(57)【要約】【課題】コンテンツの分類をより適切に行えるようにする。【解決手段】ユーザが管理するコンテンツ１０１−１乃至１０１−１０のうち、コンテンツ１０１−１乃至１０１−４は、ユーザによる所定の条件Ａによる分類により、グループ１２２に属すると設定されている。このグループ１２２に属するコンテンツ１０１−１乃至１０１−４の各コンテンツの特徴量から、評価軸１４１を算出する。この評価軸１４１は、所定の条件Ａにより、複数のコンテンツを分類するときに、条件Ａに合致するコンテンツと合致しないコンテンツを分類するときに用いることができる。本発明は、コンテンツを管理するコンピュータに適用することができる。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定のコンテンツから特徴量を抽出する抽出手段と、
第１のコンテンツと第２のコンテンツを分類するための評価軸を、前記第１のコンテンツから前記抽出手段により抽出された第１の特徴量、または、前記第２のコンテンツから前記抽出手段により抽出された第２の特徴量を用いて算出する算出手段と
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記算出手段は、前記第１の特徴量または第２の特徴量をマッピングし、そのマッピングされた特徴量から、前記第１のコンテンツと前記第２のコンテンツを分離する超平面の式を求め、その式のパラメータを前記評価軸とする
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記算出手段により算出された評価軸は、前記評価軸で分類するコンテンツを表す名前と関連付けられて記憶される
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記算出手段により算出された評価軸は、複数のコンテンツを、前記名前が示すコンテンツを検索するときに用いられる
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
検索されたコンテンツのうち、前記評価軸と適合度の高いコンテンツが、検索結果とされる
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記評価軸は、他の評価軸とマージされることで修正される
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記他の評価軸は、同一の名前が関連付けられている評価軸である
請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記算出手段により算出された評価軸により、複数のコンテンツを分類したとき、分類されたコンテンツに、ふさわしくないコンテンツがあるときには、そのコンテンツを削除し、ふさわしいコンテンツであるが分類された結果に含まれていないコンテンツがあるときには、そのコンテンツを追加し、
前記コンテンツの削除および追加がされた結果、分類結果として残っている複数のコンテンツから、再度評価軸を算出することで前記評価軸を修正する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
所定のコンテンツから特徴量を抽出し、
第１のコンテンツと第２のコンテンツを分類するための評価軸を、前記第１のコンテンツから抽出された第１の特徴量、または、前記第２のコンテンツから抽出された第２の特徴量を用いて算出する
ステップを含む情報処理方法。
【請求項１０】
所定のコンテンツから特徴量を抽出し、
第１のコンテンツと第２のコンテンツを分類するための評価軸を、前記第１のコンテンツから抽出された第１の特徴量、または、前記第２のコンテンツから抽出された第２の特徴量を用いて算出する
ステップを含む処理をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項１１】
所定のコンテンツから特徴量を抽出し、
第１のコンテンツと第２のコンテンツを分類するための評価軸を、前記第１のコンテンツから抽出された第１の特徴量、または、前記第２のコンテンツから抽出された第２の特徴量を用いて算出する
ステップを含む処理をコンピュータに実行させるプログラムが記録されている記録媒体。
【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方法、プログラム、並びに記録媒体に関し、特に、コンテンツなどの検索に用いて好適な情報処理装置および方法、プログラム、並びに記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、インターネットなどで音楽や動画などのコンテンツを検索する場合、予めコンテンツに関連付けられたキーワードやタグを用いたキーワードマッチングによる検索が行われていた。また、映像コンテンツ単位で検索する方法や、映像コンテンツを細分化したシーン単位で検索する方法なども提案されている。（例えば、特許文献１参照）
【特許文献１】特開2004-227423号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
当然のことながら、キーワードでコンテンツを検索する場合、キーワードが付与されていないコンテンツは検索対象にならない。１つのコンテンツに対して、人により異なるキーワードを付与する可能性がある。よって、キーワードが付与されたコンテンツに対して検索を行っても、ユーザが指定したキーワードが含まれていなければ、結果として、そのコンテンツは、例えユーザが検索結果として取得したいコンテンツであっても、検索結果にはならず、ユーザに検索結果として提示できないことになる。
【０００４】
よって、キーワードの表記揺れによる検索漏れが生じ、ユーザが所望とするコンテンツを提供できない可能性があった。また、上記したような検索を実現するために、キーワードを付与するための処理には、多大な労力が必要であった。
【０００５】
また、キーワードとして、例えば、「アップテンポの音楽」、「赤い動画」、「動きの少ない動画」のように自然言語をキーワードとして、コンテンツを検索することが可能なシステムも提案されているが、指定できるキーワード（検索語）は限定的であるため、検索語として設定されていない、「赤と白が混ざったような動画」などの検索語では検索することができない。よって、このようなシステムでは、ユーザの所望のキーワードで検索を行えないため、限定的な検索となってしまう。
【０００６】
また、例えば、複数のユーザが、それぞれが所有するコンテンツに対して、同じキーワードでタグ付けを行っていた。例えば、Ａさんは、自分の息子を撮影したコンテンツに「子供」というキーワードを付与し、Ｂさんは、自分の娘を撮影したコンテンツにやはり「子供」というキーワードを付与するといったことが、ユーザ毎に行われていた。このように、一般的に同じ意味をもつキーワードを付与する作業を、ユーザ毎に行っていたため、例えば、子供を撮影したコンテンツの数だけ、このような作業が行われていた。このような同じような作業は、ユーザ毎に行われるのではなく、より簡便に行われるようにすることが望まれている。
【０００７】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、コンテンツの検索などをより的確に行えるようにすることができるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一側面の情報処理装置は、所定のコンテンツから特徴量を抽出する抽出手段と、第１のコンテンツと第２のコンテンツを分類するための評価軸を、前記第１のコンテンツから前記抽出手段により抽出された第１の特徴量、または、前記第２のコンテンツから前記抽出手段により抽出された第２の特徴量を用いて算出する算出手段とを備える。
【０００９】
前記算出手段は、前記第１の特徴量または第２の特徴量をマッピングし、そのマッピングされた特徴量から、前記第１のコンテンツと前記第２のコンテンツを分離する超平面の式を求め、その式のパラメータを前記評価軸とするようにすることができる。
【００１０】
前記算出手段により算出された評価軸は、前記評価軸で分類するコンテンツを表す名前と関連付けられて記憶されるようにすることができる。
【００１１】
前記算出手段により算出された評価軸は、複数のコンテンツを、前記名前が示すコンテンツを検索するときに用いられるようにすることができる。
【００１２】
検索されたコンテンツのうち、前記評価軸と適合度の高いコンテンツが、検索結果とされるようにすることができる。
【００１３】
前記評価軸は、他の評価軸とマージされることで修正されるようにすることができる。
【００１４】
前記他の評価軸は、同一の名前が関連付けられている評価軸であるようにすることができる。
【００１５】
前記算出手段により算出された評価軸により、複数のコンテンツを分類したとき、分類されたコンテンツに、ふさわしくないコンテンツがあるときには、そのコンテンツを削除し、ふさわしいコンテンツであるが分類された結果に含まれていないコンテンツがあるときには、そのコンテンツを追加し、前記コンテンツの削除および追加がされた結果、分類結果として残っている複数のコンテンツから、再度評価軸を算出することで前記評価軸を修正するようにすることができる。
【００１６】
本発明の一側面の情報処理方法は、所定のコンテンツから特徴量を抽出し、第１のコンテンツと第２のコンテンツを分類するための評価軸を、前記第１のコンテンツから抽出された第１の特徴量、または、前記第２のコンテンツから抽出された第２の特徴量を用いて算出するステップを含む。
【００１７】
本発明の一側面のプログラムは、所定のコンテンツから特徴量を抽出し、第１のコンテンツと第２のコンテンツを分類するための評価軸を、前記第１のコンテンツから抽出された第１の特徴量、または、前記第２のコンテンツから抽出された第２の特徴量を用いて算出するステップを含む処理をコンピュータに実行させる。
【００１８】
本発明の一側面の記録媒体は、所定のコンテンツから特徴量を抽出し、第１のコンテンツと第２のコンテンツを分類するための評価軸を、前記第１のコンテンツから抽出された第１の特徴量、または、前記第２のコンテンツから抽出された第２の特徴量を用いて算出するステップを含む処理をコンピュータに実行させるプログラムが記録されている。
【００１９】
本発明の一側面の情報処理装置および方法、並びにプログラムにおいては、コンテンツを分類するための評価軸が、複数のコンテンツからそれぞれ抽出された特徴量が用いられて算出される。
【発明の効果】
【００２０】
本発明の一側面によれば、コンテンツの検索などをより的確に行えるようなる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下に本発明の実施の形態を説明するが、本発明の構成要件と、明細書または図面に記載の実施の形態との対応関係を例示すると、次のようになる。この記載は、本発明をサポートする実施の形態が、明細書または図面に記載されていることを確認するためのものである。従って、明細書または図面中には記載されているが、本発明の構成要件に対応する実施の形態として、ここには記載されていない実施の形態があったとしても、そのことは、その実施の形態が、その構成要件に対応するものではないことを意味するものではない。逆に、実施の形態が構成要件に対応するものとしてここに記載されていたとしても、そのことは、その実施の形態が、その構成要件以外の構成要件には対応しないものであることを意味するものでもない。
【００２２】
本発明の一側面の情報処理装置（例えば、図２のＰＣ１２）は、所定のコンテンツから特徴量を抽出する抽出手段（例えば、図２の特徴量抽出部３２）と、第１のコンテンツと第２のコンテンツを分類するための評価軸を、前記第１のコンテンツから前記抽出手段により抽出された第１の特徴量、または、前記第２のコンテンツから前記抽出手段により抽出された第２の特徴量を用いて算出する算出手段（例えば、図２の評価軸計算部３４）とを備える。
【００２３】
以下に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００２４】
図１は、本発明を適用したシステムの一実施の形態の構成を示す図である。ＬＡＮ（Local Area Network）やインターネットなどを含むネットワーク１１には、ユーザのパーソナルコンピュータ（ＰＣ）１２−１乃至１２―Ｎが接続されている。ネットワーク１１には、評価軸共有サーバ１３と、コンテンツサーバ１４も接続されている。
【００２５】
以下の説明において、ＰＣ１２−１乃至１２−Ｎを個々に区別する必要がない場合、単に、ＰＣ１２と記述する。また、図１には、評価軸共有サーバ１３やコンテンツデータ１４は、それぞれ１台しか図示していないが、複数台接続されていても勿論良い。
【００２６】
図１に示したシステムにおいては、例えば、ＰＣ１２で管理されている複数のコンテンツを、所定のキーワードで分類したときに、評価軸という情報が生成される。この評価軸により、例えば、コンテンツサーバ１４で管理されているコンテンツが分類され、ユーザが所望とするコンテンツの検索が行われる。また、評価軸の情報は、複数のユーザ同士で共有することが可能とされ、例えば、ＰＣ１２−１のユーザが作成した評価軸を、ＰＣ１２−２のユーザが用いて、自己のコンテンツを分類したり、所望のコンテンツを検索したりすることが可能とされている。
【００２７】
図２は、ＰＣ１２の機能を示すブロック図である。ＰＣ１２は、コンテンツ取得部３１、特徴量抽出部３２、特徴量記憶部３３、評価軸算出部３４、評価軸記憶部３５、評価軸修正部３６、評価軸取得部３７、検索方法指示部３８、コンテンツ検索部３９、表示制御部４０を含む構成とされている。また、表示制御部４０により表示が制御される表示装置４１が、ＰＣ１２には接続されている。
【００２８】
コンテンツ取得部３１は、コンテンツを取得する。コンテンツ取得部３１は、ネットワーク１１を介して接続されているコンテンツサーバ１４などの他の装置で管理されているコンテンツや、ＰＣ１２内で管理されているコンテンツなどを取得する。取得されるコンテンツは、インターネットなどで公開されているコンテンツであっても良いし、ユーザ自身が撮影したようなプライベートなコンテンツであっても良い。
【００２９】
特徴量抽出部３２は、コンテンツ取得部３１で取得されたコンテンツから特徴量を抽出する。特徴量抽出部３２で抽出された特徴量は、特徴量記憶部３３に一旦記憶される。
【００３０】
評価軸算出部３４は、詳細は後述するがコンテンツを分類するときなどに用いる評価軸を算出する。算出された評価軸は、評価軸記憶部３５に記憶される。一度算出され、評価軸記憶部３５に記憶された評価軸は、ユーザにより、再度修正することができるように構成されており、その修正を評価軸修正部３６は行う。
【００３１】
評価軸取得部３７は、他の装置、例えば、評価軸共有サーバ１３で管理されている評価軸を取得する。評価軸取得部３７により取得された評価軸は、評価軸記憶部３５に記憶されたり、コンテンツ検索部３９に供給されたりする。
【００３２】
検索方法指示部３８は、ユーザが操作できるキーボードやマウスなどの操作部（不図示）を備える構成とされ、ユーザが所望のコンテンツを検索するときのキーワード（テキスト）、画像、映像などの入力を受け付け、その入力された検索方法での検索を、コンテンツ検索部３９に指示する。
【００３３】
コンテンツ検索部３９は、検索方法指示部３８により指示された方法により、また、評価軸記憶部３５に記憶されている評価軸、または／および、評価軸取得部３７により取得された評価軸を用いて、ユーザが所望とするコンテンツを検索する。その検索結果は、表示制御部４０に供給される。表示制御部４０は、表示装置４１を制御して、検索結果をユーザに提供する。
【００３４】
評価軸は、ＰＣ１２側で生成し、評価軸共有サーバ１３に供給することもできるし、評価軸共有サーバ１３から取得することも可能とされている。次に、評価軸共有サーバ１３について説明を加える。
【００３５】
図３は、評価軸共有サーバ１３を示すブロック図である。評価軸共有サーバ１３は、評価軸受信部７１、評価軸再評価部７２、評価軸共有部７３、および、評価軸送信部７４を含む構成とされている。
【００３６】
評価軸受信部７１は、ＰＣ１２から供給される評価軸を受信し、評価軸再評価部７２に供給する。評価軸再評価部７２は、供給された評価軸が、既に評価軸共有部７３に記憶されていないか否か、既に記憶されている評価軸を、新たに供給された評価軸で修正する必要があるか否かなどを判断し、必要に応じて修正した評価軸を評価軸共有部７３に供給し、記憶させる。
【００３７】
評価軸共有部７３は、後述するように、評価軸と、その評価軸に与えられた名前を関連付けて管理し、ユーザ（ＰＣ１２）からの要求により、記憶している評価軸を供給する。評価軸送信部７４は、ＰＣ１２に対して評価軸を送信する。
【００３８】
図４は、コンテンツサーバ１４の機能を示すブロック図である。コンテンツサーバ１４は、コンテンツ記憶部９１とコンテンツ送受信部９２を含む構成とされている。コンテンツ記憶部９１は、複数のコンテンツを記憶する。コンテンツ送受信部９２は、ネットワーク１１を介して他の装置から供給されたコンテンツを受信し、コンテンツ記憶部９１に記憶させたり、コンテンツ記憶部９１に記憶されているコンテンツを他の装置に送信したりする。
【００３９】
ここでは、評価軸共有サーバ１３とコンテンツサーバ１４は、それぞれ別々の装置として記述したが、同一の装置としても良い。すなわち、例えば、評価軸共有サーバ１３が、コンテンツを記憶し、コンテンツを送受信するような機能も備えるような構成とすることが可能である。また、後述するＰＣ１２が有する評価軸の作成や、評価軸を用いるコンテンツの検索の機能などを、評価軸共有サーバ１３やコンテンツサーバ１４が備えるようにしても良い。
【００４０】
ここで、評価軸について説明を加える。図５は、コンテンツの散らばり具合を疑似的に示した図である。散らばり具合とは、例えば、コンテンツの所定の特徴量やキーワードなどでコンテンツを分布させたときの状態のこととする。図５に示したコンテンツ数は、コンテンツ１０１−１乃至１０１−１０の１０個であるとして説明を続ける。また、このコンテンツ１０１−１乃至１０１−１０は、ＰＣ１２に記憶されているコンテンツであるか、または、コンテンツサーバ１４に記憶されているコンテンツであるとする。
【００４１】
ここでは、コンテンツ１０１−１乃至１０１−１０のコンテンツ群を、グループ１２１とする。図５のように、コンテンツ１０１−１乃至１０１−１０のコンテンツ群がグループ１２１に属するとき、コンテンツ１０１−１乃至１０１−１０に対して、ユーザにより、所定のキーワードによる分類が行われたとする。分類が行われた結果、図６に示すように、グループ１２１内に、新たなグループ１２２が作成される。
【００４２】
グループ１２２には、コンテンツ１０１−１乃至１０１−４が含まれる。例えば、ユーザが、子供を撮影した映像を、グループ１２２に分類したとき、コンテンツ１０１−１乃至１０１−４が、子供を撮影した映像に該当するため、グループ１２２に分類される。このような分類が行われることにより、グループ１２１に属したコンテンツ群が、グループ１２２に属するコンテンツ群と、グループ１２２に属さないコンテンツ群の２つに分類される。
【００４３】
このような分類が行われた場合、図７に示すように、１本の評価軸１４１を生成することができる。すなわちこの場合、グループ１２２に属するコンテンツと、グループ１２２に属さないコンテンツとを分離する評価軸１４１を生成することができる。例えば、子供を撮影した映像（子供に関するコンテンツ）を分類したときに生成された評価軸１４１であった場合、評価軸１４１は、子供に関するコンテンツを分類するときに用いることができる評価軸１４１とすることができる。
【００４４】
すなわち、例えば、図７において、評価軸１４１の図中左側には、子供に関するコンテンツが存在し、評価軸１４１の図中右側には、子供に関するコンテンツ以外のコンテンツが存在する。よって、このような場合、評価軸１４１により、子供に関するコンテンツと、それ以外のコンテンツの２つのコンテンツ群に分離されたことになる。
【００４５】
ユーザが、自己が管理するコンテンツから、子供に関するコンテンツを抽出したいと所望したとき、評価軸１４１を用いて、自己のコンテンツを分類する。その分類結果は、上記したように、子供に関するコンテンツと、それ以外のコンテンツに分類されているから、その子供に関するコンテンツから所望とした子供に関するコンテンツを抽出することができる。また、他のユーザ（ユーザＢとする）が、ユーザＡが作成した評価軸１４１の情報を用いて、自己のコンテンツを分類すれば、同様に、子供に関するコンテンツと、それ以外のコンテンツに分類することができる。
【００４６】
すなわち例えば、図８に示したようなコンテンツ２０１−１乃至２０１−８を、ユーザＢが有していたときに、ユーザＡが作成した子供に関するコンテンツを分類するための評価軸１４１を用いることで、子供に関するコンテンツ２０１−１乃至２０１−５と、子供に関するコンテンツではないコンテンツ２０１−６乃至２０１−８を分類することができる。
【００４７】
このように、評価軸１４１を用いることでコンテンツを分類することが可能となる。この評価軸１４１は、評価軸共有サーバ１３で共有されるようにすれば、例えばユーザＡが作成した評価軸１４１が、評価軸共有サーバ１３に登録され、その登録されている評価軸１４１を、ユーザＢが取得することにより、上記したようにユーザＢが自己のコンテンツを修正することができるようになる。
【００４８】
また、評価軸共有サーバ１３に登録されている評価軸１４１は、修正することが可能とされている。例えば、ユーザＡが作成し、評価軸共有サーバ１３に登録した評価軸１４１の名前が“子供”であったときに、ユーザＢが同じく“子供”という名前の評価軸１４１’（ユーザＡが作成した評価軸１４１と区別を付けるためにダッシュ（’）を付して記載する）を作成し、評価軸共有サーバ１３に登録したとき、同じ“子供”という名前の評価軸なので、評価軸１４１と評価軸１４１’を用いて、新たな“子供”という名前の評価軸を生成する（評価軸１４１を、評価軸１４１’を用いて修正する）こともできる。
【００４９】
修正することで、所定のコンテンツを分類するのに、より適切な評価軸にすることが可能となる。また、ユーザは、評価軸共有サーバ１３から取得した評価軸１４１や自己で生成させた評価軸１４１を、自己のコンテンツを分類するのに適切な評価軸に、適宜修正することも可能とされている。
【００５０】
次に、評価軸の生成や修正について、また、評価軸を用いたコンテンツの検索について説明する。まず、図９のフローチャートを参照し、評価軸の生成について説明する。
【００５１】
ステップＳ２１において、ＰＣ１２のコンテンツ取得部３１（図２）は、ＰＣ１２内の記憶部（不図示）で管理されているコンテンツや、ネットワーク１１に接続されている他の装置（例えば、コンテンツサーバ１４）から、コンテンツを取得する。コンテンツ取得部３１により取得されたコンテンツは、特徴量抽出部３２に供給される。
【００５２】
ステップＳ２２において、特徴量抽出部３２は、取得されたコンテンツから、既に特徴量が生成されているか否かを判断する。特徴量が生成されている場合、その特徴量は特徴量記憶部３３に記憶されているため、特徴量抽出部３２は、特徴量記憶部３３に、供給されたコンテンツに関する特徴量が記憶されているか否かを判断することで、ステップＳ２２における判断処理を実行する。
【００５３】
ステップＳ２２において、特徴量抽出部３２は、供給されたコンテンツからはまだ特徴量を生成していないと判断した場合、ステップＳ２３に処理が進められる。ステップＳ２３において、特徴量抽出部３２は、供給されたコンテンツの特徴量を抽出し、特徴量記憶部３３に、コンテンツを一意に識別できる情報と共に記憶する。
【００５４】
コンテンツが映像の場合、特徴量としては、例えば、色ヒストグラム、輝度ヒストグラム、顔認識データ（人数など）、人工物や自然物（直線の多さ、映像の複雑度）、動きの激しさ、カメラの動き（パン、ズーム、チルトなど）、手振れの頻度、カットチェンジの頻度などである。また、コンテンツが音声の場合、またはコンテンツに音声も含まれ、その音声に注目して特徴量を抽出する場合、特徴量としては、音量、音楽や発話（男声、女声、混声）、音声認識結果、周波数特性などである。
【００５５】
１つのコンテンツから、これらの特徴量を１つだけ抽出するようにしても良いし、複数抽出するようにしても良い。
【００５６】
また抽出される特徴量は、後段の処理で評価軸を算出するが、その評価軸が適切に算出されるために必要とされる特徴量であり、また、算出された評価軸と特徴量を用いてコンテンツが検索されるが、その検索を適切に行うために必要とされる特徴量である。
【００５７】
例えば、上記したような“子供”と名前が付けられるような評価軸が生成される場合、子供が写っている映像を、子供が写っていない映像と適切に分類するための評価軸を生成する必要がある。このようなときには、映像に写し出されている子供を的確に抽出できるような特徴量が必要となるので、例えば、顔認識データや、動きの激しさなどの特徴量が抽出される。
【００５８】
また、子供の映像は、通常、家庭で撮影された映像であると考えられ、家庭で撮影されるような映像は、ビデオカメラなどで撮影された映像であるので、テレビジョン放送の番組などと比べて、手振れの頻度が多いと考えられる。よって、手振れの頻度が特徴量として抽出されるようにしても良い。
【００５９】
このように、分類するコンテンツのことを考慮し、適切な特徴量が抽出される。
【００６０】
ステップＳ２３において、特徴量抽出部３２により特徴量が生成（抽出）されると、その特徴量は、コンテンツを識別するための情報、例えば、コンテンツに付されたＩＤなどと関連付けられて、特徴量記憶部３３に記憶される。なお特徴量記憶部３３に、コンテンツそのもののデータが記憶されるようにしても良い。また、特徴量記憶部３３に、コンテンツが記憶されている記憶部のアドレスが記憶されるようにしても良いし、そのアドレスは、インターネット１１に接続されている他の装置に記憶されているコンテンツを特定するためのアドレスであっても良い。
【００６１】
ステップＳ２３における処理が終了すると、ステップＳ２４に処理が進められる。ステップＳ２４への処理は、ステップＳ２２において、供給されたコンテンツからは既に特徴量が抽出されていると判断されたときにも来る。
【００６２】
なお、ここでは、一連の流れでの処理として説明を続けるが、ステップＳ２１乃至Ｓ２３までの処理と、ステップＳ２４以降の処理は、一連の流れの処理でなくてもよく、別々のタイミングで行われても良い。すなわち、ステップＳ２１乃至Ｓ２３の処理が繰り返されることにより、特徴量記億部３３に、複数のコンテンツの特徴量が記憶される。そして、特徴量記憶部３３に記憶されている特徴量が用いられて、ステップＳ２４以降の処理が行われる。そのため、特徴量を記憶するための処理と、特徴量を用いた処理は、それぞれ別のタイミングで行うことが可能である。
【００６３】
ステップＳ２４において、コンテンツの一覧表示が行われる。表示制御部４０の制御により、表示装置４１に、処理対象とされるコンテンツの一覧が表示される。処理対象とされるコンテンツは、例えば、ＰＣ１２の記憶部（不図示）に記憶されているコンテンツや、コンテンツサーバ１４（図１）に記憶されているコンテンツなどである。表示される情報は、コンテンツのタイトルや撮影年月日などである。また、一覧表示されるコンテンツの特徴量は、既に生成され、特徴量記憶部３３に記憶されている。
【００６４】
ステップＳ２５により、ユーザによりコンテンツが選択され、その選択されたコンテンツの情報が取得される。ユーザは、例えば、子供に関するコンテンツ群、好きな番組のコンテンツ群、好きな歌手の曲のコンテンツ群、自分が好きな動画のコンテンツ群などを選択する。このような選択は、ユーザにとって、所定の傾向を有するコンテンツ群の選択であり、明確に言葉で表現可能な傾向でない選択であっても良い。選択されたコンテンツの情報（例えば、コンテンツを一意に識別するためのＩＤなどの情報）は、評価軸算出部３４に供給される。
【００６５】
ステップＳ２６において、評価軸算出部３４は、評価軸を算出する。ステップＳ２６における評価軸の算出に係わる処理は、図１０のフローチャートを参照して後述する。評価軸が算出されると、ステップＳ２７に処理が進められる。ステップＳ２７において、算出された評価軸は適切な評価軸であるか否かが判断される。適切な評価軸とは、選択されたコンテンツと選択されていないコンテンツを、適切に分類できる評価軸である。換言すれば、適切な評価軸とは、選択されたコンテンツを適切に表すことができる評価軸である。
【００６６】
ステップＳ２７において、適切な評価軸が算出されていないと判断された場合、ステップＳ２５に処理が戻され、それ以降の処理が繰り返される。一方、ステップＳ２７において、適切な評価軸が算出されたと判断された場合、ステップＳ２８に処理が進められる。
【００６７】
ステップＳ２８において、評価軸の名前が付けられる。適切な評価軸が算出されたと判断された場合、例えば、ユーザに“名前を付けてください”といったようなメッセージが表示され、そのメッセージに対応してユーザがキーボードなどの操作部（不図示）を操作して入力した名前（テキストデータ）が取得される。評価軸算出部３４は、ユーザにより付された名前と、算出した評価軸を関連付けて、評価軸記憶部３５に記憶させる。
【００６８】
次に、図１０のフローチャートを参照し、ステップＳ２６において実行される評価軸算出に係わる処理について説明を加える。
【００６９】
ステップＳ５１において、複数のコンテンツの特徴量が空間にマッピングされる。コンテンツの特徴量は、多次元の数値（特徴量ベクトル）から構成される。換言すれば、上述したステップＳ２３の処理において、所定のコンテンツから生成される特徴量は、多次元の数値（特徴量ベクトル）で構成される。各次元の値を座標とみなすことで、Ｎ次元空間の１点に１コンテンツをマッピングすることができる。
【００７０】
ステップＳ５１においては、このように、Ｎ次元の数値を座標とみなし、Ｎ次元空間の異なる１点に複数のコンテンツがマッピングされる。
【００７１】
なお特徴量は、上記したように、コンテンツが映像である場合、色ヒストグラム、輝度ヒストグラム、顔認識データなど、１つのコンテンツから複数の特徴量が生成される可能性がある。複数の特徴量のうち、どの特徴量を用いてマッピングが行われるかは、適切な評価軸を作成するのに必要な特徴量が選択されればよい。例えば、ユーザが選択したコンテンツが、ユーザの好みの色に基づいて選択されたコンテンツであった場合、色ヒストグラムや輝度ヒストグラムなどの特徴量が選択され、子供に関するコンテンツであった場合、顔認識データなどの特徴量が選択されるようにすればよい。選択される特徴量は１つでもよいし、複数でもよい。どの特徴量を用いればよいかが判断できない場合は、すべての特徴量を用いればよい。
【００７２】
また、所定の特徴量でマッピングし、そのマッピング結果を用いて評価軸を算出したが、その評価軸により、適切にコンテンツが分類できないと判断された場合や、マッピングの結果、選択されたコンテンツが散在し、１本の評価軸を算出しづらいと判断された場合など、他の特徴量でマッピングし直し、評価軸を算出し直すなどの処理が実行されるようにしても良い。例えば、図９のフローチャートにおいては、ステップＳ２７において、評価軸は適切であるか否かを判断し、適切でないと判断された場合は、ステップＳ２５に処理が戻され、再度評価軸が算出されるが、再度評価軸が算出されるときには、他の特徴量が用いられて処理が行われるようにすればよい。
【００７３】
図１０のフローチャートの説明に戻り、ステップＳ５１において、コンテンツのマッピングが行われると、ステップＳ５２において、分類する超平面が算出される。ステップＳ５２における処理は、ユーザが選択したコンテンツ群を表す座標群と、それ以外のコンテンツ群を表す座標群を最も良く分類する超平面を算出する処理である。すなわち、例えば、図７を参照して説明したように、ユーザが選択したコンテンツ１０１−１乃至１０１−４が含まれるグループ１２２（この場合、ユーザが選択したコンテンツ群に相当）と、その他のコンテンツ群を分類する超平面が算出される。算出される超平面は、図７に示した例では、評価軸１４１である。
【００７４】
なお、ここでは、“評価軸”と記述しているが、Ｎ次元空間にマッピングし、Ｎ次元空間で処理を行うため、評価軸は“軸”との表現を用いているが、次元により、空間に存在する平面である場合もある。
【００７５】
すなわち、Ｎ次元空間の超平面は、（Ｎ―１）次元の方程式で表されるため、その（Ｎ―１）次元の方程式そのものが評価軸となる。例えば、図７に示したような２次元空間（平面）にコンテンツがマッピングされた場合、特徴量としては、２次元で表される特徴量である。そして、そのような特徴量から算出される超平面は、１次元であり、１次元の超平面、すなわち直線で２つに分類されることになる。また、例えば、３次元の空間は、２次元の超平面（平面）で２つに分類されることになる。
【００７６】
このように、Ｎ次元空間にマッピングされたコンテンツの情報から、超平面が求められることにより、評価軸が算出される。なお、超平面の算出は、判別分析法などの方法が適用されて算出される。また、超平面の算出の方法（評価軸の算出の仕方）は、評価軸に適合するか否かの２クラスに分類するような方法ではなく、どのくらい適合するかといった適合率を算出可能な方法を適用することが望ましい。
【００７７】
図１１を参照し、ステップＳ５１，５２の処理について再度説明を加える。図１１を参照しての説明において、特徴量は２次元であり、コンテンツＡの特徴量は、（０，０）であり、コンテンツＢの特徴量は、（２，０）であるとする。このとき、それぞれの特徴量は、図１１に示すように、ｘｙ座標平面上の座標値（０，０）と座標値（２，０）にマッピングされる。
【００７８】
このようなマッピングが行われた後、超平面が求められる。２次元の特徴量がマッピングされた２次元の特徴量空間における超平面は、１次元の方程式で表されるので、直線で表されることになる。図１１に示したように、コンテンツＡとコンテンツＢがマッピングされた場合、求められる超平面の方程式は、ｘ＝１である。図１１を参照するに、ｘ＝１という直線で、コンテンツＡ（座標値（０，０））と、コンテンツＢ（座標値（２，０））が分類されることがわかる。
【００７９】
なお、ここでは、コンテンツＡとコンテンツＢを分類する方程式をｘ＝１としたが、他にも分類可能な方程式は存在し、必ずしも、このｘ＝１という方程式だけに限定されるわけではない。よって、適切に分類できる評価軸（方程式）であるか否かを判断する処理を設け、適切に分類できない評価軸である場合には、再度検討できる仕組みを設けた方が良い。本実施の形態においては、上記したように、ステップＳ２７（図９）の処理を設けることで、このようなことを実現できるようにしている。
【００８０】
一般に、直線の方程式は、  ａｘ＋ｂｙ＋ｃ＝０  で表すことが可能であり、パラメータ（ａ，ｂ，ｃ）により、一意に１つの直線を決定することができる。図１１に示した直線ｘ＝１を、この形式で表すと、パラメータ（ａ，ｂ，ｃ）は、
（ａ，ｂ，ｃ）＝（１，０，―１）
となる。このパラメータ（ａ，ｂ，ｃ）の値の組を評価軸とすることができる。この場合、求められた評価軸は、（１，０，―１）となる。
【００８１】
このように、評価軸を、超平面における方程式を表すパラメータで表すことができる。
【００８２】
上記したように超平面を求めることで、評価軸を求めても勿論良いし、選択されたコンテンツの特徴量（情報）のみを用いて、それらのコンテンツに共通して現れる特徴量の傾向を判断して、その判断結果を評価軸としても良い。
【００８３】
このようにして求められた評価軸は、評価軸記憶部３５（図２）に記憶されたり、ネットワーク１１を介して、評価軸共有サーバ１３に供給され、共有されたりする。次に、評価軸記憶部３５に記憶された評価軸や、評価軸共有サーバ１３で共有されている評価軸を用いたコンテンツの検索について、図１２のフローチャートを参照して説明する。
【００８４】
ステップＳ８１乃至Ｓ８３において、コンテンツが取得され、その取得されたコンテンツからは既に特徴量が算出済であるか否かが判断され、特徴量がまだ算出されていないと判断された場合には、特徴量が生成される。このステップＳ８１乃至Ｓ８３は、図９のステップＳ２１乃至Ｓ２３と基本的に同様の処理なので、その説明は省略する。
【００８５】
ステップＳ８１乃至Ｓ８３の処理が実行されることにより、検索対象とされるコンテンツの特徴量が取得される。また、特徴量記憶部３３に記憶されている特徴量に関連するコンテンツや、コンテンツサーバ１４に記憶されているコンテンツも、検索対象とされる。
【００８６】
ステップＳ８４において、評価軸が選択される。選択対象となる評価軸は、評価軸記憶部３５に記憶されている評価軸や、評価軸共有サーバ１３で共有されている評価軸である。例えば、表示装置４１に、評価軸記憶部３５に記憶されている評価軸の一覧が表示され、その表示されている評価軸の一覧のなかから、ユーザが所望の評価軸を選択する。その選択は、例えば、検索方法指示部３８を構成するキーボードなどの操作部が操作されることにより入力される。
【００８７】
検索方法指示部３８から供給された情報に基づき、コンテンツ検索部３９は、評価軸記憶部３５から評価軸を読み出す。評価軸共有サーバ１３に記憶されている評価軸が選択された場合、評価軸取得部３７の処理により評価軸共有サーバ１３から評価軸が取得され、コンテンツ検索部３９に供給される。
【００８８】
ステップＳ８５において、コンテンツ検索部３９は、評価軸記憶部３５から読み出した評価軸、または評価軸取得部３７により取得された評価軸を適用し、コンテンツを分類する。
【００８９】
コンテンツは、特徴量に基づきＮ次元空間にマッピングされ、そのマッピングされたコンテンツが、評価軸のどちら側に存在するかにより分類される。図８を再度参照して説明するに、コンテンツ２０１−１乃至２０１−８が、２次元空間で、図８に示すようにマッピングされたときに、評価軸１４１が適用されると、コンテンツ２０１−１乃至２０１−５のコンテンツ群と、コンテンツ２０１−６乃至２０１−８のコンテンツ群に分類される。換言すれば、評価軸１４１の図中右側に位置するコンテンツ群と左側に位置するコンテンツ群とに分類される。
【００９０】
評価軸１４１の図中左側に存在するコンテンツ群が、検索結果としてユーザに提示されると設定されていた場合、コンテンツ２０１−１乃至２０１−５が、ユーザに検索結果として提示される。
【００９１】
このように、評価軸と特徴量でマッピングされたコンテンツの位置関係から、ユーザに提示するコンテンツを決定するようにしても良いが、単に複数のコンテンツの情報を提示するだけでなく、例えば、ユーザが所望としていたコンテンツに対して、どのくらい適合したコンテンツであるかを示す適合度を算出し、その適合度順に、ユーザにコンテンツを提示するようにしても良い。
【００９２】
ステップＳ８６において、適合度が設定値以上のコンテンツが、ユーザ側に提示される。例えば、図８を再度参照するに、評価軸１４１から遠い位置にマッピングされているコンテンツ２０１−１が最も適合度が高いと判断される場合、コンテンツ２０１−１が、最も適合度が高かったコンテンツとして、ユーザに提示される。また、逆に、コンテンツ２０１−４は、評価軸１４１の図中左側に存在しているために、検索結果としてユーザに提示されるコンテンツであるが、評価軸１４１に近い位置に位置するために、適合度が低く、予め設定されている閾値よりも小さい適合度であった場合、ユーザ側には提示されない。
【００９３】
このように、ステップＳ８６においては、適合度が算出され、その適合度が設定値以上のコンテンツがユーザ側に提示される。また提示されるとき、適合度が高い順に、ユーザ側に提示されるように、コンテンツの並び替えなどの処理が適宜行われるようにしても良い。
【００９４】
次に、図１３のフローチャートを参照し、検索方法がテキストである場合を例に挙げて、検索処理について説明を加える。ステップＳ１０１乃至Ｓ１０３の処理は、図９のステップＳ２１乃至Ｓ２３の処理と同様の処理なので、その説明は省略する。
【００９５】
ステップＳ１０４において、テキストにより評価軸が検索される。上記したように、評価軸は、評価軸記憶部３５に記憶されるとき、名前が付けられて、その名前と関連付けられて記憶される。この名前が利用され評価軸が検索される。すなわち、ユーザがテキストを入力し、その入力されたテキストに合致する、または類似する名前が検索され、検索された名前に関連付けられている評価軸が読み出される。この評価軸の検索は、評価軸記憶部３５に記憶されている評価軸のみでなく、評価軸共有サーバ１３に記憶されている評価軸も検索対象とされる。また、その検索対象は、ユーザにより範囲を設定できるような仕組みも設けられている。
【００９６】
ステップＳ１０５において、検索された評価軸が適用され、ユーザが所望としたコンテンツの検索が行われる。このステップＳ１０５の処理と、次のステップＳ１０６の処理は、図１２のステップＳ８５，Ｓ８６の処理と同様なので、その説明は、省略する。
【００９７】
このように、ユーザは検索したいコンテンツに関するキーワードをテキストとして入力することで、そのテキストから判断される評価軸が検索され、その評価軸でコンテンツの検索が行われるので、所望のコンテンツを取得することができる。
【００９８】
このように、評価軸でコンテンツの検索が行われるようにした場合、その検索の精度を高めるためには、評価軸自体の適性度を高める必要がある。そこで、上記したような処理で１度算出された評価軸でも、より適切な評価軸にするために、評価軸を修正できる仕組みを設ける。図１４のフローチャートを参照し、評価軸の修正の仕方について説明する。
【００９９】
ステップＳ１３１において、修正対象とされる評価軸が選択される。修正対象とされる評価軸は、評価軸共有サーバ１３で管理されている評価軸や、評価軸記憶部３５に記憶されている評価軸である。まず例えば、これらの評価軸の一覧が表示される。この表示は、ジャンル毎に分類され、見やすい工夫がされた状態の一覧とされることが好ましい。そして、一覧表示された評価軸のなかから、ユーザが修正を所望する評価軸を選択する。そしてさらに、その選択された評価軸を特定するための情報が、評価軸修正部３６（図２）に供給されることで、ステップＳ１３１における処理が実行される。
【０１００】
ステップＳ１３２において、選択された評価軸を用いた検索処理が実行される。この検索処理は、例えば、図１２のフローチャートを参照して説明したような処理である。ここでは、その説明は省略する。
【０１０１】
ステップＳ１３３において、適合するコンテンツを追加し、不適合なコンテンツを除去する。ステップＳ１３２において検索処理が実行されることにより、検索結果がユーザ側に提示される。その提示されたコンテンツ群に、ユーザが、不適合であると判断するコンテンツが含まれている場合、その不適合と判断されるコンテンツを除去する。また、提示されたコンテンツ群には含まれていないが、ユーザが、当然含まれるべきであると判断したコンテンツが含まれていない場合、その適合と判断されるコンテンツを追加する。
【０１０２】
ステップＳ１３３における処理を、換言するならば、ユーザが選択した評価軸により検索されるコンテンツが、どのようなコンテンツであって欲しいかということを反映させるための処理である。そのために、選択した評価軸により、提示して欲しいコンテンツが提示されていない場合には、提示されているコンテンツ群に追加し、提示して欲しくないコンテンツが提示されている場合には、提示されているコンテンツ群から削除するといった処理が行われる。
【０１０３】
このような処理が行われることにより、ユーザが選択した評価軸により検索処理が実行されたときに、ユーザが検索結果として欲しいコンテンツ群が、選択されている状態となる。このような状態のときに、ステップＳ１３４において、再度評価軸の算出の処理が実行される。ステップＳ１３４において実行される評価軸算出処理は、図１０に示したフローチャートの処理で実行されるので、その説明は省略する。ただし、ステップＳ１３４における評価軸算出の処理で、処理対象とされるコンテンツ群は、ステップＳ１３３の処理が終了した時点でコンテンツ群に含まれているコンテンツだけが、処理対象とされる。
【０１０４】
ステップＳ１３５において、評価軸の再算出は、成功したか否かが判断される。この判段は、例えば、再算出された結果の評価軸を用いて、再度検索処理を実行し、ユーザが指定したコンテンツ群（ステップＳ１３３の処理が終了した時点で残っているコンテンツ）だけが検索されるか否かを判断することで実行可能である。
【０１０５】
ステップＳ１３５において、評価軸の再算出は成功していないと判断された場合、ステップＳ１３４に処理が戻され、再度評価軸が算出される。このとき、マッピングする特徴量を、前の処理で評価軸を算出したときに用いた特徴量とは異なる特徴量とするなどし、適切な評価軸が算出されるようにする。
【０１０６】
一方、ステップＳ１３５において、評価軸の再算出は成功したと判断された場合、評価軸の修正に関する処理は終了される。そして、修正された評価軸が、修正される前の評価軸の代わりに評価軸記憶部３５などに記憶される。
【０１０７】
このようにして、ユーザは、評価軸を修正することが可能である。またこのようにして、評価軸が修正されることにより、ユーザが所望とするコンテンツが適切に検索されるための評価軸を算出することが可能となる。このように、精度が良く検索処理を行うことができる評価軸は、他のユーザと共有することが可能である。次に、図１５のフローチャートを参照し、評価軸の共有に関して説明を加える。
【０１０８】
ステップＳ１６１において、評価軸が算出される。このステップＳ１６１における処理は、図１０のフローチャートを参照して説明したので、その説明は省略する。なお、このステップＳ１６１の処理を省略しても良い。すなわち、既に評価軸は算出され、評価軸記憶部３５に記憶されているため、その記憶されている評価軸を処理対象としても良い。
【０１０９】
ステップＳ１６２において、算出された評価軸に対して名前が付けられる。この処理も、既に記憶されている評価軸を用いれば、その評価軸には名前が付けられ、関連付けられて記憶されているので、省略することが可能である。
【０１１０】
ステップＳ１６３において、評価軸がアップロードされる。名前が付けられた評価軸は、付けられた名前と共に、ネットワーク１１を介して、評価軸供給サーバ１３に供給され、共有が開始される。ここまでの処理は、ＰＣ１２側で行われる。
【０１１１】
評価軸共有サーバ１３の評価軸受信部７１は、ＰＣ１２から供給された評価軸と、その評価軸に付けられた名前を受信する。受信された評価軸と名前は、評価軸再評価部７２に供給される。評価軸再評価部７２は、ステップＳ１６４において、供給された評価軸の名前は、既に登録されているか否かを判断する。
【０１１２】
評価軸共有サーバ１３は、評価軸共有部７３を有しており、複数の評価軸と名前を関連付けて記憶している。評価軸再評価部７２は、供給された評価軸の名前と評価軸共有部７３に記憶されている評価軸の名前を比較し、同一の名前が既に評価軸共有部７３に記憶されているか否かを判断する。
【０１１３】
なお、同一の名前が検索対象とされるとして説明しているが、全く同じ名前だけでなく、例えば、類似する名前や、意味的に同じ名前なども検索対象とされるようにしても良い。例えば、評価軸再評価部７２は、類似語辞典などのデータベースを有し、供給された名前に類似する名前を、類似語辞典のデータベースを参照して決定し、その決定された類似する名前も検索対象とされるようにしても良い。
【０１１４】
ステップＳ１６４において、評価軸の名前は重複していないと判断された場合、ステップＳ１６５に処理が進められ、供給された評価軸と、その評価軸の名前が関連付けられて評価軸共有部７３に供給され記憶される。
【０１１５】
一方、ステップＳ１６４において、評価軸の名前は重複していると判断された場合、ステップＳ１６６に処理が進められる。ステップＳ１６６において、評価軸の名前を修正するか否かが判断される。例えば、評価軸を供給したユーザに対して、既に同じ名前の評価軸が記憶されているので、新たに名前を付け直して登録し直すか否かを問うメッセージを送信する。そのメッセージに対してユーザから、名前を付け直すという返答を受信した場合、ステップＳ１６６において、評価軸の名前を修正すると判断される。または、メッセージに対してユーザから、名前を付け直さないという返答を受信した場合、ステップＳ１６６において、評価軸の名前は修正しないと判断される。
【０１１６】
ステップＳ１６６において、評価軸の名前を変更すると判断された場合、ステップＳ１６２に処理が戻され、それ以降の処理が繰り返される。一方、ステップＳ１６６において、評価軸の名前は変更しないと判断された場合、ステップＳ１６７に処理が進められる。ステップＳ１６７に処理が進められる場合、評価軸共有部７３には、既に同一の名前の評価軸が記憶されているときなので、評価軸の名前を変更せずに登録してしまうと、同一の名前の評価軸が複数登録されている状態になってしまう。そこで、同一の名前の評価軸が新たに追加登録されるときには、既に登録されている同一の名前の評価軸と供給された評価軸とを、１つの評価軸にまとめるような処理が実行される。
【０１１７】
ステップＳ１６７において、評価軸がマージされる。すなわち、既に記憶されている評価軸とアップロードされた評価軸がマージされる。評価軸は上述したように、例えば、超平面を表す方程式のパラメータで構成されているため、そのパラメータの平均値を算出することで、マージされる。平均値以外のマージの仕方でも勿論良い。マージの仕方としては、より適切に所定のコンテンツが分類されるように、評価軸が修正されるような方法が好ましい。換言すれば、評価軸の名前に適したコンテンツのみが、ユーザ側に提示されるような検索処理を実行できる評価軸に修正されるような方法が好ましい。
【０１１８】
なお、マージされるときに、既に記憶されている評価軸とアップロードされた評価軸があまりにも異なる場合、１つの評価軸としてまとめてしまうことにより、適切にコンテンツを分類できなくなる可能性がある。よって、既に記憶されている評価軸とアップロードされた評価軸があまりにも異なる場合、評価軸をアップロードしたユーザに対して、評価軸としてふさわしくないことを示す警告などを出すような処理が実行されるようにしても良い。そして、このような場合には、マージする処理を実行しないようにしても良い。さらに、アップロードされた評価軸を破棄するようにしても良い。
【０１１９】
ステップＳ１６７の処理において修正された評価軸は、評価軸共有部７３に記憶される。このようにして、同一の名前が付けられた評価軸は、１つの評価軸にまとめられる。また、１つの評価軸にまとめられることにより、その評価軸に付けられた名前に適したコンテンツを、検索することができる評価軸とすることが可能となる。
【０１２０】
このように、評価軸を算出し、修正し、共有し、検索するときに用いることで、以下のような効果を期待できる。すなわちまず、所定のコンテンツまたは所定のコンテンツ群に対して評価軸（タグ）を一度付与すると、それ以降に取得されたコンテンツや、インターネットなどで共有されているコンテンツについても、そのタグらしさを評価可能になり、好みのコンテンツを検索しやすくなる。
【０１２１】
また、１度算出された評価軸は、全てのコンテンツに対して適用可能であるため、同じ評価軸を、他のコンテンツに対して手動で付け直すといった処理をしなくても良い。すなわち、１度算出された評価軸が共有されることで、その評価軸を再度算出する必要がなく、多くのユーザの処理を省略することが可能となる。もって、ユーザの手間を省くことが可能となる。
【０１２２】
また、評価軸の評価がマッチするかしないかの二択ではなくなり、より柔軟な検索が可能になる。また、他の人が算出した評価軸を共有することが可能になり、ユーザが認識していないような視点（評価軸（評価軸の名前））でコンテンツを検索することができるようになる。
【０１２３】
なお、上述した実施の形態においては、評価軸の算出は、ＰＣ１２で行われるとして説明したが、例えば、コンテンツを記憶するハードディスクレコーダなどの装置に対しても、本発明を適用することは可能である。
【０１２４】
また、上述した実施の形態においては、ユーザにより選択されたコンテンツの特徴量から評価軸を算出するとしたが、ユーザにより選択されなかったコンテンツの特徴量から、評価軸を算出するようにしても良い。ユーザにより選択されなかったコンテンツの特徴量から評価軸を算出するようにした場合、ユーザが所望としなかったコンテンツと、ユーザが所望としたコンテンツを分類するための評価軸を算出することができる。
【０１２５】
よって、例えば、ユーザが選択しなかったコンテンツの方が、ユーザが選択したコンテンツの数よりも多かった場合、また、多くのサンプルから評価軸を算出する方が好ましいと考えられる場合など、ユーザが選択しなかったコンテンツの特徴量から評価軸を求めるようにしても良い。すなわち、ユーザが選択したコンテンツの数などの情報により、適宜、ユーザが選択したコンテンツの特徴量から評価軸を算出するようにするか、または、ユーザが選択しなかったコンテンツの特徴量から評価軸を算出するようにするかを切りかえるような仕組みを設けるようにしても良い。
【０１２６】
［記録媒体について］
上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、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には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、専用のハードウェ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、プログラム記録媒体からインストールされる。
【０１２７】
図１６は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するパーソナルコンピュータのハードウェアの構成の例を示すブロック図である。
【０１２８】
コンピュータにおいて、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）３０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）３０３は、バス３０４により相互に接続されている。
【０１２９】
バス３０４には、さらに、入出力インターフェース３０５が接続されている。入出力インターフェース３０５には、キーボード、マウス、マイクロホンなどよりなる入力部３０６、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部３０７、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる記憶部３０８、ネットワークインタフェースなどよりなる通信部３０９、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、あるいは半導体メモリなどのリムーバブルメディア３１１を駆動するドライブ３１０が接続されている。
【０１３０】
以上のように構成されるコンピュータでは、ＣＰＵ３０１が、例えば、記憶部３０８に記憶されているプログラムを、入出力インターフェース３０５及びバス３０４を介して、ＲＡＭ３０３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。
【０１３１】
コンピュータ（CPU３０１）が実行するプログラムは、例えば、磁気ディスク（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク（CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory),DVD(Digital Versatile Disc)等）、光磁気ディスク、もしくは半導体メモリなどよりなるパッケージメディアであるリムーバブルメディア３１１に記録して、あるいは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供される。
【０１３２】
そして、プログラムは、リムーバブルメディア３１１をドライブ３１０に装着することにより、入出力インターフェース３０５を介して、記憶部３０８にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部３０９で受信し、記憶部３０８にインストールすることができる。その他、プログラムは、ROM３０２や記憶部３０８に、予めインストールしておくことができる。
【０１３３】
なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。
の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１３４】
【図１】本発明を適用したシステムの一実施の形態の構成を示す図である。
【図２】ＰＣの機能を示す図である。
【図３】評価軸共有サーバの機能を示す図である。
【図４】コンテンツサーバの機能を示す図である。
【図５】評価軸について説明するための図である。
【図６】評価軸について説明するための図である。
【図７】評価軸について説明するための図である。
【図８】評価軸について説明するための図である。
【図９】評価軸の算出について説明するためのフローチャートである。
【図１０】評価軸の算出の詳細について説明するためのフローチャートである。
【図１１】評価軸の算出の仕方について説明するための図である。
【図１２】コンテンツの検索について説明するためのフローチャートである。
【図１３】コンテンツの検索について説明するためのフローチャートである。
【図１４】評価軸の修正について説明するためのフローチャートである。
【図１５】評価軸の共有について説明するためのフローチャートである。
【図１６】記録媒体について説明するための図である。
【符号の説明】
【０１３５】
１１ネットワーク，  １２  ＰＣ，  １３  評価軸共有サーバ，  １４  コンテンツサーバ，  ３１  コンテンツ取得部，  ３２  特徴量抽出部，  ３３  特徴量記憶部，  ３４  評価軸算出部，  ３５  評価軸記憶部，  ３６  評価軸修正部，  ３７  評価軸取得部，  ３８  検索方法指示部，  ３９  コンテンツ検索部，  ４０  表示制御部，  ７１  評価軸受信部，  ７２  評価軸再評価部，  ７３  評価軸共有部，  ７４  評価軸送信部
【図１】
2009048391.tif 000003
【図２】
2009048391.tif 000004
【図３】
2009048391.tif 000005
【図４】
2009048391.tif 000006
【図５】
2009048391.tif 000007
【図６】
2009048391.tif 000008
【図７】
2009048391.tif 000009
【図８】
2009048391.tif 000010
【図９】
2009048391.tif 000011
【図１０】
2009048391.tif 000012
【図１１】
2009048391.tif 000013
【図１２】
2009048391.tif 000014
【図１３】
2009048391.tif 000015
【図１４】
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【図１５】
2009048391.tif 000017
【図１６】
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