(57)【要約】【課題】コンテンツに関する指標を精度よく予測することができる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提供する。【解決手段】本願に係る情報処理装置は、付随情報取得部と、注目ワード情報取得部と、予測部とを備える。付随情報取得部は、コンテンツに付随する付随情報を取得する。注目ワード情報取得部は、ネットワーク上で注目されるワードを示す注目ワード情報を取得する。予測部は、付随情報取得部によって取得された付随情報と注目ワード情報取得部によって取得された注目ワード情報とに基づいて、コンテンツに関する指標を予測する。【選択図】図１
2019053621.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツに付随する付随情報を取得する付随情報取得部と、
ネットワーク上で注目されるワードを示す注目ワード情報を取得する注目ワード情報取得部と、
前記付随情報取得部によって取得された前記付随情報と前記注目ワード情報取得部によって取得された前記注目ワード情報とに基づいて、前記コンテンツに関する指標を予測する予測部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記付随情報取得部は、
前記コンテンツに含まれるキーワードの情報を前記付随情報として取得し、
前記予測部は、
前記キーワードの情報が前記注目ワード情報に含まれる頻度に基づいて前記コンテンツに関する指標を予測する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記予測部は、
前記コンテンツに関する将来の人気を示す情報を前記コンテンツに関する指標として予測する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
ユーザの前記コンテンツに対する行動履歴を示す行動履歴情報を取得する履歴情報取得部
をさらに備え、
前記予測部は、
前記履歴情報取得部によって取得された前記行動履歴情報に基づいて前記コンテンツに関する指標を予測する
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記コンテンツは電子書籍を含み、
前記履歴情報取得部は、
ユーザの前記電子書籍に対する行動履歴を前記行動履歴情報として取得する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記コンテンツは映像コンテンツを含み、
前記履歴情報取得部は、
ユーザの前記映像コンテンツに対する行動履歴を前記行動履歴情報として取得する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記コンテンツを利用するユーザのユーザ属性情報を取得するユーザ属性情報取得部
をさらに備え、
前記予測部は、
前記ユーザ属性情報取得部によって取得された前記ユーザ属性情報に基づいて前記コンテンツに関する指標を予測する
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項８】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
コンテンツに付随する付随情報を取得する付随情報取得工程と、
ネットワーク上で注目されるワードを示す注目ワード情報を取得する注目ワード情報取得工程と、
前記付随情報取得工程によって取得された前記付随情報と前記注目ワード情報取得工程によって取得された前記注目ワード情報とに基づいて、前記コンテンツに関する指標を予測する予測工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項９】
コンテンツに付随する付随情報を取得する付随情報取得手順と、
ネットワーク上で注目されるワードを示す注目ワード情報を取得する注目ワード情報取得手順と、
前記付随情報取得手順によって取得された前記付随情報と前記注目ワード情報取得手順によって取得された前記注目ワード情報とに基づいて、前記コンテンツに関する指標を予測する予測手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、映画について配給収入などの興行成績を予測する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。かかる従来技術にあっては、未公開の映画が公開された場合の興行成績を、過去に公開された他の映画の実績データに基づいて予測している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−１９７２３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、上記したような映画の将来的な興行成績の予測は、映画のマーケティングなど行う上で重要となる。ここで、映画や電子書籍などを含むコンテンツに関して予測が望まれる指標としては、上記した映画の場合の興行成績の他に、電子書籍の場合の販売部数などがある。また、例えばユーザのコンテンツに対する満足度の程度を示す評価値についても、コンテンツに関する指標として予測が望まれる。
【０００５】
しかしながら、上記したコンテンツに関する指標にあっては、従来技術のように過去の実績データからのみでは、精度よく予測することが難しいことがあった。このように、従来技術には、コンテンツに関する指標を精度よく予測するという点で改善の余地があった。
【０００６】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、コンテンツに関する指標を精度よく予測することができる情報処理装置、情報処理方法および情報処理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】
【０００７】
本願に係る情報処理装置は、付随情報取得部と、注目ワード情報取得部と、予測部とを備える。前記付随情報取得部は、コンテンツに付随する付随情報を取得する。前記注目ワード情報取得部は、ネットワーク上で注目されるワードを示す注目ワード情報を取得する。前記予測部は、前記付随情報取得部によって取得された前記付随情報と前記注目ワード情報取得部によって取得された前記注目ワード情報とに基づいて、前記コンテンツに関する指標を予測する。
【発明の効果】
【０００８】
実施形態の一態様によれば、コンテンツに関する指標を精度よく予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、第１実施形態に係る情報処理の一例を示す説明図である。
【図２】図２は、情報処理システムの構成例を示す図である。
【図３】図３は、ユーザ端末装置の構成例を示す図である。
【図４】図４は、情報処理装置の構成例を示す図である。
【図５】図５は、モデル情報記憶部の一例を示す図である。
【図６】図６は、付随情報記憶部の一例を示す図である。
【図７】図７は、注目ワード情報記憶部の一例を示す図である。
【図８】図８は、情報処理装置における情報処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】図９は、第２実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。
【図１０Ａ】図１０Ａは、行動履歴情報記憶部の一例を示す図（その１）である。
【図１０Ｂ】図１０Ｂは、行動履歴情報記憶部の一例を示す図（その２）である。
【図１１】図１１は、ユーザ属性情報記憶部の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、第２実施形態に係る情報処理装置における情報処理の流れを示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理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情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムが限定されるものではない。
【００１１】
（第１実施形態）
〔１．情報処理〕
まず、第１実施形態に係る情報処理の一例について図１を参照して説明する。図１は、第１実施形態に係る情報処理の一例を示す説明図であり、図１に示す例では、情報処理装置７０によって情報処理が実行される。
【００１２】
情報処理装置７０は、コンテンツ配信装置５０および注目ワード検出装置６０とインターネット等のネットワークを介して接続されており、これらの装置との間で各種情報の送受信を行うサーバである。各種情報には、後述するコンテンツの付随情報５１や注目ワード情報６１などが含まれており、情報処理装置７０は、これらの情報等に基づき、例えばコンテンツに関する指標を予測する処理を行う。
【００１３】
なお、上述した情報処理装置７０、コンテンツ配信装置５０および注目ワード検出装置６０は、単体の処理装置である必要はなく、クラウドシステム等の複数の処理装置が協調して動作することで実現されてもよい。また、図１では、情報処理装置７０、コンテンツ配信装置５０および注目ワード検出装置６０を別々の装置としたが、これは例示であって限定されるものではなく、例えば情報処理装置７０がコンテンツ配信装置５０や注目ワード検出装置６０を備えるようにしてもよい。
【００１４】
なお、コンテンツは、電子化された書籍である電子書籍、例えば映画やテレビ番組などの映像コンテンツ（動画コンテンツ）、ゲームなどを含むが、これらに限定されるものではなく、その他の種類のコンテンツを含んでもよい。また、コンテンツは、コンテンツ配信装置５０によって例えばユーザ端末装置１０（図２参照）等へ配信されて利用されるが、配信の手法はこれに限られない。
【００１５】
コンテンツに関する指標とは、例えばコンテンツに関する将来の人気を示す情報であって、コンテンツが将来的にヒットする可能性、言い換えると、人気が出る可能性を示す指標である。従って、コンテンツに関する指標には、例えば予測されるコンテンツの「売上数」や「売上額」、ユーザのコンテンツに対する「評価値」などが含まれる。
【００１６】
「売上数」は、例えばコンテンツの販売数やダウンロード数などを示す値である。「売上額」は、例えばコンテンツの総販売額、コンテンツが映画である場合の興行収入などを示す値である。「評価値」は、ユーザのコンテンツに対する満足度の程度を示す値であり、例えばユーザのレビュー情報に含まれる点数等である。
【００１７】
なお、コンテンツに関する指標である、コンテンツに関する将来の人気を示す情報は、上記した売上数や売上額に限られない。すなわち、指標（将来の人気を示す情報）には、コンテンツに関連し、将来的にヒットする可能性がある作者やテーマなど、予測可能なものであれば、どのようなものであってもよい。
【００１８】
ところで、上記したようなコンテンツに関する指標の予測は、コンテンツの今後のマーケティングなど行う上で重要となる。そこで、本実施形態に係る情報処理装置７０にあっては、かかるコンテンツに関する指標を精度よく予測できるようにした。
【００１９】
具体的に説明すると、情報処理装置７０は、コンテンツに付随する付随情報５１をコンテンツ配信装置５０から取得する（ステップＳ１）。ここでは、理解の便宜のため、コンテンツが電子書籍である場合を例にとって、付随情報５１について説明する。
【００２０】
付随情報５１は、例えば、書籍内の文章中で使用されるワード（以下「使用ワード」と記載する場合がある）、書籍の作者名などを示す情報である。なお、使用ワードの情報には、使用頻度の順位を示す情報が関連づけられてもよい。使用頻度の順位は、例えば、書籍内のワードの中から、形態素解析等の種々の技術を用いて、助詞や指示代名詞を除いたワードが抽出され、抽出されたワードの使用回数をカウントし、使用回数の多い順に並べることで、算出することができるが、これに限定されるものではない。
【００２１】
なお、図１では、付随情報５１として、使用ワードおよび作者名を示したが、これらはあくまでも例示であって限定されるものではない。すなわち、付随情報５１は、使用ワード等に加えて、あるいは代えて、例えばコンテンツのカテゴリ、テーマ、コンテンツたる電子書籍の販売価格、頁数など、コンテンツに含まれる種々の情報を含んでいてもよい。なお、以下、付随情報５１のうち、使用ワードや作者名、カテゴリ、テーマなどを「キーワード」という場合がある。
【００２２】
次いで、情報処理装置７０は、ネットワーク上で注目されるワードを示す注目ワード情報６１を注目ワード検出装置６０から取得する（ステップＳ２）。
【００２３】
注目ワード検出装置６０は、例えば検索サイトやニュースサイトなどにアクセスして、注目ワード情報６１を検出する。なお、かかる注目ワード情報６１の検出については、後述する。
【００２４】
ここで、注目ワード情報６１とは、例えばインターネットなどのネットワーク上で注目度が上昇しているようなワードを示す情報であり、言い換えれば、多くのユーザにとって現時点で興味や関心のあるワードを示す情報である。なお、図１の例で説明すると、注目ワード情報６１には、「天気」、「人気俳優名：ＹＹ」、「ワードＡＡ」、「作者名：ＸＸ」等の情報が含まれている。
【００２５】
そして、情報処理装置７０は、付随情報５１と注目ワード情報６１とに基づいて、コンテンツに関する指標を予測する（ステップＳ３）。かかる指標の予測は、指標を算出することで行われる。なお、指標の算出にあっては、例えば、回帰分析によって得られるモデルを用いることができるが、これについては後に説明する。
【００２６】
図１の例では、コンテンツの付随情報５１のうち「ワードＡＡ」および「作者名ＸＸ」が、注目ワード情報６１に入っていることを示している。すなわち、コンテンツに含まれる「ワードＡＡ」などのキーワードが、多くのユーザにとって現時点で興味のあるワードを示す注目ワード情報６１に含まれている。
【００２７】
このように、コンテンツの付随情報５１が、現時点でユーザが興味や関心のある注目ワード情報６１に含まれる場合、かかるコンテンツは将来的にヒットする可能性が高いと推定される。そこで、図１のような場合に、本実施形態にあっては、コンテンツに関する指標が、将来的にヒットする可能性が比較的高いことを示す値となるようにする。
【００２８】
このように、本実施形態にあっては、コンテンツの付随情報５１と、現時点でユーザが興味や関心のある注目ワード情報６１とを用いることで、コンテンツに関する指標を精度よく算出することができる。
【００２９】
〔２．情報処理システム１〕
図２は、情報処理システム１の構成例を示す図である。図２に示すように、第１実施形態に係る情報処理システム１は、ユーザ端末装置１０と、情報利用者端末装置４０と、コンテンツ配信装置５０と、注目ワード検出装置６０と、情報処理装置７０とを備える。
【００３０】
これらの各種装置は、ネットワークＮを介して無線または有線で互いに通信可能に接続される。ネットワークＮは、例えば、ＬＡＮ（Local  Area  Network）や、インターネットなどのＷＡＮ（Wide  Area  Network）である。
【００３１】
ユーザ端末装置１０は、図示しないユーザが利用する端末装置である。ユーザ端末装置１０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）や、デスクトップ型ＰＣ（Personal  Computer）や、ノート型ＰＣ等により実現される。なお、図２において、ユーザ端末装置１０を複数台示したが、これに限られず、１台であってもよい。
【００３２】
〔３．ユーザ端末装置１０〕
図３は、ユーザ端末装置１０の構成例を示す図である。図３に示すように、ユーザ端末装置１０は、通信部１１と、表示部１２と、入力部１３と、制御部２０と、記憶部３０とを有する。
【００３３】
〔３．１．通信部１１〕
通信部１１は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、コンテンツ配信装置５０や情報処理装置７０等との間で情報の送受信を行うことができる。例えば、通信部１１は、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。
【００３４】
〔３．２．表示部１２〕
表示部１２は、例えば電子書籍などのコンテンツを含む各種の情報等を表示する表示デバイスである。例えば、表示部１２は、ＬＣＤ（Liquid  Crystal  Display）や有機ＥＬディスプレイである。また、表示部１２は、タッチパネル式のディスプレイであってもよい。
【００３５】
〔３．３．入力部１３〕
入力部１３は、ユーザから各種操作を受け付ける入力デバイスである。入力部１３は、例えば、文字や数字などを入力するためのボタン等を有する。また、表示部１２がタッチパネル式のディスプレイである場合、表示部１２の一部が入力部１３として機能する。
【００３６】
〔３．４．記憶部３０〕
記憶部３０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。かかる記憶部３０には、各種プログラムや設定データ、受信したコンテンツの情報などが記憶される。
【００３７】
〔３．５．制御部２０〕
制御部２０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、ＲＡＭ、入出力ポートなどを有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。また、制御部２０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路等のハードウェアで構成されてもよい。制御部２０は、送信部２１と、受信部２２と、処理部２３とを備える。
【００３８】
〔３．６．１．送信部２１〕
送信部２１は、例えば、入力部１３を介して受け付けたユーザ操作に従って、コンテンツ配信装置５０にコンテンツ（例えば、電子書籍や映像コンテンツ）の取得要求を送信する。
【００３９】
また、例えば、送信部２１は、コンテンツが表示部１２に表示された状態で、ユーザのコンテンツに対する操作を受け付けた場合、かかる操作を示す信号をコンテンツ配信装置５０へ送信する。なお、コンテンツに対する操作には、例えば、コンテンツが電子書籍の場合、ページを進める操作や特定の位置にマーカを付すマーカ操作など、種々の操作が含まれる。また、コンテンツが映像コンテンツである場合、映像を早送りする操作や巻き戻しする操作など、種々の操作がコンテンツに対する操作に含まれる。
【００４０】
〔３．６．２．受信部２２〕
受信部２２は、例えば、コンテンツ配信装置５０から配信されたコンテンツの情報を受信する。受信部２２は、受信されたコンテンツの情報を記憶部３０に記憶させることができる。
【００４１】
〔３．６．３．処理部２３〕
処理部２３は、表示部１２等を含め、ユーザ端末装置１０全体を制御する。例えば、処理部２３は、受信部２２によって受信されたコンテンツの情報を記憶部３０から読み出し、表示部１２へ出力して表示させることができる。
【００４２】
〔４．情報利用者端末装置４０〕
図２の説明に戻ると、情報利用者端末装置４０は、例えば、上記したコンテンツに関する指標などの情報を利用する者の端末装置である。従って、例えば情報処理装置７０は、予測されたコンテンツに関する指標などの情報をネットワークＮを介して情報処理装置７０へ提供することができる。
【００４３】
これにより、情報利用者は、かかる指標を利用して、コンテンツの販売戦略などマーケティングを効率よく行うことが可能となる。なお、情報利用者端末装置４０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ＰＤＡや、デスクトップ型ＰＣや、ノート型ＰＣ等により実現される。
【００４４】
〔５．コンテンツ配信装置５０〕
コンテンツ配信装置５０は、例えば、ユーザ端末装置１０からコンテンツの取得要求を受け付けた場合に、取得要求に対応する各種コンテンツを配信するサーバである。例えば、コンテンツ配信装置５０が電子書籍配信装置である場合、コンテンツ配信装置５０は、コンテンツとして、電子書籍の情報を配信する。また、例えば、コンテンツ配信装置５０が映像コンテンツ配信装置である場合、コンテンツ配信装置５０は、コンテンツとして、映画などの映像コンテンツの情報を配信する。
【００４５】
また、コンテンツ配信装置５０は、情報処理装置７０からコンテンツの付随情報５１（図１参照）の取得要求を受け付けた場合に、コンテンツの付随情報５１を情報処理装置７０へ送信することができる。
【００４６】
〔６．注目ワード検出装置６０〕
注目ワード検出装置６０は、上述したように、注目ワード情報６１（図１参照）を検出する処理を行うサーバである。例えば、注目ワード検出装置６０は、図示しないウェブサーバなどから提供される検索サイトやニュースサイト、旅行サイト、ショッピングサイト、ブログサイトなど種々のサイトに所定期間ごとにアクセスし、各サイトの情報を収集する。
【００４７】
そして、注目ワード検出装置６０は、収集された情報を形態素解析等の種々の技術を用いて解析し、所定期間において注目されている注目ワードの検出（抽出）を行う。なお、注目ワードは、いわゆるバズワード等とも呼ばれる。
【００４８】
〔７．情報処理装置７０〕
図４は、情報処理装置７０の構成例を示す図である。図４に示すように、情報処理装置７０は、通信部７１と、制御部８０と、記憶部９０とを有する。
【００４９】
情報処理装置７０は、上記したように、コンテンツの付随情報５１と注目ワード情報６１とを取得し、取得された付随情報５１と注目ワード情報６１とに基づいて、コンテンツに関する指標を予測することができる。以下、情報処理装置７０の構成について具体的に説明する。
【００５０】
〔７．１．通信部７１〕
通信部７１は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、コンテンツ配信装置５０や注目ワード検出装置６０などの各装置との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部７１は、ＮＩＣ等によって実現される。
【００５１】
〔７．２．記憶部９０〕
記憶部９０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ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。本実施形態に係る記憶部９０は、モデル情報記憶部９１と、付随情報記憶部９２と、注目ワード情報記憶部９３とを備える。
【００５２】
〔７．２．１．モデル情報記憶部９１〕
モデル情報記憶部９１は、上記したコンテンツに関する指標を算出するためのモデルの情報を記憶する。図５は、モデル情報記憶部９１の一例を示す図である。例えば、モデル情報記憶部９１には、「モデルＩＤ」、「モデル情報」といった項目が含まれる。
【００５３】
「モデルＩＤ」は、モデルを識別するための識別情報を示す。「モデル情報」は、コンテンツに関する指標（以下、単に「指標」と記載する場合がある）の算出に用いられるモデルの情報を示す。図５に示す例では、モデルＩＤ「Ｍ０１」は、モデル情報が「ＭＭ」であることを示している。かかる「ＭＭ」は、モデルを構成する具体的なモデルデータ（例えば後述するωｎに設定された重み値等）が含まれる。
【００５４】
ここで、指標を算出するためのモデルの一例について説明する。例えば、モデルは、制御部８０のモデル生成部８１（図４参照）によって生成される。
【００５５】
例えば、モデル生成部８１は、所定の正解データを利用した回帰分析によってモデルを生成する。なお、以下では、コンテンツが電子書籍、指数が売上数である場合を例に挙げて説明する。
【００５６】
モデル生成部８１は、過去に販売された電子書籍について、実際の売上数（実績としての販売部数）を正解データ（目的変数）とし、かかる電子書籍の「販売価格」、「頁数」、「カテゴリ」、「テーマ」、「作者名」などを要素（説明変数）として回帰分析を行うことができる。
【００５７】
また、モデル生成部８１は、過去に販売された電子書籍の付随情報をコンテンツ配信装置５０から取得し、かかる電子書籍が販売された期間における注目ワード情報を注目ワード検出装置６０から取得してもよい。
【００５８】
そして、モデル生成部８１は、付随情報のうちのキーワードの情報と注目ワード情報とに基づいて、キーワードの情報が注目ワード情報に含まれる頻度（以下、「キーワード頻度」と記載する場合がある）を算出する。
【００５９】
モデル生成部８１は、算出されたキーワード頻度を要素として回帰分析を行うことができる。すなわち、モデル生成部８１は、電子書籍が販売された期間にユーザに注目されたワードの中に、電子書籍に含まれるキーワードがどの程度含まれていたかを示すキーワード頻度を要素とすることができる。
【００６０】
具体的には、モデル生成部８１は、例えば下記式（１）のような回帰式を生成する。
【００６１】
Ｙ  ＝  ω１・ｘ１  ＋  ω２・ｘ２  ＋  ω３・ｘ３  ＋  ・・・  ＋  ωｎ・ｘｎ  ・・・  （１）
【００６２】
上記式（１）において、例えば、「Ｙ」には、実際の電子書籍の売上数などの正解データが入力される。また、「ｘ１〜ｘｎ」には、例えば、販売された電子書籍の販売価格、頁数、キーワード頻度等の各々を所定の基準で数値化した変数（例えば、販売価格や頁数、キーワード頻度等を、相互に比較できるように数値化した情報）が、それぞれ入力される。なお、式（１）中のｎは任意の数を示す。
【００６３】
上記式（１）を用いて学習を進める（すなわち、充分な数のサンプルを回帰的に計算する）ことで、モデル生成部８１は、各項目に対応する「ωｎ」の値を最適化する。すなわち、モデル生成部８１は、例えば、電子書籍について将来の売上数たる指標を算出するにあたり、例えば「キーワード頻度」の高低等の要素が指標に対してどのくらいの影響を与えるか、といった重み値「ωｎ」の値を求める。モデル生成部８１は、求めた重み値を設定してモデルを生成する。
【００６４】
下記式（２）は、コンテンツに関する指標を算出するモデルを示す。下記式（２）では、式（１）を回帰分析することにより求められた具体的な数値が各重み値ωに代入される。
【００６５】
コンテンツに関する指標  ＝  ω１・ｘ１  ＋  ω２・ｘ２  ＋  ω３・ｘ３  ＋  ・・・  ＋  ωｎ・ｘｎ  ・・・  （２）
【００６６】
コンテンツに関する指標は、制御部８０の予測部８４（図４参照）によって算出される。例えば、予測部８４は、生成されたモデルに、予測したい電子書籍の情報を「ｘ１」〜「ｘｎ」に入力することで、当該電子書籍に関する指標（ここでは売上数）を算出することができる。なお、算出される指標は、電子書籍の売上数そのものであっても、売上数を示すスコアなどであってもよい。
【００６７】
なお、上記で説明したモデルは一例であり、モデル生成部８１が生成するモデルは上記の例に限られない。すなわち、モデル生成部８１は、キーワード頻度などを入力とし、コンテンツに関する指標を示す値を出力とするモデルであれば、既知の手法を組み合わせることによって、上記例とは異なるモデルを適宜生成してもよい。例えば、上記の例では、回帰分析によってモデルを生成する例を示したが、モデル生成部８１は、他の統計的処理によりモデルを生成してもよい。
【００６８】
なお、上記では、具体的にキーワード頻度や販売価格などを要素としたが、これらはあくまでも例示であって限定されるものではない。すなわち、上記したキーワード頻度や販売価格などの情報のうち、任意の情報を要素としてもよく、さらには、その他の種類の情報を要素としてもよい。例えば、モデル生成部８１は、ユーザによってコンテンツにタグ付けされた情報（例えば電子書籍の内容に関する情報）や、レビュー情報を要素としてもよい。
【００６９】
また、電子書籍が漫画などの画像情報を含む場合、モデル生成部８１は、画像情報を解析して、線の交わりや角、濃淡、色調などに基づいて抽出されたオブジェクトを「画像の特徴物」とし、かかる画像の特徴物を要素としてもよい。なお、かかる画像の特徴物は、必ずしも画像解析に基づいて抽出されることを要さず、例えば人為的に画像の特徴物が判断されて、要素とするようにしてもよい。
【００７０】
〔７．２．２．付随情報記憶部９２〕
付随情報記憶部９２は、上記した付随情報を記憶する。図６は、付随情報記憶部９２の一例を示す図である。例えば、付随情報記憶部９２には、「付随情報ＩＤ」、「情報種類」、「情報内容」といった項目が含まれる。
【００７１】
「付随情報ＩＤ」は、付随情報を識別するための識別情報を示す。「情報種類」は、付随情報に含まれる情報の種類を示す。「情報内容」は、付随情報に含まれる情報の内容を示す。
【００７２】
図６に示す例では、付随情報ＩＤ「Ａ１−０１」は、情報種類が「使用ワード」であり、情報内容が「ワードＡＡ」であることを示している。情報内容には、ワードＡＡの使用頻度の順位を示す情報（ここでは「使用頻度１位」）が関連づけられてもよい。
【００７３】
なお、上記では、使用ワードの使用頻度を順位としたが、これに限られず、使用ワードが使用された回数や、電子書籍に含まれる全ワードの数のうちに、使用ワード（ここではワードＡＡ）が占める割合等の情報を使用頻度の情報としてもよい。
【００７４】
また、図６に示すように、付随情報は、作者、カテゴリ、テーマ、販売価格、頁数などの情報を含むが、これらに限定されるものではなく、例えば、出版社、発売日などその他の種類の情報を含んでもよい。
【００７５】
なお、図６では、コンテンツが電子書籍である場合の付随情報を示したが、コンテンツが映画などの映像コンテンツである場合、情報の種類が異なるようにしてもよい。すなわち、映像コンテンツの付随情報としては、出演者、セリフ、監督、監修、カテゴリ、テーマ、上映時間など種々の情報が含まれてよい。なお、上記した映像コンテンツの付随情報は、あくまでも例示であって限定されるものではない。
【００７６】
〔７．２．３．注目ワード情報記憶部９３〕
注目ワード情報記憶部９３は、上記した注目ワード情報を記憶する。図７は、注目ワード情報記憶部９３の一例を示す図である。例えば、注目ワード情報記憶部９３には、「注目ワード情報ＩＤ」、「情報元」、「情報内容」といった項目が含まれる。
【００７７】
「注目ワード情報ＩＤ」は、注目ワード情報を識別するための識別情報を示す。「情報元」は、注目ワード情報が検出されたサイトなどの情報を示す。「情報内容」は、注目ワード情報に含まれる情報の内容を示す。
【００７８】
図７に示す例では、注目ワード情報ＩＤ「Ｂ１−０１」は、情報元が「検索サイト」であり、情報内容が「天気」であることを示している。情報内容には、注目ワードたる「天気」の検索頻度の順位を示す情報（ここでは「検索頻度１位」）が関連づけられてもよい。
【００７９】
なお、上記では、注目ワードの検索頻度を順位としたが、これに限られず、注目ワードが検索された回数や、検索された全ワードの数のうちに、注目ワードたる「天気」が占める割合等の情報を検索頻度の情報としてもよい。
【００８０】
また、図７に示す例では、注目ワード情報には、「人気俳優名：ＹＹ」、「ワードＡＡ」、「人気旅行先名：ワードＢＢ」、「人気商品名：ワードＣＣ」、「作者名：ＸＸ」を含んでいる。このように、コンテンツの付随情報に含まれる「ワードＡＡ」、「ワードＢＢ」、「ワードＣＣ」、「作者名：ＸＸ」が、注目ワード情報にも含まれるような場合、上記したコンテンツに関する指標は、ヒットする可能性が高いことを示す値が算出されることとしてもよい。
【００８１】
〔７．３．制御部８０〕
図４の説明に戻ると、制御部８０は、コントローラであり、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、入出力ポートなどを有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。かかる制御部８０は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等のハードウェアで構成されてもよい。
【００８２】
制御部８０は、モデル生成部８１と、付随情報取得部８２と、注目ワード情報取得部８３と、予測部８４と、提供部８５とを備える。
【００８３】
〔７．３．１．モデル生成部８１〕
モデル生成部８１は、上記したモデルを生成する。例えば、モデル生成部８１は、上記式（１）で示す回帰式を生成し、生成された回帰式を回帰分析することによって、上記式（２）で示すコンテンツに関する指標を算出するためのモデルを生成する。そして、モデル生成部８１は、生成されたモデルの情報を、モデル情報記憶部９１に記憶させる。
【００８４】
〔７．３．２．付随情報取得部８２〕
付随情報取得部８２は、コンテンツに付随する付随情報をコンテンツ配信装置５０から取得する。例えば、付随情報取得部８２は、コンテンツに含まれる使用ワード、コンテンツが電子書籍の場合の作者名、コンテンツが映画など映像コンテンツである場合の出演者名や監督名等の情報を付随情報に含まれるキーワードとして取得することができる。
【００８５】
また、例えば、付随情報取得部８２は、コンテンツが電子書籍の場合の販売価格や頁数、コンテンツが映画などの映像コンテンツである場合の上映時間などの情報を付随情報として取得することができる。そして、付随情報取得部８２は、取得された各種の付随情報を、付随情報記憶部９２に記憶させる。
【００８６】
〔７．３．３．注目ワード情報取得部８３〕
注目ワード情報取得部８３は、ネットワーク上で注目されるワードを示す注目ワード情報を、注目ワード検出装置６０から取得する。そして、注目ワード情報取得部８３は、取得された注目ワード情報を注目ワード情報記憶部９３に記憶させる。
【００８７】
〔７．３．４．予測部８４〕
予測部８４は、付随情報と注目ワード情報とに基づいて、コンテンツに関する指標を予測する。例えば、予測部８４は、コンテンツに関する将来の人気を示す情報をコンテンツに関する指標として予測する。詳しくは、予測部８４は、付随情報を付随情報記憶部９２から読み出すとともに、注目ワード情報を注目ワード情報記憶部９３から読み出す。また、予測部８４は、付随情報に含まれるキーワードの情報が注目ワード情報に含まれる頻度、すなわちキーワード頻度を算出する。
【００８８】
そして、予測部８４は、モデルの情報をモデル情報記憶部９１から読み出し、読み出されたモデル（式（２）参照）の「ｘ１」〜「ｘｎ」に、キーワード頻度や付随情報に含まれる販売価格などの情報を入力することで、当該電子書籍に関する指標を算出することができる。
【００８９】
〔７．３．５．提供部８５〕
提供部８５は、予測部８４によって予測（算出）されたコンテンツに関する指標を示す情報を、情報利用者端末装置４０に対して提供する。これにより、図示は省略するが、情報利用者端末装置４０の表示部には、コンテンツに関する指標の情報が表示され、情報利用者は、かかる指標を確認し利用することが可能となる。
【００９０】
〔８．情報処理装置７０の処理フロー〕
次に、情報処理装置７０における情報処理の手順について説明する。図８は、情報処理装置７０における情報処理の流れを示すフローチャートである。
【００９１】
図８に示すように、情報処理装置７０の制御部８０は、モデルを生成する（ステップＳ１０）。次いで、制御部８０は、コンテンツの付随情報を取得するとともに（ステップＳ１１）、注目ワード情報を取得する（ステップＳ１２）。
【００９２】
なお、図８に示す例では、制御部８０は、コンテンツの付随情報を取得した後に、注目ワード情報を取得するようにしたが、これに限られず、注目ワード情報、付随情報の順で取得してもよいし、注目ワード情報と付随情報とを同時に取得してもよい。
【００９３】
次いで、制御部８０は、生成されたモデル、注目ワード情報や付随情報に基づいて、コンテンツに関する指標を予測（算出）する（ステップＳ１３）。そして、制御部８０は、予測されたコンテンツに関する指標の情報を情報利用者端末装置４０へ提供する（ステップＳ１４）。
【００９４】
（第２実施形態）
〔９．第２実施形態に係る情報処理装置７０〕
次に、第２実施形態について説明する。ユーザは、コンテンツを利用する際、かかるコンテンツが面白かったり興味があったりする場合のコンテンツに対する行動と、面白くなかったり興味がなかったりする場合の行動とが異なることがある。
【００９５】
コンテンツに対する行動とは、例えば、コンテンツが映画などの映像コンテンツである場合、映像コンテンツを巻き戻す操作や早送りする操作などであるが、これらに限定されるものではない。
【００９６】
すなわち、例えば、映像コンテンツを巻き戻す操作が行われた場合、ユーザは映像コンテンツを面白いと感じてもう一度見ることを所望したと推定することができる。従って、このような映像コンテンツは、将来的にヒットする可能性が高いともいえる。
【００９７】
一方、例えば、映像コンテンツを早送りする操作が行われた場合、ユーザは映像コンテンツを面白くないと感じて映像シーンを飛ばして見ることを所望したと推定することができる。従って、このような映像コンテンツは、将来的にヒットする可能性が低いともいえる。
【００９８】
そこで、第２実施形態にあっては、コンテンツが将来的にヒットする可能性を示す、コンテンツに関する指標を、ユーザのコンテンツに対する行動履歴の情報を用いて予測するようにした。これにより、第２実施形態にあっては、コンテンツに関する指標をより精度よく予測することができる。なお、上記した巻き戻す操作の場合ユーザは面白いと感じているなどの説明は、一例であって限定されるものではない。
【００９９】
また、第２実施形態にあっては、ユーザの属性情報を用いることで、コンテンツに関する指標をより一層精度よく予測することができるようにした。すなわち、ユーザの属性情報の一つに年齢の情報がある。そこで、例えば、コンテンツは、年齢の若い若年層のユーザ割合が多い方が将来的なヒットにつながり易い傾向がある場合、ユーザの年齢の情報（ユーザの属性情報の一例）を用いることで、コンテンツに関する指標をより一層精度よく予測することが可能となる。なお、上記したヒットにつながり易い傾向は、一例であって限定されるものではない。
【０１００】
図９は、第２実施形態に係る情報処理装置７０の構成例を示す図である。なお、以下においては、上記した第１実施形態と共通の構成については、同一の符号を付して説明を省略する。
【０１０１】
図９に示すように、第２実施形態に係る情報処理装置７０の制御部８０は、履歴情報取得部８６と、ユーザ属性情報取得部８７とをさらに備える。また、記憶部９０は、行動履歴情報記憶部９４と、ユーザ属性情報記憶部９５とをさらに備える。
【０１０２】
〔９．１．１．行動履歴情報記憶部９４〕
行動履歴情報記憶部９４は、ユーザのコンテンツに対する行動履歴情報を記憶する。ここで、ユーザの行動履歴は、コンテンツの種類によって異なる。そこで、コンテンツが電子書籍である場合の行動履歴情報記憶部９４の一例を図１０Ａに示し、コンテンツが映像コンテンツである場合の行動履歴情報記憶部９４の一例を図１０Ｂに示した。
【０１０３】
まず、図１０Ａについて説明すると、例えば、行動履歴情報記憶部９４には、「行動履歴情報ＩＤ」、「情報種類」、「情報内容」といった項目が含まれる。「行動履歴情報ＩＤ」は、行動履歴情報を識別するための識別情報を示す。「情報種類」は、行動履歴情報に含まれる情報の種類を示す。「情報内容」は、行動履歴情報に含まれる情報の内容を示す。
【０１０４】
図１０Ａに示す例では、行動履歴情報ＩＤ「Ｃ１−０１」は、情報種類が「マーカ数」であり、情報内容が「２０箇所」であることを示している。なお、電子書籍にあっては、ユーザは書籍内の特定の位置にマーカを付すマーカ操作を行うことができ、ここではそのマーカの数が２０箇所あることを示している。
【０１０５】
例えば、マーカ数が多いほど、ユーザは電子書籍を面白いと感じてマーカ操作を多く行ったと推定することができ、よって電子書籍が将来的にヒットする可能性は高いともいえる。なお、本明細書において、ユーザが面白いまたは面白くないと感じていると推定される行動の説明は、あくまでも例であって限定されるものではない。
【０１０６】
行動履歴情報ＩＤ「Ｃ２−０１」は、情報種類が「マーカ位置」であり、情報内容が「１５頁３行目、１８頁６行目、・・・」であることを示している。例えば、マーカ位置が書籍の前半部分に集まっているような場合、ユーザは電子書籍の前半部分を面白いと感じ、後半部分を面白くないと感じたと推定することができ、よって電子書籍が将来的にヒットする可能性は低いともいえる。
【０１０７】
行動履歴情報ＩＤ「Ｃ３−０１」は、情報種類が「マーカワード」であり、情報内容が「ワードＡＡ、ワードＦＦ、・・・」であることを示している。例えば、マーカが付されたワードＡＡが、上述した注目ワード情報６１に含まれるような場合、ユーザが面白いと感じたワードとネットワーク上で注目された注目ワードとが一致することから、電子書籍が将来的にヒットする可能性は高いともいえる。
【０１０８】
行動履歴情報ＩＤ「Ｃ４−０１」は、情報種類が「しおり位置」であり、情報内容が「１２０頁目」であることを示している。なお、電子書籍にあっては、ユーザは書籍内の特定の位置にしおりを置く操作を行うことができ、ここではそのしおりを置いた位置が１２０頁目であることを示している。
【０１０９】
また、行動履歴情報ＩＤ「Ｃ５−０１」は、情報種類が「読書停止位置」（すなわちユーザが読書を途中で止めた位置）であり、情報内容が「１５０頁目」であることを示している。例えば、上記した「しおり位置」や「読書停止位置」が、所定期間同じ位置にあるような場合、ユーザは途中で面白くないと感じて読書を止めたと推定することができ、よって電子書籍が将来的にヒットする可能性は低いともいえる。
【０１１０】
行動履歴情報ＩＤ「Ｃ６−０１」は、情報種類が「読書スピード」であり、情報内容が「１．５頁／分」であることを示している。例えば、読書スピードが速いほど、ユーザは電子書籍を面白いと感じて読み進めていると推定でき、よって電子書籍が将来的にヒットする可能性は高いともいえる。
【０１１１】
行動履歴情報ＩＤ「Ｃ７−０１」は、情報種類が「読書頻度」であり、情報内容が「２回／日」であることを示している。例えば、読書頻度が多いほど、ユーザは電子書籍を面白いと感じていると推定でき、よって電子書籍が将来的にヒットする可能性は高いともいえる。
【０１１２】
行動履歴情報ＩＤ「Ｃ８−０１」は、情報種類が「１回の読書量」であり、情報内容が「２０頁」であることを示している。例えば、１回の読書量が多いほど、ユーザは電子書籍を面白いと感じて読み進めていると推定でき、よって電子書籍が将来的にヒットする可能性は高いともいえる。
【０１１３】
このように、ユーザの電子書籍に対する行動履歴を分析することで、電子書籍が将来的にヒットする可能性、言い換えると、電子書籍に関する指標を予測することが可能となる。
【０１１４】
次に、図１０Ｂを参照し、コンテンツが映像コンテンツである場合の行動履歴情報について説明する。
【０１１５】
図１０Ｂに示す例では、行動履歴情報ＩＤ「Ｄ１−０１」は、情報種類が「ストップ位置」であり、情報内容が「４０分、５２分、・・・」（ここでは映像開始から４０分、５２分、・・・）であることを示している。仮に、ユーザは面白いと思ったときに映像をストップさせる操作を行うとした場合、例えばストップ位置が映像コンテンツの前半部分に集まっているような場合、ユーザは映像コンテンツの前半部分を面白いと感じ、後半部分を面白くないと感じたと推定することができ、よって映像コンテンツが将来的にヒットする可能性は低いともいえる。
【０１１６】
行動履歴情報ＩＤ「Ｄ２−０１」は、情報種類が「ストップ頻度」であり、情報内容が「５回」であることを示している。例えば、ストップ頻度が多いほど、ユーザは映像コンテンツを面白いと感じてストップ操作を多く行ったと推定することができ、よって映像コンテンツが将来的にヒットする可能性は高いともいえる。
【０１１７】
行動履歴情報ＩＤ「Ｄ３−０１」は、情報種類が「早送り位置」であり、情報内容が「２０分」であることを示している。例えば、ユーザは映像開始から２０分付近の映像シーンを面白くないと感じて早送り操作を行ったと推定でき、よって映像コンテンツは将来的にヒットする可能性が低いともいえる。
【０１１８】
行動履歴情報ＩＤ「Ｄ４−０１」は、情報種類が「巻き戻し位置」であり、情報内容が「３５分、６０分、・・・」であることを示している。例えば、ユーザは映像開始から３５分、６０分付近の映像シーンを面白いと感じて巻き戻し操作を行ったと推定でき、よって映像コンテンツは将来的にヒットする可能性が高いともいえる。
【０１１９】
行動履歴情報ＩＤ「Ｄ５−０１」は、情報種類が「視聴頻度」であり、情報内容が「２回／日」であることを示している。例えば、視聴頻度が多いほど、ユーザは映像コンテンツを面白いと感じていると推定でき、よって映像コンテンツが将来的にヒットする可能性は高いともいえる。
【０１２０】
行動履歴情報ＩＤ「Ｄ６−０１」は、情報種類が「１回の視聴時間」であり、情報内容が「３０分」であることを示している。例えば、１回の視聴時間が長いほど、ユーザは映像コンテンツを面白いと感じて視聴し続けていると推定でき、よって映像コンテンツが将来的にヒットする可能性は高いともいえる。
【０１２１】
行動履歴情報ＩＤ「Ｄ７−０１」は、情報種類が「視聴画面」であり、情報内容が「全画面表示」であることを示している。なお、映像コンテンツのユーザ端末装置１０（図３参照）における表示サイズは、「標準画面表示」と、標準画面表示よりも大きい「全画面表示」とで切り替えることができ、ここではユーザが全画面表示を選択したことを示している。従って、例えば、表示サイズが大きいほど、ユーザは映像コンテンツを面白いと感じていると推定でき、よって映像コンテンツが将来的にヒットする可能性は高いともいえる。
【０１２２】
行動履歴情報ＩＤ「Ｄ８−０１」は、情報種類が「音量」であり、情報内容が「大」であることを示している。例えば、音量が大きいほど、ユーザは映像コンテンツを面白いと感じて視聴していると推定でき、よって映像コンテンツが将来的にヒットする可能性は高いともいえる。
【０１２３】
行動履歴情報ＩＤ「Ｄ９−０１」は、情報種類が「復帰までの時間」であり、情報内容が「６０分」であることを示している。なお、映像コンテンツを表示するユーザ端末装置１０にあっては、例えば、ユーザの停止操作により映像を停止し、その後ユーザの復帰操作により、停止していた映像を復帰（再開）させる。従って、例えば、復帰までの時間が短いほど、ユーザは映像コンテンツを面白いと感じていると推定でき、よって映像コンテンツが将来的にヒットする可能性は高いともいえる。
【０１２４】
このように、ユーザの映像コンテンツに対する行動履歴を分析することで、映像コンテンツが将来的にヒットする可能性、言い換えると、映像コンテンツに関する指標を予測することが可能となる。
【０１２５】
〔９．１．２．ユーザ属性情報記憶部９５〕
図９の説明に戻ると、ユーザ属性情報記憶部９５は、コンテンツを利用するユーザの属性情報を記憶する。図１１は、ユーザ属性情報記憶部９５の一例を示す図である。例えば、ユーザ属性情報記憶部９５には、「ユーザＩＤ」、「年齢」、「性別」、「居住地」といった項目が含まれる。
【０１２６】
「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。「年齢」はユーザの年齢の情報を示し、「性別」はユーザの性別の情報を示し、「居住地」はユーザの居住地の情報を示す。
【０１２７】
図１１に示す例では、ユーザ情報ＩＤ「Ｕ００１」は、年齢が「２１」であり、性別が「女」であり、居住地が「東京都」であることを示している。また、ユーザ情報ＩＤ「Ｕ００２」は、年齢が「６２」であり、性別が「男」であり、居住地が「大阪府」であることを示している。
【０１２８】
ここで、例えば仮に、コンテンツは、若年層の女性で東京在住のユーザの割合が多い方が将来的なヒットにつながり易い傾向があるとした場合、ユーザ情報ＩＤ「Ｕ００１」のようなユーザ属性情報を有するユーザの割合を求めることで、コンテンツが将来的にヒットする可能性、言い換えると、コンテンツに関する指標を予測することが可能となる。
【０１２９】
〔９．２．１．第２実施形態に係るモデル生成部８１〕
図９の説明に戻ると、第２実施形態に係るモデル生成部８１は、第１実施形態のモデルに対し、過去に配信されたコンテンツに関する行動履歴情報やユーザ属性情報をさらに用いて、上記式（１）で示す回帰式を生成する。そして、モデル生成部８１は、生成された回帰式を回帰分析することによって、上記式（２）で示すコンテンツに関する指標を算出するためのモデルを生成する。すなわち、第２実施形態では、行動履歴情報やユーザ属性情報もモデルの要素とするようにしてもよい。
【０１３０】
〔９．２．２．履歴情報取得部８６〕
履歴情報取得部８６は、ユーザのコンテンツに対する行動履歴情報をコンテンツ配信装置５０から取得する。なお、履歴情報取得部８６は、行動履歴情報をユーザ端末装置１０から取得してもよい。そして、履歴情報取得部８６は、取得された行動履歴情報を行動履歴情報記憶部９４に記憶させる。
【０１３１】
〔９．２．３．ユーザ属性情報取得部８７〕
ユーザ属性情報取得部８７、ユーザ属性情報をコンテンツ配信装置５０から取得する。なお、ユーザ属性情報取得部８７は、ユーザ属性情報をユーザ端末装置１０から取得してもよい。そして、ユーザ属性情報取得部８７は、取得されたユーザ属性情報をユーザ属性情報記憶部９５に記憶させる。
【０１３２】
〔９．２．４．予測部８４〕
予測部８４は、付随情報、注目ワード情報、行動履歴情報およびユーザ属性情報に基づいて、コンテンツに関する指標を予測する。例えば、予測部８４は、付随情報を付随情報記憶部９２から、注目ワード情報を注目ワード情報記憶部９３から読み出す。また、予測部８４は、行動履歴情報を行動履歴情報記憶部９４から、ユーザ属性情報をユーザ属性情報記憶部９５から読み出す。
【０１３３】
そして、予測部８４は、モデルの情報をモデル情報記憶部９１から読み出し、読み出されたモデル（式（２）参照）の「ｘ１」〜「ｘｎ」に、行動履歴情報やユーザ属性情報などの情報を入力することで、予測したいコンテンツに関する指標を算出することができる。
【０１３４】
このように、第２実施形態に係る予測部８４は、行動履歴情報およびユーザ属性情報を用いることで、コンテンツに関する指標をより精度よく算出することができる。
【０１３５】
〔１０．第２実施形態に係る情報処理装置７０の処理フロー〕
次に、第２実施形態に係る情報処理装置７０における情報処理の手順について説明する。図１２は、第２実施形態に係る情報処理装置７０における情報処理の流れを示すフローチャートである。
【０１３６】
図１２に示すように、情報処理装置７０の制御部８０は、上記したステップＳ１０〜Ｓ１２までの処理を行った後、ユーザのコンテンツに対する行動履歴情報を取得する（ステップＳ１２ａ）。次いで、制御部８０は、コンテンツを利用するユーザのユーザ属性情報を取得する（ステップＳ１２ｂ）。なお、図１２に示す各情報の取得順は、あくまでも例示であって限定されるものではない。
【０１３７】
次いで、制御部８０は、生成されたモデル、注目ワード情報や付随情報、行動履歴情報、ユーザ属性情報に基づいて、コンテンツに関する指標を予測（算出）する（ステップＳ１３）。そして、制御部８０は、ステップＳ１４に進んで、予測されたコンテンツに関する指標の情報を情報利用者端末装置４０へ提供する。
【０１３８】
なお、上記では、行動履歴情報およびユーザ属性情報を用いてコンテンツに関する指標を予測したが、これに限定されるものではなく、いずれか一方の情報を用いてもよい。  
【０１３９】
〔１１．効果〕
情報処理装置７０は、付随情報取得部８２と、注目ワード情報取得部８３と、予測部８４とを備える。付随情報取得部８２は、コンテンツに付随する付随情報を取得する。注目ワード情報取得部８３は、ネットワーク上で注目されるワードを示す注目ワード情報を取得する。予測部８４は、付随情報取得部８２によって取得された付随情報と注目ワード情報取得部８３によって取得された注目ワード情報とに基づいて、コンテンツに関する指標を予測する。
【０１４０】
これにより、コンテンツの付随情報と、例えば現時点でユーザが興味や関心のある注目ワード情報とを用いることで、コンテンツに関する指標を精度よく算出することができる。
【０１４１】
また、付随情報取得部８２は、コンテンツに含まれるキーワードの情報を付随情報として取得し、予測部８４は、キーワードの情報が注目ワード情報に含まれる頻度（キーワード頻度）に基づいてコンテンツに関する指標を予測する。これにより、コンテンツに関する指標をより精度よく算出することができる。
【０１４２】
また、予測部８４は、コンテンツに関する将来の人気を示す情報をコンテンツに関する指標として予測する。これにより、例えば、コンテンツの販売戦略などマーケティングに用いられる、コンテンツの売上数などの種々の情報を、コンテンツに関する指標として予測（算出）することが可能となる。
【０１４３】
また、情報処理装置７０は、ユーザのコンテンツに対する行動履歴を示す行動履歴情報を取得する履歴情報取得部８６をさらに備える。予測部８４は、履歴情報取得部８６によって取得された行動履歴情報に基づいてコンテンツに関する指標を予測する。これにより、コンテンツに関する指標をより精度よく予測することができる。
【０１４４】
また、コンテンツは電子書籍を含み、履歴情報取得部８６は、ユーザの電子書籍に対する行動履歴を行動履歴情報として取得する。これにより、コンテンツが電子書籍の場合であっても、コンテンツたる電子書籍に関する指標をより精度よく予測することができる。
【０１４５】
また、コンテンツは映像コンテンツを含み、履歴情報取得部８６は、ユーザの映像コンテンツに対する行動履歴を行動履歴情報として取得する。これにより、コンテンツが映画名などの映像コンテンツの場合であっても、コンテンツたる映像コンテンツに関する指標をより精度よく予測することができる。
【０１４６】
また、情報処理装置７０は、コンテンツを利用するユーザのユーザ属性情報を取得するユーザ属性情報取得部８７をさらに備える。予測部８４は、ユーザ属性情報取得部８７によって取得されたユーザ属性情報に基づいてコンテンツに関する指標を予測する。これにより、コンテンツに関する指標をより精度よく予測することができる。
【０１４７】
〔１２．ハードウェア構成〕
上述した実施形態における情報処理装置７０は、例えば図１３に示すような構成のコンピュータ１００がプログラムを実行することによって実現される。
【０１４８】
図１３は、プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１００は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）１０１、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）１０２、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１０３、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）１０４、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１０５、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１０６、およびメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１０７を備える。
【０１４９】
ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０３またはＨＤＤ１０４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。ＲＯＭ１０３は、コンピュータ１００の起動時にＣＰＵ１０１によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【０１５０】
ＨＤＤ１０４は、ＣＰＵ１０１によって実行され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１０５は、通信部７１に対応し、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ＣＰＵ１０１へ送り、ＣＰＵ１０１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。
【０１５１】
ＣＰＵ１０１は、入出力インターフェイス１０６を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、および、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１０１は、入出力インターフェイス１０６を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１０１は、生成したデータを、入出力インターフェイス１０６を介して出力装置へ出力する。
【０１５２】
メディアインターフェイス１０７は、記録媒体１０８に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１０２を介してＣＰＵ１０１に提供する。ＣＰＵ１０１は、当該プログラムを、メディアインターフェイス１０７を介して記録媒体１０８からＲＡＭ１０２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１０８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。
【０１５３】
コンピュータ１００が情報処理装置７０として機能する場合、コンピュータ１００のＣＰＵ１０１は、ＲＡＭ１０２上にロードされたプログラムを実行することにより、図４および図９に示すモデル生成部８１、付随情報取得部８２、注目ワード情報取得部８３、予測部８４、提供部８５、履歴情報取得部８６およびユーザ属性情報取得部８７の各機能を実現する。
【０１５４】
コンピュータ１００のＣＰＵ１０１は、これらのプログラムを、記録媒体１０８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。
【０１５５】
以上、本願の第１および第２実施形態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。
【０１５６】
〔１３．その他〕  
また、上記第１および第２実施形態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。
【０１５７】
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。
【０１５８】
また、上述してきた第１および第２実施形態は、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。
【０１５９】
また、上記してきた「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、付随情報取得部８２は、付随情報取得手段や付随情報取得回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【０１６０】
１  情報処理システム
７０  情報処理装置
８２  付随情報取得部
８３  注目ワード情報取得部
８４  予測部
８６  履歴情報取得部
８７  ユーザ属性情報取得部
【図１】
2019053621.tif 000003
【図２】
2019053621.tif 000004
【図３】
2019053621.tif 000005
【図４】
2019053621.tif 000006
【図５】
2019053621.tif 000007
【図６】
2019053621.tif 000008
【図７】
2019053621.tif 000009
【図８】
2019053621.tif 000010
【図９】
2019053621.tif 000011
【図１０Ａ】
2019053621.tif 000012
【図１０Ｂ】
2019053621.tif 000013
【図１１】
2019053621.tif 000014
【図１２】
2019053621.tif 000015
【図１３】
2019053621.tif 000016
【手続補正書】
【提出日】平成30年12月20日(2018.12.20)
【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】
コンテンツに付随する付随情報を取得して記憶部に記憶させる付随情報取得部と、
ネットワーク上で注目されるワードを示す注目ワード情報を取得して前記記憶部に記憶させる注目ワード情報取得部と、
前記コンテンツを利用するユーザのユーザ属性情報を取得して前記記憶部に記憶させるユーザ属性情報取得部と、
前記付随情報取得部によって前記記憶部に記憶された前記付随情報が前記注目ワード情報取得部によって前記記憶部に記憶された前記注目ワード情報に含まれる頻度と、前記ユーザ属性情報取得部によって前記記憶部に記憶された前記ユーザ属性情報に含まれる所定のユーザ属性情報であって、ユーザが利用するコンテンツに関する指数に対して関係性を有する所定のユーザ属性情報とに基づいて、前記コンテンツに関する指標を予測する予測部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記付随情報取得部は、
前記コンテンツに含まれるキーワードの情報を前記付随情報として取得し、
前記予測部は、
前記キーワードの情報が前記注目ワード情報に含まれる頻度に基づいて前記コンテンツに関する指標を予測する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記予測部は、
前記コンテンツに関する将来の人気を示す情報を前記コンテンツに関する指標として予測する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
ユーザの前記コンテンツに対する行動履歴を示す行動履歴情報を取得する履歴情報取得部
をさらに備え、
前記予測部は、
前記履歴情報取得部によって取得された前記行動履歴情報に基づいて前記コンテンツに関する指標を予測する
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記コンテンツは電子書籍を含み、
前記履歴情報取得部は、
ユーザの前記電子書籍に対する行動履歴を前記行動履歴情報として取得する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記コンテンツは映像コンテンツを含み、
前記履歴情報取得部は、
ユーザの前記映像コンテンツに対する行動履歴を前記行動履歴情報として取得する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項７】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
コンテンツに付随する付随情報を取得して記憶部に記憶させる付随情報取得工程と、
ネットワーク上で注目されるワードを示す注目ワード情報を取得して前記記憶部に記憶させる注目ワード情報取得工程と、
前記コンテンツを利用するユーザのユーザ属性情報を取得して前記記憶部に記憶させるユーザ属性情報取得工程と、
前記付随情報取得工程によって前記記憶部に記憶された前記付随情報が前記注目ワード情報取得工程によって前記記憶部に記憶された前記注目ワード情報に含まれる頻度と、前記ユーザ属性情報取得工程によって前記記憶部に記憶された前記ユーザ属性情報に含まれる所定のユーザ属性情報であって、ユーザが利用するコンテンツに関する指数に対して関係性を有する所定のユーザ属性情報とに基づいて、前記コンテンツに関する指標を予測する予測工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項８】
コンテンツに付随する付随情報を取得して記憶部に記憶させる付随情報取得手順と、
ネットワーク上で注目されるワードを示す注目ワード情報を取得して前記記憶部に記憶させる注目ワード情報取得手順と、
前記コンテンツを利用するユーザのユーザ属性情報を取得して前記記憶部に記憶させるユーザ属性情報取得手順と、
前記付随情報取得手順によって前記記憶部に記憶された前記付随情報が前記注目ワード情報取得手順によって前記記憶部に記憶された前記注目ワード情報に含まれる頻度と、前記ユーザ属性情報取得手順によって前記記憶部に記憶された前記ユーザ属性情報に含まれる所定のユーザ属性情報であって、ユーザが利用するコンテンツに関する指数に対して関係性を有する所定のユーザ属性情報とに基づいて、前記コンテンツに関する指標を予測する予測手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。