JP6803998B1 - 情報処理装置、及び情報処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】本将来制作される広告について、その放送時間帯に適する内容を提案するための情報処理装置及び情報処理方法を提供する。【解決手段】本発明の情報処理装置及び情報処理方法は、将来制作される広告の放送時間帯に関連する情報を含んだ入力情報を取得し、入力情報に基づいて、放送時間帯に応じたイメージ要素を生成し、生成されたイメージ要素によって、将来制作される広告のイメージを表すイメージ情報を出力する。【選択図】図４

Description

本発明は、情報処理装置、及び情報処理方法に係り、特に、将来制作される広告に関する処理を実行する情報処理装置、及び情報処理方法に関する。

広告が放送される時間帯（すなわち、広告枠）の提供者と、広告枠を利用して広告を行う広告主及び広告代理店等との間の取引を支援する技術は、既に開発されている。その一例としては、特許文献１に記載の技術が挙げられる。

特許文献１に記載の技術は、広告枠のマッチングサービスに関するものであり、広告に接して欲しい者の層（いわゆるターゲット層）及び広告予算等を広告主に入力させ、その広告主にとって最適な広告枠を検索し、検索結果を広告主側の端末で表示させる。特許文献１に記載のマッチングサービスを利用すれば、放送予定の広告とマッチングする広告枠が検索され、広告主は、検索された広告枠によって、訴求力の高い広告を行うことができる。

特開２００８−１４０２７７号公報

訴求力の高い広告を行うための別の観点としては、広告枠に適した内容の広告を制作することが考えられる。すなわち、ある広告枠を取得（購入）した者が当該広告枠を有効利用するためには、当該広告枠の時間帯の中で放送される番組等とマッチングする広告の内容を決め、その内容の広告を制作することが重要となる。

本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであり、以下に示す目的を解決することを課題とする。すなわち、本発明は、上記の問題点を解決し、具体的には、将来制作される広告について、その放送時間帯に適する内容を提案するための情報処理装置及び情報処理方法を提供することを目的とする。

上記の目的を達成するために、本発明のデータ処理装置は、将来制作される広告の放送時間帯に放送される番組に関する番組情報を含んだ入力情報を取得する入力部と、入力情報に基づいて、放送時間帯に応じたイメージ要素を生成する生成部と、イメージ要素によって、将来制作される広告のイメージを表すイメージ情報を出力する出力部と、複数の番組の各々について取得された取得済み番組情報と、過去に放送された複数の広告の各々について取得された取得済み広告情報と、を記憶する記憶部と、入力情報に基づく被特定番組を特定し、記憶部に記憶された取得済み番組情報及び取得済み広告情報に基づき、被特定番組とマッチングする広告の取得済み広告情報を抽出する抽出部と、抽出された取得済み広告情報の間で頻出する単語、観念的に類似する単語、及びこれらの単語との共起度が高い単語についての傾向を学習する学習部と、を有し、生成部は、学習された傾向及び入力情報から、将来制作される広告の放送時間帯に放送される番組とマッチングする特徴的な単語を、イメージ要素として生成することを特徴とする。

上記のように構成された情報処理装置によれば、将来制作される広告の放送時間帯に関連する入力情報から、その放送時間帯に応じたイメージ要素を生成し、そのイメージ要素による情報により、将来制作される広告のイメージ情報を出力する。これにより、将来制作される広告について、その放送時間帯に適したイメージを提案し、当該広告の制作を支援することができる。

また、本発明の一実施形態において、入力部は、将来制作される広告の放送時間帯に放送される番組に関する番組情報と、将来制作される広告にて宣伝される商品又はサービスの種類に関する商品等情報と、将来制作される広告の内容に関するキーワードと、将来放送される番組のメタ情報と、を含む入力情報を取得するとよい。
上述の情報を入力情報として取得すれば、将来制作される広告のイメージについて、より的確なイメージ要素を上記の入力情報に基づいて生成することができる。

また、上記の構成において、番組情報には、将来制作される広告の放送時間帯に放送される番組に関する評価の情報が含まれると、より好適である。この場合には、例えば、将来制作される広告の放送時間帯に放送される番組の評価（具体的には、後述するコンテキスト）に基づき、当該番組に応じたイメージ要素を導き出すことができる。これにより、将来制作される広告について、当該広告の放送時間帯に放送される番組の評価に合致したイメージを提案することができる。

また、本発明の一実施形態において、生成部は、イメージ要素として、キーワードを含む複数の単語を生成するとよい。このように、キーワードを含む複数の単語をイメージ要素として生成することで、将来制作される広告について、より具体的なイメージを提案することができる。また、入力されたキーワードがイメージ要素中に含まれているため、ユーザが指定した単語（キーワード）を少なくとも含む単語群を、将来制作される広告のイメージを表すものとして提案することができる。

また、本発明の一実施形態において、生成されたイメージ要素と、将来制作される広告の放送時間帯に放送される番組とのマッチング度合いを検証する検証部を有し、検証されたマッチング度合いが設定条件を満たす場合に、出力部は、生成されたイメージ要素を含むイメージ情報を出力するとよい。
上記の構成によれば、将来制作される広告について生成されたイメージ要素と、その広告の放送時間帯に放送される番組とのマッチング度合いを検証し、マッチング度合いが設定条件を満たすときに、上記イメージ要素を含むイメージ情報を出力する。これにより、将来制作される広告のイメージ情報について、その妥当性を確認した上で提案するので、提案されるイメージ情報の信憑性が向上する。

また、上記の構成において、検証部によって検証されたマッチング度合いが設定条件を満たすイメージ要素と、将来放送される複数の番組の各々とのマッチング度合いを算出する算出部を有すると、より好適である。
上記の構成によれば、将来制作される広告のイメージと、将来放送される番組とのマッチング度合いを算出する。算出されたマッチング度合いを利用することで、将来放送される複数の番組のそれぞれについて、その番組の放送時間帯が、将来制作される広告を放送するのに適する時間帯であるかを把握することができる。

また、前述した課題を解決するため、本発明の情報処理方法は、コンピュータが、将来制作される広告の放送時間帯に放送される番組に関する番組情報を含んだ入力情報を取得し、入力情報に基づいて、放送時間帯に応じたイメージ要素を生成し、イメージ要素によって、将来制作される広告のイメージを表すイメージ情報を出力し、複数の番組の各々について取得された取得済み番組情報と、過去に放送された複数の広告の各々について取得された取得済み広告情報と、を記憶部に記憶し、入力情報に基づく被特定番組を特定し、記憶部に記憶された取得済み番組情報及び取得済み広告情報に基づき、被特定番組とマッチングする広告の取得済み広告情報を抽出し、抽出された取得済み広告情報の間で頻出する単語、観念的に類似する単語、及びこれらの単語との共起度が高い単語についての傾向を学習し、学習された傾向及び入力情報から、将来制作される広告の放送時間帯に放送される番組とマッチングする特徴的な単語を、イメージ要素として生成することを特徴とする。
上記の方法によれば、将来制作される広告について、その放送時間帯に適したイメージを提案し、当該広告の制作を支援することができる。

本発明によれば、将来制作される広告について、その放送時間帯に適したイメージを提案することができる。これにより、例えば、放送時間帯を考慮して訴求力の高い広告を制作することができる等、広告の制作を支援することができ、その広告の広告枠を購入した者は、当該広告枠を有効に利用することができる。

本発明の一実施形態の情報処理装置を利用したサービスについての説明図であり、サービスの提供者、及び関係者を図示している。 本発明の一実施形態の情報処理装置を利用したサービスについての説明図であり、サービスの利用者に対して出力される画面の一例を示している。 本発明の一実施形態の情報処理装置を含むサービス提供システムの構成を示す図である。 本発明の一実施形態の情報処理装置が有する機能部を示すブロック図である。 イメージ情報の出力例を示す図である。 本発明の一実施形態の情報処理フローの図である（その１）。 本発明の一実施形態の情報処理フローの図である（その２）。

本発明の一実施形態（本実施形態）に係る情報処理装置及び情報処理方法について、添付の図面を参照しながら、以下に詳細に説明する。
なお、以下に説明する実施形態は、本発明の理解を容易にするために挙げた一例にすぎず、本発明を限定するものではない。すなわち、本発明は、その趣旨を逸脱しない限りにおいて、以下に説明する実施形態から変更又は改良され得る。また、当然ながら、本発明には、その等価物が含まれる。

また、本明細書において、「装置」とは、単独で特定の機能を発揮する一つの装置の他、分散して存在しているものの特定の機能を発揮するために協働する複数の装置をも含むものである。

また、本明細書において、「放送」とは、公衆向けに試聴又は聴取されることを目的として、電波によって音声又は音声と映像を送ること、もしくはデジタル化された情報をインターネット等のネットワークによって配信することであり、具体的には、テレビ（インターネットテレビを含む）又はラジオ（ＩＰサイマルラジオを含む）の放送等が該当する。

また、本明細書において、「番組」とは、テレビ又はラジオ等の放送における編成の単位となり、予め放送される時間帯（日時）及び放送局が設定されたものである。「番組の放送時間帯」とは、その番組の放送開始時刻から放送終了時刻までの時間帯を含み、また、放送開始の数分前から放送開始までの時間帯、及び／又は放送終了から放送終了の数分後までの時間帯をも含み得る。

また、本明細書において、「広告」は、商業上の目的で商品、役務又は事業等（以下、商品等）に関する情報を人に対して宣伝するために放送されるコンテンツ、すなわちコマーシャルであり、予め決められた放送時間帯（広告枠）の中で放送される。なお、本明細書での「人」は、個人でもよく、あるいは複数の個人が属するグループ又は団体（例えば、世帯）でもよい。

＜＜本実施形態の情報処理装置を利用したサービスについて＞＞
本実施形態の情報処理装置を利用したサービス（以下、本サービス）について、図１及び２を参照しながら説明する。図１及び２は、本サービスについての説明図であり、図１は、本サービスの提供者、及び関係者を図示しており、図２は、本サービスの利用者に対して出力される画面の一例を示している。
なお、図２及び後述の図５に示す画面は、あくまでも一例に過ぎず、画面構成、表示される情報の内容、及びＧＵＩ（Graphical User Interface）等は、システム設計の仕様及びユーザの好み等に応じて自由に決められ、また適宜変更し得る。

また、以下では、放送がテレビ放送（具体的には、テレビの民間放送）であることとし、説明を簡略化するため、実際とは異なるが、民間のテレビ放送局の数を１社であることとする。ただし、言うまでもないが、本発明は、ラジオ放送にも適用可能であり、また、テレビ放送局の数が複数である場合にも当然ながら適用可能である。

本サービスは、将来制作される広告について、その放送時間帯に適する内容を提案するものであり、図１に示すように、サービス提供者Ｓからサービス利用者Ｔに対して提供される。「将来制作される広告」は、例えば、その広告の中で宣伝される商品等が決まっている一方で、そのイメージ等については未決定である状態の広告が該当する。広告のイメージとは、広告の内容（具体的には概要、場面・シーン、出演者及び登場キャラクタ等）、広告を視聴（聴取）したときの印象、並びに広告のコンセプト及び構想等を意味する。

サービス提供者Ｓは、図１に示すように、テレビ放送局Ｊから番組及び広告に関する情報（データ）を、調査会社Ｋから番組及び広告の評価に関する情報（データ）を、それぞれ取得する。サービス提供者Ｓは、取得した情報をデータベース化して蓄積し、蓄積された情報を用いて、本サービスを提供する。

サービス利用者Ｔは、例えば広告主、広告代理店又は広告制作会社等であり、自己の端末を通じて本サービスを利用する。本サービスの利用に際して、サービス利用者Ｔは、将来制作される広告に関する情報を入力し、例えば、その広告の放送時間帯、同時間帯に放送される番組のメタ情報、及び、上記の広告に関するキーワード（広告を特徴づけるための言葉）等を入力する。

入力が完了すると、サービス利用者Ｔは、入力された情報から将来制作される広告のイメージを導出する。その後、導出された広告のイメージに関するデータが送られ、そのデータがサービス利用者の端末で展開されることで、図２に示す画面が映される。この画面には、将来制作される広告のイメージを表す情報（以下、イメージ情報）が表示され、サービス利用者Ｔは、画面に表示された情報を見て、上記の広告を制作する際の参考とすることができる。なお、図２の画面例では、将来制作される広告のイメージ情報として、その広告の放送時間帯に適したイメージを表す単語群（具体的には、「男性」、「ドライブ」及び「坂道」）が表示されている。

また、本実施形態では、将来制作される広告のイメージ情報とともに、当該イメージ情報とマッチングする将来の番組（テレビ番組）を把握することができる。具体的に説明すると、図２に示す画面では、イメージ情報が表示されている領域の下に、当該イメージ情報と将来放送される複数の番組の各々とのマッチング度合いが表示される。将来放送される複数の番組とは、予め設定された未来の所定期間に放送される番組であり、例えば、将来制作される広告の放送日を含む１週間の各日にテレビ放送局Ｊで放送される全番組が該当する。

サービス利用者Ｔは、将来放送される複数の番組の中から、画面表示されたイメージ情報とのマッチング度合いが高い番組を見つけ、その番組の放送時間帯に、上記イメージ情報に基づく広告を放送することで、訴求力が高い広告を行うことができる。

なお、マッチング度合いは、将来放送される複数の番組の各々について、番組名及び番組のジャンル等を含む番組情報と、将来制作される広告のイメージ情報とを数値化（ベクトル化）し、その値(ベクトル)を用いて算出することができる。マッチング度合いの算出方法については、公知の方法が利用可能であり、例えば、マッチング度合いとして相関係数を求めてもよく、情報間の類似度を示す距離（具体的には、ユークリッド距離、マハラノビス距離又はコサイン距離等）を算出してもよく、あるいは情報間の絶対誤差（Absolute Error）を割り出してもよい。また、情報を数値化（ベクトル化）する手法についても、ｗｏｒｄ２ｖｅｃ及びＬＤＡ(Latent Dirichlet Allocation)等の公知の手法が利用可能である。

＜＜本実施形態に係る情報処理装置の構成について＞＞
次に、図３を参照しながら、本実施形態に係る情報処理装置（以下、情報処理装置１０）の構成について説明する。図３は、情報処理装置１０を含むサービス提供システム１００の構成を示す図である。

情報処理装置１０は、番組及び広告に関する各種の情報を用い、本サービスに係る一連の情報処理を実施する。本実施形態において、情報処理装置１０は、サービス提供者Ｓが管理するサーバコンピュータ１１と、そのサーバコンピュータ１１に接続された記憶装置１２と、によって構成されている。

サーバコンピュータ１１は、情報処理装置１０の本体部分をなすコンピュータに該当し、本サービスに係る一連のデータ処理を実施する。なお、サーバコンピュータ１１は、ＡＳＰ（Application Service Provider）サーバであってもよく、その場合には、本サービスに係る一連の情報処理をＡＳＰサービスとして実施することになる。

サーバコンピュータ１１は、図３に示すように、ＣＰＵ等からなるプロセッサ１１ａと、ＲＯＭ及びＲＡＭ等からなるメモリ１１ｂと、ネットワークカード等からなる通信用インタフェース１１ｃと、ＨＤＤ又はＳＳＤ等からなるストレージ１１ｄと、マウス及びキーボード等からなる入力機器１１ｅと、ディスプレイ及びスピーカ等からなる出力機器１１ｆとを有する。

また、サーバコンピュータ１１には、本サービス用の情報処理プログラム（以下、サービス用プログラム）がインストールされている。サービス用プログラムがプロセッサ１１ａによって読み取られて実行されることで、サーバコンピュータ１１は、情報処理装置１０としての機能を発揮する（詳しくは、後述する各機能部の機能を発揮する）。

記憶装置１２は、記憶部に相当し、本サービスに供される各種の情報を記憶し、当該情報を蓄積してデータベースを構成している。具体的に説明すると、記憶装置１２は、過去に放送された複数の番組の各々について取得された取得済み番組情報と、過去に放送された複数の広告の各々について取得された取得済み広告情報とを記憶する。取得済み番組情報及び取得済み広告情報は、それぞれ記憶装置１２に蓄積されてデータベース化されている。

取得済み番組情報は、過去に放送された番組のメタ情報（メタデータ）と、その番組に関する視聴者の評価の情報とを含む。メタ情報は、放送日時、放送局、放送時間（分数）、番組名、番組ジャンル、レギュラー番組か特別番組であるか、出演者、内容、及び番組スポンサー等を含む情報であり、例えば、テレビ放送局Ｊから入手可能である。
なお、メタ情報には、上記以外の項目が含まれてもよく、例えば、平均視聴率等が含まれてもよい。また、メタ情報の入手元は、テレビ放送局Ｊに限定されず、それ以外の機関、例えば番組制作会社等から取得してもよい。また、取得済み番組情報は、過去に放送された番組の情報に限定されず、将来放送される放送前番組の情報を含んでもよい。

評価の情報は、調査会社Ｋが視聴者をモニタとして行ったアンケート調査の回答結果から得られ、視聴者が実際に番組を視聴した際の視聴者が感じた印象、視聴感及び視聴者の心理的状態、いわゆるコンテキストを表す。コンテキストは、番組に対する感想及び情動、番組を視聴した際の気分及び心境、番組に期待する感情的欲求、並びに、番組の出演者に対する感情等を含み、具体的には、好感度（好意度）、親しみ易さ、ハラハラ感、ドキドキ感、感動、高揚感（楽しい気分）、新鮮さ、有用さ、情報性、見応え、話題性、笑える内容か、気軽に見られる内容か、及び退屈さ等が挙げられる。なお、評価の情報は、例えば調査会社Ｋから取得可能であるが、これに限定されるものではなく、例えば視聴者（視聴世帯）から直接取得してもよい。

また、評価の情報は、コンテキストに限定されるものではなく、例えば「ドキドキした ３．０点」及び「笑える １．８点」等、コンテキストに相当する印象及び感想等について、その度合いを表す点数を付加したもの（以下、評価指標）を評価の情報として用いてもよい。評価指標は、印象及び感想を数値化する公知の技術、例えばＬＤＡによって得ることができる。

取得済み広告情報は、過去に放送された広告のメタ情報（メタデータ）と、その広告に関する視聴者の評価の情報とを含む。メタ情報は、放送時間（秒数）、商品等の種類（カテゴリ）、商品等の名称、商品等の提供元（販売会社）、出演者、及び内容等を含む情報であり、例えば、テレビ放送局Ｊから入手可能である。
なお、メタ情報には、上記以外の項目が含まれてもよく、例えば、放送回数等が含まれてもよい。また、メタ情報の入手元は、テレビ放送局Ｊに限定されず、それ以外の機関、例えば広告制作会社又は広告代理店等から取得してもよい。

広告に関する評価の情報は、番組に関する評価の情報と同様、調査会社Ｋが視聴者をモニタとして行ったアンケート調査の回答結果から得られ、前述したコンテキストを表す。評価の情報は、例えば調査会社Ｋから取得可能であるが、これに限定されるものではなく、例えば視聴者（視聴世帯）から直接取得してもよい。

また、記憶装置１２には、広告の放送時間帯についての取引単位、すなわち広告枠に関する広告枠情報が記憶されており、データベース化されて蓄積されている。広告枠情報は、将来放送される放送前広告の広告枠を特定するための情報であり、具体的には当該広告枠の日時及び曜日、秒数、及び、同じ放送時間帯内で放送される番組の情報等が挙げられる。広告枠情報は、例えばテレビ放送局Ｊから入手してもよいが、それ以外の機関、例えば広告枠を取り扱う事業会社等から入手してもよい。

さらに、記憶装置１２は、将来放送される放送前番組に関する番組情報を記憶し、当該番組情報を蓄積してデータベースを構成している。放送前番組の番組情報は、放送前番組の放送日時、放送局、放送時間（分数）、番組名、番組ジャンル、レギュラー番組か特別番組であるか、出演者、及びその他のメタ情報等を含み、例えば、テレビ放送局Ｊから入手可能である。
なお、放送前番組の番組情報には、上記以外の項目が含まれてもよく、例えば、予想視聴率等が含まれてもよい。また、放送前番組の番組情報の入手元は、テレビ放送局Ｊに限定されず、それ以外の機関、例えば番組制作会社等から取得してもよい。ちなみに、放送前番組の番組情報が暗号化処理等の秘匿化処理を施され、且つ放送前番組の放送時間帯に相当する広告枠の広告枠情報に紐付けられて記憶装置１２に記憶されてもよい。

情報処理装置１０の構成についての説明に戻ると、記憶装置１２は、サーバコンピュータ１１と通信可能に接続されている。サーバコンピュータ１１は、本サービスの提供に際して記憶装置１２にアクセスし、記憶装置１２に蓄積された各種の情報を読み出し、これらの情報を用いて一連の処理を実施する。

なお、図３に示す構成では、記憶装置１２がサーバコンピュータ１１と分離しており、例えば、サーバコンピュータ１１とは別のコンピュータ、具体的にはデータベースサーバによって構成されている。ただし、これに限定されず、サーバコンピュータ１１内に搭載されている、又はサーバコンピュータ１１に外付けされている補助記憶装置（つまり、ストレージ１１ｄ）によって記憶装置１２が構成されてもよい。

また、サーバコンピュータ１１は、図３に示すように、ネットワーク１３を介してサービス利用者Ｔの端末（クライアント端末１４）と通信可能に接続されている。クライアント端末１４では、前述したように、本サービスを利用するために必要な情報、具体的には、将来制作される広告の放送時間帯に関連する情報等が入力される。将来放送される広告の放送時間帯に関連する情報には、例えば、将来放送される広告に放送時間帯に放送される番組（将来放送される番組）の番組名及びその他のメタ情報等が含まれる。本サービスを利用するための入力情報については、後に詳しく説明する。

入力された情報は、クライアント端末１４からサーバコンピュータ１１に送信され、サーバコンピュータ１１は、クライアント端末１４から受信した入力情報に基づいて、上記の広告のイメージ情報を生成する。最終的に、サーバコンピュータ１１は、生成したイメージ情報を出力し、出力された情報は、クライアント端末１４の画面に表示される。

＜＜本実施形態の情報処理装置の機能について＞＞
次に、情報処理装置１０の機能について図４を参照しながら説明する。図４は、情報処理装置１０が有する機能部を示すブロック図である。

情報処理装置１０は、図４に示すように、入力部２１、記憶部２２、抽出部２３、学習部２４、生成部２５、検証部２６、算出部２７及び出力部２８を有する。これらの機能部のうち、記憶部２２は、記憶装置１２によって実現される。記憶部２２以外の機能部は、サーバコンピュータ１１が備えるハードウェア機器（すなわち、プロセッサ１１ａ、メモリ１１ｂ、通信用インタフェース１１ｃ、ストレージ１１ｄ、入力機器１１ｅ及び出力機器１１ｆ）と、サーバコンピュータ１１にインストールされたサービス用プログラムとが協働することで実現される。

入力部２１は、本サービスを利用する上でサービス利用者Ｔがクライアント端末１４にて入力した入力情報を取得する。入力情報は、将来制作される広告の放送時間帯に関連する情報を含み、例えば、将来制作される広告の放送時間帯に該当する広告枠情報、あるいは、当該放送時間帯に放送される番組に関する番組情報を含む。

本実施形態では、入力部２１が下記の情報ｉ１〜ｉ５を入力情報として取得する。
ｉ１： 将来制作される広告の放送時間帯に放送される番組に関する番組情報
ｉ２： 将来制作される広告にて宣伝される商品又はサービスの種類に関する商品等情報
ｉ３： 将来制作される広告の内容に関するキーワード
ｉ４： 将来放送される放送前番組のメタ情報
ｉ５： 将来制作される広告のイメージ情報についての出力数

情報ｉ１の具体例としては、例えば、番組のジャンル、放送時間帯、放送曜日、番組名、及び、視聴によって起きるコンテキスト等が挙げられる。
情報ｉ２の具体例としては、例えば、広告にて宣伝される商品等のカテゴリ等が挙げられる。
情報ｉ３の具体例としては、例えば、広告に起用されるタレントの名前、又は広告の大まかなコンセプトを表す言葉等が挙げられる。
情報ｉ４の具体例としては、例えば、番組の放送時間帯又は番組名等が挙げられる。

なお、入力情報は、上記の情報ｉ１〜ｉ５に限定されず、これらの情報以外の情報を含んでもよく、また、上記の情報ｉ１〜ｉ５のうちの一部（例えば、情報ｉ５等）が含まれていなくてもよい。例えば、算出部２７によって将来放送される広告とのマッチング度合いが算出される番組の数、並びに、ＧＲＰ（Gross Rating Point）又はリーチ数等のような視聴量の設定値（要求値）が含まれてもよい。

記憶部２２は、記憶装置１２によって構成され、記憶装置１２に蓄積された各種の情報をデータベース化して記憶する。具体的に説明すると、記憶部２２には、図４に示すように、取得済み番組情報及び取得済み広告情報を収録した第１データベース３１と、広告枠情報を収録した第２データベース３２と、放送前番組の番組情報を収録した第３データベース３３とが構成されている。

なお、本実施形態では、第３データベース３３に収録された各番組の番組情報が、第２データベース３２に収録された広告枠情報のうち、いずれか一つの広告枠の情報と紐付けられている。つまり、第２データベース３２に収録された広告枠情報の一つが指定されると、その広告枠情報と対応する放送前番組が決まり、その放送前番組の情報が第３データベース３３から選ばれることになる。反対に、第３データベース３３に収録された番組情報の一つが指定されると、その番組情報と対応する広告枠が決まり、その広告枠の情報が第２データベース３２から選ばれることになる。

抽出部２３は、入力部２１が取得した入力情報に基づいて被特定番組を特定する。被特定番組は、例えば、上記の情報ｉ１から特定される番組であり、具体的には、情報ｉ１が示す番組名又はコンテキスト等に該当する番組である。なお、被特定番組は、過去に放送された番組であってもよく、あるいは将来放送される番組であってもよい。

また、抽出部２３は、第１データベース３１に収録された取得済み番組情報及び取得済み広告情報に基づき、被特定番組とマッチングする広告の取得済み広告情報（厳密には、広告のメタ情報）を抽出する。具体例を挙げて説明すると、抽出部２３は、取得済み広告情報が取得された複数の広告のうち、入力部２１が取得した入力情報に応じた広告を選定し、例えば、上記の情報ｉ２が示す商品等のカテゴリが合致する広告（以下、カテゴリ合致広告）を選定する。その後、抽出部２３は、選定されたカテゴリ合致広告の広告情報と、被特定番組の取得済み番組情報とをそれぞれ数値化（ベクトル化）し、両数値（ベクトル）の間のマッチング度合いを求める。最終的に、抽出部２３は、求めたマッチング度合いが高い方から順にｎ個（ｎは自然数）のカテゴリ合致広告の広告情報を抽出する。

なお、抽出されるカテゴリ合致広告の広告情報の数ｎについては、特に限定されるものではないが、後述する機械学習を実施するのに十分な数であることが好ましい。

学習部２４は、抽出部２３によって抽出された取得済み広告情報（つまり、カテゴリ合致広告の広告情報）についての傾向を学習する。より具体的に説明すると、学習部２４は、抽出された取得済み広告情報が示す広告内容及び出演者等を数値化（ベクトル化）し、その値（ベクトル）の傾向を特定するための機械学習を実施する。ここで、傾向についての学習とは、被特定番組とのマッチング度合いが高い取得済み広告情報の間で頻出する単語、観念的に類似する単語、及びこれらの単語との共起度が高い単語についての傾向を学習することであり、具体的には、番組の情報から上記の単語を推定する数理モデル（以下、推定モデル）を構築することである。

なお、機械学習は、公知の学習アルゴリズム、例えば、ＩＤ３（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ Ｄｉｃｈｏｔｏｍｉｓｅｒ ３）、相関ルール学習、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、ディープラーニングニューラルネットワーク、アテンション、トランスフォーマー、敵対的生成ネットワーク、遺伝的プログラミング、機能論理プログラミング、サポートベクターマシン、クラスタリング、主成分分析、クラスタ分析、ボルツマンマシン、ベイジアンネットワーク、決定木、蘭花無フォレスト、及びエクストリーム・ラーニング・マシン等が利用可能であり、今後開発され得る学習アルゴリズムも利用可能である。また、広告情報が示す広告内容等を数値化（ベクトル化）する手法についても、ｗｏｒｄ２ｖｅｃ及びＬＤＡ(Latent Dirichlet Allocation)等の公知の手法が利用可能である。

生成部２５は、入力部２１によって取得された入力情報に基づいて、将来制作される広告の放送時間帯に応じた（相応しい）イメージ要素を生成する。イメージ要素とは、将来制作される広告のイメージについての構成要素であり、具体的には、イメージを表す言語（単語又は文章）、画像（静止画又は動画）及び音声（メロディ又は声）等が該当する。本実施形態では、イメージ要素が言語、特に複数の単語からなる単語群であることとする。

本実施形態において、生成部２５は、図４に示すように、第１生成部２５ａ及び第２生成部２５ｂによって構成されている。第１生成部２５ａは、学習部２４によって学習された傾向を用いて、入力情報に応じた単語群をイメージ要素として生成する。より詳しく説明すると、第１生成部２５ａは、学習部２４によって学習された傾向を基に、将来制作される広告の放送時間帯に放送される番組に応じた単語群を生成する。

具体的な手順の一例を挙げると、入力情報に基づく番組（過去に放送された番組、あるいは将来放送される番組）を特定し、特定された番組とマッチングする単語を、学習された傾向を基に割り出す。学習された傾向を基に割り出すとは、例えば、将来制作される広告の放送時間帯に放送される番組の情報を、前述した推定モデルに入力して、当該番組とマッチングする特徴的な単語（具体的には、出演者、場面及びシーン等）をイメージ要素として導出することである。

また、本実施形態では、入力情報のうちの情報ｉ３から、将来制作される広告の内容に関するキーワードを特定し、特定されたキーワードをイメージ要素として採用する。つまり、第１生成部２５ａは、イメージ要素として、上記のキーワードを含む単語群を生成する。なお、単語群における単語数は、特に限定されるものではないが、例えば１００個以上の単語であってもよい。

第２生成部２５ｂは、第１生成部２５ａによって生成された単語群の中から、将来制作される広告の内容に関するキーワードを含み且つ自然な単語の組み合わせを探索する。自然な単語の組み合わせとは、成立し得る単語の組み合わせ（換言すると、文章中で共起し得ない単語の組み合わせ以外の組み合わせ）であり、例えば、共起度が互いに高い単語の組み合わせを意味し、公知の自然言語処理の技術（具体的には、共起度解析）を適用することで探索することができる。なお、以下では、自然な単語の組み合わせを、便宜的に「単語セット」と呼ぶこととする。

本実施形態において、第２生成部２５ｂは、複数の単語セットを探索してイメージ要素を生成する。この際、単語セットの間で同じ単語（厳密には、キーワード以外の単語）が重複して含まれてもよい。

検証部２６は、生成部２５が生成したイメージ要素としての単語群（詳しくは、第２生成部２５ｂが生成した複数の単語セット）について、検証処理を実行する。検証処理は、将来制作される広告について生成されたイメージ要素と、その広告の放送時間帯に放送される番組とのマッチング度合いを検証する処理である。検証処理において、検証部２６は、第３データベース３３における上記の番組の番組情報を参照し、当該番組情報とイメージ要素とをそれぞれ数値化（ベクトル化）してマッチング度合いを求める。なお、マッチング度合いの算出方法、及び、イメージ要素及び番組情報を数値化（ベクトル化）する手法については、前述した公知の手法が利用可能である。

そして、上記の検証処理にて検証されたマッチング度合いが設定条件を満たす場合に、そのイメージ要素（単語セット）は、イメージ情報として採用されて出力部２８によって出力される。設定条件は、例えばマッチング度合いが基準値以上となるという条件である。

なお、本実施形態では、入力情報に含まれる情報ｉ５が示す出力数に相当する数のイメージ情報が出力されることになっており、その前提として、同数のイメージ要素（単語セット）が必要となる。そのため、検証部２６によって検証されたマッチング度合いが設定条件を満たす単語セットの数が上記の出力数と同数であるかを判定し、単語セットの数が出力数より少ない場合には、生成部２５によるイメージ要素の生成を再度実施することになる。

算出部２７は、検証部２６によって検証されたマッチング度合いが設定条件を満たす複数のイメージ要素（単語セット）の各々について、算出処理を実行する。算出処理は、将来放送される複数の放送前番組の各々とイメージ要素（単語セット）とのマッチング度合いを算出する処理である。算出処理において、算出部２７は、未来の所定期間に放送される複数の放送前番組を選出し、第３データベース３３における上記複数の放送前番組の各々の番組情報を参照し、当該番組情報とイメージ要素とをそれぞれ数値化（ベクトル化）してマッチング度合いを求める。なお、未来の所定期間に放送される複数の放送前番組の一例としては、前述したように、将来制作される広告の放送日を含む１週間の各日にテレビ放送局Ｊで放送される全番組が挙げられる。

出力部２８は、生成部２５によって生成されたイメージ要素によって、将来制作される広告のイメージを表すイメージ情報を出力する。本実施形態では、出力部２８は、イメージ要素である単語セットについて検証部２６によって検証されたマッチング度合いが設定条件を満たす場合に、その単語セットを含んだイメージ情報を出力する。

また、出力部２８は、図５に示すように、入力情報に含まれる情報ｉ５が示す出力数に相当する数のイメージ情報をそれぞれ出力する。図５は、イメージ情報の出力例を示す図であり、同図には、５つのイメージ情報が表示された画面が示されている。

さらに、本実施形態では、出力されるイメージ情報のそれぞれについて、当該イメージ情報に含まれるイメージ要素（単語セット）と複数の放送前番組の各々とのマッチング度合いを算出部２７が算出し、出力部２８は、図２に示すように、算出されたマッチング度合いをイメージ情報ごとに出力する。

なお、出力部２８によるイメージ情報等の出力方式は、特に限定されるものではなく、一例を挙げると、イメージ情報等を画面に表示させるためのデータをクライアント端末１４に向けて送信すること、及び、イメージ情報等をプリンタ等によって印刷するための処理を実行すること等が考えられる。

＜＜本実施形態の情報処理フローについて＞＞
次に、本実施形態の情報処理フローとして、本サービス提供用の処理フローについて、図６及び７を参照しながら説明する。図６及び７は、本サービス提供用の処理フローの流れを示す図である。
なお、以下の説明では、情報処理装置１０を構成するサーバコンピュータ１０による動作を主として説明する。すなわち、以下では、サーバコンピュータ１１の動作例として、処理フロー中の各ステップを説明することとする。

また、以下の説明には、本発明の情報処理方法についての説明が含まれている。つまり、本サービス提供用の処理フローでは、本発明の情報処理方法が採用されており、当該処理フロー中の各ステップは、本発明の情報処理方法を構成する工程に相当する。

なお、以下では、将来制作される広告を広告Ｘとし、広告Ｘの放送時間帯である広告枠を広告枠Ｙとするケースを想定して説明することとする。

本サービス提供用の処理フローでは、先ず、サーバコンピュータ１１が、クライアント端末１４と通信し、広告Ｘ及び広告枠Ｙに関連する情報、具体的には情報ｉ１〜ｉ５を含んだ入力情報を取得する（Ｓ００１）。本ステップＳ００１に際して、サービス利用者Ｔである広告主等は、クライアント端末１４を操作して情報ｉ１〜ｉ５の内容を入力し、入力完了後に、入力情報をサーバコンピュータ１１に向けて送信する。

次に、サーバコンピュータ１１は、第１データベース３１に番組情報（厳密には、取得済み番組情報）が記憶された複数の番組の中から、ステップＳ００１で取得した入力情報に応じた被特定番組を特定する（Ｓ００２）。具体的には、入力情報のうちの情報ｉ１が示す番組名又はコンテキスト等に該当する番組を被特定番組とする。

次に、サーバコンピュータ１１は、第１データベース３１に収録された情報に基づき、被特定番組とマッチングする広告の取得済み広告情報を抽出する（Ｓ００３）。具体的には、入力情報のうちの情報ｉ２が示す商品等のカテゴリが合致する広告（カテゴリ合致広告）を選定し、選定されたカテゴリ合致広告のうち、被特定番組とのマッチング度合いが高いｎ個の広告を見つけ、当該ｎ個の広告の情報（厳密には、取得済み広告情報に含まれるメタ情報）を第１データベース３１から抽出する。

次に、サーバコンピュータ１１は、ステップＳ００３にて抽出されたカテゴリ合致広告のメタ情報についての傾向を、機械学習によって学習する（Ｓ００４）。この工程Ｓ００４により、被特定番組の情報から、被特定番組とマッチングする単語を推定する推定モデルが構築される。

次に、サーバコンピュータ１１は、ステップＳ００４にて学習した傾向（すなわち、推定モデル）を基に、入力情報に基づき、広告枠Ｙに応じたイメージ要素を生成する（Ｓ００５）。ステップＳ００５において、サーバコンピュータ１１は、入力情報のうちの情報ｉ３が示す広告Ｘのキーワードを含む単語群を生成する。具体的には、広告枠Ｙと対応する番組（以下、番組Ｚ）を入力情報から特定し、番組Ｚの情報を推定モデルに入力して、番組Ｚとマッチングする言語をイメージ要素として導出する。

次に、サーバコンピュータ１１は、ステップＳ００５で生成したイメージ要素、すなわち単語群の中から、情報ｉ３が示す広告Ｘのキーワードを含む自然な単語の組み合わせ（単語セット）を探索して生成する（Ｓ００６）。本ステップＳ００６において、サーバコンピュータ１１は、複数の単語セットを探索して生成する。

次に、サーバコンピュータ１１は、Ｓ００６で生成した複数の単語セットのそれぞれについて、当該単語セットと番組Ｚとのマッチング度合いを検証する（Ｓ００７）。そして、サーバコンピュータ１１は、検証されたマッチング度合いが設定条件を満たす単語セット（つまり、マッチング度合いが基準値以上である単語セット）が存在するかどうかを判定する（Ｓ００８）。さらに、サーバコンピュータ１１は、検証されたマッチング度合いが設定条件を満たす単語セットが、入力情報のうちの情報ｉ５が示す出力数以上あるかどうかを判定する（Ｓ００９）。

ステップＳ００８及びステップＳ００９がいずれもＹｅｓである場合、次のステップＳ０１０に移行する。他方、ステップＳ００８及びステップＳ００９のうちのいずれか一方がＮｏである場合、ステップＳ００５に戻り、サーバコンピュータ１１は、イメージ要素の生成を再度実施する。

ステップＳ０１０において、サーバコンピュータ１１は、検証されたマッチング度合いが設定条件を満たす複数の単語セットの各々について、当該単語セットと将来放送される放送前番組とのマッチング度合いを算出する。具体的には、未来の所定期間に放送される複数の放送前番組を選出し、選出された各放送前番組の番組情報を用いて、各放送前番組と各単語セットとのマッチング度合いを求める。

その後、サーバコンピュータ１１は、検証されたマッチング度合いが設定条件を満たす単語セットを含む広告Ｘのイメージ情報を出力する（Ｓ０１１）。本ステップＳ０１１において、サーバコンピュータ１１は、情報ｉ５が示す出力数と同数のイメージ情報を出力する（図５参照）。
また、図２に示すように、サーバコンピュータ１１は、ステップ０１０で算出した単語セットと各放送前番組とのマッチング度合いを、単語セット（すなわち、イメージ情報）ごとに出力する（Ｓ０１２）。

以上までに説明してきた一連のステップが終了した時点で、本サービス提供用の処理フローが終了する。
その後にサービス利用者Ｔが新たな入力情報を入力すると、それをトリガーとして上記の処理フローが再び実施され、上記一連のステップが繰り返し行われるようになる。

＜＜本実施形態の有効性について＞＞
本実施形態では、上述したように、将来制作される広告の放送時間帯に関連する情報を含んだ入力情報を取得し、入力情報に基づいて、将来制作される広告の放送時間帯に応じたイメージ要素を生成し、生成されたイメージ要素によって、将来制作される広告のイメージを表すイメージ情報を出力する。

上記の構成により、本実施形態では、将来制作される広告について、その放送時間帯に適する（相応しい）イメージを提案し、広告制作を支援することができる。すなわち、本実施形態では、将来制作される広告の放送時間帯に放送される番組とマッチングする（親和性が高い）広告のイメージを出力するので、サービス利用者Ｔは、そのイメージを見て、広告制作の参考とすることができる。

また、本発明の一実施形態において、入力部は、将来制作される広告の放送時間帯に放送される番組に関する番組情報と、将来制作される広告にて宣伝される商品又はサービスの種類に関する商品等情報と、将来制作される広告の内容に関するキーワードと、将来放送される番組のメタ情報と、を含む入力情報を取得するとよい。
上述の情報を入力情報として取得すれば、将来制作される広告のイメージについて、より的確なイメージ要素を上記の入力情報に基づいて生成することができる。

また、本実施形態では、将来制作される広告の放送時間帯に放送される番組に関する評価（コンテキスト）の情報ｉ１が、入力情報に含まれている。これにより、例えば、情報ｉ１が示すコンテキストに合致した広告のイメージを提案することができる。

また、本実施形態では、生成されたイメージ要素と、将来制作される広告の放送時間帯に放送される番組とのマッチング度合いを検証し、検証されたマッチング度合いが設定条件を満たす場合に、当該イメージ要素を含むイメージ情報を出力する。これにより、将来制作される広告のイメージ情報について、その妥当性を確認した上で提案することができるので、提案されるイメージ情報の信憑性が向上する。

また、本実施形態では、マッチング度合いが設定条件を満たすイメージ要素について、将来放送される複数の放送前番組の各々とのマッチング度合いを算出し、その算出結果を出力する。これにより、複数の放送前番組の各々の放送時間帯の中から、将来制作される広告を放送するのに適する時間帯を見つけることができる。この結果、サービス利用者Ｔは、提案されたイメージの広告について、適切な広告枠を探し出すことができる。

＜＜その他の実施形態＞＞
以上までに本発明の情報処理装置及び情報処理方法について具体例を挙げて説明してきたが、上述の実施形態は、あくまでも一例に過ぎず、他の実施形態も考えられる。例えば、上述の実施形態では、将来制作される広告の放送時間帯に関連する情報として、当該放送時間帯に放送される番組に関する番組情報を取得することとした。そして、上述の実施形態では、上記の番組に応じたイメージ要素（単語群）を生成することとした。ただし、これに限定されるものではなく、将来制作される広告の放送時間帯に関連する情報として，当該放送時間帯に該当する広告枠の情報を取得してもよく、かかる場合には、当該広告枠に応じたイメージ要素を生成してもよい。

また、上述の実施形態では、生成されたイメージ要素（単語セット）と将来放送される放送前番組とのマッチング度合いを算出し、その算出結果を出力することとした。ただし、これに限定されるものではなく、生成されたイメージ要素と放送前番組とのマッチング度合いを算出する工程を省略してもよい。

また、上述の実施形態では、生成されたイメージ要素（単語セット）と、将来制作される広告の放送時間帯に放送される番組とのマッチング度合いを検証することとした。そして、上述の実施形態では、検証されたマッチング度合いが基準値以上である場合に、当該イメージ要素を含むイメージ情報を出力することとした。ただし、これに限定されるものではなく、生成されたイメージ要素と、将来制作される広告の放送時間帯に放送される番組とのマッチング度合いを検証する工程を省略してもよい。

また、上述の実施形態では、入力情報に応じたイメージ要素として、将来制作される広告のキーワードを含む複数の単語（単語群）を生成することとしたが、これに限定されるものではない。例えば、イメージ要素として、単語一語のみを生成してもよい。

１０ 情報処理装置
１１ サーバコンピュータ
１１ａ プロセッサ
１１ｂ メモリ
１１ｃ 通信用インタフェース
１１ｄ ストレージ
１１ｅ 入力機器
１１ｆ 出力機器
１２ 記憶装置
１３ ネットワーク
１４ クライアント端末
２１ 入力部
２２ 記憶部
２３ 抽出部
２４ 学習部
２５ 生成部
２５ａ 第１生成部
２５ｂ 第２生成部
２６ 検証部
２７ 算出部
２８ 出力部
３１ 第１データベース
３２ 第２データベース
３３ 第３データベース
１００ サービス提供システム
Ｊ テレビ放送局
Ｋ 調査会社
Ｓ サービス提供者
Ｔ サービス利用者

Claims (7)

1. 将来制作される広告の放送時間帯に放送される番組に関する番組情報を含んだ入力情報を取得する入力部と、
   前記入力情報に基づいて、前記放送時間帯に応じたイメージ要素を生成する生成部と、
   前記イメージ要素によって、前記将来制作される広告のイメージを表すイメージ情報を出力する出力部と、
   複数の番組の各々について取得された取得済み番組情報と、過去に放送された複数の広告の各々について取得された取得済み広告情報と、を記憶する記憶部と、
   前記入力情報に基づく被特定番組を特定し、前記記憶部に記憶された前記取得済み番組情報及び前記取得済み広告情報に基づき、前記被特定番組とマッチングする広告の前記取得済み広告情報を抽出する抽出部と、
   抽出された前記取得済み広告情報の間で頻出する単語、観念的に類似する単語、及びこれらの単語との共起度が高い単語についての傾向を学習する学習部と、を有し、
   前記生成部は、学習された前記傾向及び前記入力情報から、前記将来制作される広告の放送時間帯に放送される番組とマッチングする特徴的な単語を、前記イメージ要素として生成する、情報処理装置。
2. 前記入力部は、
   前記将来制作される広告の放送時間帯に放送される番組に関する番組情報と、
   前記将来制作される広告にて宣伝される商品又はサービスの種類に関する商品等情報と、
   前記将来制作される広告の内容に関するキーワードと、
   将来放送される番組のメタ情報と、
   を含む前記入力情報を取得する、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記番組情報には、番組に関する評価の情報が含まれる、請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記生成部は、前記イメージ要素として、前記キーワードを含む複数の単語を生成する、請求項２又は３に記載の情報処理装置。
5. 生成された前記イメージ要素と、前記将来制作される広告の放送時間帯に放送される番組とのマッチング度合いを検証する検証部を有し、
   検証された前記マッチング度合いが設定条件を満たす場合に、前記出力部は、生成された前記イメージ要素を含む前記イメージ情報を出力する、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
6. 前記検証部によって検証された前記マッチング度合いが前記設定条件を満たす前記イメージ要素と、将来放送される複数の番組の各々とのマッチング度合いを算出する算出部を有する、請求項５に記載の情報処理装置。
7. コンピュータが、
   将来制作される広告の放送時間帯に放送される番組に関する番組情報を含んだ入力情報を取得し、
   前記入力情報に基づいて、前記放送時間帯に応じたイメージ要素を生成し、
   前記イメージ要素によって、前記将来制作される広告のイメージを表すイメージ情報を出力し、
   複数の番組の各々について取得された取得済み番組情報と、過去に放送された複数の広告の各々について取得された取得済み広告情報と、を記憶部に記憶し、
   前記入力情報に基づく被特定番組を特定し、前記記憶部に記憶された前記取得済み番組情報及び前記取得済み広告情報に基づき、前記被特定番組とマッチングする広告の前記取得済み広告情報を抽出し、
   抽出された前記取得済み広告情報の間で頻出する単語、観念的に類似する単語、及びこれらの単語との共起度が高い単語についての傾向を学習し、
   学習された前記傾向及び前記入力情報から、前記将来制作される広告の放送時間帯に放送される番組とマッチングする特徴的な単語を、前記イメージ要素として生成する、情報処理方法。