(57)【要約】  本技術の一形態に係る情報処理装置は、受信部と、生成部と、判定部と、収集部とを具備する。前記受信部は、コンテンツを受信する。前記生成部は、前記受信したコンテンツを解析して前記コンテンツに関する１以上の解析情報を生成する。前記判定部は、前記生成された１以上の解析情報の各々の有効性を判定する。前記収集部は、前記判定部により有効であると判定された解析情報をもとに、ネットワーク上の前記コンテンツに関するコンテンツ情報を収集する。
2017056387.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツを受信する受信部と、
前記受信したコンテンツを解析して前記コンテンツに関する１以上の解析情報を生成する生成部と、
前記生成された１以上の解析情報の各々の有効性を判定する判定部と、
前記判定部により有効であると判定された解析情報をもとに、ネットワーク上の前記コンテンツに関するコンテンツ情報を収集する収集部と、
を具備する情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記判定部は、前記生成された１以上の解析情報の各々に設定される有効期限をもとに、前記有効性を判定する
情報処理装置。
【請求項３】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記判定部は、前記生成された１以上の解析情報の各々の重要度を判定し、
前記収集部は、前記判定部により判定された前記各々の重要度をもとに、前記コンテンツ情報を収集する
情報処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の情報処理装置であって、
前記コンテンツは、番組コンテンツであり、
前記生成部は、前記番組コンテンツに含まれる複数の種類の情報の各々を解析することで、前記１以上の解析情報を生成し、
前記判定部は、解析の対象となる情報の種類をもとに、前記解析情報の重要度を判定する
情報処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の情報処理装置であって、
前記生成部は、前記番組コンテンツに含まれるテロップ、字幕、音声、及び画像の少なくとも１つをもとに、前記コンテンツに関する１以上のキーワードを生成し、
前記収集部は、前記判定部により有効と判定されたキーワードをもとに、前記コンテンツ情報を収集する
情報処理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の情報処理装置であって、さらに、
前記番組コンテンツ内のシーンの切替わりを検出可能な検出部を具備し、
前記判定部は、前記キーワードに設定された有効期限の経過前に、前記シーンの切替えが検出された場合には、前記キーワードを無効とする
情報処理装置。
【請求項７】
請求項５に記載の情報処理装置であって、さらに、
前記番組コンテンツ内に含まれるシーンの切替えを検出可能な検出部を具備し、
前記判定部は、前記キーワードに設定された有効期限の経過前に、前記シーンの切替えが検出された場合には、前記キーワードの重要度を下げる
情報処理装置。
【請求項８】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記コンテンツは、撮像装置により撮影された撮影コンテンツであり、
前記生成部は、前記撮影コンテンツを解析して前記撮影コンテンツに含まれる１以上の被写体を抽出し、
前記収集部は、前記判定部により有効と判定された被写体に関する被写体情報を収集する
情報処理装置。
【請求項９】
請求項８に記載の情報処理装置であって、
前記判定部は、前記撮影コンテンツ内の前記被写体の大きさをもとに、前記被写体の需要度を判定する
情報処理装置。
【請求項１０】
コンテンツを受信し、
前記受信したコンテンツを解析して前記コンテンツに関する１以上の解析情報を生成し、
前記生成された１以上の解析情報の各々の有効性を判定し、
前記判定部により有効であると判定された解析情報をもとに、ネットワーク上の前記コンテンツに関するコンテンツ情報を収集する
ことをコンピュータが実行する情報処理方法。
【請求項１１】
コンテンツを受信するステップと、
前記受信したコンテンツを解析して前記コンテンツに関する１以上の解析情報を生成するステップと、
前記生成された１以上の解析情報の各々の有効性を判定するステップと、
前記判定部により有効であると判定された解析情報をもとに、ネットワーク上の前記コンテンツに関するコンテンツ情報を収集するステップと
をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本技術は、例えばインターネット等のネットワーク上にある情報を収集する情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、テレビ番組やラジオ放送等のコンテンツにメタデータを付与し、当該メタデータをもとにインターネット等を介して、コンテンツに関する情報を収集する技術が知られている。例えば特許文献１には、テレビ番組等のコンテンツに、より精度の高いメタデータを付与するための情報付与装置について記載されている。【０００３】
特許文献１の情報付与装置では、番組コンテンツにメタデータとして付与されているテキストデータが取得される。取得されたテキストデータが形態素解析されることで、単語データが抽出される。検索ログ等が参照され抽出された単語データの発生時間が算出され、当該算出された発生時間をもとに、単語発生数に関する時系列データが算出される。【０００４】
単語発生数に関する時系列データは、傾向変動成分、周期変動成分、及び不規則変動成分の３つの成分に分解される。このうち番組放送に起因する変動を含む不規則変動成分を用いて単語データを評価することで、番組放送の影響を受けた単語をより高精度に抽出することができ、高精度のメタデータを付与することができる（特許文献１の明細書段落［００２５］−［００２８］［００４０］−［００４９］）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１５−４９７６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
近年では、Twitter（登録商標）等のＳＮＳ（Social Networking Service）が広く利用されている。例えばＳＮＳに投稿されたコメント等から、番組コンテンツ等に関する情報を、リアルタイムで高精度に収集可能な技術が求められている。【０００７】
以上のような事情に鑑み、本技術の目的は、コンテンツに関する情報をリアルタイムで高精度に収集可能な情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る情報処理装置は、受信部と、生成部と、判定部と、収集部とを具備する。
前記受信部は、コンテンツを受信する。
前記生成部は、前記受信したコンテンツを解析して前記コンテンツに関する１以上の解析情報を生成する。
前記判定部は、前記生成された１以上の解析情報の各々の有効性を判定する。
前記収集部は、前記判定部により有効であると判定された解析情報をもとに、ネットワーク上の前記コンテンツに関するコンテンツ情報を収集する。【０００９】
この情報処理装置では、受信したコンテンツに対してコンテンツに関する解析情報が生成され、その有効性が判定される。そして有効であると判定された解析情報をもとに、ネットワーク上のコンテンツ情報が収集される。これによりコンテンツ情報をリアルタイムで高精度に収集することが可能となる。【００１０】
前記判定部は、前記生成された１以上の解析情報の各々に設定される有効期限をもとに、前記有効性を判定してもよい。
これによりコンテンツの内容に沿った高い精度の解析情報をもとに、コンテンツ情報を収集することが可能となる。【００１１】
前記判定部は、前記生成された１以上の解析情報の各々の重要度を判定してもよい。この場合、前記収集部は、前記判定部により判定された前記各々の重要度をもとに、前記コンテンツ情報を収集してもよい。
これによりコンテンツの内容に沿って高精度にコンテンツ情報を収集することができる。【００１２】
前記コンテンツは、番組コンテンツであってもよい。この場合、前記生成部は、前記番組コンテンツに含まれる複数の種類の情報の各々を解析することで、前記１以上の解析情報を生成してもよい。また前記判定部は、解析の対象となる情報の種類をもとに、前記解析情報の重要度を判定してもよい。
これにより番組コンテンツに関するコンテンツ情報をリアルタイムで高精度に収集することができる。【００１３】
前記生成部は、前記番組コンテンツに含まれるテロップ、字幕、音声、及び画像の少なくとも１つをもとに、前記コンテンツに関する１以上のキーワードを生成してもよい。この場合、前記収集部は、前記判定部により有効と判定されたキーワードをもとに、前記コンテンツ情報を収集してもよい。
例えばキーワードを検索ワードとして検索することで、高精度にコンテンツ情報を収集することができる。【００１４】
前記情報処理装置は、さらに、前記番組コンテンツ内のシーンの切替わりを検出可能な検出部を具備してもよい。この場合、前記判定部は、前記キーワードに設定された有効期限の経過前に、前記シーンの切替えが検出された場合には、前記キーワードを無効としてもよい。
これによりシーンの切替わりに応じて高精度にコンテンツ情報を収集することができる。【００１５】
前記判定部は、前記キーワードに設定された有効期限の経過前に、前記シーンの切替えが検出された場合には、前記キーワードの重要度を下げてもよい。
これによりシーンの切替わりに応じて高精度にコンテンツ情報を収集することができる。【００１６】
前記コンテンツは、撮像装置により撮影された撮影コンテンツであってもよい。この場合、前記生成部は、前記撮影コンテンツを解析して前記撮影コンテンツに含まれる１以上の被写体を抽出てもよい。また前記収集部は、前記判定部により有効と判定された被写体に関する被写体情報を収集してもよい。
これにより撮影コンテンツに写っている被写体の情報を、リアルタイムで高精度に収集することができる。【００１７】
前記判定部は、前記撮影コンテンツ内の前記被写体の大きさをもとに、前記被写体の需要度を判定してもよい。
これにより撮影コンテンツ内に大きく写っている被写体の情報を、リアルタイムで高精度に収集することができる。【００１８】
本技術の一形態に係る情報処理方法は、コンピュータにより実行される情報処理方法であって、コンテンツを受信することを含む。
前記受信したコンテンツが解析されて前記コンテンツに関する１以上の解析情報が生成される。
前記生成された１以上の解析情報の各々の有効性が判定される。
前記判定部により有効であると判定された解析情報をもとに、ネットワーク上の前記コンテンツに関するコンテンツ情報が収集される。【００１９】
本技術の一形態に係るプログラムは、コンピュータに以下のステップを実行させる。
前記受信したコンテンツを解析して前記コンテンツに関する１以上の解析情報を生成するステップ。
前記生成された１以上の解析情報の各々の有効性を判定するステップ。
前記判定部により有効であると判定された解析情報をもとに、ネットワーク上の前記コンテンツに関するコンテンツ情報を収集するステップ。
【発明の効果】
【００２０】
以上のように、本技術によれば、コンテンツに関する情報をリアルタイムで高精度に収集することが可能となる。なお、ここに記載された効果は必ずしも限定されるものではなく、本開示中に記載されたいずれかの効果であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】第１の実施形態に係る情報収集システムの構成例を示す概略図である。
【図２】図１に示す情報収集サーバ、ユーザ端末、及びＳＮＳサーバの機能的な構成例を示すブロック図である。
【図３】図２に示すキーワード抽出部による動作例を示すフローチャートである。
【図４】キーワード及びスコアの保存処理の一例を示すフローチャートである。
【図５】番組関連コメント及び番組関連情報を含む情報表示画面の構成例を示す図である。
【図６】番組関連コメント投稿画面の構成例を示す模式図である。
【図７】番組関連コメント投稿画面の生成までの処理例を示すシーケンス図である。
【図８】第２の実施形態に係る情報収集サーバ、ユーザ端末、及びＳＮＳサーバの機能的な構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、本技術に係る実施形態を、図面を参照しながら説明する。
【００２３】
＜第１の実施形態＞
［情報収集システム］
図１は、本実施形態に係る情報処理システムである、情報収集システムの構成例を示す概略図である。情報収集システム１００は、情報収集サーバ１０と、ユーザ端末３０と、ＳＮＳサーバ４０と、ＳＮＳユーザ端末５０とを有する。これらの装置は、ネットワーク１を介して互いに通信可能となっている。
【００２４】
ネットワーク１としては、典型的には、インターネット等のＷＡＮ（Wide Area Network）が用いられるが、イントラネット等のＬＡＮ（Local Area Network）が用いられてもよい。その他、ネットワーク１を構築するためのプロトコルは限定されない。
【００２５】
情報収集サーバ１０は、例えばテレビ放送等の番組コンテンツを受信し、当該番組コンテンツに関するコンテンツ情報を、ネットワーク１を介して収集する。収集されたコンテンツ情報は、ユーザ端末３０に送信される。情報収集サーバ１０は、典型的には、コンテンツ情報の収集及び送信を、Ｗｅｂサービスとして提供するが、これに限定されない。情報収集サーバは、本実施形態に係る情報処理装置として機能する。
【００２６】
ユーザ端末３０は、本実施形態に係る情報収集システム１００を利用するユーザ５が使用する端末である。例えばユーザ端末３０に記憶されたＷｅｂブラウザを介して、収集された複数のコンテンツ情報が表示される。
【００２７】
ＳＮＳサーバ４０は、不特定多数のサービス利用者がネットワーク１を介してコメントをそれぞれ投稿することが可能なコミュニケーションサービスを提供する。本技術に係るコミュニケーションサービスは、Twitter（登録商標）等の種々のＳＮＳを含む。以下、コミュニケーションサービスを、ＳＮＳと記載して説明を行う。
【００２８】
ＳＮＳユーザ端末５０は、本実施形態に係るＳＮＳを利用するＳＮＳユーザが使用する端末である。例えばＳＮＳユーザは、ＳＮＳユーザ端末５０を用いてＳＮＳアカウントを取得する。当該ＳＮＳアカウントを用いてログインすることで、ＳＮＳの利用が可能となる。
【００２９】
なお本実施形態では、本情報収集システム５００のユーザ５も、ユーザ端末３０を用いてＳＮＳを利用可能であるとする。すなわちユーザ５は、ユーザ端末３０を用いてＳＮＳアカウントを取得済みである。もちろんＳＮＳアカウントを取得していない場合でも、本実情報収集システム１００を利用することは可能である。
【００３０】
図１に示すように、ユーザ端末３０は、番組コンテンツを放送するテレビ装置６０と通信可能に接続されている。両機器は、例えばBluetooth（登録商標）等の近距離無線通信や、ＷｉＦｉ等の無線ＬＡＮ通信により接続される。
【００３１】
情報収集サーバ１０、ユーザ端末３０、ＳＮＳサーバ４０、及びＳＮＳユーザ端末５０は、例えばＰＣ（Personal Computer）、スマートフォン、タブレット端末等の種々のコンピュータにより構成される。すなわち各装置は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ等のコンピュータの構成に必要なハードウェアを有する。
【００３２】
各装置による情報処理は、ＲＯＭやＨＤＤ等に記憶されたソフトウェアと、各装置が有するハードウェア資源との協働により実現される。具体的には、ＣＰＵがＲＯＭ等に記憶されたソフトウェアを構成するプログラムを、ＲＡＭにロードして実行することにより実現される。プログラムは、例えば種々の記録媒体を介して各装置にインストールされる。あるいはインターネット等を介して各装置にプログラムがインストールされてもよい。
【００３３】
図２は、情報収集サーバ１０、ユーザ端末３０、及びＳＮＳサーバ４０の機能的な構成例を示すブロック図である。各装置のＣＰＵが所定のプログラムを実行することで、図２に示す各機能ブロックが構成される。なお各機能ブロックを実現するために専用のハードウェアが適宜用いられてもよい。
【００３４】
情報収集サーバ１０は、放送受信部１１、メタデータ抽出部１２、ＣＭ区間検出部１３、番組解析部１４、キーワード抽出部１５、キーワード情報配信部１６、番組関連コメント取得・配信部１７、及び番組関連情報取得・配信部１８を有する。
【００３５】
放送受信部１１は、例えば地上デジタルテレビジョン放送、ＣＳデジタル放送、ＢＳデジタル放送など、放送局から配信されてくる番組コンテンツを受信する。番組コンテンツには、例えば放送局にて生成された番組コンテンツに関するメタデータが付されている。また放送受信部１１は、放送局から電子番組表（ＥＰＧ：Electronic Program Guide）も受信可能である。
【００３６】
メタデータ抽出部１２は、番組コンテンツに付されたメタデータを抽出する。メタデータとしては、例えば番組コンテンツのチャンネル、タイトル、出演者、放送時間、放送内容の概要等が挙げられる。またメタデータとして、番組コンテンツの開始から終了までのタイムスケジュールが付せられており、各シーンの切替えやＣＭ区間等の位置（時間）が抽出可能であってもよい。
【００３７】
ＣＭ区間検出部１３は、番組コンテンツ内のＣＭ区間の位置を検出する。ＣＭ区間は、例えば本編映像のデータとＣＭ映像のデータとの差をもとに検出される。また映像や音楽の変化点や、ウォーターマークの有無等をもとに、ＣＭ区間が検出されてもよい。その他、任意の技術が適宜用いられてよい。なお上記したように、メタデータとしてＣＭ区間の位置が付されている場合には、当該メタデータが利用される。
【００３８】
番組解析部１４は、番組コンテンツに含まれる種々の情報を解析する。本実施形態では、番組解析部１４は、字幕抽出部１９、画像解析部２０、及び音声解析部２１を有する。字幕抽出部１９は、番組コンテンツ内の字幕を抽出する。
【００３９】
画像解析部２０は、番組コンテンツ内に含まれる出演者や特集されている物体等の、人モノ２２を検出する。また画像解析部２０は、番組コンテンツ内の各シーンで表示されるテロップ２３を検出する。人モノ及びテロップを検出する方法は限定されず、任意の技術が用いられてよい。
【００４０】
音声解析部２１は、番組コンテンツ内で出演者等により演奏された、あるいは歌われた楽曲２４を検出する。また音声解析部２１は、各シーンのＢＧＭとして放送されている楽曲２４を検出する。楽曲検出は、任意の技術により実行されてよい。楽曲に加えて、音声解析部２１により、コメント等を発言する出演者等が特定されてもよい。
【００４１】
キーワード抽出部１５は、番組解析部１４から出力される解析結果をもとに、番組コンテンツに関する１以上の解析情報として、１以上のキーワードを抽出する。またキーワード抽出部１５は、１以上のキーワードの各々の有効性を判定する。本実施形態では、キーワードの各々に有効期限が設定され、当該有効期限をもとに有効性が判定される。
【００４２】
有効期限は、典型的には、キーワードが生成された時間から所定の期間後の時間である。すなわちキーワードが生成されたのち所定の期間が経過した場合には、当該キーワードは無効と判定される。あるいは有効期限として、ＣＭ区間への切替え時、シーンの切替わり時等、所定の条件が満たされる時間が設定されてもよい。
【００４３】
なおシーンの切替わりの検出は、キーワード抽出部１５により、番組解析部１４からの解析結果をもとに実行される。例えば検出される人モノ２２やテロップ２３等が大幅に切替えられたタイミングが、シーンの切替わりとして検出される。なおシーン検出のために任意の技術が用いられてよく、メタデータ抽出部１２により抽出されたメタデータが用いられてもよい。
【００４４】
またキーワード抽出部１５は、有効と判定されたキーワードに対して重要度を判定する。すなわち各キーワードがどの程度重要なキーワードであるか否かが判定され、判定された重要度に応じて重み付けが実行される。当該重み付けにより、各キーワードにスコアが付される。
【００４５】
キーワード情報配信部１６は、キーワード抽出部１５により抽出され有効と判定されたキーワードをＳＮＳサーバ４０に配信する。その際には、各キーワードの重要度、すなわちスコアを含めて配信が行われる。
【００４６】
番組関連コメント取得・配信部１７は、ＳＮＳサーバ４０内にて、有効と判定されたキーワードをもとに収集された番組関連コメントを取得する。また番組関連コメント取得・配信部１７は、取得した番組関連コメントをユーザ端末３０に配信することも可能である。番組関連コメントは、本実施形態に係るコンテンツ情報に含まれる。キーワード情報配信部１６、及び番組関連コメント取得・配信部１７により、本実施形態に係る収集部が実現する。
【００４７】
番組関連情報取得・配信部１８は、ネットワーク１上の他のサービス６５が提供可能な種々の情報の中から、番組コンテンツに関する番組関連情報を取得する。これらの情報は、有効と判定されたキーワードをもとに取得される。これに限定されず、メタデータ等をもとに、番組関連情報が適宜取得されてもよい。
【００４８】
他のサービス６５が提供可能な各種情報ＤＢ（データベース）６６に含まれる情報は、例えば他のＳＮＳの投稿コメントや画像、動画像、音楽、その他種々の情報が含まれる。図２に示すＳＮＳサーバ４０内から取得される番組関連コメントや、各種情報ＤＢから取得される番組関連情報は、ネットワーク１上のコンテンツ情報に相当する。
【００４９】
本実施形態では、番組解析部１４及びキーワード抽出部１５は、受信したコンテンツを解析してコンテンツに関する１以上の解析情報を生成する生成部として機能する。またキーワード抽出部１５は、本実施形態において、判定部及び検出部としても機能する。
【００５０】
ＳＮＳサーバ４０は、コメント抽出部４１、投稿アシスト情報生成部４２、投稿コメントＤＢ４３、及び画像ＤＢ４４を有する。コメント抽出部４１は、情報収集サーバ１０から配信されたキーワードをもとに、投稿コメントＤＢ４３から番組関連コメントを抽出する。典型的には、キーワードを検索ワードとして検索を行い、検索ワードを含むコメントが抽出される。なお投稿コメントＤＢ４３には、ＳＮＳユーザ端末５０を介して投稿されたコメントが記憶されている。
【００５１】
コメント抽出部４１は、抽出した複数の番組関連コメントを、ユーザ端末３０、及び情報収集サーバ１０の番組関連コメント取得・配信部１７に送信する。例えばユーザ端末３０がＳＮＳアカウントによりログイン中である場合には、ＳＮＳサーバ４０から番組関連コメントがユーザ端末１０に送信される。一方でログインしていない状態では、情報収集サーバ１０から番組関連コメントが送信される。もちろんこれに限定される訳ではない。
【００５２】
画像ＤＢ４４には、各チャンネンごとの番組コンテンツに関する画像が記憶されている。番組コンテンツに関する画像（以下、番組コンテンツ画像と記載する）は、例えば放送局のロゴマーク、番組コンテンツのロゴマーク、出演者等の画像、ＢＧＭの楽曲の演奏者の画像等、番組コンテンツに関する種々の画像を含む。番組コンテンツ画像は、典型的には、各放送局から配信される。
【００５３】
投稿アシスト情報生成部４２は、ＳＮＳを利用してユーザ端末３０によりコメントを投稿する際のアシスト情報を生成する。本実施形態では、ユーザ５が視聴している番組コンテンツに関するコメントを投稿する際のアシスト情報が生成される。
【００５４】
ユーザ端末３０は、例えば液晶やＥＬ（Electro-Luminescence）等を用いた図示しないディスプレイを有し、当該ディスプレイに種々の画像を表示することが可能である。本実施形態では、番組関連コメント３１、番組関連コメント投稿画面３２、及び番組関連情報３３がそれぞれ表示される。
【００５５】
選択チャンネル等情報取得・制御部３４は、テレビ装置６０と接続され、例えば現在放送中の番組コンテンツのチャンネル情報を含む、種々の情報を取得する。また選択チャンネル等情報取得・制御部３４は、チャンネル切替え等のテレビ装置の動作を制御可能である。これによりユーザ端末３０を、リモートコントローラとして使用することができる。
【００５６】
［番組関連コメントの収集方法］
図３は、キーワード抽出部１６による動作例を示すフローチャートである。番組解析部１４による解析結果をもとに、キーワード抽出部１６により、テロップ解析（ステップ１００Ａ）、字幕解析（ステップ１００Ｂ）、音声解析（ステップ１００Ｃ）、及び画像解析（ステップ１００Ｄ）が実行される。これらのステップは、並列して実行可能である。
【００５７】
テロップ解析では、番組中に表示されるテロップから文字列が抽出され、例えば形態素解析等により、意味のある単語が抽出される（ステップ１０１Ａ）。抽出された単語ごとに重要度が判定され、スコアが付される。例えば以下のパラメータをもとにスコアが定められる（ステップ１０２Ａ）。もちろんこれらに限定される訳ではない。
【００５８】
単語の内容…意味の強い内容ほど高いスコア
単語の文字サイズ（Pixel）…大きいほど高いスコア
単語の表示色…赤等の目立つ色ほど高いスコア
画面上の出現位置…目立つ位置（画面中央等）に近いほど高いスコア
出現頻度…出現回数が多いほど高いスコア
なお具体的な数値の算出方法は限定されず、適宜設定されてよい。
【００５９】
字幕解析では、番組中に表示される字幕から、単語やその表示色等が検出される。まず形態素解析等により単語が抽出され、上記のパラメータ等をもとに、単語ごとにスコアが付される（ステップ１０１Ｂ、１０２Ｂ）。
【００６０】
音声解析では、演奏されている楽曲、及び出演者等により発せられたコメントの声紋が検出される（ステップ１０１Ｃ）。歌われている楽曲の歌詞やコメントが文字に変換され単語が抽出される（ステップ１０２Ｃ、１０３Ｃ）。抽出された単語の出現頻度等により、単語ごとにスコアが付される（ステップ１０４Ｃ）。
【００６１】
また声紋判定をもとに、コメント等の発話者が特定される（ステップ１０５Ｃ）。発話時間等により、特定された発話者ごとにスコアが付される（ステップ１０６Ｃ）。なおこの場合、抽出されるキーワードは、典型的には、発話者の名前となる。
【００６２】
また演奏されている楽曲が抽出される（ステップ１０７Ｃ）。当該楽曲の演奏が、実演奏であるか、それともＣＤ音源等の再生であるか（例えばＢＧＭの場合等）に基づいて、楽曲ごとにスコアが付される（ステップ１０８Ｃ）。なお抽出されるキーワードは、典型的には、楽曲のタイトルである。
【００６３】
画像解析では、顔、モノ、文字等が検出される（ステップ１０１Ｄ）。顔やモノ等の対象物を含む画像（部分画像）のサイズ、表示位置、又は表示時間等をもとに、検出された顔やモノ等に対してスコアが付される（ステップ１０２Ｄ）。
【００６４】
ここで抽出されるキーワードは、典型的には、部分画像に映っている人やモノ等の名前である。しかしながらＳＮＳサーバ４０内の複数のコメント等に対して画像検索等が可能である場合には、１以上の解析情報として、部分画像がそのまま用いられてもよい。
【００６５】
キーワード抽出部１５により、ステップ１００Ａから１００Ｄまでの各解析処理によりにより抽出されたキーワードに対して、さらに重み付けが実行される（ステップ１０９）。まずキーワードが、ステップ１００Ａからステップ１００Ｄまでのどの解析処理により抽出されたキーワードであるか判定され、その判定結果をもとにスコアが付される。例えばスコアの数値が、画像解析＞音声解析＞テロップ解析＞字幕解析となるように重み付けが行われる。もちろんこれに限定される訳ではない。
【００６６】
当該解析処理の種類に応じて付されたスコアと、各処理内で付されたスコアの合計値が、各キーワードのスコアとして算出される。
【００６７】
このように本実施形態では、番組コンテンツに含まれる複数の種類の情報であるテロップ、字幕、音声、及び画像の各々が解析されることで、１以上の解析情報として、１以上のキーワードが生成される。そして解析の対象となる情報の種類をもとに、キーワードごとの重要度が判定され、スコアが付される。これにより番組コンテンツの内容に沿って、番組関連コメント等をリアルタイムで高精度に収集することができる。
【００６８】
また上記したように各解析処理において、パラメータが適宜用いられて、細かく重み付けが行われる。これによりさらに高精度に番組関連コメント等を収集することが可能となる。
【００６９】
図４は、キーワード及びスコアの保存処理の一例を示すフローチャートである。図３のステップ１０９にて生成されたキーワードの各々に対して、当該保存処理が実行される。まず前回保存されたキーワードの全てが読み出される（ステップ２０１）。
【００７０】
読み出されたキーワードをもとに、今回生成されたキーワードが、継続的に生成されたものであるか否かが判定される（ステップ２０２）。すなわち図３の各々の解析処理において、連続して同じキーワードが生成されたか否かが判定される。なお典型的には、同じ解析処理により同じキーワードが連続して生成された場合が該当する。これに代えて、異なる解析処理において、結果的に同じキーワードが生成された場合を、当該キーワードが継続的に生成されたとみなしてもよい。
【００７１】
キーワードが継続的に生成されたものではない場合（ステップ２０２のＮｏ）、キーワード及びスコアが保存される（ステップ２０３）。また当該キーワードの出現時間も保存される。出現時間は、例えばコンテンツの解析処理が行われる間隔（例えば１秒ごと）に、継続して生成された回数が乗ぜられた数値が該当する。この場合では、キーワードは初めて生成されているので、０回分の間隔時間、すなわち０秒が保存される。
【００７２】
キーワードが継続的に生成されている場合（ステップ２０２のＹｅｓ）、過去に保存されている出現時間に１回分の間隔時間が加えられ、今回の生成までの出現時間、すなわち最初に生成されてからの経過時間が算出される。そして当該経過時間に応じて、図３のステップ１０９にて算出されたスコアが減算される（ステップ２０４）。
【００７３】
通常、番組コンテンツは複数のシーンを有し、シーンが順次切替えられて放送される。シーンが切替わると、新しいシーンに応じたキーワードが抽出されることが望ましい。一方シーンの切替え後に生成されたキーワードは、新しいシーンに応じた、すなわちコンテンツの内容により合った新鮮なキーワードである可能性が高い。
【００７４】
このような観点をもとに、ある程度継続して生成されたキーワードのスコアは、継続時間の長さに比例して小さくなるように減算される。またキーワードが継続して生成されている間、すなわち有効期限が経過する前に、シーンの切替えが検出された場合には（ステップ２０５）、さらにスコアが減算される。
【００７５】
当該シーンの切替えに加えて、あるいはこれに代えて、ＣＭへの切替えの検出に応じて、スコアのさらなる減算が実行されてもよい。これはシーンの切替えがＣＭをまたいで行われることが多いという考察に基づくものである。なお具体的なスコアの減算値等は、適宜設定されてよい。
【００７６】
次にキーワードの経過時間が有効期限を超えているか否かが判定され、有効期限が経過したキーワードは、無効とされる（ステップ２０６のＹｅｓからステップ２０７）。有効期限が経過していないキーワードは、減算されたスコア及び出現時間（経過時間）とともに保存される（ステップ２０６のＮｏからステップ２０３）。このように、経過時間に応じたスコアの減算、及び有効期限に応じたキーワードの有効性の判定を行うことで、シーンの切替えに応じたリアルタイムで高精度の情報収集が可能となる。
【００７７】
なおシーンの切替えが検出された時点で、キーワードが無効とされてもよい。すなわちシーンの切替えごとにキーワードがリセットされ、改めてキーワードが抽出されてもよい。
【００７８】
保存されたキーワードをもとに、重要度順に検索キーが作成され、ＳＮＳサーバへの検索処理が実行される（ステップ２０８）。具体的には、キーワード及びスコアがＳＮＳサーバ４０に送信され、ＳＮＳサーバ４０のコメント抽出部４１により、重要度を反映した番組関連コメントが抽出される。
【００７９】
重要度を反映した抽出について、典型的には、抽出可能なコメント数の上限が設定され、各キーワードに関連した番組関連コメントの数の割合が、各キーワードの重要度を表すスコアの比率と略等しくなるように抽出が実行される。その際には、スコアに閾値が設定され、当該閾値よりも大きいスコアを有するキーワードのみで、番組関連コメントが抽出されてもよい。なお抽出可能なコメント数は、例えばユーザ端末３０のディスプレイ等に表示可能なコメント数等をもとに設定される。
【００８０】
例えば４つのキーワードが選択され、そのスコアの比率が、５：３：２：１であったとする。また抽出可能なコメント数は５５個であったとする。この場合は、スコアの高い順に、キーワードに関連する番組関連コメントとして、２５個、１５個、１０個、５個のコメントが抽出される。これらの番組関連コメントが例えば時系列に沿って抽出される。もちろん重要度を反映させたコメントの抽出方法として、他の方法が採用されてもよい。
【００８１】
また番組関連情報取得・配信部１８により、他のサービス６５の各種情報ＤＢ６６から、キーワードの重要度を反映させて、種々の番組関連情報が取得される。例えば出演者の衣裳がキーワードとして抽出されている場合には、当該衣裳が売られているお店の場所や、衣裳の値段等が取得される。その他、種々の情報を取得することが可能である。
【００８２】
抽出された番組関連コメントは、ユーザ端末３０に送信されディスプレイに表示される。同様に取得された番組関連情報もユーザ端末３０に表示され、ディスプレイに表示される。
【００８３】
図５は、番組関連コメント３１及び番組関連情報３３を含む情報表示画面の構成例を示す図である。ユーザ端末３０のディスプレイ３５に表示される情報表示画面７０は、番組タイトル表示部７１と、番組関連コメント表示部７２と、番組関連情報表示部７３とを有する。番組タイトル表示部７１には、情報収集の対象となる番組コンテンツのタイトルが表示される。
【００８４】
番組関連コメント表示部７２には、キーワードをもとに抽出された番組関連コメント３１が表示される。各コメント３１は、アカウント画像７４、ユーザ／アカウント名７５、コメントテキスト７６、及び投稿画像７７を含む。コメントテキスト７６として、他のＷｅｂページへのリンク等を投稿することもできる。
【００８５】
図５に示す例では、番組タイトルをキーワードとして取得されたコメント３１ａ、ゲストＡの名前をキーワードとして取得されたコメント３１ｂ、及び特集された時計をキーワードとして取得されたコメント３１ｃが表示されている。コメント３１内において、キーワードの部分が認識可能なように、色分け等が行われてもよい。
【００８６】
番組関連情報表示部７３には、キーワードをもとに取得された番組関連情報３３が表示される。図５に示す例では、ゲストＡの名前をキーワードとして取得されたゲストＡの出演作品の情報３３ａが表示される。また特集された時計をキーワードとして取得された、当該時計の詳細情報３３ｂが表示される。ユーザ５により各番組関連情報３３が選択されると、ページが切替わり、各々の番組関連情報３３の詳細がディスプレイ３５に表示される。
【００８７】
なお図５に示すように、番組関連情報３３として、番組関連コメント３１と関連する情報が表示されてもよい。また破線の矢印Ｐのような、互いの情報が関連している旨が視認可能なＧＵＩが表示されてもよい。これによりユーザ５は、番組コンテンツに関して、より深く情報を収集することが可能となる。
【００８８】
図６は、番組関連コメント投稿画面３２の構成例を示す模式図である。例えばユーザ５が、テレビ装置６０により現在放送されている番組コンテンツを見ながら、当該番組コンテンツに関する番組関連コメントを投稿する場合を考える。
【００８９】
ユーザ５は、ＳＮＳにログインして、番組コンテンツについて投稿する旨の操作を入力する。例えばＳＮＳ内にその旨を入力するためのボタン等が準備されていてもよい。あるいはユーザ５により、コメント入力欄に番組コンテンツに固有のハッシュタグ（例えばタイトル）が入力される。これにより番組について投稿する旨の操作が検知されてもよい。
【００９０】
番組コンテンツについて投稿する旨の操作が入力されると、図６に示す番組関連コメント投稿画面３２（以下、単に投稿画面３２と記載する）が表示される。投稿画面３２は、アカウント画像表示部８１、投稿ボタン８２、コメント入力部８３、番組コンテンツ画像表示部８４と、キーボード部８５とを有する。アカウント表示部８１には、アカウント画像及びユーザ／アカウント名が表示される。投稿ボタン８２は、コメント投稿時に選択される。
【００９１】
コメント入力部８３には、ユーザ５のコメントテキストが入力される。ユーザ５は、キーボード部８５を操作することで、番組に関連するコメントを自由に作成し入力することができる。なお図６に示すように、コメント入力部８３に、番組コンテンツに関するハッシュタグが自動的に入力されてもよい。
【００９２】
番組コンテンツ画像表示部８４には、図２のＳＮＳサーバ４０内の画像ＤＢ４４に記憶さている番組コンテンツ画像８６が表示される。番組コンテンツ画像８６の右上の追加マークを選択すると、選択した番組コンテンツ画像がコメント入力部８３に表示され、投稿可能な状態となる。番組コンテンツ画像８６は、投稿アシスト情報生成部４２により適宜読み出されて、ユーザ端末３０に送信される。
【００９３】
図７は、番組関連コメント投稿画面の生成までの処理例を示すシーケンス図である。まずユーザ端末３０は、ユーザ５からの番組関連コメントの投稿操作を受け付ける（ステップ３０１）。図２に示す選択チャンネル等情報取得・制御部３４により、テレビ装置６０に、現在放送している番組コンテンツのチャンネル情報の取得要求が送信される（ステップ３０２）。当該要求に応答して、チャンネル情報がユーザ端末３０に送信される（ステップ３０３）。
【００９４】
ユーザ端末３０から投稿アシスト情報生成部４２に、チャンネル情報を含む、投稿アシスト情報の取得要求が送信される（ステップ３０４）。投稿アシスト情報生成部４２から情報収集サーバ１０に、チャンネル情報を含む、当該チャンテル情報に対応する番組コンテンツに関する番組関連キーワードの取得要求が送信される（ステップ３０５）。
【００９５】
情報収集サーバ１０は、チャンネル情報に対応する番組コンテンツに対して、図３及び図４に示す解析、有効性の判定、及び重み付けを実行する。そして有効と判定された１以上のキーワードを、番組関連キーワードとして投稿アシスト情報生成部４２に送信する。その際には、各キーワードに付されたスコアも合わせて送信される（ステップ３０６）。
【００９６】
なお情報処理サーバ１０による図３及び図４に示す処理は、各チャンネルの番組コンテンツに対して、定期的に実行されていてもよい。これにより処理時間の短縮を図ることができ、また新鮮なキーワードを取得することが可能となる。
【００９７】
投稿アシスト情報生成部４２により、番組コンテンツ画像の取得件数が決定される（ステップ３０７）。当該取得件数は、典型的には、図６に示す番組コンテンツ画像表示部８４に画像を表示可能な数をもとに適宜設定される。
【００９８】
投稿アシスト情報生成部４２から画像ＤＢ４４に、番組関連キーワードをもとにした番組コンテンツ画像の取得要求が送信される（ステップ３０８）。番組関連キーワードをもとに番組コンテンツ画像が取得され（ステップ３０９）。番組関連キーワードのスコアをもとに、取得された番組コンテンツ画像の表示順が指定される（ステップ３１０）。典型的には、スコアの順番となるように、番組コンテンツ画像の表示順が指定される。
【００９９】
投稿アシスト情報生成部４２からユーザ端末３０に、番組コンテンツ画像がその表示順の情報と合わせて送信される。これによりユーザ端末３０は、当該番組コンテンツ画像を、投稿アシスト情報として取得可能となる（ステップ３１１）。ユーザ端末３０は、受信した番組コンテンツ画像を、指定された表示順にて番組コンテンツ画像表示部８４に表示する。
【０１００】
このように番組関連コメント投稿画面８４内に、投稿アシスト情報として、現在の番組コンテンツの内容に沿った番組コンテンツ画像８６が表示される。これによりユーザ５は、番組コンテンツに関して、より内容の濃い、非常に面白いコメントを作成して投稿することができる。また放送局から見ても、放送している番組コンテンツの情報を、ＳＮＳを利用して効果的に拡散させることが可能となる。
【０１０１】
以上、本実施形態に係る情報収集システム１００、及び情報収集サーバ１０では、リアルタイムでコンテンツに関するキーワードが生成され、その有効性が判定される。そして有効であると判定されたキーワードをもとに、ネットワーク１上のコンテンツ情報が収集される。これによりコンテンツ情報をリアルタイムで高精度に収集することが可能となる。
【０１０２】
番組コンテンツに関連するＳＮＳの投稿コメント等を検出する方法として、放送局やテレビ番組に固有につけられたハッシュタグを利用する方法が挙げられる。また放送番組のプログラム情報から番組名や出演者等のキーワードを抽出して利用することも考えられる。しかしながらニュース番組等では、放送内容がリアルタイムで時々刻々と変化するので、上記の方法では、放送内容に沿った投稿コメント等を高精度に収集することが非常に難しかった。
【０１０３】
本情報収集システム１００では、放送内容をリアルタイムで解析してキーワードを抽出するので、上記したニュース番組等に対しても、放送内容に沿った投稿コメント等をリアルタイムで高精度に収集することができる。
【０１０４】
なお本実施形態では、番組コンテンツを視聴し、またＳＮＳを利用する一般的なユーザ５が、本情報収集システム１００を利用する場合を例にして説明した。本情報収集システム１００の利用形態は、これに限定されず、放送局等による番組コンテンツに対する世間の反応の調査、企業等によるテレビで放送された自社商品の反応の調査等、種々の目的のために、本情報収集システム１００は効果的に利用可能である。
【０１０５】
＜第２の実施形態＞
本技術に係る第２の実施形態の情報収集システムについて説明する。これ以降の説明では、上記の実施形態で説明した情報収集システム１００における構成及び作用と同様な部分については、その説明を省略又は簡略化する。
【０１０６】
本情報収集システムでは、車両に搭載された車載カメラ（撮像装置）により取得されたビデオ画像及び音声が解析され、１以上の解析情報が生成される。当該１以上の解析情報の有効性及び重要度が判定され、有効と判定された解析情報をもとに、車載カメラに写っている被写体に関するＳＮＳの投稿コメントや他のサービスの情報（被写体情報）が取得される。ユーザは取得された情報をユーザ端末により閲覧することで、ドライブをより一層楽しみことが可能となる。また取得された情報をもとに音声ガイダンス等が実行されてもよい。これにより景観をさらに楽しみながら非常に有意義な観光巡りが可能となる。
【０１０７】
図８は、本実施形態に係る情報収集部２１０、ユーザ端末２３０、及びＳＮＳサーバ２４０の機能的な構成例を示すブロック図である。情報収集部２１０は、ネットワーク上のコンテンツ情報を収集可能なブロックであり、車両内に搭載される。情報収集部２１０は、例えばＣＰＵやＲＯＭ等のハードウェアと、アプリケーションプログラム等のソフトウェア等が協働することで実現される。すなわち本実施形態では、本技術に係る情報処理装置が車両と一体的に構成されている。
【０１０８】
情報収集部２１０は、映像／音声受信部２１１、景観解析部２１２、各種情報取得部２１３、キーワード抽出部２１４、キーワード情報配信部２１５、景観コメント取得・配信部２１６、及び景観関連情報取得・配信部２１７を有する。
【０１０９】
映像／音声受信部２１１は、図示しない車載カメラから映像及び音声（以下、撮影コンテンツと記載する）を受信する。景観解析部２１２は、撮影コンテンツに含まれる種々の情報を解析する。本実施形態では、画像解析部２１８により撮影コンテンツ内の被写体が検出され、具体的には人モノ２１９が検出され、また看板等２２０が解析される。また音声解析部２２１により、車両に乗っている乗員の音声等２２２が分析される。
【０１１０】
キーワード抽出部２１４は、景観解析部２１２から出力される解析結果をもとに、撮影コンテンツに関する１以上のキーワードを抽出する。例えば撮影コンテンツに写っている城郭や寺社等の、名所、旧跡、店舗等の名前が抽出される。あるいは乗員の会話の中から、名所や地域の名前、桜並木等の名前が抽出されてもよい。さらに有名なお祭り等に関連する山車の名前等が抽出されてもよい。
【０１１１】
キーワード抽出部２１４は、抽出したキーワードの有効性を判定する。例えば車載カメラで撮影される景観は適宜変化するという観点から、所定の期間を有効期限として、有効性が判定される。あるいはリアルタイムに撮影されている画像（フレーム画像）内の、被写体の大きさが、所定の閾値よりも小さい場合には、当該被写体に関するキーワードは無効とされる。
【０１１２】
またキーワード抽出部は、有効と判定されたキーワードに対して重要度を判定し、スコアを設定する。スコアは、リアルタイムに主に撮影されている被写体の重要度が高くなるように適宜算出される。例えば画像内の被写体の大きさが大きいほど高いスコアが付される。
【０１１３】
また図８に示す地図ＤＢ２２３から地図情報が取得され、ＧＰＳ等を用いて算出された車両の現在位置の付近にある建造物等が検出される。そして当該建造物等に対しては、高いスコアが付される。なお図８に示す例では、ユーザ端末３０にＧＰＳ及びナビゲーション機能２３６が搭載されており、当該ユーザ端末３０から情報収集部２１０にＧＰＳ情報が送信されている。もちろんこれに限定される訳ではない。
【０１１４】
また乗員の会話において、出現頻度が多いキーワードに高いスコアが付される。その他、種々の方法で、スコアが付されてよい。
【０１１５】
また継続して抽出されるキーワードについて、抽出からの経過時間に応じて、スコアが減算されてもよい。また撮影される景観が切替わった場合に、減算率が大きくなってもよい。あるいは景観の切替わりに応じて、キーワードがリセットされてもよい。
【０１１６】
抽出されたキーワード及びスコアは、ＳＮＳサーバ２４０に送信され、コメント抽出部２４１により、景観に関連する景観関連コメント２３１が収集される。景観関連コメントは２３１、重要度（スコア）が反映されるように収集される。収集された景観関連コメント２３１は、ユーザ端末２３０の図示しないディスプレイに表示される。
【０１１７】
他のサービス２６５が有する各種情報ＤＢ２６６から、キーワード及びスコアに基づいて、景観に関する景観関連情報２３３が取得される。例えば名所の歴史や、当該名所にまつわる人物についての情報、名所や旧跡の綺麗な画像等が取得される。当該景観関連情報２３３は、ユーザ端末２３０のディスプレイに表示される。あるいは景観関連情報２３３をもとに音声ガイダンスが行われる。これによりユーザは、周りの景観に合わせた被写体情報を、リアルタイムで高精度に体感することが可能となる。
【０１１８】
ユーザが車両から見える現在の景観についてコメントを投稿したい場合には、撮影コンテンツをもとに抽出されたキーワードがスコアとともにＳＮＳサーバ２４０に送信される。そして当該キーワードをもとに、ＳＮＳサーバ２４０内の画像ＤＢ２４４から、名所や旧跡等の画像が読み出される。読み出された画像は、投稿アシスト情報生成部２４２により、投稿アシスト情報として、ユーザ端末２３０に送信される。
【０１１９】
これによりユーザは、綺麗な画像等を用いて、現在見える景観について、内容の濃い面白いコメントを投稿することが可能となる。
【０１２０】
なお道路の渋滞等の移動情報をもとに、音声ガイドの内容量が調整可能であってもよい。またガイド済みの内容を記憶しておき、一度ガイドした内容はもうしないように制御されてもよい。これによりガイドの重複を防止することができる。また車内カメラの映像をもとに、乗員の視線の方向を検出し、当該検出結果をもとにキーワードの抽出やスコアの設定等が実行されてもよい。
【０１２１】
＜その他の実施形態＞
本技術は、以上説明した実施形態に限定されず、他の種々の実施形態を実現することができる。
【０１２２】
コンテンツの種類は限定されず、ラジオ放送やネットテレビ等の他のコンテンツに本技術が適用されてもよい。また車載カメラに限定されず、ユーザが携帯するビデオカメラにより撮影されたコンテンツや、また眼鏡型のウェアラブルコンピュータ（ヘッドマウントディスプレイ：ＨＭＤ）に搭載されたカメラにより撮影されたコンテンツに対して本技術が適用されてもよい。
【０１２３】
コンテンツが解析されることで生成される解析情報の重要度を、どのように判定するかは限定されず、任意のパラメータ等を用いて適宜設定されればよい。例えば番組コンテンツに予め付されているメタデータ等をもとに重要度が定められてもよい。例えばメタデータに含まれる主要な出演者に関する解析情報は、重要度を高めに設定する、等の処理も可能である。また車載カメラのコンテンツが解析される場合において、地図情報やナビゲーション情報（経路情報等）をもとに重要度が判定されてもよい。
【０１２４】
例えば有効と判定されたキーワードに関連するコメント等の数が、当該キーワードの重要度（スコア）にフィードバックされてもよい。例えば番組コンテンツ内の特定の人物やモノに対して、非常に多くのＳＮＳユーザが反応してコメントを投稿したとする。情報処理サーバは、当該コメントの数に応じて、関連するキーワードの重要度を高くする。これにより他のＳＮＳユーザ等の反応を反映した高精度の情報収集が可能となる。
【０１２５】
番組コンテンツに含まれる字幕をもとに解析情報を抽出する場合には、実際のシーンの進みに遅延して字幕が表示される場合もある。従ってこれらの遅延時間を考慮して解析情報が抽出されればよい。遅延時間が番組コンテンツのジャンルにより異なる場合もあり、その点も考慮にいれることで高精度の情報収集が可能となる。
【０１２６】
番組のロゴマークや番組の宣伝用のテロップ等は、放送中常に表示される場合もあり得る。従ってこれらの情報を識別して、これらの情報から抽出される解析情報については、スコアが減算されてもよい。
【０１２７】
キーワードを検出する技術として、Ｔｆ−ｉｄｆ（ＴＦ：Term Frequency：単語の出現頻度）（ＩＤＦ：Inverse Document Frequency：逆文書頻度）やＬＳＩ（Latent Semantic Indexing：潜在的意味インデキシング)等の情報検索アルゴリズムが適宜用いられてよい。
【０１２８】
ＣＭ区間で放送されるＣＭ自身に対して、本技術に係る情報収集システムが適用されてもよい。すなわちＣＭ内容が解析されることで１以上の解析情報が生成され、その有効性や重要度が判定される。当該有効性や重要度をもとに、１以上の解析情報に関連する投稿コメントやコンテンツ情報が収集される。これにより話題のＣＭや話題の商品等に関する情報をリアルタイムで高精度に収集することが可能となる。
【０１２９】
ＳＮＳサーバの画像ＤＢに、ＳＮＳユーザが投稿した画像等が記憶されてもよい。そしてその画像が投稿アシスト情報として、ユーザ端末に送信されてもよい。これによりＳＮＳユーザが着目したシーン等の画像を使ってコメントを投稿することができる。
【０１３０】
上記ではＳＮＳサーバ内の画像ＤＢに記憶された画像が、コンテンツに関する１以上の関連情報に相当し、当該関連情報がアシスト情報としてユーザ端末に送信された。しかしながらアシスト情報として、例えばコンテンツに関するテキストデータ等の他のデータが用いられてもよい。
【０１３１】
コンテンツ情報を収集するために生成される解析情報として、上記したキーワードに限定されず、画像、音声、ＧＰＳ情報等、コンテンツからリアルタイムで解析される種々の情報が用いられてよい。
【０１３２】
図１に示す情報収集サーバ１０の機能が、情報収集部としてユーザ端末３０に搭載されてもよい。
【０１３３】
以上説明した本技術に係る特徴部分のうち、少なくとも２つの特徴部分を組み合わせることも可能である。すなわち各実施形態で説明した種々の特徴部分は、各実施形態の区別なく、任意に組み合わされてもよい。また上記で記載した種々の効果は、あくまで例示であって限定されるものではなく、また他の効果が発揮されてもよい。
【０１３４】
なお、本技術は以下のような構成も採ることができる。
（１）コンテンツを受信する受信部と、
前記受信したコンテンツを解析して前記コンテンツに関する１以上の解析情報を生成する生成部と、
前記生成された１以上の解析情報の各々の有効性を判定する判定部と、
前記判定部により有効であると判定された解析情報をもとに、ネットワーク上の前記コンテンツに関するコンテンツ情報を収集する収集部と、
を具備する情報処理装置。
（２）（１）に記載の情報処理装置であって、
前記判定部は、前記生成された１以上の解析情報の各々に設定される有効期限をもとに、前記有効性を判定する
情報処理装置。
（３）（１）又は（２）に記載の情報処理装置であって、
前記判定部は、前記生成された１以上の解析情報の各々の重要度を判定し、
前記収集部は、前記判定部により判定された前記各々の重要度をもとに、前記コンテンツ情報を収集する
情報処理装置。
（４）（３）に記載の情報処理装置であって、
前記コンテンツは、番組コンテンツであり、
前記生成部は、前記番組コンテンツに含まれる複数の種類の情報の各々を解析することで、前記１以上の解析情報を生成し、
前記判定部は、解析の対象となる情報の種類をもとに、前記解析情報の重要度を判定する
情報処理装置。
（５）（４）に記載の情報処理装置であって、
前記生成部は、前記番組コンテンツに含まれるテロップ、字幕、音声、及び画像の少なくとも１つをもとに、前記コンテンツに関する１以上のキーワードを生成し、
前記収集部は、前記判定部により有効と判定されたキーワードをもとに、前記コンテンツ情報を収集する
情報処理装置。
（６）（５）に記載の情報処理装置であって、さらに、
前記番組コンテンツ内のシーンの切替わりを検出可能な検出部を具備し、
前記判定部は、前記キーワードに設定された有効期限の経過前に、前記シーンの切替えが検出された場合には、前記キーワードを無効とする
情報処理装置。
（７）（５）に記載の情報処理装置であって、さらに、
前記番組コンテンツ内に含まれるシーンの切替えを検出可能な検出部を具備し、
前記判定部は、前記キーワードに設定された有効期限の経過前に、前記シーンの切替えが検出された場合には、前記キーワードの重要度を下げる
情報処理装置。
（８）（１）から（３）のうちいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
前記コンテンツは、撮像装置により撮影された撮影コンテンツであり、
前記生成部は、前記撮影コンテンツを解析して前記撮影コンテンツに含まれる１以上の被写体を抽出し、
前記収集部は、前記判定部により有効と判定された被写体に関する被写体情報を収集する
情報処理装置。
（９）（８）に記載の情報処理装置であって、
前記判定部は、前記撮影コンテンツ内の前記被写体の大きさをもとに、前記被写体の需要度を判定する
情報処理装置。
【符号の説明】
【０１３５】
１…ネットワーク
１０…情報収集サーバ
１１…放送受信部
１４…番組解析部
１５、２１４…キーワード抽出部
１６、２１５…キーワード情報配信部
１７…番組関連コメント取得・配信部
１８…番組関連情報取得・配信部
３０、２３０…ユーザ端末
３１…番組関連コメント
３２…番組関連コメント投稿画面
３３…番組関連情報
４０、２４０…ＳＮＳサーバ
４１、２４１…コメント抽出部
４２、２４２…投稿アシスト情報生成部
４３…投稿コメントＤＢ
４４、２４４…画像ＤＢ
５０…ＳＮＳユーザ端末
６０…テレビ装置
７０…情報表示画面
１００…情報収集システム
２１０…情報収集部
２１１…映像／音声受信部
２１２…景観解析部
２１３…各種情報取得部
２１６…景観コメント取得・配信部
２１７…景観関連情報取得・配信部
２３１…景観関連コメント
２３３…景観関連情報
【図１】
2017056387.tif 000003
【図２】
2017056387.tif 000004
【図３】
2017056387.tif 000005
【図４】
2017056387.tif 000006
【図５】
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【図６】
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【図７】
2017056387.tif 000009
【図８】
2017056387.tif 000010
【国際調査報告】
2017056387.tif 000011
2017056387.tif 000012
2017056387.tif 000013
2017056387.tif 000014