(57)【要約】【課題】アダプティブビットレート映像配信における視聴時間を増加させるための符号化条件の選択を支援すること。【解決手段】配信設計支援方法は、映像配信に関する第１の複数のセッションのそれぞれの視聴時間の実績値、及び当該各セッションのアプリケーション品質指標の実績値に基づいて、視聴時間又は視聴離脱率とアプリケーション品質指標との関係を数理モデルにより推定し、映像配信に関する複数の符号化条件と、第２の複数のセッションのそれぞれの時系列スループットの実績値とに基づいて、当該符号化条件ごとに、当該各セッションのアプリケーション品質指標を推定し、前記符号化条件ごとに、当該符号化条件のもと推定されたアプリケーション品質指標を前記関係に適用して前記第２の複数のセッションの平均視聴時間を推定する手順をコンピュータが実行する。【選択図】図３
2020078041.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
アダプティブビットレート映像配信に関する第１の複数のセッションのそれぞれの視聴時間の実績値、及び当該各セッションのアプリケーション品質指標の実績値に基づいて、視聴時間又は視聴離脱率とアプリケーション品質指標との関係を数理モデルにより推定する第１の推定手順と、
アダプティブビットレート映像配信に関する複数の符号化条件と、前記第１の複数のセッションとの異同を問わない第２の複数のセッションのそれぞれの時系列スループットの実績値とに基づいて、当該符号化条件ごとに、当該各セッションのアプリケーション品質指標を推定する第２の推定手順と、
第２の推定手順に記載の符号化条件ごとに、当該符号化条件のもと第２の推定手順において推定されたアプリケーション品質指標を第１の推定手順において推定された関係に適用して前記第２の複数のセッションの平均視聴時間を推定する第３の推定手順と、
をコンピュータが実行することを特徴とする配信設計支援方法。
【請求項２】
前記第１の推定手順は、更にユーザ属性の実績値に基づいて、視聴時間又は視聴離脱率と、更にユーザ属性との関係を推定する、
ことを特徴とする請求項１記載の配信設計支援方法。
【請求項３】
前記第１の推定手順は、更にコンテンツ属性の実績値に基づいて、視聴時間又は視聴離脱率と、更にコンテンツ属性との関係を推定する、
ことを特徴とする請求項１又は２記載の配信設計支援方法。
【請求項４】
前記第３の推定手順は、前記平均視聴時間が最大である前記符号化条件を特定する、
ことを特徴とする請求項１乃至３いずれか一項記載の配信設計支援方法。
【請求項５】
アダプティブビットレート映像配信に関する第１の複数のセッションのそれぞれの視聴時間の実績値、及び当該各セッションのアプリケーション品質指標の実績値に基づいて、視聴時間又は視聴離脱率とアプリケーション品質指標との関係を数理モデルにより推定する第１の推定部と、
アダプティブビットレート映像配信に関する複数の符号化条件と、前記第１の複数のセッションとの異同を問わない第２の複数のセッションのそれぞれの時系列スループットの実績値とに基づいて、当該符号化条件ごとに、当該各セッションのアプリケーション品質指標を推定する第２の推定部と、
第２の推定部に記載の符号化条件ごとに、当該符号化条件のもと第２の推定部によって推定されたアプリケーション品質指標を第１の推定部によって推定された関係に適用して前記第２の複数のセッションの平均視聴時間を推定する第３の推定部と、
を有することを特徴とする配信設計支援装置。
【請求項６】
前記第３の推定部は、前記平均視聴時間が最大である前記符号化条件を特定する、
ことを特徴とする請求項５記載の配信設計支援装置。
【請求項７】
請求項１乃至４いずれか一項記載の配信設計支援方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、配信設計支援方法、配信設計支援装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
コーデック技術、映像配信技術、ディスプレイ技術の発展により、モバイル端末向けのアダプティブビットレート映像配信サービスが急速に普及してきた。アダプティブビットレート映像配信サービスは、モバイル環境のようにネットワーク状態が時々刻々と変動する環境においても通信状況に応じて最適なビットレートの映像データを配信することでスムーズな映像再生を可能とする。
【０００３】
一方で、アダプティブビットレート映像配信は、スムーズな映像再生を常に保証するものではなく、極端なスループットの低下や受信端末のバッファの枯渇などに起因して符号化品質の劣化や再生停止が発生し、ユーザ体感品質（ＱｏＥ：Quality of Experience）が大幅に低下することもある。品質劣化は、ＱｏＥの低下だけでなく、視聴時間の減少やサービス解約にもつながるため、映像配信サービス事業者にとってはこれらの指標を定量評価し、一定の水準を維持できるよう管理することが必要となる。
【０００４】
いま、管理対象指標として視聴時間を想定したとする。視聴時間を左右する要因としては、映像配信サービスの構成要素であるコンテンツ、配信サーバ、ネットワーク、端末それぞれに対応したコンテンツ要因（種類、コンテンツ長、ランキングなど）、符号化性能要因（ビットレート、フレームレート、解像度など）、ネットワーク性能要因（スループット、パケット遅延揺らぎ、パケット損失、パケット遅延など）、端末性能要因（バッファサイズなど）などのサービス要因と性別、年齢などのユーザ要因が考えられる。また、サービス要因のうち符号化性能要因、ネットワーク性能要因、端末性能要因は、ユーザが実際に体感するアプリケーション品質（再生停止、再生開始待ち、ビットレート変動などアプリケーション利用上の品質）を介して視聴時間に影響すると考えられる。
【０００５】
そこで、視聴時間とそれを左右する各種要因（サービス要因、アプリケーション品質など）との関係を明らかにすれば、映像配信サービス事業者は、サービス要因のうちコントロール可能な条件（符号化条件など）を変更した場合の視聴時間への影響を定量評価した上で最適な条件を選択することができ、視聴時間に基づく配信設計が可能となる。
【０００６】
先行技術として、メディア情報（ビットレート、解像度、フレームレート）やバッファリング情報（再生停止回数、再生停止時間、再生停止間隔）に基づきＱｏＥを評価する技術（非特許文献１−７）が存在する。
【０００７】
他に、視聴時間やそれに類する指標（視聴離脱率）と、それを左右する各種要因との関係を明らかにする技術（非特許文献８−１１）が存在する。非特許文献８は、再生停止割合（＝再生停止時間／セッション時間）（セッションとは特定のユーザによる特定のコンテンツの視聴開始から視聴終了までのこと）、再生停止回数割合（＝再生停止回数／セッション時間）、平均ビットレート、フレームレートなどのアプリケーション品質指標と視聴時間の関係を可視化し、一部指標については視聴時間との相関を示している。
【０００８】
同じく非特許文献９も、再生開始待ち時間と視聴離脱率（＝視聴離脱セッション数／全セッション数）や基準化済み再生停止時間（＝再生停止時間／コンテンツ長）と視聴時間の関係を可視化し、両者間の相関を示している。
【０００９】
非特許文献１０は、再生停止割合（＝再生停止時間／セッション時間）、再生停止回数割合（＝再生停止回数／セッション時間）、平均ビットレートなどのアプリケーション品質指標に基づき視聴時間を推定するモデルを提示している。
【００１０】
非特許文献１１は、再生停止割合（＝再生停止時間／セッション時間）やビットレート変動割合（＝ビットレート変動累積値／視聴時間）と視聴離脱率の関係を可視化している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１１】
【非特許文献１】Parametric bitstream-based quality assessment of progressive download and adaptive audiovisual streaming services over reliable transport, Recommendation ITU-T P.1203, Nov. 2016.
【非特許文献２】Parametric bitstream-based quality assessment of progressive download and adaptive audiovisual streaming services over reliable transport - Video quality estimation module, Recommendation ITU-T P.1203.1, Dec. 2016.
【非特許文献３】Parametric bitstream-based quality assessment of progressive download and adaptive audiovisual streaming services over reliable transport - Audio quality estimation module, Recommendation ITU-T P.1203.2, Nov. 2016.
【非特許文献４】Parametric bitstream-based quality assessment of progressive download and adaptive audiovisual streaming services over reliable transport - Quality integration module, Recommendation ITU-T P.1203.3, Dec. 2016.
【非特許文献５】K. Yamagishi and T. Hayashi, "Parametric Quality-Estimation Model for Adaptive-Bitrate-Streaming Services," IEEE Transactions of Multimedia, Vol.19, No.7, pp.1545-1557, Jul. 2017.
【非特許文献６】W. Robitza, M. N. Garcia, and A. Raake, "A Modular HTTP Adaptive Streaming QoE Model - Candidate for ITU-T P.1203 ("P.NATS")," Proceedings of the 2017 Ninth International Conference on Quality of Multimedia Experience (QoMEX), May 2017.
【非特許文献７】A. Raake, M. N. Garcia, W. Robitza, P. List, S. Goring, B. Feiten, "A Bitstream-based, Scalable Video-Quality Model for HTTP Adaptive Streaming: ITU-T P.1203.1," Proceedings of the 2017 Ninth International Conference on Quality of Multimedia Experience (QoMEX), May 2017.
【非特許文献８】F. Dobrian, V. Sekar, A. Awan, I. Stoica, D. Joseph, A. Ganjam, J. Zhan, H. Zhang, "Understanding the impact of video quality on user engagement," in Proc. of SIGCOMM'11, 2011.
【非特許文献９】S. S. Krishnan and R. K. Sitaraman, "Video Stream Quality Impacts Viewer Behavior: Inferring Causality Using Quasi-Experimental Designs," Proceedings of the 2012 Internet Measurement Conference, pp.211-224, Nov. 2012.
【非特許文献１０】A. Balachandran, V. Sekar, A. Akella, S. Seshan, I. Stoica, and H. Zhang, "Developing a Predictive Model of Quality of Experience for Internet Video," Proceedings of the ACM SIGCOMM 2013 conference, pp.339-350, Aug. 2013.
【非特許文献１１】H. Nam, K. Kim, and H. Schulzrinne, "QoE Matters More Than QoS: Why People Stop Watching Cat Videos," Proceedings of the IEEE INFOCOM 2016 - The 35th Annual IEEE International Conference on Computer Communications, Apr. 2016.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
しかしながら、非特許文献１−７は、ＱｏＥを推定するモデルを提案するものであり、視聴時間を推定するものではない。
【００１３】
非特許文献８、９、１１は、視聴時間やそれに類する指標（視聴離脱率）と当該指標に係るアプリケーション品質指標（再生停止割合、再生停止回数割合、平均ビットレート、フレームレート、再生開始待ち時間、基準化済み再生停止時間、ビットレート変動割合など）との関係を定量化するものではあるが、アプリケーション品質指標に基づき視聴時間を推定するモデルの提示には至っていない。
【００１４】
また、非特許文献１０は、アプリケーション品質指標（再生停止割合、再生停止回数割合、平均ビットレートなど）に基づき視聴時間を推定するモデルを提示するものではあるが、これには２つ課題がある。
【００１５】
第一に、提示されている視聴時間推定モデルは、決定木（二分木）モデルに基づくものであり、しかも木の深さが浅いため、視聴時間の推定値が数種類の離散値に集中してしまい実用に供さない。
【００１６】
第二に、これは非特許文献８にも共通する課題だが、再生停止割合（＝再生停止時間／セッション時間）、再生停止回数割合（＝再生停止回数／セッション時間）などのアプリケーション品質指標と視聴時間の相関が（負方向に）高いのは当然であり、これら指標に基づく視聴時間推定モデルは意味を成さない。なぜならば、再生停止割合（＝再生停止時間／セッション時間）や再生停止回数割合（＝再生停止回数／セッション時間）の分母にあるセッション時間は、視聴時間と非常に（正方向の）相関が高い指標なので、再生停止時間や再生停止回数と視聴時間の間にほぼ相関がないとしても、セッション時間の逆数の影響であたかも再生停止割合や再生停止回数割合と視聴時間の間に（負方向の）相関があるかのように見えてしまうからである。したがって、これらの指標に基づく視聴時間推定はセッション時間の逆数に基づき視聴時間を推定していることを意味し、やはり実用に供さない。
【００１７】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、アダプティブビットレート映像配信における視聴時間を増加させるための符号化条件の選択を支援することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
そこで上記課題を解決するため、配信設計支援方法は、アダプティブビットレート映像配信に関する第１の複数のセッションのそれぞれの視聴時間の実績値、及び当該各セッションのアプリケーション品質指標の実績値に基づいて、視聴時間又は視聴離脱率とアプリケーション品質指標との関係を数理モデルにより推定する第１の推定手順と、アダプティブビットレート映像配信に関する複数の符号化条件と、前記第１の複数のセッションとの異同を問わない第２の複数のセッションのそれぞれの時系列スループットの実績値とに基づいて、当該符号化条件ごとに、当該各セッションのアプリケーション品質指標を推定する第２の推定手順と、第２の推定手順に記載の符号化条件ごとに、当該符号化条件のもと第２の推定手順において推定されたアプリケーション品質指標を第１の推定手順において推定された関係に適用して前記第２の複数のセッションの平均視聴時間を推定する第３の推定手順と、をコンピュータが実行する。
【発明の効果】
【００１９】
アダプティブビットレート映像配信における視聴時間を増加させるための符号化条件の選択を支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】第１の実施の形態における配信設計支援装置１０のハードウェア構成例を示す図である。
【図２】第１の実施の形態における配信設計支援装置１０の機能構成例を示す図である。
【図３】第１の実施の形態において配信設計支援装置１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図４】第２の実施の形態における配信設計支援装置１０の機能構成例を示す図である。
【図５】第２の実施の形態において配信設計支援装置１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図６】第３の実施の形態における配信設計支援装置１０の機能構成例を示す図である。
【図７】第３の実施の形態において配信設計支援装置１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図８】第４の実施の形態における配信設計支援装置１０の機能構成例を示す図である。
【図９】第４の実施の形態において配信設計支援装置１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。図１は、第１の実施の形態における配信設計支援装置１０のハードウェア構成例を示す図である。図１の配信設計支援装置１０は、それぞれバスＢで相互に接続されているドライブ装置１００、補助記憶装置１０２、メモリ装置１０３、ＣＰＵ１０４、及びインタフェース装置１０５等を有する。
【００２２】
配信設計支援装置１０での処理を実現するプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体１０１によって提供される。プログラムを記憶した記録媒体１０１がドライブ装置１００にセットされると、プログラムが記録媒体１０１からドライブ装置１００を介して補助記憶装置１０２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１０１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１０２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。
【００２３】
メモリ装置１０３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１０２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１０４は、メモリ装置１０３に格納されたプログラムに従って配信設計支援装置１０に係る機能を実行する。インタフェース装置１０５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。
【００２４】
図２は、第１の実施の形態における配信設計支援装置１０の機能構成例を示す図である。図２に示されるように、配信設計支援装置１０は、アダプティブビットレート映像配信サービスに係る配信設計を支援するため、視聴離脱率関数推定部１１、アプリケーション品質指標推定部１２及び符号化条件最適化部１３等を有する。これら各部は、配信設計支援装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、ＣＰＵ１０４に実行させる処理により実現される。
【００２５】
視聴離脱率関数推定部１１は、「過去一定期間に発生した全セッションの視聴時間」及び「当該全セッションのアプリケーション品質指標」を入力とし、視聴時間及びアプリケーション品質指標と視聴離脱率との関係を示す「視聴離脱率関数」を出力する。視聴離脱率とは、任意の視聴時間に対し、当該視聴時間まで視聴が継続されていたセッションについて当該視聴時間で視聴が離脱（終了）される確率のことである。
【００２６】
「過去一定期間に発生した全セッションの視聴時間」とは、過去の一定期間（１時間、１日、１週間など任意の設定期間）に発生した複数の全てのセッション（特定のユーザによる特定のコンテンツの視聴開始から視聴終了まで）の視聴時間をいう。なお、各セッションのユーザ及びコンテンツの異同は問わない。
【００２７】
「当該全セッションのアプリケーション品質指標」は、前記入力「過去一定期間に発生した全セッションの視聴時間」の視聴時間に対応する各セッションのアプリケーション品質指標（再生停止時間、ビットレート変動など）の実績値である。
【００２８】
視聴離脱率関数推定部１１は、この入力に対し、任意の視聴時間及びアプリケーション品質指標に対する視聴離脱率を示す関数である「視聴離脱率関数」を推定する。なお、「視聴離脱率関数」は、生存時間分析における比例ハザードモデルのハザード関数に該当するものであり、再生停止時間などのアプリケーション品質指標の影響が加味され、同じ視聴時間に対する視聴離脱率であってもセッションによりバラつく。
【００２９】
具体的には、セッションｉの視聴時間ｔにおける視聴離脱率、すなわち、セッションｉの視聴時間が従うハザード関数（セッションｉが視聴時間ｔまで視聴を継続していたという前提の下、視聴時間ｔで視聴を離脱する確率）ｈ（ｚｉ，ｔ）は、以下の式（１）により表される。
【００３０】
【数１】
2020078041.tif 000003
ここで、ｚｉは、セッションｉのアプリケーション品質指標ベクトル、γは、アプリケーション品質指標ベクトルｚｉに対応する係数ベクトル、ｈ０（ｔ）は、基準品質（アプリケーション品質指標ベクトルがゼロベクトルの品質）の下で視聴する基準セッションの視聴時間ｔにおける視聴離脱率である。すなわち、「視聴離脱率関数」は、セッションごとに異なるアプリケーション品質指標の影響を基準セッションの視聴離脱率に乗ずる形で個々のセッションの視聴離脱率を表現するモデルである。
【００３１】
式（１）におけるアプリケーション品質指標ベクトルｚｉとは、例えば、再生開始待ち時間、再生停止回数、平均再生停止時間、平均ビットレート、ビットレート変動回数、ビットレート変動累積値などの変数からなるベクトルである。これらの変数は、量的変数でも質的変数でも良い。また、元々の変数が量的変数の場合であっても、適宜、質的変数（カテゴリー変数やダミー変数）に変換しても良い。例えば、平均ビットレートが９０ｋｂｐｓから３５００ｋｂｐｓまでの範囲の値をとる場合、量的変数のまま視聴離脱率関数推定部１１に入力しても良いし、あるいは、例えば、平均ビットレートを１５０ｋｂｐｓ未満、１５０ｋｂｐｓ以上３００ｋｂｐｓ未満、３００ｋｂｐｓ以上４５０ｋｂｐｓ未満、４５０ｋｂｐｓ以上７５０ｋｂｐｓ未満、７５０ｋｂｐｓ以上２２５０ｋｂｐｓ未満、２２５０ｋｂｐｓ以上の６カテゴリーに分割し、順に数値１、２、３、４、５、６を割り当てたカテゴリー変数として視聴離脱率関数推定部１１に入力しても良い。あるいは、６カテゴリーのカテゴリー変数を以下の通り５個のダミー変数に変換して視聴離脱率関数推定部１１に入力しても良い。すなわち、平均ビットレート２２５０ｋｂｐｓ以上のカテゴリーを基準とした場合、１５０ｋｂｐｓ未満のカテゴリーに該当するか否かを表わすダミー変数、１５０ｋｂｐｓ以上３００ｋｂｐｓ未満のカテゴリーに該当するか否かを表わすダミー変数、３００ｋｂｐｓ以上４５０ｋｂｐｓ未満のカテゴリーに該当するか否かを表わすダミー変数、４５０ｋｂｐｓ以上７５０ｋｂｐｓ未満のカテゴリーに該当するか否かを表わすダミー変数、７５０ｋｂｐｓ以上２２５０ｋｂｐｓ未満のカテゴリーに該当するか否かを表わすダミー変数、の５個のダミー変数に変換しても良い。
【００３２】
式（１）における係数ベクトルγは、アダプティブビットレート映像配信の映像視聴実験で観測されたＮ個のセッションの視聴時間ｔｉ（ｉ＝１，２，...，Ｎ）、及び各セッションのアプリケーション品質指標ベクトルｚｉに基づき推定される。推定は、以下の式（２）により表される部分尤度を最大化する方法により行われる。
【００３３】
【数２】
2020078041.tif 000004
ここで、Ｄは、実験で観測されたＮ個のセッションのうち実験終了により視聴終了にならなかったセッション数、ｉ（＝１，２，...，Ｄ）は、実験終了により視聴終了にならなかったセッションのＩＤ、Ｒ（ｔｉ）は、時刻ｔｉにおけるリスク集合、すなわち、Ｎ個のセッションのうち視聴時間がｔｉ以上であったセッションの集合である。
【００３４】
アプリケーション品質指標推定部１２は、「符号化条件候補案」、「過去一定期間に発生した全セッションの時系列スループット」、「配信アルゴリズム」を入力とし、「符号化条件各案に対する過去一定期間に発生した全セッションのアプリケーション品質指標」を出力とする。
【００３５】
「符号化条件候補案」とは、映像配信サービス事業者が、アダプティブビットレート映像配信のサービス提供条件として検討する符号化条件の候補案である。すなわち、「符号化条件候補案」とは、配信サーバに配置する映像を何段階のビットレートで符号化するか、各段階のビットレート水準を具体的にどのような数値に設定するかに関する候補案である。例えば、候補案１は、１Ｍｂｐｓ、２．５Ｍｂｐｓ、５Ｍｂｐｓ，８Ｍｂｐｓ、１６Ｍｂｐｓ、４０Ｍｂｐｓの６段階、候補案２は、１．５Ｍｂｐｓ、４Ｍｂｐｓ、７．５Ｍｂｐｓ、１２Ｍｂｐｓ、２４Ｍｂｐｓ、６０Ｍｂｐｓの６段階というように設定される。
【００３６】
また、「過去一定期間に発生した全セッションの時系列スループット」とは、過去の一定期間（１時間、１日、１週間など任意の設定期間）に発生した複数の全てのセッションにおいて観測された時系列スループットの実績値である。なお、アプリケーション品質指標推定部１２が処理対象とする過去の一定期間は、視聴離脱率関数推定部１１が処理対象とする過去の一定期間と同じであってもよいし、異なってもよい。すなわち、アプリケーション品質指標推定部１２が処理対象とする各セッションは、視聴離脱率関数推定部１１が処理対象とする各セッションと同じであってもよいし、異なってもよい。
【００３７】
また、「配信アルゴリズム」とは、時々刻々と変動するスループットに対し、どのビットレート水準の映像セグメント（映像ファイルを小さな単位に分割したものであり、チャンクとも呼ばれる。）を端末に受信させるかを決定するアルゴリズムである。このアルゴリズムは、ルール形式で与えられるものであり、例えば、セグメントをダウンロード中か否か、バッファが潤沢か枯渇した状態か、そのいずれでもないか、といった状況に応じて条件分岐される。例えば、バッファが潤沢でも枯渇した状態でもない場合、測定したスループットに基づいて、その値（当該スループット）を下回る（例えば７５％以下など）最高のビットレートを選択するといったルールが挙げられる。また、バッファが潤沢な場合（例えば２０秒以上の場合など）は、最高のビットレートを選択し、バッファが枯渇した場合は最低のビットレートを選択するといったルールも挙げられる。さらに、セグメントをダウンロード中でダウンロード時間がセグメントの再生時間よりも大幅に長くなった場合、スループットが大幅に低下したと判断してダウンロードを中止し、同じ内容のセグメントを直近の測定スループットを下回る最高のビットレートで再ダウンロードするといったルールも挙げられる。
【００３８】
アプリケーション品質指標推定部１２は、以上の入力に基づき、符号化条件の各候補案及び全セッションの時系列スループットをアダプティブビットレート映像配信に適用した
場合に、過去一定期間の各セッションにおいて受信、再生される映像セグメントの受信又は再生の時点ごとのビットレート水準と、その結果として観測されるアプリケーション品質指標（再生停止時間、ビットレート変動など）を、配信アルゴリズムに基づくシミュレーションにより推定する。
【００３９】
なお、符号化条件、配信アルゴリズム、時系列スループットの入力に対しアプリケーシ
ョン品質指標を出力するシミュレーションツールとしてはＳａｂｒｅ（https://github.com/UMass-LIDS/sabre/）のような既存ツールを利用することができる。
【００４０】
符号化条件最適化部１３は、視聴離脱率関数推定部１１の出力である「視聴離脱率関数」、アプリケーション品質指標推定部１２の出力である「符号化条件各案に対する過去一定期間に発生した全セッションのアプリケーション品質指標」を入力とし、「平均視聴時間を最大化する符号化条件」を出力とする。
【００４１】
符号化条件最適化部１３は、以上の入力に対し、符号化条件の各候補案に対し、以下の式（３）の通り、「符号化条件各案に対する過去一定期間に発生した全セッションのアプリケーション品質指標」に「視聴離脱率関数」を適用して、全てのセッションにおける平均視聴時間Ｅ（ｔ）（各セッションの視聴時間の期待値の平均値）を推定する。
【００４２】
【数３】
2020078041.tif 000005
ここで、Ｎは、セッション数、ｆ（ｚｉ，ｔ）は、セッションｉの視聴時間が従う確率密度関数（アプリケーション品質指標ベクトルｚｉに依存する）であり、式（１）のハザード関数ｈ（ｚｉ，ｔ）が求まれば確率密度関数ｆ（ｚｉ，ｔ）も求まる。
【００４３】
符号化条件最適化部１３は、全てのセッションにおける平均視聴時間Ｅ（ｔ）を推定した上で、平均視聴時間Ｅ（ｔ）を最大化する符号化条件を最適解として導出する。
【００４４】
以下、配信設計支援装置１０が実行する処理手順について説明する。図３は、第１の実施の形態において配信設計支援装置１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【００４５】
ステップＳ１０１において、視聴離脱率関数推定部１１は、過去一定期間に発生した複数の全てのセッションのセッション単位（セッションごと）の視聴時間、及びセッション単位（セッションごと）のアプリケーション品質指標の実績値を入力する。セッション単位の視聴時間及びアプリケーション品質指標の実績値は、例えば、補助記憶装置１０２等に記憶されていればよい。
【００４６】
続いて、視聴離脱率関数推定部１１は、ステップＳ１０１において入力した情報に基づいて、視聴離脱率関数を推定する（Ｓ１０２）。
【００４７】
続いて、アプリケーション品質指標推定部１２は、Ｍ個の符号化条件候補案、及び配信アルゴリズムを自ら（アプリケーション品質指標推定部１２）に設定する（Ｓ１０３）。なお、Ｍ個の符号化条件候補案、及び配信アルゴリズムは、例えば、予め補助記憶装置１０２に記憶されていてもよい。
【００４８】
続いて、アプリケーション品質指標推定部１２は、過去一定期間に発生した複数の全てのセッションについてセッション単位（セッションごと）の時系列スループットを入力する（Ｓ１０４）。なお、アプリケーション品質指標推定部１２が処理対象とする過去の一定期間は、視聴離脱率関数推定部１１が処理対象とする過去の一定期間と同じであってもよいし、異なってもよい。すなわち、アプリケーション品質指標推定部１２が処理対象とする各セッションは、視聴離脱率関数推定部１１が処理対象とする各セッションと同じであってもよいし、異なってもよい。また、セッション単位の時系列スループットは、例えば、予め補助記憶装置１０２に記憶されていてもよい。
【００４９】
続いて、アプリケーション品質指標推定部１２は、変数ｉに１を代入する（Ｓ１０５）。変数ｉは、各符号化条件候補案の符号化条件を識別するためのＩＤである。なお、各符号化条件候補案の符号化条件ＩＤは、１〜Ｍまでの整数であるとする。続いて、符号化条件ごとにステップＳ１０７〜Ｓ１０９が実行される（Ｓ１０６）。
【００５０】
ステップＳ１０７において、アプリケーション品質指標推定部１２は、セッション単位で、符号化条件（ｉ）及び当該セッションの時系列スループットをアダプティブビットレート映像配信に適用したシミュレーションを配信アルゴリズムに基づいて実行して、当該セッションのアプリケーション品質指標を推定する。
【００５１】
続いて、符号化条件最適化部１３は、推定されたセッション単位のアプリケーション品質指標を式（３）に適用することにより、全てのセッションにおける平均視聴時間を推定する（Ｓ１０８）。続いて、符号化条件最適化部１３は、ｉに１を加算して（Ｓ１０９）、ステップＳ１０６に戻る。
【００５２】
ステップＳ１０７〜Ｓ１０９が、全て（Ｍ個）の符号化条件候補案について実行されると（Ｓ１０６でＮｏ）、符号化条件最適化部１３は、平均視聴時間を最大化する符号化条件候補案を特定し、当該符号化条件を出力する（Ｓ１１０）。すなわち、ステップＳ１０８において推定された平均視聴時間が最大であった際の符号化条件候補案が出力される。但し、符号化条件最適化部１３は、Ｍ個の符号化条件候補案を、ステップＳ１０８において推定された平均視聴時間の降順にソートし、ソート結果を出力してもよい。
【００５３】
上述したように、第１の実施の形態によれば、視聴時間に係る各種要因に基づき視聴時間を推定する数理モデルを構築することができ、当該モデルに基づき平均視聴時間を最大化するような配信設計（符号化条件の最適化）を行うことができる。具体的には、符号化条件の各設定値に対する平均視聴時間を推定することにより、符号化条件の候補案の中から平均視聴時間を最大化する条件が導出される。したがって、アダプティブビットレート映像配信における視聴時間を増加させるための符号化条件の選択（配信設計）を支援することができる。その結果、符号化条件の最適化を支援することができる。
【００５４】
次に、第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態では第１の実施の形態と異なる点について説明する。第２の実施の形態において特に言及されない点については、第１の実施の形態と同様でもよい。
【００５５】
図４は、第２の実施の形態における配信設計支援装置１０の機能構成例を示す図である。図４中、図２と同一又は対応する部分には同一符号を付し、その説明は省略する。図４に示されるように、配信設計支援装置１０が有する機能は第１の実施の形態と同様であるが、入出力において異なる点がある。
【００５６】
図４において、視聴離脱率関数推定部１１の入力に「過去一定期間に発生した全セッションのユーザ属性」が追加される。これは、同じく視聴離脱率関数推定部１１の入力である「過去一定期間に発生した全セッションの視聴時間」に対応する各セッションについて配信された映像の視聴者に関するユーザ属性の実績値である。
【００５７】
視聴離脱率関数推定部１１の入力に「過去一定期間に発生した全セッションのユーザ属性」が追加されたことに伴い、第１の実施の形態においては式（１）により表されるハザード関数は、第２の実施の形態においては以下の式（４）に変更される。
【００５８】
【数４】
2020078041.tif 000006
ここで、ｘｉ、ｚｉは、セッションｉのユーザ属性ベクトル、アプリケーション品質指標ベクトル、α、γは、それぞれユーザ属性ベクトルｘｉ、アプリケーション品質指標ベクトルｚｉに対応する係数ベクトル、ｈ０（ｔ）は、基準ユーザ（ユーザ属性ベクトルがゼロベクトルのユーザ）が基準品質（アプリケーション品質指標ベクトルがゼロベクトルの品質）の下で視聴する基準セッションの視聴時間ｔにおける視聴離脱率である。すなわち、第２の実施の形態において、「視聴離脱率関数」は、セッションごとに異なるユーザ属性、アプリケーション品質指標の影響を基準セッションの視聴離脱率に乗ずる形で個々のセッションの視聴離脱率を表現するモデルである。
【００５９】
式（４）におけるユーザ属性ベクトルｘｉとは、例えば、性別、年齢、ユーザＩＤなどの変数からなるベクトルである。これらの変数は、量的変数でも質的変数でも良い。また、元々の変数が量的変数の場合であっても、適宜、質的変数（カテゴリー変数やダミー変数）に変換しても良い。
【００６０】
式（４）における係数ベクトルα、γは、アダプティブビットレート映像配信の映像視聴実験で観測されたＮ個のセッションの視聴時間ｔｉ（ｉ＝１，２，...，Ｎ）、各セッションのユーザ属性ベクトルｘｉ、アプリケーション品質指標ベクトルｚｉに基づき推定される。推定は、以下の式（５）により表される部分尤度を最大化する方法により行われる。
【００６１】
【数５】
2020078041.tif 000007
ここで、Ｄは、実験で観測されたＮ個のセッションのうち実験終了により打ち切られなかったセッション数、ｉ（＝１，２，...，Ｄ）は、実験終了により打ち切られなかったセッションのＩＤ、Ｒ（ｔｉ）は、時刻ｔｉにおけるリスク集合、すなわちＮ個のセッションのうち視聴時間がｔｉ以上であったセッションの集合である。
【００６２】
また、図４に示されるように、第２の実施の形態では、符号化条件最適化部１３の入力に「左記期間、左記全セッションのアプリケーション品質指標に対応するユーザ属性」が追加される。ここで左記期間とは、アプリケーション品質指標推定部１２においてアプリケーション品質指標を推定する際に対象とした過去の一定期間（１時間、１日、１週間など任意の設定期間）と同一の期間である。また、左記全セッションとは、同期間に発生した複数の全てのセッションである。
【００６３】
符号化条件最適化部１３の入力に「左記期間、左記全セッションのアプリケーション品質指標に対応するユーザ属性」が追加されたことに伴い、第１の実施の形態においては式（３）により表される平均視聴時間Ｅ（ｔ）は、第２の実施の形態においては以下の式（６）に変更される。
【００６４】
【数６】
2020078041.tif 000008
ここで、Ｎは、セッション数、ｆ（ｘｉ，ｚｉ，ｔ）は、セッションｉの視聴時間が従う確率密度関数（ユーザ属性ベクトルｘｉおよびアプリケーション品質指標ベクトルｚｉに依存する）であり、式（４）のハザード関数ｈ（ｘｉ，ｚｉ，ｔ）が求まれば確率密度関数ｆ（ｘｉ，ｚｉ，ｔ）も求まる。
【００６５】
図５は、第２の実施の形態において配信設計支援装置１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。図５中、図３と同一ステップには同一ステップ番号を付し、その説明は省略する。図５に示されるように、配信設計支援装置１０が実行する処理の流れは基本的には第１の実施の形態と同様であるが、ステップＳ１０１とステップＳ１０４において一部異なる点があるため、ステップＳ１０１がステップＳ１０１ａに置き換わり、ステップＳ１０４がステップＳ１０４ａに置き換わる。
【００６６】
具体的には、ステップＳ１０１ａの入力には「過去一定期間に発生したセッション単位のユーザ属性の実績値」が追加される。これは、ステップＳ１０２において、視聴離脱率関数推定部１１が視聴離脱率関数を推定する際の入力として用いられるもので、同じくステップＳ１０１ａの入力である「過去一定期間に発生したセッション単位の視聴時間、及びアプリケーション品質指標」と同一期間同一セッションのものである必要がある。
【００６７】
また、ステップＳ１０４ａの入力にも「過去一定期間に発生したセッション単位のユーザ属性の実績値」が追加される。これは、ステップＳ１０８において、符号化条件最適化部１３が全てのセッションにおける平均視聴時間を推定する際の入力として用いられるもので、同じくステップＳ１０８の入力である「セッション単位のアプリケーション品質指標の推定値」と同一期間同一セッションのものである必要がある。
【００６８】
上述したように、第２の実施の形態によれば、更に、各セッションのユーザ属性をも考慮して視聴時間を推定する数理モデルを構築することができ、当該モデルに基づき平均視聴時間を最大化するような配信設計（符号化条件の最適化）を行うことができる。
【００６９】
次に、第３の実施の形態について説明する。第３の実施の形態では第１の実施の形態と異なる点について説明する。第３の実施の形態において特に言及されない点については、第１の実施の形態と同様でもよい。
【００７０】
図６は、第３の実施の形態における配信設計支援装置１０の機能構成例を示す図である。図６中、図２と同一又は対応する部分には同一符号を付し、その説明は省略する。図６に示されるように、配信設計支援装置１０が有する機能は第１の実施の形態と同様であるが、入出力において異なる点がある。
【００７１】
図６において、視聴離脱率関数推定部１１の入力に「過去一定期間に発生した全セッションのコンテンツ属性」が追加される。これは、同じく視聴離脱率関数推定部１１の入力である「過去一定期間に発生した全セッションの視聴時間」に対応する各セッションにおいて配信された映像のコンテンツに関するコンテンツ属性の実績値である。
【００７２】
視聴離脱率関数推定部１１の入力に「過去一定期間に発生した全セッションのコンテンツ属性」が追加されたことに伴い、第１の実施の形態においては式（１）により表されるハザード関数は、第３の実施の形態においては以下の式（７）に変更される。
【００７３】
【数７】
2020078041.tif 000009
ここで、ｙｉ、ｚｉは、セッションｉのコンテンツ属性ベクトル、アプリケーション品質指標ベクトル、β、γは、それぞれコンテンツ属性ベクトルｙｉ、アプリケーション品質指標ベクトルｚｉに対応する係数ベクトル、ｈ０（ｔ）は、基準コンテンツ（コンテンツ属性ベクトルがゼロベクトルのコンテンツ）を基準品質（アプリケーション品質指標ベクトルがゼロベクトルの品質）の下で視聴する基準セッションの視聴時間ｔにおける視聴離脱率である。すなわち、第３の実施の形態において、「視聴離脱率関数」は、セッションごとに異なるコンテンツ属性、アプリケーション品質指標の影響を基準セッションの視聴離脱率に乗ずる形で個々のセッションの視聴離脱率を表現するモデルである。
【００７４】
式（７）におけるコンテンツ属性ベクトルｙｉとは、例えば、コンテンツ長、ジャンル、ランキング、コンテンツＩＤなどの変数からなるベクトルである。これらの変数は、量的変数でも質的変数でも良い。また、元々の変数が量的変数の場合であっても、適宜、質的変数（カテゴリー変数やダミー変数）に変換しても良い。
【００７５】
式（７）における係数ベクトルβ、γは、アダプティブビットレート映像配信の映像視聴実験で観測されたＮ個のセッションの視聴時間ｔｉ（ｉ＝１，２，...，Ｎ）、各セッションのコンテンツ属性ベクトルｙｉ、アプリケーション品質指標ベクトルｚｉに基づき推定される。推定は、以下の式（８）により表される部分尤度を最大化する方法により行われる。
【００７６】
【数８】
2020078041.tif 000010
ここで、Ｄは、実験で観測されたＮ個のセッションのうち実験終了により打ち切られなかったセッション数、ｉ（＝１，２，...，Ｄ）は、実験終了により打ち切られなかったセッションのＩＤ、Ｒ（ｔｉ）は、時刻ｔｉにおけるリスク集合、すなわちＮ個のセッションのうち視聴時間がｔｉ以上であったセッションの集合である。
【００７７】
また、図６に示されるように、第３の実施の形態では、符号化条件最適化部１３の入力に「左記期間、左記全セッションのアプリケーション品質指標に対応するコンテンツ属性」が追加される。ここで左記期間とは、アプリケーション品質指標推定部１２においてアプリケーション品質指標を推定する際に対象とした過去の一定期間（１時間、１日、１週間など任意の設定期間）と同一の期間である。また、左記全セッションとは、同期間に発生した複数の全てのセッションである。
【００７８】
符号化条件最適化部１３の入力に「左記期間、左記全セッションのアプリケーション品質指標に対応するコンテンツ属性」が追加されたことに伴い、第１の実施の形態においては式（３）により表される平均視聴時間Ｅ（ｔ）は、第３の実施の形態においては以下の式（９）に変更される。
【００７９】
【数９】
2020078041.tif 000011
ここで、Ｎは、セッション数、ｆ（ｙｉ，ｚｉ，ｔ）は、セッションｉの視聴時間が従う確率密度関数（コンテンツ属性ベクトルｙｉおよびアプリケーション品質指標ベクトルｚｉに依存する）であり、式（７）のハザード関数ｈ（ｙｉ，ｚｉ，ｔ）が求まれば確率密度関数ｆ（ｙｉ，ｚｉ，ｔ）も求まる。
【００８０】
図７は、第３の実施の形態において配信設計支援装置１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。図７中、図３と同一ステップには同一ステップ番号を付し、その説明は省略する。図７に示されるように、配信設計支援装置１０が実行する処理の流れは基本的には第１の実施の形態と同様であるが、ステップＳ１０１とステップＳ１０４において一部異なる点があるため、ステップＳ１０１がステップＳ１０１ｂに置き換わり、ステップＳ１０４がステップＳ１０４ｂに置き換わる。
【００８１】
具体的には、ステップＳ１０１ｂの入力には「過去一定期間に発生したセッション単位のコンテンツ属性の実績値」が追加される。これは、ステップＳ１０２において、視聴離脱率関数推定部１１が視聴離脱率関数を推定する際の入力として用いられるもので、同じくステップＳ１０１ｂの入力である「過去一定期間に発生したセッション単位の視聴時間、及びアプリケーション品質指標」と同一期間同一セッションのものである必要がある。
【００８２】
また、ステップＳ１０４ｂの入力にも「過去一定期間に発生したセッション単位のコンテンツ属性の実績値」が追加される。これは、ステップＳ１０８において、符号化条件最適化部１３が全てのセッションにおける平均視聴時間を推定する際の入力として用いられるもので、同じくステップＳ１０８の入力である「セッション単位のアプリケーション品質指標の推定値」と同一期間同一セッションのものである必要がある。
【００８３】
上述したように、第３の実施の形態によれば、更に、各セッションのコンテンツ属性をも考慮して視聴時間を推定する数理モデルを構築することができ、当該モデルに基づき平均視聴時間を最大化するような配信設計（符号化条件の最適化）を行うことができる。
【００８４】
以上では、比例ハザードモデルに基づく３通りの実施の形態（視聴離脱率に影響を及ぼす要因としてアプリケーション品質指標のみ考慮した場合、アプリケーション品質指標とユーザ属性を考慮した場合、アプリケーション品質指標とコンテンツ属性を考慮した場合）について記載したが、その他の実施の形態として、アプリケーション品質指標、ユーザ属性、コンテンツ属性のすべての要因を考慮した場合を挙げることができる。
【００８５】
次に、第４の実施の形態について説明する。第４の実施の形態では第１の実施の形態と異なる点について説明する。第４の実施の形態において特に言及されない点については、第１の実施の形態と同様でもよい。
【００８６】
図８は、第４の実施の形態における配信設計支援装置１０の機能構成例を示す図である。図８中、図２と同一又は対応する部分には同一符号を付し、その説明は省略する。図８に示されるように、第４の実施の形態において、配信設計支援装置１０は、視聴離脱率関数推定部１１の代わりに視聴時間関数推定部１４を有する。視聴時間関数推定部１４は、配信設計支援装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、ＣＰＵ１０４に実行させる処理により実現される。
【００８７】
視聴時間関数推定部１４は、「過去一定期間に発生した全セッションの視聴時間」及び「当該全セッションのアプリケーション品質指標」を入力とし、アプリケーション品質指標と視聴時間との関係を示す「視聴時間関数」を出力する。
【００８８】
なお、「視聴時間関数」は、生存時間分析における加速モデルに従うものであり、セッションｉの視聴時間を表す確率変数ｔは以下の式（１０）により表される。
【００８９】
【数１０】
2020078041.tif 000012
ここで、ｚｉは、セッションｉのアプリケーション品質指標ベクトル、γは、アプリケーション品質指標ベクトルｚｉに対応する係数ベクトル、ｔ０は、基準品質（アプリケーション品質指標ベクトルがゼロベクトルの品質）の下で視聴する基準セッションの視聴時間を表す確率変数である。すなわち、「視聴時間関数」は、セッションごとに異なるアプリケーション品質指標の影響を基準セッションの視聴時間に乗ずる形で個々のセッションの視聴時間を表現するモデルである。
【００９０】
加速モデルの場合、比例ハザードモデルと異なり、セッションｉの視聴時間が従う確率密度関数ｆ（ｚｉ，ｔ）をパラメトリックに仮定する必要があり、指数分布、ワイブル分布、対数正規分布、対数ロジスティック分布などを分布として仮定することが可能である。例えば、ワイブル分布を仮定した場合の確率密度関数ｆ（ｚｉ，ｔ）は、以下の式（１１）により表される。
【００９１】
【数１１】
2020078041.tif 000013
式（１０）および式（１１）における係数ベクトルγは、アダプティブビットレート映像配信の映像視聴実験で観測されたＮ個のセッションの視聴時間ｔｉ（ｉ＝１，２，...，Ｎ）、及び各セッションのアプリケーション品質指標ベクトルｚｉに基づき推定される。推定は、以下の式（１２）により表される尤度を最大化する方法により行われる。
【００９２】
【数１２】
2020078041.tif 000014
ここで、ｆ（ｚｉ，ｔｉ）は、式（１１）により表される確率密度関数にセッションｉの視聴時間ｔｉとアプリケーション品質指標ベクトルｚｉを代入したもの、Ｓ（ｚｉ，ｔｉ）は、確率密度関数ｆ（ｚｉ，ｔｉ）に対応する生存関数（当該視聴時間まで視聴を継続している確率を表す関数）にセッションｉの視聴時間ｔｉとアプリケーション品質指標ベクトルｚｉを代入したものである。また、δｉは、実験終了により視聴を打ち切られた場合に０、打ち切られていない場合に１をとる０−１変数である。すなわち、視聴時間ｔｉで視聴を打ち切られたセッションについては視聴時間がｔｉ以上である確率を、視聴時間ｔｉでユーザの自由意思により視聴を終了したセッションについては視聴時間がｔｉである確率をすべてのセッションについて掛け合わせた尤度を最大化する方法により係数ベクトルγは推定される。
【００９３】
図９は、第４の実施の形態において配信設計支援装置１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。図９中、図３と同一ステップには同一ステップ番号を付し、その説明は省略する。図９に示されるように、配信設計支援装置１０が実行する処理の流れは基本的には第１の実施の形態と同様であるが、ステップＳ１０２とステップＳ１０８において一部異なる点があるため、ステップＳ１０２がステップＳ１０２ａに置き換わり、ステップＳ１０８がステップＳ１０８ａに置き換わる。
【００９４】
具体的には、ステップＳ１０２ａにおいて、視聴時間関数推定部１４は視聴時間関数を推定する。また、ステップＳ１０８ａにおいて、符号化条件最適化部１３は式（３）に基づき平均視聴時間を推定するが，このときの式（３）における確率密度関数ｆ（ｚｉ，ｔ）は式（１１）により表されるものである。
【００９５】
以上では、加速モデルに基づく１通りの実施の形態（視聴離脱率に影響を及ぼす要因としてアプリケーション品質指標のみ考慮した場合）について記載したが、その他の実施の形態として、比例ハザードモデルの場合と同様に、アプリケーション品質指標とユーザ属性を考慮した場合、アプリケーション品質指標とコンテンツ属性を考慮した場合、アプリケーション品質指標、ユーザ属性、コンテンツ属性のすべての要因を考慮した場合を挙げることができる。すなわち、第４の実施の形態にたいして、第２及び第３の実施の形態の少なくともいずれか一方が組み合わされてもよい。
【００９６】
また、以上では、比例ハザードモデルと加速モデルの例を挙げたが、他にも視聴時間を推定するモデルとして、線形回帰、非線形回帰、回帰木、ランダムフォレスト、サポートベクター回帰、ニューラルネットワーク、ベイジアンネットワークなど各種回帰系モデルを用いても良い。
【００９７】
なお、本実施の形態において、視聴離脱率関数推定部１１又は視聴時間関数推定部１４は、第１の推定部の一例である。アプリケーション品質指標推定部１２は、第２の推定部の一例である。符号化条件最適化部１３は、第３の推定部の一例である。
【００９８】
以上、本発明の実施の形態について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【００９９】
１０          配信設計支援装置
１１          視聴離脱率関数推定部
１２          アプリケーション品質指標推定部
１３          符号化条件最適化部
１４          視聴時間関数推定部
１００        ドライブ装置
１０１        記録媒体
１０２        補助記憶装置
１０３        メモリ装置
１０４        ＣＰＵ
１０５        インタフェース装置
Ｂ            バス
【図１】
2020078041.tif 000015
【図２】
2020078041.tif 000016
【図３】
2020078041.tif 000017
【図４】
2020078041.tif 000018
【図５】
2020078041.tif 000019
【図６】
2020078041.tif 000020
【図７】
2020078041.tif 000021
【図８】
2020078041.tif 000022
【図９】
2020078041.tif 000023