特許 7441673 学習用データ生成装置、再生スケジュール学習システム、及び学習用データ生成方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-02-21

(45)【発行日】2024-03-01

(54)【発明の名称】学習用データ生成装置、再生スケジュール学習システム、及び学習用データ生成方法

(51)【国際特許分類】

   H04N 5/765 20060101AFI20240222BHJP

   G06Q 30/0242 20230101ALI20240222BHJP

   H04N 5/93 20060101ALI20240222BHJP

   G06N 20/00 20190101ALI20240222BHJP

【ＦＩ】

H04N5/765

G06Q30/0242

H04N5/93

G06N20/00 130

【請求項の数】 13

(21)【出願番号】P 2020028245

(22)【出願日】2020-02-21

(65)【公開番号】P2021132359

(43)【公開日】2021-09-09

【審査請求日】2022-09-21

(73)【特許権者】

【識別番号】000005049

【氏名又は名称】シャープ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100167302

【弁理士】

【氏名又は名称】種村 一幸

(74)【代理人】

【識別番号】100135817

【弁理士】

【氏名又は名称】華山 浩伸

(72)【発明者】

【氏名】粂谷 幸司

【審査官】鈴木 隆夫

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１９－１５９４６８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１４－０１４０１４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特許第６４７２９２５（ＪＰ，Ｂ１）

【文献】特表２０１５－５２８１５７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－１３９０１０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１５－０６４５１３（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｈ０４Ｎ ５／７６－５／７７５

Ｈ０４Ｎ ５／９１－５／９５６

Ｇ０６Ｑ ３０／０２４２

Ｇ０６Ｎ ２０／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

コンテンツの再生スケジュールを作成するための学習用データを生成する学習用データ生成装置であって、
前記コンテンツを表示する表示部の前方の人物を撮像した撮像画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部により取得される前記撮像画像に基づいて前記人物の行動を判定する人物判定部と、
前記人物判定部により判定される前記人物の行動に基づいて前記コンテンツに対する評価値を設定する評価値設定部と、
前記コンテンツと前記評価値と前記コンテンツを前記表示部に表示した日時に関する日時情報とを関連付けた前記学習用データを生成する学習用データ生成部と、
を備え、
前記人物判定部は、前記撮像画像に基づいて、前記人物が前記表示部を見たか否か、前記人物が操作部をタッチ操作したか否か、及び、前記人物が操作部を操作して特定情報を出力させたか否かを判定する、学習用データ生成装置。

【請求項2】

前記評価値設定部は、前記人物が前記表示部を見て前記タッチ操作した場合の評価値を、前記人物が前記表示部を見て前記タッチ操作しない場合の評価値よりも高い値に設定する、
請求項１に記載の学習用データ生成装置。

【請求項3】

前記評価値設定部は、前記人物が前記表示部を見て前記特定情報を出力させる操作をした場合の評価値を、前記人物が前記表示部を見て前記特定情報を出力させる操作をしない場合の評価値よりも高い値に設定する、
請求項１に記載の学習用データ生成装置。

【請求項4】

前記特定情報は、前記コンテンツに対応する施設で利用可能な特典情報である、
請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の学習用データ生成装置。

【請求項5】

前記評価値設定部は、前記施設で前記コンテンツに対応する前記特定情報が利用された場合に、前記コンテンツに対する前記評価値を更新する、
請求項４に記載の学習用データ生成装置。

【請求項6】

前記人物判定部は、さらに、前記撮像画像に基づいて前記人物の性別及び年齢を判定する、
請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の学習用データ生成装置。

【請求項7】

コンテンツの再生スケジュールを作成するための学習用データを生成する学習用データ生成装置であって、
前記コンテンツを表示する表示部の前方の人物を撮像した撮像画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部により取得される前記撮像画像に基づいて、前記人物の行動、性別、及び年齢を判定する人物判定部と、
前記人物判定部により判定される前記人物の行動に基づいて前記コンテンツに対する評価値を設定する評価値設定部と、
前記コンテンツと前記評価値と前記コンテンツを前記表示部に表示した日時に関する日時情報とを関連付けた前記学習用データを生成する学習用データ生成部と、
を備え、
前記評価値設定部は、前記人物判定部により判定される前記人物の性別及び年齢が、前記コンテンツに対応する対象性別及び対象年齢に一致する場合に、前記コンテンツに対する前記評価値を更新する、学習用データ生成装置。

【請求項8】

コンテンツの再生スケジュールを作成するための学習用データを生成する学習用データ生成装置であって、
前記コンテンツを表示する表示部の前方の人物を撮像した撮像画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部により取得される前記撮像画像に基づいて前記人物の行動を判定する人物判定部と、
前記人物判定部により判定される前記人物の行動に基づいて前記コンテンツに対する評価値を設定する評価値設定部と、
前記コンテンツと前記評価値と前記コンテンツを前記表示部に表示した日時に関する日時情報とを関連付けた前記学習用データを生成する学習用データ生成部と、
を備え、
前記評価値設定部は、前記表示部に繰り返し表示される複数のコンテンツについて、前記評価値を設定し、
前記学習用データ生成部は、前記複数のコンテンツが表示されるごとに前記学習用データを更新する、学習用データ生成装置。

【請求項9】

請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の学習用データ生成装置と、
前記学習用データ生成装置により生成される前記学習用データを用いて機械学習を行うことにより学習済みモデルを生成する学習装置と、
を備える再生スケジュール学習システム。

【請求項10】

前記学習装置は、任意のコンテンツに対応する再生スケジュールを推定する前記学習済みモデルを生成する、
請求項９に記載の再生スケジュール学習システム。

【請求項11】

コンテンツの再生スケジュールを作成するための学習用データを生成する学習用データ生成方法であって、
前記コンテンツを表示する表示部の前方の人物を撮像した撮像画像を取得する画像取得ステップと、
前記画像取得ステップにより取得される前記撮像画像に基づいて前記人物の行動を判定する人物判定ステップと、
前記人物判定ステップにより判定される前記人物の行動に基づいて前記コンテンツに対する評価値を設定する評価値設定ステップと、
前記コンテンツと前記評価値と前記コンテンツを前記表示部に表示した日時に関する日時情報とを関連付けた前記学習用データを生成する学習用データ生成ステップと、
を一又は複数のプロセッサーが実行し、
前記人物判定ステップにおいて、前記撮像画像に基づいて、前記人物が前記表示部を見たか否か、前記人物が操作部をタッチ操作したか否か、及び、前記人物が操作部を操作して特定情報を出力させたか否かを判定する、学習用データ生成方法。

【請求項12】

コンテンツの再生スケジュールを作成するための学習用データを生成する学習用データ生成方法であって、
前記コンテンツを表示する表示部の前方の人物を撮像した撮像画像を取得する画像取得ステップと、
前記画像取得ステップにより取得される前記撮像画像に基づいて、前記人物の行動、性別、及び年齢を判定する人物判定ステップと、
前記人物判定ステップにより判定される前記人物の行動に基づいて前記コンテンツに対する評価値を設定する評価値設定ステップと、
前記コンテンツと前記評価値と前記コンテンツを前記表示部に表示した日時に関する日時情報とを関連付けた前記学習用データを生成する学習用データ生成ステップと、
を一又は複数のプロセッサーが実行し、
前記評価値設定ステップにおいて、前記人物判定ステップにより判定される前記人物の性別及び年齢が、前記コンテンツに対応する対象性別及び対象年齢に一致する場合に、前記コンテンツに対する前記評価値を更新する、学習用データ生成方法。

【請求項13】

コンテンツの再生スケジュールを作成するための学習用データを生成する学習用データ生成方法であって、
前記コンテンツを表示する表示部の前方の人物を撮像した撮像画像を取得する画像取得ステップと、
前記画像取得ステップにより取得される前記撮像画像に基づいて前記人物の行動を判定する人物判定ステップと、
前記人物判定ステップにより判定される前記人物の行動に基づいて前記コンテンツに対する評価値を設定する評価値設定ステップと、
前記コンテンツと前記評価値と前記コンテンツを前記表示部に表示した日時に関する日時情報とを関連付けた前記学習用データを生成する学習用データ生成ステップと、
を一又は複数のプロセッサーが実行し、
前記評価値設定ステップにおいて、前記表示部に繰り返し表示される複数のコンテンツについて、前記評価値を設定し、
前記学習用データ生成ステップにおいて、前記複数のコンテンツが表示されるごとに前記学習用データを更新する、学習用データ生成方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、コンテンツを再生する再生スケジュールを作成するための学習用データを生成する学習用データ生成装置、再生スケジュール学習システム、及び学習用データ生成方法に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、公共施設等に設置され、広告などのコンテンツを表示するデジタルサイネージと称されるコンテンツ表示システムが知られている（例えば特許文献１参照）。一般的に、コンテンツ表示システムは、予め設定された再生スケジュールに基づいて前記コンテンツを繰り返し再生する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０１３－１１７６０３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

ここで、コンテンツの再生スケジュールは、コンテンツの管理者により作成される。例えば、管理者は、広告に関する複数のコンテンツについて、それぞれの広告の効果が最も期待できる時間帯を予測して再生スケジュールを作成する。また、管理者は、作成した再生スケジュールに基づいて実際に複数のコンテンツを再生し、広告の効果を検証して再生スケジュールを組み替える作業を行う場合もある。このように、従来のシステムでは、コンテンツの再生スケジュールを作成する管理者の作業負担が大きく、また最適な再生スケジュールを作成することが困難である。

【0005】

本発明の目的は、コンテンツを再生するための最適な再生スケジュールを容易に作成することが可能な学習用データを生成する学習用データ生成装置、再生スケジュール学習システム、及び学習用データ生成方法を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明の一の態様に係る学習用データ生成装置は、コンテンツの再生スケジュールを作成するための学習用データを生成する学習用データ生成装置であって、前記コンテンツを表示する表示部の前方の人物を撮像した撮像画像を取得する画像取得部と、前記画像取得部により取得される前記撮像画像に基づいて前記人物の行動を判定する人物判定部と、前記人物判定部により判定される前記人物の行動に基づいて前記コンテンツに対する評価値を設定する評価値設定部と、前記コンテンツと前記評価値とを関連付けた前記学習用データを生成する学習用データ生成部と、を備える。

【0007】

本発明の他の態様に係る再生スケジュール学習システムは、前記学習用データ生成装置と、前記学習用データ生成装置により生成される前記学習用データを用いて機械学習を行うことにより学習済みモデルを生成する学習装置とを備える。

【0008】

本発明の他の態様に係る学習用データ生成方法は、コンテンツの再生スケジュールを作成するための学習用データを生成する学習用データ生成方法であって、前記コンテンツを表示する表示部の前方の人物を撮像した撮像画像を取得する画像取得ステップと、前記画像取得ステップにより取得される前記撮像画像に基づいて前記人物の行動を判定する人物判定ステップと、前記人物判定ステップにより判定される前記人物の行動に基づいて前記コンテンツに対する評価値を設定する評価値設定ステップと、前記コンテンツと前記評価値とを関連付けた前記学習用データを生成する学習用データ生成ステップと、を一又は複数のプロセッサーにより実行する方法である。

【発明の効果】

【0009】

本発明によれば、コンテンツを再生するための最適な再生スケジュールを容易に作成することが可能な学習用データを生成することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】図１は、本発明の実施形態に係るコンテンツ管理システムの概略構成を示す模式図である。

【図2】図２は、本発明の実施形態に係るコンテンツ管理システムの構成を示すブロック図である。

【図3】図３は、本発明の実施形態に係るコンテンツ管理サーバに登録されるコンテンツの一例を示す図である。

【図4】図４は、本発明の実施形態に係るコンテンツ表示システムにおいて生成される学習用データの一例を示す図である。

【図5】図５は、本発明の実施形態に係るコンテンツ管理サーバにおいて作成される再生スケジュールの一例を示す図である。

【図6】図６は、本発明の実施形態に係るコンテンツ表示システムにおいて実行される学習用データ生成処理の手順の一例を説明するためのフローチャートである。

【図7】図７は、本発明の実施形態に係るコンテンツ表示システムにおいて利用される評価情報の一例を示す図である。

【図8】図８は、本発明の実施形態に係るコンテンツ表示システムにおいて算出される累積効果ポイントの一例を示す図である。

【図9】図９は、本発明の実施形態に係るコンテンツ管理サーバにおいて実行される再生スケジュール作成処理の手順の一例を説明するためのフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0011】

以下、添付図面を参照しながら、本発明の実施形態について説明する。なお、以下の実施形態は、本発明を具体化した一例であって、本発明の技術的範囲を限定する性格を有さない。

【0012】

本実施形態に係るコンテンツ表示システム２は、店舗、駅、街頭、オフィスなど様々な場所において、広告などの映像及び音声で構成されるコンテンツを表示（再生）するシステムに適用される。例えば、コンテンツ表示システム２は、デジタルサイネージシステムに好適である。

【0013】

図１は、本発明の実施形態に係るコンテンツ管理システム１００の概略構成を示す図である。コンテンツ管理システム１００は、コンテンツ管理サーバ１と、コンテンツ表示システム２と、ＰＯＳ管理サーバ３と、ＰＯＳ端末３０とを含んでいる。コンテンツ管理サーバ１とコンテンツ表示システム２とはネットワークＮ１を介して通信可能に接続されている。また、コンテンツ管理サーバ１とＰＯＳ管理サーバ３とはネットワークＮ２を介して通信可能に接続されている。また、ＰＯＳ管理サーバ３とＰＯＳ端末３０とはネットワークＮ３を介して通信可能に接続されている。ネットワークＮ１，Ｎ２は、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮ、又は公衆電話回線などの通信網である。ネットワークＮ３は、有線ＬＡＮ又は無線ＬＡＮなどの通信網、又はＨＤＭＩ（登録商標）、ＲＳ２３２Ｃ、Ｉ２Ｃ等の機器間通信線である。

【0014】

また、コンテンツ管理システム１００には、複数のコンテンツ表示システム２が含まれてもよい。また、コンテンツ管理システム１００には、複数のＰＯＳ端末３０が含まれてもよい。コンテンツ管理システム１００が複数のコンテンツ表示システム２を含む場合、各コンテンツ表示システム２はコンテンツ管理サーバ１に対応して異なる場所に１台ずつ配置される。またコンテンツ管理サーバ１は、例えば複数のコンテンツ表示システム２を監視及び制御し、各コンテンツ表示システム２にコンテンツ及び再生スケジュールを含むサイネージデータを配信する。コンテンツ管理サーバ１は、１台であってもよいし複数台であってもよい。また、コンテンツ管理サーバ１とＰＯＳ管理サーバ３とが一体に構成されてもよい。

【0015】

コンテンツ管理サーバ１は、コンテンツを配信及び管理する。以下、コンテンツ管理システム１００の具体的な構成について説明する。以下の実施形態では、コンテンツ管理システム１００の一例として、コンテンツ管理サーバ１がコンテンツ及び再生スケジュールを含むサイネージデータをコンテンツ表示システム２に配信し、コンテンツ表示システム２が再生スケジュールを基づいてコンテンツを再生する構成について説明する。

【0016】

［コンテンツ管理サーバ１］
図２に示すように、コンテンツ管理サーバ１は、制御部１１、記憶部１２、操作表示部１３、及び通信部１４などを備える。コンテンツ管理サーバ１は、例えばパーソナルコンピュータのような情報処理装置であってもよい。

【0017】

通信部１４は、コンテンツ管理サーバ１を有線又は無線でネットワークＮ１に接続し、ネットワークＮ１を介してコンテンツ表示システム２との間で所定の通信プロトコルに従ったデータ通信を実行するための通信インターフェースである。また、通信部１４は、コンテンツ管理サーバ１を有線又は無線でネットワークＮ２に接続し、ネットワークＮ２を介してＰＯＳ管理サーバ３との間で所定の通信プロトコルに従ったデータ通信を実行するための通信インターフェースである。

【0018】

操作表示部１３は、各種の情報を表示する液晶ディスプレイ又は有機ＥＬディスプレイのような表示部と、操作を受け付けるマウス、キーボード、又はタッチパネルなどの操作部とを備えるユーザーインターフェースである。操作表示部１３は、例えばコンテンツ管理サーバ１の管理者の操作を受け付ける。なお、管理者は、配信するコンテンツの管理を行う権限を有する。

【0019】

記憶部１２は、各種の情報を記憶するフラッシュメモリなどの不揮発性の記憶部である。例えば、記憶部１２には、制御部１１に各種の処理を実行させるための再生スケジュール作成プログラムなどの制御プログラムが記憶されている。例えば、前記再生スケジュール作成プログラムは、ＵＳＢ（登録商標）メモリ、ＣＤ又はＤＶＤなどのコンピュータ読取可能な記録媒体に非一時的に記録されており、これら記録媒体からコンテンツ管理サーバ１の記憶部１２に記憶される。

【0020】

また記憶部１２には、コンテンツ表示システム２に表示させるコンテンツに対応するコンテンツデータ、当該コンテンツに関するコンテンツ情報ＣＤが記憶される。また記憶部１２には、前記コンテンツの表示日時（表示開始日時、表示終了日時、再生所要時間）及び表示順などを示す再生スケジュールを生成するための学習用データＬＤが記憶される。また記憶部１２には、前記コンテンツに関連付けて、前記コンテンツの出力先のコンテンツ表示システム２の識別情報、前記再生スケジュールを表す再生スケジュールＴＳなどが記憶される。

【0021】

図３には、コンテンツ情報ＣＤの一例を示している。コンテンツ情報ＣＤには、コンテンツごとに「コンテンツ種別」、「コンテンツファイル名」、「ターゲット性別」、「ターゲット年齢」、「最低表示時間」などの情報が登録される。「コンテンツ種別」は、コンテンツの種別を表す情報である。「コンテンツファイル名」はコンテンツデータのファイル名である。「ターゲット性別」及び「ターゲット年齢」、は、コンテンツに対応する広告のマーケティングの対象となる視聴者層（購買層）の性別及び年齢である。「最低表示時間」は、コンテンツの再生時間の下限である。「最低表示時間」には、例えば、コンテンツ表示システム２の一日の総表示時間に対する割合が登録される。「ターゲット性別」、「ターゲット年齢」、及び「最低表示時間」は、管理者により設定される。管理者は、コンテンツ情報ＣＤを適宜更新可能である。

【0022】

図４には、学習用データＬＤの一例を示している。学習用データＬＤは、コンテンツ表示システム２において、コンテンツを再生させることにより取得される情報に基づいて生成される。学習用データＬＤの具体的な生成方法は後述する。コンテンツ管理サーバ１は、コンテンツ表示システム２から学習用データＬＤを受信すると記憶部１２に記憶する。

【0023】

学習用データＬＤには、再生時間ごとに「ログＩＤ」、「日付」、「開始時刻」、「終了時刻」、「曜日」、「祝日別」、「効果ポイント」、「推定性別」、「推定年齢」、「コンテンツ種別」などの情報が登録される。「日付」はコンテンツの再生日であり、「開始時刻」はコンテンツの再生を開始する時刻であり、「終了時刻」はコンテンツの再生を終了する時刻である。「効果ポイント」は、コンテンツを再生したことにより得られる効果を数値化した情報（本発明の評価値の一例）である。効果ポイントの算出方法は後述する。「推定性別」はコンテンツを視聴した視聴者の推定性別であり、「推定年齢」はコンテンツを視聴した視聴者の推定年齢である。推定性別及び推定年齢は、コンテンツ表示システム２に設けられるカメラ２４の撮像画像に基づいて推定される。「コンテンツ種別」には、再生したコンテンツの種別が登録される。

【0024】

図５には、再生スケジュールＴＳの一例を示している。再生スケジュールＴＳは、学習用データＬＤに基づいてコンテンツ管理サーバ１の制御部１１により作成される。再生スケジュールＴＳには、タイムテーブルと、当該タイムテーブルに割り当てられたコンテンツの情報（コンテンツファイル名）とが含まれる。

【0025】

制御部１１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、及びＲＡＭなどの制御機器を有する。前記ＣＰＵは、各種の演算処理を実行するプロセッサーである。前記ＲＯＭは、前記ＣＰＵに各種の処理を実行させるためのＢＩＯＳ及びＯＳなどの制御プログラムが予め記憶された不揮発性の記憶部である。前記ＲＡＭは、各種の情報を記憶する揮発性又は不揮発性の記憶部であり、前記ＣＰＵが実行する各種の処理の一時記憶メモリ（作業領域）として使用される。そして、制御部１１は、前記ＲＯＭ又は記憶部１２に予め記憶された各種の制御プログラムを前記ＣＰＵで実行することによりコンテンツ管理サーバ１を制御する。

【0026】

具体的に、制御部１１は、学習用データ受信部１１１、再生スケジュール作成部１１２、データ配信部１１３などの各種の処理部を含む。

【0027】

なお、制御部１１は、前記再生スケジュール作成プログラムに従った各種の処理を実行することによって前記各種の処理部として機能する。また、制御部１１に含まれる一部又は全部の処理部が電子回路で構成されていてもよい。なお、前記再生スケジュール作成プログラムは、複数のプロセッサーを前記各種の処理部として機能させるためのプログラムであってもよい。

【0028】

学習用データ受信部１１１は、コンテンツ表示システム２において生成される学習用データＬＤを、コンテンツ表示システム２から受信する。学習用データ受信部１１１は、学習用データＬＤを受信すると、記憶部１２に記憶する（図４参照）。

【0029】

再生スケジュール作成部１１２は、学習用データＬＤに基づいて、コンテンツ情報ＣＤに含まれる複数のコンテンツの再生スケジュールＴＳ（図５参照）を作成する。再生スケジュールＴＳの具体的な作成方法は後述する。

【0030】

データ配信部１１３は、コンテンツ情報ＣＤに含まれる複数のコンテンツ（コンテンツデータ）と、各コンテンツの再生スケジュールＴＳとを含むサイネージデータＳＤをコンテンツ表示システム２に配信する。なお、データ配信部１１３は、管理者の手作業により作成された再生スケジュールＴＳと、再生スケジュール作成部１１２により作成された再生スケジュールＴＳとをコンテンツ表示システム２に配信することが可能である。

【0031】

［コンテンツ表示システム２］
図２に示すように、コンテンツ表示システム２は、制御部２１、記憶部２２、操作表示部２３、カメラ２４、プリンタ２５、及び通信部２６などを備える。コンテンツ表示システム２は、例えばパーソナルコンピュータのような情報処理装置であってもよい。また、コンテンツ表示システム２は、例えばＳＴＢ（Set Top Box）及び表示ディスプレイにより構成されてもよい。

【0032】

通信部２６は、コンテンツ表示システム２を有線又は無線でネットワークＮ１に接続し、ネットワークＮ１を介してコンテンツ管理サーバ１との間で所定の通信プロトコルに従ったデータ通信を実行するための通信インターフェースである。

【0033】

プリンタ２５は、電子写真方式又はインクジェット方式で画像データに基づく印刷処理を実行することが可能であり、前記画像データに基づいてシート上に画像を形成する。

【0034】

操作表示部２３は、コンテンツなどの各種の情報を表示する液晶ディスプレイ又は有機ＥＬディスプレイのような表示部と、ユーザ（視聴者）の操作を受け付けるタッチパネルなどの操作部とを備えるインターフェースである。

【0035】

カメラ２４は、例えば操作表示部２３の前方の所定範囲を撮影可能に設置されており、被写体である人物（視聴者）の画像を撮像してデジタル画像データとして出力するデジタルカメラである。

【0036】

記憶部２２は、各種の情報を記憶するフラッシュメモリなどの不揮発性の記憶部である。例えば、記憶部２２には、制御部２１に各種の処理を実行させるための学習用データ生成プログラムなどの制御プログラムが記憶されている。例えば、前記学習用データ生成プログラムは、ＵＳＢ（登録商標）メモリ、ＣＤ又はＤＶＤなどのコンピュータ読取可能な記録媒体に非一時的に記録されており、これら記録媒体からコンテンツ表示システム２の記憶部２２に記憶される。

【0037】

また記憶部２２には、制御部２１により生成される学習用データＬＤ、コンテンツ管理サーバ１から配信されるサイネージデータＳＤなどが記憶される。

【0038】

制御部２１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、及びＲＡＭなどの制御機器を有する。前記ＣＰＵは、各種の演算処理を実行するプロセッサーである。前記ＲＯＭは、前記ＣＰＵに各種の処理を実行させるためのＢＩＯＳ及びＯＳなどの制御プログラムが予め記憶された不揮発性の記憶部である。前記ＲＡＭは、各種の情報を記憶する揮発性又は不揮発性の記憶部であり、前記ＣＰＵが実行する各種の処理の一時記憶メモリ（作業領域）として使用される。そして、制御部２１は、前記ＲＯＭ又は記憶部２２に予め記憶された各種の制御プログラムを前記ＣＰＵで実行することによりコンテンツ表示システム２を制御する。

【0039】

具体的に、制御部２１は、サイネージデータ受信部２１１、コンテンツ再生部２１２、画像取得部２１３、操作取得部２１４、印刷処理部２１５、学習用データ生成部２１６などの各種の処理部を含む。

【0040】

なお、制御部２１は、前記学習用データ生成プログラムに従った各種の処理を実行することによって前記各種の処理部として機能する。また、制御部２１に含まれる一部又は全部の処理部が電子回路で構成されていてもよい。なお、前記学習用データ生成プログラムは、複数のプロセッサーを前記各種の処理部として機能させるためのプログラムであってもよい。

【0041】

サイネージデータ受信部２１１は、コンテンツ管理サーバ１から配信されるサイネージデータＳＤを受信する。サイネージデータＳＤには、コンテンツ情報ＣＤに含まれる複数のコンテンツ（コンテンツデータ）と、各コンテンツの再生スケジュールＴＳとが含まれる。サイネージデータ受信部２１１は、受信したサイネージデータＳＤを記憶部２２に記憶する。

【0042】

コンテンツ再生部２１２は、再生スケジュールＴＳに基づいて、前記コンテンツを操作表示部２３に表示させる。なお、再生スケジュールＴＳには、管理者の手作業により作成される再生スケジュールＴＳと、コンテンツ管理サーバ１の再生スケジュール作成部１１２により作成される再生スケジュールＴＳとが含まれるため、コンテンツ再生部２１２は、いずれかの再生スケジュールＴＳに基づいてコンテンツを表示させる。

【0043】

画像取得部２１３は、カメラ２４により撮像された、操作表示部２３の前方の人物（視聴者）の撮像画像を取得する。

【0044】

操作取得部２１４は、操作表示部２３に対する視聴者の操作に関する操作情報を取得する。例えば、視聴者がコンテンツを表示中の操作表示部２３をタッチ操作した場合に、当該操作情報を取得する。

【0045】

印刷処理部２１５は、プリンタ２５に印刷指示を出力して印刷処理を実行させる。例えば、操作取得部２１４が視聴者から特定情報の要求操作を取得した場合に、印刷処理部２１５は、特定情報を印刷する印刷処理をプリンタ２５に実行させる。前記特定情報は、コンテンツに対応する施設で利用可能な特典情報であり、例えば、小売店、飲食店、娯楽施設、宿泊施設など各種施設で利用可能な割引クーポン、利用券、サービス券などである。

【0046】

学習用データ生成部２１６は、コンテンツの再生スケジュールＴＳを作成するための学習用データＬＤを生成する。例えば、学習用データ生成部２１６は、画像取得部２１３により取得される撮像画像に基づいて学習用データＬＤを生成する。学習用データＬＤの具体的な生成方法は後述する。学習用データ生成部２１６は、生成した学習用データＬＤを記憶部２２に記憶する。また、学習用データ生成部２１６は、生成した学習用データＬＤをコンテンツ管理サーバ１に送信する。なお、学習用データ生成部２１６は、学習用データＬＤにコンテンツ表示システム２の識別情報（機器情報、位置情報など）を付与して、コンテンツ管理サーバ１に送信する。

【0047】

［ＰＯＳ管理サーバ３］
図２に示すように、ＰＯＳ管理サーバ３は、制御部３１、記憶部３２、操作表示部３３、通信部３４などを備える。

【0048】

通信部３４は、ＰＯＳ管理サーバ３を有線又は無線でネットワークＮ２に接続し、ネットワークＮ２を介してコンテンツ管理サーバ１との間で所定の通信プロトコルに従ったデータ通信を実行するための通信インターフェースである。また、通信部３４は、ＰＯＳ管理サーバ３を有線又は無線でネットワークＮ３に接続し、ネットワークＮ３を介してＰＯＳ端末３０との間で所定の通信プロトコルに従ったデータ通信を実行するための通信インターフェースである。

【0049】

操作表示部３３は、各種の情報を表示する液晶ディスプレイ又は有機ＥＬディスプレイのような表示部と、ユーザ（店舗管理者）の操作を受け付けるタッチパネルなどの操作部とを備えるインターフェースである。

【0050】

記憶部３２は、各種の情報を記憶するフラッシュメモリなどの不揮発性の記憶部である。例えば、記憶部３２には、制御部３１に各種の処理を実行させるための制御プログラムが記憶されている。例えば、前記制御プログラムは、ＵＳＢ（登録商標）メモリ、ＣＤ又はＤＶＤなどのコンピュータ読取可能な記録媒体に非一時的に記録されており、これら記録媒体からＰＯＳ管理サーバ３の記憶部３２に記憶される。

【0051】

また記憶部３２には、各ＰＯＳ端末３０から取得する購買情報などのＰＯＳデータが記憶される。

【0052】

制御部３１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、及びＲＡＭなどの制御機器を有する。前記ＣＰＵは、各種の演算処理を実行するプロセッサーである。前記ＲＯＭは、前記ＣＰＵに各種の処理を実行させるためのＢＩＯＳ及びＯＳなどの制御プログラムが予め記憶された不揮発性の記憶部である。前記ＲＡＭは、各種の情報を記憶する揮発性又は不揮発性の記憶部であり、前記ＣＰＵが実行する各種の処理の一時記憶メモリ（作業領域）として使用される。そして、制御部３１は、前記ＲＯＭ又は記憶部３２に予め記憶された各種の制御プログラムを前記ＣＰＵで実行することによりＰＯＳ管理サーバ３を制御する。

【0053】

［学習用データＬＤの生成方法］
以下、図６を参照しつつ、コンテンツ表示システム２の制御部２１によって実行される学習用データ生成処理の手順の一例について説明する。前記学習用データ生成処理の一部は、コンテンツ管理サーバ１の制御部１１によって実行されてもよい。

【0054】

なお、本発明は、前記学習用データ生成処理に含まれる一又は複数のステップを実行する学習用データ生成方法の発明として捉えることができる。また、ここで説明する前記学習用データ生成処理に含まれる一又は複数のステップが適宜省略されてもよい。また、前記学習用データ生成処理における各ステップは、同様の作用効果を生じる範囲で実行順序が異なってもよい。さらに、ここでは制御部２１によって前記学習用データ生成処理における各ステップが実行される場合を例に挙げて説明するが、他の実施形態では、複数のプロセッサーによって前記学習用データ生成処理における各ステップが分散して実行されてもよい。

【0055】

先ずステップＳ２１において、制御部２１は、コンテンツ管理サーバ１からサイネージデータＳＤが配信されたか否かを判定する。コンテンツ管理サーバ１からサイネージデータＳＤが配信された場合（Ｓ２１：Ｙｅｓ）、処理はステップＳ２２に移行し、コンテンツ管理サーバ１からサイネージデータＳＤが配信されていない場合（Ｓ２１：Ｎｏ）、処理はステップＳ２３に移行する。

【0056】

ステップＳ２２において、制御部２１は、コンテンツ管理サーバ１からサイネージデータＳＤを受信する。制御部２１は、受信したサイネージデータＳＤを記憶部２２に記憶する。なお、制御部２１は、コンテンツ管理サーバ１からサイネージデータＳＤを受信するごとに記憶部２２にサイネージデータＳＤを記憶する。このため、記憶部２２には、最新のサイネージデータＳＤが記憶されている。

【0057】

ステップＳ２３において、制御部２１は、記憶部２２に記憶されているサイネージデータＳＤに基づいて、コンテンツを再生する。例えば、制御部２１は、サイネージデータＳＤに含まれる再生スケジュールＴＳに基づいて、複数のコンテンツを順に再生する。

【0058】

ステップＳ２４において、制御部２１は、再生コンテンツに対応する学習用データＬＤの記録を開始する。具体的には、制御部２１は、カメラ２４により撮像される人物（視聴者）の撮像画像を取得し、撮像画像に基づいて人物の行動を判定し、以下のステップＳ２４１～Ｓ２４５の処理に応じた情報を学習用データＬＤとして記録する。

【0059】

ステップＳ２４１では、制御部２１は、前記撮像画像を解析して、視聴者がコンテンツを表示中の表示画面を一瞬見たか否かを判定する。視聴者が表示画面を一瞬見たと判定された場合（Ｓ２４１：Ｙｅｓ）、処理はステップＳ２５に移行し、視聴者が表示画面を一瞬見たと判定されなかった場合（Ｓ２４１：Ｎｏ）、処理はステップＳ２４２に移行する。

【0060】

ステップＳ２５において、制御部２１は、効果ポイントを更新する。具体的には、制御部２１は、評価情報Ｐ１を参照して効果ポイントを更新する。図７には、評価情報Ｐ１の一例を示している。評価情報Ｐ１は予め記憶部２２に記憶される。

【0061】

評価情報Ｐ１には、視聴者の行動内容と、当該行動内容に対応する効果ポイントとが関連付けられて登録される。効果ポイントは、視聴者の行動がコンテンツに対する関心度が高いと判断される行動である程、高いポイントが設定される。すなわち、前記効果ポイント（評価値）は、コンテンツに対する視聴者の関心度に相当する。例えば、表示画面にコンテンツが表示されているにもかかわらず、視聴者が表示画面を見ずに通り過ぎる場合には、視聴者はコンテンツに対する興味はないと判断できるため、「反応なし」の行動に対する効果ポイントとして「０」が設定される。また例えば、表示画面にコンテンツが表示されているときに視聴者が表示画面をタッチ操作（クーポンを要求する操作など）する場合には、視聴者はコンテンツに対する興味があると判断できるため、このような行動に対する効果ポイントには高い値が設定される。

【0062】

例えば、２０１９年１月１日の１０：００～１０：０１の時間帯に、制御部２１が「男性向け化粧品」のコンテンツを再生した場合において、視聴者（通行人）が表示画面を見ずに通り過ぎた場合には、制御部２１は、当該コンテンツに対する行動内容を「反応なし」と判定する。この場合、制御部２１は、前記コンテンツに関するログ情報と、効果ポイント「０」（図７参照）とを学習用データＬＤ（図４参照）に登録する。一方、視聴者が表示画面を一瞬見た場合には、制御部２１は、当該コンテンツに対する行動内容を「画面を一瞬見た」と判定する。この場合、制御部２１は、前記コンテンツに関するログ情報と、効果ポイント「５」とを学習用データＬＤに登録する。

【0063】

ステップＳ２４２では、制御部２１は、前記撮像画像を解析して、視聴者がコンテンツを表示中の表示画面を一定時間見たか否かを判定する。視聴者が表示画面を一定時間見たと判定された場合（Ｓ２４２：Ｙｅｓ）、処理はステップＳ２６に移行し、視聴者が表示画面を一定時間見たと判定されなかった場合（Ｓ２４２：Ｎｏ）、処理はステップＳ２４３に移行する。

【0064】

ステップＳ２６において、制御部２１は、効果ポイントを更新する。例えば、視聴者が表示画面を一定時間見た場合には、制御部２１は、当該コンテンツに対する行動内容を「画面の前で止まって一定時間見た」と判定する。この場合、制御部２１は、前記コンテンツに関するログ情報と、効果ポイント「１０」（図７参照）とを学習用データＬＤに登録する。

【0065】

ステップＳ２４３では、制御部２１は、前記撮像画像を解析して、視聴者がコンテンツを表示中の表示画面をタッチ操作したか否かを判定する。視聴者が表示画面をタッチ操作したと判定された場合（Ｓ２４３：Ｙｅｓ）、処理はステップＳ２７に移行し、視聴者が表示画面をタッチ操作したと判定されなかった場合（Ｓ２４３：Ｎｏ）、処理はステップＳ２４４に移行する。

【0066】

ステップＳ２７において、制御部２１は、効果ポイントを更新する。例えば、視聴者が表示画面をタッチ操作した場合には、制御部２１は、当該コンテンツに対する行動内容を「タッチパネルを操作した」と判定する。この場合、制御部２１は、前記コンテンツに関するログ情報と、効果ポイント「２０」（図７参照）とを学習用データＬＤに登録する。また、例えば、視聴者が表示画面を一定時間見た後に続けてタッチ操作した場合には、制御部２１は、当該コンテンツに対する行動内容を「画面の前で止まって一定時間見た」と判定し、かつ「タッチパネルを操作した」と判定する。この場合、制御部２１は、前者の行動に対応する効果ポイント「１０」に後者の行動に対応する効果ポイント「２０」を加算した効果ポイント「３０」に更新する。このように、制御部２１は、人物が操作表示部２３を見てタッチ操作した場合の効果ポイントを、人物が操作表示部２３を見てタッチ操作しない場合の効果ポイントよりも高い値に設定する。

【0067】

ステップＳ２４４では、制御部２１は、前記撮像画像を解析して、視聴者がコンテンツを表示中に表示画面においてクーポンの要求操作を行ったか否かを判定する。視聴者がクーポンの要求操作を行ったと判定された場合（Ｓ２４４：Ｙｅｓ）、処理はステップＳ２８に移行し、視聴者がクーポンの要求操作を行っていないと判定された場合（Ｓ２４４：Ｎｏ）、処理はステップＳ２４５に移行する。

【0068】

前記クーポンは、例えばコンテンツに対応する広告に含まれる商品の割引情報である。視聴者は、前記クーポンを取得することにより前記商品を割引価格で購入することが可能となる。例えば、視聴者は、表示中のコンテンツに含まれる商品の購入を希望する場合に、表示画面においてクーポンを要求する操作を行う。制御部２１は、当該操作情報を取得すると、前記商品の割引クーポンをプリンタ２５から出力させる。視聴者は、前記クーポンを取得すると、前記商品を販売する店舗を訪問して前記クーポンを使用して前記商品を購入する。店舗のＰＯＳ端末３０は、購入情報をＰＯＳ管理サーバ３に送信する。またＰＯＳ管理サーバ３は、前記購入情報をコンテンツ管理サーバ１に送信する。前記購入情報には、前記クーポンが使用されたことを示す情報（使用履歴情報）が含まれる。

【0069】

ステップＳ２８において、制御部２１は、効果ポイントを更新する。例えば、視聴者が表示画面においてクーポンの要求操作を行った場合には、制御部２１は、当該コンテンツに対する行動内容を「クーポンを出力した」と判定する。この場合、制御部２１は、前記コンテンツに関するログ情報と、効果ポイント「５０」（図７参照）とを学習用データＬＤに登録する。また、例えば、視聴者が表示画面を一定時間見た後に続けてタッチ操作をしてクーポンを出力した場合には、制御部２１は、各行動内容に応じた効果ポイントを加算して「８０」に更新する。このように、制御部２１は、人物が操作表示部２３を見てクーポンを出力させる操作をした場合の効果ポイントを、人物が操作表示部２３を見てクーポンを出力させる操作をしない場合の効果ポイントよりも高い値に設定する。

【0070】

ここで、視聴者が前記クーポンを使用して前記コンテンツに対応する商品を購入した場合には、前記コンテンツに対する視聴者の関心度はさらに高いと判断できる。そこで、制御部２１は、前記クーポンが使用されたことを示す情報（使用履歴情報）をコンテンツ管理サーバ１から受信すると、効果ポイントを更新する。例えば、前記効果ポイント「８０」に、行動内容「クーポンを使って購買した」に対応する効果ポイント「５０」を加算して「１３０」に更新する。このように、制御部２１は、施設でコンテンツに対応するクーポンが利用された場合に、前記コンテンツに対する効果ポイントを更新する。

【0071】

ステップＳ２４５では、制御部２１は、前記撮像画像を解析して、視聴者がコンテンツを表示中に表示画面において二次元コードを表示させる操作を行ったか否かを判定する。視聴者が二次元コードを表示させる操作を行ったと判定された場合（Ｓ２４５：Ｙｅｓ）、処理はステップＳ２９に移行し、視聴者が二次元コードを表示させる操作を行っていないと判定された場合（Ｓ２４５：Ｎｏ）、処理はステップＳ３０に移行する。

【0072】

前記二次元コードは、前記クーポンの電子データに対応する。例えば、視聴者は、表示画面に表示された二次元コードを視聴者の携帯端末により読み取ることにより、クーポン情報を取得することが可能となる。視聴者は、携帯端末にクーポン情報を表示させてＰＯＳ端末３０に読み取らせることによりクーポンを使用することが可能である。なお、ＰＯＳ端末３０は、クーポン情報を読み取る読み取り機（例えばバーコードリーダー）を備えてもよい（図１参照）。

【0073】

ステップＳ２９において、制御部２１は、効果ポイントを更新する。例えば、視聴者が表示画面において二次元コードを表示させる操作を行った場合には、制御部２１は、当該コンテンツに対する行動内容を「画面の二次元コードを読み取った」と判定する。この場合、制御部２１は、前記コンテンツに関するログ情報と、効果ポイント「５０」（図７参照）とを学習用データＬＤに登録する。また、例えば、視聴者が表示画面を一定時間見た後に続けてタッチ操作をして二次元コードを読み取った場合には、制御部２１は、各行動内容に応じた効果ポイントを加算して「８０」に更新する。

【0074】

このように、制御部２１は、コンテンツを表示させつつ、当該コンテンツに対する視聴者の行動内容を判定して、当該行動内容に対応する効果ポイントを設定する。具体的には、制御部２１は、前記撮像画像に基づいて、人物が操作表示部２３を見たか否か、人物が操作表示部２３をタッチ操作したか否か、及び、人物が操作表示部２３を操作して特定情報を出力させたか否かを判定し、判定結果に応じた効果ポイントを設定する。そして、制御部２１は、コンテンツと効果ポイントとを互いに関連付けた学習用データＬＤを生成する。図４は、このようにして生成された学習用データＬＤの一例を示す図である。

【0075】

ステップＳ３０において、制御部２１は、生成した学習用データＬＤをコンテンツ管理サーバ１に送信する。その後、処理はステップＳ２１に戻り、上述の処理を繰り返す。すなわち、制御部２１は、操作表示部２３に繰り返し表示される複数のコンテンツについて、効果ポイントを設定し、前記複数のコンテンツが表示されるごとに学習用データＬＤを更新する。

【0076】

上述の処理では、制御部２１は、複数のコンテンツを再生スケジュールＴＳに応じて再生しながら、各コンテンツの効果ポイントを算出しているが、他の方法として、制御部２１は、コンテンツごとに所定時間を継続して再生しながら、当該コンテンツの単位時間当たりの効果ポイントを算出してもよい。例えば、制御部２１は、コンテンツ管理サーバ１から「男性向けクリアランスセール」のサイネージデータＳＤを受信した場合に、コンテンツ表示システム２の稼働時間「月曜日の９：００～２３：００」の間、継続して「男性向けクリアランスセール」のコンテンツを再生する。そして、制御部２１は、当該コンテンツに対する視聴者の行動内容を判定して、効果ポイントを算出する。具体的には、制御部２１は、１時間ごとに累積効果ポイントを算出する。例えば、「９：００～１０：００」の間に視聴者が前記コンテンツに対して行った各行動の効果ポイントを加算して当該時間帯の累積効果ポイントを算出する。図８には、前記コンテンツに対応する累積効果ポイントを示すグラフである。図８に示すグラフによれば、前記コンテンツは、「１３：００～１４：００」と「１８：００～１９：００」の時間帯で効果ポイントが高いことが分かる。制御部２１は、コンテンツごとに前記累積効果ポイントを算出する。そして、制御部２１は、コンテンツと累積効果ポイントとを互いに関連付けた学習用データＬＤを生成し、生成した学習用データＬＤをコンテンツ管理サーバ１に送信する。

【0077】

ここで、前記学習用データ生成処理を実行する制御部２１は、本発明の学習用データ生成装置の一例である。すなわち、制御部２１は、コンテンツの再生スケジュールを作成するための学習用データを生成する学習用データ生成装置として機能する。そして、制御部２１は、前記コンテンツを表示する表示部（操作表示部２３）の前方の人物を撮像した撮像画像を取得する画像取得部（画像取得部２１３）、前記撮像画像に基づいて前記人物の行動を判定する人物判定部、前記人物の行動に基づいて前記コンテンツに対する効果ポイント（評価値）を算出する評価値設定部、前記コンテンツと前記効果ポイントとを関連付けた学習用データＬＤを生成する学習用データ生成部（学習用データ生成部２１６）として機能する。

【0078】

［再生スケジュールＴＳの作成方法］
以下、図９を参照しつつ、コンテンツ管理サーバ１の制御部１１によって実行される再生スケジュール作成処理の手順の一例について説明する。

【0079】

なお、本発明は、前記再生スケジュール作成処理に含まれる一又は複数のステップを実行する再生スケジュール作成方法の発明として捉えることができる。また、ここで説明する前記再生スケジュール作成処理に含まれる一又は複数のステップが適宜省略されてもよい。また、前記再生スケジュール作成処理における各ステップは、同様の作用効果を生じる範囲で実行順序が異なってもよい。さらに、ここでは制御部１１によって前記再生スケジュール作成処理における各ステップが実行される場合を例に挙げて説明するが、他の実施形態では、複数のプロセッサーによって前記再生スケジュール作成処理における各ステップが分散して実行されてもよい。

【0080】

先ずステップＳ１１において、制御部１１は、コンテンツ表示システム２から学習用データＬＤが送信されたか否かを判定する。コンテンツ表示システム２から学習用データＬＤが送信された場合（Ｓ１１：Ｙｅｓ）、処理はステップＳ１２に移行し、コンテンツ表示システム２から学習用データＬＤが送信されていない場合（Ｓ１１：Ｎｏ）、処理はステップＳ１３に移行する。

【0081】

ステップＳ１２において、制御部１１は、コンテンツ表示システム２から学習用データＬＤを受信する。制御部２１は、受信した学習用データＬＤを記憶部１２に記憶する（図４参照）。なお、制御部１１は、コンテンツ表示システム２から学習用データＬＤを受信するごとに記憶部１２に学習用データＬＤを記憶する。このため、記憶部１２には、最新の学習用データＬＤが記憶されている。

【0082】

ステップＳ１３において、制御部１１は、ＰＯＳ管理サーバ３から前記購入情報を受信したか否かを判定する。前記制御部１１が前記購入情報を受信した場合（Ｓ１３：Ｙｅｓ）、処理はステップＳ１４に移行し、前記制御部１１が前記購入情報を受信しない場合（Ｓ１３：Ｎｏ）、処理はステップＳ１５に移行する。

【0083】

ステップＳ１４において、制御部１１は、効果ポイントを更新する。例えば、視聴者が表示画面を一定時間見た後にタッチ操作をしてクーポンを出力した場合、学習用データＬＤには、効果ポイントとして「８０」が登録されている。その後、視聴者がクーポンを使って購買した場合に、制御部１１は、ＰＯＳ管理サーバ３から前記購入情報を受信する。この場合に、制御部１１は、学習用データＬＤの効果ポイント「８０」を「１３０」に更新する。また、制御部１１は、前記購入情報をコンテンツ表示システム２に送信する。コンテンツ表示システム２では、制御部２１が前記購入情報を受信して記憶部２２の学習用データＬＤの効果ポイントを「１３０」に更新する。

【0084】

ステップＳ１５において、制御部１１は、管理者から終了操作を受け付けたか否かを判定する。制御部１１が終了操作を受け付けた場合（Ｓ１５：Ｙｅｓ）、処理は終了し、制御部１１が終了操作を受け付けない場合（Ｓ１５：Ｎｏ）、処理はステップＳ１６に移行する。

【0085】

ステップＳ１６において、制御部１１は、再生スケジュールＴＳの作成コマンドを実行するか否かを判定する。例えば、管理者の作成指示を受け付けた場合に、制御部１１は、再生スケジュールＴＳの作成コマンドを実行する。前記作成コマンドを実行しない場合（Ｓ１６：Ｎｏ）、処理はステップＳ１１に移行する。

【0086】

ステップＳ１７において、管理者は、再生スケジュールＴＳに割り当てるコンテンツを入力する操作を行い、制御部１１は、当該操作を受け付ける。例えば、管理者は、図３に示すように、コンテンツ情報ＣＤに所望のコンテンツを入力（登録）する。

【0087】

ステップＳ１８において、制御部１１は、再生スケジュールＴＳを作成する。具体的には、制御部１１は、学習用データＬＤに基づいて、コンテンツ情報ＣＤに登録されたコンテンツをタイムテーブルに割り当てる。例えば、制御部１１は、学習用データＬＤに基づいて、各コンテンツの効果ポイントが高くなるように、各コンテンツをタイムテーブルに割り当てる。

【0088】

ここで、制御部１１は、学習用データＬＤを用いて再生スケジュールＴＳを生成する。具体的には、制御部１１は、学習用データＬＤを用いて機械学習を行うことにより学習済みモデルを生成する。例えば、制御部１１は、任意のコンテンツに対応する再生スケジュールを推定する学習済みモデルを生成する。

【0089】

なお、機械学習には、教師ありデータを用いる教師あり学習（Supervised Learning）、教師なしデータを用いる教師なし学習（Unsupervised Learning）、強化学習（Reinforcement Learning）などのアルゴリズムがあり、さらに、これらの手法を実現するうえで、特徴量そのものの抽出を学習する、「深層学習（ディープラーニング：Deep Learning）」と呼ばれる手法が用いられる。本実施形態では、制御部１１は、上述した各種のアルゴリズムに基づく学習モデルを有している。なお、本実施形態では、効果ポイントが関連付けられたコンテンツは教師ありデータに相当し、効果ポイントが関連付けられていないコンテンツは教師なしデータに相当する。制御部１１は、これら教師ありデータ及び教師なしデータを入力データとして機械学習を行って、再生スケジュールを推定することが可能である。

【0090】

具体的には、前記学習済みモデルは、例えば任意のコンテンツの情報（コンテンツ種別、ターゲット性別、ターゲット年齢、最低表示時間など）及び当該コンテンツに関連付けられた効果ポイントが入力されると、当該コンテンツを再生する最適なスケジュール（表示開始時刻、表示終了時刻など）を推定する。

【0091】

制御部１１は、生成した前記学習済みモデルを用いて再生スケジュールＴＳを作成する。すなわち、前記学習済みモデルを生成する制御部１１は、本発明の学習装置の一例である。すなわち、制御部１１は、前記学習用データ生成装置（制御部２１）により生成される学習用データＬＤを用いて機械学習を行うことにより学習済みモデルを生成する学習装置として機能する。なお、前記学習済みモデルは、外部の機器に記憶されてもよい。これにより、当該機器は、コンテンツの再生スケジュールＴＳの作成装置（学習装置）として機能する。また、前記学習済みモデルは、インターネットなどの通信網を介して前記機器にダウンロード可能であってもよい。

【0092】

例えば、「男性向けクリアランスセール」のコンテンツについて、制御部１１は、図４及び図８に示す学習用データＬＤにより、「１３：００～１４：００」と「１８：００～１９：００」の時間帯で効果ポイントが高いと判定した場合、当該コンテンツをタイムテーブルの「１３：００～１４：００」と「１８：００～１９：００」に割り当てる（図５参照）。制御部１１は、学習用データＬＤが更新されるごとに、前記コンテンツの最適な表示時間帯を推定してタイムテーブルに割り当てる。

【0093】

また、制御部１１は、最低表示時間（図３参照）を考慮してコンテンツをタイムテーブルに割り当てる。すなわち、最低表示時間は、学習用データＬＤに含まれるり。これにより、用意された各コンテンツは、最低表示時間が確保されつつ、最適な表示時間帯に割り当てられる。

【0094】

制御部１１は、上記のようにして複数のコンテンツを前記タイムテーブルに割り当てて再生スケジュールＴＳ（図５参照）を作成すると、ステップＳ１９において、複数のコンテンツ及び再生スケジュールＴＳを含むサイネージデータＳＤをコンテンツ表示システム２に配信する。その後、処理はステップＳ１１に戻り、制御部１１は、上述の処理を繰り返す。

【0095】

以上のように、本実施形態に係るコンテンツ管理システム１００は、コンテンツを表示する操作表示部２３の前方の人物を撮像した撮像画像を取得し、前記撮像画像に基づいて前記人物の行動を判定し、前記人物の行動に基づいて前記コンテンツに対する評価値を設定する。また、コンテンツ管理システム１００は、前記コンテンツと前記評価値とを関連付けた学習用データＬＤを生成する。そして、コンテンツ管理システム１００は、学習用データＬＤを用いて、コンテンツの最適な再生スケジュールＴＳを作成する。これにより、管理者の作業負担を軽減するとともに、広告の効果が得られる最適な再生スケジュールＴＳを容易に作成することが可能となる。

【0096】

本発明は上述の実施形態に限定されない。他の実施形態として、コンテンツ表示システム２の制御部２１は、撮像画像に基づいて視聴者の性別及び年齢を判定し、判定した性別及び年齢が、コンテンツに対応するターゲット性別（対象性別）及びターゲット年齢（対象年齢）に一致する場合に、前記コンテンツに対する効果ポイントを更新してもよい。具体的には、制御部２１は、推定した性別及び年齢がターゲット性別及びターゲット年齢に一致する場合には、視聴者の行動に基づいて設定した効果ポイント（図４参照）に１以上の係数を乗算した値に更新する。すなわち、制御部２１は、各コンテンツの効果ポイントに、視聴者の性別及び年齢に応じた重み付けを行ってもよい。これにより、コンテンツのターゲット層に合致する最適な再生スケジュールＴＳを作成することが可能となる。

【符号の説明】

【0097】

１ ：コンテンツ管理サーバ
２ ：コンテンツ表示システム
３ ：ＰＯＳ管理サーバ
１００ ：コンテンツ管理システム
１１１ ：学習用データ受信部
１１２ ：再生スケジュール作成部
１１３ ：データ配信部
２１１ ：サイネージデータ受信部
２１２ ：コンテンツ再生部
２１３ ：画像取得部
２１４ ：操作取得部
２１５ ：印刷処理部
２１６ ：学習用データ生成部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】