．推定処理（１）リアルタイム解析〕
上記実施形態では、配信装置１００の推定部１３３が取得部１３２によって取得されたユーザ情報に基づいて、タレントに対する好意スコアを算出し、算出された好意スコアに基づいて、ユーザの好みのタレントを推定する推定処理の一例を説明したが、上記推定処理に限定されない。具体的には、推定部１３３は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に基づいて、タレントに対する好意スコアを算出し、算出された好意スコアに基づいて、ユーザの好みのタレントをリアルタイムに推定してもよい。
【００６８】
例えば、ユーザがタレントＴＬ１に対して肯定的でも否定的でもないコメントをしたものであるとする。また、ユーザがタレントＴＬ２に対して好意的なコメントをしたものであるとする。また、ユーザがタレントＴＬ３に対して否定的なコメントをしたものであるとする。この場合、推定部１３３は、記事に対する肯定的及び否定的なコメントに基づいて、タレントＴＬ１の好意スコアを「０．４」と算出する。また、推定部１３３は、記事に対する肯定的及び否定的なコメントに基づいて、タレントＴＬ２の好意スコアを「０．８」と算出する。また、推定部１３３は、記事に対する肯定的及び否定的なコメントに基づいて、タレントＴＬ３の好意スコアを「０．１」と算出する。
【００６９】
なお、推定部１３３は、機械学習等の従来技術によって、ユーザ情報に基づいて、好意スコアを算出する。例えば、推定部１３３は、ユーザ情報と、ユーザが閲覧した記事で対象とされるタレントに対するコメントに基づく肯定的な印象及び否定的な印象とを入力することで、好意スコアを出力する学習モデルを生成する。そして、推定部１３３は、かかる学習モデルに基づいて、好意スコアを算出する。
【００７０】
そして、推定部１３３は、リアルタイムに算出された好意スコアに基づいて、タレントを順位付する。例えば、タレントＴＬ１の好意スコアを「０．４」であり、タレントＴＬ２の好意スコアを「０．８」であり、タレントＴＬ３の好意スコアを「０．１」であるものとする。この場合、推定部１３３は、好意スコアに基づいて、タレントＴＬ２を１位、タレントＴＬ１を２位、タレントＴＬ３を３位に順位付する。
【００７１】
そして、推定部１３３は、タレントＴＬ２を１位、タレントＴＬ１を２位、タレントＴＬ３を３位に順位付されたランキングに基づいて、タレントＴＬ２をユーザの好みのタレントとして推定してもよい。このように、推定部１３３は、ユーザの記事に対する肯定的及び否定的なコメントに基づいて、各タレントの好意スコアをリアルタイムに算出し、算出された好意スコアに基づいて、ユーザの好みのタレントをリアルタイムに推定してもよい。
【００７２】
これにより、実施形態に係る配信装置１００の推定部１３３は、ユーザの好みのタレントをリアルタイムで推定することができるため、ユーザの好みのタレントのトレンドをつねに最新の状態で把握することができる。
【００７３】
〔４−４．推定処理（２）肯定的な及び否定的な記事の閲覧〕
上記実施形態では、配信装置１００の推定部１３３が記事に対する肯定的及び否定的なコメントに基づいて、タレントに対する好意スコアを算出し、算出された好意スコアに基づいて、ユーザの好みのタレントを推定する推定処理の一例を説明したが、上記推定処理に限定されない。具体的には、推定部１３３は、肯定的及び否定的な記事の閲覧に関する情報に基づいて、タレントに対する好意スコアを算出し、算出された好意スコアに基づいて、ユーザの好みのタレントを推定してもよい。
【００７４】
例えば、ユーザがタレントＴＬ１に対して肯定的でも否定的でもない記事を閲覧したとする。また、ユーザがタレントＴＬ２に対して好意的な記事を閲覧したとする。また、ユーザがタレントＴＬ３に対して否定的な記事を閲覧したとする。この場合、推定部１３３は、肯定的及び否定的な記事の閲覧に関する情報に基づいて、タレントＴＬ１の好意スコアを「０．４」と算出する。また、推定部１３３は、肯定的及び否定的な記事の閲覧に関する情報に基づいて、タレントＴＬ２の好意スコアを「０．８」と算出する。また、推定部１３３は、肯定的及び否定的な記事の閲覧に関する情報に基づいて、タレントＴＬ３の好意スコアを「０．１」と算出する。
【００７５】
なお、推定部１３３は、機械学習等の従来技術によって、ユーザ情報に基づいて、好意スコアを算出する。例えば、推定部１３３は、ユーザ情報と、ユーザが閲覧した肯定的な印象及び否定的な記事に関する情報とを入力することで、好意スコアを出力する学習モデルを生成する。そして、推定部１３３は、かかる学習モデルに基づいて、好意スコアを算出する。
【００７６】
そして、推定部１３３は、好意スコアに基づいて、タレントを順位付する。例えば、タレントＴＬ１の好意スコアを「０．４」であり、タレントＴＬ２の好意スコアを「０．８」であり、タレントＴＬ３の好意スコアを「０．１」であるものとする。この場合、推定部１３３は、好意スコアに基づいて、タレントＴＬ２を１位、タレントＴＬ１を２位、タレントＴＬ３を３位に順位付する。
【００７７】
そして、推定部１３３は、タレントＴＬ２を１位、タレントＴＬ１を２位、タレントＴＬ３を３位に順位付されたランキングに基づいて、タレントＴＬ２をユーザの好みのタレントとして推定してもよい。
【００７８】
これにより、実施形態に係る配信装置１００の推定部１３３は、タレントの記事に関する情報に基づいてユーザの好みのタレントを推定することができるため、ユーザの好みのタレントを高精度に推定することができる。
【００７９】
〔４−５．配信処理（１）複数のタレント（１）〕
上記実施形態では、配信装置１００の配信部１３５がユーザの好みのタレントが表示された広告コンテンツを配信する配信処理の一例を説明したが、上記配信処理に限定されない。具体的には、配信部１３５は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に基づいて、複数のタレントが表示されたコンテンツを配信してもよい。
【００８０】
より具体的には、配信部１３５は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に基づいて、複数のタレントとして、ユーザの好みの複数のタレントが表示されたコンテンツを配信してもよい。
【００８１】
また、より具体的には、配信部１３５は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に基づいて、複数のタレントとして、ユーザの好みの第１のタレントと、ユーザの好みではない第２のタレントとが表示されたコンテンツを配信してもよい。
【００８２】
また、より具体的には、配信部１３５は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に基づいて、複数のタレントとして、ユーザの好みの第１のタレントと、ユーザが認知しない第２のタレントとが表示されたコンテンツを配信してもよい。
【００８３】
例えば、ユーザが好みのタレントがタレントＴＬ１及びＴＬ２であるものとする。また、ユーザに広告コンテンツを配信するものとする。この場合、配信部１３５は、タレントＴＬ１及びＴＬ２が表示される広告コンテンツを配信してもよい。
【００８４】
また、例えば、ユーザが好みのタレントがタレントＴＬ１であるものとする。また、ユーザが好みではないタレントがタレントＴＬ３であるものとする。また、ユーザに広告コンテンツを配信するものとする。この場合、配信部１３５は、タレントＴＬ１及びＴＬ３が表示される広告コンテンツを配信してもよい。
【００８５】
また、例えば、ユーザが好みのタレントがタレントＴＬ１であるものとする。また、ユーザが認知していないタレントがタレントＴＬ４であるものとする。また、ユーザに広告コンテンツを配信するものとする。この場合、配信部１３５は、タレントＴＬ１及びＴＬ４が表示される広告コンテンツを配信してもよい。
【００８６】
これにより、実施形態に係る配信装置１００の配信部１３５は、ユーザに対する適切なタレントが表示されたコンテンツを配信することができるため、コンテンツの訴求効果を高めることができる。
【００８７】
〔４−６．配信処理（１）複数のタレント（２）〕
上記実施形態では、配信装置１００の配信部１３５がユーザの好みのタレントが表示された広告コンテンツを配信する配信処理の一例を説明したが、上記配信処理に限定されない。具体的には、配信部１３５は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に基づいて決定される好みのタレントの優先度に応じて、好みのタレントが１又は複数表示されるコンテンツを配信してもよい。
【００８８】
例えば、ユーザがタレントＴＬ１に対して肯定的でも否定的でもないコメントをしたものであるとする。また、ユーザがタレントＴＬ２に対して好意的なコメントをしたものであるとする。また、ユーザがタレントＴＬ３に対して否定的なコメントをしたものであるとする。この場合、図６の例では、推定部１３３は、記事に対する肯定的及び否定的なコメントに基づいて、タレントＴＬ１の好意スコアを「０．４」と算出する。また、推定部１３３は、記事に対する肯定的及び否定的なコメントに基づいて、タレントＴＬ２の好意スコアを「０．８」と算出する。また、推定部１３３は、記事に対する肯定的及び否定的なコメントに基づいて、タレントＴＬ３の好意スコアを「０．１」と算出する。
【００８９】
そして、推定部１３３は、好意スコアに基づいて、好みのタレントの優先度ＴＲ１を決定する。例えば、タレントＴＬ１の好意スコアを「０．４」であり、タレントＴＬ２の好意スコアを「０．８」であり、タレントＴＬ３の好意スコアを「０．１」であるものとする。この場合、図６の例では、推定部１３３は、好意スコアに基づいて、タレントＴＬ２を１位、タレントＴＬ１を２位、タレントＴＬ３を３位に順位付する。このように、推定部１３３は、好みのタレントの優先度ＴＲ１を決定する。
【００９０】
そして、配信部１３５は、好みのタレントの優先度ＴＲ１に応じて、広告コンテンツ配信の優先度ＣＲ１を決定する。例えば、好みのタレントの優先度ＴＲ１が、図６に示すように、１位がタレントＴＬ２であり、２位がタレントＴＬ１であり、３位がタレントＴＬ３であるものとする。また、広告コンテンツＡＤ１にタレントＴＬ２が表示されるものとする。また、広告コンテンツＡＤ２にタレントＴＬ２及びタレントＴＬ３が表示されるものとする。また、広告コンテンツＡＤ３にタレントＴＬ１が表示されるものとする。この場合、配信部１３５は、広告コンテンツに表示されるタレントに関する指標値に基づいて、広告コンテンツ配信の優先度ＣＲ１を決定する。例えば、図６の例では、配信部１３５は、広告コンテンツに表示されるタレントの好意スコアの和に基づいて、広告コンテンツ配信の優先度ＣＲ１を決定する。例えば、図６の例では、配信部１３５は、広告コンテンツＡＤ１の好意スコアの和が「０．８」であり、広告コンテンツＡＤ２の好意スコアの和が「０．９」であり、広告コンテンツＡＤ３の好意スコアの和が「０．４」であるため、広告コンテンツ配信の優先度を、広告コンテンツＡＤ２が１位であり、広告コンテンツＡＤ１が２位であり、広告コンテンツＡＤ３が３位であると決定する。このように、配信部１３５は、広告コンテンツ配信の優先度ＣＲ１を決定する。そして、配信部１３５は、広告コンテンツ配信の優先度ＣＲ１に基づいて、広告コンテンツをユーザに配信してもよい。
【００９１】
なお、上記変形例では、好みのタレントの優先度ＴＲ１に応じて、広告コンテンツ配信の優先度ＣＲ１を決定する場合に、広告コンテンツに表示されるタレントに関する指標値として、広告コンテンツに表示されるタレントの好意スコアの和に基づいて、広告コンテンツ配信の優先度ＣＲ１を決定する例を示したが、タレントに関する指標値は好意スコアの和に限定されない。例えば、配信部１３５は、広告コンテンツに表示されるタレントのうち、最も好意スコアが高いタレントの好意スコアに基づいて、広告コンテンツ配信の優先度を決定してもよい。また、例えば、配信部１３５は、広告コンテンツに表示されるタレントの好意スコアに所定の重みを乗算した数値に基づいて、広告コンテンツ配信の優先度を決定してもよい。
【００９２】
これにより、実施形態に係る配信装置１００の配信部１３５は、ユーザに対する適切なタレントが表示されたコンテンツを配信することができるため、コンテンツの訴求効果を高めることができる。
【００９３】
〔４−７．配信処理（２）類似タレント〕
上記実施形態では、配信装置１００の配信部１３５がユーザの好みのタレントが表示された広告コンテンツを配信する配信処理の一例を説明したが、上記配信処理に限定されない。具体的には、配信部１３５は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に基づくタレントの属性を示す属性情報に類似する他のタレントに関する情報を含むコンテンツを配信してもよい。
【００９４】
例えば、ユーザがアイドルグループに関心があるものとする。また、アイドルグループＩＧ１のタレントＴＬ１がユーザの好みのタレントであるものとする。また、アイドルグループＩＧ１の属性情報に類似するアイドルグループがアイドルグループＩＧ２であるものとする。また、ユーザに広告コンテンツを配信するものとする。この場合、配信部１３５は、アイドルグループＩＧ１の属性情報に類似するアイドルグループＩＧ２のメンバーであるタレントのいずれかが表示された広告コンテンツを配信してもよい。なお、ここでいう属性情報は、性別、年齢、販売されている曲の特徴、アイドルグループの特徴等である。
【００９５】
また、例えば、ユーザが女優に関心があるものとする。また、女優であるタレントＴＬ１がユーザの好みのタレントであるものとする。また、タレントＴＬ１の属性情報に類似するタレントがタレントＴＬ２であるものとする。また、ユーザに広告コンテンツを配信するものとする。この場合、配信部１３５は、タレントＴＬ１の属性情報に類似するタレントＴＬ２が表示された広告コンテンツを配信してもよい。なお、ここでいう属性情報は、性別、年齢、出演している映画及びドラマの特徴等である。
【００９６】
これにより、実施形態に係る配信装置１００の配信部１３５は、ユーザに対する適切なタレントが表示されたコンテンツを配信することができるため、コンテンツの訴求効果を高めることができる。
【００９７】
〔４−８．配信処理（３）コンテンツに応じて広告コンテンツを配信〕
上記実施形態では、配信装置１００の配信部１３５がユーザの好みのタレントが表示された広告コンテンツを配信する配信処理の一例を説明したが、上記配信処理に限定されない。具体的には、配信部１３５は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に含まれるユーザが閲覧した他のコンテンツであって、コンテンツとは異なる他のコンテンツの内容に応じて、タレントに関する情報を含むコンテンツを配信してもよい。
【００９８】
例えば、ユーザが過去に閲覧したコンテンツが賃貸に関するものであるとする。また、ユーザに広告コンテンツを配信するものとする。この場合、配信部１３５は、賃貸に関するコンテンツに応じて、ユーザの好みのタレントが表示される家具に関する広告コンテンツを配信してもよい。
【００９９】
これにより、実施形態に係る配信装置１００の配信部１３５は、ユーザに対する適切なコンテンツを配信することができるため、コンテンツの訴求効果を高めることができる。
【０１００】
〔４−９．配信処理（４）商品とタレントとの組み合わせ〕
上記実施形態では、配信装置１００の配信部１３５がユーザの好みのタレントが表示された広告コンテンツを配信する配信処理の一例を説明したが、上記配信処理に限定されない。具体的には、配信部１３５は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に含まれる商品に関する情報に応じて、タレントに関する情報と商品に関する情報とを含むコンテンツを配信してもよい。
【０１０１】
例えば、ユーザが過去に閲覧したコンテンツが家具に関するコンテンツであるものとする。また、ユーザの好みのタレントがタレントＴＬ１であるものとする。また、ユーザに広告コンテンツを配信するものとする。この場合、配信部１３５は、ユーザの好みのタレントＴＬ１が表示される家具に関する広告コンテンツを配信してもよい。
【０１０２】
また、例えば、ユーザが過去に閲覧したコンテンツが家具に関するものであるとする。また、ユーザに広告コンテンツを配信するものとする。この場合、配信部１３５は、家具に関する広告コンテンツを配信してもよい。
【０１０３】
これにより、実施形態に係る配信装置１００の配信部１３５は、ユーザに対する適切なコンテンツを配信することができるため、コンテンツの訴求効果を高めることができる。
【０１０４】
〔４−１０．配信処理（５）ユーザの好意の度合いに応じてコンテンツを配信〕
上記実施形態では、配信装置１００の配信部１３５がユーザの好みのタレントが表示された広告コンテンツを配信する配信処理の一例を説明したが、上記配信処理に限定されない。具体的には、配信部１３５は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に含まれるユーザの好みのタレントに対する好意の度合いに応じて、コンテンツを配信してもよい。なお、ここでいう好意の度合いは、ユーザが過去の検索クエリに推定部１３３によって推定されたタレントに関する情報が含まれていることで、より高い好意スコアを算出したことを示す。
【０１０５】
例えば、ユーザの好みのタレントがタレントＴＬ１であるものとする。また、ユーザが過去の検索クエリにタレントＴＬ１が含まれるものとする。また、ユーザに広告コンテンツを配信するものとする。この場合、配信部１３５は、ユーザの好みのタレントＴＬ１が表示されるタレントＴＬ１に関する広告コンテンツを配信してもよい。
【０１０６】
例えば、ユーザの好みのタレントがタレントＴＬ１であるものとする。また、ユーザが過去の検索クエリにタレントＴＬ１が含まれるものとする。また、ユーザに記事に関するコンテンツを配信するものとする。この場合、配信部１３５は、ユーザの好みのタレントＴＬ１が表示されるタレントＴＬ１の記事に関するコンテンツを配信してもよい。
【０１０７】
これにより、実施形態に係る配信装置１００の配信部１３５は、ユーザに対する適切なタレントが表示されたコンテンツを配信することができるため、コンテンツの訴求効果を高めることができる。
【０１０８】
〔５．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る端末装置１０、外部装置５０及び配信装置１００は、例えば図７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、配信装置１００を例に挙げて説明する。図７は、配信装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００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、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１３００、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）１４００、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。
【０１０９】
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。
【０１１０】
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格納する。通信インターフェイス１５００は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００がネットワークＮを介して生成したデータを他の機器へ送信する。
【０１１１】
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。
【０１１２】
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。
【０１１３】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る配信装置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、記憶部１２０内の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、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【０１１４】
〔６．その他〕
また、上記実施形態及び変形例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【０１１５】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【０１１６】
また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【０１１７】
また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、配信部は、配信手段や配信回路に読み替えることができる。
【０１１８】
〔７．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る配信装置１００は、取得部１３２と、配信部１３５とを有する。取得部１３２は、ユーザに関する情報であるユーザ情報を取得する。配信部１３５は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に基づいて、ユーザの好みのタレントが１又は複数表示されるコンテンツを配信する。
【０１１９】
これにより、実施形態に係る配信装置１００は、ユーザ情報に基づいてユーザの好みのタレントに関する情報を推定することができるため、ユーザに対する適切なタレントが表示されたコンテンツを配信することができる。
【０１２０】
また、実施形態に係る配信装置１００において、配信部１３５は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に基づいて、複数のタレントとして、ユーザの好みの複数のタレントが表示されたコンテンツを配信する。
【０１２１】
これにより、実施形態に係る配信装置１００は、ユーザに対する適切なタレントが表示されたコンテンツを配信することができるため、コンテンツの訴求効果を高めることができる。
【０１２２】
また、実施形態に係る配信装置１００において、配信部１３５は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に基づいて、複数のタレントとして、ユーザの好みの第１のタレントと、ユーザの好みではない第２のタレントとが表示されたコンテンツを配信する。
【０１２３】
これにより、実施形態に係る配信装置１００は、ユーザに対する適切なタレントが表示されたコンテンツを配信することができるため、コンテンツの訴求効果を高めることができる。
【０１２４】
また、実施形態に係る配信装置１００において、配信部１３５は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に基づいて、複数のタレントとして、ユーザの好みの第１のタレントと、ユーザが認知しない第２のタレントとが表示されたコンテンツを配信する。
【０１２５】
これにより、実施形態に係る配信装置１００は、ユーザに対する適切なタレントが表示されたコンテンツを配信することができるため、コンテンツの訴求効果を高めることができる。
【０１２６】
また、実施形態に係る配信装置１００において、配信部１３５は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に基づいて決定される好みのタレントの優先度に応じて、好みのタレントが１又は複数表示されるコンテンツを配信する。
【０１２７】
これにより、実施形態に係る配信装置１００は、ユーザに対する適切なタレントが表示されたコンテンツを配信することができるため、コンテンツの訴求効果を高めることができる。
【０１２８】
また、実施形態に係る配信装置１００において、取得部１３２は、ユーザ情報として、ユーザが地上放送及び衛星放送を閲覧した情報に関する閲覧履歴を取得し、配信部１３５は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に基づいて、コンテンツを配信する。
【０１２９】
これにより、実施形態に係る配信装置１００は、ユーザ情報に基づいてユーザの好みのタレントに関する情報を推定することができるため、ユーザに対する適切なタレントが表示されたコンテンツを配信することができる。
【０１３０】
また、実施形態に係る配信装置１００において、配信部１３５は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に基づくタレントの属性を示す属性情報に類似する他のタレントに関する情報を含むコンテンツを配信する。
【０１３１】
これにより、実施形態に係る配信装置１００は、ユーザに対する適切なタレントが表示されたコンテンツを配信することができるため、コンテンツの訴求効果を高めることができる。
【０１３２】
また、実施形態に係る配信装置１００において、配信部１３５は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に含まれるユーザが閲覧した他のコンテンツであって、コンテンツとは異なる他のコンテンツの内容に応じて、タレントに関する情報を含むコンテンツを配信する。
【０１３３】
これにより、実施形態に係る配信装置１００は、ユーザに対する適切なコンテンツを配信することができるため、コンテンツの訴求効果を高めることができる。
【０１３４】
また、実施形態に係る配信装置１００において、配信部１３５は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に含まれる商品に関する情報に応じて、タレントに関する情報と商品に関する情報とを含むコンテンツを配信する。
【０１３５】
これにより、実施形態に係る配信装置１００は、ユーザに対する適切なコンテンツを配信することができるため、コンテンツの訴求効果を高めることができる。
【０１３６】
また、実施形態に係る配信装置１００において、配信部１３５は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に含まれるユーザの好みのタレントに対する好意の度合いに応じて、コンテンツを配信する。
【０１３７】
これにより、実施形態に係る配信装置１００は、ユーザに対する適切なタレントが表示されたコンテンツを配信することができるため、コンテンツの訴求効果を高めることができる。
【０１３８】
また、実施形態に係る配信装置１００において、配信部は１３５、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に基づいて、コンテンツとは異なる他の第１のコンテンツと、コンテンツとは異なる他の第２のコンテンツとが所定の方向に並べて配置された第１のコンテンツと第２のコンテンツとの間に挿入されるコンテンツとしてコンテンツを配信する。
【０１３９】
これにより、実施形態に係る配信装置１００は、ユーザに対する適切なタレントが表示されたコンテンツであって、インフィード表示されたコンテンツを配信することができるため、コンテンツの訴求効果を高めることができる。
【０１４０】
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。
【符号の説明】
【０１４１】
１  配信システム
１０  端末装置
５０  外部装置
１００  配信装置
１１０  通信部
１２０  記憶部
１２１  広告コンテンツ記憶部
１２２  スコア情報記憶部
１３０  制御部
１３１  受付部
１３２  取得部
１３３  推定部
１３４  決定部
１３５  配信部
【図１】
2020101944.tif 000003
【図２】
2020101944.tif 000004
【図３】
2020101944.tif 000005
【図４】
2020101944.tif 000006
【図５】
2020101944.tif 000007
【図６】
2020101944.tif 000008
【図７】
2020101944.tif 000009
【手続補正書】
【提出日】令和1年5月20日(2019.5.20)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザに関する情報であるユーザ情報を記憶部から取得する取得部と、
前記取得部によって取得されたユーザ情報に基づいて算出される好意スコアであって、タレントに対するユーザの好みの度合いを示す好意スコアに基づいて、前記ユーザの好みのタレントを推定する推定部と、
前記推定部によって推定されたタレントが１又は複数表示されるコンテンツを配信する配信部と、
を備えたことを特徴とする配信装置。
【請求項２】
前記推定部は、
前記好意スコアに基づいて、複数のタレントを推定し、
前記配信部は、
前記推定部によって推定された複数のタレントが表示されたコンテンツを配信する、
ことを特徴とする請求項１に記載の配信装置。
【請求項３】
前記推定部は、
前記好意スコアに基づいて、前記好意スコアが高い第１のタレントと、前記好意スコアが低い第２のタレントを推定し、
前記配信部は、
前記推定部によって推定された第１のタレントと、前記第２のタレントとが表示されたコンテンツを配信する、
ことを特徴とする請求項１に記載の配信装置。
【請求項４】
前記配信部は、
前記推定部によって推定された第１のタレントと、前記ユーザが認知しない第２のタレントとが表示されたコンテンツを配信する、
ことを特徴とする請求項１に記載の配信装置。
【請求項５】
前記配信部は、
前記推定部によって算出された好意スコアに基づいて決定される好みのタレントの優先度に応じて、前記好みのタレントが１又は複数表示されるコンテンツを配信する、
ことを特徴とする請求項１に記載の配信装置。
【請求項６】
前記取得部は、
前記ユーザ情報として、前記ユーザが地上放送及び衛星放送を閲覧した情報に関する閲覧履歴を記憶部から取得する、
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の配信装置。
【請求項７】
前記配信部は、
前記推定部によって推定されたタレントの属性を示す属性情報に類似する他のタレントに関する情報を含むコンテンツを配信する、
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の配信装置。
【請求項８】
前記配信部は、
前記取得部によって取得されたユーザ情報に含まれるユーザが閲覧した他のコンテンツであって、前記コンテンツとは異なる他のコンテンツの内容に応じて、推定部によって推定されたタレントに関する情報を含むコンテンツを配信する、
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１つに記載の配信装置。
【請求項９】
前記配信部は、
前記取得部によって取得されたユーザ情報に含まれる商品に関する情報に応じて、推定部によって推定されたタレントに関する情報と当該商品に関する情報とを含むコンテンツを配信する、
ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１つに記載の配信装置。
【請求項１０】
前記配信部は、
前記取得部によって取得されたユーザ情報に含まれる行動履歴が示すタレントに関する情報と、推定部によって算出された好意スコアとに応じて、当該タレントに関する情報を含むコンテンツを配信する、
ことを特徴とする請求項１〜９のいずれか１つに記載の配信装置。
【請求項１１】
前記配信部は、
前記コンテンツとは異なる他の第１のコンテンツと、前記コンテンツとは異なる他の第２のコンテンツとが所定の方向に並べて配置された第１のコンテンツと第２のコンテンツとの間に挿入されるコンテンツとして前記コンテンツを配信する、
ことを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１つに記載の配信装置。
【請求項１２】
コンピュータが実行する配信方法であって、
ユーザに関する情報であるユーザ情報を記憶部から取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得されたユーザ情報に基づいて算出される好意スコアであって、タレントに対するユーザの好みの度合いを示す好意スコアに基づいて、前記ユーザの好みのタレントを推定する推定工程と、
前記推定工程によって推定されたタレントが１又は複数表示されるコンテンツを配信する配信工程と、
を含むことを特徴とする配信方法。
【請求項１３】
ユーザに関する情報であるユーザ情報を記憶部から取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得されたユーザ情報に基づいて算出される好意スコアであって、タレントに対するユーザの好みの度合いを示す好意スコアに基づいて、前記ユーザの好みのタレントを推定する推定手順と、
前記推定手順によって推定されたタレントが１又は複数表示されるコンテンツを配信する配信手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする配信プログラム。
【手続補正書】
【提出日】令和1年11月11日(2019.11.11)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザに関する情報であるユーザ情報を記憶部から取得する取得部と、
前記取得部によって取得されたユーザ情報に含まれる所定のタレントに関する肯定的及び否定的な内容を示すコンテンツの閲覧履歴に基づいて算出される好意スコアであって、タレントに対するユーザの好みの度合いを示す好意スコアに基づいて、前記ユーザの好みのタレントを推定する推定部と、
前記推定部によって推定されたタレントが１又は複数表示されるコンテンツを配信する配信部と、
を備えたことを特徴とする配信装置。
【請求項２】
前記推定部は、
前記好意スコアに基づいて、複数のタレントを推定し、
前記配信部は、
前記推定部によって推定された複数のタレントが表示されたコンテンツを配信する、
ことを特徴とする請求項１に記載の配信装置。
【請求項３】
前記推定部は、
前記好意スコアに基づいて、前記好意スコアが高い第１のタレントと、前記好意スコアが低い第２のタレントを推定し、
前記配信部は、
前記推定部によって推定された第１のタレントと、前記第２のタレントとが表示されたコンテンツを配信する、
ことを特徴とする請求項１に記載の配信装置。
【請求項４】
前記配信部は、
前記推定部によって推定された第１のタレントと、前記ユーザが認知しない第２のタレントとが表示されたコンテンツを配信する、
ことを特徴とする請求項１に記載の配信装置。
【請求項５】
前記配信部は、
前記推定部によって算出された好意スコアに基づいて決定される好みのタレントの優先度に応じて、前記好みのタレントが１又は複数表示されるコンテンツを配信する、
ことを特徴とする請求項１に記載の配信装置。
【請求項６】
前記取得部は、
前記ユーザ情報として、前記ユーザが地上放送及び衛星放送を閲覧した情報に関する閲覧履歴を記憶部から取得する、
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の配信装置。
【請求項７】
前記配信部は、
前記推定部によって推定されたタレントの属性を示す属性情報に類似する他のタレントに関する情報を含むコンテンツを配信する、
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の配信装置。
【請求項８】
前記配信部は、
前記取得部によって取得されたユーザ情報に含まれるユーザが閲覧した他のコンテンツであって、前記コンテンツとは異なる他のコンテンツの内容に応じて、推定部によって推定されたタレントに関する情報を含むコンテンツを配信する、
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１つに記載の配信装置。
【請求項９】
前記配信部は、
前記取得部によって取得されたユーザ情報に含まれる商品に関する情報に応じて、推定部によって推定されたタレントに関する情報と当該商品に関する情報とを含むコンテンツを配信する、
ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１つに記載の配信装置。
【請求項１０】
前記配信部は、
前記取得部によって取得されたユーザ情報に含まれる行動履歴が示すタレントに関する情報と、推定部によって算出された好意スコアとに応じて、当該タレントに関する情報を含むコンテンツを配信する、
ことを特徴とする請求項１〜９のいずれか１つに記載の配信装置。
【請求項１１】
前記配信部は、
前記コンテンツとは異なる他の第１のコンテンツと、前記コンテンツとは異なる他の第２のコンテンツとが所定の方向に並べて配置された第１のコンテンツと第２のコンテンツとの間に挿入されるコンテンツとして前記コンテンツを配信する、
ことを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１つに記載の配信装置。
【請求項１２】
コンピュータが実行する配信方法であって、
ユーザに関する情報であるユーザ情報を記憶部から取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得されたユーザ情報に含まれる所定のタレントに関する肯定的及び否定的な内容を示すコンテンツの閲覧履歴に基づいて算出される好意スコアであって、タレントに対するユーザの好みの度合いを示す好意スコアに基づいて、前記ユーザの好みのタレントを推定する推定工程と、
前記推定工程によって推定されたタレントが１又は複数表示されるコンテンツを配信する配信工程と、
を含むことを特徴とする配信方法。
【請求項１３】
ユーザに関する情報であるユーザ情報を記憶部から取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得されたユーザ情報に含まれる所定のタレントに関する肯定的及び否定的な内容を示すコンテンツの閲覧履歴に基づいて算出される好意スコアであって、タレントに対するユーザの好みの度合いを示す好意スコアに基づいて、前記ユーザの好みのタレントを推定する推定手順と、
前記推定手順によって推定されたタレントが１又は複数表示されるコンテンツを配信する配信手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする配信プログラム。