(58)【調査した分野】(Int.Cl.,DB名)
動画コンテンツの見出しとして利用される部分動画の配信先である端末装置における、前記部分動画に対応する動画コンテンツが利用された利用状況に関する情報を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された情報に基づいて、前記動画コンテンツに対応する部分動画を作成する作成部と、
を備えたことを特徴とする作成装置。
動画コンテンツの見出しとして利用される部分動画の配信先である端末装置における、前記部分動画に対応する動画コンテンツが利用された利用状況に関する情報を取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得された情報に基づいて、前記動画コンテンツに対応する部分動画を作成する作成手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする作成プログラム。
【発明を実施するための形態】
【0012】
以下に、本願に係る作成装置、作成方法及び作成プログラムを実施するための形態(以下、「実施形態」と呼ぶ)について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る作成装置、作成方法及び作成プログラムが限定されるものではない。また、各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【0013】
〔1.作成処理の一例〕
まず、
図1を用いて、実施形態に係る作成処理の一例について説明する。
図1は、実施形態に係る作成処理の一例を示す図である。
図1では、本願に係る作成処理を実行する作成装置100によって、動画コンテンツの見出しである動画サムネイルを作成する処理が行われる例を示す。
【0014】
作成装置100は、動画配信サービスで利用される動画コンテンツを保持するサーバ装置である。動画配信サービスとは、動画コンテンツを所望するユーザに対して、有料又は無料で動画コンテンツを配信するサービスである。動画配信サービスは、例えば、動画配信サイトを介して提供される。作成装置100は、動画コンテンツの一部を切り出すことにより、動画コンテンツの見出しとなる部分動画(以下、「動画サムネイル」と表記する)を作成する。そして、作成装置100は、動画配信サービスを利用するユーザに関する情報(以下、「ユーザ情報」と表記する)や、ユーザの動画配信サービスの利用状況に関する情報を取得することで、ユーザと、提示する動画サムネイルとの適切なマッチング処理を実行する。あるいは、作成装置100は、取得された情報に基づいて、動画サムネイルの作成を行う。以下では、作成装置100によって行われる動画サムネイルの作成処理の一例を流れに沿って説明する。
【0015】
まず、作成装置100は、保持している動画コンテンツに対応させる動画サムネイルを、ランダムに複数作成する。例えば、作成装置100は、動画コンテンツの一部(例えば、10秒間など)を任意の位置で切り出すことにより、動画サムネイルを作成する。
図1の例では、作成装置100は、動画コンテンツC01について、ランダムな位置で切り出した動画サムネイルT01、T02及びT03を作成する(ステップS11)。
【0016】
そして、作成装置100は、ユーザから動画配信サイトへのアクセスがあった場合に、配信候補である動画コンテンツの一覧とともに、作成した動画サムネイルを配信する。ここで、動画サムネイルの表示の一例について、
図2を用いて説明する。
【0017】
図2は、実施形態に係る動画配信サイトの一例を説明する図である。
図2では、ユーザが動画配信サイトにアクセスした場合に、ユーザ端末10(
図1及び
図2での図示は省略する)のウェブブラウザ50上に表示される動画配信サイトの一例を示している。
図2に示すように、動画配信サイトでは、配信候補である動画コンテンツC01〜C04等の静止画サムネイルが表示される。通常、ユーザは、動画コンテンツC01〜C04等の静止画サムネイルを確認し、所望する動画コンテンツをマウスカーソル40で選択することで、動画コンテンツの配信を受ける。
【0018】
一方、作成装置100によれば、動画コンテンツの見出しとして、動画サムネイルを表示させる。例えば、
図2に示すように、ユーザがマウスカーソル40を動画コンテンツC01と重なる位置に移動させた場合(いわゆる、マウスオーバーの状態)に、ユーザ端末10上では、動画コンテンツC01に対応付けられた動画サムネイルT01〜T03のいずれかが表示(再生)される。すなわち、ユーザは、動画コンテンツC01が配信される前に、動画コンテンツC01に含まれる内容の一部を確認することができる。このように、作成装置100によれば、ユーザは、静止画サムネイルにより動画コンテンツの内容を推測するのではなく、動画サムネイルによって直接的に動画コンテンツの内容を把握できるので、所望する動画コンテンツを選択し易くなる。
【0019】
図1に戻って、説明を続ける。作成装置100は、ユーザが動画配信サイトにアクセスした場合に、動画コンテンツC01の見出しとして、動画サムネイルT01〜T03をランダムにユーザ端末10に配信する。そして、作成装置100は、ユーザが視聴した動画サムネイルT01〜T03と、動画サムネイルが視聴された際に、動画コンテンツC01の配信要求をユーザが行ったか否か等の利用状況を把握する。
【0020】
例えば、
図1において、所定の男性ユーザが動画配信サイトにアクセスし、動画サムネイルT01を視聴したうえで、動画コンテンツC01の配信を要求したとする(ステップS12)。なお、この場合の動画コンテンツC01の配信の要求とは、例えば、動画サムネイルT01が再生されている間に、動画サムネイルT01が表示されている領域をユーザがマウスクリックすること等により行われる。
【0021】
他の男性ユーザは、動画サムネイルT02を視聴したうえで、動画コンテンツC01の配信を要求したとする(ステップS13)。なお、
図1の例では、動画サムネイルT01を視聴したうえで動画コンテンツC01の配信の要求をしたユーザ数より、動画サムネイルT02を視聴したうえで、動画コンテンツC01の配信を要求したユーザ数の方が多いものとする。
【0022】
また、女性ユーザが、動画サムネイルT03を視聴したうえで、動画コンテンツC01の配信を要求したとする(ステップS14)。すなわち、
図1の例では、動画サムネイルT01及びT02を視聴して動画コンテンツC01の配信の要求を行ったユーザは、女性よりも男性が多く、また、動画サムネイルT02を視聴して動画コンテンツC01の配信の要求を行ったユーザは、動画サムネイルT01を視聴して動画コンテンツC01の配信の要求を行ったユーザよりも多いことが観測される。また、動画サムネイルT03を視聴して動画コンテンツC01の配信の要求を行ったユーザは、男性よりも女性が多いことが観測される。
【0023】
作成装置100は、上記のような、ユーザ毎の利用状況に関する情報を取得する(ステップS15)。ここで、利用状況に関する情報とは、動画配信サイトにアクセスしたユーザのユーザ情報や、上記のように、動画サムネイルを契機として動画コンテンツが選択される率や、ユーザの属性との相関性などの情報を含む。例えば、作成装置100は、ユーザに関する情報や、動画コンテンツの利用状況に関する情報(言い換えれば、ユーザ端末10で行われるブラウザ上の操作)を、ユーザ端末10から送信されるクッキー(Cookie)等に基づいて取得する。なお、ユーザ情報とは、例えばユーザの属性情報等をいう。具体的には、ユーザ情報には、ユーザの年齢や性別等が含まれる。
【0024】
続いて、作成装置100は、取得した情報に基づいて、所定の学習処理を行う(ステップS16)。詳しくは後述するが、作成装置100は、配信した動画サムネイル毎のスコアを評価し、各動画サムネイルが動画配信サービスにおいて効果的であったか否かを判定する。これを基に、作成装置100は、動画配信サービスを利用するユーザ毎に、配信する動画サムネイルが最適化されるようなモデルを学習する。ここでは、動画サムネイルの最適化とは、動画サムネイルがユーザに配信された場合に、かかるユーザに対して最も訴求効果を発揮するような動画サムネイルの配信が実行されることをいう。動画サムネイルの最適化により、例えば、作成装置100は、20代男性という属性を有するユーザに対して、動画コンテンツの配信要求が送信される率(すなわち、動画サムネイルがクリックされる率)が最も高くなると想定される特定の動画サムネイルを選択して配信する処理を行うことができる。
【0025】
作成装置100は、学習に基づいて、配信する動画サムネイルを最適化する(ステップS17)。例えば、作成装置100は、動画コンテンツC01の見出しとして配信する動画サムネイルについて、男性ユーザに対しては、動画サムネイルT02が比較的多く配信されるように配信比率を最適化する。また、作成装置100は、女性ユーザに対しては、動画サムネイルT03が比較的多く配信されるように配信比率を最適化する。
【0026】
なお、作成装置100は、取得された各情報に基づいて、動画サムネイルの新規作成を行うことがある(ステップS17)。例えば、作成装置100は、動画サムネイルT01を評価したスコアが所定の数値以下となった場合に、動画サムネイルT01を配信候補から削除し、新たに動画サムネイルT04を作成する。そして、作成装置100は、新たに動画配信サービスにアクセスがあった場合に、動画サムネイルT04を配信する。例えば、作成装置100は、配信先となるユーザが、上記のように動画サムネイルT02や動画サムネイルT03に適したユーザでないユーザに対しては、均等な配信比率を用いて、動画サムネイルT02〜T04の中から1つの動画サムネイルを選択して配信する。このように、作成装置100は、任意のユーザに対して新たに作成した動画サムネイルT04を配信する場合がある。そして、作成装置100は、利用状況に関する情報を取得する処理や、学習処理を繰り返すことにより、配信する動画サムネイルの効果を段階的に向上させる。
【0027】
上記のように、実施形態に係る作成装置100は、動画コンテンツの一部から、当該動画コンテンツの見出しとして利用される部分動画である動画サムネイルを作成する。そして、作成装置100は、動画サムネイルに対応する動画コンテンツが利用された利用状況に関する情報を取得する。また、作成装置100は、取得された利用状況に関する情報等に基づいて、動画コンテンツに対応させる動画サムネイルの選択を最適化し、適した動画サムネイルをユーザに配信する。また、作成装置100は、取得された利用状況に関する情報等に基づいて、新たに動画サムネイルを作成する。
【0028】
このように、実施形態に係る作成装置100は、ユーザが動画コンテンツを選択する場合に参照する動画サムネイルの最適化処理を行う。例えば、入稿者は、作成装置100を利用することで、様々なユーザ層に応じて訴求効果が期待できる動画サムネイルを作成させることができる。すなわち、作成装置100によれば、特定のユーザ層が興味を持つと想定される動画サムネイルを選択して配信することで、ユーザの興味関心を喚起させる。また、ユーザにとっては、静止画サムネイルや、他のユーザのコメント等から動画コンテンツの内容を推測するのではなく、動画サムネイルを実際に視聴した上で、動画コンテンツを利用するか否かを判断することができる。このことは、動画コンテンツを視聴しようとするユーザの行動の敷居を下げることにつながる。結果として、作成装置100は、配信されるコンテンツに対するユーザの視聴の欲求を促進させることができる。
【0029】
〔2.作成処理システムの構成〕
次に、
図3を用いて、実施形態に係る作成装置100が含まれる作成処理システム1の構成について説明する。
図3は、実施形態に係る作成処理システム1の構成例を示す図である。
図3に例示するように、実施形態に係る作成処理システム1には、ユーザ端末10と、入稿端末20と、作成装置100とが含まれる。これらの各種装置は、ネットワークNを介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、
図3に示した作成処理システム1には、複数台のユーザ端末10や、複数台の入稿端末20が含まれてもよい。
【0030】
ユーザ端末10は、例えば、デスクトップ型PC(Personal Computer)や、ノート型PCや、タブレット型端末や、携帯電話機、PDA(Personal Digital Assistant)等の情報処理端末である。例えば、ユーザ端末10は、ユーザによる操作に従って、動画配信サイト等を提供するウェブサーバ(実施形態では、作成装置100に対応する)にアクセスすることで、所望するサービスに関するウェブページを取得する。そして、ユーザ端末10は、取得したウェブページを表示装置(例えば、液晶ディスプレイ)に表示する。
【0031】
入稿端末20は、作成装置100に動画コンテンツを依頼する入稿者によって利用される情報処理装置である。入稿端末20は、入稿者による操作に従って、作成装置100に動画コンテンツを入稿する。
【0032】
作成装置100は、上述のように、動画コンテンツに対応する動画サムネイルを作成するサーバ装置である。また、作成装置100は、配信する動画サムネイルを最適化する処理により、ユーザの動画コンテンツの視聴を促進させる。
【0033】
なお、上述のように、作成装置100は、動画サムネイルの配信にあたって、ユーザ端末10を識別し、動画サムネイルを配信するユーザ端末10を特定することができる。例えば、ユーザの識別は、ユーザ端末10のウェブブラウザと作成装置100との間でやり取りされるクッキーにユーザ識別情報を含めることよって行うことができる。ただし、ユーザを識別する手法は上記に限られない。例えば、ユーザ端末10に専用のプログラムを設定し、かかる専用プログラムからユーザ識別情報を作成装置100に送信させてもよい。
【0034】
〔3.作成装置の構成〕
次に、
図4を用いて、実施形態に係る作成装置100の構成について説明する。
図4は、実施形態に係る作成装置100の構成例を示す図である。
図4に示すように、作成装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。なお、作成装置100は、作成装置100を利用する管理者等から各種操作を受け付ける入力部(例えば、キーボードやマウス等)や、各種情報を表示するための表示部(例えば、液晶ディスプレイ等)を有してもよい。
【0035】
(通信部110について)
通信部110は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。かかる通信部110は、ネットワークNと有線又は無線で接続され、ネットワークNを介して、ユーザ端末10や、入稿端末20との間で情報の送受信を行う。
【0036】
(記憶部120について)
記憶部120は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部120は、コンテンツ記憶部121と、ユーザ情報記憶部122と、利用状況記憶部123とを有する。
【0037】
(コンテンツ記憶部121について)
コンテンツ記憶部121は、入稿端末20から入稿される動画コンテンツに関する情報を記憶する。ここで、
図5に、実施形態に係るコンテンツ記憶部121の一例を示す。
図5は、実施形態に係るコンテンツ記憶部121の一例を示す図である。
図5に示すように、コンテンツ記憶部121は、「入稿者ID」、「動画コンテンツID」、「動画サムネイルID」といった項目を有する。
【0038】
「入稿者ID」は、入稿者又は入稿端末20を識別するための識別情報を示す。「動画コンテンツID」は、入稿者から作成装置100に入稿される動画コンテンツを識別するための識別情報を示す。「動画サムネイルID」は、対応する動画コンテンツから作成された動画サムネイルを識別する情報を示す。
【0039】
なお、以下では、
図5に示した識別情報を参照符号として用いる場合がある。例えば、入稿者ID「CL11」によって識別される入稿者を「入稿者CL11」と、動画コンテンツID「C11」によって識別される動画コンテンツを「動画コンテンツC11」と、動画サムネイルID「T11」によって識別される動画サムネイルを「動画サムネイルT11」と表記する場合がある。
【0040】
すなわち、
図5に示す一例では、入稿者ID「CL11」によって識別される入稿者が、動画コンテンツID「C11」によって識別される動画コンテンツを入稿している。また、動画コンテンツC11に対応する動画サムネイルとして、動画サムネイルT11〜T13が作成されている例を示している。
【0041】
なお、実際にユーザ端末10に配信される動画コンテンツや動画サムネイルのデータは、作成装置100とは別に備えられた所定のストレージサーバに記憶されてもよい。この場合、作成装置100は、コンテンツ記憶部121に記憶された動画コンテンツIDや動画サムネイルIDに基づいて、外部のストレージサーバに記憶された動画コンテンツや動画サムネイルを特定する。そして、作成装置100は、特定された動画コンテンツや動画サムネイルをユーザ端末10に配信するようストレージサーバを制御する。
【0042】
(ユーザ情報記憶部122について)
ユーザ情報記憶部122は、動画コンテンツの配信対象であるユーザに関する情報を記憶する。ここで、
図6に、実施形態に係るユーザ情報記憶部122の一例を示す。
図6は、実施形態に係るユーザ情報記憶部122の一例を示す図である。
図6に示した例では、ユーザ情報記憶部122は、「ユーザID」、「性別」、「年齢」といった項目を有する。
【0043】
「ユーザID」は、ユーザ端末10又はユーザを識別する識別情報である。なお、ユーザIDは、ユーザ端末10を操作するユーザの参照符号と一致するものとする。すなわち、ユーザID「U11」によって識別されるユーザ端末10は、ユーザ「U11」により操作される端末装置であるものとする。
【0044】
「性別」は、ユーザの性別を示す。「年齢」は、ユーザの年齢を示す。なお、
図6に示すように、「年齢」の項目では、具体的な数値が示されず、「20歳代」のように年齢層が示されてもよい。
【0045】
例えば、
図6では、ユーザID「U11」によって識別されるユーザU11の性別が「男性」であり、年齢が「20歳代」である例を示す。
【0046】
なお、以下の説明において、ユーザは、ユーザ個人のみならず、ある属性を有するユーザ層としての概念を含むものとする。例えば、ユーザU11とは、ユーザU11個人のみならず、ユーザU11と同じ属性のユーザを含むユーザ群としての概念を含む。すなわち、ユーザU11と表記する場合、「男性」であり「20歳代」である層に属するユーザ群を示すことがある。
【0047】
なお、
図6では図示することを省略したが、ユーザ情報記憶部122には、ウェブサイトへのアクセス履歴や、ショッピングサイトでの購入履歴などのユーザの行動情報が記憶されてもよい。また、ユーザ情報記憶部122には、ユーザ端末10自体を識別する情報であるデバイスID等を記憶してもよい。デバイスIDは、ユーザIDと異なり、端末装置自体に記録されている識別情報を示す。また、ユーザ情報記憶部122には、ユーザの属性情報として、ユーザの氏名を示す「氏名」や、ユーザの年収を示す「年収」や、ユーザの嗜好を示す「嗜好」などの項目が含まれてもよい。
【0048】
(利用状況記憶部123について)
利用状況記憶部123は、動画コンテンツの利用状況に関する情報を記憶する。ここで、
図7に、実施形態に係る利用状況記憶部123の一例を示す。
図7は、実施形態に係る利用状況記憶部123の一例を示す図である。
図7に示した例では、利用状況記憶部123は、「動画コンテンツID」、「動画サムネイルID」、「動画コンテンツ利用状況」、「属性別利用状況」といった項目を有する。また、「動画コンテンツ利用状況」には、「視聴開始率」、「完遂率」、「ブックマーク率」といった項目が含まれる。また、「属性別利用状況」には、「ユーザ属性」、「選択率」といった項目が含まれる。
【0049】
「動画コンテンツID」及び「動画サムネイルID」は、
図5で示すコンテンツ情報記憶部121に記憶された項目と対応する。
【0050】
「動画コンテンツ利用状況」は、動画配信サイトにおいて、動画コンテンツが利用された状況に関する情報を示す。
【0051】
「視聴開始率」は、動画サムネイルを視聴したユーザが、その動画サムネイルに対応する動画コンテンツの視聴を開始した(すなわち、ユーザが動画サムネイルをクリックし、動画コンテンツの配信要求を送信した)率を示す。
【0052】
「完遂率」は、ユーザに視聴された動画コンテンツが最後まで視聴された率を示す。「ブックマーク率」は、動画コンテンツをユーザがブックマークした率を示す。
【0053】
「属性別利用状況」は、ユーザの属性に対応した動画コンテンツの利用状況を示す。「ユーザ属性」は、ユーザの属性ごとに分類された群を示す。ユーザ属性の分類は、ユーザ情報記憶部122に記憶されたユーザ分類に対応する。すなわち、ユーザ属性「U11」は、「男性」であり「20歳代」の属性であることを示す。
【0054】
「選択率」は、動画サムネイルの視聴を契機として、動画コンテンツの視聴を開始したユーザ属性ごとの率を示す。
【0055】
例えば、
図7では、動画コンテンツC11に対応する動画サムネイルとして、動画サムネイルT11〜T13があることを示している。また、動画サムネイルT11を視聴したユーザのうち、動画コンテンツC11の視聴を開始したユーザは「13.0%」であり、動画コンテンツC11を最後まで視聴したユーザは「7.0%」であり、動画コンテンツC11をブックマークに追加したユーザは「1.0%」であることを示している。また、動画サムネイルT11は、ユーザU11〜U14等に視聴されており、それぞれのユーザ群が動画コンテンツC11を視聴した率は「22.0%」、「13.0%」、「8.0%」、「12.0%」であることを示している。すなわち、ユーザU11〜U14のうち、「男性」であり「20歳代」であるユーザU11の選択率が、比較的高いことを示している。
【0056】
(制御部130について)
制御部130は、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、作成装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(作成プログラムの一例に相当)がRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部130は、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現される。
【0057】
図4に示すように、制御部130は、入稿受付部131と、作成部132と、受信部133と、配信部134と、評価部135と、取得部136と、学習部137とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部130の内部構成は、
図4に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部130が有する各処理部の接続関係は、
図4に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
【0058】
(入稿受付部131について)
入稿受付部131は、入稿端末20から動画コンテンツの入稿を受け付ける。そして、入稿受付部131は、入稿元の入稿者を識別する入稿者IDと、動画コンテンツIDとを対応付けて、入稿された動画コンテンツに関する情報をコンテンツ記憶部121に記憶する。なお、入稿受付部131は、入稿者によって作成された動画サムネイルが入稿された場合には、入稿者が作成した動画サムネイルを動画コンテンツと対応付けて記憶する。
【0059】
また、入稿受付部131は、動画配信サービスにおいて動画コンテンツとともに配信される広告コンテンツの入稿を受け付けてもよい。
【0060】
(作成部132について)
作成部132は、動画コンテンツに対応する動画サムネイルを作成する。具体的には、作成部132は、入稿受付部131によって受け付けられた動画コンテンツから、所定の時間(例えば、10秒間など)の部分動画を切り出すことにより、動画コンテンツに対応する動画サムネイルを作成する。
【0061】
ここで、
図8を用いて動画サムネイルの作成処理について説明する。
図8は、実施形態に係る作成部132による動画サムネイルの作成処理を説明する図である。
図8に示すように、作成部132は、動画コンテンツの所定の一部を切り出すことにより、動画サムネイルを作成する。
図8の例では、作成部132は、動画コンテンツC11について、ランダムな位置で切り出した動画サムネイルT11、T12及びT13を作成する。なお、
図8では、動画サムネイルT11、T12及びT13が互いに重ならない部分を切り出されて作成される例を示しているが、作成部132は、互いに重なった部分を利用して複数の動画サムネイルを作成してもよい。
【0062】
作成部132は、動画コンテンツの入稿直後であって、動画コンテンツに対応する動画サムネイルが実際に配信される前や、配信された場合の利用状況に関する情報などが充分に取得されていない場合には、ランダムに動画サムネイルを作成する。すなわち、作成部132は、動画コンテンツの任意の位置を切り出すことにより、動画サムネイルを作成する。
【0063】
また、作成部132は、動画サムネイルが配信され、動画サムネイルがユーザから利用された後では、後述する取得部136によって取得された情報に基づいて、動画コンテンツに対応する動画サムネイルを作成する。なお、作成部132は、取得部136によって取得された情報に基づいて、必ずしも新たに動画サムネイルを作成することを要しない。例えば、作成部132は、現時点で作成している動画サムネイルに十分な訴求効果が得られる場合には、動画サムネイルを新たに作成することを要しない。この場合、作成部132は、既に作成している動画サムネイルから、実際に配信される動画サムネイルを選択することができる。このように、作成部132の作成処理の概念には、既に作成している動画サムネイルを選択するという処理も含まれる。
【0064】
作成部132は、新たに動画サムネイルを作成する場合、取得部136によって取得された情報に基づいて、動画コンテンツのうち、特定の箇所に訴求効果が認められる場合に、新たに動画サムネイルを作成する。または、作成部132は、別用途で作成された動画サムネイルとして利用可能な部分動画に対し選択の処理を行う。別用途で作成された部分動画とは、例えば、動画コンテンツの入稿者によって予め作成された宣伝用の短編動画などが該当する。また、例えばHLS(HTTP Live Streaming)方式など、動画コンテンツを分割して配信する方式を動画配信サイトが採用している場合、動画コンテンツは各セグメント(例えば、10秒間の部分動画)に分割されてユーザ端末10に配信される。そこで、作成部132は、かかる分割後のセグメントを動画サムネイルとして流用するといった選択処理を行ってもよい。なお、動画サムネイルの訴求効果は、動画サムネイルがユーザにより選択(例えば、マウスによるクリックや、タッチパネルに置けるタッチなどのジェスチャー、あるいは音声入力など、ユーザの視聴意思が確認できる操作)されることにより、動画コンテンツの視聴につながる度合い等により判定される。
【0065】
すなわち、作成部132は、評価部135による評価の結果に基づいて、動画サムネイルを作成する。具体的には、作成部132は、動画サムネイルに対するユーザ行動のうち、動画コンテンツの配信の契機となったユーザ行動に関する情報に基づいて、動画サムネイルを新たに作成する。例えば、後述する評価部135によって、ある動画サムネイルにおいて、特定の時点の近傍ではユーザからクリックされ易いという情報が得られたとする。このとき、作成部132は、その特定の時点を含めた新たな動画サムネイルを作成することができる。例えば、作成部132は、その特定の時点が中心(動画サムネイルを構成する10秒間の映像のうちの5秒付近)となるような動画サムネイルを作成してもよいし、その特定の時点が再生開始の直後となるような動画サムネイルを作成してもよい。なお、評価部135により評価される指標値の要素としては、動画サムネイルがクリックされる率のみならず、動画サムネイルを介して視聴された動画コンテンツの完遂率や、動画コンテンツのブックマーク率や、視聴中の動画コンテンツからの離脱率などが含まれてもよい。そのため、作成部132は、このような各要素により示される指標値を向上させるような動画サムネイルを作成してもよい。一例として、評価部135による評価の結果として、動画サムネイルがクリックされる率は高いものの、前半部分での視聴率が高い動画コンテンツがあるとする。このとき、作成部132は、当該動画コンテンツに対応する動画サムネイルとして、後半部分が含まれる動画サムネイルを作成する。これにより、作成部132は、後半部分に潜在する動画コンテンツの注目部分などをユーザにアピールする動画サムネイルを作成することができる。このように、作成部132は、評価部135による評価の結果を利用することで、よりユーザから動画コンテンツが視聴され易くなると想定される動画サムネイルを作成する。
【0066】
また、作成部132は、評価部135による評価処理の結果、特定の動画サムネイルについて訴求効果が認められない場合には、その動画サムネイルに代わる動画サムネイルを新たに作成してもよい。この点について、
図9を用いて説明する。
図9は、実施形態に係る作成部132による新規動画サムネイルの作成処理を説明する図である。
【0067】
図9に示すように、動画コンテンツC21に対応する動画サムネイルT21〜T23が用意されている場合に、動画サムネイルT23の訴求効果が比較的低いと評価されたとする。すなわち、評価部135により、動画サムネイルT23の訴求効果を示す指標値(スコア)が所定の閾値よりも低く算出されたとする。このとき、作成部132は、スコアが比較的低い動画サムネイルT23とは異なる部分を動画コンテンツC21から切り出し、新たに動画サムネイルT24を作成する。そして、後述する配信部134は、訴求効果が比較的低い動画サムネイルT23の代わりに、新たに作成された動画サムネイルT24を含む3つの動画サムネイルのいずれかをユーザに配信する。
【0068】
また、上述してきた作成処理において、作成部132は、取得部136によって取得されるユーザの情報に基づいて、ユーザの属性情報によって分類される各ユーザ層に対応する動画サムネイルを作成してもよい。すなわち、取得部136は、動画サムネイルの中でクリックされやすい点に関する情報等をユーザ層ごとに取得する。そして、作成部132は、各ユーザ層について訴求効果が最も高くなるよう最適化された動画サムネイルを作成する。
【0069】
(受信部133について)
受信部133は、コンテンツの配信要求を受信する。具体的には、受信部133は、動画配信サイトへユーザ端末10からアクセスがあった場合に、動画配信サイトに関連するコンテンツ(例えば、ウェブページなど)の配信要求を受信する。言い換えれば、受信部133は、動画配信サイトのトップページ等で表示される静止画サムネイルや動画サムネイルに関する配信要求を受信する。
【0070】
また、受信部133は、ユーザが動画サムネイルに選択されたことを契機として、ユーザ端末10から送信される動画コンテンツの配信要求を受信する。動画サムネイルが選択されたとは、例えば、動画サムネイルがユーザからクリックされたことを示す。また、受信部133は、動画配信サイトにおいて表示される広告コンテンツの配信要求を受信してもよい。
【0071】
(配信部134について)
配信部134は、受信部133によって受信された配信要求に対応するコンテンツを配信する。具体的には、配信部134は、ユーザ端末10から送信された配信要求に応じて、入稿された動画コンテンツや、作成部132によって作成された動画サムネイルを配信する。
【0072】
例えば、配信部134は、動画配信サイトにアクセスがあった場合に、配信される動画コンテンツの見出しである静止画サムネイルや動画サムネイルをユーザ端末10に配信する。このとき、配信部134は、所定の動画コンテンツについて、当該動画コンテンツが実際に配信される前や、配信された場合の利用状況に関する情報などが充分に取得されていない場合には、当該動画コンテンツに対応する複数の動画サムネイルの中からランダムに動画サムネイルを選択して配信する。
【0073】
また、配信部134は、評価部135による学習が進み、配信される動画サムネイルの訴求効果と何らかの要素との相関性が得られた場合には、かかる学習の結果に基づいて動画サムネイルを配信する。
【0074】
例えば、配信部134は、ユーザ層と動画サムネイルとの相関性が得られた場合には、配信先のユーザ層に対応する動画サムネイルが優先的に配信されるよう、配信比率が調整された配信を行う。具体的には、所定の動画サムネイルが「男性」で「20歳代」のユーザ層に効果が高いと判定される場合には、配信部134は、「男性」で「20歳代」のユーザ層に対して、当該動画サムネイルを比較的高い比率で配信する。
【0075】
なお、上述のように、実際に配信されるコンテンツのデータ自体は、作成装置100に係る記憶部120内に記憶されていなくてもよい。例えば、配信部134は、外部に備えられた所定のストレージサーバに制御命令を送信することで、配信要求に対応するコンテンツをユーザ端末10に配信させてもよい。
【0076】
(評価部135について)
評価部135は、取得部136と、学習部137とを有し、各処理部を用いて、コンテンツの評価処理を実行する。具体的には、評価部135は、取得部136によって取得された情報に基づいて、動画サムネイルが動画コンテンツの視聴に与えた影響を示す指標値(スコア)により動画サムネイルを評価する。
【0077】
例えば、評価部135は、配信された動画サムネイルが動画コンテンツの視聴の契機となった割合などの利用状況に基づいて、動画サムネイルが視聴の促進に貢献した度合いをスコアとして、動画サムネイルを評価する。この場合、評価部135は、どのようなユーザ層に対して訴求効果があるかの度合いを示すスコアを用いて、ユーザ層毎に動画サムネイルの訴求効果を評価してもよい。
【0078】
評価部135による評価処理の結果は、上述のように、作成部132や、配信部134の処理に反映される。例えば、作成部132は、評価部135による評価結果に基づいて、新たな動画サムネイルを作成する。配信部134は、評価部135による評価結果を受けて調整される配信比率に基づいて、動画サムネイルを配信する。具体的には、配信部134は、評価部135により算出されるスコアが高い動画サムネイルほど優先的に配信されるよう調整された配信比率に基づいて、動画サムネイルを配信する。
【0079】
(取得部136について)
取得部136は、各種情報を取得する。具体的には、取得部136は、作成部132によって作成された動画サムネイルの配信先であるユーザ端末10における、動画サムネイルに対応する動画コンテンツが利用された利用状況に関する情報を取得する。ユーザ端末10における利用状況に関する情報とは、ユーザ端末10(すなわち、ユーザ)に係る情報と、動画配信サイトにおけるコンテンツの利用状況に係る情報とを含む。
【0080】
取得部136は、動画配信サイトにアクセスを行ったユーザ端末10から、ユーザ端末10を操作するユーザに関する情報を取得する。具体的には、取得部136は、ユーザに関する情報として、ユーザの性別、年齢などの属性情報を取得する。なお、取得部136は、ユーザの年収や、嗜好や、居住地などのユーザ情報を取得してもよい。取得部136は、動画配信サイトのアクセスに伴い送受信されるクッキーなどに基づいて、ユーザに関する情報を取得する。取得部136は、ネットワークの利用状況やユーザを管理する第三者からユーザ情報の提供を受けることにより、ユーザ情報を取得してもよい。そして、取得部136は、取得したユーザ情報をユーザ情報記憶部122に記憶する。
【0081】
また、取得部136は、動画配信サイトにおける動画サムネイルや動画コンテンツの利用状況に関する情報を取得する。具体的には、取得部136は、利用状況に関する情報として、動画サムネイルごとの動画コンテンツの視聴開始率や、完遂率や、ブックマーク率などを取得する。すなわち、コンテンツの利用状況に関する情報には、必ずしも動画サムネイルや動画コンテンツが再生された情報のみならず、動画サムネイルが視聴されたにもかかわらず動画コンテンツが再生されなかった、といった利用状況を示す情報も含まれる。なお、取得部136は、動画サムネイルを介して動画コンテンツが利用された場合の利用状況に関する情報を取得するようにしてもよい。これにより、取得部136は、動画サムネイルの視聴を契機として、動画コンテンツがいかに利用されているか、という、動画サムネイルと動画コンテンツの連動性が示される情報を取得することができる。
【0082】
また、取得部136は、ユーザの属性ごとに、動画コンテンツの利用状況を取得する。具体的には、取得部136は、動画サムネイルをクリックしたユーザについて、ユーザ属性ごとの選択率などを取得する。取得部136は、取得した利用状況に関する情報を利用状況記憶部123に記憶する。
【0083】
また、取得部136は、
図6や
図7に示された情報以外の情報を取得してもよい。例えば、取得部136は、利用状況に関する情報として、動画サムネイルがユーザから選択された瞬間の時間情報、ユーザが動画コンテンツを視聴した時間の長さ情報、動画コンテンツからの離脱率などの情報を取得してもよい。取得部136が、動画サムネイルがユーザから選択された瞬間の時間情報を取得した場合、作成部132は、かかる情報を用いて動画サムネイルを作成することができる。すなわち、動画サムネイルは動画コンテンツを切り出して作成されているため、クリックされた時点の時間情報は、動画サムネイルにおける時点を特定する情報であるとともに、動画コンテンツにおける時点を特定する情報でもある。このため、作成部132は、かかる時間情報に基づいて、動画コンテンツを新たに作成することができる。
【0084】
(学習部137について)
学習部137は、ユーザに配信されるコンテンツを最適化するための学習を行う。例えば、学習部137は、取得部136によって取得された情報に基づいて、所定の動画コンテンツに対応する動画サムネイルの訴求効果と、ユーザ層との相関性についての学習を行う。
【0085】
例えば、学習部137は、ユーザ層を「年齢、性別」の二要素で分類するものとする。すなわち、学習部137は、動画配信サイトにアクセスしたユーザを「年齢、性別」で分類し、いずれのユーザ層に属するかを判定する。例えば、学習部137は、
図6に示すユーザU11を(性別、年齢)=(男性、20歳代)のユーザ層に属すると分類する。
【0086】
そして、学習部137は、ある動画サムネイルを対象として、各ユーザ層に対してどれくらいの訴求効果を有するかを学習する。一例として、学習部137は、各ユーザ層から動画サムネイルがクリックされた回数を計数する。そして、学習部137は、計数されたクリック回数(すなわち、動画サムネイルの選択数)を統計処理することで、対象となる動画サムネイルの訴求効果を学習する。
【0087】
また、学習部137は、既知の技術を用いた機械学習により、動画サムネイルに最適化されたユーザ層を学習することができる。例えば、学習部137は、正解データ(ここでは、動画サムネイルがクリックされること)が左辺に置かれ、重み値とユーザ層とで形成される各要素が右辺に置かれるモデル式を立てる。これにより、学習部137は、動画サムネイルがクリックされることと、各ユーザ層との相関性を学習することができる。このようなモデル式によれば、動画サムネイルの配信数(すなわち、モデル式におけるサンプル数)が増すにつれ、よりクリックされやすいユーザ層の重み値が上昇することになる。これにより、学習部137は、ユーザ層ごとの動画サムネイルの訴求効果が導出することができる。また、学習部137は、上記モデル式における重み値を、複数の動画サムネイルがユーザ層に配信される比率である配信比率と連動させてもよい。かかる学習処理により、ある動画サムネイルにおいて訴求効果が高くなると想定されるユーザ層ほど、その動画サムネイルが配信され易くなる。
【0088】
なお、学習部137は、学習処理の過程において、所定の割合の配信数についてはランダムなユーザ層に動画サムネイルが配信されるよう調整してもよい。例えば、全ての配信要求に対して、最適化された動画サムネイルの配信が実行された場合、複数の動画サムネイルのうち、限られた動画サムネイルのみが配信され続ける可能性がある。例えば、複数の動画サムネイルのうち、極めて訴求効果に差が生じる場合などは、学習部137は、最も訴求効果の高い動画サムネイルのみが配信されるよう学習する可能性がある。このような過度な学習を回避するため、学習部137は、配信の要求に対して、所定の割合については、複数の動画サムネイルの中からランダムに配信させるなどの処理を行ってもよい。
【0089】
そして、学習部137は、学習の結果に基づいて、動画サムネイルごとの指標値を算出してもよい。例えば、学習部137は、動画サムネイルごとの訴求効果を所定のスコアとして算出する。そして、学習部137は、所定の閾値以下のスコアが算出された動画サムネイルについては、作成部132に代わりとなる動画サムネイルを作成させる。このように、訴求効果の低い動画サムネイルが排除されることで、より訴求効果の高い動画サムネイルが抽出される。あるいは、作成部132は、機械学習の結果に基づいて、配信先のユーザに対する指標値が所定の条件を満たすと予測される動画サムネイルを作成してもよい。所定の条件とは、配信先のユーザに対する指標値が所定の閾値より高くなること等をいう。例えば、作成部132は、学習処理の結果に基づいて、配信先のユーザに対する指標値が最も高くなると予測される動画サムネイルを優先的に作成する。このように、作成部132は、学習部137による学習処理の結果を利用して、訴求効果の高い動画サムネイルを作成したり、訴求効果の高い動画サムネイルを優先的に選択したりすることができるので、ユーザの視聴を促進させることができる。なお、スコアは、動画サムネイルごとに、ユーザ全体に対する総合的なスコアとして算出されてもよいし、ユーザ層毎のスコアとして算出されてもよい。かかるスコアは、評価部135による評価に利用される。
【0090】
また、学習部137による学習の結果は、動画コンテンツごとに保持される。ここで、動画コンテンツごとに保持された学習結果は、他の動画コンテンツに利用されてもよい。例えば、複数の動画コンテンツが一連のシリーズドラマ等である場合、学習部137は、一の動画コンテンツの学習結果を、同一のシリーズである他の動画コンテンツに利用してもよい。これにより、作成部132は、動画コンテンツが配信される前であっても、訴求効果の高い動画コンテンツを作成できる場合がある。例えば、一の動画コンテンツにおいて、特定の時間帯を切り出した動画サムネイルの評価が高い場合には、作成部132は、他の動画コンテンツにおいても、かかる特定の時間帯の近傍を利用して動画サムネイルを作成するといった処理を行うことができる。
【0091】
また、上述してきた学習処理においては、種々の既知の技術が使用されてもよい。例えば、学習処理には、ネットワークを介した広告配信において特定のユーザ層に広告コンテンツを配信する、いわゆるターゲティング広告で用いられる手法等が利用されてもよい。
【0092】
〔4.処理手順〕
次に、
図10乃至
図12を用いて、実施形態に係る作成装置100による処理の手順について説明する。まず、
図10を用いて、入稿された動画コンテンツから動画サムネイルを作成する処理の流れについて説明する。
図10は、実施形態に係る作成装置100による処理手順を示すフローチャート(1)である。
【0093】
図10に示すように、入稿受付部131は、動画コンテンツの入稿を受け付ける(ステップS101)。そして、作成部132は、動画コンテンツの見出しとなる部分動画である動画サムネイルを作成する(ステップS102)。作成部132は、動画コンテンツと、作成された動画サムネイルとを対応付けて記憶する(ステップS103)。
【0094】
次に、
図10の処理より後の処理について説明する。
図11は、実施形態に係る作成装置100による処理手順を示すフローチャート(2)である。
【0095】
受信部133は、動画配信サイトにおいて、ユーザからアクセスを受け付けたか否かを判定する(ステップS201)。アクセスを受け付けていない場合(ステップS201;No)、受信部133は、アクセスを受け付けるまで待機する。
【0096】
一方、アクセスを受け付けた場合(ステップS201;Yes)、受信部133が受信した配信要求に従い、配信部134は、動画サムネイルを配信する(ステップS202)。続いて、取得部136は、動画配信サイトにおいて動画コンテンツが利用されたか否かを判定する(ステップS203)。利用されていない場合(ステップS203;No)、取得部136は、利用されるまで待機する。
【0097】
一方、利用を受け付けた場合(ステップS203;Yes)、取得部136は、利用状況に関する情報を取得する(ステップS204)。続いて、学習部137は、取得された情報に基づいて最適化処理を行う(ステップS205)。なお、最適化処理の詳細については
図12を用いて説明する。最適化処理の後は、ステップS201へと移行し、上記の処理を繰り返す。
【0098】
次に、最適化処理の詳細について説明する。
図12は、実施形態に係る作成装置100による処理手順を示すフローチャート(3)である。
【0099】
取得部136によって取得された情報に基づいて、学習部137は、動画サムネイルを評価する(ステップS301)。そして、学習部137は、所定のスコア以下の動画サムネイルがあるか否かを判定する(ステップS302)。
【0100】
所定のスコア以下の動画サムネイルがある場合(ステップS302;Yes)、学習部137は、作成部132に新規に動画サムネイルを作成させる(ステップS303)。
【0101】
そして、学習部137は、動画コンテンツに対応する複数の動画サムネイルについての配信比率を最適化する(ステップS304)。なお、ステップS302において所定のスコア以下の動画サムネイルがない場合にも(ステップS302;No)、処理はステップS304へ移行する。
【0102】
〔5.変形例〕
上述した作成装置100は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、作成装置100の他の実施形態について説明する。
【0103】
〔5−1.ソーシャルグラフ〕
上記実施形態では、ユーザ情報としてユーザの属性に関する情報を取得し、ユーザ層ごとに最適化される動画サムネイルが作成される処理について説明した。ここで、ユーザは、年齢等の属性ではなく、異なる要素により分類されてもよい。
【0104】
例えば、ユーザ情報記憶部122には、ユーザのソーシャルグラフ(Social Graph)に関する情報が記憶されてもよい。この点について
図13を用いて説明する。
図13は、変形例に係るユーザ情報記憶部122の一例を示す図である。
【0105】
図13に示すように、変形例に係るユーザ情報記憶部122は、「ユーザID」、「ソーシャルグラフ属性」といった項目を有する。
【0106】
「ユーザID」は、
図6で示したユーザIDの項目に対応する。「ソーシャルグラフ属性」は、ユーザが属するソーシャルグラフを識別する情報である。
【0107】
すなわち、
図13では、ユーザID「U21」によって識別されるユーザU21は、「AAA」で識別されるソーシャルグラフ属性に属する例を示している。
【0108】
なお、ソーシャルグラフとは、ネットワーク環境におけるユーザの相関関係(結びつき)を示す情報である。例えば、ソーシャルグラフは、SNS(Social Networking Service)等への参加により、SNSに登録された情報や、SNSで公開された情報などの結びつきにより構築される。ソーシャルグラフの属性としては、例えば、ユーザの社会的地位や、ユーザが所有すると想定される財産(不動産や、自動車など)や、友人同士のつながりなどの分類を用いることができる。
【0109】
作成装置100は、ソーシャルグラフ属性ごとに上記実施形態で説明した学習処理を行うことにより、ソーシャルグラフ属性ごとに配信する動画サムネイルを最適化することができる。
図13に示した例で説明すると、ユーザU21に対して効果が高いと評価された動画サムネイルは、同じソーシャルグラフ属性に属するユーザU25やユーザU26に対して配信され易くなる。
【0110】
このように、作成装置100は、年齢などユーザ個人が持つ属性による分類の他に、社会的なつながりを示すソーシャルグラフ属性による分類により、動画サムネイルの最適化を行うことができる。これにより、作成装置100は、幅広いユーザ層に対して、訴求効果が高いと想定される動画サムネイルを作成することや、配信することが可能となる。
【0111】
〔5−2.動画サムネイルの表示〕
図2では、動画配信サイトにおいて一覧表示された静止画サムネイルにマウスオーバーなどの視聴意思を表現する処理が実行された場合に、動画サムネイルの視聴が開始される例を示した。しかし、作成装置100は、異なる手法により動画サムネイルを表示してもよい。
【0112】
例えば、作成装置100は、動画配信サイトにおいて、一覧表示されている動画コンテンツの見出しの中から、無作為に動画サムネイルが自動または操作に反応して再生されるような処理を行ってもよい。すなわち、ユーザは、わざわざ静止画サムネイルとマウスカーソルを重ねる処理を行わずとも、動画サムネイルを視聴することができる。これにより、ユーザは、あたかもテレビのチャンネルを変えていくような感覚で動画サムネイルを視聴することができる。そして、ユーザは、興味をもった動画コンテンツがあれば、対応する動画サムネイルに対しクリックやジェスチャー、音声など何らかの方法で視聴意思を表現することで、動画コンテンツの配信要求を送信することができる。
【0113】
〔5−3.動画サムネイルの作成〕
上記実施形態では、作成部132は、動画コンテンツの一部から、動画コンテンツの見出しとして利用される動画サムネイルを作成することを説明した。ここで、動画コンテンツの一部とは、必ずしも連続する部分であることを要しない。例えば、作成部132は、動画コンテンツの一部として、5秒間の異なる部分動画を2箇所切り出し、2つの部分動画を組み合わせて、動画サムネイルを作成してもよい。この場合であっても、動画サムネイルがクリックされた時点などの情報は取得可能なので、評価部135は、実施形態で説明した最適化処理等を行うことができる。このように、作成装置100は、動画コンテンツのうち特にクリックされやすい時点が複数箇所ある場合などでも、かかる時点の近傍を含む複数の部分動画から動画サムネイルを作成することができる。これにより、作成装置100は、動画サムネイルの訴求効果などに応じて、柔軟に動画サムネイルを作成することができる。
【0114】
〔5−4.ウェブサーバ〕
上記実施形態では、作成装置100が動画配信サイトを提供する例を示した。しかし、動画配信サイトは、作成装置100とは異なるウェブサーバにより提供されてもよい。この場合、作成装置100は、ウェブサーバから送信される要求に従い、所定のコンテンツをウェブサーバに配信する。
【0115】
〔5−5.利用状況の取得〕
上述のように、取得部136は、ユーザが動画コンテンツをどのくらいの時点まで視聴し、どの時点で動画コンテンツから離脱したのか、といった情報を取得することができる。そして、評価部135は、動画コンテンツが視聴開始されたことを指標値とするのみならず、動画コンテンツの視聴時間に応じて、動画サムネイルの訴求効果を評価してもよい。また、取得部136は、ユーザの動画配信サイト上での視線の動きを分析するアイトラッキング(Eye Tracking)の手法により、動画サムネイル及び動画コンテンツに視線を滞留させた滞留時間を取得してもよい。このように、取得部136は、利用状況に関する情報として、種々の情報を取得することができる。
【0116】
〔5−6.ユーザ情報の取得〕
上述した実施形態に係る作成処理において、取得部136は、ユーザ端末10が作成装置100の提供する動画配信サイトにアクセスした場合におけるユーザ情報を取得する例を示した。しかし、取得部136は、ユーザ端末10が作成装置100の提供する動画配信サイトにアクセスする場合に限らず、ユーザ端末10からユーザ情報を取得することもある。この点について、以下に説明する。
【0117】
例えば、ユーザ端末10がアクセスした動画配信サイトが、作成装置100を管理する管理装置(例えば、作成装置100に対するフロントエンドサーバ)と同じ管理装置に管理される所定のウェブサーバから提供されている場合、取得部136は、ユーザ端末10からユーザ情報を取得することができる。すなわち、ユーザ端末10は、管理装置に管理される所定のウェブサーバが提供する動画配信サイトにアクセスする際、ユーザ端末10のユーザ情報を上記管理装置に送信する。これは、ユーザ端末10が管理装置にクッキーを送信することなどにより実現される。この場合、ユーザ端末10の送信したユーザ情報は、管理装置を介して、作成装置100に送信される。これにより、作成装置100に係る取得部136は、作成装置100を介することなく、ユーザ端末10のユーザ情報を取得することができる。なお、取得部136は、上述したクッキーや、ユーザ端末10に予め設定されているデバイスIDを照合すること等により、各ユーザ端末10を識別することができる。
【0118】
〔5−7.ユーザ層〕
上述した実施形態において、作成装置100は、ユーザの属性情報に基づいて、ユーザを所定のユーザ層に分類する例を示した。例えば、実施形態では、作成装置100は、ユーザを「年齢」や「性別」などでユーザ層に分類する例を示した。ここで、作成装置100は、異なるユーザ情報を用いてユーザを分類してもよい。例えば、作成装置100は、ユーザ情報のうち、「居住地」や「年収」や「嗜好」などを用いてユーザを分類してもよい。また、作成装置100は、ユーザ情報の各要素を組み合わせて、ユーザ層を任意に設定してもよい。これにより、作成装置100は、幅広いユーザ層に対して、適した動画サムネイルの作成を行うことができる。
【0119】
〔6.ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る作成装置100は、例えば
図14に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。以下、作成装置100を例に挙げて説明する。
図14は、作成装置100の機能を実現するコンピュータ1000の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ1000は、CPU1100、RAM1200、ROM1300、HDD1400、通信インターフェイス(I/F)1500、入出力インターフェイス(I/F)1600、及びメディアインターフェイス(I/F)1700を有する。
【0120】
CPU1100は、ROM1300又はHDD1400に記憶されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ROM1300は、コンピュータ1000の起動時にCPU1100によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ1000のハードウェアに依存するプログラム等を記憶する。
【0121】
HDD1400は、CPU1100によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を記憶する。通信インターフェイス1500は、通信網500(
図3に示したネットワークNに対応)を介して他の機器からデータを受信してCPU1100へ送り、CPU1100が生成したデータを、通信網500を介して他の機器へ送信する。
【0122】
CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、入力装置からデータを取得する。また、CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して生成したデータを出力装置へ出力する。
【0123】
メディアインターフェイス1700は、記録媒体1800に記憶されたプログラム又はデータを読み取り、RAM1200を介してCPU1100に提供する。CPU1100は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス1700を介して記録媒体1800からRAM1200上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体1800は、例えばDVD(Digital Versatile Disc)、PD(Phase change rewritable Disk)等の光学記録媒体、MO(Magneto-Optical disk)等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【0124】
例えば、コンピュータ1000が実施形態に係る作成装置100として機能する場合、コンピュータ1000のCPU1100は、RAM1200上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部130の機能を実現する。また、HDD1400には、記憶部120内のデータが記憶される。コンピュータ1000のCPU1100は、これらのプログラムを記録媒体1800から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から通信網500を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【0125】
〔7.その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【0126】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、
図4に示した取得部136と、学習部137とは統合されてもよい。また、例えば、記憶部120に記憶される情報は、ネットワークNを介して、外部に備えられた記憶装置に記憶されてもよい。
【0127】
また、例えば、上記実施形態では、作成装置100が、動画コンテンツの入稿を受け付ける受付処理と、配信される動画サムネイルを作成する作成処理と、動画サムネイルを配信する配信処理とを行う例を示した。しかし、上述した作成装置100は、受付処理を行う受付装置と、作成処理を行う作成装置と、配信処理を行う配信装置とに分離されてもよい。この場合、受付装置は、入稿受付部131を有する。作成装置は、作成部132と、評価部135とを有する。また、配信装置は、受信部133と、配信部134とを有する。この場合、上記の作成装置100による処理は、受付装置と、作成装置と、配信装置との各装置を有する作成処理システム1によって実現される。
【0128】
また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【0129】
〔8.効果〕
上述してきたように、実施形態に係る作成装置100は、作成部132と、取得部136とを有する。取得部136は、動画コンテンツの見出しとして利用される動画サムネイルの配信先であるユーザ端末10における、動画サムネイルに対応する動画コンテンツが利用された利用状況に関する情報を取得する。作成部132は、取得部136によって取得された情報に基づいて、動画コンテンツに対応する動画サムネイルを作成する。
【0130】
このように、実施形態に係る作成装置100は、コンテンツに関するユーザの利用状況を取得し、取得された情報に応じた動画サムネイルを作成する。これにより、作成装置100は、ユーザにパーソナライズされた動画サムネイルを作成することができる。このため、作成装置100によれば、ユーザに対して訴求効果の高い動画サムネイルを提示できるので、配信されるコンテンツに対するユーザの視聴の欲求を促進させることができる。
【0131】
また、取得部136は、利用状況に関する情報として、ユーザ端末10に対応するユーザの情報を取得する。作成部132は、取得されたユーザの情報に基づいて、ユーザの属性情報によって分類される各ユーザ層に対応する動画サムネイルを作成する。
【0132】
これにより、実施形態に係る作成装置100は、様々なユーザ層に応じた動画サムネイルを柔軟に作成することができる。このため、作成装置100は、同じような属性を有するユーザに対して有効な動画サムネイルを作成したり、選択したりすることができる。すなわち、作成装置100は、ユーザにターゲティングされた動画サムネイルを作成することができる。
【0133】
また、取得部136は、ユーザの情報として、ネットワーク環境におけるユーザ同士の相関関係を示す情報であるソーシャルグラフを取得する。作成部132は、ソーシャルグラフにより分類される各ユーザ層に対応する動画サムネイルを作成する。
【0134】
このように、実施形態に係る作成装置100は、種々のユーザ情報を用いて、ユーザをユーザ層に分類する。このため、作成装置100は、興味関心が共通するユーザ層であるソーシャルグラフ属性に応じた動画サムネイルを作成できるので、より作成する動画サムネイルの訴求効果を向上させることができる。
【0135】
実施形態に係る作成装置100は、取得部136によって取得された情報に基づいて、動画サムネイルが動画コンテンツの視聴に与えた影響を示す指標値(スコア)により動画サムネイルを評価する評価部135をさらに備える。また、作成部132は、評価部135による評価の結果に基づいて、動画コンテンツから動画サムネイルを作成する。
【0136】
このように、実施形態に係る作成装置100は、作成した動画サムネイルに対する評価を行い、評価結果に基づいて、動画サムネイルを作成する。これにより、作成装置100は、例えば、評価の低い動画サムネイルを排除し、代わりとなる動画サムネイルを作成すること等が可能となるため、全体として、動画サムネイルが発揮する効果を向上させることができる。
【0137】
また、評価部135は、指標値とユーザ端末10を操作するユーザに関する情報との相関性について機械学習を行う。作成部132は、機械学習の結果に基づいて、配信先のユーザに対する指標値が所定の条件を満たすと予測される動画サムネイルを作成する。
【0138】
このように、実施形態に係る作成装置100は、作成した動画サムネイルに対する機械学習を行い、動画サムネイルの効果を最適化させる。例えば、作成部132は、配信先のユーザに対する指標値が最も高くなると予測される動画サムネイルを作成する。これにより、作成装置100は、評価の高い動画サムネイルを優先的に作成したり、選択したりすることができるため、動画サムネイルによる動画配信サイト等の動画コンテンツの利用を促進させることができる。
【0139】
実施形態に係る作成装置100は、評価部135によって評価された結果に基づいて算出される配信比率に従って、動画サムネイルをユーザ端末10に配信する。
【0140】
このように、実施形態に係る作成装置100は、動画サムネイルの評価に従い、配信される動画サムネイルの比率を調整することができる。これにより、作成装置100は、作成処理のみならず、既に作成された動画サムネイルの配信がもたらす効果に関しても、最適化させることができる。
【0141】
また、取得部136は、利用状況に関する情報として、動画サムネイルがユーザから選択された率、動画サムネイルを介して視聴された動画コンテンツの完遂率、動画コンテンツのブックマーク率の少なくとも一つを取得する。作成部132は、取得部136によって取得された利用状況に関する情報に基づいて、動画サムネイルを作成する。
【0142】
このように、実施形態に係る作成装置100は、ユーザの利用に応じて発生する種々の情報を取得し、取得された情報に基づき動画サムネイルを作成する。このため、作成装置100は、様々な観点から動画サムネイルを作成することができる。例えば、作成装置100は、最も視聴開始が促進されると想定される動画サムネイルを作成してもよいし、最も完遂率が高くなると想定される動画サムネイルを作成してもよい。
【0143】
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【0144】
また、上述してきた「部(section、module、unit)」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。
【解決手段】本願に係る作成装置は、取得部と、作成部とを有する。取得部は、動画コンテンツの見出しとして利用される部分動画の配信先である端末装置における、部分動画を介して動画コンテンツが利用された利用状況に関する情報を取得する。作成部は、取得部によって取得された情報に基づいて、動画コンテンツに対応する部分動画を作成する。例えば、取得部は、利用状況に関する情報として、端末装置に対応するユーザの情報を取得する。そして、作成部は、取得されたユーザの情報に基づいて、ユーザの属性情報によって分類される各ユーザ層に対応する部分動画を作成する。