(57)【要約】【課題】チラシの内容にマッチする広告を選択すること。【解決手段】  情報処理装置１００は、紙媒体により提供されるチラシの画像データを画像処理して、チラシに掲載されているチラシ掲載文字を認識するチラシ掲載文字認識手段と、チラシ掲載文字認識手段によって認識されたチラシ掲載文字の中から、チラシの特性を表す文字列を抽出するチラシ特性文字列抽出特定手段と、チラシへの広告掲載を希望する広告主から提供される広告の画像データを画像処理して、広告に掲載されている広告掲載文字を認識する広告掲載文字認識手段と、広告掲載文字認識手段によって認識された広告掲載文字の中から、広告の特性を表す文字列を抽出する広告特性文字列抽出手段と、チラシ特性文字列抽出特定手段によって抽出されたチラシ特性文字列と、広告特性文字列抽出手段によって抽出された広告特性文字列とに基づいて、チラシに掲載する広告を特定するチラシ掲載広告特定手段とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
紙媒体により提供されるチラシの画像データを画像処理して、前記チラシに掲載されているチラシ掲載文字を認識するチラシ掲載文字認識手段と、
前記チラシ掲載文字認識手段によって認識された前記チラシ掲載文字の中から、前記チラシの特性を表す文字列を抽出するチラシ特性文字列抽出特定手段と、
前記チラシへの広告掲載を希望する広告主から提供される広告の画像データを画像処理して、前記広告に掲載されている広告掲載文字を認識する広告掲載文字認識手段と、
前記広告掲載文字認識手段によって認識された前記広告掲載文字の中から、前記広告の特性を表す文字列を抽出する広告特性文字列抽出手段と、
前記チラシ特性文字列抽出特定手段によって抽出されたチラシ特性文字列と、前記広告特性文字列抽出手段によって抽出された広告特性文字列とに基づいて、前記チラシに掲載する広告を特定するチラシ掲載広告特定手段とを備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置において、
前記チラシ特性文字列抽出特定手段は、記録装置に記録されている特性文字列データベースを参照して、前記チラシ掲載文字認識手段によって認識された前記チラシ掲載文字の中から、前記特性文字列データベースに登録されている文字列を前記チラシ特性文字列として抽出することを特徴とする情報処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の情報処理装置において、
前記広告特性文字列抽出手段は、前記広告掲載文字認識手段によって認識された前記広告掲載文字の中から、前記特性文字列データベースに登録されている文字列を前記広告特性文字列として抽出することを特徴とする情報処理装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
各チラシ内から前記チラシ特性文字列抽出特定手段によって抽出された前記チラシ特性文字列を、各チラシごとに分類したチラシ特性文字列情報を記録装置に記録するチラシ特性文字列情報記録手段と、
前記チラシ特性文字列情報を参照して、前記チラシ特性文字列抽出特定手段によって抽出された各チラシ特性文字列ごとに、前記チラシ特性文字列情報に含まれる全チラシ数に対する、チラシ特性文字列が出現するチラシ数の割合を算出するチラシ特性文字列出現率算出手段と、
前記チラシ特性文字列情報を参照して、前記広告特性文字列抽出手段によって抽出された各広告特性文字列ごとに、前記チラシ特性文字列情報に含まれる全チラシ数に対する、広告特性文字列が出現するチラシ数の割合を算出する広告特性文字列出現率算出手段と、
前記チラシ特性文字列情報を参照して、前記チラシ特性文字列抽出手段によって抽出された各チラシ特性文字列と前記広告特性文字列抽出手段によって抽出された各広告特性文字列との組ごとに、前記チラシ特性文字列情報に含まれる全チラシ数に対する、チラシ特性文字列と広告特性文字列の組が出現するチラシ数の割合を算出するチラシ広告特性文字列出現率算出手段と、
前記チラシ特性文字列出現率算出手段によって算出された割合、前記広告特性文字列出現率算出手段によって算出された割合、および前記チラシ広告特性文字列出現率算出手段によって算出された割合に基づいて、前記チラシと前記広告とのマッチ度合いを表す第一の評価値を算出する第一の評価値算出手段とをさらに備え、
前記チラシ掲載広告特定手段は、前記第一の評価値に基づいて、前記チラシに掲載する広告を特定することを特徴とする情報処理装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記チラシと前記広告の組に対して、あらかじめ設定された評価項目ごとに評価値を算出し、算出した評価値に基づいて、前記チラシと前記広告とのマッチ度合いを表す第二の評価値を算出する第二の評価値算出手段をさらに備え、
前記チラシ掲載広告特定手段は、前記第二の評価値に基づいて、前記チラシに掲載する広告を特定することを特徴とする情報処理装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記チラシ掲載広告特定手段によって特定された広告の前記広告の画像データを、掲載対象の前記チラシの画像データと結合した広告挿入チラシ画像データを生成する広告挿入チラシ画像データ生成手段をさらに備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記チラシは、新聞への折り込みチラシ、またはポスティングにより投函されるチラシを含むことを特徴とする情報処理装置。
【請求項８】
紙媒体により提供されるチラシの画像データを画像処理して、前記チラシに掲載されているチラシ掲載文字を認識するチラシ掲載文字認識手順と、
前記チラシ掲載文字認識手順で認識した前記チラシ掲載文字の中から、前記チラシの特性を表す文字列を抽出するチラシ特性文字列抽出特定手順と、
前記チラシへの広告掲載を希望する広告主から提供される広告の画像データを画像処理して、前記広告に掲載されている広告掲載文字を認識する広告掲載文字認識手順と、
前記広告掲載文字認識手順で認識した前記広告掲載文字の中から、前記広告の特性を表す文字列を抽出する広告特性文字列抽出手順と、
前記チラシ特性文字列抽出特定手順で抽出したチラシ特性文字列と、前記広告特性文字列抽出手順で抽出した広告特性文字列とに基づいて、前記チラシに掲載する広告を特定するチラシ掲載広告特定手順とをコンピュータに実行させるための情報処理方法。
【請求項９】
請求項８に記載の情報処理方法において、
前記チラシ特性文字列抽出特定手順は、記録装置に記録されている特性文字列データベースを参照して、前記チラシ掲載文字認識手順で認識した前記チラシ掲載文字の中から、前記特性文字列データベースに登録されている文字列を前記チラシ特性文字列として抽出することを特徴とする情報処理方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の情報処理方法において、
前記広告特性文字列抽出手順は、前記広告掲載文字認識手順で認識した前記広告掲載文字の中から、前記特性文字列データベースに登録されている文字列を前記広告特性文字列として抽出することを特徴とする情報処理方法。
【請求項１１】
請求項８〜１０のいずれか一項に記載の情報処理方法において、
各チラシ内から前記チラシ特性文字列抽出特定手順で抽出した前記チラシ特性文字列を、各チラシごとに分類したチラシ特性文字列情報を記録装置に記録するチラシ特性文字列情報記録手順と、
前記チラシ特性文字列情報を参照して、前記チラシ特性文字列抽出特定手順で抽出した各チラシ特性文字列ごとに、前記チラシ特性文字列情報に含まれる全チラシ数に対する、チラシ特性文字列が出現するチラシ数の割合を算出するチラシ特性文字列出現率算出手順と、
前記チラシ特性文字列情報を参照して、前記広告特性文字列抽出手順で抽出した各広告特性文字列ごとに、前記チラシ特性文字列情報に含まれる全チラシ数に対する、広告特性文字列が出現するチラシ数の割合を算出する広告特性文字列出現率算出手順と、
前記チラシ特性文字列情報を参照して、前記チラシ特性文字列抽出手順で抽出した各チラシ特性文字列と前記広告特性文字列抽出手順で抽出した各広告特性文字列との組ごとに、前記チラシ特性文字列情報に含まれる全チラシ数に対する、チラシ特性文字列と広告特性文字列の組が出現するチラシ数の割合を算出するチラシ広告特性文字列出現率算出手順と、
前記チラシ特性文字列出現率算出手順で算出した割合、前記広告特性文字列出現率算出手順で算出した割合、および前記チラシ広告特性文字列出現率算出手順で算出した割合に基づいて、前記チラシと前記広告とのマッチ度合いを表す第一の評価値を算出する第一の評価値算出手順とをさらに有し、
前記チラシ掲載広告特定手順は、前記第一の評価値に基づいて、前記チラシに掲載する広告を特定することを特徴とする情報処理方法。
【請求項１２】
請求項８〜１１のいずれか一項に記載の情報処理方法において、
前記チラシと前記広告の組に対して、あらかじめ設定された評価項目ごとに評価値を算出し、算出した評価値に基づいて、前記チラシと前記広告とのマッチ度合いを表す第二の評価値を算出する第二の評価値算出手順をさらに有し、
前記チラシ掲載広告特定手順は、前記第二の評価値に基づいて、前記チラシに掲載する広告を特定することを特徴とする情報処理方法。
【請求項１３】
請求項８〜１２のいずれか一項に記載の情報処理方法において、
前記チラシ掲載広告特定手順で特定した広告の前記広告の画像データを、掲載対象の前記チラシの画像データと結合した広告挿入チラシ画像データを生成する広告挿入チラシ画像データ生成手順をさらに有することを特徴とする情報処理方法。
【請求項１４】
請求項８〜１３のいずれか一項に記載の情報処理方法において、
前記チラシは、新聞への折り込みチラシ、またはポスティングにより投函されるチラシを含むことを特徴とする情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、および情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
次のようなレシート広告システムが知られている。このレシート広告システムでは、顧客データと広告データをマッチングさせてレシートに広告を印刷する（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−１２２９９７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来のレシート広告システムでは、顧客データと広告データをマッチングさせて、顧客の年齢や性別に応じた広告をレシートに印字させることができる。しかしながら、この従来のレシート広告システムでは、広告を印刷する媒体がチラシである場合に、チラシの内容に応じて宣伝効果を高めるために、どのような広告を選択すればよいかを特定するための方法については、何ら検討されていなかった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明による情報処理装置は、紙媒体により提供されるチラシの画像データを画像処理して、チラシに掲載されているチラシ掲載文字を認識するチラシ掲載文字認識手段と、チラシ掲載文字認識手段によって認識されたチラシ掲載文字の中から、チラシの特性を表す文字列を抽出するチラシ特性文字列抽出特定手段と、チラシへの広告掲載を希望する広告主から提供される広告の画像データを画像処理して、広告に掲載されている広告掲載文字を認識する広告掲載文字認識手段と、広告掲載文字認識手段によって認識された広告掲載文字の中から、広告の特性を表す文字列を抽出する広告特性文字列抽出手段と、チラシ特性文字列抽出特定手段によって抽出されたチラシ特性文字列と、広告特性文字列抽出手段によって抽出された広告特性文字列とに基づいて、チラシに掲載する広告を特定するチラシ掲載広告特定手段とを備えることを特徴とする。
本発明による情報処理方法は、紙媒体により提供されるチラシの画像データを画像処理して、チラシに掲載されているチラシ掲載文字を認識するチラシ掲載文字認識手順と、チラシ掲載文字認識手順で認識したチラシ掲載文字の中から、チラシの特性を表す文字列を抽出するチラシ特性文字列抽出特定手順と、チラシへの広告掲載を希望する広告主から提供される広告の画像データを画像処理して、広告に掲載されている広告掲載文字を認識する広告掲載文字認識手順と、広告掲載文字認識手順で認識した広告掲載文字の中から、広告の特性を表す文字列を抽出する広告特性文字列抽出手順と、チラシ特性文字列抽出特定手順で抽出したチラシ特性文字列と、広告特性文字列抽出手順で抽出した広告特性文字列とに基づいて、チラシに掲載する広告を特定するチラシ掲載広告特定手順とをコンピュータに実行させるための方法である。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、チラシから抽出したチラシ特性文字列と広告から抽出した広告特性文字列とに基づいてチラシに掲載する広告を特定するため、チラシと広告に含まれる特性文字を考慮して、チラシの内容に応じた宣伝効果の高い広告を、チラシに掲載する広告として特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】情報処理装置１００の一実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図２】情報処理装置１００で実行される処理の流れを示すフローチャート図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
図１は、本実施の形態における情報処理装置１００の一実施の形態の構成を示すブロック図である。情報処理装置１００としては、例えば、サーバ装置やパソコン等の情報処理装置が用いられ、図１は、情報処理装置１００としてサーバ装置を用いた場合の一実施の形態の構成を示している。情報処理装置１００は、操作部材１０１と、接続ＩＦ（インターフェース）１０２と、制御装置１０３と、記録装置１０４とを備えている。
【０００９】
操作部材１０１は、情報処理装置１００の操作者によって操作される種々の装置、例えばキーボードやマウスを含む。
【００１０】
接続ＩＦ１０２は、情報処理装置１００をＬＡＮやインターネット等の通信回線に接続するためのインターフェースであり、例えば、ＬＡＮに有線で接続するための有線ＬＡＮモジュールや、ＬＡＮに無線で接続するための無線ＬＡＮモジュールなどが用いられる。
【００１１】
制御装置１０３は、ＣＰＵ、メモリ、およびその他の周辺回路によって構成され、情報処理装置１００の全体を制御する。なお、制御装置１０３を構成するメモリは、例えばＳＤＲＡＭ等の揮発性のメモリである。このメモリは、ＣＰＵがプログラム実行時にプログラムを展開するためのワークメモリや、データを一時的に記録するためのバッファメモリとして使用される。
【００１２】
記録装置１０４は、情報処理装置１００が蓄える種々のデータや、制御装置１０３が実行するためのプログラムのデータ等を記録するための記録装置であり、例えばＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等が用いられる。なお、記録装置１０４に記録されるプログラムのデータは、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録されて提供されたり、ネットワークを介して提供され、操作者が取得したプログラムのデータを記録装置１０４にインストールすることによって、制御装置１０３がプログラムを実行できるようになる。
【００１３】
本実施の形態では、紙媒体で配布されるチラシ、例えば新聞等への折り込みチラシに、チラシ掲載商品とは別に、企業等の広告主から提供される広告を掲載する場合を想定する。このとき、チラシの内容に無関係な広告を掲載しても広告の効果が薄れてしまう可能性がある。よって、本実施の形態では、スーパーマーケットが配布する折り込みチラシは、食品メーカーが製造販売する食品の広告を掲載したり、薬局が配布する折り込みチラシに、薬品メーカーや化粧品メーカーが製造販売する薬品や化粧品の広告を掲載したり、家電量販店が配布する折り込みチラシに、電機メーカーが製造販売する家電製品の広告を掲載するといったように、情報処理装置１００では、各チラシに適した広告を選択するための処理を行う。
【００１４】
本実施の形態における情報処理装置１００では、紙媒体により提供されるチラシの画像データと、チラシへの広告掲載を希望する広告主から提供される広告の画像データとがあらかじめ記録装置１０４に記録されている。チラシの画像データや広告の画像データは、他の端末から送信されたデータを接続ＩＦ１０２を介して受信して記録装置１０４に記録してもよいし、ＵＳＢメモリやＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体から取り込んで記録装置１０４に記録してもよい。あるいは、チラシの画像データや広告の画像データは、紙媒体のチラシや広告をスキャナで読み取って画像データを取得し、取得した画像データを記録装置１０４に記録してもよい。なお、本実施の形態では、少なくとも１つのチラシの画像データと、少なくとも１つの広告の画像データが記録装置１０４に記録されているものとする。
【００１５】
制御装置１０３は、記録装置１０４からチラシの画像データを読み出し、読み出したチラシの画像データを画像処理して、チラシに掲載されている文字を認識する。チラシの画像データから文字を認識する技術は、公知のＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）技術を用いればよいため、ここでは処理の詳細についての説明を省略する。
【００１６】
制御装置１０３は、チラシに掲載されている文字から、あらかじめ設定された方法に則って、チラシに掲載されている文字列を特定する。ここで、文字列を特定するために、文字間隔が等しい文字をグループ化し、各グループを１つの文字列として特定すればよい。さらに、文字色が同一のものや文字サイズが同一のもの等、１つの文字列としてみなすための条件を、グループ化の条件として加えてもよい。
【００１７】
制御装置１０３は、あらかじめ記録装置１０４に記録されている特性文字列データベースを参照して、チラシに掲載されている文字列の中から、チラシの特性を示すチラシ特性文字列を抽出する。本実施の形態では、チラシや広告の特性を示す可能性が高い文字列がデータベース化されて記録装置１０４に記録されている。チラシや広告の特性を示す可能性が高い文字列としては、チラシや広告に掲載される可能性がある商品の商品名、ブランド名、製造者名、販売者名といった商品に関連する文字列や、「新生活応援」、「新鮮野菜」、「春野菜」、「こだわりの手作りカツ」、「虫対策」等の宣伝文句に関連する文字列等が事前に特性文字列データベースに登録されている。
【００１８】
制御装置１０３は、抽出したチラシ特性文字列を、チラシ特性文字列が抽出されたチラシを特定するための情報と関連付けて、記録装置１０４に記録する。チラシを特定するための情報としては、チラシを一意に特定するためのチラシＩＤ等を用いればよく、例えば、チラシＡに対して、チラシ特性文字列ａ１、ａ２，ａ３、ａ４が抽出された場合には、Ａとａ１、ａ２，ａ３、ａ４とを関連付けたチラシ特性文字列情報を記録装置１０４に記録する。なお、本実施の形態では、チラシＡとチラシ特性文字列ａ１、ａ２，ａ３、ａ４とを関連付けたチラシＡのチラシ特性文字列情報をチラシＡ（ａ１、ａ２，ａ３、ａ４）と表記する。
【００１９】
また、制御装置１０３は、あらかじめ記録装置１０４に記録されている商品データベースを参照して、チラシに掲載されている文字列の中から、商品名を抽出し、抽出した商品名の商品カテゴリを特定する。また、商品がメーカーにより製造されるものである場合には、メーカー名も特定する。商品データベースには、あらかじめ、商品名とその商品が属するカテゴリ名やその商品を製造するメーカー名が関連付けて記録されている。制御装置１０３は、チラシに掲載されている文字列のうち、商品データベースに商品名が登録されている文字列を商品名として抽出し、商品データベース内で該商品名に関連付けられているカテゴリ名やメーカー名を特定する。商品データベースにおける登録の一例を挙げると、商品名「キャベツ」に対してカテゴリ名「生鮮食品」が関連付けられ、商品名「○○チョコレート」に対してカテゴリ名「菓子」とメーカー名「××製菓」が関連付けられている。
【００２０】
制御装置１０３は、記録装置１０４から広告の画像データを読み出し、上述した特性文字列データベースを参照して、広告に掲載されている文字列の中から、広告の特性を示す広告特性文字列を抽出する。広告特性文字列の抽出方法は、上述したチラシ特性文字列の抽出方法と同様のため、説明を省略する。
【００２１】
制御装置１０３は、抽出した広告特性文字列を、広告特性文字列が抽出された広告を特定するための情報と関連付けて、記録装置１０４に記録する。広告を特定するための情報としては、広告を一意に特定するための広告ＩＤ等を用いればよく、例えば、広告ＡＡに対して、広告特性文字列ａａ１、ａａ２，ａａ３、ａａ４が抽出された場合には、ＡＡとａａ１、ａａ２，ａａ３、ａａ４とを関連付けた広告特性文字列情報を記録装置１０４に記録する。なお、本実施の形態では、広告ＡＡと広告特性文字列ａａ１、ａａ２，ａａ３、ａａ４とを関連付けた広告ＡＡの広告特性文字列情報を広告ＡＡ（ａａ１、ａａ２，ａａ３、ａａ４）と表記する。
【００２２】
なお、制御装置１０３は、記録装置１０４にチラシの画像データや広告の画像データが複数記録されている場合には、各チラシの画像データ、各広告の画像データに対して、上記の処理を行う。
【００２３】
制御装置１０３は、記録装置１０４にチラシ特性文字列情報が記録されている各チラシを対象として、記録装置１０４に広告特性文字列情報が記録されている広告の中から、各チラシの内容にマッチする広告を特定する。一例として、チラシ特性文字列情報がチラシＡ（ａ１、ａ２，ａ３、ａ４）であるチラシＡを対象として、広告特性文字列情報が広告ＡＡ（ａａ１、ａａ２，ａａ３、ａａ４）である広告ＡＡ、広告ＢＢ（ｂｂ１、ｂｂ２，ｂｂ３、ｂｂ４）である広告ＢＢ、広告ＣＣ（ｃｃ１、ｃｃ２，ｃｃ３、ｃｃ４）である広告ＣＣ、広告ＤＤ（ｄｄ１、ｄｄ２，ｄｄ３、ｄｄ４）である広告ＤＤの中からチラシＡの内容にマッチする広告を特定する方法について説明する。
【００２４】
まず、制御装置１０３は、記録装置１０４にチラシ特性文字列情報が記録されているそれぞれのチラシと、記録装置１０４に広告特性文字列情報が記録されているそれぞれの広告がどの程度マッチするかを表す第一の評価値として、各チラシと各広告との組に対して定性評価値を算出する。
【００２５】
ここでは、一例として、チラシＡと広告ＡＡとの組に対する定性評価値の算出方法について説明する。まず、制御装置１０３は、チラシＡの各チラシ特性文字列と広告ＡＡ、ＢＢ、ＣＣ、ＤＤの各広告特性文字列との組み合わせについて、それぞれのチラシ特性文字列と広告特性文字列の相性を示す評価値を算出する。
【００２６】
具体的には、チラシＡのチラシ特性文字列ａ１と、広告ＡＡの広告特性文字列ａａ１の組み合わせについての評価値Ｘａ１ａａ１を次式（１）により算出する。なお、以下の説明において「全チラシ数」は、記録装置１０４にチラシ特性文字列情報が記録されているチラシの総数を意味する。
Ｘａ１ａａ１＝全チラシ数に対するａ１とａａ１が同時に出現するチラシ数の割合／（１−全チラシ数に対するａ１が出現するチラシ数の割合−全チラシ数に対するａａ１が出現するチラシ数の割合）  ・・・（１）
【００２７】
また、チラシＡのチラシ特性文字列ａ１と、広告ＡＡの広告特性文字列ａａ２の組み合わせについての評価値Ｘａ１ａａ２を次式（２）により算出する。
Ｘａ１ａａ２＝全チラシ数に対するａ１とａａ２が同時に出現するチラシ数の割合／（１−全チラシ数に対するａ１が出現するチラシ数の割合−全チラシ数に対するａａ２が出現するチラシ数の割合）  ・・・（２）
【００２８】
また、チラシＡのチラシ特性文字列ａ１と、広告ＡＡの広告特性文字列ａａ３の組み合わせについての評価値Ｘａ１ａａ３を次式（３）により算出する。
Ｘａ１ａａ３＝全チラシ数に対するａ１とａａ３が同時に出現するチラシ数の割合／（１−全チラシ数に対するａ１が出現するチラシ数の割合−全チラシ数に対するａａ３が出現するチラシ数の割合）  ・・・（３）
【００２９】
また、チラシＡのチラシ特性文字列ａ１と、広告ＡＡの広告特性文字列ａａ４の組み合わせについての評価値Ｘａ１ａａ４を次式（４）により算出する。
Ｘａ１ａａ４＝全チラシ数に対するａ１とａａ４が同時に出現するチラシ数の割合／（１−全チラシ数に対するａ１が出現するチラシ数の割合−全チラシ数に対するａａ４が出現するチラシ数の割合）  ・・・（４）
【００３０】
制御装置１０３は、次式（１）〜（４）により算出したチラシＡのチラシ特性文字列ａ１と、広告ＡＡの各広告特性文字列との組み合わせについての評価値Ｘａ１ａａ１〜Ｘａ１ａａ４を合計した値を、チラシＡと広告ＡＡとの組に対する定性評価値として算出する。すなわち、チラシＡと広告ＡＡとの組に対する定性評価値は、次式（５）により算出される。
チラシＡと広告ＡＡとの組に対する定性評価値＝Ｘａ１ａａ１＋Ｘａ１ａａ２＋Ｘａ１ａａ３＋Ｘａ１ａａ４  ・・・（５）
【００３１】
制御装置１０３は、同様に、チラシＡのチラシ特性文字列ａ１と、広告ＢＢの広告特性文字列ｂｂ１の組み合わせについての評価値Ｘａ１ｂｂ１、チラシＡのチラシ特性文字列ａ１と、広告ＢＢの広告特性文字列ｂｂ２の組み合わせについての評価値Ｘａ１ｂｂ２、チラシＡのチラシ特性文字列ａ１と、広告ＢＢの広告特性文字列ｂｂ３の組み合わせについての評価値Ｘａ１ｂｂ３、チラシＡのチラシ特性文字列ａ１と、広告ＢＢの広告特性文字列ｂｂ４の組み合わせについての評価値Ｘａ１ｂｂ４を算出し、その合計値をチラシＡと広告ＢＢとの組に対する定性評価値として算出する。制御装置１０３は、以降、同様に、チラシＡと広告ＣＣとの組に対する定性評価値、チラシＡと広告ＤＤとの組に対する定性評価値を算出する。
【００３２】
また、制御装置１０３は、記録装置１０４に、チラシＢ、Ｃ、Ｄ等の他のチラシの画像データが記録されている場合には、上述したチラシＡと同様の計算式を用いて、チラシＢ、Ｃ、Ｄについても、各チラシと各広告との組に対する定性評価値を算出する。これにより、チラシＢについては、チラシＢと広告ＡＡとの組に対する定性評価値、チラシＢと広告ＢＢとの組に対する定性評価値、チラシＢと広告ＣＣとの組に対する定性評価値、チラシＢと広告ＤＤとの組に対する定性評価値が算出される。チラシＣについては、チラシＣと広告ＡＡとの組に対する定性評価値、チラシＣと広告ＢＢとの組に対する定性評価値、チラシＣと広告ＣＣとの組に対する定性評価値、チラシＣと広告ＤＤとの組に対する定性評価値が算出される。チラシＤについては、チラシＤと広告ＡＡとの組に対する定性評価値、チラシＤと広告ＢＢとの組に対する定性評価値、チラシＤと広告ＣＣとの組に対する定性評価値、チラシＤと広告ＤＤとの組に対する定性評価値が算出される。
【００３３】
次に、制御装置１０３は、記録装置１０４にチラシ特性文字列情報が記録されているそれぞれのチラシと、記録装置１０４に広告特性文字列情報が記録されているそれぞれの広告がどの程度マッチするかを表す第二の評価値として、各チラシと各広告との組に対して定量評価値を算出する。
【００３４】
ここでは、一例として、チラシＡと広告ＡＡとの組に対する定量評価値の算出方法について説明する。本実施の形態では、制御装置１０３は、チラシＡと広告ＡＡのそれぞれを対象として、あらかじめ設定された６つの評価項目を用いて評価値を算出する。ここで用いる評価項目は、チラシや広告の内容に応じて設定されるが、本実施の形態では、以下の評価項目ａ〜ｆを用いることとする。
【００３５】
評価項目ａとしては、チラシＡの紙面全体に対する広告ＡＡの広告主が製造または販売する商品が占める割合が設定される。例えば、広告ＡＡの広告主が「××製菓」である場合に、上述した処理で特定したチラシに掲載されている商品のメーカー名の数に対して、「××製菓」の文字列の数が３０％を占める場合には、チラシＡの紙面全体に対する広告ＡＡの広告主が製造または販売する商品が占める割合は３０％と算出される。評価項目ａの評価値は、算出された上記割合を１〜１００の数値に変換した値となる。この変換は、あらかじめ記録装置に記録されている変換テーブルを用いて行われるものとする。一例を挙げると、チラシＡの紙面全体に対する広告ＡＡの広告主が製造または販売する商品が占める割合が３０％である場合は、評価項目ａの評価値＝３０と算出される。
【００３６】
評価項目ｂとしては、チラシＡの紙面全体に対する広告ＡＡの対象商品のカテゴリが占める割合が設定される。例えば、広告ＡＡの対象商品のカテゴリが「菓子」である場合に、上述した処理で特定したチラシに掲載されている商品のカテゴリ名の数に対して、「菓子」の文字列の数が５０％を占める場合には、チラシＡの紙面全体に対する広告ＡＡの対象商品のカテゴリが占める割合は５０％と算出される。評価項目ｂの評価値は、算出された上記割合を１〜１００の数値に変換した値となる。この変換は、あらかじめ記録装置に記録されている変換テーブルを用いて行われるものとする。一例を挙げると、チラシＡの紙面全体に対する広告ＡＡの対象商品のカテゴリが占める割合が５０％である場合は、評価項目ｂの評価値＝５０と算出される。
【００３７】
評価項目ｃとしては、チラシＡが想定する対象年齢と広告ＡＡに掲載される商品が想定する対象年齢の差が設定される。記録装置１０４に記録されているチラシの画像データと広告の画像データには、それぞれ想定する対象年齢が設定されているものとする。設定される対象年齢は、想定する年齢に幅がある場合は、その平均年齢が設定される。例えば、チラシＡが想定する対象年齢が３０歳であり、広告ＡＡに掲載される商品が想定する対象年齢が２５歳である場合には、チラシＡが想定する対象年齢と広告ＡＡに掲載される商品が想定する対象年齢の差は５歳と算出される。評価項目ｃの評価値は、算出された上記年齢差を１〜１００の数値に変換した値となる。この変換は、あらかじめ記録装置に記録されている変換テーブルを用いて行われるものとする。一例を挙げると、チラシＡが想定する対象年齢と広告ＡＡに掲載される商品が想定する対象年齢の差が５歳である場合は、評価項目ｃの評価値＝２０と算出される。
【００３８】
評価項目ｄとしては、チラシＡが想定するターゲット層の平均年収と広告ＡＡに掲載される商品が想定するターゲット層の平均年収の差が設定される。記録装置１０４に記録されているチラシの画像データと広告の画像データには、それぞれ想定するターゲット層の平均年収が設定されているものとする。例えば、チラシＡが想定するターゲット層の平均年収が６００万円であり、広告ＡＡに掲載される商品が想定するターゲット層の平均年収が５００万円である場合には、チラシＡが想定するターゲット層の平均年収と広告ＡＡに掲載される商品が想定するターゲット層の平均年収の差は１００万円と算出される。評価項目ｄの評価値は、算出された上記平均年収差を１〜１００の数値に変換した値となる。この変換は、あらかじめ記録装置に記録されている変換テーブルを用いて行われるものとする。一例を挙げると、チラシＡが想定するターゲット層の平均年収と広告ＡＡに掲載される商品が想定するターゲット層の平均年収の差が１００万円である場合は、評価項目ｄの評価値＝５０と算出される。
【００３９】
評価項目ｅとしては、チラシＡの配布予定地域と広告ＡＡの広告主が希望する広告対象地域の一致率が設定される。記録装置１０４に記録されているチラシの画像データと広告の画像データには、それぞれ対象地域が設定されているものとする。例えば、チラシＡの配布予定地域が東京都千代田区であり、広告ＡＡの広告主が希望する広告対象地域が東京都千代田区である場合には、チラシＡの配布予定地域と広告ＡＡの広告主が希望する広告対象地域の一致率は１００％と算出される。また、チラシＡの配布予定地域が東京都と神奈川県であり、広告ＡＡの広告主が希望する広告対象地域が東京都である場合には、東京都におけるチラシＡの配布部数を東京都と神奈川県におけるチラシＡの総配布部数で除して、チラシＡの配布予定地域と広告ＡＡの広告主が希望する広告対象地域の一致率が算出される。評価項目ｅの評価値は、算出された一致率を１〜１００の数値に変換した値となる。この変換は、あらかじめ記録装置に記録されている変換テーブルを用いて行われるものとする。一例を挙げると、チラシＡの配布予定地域と広告ＡＡの広告主が希望する広告対象地域の一致率が１００％である場合は、評価項目ｅの評価値＝１００と算出される。
【００４０】
評価項目ｆとしては、チラシＡが想定する対象性別と、広告ＡＡに掲載される商品が想定する対象性別の差が設定される。記録装置１０４に記録されているチラシの画像データと広告の画像データには、それぞれターゲットとして男女のどちらに比重を置くかを示す割合が設定されているものとする。例えば、チラシＡが想定する男女比として男性４０％、女性６０％が設定され、広告ＡＡに掲載される商品が想定する男女比として男性６０％、女性４０％が設定される。この場合、女性の割合に着目した場合、チラシＡが想定する女性の割合が６０％であり、広告ＡＡに掲載される商品が想定する女性の割合が４０％であるため、チラシＡが想定する対象性別と、広告ＡＡに掲載される商品が想定する対象性別の差は２０％と算出される。評価項目ｆの評価値は、算出された対象性別の差を１〜１００の数値に変換した値となる。この変換は、あらかじめ記録装置に記録されている変換テーブルを用いて行われるものとする。一例を挙げると、ラシＡが想定する対象性別と、広告ＡＡに掲載される商品が想定する対象性別の差は２０％である場合は、評価項目ｆの評価値＝２０と算出される。
【００４１】
制御装置１０３は、上記の評価項目ａ〜ｆに対して算出した値を次式（６）に代入して
チラシＡと広告ＡＡとの組に対する定量評価値を算出する。
チラシＡと広告ＡＡとの組に対する定量評価値＝（評価項目ａの評価値２＋評価項目ｂの評価値２＋評価項目ｃの評価値２＋評価項目ｄの評価値２＋評価項目ｅの評価値２＋評価項目ｆの評価値２）／１００２  ・・・（６）
【００４２】
制御装置１０３は、チラシＡと広告ＡＡとの組に対する定量評価値と同様に、チラシＡと広告ＢＢとの組に対する定量評価値、チラシＡと広告ＣＣとの組に対する定量評価値、チラシＡと広告ＤＤとの組に対する定量評価値を算出する。
【００４３】
また、制御装置１０３は、記録装置１０４に、チラシＢ、Ｃ、Ｄ等の他のチラシの画像データが記録されている場合には、上述したチラシＡの場合と同様に、チラシＢと広告ＡＡとの組に対する定量評価値、チラシＢと広告ＢＢとの組に対する定量評価値、チラシＢと広告ＣＣとの組に対する定量評価値、チラシＢと広告ＤＤとの組に対する定量評価値、チラシＣと広告ＡＡとの組に対する定量評価値、チラシＣと広告ＢＢとの組に対する定量評価値、チラシＣと広告ＣＣとの組に対する定量評価値、チラシＣと広告ＤＤとの組に対する定量評価値、チラシＤと広告ＡＡとの組に対する定量評価値、チラシＤと広告ＢＢとの組に対する定量評価値、チラシＤと広告ＣＣとの組に対する定量評価値、チラシＤと広告ＤＤとの組に対する定量評価値を算出する。
【００４４】
制御装置１０３は、各チラシと各広告との組について、式（５）で算出した定性評価値と式（６）で算出した定量評価値とを合計して、各チラシと各広告との組に対する広告選択のための評価値を算出する。例えば、チラシＡと広告ＡＡとの組に対する広告選択のための評価値は、次式（７）によって算出される。
チラシＡと広告ＡＡとの組に対する広告選択のための評価値＝チラシＡと広告ＡＡとの組に対する定性評価値＋チラシＡと広告ＡＡとの組に対する定量評価値  ・・・（７）
【００４５】
制御装置１０３は、チラシＡと広告ＢＢとの組、チラシＡと広告ＣＣとの組、チラシＡと広告ＤＤとの組のそれぞれについて、式（７）と同様の式を用いて、各チラシと各広告との組に対する広告選択のための評価値を算出する。そして、算出した広告選択のための評価値が最も大きいチラシと広告の組を特定し、特定した組の広告をチラシＡに掲載する広告として選択する。
【００４６】
制御装置１０３は、記録装置１０４に、チラシＢ、Ｃ、Ｄ等の他のチラシの画像データが記録されている場合には、上述したチラシＡの場合と同様に、チラシＢ、Ｃ、Ｄについても、広告選択のための評価値を算出して、チラシに掲載する広告を選択する。
【００４７】
具体的には、制御装置１０３は、チラシＢについて、チラシＢと広告ＡＡとの組、チラシＢと広告ＢＢとの組、チラシＢと広告ＣＣとの組、チラシＢと広告ＤＤとの組のそれぞれについて、式（７）と同様の式を用いて、各チラシと各広告との組に対する広告選択のための評価値を算出する。そして、算出した広告選択のための評価値が最も大きい組を特定し、特定した組の広告をチラシＢに掲載する広告として選択する。
【００４８】
制御装置１０３は、チラシＣについて、チラシＣと広告ＡＡとの組、チラシＣと広告ＢＢとの組、チラシＣと広告ＣＣとの組、チラシＣと広告ＤＤとの組のそれぞれについて、式（７）と同様の式を用いて、各チラシと各広告との組に対する広告選択のための評価値を算出する。そして、算出した広告選択のための評価値が最も大きい組を特定し、特定した組の広告をチラシＣに掲載する広告として選択する。
【００４９】
制御装置１０３は、チラシＤについて、チラシＤと広告ＡＡとの組、チラシＤと広告ＢＢとの組、チラシＤと広告ＣＣとの組、チラシＤと広告ＤＤとの組のそれぞれについて、式（７）と同様の式を用いて、各チラシと各広告との組に対する広告選択のための評価値を算出する。そして、算出した広告選択のための評価値が最も大きい組を特定し、特定した組の広告をチラシＤに掲載する広告として選択する。
【００５０】
以上の処理により、各チラシと各広告とのマッチ度合いを示す定性評価値と定量評価値とを用いて、各チラシに掲載する広告を選択するようにしたので、記録装置１０４に画像データが記録されている各チラシについて、記録装置１０４に画像データが記録されている広告データの中から、チラシに掲載することが好ましい広告を選択することができる。
【００５１】
図２は、本実施の形態における情報処理装置１００で実行される処理の流れを示すフローチャートである。図２に示す処理は、情報処理装置１００の操作者によってプログラムの実行が指示されると起動するプログラムとして、制御装置１０３によって実行される。なお、図２に示す処理においては、上述したチラシの画像データと広告の画像データは、あらかじめ記録装置１０４に記録されているものとする。
【００５２】
ステップＳ１０において、制御装置１０３は、上述したように、記録装置１０４から読み出したチラシの画像データを画像処理してチラシに掲載されている文字を認識し、特性文字列データベースを参照して、チラシに掲載されている文字列の中から、チラシの特性を示すチラシ特性文字列を抽出する。そして、制御装置１０３は、抽出したチラシ特性文字列を、チラシ特性文字列が抽出されたチラシを特定するための情報と関連付けて、記録装置１０４に記録する。その後、ステップＳ２０へ進む。
【００５３】
ステップＳ２０では、制御装置１０３は、記録装置１０４に記録されている商品データベースを参照して、チラシに掲載されている文字列の中から、商品名を抽出し、抽出した商品名の商品カテゴリを特定する。その後、ステップＳ３０へ進む。
【００５４】
ステップＳ３０では、制御装置１０３は、商品がメーカーにより製造されるものである場合には、記録装置１０４に記録されている商品データベースを参照して、メーカー名も特定する。その後、ステップＳ４０へ進む。
【００５５】
ステップＳ４０では、制御装置１０３は、上述した特性文字列データベースを参照して、広告に掲載されている文字列の中から、広告の特性を示す広告特性文字列を抽出する。その後、ステップＳ５０へ進む。
【００５６】
ステップＳ５０では、制御装置１０３は、上述したように、記録装置１０４にチラシ特性文字列情報が記録されているそれぞれのチラシと、記録装置１０４に広告特性文字列情報が記録されているそれぞれの広告がどの程度マッチするかを表す第一の評価値として、各チラシと各広告との組に対して定性評価値を算出する。その後、ステップＳ６０へ進む。
【００５７】
ステップＳ６０では、制御装置１０３は、上述したように、記録装置１０４にチラシ特性文字列情報が記録されているそれぞれのチラシと、記録装置１０４に広告特性文字列情報が記録されているそれぞれの広告がどの程度マッチするかを表す第二の評価値として、各チラシと各広告との組に対して定量評価値を算出する。その後、ステップＳ７０へ進む。
【００５８】
ステップＳ７０では、制御装置１０３は、式（７）に例示したように、各チラシと各広告との組に対する広告選択のための評価値を算出する。その後、ステップＳ８０へ進む。
【００５９】
ステップＳ８０では、制御装置１０３は、ステップＳ７０で算出した広告選択のための評価値が最も大きいチラシと広告の組を特定し、特定した組の広告をそのチラシに掲載する広告として選択する。その後、処理を終了する。
【００６０】
以上説明した本実施の形態によれば、以下のような作用効果を得ることができる。
（１）制御装置１０３は、チラシの画像データを画像処理して、チラシに掲載されているチラシ掲載文字を認識し、認識したチラシ掲載文字の中から、チラシの特性を表す文字列を抽出するようにした。また、広告の画像データを画像処理して、広告に掲載されている広告掲載文字を認識し、認識した広告掲載文字の中から、広告の特性を表す文字列を抽出するようにした。そして、制御装置１０３は、抽出したチラシ特性文字列と広告特性文字列とに基づいて、チラシに掲載する広告を選択して特定するようにした。これによって、チラシの特性を表すチラシ特性文字列と、広告の特性を表す広告特性文字列とに基づいて、チラシの内容にマッチする広告を選択することができる。さらに、チラシには、チラシの内容にマッチする広告を掲載することができるため、広告の宣伝効果を高めることができる。
【００６１】
（２）制御装置１０３は、記録装置１０４に記録されている特性文字列データベースを参照して、チラシ掲載文字の中から特性文字列データベースに登録されている文字列をチラシ特性文字列として抽出するようにした。これによって、特性文字列データベースを参照するだけで、容易にチラシ特性文字列を抽出することができる。
【００６２】
（３）制御装置１０３は、記録装置１０４に記録されている特性文字列データベースを参照して、広告掲載文字の中から特性文字列データベースに登録されている文字列を広告特性文字列として抽出するようにした。これによって、特性文字列データベースを参照するだけで、容易に広告特性文字列を抽出することができる。
【００６３】
（４）制御装置１０３は、各チラシ内から抽出したチラシ特性文字列を、各チラシごとに分類したチラシ特性文字列情報を記録装置１０４に記録しておき、チラシ特性文字列情報を参照して、各チラシ特性文字列ごとに、チラシ特性文字列情報に含まれる全チラシ数に対する、チラシ特性文字列が出現するチラシ数の割合を算出し、各広告特性文字列ごとに、チラシ特性文字列情報に含まれる全チラシ数に対する、広告特性文字列が出現するチラシ数の割合を算出し、各チラシ特性文字列と各広告特性文字列との組ごとに、チラシ特性文字列情報に含まれる全チラシ数に対する、チラシ特性文字列と広告特性文字列の組が出現する割合を算出し、算出した３つの割合に基づいて、式（１）〜（５）に示したように、チラシと広告とのマッチ度合いを表す第一の評価値である定性評価値を算出するようにした。これによって、チラシに掲載する広告を選択するための一つの指標となる定性評価値を算出することができる。
【００６４】
（５）制御装置１０３は、チラシと広告の組に対して、あらかじめ設定された評価項目ごとに評価値を算出し、算出した評価値に基づいて、チラシと広告とのマッチ度合いを表す第二の評価値、すなわち定量評価値を算出するようにした。これによって、チラシに掲載する広告を選択するための一つの指標となる定量評価値を算出することができる。また、定性評価値に加えて定量評価値も加味してチラシに掲載する広告を選択することができるため、チラシにマッチする広告の選択精度を高めることができる。
【００６５】
―変形例―
なお、上述した実施の形態の情報処理装置１００は、以下のように変形することもできる。
（１）上述した実施の形態では、制御装置１０３は、チラシに掲載されている文字を認識し、認識した文字からチラシ特性文字列を抽出する例について説明した。また、広告特性文字列についても、同様に、広告に掲載されている文字を認識し、認識した文字から広告特性文字列を抽出する例について説明した。しかしながら、制御装置１０３は、チラシや広告から文字を認識するに当たり、全ての文字を認識せずに、文字サイズが所定サイズ以上の文字や、最大サイズの文字のみを認識するようにしてもよい、これによって、チラシや広告に掲載されている文字のうち、チラシや広告の特性を示す可能性が高い文字のみを認識対象とすることができる。
【００６６】
（２）上述した実施の形態では、制御装置１０３は、定性評価値と定量評価値を加算して広告選択のための評価値を算出し、該広告選択のための評価値が最も大きいチラシと広告の組を特定することにより、チラシに掲載する広告を選択する例について説明した。この場合、制御装置１０３は、選択した広告の画像データを、掲載対象のチラシの画像データと結合した広告挿入チラシ画像データを生成するようにしてもよい。これにより、チラシにマッチする広告の画像データを挿入した配布用チラシのデータを自動的に作成することができる。
【００６７】
（３）上述した実施の形態では、制御装置１０３は、式（７）に示したように、定性評価値と定量評価値を加算して広告選択のための評価値を算出し、該広告選択のための評価値が最も大きいチラシと広告の組を特定することにより、チラシに掲載する広告を選択する例について説明した。しかしながら、制御装置１０３は、定性評価値と定量評価値のいずれかのみを算出し、算出した評価値が最も大きいチラシと広告の組を特定することにより、チラシに掲載する広告を選択するようにしてもよい。
【００６８】
（４）上述した実施の形態では、情報処理装置１００は、操作者が操作するための操作部材１０１を備えるが、操作者が通信回線を介して接続された端末から情報処理装置１００をリモート操作する場合には、必ずしも操作部材１０１は備える必要がない。
【００６９】
（５）上述した実施の形態では、紙媒体で配布されるチラシは、例えば新聞等への折り込みチラシである例について説明した。しかしながら、本発明は、街頭で配布されるチラシや、ポスティングによって投函されるチラシ等、他のチラシにも適用可能である。
【００７０】
なお、本発明の特徴的な機能を損なわない限り、本発明は、上述した実施の形態における構成に何ら限定されない。また、上述の実施の形態と複数の変形例を組み合わせた構成としてもよい。
【符号の説明】
【００７１】
１００  情報処理装置
１０１  操作部材
１０２  接続ＩＦ
１０３  制御装置
１０４  記録装置
【図１】
2016038885.tif 000003
【図２】
2016038885.tif 000004