(57)【要約】【課題】  適切にコンテンツに対するユーザの興味に係るタイミングを推定する。【解決手段】  興味タイミング推定装置１０は、ユーザの興味に係るタイミングの推定対象となるコンテンツ、及び当該推定対象以外のコンテンツの利用時刻を含む利用履歴を取得する利用履歴取得部１１と、取得された利用履歴から、時刻毎の推定対象以外のコンテンツに対する推定対象となるコンテンツの利用割合を算出する算出部１２と、算出された時刻毎の利用割合に基づいて、推定対象のコンテンツに対するユーザの興味に係るタイミングを推定する推定部１３とを備える。【選択図】  図１
2016110505.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの興味に係るタイミングの推定対象となるコンテンツ、及び当該推定対象以外のコンテンツの利用時刻を含む利用履歴を取得する利用履歴取得手段と、
前記利用履歴取得手段によって取得された利用履歴から、時刻毎の推定対象以外のコンテンツに対する推定対象となるコンテンツの利用割合を算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出された時刻毎の利用割合に基づいて、推定対象のコンテンツに対するユーザの興味に係るタイミングを推定する推定手段と、
を備える興味タイミング推定装置。
【請求項２】
前記利用履歴取得手段は、継続してコンテンツが利用された時間であるコンテンツの利用時間を示す情報を前記利用履歴として取得し、
前記算出手段は、時間帯毎のコンテンツの利用時間の割合を前記利用割合として算出する、請求項１に記載の興味タイミング推定装置。
【請求項３】
前記推定手段は、時刻毎の利用割合を、時刻を確率変数とする正規分布に当てはめることで前記タイミングを推定する、請求項１又は２に記載の興味タイミング推定装置。
【請求項４】
前記推定手段によって推定されたタイミングに基づくタイミングで、ユーザに対してコンテンツのレコメンドを行うレコメンド手段を更に備える請求項１〜３の何れか一項に記載の興味タイミング推定装置。
【請求項５】
興味タイミング推定装置の動作方法である興味タイミング推定方法であって、
ユーザの興味に係るタイミングの推定対象となるコンテンツ、及び当該推定対象以外のコンテンツの利用時刻を含む利用履歴を取得する利用履歴取得ステップと、
前記利用履歴取得ステップにおいて取得された利用履歴から、時刻毎の推定対象以外のコンテンツに対する推定対象となるコンテンツの利用割合を算出する算出ステップと、
前記算出ステップにおいて算出された時刻毎の利用割合に基づいて、推定対象のコンテンツに対するユーザの興味に係るタイミングを推定する推定ステップと、
を含む興味タイミング推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンテンツに対するユーザの興味に係るタイミングを推定する興味タイミング推定装置及び興味タイミング推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、スマートフォンやインターネットの視聴サービスの普及により、手軽に好きな動画や音楽の視聴等のコンテンツの利用ができるようになってきている。通常、コンテンツの利用は、ユーザがそのコンテンツに対して興味を持つタイミングで行われ、ユーザが興味を持たないタイミングでは行われない。従来から、ユーザへのコンテンツの提供において、ユーザのコンテンツの利用状況に基づいて、時間帯毎に周期的に変化するユーザの興味がある情報を生成して、当該情報に基づいてコンテンツの配信を行うことが提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０００−９９５２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、ユーザのコンテンツの利用回数が多くなる場合として、以下の２つの場合が考えられる。（１）コンテンツＡをユーザが本当に好きで繰り返し視聴を行い（ヘビーローテーションし）、結果としてコンテンツＡの再生回数、閲覧回数が増えた。（２）コンテンツを視聴するためのサービス全体のユーザの利用頻度が上がったため、それに応じてコンテンツＡの再生回数、閲覧回数が増えた。上記の２つの場合では、ユーザがコンテンツＡに興味を持っていると考えられるのは（２）の場合ではなく（１）の場合である。しかしながら、特許文献１に記載された従来の技術では、上記のように２つの場合の区別を行うことができなかった。
【０００５】
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、適切にコンテンツに対するユーザの興味に係るタイミングを推定することができる興味タイミング推定装置及び興味タイミング推定方法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】
【０００６】
上記の目的を達成するために、本発明に係る興味タイミング推定装置は、ユーザの興味に係るタイミングの推定対象となるコンテンツ、及び当該推定対象以外のコンテンツの利用時刻を含む利用履歴を取得する利用履歴取得手段と、利用履歴取得手段によって取得された利用履歴から、時刻毎の推定対象以外のコンテンツに対する推定対象となるコンテンツの利用割合を算出する算出手段と、算出手段によって算出された時刻毎の利用割合に基づいて、推定対象のコンテンツに対するユーザの興味に係るタイミングを推定する推定手段と、を備える。
【０００７】
本発明に係る興味タイミング推定装置では、推定対象以外のコンテンツに対する推定対象となるコンテンツの利用割合に基づいてタイミングが推定される。従って、例えば、コンテンツを利用するためのサービス全体のユーザの利用頻度が上がった場合であっても、適切にタイミングを推定することができる。
【０００８】
利用履歴取得手段は、継続してコンテンツが利用された時間であるコンテンツの利用時間を示す情報を利用履歴として取得し、算出手段は、時間帯毎のコンテンツの利用時間の割合を利用割合として算出する、こととしてもよい。この構成によれば、例えば、音楽や動画といった再生されて利用されるコンテンツに係るタイミングを更に適切に推定することができる。
【０００９】
推定手段は、時刻毎の利用割合を、時刻を確率変数とする正規分布に当てはめることでタイミングを推定する、こととしてもよい。この構成によれば、適切かつ確実にタイミングを推定することができる。
【００１０】
興味タイミング推定装置は、推定手段によって推定されたタイミングに基づくタイミングで、ユーザに対してコンテンツのレコメンドを行うレコメンド手段を更に備えることとしてもよい。この構成によれば、推定されたタイミングに基づいて、ユーザのコンテンツの利用促進を図ることができる。
【００１１】
ところで、本発明は、上記のように興味タイミング推定装置の発明として記述できる他に、以下のように興味タイミング推定方法の発明としても記述することができる。これはカテゴリが異なるだけで、実質的に同一の発明であり、同様の作用及び効果を奏する。
【００１２】
即ち、本発明に係る興味タイミング推定方法は、興味タイミング推定装置の動作方法である興味タイミング推定方法であって、ユーザの興味に係るタイミングの推定対象となるコンテンツ、及び当該推定対象以外のコンテンツの利用時刻を含む利用履歴を取得する利用履歴取得ステップと、利用履歴取得ステップにおいて取得された利用履歴から、時刻毎の推定対象以外のコンテンツに対する推定対象となるコンテンツの利用割合を算出する算出ステップと、算出ステップにおいて算出された時刻毎の利用割合に基づいて、推定対象のコンテンツに対するユーザの興味に係るタイミングを推定する推定ステップと、を含む。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、推定対象以外のコンテンツに対する推定対象となるコンテンツの利用割合に基づいてタイミングが推定されるため、例えば、コンテンツを利用するためのサービス全体のユーザの利用頻度が上がった場合であっても、適切にタイミングを推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施形態に係る興味タイミング推定装置の構成を示す図である。
【図２】興味タイミング推定装置においてタイミングの推定に用いられる情報を示すテーブルである。
【図３】利用履歴を概念的に示したグラフである。
【図４】時間帯毎の興味度を概念的に示したグラフである。
【図５】正規分布を用いた推定を説明するための図である。
【図６】本発明の実施形態に係る興味タイミング推定装置のハードウェア構成を示す図である。
【図７】本発明の実施形態に係る興味タイミング推定装置で実行される処理である興味タイミング推定方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面と共に本発明に係る興味タイミング推定装置及び興味タイミング推定方法の実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１６】
図１に本実施形態に係る興味タイミング推定装置１０を示す。興味タイミング推定装置１０は、コンテンツに対するユーザの興味に係るタイミングを推定する装置である。コンテンツに対するユーザの興味に係るタイミングは、詳細には後述するように、例えば、ユーザがコンテンツに興味を持つタイミングである。コンテンツは、通信端末２０において利用され、通信端末２０のユーザによって視聴等がなされる。具体的には、コンテンツは、音楽（音楽ストリーミング）等の電子データである。また、コンテンツは、音楽以外でも、本、動画、表示される情報等の電子データであってもよい。コンテンツは、例えば、図示しないコンテンツ配信サービスのサーバから通信端末２０に送信される。
【００１７】
タイミングの推定は、コンテンツ毎、あるいはコンテンツのジャンル（コンテンツの集合）毎に行われる。コンテンツのジャンルは、例えば、コンテンツの内容に応じて、コンテンツ配信サービスの提供者によって予め設定される。例えば、コンテンツが音楽である場合には、ジャンルは、ポップ、クラシックといったものである。また、アーティスト等、その他の観点によってジャンル分けがなされてもよい。
【００１８】
興味タイミング推定装置１０によって推定されたタイミング（例えば、ユーザがいつコンテンツに興味を持つか）は、後述するようにユーザに対するコンテンツのレコメンドに利用される。興味タイミング推定装置１０の機能は、上記のコンテンツ配信サービスの一つの機能であってもよい。即ち、興味タイミング推定装置１０は、コンテンツ配信サービスを構成する装置（サーバ）の一つであってもよい。その場合、興味タイミング推定装置１０は、コンテンツ配信サービスの提供者によって提供される。また、興味タイミング推定装置１０は、コンテンツの利用が行われる通信端末２０自体であってもよい。即ち、通信端末２０が、興味タイミング推定装置１０としての機能を備えていてもよい。
【００１９】
通信端末２０は、コンテンツを利用するための装置である。通信端末２０は、ユーザによって用いられる。具体的には、通信端末は、携帯電話機やスマートフォン、無線通信カードを備えたＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等に相当する。通信端末２０は、例えば、移動体通信等の無線によるデータ通信機能を有しており、当該データ通信機能によってコンテンツ配信サービスのサーバからコンテンツの取得を行う。
【００２０】
通信端末２０は、コンテンツを利用するための機能を有している。例えば、コンテンツが音楽の電子データであった場合、当該電子データを再生して音声出力する機能である。また、コンテンツが動画等の電子データであり、表示が必要なものであった場合、当該電子データを表示する機能である。
【００２１】
通信端末２０は、移動体通信等によって興味タイミング推定装置１０との間で情報の送受信を行うことができる。また、通信端末２０は、自端末におけるコンテンツの利用履歴（視聴ログ）を記憶し、記憶した利用履歴を興味タイミング推定装置１０に送信する。コンテンツの利用履歴には、利用された（例えば、音楽であれば再生された）コンテンツを特定する情報（例えば、コンテンツＩＤ）及びコンテンツの利用時刻である日時（例えば、音楽であれば再生を開始した時刻）が互いに対応付けられて含まれる。
【００２２】
また、コンテンツが、音楽等の時間的に継続して利用されるものであった場合、コンテンツの利用履歴に、継続してコンテンツが利用された時間であるコンテンツの利用時間（例えば、コンテンツが再生中であった時間である再生時間）を示す情報が含まれていてもよい。例えば、コンテンツの利用時間を示す情報は、分単位の情報である。また、利用されたコンテンツの分類であるジャンルが、通信端末２０側で把握できる場合には、コンテンツの利用履歴に、当該ジャンルを示す情報が含まれていてもよい。通信端末２０は、例えば、コンテンツを受信する際に併せて当該ジャンルを示す情報を受信することでコンテンツのジャンルを把握する。コンテンツの利用履歴に含まれる、コンテンツの利用時間及びジャンルを示す情報は、当該コンテンツのコンテンツＩＤに対応付けられる。
【００２３】
通信端末２０から興味タイミング推定装置１０へのコンテンツの利用履歴の送信は、コンテンツの利用毎に行われてもよいし、予め設定された一定時間毎（例えば、１時間毎又は１日毎）に行われてもよい。
【００２４】
引き続いて、本実施形態に係る興味タイミング推定装置１０の機能を説明する。図１に示すように、興味タイミング推定装置１０は、利用履歴取得部１１と、算出部１２と、推定部１３と、レコメンド部１４とを備えて構成される。
【００２５】
利用履歴取得部１１は、コンテンツの利用時刻を含む利用履歴を取得する利用履歴取得手段である。利用履歴取得部１１によって取得される利用履歴には、ユーザの興味に係るタイミングの推定対象となるコンテンツに係るものと、当該推定対象以外のコンテンツに係るものとの両方が含まれる。例えば、通信端末２０での、コンテンツ配信サービスによって配信されたコンテンツ全ての利用履歴を取得することで上記の両方を取得することができる。具体的には、利用履歴取得部１１は、通信端末２０から送信された利用履歴を示す情報を受信することで利用履歴を取得する。上述したように利用履歴には、コンテンツＩＤ、コンテンツの利用時刻である日時、コンテンツの利用時間及びコンテンツのジャンルが互いに対応付けられて含まれる。
【００２６】
利用履歴取得部１１は、取得した情報を、興味タイミング推定装置１０が備える図２（ａ）に示すユーザの視聴ログテーブルに記憶させる。本実施形態では、利用履歴のうちコンテンツの１回の利用に相当する各情報を時間帯毎に区分けして用いる。時間帯の長さは一律であり、例えば、１０分とされる。
【００２７】
この区分けには、興味タイミング推定装置１０が備える図２（ｂ）に示すサンプリング時間参照テーブルに記憶された情報が用いられる。図２（ｂ）に示すようにサンプリング時間参照テーブルには、時間帯を特定する情報である時間ＩＤ、時間帯の開始時間を示す情報、及び時間帯の終了時間を示す情報が対応付けられて格納されている。これらの情報は、興味タイミング推定装置１０の管理者等によって予めサンプリング時間参照テーブルに入力されている。
【００２８】
利用履歴取得部１１は、サンプリング時間参照テーブルを参照して、取得した利用履歴の各情報の日時が何れの時間帯に含まれるか判断する。利用履歴取得部１１は、取得した利用履歴の各情報の日時が含まれる時間帯を特定する時間ＩＤを利用履歴の当該情報に対応付け、図２（ａ）に示すユーザの視聴ログテーブルに記憶させる。ユーザの視聴ログテーブルには、日付（Date）、時間（Time）、時間ＩＤ（TimeID）、コンテンツＩＤ（ContentsID）、ジャンル及び利用時間（Period）の各情報が互いに対応付けられて格納される。
【００２９】
日付、時間は、利用履歴に含まれるコンテンツの利用時刻を示す情報が、日と（１日の中の）時間とにそれぞれに分けられたものである。時間ＩＤは、サンプリング時間参照テーブルが参照されて特定された時間帯を示すものである。コンテンツＩＤ、ジャンル及び利用時間は、利用履歴に含まれるそれぞれの情報である。なお、ジャンルを示す情報については、必ずしも通信端末２０から送信される必要はなく、興味タイミング推定装置１０側（例えば、利用履歴取得部１１）で取得することとしてもよい。例えば、コンテンツＩＤとジャンルとの対応を示す情報を予め興味タイミング推定装置１０に記憶させておき、利用履歴に含まれるコンテンツＩＤからジャンルを特定してもよい。また、ジャンル毎のタイミングを行わない場合には、ジャンルを示す情報は必要ない。
【００３０】
図３に、利用履歴を概念的に示したグラフを示す。図３の横軸は時間軸であり、ハッチングで示される部分が、時刻ｘ０から時刻ｘ１までの時間帯（例えば、Ｘ０で示される時間帯）においてユーザがコンテンツを利用している時間を示している。例えば、図３の部分ｂ，ｄが、タイミングの推定対象となるコンテンツＡをユーザが利用している時間を示しており、部分ａ，ｃが、コンテンツＡ以外のコンテンツをユーザが利用している時間を示している。
【００３１】
なお、利用履歴を示す情報の取得は、必ずしも通信端末２０から送信された情報を受信することで行われる必要はない。例えば、コンテンツ配信サービスにおいてユーザの利用履歴を示す情報を保持している場合には、コンテンツ配信サービスから取得することとしてもよい。
【００３２】
算出部１２は、利用履歴取得部１１によって取得されて図２（ａ）に示すユーザの視聴ログテーブルに格納された利用履歴を示す情報から、時刻毎の推定対象以外のコンテンツに対する推定対象となるコンテンツの利用割合を算出する算出手段である。本実施形態のように、コンテンツが、音楽等の時間的に継続して利用されるものであった場合、算出部１２は、時間帯毎のコンテンツの利用時間の割合を利用割合として算出する。算出された時間帯毎の利用割合は、当該時間帯毎の推定対象となるコンテンツ又はジャンルに対するユーザの興味度となる。
【００３３】
算出部１２は、興味度の算出の際、図２（ａ）に示すユーザの視聴ログテーブルに格納された利用履歴を取得する。なお、取得対象となる利用履歴は、全ての利用履歴の情報であってもよいし、一部の利用履歴の情報であってもよい。例えば、算出部１２は、興味度の算出のタイミングから、予め定められた一定の時間だけ遡った時間での利用履歴だけを取得することとしてもよい。
【００３４】
算出部１２は、取得した利用履歴に含まれる情報を、タイミングの推定対象となるコンテンツに係るものと、推定対象以外のコンテンツに係るものに区分する。タイミングの推定対象となるコンテンツ又はジャンルは、予め設定されており、算出部１２に記憶されている。算出部１２は、利用履歴のコンテンツＩＤ又はジャンルの情報を参照することで上記の区分を行う。なお、タイミングの推定対象となるコンテンツ又はジャンルは、複数のものが設定されていてもよい。その場合、タイミングの推定対象となるコンテンツ又はジャンル毎にタイミングの推定処理を行う。
【００３５】
算出部１２は、時間帯を示す時間ＩＤ毎に利用割合を算出する。算出部１２は、タイミングの推定対象となるコンテンツの利用時間の総和と、推定対象以外のコンテンツの利用時間の総和とをそれぞれ算出する。算出部１２は、算出したそれぞれの総和の比を取る、例えば、タイミングの推定対象となるコンテンツの利用時間の総和を、推定対象以外のコンテンツの利用時間の総和で割ることで興味度を算出する。なお、分母となる推定対象以外のコンテンツの利用時間の総和がゼロとなる場合、上記の数値を算出することができない。それを避けるため、上記の算出の際には、推定対象以外のコンテンツの利用時間の総和にはパラメータ（例えば、１といった正の数値）を加える。
【００３６】
例えば、図３に示す利用履歴の場合、時刻ｘ０から時刻ｘ１までの時間帯での興味度Ｆ（ｘ０，ｘ１）は、以下の式によって算出される。
Ｆ（ｘ０，ｘ１）＝Ｆ（ｔｃ，ｔ−ｃ）＝Σｔｃ／Σｔ−ｃ＝（ｂ＋ｄ）／（ａ＋ｃ＋１）
ここで、ｔｃはタイミングの推定対象となる各コンテンツの利用時間、ｔ−ｃは推定対象以外の各コンテンツの利用時間を示す。なお、上記の式の分母“ａ＋ｃ＋１”において１を追加しているのは、推定対象以外のコンテンツの利用時間が全くないとき、分母が０になり、計算不能に陥ることを避けるためである。１は必ずしも１である必要はなく、１以外の値でもよい。また、１を足す以外の方法として、分母が０となる場合には例外処理として、Ｆ（ｘ０，ｘ１）を予め設定した一定値としてもよい。算出部１２は、上記の興味度の算出を、予め設定された期間（例えば、ｘ０〜ｘＥｎｄ）に含まれる全ての時間帯に対して行う。
【００３７】
図４に、算出部１２によって算出された時間帯毎の興味度を概念的に示す棒グラフを示す。図４のグラフの横軸は時間軸であり、縦軸は興味度の軸である。図４の棒グラフの一つの棒が、１つの時間帯の興味度に相当する。算出部１２は、算出した時間帯毎の推定対象となるコンテンツ又はジャンルに対するユーザの興味度を示す情報（図４の棒グラフに相当する情報）を推定部１３に出力する。
【００３８】
推定部１３は、算出部１２によって算出された時間帯毎の興味度に基づいて、推定対象のコンテンツ又はジャンルに対するユーザの興味に係るタイミングを推定する推定手段である。例えば、推定部１３は、当該タイミングとして、コンテンツ又はジャンルに対してユーザが興味を持っている時間帯、及びユーザが興味を持っていない時間帯（ユーザが興味を持っている時間帯ではない時間帯）を推定する。あるいは、推定部１３は、当該タイミングとして、コンテンツ又はジャンルに対するユーザの興味が極大になるタイミングである興味度Ｍａｘのタイミング、及びコンテンツ又はジャンルに対してユーザが飽きたタイミング（コンテンツ又はジャンルに対する興味が無くなったタイミング、即ち、ユーザが興味を持っている時間帯の終了時）を推定する。
【００３９】
例えば、推定部１３は、時間帯毎の興味度を、時刻を確率変数とする正規分布（ガウス分布）に当てはめることで上記のタイミングを推定する。具体的には、推定部１３は、興味度の時系列の分布（例えば、図４の棒グラフに示すような分布）に対して、従来技術である機械学習の分野でのガウス混合分布モデルの手法を用いて正規分布を当てはめる。ガウス混合分布モデルは、具体的には、既存のパッケージプログラム（例えば、Ｐｙｔｈｏｎの機械学習ライブラリ）を用いることで実現することができる。ガウス混合分布モデルの手法では、データの中で何個の正規分布が隠れているかを自動で推定可能である。
【００４０】
推定部１３による正規分布のあてはめにより、例えば、図４のグラフに示す曲線Ｃが得られる。図４のグラフの例では、２つの正規分布が含まれていることが推定される。また、各正規分布についてパラメータ（平均、分散）を得ることができる。図５に示すように、パラメータとして得られる平均μは、正規分布の確率密度関数値（本実施形態では興味度に相当）が最も大きくなる点である。そこで、推定部１３は、平均μに対応する時刻（タイミング）を興味度Ｍａｘのタイミングと推定してもよい。
【００４１】
また、図５に示すように、推定部１３は、正規分布のあてはめにより得られる、正規分布の９５％信頼区間に対応する時間帯をユーザが興味を持っている時間帯、正規分布の９５％信頼区間外に対応する時間帯（図５のハッチングを入れた部分）をユーザが興味を持っていない時間帯（コンテンツを聞き飽きた）と推定してもよい。
【００４２】
推定部１３は、推定したタイミングを示す情報をレコメンド部１４に出力する。なお、算出部１２による興味度の算出、及び推定部１３によるタイミングの推定は、予め設定されたタイミングで行われる。例えば、一定時間毎に行われる。具体的には、１日のうち予め設定された時刻（例えば、０時）に、前日までのデータに基づいて、興味度の算出、及びタイミングの推定を行うようにしてもよい。また、複数のユーザによってコンテンツの利用が行われる場合には、興味度の算出、及びタイミングの推定は、ユーザ毎に行われる。
【００４３】
レコメンド部１４は、推定部１３によって推定されたタイミングに基づくタイミングで、ユーザに対してコンテンツのレコメンドを行うレコメンド手段である。例えば、レコメンド部１４は、レコメンドとして、通信端末２０に対して、利用を勧めるコンテンツを示す情報（レコメンドリスト）を送信する。推定対象がコンテンツである場合には、利用を勧めるコンテンツは、推定対象のコンテンツ、又は当該コンテンツと同一のジャンルに含まれると共に予め設定されたコンテンツである。推定対象がジャンルである場合には、利用を勧めるコンテンツは、当該ジャンルに含まれると共に予め設定されたコンテンツである。
【００４４】
レコメンド部１４は、以下のようなタイミングで上記のレコメンドに係る情報を送信する。例えば、レコメンド部１４は、推定部１３によって複数の興味度Ｍａｘのタイミングが推定された場合、隣り合う興味度Ｍａｘタイミングの時間間隔（興味度Ｍａｘのタイミングの時間間隔）を算出する。複数の時間間隔が算出された場合には、レコメンド部１４は、それらの平均の時間間隔を算出する。レコメンド部１４は、推定部１３によって推定された興味度Ｍａｘタイミングのうち、現時点から最も近い興味度Ｍａｘタイミングに、上記のようにして得られた時間間隔を加えたタイミングを次の興味度Ｍａｘタイミングと推定する。レコメンド部１４は、推定した次の興味度Ｍａｘタイミング、又は次の興味度Ｍａｘタイミングから予め設定された時間遡ったタイミングでレコメンドを行う。
【００４５】
あるいは、レコメンド部１４は、上記の興味度Ｍａｘタイミングの時間間隔と同様にユーザが興味を持っていない時間帯の長さを算出する。レコメンド部１４は、推定部１３によって推定されたユーザが興味を持っている時間帯のうち、現時点から最も近い時間帯の終了時刻（ユーザがコンテンツに飽きたタイミング）に、ユーザが興味を持っていない時間帯の長さを加えたタイミングを次にユーザが興味を持つタイミングと推定する。レコメンド部１４は、推定した次にユーザが興味を持つタイミングでレコメンドを行う。
【００４６】
また、レコメンド部１４は、タイミングの推定対象となったユーザに対して上記のようにレコメンドを行ってもよいし、推定されたタイミングに基づいて、タイミングの推定対象となった以外のユーザに対してレコメンドを行ってもよい。タイミングの推定対象となった以外のユーザに対してレコメンドを行う場合、従来の協調フィルタリングの技術等を用いることができる。以上が、興味タイミング推定装置１０の機能である。
【００４７】
図６に本実施形態に係る興味タイミング推定装置１０のハードウェア構成を示す。図６に示すように興味タイミング推定装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、主記憶装置であるＲＡＭ（RandomAccess Memory）１０２及びＲＯＭ（Read Only Memory）１０３、通信を行うための通信モジュール１０４、並びにハードディスク等の補助記憶装置１０５等のハードウェアを備えるコンピュータとして構成される。これらの構成要素がプログラム等により動作することにより、上述した興味タイミング推定装置１０の機能が発揮される。以上が、本実施形態に係る興味タイミング推定装置１０の構成である。
【００４８】
引き続いて、図７のフローチャートを用いて、本実施形態に係る興味タイミング推定装置１０で実行される処理（興味タイミング推定装置１０の動作方法）である興味タイミング推定方法を説明する。
【００４９】
本処理では、まず、利用履歴取得部１１によって、コンテンツの利用履歴が取得される（Ｓ０１、利用履歴取得ステップ）。利用履歴の取得は、例えば、通信端末２０から送信された利用履歴を受信することで行われる。取得された情報は、興味タイミング推定装置１０が備える図２（ａ）に示すユーザの視聴ログテーブルに記憶される。
【００５０】
続いて、算出部１２によって、ユーザの視聴ログテーブルに格納された利用履歴から、時間帯毎の推定対象以外のコンテンツに対する推定対象となるコンテンツの利用割合である興味度が算出される（Ｓ０２、算出ステップ）。算出された時間帯毎の興味度を示す情報は、算出部１２から推定部１３に出力される。
【００５１】
続いて、推定部１３によって、興味度の時系列の分布に対して、正規分布が当てはめられる（Ｓ０３、推定ステップ）。続いて、推定部１３によって、当てはめられた正規分布から、推定対象のコンテンツ又はジャンルに対するユーザの興味に係るタイミングが推定される（Ｓ０４、推定ステップ）。推定されたタイミングを示す情報は、推定部１３からレコメンド部１４に出力される。
【００５２】
続いて、レコメンド部１４によって、推定部１３によって推定されたタイミングに基づくタイミングで、ユーザに対してコンテンツのレコメンドが行われる（Ｓ０５、レコメンドステップ）。以上が、本実施形態に係る興味タイミング推定装置１０で実行される処理である。
【００５３】
上述したように本実施形態に係る興味タイミング推定装置１０では、推定対象以外のコンテンツに対する推定対象となるコンテンツの利用割合に基づいてタイミングが推定される。従って、本実施形態によれば、例えば、上述した（１）の場合、（２）の場合を区別することができ、当該区別に基づいてタイミングを推定することができる。即ち、コンテンツを利用するためのサービス全体のユーザの利用頻度が上がった場合であっても、適切にタイミングを推定することができる。
【００５４】
なお、利用割合である興味度の算出は、必ずしも上述した例に限られない。本実施形態のように推定対象のコンテンツの利用時間を含まない推定対象以外のコンテンツの利用時間に対する利用割合を算出してもよいし（興味度の算出式の分母に推定対象のコンテンツの利用時間を含まない）、推定対象のコンテンツの利用時間を加えた推定対象以外のコンテンツの利用時間に対する利用割合を算出してもよい（興味度の算出式の分母に推定対象のコンテンツの利用時間を含む）。
【００５５】
また、本実施形態のように、再生時間のようなコンテンツの利用時間に基づいてタイミングが推定されてもよい。この構成によれば、例えば、音楽や動画といった再生されて利用されるコンテンツに係るタイミングを更に適切に推定することができる。但し、継続されて利用された利用時間が必ずしも重要でないコンテンツについては、必ずしもコンテンツの利用時間に基づいてタイミングが推定されなくてもよい。この場合、例えば、コンテンツの利用回数から利用割合が算出されて、タイミングが推定されてもよい。
【００５６】
また、本実施形態のように、正規分布のあてはめを用いてタイミングの推定を行うこととしてもよい。本発明者は、ユーザのコンテンツへの興味の時間的変化が、時刻を確率変数とする正規分布で適切に推定を行えることを見出した。この構成によれば、適切かつ確実にタイミングを推定することができる。但し、必ずしも正規分布のあてはめを用いてタイミングの推定を行う必要はなく、利用割合からタイミングの推定を行えるものであればどのような手法を用いてもよい。
【００５７】
また、本実施形態のように、推定したタイミングからコンテンツのレコメンドを行うこととしてもよい。この構成によれば、推定されたタイミングに基づいて、ユーザのコンテンツの利用促進を図ることができる。但し、コンテンツのレコメンドは、必ずしも本実施形態に係る興味タイミング推定装置１０によって行われる必要はなく、別の主体によって行われてもよい。その場合、興味タイミング推定装置１０は、レコメンド部１４を備えている必要はなく、推定部１３は、推定したタイミングを示す情報を他の装置等に出力する。
【符号の説明】
【００５８】
１０…興味タイミング推定装置、１１…利用履歴取得部、１２…算出部、１３…推定部、１４…レコメンド部、１０１…ＣＰＵ、１０２…ＲＡＭ、１０３…ＲＯＭ、１０４…通信モジュール、１０５…補助記憶装置、２０…通信端末。
【図１】
2016110505.tif 000003
【図２】
2016110505.tif 000004
【図３】
2016110505.tif 000005
【図４】
2016110505.tif 000006
【図５】
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【図６】
2016110505.tif 000008
【図７】
2016110505.tif 000009