特許 7636623 情報処理システム、情報処理方法およびプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2025-02-17

(45)【発行日】2025-02-26

(54)【発明の名称】情報処理システム、情報処理方法およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/10 20120101AFI20250218BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/10

【請求項の数】 16

(21)【出願番号】P 2024161349

(22)【出願日】2024-09-18

【審査請求日】2024-09-26

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【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】100207619

【弁理士】

【氏名又は名称】渡辺 知晴

(72)【発明者】

【氏名】阿部 良一

(72)【発明者】

【氏名】忽滑谷 健一

(72)【発明者】

【氏名】谷端 直人

(72)【発明者】

【氏名】藤森 省吾

【審査官】酒井 優一

(56)【参考文献】

【文献】特表２０２２－５３３６９０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特許第７５０３１９０（ＪＰ，Ｂ１）

【文献】国際公開第２０２０／１５３１９３（ＷＯ，Ａ１）

【文献】韓国登録特許第１０－２６９３２７４（ＫＲ，Ｂ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

小説又は物語のテキストもしくは音声にかかる第１情報を取得する第１情報取得手段と、
前記テキスト又は前記音声のコンテンツ化、又はプロモーションにかかるあらすじ、前記テキスト又は前記音声にかかる登場人物、及び前記テキスト又は前記音声にかかる推奨文を少なくとも含む第２情報を生成する第２情報生成手段と、
前記第２情報に基づいて、前記テキスト又は前記音声のコンテンツ化、又はプロモーションに寄与し得る提案情報を生成する提案手段と、
を備える情報処理システム。

【請求項2】

前記第２情報生成手段は、前記テキスト又は前記音声にかかる撮影場所に関する情報をさらに含む前記第２情報を生成する、
請求項１に記載の情報処理システム。

【請求項3】

前記第２情報生成手段は、前記テキスト又は前記音声のコンテンツ化、又はプロモーションにかかる見出し及び前記テキスト又は前記音声のコンテンツ化、又はプロモーションにかかるタイトルに関する情報をさらに含む前記第２情報を生成する、
請求項２に記載の情報処理システム。

【請求項4】

前記提案手段は、前記登場人物のそれぞれに対して、前記登場人物の配役の候補となる人物を提案する、
請求項１に記載の情報処理システム。

【請求項5】

前記提案手段は、配役の候補となる人物に関するデータベースに含まれる人物のうち、前記登場人物との適合度が高い人物を、前記登場人物の配役の候補として提案する、
請求項４に記載の情報処理システム。

【請求項6】

前記提案手段は、前記テキスト又は前記音声のコンテンツ化、又はプロモーションの製作者の候補となる人物を提案する、
請求項１に記載の情報処理システム。

【請求項7】

前記提案手段は、前記撮影場所のそれぞれに対して、前記撮影場所の候補となる場所を提案する、
請求項２に記載の情報処理システム。

【請求項8】

前記提案手段は、撮影の候補となる場所に関するデータベースに含まれる場所のうち、前記撮影場所との適合度の高い場所を、前記撮影場所の候補となる場所として提案する、
請求項７に記載の情報処理システム。

【請求項9】

前記テキスト又は前記音声のコンテンツ化、又はプロモーションにおいて、コンテンツの消費度又は消費指標を推定する推定手段をさらに備える、
請求項１に記載の情報処理システム。

【請求項10】

前記推定手段は、前記消費度又は前記消費指標に消費単価を積算し、加算することで前記コンテンツの創出し得る売り上げを推定する、
請求項９に記載の情報処理システム。

【請求項11】

前記第２情報生成手段は、所定の指示入力を介して、前記第２情報を生成する、
請求項１に記載の情報処理システム。

【請求項12】

前記第２情報生成手段は、学習にかかるアルゴリズムを介して、前記第２情報を生成する、
請求項１に記載の情報処理システム。

【請求項13】

前記アルゴリズムの学習に利用される情報と、過去に出力された前記第２情報との類似度を算出し、算出した当該類似度に応じて、学習に利用される情報処理装置への対象となる情報の取り込みの実行、又は停止、又は警告を行う停止警告手段をさらに備える、
請求項１２に記載の情報処理システム。

【請求項14】

前記停止警告手段は、前記類似度が所定の閾値以上の場合、対象となる情報を前記アルゴリズムの学習に利用せず、学習に利用される前記情報処理装置への対象となる情報の取り込みの停止又は警告を行う、
請求項１３に記載の情報処理システム。

【請求項15】

コンピュータが実行する情報処理方法であって、
小説又は物語のテキストもしくは音声にかかる第１情報を取得する第１情報取得ステップと、
前記テキスト又は前記音声のコンテンツ化、又はプロモーションにかかるあらすじ、前記テキスト又は前記音声にかかる登場人物、及び前記テキスト又は前記音声にかかる推奨文を少なくとも含む第２情報を生成する第２情報生成ステップと、
前記第２情報に基づいて、前記テキスト又は前記音声のコンテンツ化、又はプロモーションに寄与し得る提案情報を生成する提案ステップと、
を備える情報処理方法。

【請求項16】

コンピュータに、
小説又は物語のテキストもしくは音声にかかる第１情報を取得する第１情報取得ステップと、
前記テキスト又は前記音声のコンテンツ化、又はプロモーションにかかるあらすじ、前記テキスト又は前記音声にかかる登場人物、及び前記テキスト又は前記音声にかかる推奨文を少なくとも含む第２情報を生成する第２情報生成ステップと、
前記第２情報に基づいて、前記テキスト又は前記音声のコンテンツ化、又はプロモーションに寄与し得る提案情報を生成する提案ステップと、
を含む処理を実行させるプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、情報処理システム、情報処理方法およびプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

近年では、各種機械学習の技術の発展等により、テキスト文章の翻訳や要約等の技術が飛躍的に向上している。例えば、特許文献１に記載の技術によれば、いわゆる大規模言語モデル等の技術を活用し、言語データに対する要約を生成する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０２３－７３０９５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、上述の特許文献１に記載の技術は、単に大規模言語モデル等を活用して要約を作成できるにすぎないものであり、実際の社会での適用においては十分ということはできない。

【0005】

本開示は、このような状況に鑑みてなされたものであり、各種コンテンツの映像化にかかる提案を容易に行い得る技術を提供することを目的とする。

【0006】

上記目的を達成するため、本開示の一態様の情報処理システムは、
テキスト又は音声にかかる第１情報を取得する第１情報取得手段と、
前記第１情報に基づいて、前記テキスト又は前記音声のコンテンツ化、又はプロモーションにかかる第２情報を出力する第２情報生成手段と、
を備える情報処理システムである。

【0007】

本開示の一態様の情報処理方法およびプログラムも、本開示の一態様の情報処理システムに対応する情報処理方法又はプログラムとして提供される。

【発明の効果】

【0008】

本開示によれば、各種コンテンツの映像化にかかる提案を容易に行い得る技術を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】本開示の一実施形態にかかる情報処理システムの構成の一例を示す図である。

【図2】本開示の一実施形態にかかる情報処理システムを構成するサーバのハードウェア構成の一例を示す図である。

【図3】本開示の一実施形態にかかる情報処理システムを構成するサーバ及びユーザ端末の機能的構成の一例を示す図である。

【図4】本開示の一実施形態にかかる情報処理システムを構成するユーザ端末に表示される画像の一例を示す図である。

【図5】本開示の一実施形態にかかる情報処理システムを構成するサーバにより実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。

【図6】本開示の一実施形態にかかる情報処理システムを構成するサーバに格納される情報の一例を説明するための図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

［実施形態］
図１は、本開示の一実施形態にかかる情報処理システム（以下、「本システム」と呼ぶ）の構成の一例を示す図である。

【0011】

図１に示すように、本システムは、例えば、サーバ１と、ユーザ端末２とを含み構成される。サーバ１と、ユーザ端末２とは、インターネット等の所定のネットワークを介して接続されている。ただし、ネットワークは必須の構成要素ではなく、例えば、ＮＦＣ（Ｎｅａｒ Ｆｉｅｌｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等が利用されてもよい。

【0012】

サーバ１は、本システムの管理者等により管理される情報処理装置である。サーバ１は、例えば、汎用的なＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）等で構成される。サーバ１は、例えば、本システムにより提供されるサービスに関する各種処理を実行する。

【0013】

ユーザ端末２は、本システムにかかるサービスの提供を希望するユーザにより使用される情報処理端末である。ユーザ端末２は、例えば、汎用的なＰＣ、スマートフォン等で構成される。ユーザ端末２は、ユーザからの入力情報を受け付け、サーバ１に各種入力情報を送信する。

【0014】

図２は、本開示の一実施形態にかかる情報処理システムを構成するサーバのハードウェア構成の一例を示す図である。

【0015】

図２に示すように、サーバ１は、制御部１１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１３と、バス１４と、入出力インターフェース１５と、出力部１６と、入力部１７と、記憶部１８と、通信部１９と、ドライブ２０と、を備えている。

【0016】

制御部１１は、ＣＰＵ、ＧＰＵ、半導体メモリを含むマイクロコンピュータ等により構成される。制御部１１は、ＲＯＭ１２に記録されているプログラム、又は、記憶部１８からＲＡＭ１３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。
ＲＡＭ１３には、制御部１１が各種の処理を実行する上で必要な情報等も適宜記憶される。

【0017】

制御部１１、ＲＯＭ１２及びＲＡＭ１３は、バス１４を介して相互に接続されている。このバス１４にはまた、入出力インターフェース１５も接続されている。入出力インターフェース１５には、出力部１６、入力部１７、記憶部１８、通信部１９、ドライブ２０が接続されている。

【0018】

出力部１６は、各種ディスプレイやスピーカ等により構成される。出力部１６は、各種画像や音声等を出力する。

【0019】

入力部１７は、例えば、キーボードやマウス等により構成される。入力部１７は、各種情報の入力を受け付ける。

【0020】

記憶部１８は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等で構成され、各種情報を記憶する。記憶部１８には、本サービスの提供に関する各種プログラム等が記憶されている。

【0021】

通信部１９は、インターネットを含むネットワークＮを介して、他のハードウェア等との間で相互に行う通信等を制御する。

【0022】

ドライブ２０は、必要に応じて設けられる。ドライブ２０には磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリ等よりなる、リムーバブルメディア３１が適宜装着される。リムーバブルメディア３１には、各種処理を実行するためのプログラム等が格納される。ドライブ２０によってリムーバブルメディア３１から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部１８にインストールされる。
また、リムーバブルメディア３１は、記憶部１８に記憶されている各種情報も、記憶部１８と同様に記憶することができる。

【0023】

なお、ユーザ端末２のハードウェア構成は、サーバ１のハードウェア構成と基本的に同様とすることができるが、ユーザ端末２の図示せぬ入力部は、例えば、各種カメラ、スキャナ、マイク等を含み構成することもできる。なお、これらの構成はユーザ端末２の特有の構成ではなく、サーバ１も入力部１７において同様の構成を採用することもできる。

【0024】

図３は、本開示の一実施形態にかかる情報処理システムを構成するサーバ及びユーザ端末の機能的構成の一例を示す図である。
まずは、ユーザ端末２の機能的構成の一例を説明する。図３に示すように、ユーザ端末２の制御部１００は、各種プログラムなどを実行することにより、入力受付部１２０と、映像化情報等取得部１２１と、出力制御部１２２として機能する。

【0025】

入力受付部１２０は、ユーザからの各種入力情報を受け付ける。具体的に入力受付部１２０は、例えば、小説又は物語にかかるテキスト又は音声にかかる第１情報を取得する。入力受付部１２０は、例えば、ユーザからの小説又は物語にかかるテキスト情報（以下、「小説情報」と呼ぶ）の入力を受け付け、受け付けた小説情報をサーバ１へ送信する。

【0026】

映像化情報等取得部１２１は、サーバ１から送信されてきた映像化情報、提案情報及び推定情報を、通信部１１０を介して取得する。

【0027】

出力制御部１２２は、各種画像や音声等を図示せぬ出力部に表示させる制御を実行する。具体的に出力制御部１２２は、例えば、映像化情報等取得部１２１が取得した映像化情報、提案情報及び推定情報を図示せぬ出力部に表示させる制御を実行する。

【0028】

続いて、サーバ１の機能的構成の一例を説明する。図３に示すように、サーバ１の制御部１１は、各種プログラムなどを実行することにより、小説情報取得部６０と、映像化情報生成部６１と、提案情報生成部６２と、推定情報生成部６３と、映像化情報等送信部６４として機能する。また、サーバ１の記憶部１８の一領域には、映像コンテンツＤＢ３００が設けられている。映像コンテンツＤＢ３００には、例えば、過去の映像作品の制作や準備にかかった時間や費用、過去の映像作品の視聴率、視聴人数、視聴回数、観客動員数、レンタル本数、雑誌やＷｅｂ記事、メディア等での紹介内容及び回数、ＳＮＳ等でのコメント内容及び引用回数、高評価回数、過去の映像作品の原作の売り上げ部数、過去の映像作品の登場人物、あらすじ、撮影場所、見出し、推奨文等に関する情報等の過去の映像作品に関する多種多様な情報が格納されているものとする。

【0029】

小説情報取得部６０は、ユーザ端末２から送信されてきた小説情報を、通信部１９を介して取得する。

【0030】

映像化情報生成部６１は、第１情報に基づいて、小説又は物語にかかるテキスト又は音声の映像化にかかる第２情報を出力する。具体的に映像化情報生成部６１は、小説情報取得部６０が取得した小説情報に基づいて、小説又は物語の「あらすじ」、「登場人物」、「撮影場所」、「見出し」、「推奨文」に関する情報を含む小説又は物語の映像化に有用となる情報（以下、「映像化情報」と呼ぶ）を生成する。なお、映像化情報の詳細は、図４を参照しつつ後述する。
ここで、映像化情報生成部６１は、映像化情報の生成に際して、いわゆる生成ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）や大規模言語モデル等を利用することもできる。具体的に映像化情報生成部６１には、生成ＡＩ利用部７０が設けられている。
生成ＡＩ利用部７０は、小説情報取得部６０で取得した小説情報等を含む各種情報を大規模言語モデル等に提供することで、映像化情報の生成に有用となる各種情報を取得してもよい。具体的に生成ＡＩ利用部７０は、例えば、生成ＡＩ等により取得された情報をそのまま映像化情報としてもよいし、一部の情報を修正又は加工して映像化情報としてもよい。ただし、映像化情報生成部６１が映像化情報を生成するに際して、各種生成ＡＩ等を利用するか否かは任意であり、映像化情報生成部６１は各種生成ＡＩ等を利用せず映像化情報を生成してもよい。

【0031】

提案情報生成部６２は、映像化情報生成部６１が生成した映像化情報に対して、さらに追加して提案し得る情報（以下、「提案情報」と呼ぶ）を生成する。
具体的に提案情報生成部６２は、例えば、映像化情報に含まれる「登場人物」のそれぞれに対して、登場人物の配役の候補となる人物（例えば、役者や芸能人等）に関する情報を生成する。また、提案情報生成部６２は、例えば、テキスト又は音声の映像化の製作者の候補となる人物（例えば、監督やプロデューサー等）に関する情報を生成する。また、提案情報生成部６２は、例えば、映像化情報に含まれる「撮影場所」のそれぞれに対して、撮影場所の候補となる現実の屋内又は屋外の場所に関する情報を生成する。
なお、提案情報生成部６２は、例えば、タレントに関するデータベース、一般的な撮影場所に関するデータベース、過去のコンテンツに関する実績情報（例えば、売り上げ部数、映像化の際の観客動員数、テレビ放送の視聴率等）、各種アンケート情報、インターネット等で取得されたコメントや評価の情報等に基づいて、提案情報を生成してもよい。

【0032】

推定情報生成部６３は、テキスト又は音声の映像化に関する推定を行い、推定結果に関する情報（以下、「推定情報」と呼ぶ）を生成する。
具体的に、推定情報生成部６３は、例えば、映像化において必要となる時間及び費用を推定する。推定情報生成部６３は、例えば、過去の類似作品にかかった時間や費用、映像化した場合の各シーンの出演者、エキストラ数、出演時間、係数をかけた拘束時間等から撮影日数、及びロケハンや打合せ、ＣＧＶＦＸアニメ作成や出演調整、稽古に掛かる準備時間、試写、メディア等との打合せ時間等、及び人工単価等を算出して、見積もることで、映像化に必要となる時間及び費用を推定する。
また、推定情報生成部６３は、例えば、映像化において創出し得る売り上げを推定する。推定情報生成部６３は、例えば、過去の類似作品の視聴率、視聴人数、観客動員数のデータ等に基づいて、映像化において創出し得る売り上げを推定する。

【0033】

映像化情報等送信部６４は、映像化情報生成部６１が生成した映像化情報、提案情報生成部６２が生成した提案情報、推定情報生成部６３が生成した推定情報を、ユーザ端末２へ送信する。

【0034】

図４は、本開示の一実施形態にかかる情報処理システムを構成するユーザ端末に表示される画像の一例を示す図である。
図４の例では、対象となる小説に関して出力された映像化情報の一例が示されている。具体的に図４の例では、対象となる小説に関して小説の「タイトル」、「著者」、「見出し」、「あらすじ」、「主な登場人物」、「主な撮影シーン」、「推奨文」が表示されている。
ここで、「タイトル」とは、対象となる小説のタイトルであり、「著者」とは対象となる小説の著者名である。
「見出し」とは、対象となる小説の内容を端的に表現した簡易的な文章である。なお、図４の例では、見出しは数十字程度の文章であらわされている。
「あらすじ」とは、対象となる小説のおおよその筋道や概要である。なお、図４の例では、あらすじは数百字程度の文章であらわされている。
「主な登場人物」とは、対象となる小説に登場する主要な人物である。図４の例では、登場人物の氏名、性別、年齢、年代、各登場人物の簡単な特徴等が表示されている。
「主な撮影シーン」とは、対象となる小説に登場する代表的な場所や小説内で登場する代表的なシーン（場面）を示している。図４の例では、例えば、小説に登場する代表的な場所として「愛媛県南部、松南町 海洋資源開発研究所」という場所が、この場所における小説内の代表的なシーン（場面）として「研究所前:研究所員が出かけていくシーン。」、「研究室：研究所員が、実験について議論する。」、「ポンプ室:海から海水をくみ上げている。」という例が表示されている。
「推奨文」とは、対象となる小説の利点を表現した簡易的な文章である。

【0035】

本システムは、例えば、図４に示した情報等を映像化情報として生成してもよい。この際に、上述の通り、本システムは、いわゆる生成ＡＩや大規模言語モデル等を利用して、図４に示した各項目の情報を含む映像化情報を生成してもよい。ただし、本システムは、例えば、本システムの管理者等が生成した独自のアルゴリズムや他の任意の方法により映像化情報を生成してもよい。本システムが映像化情報を生成する方法は任意である。

【0036】

図５は、本開示の一実施形態にかかる情報処理システムを構成するサーバにより実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。
ステップＳ１において、サーバ１の小説情報取得部６０は、ユーザ端末２から送信されてきた小説情報を、通信部１９を介して取得する。

【0037】

ステップＳ２において、サーバ１の映像化情報生成部６１は、小説情報取得部６０が取得した小説情報に基づいて、小説又は物語の「あらすじ」、「登場人物」、「撮影場所」、「見出し」、「推奨文」に関する情報を含む映像化情報を生成する。

【0038】

ステップＳ３において、サーバ１の提案情報生成部６２は、映像化情報生成部６１が生成した映像化情報に対して、さらに追加して提案し得る提案情報を生成する。
具体的に提案情報生成部６２は、ステップ３において、映像化情報に含まれる「登場人物」のそれぞれに対して、登場人物の配役の候補となる人物に関する情報、映像化の製作者の候補となる人物に関する情報、映像化情報に含まれる「撮影場所」のそれぞれに対して、撮影場所の候補となる現実の屋内又は屋外の場所に関する情報を生成する。

【0039】

ステップＳ４において、サーバ１の推定情報生成部６３は、テキスト又は音声の映像化に関する推定を行い、推定結果に関する推定情報を生成する。
具体的に推定情報生成部６３は、ステップＳ４において、例えば、映像化において必要となる時間及び費用、映像化において創出し得る売り上げを推定する。

【0040】

ステップＳ５において、映像化情報等送信部６４は、映像化情報生成部６１が生成した映像化情報、提案情報生成部６２が生成した提案情報、推定情報生成部６３が生成した推定情報を、ユーザ端末２へ送信する。これにより、サーバ１による各種処理は終了する。

【0041】

以上、本開示の一実施形態について説明したが、本開示は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本開示の目的を達成できる範囲での変形、改良などは本開示に含まれるものである。

【0042】

［他の実施形態］
ここで、本システムの生成ＡＩや大規模言語モデル等の利用に関して補足する。上述の実施形態では、簡易的な説明のみに留めたが、本システムは、各種情報（とくに映像化情報）の生成に、例えば、ＣｈａｔＧＰＴ，Ｇｅｍｉｎｉ（登録商標），ＱｕｉｌｌＢｏｔ等の生成ＡＩや大規模言語モデルにかかる各種サービスを利用することができる。生成ＡＩや大規模言語モデルにおいては、一般的にユーザがプロンプトと呼ばれる指示を与えることで、大量の学習データによって学習された大規模言語モデルによる出力結果を取得することができる。すなわち、本システムは、学習にかかるアルゴリズムを介して、映像化情報等を生成してもよい。また、本システムは、生成ＡＩや大規模言語モデルへの指示入力（プロンプト）を介して、映像化情報等を生成してもよい。
しかしながら、生成ＡＩや大規模言語モデルにかかるサービスは基本的に汎用的な利用が前提となっていること等もあり、簡易的な指示のみからユーザの多様な要望のすべてを満たすことは困難である。そのため、生成ＡＩや大規模言語モデルから得られた出力結果を確認、修正等行うことも重要であるし、生成ＡＩや大規模言語モデルに提供するプロンプトの設定も重要である。
本システムは、そのような点を踏まえて、必要に応じて生成ＡＩや大規模言語モデルにかかる各種サービスを利用しつつ、適宜、小説又は物語の映像化に際して最適な方法で映像化情報の各種情報を生成することができる。また、本システムは、このようにして生成された映像化情報と過去の映像コンテンツの情報とを比較することにより、映像化に際してさらに有用な提案情報や推定情報を生成することができる。これにより、本システムを利用するユーザは、小説又は物語の映像化に際して、有用な情報を極めて容易に取得することができる。

【0043】

また、上述の実施形態において、本システムは、小説又は物語の「あらすじ」、「登場人物」、「撮影場所」、「見出し」、「推奨文」に関する情報を含む映像化情報を生成するものとして説明したが、映像化情報に含まれる情報のそれぞれは例示であり、限定されない。本システムは、小説又は物語の映像化に必要な任意の情報が含まれてもよい。具体的に本システムは、例えば、登場人物の相関図、脚本、台本、簡易的な画像コンテンツ（イメージ画像等）、登場人物の経歴や略歴、読者の感想イメージ等を映像化情報の一部として生成してもよい。

【0044】

また、上述の実施形態では説明を省略したが、本システムにかかる小説又は物語とは、例えば、文学小説、大衆小説、エッセイ、コラム、ライトノベル、ショートノベル、児童書、ラジオドラマ等が広く含まれてもよく、任意のテキスト媒体が含まれ得る。また、これらはいずれもフィクション、ノンフィクションも問わない。

【0045】

また、本システムにかかる映像とは、例えば、テレビ、ＩＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）、各種ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ ｓｅｒｖｉｃｅ）やＷｅｂ等により提供される番組コンテンツ、映画、アニメ等が広く含まれてもよく、任意の映像媒体が含まれ得る。

【0046】

また、上述の実施形態において、本システムは、提案情報の一例として、登場人物の配役の候補となる人物に関する情報、映像化の製作者の候補となる人物に関する情報、撮影場所の候補となる場所に関する情報を生成するものとして説明したが、例示であり、限定されない。本システムは、他の任意の情報と関連付けることにより、映像化に際して提案可能な情報があれば、提案情報として他の任意の情報を生成してもよい。

【0047】

また、上述の実施形態において、本システムの映像コンテンツＤＢ３００に格納されている各種情報を示したが、これらはすべて例示であり、限定されない。映像コンテンツＤＢ３００に格納される情報には、過去又は将来にわたり映像作品に関して取得可能なあらゆる情報が含まれていてもよい。

【0048】

また、上述の実施形態では説明を省略したが、本システム又は本システムにかかる大規模言語モデルは、例えば、本システムにより生成された各種情報をデータベース化し、学習用のデータを取得する際に利用してもよい。具体的に本システム又は本システムにかかる大規模言語モデルは、インターネット等から学習用データを取得する際にデータベース内の情報（例えば、本システムにより過去に出力された映像化情報）との類似度を算出し、算出した類似度に応じて、学習に利用される情報処理装置への対象となる情報の取り込みの停止又は警告を行う機能を備えていてもよい。
なお、本システムは、対象となる情報とデータベース内の情報の類似度が閾値以上の場合、必ず情報処理装置への対象となる情報の取り込みを停止又は警告をしてもよい。他方、本システムは、対象となる情報とデータベース内の情報の類似度が閾値以上の場合であっても、情報処理装置への対象となる情報の取り込みを許可し、例えば、対価を支払うことにより学習に利用させてもよい。
これにより、本システム又は本システムにかかる大規模言語モデルは、各種情報（コンテンツ）の著作権等に配慮して、各種サービスの提供を行うことができる。

【0049】

また、上述の実施形態では簡易的な説明に留めたが、本システムは、例えば、図６に示すような情報を保有し、提案情報又は推定情報の生成に利用してもよい。
図６の例では、過去の小説又は物語の映像化に関する情報として、「Ｎｏ」、「タイトル」、「作者」、「ジャンル」、「登場人物１」・・・「登場人物ｎ（ｎは、任意の自然数）」に関する情報が格納されている。本システムは、例えば、過去に映像化された小説又は物語に関するこれらの情報と、映像化された映像コンテンツの視聴率（視聴者ターゲット別を含む）、視聴人数、観客動員数等を関連付けて管理することができる。そして、本システムは、例えば、登場人物の属性の類似度、作品のジャンルの類似度、作者の類似度等に基づいて、対象となる小説又は物語と過去の小説又は物語との類似度を算出し、対象となる小説又は物語の映像化における視聴人数、売り上げ等を媒体ごとに、または合算して予測してもよい。ただし、図６に示した情報は、あくまでも本システムが保有し得る情報の一例を示すものであり、本システムは、過去の映像作品に関する他の任意の情報を保有していてもよいし、図６に示した情報の一部を保有していなくてもよい。

【0050】

また、上述の実施形態では説明を省略したが、本システムは、対象となる小説又は物語の映像化が、テレビの連続ドラマに適しているのか（朝ドラなのか夜ドラなのか等）、テレビ等の特別ドラマ枠（いわゆる２時間ドラマ）に適しているのか、地上波なのか衛星放送なのか、ＩＰ放送等の配信枠に適しているのか、無料チャンネルなのか有料チャンネルなのか、映画に適しているのか等の映像コンテンツの適正に関する情報を提案情報又は推定情報の一部として生成してもよい。

【0051】

また、上述の実施形態では説明を省略したが、本システムにかかるタレントに関するデータベースには、タレントの名前、年齢、性別、過去の役柄、イメージ調査の結果等の情報が含まれていてもよい。なお、タレントとは、国内外を問わず、各種コンテンツへの出演経験のある芸能関係者や文化人等が広く含まれてもよい。

【0052】

また、本システムは、例えば、タレントに関するデータベースに含まれる人物のうち、小説又は物語の主な登場人物との適合度が高い人物を、小説又は物語の主な登場人物の候補として提案してもよい。なお、本システムは、例えば、登場人物のそれぞれに対して、年齢、性別、人物の特徴（例えば、性格等）から類似する項目の数に応じて類似度を決定し、その類似度の高い人物（タレント）を演者の候補として提案してもよい。

【0053】

また、上述の実施形態では説明を省略したが、本システムにかかる撮影場所に関するデータベースには、撮影場所の地名、団体名、撮影可能なシーン、利用料（時間単位又は日数単位）等の情報が含まれていてもよい。本システムは、例えば、撮影場所に関するデータベースに含まれる場所のうち、小説又は物語の主な撮影シーンとの適合度の高い場所を、小説又は物語の主な撮影シーンの候補として提案してもよい。

【0054】

また、上述の実施形態において、本システムは、小説又は物語の映像化に関する情報を生成するものとして説明したが、限定されない。ここで言う映像化とは、単に小説又は物語の映像化に限られず、例えば、小説又は物語の音声ドラマ化、演劇化、テーマパーク、企画展、二次創作化等を含むものである。

【0055】

また、上述の実施形態では説明を省略したが、本システムの出力する映像化情報は、例えば、書店等への紹介文（書店へのプロモーション）、対象となる小説又は物語のプロモーション等に利用することもできる。

【0056】

また、上述の実施形態において、本システムにかかる登場人物の定義は、対象となる小説又は物語に登場する「人物」であるものとして説明したが、限定されない。本システムにおける登場人物にかかる登場人物には、例えば、人物以外の動物や創作上のキャラクタ等が含まれてもよい。

【0057】

また、上述の実施形態では説明を省略したが、本システムは、映像化において創出し得る売り上げを推定するに際して、「消費度（又は消費指標）」及び「消費単価」という概念を用いてもよい。具体的に「消費度（又は消費指標）」とは、例えば、視聴回数、視聴率、視聴人数、観客動員数、レンタル回数、引用回数、人気度、反響度等のコンテンツの消費や影響力に関する指標である。また、「消費単価」とは、例えば、利用価格や映画館の入場料等のコンテンツを有料化する際の基準単価である。本システムは、例えば、このような「消費度（又は消費指標）」と「消費単価」を決定し、それぞれの値を積算したものを合計することで、映像化において創出し得る売り上げを推定することができる。

【0058】

また、上述の実施形態において、本システムは日本語による入力又は出力を行うことを前提として説明したが、限定されない。本システムは、各種言語の翻訳機能を有していてもよく、例えば、日本語から英語、フランス語から日本語のように任意の言語での変換や置換を行ってもよい。

【0059】

また、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。
換言すると、図３などの機能的構成は例示に過ぎず、特に限定されない。
即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が情報処理システムに備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは図３などの例に限定されない。また、機能ブロックの存在場所も、図３などの例に限定されず、任意でよい。
また、１つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成されてもよいし、ソフトウェア単体で構成されてもよいし、それらの組み合わせで構成されてもよい。

【0060】

また、上述の実施形態では説明を省略したが、本システムが、上述の各種データベースと生成ＡＩを連携させて処理する場合、任意の手法により学習を行った上で、各生成ＡＩを利用してもよい。具体的に例えば、本システムは、例えば、ＲＡＧ（Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）、ファインチューニング、転移学習、フューショット学習等の任意の学習手法を適用し、学習を行い各生成ＡＩを利用してもよい。

【0061】

また、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理は勿論、並列的または個別に実行されてもよい。また、上述の実施形態で記載するステップは、一部が省略されてもよい。

【0062】

また、本明細書において、システムの用語は、複数の装置や複数の手段などより構成される全体的な装置を意味している。

【0063】

また、上述の実施形態で示したシステム構成は、例示であり限定されない。本システムを構成するハードウェアの数や種別は任意であり、他の任意のハードウェアをシステムの一部として採用してもよいし、上述したハードウェアの一部を省略してもよい。

【0064】

また、本システムは、例えば、上述した一連の処理の一部又は全てをクラウド等で管理される他のサーバ等により実行させてもよい。

【0065】

また、一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータなどにネットワークや記録媒体からインストールされる。

【0066】

また、コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータであってもよい。
すなわち、例えば、上述の実施形態における各種ハードウェアには、任意のコンピュータ、任意のスマートフォンなどの携帯端末などが自由に採用されてもよい。さらに言えば、各種入力部や各種出力部などの種別や内容についても任意の組み合わせが採用されてもよい。

【0067】

また、このようなプログラムを含む記録媒体は、ユーザなどにプログラムを提供するために装置本体とは別に提供される図示せぬリムーバブルメディアにより構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される記録媒体などで構成されてもよい。

【0068】

また、これらの他の実施形態を採用した場合においても、本実施形態の作用効果は発揮される。また、本実施形態と他の実施形態、および他の実施形態同士を適宜組み合わせることも可能である。

【0069】

以上をまとめると、本開示適用される情報処理システムは、次のような構成を有する各種各様の実施形態を取ることができる。
テキスト又は音声にかかる第１情報を取得する第１情報取得手段と、
前記第１情報に基づいて、前記テキスト又は前記音声のコンテンツ化、又はプロモーションにかかる第２情報を出力する第２情報生成手段と、
を備える情報処理システムであれば足りる。

【0070】

また、前記第１情報取得手段は、小説又は物語にかかる前記テキスト又は前記音声にかかる前記第１情報を取得してもよい。

【0071】

また、前記第２情報生成手段は、前記テキスト又は前記音声のコンテンツ化、又はプロモーションにかかるあらすじ、登場人物、及び撮影場所の少なくともいずれかに関する情報を含む前記第２情報を生成してもよい。

【0072】

また、前記第２情報生成手段は、前記テキスト又は前記音声のコンテンツ化、又はプロモーションにかかる見出し又はタイトル、推奨文又は推薦文に関する情報をさらに含む前記第２情報を生成してもよい。

【0073】

また、前記情報処理システムは、前記登場人物のそれぞれに対して、前記登場人物の配役の候補となる人物を提案する第１提案手段をさらに備えてもよい。

【0074】

また、前記第１提案手段は、配役の候補となる人物に関するデータベースに含まれる人物のうち、前記登場人物との適合度が高い人物を、前記登場人物の配役の候補として提案してもよい。

【0075】

また、前記情報処理システムは、前記テキスト又は前記音声のコンテンツ化、又はプロモーションの製作者の候補となる人物を提案する第２提案手段をさらに備えてもよい。

【0076】

また、前記情報処理システムは、前記撮影場所のそれぞれに対して、前記撮影場所の候補となる場所を提案する第３提案手段をさらに備えてもよい。

【0077】

また、前記第３提案手段は、撮影の候補となる場所に関するデータベースに含まれる場所のうち、前記撮影場所との適合度の高い場所を、前記撮影場所の候補となる場所として提案してもよい。

【0078】

また、前記情報処理システムは、前記テキスト又は前記音声のコンテンツ化、又はプロモーションにおいて、コンテンツの消費度又は消費指標を推定する推定手段をさらに備えてもよい。

【0079】

また、前記推定手段は、前記消費度又は前記消費指標に消費単価を積算し、加算することで前記コンテンツの創出し得る売り上げを推定してもよい。

【0080】

また、前記第２情報生成手段は、所定の指示入力を介して、前記第２情報を生成してもよい。

【0081】

また、前記第２情報生成手段は、学習にかかるアルゴリズムを介して、前記第２情報を生成してもよい。

【0082】

また、前記情報処理システムは、前記アルゴリズムの学習に利用される情報と、過去に出力された前記第２情報との類似度を算出し、算出した当該類似度に応じて、学習に利用される情報処理装置への対象となる情報の取り込みの実行、又は停止、又は警告を行う停止警告手段をさらに備えていてもよい。

【0083】

また、前記停止警告手段は、前記類似度が所定の閾値以上の場合、対象となる情報を前記アルゴリズムの学習に利用せず、学習に利用される前記情報処理装置への対象となる情報の取り込みの停止又は警告を行ってもよい。

【0084】

また、本開示の他の態様として、
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
テキスト又は音声にかかる第１情報を取得する第１情報取得ステップと、
前記第１情報に基づいて、前記テキスト又は前記音声のコンテンツ化、又はプロモーションにかかる第２情報を出力する第２情報生成ステップと、
を備える情報処理方法であってもよい。

【0085】

また、本開示の他の態様として、
コンピュータに、
テキスト又は音声にかかる第１情報を取得する第１情報取得手段と、
前記第１情報に基づいて、前記テキスト又は前記音声のコンテンツ化、又はプロモーションにかかる第２情報を出力する第２情報生成手段と、
を含む処理を実行させるプログラムであってもよい。

【符号の説明】

【0086】

１ サーバ
１１ 制御部
６０ 小説情報取得部
６１ 映像化情報生成部
７０ 生成ＡＩ利用部
６２ 提案情報生成部
６３ 推定情報生成部
６４ 映像化情報等送信部
３００ 映像コンテンツＤＢ
２ ユーザ端末２
１００ 制御部
１２０ 入力受付部
１２１ 映像化情報等取得部
１２２ 出力制御部

【要約】

【課題】各種コンテンツの映像化にかかる提案を容易に行い得る技術を提供する。
【解決手段】小説情報取得部６０は、ユーザ端末２から送信されてきた小説情報を取得する。映像化情報生成部６１は、小説情報取得部６０が取得した小説情報に基づいて、小説又は物語の「あらすじ」、「登場人物」、「撮影場所」、「見出し」、「推奨文」に関する情報を含む映像化情報を生成する。提案情報生成部６２は、映像化情報生成部６１が生成した映像化情報に対して、さらに追加して提案し得る提案情報を生成する。推定情報生成部６３は、テキスト又は音声の映像化に関する推定を行い、推定結果に関する推定情報を生成する。映像化情報等送信部６４は、映像化情報生成部６１が生成した映像化情報、提案情報生成部６２が生成した提案情報、推定情報生成部６３が生成した推定情報を、ユーザ端末２へ送信する。
【選択図】図３

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】