(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
加入者の情報を管理し、前記加入者に対する利用料金の請求処理と加入者兼広告主に対する広告料金の課金処理とを行う加入者管理システムと、前記加入者の情報を前記加入者管理システムから受け取り、前記広告料金を算出し、前記広告料金を前記加入者管理システムへ通知する広告システムとを備え、利用者の端末へ映像やデータを出力するインタラクティブシステムであって、
前記加入者管理システムは、
加入者のユーザIDと加入者の利用料金を規定した契約内容と加入者の住所と加入者の年齢とを含む加入者管理テーブルを有し、
前記広告システムは、
広告IDと広告の対象地域と広告の対象年齢と広告のカテゴリと広告データとを含む広告テーブルと、
加入者のユーザIDと広告のカテゴリを含む分析結果テーブルと、
広告ＩＤと広告を参照した加入者のユーザＩＤとを含む参照履歴テーブルと、
前記参照履歴テーブルを取得し、前記参照履歴テーブル内の広告ＩＤをキーにして前記広告テーブルを取得し、前記広告テーブルから広告のカテゴリを調べ、前記参照履歴テーブル内の前記ユーザＩＤと前記広告のカテゴリを前記分析結果テーブルに格納する嗜好分析モジュールと、
広告の要求と前記加入者のユーザIDとを前記加入者の端末から取得した場合に、前記加入者の情報を前記加入者管理システムへ要求して前記ユーザIDをキーにして前記加入者管理テーブルを前記加入者管理システムから取得し、前記嗜好分析モジュールへ嗜好分析結果を要求して前記ユーザIDをキーにして前記分析結果テーブルを前記嗜好分析モジュールから取得し、前記広告システム内の前記広告テーブルを取得し、前記加入者管理テーブル内の前記加入者の住所が前記広告テーブル内の前記広告の対象地域と同一地域内である場合、前記加入者管理テーブル内の前記加入者の年齢が前記広告テーブル内の前記広告の対象年齢の範囲内である場合に広告の得点を加算し、前記分析結果テーブル内の前記広告のカテゴリが前記広告テーブル内の前記広告のカテゴリと同じである場合に前記広告の得点を加算し、前記広告の得点に応じて広告を選択し、選択された前記広告を前記利用者の端末へ出力する広告選択モジュールを有するインタラクティブシステム。
【請求項２】
前記参照履歴テーブルは、さらに、加入者による広告の参照回数を含み、
前記嗜好分析モジュールは、加入者が広告を参照した場合に、前記参照履歴テーブル内の前記広告ＩＤと前記ユーザＩＤに対応する前記広告の参照回数をカウントアップし、
前記嗜好分析モジュールは、前記参照履歴テーブルを取得し、前記参照履歴テーブルの広告ＩＤ毎に前記広告の参照回数をカウントして広告別参照回数を求め、前記参照履歴テーブル内の広告ＩＤをキーにして前記広告テーブルを取得し、前記広告テーブルから広告のカテゴリを調べ、前記広告のカテゴリ毎の前記広告の参照回数をカウントしてカテゴリ別参照回数を求め、前記参照履歴テーブル内のユーザＩＤをキーにて前記加入者管理テーブルを取得し、加入者の住所毎の前記広告の参照回数をカウントして地域別参照回数を求め、前記広告別参照回数、前記カテゴリ別参照回数、前記地域別参照回数を、前記加入者兼広告主に出力する請求項１に記載のインタラクティブシステム。
【請求項３】
前記広告システムは、ユーザＩＤを基に前記参照履歴テーブルを検索して前記広告の参照回数を求め、前記広告の参照回数を基に前記広告の参照回数に応じた割引を算出し、前記加入者管理システムに前記加入者の利用料金を問い合わせて前記利用料金を前記加入者管理システムから取得し、前記利用料金に前記割引を乗算して割引料金を算出し、前記割引料金を前記加入者管理システムへ通知する割引料金通知モジュールを有する請求項１に記載のインタラクティブシステム。
【請求項４】
前記広告テーブルは、広告の出力を制限するための地域や年齢を規定した視聴制限条件を含み、
前記広告選択モジュールは、前記加入者管理テーブル内の前記加入者の住所が前記広告テーブル内の前記広告の対象地域と同一地域内であるか、前記加入者管理テーブル内の前記加入者の年齢が前記広告テーブル内の前記広告の対象年齢の範囲内であるかを判定する前に、前記視聴制限条件をクリアしていない前記加入者管理テーブルを除く請求項１〜３の何れかに記載のインタラクティブシステム。
【請求項５】
前記広告選択モジュールは、前記加入者管理テーブル内の前記加入者の住所が前記広告テーブル内の前記広告の対象地域と同一地域内である場合、前記加入者管理テーブル内の前記加入者の年齢が前記広告テーブル内の前記広告の対象年齢の範囲内である場合に広告の得点を加算し、前記分析結果テーブル内の前記広告のカテゴリが前記広告テーブル内の前記広告のカテゴリと同じである場合に前記広告の得点を加算し、広告の得点の合計値を求め、前記広告の得点の合計値に前記広告の得点のうち零点でない最低点を加算し、得点が零点でない広告に対しては前記広告の得点を前記広告の得点の合計値で除算して前記広告の選択確率を求め、得点が零点である広告に対しては前記最低点を前記広告の得点の合計値及び前記得点が零点である広告の数で除算して前記広告の選択確率を求め、前記選択確率に基づいて、前記利用者の端末へ出力すべき前記広告を選択する請求項１〜４の何れかに記載のインタラクティブシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、放送局と利用者が双方向に情報のやり取りを行なうことのできるインタラクティブテレビを用いた電子広告サービスの提供方式に関わり、特に、インタラクティブテレビ加入時に登録済みの加入者情報を、広告選択、広告分析、加入料課金の処理と連携動作させる機能の提供方式に関わる。
【背景技術】
【０００２】
従来のテレビ受像機は、地上波や衛星放送、あるいはＣＡＴＶ網を使って放送された映像を受信し、それを表示する機能を有している。さらに最近ではＣＳ放送受信機の様に、映像に加えて、文字や画像が多重化されているデータを受信し、それを表示することができる機能を持つものも登場している。文字や画像のデータは、映像と関連しあって表示することもできるようになっており、その時の、映像に対する付加情報を、映像以外の方法で取得するサービスとして利用されている。
【０００３】
一方、ＰＣの技術をテレビに応用した例として、インターネットテレビと呼ばれるサービスが世に出てきている。すなわち、インターネットのサービス（ホームページの閲覧、メール、ニュース等）を、テレビを用いて実現可能とした受信機である。インターネットテレビでは、文字や画像のデータ、およびインターネットテレビ用に作られたデータを専用のサーバに置き、通信回線を通して利用者端末に届ける。インターネットテレビの特徴として、放送の様なプッシュ型の情報配信だけでなく、ユーザの要求により情報を配信するプル型のサービスが可能となる点がある。つまりテレビの形態でありながら、ＰＣのように双方向通信が可能となるわけである。このような、双方向通信を用いたサービスが可能なテレビをインタラクティブテレビ（ＩＴＶ）と呼ぶ。
【０００４】
従来の様にプッシュ型の情報配信で映像を放送する場合、民間放送局の収入源は番組中に挿入する映像広告の広告料金である。またインターネット上では、コンテンツ上に文字や画像の電子広告を添付することで、広告主に対して広告料金を請求するビジネスが存在する。インタラクティブテレビの広告では、双方とも用いられると予想されるが、ＰＣの世界をベースに発展してきた文字や画像による電子広告は、テレビの世界では新たな広告モデルであると言える。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
前述した二つの広告モデル、すなわち、従来のテレビ放送のような映像広告と、インターネット上で行われている文字や画像の電子広告との比較を行なう。まず、従来のテレビ放送での映像広告は、放送局側が決定した放送プログラムによって一方的に放送する広告である。この方式は広告の放送回数が確約されることとなり、利用者にとっては一方的な押し付けとなるが、広告主にとっては広告効果が予想しやすくなる。それに対してインターネット上の文字や画像の電子広告は、利用者が選択したコンテンツに付加情報として広告が添付されるもので、その広告を選択するかどうかは利用者の意志に委ねられている。したがって、利用者にとって不要な広告は無視することができる為に、広告主にとっては参照を確約されるのものではなくなっている。そのため現在では、一定回数の参照を保証する広告モデルなどが登場している。
【０００６】
インタラクティブテレビにおいて、新たに登場するであろう文字や画像の電子広告は、このインターネットでの広告モデルと同様の課題を孕んでいると言える。すなわち、参照のイニシアティブを握るのは利用者であり、広告主の意向が反映しにくい広告モデルであると言える。またインターネットでは、広告の参照回数を増やす手段として、利用者の気を引くように画像を動画像したり入力フィールドを持つ広告にするなどの手法を試みている。しかし、これらはあくまで利用者の気を引くための手法であり、利用者が興味のある広告に対する参照回数の増加は期待できるが、広告全体の参照回数の増加に繋がるとは限らない。なぜなら、利用者にとって、広告を参照することによる直接的なメリットが見えないためである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の課題を解決するために、本発明ではインタラクティブテレビ向け広告システムを適用する。インタラクティブテレビでは、現在のＣＡＴＶ局やＣＳ放送局の様に会員制の形態をとることが考えられる。そこで本発明では、既にＣＡＴＶ局等で導入されている加入者管理システムに着目し、インタラクティブテレビにおける文字や画像の広告サービスと連携動作させることとする。
【０００８】
インタラクティブテレビ向け広告システムでは、広告料金の課金システムを、従来からある加入者管理システムと連動させ、請求書作成や入金管理などの様々な課金に関する処理を新たに作成する必要をなくす構成となる。それに伴い、加入者管理システムの持つ加入者の個人情報を参照することとなるため、その情報を用いて、上記課題を解決する以下の機能を実現する。
【０００９】
(1)加入者管理システムの管理している加入者の個人情報と、広告主が提供する広告の情報でマッチングを行なうことで、加入者の嗜好、および広告主の意向を反映する。
【００１０】
(2)広告の参照履歴の分析において、加入者管理システムが管理する個人情報を加味することで、内容が多岐に渡り細かく分析した結果を広告主に提供する。
【００１１】
(3)加入者管理システムの課金処理に対して、広告を参照する回数に応じた利用料金を割引することで、利用者に対して広告の参照のメリットを直接的に訴えることができる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によると、インタラクティブテレビにおける文字や画像の電子広告を、加入者に対して提供するときに、加入者の嗜好のみでなく、広告主の意向をも盛り込んで選択確率を設定することができるようになる。また、広告に対して視聴制限を設定することで、利用者の個人情報によっては選択されないようにすることが可能である。
【００１３】
また、本発明によると、電子広告の効果の情報として広告の参照履歴を基にした分析を行なう際に、加入者の個人情報を盛り込んだ分析が可能となる。すなわち、広告を参照回数の分布に、加入者の住所の情報や年齢、家族構成などを盛り込むことが可能となる。
【００１４】
また、本発明によると、インタラクティブテレビにおける文字や画像の電子広告を利用者が参照することにより、利用料金が割引されるサービスが可能となる。すなわち、利用者にとって直接わかり易い効果ができることで、広告を参照する回数が増加することが見込まれる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
図１は、本発明が対象とする、インタラクティブテレビの構成を表す説明図である。従来のテレビと同じように、映像（１０１）は、地上波や衛星放送、あるいはＣＡＴＶ網（１０２）を使って、各家庭の利用者端末（１０３）に放送（１０２）される。さらに従来技術でも述べたとおり、映像（１０１）に加えて文字や画像（１０５）が多重化されたデータを放送する場合もある。インタラクティブテレビでは、これに加えて、文字や画像（１０５）のデータを専用のサーバ（１０６）に置き、通信回線（１０７）を通して利用者端末（１０３）に届けるという配信の形態が加わっている。データを受け取った利用者端末（１０３）では、テレビ画面にデータを表示して利用者の入力を待つ。利用者が、表示されたデータに対して、選択などのアクションを起こすことにより、要求が通信回線（１０７）を通してサーバ（１０６）に送られ、その要求に対応したデータを再び配信するといった双方向通信（１０８）が行われることとなる。
【００１６】
図１はインタラクティブテレビの形態の一例であり、このように放送と通信回線が別となっている形態が一般的であるが、ＣＡＴＶにおいてケーブルモデムを通信回線として使用することで、放送に使う回線と双方向通信に使う回線が同一となる形態もある。本発明では、インタラクティブテレビの構成自体はそれほど重要ではないので、放送と双方向通信の両方の手段を兼ね備えているものを総称してインタラクティブテレビと呼ぶこととする。
【００１７】
図２は、図１の構成において放送局側にインタラクティブテレビ（ＩＴＶ）向け広告システムを導入した場合の構成図である。インタラクティブテレビの放送局では、加入者の情報を把握するための加入者管理システム（２０２）が存在している。図２では、現在でも既に会員管理がされ、加入者管理システム（２０２）が導入されているＣＡＴＶ局（２０１）を例にして説明する。加入者管理システム（２０２）とは、ＣＡＴＶの契約内容や、ユーザＩＤ、住所、家族構成などを管理し、定期的に加入者（２０５）に対して利用料金を請求（２０６）するシステムである。加入者管理システム（２０２）の内部では、加入料金課金処理（２０３）において、契約内容を基に利用料金を算出し、請求処理（２０４）で各加入者宛ての請求書を作成するなどの処理を行なう仕組みになっている。
【００１８】
ここにインタラクティブテレビ向け広告システム（２０７）を導入すると、インタラクティブテレビ向け広告システム（２０７）内にも広告料金課金処理（２０８）および請求処理（２０９）があり、広告主（２１０）に対して広告料金を請求（２１１）する流れになる。すなわち、同じＣＡＴＶ局内に利用料金と広告料金の２系統の請求処理ができてしまう。そこで、双方の請求処理を統合することを考える。
【００１９】
図３は、請求処理を加入者管理システムと統合した場合の構成を表す説明図である。インタラクティブテレビ（ＩＴＶ）向け広告システム（３０１）は、加入者管理システム（３０２）から加入者の情報（３０３）を受け取り、広告料金を算出する。その後、インタラクティブテレビ向け広告システムは、広告料金の通知（３０４）のみ行ない、広告料金の課金処理（３０５）、請求処理（３０６）は、すべて加入者管理システム（３０２）側で行なうようにする。請求処理（３０６）は、加入者の種類により、広告主（３０８）であった場合は、広告料金の請求（３０９）を行ない、通常の加入者（３１０）だった場合は、利用料金の課金処理（３０７）で計算された利用料金を請求（３１１）する。
【００２０】
この方式では、広告主であり、かつ加入者であるといった場合の、ユーザの管理や請求処理も簡単になる。図３では、広告の課金処理（３０４）を加入者管理システム（３０２）の中に作り込むように見えるが、現在の加入者管理システム（３０２）では、放送局独自のサービスに対するオプション料金のために、外部から料金を通知すると利用料金を加算する仕組みが作り込まれている。例えば、ＣＡＴＶ網を使ってインターネット接続した場合、ＣＡＴＶ基本料金に加えてインターネット接続料金がかかるが、インターネット課金システムは別プログラムであり、外部からインターネット料金を通知することで実現している。同様の方式により、広告料金を外部から通知することで広告主（３０７）に対する広告料金の請求（３０８）処理と、利用者（３１０）に対する利用料金の請求（３１１）処理を一本化することができる。
【００２１】
図３で示した方式によれば、インタラクティブテレビ向け広告システムは、加入者管理システムから加入者の情報を取得することとなる。本発明では、このことを利用して、(a)加入者の情報を広告の選択条件に反映するサービス、(b)広告の参照履歴を基に加入者の嗜好の分析結果を求め広告主に提供するサービス、(c)広告の参照回数が加入者の利用料金割引として反映されるサービスの３つを考案した。
【００２２】
図４は、インタラクティブテレビ向け広告システムと加入者管理システムとの連携によるサービスの流れを示す説明図である。まず、加入者の情報を広告の選択条件に反映するサービスについて説明する。加入者（４０１）が広告を参照（４０２）すると、インタラクティブテレビ向け広告システム（４０３）がそれを受け取り、広告を表示する領域に対応して適切な広告を選択、添付して加入者に返す。このとき、加入者管理システム（４０４）で管理している加入者管理テーブルを取得（４０５）し、そのデータを基に選択を行なうことで個人用にカスタマイズした広告（４０６）を提供することができる。
【００２３】
加入者管理テーブルとは、例えばＣＡＴＶ局に登録している加入者を管理するテーブルで、図６に示すような情報を保持している。ユーザＩＤ（６０１）は、加入者を識別するコードであり、全ての加入者にユニークな値を付けてある。契約内容（６０２）は、視聴する番組を契約して利用料金を決定する場合などに用いる情報で、通常の利用料金はこの情報を基に算出する。利用料金はこの他にも、番組を視聴するたびに課金されるペイパービューなどがあるが、本発明とは直接関係がないので省略する。住所（６０３）は、加入者の住所が保持してある。インタラクティブテレビでは、利用料金の請求を行なう必要があるため、住所は必須項目であると考えてよいと思われる。家族構成（６０４）は、加入者の家族や同居者などの情報を保持する。これらの情報を用いて広告をカスタマイズするサービスとしては、例えば、広告主のお店がある地域に近接する地域に集中的に広告を出したり、広告主がターゲットとする年齢や性別を基に、家族構成によって広告の出る確率を変えることができる。
【００２４】
次に、広告の参照履歴を基に加入者の嗜好の分析結果を求め広告主に提供するサービスについて説明する。広告の参照履歴分析は、既にインターネットの広告システム等で実施されているが、本システムにおける参照履歴の分析結果（４１０）では、単に広告毎の参照回数を分析して提供するのではなく、加入者管理システム（４０４）が保持する加入者の個人情報（４０５）と関連付けて分析することが可能となる。例えば、加入者の住所と参照回数のデータにより地域毎の参照分布を分析したり、加入者の年齢と参照回数のデータにより、年齢別の参照分布を分析したりすることを、特別なアンケート等を使わずに実施することができる。このような分析結果を広告主（４０９）に提供することにより、広告の宣伝効果がアピールできるとともに、アンケート等を別途実施していた商店などが新規に広告主として登録してくることも期待できる。
【００２５】
最後に、広告の参照回数が加入者の利用料金割引として反映されるサービスである。加入者（４０１）が広告を参照（４０２）すると、インタラクティブテレビ向け広告システム（４０３）がそれを受け取り、個人向けにカスタマイズした広告を返す。そのときに加入者毎に参照回数を保持しておく。そして、月末などで加入者に対して利用料金を請求するときに、加入者管理システム（４０４）に対して、参照回数に応じた割引の通知（４０７）をする。加入者管理システム（４０４）では、通知された金額を基に、通常の利用料金から割引した利用料金の請求（４０８）を加入者（４０１）に対して行なう。このサービスは、料金の割引という、利用者が直感的に解かる形で効果をアピールすることで、広告の参照回数が増加していくことを狙ったサービスである。
【００２６】
図５は、本発明のシステム全体構成を表す説明図である。インタラクティブテレビ向け広告システムは大きく分けて、個人向け広告選択（５０１）モジュール、嗜好分析（５０２）モジュール、割引料金通知（５０３）モジュールの３つのモジュールがある。これらは、それぞれ図４で説明した３つのサービスに対応している。また、このシステムでは広告テーブル（５０４）、参照履歴テーブル（５０５）、分析結果テーブル（５０６）の３つのテーブルを使う。また、前述したとおり、加入者管理システムの加入者管理テーブル（５０７）の情報も参照する。
【００２７】
個人向け広告選択モジュール（５０１）は、加入者の情報を広告の選択条件に反映するサービスのためのモジュールである。加入者（５０８）が広告欄を参照しようとした時、加入者の端末からは広告の要求とユーザＩＤが個人向け広告選択モジュール（５０１）に対して送信される。このユーザＩＤは、加入者管理テーブル（５０７）のユーザＩＤに対応している。すなわち、個人向け広告選択モジュール（５０１）がユーザＩＤを受け取ることで、誰が広告を要求してきたのか認識することができる。広告の要求とユーザＩＤを受け取った個人向け広告選択モジュール（５０１）は、加入者管理テーブル（５０７）に対して、ユーザＩＤをキーにして住所や家族構成等の個人情報を取得する。
【００２８】
次に、広告テーブル（５０４）にアクセスして、登録されている広告の情報を取得する。広告テーブルの構成を図７に示す。広告ＩＤ（７０１）は、各広告にユニークな値を付けたもので、広告を指定するときに使われる。対象地域（７０２）は、主にその地域の加入者に対して広告したいという広告主の意志による絞り込みに使う。対象年齢（７０３）も、対象地域と同様に、主にその年齢層に広告したいという広告主の意志を絞り込みに使う。視聴制限条件（７０４）は、対象地域や対象年齢と異なり、その条件を満たさない場合、その広告は選択されない。カテゴリ（７０５）は、広告のカテゴリを格納し、嗜好を分析する時のデータ、および嗜好分析結果を反映した広告選択を行なう際に用いる。このような情報とともに広告データ（７０６）が、文字あるいは画像のデータとして格納されている。この広告データを用いて、加入者の個人情報とマッチングを行ない、最も個人情報とマッチする広告の点数が高くなるように得点を付ける。
【００２９】
次に、後述する嗜好分析モジュール（５０２）で生成される個人の嗜好分析結果を取得する。嗜好分析結果は具体的には、個人の嗜好が強く現れるカテゴリを保持している。先程の加入者管理テーブルの個人情報によってマッチングした広告に対して、さらに嗜好分析結果のカテゴリとマッチングをとり得点付けをする。この２種類のマッチングで得た得点が、高い順に選ばれやすくなるように選択確率を割り振る。得点付けにおいて零点の広告も多いと考えられるが、その場合でも選択の確率が０％にならないようにする。すなわち、このモジュールの役割は、条件にあった広告が選択されやすくなるような補助をするものであり、特定の広告が常に表示されてしまうような事態を招かないようになっている。ただし、広告テーブルで指定されている視聴制限条件（７０４）をクリアしていない広告は除外し、選択確率が０％になるようにする。
【００３０】
図１０は、個人向け広告選択モジュールの処理の流れ図である。加入者から広告の要求とユーザＩＤを取得した個人向け広告選択モジュールは、加入者管理システムに対して加入者の個人情報を要求し、ユーザＩＤをキーにして加入者管理テーブルを取得（１００１）する。加入者管理テーブルには、加入者のユーザＩＤ毎に住所、家族構成、視聴制限条件のデータが入っている。また、嗜好分析モジュールに対して嗜好分析結果データを要求し、ユーザＩＤをキーにして分析結果テーブルを取得（１００２）する。
【００３１】
分析結果テーブルには、ユーザＩＤ毎に、広告のカテゴリと参照回数が入っている。この二つのテーブルを用いて、広告の属性とマッチングを行なう。まず広告テーブルを一つ取得（１００３）して、加入者管理テーブルとのマッチング（１００５）を行なう。加入者管理テーブルとのマッチング処理の流れを図１１に示す。マッチングをするにあたって、視聴制限条件は他の条件と異なり、条件をクリアしていない場合は選択できないようにする必要がある。したがって、初めに視聴制限条件のチェック（１１０１）を行ない。条件をクリアしている（１１０２）場合のみ次の処理を行なう。クリアしていない場合は、広告の得点を負の値にして（１１１２）おく。これは、後で広告の選択確率を求める場合、得点が負の場合は無条件に確率０％として選択できないようにするためである。条件をクリアした場合は、加入者の住所と広告の対象地域を比較（１１０３）して、同一地域内（１１０４）だった場合は、その広告に得点を加算（１１０５）する。
【００３２】
次に、加入者の年齢と広告の対象年齢を比較（１１０６）し、対象年齢の範囲内（１１０７）だった場合は、広告に得点を加算（１１０８）する。同様に、加入者の家族の年齢と広告の対象年齢を比較（１１０９）し、対象年齢範囲内（１１１０）だった場合は広告に得点を加算（１１１１）する。それぞれのチェックに対して加算する得点は、すべて同じである必要はない。むしろ、それぞれに適切な重み付けをした方が、より自然なマッチング結果が得られると考えられる。例えば、加入者本人の年齢によるマッチング結果は、家族の年齢に対するマッチング結果より高得点にすることで、加入者本人の嗜好が強く現れるようになる。次に分析結果テーブル（５０６）とのマッチング（１００６）を行なう。図１２に分析結果テーブルとのマッチング処理の流れを示す。分析結果テーブルとのマッチング処理は、分析結果テーブルのカテゴリと広告のカテゴリを比較（１２０１）し、カテゴリが同じ（１２０２）だった場合に、広告の得点を加算するだけである。つまり、加入者の好みだと思われるカテゴリの広告が選ばれやすくなるようにする処理である。以上のマッチング処理を、次の広告テーブルを取得（１００７）して広告がなくなるまで（１００４）繰り返す。この時点で、全ての広告に対して得点付けが行われ、条件がマッチしている広告がより得点が高くなった状態のデータができ上がっていることになる。この得点を基に選択確率を設定（１００８）して、得点の高い広告ほど選択されやすくする。
【００３３】
図１３は、選択確率を設定する処理の流れである。マッチング処理で得点付けされた広告に対して全広告の得点合計を求め（１３０１）、その合計点数に零点でない最低点を加算（１３０２）する。例えば、広告の点数が、広告Ａ＝１０点、広告Ｂ＝６点、広告Ｃ＝２点、広告D＝０点、広告Ｅ＝０点の５つだとした場合、合計点数は（１０＋６＋２）＋２点で２０点となる。後で加算した最低点の分が、零点の広告を選択する確率となる。すなわち、得点が零点（１３０３）でない場合は「広告の選択確率＝広告の得点÷得点合計」（１３０４）により確率を求め、得点が零点（１３０３）である場合は、「広告の選択確率＝（最低点÷得点合計）÷零点の広告の数」で求める。前の例で説明すると、広告Ａは零点でないので、１０÷２０＝０。５となり選択確率は５０％、広告Ｄは零点なので最低点の２点を使って、（２÷２０）÷２＝０。０５となり選択確率は５％という数値を求めることができる。あとは、設定された選択確率を考慮してランダムに広告を選択（１００９）し、加入者に選択した広告を返す（１０１０）。この方式のポイントは、分析結果テーブル（５０６）によるフィルタリングの前に、加入者管理テーブル（５０７）によるフィルタリングをすることである。すなわち、個人の嗜好だけでなく、ある地域や年齢層に集中的に広告を提供するといった広告主の意向を反映したフィルタリングを付加することができる。
【００３４】
図１４を用いて、個人向け広告選択モジュール（５０１）全体の動作を、一例を示して説明する。広告テーブル（１４０１）には、現在banner001（１４０２）、banner002（１４０３）、banner003（１４０４）の３つの広告が登録されている。加入者（１４０５）「user001」が、広告の付いたページを表示しようとすると、広告の要求と、ユーザＩＤが個人向け広告システムに対して送られてくる（１４０６）。ユーザＩＤ「user001」で加入者管理テーブル（１４０７）を検索すると、「住所はＡ市」「家族構成は、本人33歳、妻28歳、子供5歳」という情報を取得することができる（１４０８）。この加入者管理テーブルの値と、各広告の属性をマッチングする（１４０９）。まず、視聴制限条件をクリアしているか確認すると、banner003（１４０４）は19歳以下を対象としており、33歳の加入者は条件をクリアしていないので、得点を−１０点として以下のマッチングの対象から外す。対象地域では、「Ａ市」が対象となっているbanner001（１４０２）が得点される。ここでは１０点加算されたとする。次に対象年齢では、加入者本人は33歳であるので、banner001（１４０２）とbanner002（１４０３）が得点される。これも１０点加算されたとする。
【００３５】
最後に、家族の中で対象年齢が合致しているかどうかチェックすると、加入者の妻が28歳であるので、banner001（１４０２）の条件と合致している。この条件は加入者本人の条件と合致しているわけではないので、得点を少なくし、５点加算することとする。ここまでで、banner001は２５点、banner002は１０点、banner003は−１０点となった。次に、分析結果テーブルとのマッチングを行なう（１４１０）。嗜好分析モジュール（１４１１）に対して分析結果テーブル（１４１２）を要求する。テーブルには、加入者の好みのカテゴリは「映画」であるとなっている。したがってbanner001（１４０２）が合致する。この例では、個人的な好みが強めに現れるように、１５点を加算している。これにより、banner001は４０点となる。以上の処理により得点付けされた広告に対して広告選択確率を設定する（１４１３）。まずbanner003は得点が負の値江ダルので対象外である。したがって、banner001とbanner002の得点合計を求めると５０点である。例では零点の広告が無いので、それぞれの得点を得点合計で割り、banner001は８０％、banner002は２０％と設定される。あとは、この確率でランダムに広告を選択して加入者に広告を返す（１４１４）。当然banner001が選択されることが多くなり、次いでbanner002となり、banner003が選択されることはない。今回の得点付けは、あくまで一例であり、地域色の強い広告を多く出したい場合は、対象地域によるマッチングの得点を多めにするなどのカスタマイズをすることで各放送局の特徴を出すことができる。
【００３６】
嗜好分析モジュール（５０２）は、広告の参照履歴を基に加入者の嗜好の分析結果を求めるためのモジュールである。嗜好分析モジュール（５０２）には大きく分けて二つの機能がある。一つは個人の嗜好分析の機能、もう一つは広告主向けの分析機能である。
【００３７】
個人の嗜好分析機能は、広告を参照する度に参照履歴テーブル（５０５）を更新する。参照履歴テーブルの構成を図８に示す。広告ＩＤ（８０１）は、個人向け広告選択モジュール（５０１）で選択された広告のＩＤで、広告テーブル（５０４）の広告ＩＤと対応している。ユーザＩＤ（８０２）は、加入者（５０８）から送られてきたもので、加入者管理テーブル（５０７）のユーザＩＤと対応している。参照回数は（８０３）は、広告ＩＤ（８０１）に該当する広告を、ユーザＩＤ（８０２）に該当する加入者が何回参照したのかを格納する。加入者が広告を参照する度に、ここの値はカウントアップされる。次に、参照した広告の広告ＩＤ（８０１）をキーにして広告テーブル（５０４）を取得する。
【００３８】
そして、ユーザＩＤ（８０２）と広告テーブル（５０４）にあるカテゴリ、および参照回数を対応づけて、分析結果テーブル（５０６）に保存する。分析結果テーブルの構成を図９に示す。ユーザＩＤ（９０１）は、参照履歴テーブルのユーザＩＤ（８０２）を、カテゴリ（９０２）は、広告テーブル（５０４）のものをそのまま使う。そして、ユーザＩＤ（９０１）に該当する加入者が、カテゴリ（９０２）に示された種類の広告を何回参照したかを参照回数（９０３）に格納する。この分析結果テーブル（５０６）の参照回数（９０３）が多い順にユーザの嗜好に近いと判定する。また、広告主向けの分析機能は、月に一回程度で定期的に参照履歴テーブル（５０５）の分析を行ない、広告主に対して結果を提供するための機能である。本実施例では、広告別参照回数、カテゴリ別参照回数、地域別参照回数を求める。広告別参照回数は、各広告主が提供している広告が何回参照されたかを求める。カテゴリ別参照回数は、全広告を対象に、どのカテゴリの広告が何回参照されているかを求める。地域別参照回数は、各広告主が提供している広告がどの地域で何回参照されているかを求める。このうち地域別参照回数は、加入者管理テーブル（５０７）の住所情報を用いており、本発明の特徴的となる分析結果である。図１５は参照履歴更新処理の流れを表す説明図である。加入者の嗜好を分析するためには、加入者がどの広告を参照したのかを履歴として保存しておく必要がある。嗜好分析モジュールでは、個人向け広告選択モジュール（５０１）から呼ばれる度に、自動的に参照履歴テーブル（５０５）に保存するようにする。まず、広告ＩＤとユーザＩＤをキーに参照履歴テーブルを取得（１５０１）し、参照回数に１を加算して参照履歴を更新登録（１５０２）する。
【００３９】
次に、参照した広告の広告ＩＤをキーに広告テーブル（５０４）を取得（１５０３）し、広告テーブルのカテゴリを調べる。そして、ユーザＩＤとカテゴリをキーにして分析結果テーブルを取得（１５０４）し、参照回数に１を加算して分析結果テーブルを更新登録（１５０５）する。単に履歴をとるだけなら、ここまでで処理は終了である。これ以降は、個人向け広告選択モジュール（５０１）から呼び出される度に、分析結果テーブル（５０６）の参照回数が最大のデータを取得したのでは効率が悪いため、履歴更新時に取り出しておく処理である。ユーザＩＤをキーに分析結果を一つ取得（１５０６）し、その時点で参照回数が最大の分析結果テーブルを保持（１５０８）しておく。そして、次の分析結果テーブルを取得（１５０９）し、分析結果がなくなる（１５０７）まで繰り返す。そうして求められた参照回数最大の分析結果テーブルは、個人向け広告選択モジュールに返す値として別途保存（１５１０）しておく。
【００４０】
図１６は、嗜好分析モジュール（５０２）の内、広告主向け嗜好分析結果出力処理の流れ図である。広告主向け嗜好分析は、図１５の参照履歴更新処理の様に、加入者の操作によって随時実行される処理ではなく、月毎や年毎にバックグラウンドで分析する処理である。したがって、広告主の要望によっては複数の条件を組み合わせた複雑な分析を行なう可能性もある。ここでは単純に、様々な条件毎に参照回数の合計を求める処理を行なうこととする。まず、参照履歴テーブルを取得（１６０１）し、広告ＩＤ毎に参照回数合計をカウント（１６０３）する。そして、広告ＩＤをキーにして広告テーブルを取得（１６０４）し、広告のカテゴリを調べ、カテゴリ毎に参照回数をカウント（１６０５）する。次に、ユーザＩＤをキーにして加入者管理テーブルを取得（１６０６）して、ユーザの住所毎に参照回数をカウント（１６０７）、および、ユーザの年齢毎に参照回数をカウント（１６０８）する。次の参照履歴テーブルを取得（１６０９）して、参照履歴がなくなるまで（１６０２）繰り返す。あとは、参照回数によりソート（１６１０）して、それぞれを出力したもの（１６１１〜１６１４）を広告主に提供する。ここでもポイントとなるのは、加入者管理テーブルを取得（１６０６）して、地域による参照分布や年齢による分布などの個人情報を盛り込んだ、木目細かな分析が可能であることである。
【００４１】
図１７は、図１６で示した分析結果の出力例である。（１６１１）の処理により求められた広告別嗜好分析結果（１７０１）は、広告主毎に個別の情報を提供する（１７０２）。分析結果情報としては、その広告主が登録している各広告毎に参照回数の合計数を出力する（１７０３）。また、（１６１３）による住所毎の参照回数の合計数や、（１６１４）による年零毎の参照回数の合計数を出力する（１７０４）（１７０５）。また、（１６１２）で出力するカテゴリ別嗜好分析結果（１７０６）は、図のように全広告を対象とした情報の方が広告主にとって有効な情報であると考えられる（１７０７）。
【００４２】
割引料金通知モジュール（５０３）は、広告の参照回数を加入者の利用料金割引として反映するサービスのためのモジュールである。加入者管理システムでは、加入者管理テーブル（５０７）の契約内容を参照して利用料金を算出（５１０）している。通常は、この利用料金をそのまま加入者（５０８）に対して請求するのであるが、割引料金通知モジュール（５０３）が、参照履歴テーブル（５０５）を基に算出した割引料金を加入者管理システムに通知して利用料金を割引く（５１１）処理である。図１８は、割引料金通知処理の流れを表す説明図である。この処理は、参照履歴テーブルを基に、加入者の広告参照回数合計を求め、それを利用料金の割引という形で反映させるものである。（１８０１）〜（１８０４）の処理で、加入者のユーザＩＤを基に参照履歴テーブルを検索し、広告の参照回数の合計を求める。そして、広告の参照回数合計を基に割引料金を算出（１８０５）する。実際の割引料金に関しては、本システムを導入する放送局の加入者数や、視聴率によって設定されるものであり、放送局が自由に設定できるものとする。次に、加入者管理システムに対して、当該加入者の加入料金を問い合わせ（１８０６）、加入料金の金額を取得する。これは、広告の視聴回数をそのまま割引料金にすると、広告の参照回数によっては加入料金がタダになってしまうことも考えられるので、（１８０７）において割引料金の上限金額をチェックするためである。割引料金が上限額を超えていた場合は、割引料金は上限額（１８０８）とする。決定した割引料金を加入者管理システムに通知（１８０９）し、この処理を全ての加入者に対して行なう（１８１０）。
【００４３】
図１９を用いて、割引料金通知モジュール（５０３）全体の動作を、一例を示して説明する。割引料金通知モジュール（１９０１）の処理は、月一回等の定期的な処理として参照履歴テーブル（１９０２）を基にして行なう。図ではユーザＩＤがuser001である加入者が、banner001（１９０３）、banner002（１９０４）、banner003（１９０５）を参照した履歴が保持されている。図１８の流れにしたがって処理をすると、まずユーザＩＤがuser001の加入者に対して、全広告の参照回数合計を求める（１８０１〜１８０４）。例では、２０＋１６＋３４＝７０回となる（１９０６）。この合計回数により割引料金を算出する（１９０７）わけであるが、算出方法は各放送局のサービス内容として決定されるものである。ここでは、「広告を２０回参照する毎に１割の値引き。割引上限額は８００円」というサービスであるとする。すると料金は、７０回÷２０回＝３。５で、端数を切り捨てて３割引きとなる。ここで、加入者管理システムに割引前の加入料金を問い合わせる（１８０５）。
【００４４】
加入者管理システムでは、加入者管理テーブル（１９０９）の契約内容を参照して加入料金を算出している。この例では通常契約で３０００円として（１９１０）、その値を割引料金通知モジュールに返す。先に３割引であると計算してあるので、割引料金は３×（３０００×０。１）で９００円となる（１９０７）。続いて割引限度額のチェック（１９０８）を行なうと、この値は上限額を超えているので、（１８０７）、（１８０８）の処理に従い割引料金は８００円と決定する。この割引額を加入者管理システムの加入料金割引処理に通達する（１８０９）わけであるが、前にも述べたとおり、加入者管理システムには、インターネットの課金等のために料金の追加に関する処理が既に備わっている。したがって、本システムからの通知は「８００円の割引」ではなく、「−８００円の追加」として処理する。そして、割引かれた料金２２００円（１９１１）を加入者（１９１２）に対して請求する。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】インタラクティブテレビの構成を表す説明図。
【図２】インタラクティブテレビ向け広告システムを適用した時の成を表す説明図。
【図３】請求処理を加入者管理システムと統合した場合の構成を表す説明図。
【図４】加入者管理システムと連携した場合のサービスを表す説明図。
【図５】インタラクティブテレビ向け広告システムの全体構成を表す説明図。
【図６】加入者管理テーブルの構成を表す説明図。
【図７】広告テーブルの構成を表す説明図。
【図８】参照履歴テーブルの構成を表す説明図。
【図９】分析結果テーブルの構成を表す説明図。
【図１０】個人向け広告選択モジュールの処理の流れを表す説明図。
【図１１】加入者管理テーブルとのマッチング処理の流れを表す説明図。
【図１２】分析結果テーブルとのマッチング処理の流れを表す説明図。
【図１３】選択確率設定処理の流れを表す説明図。
【図１４】個人向け広告選択モジュールの処理に関する一例を示した説明図。
【図１５】参照履歴更新処理の流れを表す説明図。
【図１６】広告向け嗜好分析結果出力処理の流れを表す説明図。
【図１７】広告向け嗜好分析結果の出力例を示した説明図。
【図１８】割引料金通知モジュールの流れを表す説明図。
【図１９】割引料金通知モジュールの処理に関する一例を示した説明図。
【符号の説明】
【００４６】
１０１…映像、１０２…地上波、衛星、ＣＡＴＶ網、１０３…利用者端末、１０４…放送、１０５…文字、画像、１０６…サーバ、１０７…通信回線、１０８…双方向通信、２０１…ＣＡＴＶ局、２０２…加入者管理システム、２０３…利用料金課金処理、２０４…利用料金の請求処理、２０５…加入者、２０６…利用料金請求、２０７…インタラクティブテレビ（ＩＴＶ）向け広告システム、２０８…広告料金課金処理、２０９…広告料金の請求処理、２１０…広告主、２１１…広告料金請求、３０１…インタラクティブテレビ（ＩＴＶ）向け広告システム、３０２…加入者管理システム、３０３…加入者の情報、３０４…広告料金の通知、３０５…広告料金課金処理、３０６…請求処理、３０７…利用料金課金処理、３０８…広告主、３０９…広告料金の請求、３１０…加入者、３１１…利用料金の請求、４０１…加入者、４０２…広告の参照、４０３…インタラクティブテレビ向け広告システム、４０４…加入者管理システム、４０５…加入者管理テーブルの取得、４０６…個人用にカスタマイズした広告、４０７…参照回数に応じた割引の通知、４０８…割引した利用料金の請求、４０９…広告主、４１０…参照履歴の分析結果、５０１…個人向け広告選択モジュール、５０２…嗜好分析モジュール、５０３…割引料金通知モジュール、５０４…広告テーブル、５０５…参照履歴テーブル、５０６…分析結果テーブル、５０７…加入者管理テーブル、５０８…加入者、５０９…広告主、５１０…利用料金算出処理、５１１…利用料金割引処理、６０１…ユーザＩＤ、６０２…契約内容、６０３…住所、６０４…家族構成、７０１…広告ＩＤ、７０２…対象地域、７０３…対象年齢、７０４…視聴制限条件、７０５…カテゴリ、７０６…広告データ、８０１…広告ＩＤ、８０２…ユーザＩＤ、８０３…参照回数、９０１…ユーザＩＤ、９０２…カテゴリ、９０３…参照回数、１００１…加入者管理テーブル取得処理、１００２…嗜好分析結果取得処理、１００３…広告テーブル取得処理、１００４…広告テーブル有無チェック、１００５…加入者管理テーブルとのマッチング処理、１００６…分析結果テーブルとのマッチング処理、１００７…次の広告テーブル取得処理、１００８…選択確率の設定処理、１００９…広告選択処理、１０１０…選択した広告の返信処理、１１０１…視聴制限チェック処理、１１０２…視聴制限チェック結果分岐処理、１１０３…対象地域の比較処理、１１０４…同一地域チェック処理、１１０５…広告の得点加算処理、１１０６…対象年齢比較処理、１１０７…対象年齢の範囲チェック処理、１１０８…広告の得点加算処理、１１０９…家族の対象年齢比較処理、１１１０…家族の対象年齢範囲チェック処理、１１１１…広告の得点加算処理、１１１２…広告の得点を負の値にする処理、１２０１…カテゴリ比較処理、１２０２…カテゴリ同一チェック、１２０３…広告の得点加算処理、１３０１…広告の得点合計処理、１３０２…零点でない最低点加算処理、１３０３…零点チェック、１３０４…零点でない場合の選択確率設定処理、１３０５…零点のときの選択確率設定処理、１４０１…広告テーブル、１４０２…広告banner001、１４０３…広告banner002、１４０４…広告banner003、１４０５…加入者、１４０６…広告の要求とユーザＩＤ、１４０７…加入者管理テーブル、１４０８…加入者user001の情報、１４０９…加入者管理テーブルとのマッチング、１４１０…分析結果テーブルとのマッチング、１４１１…嗜好分析モジュール、１４１２…分析結果テーブル、１４１３…選択確率の設定、１４１４…広告の返信、１５０１…参照テーブルの取得処理、１５０２…参照履歴テーブルの更新処理、１５０３…広告テーブルの取得処理、１５０４…分析結果テーブルの取得処理、１５０５…分析結果テーブルの更新処理、１５０６…分析結果テーブルの取得処理、１５０７…分析結果テーブルの有無チェック、１５０８…参照回数の最大値保持処理、１５０９…次の分析結果テーブル取得処理、１５１０…最も参照されているテーブルの保持処理、１６０１…参照履歴テーブルの取得処理、１６０２…参照履歴テーブルの有無チェック、１６０３…広告別参照回数合計処理、１６０４…広告テーブル取得処理、１６０５…カテゴリ別参照回数合計処理、１６０６…加入者管理テーブル取得処理、１６０７…住所別参照回数合計処理、１６０８…年齢別参照回数合計処理、１６０９…次の参照履歴テーブル取得処理、１６１０…参照回数合計ソート処理、１６１１…広告別参照回数合計の出力処理、１６１２…カテゴリ別参照回数合計の出力処理、１６１３…住所別参照回数合計の出力処理、１６１４…年齢別参照回数合計の出力処理、１７０１…広告別嗜好分析結果、１７０２…分析対象の広告主、１７０３…広告主ＩＤ、１７０４…地域別分布、１７０５…年齢別分布、１７０６…カテゴリ別嗜好分析結果、１７０７…カテゴリ別参照回数、１８０１…参照履歴テーブルの取得処理、１８０２…参照履歴有無チェック処理、１８０３…ユーザＩＤ別参照回数合計処理、１８０４…次の参照履歴テーブル取得処理、１８０５…加入料金の問い合わせ処理、１８０６…割引料金算出処理、１８０７…割引額の上限値チェック処理、１８０８…割引料金の上限値代入処理、１８０９…割引料金通知処理、１８１０…全ユーザ終了チェック処理、１９０１…割引料金通知モジュール、１９０２…参照履歴テーブル、１９０３…広告banner001の参照履歴、１９０４…広告banner002の参照履歴、１９０５…広告banner003の参照履歴、１９０６…参照回数合計、１９０７…割引料金算出、１９０８…割引限度額チェック、１９０９…加入者管理テーブル、１９１０…加入料金算出処理、１９１１…加入料金割引処理、１９１２…加入者。
【図１】
0004600446.tif 000002
【図２】
0004600446.tif 000003
【図３】
0004600446.tif 000004
【図４】
0004600446.tif 000005
【図５】
0004600446.tif 000006
【図６】
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【図７】
0004600446.tif 000008
【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】
0004600446.tif 000014
【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
0004600446.tif 000017
【図１７】
0004600446.tif 000018
【図１８】
0004600446.tif 000019
【図１９】
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