(57)【要約】【課題】ＳＮＳ上におけるサービス・製品の情報の拡散度を測定する。【解決手段】情報処理サーバ１は、ＳＮＳサーバ３に保存されている複数の画像から、所定の基準に基づいて画像を選択する画像選択部１１０と、選択した画像の解析を行い、情報を抽出する解析部１２０と、解析部１２０が抽出した情報を集計する集計部１３０と、前記情報の集計結果を顧客端末４に提供する提供部１５０と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＳＮＳサーバに保存されている複数の画像から、所定の基準に基づいて画像を選択する画像選択部と、
選択した画像の解析を行い、情報を抽出する解析部と、
前記解析部が抽出した情報を集計する集計部と、
前記情報の集計結果を顧客端末に提供する提供部と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記画像選択部は、画像に付加されているコメント数、画像のＳＮＳへの投稿時期、画像の撮影時期、又は画像の撮影場所に基づいて、画像を選択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】
前記解析部は、解析対象の画像からロゴ若しくは文字情報を抽出するか、又は前記画像に関連するコメント若しくはハッシュタグを抽出することを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記解析部は、解析対象の画像の特徴量から顧客製品を判別することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項５】
ＳＮＳサーバに保存されている複数の画像から、所定の基準に基づいて画像を選択するステップと、
選択した画像の解析を行い、情報を抽出するステップと、
抽出した情報を集計するステップと、
前記情報の集計結果を顧客端末に提供するステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項６】
コンピュータに設けられた記憶部に保存されている画像に対し、ロゴ若しくは文字情報、又は関連するコメント若しくはハッシュタグの抽出を含む画像解析処理を行うステップと、
解析結果を請求項１乃至４のいずれかに記載の情報処理装置へ送信するステップと、
を前記コンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＳＮＳ上の情報を収集・解析する情報処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ソーシャルネットワーキングサービス（以下「ＳＮＳ」という。）と呼ばれる、人と人とのつながりを促進・サポートするサービスが知られている。ＳＮＳでは、会員が情報を発信するための投稿を他の会員に公開し、他の会員が、当該投稿を閲覧したり、当該投稿に対してコメントをつけたり、再投稿したりすることで、情報が拡散していく。ＳＮＳを利用して広告配信を行うことが提案されている。
【０００３】
サービス・製品の内容（撮影データ等）をＳＮＳで拡散してもらうために、twitter（登録商標）等の主要ＳＮＳとの連携機能により、投稿を簡便化する方法がある。しかし、このような連携機能を使用せずに、利用者が独自にＳＮＳに投稿することが多かった。そのため、サービス・製品がＳＮＳ上でどの程度拡散しているかを知ることが困難であり、広告戦略へフィードバックできなかった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−２４２９７６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、ＳＮＳ上におけるサービス・製品の情報の拡散度を測定する情報処理装置及び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】
本発明の情報処理装置は、ＳＮＳサーバに保存されている複数の画像から、所定の基準に基づいて画像を選択する画像選択部と、選択した画像の解析を行い、情報を抽出する解析部と、前記解析部が抽出した情報を集計する集計部と、前記情報の集計結果を顧客端末に提供する提供部と、を備えるものである。
【０００７】
本発明の一態様では、前記画像選択部は、画像に付加されているコメント数、画像のＳＮＳへの投稿時期、画像の撮影時期、又は画像の撮影場所に基づいて、画像を選択する。
【０００８】
本発明の一態様では、前記解析部は、解析対象の画像からロゴ若しくは文字情報を抽出するか、又は前記画像に関連するコメント若しくはハッシュタグを抽出する。
【０００９】
本発明の一態様では、前記解析部は、解析対象の画像の特徴量から顧客製品を判別する。
【００１０】
本発明のプログラムは、ＳＮＳサーバに保存されている複数の画像から、所定の基準に基づいて画像を選択するステップと、選択した画像の解析を行い、情報を抽出するステップと、抽出した情報を集計するステップと、前記情報の集計結果を顧客端末に提供するステップと、をコンピュータに実行させるものである。
【００１１】
本発明のプログラムは、コンピュータに設けられた記憶部に保存されている画像に対し、ロゴ若しくは文字情報、又は関連するコメント若しくはハッシュタグの抽出を含む画像解析処理を行うステップと、解析結果を請求項１乃至４のいずれかに記載の情報処理装置へ送信するステップと、を前記コンピュータに実行させるものである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、ＳＮＳ上におけるサービス・製品の情報の拡散度を測定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施形態によるＳＮＳ環境の例を示す図である。
【図２】情報処理サーバのハードウェア構成図である。
【図３】情報処理サーバの機能ブロック図である。
【図４】ユーザ端末のハードウェア構成図である。
【図５】ユーザ端末の機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
図１は、本実施形態による情報処理装置として動作する情報処理サーバ１を含むＳＮＳ環境の例を示す。このＳＮＳ環境では、情報処理サーバ１、ユーザ端末２、ＳＮＳサーバ３及び顧客端末４が、インターネットなどのネットワーク５を介して互いに接続可能となっている。
【００１５】
ＳＮＳサーバ３は、ソーシャル・ネットワーキング・サービス（ＳＮＳ）のウェブサイトを提供する。
【００１６】
ユーザ端末２は、例えばスマートフォンやタブレット端末であり、ＳＮＳサーバ３にログイン可能な機能（インターネットに接続する機能及びＷｅｂブラウザ）を有している。ユーザは、ユーザ端末２を用いて、ＳＮＳサイトにコンテンツを投稿する。投稿されるコンテンツは、例えば、画像、動画、テキスト等である。また、ユーザは、ユーザ端末２を用いて、投稿されているコンテンツに対してコメントやハッシュタグ等のテキスト情報を付加することができる。
【００１７】
ＳＮＳサーバ３は、ユーザにより投稿されたデータを保存する。情報処理サーバ１は、ＳＮＳサーバ３に保存されている情報（ＳＮＳ上の情報）を解析し、サービス・商品等（以下、「商品等」と記載する）のＳＮＳ上での拡散度を把握するために有用な情報を抽出する。
【００１８】
例えば、情報処理サーバ１は、ＳＮＳサーバ３に保存されている画像データを解析し、画像に含まれる企業ロゴやブランドロゴ、文字情報等を抽出する。また、情報処理サーバ１は、画像内に写っている物体の特徴量から製品・商品を判別する。
【００１９】
ＳＮＳには大量の画像が投稿されているため、所定のルールに基づいて解析対象となる画像を絞り込むことが好ましい。例えば、「イイネ！」や「ｌｉｋｅ」等のコメントが多く付加されている注目度の高い画像や、一定期間内（例えば直近１週間以内）に投稿された新しい画像を解析対象とする。
【００２０】
また、Ｅｘｉｆ（登録商標）（Exchangeable  Image  File  Format）に準拠した形式の画像ファイルに含まれる撮影日時情報やＧＰＳ位置情報に基づいて、所定の期間内に撮影された画像や、所定のエリアで撮影された画像を解析対象としてもよい。
【００２１】
情報処理サーバ１は、ＳＮＳ上のコメントやハッシュタグを抽出してもよい。
【００２２】
情報処理サーバ１は、抽出した情報を分類・仕分けして集計する。
【００２３】
例えば、情報処理サーバ１は、顧客の企業ロゴや顧客の商品等のブランドロゴが写っている画像の投稿数を集計する。また、情報処理サーバ１は、顧客製品が写っている画像の投稿数を集計する。また、情報処理サーバ１は、顧客の企業名や商品等の名称を含むテキストの投稿数を集計する。
【００２４】
また、情報処理サーバ１は、顧客ロゴや顧客製品が写っている投稿画像の撮影日、撮影時刻、撮影場所等の情報を集計する。
【００２５】
情報処理サーバ１は、集計結果を顧客端末４に提供する。顧客は、上述のような集計結果から、自社の商品等のＳＮＳ上での拡散度を測定できる。また、顧客は、自社の商品等の画像がいつ、どこで撮影されたかなどの情報を取得できる。顧客は、ＳＮＳ上での拡散度から、自社の広告キャンペーンの効果を把握し、その後の広告戦略にフィードバックできる。
【００２６】
情報処理サーバ１は、ＳＮＳサーバ３に保存されているデータだけでなく、ユーザ端末２に保存されているデータの解析を行ってもよい。この場合、ユーザ端末２に、情報収集用のプログラムを予めインストールしておく。
【００２７】
例えば、ユーザ端末２は、自端末に保存されている画像データを解析する。画像解析は、上述した情報処理サーバ１が行う処理と同様であり、画像に含まれる企業ロゴやブランドロゴ、文字情報等が抽出される。ユーザ端末２は、解析結果を情報処理サーバ１へ送信する。情報処理サーバ１は、複数のユーザ端末２から受信した解析結果を集計する。
【００２８】
情報処理サーバ１は、商品等のＳＮＳ上での拡散度だけでなく、ユーザに対する拡散度の情報を顧客端末４に提供できる。また、ユーザ端末２に情報収集用プログラムをインストールする際に、ユーザの年齢、性別、住所等が情報処理サーバ１に登録される場合、商品等の情報拡散度を世代別や地域別に把握することが可能となる。
【００２９】
図２は、情報処理サーバ１のハードウェア構成図である。情報処理サーバ１は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）１１、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）１２、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１３、記憶部１４、入出力部１５、通信部１６等を備える。記憶部１４は例えばハードディスクドライブである。入出力部１５は、例えばキーボード、マウス、ディスプレイ等である。
【００３０】
ＲＯＭ１３又は記憶部１４には、情報処理プログラムが格納されている。情報処理プログラムがＲＡＭ１２にロードされ、ＣＰＵ１１によって実行されることで、図３に示す画像選択部１１０、解析部１２０、集計部１３０、受信処理部１４０及び提供部１５０が実現される。解析部１２０は、ロゴ抽出部１２２及び判別部１２４を含む。
【００３１】
画像選択部１１０は、ＳＮＳサーバ３に保存されている大量の画像から、解析対象とする画像を選択する。例えば、画像選択部１１０は、画像に付加されているコメント数、ＳＮＳへの投稿日、撮影日、撮影時刻、撮影場所等に基づいて、解析対象の画像を選択する。
【００３２】
解析部１２０は、画像解析を行い、有用な情報を抽出する。例えば、ロゴ抽出部１２２が、画像から企業のロゴや、商品等のロゴを抽出する。顧客の企業ロゴや商品ロゴを予め登録しておき、類似するロゴが含まれる画像を検出するようにしてもよい。ロゴ抽出部１２２は、文字認識処理により画像内の文字情報を抽出してもよい。
【００３３】
判別部１２４は、画像の特徴量から、画像に写っている製品、商品などを判別する。例えば、顧客製品を複数の角度から撮影した画像の特徴量を予め登録しておき、類似度の高い特徴量を持つＳＮＳ上の画像を検出する。特徴量としては、ＨＯＧ（Histograms  of  Oriented  Gradients）特徴量、ＥＯＨ（Edge  Orientation  Histograms）特徴量、Ｅｄｇｅｌｅｔ特徴量、ＣＳＳ（Color  Self-Similarity）特徴量等を用いることができる。
【００３４】
解析部１２０は、企業や商品等に関連するＳＮＳ上のコメントやハッシュタグを抽出してもよい
【００３５】
集計部１３０は、解析部１２０による解析結果を分類して集計する。集計結果は記憶部１４に格納される。
【００３６】
受信処理部１４０は、通信部１６を用いて、ユーザ端末２から、ユーザ端末２に保存されている画像の解析結果（集計結果）を受信する。集計部１３０は、複数のユーザ端末２から受信した解析結果の集計を行う。
【００３７】
提供部１５０は、通信部１６を用いて、集計部１３０による集計結果を顧客端末４に提供する。
【００３８】
図４はユーザ端末２のハードウェア構成図である。ユーザ端末２は、ＣＰＵ２１、ＲＡＭ２２、ＲＯＭ２３、記憶部２４、入出力部２５、通信部２６、撮影部２７、ＧＰＳ受信部２８等を備える。記憶部２４は例えばフラッシュメモリである。入出力部２５は、例えばタッチパネルである。撮影部２７は例えばデジタルカメラであり、撮影した画像は記憶部２４に格納される。ＧＰＳ受信部２８は、ＧＰＳ衛星から発せられる電波を受信し、ＧＰＳ情報に基づいて、ユーザ端末２が存在する現在地の位置情報（緯度や経度）を取得する。撮影部２７による撮影画像には、撮影日時だけでなく、撮影場所の位置情報が付加される。
【００３９】
ＲＯＭ２３又は記憶部２４には、情報収集プログラムが格納されている。情報収集プログラムがＲＡＭ２２にロードされ、ＣＰＵ２１によって実行されることで、図５に示す画像選択部２１０、解析部２２０、集計部２３０、及び送信処理部２４０が実現される。解析部２２０は、ロゴ抽出部２２２及び判別部２２４を含む。
【００４０】
画像選択部２１０は、記憶部２４に保存されている画像から、解析対象とする画像を選択する。例えば、画像選択部２１０は、画像の撮影日、撮影時刻、撮影場所等に基づいて、解析対象の画像を選択する。記憶部２４に保存されている全ての画像を解析対象としてもよい。
【００４１】
解析部２２０は、画像解析を行い、有用な情報を抽出する。例えば、ロゴ抽出部２２２が、画像から企業のロゴや、商品等のロゴを抽出する。また、ロゴ抽出部２２２は、画像内の文字情報を抽出してもよい。判別部２２４は、画像の特徴量から、画像に写っている製品、商品などを判別する。
【００４２】
集計部２３０は、解析部２２０による解析結果を分類して集計する。
【００４３】
送信処理部２４０は、通信部２６を用いて、集計部２３０による集計結果を情報処理サーバ１へ送信する。
【００４４】
顧客端末４は、情報処理サーバ１から、顧客企業の商品等についての集計結果を受信する。顧客は、自社の商品等のＳＮＳ上での拡散度を知ることができる。また、ユーザ端末２内のデータの解析結果から、どの程度の数のユーザに、顧客商品の情報が行き渡っているかを確認できる。
【００４５】
図１は、ＳＮＳサーバ３が１個のみ図示されていたが、複数の異なるＳＮＳにおける拡散度を測定し、ＳＮＳ別の拡散度を顧客に提供してもよい。
【００４６】
上記説明は本発明の一例であり、本発明は上記以外の形態とされてもよい。
【符号の説明】
【００４７】
１  情報処理サーバ
２  ユーザ端末
３  ＳＮＳサーバ
４  顧客端末
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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