(57)【要約】【課題】ユーザによるコンテンツの視聴を適切に判定すること。【解決手段】本願に係る判定装置は、取得部と、推定部と、判定部とを有する。取得部は、センサにより検知されたセンサ情報を取得する。推定部は、取得部により取得されたセンサ情報を用いて、センサの周囲において出力されるコンテンツを推定する。判定部は、センサ情報を用いて推定されるユーザの状況に基づいて、ユーザがコンテンツの視聴に関する条件を満たすかを判定する。【選択図】図３
2019036190.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサにより検知されたセンサ情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記センサ情報を用いて、前記センサの周囲において出力されるコンテンツを推定する推定部と、
前記センサ情報を用いて推定されるユーザの状況に基づいて、前記ユーザが前記コンテンツの視聴に関する条件を満たすかを判定する判定部と、
を備えたことを特徴とする判定装置。
【請求項２】
前記判定部は、
前記ユーザの状況に関するコンテキストに基づいて、前記ユーザが前記コンテンツの視聴に関する条件を満たすかを判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の判定装置。
【請求項３】
前記判定部は、
前記コンテンツ出力時における前記ユーザの状況に基づいて、前記ユーザが前記コンテンツの視聴に関する条件を満たすかを判定する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の判定装置。
【請求項４】
前記判定部は、
前記ユーザの状況が前記コンテンツに注目可能と推定される状況である場合、前記ユーザにより前記コンテンツが視聴されたと判定する
ことを特徴とする請求項２または請求項３に記載の判定装置。
【請求項５】
前記判定部は、
前記ユーザの状況が所定の行動を行っていない状況である場合、前記ユーザにより前記コンテンツが視聴されたと判定する
ことを特徴とする請求項４に記載の判定装置。
【請求項６】
前記判定部は、
前記ユーザの状況が前記コンテンツに注目不可と推定される状況である場合、前記ユーザにより前記コンテンツが視聴されなかったと判定する
ことを特徴とする請求項２〜５のいずれか１項に記載の判定装置。
【請求項７】
前記判定部は、
前記ユーザの状況が所定の行動中の状況である場合、前記ユーザにより前記コンテンツが視聴されなかったと判定する
ことを特徴とする請求項３に記載の判定装置。
【請求項８】
前記取得部は、
マイクにより検知された音声情報を含む前記センサ情報を取得し、
前記推定部は、
前記音声情報を用いて前記コンテンツを推定し、
前記判定部は、
前記音声情報を用いて推定されるコンテキストに基づいて、ユーザが前記コンテンツの視聴に関する条件を満たすかを判定する
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の判定装置。
【請求項９】
前記推定部は、
前記センサ情報を用いて複数ユーザの各々の状況を推定し、
前記判定部は、
前記複数ユーザの各々の状況に基づいて、複数ユーザの各々による前記コンテンツの視聴に関する条件を満たすかを判定する
ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載の判定装置。
【請求項１０】
前記判定部により判定された前記ユーザが前記コンテンツの視聴に関する条件を満たすかに関する判定情報を用いて、サービスを提供する提供部、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜９のいずれか１項に記載の判定装置。
【請求項１１】
前記提供部は、
前記判定情報に基づく前記コンテンツの視聴に関する統計的情報を、前記コンテンツに関連する事業者に提供する
ことを特徴とする請求項１０に記載の判定装置。
【請求項１２】
前記提供部は、
前記コンテンツを視聴したユーザの属性情報を含む前記統計的情報を、前記コンテンツに関連する事業者に提供する
ことを特徴とする請求項１１に記載の判定装置。
【請求項１３】
前記提供部は、
前記判定情報により前記コンテンツを視聴したと推定されるユーザである視聴ユーザに対して、所定のインセンティブを提供する
ことを特徴とする請求項１０〜１２のいずれか１項に記載の判定装置。
【請求項１４】
前記提供部は、
前記視聴ユーザに対して、前記コンテンツに関する前記所定のインセンティブを提供する
ことを特徴とする請求項１３に記載の判定装置。
【請求項１５】
前記提供部は、
前記視聴ユーザに対して、所定のサービスにおけるポイントを提供する
ことを特徴とする請求項１３または１４に記載の判定装置。
【請求項１６】
前記提供部は、
前記視聴ユーザに対して、クーポンを提供する
ことを特徴とする請求項１３〜１５いずれか１項に記載の判定装置。
【請求項１７】
前記推定部は、
前記取得部により取得された前記センサ情報を用いて、前記センサの周囲において出力される広告を推定し、
前記判定部は、
前記センサ情報を用いて推定されるユーザの状況に基づいて、ユーザが前記広告の視聴に関する条件を満たすかを判定する
ことを特徴とする請求項１〜１６いずれか１項に記載の判定装置。
【請求項１８】
コンピュータが実行する判定方法であって、
センサにより検知されたセンサ情報を取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された前記センサ情報を用いて、前記センサの周囲において出力されるコンテンツを推定する推定工程と、
前記センサ情報を用いて推定されるユーザの状況に基づいて、前記ユーザが前記コンテンツの視聴に関する条件を満たすかを判定する判定工程と、
を含んだことを特徴とする判定方法。
【請求項１９】
センサにより検知されたセンサ情報を取得する取得手順と、
前記取得手順により取得された前記センサ情報を用いて、前記センサの周囲において出力されるコンテンツを推定する推定手順と、
前記センサ情報を用いて推定されるユーザの状況に基づいて、前記ユーザが前記コンテンツの視聴に関する条件を満たすかを判定する判定手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、判定装置、判定方法、及び判定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ユーザのコンテンツの視聴に関する情報の収集に関する種々の技術が提供されている。例えば、音声透かしの手法によりコンテンツを識別する技術が提供されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−３８４５５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、上記の従来技術ではユーザによるコンテンツの視聴を適切に判定することが難しい。例えば、音声透かしの手法によりコンテンツを識別するだけでは、コンテンツを特定することはできるが、そのコンテンツをユーザが視聴しているかを判定することができず、ユーザによるコンテンツの視聴を適切に判定することが難しい。
【０００５】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザによるコンテンツの視聴を適切に判定する判定装置、判定方法、及び判定プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願に係る判定装置は、センサにより検知されたセンサ情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された前記センサ情報を用いて、前記センサの周囲において出力されるコンテンツを推定する推定部と、前記センサ情報を用いて推定されるユーザの状況に基づいて、前記ユーザが前記コンテンツの視聴に関する条件を満たすかを判定する判定部と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
実施形態の一態様によれば、ユーザによるコンテンツの視聴を適切に判定することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態に係る判定処理の一例を示す図である。
【図２】図２は、実施形態に係る判定システムの構成例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態に係る判定装置の構成例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係る推定情報記憶部の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施形態に係る広告情報記憶部の一例を示す図である。
【図７】図７は、実施形態に係る履歴情報記憶部の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施形態に係る視聴情報記憶部の一例を示す図である。
【図９】図９は、実施形態に係る判定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、実施形態に係るサービス提供の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、実施形態に係るサービス提供の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、判定装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、本願に係る判定装置、判定方法、及び判定プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る判定装置、判定方法、及び判定プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【００１０】
（実施形態）
〔１．判定処理〕
まず、実施形態に係る判定処理について説明する。図１は、実施形態に係る判定処理の一例を示す図である。図１に示す判定装置１００は、センサを有するスマートスピーカＡＰ１１により検知されたセンサ情報を用いて、スマートスピーカＡＰ１１の周囲において出力されるコンテンツを推定する。また、判定装置１００は、センサ情報を用いて推定されるコンテキストに基づいて、ユーザがコンテンツの視聴に関する条件を満たすかを判定する。図１の例では、スマートスピーカＡＰ１１が検知した周囲の音声情報（以下、単に「音声」ともいう）をセンサ情報として用いる場合を示す。なお、ここでいうセンサ情報には、コンテキストの推定に利用可能な種々の情報が含まれてもよい。例えば、センサ情報には、画像センサ等の各種のセンサにより検知される種々のセンサ情報が含まれてもよい。また、図１の例では、コンテンツの一例として広告コンテンツ（以下、「広告」ともいう）を示すが、視聴判定の対象となるコンテンツは広告に限らず、音声情報を含む種々のコンテンツであってもよい。
【００１１】
〔判定システムの構成〕
図１の説明に先立って、図２を用いて判定システム１の構成について説明する。図２は、実施形態に係る判定システムの構成例を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る判定システム１には、スマートスピーカＡＰ１１と、携帯端末１０と、事業者装置２０と、判定装置１００とが含まれる。スマートスピーカＡＰ１１と、携帯端末１０と、事業者装置２０と、判定装置１００とは、所定のネットワークＮを介して通信可能に接続される。なお、図２に示した判定システム１には、複数のスマートスピーカＡＰ１１、複数の携帯端末１０、複数の事業者装置２０、複数の判定装置１００が含まれてもよい。
【００１２】
図１の例では、スマートスピーカＡＰ１１は、音センサを有し、周囲の音を検知し、検知した音に応じて種々の処理を行う音声アシスト端末である。例えば、スマートスピーカＡＰ１１は、周囲の音を検知し、検知した音に応じて種々の処理を行うデバイスである。図１の例では、スマートスピーカＡＰ１１は、テレビ受像機ＴＶ１１（以下、「テレビＴＶ１１」ともいう）の出力音やユーザの発話を収集し、判定装置１００へ送信する。例えば、スマートスピーカＡＰ１１は、テレビＴＶ１１の出力音やユーザの発話に限らず、スマートスピーカＡＰ１１の周囲の環境音等を収集し、判定装置１００へ送信する。
【００１３】
また、スマートスピーカＡＰ１１は、画像センサを有してもよい。例えば、スマートスピーカＡＰ１１は、赤外線センサや人感センサや温度センサや気圧センサ等の種々の機能を有し、温度や気圧等のスマートスピーカＡＰ１１の周囲の環境情報を検知し、取得可能であってもよい。また、スマートスピーカＡＰ１１は、検知したセンサ情報を判定装置１００へ送信する。
【００１４】
なお、スマートスピーカＡＰ１１は、上記に限らず、センサを有し検知したセンサ情報を判定装置１００へ送信可能であれば、どのような端末装置であってもよい。なお、ここでいう、センサ情報を判定装置１００へ送信可能とは、他の装置を介してセンサ情報を判定装置１００へ送信することも含まれるものとする。例えば、スマートスピーカＡＰ１１は、所定のネットワークを介して判定装置１００と通信可能なデバイス、いわゆるＩｏＴ（Internet  of  Things）デバイスであればどのような端末装置であってもよい。
【００１５】
また、スマートスピーカＡＰ１１は、赤外線センサや人感センサや温度センサや気圧センサ等の種々の機能を有し、温度や気圧等のスマートスピーカＡＰ１１の周囲の環境情報を検知し、取得可能であってもよい。スマートスピーカＡＰ１１は、ユーザの発話に限らず、スマートスピーカＡＰ１１の周囲の環境音等を収集してもよい。
【００１６】
携帯端末１０は、ユーザによって利用される情報処理装置である。例えば、携帯端末１０は、ユーザによって利用される端末装置である。携帯端末１０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal  Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）等により実現される。
【００１７】
事業者装置２０は、事業者（企業）によって利用される情報処理装置である。例えば、図１０の例では、事業者装置２０は、事業者である飲料Ａの製造元である広告主ＡＰ１によって利用される情報処理装置である。例えば、広告主ＡＰ１は、判定装置１００から飲料Ａに関する広告ＡＣ１１の視聴情報を取得するが詳細は、図１０において詳述する。また、事業者装置２０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（図１０参照）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ等により実現される。
【００１８】
判定装置１００は、センサにより検知されたセンサ情報を取得し、センサ情報を用いて、センサの周囲において出力されるコンテンツを推定する情報処理装置である。また、判定装置１００は、センサにより検知されたセンサ情報を取得し、センサ情報を用いて推定されるコンテキストに基づいて、ユーザがコンテンツの視聴に関する条件を満たすかを判定する。
【００１９】
また、判定装置１００は、音声認識の機能を有してもよい。また、判定装置１００は、音声認識サービスを提供する音声認識サーバから情報を取得可能であってもよい。この場合、判定システム１は、音声認識サーバが含まれてもよい。なお、図１の例では、判定装置１００や音声認識サーバが、種々の従来技術を適宜用いてユーザの発話を認識したり、発話したユーザを特定したりするものとして、説明を省略する。
【００２０】
また、判定装置１００は、音声情報や画像情報からコンテンツを推定（特定）する機能を有してもよい。例えば、判定装置１００は、音声情報から、音声情報や画像情報に対応する１つのコンテンツを特定してもよい。例えば、判定装置１００は、検知した音声情報や画像情報に基づいて、音声情報や画像情報に対応するコンテンツとして最も可能性が高い１つのコンテンツを特定してもよい。すなわち、ここでいうコンテンツの「推定」には、コンテンツの「特定」の概念が含まれるものとする。すなわち、「推定」は「特定」と読み替えてもよい。また、判定装置１００は、コンテンツ推定（特定）サービスを提供するコンテンツ推定サーバから情報を取得可能であってもよい。この場合、判定システム１は、コンテンツ推定サーバが含まれてもよい。なお、図１の例では、判定装置１００やコンテンツ推定サーバが、電子透かし等の種々の従来技術を適宜用いて広告等のコンテンツを推定（特定）するものとして、説明を省略する。
【００２１】
以下、図１を用いて、決定処理の一例を説明する。スマートスピーカＡＰ１１は、マンションや戸建て等、所定の住宅内の部屋等の空間ＳＰ１に配置される。図１の例では、このように空間ＳＰ１に配置されたスマートスピーカＡＰ１１は、周囲の環境音やユーザの発話等に応じて種々の処理を行う。また、図１では、時間経過に応じて、空間ＳＰ１を空間ＳＰ１−１、ＳＰ１−２として説明する。すなわち、図１では、空間ＳＰ１−１、ＳＰ１−２の順で時間が経過していることを示す。なお、空間ＳＰ１−１、ＳＰ１−２は同一の空間ＳＰ１である。また、空間ＳＰ１−１、ＳＰ１−２を区別なく説明する場合、空間ＳＰ１と記載する。
【００２２】
また、以下では、情報の更新に応じて、推定情報記憶部１２２を推定情報記憶部１２２−１、１２２−２として説明する。すなわち、図１では、推定情報記憶部１２２−１、１２２−２の順で時間が経過していることを示す。また、推定情報記憶部１２２−１、１２２−２は同一の推定情報記憶部１２２である。また、以下では、推定情報記憶部１２２−１、１２２−２について、特に区別することなく説明する場合には、推定情報記憶部１２２と記載する。
【００２３】
また、各日時「ＤＴ＊」中の「ＤＴ」に続く「＊（＊は任意の数値）」は、「＊」の値が大きい程、日付が新しいものとする。例えば、日時「ＤＴ２」は、日時「ＤＴ１」に比べて、「ＤＴ」に続く数値が大きいため、日付がより新しいことを示す。図１では、空間ＳＰ１−１が日時ＤＴ１に対応し、空間ＳＰ１−２が日時ＤＴ２に対応するものとする。なお、図１の例では、「日時ＤＴ１」等のように抽象的に図示するが、「日時ＤＴ１」は、「２０１７年８月１５日２２時４９分００秒」等の所定の日時であってもよい。
【００２４】
また、判定装置１００は、センサ情報に基づいて、コンテキストを推定する。図１の例では、判定装置１００は、スマートスピーカＡＰ１１が検知した音声に基づいて、スマートスピーカＡＰ１１の周囲の状況に関するコンテキストを推定する。
【００２５】
ここでいう、コンテキストは、例えば、スマートスピーカＡＰ１１の周囲の状況を示す情報である。例えば、コンテキストは、スマートスピーカＡＰ１１の周囲に位置するユーザの状況やスマートスピーカＡＰ１１の周囲の環境（背景）に基づいて推定されるスマートスピーカＡＰ１１の周囲の状況を意味する。なお、図１の例では、スマートスピーカＡＰ１１の周囲に位置するユーザは、各種センサ情報により、広告の出力開始から所定の時点においてスマートスピーカＡＰ１１の周囲に位置すると推定されるユーザ（以下、「対象ユーザ」ともいう）であるものとする。
【００２６】
また、コンテキストの推定には、ユーザ（対象ユーザ）の行動情報等のユーザに関する情報が用いられてもよい。例えば、コンテキストの推定には、ユーザ（対象ユーザ）に提供されるコンテンツの内容、ユーザが反応したコンテンツの内容、ユーザの属性、ユーザの現在位置、現在時刻、ユーザが置かれた物理環境、ユーザが置かれた社会環境、ユーザの運動状態、および、推定されるユーザの感情等の種々の情報が用いられてもよい。
【００２７】
図１の例では、判定装置１００が広告を出力するテレビＴＶ１１にユーザが注目可能であったかどうかに応じて、対象ユーザが広告を視聴したかどうかを判定する場合を一例として説明する。なお、以下では、判定装置１００により広告等のコンテンツを視聴したと判定されたユーザを「視聴ユーザ」とする場合がある。例えば、判定装置１００は、「広告出力開始から終了までテレビに注目可能」や「広告出力間の８０％の時間注目可能」等の対象ユーザを視聴ユーザと判定する条件を有するものとする。図１の例では、説明を簡単にするために、判定装置１００が広告ＡＣ１１の出力開始時と出力終了時にテレビＴＶ１１に注目可能であるユーザを視聴ユーザとする場合を示す。なお、視聴ユーザと判定する条件は、上記に限らず種々の条件であってもよい。
【００２８】
図１では、空間ＳＰ１−１において、スマートスピーカＡＰ１１は、周囲に位置するテレビＴＶ１１やユーザＵ１１〜Ｕ１３等に関する各種センサ情報を検知する。例えば、スマートスピーカＡＰ１１は、ユーザＵ１１に関する各種センサ情報を検知する（ステップＳ１１−１）。図１の例では、スマートスピーカＡＰ１１は、ユーザＵ１１の発話等によりユーザＵ１１の音声を検知する。また、スマートスピーカＡＰ１１は、ユーザＵ１１の画像等の種々のセンサ情報を検知する。
【００２９】
また、例えば、スマートスピーカＡＰ１１は、ユーザＵ１２に関する各種センサ情報を検知する（ステップＳ１１−２）。図１の例では、スマートスピーカＡＰ１１は、ユーザＵ１２の発話等によりユーザＵ１２の音声を検知する。また、スマートスピーカＡＰ１１は、ユーザＵ１２の画像等の種々のセンサ情報を検知する。
【００３０】
また、例えば、スマートスピーカＡＰ１１は、ユーザＵ１３に関する各種センサ情報を検知する（ステップＳ１１−３）。図１の例では、スマートスピーカＡＰ１１は、ユーザＵ１３の発話等によりユーザＵ１３の音声を検知する。また、スマートスピーカＡＰ１１は、ユーザＵ１３の画像等の種々のセンサ情報を検知する。
【００３１】
また、例えば、スマートスピーカＡＰ１１は、テレビＴＶ１１に関する各種センサ情報を検知する（ステップＳ１１−４）。例えば、スマートスピーカＡＰ１１は、テレビＴＶ１１から出力される各種情報を検知する。図１の例では、スマートスピーカＡＰ１１は、テレビＴＶ１１から出力される「ＸＸＸＸＸＸＸ」という音声出力ＰＡ１１を検知する。また、スマートスピーカＡＰ１１は、テレビＴＶ１１が表示する画像等の種々のセンサ情報を検知する。
【００３２】
以下、ステップＳ１１−１〜Ｓ１１−４を区別せずに説明する場合、ステップＳ１１と総称する。また、ステップＳ１１−１〜Ｓ１１−４に限らず、スマートスピーカＡＰ１１は、種々のセンサにより随時周囲のセンサ情報を検知する。
【００３３】
そして、判定装置１００は、スマートスピーカＡＰ１１が検知したセンサ情報をスマートスピーカＡＰ１１から取得する（ステップＳ１２）。なお、判定装置１００は、スマートスピーカＡＰ１１が検知したセンサ情報をスマートスピーカＡＰ１１から随時取得してもよい。
【００３４】
そして、判定装置１００は、スマートスピーカＡＰ１１から取得したセンサ情報を用いて種々の情報を推定する。判定装置１００は、スマートスピーカＡＰ１１から取得した音声や画像を用いて対象ユーザを推定する（ステップＳ１３）。例えば、判定装置１００は、ユーザ情報記憶部１２１に記憶された情報を用いて、スマートスピーカＡＰ１１によりセンサ情報が検知されたユーザを推定する。
【００３５】
図１に示すユーザ情報記憶部１２１中の「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１１」により識別されるユーザは、図１の例に示したユーザＵ１１に対応する。
【００３６】
上記のように「ユーザＵ＊（＊は任意の数値）」と記載した場合、そのユーザはユーザＩＤ「Ｕ＊」により識別されるユーザであることを示す。例えば、「ユーザＵ１２」と記載した場合、そのユーザはユーザＩＤ「Ｕ１２」により識別されるユーザである。
【００３７】
図１に示すユーザ情報記憶部１２１中の「属性情報」には、ユーザの属性に関する各種情報が記憶される。例えば、「属性情報」には、「年齢」、「性別」、「興味」といった項目が含まれる。図１に示すユーザ情報記憶部１２１中の「識別情報」には、ユーザを識別するために用いられる各種情報（センサ情報）が記憶される。例えば、「識別情報」には、「音声」、「画像」といった項目が含まれる。
【００３８】
図１に示すユーザ情報記憶部１２１中の「音声」は、ユーザの識別に用いられる音声情報を示す。図１の例では、各ユーザの音声情報を概念的に記号「ＶＰ１１」〜「ＶＰ１３」等で示すが、「音声」としては、これらの格納場所を示すファイルパス名などが格納されてもよい。「音声」は、ユーザの音声の特徴を示す特徴情報であってもよい。例えば、音声ＶＰ１１〜ＶＰ１３は、ユーザの発話から抽出された音声的な特徴を示す情報（音声特徴情報）であってもよい。例えば、音声ＶＰ１１〜ＶＰ１３は、各発話から音声の特徴抽出に関する種々の従来技術を適宜用いて抽出された音声特徴情報であってもよい。
【００３９】
図１に示すユーザ情報記憶部１２１中の「画像」は、ユーザの識別に用いられる画像情報を示す。例えば、「画像」は、ユーザの顔を含む画像であってもよい。図４の例では、各ユーザの画像情報を概念的に記号「ＩＭ１１」〜「ＩＭ１３」等で示すが、「画像」としては、これらの格納場所を示すファイルパス名などが格納されてもよい。「画像」は、ユーザの顔等の身体的な特徴を示す特徴情報であってもよい。例えば、画像ＩＭ１１〜ＩＭ１３は、ユーザの画像から抽出された身体的な特徴を示す情報（画像特徴情報）であってもよい。例えば、画像ＩＭ１１〜ＩＭ１３は、画像の特徴抽出に関する種々の従来技術を適宜用いて抽出された画像特徴情報であってもよい。
【００４０】
図１の例では、判定装置１００は、スマートスピーカＡＰ１１から取得した音声や画像と、ユーザ情報記憶部１２１中に記憶された音声や画像とを用いてユーザを推定する。例えば、判定装置１００は、スマートスピーカＡＰ１１から取得した音声と、ユーザ情報記憶部１２１中の音声ＶＰ１１〜ＶＰ１３等とを比較することより、対象ユーザを推定する。例えば、判定装置１００は、スマートスピーカＡＰ１１から取得した画像と、ユーザ情報記憶部１２１中の画像ＩＭ１１〜ＩＭ１３等とを比較することより、対象ユーザを推定する。
【００４１】
例えば、判定装置１００は、スマートスピーカＡＰ１１から取得した音声を解析して抽出した音声に含まれる発話の特徴情報と、音声ＶＰ１１〜ＶＰ１３等と比較することにより、音声に含まれる発話を行ったユーザを推定する。例えば、判定装置１００は、声紋認証等に関する種々の従来技術を適宜用いて音声に含まれる発話がどの音声ＶＰ１１〜ＶＰ１３に対応するかを推定してもよい。図１の例では、判定装置１００は、音声に含まれる発話を行ったユーザが音声ＶＰ１１に対応するユーザＵ１１であると推定する。
【００４２】
また、判定装置１００は、音声に含まれる発話を行ったユーザが音声ＶＰ１２に対応するユーザＵ１２であると推定する。また、判定装置１００は、音声に含まれる発話を行ったユーザが音声ＶＰ１３に対応するユーザＵ１３であると推定する。このように、図１の例では、判定装置１００は、ユーザＵ１１〜Ｕ１３を対象ユーザと推定する。なお、上記は一例であり、判定装置１００は、種々の情報を適宜用いて、対象ユーザを推定してもよい。また、判定装置１００は、各発話が行われる度にその発話のユーザを推定してもよい。
【００４３】
また、判定装置１００は、画像センサ等により撮像されたユーザの画像を用いて、画像により推定されたユーザを対象ユーザと推定してもよい。例えば、判定装置１００は、スマートスピーカＡＰ１１から取得した画像を解析して抽出した画像の特徴情報と、画像ＩＭ１１〜ＩＭ１３等と比較することにより、スマートスピーカＡＰ１１から取得した画像に含まれるユーザを推定する。例えば、判定装置１００は、画像解析等の種々の従来技術を適宜用いて画像を解析することにより、スマートスピーカＡＰ１１から取得した画像に含まれるユーザを推定してもよい。
【００４４】
図１の例では、判定装置１００は、推定情報記憶部１２２に示すように、スマートスピーカＡＰ１１から取得したセンサ情報を用いて、日時ＤＴ１において出力が開始された広告ＡＣ１１の対象ユーザがユーザＵ１１、Ｕ１２、Ｕ１３であると推定する。例えば、判定装置１００は、スマートスピーカＡＰ１１から取得した音声や画像に基づいて、ユーザの状況等を推定する。
【００４５】
図１の例では、判定装置１００は、日時ＤＴ１におけるユーザＵ１１の状況が広告に注目可能な状況に対応するコンテキストＣＮ１であると推定する。例えば、判定装置１００は、ユーザＵ１１に関する音声や画像等に基づいて、日時ＤＴ１におけるユーザＵ１１の状況が広告に注目可能な状況に対応するコンテキストＣＮ１であると推定する。例えば、判定装置１００は、ユーザＵ１１がソファーに座っている画像が検知されている場合、日時ＤＴ１におけるユーザＵ１１の状況が広告に注目可能な状況に対応するコンテキストＣＮ１であると推定してもよい。
【００４６】
また、図１の例では、判定装置１００は、日時ＤＴ１におけるユーザＵ１２の状況が広告に注目可能な状況に対応するコンテキストＣＮ１であると推定する。また、図１の例では、判定装置１００は、日時ＤＴ１におけるユーザＵ１３の状況が広告に注目可能な状況に対応するコンテキストＣＮ１であると推定する。なお、上記は一例であり、判定装置１００は、種々の情報を適宜用いて、ユーザが広告に注目可能かを推定してもよい。
【００４７】
図１の例では、判定装置１００は、推定情報記憶部１２２−１に示すように、ユーザＵ１１〜Ｕ１３を日時ＤＴ１における対象ユーザとして格納する。図１に示す推定情報記憶部１２２中の「推定ＩＤ」は、推定に関する情報を識別するための識別情報を示す。図１に示す推定情報記憶部１２２中の「日時」は、対応する推定に関する情報が収集された日時を示す。
【００４８】
図１に示す推定情報記憶部１２２中の「コンテキスト情報」には、センサ情報を用いて推定されるコンテキストに関する各種情報が記憶される。図１の例では、「コンテキスト情報」には、「広告出力」、「対象ユーザ」、「コンテキスト」といった項目が含まれる。例えば、判定装置１００は、推定を行う日時から所定の期間内（例えば、１分以内や１０分以内等）に検知されたセンサ情報を用いて種々のコンテキスト情報を推定する。
【００４９】
図１に示す推定情報記憶部１２２中の「広告出力」は、対応する日時における広告出力に関する情報を示す。例えば、「広告出力」は、センサ情報に基づいて推定された広告やその開始等のタイミングを示す。
【００５０】
図１に示す推定情報記憶部１２２中の「対象ユーザ」は、対応する広告出力の対象となるユーザを示す。例えば、「対象ユーザ」は、対応する広告出力を視聴可能なユーザを示す。例えば、「対象ユーザ」は、センサ情報に基づいて、広告の出力の開始タイミングにおいて広告を出力するデバイスの周囲に位置すると推定されたユーザを示す。
【００５１】
図１に示す推定情報記憶部１２２中の「状況」は、対応する日時における各ユーザの状況（コンテキスト）を示す。例えば、「状況」は、センサ情報に基づいて推定された各ユーザがテレビＴＶ１１等のデバイスから出力される広告（出力広告）に注目可能かどうかに関するコンテキストを示す。
【００５２】
また、判定装置１００は、スマートスピーカＡＰ１１から取得したセンサ情報を用いてコンテンツを推定する（ステップＳ１４）。例えば、判定装置１００は、スマートスピーカＡＰ１１から取得した音声や画像に基づいて、テレビＴＶ１１が出力する広告を推定する。
【００５３】
例えば、判定装置１００は、音声認識に関する種々の技術を適宜用いて、検知したテレビＴＶ１１が出力する音声を文字情報に変換する。また、判定装置１００は、変換した文字情報を、形態素解析等の自然言語処理技術を適宜用いて解析することにより、コンテンツ（広告）を推定（特定）してもよい。例えば、判定装置１００は、形態素解析等の自然言語処理技術を適宜用いて、文字情報中に含まれる商品名やサービス名等を取得することにより、広告を推定してもよい。また、判定装置１００は、テレビＴＶ１１が出力する音声を音声認識サーバへ送信し、テレビＴＶ１１が出力する音声の文字情報を取得してもよい。また、判定装置１００は、テレビＴＶ１１が出力する音声や文字情報をコンテンツ推定サーバへ送信し、テレビＴＶ１１が出力するコンテンツを示す情報を取得してもよい。なお、上記は一例であり、判定装置１００は、種々の従来技術を適宜用いて、テレビＴＶ１１等のデバイスが出力する広告等のコンテンツを推定可能であれば、どのような情報や手段によりコンテンツを推定してもよい。
【００５４】
図１の例では、判定装置１００は、推定情報記憶部１２２に示すように、スマートスピーカＡＰ１１から取得したセンサ情報を用いて、出力されている広告が広告ＡＣ１１であると推定する。また、判定装置１００は、スマートスピーカＡＰ１１から取得したセンサ情報を用いて、広告ＡＣ１１が日時ＤＴ１に出力が開始されたと推定する。
【００５５】
そして、日時ＤＴ１以後、テレビＴＶ１１は広告ＡＣ１１を出力する（ステップＳ１５）。図１の例では、テレビＴＶ１１は日時ＤＴ１後、広告ＡＣ１１の出力時間（例えば３０秒等）において、広告ＡＣ１１を出力する。また、図１の例では、日時ＤＴ１以後において、ユーザＵ１３が空間ＳＰ１から退出する等により、テレビＴＶ１１の周囲から離脱した場合を示す。
【００５６】
そして、図１では、空間ＳＰ１−２において、スマートスピーカＡＰ１１は、周囲に位置するテレビＴＶ１１やユーザＵ１１〜Ｕ１３等に関する各種センサ情報を検知する。
【００５７】
例えば、スマートスピーカＡＰ１１は、ユーザＵ１１に関する各種センサ情報を検知する（ステップＳ１６−１）。図１の例では、スマートスピーカＡＰ１１は、ユーザＵ１１の発話等によりユーザＵ１１の音声を検知する。なお、スマートスピーカＡＰ１１は、ユーザＵ１１の画像等の種々のセンサ情報を検知してもよい。
【００５８】
また、例えば、スマートスピーカＡＰ１１は、ユーザＵ１２に関する各種センサ情報を検知する（ステップＳ１６−２）。図１の例では、スマートスピーカＡＰ１１は、ユーザＵ１２の発話等によりユーザＵ１２の音声を検知する。なお、スマートスピーカＡＰ１１は、ユーザＵ１２の画像等の種々のセンサ情報を検知してもよい。
【００５９】
また、例えば、スマートスピーカＡＰ１１は、テレビＴＶ１１に関する各種センサ情報を検知する（ステップＳ１６−３）。例えば、スマートスピーカＡＰ１１は、テレビＴＶ１１から出力される各種情報を検知する。図１の例では、スマートスピーカＡＰ１１は、テレビＴＶ１１から出力される「ＹＹＹＹＹＹＹ」という音声出力ＰＡ１２を検知する。なお、スマートスピーカＡＰ１１は、テレビＴＶ１１が表示する画像等の種々のセンサ情報を検知してもよい。
【００６０】
以下、ステップＳ１６−１〜Ｓ１６−３を区別せずに説明する場合、ステップＳ１６と総称する。また、ステップＳ１６−１〜Ｓ１６−３に限らず、スマートスピーカＡＰ１１は、種々のセンサにより随時周囲のセンサ情報を検知する。
【００６１】
そして、判定装置１００は、スマートスピーカＡＰ１１が検知したセンサ情報をスマートスピーカＡＰ１１から取得する（ステップＳ１７）。なお、判定装置１００は、スマートスピーカＡＰ１１が検知したセンサ情報をスマートスピーカＡＰ１１から随時取得してもよい。
【００６２】
そして、判定装置１００は、スマートスピーカＡＰ１１から取得したセンサ情報を用いて種々の情報を推定する。判定装置１００は、スマートスピーカＡＰ１１から取得した音声や画像を用いて対象ユーザに関する推定を行う（ステップＳ１８）。例えば、判定装置１００は、ステップＳ１３において補足した各対象ユーザが注目可能かどうかを推定する。
【００６３】
図１の例では、判定装置１００は、日時ＤＴ２におけるユーザＵ１１の状況が広告に注目可能な状況に対応するコンテキストＣＮ１であると推定する。例えば、判定装置１００は、ユーザＵ１１に関する音声や画像等に基づいて、日時ＤＴ２におけるユーザＵ１１の状況が広告に注目可能な状況に対応するコンテキストＣＮ１であると推定する。例えば、判定装置１００は、ユーザＵ１１がソファーに座っている画像が検知されている場合、日時ＤＴ２におけるユーザＵ１１の状況が広告に注目可能な状況に対応するコンテキストＣＮ１であると推定してもよい。
【００６４】
また、図１の例では、判定装置１００は、日時ＤＴ２におけるユーザＵ１２の状況が広告に注目可能な状況に対応するコンテキストＣＮ１であると推定する。また、図１の例では、ユーザＵ１３は広告ＡＣ１１の出力の途中で離脱しているため、判定装置１００は、日時ＤＴ２におけるユーザＵ１３の状況が広告に注目不可（注目困難）な状況に対応するコンテキストＣＮ２であると推定する。例えば、判定装置１００は、日時ＤＴ２においてユーザＵ１３の発話やユーザＵ１３が含まれる画像等がスマートスピーカＡＰ１１により検知されていないことにより、ユーザＵ１３の状況が広告に注目不可な状況に対応するコンテキストＣＮ２であると推定してもよい。なお、上記は一例であり、判定装置１００は、種々の情報を適宜用いて、ユーザが広告に注目可能かを推定してもよい。
【００６５】
図１の例では、判定装置１００は、推定情報記憶部１２２−２に示すように、広告ＡＣ１１の終了時点におけるユーザＵ１１、Ｕ１２の状況が広告に注目可能な状況に対応するコンテキストＣＮ１であることを示す情報を推定情報記憶部１２２に格納する。また、図１の例では、判定装置１００は、推定情報記憶部１２２−２に示すように、広告ＡＣ１１の終了時点におけるユーザＵ１３の状況が広告に注目不可な状況に対応するコンテキストＣＮ２であることを示す情報を格納する。
【００６６】
そして、判定装置１００は、推定したコンテキスト情報に基づいて、広告ＡＣ１１に関する視聴を判定する（ステップＳ１９）。図１の例では、判定装置１００は、対象ユーザＵ１１〜Ｕ１３の各々について、広告ＡＣ１１に関する視聴を判定する。例えば、判定装置１００は、対象ユーザＵ１１、Ｕ１２については、広告ＡＣ１１を視聴したユーザ（視聴ユーザ）であると判定する。また、例えば、判定装置１００は、対象ユーザＵ１３については、広告ＡＣ１１を視聴していないユーザであると判定する。
【００６７】
そして、判定装置１００は、図１中の履歴情報記憶部１２４に示すように、視聴判定に関する情報（以下、「判定情報」ともいう）を履歴情報記憶部１２４に格納する。
【００６８】
図１中の履歴情報記憶部１２４に示す「履歴ＩＤ」は、コンテンツ出力の履歴を識別するための識別情報を示す。図１中の履歴情報記憶部１２４に示す「日時」は、対応する行動が行われた日時を示す。図１中の履歴情報記憶部１２４に示す「広告」は、出力された広告（コンテンツ）を示す。図１中の履歴情報記憶部１２４に示す「視聴ユーザ」は、出力された広告を視聴したと判定されたユーザ（視聴ユーザ）を示す。
【００６９】
例えば、図１に示す例において、履歴ＩＤ「ＬＧ１」は、日時ＤＴ２において出力が完了した広告ＡＣ１１の視聴ユーザが、ユーザＵ１１とユーザＵ１２の２人のユーザであることを示す。
【００７０】
上述したように、判定装置１００は、スマートスピーカＡＰ１１により検知されたセンサ情報を用いて、広告出力時の各ユーザの状況（コンテキスト）を推定し、ユーザによる広告の視聴を判定する。このように、判定装置１００は、広告出力時の各ユーザが広告に注目可能で有れるかどうかに応じて、ユーザによる広告の視聴を判定することにより、ユーザによるコンテンツの視聴を適切に判定することができる。
【００７１】
〔１−１．視聴判定〕
図１の例では、判定装置１００が広告ＡＣ１１の出力される間、テレビＴＶ１１（以下、「コンテンツ出力デバイス」ともいう）に注目可能であったユーザＵ１１、Ｕ１２を視聴ユーザと判定したが、判定装置１００は、種々の条件を適宜用いて視聴ユーザを判定してもよい。また、図１の例では、判定装置１００が広告ＡＣ１１の出力途中でテレビＴＶ１１の前から離脱したユーザＵ１３を広告ＡＣ１１を視聴しなかったユーザと判定したが、判定装置１００は、種々の条件を適宜用いて対象ユーザをコンテンツを視聴しなかったユーザと判定してもよい。
【００７２】
例えば、判定装置１００は、ユーザの状況が所定の行動を行っていない状況である場合、ユーザによりコンテンツが視聴されたと判定してもよい。例えば、判定装置１００は、広告（コンテンツ）の出力中に、広告へのユーザの注目を低下させると推定される行動（以下、「阻害行動」ともいう）を対象ユーザが行わなかった場合、その対象ユーザによりコンテンツが視聴されたと判定してもよい。ここでいう、阻害行動には、睡眠、会話、電話、携帯端末１０の操作、コンテンツ出力デバイス付近からの離脱（トイレ使用等）、料理等が含まれる。なお、上記の阻害行動は一例であり、対象ユーザのコンテンツへの注目を低下させると推定される行動であれば、どのような行動が阻害行動に含まれてもよい。
【００７３】
例えば、判定装置１００は、スマートスピーカＡＰ１１が検知した音声や画像に基づいて、対象ユーザが阻害行動を行ったかどうかを推定し、対象ユーザがコンテンツの視聴に関する条件を満たすか（視聴ユーザであるか）を判定してもよい。図１の例では、判定装置１００は、広告ＡＣ１１の出力中に、阻害行動を行わなかったユーザＵ１１、Ｕ１２を、広告ＡＣ１１の視聴ユーザと判定してもよい。
【００７４】
また、例えば、判定装置１００は、ユーザの状況が所定の行動中の状況である場合、ユーザによりコンテンツが視聴されなかったと判定してもよい。例えば、判定装置１００は、広告（コンテンツ）の出力中に、阻害行動を対象ユーザが行った場合、その対象ユーザによりコンテンツが視聴されなかったと判定してもよい。図１の例では、判定装置１００は、広告ＡＣ１１の出力中に、コンテンツ出力デバイスであるテレビＴＶ１１付近から離脱したユーザＵ１３を阻害行動を行ったユーザとして、広告ＡＣ１１を視聴しなかったユーザと判定してもよい。例えば、判定装置１００は、広告の出力中に、対象ユーザが寝ている場合、その対象ユーザを広告を視聴しなかったユーザと判定してもよい。例えば、判定装置１００は、広告の出力中に、複数の対象ユーザが会話している場合、複数の対象ユーザ全員を広告を視聴しなかったユーザと判定してもよい。なお、上記の阻害行動は一例であり、判定装置１００は、種々の情報を適宜用いて、視聴ユーザの判定を行ってもよい。
【００７５】
例えば、判定装置１００は、コンテンツ出力デバイスが映像や音声等の複数の種別の出力を行う場合、出力の種別に応じた種々の条件に基づいて、視聴ユーザの判定を行ってもよい。例えば、判定装置１００は、テレビＴＶ１１が映像（画像）及び音声の２つの種別の出力を行う場合、少なくとも１つの種別の出力をユーザが知覚（認識）可能であれば、そのユーザを視聴ユーザと判定してもよい。この場合、例えば、判定装置１００は、ユーザがテレビＴＶ１１の画面を視認可能である場合、そのユーザを視聴ユーザと判定してもよい。また、例えば、判定装置１００は、ユーザがテレビＴＶ１１の音声を聴取可能である場合、そのユーザを視聴ユーザと判定してもよい。また、例えば、判定装置１００は、ユーザがテレビＴＶ１１の画面を視認可能であり、かつテレビＴＶ１１の音声を聴取可能である場合のみ、そのユーザを視聴ユーザと判定してもよい。このように、判定装置１００は、コンテンツ出力デバイスが複数の種別の出力を行う場合、少なくとも１つの種別の出力をユーザが知覚（認識）可能であれば、そのユーザを視聴ユーザと判定してもよいし、所定の閾値以上の種別の出力をユーザが知覚（認識）可能であれば、そのユーザを視聴ユーザと判定してもよい。例えば、判定装置１００は、全種別の出力をユーザが知覚（認識）可能である場合、そのユーザを視聴ユーザと判定してもよい。
【００７６】
〔１−２．コンテンツ〕
また、図１の例では、コンテンツの一例として広告コンテンツ（以下、「広告」ともいう）を示したが、視聴判定の対象となるコンテンツは広告に限らず、テレビ番組等、音声情報を含む種々のコンテンツであってもよい。
【００７７】
また、判定装置１００は、音声情報のみのコンテンツや画像のみのコンテンツを対象として、判定処理を行ってもよい。例えば、判定装置１００は、ラジオ等における音声情報のみの広告を対象として、判定処理を行ってもよい。
【００７８】
〔１−３．属性の推定〕
また、図１の例では、判定装置１００は、センサ情報を用いてユーザ属性を推定してもよい。例えば、判定装置１００は、画像や音声等の特徴に基づいて、ユーザの性別や年齢等のユーザ属性を推定してもよい。この場合、判定装置１００は、ユーザ情報記憶部１２１に記憶されたユーザ以外のユーザによる広告の視聴についても判定可能となる。
【００７９】
〔１−４．サービス提供〕
なお、判定装置１００は、判定処理による得られた情報を用いて種々のサービスを提供してもよい。例えば、判定装置１００は、判定処理による得られた情報を用いて情報提供を行ってもよい。また、例えば、判定装置１００は、判定処理による得られた情報を用いて課金を行ってもよい。また、例えば、判定装置１００は、判定処理による得られた情報を用いてユーザにインセンティブを与えてもよい。なお、これらの点についての詳細は、図１０や図１１を用いて後述する。
【００８０】
〔２．判定装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る判定装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る判定装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、判定装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、判定装置１００は、判定装置１００の管理者等から各種操作を取得する入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。
【００８１】
（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークと有線または無線で接続され、スマートスピーカＡＰ１１や携帯端末１０との間で情報の送受信を行う。また、通信部１１０は、電子商取引サービスを提供する情報処理装置や音声認識サーバとの間で情報の送受信を行ってもよい。
【００８２】
（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。実施形態に係る記憶部１２０は、図３に示すように、ユーザ情報記憶部１２１や推定情報記憶部１２２や広告情報記憶部１２３や履歴情報記憶部１２４や視聴情報記憶部１２５を有する。また、記憶部１２０は、図示を省略するが、対象ユーザが視聴ユーザかどうかを判定するための条件に関する情報を記憶してもよい。
【００８３】
（ユーザ情報記憶部１２１）
実施形態に係るユーザ情報記憶部１２１は、ユーザに関する各種情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、ユーザ属性に関する各種情報を記憶する。図４は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。図４に示すユーザ情報記憶部１２１は、「デバイスＩＤ」、「ユーザＩＤ」、「属性情報」、「識別情報」といった項目が含まれる。
【００８４】
「デバイスＩＤ」は、デバイスを識別する情報を示す。例えば、デバイスＩＤ「ＡＰ１１」により識別されるデバイスは、図１中のスマートスピーカＡＰ１１に対応する。
【００８５】
「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１１」により識別されるユーザは、図１の例に示したユーザＵ１１に対応する。
【００８６】
また、「属性情報」には、ユーザの属性に関する各種情報が記憶される。例えば、「属性情報」には、「年齢」、「性別」、「興味」といった項目が含まれる。なお、図４に示す属性情報は一例であり、「属性情報」には、ユーザの属性に関する情報であれば、どのような情報が記憶されてもよい。
【００８７】
「年齢」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの年齢を示す。なお、「年齢」は、例えば３５歳など、ユーザＩＤにより識別されるユーザの具体的な年齢であってもよい。また、「性別」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの性別を示す。また、「興味」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの興味を示す。すなわち、「興味」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザが関心の高い対象を示す。なお、図４に示す例では、「興味」は、各ユーザに１つずつ図示するが、複数であってもよい。
【００８８】
また、「識別情報」には、ユーザを識別するために用いられる各種情報（センサ情報）が記憶される。例えば、「識別情報」には、「音声」、「画像」といった項目が含まれる。なお、図４に示す識別情報は一例であり、「識別情報」には、ユーザの識別に用いられる情報（センサ情報）であれば、どのような情報が記憶されてもよい。
【００８９】
「音声」は、ユーザの識別に用いられる音声情報を示す。図４の例では、各ユーザの音声情報を概念的に記号「ＶＰ１１」〜「ＶＰ１３」等で示すが、「音声」としては、これらの格納場所を示すファイルパス名などが格納されてもよい。「音声」は、ユーザの音声の特徴を示す特徴情報であってもよい。例えば、音声ＶＰ１１〜ＶＰ１３は、ユーザの発話から抽出された音声的な特徴を示す情報（音声特徴情報）であってもよい。例えば、音声ＶＰ１１〜ＶＰ１３は、各発話から音声の特徴抽出に関する種々の従来技術を適宜用いて抽出された音声特徴情報であってもよい。
【００９０】
「画像」は、ユーザの識別に用いられる画像情報を示す。例えば、「画像」は、ユーザの顔を含む画像であってもよい。図４の例では、各ユーザの画像情報を概念的に記号「ＩＭ１１」〜「ＩＭ１３」等で示すが、「画像」としては、これらの格納場所を示すファイルパス名などが格納されてもよい。「画像」は、ユーザの顔等の身体的な特徴を示す特徴情報であってもよい。例えば、画像ＩＭ１１〜ＩＭ１３は、ユーザの画像から抽出された身体的な特徴を示す情報（画像特徴情報）であってもよい。例えば、画像ＩＭ１１〜ＩＭ１３は、画像の特徴抽出に関する種々の従来技術を適宜用いて抽出された画像特徴情報であってもよい。
【００９１】
例えば、図４に示す例では、ユーザＩＤ「Ｕ１１」により識別されるユーザ（ユーザＵ１１）の年齢は、「３０代」であり、性別は、「男性」であることを示す。また、例えば、ユーザＵ１１は、「スポーツ」に興味があることを示す。
【００９２】
また、例えば、図４に示す例では、ユーザＵ１１の音声は「音声ＶＰ１１」であることを示す。また、例えば、図４に示す例では、ユーザＵ１１の画像は「画像ＩＭ１１」であることを示す。
【００９３】
なお、ユーザ情報記憶部１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、ユーザの属性情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、図４に示す例以外のユーザのデモグラフィック属性に関する情報やサイコグラフィック属性に関する情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、自宅、勤務地、氏名、家族構成、収入等の情報を記憶してもよい。なお、図４の例では、センサ情報を収集するデバイスにユーザ情報が対応付けられている場合を示すが、ユーザ情報はデバイスに対応付けられなくてもよい。
【００９４】
（推定情報記憶部１２２）
実施形態に係る推定情報記憶部１２２は、推定された各種情報を記憶する。例えば、推定情報記憶部１２２は、センサによる検知に関する各種情報を記憶する。図５に、実施形態に係る推定情報記憶部の一例を示す。図５に示す推定情報記憶部１２２は、「推定ＩＤ」、「日時」、「コンテキスト情報」といった項目を有する。
【００９５】
「推定ＩＤ」は、推定に関する情報を識別するための識別情報を示す。「日時」は、センサ情報を用いて推定が行われた日時を示す。図５における「日時」には、「ＤＴ１」等のように抽象的に図示するが、「２０１７年８月１５日２１時５０分００秒」等の具体的な日時が記憶されてもよい。なお、「日時」は、一時点に限らず、所定の範囲の期間であってもよい。この場合、「２０１７年８月１５日２１時５０分００秒−５９秒」等の具体的な日時（期間）が記憶されてもよい。この場合、例えば、日時ＤＴ１は、２０１７年８月１５日２１時５０分の１分間に対応してもよい。
【００９６】
また、「コンテキスト情報」には、センサ情報を用いて推定されるコンテキストに関する各種情報が記憶される。図５の例では、「コンテキスト情報」には、「広告出力」、「対象ユーザ」、「コンテキスト」といった項目が含まれる。例えば、判定装置１００は、推定を行う日時から所定の期間内（例えば、１分以内や１０分以内等）に検知されたセンサ情報を用いて種々のコンテキスト情報を推定する。
【００９７】
「広告出力」は、対応する日時における広告出力に関する情報を示す。例えば、「広告出力」は、センサ情報に基づいて推定された広告やその開始等のタイミングを示す。
【００９８】
「対象ユーザ」は、対応する広告出力の対象となるユーザを示す。例えば、「対象ユーザ」は、対応する広告出力を視聴可能なユーザを示す。例えば、「対象ユーザ」は、センサ情報に基づいて、広告の出力の開始タイミングにおいて広告を出力するデバイスの周囲に位置すると推定されたユーザを示す。
【００９９】
「状況」は、対応する日時における各ユーザの状況（コンテキスト）を示す。例えば、「状況」は、センサ情報に基づいて推定された各ユーザが出力広告に注目可能かどうかに関するコンテキストを示す。
【０１００】
例えば、図５に示す例において、推定ＩＤ「ＳＮ１」により識別される推定は、日時ＤＴ１において行われたことを示す。また、広告ＡＣ１１は、日時ＤＴ１に出力が開始されたことを示す。また、日時ＤＴ１において出力が開始された広告ＡＣ１１の対象ユーザは、ユーザＵ１１、Ｕ１２、Ｕ１３の３人のユーザであることを示す。
【０１０１】
また、日時ＤＴ１におけるユーザＵ１１の状況は、広告に注目可能な状況に対応するコンテキストＣＮ１であることを示す。また、日時ＤＴ１におけるユーザＵ１２の状況は、広告に注目可能な状況に対応するコンテキストＣＮ１であることを示す。また、日時ＤＴ１におけるユーザＵ１３の状況は、広告に注目可能な状況に対応するコンテキストＣＮ１であることを示す。
【０１０２】
例えば、図５に示す例において、推定ＩＤ「ＳＮ２」により識別される推定は、日時ＤＴ２において行われたことを示す。また、広告ＡＣ１１は、日時ＤＴ２に出力が終了したことを示す。また、日時ＤＴ２において出力が終了した広告ＡＣ１１の対象ユーザは、ユーザＵ１１、Ｕ１２、Ｕ１３の３人のユーザであることを示す。
【０１０３】
また、日時ＤＴ２におけるユーザＵ１１の状況は、広告に注目可能な状況に対応するコンテキストＣＮ１であることを示す。また、日時ＤＴ２におけるユーザＵ１２の状況は、広告に注目可能な状況に対応するコンテキストＣＮ１であることを示す。また、日時ＤＴ２におけるユーザＵ１３の状況は、広告に注目不可な状況に対応するコンテキストＣＮ２であることを示す。
【０１０４】
なお、推定情報記憶部１２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。推定情報記憶部１２２は、コンテキスト情報の推定に用いたセンサ情報を推定ＩＤに対応付けて記憶してもよい。また、例えば、推定情報記憶部１２２は、センサ情報を収集したスマートスピーカ等のデバイスを識別する情報を、推定ＩＤに対応付けて記憶してもよい。
【０１０５】
（広告情報記憶部１２３）
実施形態に係る広告情報記憶部１２３は、商品等に関する各種情報を記憶する。例えば、広告情報記憶部１２３は、グループごとに商品等に関する各種情報を記憶する。図６は、実施形態に係る広告情報記憶部の一例を示す図である。図６に示す広告情報記憶部１２３は、「広告ＩＤ」、「広告コンテンツ」、「広告主ＩＤ」、「商品名」といった項目を有する。
【０１０６】
「広告ＩＤ」は、広告を識別するための識別情報を示す。「広告コンテンツ」は、広告主から入稿された広告コンテンツを示す。図６では「広告コンテンツ」に「ＡＣ１１」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、動画像や音声等のデータ、または、これらの格納場所を示すファイルパス名などが格納される。「広告主ＩＤ」は、広告主を識別するための識別情報を示す。なお、広告主は、入稿作業等を代理店に依頼する場合もある。以下では、「広告主」といった表記は、広告主だけでなく代理店を含む概念であるものとする。「商品名」は、広告の対象となる商品名やサービス名を示す。なお、各商品を識別する情報としては「商品名」に限らず、商品を識別するための「商品ＩＤ」等の情報を記憶してもよい。
【０１０７】
例えば、図６に示す例において、広告ＩＤ「Ａ１１」により識別される広告コンテンツ（広告ＡＣ１１）は、広告主ＩＤ「ＡＰ１」により識別される広告主から取得した広告コンテンツであり、その広告の対象となる商品は「飲料Ａ」であることを示す。
【０１０８】
なお、広告情報記憶部１２３は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、広告情報記憶部１２３は、入札価格に関する情報等を記憶してもよい。例えば、広告情報記憶部１２３は、各広告がターゲットとするユーザの属性に関する情報等を記憶してもよい。
【０１０９】
（履歴情報記憶部１２４）
実施形態に係る履歴情報記憶部１２４は、コンテンツ出力の履歴に関する各種情報を記憶する。図７は、実施形態に係る履歴情報記憶部の一例を示す図である。例えば、履歴情報記憶部１２４は、過去に出力された広告の視聴に関する情報を記憶する。図７に示す履歴情報記憶部１２４には、「履歴ＩＤ」、「日時」、「広告」、「視聴ユーザ」といった項目が含まれる。
【０１１０】
「履歴ＩＤ」は、コンテンツ出力の履歴を識別するための識別情報を示す。「日時」は、対応する行動が行われた日時を示す。なお、図７の例では、「日時」に記憶される情報を「ＤＴ２」等の符号で図示するが、「日時」には、「２０１７年８月１５日１９時１６分４３秒」等の具体的な日時が記憶されるものとする。図７の例では、広告の出力が完了（終了）した日時を記憶する場合を示すが、「日時」には、広告が出力された期間（日時ＤＴ１から日時ＤＴ２等）が記憶されてもよい。「広告」は、出力された広告（コンテンツ）を示す。「視聴ユーザ」は、出力された広告を視聴したと判定されたユーザ（視聴ユーザ）を示す。
【０１１１】
例えば、図７に示す例において、履歴ＩＤ「ＬＧ１」は、日時ＤＴ２において出力が完了した広告ＡＣ１１の視聴ユーザが、ユーザＵ１１とユーザＵ１２の２人のユーザであることを示す。また、例えば、図７に示す例において、履歴ＩＤ「ＬＧ２」は、日時ＤＴ１０において出力が完了した広告ＡＣ１５の視聴ユーザがいない（無し）、すなわち視聴ユーザが０人であることを示す。
【０１１２】
なお、履歴情報記憶部１２４は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、履歴情報記憶部１２４は、音声等のセンサ情報を収集したスマートスピーカ等のデバイスを識別する情報を、履歴ＩＤに対応付けて記憶してもよい。
【０１１３】
（視聴情報記憶部１２５）
実施形態に係る視聴情報記憶部１２５は、索引に関する各種情報を記憶する。図８は、実施形態に係る視聴情報記憶部の一例を示す図である。図８に示す視聴情報記憶部１２５は、「広告」、「視聴情報」、「視聴者属性情報」といった項目を有する。
【０１１４】
「広告」は、視聴に関する情報を収集する対象（コンテンツ）を示す。図８の例では、コンテンツの一例として広告を示すが、対象が広告以外のコンテンツである場合、「広告」は、「コンテンツ」であってもよい。
【０１１５】
「視聴情報」は、対応する広告に関する視聴情報を示す。「視聴情報」には、「出力回数」や「視聴ユーザ」といった項目が含まれる。「出力回数」は、対応する広告が出力された回数を示す。また、「視聴ユーザ」は、対応する広告を視聴したと判定されたユーザ（視聴ユーザ）の数を示す。
【０１１６】
「視聴者属性情報」は、対応する広告を視聴されたと判定されたユーザ（視聴者）の属性の統計情報を示す。「視聴者属性情報」には、「カテゴリ」や「属性」や「割合」といった項目が含まれる。「カテゴリ」は、ユーザを分類するカテゴリを示す。「属性」は、対応するカテゴリにおける種別（属性）を示す。また、「割合」は、対応する広告の視聴ユーザにおいて、対応する属性のユーザが占める割合を示す。
【０１１７】
図８の例は、広告ＡＣ１１の出力回数は、「１０００」（回）であり、視聴ユーザ数は、「５００」（人）であることを示す。また、図８の例では、広告ＡＣ１１の視聴ユーザのうち、男性が「６０％」であり、女性が「４０％」であることを示す。また、図８の例では、広告ＡＣ１１の視聴ユーザのうち、１０代が「６５％」等であることを示す。
【０１１８】
また、図８の例は、広告ＡＣ１００の出力回数は、「１」（回）であり、視聴ユーザ数は、「４」（人）であることを示す。このように、図１に示すようなテレビＴＶ１１等による広告出力においては、１回の広告出力において、複数のユーザが広告を視聴する可能性があるため、広告の出力回数よりも視聴ユーザ数が多くなる場合がある。
【０１１９】
また、視聴情報記憶部１２５は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、視聴情報記憶部１２５は、情報が収集された日時や期間に関する情報を記憶してもよい。
【０１２０】
（制御部１３０）
図３の説明に戻って、制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、判定装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（判定プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現される。
【０１２１】
図３に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、推定部１３２と、判定部１３３と、生成部１３４と、提供部１３５とを有し、以下に説明する判定処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する判定処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
【０１２２】
（取得部１３１）
取得部１３１は、各種情報を取得する。例えば、取得部１３１は、外部の情報処理装置から各種情報を取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザ情報記憶部１２１や推定情報記憶部１２２や広告情報記憶部１２３や履歴情報記憶部１２４や視聴情報記憶部１２５から各種情報を取得する。
【０１２３】
取得部１３１は、センサにより検知されたセンサ情報を取得する。例えば、取得部１３１は、マイクにより検知された音声情報を含むセンサ情報を取得する。
【０１２４】
例えば、取得部１３１は、センサにより検知されたセンサ情報を取得する。例えば、取得部１３１は、所定の空間に配置されたセンサにより検知されたセンサ情報を取得する。例えば、取得部１３１は、スマートスピーカＡＰ１１により検知された音声情報を含むセンサ情報を取得する。
【０１２５】
図１では、取得部１３１は、スマートスピーカＡＰ１１が検知したセンサ情報をスマートスピーカＡＰ１１から取得する。例えば、取得部１３１は、スマートスピーカＡＰ１１が検知したセンサ情報をスマートスピーカＡＰ１１から随時取得してもよい。
【０１２６】
（推定部１３２）
推定部１３２は、種々の推定を行う。例えば、推定部１３２は、ユーザ情報記憶部１２１や推定情報記憶部１２２や広告情報記憶部１２３や履歴情報記憶部１２４や視聴情報記憶部１２５に記憶された各種情報を用いて種々の推定を行う。例えば、推定部１３２は、センサ情報を用いてコンテキスト情報を推定する。
【０１２７】
推定部１３２は、取得部１３１により取得されたセンサ情報を用いて、センサの周囲において出力されるコンテンツを推定する。例えば、推定部１３２は、音声情報を用いてコンテンツを推定する。例えば、推定部１３２は、センサ情報を用いて複数ユーザの各々の状況を推定する。例えば、推定部１３２は、取得部により取得されたセンサ情報を用いて、センサの周囲において出力される広告を推定する。
【０１２８】
図１では、推定部１３２は、スマートスピーカＡＰ１１から取得したセンサ情報を用いて種々の情報を推定する。推定部１３２は、スマートスピーカＡＰ１１から取得した音声や画像を用いて対象ユーザを推定する。例えば、推定部１３２は、ユーザ情報記憶部１２１に記憶された情報を用いて、スマートスピーカＡＰ１１によりセンサ情報が検知されたユーザを推定する。
【０１２９】
図１の例では、推定部１３２は、スマートスピーカＡＰ１１から取得した音声や画像と、ユーザ情報記憶部１２１中に記憶された音声や画像とを用いてユーザを推定する。例えば、推定部１３２は、スマートスピーカＡＰ１１から取得した音声と、ユーザ情報記憶部１２１中の音声ＶＰ１１〜ＶＰ１３等とを比較することより、対象ユーザを推定する。例えば、推定部１３２は、スマートスピーカＡＰ１１から取得した画像と、ユーザ情報記憶部１２１中の画像ＩＭ１１〜ＩＭ１３等とを比較することより、対象ユーザを推定する。
【０１３０】
例えば、推定部１３２は、スマートスピーカＡＰ１１から取得した音声を解析して抽出した音声に含まれる発話の特徴情報と、音声ＶＰ１１〜ＶＰ１３等と比較することにより、音声に含まれる発話を行ったユーザを推定する。例えば、推定部１３２は、声紋認証等に関する種々の従来技術を適宜用いて音声に含まれる発話がどの音声ＶＰ１１〜ＶＰ１３に対応するかを推定してもよい。図１の例では、推定部１３２は、音声に含まれる発話を行ったユーザが音声ＶＰ１１に対応するユーザＵ１１であると推定する。
【０１３１】
また、推定部１３２は、音声に含まれる発話を行ったユーザが音声ＶＰ１２に対応するユーザＵ１２であると推定する。また、推定部１３２は、音声に含まれる発話を行ったユーザが音声ＶＰ１３に対応するユーザＵ１３であると推定する。このように、図１の例では、推定部１３２は、ユーザＵ１１〜Ｕ１３を対象ユーザと推定する。なお、上記は一例であり、推定部１３２は、種々の情報を適宜用いて、対象ユーザを推定してもよい。また、推定部１３２は、各発話が行われる度にその発話のユーザを推定してもよい。
【０１３２】
また、推定部１３２は、画像センサ等により撮像されたユーザの画像を用いて、画像により推定されたユーザを対象ユーザと推定してもよい。例えば、推定部１３２は、スマートスピーカＡＰ１１から取得した画像を解析して抽出した画像の特徴情報と、画像ＩＭ１１〜ＩＭ１３等と比較することにより、スマートスピーカＡＰ１１から取得した画像に含まれるユーザを推定する。例えば、推定部１３２は、画像解析等の種々の従来技術を適宜用いて画像を解析することにより、スマートスピーカＡＰ１１から取得した画像に含まれるユーザを推定してもよい。
【０１３３】
図１の例では、推定部１３２は、推定情報記憶部１２２に示すように、スマートスピーカＡＰ１１から取得したセンサ情報を用いて、日時ＤＴ１において出力が開始された広告ＡＣ１１の対象ユーザがユーザＵ１１、Ｕ１２、Ｕ１３であると推定する。例えば、推定部１３２は、スマートスピーカＡＰ１１から取得した音声や画像に基づいて、ユーザの状況等を推定する。
【０１３４】
図１の例では、推定部１３２は、日時ＤＴ１におけるユーザＵ１１の状況が広告に注目可能な状況に対応するコンテキストＣＮ１であると推定する。例えば、推定部１３２は、ユーザＵ１１に関する音声や画像等に基づいて、日時ＤＴ１におけるユーザＵ１１の状況が広告に注目可能な状況に対応するコンテキストＣＮ１であると推定する。例えば、推定部１３２は、ユーザＵ１１がソファーに座っている画像が検知されている場合、日時ＤＴ１におけるユーザＵ１１の状況が広告に注目可能な状況に対応するコンテキストＣＮ１であると推定してもよい。
【０１３５】
また、図１の例では、推定部１３２は、日時ＤＴ１におけるユーザＵ１２の状況が広告に注目可能な状況に対応するコンテキストＣＮ１であると推定する。また、図１の例では、推定部１３２は、日時ＤＴ１におけるユーザＵ１３の状況が広告に注目可能な状況に対応するコンテキストＣＮ１であると推定する。なお、上記は一例であり、推定部１３２は、種々の情報を適宜用いて、ユーザが広告に注目可能かを推定してもよい。
【０１３６】
例えば、推定部１３２は、推定を行う日時から所定の期間内（例えば、１分以内や１０分以内等）に検知されたセンサ情報を用いてコンテキストを推定する。推定部１３２は、スマートスピーカＡＰ１１から取得したセンサ情報を用いてコンテンツを推定する。例えば、推定部１３２は、スマートスピーカＡＰ１１から取得した音声や画像に基づいて、テレビＴＶ１１が出力する広告を推定する。
【０１３７】
図１の例では、推定部１３２は、推定情報記憶部１２２に示すように、スマートスピーカＡＰ１１から取得したセンサ情報を用いて、出力されている広告が広告ＡＣ１１であると推定する。また、推定部１３２は、スマートスピーカＡＰ１１から取得したセンサ情報を用いて、広告ＡＣ１１が日時ＤＴ１に出力が開始されたと推定する。
【０１３８】
そして、推定部１３２は、スマートスピーカＡＰ１１から取得したセンサ情報を用いて種々の情報を推定する。推定部１３２は、スマートスピーカＡＰ１１から取得した音声や画像を用いて対象ユーザに関する推定を行う。例えば、推定部１３２は、各対象ユーザが注目可能かどうかを推定する。
【０１３９】
図１の例では、推定部１３２は、日時ＤＴ２におけるユーザＵ１１の状況が広告に注目可能な状況に対応するコンテキストＣＮ１であると推定する。例えば、推定部１３２は、ユーザＵ１１に関する音声や画像等に基づいて、日時ＤＴ２におけるユーザＵ１１の状況が広告に注目可能な状況に対応するコンテキストＣＮ１であると推定する。例えば、推定部１３２は、ユーザＵ１１がソファーに座っている画像が検知されている場合、日時ＤＴ２におけるユーザＵ１１の状況が広告に注目可能な状況に対応するコンテキストＣＮ１であると推定してもよい。
【０１４０】
また、図１の例では、推定部１３２は、日時ＤＴ２におけるユーザＵ１２の状況が広告に注目可能な状況に対応するコンテキストＣＮ１であると推定する。また、図１の例では、ユーザＵ１３は広告ＡＣ１１の出力の途中で離脱しているため、推定部１３２は、日時ＤＴ２におけるユーザＵ１３の状況が広告に注目不可（困難）な状況に対応するコンテキストＣＮ２であると推定する。例えば、推定部１３２は、日時ＤＴ２においてユーザＵ１３の発話やユーザＵ１３が含まれる画像等がスマートスピーカＡＰ１１により検知されていないことにより、ユーザＵ１３の状況が広告に注目不可（困難）な状況に対応するコンテキストＣＮ２であると推定してもよい。なお、上記は一例であり、推定部１３２は、種々の情報を適宜用いて、ユーザが広告に注目可能かを推定してもよい。なお、判定装置１００は、電子透かし等の種々の情報を用いてコンテンツを特定する場合は、特定部を有してもよい。
【０１４１】
（判定部１３３）
判定部１３３は、種々の判定を行う。例えば、判定部１３３は、ユーザ情報記憶部１２１や推定情報記憶部１２２や広告情報記憶部１２３や履歴情報記憶部１２４や視聴情報記憶部１２５に記憶された各種情報を用いて種々の判定を行う。
【０１４２】
判定部１３３は、取得部１３１により取得されたセンサ情報を用いて推定されるコンテキストに基づいて、ユーザがコンテンツの視聴に関する条件を満たすかを判定する。例えば、判定部１３３は、ユーザの状況に関するコンテキストに基づいて、ユーザがコンテンツの視聴に関する条件を満たすかを判定する。例えば、判定部１３３は、コンテンツ出力時におけるユーザの状況に基づいて、ユーザがコンテンツの視聴に関する条件を満たすかを判定する。
【０１４３】
例えば、判定部１３３は、ユーザの状況がコンテンツに注目可能と推定される状況である場合、ユーザによりコンテンツが視聴されたと判定する。例えば、判定部１３３は、ユーザの状況が所定の行動を行っていない状況である場合、ユーザによりコンテンツが視聴されたと判定する。
【０１４４】
例えば、判定部１３３は、ユーザの状況がコンテンツに注目不可と推定される状況である場合、ユーザによりコンテンツが視聴されなかったと判定する。例えば、判定部１３３は、ユーザの状況が所定の行動中の状況である場合、ユーザによりコンテンツが視聴されなかったと判定する。
【０１４５】
判定部１３３は、音声情報を用いて推定されるコンテキストに基づいて、ユーザがコンテンツの視聴に関する条件を満たすかを判定する。判定部１３３は、複数ユーザの各々の状況に基づいて、複数ユーザの各々によるコンテンツの視聴に関する条件を満たすかを判定する。判定部１３３は、センサ情報を用いて推定されるユーザの状況に基づいて、ユーザが広告の視聴に関する条件を満たすかを判定する。
【０１４６】
図１の例では、判定部１３３は、推定したコンテキスト情報に基づいて、広告ＡＣ１１に関する視聴を判定する。判定部１３３は、対象ユーザＵ１１〜Ｕ１３の各々について、広告ＡＣ１１に関する視聴を判定する。判定部１３３は、対象ユーザＵ１１、Ｕ１２については、広告ＡＣ１１を視聴したユーザであると判定する。判定部１３３は、対象ユーザＵ１３については、広告ＡＣ１１を視聴していないユーザであると判定する。
【０１４７】
（生成部１３４）
生成部１３４は、各種情報を生成する。例えば、生成部１３４は、ユーザ情報記憶部１２１や推定情報記憶部１２２や広告情報記憶部１２３や履歴情報記憶部１２４に記憶された各種情報を用いて種々の生成を行う。
【０１４８】
例えば、生成部１３４は、履歴情報記憶部１２４を用いて、視聴情報記憶部１２５に示すような視聴に関する情報を生成する。例えば、生成部１３４は、判定情報に基づいてコンテンツの視聴に関する統計的情報を生成する。例えば、生成部１３４は、コンテンツを視聴したユーザの属性情報を含む統計的情報を生成する。
【０１４９】
（提供部１３５）
提供部１３５は、各種情報を提供する。例えば、提供部１３５は、ユーザ情報記憶部１２１や推定情報記憶部１２２や広告情報記憶部１２３や履歴情報記憶部１２４や視聴情報記憶部１２５に記憶された各種情報を提供する。例えば、提供部１３５は、各種情報を外部の情報処理装置へ送信することにより、各種情報を出力する。提供部１３５は、各種情報を外部装置へ提供してもよい。
【０１５０】
提供部１３５は、判定部１３３により判定されたユーザがコンテンツの視聴に関する条件を満たすかに関する判定情報を用いて、サービスを提供する。例えば、提供部１３５は、判定情報に基づくコンテンツの視聴に関する統計的情報を、コンテンツに関連する事業者に提供する。例えば、提供部１３５は、コンテンツを視聴したユーザの属性情報を含む統計的情報を、コンテンツに関連する事業者に提供する。
【０１５１】
例えば、提供部１３５は、判定情報によりコンテンツを視聴したと推定されるユーザである視聴ユーザに対して、所定のインセンティブを提供する。例えば、提供部１３５は、視聴ユーザに対して、コンテンツに関する所定のインセンティブを提供する。例えば、提供部１３５は、視聴ユーザに対して、所定のサービスにおけるポイントを提供する。例えば、提供部１３５は、視聴ユーザに対して、クーポンを提供する。
【０１５２】
図１０の例では、提供部１３５は、広告ＡＣ１１を視聴したユーザの属性情報を含む統計的情報を、広告ＡＣ１１の広告主ＡＰ１に提供する。また、図１１の例では、提供部１３５は、広告ＡＣ１１の視聴ユーザであるユーザＵ１１に対して、広告ＡＣ１１の対象である飲料Ａに関するクーポンを提供する。
【０１５３】
〔３．処理フロー〕
次に、図９を用いて、実施形態に係る判定システム１による判定処理の手順について説明する。図９は、実施形態に係る判定処理の一例を示すフローチャートである。
【０１５４】
図９に示すように、判定装置１００は、センサにより検知されたセンサ情報を取得する（ステップＳ１０１）。図１の例では、判定装置１００はスマートスピーカＡＰ１１が検知したセンサ情報をスマートスピーカＡＰ１１から取得する。
【０１５５】
そして、判定装置１００は、センサ情報を用いて、センサの周囲において出力されるコンテンツを推定する（ステップＳ１０２）。図１の例では、判定装置１００は、推定情報記憶部１２２に示すように、スマートスピーカＡＰ１１から取得したセンサ情報を用いて、出力されている広告が広告ＡＣ１１であると推定する。
【０１５６】
そして、判定装置１００は、センサ情報を用いて推定されるコンテキストに基づいて、ユーザがコンテンツの視聴に関する条件を満たすかを判定する（ステップＳ１０３）。図１の例では、判定装置１００は、対象ユーザＵ１１、Ｕ１２については、広告ＡＣ１１を視聴したユーザであると判定する。
【０１５７】
〔４．情報提供〕
なお、判定装置１００は、判定処理により判定した視聴ユーザに関する情報を用いて種々のサービスを提供してもよい。この点について、図１０を用いて説明する。図１０は、実施形態に係るサービス提供の一例を示す図である。図１０の例では、判定装置１００は、判定処理により判定した視聴ユーザに関する情報を用いて、事業者に情報提供を行う場合を示す。なお、図１０において、図１と同様の点については、適宜説明を省略する。
【０１５８】
図１０の例では、判定装置１００が視聴ユーザに関する情報を用いて、事業者である飲料Ａの製造元である広告主ＡＰ１に情報提供を行う場合を示す。例えば、判定装置１００は、判定情報に基づくコンテンツの視聴に関する統計的情報（統計情報）を、コンテンツに関連する事業者に提供してもよい。なお、ここでいうコンテンツに関連する事業者には、コンテンツの提供元（配信元）やコンテンツが広告である場合の広告主等の種々の事業者が含まれるものとする。例えば、コンテンツに関連する事業者には、判定情報に基づく情報提供を受けることにより、自身のサービス等の評価や改善につながる事業者であれば、どのような事業者が含まれてもよい。図１０の例では、コンテンツに関連する事業者が、コンテンツである広告の広告主である場合を一例として示す。
【０１５９】
まず、判定装置１００は、図１０中の履歴情報記憶部１２４に示すように、各広告の出力と視聴ユーザとの対応付けを示す履歴情報を用いて、広告と視聴ユーザとの統計的な関係を示す統計情報を生成する（ステップＳ２１）。図１の例では、判定装置１００は、履歴情報記憶部１２４中の履歴情報を用いて、広告主ＡＰ１の広告ＡＣ１１に関する統計情報を生成する。
【０１６０】
例えば、判定装置１００は、履歴情報記憶部１２４に記憶された日時ＤＴ２における広告ＡＣ１１の出力等の出力回数と、その出力に対応する２人の視聴ユーザＵ１１、Ｕ１２等のユーザ数を集計することにより、視聴情報を生成する。また、例えば、判定装置１００は、履歴情報記憶部１２４に記憶された広告ＡＣ１１の視聴ユーザＵ１１、Ｕ１２等の属性情報を用いて、視聴者属性情報を生成する。
【０１６１】
具体的には、判定装置１００は、図１０中の視聴情報記憶部１２５に示すように、各広告ＡＣ１１の出力と視聴ユーザとの対応付けを示す履歴情報を用いて、広告ＡＣ１１に関する視聴ユーザの統計情報を生成する。
【０１６２】
図１０中の視聴情報記憶部１２５に示す「広告」は、視聴に関する情報を収集する対象（コンテンツ）を示す。図１０中の視聴情報記憶部１２５に示す「視聴情報」は、対応する広告に関する視聴情報を示す。「視聴情報」には、「出力回数」や「視聴ユーザ」といった項目が含まれる。「出力回数」は、対応する広告が出力された回数を示す。また、「視聴ユーザ」は、対応する広告を視聴したと判定されたユーザ（視聴ユーザ）の数を示す。
【０１６３】
図１０中の視聴情報記憶部１２５に示す「視聴者属性情報」は、対応する広告を視聴されたと判定されたユーザ（視聴者）の属性の統計情報を示す。「視聴者属性情報」には、「カテゴリ」や「属性」や「割合」といった項目が含まれる。「カテゴリ」は、ユーザを分類するカテゴリを示す。「属性」は、対応するカテゴリにおける種別（属性）を示す。また、「割合」は、対応する広告の視聴ユーザにおいて、対応する属性のユーザが占める割合を示す。
【０１６４】
図１０の例は、広告ＡＣ１１の出力回数は、「１０００」（回）であり、視聴ユーザ数は、「５００」（人）であることを示す。また、図１０の例では、広告ＡＣ１１の視聴ユーザのうち、男性が「６０％」であり、女性が「４０％」であることを示す。また、図１０の例では、広告ＡＣ１１の視聴ユーザのうち、１０代が「６５％」等であることを示す。
【０１６５】
また、例えば、判定装置１００は、出力回数と視聴ユーザ数とを用いて、広告効果の測定に利用可能な指標値（以下、「視聴指標値」ともいう）を生成（算出）してもよい。例えば、判定装置１００は、視聴ユーザ数を出力回数で除算することにより、広告の１回の出力における平均の視聴ユーザ数を広告効果の測定用の視聴指標値として算出してもよい。例えば、判定装置１００は、視聴ユーザ数を分子とし、出力回数を分母とする数値を広告効果の測定用の視聴指標値として算出してもよい。
【０１６６】
図１０の例では、判定装置１００は、広告ＡＣ１１の視聴ユーザ数「５００」を出力回数「１０００」で除算することにより、広告ＡＣ１１の効果を示す視聴指標値を「０．５（＝５００／１０００）」と算出してもよい。この場合、判定装置１００は、１００回の広告出力につき１人の視聴ユーザを獲得できることを推定することができる。例えば、判定装置１００は、算出した広告効果の測定用の視聴指標値を含む統計情報を事業者へ提供してもよい。例えば、判定装置１００は、上記のように算出した視聴指標値を、テレビ放送等の一般的な公衆放送における視聴率や、インターネットにおけるＣＴＲ（クリック率）やＣＶＲ（コンバージョン率）等の指標値と同様に、コンテンツ出力の効果測定に利用可能にすることができる。これにより、判定装置１００は、視聴指標値を広告主等に情報提供したり、視聴指標値を広告主等への課金の際の基準に用いたり、視聴指標値を用いた種々のサービスを提供することができる。
【０１６７】
また、判定装置１００は、事業者に統計情報を提供する（ステップＳ２２）。図１１の例では、判定装置１００は、飲料Ａの製造元である広告主ＡＰ１に生成した統計情報を提供する。例えば、判定装置１００は、広告ＡＣ１１の視聴ユーザのうち、男性が「６０％」であり、女性が「４０％」であり、広告ＡＣ１１の視聴ユーザのうち、１０代が「６５％」等であることを示す統計情報を広告主ＡＰ１に提供する。このように、判定装置１００は、広告を視聴したユーザの属性情報を含む統計情報を、広告主に提供する。また、例えば、判定装置１００は、視聴情報等を用いて算出した各種の視聴指標値を広告主ＡＰ１に提供する。図１１の例では、判定装置１００は、広告ＡＣ１１に関する統計情報を広告主ＡＰ１が利用する事業者装置２０に提供する。
【０１６８】
このように、判定装置１００は、広告主である事業者に広告に関する統計情報を提供する。したがって、広告主ＡＰ１は、判定装置１００から飲料Ａに関する広告ＡＣ１の統計的な情報を含む視聴情報を取得することができる。これにより、統計情報の提供を受けた事業者は、自身が指定した商品または商品のカテゴリについて、提供された統計情報に基づいて、新商品等の開発やマーケティング等を行うことができる。
【０１６９】
〔４−１．課金〕
〔４−１−１．広告出力の課金〕
また、判定システム１においては、判定処理により判定された視聴ユーザの数に応じて、広告主に課金を行ってもよい。例えば、判定装置１００は、一の広告の視聴ユーザの数に所定の単価を乗算した金額を、一の広告の広告主に課金してもよい。この場合、判定装置１００は、広告がユーザに閲覧された回数に応じて、広告主に適切な課金を行うことができる。なお、上記は一例であり、判定装置１００は、種々の条件を用いて、広告主に広告出力に関する課金を行ってもよい。
【０１７０】
〔４−１−２．情報提供の課金〕
また、判定装置１００は、統計情報の提供に応じて、情報の提供先に課金を行ってもよい。すなわち、判定装置１００は、情報提供に対して課金される事業者に、統計情報を提供してもよい。例えば、判定装置１００は、課金の金額の増加に応じて、提供する統計情報の量や質を上昇させてもよい。例えば、判定装置１００は、所定の第１金額を支払った広告主には、算出した指標値を提供してもよい。また、例えば、判定装置１００は、第１金額よりも多い第２金額を支払った広告主には、視聴者属性情報を提供してもよい。なお、上記は一例であり、判定装置１００は、種々の条件を用いて、事業者に情報提供を行ってもよい。
【０１７１】
また、例えば、判定装置１００は、入札形式により統計情報を提供してもよい。例えば、判定装置１００は、情報提供に対して入札された金額に基づいて決定された事業者に統計情報を提供してもよい。
【０１７２】
〔５．ユーザへのインセンティブ〕
また、判定システム１においては、広告を視聴した視聴ユーザに所定のインセンティブを与えてもよい。例えば、判定装置１００は、判定情報によりコンテンツを視聴したと推定される視聴ユーザに対して、所定のインセンティブを提供してもよい。
【０１７３】
この点について、図１１を用いて説明する。図１１は、実施形態に係るサービス提供の一例を示す図である。図１１の例では、判定装置１００は、判定処理により判定した視聴ユーザに、その視聴ユーザが視聴した広告に関するクーポンを提供する場合を示す。なお、図１１において、図１と同様の点については、適宜説明を省略する。
【０１７４】
判定装置１００は、図１０中の履歴情報記憶部１２４中の視聴ユーザに対して、その視聴ユーザが視聴した広告に関するクーポンを提供する（ステップＳ３１）。図１１の例では、判定装置１００は、広告ＡＣ１１を視聴した視聴ユーザのうち、ユーザＵ１１に広告ＡＣ１１に関するクーポンを提供する。例えば、判定装置１００は、ユーザＵ１１が利用する携帯端末１０に広告ＡＣ１１の対象である飲料Ａに関するクーポンを提供する。例えば、判定装置１００は、ユーザＵ１１が利用する携帯端末１０に飲料Ａの割引券を提供してもよい。
【０１７５】
なお、判定装置１００は、広告に関するクーポンに限らず、視聴ユーザに種々のインセンティブを与えてもよい。例えば、判定装置１００は、視聴ユーザに対して、所定のサービスにおけるポイントを提供してもよい。例えば、判定装置１００は、視聴ユーザに対して、所定の電子商取引サービスにおけるポイントを提供してもよい。例えば、判定装置１００は、視聴ユーザに対して、所定の電子マネーを提供してもよい。
【０１７６】
このように、判定装置１００は、視聴ユーザに対してコンテンツ（広告）の視聴に応じた所定のインセンティブを提供する。これにより、判定装置１００は、ユーザに対してコンテンツ（広告）の視聴する動機づけを与えることができるため、コンテンツ（広告）にユーザをより注目させることが可能となる。
【０１７７】
〔６．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る判定装置１００は、取得部１３１と、推定部１３２と、判定部１３３とを有する。取得部１３１は、センサにより検知されたセンサ情報を取得する。推定部１３２は、取得部１３１により取得されたセンサ情報を用いて、センサの周囲において出力されるコンテンツを推定する。判定部１３３は、取得部１３１により取得されたセンサ情報を用いて推定されるコンテキストに基づいて、ユーザがコンテンツの視聴に関する条件を満たすかを判定する。
【０１７８】
このように、実施形態に係る判定装置１００は、センサ情報を用いて、センサの周囲において出力されるコンテンツを推定し、センサ情報を用いて推定されるコンテキストに基づいて、ユーザがコンテンツの視聴に関する条件を満たすかを判定することにより、ユーザによるコンテンツの視聴を適切に判定することができる。
【０１７９】
また、実施形態に係る判定装置１００において、判定部１３３は、ユーザの状況に関するコンテキストに基づいて、ユーザがコンテンツの視聴に関する条件を満たすかを判定する。
【０１８０】
このように、実施形態に係る判定装置１００は、ユーザの状況に関するコンテキストに基づいて、ユーザがコンテンツの視聴に関する条件を満たすかを判定することにより、ユーザによるコンテンツの視聴を適切に判定することができる。
【０１８１】
また、実施形態に係る判定装置１００において、判定部１３３は、コンテンツ出力時におけるユーザの状況に基づいて、ユーザがコンテンツの視聴に関する条件を満たすかを判定する。
【０１８２】
このように、実施形態に係る判定装置１００は、コンテンツ出力時におけるユーザの状況に基づいて、ユーザがコンテンツの視聴に関する条件を満たすかを判定することにより、ユーザによるコンテンツの視聴を適切に判定することができる。
【０１８３】
また、実施形態に係る判定装置１００において、判定部１３３は、ユーザの状況がコンテンツに注目可能と推定される状況である場合、ユーザによりコンテンツが視聴されたと判定する。
【０１８４】
このように、実施形態に係る判定装置１００は、ユーザの状況がコンテンツに注目可能と推定される状況である場合、ユーザによりコンテンツが視聴されたと判定することにより、ユーザによるコンテンツの視聴を適切に判定することができる。
【０１８５】
また、実施形態に係る判定装置１００において、判定部１３３は、ユーザの状況が所定の行動を行っていない状況である場合、ユーザによりコンテンツが視聴されたと判定する。
【０１８６】
このように、実施形態に係る判定装置１００は、ユーザの状況が所定の行動を行っていない状況である場合、ユーザによりコンテンツが視聴されたと判定することにより、ユーザによるコンテンツの視聴を適切に判定することができる。
【０１８７】
また、実施形態に係る判定装置１００において、判定部１３３は、ユーザの状況がコンテンツに注目不可と推定される状況である場合、ユーザによりコンテンツが視聴されなかったと判定する。
【０１８８】
このように、実施形態に係る判定装置１００は、ユーザの状況がコンテンツに注目不可と推定される状況である場合、ユーザによりコンテンツが視聴されなかったと判定することにより、ユーザによるコンテンツの視聴を適切に判定することができる。
【０１８９】
また、実施形態に係る判定装置１００において、判定部１３３は、ユーザの状況が所定の行動中の状況である場合、ユーザによりコンテンツが視聴されなかったと判定する。
【０１９０】
このように、実施形態に係る判定装置１００は、ユーザの状況が所定の行動中の状況である場合、ユーザによりコンテンツが視聴されなかったと判定することにより、ユーザによるコンテンツの視聴を適切に判定することができる。
【０１９１】
また、実施形態に係る判定装置１００において、取得部１３１は、マイクにより検知された音声情報を含むセンサ情報を取得する。推定部１３２は、音声情報を用いてコンテンツを推定する。判定部１３３は、音声情報を用いて推定されるコンテキストに基づいて、ユーザがコンテンツの視聴に関する条件を満たすかを判定する。
【０１９２】
このように、実施形態に係る判定装置１００は、音声情報を用いて推定されるコンテキストに基づいて、ユーザがコンテンツの視聴に関する条件を満たすかを判定することにより、ユーザによるコンテンツの視聴を適切に判定することができる。
【０１９３】
また、実施形態に係る判定装置１００において、推定部１３２は、センサ情報を用いて複数ユーザの各々の状況を推定する。判定部１３３は、複数ユーザの各々の状況に基づいて、複数ユーザの各々によるコンテンツの視聴に関する条件を満たすかを判定する。
【０１９４】
このように、実施形態に係る判定装置１００は、複数ユーザの各々の状況に基づいて、複数ユーザの各々によるコンテンツの視聴に関する条件を満たすかを判定することにより、ユーザによるコンテンツの視聴を適切に判定することができる。
【０１９５】
また、実施形態に係る判定装置１００は、提供部１３５を有する。提供部１３５は、判定部１３３により判定されたユーザがコンテンツの視聴に関する条件を満たすかに関する判定情報を用いて、サービスを提供する。
【０１９６】
このように、実施形態に係る判定装置１００は、判定したユーザがコンテンツの視聴に関する条件を満たすかに関する判定情報を用いて、サービスを提供することにより、ユーザによるコンテンツの視聴に応じて適切なサービスを提供することができる。
【０１９７】
また、実施形態に係る判定装置１００において、提供部１３５は、判定情報に基づくコンテンツの視聴に関する統計的情報を、コンテンツに関連する事業者に提供する。
【０１９８】
このように、実施形態に係る判定装置１００は、判定情報に基づくコンテンツの視聴に関する統計的情報を、コンテンツに関連する事業者に提供することにより、ユーザによるコンテンツの視聴に応じて適切なサービスを提供することができる。
【０１９９】
また、実施形態に係る判定装置１００において、提供部１３５は、コンテンツを視聴したユーザの属性情報を含む統計的情報を、コンテンツに関連する事業者に提供する。
【０２００】
このように、実施形態に係る判定装置１００は、コンテンツを視聴したユーザの属性情報を含む統計的情報を、コンテンツに関連する事業者に提供することにより、ユーザによるコンテンツの視聴に応じて適切なサービスを提供することができる。
【０２０１】
また、実施形態に係る判定装置１００において、提供部１３５は、判定情報によりコンテンツを視聴したと推定されるユーザである視聴ユーザに対して、所定のインセンティブを提供する。
【０２０２】
このように、実施形態に係る判定装置１００は、判定情報によりコンテンツを視聴したと推定されるユーザである視聴ユーザに対して、所定のインセンティブを提供することにより、ユーザによるコンテンツの視聴に応じて適切なサービスを提供することができる。
【０２０３】
また、実施形態に係る判定装置１００において、提供部１３５は、視聴ユーザに対して、コンテンツに関する所定のインセンティブを提供する。
【０２０４】
このように、実施形態に係る判定装置１００は、視聴ユーザに対して、コンテンツに関する所定のインセンティブを提供することにより、ユーザによるコンテンツの視聴に応じて適切なサービスを提供することができる。
【０２０５】
また、実施形態に係る判定装置１００において、提供部１３５は、視聴ユーザに対して、所定のサービスにおけるポイントを提供する。
【０２０６】
このように、実施形態に係る判定装置１００は、視聴ユーザに対して、所定のサービスにおけるポイントを提供することにより、ユーザによるコンテンツの視聴に応じて適切なサービスを提供することができる。
【０２０７】
また、実施形態に係る判定装置１００において、提供部１３５は、視聴ユーザに対して、クーポンを提供する。
【０２０８】
このように、実施形態に係る判定装置１００は、視聴ユーザに対して、クーポンを提供することにより、ユーザによるコンテンツの視聴に応じて適切なサービスを提供することができる。
【０２０９】
また、実施形態に係る判定装置１００において、推定部１３２は、取得部により取得されたセンサ情報を用いて、センサの周囲において出力される広告を推定する。判定部１３３は、センサ情報を用いて推定されるユーザの状況に基づいて、ユーザが広告の視聴に関する条件を満たすかを判定する。
【０２１０】
このように、実施形態に係る判定装置１００は、センサ情報を用いて、センサの周囲において出力される広告を推定し、センサ情報を用いて推定されるコンテキストに基づいて、ユーザが広告の視聴に関する条件を満たすかを判定することにより、ユーザによる広告の視聴を適切に判定することができる。
【０２１１】
〔７．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る判定装置１００は、例えば図１２に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１２は、判定装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
【０２１２】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【０２１３】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータをネットワークＮを介して他の機器へ送信する。
【０２１４】
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。
【０２１５】
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【０２１６】
例えば、コンピュータ１０００が判定装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【０２１７】
以上、本願の実施形態及び変形例のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の行に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【０２１８】
〔８．その他〕
また、上記実施形態及び変形例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【０２１９】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【０２２０】
また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【０２２１】
また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【０２２２】
１  判定システム
１００  判定装置
１２１  ユーザ情報記憶部
１２２  推定情報記憶部
１２３  広告情報記憶部
１２４  履歴情報記憶部
１２５  視聴情報記憶部
１３０  制御部
１３１  取得部
１３２  推定部
１３３  判定部
１３４  生成部
１３５  提供部
１０  携帯端末
２０  事業者装置
ＡＰ１１  スマートスピーカ
Ｎ  ネットワーク
【図１】
2019036190.tif 000003
【図２】
2019036190.tif 000004
【図３】
2019036190.tif 000005
【図４】
2019036190.tif 000006
【図５】
2019036190.tif 000007
【図６】
2019036190.tif 000008
【図７】
2019036190.tif 000009
【図８】
2019036190.tif 000010
【図９】
2019036190.tif 000011
【図１０】
2019036190.tif 000012
【図１１】
2019036190.tif 000013
【図１２】
2019036190.tif 000014
【手続補正書】
【提出日】平成30年10月5日(2018.10.5)
【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】
判定の対象となるユーザが位置する空間内に配置されたスマートスピーカに設けられたセンサであって、音を検知するセンサにより検知された音声情報であるセンサ情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記センサ情報を用いて、前記空間内における前記スマートスピーカの周囲において出力されるコンテンツを推定する推定部と、
前記センサ情報を用いて推定される前記ユーザの前記空間内における状況に基づいて、前記ユーザが前記コンテンツの視聴に関する条件を満たすかを判定する判定部と、
を備えたことを特徴とする判定装置。
【請求項２】
前記判定部は、
前記ユーザの状況に関するコンテキストに基づいて、前記ユーザが前記コンテンツの視聴に関する条件を満たすかを判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の判定装置。
【請求項３】
前記判定部は、
前記コンテンツ出力時における前記ユーザの状況に基づいて、前記ユーザが前記コンテンツの視聴に関する条件を満たすかを判定する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の判定装置。
【請求項４】
前記判定部は、
前記ユーザの状況が前記コンテンツに注目可能と推定される状況である場合、前記ユーザにより前記コンテンツが視聴されたと判定する
ことを特徴とする請求項２または請求項３に記載の判定装置。
【請求項５】
前記判定部は、
前記ユーザの状況が所定の行動を行っていない状況である場合、前記ユーザにより前記コンテンツが視聴されたと判定する
ことを特徴とする請求項４に記載の判定装置。
【請求項６】
前記判定部は、
前記ユーザの状況が前記コンテンツに注目不可と推定される状況である場合、前記ユーザにより前記コンテンツが視聴されなかったと判定する
ことを特徴とする請求項２〜５のいずれか１項に記載の判定装置。
【請求項７】
前記判定部は、
前記ユーザの状況が所定の行動中の状況である場合、前記ユーザにより前記コンテンツが視聴されなかったと判定する
ことを特徴とする請求項３に記載の判定装置。
【請求項８】
前記取得部は、
マイクにより検知された音声情報を含む前記センサ情報を取得し、
前記推定部は、
前記音声情報を用いて前記コンテンツを推定し、
前記判定部は、
前記音声情報を用いて推定されるコンテキストに基づいて、ユーザが前記コンテンツの視聴に関する条件を満たすかを判定する
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の判定装置。
【請求項９】
前記推定部は、
前記センサ情報を用いて複数ユーザの各々の状況を推定し、
前記判定部は、
前記複数ユーザの各々の状況に基づいて、複数ユーザの各々による前記コンテンツの視聴に関する条件を満たすかを判定する
ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載の判定装置。
【請求項１０】
前記判定部により判定された前記ユーザが前記コンテンツの視聴に関する条件を満たすかに関する判定情報を用いて、サービスを提供する提供部、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜９のいずれか１項に記載の判定装置。
【請求項１１】
前記提供部は、
前記判定情報に基づく前記コンテンツの視聴に関する統計的情報を、前記コンテンツに関連する事業者に提供する
ことを特徴とする請求項１０に記載の判定装置。
【請求項１２】
前記提供部は、
前記コンテンツを視聴したユーザの属性情報を含む前記統計的情報を、前記コンテンツに関連する事業者に提供する
ことを特徴とする請求項１１に記載の判定装置。
【請求項１３】
前記提供部は、
前記判定情報により前記コンテンツを視聴したと推定されるユーザである視聴ユーザに対して、所定のインセンティブを提供する
ことを特徴とする請求項１０〜１２のいずれか１項に記載の判定装置。
【請求項１４】
前記提供部は、
前記視聴ユーザに対して、前記コンテンツに関する前記所定のインセンティブを提供する
ことを特徴とする請求項１３に記載の判定装置。
【請求項１５】
前記提供部は、
前記視聴ユーザに対して、所定のサービスにおけるポイントを提供する
ことを特徴とする請求項１３または１４に記載の判定装置。
【請求項１６】
前記提供部は、
前記視聴ユーザに対して、クーポンを提供する
ことを特徴とする請求項１３〜１５いずれか１項に記載の判定装置。
【請求項１７】
前記推定部は、
前記取得部により取得された前記センサ情報を用いて、前記センサの周囲において出力される広告を推定し、
前記判定部は、
前記センサ情報を用いて推定されるユーザの状況に基づいて、ユーザが前記広告の視聴に関する条件を満たすかを判定する
ことを特徴とする請求項１〜１６いずれか１項に記載の判定装置。
【請求項１８】
コンピュータが実行する判定方法であって、
判定の対象となるユーザが位置する空間内に配置されたスマートスピーカに設けられたセンサであって、音を検知するセンサにより検知された音声情報であるセンサ情報を取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された前記センサ情報を用いて、前記空間内における前記スマートスピーカの周囲において出力されるコンテンツを推定する推定工程と、
前記センサ情報を用いて推定される前記ユーザの前記空間内における状況に基づいて、前記ユーザが前記コンテンツの視聴に関する条件を満たすかを判定する判定工程と、
を含んだことを特徴とする判定方法。
【請求項１９】
判定の対象となるユーザが位置する空間内に配置されたスマートスピーカに設けられたセンサであって、音を検知するセンサにより検知された音声情報であるセンサ情報を取得する取得手順と、
前記取得手順により取得された前記センサ情報を用いて、前記空間内における前記スマートスピーカの周囲において出力されるコンテンツを推定する推定手順と、
前記センサ情報を用いて推定される前記ユーザの前記空間内における状況に基づいて、前記ユーザが前記コンテンツの視聴に関する条件を満たすかを判定する判定手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする判定プログラム。
【手続補正書】
【提出日】平成30年12月28日(2018.12.28)
【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】
判定の対象となるユーザが位置する空間内に配置されたスマートスピーカに設けられたセンサであって、音を検知するセンサにより検知された音声情報であるセンサ情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記センサ情報を用いて、前記空間内における前記スマートスピーカの周囲において出力されるコンテンツを推定する推定部と、
前記センサ情報を用いて推定される前記ユーザの前記空間内における状況に基づいて、前記ユーザが前記コンテンツの視聴に関する条件を満たすかを判定し、前記コンテンツへの前記ユーザの注目を低下させる行動である阻害行動を前記ユーザが行わなかった場合、前記ユーザにより前記コンテンツが視聴されたと判定する判定部と、
を備えたことを特徴とする判定装置。
【請求項２】
前記判定部は、
前記ユーザの状況に関するコンテキストに基づいて、前記ユーザが前記コンテンツの視聴に関する条件を満たすかを判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の判定装置。
【請求項３】
前記判定部は、
前記コンテンツ出力時における前記ユーザの状況に基づいて、前記ユーザが前記コンテンツの視聴に関する条件を満たすかを判定する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の判定装置。
【請求項４】
前記判定部は、
前記ユーザの状況が前記コンテンツに注目可能と推定される状況である場合、前記ユーザにより前記コンテンツが視聴されたと判定する
ことを特徴とする請求項２または請求項３に記載の判定装置。
【請求項５】
前記判定部は、
前記ユーザの状況が所定の行動を行っていない状況である場合、前記ユーザにより前記コンテンツが視聴されたと判定する
ことを特徴とする請求項４に記載の判定装置。
【請求項６】
前記判定部は、
前記ユーザの状況が前記コンテンツに注目不可と推定される状況である場合、前記ユーザにより前記コンテンツが視聴されなかったと判定する
ことを特徴とする請求項２〜５のいずれか１項に記載の判定装置。
【請求項７】
前記判定部は、
前記ユーザの状況が所定の行動中の状況である場合、前記ユーザにより前記コンテンツが視聴されなかったと判定する
ことを特徴とする請求項３に記載の判定装置。
【請求項８】
前記取得部は、
マイクにより検知された音声情報を含む前記センサ情報を取得し、
前記推定部は、
前記音声情報を用いて前記コンテンツを推定し、
前記判定部は、
前記音声情報を用いて推定されるコンテキストに基づいて、ユーザが前記コンテンツの視聴に関する条件を満たすかを判定する
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の判定装置。
【請求項９】
前記推定部は、
前記センサ情報を用いて複数ユーザの各々の状況を推定し、
前記判定部は、
前記複数ユーザの各々の状況に基づいて、複数ユーザの各々による前記コンテンツの視聴に関する条件を満たすかを判定する
ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載の判定装置。
【請求項１０】
前記判定部により判定された前記ユーザが前記コンテンツの視聴に関する条件を満たすかに関する判定情報を用いて、サービスを提供する提供部、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜９のいずれか１項に記載の判定装置。
【請求項１１】
前記提供部は、
前記判定情報に基づく前記コンテンツの視聴に関する統計的情報を、前記コンテンツに関連する事業者に提供する
ことを特徴とする請求項１０に記載の判定装置。
【請求項１２】
前記提供部は、
前記コンテンツを視聴したユーザの属性情報を含む前記統計的情報を、前記コンテンツに関連する事業者に提供する
ことを特徴とする請求項１１に記載の判定装置。
【請求項１３】
前記提供部は、
前記判定情報により前記コンテンツを視聴したと推定されるユーザである視聴ユーザに対して、所定のインセンティブを提供する
ことを特徴とする請求項１０〜１２のいずれか１項に記載の判定装置。
【請求項１４】
前記提供部は、
前記視聴ユーザに対して、前記コンテンツに関する前記所定のインセンティブを提供する
ことを特徴とする請求項１３に記載の判定装置。
【請求項１５】
前記提供部は、
前記視聴ユーザに対して、所定のサービスにおけるポイントを提供する
ことを特徴とする請求項１３または１４に記載の判定装置。
【請求項１６】
前記提供部は、
前記視聴ユーザに対して、クーポンを提供する
ことを特徴とする請求項１３〜１５いずれか１項に記載の判定装置。
【請求項１７】
前記推定部は、
前記取得部により取得された前記センサ情報を用いて、前記センサの周囲において出力される広告を推定し、
前記判定部は、
前記センサ情報を用いて推定されるユーザの状況に基づいて、ユーザが前記広告の視聴に関する条件を満たすかを判定する
ことを特徴とする請求項１〜１６いずれか１項に記載の判定装置。
【請求項１８】
コンピュータが実行する判定方法であって、
判定の対象となるユーザが位置する空間内に配置されたスマートスピーカに設けられたセンサであって、音を検知するセンサにより検知された音声情報であるセンサ情報を取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された前記センサ情報を用いて、前記空間内における前記スマートスピーカの周囲において出力されるコンテンツを推定する推定工程と、
前記センサ情報を用いて推定される前記ユーザの前記空間内における状況に基づいて、前記ユーザが前記コンテンツの視聴に関する条件を満たすかを判定し、前記コンテンツへの前記ユーザの注目を低下させる行動である阻害行動を前記ユーザが行わなかった場合、前記ユーザにより前記コンテンツが視聴されたと判定する判定工程と、
を含んだことを特徴とする判定方法。
【請求項１９】
判定の対象となるユーザが位置する空間内に配置されたスマートスピーカに設けられたセンサであって、音を検知するセンサにより検知された音声情報であるセンサ情報を取得する取得手順と、
前記取得手順により取得された前記センサ情報を用いて、前記空間内における前記スマートスピーカの周囲において出力されるコンテンツを推定する推定手順と、
前記センサ情報を用いて推定される前記ユーザの前記空間内における状況に基づいて、前記ユーザが前記コンテンツの視聴に関する条件を満たすかを判定し、前記コンテンツへの前記ユーザの注目を低下させる行動である阻害行動を前記ユーザが行わなかった場合、前記ユーザにより前記コンテンツが視聴されたと判定する判定手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする判定プログラム。