(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
放送されたコンテンツの内容を記述したコンテンツ内容情報であって、番組内の複数のイベント毎に当該イベントが発生している期間を示すイベント発生期間と当該イベントに関連する商品に関する情報と当該イベントに関連するコンテンツを示すコンテンツ情報とを含むコンテンツ内容情報を参照し、商品に関する情報に基づいてイベント発生期間に関連するコンテンツを特定する特定部と、
前記特定したイベント発生期間に関連するコンテンツの視聴履歴情報を取得する第１の取得部と、
前記視聴履歴情報と推定値を対応付ける対応情報を記憶部から読み出し、前記取得した視聴履歴情報に基づいて、前記イベント発生期間に関連するコンテンツの奏する前記商品の販売を促進させる効果を示す前記推定値を算出する推定部と、
を備える販促効果推定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の販促効果推定装置であって、
前記特定部は、店舗毎に、当該店舗で取り扱い可能な店舗商品にする情報を取得し、前記店舗商品に関する情報に基づいてイベント発生期間に関連するコンテンツを特定し、
前記推定部は、前記店舗商品の需要量の算出に用いられる前記推定値を算出する、
販促効果推定装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の販促効果推定装置であって、
前記推定部は、店舗で前記イベント発生期間に関連するコンテンツが利用される場合に奏する効果であって、前記商品の販売を促進させる効果を示す前記推定値を算出する、
販促効果推定装置。
【請求項４】
請求項１から３のうちいずれか一項に記載の販促効果推定装置であって、
前記対応情報は、店舗で前記イベント発生期間に関連するコンテンツが利用される場合と、店舗で前記イベント発生期間に関連するコンテンツが利用されない場合では、異なるものであり、
前記推定部は、店舗で前記イベント発生期間に関連するコンテンツが利用される場合の需要量の算出に用いられる前記推定値と、店舗で前記イベント発生期間に関連するコンテンツが利用されない場合の需要量の算出に用いられる前記推定値と、を算出する、
販促効果推定装置。
【請求項５】
請求項１から４のうちいずれか一項に記載の販促効果推定装置であって、
前記第１の取得部は、店舗を含む地域における視聴程度を示す地域視聴程度情報を取得し、
前記推定部は、前記取得した地域視聴程度情報に基づいて、前記店舗へ提供される前記推定値を算出する、
販促効果推定装置。
【請求項６】
請求項１から５のうちいずれか一項に記載の販促効果推定装置であって、
前記第１の取得部は、放送されたコンテンツを再生する再生装置各々の前記視聴履歴情報を取得し、
前記推定部は、前記視聴履歴情報に基づいてイベント発生期間に関連するコンテンツの視聴時間を算出し、算出した視聴時間に基づいて、前記推定値を算出する、
販促効果推定装置。
【請求項７】
請求項１から６のうちいずれか一項に記載の販促効果推定装置であって、
前記第１の取得部は、放送されたコンテンツを再生する再生装置各々の前記視聴履歴情報を取得し、
前記推定部は、前記視聴履歴情報に基づいてイベント発生期間に関連するコンテンツのうち、前記商品に関連する情報が登場した時間帯におけるコンテンツの視聴時間を算出し、算出した視聴時間に基づいて前記推定値を算出する、
販促効果推定装置。
【請求項８】
請求項１から７のうちいずれか一項に記載の販促効果推定装置であって、
前記推定部は、店舗において利用される前記イベント発生期間に関連するコンテンツの視聴程度を示す情報に基づいて、前記推定値を算出する、
販促効果推定装置。
【請求項９】
請求項１から８のうちいずれか一項に記載の販促効果推定装置であって、
前記推定値を算出するための基準値を取得する第２の取得部を備え、
前記推定部は、前記取得した視聴履歴情報の値と、前記取得した基準値とに基づいて、前記推定値を算出する、
販促効果推定装置。
【請求項１０】
請求項９に記載の販促効果推定装置であって、
前記第２の取得部は、ユーザからの数値の入力を受け付け、前記受け付けた数値を、前記基準値として取得する、
販促効果推定装置。
【請求項１１】
請求項９に記載の販促効果推定装置であって、
前記放送されたコンテンツの視聴程度を予想した値を算出する第１の算出部を備え、
前記第２の取得部は、第１の算出部が算出した前記視聴程度を予想した値を、前記基準値として取得する、
販促効果推定装置。
【請求項１２】
請求項１１に記載の販促効果推定装置であって、
前記第１の算出部は、前記放送されたコンテンツが定期的に放送される場合の前回以前の放送の視聴履歴情報に基づいて、前記基準値を算出する、
販促効果推定装置。
【請求項１３】
請求項９に記載の販促効果推定装置であって、
前記第２の取得部は、前記商品に関連する情報が含まれたコンテンツが放送される以前に予想された予想視聴履歴情報を、前記基準値として外部サーバから取得する、
販促効果推定装置。
【請求項１４】
請求項１から１３のうちいずれか一項に記載の販促効果推定装置であって、
前記推定部は、ユーザ操作を反映させてウェブサーバが提供する情報であって、前記商品に関連する情報が含まれたコンテンツに関連する情報に基づいて、前記推定値を算出する、
販促効果推定装置。
【請求項１５】
請求項１から１４のうちいずれか一項に記載の販促効果推定装置であって、
前記推定部は、時期と推定値を対応付ける対応情報を記憶部から読み出し、前記商品に関する情報が含まれたコンテンツが放送された時期に基づいて、前記推定値を算出する、
販促効果推定装置。
【請求項１６】
請求項１から１５のうちいずれか一項に記載の販促効果推定装置であって、
前記第１の取得部が取得した視聴履歴情報が、設定条件を満たすか否かを判定する判定部と、
前記判定部の判定結果に基づいて、前記商品の需要量の調整を促す情報を出力するアラート部と、
を備える販促効果推定装置。
【請求項１７】
請求項１から１６のうちいずれか一項に記載の販促効果推定装置であって、
前記推定値が、設定条件を満たすか否かを判定する判定部と、
前記判定部の判定結果に基づいて、前記商品の需要量の調整を促す情報を出力するアラート部と、
を備える販促効果推定装置。
【請求項１８】
請求項１７に記載の販促効果推定装置であって、
前記推定部は、前記判定部の判定結果が、前記設定条件を満たすと判定した場合に、前記推定値を算出する、
販促効果推定装置。
【請求項１９】
請求項１６から１８のうちいずれか一項に記載の販促効果推定装置であって、
前記アラート部は、前記需要量の調整を促す情報を出力する商品とは異なる商品であって、前記需要量の調整を促す情報を出力する商品に関連する商品の需要量の調整を促す情報を併せて出力する、
販促効果推定装置。
【請求項２０】
請求項１から１９のうちいずれか一項に記載の販促効果推定装置であって、
前記推定部の推定結果に基づいて、前記商品の需要量を算出する第２の算出部を備える、
販促効果推定装置。
【請求項２１】
請求項１から２０のうちいずれか一項に記載の販促効果推定装置であって、
前記推定部の推定結果に基づく情報と、前記商品に関連する情報が含まれたコンテンツの情報とを含む画像を生成する生成部を備える、
販促効果推定装置。
【請求項２２】
請求項２０又は請求項２０を引用する請求項２１に記載の販促効果推定装置と、
前記第２の算出部により算出された需要量に基づいて、前記商品を発注する発注部と、
を備える発注管理装置。
【請求項２３】
請求項１から２２のうちいずれか一項に記載の販促効果推定装置と、
ユーザからの発注量の入力を受け付ける受付部と、
前記受け付けた発注量で、商品を発注する発注部と、
を備える発注管理装置。
【請求項２４】
放送されたコンテンツの内容を記述したコンテンツ内容情報であって、番組内の複数のイベント毎に当該イベントが発生している期間を示すイベント発生期間と当該イベントに関連する商品に関する情報とコンテンツを示すコンテンツ情報とを含むコンテンツ内容情報を参照し、商品に関する情報に基づいてイベント発生期間に関連するコンテンツを特定し、
前記特定したイベント発生期間に関連するコンテンツの視聴履歴情報を取得し、
前記視聴履歴情報と推定値を対応付ける対応情報を記憶部から読み出し、前記取得した視聴履歴情報に基づいて、前記イベント発生期間に関連するコンテンツの奏する前記商品の販売を促進させる効果を示す前記推定値を算出する、
販促効果推定方法。
【請求項２５】
コンピュータに、
放送されたコンテンツの内容を記述したコンテンツ内容情報であって、番組内の複数のイベント毎に当該イベントが発生している期間を示すイベント発生期間と当該イベントに関連する商品に関する情報とコンテンツを示すコンテンツ情報とを含むコンテンツ内容情報を参照させ、商品に関する情報に基づいてイベント発生期間に関連するコンテンツを特定させ、
前記特定させたイベント発生期間に関連するコンテンツの視聴履歴情報を取得させ、
前記視聴履歴情報と推定値を対応付ける対応情報を記憶部から読み出させ、前記取得させた視聴履歴情報に基づいて、前記イベント発生期間に関連するコンテンツの奏する前記商品の販売を促進させる効果を示す前記推定値を算出させる、
販促効果推定プログラム。
【請求項２６】
放送されたコンテンツの内容を記述したコンテンツ内容情報であって、番組内の複数のイベント毎に当該イベントが発生している期間を示すイベント発生期間と当該イベントに関連する商品に関する情報とコンテンツを示すコンテンツ情報とを含むコンテンツ内容情報を参照し、商品に関する情報に基づいてイベント発生期間に関連するコンテンツを特定する特定部と、
前記特定したイベント発生期間に関連するコンテンツの視聴履歴情報を取得する第１の取得部と、
前記視聴履歴情報と推定値を対応付ける対応情報を記憶部から読み出し、前記取得した視聴履歴情報に基づいて、前記イベント発生期間に関連するコンテンツの奏する前記商品の販売を促進させる効果を示す前記推定値を算出する推定部と、
前記推定値に基づいて算出された需要量を表示する表示部と、
を備えるシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、販促効果推定装置、発注管理装置、販促効果推定方法、販促効果推定プログラム及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、マスメディアが提供するテレビジョン番組による消費動向への影響は、著しく大きいものとなっている。特に、テレビジョン番組で紹介した商品は、放送後、販売量が増加する傾向にある。しかし、テレビジョン番組によるマスメディア独自の商品紹介は、本来、商品メーカー等の商品を提供する者が意図した販売促進活動ではない。そのため、従来の販売動向予測に基づく商品発注管理方式では、発注対象としてテレビジョン番組で紹介された商品の発注量を多く予測することは困難であった。
【０００３】
これに関連し、特許文献１の商品自動発注処理システムは、テレビジョン番組で紹介される商品を、放映前のテレビジョン番組の番組データから抽出し、抽出した商品の発注量を算出し、算出した発注量で当該商品を自動的に発注する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−３１６８７２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載の商品自動発注処理システムでは、放送前のテレビジョン番組の番組データを利用するため、当該テレビジョン番組の内容の詳細が分からず、好適な発注量を算出するために必要な販促効果を正確に予測することができない。また、当該テレビジョン番組が生放送の場合や、野球中継等の延長によって当該テレビジョン番組が放映されなかった場合、この商品自動発注処理システムでは販促効果を予測することが困難なだけではなく、販促効果を過大又は過小予測してしまう場合がある。
【０００６】
そこで本発明は、上記従来技術の問題に鑑みてなされたものであり、商品に関連する情報が含まれたコンテンツの販促効果を、より適切に推定することができる販促効果推定装置を提供することを目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様は、放送されたコンテンツであって、商品に関連する情報が含まれたコンテンツの視聴履歴情報を取得する第１の取得部と、前記取得した視聴履歴情報に基づいて、前記商品に関連する情報が含まれたコンテンツからの前記商品の販売を促進させる効果を示す推定値を算出する推定部と、を備える販促効果推定装置である。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、商品に関連する情報が含まれたコンテンツの販促効果を、より適切に推定することができる販促効果推定装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】第１の実施形態における販促効果推定システムの利用状況を示す図である。
【図２】第１の実施形態における販促効果情報画像の一例を示す図である。
【図３】第１の実施形態における発注画面の一例を示す図である。
【図４】第１の実施形態におけるアラート画像の一例を示す図である。
【図５】第１の実施形態におけるレポート画像の一例を示す図である。
【図６】第１の実施形態におけるハンディーターミナルにアラート画面ａｌｒｔが表示された図の一例である。
【図７】第１の実施形態における店舗商品テーブルの一例を示す図である。
【図８】第１の実施形態における補足情報テーブルの一例を示す図である。
【図９】第１の実施形態におけるコンテンツ情報テーブルの一例を示す図である。
【図１０】第１の実施形態における販促効果推定サーバの構成の一例を示す概略ブロック図である。
【図１１】第１の実施形態における紹介コンテンツ特定情報テーブルの一例を示す図である。
【図１２】第１の実施形態におけるコンテンツ視聴率テーブルの一例を示す図である。
【図１３】第１の実施形態における好適コンテンツ視聴率テーブルを生成するまでの動作を説明するシーケンス図の一例である。
【図１４】第１の実施形態における紹介コンテンツの全国視聴率及び地域視聴率を算出する動作を説明するフローチャートの一例を示す図である。
【図１５】第１の実施形態における好適発注量を算出するまでの動作を説明するシーケンス図の一例を示す図である。
【図１６】第１の実施形態における販促効果への影響を示す係数を算出する動作を説明するフローチャートの一例を示す図である。
【図１７】第１の実施形態における店舗商品に関連するキーワードに対応付けられた所定の係数の一覧を示すキーワードテーブルの一例を示す図である。
【図１８】第１の実施形態における販促効果情報画像を生成する動作を説明するフローチャートの一例を示す図である。
【図１９】一般的な顧客が取ると予想される行動パターンのフローチャートの一例を示す図である。
【図２０】商品のコンテンツへの露出時間と売り上げの関係を表すグラフの一例である。
【図２１】第２の実施形態における販促効果推定システムの利用状況を示す図である。
【図２２】第４の実施形態における適正点数の算出方法を説明するための概念図である。
【図２３】第５の実施形態における相関コンテンツの選択を説明するための概念図である。
【図２４】第７の実施形態における販促効果推定システムの利用状況を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
＜第１の実施形態＞
以下、図面を参照して、第１の実施形態について説明する。
図１は、販促効果推定システムの利用状況を示す図である。販促効果推定システム１は、ハンディーターミナル２、店舗装置３、販促効果推定サーバ４、店舗商品サーバ５、店舗商品補足サーバ６、ＰＯＳサーバ７、視聴ログサーバ８、コンテンツ情報サーバ９、及びコンテンツ記録サーバ１０を含む。販促効果推定システム１では、例えば、店舗Ｓｈｐ内に、ハンディーターミナル２、店舗装置３、店舗商品サーバ５、及び店舗商品補足サーバ６が設置されている。
【００１１】
店舗装置３、店舗商品サーバ５、店舗商品補足サーバ６は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークで通信可能に接続されている。また、ハンディーターミナル２は、例えば、店舗装置３と、無線ＬＡＮ等で通信可能に接続されている。
ネットワークＮＷは、例えば、インターネットや移動体通信網などのネットワークであるが、これに限られるものではなく、イントラネットや専用回線等でもよいし、それらの組み合わせによって構成される情報通信ネットワークでもよい。ネットワークＮＷには、例えば、店舗装置３、販促効果推定サーバ４、店舗商品サーバ５、店舗商品補足サーバ６、ＰＯＳサーバ７、視聴ログサーバ８、コンテンツ情報サーバ９、及びコンテンツ記録サーバ１０が接続されており、互いに通信可能な状態となっている。
【００１２】
販促効果推定サーバ４は、例えば、店舗Ｓｈｐが取り扱うことができる商品、あるいはこれから取り扱う商品（以下、店舗商品という）に関する情報と、店舗商品に関する情報が含まれたコンテンツ（以下、紹介コンテンツという）に付随する情報（例えば、紹介コンテンツのテレビジョン番組名やラジオ番組名や放送日時等）を、ネットワークＮＷに接続された各種サーバから取得する。紹介コンテンツの取得については後述する。店舗商品は、例えば、食品や衣料品、電化製品等である。コンテンツは、例えば、テレビジョン番組やラジオ番組自体であるが、テレビジョン放送局が放送しているテレビジョン番組を時間で分割したときの分割された一部分、テレビジョン番組内のコーナー、あるいは複数のテレビジョン番組にまたがる時間帯のコンテンツであってもよいし、ラジオ放送局が放送しているラジオ番組を時間で分割したときの分割された一部分、ラジオ番組内のコーナー、あるいは複数のラジオ番組にまたがる時間帯のコンテンツであってもよい。以下の説明では、コンテンツは、テレビジョン番組自体であるものとする。また、店舗商品に関する情報が含まれたコンテンツとは、例えば、店舗商品が紹介されたコンテンツや、店舗商品が映ったコンテンツ、店舗商品の名前が登場したコンテンツ等である。以下の説明では、店舗商品に関する情報が含まれたコンテンツは、店舗商品が紹介されたコンテンツであるものとする。また、コンテンツに複数の店舗商品に関する情報が含まれる場合、販促効果推定サーバ４は、個々の店舗商品毎に、以下の処理を行う。
【００１３】
販促効果推定サーバ４は、取得した店舗商品に関する情報と、紹介コンテンツに付随する情報とに基づいて、店舗商品に対する紹介コンテンツによる販売を促進させる効果（以下、販促効果という）を推定する。販促効果推定サーバ４は、推定した販促効果を示す係数と、ＰＯＳサーバ７から取得する店舗商品の通常の発注量（以下、通常発注量という）とに基づいて、好適な発注量（以下、好適発注量という）を算出する。また、販促効果推定サーバ４は、紹介コンテンツに付随する情報に基づいて、紹介コンテンツで店舗商品が紹介されたことを示す情報（以下、紹介情報という）を生成する。販促効果推定サーバ４は、算出した好適発注量と、生成した紹介情報とを、店舗装置３に出力する。また、販促効果推定サーバ４は、取得した店舗商品に関する情報と、紹介コンテンツに関する情報とに基づいて、販促効果へ影響を与えたと考えられる紹介コンテンツに付随する情報をまとめた販促効果情報画像を生成する。販促効果推定サーバ４は、生成した販促効果情報画像を、店舗装置３からの操作（要求）に従い、必要に応じて店舗装置３に出力する。
【００１４】
図２は、販促効果情報画像の一例を示す図である。図２に示すように、販促効果情報画像ｉｍｇは、例えば、画像ｐ１〜画像ｐ１１によって構成される。販促効果推定サーバ４は、店舗商品の販促効果へ影響を与えたと考えられる紹介コンテンツのうち、最も視聴率の高かった紹介コンテンツの情報を表示する紹介コンテンツ情報画像を画像ｐ１として生成する。なお、視聴率は、全国視聴率又は店舗Ｓｈｐを含む地域での視聴率（以下、地域視聴率という）でもよいし、これらの組み合わせを比較し、全国又は地域視聴率のいずれか一方を優先したものでもよい。販促効果推定サーバ４は、全国視聴率を表示する全国視聴率画像を画像ｐ２として生成する。販促効果推定サーバ４は、地域視聴率を表示する地域視聴率画像を画像ｐ３として生成する。販促効果推定サーバ４は、店舗商品に関してＷｅｂサイトから得られる情報を表示するサイト情報画像を画像ｐ４として生成する。
【００１５】
販促効果推定サーバ４は、紹介コンテンツの内容を表示する販促コンテンツ内容画像を画像ｐ５として生成する。販促効果推定サーバ４は、所定の期間における視聴露出時間グラフを画像ｐ６として生成する。視聴露出時間グラフの詳細は後述する。販促効果推定サーバ４は、通常発注量及び好適発注量を表示する発注量画像を画像ｐ７として生成する。販促効果推定サーバ４は、紹介コンテンツの動画像を、コンテンツ記録サーバ１０から取得し、取得した動画像をキャプチャしたキャプチャ画像を画像ｐ８として生成する。
【００１６】
販促効果推定サーバ４は、店舗Ｓｈｐを含む地域で放送されたコンテンツに、店舗商品が登場した累計時間を表示する地域露出時間画像を画像ｐ９として生成する。販促効果推定サーバ４は、店舗Ｓｈｐを含む地域で放送された紹介コンテンツに店舗商品が登場した累計時間と、紹介コンテンツを視聴していたテレビジョン受像機の数とを乗算して得られる総合視聴時間を表示する総合視聴時間画像を画像ｐ１０として生成する。販促効果推定サーバ４は、視聴率が上位３位以内に入る紹介コンテンツの内容とともに、それぞれの紹介コンテンツの地域視聴率を表示する紹介コンテンツ内容画像を画像ｐ１１として生成する。販促効果情報画像ｉｍｇの生成についての詳細は後述する。
【００１７】
店舗装置３は、例えば、ＰＯＳ（Point  Of  Sale）アプリケーションがインストールされたコンピュータである。また、店舗装置３は、例えば、バーコードリーダやキーボード等の入力装置、及び、オペレータディスプレイ（操作用表示器）やカスタマディスプレイ（顧客用表示器）等の表示装置を備える。店舗装置３は、バーコードリーダにより、商品に付されたバーコード（商品ＩＤ等が記録されている）を読み取る。また、店舗装置３は、キーボードにより発注量等の必要な情報の入力を受け付ける。店舗装置３は、店舗商品の好適発注量と、紹介情報とを、ネットワークＮＷを介して、販促効果推定サーバ４から取得する。また、店舗装置３は、店舗商品に関する情報及び前述した通常発注量を、ＰＯＳサーバ７から取得する。
【００１８】
店舗装置３は、取得した店舗商品に関する情報及び好適発注量と、紹介情報とに基づいて、店舗商品に対する発注画面を生成する。店舗装置３は、ユーザ（例えば、店舗の運営者）が選択した店舗商品の発注画面を表示する操作を受けると、ユーザが選択した店舗商品が紹介コンテンツで紹介された商品だった場合、生成した発注画面を表示する。一方、ユーザが選択した店舗商品が紹介コンテンツで紹介されていない商品だった場合、店舗装置３は、デフォルト画面として、取得した通常発注量に基づいて生成した発注画面を自装置のディスプレイに表示する。なお、本実施形態において、店舗装置３は、ＰＯＳサーバ７から店舗商品に関する情報及び通常発注量を取得するものとしたが、これに限られず、ユーザが店舗商品に関する情報及び通常発注量を、キーボード等で入力してもよい。
【００１９】
図３は、発注画面の一例を示す図である。店舗装置３は、取得した好適発注量を、発注量ｓｉｚｅに表示させた発注画面ｏｒｄｅｒを生成し、取得した紹介情報に基づいて、注意喚起画像ｎｔｃを生成し、生成した注意喚起画像ｎｔｃを、図３に示すように配置する。注意喚起画像ｎｔｃには、詳細ボタンｂｔｎが配置されており、ユーザが詳細ボタンｂｔｎを選択決定すると、販促効果推定サーバ４は、店舗商品に対する販促効果情報画像ｉｍｇを、販促効果推定サーバ４から取得し、取得した販促効果情報画像ｉｍｇを自装置のディスプレイに表示する。なお、店舗装置３は、販促効果情報画像ｉｍｇに音声が付随している場合、音声を出力してもよい。また、本実施形態において、店舗装置３は、ユーザが発注画面ｏｒｄｅｒの発注ボタンを選択決定することによって発注が行われるが、これに限られない。店舗装置３は、例えば、ユーザによる操作を行うことなく、取得した好適発注量を自動で発注してもよい。
【００２０】
店舗装置３は、取得した紹介情報から紹介コンテンツの視聴率を抽出し、抽出した視聴率が所定の閾値を超えていた場合、例えば、その紹介コンテンツが紹介した店舗商品の発注量を増やすことを促すアラート画像を生成し、生成したアラート画像をハンディーターミナル２に出力して表示させる。なお、店舗装置３は、紹介情報から紹介コンテンツの視聴率の変化率を抽出し、抽出した変化率が所定の閾値を超えていた場合、その紹介コンテンツが紹介した店舗商品の発注量を増やすことを促すアラート画像を生成してもよい。また、店舗装置３は、前述した販促効果を示す係数を取得し、取得した販促効果を示す係数が所定の閾値を超えたか否かを判定し、判定結果に基づいてアラート画像を生成してもよい。図４は、アラート画像の一例を示す図である。なお、所定の閾値は、予め設定されていてもよいし、ユーザが後から設定してもよい。また、店舗装置３は、抽出した視聴率が所定の閾値を超えていた場合、その直後にアラート画像を生成し、生成したアラート画像をハンディーターミナル２に出力してもよいが、これに限られない。店舗装置３は、一日のうちの所定の時刻に、それまでの一日の間に所定の閾値を超えた視聴率に対応する店舗商品の発注量を増やすことを促す情報を、視聴率の高い順に並べたレポート画像を生成し、生成したレポート画像をハンディーターミナル２に出力してもよい。図５は、レポート画像の一例を示す図である。
【００２１】
ハンディーターミナル２は、例えば、業務用ＰＤＡ等の携帯情報端末である。ハンディーターミナル２は、店舗装置３からアラート画面、あるいは、レポート画像ｒｐｒｔを取得すると、ディスプレイに取得した画像を表示し、ユーザに販促番組によって紹介された店舗商品の発注量の調整（例えば、発注量を増やす）を促す。図６は、ハンディーターミナル２にアラート画面ａｌｒｔが表示された図の一例である。
【００２２】
ＰＯＳサーバ７は、ＰＯＳシステムを制御するサーバである。ＰＯＳサーバ７は、各種サーバや装置から商品ＩＤを受け付け、受け付けた商品ＩＤが指し示す店舗商品、店舗商品の価格、店舗商品の通常発注量等、店舗商品に関する情報（以下、商品情報という）を検索し、検索した商品情報を、各種サーバや装置へと出力する。
【００２３】
店舗商品サーバ５は、店舗商品テーブルを記憶している。図７は、店舗商品サーバ５に記憶されている、店舗商品テーブルｔ５１の一例である。図７に示すように、店舗商品テーブルｔ５１は、例えば、店舗商品を識別する商品ＩＤ、商品名、産地、商品の価格等を格納するが、これに限られず、商品の在庫数や、既発注量や、販売目標達成率等を格納してよい。
【００２４】
店舗商品補足サーバ６は、店舗商品テーブルｔ５１に格納されている各種商品名及び／又は商品ＩＤに対応付けられた補足情報を、補足情報テーブルとして記憶している。本実施形態では、補足情報は、商品ＩＤ及び商品名の両方に対応付けられているものとするが、いずれか一方に対応付けられていてもよい。補足情報は、例えば、商品に関連するキーワード（以下、商品キーワードという）である。商品キーワードは、例えば、商品名に対応する商品の種類である。具体的には、商品キーワードは、商品が食品の場合なら品種、商品が衣料品の場合ならブランド名等が該当する。本実施形態では、説明を簡略化するために、一つの商品名毎に一つの商品キーワードが対応付けられているものとするが、これに限られず、一つの商品に複数の商品キーワードが対応付けられてもよい。
【００２５】
図８は、店舗商品補足サーバ６に記憶されている、補足情報テーブルｔ６１の一例を示す図である。補足情報テーブルｔ６１は、商品ＩＤ、商品名とともに、これらに対応付けられた商品キーワードを格納している。また、補足情報テーブルｔ６１は、商品ＩＤ及び商品名を通して、図７の店舗商品テーブルｔ５１と対応付けられている。
【００２６】
視聴ログサーバ８は、全国のテレビジョン受像機から収集された視聴ログを記憶している。視聴ログは、例えば、視聴された放送局を識別する放送局識別ＩＤと、コンテンツが放送された時間とを対応付けて記憶した情報であり、視聴ログを収集可能な全国又は地域毎のテレビジョン受像機から収集される。なお、視聴ログは、テレビジョン受像機によるコンテンツの視聴に関して、リアルタイムでの視聴ログだけではなく、録画された場合や、録画予約された場合も視聴したものとして記録されていてもよい。
【００２７】
コンテンツ情報サーバ９は、全国のテレビジョン受像機に対して放送される各種コンテンツの内容に関する情報（以下、コンテンツ情報という）を、コンテンツ情報テーブルとして記憶している。コンテンツ情報は、例えば、コンテンツの内容を記述した情報であり、コンテンツと、コンテンツ内で起こった出来事（以下、イベントという）に関連した情報とが対応付けられた情報である。
【００２８】
図９は、コンテンツ情報サーバ９に記憶されているコンテンツ情報テーブルｔ９１の一例を示す図である。コンテンツ情報テーブルｔ９１はレコード毎に、識別ＩＤ、イベント開始時刻、イベント終了時刻、コンテンツ（テレビジョン番組名）、イベントが起こった時のコーナー名（以下、イベント包含コーナーという）、イベントの内容を表す情報（以下、イベント内容情報という）、及び放送局ＩＤを対応付けて格納している。コンテンツ情報には、情報を識別するための識別ＩＤが付与されている。イベントとは、例えば、出演者が発言したり、映像が流れたりといった一つ一つの出来事を示す。
【００２９】
イベントに関連した情報とは、例えば、イベント毎に、イベントが起こった時刻（以下、イベント開始時刻という）、イベントが終わった時刻（以下、イベント終了時刻という）、イベント内容情報、イベント包含コーナー、及びイベントが起こったテレビジョン番組を放送している放送局を識別する放送局ＩＤ等が記述された情報である。イベント内容情報とは、例えば、イベント中に紹介された店舗名、商品名や、イベント時に映った出演者の発言内容、出演者名、出演者の動き、出演者の表情等をテキスト情報で記録したものである。図９では、コンテンツ情報テーブルｔ９１の一部分のみを描いたが、実際にはコンテンツ情報テーブルｔ９１は、全国又は地域で放送されたコンテンツに対応したコンテンツ情報を全て格納している。
【００３０】
コンテンツ記録サーバ１０は、全国の各テレビジョン放送局が放送しているコンテンツを録画し、コンテンツ毎の動画であるコンテンツ動画として記憶している。コンテンツ記録サーバ１０は、販促効果推定サーバ４からのコンテンツ動画取得要求に従い、販促効果推定サーバ４に、コンテンツ動画を送信する。
【００３１】
図１０は、第１の実施形態における販促効果推定サーバ４の構成の一例を示す概略ブロック図である。販促効果推定サーバ４は、例えば、通信部１０１、店舗商品取得部１０２、
商品補足情報取得部１０４、紹介コンテンツ特定情報取得部１０５、紹介コンテンツ特定情報記憶部１０６、視聴率算出部１０７、好適コンテンツ選択部１０８、販促効果推定部１１０、通常発注量取得部１１１、販促効果情報画像生成部１１２、販促効果情報画像記憶部１１３、ユーザ入力情報受付部１１４、ユーザ入力情報記憶部１１５、及び好適発注量算出部１１６を含む。
【００３２】
通信部１０１は、例えば、ネットワークカードであり、ＬＡＮやネットワークＮＷを通して、各種サーバと通信する。また、通信部１０１は、商品補足情報取得部１０４、紹介コンテンツ特定情報取得部１０５、通常発注量取得部１１１等からの指示（要求）に応じて、店舗商品サーバ５、店舗商品補足サーバ６、ＰＯＳサーバ７、視聴ログサーバ８、コンテンツ情報サーバ９、コンテンツ記録サーバ１０のそれぞれと通信する。
【００３３】
店舗商品取得部１０２は、例えば、店舗商品テーブルｔ５１を、店舗商品サーバ５から取得し、取得した店舗商品テーブルｔ５１から商品ＩＤを一つずつ選択し、選択した商品ＩＤを店舗商品補足情報取得部１０４に出力する。店舗商品取得部１０２は、取得した商品ＩＤを、商品補足情報取得部１０４に出力する。なお、以下では、店舗商品取得部１０２は、商品ＩＤを一つのみ店舗補足情報取得部１０４に出力した場合を説明するが、商品ＩＤが複数ある場合、商品ＩＤ毎に同様の処理を繰り返し実行する。なお、本実施形態において、店舗商品取得部１０２は、店舗商品サーバ５から取得し、取得した店舗商品テーブルｔ５１から商品ＩＤを一つずつ選択したが、これに限られない。店舗商品取得部１０２は、例えば、ユーザが発注しようとした店舗商品を店舗装置３から取得し、取得した店舗商品の商品ＩＤを、店舗商品サーバ５から検索して取得し、取得した商品ＩＤを、店舗商品補足情報取得部１０４に出力してもよい。また、以下では、店舗商品取得部１０２は、商品ＩＤを一つのみ店舗補足情報取得部１０４に出力した場合を説明するが、商品ＩＤが複数ある場合、以下の処理を繰り返し実行する。
【００３４】
商品補足情報取得部１０４は、例えば、取得した商品ＩＤに対応付けられた補足情報（商品キーワード）を、店舗商品補足サーバ６から取得する。商品補足情報取得部１０４は、取得した商品キーワードを紹介コンテンツ特定情報取得部１０５に出力する。
【００３５】
紹介コンテンツ特定情報取得部１０５は、取得した商品キーワードが含まれているイベント内容情報に対応付けられたコンテンツを特定する情報（以下、紹介コンテンツ特定情報という）を、コンテンツ情報サーバ９から取得する。以下では、紹介コンテンツは、テレビジョン番組名で特定されるコンテンツであるものとして説明する。ここで、紹介コンテンツ特定情報を取得する具体的な例を説明する。図９のコンテンツ情報テーブルｔ９１において、識別ＩＤが３４３４３６６のレコードを見ると、イベント内容情報として「いちご」というキーワードを含んでいる。この「いちご」が販促商品の商品キーワードだった場合、このレコードに含まれる情報が、紹介コンテンツ特定情報として取得される。
【００３６】
図１１は、紹介コンテンツ特定情報取得部１０５が取得した紹介コンテンツ特定情報を格納した紹介コンテンツ特定情報テーブルｔ１０５１の一例を示す図である。図１１に示すように、紹介コンテンツ特定情報テーブルｔ１０５１は、商品キーワードが含まれているコンテンツを、図９に示すコンテンツ情報テーブルｔ９１から抽出したものとなっている。紹介コンテンツ特定情報取得部１０５は、取得した紹介コンテンツ特定情報を紹介コンテンツ特定情報テーブルｔ１０５１として、紹介コンテンツ特定情報記憶部１０６に記憶させる。
紹介コンテンツ特定情報記憶部１０６は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）やレジスタ、あるいは、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）やＳＳＤ（Solid  State  Drive）等の記録媒体である。紹介コンテンツ特定情報記憶部１０６は、紹介コンテンツ特定情報テーブルｔ１０５１を記憶する。
【００３７】
視聴率算出部１０７は、紹介コンテンツ特定情報テーブルｔ１０５１を、紹介コンテンツ特定情報記憶部１０６から読み込む。視聴率算出部１０７は、読み込んだ紹介コンテンツ特定情報テーブルｔ１０５１に基づいて、紹介コンテンツの視聴ログを、視聴ログサーバ８から取得する。視聴率算出部１０７は、取得した視聴ログに基づいて、紹介コンテンツの視聴率を算出し、コンテンツ視聴率テーブルを生成する。図１２は、コンテンツ視聴率テーブルｔ１０７１の一例である。コンテンツ視聴率テーブルｔ１０７１は、紹介コンテンツ特定情報であるテレビジョン番組名と、イベント開始時刻及びイベント終了時刻と、紹介コンテンツを含むイベント包含コーナーと、紹介コンテンツの全国視聴率及び地域視聴率とを格納している。視聴率算出処理の詳細については後述する。なお、視聴率算出部１０７は、視聴率を算出したが、これに限られず、例えば、視聴率の変化率を算出してよい。また、その場合、コンテンツ視聴率テーブルｔ１０７１は、視聴率とともに、視聴率の変化率を格納する。視聴率算出部１０７は、生成したコンテンツ視聴率テーブルｔ１０７１を、好適コンテンツ選択部１０８に出力する。
【００３８】
なお、視聴率算出部１０７は、紹介コンテンツの視聴率を算出したが、これに限られず、紹介コンテンツを含むイベント包含コーナーの視聴率を算出してもよい。その場合、視聴率算出部１０７は、紹介コンテンツ特定情報に基づいて、紹介コンテンツを含むイベント包含コーナーの視聴ログを、視聴ログサーバ８から取得する。
【００３９】
好適コンテンツ選択部１０８は、取得したコンテンツ視聴率テーブルｔ１０７１から紹介コンテンツを一つずつ選択する。好適コンテンツ選択部１０８は、選択した紹介コンテンツに対応するイベント内容情報を、紹介コンテンツ特定情報記憶部１０６から読み込む。好適コンテンツ選択部１０８は、読み込んだイベント内容情報に対して、自然言語解析を行う。好適コンテンツ選択部１０８は、この自然言語解析によって、選択した紹介コンテンツが、負の印象を連想させる言葉を含むイベント内容情報（以下、負内容情報という）と対応付いているか否かを判定（以下、負印象判定という）する。
【００４０】
負の印象を連想させる言葉は、例えば、「死」、「事件」、及び「事故」等である。好適コンテンツ選択部１０８は、選択した紹介コンテンツが、負内容情報と対応付いている場合、選択した紹介コンテンツを含む全てのレコードを、コンテンツ視聴率テーブルｔ１０７１から除外する（以下、テーブル好適化処理という）。好適コンテンツ選択部１０８は、コンテンツ視聴率テーブルｔ１０７１内の全ての紹介コンテンツに対して負印象判定を行った後、除外されずに残ったレコードが格納されているコンテンツ視聴率テーブルを、好適コンテンツ視聴率テーブルとして、販促効果推定部１１０に出力する。
【００４１】
販促効果推定部１１０は、取得した好適コンテンツ視聴率テーブルの中から、最も地域視聴率の高い紹介コンテンツ特定情報を抽出する。販促効果推定部１１０は、抽出した紹介コンテンツ特定情報が指し示す紹介コンテンツを、好適発注量を算出するための主たる情報源であるコンテンツ（以下、販促コンテンツという）として選択する。販促効果推定部１１０は、選択した販促コンテンツと、ユーザ入力情報とに基づいて、販促効果を示す係数を算出する。ユーザ入力情報は、販促効果を示す係数を算出する際に利用する情報であって、販促コンテンツが放送される前にマスメディアが予想した販促コンテンツの予想視聴率である。販促効果推定部１１０は、ユーザ入力情報を、ユーザ入力情報記憶部１１５から取得する。また、販促効果推定部１１０は、販促効果を示す係数を算出する際に必要な他の各種情報を、通信部１０１を介して各種サーバやインターネット上のＷｅｂサイトから取得する。販促効果を示す係数の算出についての詳細は後述する。販促効果推定部１１０は、算出した販促効果を示す係数を、好適発注量算出部１１６に出力する。なお、ユーザ入力情報は、予想視聴率であるとしたが、これに限られず、予想視聴テレビジョン台数、予想視聴人数等であってもよい。ここでいう予想視聴率、予想視聴台数、予想視聴人数が、特許請求の範囲におけるコンテンツの視聴程度を予想した値である。
【００４２】
好適発注量算出部１１６は、算出した販促効果を示す係数に基づいて、好適発注量を算出する。好適発注量算出部１１６は、算出した販促効果を示す係数を、通常発注量に乗算することで、好適発注量を算出する。ここで、好適発注量算出部１１６は、商品情報を、通常発注量取得部１１１から取得し、取得した商品情報から通常発注量を抽出する。好適発注量算出部１１６は、算出した好適発注量を、通信部１０１を介して、店舗装置３に出力する。また、好適発注量算出部１１６は、算出した好適発注量と、抽出した通常発注量と、好適コンテンツ視聴率テーブルとを、販促効果情報画像生成部１１２に出力する。
【００４３】
通常発注量取得部１１１は、例えば、店舗商品サーバ５から、店舗商品テーブルｔ５１を取得し、取得した店舗商品テーブルｔ５１から商品ＩＤを抽出し、抽出した商品ＩＤをＰＯＳサーバ７に出力することで、ＰＯＳサーバ７から商品ＩＤが指し示す店舗商品の商品情報を取得する。通常発注量取得部１１１は、取得した商品情報を、好適発注量算出部１１６に出力する。
【００４４】
ユーザ入力情報受付部１１４は、例えば、ユーザからの操作によって、ユーザ入力情報を受け付ける。ユーザ入力情報受付部１１４は、受け付けたユーザ入力情報を、ユーザ入力情報記憶部１１５に記憶させる。
ユーザ入力情報記憶部１１５は、例えば、ＲＡＭやレジスタ、あるいは、ＨＤＤやＳＳＤ等の記録媒体である。ユーザ入力情報記憶部１１５は、ユーザ入力情報を記憶する。
【００４５】
販促効果情報画像生成部１１２は、例えば、好適発注量算出部１１６から、好適発注量と、通常発注量と、好適コンテンツ視聴率テーブルとを取得する。また、販促効果情報画像生成部１１２は、紹介コンテンツ特定情報記憶部１０６から、紹介コンテンツ特定情報テーブルｔ１０５１を取得する。販促効果情報画像生成部１１２は、取得した好適発注量と、通常発注量と、好適コンテンツ視聴率テーブルと、紹介コンテンツ特定情報テーブルｔ１０５１とに基づいて、販促効果情報画像を生成する。販促効果情報画像生成部１１２は、生成した販促効果情報画像を、販促効果情報画像記憶部１１３に記憶させる。
【００４６】
販促効果情報画像記憶部１１３は、例えば、ＨＤＤやＳＳＤ等の記録媒体である。販促効果情報画像記憶部１１３は、販促効果情報画像を記憶する。なお、店舗装置３は、例えば、販促効果情報画像を表示する際、販促効果情報画像記憶部１１３から販促効果情報画像を読み込む。
【００４７】
図１３は、紹介コンテンツ特定情報取得部１０５と、視聴率算出部１０７と、好適コンテンツ選択部１０８とが、好適コンテンツ視聴率テーブルを生成するまでの動作を説明するシーケンス図の一例である。まず、紹介コンテンツ特定情報取得部１０５は、販促商品の商品キーワードを取得する（ＳＴ１００）。次に、紹介コンテンツ特定情報取得部１０５は、商品キーワードに基づいて、紹介コンテンツ特定情報テーブルｔ１０５１を取得する（ＳＴ１０１）。次に、紹介コンテンツ特定情報取得部１０５は、紹介コンテンツ特定情報テーブルｔ１０５１を、視聴率算出部１０７に出力する（ＳＴ１０２）。次に、視聴率算出部１０７は、取得した紹介コンテンツ特定情報テーブルｔ１０５１から紹介コンテンツを一つずつ選択し、選択した紹介コンテンツの全国視聴率及び地域視聴率を算出する（ＳＴ１０３）。視聴率の算出の詳細については後述する。次に、視聴率算出部１０７は、コンテンツ視聴率テーブルｔ１０７１を生成する（ＳＴ１０４）。
【００４８】
次に、視聴率算出部１０７は、コンテンツ視聴率テーブルｔ１０７１を、コンテンツ選択部１０８に出力する（ＳＴ１０５）。次に、好適コンテンツ選択部１０８は、ＳＴ１０７からＳＴ１０８の処理を、コンテンツ視聴率テーブルｔ１０７１のレコード毎に繰り返し実行する（ＳＴ１０６、ＳＴ１０９）。好適コンテンツ選択部１０８は、負印象判定を行う（ＳＴ１０７）。好適コンテンツ選択部１０８は、選択した紹介コンテンツのイベント内容情報が、負内容情報と対応付いているとき（ＳＴ１０７−Ｙｅｓ）、ＳＴ１０８に遷移する。好適コンテンツ選択部１０８は、コンテンツ視聴率テーブルｔ１０７１から選択した紹介コンテンツのイベント内容情報が、負内容情報と対応付いていないとき（ＳＴ１０７−Ｎｏ）、次のレコードに対してＳＴ１０７の処理を行う。ＳＴ１０７で、自然言語解析を実行した紹介コンテンツのイベント内容情報が、負内容情報と対応付いていたとき、好適コンテンツ選択部１０８は、テーブル好適化処理を行う（ＳＴ１０８）。
【００４９】
図１４は、視聴率算出部１０７が、図１３のＳＴ１０３で、紹介コンテンツの全国視聴率及び地域視聴率を算出する動作を説明するフローチャートの一例である。まず、視聴率算出部１０７は、紹介コンテンツ特定情報テーブルｔ１０５１を取得する（ＳＴ２００）。次に、視聴率算出部１０７は、紹介コンテンツの視聴ログを取得する（ＳＴ２０１）。次に、視聴率算出部１０７は、紹介コンテンツ特定情報テーブルｔ１０５１の紹介コンテンツ毎に、ＳＴ２０３からＳＴ２０６までの処理を繰り返し実行する（ＳＴ２０２、ＳＴ２０７）。
【００５０】
視聴率算出部１０７は、紹介コンテンツが終了しているか否かを判定する（ＳＴ２０３）。視聴率算出部１０７は、紹介コンテンツがすでに終了しているとき（ＳＴ２０３−Ｙｅｓ）、ＳＴ２０４に遷移する。視聴率算出部１０７は、紹介コンテンツがまだ終了していないとき（ＳＴ２０３−Ｎｏ）、次の紹介コンテンツにＳＴ２０３の処理を行う。ＳＴ２０３で、紹介コンテンツが終了していたとき、視聴率算出部１０７は、紹介コンテンツの放送時間を所定の時間間隔に分割し、分割された時間間隔毎に紹介コンテンツを視聴していたテレビジョン受像機の全国及び地域それぞれの台数をカウントし、分割された時間間隔毎にカウントされた台数を和算して合計を算出する（ＳＴ２０４）。本実施形態において、所定の時間間隔は、単位時間当たりの視聴台数を求めるために１分間隔とする。
【００５１】
次に、視聴率算出部１０７は、ＳＴ２０４で合計された台数を、紹介コンテンツの放送時間で除算し、単位時間当たり（本実施形態の場合１分当たり）の全国及び地域の平均視聴台数を算出する（ＳＴ２０５）。次に、視聴率算出部１０７は、算出した全国及び地域の平均視聴台数をそれぞれ、全国にある視聴ログを収集可能な全テレビジョン受像機の台数、地域にある視聴ログを収集可能な全テレビジョン受像機の台数で除算することで、紹介コンテンツの全国及び地域視聴率を算出する（ＳＴ２０６）。
【００５２】
図１５は、販促効果推定部１１０と、好適発注量算出部１１６とが、好適発注量を算出するまでの動作を説明するシーケンス図の一例である。まず、販促効果推定部１１０は、好適コンテンツ視聴率テーブルを取得する（ＳＴ３００）次に、販促効果推定部１１０は、好適コンテンツ視聴率テーブルの視聴率を参照し、最も地域視聴率が高い紹介コンテンツを、販促コンテンツとして選択する（ＳＴ３０１）。なお、本実施形態において、販促効果推定部１１０は、最も地域視聴率が高い紹介コンテンツを販促コンテンツとしたが、これに限られず、最も高い全国視聴率の紹介コンテンツを販促コンテンツとしてもよい。次に、販促効果推定部１１０は、販促コンテンツの紹介コンテンツ特定情報を取得する（ＳＴ３０２）。
【００５３】
次に、販促効果推定部１１０は、ユーザ入力情報を取得する（ＳＴ３０３）。次に、販促効果推定部１１０は、視聴ログを取得する（ＳＴ３０４）。ここで、販促効果推定部１１０は、販促コンテンツの視聴ログと、所定の期間の全コンテンツの視聴ログと、販促コンテンツが放送された日における日中の全コンテンツの視聴ログとを取得する。なお、所定の期間とは、例えば、過去一週間である。また、日中とは、例えば、７時〜１６時の間の時間帯である。
【００５４】
次に、販促効果推定部１１０は、取得した視聴ログに基づいて、販促効果を示す係数を算出する（ＳＴ３０５）。次に、販促効果推定部１１０は、算出した販促効果を示す係数を、好適発注量算出部１１６に出力する（ＳＴ３０６）。次に、好適発注量算出部１１６は、通常発注量を取得する（ＳＴ３０７）。次に、好適発注量算出部１１６は、取得した通常発注量に、算出した販促効果を示す係数を乗算して好適発注量を算出する（ＳＴ３０８）。
【００５５】
図１６は、販促効果推定部１１０が、図１５のＳＴ３０５で、販促効果を示す係数を算出する動作を説明するフローチャートの一例である。販促効果を示す係数とは、例えば、地域視聴率影響係数、露出時視聴時間影響係数、日中視聴率影響係数、休日視聴率影響係数、ＰＯＰ影響係数、他コンテンツ影響係数等を乗算して得られる係数のことである。地域視聴率影響係数、露出時視聴時間影響係数、日中視聴率影響係数、休日視聴率影響係数、ＰＯＰ影響係数、他コンテンツ影響係数のそれぞれの詳細は、以下で説明する。なお、以下の説明において、視聴率の算出処理は、図１４で示した視聴率算出部１０７の視聴率算出処理と同様なので、詳細な説明を省略する。
【００５６】
まず、販促効果推定部１１０は、地域視聴率影響係数を算出する。地域視聴率影響係数とは、例えば、ユーザ入力情報である前述した予想視聴率で、販促コンテンツの地域視聴率を除算して得られた値に、所定の重みを乗算して得られる係数である。従って、地域視聴率影響係数は、マスメディアが予想した視聴率よりも実際の視聴率が大きければ販促効果も大きいということを表す値となっている。所定の重みは、例えば、０．８である。所定の重みは、予め決められているとしてもよいし、ユーザが後から設定できるとしてもよい。地域視聴率影響係数をｋ１と表すと、ｋ１は以下の式で表される。
ｋ１＝（（販促コンテンツの地域視聴率）／（予想視聴率））×（所定の重み）・・・（１）
【００５７】
次に、販促効果推定部１１０は、サイト影響係数を算出する。サイト影響係数とは、例えば、販促コンテンツで紹介された店舗商品に関連するＷｅｂサイトから得られる情報の影響度を示す係数である。サイト影響係数は、例えば、販促コンテンツが放送された時間から現在までのＴｗｉｔｔｅｒ（登録商標）に書き込まれたツィートを自然言語解析し、ポジティブなツィート数とネガティブなツィート数をカウントし、ポジティブなツィート数をネガティブなツィート数で除算した値に、所定の重みを乗算して得られる係数である。サイト影響係数をｋ１１とすると、ｋ１１は以下の式で表される。なお、分子及び分母には、例えば、ツィート数がゼロだった場合に、ｋ１１がゼロ、又は計算不能になることを防ぐため、１を加算する。
ｋ１１＝（ポジティブなツィート数＋１）／（ネガティブなツィート数＋１）・・・（２）
【００５８】
次に、販促効果推定部１１０は、露出時視聴時間影響係数を算出する。露出時視聴時間影響係数とは、例えば、販促コンテンツで紹介された店舗商品が販促コンテンツ内に登場している時間帯に販促コンテンツを視聴していた人の販促コンテンツに対する総合視聴時間を、販促コンテンツ全体を見ていた人の平均視聴時間で除算し、除算した値に所定の重みを乗算して得られる係数である。露出時視聴時間影響係数をｋ２とすると、ｋ２は以下の式で表される。
ｋ２＝（（商品露出時の総合視聴時間）／（販促コンテンツの平均視聴時間））×（所定の重み）・・・（３）
【００５９】
次に、販促効果推定部１１０は、現在が休日か否かを判定する（ＳＴ４０３）。現在が休日ではなかったとき（ＳＴ４０３−Ｎｏ）、販促効果推定部１１０は、ＳＴ４０４に遷移する。現在が休日のとき（ＳＴ４０３−Ｙｅｓ）、販促効果推定部１１０は、ＳＴ４０５に遷移する。ＳＴ４０３で、現在が休日ではなかったとき、販促効果推定部１１０は、日中視聴率影響係数を算出する（ＳＴ４０４）。日中視聴率影響係数とは、例えば、日中の時間帯に放送されている全コンテンツの平均視聴率を、所定の期間に放送された全コンテンツの平均視聴率で除算し、除算して得られた値に所定の重みを乗算して得られる係数である。日中視聴率影響係数をｋ３とすると、ｋ３は以下の式で表される。
ｋ３＝（（日中の全コンテンツの平均視聴率）／（所定の期間に放送された全コンテンツの平均視聴率））×（所定の重み）・・・（４）
【００６０】
ＳＴ４０３で、現在が休日だったとき、販促効果推定部１１０は、休日視聴率影響係数を算出する（ＳＴ４０５）。休日視聴率影響係数とは、例えば、深夜の時間帯に放送されている全コンテンツの平均視聴率と、土曜日の午前中に放送された全コンテンツの平均視聴率とを和算し、和算して得られた値を、所定の期間に放送された全コンテンツの平均視聴率で除算し、除算して得られた値に所定の重みを乗算して得られる係数である。休日視聴率影響係数をｋ４とすると、ｋ４は以下の式で表される。
ｋ４＝（（（深夜帯の全コンテンツの平均視聴率）＋（土曜午前中の全コンテンツの平均視聴率））／（所定の期間に放送された全コンテンツの平均視聴率）））×（所定の重み）・・・（５）
【００６１】
次に、販促効果推定部１１０は、ＰＯＰ影響係数を算出する（ＳＴ４０６）。ＰＯＰ影響係数は、ＰＯＰを利用した際に生じる販促効果を表す係数である。ＰＯＰ影響係数は、例えば、ＰＯＰを作成するにあたって利用したコンテンツの地域視聴率を、所定の期間に放送された全コンテンツの平均視聴率で除算し、除算して得られた値に所定の重みを乗算して得られる係数である。ＰＯＰ影響係数をｋ５とすると、ｋ５は以下の式で表される。
ｋ５＝（（ＰＯＰ作成時に利用したコンテンツの地域視聴率）／（所定の期間に放送された全コンテンツの平均視聴率）））×（所定の重み）・・・（６）
【００６２】
次に、販促効果推定部１１０は、他コンテンツ影響係数を算出する（ＳＴ４０７）。他コンテンツ影響係数とは、例えば、販促コンテンツとは別のコンテンツ（以下、他コンテンツという）で紹介されたキーワードや販促コンテンツの放送された時期に対応付けられた所定の係数である。図１７は、店舗商品に関連するキーワードに対応付けられた所定の係数の一覧を示すキーワードテーブルの一例である。図１７に示すように、キーワードテーブルｔ１１０１には、例えば、いちごに対して、クリスマスというキーワードと、１２月２４日前という時期が対応付けられている。販促効果推定部１１０は、コンテンツ情報サーバ９から、自然言語解析によって販促コンテンツで紹介された店舗商品に関連するキーワードを取得する。
【００６３】
販促効果推定部１１０は、取得したキーワード毎に、取得したキーワードを紹介したコンテンツを、コンテンツ情報サーバ９から取得し、取得したコンテンツの視聴ログを、視聴ログサーバ８から取得する。販促効果推定部１１０は、取得した視聴ログに基づいて、取得したコンテンツの全国又は地域視聴率を算出し、最も高い視聴率のコンテンツで紹介されたキーワードを選択する。販促効果推定部１１０は、選択したキーワードと、現在の時期とに基づいて、キーワードテーブルｔ１１０１に示したように、他コンテンツ影響係数を算出する。なお、本実施形態において、他コンテンツ影響係数は、選択したキーワードに対応付けられたコンテンツの視聴率に基づいて、（１）式から算出するものとする。以下、他コンテンツ影響係数を、ｋ６で表す。
【００６４】
次に、販促効果推定部１１０は、例えば、算出した各種係数を加算することで、販促効果を示す係数を算出する。販促効果を示す係数をｋとすると、例えば、現在が平日で、ＰＯＰを利用する場合のｋは、以下の式で表される。なお、ＰＯＰを利用しない場合は、以下の式からＰＯＰ影響係数ｋ５を除外する。また、販促効果を示す係数ｋを算出する際、各係数には、例えば、所定の重みが乗算されてもよい。また、販促効果を示す係数ｋは、各係数を乗算して算出されてもよい。
ｋ＝ｋ１＋ｋ１１＋ｋ２＋ｋ３＋ｋ５＋ｋ６・・・（７）
【００６５】
図１８は、販促効果情報画像生成部１１２が、販促効果情報画像ｉｍｇを生成する動作を説明するフローチャートの一例である。まず、販促効果情報画像生成部１１２は、好適コンテンツ視聴率テーブルと、好適発注量と、通常発注量とを取得する（ＳＴ５００）。次に、販促効果情報画像生成部１１２は、好適コンテンツ視聴率テーブルを参照し、最も地域視聴率が高い紹介コンテンツを、販促コンテンツとして選択する（ＳＴ５０１）。次に、販促効果情報画像生成部１１２は、販促コンテンツの紹介コンテンツ特定情報テーブルｔ１０５１を取得する（ＳＴ５０２）。次に、販促効果情報画像生成部１１２は、選択した販促コンテンツの視聴ログを取得する（ＳＴ５０３）。
【００６６】
次に、販促効果情報画像生成部１１２は、販促コンテンツの紹介コンテンツ特定情報から、販促コンテンツの放送日時、販促コンテンツを含むテレビジョン番組名等（前述した紹介情報）を抽出し、紹介コンテンツ情報画像ｐ１を生成する（ＳＴ５０４）。なお、販促効果情報画像生成部１１２は、予め登録されていた所定の販促文句を表す文字列を読み込む。販促効果情報画像生成部１１２は、抽出した販促コンテンツの放送日時、販促コンテンツを含むテレビジョン番組名等と、読み込んだ販促文句を表す文字列とを結合し、紹介コンテンツ情報画像ｐ１に用いるテキスト情報を生成する。販促効果情報画像生成部１１２は、生成したテキスト情報を、所定の形式に従って紹介コンテンツ情報画像ｐ１とする。所定の形式は、例えば、画像の縦幅と横幅、背景色、文字色等のことであり、生成する画像毎に予め販促効果予推定サーバ４に設定されているとするが、これに限られるわけではなく、ユーザが後から自由に設定できてもよい。以下、販促効果情報画像生成部１１２が各画像を生成する際の所定の形式は、販促効果情報画像生成部１１２が生成する各画像に対して、画像の縦幅と横幅、背景色、文字色等の所定の形式が、予め販促効果推定サーバ４に設定されているものとする。
【００６７】
次に、販促効果情報画像生成部１１２は、全国視聴率画像ｐ２を生成する（ＳＴ５０５）。販促効果情報画像生成部１１２は、例えば、好適コンテンツ視聴率テーブルから販促コンテンツの全国視聴率を抽出し、抽出した全国視聴率に基づいて、所定の形式に従って全国視聴率画像ｐ２を生成する。次に、販促効果情報画像生成部１１２は、地域視聴率画像ｐ３を生成する（ＳＴ５０６）。販促効果情報画像生成部１１２は、例えば、好適コンテンツ視聴率テーブルから販促コンテンツの地域視聴率を抽出し、抽出した地域視聴率に基づいて、所定の形式に従って地域視聴率画像ｐ３を生成する。
【００６８】
次に、販促効果情報画像生成部１１２は、サイト情報画像ｐ４を生成する（ＳＴ５０７）。販促効果情報画像生成部１１２は、例えば、販促コンテンツで紹介された店舗商品に関連するツィート数を、インターネット上から自然言語解析によって抽出し、抽出したツィート数に基づいて、所定の形式に従ってサイト情報画像ｐ４を生成する。次に、販促効果情報画像生成部１１２は、販促コンテンツ内容画像ｐ５を生成する（ＳＴ５０８）。販促効果情報画像生成部１１２は、例えば、販促コンテンツのイベント内容情報を、紹介コンテンツ特定情報テーブル１０５１から抽出し、抽出したイベント内容情報に基づいて、所定の形式に従って販促コンテンツ内容画像ｐ５を生成する。
【００６９】
次に、販促効果情報画像生成部１１２は、露出時間グラフｐ６を生成する（ＳＴ５０９）。販促効果情報画像生成部１１２は、例えば、紹介コンテンツ特定情報テーブルｔ１５０１と、紹介コンテンツの視聴ログとに基づいて、紹介コンテンツの一日あたりの累計放送時間を露出時間として、所定の期間内における露出時間の変動をグラフ化する。さらに、販促効果情報画像生成部１１２は、累計視聴時間を、視聴ログに基づいて算出し、算出したる累計視聴時間に基づいて、露出時間の変動と同じ期間内における累計視聴時間の変動を、露出時間の変動を表すグラフの上に重ねることで、露出時間グラフｐ６を生成する。
【００７０】
次に、販促効果情報画像生成部１１２は、取得した好適発注量と、通常発注量とに基づいて、所定の形式に従って発注量画像ｐ７を生成する（ＳＴ５１０）。次に、販促効果情報画像生成部１１２は、キャプチャ画像ｐ８を生成する（ＳＴ５１１）。販促効果情報画像生成部１１２は、例えば、販促コンテンツのコンテンツ動画を、コンテンツ記録サーバ１０から取得し、取得したコンテンツ動画をキャプチャすることで、キャプチャ画像ｐ８を生成する。
【００７１】
次に、販促効果情報画像生成部１１２は、地域露出時間画像ｐ９を生成する（ＳＴ５１２）。販促効果情報画像生成部１１２は、例えば、紹介コンテンツ特定情報テーブルｔ１０５１から、販促コンテンツの放送時間を抽出し、抽出した放送時間に基づいて、所定の形式に従って地域露出時間画像ｐ１０を生成する。次に、販促効果情報画像生成部１１２は、総合視聴時間画像ｐ１１を生成する（ＳＴ５１３）。販促効果情報画像生成部１１２は、例えば、ＳＴ５１３で抽出した放送時間に、視聴ログから抽出した販促コンテンツを視聴したテレビジョン受像機の台数を乗算した総合視聴時間を算出し、算出した総合視聴時間に基づいて、所定の形式に従って総合視聴時間画像ｐ１１を生成する。
【００７２】
次に、販促効果情報画像生成部１１２は、紹介コンテンツ内容画像ｐ１２を生成する（ＳＴ５１４）。販促効果情報画像生成部１１２は、例えば、好適コンテンツ視聴率テーブルから、地域視聴率が上位３に入っている紹介コンテンツを抽出し、抽出したコンテンツに対応するイベント内容情報から、自然言語解析によって、イベントを表す短文のテキスト情報を抽出し、抽出したテキスト情報と、対応する紹介コンテンツの地域視聴率とに基づいて、所定の形式に従って紹介コンテンツ内容画像ｐ１２を生成する。次に、販促効果情報画像生成部１１２は、ＳＴ５０４〜ＳＴ５１５で生成した各種画像を、所定の形式に従って配置することで、販促効果情報画像ｉｍｇを生成する（ＳＴ５１５）。
【００７３】
このように、第１の実施形態の販促効果推定システム１は、放送後の店舗商品を紹介したコンテンツの各種情報を取得し、取得した各種情報に基づいて、紹介された店舗商品の販促効果を示す係数を算出することができる。また、販促効果推定システム１は、算出した販促効果を示す係数に基づいて、販促コンテンツで紹介された店舗商品にとって好適な発注量を算出することができるため、過剰発注や過少発注を防ぐこともできる。さらに、販促効果推定システム１は、販促効果情報画像を生成し、生成した販促効果情報画像を表示する。従って、ユーザは、紹介コンテンツによる販促効果の根拠を、紹介コンテンツが放送された直後に得ることができる。
【００７４】
図１９は、一般的な顧客が取ると予想される行動パターンのフローチャートである。このフローチャートは、第１の実施形態の販促効果推定システム１が、好適な発注量を算出することを示すものであり、一般性を持つものと確信する。顧客は、店舗Ｓｈｐ内に設置されたテレビジョン番組（販促コンテンツ）の情報を用いた広告を見たとき、ＳＴ６００からＳＴ６１１の行動を行う。顧客は、広告を見る（ＳＴ６００）。次に、顧客は、見た広告がテレビジョン番組名（販促コンテンツの名称）を用いた広告（ＳＴ６０１−番組名）か、販促コンテンツ内に登場した販促商品を紹介した出演者（以下、紹介人物という）を用いた広告か（ＳＴ６０１−紹介人物）によって、異なる行動を取る。ＳＴ６０１で、見た広告がテレビジョン番組名を用いた広告だったとき、顧客の行動は、ＳＴ６０２に遷移する。ＳＴ６０１で、見た広告が紹介人物を用いた広告だったとき、顧客の行動は、ＳＴ６０７に遷移する。
【００７５】
次に、顧客の行動は、テレビジョン番組を知っているか否かで異なる行動を取る（ＳＴ６０２）。顧客の行動は、テレビジョン番組を知っているとき（ＳＴ６０２−Ｙｅｓ）、ＳＴ６０３に遷移する。顧客の行動は、テレビジョン番組を知らないとき（ＳＴ６０２−Ｎｏ）、ＳＴ６０６に遷移する。ＳＴ６０２で、テレビジョン番組を知っているとき、顧客の行動は、テレビジョン番組を見ていたか否かで異なる行動を取る（ＳＴ６０３）。顧客の行動は、テレビジョン番組を見ていたとき（ＳＴ６０３−Ｙｅｓ）、ＳＴ６０４に遷移する。顧客の行動は、テレビジョン番組を見ていないとき（ＳＴ６０３−Ｎｏ）、ＳＴ６０５に遷移する。
【００７６】
ＳＴ６０３で、テレビジョン番組を見ていたとき、顧客は、高確率で販促商品を購入する（ＳＴ６０４）。ＳＴ６０３で、テレビジョン番組を見ていないとき、顧客は、販促商品を購入する可能性がある（ＳＴ６０５）。ＳＴ６０２で、テレビジョン番組を知らないとき、顧客の購入意欲は上がらない（ＳＴ６０６）。ＳＴ６０１で、見た広告が紹介人物を用いた広告だったとき、顧客は、紹介人物を知っているか否かで異なる行動を取る（ＳＴ６０７）。紹介人物を知っているとき（ＳＴ６０７−Ｙｅｓ）、顧客の行動は、ＳＴ６０８に遷移する。紹介人物を知らないとき（ＳＴ６０７−Ｎｏ）、顧客の行動は、ＳＴ６１１に遷移する。
【００７７】
ＳＴ６０７で、紹介人物を知っているとき、顧客は、テレビジョン番組を見ていたか否かで異なる行動を取る（ＳＴ６０８）。テレビジョン番組を見ていたとき（ＳＴ６０８−Ｙｅｓ）、顧客の行動は、ＳＴ６０９に遷移する。テレビジョン番組を見ていなかったとき（ＳＴ６０８−Ｎｏ）、顧客の行動は、ＳＴ６１０に遷移する。ＳＴ６０８で、テレビジョン番組を見ていたとき、顧客は、高確率で販促商品を購入する（ＳＴ６０９）。ＳＴ６０８で、テレビジョン番組を見ていなかったとき、顧客は、購入する可能性がある（ＳＴ６１０）。ＳＴ６０７で、紹介人物を知らないとき、顧客の購入意欲は上がらない（ＳＴ６１１）。
【００７８】
以上のことから、テレビジョン番組で店舗商品が紹介された場合、顧客がそのテレビジョン番組を視聴していれば、より高い確率で紹介された店舗商品を購入することが分かる。従って、視聴率の最も高い紹介コンテンツを販促コンテンツとし、販促コンテンツの視聴率に応じて好適な発注量を算出する第１の実施形態の販促効果推定システム１によって、ユーザはより適切な発注業務を行うことができる。
【００７９】
図２０は、日付毎に商品Ａ、あるいは、商品Ａが含まれるカテゴリー（例えば、品種等）がコンテンツで紹介された累計時間をヒストグラム化し、その上に、紹介された商品Ａの売上高の変化と、カテゴリー全体の売上高の変化とを、折れ線グラフ化して乗せた図である。図２０で示したように、商品Ａの売上と、商品Ａを含むカテゴリー全体の売り上げは、商品Ａがコンテンツで紹介される時間（露出時間）の増加とともに上昇することが分かる。このような売り上げの上昇は、一般的に現実で起こる傾向である。従って、販促効果推定システム１は、視聴率の最も高い紹介コンテンツを販促コンテンツとし、販促コンテンツの視聴率に応じて好適発注量を算出するので、販促コンテンツによる販促効果をより適切に反映した好適発注量を算出する。そして、ユーザは、算出された好適発注量によって、より適切な発注業務を行うことができる。
【００８０】
なお、上記第１の実施形態において、販促効果推定システム１は、店舗装置３に販促効果情報画像を送信して表示させるものとしたが、これに限られない。販促効果推定システム１は、例えば、特定のＰＣ（Personal  Computer）に販促効果情報画像を送信して表示させてもよいし、店長や発注担当者の携帯電話端末へ販促効果情報画像をメールで送信してもよいし、所定の店内放送を放送してもよい。
また、本実施形態において、販促効果推定システム１には、店舗Ｓｈｐの一店舗のみが含まれている場合を説明したが、これに限られず、複数の店舗が含まれていてもよい。その場合、販促効果推定サーバ４は、店舗毎に好適発注量や販促効果情報画像等を生成（第１の実施形態の場合）してもよい。また、販促効果推定サーバ４は、すべての店舗に対して生成された好適発注量や販促効果情報画像等を保持し、ユーザが店舗装置３によって欲しい情報を選択するとしてもよい。また、販促効果推定サーバ４は、すべての店舗に対して生成された好適発注量や販促効果情報画像等を、各店舗に対応づけられた好適発注量や販促効果情報画像等を自動的に配信するとしてもよい。
【００８１】
＜第２の実施形態＞
以下、第２の実施形態について説明する。構成については、図１及び図１０を援用し、同じ機能部に対して同一の符号を付して説明する。第２の実施形態における販促効果推定システム１は、例えば、店舗装置３が、販促効果推定装置１１として、販促効果推定サーバ４の各種機能部を備えている。図２１は、第２の実施形態における販促効果推定システム１の利用状況を示す図である。販促効果推定装置１１は、算出した好適発注量に基づいて、発注画面ｏｒｄｅｒを、自装置のディスプレイに表示させる。また、販促効果推定装置１１は、ユーザからの操作によって、生成した販促効果情報画像を、自装置のディスプレイに表示させる。さらに、販促効果推定装置１１は、販促コンテンツの視聴率が所定の閾値を超えた場合、ハンディーターミナル２にアラート画像ａｌｒｔを出力して表示させる。
【００８２】
このように、第２の実施形態の販促効果推定システム１は、販促効果推定装置１１として、販促効果推定サーバ４の機能部を持った店舗装置３を備えていることによって、第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。
【００８３】
＜第３の実施形態＞
以下、第３の実施形態について説明する。構成については、図１及び図１０を援用し、同じ機能部に対して同一の符号を付して説明する。第３の実施形態の販促効果推定サーバ４の販促効果推定部１１０と好適発注量算出部１１６は、販促コンテンツの視聴率が、店舗装置３がアラート画像を生成してハンディーターミナル２に出力するときに用いる所定の閾値を超えた場合のみ、販促効果を示す係数及び好適発注量を算出し、所定の閾値を超えていない場合は、通常発注量を好適発注量として店舗装置３と、販促効果情報画像生成部１１２に出力する。
【００８４】
このように、第３の実施形態における販促効果推定システム１は、ハンディーターミナル２にアラート画像が表示された場合にのみ、アラート画像に表示された店舗商品の発注量に対して好適発注量を算出し、第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。
【００８５】
＜第３の実施形態の変形例＞
以下、第３の実施形態の変形例について説明する。第３の実施形態の変形例の販促効果推定システム１は、第３の実施形態の販促効果推定システム１の機能に加えて、以下のような機能を持つ。第３の実施形態の変形例の販促効果情報画像生成部１１２は、販促コンテンツの視聴率が、店舗装置３がアラート画像を生成してハンディーターミナル２に出力するときに用いる所定の閾値を超えた場合のみ、販促効果情報画像を生成する。
【００８６】
このように、第３の実施形態の変形例における販促効果推定システム１は、ハンディーターミナル２にアラート画像が表示された場合にのみ、販促効果情報画像を生成する。従って、ハンディーターミナル２にアラート画像が表示された店舗商品の販促効果情報画像のみ、店舗装置３で表示することができる。従って、第３の実施形態の変形例における販促効果推定システム１は、ハンディーターミナル２にアラート画像が表示させた場合にのみ、第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。
【００８７】
＜第４の実施形態＞
以下、第４の実施形態について説明する。構成については、図１及び図１０を援用し、同じ機能部に対して同一の符号を付して説明する。第４の実施形態における販促効果推定システム１の販促効果推定部１１０及び販促効果情報画像生成部１１２は、過去の所定の期間（例えば３日間）に放送された販促コンテンツの候補である紹介コンテンツに対して、紹介コンテンツを視聴した消費者の視聴時間、及び紹介コンテンツが放送終了してからの経過時間に基づいて、世間での販促商品に対する消費者からの関心の高さを示す適正点数を算出する。販促効果推定部１１０及び販促効果情報画像生成部１１２は、算出した適正点数に応じて紹介コンテンツから販促コンテンツを選択する。
【００８８】
図２２は、適正点数の算出方法を説明するための概念図である。販促効果推定部１１０は、図２２の概念図を用いて、適正点数を算出する。図２２において、イベント内容情報種別は、商品の紹介のされ方を類型化した情報である。イベント内容情報種別は、例えば、販促商品が食品だった場合、イベント内容情報を自然言語解析して得られた情報が、当該食品をそのまま食べると美味しいという情報であれば情報Ａとなり、当該食品が健康に良いという情報であれば情報Ｂとなり、当該食品を調理したら美味しくなかったという情報であれば情報Ｃとなる。また、放送終了時刻は、各紹介コンテンツの放送終了時刻を表す。また、第１から第４の視聴者による視聴時間は、第１から第４の視聴者それぞれの、各紹介コンテンツを視聴した時間を表す。また、内容別重み付け係数は、各紹介コンテンツのイベント内容情報種別に対して割り当てられた販促効果への影響度を表す指標である。販促効果推定部１１０は、紹介コンテンツのイベント内容情報を自然言語解析し、視聴者の購買意欲との関連性の強弱に基づいて、紹介コンテンツに所定の重み付け係数を、内容別重み付け係数として付与する。具体的には、販促効果推定部１１０は、例えば、紹介コンテンツｖｖｖの自然言語解析の結果、深夜帯のお笑いコンテンツと判定されると重み付け係数が０．５となる。
【００８９】
また、経過時間別重み付け係数は、紹介コンテンツの放送終了時刻からの経過時間による販促効果への影響度を表す指標である。紹介コンテンツに対する世間での話題性は、紹介コンテンツの放送終了時刻から時間が経過するほど低下するので、経過時間別重み付け係数は小さくなる。販促効果情報画像生成部１１２は、例えば、経過時間別重み付け係数を、次式（８）によって算出する。なお、経過時間の単位は「時間」である。
（経過時間別重み付け係数）＝１−（経過時間）／７０・・・（８）
【００９０】
販促効果推定部１１０は、紹介コンテンツ毎の視聴者の視聴時間の合計に対して、内容別重み付け係数と、経過時間別重み付け係数とを乗算し、適正点数を算出する。図２２の概念図では、視聴者は第１から第４の視聴者の４人のみとなっているが、これはあくまで一例である。適正点数の算出は、例えば、紹介コンテンツｘｘｘに対しては、第１から第４の視聴者の視聴時間の合計が３２０秒であり、内容別重み付け係数が１、経過時間別重み付け係数が０．８２なので、適正点数は、次式（９）で表され、２６２となる。
３２０×１×０．８２≒２６２・・・（９）
【００９１】
販促効果推定部１１０は、例えば、過去３日間の紹介コンテンツ全てに対して、適正点数を算出し、イベント内容情報種別毎に合計点数を算出する。図２２の概念図では、情報Ａの適正点数の合計は、紹介コンテンツｘｘｘ、ｖｖｖの２つのコンテンツの適正点数の合計なので、２９８．９ポイントとなる。同様に、情報Ｂの適正点数の合計は１６０ポイントであり、情報Ｃの適正点数の合計は３６．５ポイントである。販促効果推定部１１０は、最も高い適正点数の合計となったイベント内容情報種別に対応する紹介コンテンツの中から、販促コンテンツを選択する。図２２の概念図の例では、情報Ａが最も適正点数の合計が高いので、情報Ａの紹介コンテンツであるｘｘｘ、ｖｖｖのいずれかが販促コンテンツとして選択される。販促効果推定部１１０は、最も高い適正点数の合計となった紹介コンテンツ特定情報種別の紹介コンテンツの中から、適正点数が最も高い紹介コンテンツを、販促コンテンツとして選択する。なお、販促効果情報画像生成部１１２の適正点数に関する処理は、販促効果推定部１１０と同様であるため、詳細な説明を省略する。
【００９２】
このように、第４の実施形態の販促効果推定サーバ４は、紹介コンテンツを視聴した消費者（視聴者）の視聴履歴情報の一例である視聴時間に基づいて、適正点数を算出することで販促コンテンツを選択する。適正点数は、世間での販促商品に対する消費者からの関心の高さを示すため、販促効果推定部１１０は、適正点数による選択によって、より好適な販促効果を示す係数を算出することができる。
【００９３】
なお、第４の実施形態における重み付け係数は、内容別重み付け係数と経過時間別重み付け係数のみだったが、これに限られない。例えば、１分を超える放送時間の紹介コンテンツで、視聴者の他のコンテンツへの移動率が所定の割合以下の場合、紹介コンテンツは、目が離せないコンテンツであることを意味するので、購買意欲に高い影響があると考えられる。そのような場合を想定し、第４の実施形態における重み付け係数は、移動率による重み付け係数を含んでいてもよい。また、紹介コンテンツに関するツィート数が、他のコンテンツに関するツィート数に比べて高い場合、購買意欲に高い影響があると考えられる。そのような場合を想定し、第４の実施形態における重み付け係数は、ツィート数の多寡による重み付け係数を含んでいてもよい。
【００９４】
また、第４の実施形態における販促効果推定システム１は、算出した適正点数が０より大きい点数だったすべての紹介コンテンツに関して販促効果への影響を示す係数を算出し、算出したすべての販促効果への影響を示す係数を和算、あるいは乗算して得られた値を、最終的な販促効果への影響を示す係数としてもよい。
【００９５】
＜第５の実施形態＞
以下、第５の実施形態について説明する。構成については、図１及び図１０を援用し、同じ機能部に対して同一の符号を付して説明する。第５の実施形態における販促効果推定部１１０は、販促コンテンツの視聴者と、視聴者が共通する度合いが高い他のコンテンツ（以下、相関コンテンツという）のコンテンツ情報に基づいて、他コンテンツ影響係数ｋ６を算出するためのキーワードを抽出する。本実施形態において、説明を簡略化するため、販促商品を食品とするが、これに限られず、衣料品や電化製品等であってもよい。
【００９６】
図２３は、相関コンテンツの選択を説明するための概念図である。販促効果推定部１１０は、図２３の概念図を用いて、相関コンテンツを選択する。図２３の概念図は、各コンテンツの視聴の有無を示す視聴パターンと、テレビジョン受像機の数を対応付けた情報である。図２３の概念図の２行目は、コンテンツ１〜３の視聴状況全てが「視聴」となっている。そして、概念図の再右列は、視聴状況毎の視聴台数を表示している。従って、概念図の２行目は、再右列の視聴状況毎の視聴台数は、コンテンツ１〜３の全てを視聴したテレビジョン受像機の台数を表している。図２３の概念図の３行目ならば、再右列の視聴状況毎の視聴台数は、コンテンツ１及びコンテンツ２を両方視聴し、コンテンツ３を視聴していないテレビジョン受像機の台数である。図２３の概念図の最下行は、コンテンツ毎の、視聴したテレビジョン受像機の総台数を表示している。
【００９７】
販促効果推定部１１０は、例えば、コンテンツ１を過去３日間において販促商品を紹介した最も視聴率の高かったコンテンツ、コンテンツ２を過去３日間においてコンテンツ１の次に全国視聴率の高かった販促商品を紹介したコンテンツとする。そして、販促効果推定部１１０は、例えば、コンテンツ３を、過去３日間において販促商品と関連して料理に使用する食品（以下、関連食品という）を紹介したコンテンツとする。関連食品は、例えば、販促商品が「苺」だとすると、苺を使用したロールケーキが紹介されていた場合、ロールケーキに使用される生クリームや小麦粉のことである。
【００９８】
販促効果推定部１１０は、コンテンツ１及びコンテンツ２を、紹介コンテンツの紹介コンテンツ特定情報を格納している前述の紹介コンテンツ特定情報テーブルｔ１０５１と、全国のテレビジョン受像機から収集された前述の視聴ログとに基づいて選択する。コンテンツ３について、販促効果推定部１１０は、料理のレシピを紹介する所定のＷｅｂサイトから、販促商品を使ったレシピを検索し、検索したレシピから自然言語解析によって関連食品を抽出する。販促効果推定部１１０は、抽出した関連食品を紹介したコンテンツ（以下、関連食品紹介コンテンツという）をコンテンツ情報テーブルｔ９１から抽出する。抽出された関連食品紹介コンテンツは、関連食品と対応付けられている。販促効果推定部１１０は、抽出した関連食品紹介コンテンツの視聴台数を、視聴ログから抽出し、最も視聴台数の多かった関連食品紹介コンテンツを、コンテンツ３とする。
【００９９】
販促効果推定部１１０は、例えば、コンテンツ１を「あまいお」という苺を紹介したコンテンツ、コンテンツ２が苺のランキングを紹介したコンテンツ、コンテンツ３が生クリーム（上記の関連食品）を紹介したコンテンツである場合、他コンテンツ影響係数ｋ６を算出するためのキーワードの抽出源となる他コンテンツの候補を、コンテンツ２及びコンテンツ３とする。販促効果推定部１１０は、コンテンツ２とコンテンツ３とのうち、コンテンツ１とともに視聴していた台数が多い方のコンテンツを、抽出源コンテンツとする。具体的には、図２３の概念図の場合、コンテンツ１の総視聴台数が１００台であり、コンテンツ１を視聴してはいないがコンテンツ２を視聴していた台数が２０台、コンテンツ１を視聴していないがコンテンツ３を視聴していた台数が４５台である。コンテンツ１とコンテンツ２とのいずれかを視聴していた台数Ｎ１２は、次式（１０）で表され、コンテンツ１とコンテンツ３とのいずれかを視聴していた台数Ｎ１３は、次式（１１）で表される。
Ｎ１２＝１００＋２０＝１２０（台）・・・（１０）
Ｎ１３＝１００＋４５＝１４５（台）・・・（１１）
【０１００】
この場合、販促効果推定部１１０は、Ｎ１３の方がＮ１２よりも多いため、コンテンツ３を抽出源コンテンツとして選択することで、より好適な他コンテンツ影響係数ｋ６を得ることができる。従って、販促効果推定部１１０は、コンテンツ３を抽出源コンテンツとして選択する。
【０１０１】
このように、第５の実施形態の販促効果推定サーバ４は、販促コンテンツとの相関が高い抽出源コンテンツを抽出することで、より好適な他コンテンツ影響係数ｋ６を得ることができ、その結果として、より好適な販促効果を示す係数を算出することができる。
【０１０２】
＜第６の実施形態＞
以下、第６の実施形態について説明する。構成については、図１及び図１０を援用し、同じ機能部に対して同一の符号を付して説明する。第６の実施形態における販促効果推定部１１０は、地域視聴率影響係数ｋ１を算出する際に使用する予想視聴率を、例えば、放送された販促コンテンツが定期的に放送される場合の前回以前の放送の視聴率に基づいて算出する。従って、第６の実施形態における販促効果推定サーバ４は、予想視聴率をユーザ入力情報として受け付けるユーザ入力情報受付部１１４及びユーザ入力情報記憶部１１５を省略してよい。
【０１０３】
販促効果推定部１１０は、例えば、一週間前に放送された販促コンテンツの平均視聴率を、予想視聴率として算出する。視聴率の算出処理は、図１４で示した視聴率算出部１０７の視聴率算出処理と同様なので、詳細な説明を省略する。
【０１０４】
このように、第６の実施形態の販促効果推定サーバ４は、販促効果推定部１１０が予想視聴率を算出するので、ユーザの入力を要求することなく第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。
【０１０５】
＜第７の実施形態＞
以下、第７の実施形態について説明する。構成については、図１及び図１０を援用し、同じ機能部に対して同一の符号を付して説明する。第６の実施形態における販促効果推定部１１０は、地域視聴率影響係数ｋ１を算出する際に使用した予想視聴率を、マスメディア等が各種コンテンツの予想視聴率を登録して提供するための予想視聴率提供サーバから取得する。従って、第７の実施形態における販促効果推定サーバ４は、予想視聴率をユーザ入力情報として受け付けるユーザ入力情報受付部１１４及びユーザ入力情報記憶部１１５を省略してよい。図２４は、第７の実施形態における販促効果推定システム１の利用状況を示す図である。
【０１０６】
第７の実施形態における販促効果推定システム１は、販促効果推定システム１は、ハンディーターミナル２、店舗装置３、販促効果推定サーバ４、店舗商品サーバ５、店舗商品補足サーバ６、ＰＯＳサーバ７、視聴ログサーバ８、コンテンツ情報サーバ９、コンテンツ記録サーバ１０、及び予想視聴率提供サーバ１２を含む。
【０１０７】
予想視聴率提供サーバ１２は、マスメディア等が提供する各種コンテンツに対する予想視聴率を記憶する。予想視聴率提供サーバ１２は、ＮＷを介して、販促効果推定サーバ４と通信可能に接続されている。
第７の実施形態における販促効果推定サーバ４の販促効果推定部１１０は、地域視聴率影響係数ｋ１を算出するため、予想視聴率を予想視聴率提供サーバ１２から取得する。
【０１０８】
このように、第７の実施形態の販促効果推定サーバ４は、ユーザ入力情報受付部１１４及びユーザ入力情報記憶部１１５を含まなくても、販促効果推定部１１０が、予想視聴率を、予想視聴率提供サーバ１２から取得するので、第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。
【０１０９】
以上、この発明の実施形態を、図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない限り、変更、置換、削除等されてもよい。
【０１１０】
また、図１、図１０、図２１における販促効果推定システム１を構成する各部の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、実行することにより販促効果推定システム１の実施を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳ（Operation  System）や周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
【０１１１】
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
【０１１２】
（１）本発明の一態様は、放送されたコンテンツであって、商品に関連する情報が含まれたコンテンツの視聴履歴情報を取得する第１の取得部と、
前記取得した視聴履歴情報に基づいて、前記商品に関連する情報が含まれたコンテンツからの前記商品の販売を促進させる効果を示す推定値を算出する推定部と、
を備える販促効果推定装置である。
（２）また、本発明の他の態様は、（１）に記載の販促効果推定装置であって、前記効果を示す推定値を算出するための基準値を取得する第２の取得部を備え、前記推定部は、前記取得した視聴履歴情報の値と、前記取得した基準値とに基づいて、前記効果を示す推定値を算出する、販促効果推定装置である。
（３）また、本発明の他の態様は、（２）に記載の販促効果推定装置であって、前記第２の取得部は、ユーザからの数値の入力を受け付け、前記受け付けた数値を、前記基準値として取得する、販促効果推定装置である。
【０１１３】
（４）また、本発明の他の態様は、（２）に記載の販促効果推定装置であって、前記放送されたコンテンツの視聴程度を予想した値を算出する第１の算出部を備え、前記第２の取得部は、第１の算出部が算出した前記視聴程度を予想した値を、前記基準値として取得する、販促効果推定装置である。
（５）また、本発明の他の態様は、（４）に記載の販促効果推定装置であって、前記第１の算出部は、前記放送されたコンテンツが定期的に放送される場合の前回以前の放送の視聴履歴情報に基づいて、前記基準値を算出する、販促効果推定装置である。
【０１１４】
（６）また、本発明の他の態様は、（２）に記載の販促効果推定装置であって、前記第２の取得部は、前記商品に関連する情報が含まれたコンテンツが放送される以前に予想された予想視聴履歴情報を、前記基準値として外部サーバから取得する、販促効果推定装置である。
（７）また、本発明の他の態様は、（１）から（６）のうちいずれか一項に記載の販促効果推定装置であって、前記推定部は、ユーザ操作を反映させてＷｅｂサーバが提供する情報であって、前記商品に関連する情報が含まれたコンテンツに関連する情報に基づいて、前記効果を推定する、販促効果推定装置である。
【０１１５】
（８）また、本発明の他の態様は、（１）から（７）のうちいずれか一項に記載の販促効果推定装置であって、前記推定部は、前記商品に関する情報が含まれたコンテンツが放送された期間に基づいて、前記効果を推定する、販促効果推定装置である。
（９）また、本発明の他の態様は、（１）から（８）のうちいずれか一項に記載の販促効果推定装置であって、前記第１の取得部が取得した視聴履歴情報が、設定条件を満たすか否かを判定する判定部と、前記判定部の判定結果に基づいて、前記商品の発注量の調整を促す情報を出力するアラート部と、を備える販促効果推定装置である。
【０１１６】
（１０）また、本発明の他の態様は、（１）から（９）のうちいずれか一項に記載の販促効果推定装置であって、前記効果を示す推定値が、設定条件を満たすか否かを判定する判定部と、前記判定部の判定結果に基づいて、前記商品の発注量の調整を促す情報を出力するアラート部と、を備える販促効果推定装置である。
（１１）また、本発明の他の態様は、（９）に記載の販促効果推定装置であって、前記推定部は、前記判定部の判定結果が、前記設定条件を満たすと判定した場合に、前記商品の販売を促進させる効果を示す推定値を算出する、販促効果推定装置である。
【０１１７】
（１２）また、本発明の他の態様は、（９）から（１１）のうちいずれか一項に記載の販促効果推定装置であって、前記アラート部は、前記発注量の調整を促す情報を出力する商品とは異なる商品であって、前記発注量の調整を促す情報を出力する商品に関連する商品の発注量の調整を促す情報を併せて出力する、販促効果推定装置である。
（１３）また、本発明の他の態様は、（１）から（１２）のうちいずれか一項に記載の販促効果推定装置であって、前記推定部の推定結果に基づいて、前記商品の発注量を算出する第２の算出部を備える、販促効果推定装置である。
【０１１８】
（１４）また、本発明の他の態様は、（１）から（１３）のうちいずれか一項に記載の販促効果推定装置であって、前記推定部の推定結果に基づく情報と、前記商品に関連する情報が含まれたコンテンツの情報とを含む画像を生成する生成部を備える、販促効果推定装置である。
（１５）また、本発明の他の態様は、（１３）又は（１３）を引用する（１４）に記載の販促効果推定装置と、前記第２の算出部により算出された発注量で、前記商品を発注する発注部と、を備える発注管理装置である。
【０１１９】
（１６）また、本発明の他の態様は、（１）から（１５）のうちいずれか一項に記載の販促効果推定装置と、ユーザからの発注量の入力を受け付ける受付部と、前記受け付けた発注量を発注する発注部と、を備える発注管理装置である。
（１７）また、本発明の他の態様は、放送されたコンテンツであって、商品に関連する情報が含まれたコンテンツの視聴履歴情報を取得し、前記取得した視聴履歴情報に基づいて、前記商品に関連する情報が含まれたコンテンツからの前記商品の販売を促進させる効果を示す推定値を算出する、販促効果推定方法である。
（１８）また、本発明の他の態様は、コンピュータに、放送されたコンテンツであって、商品に関連する情報が含まれたコンテンツの視聴履歴情報を取得させ、前記取得した視聴履歴情報に基づいて、前記商品に関連する情報が含まれたコンテンツからの前記商品の販売を促進させる効果を示す推定値を算出させる、販促効果推定プログラムである。
【符号の説明】
【０１２０】
１・・・販促効果推定システム  ２・・・ハンディーターミナル  ３・・・店舗装置  ４・・・販促効果推定サーバ  ５・・・店舗商品サーバ  ６・・・店舗商品補足サーバ  ７・・・ＰＯＳサーバ  ８・・・視聴ログサーバ  ９・・・コンテンツ情報サーバ  １０・・・コンテンツ記録サーバ  １１・・・販促効果推定装置  １２・・・予想視聴率提供サーバ  １０１・・・通信部  １０２・・・店舗商品取得部  １０４・・・商品補足情報取得部  １０５・・・紹介コンテンツ特定情報取得部  １０６・・・紹介コンテンツ特定情報記憶部  １０７・・・視聴率算出部  １０８・・・好適コンテンツ選択部  １１０・・・好適発注量算出部  １１１・・・通常発注量取得部  １１２・・・販促効果情報画像生成部  １１３・・・販促効果情報画像記憶部  １１４・・・ユーザ入力情報受付部  １１５・・・ユーザ入力情報記憶部  １１６・・・販促効果推定部
【要約】
【課題】商品に関連する情報が含まれたコンテンツの販促効果を、より適切に推定することができる販促効果推定装置を提供すること。
【解決手段】放送されたコンテンツであって、商品に関連する情報が含まれたコンテンツの視聴履歴情報を取得する第１の取得部と、前記取得した視聴履歴情報に基づいて、前記商品に関連する情報が含まれたコンテンツからの前記商品の販売を促進させる効果を示す推定値を算出する推定部と、を備える販促効果推定装置。
【選択図】図１【図１】
0005485454.tif 000002
【図２】
0005485454.tif 000003
【図３】
0005485454.tif 000004
【図４】
0005485454.tif 000005
【図５】
0005485454.tif 000006
【図６】
0005485454.tif 000007
【図７】
0005485454.tif 000008
【図８】
0005485454.tif 000009
【図９】
0005485454.tif 000010
【図１０】
0005485454.tif 000011
【図１１】
0005485454.tif 000012
【図１２】
0005485454.tif 000013
【図１３】
0005485454.tif 000014
【図１４】
0005485454.tif 000015
【図１５】
0005485454.tif 000016
【図１６】
0005485454.tif 000017
【図１７】
0005485454.tif 000018
【図１８】
0005485454.tif 000019
【図１９】
0005485454.tif 000020
【図２０】
0005485454.tif 000021
【図２１】
0005485454.tif 000022
【図２２】
0005485454.tif 000023
【図２３】
0005485454.tif 000024
【図２４】
0005485454.tif 000025