(57)【要約】【課題】複数のコンテンツにわたる関係性を分析することができる。【解決手段】本実施形態に係るデータ分析装置は、第１取得部、第２取得部、分析部および集計部を含む。第１取得手段は、分析対象となる複数の対象コンテンツのそれぞれについて、対象コンテンツの放送時刻と対象コンテンツが放送される放送チャンネルの情報とを含むコンテンツ情報を取得する。第２取得手段は、視聴者または機器を識別する識別情報と、視聴時刻と、視聴されたチャンネルに関する視聴チャンネルの情報とを含む視聴ログ情報を取得する。分析部は、コンテンツ情報および視聴ログ情報を用いて、識別情報を単位として複数の対象コンテンツについて、対象コンテンツが視聴されたかどうかを示す視聴状態を算出し、複数の対象コンテンツの視聴状態の組み合わせを示す視聴パターンを得る。集計部は、視聴パターンと、視聴パターンが同一である識別情報の数とを集計する。【選択図】図１
2015142186.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
分析対象となる複数の対象コンテンツのそれぞれについて、対象コンテンツの放送時刻と該対象コンテンツが放送される放送チャンネルの情報とを含むコンテンツ情報を取得する第１取得部と、
視聴者または機器を識別する識別情報と、視聴時刻と、視聴されたチャンネルに関する視聴チャンネルの情報とを含む視聴ログ情報を取得する第２取得部と、
前記コンテンツ情報および前記視聴ログ情報を用いて、前記識別情報を単位として前記複数の対象コンテンツについて、対象コンテンツが視聴されたかどうかを示す視聴状態を算出し、前記複数の対象コンテンツの視聴状態の組み合わせを示す視聴パターンを得る分析部と、
前記視聴パターンと、該視聴パターンが同一である識別情報の数とを集計する集計部とを具備することを特徴とするデータ分析装置。
【請求項２】
前記分析部は、
前記視聴ログ情報を前記識別情報毎に分割した視聴ログ情報サブセットを分配する第１分配部と、
前記視聴ログ情報サブセットを用いて、該視聴ログ情報サブセットに含まれる識別情報ごとに前記複数の対象コンテンツについての視聴状態をそれぞれ算出する複数の第１演算処理部と、
前記複数の第１演算処理部でそれぞれ算出された視聴状態を統合する第１統合部と、を具備することを特徴とする請求項１に記載のデータ分析装置。
【請求項３】
前記集計部は、
前記視聴パターンを該視聴パターンの種類に基づいて分割した視聴パターンサブセットを分配する第２分配部と、
前記視聴パターンサブセットを用いて、該視聴パターンサブセットが同一である識別情報の数をそれぞれ算出する複数の第２演算処理部と、
前記複数の第２演算処理部でそれぞれ算出された視聴パターンと該視聴パターンが同一である識別情報の数との組み合わせを統合する第２統合部と、を具備することを特徴とする請求項１または請求項２に記載のデータ分析装置。
【請求項４】
前記第１取得部は、前記複数の対象コンテンツとして、本編の番組と、該本編の番組に関する映像を含む宣伝番組とを取得することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載のデータ分析装置。
【請求項５】
前記第１取得部は、前記複数の対象コンテンツとして、チャンネル、曜日および時間帯が同一であるが、連続番組が異なる２以上の番組を取得することを特徴する請求項１から請求項４のいずれか１項に記載のデータ分析装置。
【請求項６】
前記第１取得部は、前記複数の対象コンテンツとして、主演俳優が同一であるが、連続番組が異なる２以上の番組を取得することを特徴する請求項１から請求項５のいずれか１項に記載のデータ分析装置。
【請求項７】
前記第１取得部は、前記複数の対象コンテンツとして、連続番組に関する初回の番組から最終回の番組までを取得することを特徴する請求項１から請求項６のいずれか１項に記載のデータ分析装置。
【請求項８】
前記第１取得部は、前記複数の対象コンテンツとして、第１番組と、該第１番組と比較対象となる第２番組と、該第２番組と曜日および時間帯が同一であるがチャンネルが異なる１以上の第３番組とを取得することを特徴する請求項１から請求項７のいずれか１項に記載のデータ分析装置。
【請求項９】
前記第１取得部は、前記複数の対象コンテンツとして、第１番組と、該第１番組と比較対象となる第２番組と、該第１番組と曜日および時間帯が同一であるがチャンネルが異なる１以上の第３番組とを取得することを特徴する請求項１から請求項７のいずれか１項に記載のデータ分析装置。
【請求項１０】
前記集計部は、特定の視聴パターンに対応する識別情報である特定視聴識別情報を抽出することを特徴とする請求項１から請求項９のいずれか１項に記載のデータ分析装置。
【請求項１１】
分析対象となる複数の対象コンテンツのそれぞれについて、対象コンテンツの放送時刻と該対象コンテンツが放送される放送チャンネルの情報とを含むコンテンツ情報を取得し、
視聴者または機器を識別する識別情報と、視聴時刻と、視聴されたチャンネルに関する視聴チャンネルの情報とを含む視聴ログ情報を取得し、
前記コンテンツ情報および前記視聴ログ情報を用いて、前記識別情報を単位として前記複数の対象コンテンツについて、対象コンテンツが視聴されたかどうかを示す視聴状態を算出し、前記複数の対象コンテンツの視聴状態の組み合わせを示す視聴パターンを得、
前記視聴パターンと、該視聴パターンが同一である識別情報の数とを集計することを特徴とするデータ分析方法。
【請求項１２】
コンピュータを、
分析対象となる複数の対象コンテンツのそれぞれについて、対象コンテンツの放送時刻と該対象コンテンツが放送される放送チャンネルの情報とを含むコンテンツ情報を取得する第１取得手段と、
視聴者または機器を識別する識別情報と、視聴時刻と、視聴されたチャンネルに関する視聴チャンネルの情報とを含む視聴ログ情報を取得する第２取得手段と、
前記コンテンツ情報および前記視聴ログ情報を用いて、前記識別情報を単位として前記複数の対象コンテンツについて、対象コンテンツが視聴されたかどうかを示す視聴状態を算出し、前記複数の対象コンテンツの視聴状態の組み合わせを示す視聴パターンを得る分析手段と、
前記視聴パターンと、該視聴パターンが同一である識別情報の数とを集計する集計手段として機能させるためのデータ分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、データ分析装置、方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットに接続されたテレビなどの映像視聴機器から、視聴者または機器ごとの詳細な視聴ログを得ることができる。
【０００３】
このような視聴ログを解析する手法として、ユーザによるテレビ放送の視聴情報、録画番組情報および再生情報から、視聴率、録画率およびスキップ動作などの統計値を算出する手法がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−１５１１４８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、上述の手法では、ある１つの番組に関する情報は得られるものの、例えばドラマシリーズの分析や番組改編期における視聴の変化など、長期間にわたる複数の番組の関係性について分析することは困難である。
【０００６】
さらに、視聴ログの詳細化および対応機器の増加により、視聴ログのデータ量が飛躍的に増加している。加えて、分析対象となる複数のコンテンツとしては、テレビ番組に限らず、ＣＭまたはテレビ番組中のコーナーなども含まれ、複数のコンテンツに関する分析を行う需要も増加している。よって、短い計算時間および省コストで柔軟な分析を行う必要がある。
【０００７】
本開示は、上述の課題を解決するためになされたものであり、複数のコンテンツにわたる関係性を分析することができるデータ分析装置、方法およ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】
【０００８】
本実施形態に係るデータ分析装置は、第１取得部、第２取得部、分析部および集計部を含む。第１取得手段は、分析対象となる複数の対象コンテンツのそれぞれについて、対象コンテンツの放送時刻と該対象コンテンツが放送される放送チャンネルの情報とを含むコンテンツ情報を取得する。第２取得手段は、視聴者または機器を識別する識別情報と、視聴時刻と、視聴されたチャンネルに関する視聴チャンネルの情報とを含む視聴ログ情報を取得する。分析部は、前記コンテンツ情報および前記視聴ログ情報を用いて、前記識別情報を単位として前記複数の対象コンテンツについて、対象コンテンツが視聴されたかどうかを示す視聴状態を算出し、前記複数の対象コンテンツの視聴状態の組み合わせを示す視聴パターンを得る。集計部は、前記視聴パターンと、該視聴パターンが同一である識別情報の数とを集計する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本実施形態に係るデータ分析装置を示すブロック図。
【図２】コンテンツ情報の一例を示す図。
【図３】視聴ログ情報の一例を示す図。
【図４】データ分析装置の動作を示すフローチャート。
【図５】分析部の詳細を示すブロック図。
【図６】分析部における分析処理の詳細を示すフローチャート。
【図７】演算処理部における視聴状態の算出処理を示すフローチャート。
【図８】視聴時間変数の更新処理の詳細を示すフローチャート。
【図９】視聴状態の判定処理の具体例に関する視聴ログ情報を示す図。
【図１０】算出された視聴状態の一例を示す図。
【図１１】視聴パターンリストの一例を示す図。
【図１２】視聴パターン集計部の詳細を示すブロック図。
【図１３】視聴パターン集計部の集計処理の詳細を示すフローチャート。
【図１４】識別情報数の算出処理を示すフローチャート。
【図１５】視聴パターン集計部における視聴パターンの集計処理の具体例を示す図。
【図１６】視聴パターン集計部で生成される集計結果の一例を示す図。
【図１７】第１の利用例に関する集計結果を説明する図。
【図１８】第２の利用例に関する図１６に示す集計結果をベン図形式で表現した図。
【図１９】第２の利用例に関する対象コンテンツを示す図。
【図２０】図１９の対象コンテンツを分析処理して得られた集計結果を示す図。
【図２１】図２０に示す集計結果をベン図形式で表現した図。
【図２２】第３の利用例に関する対象コンテンツを示す図。
【図２３】図２２の対象コンテンツを分析処理して得られた集計結果を示す図。
【図２４】図２３の集計結果をグラフ化した図。
【図２５】第４の利用例に関する対象コンテンツを示す図。
【図２６】第４の利用例に関する対象コンテンツの別例を示す図。
【図２７】第４の利用例の集計結果を矢印で表現した流出入分析の結果を示す図。
【図２８】第５の利用例に関する対象コンテンツを示す図。
【図２９】第５の利用例に関する視聴パターンと識別情報との対応を示す図。
【図３０】特定視聴者識別情報の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照しながら本実施形態に係るデータ分析装置、方法およびプログラムについて詳細に説明する。なお、以下の実施形態では、同一の参照符号を付した部分は同様の動作を行なうものとして、重複する説明を適宜省略する。
【００１１】
本実施形態に係るデータ分析装置について図１のブロック図を参照して説明する。  
本実施形態に係るデータ分析装置１００は、コンテンツ情報取得部１０１、視聴ログ取得部１０２、分析部１０３および視聴パターン集計部１０４を含む。
【００１２】
コンテンツ情報取得部１０１は、例えばＥＰＧ（Electric Program Guide）から、分析対象となる対象コンテンツごとに、放送時刻と放送チャンネルに関する情報とを含むコンテンツ情報を取得する。コンテンツ情報の詳細については、図２を参照して後述する。なお、対象コンテンツは、テレビ番組に限らず、ＣＭ（Commercial Message）および番組中のコーナーも含む。対象コンテンツがＣＭである場合は、コンテンツ情報として放送時刻とチャンネル情報を取得すればよい。
【００１３】
視聴ログ取得部１０２は、テレビなどの視聴機器から、視聴者または機器の識別情報と視聴時刻と視聴チャンネルに関する情報とを含む視聴ログ情報を例えばインターネット経由で取得する。視聴ログ情報の詳細については、図３を参照して後述する。
【００１４】
分析部１０３は、コンテンツ情報取得部１０１からコンテンツ情報を、視聴ログ取得部１０２から視聴ログ情報をそれぞれ受け取る。分析部１０３は、識別情報を単位として、複数の対象コンテンツの視聴状態を算出し、視聴パターンを得る。視聴状態は、視聴者が対象コンテンツを視聴したかどうかを示す。視聴パターンは、複数の対象コンテンツについてのそれぞれの視聴状態の組み合わせを示す。
【００１５】
視聴パターン集計部１０４は、分析部１０３から識別情報ごとの視聴パターンを受け取り、複数の対象コンテンツの視聴パターンと視聴パターンが同一である識別情報の数とを集計し、集計結果を得る。
【００１６】
次に、コンテンツ情報取得部１０１が取得するコンテンツ情報の一例について図２を参照して説明する。  
図２に示すように、コンテンツＩＤ２０１、タイトル２０２、放送開始時刻２０３、放送終了時刻２０４および放送チャンネル２０５がそれぞれ対応づけられて、コンテンツ情報２０６として取得される。
【００１７】
コンテンツＩＤ２０１は、コンテンツを一意に識別する識別子である。タイトル２０２は、コンテンツのタイトル名である。放送開始時刻２０３は、コンテンツの放送が開始する時刻である。放送終了時刻２０４は、コンテンツの放送時刻が終了する時刻である。なお、放送開始時刻２０３と放送終了時刻２０４とをあわせて放送時刻とも呼ぶ。放送チャンネル２０５は、コンテンツが放送されるチャンネルである。図２の例では、コンテンツ情報取得部１０１が、対象コンテンツとして、タイトルが「ドラマＡ」と「ドラマＢ」との２つのコンテンツのコンテンツ情報を取得する。  
なお、図２に示した情報にかぎらず、コンテンツ情報として、コンテンツのジャンル、コンテンツに出演する俳優名などの情報もさらに含んでもよい。
【００１８】
次に、視聴ログ取得部１０２が取得する視聴ログ情報の一例について図３を参照して説明する。  
図３に示すように、識別情報３０１、視聴開始時刻３０２、視聴終了時刻３０３および視聴チャンネル３０４がそれぞれ対応づけられて、視聴ログ情報３０５として取得される。識別情報３０１は、視聴者や機器を一意に識別する識別子である。視聴開始時刻３０２は、機器において視聴行動が開始された時刻である。視聴終了時刻３０３は、機器において視聴行動が終了した時刻である。視聴チャンネル３０４は、機器において選択されるチャンネルである。なお、視聴開始時刻３０２と視聴終了時刻３０３とをあわせて視聴時刻とも呼ぶ。
【００１９】
１行ごとの視聴ログ情報３０５は、１回の視聴行動を表す。本実施形態では、１回の視聴行動はチャンネルを変えるか機器の電源を入れることで開始され、次にチャンネルを変えるか電源を切ることで終了することとする。すなわち、図３の例では、チャンネルを「ＣＨ０００６」から「ＣＨ０００８」に切り替えたときに視聴ログが生成され、視聴ログ取得部１０２は、この視聴ログ情報を取得する。
【００２０】
なお、対象コンテンツが録画したコンテンツであって、コンテンツの初めから再生する場合は、放送開始時刻（例えば、２０１３年９月２２（日）２１：００）を視聴開始時刻とし、当該視聴開始時刻に録画したコンテンツの再生時間（例えば、１０分間）を加えた時刻（２０１３年９月２２（日）２１：１０）を視聴終了時刻として対応付けることで、ライブ映像として視聴されるコンテンツと、同様の視聴ログ情報とみなし、分析処理することができる。  
さらに、視聴者が視聴したい番組が定まっておらず、数秒ごとにチャンネルを次々変更する、いわゆるザッピングがある場合は、ザッピング中のチャンネルは視聴されていないとして、ザッピングに対応する視聴ログ情報を削除してもよい。ザッピングの判定は、例えば、視聴開始時刻３０２から視聴終了時刻３０３までの時間が閾値以下であれば、ザッピングであると判定して、その視聴ログ情報を削除すればよい。
【００２１】
次に、本実施形態に係るデータ分析装置１００の動作について図４のフローチャートを参照して説明する。  
ステップＳ４０１では、コンテンツ情報取得部１０１が、分析対象となる複数の対象コンテンツについてコンテンツ情報を取得する。  
ステップＳ４０２では、視聴ログ取得部１０２が、視聴ログ情報を取得する。  
ステップＳ４０３では、分析部１０３が、視聴ログ情報に含まれる識別情報を単位として、対象コンテンツについて視聴状態を算出し、視聴パターンを得る。  
ステップＳ４０４では、視聴パターン集計部１０４が、視聴パターンと視聴パターンが同一である識別情報の数とを集計し、集計結果を得る。
【００２２】
次に、分析部１０３の詳細について図５のブロック図を参照して説明する。  
分析部１０３は、視聴ログ情報バッファ５０１、分配部５０２、複数の演算処理部５０３、統合部５０４を含む。図５では、演算処理部５０３−１、演算処理部５０３−２、および演算処理部５０３−Ｎ（Ｎは３以上の自然数）を含む例を示す。また、演算処理部５０３−１は、視聴ログ情報サブセットバッファ５０５−１およびコンテンツ情報バッファ５０６−１を含む。演算処理部５０３−２は、視聴ログ情報サブセットバッファ５０５−２およびコンテンツ情報バッファ５０６−２を含む。演算処理部５０３−Ｎは、視聴ログ情報サブセットバッファ５０５−Ｎおよびコンテンツ情報バッファ５０６−Ｎを含む。
【００２３】
視聴ログ情報バッファ５０１は、視聴ログ取得部１０２から取得した視聴ログ情報を保持する。なお、視聴ログ情報を保持する際に、後段で処理しやすいように、識別情報を基準にソートして保持するようにしてもよい。  
分配部５０２は、視聴ログ情報バッファから視聴ログ情報を受け取り、各識別情報毎に視聴ログ情報を分割して視聴ログ情報サブセットを生成し、各演算処理部にそれぞれ分配する。  
各視聴ログ情報サブセットバッファ５０５は、分配部５０２から同一の識別情報に関する視聴ログ情報サブセットを受け取って保持する。  
各コンテンツ情報バッファ５０６は、コンテンツ情報取得部１０１から取得したコンテンツ情報を保持する。
【００２４】
各演算処理部５０３は、視聴ログ情報サブセットバッファ５０５に保持される視聴ログ情報サブセットの識別情報について、対象コンテンツの視聴状態を算出し、視聴パターンを得る。演算処理部５０３は、それぞれが並列に処理を行うことが可能なユニットであり、例えば計算機であればよい。  
統合部５０４は、各演算処理部５０３から識別情報ごとの視聴パターンを受け取り、統合する。
【００２５】
具体的に図５の例では、識別情報が「ｕ０００１」および「ｕ０００２」である視聴ログ情報サブセットは、全て演算処理部５０３−１に分配され、視聴ログ情報サブセットバッファ５０５−１に保持するようにする。同様に、識別情報が「ｕ０００３」および「ｕ０００５」の視聴ログ情報サブセットは全て演算処理部５０３−２に、識別情報が「ｕ０００４」の視聴ログ情報サブセットは全て演算処理部５０３−Ｎに分配される。  
数万人の視聴者に関して得られる視聴ログ情報は膨大な数となるため、このように処理を並列化して視聴状態の算出処理を行うことにより、膨大な視聴ログ情報を高速に処理することができ、短時間で視聴状態を算出することができる。
【００２６】
次に、ステップＳ４０３に示す分析部１０３の分析処理の詳細について図６のフローチャートを参照して説明する。  
ステップＳ６０１では、分配部５０２が、視聴ログ情報を識別情報ごとに視聴ログ情報サブセットとして分割し、視聴ログ情報サブセットを複数の演算処理部５０３に分配する。
【００２７】
ステップＳ６０２では、各演算処理部５０３が、視聴ログ情報サブセットの識別情報ごとに、対象コンテンツの視聴状態を算出し、視聴パターンを得る。
【００２８】
ステップＳ６０３では、統合部５０４が、各演算処理部５０３で算出された識別情報ごとの視聴パターンを統合し、視聴パターンのリストである視聴パターンリストを生成する。  
次に、ステップＳ６０２における各演算処理部５０３の視聴状態の算出処理について図７のフローチャートを参照して説明する。  
ステップＳ７０１では、視聴状態の算出処理の対象となる識別情報を現識別情報として取得し、現識別情報について対象コンテンツの視聴時間を保持する視聴時間変数を初期化する。  
ステップＳ７０２では、視聴ログ情報サブセットバッファ５０５に未処理の視聴ログ情報があるかどうかを判定する。未処理の視聴ログ情報がある場合は、ステップＳ７０３に進み、未処理の視聴ログ情報がない場合は、ステップＳ７０８に進む。  
ステップＳ７０３では、視聴ログ情報を１つ読み込む。
【００２９】
ステップＳ７０４では、ステップＳ７０３で読み込んだ視聴ログ情報の識別情報と現識別情報とが同一であるかどうかを判定する。識別情報が同一である場合はステップＳ７０５に進み、識別情報が同一でない場合はステップＳ７０６に進む。  
ステップＳ７０５では、読み込んだ視聴ログ情報の視聴開始時間と視聴終了時間と視聴チャンネルとを用いて、対象コンテンツの視聴時間変数を更新する。なお、最初の処理の場合は、ステップＳ７０４の処理をせずに、そのまま視聴時間変数を更新すればよい。  
ステップＳ７０６では、現識別情報について、対象コンテンツの視聴状態を判定する。視聴状態の判定は、例えば、対象コンテンツの放送時間に対する視聴時間変数の割合が閾値よりも大きい場合に対象コンテンツを視聴したと判定すればよい。  
ステップＳ７０７では、識別情報と現識別情報とが異なっているので、現識別情報を次の識別情報に更新し、視聴時間変数を初期化する。  
ステップＳ７０８では、ステップＳ７０６と同様に、現識別情報について、対象コンテンツの視聴状態を判定する。以上で、視聴状態の算出処理を終了する。
【００３０】
図７の視聴状態の推定処理は、分析部１０３の各演算処理部５０３で並列に行うことができ、各演算処理部５０３では現識別情報と視聴時間変数について一時的にデータを保持していればよいため、視聴者や機器が増加した場合でも大量のメモリを必要としない。
【００３１】
さらに、ステップＳ７０５における視聴時間変数の更新処理の詳細について図８のフローチャートを参照して説明する。  
ステップＳ８０１では、新たな視聴ログ情報から算出される視聴時間帯が、対象コンテンツの放送時間帯の範囲内であるかどうかを判定する。視聴時間帯は、視聴開始時刻から視聴終了時刻までの時間帯である。放送時間帯は、対象コンテンツの放送開始時刻から放送終了時刻までの時間帯である。視聴時間帯が放送時間帯の範囲内であるかどうかの判定は、例えば式（１）の条件式を満たす場合、視聴時間帯が放送時間帯の範囲内であると判定すればよい。
【００３２】
【数１】
2015142186.tif 000003
【００３３】
ここで、ｃｈｕは視聴ログ情報の視聴チャンネル、ｃｈｐは対象コンテンツの放送チャンネル、ｅｔｕは視聴終了時刻であり、ｅｔｐは対象コンテンツの放送終了時刻であり、ｓｔｕは視聴開始時刻であり、ｓｔｐは、対象コンテンツの放送開始時刻である。すなわち、式（１）を用いた判定により、新たな視聴ログ情報の視聴チャンネルが対象コンテンツの放送チャンネルと一致し、かつ視聴時間帯が対象コンテンツの放送時間帯とオーバーラップしているかを判定できる。  
視聴時間帯が放送時間帯の範囲内である場合、ステップＳ８０２に進み、視聴時間帯が放送時間帯外である場合、ステップＳ７０５における処理を終了する。
【００３４】
ステップＳ８０２では、視聴時間を算出する。視聴時間は、例えば、式（２）を用いて算出すればよい。
【００３５】
【数２】
2015142186.tif 000004
【００３６】
式（２）により、対象コンテンツの放送開始前、または放送終了後に継続的に視聴している時間を除き、放送時間内での視聴時間を算出できる。
【００３７】
ステップＳ８０３では、視聴時間変数に、ステップＳ８０２で算出した視聴時間を加算する。以上で、ステップＳ７０５の更新処理を終了する。
【００３８】
次に、演算処理部５０３による具体例な視聴状態の判定処理例について、図９の視聴ログ情報を参照して説明する。ここでは、図５の演算処理部５０３−１の場合を想定して説明する。  
図９の例は、演算処理部５０３−１の視聴ログ情報サブセットバッファ５０５−１に保持される視聴ログ情報であり、ここでは、識別情報３０１が「ｕ０００１」および「ｕ０００２」である視聴ログ情報が保持される。
【００３９】
初期化された現識別情報ｐｕｉｄには、１番目の視聴ログ情報の識別情報３０１である「ｕ０００１」が設定される。  
さらに、各対象コンテンツとして、図２に示すコンテンツＩＤ２０１が「ｐ０００１」および「ｐ０００２」の２つのドラマを想定し、「ｐ０００１」および「ｐ０００２」についての視聴時間変数を初期化し、それぞれゼロを代入する。ここでは、式（３）のように設定する。
【００４０】
【数３】
2015142186.tif 000005
【００４１】
図９において、１行目の視聴ログ情報を読み込んだ後、図７に示すステップＳ７０５の処理を行うが、ここでは、視聴終了時刻「２０１３／９／２２（日）２０：５８：２４」が、対象コンテンツ「ｐ０００１」の放送開始時刻「２０１３／９／２２（日）２１：００：００」よりも前の時刻である。よって、視聴時間帯が放送時間帯の範囲内でないので、視聴時間変数の値は変わらず、１行目の視聴ログ情報については処理を終了し、２行目の視聴ログ情報を読み込む。
【００４２】
２行目の視聴ログ情報は、視聴チャンネルが対象コンテンツのチャンネルではないため、条件を満たさず、２行目の視聴ログ情報については処理を終了し、３行目の視聴ログ情報を読み込む。  
３行目の視聴ログ情報は、視聴チャンネルが対象コンテンツのチャンネルと同一であり、かつ視聴時間帯が対象コンテンツの放送時間帯であるので、視聴時間変数を更新する。具体的には、視聴終了時刻「２０１３／９／２２（日）２１：５７：１９」から視聴開始時刻「２０１３／９／２２（日）２１：１４：５６」を減算して、２５４３秒（４２分２３秒）を算出し、視聴時間変数ｄｔ［ｐ０００１］＝２５４３と更新する。
【００４３】
以下同様に処理をし、識別情報が「ｕ０００２」である視聴ログ情報を読み込んだ場合、識別情報「ｕ０００１」について視聴判定が行われる。視聴判定には、例えば式（４）を用いればよい。
【００４４】
【数４】
2015142186.tif 000006
【００４５】
ここでは、識別情報「ｕ０００１」の対象コンテンツＩＤ「ｐ０００１」の視聴時間は、２５４３（秒）であり、対象コンテンツＩＤ「ｐ０００１」の放送時間は、放送開始時刻から放送終了時刻までの１時間、すなわち３６００（秒）である。ここで、閾値を０．５とすると、式（４）より、２５４３／３６００＝０．７１＞０．５となるので、視聴状態は「視聴」と判定される。  
このように識別情報「ｕ０００１」について処理した後、現識別情報ｐｕｉｄが「ｕ０００２」に更新され、ｄｔ［ｐ０００２］＝０に初期化され、以下同様の処理を繰り返すことで、各対象コンテンツに対する視聴状態を判定できる。
【００４６】
次に、ステップＳ６０２において得られた視聴パターンの一例を図１０に示す。  
図１０は、演算処理部５０３−１における識別情報３０１ごとに、各対象コンテンツの視聴状態の組み合わせを表す視聴パターン１００１を示す。視聴状態は、コンテンツＩＤ２０１と視聴したかどうかを示す記号との組で表す。記号Ｙは、視聴したことを表し、記号Ｎは、視聴していないことを表す。図１０では、具体的には、識別情報「ｕ０００１」は、対象コンテンツ「ｐ０００１」および「ｐ０００２」の両方を視聴しており、識別情報「ｕ０００２」は対象コンテンツ「ｐ０００１」を視聴したが、対象コンテンツ「ｐ０００２」は視聴していないことを示す。
【００４７】
次に、ステップＳ６０３において生成される視聴パターンリストの一例を図１１に示す。  
図１１は、各演算処理部５０３で生成された識別情報３０１と視聴パターン１００１との組み合わせを統合して１つのリストとしたものである。すなわち、図５の例を参照すると、演算処理部５０３−１で処理された識別番号「ｕ０００１」および「ｕ０００２」の視聴パターン、演算処理部５０３−２で処理された識別番号「ｕ０００３」および「ｕ０００５」の視聴パターン、演算処理部５０３−Ｎで処理された識別番号「ｕ０００４」の視聴パターンが統合される。
【００４８】
次に、視聴パターン集計部１０４の詳細について図１２のブロック図を参照して説明する。  
視聴パターン集計部１０４は、視聴パターンリストバッファ１２０１、分配部１２０２、複数の演算処理部１２０３および統合部１２０４を含む。図１２の例では、演算処理部１２０３−１、演算処理部１２０３−２、および演算処理部１２０３−Ｍ（Ｍは３以上の自然数）を含む。また、演算処理部１２０３−１、演算処理部１２０３−２および演算処理部１２０３−Ｍはそれぞれ、視聴パターンリストサブセットバッファ１２０５−１、視聴パターンリストサブセットバッファ１２０５−２および視聴パターンリストサブセットバッファ１２０５−Ｍを含む。
【００４９】
視聴パターンリストバッファ１２０１は、分析部１０３で生成される視聴パターンリストを保持する。  
分配部１２０２は、視聴パターンリストバッファ１２０１から視聴パターンリストを受け取り、視聴パターンの種類に基づいて、同一の視聴パターンに関する全ての識別情報を視聴パターンリストサブセットとして、各視聴パターンリストサブセットバッファ１２０５に分配する。
【００５０】
各視聴パターンリストサブセットバッファ１２０５は、視聴パターンリストバッファ１２０１からそれぞれ、視聴パターンリストサブセットを受け取って保持する。ここでは、視聴パターンが「ｐ０００１：Ｙ，ｐ０００２：Ｙ」と「ｐ０００１：Ｎ，ｐ０００２：Ｙ」の視聴パターンリストサブセットは、演算処理部１２０３−１に分配される。また、視聴パターンが「ｐ０００１：Ｎ，ｐ０００２：Ｎ」の視聴パターンリストサブセットは、演算処理部１２０３−２に分配され、識別情報が「ｐ０００１：Ｙ，ｐ０００２：Ｎ」の視聴パターンリストサブセットは演算処理部１２０３−Ｍに分配される。
【００５１】
各演算処理部１２０３は、視聴パターンリストサブセットバッファ１２０５に保持される視聴パターンごとに、視聴パターンが同一である識別情報の総数を算出する。  
統合部１２０４は、各演算処理部１２０３から視聴パターンごとの識別情報の総数を受け取り、統合する。
【００５２】
視聴状態のバリエーションが少ない場合は、図１２に示すような並列処理を必ずしも行う必要はないが、例えば入力されるコンテンツ情報のコンテンツ数が大きくなった場合には、分散処理による高速化が有効である。
【００５３】
次に、ステップＳ４０４に示す視聴パターン集計部１０４の集計処理の詳細について図１３のフローチャートを参照して説明する。  
ステップＳ１３０１では、分配部１２０２が、視聴パターンリストの視聴パターンをキーとしてリストを並び替える。  
ステップＳ１３０２では、分配部１２０２が、並び替えた視聴パターンリストを視聴パターンごとに演算処理部１２０３に分配する。  
ステップＳ１３０３では、各演算処理部１２０３が、視聴パターンごとの識別情報の数を算出する。  
ステップＳ１３０４では、統合部１２０４が、各演算処理部１２０３からの視聴パターンと、視聴パターンが同一である識別情報の総数を統合して、集計結果を生成する。
【００５４】
次に、ステップＳ１３０３における識別情報の数の算出処理について図１４のフローチャートを参照して説明する。  
ステップＳ１４０１では、処理対象となる視聴パターンである現視聴パターンと、現視聴パターンが属するカウント変数を初期化する。  
ステップＳ１４０２では、視聴パターンリストに、未処理のデータが存在するかどうかを判定する。未処理のデータが存在する場合、ステップＳ１４０３に進み、未処理のデータが存在しない場合は、ステップＳ１４０８に進む。
【００５５】
ステップＳ１４０３では、新たなデータを読み込む。  
ステップＳ１４０４では、新たなデータの視聴パターンと現視聴パターンとが同一であるかどうかを判定する。同一である場合ステップＳ１４０５に進み、同一でない場合ステップＳ１４０６に進む。  
ステップＳ１４０５では、カウント変数を更新する。本実施形態では、カウント変数に１を加算することより値を更新する。
【００５６】
ステップＳ１４０６では、同一の視聴パターンについて全ての識別情報の数が計算されたので、視聴パターンとカウント変数の値とを対応づける。  
ステップＳ１４０７では、現視聴パターンを次に処理すべき視聴パターンに更新し、カウント変数の値を初期化する。  
ステップＳ１４０８では、ステップＳ１４０６と同様に、視聴パターンとカウント変数の値とを対応づける。
【００５７】
次に、視聴パターン集計部１０４による具体例な視聴パターンの集計処理例について、図１５の視聴ログ情報を参照して説明する。  
図１５の例は、視聴パターンリストの識別情報と視聴パターンとを入れ替えて、視聴パターンをキーとして並び替えたリストである。例えば、視聴パターンが「ｐ０００１：Ｙ，ｐ０００２：Ｙ」である行がまとまってデータの先頭から出現し、視聴パターンリストにおいて該当する視聴パターンに対応づけられる識別情報「ｕ０００１」、「ｕ０００３」が含まる。本実施形態では、次に「ｐ０００１：Ｙ，ｐ０００２：Ｎ」、「ｐ０００１：Ｎ，ｐ０００２：Ｙ」および「ｐ０００１：Ｎ，ｐ０００２：Ｎ」の視聴パターンがまとまって表れる。
【００５８】
視聴パターン集計部１０４は、現視聴パターンを初期化し、処理対象となる視聴パターンとして、現視聴パターンｐｐｉｄ＝「ｐ０００１：Ｙ，ｐ０００２：Ｙ」と設定する。また、視聴パターン集計部１０４は、カウント変数をゼロに初期化する。  
図１５に示す最初のデータは、現視聴パターンに対応する識別情報であるので、カウント変数の値を１とする。続いて２行目のデータを読み込む。２行目のデータは、現視聴パターンと同一の視聴パターンであるので、カウント変数の値を更新し、１を加算して２とする。このように、同一の視聴パターンであれば、カウント変数の値をインクリメントしていく。
【００５９】
ここで、新たに読み込んだデータの視聴パターンが「ｐ０００１：Ｙ，ｐ０００２：Ｎ」であれば、現視聴パターンと異なるので、現視聴パターンである「ｐ０００１：Ｙ，ｐ０００２：Ｙ」とこれまでのカウント変数の値とを対応づける。  
その後、現視聴パターンを更新し、現視聴パターンｐｐｉｄ＝「ｐ０００１：Ｙ，ｐ０００２：Ｎ」とする。また、カウント変数の値をゼロに初期化する。以上の処理を繰り返すことで、集計処理を行えばよい。
【００６０】
次に、視聴パターン集計部１０４で生成される集計結果の一例について図１６を参照して説明する。  
図１６は、視聴パターン１６０１と識別情報数１６０２とが対応づけられており、識別情報数１６０２は、各視聴パターンにおける識別情報の総数を示す。本実施形態において、識別情報は全て視聴者のＩＤであるとすると、対象コンテンツ「ｐ０００１」と「ｐ０００２」との両方を視聴した視聴者は２０００人となる。また、対象コンテンツ「ｐ０００１」のみを視聴して対象コンテンツ「ｐ０００２」を視聴しなかった視聴者は４０００人、対象コンテンツ「ｐ０００１」を視聴せずに対象コンテンツ「ｐ０００２」を視聴した視聴者は１０００人となる。また、両方の対象コンテンツを視聴しなかった視聴者は１３０００人となる。
【００６１】
（第１の利用例）  
次に、本実施形態に係るデータ分析装置１００の第１の利用例について、図１７を参照して説明する。  
第１の利用例として、コンテンツ情報取得部１０１が取得するコンテンツ情報が、宣伝番組と本編の番組とである場合を想定する。宣伝番組は、例えばこれから放送される予定の本編の最終話などの前に、本編に関してこれまでに放送された過去の内容をまとめた映像（おさらい映像）や、予告映像など本編に関する内容を含む番組である。
【００６２】
上述したデータ分析装置１００の分析処理により、宣伝番組と本編との両方を視聴した人数、宣伝番組のみを視聴した人数、本編のみを視聴した人数、宣伝番組と本編との両方を視聴しなかった人数が集計結果として得られる。  
この人数から、宣伝番組を見た視聴者のうち、どの程度の割合が本編の視聴につながったかを評価することが可能になる。図１７の例では、宣伝番組を視聴した１４４０人のうち、１１４０人が本編も視聴したことがわかり、宣伝番組の効果測定として利用することができる。
【００６３】
（第２の利用例）  
次に、本実施形態に係るデータ分析装置１００の第２の利用例について、図２、図１６、図１８から図２１までを参照して説明する。  
第２の利用例として、いわゆるロイヤリティ分析の例を示す。ここでは、日曜２１時放送の四半期連続ドラマシリーズに対する視聴ユーザのロイヤリティ度を分析する。コンテンツ情報取得部１０１が、図２に示すドラマＡとドラマＢとを対象コンテンツとして取得して分析処理を行い、集計結果として図１６を得たと仮定する。図１６に示す集計結果をベン図形式で示したものが図１８である。なお、図１８では、ドラマＡとドラマＢとを両方とも視聴していない人数は考慮していない。  
集計結果は、ドラマＡの最終回およびドラマＢの初回であり、チャンネル、曜日、時間帯は同一のドラマであるが、連続番組が異なる（ドラマのシリーズが異なる）。すなわち、この２つの対象コンテンツの集計結果により視聴者が同じ時間帯のドラマに移行したかどうかを評価することができる時間帯ロイヤリティを示す。
【００６４】
一方、別処理として、コンテンツ情報取得部１０１が取得する対象コンテンツとして分析処理されるドラマＡとドラマＣとを図１９に示す。ドラマＡとドラマＣとは、主演俳優と同一であるが、ドラマのシリーズが異なるとする。図１９のドラマＡおよびドラマＣに関する分析処理し、得られた集計結果を図２０に示す。さらに、図２０に示す集計結果をベン図形式で示したものが図２１である。これは、視聴者が同じ主演俳優のドラマに移行したかどうかを評価することができる主演ロイヤリティを示す。なお、図２１は、ドラマＡとドラマＣとを両方とも視聴していない人数は考慮していない。
【００６５】
図１８と図２１とを比較すると、ドラマＡを視聴した視聴者が同じ時間帯の後番組であるドラマＢを視聴した割合と、ドラマＡを視聴した視聴者が同じ主演俳優のドラマＣを視聴した割合とを算出することができる。つまり、ドラマＡの視聴者のロイヤリティを評価することができる。  
第２の利用例では、ドラマＡの視聴者が、同時間帯の後番組であるドラマＢを視聴する割合は２０００／６０００＝０．３３であり、同じ俳優が主演しているドラマＣを視聴する割合は４５００／６０００＝０．７５であるので、ドラマＡの視聴者は、主演の俳優に対するロイヤリティが高いことが分かる。
【００６６】
（第３の利用例）  
次に、本実施形態に係るデータ分析装置１００の第３の利用例について、図２２から図２４までを参照して説明する。  
第３の利用例として、シリーズ視聴パターン分析の例を示す。コンテンツ情報取得部１０１が取得する対象コンテンツが、図２２のようにドラマのシリーズのような連続番組であり、連続番組の初回の番組から最終回の番組までを取得する場合を想定する。  
図２３は、図２２に示すドラマＡのシリーズ全１０話分を対象コンテンツとしてデータ分析装置１００により分析処理して得られた集計結果である。
【００６７】
さらに、図２３の集計結果をグラフ化したものを図２４に示す。  
図２４の左領域２４０１は、視聴パターンをブロックで表示したものであり、斜線のブロックは、視聴者が視聴したことを示し、空白のブロックは視聴者が視聴していないことを示す。また、横方向は、ドラマのシリーズの話数を示し、図２２の例では第１０話までであるので、横方向は１０ブロックで表される。つまり、横一列のブロックで、視聴パターンを表す。  
図２４の右領域２４０２は、左領域２４０１の各視聴パターンに対応する視聴者の度数分布を示す。このように、ドラマのシリーズに対して分析処理を行うことにより、例えば、シリーズ全話を視聴した視聴者が一番多く、次いで最終話を視聴した視聴者が２番目に多く、初回は視聴していないが、第２話以降第１０話まで視聴した視聴者が３番目に多いといった、ドラマのシリーズにおける傾向を評価をすることができる。
【００６８】
（第４の利用例）  
次に、本実施形態に係るデータ分析装置１００の第４の利用例について図２５から図２７までを参照して説明する。  
第４の利用例として、コンテンツ間の流出入分析の例を示す。第４の利用例では、あらかじめ注目する２つのコンテンツについて、注目するコンテンツ間以外に視聴者が流れているか、または注目するコンテンツ間に他のコンテンツから視聴者が流れてくるかについて評価する。
【００６９】
図２５の例では、注目するドラマＡと、ドラマＡと同じ時間帯のコンテンツであるが放送チャンネルが異なるコンテンツ、いわゆる裏番組となる５つのコンテンツ（番組Ａ２から番組Ａ６）が存在する場合を示す。つまり、２０１３年９月２２日の２１時から２２時までの間の裏番組に関するコンテンツ情報を得ていると仮定する。  
一方、図２６の例では、注目するドラマＢと、ドラマＢと同じ時間帯のコンテンツの裏番組である５つのコンテンツ（番組Ｂ２から番組Ｂ６）が存在する場合を示す。つまり、図２５と同様に、２０１３年１０月６日の２１時から２２時までの間の裏番組に関するコンテンツ情報を得ていると仮定する。
【００７０】
ドラマＡと、ドラマＢおよび番組Ｂ２から番組Ｂ６までとのそれぞれのコンテンツ間について分析処理を行い、視聴者の集計結果を算出することで、ドラマＡからドラマＢへの流出入を評価することができる。  
すなわち流出分析としては、コンテンツ情報取得部１０１が、ドラマＡ（第１番組ともいう）と、ドラマＡの比較対象となるドラマＢ（第２番組ともいう）と、ドラマＢの裏番組（第３番組ともいう）とについて、（ドラマＡ、ドラマＢ）、（ドラマＡ、番組Ｂ２）、（ドラマＡ、番組Ｂ３）、…、（ドラマＡ、番組Ｂ６）の組み合わせで、それぞれ対象コンテンツとして取得し分析処理する。これにより、２０１３年９月２２日のドラマＡを視聴した視聴者が、番組の改編のあった後の２０１３年１０月６日の同時間帯で何を視聴したかが分かり、ドラマＡからドラマＢへの移行の際にどれだけドラマＢの裏番組へ流出したかを評価することができる。  
一方、流入分析としては、ドラマＡ（第１番組ともいう）と、ドラマＡの比較対象となるドラマＢ（第２番組ともいう）と、ドラマＡの裏番組（第３番組ともいう）とについて、（ドラマＡ、ドラマＢ）、（番組Ａ２、ドラマＢ）、（番組Ａ３、ドラマＢ）、…、（番組Ａ６、ドラマＢ）をそれぞれ対象コンテンツとして分析処理し、２０１３年１０月６日付けのドラマＢを視聴した視聴者が、番組の改編のあった前の２０１３年９月２２日の同時間帯で何を視聴していたかが分かり、ドラマＡからドラマＢへの移行の際に、ドラマＡの裏番組からどれだけドラマＢに流入したかを評価することができる。
【００７１】
第４の利用例により得られる集計結果を、視認しやすくするように矢印で表示した流出入分析の結果を図２７に示す。図２７の上段は、ドラマＡからドラマＢへの移行に際し、他の番組に視聴者が流出した人数を示し、図２７の下段は、ドラマＡからドラマＢへの移行に際し、他の番組から視聴者が流入した人数を示す。図２７から、例えば、ドラマＡを視聴した５１０１人中、番組改編後に番組Ｂ３を視聴した視聴者が７２４人おり、一定量の視聴者が番組Ｂ３に流出したことが分かり、視聴者の流出および流入を把握することができる。
【００７２】
（第５の利用例）  
次に、本実施形態に係るデータ分析装置１００の第５の利用例について図２８から図３０までを参照して説明する。  
第５の利用例として、特定視聴者層を特定する例を示す。視聴行動分析においては、特定の視聴者層に対して分析を行いたい場合が想定される。例えば、「ドラマが好きな視聴者」、「アニメが好きな視聴者」、「俳優Ａが好きな視聴者」など、特定のジャンルや出演者に関わる視聴者を特定して、その視聴者がどのようなコンテンツを視聴しているかを分析する需要がある。しかし、「ドラマが好きな視聴者」や「俳優Ａが好きな視聴者」の特定や調査は、アンケートなどを用いる必要があり、コストが大きい。
【００７３】
よって、第５の利用例では、本実施形態に係るデータ分析装置１００の視聴パターン集計部１０４が、特定の視聴パターンに対応する識別情報である特定視聴識別情報を抽出することで、視聴行動から特定の視聴者層を特定した特定視聴識別情報リストを生成することができる。例えば、複数のドラマなどの特定コンテンツをコンテンツ情報取得部１０１が取得し、視聴パターン集計部１０４が、特定の視聴パターンに対応する識別情報である特定視聴識別情報を抽出することで、複数のドラマを視聴した視聴者のリストを得ることができる。  
図２８は、特定コンテンツの例を示し、ドラマのジャンルにおいて、ある特定の期間において異なる放送開始時刻、異なるチャネルから６つのドラマを対象コンテンツとして選択した例である。
【００７４】
図２９は、視聴パターン集計部１０４が、識別情報の数をカウントせずに、そのまま識別情報を出力したリストの例である。図２９に示すように、視聴パターンとその視聴パターンに属する識別情報を特定して特定視聴者識別情報のリストを得ることができる。ここで、得られた視聴パターンの中で、６つのドラマを全て視聴した識別情報のリストを取り出すことで、複数のドラマの初回をチェックする「ドラマが好きな視聴者」を特定することができる。
【００７５】
図２９に示す特定視聴者識別情報のみを用いて、コンテンツの評価する場合の一例を図３０に示す。
【００７６】
図３０は、コンテンツＩＤ２０１とタイトル２０２と特定視聴者識別情報３００１と全識別情報３００２が対応付けられたテーブルである。図３０から、情報番組を視聴した視聴数のうちの特定視聴者識別情報の割合を求めることで、「ドラマが好きな視聴者が良く見る情報番組」を推定することができる。ここでは、「情報番組Ｘ」のほうが「情報番組Ｙ」よりも特定視聴者識別情報の数を多いので、情報番組Ｘがドラマが好きな視聴者が良く見る情報番組であると評価することができ、その後のマーケティングなどに生かすことができる。
【００７７】
以上に示した本実施形態に係るデータ分析装置によれば、複数のコンテンツを対象コンテンツとして、視聴状態を判定し、視聴者または機器の視聴パターンを分析して集計することで、複数のコンテンツにわたる関係性を分析することができる。よって、その関係性を評価することで、コンテンツの宣伝番組の効果やロイヤリティの評価、特定番組の視聴者の特定などに生かすことができる。
【００７８】
上述の実施形態の中で示した処理手順に示された指示は、ソフトウェアであるプログラムに基づいて実行されることが可能である。汎用の計算機システムが、このプログラムを予め記憶しておき、このプログラムを読み込むことにより、上述したデータ分析装置による効果と同様な効果を得ることも可能である。上述の実施形態で記述された指示は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク（フレキシブルディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ±Ｒ、ＤＶＤ±ＲＷ、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）Ｄｉｓｃなど）、半導体メモリ、又はこれに類する記録媒体に記録される。コンピュータまたは組み込みシステムが読み取り可能な記録媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であってもよい。コンピュータは、この記録媒体からプログラムを読み込み、このプログラムに基づいてプログラムに記述されている指示をＣＰＵで実行させれば、上述した実施形態のデータ分析装置と同様な動作を実現することができる。もちろん、コンピュータがプログラムを取得する場合又は読み込む場合はネットワークを通じて取得又は読み込んでもよい。  
また、記録媒体からコンピュータや組み込みシステムにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）や、データベース管理ソフト、ネットワーク等のＭＷ（ミドルウェア）等が本実施形態を実現するための各処理の一部を実行してもよい。  
さらに、本実施形態における記録媒体は、コンピュータあるいは組み込みシステムと独立した媒体に限らず、ＬＡＮやインターネット等により伝達されたプログラムをダウンロードして記憶または一時記憶した記録媒体も含まれる。  
また、記録媒体は１つに限られず、複数の媒体から本実施形態における処理が実行される場合も、本実施形態における記録媒体に含まれ、媒体の構成は何れの構成であってもよい。
【００７９】
なお、本実施形態におけるコンピュータまたは組み込みシステムは、記録媒体に記憶されたプログラムに基づき、本実施形態における各処理を実行するためのものであって、パソコン、マイコン等の１つからなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシステム等の何れの構成であってもよい。  
また、本実施形態におけるコンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイコン等も含み、プログラムによって本実施形態における機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。
【００８０】
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。これら新規な実施形態は、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、変更を行なうことができる。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ともに、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。
【符号の説明】
【００８１】
１００・・・データ分析装置、１０１・・・コンテンツ情報取得部、１０２・・・視聴ログ取得部、１０３・・・分析部、１０４・・・視聴パターン集計部、２０１・・・コンテンツＩＤ、２０２・・・タイトル、２０３・・・放送開始時刻、２０４・・・放送終了時刻、２０５・・・放送チャンネル、２０６・・・コンテンツ情報、３０１・・・識別情報
３０２・・・視聴開始時刻、３０３・・・視聴終了時刻、３０４・・・視聴チャンネル、３０５・・・視聴ログ情報、５０１・・・視聴ログ情報バッファ、５０２，１２０２・・・分配部、５０３，５０３−１，５０３−２，５０３−Ｎ，１２０３，１２０３−１，１２０３−２，１２０３−Ｍ・・・演算処理部、５０４，１２０４・・・統合部、５０５，５０５−１，５０５−２，５０５−Ｎ・・・視聴ログ情報サブセットバッファ、５０６，５０６−１，５０６−２，５０６−Ｎ・・・コンテンツ情報バッファ、１００１・・・視聴パターン、１２０１・・・視聴パターンリストバッファ、１２０５，１２０５−１，１２０５−２，１２０５−Ｍ・・・視聴パターンリストサブセットバッファ、１６０１・・・視聴パターン、２４０１・・・左領域、２４０２・・・右領域、３００１・・・特定視聴者識別情報、３００２・・・全識別情報。
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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