(57)【要約】  動画パラメータ選択装置は、過去における動画の配信ごとに、当該配信の際の動画パラメータの値の組み合わせと、当該配信に関するＫＰＩとを対応付けて記憶する記憶部と、前記組み合わせごとに、前記ＫＰＩの平均値を算出し、各平均値について、いずれかの前記組み合わせのＫＰＩの平均値に対する有意差検定を実行し、前記有意差検定の結果に基づいて、前記組み合わせの中から一部の組み合わせを選択する選択部と、を有することで、動画配信サービスの収益の向上に寄与する動画パラメータを選択することができる。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去における動画の配信ごとに、当該配信の際の動画パラメータの値の組み合わせと、当該配信に関するＫＰＩとを対応付けて記憶する記憶部と、
前記組み合わせごとに、前記ＫＰＩの平均値を算出し、各平均値について、いずれかの前記組み合わせのＫＰＩの平均値に対する有意差検定を実行し、前記有意差検定の結果に基づいて、前記組み合わせの中から一部の組み合わせを選択する選択部と、
を有することを特徴とする動画パラメータ選択装置。
【請求項２】
前記ＫＰＩの平均値は、視聴時間の平均値、視聴達成率の平均値、Ｗｅｂサイトの滞在時間の平均値、アプリケーションの滞在時間の平均値、若しくは動画への評点の平均値、又は視聴数のユーザ平均、お気に入り登録数のユーザ平均、有料会員への移行回数のユーザ平均、有料会員の退会回数のユーザ平均、若しくは無料会員の退会回数のユーザ平均のいずれかの値を含むこと、
を特徴とする請求項１に記載の動画パラメータ選択装置。
【請求項３】
コンピュータが、
過去における動画の配信ごとに、当該配信の際の動画パラメータの値の組み合わせと、当該配信に関するＫＰＩとを対応付けて記憶する記憶部を参照して、前記組み合わせごとに、前記ＫＰＩの平均値を算出し、各平均値について、いずれかの前記組み合わせのＫＰＩの平均値に対する有意差検定を実行し、前記有意差検定の結果に基づいて、前記組み合わせの中から一部の組み合わせを選択する選択手順、
を実行することを特徴とする動画パラメータ選択方法。
【請求項４】
前記ＫＰＩの平均値は、視聴時間の平均値、視聴達成率の平均値、Ｗｅｂサイトの滞在時間の平均値、アプリケーションの滞在時間の平均値、若しくは動画への評点の平均値、又は視聴数のユーザ平均、お気に入り登録数のユーザ平均、有料会員への移行回数のユーザ平均、有料会員の退会回数のユーザ平均、若しくは無料会員の退会回数のユーザ平均のいずれかの値を含むこと、
を特徴とする請求項３に記載の動画パラメータ選択方法。
【請求項５】
コンピュータに、
過去における動画の配信ごとに、当該配信の際の動画パラメータの値の組み合わせと、当該配信に関するＫＰＩとを対応付けて記憶する記憶部を参照して、前記組み合わせごとに、前記ＫＰＩの平均値を算出し、各平均値について、いずれかの前記組み合わせのＫＰＩの平均値に対する有意差検定を実行し、前記有意差検定の結果に基づいて、前記組み合わせの中から一部の組み合わせを選択する選択手順、
を実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項６】
前記ＫＰＩの平均値は、視聴時間の平均値、視聴達成率の平均値、Ｗｅｂサイトの滞在時間の平均値、アプリケーションの滞在時間の平均値、若しくは動画への評点の平均値、又は視聴数のユーザ平均、お気に入り登録数のユーザ平均、有料会員への移行回数のユーザ平均、有料会員の退会回数のユーザ平均、若しくは無料会員の退会回数のユーザ平均のいずれかの値を含むこと、
を特徴とする請求項５に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、動画パラメータ選択装置、動画パラメータ選択方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ネットワークを介した動画配信サービスが普及している。サービス事業者にとっては、収益を向上させるために、ユーザの満足度を高めることが重要である。動画配信サービスのユーザの満足度は、価格、コンテンツ、ユーザインタフェース、視聴環境、視聴デバイス、動画品質（画の鮮明さ、画の動きの滑らかさ等）、再生品質（再生を要求してから再生が開始されるまでの時間、再生の中断の長さ・頻度等）等、様々な要因によって決定される。視聴環境や視聴デバイスのようなユーザに依存する要因は、サービス事業者としては制御ができない要因である。また、価格、コンテンツ、ユーザインタフェースは、動画配信サービスの視聴中にリアルタイムで変更することは困難であり、定期的なサービス変更によって最適化されることが望ましい。一方、動画品質や再生品質は、配信される動画の動画パラメータ（ビットレート、解像度、フレームレート等）に依存し、動画配信サービスの提供中の配信制御でリアルタイムに最適化することが可能である。ユーザ満足度を向上させる配信制御をリアルタイムに行うためには、動画配信サービスを利用するネットワーク状況等の条件に応じて、最適な動画パラメータを選択することが重要である。【０００３】
従来、非特許文献１において、ラボ環境にてユーザが動画を視聴し評価する実験（主観評価実験）の結果データから構築したユーザ体感品質（ＱｏＥ：Ｑｕａｌｉｔｙ  ｏｆ  Ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ）推定モデルに基づいてＱｏＥを最適化する動画パラメータを制御するフレームワークが記載されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】山本浩司, "QoE-centricオペレーションの実現に向けた取り組み紹介," 信学技報, vol. 114, no. 298, pp. 31-34, Nov. 2014.
【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、非特許文献１に記載の技術は、主観評価実験の結果データを基としているため、当該実験で設定した条件と異なる環境においては、必ずしも最適な制御とならない可能性がある。また、非特許文献１に記載のＱｏＥ推定モデルは、動画品質や再生品質に起因するＱｏＥのみを対象とした限定的なものであり、価格やコンテンツ等、他のユーザ満足度の要因は考慮されていないため、条件によっては、必ずしも動画配信サービスの収益に向上に寄与しない可能性がある。【０００６】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、動画配信サービスの収益の向上に寄与する動画パラメータを選択することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
そこで上記課題を解決するため、動画パラメータ選択装置は、過去における動画の配信ごとに、当該配信の際の動画パラメータの値の組み合わせと、当該配信に関するＫＰＩとを対応付けて記憶する記憶部と、前記組み合わせごとに、前記ＫＰＩの平均値を算出し、各平均値について、いずれかの前記組み合わせのＫＰＩの平均値に対する有意差検定を実行し、前記有意差検定の結果に基づいて、前記組み合わせの中から一部の組み合わせを選択する選択部と、を有する。
【発明の効果】
【０００８】
動画配信サービスの収益の向上に寄与する動画パラメータを選択することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施の形態における動画パラメータ選択装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態における動画パラメータ選択装置の機能構成例を示す図である。
【図３】動画パラメータ選択装置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】配信制御ＩＤとＫＰＩとの組の一例を示す図である。
【図５】解析結果データの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
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、本発明の実施の形態における動画パラメータ選択装置１０のハードウェア構成例を示す図である。図１の動画パラメータ選択装置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。
【００１１】
動画パラメータ選択装置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。
【００１２】
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動画パラメータ選択装置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。
【００１３】
図２は、本発明の実施の形態における動画パラメータ選択装置１０の機能構成例を示す図である。図２において、動画パラメータ選択装置１０は、最適配信制御部１１と視聴情報記憶部１２を有する。最適配信制御部１１は、動画パラメータ選択装置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。また、視聴情報記憶部１２は、例えば補助記憶装置１０２、又は動画パラメータ選択装置１０にネットワークを介して接続可能な記憶装置等を用いて実現可能である。なお、動画パラメータ選択装置１０は、例えば、動画配信サービスのサービス事業者によって利用される。
【００１４】
視聴情報記憶部１２は、動画配信サービスにおける過去の動画の視聴ごとに、当該視聴に関する情報（以下、「視聴情報」という。）が記憶されている。視聴情報は、例えば、配信制御ＩＤ及びＫＰＩ（Key Performance Indicator）を対応付けて含む。なお、動画の視聴と配信とは、対であるため、視聴情報記憶部１２には、過去の動画の配信ごとに、当該配信に関する視聴情報が記憶されている、ともいえる。
【００１５】
配信制御ＩＤは、視聴された動画の配信時における各動画パラメータの値の組み合わせを識別する値である。動画パラメータは、例えば、映像ビットレート、音声ビットレート、映像符号化方式ＩＤ（映像符号化方式を識別する値）、音声符号化方式ＩＤ（音声符号化方式を識別する値）、フレームサイズ（１９２０画素×１０８０画素など）、フレームレート等である。動画の配信に際してサービス事業者が選択可能な動画パラメータの種類と、動画パラメータごとに選択可能な値は、動画配信サービス事業者のサービス設計に依存する。
【００１６】
ＫＰＩは、動画配信サービスの収益向上を達成するために、動画の視聴ごとに取得可能な重要な業績評価の指標である。本実施の形態において、ＫＰＩは、例えば、視聴時間、視聴達成率（視聴時間を動画の長さで除算した値）、Ｗｅｂサイト滞在時間、アプリ滞在時間、及び動画への評点のうちのいずれか一つの項目の値である。但し、これらの項目のうちの複数の項目の組み合わせによって、一つの値がＫＰＩとして導出されてもよい。いずれのＫＰＩを用いるかは、サービス事業者の経営方針・判断に依存する。なお、Ｗｅｂサイト滞在時間とは、動画の配信がＷｅｂサイトを介して行われる場合に、ユーザが当該Ｗｅｂサイトに滞在していた時間である。アプリ滞在時間とは、動画の配信が、アプリケーションを介して行われる場合に、当該アプリケーションが起動されていた時間である。動画への評点は、動画の品質等に関してユーザによって付与される評価値である。
【００１７】
視聴情報は、また、動画コンテンツＩＤ、動画カテゴリＩＤ、視聴開始の日時、ユーザＩＤ、ユーザタイプＩＤ、回線種別等のオプション項目を含んでもよい。オプション項目についてはサービス事業者の方針に依存する。動画コンテンツＩＤは、視聴された動画コンテンツを識別する値である。動画カテゴリＩＤは、サービス事業者が任意で設定する、動画コンテンツの属性に基づくカテゴリのうち、視聴された動画が属するカテゴリを識別する値である。ユーザＩＤは、動画を視聴したユーザを識別する値である。ユーザカテゴリＩＤはサービス事業者が任意で設定する、ユーザ属性に基づくカテゴリのうち、動画を視聴したユーザが属するカテゴリを識別する値である。回線種別は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、３Ｇ、又はＷｉ−Ｆｉ（登録商標）等の回線の種別のうち、動画の視聴に利用された種別を示す情報である。
【００１８】
最適配信制御部１１は、過去における動画の視聴に関するＫＰＩの実績値に基づいて、動画パラメータの値の組み合わせについて、最適な組み合わせを選択する。より詳しくは、最適配信制御部１１は、動画の配信に際してサービス事業者が選択可能な配信制御ＩＤのリスト（以下、「配信制御ＩＤリスト」という。）と条件情報とを入力とし、最適であると考えられる配信制御ＩＤを出力とする。ここで、配信制御ＩＤリストは、サービス事業者によって設計される。また、条件情報は、視聴情報記憶部１２からのデータの抽出条件を意味し、例えば、ＳＱＬのＳＥＬＥＣＴ文又はそれに相当するデータベース操作言語によって記述される。なお、視聴情報記憶部１２から抽出するデータとは、動画の視聴ごとの視聴情報を示すデータをいう。
【００１９】
図２において、動画パラメータ選択装置１０の最適配信制御部１１は、データ抽出部１１１、データ解析部１１２、及び配信制御選択部１１３等を含む。
【００２０】
データ抽出部１１１は、配信制御ＩＤリスト及び条件情報を入力とし、配信制御ＩＤリスト及び条件情報に合致する視聴情報を、視聴情報記憶部１２から抽出する。データ抽出部１１１は、抽出された各視聴情報の配信制御ＩＤとＫＰＩとの組をデータ解析部１１２へ出力する。
【００２１】
データ解析部１１２は、データ抽出部１１１からの配信制御ＩＤとＫＰＩとの組を入力とし、配信制御選択部１１３へ解析結果データを出力する。なお、解析結果データとは、配信制御ＩＤごとのＫＰＩの平均値と、有意差とを含むデータである。この有意差とは、配信制御ＩＤごとのＫＰＩの平均値について、規定の配信制御ＩＤ（以下、「規定配信制御ＩＤ」という。）のＫＰＩの平均値に対する有意差のことである。ここでいう規定配信制御ＩＤとは、配信制御ＩＤリストのうちのいずれか一つの配信制御ＩＤであり、その規定配信制御ＩＤのＫＰＩの平均値とは、視聴情報記憶部１２に記憶されている視聴情報のうち、当該規定配信制御ＩＤに一致する配信制御ＩＤを含む視聴情報のＫＰＩの平均値である。
【００２２】
例えば、特定の動画ビットレートや最も小さい動画ビットレートに対応する配信制御ＩＤが規定配信制御ＩＤとして選択されてもよい。また、通常の動画配信サービス時において、デフォルト値として設定されている動画パラメータの値の組み合わせに対する配信制御ＩＤが、規定配信制御ＩＤとして選択されてもよい。配信制御ＩＤリストのうちのいずれが規定配信制御ＩＤとして選択されるかについては、サービス事業者に依存する。また、規定配信制御ＩＤは、固定でも、いずれかのアルゴリズムによって動的に生成されてもよい。また、規定配信制御ＩＤ又は規定配信制御ＩＤを生成するアルゴリズムは、動画パラメータ選択装置１０に記憶されていてもよいし、通信により外部から取得されてもよい。更に、条件情報ごとに、異なる規定配信制御ＩＤが保持されてもよい。つまり、或る条件情報が入力された場合と、別の条件情報が入力された場合とにおいて、使用される規定配信制御ＩＤが異なってもよい。
【００２３】
配信制御選択部１１３は、データ解析部１１２からの解析結果データを入力とし、最適な配信制御を可能とする動画パラメータの値の組み合わせに対する配信制御ＩＤを選択し、出力する。
【００２４】
次に、動画パラメータ選択装置１０が実行する処理手順について説明する。図３は、動画パラメータ選択装置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。なお、図３の処理は、例えば、定期的に実行されてもよい。この場合の周期は、サービス事業者が配信制御ＩＤをどのようなタイミングで変更したいのかに依存する。
【００２５】
ステップＳ１０１において、データ抽出部１１１は、入力された配信制御ＩＤリストに含まれるいずれかの配信制御ＩＤを含むデータを、視聴情報記憶部１２から抽出する。
【００２６】
例えば、視聴情報記憶部１２が、ＲＤＢ（Relational Database）であれば、以下のようなＳＱＬ（Structured Query Language）文に基づいて、該当するデータが抽出されてもよい。
SELECT DELIVERY_CONTROL_ID， KPI， CONDITION_INFO FROM VIEW_INFO_TABLE WHERE DELIVERY_CONTROL_ID IN INPUT_ DELIVERY_CONTROL_ID_LIST
ここで、VIEW_INFO_TABLEは、視聴情報記憶部１２において視聴情報が格納されているテーブルを示す。DELIVERY_CONTROL_IDは、当該テーブルにおいて配信制御ＩＤが格納されている列を示す。ＫＰＩは、当該テーブルにおいてＫＰＩが格納されている列を示す。INPUT_ DELIVERY_CONTROL_ID_LISTは、配信制御ＩＤリストを示す。CONDITION_INFOは、当該テーブルにおいて条件情報が格納されている列を示す。したがって、視聴情報記憶部１２に記憶されているデータの中から、入力された配信制御ＩＤリストに含まれるいずれかの配信制御ＩＤを含む各データの、配信制御ＩＤ、ＫＰＩ、条件情報が取得される。なお、上記以外のＳＱＬ文によって、該当するデータが抽出されてもよい。
【００２７】
なお、入力される配信制御ＩＤリストは、サービス事業者が選択可能な配信制御ＩＤのうちの一部の配信制御ＩＤのリストであってもよい。
【００２８】
続いて、データ抽出部１１１は、ステップＳ１０１において抽出されたデータの中から、入力された条件情報を満たすデータを抽出する（ステップＳ１０２）。斯かるデータの抽出は、例えば、以下のようなＳＱＬ文に基づいて実行されてもよい。
SELECT DELIVERY_CONTROL_ID， KPI FROM OUTPUT_TABLE WHERE CONDITIONAL_EXPRESSION
ここで、OUTPUT_TABLEは、ステップＳ１０１において抽出されたデータ、CONDITIONAL_EXPRESSIONは、条件情報を用いた条件式を表す。
【００２９】
なお、条件情報は、例えば、視聴情報に含まれているオプション情報に対する条件を示す情報である。例えば、条件情報によって、特定の時間帯における視聴や、特定の動画の視聴に関するデータに、処理対象を絞り込むことができる。
【００３０】
続いて、データ抽出部１１１は、ステップＳ１０２において抽出された各データの配信制御ＩＤとＫＰＩとの組を出力する（ステップＳ１０３）。
【００３１】
図４は、配信制御ＩＤとＫＰＩとの組の一例を示す図である。図４に示されるように、ステップＳ１０２において抽出された各データの、配信制御ＩＤとＫＰＩとの組の一覧が、データ抽出部１１１によって出力される。
【００３２】
なお、ステップＳ１０１及びＳ１０２は、同時に実行されてもよいし、逆の順序で実行されてもよい。また、配信制御ＩＤリストと条件情報とは、入力されなくてもよい。すなわち、視聴情報記憶部１２に記憶されている全てのデータに関して、配信制御ＩＤとＫＰＩとの組が取得されてもよい。
【００３３】
続いて、データ解析部１１２は、データ抽出部１１１から出力された配信制御ＩＤとＫＰＩとの組の一覧から、配信制御ＩＤごとの平均値（以下、「平均ＫＰＩ」という。）を算出する（ステップＳ１０４）。すなわち、図４に示される配信制御ＩＤとＫＰＩとの組が、配信制御ＩＤが共通するグループごとに分類され、各グループについて、平均ＫＰＩが算出される。平均ＫＰＩの算出は、例えば、以下のＳＱＬ文に基づいて実行されてもよい。
SELECT DELIVERY_CONTROL_ID， Ave(KPI) FROM DELIVERY_CONTROL_ID_DATA GROUP BY DELIVERY_CONTROL_ID
ここで、DELIVERY_CONTROL_IDは、図４において配信制御ＩＤが格納されている列、ＫＰＩは、図４においてＫＰＩが格納されている列、DELIVERY_CONTROL_ID_DATAは、図４に示されるテーブルを示す。
【００３４】
なお、視聴情報ごとに視聴情報記憶部１２に記憶されているＫＰＩの単純な平均値ではなく、視聴時間が一定以上に達した割合、視聴数のユーザ平均、お気に入り登録数のユーザ平均、有料会員への移行回数のユーザ平均、有料会員の退会回数のユーザ平均、無料会員の退会回数のユーザ平均が、配信制御ＩＤごとに算出され、その算出結果が、平均ＫＰＩとされてもよい。ここで、視聴時間が一定以上に達した割合とは、視聴時間が一定（例えば、８０％）以上に達した視聴の割合である。また、「ＸＸＸのユーザ平均」とは、１ユーザあたりのＸＸＸである。すなわち、ＸＸＸをユーザ数で除した値である。なお、有料会員への移行回数のユーザ平均及び有料会員の退会回数のユーザ平均において分母となるユーザ数は、有料会員数であってもよいし、無料会員の数が含まれてもよい。同様に、無料会員の退会回数のユーザ平均において、分母となるユーザ数には、無料会員数であってもよいし、有料会員の数が含まれてもよい。また、お気に入り登録数、有料会員への移行回数、有料会員の退会回数、無料会員の退会回数は、お気に入りへの登録、有料会員への移行、有料会員の大会、又は無料会員の退会が発生した場合に、そのことを示す情報が記録され、斯かる情報に基づいて、算出されてもよい。
【００３５】
続いて、データ解析部１１２は、ステップＳ１０４において算出された、配信制御ＩＤごとの平均ＫＰＩのそれぞれについて、規定配信制御ＩＤの平均ＫＰＩとの有意差の検定を実施する（ステップＳ１０５）。有意差の検定について、本実施の形態ではスチューデントのｔ検定が用いられるが、他の検定手法が用いられてもよい。また、有意差検定の各種パラメータ（有意水準＝５％など）は、サービス事業者によって任意に設定される。なお、規定配信制御ＩＤは、例えば、予め補助記憶装置１０２に記憶されている。規定配信制御ＩＤの平均ＫＰＩについても、予め補助記憶装置１０２に記憶されていてもよいし、ステップＳ１０５のタイミングで算出されてもよい。
【００３６】
続いて、データ解析部１１２は、配信制御ＩＤごとの平均ＫＰＩと、規定配信制御ＩＤの平均ＫＰＩとの有意差検定の結果を解析結果データとして出力する（ステップＳ１０６）。
【００３７】
図５は、解析結果データの一例を示す図である。図５に示されるように、解析結果データは、配信制御ＩＤごとに、平均ＫＰＩ及び有意差を含む。平均ＫＰＩは、当該配信制御ＩＤのＫＰＩの平均値である。有意差は、有意差の有無を示す情報であり、その値は、「ＴＲＵＥ」又は「ＦＡＬＳＥ」である。「ＴＲＵＥ」は、有意差が有ることを示し、「ＦＡＬＳＥ」は、有意差が無いことを示す。
【００３８】
続いて、配信制御選択部１１３は、データ解析部１１２から出力された解析結果データの中から、規定配信制御ＩＤの平均ＫＰＩよりも大きい平均ＫＰＩを有し、かつ、有意差が有る（有意差＝「ＴＲＵＥ」である）配信制御ＩＤのデータを抽出する（ステップＳ１０７）。
【００３９】
続いて、配信制御選択部１１３は、１以上のデータが抽出されたか否かを判定する（ステップＳ１０８）。１以上のデータが抽出された場合（ステップＳ１０８でＹｅｓ）、配信制御選択部１１３は、抽出されたデータのうち、平均ＫＰＩが最大であるデータの配信制御ＩＤを、最適な配信制御を可能とする動画パラメータの値の組み合わせの識別情報として出力する（ステップＳ１０９）。但し、平均ＫＰＩが上位数件のデータの配信制御ＩＤが出力されてもよい。
【００４０】
一方、該当データが抽出されなかった場合（ステップＳ１０８でＮｏ）、配信制御選択部１１３は、規定配信制御ＩＤを、最適な配信制御を可能とする動画パラメータの値の組み合わせの識別情報として出力する（ステップＳ１１０）。
【００４１】
サービス事業者は、例えば、出力された配信制御ＩＤに係る動画パラメータの値の組み合わせを使用して、動画の配信を行う。
【００４２】
なお、処理コストを低減させるために、配信制御ＩＤリストと条件情報と、当該配信制御ＩＤリスト及び当該条件情報に基づいて抽出される配信制御ＩＤのデータベース（キャッシュデータベース）が、メモリ装置１０３又は補助記憶装置１０２に記憶されていてもよい。この場合、キャッシュデータベースを参照することで、入力された配信制御ＩＤリストと入力された条件情報に対応する配信制御ＩＤが導出されてもよい。キャッシュデータベースは、図３の過去の実行結果が蓄積されることで構築されてもよいし、キャッシュデータベース構築のために、任意の配信制御ＩＤリスト及び条件情報に関して図３の処理が実行されてもよいし、その両方が組み合わせされてもよい。
【００４３】
上述したように、本実施の形態によれば、動画配信に際してサービス事業者が選択可能な配信制御ＩＤリストが入力として与えられ、各視聴情報に含まれている配信制御ＩＤごとのＫＰＩから平均ＫＰＩが算出される。当該平均ＫＰＩと、規定配信制御ＩＤの平均ＫＰＩとの有意差検定（ｔ検定など）が実施され、規定配信制御ＩＤのＫＰＩの平均値と比較して、有意な差があり、かつ、より高い平均ＫＰＩに係る配信制御ＩＤが、配信に用いられる最適な動画パラメータの組み合わせとして選択される。したがって、過去の実績に基づいて、ＫＰＩと共にＱｏＥが高くなる配信制御の実現を期待することができる。すなわち、実験で設定できる条件に縛られない汎用性を有し、動画配信サービスの収益の向上に直接的に寄与する動画パラメータの値を選択することができる。
【００４４】
なお、本実施の形態において、動画パラメータ選択装置１０は、動画パラメータ選択装置の一例である。配信制御選択部１１３は、選択部の一例である。
【００４５】
以上、本発明の実施例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、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。
【００４６】
本出願は、２０１５年６月４日に出願された日本国特許出願第２０１５−１１３６８６号に基づきその優先権を主張するものであり、同日本国特許出願の全内容を参照することにより本願に援用する。
【符号の説明】
【００４７】
１０          動画パラメータ選択装置
１１          最適配信制御部
１２          視聴情報記憶部
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
１１１        データ抽出部
１１２        データ解析部
１１３        配信制御選択部
Ｂ            バス
【図１】
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【図２】
2016194478.tif 000004
【図３】
2016194478.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【国際調査報告】
2016194478.tif 000008
2016194478.tif 000009