(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
放送媒体で放送された複数の放送情報それぞれに対する受信者からの接触の度合いを示す放送接触情報を記憶する記憶部と、
第１統計値、第２統計値、及び第３統計値のうち少なくとも２つ以上の統計値を計算する計算部と、
前記少なくとも２つ以上の統計値に基づいて、放送予定の放送情報に対する受信者からの接触の度合いを示す予測接触情報を求める予測部とを備え、
前記第１統計値は、前記放送媒体で放送された複数の放送情報のうち、前記放送予定の放送情報が放送される放送予定日の直近の複数の日に放送された複数の放送情報それぞれの放送接触情報の移動平均を表し、
前記第２統計値は、前記放送媒体で放送された複数の放送情報のうち、前記放送予定日と同じ曜日に対応する、前記放送予定日の直近の複数の日に放送された複数の放送情報それぞれの放送接触情報の移動平均を表し、
前記第３統計値は、前記放送媒体で放送された複数の放送情報のうち、前記放送予定日と同じ曜日に対応する、前記放送予定日の直近の複数の日において同時間帯に放送された複数の放送情報それぞれの放送接触情報の移動平均を表すことを特徴とする予測装置。
【請求項２】
前記放送媒体で放送された複数の放送情報及び前記放送予定の放送情報は、複数の放送番組カテゴリのうち所定カテゴリに属する放送番組であり、前記放送媒体で放送された複数の放送情報及び前記放送予定の放送情報各々の番組記述情報は、所定キーワード又は前記所定キーワードの同義語を含むことを特徴とする請求項１記載の予測装置。
【請求項３】
前記第１統計値、前記第２統計値、及び前記第３統計値各々は、前記複数の日に放送された複数の放送情報それぞれの放送接触情報の加重移動平均であり、前記加重移動平均の重みは、放送日が遅い放送情報ほど大きくなることを特徴とする請求項１又は２記載の予測装置。
【請求項４】
前記予測部は、学習対象の放送接触情報に対する機械学習により生成された予測モデルを用いて、前記予測接触情報を求めることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の予測装置。
【請求項５】
コンピュータが、
放送媒体で放送された複数の放送情報それぞれに対する受信者からの接触の度合いを示す放送接触情報に基づいて、第１統計値、第２統計値、及び第３統計値のうち少なくとも２つ以上の統計値を計算し、
前記少なくとも２つ以上の統計値に基づいて、放送予定の放送情報に対する受信者からの接触の度合いを示す予測接触情報を求め、
前記第１統計値は、前記放送媒体で放送された複数の放送情報のうち、前記放送予定の放送情報が放送される放送予定日の直近の複数の日に放送された複数の放送情報それぞれの放送接触情報の移動平均を表し、
前記第２統計値は、前記放送媒体で放送された複数の放送情報のうち、前記放送予定日と同じ曜日に対応する、前記放送予定日の直近の複数の日に放送された複数の放送情報それぞれの放送接触情報の移動平均を表し、
前記第３統計値は、前記放送媒体で放送された複数の放送情報のうち、前記放送予定日と同じ曜日に対応する、前記放送予定日の直近の複数の日において同時間帯に放送された複数の放送情報それぞれの放送接触情報の移動平均を表すことを特徴とする予測方法。
【請求項６】
前記放送媒体で放送された複数の放送情報及び前記放送予定の放送情報は、複数の放送番組カテゴリのうち所定カテゴリに属する放送番組であり、前記放送媒体で放送された複数の放送情報及び前記放送予定の放送情報各々の番組記述情報は、所定キーワード又は前記所定キーワードの同義語を含むことを特徴とする請求項５記載の予測方法。
【請求項７】
コンピュータのための予測プログラムであって、
前記予測プログラムは、
放送媒体で放送された複数の放送情報それぞれに対する受信者からの接触の度合いを示す放送接触情報に基づいて、第１統計値、第２統計値、及び第３統計値のうち少なくとも２つ以上の統計値を計算し、
前記少なくとも２つ以上の統計値に基づいて、放送予定の放送情報に対する受信者からの接触の度合いを示す予測接触情報を求める、
処理を前記コンピュータに実行させ、
前記第１統計値は、前記放送媒体で放送された複数の放送情報のうち、前記放送予定の放送情報が放送される放送予定日の直近の複数の日に放送された複数の放送情報それぞれの放送接触情報の移動平均を表し、
前記第２統計値は、前記放送媒体で放送された複数の放送情報のうち、前記放送予定日と同じ曜日に対応する、前記放送予定日の直近の複数の日に放送された複数の放送情報それぞれの放送接触情報の移動平均を表し、
前記第３統計値は、前記放送媒体で放送された複数の放送情報のうち、前記放送予定日と同じ曜日に対応する、前記放送予定日の直近の複数の日において同時間帯に放送された複数の放送情報それぞれの放送接触情報の移動平均を表すことを特徴とする予測プログラム。
【請求項８】
前記放送媒体で放送された複数の放送情報及び前記放送予定の放送情報は、複数の放送番組カテゴリのうち所定カテゴリに属する放送番組であり、前記放送媒体で放送された複数の放送情報及び前記放送予定の放送情報各々の番組記述情報は、所定キーワード又は前記所定キーワードの同義語を含むことを特徴とする請求項７記載の予測プログラム。
【請求項９】
祝日を含むカレンダー情報と、放送媒体で放送された複数の放送情報それぞれに対する受信者からの接触の度合いを示す放送接触情報とを記憶する記憶部と、
前記放送媒体で放送された複数の放送情報それぞれの放送接触情報から、前記祝日に放送された放送情報の放送接触情報を除外し、残りの放送接触情報に基づいて、第１統計値、第２統計値、及び第３統計値のうち少なくとも２つ以上の統計値を計算する計算部と、
前記少なくとも２つ以上の統計値に基づいて、放送予定の放送情報に対する受信者からの接触の度合いを示す予測接触情報を求める予測部とを備え、
前記第１統計値は、前記残りの放送接触情報に対応する放送情報のうち、前記放送予定の放送情報が放送される放送予定日の直近の複数の日に放送された複数の放送情報それぞれの放送接触情報の移動平均を表し、
前記第２統計値は、前記残りの放送接触情報に対応する放送情報のうち、前記放送予定日と同じ曜日に対応する、前記放送予定日の直近の複数の日に放送された複数の放送情報それぞれの放送接触情報の移動平均を表し、
前記第３統計値は、前記残りの放送接触情報に対応する放送情報のうち、前記放送予定日と同じ曜日に対応する、前記放送予定日の直近の複数の日において同時間帯に放送された複数の放送情報それぞれの放送接触情報の移動平均を表すことを特徴とする予測装置。
【請求項１０】
前記放送媒体で放送された複数の放送情報及び前記放送予定の放送情報は、複数の放送番組カテゴリのうち所定カテゴリに属する放送番組であり、前記放送媒体で放送された複数の放送情報及び前記放送予定の放送情報各々の番組記述情報は、所定キーワード又は前記所定キーワードの同義語を含むことを特徴とする請求項９記載の予測装置。
【請求項１１】
前記第１統計値、前記第２統計値、及び前記第３統計値各々は、前記複数の日に放送された複数の放送接触情報の単純移動平均又は加重移動平均であり、前記加重移動平均の重みは、放送日が遅い放送情報ほど大きくなることを特徴とする請求項９又は１０記載の予測装置。
【請求項１２】
前記予測部は、学習対象の放送接触情報に対する機械学習により生成された予測モデルを用いて、前記予測接触情報を求めることを特徴とする請求項９乃至１１のいずれか１項に記載の予測装置。
【請求項１３】
コンピュータが、
放送媒体で放送された複数の放送情報それぞれに対する受信者からの接触の度合いを示す放送接触情報から、カレンダー情報が示す祝日に放送された放送情報の放送接触情報を除外し、
残りの放送接触情報に基づいて、第１統計値、第２統計値、及び第３統計値のうち少なくとも２つ以上の統計値を計算し、
前記少なくとも２つ以上の統計値に基づいて、放送予定の放送情報に対する受信者からの接触の度合いを示す予測接触情報を求め、
前記第１統計値は、前記残りの放送接触情報に対応する放送情報のうち、前記放送予定の放送情報が放送される放送予定日の直近の複数の日に放送された複数の放送情報それぞれの放送接触情報の移動平均を表し、
前記第２統計値は、前記残りの放送接触情報に対応する放送情報のうち、前記放送予定日と同じ曜日に対応する、前記放送予定日の直近の複数の日に放送された複数の放送情報それぞれの放送接触情報の移動平均を表し、
前記第３統計値は、前記残りの放送接触情報に対応する放送情報のうち、前記放送予定日と同じ曜日に対応する、前記放送予定日の直近の複数の日において同時間帯に放送された複数の放送情報それぞれの放送接触情報の移動平均を表すことを特徴とする予測方法。
【請求項１４】
前記放送媒体で放送された複数の放送情報及び前記放送予定の放送情報は、複数の放送番組カテゴリのうち所定カテゴリに属する放送番組であり、前記放送媒体で放送された複数の放送情報及び前記放送予定の放送情報各々の番組記述情報は、所定キーワード又は前記所定キーワードの同義語を含むことを特徴とする請求項１３記載の予測方法。
【請求項１５】
コンピュータのための予測プログラムであって、
前記予測プログラムは、
放送媒体で放送された複数の放送情報それぞれに対する受信者からの接触の度合いを示す放送接触情報から、カレンダー情報が示す祝日に放送された放送情報の放送接触情報を除外し、
残りの放送接触情報に基づいて、第１統計値、第２統計値、及び第３統計値のうち少なくとも２つ以上の統計値を計算し、
前記少なくとも２つ以上の統計値に基づいて、放送予定の放送情報に対する受信者からの接触の度合いを示す予測接触情報を求める、
処理を前記コンピュータに実行させ、
前記第１統計値は、前記残りの放送接触情報に対応する放送情報のうち、前記放送予定の放送情報が放送される放送予定日の直近の複数の日に放送された複数の放送情報それぞれの放送接触情報の移動平均を表し、
前記第２統計値は、前記残りの放送接触情報に対応する放送情報のうち、前記放送予定日と同じ曜日に対応する、前記放送予定日の直近の複数の日に放送された複数の放送情報それぞれの放送接触情報の移動平均を表し、
前記第３統計値は、前記残りの放送接触情報に対応する放送情報のうち、前記放送予定日と同じ曜日に対応する、前記放送予定日の直近の複数の日において同時間帯に放送された複数の放送情報それぞれの放送接触情報の移動平均を表すことを特徴とする予測プログラム。
【請求項１６】
前記放送媒体で放送された複数の放送情報及び前記放送予定の放送情報は、複数の放送番組カテゴリのうち所定カテゴリに属する放送番組であり、前記放送媒体で放送された複数の放送情報及び前記放送予定の放送情報各々の番組記述情報は、所定キーワード又は前記所定キーワードの同義語を含むことを特徴とする請求項１５記載の予測プログラム。
【請求項１７】
複数の曜日を含むカレンダー情報と、前記複数の曜日を含む放送日に放送媒体で放送された複数の放送情報それぞれに対する受信者からの接触の度合いを示す放送接触情報とを記憶する記憶部と、
前記放送媒体で放送された複数の放送情報それぞれの放送接触情報から、前記複数の曜日のうち所定曜日に放送された放送情報の放送接触情報を抽出し、抽出された放送接触情報に基づいて、第１統計値及び第２統計値を計算する計算部と、
前記第１統計値及び前記第２統計値に基づいて、前記所定曜日に放送される、放送予定の放送情報に対する受信者からの接触の度合いを示す予測接触情報を求める予測部とを備え、
前記第１統計値は、前記所定曜日に放送された放送情報のうち、前記放送予定の放送情報が放送される放送予定日の直近の複数の日に放送された複数の放送情報それぞれの放送接触情報の移動平均を表し、
前記第２統計値は、前記所定曜日に放送された放送情報のうち、前記放送予定日の直近の複数の日において同時間帯に放送された複数の放送情報それぞれの放送接触情報の移動平均を表すことを特徴とする予測装置。
【請求項１８】
前記放送媒体で放送された複数の放送情報は、前記複数の曜日を含む放送日に前記放送媒体で放送された複数の放送番組であり、
前記放送予定の放送情報は、前記所定曜日の所定時間帯に放送される帯番組であり、
前記計算部は、前記複数の放送番組それぞれの放送接触情報から、前記所定曜日の前記所定時間帯に放送された前記帯番組の放送接触情報を抽出し、抽出された前記帯番組の放送接触情報を用いて前記第２統計値を計算することを特徴とする請求項１７記載の予測装置。
【請求項１９】
前記第１統計値及び前記第２統計値各々は、前記複数の日に放送された放送接触情報の単純移動平均又は加重移動平均であり、前記加重移動平均の重みは、放送日が遅い放送情報ほど大きくなることを特徴とする請求項１７記載の予測装置。
【請求項２０】
前記予測部は、学習対象の放送接触情報に対する機械学習により生成された予測モデルを用いて、前記予測接触情報を求めることを特徴とする請求項１７乃至１９のいずれか１項に記載の予測装置。
【請求項２１】
コンピュータが、
カレンダー情報が示す複数の曜日を含む放送日に放送媒体で放送された複数の放送情報それぞれに対する、受信者からの接触の度合いを示す放送接触情報から、前記複数の曜日のうち所定曜日に放送された放送情報の放送接触情報を抽出し、
抽出された放送接触情報に基づいて、第１統計値及び第２統計値を計算し、
前記第１統計値及び前記第２統計値に基づいて、前記所定曜日に放送される、放送予定の放送情報に対する受信者からの接触の度合いを示す予測接触情報を求め、
前記第１統計値は、前記所定曜日に放送された放送情報のうち、前記放送予定の放送情報が放送される放送予定日の直近の複数の日に放送された複数の放送情報それぞれの放送接触情報の移動平均を表し、
前記第２統計値は、前記所定曜日に放送された放送情報のうち、前記放送予定日の直近の複数の日において同時間帯に放送された複数の放送情報それぞれの放送接触情報の移動平均を表すことを特徴とする予測方法。
【請求項２２】
前記放送媒体で放送された複数の放送情報は、前記複数の曜日を含む放送日に前記放送媒体で放送された複数の放送番組であり、
前記放送予定の放送情報は、前記所定曜日の所定時間帯に放送される帯番組であり、
前記複数の曜日のうち所定曜日に放送された放送情報の放送接触情報を抽出する処理は、前記複数の放送番組それぞれの放送接触情報から、前記所定曜日の前記所定時間帯に放送された前記帯番組の放送接触情報を抽出し、抽出された前記帯番組の放送接触情報を用いて前記第２統計値を計算することを特徴とする請求項２１記載の予測方法。
【請求項２３】
コンピュータのための予測プログラムであって、
前記予測プログラムは、
カレンダー情報が示す複数の曜日を含む放送日に放送媒体で放送された複数の放送情報それぞれに対する、受信者からの接触の度合いを示す放送接触情報から、前記複数の曜日のうち所定曜日に放送された放送情報の放送接触情報を抽出し、
抽出された放送接触情報に基づいて、第１統計値及び第２統計値を計算し、
前記第１統計値及び前記第２統計値に基づいて、前記所定曜日に放送される、放送予定の放送情報に対する受信者からの接触の度合いを示す予測接触情報を求める、
処理を前記コンピュータに実行させ、
前記第１統計値は、前記所定曜日に放送された放送情報のうち、前記放送予定の放送情報が放送される放送予定日の直近の複数の日に放送された複数の放送情報それぞれの放送接触情報の移動平均を表し、
前記第２統計値は、前記所定曜日に放送された放送情報のうち、前記放送予定日の直近の複数の日において同時間帯に放送された複数の放送情報それぞれの放送接触情報の移動平均を表すことを特徴とする予測プログラム。
【請求項２４】
前記放送媒体で放送された複数の放送情報は、前記複数の曜日を含む放送日に前記放送媒体で放送された複数の放送番組であり、
前記放送予定の放送情報は、前記所定曜日の所定時間帯に放送される帯番組であり、
前記複数の曜日のうち所定曜日に放送された放送情報の放送接触情報を抽出する処理は、前記複数の放送番組それぞれの放送接触情報から、前記所定曜日の前記所定時間帯に放送された前記帯番組の放送接触情報を抽出し、抽出された前記帯番組の放送接触情報を用いて前記第２統計値を計算することを特徴とする請求項２３記載の予測プログラム。
【請求項２５】
放送媒体で放送された複数の放送情報それぞれに対する受信者からの接触の度合いを示す放送接触情報と、放送予定の放送情報が放送される放送予定日の各時刻における天気及び降水確率を示す天気予報情報とを記憶する記憶部と、
学習対象の天気予報情報に対する機械学習により生成された天気補正モデルを用いて、前記放送予定日の各時刻における天気及び降水確率から、前記放送予定日の各時刻における降水量を推定する推定部と、
前記複数の放送情報それぞれの放送接触情報と、前記放送予定日の各時刻における降水量とに基づいて、前記放送予定の放送情報に対する受信者からの接触の度合いを示す予測接触情報を求める予測部と、
を備えることを特徴とする予測装置。
【請求項２６】
前記予測部は、前記複数の放送情報それぞれの放送接触情報に基づいて、前記放送予定の放送情報に対する受信者からの接触の度合いを示す補正前接触情報を求め、前記推定部により推定された、前記放送予定日の各時刻における降水量を用いて、各時刻の補正係数を計算し、前記補正前接触情報及び前記各時刻の補正係数を用いて、前記予測接触情報を求めることを特徴とする請求項２５記載の予測装置。
【請求項２７】
前記予測部は、学習対象の放送接触情報に対する機械学習により生成された予測モデルを用いて、前記予測接触情報を求めることを特徴とする請求項２５又は２６記載の予測装置。
【請求項２８】
前記複数の放送情報に含まれる第１放送情報の放送接触情報と、前記第１放送情報よりも後に放送された第２放送情報の放送接触情報とを用いて、前記第２放送情報の放送接触情報の寄与が前記第１放送情報の放送接触情報の寄与よりも大きくなる統計値を計算する計算部をさらに備え、
前記予測部は、前記統計値と、前記推定部により推定された、前記放送予定日の各時刻における降水量とに基づいて、前記予測接触情報を求めることを特徴とする請求項２５記載の予測装置。
【請求項２９】
前記記憶部は、祝日を含むカレンダー情報をさらに記憶し、
前記予測装置は、前記複数の放送情報それぞれの放送接触情報から、前記祝日に放送された放送情報の放送接触情報を除外し、残りの放送接触情報のうち、第１放送情報の放送接触情報と、前記第１放送情報よりも後に放送された第２放送情報の放送接触情報とを用いて、統計値を計算する計算部をさらに備え、
前記予測部は、前記統計値と、前記推定部により推定された、前記放送予定日の各時刻における降水量とに基づいて、前記予測接触情報を求めることを特徴とする請求項２５記載の予測装置。
【請求項３０】
前記記憶部は、複数の曜日を含むカレンダー情報をさらに記憶し、
前記放送予定日は所定曜日であり、
前記予測装置は、前記複数の放送情報それぞれの放送接触情報から、前記複数の曜日のうち前記所定曜日に放送された放送情報の放送接触情報を抽出し、抽出された放送接触情報のうち、第１放送情報の放送接触情報と、前記第１放送情報よりも後に放送された第２放送情報の放送接触情報とを用いて、統計値を計算する計算部をさらに備え、
前記予測部は、前記統計値と、前記推定部により推定された、前記放送予定日の各時刻における降水量とに基づいて、前記予測接触情報を求めることを特徴とする請求項２５記載の予測装置。
【請求項３１】
コンピュータが、
放送予定の放送情報が放送される放送予定日の各時刻における天気及び降水確率を示す天気予報情報から、学習対象の天気予報情報に対する機械学習により生成された天気補正モデルを用いて、前記放送予定日の各時刻における降水量を推定し、
放送媒体で放送された複数の放送情報それぞれに対する受信者からの接触の度合いを示す放送接触情報と、前記放送予定日の各時刻における降水量とに基づいて、前記放送予定の放送情報に対する受信者からの接触の度合いを示す予測接触情報を求める、
ことを特徴とする予測方法。
【請求項３２】
前記コンピュータは、
前記複数の放送情報に含まれる第１放送情報の放送接触情報と、前記第１放送情報よりも後に放送された第２放送情報の放送接触情報とを用いて、前記第２放送情報の放送接触情報の寄与が前記第１放送情報の放送接触情報の寄与よりも大きくなる統計値を計算し、
前記統計値と、前記天気補正モデルを用いて推定された、前記放送予定日の各時刻における降水量とに基づいて、前記予測接触情報を求めることを特徴とする請求項３１記載の予測方法。
【請求項３３】
前記コンピュータは、
前記複数の放送情報それぞれの放送接触情報から、カレンダー情報が示す祝日に放送された放送情報の放送接触情報を除外し、
残りの放送接触情報のうち、第１放送情報の放送接触情報と、前記第１放送情報よりも後に放送された第２放送情報の放送接触情報とを用いて、統計値を計算し、
前記統計値と、前記天気補正モデルを用いて推定された、前記放送予定日の各時刻における降水量とに基づいて、前記予測接触情報を求めることを特徴とする請求項３１記載の予測方法。
【請求項３４】
前記放送予定日は所定曜日であり、
前記コンピュータは、
前記複数の放送情報それぞれの放送接触情報から、カレンダー情報が示す複数の曜日のうち前記所定曜日に放送された放送情報の放送接触情報を抽出し、
抽出された放送接触情報のうち、第１放送情報の放送接触情報と、前記第１放送情報よりも後に放送された第２放送情報の放送接触情報とを用いて、統計値を計算し、
前記統計値と、前記天気補正モデルを用いて推定された、前記放送予定日の各時刻における降水量とに基づいて、前記予測接触情報を求めることを特徴とする請求項３１記載の予測方法。
【請求項３５】
放送予定の放送情報が放送される放送予定日の各時刻における天気及び降水確率を示す天気予報情報から、学習対象の天気予報情報に対する機械学習により生成された天気補正モデルを用いて、前記放送予定日の各時刻における降水量を推定し、
放送媒体で放送された複数の放送情報それぞれに対する受信者からの接触の度合いを示す放送接触情報と、前記放送予定日の各時刻における降水量とに基づいて、前記放送予定の放送情報に対する受信者からの接触の度合いを示す予測接触情報を求める、
処理をコンピュータに実行させるための予測プログラム。
【請求項３６】
前記予測プログラムは、前記複数の放送情報に含まれる第１放送情報の放送接触情報と、前記第１放送情報よりも後に放送された第２放送情報の放送接触情報とを用いて、前記第２放送情報の放送接触情報の寄与が前記第１放送情報の放送接触情報の寄与よりも大きくなる統計値を計算する処理を、前記コンピュータにさらに実行させ、
前記予測接触情報を求める処理は、前記統計値と、前記天気補正モデルを用いて推定された、前記放送予定日の各時刻における降水量とに基づいて、前記予測接触情報を求めることを特徴とする請求項３５記載の予測プログラム。
【請求項３７】
前記予測プログラムは、
前記複数の放送情報それぞれの放送接触情報から、カレンダー情報が示す祝日に放送された放送情報の放送接触情報を除外し、
残りの放送接触情報のうち、第１放送情報の放送接触情報と、前記第１放送情報よりも後に放送された第２放送情報の放送接触情報とを用いて、統計値を計算する、
処理を前記コンピュータにさらに実行させ、
前記予測接触情報を求める処理は、前記統計値と、前記天気補正モデルを用いて推定された、前記放送予定日の各時刻における降水量とに基づいて、前記予測接触情報を求めることを特徴とする請求項３５記載の予測プログラム。
【請求項３８】
前記放送予定日は所定曜日であり、
前記予測プログラムは、
前記複数の放送情報それぞれの放送接触情報から、カレンダー情報が示す複数の曜日のうち前記所定曜日に放送された放送情報の放送接触情報を抽出し、
抽出された放送接触情報のうち、第１放送情報の放送接触情報と、前記第１放送情報よりも後に放送された第２放送情報の放送接触情報とを用いて、統計値を計算する、
処理を前記コンピュータにさらに実行させ、
前記予測接触情報を求める処理は、前記統計値と、前記天気補正モデルを用いて推定された、前記放送予定日の各時刻における降水量とに基づいて、前記予測接触情報を求めることを特徴とする請求項３５記載の予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、予測装置、予測方法、及び予測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
テレビ等の視聴者による広告の視聴率を高い精度で予測して、テレビ等の放送媒体における広告枠を最適化する広告枠最適化システムが知られている（例えば、特許文献１を参照）。
【０００３】
この広告枠最適化システムにおいて、高度視聴率予測装置は、ターゲット視聴率を所定の精度よりも高い精度で予測し、及び/又は、第３者機関がリアルタイムに測定を行う視聴率データを入力する。そして、高度視聴率予測装置は、広告枠の予測視聴率データ及び/又は放送される直前の視聴率データを、ターゲットアクチュアル最適化装置に送信する。ターゲットアクチュアル最適化装置は、広告枠毎に第１のデータと第２のデータとの差分を評価して得られた第３のデータに基づいて、広告枠に対する素材の割り付けを再配分する。
【０００４】
テレビ等で放送される広告は、ＣＭ（Commercial Message）と呼ばれることもある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】国際公開第２０１８／１３１５７６号パンフレット
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述した特許文献１の高度視聴率予測装置の場合、ＣＭの放送予定日に関する条件によっては、必ずしも所望の精度の予測視聴率が得られるとは限らない。
【０００７】
なお、かかる問題は、ＣＭの視聴率を予測する場合に限らず、放送番組を含む様々な放送情報の視聴率を予測する場合において生ずるものである。また、かかる問題は、放送情報の視聴率を予測する場合に限らず、放送情報に対する受信者からの接触の度合いを示す様々な放送接触情報を予測する場合において生ずるものである。
【０００８】
１つの側面において、本発明は、放送情報に関する条件に応じて放送接触情報を精度良く予測することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
１つの案では、予測装置は、記憶部、計算部、及び予測部を含む。記憶部は、放送媒体で放送された複数の放送情報それぞれに対する受信者からの接触の度合いを示す放送接触情報を記憶する。
【００１０】
計算部は、複数の放送情報に含まれる第１放送情報の放送接触情報と、第１放送情報よりも後に放送された第２放送情報の放送接触情報とを用いて、統計値を計算する。計算される統計値は、第２放送情報の放送接触情報の寄与が第１放送情報の放送接触情報の寄与よりも大きくなる統計値である。予測部は、統計値に基づいて、放送予定の放送情報に対する受信者からの接触の度合いを示す予測接触情報を求める。
【００１１】
別の案では、予測装置は、記憶部、計算部、及び予測部を含む。記憶部は、祝日を含むカレンダー情報と、放送媒体で放送された複数の放送情報それぞれに対する受信者からの接触の度合いを示す放送接触情報とを記憶する。
【００１２】
計算部は、複数の放送情報それぞれの放送接触情報から、祝日に放送された放送情報の放送接触情報を除外する。そして、計算部は、残りの放送接触情報のうち、第１放送情報の放送接触情報と、第１放送情報よりも後に放送された第２放送情報の放送接触情報とを用いて、統計値を計算する。予測部は、統計値に基づいて、放送予定の放送情報に対する受信者からの接触の度合いを示す予測接触情報を求める。
【００１３】
さらに別の案では、予測装置は、記憶部、計算部、及び予測部を含む。記憶部は、複数の曜日を含むカレンダー情報と、複数の曜日を含む放送日に放送媒体で放送された複数の放送情報それぞれに対する受信者からの接触の度合いを示す放送接触情報とを記憶する。
【００１４】
計算部は、複数の放送情報それぞれの放送接触情報から、複数の曜日のうち所定曜日に放送された放送情報の放送接触情報を抽出する。そして、計算部は、抽出された放送接触情報のうち、第１放送情報の放送接触情報と、第１放送情報よりも後に放送された第２放送情報の放送接触情報とを用いて、統計値を計算する。予測部は、統計値に基づいて、所定曜日に放送される、放送予定の放送情報に対する受信者からの接触の度合いを示す予測接触情報を求める。
【００１５】
さらに別の案では、予測装置は、記憶部、推定部、及び予測部を含む。記憶部は、放送媒体で放送された複数の放送情報それぞれに対する受信者からの接触の度合いを示す放送接触情報と、放送予定の放送情報が放送される放送予定日の天気を示す天気予報情報とを記憶する。
【００１６】
推定部は、天気予報情報に基づいて、放送予定日の降水量を推定する。予測部は、複数の放送情報それぞれの放送接触情報と、放送予定日の降水量とに基づいて、放送予定の放送情報に対する受信者からの接触の度合いを示す予測接触情報を求める。
【発明の効果】
【００１７】
１つの側面によれば、放送情報に関する条件に応じて放送接触情報を精度良く予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】第１の予測装置の機能的構成図である。
【図２】第２の予測装置の機能的構成図である。
【図３】第３の予測装置の機能的構成図である。
【図４】第４の予測装置の機能的構成図である。
【図５】予測システムの機能的構成図である。
【図６】帯番組のアクチュアル視聴率を示す図である。
【図７】平日及び祝日におけるアクチュアル視聴率の時間変化を示す図である。
【図８】晴れの日及び雨の日におけるアクチュアル視聴率の時間変化を示す図である。
【図９】降水量推定処理を示す図である。
【図１０】アンサンブル学習により生成された予測モデルを示す図である。
【図１１】予測処理のフローチャートである。
【図１２】情報処理装置のハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、図面を参照しながら、実施形態を詳細に説明する。
【００２０】
図１は、実施形態における第１の予測装置の機能的構成例を示している。図１の予測装置１０１は、記憶部１１１、計算部１１２、及び予測部１１３を含む。記憶部１１１は、放送媒体で放送された複数の放送情報それぞれに対する受信者からの接触の度合いを示す放送接触情報１２１を記憶する。
【００２１】
計算部１１２は、複数の放送情報に含まれる第１放送情報の放送接触情報と、第１放送情報よりも後に放送された第２放送情報の放送接触情報とを用いて、統計値を計算する。計算される統計値は、第２放送情報の放送接触情報の寄与が第１放送情報の放送接触情報の寄与よりも大きくなる統計値である。予測部１１３は、統計値に基づいて、放送予定の放送情報に対する受信者からの接触の度合いを示す予測接触情報を求める。
【００２２】
図１の予測装置１０１によれば、放送情報に関する条件に応じて放送接触情報を精度良く予測することができる。
【００２３】
図２は、実施形態における第２の予測装置の機能的構成例を示している。図２の予測装置２０１は、記憶部２１１、計算部２１２、及び予測部２１３を含む。記憶部２１１は、祝日を含むカレンダー情報２２１と、放送媒体で放送された複数の放送情報それぞれに対する受信者からの接触の度合いを示す放送接触情報２２２とを記憶する。祝日には、その振替休日も含まれる。
【００２４】
計算部２１２は、放送接触情報２２２から、祝日に放送された放送情報の放送接触情報を除外する。そして、計算部２１２は、残りの放送接触情報のうち、第１放送情報の放送接触情報と、第１放送情報よりも後に放送された第２放送情報の放送接触情報とを用いて、統計値を計算する。予測部２１３は、統計値に基づいて、放送予定の放送情報に対する受信者からの接触の度合いを示す予測接触情報を求める。
【００２５】
図２の予測装置２０１によれば、放送情報に関する条件に応じて放送接触情報を精度良く予測することができる。
【００２６】
図３は、実施形態における第３の予測装置の機能的構成例を示している。図３の予測装置３０１は、記憶部３１１、計算部３１２、及び予測部３１３を含む。記憶部３１１は、複数の曜日を含むカレンダー情報３２１と、複数の曜日を含む放送日に放送媒体で放送された複数の放送情報それぞれに対する受信者からの接触の度合いを示す放送接触情報３２２とを記憶する。
【００２７】
計算部３１２は、放送接触情報３２２から、複数の曜日のうち所定曜日に放送された放送情報の放送接触情報を抽出する。そして、計算部３１２は、抽出された放送接触情報のうち、第１放送情報の放送接触情報と、第１放送情報よりも後に放送された第２放送情報の放送接触情報とを用いて、統計値を計算する。予測部３１３は、統計値に基づいて、所定曜日に放送される、放送予定の放送情報に対する受信者からの接触の度合いを示す予測接触情報を求める。
【００２８】
図３の予測装置３０１によれば、放送情報に関する条件に応じて放送接触情報を精度良く予測することができる。
【００２９】
図４は、実施形態における第４の予測装置の機能的構成例を示している。図４の予測装置４０１は、記憶部４１１、推定部４１２、及び予測部４１３を含む。記憶部４１１は、放送媒体で放送された複数の放送情報それぞれに対する受信者からの接触の度合いを示す放送接触情報４２１と、放送予定の放送情報が放送される放送予定日の天気を示す天気予報情報４２２とを記憶する。
【００３０】
推定部４１２は、天気予報情報４２２に基づいて、放送予定日の降水量を推定する。予測部４１３は、放送接触情報４２１と、放送予定日の降水量とに基づいて、放送予定の放送情報に対する受信者からの接触の度合いを示す予測接触情報を求める。
【００３１】
図４の予測装置４０１によれば、放送情報に関する条件に応じて放送接触情報を精度良く予測することができる。
【００３２】
図５は、実施形態における予測システムの機能的構成例を示している。図５の予測システムは、予測装置５０１、要求装置５０２、データサーバ５０３、及びデータサーバ５０４を含む。予測装置５０１は、通信ネットワーク５０５を介して、要求装置５０２、データサーバ５０３、及びデータサーバ５０４と通信することができる。通信ネットワーク５０５は、例えば、ＷＡＮ（Wide Area Network）又はＬＡＮ（Local Area Network）である。
【００３３】
要求装置５０２は、放送事業者の情報処理装置（コンピュータ）であってもよく、広告会社の情報処理装置であってもよく、広告主の情報処理装置であってもよい。予測装置５０１は、図１の予測装置１０１、図２の予測装置２０１、図３の予測装置３０１、及び図４の予測装置４０１に対応し、記憶部５１１、通信部５１２、学習部５１３、計算部５１４、推定部５１５、及び予測部５１６を含む。
【００３４】
記憶部５１１は、図１の記憶部１１１、図２の記憶部２１１、図３の記憶部３１１、及び図４の記憶部４１１に対応する。計算部５１４は、図１の計算部１１２、図２の計算部２１２、及び図３の計算部３１２に対応する。推定部５１５は、図４の推定部４１２に対応する。予測部５１６は、図１の予測部１１３、図２の予測部２１３、図３の予測部３１３、及び図４の予測部４１３に対応する。
【００３５】
要求装置５０２は、放送媒体で放送される、放送予定の放送番組の予測視聴率を要求する処理要求を、予測装置５０１へ送信する。放送予定の放送番組は、予測対象日に放送される全番組であってもよい。放送媒体は、例えば、テレビ放送、ラジオ放送、インターネット放送等で用いられる伝送信号であり、テレビ放送は、地上波放送及び衛星放送を含む。放送媒体は、無線放送の伝送信号であってもよく、有線放送の伝送信号であってもよい。
【００３６】
放送番組は、放送情報の一例であり、放送番組を視聴する視聴者は、放送情報を受信する受信者の一例である。視聴率は、放送接触情報の一例であり、予測視聴率は、予測接触情報の一例である。以下では、放送番組を指して、単に番組と記載する場合がある。
【００３７】
データサーバ５０３は、過去に放送された番組の視聴率データ５３１を記憶する。予測装置５０１の計算部５１４は、通信部５１２を介して、データ要求をデータサーバ５０３へ送信し、データサーバ５０３から視聴率データ５３１を取得する。そして、計算部５１４は、取得した視聴率データ５３１を、視聴率データ５２４として記憶部５１１に格納する。記憶部５１１は、視聴率データ５２４を記憶する。視聴率データ５２４は、図１の放送接触情報１２１、図２の放送接触情報２２２、図３の放送接触情報３２２、及び図４の放送接触情報４２１の一例である。
【００３８】
データサーバ５０４は、気象庁等により発表された天気予報データ５３２を記憶する。推定部５１５は、通信部５１２を介して、データ要求をデータサーバ５０４へ送信し、データサーバ５０４から天気予報データ５３２を取得する。そして、推定部５１５は、取得した天気予報データ５３２を、天気予報データ５２５として記憶部５１１に格納する。記憶部５１１は、天気予報データ５２５を記憶する。天気予報データ５２５は、図４の天気予報情報４２２の一例である。
【００３９】
記憶部５１１は、さらに、予測モデル５２１、天気補正モデル５２２、カレンダー５２３、及び入力データ５２６を記憶する。予測モデル５２１は、学習処理により生成された学習済みモデルであり、入力データ５２６から予測視聴率５２７を生成する。予測視聴率５２７は、補正前接触情報又は予測接触情報の一例である。
【００４０】
学習部５１３は、事前に学習対象の視聴率データに対する学習処理を行うことで、予測モデル５２１を生成して、記憶部５１１に格納する。学習処理としては、例えば、教師あり機械学習が用いられ、予測モデル５２１としては、例えば、ニューラルネットワーク、ランダムフォレスト、線形回帰モデル等が用いられる。
【００４１】
学習対象の視聴率データとしては、例えば、過去の所定期間内に放送された全番組の視聴率が用いられる。学習対象の視聴率データは、予測モデル５２１に入力される視聴率と、予測モデル５２１が生成する予測視聴率５２７の教師データとを含む。予測視聴率５２７としては、例えば、予測対象日の毎分視聴率、予測対象日に放送される全番組の番組平均視聴率及び終了時視聴率、予測対象日におけるタイムシフト視聴率、又は予測対象日における所定時間毎の平均視聴率が用いられる。
【００４２】
予測視聴率５２７は、視聴者の属性によって規定されるターゲット毎に予測される。視聴者の属性としては、世帯又は個人の種別、性別、年齢、職業、子供の有無、子供の年齢等が用いられる。ターゲットとしては、世帯、個人全体（４歳以上）、男２０〜３４歳、女２０〜３４歳、男女２０〜３４歳、主婦、主婦（０〜３歳の子供あり）等が挙げられる。ターゲットは、ターゲット階層と呼ばれることもある。
【００４３】
予測モデル５２１の予測精度の指標としては、予測視聴率５２７と実際に測定された視聴率（アクチュアル視聴率）との間の二乗平均平方根誤差（Root Mean Squared Error，ＲＭＳＥ）又は相関係数を用いることができる。ＲＭＳＥが０に近いほど予測精度が高くなり、相関係数が１に近いほど予測精度が高くなる。学習部５１３は、これらの指標に基づいて予測モデル５２１を評価することで、高い予測精度を有する予測モデル５２１を生成することができる。
【００４４】
予測モデル５２１は、リアルタイム視聴率の最近トレンド予測、タイムシフト視聴率の最近トレンド予測、リアルタイム視聴率の長期トレンド予測、又はタイムシフト視聴率の長期トレンド予測を行う。最近トレンド予測では、放送予定日が近い番組の視聴率が予測され、長期トレンド予測では、放送予定日が遠い番組の視聴率が予測される。最近トレンド予測は、番組情報、過去視聴率、及びインターネット情報に基づいて高精度に視聴率を予測する予測処理であり、長期トレンド予測は、視聴率の経年推移又は季節変化を考慮して視聴率を予測する予測処理である。
【００４５】
例えば、最近トレンド予測における予測対象日は、現在から１日後〜７日後であってもよく、長期トレンド予測における予測対象日は、現在から８日後〜７０日後であってもよい。タイムシフト視聴率としては、例えば、Ｃ７視聴率が用いられる。
【００４６】
天気補正モデル５２２は、学習処理により生成された学習済みモデルであり、天気予報データ５２５から降水量パターンを生成する。学習部５１３は、事前に、学習対象の天気予報データに対する学習処理を行うことで、天気補正モデル５２２を生成して、記憶部５１１に格納する。
【００４７】
カレンダー５２３は、図２のカレンダー情報２２１及び図３のカレンダー情報３２１の一例であり、月曜日〜日曜日の７つの曜日及び各種の祝日を識別する情報を含む。予測モデル５２１がリアルタイム視聴率の最近トレンド予測を行う場合、入力データ５２６は、例えば、番組情報、過去視聴率、及びインターネット情報を含み、予測視聴率５２７としては、例えば、全番組の番組平均視聴率及び終了時視聴率が用いられる。
【００４８】
入力データ５２６に含まれる番組情報は、例えば、予測対象の番組の放送局情報、放送時間帯、放送時間長、番組カテゴリ、曜日情報、Ａタイムフラグ、長尺フラグ、祝日フラグ、タレントパワー、及びワードパワーを含む。
【００４９】
放送局情報は、番組を放送する放送局を識別する識別情報である。放送時間帯は、番組が放送される時間帯を表し、開始時刻及び終了時刻を含む。放送時間長は、番組の開始時刻から終了時刻までの時間を表す。
【００５０】
番組カテゴリは、番組が属するカテゴリを表す。番組カテゴリとしては、例えば、ドラマ、芸能、報道、スポーツ、映画等が用いられる。番組カテゴリは、番組表に記載されているカテゴリであってもよく、視聴率調査会社によって設定されたカテゴリであってもよい。しかし、特別番組又は新番組の場合、番組表のカテゴリが空欄になっていることもある。そこで、計算部５１４は、ベイジアンフィルタ等の分類フィルタを用いて、番組表に含まれる番組記述情報から、特別番組又は新番組の番組カテゴリを推定し、入力データ５２６に記録する。番組記述情報は、番組の内容を説明するテキスト情報である。
【００５１】
曜日情報は、予測対象日の曜日を表す。Ａタイムフラグは、放送時間帯がＡタイムに属するか否かを示すフラグである。Ａタイムは、広告料金が最も高い料金ランクの時間帯である。長尺フラグは、番組が長尺番組であるか否かを示すフラグである。祝日フラグは、予測対象日が祝日であるか否かを示すフラグである。
【００５２】
タレントパワーは、番組表に含まれる番組記述情報から抽出されたタレント名に基づく、番組の評価値を表す。人気の高いタレントが出演する番組の視聴率は、そのタレントが出演しない番組の視聴率よりも高くなる傾向がある。そこで、番組記述情報に含まれるタレント名に対応する得点が、番組のタレントパワーに加算される。
【００５３】
ワードパワーは、番組表に含まれる番組記述情報から抽出されたキーワードに基づく、番組の評価値を表す。特定のキーワードが番組記述情報に含まれている番組の視聴率は、そのキーワードが番組記述情報に含まれていない番組の視聴率よりも高くなる傾向がある。そこで、番組記述情報に含まれる特定のキーワードに対応する得点が、番組のワードパワーに加算される。例えば、スポーツ番組における特定のキーワードとしては、「フィギェアスケート」、「グランプリシリーズ」、「連覇」等が挙げられる。
【００５４】
入力データ５２６に含まれる過去視聴率は、例えば、３〜１０週前の番組平均視聴率、３〜１０週前の終了時視聴率、前年同日の平均視聴率、及び前年同時間帯の平均視聴率を含む。過去視聴率は、さらに、直近移動平均視聴率、同曜日の移動平均視聴率、欠損フラグ１、同曜日かつ同時間帯の移動平均視聴率、及び欠損フラグ２を含む。直近移動平均視聴率、同曜日の移動平均視聴率、及び同曜日かつ同時間帯の移動平均視聴率は、放送接触情報の統計値の一例である。
【００５５】
３〜１０週前の番組平均視聴率は、予測対象日の３〜１０週前に放送された、自枠、裏枠、前枠、及び前裏枠それぞれの番組の番組平均視聴率を表す。３〜１０週前の終了時視聴率は、予測対象日の３〜１０週前に放送された自枠の番組の終了時における視聴率を表す。前年同日の平均視聴率は、前年同日における平均視聴率を表す。前年同時間帯の平均視聴率は、前年同時間帯における平均視聴率を表す。
【００５６】
直近移動平均視聴率は、予測対象日の直近のＮ回（Ｎは２以上の整数）の放送それぞれの番組平均視聴率の移動平均を表す。Ｎ回の放送は、自枠の番組の放送であり、日次番組、週次番組、年次番組、又は不定期番組のような、番組毎の放送間隔に合わせて抽出される。予測対象日の直近のＮ回は、前Ｎ回と呼ばれることもある。計算部５１４は、前Ｎ回の放送それぞれの番組平均視聴率を計算し、Ｎ回分の番組平均視聴率を用いて直近移動平均視聴率を計算する。
【００５７】
同曜日の移動平均視聴率は、予測対象日と同じ曜日に対応する前Ｎ回の移動平均視聴率を表す。欠損フラグ１は、予測対象日と同じ曜日に放送された番組の有無を示すフラグである。同曜日かつ同時間帯の移動平均視聴率は、予測対象日と同じ曜日かつ同時間帯に対応する前Ｎ回の移動平均視聴率を表す。欠損フラグ２は、予測対象日と同じ曜日かつ同時間帯に放送された番組の有無を示すフラグである。
【００５８】
移動平均としては、例えば、単純移動平均又は加重移動平均を用いることができる。加重移動平均としては、例えば、線形加重移動平均又は指数加重移動平均を用いることができる。加重移動平均の重みは、放送日が遅い放送ほど大きくなるように設定される。加重移動平均により計算される移動平均視聴率は、第１放送情報よりも後に放送された第２放送情報の放送接触情報の寄与が、第１放送情報の放送接触情報の寄与よりも大きくなる統計値の一例である。
【００５９】
加重移動平均を用いることで、放送日が遅い放送が移動平均視聴率に対して与える寄与が、放送日が早い放送が移動平均視聴率に対して与える寄与よりも大きくなるため、最近の視聴トレンドを大きく反映した移動平均視聴率を求めることができる。これにより、最近の視聴トレンドが予測視聴率５２７に反映されやすくなり、予測精度が向上する。前４回の移動平均視聴率、前８回の移動平均視聴率、及び前１０回の移動平均視聴率のように、Ｎの値が異なる複数の移動平均視聴率を併用してもよい。
【００６０】
移動平均の対象となる前Ｎ回の放送は、必ずしも予測対象の番組と同じ番組である必要なく、予測対象の番組と同じ番組カテゴリに属する様々な番組であってもよい。さらに、前Ｎ回の放送に含まれる各番組の番組記述情報は、予測対象の番組の番組記述情報に含まれている所定キーワード又はその同義語を含んでいてもよい。所定キーワードの同義語は、シソーラスにより特定することができる。
【００６１】
例えば、予測対象の番組の番組カテゴリが「プロ野球」であり、予測対象の番組の番組記述情報に「オールスター」というキーワードが含まれている場合を想定する。この場合、「プロ野球」という番組カテゴリに属し、かつ、番組記述情報が「オールスター」又はその同義語を含む番組が抽出されて、移動平均視聴率の計算に用いられる。
【００６２】
また、予測対象の番組の番組カテゴリが「映画」であり、予測対象の番組の番組記述情報に「ＡＡＡ姫」というキーワードが含まれている場合を想定する。この場合、「映画」という番組カテゴリに属し、かつ、番組記述情報が「ＡＡＡ姫」又はその同義語を含む番組が抽出されて、移動平均視聴率の計算に用いられる。
【００６３】
番組カテゴリ及び所定キーワードに基づいて、全番組を複数のグループに分類し、各グループに異なるグループＩＤを付与することで、グループ毎に移動平均視聴率を計算することが容易になる。このように、番組カテゴリ及び所定キーワードに基づいて前Ｎ回の放送を抽出することで、予測対象の番組の特徴を反映した移動平均視聴率を求めることができる。これにより、番組の特徴が予測視聴率５２７に反映されやすくなり、予測精度が向上する。
【００６４】
同曜日の移動平均視聴率と、同曜日かつ同時間帯の移動平均視聴率は、帯番組の予測視聴率５２７の予測精度を向上させるために、入力データ５２６に追加されている。帯番組は、複数の曜日それぞれの同時間帯に放送される番組である。帯番組の視聴率は、必ずしも毎日同じ傾向を示すとは限らず、ターゲットによって曜日毎の傾向が異なることがある。
【００６５】
図６は、帯番組のアクチュアル視聴率の例を示している。横軸は放送時間帯を表し、縦軸はターゲット視聴率を表す。図６（ａ）は、男３５〜４９歳のターゲット視聴率の例を示している。各時間帯において、左端の棒グラフ６０１は、月曜日のアクチュアル視聴率を示し、左から２番目の棒グラフ６０２は、火曜日のアクチュアル視聴率を示し、左から３番目の棒グラフ６０３は、水曜日のアクチュアル視聴率を示す。左から４番目の棒グラフ６０４は、木曜日のアクチュアル視聴率を示し、左から５番目の棒グラフ６０５は、金曜日のアクチュアル視聴率を示す。
【００６６】
図６（ａ）に示す９個の時間帯のうち、５：５０−６：００及び７：４５−８：００の時間帯を除く７個の時間帯において、月曜日のアクチュアル視聴率が最も高くなっていることが分かる。
【００６７】
図６（ｂ）は、図６（ａ）と同じ帯番組の女１８〜３４歳のターゲット視聴率の例を示している。各時間帯において、左端の棒グラフ６１１は、月曜日のアクチュアル視聴率を示し、左から２番目の棒グラフ６１２は、火曜日のアクチュアル視聴率を示し、左から３番目の棒グラフ６１３は、水曜日のアクチュアル視聴率を示す。左から４番目の棒グラフ６１４は、木曜日のアクチュアル視聴率を示し、左から５番目の棒グラフ６１５は、金曜日のアクチュアル視聴率を示す。
【００６８】
図６（ｂ）に示す９個の時間帯のうち、６：４５−７：００の時間帯を除く８個の時間帯において、火曜日のアクチュアル視聴率が最も高くなっていることが分かる。このように、帯番組の視聴率は曜日毎に異なる傾向を示すため、曜日を区別せずに移動平均視聴率を計算すると、曜日毎の違いが予測視聴率５２７に反映されにくくなる。
【００６９】
そこで、計算部５１４は、カレンダー５２３から、予測対象日と同じ曜日の放送日を選択し、選択された放送日の放送の番組平均視聴率を抽出する。そして、計算部５１４は、抽出された番組平均視聴率を用いて、同曜日の移動平均視聴率と、同曜日かつ同時間帯の移動平均視聴率とを計算する。これにより、予測対象日と同じ曜日の番組平均視聴率を反映した移動平均視聴率を求めることができ、予測精度が向上する。
【００７０】
計算部５１４は、移動平均の対象から祝日の放送を除外することも可能である。平日とは異なり、祝日は視聴者の起床が遅くなる傾向があるため、朝の視聴率のピークが平日よりも後倒しになるとともに、昼〜夕方の視聴率が高くなることがある。
【００７１】
図７は、平日及び祝日におけるアクチュアル視聴率の時間変化の例を示している。横軸は放送時刻を表し、縦軸は世帯視聴率を表す。折れ線７０１は、平日のアクチュアル視聴率の時間変化の例を示しており、折れ線７０２は、祝日のアクチュアル視聴率の時間変化の例を示している。午前中における折れ線７０２のピーク７１２は、折れ線７０１のピーク７１１よりも遅れて発生しており、昼〜夕方の時間帯では、折れ線７０２が示す視聴率が、折れ線７０１が示す視聴率よりも高くなっている。
【００７２】
このように、祝日の視聴率は平日とは異なる傾向を示すため、祝日の放送と平日の放送を区別せずに移動平均視聴率を計算すると、祝日と平日との違いが予測視聴率５２７に反映されにくくなる。
【００７３】
例えば、予測対象の番組が毎週月曜日に放送されるレギュラー番組であり、２０１８年１０月１５日の月曜日がその予測対象日である場合を想定する。この場合、予測対象日の１週間前の１０月８日及び４週間前の９月１７日は祝日であり、３週間前の９月２４日は祝日の振替休日である。したがって、これらの祝日及び振替休日の放送を含めて移動平均視聴率を計算すると、平日のみの移動平均視聴率とは大きく異なる計算結果が得られる。
【００７４】
そこで、計算部５１４は、カレンダー５２３から祝日及び振替休日を広義の祝日として抽出し、抽出された祝日の放送の番組平均視聴率を除外する。そして、計算部５１４は、残りの放送の番組平均視聴率を用いて、直近移動平均視聴率、同曜日の移動平均視聴率、及び同曜日かつ同時間帯の移動平均視聴率を計算する。これにより、平日の放送の番組平均視聴率を正確に反映した移動平均視聴率を求めることができ、平日の予測視聴率５２７の予測精度が向上する。
【００７５】
計算部５１４は、大型連休、お盆、及び年末年始の期間を除く祝日の朝の時間帯（５−１２時）の視聴率を、平日の同じ時間帯の視聴率に近づける補正を行い、補正後の視聴率を用いて番組平均視聴率を計算することもできる。この場合、計算部５１４は、祝日の放送を含めて移動平均視聴率を計算することが可能になる。
【００７６】
入力データ５２６に含まれるインターネット情報は、例えば、番組表の閲覧回数及びトレンドワードフラグを含む。番組表の閲覧回数は、インターネット上において、番組表に含まれる番組記述情報が閲覧された回数を表す。トレンドワードフラグは、現在注目されているタレント又は話題等を示すキーワードが番組記述情報に含まれているか否かを示すフラグである。
【００７７】
要求装置５０２から受信した処理要求が、リアルタイム視聴率の最近トレンド予測を示している場合、計算部５１４は、視聴率データ５２４を用いて、過去視聴率の各データを計算し、入力データ５２６の過去視聴率として記録する。
【００７８】
推定部５１５は、天気補正モデル５２２を用いて、天気予報データ５２５から予測対象日の各時刻における降水量パターンを生成し、予測部５１６は、生成された降水量パターンを用いて各時刻の補正係数を計算する。
【００７９】
次に、予測部５１６は、予測モデル５２１を用いて、入力データ５２６から予測視聴率５２７を生成し、記憶部５１１に格納する。そして、予測部５１６は、補正係数を用いて予測視聴率５２７を補正することで、予測視聴率５２８を生成し、記憶部５１１に格納する。これにより、予測対象日の各時刻における降水量に応じて、予測視聴率５２８を調整することができる。
【００８０】
次に、通信部５１２は、処理要求に対する応答として、予測視聴率５２８を要求装置５０２へ送信する。要求装置５０２は、受信した予測視聴率５２８を用いて、統計処理等を行う。
【００８１】
図８は、晴れの日及び雨の日におけるアクチュアル視聴率の時間変化の例を示している。横軸は放送時刻を表し、縦軸は世帯視聴率を表す。曲線８０１は、晴れの日のアクチュアル視聴率の時間変化の例を示しており、曲線８０２は、雨の日のアクチュアル視聴率の時間変化の例を示している。７：００−２１：００の時間帯において、雨の日の方が晴れの日よりも視聴率が高くなっている。
【００８２】
そこで、天気予報データ５２５から予測対象日の降水量パターンを推定し、降水量パターンに基づいて予測視聴率５２７を補正することで、予測対象日の天気を反映した予測視聴率５２８を求めることが可能になる。これにより、予測視聴率５２８の予測精度が向上する。
【００８３】
図９は、天気補正モデル５２２を用いた降水量推定処理の例を示している。天気補正モデル５２２は、天気予報データ５２５に含まれる、予測対象日の各時刻における天気及び降水確率から、各時刻の降水量パターンがパターン１〜パターン４のいずれであるかを推定する。降水量パターンは、例えば、分単位で推定される。パターン１の降水量は、０ｍｍ以上かつ１ｍｍ未満（雨なし）であり、パターン２の降水量は、１ｍｍ以上かつ５ｍｍ未満であり、パターン３の降水量は、５ｍｍ以上かつ１５ｍｍ未満であり、パターン４の降水量は、１５ｍｍ以上である。
【００８４】
各時刻の降水量パターンがパターン３又はパターン４である場合、予測部５１６は、曜日別及びターゲット別に、その時刻の補正係数を計算する。各時刻の補正係数としては、例えば、１よりも大きな実数が用いられる。そして、予測部５１６は、各ターゲットの予測視聴率５２７に、予測対象日の曜日及び予測対象のターゲットに対応する各時刻の補正係数を乗算することで、予測視聴率５２８を計算する。
【００８５】
予測対象日が近いほど、天気予報データ５２５が高精度になるため、補正効果が大きくなる。また、若い視聴者は、降水量の多少にかかわらず外出する傾向があるため、補正効果が小さくなる。そこで、予測部５１６は、すべてのターゲット及びすべての予測対象日に対して補正を行うのではなく、補正効果が大きいターゲット及び予測対象日を絞り込んで、補正を行ってもよい。
【００８６】
学習部５１３は、学習対象の視聴率データに対するアンサンブル学習を行うことで、予測モデル５２１を生成することもできる。アンサンブル学習は、同じ構造の複数の学習モデルに同じ学習データを学習させ、同じ指標に基づいてそれらの学習モデルを評価しながら、複数の異なる学習済みモデルを生成する学習処理である。
【００８７】
図１０は、アンサンブル学習により生成された予測モデル５２１の例を示している。図１０のアンサンブル予測モデル１００１は、学習対象の視聴率データに対するアンサンブル学習により生成され、予測モデル１０１１−１〜予測モデル１０１１−Ｍ（Ｍは２以上の整数）を含む。
【００８８】
予測モデル１０１１−１〜予測モデル１０１１−Ｍは、同じ構造を有し、同じ視聴率データから生成される。各予測モデル１０１１−ｉ（ｉ＝１〜Ｍ）は、入力データ５２６から予測視聴率を生成する。そして、アンサンブル予測モデル１００１は、予測モデル１０１１−１〜予測モデル１０１１−Ｍにより生成されたＭ個の予測視聴率の統計値を、予測視聴率５２７として出力する。Ｍ個の予測視聴率の統計値としては、平均値、中央値、最頻値等を用いることができる。
【００８９】
図１１は、図５の予測装置５０１が行う予測処理の例を示すフローチャートである。図１１の予測処理では、リアルタイム視聴率の最近トレンド予測が行われる。まず、計算部５１４は、通信部５１２を介して、データ要求をデータサーバ５０３へ送信し、データサーバ５０３から視聴率データ５３１を取得する（ステップ１１０１）。そして、計算部５１４は、取得した視聴率データ５３１を、視聴率データ５２４として記憶部５１１に格納する。
【００９０】
次に、推定部５１５は、通信部５１２を介して、データ要求をデータサーバ５０４へ送信し、データサーバ５０４から天気予報データ５３２を取得する（ステップ１１０２）。そして、推定部５１５は、取得した天気予報データ５３２を、天気予報データ５２５として記憶部５１１に格納する。
【００９１】
次に、通信部５１２は、要求装置５０２から処理要求を受信する（ステップ１１０３）。そして、計算部５１４は、視聴率データ５２４を用いて、過去視聴率の各データを計算し、入力データ５２６の過去視聴率として記録する（ステップ１１０４）。
【００９２】
このとき、計算部５１４は、祝日の放送の番組平均視聴率を除外し、残りの放送の番組平均視聴率を用いて、直近移動平均視聴率、同曜日の移動平均視聴率、及び同曜日かつ同時間帯の移動平均視聴率を計算する。このうち、同曜日の移動平均視聴率と、同曜日かつ同時間帯の移動平均視聴率は、予測対象日と同じ曜日の放送日の番組平均視聴率を用いて計算される。
【００９３】
次に、推定部５１５は、天気補正モデル５２２を用いて、天気予報データ５２５から予測対象日の各時刻における降水量パターンを生成する（ステップ１１０５）。そして、予測部５１６は、生成された降水量パターンを用いて各時刻の補正係数を計算する（ステップ１１０６）。
【００９４】
次に、予測部５１６は、予測モデル５２１を用いて、入力データ５２６から予測視聴率５２７を生成し（ステップ１１０７）、補正係数を用いて予測視聴率５２７を補正することで、予測視聴率５２８を生成する（ステップ１１０８）。そして、通信部５１２は、処理要求に対する応答として、予測視聴率５２８を要求装置５０２へ送信する（ステップ１１０９）。
【００９５】
予測モデル５２１がタイムシフト視聴率の最近トレンド予測を行う場合、入力データ５２６は、例えば、番組情報、開始時刻移動情報、曜日移動情報、放送時間長変化情報、Ａタイム情報、及びその他の情報を含む。この場合、予測視聴率５２７としては、例えば、タイムシフト視聴率が用いられる。
【００９６】
番組情報は、例えば、予測対象の番組の放送局情報、開始時間帯、終了時間帯、曜日情報、休日情報、番組カテゴリ、及び前４回の平均タイムシフト視聴率を含む。番組情報は、さらに、新番組フラグ、再放送フラグ、最終回フラグ、放送時間長カテゴリ、長尺フラグ、Ａタイムフラグ、及び番組タイトル特徴単語を含む。このうち、放送局情報、曜日情報、番組カテゴリ、長尺フラグ、及びＡタイムフラグについては、リアルタイム視聴率の最近トレンド予測の場合と同様である。
【００９７】
開始時間帯は、番組の開始時刻が属する時間帯を表し、終了時間帯は、番組の終了時刻が属する時間帯を表す。開始時間帯及び終了時間帯は、例えば、３０分区切りで設定される。休日情報は、予測対象日が休日（土曜日、日曜日、祝日）、休前日、又は休日の翌日であることを表す。前４回の平均タイムシフト視聴率は、前４回のタイムシフト視聴率の平均値を表す。
【００９８】
新番組フラグは、番組のタイトルに「新」が含まれているか否かを示すフラグである。再放送フラグは、番組のタイトルに「再」が含まれているか否かを示すフラグである。最終回フラグは、番組のタイトルに「終」が含まれているか否かを示すフラグである。放送時間長カテゴリは、番組の放送時間長が属するカテゴリを表す。放送時間長のカテゴリは、例えば、５分以下、５分超過かつ１０分以下、１０分超過かつ３０分以下、３０分超過かつ６０分以下、６０分超過かつ９０分以下、及び９０分超過かつ１１０分以下である。
【００９９】
番組タイトル特徴単語は、番組タイトルに含まれる特徴的な単語を表す。特徴的な単語としては、例えば、タイムシフト視聴率の最近トレンド予測のシミュレーションにおいて、予測モデル５２１の予測精度向上に寄与した単語が用いられる。
【０１００】
開始時刻の移動、曜日の移動、及び放送時間長の変化は、特別番組又は不定期番組の編成変更等によって発生する。例えば、普段は月曜日の深夜時間帯に放送されている番組が、特別番組として土曜日のＡタイムに放送されることがある。
【０１０１】
開始時刻移動情報は、開始時刻の最頻値、開始分数、開始分数の中央値、及び絶対値を含む。開始時刻の最頻値は、前４回の放送の開始時刻の最頻値を表す。開始分数は、１日を１〜１４４０分に分割した場合の開始時刻に対応する分数を表す。開始分数の中央値は、前４回の放送の開始分数の中央値を表す。絶対値は、開始分数と開始分数の中央値との差分の絶対値を表す。
【０１０２】
曜日移動情報は、曜日の最頻値及び変化パターンを含む。曜日の最頻値は、前４回の放送曜日の最頻出曜日を表す。変化パターンは、最頻出曜日及び放送曜日の変化の態様を表す。放送時間長変化情報は、放送時間長の中央値及び変化率を含む。放送時間長の中央値は、前４回の放送時間長の中央値を表す。変化率は、中央値と比較した放送時間長の変化率を表す。
【０１０３】
Ａタイム情報は、Ａタイム割合、Ａタイム流入枠フラグ、及びＡタイム流出枠フラグを含む。Ａタイム流入は、Ａタイム以外の放送時間帯がＡタイムに変更されることを表し、Ａタイム流出は、Ａタイムの放送時間帯がＡタイム以外の時間帯に変更されることを表す。Ａタイム割合は、前４回の放送において番組がＡタイムで放送された割合を表す。例えば、４回中３回がＡタイムで放送された場合、Ａタイム割合は０．７５である。
【０１０４】
Ａタイム流入枠フラグは、予測対象の番組がＡタイム流入条件を満たすか否かを表す。Ａタイム流入条件は、Ａタイム割合が０．５以下であり、かつ、予測対象の番組の放送予定時間帯がＡタイムであることを表す。Ａタイム流出枠フラグは、予測対象の番組がＡタイム流出条件を満たすか否かを表す。Ａタイム流出条件は、Ａタイム割合が０．５以上であり、かつ、予測対象の番組の放送予定時間帯がＡタイム以外の時間帯であることを表す。
【０１０５】
その他の情報は、祝日日数及び放送間隔を含む。祝日日数は、現在から予測対象日までの期間に含まれる祝日の日数を表す。放送間隔は、前回の放送日から予測対象日までの日数を表す。
【０１０６】
予測モデル５２１がリアルタイム視聴率の長期トレンド予測を行う場合、入力データ５２６は、例えば、番組情報及び過去視聴率を含み、予測視聴率５２７としては、例えば、所定時間毎の平均視聴率が用いられる。所定時間は、１０分であってもよい。
【０１０７】
番組情報は、例えば、休日フラグ及び休前日フラグを含む。休日フラグは、予測対象日が休日であるか否かを示すフラグである。休前日フラグは、予測対象日が休前日であるか否かを示すフラグである。
【０１０８】
過去視聴率は、例えば、直近３０日分の過去視聴率、前４週平均視聴率、前８週平均視聴率、前１２週平均視聴率、及び前２４週平均視聴率を含む。直近３０日分の過去視聴率は、直近３０日分の所定時間毎の平均視聴率を表す。
【０１０９】
前４週平均視聴率は、予測対象日と同じ曜日における前４週間分の所定時間毎の平均視聴率を表す。前８週平均視聴率は、予測対象日と同じ曜日における前８週間分の所定時間毎の平均視聴率を表す。前１２週平均視聴率は、予測対象日と同じ曜日における前１２週間分の所定時間毎の平均視聴率を表す。前２４週平均視聴率は、予測対象日と同じ曜日における前２４週間分の所定時間毎の平均視聴率を表す。
【０１１０】
図１の予測装置１０１、図２の予測装置２０１、図３の予測装置３０１、及び図４の予測装置４０１の構成は一例に過ぎず、予測装置の用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略又は変更してもよい。
【０１１１】
図５の予測システムの構成は一例に過ぎず、予測システムの用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略又は変更してもよい。例えば、予測装置５０１において、事前に予測モデル５２１及び天気補正モデル５２２が記憶部５１１に格納されている場合は、学習部５１３を省略することができる。予測視聴率５２７の補正を行わない場合は、推定部５１５を省略することができる。
【０１１２】
図１１のフローチャートは一例に過ぎず、予測システムの構成又は条件に応じて一部の処理を省略又は変更してもよい。例えば、予測視聴率５２７の補正を行わない場合は、ステップ１１０２、ステップ１１０５、ステップ１１０６、及びステップ１１０８の処理を省略することができる。
【０１１３】
図６〜図８に示したアクチュアル視聴率は一例に過ぎず、アクチュアル視聴率は、番組、ターゲット、放送日等に応じて変化する。図９に示した降水量推定処理は一例に過ぎず、別の降水量推定処理により降水量を推定してもよい。例えば、推定部５１５は、天気補正モデル５２２の代わりに所定の計算式を用いて、予測対象日の各時刻における降水確率から降水量を計算してもよい。図１０に示したアンサンブル予測モデル１００１は一例に過ぎず、別のアンサンブル予測モデルを用いてもよい。
【０１１４】
上述したリアルタイム視聴率の最近トレンド予測、タイムシフト視聴率の最近トレンド予測、及びリアルタイム視聴率の長期トレンド予測における、入力データ５２６の各項目は一例に過ぎない。予測システムの用途又は条件に応じて、入力データ５２６の一部の項目を省略又は変更してもよい。
【０１１５】
予測対象の放送情報は、テレビ放送の番組又はＣＭであってもよく、ラジオ放送又はインターネット放送の番組又はＣＭであってもよい。放送接触情報として、視聴率の代わりに、視聴者の視聴行動を示す他の指標を用いることもできる。他の指標としては、例えば、視聴時間量、視聴世帯数、視聴人数、一定期間内の視聴回数等が挙げられる。
【０１１６】
図１２は、図１の予測装置１０１、図２の予測装置２０１、図３の予測装置３０１、図４の予測装置４０１、及び図５の予測装置５０１として用いられる、情報処理装置のハードウェア構成例を示している。図１２の情報処理装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１２０１、メモリ１２０２、入力装置１２０３、出力装置１２０４、補助記憶装置１２０５、媒体駆動装置１２０６、及びネットワーク接続装置１２０７を含む。これらの構成要素はハードウェアであり、バス１２０８により互いに接続されている。
【０１１７】
メモリ１２０２は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリであり、処理に用いられるプログラム及びデータを格納する。メモリ１２０２は、図１の記憶部１１１、図２の記憶部２１１、図３の記憶部３１１、図４の記憶部４１１、又は図５の記憶部５１１として用いることができる。
【０１１８】
ＣＰＵ１２０１（プロセッサ）は、例えば、メモリ１２０２を利用してプログラムを実行することにより、図１の計算部１１２及び予測部１１３として動作する。ＣＰＵ１２０１は、プログラムを実行することにより、図２の計算部２１２及び予測部２１３としても動作する。
【０１１９】
ＣＰＵ１２０１は、プログラムを実行することにより、図３の計算部３１２及び予測部３１３としても動作する。ＣＰＵ１２０１は、プログラムを実行することにより、図４の推定部４１２及び予測部４１３としても動作する。ＣＰＵ１２０１は、プログラムを実行することにより、図５の学習部５１３、計算部５１４、推定部５１５、及び予測部５１６としても動作する。
【０１２０】
入力装置１２０３は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス等であり、オペレータ又はユーザからの指示又は情報の入力に用いられる。出力装置１２０４は、例えば、表示装置、プリンタ、スピーカ等であり、オペレータ又はユーザへの問い合わせ又は指示、及び処理結果の出力に用いられる。処理結果は、予測視聴率５２８であってもよい。
【０１２１】
補助記憶装置１２０５は、例えば、磁気ディスク装置、光ディスク装置、光磁気ディスク装置、テープ装置等である。補助記憶装置１２０５は、ハードディスクドライブ又はフラッシュメモリであってもよい。情報処理装置は、補助記憶装置１２０５にプログラム及びデータを格納しておき、それらをメモリ１２０２にロードして使用することができる。補助記憶装置１２０５は、図１の記憶部１１１、図２の記憶部２１１、図３の記憶部３１１、図４の記憶部４１１、又は図５の記憶部５１１として用いることができる。
【０１２２】
媒体駆動装置１２０６は、可搬型記録媒体１２０９を駆動し、その記録内容にアクセスする。可搬型記録媒体１２０９は、メモリデバイス、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク等である。可搬型記録媒体１２０９は、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact  Disk  Read  Only  Memory）、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disk）、ＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）メモリ等であってもよい。オペレータ又はユーザは、この可搬型記録媒体１２０９にプログラム及びデータを格納しておき、それらをメモリ１２０２にロードして使用することができる。
【０１２３】
このように、処理に用いられるプログラム及びデータを格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、メモリ１２０２、補助記憶装置１２０５、又は可搬型記録媒体１２０９のような、物理的な（非一時的な）記録媒体である。
【０１２４】
ネットワーク接続装置１２０７は、通信ネットワーク５０５に接続され、通信に伴うデータ変換を行う通信インタフェース回路である。情報処理装置は、プログラム及びデータを外部の装置からネットワーク接続装置１２０７を介して受信し、それらをメモリ１２０２にロードして使用することができる。ネットワーク接続装置１２０７は、図５の通信部５１２として用いることができる。
【０１２５】
なお、情報処理装置が図１２のすべての構成要素を含む必要はなく、用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略することも可能である。例えば、オペレータ又はユーザとのインタフェースが不要な場合は、入力装置１２０３及び出力装置１２０４を省略してもよい。可搬型記録媒体１２０９又は通信ネットワークを使用しない場合は、媒体駆動装置１２０６又はネットワーク接続装置１２０７を省略してもよい。
【０１２６】
図１２の情報処理装置は、図５の要求装置５０２、データサーバ５０３、及びデータサーバ５０４としても用いることができる。
【０１２７】
開示の実施形態とその利点について詳しく説明したが、当業者は、特許請求の範囲に明確に記載した本発明の範囲から逸脱することなく、様々な変更、追加、省略をすることができるであろう。
【符号の説明】
【０１２８】
１０１、２０１、３０１、４０１、５０１  予測装置
１１１、２１１、３１１、４１１、５１１  記憶部
１１２、２１２、３１２、５１４  計算部
１１３、２１３、３１３、４１３、５１６  予測部
１２１、２２２、３２２、４２１  放送接触情報
２２１、３２１  カレンダー情報
４１２、５１５  推定部
４２２  天気予報情報
５０２  要求装置
５０３、５０４  データサーバ
５０５  通信ネットワーク
５１２  通信部
５１３  学習部
５２１、１０１１−１〜１０１１−Ｍ  予測モデル
５２２  天気補正モデル
５２３  カレンダー
５２４、５３１  視聴率データ
５２５、５３２  天気予報データ
５２６  入力データ
５２７、５２８  予測視聴率
５３１  視聴率データ
６０１〜６０５、６１１〜６１５  棒グラフ
７０１、７０２  折れ線
７１１、７１２  ピーク
８０１、８０２  曲線
１００１  アンサンブル予測モデル
１２０１  ＣＰＵ
１２０２  メモリ
１２０３  入力装置
１２０４  出力装置
１２０５  補助記憶装置
１２０６  媒体駆動装置
１２０７  ネットワーク接続装置
１２０８  バス
１２０９  可搬型記録媒体
【要約】
【課題】放送情報に関する条件に応じて放送接触情報を精度良く予測する。
【解決手段】記憶部１１１は、放送媒体で放送された複数の放送情報それぞれに対する受信者からの接触の度合いを示す放送接触情報１２１を記憶する。計算部１１２は、複数の放送情報に含まれる第１放送情報の放送接触情報と、第１放送情報よりも後に放送された第２放送情報の放送接触情報とを用いて、統計値を計算する。計算される統計値は、第２放送情報の放送接触情報の寄与が第１放送情報の放送接触情報の寄与よりも大きくなる統計値である。予測部１１３は、統計値に基づいて、放送予定の放送情報に対する受信者からの接触の度合いを示す予測接触情報を求める。
【選択図】図１【図１】
0006902636.tif 000002
【図２】
0006902636.tif 000003
【図３】
0006902636.tif 000004
【図４】
0006902636.tif 000005
【図５】
0006902636.tif 000006
【図６】
0006902636.tif 000007
【図７】
0006902636.tif 000008
【図８】
0006902636.tif 000009
【図９】
0006902636.tif 000010
【図１０】
0006902636.tif 000011
【図１１】
0006902636.tif 000012
【図１２】
0006902636.tif 000013