JP4568144B2 - 情報提示装置及び情報提示プログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報提示装置及び情報提示プログラムに係り、特にユーザに最適な情報を提示するための情報提示装置及び情報提示プログラムに関する。

従来では、番組等に代表されるコンテンツ（情報）をユーザの嗜好情報に合わせて提示する技術がある。このような技術では、まずユーザに対してアンケート等を実施し、その結果をユーザの嗜好情報として、電子番組表等の番組データを参照して嗜好情報に対応する番組を選択しユーザに提示している。

ここで、上述のアンケートの具体的な内容としては、年齢や性別、趣味、好きな番組のジャンルや嫌いな番組のジャンル、気になる情報等の多種の内容がある。ユーザは、所望する情報を取得したい場合には、これらの質問に対して詳細に回答する必要が生じる。

また、番組等のコンテンツを提示する側では、嗜好情報と、予め登録された番組データベースとを比較して対象となる番組を抽出し、更に番組コンテンツの属性を利用してコンテンツをグループ化し、そのグループ毎にコンテンツの推薦を行うための技術がある（例えば、特許文献１参照。）。

特許文献１では、コンテンツをグループ化することにより、コンテンツの属性を表す項目に基づき生成されたグループ化項目におけるグループ毎の利用頻度から、関連したコンテンツの推薦を行うことができる。
特開２００４−２０６６７９号公報

しかしながら、上述したようにユーザが所望する番組等の情報を提示させるためには、まずユーザが詳細な嗜好情報を生成させるため、多くのデータを入力する必要がある。そのため、ユーザに作業負担がかかってしまう。

また、ユーザは、番組等の情報を視聴（提示）することにより、嗜好が変化する場合がある。しかしながら、従来では、その嗜好の変化を的確に捉えて、その変化に対応して迅速に番組の提示順序等を更新することができなかった。

本発明は、上述した問題点に鑑みなされたものであり、特にユーザに最適な情報を提示するための情報提示装置及び情報提示プログラムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本件発明は、以下の特徴を有する課題を解決するための手段を採用している。

請求項１に記載された発明は、ユーザから入力されるキーワードに対応する情報を提示する情報提示装置において、前記キーワードに基づいて予め蓄積されている類推単語群から類推単語を抽出する類推手段と、前記キーワードと前記類推手段により得られる類推単語とに重み付けを付加して嗜好情報を生成する嗜好情報生成手段と、予め蓄積されている情報メタデータ群から前記嗜好情報生成手段により得られる嗜好情報に基づいて情報メタデータを抽出し、抽出された情報メタデータから前記重み付けに基づいて前記ユーザに提示する情報を選択する情報選択手段と、前記情報が提示されている前記ユーザの提示中における瞳孔の大きさを所定の時間間隔毎に測定し、各時点の瞳孔の大きさの和を測定回数で除算して得られる興味度を含む身体情報を検出する身体情報検出手段と、前記情報が提示されている前記ユーザが提示中の対話対象に対して行った対話時間、対話回数、対話内容のうち、少なくとも１つの情報を対話情報として検出する対話検出手段と、前記情報が提示されている前記ユーザが提示中の情報を変更した場合に、予め設定されている前記情報の提示時間に対する、提示開始から前記ユーザが前記情報を変更するまでの時間の割合からなる視聴度を含む変更情報を検出する変更検出手段とを有し、前記嗜好情報生成手段は、前記嗜好情報を生成する場合に、前記身体情報、前記対話情報、及び前記変更情報のうち何れか１つからなる行動情報に基づいて、既に付加されている前記キーワード及び前記類推単語の重み付けを更新し、前記情報選択手段は、前記情報メタデータ群に新たな情報メタデータが追加される毎に、前記嗜好情報による情報メタデータの抽出及び提示する情報の選択を行い、予め前記情報メタデータに含まれる各データ項目に対して重み付けを設定しておき、前記各データ項目のうち前記嗜好情報におけるキーワード或いは類推単語が出現したデータ項目に対する重み付け値と、前記キーワード及び前記類推単語に付加された重み付け値とに基づいて、抽出された前記情報メタデータに対応する情報毎の得点を算出し、算出された得点結果に基づいて前記ユーザに提示する情報を選択することを特徴とする。

請求項１記載の発明によれば、ユーザに最適な情報を提示することができる。また、ユーザが入力される１つのキーワードから類推単語を抽出し、キーワードと類推単語を用いて嗜好情報を拡張するため、ユーザが詳細な情報を入力する必要がなく嗜好に対応した情報を提示することができる。また、身体情報、対話情報、変更情報により、提示された情報に対するユーザの反応を迅速かつ高精度に取得することができる。これにより、提示された情報に対するユーザの嗜好の変化を取得することができる。また、行動情報から嗜好情報の重み付けを更新してユーザに最適な嗜好情報を生成することができる。これにより、嗜好情報の確度を向上させることができる。更に、抽出された情報毎の得点を複数の重み付け値に基づいて算出することで、よりユーザの嗜好に適した情報を選択してユーザに提示することができる。

請求項２に記載された発明は、コンピュータを、請求項１記載の情報提示装置として機能させることを特徴とする情報提示プログラムである。

請求項２記載の発明によれば、ユーザに最適な情報を提示することができる。また、ユーザが入力される１つのキーワードから類推単語を抽出し、キーワードと類推単語を用いて嗜好情報を拡張するため、ユーザが詳細な情報を入力する必要がなく嗜好に対応した情報を提示することができる。また、身体情報、対話情報、変更情報により、提示された情報に対するユーザの反応を迅速かつ高精度に取得することができる。これにより、提示された情報に対するユーザの嗜好の変化を取得することができる。また、行動情報から嗜好情報の重み付けを更新してユーザに最適な嗜好情報を生成することができる。これにより、嗜好情報の確度を向上させることができる。また、抽出された情報毎の得点を複数の重み付け値に基づいて算出することで、よりユーザの嗜好に適した情報を選択してユーザに提示することができる。更に、実行プログラムをコンピュータにインストールすることにより、容易に情報提示処理を実現することができる。

本発明によれば、ユーザに最適な情報を提示することができる。

＜本発明の概要＞
本発明は、ユーザの入力したキーワードのみを嗜好情報として用いるのではなく、ユーザの入力したキーワードに加えて予め蓄積されている類推辞書等を用いて嗜好情報の拡張を行う。また、各嗜好情報に対し情報提示中におけるユーザの行動情報を用いて嗜好情報の更新を行う。これにより、嗜好情報はユーザが情報を視聴するという行為により、ユーザの嗜好に沿うコンテンツを選択することができる。

以下に、上記のような特徴を有する本発明における情報提示装置及び情報提示プログラムを好適に実施した実施形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態は、ユーザに提示する情報（コンテンツ）の一例として、番組を提示する例を示すが、本発明においては提示される情報についてはこの限りではなく、例えば画像情報、音声情報、文書、ゲーム等のコンテンツであってもよい。

＜第１の実施形態＞
図１は、第１の実施形態における情報提示装置の一構成例を示す図である。図１の情報提示装置１０は、ユーザ入力手段１１と、類推手段１２と、類推辞書データベース１３と、嗜好情報生成手段１４と、嗜好情報データベース１５と、番組選択手段１６と、番組データベース１７と、番組提示手段１８と、身体情報検出手段１９と、対話検出手段２０と、番組変更検出手段２１とを有するよう構成されている。

ユーザ入力手段１１は、ユーザが何らかの番組等のコンテンツを視聴するにあたり、ユーザが興味を持つものや好きなもの、視聴したい番組のキーワード等についてユーザからの情報（キーワード）入力する。なお、キーワードは、単語でもよく、また複数の単語や文章であってもよい。また、ユーザ入力手段１１は、入力された情報を類推手段１２に出力する。

類推手段１２は、ユーザ入力手段１１により入力されたキーワードに基づいて、類推単語群が予め蓄積されている類推辞書データベース１３を参照し、キーワードに対応して予め類推されている類推単語を抽出する。この抽出された情報をキーワードと共に嗜好情報とする。これにより、キーワードと類推単語を用いて嗜好情報を拡張するため、ユーザが詳細な情報を入力する必要がなく嗜好に対応した情報を提示することができる。また、類推手段１２は、抽出された単語を嗜好情報生成手段１４に出力する。

嗜好情報生成手段１４は、類推手段１２により類推された単語に対して重み付けを行う。また、嗜好情報生成手段１４は、身体情報検出手段１９、対話検出手段２０、及び番組変更検出手段２１のうち、少なくとも１つの手段から得られる行動情報を入力し、入力した情報に対応する単語に対して重み付けの更新を行う。なお、上述した重みの付加については、ユーザによりキーワードが入力される毎、あるいは所定の時間間隔毎や所定の時間、又は提示されている番組単位等の各時点で行われる。

このように、嗜好情報生成手段１４は、身体情報検出手段１９、対話検出手段２０、及び番組変更検出手段２１により得られるユーザの反応（行動情報）から嗜好の変化を的確に捉えることができる。また、嗜好情報生成手段１４は、行動情報により嗜好情報の重み付けを更新してユーザに最適な嗜好情報を生成することができ、嗜好情報の確度を向上させることができる。なお、重み付けの具体的な付加方法についての詳細は後述する。

嗜好情報生成手段１４は、重みが付加された嗜好情報を嗜好情報データベース１５に出力する。なお、嗜好情報データベース１５については後述する。

番組選択手段１６は、嗜好情報データベース１５により蓄積された嗜好情報に基づいて番組データベース１７から番組を抽出する。また、番組選択手段１６は、抽出した番組毎の得点を算出してユーザに提示する番組の選択を行う。更に、番組選択手段１６は、ユーザに提示する番組の順序等を決定する。なお、番組選択手段１６は、提示順序だけでなく、提示する際にその番組情報については画面に強調して表示する等の処理の設定を行ってもよい。

ここで、番組選択手段１６における番組の抽出については、番組毎に付加されている番組特徴情報を記述した番組メタデータ（情報メタデータ）を用いて抽出を行う。番組データベース１７には、番組メタデータと、メタデータに対応する番組の素材データ等が蓄積されているため、番組選択手段１６は、番組データベース１７を参照し、嗜好情報と番組メタデータに基づいて番組の抽出を行う。

なお、上述した番組特徴情報としては、例えば、番組のタイトル、サブタイトル、番組の言語、制作日時、制作者、番組の冒頭の内容（ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ）、全体の概略説明等がある。

また、番組選択手段１６における得点の算出については、予め情報メタデータに含まれる各データ項目に対して重み付けを設定しておき、各データ項目に対する重み付け値と、嗜好情報データベース１５に蓄積されたキーワード及び類推単語からなる嗜好情報に付加された重み付け値とに基づいて、抽出された情報毎の得点を算出する。なお、得点算出方法の詳細については後述する。

番組選択手段１６は、提示する番組やその番組の提示順序等の番組を提示するための各種情報を番組提示手段１８に出力する。

番組提示手段１８は、番組選択手段１６により得られた提示順序等の各種情報に基づいて、ユーザに対して番組を提示する。ここで、番組提示の一例を挙げて説明する。例えば、番組提示手段１８は、まず番組選択手段１６により番組データベース１７に蓄積された各番組を生成するために必要となる番組台本や素材データ、自動番組制作エンジンを取得する。また、番組提示手段１８は、上述した自動番組制作エンジン等を用いて番組台本と素材データを入力し、例えば番組のＴＶＭＬ（ＴＶ ｐｒｏｇｒａｍ Ｍａｒｋｉｎｇ Ｌａｎｇｕａｇｅ）スクリプト等を生成する。

ここで、ＴＶＭＬとは、テレビ番組を制作するためのオブジェクトベース記述言語である。ＴＶＭＬは、テレビ番組の映像と音声を、素材と台本とに分けて記述するものであり、番組台本を記述すれば、パソコン等で動作するソフトウェア等がこれを読取り、即座にテレビ番組として視聴することができるものである。

次に、番組提示手段１８は、生成したＴＶＭＬスクリプトをＴＶＭＬプレーヤーに入力することによりユーザに番組を再生することができる。

身体情報検出手段１９は、ユーザの番組視聴中におけるユーザの視線情報や瞳孔の大きさ等の情報、脈拍、心拍数、血圧等の身体情報を検出する。例えば、身体情報検出手段１９は、番組視聴中のユーザの視線位置と瞳孔の大きさを検出し、これらの情報をユーザの番組視聴中の行動情報として、所定の時間間隔や番組の切り替わり等の各時点でユーザの興味の度合（嗜好の変化）を検出する。

なお、身体情報検出手段１９は、瞳孔の情報を取得する場合はユーザの目を撮影可能な撮像装置を構成し、また脈拍を測定する場合は脈拍計を構成し、血圧を測定する場合は血圧計が構成される。つまり、測定される身体情報に対応した検出装置が構成されることになる。また、身体情報検出手段１９は、例えば上述から２つ以上の装置により構成され、複数の身体情報を検出するようにしてもよい。

身体情報検出手段１９は、検出した身体情報等をユーザの行動情報として嗜好情報生成手段１４に出力する。嗜好情報生成手段１４では、上述したように身体情報検出手段１９により得られる身体情報に基づいてユーザの嗜好情報の更新を行う。

また、対話検出手段２０は、ユーザが番組視聴中にその番組に対して入力した質問等の回数と時間等の番組との対話情報を検出する。

例えば、対話検出の一例を挙げて説明する。例えば、コンピュータグラフィックスや音声合成を使用してユーザの好みにあったテレビ番組を自動的に作り出して提供するＴＶ４Ｕ（ＴＶ ｆｏｒ Ｙｏｕ）システムでは、ユーザが番組視聴中に任意のタイミングで番組出演者であるＣＧキャラクタ（エージェント）に対し話しかけることにより番組に割り込むことができる。そして、番組出演者と対話し、更に欲しい情報を取得することができる。

対話検出手段２０は、上述の割り込みの回数と、ユーザの入力した単語等を検出する。また、対話検出手段２０は、この割り込み回数とユーザの入力した単語を嗜好情報生成手段１４に出力する。

嗜好情報生成手段１４は、所定の時間間隔又は番組の切り替わり等の各時点で、これらの情報に基づいて嗜好情報の更新を行う。例えば、割り込み回数が所定の閾値以上である場合は、視聴した番組に対する興味があるとみなすことができ、また入力した単語に関して興味があるとみなすことができる。嗜好情報生成手段１４は、これらの結果に基づいて嗜好情報の重み付けに反映させる、より嗜好情報の確度を向上させることができる。

また、番組変更検出手段２１は、ユーザからの指示による番組の変更を検出する。例えば、番組視聴中のユーザが任意のタイミングで別の番組に切り替えた場合に、その番組についての変更情報を検出する。また、番組変更検出手段２１は、取得した番組の変更情報を嗜好情報生成手段１４に出力する。

嗜好情報生成手段１４は、上述したように所定の時間間隔や番組の切り替わり等の各時点でこれらの情報に基づいて嗜好情報の重み付けの更新を行う。

なお、番組変更検出手段２１は、ユーザが番組を切り替えるための切り替え情報を番組提示手段１８に出力する。番組提示手段１８は、切り替え情報により次の番組を提示する。

上述したように情報提示装置１０により、視聴者（ユーザ）の嗜好情報及び行動情報に基づいて、蓄積装置等に蓄積されている番組群から最適な番組を逐次選択して提供することができる。

＜類推手段１２の出力例＞
次に、類推手段１２の出力例について、図を用いて説明する。図２は、類推手段における単語の出力例を示す図である。図２に示す例では、ユーザ入力手段１１により「ワイン」という単語が入力された例を示している。類推手段１２は、類推辞書データベース１３を参照して「ワイン」に対して設定されている類推単語を抽出する。類推辞書データベース１３は、予め単語に対応する類推単語群が設定されており、図２に示すように、「ワイン」から類推される例として、「赤ワイン」、「白ワイン」、「ブドウ」、「ワイナリー」という単語が抽出される。

類推手段１２は、ユーザが入力した情報から得られる「ワインが好き」を拡張し、「ユーザは、ワイン、赤ワイン、白ワイン、ブドウ、ワイナリーが好き」として、この情報をユーザの嗜好情報として出力する。また、嗜好情報は、重みが付加されて嗜好情報データベース１５に蓄積される。

＜番組選択手段１６＞
次に、番組選択手段１６における番組選択例について説明する。ユーザの嗜好情報に含まれる各単語について、番組データベース１７に予め蓄積されている番組メタデータから対応する番組を検索して抽出を行う。図３は、番組メタデータの一例を示す図である。

図３に示すメタデータは、番組特徴情報として番組のタイトル（＜ｔｉｔｌｅ＞）、サブタイトル（＜ｓｕｂｔｉｔｌｅ＞）、メタデータに対応する素材データの存在場所（＜ｌｉｎｋ＞）、番組の冒頭の内容等の要約（＜ｄｅｓｃｉｐｔｉｏｎ＞）、制作者（＜ｃｒｅａｔｏｒ＞）、制作日時（＜ｄａｔｅ＞）、番組中で使用している言語（＜ｌａｎｇｕａｇｅ＞）等からなる。

番組選択手段１６は、上述したメタデータ中の単語と嗜好情報データベース１５に蓄積されているユーザの嗜好情報（単語）とを比較して番組を抽出する。図３は、嗜好情報である「ワイナリー」を検索キー（検索ワード）として番組データベース１７を検索し、抽出された番組メタデータである。

なお、図３に示されているメタデータは、ＴＶ４Ｕシステムにおけるメタデータを示すものであるが、本発明においては項目（タグ）の種類や順序等は特に限定されず、素材データとして蓄積されている他のメタデータを用いてもよい。

次に、番組選択手段１６は、番組メタデータに含まれる各項目毎に設定されている重み付け値と嗜好情報に対する重み付け値に基づいて、抽出された番組毎に得点を算出する。また、番組選択手段１６は、例えば得点の多いものからユーザに提示させるように番組提示オーダー（提示順序）を決定する。ここで、具体的な得点の算出方法について図を用いて説明する。

図４は、番組の得点算出例を示す図である。まず、図４（ａ）、（ｂ）に示すように予めユーザの嗜好情報及びメタデータにおける嗜好情報の出現位置に対する重み付けが設定され、嗜好情報データベース１５等に蓄積されている。

例えば、図４（ａ）に示すように、嗜好情報についてユーザの直接入力した単語については３点、類推辞書データベース１３により得られた類推単語には１点というような得点の設定を行う。また、図４（ｂ）に示すように、メタデータにおける嗜好情報（検索ワード）がタイトル（＜Ｔｉｔｌｅ＞）に出現した場合、タイトルは番組を代表する文言であるため４点を設定し、サブタイトルに出現した場合は３点、その他に出現した場合は１点というような設定を行う。

ここで、上述した図２に示す嗜好情報について図４（ａ）の重み付けを適用すれば、図４（ｃ）に示すように「ワイン」が３点、「赤ワイン」、「白ワイン」、「ブドウ」、及び「ワイナリー」が各１点となる。

次に、図４（ｂ）及び図４（ｃ）に示す設定値（重み付け値）に基づいて、番組データベース１７から抽出されたメタデータに含まれる単語から番組毎の得点を算出する。例えば、図３に示すメタデータに対して図４（ｂ）、（ｃ）を適用した場合、図４（ｄ）に示すような得点が算出される。

具体的に説明すると、検索の結果、タイトルで「ワイナリー」がヒットしているため、タイトルデータに含まれる「ワイナリー」の得点は４点となる。また、「ワイナリー」は、類推辞書データベース１３からの出力であるため１点となる。ここで、ここで、２つの得点を乗算して「４点×１点＝４点」となる。

また、同様に、メタデータの要約部（ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ）でも「ワイナリー」がヒットしているため、要約部（その他）に含まれる「ワイナリー」の得点は１点となる。また、上述したように、「ワイナリー」は類推辞書データベース１３からの出力であるため１点となる。ここで、２つの得点を乗算して「１点×１点＝１点」となる。

したがって、図３に示すメタデータに対応する番組の総得点、つまり、この番組に対するユーザの嗜好得点は５点となる。このように、番組データベース１７から抽出された全ての番組メタデータについて、番組毎の得点算出をユーザの嗜好情報単位で行う。

また、番組選択手段１６は、算出された番組毎の得点結果に基づいて、ユーザに提示する番組を選択し、更に提示順序等を決定して番組提示オーダー等を生成する。

ここで、図５は、抽出された番組に対する得点結果と、提示オーダーの順序の設定例を示す図である。図５では、一例として番組データベースから抽出された番組Ａ〜Ｈのメタデータについて、図４に示すような得点の算出を行い、その得点に基づいて提示オーダーの設定を行ったものである。

このように、番組データベース１７に蓄積されている全ての番組に対し、ユーザの嗜好情報をキーとして検索を行い、抽出された番組についてはユーザへの提示対象番組（候補番組）となり、更にその番組のメタデータに基づいて得点を算出して提示対象番組の提示の有無や提示順序等を設定する。図５に示す例では、各番組の得点の高いものから５番組を提示させる例を示している。

なお、上述した提示順序や提示数等の設定はこれに限定されるものではない。例えば、得点の算出の際、図５に示すように嗜好情報の単語が同一のメタデータ内に何個含まれていたかをカウントしておき、例えば同一得点の番組が存在する場合に単語が多く含まれていた番組を優先させる等の処理を行うことができる。また、同一得点の番組が存在する場合には、制作日付の新しい番組順等から提示する等の予め設定された条件に基づいて提示させてもよい。また、単純にヒット単語数が多い番組から順に提示させるようにしてもよい。

番組選択手段１６は、上述したように番組提示オーダー等のその番組を提示するための情報を番組提示手段１８に出力する。また、番組提示手段１８は、番組選択手段１６から得られる情報から番組台本や素材データ等を取得して番組を制作してユーザに提示する。ここで、番組提示手段１８における番組の制作例について図を用いて説明する。

図６は、本発明における番組制作の一例を示す図である。なお、図６では、ＴＶ４Ｕシステムにおける番組生成の概要を示すものである。上述したようにＴＶ４Ｕシステムは、専用のスクリプト言語としてＴＶＭＬを用いる。なお、ＴＶＭＬ以外でも、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）形式等の表現形式を用いることもできる。

図６では、ＸＭＬ形式の番組台本と、メタデータに記述されている番組の素材データを自動番組制作エンジン３１に入力し、ＴＶＭＬスクリプトで記述された番組生成台本を生成する。次に、生成されたスクリプトをＴＶＭＬプレーヤー３２に入力する。

ＴＶＭＬプレーヤー３２は、ＴＶＭＬで記述された番組スクリプトを読み取り、番組の映像や音声をリアルタイムにモニタ３３に出力する。つまり、上述の番組提示オーダー等に基づいて番組がユーザに提示される。ここで、ＴＶＭＬプレーヤー３２は、例えばスタジオショットをリアルタイムＣＧで生成し、ＣＧスタジオセットの中に登場するＣＧキャラクタがＴＶＭＬスクリプトの中に記述された台詞を合成音声により出力することで、しゃべっているように表現させたり、演技するところを表示させたりすることができる。その他、動画再生や、ＢＧＭ再生、画像によるタイトル表示等の出力も可能である。

このように、上述した内容により、ユーザは少ないキーワードを入力するだけで、ユーザの嗜好情報を拡張して設定することができる。これにより、ユーザが詳細な情報を入力する負担（労力）を軽減させることができ、またユーザに最適な番組を提示することができる。

次に、ユーザの番組視聴により得られる行動情報に基づく嗜好情報の重み付けの更新について図を用いて説明する。

＜身体情報検出手段１９における行動情報の生成＞
まず、身体情報検出手段１９における行動情報の生成手法について、図を用いて説明する。身体情報検出手段１９では、一例として身体情報としてのユーザの番組視聴中におけるユーザの位置と瞳孔の大きさを検出する。これらの情報をユーザの行動情報とし、各時点におけるユーザの興味の度合（嗜好の変化）を測定し、この結果を基にユーザの嗜好情報の更新を行う。例えば、ユーザがある番組に対する興味の有無を、ユーザがモニタ等の番組出力画面を見ている相対時間（番組視聴度）と、ユーザの瞳孔の大きさの変化（番組興味度）から評価する。

ここで、上述の内容について図を用いて説明する。図７は、番組視聴度と番組興味度との関係の一例を示す図である。なお、図７においては、標準的な番組の視聴度を０．７と定義する。視聴度は、ユーザが番組全体中において実際に見ている相対時間を示すものである。例えば、ある番組の番組長（再生時間）が１５分の番組が存在したとすると、１５分間中どれだけ番組画面を見ていたかを尺度とする。

つまり、この例において１５分間中１２分間番組を見ていた場合、図７に示すように番組視聴度は１２／１５＝０．８となる。なお、片時も目を離さず番組を視聴していた際の視聴度は１．０となる。

次に、瞳孔の大きさを取得する。図８は、瞳孔の大きさによる番組興味度の測定例を示す図である。図８（ａ）に示すように、予め測定されたユーザの通常時の瞳孔の大きさから、番組視聴中にどれくらい瞳孔が開いたか（拡大）、または閉じたか（縮小）を、番組全体での度合で測定する。なお、図８（ｂ）は上述の基準による測定結果の一例である。

ここで、通常の状態での瞳孔の大きさ（面積）を１とする。例えば、瞳孔の大きさを所定の時間間隔毎に測定（例えば、１０秒単位等）で測定し、各時点の動向の大きさの和を測定回数で割る。これにより、番組全体における平均を算出することができる。

これらの情報を嗜好情報生成手段１４に出力し、嗜好情報の重み付けを更新して新たな重みが付加された嗜好情報を嗜好情報データベース１５に蓄積することができる。これにより、一度作成され蓄積されている嗜好情報は、ユーザが番組を視聴することで逐次更新されることになる。このため、嗜好情報の確度を向上させることができる。

また、上述したように、番組選択手段１６における番組提示オーダーの生成についても嗜好情報データベース１５に蓄積されているデータが更新されるため、ユーザに最適な番組を迅速に提示することができる。

また、例えば番組変更検出手段２１により変更された内容を組み合わせることにより、よりユーザが視聴したい番組を提示することができる。具体的には、ユーザがリモコン等の操作により任意のタイミングで別の番組に切り替える場合、例えば、番組長が１５分の番組でユーザが番組の視聴を開始してから１０分後に別の番組に切り替えた場合は、測定対象としての番組長は１５分ではなく１０分とすることで、より正確な行動情報を取得することができる。

また、番組変更検出手段２１は、別の番組を切り替えたことによる変更情報を嗜好情報生成手段１４に出力し、測定結果により、今まで視聴されていた番組がユーザに興味のあるものであったか否かの判断を行い、その判断結果に応じて嗜好情報の重み付けの更新を行う。

ここで、嗜好情報の更新例について図を用いて説明する。図９は、番組の視聴前と視聴後とでの嗜好情報の重み付けが更新される一例を示す図である。なお、図９（ａ）は、上述した図４（ｄ）で示した番組の得点算出結果の例である。

まず、ある番組における視聴前の重み付けが図９（ａ）に示すように５点であるとする。次に、視聴後において、身体情報検出手段１９により得られる行動情報と番組変更検出手段２１により得られる行動情報とに基づいて、嗜好情報の重み付けの更新を行う。

ユーザにとって通常の標準的な番組の興味度は、０．７（視聴度）×１．０（瞳孔面積）＝０．７となっている。ここで、視聴していた番組がこの値より高い場合、その番組に含まれる各嗜好情報の単語の重みが上がり、逆に低い場合には下がることになる。図９（ｂ）に示す例では、身体情報検出手段１９により得られた行動情報としての番組興味度が０．６である。この場合には、例えば、その番組に含まれる単語「ワイナリー」の重みは、使用前の１点に番組視聴度の割合０．６／０．７＝０．８６を乗じて０．８６となる。同様に、同一の番組に含まれる他の嗜好情報についても重み付けの更新が行われる。

嗜好情報生成手段１４は、この嗜好情報を嗜好情報データベース１５に蓄積することにより、番組選択手段１６において、番組選択及び選択順序の更新されることになる。このように、ユーザが番組を視聴することで、図４（ａ）に示すユーザの嗜好情報の重み付けが逐次更新され、よりユーザに嗜好に適した番組を提示することができる。

＜新たに番組（情報）が追加された場合＞
更に、番組データベース１７等に新たに番組が追加された場合、番組選択手段１６は、新たに番組の抽出を行い、番組を選択し順序を設定する処理が行われる。の更新が行われる。ここで、番組提示順序の更新例について図を用いて説明する。

図１０は、番組提示順序の更新例を示す図である。図１０に示すように、現在の番組提示オーダーが「Ｂ⇒Ｄ⇒Ａ⇒Ｅ⇒Ｇ」であるとする。また、現在ユーザが番組Ｄを視聴しているとする。このとき、新たな番組Ｉが番組データベース１７に追加された場合、番組選択手段１６は、番組の抽出を行う。また、番組Ｉが抽出された場合、番組選択手段１６は、番組Ｉの得点を算出し得点が５点であったとする。この場合、番組選択手段１６は、番組提示オーダーを更新し、ユーザが現在視聴している番組Ｄが終了後に番組Ｉを提示するように変更する（Ｂ⇒Ｄ⇒Ｉ⇒Ａ⇒Ｅ⇒Ｇ）。

これにより、番組選択において、番組データベース１７の蓄積手段に新たに番組が追加される度に更新され、よりユーザが視聴したい番組を時間の無駄なく迅速に視聴させることができる。

なお、本実施形態におけるＴＶ４Ｕシステムにおいては、視聴とは非同期に番組がＴＶクリエータと呼ばれる番組制作サブシステム等で制作され、ＴＶサーバと呼ばれる番組蓄積・配信サブシステムに蓄積され、番組データベース１７にも、通信ネットワーク等により配信されるか、ＤＶＤ等の記録媒体により更新される。また、新しい番組が蓄積された時点で提示情報の更新を行う。そのため、図１０に示すようにユーザが他の番組を視聴している時点で提示順序を更新することができる。

なお、上述の実施形態では、メタデータが番組毎に構成されていることを前提としているため、番組毎に嗜好情報の更新が行われるが、例えば、１つの番組が１コーナー毎のメタデータを複数有する場合には、１コーナー単位で嗜好情報の重み付けの更新を行うことができる。これにより、より迅速にユーザの嗜好情報を反映させた番組を提供することができる。

また、番組の視聴履歴情報を所定の時間単位で蓄積しておき、番組中でもコーナー単位で分けて詳細な重み付けの変更を行ってもよい。ここで、上述の内容について図を用いて説明する。

＜第２の実施形態＞
図１１は、第２の実施形態における情報提示装置の一構成例を示す図である。なお、図１１では、上述した第１の実施形態（図１）と同一の処理を行う構成ブロックについては同一符号を用いることとし、重複する説明を省略する。

図１１に示す情報提示装置４０は、図１に示す情報提示装置１０と比較して視聴履歴を蓄積しておくための視聴履歴データベース４１を有しており、これに関連して嗜好情報生成手段４２、番組提示手段４３の処理も第１の実施形態とは多少異なっている。

番組提示手段４３は、上述したように番組選択手段１６により得られる番組提示オーダー等に基づいて、例えばＴＶＭＬスクリプトを生成する。なお、番組選択手段１６から得られる情報は、番組単位ではなく、番組の各コーナー毎となっている。

また、番組提示手段４３は、番組をユーザに提示するが、そのとき番組の視聴情報を時間情報と共に視聴履歴データベース４１に蓄積しておく。この視聴履歴は、嗜好情報生成手段４２により参照され、また上述した身体情報検出手段１９、対話検出手段２０、及び番組変更検出手段２１から番組の各コーナー毎に得られるユーザの行動情報に基づいて嗜好情報の重み付けの更新が行われる。

これにより、番組単位ではなく、１番組中における各コーナー単位に嗜好情報の重み付けの更新を行うことができる。これにより、ユーザが視聴したいコーナーから先に提示することもできる。これにより、ユーザにより最適な番組を提示することができる。

なお、上述した実施の形態に用いられる各種データベース（類推辞書データベース１３、嗜好情報データベース１５、番組データベース１７、視聴履歴データベース４１）は、情報提示装置内に構成されていたが、本発明においてはこの限りではなく、例えば他の蓄積サーバ等で管理されていてもよく、その場合インターネットやＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等の通信ネットワークを介して対応するデータを取得してもよい。

また、本発明における情報提示装置１０、４０は、上述した専用の装置構成等を用いて本発明における情報提示処理を行うこともできるが、各構成における処理をコンピュータに実行させることができる実行プログラムを生成し、例えば、汎用のパーソナルコンピュータ、ワークステーション等にそのプログラムをインストールすることにより、上述した情報提示処理を実現することができる。

＜ハードウェア構成＞
ここで、本発明における情報提示処理が実行可能なコンピュータのハードウェア構成例について図を用いて説明する。図１２は、本発明における情報提示処理が実現可能なハードウェア構成の一例を示す図である。

図１２におけるコンピュータ本体には、入力装置５１と、出力装置５２と、ドライブ装置５３と、補助記憶装置５４と、メモリ装置５５と、各種制御を行うＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）５６と、ネットワーク接続装置５７とを有するよう構成されており、これらはシステムバスＢで相互に接続されている。

入力装置５１は、ユーザが操作するキーボード及びマウス等のポインティングデバイスを有しており、ユーザからのプログラムの実行やキーワードの入力等、各種操作信号を入力する。出力装置５２は、本発明における処理を行うためのコンピュータ本体を操作するのに必要な各種ウィンドウやデータ等を表示するディスプレイ（モニタ）を有し、ＣＰＵ５６が有する制御プログラムにより情報提示処理における実行経過や結果等を表示することができる。

ここで、本発明において、コンピュータ本体にインストールされる実行プログラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体５８等により提供される。プログラムを記録した記録媒体５８は、ドライブ装置５３にセット可能であり、記録媒体５８に含まれる実行プログラムが、記録媒体５８からドライブ装置５３を介して補助記憶装置５４にインストールされる。

補助記憶装置５４は、ハードディスク等のストレージ手段であり、本発明における実行プログラムや、コンピュータに設けられた制御プログラム、上述した各種データベース等を蓄積し必要に応じて入出力を行うことができる。

ＣＰＵ５６は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラム、及びメモリ装置５５により読み出され格納されている実行プログラムに基づいて、各種演算や各ハードウェア構成部とのデータの入出力等、コンピュータ全体の処理を制御して、情報提示処理における各処理を実現することができる。プログラムの実行中に必要な各種情報等は、補助記憶装置５４から取得することができ、また格納することもできる。

ネットワーク接続装置５７は、通信ネットワーク等と接続することにより、実行プログラムを通信ネットワークに接続されている他の端末等から取得したり、プログラムを実行することで得られた実行結果又は本発明における実行プログラムを他の端末等に提供することができる。

上述したようなハードウェア構成により、特別な装置構成を必要とせず、低コストで上述した情報提示処理を実現することができる。また、プログラムをインストールすることにより、容易に情報提示処理を実現することができる。

次に、実行プログラムにおける処理手順についてフローチャートを用いて説明する。

＜情報提示処理手順＞
図１３は、本発明における情報提示処理の一例を示すフローチャートである。なお、後述する処理においては、情報の一例として番組の提示例を示すが本発明において提示される情報はこの限りではない。

情報提示処理において、まずユーザがキーワードを入力したか否かを判断する（Ｓ０１）。ユーザ入力がある場合（Ｓ０１において、ＹＥＳ）、予め蓄積されている類推単語群から入力されたキーワードに対応する類推単語を抽出する（Ｓ０２）。なお、ユーザにより入力されたキーワードとＳ０２により抽出された類推単語が嗜好情報となる。

また、ユーザからキーワードの入力がなかった場合（Ｓ０１において、ＮＯ）、又はＳ０２の処理が終了した場合、ユーザが番組を視聴したことによる行動情報を取得したが否かを判断する（Ｓ０３）。なお、行動情報とは、上述した目の動き、瞳孔の大きさ、心拍数、血圧等の身体情報や、番組の切り替え情報、番組エージェントとの対話等による情報である。

ここで、番組視聴における行動情報を取得した場合（Ｓ０３において、ＹＥＳ）、得られた行動情報に対する番組に関連した嗜好情報に既に付加されている重み付けの更新を行う（Ｓ０４）。また、ユーザが番組を視聴していない場合や番組視聴における行動情報が無い場合（Ｓ０３において、ＮＯ）、又はＳ０４の処理が終了した場合、予め蓄積されている番組メタデータ群から嗜好情報に基づいて番組の抽出を行う（Ｓ０５）。なお、Ｓ０１の処理において、ユーザからの入力が無い場合、予め設定されたキーワードや制作日付の新しい番組等を抽出条件にして番組の抽出を行うこともできる。

また、Ｓ０５により抽出された各番組について、Ｓ０４にて設定された重み付け値と、番組メタデータに含まれる項目毎に予め設定された重み付け値とに基づいて番組毎の得点を算出する（Ｓ０６）。次に、抽出された番組毎の得点に基づいて、ユーザに提示する番組を選択し（Ｓ０７）、番組の提示を行う（Ｓ０８）。

ここで、番組の提示を終了するか否かを判断し（Ｓ０９）、番組の提示を終了しない場合（Ｓ０９において、ＮＯ）、Ｓ０１に戻り処理を継続する。また、番組の提示を終了する場合（Ｓ０９において、ＹＥＳ）、情報提示処理を終了する。これにより、嗜好情報及び行動情報を用いてユーザに最適な番組を提示することができる。また、実行プログラムをコンピュータにインストールすることにより、容易に情報提示処理を実現することができる。

上述したように本発明によれば、ユーザに最適な情報を提示することができる。具体的には、ユーザが入力される１つのキーワードから類推単語を抽出し、キーワードと類推単語を用いて嗜好情報を拡張するため、ユーザが詳細な情報を入力する必要がなく嗜好に対応した情報を提示することができる。

更に、一度作成された嗜好情報は、ユーザが情報を視聴することにより、アップデート（更新）されるため、よりユーザの嗜好に適した情報を迅速に提示させることができる。

更に、情報提示オーダーにおいては、新しい番組（情報）が蓄積される度に逐次更新されるため、時間の無駄が無く迅速にユーザに新たな情報を提示することができる。以上のことから、本発明を適用して変動型の情報提示システムを提供することができる。

以上本発明の好ましい実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形、変更が可能である。

第１の実施形態における情報提示装置の一構成例を示す図である。 類推手段における単語の出力例を示す図である。 番組メタデータの一例を示す図である。 番組の得点算出例を示す図である。 抽出された番組に対する得点結果と、提示オーダーの順序の設定例を示す図である。 本発明における番組制作の一例を示す図である。 番組視聴度と番組興味度との関係の一例を示す図である。 瞳孔の大きさによる番組興味度の測定例を示す図である。 番組の視聴前と視聴後とでの嗜好情報の重み付けが更新される一例を示す図である。 番組提示順序の更新例を示す図である。 第２の実施形態における情報提示装置の一構成例を示す図である。 本発明における情報提示処理が実現可能なハードウェア構成の一例を示す図である。 本発明における情報提示処理の一例を示すフローチャートである。

符号の説明

１０，４０ 情報提示システム
１１ ユーザ入力手段
１２ 類推手段
１３ 類推辞書データベース
１４，４２ 嗜好情報生成手段
１５ 嗜好情報データベース
１６ 番組選択手段（情報選択手段）
１７ 番組データベース
１８，４３ 番組提示手段
１９ 身体情報検出手段
２０ 対話検出手段
２１ 番組変更検出手段
３１ 自動番組制作エンジン
３２ ＴＶＭＬプレーヤー
３３ モニタ
４１ 視聴履歴データベース
５１ 入力装置
５２ 出力装置
５３ ドライブ装置
５４ 補助記憶装置
５５ メモリ装置
５６ ＣＰＵ
５７ ネットワーク接続装置
５８ 記録媒体

Claims (2)

1. ユーザから入力されるキーワードに対応する情報を提示する情報提示装置において、
   前記キーワードに基づいて予め蓄積されている類推単語群から類推単語を抽出する類推手段と、
   前記キーワードと前記類推手段により得られる類推単語とに重み付けを付加して嗜好情報を生成する嗜好情報生成手段と、
   予め蓄積されている情報メタデータ群から前記嗜好情報生成手段により得られる嗜好情報に基づいて情報メタデータを抽出し、抽出された情報メタデータから前記重み付けに基づいて前記ユーザに提示する情報を選択する情報選択手段と、
   前記情報が提示されている前記ユーザの提示中における瞳孔の大きさを所定の時間間隔毎に測定し、各時点の瞳孔の大きさの和を測定回数で除算して得られる興味度を含む身体情報を検出する身体情報検出手段と、
   前記情報が提示されている前記ユーザが提示中の対話対象に対して行った対話時間、対話回数、対話内容のうち、少なくとも１つの情報を含む対話情報を検出する対話検出手段と、
   前記情報が提示されている前記ユーザが提示中の情報を変更した場合に、予め設定されている前記情報の提示時間に対する、提示開始から前記ユーザが前記情報を変更するまでの時間の割合からなる視聴度を含む変更情報を検出する変更検出手段とを有し、
   前記嗜好情報生成手段は、
   前記嗜好情報を生成する場合に、前記身体情報、前記対話情報、及び前記変更情報のうち何れか１つからなる行動情報に基づいて、既に付加されている前記キーワード及び前記類推単語の重み付けを更新し、
   前記情報選択手段は、
   前記情報メタデータ群に新たな情報メタデータが追加される毎に、前記嗜好情報による情報メタデータの抽出及び提示する情報の選択を行い、予め前記情報メタデータに含まれる各データ項目に対して重み付けを設定しておき、前記各データ項目のうち前記嗜好情報におけるキーワード或いは類推単語が出現したデータ項目に対する重み付け値と、前記キーワード及び前記類推単語に付加された重み付け値とに基づいて、抽出された前記情報メタデータに対応する情報毎の得点を算出し、算出された得点結果に基づいて前記ユーザに提示する情報を選択することを特徴とする情報提示装置。
2. コンピュータを、
   請求項１記載の情報提示装置として機能させることを特徴とする情報提示プログラム。

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