(57)【要約】【課題】  カラオケ利用者のために効果的な楽曲推奨手段を提供する。【解決手段】  多くの歌唱者の歌唱履歴から、歌唱者本人と選曲の傾向が似ている歌唱者を特定し、その歌唱者が歌唱していて本人が歌唱していない楽曲を「あなたと選曲傾向が似ている人の歌った曲で、あなたが歌っていない曲はこれだ！」として、その歌唱者に通知する。【選択図】図５
2015011080.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザによる選択に基づいて楽曲を再生し、楽曲選択をしたユーザを特定しうるユーザデータベースを備え、ユーザ毎の歌唱履歴を持つカラオケシステムにおいて、
当該歌唱履歴に基づいてユーザと選曲傾向が似た別の歌唱者を抽出し、当該ユーザが歌唱していない楽曲で、その歌唱者が歌唱している楽曲を、当該ユーザに対しお勧め曲として特定し通知することを特徴とするカラオケシステム。
【請求項２】
ユーザによる選択に基づいて楽曲を再生し、楽曲選択をしたユーザを特定しうるユーザデータベースを備え、ユーザ毎の歌唱履歴を持つカラオケシステムにおいて、
あるユーザの一定数の歌唱履歴と他のユーザの一定数の歌唱履歴を比較し、重複する楽曲が多いユーザを歌唱傾向の似たユーザと特定し、そのユーザと重複していない楽曲をお勧め曲として通知することを特徴とする請求項１記載のカラオケシステム。
【請求項３】
ユーザによる選択に基づいて楽曲を再生し、楽曲選択をしたユーザを特定しうるユーザデータベースを備え、ユーザ毎の歌唱履歴を持つカラオケシステムにおいて、
歌唱の度にユーザが歌唱した楽曲を、歌唱者を軸に構成される歌唱者楽曲履歴データベースに登録する楽曲登録手段と、
同時に、当該歌唱者を、楽曲を軸に構成される楽曲歌唱者履歴データベースに登録する歌唱者登録手段と、
あるカラオケユーザについて、当該ユーザの歌唱者楽曲履歴データベースに登録されている楽曲全曲につき、楽曲歌唱者履歴データベースから他の歌唱者による歌唱度数を集計し、当該ユーザとの歌唱楽曲重複度合の高い他の歌唱者を抽出する類似歌唱者抽出手段と、
類似歌唱者の歌唱者楽曲履歴を集約して当該ユーザの歌唱者楽曲履歴の該当曲を除外した楽曲リストを作成する推奨曲特定手段とからなることを特徴とする請求項２記載のカラオケシステム。
【請求項４】
歌唱履歴に基づいてユーザと選曲傾向が似た別の歌唱者を抽出して特定された推奨曲をユーザデータベースに登録することで当該ユーザに通知することを特徴とする請求項１乃至３記載のカラオケシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、通信カラオケシステムにおいて、カラオケ利用者にリクエスト楽曲を推奨する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、カラオケ装置では、楽曲名、歌手名と楽曲識別子（楽曲番号）を対応付けて表示した冊子（早見本）を用いた楽曲検索が一般的であった。この冊子を用いた楽曲検索では、ユーザは歌唱したい楽曲を冊子中から探し、当該楽曲の楽曲識別子をリモコン装置に入力し、カラオケ装置に送信することで楽曲予約が行われていた。
【０００３】
近年、通信カラオケの普及により、カラオケ装置で扱う楽曲数は数万曲にも上っている。このような膨大な楽曲の中から、所望の楽曲を探し当てることは困難となっており、そのため、従来のテンキーを用いたリモコン装置から、データベースを使用し、ユーザインターフェースを介して楽曲検索を可能とするリモコン装置へと遷移しつつある。
【０００４】
さらに、楽曲数が増える中、ユーザはどの楽曲を歌唱するか迷うことが考えられる。特許文献１には、カラオケ演奏端末から集信した演奏順序履歴、すなわち、前回選曲した楽曲の次にどんな楽曲が演奏されたかという履歴に基づいて楽曲を推薦することのできる通信カラオケシステムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第４０３３９４４号公報
【特許文献２】特許第３９２０２０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１は、ホスト装置に設けられた演奏順序集計情報ファイルで、各楽曲について当該楽曲の次に演奏された楽曲群リストが対応づけられ、各リスト上の各楽曲の演奏頻度が統一的に集計される。ホスト装置は、各カラオケ演奏端末の演奏順序履歴データを適時に集信し、これらデータに基づきファイルにおける各楽曲群リストの各演奏頻度を更新した後、このファイルを適時に各カラオケ演奏端末へ配信する。各カラオケ演奏端末は、各楽曲の伴奏音楽を演奏するたびにファイルを参照し、当該楽曲に対応する楽曲群リストに基づき演奏頻度の高い順に所定数の楽曲を抽出し、これら楽曲を次の演奏候補として推薦すべく曲名や選曲番号とともにディスプレイ装置で表示する。
【０００７】
特許文献２は、カラオケホスト装置と多数のカラオケ演奏装置とが通信網を介して結合された通信カラオケシステムにおいて、カラオケホスト装置は、各カラオケ演奏装置における演奏履歴の情報を集信して、全カラオケ演奏装置における演奏楽曲を演奏頻度に基づいて集計した順位リストを作成して各カラオケ演奏装置に配信し、カラオケ演奏装置は、利用者がある楽曲Ａを演奏予約した際に、当該カラオケ演奏装置における前記演奏履歴の情報に基づいて、楽曲Ａに後続して演奏された所定数の楽曲の識別情報を抽出し、当該抽出情報から前記順位リストの所定数の上位楽曲の識別情報を除外し、その他の楽曲識別情報について演奏回数に基づいて集計し推奨楽曲リストを作成し、適宜に利用者に提示する。
【０００８】
特許文献１、特許文献２とも、歌唱された楽曲の履歴からおすすめ曲を抽出しているが、双方とも、曲順を重視し、ある楽曲が歌唱されたあと、次の曲として歌われた回数がもっとも多い曲を推奨するというロジックを採用している。
【０００９】
カラオケ店では、新曲が次々に入り、曲数は増え続けている。一方、ユーザの中には、常に新しい曲を開拓する人たちもいるが、他方、レパートリとしている同じ曲を歌い続ける人たちも少なからずいる。そんなユーザを放置することで、カラオケに飽きさせてしまっては、カラオケの発展はない。
そのような中での特許文献１、特許文献２は新しい曲をすすめるための提案であるが、双方ともカラオケ装置の演奏履歴から、続けて歌唱された「次の曲」をそのまま「お勧め曲」として提案するのみである。
確かに、個人の趣向にあわせた楽曲を推奨する事は難しいことであるが、本発明は、個々のユーザの歌唱データを集計し、「あなたに似た選曲傾向の人」を匿名で特定し、「その人」が歌った楽曲で「あなた」がまだ歌っていない楽曲を提示し、個人に特化したお勧め曲を推奨することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記の問題を解決するため本発明の請求項１では、歌唱履歴に基づいて自己の歌唱履歴と似た傾向の別の歌唱者を抽出し、自己が歌唱していない楽曲で、その歌唱者が歌唱している楽曲を、お勧め曲として特定し通知するものである。
請求項２では、あるユーザの一定数の歌唱履歴と他のユーザの一定数の歌唱履歴を比較し、重複する楽曲が多いユーザを歌唱傾向の似たユーザと特定し、そのユーザと重複していない楽曲をお勧め曲として通知するというものである。
請求項３では、会員の情報を管理する歌唱者楽曲履歴データベースと、楽曲ごとの歌唱者を登録する楽曲歌唱者履歴データベースとをもち、１回歌唱するごとに歌唱者楽曲履歴データベースにその楽曲を登録するとともに、楽曲歌唱者履歴データベースに歌唱者を登録する。
一定数（もしくは一定期間）の歌唱後に、上記データベースから、歌唱者本人と選曲の傾向が最も似ている個人を特定し、その人が歌唱していて本人が歌唱していない楽曲を「おすすめ曲」として、その歌唱者のログイン画面に表示するというものである。
請求項４では、上記推奨曲特定手段で特定された推奨曲をユーザデータベースに登録することで当該カラオケユーザに通知するというものである。
【発明の効果】
【００１１】
ある楽曲を歌唱する際、選曲傾向の似た人の歌唱した楽曲をお勧め曲として歌唱者のアカウントに表示することにより、歌唱者は新しいレパートリを追加できマンネリ化することなく、引き続きカラオケユーザであり続けることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】歌唱者楽曲履歴データベース。
【図２】楽曲歌唱者履歴データベース。
【図３】特定のユーザＡに関する集計データ。
【図４】似ている度数算出テーブル。
【図５】ＡさんとＥさんの差分抽出結果。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
会員の情報を管理する歌唱者楽曲履歴データベースと、楽曲ごとの歌唱者を登録する楽曲歌唱者履歴データベースをもち、１回歌唱するごとに歌唱者楽曲履歴データベースにその楽曲を登録するとともに、楽曲歌唱者履歴データベースに歌唱者を登録する。ある一定期間経過後、各人の歌唱履歴は下記の通りだった。なお、下記１〜８は楽曲を示す番号とする。
Ａさん：曲１、曲６、曲５、曲１、曲６、曲８
Ｂさん：曲２、曲７、曲６、曲２、曲７、曲５
Ｃさん：曲３、曲８、曲４、曲３、曲８、曲２
Ｄさん：曲４、曲６、曲３、曲４、曲７、曲２
Ｅさん：曲５、曲７、曲２、曲５、曲６、曲７
これらが登録された結果、歌唱者楽曲履歴データベースは図１のようになり、楽曲歌唱者履歴データベースは図２のようになっている。
【００１４】
この時、図１の歌唱者楽曲履歴データベースと図２の楽曲歌唱者履歴データベースから特定のカラオケユーザＡさんについて、他のユーザとの選曲の被りを求める特定のユーザＡに関する図３の特定のユーザＡに関する集計データを生成する。
特定のユーザＡに関する集計データより本人であるＡを削除した中、もっとも多く登場する歌唱者を抽出するために図４の似ている度数算出テーブルを作成して、登場回数を「似ている度」として求める。ここではＥさんがもっとも「似ている度」が高い。
ここでＡさんにもっとも近い選曲をしていたユーザはＥさんであることがわかる。
Ｅさんが歌唱していて、Ａさんがまだ歌唱していない曲の中から、Ｅさんが多く歌った順に、Ａさんへのお勧めとして、Ａさんのログイン画面に表示する。図５のＡさんとＥさんの差分抽出結果よりＥさんが歌唱していてＡさんが歌唱していない楽曲は、曲２、曲７であるので、Ａさんには曲２、曲７をお勧めする。
【００１５】
その後、Ａさんが次の曲を歌唱した後、更新された歌唱者楽曲履歴データベースと楽曲歌唱者履歴データベースにより上記の処理を行い、次のお勧め曲を抽出する。
なお、これを繰り返した結果、ＡさんとＥさんの歌唱履歴が全く同一になる場合も想定されるが、その場合は上記のロジックでその時点でＥさん以外で最も似ているユーザを抽出してお勧め曲を決定する。
【００１６】
なお、上記の実施例では、最も傾向の似ている１ユーザ（ここではＥさん）の歌唱履歴のみを参照してお勧め曲を決定していたが、似ている度が一定以上の複数のユーザの歌唱履歴から、共通の被らない曲を抽出してお勧め曲を提示してもよい。提示順の例としては、
１．「似ている度」が一定以上の複数ユーザが歌唱している被らない曲を、全ユーザ分集計して度数の多い順に提示する。
２．「似ている度」が一定以上の複数ユーザが歌唱している被らない曲を、似ている度が高いユーザ順に提示する。
のようなものがある。
【図１】
2015011080.tif 000003
【図２】
2015011080.tif 000004
【図３】
2015011080.tif 000005
【図４】
2015011080.tif 000006
【図５】
2015011080.tif 000007