多デバイス接触履歴からの視聴行動モデル化と知識更新
岡﨑孝太郎†1
長島英樹†3 小木 真†3

井上克巳†2榎屋裕三†3

河辺昌之†3

テレビ放送の世帯視聴はスマートフォン経由の個人視聴へ劇的に移行し，一斉かつ受動的な視聴からの解放が進む．
本論文は，ＳＮＳを介した視聴者の内生性や多デバイスからの外因的な情報接触が創発する視聴拡散パターンを捉える技術フレームワークを呈示する．媒体クラスを跨ぐシングルソースデータの視聴履歴から，潜在視聴行動の状態空間モデルと視聴関連変数間の論理規則を抽出する．人工知能技術がテレビビジネスの新しい展開へ貢献する野心的な取り組みである．

Modeling of trans-device contents experience andKnowledge development for
TV Audience detection
KOTARO OKAZAKI†1

KATSUMI INOUE†2HIDEKI NAGASHIMA†3 MAKOTO OGI†3 YUZO ENOKIYA†3 MASAYUKI KAWABE†3

1. はじめに
視聴率調査会社が公表する平均世帯視聴率は，1962 年の

0%
凡例

25%

50%

パーソナル視聴75%

100%

ファミリー視聴調査開始以来今日まで，テレビ放送事業におけるカレンシ
ーデータであり続けている．平均世帯視聴率は，視聴率調査会社が管理するモニター世帯に置かれた受像機が，テレビ番組の放映時間内にどれだけその番組を映し続けたかを測る．視聴者による視聴履歴を番組単位で累積した数値で

2012年

69.4

30.6

2013年

70.3

29.7

2014年

71.1

28.9

2015年

71.9

28.1

ある．しかし今，平均世帯視聴率は広告媒体指標としての再現性を疑問視され始めている．今世紀に入り，情報通信技術の革新と普及が急激にテレビ視聴の有り方を変貌させているのがその主因である．インターネットに接続したス

図 1

6 時~24 時における個人視聴と世帯視聴の推移

マートフォンの普及拡大，コンテンツストリーミング事業やソーシャルネットワークサービス(以下ＳＮＳと略す）事

な交信を促す機能を駆使する視聴者は，自らの視聴体験を業の戦略的な展開などが，消費者の生活生理に影響を及ぼ

瞬時に他者と共有できる．共有された視聴体験は，さらにし，視聴態度の変化を促すと考えられている．それまで世視聴者の反応や創作を加えて改変され，二次的に流通して帯財として各家庭に一台はあった受像機を，家族全員が共影響を拡大する．視聴デバイス同士の相互接続によって視有していた状況は一変した．スマートフォン経由で見逃し

聴者間の内生化が進むと，世帯毎の視聴の独立性を前提に配信を視聴できる今，テレビ放送は世帯視聴媒体から個人成り立っていた客観的な性質は損なわれてしまう．コンテ

視聴媒体へ変わりつつある．スマートフォンはテレビ視聴

ンツやそれに纏わるトピックを，随時複数の異なるデバイのための受動的なデバイスではない．ＳＮＳなどの能動的ス経由で体験するテレビ視聴は言い換えれば，定時一斉視
聴からの解放である．こうした流れにあってテレビ放送業†1 総合研究大学院大学 複合科学研究科 情報学専攻
The Graduate University for Advanced studies
株式会社 ソナー
SONAR Inc.
†2 国立情報学研究所
National Institute of Informatics
東京工業大学Tokyo Institute of Technology†3 株式会社ビデオリサーチ
Video Research Ltd.

界は，番組視聴や配信事業の成功へ向けた事業ノウハウの抜本的な見直しを迫られている．すでに取り組みは始まっており，本研究はその一環である．昨今の成功例と呼ばれる高視聴率番組では，ソーシャルネットワークや動画像共

1

ズムの仮説を呈示する．特定コンテンツに対する視聴者の

30%

20%

テレビ番組について自分のブログ・ＳＮＳに書く

拡散状況を予測できる推論モデルと背景知識の獲得と更新

テレビ番組について自分のツイッターに書くを目指す．以下，技術フレームワークを記述するにあたっテレビ番組のブログなどによりそのテレビ番組を見るて必要となる，テレビ放送事業の専門的な概念や，適用す
13.5

10%

6.8
4.7

(1) 視聴率調査
6.3

日本の放送エリアは全 32 あり，視聴率調査はそれぞれ

6.1の放送エリアごとに，全国 27 地区の調査エリアにおいて，

3.8

0%

2012年

図 2

る人工知能技術の背景について解説する．

調査対象世帯のテレビに測定機を設置し，機械式による調2015年

テレビ視聴と SNS の連携利用の推移

査を実施している．調査対象世帯は，統計学の理論に基づいて無作為に選ぶ，ランダムサンプリングの手法のひとつである系統抽出法で選ばれる．調査世帯数は，関東地区で有プラットフォームを介した話題拡散が人気の起爆力に影

900 世帯，関西地区，名古屋地区で 600 世帯，それ以外の響すると考えられているが，その現象を浮き彫りにした研調査地区は 200 世帯である．病院，事務所，テレビ非所有

究は殆どない．テレビ放送とインターネットメディア，受世帯，マスコミ関係者のいる世帯などは除かれている．対信デバイス間を跨いだこうした媒体視聴履歴の裏に潜む，象世帯は，関東地区・関西地区・名古屋地区では２年間，潜在的な態度が可視化できないか．そうして視聴促進につそれ以外の地区は３年間で，すべての世帯が入れ替わるよ

ながる外生要因の制御を可能にできないか．これが本研究

うにローテーションされる．

の問いである．媒体やデバイスを跨いだ視聴行動の特徴を(2) 世帯視聴率

いかに抜き出すか，抽出した特徴の背後に存在する視聴態

世帯視聴率は，調査対象となる世帯全体の中で，何世帯度モデルはどのようなものか，モデルを駆動させている作がその放送局のチャンネルをつけていたかという割合をパ

用や規則は何か，それらをいかに知識化できるか，得られーセント表示したものである．データの最小単位は１分ごた知識から，外生要因を捉えた未知の仮説を得られるか．

との毎分視聴率で，平均視聴率は，この毎分視聴率をもと

本研究では，かくしてテレビ業界での実践的な技術フレーに算出する．放送時間が 19:00-19:59 の番組 A の平均視聴ムワークについて，分野の異なる人工知能技術を統合しな率の算出方法は，19:00 から 19:59 までの 60 時点の毎分視がら取り組む．番組視聴と，スマートフォンやパソコン経聴率を合計し、放送分数の 60 で割ったものである．日本の由での関連情報接触といった，同一コンテンツに纏わる複放送エリアは全 32 あり，視聴率調査はそれぞれの放送エリ合的な視聴履歴を捉えた独自の調査データに，自然言語処

アごとに，全国 27 地区の調査エリアにおいて，調査対象世理，ニューラルネットワーク，自動推論分野の人工知能技

帯のテレビに測定機を設置し，機械式による調査を実施し術を適用する．従来捉えられなかった視聴態度を表す特徴ている．

量をクラスとする時系列データシーケンスから，状態空間(3) VR CUBIC

モデルを推定し，これらを制御する制約や規則を知識としVR CUBIC は, ビデオリサーチがテレビとネットの接触て抽出する．実世界への適用を求められる情報処理技術にを機械で測定しているシングルソースパネルである.イン

あって，放送産業という事業領域の性質を抽出することにターネット利用者を母集団とした関東一都六県 15～69 歳

よって新たな開発技術課題が浮き彫りになる．世帯視聴か

男女 5,000 サンプルを対象に,同一サンプルからテレビ視聴らの解放がすすむ，デバイスフリー，ユビキタスな状況がと PC,スマートデバイスによるネット接触,アプリ利用をロ

進むなかで，SNS など外生的な媒体を含めてクロスメディ

グベースで取得している為,デバイスを跨いだリーチや重アな状況下でのテレビ媒体の位置を改めて見極める．複合

複を把握することができる.特にテレビ視聴測定に関して的な視聴体験やクロスメディアを前提とした，テレビ放送

は同社が視聴率調査で培った測定ノウハウを活用しているの意義を改めて見極め，マーケティングコミュニケーショ

ため精度が高く,別途同社が提供する広告統計データとのン技術の革新につなげたい．

掛け合わせで CM 素材単位の接触状況まで把握することが2. 本研究に関連する知識できる.また,ラジオ,新聞,雑誌等他メディアの接触頻度や利用時間,特定ブランドの商品関与,100 項目以上に亘る生

本研究の野心は，視聴者の特定コンテンツに関する関連

活意識等のプロフィール項目も取得しているので実接触者

行動履歴から時系列特徴量を抽出し，潜在する状態空間モの詳細なプロフィール分析が可能なデータとなっている.

デルを浮き彫りにすることである．特定コンテンツに対す

今回実験に起用する行動履歴データは，視聴率調査会社

る視聴者の注目や関心が，爆発的な拡散につながるメカニが独自に開発運用しているモニター調査データだが，今後

2

はこうしたシングルソースで多様なクラスを含むセンサー

たこれらのグラフ表現によって非線形性，非対称性といっデータを大量に取り扱う事例が増えていくと考えられ，本た多様な論理モデルを生成できる．

研究はその試金石となる．
(4) 自己符号化器

こうしてテレビ放送という適用領域の特質から，映像，

自己符号化器[1]は，機械学習分野で入力情報の次元を縮音声，文字等の観測値を一括したメタデータとして取り扱減する，入力層，中間層，出力層の 3 層からなるニューラ

うため，本研究では，特徴抽出，モデル解析，知識抽出を

ルネットワークである．入力層と出力層に同一データを与一連のプロセスとして処理するに際し，上記のような異分えて学習させるため，圧縮後に元のパターンへ復元できる

野からの技術を統合しなければならず，そうした背景下で表現能力を持つ．学習中の誤差逆伝播法が過剰適合しないの技術選択は過去に試行例がない．

ような中間層の増設により，性能を劇的に向上させるアルゴリズムを，2006 年にジェフリー・ヒントンらが提案した[2]．この種の技術は以降ディープラーニングと総称され，現在では，画像や音声，文字情報から特徴を抽出し識別す3. 研究の方法
3.1 対象番組
ソーシャルにつながった視聴者の内生性や外因的な情報る処理プロセスなどに幅広く活用されている．

接触，録画によるタイムシフト再生が，個人の視聴行動に(5) 隠れマルコフモデル

対して動的にいかに作用するのか．オンエア視聴から SNS

隠れマルコフモデル[3]は，背後に何らかの状態系列が潜への接触まで，1 週間単位での一連の行動パターンが存在

在して，表面の事象系列のみが観測される世界を表わす有すると仮定した時，これが 12 週間遷移しながらどのような向巡回グラフ構造の確率モデルである．自然言語処理の意

時系列特徴を見せるのかを探っていく．2016 年に放送され

味解析や，生物情報学の遺伝子の制御規則，音声認識など

たテレビドラマの中で，このような新しい変数の影響を前の時系列パターンの検出に応用されている．確率変数 x(t)提に製作され，放送が好評を博し，コンテンツの一部が社

変数 x(t-1)にのみ依存する．モデルのパラメータは，の二

過去放送された他番組の平均値の推移との比較である．内は，時刻 t における観測事象 y(t)の確率分布である．矢印

会現象にまでなった番組 N を今回の解析対象とする．図 3

は，時刻 t における潜在変数 x(t)の条件付き確率で，潜在は，番組 N の記録した各回視聴率の推移と，同じ時間帯に樹類．今回は観測された状態遷移列からモデルのパラメー

容の質の高さの差を他としても，視聴率を急激に押し上げタである遷移確率と出力確率および出力確率を推定するこる現象のメカニズムを探るには最も適している．

とで，潜在状態空間モデルを得る．

25%
番組N

(6) 解釈遷移からの学習
解釈遷移からの学習[4]は，観測事象の時系列から，事象間の論理規則を割り出すアルゴリズムである．動的な状態空間内の時刻 t における状態 I を時刻 t+1 における状態 Jへ遷移させる演算 Tp(I)について，空間内に検出される全ての Tp を同時に成立させる命題論理式へと帰納的に縮約していく．最終的には論理的に同値な，離散時間を引数とした一階述語論理の知識表現に変換される．特徴量の多次
元配列の遷移から制御規則を知識表現として抽出できるため，自動運転やフィンテックなどの動的な大規模システム

同枠の他10作平均

20.8

20%

16.1
15%

10.2

12.1

12.5

13.0

7.4

7.0

7.4

13.3

13.6

13.6

7.2

6.9

16.9

17.1

7.3

7.6

10%
8.9
5%

6.5

7.1

0%

図 3

番組 N の各回視聴率の時系列推移における意思決定プロセスへ適用できる人工知能技術として注目を集めている．
(7) ブーリアンネットワーク

3.2 変数の定義とデータの取得
視聴者が放送時に番組を視聴したかどうかを目標変数とブーリアンネットワーク[5]は，各ノードの値が 0 か 1 のする．視聴者の内生性やその他の外因を示唆し，仮説の構

バイナリ表現をとり，エッジからノードへの入次規則とノ築に寄与すると思われる観測可能な変数を定義する．表 1

ード毎に割り当てられたブール関数によって，ネットワーに今回観測した変数を列挙する．目標変数すなわち視聴者

ク全体が同期的に遷移するグラフィカルな論理モデルであの内生性や外因的な情報接触の結果としての視聴態度の変る．古くは遺伝子ネットワーク制御の数理モデルとして研容は，その回の視聴有無と次回の視聴有無との差分比較か究されてきたが，システムバイオロジーにおいても昨今重ら 4 象限のクラスを設定した．調査サンプルは，VR CUBIC

要な研究対象である．ノードを命題変数と見做せば，ノーで番組 N の放送期間に行動履歴を取得できた 3,256 名のモドとエッジの組み合わせを論理包含性から命題論理式へ変ニターである．期間を通じた彼らが行動履歴のうち，定義

換でき，状態空間はブールベクトルとして表現できる．ました変数に関して有無を判別し記録したデータを解析する．

3

x00 オンエア視聴差分 無視
x01 オンエア視聴差分 流入
x10 オンエア視聴差分 離脱
x11 オンエア視聴差分 継続
n02 前番組（マツコの知らない世界）からの視聴
n03 本編のダイジェスト・再放送を視聴
n04 タイムシフト視聴
n05 見逃し配信
n06 予告やダイジェスト動画を見た
n07 出演者が踊る「恋ダンス」動画接触
n08 出演者以外の有名人・一般視聴者が踊る「恋ダンス」動画
n09 番組TVCMへの接触
n10 情報番組などでの紹介・ゲスト出演の視聴
n11 Yahoo！ニュースなどのニュースサイト、まとめサイトなど
n12 TBS公式ホームページへのインプレッション
n13 Twitterでの行動 関連キーワードのポスト，ハッシュタグのRT等
n14 Facebookでの行動 フィードでの投稿，関連ニュースや動画のシェア等

表 1

今回設定した観測変数の内容

クとして割り出し，最も今回の仮説を説明できるトピック
確率が高い順に行動パターンをならべ直す．トピック特性を両極とした特徴評価軸にそって行動パターンを評価し，改めて識別 ID を割り当てる．
(3) サンブルデータの画像化
1 期間内で発現する複数種類の行動パターンに対して，識別 ID の昇順に沿って複数諧調のグレースケールを当てはめる．行動特性が一方の極に寄れば白，他方に寄れば黒で表現される．サンプル個人の行動履歴は，グリッド数 12のグレースケール画像シーケンスに置き換えられている．
これを 3×4 の画像データとしてニューラルネットワーク
への入力情報とする．
3.4 時系列特徴
期内行動パターンを複数種類に集約した，全 2,522 名分の 12 期を通した行動履歴データを，2,522 枚の 3×4 グレー

3.3 前処理

スケール画像として自己符号化器に入力し，学習させる．

(1) 離散化

学習完了後，隠れ層の全ノードに固有に発現する結合重み

視聴に関連すると思われる複数の変数がどのように同期，の複数種類の配列の集合をクラスタリングし，同一クラス

または作用しているかについて被験者個人の一貫した行動

タに属するノードが活性する元画像集合をそのクラスタに履歴として情報を得られるのが，シングルソースデータの紐づける．各クラスタ内の元画像集合が，得られた時系列利点である．変数に割り当てられるインスタンスの時系列

特徴の可視化に相当する．クラスタ数，自己符号化器の隠に対して離散化を定義する．番組 N の各回放送開始時刻かれ層の設定，学習エポック数等，パラメータの調整によりら遡る前週の同時刻から，当回放送開始 1 分前までの一週

成果の改善を図る．

間を 1 期とする．これを初回前週分から最終回放送終了後

3.5 状態空間モデル

一週間まで捕捉して，合計 12 期の時系列データとする．各クラスタ内に紐づいている各サンプル毎の，12 期分の特期 t において視聴者個々人の，番組 N のその回の放送以降

徴識別 ID がシンボルとして割り振られたデータを，観測一週間に渡る番組に関連した様々な外因的な情報への接触

値が行動パターンの種類数分の状態数をもつ，12 期間に渡の有無を記録する．履歴の有無を真偽値として各変数へブる隠れマルコフモデルの観測系列と見做す．潜在変数を仮ール値が割り当てられる．したがって個人の行動履歴は，設定して，クラスタが示す時系列特徴の個別に，潜在する変数の合計 17 を次元数とするブールベクトルを 12 時系列

状態空間モデルを推定する．クラスタの示す時系列特徴は，分まとめたデータである．発現可能なベクトルの全パター

潜在変数の数と初期確率，変数間の遷移確率，観測状態のンは，2 の 17 乗 131,072 通りである．この各パターンを 17

放出確率から，その発現メカニズムについて仮説を構築で桁の 2 進数と捉えて 10 進数へ変換する．この 10 進数をパきる潜在変数状態の数を定める．

ターンの識別初期 ID として割り当てる．視聴者が期間 t

3.6 背景知識に採り得る変数を跨いだ行動パターンは，0 から 131,071

時系列特徴を示すクラスタ内毎に，紐づいているサンプ

までの数値シンボルへと圧縮して表現される．

ルの行動履歴を，元の 12 期間に渡る，変数 17 次元の時系(2) 目標特徴のフラグ化と解析サンプル

列ブールベクトルとして取得する．これを観測状態の入力

全サンプル 3,256 名の行動履歴 12 期分ののべセル数はとして解釈遷移からの学習を行う．学習はクラスタ内の全39,072 である．ここに 131,072 種類の行動パターンが視聴

サンプルデータの時系列遷移から，クラスタ毎に固有の論

態度を反映した形で分布していると考えられる．全セル内

理規則集合を割り出すまで続けられる．得られた集合は，の識別初期 ID からヒストグラムを生成する．最頻度数を

17 変数間のブーリアンネットワークを形成する．クラスタ

示すパターンから降順に，上位で行動パターンまでで全体の時系列特徴を発現させる，17 の各変数同士の全体の因果をほぼ説明できるパターンの種類数を定める．同パターン

関係がグラフィカルに明示される．このブーリアンネット

のみで状態を表現できるサンプル集合へ絞り込む．番組 N

ワーク内のノード単位でみた入次の様相が，命題論理の整の放映期間中，t 期の 1 週間に全視聴者がとった複合的な式，また一階述語論理の差分方程式型のファクトやルール

標特徴量とする．潜在ディリクレ配分法(LDA:トピックモ

グ[ 7]や解集合プログラミング[ 8]などの高度な自動推論ソデル) [6]を使って全行動パターンに潜在する意味をトピッ

ルバーにおいて，背景知識として適用できる．

関連行動パターンの時系列発現 t=1～12 を，抽出すべき目へと変換される．これらの整式は，帰納論理プログラミン

44. 解析結果
全サンプル 3,256 名の行動履歴 12 期分ののべセル数
39,072 に対して分布している行動パターンのヒストグラム
が図４である．縦軸は対数尺度の度数を表す．突出した最大度数の行動パターンは，「期中に一切番組 N 関連の情報と関わっていない」を表す視聴者以外のサンプルである．
このパターンを除外した 18,694 セル内に分布した「番組 N

web 動画やソ－シャルメディアへの接触の程度は，対極をも説明している．すなわち番組鑑賞性すなわちオンエア番
組内容自体にのみ視聴意義を見出し，番組から派生した副次的なコンテンツや情報までは追いかけない態度が二つ目のフラグとなる．グレースケール諧調では，モメンタム性に寄れば白，コンテンツ鑑賞性によれば黒として可視化される．

に何らか関わった行動パターン」の首位から 53 位までの行
動パターンを発現したサンプルを解析対象として絞り込

図 6-1

図 4

予告週

初回週

第二回
週

第三回
週

第四回
週

第五回
週

第六回
週

第七回
週

第八回
週

第九回
週

第十回
週

最終回
週

時系列特徴諧調表現と放送回の対照

期内視聴パターンの発現ヒストグラム

み，合計 2,522 名分のサンプルデータを解析対象とした．
「番組 N に何らか関わった行動パターン」を採った視聴者
行全体の約 92% について説明できる計算となる．

図 6-2

クラスタ No.2 に帰属するサンプルのパターン例

図 6-3

クラスタ No.24 に帰属するサンプルのパターン例

学習された自己符号化器の隠れ層に発現する時系列特徴を，アプリオリに 32 クラスタで表現した結果のうち，モ
図 5

期内行動パターンの特徴評価軸と諧調の割り当て

潜在ディリクレ配分法(LDA:トピックモデル)により抽出した，全行動パターンに潜在するトピックの中で，最も今回の課題に貢献するトピックを両極に評価軸を設定した．
図 5 は抽出された軸の説明である．まずモメンタム性すな
わち番組 N を取り巻く時勢や旬が，行動に影響しているか，
すなわち放送のオンエア時視聴に価値をおくかどうか．オ
ンエアでの視聴かタイムシフト視聴や見逃し配信，再放送への態度がフラグとなる．一方で期内の様々な番組宣伝，

メンタム性とコンテンツ鑑賞性という二つの特徴が時系列の中で興味深く現れているクラスタ二つに，紐づいている
サンプルの視聴パターン例を図 6 に示す．図 6-1 から，左上のグリッドが予告週，順次右下のグリッドへ向かって，
放送回が進むにつれて視聴者の行動パターンが遷移する様子が捉えられている．図 5 に対照しながら解釈すると，ク
ラスタ No.2 は，放送回序盤では関心外であったものの，中盤から次第にタイムシフト視聴などによって視聴習慣が定着し，終盤には話題性の盛り上がりもあって様々な関連情報に接しながらオンエア時の視聴へと変化していく行動パ
ターンを示している．クラスタ No.24 では，番組予告時点

5

から期待感があり，初回や序盤はタイムシフトで視聴しな
がら最後まで全体としてモメンタムに乗って楽しみながら視聴している行動パターンを示している．その他のクラス
タを解析してみると，視聴率の劇的な上昇は異なる行動パターンをとっている視聴者群の堆積によって生起しているのではないかという仮説が生まれる．また局所的には，新たに視聴を開始した直後の放送回については録画視聴に切り替えられる傾向が散見された．
0.302

潜在変数Ⅲ

0.0033

0.199
0.120

0.284
0.345

0.349

図 8-1

クラスタ No.2 から学習した論理ネットワーク

図 8-2

クラスタ No.24 から学習した論理ネットワーク

0.354

潜在変数Ⅰ

0.00000000000151
0.320

0.096
0.133

0.235

潜在変数Ⅳ

潜在変数Ⅱ

0.7797

0.217
0.701

0.324

図 7-1

クラスタ No.2 の隠れマルコフモデル
0.334

潜在変数Ⅴ

0.00000057
0.201
0.639

0.235

潜在変数Ⅳ

潜在変数Ⅰ

0.010

0.1496
0.155

0.220

0.784

0.238

過程で生成される論理式のアトムのうち否定を除外してグ

潜在変数Ⅱ
0.238

次に，この二つの時系列特徴から得られる論理規則を図示したものが図 8-1 と図 8-2 である．解釈遷移からの学習

0.175

0.001

0.194

ラフ化し，変数同士の積極的な作用性について浮き彫りに

潜在変数Ⅲ

0.839

0.639

する．各変数同士のつながりは複数の入次からなる非線形な様相を見せている．例えばノード x01 は表 1 より，オン

図 7-2

クラスタ No.24 の隠れマルコフモデル

エア視聴でその週は見なかったが，その次の回は放送時に視聴した=視聴流入の態度変容を示す変数であるが，クラ前述した二つの時系列特徴クラスタについて，そこに紐スタの差なく，視聴変容を示す四つの象限 x00，x01，x10，

づくサンプルの行動パターンから計算した二つの隠れマル

x11 の中では，唯一自己ループによる定常性を持たない非コフモデルを図 7-1 と図 7-2 に示す．ノードは潜在変数を

常に過渡的な状態であることを示している．また x01 は x00示している．No.2 で 4 状態，No.24 で 5 状態として表現しから生起し，x11 や n02 へと視聴態度を導く．解釈すると，ている．初期確率および状態間の遷移確率は図の通り．No.2

一旦視聴流入が起きると前番組からの流れとしての準備行

では，潜在状態Ⅱから次第にⅢに遷移する動きとⅣが維持

動や安定した視聴習慣に繋がるという内容を示唆している．

される様相が示されている．放出確率の高いパターンを照クラスタ間の差としては，クラスタ No.24 での x01 は n04

合すると，話題や宣伝に敏感に反応する状態からモメンタからの作用を受けない．No.24 の行動パターンはモメンタ

ムにさらに乗りつつ，視聴習慣は安定しいく望ましい性質

ム性に基づいているため，視聴流入後に見逃さないようにが見られる．No.24 では，状態ⅠやⅢのタイムシフト絡み

タイムシフト視聴へ進むことはあっても，タイムシフト視からの流入に宣伝や PR への高い反応が見られそれが習慣

聴者がこのクラスタのパターンへ変化することはないとい化する動きが顕著である．外因性情報から飛び込むⅣも比う意味になる．かくして変数同士の論理規則がブーリアン率は少ないが手堅く安定する．図 6 での時系列特徴は，こネットワークで表されることにより，さらに規則の非対称

うした潜在視聴態度の確率的な遷移から発現すると考える．

性、k 次マルコフ過程=遅延効果などの研究も視野が開ける．

6

番組視聴における時系列特徴を，画像化，隠れマルコフあり，そこからいかにして普遍的な学術的知見を抽出でき

モデル，ブーリアンネットワークの三方向から同時に捉えるかについては，大いに議論を待つ処である．しかし素性ることで，発現している特徴を駆動させる状態空間モデルの定義や観測の質に関する水準，センサーの検出範囲や指と，これを制御している変数間の論理規則を組み合わせて向性についての課題は，こうした情報学的アプローチを経検討することができる．外因的な世の中の話題性の盛り上て初めて浮かび上がる．いかにして剰余変数や交絡要因をがりのペース，全放送回の何回目にヤマ場があったのか，

モデルに取り込み続けるのかは知識発見研究の実世界適用

特別番組での PR など放送局の編成努力，さらにそもそもにとって，常に肝要なテーマであり，実験的な厳密性にはの視聴者の生活スタイルなどが組み合わさり，潜在変数と乏しくとも，実世界の現場課題の解決に貢献する可能性のしての視聴態度が生まれる．この潜在状態は放送回が進む

高い研究については積極的に進めるべきと考える．今後もにつれて，特徴的な遷移を起こす．全クラスタの潜在状態

観測技術の向上と解析技術との両輪をバランスよく進め，遷移と背景知識を照合すれば，さらに興味深い知見も得ら

計算社会科学の前進に役立っていきたい．

れると思われる．

5. 検討と課題

謝辞

サンプルデータの準備，その他解析作業にご協力頂いた皆様に，謹んで感謝の意を表する．

補遺として，隠れマルコフによる状態空間モデルは，マ
ルコフ性を前提としているため，前週以前の影響を受けて参考文献

いない前提の解析である．昨今のドラマ内容は途中回から

1) Hinton, Geoffrey E., and Ruslan R. Salakhutdinov. "Reducing thedimensionality of data with neural networks." science 313.5786 (2006):
504-507.
2) Bengio, Yoshua, et al. "Greedy layer-wise training of deep networks."
Advances in neural information processing systems 19 (2007): 153.
3) Baum, Leonard E., and Ted Petrie. "Statistical inference forprobabilistic functions of finite state Markov chains." The annals ofmathematical statistics 37.6 (1966): 1554-1563.
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の視聴流入を促すため，各回毎にまとめや独立した内容になっている傾向であり，局側のマーケティング施策が各回の視聴率結果の動きに応じて施策をとるため，マルコフ性はこの領域では適していると思われる．隠れマルコフモデ
ルの推定において情報量基準のみならず，隠れ状態数を妥当に決定する方法，自己符号化器の隠れ状態に現れる特徴
量のクラスタ数などの最適化は今後の課題である．今回抽出できる時系列特徴は 12 回通したパターンに限られている．ドラマの視聴特徴はそのコンテンツの特性上，継続す
ればするほど強化され，クール前半での見逃しは視聴離脱につながりやすい．そのため，時系列の視聴特徴からこうした特性を排除して検討したほうがよい．時系列特徴の抽出としては，12 期間通しての特徴のみならず，期間数が異なる何らかのパターン抽出も課題となるため，ＬＳＴＭな
どの再帰型ニューラルネットワークを活用する方向性も考えられる．本研究で記号的推論と特徴抽出を統合した実世界へ適用する技術フレームワークについて一例を示せたと思う．テレビ放送における新しい視聴態度の抽出と，媒体
クラスを跨ぐ時系列の視聴特徴の抽出も実現した．モデル化によってシミュレーション，予測を可能になり，知識の抜き出しによって，その背後の状態空間と背景知識との関連付けから仮説構築へ，より高度な推論の可能性への道筋もついたと考える．特定コンテンツに関連した異なる媒体
施策の実施シーケンスを示すトリップデータがあればさらに精緻な仮説がたてられ，プランニング精度の向上につながるだろう．

6. 今後へ向けて
学術上の実験データには教師ありであるため，検証を通じて研究の精度や正誤を見極められるが，実世界の履歴データは外因性や剰余変数が多く，再現性に乏しい観測値で7