(57)【要約】【課題】異なる地域で放送されるコンテンツの評価を予測することが可能なコンテンツ評価装置、コンテンツ評価方法及びプログラムを提供することにある。【解決手段】実施形態に係るコンテンツ評価装置は、視聴ログ格納手段と、評価情報格納手段と、算出手段とを具備する。視聴ログ格納手段は、第１のコンテンツが視聴された機器を示す第１の視聴ログ及び第２のコンテンツが視聴された機器を示す第２の視聴ログを格納する。評価情報格納手段は、過去に第２の地域で放送された第２のコンテンツに対する第２の地域での評価を表す評価値を含む評価情報を格納する。算出手段は、第１の視聴ログ及び第２の視聴ログと、評価情報に含まれる評価値とに基づいて、第１のコンテンツに対する第２の地域での予測評価値を算出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の地域で放送された第１のコンテンツに対する前記第１の地域とは異なる第２の地域での評価を予測するコンテンツ評価装置において、
前記第１のコンテンツが視聴された機器を示す第１の視聴ログ及び前記第１の地域で放送された前記第１のコンテンツとは異なる第２のコンテンツが視聴された機器を示す第２の視聴ログを格納する視聴ログ格納手段と、
過去に前記第２の地域で放送された前記第２のコンテンツに対する当該第２の地域での評価を表す評価値を含む評価情報を格納する評価情報格納手段と、
前記第１の視聴ログ及び前記第２の視聴ログと、前記評価情報に含まれる評価値とに基づいて、前記第１のコンテンツに対する前記第２の地域での予測評価値を算出する算出手段と
を具備するコンテンツ評価装置。
【請求項２】
前記算出手段は、
前記第１の視聴ログ及び第２の視聴ログに基づいて、前記第１のコンテンツが視聴された機器において視聴された第２のコンテンツを特定する特定手段と、
前記特定された第２のコンテンツに対する前記第２の地域での評価を表す評価値を前記評価情報から取得する取得手段と、
前記取得された評価値に基づいて前記予測評価値を算出する算出手段と
を含む
請求項１記載のコンテンツ評価装置。
【請求項３】
前記第１のコンテンツが視聴された機器に関する第１の属性情報及び前記第２のコンテンツが視聴された機器に関する第２の属性情報を格納する属性情報格納手段を更に具備し、
前記算出手段は、前記第２の属性情報に基づく前記第２のコンテンツが視聴された機器の集合における特徴量と前記評価情報に含まれる評価値との関係が定義された評価予測モデルに、前記第１の属性情報に基づく前記第１のコンテンツが視聴された機器の集合における特徴量を適用することによって前記予測評価値を算出する
請求項１記載のコンテンツ評価装置。
【請求項４】
第１の地域で放送された第１のコンテンツに対する前記第１の地域とは異なる第２の地域での評価を予測するコンテンツ評価装置が実行するコンテンツ評価方法であって、
前記第１のコンテンツが視聴された機器を示す第１の視聴ログ及び前記第１の地域で放送された前記第１のコンテンツとは異なる第２のコンテンツが視聴された機器を示す第２の視聴ログを取得するステップと、
過去に前記第２の地域で放送された前記第２のコンテンツに対する当該第２の地域での評価を表す評価値を含む評価情報を取得するステップと、
前記第１の視聴ログ及び前記第２の視聴ログと、前記評価情報に含まれる評価情報とに基づいて、前記第１のコンテンツに対する前記第２の地域での予測評価値を算出するステップと
を具備するコンテンツ評価方法。
【請求項５】
第１の地域で放送された第１のコンテンツに対する前記第１の地域とは異なる第２の地域での評価を予測するコンテンツ評価装置のコンピュータによって実行されるプログラムであって、
前記コンピュータに、
前記第１のコンテンツが視聴された機器を示す第１の視聴ログ及び前記第１の地域で放送された前記第１のコンテンツとは異なる第２のコンテンツが視聴された機器を示す第２の視聴ログを取得するステップと、
過去に前記第２の地域で放送された前記第２のコンテンツに対する当該第２の地域での評価を表す評価値を含む評価情報を取得するステップと、
前記第１の視聴ログ及び前記第２の視聴ログと、前記評価情報に含まれる評価値とに基づいて、前記第１のコンテンツに対する前記第２の地域での予測評価値を算出するステップと
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、コンテンツ評価装置、コンテンツ評価方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば国内で放送されたコンテンツを海外等の異なる地域で放送する場合がある。この場合、国内で放送された多数のコンテンツの中から、海外でも高い評価を得ることが可能なコンテンツを放送することが好ましい。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−２１８６３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、国内と海外とでは評価基準が異なるため、国内で評価が高いコンテンツであっても海外で高い評価が得られるとは限らない。このため、国内で放送されたコンテンツに対する海外での評価を予測することは困難である。
【０００５】
そこで、本発明が解決しようとする課題は、異なる地域で放送されるコンテンツの評価を予測することが可能なコンテンツ評価装置、コンテンツ評価方法及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態によれば、第１の地域で放送された第１のコンテンツに対する前記第１の地域とは異なる第２の地域での評価を予測するコンテンツ評価装置が提供される。前記コンテンツ評価装置は、視聴ログ格納手段と、評価情報格納手段と、算出手段とを具備する。前記視聴ログ格納手段は、前記第１のコンテンツが視聴された機器を示す第１の視聴ログ及び前記第１の地域で放送された前記第１のコンテンツとは異なる第２のコンテンツが視聴された機器を示す第２の視聴ログを格納する。前記評価情報格納手段は、過去に前記第２の地域で放送された前記第２のコンテンツに対する当該第２の地域での評価を表す評価値を含む評価情報を格納する。前記算出手段は、前記第１の視聴ログ及び前記第２の視聴ログと、前記評価情報に含まれる評価値とに基づいて、前記第１のコンテンツに対する前記第２の地域での予測評価値を算出する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】第１の実施形態に係るコンテンツ評価装置の構成の一例を示すブロック図。
【図２】視聴ログ格納部に格納されている視聴ログのデータ構造の一例を示す図。
【図３】評価情報格納部に格納されている評価情報のデータ構造の一例を示す図。
【図４】コンテンツ評価装置の処理手順の一例を示すフローチャート。
【図５】予測評価値について具体的に説明するための図。
【図６】第２の実施形態に係るコンテンツ評価装置の構成の一例を示すブロック図。
【図７】属性情報格納部に格納されている属性情報のデータ構造の一例を示す図。
【図８】評価予測モデルの生成処理の一例を示すフローチャート。
【図９】特徴情報のデータ構造の一例を示す図。
【図１０】予測対象コンテンツに対する海外での予測評価値を算出する処理の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照して、各実施形態について説明する。
【０００９】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係るコンテンツ評価装置の構成の一例を示すブロック図である。図１に示すコンテンツ評価装置１０は、視聴ログ格納部１１、評価情報格納部１２及び処理部１３を含む。
【００１０】
本実施形態において、視聴ログ格納部１１及び評価情報格納部１２は、コンテンツ評価装置１０に備えられる例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）及びＳＳＤ（Solid State Drive）のような記憶装置を用いて実現される。また、処理部１３は、記憶装置に格納されたプログラムを実行するコンテンツ評価装置１０に備えられるコンピュータ（例えば、プロセッサ等）によって実現される。
【００１１】
本実施形態に係るコンテンツ評価装置１０は、例えば第１の地域で放送されたコンテンツ（例えば、番組等）に対する当該第１の地域とは異なる第２の地域での評価を予測するために用いられる。以下の説明においては、第１の地域は例えば国内であり、第２の地域は例えば海外であるものとして説明する。
【００１２】
視聴ログ格納部１１には、テレビのようなコンテンツを視聴可能な映像視聴機器（以下、視聴機器と表記）において視聴者がコンテンツを視聴したこと（つまり、視聴の履歴）を示す視聴ログが格納されている。視聴ログ格納部１１には、視聴ログを収集可能な複数の視聴機器の各々から収集された多数の視聴ログが予め格納されているものとする。視聴ログ格納部１１に格納されている視聴ログは、例えば視聴者がコンテンツを視聴した視聴機器を識別するための識別情報（以下、機器ＩＤと表記）等を含む。なお、本実施形態において、視聴者がコンテンツを視聴するとは、視聴機器においてコンテンツが表示されることを含むものとする。この視聴ログのデータ構造については後述する。
【００１３】
なお、本実施形態においては、視聴ログ格納部１１がコンテンツ評価装置１０に含まれるものとして説明するが、当該視聴ログ格納部１１は、コンテンツ評価装置１０の外部のサーバ装置等に設けられていてもよい。
【００１４】
ここで、国内で放送されたコンテンツは、海外の放送局に提供され、当該海外で放送される場合がある。評価情報格納部１２には、このように過去に海外で放送された際の当該コンテンツに対する海外での評価を表す評価値を含む評価情報が格納されている。
【００１５】
処理部１３は、視聴ログ格納部１１に格納されている視聴ログ及び評価情報格納部１２に格納されている評価情報を分析して、国内で放送されたコンテンツが海外で放送される前に、当該コンテンツに対する海外での評価を予測する処理を実行する。
【００１６】
処理部１３は、コンテンツＩＤ取得部１３１及びコンテンツ評価予測部１３２を含む。コンテンツＩＤ取得部１３１は、国内で放送されたコンテンツであって、まだ海外で放送されていないコンテンツ（海外で放送予定のコンテンツ）を識別するための識別情報（以下、コンテンツＩＤと表記）を取得する。
【００１７】
コンテンツ評価予測部１３２は、コンテンツＩＤ取得部１３１によって取得されたコンテンツＩＤによって識別されるコンテンツに対する海外での評価の予測値（以下、当該コンテンツに対する予測評価値と表記）を算出する。なお、予測評価値は、視聴ログ格納部１１に格納されている視聴ログと評価情報格納部１２に格納されている評価情報に含まれる評価値とに基づいて算出される。
【００１８】
図２は、図１に示す視聴ログ格納部１１に格納されている視聴ログのデータ構造の一例を示す。なお、本実施形態において、視聴ログは、例えば国内に設置された視聴機器において視聴者がコンテンツを視聴した履歴を示す。すなわち、本実施形態における視聴ログ格納部１１に格納されている視聴ログは、国内において収集された視聴ログである。
【００１９】
図２に示すように、視聴ログ格納部１１に格納されている視聴ログには、機器ＩＤに対応づけてコンテンツＩＤ、視聴開始時刻及び視聴終了時刻が含まれている。
【００２０】
機器ＩＤは、当該機器ＩＤを含む視聴ログを収集した視聴機器を識別するための識別情報である。
【００２１】
コンテンツＩＤは、国内で放送されたコンテンツであって、当該コンテンツＩＤに対応づけられている機器ＩＤによって識別される視聴機器において視聴されたコンテンツに付与された、当該コンテンツを識別するための識別情報である。
【００２２】
視聴開始時刻は、当該視聴開始時刻に対応づけられている機器ＩＤによって識別される視聴機器において、コンテンツＩＤによって識別されるコンテンツの視聴を開始した日時等を示す。
【００２３】
視聴終了時刻は、当該視聴終了時刻に対応づけられている機器ＩＤによって識別される視聴機器において、コンテンツＩＤによって識別されるコンテンツの視聴を終了した日時等を示す。
【００２４】
図２に示す例では、例えば機器ＩＤ「Ｄ１」によって識別される視聴機器から収集された視聴ログとして、視聴ログ１１１及び１１２を含む複数の視聴ログが示されている。なお、機器ＩＤ「Ｄ１」によって識別される視聴機器から収集された視聴ログには、当該機器ＩＤ「Ｄ１」が含まれている。
【００２５】
具体的には、視聴ログ１１１は、機器ＩＤ「Ｄ１」に対応づけて、コンテンツＩＤ「コンテンツＤ」、視聴開始時刻「２０１６／９／２２（ｓｕｎ）２０：２５：００」及び視聴終了時刻「２０１６／９／２２（ｓｕｎ）２０：５３：２４」を含む。この視聴ログ１１１によれば、機器ＩＤ「Ｄ１」によって識別される視聴機器において、２０１６年９月２２日（日）の２０時２５分００秒から２０１６年９月２２日（日）の２０時５３分２４秒までコンテンツＩＤ「コンテンツＤ」によって識別されるコンテンツ（番組）が視聴されたことが示されている。
【００２６】
また、視聴ログ１１２は、機器ＩＤ「Ｄ１」に対応づけて、コンテンツＩＤ「コンテンツＡ」、視聴開始時刻「２０１６／９／２２（ｓｕｎ）２１：００：０５」及び視聴終了時刻「２０１６／９／２２（ｓｕｎ）２１：５４：５６」を含む。この視聴ログ１１２によれば、機器ＩＤ「Ｄ１」によって識別される視聴機器において、２０１６年９月２２日（日）の２１時００分０５秒から２０１６年９月２２日（日）の２１時５４分５６秒までコンテンツＩＤ「コンテンツＡ」によって識別されるコンテンツ（番組）が視聴されたことが示されている。
【００２７】
ここでは詳しい説明を省略するが、視聴ログ格納部１１には、上記した視聴ログ１１１及び１１２以外にも、機器ＩＤ「Ｄ１」によって識別される視聴機器から収集された全ての視聴ログが格納されている。
【００２８】
また、図２に示す例では、例えば機器ＩＤ「Ｄ２」によって識別される視聴機器から収集された視聴ログとして、視聴ログ格納部１１には、機器ＩＤ「Ｄ２」を含む複数の視聴ログが格納されている。
【００２９】
なお、機器ＩＤ「Ｄ２」によって識別される視聴機器から収集された視聴ログ（のデータ構造）は、上記した機器ＩＤ「Ｄ１」によって識別される視聴機器から収集された視聴ログ（例えば、視聴ログ１１１及び１１２）と同様であるため、その詳しい説明を省略する。
【００３０】
また、図２においては機器ＩＤ「Ｄ１」及び「Ｄ２」によって識別される視聴機器から収集された視聴ログについてのみ示されているが、視聴ログ格納部１１には、他の視聴機器から収集された視聴ログについても同様に格納されている。
【００３１】
なお、本実施形態における視聴ログは、１つのコンテンツに対する１回の視聴行動を表すものとする。１の視聴ログによって表される視聴行動は、例えばコンテンツの放送が開始される、チャンネルを変更するまたは視聴機器の電源をＯＮすることで開始され、当該コンテンツの放送が終了する、チャンネルを変更する、視聴機器の電源をＯＦＦすることで終了する。
【００３２】
図３は、図１に示す評価情報格納部１２に格納されている評価情報のデータ構造の一例を示す。
【００３３】
図３に示すように、評価情報格納部１２に格納されている評価情報には、コンテンツＩＤに対応づけて評価値が含まれている。
【００３４】
コンテンツＩＤは、例えば国内で放送されたコンテンツに付与されている、当該コンテンツを識別するための識別情報である。
【００３５】
評価値は、当該評価値に対応づけられているコンテンツＩＤによって識別されるコンテンツが国内で放送された後に海外で放送された際の当該コンテンツに対する海外での評価を表す値である。
【００３６】
すなわち、評価情報に含まれるコンテンツＩＤは、国内で放送されたコンテンツであって過去に海外で放送されたコンテンツを識別するための識別情報であり、評価値は、当該コンテンツに対する海外で実際にされた評価を表す値である。
【００３７】
なお、評価値は、コンテンツが海外で放送された際の当該コンテンツの視聴率または当該コンテンツに対する海外の視聴者からのレビュー等により算出（決定）されているものとする。
【００３８】
図３に示す例では、評価情報格納部１２には、評価情報１２１及び１２２を含む複数の評価情報が格納されている。
【００３９】
具体的には、評価情報１２１は、コンテンツＩＤ「コンテンツＸ」に対応づけて評価値「１００」を含む。この評価情報１２１によれば、コンテンツＩＤ「コンテンツＸ」によって識別されるコンテンツに対する海外での評価値が１００であることが示されている。
【００４０】
また、評価情報１２２は、コンテンツＩＤ「コンテンツＹ」に対応づけて評価値「１０」を含む。この評価情報１２２によれば、コンテンツＩＤ「コンテンツＹ」によって識別されるコンテンツに対する海外での評価値が１０であることが示されている。
【００４１】
ここでは詳しい説明を省略するが、評価情報格納部１２には、上記した評価情報１２１及び１２２以外にも、過去に海外で放送された各コンテンツに対する海外での評価を表す評価値を含む評価情報が格納されている。
【００４２】
なお、上記した視聴ログ及び評価情報において、同一のコンテンツ（番組）には同一のコンテンツＩＤが付与されているものとする。
【００４３】
次に、図４のフローチャートを参照して、本実施形態に係るコンテンツ評価装置１０の処理手順について説明する。なお、図４に示す処理は、コンテンツ評価装置１０に含まれる処理部１３によって実行される。
【００４４】
まず、処理部１３に含まれるコンテンツＩＤ取得部１３１は、国内で放送されたコンテンツであって、まだ海外で放送されていないコンテンツを識別するためのコンテンツＩＤを取得する（ステップＳ１）。ステップＳ１において取得されるコンテンツＩＤによって識別されるコンテンツは、例えば海外での評価を予測されるコンテンツである。
【００４５】
なお、ステップＳ１においては、例えば分析者等によって指定されたコンテンツＩＤが取得されてもよいし、海外で放送予定のコンテンツを識別するためのコンテンツＩＤが順次取得されてもよい。
【００４６】
以下の説明においては、ステップＳ１において取得されたコンテンツＩＤを予測対象コンテンツＩＤ、当該予測対象コンテンツＩＤによって識別されるコンテンツを予測対象コンテンツと称する。
【００４７】
以下、処理部１３に含まれるコンテンツ評価予測部１３２は、予測対象コンテンツに対する予測評価値を算出する処理を実行する。コンテンツ評価予測部１３２は、視聴ログ格納部１１に格納されている視聴ログ及び評価情報格納部１２に格納されている評価情報を用いた評価予測モデルにより予測対象コンテンツに対する予測評価値を算出する。本実施形態における評価予測モデルによれば、例えば海外で高く評価されたコンテンツが視聴された視聴機器において予測対象コンテンツが視聴されている場合には、当該予測対象コンテンツに対する予測評価値として高い値が算出される。以下、予測評価値の算出処理について詳細に説明する。
【００４８】
まず、処理部１３に含まれるコンテンツ評価予測部１３２は、視聴ログ格納部１１に格納されている視聴ログ（第１の視聴ログ）に基づいて、国内において予測対象コンテンツ（第１のコンテンツ）が視聴された視聴機器を特定する（ステップＳ２）。この場合、コンテンツ評価予測部１３２は、予測対象コンテンツＩＤに対応づけて視聴ログに含まれている機器ＩＤによって識別される視聴機器を特定する。
【００４９】
ここで、予測対象コンテンツＩＤを含む視聴ログによれば、当該視聴ログに含まれる視聴開始時刻から視聴終了時刻までの間、当該視聴ログに含まれる機器ＩＤによって識別される視聴機器において予測対象コンテンツが視聴されたことが示されている。
【００５０】
しかしながら、視聴開始時刻から視聴終了時刻までの時間が短いにもかかわらず、予測対象コンテンツが視聴されたものとして扱うことは、コンテンツ評価装置１０における評価の予測精度を低下させる可能性がある。
【００５１】
このため、本実施形態においては、視聴開始時刻から視聴終了時刻までの時間（以下、視聴時間と表記）に基づいて、視聴機器において予測対象コンテンツが視聴されたか否かが判定される。この場合、視聴時間が予め定められた値以上であれば、視聴機器において予測対象コンテンツが視聴されたと判定されるものとする。具体的には、視聴時間が３０分以上である場合には、視聴機器において予測対象コンテンツが視聴されたものと判定することができる。また、予測対象コンテンツの開始から終了までの時間に対する視聴時間の割合が０．５以上である場合には、視聴機器において予測対象コンテンツが視聴されたものと判定されてもよい。
【００５２】
すなわち、ステップＳ２においては、予測対象コンテンツＩＤに対応づけて視聴ログに含まれている機器ＩＤによって識別される視聴機器であって、予測対象コンテンツが視聴されたと判定された視聴機器が特定される。なお、ステップＳ２においては、複数の視聴機器が特定されても構わない。
【００５３】
なお、本実施形態におけるコンテンツは、例えば１の番組で構成されるコンテンツ以外に、例えば連続ドラマのような複数の番組で構成されるコンテンツ（以下、シリーズコンテンツと表記）を含む。シリーズコンテンツの場合は、当該シリーズコンテンツを構成する複数の番組のうちの予め定められた数の番組が視聴されたと判定された場合に、当該シリーズコンテンツが視聴されたと判定されるものとする。
【００５４】
次に、ステップＳ２において特定された視聴機器の各々について、ステップＳ３〜Ｓ７の処理が実行される。以下の説明においては、この処理の対象となる視聴機器を対象視聴機器と称する。
【００５５】
この場合、コンテンツ評価予測部１３２は、視聴ログ格納部１１に格納されている視聴ログ（第２の視聴ログ）に基づいて、対象視聴機器において視聴されたコンテンツ（以下、視聴コンテンツと表記）を特定する（ステップＳ３）。具体的には、コンテンツ評価予測部１３２は、対象視聴機器を識別するための機器ＩＤに対応づけて視聴ログに含まれているコンテンツＩＤによって識別されるコンテンツ（第２のコンテンツ）であって、上記したステップＳ２と同様に当該視聴機器において視聴されていたと判定されたコンテンツを、視聴コンテンツとして特定する。なお、ステップＳ３においては、複数の視聴コンテンツが特定されても構わない。
【００５６】
以下、ステップＳ３において特定された視聴コンテンツの各々について、ステップＳ４及びＳ５の処理が実行される。以下の説明においては、この処理の対象となる視聴コンテンツを対象視聴コンテンツと称する。
【００５７】
この場合、コンテンツ評価予測部１３２は、評価情報格納部１２に格納されている評価情報に基づいて、過去に対象視聴コンテンツが海外で放送されているか否かを判定する（ステップＳ４）。ステップＳ４においては、対象視聴コンテンツを識別するためのコンテンツＩＤを含む評価情報が評価情報格納部１２に格納されている場合には、対象視聴コンテンツが過去に海外で放送されていると判定される。一方、対象視聴コンテンツを識別するためのコンテンツＩＤを含む評価情報が評価情報格納部１２に格納されていない場合には、対象視聴コンテンツが過去に海外で放送されていないと判定される。
【００５８】
ステップＳ４において過去に海外で放送されていないと判定された場合（ステップＳ４のＮＯ）、後述するステップＳ６の処理が実行される。
【００５９】
一方、ステップＳ４において過去に海外で放送されていると判定された場合（ステップＳ４のＹＥＳ）、コンテンツ評価予測部１３２は、対象視聴コンテンツを識別するためのコンテンツＩＤに対応づけて評価情報に含まれる評価値を取得する（ステップＳ５）。
【００６０】
上記したステップＳ４において過去に海外で放送されていないと判定された場合、及びステップＳ５の処理が実行された場合、ステップＳ３において特定された全ての視聴コンテンツについてステップＳ４及びＳ５の処理が実行されたか否かが判定される（ステップＳ６）。
【００６１】
全ての視聴コンテンツについて処理が実行されていないと判定された場合（ステップＳ６のＮＯ）、ステップＳ４に戻って処理が繰り返される。この場合、処理が実行されていない視聴コンテンツを対象視聴コンテンツとしてステップＳ４及びＳ５の処理が実行される。
【００６２】
このように全ての視聴コンテンツについてステップＳ４及びＳ５の処理が実行されることにより、視聴コンテンツ（つまり、対象視聴機器において視聴されたコンテンツ）のうち、海外で放送された視聴コンテンツに対する当該海外での評価を表す評価値（以下、視聴コンテンツに対する海外での評価値と表記）が取得される。
【００６３】
ステップＳ６において全ての視聴コンテンツについて処理が実行されたと判定された場合（ステップＳ６のＹＥＳ）、コンテンツ評価予測部１３２は、ステップＳ５において取得された評価値に基づいて、対象視聴機器の評価値を算出する（ステップＳ７）。この場合、コンテンツ評価予測部１３２は、ステップＳ５において取得された評価値（つまり、対象視聴機器において視聴された視聴コンテンツの各々に対する海外での評価値）の平均値を対象視聴機器の評価値として算出する。
【００６４】
これによれば、海外での評価が高いコンテンツが対象視聴機器において視聴されている場合には、当該対象視聴機器の評価値は高くなる。一方、海外での評価が低いコンテンツが対象視聴機器において視聴されている場合には、当該対象視聴機器の評価値は低くなる。
【００６５】
ステップＳ７の処理が実行されると、ステップＳ２において特定された全ての視聴機器について上記したステップＳ３〜Ｓ７の処理が実行されたか否かが判定される（ステップＳ８）。
【００６６】
全ての視聴機器について処理が実行されていないと判定された場合（ステップＳ８のＮＯ）、ステップＳ３に戻って処理が繰り返される。この場合、処理が実行されていない視聴機器を対象視聴機器としてステップＳ３〜Ｓ７の処理が実行される。
【００６７】
このように全ての視聴機器についてステップＳ３〜Ｓ７の処理が実行されることにより、予測対象コンテンツが視聴された各視聴機器の評価値が算出される。
【００６８】
ステップＳ８において全ての視聴機器について処理が実行されたと判定された場合（ステップＳ８のＹＥＳ）、コンテンツ評価予測部１３２は、ステップＳ７において算出された各視聴機器の評価値に基づいて、予測対象コンテンツに対する予測評価値を算出する（ステップＳ９）。この場合、コンテンツ評価予測部１３２は、予測対象コンテンツに対する予測評価値として、上記した各視聴機器の評価値の平均値を算出する。
【００６９】
上記した図４に示す処理によれば、予測対象コンテンツが視聴された視聴機器の評価値が高い場合には高い予測評価値が算出され、予測対象コンテンツが視聴されている視聴機器の評価値が低い場合には低い予測評価値が算出される。
【００７０】
次に、図５を参照して、本実施形態において算出される予測評価値について具体的に説明する。
【００７１】
まず、図５の上段に示す表１５１は、過去に海外で放送されたコンテンツ（を識別するためのコンテンツＩＤ）と、当該コンテンツに対する海外での評価値と、当該コンテンツが国内で放送された際に当該コンテンツが視聴された視聴機器（を識別するための機器ＩＤ）とを示す。
【００７２】
この表１５１によれば、コンテンツＩＤ「コンテンツＸ」によって識別されるコンテンツ（以下、単にコンテンツＸと表記）に対する海外での評価値は１００であり、当該コンテンツが国内で放送された際に当該コンテンツが視聴された視聴機器が機器ＩＤ「Ｄ１、Ｄ５、Ｄ６、Ｄ７」の各々によって識別される視聴機器（以下、視聴機器Ｄ１、Ｄ５、Ｄ６、Ｄ７と表記）であることが示されている。
【００７３】
また、表１５１によれば、コンテンツＩＤ「コンテンツＹ」によって識別されるコンテンツ（以下、単にコンテンツＹと表記）に対する海外での評価値は１０であり、当該コンテンツが国内で放送された際に当該コンテンツが視聴された視聴機器が機器ＩＤ「Ｄ２、Ｄ３、Ｄ４」の各々によって識別される視聴機器（以下、視聴機器Ｄ２、Ｄ３、Ｄ４と表記）であることが示されている。
【００７４】
ここで、国内で放送されたコンテンツであって、まだ海外で放送されていないコンテンツである、コンテンツＩＤ「コンテンツＡ」によって識別されるコンテンツ（以下、単にコンテンツＡと表記）に対する予測評価値を算出する場合について説明する。
【００７５】
ここでは、図５の下段の表１５２に示されているように、コンテンツＡが国内で放送された際に当該コンテンツＡが視聴された視聴機器は、視聴機器Ｄ１、Ｄ２、Ｄ５及びＤ６であるものとする
上記した表１５１によれば、視聴機器Ｄ１において視聴されたコンテンツＸに対する海外での評価値は１００である。視聴機器Ｄ１においてコンテンツＸ以外に海外で放送されたコンテンツが視聴されていない場合には、視聴機器Ｄ１の評価値は１００となる。ここでは、説明の簡素化のために、視聴機器Ｄ１においては海外で放送されたコンテンツのうちのコンテンツＸのみが視聴されているものとして説明したが、当該視聴機器Ｄ１において海外で放送されたコンテンツが複数視聴されている場合には、当該複数のコンテンツの各々に対する海外での評価値の平均が視聴機器Ｄ１の評価値となる。
【００７６】
なお、詳細な説明は省略するが、コンテンツＡが視聴された他の視聴機器Ｄ２、Ｄ５及びＤ６の各々の評価値は、それぞれ１０、１００及び１００となる。
【００７７】
コンテンツＡに対する予測評価値は、上記した視聴機器Ｄ１、Ｄ２、Ｄ５及びＤ６（つまり、視聴者がコンテンツＡを視聴した視聴機器）の評価値の平均値とする。この場合、コンテンツＡに対する予測評価値は、表１５２に示すように、視聴機器Ｄ１の評価値１００、視聴機器Ｄ２の評価値１０、視聴機器Ｄ５の評価値１００及び視聴機器Ｄ６の評価値１００の平均値、すなわち、７７．５となる。
【００７８】
次に、国内で放送されたコンテンツであって、まだ海外で放送されていないコンテンツである、コンテンツＩＤ「コンテンツＢ」によって識別されるコンテンツ（以下、単にコンテンツＢと表記）に対する予測評価値を算出する場合について説明する。
【００７９】
ここでは、表１５２に示されているように、コンテンツＢが国内で放送された際にコンテンツＢが視聴された視聴機器は、視聴機器Ｄ３及びＤ４であるものとする。
【００８０】
上記した表１５１によれば、視聴機器Ｄ３において視聴されたコンテンツＹに対する海外での評価値は１０である。視聴機器Ｄ３においてコンテンツＹ以外に海外で放送されたコンテンツが視聴されていない場合には、視聴機器Ｄ３の評価値は１０となる。
【００８１】
また、コンテンツＢが視聴された視聴機器Ｄ４の評価値は、視聴機器Ｄ３と同様に１０である。
【００８２】
コンテンツＢに対する予測評価値は、上記した視聴機器Ｄ３及びＤ４（つまり、視聴者がコンテンツＢを視聴した視聴機器）の評価値の平均値とする。この場合、コンテンツＢに対する予測評価値は、表１５２に示すように、視聴機器Ｄ３の評価値１０及び視聴機器Ｄ４の評価値１０の平均値、すなわち、１０となる。
【００８３】
上記したようなコンテンツＡ及びコンテンツＢに対する予測評価値によれば、例えばコンテンツＡは海外で高く評価されることを予測することができ、コンテンツＢは海外では高く評価されないことを予測することができる。
【００８４】
上記したように本実施形態においては、国内（第１の地域）で放送されたコンテンツが視聴された視聴機器を識別するための機器ＩＤを含む視聴ログ（第１及び第２の視聴ログ）を格納する視聴ログ格納部１１と、過去に海外（第２の地域）で放送されたコンテンツ（第２のコンテンツ）に対する海外での評価を表す評価値を含む評価情報を格納する評価情報格納部１２とを備え、当該視聴ログ及び評価情報に含まれる評価値（評価予測モデル）に基づいて、予測対象コンテンツ（第１のコンテンツ）に対する海外での予測評価値を算出する。
【００８５】
具体的には、予測対象コンテンツが視聴された視聴機器において視聴された視聴コンテンツを特定し、当該視聴コンテンツに対する海外での評価値を取得し、当該取得された評価値に基づいて予測評価値を算出する。
【００８６】
本実施形態においては、このような構成により、海外で高く評価されたコンテンツが視聴された視聴機器において予測対象コンテンツが視聴されている場合には、予測評価値を高く算出することができる。すなわち、本実施形態においては、海外で高く評価されるコンテンツを視聴した視聴者が視聴するコンテンツは同様に海外で高く評価されるという予測に基づいて予測評価値を算出するため、例えば単に国内での評価（視聴率またはレビュー）等を用いて海外での評価を予測する場合と比較して、異なる地域での評価の差を考慮した予測を行うことが可能となり、当該予測精度を向上させることが可能となる。
【００８７】
本実施形態において算出された予測評価値は、国内で放送されたコンテンツの海外への売り込み等を行う際の客観的な指標として用いることができる。
【００８８】
なお、本実施形態においては、第１の地域が例えば国内であり、第２の地域が例えば海外であるものとして主に説明したが、異なる地域であれば第１及び第２の地域は国内及び国外以外の地域であっても構わない。具体的には、例えば第１の地域が関東等の地域であり、第２の地域が関東で放送されているコンテンツ（番組）が放送されていない日本国内の他の地域であっても構わない。
【００８９】
すなわち、本実施形態は、第１の地域で放送されているコンテンツに対する、当該コンテンツが放送されていない第２の地域での評価を予測する場合であれば適用可能である。以下の実施形態についても同様である。
【００９０】
（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態について説明する。図６は、本実施形態に係るコンテンツ評価装置の構成の一例を示すブロック図である。なお、図６においては、前述した図１と同様の部分には同一参照符号を付してその詳しい説明を省略する。ここでは、図１と異なる部分について主に述べる。
【００９１】
なお、本実施形態においては、視聴機器（においてコンテンツを視聴する視聴者）に関する属性情報（機器情報）に基づく特徴量と当該コンテンツに対する海外での評価値との関係に基づいて予測評価値を算出する点が、前述した第１の実施形態とは異なる。
【００９２】
図６に示すコンテンツ評価装置２０は、属性情報格納部２１及び処理部２２を含む。本実施形態において、属性情報格納部２１は、コンテンツ評価装置２０に備えられるＨＤ及びＳＳＤのような記憶装置を用いて実現される。また、処理部２２は、記憶装置に格納されたプログラムを実行するコンテンツ評価装置２０に備えられるコンピュータ（例えば、プロセッサ等）によって実現される。
【００９３】
属性情報格納部２１には、視聴ログが収集される視聴機器に関する情報（以下、属性情報と表記）が予め格納されている。属性情報には、視聴機器においてコンテンツを視聴する視聴者のデモグラフィック属性及び当該視聴機器において視聴されるコンテンツのジャンル属性等が含まれる。
【００９４】
処理部２２は、視聴ログ格納部１１に格納されている視聴ログ、評価情報格納部１２に格納されている評価情報及び属性情報格納部２１に格納されている属性情報を分析して、国内で放送されたコンテンツが海外で放送される前に、当該コンテンツに対する海外での評価を予測する処理を実行する。
【００９５】
処理部２２は、評価予測モデル生成部２２１及びコンテンツ評価予測部２２２を含む。評価予測モデル生成部２２１は、コンテンツＩＤ取得部１３１によって取得されたコンテンツＩＤによって識別されるコンテンツ（予測対象コンテンツ）に対する予測評価値を算出する際に用いられる評価予測モデルを生成する。評価予測モデル生成部２２１は、コンテンツ毎に、属性情報格納部２１に格納されている属性情報に基づいて当該コンテンツが視聴された視聴機器の集合における特徴量を算出する。評価予測モデル生成部２２１は、このようにコンテンツ毎に算出された特徴量と当該コンテンツに対する海外での評価値との関係が定義された評価予測モデルを生成する。
【００９６】
コンテンツ評価予測部２２２は、評価予測モデル生成部２２１によって生成された評価予測モデルを用いて予測対象コンテンツに対する予測評価値を算出する。
【００９７】
図７は、図６に示す属性情報格納部２１に格納されている属性情報のデータ構造の一例を示す。属性情報格納部２１に格納されている属性情報には、機器ＩＤに対応づけて、例えばデモグラフィック属性及びジャンル属性が含まれる。
【００９８】
デモグラフィック属性は、当該デモグラフィック属性に対応づけられている機器ＩＤによって識別される視聴機器においてコンテンツを視聴する視聴者の属性（人口統計学的属性）であり、例えば年齢及び性別等を含む。なお、デモグラフィック属性としては、年齢及び性別以外の属性（例えば、視聴者が住んでいる地域等）が含まれていてもよい。
【００９９】
ジャンル属性は、当該ジャンル属性に対応づけられている機器ＩＤによって識別される視聴機器において視聴されたコンテンツのジャンルに関する属性であり、例えばスポーツ及びドラマ等（のジャンル）が含まれる。なお、ジャンル属性としては、スポーツ及びドラマ以外の属性（例えば、教育及び娯楽等）が含まれていてもよい。なお、属性情報において、ジャンル属性は、機器ＩＤによって識別される視聴機器において視聴されたコンテンツのうち、当該ジャンル（属性）に属するコンテンツの割合を示すものとする。
【０１００】
図７に示す例では、属性情報格納部２１には、属性情報２１１及び２１２を含む複数の属性情報が格納されている。
【０１０１】
具体的には、属性情報２１１には、機器ＩＤ「Ｄ１」に対応づけて、年齢「２５」及び性別「女性」を含むデモグラフィック属性と、スポーツ「０．１」及びドラマ「０．６」を含むジャンル属性とが含まれている。この属性情報２１１に含まれるデモグラフィック属性によれば、機器ＩＤ「Ｄ１」によって識別される視聴機器においてコンテンツを視聴する視聴者の年齢が２５歳であり、当該視聴者の性別が女性であることが示されている。また、属性情報２１１に含まれるジャンル属性によれば、機器ＩＤ「Ｄ１」によって識別される視聴機器において視聴されたコンテンツのうち、スポーツのジャンルに属するコンテンツの割合が０．１であり、ドラマのジャンルに属するコンテンツの割合が０．６であることが示されている。
【０１０２】
また、属性情報２１２には、機器ＩＤ「Ｄ２」に対応づけて、年齢「４０」及び性別「男性」を含むデモグラフィック属性と、スポーツ「０．５」及びドラマ「０．２」を含むジャンル属性とが含まれている。この属性情報２１２に含まれるデモグラフィック属性によれば、機器ＩＤ「Ｄ２」によって識別される視聴機器においてコンテンツを視聴する視聴者の年齢が４０歳であり、当該視聴者の性別が男性であることが示されている。また、属性情報２１２に含まれるジャンル属性によれば、機器ＩＤ「Ｄ２」によって識別される視聴機器において視聴されたコンテンツのうち、スポーツのジャンルに属するコンテンツの割合が０．５であり、ドラマのジャンルに属するコンテンツの割合が０．２であることが示されている。
【０１０３】
ここでは詳しい説明を省略するが、属性情報格納部２１には、属性情報２１１及び２１２以外にも、視聴機器に視聴ログが収集される全ての視聴機器に関する属性情報が格納されている。
【０１０４】
ここで、本実施形態においては、予測対象コンテンツに対する予測評価値が算出される前に、上記した評価予測モデルを生成しておく必要がある。
【０１０５】
以下、図８のフローチャートを参照して、評価予測モデルの生成処理について説明する。図８に示す処理においては、国内及び海外の双方で放送されたコンテンツの各々について以下のステップＳ１１〜Ｓ１４の処理が実行される。以下の図８に関する説明において、この処理の対象となるコンテンツを対象コンテンツと称する。
【０１０６】
まず、評価予測モデル生成部２２１は、評価情報格納部１２に格納されている評価情報に基づいて、対象コンテンツに対する海外での評価値を取得する（ステップＳ１１）。この場合、評価予測モデル生成部２２１は、対象コンテンツを識別するためのコンテンツＩＤに対応づけて評価情報に含まれる評価値を取得する。
【０１０７】
次に、評価予測モデル生成部２２１は、視聴ログ格納部１１に格納されている視聴ログに基づいて、国内において対象コンテンツが視聴された視聴機器を特定する（ステップＳ１２）。なお、ステップＳ１２においては、対象コンテンツを識別するためのコンテンツＩＤに対応づけて視聴ログに含まれている機器ＩＤによって識別される視聴機器であって、当該対象コンテンツが視聴されたと判定された視聴機器が特定される。この対象コンテンツが視聴されたか否かの判定処理については、前述した第１の実施形態において説明した通りであるため、ここではその詳しい説明を省略する。ステップＳ１２においては、複数の視聴機器が特定されても構わない。
【０１０８】
評価予測モデル生成部２２１は、ステップＳ１２において特定された視聴機器の各々に関する属性情報（第２の属性情報）を属性情報格納部２１から取得する（ステップＳ１３）。この場合、評価予測モデル生成部２２１は、ステップＳ１２において特定された視聴機器を識別するための機器ＩＤを含む属性情報を取得する。
【０１０９】
評価予測モデル生成部２２１は、ステップＳ１１において取得された評価値及びステップＳ１３において取得された属性情報に基づいて、対象コンテンツが視聴された視聴機器の集合（ステップＳ１２において特定された視聴機器の集合）の特徴を表す特徴情報を生成する（ステップＳ１４）。
【０１１０】
ここで、ステップＳ１３において図７に示すデータ構造の属性情報が取得された場合を想定する。この場合、評価予測モデル生成部２２１は、ステップＳ１３において取得された属性情報の各々に含まれる年齢に基づいて、上記した視聴機器の集合における年齢の平均値を算出する。また、評価予測モデル生成部２２１は、ステップＳ１３において取得された属性情報の各々に含まれる性別に基づいて、上記した視聴機器の集合における男性の割合及び女性の割合を算出する。更に、評価予測モデル生成部２２１は、ステップＳ１３において取得された属性情報の各々に含まれるスポーツ（各視聴機器において視聴されたスポーツのジャンルに属するコンテンツの割合）に基づいて、上記した視聴機器の集合における当該割合の平均値（以下、スポーツ嗜好率と表記）を算出する。同様に、評価予測モデル生成部２２１は、ステップＳ１３において取得された属性情報の各々に含まれるドラマ（各視聴機器において視聴されたドラマのジャンルに属するコンテンツの割合）に基づいて、上記した視聴機器の集合における当該割合の平均値（以下、ドラマ嗜好率と表記）を算出する。
【０１１１】
ここで算出された視聴機器の集合における年齢の平均値、男性の割合及び女性の割合、スポーツ嗜好率及びドラマ嗜好率は、当該視聴機器の集合における特徴量に相当する。
【０１１２】
評価予測モデル生成部２２１は、ステップＳ１１において取得された評価値と、上記したように算出された特徴量（視聴機器の集合における年齢の平均値、男性の割合及び女性の割合、スポーツ嗜好率及びドラマ嗜好率）を含む特徴情報を生成する。
【０１１３】
ステップＳ１４の処理が実行されると、国内及び海外の双方で放送された全てのコンテンツについてステップＳ１１〜Ｓ１４の処理が実行されたか否かが判定される（ステップＳ１５）。
【０１１４】
全てのコンテンツについて処理が実行されていないと判定された場合（ステップＳ１５のＮＯ）、ステップＳ１１に戻って処理が繰り返される。この場合、処理が実行されていなコンテンツ対象コンテンツとしてステップＳ１１〜Ｓ１４の処理が実行される。
【０１１５】
このように全てのコンテンツについてステップＳ１１〜Ｓ１４の処理が実行されることにより、図９に示すような各コンテンツが視聴された視聴機器の集合の特徴を表す特徴情報が生成される。
【０１１６】
なお、図９には、コンテンツＩＤ「コンテンツＸ」によって識別されるコンテンツ（以下、コンテンツＸと表記）が視聴された視聴機器の集合の特徴を表す特徴情報３０１及びコンテンツＩＤ「コンテンツＹ」によって識別されるコンテンツ（以下、コンテンツＹと表記）が視聴された視聴機器の集合の特徴を表す特徴情報３０２が示されている。
【０１１７】
特徴情報３０１には、例えばコンテンツＩＤ「コンテンツＸ」に対応づけて、評価値「１００」、年齢「２５．０」、男性／女性比率「０．２／０．８」、スポーツ嗜好率「０．４８」及びドラマ嗜好率「０．７６」が含まれている。この特徴情報３０１よれば、コンテンツＸに対する海外での評価値が１００であることが示されている。また、コンテンツＸが視聴された視聴機器の集合における年齢の平均値が２５．０歳であることが示されている。更に、コンテンツＸが視聴された視聴機器の集合における、男性の割合（視聴者が男性である割合）が０．２であり、女性の割合（視聴者が女性である割合）が０．８であることが示されている。また、コンテンツＸが視聴された視聴機器の集合における、スポーツ嗜好率（当該視聴機器の集合において視聴されたスポーツのジャンルに属するコンテンツの割合の平均値）が０．４８であり、ドラマ嗜好率（当該視聴機器の集合において視聴されたドラマのジャンルに属するコンテンツの割合の平均値）が０．７６であることが示されている。
【０１１８】
特徴情報３０２には、例えばコンテンツＩＤ「コンテンツＹ」に対応づけて、評価値「１０」、年齢「４８．０」、男性／女性比率「０．７／０．３」、スポーツ嗜好率「０．６５」及びドラマ嗜好率「０．１６」が含まれている。この特徴情報３０２よれば、コンテンツＹに対する海外での評価値が１０であることが示されている。また、コンテンツＹが視聴された視聴機器の集合における年齢の平均値が４８．０歳であることが示されている。更に、コンテンツＹが視聴された視聴機器の集合における、男性の割合が０．７であり、女性の割合が０．３であることが示されている。また、コンテンツＹが視聴された視聴機器の集合における、スポーツ嗜好率が０．６５であり、ドラマ嗜好率が０．１６であることが示されている。
【０１１９】
再び図８に戻ると、ステップＳ１５において全てのコンテンツについて処理が実行されたと判定された場合（ステップＳ１５のＹＥＳ）、評価予測モデル生成部２２１は、上記した図９に示すような各コンテンツが視聴された視聴機器の集合の特徴を表す特徴情報に基づいて、評価予測モデルを生成する（ステップＳ１６）。
【０１２０】
ステップＳ１６において、評価予測モデル生成部２２１は、例えば決定木またはＳＶＭ（Support Vector Machine）と称される機械学習手法により評価予測モデルを生成する。これによれば、上記した各コンテンツが視聴された視聴機器の集合における特徴量と当該コンテンツに対する海外での評価値との関係が定義された評価予測モデルが生成される。
【０１２１】
なお、評価予測モデルは、例えば視聴ログ格納部１１に対する視聴ログの蓄積、評価情報格納部１２に格納されている評価情報の蓄積、または属性情報の更新及び追加等に応じて図８に示す処理が定期的に実行されることによって、適宜更新されるものとする。
【０１２２】
本実施形態においては、図８に示す処理において生成された評価予測モデルにより、国内で放送されたコンテンツであって、まだ海外で放送されていないコンテンツ（以下、予測対象コンテンツと表記）に対する海外での予測評価値を算出する。
【０１２３】
次に、図１０のフローチャートを参照して、予測対象コンテンツに対する海外での予測評価値を算出する処理について説明する。
【０１２４】
まず、処理部１３に含まれるコンテンツＩＤ取得部１３１は、予測対象コンテンツを識別するためのコンテンツＩＤを取得する（ステップＳ２１）。なお、ステップＳ２１においては、例えば分析者等によって指定されたコンテンツＩＤが取得されてもよいし、海外で放送予定のコンテンツを識別するためのコンテンツＩＤが順次取得されてもよい。
【０１２５】
次に、処理部１３に含まれるコンテンツ評価予測部２２２は、視聴ログ格納部１１に格納されている視聴ログに基づいて、国内において予測対象コンテンツが視聴された視聴機器を特定する（ステップＳ２２）。なお、ステップＳ２２の処理は、上記した図８に示すステップＳ１２の処理と同様の処理である。
【０１２６】
コンテンツ評価予測部２２２は、ステップＳ２２において特定された視聴機器の各々に関する属性情報（第１の属性情報）を属性情報格納部２１から取得する（ステップＳ２３）。なお、ステップＳ２３の処理は、上記した図８に示すステップＳ１３の処理と同様の処理である。
【０１２７】
また、コンテンツ評価予測部２２２は、ステップＳ２３において取得された属性情報に基づいて、予測対象コンテンツが視聴された視聴機器の集合（ステップＳ２２において特定された視聴機器の集合）における特徴量を算出する（ステップＳ２４）。
【０１２８】
この場合、コンテンツ評価予測部２２２は、上記した図８に示すステップＳ１４の処理と同様に、予測対象コンテンツが視聴された視聴機器の集合における、年齢の平均値、男性の割合及び女性の割合、スポーツ嗜好率及びドラマ嗜好率を特徴量として算出する。
【０１２９】
コンテンツ評価予測部２２２は、上記した図８に示す処理において評価予測モデル生成部２２１によって生成された評価予測モデルに対してステップＳ２４において算出された特徴量を適用することにより、上記した予測対象コンテンツに対する海外での予測評価値を算出する（ステップＳ２５）。これによれば、例えばステップＳ２４において算出された特徴量に類似する特徴量の視聴機器の集合において視聴されたコンテンツに対する海外での評価値に基づく値が予測評価値として算出される。
【０１３０】
上記したように本実施形態においては、各コンテンツが視聴された視聴機器の集合における特徴量と当該コンテンツに対する海外での評価値との関係が定義された評価予測モデルに、予測対象コンテンツが視聴された視聴機器の集合における特徴量を適用することによって予測評価値を算出する。
【０１３１】
本実施形態においては、評価予測モデルにより、海外での評価値に応じた視聴機器の集合の特徴量（の傾向）に基づいて予測評価値を算出することができるため、異なる地域での評価の差を考慮した予測を行うことが可能となり、当該予測精度を向上させることが可能となる。
【０１３２】
なお、本実施形態においては、評価予測モデルを生成する際に、例えば各コンテンツに対する国内での評価値を利用しても構わない。具体的には、例えば国内での評価値が高いコンテンツに対する海外での評価値が低い場合を想定する。このようなコンテンツが視聴された視聴機器の集合における特徴量と予測対象コンテンツが視聴された視聴機器の集合における特徴量とが類似する場合には、マイナスの重みをかけた評価値が出力されるような評価予測モデルが生成されるようにしてもよい。
【０１３３】
また、評価予測モデルの生成には、各コンテンツが属するジャンルや当該コンテンツに出演する出演者等の他の情報（メタ情報）が利用されても構わない。このような情報を利用することで、より詳細な分析を行うことができ、予測精度を更に向上させることが可能となる。
【０１３４】
以上述べた少なくとも１つの実施形態によれば、異なる地域で放送されるコンテンツの評価を予測することが可能なコンテンツ評価装置、コンテンツ評価方法及びプログラムを提供することができる。
【０１３５】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。  
【符号の説明】
【０１３６】
１０，２０…コンテンツ評価装置、１１…視聴ログ格納部、１２…評価情報格納部、１３，２２…処理部、１３１…コンテンツＩＤ取得部、１３２，２２２…コンテンツ評価予測部、２２１…評価予測モデル生成部。
【図１】
2018156578.tif 000003
【図２】
2018156578.tif 000004
【図３】
2018156578.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2018156578.tif 000009
【図８】
2018156578.tif 000010
【図９】
2018156578.tif 000011
【図１０】
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