特開 2023-117392 視聴情報処理装置及び視聴情報処理方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023117392

(43)【公開日】2023-08-23

(54)【発明の名称】視聴情報処理装置及び視聴情報処理方法

(51)【国際特許分類】

   H04N 21/254 20110101AFI20230816BHJP

   H04N 21/258 20110101ALI20230816BHJP

   H04N 17/00 20060101ALI20230816BHJP

【ＦＩ】

H04N21/254

H04N21/258

H04N17/00 M

【審査請求】未請求

【請求項の数】9

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023017167

(22)【出願日】2023-02-07

(31)【優先権主張番号】P 2022019653

(32)【優先日】2022-02-10

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

(71)【出願人】

【識別番号】591101434

【氏名又は名称】株式会社ビデオリサーチ

(74)【代理人】

【識別番号】110000800

【氏名又は名称】デロイトトーマツ弁理士法人

(72)【発明者】

【氏名】長島 英樹

(72)【発明者】

【氏名】佐久間 惇一

【テーマコード（参考）】

5C061

5C164

【Ｆターム（参考）】

5C061BB06

5C164SC11P

5C164SC31P

5C164YA10

(57)【要約】

【課題】テレビデバイスの視聴ログ情報から該テレビデバイスの視聴者の属性構成として、異常な属性構成が推定された場合に、その異常な属性構成を適切に補正することができる視聴情報処理装置を提供する。
【解決手段】視聴情報処理装置１は、テレビデバイス２３から出力された視聴ログ情報から、テレビデバイス２３の視聴者の属性構成を推定する属性構成推定部１２を備えると共に、推定された属性構成が所定の異常属性構成である場合に該属性構成を補正する属性構成補正部１３を備える。属性構成補正部１３は、属性構成推定部１２で特定された属性別存在確率に応じて属性構成を補正する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

テレビ放送の受信機と、どのチャンネル又は放送局系列のテレビ放送が何時、該受信機を介して視聴されたかを示す視聴ログ情報を出力可能な視聴データ出力装置とを備えるテレビデバイスから出力された視聴ログ情報を取得する視聴ログ情報取得部と、
該視聴ログ情報取得部で取得された視聴ログ情報から、前記テレビデバイスの視聴者の属性構成を推定する属性構成推定部とを備える視聴情報処理装置であって、
前記属性構成推定部は、前記テレビデバイスの視聴者の属性構成を推定するとき、属性の種類毎に、該属性の視聴者が存在する確率である属性別存在確率を特定し得るように構成し、該属性別存在確率に基づいて決定される所定の属性を該テレビデバイスの視聴者の構成要員の属性として推定するように構成されており、
前記属性構成推定部により推定された属性構成があらかじめ定められた所定の異常属性構成であるとき、前記テレビデバイスの視聴者の属性構成を、該テレビデバイスの視聴者の属性別存在確率に応じて、前記異常属性構成から補正して決定する属性構成補正部を備えることを特徴とする視聴情報処理装置。

【請求項2】

請求項１記載の視聴情報処理装置において、
前記属性構成推定部は、前記属性別存在確率の値の合計値を算出し、該合計値に基づく所定人数を該属性別存在確率の値の高いほうから選定し、該テレビデバイスの視聴者の構成要員の属性として推定するように構成されていることを特徴とする視聴情報処理装置。

【請求項3】

請求項１記載の視聴情報処理装置において、
前記属性構成推定部は、前記属性別存在確率の値が所定の閾値以上である属性を、該テレビデバイスの視聴者の構成要員の属性として推定するように構成されていることを特徴とする視聴情報処理装置。

【請求項4】

請求項１記載の視聴情報処理装置において、
前記所定の異常属性構成は、前記テレビデバイスの視聴者の属性構成が、第１の所定年齢以下の子供という属性である子供属性だけから成るという第１属性構成を含み、
前記属性構成補正部は、前記属性構成推定部により推定された属性構成が前記第１属性構成であるとき、前記テレビデバイスの視聴者の属性構成を、前記子供属性と、該子供属性以外で第２の所定年齢以上であるという条件を満たす属性のうち、前記属性構成推定部により特定された前記属性別存在確率の値が最も高い属性である属性Ａとを含む属性構成に補正することを特徴とする視聴情報処理装置。

【請求項5】

請求項４記載の視聴情報処理装置において、
前記属性構成補正部は、前記属性構成推定部により推定された属性構成が前記第１属性構成であるとき、前記子供属性と、前記第２の所定年齢以上であるという条件を満たす属性とを除く属性のうち、前記属性構成推定部により特定された属性別存在確率の値が、前記属性Ａに関する属性別存在確率の値であるＰａと同じ値であるか、又は該Ｐａよりも高い値である属性が存在する場合、当該存在する属性をさらに含むように、前記テレビデバイスの視聴者の属性構成を補正するように構成されていることを特徴とする視聴情報処理装置。

【請求項6】

請求項１記載の視聴情報処理装置において、
前記所定の異常属性構成は、前記テレビデバイスの視聴者の属性構成に含まれる属性の種類数がゼロであるという第２属性構成を含み、
前記属性構成補正部は、前記属性構成推定部により推定された属性構成が前記第２属性構成であるとき、前記テレビデバイスの視聴者の属性構成を、第３の所定年齢以上であるという条件を満たす属性のうち、前記属性構成推定部により特定された前記属性別存在確率の値が最も高い属性である属性Ｂを含む属性構成に補正することを特徴とする視聴情報処理装置。

【請求項7】

請求項６記載の視聴情報処理装置において、
前記第３の所定年齢以上であるという条件を満たす属性は、第1の所定年齢以下の子供という属性である子供属性以外の属性であり、
前記属性構成補正部は、前記属性構成推定部により推定された属性構成が前記第２属性構成であるとき、前記子供属性に関して前記属性構成推定部により特定された属性別存在確率の値が、前記属性Ｂに関して特定された属性別存在確率の値であるＰｂと同じ値であるか、又は該Ｐｂよりも高い値であり、且つ、前記属性Ｂが前記第３の所定年齢よりも高い第４の所定年齢以上の属性である場合に、前記子供属性をさらに含むように、前記テレビデバイスの視聴者の属性構成を補正するように構成されていることを特徴とする視聴情報処理装置。

【請求項8】

請求項１～７のいずれか１項に記載の視聴情報処理装置において、
前記所定の異常属性構成は、前記テレビデバイスの視聴者の属性の種類数が所定数以上であるという第３属性構成を含み、
前記属性構成補正部は、前記属性構成推定部により推定された属性構成が前記第３属性構成であるとき、前記テレビデバイスの視聴者の属性構成を、該第３属性構成に含まれる属性のうち、前記属性構成推定部により特定された前記属性別存在確率の値が最も低い属性を少なくとも含む一つ以上の属性を削除した属性構成に補正することを特徴とする視聴情報処理装置。

【請求項9】

テレビ放送の受信機と、どのチャンネル又は放送局系列のテレビ放送が何時、該受信機を介して視聴されたかを示す視聴ログ情報を出力可能な視聴データ出力装置とを備えるテレビデバイスから出力された視聴ログ情報を取得する第１ステップと、
該第１ステップで取得された視聴ログ情報から、前記テレビデバイスの視聴者の属性構成を推定する第２ステップとを備える視聴情報処理方法であって、
前記第２ステップは、前記テレビデバイスの視聴者の属性構成を推定するとき、属性の種類毎に、該属性の視聴者が存在する確率である属性別存在確率を特定し、当該特定した該属性別存在確率に基づいて決定される所定の属性を、該テレビデバイスの視聴者の構成要員の属性として推定するステップであり、
該第２ステップで推定された属性構成があらかじめ定められた所定の異常属性構成であるとき、前記テレビデバイスの視聴者の属性構成を、該テレビデバイスの視聴者の属性別存在確率に応じて、前記異常属性構成から補正して決定する第３ステップをさらに備えることを特徴とする視聴情報処理方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、テレビデバイス毎に得られる視聴ログ情報から、視聴者の属性構成を推定す機能を有する視聴情報処理装置及び視聴情報処理方法に関する。

【背景技術】

【0002】

近年、どのチャンネルのテレビ放送が何時視聴されたかを示す視聴ログ情報を含む視聴データを、インターネット等の外部ネットワークを介してテレビのメーカ等に送信する機能を備えたテレビデバイスが普及してきている。なお、本明細書では、テレビ放送を受信して視聴し得ると共に、上記のように視聴ログ情報を送信する機能を有するデバイスをテレビデバイスと称する。

【0003】

そして、例えば特許文献１に見られるように、各テレビデバイスから得られる視聴ログ情報から、該テレビデバイスの視聴者（詳しくは、該テレビデバイスを介して受信されるテレビ放送を視聴し得る一人以上の視聴者）の属性構成を、あらかじめ学習処理が施されたモデル（数理モデル）を用いて推定する技術が本願出願により提案されている。ここで、テレビデバイスの視聴者の属性構成というのは、該視聴者が、性別や年齢等に応じて区分される複数種類の属性のうち、どの属性の構成要員により構成されるかを示すものである。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特許第６４３３６１５号

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

上記特許文献１に見られるように、各テレビデバイスから得られる視聴ログ情報から、視聴者の構成要員の属性を推定する場合、その推定により得られる視聴者の属性構成が、間違っている可能性が高い異常な属性構成になる場合が有り得る。例えば、推定された視聴者の属性が低年齢の子供のみである場合、あるいは、推定された視聴者の属性の種類数がゼロである場合（換言すれば、テレビデバイスの視聴者がいないと推定された場合）、あるいは、推定された視聴者の属性の種類数が多過ぎる場合は、推定された視聴者の属性構成が、間違っているか、もしくはその可能性が高い異常な属性構成とみなし得る。

【0006】

そして、このような異常な属性構成が推定されたテレビデバイスの視聴ログ情報とその視聴者の属性構成とを属性別の視聴率等の視聴状況の調査に利用すると、調査結果の信頼性が損なわれる虞がある。

【0007】

ここで、異常な属性構成が推定されたテレビデバイスの視聴ログ情報を視聴状況の調査の利用対象から除外することが考えられるが、その場合には、利用対象のテレビデバイスの総数を十分に確保できない虞がある。

【0008】

本発明はかかる背景に鑑みてなされたものであり、テレビデバイスの視聴ログ情報から該テレビデバイスの視聴者の属性構成を推定する機能を有する視聴情報処理装置又は視聴情報処理方法において、異常な属性構成が推定された場合に、その異常な属性構成を適切に補正することができる視聴情報処理装置又は視聴情報処理方法を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0009】

本発明の視聴情報処理装置は、上記の目的を達成するために、テレビ放送の受信機と、どのチャンネル又は放送局系列のテレビ放送が何時、該受信機を介して視聴されたかを示す視聴ログ情報を出力可能な視聴データ出力装置とを備えるテレビデバイスから出力された視聴ログ情報を取得する視聴ログ情報取得部と、
該視聴ログ情報取得部で取得された視聴ログ情報から、前記テレビデバイスの視聴者の属性構成を推定する属性構成推定部とを備える視聴情報処理装置であって、
前記属性構成推定部は、前記テレビデバイスの視聴者の属性構成を推定するとき、属性の種類毎に、該属性の視聴者が存在する確率である属性別存在確率を特定し得るように構成し、該属性別存在確率に基づいて決定される所定の属性を該テレビデバイスの視聴者の構成要員の属性として推定するように構成されており、
前記属性構成推定部により推定された属性構成があらかじめ定められた所定の異常属性構成であるとき、前記テレビデバイスの視聴者の属性構成を、該テレビデバイスの視聴者の属性別存在確率に応じて、前記異常属性構成から補正して決定する属性構成補正部を備えることを特徴とする（第１発明）。

【0010】

上記第１発明によれば、テレビデバイスの視聴者に関して属性構成推定部により推定された属性構成が異常属性構成である場合に、該属性構成に含まれる各属性毎の属性別存在確率に応じて該テレビデバイスの視聴者の属性構成が補正されるので、該テレビデバイスに係る実際の視聴ログ情報に基づく属性別存在確率に則して該属性構成を補正することができる。このため、該テレビデバイスの視聴者の属性構成を、推定された異常属性構成から適切に補正することが可能となる。

【0011】

上記第１発明において、前記属性構成推定部は、前記属性別存在確率の値の合計値を算出し、該合計値に基づく所定人数を該属性別存在確率の値の高いほうから選定し、該テレビデバイスの視聴者の構成要員の属性として推定するように構成されていることを特徴とする（第２発明）。

【0012】

これによれば、テレビデバイスの視聴者に関して属性構成推定部により推定された属性構成に含まれる各属性毎の属性別存在確率の値の合計値に基づいて、該テレビデバイスの視聴者の属性構成が簡易かつ適切に補正することができる。
上記第１発明において、前記属性構成推定部は、前記属性別存在確率の値が所定の閾値以上である属性を、該テレビデバイスの視聴者の構成要員の属性として推定するように構成されていることを特徴とする（第３発明）。

【0013】

これによれば、テレビデバイスの視聴者に関して属性構成推定部により推定された属性構成に含まれる各属性毎の属性別存在確率の値そのものに基づいて、該テレビデバイスの視聴者の属性構成が簡易かつ適切に補正することができる。

【0014】

なお、本発明では、年齢、確率等の任意の数値に関し、「Ａ以上」というのは、Ａよりも大きいこと、又は、Ａよりも大きいか、もしくはＡに等しいこととのいずれの場合であってもよい。同様に、「Ａ以下」というのは、Ａよりも小さいこと、又は、Ａよりも小さいか、もしくはＡに等しいこととのいずれの場合であってもよい。

【0015】

上記第１発明では、前記所定の異常属性構成は、前記テレビデバイスの視聴者の属性構成が、第１の所定年齢以下の子供という属性である子供属性だけから成るという第１属性構成を含み得る。この場合、前記属性構成補正部は、前記属性構成推定部により推定された属性構成が前記第１属性構成であるとき、前記テレビデバイスの視聴者の属性構成を、前記子供属性と、該子供属性以外で第２の所定年齢以上であるという条件を満たす属性のうち、前記属性構成推定部により特定された前記属性別存在確率の値が最も高い属性とを含む属性構成に補正するという態様を採用し得る（第４発明）。

【0016】

これによれば、第１属性構成として推定された属性構成を、子供属性だけでなく、子供属性以外で第２の所定年齢以上であるという条件を満たす属性のうち、テレビデバイスの視聴者である可能性が最も高い属性である属性Ａを含むように、すなわち、子供を有する通常的な世帯と同様の属性構成になるように補正することができる。このため、テレビデバイスの視聴者の属性構成を第１属性構成から適切に補正することができる。

【0017】

上記第４発明では、前記属性構成補正部は、前記属性構成推定部により推定された属性構成が前記第１属性構成であるとき、前記子供属性と、前記第２の所定年齢以上であるという条件を満たす属性との間の年齢の属性のうち、前記属性構成推定部により特定された属性別存在確率の値が、前記属性Ａに関する属性別存在確率の値であるＰａと同じ値であるか、又は該Ｐａよりも高い値である属性が存在する場合、当該存在する属性をさらに含むように、前記テレビデバイスの視聴者の属性構成を補正するように構成されているという態様を採用し得る（第５発明）。

【0018】

これによれば、前記子供属性と、前記第２の所定年齢以上であるという条件を満たす属性との間の年齢の属性であっても、その属性別存在確率の値が高い場合（テレビデバイスの視聴者である可能性が高い場合）に、その属性をテレビデバイスの視聴者の属性構成にさらに含めることができる。

【0019】

上記第１発明では、前記所定の異常属性構成は、前記テレビデバイスの視聴者の属性構成に含まれる属性の種類数がゼロであるという第２属性構成を含み得る。この場合、前記属性構成補正部は、前記属性構成推定部により推定された属性構成が前記第２属性構成であるとき、前記テレビデバイスの視聴者の属性構成を、第３の所定年齢以上であるという条件を満たす属性のうち、前記属性構成推定部により特定された前記属性別存在確率の値が最も高い属性である属性Ｂを含む属性構成に補正するという態様を採用し得る（第６発明）。

【0020】

なお、第６発明を、例えば、上記第４発明又は第５発明と組み合わせる場合、上記第３の所定年齢以上であるという条件を満たす属性は、前記第１の所定年齢以下の子供属性よりも高い年齢の属性である。また、上記第３の所定年齢は、前記第２の所定年齢よりも低い場合、又は前記第２の所定年齢と同じ年齢である場合、又は前記第２の所定年齢よりも高い年齢である場合のいずれの場合でもよい。

【0021】

上記第６発明によれば、第２属性構成として推定された属性構成を、第３の所定年齢以上であるという条件を満たす属性のうち、テレビデバイスの視聴者である可能性が最も高い属性を含むように補正することができる。このため、テレビデバイスの視聴者の属性構成を第２属性構成から適切に補正することができる。

【0022】

上記第６発明では、前記第３の所定年齢以上であるという条件を満たす属性は、第1の所定年齢以下の子供という属性である子供属性以外の属性であり、前記属性構成補正部は、前記属性構成推定部により推定された属性構成が前記第２属性構成であるとき、前記子供属性に関して前記属性構成推定部により特定された属性別存在確率の値が、前記属性Ｂに関して特定された属性別存在確率の値であるＰｂと同じ値であるか、又は該Ｐｂよりも高い値であり、且つ、前記属性Ｂが前記第３の所定年齢よりも高い第４の所定年齢以上であるという条件を満たす属性である場合に、前記子供属性をさらに含むように、前記テレビデバイスの視聴者の属性構成を補正するように構成されているという態様を採用し得る（第７発明）。

【0023】

なお、第７発明を、例えば、上記第４発明又は第５発明と組み合わせる場合、上記第４の所定年齢以上であるという条件を満たす属性は、前記第１の所定年齢以下の子供属性よりも高い年齢の属性である。そして該第４の所定年齢は、前記第２の所定年齢よりも低い場合、又は該第２の所定年齢と同じである場合、又は該第２の所定年齢よりも高い場合のいずれの場合でもよい。

【0024】

上記第７発明によれば、子供属性に関して特定された属性別存在確率の値が高い場合（テレビデバイスの視聴者である可能性が高い場合）であって、且つ、前記属性Ｂが前記第４の所定年齢以上であるという条件を満たす属性である場合に、該子供属性をテレビデバイスの視聴者の属性構成にさらに含めることができる。

【0025】

上記第１～第７発明では、前記所定の異常属性構成は、前記テレビデバイスの視聴者の属性の種類数が所定数以上であるという第３属性構成を含み得る。この場合、前記属性構成補正部は、前記属性構成推定部により推定された属性構成が前記第３属性構成であるとき、前記テレビデバイスの視聴者の属性構成を、該第３属性構成に含まれる属性のうち、前記属性構成推定部により特定された前記属性別存在確率の値が最も低い属性を少なくとも含む一つ以上の属性を削除した属性構成に補正するという態様を採用し得る（第８発明）。

【0026】

上記第８発明によれば、第３属性構成として推定された属性構成を、該第３属性構成に含まれる属性のうち、テレビデバイスの視聴者である可能性が最も低い属性を少なくとも含む一つ以上の属性を削除するように補正することができる。このため、テレビデバイスの視聴者の属性構成を第３属性構成から適切に補正することができる。

【0027】

また、本発明の視聴情報処理方法は、上記の目的を達成するために、テレビ放送の受信機と、どのチャンネル又は放送局系列のテレビ放送が何時、該受信機を介して視聴されたかを示す視聴ログ情報を出力可能な視聴データ出力装置とを備えるテレビデバイスから出力された視聴ログ情報を取得する第１ステップと、
該第１ステップで取得された視聴ログ情報から、前記テレビデバイスの視聴者の属性構成を推定する第２ステップとを備える視聴情報処理方法であって、
前記第２ステップは、前記テレビデバイスの視聴者の属性構成を推定するとき、属性の種類毎に、該属性の視聴者が存在する確率である属性別存在確率を特定し、当該特定した該属性別存在確率に基づいて決定される所定の属性を、該テレビデバイスの視聴者の構成要員の属性として推定するステップであり、
該第２ステップで推定された属性構成があらかじめ定められた所定の異常属性構成であるとき、前記テレビデバイスの視聴者の属性構成を、該テレビデバイスの視聴者の属性別存在確率に応じて、前記異常属性構成から補正して決定する第３ステップをさらに備えることを特徴とする（第９発明）。

【0028】

上記第９発明によれば、テレビデバイスの視聴者に関して第２ステップにより推定された属性構成が異常属性構成である場合に、前記第１発明と同様に、該属性構成を属性別存在確率に応じて補正できるので、該属性構成を、異常属性構成から適切に補正することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0029】

【図1】本発明の実施形態における全体システムを示す図。

【図2】図１に示す視聴情報処理装置の属性構成推定部の処理を説明するためのブロック線図。

【図3】図１に示す視聴情報処理装置の属性構成補正部の処理を説明するためのフローチャート。

【図4】図１に示す視聴情報処理装置の属性別視聴情報生成部の処理を説明するためのブロック線図。

【発明を実施するための形態】

【0030】

本発明の一実施形態を以下に図１～図４を参照して説明する。なお、以降の本実施形態の説明では、「以上」、「以下」、「未満」は通常の意味で使用する。すなわち、ＡがＢ以上というのは、Ａ≧Ｂを意味し、ＡがＢ以下というのは、Ａ≦Ｂを意味し、ＡがＢ未満というのは、Ａ＜Ｂを意味する。

【0031】

図１を参照して、本実施形態で説明するシステムは、テレビ放送の視聴状況の調査等に関する処理を実行する視聴情報処理装置１を有する。該視聴情報処理装置１は、例えば一つ以上のコンピュータにより構成される。該コンピュータは、図示しないＣＰＵ等のプロセッサ、メモリ（記憶装置）、インターフェース回路、通信装置等を含む。そして、該視聴情報処理装置１は、視聴状況等の調査対象地域（例えば都道府県単位の地域、あるいは、関東圏、近畿圏等、複数の都府県を合わせた地域）に属する複数のデバイス別世帯２０から、各デバイス別世帯２０でのテレビ放送の視聴に関する視聴データを取得可能である。該視聴データは、どのチャンネル（もしくはどの放送局系列）のテレビ放送が何時視聴されたかを示す視聴ログ情報等を含むデータである。

【0032】

ここで、本実施形態では、各「デバイス別世帯２０」は、テレビ放送の受信機２１と、テレビ放送の視聴に関する視聴データを出力可能な視聴データ出力装置２２とを含むテレビデバイス２３を備えると共に、該テレビデバイス２３の一人以上の視聴者（詳しくは、該テレビデバイス２３の受信機２１で受信されたテレビ放送を視聴し得る一人以上の視聴者）を構成要員として含む世帯を意味する。換言すれば、デバイス別世帯２０は、テレビデバイス２３と、該テレビデバイス２３の視聴者との組として構成されるものを意味する。

【0033】

この場合、個々のテレビデバイス２３毎に、一つのデバイス別世帯２０が対応付けられる。従って、ある住戸に、複数のテレビデバイス２３が備えられている場合であっても、該複数のテレビデバイス２３のそれぞれ毎に、一つのデバイス別世帯２０が対応付けられる。この場合、当該複数のテレビデバイス２３のそれぞれに対応する各デバイス別世帯２０は、同一の構成要員を視聴者として含んでいてもよい。換言すれば、いずれかのデバイス別世帯２０の一人以上の構成要員が、他のデバイス別世帯２０の構成要員であってもよい。

【0034】

各デバイス別世帯２０のテレビデバイス２３は、テレビにより構成され、あるいは、テレビとこれに接続された録画装置とにより構成され得る。該テレビデバイス２３の視聴データ出力装置２２は、例えば図示しないマイコン等のプロセッサ、メモリ、インターフェース回路、通信装置等により構成される。該視聴データ出力装置２２は、これを含むテレビデバイス２３を介して視聴されたテレビ放送のチャンネルを検知することが可能であると共に、該チャンネルのテレビ放送が視聴された日時（詳しくは、該チャンネルのテレビ放送の視聴開始及び視聴終了の日時）を検知することが可能であり、これらの検知情報から、該デバイス別世帯２０の視聴ログ情報（以降、デバイス別視聴ログ情報という）を生成することが可能である。該デバイス別視聴ログ情報は、換言すれば、デバイス別世帯２０に含まれる構成要員の全体の視聴ログ情報である。

【0035】

そして、視聴データ出力装置２２は、生成したデバイス別視聴ログ情報を含む視聴データを、インターネットや電話回線網等により構成される外部ネットワークＮＷを介して、テレビデバイス２３を構成するテレビ又は録画装置のメーカのサーバ（図示省略）に定期的に（又は該サーバからの要求に応じて）送信することが可能である。この場合、視聴データ出力装置２２から送信される視聴データには、デバイス別視聴ログ情報の他、テレビデバイス２３を構成するテレビ又は録画装置であらかじめ登録された所在地域情報（例えば、郵便番号の上３桁を示す情報）と、テレビデバイス２３の識別情報とが含まれる。なお、テレビデバイス２３の識別情報は、該テレビデバイス２３を有するデバイス別世帯２０の識別情報としても利用し得る。

【0036】

視聴情報処理装置１は、実装されたハードウェア構成とプログラム（ソフトウェア構成）とにより実現される機能として、視聴データ取得部１１、属性構成推定部１２、属性構成補正部１３、属性別視聴情報生成部１４、及び視聴状況推定部１５を備える。以降、これらの各機能部の詳細と併せて、視聴情報処理装置１の全体の処理を説明する。

【0037】

視聴データ取得部１１は、デバイス別世帯２０のそれぞれのテレビデバイス２３のメーカのサーバ（図示しない）と通信を行うことが可能であり、その通信を行うことで、該メーカの各テレビデバイス２３の視聴データを取得することが可能である。該視聴データ取得部１１は、本発明における視聴ログ情報取得部としての機能を有するものである。

【0038】

なお、視聴情報処理装置１がデバイス別世帯２０の視聴データ出力装置２２と通信を行うことができる場合には、視聴データ取得部１１は、デバイス別世帯２０のテレビデバイス２３の視聴データを該テレビデバイス２３の視聴データ出力装置２２から直接的に取得するようにしてもよい。また、視聴情報処理装置１は、各メーカから適宜の記憶装置を介してテレビデバイス２３の視聴データを取得してもよい。

【0039】

視聴情報処理装置１は、調査対象地域の各デバイス別世帯２０について、視聴データ取得部１１により取得される視聴データを用いて、属性構成推定部１２、属性構成補正部１３、属性別視聴情報生成部１４、及び視聴状況推定部１５のそれぞれの処理を順次実行する。

【0040】

属性構成推定部１２は、各デバイス別世帯２０のテレビデバイス２３から出力された所定期間分（例えば、1カ月分、数カ月分、１年分等）のデバイス別視聴ログ情報から、該デバイス別世帯２０にどの属性の構成要員が含まれるかを示す属性構成（換言すれば、該デバイス別世帯２０のテレビデバイス２３の視聴者の属性構成）を推定する機能部である。

【0041】

ここで、各デバイス別世帯２０の構成要員（テレビデバイス２３の視聴者）の属性は、例えば、構成要員の年齢や性別に応じて複数種類の属性に分類される。例えば、y1歳未満の子供、y1歳以上、且つy2歳未満の男性、y1歳以上、且つy2歳未満の女性、y2歳以上の男性、y2歳以上の女性、というように複数種類の属性に分類される。以降、属性の種類数をＮ種類とし、そのＮ種類の属性のそれぞれを適宜、Ａｔ(i)（ｉ＝１，２，…，Ｎ）というように表記する。なお、各デバイス別世帯２０の構成要員の属性は、年齢や性別だけでなく、例えば、職業、学歴等、様々なパラメータに応じて分類され得る。

【0042】

図２に示すように、属性構成推定部１２は、あらかじめ機械学習処理が施された第１モデルを用いて各デバイス別世帯２０の構成要員の属性構成を推定する。ここで、第１モデルは、調査対象地域に属する任意のデバイス別世帯２０の所定期間分のデバイス別視聴ログから、該デバイス別世帯２０の構成要員の属性構成を推定し得るように、あらかじめ機械学習処理が施されたモデルである。該第１モデルに対する機械学習処理では、属性構成が既知の複数のサンプル世帯のそれぞれに設置されたピープルメータ等から得られる各サンプル世帯毎の視聴ログ情報と各サンプル世帯毎の属性構成とが学習データとして用いられる。そして、その機械学習処理のアルゴリズムとしては、公知のアルゴリズムを使用し得る。

【0043】

この場合、本実施形態では、第１モデルは、各デバイス別世帯２０の所定期間分のデバイス別視聴ログ情報から、Ｎ種類の属性Ａｔ(i)（ｉ＝１，２，…，Ｎ）のそれぞれ毎に、それぞれの属性Ａｔ(i)の構成要員が該デバイス別世帯２０に存在する確率である属性別存在確率を特定し得るように構成される。このような第１モデルとしては、例えば前記特許文献１における世帯構成の判定用の数理モデルと同様のモデルを採用し得る。ただし、第１モデルは、デバイス別世帯２０の所定期間分のデバイス別視聴ログ情報から属性別存在確率（もしくはこれに類似する指標値）を特定し得るものであれば、他の形態のモデルであってもよい。

【0044】

そして、属性構成推定部１２は、第１モデルにより特定される属性別存在確率が所定の閾値以上（例えば、０．５以上）となった属性を、該デバイス別世帯２０の構成要員の属性として推定する。一例として、図２は、一つのデバイス別世帯２０（図２では、識別情報ＩＤがx1であるデバイス別世帯２０）に対する属性構成推定部１２の処理を例示している。なお、図２及び後述の図４に示すブロック線図では、処理の実行部を太線枠で示し、データの出力部又はデータを細線枠で示している。

【0045】

図２に示す例では、識別情報ＩＤがx1であるデバイス別世帯２０の所定期間分のデバイス別視聴ログ情報から、第１モデルによって、該デバイス別世帯２０の構成要員の属性別存在確率が図示の如く特定される。この例では、Ｎ種類の属性Ａｔ(i)（ｉ＝１，２，…，Ｎ）のうち、属性Ａｔ(1)，Ａｔ(3)，Ａｔ(N)のそれぞれの属性別存在確率が所定の閾値（ここでは、例えば０．５）以上の確率、他の属性Ａｔ(2)，Ａｔ(4)～Ａｔ(N-1)のそれぞれの属性別存在確率が該閾値よりも小さい確率となっている。

【0046】

この場合、属性構成推定部１２は、属性別存在確率が閾値以上である属性Ａｔ(1)，Ａｔ(3)，Ａｔ(N)が、該デバイス別世帯２０の構成要員（テレビデバイス２３の視聴者）の属性であると推定し、属性別存在確率が閾値よりも小さい属性Ａｔ(2)，Ａｔ(4)～Ａｔ(N-1)は、該デバイス別世帯２０の構成要員の属性でないと推定する。これにより、該デバイス別世帯２０の構成要員の属性構成が推定される。

【0047】

このように属性構成推定部１２は、各デバイス別世帯２０について、第１モデルにより特定される属性別存在確率が所定の閾値以上であるか否かによって、各属性の構成要員（視聴者）が該デバイス別世帯２０に存在するか否かを推定することで、該デバイス別世帯２０の構成要員の属性構成を推定する。

【0048】

視聴情報処理装置１は、属性構成推定部１２の処理を実行した後、次に属性構成補正部１３の処理を実行する。この属性構成補正部１３は、各デバイス別世帯２０について、属性構成推定部１２により推定された属性構成が、間違っている可能性が高い属性構成としてあらかじめ定められた所定の異常属性構成である場合に、該デバイス別世帯２０の構成要員の属性構成の推定結果を補正する機能部である。

【0049】

ここで、本実施形態では、所定の異常属性構成として、例えば３種類の属性構成（第１～第３属性構成）があらかじめ定められている。第１属性構成は、デバイス別世帯２０について属性構成推定部１２により推定された構成要員が、Ｎ種類の属性Ａｔ(i)（ｉ＝１，２，…，Ｎ）のうち、y1歳未満（又はy1歳以下）の子供という属性（以降、この属性をＡｔ(1)の属性とする）の構成要員だけから成るという属性構成である。該第１属性構成は、換言すれば、Ｎ種類の属性Ａｔ(i)（ｉ＝１，２，…，Ｎ）のそれぞれ毎に特定された属性別存在確率のうち、y1歳未満（又はy1歳以下）の子供という属性Ａｔ(1)（以降、単に子供属性Ａｔ(1)という）に対応する属性別存在確率だけが所定の閾値以上になった場合の属性構成である。なお、上記ｙ1歳は、本発明における第１の所定年齢に相当する。

【0050】

また、第２属性構成は、デバイス別世帯２０について属性構成推定部１２により推定された属性構成が、Ｎ種類の属性Ａｔ(i)（ｉ＝１，２，…，Ｎ）のうちのどの属性も含まない（すなわち、該属性構成に含まれる属性の総数がゼロである）という属性構成である。該第２属性構成は、換言すれば、Ｎ種類の属性Ａｔ(i)（ｉ＝１，２，…，Ｎ）のそれぞれ毎に特定された属性別存在確率の全てが、所定の閾値よりも小さい値になった場合の属性構成である。

【0051】

また、第３属性構成は、デバイス別世帯２０について属性構成推定部１２により推定された属性構成が、所定数（例えば５もしくは６等）以上の種類の属性を有するという属性構成である。該第３属性構成は、換言すれば、Ｎ種類の属性Ａｔ(i)（ｉ＝１，２，…，Ｎ）のそれぞれ毎に特定された属性別存在確率のうち、所定数以上の種類の属性のそれぞれに対応する属性別存在確率が所定の閾値以上の値になった場合の属性構成である。なお、以降の説明では、該第３属性構成に係る上記所定数を所定数ｎxと表記する。

【0052】

これらの第１～第３属性構成は、現実的には存在しないとみなし得る属性構成（例えば第１属性構成又は第２属性構成）であるか、もしくは、該第1～第３属性構成以外の属性構成に比して存在することが稀であるとみなし得る属性構成（例えば第３属性構成）である。

【0053】

属性構成補正部１３には、各デバイス別世帯２０について属性構成推定部１２により推定された属性構成と、該属性構成推定部１２の第１モデルにより特定された属性別存在確率とが入力される。そして、属性構成補正部１３は、各デバイス別世帯２０毎に、推定された属性構成が上記の第１～第３属性構成のいずれかの異常属性構成であるか否かを判断し、推定された属性構成がいずれかの異常属性構成である場合に、その属性構成を補正する。

【0054】

具体的には、属性構成補正部１３は、各デバイス別世帯２０毎に、図３のフローチャートに示す如く処理を実行することで、属性構成推定部１２により推定された属性構成が異常属性構成となったデバイス別世帯２０についての属性構成を補正する。

【0055】

ＳＴＥＰ１において、属性構成補正部１３は、各デバイス別世帯２０について推定された属性構成が前記第３属性構成（所定数ｎx以上の種類の属性が含まれる属性構成）であるか否かを判断する。この判断結果が肯定的である場合（推定された属性構成が第３属性構成である場合）には、属性構成補正部１３は、ＳＴＥＰ２の処理を実行する。

【0056】

このＳＴＥＰ２では、属性構成補正部１３は、当該デバイス別世帯２０（ＳＴＥＰ１の判断結果が肯定的になったデバイス別世帯２０）の属性構成から、当該デバイス別世帯２０について特定された属性別存在確率に応じて選出した属性を削除するように該属性構成を補正することにより、当該デバイス別世帯２０の属性構成に含まれる属性の総数を所定数ｎxよりも少ない総数に削減する。

【0057】

具体的には、属性構成補正部１３は、当該デバイス別世帯２０について推定された属性構成に含まれる複数の属性（所定数ｎx以上の種類の属性）のそれぞれに対応する属性別存在確率のうち、下位側の確率値（最も高い確率値よりも最も低い確率値により近い確率値（最も低い確率値を含む））を有する一つ以上の種類の属性を削除対象の属性として選出し、その選出した削除対象の属性を、当該デバイス別世帯の属性構成から削除することで、その削除後の属性の総数が所定数ｎxよりも少なくなるように属性構成を補正する。この場合、推定された属性構成に含まれる複数の属性のうち、属性別存在確率の値（確率値）がより低い属性が優先的に削除される。

【0058】

上記のように属性構成に含まれる属性の総数を削減する処理は、例えば次のように行い得る。すなわち、属性構成補正部１３は、推定された属性構成に含まれる複数の属性（所定数ｎx以上の種類の属性）のうち、属性別存在確率の値（確率値）が相対的に低い属性（下位側の確率値の属性）を該確率値が最も低いものから順番に選出して削除することを、その削除後の属性の総数が所定数ｎxよりも少なくなるまで繰り返す。この場合、当該繰り返しの各回において、削除前の属性構成に含まれる属性の中で、属性別存在確率の値が最も低い属性が複数ある場合には、それらの複数の属性が削除される。

【0059】

一例として、前記所定数ｎxが例えば“５”であり、あるデバイス別世帯２０について属性構成推定部１２により推定された属性構成が、例えばＡｔ(1)～Ａｔ(7)の７種類の属性から成る属性構成であり、Ａｔ(1)～Ａｔ(7)のそれぞれの属性別存在確率の値が、0.63（：Ａｔ(1)）、0.53（：Ａｔ(2)）、0.53（：Ａｔ(3)）０.70（：Ａｔ(4)）、0.80（：Ａｔ(5)）、0.57（：Ａｔ(6)）、0.57（：Ａｔ(7)）である場合を想定する。

【0060】

この場合、属性Ａｔ(1)～Ａｔ(7)から、属性別存在確率の値が最も低い２種類の属性Ａｔ(2)，Ａｔ(3)が削除され、さらに、その次に属性別存在確率の値が低い２種類の属性Ａｔ(6)，Ａｔ(7)が削除される。これにより、当該デバイス別世帯２０における属性構成は、Ａｔ(1)，Ａｔ(4)，Ａｔ(5)の３種類の属性から成る属性構成に補正される。

【0061】

本実施形態では、ＳＴＥＰ２の処理（デバイス別世帯２０の属性構成を第３属性構成から補正する処理）は上記の如く行われる。これにより、推定された属性構成が第３属性構成となったデバイス別世帯２０の属性構成は、それに含まれる属性の種類数が所定数ｎxよりも少ない属性構成になるように補正される。

【0062】

属性構成補正部１３は、ＳＴＥＰ１の判断結果が否定的である場合（推定された属性構成が第３属性構成でない場合）にはＳＴＥＰ３の処理を実行する。また、属性構成補正部１３は、前記ＳＴＥＰ２の処理の実行後にも、ＳＴＥＰ３の処理を実行する。このＳＴＥＰ３では、属性構成補正部１３は、推定された属性構成が前記第１属性構成（子供属性Ａｔ(1)だけを含む属性構成）であるか否かを判断する。

【0063】

ここで、本実施形態では、ＳＴＥＰ２の処理による補正後の属性構成が、第１属性構成になる場合が有り得る。例えば、ＳＴＥＰ２の処理による補正前の属性構成（＝第３属性構成）が、子供属性Ａｔ(1)を含んでおり、且つ、該補正前の属性構成のうちの他の属性の属性別存在確率の値が、子供属性Ａｔ(1)の属性別存在確率の値よりも低く、且つ、いずれも同一の値である場合には、ＳＴＥＰ２の処理による補正後の属性構成は、子供属性Ａｔ(1)だけを含む属性構成、すなわち、第１属性構成になる。このため、本実施形態では、属性構成補正部１３は、ＳＴＥＰ１の判断結果が否定的になる場合だけでなく、ＳＴＥＰ２の処理の実行後にも、ＳＴＥＰ３の判断処理を実行する。

【0064】

このＳＴＥＰ３の判断結果が肯定的である場合（属性構成推定部１２により推定された属性構成、又はＳＴＥＰ２で補正された後の属性構成が第１属性構成である場合）には、属性構成補正部１３は、ＳＴＥＰ４の処理を実行する。

【0065】

このＳＴＥＰ４では、属性構成補正部１３は、当該デバイス別世帯２０（ＳＴＥＰ３の判断結果が肯定的になったデバイス別世帯２０）の属性構成を、子供属性Ａｔ(1)に加えて、当該デバイス別世帯２０について特定された属性別存在確率に応じて選出した一つ以上の属性を含む属性構成になるように補正する。

【0066】

具体的には、属性構成補正部１３は、当該デバイス別世帯２０について属性構成推定部１２により属性別存在確率が特定されたＮ種類の属性Ａｔ(i)（ｉ＝１，２，…，Ｎ）のうち、所定の年齢以上（大人の年齢）という条件を満たす属性から、属性別存在確率の値が最も高い属性を追加対象の属性として選出し、その選出した追加対象の属性を当該デバイス別世帯２０の属性構成（子供属性Ａｔ(1)だけから成る属性構成）に追加するように、当該デバイス別世帯２０の属性構成を補正する。この場合、属性別存在確率の値が最も高い属性が複数ある場合には、それらの複数の属性が当該デバイス別世帯２０の属性構成に追加される。なお、上記所定の年齢は、本発明における第２の所定年齢又は第４の所定年齢に相当する。

【0067】

例えば、あるデバイス別世帯２０について属性構成推定部１２により推定された属性構成が第１属性構成であり、所定の年齢以上（大人の年齢）という条件を満たす属性がＡｔ(4)～Ａt(7)の４種類の属性であり、Ａｔ(4)～Ａt(7)のそれぞれの属性別存在確率の値が、0.45（：Ａｔ(4)）、0.36（：Ａｔ(5)）、0.45（：Ａｔ(6)）、0.28（：Ａｔ(7)）である場合を想定する。この場合、Ａｔ(4)～Ａｔ(7)のうち、属性別存在確率の値が最も高い属性はＡｔ(4)、Ａｔ(6)の２種類の属性であるので、これらの属性Ａｔ(4)、Ａｔ(6)が追加対象の属性として選出され、当該デバイス別世帯２０の属性構成に追加される。これにより、当該デバイス別世帯２０の属性構成は、第１属性構成から、Ａｔ(1)、Ａｔ(4)、Ａｔ(6)の３種類の属性を含む属性構成に補正される。

【0068】

ＳＴＥＰ２での補正後の属性構成が第１属性構成になったデバイス別世帯２０についても上記と同様である。補足すると、ＳＴＥＰ４の処理では、補正後の属性構成が、前記所定数ｎx以上の種類の属性を含む属性構成（＝第３属性構成）になる場合もあり得る。なお、ＳＴＥＰ４の処理では、所定の年齢以上（大人の年齢）という条件を満たす属性（以降、大人属性という）だけでなく、該大人属性と、子供属性Ａｔ(1)との間の年齢の属性（以降、若者属性という）がさらに含まれ得るようにデバイス別世帯２０の属性構成を補正してもよい。

【0069】

具体的には、ある若者属性に関する属性別存在確率の値が、大人属性のそれぞれの属性別存在確率のうち、最も高い属性別存在確率の値Ｐａ以上の値（Ｐａと同じ値であるか、又はＰａよりも高い値）である場合に、属性別存在確率の値がＰａである属性だけでなく、Ｐａ以上の値の属性別存在確率を有する若者属性を、デバイス別世帯２０の属性構成に追加してもよい。

【0070】

例えば、大人属性がＡｔ(4)～Ａt(7)の４種類の属性、若者属性がＡｔ(2)，Ａｔ(3)の２種類の属性であり、デバイス別世帯２０（属性構成が第１属性構成と推定されたデバイス別世帯２０）におけるＡｔ(2)～Ａt(7)のそれぞれの属性別存在確率の値が、0.49（：Ａｔ(2)），0.30（：Ａｔ(3)、0.45（：Ａｔ(4)）、0.36（：Ａｔ(5)）、0.45（：Ａｔ(6)）、0.28（：Ａｔ(7)）である場合を想定する。この場合、大人属性Ａｔ(4)～Ａｔ(7)のうち、属性別存在確率の値が最も高い属性Ａｔ(4)、Ａｔ(6)と、若者属性Ａｔ(2)、Ａｔ(3)のうち、属性Ａｔ(4)、Ａｔ(6)よりも属性別存在確率の値が高い属性Ａｔ(2)が追加対象の属性として選出され、当該デバイス別世帯２０の属性構成に追加される。これにより、当該デバイス別世帯２０の属性構成は、第１属性構成から、Ａｔ(1)、Ａｔ(2)、Ａｔ(4)、Ａｔ(6)の４種類の属性を含む属性構成に補正される。

【0071】

本実施形態では、ＳＴＥＰ４の処理（デバイス別世帯２０の属性構成を第１属性構成から補正する処理）は上記の如く行われる。
これにより、属性構成推定部１２により推定された属性構成、又はＳＴＥＰ２で補正された後の属性構成が第１属性構成となったデバイス別世帯２０の属性構成は、Ａｔ(1)以外の属性（大人属性）をさらに含む属性構成になるように補正される。なお、ＳＴＥＰ４の処理を実行したときには、その処理により属性構成が補正されたデバイス別世帯２０についての属性構成補正部１３の処理は終了する（ひいては、当該デバイス別世帯２０の属性構成が確定される）。

【0072】

ＳＴＥＰ３の判断結果が否定的である場合（属性構成推定部１２により推定された属性構成、又はＳＴＥＰ２で補正された後の属性構成が第１属性構成でない場合）には、属性構成補正部１３は、ＳＴＥＰ５の処理を実行する。このＳＴＥＰ５では、属性構成補正部１３は、推定された属性構成が前記第２属性構成（含まれる属性の総数がゼロである属性構成）であるか否かを判断する。

【0073】

ここで、本実施形態では、ＳＴＥＰ２の処理による補正後の属性構成が、第２属性構成になる場合があり得る。例えば、ＳＴＥＰ２の処理による補正前の属性構成（＝第３属性構成）に含まれる複数の属性（所定数ｎx以上の種類数の属性）の属性別存在確率の値がいずれも同一の値である場合には、ＳＴＥＰ２の処理による補正後の属性構成は、それに含まれる属性の総数がゼロとなる属性構成、すなわち、第２属性構成になる。このため、本実施形態では、属性構成補正部１３は、ＳＴＥＰ１，３の両方の判断結果が否定的である場合だけでなく、ＳＴＥＰ２の処理の実行後に、ＳＴＥＰ３の判断結果が否定的になった場合にも、ＳＴＥＰ５の判断処理を実行する。

【0074】

ＳＴＥＰ５の判断結果が肯定的である場合（属性構成推定部１２により推定された属性構成、又はＳＴＥＰ２で補正された属性構成が第２属性構成である場合）には、属性構成補正部１３は、ＳＴＥＰ６の処理を実行する。

【0075】

このＳＴＥＰ６では、属性構成補正部１３は、当該デバイス別世帯２０（ＳＴＥＰ５の判断結果が肯定的になったデバイス別世帯２０）の属性構成を、当該デバイス別世帯２０について特定された属性別存在確率に応じて選出した一つ以上の属性を含む属性構成になるように補正する。

【0076】

具体的には、属性構成補正部１３は、当該デバイス別世帯２０について属性構成推定部１２により属性別存在確率が特定されたＮ種類の属性Ａｔ(i)（ｉ＝１，２，…，Ｎ）のうち、子供属性Ａｔ(1)を除く属性Ａｔ(2)～Ａｔ(N)から、属性別存在確率の値が最も高い属性を追加対象の属性として選出し、その選出した追加対象の属性から成る属性構成を当該デバイス別世帯２０の属性構成とするように、当該デバイス別世帯２０の属性構成を補正する。なお、子供属性Ａｔ(1)を除く属性Ａｔ(2)～Ａｔ(N)は、換言すれば、子供属性Ａｔ(1)に係る所定年齢ｙ1以上の年齢（又はｙ1よりも高い年齢）であるという条件を満たす属性であり、該所定年齢ｙ1は、本発明における第３の所定年齢に相当する。

【0077】

この場合、子供属性Ａｔ(1)を除く属性Ａｔ(2)～Ａｔ(N)のうち、属性別存在確率の値が最も高い属性が複数ある場合には、それらの複数の属性により構成される属性構成になるように、当該デバイス別世帯２０の属性構成が補正される。

【0078】

例えば、あるデバイス別世帯２０について属性構成推定部１２により推定された属性構成が第２属性構成であり、Ａｔ(2)～Ａｔ(N)の属性のうち、Ａｔ(3)，Ａｔ(4)の属性別存在確率の値が共に0.47、他の属性Ａｔ(2)，Ａｔ(5)～Ａｔ(N)のそれぞれの属性別存在確率の値が、いずれも0.47より低い場合を想定する。この場合、Ａｔ(2)～Ａｔ(N)の属性のうち、属性別存在確率の値が最も高い属性はＡｔ(3)、Ａｔ(4)の２種類の属性であるので、これら属性Ａｔ(3)、Ａｔ(4)が追加対象の属性として選出され、これらの追加対象の属性Ａｔ(3)、Ａｔ(4)から成る属性構成に、当該デバイス別世帯２０の属性構成が補正される。

【0079】

ＳＴＥＰ２での補正後の属性構成が第２属性構成になったデバイス別世帯２０についても上記と同様である。補足すると、ＳＴＥＰ６の処理では、補正後の属性構成が、前記所定数ｎx以上の種類の属性を含む属性構成（＝第３属性構成）になる場合もあり得る。なお、ＳＴＥＰ６の処理では、子供属性Ａｔ(1)以外の属性だけでなく、子供属性Ａｔ(1)がさらに含まれ得るようにデバイス別世帯２０の属性構成を補正してもよい。

【0080】

具体的には、子供属性Ａｔ(1)に関する属性別存在確率の値が、子供属性Ａｔ(1)以外のそれぞれの属性別存在確率のうち、最も高い属性別存在確率の値Ｐｂ以上の値（Ｐｂと同じ値であるか、又はＰｂよりも高い値）であり、且つ、属性別存在確率の値Ｐｂである属性が大人属性を含む場合に、属性別存在確率の値がＰａである属性だけでなく、子供属性Ａｔ(1)を、デバイス別世帯２０の属性構成に追加してもよい。

【0081】

例えば、大人属性がＡｔ(4)～Ａt(7)の４種類の属性、若者属性がＡｔ(2)，Ａｔ(3)の２種類の属性であり、デバイス別世帯２０（属性構成が第２属性構成と推定されたデバイス別世帯２０）における子供属性Ａｔ(1)の属性別存在確率が0.48、Ａｔ(2)～Ａｔ(7)の属性のうち、若者属性であるＡｔ(3)及び大人属性であるＡｔ(4)のそれぞれの属性別存在確率の値が共に0.47、他の属性Ａｔ(2)，Ａｔ(5)～Ａｔ(7)のそれぞれの属性別存在確率の値が、いずれも0.47より低い場合を想定する。子供属性Ａｔ(1)以外のＡｔ(2)～Ａｔ(7)の属性のうち、属性別存在確率の値が最も高い属性Ａｔ(3)、Ａｔ(4)が大人属性Ａｔ(4)を含んでおり、且つ、子供属性Ａｔ(1)の属性別存在確率の値が、属性Ａｔ(3)、Ａｔ(4)の属性別存在確率の値よりも高い。このため、属性Ａｔ(3)、Ａｔ(4)だけなく、子供属性Ａｔ(1)が追加対象の属性として選出され、これらの追加対象の属性Ａｔ(1)、Ａｔ(3)、Ａｔ(4)から成る属性構成に、当該デバイス別世帯２０の属性構成が補正される。

【0082】

なお、Ａｔ(2)～Ａｔ(7)の属性のうち、属性別存在確率の値が最も高い属性が、若者属性（例えばＡｔ(3)）だけであった場合には、子供属性Ａｔ(1)の属性別存在確率の値がＡｔ(3)の属性別存在確率の値以上の値であっても、子供属性Ａｔ(1)は追加対象の属性として選出されない。このため、補正後の属性構成が、子供属性Ａｔ(1)及び若者属性だけから成る属性構成になるのが防止される。

【0083】

本実施形態では、ＳＴＥＰ６の処理（デバイス別世帯２０の属性構成を第２属性構成から補正する処理）は上記の如く行われる。これにより、属性構成推定部１２により推定された属性構成、又はＳＴＥＰ２で補正された属性構成が第２属性構成となったデバイス別世帯２０の属性構成は、一つ以上の属性を含むように補正される。

【0084】

本実施形態では、属性構成補正部１３の処理は以上説明した如く実行される。これにより、属性構成推定部１２により推定された属性構成が第１属性構成となったデバイス別世帯２０においては、子供属性Ａｔ(1)に加えて、所定の年齢以上の大人であるという条件を満たす属性（大人属性）が少なくとも含まれるように当該デバイス別世帯２０の属性構成を補正することができる。そして、この場合、子供属性Ａｔ(1)以外に追加される属性は、属性別存在確率の値が他の属性よりも高い属性であるので、補正後の属性構成が、当該デバイス別世帯２０の実際の属性構成から乖離したものになるのを極力防止できる。

【0085】

また、属性構成推定部１２により推定された属性構成が第２属性構成となったデバイス別世帯２０においては、子供属性Ａｔ(1)以外の一つ以上の属性が含まれるように当該デバイス別世帯２０の属性構成を補正することができる。そして、この場合、補正後の属性構成に含ませる属性は、属性別存在確率の値が他の属性よりも高い属性であるので、補正後の属性構成が、当該デバイス別世帯２０の実際の属性構成から乖離するのを極力防止できる。さらに、補正後の属性構成に含ませる属性は、子供属性Ａｔ(1)以外の属性を少なくとも含むので、補正後の属性構成が子供Ａｔ(1)の属性だけから成る属性構成（＝第１属性構成）になってしまうのを防止できる。

【0086】

また、属性構成推定部１２により推定された属性構成が第３属性構成となったデバイス別世帯２０においては、基本的には、所定数ｎxよりも少ない種類数の属性を含む属性構成になるように、当該デバイス別世帯２０の属性構成を補正することができる。そして、この場合、補正前の属性構成から削除する属性は、属性別存在確率の値が他の属性よりも低い属性であるので、補正後の属性構成が、当該デバイス別世帯２０の実際の属性構成から乖離するのを極力防止できる。

【0087】

なお、ＳＴＥＰ４又は６の処理による補正後の属性構成は、所定数ｎx以上の種類の属性を含む第３属性構成になる場合もあるが、このような場合の発生頻度は一般には小さい。また、第３属性構成は、第１属性構成や第２属性構成に比べれば、実際に存在する可能性が高い属性構成である。このため、本実施形態では、ＳＴＥＰ４又は６の処理による補正後の属性構成が第３属性構成になった場合には、その属性構成を維持する。

【0088】

視聴情報処理装置１は、次に属性別視聴情報生成部１４の処理を実行する。この属性別視聴情報生成部１４は、属性構成補正部１３の処理を経た各デバイス別世帯２０（属性構成が確定したデバイス別世帯２０）について、その属性構成に含まれる各属性毎に、視聴状況の調査対象のテレビ放送（以降、調査対象放送という）を視聴したか否かを示す属性別視聴情報を生成する機能部である。

【0089】

属性別視聴情報生成部１４は、図４に示すように。各デバイス別世帯２０の所定期間分の視聴ログ情報から、あらかじめ機械学習処理が施された第２モデルを用いて各デバイス別世帯２０の構成要因の属性毎の属性別視聴情報を推定する。

【0090】

ここで、本実施形態では、第２モデルは、Ｎ種類の属性Ａｔ(i)（ｉ＝１，２，…，Ｎ）のそれぞれ毎に各別に作成されるモデルである。そして、各属性Ａｔ(i)に対応する第２モデルは、調査対象放送のチャンネル（又は放送局系列）とその放送の日時（月、曜日、時間帯等）を示す日時データとが指定されたとき、該属性Ａｔ(i)が属するデバイス別世帯２０の所定期間分のデバイス別視聴ログから、該属性Ａｔ(i)の構成要員（視聴者）が、該調査対象放送を視聴した確率（以降、属性別視聴確率という）を特定し得るように、あらかじめ機械学習処理が施されたモデルである。

【0091】

なお、図２では、ある属性Ａｔ(n)の構成要員を有するデバイス別世帯２０の視聴ログ情報から、属性Ａｔ(n)に対応する第２モデルによって、チャンネル（又は放送局系列）と日時データとにより規定される調査対象放送を属性Ａｔ(n)の構成要員が視聴した確率である属性別視聴確率が特定されることが示されている。他の属性に対応する第２モデルについても同様である。

【0092】

上記の如き第２モデルに対する機械学習処理では、属性構成が既知の複数のサンプル世帯のそれぞれに設置されたピープルメータ等から得られる各サンプル世帯の構成要員のそれぞれ毎の視聴ログ情報と各サンプル世帯毎の属性構成とが学習データとして用いられる。そして、その機械学習処理のアルゴリズムとしては、公知のアルゴリズムを使用し得る。また、かかる第２モデルとしては、例えば前記特許文献１における個人視聴判定用の数理モデルと同様のモデルを採用し得る。ただし、第２モデルは、デバイス別世帯２０の構成要員の属性毎に、該デバイス別世帯２０の所定期間分のデバイス別視聴ログ情報から、調査対象放送に関する属性別視聴確率（もしくはこれに類似する指標値）を特定し得るものであれば、他の形態のモデルであってもよい。

【0093】

そして、属性別視聴情報生成部１４は、デバイス別世帯２０のそれぞれの構成要員の属性毎に、第２モデルにより特定された属性別視聴確率と、該デバイス別世帯２０のデバイス別視聴ログ情報（調査対象放送の放送日時のログ情報を含むデバイス別視聴ログ情報）とから、各属性の構成要員が該調査対象放送を視聴したか否かを判定（推定）する。

【0094】

具体的には、属性別視聴情報生成部１４は、デバイス別世帯２０の構成要員の各属性について、調査対象放送に関して第２モデルにより特定された属性別視聴確率の値（確率値）が所定の閾値以上（例えば、０．５以上）であり、且つ、調査対象放送の放送日時（にちに、該テレビ放送のチャンネル（又は放送局系列）での実際の視聴があったことが該デバイス別世帯２０の視聴ロク情報から確認されたという条件が満たされた場合に、当該属性の構成要員による調査対象放送の視聴があったと判定し、該条件が満たされない場合には、当該属性の構成要員による調査対象放送の視聴が無かったと判定する。

【0095】

例えば、図４では、属性Ａｒ(n)に係る属性別視聴確率が所定の閾値以上であり、且つ、指定されたテレビ放送の日時データにより示される日時に、該テレビ放送のチャンネル（又は放送局系列）での実際の視聴があったことがデバイス別視聴ロク情報から確認された場合に、該属性Ａｔ(n)に構成要員によって調査対象放送の視聴があったと判定される状況を例示されている。

【0096】

本実施形態では、属性別視聴情報生成部１４の処理は以上説明した如く実行される。これにより、各デバイス別世帯２０について属性構成補正部１３により確定された属性構成に含まれる各属性毎に、チャンネル（又は放送局系列）と日時データとが指定された調査対象放送を視聴したか否かを示す属性別視聴情報が生成される。

【0097】

視聴情報処理装置１は、次に視聴状況推定部１５の処理を実行する。この視聴状況推定部１５は、調査対象地域の各デバイス別世帯２０について、上記属性別視聴情報生成部１４の処理により得られた属性別視聴情報に基づいて、調査対象地域のデバイス別世帯２０の全体の構成要員の属性毎に、調査対象放送の視聴状況データ（視聴率に相当するデータ）を推定する処理部である。

【0098】

この場合、本実施形態では、調査対象地域のデバイス別世帯２０の全体における属性Ａt(i)（ｉ＝１，２，…，Ｎ）のそれぞれ毎の構成要員の総数をＭ(i)とおくと共に、属性Ａｔ(i)のそれぞれ毎に、調査対象放送を視聴したと判定された構成要員の総数をｍ(i)と表記すると、視聴状況推定部１５は、属性Ａｔ(i)のそれぞれ毎の調査対象放送の視聴状況データを、例えば次式（１）により算出する。

属性Ａt(i)に関する視聴状況データ＝ｍ(i)／Ｍ(i) ……（１）

【0099】

これにより、調査対象地域での属性毎の視聴率に相当するデータとしての視聴状況データを得ることができる。

【0100】

以上説明した本実施形態の視聴情報処理装置１によれば、調査対象地域の各デバイス別世帯２０のデバイス別視聴ログ情報から属性構成推定部１２により推定された各デバイス別世帯２０の属性構成が第１属性構成、第２属性構成及び第３異常属性のいずれかの異常属性構成である場合に、該属性構成が、属性別存在確率に応じて補正される。その補正によって、調査対象地域に第１属性構成又は第２属性構成のデバイス別世帯２０が含まれず、また、第３属性構成のデバイス別世帯２０が十分に少ない世帯数に収まるようにすることができる。

【0101】

従って、調査対象地域での各デバイス別世帯の属性構成を、高い信頼性を確保し得るように特定することができる。その結果、属性別視聴情報生成部１４の処理による各デバイス別世帯の属性別視聴情報の信頼性や、視聴状況推定部１５の処理による視聴状況データの信頼性を高めることができる。ひいては、調査対象地域での視聴状況の調査を適正に行うことができる。

【0102】

なお、本発明は以上説明した実施形態に限定されるものではなく、他の実施形態を採用することもできる。以下に他の実施形態をいくつか例示する。
前記実施形態において、属性構成推定部１２は、第１モデルにより特定される属性別存在確率が所定の閾値以上（例えば、０．５以上）となった属性を、デバイス別世帯２０の構成要員の属性として推定する場合について説明したがこれに限定されるものではない。具体的には、属性構成推定部１２は、属性別存在確率に基づいて決定される所定の属性であれば、属性別存在確率の値の合計値を算出し、該合計値に基づく所定人数を該属性別存在確率の値の高いほうから選定し（例えば、合計値が１を超える１．８であれば、値の高いほうから１人、２を超える２．５であれば、値の高いほうから２人など）、選定した属性についてデバイス別世帯２０の構成要員の属性として推定してもよい。
この場合において、属性別存在確率の値が同じ人が複数存在する場合に、どの対象者を優先して選定するかについては、ランダムに選定することも考えられるが、例えば、「家族構成」「TVメーカー」「視聴分数」などの情報により優先順位を設けてもよい。
このほか、（属性別存在確率の値の合計値に限らず）属性別に推定人数を規定し、存在確率値の高い方から構成要因の属性として決定する方法を採用してもよい。
また、前記実施形態では、異常属性情報として第１属性構成、第２属性構成及び第３属性構成の３種類の属性構成を採用したが、例えば第１属性構成及び第２属性構成だけを異常属性構成として採用し、第３属性構成を異常属性構成から除外してもよい。あるいは、例えば、第３属性構成を除外するか否かを調査対象地域毎に選定したり、属性構成推定部１２により属性構成が推定されたデバイス別世帯２０の全体のうち第３属性構成となったデバイス別世帯２０の割合が所定値よりも高いか否かに応じて選定してもよい。

【0103】

さらに、前記実施形態では、推定された属性構成が第３属性構成である場合において、該属性構成が、属性別存在確率の値が互いに同じであり、且つその値が他の属性に比して低い複数の属性を含む場合に、その複数の属性の全体を削除対象の属性として選定した。ただし、この場合、例えば、補正後（一つ以上の属性の削除後）の属性構成に含まれる属性の総数が、前記所定数nxよりも少なくなるという条件を満たす範囲内で、属性別存在確率の値が互いに同じである上記の複数の属性から、削除対象の属性をランダムに、あるいは、あらかじめ定められた優先順位で選定してもよい。

【0104】

また、前記実施形態では、推定された属性構成、又は第３属性構成からの補正後の属性構成が、第１属性構成である場合において、大人の年齢を有する属性であるという条件を満たす属性のうち、属性別存在確率の値が互いに同じであり、且つ、その値が他の属性に比して高い複数の属性を含む場合に、その複数の属性の全体を属性構成に追加するように属性構成を補正した。ただし、この場合、例えば、補正後（一つ以上の属性の追加後）の属性構成に含まれる属性の総数が、前記所定数nxよりも少なくなるという条件を満たす範囲内で、属性別存在確率の値が互いに同じである上記の複数の属性から、追加対象の属性をランダムに、あるいは、あらかじめ定められた優先順位で選定してもよい。このことは、推定された属性構成、又は第３属性構成からの補正後の属性構成が、第２属性である場合において、属性構成に新たな属性を追加する場合でも同様である。

【0105】

さらに、前記実施形態では、視聴情報処理装置１に、属性別視聴情報生成部１４、及び視聴状況推定部１５を備えたが、本発明の視聴情報処理装置は、属性別視聴情報生成部１４及び視聴状況推定部１５を備えないものであってもよい。その場合、属性別視聴情報生成部１４及び視聴状況推定部１５を、視聴情報処理装置と別の装置に備えるようにしてもよい。また、属性構成推定部１２により推定され、又は、属性構成補正部１３により補正された属性構成は、属性別視聴情報生成部１４及び視聴状況推定部１５と別の処理で利用するようにしてもよい。

【符号の説明】

【0106】

１…視聴情報処理装置、１１…視聴データ取得部（視聴ログ情報取得部）、１２…属性構成推定部、１３…属性構成補正部、２１…受信機、２２…視聴データ出力装置、２３…テレビデバイス。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】