(57)【要約】【課題】変化する場面を表したコンテンツの中から、変化している時点において重要度の高い場面を的確に判定する場面判定装置を提供する。【解決手段】映像およびテキストを含み、メタデータが付加されたコンテンツの内容の変化を状態遷移として、メタデータを用いて表現する表現部１と、コンテンツの内容において登場するグループや人物の特性の重要度を判定する属性判定部２と、表現部１によって表現された状態遷移によって、遷移後に生起すると予測される状態に基づく遷移前の場面の重要度である予測重要度を解析し、重要場面を判定する予測判定部３と、属性判定部２が判定する属性重要度および判定部２が判定する場面の予測重要度に基づいて、場面が進行している重要度である進行場面の重要度を判定する進行判定部４と、を備える。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
映像およびテキストを含み、メタデータが付加されたコンテンツの内容の変化を状態遷移として、前記メタデータを用いて表現する表現手段と、
前記表現手段によって表現された状態遷移によって、遷移後に生起すると予測される状態に基づく遷移前の場面の重要度である予測重要度を解析し、重要場面を判定する判定手段と、
を備えたことを特徴とする場面判定装置。
【請求項２】
前記判定手段は、前記表現手段によって表現された状態遷移によって、遷移後に生起した状態に基づく遷移前の場面の重要度である結果重要度を解析し、重要場面を判定するものであることを特徴とする請求項１に記載の場面判定装置。
【請求項３】
前記表現手段は、前記メタデータとして、前記状態遷移の生起時間、場面での登場グループ、および登場人物を含む属性情報を用いて前記状態遷移を表現するものであり、
前記判定手段は、前記表現手段によって表現された属性情報に基づく遷移前の場面の重要度である属性重要度を解析し、重要場面を判定するものであることを特徴とする請求項１または２に記載の場面判定装置。
【請求項４】
前記表現手段は、前記コンテンツの内容がスポーツの試合である場合、前記状態遷移を表現する生起時間を当該スポーツのジャンルに従う構造的な時間として、および、前記属性情報が前記スポーツの試合における得点差、ホームチーム、およびアウェイチームの識別子を含むものとして、前記状態遷移を表現するものであることを特徴とする請求項３に記載の場面判定装置。
【請求項５】
前記表現手段は、前記スポーツの試合経過中の時点においてホームチームが勝利する確率である勝利確率を含む特徴量で、前記状態遷移を表現するものであることを特徴とする請求項４に記載の場面判定装置。
【請求項６】
前記判定手段は、前記表現手段が表現する前記状態遷移の前後の特徴量の差によって、前記結果重要度を解析するものであることを特徴とする請求項５に記載の場面判定装置。
【請求項７】
前記判定手段は、スポーツの試合の場合は、前記表現手段が表現する前記状態遷移の前後の勝利確率の差に基づいて、前記結果重要度を解析するものであることを特徴とする請求項５に記載の場面判定装置。
【請求項８】
前記判定手段は、前記状態遷移において生起する全ての状態を予測して予測された状態における特徴量の期待値の合計値を取得し、前記期待値の合計値と前記遷移前における特徴量との差に基づいて、前記予測重要度を算出して解析するものであることを特徴とする請求項５に記載の場面判定装置。
【請求項９】
前記判定手段は、スポーツの試合の場合は、前記状態遷移において生起する全ての状態を予測して予測された状態における勝利確率の期待値の合計値を取得し、前記勝利確率の合計値と前記遷移前における勝利確率との差に基づいて、前記予測重要度を算出して解析するものであることを特徴とする請求項５に記載の場面判定装置。
【請求項１０】
前記表現手段は、前記メタデータとして、登場人物の人気度を含む属性情報を用いて前記状態遷移を表現するものであり、
前記判定手段は、前記表現手段によって表現された人気度を含む属性情報に基づく遷移前の場面の重要度である属性重要度を解析し、重要場面を判定するものであることを特徴とする請求項３〜９のいずれか１つに記載の場面判定装置。
【請求項１１】
前記判定手段は、前記判定手段が解析した前記予測重要度および属性重要度の加重和を進行場面重要度として算出して進行中の重要場面を判定するものであることを特徴とする請求項３〜１０のいずれか１つに記載の場面判定装置。
【請求項１２】
前記判定手段は、前記判定手段が解析した前記予測重要度、結果重要度、および属性重要度の加重和を最終場面重要度として算出して求める時点までに終了した重要場面を判定するものであることを特徴とする請求項３〜１０のいずれか１つに記載の場面判定装置。
【請求項１３】
映像およびテキストを含み、メタデータが付加されたコンテンツの内容の変化を状態遷移として、前記メタデータを用いて表現する表現工程と、
前記表現工程で表現された状態遷移によって、遷移後に生起すると予測される状態に基づく遷移前の場面の重要度である予測重要度を解析し、重要場面を判定する判定工程と、
を含むことを特徴とする場面判定方法。
【請求項１４】
前記判定工程は、前記表現工程で表現された状態遷移によって、遷移後に生起した状態に基づく遷移前の場面の重要度である結果重要度を解析し、重要場面を判定するものであることを特徴とする請求項１３に記載の場面判定方法。
【請求項１５】
前記表現工程は、前記メタデータとして、前記状態遷移の生起時間、場面での登場グループ、および登場人物を含む属性情報を用いて前記状態遷移を表現するものであり、
前記判定工程は、前記表現工程で表現された属性情報に基づく遷移前の場面の重要度である属性重要度を解析し、重要場面を判定するものであることを特徴とする請求項１３または１４に記載の場面判定方法。
【請求項１６】
請求項１３〜１５のいずれか１つに記載の方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１７】
映像およびテキストを含み、メタデータが付加されたコンテンツを生成するコンテンツ生成手段と、
前記コンテンツ生成手段が生成したコンテンツの内容の変化を状態遷移として、前記メタデータを用いて表現する表現手段と、
前記表現手段によって表現された状態遷移によって、遷移後に生起すると予測される状態に基づく遷移前の場面の重要度である予測重要度を解析し、重要場面を判定する判定手段と、
前記判定手段によって重要場面であると判定されたコンテンツを配信する配信手段と、を備えたことを特徴とする情報配信装置。
【請求項１８】
前記判定手段は、前記表現手段によって表現された状態遷移によって、遷移後に生起した状態に基づく遷移前の場面の重要度である結果重要度を解析し、重要場面を判定するものであることを特徴とする請求項１７に記載の情報配信装置。
【請求項１９】
前記表現手段は、前記メタデータとして、前記状態遷移の生起時間、場面での登場グループ、および登場人物を含む属性情報を用いて前記状態遷移を表現するものであり、
前記判定手段は、前記表現手段によって表現された属性情報に基づく遷移前の場面の重要度である属性重要度を解析し、重要場面を判定するものであることを特徴とする請求項１７または１８に記載の情報配信装置。
【請求項２０】
それぞれネットワークで接続され、映像およびテキストを含み、メタデータが付加されたコンテンツを生成するコンテンツ生成装置と、
前記コンテンツ生成装置が生成したコンテンツを前記ネットワークを介して受信し、受信した前記コンテンツの内容の変化を状態遷移として、前記メタデータを用いて表現する表現手段、および、
前記表現手段によって表現された状態遷移によって、遷移後に生起すると予測される状態に基づく遷移前の場面の重要度である予測重要度を解析し、重要場面を判定する判定手段を有する場面判定装置と、
前記場面判定装置によって重要場面であると判定されたコンテンツを前記ネットワークを介して配信する配信装置と、
前記配信装置によって配信されるコンテンツを前記ネットワークを介して受信する情報端末と、
を備えたことを特徴とする情報配信システム。
【請求項２１】
前記判定手段は、前記表現手段によって表現された状態遷移によって、遷移後に生起した状態に基づく遷移前の場面の重要度である結果重要度を解析し、重要場面を判定するものであることを特徴とする請求項２０に記載の情報配信システム。
【請求項２２】
前記表現手段は、前記メタデータとして、前記状態遷移の生起時間、場面での登場グループ、および登場人物を含む属性情報を用いて前記状態遷移を表現するものであり、
前記判定手段は、前記表現手段によって表現された属性情報に基づく遷移前の場面の重要度である属性重要度を解析し、重要場面を判定するものであることを特徴とする請求項２０または２１に記載の情報配信システム。
【請求項２３】
前記情報端末は、携帯電話であることを特徴とする請求項２０〜２２のいずれか１つに記載の情報配信システム。
【請求項２４】
前記情報端末は、携帯情報端末であることを特徴とする請求項２０〜２２のいずれか１つに記載の情報配信システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、場面判定装置、場面判定方法、その方法をコンピュータに実行させるプログラム、情報配信装置、および情報配信システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、携帯端末やパーソナルコンピュータ（ＰＣ）向けに、映像シーンなどのマルチメディア情報を配信するサービスが始まっている。特に、時々刻々と状況が変化するスポーツの試合については、リアルタイムで重要な場面を抽出して利用者に配信するサービスに人気がある。
【０００３】
たとえば、利用者の好きな選手が活躍した際には直ちに活躍した場面の情報を配信したり、好きなチームが先制点を入れるチャンスや、逆転のチャンスの時に、リアルタイムにこれらの場面を配信できれば、以降の試合展開に対して利用者の興味をより高めることができる。また、途中から視聴を開始した利用者に対しては、途中の視聴開始時点までの重要場面を抽出したダイジェストを提供できれば、試合内容の理解が進み、以降の視聴促進に有効となる。つまり、現在、重要な場面を的確に選択して配信するニーズがある。
【０００４】
このニーズに応えるために、配信元の配信サーバがデータベースを有してユーザのクライアントマシンに対して第１のコンテンツを送信し、ユーザが第２のコンテンツを送り返し、配信サーバは送り返された第２のコンテンツの累計を取ってデータベースを更新して配信に用いることによって、よりユーザのニーズに的確に対応した配信を行う技術が考えられている（特許文献１）。
【０００５】
また、番組映像および番組関連情報を入力して、予め定義された木構造に基づいて番組関連コンテンツ を生成し、予め携帯端末を有する個々の利用者がそれぞれ視聴リクエストとして設定した視聴データ量に基づいて、利用者毎に番組関連コンテンツの木構造中のリーフノードを提示候補として選択し、木構造のルートから開始して提示候補となったリーフノードを順に辿っていく提示経路を提示シナリオとして利用者毎に生成し、生成した提示シナリオを該当する利用者の携帯端末へ送出する技術が考案されている。この技術では、携帯端末上などの制限された表示領域で、利用者ごとに個人化された情報を複雑なインタラクションなく受動的に視聴することができ、視聴者が見たいと思っている情報を見たい順番で見ることができるとしている（特許文献２）。
【０００６】
【特許文献１】特開２００２−９２０２７号公報
【特許文献２】特開２００３−３２６５４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１の技術においては、ユーザのクライアントマシンが、配信サーバに対して第２のコンテンツを送り返さなければ、配信サーバはユーザのニーズを絞り込んで的確に配信できないという問題があった。
【０００８】
また、特許文献２の技術では、時間的に進行している例えばスポーツの試合経過や試合結果において、重要な場面を自動的に判定して抽出することはできなかったという問題があった。
【０００９】
一般にスポーツなどの重要な場面には、先制や逆転といった「結果として良かった場面」がある。しかし、このような目覚ましい結果をもたらした場面だけではなく、例え点にならなかったとしてもチャンスであって、かつ結果的にはチャンスが実を結ばなかった場面のような「結果は伴わなかったが良い場面」もまた、重要な場面である。このような場面をも含めた重要場面を速報で配信するサービスを人手によって手動で行う場合、試合の内容を十分に理解し、「結果として良かった場面」と「結果は伴わなかったが良い場面」に対する重要度を、時々刻々と判断しながら作業を行う作業者が必須となり、多くのコストがかかってしまう。
【００１０】
一方、手動ではなく自動でこのような配信サービスを行うためには、「結果として良かった場面」と「結果は伴わなかったが良い場面」の両方の重要度を自動的に判定する技術が必要となっていた。特に、現在進行中の試合において、一瞬先がどうなるか分からないという予測不可能な現実に直面していることによる緊張感によって生じる進行中の重要場面を抽出できなかったので、正確な重要場面を抽出する技術ではなかったという問題があった。
【００１１】
本発明は、上記の問題に鑑みてなされ、その目的は、生起する事象の場面からコンテンツを生成する際に、該コンテンツを視聴する視聴者にとって重要な場面をより的確に抽出できる場面判定装置、場面判定方法、その方法をコンピュータに実行させるプログラム、情報配信装置、および情報配信システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、請求項１にかかる発明は、場面判定装置であって、映像およびテキストを含み、メタデータが付加されたコンテンツの内容の変化を状態遷移として、前記メタデータを用いて表現する表現手段と、前記表現手段によって表現された状態遷移によって、遷移後に生起すると予測される状態に基づく遷移前の場面の重要度である予測重要度を解析し、重要場面を判定する判定手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１３】
また、請求項２にかかる発明は、請求項１に記載の場面判定装置において、前記判定手段は、前記表現手段によって表現された状態遷移によって、遷移後に生起した状態に基づく遷移前の場面の重要度である結果重要度を解析し、重要場面を判定するものであることを特徴とする。
【００１４】
また、請求項３にかかる発明は、請求項１または２に記載の場面判定装置において、前記表現手段は、前記メタデータとして、前記状態遷移の生起時間，場面での登場グループ、および登場人物を含む属性情報を用いて前記状態遷移を表現するものであり、前記判定手段は、前記表現手段によって表現された属性情報に基づく遷移前の場面の重要度である属性重要度を解析し、重要場面を判定するものであることを特徴とする。
【００１５】
また、請求項４にかかる発明は、請求項３に記載の場面判定装置において、前記表現手段は、前記コンテンツの内容がスポーツの試合である場合，前記状態遷移を表現する生起時間を当該スポーツのジャンルに従う構造的な時間として、および、前記属性情報が前記スポーツの試合における得点差、ホームチーム、およびアウェイチームの識別子を含むものとして、前記状態遷移を表現するものであることを特徴とする。
【００１６】
また、請求項５にかかる発明は、請求項４に記載の場面判定装置において、前記表現手段は、前記スポーツの試合経過中の時点においてホームチームが勝利する確率である勝利確率を含む特徴量で、前記状態遷移を表現するものであることを特徴とする。
【００１７】
また、請求項６にかかる発明は、請求項５に記載の場面判定装置において、前記判定手段は、前記表現手段が表現する前記状態遷移の前後の特徴量の差によって、前記結果重要度を解析するものであることを特徴とする。
【００１８】
また、請求項７にかかる発明は、請求項５に記載の場面判定装置において、前記判定手段は、スポーツの試合の場合は、前記表現手段が表現する前記状態遷移の前後の勝利確率の差に基づいて、前記結果重要度を解析するものであることを特徴とする。
【００１９】
また、請求項８にかかる発明は、請求項５に記載の場面判定装置において、前記判定手段は、前記状態遷移において生起する全ての状態を予測して予測された状態における特徴量の期待値の合計値を取得し、前記期待値の合計値と前記遷移前における特徴量との差に基づいて、前記予測重要度を算出して解析するものであることを特徴とする。
【００２０】
また、請求項９にかかる発明は、請求項５に記載の場面判定装置において、前記判定手段は、スポーツの試合の場合は、前記状態遷移において生起する全ての状態を予測して予測された状態における勝利確率の期待値の合計値を取得し、前記勝利確率の合計値と前記遷移前における勝利確率との差に基づいて、前記予測重要度を算出して解析するものであることを特徴とする。
【００２１】
また、請求項１０にかかる発明は、請求項３〜９のいずれか１つに記載の場面判定装置において、前記表現手段は、前記メタデータとして、登場人物の人気度を含む属性情報を用いて前記状態遷移を表現するものであり、前記判定手段は、前記表現手段によって表現された人気度を含む属性情報に基づく遷移前の場面の重要度である属性重要度を解析し、重要場面を判定するものであることを特徴とする。
【００２２】
また、請求項１１にかかる発明は、請求項３〜１０のいずれか１つに記載の場面判定装置において、前記判定手段は、前記判定手段が解析した前記予測重要度および属性重要度の加重和を進行場面重要度として算出して進行中の重要場面を判定するものであることを特徴とする。
【００２３】
また、請求項１２にかかる発明は、請求項３〜１０のいずれか１つに記載の場面判定装置において、前記判定手段は、前記判定手段が解析した前記予測重要度、結果重要度、および属性重要度の加重和を最終場面重要度として算出して求める時点までに終了した重要場面を判定するものであることを特徴とする。
【００２４】
また、請求項１３にかかる発明は、場面判定方法であって、映像およびテキストを含み、メタデータが付加されたコンテンツの内容の変化を状態遷移として、前記メタデータを用いて表現する表現工程と、前記表現工程で表現された状態遷移によって、遷移後に生起すると予測される状態に基づく遷移前の場面の重要度である予測重要度を解析し、重要場面を判定する判定工程と、を含むことを特徴とする。
【００２５】
また、請求項１４にかかる発明は、請求項１３に記載の場面判定方法において、前記判定工程は、前記表現工程で表現された状態遷移によって、遷移後に生起した状態に基づく遷移前の場面の重要度である結果重要度を解析し、重要場面を判定するものであることを特徴とする。
【００２６】
また、請求項１５にかかる発明は、請求項１３または１４に記載の場面判定方法において、前記表現工程は、前記メタデータとして、前記状態遷移の生起時間、場面での登場グループ、および登場人物を含む属性情報を用いて前記状態遷移を表現するものであり、前記判定工程は、前記表現工程で表現された属性情報に基づく遷移前の場面の重要度である属性重要度を解析し、重要場面を判定するものであることを特徴とする。
【００２７】
また、請求項１６にかかる発明は、プログラムであって、請求項１３〜１５のいずれか１つに記載の方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００２８】
また、請求項１７にかかる発明は、情報配信装置であって、映像およびテキストを含み、メタデータが付加されたコンテンツを生成するコンテンツ生成手段と、前記コンテンツ生成手段が生成したコンテンツの内容の変化を状態遷移として、前記メタデータを用いて表現する表現手段と、前記表現手段によって表現された状態遷移によって、遷移後に生起すると予測される状態に基づく遷移前の場面の重要度である予測重要度を解析し、重要場面を判定する判定手段と、前記判定手段によって重要場面であると判定されたコンテンツを配信する配信手段と、を備えたことを特徴とする。
【００２９】
また、請求項１８にかかる発明は、請求項１７に記載の情報配信装置において、前記判定手段は、前記表現手段によって表現された状態遷移によって、遷移後に生起した状態に基づく遷移前の場面の重要度である結果重要度を解析し、重要場面を判定するものであることを特徴とする。
【００３０】
また、請求項１９にかかる発明は、請求項１７または１８に記載の情報配信装置において、前記表現手段は、前記メタデータとして、前記状態遷移の生起時間、場面での登場グループ、および登場人物を含む属性情報を用いて前記状態遷移を表現するものであり、前記判定手段は、前記表現手段によって表現された属性情報に基づく遷移前の場面の重要度である属性重要度を解析し、重要場面を判定するものであることを特徴とする。
【００３１】
また、請求項２０にかかる発明は、情報配信システムであって、それぞれネットワークで接続され、映像およびテキストを含み、メタデータが付加されたコンテンツを生成するコンテンツ生成装置と、前記コンテンツ生成装置が生成したコンテンツを前記ネットワークを介して受信し、受信した前記コンテンツの内容の変化を状態遷移として、前記メタデータを用いて表現する表現手段、および、前記表現手段によって表現された状態遷移によって、遷移後に生起すると予測される状態に基づく遷移前の場面の重要度である予測重要度を解析し、重要場面を判定する判定手段を有する場面判定装置と、前記場面判定装置によって重要場面であると判定されたコンテンツを前記ネットワークを介して配信する配信装置と、前記配信装置によって配信されるコンテンツを前記ネットワークを介して受信する情報端末と、を備えたことを特徴とする。
【００３２】
また、請求項２１にかかる発明は、請求項２０に記載の情報配信システムにおいて、前記判定手段は、前記表現手段によって表現された状態遷移によって、遷移後に生起した状態に基づく遷移前の場面の重要度である結果重要度を解析し、重要場面を判定するものであることを特徴とする。
【００３３】
また、請求項２２にかかる発明は、請求項２０または２１に記載の情報配信システムにおいて、前記表現手段は、前記メタデータとして、前記状態遷移の生起時間、場面での登場グループ、および登場人物を含む属性情報を用いて前記状態遷移を表現するものであり、前記判定手段は、前記表現手段によって表現された属性情報に基づく遷移前の場面の重要度である属性重要度を解析し、重要場面を判定するものであることを特徴とする。
【００３４】
また、請求項２３にかかる発明は、請求項２０〜２２のいずれか１つに記載の情報配信システムにおいて、前記情報端末は、携帯電話であることを特徴とする。
【００３５】
また、請求項２４にかかる発明は、請求項２０〜２２のいずれか１つに記載の情報配信システムにおいて、前記情報端末は、携帯情報端末であることを特徴とする。
【発明の効果】
【００３６】
請求項１にかかる発明によれば、表現手段は、映像およびテキストを含み、メタデータが付加されたコンテンツの内容の変化を状態遷移として、メタデータを用いて表現する。判定手段は、表現された状態遷移によって、遷移後に生起すると予測される状態に基づく遷移前の場面の重要度である予測重要度を解析し、重要場面を判定する。この構成によって、状態遷移後に予測される状態から見た状態遷移前の場面の重要度である予測重要度を解析して重要場面を判定できるので、例え結果として場面に大きな変化を生じさせなかったとしても場面に大きな変化をもたらす可能性がある重要な場面を判定することができる場面判定装置を提供できるという効果を奏する。
【００３７】
また、請求項２にかかる発明によれば、判定手段は、表現された状態遷移によって、遷移後に生起した状態に基づく遷移前の場面の重要度である結果重要度を解析し、重要場面を判定する。この構成によって、状態遷移後に結果として生じた状態から見た状態遷移前の場面の重要度である結果重要度を解析して重要場面を判定できるので、結果として場面に変化を生じさせた重要な場面を判定することができる場面判定装置を提供できるという効果を奏する。
【００３８】
また、請求項３にかかる発明によれば、表現手段は、メタデータとして、状態遷移の生起時間、場面での登場グループ、および登場人物を含む属性情報を用いて状態遷移を表現し、判定手段は、表現された属性情報に基づく遷移前の場面の重要度である属性重要度を解析し、重要場面を判定する。この構成によって、場面に登場するグループや人物などの重要度を加味して場面の重要度を判定できる場面判定装置を提供できるという効果を奏する。
【００３９】
また、請求項４にかかる発明によれば、表現手段は、コンテンツの内容がスポーツの試合である場合，状態遷移を表現する生起時間を当該スポーツのジャンルに従う構造的な時間として、および、属性情報がスポーツの試合における得点差、ホームチーム、およびアウェイチームの識別子を含むものとして、状態遷移を表現する。この構成によって、スポーツの試合における変化をスポーツの特徴やチームなどの重要性を加味して場面の重要度を判定できる場面判定装置を提供できるという効果を奏する。
【００４０】
また、請求項５にかかる発明によれば、表現手段は、スポーツの試合経過中の時点においてホームチームが勝利する確率である勝利確率を含む特徴量で、状態遷移を表現する。この構成によって、スポーツの試合において試合チームの勝ち負けの確率に基づいて場面の重要度を判定するので、試合の勝ち負けに重点を置いた場面の重要度を判定できる場面判定装置を提供できるという効果を奏する。
【００４１】
また、請求項６にかかる発明によれば、判定手段は、表現手段が表現する状態遷移の前後の特徴量の差によって、結果重要度を解析する。この構成によって、状態が遷移する前後の特徴量の差によって結果的に重要な変化をもたらす場面の重要度を判定できる場面判定装置を提供できるという効果を奏する。
【００４２】
また、請求項７にかかる発明によれば、判定手段は、スポーツの試合の場合は、表現手段が表現する状態遷移の前後の勝利確率の差に基づいて、結果重要度を解析する。この構成によって、スポーツの試合が遷移する前後の勝利確率の差によって結果的に勝ち負けに重要な変化をもたらした場面の重要度を判定できる場面判定装置を提供できるという効果を奏する。
【００４３】
また、請求項８にかかる発明によれば、判定手段は、状態遷移において生起する全ての状態を予測して予測された状態における特徴量の期待値の合計値を取得し、期待値の合計値と遷移前における特徴量との差に基づいて、予測重要度を算出して解析するものである。この構成によって、状態が遷移した後に予想される遷移前の状態の重要度について正確に解析した予測重要度によって、変化を生じさせると予想される重要な場面を判定できる場面判定装置を提供できるという効果を奏する。
【００４４】
また、請求項９にかかる発明によれば、判定手段は、スポーツの試合の場合は、状態遷移において生起する全ての状態を予測して予測された状態における勝利確率の期待値の合計値を取得し、勝利確率の合計値と遷移前における勝利確率との差に基づいて、予測重要度を算出して解析する。この構成によって、スポーツの試合において、試合の状態が遷移した後に予想される遷移前の状態の重要度について正確に解析した予測重要度によって、試合の状況を生じさせると予想される重要な場面を判定できる場面判定装置を提供できるという効果を奏する。
【００４５】
また、請求項１０にかかる発明によれば、表現手段は、メタデータとして、登場人物の人気度を含む属性情報を用いて状態遷移を表現するものであり、判定手段は、表現手段によって表現された人気度を含む属性情報に基づく遷移前の場面の重要度である属性重要度を解析し、重要場面を判定する。この構成によって、場面に登場する人物の人気度を加味して場面の重要度を判定できる場面判定装置を提供できるという効果を奏する。
【００４６】
また、請求項１１にかかる発明によれば、判定手段は、判定手段が解析した予測重要度および属性重要度の加重和を進行場面重要度として算出して進行中の重要場面を判定するものである。この構成によって、場面に登場するグループや人物などの重要度と、遷移後に変化が予測される遷移前の場面の重要度とを加味して進行中の場面の重要度を判定できる場面判定装置を提供できるという効果を奏する。
【００４７】
また、請求項１２にかかる発明によれば、判定手段は、判定手段が解析した予測重要度、結果重要度、および属性重要度の加重和を最終場面重要度として算出して求める時点までに終了した重要場面を判定する。この構成によって、場面に登場するグループや人物などの重要度と、遷移後に変化が予測される遷移前の場面の重要度と、実際に遷移後に生じた状態から判断される遷移前の場面の重要度とを加味して、重要場面を判定する時点までの最終的な場面の重要度を判定できる場面判定装置を提供できるという効果を奏する。
【００４８】
また、請求項１３にかかる発明によれば、場面判定方法であって、映像およびテキストを含み、メタデータが付加されたコンテンツの内容の変化を状態遷移として、メタデータを用いて表現する表現工程と、表現工程で表現された状態遷移によって、遷移後に生起すると予測される状態に基づく遷移前の場面の重要度である予測重要度を解析し、重要場面を判定する判定工程と、を含む。この構成によって、状態遷移後に予測される状態から見た状態遷移前の場面の重要度である予測重要度を解析して重要場面を判定できるので、例え結果として場面に大きな変化を生じさせなかったとしても場面に大きな変化をもたらす可能性がある重要な場面を判定することができる場面判定方法を提供できるという効果を奏する。
【００４９】
また、請求項１４にかかる発明によれば、判定工程は、表現工程で表現された状態遷移によって、遷移後に生起した状態に基づく遷移前の場面の重要度である結果重要度を解析し、重要場面を判定する。この構成によって、状態遷移後に結果として生じた状態から見た状態遷移前の場面の重要度である結果重要度を解析して重要場面を判定できるので、結果として場面に変化を生じさせた重要な場面を判定することができる場面判定方法を提供できるという効果を奏する。
【００５０】
また、請求項１５にかかる発明によれば、表現工程は、メタデータとして、状態遷移の生起時間、場面での登場グループ、および登場人物を含む属性情報を用いて状態遷移を表現するものであり、判定工程は、表現工程で表現された属性情報に基づく遷移前の場面の重要度である属性重要度を解析し、重要場面を判定する。この構成によって、場面に登場するグループや人物などの重要度を加味して場面の重要度を判定できる場面判定方法を提供できるという効果を奏する。
【００５１】
また、請求項１６にかかる発明によれば、プログラムであって、請求項１３〜１５のいずれか１つに記載の方法をコンピュータに実行させるという効果を奏する。
【００５２】
また、請求項１７にかかる発明によれば、コンテンツ生成手段は、映像およびテキストを含み、メタデータが付加されたコンテンツを生成する。表現手段は、コンテンツ生成手段が生成したコンテンツの内容の変化を状態遷移として、メタデータを用いて表現する。判定手段は、表現手段によって表現された状態遷移によって、遷移後に生起すると予測される状態に基づく遷移前の場面の重要度である予測重要度を解析し、重要場面を判定する。配信手段は、判定手段によって重要場面であると判定されたコンテンツを配信する。この構成によって、状態遷移後に予測される状態から見た状態遷移前の場面の重要度である予測重要度を解析して重要場面を判定できるので、例え結果として場面に大きな変化を生じさせなかったとしても場面に大きな変化をもたらす可能性がある重要な場面を判定して配信することができる情報配信装置を提供できるという効果を奏する。
【００５３】
また、請求項１８にかかる発明によれば、判定手段は、表現された状態遷移によって、遷移後に生起した状態に基づく遷移前の場面の重要度である結果重要度を解析し、重要場面を判定する。この構成によって、状態遷移後に結果として生じた状態から見た状態遷移前の場面の重要度である結果重要度を解析して重要場面を判定できるので、結果として場面に変化を生じさせた重要な場面を判定して配信することができる情報配信装置を提供できるという効果を奏する。
【００５４】
また、請求項１９にかかる発明によれば、表現手段は、メタデータとして、状態遷移の生起時間，場面での登場グループ、および登場人物を含む属性情報を用いて状態遷移を表現するものであり、判定手段は、表現手段によって表現された属性情報に基づく遷移前の場面の重要度である属性重要度を解析し、重要場面を判定する。この構成によって、場面に登場するグループや人物などの重要度を加味して場面の重要度を判定して配信できる情報配信装置を提供できるという効果を奏する。
【００５５】
また、請求項２０にかかる発明によれば、コンテンツ生成装置は、映像およびテキストを含み、メタデータが付加されたコンテンツを生成する。場面判定装置は、コンテンツ生成装置が生成したコンテンツをネットワークを介して受信し、受信したコンテンツの内容の変化を状態遷移として、メタデータを用いて表現する表現手段、および、表現手段によって表現された状態遷移によって、遷移後に生起すると予測される状態に基づく遷移前の場面の重要度である予測重要度を解析し、重要場面を判定する判定手段を有する。配信装置は、場面判定装置によって重要場面であると判定されたコンテンツをネットワークを介して配信する。情報端末は、配信装置によって配信されるコンテンツをネットワークを介して受信する。この構成によって、状態遷移後に予測される状態から見た状態遷移前の場面の重要度である予測重要度を解析して重要場面を判定できるので、例え結果として場面に大きな変化を生じさせなかったとしても場面に大きな変化をもたらす可能性がある重要な場面を判定して配信し、情報端末によって受信して視聴することができる情報配信システムを提供できるという効果を奏する。
【００５６】
また、請求項２１にかかる発明によれば、判定手段は、表現手段によって表現された状態遷移によって、遷移後に生起した状態に基づく遷移前の場面の重要度である結果重要度を解析し、重要場面を判定する。この構成によって、状態遷移後に結果として生じた状態から見た状態遷移前の場面の重要度である結果重要度を解析して重要場面を判定するので、結果として場面に変化を生じさせた重要な場面を判定して送信し、ネットワークを介して情報端末で受信できる情報配信システムを提供できるという効果を奏する。
【００５７】
また、請求項２２にかかる発明によれば、表現手段は、メタデータとして、状態遷移の生起時間、場面での登場グループ、および登場人物を含む属性情報を用いて状態遷移を表現するものであり、判定手段は、表現手段によって表現された属性情報に基づく遷移前の場面の重要度である属性重要度を解析し、重要場面を判定する。この構成によって、場面に登場するグループや人物などの重要度を加味して場面の重要度を判定して配信することができる情報配信システムを提供できるという効果を奏する。
【００５８】
また、請求項２３にかかる発明によれば、情報端末として携帯電話を用いた情報配信システムを提供できるという効果を奏する。
【００５９】
また、請求項２４にかかる発明によれば、情報端末として携帯情報端末を用いた情報配信システムを提供できるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００６０】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる場面判定装置、場面判定方法、その方法をコンピュータに実行させるプログラム、情報配信装置、および情報配信システムの最良な実施の形態を実施の形態１〜４に渡って詳細に説明する。
【００６１】
以下の説明において、本発明の実施の形態による場面判定装置は、プロ野球の試合内容を時々刻々とメタデータを含むマルチメディアコンテンツに生成してクライアントである情報端末に配信する情報配信システムに適用した例について説明する。しかしながら、本発明は、以下に説明する例に限定されるものではない。
【００６２】
（１．実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１による場面判定装置の機能的ブロック図である。図２は、実施の形態１による場面判定装置を、情報配信システムに適用した一例を説明する図である。
【００６３】
情報配信システムは、ネットワーク５を介して接続されている情報配信装置１００、および情報端末７１、７２、および７３を備える。情報配信装置１００は、コンテンツ生成装置５０、場面判定装置１０、および配信装置６０を備える。この情報配信システムを構成する情報配信装置１００が備えた場面判定装置１０が、実施の形態１による場面判定装置である。
【００６４】
情報配信装置１００は、プロ野球の試合を行っている野球場４０からの実況中継、およびネットワーク５を介して試合データを時々刻々受信する。コンテンツ生成装置５０は、受信した音声、映像、テキストデータなどから、メタデータを付加した配信用のコンテンツを生成する。
【００６５】
場面判定装置１０は、コンテンツ生成装置５０が生成したコンテンツを受信し、メタデータを読み取り、読み取ったメタデータを使用して重要度を算出し、算出した重要度から重要な場面を判定する。
【００６６】
配信装置６０は、場面判定装置１０が重要であると判定したコンテンツを、ネットワーク５を介して、配信先である情報端末７１〜７３に配信する。視聴者はここで、情報端末の個数は図中に示されたように３個である必要はなく、ネットワーク接続しうる任意の複数個が可能である。
【００６７】
情報端末７１〜７３は、例えば携帯電話であって、視聴者は場面判定装置１０によって重要であると判定されて配信されるコンテンツを、既に重要度によって抽出されて判定されて受信するために、効率良くコンテンツの内容を視聴することができる。
【００６８】
ここで、野球の試合の進行に伴って、メタデータを付加したコンテンツを生成し配信する技術については公知技術であり、例えば本発明者による特許文献２などに記載された技術を含む公知技術を適用するものとし、詳細な説明を省略する。
【００６９】
（１．１．予測重要度と結果重要度）
実施の形態１による場面判定装置１０は、表現部１，属性判定部２，予測判定部３，および進行判定部４を備える（図１）。表現部１は、コンテンツに付加されたメタデータを用いて、試合内容が記録されたコンテンツの内容の変化を状態遷移として、付加されたメタデータを用いて表現する。
【００７０】
属性判定部２は，表現部１によってメタデータを用いて表現された状態遷移において、選手やチームなどの属性によって定まる重要度を解析し属性重要度として判定する。属性重要度は例えば、登場する選手やチームの人気を表す度合である。
【００７１】
ここで、一般的に重要な場面とは、事象の終了前後という時系列的な観点から見ると、(1)事象が終了する前（遷移前）において終了後（遷移後）を予測して重要度が高まった場面と、(2)事象が終了した後（遷移後）において結果的にも終了前（遷移前）の重要度が高かった場面、の２種類が存在する。前者は例えば、ツーアウト満塁だったが、点が入らなかった場合であり後者は、例えば逆転満塁本塁打によって試合が実際に逆転した場合などである。
【００７２】
前者の重要度は、状態遷移によって遷移後に生起すると予測される状態から見た遷移前の場面の重要度であるので、予測重要度と称する。後者の重要度は、実際の状態遷移によって遷移後に結果として生起した状態から見た遷移前の場面の重要度であるので、結果重要度と称する。
【００７３】
予測判定部３は，表現部１によって表現された状態遷移によって、予測重要度、即ち、遷移後に生起すると予測される状態における遷移前の各々の場面の重要度を算出する。
【００７４】
進行判定部４は、予測判定部３によって算出された予測重要度に基づいて、試合の進行中において遷移後に予測される状態から遷移前の重要度を判定する進行中の重要度である進行場面重要度を判定する。これによって、進行中であり、状況の遷移が終了する前の場面における進行場面重要度を判定することができるので、進行判定部４は、遷移し終わる前の緊張感の高まる場面を進行中の重要場面として判定することができる。
【００７５】
ここで、進行判定部４は、上述した予測判定部３が判定した予測重要度に加えて、属性判定部２が判定する選手やチームなどによる属性重要度を加味し、進行場面重要度を判定することが望ましい。進行判定部４は、属性重要度を加味して判定することによって、選手やチームなどの人気度なども加味して進行場面の重要度を判定するので、さらに緊張感の高まった進行中の場面を的確に判定できる。
【００７６】
以下、属性判定部２が判定する属性重要度、予測判定部３が判定する予測重要度、および進行判定部４が判定する進行場面重要度について、さらに詳細に説明する。
【００７７】
（１．２．マルコフ過程に基づく重要場面判定）
図３は、野球試合における試合の状態遷移を説明する図である。一般に、試合の経過は、１つの状態から次の状態への状態遷移で表現できる。
【００７８】
野球試合は（イニング１、得点差０、アウトカウント０、走者無し、打者Ｋａ、投手Ｋｕ）の初期状態ｑ０からスタートする。この初期状態から、１番打者が例えばヒットを打つことにより（イニング１、得点差０、アウトカウント０、走者１塁、打者Ｉｓ、投手Ｋｕ）の状態に遷移する。
【００７９】
一方、アウトであった場合は、（イニング１、得点差０、アウトカウント１、走者なし、打者Ｉｓ、投手Ｋｕ）の状態に遷移する。すなわちスポーツにおける状況の変化は、ある状態において発生したイベント（野球の場合は、ヒットやアウトなどの事象）に基づく状態遷移として表現できる。
【００８０】
図４は、野球試合における試合の状態遷移を説明する他の図である。野球の試合における１イニングでは、塁上を満たす走者の場合の数は２５通りである。なぜなら、アウトカウントはノーアウト、ワンアウト、ツーアウト、およびスリーアウトであり、ノーアウトからツーアウトまでの場合、塁上の走者は、｛走者無し、１塁、２塁、３塁、１２塁、１３塁、２３塁、満塁｝の８通り、およびスリーアウトの走者無しである。即ち、８×３＋１＝２５通りとなる。
【００８１】
そして、塁上の走者の場合を状態遷移で説明すると、野球の得点というものは、走者無しの状態から、どのように走者が塁上を埋めていき、本塁にたどりつくかという状態遷移によってもたらされる。例えば、走者無しの状態からアウトカウントの増加無しに走者無しの状態に遷移した場合とは、打者がホームランを打って１点入った場合の状態遷移である。
【００８２】
このような試合の状態遷移に対してマルコフ過程を適用することによって、「結果として良かった場面」の重要度である結果重要度を判定する場合は、状態の遷移前後の結果として起きた重要度である結果重要度を比較して判定する。そして、「結果は伴わなかったが良い場面」の重要度である予測重要度を判定する場合は、次に遷移する状態が重要であると予測される遷移前における重要度を判定する。
【００８３】
（１．３．状態Ｑの定義）
ここで、以下の説明において使用する用語を定義する。スポーツの試合における状態Ｑを以下のように定義する。
【００８４】
状態Ｑは時間、Ｈ（ホーム）チーム識別子、Ａ（アウェイ）チーム識別子、得点差、登場人物識別子、その他属性、勝利確率（ＷＰ）の各項目で表現される。即ち、状態Ｑ（時間、Ｈ（ホーム）チーム識別子、Ａ（アウェイ）チーム識別子、得点差、登場人物識別子、その他属性、勝利確率（ＷＰ））として表現する。状態Ｑの各項目は以下の通りである。
【００８５】
時間は、絶対時間だけでなく、スポーツのジャンルに従った種々の構造的な時間（野球ならばイニング数、サッカーならば前半、後半及び経過時間など）を含む複合的な時間情報とする。
【００８６】
Ｈチーム識別子およびＡチーム識別子は、ホームチームとアウェイチームの識別子である。得点差は、ホームチームの得点からアウェイチームの得点を引いた差で定義する。登場人物識別子は、状態を決定付ける選手の識別子であり、野球であるならば投手と打者、サッカーであるならば試合中のボール周辺の複数の選手である。その他属性は、スポーツのジャンルに依存した各種の属性値であり、例えば野球ならばアウトカウントや出塁状況などである。
【００８７】
（１．４．勝利確率）
勝利確率（ＷＰ）は、試合におけるある状態の生起時間におけるその時の得点差に基づくホームチームが勝つ確率で定義する。一般に、勝利確率は以下のような傾向がある。
（１）スコアの差｛（ホームチームのスコア）―（アウェイチームのスコア）｝が大きくなれば、ＷＰは大きくなる。また、小さくなればＷＰは小さくなる。
（２）ホームチームのスコアが、アウェイチームのスコアより高い（低い）時、ＷＰの値は試合の残り時間が短くなればなるほど大きく（小さく）なる。本発明者は、過去の例からこの勝利確率の例を求めた。
【００８８】
図５は、野球の試合における勝利確率の一例を示すグラフである。図５の各図は、各イニングの開始時、即ち各イニングにおけるノーアウト・ノーストライク・ノーボールでの各得点差での勝利確率を表している。Ｘ軸は得点差であり、Ｙ軸は勝利確率である。この勝利確率は２００３年度の日本のプロ野球１００試合から統計的に求めたものである。試合数が少なすぎて勝利確率を求めることができない場合には、近似して算出した。ここで、状態ｑｉにおけるＷＰをＷＰ（ｑｉ）と表す。
【００８９】
（１．５．予測重要度の定義）
本実施の形態において場面の重要度は以下のように略記する。予測重要度はＳＩ（Ｓｕｂｊｕｎｃｔｉｖｅ  Ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ）、結果重要度はＲＩ（Ｒｅｓｕｌｔ  Ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ）、そして属性重要度はＡＩ（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ  Ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ）と略記する。実施の形態１においては、ＳＩおよびＡＩを用い、また後述する実施の形態２においてはさらにＲＩを用いて、それぞれの場面重要度を判定する。
【００９０】
予測重要度ＳＩは、既に説明したように、遷移後に生起すると予測される状態における遷移前の場面の重要度である。ここで、試合の経過において、ある時点である状態が生起する確率は、その直前の状態に依存すると仮定した。
【００９１】
ある状態ｑｉは、ｑｉにおいて発生したイベントによって状態ｑｉ＋１に遷移する。従って状態ｑｉにおいてイベントが発生すると考えられるときに、状態ｑｉ＋１の生起確率を以下のように表現する。
Ｐ（ｑｉ＋１｜ｑｉ）                （式１）
即ち、Ｐ（ｑｉ＋１｜ｑｉ）は状態ｑｉからｑｉ＋１に遷移する確率である。
【００９２】
図６は、予測重要度と、結果重要度を説明する図である。今、実際の状態ｑｉにおいては勝利確率はＷＰ（ｑｉ）である。それに対して、遷移がなされた場合、予測される遷移後の状態ｑｉ＋１は、図示の例では３つあって、その遷移ｑｉ＋１における勝利確率がＷＰ（ｑｉ＋１）である。この勝利確率は図６の場合３つ求められる。この３つのうち、実際に起きた遷移は１つのみであり、遷移の結果である実際の状態ｑｉ＋１に対応する勝利確率は事象の発生後の勝利確率ＷＰ（ｑｉ＋１）（図６に示した実際の勝利確率）を得る。
【００９３】
図７−１，７−２，および７−３は、データベースを基に作成された日本プロ野球における状態遷移確率の一例を示す図表である。図表で示されたように、例えば遷移前にノーアウト走者無しから、遷移後にノーアウト走者無しに遷移する確率は、０．０３８４である。このことは具体的には、イニング開始直後に先頭打者ホームランの確率は、０．０３８４であることを示している。また例えば、ノーアウト２、３塁から満塁になる確率は、０．０４５５であることを示している。また例えば、２アウト満塁から加点せずに３アウトとなる確率は、０．６８７５であることを示している。
【００９４】
野球の試合の場合、図７−１，７−２，および７−３を参照すると理解しやすいように、一般に、状態ｑｉから状態ｑｉ＋１へ遷移する状態は、あり得ない状態、１つしかない状態、および複数ある場合がある。例えば、２アウト３塁から２アウト１，２塁に遷移することはあり得ない。そのため図７−１，７−２，および７−３中の該当部分は空欄となっている。また、１アウト３塁から遷移する状態は４通りあって、その各々について確率が求められる。
【００９５】
野球において、出塁状況が２、３塁の時にシングルヒットイベントが発生した場合、満塁になるか、１点加点されるかによって遷移後の状態が異なってくる。ある状態で次に生起する状態を予測するためには、ある状態において該当するイベントが発生した時で次に遷移する状態の生起確率を統計的に求め、ＤＢ化する必要がある。野球の場合は、各種のスコアブック情報がＤＢ化されており、図７−１，７−２，および７−３に示されたような遷移確率の一覧表を求めることは可能である。
【００９６】
スポーツはルールに基づいて進行しているため、任意の状態において発生する事象及びその事象によって次に遷移する状態は有限個であると仮定できる。従って、ある状態ｑｉから遷移可能な状態ｑｉ＋１が１個以上あった時、その遷移可能な状態に対応する勝利確率をかけて合計したものが、ｑｉ＋１の状態での予測勝利確率となる。即ち、ｑｉ＋１の状態での予測勝利確率は、
ΣＰ（ｑｉ＋１｜ｑｉ）ＷＰ（ｑｉ＋１）      （式２）
である。ここで、総和Σは、遷移可能な状態について行う。また、状態ｑｉ＋１での勝利確率は図７−１，７−２，および７−３から求めることができる。
【００９７】
この状態ｑｉ＋１での予測勝利確率と、状態ｑｉでの勝利確率との差が、遷移前の場面の次に何が起きるか分からない進行中の場面の重要度である予測重要度を示すことになる。即ち、式で表現すると、
【００９８】
予測重要度ＳＩ（ｑｉ）は、
ＳＩ（ｑｉ）＝ａｂｓ｛（ΣＰ（ｑｉ＋１｜ｑｉ）ＷＰ（ｑｉ＋１））−ＷＰ（ｑｉ）｝      （式３）
である。
【００９９】
（１．６．データの抽象化）
実際の試合においては、生起する事象に関して、データが蓄積されていない場合が起きることがある。その場合、個別的ではないが、より一般的なデータを援用してデータを近似することによって、事象の発生確率の段階的抽象化を行う。
【０１００】
図８は、事象発生確率の抽象化を説明する図である。前述のようにＰ（ｑｉ＋１｜ｑｉ）は状態ｑｉにおいて遷移可能な状態ｑｉ＋１が発生する確率を表現する。例えば野球の場合、特定の状況においてヒットやＨＲ、三振といった事象が発生する確率は、投手対打者（図８）の対戦成績から求めることが可能である。これらの対戦成績は、野球の試合データを記録する公式ＤＢに記録されている。しかし、新人選手などは試合データが少なく、事象の発生確率を求めるに足るデータがない場合がある。このような場合は、事象の発生確率を段階的に抽象化して求めることとする。
【０１０１】
例えば図８において、投手Ｃ対打者２における事象の発生確率はＤＢ上にない。そこで、投手Ｃにおける事象の平均発生確率（全ての打者を対象）と、打者２における事象の平均発生確率（全ての投手を対象）を参照し、それらの加重平均を取ることで投手Ｃ対打者２における事象の発生確率とする。もし、投手Ｃのデータがない場合は、もう一段発生確率を抽象化し、全投手における事象の平均発生確率と打者２における事象の平均発生確率を参照し、加重平均をとることとする。こうして図８に示したデータの抽象化、および野球ＤＢのデータからＰ（ｑｉ＋１｜ｑｉ）を求めることができる。
【０１０２】
（１．７．属性重要度の定義）
属性重要度は、各状態における属性値に基づく重要度である。たとえば同じ重要度を持つ状態が複数あったときには、一般に登場人物が人気選手であるような状態がより重要となる。このように、登場人物の人気度のような状態ｑｉでの登場人物の属性値自体がもつ重要度をＡＩ（ｑｉ）とする。ＡＩはスポーツのジャンルに依存して定義される。例えば野球では、その状態における登場チームおよび選手の人気の度合いなどとなる。
【０１０３】
（１．８．進行場面重要度）
ここで、進行場面重要度について説明する。予測重要度（ＳＩ）と属性重要度（ＡＩ）とを使用して、利用者に試合の進行中の重要度の高い情報を速報するサービスを実現できる。状態ｑｉにおける進行中の重要度を与える指標は、進行場面重要度（ＰＳ＝Ｐｒｏｇｒｅｓｓ  Ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ）として以下のように定義する。
【０１０４】
ＰＳ（ｑｉ）＝αＡＩ（ｑｉ）＋βＳＩ（ｑｉ）      （式４）
ここでα、およびβは、重み係数である。
上記の定義によって算出される値は、式の構成から、リアルタイムで進行中に、遷移前において重要度が高まる指標である。
【０１０５】
ＰＳの高い状態が発生したら、その旨を利用者に通知することにより、利用者はリアルタイムに面白い試合の状況を知ることができ、その後の試合展開を楽しむことが可能となる。このサービスは、野球のようにある状態から次の状態へ遷移する場合に、ある程度の時間がかかるスポーツに対して特に有効である。
【０１０６】
ここで、ＰＳとして、属性重要度ＡＩを除いて算出する構成とすることもできる。特に人気球団や人気選手などの属性重要度ＡＩを除外して進行場面の重要度を算出するためである
【０１０７】
図９は、実施の形態１による場面判定手順を説明するフローチャートである。場面判定装置１０の表現部１は、展開する試合の場面ｑｉに対応するコンテンツを受信し、状態遷移をメタデータを用いて表現する（ステップＳ１０１）。属性判定部２は、場面ｑｉにおけるチームや選手の人気度を含む属性情報から属性重要度を解析する（ステップＳ１０２）。予測判定部３は、状態が遷移すると予測した後の状態から、遷移前の状態を判定した予測重要度を判定する（ステップＳ１０３）。進行判定部４は、属性判定部２によって判定された属性重要度、および予測判定部３によって判定された予測重要度から、試合が進行中において進行後に予測される進行後の状態から見た進行前の重要度である進行場面重要度を算出して、閾値処理を施すなどして進行場面の重要度を判定する（ステップＳ１０４）。
【０１０８】
（１．９．進行場面重要度による場面判定の実施例）
進行場面重要度（ＰＳ値）は状態が終了する前の遷移前の状態が生起した時点で計算される。例えば、野球の場合は打者が打席に入った時点で算出される。表２は、２００３年７月５日の巨人対中日戦においてＰＳ値で場面をソートし、上位５場面を示したものである。
【０１０９】
図１０は、実施の形態１による場面判定装置がＰＳ値によって抽出した場面の適合率を示す図表である。実施の形態によるシステムでは、（ＰＳ値＞＝０．１５）の場合に、その状態の情報を利用者にメールで速報するようにしていた。表１の場合は、上位の２つの状態の情報が利用者に速報配信されていた。我々の経験ではＰＳ＞＝０．１５であるような場面は、全場面の約０．６％であり、１日に１２球団によって６試合が開催された場合、平均して１日に合計３通のメールが配信されていた。
【０１１０】
図１１は、情報配信システムの利用者が受け取る野球試合のメール配信についてのアンケート結果を説明する図である。利用者の５０％近くが１試合につき２〜３通程度のメールによる情報受信を希望していることが読み取れる。このうち試合の勝敗結果の速報や試合前の各種情報の配信の２通を除くと、面白くなりそうな場面の最適な配信数は１試合につき０〜１通程度となる。上記に設定した閾値による配信では、６試合について平均３通の配信であった。これは、上記アンケート結果である利用者の最も希望に沿った配信数にほぼ合致していたと考えられる。
【０１１１】
（１．１０．効果）
こうして実施の形態１による場面判定装置によれば、表現部１が状態遷移を表現し、属性判定部２が場面における登場チームや人物の属性重要度を求め、予測判定部３が予測重要度を求め、進行判定部４が属性判定部１による属性重要度および予測判定部３による予測重要度を用いて進行中の場面の重要度を判定するので、例え結果的に変化を生じさせなかったとしても変化を生じさせる可能性のある重要な場面を判定することができるので、進行中の場面の重要性を的確に判定できる重要場面判定装置となる。
【０１１２】
なお実施の形態による場面抽出装置を組み込んだ情報配信装置を備える情報配信システムを実際に運用した場合、この進行場面重要度によって判定されて配信された速報メールを受信していた利用者は７０％に上り、メールの配信を契約している利用者の解約率が低い、という結果も得られている。このことから、進行中の重要度で判定する本実施の形態による場面抽出装置を適用する場合、視聴者のニーズに的確に応えていて、情報配信サービスを盛んなものとする効果があることがわかる。
【０１１３】
（２．実施の形態２）
図１２は、本発明の実施の形態２による場面判定装置の機能的ブロック図である。実施の形態２による場面判定装置２０が、実施の形態１による場面判定装置１０と異なる点は、実施の形態１による場面判定装置１０が備えていた進行判定部４を備えていなく、その代わり結果判定部２４および最終判定部２５を備える点である。
【０１１４】
結果判定部２４は、結果として表れる場面の状態遷移前後によって定まる結果重要度を算出して判定する。最終判定部２５は、結果判定部２４が算出した結果重要度に従って、試合が終了した時点、あるいは試合のある時点までに経過した結果による終了場面重要度を求めて、終了した時点までの場面の重要度を判定する。
【０１１５】
（２．１．結果重要度）
結果重要度（ＲＩ）は、既に説明したように、たとえば遷移後の状態が逆転や先制、Ｖゴールのような場合、遷移した状態の直前の状態において値が高くなる。
【０１１６】
ある状態ｑｉがあって、次の状態ｑｉ＋１へ遷移した場合、この状態ｑｉの結果重要度（ＲＩ）は以下の式によって表現できる。
【０１１７】
ＲＩ（ｑｉ）＝ａｂｓ（ＷＰ（ｑｉ＋１）−ＷＰ（ｑｉ））      （式５）
ここで、ＷＰ（ｑｉ）はある状態ｑｉの勝利確率を表す。
【０１１８】
式５の意味は、ある状態ｑｉがあり、次の状態ｑｉ＋１への遷移したとき、勝利確率（ＷＰ）の差の絶対値を求め、状態ｑｉの結果重要度ＲＩ（ｑｉ）となる。状態が遷移した後に、実際に生じた結果によってＷＰを大きく変化させたときの遷移前の状態であるｑｉが結果的に重要な場面となる。
【０１１９】
ここで、属性重要度ＡＩを除いて結果重要度ＲＩ（ｑｉ）だけによって、重要場面を判定する構成とすることもできる。また、結果重要度に属性重要度を加味して重要場面を判定して抽出する構成としても良い。
【０１２０】
（２．２．最終場面重要度）
ここで、最終場面重要度について説明する。最終場面重要度とは、ある時点までに終了した場面において、総合的に重要度が高かった度合いである。即ち、ここで言う最終場面とは、その時点までの場面であって、試合が終了したと言うことだけを表すものではない。
【０１２１】
結果重要度（ＲＩ）、予測重要度（ＳＩ（ｑｉ））、および属性重要度（ＡＩ）を用いて、状態ｑｉにおける最終場面重要度（ＦＳ（ｑｉ））を以下のように定義する。
【０１２２】
ＦＳ（ｑｉ）＝γ＊ＡＩ（ｑｉ）＋δ＊ＳＩ（ｑｉ）＋ε＊ＲＩ（ｑｉ）      （式６）
ここでγ、δ、およびεは、重み係数である。
【０１２３】
このＦＳ（ｑｉ）の大きい値が、個人やチームなどによる重要度、「結果として実らなかったが良い場面」、および「結果的にも良かった場面」を総合した、ある時点までに終了した重要度の高い場面となる。ダイジェストなどを提供する場合は、この最終場面重要度でソートし、順位の高い場面を選択すれば良い。
【０１２４】
ここで、ＦＳとして、属性重要度ＡＩを除いて算出する構成とすることもできる。特に人気球団や人気選手などの属性重要度ＡＩを除外して最終場面の重要度を算出するためである
【０１２５】
図１３は、実施の形態２による場面判定手順を説明するフローチャートである。実施の形態２による画像処理手順は、ステップＳ２０３までは図９に示したステップＳ１０３までと同様であるので、説明を省略する。
【０１２６】
場面判定装置２０の結果判定部２４は、状態の遷移後の結果の状態から見た遷移前の重要度である結果重要度を算出する（ステップＳ２０４）。最終判定部２５は、属性判定部２によって判定された属性重要度、予測判定部３によって判定された予測重要度、および結果判定部２４によって判定された結果重要度から、チームや登場選手の重要度、試合において進行中に緊張感の高まる場面の重要度、および進行した結果重要度が高まった場面の重要度を総合して判定した最終場面重要度を、閾値処理を施すなどして判定する（ステップＳ２０５）。
【０１２７】
（２．３．最終場面判定の実施例１）
実施例においては、特定の投手と打者が登場している場面における事象の発生確率は、日本プロ野球公式記録（ＮＰＢ）のデータベース（ＤＢ）から求めた。ある状態においてあるイベントが発生した場合の、遷移後の状態の生起確率に関しては、ＮＰＢのＤＢを基に、過去の１００試合について統計的に求めた。
【０１２８】
また属性重要度（ＡＩ）に関しては、８０７名の利用者に好きな選手１名を選択してもらうアンケートをとり（無回答も可）、プロ野球の各選手に対してその選手を好きな利用者の比率（人気度）を調査し、各状態において打者として登場している選手の人気度をその状態のＡＩとした。投手の場合、登板している全ての状態に登場するため、投手の人気度をＡＩに反映させてしまうと場合によってはＡＩの高い状態が数多くでてきてしまうことになるため、今回の実装では各状態のＡＩには投手の人気度を反映しないこととした。
【０１２９】
図１４はＦＳに基づいて重要場面を抽出した場合の平均適合率を示す図表である。正解集合としては、ＴＶのニュース番組を利用した。平均適合率は０．７以上であり、高い精度で重要場面の抽出ができている。
【０１３０】
（２．４．最終場面判定の実施例２）
図１５は、実施の形態２による場面判定装置によって判定された場面が、実際にテレビ番組によって選択された場面と適合した適合率を示す図表である。場面判定装置によって判定された場面と、テレビ局のスポーツ番組によって選択された場面とが適合したものについては◎印をつけて表現している。
【０１３１】
ここでは、属性重要度ＡＩが示されていないが、属性重要度はすでにＲＩおよびＳＩに含められて計算されているので、最終重要度ＦＳ（ｑｉ）は以下の式を用いている。
ＦＳ（ｑｉ）＝α＊ＳＩ（ｑｉ）＋β＊ＲＩ（ｑｉ）      （式７）
【０１３２】
ここでαおよびβは重み係数であって、それぞれ結果重要度に重点を置くか、予測重要度に重点を置くかを決定する。この表の場合によると、予測重要度および結果重要度を加味して場面の選択の方が、それぞれ単一の重要度のみから場面を選択した場合よりも、はるかに高い適合率を示していることが分かる。
【０１３３】
（２．５．効果）
こうして実施の形態２による場面判定装置によれば、表現部１が状態遷移を表現し、属性判定部２が場面における登場チームや人物の属性重要度を求め、予測判定部３が予測重要度を求め、結果判定部２４が変化の発生により実際の結果として生じた重要な場面の重要度である結果重要度を求めて、最終判定部２５が属性判定部１による属性重要度、予測判定部３による予測重要度、および結果判定部２４による結果重要度を用いて、例え結果的に変化を生じさせなかったとしても変化を生じさせる可能性のある重要な場面、および結果的に重要な変化をもたらした場面によって総合的に判定することができるので、判定する時点までにおける場面の重要性を的確に判定できる重要場面判定装置となる。
【０１３４】
（３．実施の形態３による情報配信装置）
実施の形態３による情報配信装置は、実施の形態１による場面判定装置を備えた情報配信装置である。その一例は、図２に示した情報配信装置１００である。情報配信装置１００は、コンテンツ生成装置５０、場面判定装置１０、および配信装置６０を備える。
【０１３５】
情報配信装置１００が備えたコンテンツ生成装置５０および配信装置６０の各機能については実施の形態１の説明において述べた通りである。また、実施の形態３による情報配信装置１００の要部となる場面判定装置１０の構成と機能についても、実施の形態１による場面判定装置の説明において述べた通りであるので、説明を省略する。
【０１３６】
またここで、情報配信装置１００が備える場面判定装置としては、実施の形態２による場面判定装置２０を適用することができる。場面判定装置２０については、実施の形態２の説明において述べた通りであるので、説明を省略する。
【０１３７】
以上の構成によって、実施の形態３による情報配信装置は、表現部１が状態遷移を表現し、属性判定部２が場面における登場チームや人物の属性重要度を求め、予測判定部３が予測重要度を求め、進行判定部４が属性判定部１による属性重要度および予測判定部３による予測重要度を用いて進行中の場面の重要度を判定するので、例え結果的に変化を生じさせなかったとしても変化を生じさせる可能性のある重要な場面を判定して、進行中の場面の重要性を的確に判定し、判定したコンテンツを配信することができる。
【０１３８】
また、結果判定部２４が、変化が生じて実際の結果として生じた重要な場面の重要度である結果重要度を求めて、最終判定部２５が、属性判定部１による属性重要度、予測判定部３による予測重要度、および結果判定部２４による結果重要度を用いて、例え結果的に変化を生じさせなかったとしても変化を生じさせる可能性のある重要な場面、および結果的に重要な変化をもたらした場面によって総合的に的確に重要場面を判定してその場面の情報を配信できる情報配信装置となる。
【０１３９】
（４．実施の形態４による情報配信システム）
実施の形態４による情報配信システムは、実施の形態３による情報配信装置を備えた情報配信システムである。その一例は、図２に示した情報配信システムである。
【０１４０】
情報配信システムは、ネットワーク５を介して接続されている情報配信装置１００、および情報端末７１、７２、および７３を備える。情報配信装置１００は、実施の形態３において説明した通りであるので、説明を省略する。
【０１４１】
ここで、情報端末７１〜７３は携帯電話機とすることができる。
また、情報端末７１〜７３は、携帯情報端末（ＰＤＡ）とすることができる。
【０１４２】
図１６は、実施の形態３による情報配信装置を備えた情報配信システムにおいて選択された野球の場面情報が配信されるシミュレーションの一例を示す図表である。この表においては、この情報配信装置においては、実施の形態１による場面判定装置を備え、該場面判定装置が予測重要度が１．８０を超えるものについて、電子メールによって加入者の携帯電話に対して情報配信を行った。ここで、試合ＩＤが３および５は、ＳＩ値がＲＩに比べて遙かに高い場面である。このことは、結果的には点数が入らなかったのであるが、その可能性がかなり高かった場面である。従来ならばこのような場面は、人手によって試合経過をモニターしておき、人手によって選択しなければならないものであったが、実施の形態４による情報配信システムにおいては、場面判定装置を備えるので、自動的に予測重要度を判定して当該場面の記事を送信することができるようになる。
【０１４３】
こうして実施の形態４による情報配信システムによれば、例え結果的に変化を生じさせなかったとしても変化を生じさせる可能性のある重要な場面を判定して、進行中の場面の重要性を的確に判定して判定したコンテンツを情報端末に配信することができるので、進行中の場面の重要度を的確に判定して配信することができる。
【０１４４】
また、例え結果的に変化を生じさせなかったとしても変化を生じさせる可能性のある重要な場面、および結果的に重要な変化をもたらした場面により総合的に的確に重要場面を判定してその場面の情報を情報端末に配信できる的確に情報配信が可能な情報配信システムとなる。
【０１４５】
（５．実施の形態による場面判定装置のハードウェア構成）
図１７は、実施の形態による場面判定装置のハードウェア構成図である。本実施の形態の場面判定装置は、ＣＰＵ１００１などの制御装置と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１００２やＲＡＭ１００３などの記憶装置と、ＨＤＤ１００４、ＣＤドライブ装置などの外部記憶装置と、操作・表示部である入力インタフェース１００６、キーボード１０１２、スキャナ１０１３、グラフィック処理装置１００５およびモニタ１０１１と、通信装置１００８およびバス１００７と、を備えており、通常のコンピュータを利用するハードウェア構成となっている。また、ＲＯＭ１００２には、場面判定装置のコンピュータに、上述した各ステップ（工程）、各部を実行させるための場面判定プログラムが格納されている。
【０１４６】
なお、場面判定プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供されてもよい。この場合、ＣＰＵ１００１が上記記憶媒体から場面判定プログラムを読み出して主記憶装置上にロードすることで、場面判定装置に上述した各ステップ（工程）および各部を実現させる。
【０１４７】
また、場面判定プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するようにしてもよい。または、場面判定プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供若しくは配布するようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１４８】
以上のように、本発明にかかる場面判定装置、場面判定方法、その方法をコンピュータに実行させるプログラム、情報配信装置、および情報配信システムは、マルチメディアコンテンツ選別技術に有用であり、特に、場面変化を示すコンテンツの重要度を判定する技術に適している。
【図面の簡単な説明】
【０１４９】
【図１】本発明の実施の形態１による場面判定装置の機能的ブロック図である。
【図２】実施の形態１による場面判定装置を、情報配信システムに適用した一例を説明する図である。
【図３】野球試合における試合の状態遷移を説明する図である。
【図４】野球試合における試合の状態遷移を説明する他の図である。
【図５】野球の試合における勝利確率の一例を示すグラフである。
【図６】予測重要度と、結果重要度を説明する図である。
【図７−１】データベースを基に作成された日本プロ野球における状態遷移確率の一例を示す図表である。
【図７−２】データベースを基に作成された日本プロ野球における状態遷移確率の一例を示す図表である。
【図７−３】データベースを基に作成された日本プロ野球における状態遷移確率の一例を示す図表である。
【図８】事象発生確率の抽象化を説明する図である。
【図９】実施の形態１による場面判定手順を説明するフローチャートである。
【図１０】実施の形態１による場面判定装置がＰＳ値によって抽出した場面の適合率を示す図表である。
【図１１】情報配信システムの利用者が受け取る野球試合のメール配信についてのアンケート結果を説明する図である。
【図１２】本発明の実施の形態２による場面判定装置の機能的ブロック図である。
【図１３】実施の形態２による場面判定手順を説明するフローチャートである。
【図１４】ＦＳに基づいて重要場面を抽出した場合の平均適合率を示す図表である。
【図１５】実施の形態２による場面判定装置によって判定された場面が、実際にテレビ番組によって選択された場面と適合した適合率を示す図表である。
【図１６】実施の形態３による情報配信装置を備えた情報配信システムにおいて選択された野球の場面情報が配信されるシミュレーションの一例を示す図表である。
【図１７】実施の形態による場面判定装置のハードウェア構成図である。
【符号の説明】
【０１５０】
１０、２０  場面判定装置
１００  情報配信装置
５０  コンテンツ生成装置
６０  配信装置
１  表現部
２  属性判定部
３  予測判定部
４  進行判定部
２４  結果判定部
２５  最終判定部
【図１】
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【図２】
2006115123.tif 000004
【図３】
2006115123.tif 000005
【図４】
2006115123.tif 000006
【図５】
2006115123.tif 000007
【図６】
2006115123.tif 000008
【図７−１】
2006115123.tif 000009
【図７−２】
2006115123.tif 000010
【図７−３】
2006115123.tif 000011
【図８】
2006115123.tif 000012
【図９】
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【図１０】
2006115123.tif 000014
【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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