(57)【要約】コンテンツ処理装置は、ユーザ間のライフログ情報に基づき算出されるユーザ間の関係性と親密度とを規定するソーシャル情報を所定期間毎に蓄積し、所定期間のうちコンテンツが生成された期間をコンテンツのメタ情報から判定し、当該期間から評価期間を決定し、評価期間における共有ユーザ間の親密度を算出し、親密度の大きさに応じ評価期間の優先度を判定し、優先度に応じ評価期間に生成されたコンテンツの出力を制御する。
2012169112.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１以上のコンテンツを処理するコンテンツ処理装置であって、
前記コンテンツの入力を受け付ける入力部と、
前記入力部により受け付けられた前記コンテンツを共有する少なくとも１以上のユーザである共有ユーザに関する共有ユーザ情報を管理する共有ユーザ情報管理部と、
前記コンテンツに対応するメタ情報を管理するコンテンツ情報管理部と、
ユーザ間の関係性とユーザ間の親密さの度合いを数値化した親密度とを規定するソーシャル情報を所定期間毎に算出するソーシャル情報管理部と、
前記ソーシャル情報を履歴として蓄積するソーシャル情報履歴蓄積部と、
前記所定期間のうち、コンテンツが生成された期間である評価期間を前記メタ情報に基づいて決定し、当該評価期間における前記共有ユーザ間の親密度を前記ソーシャル情報に基づいて算出し、当該親密度に応じて前記評価期間の優先度を判定する優先度判定部とを備えるコンテンツ処理装置。
【請求項２】
前記優先度判定部により判定された優先度に応じて前記評価期間に生成された前記コンテンツの出力を制御する出力制御部を更に備える請求項１記載のコンテンツ処理装置。
【請求項３】
前記出力制御部は、前記優先度判定部により判定された優先度に応じて、前記コンテンツを前記共有ユーザに提示する請求項２記載のコンテンツ処理装置。
【請求項４】
前記出力制御部は、前記優先度判定部により判定された優先度に応じて、前記コンテンツを削除する請求項２又は３記載のコンテンツ処理装置。
【請求項５】
前記出力制御部は、前記優先度判定部により判定された優先度に応じて、前記共有ユーザの端末装置に前記コンテンツを送信する請求項２〜４のいずれかに記載のコンテンツ処理装置。
【請求項６】
前記ソーシャル情報管理部は、前記ソーシャル情報をユーザ同士の行動履歴を管理するライフログ情報に基づいて算出する請求項１〜５のいずれかに記載のコンテンツ処理装置。
【請求項７】
前記優先度判定部は、前記評価期間における前記共有ユーザ間の親密度を算出し、当該親密度が大きくなるにつれて前記評価期間の優先度を高く判定する請求項１〜６のいずれかに記載のコンテンツ処理装置。
【請求項８】
前記優先度判定部は、前記評価期間における前記共有ユーザ間の親密度の変化量を算出し、当該変化量が大きくなるにつれて前記評価期間の優先度を高く判定する請求項１〜７のいずれかに記載のコンテンツ処理装置。
【請求項９】
前記コンテンツに含まれる被写体を認識するための認識情報を管理する認識情報管理部と、
前記認識情報に基づいて前記コンテンツを解析し、前記コンテンツに含まれる被写体を認識するコンテンツ情報解析部とを更に備え、
前記優先度判定部は、前記評価期間における優先度の判定に加え、前記共有ユーザを構成するペアの双方からみた親密度に基づいて、前記共有ユーザの両側ペア間の親密度を算出し、前記両側ペア間の親密度が大きい共有ユーザをより多く含むコンテンツほど優先度が高くなるように、前記評価期間に生成された各コンテンツの優先度を判定する請求項１〜８のいずれかに記載のコンテンツ処理装置。
【請求項１０】
前記優先度判定部は、前記両側ペア間の親密度の変化量が大きいコンテンツほど優先度が高くなるように、前記評価期間に生成された各コンテンツの優先度を判定する請求項９記載のコンテンツ処理装置。
【請求項１１】
前記優先度判定部は、前記ソーシャル情報において親密度が設定されたユーザのうち、前記共有ユーザ以外のユーザである非共有関係ユーザを抽出し、前記共有ユーザと親密度が大きな前記非共有関係ユーザをより多く含むコンテンツほど優先度が高くなるように、前記評価期間に生成された各コンテンツの優先度を判定する請求項９又は１０記載のコンテンツ処理装置。
【請求項１２】
少なくとも１以上のコンテンツを処理するコンテンツ処理装置が実行するコンテンツ処理方法であって、
前記コンテンツの入力を受け付ける入力ステップと、
前記入力ステップにより受け付けられた前記コンテンツを共有する少なくとも１以上のユーザである共有ユーザに関する共有ユーザ情報を管理する共有ユーザ情報管理ステップと、
前記コンテンツに対応するメタ情報を管理するコンテンツ情報管理ステップと、
ユーザ間の関係性とユーザ間の親密さの度合いを数値化した親密度とを規定するソーシャル情報を所定期間毎に算出するソーシャル情報管理ステップと、
前記ソーシャル情報を履歴として蓄積するソーシャル情報履歴蓄積ステップと、
前記所定期間のうち、コンテンツが生成された期間である評価期間を前記メタ情報に基づいて決定し、当該評価期間における前記共有ユーザ間の親密度を前記ソーシャル情報に基づいて算出し、当該親密度に応じて前記評価期間の優先度を判定する優先度判定ステップとを備えるコンテンツ処理方法。
【請求項１３】
コンピュータを、少なくとも１以上のコンテンツを処理するコンテンツ処理装置として機能させるプログラムであって、
前記コンピュータを、
前記コンテンツを共有する少なくとも１以上のユーザである共有ユーザに関す入力部により受け付けられたる共有ユーザ情報を管理する共有ユーザ情報管理部と、
前記コンテンツに対応するメタ情報を管理するコンテンツ情報管理部と、
ユーザ間の関係性とユーザ間の親密さの度合いを数値化した親密度とを規定するソーシャル情報を所定期間毎に算出するソーシャル情報管理部と、
前記ソーシャル情報を履歴として蓄積するソーシャル情報履歴蓄積部と、
前記所定期間のうち、コンテンツが生成された期間である評価期間を前記メタ情報に基づいて決定し、当該評価期間における前記共有ユーザ間の親密度を前記ソーシャル情報に基づいて算出し、当該親密度に応じて前記評価期間の優先度を判定する優先度判定部として機能させるプログラム。
【請求項１４】
少なくとも１以上のコンテンツを処理するコンテンツ処理装置における集積回路であって、
入力部により受け付けられた前記コンテンツを共有する少なくとも１以上のユーザである共有ユーザに関する共有ユーザ情報を管理する共有ユーザ情報管理部と、
前記コンテンツに対応するメタ情報を管理するコンテンツ情報管理部と、
ユーザ間の関係性とユーザ間の親密さの度合いを数値化した親密度とを規定するソーシャル情報を所定期間毎に算出するソーシャル情報管理部と、
前記ソーシャル情報を履歴として蓄積するソーシャル情報履歴蓄積部と、
前記所定期間のうち、コンテンツが生成された期間である評価期間を前記メタ情報に基づいて決定し、当該評価期間における前記共有ユーザ間の親密度を前記ソーシャル情報に基づいて算出し、当該親密度に応じて前記評価期間の優先度を判定する優先度判定部とを備える集積回路。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、静止画や動画などのコンテンツを処理する技術に関し、特にコンテンツの出力における優先度を制御する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、デジタルスチルカメラやデジタルビデオカメラ、携帯電話に内蔵されたカメラなどの撮像装置の普及に伴い、旅行や結婚式など各種イベントで撮影した静止画や動画などのコンテンツが増大している。【０００３】
そして、撮影したコンテンツをテレビや携帯端末の画面などに提示し、友人、知人、家族、及び恋人などの複数人で一緒に共有して楽しむ機会が増加している。【０００４】
こうした機会の増加に伴い、共有するコンテンツを閲覧するユーザに応じて適切なコンテンツを自動で選定し、提示する手法が数多く提案されている。例えば、閲覧ユーザが指定したユーザの顔情報に基づき、類似した顔情報が含まれるコンテンツを優先して提示する技術が提案されている（例えば、特許文献１）。【０００５】
また、コンテンツの被写体人物の情報（人物間距離、登場頻度、人物数など）から被写体人物間の親密さの度合いを示す親密度を算出し、閲覧ユーザ、あるいは閲覧ユーザが指定したユーザとの親密度が大きいユーザが写ったコンテンツを優先して提示する技術が提案されている（例えば、特許文献２参照）。【０００６】
しかしながら、特許文献１、特許文献２共に、コンテンツの優先度を判定するために用いる親密度は、全てコンテンツに基づいて算出されていた。そのため、例えば集合写真が多くなると、本来関係が親密ではない人物でも関係が親密であると判定されてしまうというように、現実世界における本来の人間関係が十分に反映されなかった。よって、コンテンツの出力結果は、必ずしもコンテンツを共有して閲覧するユーザ（以下、共有ユーザとして説明）にとって最適な出力結果になっていないという課題があった。【０００７】
また、特許文献１、特許文献２共に、過去に撮影されたコンテンツの優先度を判定する要素として、共有ユーザと被写体人物との親密度のみが注目されており、共有ユーザ同士の親密度は考慮されていなかった。そのため、コンテンツを複数人の共有ユーザで共有した場合、共有ユーザ同士の仲が疎遠だった時期に共有ユーザ同士が写されたコンテンツが優先的に出力されるという課題があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特許第４４９０２１４号公報
【特許文献２】特開２００８−１２９６８２号公報
【発明の概要】
【０００９】
本発明は、共有ユーザ間における親密度の時系列的な変化を考慮に入れてコンテンツを出力する際の優先度を判定する技術を提供することを目的とする。
【００１０】
本発明の一態様によるコンテンツ処理装置は、少なくとも１以上のコンテンツを処理するコンテンツ処理装置であって、前記コンテンツの入力を受け付ける入力部と、前記入力部により受け付けられた前記コンテンツを共有する少なくとも１以上のユーザである共有ユーザに関する共有ユーザ情報を管理する共有ユーザ情報管理部と、前記コンテンツに対応するメタ情報を管理するコンテンツ情報管理部と、ユーザ間の関係性とユーザ間の親密さの度合いを数値化した親密度とを規定するソーシャル情報を所定期間毎に算出するソーシャル情報管理部と、前記ソーシャル情報を履歴として蓄積するソーシャル情報履歴蓄積部と、前記所定期間のうち、コンテンツが生成された期間である評価期間を前記メタ情報に基づいて決定し、当該評価期間における前記共有ユーザ間の親密度を前記ソーシャル情報に基づいて算出し、当該親密度に応じて前記評価期間の優先度を判定する優先度判定部とを備える。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施の形態１におけるコンテンツ処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態１において、親密度の算出に用いられるユーザ間のライフログ情報テーブルの一例を示す図である。
【図３】共有ユーザ同士の関係が親密であった時期において撮影されたコンテンツであって、共有ユーザを被写体として含むコンテンツを、共有ユーザが閲覧するシーンの一例を示す模式図である。
【図４】共有ユーザ同士の関係が疎遠であった時期において撮影されたコンテンツであって、共有ユーザを被写体として含むコンテンツを、共有ユーザが閲覧するシーンの一例を示す模式図である。
【図５】本発明の実施の形態１におけるソーシャル情報の蓄積情報テーブルの一例を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態１における共有ユーザ情報テーブルの一例を示した図である。
【図７】本発明の実施の形態１において、ユーザ「Ａ」の友人リスト情報テーブルの一例を示す図である。
【図８】図５に示すソーシャル情報「Ｓ１」において、共有ユーザと関係性のあるユーザを模式的に示した図である。
【図９】図５に示すソーシャル情報「Ｓ２」において各共有ユーザと関係性のあるユーザを模式的に示した図である。
【図１０】図５に示すソーシャル情報「Ｓ１」において、各共有ユーザと関係性のあるユーザとの親密度を纏めたテーブルの一例である。
【図１１】図５に示すソーシャル情報「Ｓ２」において、各共有ユーザと関係性のあるユーザの親密度を纏めたテーブルの一例である。
【図１２】本発明の実施の形態１における共有ユーザ間の全てのソーシャル情報テーブルの一例を示す図である。
【図１３】本発明の実施の形態１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１４】本発明の実施の形態１における評価期間情報テーブルの一例を示す図である。
【図１５】図１４に示す評価期間「Ｖ１」に含まれるコンテンツの一例を示す図である。
【図１６】本発明の実施の形態１における共有ユーザ間の片側ペアと両側ペアとの定義の一例を示す図である。
【図１７】本発明の実施の形態１におけるコンテンツ処理装置のコンテンツ処理のフローチャートである。
【図１８】本発明の実施の形態１におけるコンテンツ情報解析処理のフローチャートである。
【図１９】本発明の実施の形態１における評価期間決定処理のフローチャートである。
【図２０】本発明の実施の形態１における優先度判定処理のフローチャートである。
【図２１】本発明の実施の形態１における親密度抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【図２２】本発明の実施の形態１におけるコンテンツ処理装置の第２の構成を示すブロック図である。
【図２３】本発明の実施の形態２におけるコンテンツ処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２４】本発明の実施の形態２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２５】本発明の実施の形態２におけるコンテンツ処理のフローチャートである。
【図２６】本発明の実施の形態２におけるコンテンツ情報解析処理のフローチャートである。
【図２７】本発明の実施の形態２における顔認識処理のフローチャートである。
【図２８】本発明の実施の形態２における第１の優先度判定処理のフローチャートである。
【図２９】図２８の続きのフローチャートである。
【図３０】本発明の実施の形態２において、ソーシャル情報「Ｓ１」及びソーシャル情報「Ｓ２」における共有ユーザ別の非共有関係ユーザ情報テーブルの一例を示す図である。
【図３１】本発明の実施の形態２において、評価期間「Ｖ１」における共有ユーザ別の非共有関係ユーザ情報テーブルの一例を示す図である。
【図３２】本発明の実施の形態２において、評価期間「Ｖ１」の全共有ユーザの非共有関係ユーザ情報テーブルの一例を示す図である。
【図３３】本発明の実施の形態２において、評価期間「Ｖ１」おける非共有関係被写体人物テーブルの一例を示す図である。
【図３４】本発明の実施の形態２において、Ｓ６０９に示す第２の優先度判定処理のフローチャートである。
【図３５】図３４の続きのフローチャートである。
【図３６】本発明の実施の形態２における非共有関係ユーザの抽出処理を示すフローチャートである。
【図３７】本発明の実施の形態２における非共有関係被写体人物の抽出処理のフローチャートである。
【図３８】評価期間「Ｖ１」から「Ｖ１１」のそれぞれについて、各共有ユーザの片側ペアの親密度を示したグラフである。
【図３９】本発明の実施の形態１において、評価期間「Ｖ１」から「Ｖ１１」のそれぞれについて、各共有ユーザの片側ペアにおける親密度の変化量を示したグラフである。
【図４０】評価期間「Ｖ１」から「Ｖ１１」のそれぞれについて、各共有ユーザの両側ペア間の親密度を示したグラフである。
【図４１】本発明の実施の形態２において、評価期間「Ｖ１」から「Ｖ１１」のそれぞれについて、各共有ユーザの両側ペア間の親密度の変化量を示したグラフである。
【図４２】本発明の実施の形態によるコンテンツ処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。なお、実施の形態において、同一の構成要素には同一の符号を付し、その説明は重複するので省略する。
【００１３】
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１におけるコンテンツ処理装置１００の構成を示すブロック図である。図１において、コンテンツ処理装置１００は、入力部１０１、コンテンツ蓄積部１０２、コンテンツ情報解析部１０３、コンテンツ情報管理部１０４、共有ユーザ情報管理部１０５、ソーシャル情報管理部１０６、ソーシャル情報履歴蓄積部１０７、優先度判定部１０８、及び出力制御部１０９を備えている。
【００１４】
本実施の形態１のコンテンツ処理装置１００は、例えば、静止画や動画のコンテンツが記憶された外部記憶媒体が挿入可能な機器であればどのような機器を採用してもよく、例えばパソコンやビデオレコーダを採用してもよいし、静止画や動画が撮影可能なデジタルスチルカメラや、デジタルビデオカメラや、モバイル端末等を採用してもよい。
【００１５】
入力部１０１は、処理対象とするコンテンツの入力を受け付け、コンテンツ蓄積部１０２に転送する。また、入力部１０１は、コンテンツを共有する共有ユーザに関する情報である共有ユーザ情報の入力を受け付け、共有ユーザ情報管理部１０５に出力する。入力部１０１は、例えば、外部記憶媒体が挿入可能な記録媒体駆動装置により構成されてもよいし、カメラモジュールにより構成されてもよいし、キーボード、タッチパネル等の入力装置により構成されてもよいし、ＲＦＩＤ（Radio Frequency IDentification）リーダ等の無線通信モジュールにより構成されてもよいし、マイクモジュールやタッチパッド等により構成されてもよい。
【００１６】
コンテンツは、例えば予めコンテンツが保存された外部記憶媒体をコンテンツ処理装置１００に接続させ、外部記録媒体に記録されたコンテンツを入力部１０１に読み込ませることで入力されてもよい。また、コンテンツは、コンテンツ処理装置１００により内蔵される無線通信モジュールを用いて、無線通信により入力部１０１に入力されてもよい。或いは、ネットワークを介してコンテンツ処理装置１００に接続可能なインターネットサイトにおいて、ＰＣや携帯機器や外付けハードディスク等の記憶媒体に保存されたコンテンツをユーザに選択させ、選択させたコンテンツをネットワークを介してコンテンツ処理装置１００へ送信することでコンテンツは入力されてもよい。
【００１７】
また、コンテンツ処理装置１００が内蔵するカメラモジュールでコンテンツを撮影し、撮影したコンテンツをコンテンツ処理装置１００に転送することでコンテンツは入力されてもよい。また、ＲＦＩＤタグに、例えば予めコンテンツを保存したＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ）情報などのコンテンツ情報を記録させておき、コンテンツ処理装置１００が内蔵するＲＦＩＤリーダで、ＲＦＩＤタグからコンテンツのＵＲＬを取得し、ネットワークを介して当該ＵＲＬにアクセスすることでコンテンツは入力されてもよい。
【００１８】
共有ユーザ情報の入力は、例えば、コンテンツ処理装置１００が内蔵するカメラモジュールでユーザの顔を撮影することで入力される。この場合、コンテンツ処理装置１００は、撮影したユーザの画像からユーザの顔を認識する処理を実行することでユーザ情報を取得すればよい。また、ユーザの携帯端末等に保存されたユーザ情報を示すバーコード情報（例えば、ＱＲ（Ｑｕｉｃｋ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）コード）を、コンテンツ処理装置１００に内蔵するカメラモジュールで読み取ることで共有ユーザ情報は入力されてもよい。
【００１９】
また、キーボードやタッチパネルを用いてユーザ情報をコンテンツ処理装置１００に直接入力させることで共有ユーザ情報は入力されてもよい。また、コンテンツ処理装置１００が提示するＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）にユーザ情報を一覧表示させ、これらのユーザ情報の中からコンテンツを共有するユーザ情報をユーザに選択させることで、共有ユーザ情報は入力されてもよい。
【００２０】
また、ネットワークを介してコンテンツ処理装置１００が接続可能なインターネットサイト上で、ユーザ情報を入力させ、そのユーザ情報をネットワークを介してコンテンツ処理装置１００へ送信することで共有ユーザ情報は入力されてもよい。また、ＲＦＩＤタグに予め記録されたユーザ情報を、コンテンツ処理装置１００が内蔵するＲＦＩＤリーダで読み取ることで、共有ユーザ情報は入力されてもよい。また、コンテンツ処理装置１００が内蔵するマイクモジュールでユーザの音声を取得することで共有ユーザ情報は入力されてもよい。この場合、コンテンツ処理装置１００は、取得した音声を音声認識することで、共有ユーザを特定すればよい。また、コンテンツ処理装置１００が内蔵するタッチパッドでユーザに文字を入力させることでユーザ情報は入力されてもよい。この場合、コンテンツ処理装置１００は、入力された文字を文字認識することで共有ユーザを特定すればよい。
【００２１】
コンテンツ蓄積部１０２は、入力部１０１から転送されたコンテンツを、ハードディスクやフラッシュメモリなどで構成される記憶媒体に再読込みが可能な形式で蓄積する。
【００２２】
コンテンツ情報解析部１０３は、入力部１０１により受け付けられたコンテンツを読み込みコンテンツのメタ情報（例えば、コンテンツ名、生成日時等）を解析する。そして、コンテンツ情報解析部１０３は、解析したメタ情報をコンテンツ情報としてコンテンツ情報管理部１０４に出力する。
【００２３】
コンテンツ情報管理部１０４は、コンテンツ情報解析部１０３から出力されたコンテンツ情報を格納する。コンテンツ情報の詳細は後述する。
【００２４】
共有ユーザ情報管理部１０５は、入力部１０１により受け付けられた共有ユーザ情報（例えば、ユーザ名等）を管理する。
【００２５】
ソーシャル情報管理部１０６は、ユーザ同士の行動履歴を管理するライフログ情報に基づいて算出されるユーザ間の関係性と、ユーザ間の親密さの度合いを数値化した親密度とを規定するソーシャル情報を所定期間毎に算出して管理する。図２は、本発明の実施の形態１において、親密度の算出に用いられるユーザ間のライフログ情報テーブルの一例を示す図である。ライフログ情報テーブルは、ソーシャル情報管理部１０６により生成され、管理されるテーブルである。本実施の形態ではライフログ情報として、例えば、ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）により管理されているライフログ情報を採用する。したがって、本実施の形態では、ソーシャル情報はＳＮＳサーバから取得されたライフログ情報を用いて生成される。
【００２６】
図２の例では、ＳＮＳにおいて、ユーザ「Ａ」とユーザ「Ｂ」とが友人関係であることを示す情報が登録されており、ユーザ「Ａ」からユーザ「Ｂ」に対するライフログ情報が示されている。したがって、図２では、自身の欄に「Ａ」と記載され、相手の欄に「Ｂ」と記載されている。友人関係の登録の詳細については後述する。
【００２７】
図２の例では、３列目の「ログ情報の種類」として、「ページの閲覧」、「ページでのコメント入力」、「メッセージ送信」、「類似登録コミュニティ・アプリケーション数」、「類似登録予定数」、及び「公開コンテンツ数」が登録されている。
【００２８】
「ページ」とは、ＳＮＳにおける友人が管理する友人の情報（日記、写真アルバム、つぶやき情報等）が記載されたＷＥＢページを指す。「ページでのコメント入力」とは、友人の情報に対する感想や同意情報（例えば、「いいね！」など）の入力を指す。「メッセージ送信」とは、友人への電子メールを用いたテキスト又はコンテンツ（例えば、静止画、動画等）の送信を指す。
【００２９】
「類似登録コミュニティ・アプリケーション数」とは、ＳＮＳにおいて、各ユーザが登録したコミュニティやアプリケーション（以下、アプリとして説明）のうち、類似するコミュニティやアプリの個数を指す。
【００３０】
ここで、「類似している」とは、例えば、コミュニティやアプリの名称が同一であったり、関連した名称であったり、ＩＤが同一であったり、ジャンルが同一であったりすることを指す。「コミュニティ」とは、例えば、映画、音楽アーティスト、テレビ番組、スポーツ等の様々なジャンルの題材について、その題材に興味のあるユーザが集まり情報交換する場を指す。「アプリ」とは、例えば、友人と共に遊ぶことのできるゲームや写真を加工するツールを指す。
【００３１】
これらのコミュニティやアプリは、ＳＮＳにおいて提供され、ユーザは気に入ったものを登録することで、自由に利用することができる。
【００３２】
「類似登録予定数」とは、ＳＮＳにおいて各ユーザがカレンダーに登録した予定のうち、期間が重複し、且つ類似する予定の数を指す。ここで、「類似する」とは、例えば、予定の名称が同一であったり、関連した名称であったり、ＩＤが同一であったり、ジャンルが同一であったりすることを指す。ここでは、期間が重複し、且つ類似する予定の数を類似登録予定数として説明するが、期間が重複していなくても、類似する予定の数を類似登録予定数として採用してもよい。
【００３３】
「公開コンテンツ数」とは、ユーザがＳＮＳに投稿した日記、つぶやき情報、コンテンツ（静止画、動画等）を相手ユーザに公開するか否かを設定する公開設定において、「公開する」と設定されているコンテンツの数を指す。
【００３４】
４列目の「回数」とは、「ログ情報の種類」の欄に記載された内容の実行回数を示す。図２の例では、例えば、ページの閲覧は３８回と記載され、ページでのコメント入力は１５２回と記載され、メッセージ送信は１４回と記載されている。したがって、ユーザ「Ｂ」がユーザ「Ａ」のページを３８回閲覧し、ユーザ「Ｂ」がユーザ「Ａ」に１５２回コメントを入力し、ユーザ「Ｂ」がユーザ「Ａ」に１４回メッセージを送信したことが示されている。図２の例において、「回数」がログ情報として取得されていないものは「−」と記載されている。これは「累積時間」や「情報の分量」等の他の項目についても同様である。
【００３５】
５列目の「累積時間」とは、「ページの閲覧」において閲覧操作を実行してから終了するまでの時間の累積を示し、ここでは３時間４１分と記載されている。
【００３６】
６列目の「前回からの経過時間」とは、「ページの閲覧」、「ページでのコメント入力」、「メッセージ送信」においては、前回の実行時刻から現在までの経過時間が記載されている。例えば、「ページの閲覧」は２３時間１２分と記載されており、ユーザ「Ｂ」がユーザ「Ａ」のページの前回の閲覧の終了時刻から２３時間１２分経過していることが分かる。また、「類似登録コミュニティ・アプリケーション数」及び「類似登録予定数」において、「前回からの経過時間」は、類似した登録が前回行われてから現在までの経過時間が記載されている。例えば「類似登録コミュニティ・アプリケーション数」は、７２６時間３１分と記載されており、ユーザ「Ａ」が登録するコミュニティ又はアプリと類似するコミュニティ又はアプリをユーザ「Ｂ」が登録してから７２６時間３１分経過したことが分かる。
【００３７】
７列目の「情報の分量」は、「ページでのコメント入力」については、ページ上の友人の情報に対して入力した感想の文字数及び同意情報の入力回数の累積を示す。図２の例では、それぞれ「１２６２１文字」及び「５８回」と記載されている。「メッセージ送信」の「情報の分量」は、友人へ電子メールで送信したテキストの文字数やコンテンツの数の累積を示す。図２の例では、「２２５０文字」及び「３個」と記載されている。
【００３８】
「類似登録コミュニティ・アプリケーション数」において、「情報の分量」は、類似登録コミュニティ又は類似登録アプリの数と、類似登録コミュニティ上で滞在した時間又は類似登録アプリで遊んだ時間の累積を示す。ここで、類似登録コミュニティとは、ユーザ「Ｂ」が登録しているコミュニティのうち、ユーザ「Ａ」が登録しているコミュニティと類似するコミュニティを示す。類似登録アプリとは、ユーザ「Ｂ」が登録しているアプリのうち、ユーザ「Ａ」が登録しているアプリと類似するアプリを示す。図２の例では、「類似登録コミュニティ」の「情報の分量」として「１０個」及び「３時間５８分」と記載されている。
【００３９】
「類似登録予定数」の「情報の分量」は、期間が重複し、且つ類似する予定である類似登録予定の数と、類似登録予定の時間幅（例えば、１４：００から１６：００までの予定なら類似登録予定の時間幅は２時間等）の累積を示す。図２の例では、「類似登録予定数」の「情報の分量」として、類似登録予定の数が「１３個」、類似登録予定の時間幅が「４５時間３０分」と記載されている。
【００４０】
「公開コンテンツ数」の「情報の分量」は、相手ユーザに公開する日記、つぶやき情報、コンテンツ（静止画、動画等）の数を示す。図２の例では、「１４２７個」と記載されている。
【００４１】
８列目の「肯定的表現数」とは、入力あるいは送信あるいは登録されたテキストに含まれる肯定的な意味合いを表す表現（例えば、「好き」、「きれい」、「いい」、「遊ぼう」等）の数を示しており、例えば「ページでのコメント入力」では７２４個となっている。
【００４２】
９列目の「否定的表現数」とは、入力あるいは送信あるいは登録されたテキストに含まれる否定的な意味合いを表す表現（例えば、「嫌い」、「微妙」、「悪い」、「無理」等）の数を示しており、例えば「メッセージ送信」では１個となっている。
【００４３】
なお、本実施の形態では、ライフログ情報として、ＳＮＳで管理されているライフログ情報を採用したが、これに限定されず、例えば各ユーザの携帯端末でのライフログ情報（例えば、通話履歴情報、メール履歴情報、登録スケジュール情報、同伴記録情報、インターネットの閲覧履歴情報、アプリケーションの登録情報等）を採用してもよい。
【００４４】
ソーシャル情報履歴蓄積部１０７は、ソーシャル情報管理部１０６が所定期間毎に算出するソーシャル情報を履歴として蓄積する。
【００４５】
優先度判定部１０８は、所定期間のうち、コンテンツが生成された期間である評価期間をコンテンツ情報管理部１０４が管理するメタ情報に基づいて決定する。
【００４６】
本実施の形態におけるコンテンツ処理装置は、共有ユーザ同士の親密度が大きい期間を判定し、その期間に生成されたコンテンツを親密度が小さい期間に生成されたコンテンツよりも優先して出力する。そのため、コンテンツが生成されていない期間における共有ユーザ同士の親密度はコンテンツの出力制御に利用されない。よって、優先度判定部１０８は、コンテンツが存在しない（生成されていない）所定期間を評価期間から外す。ここで、所定期間の単位としては、例えば１週間や１か月等を採用することができる。
【００４７】
そして、優先度判定部１０８は、評価期間における共有ユーザ間の親密度をソーシャル情報に基づいて算出し、算出した親密度に応じて評価期間の優先度を判定し、判定結果を出力制御部１０９に出力する。
【００４８】
出力制御部１０９は、優先度判定部１０８から出力された判定結果に応じて評価期間に生成されたコンテンツの出力を制御する。
【００４９】
次に、以上の構成を有するコンテンツ処理装置１００の動作について、図３〜図２２を用いて説明する。
【００５０】
図３は、共有ユーザ同士の関係が親密であった時期において撮影されたコンテンツであって、共有ユーザを被写体として含むコンテンツを、共有ユーザが閲覧するシーンの一例を示す模式図である。
【００５１】
図３では、ユーザ「Ａ」とユーザ「Ｂ」とは、互いの関係が親密であった２００４年８月１０日に生成されたコンテンツを閲覧し、気分が高揚している様子が表されている。本実施の形態では、共有ユーザが、共有ユーザ同士の関係が親密であった時期のコンテンツを閲覧した場合、互いに当時の親密さを思い出し、良い印象をいだく可能性が高いという考えに基づいており、こうしたコンテンツを優先して出力する。
【００５２】
図４は、共有ユーザ同士の関係が疎遠であった時期において撮影されたコンテンツであって、共有ユーザを被写体として含むコンテンツを、共有ユーザが閲覧するシーンの一例を示す模式図である。ここで、関係が疎遠とは、親密さが低い状態、仲が悪い状態、及び知り合いではない状態を含むものとする。
【００５３】
図４では、ユーザ「Ａ」とユーザ「Ｂ」とは、お互いの関係が疎遠であった１９９８年１０月２４日に撮影されたコンテンツを閲覧し、良い印象を抱いていない様子が表されている。本実施の形態では、共有ユーザが、共有ユーザ同士の関係が疎遠であった時期のコンテンツを閲覧した場合、互いに当時の疎遠さを思い出し、良い印象を抱かない可能性が高いという考えに基づいており、こうしたコンテンツの出力の優先度を下げる。
【００５４】
図５は、本発明の実施の形態１におけるソーシャル情報の蓄積情報テーブルの一例を示す図である。ソーシャル情報の蓄積情報テーブルは、ソーシャル情報管理部１０６において生成され、ソーシャル情報履歴蓄積部１０７に保存されて管理される。ソーシャル情報履歴蓄積部１０７は、所定期間（ここでは、一例として１か月で説明する）毎にソーシャル情報管理部１０６により生成されたソーシャル情報を蓄積する。図５において、ソーシャル情報履歴蓄積部１０７が２０１１年の４月１日の０時００分に蓄積したソーシャル情報が「Ｓ１」であり、それより１か月後の２０１１年の５月１日の０時００分に蓄積したソーシャル情報が「Ｓ２」であり、同様にして２０１２年の３月１日の０時００分に蓄積したソーシャル情報が「Ｓ１２」である。
【００５５】
図６は、本発明の実施の形態１における共有ユーザ情報テーブルの一例を示した図である。共有ユーザ情報テーブルは、共有ユーザ情報管理部１０５により管理されるテーブルであり、入力部１０１により取得された共有ユーザ情報が記載されている。図６の例では、共有ユーザの「ユーザＩＤ」と「共有ユーザ名」とが共有ユーザ情報テーブルに記載されている。
【００５６】
図７は、本発明の実施の形態１において、ユーザ「Ａ」の友人リスト情報テーブルの一例を示す図である。友人リスト情報テーブルは、ソーシャル情報管理部１０６により生成され、管理されるテーブルである。友人リストとは、例えばＳＮＳにおいて、ユーザによって登録された友人関係にある人物に関する情報が記載されたリストである。例えばユーザ「Ａ」が、ユーザ「Ｂ」に友人申請登録を行い、申請がユーザ「Ｂ」に承諾されると、ユーザ「Ａ」の友人リスト情報テーブルにユーザ「Ｂ」が登録され、且つユーザ「Ｂ」の友人リスト情報テーブルにユーザ「Ａ」が登録される。
【００５７】
「友人リスト名」は友人の属性を示す。「リスト所属ユーザ名」は「友人リスト名」に記載された属性に該当するユーザ名を示す。
【００５８】
図７の例では、友人リスト名が「恋人」の「リスト所属ユーザ名」にはユーザ「Ｄ」が登録されている。よって、ユーザ「Ｄ」はユーザ「Ａ」の恋人であることが分かる。友人リスト名が「家族」の「リスト所属ユーザ名」にはユーザ「Ｆ」が登録されている。よって、ユーザ「Ｆ」はユーザ「Ａ」の家族であることが分かる。友人リスト名が「大親友」の「リスト所属ユーザ名」にはユーザが登録されていない。よって、ユーザ「Ａ」の大親友は友人リスト情報テーブルに登録されていないことが分かる。友人リスト名が「親友」の「リスト所属ユーザ名」にはユーザ「Ｂ」、ユーザ「Ｃ」が登録されている。よって、ユーザ「Ｂ」、「Ｃ」はユーザ「Ａ」の親友であることが分かる。友人リスト名が「友人」の「リスト所属ユーザ名」にはユーザ「Ｅ」が登録されている。よって、ユーザ「Ｅ」はユーザ「Ａ」の友人であることが分かる。
【００５９】
図８は、図５に示すソーシャル情報「Ｓ１」において、共有ユーザと関係性のあるユーザを模式的に示した図である。ソーシャル情報はソーシャル情報管理部１０６で管理され、所定期間毎にソーシャル情報履歴蓄積部１０７に蓄積される。ソーシャル情報「Ｓ１」は、２０１１年の４月１日の０時００分に蓄積されたソーシャル情報である。図８では、共有ユーザであるユーザ「Ａ」、ユーザ「Ｂ」、ユーザ「Ｃ」のそれぞれについて、ソーシャル情報「Ｓ１」において関係性が規定されたユーザのユーザ名と親密度とが概念的に示されている。例えば、ソーシャル情報「Ｓ１」において、ユーザ「Ａ」は、ユーザ「Ｂ」、ユーザ「Ｃ」、ユーザ「Ｄ」、ユーザ「Ｅ」、ユーザ「Ｆ」と関係性があり、その親密度は順に「０．６」、「０．５」、「０．４」、「０．８」、「０．３」と設定されている。なお、親密度は、数値が大きいほど（３に近いほど）関係が親密であることを示し、数値が小さいほど（０に近いほど）関係が疎遠であることを示している。ここでは、親密度を０以上、３以下の数値で示しているが、これに限らず、上限なく増加するポイント制としてもよいし、粒度を下げてＡ〜Ｅ等の記号を用いて段階的に表してもよい。また、ここでは、自分自身との親密度については考慮していないが、例えば「１．０」など予め定められた値を、自分自身との親密度として設定してもよい。
【００６０】
図９は、図５に示すソーシャル情報「Ｓ２」において各共有ユーザと関係性のあるユーザを模式的に示した図である。ソーシャル情報「Ｓ２」は、２０１１年の５月１日の０時００分に蓄積されたソーシャル情報である。ソーシャル情報「Ｓ２」において、ユーザ「Ａ」は、ユーザ「Ｂ」、ユーザ「Ｃ」、ユーザ「Ｄ」、ユーザ「Ｅ」、ユーザ「Ｆ」と関係性があり、その親密度は順に「０．９」、「０．６」、「１．０」、「１．１」、「０．２」と設定されている。図８と図９とを比較すれば分かるように、ユーザ「Ａ」とユーザ「Ｂ」、ユーザ「Ｃ」、ユーザ「Ｄ」、ユーザ「Ｅ」、ユーザ「Ｆ」との親密度は変動していることが分かる。
【００６１】
図１０は、図５に示すソーシャル情報「Ｓ１」において、各共有ユーザと関係性のあるユーザとの親密度を纏めたテーブルの一例である。図１０では、各共有ユーザが縦軸で示され、各共有ユーザと関係性のあるユーザが横軸で示されている。また、図１０では、同じ共有ユーザ同士の親密度及び関係性がないユーザとの親密度は、「−」で示されている。このようなテーブルにより、図８に模式的に示した各共有ユーザと、関係性のあるユーザとのソーシャル情報が管理される。
【００６２】
図１１は、図５に示すソーシャル情報「Ｓ２」において、各共有ユーザと関係性のあるユーザの親密度を纏めたテーブルの一例である。このようなテーブルにより、図１０と同様にして、図９に模式的に示したソーシャル情報が管理される。
【００６３】
図１２は、本発明の実施の形態１における共有ユーザ間の全てのソーシャル情報テーブルの一例を示す図である。図１２では、２０１１年４月１日の０時００分に蓄積したソーシャル情報である「Ｓ１」から２０１２年の３月１日の０時００分に蓄積したソーシャル情報である「Ｓ１２」の各ソーシャル情報における共有ユーザ間の親密度が示されている。ここで、「Ｓ１」から「Ｓ１２」のソーシャル情報の各期間は、図５で示した「Ｓ１」から「Ｓ１２」の期間にそれぞれ対応している。
【００６４】
図１３は、本発明の実施の形態１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。コンテンツ情報テーブルは、コンテンツ情報解析部１０３により生成され、コンテンツ情報管理部１０４により管理されるテーブルであり、入力部１０１により取得されたコンテンツに含まれるメタ情報が記載されている。図１３の例では、コンテンツ情報テーブルは、「コンテンツ名」の欄と、「生成日時」の欄とを備えている。「コンテンツ名」の欄には、各コンテンツのコンテンツ名が記載される。「生成日時」の欄には各コンテンツの生成タイミングを示す情報が記載される。図１３の例では、コンテンツ「Ｐ−００１」は、２０１１年４月２日の１４時３３分に生成されたことが記載されている。
【００６５】
図１４は、本発明の実施の形態１における評価期間情報テーブルの一例を示す図である。評価期間情報テーブルは優先度判定部１０８により生成され、管理されるテーブルである。評価期間情報テーブルは、「コンテンツ生成期間」及び「評価期間」の欄を備えている。「コンテンツ生成期間」の欄には、各評価期間の開始日と終了日とが記載されている。「評価期間」の欄には、各評価期間の識別子が記載されている。
【００６６】
「コンテンツ生成期間」は、図５に示す蓄積情報テーブルの「蓄積日時」の欄に記載されたソーシャル情報の蓄積日時と、図１３に示す「生成日時」の欄に記載されたコンテンツの生成日時とから決定される。
【００６７】
本実施の形態では、図５に示すようにソーシャル情報は１ヶ月単位で取得されるため、１ヶ月毎に期間が区切られ、区切った期間においてコンテンツが生成されているか否かが図１３に示すコンテンツ情報テーブルから判定される。そして、区切った各期間において、コンテンツが生成されていれば、その期間が評価期間として決定される。
【００６８】
図１４の例では、コンテンツが生成された期間のうち、２０１１年４月１日から２０１１年４月３０日までの期間が評価期間「Ｖ１」とされ、２０１１年５月１日から２０１１年５月３１日までの期間が評価期間「Ｖ２」とされ、同様に２０１２年３月１日から２０１２年３月３１日までの期間が評価期間「Ｖ１２」とされている。
【００６９】
図１５は、図１４に示す評価期間「Ｖ１」に含まれるコンテンツの一例を示す図である。ここでは、コンテンツの一例として静止画が採用されている。図１５の例では、コンテンツ「Ｐ−００１」において、ユーザ「Ｂ」とユーザ「Ｇ」とが被写体人物として写っていることが示されている。
【００７０】
なお、本実施の形態では入力されるコンテンツとして静止画を例に説明するが、コンテンツの種類はこれに限らず、例えば、動画やＳＮＳでの日記情報やつぶやき情報等、コンテンツの生成日時とコンテンツに関連する人物情報（例えば、コンテンツに含まれる被写体人物、情報発信者、コンテンツの作成者、など）とが判定できるものであれば、どのようなコンテンツを採用してもよい。
【００７１】
図１６は、本発明の実施の形態１における共有ユーザ間の片側ペアと両側ペアとの定義の一例を示す図である。片側ペアとは、あるユーザ（ここでは第１のユーザとする）からみた別のユーザ（ここでは第２のユーザとする）の関係と、第２のユーザからみた第１のユーザの関係とを区別して扱うという考えに基づくペアのことである。
【００７２】
図１６の例では、共有ユーザがユーザ「Ａ」、ユーザ「Ｂ」、ユーザ「Ｃ」である場合が示されており、片側ペアは、ユーザ「Ａ」からみたユーザ「Ｂ」、ユーザ「Ｂ」からみたユーザ「Ａ」、ユーザ「Ｂ」からみたユーザ「Ｃ」、ユーザ「Ｃ」からみたユーザ「Ｂ」、ユーザ「Ｃ」からみたユーザ「Ａ」、ユーザ「Ａ」からみたユーザ「Ｃ」の６種である。
【００７３】
一方、両側ペアとは、あるユーザ（ここでは第１のユーザとする）からみた別のユーザ（ここでは第２のユーザとする）の関係と、第２のユーザからみた第１のユーザの関係とを区別せずに同一の関係として扱うという考えに基づくペアのことである。図１６の例では、共有ユーザがユーザ「Ａ」、ユーザ「Ｂ」、ユーザ「Ｃ」である場合が示されており、両側ペアは、ユーザ「Ａ」とユーザ「Ｂ」との両側ペア、ユーザ「Ｂ」とユーザ「Ｃ」との両側ペア、ユーザ「Ｃ」とユーザ「Ａ」との両側ペアの３種である。
【００７４】
以下、コンテンツ処理装置１００に入力されたコンテンツを共有する共有ユーザをユーザ「Ａ」、ユーザ「Ｂ」、ユーザ「Ｃ」として説明する。
【００７５】
図１７は、本発明の実施の形態１におけるコンテンツ処理装置１００のコンテンツ処理のフローチャートである。
【００７６】
入力部１０１は、コンテンツ処理装置１００に入力された静止画のコンテンツをコンテンツ蓄積部１０２に予め転送して蓄積させているものとする。ここで、入力部１０１は、例えばコンテンツが保存された外部記憶媒体がコンテンツ処理装置１００に接続されることで、外部記憶媒体からコンテンツを取得する。
【００７７】
そして、入力部１０１は、ユーザからの入力操作を受け付け、コンテンツ蓄積部１０２に蓄積されたコンテンツを読み込む（Ｓ１０１）。入力操作としては、例えば画像の読み込みを開始させるボタンを押す操作等が採用される。
【００７８】
次に、入力部１０１は、コンテンツが少なくとも１以上存在しているかを確認する（Ｓ１０２）。そして、入力部１０１は、コンテンツが存在しない場合、つまり、コンテンツ蓄積部１０２にコンテンツが蓄積されていない場合（Ｓ１０２でＮ）、コンテンツ処理を終了する。一方、コンテンツが少なくとも１つ以上存在する場合（Ｓ１０２でＹ）、入力部１０１は、ソーシャル情報履歴蓄積部１０７に所定期間毎に蓄積された全てのユーザのソーシャル情報の読み込みが完了しているかを確認する（Ｓ１０３）。所定期間毎に蓄積された全てのユーザのソーシャル情報の読み込みが完了していない場合（Ｓ１０３でＮ）、入力部１０１は、ソーシャル情報履歴蓄積部１０７から全てのユーザのソーシャル情報を読み込む（Ｓ１０４）。
【００７９】
なお、ソーシャル情報は、例えばソーシャル情報管理部１０６が所定期間毎にライフログ情報を取得した際に、取得したライフログ情報に基づいて予め算出され、ソーシャル情報履歴蓄積部１０７に蓄積されているものとする。
【００８０】
一方、全てのユーザのソーシャル情報の読み込みが完了している場合（Ｓ１０３でＹ）、入力部１０１は、コンテンツ蓄積部１０２において蓄積されている全てのコンテンツについてコンテンツ情報解析部１０３による解析が完了しているかを確認する（Ｓ１０５）。全てのコンテンツの解析が完了していない場合（Ｓ１０５でＮ）、コンテンツ情報解析部１０３は、コンテンツ情報解析処理を行う（Ｓ１０６）。コンテンツ情報解析処理の詳細は図１８を用いて後ほど説明する。
【００８１】
一方、全てのコンテンツの解析が完了している場合（Ｓ１０５でＹ）、入力部１０１は、共有ユーザ情報の入力を受け付ける（Ｓ１０７）。共有ユーザ情報管理部１０５は、入力部１０１において受け付けられた共有ユーザ情報から共有ユーザ情報テーブル（図６参照）を生成し、生成した共有ユーザ情報テーブルを管理する。
【００８２】
次に、優先度判定部１０８は評価期間決定処理を行う（Ｓ１０８）。評価期間決定処理の詳細は図１９を用いて後ほど説明する。
【００８３】
次に、優先度判定部１０８は、優先度判定処理を行う（Ｓ１０９）。優先度判定処理の詳細は図２０〜２１を用いて後ほど説明する。
【００８４】
次に、出力制御部１０９は、優先度が高い評価期間順に各評価期間に含まれるコンテンツを出力し（Ｓ１１０）、コンテンツ処理を終了する。
【００８５】
次に、図１７のＳ１０３において読み込まれるソーシャル情報について図２、図７を用いて説明する。ソーシャル情報は、ＳＮＳにおけるユーザのライフログ情報に基づき算出される。ＳＮＳにおけるユーザのライフログ情報は、ソーシャル情報管理部１０６により図２に示すライフログ情報テーブルとして管理されている。ライフログ情報テーブルには、例えば、ＳＮＳにおけるユーザの操作履歴や登録情報等が蓄積されている。具体的には、操作履歴としては、相手ページの閲覧、相手ページにおけるコメント入力、及び相手へのメッセージ送信の履歴等が含まれる。登録情報としては、自身と相手とが、ＳＮＳ上で登録したコミュニティやアプリケーション情報、カレンダーで登録した予定情報、並びに写真、動画、及び日記等のコンテンツの公開範囲情報等が含まれる。
【００８６】
まず、ソーシャル情報に含まれるユーザ同士の関係性を示すユーザ関係情報は、例えばＳＮＳ上でユーザによって登録される友人リストから抽出される。ここで、友人リストとは、友人関係にある人物情報を表すリストのことを示す。例えば、ユーザ「Ａ」が、ユーザ「Ｂ」に友人申請登録を行い、友人申請がユーザ「Ｂ」に承諾されると、ユーザ「Ａ」の友人リストにユーザ「Ｂ」が追加され、ユーザ「Ｂ」の友人リストにユーザ「Ａ」が追加される。この友人リストは、コンテンツに依存しておらず、現実世界におけるユーザ間の関係性が反映された情報である。このことは、上記のユーザ関係情報についても同様である。
【００８７】
また、ソーシャル情報におけるユーザ間の親密度は、ライフログ情報テーブルにより管理されているライフログ情報から算出される。
【００８８】
なお、親密度の算出タイミングは、ソーシャル情報履歴蓄積部１０７がソーシャル情報を履歴として蓄積するタイミングであってもよいし、所定のタイミング（例えば、１日毎など）であってもよい。
【００８９】
また、図２に示すライフログ情報テーブルにおいては、ライフログ情報の管理指標として、各ログ情報（例えば、「ページの閲覧」、「ページでのコメント入力」等）の「回数」、「累積時間」、「前回からの経過時間」、「情報の分量」、「肯定的表現数」、及び「否定的表現数」が含まれている。それぞれの語句の説明に関しては前述したので、説明を省略する。
【００９０】
ここでは、これらの管理指標を用いてユーザ間の親密度を算出する方法を説明する。図２の４列目に示す「回数」に関しては、「ページの閲覧」、「ページでのコメント入力」、「メッセージ送信」において、情報が管理されている。ここでは、「回数」が大きいほど、ユーザ「Ａ」のユーザ「Ｂ」に対する親密度が高くなるという計算アルゴリズムを採用する。
【００９１】
これは、自身がより多く閲覧したページの管理者である相手ほど、また、自身がより多くコメント入力したページの管理者である相手ほど、また、自身がより多くのメッセージを送信した相手ほど、自身の相手に対する親密な思いが強いという考えに基づいている。ここでは、例えば「回数」が「１」増える毎に親密度に「０．０１」を加算するという計算アルゴリズムを採用する。
【００９２】
なお、ここでは、全てのログ情報において親密度を均一に加算する計算アルゴリズムを採用したが、親密度の加算方法はこれに限定されない。例えば、ログ情報の重要性に応じて、加算する親密度を変更してもよい。
【００９３】
具体的には、下記の計算アルゴリズムを採用すればよい。「ページの閲覧」に関しては、回数が「１」増える毎に親密度を「０．００１」加算する。また、「ページでのコメント入力」に関しては、回数が「１」増える毎に親密度を「０．０１」加算する。また、「メッセージ送信」に関しては、回数が「１」増える毎に親密度を「０．１」加算する。
【００９４】
図２の５列目に示す「累積時間」に関しては、「ページの閲覧」において、情報が管理されている。ここでは、数値が大きいほど、ユーザ「Ａ」のユーザ「Ｂ」に対する親密度が大きくなるという計算アルゴリズムを採用する。
【００９５】
これは、自身がより長く閲覧したページの管理者である相手ほど、自身の相手に対する親密な思いが強いという考えに基づいている。
【００９６】
ここでは、例えば、累積時間が「１分」増える毎に親密度を「０．００１」加算するという計算アルゴリズムを採用する。
【００９７】
図２の６列目に示す「前回からの経過時間」に関しては、全てのログ情報において、情報が管理されている。ここでは、数値が大きいほど、ユーザ「Ａ」のユーザ「Ｂ」に対する親密度が小さくなるという計算アルゴリズムを採用する。
【００９８】
これは、例えば、自身が相手に前回メッセージを送信してから再度同じ相手にメッセージを送信するまでの経過時間が長くなるほど、自身の相手に対する親密な想いが弱くなっているという考えに基づいている。
【００９９】
具体的には、「前回からの経過時間」が「１分」増える毎に親密度を「０．００１」減算するという計算アルゴリズムを採用する。
【０１００】
なお、ここでは、「前回からの経過時間」が増える毎に親密度を所定の値分減算する方法で、親密度の算出方法を説明したが、親密度の算出方法はこれに限定されない。例えば、「前回からの経過時間」が所定の閾値以下（例えば、１時間等）であれば、所定の値（例えば、「０．００１」）を加算するという計算アルゴリズムを採用してもよい。
【０１０１】
図２の７行目に示す「情報の分量」については、「ページの閲覧」を除く全てのログ情報において、情報が管理されている。ここでは、数値が大きいほど、ユーザ「Ａ」のユーザ「Ｂ」に対する親密度が大きくなるという計算アルゴリズムを採用する。
【０１０２】
これは、例えば、自身が相手に公開を許しているコンテンツ数が多いほど、自身の相手に対する親密な想いが強いという考えに基づいている。
【０１０３】
具体的には、「公開コンテンツ数」に関しては、例えば情報の分量が「１個」増える毎に親密度を「０．００１」を加算するという計算アルゴリズムを採用する。
【０１０４】
なお、「公開コンテンツ数」に関しては「情報の分量」が「１個」増える毎に親密度を「０．００１」加算するという計算アルゴリズムを採用したが、これに限定されない。例えば、ログ情報に応じて加算する親密度を変更するという計算アルゴリズムを採用してもよい。例えば、「類似登録予定数」に関しては、「情報の分量」が「１個」増える毎に親密度を「０．０１」を加算し、「１分」増える毎に「０．０００１」を加算するという計算アルゴリズムを採用してもよい。
【０１０５】
図２の８列目に示す「肯定的表現数」に関しては、「ページでのコメント入力」、「メッセージ送信」、「類似登録予定数」において、情報が管理されている。ここでは、数値が大きいほど、ユーザ「Ａ」のユーザ「Ｂ」に対する親密度が大きくなるという計算アルゴリズムを採用する。
【０１０６】
これは、例えば、相手が管理するページにおいて、自身が入力した相手へのコメントの内容に、より多くの肯定的な表現が含まれているほど、自身の相手に対する親密な想いが強いという考えに基づいている。
【０１０７】
具体的には、肯定的表現数が「１」増える毎に親密度を「０．００１」加算するという計算アルゴリズムを採用する。
【０１０８】
図２の９列目に示す「否定的表現数」に関しては、「ページでのコメント入力」、「メッセージ送信」、「類似登録予定数」において、情報が管理されている。ここでは、数値が大きいほど、ユーザ「Ａ」のユーザ「Ｂ」に対する親密度が小さくなるという計算アルゴリズムを採用する。
【０１０９】
これは、例えば、相手が管理するページにおいて、自身が入力した相手へのコメントの内容により多くの否定的な表現が含まれているほど、自身の相手に対する親密な想いが弱いという考えに基づいている。
【０１１０】
具体的には、「否定的表現数」が「１」増える毎に親密度を「０．００１」減算するという計算アルゴリズムを採用する。
【０１１１】
なお、ここでは、図２に示すライフログ情報テーブルで管理されたライフログ情報から親密度を算出したが、親密度の算出方法はこれに限定されない。例えば、ＳＮＳ上でユーザによって登録される友人の属性に応じて所定の値を設定するという方法を併用して親密度を算出してもよい。
【０１１２】
例えば、ＳＮＳ上において、ユーザ「Ａ」によって登録された友人の属性が、図７に示す友人リスト情報テーブルのように管理されている場合について説明する。ここでは、友人リスト名に記載された友人の属性がより親密な関係を示すほど、自身において当該リストに登録されたユーザに対する親密度を大きく設定するという計算アルゴリズムを採用する。
【０１１３】
これは、自身が相手の属性として登録した属性名がより親密な関係を示すほど自身の相手に対する親密な思いが強いという考えに基づいている。
【０１１４】
例えば、友人リスト名が「恋人」、「家族」、「大親友」、「親友」、「友人」の順に、より親密な関係を示すとした場合は、以下のような親密度の設定方法を採用すればよい。
【０１１５】
図７の例では、友人リスト名が「恋人」であるユーザはユーザ「Ｄ」である。よって、ユーザ「Ａ」のユーザ「Ｄ」に対する親密度として例えば「１．０」が設定される。また、友人リスト名が「家族」であるユーザはユーザ「Ｆ」である。よって、ユーザ「Ａ」のユーザ「Ｆ」に対する親密度として例えば「０．８」が設定される。友人リスト名が「大親友」である場合、ユーザ「Ａ」の大親友であるユーザに対する親密度として例えば「０．６」が設定される。友人リスト名が「親友」であるユーザはユーザ「Ｂ」、「Ｃ」である。よって、ユーザ「Ａ」のユーザ「Ｂ」、「Ｃ」に対する親密度として例えば「０．４」が設定される。また、友人リスト名が「友人」であるユーザはユーザ「Ｅ」である。よって、ユーザ「Ａ」のユーザ「Ｅ」に対する親密度として例えば「０．２」が設定される。
【０１１６】
なお、ここでは友人リスト名に記載される友人の属性として「恋人」、「家族」、「大親友」、「親友」、「友人」を挙げたが、友人の属性はこれに限定されない。
【０１１７】
次に、Ｓ１０６に示したコンテンツ情報解析部１０３によるコンテンツ情報解析処理を図１８を用いて説明する。
【０１１８】
まず、コンテンツ情報解析部１０３は、処理対象のコンテンツのメタ情報であるコンテンツ名及び生成日時を、例えばコンテンツに記録されたＥＸＩＦ（Ｅｘｃｈａｎｇｅａｂｌｅ  Ｉｍａｇｅ  Ｆｉｌｅ  Ｆｏｒｍａｔ）情報を用いて抽出し、抽出したコンテンツ名及び生成日時を紐づけてコンテンツ情報テーブル（図１３参照）に登録する（Ｓ２０１）。
【０１１９】
次に、コンテンツ情報解析部１０３は、全てのコンテンツについてＳ２０１の解析処理を完了しているかを確認する（Ｓ２０２）。そして、全てのコンテンツについてＳ２０１の解析処理が完了していない場合（Ｓ２０２でＮ）、コンテンツ情報解析部１０３は、解析処理対象のコンテンツを解析処理が未完了のコンテンツに変更し（Ｓ２０３）、処理をＳ２０１に戻す。
【０１２０】
一方、全てのコンテンツについてＳ２０１の解析処理が完了している場合（Ｓ２０２でＹ）、コンテンツ情報解析処理が終了される。
【０１２１】
次に、Ｓ１０８に示した優先度判定部１０８による評価期間決定処理を図１９を用いて説明する。
【０１２２】
まず、優先度判定部１０８は、ソーシャル情報の蓄積情報テーブル（図５参照）の「蓄積日時」に記載された情報と、コンテンツ情報テーブル（図１３参照）の「コンテンツ生成日時」に記載された情報とから、コンテンツ生成期間を判定し、評価期間情報テーブル（図１４参照）に登録する（Ｓ３０１）。
【０１２３】
図５の例では、２０１１年４月１日の０時００分の次は２０１１年５月１日の０時００分といったように１か月毎にソーシャル情報が蓄積されている。また、図１３の例では、コンテンツ「Ｐ−００１」は２０１１年４月２日に生成されている。この場合、コンテンツ「Ｐ−００１」の生成日時が含まれる２０１１年４月１日から２０１１年４月３０日までの期間は少なくとも１以上のコンテンツを含む。よって、この期間はコンテンツ生成期間となる。同様に例えば２０１１年５月２０日に生成されたコンテンツが入力されたとする。この場合、当該コンテンツの生成日時が含まれる２０１１年５月１日から２０１１年５月３１日までの期間もコンテンツ生成期間となる。
【０１２４】
次に、優先度判定部１０８は、評価期間に対するユーザからの変更要求があるかを確認する（Ｓ３０２）。ここで、変更要求とは、図１４に示すコンテンツ生成期間に応じて定義された評価期間をユーザが所望の期間に変更するための要求である。例えば、図１４に示す「Ｖ１」と「Ｖ２」との期間を合わせた２０１１年４月１日から５月３１日までの期間を評価期間「Ｖ１」としてユーザは再定義することができる。ここで、変更要求は、例えば、「変更要求」ボタンを画面に表示し、このボタンをユーザに押下操作させることによって入力部１０１に受け付させればよい。
【０１２５】
評価期間に対するユーザからの変更要求がない場合（Ｓ３０２でＮ）、前述のコンテンツ生成期間を評価期間と定義し、評価期間情報テーブルに追記する（Ｓ３０３）。
【０１２６】
図１４の例では、コンテンツ生成期間が２０１１年４月１日から４月３０日までの期間や２０１１年５月１日から５月３１日までの期間である。評価期間に対するユーザからの変更要求がない場合は、コンテンツ生成期間がそのまま評価期間として定義される。つまり、評価期間「Ｖ１」が２０１１年４月１日から４月３０日まで、評価期間「Ｖ２」が２０１１年５月１日から５月３０日までと定義される。
【０１２７】
一方、評価期間に対するユーザからの変更要求がある場合（Ｓ３０２でＹ）、評価期間情報テーブルの評価期間が更新され（Ｓ３０４）、評価期間決定処理が終了される。例えば、ユーザは２０１１年４月１日から５月３１日までの期間をひとつの評価期間として指定することができる。
【０１２８】
次に、Ｓ１０９に示した優先度判定部１０８による優先度判定処理を図２０を用いて説明する。
【０１２９】
まず、優先度判定部１０８は、優先度判定処理に用いるソーシャル情報として、ソーシャル情報履歴蓄積部１０７が管理する所定の蓄積日時のソーシャル情報（例えば、２０１１年４月１日０時００分に蓄積したソーシャル情報「Ｓ１」等）を選択する（Ｓ４０１）。
【０１３０】
次に、優先度判定部１０８は、共有ユーザ情報テーブル（図６参照）に２名以上の共有ユーザが登録されているかを確認する（Ｓ４０２）。
【０１３１】
共有ユーザ情報テーブルに２名以上の共有ユーザが登録されていない場合（Ｓ４０２でＮ）、優先度判定部１０８は、第１のユーザを共有ユーザとし、第２のユーザをＳ４０１で選択したソーシャル情報において第１のユーザとの間で親密度が設定されているユーザとする（Ｓ４０３）。
【０１３２】
例えば、Ｓ４０１で選択したソーシャル情報が「Ｓ１」、共有ユーザがユーザ「Ａ」であるとする。この場合、第１のユーザはユーザ「Ａ」となる。また、第２のユーザは、図１０に示すソーシャル情報「Ｓ１」のユーザ「Ａ」のソーシャル情報テーブルにおいて、ユーザ「Ａ」との親密度が設定されている、ユーザ「Ｂ」、ユーザ「Ｃ」、ユーザ「Ｄ」、ユーザ「Ｅ」、ユーザ「Ｆ」となる。
【０１３３】
一方、共有ユーザ情報テーブルに２名以上の共有ユーザが登録されている場合（Ｓ４０２でＹ）、第１のユーザを所定の共有ユーザ（例えば、ユーザ「Ａ」）とし、第２のユーザを第１のユーザではない共有ユーザ（例えば、ユーザ「Ｂ」）とする（Ｓ４０４）。
【０１３４】
なお、ここでは、共有ユーザ情報テーブルに共有ユーザが２名以上登録されていない場合、すなわち共有ユーザが１人の場合は、第１のユーザを共有ユーザとし、第２のユーザをソーシャル情報において第１のユーザとの親密度が設定されたユーザとする方法で説明したが、共有ユーザが１人の場合の第２のユーザの選定方法はこれに限定されない。
【０１３５】
例えば、入力部１０１において、共有ユーザ自身が入力したユーザを第２のユーザとして共有ユーザ情報管理部１０５が設定してもよい。或いは、共有ユーザ情報管理部１０５が、共有ユーザによるコンテンツの閲覧時に最も近い時期のソーシャル情報において、共有ユーザと親密度が最も大きなユーザを選定し、当該ユーザを第２のユーザと設定してもよい。このように、共有ユーザが１人の場合でも、必ず第２の共有ユーザが選定される方法であれあれば、どのような方法を第２のユーザの選定方法として採用してもよい。
【０１３６】
この構成によれば、共有ユーザ情報テーブルに共有ユーザが２名以上存在しない場合であっても、すなわち共有ユーザが１人の場合であっても、必ず第２の共有ユーザが選定される。そのため、共有ユーザが１人の場合であっても、Ｓ１０９に示す優先度判定処理を行うことができ、共有ユーザが複数人いる場合と同様の効果を得ることができる。
【０１３７】
次に、優先度判定部１０８は、第１ユーザと第２のユーザとの親密度抽出処理を行う（Ｓ４０５）。親密度抽出処理の詳細は、図２１を用いて後ほど説明する。
【０１３８】
次に、優先度判定部１０８は、蓄積日時別の全てのソーシャル情報における共有ユーザ間の親密度の抽出が完了したかを確認する（Ｓ４０６）。この抽出が完了していない場合（Ｓ４０６でＮ）、優先度判定部１０８は、優先度判定処理に用いるソーシャル情報を、共有ユーザ間の親密度の抽出が未完了のソーシャル情報に変更し（Ｓ４０７）、処理をＳ４０２に戻す。
【０１３９】
一方、この抽出が完了している場合（Ｓ４０６でＹ）、優先度判定部１０８は、管理する評価期間情報テーブルから所定の評価期間（例えば、評価期間「Ｖ１」（２０１１年４月１日〜２０１１年４月３０日）等）を対象評価期間として抽出する（Ｓ４０８）。
【０１４０】
次に、優先度判定部１０８は、対象評価期間における共有ユーザ間の親密度から対象評価期間の評価値を算出する（Ｓ４０９）。
【０１４１】
本実施の形態では、共有ユーザが、共有ユーザ同士の関係が親密であった時期のコンテンツを閲覧した場合、互いに当時の親密さを思い出し、良い印象をいだく可能性が高いという考えに基づいている。そのため、評価期間における共有ユーザ同士の関係が親密であるほど、当該評価期間の評価値が高くなる計算アルゴリズムを用いて評価値を算出する。
【０１４２】
以下、具体例として、評価期間「Ｖ１」の評価値の算出処理について示す。評価期間「Ｖ１」における共有ユーザ間の親密度は、ソーシャル情報「Ｓ１」における共有ユーザ間の親密度と、ソーシャル情報「Ｓ２」における共有ユーザ間の親密度との平均から算出される。これは、図１４より評価期間「Ｖ１」は２０１１年４月１日〜２０１１年４月３０日の期間であり、当該評価期間の前後に蓄積されたソーシャル情報は、図５より２０１１年４月１日に蓄積されたソーシャル情報「Ｓ１」と、２０１１年５月１日に蓄積されたソーシャル情報「Ｓ２」とが該当する。そのため、評価期間「Ｖ１」におけるソーシャル情報としては、評価期間「Ｖ１」の中間の情報を採用すべく、ソーシャル情報「Ｓ１」とソーシャル情報「Ｓ２」とを平均した情報を用いる。
【０１４３】
例えば評価期間「Ｖ１」における共有ユーザ「Ａ」の共有ユーザに対する「Ｂ」の親密度は、図１２に示した親密度の値を用いると次のように算出できる。
【０１４４】
（評価期間「Ｖ１」におけるユーザ「Ａ」のユーザ「Ｂ」に対する親密度）
＝（（ソーシャル情報「Ｓ１」におけるユーザ「Ａ」のユーザ「Ｂ」に対する親密度）＋（ソーシャル情報「Ｓ２」におけるユーザ「Ａ」のユーザ「Ｂ」に対する親密度））／２
＝（０．６＋０．９）／２＝０．７５
なお、ここでは、評価期間の前後のソーシャル情報における親密度の平均値を、評価期間における共有ユーザ同士の親密度として算出したが、これに限定されず、例えば乗算や減算など他の計算方法を用いて評価期間における共有ユーザ同士の親密度を算出してもよい。
【０１４５】
また、評価期間の評価値としては前述の通り、評価期間における共有ユーザ同士の関係が親密であるほど、当該評価期間の評価値が大きくなる計算アルゴリズムを採用する。そのため、評価期間における共有ユーザ同士の親密度を合計した値を評価期間における評価値として採用する。ここで、共有ユーザ同士の親密度の合計とは、図１６に示した各片側ペアにおける親密度を合計したものを採用すればよい。
【０１４６】
例えば評価期間「Ｖ１」の評価値は、図１２に示した親密度を用いると次のように算出できる。
【０１４７】
（評価期間「Ｖ１」の評価値）
＝（評価期間「Ｖ１」におけるユーザ「Ａ」のユーザ「Ｂ」に対する親密度）＋（評価期間「Ｖ１」におけるユーザ「Ｂ」のユーザ「Ａ」に対する親密度）＋（評価期間「Ｖ１」におけるユーザ「Ｂ」のユーザ「Ｃ」に対する親密度）＋（評価期間「Ｖ１」におけるユーザ「Ｃ」のユーザ「Ｂ」に対する親密度）＋（評価期間「Ｖ１」におけるユーザ「Ｃ」のユーザ「Ａ」に対する親密度）＋（評価期間「Ｖ１」におけるユーザ「Ａ」のユーザ「Ｃ」に対する親密度）
＝（０．７５）＋（０．９５）＋（１．８）＋（０．２）＋（１．０５）＋（０．５５）
＝５．３
【０１４８】
なお、ここでは、評価期間における共有ユーザ同士の親密度の合計値を、評価期間の評価値として算出したが、これに限定されない。例えば、評価期間における共有ユーザ同士の関係が親密であるほど、評価期間の評価値が大きくなるという計算アルゴリズムであれば、乗算や減算などの他の手法を用いて評価期間の評価値を算出してもよい。
【０１４９】
次に、優先度判定部１０８は、全ての評価期間について評価値の算出が完了しているかを確認する（Ｓ４１０）。そして、全ての評価期間について評価値の算出が完了していない場合（Ｓ４１０でＮ）、優先度判定部１０８は、対象評価期間を、評価値の算出が未完了の評価期間に変更し（Ｓ４１１）、処理をＳ４０９に戻す。
【０１５０】
一方、全ての評価期間について評価期間の評価値の算出が完了している場合（Ｓ４１０でＹ）、優先度判定部１０８は、評価値が大きい評価期間ほど優先度が高いと判定し（Ｓ４１２）、優先度判定処理を終了する。
【０１５１】
以上がＳ１０９に示した優先度判定部１０８による優先度判定処理の流れである。このような優先度判定処理の後、出力制御部１０９は、優先度判定処理において判定された優先度の高い評価期間に含まれるコンテンツから順次コンテンツを出力する（図１７のＳ１１０）。
【０１５２】
なお、ここでは、優先度が高い評価期間に含まれるコンテンツから順にコンテンツを出力する方法を説明したが、これに限定されない。例えば、優先度が所定の順位（例えば、下位１０位、など）より低い評価期間に含まれるコンテンツを出力対象から外す出力方法を採用してもよい。或いは、優先度の高い評価期間に含まれるコンテンツから順に出力する時間を長くする出力方法を採用してもよい。或いは、優先度が所定の順位（例えば、上位１０位等）より高い評価期間に含まれるコンテンツには所定の演出効果（例えば、顔の拡大など）を加えて出力する出力方法を採用してもよい。
【０１５３】
次に、前述のＳ４０５に示した親密度抽出処理を図２１を用いて説明する。
【０１５４】
まず、優先度判定部１０８は、Ｓ４０１で選択されたソーシャル情報において、第１のユーザと第２のユーザとの親密度が設定されているかを確認する（Ｓ５０１）。具体的には、優先度判定部１０８は、図１０、図１１等に示した各共有ユーザのソーシャル情報テーブルにおいて、第１のユーザと第２のユーザとの親密度が規定されているか否かを判定する。
【０１５５】
例えば、ソーシャル情報を図１０のソーシャル情報「Ｓ１」とし、第１のユーザをユーザ「Ａ」、第２のユーザをユーザ「Ｂ」とする。図１０のソーシャル情報「Ｓ１」において、ユーザ「Ａ」とユーザ「Ｂ」との関係を表す要素には、「０．６（自身がユーザ「Ａ」、相手がユーザ「Ｂ」の場合）」と、「０．９（自身がユーザ「Ｂ」、相手がユーザ「Ａ」の場合）」との親密度が記載されている。よって、ユーザ「Ａ」とユーザ「Ｂ」とはソーシャル情報「Ｓ１」において親密度が設定されていると判定される。
【０１５６】
一方、例えばソーシャル情報を図１０のソーシャル情報「Ｓ１」とし、第１のユーザをユーザ「Ａ」、第２のユーザをユーザ「Ｇ」とする。ソーシャル情報「Ｓ１」において、ユーザ「Ａ」とユーザ「Ｇ」との関係を表す要素には、親密度が記載されていない。よってユーザ「Ａ」とユーザ「Ｇ」とはソーシャル情報「Ｓ１」において親密度が設定されていないと判定される。
【０１５７】
第１のユーザと第２のユーザとの親密度がソーシャル情報において設定されていない場合（Ｓ５０１でＮ）、優先度判定部１０８は、親密度として所定の値（例えば、「０．０」等）を設定する（Ｓ５０２）。
【０１５８】
一方、第１のユーザと第２のユーザとの親密度がソーシャル情報において設定されている場合（Ｓ５０１でＹ）、優先度判定部１０８は、ソーシャル情報から第１のユーザと第２のユーザとの親密度を抽出する（Ｓ５０３）。
【０１５９】
次に、優先度判定部１０８は、処理対象のコンテンツにおいて全ての第２のユーザと第１のユーザとの親密度の抽出が完了しているかを確認する（Ｓ５０４）。そして、処理対象のコンテンツにおいて、全ての第２のユーザについて第１のユーザとの親密度の抽出が完了していない場合（Ｓ５０４でＮ）、優先度判定部１０８は、第１のユーザとの親密度の算出対象となる第２のユーザを、親密度算出処理が未完了の第２のユーザに変更し（Ｓ５０５）、処理をＳ５０１に戻す。
【０１６０】
一方、処理対象のコンテンツにおいて、全ての第２のユーザについて第１のユーザとの親密度の抽出が完了した場合（Ｓ５０４でＹ）、優先度判定部１０８は、処理対象のコンテンツにおいて、全ての第１のユーザについて、第２のユーザとの親密度の抽出が完了しているかを確認する（Ｓ５０６）。
【０１６１】
全ての第１のユーザについて、第２のユーザとの親密度の抽出が完了していない場合（Ｓ５０６でＮ）、第２のユーザとの親密度の算出対象となる第１のユーザを、親密度算出処理が未完了の第１のユーザに変更し（Ｓ５０７）、処理をＳ５０１に戻す。一方、全ての第１のユーザについて、第２のユーザとの親密度の抽出が完了している場合（Ｓ５０６でＹ）、優先度判定部１０８は、親密度抽出処理を終了する。
【０１６２】
次に、上述したコンテンツ処理装置１００において、各評価期間における親密度の具体例を図３８を用いて説明する。図３８は、評価期間「Ｖ１」から「Ｖ１１」のそれぞれについて、各共有ユーザの片側ペアの親密度を示したグラフである。図３８において、縦軸は親密度を示し、横軸は評価期間を示している。また、図３８において、親密度は図１２で示した親密度に基づいて算出されている。
【０１６３】
図３８の例では、各共有ユーザの片側ペアの親密度の評価期間毎の合計値は、「Ｖ１」から順に「５．３」、「７．３」、「９．８５」、「１０．６」、「９．０」、「８．１５」、「８．７５」、「９．７５」、「１０．０」、「９．６」、「９．１」であった。
【０１６４】
よって、これらの親密度の合計値を各評価期間の評価値として用いると、評価値が高い順に評価期間は「Ｖ４」＞「Ｖ９」＞「Ｖ３」＞「Ｖ８」＞「Ｖ１０」＞「Ｖ１１」＞「Ｖ５」＞「Ｖ７」＞「Ｖ６」＞「Ｖ２」＞「Ｖ１」となる。よって、例えば、評価期間「Ｖ４」に生成されたコンテンツの優先度が最も高いと判定され、評価期間「Ｖ１」に生成されたコンテンツの優先度が最も低いと判定される。そして、評価期間毎に判定された優先度にしたがって、コンテンツの出力が制御される。
【０１６５】
以上の構成によれば、ライフログ情報に基づき、各評価期間における共有ユーザ間の親密度が算出され、各評価期間における共有ユーザ間の親密度から各評価期間の優先度が判定され、判定された優先度にしたがってコンテンツの出力が制御される。つまり、本構成では、ソーシャル情報から共有ユーザ間の関係が親密な時期が判定され、親密な時期に生成されたコンテンツが優先して出力される。そのため、共有ユーザ間において時系列に変化する親密度を考慮してコンテンツの出力を制御することができる。
【０１６６】
また、コンテンツの内容から推測される親密度ではなく、ソーシャル情報に規定された親密度を用いて共有ユーザ同士の親密さが評価されている。そのため、共有ユーザ間の親密な時期をより正確に判定することができる。
【０１６７】
なお、図２０に示すＳ４０９では評価期間の評価値として、共有ユーザ間の親密度の合計値を採用したが、これに限定されない。例えば、共有ユーザ間の親密度の変化量から評価期間の評価値を算出してもよい。
【０１６８】
このような実施の形態１の変形例では、評価期間「Ｖ１」における共有ユーザ間の親密度の変化量は、ソーシャル情報「Ｓ１」における共有ユーザ間の親密度と、ソーシャル情報「Ｓ２」における共有ユーザ間の親密度とから算出される。ここでは、変化量の算出にあたり、評価値に幅をもたせるために、評価期間の共有ユーザ間の親密度の変化量の大きさだけでなく、変化量が正（親密度が増加）又は負（親密度が減少）であるかを考慮して判定してもよい。
【０１６９】
そのため、評価期間「Ｖ１」の終了時期に蓄積したソーシャル情報「Ｓ２」における共有ユーザ間の親密度から、評価期間「Ｖ１」の開始時期に蓄積したソーシャル情報「Ｓ１」における共有ユーザ間の親密度を減算した値を、評価期間「Ｖ１」における共有ユーザ間の親密度の変化量とする。
【０１７０】
具体的には、例えば評価期間「Ｖ１」における共有ユーザ「Ａ」の共有ユーザ「Ｂ」に対する親密度の変化量は、図１２に示した親密度を用いると次のように算出できる。
【０１７１】
（評価期間「Ｖ１」におけるユーザ「Ａ」のユーザ「Ｂ」に対する親密度の変化量）
＝（ソーシャル情報「Ｓ２」におけるユーザ「Ａ」のユーザ「Ｂ」に対する親密度）−（ソーシャル情報「Ｓ１」におけるユーザ「Ａ」のユーザ「Ｂ」に対する親密度）
＝（０．９）−（０．６）＝０．３
【０１７２】
次に、上述した実施の形態１の変形例のコンテンツ処理装置１００において、各評価期間における親密度の具体例を図３９を用いて説明する。
【０１７３】
図３９は、本発明の実施の形態１において、評価期間「Ｖ１」から「Ｖ１１」のそれぞれについて、各共有ユーザの片側ペアの親密度の変化量を示したグラフである。図３９において、縦軸は親密度の変化量を示し、横軸は評価期間を示している。また、図３９において、親密度は図１２で示した親密度に基づいて算出されている。
【０１７４】
図３９の例において、各共有ユーザの全ての片側ペアの評価期間毎の親密度の変化量の合計値は、「Ｖ１」から順に「１．８」、「２．２」、「２．９」、「−１．４」、「−１．８」、「０．１」、「１．１」、「０．９」、「−０．４」、「−０．４」、「−０．６」であった。
【０１７５】
よって、これらの親密度の変化量を各評価期間の評価値として用いると、評価値が高い順に、評価期間は「Ｖ３」＞「Ｖ２」＞「Ｖ１」＞「Ｖ７」＞「Ｖ８」＞「Ｖ６」＞「Ｖ９」＝「Ｖ１０」＞「Ｖ１１」＞「Ｖ４」＞「Ｖ５」となる。よって、例えば、評価期間「Ｖ３」に生成されたコンテンツの優先度が最も高いと判定され、評価期間「Ｖ５」に生成されたコンテンツの優先度が最も低いと判定される。そして、評価期間毎に判定された優先度にしたがって、コンテンツの出力が制御される。
【０１７６】
なお、ここでは、親密度の変化量のみを評価値として用いたが、親密度の変化量に加え、親密度が増加した片側ペア数や親密度が減少した片側ペア数を用いて評価値を算出してもよい。
【０１７７】
例えば、親密度が増加した片側ペア数を用いて評価値を算出する例について説明する。図３９の例では、親密度が増加した片側ペア数は、「Ｖ１」から順に「６」、「６」、「６」、「２」、「２」、「４」、「５」、「４」、「３」、「１」、「２」であった。
【０１７８】
ここで、例えば、より多くの共有ユーザの片側ペアの親密度が増加した評価期間がより重要な時期であるという考えに基づき、親密度が増加した片側ペア数が多い評価期間から評価値を大きく算出する。また、親密度が増加した片側ペア数が同じである場合は、片側ペアの親密度の変化量の合計値が大きい評価期間ほど評価値を大きくする。
【０１７９】
図３９の例では、各評価期間の評価値は、「Ｖ３」＞「Ｖ２」＞「Ｖ１」＞「Ｖ７」＞「Ｖ８」＞「Ｖ６」＞「Ｖ９」＞「Ｖ１１」＞「Ｖ４」＞「Ｖ５」＞「Ｖ１０」であった。したがって、この順に優先度が高く判定され、コンテンツの出力が制御される。
【０１８０】
なお、ここでは、第１に親密度が増加した片側ペア数が多い評価期間ほど評価値を大きくし、第２に片側ペアの親密度の変化量の合計値が大きい評価期間ほど評価値を高くしたが、これに限定されない。例えば、第１に片側ペアの親密度の変化量の合計値が大きい評価期間ほど評価値を大きくし、第２に親密度が増加した片側ペア数が多い評価期間ほど評価値を大きくする方法を採用してもよい。
【０１８１】
この構成によれば、親密度の変化量から評価期間の優先度が判定されるため、例えば共有ユーザ間の関係が急速に親密になった時期に生成されたコンテンツの優先度を高くしたり、共有ユーザ間の関係が急速に疎遠になった時期に生成されたコンテンツの優先度を低くしたりすることができる。
【０１８２】
なお、実施の形態１の変形例では、評価期間の終了時期のソーシャル情報における共有ユーザ間の親密度から評価時期の開始時期のソーシャル情報における共有ユーザ間の親密度を減算して、親密度の変化量を算出したが、これに限定されない。例えば、評価期間前後のソーシャル情報における共有ユーザ間の親密度の差分の絶対値を、親密度の変化量とする方法を採用してもよい。
【０１８３】
なお、上述のコンテンツ処理装置１００は、ソーシャル情報管理部１０６を備える第１の構成を採用したが、これに限定されず、図２２に示すような第２の構成を採用してもよい。
【０１８４】
図２２は、本発明の実施の形態１におけるコンテンツ処理装置１００の第２の構成を示すブロック図である。第２の構成におけるコンテンツ処理装置１００では、ソーシャル情報管理部３０１がネットワークサービス装置３００に設けられている。そして、ネットワーク２００を介して、コンテンツ処理装置１００のソーシャル情報履歴蓄積部１０７とネットワークサービス装置３００のソーシャル情報管理部３０１とが接続されている。
【０１８５】
この構成において、ソーシャル情報履歴蓄積部１０７は、ネットワーク２００を介して、ソーシャル情報管理部３０１で管理されているライフログ情報を所定期間毎に取得し、取得したライフログ情報に基づいて所定期間毎のソーシャル情報を算出し、蓄積すればよい。これにより、ソーシャル情報履歴蓄積部１０７は、例えば複数のネットワークサービス装置３００で管理されているライフログ情報に基づいて、ユーザ関係情報と親密度との算出とを行うことができる。
【０１８６】
（実施の形態２）
図２３は、本発明の実施の形態２におけるコンテンツ処理装置１００の構成を示すブロック図である。図２３において、図１と同じ構成要素については同じ符号を用い、説明を省略する。
【０１８７】
図２３において、コンテンツ処理装置１００は、図１の構成要素に加え、認識情報管理部１１０を備える。
【０１８８】
本実施の形態２のコンテンツ処理装置１００は、例えば、静止画や動画のコンテンツが記憶された外部記憶媒体が挿入可能な機器であればどのような機器を採用してもよく、例えばパソコンやビデオレコーダを採用してもよいし、静止画や動画が撮影可能なデジタルスチルカメラや、デジタルビデオカメラや、モバイル端末等を採用してもよい。
【０１８９】
認識情報管理部１１０は、コンテンツに含まれる被写体を認識するための認識情報（例えば、顔の特徴量や一般物体の特徴量等）を管理する。ここで、認識情報はコンテンツ情報解析部１０３によって生成される。
【０１９０】
コンテンツ情報解析部１０３は、入力部１０１から取得したコンテンツを解析し、コンテンツに含まれる被写体に関する情報（被写体情報）を抽出する。被写体情報としては、例えば、コンテンツに含まれる被写体が人物である場合は、その人物を特定するための情報（例えば、ユーザ名）が挙げられる。
【０１９１】
本実施の形態では、コンテンツ情報解析部１０３は、認識情報管理部１１０が管理する認識情報を用いて、コンテンツを解析する。認識情報としては、例えば、被写体がユーザであればユーザの顔の特徴量とユーザ名とが紐付けられた情報を採用することができる。また、被写体が一般物体であれば、認識情報として、一般物体の特徴量と物体名とが紐付けられた情報を採用することができる。
【０１９２】
また、コンテンツ情報解析部１０３は、コンテンツのメタ情報（例えば、コンテンツ名、生成日時等）の解析を行う。
【０１９３】
優先度判定部１０８は、評価期間において共有ユーザを構成するペアの双方からみた親密度に基づいて、共有ユーザの両側ペア間の親密度を算出する。そして、優先度判定部１０８は、前記共有ユーザの両側ペア間の親密度を算出し、両側ペア間の親密度が大きい共有ユーザをより多く含むコンテンツほど優先度が高くなるように、評価期間に生成された各コンテンツの優先度を判定する。
【０１９４】
なお、両側ペアとは、実施の形態１と同様、あるユーザ（ここでは第１のユーザとする）からみた別のユーザ（ここでは第２のユーザとする）の関係と、第２のユーザからみた第１のユーザの関係とを区別せずに同一の関係として扱うという考えに基づくペアのことである。
【０１９５】
また、優先度判定部１０８は、ソーシャル情報において親密度が設定されたユーザのうち、共有ユーザ以外のユーザである非共有関係ユーザを抽出する。そして、優先度判定部１０８は、当該非共有関係ユーザを被写体として含み、且つ共有ユーザと非共有関係ユーザとの親密度が高いコンテンツほど優先度が高くなるように、評価期間に生成された各コンテンツの優先度を判定する。
【０１９６】
出力制御部１０９は、優先度判定部１０８で判定した評価期間の優先度の判定結果及び各評価期間におけるコンテンツの優先度の判定結果に応じてコンテンツを出力する。
【０１９７】
次に、以上の構成を有するコンテンツ処理装置１００の動作について、図２４〜図３７を用いて説明する。
【０１９８】
図２４は、本発明の実施の形態２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。コンテンツ情報テーブルは、コンテンツ情報解析部１０３において生成され、コンテンツ情報管理部１０４により管理されるテーブルである。
【０１９９】
コンテンツ情報テーブルは、「コンテンツ名」、「生成日時」、及び「被写体人物名」の欄を備える。「コンテンツ名」は入力部１０１に入力された各コンテンツの名称である。「生成日時」は入力部１０１に入力された各コンテンツの生成日時である。「被写体人物名」は、コンテンツの含まれる被写体の名前を指す。コンテンツ名及び生成日時は各コンテンツのメタ情報から抽出することができる。被写体人物名は、コンテンツ情報解析部１０３がコンテンツを解析することで得られる。
【０２００】
例えば、コンテンツ「Ｐ−００１」は、２０１１年４月２日の１４時３３分に生成され、被写体人物として、ユーザ「Ｂ」とユーザ「Ｇ」とが含まれている。
【０２０１】
図３０は、本発明の実施の形態２において、ソーシャル情報「Ｓ１」及びソーシャル情報「Ｓ２」における共有ユーザ別の非共有関係ユーザ情報テーブルの一例を示す図である。共有ユーザ別の非共有関係ユーザ情報テーブルは、優先度判定部１０８において生成され、管理されるテーブルである。
【０２０２】
図３０に示す共有ユーザ別の非共有関係ユーザ情報テーブルは、ソーシャル情報「Ｓ１」及びソーシャル情報「Ｓ２」のそれぞれにおいて、親密度が設定されたユーザのうち、共有ユーザ以外のユーザである非共有関係ユーザに関する情報（非共有関係ユーザ情報）を保有している。ここで、非共有関係ユーザ情報としては、「非共有関係ユーザ名」及び「共有ユーザと非共有関係ユーザとの親密度」が含まれる。
【０２０３】
図３０の例では、ソーシャル情報「Ｓ１」において、共有ユーザ「Ａ」と親密度が設定されている非共有関係ユーザは、ユーザ「Ｄ」、ユーザ「Ｅ」、及びユーザ「Ｆ」である。また、ソーシャル情報「Ｓ１」において、共有ユーザ「Ａ」と、ユーザ「Ｄ」、ユーザ「Ｅ」、及びユーザ「Ｆ」との親密度はそれぞれ「０．９」、「２．０」、「０．５」である。
【０２０４】
図３１は、本発明の実施の形態２において、評価期間「Ｖ１」における共有ユーザ別の非共有関係ユーザ情報テーブルの一例を示す図である。図３１に示す非共有関係ユーザ情報テーブルは、優先度判定部１０８において生成され、管理されるテーブルである。
【０２０５】
図３０に示す共有ユーザ別の非共有関係ユーザ情報テーブルは、評価期間「Ｖ１」の開始時期に蓄積されたソーシャル情報「Ｓ１」と、評価期間「Ｖ１」の終了時期に蓄積されたソーシャル情報「Ｓ２」とにおいて、共有ユーザ別に非共有関係ユーザ情報を合算した情報を保有している。
【０２０６】
例えば、評価期間「Ｖ１」において、共有ユーザ「Ｂ」の非共有関係ユーザ情報は、ソーシャル情報「Ｓ１」から抽出された共有ユーザ「Ｂ」の非共有関係ユーザ情報と、ソーシャル情報「Ｓ２」から抽出された共有ユーザ「Ｂ」の非共有関係ユーザ情報とを合算した情報を保有している。
【０２０７】
図３０の例では、ソーシャル情報「Ｓ１」において、共有ユーザ「Ｂ」の非共有関係ユーザは、ユーザ「Ｄ」及びユーザ「Ｇ」である。また、共有ユーザ「Ｂ」と、ユーザ「Ｄ」及びユーザ「Ｇ」との親密度は、それぞれ「１．８」及び「１．５」である。同様にソーシャル情報「Ｓ２」において、共有ユーザ「Ｂ」の非共有関係ユーザは、ユーザ「Ｄ」、ユーザ「Ｅ」、及びユーザ「Ｇ」である。また、共有ユーザ「Ｂ」と、ユーザ「Ｄ」、ユーザ「Ｅ」、及びユーザ「Ｇ」との親密度は、それぞれ「３．２」、「０．８」、及び「０．５」である。
【０２０８】
よって、評価期間「Ｖ１」において、共有ユーザ「Ｂ」の非共有関係ユーザは、ソーシャル情報「Ｓ１」における共有ユーザ「Ｂ」の非共有関係ユーザがユーザ「Ｄ」及びユーザ「Ｇ」であり、ソーシャル情報「Ｓ２」における共有ユーザ「Ｂ」の非共有関係ユーザがユーザ「Ｄ」、ユーザ「Ｅ」、及びユーザ「Ｇ」であるため、ユーザ「Ｄ」、ユーザ「Ｅ」、及びユーザ「Ｇ」となる。
【０２０９】
また、図３１の例において、各評価期間における共有ユーザと非共有関係ユーザとの親密度は、各ソーシャル情報における共有ユーザと非共有関係ユーザとの親密度の加算平均値が採用されている。したがって、図３１の例では、共有ユーザ「Ｂ」と、ユーザ「Ｄ」、ユーザ「Ｅ」、及びユーザ「Ｇ」との親密度はそれぞれ「２．５（＝（１．８＋３．２）／２）」、「０．４（＝（０＋０．８）／２）」、「１．０（＝（１．５＋０．５）／２）」となる。
【０２１０】
図３２は、本発明の実施の形態２において、評価期間「Ｖ１」の全共有ユーザの非共有関係ユーザ情報テーブルの一例を示す図である。図３２に示す全共有ユーザの非共有関係ユーザ情報テーブルは、優先度判定部１０８において生成され、管理されるテーブルである。
【０２１１】
図３２に示す全共有ユーザの非共有関係ユーザ情報テーブルは、図３１に示す共有ユーザ別の非共有関係ユーザ情報テーブルを、非共有関係ユーザ毎に合算して整理したテーブルである。また、各非共有関係ユーザについて親密度が設定されている共有ユーザの数を示す「親密度が設定された共有ユーザ数」の欄が新たに追加されている。
【０２１２】
図３１の例では、評価期間「Ｖ１」において、全共有ユーザの非共有関係ユーザは、ユーザ「Ｄ」、ユーザ「Ｅ」、ユーザ「Ｆ」、ユーザ「Ｇ」、及びユーザ「Ｈ」である。そのため、図３２の例では、「非共有関係ユーザ名」の欄に、ユーザ「Ｄ」、ユーザ「Ｅ」、ユーザ「Ｆ」、ユーザ「Ｇ」、及びユーザ「Ｈ」が記載されている。
【０２１３】
また、図３１において、例えば、非共有関係ユーザ「Ｄ」は、共有ユーザ「Ａ」、共有ユーザ「Ｂ」、共有ユーザ「Ｃ」と親密度が設定されている。よって、図３２において、ユーザ「Ｄ」の「親密度が設定されている共有ユーザ数」の欄には「３」が記載されている。
【０２１４】
また、図３１の例では、非共有関係ユーザ「Ｄ」は、共有ユーザ「Ａ」、共有ユーザ「Ｂ」、及び共有ユーザ「Ｃ」との親密度がそれぞれ「１．４」、「２．５」、及び「１．３」である。よって、図３２において、非共有関係ユーザ「Ｄ」の「共有ユーザと非共有関係ユーザとの親密度」の欄には、これらの親密度を合算した「５．２（＝１．４＋２．５＋１．３）」が記載されている。
【０２１５】
図３３は、本発明の実施の形態２において、評価期間「Ｖ１」おける非共有関係被写体人物テーブルの一例を示す図である。評価期間「Ｖ１」における非共有関係被写体人物テーブルは、優先度判定部１０８において生成され、管理されるテーブルである。
【０２１６】
図３３に示す非共有関係被写体人物テーブルは、図２４に示す評価期間「Ｖ１」に含まれる各コンテンツの被写体人物のうち、図３２に示す全共有ユーザの非共有関係ユーザ情報テーブルに記載された非共有関係ユーザを特定することで、図３２に示す全共有ユーザの非共有関係ユーザ情報テーブルを整理したテーブルである。
【０２１７】
具体的には、まず、図２４に示すコンテンツ情報テーブルから、評価期間「Ｖ１」に含まれるコンテンツと各コンテンツに含まれる被写体人物とが抽出される。例えば、図２４の例において、コンテンツ「Ｐ−００４」の「被写体人物名」の欄には「Ａ」、「Ｄ」、及び「Ｇ」が記載されている。よって、コンテンツ「Ｐ−００４」に含まれる被写体人物として、ユーザ「Ａ」、ユーザ「Ｄ」、及びユーザ「Ｇ」が抽出される。
【０２１８】
次に、抽出されたユーザ「Ａ」、ユーザ「Ｄ」、及びユーザ「Ｇ」のうち、ユーザ「Ｄ」及びユーザ「Ｇ」が非共有関係ユーザとして図３２に登録されているため、ユーザ「Ｄ」及びユーザ「Ｇ」がコンテンツ「Ｐ−００４」の非共有関係被写体人物として抽出される。そして、抽出されたユーザ「Ｄ」及びユーザ「Ｇ」が図３３のコンテンツ「Ｐ−００４」の「非共有関係被写体人物名」の欄に登録される。
【０２１９】
また、図３３において、「共有ユーザと非共有関係被写体人物との親密度」の欄には、図３２に示す「共有ユーザと非共有関係ユーザとの親密度」の欄に記載された各非共有関係ユーザの親密度の合計値が登録される。また、図３３において、「親密度が設定された共有ユーザ数」の欄には、図３２に示す「親密度が設定された共有ユーザ数」の欄に記載された各非共有ユーザの親密度の合計値が登録される。
【０２２０】
例えば、図３２において、非共有関係ユーザであるユーザ「Ｄ」とユーザ「Ｇ」とはそれぞれ、「共有ユーザと非共有関係ユーザとの親密度」の欄に「５．２」及び「１．８」が登録されている。よって、図３３において、コンテンツ「Ｐ−００４」の「共有ユーザと非共有関係被写体人物との親密度」の欄には、「５．２」と「１．８」との加算値である「７．０」が登録される。
【０２２１】
また、図３２において、非共有関係ユーザであるユーザ「Ｄ」とユーザ「Ｇ」とはそれぞれ、「親密度が設定された共有ユーザ数」の欄に「３」及び「２」が登録されている。よって、図３３において、コンテンツ「Ｐ−００４」の「親密度が設定された共有ユーザ数」の欄には、「３」と「２」との加算値である「５」が登録される。
【０２２２】
以下、図２５〜図３７を用い、実施の形態２のコンテンツ処理装置１００におけるコンテンツ処理について説明する。なお、以下の説明では、実施の形態１同様、共有ユーザをユーザ「Ａ」、ユーザ「Ｂ」、ユーザ「Ｃ」とする。
【０２２３】
まず、本発明の実施の形態２におけるコンテンツ処理の流れを図２５を用いて説明する。
【０２２４】
Ｓ６０１〜Ｓ６０５は、図１７に示すＳ１０１〜Ｓ１０５と同じであるため、説明を省略する。次に、全てのコンテンツの解析が完了していない場合（Ｓ６０５でＮ）、コンテンツ情報解析部１０３は、コンテンツ情報解析処理を行う（Ｓ６０６）。コンテンツ情報解析処理の詳細は図２６〜図２７を用いて後ほど説明する。一方、全てのコンテンツの解析が完了している場合（Ｓ６０５でＹ）、処理がＳ６０７に進められる。
【０２２５】
Ｓ６０７〜Ｓ６０８は、図１７に示すＳ１０７〜Ｓ１０８と同じであるため、説明を省略する。次に、優先度判定部１０８は、優先度判定処理を行う（Ｓ６０９）。優先度判定処理の詳細は図２８、図２９を用いて後ほど説明する。
【０２２６】
次に、出力制御部１０９は、優先度が高い評価期間順に各評価期間に含まれるコンテンツをコンテンツの優先度が高い順に出力し（Ｓ６１０）、コンテンツ処理を終了する。
【０２２７】
次に、Ｓ６０６に示すコンテンツ情報解析処理の流れを、図２６を用いて説明する。Ｓ７０１は、図１８に示すＳ２０１と同じであるため、説明を省略する。次に、コンテンツ情報解析部１０３は、解析対象のコンテンツから顔が検出できたか否かを確認する（Ｓ７０２）。
【０２２８】
顔の検出方法としては、画像の輝度情報（Ｙ信号）等を用いて顔の有無を判別するブースティング（Ｂｏｏｓｔｉｎｇ）という方法を採用すればよい（例えば、特開平８−３２９０３１号公報参照）。また、分離度フィルタを用いた目鼻等の顔の特徴点の検出と、顔の特徴点を含む領域のパターンの検出とを組み合わせた手法を採用してもよい（例えば、特許第３２７９９１３号公報参照）。
【０２２９】
解析対象のコンテンツから顔が検出されない場合（Ｓ７０２でＮ）、処理がＳ７０５に進められる。一方、解析対象のコンテンツから顔が検出された場合（Ｓ７０２でＹ）、コンテンツ情報解析部１０３は、認識情報管理部１１０で管理される認識情報を読み込み（Ｓ７０３）、顔認識処理を行う（Ｓ７０４）。顔認識処理の詳細については図２７を用いて後ほど説明する。
【０２３０】
次に、コンテンツ情報解析部１０３は、顔認識処理により得られた顔認識結果のうち認識された顔の人物名を、処理対象のコンテンツにおける被写体人物情報として、図２４に示すコンテンツ情報テーブルに追記する（Ｓ７０５）。なお、Ｓ７０３において、解析対象のコンテンツから顔が検出されない場合、処理対象のコンテンツにおける被写体人物情報として、例えば「ｎｕｌｌ」を採用し、コンテンツ情報テーブルに追記する。但し、被写体人物が存在しないことを示す情報であれば、「ｎｕｌｌ」以外の情報をコンテンツ情報テーブルに追記してもよい。
【０２３１】
なお、ここでは、コンテンツ情報テーブルに認識された顔の人物名を登録したが、これに限定されず、認識された顔の数、大きさ、位置、表情、及び骨格の解析結果に基づくポーズ等をコンテンツ情報テーブルに登録してもよい。
【０２３２】
Ｓ７０６〜Ｓ７０７は、図１８に示すＳ２０２〜Ｓ２０３と同じであるため、説明を省略する。
【０２３３】
次に、Ｓ７０４に示す顔認識処理について図２７を用いて説明する。まず、コンテンツ情報解析部１０３は、Ｓ７０２で検出した顔が、Ｓ７０３で読み込んだ認識情報によって認識されるか否かを確認する（Ｓ８０１）。
【０２３４】
顔認識方法としては例えば次の方法を採用すればよい。まず、認識情報管理部１１０は、ユーザの顔の特徴量（例えば、目、鼻、及び口の相対位置、大きさ、並びに形等を表す特徴ベクトル）とユーザ名とが紐付けられた認識情報を予め管理している。
【０２３５】
ここで、認識情報は、例えば、コンテンツ情報解析部１０３がコンテンツからユーザの顔を新たに検出したときに生成するものであり、認識情報管理部１１０に転送される。
【０２３６】
次に、コンテンツ情報解析部１０３は、認識情報管理部１１０が管理する全ユーザの顔の特徴量と、処理対象のコンテンツから検出した顔の特徴量とを比較する。そして、コンテンツ情報解析部１０３は、両者の特徴量の類似度を算出し、算出した類似度が所定の閾値以上であれば、処理対象のコンテンツから検出した顔が、認識情報管理部１１０で管理されるいずれかのユーザの顔であると認識する。
【０２３７】
コンテンツ情報解析部１０３がＳ７０２で検出した顔を認識できなかった場合（Ｓ８０１でＮ）、入力部１０１は、Ｓ７０２で検出されたユーザの顔のユーザ情報（例えば、ユーザ名）の入力を受け付ける（Ｓ８０２）。なお、入力されたユーザ情報は、Ｓ７０２で検出されたユーザの顔の特徴量と紐付けられ、認識情報として管理される。
【０２３８】
これにより、認識情報管理部１１０は、ユーザの顔の特徴量をユーザ名と紐付けて管理することができ、コンテンツ情報解析部１０３は、コンテンツに含まれる被写体の顔の特徴量からその被写体のユーザ名を特定することができる。
【０２３９】
一方、コンテンツ情報解析部１０３がＳ７０２で検出した顔を認識できた場合（Ｓ８０１でＹ）、Ｓ７０２で検出した全ての顔の認識が完了したかを確認する（Ｓ８０３）。検出した全ての顔の認識が完了していない場合（Ｓ８０３でＮ）、コンテンツ情報解析部１０３は、認識処理対象の顔を認識処理が未完了の顔に変更し（Ｓ８０４）、処理をＳ８０１に戻す。一方、コンテンツ情報解析部１０３は、Ｓ７０２で検出した全ての顔認識が完了した場合（Ｓ８０３でＹ）、顔認識処理を終了する。
【０２４０】
次に、Ｓ６０９に示した優先度判定部１０８による優先度判定処理を図２８、図２９を用いて説明する。
【０２４１】
Ｓ９０１〜Ｓ９０９は、図２０に示すＳ４０１〜Ｓ４０９と同じであるため、説明を省略する。次に、優先度判定部１０８は、対象評価期間における共有ユーザの両側ペア間の親密度と、図２４に示すコンテンツ情報テーブルの「被写体人物名」の欄に記載されたコンテンツに含まれる被写体人物情報とから評価期間におけるコンテンツの評価値を算出する（Ｓ９１０）。
【０２４２】
ここで、共有ユーザであるユーザ「Ａ」、ユーザ「Ｂ」、ユーザ「Ｃ」における両側ペアとは、図１６に示すようにユーザ「Ａ」とユーザ「Ｂ」との両側ペア、ユーザ「Ｂ」とユーザ「Ｃ」との両側ペア、ユーザ「Ｃ」とユーザ「Ａ」との両側ペアの３種のことを指す。
【０２４３】
本実施の形態では、共有ユーザの両側ペア間の関係がより親密な時期に撮影されたコンテンツほど評価値を大きくし、且つ両側ペアを含むコンテンツほど評価値を大きくするという計算アルゴリズムで、コンテンツの評価値を算出する。これは、共有ユーザのペアが親密であった時期に撮影されたコンテンツであって、共有ユーザのペアを含むコンテンツを共有ユーザが閲覧した場合、互いに親密であった時期に一緒に遊んだイベントの楽しかった思い出を思い出し、良い印象をいだく可能性が高いという考えに基づいている。
【０２４４】
以下、具体例として、評価期間「Ｖ１」に含まれるコンテンツの評価値の算出処理について示す。評価期間「Ｖ１」における評価期間の評価値については、図２０に示すＳ４０９にて既に述べたため、説明を省略する。
【０２４５】
まず、ペアの双方からみた親密度を加算して両側ペア間の親密度を算出する。これは、ペアの親密度は、ペアの双方からみた親密度を考慮する必要があるという考えに基づいている。
【０２４６】
よって、評価期間「Ｖ１」における共有ユーザの全両側ペア間（ユーザ「Ａ」とユーザ「Ｂ」との両側ペア、ユーザ「Ｂ」とユーザ「Ｃ」との両側ペア、ユーザ「Ｃ」とユーザ「Ａ」との両側ペア）の親密度は、図１２に示した親密度を用いると次のように算出される。
【０２４７】
（評価期間「Ｖ１」におけるユーザ「Ａ」とユーザ「Ｂ」との両側ペア間の親密度）
＝（評価期間「Ｖ１」におけるユーザ「Ａ」のユーザ「Ｂ」に対する親密度）＋（評価期間「Ｖ１」におけるユーザ「Ｂ」のユーザ「Ａ」に対する親密度）
＝（（ソーシャル情報「Ｓ１」におけるユーザ「Ａ」のユーザ「Ｂ」に対する親密度）＋（ソーシャル情報「Ｓ２」におけるユーザ「Ａ」のユーザ「Ｂ」に対する親密度））／２＋（（ソーシャル情報「Ｓ１」におけるユーザ「Ｂ」のユーザ「Ａ」に対する親密度）＋（ソーシャル情報「Ｓ２」におけるユーザ「Ｂ」のユーザ「Ａ」に対する親密度））／２
＝（（０．６＋０．９）／２）＋（（０．９＋１．０）／２）
＝（０．７５＋０．９５）＝１．７
【０２４８】
同様の算出方法で、評価期間「Ｖ１」におけるユーザ「Ｂ」とユーザ「Ｃ」との両側ペア間の親密度と評価期間「Ｖ１」におけるユーザ「Ｃ」とユーザ「Ａ」との両側ペア間の親密度は、図１２に示した親密度を用いるとそれぞれ、以下のように算出される。
【０２４９】
（評価期間「Ｖ１」におけるユーザ「Ｂ」とユーザ「Ｃ」との両側ペア間の親密度）
＝２．０
【０２５０】
（評価期間「Ｖ１」におけるユーザ「Ｃ」とユーザ「Ａ」との両側ペア間の親密度）
＝１．６
【０２５１】
なお、ここでは、評価期間における共有ユーザのペアの双方からみた親密度を加算して共有ユーザの両側ペア間の親密度を算出したが、これに限定されない。例えば、ペアの双方からみた親密度のうち大きい方、あるいは小さい方の親密度を両側ペア間の親密度としてもよい。或いは、ペアの双方からみた親密度の平均値を両側ペア間の親密度としてもよい。
【０２５２】
また、評価期間「Ｖ１」に含まれるコンテンツに含まれる被写体人物は、図２４に示す管理するコンテンツ情報テーブルの「被写体人物名」の欄に記載されている通りである。
【０２５３】
ある評価期間に含まれる各コンテンツの評価値は、当該評価期間における共有ユーザの両側ペア間の親密度と、当該評価期間の各コンテンツに含まれる被写体人物から算出する。ここでは、評価期間において、両側ペア間の親密度がより大きい共有ユーザが被写体人物としてより多く含まれるコンテンツほど、評価値が高くなる計算アルゴリズムを採用する。
【０２５４】
以下、評価期間「Ｖ１」における具体的なコンテンツの評価値の算出方法を述べる。
【０２５５】
まず、評価期間「Ｖ１」における共有ユーザの両側ペア間の親密度の値は、ユーザ「Ａ」とユーザ「Ｂ」との両側ペアが「１．７」、ユーザ「Ｂ」とユーザ「Ｃ」との両側ペアが「２．００」、ユーザ「Ｃ」とユーザ「Ａ」との両側ペアが「１．６」である。よって、各両側ペア間の評価値の大小関係は、ユーザ「Ｂ」とユーザ「Ｃ」との両側ペア＞ユーザ「Ａ」とユーザ「Ｂ」との両側ペア＞ユーザ「Ｃ」とユーザ「Ａ」との両側ペアとなる。よって、図２４の例では、評価値が最大のコンテンツは、ユーザ「Ｂ」とユーザ「Ｃ」との両側ペアを含むコンテンツ「Ｐ−００７」となる。次に、評価値が大きいコンテンツは、ユーザ「Ａ」とユーザ「Ｂ」との両側ペアを含むコンテンツ「Ｐ−００２」となる。その次に評価値が大きいコンテンツは、ユーザ「Ｃ」とユーザ「Ａ」との両側ペアを含むコンテンツ「Ｐ−００３」となる。
【０２５６】
以上が、評価期間「Ｖ１」における共有ユーザの両側ペアが両方とも含まれるコンテンツである。次点以降は、評価期間「Ｖ１」において、より親密度が大きい共有ユーザの両側ペアのうち、どちらか一方を含むコンテンツほど評価値を大きくする。これは、評価期間において共有ユーザのペア間の関係がより親密であるペアを被写体としてより多く含むコンテンツほど評価値を大きくするという計算アルゴリズムに基づくものである。
【０２５７】
よって、次に評価値が大きいコンテンツは、両側ペア間の親密度が最大のユーザ「Ｂ」とユーザ「Ｃ」とのうち、ユーザ「Ｂ」を含むコンテンツ「Ｐ−００１」とコンテンツ「Ｐ−００５」となる。
【０２５８】
その次に評価値が大きいコンテンツは、２番目に両側ペア間の親密度が大きいユーザ「Ａ」とユーザ「Ｂ」とのうち、ユーザ「Ａ」を含むコンテンツ「Ｐ−００４」となる。コンテンツ「Ｐ−００６」とコンテンツ「Ｐ−００８」とについては、共有ユーザが被写体人物として含まれないため、評価値は最小となる。
【０２５９】
以上より、評価期間「Ｖ１」におけるコンテンツの評価値の大小関係は、コンテンツ「Ｐ−００７」＞コンテンツ「Ｐ−００２」＞コンテンツ「Ｐ−００３」＞コンテンツ「Ｐ−００１」＝コンテンツ「Ｐ−００５」＞コンテンツ「Ｐ−００４」＞コンテンツ「Ｐ−００６」＝コンテンツ「Ｐ−００８」となる。なお、コンテンツの評価値の値に関しては上記の大小関係を満たす値であればどのような値を用いてもよい。
【０２６０】
ここでは、評価期間における共有ユーザの両側ペア間の親密度がより大きい両側ペアをより多く含むコンテンツほど、評価値を大きくしたが、これに限定されない。例えば、共有ユーザの両側ペア間の親密度が所定の閾値（例えば、０．５など）未満の両側ペアを含むコンテンツは、両側ペア間の親密度が小さい両側ペアをより多く含むコンテンツ順に評価値を小さくし、共有ユーザの両側ペア間の親密度が所定の閾値（例えば、０．５など）以上の両側ペアを含むコンテンツは、両側ペア間の親密度の大きい両側ペアをより多く含むコンテンツ順に評価値を大きくしてもよい。
【０２６１】
次に、優先度判定部１０８は、全ての評価期間について、評価期間の評価値とコンテンツの評価値との算出が完了しているか否かを確認する（Ｓ９１１）。そして、全ての評価期間について、評価期間の評価値とコンテンツの評価値との算出が完了していない場合（Ｓ９１１でＮ）、優先度判定部１０８は、評価値の算出対象である評価期間を、評価値の算出が未完了の評価期間に変更し（Ｓ９１２）、処理をＳ９０９に戻す。
【０２６２】
一方、全ての評価期間について、評価期間の評価値とコンテンツの評価値との算出が完了している場合（Ｓ９１１でＹ）、優先度判定部１０８は、評価期間の評価値が大きい評価期間に含まれるコンテンツのうち、コンテンツの評価値が大きいコンテンツほど優先度を高く判定し（Ｓ９１３）、優先度判定処理を終了する。
【０２６３】
ここでは、コンテンツの出力方法として、コンテンツの優先度の大きいコンテンツから順にコンテンツを出力する方法を採用したが、これに限定されない。例えば、コンテンツの優先度が所定の順位（例えば、下位１０位、など）より低いコンテンツを出力対象から外してもよい。或いは、コンテンツの優先度の高いコンテンツから順に、出力する時間を長くする出力方法を採用してもよい。或いは、コンテンツの優先度が所定の順位（例えば、上位１０位）より高いコンテンツには所定の演出効果（例えば、顔の拡大等）を加えて出力してもよい。
【０２６４】
次に、上述したコンテンツ処理装置１００において、各評価期間における親密度の具体例を図４０を用いて説明する。
【０２６５】
図４０は、評価期間「Ｖ１」から「Ｖ１１」のそれぞれについて、各共有ユーザの両側ペア間の親密度を示したグラフである。図４０において、縦軸は親密度を示し、横軸は評価期間を示している。また、図４０において、親密度は図１２で示した親密度に基づいて算出されている。
【０２６６】
本実施の形態では、各評価期間における共有ユーザの両側ペア間の親密度がより高い両側ペアを被写体人物としてより多く含むコンテンツほど、評価値を高くする。評価期間「Ｖ１」に作成されたコンテンツの評価値は、前述の通り、評価値の高いコンテンツは順に、ユーザ「Ｂ」とユーザ「Ｃ」との両側ペアが含まれているコンテンツ＞ユーザ「Ａ」とユーザ「Ｂ」との両側ペアが含まれているコンテンツ＞ユーザ「Ｃ」とユーザ「Ａ」との両側ペアが含まれているコンテンツとなる。
【０２６７】
また、図４０の例では、評価期間「Ｖ６」において、親密度が高い両側ペアは順に、ユーザ「Ａ」とユーザ「Ｂ」との両側ペア、ユーザ「Ｂ」とユーザ「Ｃ」との両側ペア、及びユーザ「Ｃ」とユーザ「Ａ」との両側ペアである。よって、評価期間「Ｖ６」における評価値の高いコンテンツは順に、ユーザ「Ａ」とユーザ「Ｂ」との両側ペアが含まれているコンテンツ＞ユーザ「Ｂ」とユーザ「Ｃ」との両側ペアが含まれているコンテンツ＞ユーザ「Ｃ」とユーザ「Ａ」との両側ペアが含まれているコンテンツとなる。
【０２６８】
以上の構成によれば、コンテンツに含まれる被写体を解析し、評価期間の優先度の判定に加え、共有ユーザの両側ペア間の親密度が大きい共有ユーザを被写体として含むコンテンツの優先度が判定されている。そのため、例えば共有ユーザ間の関係が親密な時期に生成されたコンテンツの中でも、特に関係が親密な共有ユーザのペアを含むコンテンツを優先して出力したり、関係が疎遠な共有ユーザのペアを含むコンテンツの優先度を下げたりすることができる。
【０２６９】
なお、本発明の実施の形態２におけるＳ９１０では、コンテンツの評価値として、評価期間における共有ユーザの両側ペア間の親密度がより高いペアを被写体人物としてより多く含むコンテンツほど、評価値を高く算出したが、評価値の算出方法はこれに限定されない。例えば、評価期間において、共有ユーザの両側ペア間の親密度の変化量がより高いペアを被写体人物としてより多く含むコンテンツほど、評価値を高くする評価値の算出方法を採用してもよい。
【０２７０】
このような実施の形態２の変形例では、評価期間「Ｖ１」における共有ユーザの両側ペア間の親密度の変化量は、評価期間のソーシャル情報「Ｓ１」における共有ユーザの両側ペア間の親密度と、ソーシャル情報「Ｓ２」における共有ユーザの両側ペア間の親密度とから算出される。ここでは、変化量の算出にあたり、評価値に幅をもたせるため、評価期間において、共有ユーザの両側ペア間の親密度の変化の大きさだけでなく、変化の傾きが正（親密度が増加）か負（親密度が減少）であるかも判定する。
【０２７１】
そのため、評価期間「Ｖ１」の終了時期に蓄積したソーシャル情報「Ｓ２」における共有ユーザの両側ペア間の親密度から、評価期間「Ｖ１」の開始時期に蓄積したソーシャル情報「Ｓ１」における共有ユーザの両側ペア間の親密度を減算した値を、評価期間「Ｖ１」における共有ユーザの両側ペア間の親密度とする。また、両側ペア間の親密度は前述の通り、ペアの双方からみた親密度を考慮する必要があるという考えに基づき、ペアの双方からみた親密度の加算値を両側ペア間の親密度として算出する。
【０２７２】
具体的には、例えば評価期間「Ｖ１」における共有ユーザ「Ａ」と共有ユーザ「Ｂ」との両側ペア間の親密度の変化量は、図１２に示した親密度を用いると次のように算出される。
【０２７３】
（評価期間「Ｖ１」におけるユーザ「Ａ」とユーザ「Ｂ」との両側ペア間の親密度の変化量）
＝（評価期間「Ｖ１」におけるユーザ「Ａ」のユーザ「Ｂ」に対する親密度の変化量）＋（評価期間「Ｖ１」におけるユーザ「Ｂ」のユーザ「Ａ」に対する親密度の変化量）
＝（ソーシャル情報「Ｓ２」におけるユーザ「Ａ」のユーザ「Ｂ」に対する親密度）−（ソーシャル情報「Ｓ１」におけるユーザ「Ａ」のユーザ「Ｂ」に対する親密度）＋（ソーシャル情報「Ｓ２」におけるユーザ「Ｂ」のユーザ「Ａ」に対する親密度）−（ソーシャル情報「Ｓ１」におけるユーザ「Ｂ」のユーザ「Ａ」に対する親密度）
＝（０．９）−（０．６）＋（１．０）−（０．９）＝０．４
【０２７４】
以上で説明した実施の形態２の変形例のコンテンツ処理装置１００によるコンテンツの優先度の評価の具体例を図４１を用いて説明する。
【０２７５】
図４１は、本発明の実施の形態２において、評価期間「Ｖ１」から「Ｖ１１」のそれぞれについて、各共有ユーザの両側ペア間の親密度の変化量を示したグラフである。図４１において、縦軸は親密度の変化量を示し、横軸は評価期間を示している。また、図４１において、親密度は図１２で示した親密度に基づいて算出されている。
【０２７６】
本実施の形態では、各評価期間における共有ユーザの両側ペア間の親密度の変化量がより高いペアを被写体人物としてより多く含むコンテンツほど、評価値を高くする。図４１の例では、評価期間「Ｖ１」において、親密度の変化量が高い両側ペアは順に、ユーザ「Ｂ」とユーザ「Ｃ」との両側ペア、ユーザ「Ｃ」とユーザ「Ａ」との両側ペア、ユーザ「Ａ」とユーザ「Ｂ」との両側ペアである。よって、評価期間「Ｖ１」において、評価値の高いコンテンツは順に、ユーザ「Ｂ」とユーザ「Ｃ」との両側ペアが含まれているコンテンツ＞ユーザ「Ｃ」とユーザ「Ａ」との両側ペアが含まれているコンテンツ＞ユーザ「Ａ」とユーザ「Ｂ」との両側ペアが含まれているコンテンツとなる。
【０２７７】
また、評価期間「Ｖ１」と同様に、図４１の例では、評価期間「Ｖ６」において、親密度の変化量が高い両側ペアは順に、ユーザ「Ｃ」とユーザ「Ａ」との両側ペア、ユーザ「Ａ」とユーザ「Ｂ」との両側ペア、及びユーザ「Ｂ」とユーザ「Ｃ」との両側ペアである。よって、評価期間「Ｖ６」において評価値の高いコンテンツは順に、ユーザ「Ｃ」とユーザ「Ａ」との両側ペアが含まれているコンテンツ＞ユーザ「Ａ」とユーザ「Ｂ」との両側ペアが含まれているコンテンツ＞ユーザ「Ｂ」とユーザ「Ｃ」との両側ペアが含まれているコンテンツとなる。
【０２７８】
この構成によれば、評価期間における優先度の判定に加え、共有ユーザの両側ペア間の親密度の変化量から当該両側ペアを被写体として含むコンテンツの優先度が判定されている。そのため、例えば、共有ユーザ間の関係が親密になった時期に生成されたコンテンツの中でも、特に関係が親密になった共有ユーザのペアを含むコンテンツを優先して出力したり、関係が疎遠になった共有ユーザのペアを含むコンテンツの優先度を下げたりすることができる。
【０２７９】
なお、ここでは、評価期間における共有ユーザ間の親密度の変化量の算出方法として、評価期間の終了時期のソーシャル情報における共有ユーザ間の親密度から評価時期の開始時期のソーシャル情報における共有ユーザ間の親密度を減算する算出方法を採用したが、算出方法は、これに限定されない。例えば、評価期間前後のソーシャル情報における共有ユーザ間の親密度の差分の絶対値を変化量として用いる方法を採用してもよい。
【０２８０】
なお、以上で説明した実施の形態２の変形例では、評価期間における共有ユーザのペアの双方からみた親密度の加算値を共有ユーザの両側ペア間の親密度とする算出方法を採用したが、これに限定されない。例えば、ペアの双方からみた親密度のうち大きい方、或いは小さい方の値を両側ペア間の親密度とする算出方法や、ペアの双方からみた親密度の平均を両側ペア間の親密度とする算出方法等を採用してもよい。
【０２８１】
なお、本発明の実施の形態２においてＳ６０９に示す優先度判定処理は、評価期間における優先度の判定に加え、共有ユーザの両側ペア間の親密度を各々算出し、両側ペア間の親密度が大きな共有ユーザを被写体としてより多く含むコンテンツの優先度を高く判定したが、優先度判定処理はこれに限定されない。優先度判定処理として、例えば、ソーシャル情報において共有ユーザと親密度が設定されたユーザのうち、共有ユーザ以外のユーザである非共有関係ユーザを抽出し、当該非共有関係ユーザを被写体として含み、且つ共有ユーザと非共有関係ユーザとの親密度が大きいコンテンツほど優先度が高くなるように評価期間に生成された各コンテンツの優先度を判定してもよい。このような第２の優先度判定処理について、以下に詳細に説明する。
【０２８２】
図３４、図３５は、本発明の実施の形態２において、Ｓ６０９に示す第２の優先度判定処理のフローチャートである。
【０２８３】
Ｓ１００１の処理は、図２０に示すＳ４０１と同じであるため、説明を省略する。
【０２８４】
次に、優先度判定部１０８は、第１のユーザとして所定の共有ユーザを設定し、第２のユーザとしてＳ１００１で選択したソーシャル情報において第１のユーザと親密度が設定されたユーザを設定する（Ｓ１００２）。
【０２８５】
例えば、Ｓ１００１においてソーシャル情報「Ｓ１」が選択されており、第１のユーザが共有ユーザ「Ａ」として設定されている場合、図１０に示すように、第２のユーザは、ユーザ「Ｂ」、ユーザ「Ｃ」、ユーザ「Ｄ」、ユーザ「Ｅ」、ユーザ「Ｆ」となる。
【０２８６】
Ｓ１００３の処理は図２０に示すＳ４０２と同じであり、Ｓ１００４、Ｓ１００６の処理は図２０に示すＳ４０５と同じであり、Ｓ１００５の処理は図２０に示すＳ４０４と同じであるため、説明を省略する。
【０２８７】
次に、優先度判定部１０８は、蓄積日時別の全てのソーシャル情報における共有ユーザ間の親密度と、ソーシャル情報において共有ユーザと親密度が設定されたユーザの親密度との抽出が完了しているかを確認する（Ｓ１００７）。
【０２８８】
この親密度の抽出が完了していない場合（Ｓ１００７でＮ）、処理をＳ１００８に進める。一方、この親密度の抽出が完了している場合（Ｓ１００７でＹ）、処理をＳ１００９に進める。
【０２８９】
Ｓ１００８〜Ｓ１０１０の処理は図２０に示すＳ４０７〜Ｓ４０９と同じであるため、説明を省略する。
【０２９０】
次に、優先度判定部１０８は、非共有関係ユーザを抽出する非共有関係ユーザの抽出処理を行う（Ｓ１０１１）。非共有関係ユーザの抽出処理の詳細は、図３６を用いて後ほど説明する。
【０２９１】
次に、優先度判定部１０８は、対象評価期間において、コンテンツに被写体として含まれる非共有関係ユーザである非共有関係被写体人物の抽出処理を行う（Ｓ１０１２）。非共有関係被写体人物の抽出処理の詳細は、図３７を用いて後ほど説明する。
【０２９２】
次に、優先度判定部１０８は、共有ユーザと非共有関係被写体人物との親密度から評価期間におけるコンテンツの評価値を算出する（Ｓ１０１３）。
【０２９３】
Ｓ１０１４〜Ｓ１０１６の処理は、図２９に示すＳ９１１〜Ｓ９１３と同じであるため、説明を省略する。
【０２９４】
次に、前述のＳ１０１１に示した非共有関係ユーザの抽出処理を図３６を用いて説明する。なお、ここでは、評価期間を「Ｖ１」とし、共有ユーザをユーザ「Ａ」、ユーザ「Ｂ」、ユーザ「Ｃ」として説明する。
【０２９５】
まず、評価期間の開始時期及び終了時期のソーシャル情報を抽出する（Ｓ１１０１）。具体的には図５に示すソーシャル情報の蓄積情報テーブルと図１４に示す評価期間情報テーブルとから、評価期間「Ｖ１」の開始時期のソーシャル情報としてソーシャル情報「Ｓ１」と、評価期間「Ｖ１」の終了時期のソーシャル情報としてソーシャル情報「Ｓ２」とが抽出される。
【０２９６】
次に、抽出したソーシャル情報において、非共有関係ユーザを抽出し、図３０に示す共有ユーザ別の非共有関係ユーザ情報テーブルに登録する（Ｓ１１０２）。
【０２９７】
例えば、図１０に示すソーシャル情報「Ｓ１」において、共有ユーザ「Ａ」の非共有関係ユーザとして、ユーザ「Ｄ」、ユーザ「Ｅ」、ユーザ「Ｆ」が抽出され、共有ユーザ「Ａ」の非共有関係ユーザとして、図３０に示す共有ユーザ別の非共有関係ユーザ情報テーブルに登録される。
【０２９８】
次に、優先度判定部１０８は、非共有関係ユーザの抽出が全て完了しているかを確認し（Ｓ１１０３）、非共有関係ユーザの抽出が完了していない場合（Ｓ１１０３でＮ）、処理をＳ１１０２に戻す。一方、非共有関係ユーザの抽出が全て完了している場合（Ｓ１１０３でＹ）、優先度判定部１０８は、抽出したソーシャル情報において、抽出した非共有関係ユーザと共有ユーザとの親密度を算出し、非共有関係ユーザ情報テーブルに追記する（Ｓ１１０４）。
【０２９９】
なお、ここでは、非共有関係ユーザと共有ユーザとの親密度の算出方法として、最も単純な算出方法の一例である、ペアの双方からみた親密度を加算して両側ペア間の親密度を算出する方法を採用する。
【０３００】
例えば、図１０に示すソーシャル情報「Ｓ１」において、共有ユーザ「Ａ」の非共有関係ユーザであるユーザ「Ｄ」に対する親密度は「０．４」である。また、非共有関係ユーザ「Ｄ」の共有ユーザ「Ａ」に対する親密度が例えば「０．５」であるとすると、ソーシャル情報「Ｓ１」において、共有ユーザ「Ａ」と非共有関係ユーザ「Ｄ」との親密度は、ペアの双方からみた親密度を加算して「０．９」と算出され、図３０の共有ユーザ別の非共有関係ユーザ情報テーブルに追記される。
【０３０１】
なお、ここでは、評価期間における非共有関係ユーザと共有ユーザとの親密度として、両側ペア間の親密度を算出したが、これに限定されない。例えば、ペアの双方からみた親密度のうち大きい方、或いは小さい方の値を非共有関係ユーザと共有ユーザとの親密度として採用してもよいし、ペアの双方からみた親密度の平均を非共有関係ユーザと共有ユーザとの親密度として採用してもよい。
【０３０２】
次に、優先度判定部１０８は、非共有関係ユーザと共有ユーザとの親密度の算出が全て完了しているかを確認する（Ｓ１１０５）。そして、非共有関係ユーザと共有ユーザとの親密度の算出が全て完了していない場合（Ｓ１１０５でＮ）、優先度判定部１０８は、処理をＳ１１０４に戻す。一方、非共有関係ユーザと共有ユーザとの親密度の算出が全て完了している場合（Ｓ１１０５でＹ）、優先度判定部１０８は、図３０に示す共有ユーザ別の非共有関係ユーザ情報テーブルから図３１に示す共有ユーザ別の非共有関係ユーザ情報テーブルを作成する（Ｓ１１０６）。
【０３０３】
例えば、図３１は、評価期間「Ｖ１」における共有ユーザ別の非共有関係ユーザ情報テーブルを示している。そのため、「非共有関係ユーザ名」の欄には、評価期間「Ｖ１」の開始時期に蓄積されたソーシャル情報「Ｓ１」と、評価期間「Ｖ１」の終了時期に蓄積されたソーシャル情報「Ｓ２」とのうち、少なくとも一方のソーシャル情報に含まれる非共有関係ユーザのユーザ名が登録される。
【０３０４】
また、「共有ユーザと非共有関係ユーザとの親密度」の欄には、ソーシャル情報「Ｓ１」における共有ユーザと非共有関係ユーザとの親密度と、ソーシャル情報「Ｓ２」における共有ユーザと非共有関係ユーザとの親密度との平均値が登録される。これは、評価期間における各種情報は、評価期間におけるソーシャル情報の中間の情報を採用するという考えに基づいている。
【０３０５】
図３１の例では、評価期間「Ｖ１」において、ユーザ「Ｄ」が共有ユーザ「Ｂ」の非共有関係ユーザとして登録されている。これは、ソーシャル情報「Ｓ１」とソーシャル情報「Ｓ２」とのそれぞれにおいて、ユーザ「Ｄ」が共有ユーザ「Ｂ」の非共有関係ユーザとして抽出されたからである。
【０３０６】
図３０の例では、ソーシャル情報「Ｓ１」において共有ユーザ「Ｂ」の非共有関係ユーザはユーザ「Ｄ」及びユーザ「Ｇ」であり、共有ユーザと非共有関係ユーザとの親密度はそれぞれ「１．８」及び「１．５」である。また、同様にソーシャル情報「Ｓ２」において共有ユーザ「Ｂ」の非共有関係ユーザはユーザ「Ｄ」、ユーザ「Ｅ」、及びユーザ「Ｇ」であり、共有ユーザと非共有関係ユーザとの親密度はそれぞれ「３．２」、「０．８」、及び「０．５」である。
【０３０７】
よって、評価期間「Ｖ１」における共有ユーザ「Ｂ」の非共有関係ユーザは、ソーシャル情報「Ｓ１」とソーシャル情報「Ｓ２」との少なくともいずれか一方のソーシャル情報に非共有関係ユーザとして登録されているユーザ「Ｄ」、ユーザ「Ｅ」、及びユーザ「Ｇ」となる。
【０３０８】
したがって、図３１の例では、評価期間「Ｖ１」における共有ユーザ「Ｂ」の非共有関係ユーザとして、ユーザ「Ｄ」、ユーザ「Ｅ」、及びユーザ「Ｇ」が登録されている。また、共有ユーザ「Ｂ」とユーザ「Ｄ」、ユーザ「Ｅ」、及びユーザ「Ｇ」との親密度として、ソーシャル情報「Ｓ１」とソーシャル情報「Ｓ２」とにおける共有ユーザ「Ｂ」とユーザ「Ｄ」、ユーザ「Ｅ」、及びユーザ「Ｇ」との親密度の平均値が登録されている。
【０３０９】
例えば、評価期間「Ｖ１」において、共有ユーザ「Ｂ」と非共有関係ユーザ「Ｄ」との親密度は、ソーシャル情報「Ｓ１」における当該ユーザ間の親密度である「１．８」と、ソーシャル情報「Ｓ２」における当該ユーザ間の親密度である「３．２」との平均値である「２．５」となる。そのため、図３１において、共有ユーザ「Ｂ」と非共有関係ユーザ「Ｄ」との親密度として「２．５」が登録されている。
【０３１０】
なお、例えば共有ユーザ「Ｂ」の非共有関係ユーザであるユーザ「Ｅ」など、ソーシャル情報「Ｓ１」とソーシャル情報「Ｓ２」との双方に登録されていないユーザとの親密度は、当該ユーザが存在しないソーシャル情報における親密度を所定の値（例えば、「０」など）と設定すればよい。具体的には、共有ユーザ「Ｂ」と非共有関係ユーザ「Ｅ」との親密度は、ソーシャル情報「Ｓ１」における当該ユーザ間の親密度を「０」と設定し、ソーシャル情報「Ｓ２」における当該ユーザ間の親密度である「０．８」との平均から「０．４」と算出される。
【０３１１】
なお、ここでは、評価期間の前後のソーシャル情報の少なくとも一方のソーシャル情報に登録されている非共有関係ユーザを評価期間における非共有関係ユーザとして抽出したが、これに限定されない。例えば、評価期間の前後のソーシャル情報の両方のソーシャル情報において登録されている非共有関係ユーザを、評価期間における非共有関係ユーザとして抽出する方法を採用してもよい。
【０３１２】
また、評価期間における共有ユーザと非共有関係ユーザとの親密度として、評価期間の前後のソーシャル情報における親密度の加算平均値を採用したが、これに限定されない。評価期間における共有ユーザと非共有関係ユーザとの親密度として、例えば評価期間の前後のソーシャル情報における親密度の乗算値や減算値等を採用してもよい。
【０３１３】
図３６に戻り、優先度判定部１０８は、共有ユーザ別の非共有関係ユーザ情報テーブルから各非共有関係ユーザと親密度が設定されている共有ユーザ数を算出する（Ｓ１１０７）。
【０３１４】
例えば非共有関係ユーザ「Ｄ」については、図３１に示す評価期間「Ｖ１」の共有ユーザ別の非共有関係ユーザ情報テーブルにおいて、非共有関係ユーザ「Ｄ」は、共有ユーザ「Ａ」、共有ユーザ「Ｂ」、及び共有ユーザ「Ｃ」と親密度が設定されている。よって、非共有関係ユーザ「Ｄ」につき、親密度が設定されている共有ユーザ数は「３」と算出される。
【０３１５】
次に、優先度判定部１０８は、図３１に示す共有ユーザ別の非共有関係ユーザ情報テーブルを、非共有関係ユーザ毎に合算して整理し、全共有ユーザの非共有関係ユーザ情報テーブルを作成し（Ｓ１１０８）、非共有関係ユーザの抽出処理を終了する。
【０３１６】
具体的には、まず、図３１に示す共有ユーザ別の非共有関係ユーザ情報テーブルにおいて、評価期間「Ｖ１」における全共有ユーザの非共有関係ユーザが抽出され、抽出した非共有関係ユーザのユーザ名が、図３２に示す全共有ユーザの非共有関係ユーザ情報テーブルの「非共有関係ユーザ名」の欄に登録される。ここでは、評価期間「Ｖ１」における全共有ユーザの非共有関係ユーザ情報テーブルには、ユーザ「Ｄ」、ユーザ「Ｅ」、ユーザ「Ｆ」、ユーザ「Ｇ」、及びユーザ「Ｈ」が登録される。
【０３１７】
次に、Ｓ１１０７で算出された共有ユーザ数が、図３２の「親密度が設定された共有ユーザ数」の欄に登録される。例えば、非共有関係ユーザ「Ｄ」については、「親密度が設定された共有ユーザ数」の欄に「３」が登録される。
【０３１８】
次に、図３１に示す共有ユーザ別の非共有関係ユーザ情報テーブルにおいて、「共有ユーザと非共有関係ユーザとの親密度」の欄に登録された親密度が非共有関係ユーザ毎に集計され、図３２に示す全共有ユーザの非共有関係ユーザ情報テーブルの「共有ユーザと非共有関係ユーザとの親密度」の欄に登録される。
【０３１９】
図３１の例において、非共有関係ユーザ「Ｄ」に関しては、非共有関係ユーザ「Ｄ」と共有ユーザ「Ａ」との親密度が「１．４」、非共有関係ユーザ「Ｄ」と共有ユーザ「Ｂ」との親密度が「２．５」、非共有関係ユーザ「Ｄ」と共有ユーザ「Ｃ」との親密度が「１．３」である。よって、これらを集計した値である「５．２」が、図３２に示す、非共有関係ユーザ「Ｄ」の「共有ユーザと非共有関係ユーザとの親密度」の欄に登録される。
【０３２０】
次に、前述のＳ１０１２に示した非共有関係被写体人物の抽出処理を図３７を用いて説明する。
【０３２１】
まず、優先度判定部１０８は、全共有ユーザの非共有関係ユーザ情報テーブルとコンテンツ情報テーブルとから評価期間におけるコンテンツに被写体人物として含まれる非共有関係ユーザである非共有関係被写体人物を抽出する（Ｓ１２０１）。
【０３２２】
具体的には、図２４に示す評価期間「Ｖ１」におけるコンテンツ情報テーブルにおいて、例えばコンテンツ「Ｐ−００４」に含まれる被写体人物はユーザ「Ａ」、ユーザ「Ｄ」、及びユーザ「Ｇ」である。また、図３２に示す全共有ユーザの非共有関係ユーザ情報テーブルにおいて、非共有関係ユーザは、ユーザ「Ｄ」、ユーザ「Ｅ」、ユーザ「Ｆ」、ユーザ「Ｇ」、及びユーザ「Ｈ」である。よって、コンテンツ「Ｐ−００４」の被写体人物に含まれる非共有関係ユーザである非共有関係被写体人物として、ユーザ「Ｄ」、及びユーザ「Ｇ」が抽出される。
【０３２３】
次に、優先度判定部１０８は、評価期間におけるコンテンツ別の非共有関係被写体人物の抽出が全て完了しているかを確認する（Ｓ１２０２）。そして、この抽出が全て完了していない場合（Ｓ１２０２でＮ）、優先度判定部１０８は、処理をＳ１２０１に戻す。一方、この抽出が全て完了している場合（Ｓ１２０２でＹ）、優先度判定部１０８は、抽出したコンテンツ別の非共有関係被写体人物と、評価期間における非共有関係ユーザ情報テーブルとから評価期間における非共有関係被写体人物テーブルを作成し（Ｓ１２０３）、非共有関係被写体人物の抽出処理を終了する。
【０３２４】
Ｓ１２０３の処理の具体例について、詳細に説明する。まず、図２４に示す評価期間「Ｖ１」におけるコンテンツ情報テーブルから、コンテンツ名と被写体人物名を抽出し、抽出した情報を、図３３に示す評価期間「Ｖ１」における非共有関係被写体人物テーブルの「コンテンツ名」及び「被写体人物名」の欄にそれぞれ登録する。例えば、コンテンツ「Ｐ−００１」は、「コンテンツ名」の欄に「Ｐ−００１」が登録され、「被写体人物名」の欄にユーザ「Ｂ」及びユーザ「Ｇ」が登録されている。
【０３２５】
次に、Ｓ１２０１で抽出した非共有関係被写体人物を図３３に示す評価期間「Ｖ１」における非共有関係被写体人物テーブルの「非共有関係被写体人物名」の欄に登録する。例えば、コンテンツ「Ｐ−００４」については、ユーザ「Ｄ」及びユーザ「Ｇ」が、図３３の「非共有関係被写体人物名」の欄に登録されている。なお、Ｓ１２０１で非共有関係被写体人物が抽出されなかった場合は、「非共有関係被写体人物名」として「−」が登録される。
【０３２６】
次に、優先度判定部１０８は、図３２に示す「親密度が設定された共有ユーザ数」の欄に記載された共有ユーザ数を、図３３に示す「親密度が設定された共有ユーザ数」の欄に登録し、且つ図３２に示す「共有ユーザと非共有関係被写体人物との親密度」の欄に記載された親密度をコンテンツ別に集計し、図３３に示す「共有ユーザと非共有関係被写体人物との親密度」の欄に登録する。
【０３２７】
例えば、図３３に示す評価期間「Ｖ１」の非共有関係被写体人物テーブルにおいて、コンテンツ「Ｐ−００４」については、「非共有関係被写体人物名」の欄にユーザ「Ｄ」とユーザ「Ｇ」とが登録されている。また、図３２に示す評価期間「Ｖ１」の全共有ユーザの非共有関係ユーザ情報テーブルにおいて、ユーザ「Ｄ」に関して、「親密度が設定された共有ユーザ数」及び「共有ユーザと非共有関係ユーザとの親密度」の欄にはそれぞれ、「３」、「５．２」が登録されている。また、図３２において、ユーザ「Ｇ」に関して、「親密度が設定された共有ユーザ数」及び「共有ユーザと非共有関係ユーザとの親密度」の欄にはそれぞれ、それぞれ「２」、「１．８」が登録されている。
【０３２８】
よって、図３３に示すコンテンツ「Ｐ−００４」の「親密度が設定された共有ユーザ数」の欄には、前述の「３」と「２」とを集計した「５」が登録され、「共有ユーザと非共有関係被写体人物との親密度」の欄には、前述の「５．２」と「１．８」とを集計した「７．０」が登録される。
【０３２９】
なお、Ｓ１２０１において、非共有関係被写体人物が抽出されなかった場合、図３３に示す「親密度が設定された共有ユーザ数」の欄には「０」が登録され、図３３に示す「共有ユーザと非共有関係被写体人物との親密度」の欄には所定の値（例えば、「０」など）が登録される。
【０３３０】
前述のＳ１０１３では、Ｓ１０１１とＳ１０１２との処理によって作成された非共有関係被写体人物テーブル（図３３参照）を用いて、評価期間に含まれる各コンテンツの評価値が算出される。
【０３３１】
ここでは、共有ユーザ同士の関係が親密であった時期に撮影されたコンテンツの中でも共有ユーザと関係が親密であった非共有関係ユーザをより多く含むコンテンツを共有ユーザが閲覧した場合、共通ユーザ同士が親密な共通の友人との思い出を思い出し、良い印象をいだく可能性が高いという考えに基づいている。
【０３３２】
そのため、ソーシャル情報において共有ユーザと親密度が設定されたユーザをより多く含み、且つその親密度がより大きいユーザをより多く含むコンテンツほど、評価値を大きくするという計算アルゴリズムで、コンテンツの評価値が算出されている。すなわち、評価期間の非共有関係被写体人物テーブル（図３３参照）において、「親密度が設定された共有ユーザ数」の欄に登録された共有ユーザ数がより多く、且つ「共有ユーザと非共有関係被写体人物との親密度」の欄に登録された親密度がより大きいコンテンツほど、コンテンツの評価値が大きく算出されている。
【０３３３】
以下、評価期間「Ｖ１」における具体的なコンテンツの評価値の算出方法を述べる。まず、図３３に示す評価期間「Ｖ１」の非共有関係被写体人物テーブルにおいて、「親密度が設定された共有ユーザ数」の欄に記載された各コンテンツの共有ユーザ数の大小関係は、「Ｐ−００４」＝「Ｐ−００５」＞「Ｐ−００８」＞「Ｐ−００１」＝「Ｐ−００２」＞「Ｐ−００３」＝「Ｐ−００６」＞「Ｐ−００７」となる。
【０３３４】
更に、大小関係が同等のコンテンツ（例えば、「Ｐ−００４」及び「Ｐ−００５」）について、図３３に示す評価期間「Ｖ１」の非共有関係被写体人物テーブルにおいて、「共有ユーザと非共有関係被写体人物との親密度」の欄に記載された親密度を考慮すると、各コンテンツの親密度の大小関係は、「Ｐ−００５」＞「Ｐ−００４」＞「Ｐ−００８」＞「Ｐ−００２」＞「Ｐ−００１」＞「Ｐ−００６」＞「Ｐ−００３」＞「Ｐ−００７」となる。
【０３３５】
以上より、評価期間「Ｖ１」におけるコンテンツの評価値の大小関係は、コンテンツ「Ｐ−００５」＞コンテンツ「Ｐ−００４」＞コンテンツ「Ｐ−００８」＞コンテンツ「Ｐ−００２」＞コンテンツ「Ｐ−００１」＞コンテンツ「Ｐ−００６」＞コンテンツ「Ｐ−００３」＞コンテンツ「Ｐ−００７」となる。なお、コンテンツの評価値の値に関しては上記の大小関係を満たす値であればどのような値を用いてもよい。
【０３３６】
なお、図３３に示す非共有関係被写体人物テーブルにおいて、「親密度が設定された共有ユーザ数」の欄に登録された共有ユーザ数でコンテンツの評価値の大小関係を判定した上で更に、大小関係が同等のコンテンツについては、「共有ユーザと非共有関係被写体人物との親密度」の欄に登録された親密度でコンテンツの評価値の大小関係で、各コンテンツの評価値の大小関係を判定したが、これに限定されない。
【０３３７】
例えば、図３３に示す非共有関係被写体人物テーブルにおいて、「共有ユーザと非共有関係被写体人物との親密度」の欄に記載された親密度でコンテンツの評価値の大小関係を判定した上で更に、大小関係が同等のコンテンツについては、「親密度が設定された共有ユーザ数」の欄に記載された共有ユーザ数でコンテンツの評価値の大小関係を判定してもよい。
【０３３８】
このように、本実施の形態におけるコンテンツ処理装置１００によれば、評価期間の優先度の判定に加え、被写体として含まれる非共有関係ユーザである非共有関係被写体人物が抽出され、非共有関係被写体人物と共有ユーザとの親密度の大きさからコンテンツの優先度が判定される。そのため、例えば、共有ユーザ間の関係が親密な時期に生成されたコンテンツの中でも、特により多くの共有ユーザと知り合いであり、その関係がより親密な人物がより多く被写体として含まれるコンテンツを優先して出力することができる。
【０３３９】
なお、前述の実施の形態１および実施の形態２では、出力制御部１０９は、優先度判定部１０８で判定された評価期間の優先度が高く、更にその評価期間におけるコンテンツの優先度が高い順にコンテンツを出力したが、これに限定されない。例えば、優先度判定部１０８は、前述の実施の形態１及び実施の形態２の処理に加え、コンテンツを出力した際の共有ユーザ情報と、コンテンツの優先度判定方法と、コンテンツの出力順序及び出力したコンテンツ等の情報とをコンテンツの出力履歴として管理し、当該コンテンツの出力履歴に基づき出力するコンテンツを制御してもよい。
【０３４０】
ここで、コンテンツの優先度判定方法とは、前述の実施の形態１及び実施の形態２で述べた主に５種の判定方法のことを指す。すなわち、優先度判定方法Ｍ１は、「評価期間毎のソーシャル情報を用いて算出した共有ユーザ間の親密度から評価期間の優先度を判定する方法」である。優先度判定方法Ｍ２は、「評価期間毎のソーシャル情報を用いて算出した共有ユーザ間の親密度の変化量から評価期間の優先度を判定する方法」である。優先度判定方法Ｍ３は、「評価期間の優先度の判定に加え、両側ペア間の親密度が大きい共有ユーザを被写体としてより多く含むコンテンツほど優先度を高く判定する方法」である。優先度判定方法Ｍ４は、「評価期間の優先度判定に加え、両側ペア間の親密度の変化量が大きい共有ユーザを被写体としてより多く含むコンテンツほど優先度を高く判定する方法」である。優先度判定方法Ｍ５は、「評価期間の優先度判定に加え、非共有関係ユーザをより多く含み、且つ共有ユーザと非共有関係ユーザとの親密度が大きいコンテンツほど優先度を高く判定する方法」である。
【０３４１】
例えば、出力制御部１０９がコンテンツを出力した際に共有ユーザ情報が、ユーザ「Ａ」とユーザ「Ｂ」とユーザ「Ｃ」とであり、コンテンツの優先度判定方法が、優先度判定方法Ｍ５であり、出力したコンテンツが、コンテンツ「Ｐ−００５」、コンテンツ「Ｐ−００４」、コンテンツ「Ｐ−００８」、コンテンツ「Ｐ−００２」であった場合、出力制御部１０９は、これらの情報をコンテンツの出力履歴として保存する。
【０３４２】
そして、次回、同様の共有ユーザ、すなわちユーザ「Ａ」とユーザ「Ｂ」とユーザ「Ｃ」とに対し、コンテンツを出力する場合、出力制御部１０９は、優先度判定方法を前回とは別の優先度判定方法（例えば、優先度判定方法Ｍ１）に変えてもよい。或いは、出力制御部１０９は、前回と同様の優先度判定方法を採用した場合であっても、前回出力したコンテンツの次に優先度の高いコンテンツ（例えば、コンテンツ「Ｐ−００１」など）からコンテンツを出力してもよい。
【０３４３】
この構成によれば、出力制御部１０９は、優先度判定部１０８で判定された優先度が高い順にコンテンツを出力する処理に加え、コンテンツの出力履歴を管理し、当該コンテンツの出力履歴に基づき、出力するコンテンツを制御する。そのため、同一の共有ユーザに対し、コンテンツを出力する場合に、コンテンツの出力順序を毎回異ならせたり、前回出力したコンテンツとは異なるコンテンツを出力させたりすることができる。
【０３４４】
なお、本発明の実施の形態は、本発明を具現化するための一例を示したものであり、本発明は前記の実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変形を施すことができる。
【０３４５】
上記の実施の形態で説明したコンテンツ処理装置１００を用いることで、次のようなユースケースついて、前述した効果が得られる。
【０３４６】
例えば、ユースケースとして自身と友人とが一緒にコンテンツを閲覧して過去を振り返ることが挙げられる。この場合、自身のユーザ情報と、一緒にコンテンツを閲覧する友人のユーザ情報と、自身と友人とのソーシャル情報の履歴とから、例えば自身と友人との関係が親密であった時期に撮影した思い出のコンテンツを優先して提示することができる。
【０３４７】
また、この場合、例えばコンテンツの閲覧時に自身と友人とがコンテンツ処理装置１００に内蔵されたカメラに顔を向け、自身と友人との顔をカメラに撮影させる。そして、顔認証によりコンテンツ処理装置１００に自身と友人とのユーザ情報を取得させる。これにより、コンテンツ処理装置１００は、前述の処理を実施することができる。
【０３４８】
また、ユースケースとして、ネットワークサービスへの投稿や電子メールによる送信等の手段を用いて自身と友人とでコンテンツを共有することが挙げられる。この場合、自身のユーザ情報と、コンテンツの共有相手である友人のユーザ情報と、自身と友人とのソーシャル情報の履歴とから、例えば自身と友人との関係が親密になった時期に撮影された思い出のコンテンツを、共有するコンテンツとして優先して選定することができる。
【０３４９】
また、この場合、例えばコンテンツの共有時に、コンテンツ処理装置１００に内蔵されたアプリケーションの画面やコンテンツ処理装置１００とのデータ通信が可能なアプリケーションの画面から、自身とコンテンツの共有相手である友人とのアイコンを自身に選択させる。これにより、自身と友人とのユーザ情報がコンテンツ処理装置１００に入力され、コンテンツ処理装置１００は、前述の処理を実施することができる。
【０３５０】
また、ユースケースとして、結婚式や、誕生日会や、同窓会等で、特定の友人達とのアルバムや、スライドショーや、ムービー等を作成することが挙げられる。この場合、自身と特定の友人達とのユーザ情報と、自身と特定の友人達とのソーシャル情報の履歴とから、例えば、自身と特定の友人達との関係が親密であった時期に撮影された思い出のコンテンツの中でも、特に関係が親密なユーザ同士（自身と特定の友人とや、特定の友人達同士）が一緒に写ったコンテンツを優先して選定し、アルバムやスライドショー、ムービーの作成に活用できる。
【０３５１】
また、この場合、例えばスライドショーの作成時に、コンテンツ処理装置１００に内蔵されたアプリケーションの画面や、コンテンツ処理装置１００とデータ通信が可能なアプリケーションの画面から、自身とスライドショーの共有相手である特定の友人達のアイコン等を自身に選択させる。これにより、自身と特定の友人達とのユーザ情報がコンテンツ処理装置１００に入力され、コンテンツ処理装置１００は、前述の処理を実施することができる。
【０３５２】
また、ユースケースとして、パーソナルコンピュータや、携帯端末や、外付けハードディスク等の記録媒体に保存されたコンテンツにおいて、保存するコンテンツと削除するコンテンツとを選定することが挙げられる。この場合、例えば自身のユーザ情報と、自身の最新のソーシャル情報において親密度が設定された友人達のユーザ情報と、自身と友人とのソーシャル情報の履歴とから、例えば、自身と友人とを含むユーザ間において関係が親密であった時期に撮影した思い出のコンテンツの中でも、特に関係が親密になったユーザ同士が一緒に写ったコンテンツを優先して選定して保存することができる。
【０３５３】
一方、自身と友人とを含むユーザ間での関係が疎遠であった時期に撮影されたコンテンツの中でも特に関係が疎遠になったユーザ同士が一緒に写ったコンテンツを、削除するコンテンツとして選定することもできる。
【０３５４】
この場合、例えばコンテンツの整理時に、コンテンツ処理装置１００に内蔵されたアプリケーションの画面やコンテンツ処理装置とデータ通信が可能なアプリケーションの画面から、最新のソーシャル情報において親密度が設定された友人達のアイコンの中から特定の友人達を自身に選択させる。これにより、自身と特定の友人達とのユーザ情報をコンテンツ処理装置１００に入力され、コンテンツ処理装置１００は、前述の処理を実施することができる。
【０３５５】
また、ユースケースとして、携帯端末にコンテンツを転送して持ち出すことが挙げられる。この場合、例えば自身のユーザ情報と、近日中に一緒に遊ぶ予定のある友人のユーザ情報と、自身と友人とのソーシャル情報の履歴とから、例えば、自身と友人とを含むユーザ間において関係が親密であった時期に撮影された思い出のコンテンツの中でも、特により多くのユーザと知り合いであり、その関係がより親密な人物が被写体としてより多く含まれるコンテンツを優先して選定し、携帯端末に転送することができる。
【０３５６】
この場合、例えば携帯端末へのコンテンツの転送時に、コンテンツ処理装置１００に内蔵されたアプリケーションの画面や、コンテンツ処理装置１００とのデータ通信が可能なアプリケーションの画面から、自身のアイコンと、自身と近日中に一緒に遊ぶ予定のある友人のアイコンとを自身に選択させる。これにより、自身と友人とのユーザ情報がコンテンツ処理装置１００に入力され、コンテンツ処理装置１００は、前述の処理を実施することができる。
【０３５７】
上記の実施の形態で説明したコンテンツ処理装置１００は、例えば、当該コンテンツ処理装置の機能を備える、ＢＤレコーダ等のＡＶ機器、パーソナルコンピュータ、及びサーバ端末などの据置き型端末、或いはデジタルカメラや携帯電話等のモバイル型端末として実現することが可能である。
【０３５８】
更に、本実施の形態によるコンテンツ処理装置１００をネットワークサービスとして提供するサーバ装置に実装してもよい。この場合、コンテンツが蓄積されたＡＶ機器、パーソナルコンピュータ、デジタルカメラ等からネットワークを介してコンテンツを受信すると、コンテンツ処理装置１００は、受信したコンテンツに対して上記の実施の形態で説明した優先度判定処理を行い、その処理結果を、ネットワークを介してＡＶ機器、パーソナルコンピュータ、及びデジタルカメラ等に送信すればよい。
【０３５９】
なお、コンテンツ処理装置１００をサーバ装置に実装した場合、優先度判定処理の処理結果をサーバ装置に管理させ、処理結果をネットワークサービス上でユーザが利用できるようにしてもよい。
【０３６０】
例えば、以下のような利用方法がある。ネットワーク上のコンテンツの保管サービスにおいて、サーバ装置は、当該サービス上で保管されたコンテンツから被写体のユーザ情報を抽出する。そして、当該サービスを利用するユーザは、抽出されたユーザ情報の中から所望のユーザ情報を選定する。選定されたユーザ情報の入力を受け付けたサーバ装置は、当該ユーザ情報を優先度判定処理で利用する共有ユーザ情報として利用し、優先度判定処理と出力制御とを行う。具体的には、サーバ装置は、当該サービスにて保管されているコンテンツの中から、共有ユーザ間において優先度の高いコンテンツを選定し、当該コンテンツをネットワークを介してＡＶ機器、パーソナルコンピュータ、及びデジタルカメラ等に送信する。
【０３６１】
また、上記の実施の形態で説明した手法の手順を記述したプログラムをメモリに記憶しておき、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等がメモリからプログラムを読み出して、読み出したプログラムを実行することによって、上記の手法が実現されるようにしてもよい。
【０３６２】
また、当該手法の手順を記述したプログラムをＤＶＤ等の記録媒体に格納して、頒布するようにしてもよい。また、当該手法の手順を記述したプログラムをインターネット等の伝送媒体を介して広く流通させてもよい。
【０３６３】
図４２は、本発明の実施の形態によるコンテンツ処理装置１００のハードウェア構成を示すブロック図である。コンテンツ処理装置１００は、例えばコンピュータにより構成され、入力装置２０１、ＲＯＭ（リードオンリメモリ）２０２、ＣＰＵ（中央演算処理装置）２０３、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）２０４、外部記憶装置２０５、表示装置２０６、記録媒体駆動装置２０７、通信装置２０８、撮影装置２１０、及びＲＦＩＤタグリーダ２１１を備える。各ブロックは内部のバスに接続され、このバスを介して種々のデータ等が入出され、ＣＰＵ２０３の制御の下、種々の処理が実行される。
【０３６４】
入力装置２０１は、キーボード、マウス等から構成され、ユーザが種々のデータを入力するために使用される。ＲＯＭ２０２には、ＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ  Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）等のシステムプログラムが記憶される。外部記憶装置２０５は、ハードディスクドライブ等から構成され、所定のＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）及びコンテンツ処理プログラム等が記憶される。ＣＰＵ２０３は、外部記憶装置２０５からＯＳ及びコンテンツ処理プログラム等を読み出し、各ブロックの動作を制御する。ＲＡＭ２０４は、ＣＰＵ２０３の作業領域等として用いられる。
【０３６５】
表示装置２０６は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイにより構成され、ＣＰＵ２０３の制御の下に種々の画像を表示する。記録媒体駆動装置２０７は、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、フレキシブルディスクドライブ等から構成される。
【０３６６】
なお、コンテンツ処理プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体２０９に格納されてユーザに提供される。ユーザはこの記録媒体２０９を記録媒体駆動装置２０７に読み込ませることで、コンテンツ処理プログラムをコンピュータにインストールする。また、プログラムをインターネット上のサーバに格納し、このサーバからダウンロードすることで、コンテンツ処理プログラムをコンピュータにインストールしてもよい。
【０３６７】
通信装置２０８は、例えば、コンテンツ処理装置１００をインターネットに接続するための通信装置により構成され、ＣＰＵ２０３の制御の下、インターネットを介して他の機器との間でデータを送受する。
【０３６８】
なお、図１等に示す入力部１０１は、入力装置２０１、撮影装置２１０、及びＲＦＩＤタグリーダ２１１とこれらの装置を制御するコンテンツ処理プログラムに含まれるプログラムとにより構成される。また、図１等に示すコンテンツ蓄積部１０２は、例えば外部記憶装置２０５とこの装置を制御するコンテンツ処理プログラムに含まれるプログラムとにより構成される。また、図１等に示すコンテンツ情報管理部１０４、共有ユーザ情報管理部１０５、ソーシャル情報管理部１０６、及びソーシャル情報履歴蓄積部１０７は、コンテンツ処理プログラムに含まれ、ＣＰＵ２０３により実行されるプログラムと、そのプログラムによって管理されるデータを記憶する記憶装置（ＲＡＭ２０４及び外部記憶装置２０５）とによって構成される。
【０３６９】
また、図１等に示す優先度判定部１０８及び出力制御部１０９は、コンテンツ処理プログラムに含まれ、ＣＰＵ２０３によって実行されるプログラムにより構成される。
【０３７０】
上記の各実施の形態にかかる各構成は、集積回路であるＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）として実現されてもよい。この場合、図１等に示すコンテンツ情報解析部１０３、コンテンツ情報管理部１０４、共有ユーザ情報管理部１０５、ソーシャル情報管理部１０６、ソーシャル情報履歴蓄積部１０７、優先度判定部１０８、及び出力制御部１０９を集積化すればよい。これらの構成は、１チップ化されても良いし、一部又は全てを含むように１チップ化されてもよい。
【０３７１】
ここでは、ＬＳＩと表現したが、回路の集積度の違いによっては、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと称呼されることもある。また、集積回路化の手法は、ＬＳＩに限られるものではなく、専用回路または汎用プロセッサで集積回路化を行ってもよい。また、ＬＳＩ製造後にプログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）や、ＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサー（Ｒｅｃｏｎｆｉｇｕｒａｂｌｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）を用いてもよい。あるいは、これらの機能ブロックの演算は、例えば、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）やＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等を用いて演算することもできる。更に、これらの処理ステップはプログラムとして記録媒体に記録して実行することで処理することもできる。
【０３７２】
（本実施の形態によるコンテンツ処理装置のまとめ）
本実施の形態によるコンテンツ処理装置の技術的特徴は以下のように纏めることができる。
【０３７３】
（１）本実施の形態によるコンテンツ処理装置は、少なくとも１以上のコンテンツを処理するコンテンツ処理装置であって、前記コンテンツの入力を受け付ける入力部と、前記入力部により受け付けられた前記コンテンツを共有する少なくとも１以上のユーザである共有ユーザに関する共有ユーザ情報を管理する共有ユーザ情報管理部と、前記コンテンツに対応するメタ情報を管理するコンテンツ情報管理部と、ユーザ間の関係性とユーザ間の親密さの度合いを数値化した親密度とを規定するソーシャル情報を所定期間毎に算出するソーシャル情報管理部と、前記ソーシャル情報を履歴として蓄積するソーシャル情報履歴蓄積部と、前記所定期間のうち、コンテンツが生成された期間である評価期間を前記メタ情報に基づいて決定し、当該評価期間における前記共有ユーザ間の親密度を前記ソーシャル情報に基づいて算出し、当該親密度に応じて前記評価期間の優先度を判定する優先度判定部とを備える。
【０３７４】
この構成によれば、ソーシャル情報が所定期間毎に履歴として蓄積され、評価期間毎のソーシャル情報を用いて算出された共有ユーザ間の親密度から評価期間の優先度が判定される。そのため、例えば共有ユーザ間の関係が親密な時期を判定し、当該時期に生成されたコンテンツを優先して出力することができる。その結果、共有ユーザ間において時系列に変化する親密度を考慮してコンテンツの出力を制御することができる。
【０３７５】
（２）前記コンテンツ処理装置は、前記優先度判定部により判定された優先度に応じて前記評価期間に生成された前記コンテンツの出力を制御する出力制御部を更に備えてもよい。
【０３７６】
この構成によれば、優先度の高い評価期間に生成されたコンテンツを優先して出力することができる。そのため、共有ユーザ同士が親密な時期に生成されたコンテンツを優先して共有ユーザに閲覧させることができ、共有ユーザによるコンテンツの閲覧の場を盛り上げることができる。
【０３７７】
（３）前記コンテンツ処理装置において、前記出力制御部は、前記優先度判定部により判定された優先度に応じて、前記コンテンツを前記共有ユーザに提示してもよい。
【０３７８】
この構成によれば、例えば、優先度が高い評価期間に撮影されたコンテンツを、共有ユーザ同士の関係が親密であった時期に撮影された思い出のコンテンツとして共有ユーザに優先して提示することができる。
【０３７９】
（４）前記コンテンツ処理装置において、前記出力制御部は、前記優先度判定部により判定された優先度に応じて、前記コンテンツを削除してもよい。
【０３８０】
この構成によれば、例えば、優先度が低い評価期間に撮影されたコンテンツを、共有ユーザ同士の関係が疎遠であった時期に撮影されたコンテンツとして削除することができる。
【０３８１】
（５）前記コンテンツ処理装置において、前記出力制御部は、前記優先度判定部により判定された優先度に応じて、前記共有ユーザの端末装置に前記コンテンツを送信してもよい。
【０３８２】
この構成によれば、例えば、近日中に会う予定のある共有ユーザに対して事前に、優先度が高い評価期間に撮影され、共通の話題となり得るコンテンツを優先して送信することができる。その結果、事前に送付しておいたコンテンツに基づいて、共有ユーザ同士が会った際の場を盛り上げることができる。
【０３８３】
（６）前記コンテンツ処理装置において、前記ソーシャル情報管理部は、前記ソーシャル情報をユーザ同士の行動履歴を管理するライフログ情報に基づいて算出してもよい。
【０３８４】
この構成によれば、ユーザ同士の行動履歴を管理するライフログ情報に基づいてソーシャル情報が算出される。そのため、従来のようにコンテンツの内容に基づいて親密度を算出する構成に比べ、現実世界における共有ユーザ同士の関係がより反映された親密度を算出することができる。
【０３８５】
（７）前記コンテンツ処理装置において、前記優先度判定部は、前記評価期間における前記共有ユーザ間の親密度を算出し、当該親密度が大きくなるにつれて前記評価期間の優先度を高く判定してもよい。
【０３８６】
この構成によれば、評価期間における共有ユーザ間の親密度が大きくなるにつれて、評価期間の優先度が高く判定される。そのため、共有ユーザ同士が親密な時期に生成されたコンテンツが優先して出力される。
【０３８７】
（８）前記コンテンツ処理装置において、前記優先度判定部は、前記評価期間における前記共有ユーザ間の親密度の変化量を算出し、当該変化量が大きくなるにつれて前記評価期間の優先度を高く判定してもよい。
【０３８８】
この構成によれば、評価期間における共有ユーザ間の親密度の変化量が算出され、当該変化量が大きくなるにつれて評価期間の優先度が高く判定される。そのため、例えば共有ユーザ同士の関係が急速に親密になった時期に生成されたコンテンツを優先して出力したり、共有ユーザ同士の関係が急速に疎遠になった時期に生成されたコンテンツの優先度を下げたりすることができる。
【０３８９】
（９）前記コンテンツ処理装置において、前記コンテンツに含まれる被写体を認識するための認識情報を管理する認識情報管理部と、前記認識情報に基づいて前記コンテンツを解析し、前記コンテンツに含まれる被写体を認識するコンテンツ情報解析部とを更に備え、前記優先度判定部は、前記評価期間における優先度の判定に加え、前記共有ユーザを構成するペアの双方からみた親密度に基づいて両側ペア間の親密度を算出し、前記両側ペア間の親密度が大きい共有ユーザをより多く含むコンテンツほど優先度が高くなるように、前記評価期間に生成された各コンテンツの優先度を判定してもよい。
【０３９０】
この構成によれば、コンテンツに含まれる被写体が認識される。また、共有ユーザを構成するペアの双方からみた親密度に基づいて両側ペア間の親密度が算出される。そして、両側ペア間の親密度の大きな共有ユーザを被写体としてより多く含むコンテンツほど優先度が高く判定される。そのため、例えば共有ユーザ間の関係が親密な時期に生成されたコンテンツの中でも、特に関係が親密な共有ユーザのペアを含むコンテンツを優先して出力したり、関係が疎遠な共有ユーザのペアが含まれるコンテンツの優先度を下げたりすることができる。
【０３９１】
（１０）前記コンテンツ処理装置において、前記優先度判定部は、前記両側ペア間の親密度の変化量が大きいコンテンツほど優先度が高くなるように、前記評価期間に生成された各コンテンツの優先度を判定してもよい。
【０３９２】
この構成によれば、評価期間の優先度判定に加え、両側ペア間の親密度の変化量が大きい共有ユーザを被写体としてより多く含むコンテンツほど優先度が高く判定される。そのため、例えば共有ユーザ間の関係が親密になった時期に生成されたコンテンツの中でも、特に関係が親密になった共有ユーザのペアが含まれるコンテンツを優先して出力したり、関係が疎遠になった共有ユーザのペアが含まれるコンテンツの優先度を下げたりすることができる。
【０３９３】
（１１）前記コンテンツ処理装置において、前記優先度判定部は、前記ソーシャル情報において親密度が設定されたユーザのうち、前記共有ユーザ以外のユーザである非共有関係ユーザを抽出し、前記共有ユーザと親密度が大きな前記非共有関係ユーザをより多く含むコンテンツほど優先度が高くなるように、前記評価期間に生成された各コンテンツの優先度を判定してもよい。
【０３９４】
この構成によれば、ソーシャル情報において親密度が設定されたユーザのうち、共有ユーザ以外のユーザである非共有関係ユーザが抽出される。そして、非共有関係ユーザを被写体として含み、且つ共有ユーザと非共有関係ユーザとの親密度が高いコンテンツほど優先度が高くされる。そのため、例えば共有ユーザ間の関係が親密な時期に生成されたコンテンツの中でも、特により多くの共有ユーザと知り合いであり、その関係がより親密な人物を被写体としてより多く含むコンテンツを優先して出力することができる。
【０３９５】
また、本実施の形態によるコンテンツ処理装置は、一または複数の集積回路により実現することもできる。
【０３９６】
また、本実施の形態によるコンテンツ処理装置は、コンピュータに実行させるプログラムとして実現することもできる。そして、そのようなプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体或いはインターネット等の伝送媒体を介して配信することができる。
【産業上の利用可能性】
【０３９７】
前述のコンテンツ処理装置は、ビデオレコーダやホームサーバ、デジタルスチルカメラ、デジタルビデオカメラ、パーソナルコンピュータ、エンタープライズ向けコンピュータ（ワークステーション）、画像コンテンツの取り込み機能を搭載したデジタルテレビ受像機、セットトップボックス、カーナビゲーションシステム、プロジェクタ、モバイル端末、音楽コンポ、デジタルフォトフレーム、或いは機器制御用リモートコントローラ端末等への適用に有用である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【手続補正書】
【提出日】平成24年9月13日(2012.9.13)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１以上のコンテンツを処理するコンテンツ処理装置であって、
前記コンテンツの入力と、前記コンテンツを共有する少なくとも１以上のユーザである共有ユーザの指定とを受け付ける入力部と、
前記共有ユーザに関する共有ユーザ情報を管理する共有ユーザ情報管理部と、
前記コンテンツに対応するメタ情報を管理するコンテンツ情報管理部と、
ユーザ間の関係性とユーザ間の親密さの度合いを数値化した親密度とを規定するソーシャル情報を所定期間毎に算出するソーシャル情報管理部と、
前記ソーシャル情報を、当該ソーシャル情報を算出した期間毎に蓄積するソーシャル情報履歴蓄積部と、
前記所定期間のうち、コンテンツが生成された期間である評価期間を前記メタ情報に基づいて決定し、前記入力部により受け付けられた共有ユーザ間の当該評価期間における親密度を前記ソーシャル情報に基づいて算出し、当該親密度に応じて前記評価期間の優先度を判定する優先度判定部とを備え、
前記優先度判定部は、前記評価期間に生成されたコンテンツに含まれる被写体間の親密度に基づき、当該評価期間に生成されたコンテンツの優先度を判定するコンテンツ処理装置。
【請求項２】
前記優先度判定部により判定された優先度に応じて前記評価期間に生成された前記コンテンツの出力を制御する出力制御部を更に備える請求項１記載のコンテンツ処理装置。
【請求項３】
前記出力制御部は、前記優先度判定部により判定された優先度に応じて、前記コンテンツを前記共有ユーザに提示する請求項２記載のコンテンツ処理装置。
【請求項４】
前記出力制御部は、前記優先度判定部により判定された優先度に応じて、前記コンテンツを削除する請求項２又は３記載のコンテンツ処理装置。
【請求項５】
前記出力制御部は、前記優先度判定部により判定された優先度に応じて、前記共有ユーザの端末装置に前記コンテンツを送信する請求項２〜４のいずれかに記載のコンテンツ処理装置。
【請求項６】
前記ソーシャル情報管理部は、前記ソーシャル情報をユーザ同士の行動履歴を管理するライフログ情報に基づいて算出する請求項１〜５のいずれかに記載のコンテンツ処理装置。
【請求項７】
前記優先度判定部は、前記評価期間における前記共有ユーザ間の親密度を算出し、当該親密度が大きくなるにつれて前記評価期間の優先度を高く判定する請求項１〜６のいずれかに記載のコンテンツ処理装置。
【請求項８】
前記優先度判定部は、前記評価期間における前記共有ユーザ間の親密度の変化量を算出し、当該変化量が大きくなるにつれて前記評価期間の優先度を高く判定する請求項１〜７のいずれかに記載のコンテンツ処理装置。
【請求項９】
前記コンテンツに含まれる被写体を認識するための認識情報を管理する認識情報管理部と、
前記認識情報に基づいて前記コンテンツを解析し、前記コンテンツに含まれる被写体を認識するコンテンツ情報解析部とを更に備え、
前記優先度判定部は、前記コンテンツ情報解析部により認識された前記コンテンツに含まれる被写体について、前記共有ユーザを構成するペアの双方からみた親密度に基づいて、前記共有ユーザの両側ペア間の親密度を算出し、前記両側ペア間の親密度が大きい共有ユーザをより多く含むコンテンツほど優先度が高くなるように、前記評価期間に生成された各コンテンツの優先度を判定する請求項１〜８のいずれかに記載のコンテンツ処理装置。
【請求項１０】
前記優先度判定部は、前記両側ペア間の親密度の変化量が大きいコンテンツほど優先度が高くなるように、前記評価期間に生成された各コンテンツの優先度を判定する請求項９記載のコンテンツ処理装置。
【請求項１１】
前記優先度判定部は、前記コンテンツ情報解析部により認識された前記コンテンツに含まれる被写体から、前記ソーシャル情報において親密度が設定されたユーザのうち、前記共有ユーザ以外のユーザである非共有関係ユーザを抽出し、前記共有ユーザと親密度が大きな前記非共有関係ユーザをより多く含むコンテンツほど優先度が高くなるように、前記評価期間に生成された各コンテンツの優先度を判定する請求項９又は１０記載のコンテンツ処理装置。
【請求項１２】
少なくとも１以上のコンテンツを処理するコンテンツ処理装置が実行するコンテンツ処理方法であって、
前記コンテンツの入力と、前記コンテンツを共有する少なくとも１以上のユーザである共有ユーザの指定とを受け付ける入力ステップと、
前記共有ユーザに関する共有ユーザ情報を管理する共有ユーザ情報管理ステップと、
前記コンテンツに対応するメタ情報を管理するコンテンツ情報管理ステップと、
ユーザ間の関係性とユーザ間の親密さの度合いを数値化した親密度とを規定するソーシャル情報を所定期間毎に算出するソーシャル情報管理ステップと、
前記ソーシャル情報を、当該ソーシャル情報を算出した期間毎に蓄積するソーシャル情報履歴蓄積ステップと、
前記所定期間のうち、コンテンツが生成された期間である評価期間を前記メタ情報に基づいて決定し、前記入力ステップにより受け付けられた共有ユーザ間の当該評価期間における前記共有ユーザ間の親密度を前記ソーシャル情報に基づいて算出し、当該親密度に応じて前記評価期間の優先度を判定する優先度判定ステップとを備え、
前記優先度判定ステップでは、前記評価期間に生成されたコンテンツに含まれる被写体間の親密度に基づき、当該評価期間に生成されたコンテンツの優先度を判定するコンテンツ処理方法。
【請求項１３】
コンピュータを、少なくとも１以上のコンテンツを処理するコンテンツ処理装置として機能させるプログラムであって、
前記コンピュータを、
入力部により受け付けられた前記コンテンツを共有する少なくとも１以上のユーザである共有ユーザに関する共有ユーザ情報を管理する共有ユーザ情報管理部と、
前記コンテンツに対応するメタ情報を管理するコンテンツ情報管理部と、
ユーザ間の関係性とユーザ間の親密さの度合いを数値化した親密度とを規定するソーシャル情報を所定期間毎に算出するソーシャル情報管理部と、
前記ソーシャル情報を、当該ソーシャル情報を算出した期間毎に蓄積するソーシャル情報履歴蓄積部と、
前記所定期間のうち、コンテンツが生成された期間である評価期間を前記メタ情報に基づいて決定し、前記入力部により受け付けられた共有ユーザ間の当該評価期間における親密度を前記ソーシャル情報に基づいて算出し、当該親密度に応じて前記評価期間の優先度を判定する優先度判定部として機能させ、
前記優先度判定部は、前記評価期間に生成されたコンテンツに含まれる被写体間の親密度に基づき、当該評価期間に生成されたコンテンツの優先度を判定するプログラム。
【請求項１４】
少なくとも１以上のコンテンツを処理するコンテンツ処理装置における集積回路であって、
入力部により受け付けられた前記コンテンツを共有する少なくとも１以上のユーザである共有ユーザに関する共有ユーザ情報を管理する共有ユーザ情報管理部と、
前記コンテンツに対応するメタ情報を管理するコンテンツ情報管理部と、
ユーザ間の関係性とユーザ間の親密さの度合いを数値化した親密度とを規定するソーシャル情報を所定期間毎に算出するソーシャル情報管理部と、
前記ソーシャル情報を、当該ソーシャル情報を算出した期間毎に蓄積するソーシャル情報履歴蓄積部と、
前記所定期間のうち、コンテンツが生成された期間である評価期間を前記メタ情報に基づいて決定し、前記入力部により受け付けられた共有ユーザ間の当該評価期間における親密度を前記ソーシャル情報に基づいて算出し、当該親密度に応じて前記評価期間の優先度を判定する優先度判定部とを備え、
前記優先度判定部は、前記評価期間に生成されたコンテンツに含まれる被写体間の親密度に基づき、当該評価期間に生成されたコンテンツの優先度を判定する集積回路。
【国際調査報告】
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2012169112.tif 000046
2012169112.tif 000047
2012169112.tif 000048