(57)【要約】      （修正有）【課題】より適切なコンテンツが選べるコンピュータシステム、方法及びコンピュータプログラムを提供する。【解決手段】コンピュータシステム１０は、セリフを含むコンテンツとユーザとの適合性判定処理１２１を実行するプロセッサ１２０と、コンテンツに含まれるセリフの話者に関する話者評価情報を記憶するメモリと、を備える。適合性判定処理１２１は、ユーザのプロフィールを示すユーザ情報５０を取得し、ユーザ情報５０と話者評価情報とに基づいて、ユーザとコンテンツとの適合性を判定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
セリフを含むコンテンツとユーザとの適合性判定処理を実行するプロセッサと、
前記コンテンツに含まれる前記セリフの話者に関する話者評価情報を記憶するメモリと、
を備え、
前記適合性判定処理は、
前記ユーザのプロフィールを示すユーザ情報を取得し、
前記ユーザ情報と前記話者評価情報とに基づいて、前記ユーザと前記コンテンツとの第１適合性を判定する
ことを含むコンピュータシステム。
【請求項２】
前記ユーザ情報は、前記ユーザの性別を示す第１性別情報を含み、
前記話者評価情報は、前記話者の性別を示す第２性別情報を含み、
前記第１適合性の判定は、前記第１性別情報と前記第２性別情報との適合性の判定を含む
請求項１に記載のコンピュータシステム。
【請求項３】
前記ユーザ情報は、前記ユーザの職業を示す第１職業情報を含み、
前記話者評価情報は、前記話者の職業を示す第２職業情報を含み、
前記第１適合性の判定は、前記第１職業情報と前記第２職業情報との適合性の判定を含む
請求項１又は２に記載のコンピュータシステム。
【請求項４】
前記ユーザ情報は、前記ユーザの年齢又は年齢層を示す第１年齢情報を含み、
前記話者評価情報は、前記話者の年齢又は年齢層を示す第２年齢情報を含み、
前記第１適合性の判定は、前記第１年齢情報と前記第２年齢情報との適合性の判定を含む
請求項１〜３のいずれか１項に記載のコンピュータシステム。
【請求項５】
前記ユーザ情報は、前記ユーザが置かれる状況を示す第１状況情報を含み、
前記話者評価情報は、前記話者が登場するシーンの状況を示す第２状況情報を含み、
前記第１適合性の判定は、前記第１状況情報と前記第２状況情報との適合性の判定を含む
請求項１〜４のいずれか１項に記載のコンピュータシステム。
【請求項６】
前記適合性判定処理は、前記第１適合性に基づいて、ユーザに推薦するコンテンツを示す情報を出力することを更に含む
請求項１〜５のいずれか１項に記載のコンピュータシステム。
【請求項７】
前記ユーザ情報は、前記ユーザの語学レベルを示すレベル情報を更に含み、
前記メモリは、前記コンテンツの難易度を示す難易度情報を更に記憶し、
前記適合性判定処理は、前記レベル情報と前記難易度情報とに基づいて、前記ユーザと前記コンテンツとの第２適合性を判定する
ことを更に含む
請求項１〜６のいずれか１項に記載のコンピュータシステム。
【請求項８】
前記適合性判定処理は、前記第１適合性及び前記第２適合性に基づいて、ユーザに推薦するコンテンツを示す情報を出力することを更に含む
請求項７に記載のコンピュータシステム。
【請求項９】
前記メモリは、セリフがテキストで構成された第１コンテンツと、セリフが音声で構成された第２コンテンツとを対応付けた対応データを更に記憶し、
前記第１コンテンツ及び前記第２コンテンツのうちの一方は、原著作物であり、他方は、前記原著作物の二次的著作物であり、
前記難易度情報は、前記第１コンテンツに含まれるセリフの難易度を示す情報であり、
前記適合性判定処理は、
少なくとも前記第２適合性に基づいて選択された第１コンテンツに対応する第２コンテンツを、前記対応データに基づいて決定し、
決定した前記第２コンテンツを示す情報を出力することを更に含む
請求項７に記載のコンピュータシステム。
【請求項１０】
プロセッサが、ユーザのプロフィールを示すユーザ情報とメモリに記憶された話者評価情報とに基づいて、前記ユーザとコンテンツとの適合性を判定することを含み、
前記話者評価情報は、前記コンテンツに含まれるセリフの話者に関する評価情報である
方法。
【請求項１１】
セリフを含むコンテンツとユーザとの適合性判定処理を、プロセッサに実行させるためのコンピュータプログラムであって、
前記適合性判定処理は、前記ユーザのプロフィールを示すユーザ情報と、前記コンテンツに含まれるセリフの話者に関する話者評価情報とに基づいて、前記ユーザと前記コンテンツとの適合性を判定することを含む
コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザとコンテンツの適合性判定に関する。
【背景技術】
【０００２】
外国語の学習においては、漫画、アニメ、映画、小説などのコンテンツが利用されることがある。漫画、アニメ、映画、小説などのコンテンツは、元々、娯楽目的であるため、学習者は、これらのコンテンツを楽しみながら、外国語を学ぶことができる。しかも、漫画等のコンテンツは、セリフを豊富に含んでいるため、一般的な外国語学習用の教科書よりも、話し言葉を学ぶのに適している。
【０００３】
コンテンツを使った外国語学習の効果を上げるには、ユーザに合ったコンテンツの選択が重要となる。特許文献１は、学習者のレベルに応じた適切な難易度の外国語文章を選ぶために、外国語文章の難易度を判定することを開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−６６８２２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、話し言葉の学習に適したコンテンツを選択する基準としては、難易度は十分でないことがある。例えば、大人の初学者が、難易度の低い子供向けコンテンツを利用することは、大人の話し言葉の習得には適さない。また、ビジネスパーソンが、カジュアルな表現が多いコンテンツを利用しても、ビジネスで役立つ表現を学習することはできない。
【０００６】
しかも、日本語のように話し言葉に男女差がある言語の学習においては、学習者の性別に合ったコンテンツの選択が求められることもある。
【０００７】
したがって、より適切なコンテンツを選ぶための新たな技術的手段が望まれる。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一の態様は、コンピュータシステムである。実施形態において、コンピュータシステムは、セリフを含むコンテンツとユーザとの適合性判定処理を実行するプロセッサと、前記コンテンツに含まれる前記セリフの話者に関する話者評価情報を記憶するメモリを備え、前記適合性判定処理は、前記ユーザのプロフィールを示すユーザ情報を取得し、前記ユーザ情報と前記話者評価情報とに基づいて、前記ユーザと前記コンテンツとの第１適合性を判定する。
【０００９】
本発明の他の態様は、方法である。実施形態において、方法は、プロセッサが、ユーザのプロフィールを示すユーザ情報とメモリに記憶された話者評価情報とに基づいて、前記ユーザとコンテンツとの適合性を判定することを含み、前記話者評価情報は、前記コンテンツに含まれるセリフの話者に関する評価情報である。
【００１０】
本発明の他の態様は、コンピュータプログラムである。実施形態において、コンピュータプログラムは、セリフを含むコンテンツとユーザとの適合性判定処理を、プロセッサに実行させる。前記適合性判定処理は、前記ユーザのプロフィールを示すユーザ情報と、前記コンテンツに含まれるセリフの話者に関する話者評価情報とに基づいて、前記ユーザと前記コンテンツとの適合性を判定することを含む。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】コンピュータシステムの構成図である。
【図２】適合性判定処理のフローチャートである。
【図３】コンテンツの評価情報を示すデータ構造図である。
【図４】漫画のセリフの例を示す図である。
【図５】セリフの評価図である。
【図６】対応データベースのデータ構造図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
［１．実施形態の概要］
【００１３】
（１）実施形態に係るコンピュータシステムは、プロセッサとメモリとを備える。実施形態において、プロセッサは、コンテンツとユーザとの適合性判定処理を実行する。プロセッサは、例えば、適合性判定処理用のコンピュータプログラムを実行する。コンピュータプログラムは、メモリに記憶される。コンテンツは、例えば、漫画、アニメ、映画、小説である。実施形態において、コンテンツは、セリフを含む。セリフは、テキスト形式であってもよいし、音声形式であってもよい。ユーザは、典型的には、外国語学習者であるが、外国語学習者以外の者であってもよい。
【００１４】
実施形態において、メモリは、話者評価情報を記憶する。話者評価情報は、コンテンツに含まれるセリフの話者に関する情報である。話者は、コンテンツに登場するキャラクターであればよく、人間であってもよいし、動物、植物、ロボット、又は架空の生物であってもよい。話者評価情報は、話者がどのようなキャラクターであるかを表す。メモリは、情報を記憶し、プロセッサが読み取り可能な装置であればよく、例えば、半導体メモリ、磁気メモリ、光学メモリである。メモリは、二次記憶装置であってもよいし、プロセッサがネットワーク経由でアクセス可能なストレージ、例えばクラウドストレージであってもよい。
【００１５】
適合性判定処理は、ユーザ情報を取得することを含む。ユーザ情報は、ユーザのプロフィールを示す。ユーザのプロフィールは、ユーザがどのような人物かを表す。
【００１６】
実施形態において、適合性判定処理は、ユーザ情報と話者評価情報とに基づいて、ユーザとコンテンツとの第１適合性を判定する。ユーザ情報と話者評価情報を適合性判定に用いることで、ユーザとセリフの話者との適合性の観点から、ユーザとコンテンツとの適合性が判定される。
【００１７】
（２）実施形態において、ユーザ情報は、ユーザの性別を示す第１性別情報を含み、話者評価情報は、前記話者の性別を示す第２性別情報を含むことができる。第１適合性の判定は、第１性別情報と第２性別情報との適合性の判定を含むことができる。この場合、ユーザと話者の性別の適合性を判定することができる。性別情報は、例えば、男女の違いを示すことができる。性別情報は、男女の違いに限られず、例えば、ＬＧＢＴ、又は無性別を示してもよい。性別情報の適合性の判定は、例えば、性が一致するか否かの判定を含んでも良いし、性の関連性の判定を含んでも良い。
【００１８】
（３）実施形態において、ユーザ情報は、ユーザの職業を示す第１職業情報を含み、話者評価情報は、話者の職業を示す第２職業情報を含むことができる。第１適合性の判定は、第１職業情報と第２職業情報との適合性の判定を含むことができる。この場合、ユーザと話者の職業の適合性を判定することができる。職業情報は、例えば、職業の種類を示すことができる。職業情報は、労働を伴う職務を示すものに限られず、例えば、学生、主婦、又は無職を示してもよい。職業情報の適合性の判定は、例えば、職業が一致するか否かの判定を含んでもよいし、職業の関連性の判定を含んでもよい。職業の関連性は、例えば、職業の類似性に応じて構造化された職業データベースを用いて判定することができる。
【００１９】
（４）実施形態において、ユーザ情報は、ユーザの年齢又は年齢層を示す第１年齢情報を含み、話者評価情報は、話者の年齢又は年齢層を示す第２年齢情報を含むことができる。第１適合性の判定は、第１年齢情報と第２年齢情報との適合性の判定を含むことができる。この場合、ユーザと話者の年齢又は年齢層の適合性を判定することができる。年齢情報の適合性の判定は、例えば、年齢又は年齢層が一致するか否かの判定を含んでも良いし、年齢又は年齢層が近いか否かの判定を含んでも良い。
【００２０】
（５）実施形態において、ユーザ情報は、ユーザが置かれる状況示す第１状況情報を含み、話者評価情報は、話者が登場するシーンの状況を示す第２状況情報を含むことができる。第１適合性の判定は、第１状況情報と第２状況情報との適合性の判定を含むことができる。この場合、ユーザの状況と話者が登場するシーンの状況との適合性を判定することができる。状況情報は、例えば、時間（time）、場所(place)、場合(opportunity)などの状況を示す。
【００２１】
より具体的には、第１状況情報は、例えば、ユーザの活動時間帯、ユーザが行く場所、ユーザの会話がカジュアルであるかフォーマルであるか等の場合分け、を示すことができ、第２状況情報は、話者が登場するシーンの時間帯、シーンの場所、シーンがカジュアルであるかフォーマルであるか等の場合分けを示すことができる。状況情報の適合性の判定は、例えば、状況（時間、場所、又は場合）が一致するか否かの判定を含んでもよいし、状況の関連性の判定を含んでもよい。状況の１つである時間の関連性は、例えば、時間帯の近さによって判定される。状況の一つである場所の関連性は、場所の類似性に応じて構造化された場所データベースを用いて判定することができる。状況の一つである場合の関連性は、場合の類似性に応じて構造化された場合データベースを用いて判定することができる。
【００２２】
（６）実施形態において、適合性判定処理は、第１適合性に基づいて、ユーザに推薦するコンテンツを示す情報を出力することを含むことができる。第１適合性に基づいてユーザに推薦されるコンテンツは、ユーザとセリフの話者とが適合したものであり、話し言葉の学習のためにユーザに適したコンテンツである。
【００２３】
（７）実施形態においてユーザ情報は、ユーザの語学レベルを示すレベル情報を含むことができる。メモリは、コンテンツの難易度を示す難易度情報を記憶することができる。適合性判定処理は、レベル情報と難易度情報とに基づいて、ユーザとコンテンツとの第２適合性を判定することができる。この場合、ユーザの語学レベルとコンテンツの難易度との適合性を判定することができる。
【００２４】
（８）実施形態において、適合性判定処理は、第１適合性及び第２適合性に基づいて、ユーザに推薦するコンテンツを示す情報を出力することができる。第１適合性及び第２適合性に基づいてユーザに推薦されるコンテンツは、ユーザとセリフの話者とが適合したものであるとともに、ユーザの語学レベルとコンテンツの難易度とが適合したものであるため、話し言葉の学習のためにユーザにより適したコンテンツである。
【００２５】
（９）実施形態において、メモリは、セリフがテキストで構成された第１コンテンツと、セリフが音声で構成された第２コンテンツとを対応付けた対応データを記憶することができる。第１コンテンツ及び第２コンテンツのうちの一方は、原著作物であり、他方は、原著作物の二次的著作物である。二次的著作物は、例えば、漫画又は小説を原著作物とするアニメ又は実写映画である。難易度情報は、第１コンテンツに含まれるセリフの難易度を示す情報とすることができる。
【００２６】
実施形態において、適合性判定処理は、少なくとも第２適合性に基づいて選択された第１コンテンツに対応する第２コンテンツを、対応データに基づいて決定し、決定した第２コンテンツを示す情報を出力することを含むことができる。この場合、セリフが音声で構成された第２コンテンツを示す情報を出力しつつも、第２適合性の判定は、セリフがテキストで構成された第１コンテンツの難易度情報に基づいて容易に行える。
【００２７】
（１０）実施形態に係る方法は、プロセッサが、ユーザのプロフィールを示すユーザ情報とメモリに記憶された話者評価情報とに基づいて、前記ユーザとコンテンツとの適合性を判定することを含む。実施形態において、話者評価情報は、コンテンツに含まれるセリフの話者に関する評価情報である。
【００２８】
（１１）実施形態に係るコンピュータプログラムは、セリフを含むコンテンツとユーザとの適合性判定処理を、プロセッサに実行させる。実施形態に係る適合性判定処理は、ユーザのプロフィールを示すユーザ情報と、コンテンツに含まれるセリフの話者に関する話者評価情報とに基づいて、ユーザとコンテンツとの適合性を判定することを含む。コンピュータプログラムは、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体（メモリ）に格納される。記憶媒体は、プロセッサに接続されていてもよいし、可搬式であってもよい。
【００２９】
［２．コンテンツ推薦コンピュータシステム］
【００３０】
以下、図面に基づいて、本発明における実施形態の一つを、より詳細に説明する。図１は、実施形態に係るコンピュータシステム１０を有するネットワークシステムを示している。図１において、コンピュータシステム１０は、インターネット等のネットワーク２０上のサーバコンピュータ（以下、単に「サーバ」という）によって構成されている。サーバ１０は、ユーザに対するコンテンツ推薦機能とコンテンツ販売機能とを有する。
【００３１】
サーバ１０は、プロセッサ１２０とメモリ１３０を有する。プロセッサ１２０は、適合性判定処理１２１を実行する。プロセッサ１２０は、適合性判定処理１２１等の処理実行のため、メモリ１３０に記録されたコンピュータプログラム１４０を実行する。コンピュータプログラム１４０は、プロセッサ１２０に適合性判定処理を実行させるためのコードを含んでいる。
【００３２】
実施形態のメモリ１３０は、コンテンツデータベース１３１を有する。コンテンツデータベース１３１には、複数のコンテンツそれぞれの電子データが格納されている。コンテンツの電子データは、例えば、ユーザへの販売用である。販売用の電子データは、コンテンツを購入したユーザ装置へ送信される。ユーザ装置は、例えば、ユーザの端末３０又はユーザが利用するクラウドストレージである。
【００３３】
実施形態のメモリ１３０は、評価データベース１３２を有する。評価データベース１３２は、コンテンツデータベース１３１に含まれる複数のコンテンツそれぞれに関する評価情報を有する。評価情報は、ユーザとコンテンツとの適合性を判定するために用いられる。評価データベース１３２の詳細は後述する。
【００３４】
実施形態のメモリ１３０は、対応データベース１３３を有する。対応データベース１３２は、第１コンテンツと第２コンテンツとを対応付けたものである。対応データベース１３２の詳細は後述する。
【００３５】
サーバ１０は、ユーザ端末３０からネットワーク２０を介してアクセス可能である。ユーザ端末３０は、例えば、ユーザが有するパーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレットである。ユーザ端末３０は、プロセッサ及びメモリを有している。ユーザ端末３０のメモリには、アプリケーションプログラム３１が格納されている。アプリケーションプログラムは、必要な処理をユーザ端末３０のプロセッサに実行させる。ユーザ端末３０のプロセッサによって実行される処理は、例えば、サーバ１０との間での情報の送受信、ユーザに対する情報表示の処理、ユーザからの情報受付の処理等を含む。ユーザ端末３０は、ユーザ端末３０にインストールされたブラウザを介して、サーバ１０にアクセスしてもよい。
【００３６】
図２は、ユーザとコンテンツとの適合性を判定する適合性判定処理１２１の手順を示している。図２の適合性判定処理１２１は、サーバ１０によって、ユーザにコンテンツを推薦するために行われる。以下では、図２の適合性判定処理１２１によってユーザに推薦されるコンテンツは、一例として、日本語の漫画であるものとし、ユーザは、日本語の学習者であるものとする。したがって、サーバ１０は、日本語学習であるユーザに適した漫画を推薦する。
【００３７】
なお、図２において、サーバ１０が実行する手順は、サーバ１０用のコンピュータプログラムによって実行され、ユーザ端末３０が実行する手順は、ユーザアプリケーション３１によって実行されるものとする。
【００３８】
まず、ユーザ端末３０は、ステップＳ１１において、ユーザからユーザ情報５０の入力を受け付ける。ユーザ端末３０は、受け付けたユーザ情報５０をサーバ１０へ送信する。ユーザ情報５０は、ユーザのプロフィールを示す。ユーザ情報５０によって、ユーザがどのような人物であるかが表される。なお、サーバ１０へ送信されるユーザ情報５０は、ユーザ端末３０に予め保存されていたものであってもよい。また、サーバ１０へ送信されるユーザ情報５０は、ユーザ端末３０ではなく、クラウドストレージに保存されたものであってもよい。
【００３９】
ユーザ情報５０は、ユーザＩＤ情報５１を有する。ユーザＩＤ情報５１は、ユーザを識別するための情報であり、例えば、ユーザの名前又はユーザ番号である。
【００４０】
ユーザ情報５０は、ユーザの性別を示す性別情報（第１性別情報）５２を有する。ここでは、第１性別情報５２は、男女の違いを示すものとする。
【００４１】
ユーザ情報５０は、ユーザの職業を示す職業情報（第１職業情報）５３を有する。ここでは、職業情報は、小学生、中学生、高校生、大学生、会社員、公務員、無職、主婦などの職業の種類を示すものとする。
【００４２】
ユーザ情報５０は、ユーザの年齢又は年齢層を示す年齢情報（第１年齢情報）５４を有する。ここでは、年齢情報は、年齢を示すものとする。
【００４３】
ユーザ情報５０は、ユーザによって選択された場所を示す場所情報（第１場所情報）５５を有する。選択される場所は、例えば、日本語学習者であるユーザが、日本語を、現に使用している場所、又は将来使用することとなる場所として選択される。選択される場所は、例えば、学校、会社、レストラン、店舗、駅である。
【００４４】
ユーザ情報５０は、ユーザの活動時間帯を示す時間情報（第１時間情報）５６を有する。ユーザの活動時間帯は、ユーザが活動し他人と会話をすることが多い主要な時間帯である。ユーザの活動時間帯は、９：００〜１７：００のように時刻によって表されても良いし、朝・昼・夜のように１日を２〜５種類程度に分けた区分けによって表されても良い。
【００４５】
実施形態において、場所情報５５及び時間情報５６は、ユーザが日本語を話す際において、ユーザが置かれる状況を示す状況情報（第１状況情報）でもある。
【００４６】
ユーザ情報５０は、ユーザの語学レベルを示すレベル情報５７を有する。ここでは、レベル情報５７は、簡単化のため、日本語レベルが高いか低いかだけを示すものとする。なお、より詳細なレベル分けをする場合には、語学レベルとして、例えば、日本語能力試験（主催：国際交流基金、日本国際教育支援協会）において認定される５段階のレベルＮ１，Ｎ２，Ｎ３，Ｎ４，Ｎ５を用いることができる。Ｎ１は難易度が最も高く、Ｎ５は難易度が最も低い。
【００４７】
サーバ１０は、ステップＳ１２において、ネットワークを介してユーザ情報５０を取得する。サーバ１０は、ユーザ情報５０に基づいて、ステップＳ１３の第１適合性判定をする。第１適合性判定は、ユーザとコンテンツに登場する話者（キャラクター）との適合性の観点から、ユーザとコンテンツとの適合性を判定する。実施形態の第１適合性判定を行うことで、ユーザの日本語学習に適した話者（キャラクター）が登場する漫画の選択が可能となる。
【００４８】
第１適合性判定は、ユーザ情報５０と、評価データベース１３２に格納された各コンテンツの評価情報１００と、に基づいて行われる。図３に示すように、評価データベース１３２は、複数のコンテンツに対応した複数の評価情報１００を有する。各評価情報１００は、１つのコンテンツ（漫画）に含まれる複数のテキスト毎に分けられた複数のテキスト情報１０１，１０２，１０３，１０４を有する。ここでは、漫画に含まれるテキストは、吹き出し中のセリフとし、一つの吹き出し中のテキストを一つのテキストとして扱うが、１つのテキストとして扱われる範囲は特に限定されない。テキスト情報の対象となるテキストは、吹き出し外に記載されたテキストであってもよい。吹き出し外に記載されたテキストは、例えば、効果音の表記、又は説明文である。
【００４９】
各テキスト情報１０１，１０２，１０３，１０４は、テキストＩＤ（セリフＩＤ）６１を有する。テキストＩＤ６１は、漫画に含まれる複数のテキスト（セリフ）の識別子である。
【００５０】
各テキスト情報１０１，１０２，１０３，１０４は、テキスト出現位置情報６２を有する。テキスト出現位置情報６２は、漫画においてテキスト（セリフ）が出現する位置を示す情報である。テキスト出現位置情報６２は、例えば、テキストが出現するページ及びコマの位置を示すコマＩＤであってもよい。
【００５１】
各テキスト情報１０１，１０２，１０３，１０４は、テキスト（セリフ）の文字列データ６３を有する。図３において、テキストＩＤ＝１０であるテキスト情報１０１は、図４に示す漫画のコマＰ１に含まれる吹き出し中のセリフを表す文字列データである。テキストＩＤ＝２０であるテキスト情報１０２は、図４に示す漫画のコマＰ２に含まれる吹き出し中のセリフを表す文字列データである。テキストＩＤ＝３０であるテキスト情報１０３は、図４に示す漫画のコマＰ３に含まれる吹き出し中のセリフを表す文字列データである。テキストＩＤ＝４０であるテキスト情報１０４は、図４に示す漫画のコマＰ４に含まれる吹き出し中のセリフを表す文字列データである。
【００５２】
各テキスト情報１０１，１０２，１０３，１０４は、テキスト（セリフ）の難易度を示す難易度情報６４を有する。難易度情報６４は、テキスト（セリフ）とユーザの語学レベルとの適合性の判定に用いられる。ここでは、難易度情報６４は、簡単化のため、難易度が高いか低いかだけを示すものとする。ここでは、テキスト（セリフ）の難易度は、テキスト（セリフ）に含まれる単語・表現の難易度に基づいて設定される。
【００５３】
例えば、テキスト情報１０１（図４のコマＰ１に対応）のセリフ「うん全身打撲っつーの？ありゃ痛いねありゃ死ぬわ」（伊藤伸平「はるかリフレイン」より引用）は、難易度の高い単語「全身打撲」、及び難易度の高い表現「っつーの」を含んでいるため、難易度情報６４は「高」に設定されている。
【００５４】
テキスト情報１０２（図４のコマＰ２に対応）のセリフ「おっと遅刻だ！近道を行こう」（伊藤伸平「はるかリフレイン」より引用）は、難易度の低い単語「遅刻」「近道」や、難易度の低い表現「〜だ」「〜（よ）う」を含んでいるため、難易度情報６４は「低」に設定されている。
【００５５】
テキスト情報１０３（図４のコマＰ３に対応）のセリフ「なんでわざと相手に聞こえるようにいうのよ」（伊藤伸平「はるかリフレイン」より引用）は、難易度の高い表現「なんでわざと」「〜えるようにいうのよ」を含んでいるため、難易度情報６４は「高」に設定されている。
【００５６】
テキスト情報１０４（図４のコマＰ４に対応）のセリフ「あとで電話して」（伊藤伸平「はるかリフレイン」より引用）は、難易度の低い単語「電話」や、難易度の低い表現「〜して」を含んでいるため、難易度情報６４は「低」に設定されている。
【００５７】
なお、より詳細な難易度分けをする場合には、難易度情報は、前述の日本語能力試験における５段階のレベルＮ１，Ｎ２，Ｎ３，Ｎ４，Ｎ５に対応する値を示しても良い。この場合、各テキスト（セリフ）の難易度は、例えば、各レベルＮ１，Ｎ２，Ｎ３，Ｎ４，Ｎ５の各試験範囲に含まれる単語、表現及び文法に基づいて評価され、評価結果が難易度情報６４として設定される。
【００５８】
各テキスト情報１０１，１０２，１０３，１０４は、話者評価情報６５を有する。話者評価情報６５は、セリフの話者に関する情報である。話者評価情報６５は、ユーザとセリフの話者との適合性の判定に用いられる。ユーザと話者との適合性の判定は、ユーザ情報５０に含まれる各情報５２，５３，５４，５５，５６，５７と、評価情報６５に含まれる各情報６５１，６５２，６５３，６５４，６５５との対比により行われる。なお、セリフ以外のテキストに関するテキスト情報は、話者評価情報６５３を有していなくても良い。
【００５９】
話者評価情報６５は、話者の性別情報（第２性別情報）６５１を有する。性別情報６５１は、ユーザの性別と話者の性別との適合性の判定に用いられる。ここでは、第２性別情報６５１は、男女の違いを示すものとする。例えば、テキスト情報１０１，１０２（図４のコマＰ１，Ｐ２に対応）の性別情報６５１は、それぞれ「男」を示す。テキスト情報１０３，１０４（図４のコマＰ３，Ｐ４に対応）の性別情報６５１は、それぞれ「女」を示す。
【００６０】
話者評価情報６５は、話者の職業を示す職業情報（第２職業情報）６５２を有する。職業情報６５２は、ユーザの職業と話者の職業の適合性の判定に用いられる。ここでは、職業情報は、小学生、中学生、高校生、大学生、会社員、公務員、無職、主婦などの職業の種類を示すものとする。例えば、テキスト情報１０１，１０２，１０３，１０４（図４のコマＰ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４に対応）の職業情報６５２は、それぞれ「高校生」を示す。
【００６１】
話者評価情報６５は、話者の年齢又は年齢層を示す年齢情報（第２年齢情報）６５３を有する。年齢情報６５３は、ユーザの年齢と話者の年齢又は年齢性の適合性の判定に用いられる。ここでは、年齢情報６５３は、年齢層を示すものとする。例えば、テキスト情報１０１，１０２，１０３，１０４（図４のコマＰ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４に対応）の年齢情報６５３は、それぞれ「１０代」を示す。
【００６２】
話者評価情報６５は、セリフを発した話者が登場するシーンの場所を示す場所情報（第２場所情報）６５４を有する。場所情報６５４は、ユーザによって選択された場所とシーンの場所との適合性の判定に用いられる。シーンの場所は、例えば、学校、会社、レストラン、店舗、駅である。例えば、テキスト情報１０１（図４のコマＰ１に対応）の場所情報６５４は、「自宅（家）」を示す。テキスト情報１０２（図４のコマＰ２に対応）の場所情報６５４は、「路上（通学路）」を示す。テキスト情報１０３（図４のコマＰ３に対応）の場所情報６５４は、「自宅（家）」を示す。テキスト情報１０４（図４のコマＰ４に対応）の場所情報６５４は、「学校の廊下」を示す。
【００６３】
話者評価情報６５は、セリフを発した話者が登場するシーンの時間帯を示す時間情報（第２時間情報）６５５を有する。時間情報６５５は、ユーザの活動時間帯とシーンの時間帯との適合性の判定に用いられる。シーンの時間帯は、９：００〜１７：００のように時刻によって表されても良いし、朝・昼・夜のように１日を２〜５種類程度に分けた区分けによって表されても良い。例えば、テキスト情報１０１（図４のコマＰ１に対応）の時間情報６５５は、「夜（就寝前）」を示す。テキスト情報１０２（図４のコマＰ２に対応）の時間情報６５５は、「朝（登校時）」を示す。テキスト情報１０３（図４のコマＰ３に対応）の時間情報６５５は、「夜（夕食後）」を示す。テキスト情報１０４（図４のコマＰ４に対応）の時間情報６５４は、「夕方（下校時）」を示す。
【００６４】
実施形態において、場所情報６５４及び時間情報６５５は、話者が登場するシーンの状況を示す状況情報（第２状況情報）でもある。
【００６５】
図２に戻り、実施形態の第１適合性判定は、ユーザ情報５０に含まれる複数の情報５２，５３，５４，５５，５６と、話者評価情報６５３に含まれる複数の情報６５１，６５２，６５３，６５４，６５５と、に基づいて行われる。実施形態において、話者評価情報６５は、コンテンツに含まれる複数のセリフそれぞれについて設定されているため、ユーザ情報５０と話者評価情報６５との適合性は、セリフ毎に判定される。
【００６６】
以下、ユーザ情報５０と話者評価情報６５との適合性をセリフ毎に判定する例を説明する。ここでは、ユーザ情報５０において、第１性別情報５２は「女性」を示し、第１職業情報５３は「高校生」を示し、第１年齢情報５４は「１６歳」を示し、第１場所情報５５は「学校」を示し、第１時間情報は「日中（朝から夕方）」を示すものとする。
【００６７】
ユーザ情報５０と話者評価情報６５との適合性の判定においては、以下１）〜５）それぞれの適合性についての判定が行われる。
１）第１性別情報５２と第２性別情報６５１との性別適合性、
２）第１職業情報５３と第２職業情報６５２との職業適合性、
３）第１年齢情報５４と第２年齢情報６５３との年齢適合性、
４）第１場所情報５５と第２場所情報６５４との場所適合性（第１状況適合性）、
５）第１時間情報５６と第２時間情報６５５との時間適合性（第２状況適合性）
【００６８】
実施形態では、各適合性判定により、適合度が算出される。適合度は、例えば、０から１までの値をとり、１が最も適合しており（高い相関）、０が全く適合していない（低い相関）ものとする。適合度は、０と１との間の値をとってもよい。
【００６９】
第１性別情報５２が「女性」を示す場合、テキスト情報１０１，１０２（図４のコマＰ１，Ｐ２に対応）の話者は「男性」であり一致していなから、テキスト情報１０１，１０２が示すセリフそれぞれについて、性別適合性判定によって算出される性別適合度は、０であり、適合していないことを示す。一方、テキスト情報１０３，１０４（図４のコマＰ３，Ｐ４に対応）の話者は「女性」であり一致しているから、テキスト情報１０３，１０４が示すセリフそれぞれについて、性別適合性判定によって算出される性別適合度は、１であり、適合していることを示す。
【００７０】
第１職業情報５３が「高校生」を示す場合、テキスト情報１０１，１０２，１０３，１０４（図４のコマＰ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４に対応）の話者は「高校生」であり一致しているから、テキスト情報１０１，１０２，１０３，１０４が示すセリフそれぞれについて、職業適合性判定によって算出される職業適合度は、１であり、適合していることを示す。
【００７１】
第１年齢情報５４が「１６歳」を示す場合、テキスト情報１０１，１０２，１０３，１０４（図４のコマＰ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４に対応）の話者の年齢層「１０代」であり一致しているから、テキスト情報１０１，１０２，１０３，１０４が示すセリフそれぞれについて、年齢適合性判定によって算出される年齢適合度は、１であり、適合していることを示す。
【００７２】
第１場所情報５５が「学校」を示す場合、テキスト情報１０１，１０３（図４のコマＰ１、Ｐ３に対応）の話者が登場するシーンは、「自宅（家）」であり、関連性は低いため、テキスト情報１０１，１０３が示すセリフそれぞれについて、場所適合性判定によって算出される場所適合度は、例えば、比較的低い値を示す。テキスト情報１０２（図４のコマＰ２に対応）の話者が登場するシーンは、「路上（通学路）」であり、多少の関連性は認められるため、場所適合性判定によって算出される場所適合度は、例えば、中程度の値を示す。テキスト情報１０２（図４のコマＰ２に対応）の話者が登場するシーンは、「学校の廊下」であり一致しているから、場所適合性判定によって算出される場所適合度は、１であり、適合していることを示す。
【００７３】
第１時間情報５６が「日中（朝から夕方）」を示す場合、テキスト情報１０１，１０３（図４のコマＰ１，Ｐ３に対応）の話者の登場する時間帯は「夜」であり、一致していないから、テキスト情報１０１，１０３が示すセリフそれぞれについて、時間適合性判定によって算出される時間適合度は、０であり、適合していないことを示す。一方、テキスト情報１０２，１０４（図４のコマＰ２，Ｐ４に対応）の話者の登場する時間は、「朝」又は「夕方」であり、一致しているから、テキスト情報１０２，１０４が示すセリフそれぞれについて、場所適合性判定によって算出される場所適合度は、１であり、適合していることを示す。
【００７４】
実施形態の第１適合性判定では、例えば、上記の５つの適合性判定の結果得られた５つの適合度の平均値を、ユーザと各セリフの話者との第１適合度として算出する。第１適合度は、例えば、１つのコンテンツに含まれるすべてのセリフについて算出される。なお、第１適合度を算出するための平均演算は、単純平均演算であってもよいし、重み付け平均演算であってもよい。
【００７５】
例えば、性別情報の適合度に対して、高い重みを与えた場合、テキスト情報１０１，１０２（図４のコマＰ１，Ｐ２に対応）の各セリフについては、ユーザと話者とで性別が異なるため、第１適合度が低くなる。一方、テキスト情報１０３，１０４（図４のコマＰ３，Ｐ４に対応）の各セリフについては、ユーザと話者とで性別が同じであるため、第１適合度が高くなる（図５参照）。
【００７６】
図２に示すように、実施形態のサーバ１０は、ステップＳ１３の第１適合性判定に加えて、ユーザ情報５０に基づいて、ステップＳ１４の第２適合性判定をする。なお、第１適合性判定の実行と第２適合性判定の実行とは、いずれが先であってもよい。
【００７７】
第２適合性判定は、ユーザの語学レベルと、コンテンツに含まれる言語の難易度との適合性の観点から、ユーザとコンテンツの適合性を判定する。実施形態の第２適合性判定を行うことで、ユーザの日本語レベルに適した難易度のテキスト（セリフ）が含まれている漫画の選択が可能となる。
【００７８】
実施形態の第２適合性判定（難易度適合性判定）は、ユーザ情報５０に含まれるレベル情報５７と、評価データベース１３２に格納された各コンテンツの評価情報１００に含まれる難易度情報６４と、に基づいて行われる。実施形態において、難易度情報６４は、コンテンツに含まれる複数のセリフそれぞれについて設定されているため、レベル情報５７と難易度情報６４との適合性は、テキスト（セリフ又はセリフ以外のテキスト）毎に判定される。
【００７９】
以下、レベル情報５７と難易度情報６４との適合性（第２適合度）をセリフ毎に判定する例を説明する。
【００８０】
ここでは、第２適合度は、例えば、０から１までの値をとり、１が最も適合しており（高い相関）、０が全く適合していない（低い相関）ものとする。適合度は、０と１との間の値をとってもよい。また、ユーザ情報５０において、レベル情報５７は、「低」を示しているものとする。
【００８１】
レベル情報５７が「低」を示す場合、テキスト情報１０１，１０３（図４のコマＰ１，Ｐ３に対応）のセリフの難易度は「高」であり一致していないから、テキスト情報１０１，１０３が示すセリフそれぞれについて、難易度適合性判定によって算出される第２適合度は、０であり、低い適合度を示す（図５参照）。一方、テキスト情報１０２，１０４（図４のコマＰ２，Ｐ４に対応）のセリフの難易度は「低」であり一致しているから、テキスト情報１０２，１０４が示すセリフそれぞれについて、難易度適合性判定によって算出される第２適合度は、１であり、高い適合度を示す（図５参照）。
【００８２】
図５に示すように、第１適合度と第２適合度によって、各セリフを、ユーザと話者との適合性及び難易度の適合性の両観点から評価することができる。例えば、図４のコマＰ２，Ｐ４のセリフは、いずれも難易度が低く、低い語学レベルのユーザに適合しているが、ユーザと話者との適合性の観点からは、コマＰ４のセリフの方が、コマＰ２のセリフよりも適合している。
【００８３】
したがって、第１適合度と第２適合度とを総合して、ユーザとセリフとの適合度を算出すると、コマＰ４の適合度が最も高くなり、コマＰ１の適合度が最も低くなり、コマＰ２，Ｐ３の適合度が中間的な値となる。このように、本実施形態では、難易度の適合性に加えて、ユーザと話者との適合性の観点から評価することで、ユーザとセリフとの適合性をより詳細に評価することができる。
【００８４】
サーバ１０は、各セリフの第１適合度と第２適合度に基づいて、ユーザと各セリフとの適合度（セリフ適合度）を算出する。セリフ適合度は、例えば、第１適合度と第２適合度の平均値として求められる。平均は、単純平均でもよいし、重み付け平均でもよい。実施形態において、セリフ適合度は、コンテンツＡに含まれる全セリフについて算出される。
【００８５】
サーバ１０は、コンテンツＡに含まれる複数のセリフについてのセリフ適合度に基づいて、ユーザとコンテンツＡとの適合度（コンテンツ適合度）を算出する。コンテンツ適合度は、例えば、セリフ適合度の平均値として算出される。実施形態のコンテンツ適合度は、第１適合度に基づいているため、ユーザと話者の第１適合度が高いほど、コンテンツ適合度も高くなる。しかも、実施形態のコンテンツ適合度は、第２適合度にも基づいているため、第１適合度及び第２適合度の両方が高いほど、コンテンツ適合度も高くなる。すなわち、ユーザと話者とが適合し、難易度もユーザに適合しているコンテンツほど、コンテンツ適合度が高くなる。
【００８６】
サーバ１０は、コンテンツ適合度を、評価データベース１３２に含まれる複数のコンテンツについて算出する。
【００８７】
サーバ１０は、コンテンツ適合度の高い１又は複数のコンテンツを決定し（ステップＳ１５）、そのコンテンツを示す情報（コンテンツ情報）を出力する（ステップＳ１６）。コンテンツ適合度の高いコンテンツは、サーバ１０によりユーザに推薦される。ユーザへの推薦のため、出力されたコンテンツ情報は、ネットワークを介して、ユーザ端末３０又はユーザの利用するクラウドストレージに送信される。ユーザ端末３０は、送信されたコンテンツ情報を、ユーザ端末３０のディスプレイに表示させる（ステップＳ１７）。これにより、ユーザは、サーバ１０により推薦されたコンテンツを把握できる。
【００８８】
ユーザは、サーバ１０により推薦されたコンテンツを購入することができる。サーバ１０は、ユーザのコンテンツ購入操作（ステップＳ１８）に基づき、ユーザへのコンテンツ販売のためのトランザクションを実行する。ユーザは、購入したコンテンツを、例えば、効率的な外国語の学習に利用することができる。
【００８９】
［３．変形例］
【００９０】
図１及び図６に示す対応データベース１３３を利用した変形例について説明する。変形例に関し特に説明しない点については、既述の説明が援用される。
【００９１】
図６に示すように、対応データベース１３３は、複数の第１コンテンツ２０１それぞれに、第２コンテンツ２０２が対応付けられたものである。第１コンテンツ２０１は、漫画又は小説のように、セリフがテキストで構成されたコンテンツである。第２コンテンツ２０２は、アニメ又は映画のように、セリフが音声で構成されたコンテンツである。
【００９２】
ここでは、各第２コンテンツ２０２は、対応する第１コンテンツ２０１を原著作物とする二次的著作物である。
【００９３】
変形例において、評価データベース１３２に登録されているコンテンツは、第１コンテンツ２０１だけであり、第２コンテンツ２０２は登録されていない。第１コンテンツ２０１は、セリフがテキストで構成されているため、評価情報１００の構築は容易である。しかし、第２コンテンツ２０２は、セリフが音声であり、セリフのテキスト情報を有しているとは限らない。このため、第２コンテンツ２０２から評価情報１００の構築は容易ではない。ただし、変形例では、第２コンテンツ２０２の評価情報は不要であるため、第２コンテンツ２０２の評価情報１００の構築を回避できる。
【００９４】
変形例では、評価情報１００は第１コンテンツ２０１についてのものであるため、第１適合度及び第２適合度は第１コンテンツ２０１についてだけ算出される。変形例において、サーバ１０は、ステップＳ１５において、コンテンツ適合度の高い１又は複数の第１コンテンツを選択する。
【００９５】
変形例では、サーバ１０は、選択された第１コンテンツを示すコンテンツ情報を出力する（ステップＳ１６）だけでなく、対応データベース１３３を参照し、選択された第１コンテンツに対応する第２コンテンツを決定し、決定した第２コンテンツを示すコンテンツ情報を出力する。したがって、ユーザ端末３０には、第１コンテンツだけでなく第２コンテンツの情報も送信される。つまり、サーバ１０は、原著作物である第１コンテンツだけでなく、二次的著作物である第２コンテンツも、ユーザに推薦することができる。
【００９６】
二次的著作物である第２コンテンツには、原著作物である第１コンテンツと同様のセリフが含まれていることが多く、選択された第１コンテンツに対応する第２コンテンツも、選択された第１コンテンツと同様に、ユーザに適合したものであることが期待される。しかも、第２コンテンツはセリフが音声であるため、話し言葉を、発音の仕方を含めて学習するのに適している。したがって、ユーザは、推薦された第２コンテンツを利用することで、効率的に話し言葉を学習できる。
【００９７】
［４．付記］
【００９８】
なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、様々な変形が可能である。例えば、適合性判定処理１２は、ユーザ端末のアプリケーション３１によって実行されてもよい。
【符号の説明】
【００９９】
１０  サーバ
２０  ネットワーク
３０  ユーザ端末
５０  ユーザ情報
５１  ユーザＩＤ
５２  第１性別情報
５３  第１職業情報
５４  第１年齢情報
５５  第１場所情報（第１状況情報）
５６  第１時間情報（第１状況情報）
５７  レベル情報
６１  テキストＩＤ
６２  テキスト出現位置情報
６３  テキスト情報
６４  難易度情報
６５  話者評価情報
１００  評価情報
１０１  テキスト情報
１０２  テキスト情報
１０３  テキスト情報
１０４  テキスト情報
１２０  プロセッサ
１２１  適合性判定処理
１３０  メモリ
１３１  コンテンツデータベース
１３２  評価データベース
１３３  対応データベース
１４０  コンピュータプログラム
６５１  第２性別情報
６５２  第２職業情報
６５３  第２年齢情報
６５４  第２場所情報（第２状況情報）
６５５  第２時間情報（第２状況情報）
【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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