(57)【要約】【課題】精細度やノイズ抑制などのパラメータの最適な調整値を精度よく推定することができるようにする。【解決手段】ユーザＩ／Ｆ部４１からのクラスタ情報に基づいて、クラスタ指定部４２は、クラスタ指定情報を生成し、適度指標抽出部４３に供給する。適度指標抽出部４３は、データベース部４４からのデータと、クラスタ指定部４２からのクラスタ指定情報に基づいて、適度指標情報を生成し、最適調整値推定部４５に供給する。最適調整値推定部４５は、適度指標情報を用いて、クラスタごとの推定最適調整値を求め、また、クラスタリングデータの抽出処理を行い、ユーザＩ／Ｆ部４１へ供給する。ユーザＩ／Ｆ部４１は、クラスタごとの推定最適調整値と抽出クラスタリング用データを出力する。本発明は、テレビジョン受像機に適用することができる。【選択図】　　　図７
2004015647.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツ情報を調整して出力する複数の第１の情報処理装置と、
前記第１の情報処理装置で蓄積した情報から、最適調整値を推定する第２の情報処理装置と
を備える情報処理システムにおいて、
前記第１の情報処理装置は、
出力する前記コンテンツ情報を調整する調整値と、前記調整値に関連する関連情報を取得する第１の取得手段と、
前記第１の取得手段により取得された前記調整値と前記関連情報を記憶する記憶手段と
を備え、
前記第２の情報処理装置は、
複数の前記第１の情報処理装置の前記記憶手段に記憶された前記調整値と前記関連情報を取得する第２の取得手段と、
前記第２の取得手段により取得された前記調整値と前記関連情報を加工する加工手段と、
前記加工手段により加工された前記調整値と前記関連情報に基づいて、最適な前記調整値を推定する推定手段と、
前記推定手段により推定された最適な前記調整値を出力する出力手段と
を備えることを特徴とする情報処理システム。
【請求項２】
コンテンツ情報を調整して出力する複数の第１の情報処理装置と、
前記第１の情報処理装置で蓄積した情報から、最適調整値を推定する第２の情報処理装置と
を備える情報処理システムの情報処理方法において、
前記第１の情報処理装置は、
出力する前記コンテンツ情報を調整する調整値と、前記調整値に関連する関連情報を取得する第１の取得ステップと、
前記第１の取得ステップの処理により取得された前記調整値と前記関連情報を記憶する記憶ステップと
を含み、
前記第２の情報処理装置は、
複数の前記第１の情報処理装置の前記記憶ステップの処理により記憶された前記調整値と前記関連情報を取得する第２の取得ステップと、
前記第２の取得ステップの処理により取得された前記調整値と前記関連情報を加工する加工ステップと、
前記加工ステップの処理により加工された前記調整値と前記関連情報に基づいて、最適な前記調整値を推定する推定ステップと、
前記推定ステップの処理により推定された最適な前記調整値を出力する出力ステップと
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項３】
出力するコンテンツ情報を調整する調整値と、前記調整値に関連する関連情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記調整値と前記関連情報を記憶する記憶手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項４】
コンテンツ情報を調整して出力する情報処理装置の情報処理方法において、
出力するコンテンツ情報を調整する調整値と、前記調整値に関連する関連情報を取得する取得ステップと、
前記取得ステップの処理により取得された前記調整値と前記関連情報を記憶する記憶ステップと
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項５】
コンテンツ情報を調整して出力する情報処理装置のプログラムであって、
出力するコンテンツ情報を調整する調整値と、前記調整値に関連する関連情報を取得する取得ステップと、
前記取得ステップの処理により取得された前記調整値と前記関連情報の記憶を制御する記憶制御ステップと
を含むことを特徴とするコンピュータが読み取り可能なプログラムが格納されているプログラム格納媒体。
【請求項６】
コンテンツ情報を調整して出力する情報処理装置を制御するコンピュータに、
出力するコンテンツ情報を調整する調整値と、前記調整値に関連する関連情報を取得する取得ステップと、
前記取得ステップの処理により取得された前記調整値と前記関連情報の記憶を制御する記憶制御ステップと
を実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項７】
コンテンツ情報を調整値に基づいて調整して出力する複数の他の情報処理装置から、前記他の情報処理装置に記憶された、前記調整値と前記調整値に関連する関連情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記調整値と前記関連情報を加工する加工手段と、
前記加工手段により加工された前記調整値と前記関連情報に基づいて、最適な前記調整値を推定する推定手段と、
前記推定手段により推定された最適な前記調整値を出力する出力手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項８】
前記推定手段は、前記関連情報と前記調整値のばらつきに、予め定めた特定の関係が成立する場合、前記関連情報を適度指標として抽出することを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記推定手段は、前記調整値のばらつきとして分散を用いる
ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記推定手段は、前記調整値のばらつきとして標準偏差を用いる
ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記推定手段は、前記調整値のばらつきとして最大値と最小値の差を用いる
ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記適度指標として抽出した前記関連情報と前記調整値のばらつきの予め定めた特定の関係は、前記適度指標に対し前記調整値のばらつきが、単調減少するという関係、単調増加するという関係、または、単調減少後単調増加するという関係を含む
ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記推定手段は、前記特定の関係が単調減少または単調増加である場合、それぞれ前記適度指標が増加、または減少するときの前記調整値の収束値を推定し、前記収束値を最適調整値の推定値とする
ことを特徴とする請求項１２に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記推定手段は、前記適度指標が増加または減少すると、前記調整値が特定の値に収束するような１つ以上の関数を予め有し、前記関数の中から、適度指標と、前記調整値のばらつきの前記適度指標ごとの平均値との関係に最もよく近似する関数を選択し、選択された前記関数の収束値を最適調整値の推定値とする
ことを特徴とする請求項１３に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記推定手段は、前記特定の関係が単調減少後単調増加するという関係である場合、前記調整値のばらつきが最小となる適度指標における前記調整値の平均値を最適調整値の推定値とする
ことを特徴とする請求項１４に記載の情報処理装置。
【請求項１６】
前記推定手段は、２つ以上の前記適度指標を抽出する
ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１７】
前記推定手段は、２つ以上の前記適度指標がある場合、１つずつ前記適度指標を選択し、選択された前記適度指標において調整値のばらつきが最小である方から、所定の数の前記調整値と前記選択された適度指標が関連づけられたデータを選別した後、最後に選択された１つの前記適度指標を用いて最適調整値を推定する
ことを特徴とする請求項１６に記載の情報処理装置。
【請求項１８】
クラスタリングを行うための情報を入力する入力手段をさらに備え、
前記推定手段は、１つ以上の前記関連情報の値を用いてクラスタリングを行い、各クラスタについて最適調整値を推定する
ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項１９】
前記出力手段は、クラスタリングに適する前記関連情報をさらに出力し、
前記推定手段は、クラスタリングに適する前記関連情報の候補を抽出する
ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項２０】
前記推定手段は、クラスタリングに適する前記関連情報の候補を抽出する場合、調整値全体における関連情報のばらつきと各調整値におけるの関連情報のばらつきの比の中の最小のものが、所定の定数以上であるという条件を満たす前記関連情報をクラスタリング用の関連情報として抽出する
ことを特徴とする請求項１９に記載の情報処理装置。
【請求項２１】
蓄積した情報から最適調整値を推定する情報処理装置の情報処理方法において、
コンテンツ情報を調整値に基づいて調整して出力する複数の他の情報処理装置から、前記他の情報処理装置に記憶された、前記調整値と前記調整値に関連する関連情報を取得する取得ステップと、
前記取得ステップの処理により取得された前記調整値と前記関連情報を加工する加工ステップと、
前記加工ステップの処理により加工された前記調整値と前記関連情報に基づいて、最適な前記調整値を推定する推定ステップと、
前記推定ステップの処理により推定された最適な前記調整値を出力する出力ステップと
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項２２】
蓄積した情報から最適調整値を推定する情報処理装置のプログラムであって、
コンテンツ情報を調整値に基づいて調整して出力する複数の他の情報処理装置から、前記他の情報処理装置に記憶された、前記調整値と前記調整値に関連する関連情報を取得する取得ステップと、
前記取得ステップの処理により取得された前記調整値と前記関連情報を加工する加工ステップと、
前記加工ステップの処理により加工された前記調整値と前記関連情報に基づいて、最適な前記調整値を推定する推定ステップと、
前記推定ステップの処理により推定された最適な前記調整値を出力する出力ステップと
を含むことを特徴とするコンピュータが読み取り可能なプログラムが格納されているプログラム格納媒体。
【請求項２３】
蓄積した情報から最適調整値を推定する情報処理装置を制御するコンピュータに、
コンテンツ情報を調整値に基づいて調整して出力する複数の他の情報処理装置から、前記他の情報処理装置に記憶された、前記調整値と前記調整値に関連する関連情報を取得する取得ステップと、
前記取得ステップの処理により取得された前記調整値と前記関連情報を加工する加工ステップと、
前記加工ステップの処理により加工された前記調整値と前記関連情報に基づいて、最適な前記調整値を推定する推定ステップと、
前記推定ステップの処理により推定された最適な前記調整値を出力する出力ステップと
を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】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、情報処理システム、情報処理装置および方法、プログラム格納媒体、並びにプログラムに関し、特に、例えば、既存のテレビジョン受像機の画質や音質などの調整値を、簡単に、かつ、精度よく推定することができるようにした情報処理システム、情報処理装置および方法、プログラム格納媒体、並びにプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
テレビジョン受像機においては、ユーザが好みの画質や音質で、視聴できるように、画質や音質決定するパラメータを調整できるようになっている。そして、これらの調整用パラメータの値は、ユーザがテレビジョン受像機を購入した時点では、メーカが予め決定したデフォルトの値に設定されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
従来、テレビジョン受像機に予め設定されるデフォルトの調整値は、メーカが、工場内で行ったコンテンツ情報出力テストなどの結果に基づいて決定されていた。
【０００４】
しかしながら、各ユーザがテレビジョン受像機を実際に使用する環境は、工場の環境とは異なっている。例えば、電波強度が異なる環境であれば、ノイズ抑制のための最適な調整値も異なってくる。このため、メーカがデフォルトとして設定する値は、必ずしもユーザにとって最適な値となっておらず、ユーザは最適な調整値を設定するのに長い調整時間を必要としていた。その結果、最適な調整を行わずにテレビジョン受像機を使用することが多くなり、そのような使用状態で各ユーザは、そのテレビジョン受像機の品質を評価するので、メーカは、そのテレビジョン受像機に関して、本来得られるべき評価より低い評価しかえられないことになる。
【０００５】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、簡単かつ確実に、ユーザに負担をかけることなく、最適値な調整値を、ユーザに提供できるようにするものである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明の情報処理システムは、第１の情報処理装置は、出力するコンテンツ情報を調整する調整値と、調整値に関連する関連情報を取得する第１の取得手段と、第１の取得手段により取得された調整値と関連情報を記憶する記憶手段とを備え、第２の情報処理装置は、複数の第１の情報処理装置の記憶手段に記憶された調整値と関連情報を取得する第２の取得手段と、第２の取得手段により取得された調整値と関連情報を加工する加工手段と、加工手段により加工された調整値と関連情報に基づいて、最適な調整値を推定する推定手段と、推定手段により推定された最適な調整値を出力する出力手段とを備えることを特徴とする。
【０００７】
本発明の情報処理システムの情報処理方法は、第１の情報処理装置は、出力するコンテンツ情報を調整する調整値と、調整値に関連する関連情報を取得する第１の取得ステップと、第１の取得ステップの処理により取得された調整値と関連情報を記憶する記憶ステップとを備え、第２の情報処理装置は、複数の第１の情報処理装置の記憶ステップの処理により記憶された調整値と関連情報を取得する第２の取得ステップと、第２の取得ステップの処理により取得された調整値と関連情報を加工する加工ステップと、加工ステップの処理により加工された調整値と関連情報に基づいて、最適な調整値を推定する推定ステップと、推定ステップの処理により推定された最適な調整値を出力する出力ステップとを備えることを特徴とする。
【０００８】
本発明の第１の情報処理装置は、出力するコンテンツ情報を調整する調整値と、調整値に関連する関連情報を取得する取得手段と、取得手段により取得された調整値と関連情報を記憶する記憶手段とを備えることを特徴とする。
【０００９】
本発明の第１の情報処理方法は、出力するコンテンツ情報を調整する調整値と、調整値に関連する関連情報を取得する取得ステップと、取得ステップの処理により取得された調整値と関連情報を記憶する記憶ステップとを備えることを特徴とする。
【００１０】
本発明の第１のプログラム格納媒体のプログラムは、出力するコンテンツ情報を調整する調整値と、調整値に関連する関連情報を取得する取得ステップと、取得ステップの処理により取得された調整値と関連情報の記憶を制御する記憶制御ステップとを含むことを特徴とする。
【００１１】
本発明の第１のプログラムは、出力するコンテンツ情報を調整する調整値と、調整値に関連する関連情報を取得する取得ステップと、取得ステップの処理により取得された調整値と関連情報の記憶を制御する記憶制御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。
【００１２】
本発明の第２の情報処理装置は、コンテンツ情報を調整値に基づいて調整して出力する複数の他の情報処理装置から、他の情報処理装置に記憶された、調整値と調整値に関連する関連情報を取得する取得手段と、取得手段により取得された調整値と関連情報を加工する加工手段と、加工手段により加工された調整値と関連情報に基づいて、最適な調整値を推定する推定手段と、推定手段により推定された最適な調整値を出力する出力手段とを備えることを特徴とする。
【００１３】
推定手段は、関連情報と調整値のばらつきに、予め定めた特定の関係が成立する場合、関連情報を適度指標として抽出するようにすることができる。
【００１４】
推定手段は、調整値のばらつきとして分散を用いるようにすることができる。
【００１５】
推定手段は、調整値のばらつきとして標準偏差を用いるようにすることができる。
【００１６】
推定手段は、調整値のばらつきとして最大値と最小値の差を用いるようにすることができる。
【００１７】
適度指標として抽出した関連情報と調整値のばらつきの予め定めた特定の関係は、適度指標に対し調整値のばらつきが、単調減少するという関係、単調増加するという関係、または、単調減少後単調増加するという関係を含むというようにすることができる。
【００１８】
推定手段は、特定の関係が単調減少または単調増加である場合、それぞれ前記適度指標が増加、または減少するときの調整値の収束値を推定し、収束値を最適調整値の推定値とするようにすることができる。
【００１９】
推定手段は、適度指標が増加または減少すると、調整値が特定の値に収束するような１つ以上の関数を予め有し、関数の中から、適度指標と、調整値のばらつきの適度指標ごとの平均値との関係に最もよく近似する関数を選択し、選択された関数の収束値を最適調整値の推定値とするようにすることができる。
【００２０】
推定手段は、特定の関係が単調減少後単調増加するという関係である場合、調整値のばらつきが最小となる適度指標における調整値の平均値を最適調整値の推定値とするようにすることができる。
【００２１】
推定手段は、２つ以上の適度指標を抽出するとするようにできる。
【００２２】
推定手段は、２つ以上の適度指標がある場合、１つずつ適度指標を選択し、選択された適度指標において調整値のばらつきが最小である方から、所定の個数の調整値と選択された適度指標が関連づけられたデータを選別した後、最後に選択された１つの適度指標を用いて最適調整値を推定するようにすることができる。
【００２３】
クラスタリングを行うための情報を入力する入力手段をさらに備え、推定手段は、１つ以上の関連情報の値を用いてクラスタリングを行い、各クラスタについて最適調整値を推定するようにすることができる。
【００２４】
出力手段は、クラスタリングに適する関連情報をさらに出力し、推定手段は、クラスタリングに適する関連情報の候補を抽出するようにすることができる。
【００２５】
推定手段は、クラスタリングに適する関連情報の候補を抽出する場合、調整値全体における関連情報のばらつきと各調整値におけるの関連情報のばらつきの比の中の最小のものが、所定の定数以上であるという条件を満たす関連情報をクラスタリング用の関連情報として抽出するようにすることができる。
【００２６】
本発明の第２の情報処理方法は、コンテンツ情報を調整値に基づいて調整して出力する複数の他の情報処理装置から、他の情報処理装置に記憶された、調整値と調整値に関連する関連情報を取得する取得ステップと、
取得ステップの処理により取得された調整値と関連情報を加工する加工ステップと、加工ステップの処理により加工された調整値と関連情報に基づいて、最適な調整値を推定する推定ステップと、推定ステップの処理により推定された最適な調整値を出力する出力ステップとを備えることを特徴とする。
【００２７】
本発明の第２のプログラム格納媒体のプログラムは、コンテンツ情報を調整値に基づいて調整して出力する複数の他の情報処理装置から、他の情報処理装置に記憶された、調整値と調整値に関連する関連情報を取得する取得ステップと、取得ステップの処理により取得された調整値と関連情報を加工する加工ステップと、加工ステップの処理により加工された調整値と関連情報に基づいて、最適な調整値を推定する推定ステップと、推定ステップの処理により推定された最適な調整値を出力する出力ステップとを含むことを特徴とする。
【００２８】
本発明の第２のプログラムは、コンテンツ情報を調整値に基づいて調整して出力する複数の他の情報処理装置から、他の情報処理装置に記憶された、調整値と調整値に関連する関連情報を取得する取得ステップと、取得ステップの処理により取得された調整値と関連情報を加工する加工ステップと、加工ステップの処理により加工された調整値と関連情報に基づいて、最適な調整値を推定する推定ステップと、推定ステップの処理により推定された最適な調整値を出力する出力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。
【００２９】
本発明の情報処理システム、および、情報処理方法においては、第１の情報処理装置で、コンテンツ情報に関する調整値と、調整値に関連する情報が取得される。そして、取得された調整値と調整値に関連する情報が記憶され、第２の情報処理装置に出力される。第２の情報処理装置は、第１の情報処理装置で記憶された調整値と調整値に関連する情報を取得して加工する。そして、加工された調整値と調整値に関する情報に基づいて最適調整値が推定され、推定された最適調整値が出力される。
【００３０】
本発明の第１の情報処理装置および方法、プログラム格納媒体、並びにプログラムにおいては、コンテンツ情報に関する調整値と、調整値に関連する情報が取得される。そして、取得された調整値と調整値に関連する情報が記憶され、他の情報処理装置に出力される。
【００３１】
本発明の第２の情報処理装置および方法、プログラム格納媒体、並びにプログラムにおいては、他の情報処理装置で記憶された調整値と調整値に関連する情報が取得され加工される。そして、加工された調整値と調整値に関する情報に基づいて最適調整値が推定され、推定された最適調整値が出力される。
【００３２】
情報処理装置は、独立した装置であっても良いし、１つの装置の情報処理を行うブロックであっても良い。
【００３３】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明を適用したテレビジョン受像機１（以下、適宜、テレビと称する）と、テレビ１に付随している赤外線ＩＲ（Ｉｎｆｒａｒｅｄ　Ｒａｙ）を出射するリモートコントローラ（以下、適宜、リモコンと称する）２の構成を示している。
【００３４】
ユーザは、リモコン２を操作することにより、テレビ１の受信チャンネルや音量を調整することができる。また、例えば、ＤＲＣ−ＭＦｖ１（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｒｅａｌｉｔｙ　Ｃｒｅａｔｉｏｎ−Ｍｕｌｔｉ　Ｆｕｎｃｔｉｏｎ　ｖ１）（商標）である場合、ユーザは、精細度やノイズ抑制などの調整値を調整することができる。テレビ１は、調整された調整値に合わせてビデオ信号などのコンテンツ情報を出力する。
【００３５】
なお、リモコン２は、赤外線通信を行うものに限定されるものではなく、例えば、Ｂｌｕｅ　Ｔｏｏｔｈ（商標）、その他の無線通信によるものを採用することが可能である。
【００３６】
図２は、テレビ１の電気的構成例を示している。
【００３７】
チューナ１２は、アンテナ１１を介してテレビジョン放送信号を受信する。チューナ１２は、システムコントローラ１５の制御の下、ユーザにより指定されたチャンネルの信号を復調部１３に出力する。復調部１３は、チューナ１２により入力された映像信号を復調し、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄ　Ｒａｙ　Ｔｕｂｅ）１４に出力し表示させる。ＩＲ受信部１７は、ユーザによるリモコン２の操作に対応して、リモコン２から送信されてくるＩＲ（赤外線）を受信（受光）し、その受信信号に対応する信号をシステムコントローラ１５へ出力する。ユーザはまた、フロントパネル１６の各種のボタンやスイッチ（図示せず）を操作することによってもリモコン２と同じ操作を入力することができる。システムコントローラ１５は、内蔵するメモリに、各種の調整を行うときのパラメータを記憶している。
【００３８】
関連データ取得部１８は、センサ等を内蔵し、使用環境を表わすデータとしての関連データを取得し、システムコントローラ１５に供給する。
【００３９】
ここで、関連データとは、例えば図３に示されるように、累積調整時間、音声ボリューム、電波強度、視聴環境照度、視聴環境温度、視聴環境湿度、ユーザＩＤ、連続視聴時間、番組ジャンルＩＤ、リモコンとテレビの距離、画像信号の高周波成分比、画像の動き量、または、画像の平均輝度である。例えば、視聴環境温度とは、テレビ１が視聴されている環境での温度である。
【００４０】
情報蓄積装置１９は、例えば、リモコン２で調整された調整値と関連データ取得部１８で取得されたデータを蓄積する。
【００４１】
図４は、情報蓄積装置１９の構成例を示している。
【００４２】
例えば、ユーザが、リモコン２により精細度やノイズ抑制の調整値を調整中である場合、調整中であるという信号（調整中フラグ）が、システムコントローラ１５を経由してその調整値とともに蓄積選択部３１へ供給される。蓄積選択部３１は、調整中フラグが入力されている場合、調整値と関連データを情報蓄積部３２へ送信し、蓄積させる。情報蓄積装置１９は、例えば、半導体メモリで構成され、テレビ１のメーカに回収可能とされる。勿論、蓄積データを電話回線、インターネット等のネットワークを介して伝送可能なようにしてもよい。
【００４３】
ユーザが調整を行わない場合、システムコントローラ１５は、内蔵するメモリにデフォルトとして記憶されている値に基づいて、各種の調整値を設定する。ユーザは、この調整値を変更したいと思うとき、リモコン２を操作して調整を指令する。システムコントローラ１５は、ユーザからの指令に対応する値に調整値を変更する。これにより、ユーザは、好みの調整状態で番組を視聴することができる。
【００４４】
ユーザによりこのような調整が行われるとき、図４の情報蓄積装置１９では、図５のフローチャートに示されるような処理が実行される。
【００４５】
まず、ステップＳ１において、蓄積選択部３１は、現在の状態が調整中の状態であるかどうか（システムコントローラ１５から供給される調整中フラグが「１」であるかどうか）を判定する。この状態を認識する方法としては、例えば、リモコン２にある調整ボタンを押すと、システムコントローラ１５は、調整中フラグを「１」にして蓄積選択部３１に供給してくる。調整中の状態ではない場合、何も行うことなく、処理はステップＳ１へ戻る。調整中であると判定された場合、処理はステップＳ２へ進む。
【００４６】
ステップＳ２においては、蓄積選択部３１はシステムコントローラ１５より供給された調整値と関連データを情報蓄積部３２へ転送する。
【００４７】
ステップＳ３で情報蓄積部３２は、蓄積選択部３１から転送された調整値と関連データを蓄積する。その後、処理は、ステップＳ１に戻り、それ以降の処理が繰り返される。
【００４８】
図６は、情報蓄積部３２へ蓄積されたデータのフォーマットの一例を示す。
この例では、調整されたときの時刻を示すタイムスタンプ６１が先頭に配置され、そのときの調整値６２と検出した１つ以上の関連データ６３−１，６３−２，・・・，６３−ｋが、その後に配置されている。
【００４９】
各家庭のテレビ１の情報蓄積部３２に、このように調整値と関連データが蓄積されるので、テレビ１のメーカは、この調整値と関連データを収集して、それに基づいて、最適な調整値を推定し、次に製造するテレビ１のシステムコントローラ１５に内蔵されるメモリに記憶させる。その結果、次世代のテレビ１は、各ユーザの使用環境に最適な調整値がデフォルトとして設定されるため、ユーザはほとんど調整しないで（勿論、調整してもよいが）、番組を視聴することができる。
【００５０】
このため、テレビ１のメーカは、図７に示されるような構成の最適推定調整装置４０を有している。
【００５１】
例えば、電波強度が異なる場合、異なる環境下での視聴では、ノイズ抑制の最適調整値も異なってくることが予想されるため、このような最適調整値に影響を与えるデータについては、予めその値が等しいか、または、近いクラスタに分割し、クラスタ毎に最適値を求めることが望ましい。このことは、所定の環境下において、ふさわしい最適調整値を求めることを可能にする。そのため、この例では、メーカの作業者はクラスタ分割に関する情報も入力することができる。なお、上述のような最適調整値に影響を与える可能性のあるデータとしては、電波強度以外に、画像信号の高周波成分比など提示情報の素性に関わるものがある。
【００５２】
ユーザＩ／Ｆ（インターフェース）部４１は、例えば、図示せぬキーボードで入力されたクラスタ情報が入力されると、それをクラスタ指定部４２へ供給する。
【００５３】
クラスタ指定部４２は、供給されたクラスタ情報に基づいてクラスタ決定処理を行い、適度指標抽出部４３にクラスタ指定情報を供給する。
【００５４】
適度指標抽出部４３は、供給されたクラスタ指定情報に基づいてクラスタ毎にデータベース部４４に対して、指定されたクラスタに含まれるすべてのデータの転送を要求する。また、適度指標抽出部４３は、データベース部４４から受け取ったデータに対して、関連データ毎に適度指標の要件を満たすか否かを判定し、要件を満たす場合、絞り込率の計算を行い、適度指標情報を最適調整値推定部４５に供給する。
【００５５】
最適調整値推定部４５は、適度指標抽出部４３から供給された適度指標情報を用いて、クラスタごとの推定最適調整値を求め、ユーザＩ／Ｆ部４１へ供給する。また、最適調整値推定部４５は、クラスタリングデータの抽出処理を行い、ユーザＩ／Ｆ部４１へ供給する。
【００５６】
ユーザＩ／Ｆ部４１は、最適調整値推定部４５から供給されたクラスタごとの推定最適調整値と抽出クラスタリング用データを出力する。
【００５７】
最適値推定装置４０のデータベース部４４は、各家庭のテレビ１から収集されたｎ個の情報蓄積部３２に蓄積された情報のデータベースを生成するために、図８に示されるように構成されている。
【００５８】
選択部８１は、情報蓄積部３２−１乃至３２−ｎのいずれかを選択し（情報蓄積装置１９−１乃至１９−ｎのいずれかを選択するようにしてもよい）、そこ（半導体メモリ）に蓄積されたデータを素データ作成部８２に供給する。
【００５９】
情報蓄積部３２−１乃至３２−ｎは、それが例えば、基板（半導体メモリ）であれば、メーカにより回収された後、データの読み出しが行われる。あるいは、それが例えば、ハードディスクなどであれば、ネットワークを介してデータのみが取得される。
【００６０】
素データ作成部８２は、後述する図９の処理を行って素データを作成し、素データベース８３へ供給する。
【００６１】
データ加工部８４は、後述する図１１の処理を行ってデータベースを作成し、データベース８５へ供給し、蓄積させる。
【００６２】
次に、図８の素データ作成部８２で行われている処理を図９のフローチャートを参照して説明する。
【００６３】
ステップＳ２１は、素データ作成部８２は、情報蓄積部３２−１乃至３２−ｎの全てのデータを素データベース８３に記録したか否かを判定する。
【００６４】
まだ、全ての情報蓄積部３２のデータが記録されていないと判定された場合、ステップＳ２２において素データベース８３にまだ記録していない１つの情報蓄積部３２−ｉのデータを選択する。
【００６５】
ステップＳ２３で、素データ作成部８２は、ステップＳ２２で選択された情報蓄積部３２−ｉのデータの先頭に、その情報蓄積部３２−ｉのＩＤを付加して、素データベース８３へ供給し記録させる。情報蓄積部３２−ｉのＩＤを付加することで、素データベース８３で、個々のデータの識別が可能になる。
【００６６】
図１０は、素データベース８３へ記録されるデータのフォーマットの一例を示す。この例では、情報蓄積部３２で蓄えられたデータ（図６に示されるデータ）の先頭に、情報蓄積部ＩＤ８１が付加されている。
【００６７】
ステップＳ２３の処理の後、処理はステップＳ２１に戻り、それ以降の処理が繰り返される。ステップＳ２１で、全ての情報蓄積部３２のデータを記録したと判定された場合、処理は終了する。
【００６８】
次に、図８のデータ加工部８４で行われている処理を図１１のフローチャートを参照して説明する。
【００６９】
ステップＳ４１で、データ加工部８４は、素データベース８３のデータをもとに、新たな関連データを作成する。例えば、図３に示される関連データのうち、累積調整時間や連続視聴時間などは、タイムスタンプ６１のデータをもとに、この処理で作成することができる。
【００７０】
ステップＳ４２で、データ加工部８４は、さらに必要なデータを選別する。例えば、ユーザは、テレビ１を調整する場合、調整値をさまざまな値に変更しながら、最終的に最適と思われる調整値に設定して、調整作業を終了する。従って、素データベース８３には、調整途中の調整値も記録されていることになる。
【００７１】
しかしながら、調整途中の調整値は、最適と判断されなかった値であるため、最適値を推定するためのデータとしては、ふさわしくない。したがって、この処理により、例えば、調整後の最終調整値だけが選別される。具体的には、例えば、最後の時刻のタイムスタンプのデータ、または、次のタイムスタンプまでの時間が所定の時間以上経過しているデータが選別される。
【００７２】
その結果、データ加工部８４によるデータ加工処理後にデータベース８５に蓄えられるデータのフォーマットは、例えば、図１２に示されるようになる。図１２の例では、関連データ６３−ｋ（図１０）以降に、新たな関連データ６３が追加され、関連データ６３−１乃至６３−ｎの合計ｎ個の関連データが登録されている。
【００７３】
以上のようにして、データベース部４４において最適値推定を行うためのデータベース８５が作成される。
【００７４】
ところで、データベース部４４の調整値と関連データの中には、調整値のばらつきと関連データの所定の関係を有するものがある。例えば、関連データに対して調整値のばらつきが単調減少する関係、単調増加する関係、または、単調減少後単調増加するというような関係を有するものがある。以下においては、このような関連データの中でも、その値と調整値のばらつきの間に予め定められた特定の関係があるものを適度指標と呼び、関連データの中から適度指標を選択することを適度指標の抽出と言うことにする。
【００７５】
調整値のばらつきが小さいことが、調整値を適切な値に設定しやすい条件における設定であることを意味する、との仮説から、ばらつきの大きさと特定の関係にある関連データの値が、調整値の適切さを表わす指標になるものとみなす。例えば、調整者である人間にとって、快適な温度状況での調整は、適切になりやすい、調整者の累積調整時間が長い程、熟練ゆえ調整が適切になりやすい、などの因果関係が予測される。
【００７６】
図１３乃至図１５は、適度指標と調整値の関係の例、図１３は単調減少の関係、図１４は単調増加の関係、図１５は、単調減少後単調増加の関係をもつ例を示す。
【００７７】
以下において、調整値のばらつきを計る基準として、例えば、分散を用いるが、分散に限定されるわけではなく、例えば、標準偏差、あるいは、最大値と最小値の差（ダイナミックレンジ）などを用いることも可能である。
【００７８】
次に、図７の最適調整値推定装置４０の処理を、図１６に示すフローチャートを参照して説明する。
【００７９】
ステップＳ５１で、ユーザＩ／Ｆ部４１は、例えば、図示せぬキーボードからメーカの作業者が入力したクラスタ情報を入力する。
【００８０】
ステップＳ５２で、クラスタ指定部４２は、クラスタ指定処理を行う。その詳細は、図１７を参照して後述するが、この処理により、適度指標を抽出するためのクラスタが決定される。
【００８１】
次に、ステップＳ５３で、適度指標抽出部４３は、適度指標抽出処理を行う。その詳細は、図１９を参照して後述するが、この処理により、指定されたクラスタに基づいて、適度指標が抽出される。
【００８２】
ステップＳ５４で、最適調整値推定部４５は、最適調整値推定処理を行う。その詳細は、図２５を参照して後述するが、この処理により、適度指標に基づいて、クラスタ毎の最適調整値が推定される。
【００８３】
ステップＳ５５で、ユーザＩ／Ｆ部４１は、最適調整値推定部４５から供給されたクラスタ毎の推定最適調整値、および、抽出クラスタリング用データをメーカの作業者に提示するため、例えば、図示せぬモニタに表示させる。
【００８４】
ユーザは、この表示を見て、これから出荷するテレビ１のシステムコントローラ１５のメモリに予め設定する調整値を決定する。最適値が表示されているため、精度のよい調整値を設定することが可能となる。
【００８５】
次に、図１６のステップＳ５２のクラスタ指定処理を、図１７のフローチャートを参照して説明する。
【００８６】
ステップＳ７１で、クラスタ指定部４２は、クラスタ決定処理を行う。その詳細は、図１８を参照して後述するが、この処理により、クラスタ指定部４２は、ユーザＩ／Ｆ部４１から供給されたクラスタ情報に基づいて、クラスタを決定する。
【００８７】
次に、ステップＳ７２で、クラスタ指定部４２は、ステップＳ７１で決定したクラスタを適度指標抽出部４３へ出力する。
【００８８】
次に、図１７のステップＳ７１のクラスタ決定処理を、図１８のフローチャートを参照して説明する。
【００８９】
ステップＳ８１で、クラスタ指定部４２は、ユーザＩ／Ｆ部４１からクラスタ情報として、例えば、関連データを特定するための関連データ番号、および、クラスタ数を受け取る。これらは、メーカの作業者から入力されたものが、図１６のステップＳ５１の処理で取得されたものである。
【００９０】
ステップＳ８２で、クラスタ指定部４２は、データベース部４４に対して、全てのデータの中から、ステップＳ８１で受け取った関連データ番号に関するデータの検索を要求する。この要求に基づいて、データベース部４４は、指定された番号の関連データを検索し、クラスタ指定部４２に出力する。
【００９１】
ステップＳ８３で、クラスタ指定部４２は、ステップＳ８２で要求したデータをデータベース部４４より受け取る。
【００９２】
ステップＳ８４で、クラスタ指定部４２は、データベース部４４より受け取った関連データの中から、関連データの最小値と最大値を演算する。
【００９３】
ステップＳ８５で、クラスタ指定部４２は、ステップＳ８４で演算した最小値と最大値の範囲を、ステップＳ８１で受け取ったクラスタ数で均等に分割する。そして、クラスタ指定部４２は、各クラスタ（分割後の各範囲）における関連データの最小値と最大値を計算する。
【００９４】
ステップＳ８６で、クラスタ指定部４２は、ステップＳ８５で計算した最小値、最大値、および関連データの番号の組みを作成する。この組みのデータが、クラスタ指定のための情報として、上述したように、ステップＳ７２の処理で、適度指標抽出部４３に出力される。
【００９５】
次に、図１６のステップＳ５３適度指標抽出処理の詳細を、図１９のフローチャートを参照して説明する。
【００９６】
ステップＳ１０１で、適度指標抽出部４３は、クラスタ指定部４２よりクラスタ指定の情報を受け取る。上述したように、このクラスタ指定の情報には、各クラスタの最小値と最大値（これにより、そのクラスタの範囲が特定される）、並びに、そのクラスタの関連データを特定するための番号が含まれている。
【００９７】
ステップＳ１０２で、適度指標抽出部４３は、ステップＳ１０１でクラスタ指定部４２より受け取ったクラスタを指定する情報をもとに、１つのクラスタを選択する。
【００９８】
ステップＳ１０３で、適度指標抽出部４３は、ステップＳ１０２で選択したクラスタに含まれるすべての関連データを、データベース部４４に要求する。この要求に基づいて、データベース部４４は、関連データを適度指標抽出部４３に送信する。
【００９９】
ステップＳ１０４で、適度指標抽出部４３は、ステップＳ１０３でデータベース部４４に要求した関連データをデータベース部４４より受け取る。
【０１００】
ステップＳ１０５で、適度指標抽出部４３がステップＳ１０４でデータベース部４４より受け取った関連データには、１つ以上の関連データが含まれていることがある。その場合、ステップＳ１０５で適度指標抽出部４３は、１つの関連データを選択する。
【０１０１】
ステップＳ１０６で、適度指標抽出部４３は、適度指標要件に適合するか否かの適合判定処理を行う。その詳細は、図２０を参照して後述するが、この処理により、関連データは、適度指標要件を満たすか否か、即ち、関連データと調整値とが、単調減少の関係、単調増加の関係、または、単調減少後単調増加の関係を有するか否かが判定される。
【０１０２】
ステップＳ１０７で、適度指標抽出部４３は、ステップＳ１０６における適合判定処理の結果、関連データが適度指標の要件を満たすか否かを判定し、満たすと判定された場合、処理をステップＳ１０８に進める。
【０１０３】
ステップＳ１０８で、適度指標抽出部４３は、絞り込率の計算処理を行う。絞り込率は、適度指標に対応する調整値の分布のうち、ばらつきが最も大きいところに比べて、最も小さいところでは、どの程度ばらつきが小さくなっているかを表わす比率である。その詳細は、図２１を参照して後述するが、この処理により、絞り込率が計算される。
【０１０４】
ステップＳ１０９で、適度指標抽出部４３は、最適調整値推定部４５に対して、適度指標情報として、クラスタ（最大値と最小値）、関連データ番号、種別（関連データと調整値とが、単調減少の関係、単調増加の関係、または、単調減少後単調増加の関係のいずれの関係にあるのかを表わす）、および、絞り込率を出力する。
【０１０５】
ステップＳ１０７で、関連データが、適度指標の要件を満たさないと判定された場合、ステップＳ１０８，Ｓ１０９の処理は、スキップされる。ステップＳ１０９の処理の後、または、ステップＳ１０７で、関連データが、適度指標の要件を満たさないと判定された場合、ステップＳ１１０で、適度指標抽出部４３は、適合判定処理（ステップＳ１０６の処理）が、選択したクラスタにおける、全ての関連データについて終了したか否かの判定を行う。適度指標抽出部４３は、全ての関連データについての処理がまだ終了していないと判定した場合、処理をステップＳ１０５に戻し、他の関連データに関して、同様の処理を繰り返す。適度指標抽出部４３は、全ての関連データについての処理が終了したと判定した場合、処理をステップＳ１１１へ進める。
【０１０６】
ステップＳ１１１で、適度指標抽出部４３は、全てのクラスタについての適合判定処理が、終了したか否かの判定を行う。適度指標抽出部４３は、まだ全てのクラスタについての処理を終了していないと判定した場合、ステップＳ１０２に戻り、次のクラスタに関して同様の処理を繰り返す。適度指標抽出部４３は、全てのクラスタについての処理を終了したと判定した場合、適度指標抽出処理を終了し、図１６のステップＳ５３に処理を戻す。
【０１０７】
次に、図１９のステップＳ１０６で行われる適合判定処理の詳細を図２０のフローチャートを参照して説明する。
【０１０８】
ステップＳ１２１で、適度指標抽出部４３は、関連データごとに調整値の分散を計算する。
【０１０９】
ステップＳ１２２で、適度指標抽出部４３は、ステップＳ１２１で計算した調整値の分散は、関連データに対し、単調減少の関係であるか否かの判定を行う。適度指標抽出部４３は、両者に単調減少の関係があると判定した場合、ステップＳ１２３で、適度指標抽出部４３は、種別を減少と設定する。適度指標抽出部４３は、ステップＳ１２２において、調整値の分散と関連データとの間に、単調減少の関係がないと判定した場合、ステップＳ１２５で、ステップＳ１２１で計算した関連データの調整値の分散が、関連データに対し、単調増加の関係にあるか否かの判定を行う。適度指標抽出部４３は、両者に単調増加の関係があると判定した場合、ステップＳ１２６で、種別を増加と設定する。適度指標抽出部４３は、ステップＳ１２５において単調増加の関係にないと判定した場合、処理をステップＳ１２７に進める。
【０１１０】
ステップＳ１２７で、適度指標抽出部４３は、ステップＳ１２１で計算した関連データの調整値の分散が、関連データに対し、単調減少後単調増加する関係であるか否かの判定を行う。適度指標抽出部４３は、調整値の分散が、関連データに対し、単調減少後単調増加の関係があると判定した場合、ステップＳ１２８で、種別を減少＆増加と設定する。適度指標抽出部４３は、ステップＳ１２７において、調整値の分散が、関連データに対し、単調増加の関係ではないと判定した場合、すなわち、選択した関連データは、単調減少の関係、単調増加の関係および単調減少後単調増加の関係のいずれにも該当しないと判定した場合、ステップＳ１２９で、関連データは、適度指標の要件を満たさないと判定し、適合判定よりを終了し、処理を図１９のステップＳ１０６に戻す。
【０１１１】
次に、図１９のステップＳ１０８絞り込率の計算処理の詳細を、図２１のフローチャートと図２２乃至図２４を参照して説明する。
【０１１２】
ステップＳ１４１で、図１９のステップＳ１０７において、関連データは適度指標の要件を満たす、即ち、種別が単調減少、単調増加、または、単調減少後単調増加のいずれかの関係を有する関連データであると判定されているため、ステップＳ１４１で、適度指標抽出部４３は、種別が単調減少、単調増加、または、単調減少後単調増加のいずれであるかを判定する。種別が単調減少であると判定した場合、適度指標抽出部４３は、処理をステップＳ１４２へ進める。
【０１１３】
ステップＳ１４２で、適度指標抽出部４３は、最良指標値を決定する。ここでの最良指標値は、適度指標抽出部４３が選択したクラスタの範囲内における最大値の関連データの値とされる。
【０１１４】
ステップＳ１４３で、適度指標抽出部４３は、関連データの値を最良指標値に近い順から「全データ数×定数」個だけ選択し、選択した関連データ値の調整値の分散（以下、この分散を分散１と称する）を計算する。なお、ここでの定数は、１より小さい正の数であり、例えば、予め決めても良いし、あるいは、ユーザに入力させた値を使用しても良い。このようにして、例えば、図２２に示されるように、種別が単調減少である関連データの最大値の近傍の範囲Ｄ１の分散が、分散１として演算される。
【０１１５】
ステップＳ１４４で、適度指標抽出部４３は、関連データを最小値に近い順から「全データ数×定数」個だけ選択し、選択した関連データ値の調整値の分散（以下、この分散を分散２と称する）を計算する。なお、ここでの定数は、ステップＳ１４３で使用した値と同一である。このようにして、図２２に示されるように、関連データの最小値の近傍の範囲Ｄ２の分散が、分散２として計算される。
【０１１６】
次に、ステップＳ１４５で、適度指標抽出部４３は、絞り込率を分散１／分散２として計算する。
【０１１７】
ステップＳ１４１において、種別が単調増加であると判定された場合、ステップＳ１４６で、適度指標抽出部４３は、最良指標値を決定する。ここでの最良指標値は、適度指標抽出部４３選択したクラスタの範囲内におけるで最小値の関連データとされる。
【０１１８】
ステップＳ１４７で、適度指標抽出部４３は、関連データ値を最良指標値に近い順から「全データ数×定数」個だけ選択し、選択した関連データ値の調整値の分散（以下、この分散を分散１１と称する）を計算する。なお、ここでの定数は、ステップＳ１４３の定数と同一の値である。このようにして、例えば、図２３に示されるように、種別が単調増加である関連データの最小値の近傍の範囲Ｄ１１の分散が、分散１１として算出される。
【０１１９】
ステップＳ１４８で、適度指標抽出部４３は、関連データ値を最大値に近い順から「全データ数×定数」個だけ選択し、選択した関連データ値の調整値の分散（以下、この分散を分散１２と称する）を計算する。ここでの定数も、ステップＳ１４７で使用した値と同一の値である。このようにして、図２３に示されるように、関連データの最大値の近傍の範囲Ｄ１２の分散が、分散１２として算出される。
【０１２０】
ステップＳ１４９で、適度指標抽出部４３は、絞り込率を分散１１／分散１２として計算する。
【０１２１】
ステップＳ１４１で、種別が単調減少後単調増加であると判定された場合、ステップＳ１５０で、適度指標抽出部４３は、最良指標値を決定する。ここでの最良指標値は、各関連データについて調整値の分散を計算したとき、分散が最小値となる関連データの値とされる。
【０１２２】
ステップＳ１５１で、適度指標抽出部４３は、関連データ値を最良指標値に近い順から「全データ数×定数」個だけ選択し、選択した関連データ値の調整値の分散（以下、この分散を分散２１と称する）を計算する。ここでの定数も、ステップＳ１４３の定数と同一の値である。このようにして、図２４に示されるように、種別が単調減少後単調増加である関連データの、分散が最小となる関連データの近傍の範囲Ｄ２１の分散が、分散２１として算出される。
【０１２３】
ステップＳ１５２で、適度指標抽出部４３は、関連データ値を最小値に近い順から「全データ数×定数」個だけ選択し、選択した関連データ値の調整値の分散（以下、この分散を分散２２と称する）を計算する。ここでの定数も、ステップＳ１５１で使用した値と同一の値である。このようにして、図２４に示されるように、関連データの最小値の近傍の範囲Ｄ２２の分散が、分散２２として算出される。
【０１２４】
ステップＳ１５３で、適度指標抽出部４３は、関連データ値を最大値に近い順から「全データ数×定数」個だけ選択し、選択した関連データ値の調整値の分散（以下、この分散を分散２３と称する）を計算する。ここでの定数も、ステップＳ１５１で使用した値と同一の値である。このようにして、図２４に示されるように、関連データの最大値の近傍の範囲Ｄ２３の分散が、分散２３として算出される。
【０１２５】
ステップＳ１５４で、適度指標抽出部４３は、分散２１／分散２２、および、分散２１／分散２３を計算し、どちらか小さい値を絞り込率とする。絞り込率としては、以上の例に限らず、適度指標に対応する調整値の分散のばらつきが、最も大きいところに比べて、最も小さいところでは、どの程度ばらつきが小さくなっているかを表わす各種の比率を用いることができる。
【０１２６】
次に、図１６のステップＳ５４における最適調整値推定の処理の詳細を図２５のフローチャートを参照して説明する。
【０１２７】
複数の適度指標を用いた最適調整値推定処理では、最初は、適度指標を用いて調整値のばらつきが少なくなるようにデータを絞り込み、最後の適度指標で、最適調整値の推定を行うようにする。適度指標の数は、ユーザに入力させてもよいし、装置に固有の値として設定されてもよい。なお、固有の値として設定された場合、この値を変更することも可能である。
【０１２８】
ステップＳ１７１で、最適調整値推定部４５は、適度指標抽出部４３より供給された全ての指定クラスタに関する適度指標情報（クラスタを特定する最大値と最小値、そのクラスタの関連データ番号、種別（図２０のステップＳ１２３，Ｓ１２６，Ｓ１２８で決定された値）、および絞り込率（図２１のステップＳ１４５，Ｓ１４９，Ｓ１５４で計算された値））を受け取る。
【０１２９】
ステップＳ１７２で、最適調整値推定部４５は、ステップＳ１７１で供給されたデータの中から１つのクラスタを選択する。
【０１３０】
ステップＳ１７３で、最適調整値推定部４５は、ステップＳ１７２で選択したクラスタに含まれる全ての関連データの送信を、データベース部４４に対して要求する。
【０１３１】
ステップＳ１７４で、最適調整値推定部４５は、ステップＳ１７５でデータベース部４４に対して要求した関連データをデータベース部４４から受け取る。
【０１３２】
ステップＳ１７５で、最適調整値推定部４５は、適度指標を絞り込率の値が小さい順に並び替える（ソートする）。そして、最適調整値推定部４５は、小さい方から順番に予め定めた個数の適度指標を選択する。なお、適度指標を絞り込率の値が大きい順に並び替えるようにしてもよい。
【０１３３】
ステップＳ１７６で、最適調整値推定部４５は、ステップＳ１７５で選択した適度指標の中から、１つの適度指標を選択する。
【０１３４】
ステップＳ１７７で、最適調整値推定部４５は、ステップＳ１７６で選択した適度指標が、並び替えた適度指標のうちの最後の適度指標であるか否かの判定を行う。最適調整値推定部４５は、選択した適度指標が最後の適度指標ではないと判定した場合、ステップＳ１７８で、最良指標値に近いデータから順番に「データ数（選別される前のデータ数、すなわち、全データ数）×定数」個だけ適度指標のデータを選別する。ここで、選別されない適度指標のデータは、廃棄される。なお、この定数も１未満の所定の値である。その後、処理は、ステップＳ１７６に戻り、次の適度指標に関して、同様の処理が繰り返し行われる。
【０１３５】
以上のようにして、種別が単調減少である場合、例えば、図２６に示されるように、最良指標値（最大値）の近傍の範囲Ｄ３１の適度指標が選択される。
【０１３６】
また、種別が単調増加である場合、図２７に示されるように、最良指標値（最小値）の近傍の範囲Ｄ４１の適度指標が選択される。
【０１３７】
種別が単調減少後単調増加である場合、図２８に示されるように、最良指標値（調整値の分散が最小となる値）の近傍の範囲Ｄ５１の適度指標が選択される。
【０１３８】
ステップＳ１７７で最後の適度指標の処理が終了したと判定された場合、ステップＳ１７９で、最適調整値推定部４５は、最適調整値の推定処理を行う。その詳細は、図２９を参照して後述するが、この処理により、最適調整値が推定される。
【０１３９】
例えば、適度指標を絞り込率の小さい順番に４個選択するとした場合において、適度指標として、電波強度、視聴環境照度、視聴環境温度、および、視聴環境湿度が選択され、その絞り込率の値の大きさは、電波強度＜視聴環境照度＜視聴環境温度＜視聴環境湿度の関係であったとする。選択された１つのクラスタのデータ数は１００個であったとする。
【０１４０】
はじめに、絞り込率の値が最も小さい電波強度の適度指標が選択され、調整値と電波強度の関係に基づいて１００個のデータの中から、例えば、８０個のデータが選別される。次に、２番目に絞り込率の値が小さい視聴環境照度の適度指標が選択され、調整値と視聴環境照度の関係に基づいて、８０個のデータの中から６０個のデータが選別される。さらに、３番目に絞り込率の値が小さい視聴環境温度の適度指標が選択され、調整値と視聴環境温度の関係に基づいて、６０個のデータの中から５０個のデータが選別される。視聴環境湿度は、選択された適度指標の中で最後の適度指標（絞り込率の値が最も大きい適度指標）となるため、それに基づくデータの選別は行なわれず、それに基づく最適調整値の推定が行なわれる。
【０１４１】
ステップＳ１８０で、最適調整値推定部４５は、ステップＳ１７９の処理により求められた推定最適調整値をユーザＩ／Ｆ部４１へ出力する。この推定最適調整値が、上述したように、図１６のステップＳ５５において、メーカの作業者に提示され、メーカの作業者はこの提示に基づいて精度のよい調整値を設定値とすることができる。
【０１４２】
ステップＳ１８１で、最適調整値推定部４５は、クラスタリングデータの抽出処理を行う。その詳細は、図３３を参照して後述するが、この処理により、クラスタリング用データとして適した関連データが抽出される。
【０１４３】
ステップＳ１８２で、最適調整値推定部４５は、ステップＳ１８１で関連データがクラスタリング用データとして抽出された場合、その関連データをユーザＩ／Ｆ部４１へ出力する。関連データがクラスタリング用データとして抽出されない場合、抽出されなかった旨の出力がユーザＩ／Ｆ部４１へ出力される。上述したように、このクラスタリング用データが、図１６のステップＳ５５において、メーカの作業者に提示され、メーカの作業者は、この提示に基づいて確実に最適なクラスタを選択することができる。
【０１４４】
ステップＳ１８３で、最適調整値推定部４５は、全てのクラスタについて最適調整値推定の処理が終了したか否かの判定を行う。未だ処理が終了していないクラスタが存在する場合、処理はステップＳ１７２へ戻り、次のクラスタに関し、同様の処理が繰り返される。ステップＳ１８３で、全クラスタについて処理が終了したと判定された場合、処理は図１６のステップＳ５４に戻る。
【０１４５】
図２５のステップＳ１７９における最適調整値の推定処理の詳細を図２９のフローチャートと図３０乃至図３２を参照して説明する。
【０１４６】
ステップＳ２０１で、最適調整値推定部４５は、種別が単調減少後単調増加であるか否かの判定を行う。最適調整値推定部４５は、種別が単調減少後単調増加ではない、即ち、単調減少、または、単調増加であると判定した場合、ステップＳ２０２で、各指標値に関する調整値の平均値を計算する。例えば、図３０に示されるように、種別が単調減少である場合、図中の曲線Ｌ１で表わされる調整値の平均が計算される。同様に、図３１に示されるように、種別が単調増加である場合、曲線Ｌ１１で表わされる調整値の平均が演算される。
【０１４７】
ステップＳ２０３で、最適調整値推定部４５は、適度指標値と調整値平均の関係を、予め用意した関数の中から、適度指標値と調整値平均の関係を最もよく近似する関数を選択する。この用意する関数は、入力が増加するとき、出力が一定の値に収束するような関係をもつ関数である。例えば、このような関数の例として、次のようなものがあげられる。
ｙ＝ａ／（ｘ−ｂ）＋ｃ
ｙ＝ａ×ｅｘｐ（−ｂｘ）＋ｃ
但し、上式において、ｘは適度指標、ｙは調整値、ａ，ｂ，ｃは定数をそれぞれ表わす。近似の結果として、定数ａ，ｂ，ｃの値を、例えば、最小２乗法で決定する。定数ｃが最適調整値として推定される。
【０１４８】
ステップＳ２０４で、最適調整値推定部４５は、上述したような関数の収束値を求め、その値を最適調整値と推定する。具体的には、図３０と図３１の例では、曲線Ｌ１，Ｌ１１が収束する値Ａ１，Ａ１１が、推定最適調整値とされる。
【０１４９】
ステップＳ２０１で、種別が単調減少後単調増加と判定された場合、ステップＳ２０５で、最適調整値推定部４５は、最良指標値における調整値の平均値を最適推定調整値とする処理を行う。例えば、図３２に示されるように、種別が単調減少後単調増加である場合、最良指標Ｉ１における調整値の平均値Ａ２１が、最適推定調整値とされる。
【０１５０】
このように、図３０のＡ１、図３１のＡ１１、または、図３２のＡ２１を推定最適調整値とすることにより、従来しばしば用いられてきた単純平均値、例えば、図３０のＡ２、図３１のＡ１２、または、図３２のＡ２２を用いる場合に比較して、より正確な最適調整値を推定することが可能となる。
【０１５１】
次に、図２５のステップＳ１８１のクラスタリングデータの抽出処理の詳細を、図３３のフローチャートと図３４乃至図３８を参照して説明する。
【０１５２】
ステップＳ２２１で、最適調整値推定部４５は、選択したクラスタで上述の最適調整値推定を行った適度指標の中から、最良指標値に近い順番に「全データ数×定数」個の適度指標を選別する。ここで、定数は、１より小さい正の数である。これにより、例えば、図３４に示されるように、データの種別が単調減少である場合、最良指標値（最大値）の近傍の範囲Ｄ６１のデータが選別され。また、図３５に示されるように、データの種別が単調増加である場合、最良指標値（最小値）の近傍の範囲Ｄ７１のデータが選別される。同様に、図３６に示されるように、データの種別が単調減少後単調増加である場合、最良指標値（調整値の分散を最小にする値）の近傍の範囲Ｄ８１のデータが選別される。
【０１５３】
ステップＳ２２２で、最適調整値推定部４５は、ステップＳ２２１の処理で選別されたデータの中から、１つの関連データを選択する。
【０１５４】
ステップＳ２２３で、最適調整値推定部４５は、ステップＳ２２１で選別したデータに対して、
全データの関連データの分散／１つの調整値に関する関連データの分散
を調整値ごとに計算し、その計算結果の最小値が、所定の定数（基準値）以上であるか否かを判定する。「全データの関連データの分散」に対する、換言すれば、「１つの調整値に関する関連データの分散」のうちの、最大の値のものの比を演算し、その値が、定数以上であるか否かが判定される。
【０１５５】
例えば、図３７に示される例では、関連データの分散の最大値は、最もばらつきが大きい範囲Ｒ１で得られる。このときの分散の値は、全体の範囲Ｒ２の分散より充分小さいので、その比は、基準値より大きくなる。
【０１５６】
これに対して、図３８に示される例では、最もばらつきが大きい範囲Ｒ１１で得られる分散の値は、全体の範囲Ｒ１２で得られる分散の値とほぼ等しい値となる。その結果、両者の比は基準値より小さくなる。
【０１５７】
最適調整値推定部４５は、計算された最小値が、所定の定数以上であると判定した場合（図３７に示されるような例の場合）、選択された関連データは、クラスタリング用データとして、ふさわしいと判断し、ステップＳ２２４で、関連データをクラスタリング用データとして抽出する。これに対して、ステップＳ２２３において、演算された分散の比が基準値より小さいと判定された場合（図３８に示されるような例の場合）、その関連データは、クラスタリング用のデータとしては、適切でないので、ステップＳ２２４の処理はスキップされる。
【０１５８】
ステップＳ２２４の処理の後、または、ステップＳ２２３でＮＯの判定が行われた場合、ステップＳ２２５で、最適調整値推定部４５は、他にクラスタリング用データの抽出判定を行っていない関連データがあるか否かを判定し、まだ、抽出判定処理を行っていないデータが存在する場合、ステップＳ２２２に戻り、次の関連データについて、同様の処理が繰り返される。ステップＳ２２５で抽出判定処理を行っていないデータが存在しないと判定された場合、処理は図２５のステップＳ１８１に戻される。なお、２以上の適度指標を組み合わせて推定処理を行うようにしてもよい。
【０１５９】
以上、本発明をテレビ１に適用した場合を例としたが、本発明は、ＤＶＤプレーヤ、ビデオテープレコーダ、パーソナルコンピュータ、その他のビデオ情報、オーディオ情報などのコンテンツ情報を処理する各種の情報処理装置に対して適用することができる。
【０１６０】
なお、上述の例では、クラスタ用の関連データとして１つのみを入力する例を用いて説明したが、２以上の関連データを入力し、２以上の次元のクラスタリングを行うことも可能である。この場合、最初は、クラスタ分けをしないデータから処理を行い、処理を重ねる毎にクラスタの次元数をあげていくことも可能である。
【０１６１】
また、最初はクラスタ分けを行わず全てのデータをもとに処理を行い、結果として抽出されたクラスタリング用データを用いて、次の処理でクラスタ分けをした最適調整値推定を行うことも可能である。
【０１６２】
上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行させることもできるが、ソフトウエアにより実行させることもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行させる場合、そのソフトウエアを構成するプログラムが、専用のハードウエアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、プログラム格納媒体からインストールされる。この場合、例えば、最適推定調整装置４０は、図３９に示されるような構成とされる。
【０１６３】
図３９において、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）１０１は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）１０２に記憶されているプログラム、または、記憶部１０８からＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）１０３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。ＲＡＭ１０３にはまた、ＣＰＵ１０１が各種の処理を実行する上において必要なデータなどが適宜記憶される。
【０１６４】
ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、およびＲＡＭ１０３は、バス１０４を介して相互に接続されている。このバス１０４にはまた、入出力インターフェース１０５も接続されている。
【０１６５】
入出力インターフェース１０５には、キーボード、マウスなどよりなる入力部１０６、ＣＲＴ（ｃａｔｈｏｄｅ　Ｒａｙ　Ｔｕｂｅ），ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ　Ｃｒｙｓｔａｌ　Ｄｉｓｐｌａｙ）などよりなるディスプテイ、並びにスピーカなどよりなる出力部１０７、ハードディスクなどより構成される記憶部１０８、モデム、ターミナルアダプタなどより構成される通信部１０９が接続されている。通信部１０９は、ネットワークを介しての通信処理を行う。
【０１６６】
入出力インターフェース１０５にはまた、必要に応じてドライブ１１０が接続され、磁気ディスク１２１、光ディスク１２２、光磁気ディスク１２３、或いは半導体メモリ１２４などが適宜装着され、それから読み出されたコンピュータプログラムが、必要に応じて記憶部１０８にインストールされる。
【０１６７】
一連の処理をソフトウエアにより実行させる場合、そのソフトウエアを構成するプログラムが、ネットワークやプログラム格納媒体からインストールされる。
【０１６８】
このプログラム格納媒体は、図３９に示されるように、最適推定調整装置４０とは別に、ユーザにプログラムを提供するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスク１２１（フロッピディスクを含む）、光ディスク１２２（ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ　Ｄｉｓｃ−Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ　Ｄｉｓｃ）を含む）、光磁気ディスク１２３（ＭＤ（Ｍｉｎｉ　Ｄｉｓｃ）を含む）、半導体メモリ１２４などによりなるパッケージメディアにより構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される、プログラムが記録されているＲＯＭ１０２や記憶部１０８が含まれるハードディスクなどで構成される。
【０１６９】
なお、本明細書において、コンピュータプログラムを記述するステップは、記載された順序に従って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【０１７０】
また、本明細書において、システムの用語は、複数の装置、手段などより構成される全体的な装置を意味するものとする。
【０１７１】
【発明の効果】
以上のごとく本発明の情報処理システム、および、情報処理システムの情報処理方法によれば、ユーザが、最適な調整値を精度よく、迅速かつ確実に設定することが可能なシステムを実現することができる。
【０１７２】
本発明の第１の情報処理装置および情報処理方法、プログラム格納媒体、並びにプログラムによれば、ユーザは、最適な調整値を精度よく、迅速かつ確実に設定することが可能になる。
【０１７３】
本発明の第２の情報処理装置および情報処理方法、プログラム格納媒体、並びにプログラムによれば、ユーザに、他の情報処理装置に対して、最適な調整値を精度よく、迅速かつ確実に設定させることが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用したテレビジョン受像機の一実施の形態の構成例を示す斜視図である。
【図２】図１のテレビジョン受像機の構成例を示すブロック図である。
【図３】関連データの例を示す図である。
【図４】図２の情報蓄積装置の構成例を示すブロック図である。
【図５】図４の情報蓄積装置に情報を蓄積する動作を説明するフローチャートである。
【図６】図４の情報蓄積部に蓄えられるデータのフォーマットの例を示す図である。
【図７】最適調整値推定装置の構成例を示すブロック図である。
【図８】図７のデータベース部の構成例を示すブロック図である。
【図９】図８の素データ作成部の動作を説明するフローチャートである。
【図１０】図８の素データベースに蓄えられるデータのフォーマットの例を示す図である。
【図１１】図８のデータ加工部の動作を説明するフローチャートである。
【図１２】図８のデータベースに蓄えられるデータのフォーマットの例を示す図である。
【図１３】分散が単調減少の場合の適度指標と調整値の関係を示す図である。
【図１４】分散が単調増加の場合の適度指標と調整値の関係を示す図である。
【図１５】分散が単調減少後単調増加の場合の適度指標と調整値の関係を示す図である。
【図１６】図７の最適調整値推定装置による動作を説明するフローチャートである。
【図１７】図１６のステップＳ５２におけるクラスタ指定処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図１８】図１７のステップＳ７１におけるクラスタ決定処理を説明するフローチャートである。
【図１９】図１６のステップＳ５３における適度指標抽出処理を説明するフローチャートである。
【図２０】図１９のステップＳ１０６における適合判定処理を説明するフローチャートである。
【図２１】図１９のステップＳ１０８における絞り込率計算処理を説明するフローチャートである。
【図２２】種別が単調減少である場合の絞り込率計算用データの例を示す図である。
【図２３】種別が単調増加である場合の絞り込率計算用データの例を示す図である。
【図２４】種別が単調減少後単調増加である場合の絞り込率計算用データの例を示す図である。
【図２５】図１６のステップＳ５４におけるによる最適調整値推定処理を説明するフローチャートである。
【図２６】種別が単調減少である場合の選別データの例を示す図である。
【図２７】種別が単調増加である場合の選別データの例を示す図である。
【図２８】種別が単調減少後単調増加である場合の選別データの例を示す図である。
【図２９】図２５のステップＳ１７９における最適調整値の推定処理を説明するフローチャートである。
【図３０】種別が単調減少である場合の最適調整値の推定の例を示す図である。
【図３１】種別が単調増加である場合の最適調整値の推定の例を示す図である。
【図３２】種別が単調減少後単調増加である場合の最適調整値の例を示す図である。
【図３３】図２５のステップＳ１８１におけるクラスタリングデータの抽出処理を説明するフローチャートである。
【図３４】種別が単調減少である場合のデータの選別の例を示す図である。
【図３５】種別が単調増加である場合のデータの選別の例を示す図である。
【図３６】種別が単調減少後単調増加である場合のデータの選別の例を示す図である。
【図３７】クラスタリング用データとして抽出される関連データの例を示す図である。
【図３８】クラスタリング用データとして抽出されない関連データの例を示す図である。
【図３９】図７の最適調整値推定装置の構成例を示すブロック図である。
【符号の説明】
１　テレビジョン受像機，　２　リモートコントローラ，　１８関連データ取得部，　１９　情報蓄積装置，　４０　最適調整値推定装置，　４１　ユーザＩ／Ｆ部，　４２　クラスタ指定部，　４３　適度指標抽出部，　４４　データベース部，　４５最適調整値推定部
【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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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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