JP2007006095A - コンテンツ再生装置、コンテンツ再生方法、コンテンツ再生プログラムを格納した記録媒体およびコンテンツ再生装置に用いられる集積回路 - Google Patents

Abstract

【課題】 ある時間帯における放送予定のコンテンツと内容が類似しない蓄積コンテンツで仮想チャンネルを生成するコンテンツ再生装置を提供すること。
【解決手段】 情報記録媒体１２０にコンテンツ内容を示す属性情報と共に蓄積された蓄積コンテンツを仮想チャンネルとして再生するに際し、属性情報取得部１３０は、放送コンテンツの属性情報を取得する。特徴量算出部１１１は、放送コンテンツの属性情報と蓄積コンテンツの属性情報とを用いてコンテンツの特徴量を算出する。類似度算出部１１２は、算出された類似度に基づいて、放送コンテンツと非類似の蓄積コンテンツを、その放送コンテンツの放送時間帯に再生されるべき仮想チャンネルとして割り当てる。
【選択図】 図１

Description

本発明はコンテンツの再生に関し、より特定的には、情報記録媒体に記録したコンテンツを自動的に検索して再生に関する。

デジタル技術の発達により、映像や音声からなるＡＶデータを劣化なく大量に蓄積することが可能になってきた。最近では、数十ＧＢあるいはそれ以上の容量を持つＨＤＤが比較的安価に入手することが可能となり、ＨＤＤベースの録画機も登場してきている。従って、記録メディアの大容量化に伴い、コンテンツ再生装置においてより多くのコンテンツを蓄積することが可能となる。ＨＤＤは記録データへのランダム・アクセスが可能な装置である。したがって、蓄積コンテンツを再生するときは、従来のビデオ・テープの場合のように、記録しておいた番組を先頭から順に再生する必要はなく、好きなコンテンツを検索して再生することができる。

ところが、記録メディアの大容量化により、蓄積されたコンテンツの数が大量になれば、再生したいコンテンツを選択することが困難になってくる。テレビ番組の場合、ユーザの嗜好やプロファイル情報などを基に自動録画を行うようなシステムにおいては、録画漏れに伴うユーザの落胆を避けるためにも、必要以上に多くの番組を録画する傾向がある。このため、ユーザが再生番組を取捨選択する作業負担はますます過大になっていく。さらに、テレビの視聴者は、放映中の特定の番組に注視しているとは限らない。すなわち、無目的に見る、あるいは、たまたまテレビがついていたから眺めると言った番組の視聴形態が一般的である。これに対し、録画された番組のうち何を見るかを逐次判断を下して見るという行為は、後者の視聴形態には適合しない。また、ユーザの多くは、特定の放映番組を録画したことで達成感や安心感を得てしまう心理が作用し、実際に視聴する行動まで至らない一因となっている。このため、多くの録画番組は、記録するだけで再生されることなく死蔵されがちである。また、音楽コンテンツも同様な傾向にあり、ＣＤやＤＶＤなどのパッケージメディアからのコピーや電子音楽配信の普及などにより、ユーザが記録メディアに蓄積する楽曲は大量になり、再生楽曲を取捨選択する作業は過大になっていく。また、通勤や通学などの屋外で、ポータブル型ＨＤＤ音楽再生装置やＨＤＤカーナビゲーションシステムなどを用いて音楽コンテンツを再生する場合は逐一音楽を検索することはなく、ランダム再生のようにシステムに自動的に選曲させて聴取することが多い。

このような利用環境下において、ユーザの検索負担を軽減する手段として、ユーザが定義した分類に従って仮想チャンネルを割り当て、分類に該当する番組を仮想チャンネル上に録画し、ユーザはチャンネルの切り替えまたは同じチャンネルの再生を続けるだけで、様々な録画番組を視聴することができるシステムが考案されている（例えば特許文献１）。この場合、ユーザが蓄積コンテンツを視聴するまでの形態としては、まず、現在放送中のコンテンツ（テレビやラジオ放送）をチャンネルの切り替えによって選択し、興味のあるコンテンツを選択して視聴しようとする。しかしながら、現在放送中のコンテンツで興味のあるコンテンツが放送されていなければ、記録メディアに蓄積しておいたコンテンツを検索して視聴するのが一般的であると考えられる。
特開２００１−３３３３５８号公報

しかしながら、従来のコンテンツ検索手段によると、分類定義に従った仮想チャンネルごとに蓄積コンテンツを再生していく。そのため、現在放送中のコンテンツと同じ分類定義にある仮想チャンネル上のコンテンツとが同時刻に再生される可能性がある。その結果、どちらか片方のチャンネルで再生されているコンテンツを見逃してしまうという問題点があった。

それ故に、本発明の目的は、ある時間帯における放送予定のコンテンツと内容が類似しない蓄積コンテンツで仮想チャンネルを生成するコンテンツ再生装置を提供することである。

上記目的を達成するために、本発明は以下のような構成を採用した。

第１の発明は、情報記録媒体に記録された蓄積コンテンツを再生するコンテンツ再生装置であって、蓄積コンテンツおよび当該コンテンツの内容に関する情報である属性情報を情報記録媒体に記録する記録部と、放送コンテンツを受信するコンテンツ受信部と、放送コンテンツの属性情報を取得する属性情報取得部と、所定の時間帯に放送される放送コンテンツと各蓄積コンテンツとの類似度を属性情報に基づいて算出する類似度算出部と、所定の時間帯における決定された蓄積コンテンツの仮想チャンネルとしての再生および出力装置への出力を制御する仮想チャンネル再生部とを備える、コンテンツ再生装置である。

第２の発明は、第１の発明において、類似度算出部は、所定の時間帯の長さを蓄積コンテンツの再生時間の長さに応じて決定し、当該時間帯に放送される放送コンテンツと当該蓄積コンテンツとの類似度を算出する。

第３の発明は、第１の発明において、コンテンツ受信部は、複数の放送チャンネルから放送コンテンツを受信し、類似度算出部は、複数の放送チャンネルから受信した複数の放送コンテンツそれぞれに対して類似度を算出する。

第４の発明は、第１の発明において、仮想チャンネル生成部は、類似度算出部によって算出された類似度が所定の閾値以下である蓄積コンテンツを再生すべき蓄積コンテンツとして決定する。

第５の発明は、第１の発明において、記録部は、放送コンテンツと当該放送コンテンツの属性情報とを対応付けて情報記録媒体に記録する。

第６の発明は、第５の発明において、放送コンテンツはテレビ番組である。

第７の発明は、第６の発明において、属性情報取得部は、放送コンテンツの番組ジャンルについての情報を属性情報として取得し、類似度算出部は、放送コンテンツと蓄積コンテンツとの番組ジャンルが同じか否かを判定し、同じと判定すれば類似度を相対的に高く算出し、異なっていれば類似度を相対的に低く算出する。

第８の発明は、第６の発明において、属性情報取得部は、放送コンテンツの出演者についての情報を属性情報として取得し、類似度算出部は、放送コンテンツと蓄積コンテンツとで同じ出演者が含まれるか否かを判定し、同じ出演者が含まれていれば類似度を相対的に高く算出し、同じ出演者が含まれていなければ類似度を相対的に低く算出する。

第９の発明は、第６の発明において、属性情報取得部は、放送コンテンツの内容を示す情報である番組内容情報に含まれている単語を属性情報として取得し、類似度算出部は、放送コンテンツの番組内容情報と蓄積コンテンツの番組内容情報との双方に含まれている単語の数を判定し、双方に含まれている単語の数が所定の閾値以上であれば類似度を相対的に高く算出し、当該単語の数が当該所定の閾値以上の数でなければ類似度を相対的に低く算出する。

第１０の発明は、第６の発明において、属性情報取得部は、番組タイトルに含まれている単語を属性情報として取得し、類似度算出部は、放送コンテンツの番組タイトルと蓄積コンテンツの番組タイトルとの双方に含まれている単語の数を判定し、双方に含まれている単語の数が所定の閾値以上であれば類似度を相対的に高く算出し、単語の数が当該所定の閾値以上でなければ類似度を相対的に低く算出する。

第１１の発明は、第５の発明において、放送コンテンツはラジオ番組であり、前記記録部で記録されるコンテンツは楽曲データである。

第１２の発明は、第１１の発明において、属性情報取得部は、楽曲のタイトル情報を属性情報として取得し、類似度算出部は、放送されるラジオ番組において記録された楽曲データと同じタイトルの楽曲が放送されるか否かを判定し、同じ楽曲が放送されるときは類似度を相対的に高く算出し、同じ楽曲が放送されなければ類似度を相対的に低く算出する。

第１３の発明は、第１１の発明において、属性情報取得部は、楽曲が含まれるアルバム情報を属性情報として取得し、類似度算出部は、記録された楽曲データがラジオ番組で放送される楽曲が含まれるアルバム名と同じアルバム名に含まれる楽曲か否かを判定し、同じアルバムに含まれるものであれば類似度を相対的に高く算出し、同じアルバムの楽曲でなければ類似度を相対的に低く算出する。

第１４の発明は、第１１の発明において、属性情報取得部は、楽曲のアーティスト情報を属性情報として取得し、類似度算出部は、記録された楽曲データのアーティストとラジオ番組で放送される楽曲のアーティストとが同じアーティストである楽曲か否かを判定し、同じアーティストの楽曲であれば類似度を相対的に高く算出し、同じアーティストの楽曲でなければ類似度を相対的に低く算出する。

第１５の発明は、第１１の発明において、属性情報取得部は、楽曲のジャンル情報を属性情報として取得し、類似度算出部は、記録された楽曲データのジャンルと、ラジオ番組で放送される楽曲のジャンルとが同じジャンルであるか否かを判定し、同じジャンルであれば類似度を相対的に高く算出し、同じジャンルの楽曲でなければ類似度を相対的に低く算出する。

第１６の発明は、第１の発明から第１５の発明のいずれかの発明において、属性情報が画面に表示される表示画面を生成するＧＵＩ生成部を更に備え、ＧＵＩ生成部は、放送コンテンツの属性情報と、仮想チャンネルとして再生される蓄積コンテンツの属性情報とが同じ画面で表示されるような表示画面を生成する。

第１７の発明は、情報記録媒体に記録された蓄積コンテンツを再生するコンテンツ再生方法であって、蓄積コンテンツおよび当該コンテンツの内容に関する情報である属性情報を情報記録媒体に記録する記録ステップと、放送コンテンツを受信するコンテンツ受信ステップと、放送コンテンツの属性情報を取得する属性情報取得ステップと、所定の時間帯に放送される放送コンテンツと各蓄積コンテンツとの類似度を属性情報に基づいて算出する類似度算出ステップと、所定の時間帯に再生すべき蓄積コンテンツを類似度に応じて決定する仮想チャンネル生成ステップと、所定の時間帯における決定された蓄積コンテンツの仮想チャンネルとしての再生および出力装置への出力を制御する仮想チャンネル再生ステップとを有する、コンテンツ記録再生方法である。

第１８の発明は、コンテンツを再生するコンテンツ再生装置のコンピュータで実行されるコンテンツ再生プログラムを記録した記録媒体であって、情報記録媒体に記録された蓄積コンテンツを再生するコンテンツ再生装置のコンピュータで実行されるコンテンツ再生プログラムを記録した記録媒体であって、蓄積コンテンツおよび当該コンテンツの内容に関する情報である属性情報を情報記録媒体に記録する記録ステップと、放送コンテンツを受信するコンテンツ受信ステップと、放送コンテンツの属性情報を取得する属性情報取得ステップと、所定の時間帯に放送される放送コンテンツと各蓄積コンテンツとの類似度を属性情報に基づいて算出する類似度算出ステップと、所定の時間帯に再生すべき蓄積コンテンツを類似度に応じて決定する仮想チャンネル生成ステップと、所定の時間帯における決定された蓄積コンテンツの仮想チャンネルとしての再生および出力装置への出力を制御する仮想チャンネル再生ステップとをコンピュータに実行させるコンテンツ再生プログラムを記録した記録媒体である。

第１９の発明は、情報記録媒体に記録された蓄積コンテンツを再生するコンテンツ再生装置に用いる集積回路であって、蓄積コンテンツおよび当該コンテンツの内容に関する情報である属性情報を情報記録媒体に記録する記録部と、放送コンテンツを受信するコンテンツ受信部と、放送コンテンツの属性情報を取得する属性情報取得部と、所定の時間帯に放送される放送コンテンツと各蓄積コンテンツとの類似度を属性情報に基づいて算出する類似度算出部と、所定の時間帯に再生すべき蓄積コンテンツを類似度に応じて決定する仮想チャンネル生成部と、所定の時間帯における決定された蓄積コンテンツの仮想チャンネルとしての再生および出力装置への出力を制御する仮想チャンネル再生部とを備えた、集積回路である。

上記第１の発明によれば、チャンネル切り換え操作という、一般的なテレビ等の受信機上で慣れ親しんだ操作だけで蓄積コンテンツを視聴することができる。すなわち、ユーザは、チャンネル切り換え操作以外に新たな操作方法を習得する必要がないし、蓄積コンテンツを再生するために能動的な操作や視聴姿勢を要求されない。更に、仮想チャンネル上では現在放送中のコンテンツの内容との類似度に応じたコンテンツが再生される。そのため、実チャンネル上と仮想チャンネル上とで類似するコンテンツが同時刻に再生されることを防ぐことができ、ユーザにとって興味のあるコンテンツの見逃しを低減することができる。

上記第２の発明によれば、蓄積コンテンツの再生時間の長さに応じて類似度算出の対象となる放送コンテンツの数を変えることができ、所定の時間帯に放送される放送コンテンツ全てに対して非類似な蓄積コンテンツを仮想チャンネルとして再生することができ、興味のあるコンテンツの見逃しを低減することができる。

上記第３の発明によれば、複数の放送チャンネルで放送される放送コンテンツを対象にして類似度を算出できる。そのため、ある時間帯に複数の放送チャンネルで放送される番組それぞれに対して非類似の蓄積コンテンツを仮想チャンネルに割り当てることができ、興味のあるコンテンツの見逃しを低減することができる。

上記第４の発明によれば、類似度の判定に所定の閾値を設けることで、放送コンテンツと蓄積コンテンツとの類似の判定処理において画一的な処理を行うことができ、処理負荷を軽減することができる。

上記第５の発明によれば、多種多様な放送コンテンツをその属性情報と共に録音・録画して蓄積コンテンツとすることができ、より多彩なコンテンツを視聴する機会を増やすことができる。

上記第６の発明によれば、テレビ番組について仮想チャンネルを生成する。そのため、近年、一般的になっているＨＤＤレコーダ等の大容量記憶媒体に大量に蓄積されたテレビ放送コンテンツにつき、視聴されることなく死蔵化することを防ぐことができる。

上記第７乃至第１０の発明によれば、テレビ放送コンテンツの類似度の判定に、ジャンルや出演者、番組の内容等を示す単語（テキストデータ）を用いる。そのため、番組の内容について複雑な分析処理を行うことなく、テキストデータの比較という簡易な方法で類似度を判定することができる。その結果、仮想チャンネル生成にかかる処理負荷を低減することができる。

上記第１１の発明によれば、ラジオ番組について仮想チャンネルを生成する。そのため、ＨＤＤカーナビゲーションシステム等の大容量記憶媒体に大量に蓄積されたラジオ番組が、蓄積されたまま聴かれることなく死蔵化してしまうことを防ぐことが可能となる。

上記第１２乃至第１５の発明によれば、ラジオコンテンツの類似度の判定に、楽曲のタイトルやアーティスト、アルバム名、ジャンルを示す単語（テキストデータ）を用いる。そのため、番組の内容について複雑な分析処理を行うことなく、テキストデータの比較という簡易な方法で類似度を判定することができる。その結果、仮想チャンネル生成にかかる処理負荷を低減することができる。

上記第１６の発明によれば、仮想チャンネルの内容と実放送にかかる番組の情報とをまとめて同じ画面に表示できる。これにより、現在どんな番組を視聴することができるのかをユーザに分かりやすく伝えることができる。

上記第１７乃至１９の発明によれば、第１の発明と同様の効果を得られる。

本発明は、コンテンツの記録再生に関し、放送中の実チャンネルとは別に、蓄積されたコンテンツを連続再生するための仮想チャンネルを作成するコンテンツ再生装置である。仮想チャンネル上では、同時刻に放送されている放送コンテンツと内容が類似していない蓄積コンテンツが再生される。以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して説明する。尚、この実施例により本発明が限定されるものではない。

（第１の実施形態）
図１〜図１０を参照して、本発明の第１の実施形態に係るコンテンツ再生装置について説明する。図１は本発明に係るコンテンツ再生装置の構成を示したブロック図である。図１において、コンテンツ再生装置１００は、制御部１１０と、情報記録媒体１２０と、属性情報取得部１３０と、放送コンテンツ受信部１４０と、操作情報取得部１５０と、音声デコーダ１６０と、映像デコーダ１６１と、ＧＵＩ表示部１７０と、音声エンコーダ１８０と、映像エンコーダ１８１と、クロック部１９０とで構成され、それぞれ内部バスによって接続されている。

制御部１１０は、コンテンツ再生装置が行うコンテンツの記録・再生処理全般を制御する。情報記録媒体１２０には、放送コンテンツ等のコンテンツが蓄積される。属性情報取得部１３０は、図示しない通信部を介して、例えば、番組表（ＥＰＧデータ）やＣＤＤＢなどから、放送コンテンツに関する属性情報を取得する。当該属性情報には、番組の放送局名、放送日時、ジャンル名、番組タイトル、出演者名、番組内容に関するテキストデータ（番組概要）や番組の再生時間長などが含まれている。放送コンテンツ受信部１４０は、図示しない通信部から放送コンテンツの内容であるコンテンツデータ（映像データおよび音声データ）を受信する。操作情報取得部１５０は、ユーザからの操作情報を取得する。音声デコーダ１６０は、圧縮された上記コンテンツの音声データを復号する。映像デコーダ１６１は、圧縮された上記コンテンツの映像データを復号する。ＧＵＩ表示部１７０は、表示画面に出力するグラフィカルユーザインターフェースを表示する。音声エンコーダ１８０は、上記コンテンツの音声データを圧縮データに符号化する。映像エンコーダ１８１は、上記コンテンツの映像データを圧縮データに符号化する。クロック部１９０は、時刻情報を生成する。

また、制御部１１０は、特徴量算出部１１１と、類似度算出部１１２と、仮想チャンネル生成部１１３と、記録部１１４と、ＧＵＩ生成部１１５と、仮想チャンネル再生部１１６とを備える。特徴量算出部１１１は、属性情報取得部１３０によって取得された属性情報から特徴属性を抽出し、各コンテンツの内容についての特徴を示すための指針となるものである特徴量を算出する。ここで、特徴量抽出のための要素としては、放送局名や、放送日時、ジャンル名、番組タイトル、出演者名、番組内容に関するテキストデータなどがある。なお、番組タイトルや番組内容に関しては、形態素解析を用いて分解された単語を用いて特徴を抽出する。類似度算出部１１２は、特徴量算出部１１１によって算出された属性特徴量を用いて、放送予定のコンテンツと情報記録媒体１２０に蓄積されているコンテンツ（以下、蓄積コンテンツと称す）との類似度を算出する。また、類似度算出部１１２は、算出した類似度を仮想チャンネル生成部１１３へ通知する。仮想チャンネル生成部１１３は、仮想チャンネルとして再生する蓄積コンテンツの再生スケジュールを生成する。また、仮想チャンネル生成部１１３は、記録部１１４を介して情報記録媒体１２０等に生成した再生スケジュールを記録する。記録部１１４は、情報記録媒体１２０への情報の記録を制御する。具体的には、記録部１１４は、放送コンテンツ受信部１４０が受信したコンテンツデータと属性情報取得部１３０によって取得された属性情報とを対応付けて情報記録媒体１２０へ記録する。また、記録部１１４は、放送コンテンツ以外のコンテンツについても、その属性情報と共に情報記録媒体１２０へ記録する。また、記録部１１４は、上記仮想チャンネルの再生スケジュールも情報記録媒体１２０へ記録する。また、記録部１１４は、コンテンツを記録する際に、必要に応じてコンテンツデータの圧縮等も行う。具体的には、記録部１１４は、放送コンテンツ受信部１４０が受信したコンテンツデータがデジタル放送等の圧縮されたコンテンツデータであるか否かを判定する。当該コンテンツデータが圧縮されたものであれば、その圧縮符号化方式が情報記録媒体に記録する圧縮符号化方式と同じか否かを判定し、同じ方式であれば、そのまま情報記録媒体にコンテンツデータを記録する。あるいは、ユーザの指示操作に基づいて、別の圧縮符号化方式で記録する。この場合には、上記音声デコーダ１６０および映像デコーダ１６１でコンテンツデータを復号し、音声エンコーダ１８０および映像エンコーダ１８１で別の圧縮符号化方式に符号化して情報記録媒体１２０に記録する。一方、放送コンテンツ受信部１４０が受信したコンテンツデータが符号化されていない場合は、上記音声エンコーダ１８０および映像エンコーダ１８１を用いて圧縮符号化方式に符号化して情報記録媒体１２０に記録する。もちろん、圧縮せずに、そのまま情報記録媒体１２０に記録してもよい。ＧＵＩ生成部１１５は、画面に表示するＧＵＩを生成する。仮想チャンネル再生部１１６は、仮想チャンネルの再生を制御する。

なお、図１に示す制御部１１０（特徴量算出部１１１、類似度算出部１１２、仮想チャンネル生成部１１３、記録部１１４、ＧＵＩ生成部１１５、仮想チャンネル再生部１１６）、属性情報取得部１３０、放送コンテンツ受信部１４０、操作情報取得部１５０、音声デコーダ１６０、映像デコーダ１６１、ＧＵＩ表示部１７０、音声エンコーダ１８０、映像エンコーダ１８１は、典型的には集積回路であるＬＳＩとして実現してもよい。これらは、個別に１チップ化されても良いし、一部または全てを含むように１チップ化されても良い。また、集積回路化の手法は、ＬＳＩに限るものではなく、専用回路または汎用プロセッサで実現してもよい。また、ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）や、ＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサーを利用してもかまわない。さらに、半導体技術の進歩または派生する別技術により、ＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。バイオ技術の適応等が可能性としてありえる。

以下、図２から図６を用いて、制御部１１０が行う仮想チャンネルの再生スケジュール生成処理（以下、スケジュール生成処理と称す）の詳細動作を説明する。ここでは、図２に示すような仮想チャンネルの設定を行う場合を一例として説明する。図２においては、１３：１０に電源が投入されると、１３：００〜１４：００には６０分の番組である蓄積コンテンツ１が割り当てられ、１４：００〜１４：３０には３０分番組である蓄積コンテンツ２が、１４：３０〜１５：００には３０分番組である蓄積コンテンツ３が割り当てられている。

図３および図４は、スケジュール生成処理の詳細を示すフローチャートである。例えば、コンテンツ再生装置１００の電源が投入されると、図３および図４に示すような処理が行われる。ここでは説明の便宜のため、コンテンツ再生装置１００の電源が投入されると、その日１日分（２３：５９：５９まで）の仮想チャンネルの再生スケジュールが生成されるものとする。図３において、電源が投入されると、まず制御部１１０は、既に当日分の仮想チャンネルの再生スケジュールが作成済みか否かを判定する（ステップＳ１）。その結果、既に作成済みであれば（ステップＳ１でＹＥＳ）、そのままスケジュール生成処理を終了する。一方、まだ作成されていないとき（ステップＳ１でＮＯ）は、その日初めて電源が投入されたことになるため、以下に述べるステップＳ２以降の処理を行って、当日分の仮想チャンネルの再生スケジュールを作成する。

次に、制御部１１０は、電源が投入された時刻帯の始端時刻および終端時刻の算出と、比較開始時刻および終了時刻の設定とを行う（ステップＳ２）。ここで、時刻帯とは、時分秒の時の値が変わるまでの時間帯を意味する。例えば、１９：４５に電源が投入されれば、時刻帯の始端は１９：００：００となり、終端は２０：００：００となる。１３：１０に電源が投入されれば、始端は１３：００：００となり、終端は１４：００：００となる。また、比較開始時刻および終了時刻は、後述の蓄積コンテンツと放送予定コンテンツとの類似度算出において、比較する時間帯の範囲を示すものである。このステップＳ２の処理をより具体的に説明すると、まず制御部１１０は、電源が投入された時刻（以下、投入時刻）を、時分秒の形式でクロック部１９０から取得する。次に、制御部１１０は、投入時刻の「時」の値はそのままにし、「分・秒」の値を０にして、比較開始時刻に設定する。つまり、１９：４５に電源が投入されれば、１９：００：００という値が比較開始時刻に設定される。次に、「時」の値に１を加え（２３の場合は０とする）、「分・秒」の値を０にして、比較終了時刻に設定する。つまり、１９：４５に電源が投入されれば、２０：００：００という値が比較終了時刻に設定される。以上でステップＳ２の処理は終了する。

ステップＳ２の処理が終われば、制御部１１０は、まだ仮想チャンネルとして割り当てられていない任意の蓄積コンテンツの属性情報を情報記録媒体１２０から１件分取得する（ステップＳ３）。なおここでは、説明の便宜のため、蓄積された時が古いものから順に取得するものとする。また、このとき、取得する蓄積コンテンツとしては、電源投入時の時刻からその時刻帯の終端までの時間よりも長いコンテンツを対象とする。図２を例に取ると、再生時間長が５０分以上の蓄積コンテンツのみを対象とする。換言すれば、再生時間長が３０分の蓄積コンテンツはステップＳ３では対象外となる。これは、例えば１４：００や１５：００等の、一般に番組の区切りとなるような時間の変わり目に合わせて仮想チャンネルの番組が終了するように蓄積コンテンツを割り当てるようにするためである。このような割当を行うことで、番組の切れ目で効率よく仮想チャンネルと放送局のチャンネルとを切り替えながら視聴することが可能となる。

次に、ステップＳ３で取得した蓄積コンテンツと、上記比較開始時刻から比較終了時刻までの間の時間帯（以下、比較時間帯と称す）に放送予定コンテンツとの類似度を算出する（ステップＳ４）。ステップＳ４においては、まず、ステップＳ３で取得した蓄積コンテンツ（以下、検査対象コンテンツ）の属性情報と当該放送予定のコンテンツの属性情報から、それぞれコンテンツの特徴量をベクトルとして算出し、その後、当該特徴量を用いて類似度を算出する。

このステップＳ４の処理をより具体的に説明する。図５は、上記ステップＳ４で示した類似度算出処理の詳細を示すフローチャートである。図５において、まず、特徴量算出部１１１は、上記検査対象コンテンツの属性情報から、特徴属性を抽出する（ステップＳ２１）。ここでは、属性情報から、ジャンル、出演者、番組タイトルおよび番組内容についてのテキストデータを特徴属性として抽出するものとする。次に、特徴量算出部１１１は、抽出した特徴属性を用いて検査対象コンテンツの特徴量をベクトル値として算出する（ステップＳ２２）。当該ベクトル値（以下、特徴ベクトル）の算出は、ジャンル、出演者、番組タイトル、番組内容の各特徴属性に対して行なわれる。ジャンルの特徴ベクトルの算出では、各ジャンルを評価項目とし、ジャンルが一致する項目は評価値を１として、それ以外は評価値を０とする。例えば、ニュース、バラエティ、映画の３つのジャンルがあると仮定する。この場合、バラエティ番組のジャンルに関する特徴ベクトルは、（ニュース：０，バラエティ：１，映画：０）となる。出演者に関するベクトルは、各出演者を評価項目として、番組の出演者に該当する評価値を１とし、それ以外の評価値を０とする。番組タイトルや番組内容に対するベクトルは、形態素解析で抽出された各単語を評価項目とし、その単語の出現頻度を評価値とする。例えば、野球、女性、恋、刑務所の単語を仮定し、ある番組の番組内容に女性と恋の単語がそれぞれ２回と１回ずつ出現していた場合、この番組内容の特徴ベクトルは、（野球：０，女性：２，恋：１，刑務所：０）となる。このようにして、特徴量算出部１１１は、検査対象コンテンツの特徴ベクトルとして、ジャンルベクトル（ＧＶｒ）、出演者ベクトル（ＰＶｒ）、タイトルベクトル（ＴＶｒ）、内容ベクトル（ＣＶｒ）を生成する。

次に、属性情報取得部１３０は、上記比較時間帯における放送予定コンテンツそれぞれについて、検査対象コンテンツの場合と同様に特徴ベクトルを算出する（ステップＳ２３）。具体的には、まず、属性情報取得部１３０は、上記比較時間帯における放送予定コンテンツそれぞれについての属性情報をＥＰＧ等から取得する。次に、特徴量算出部１１１は、当該属性情報から上述したような特徴属性を抽出する。そして、特徴量算出部１１１は、各放送予定コンテンツに対して上述したような特徴ベクトルを算出し、各放送予定コンテンツのジャンルベクトル（ＧＶｂ）、出演者ベクトル（ＰＶｂ）、タイトルベクトル（ＴＶｂ）、内容ベクトル（ＣＶｂ）を生成する（ステップＳ２４）。

次に、類似度算出部１１２は、上記検査対象コンテンツの特徴ベクトルと放送予定コンテンツの特徴ベクトルを用いて類似度を算出する（ステップＳ２５）。コンテンツの類似度（ＣＳｉｍ）は、各評価項目（ジャンル、出演者、タイトル、内容）の特徴ベクトルの類似度（ＶＳｉｍ）の総和で算出される。
ＣＳｉｍ＝αＶＳｉｍ（ＧＶｒ，ＧＶｂ）＋βＶＳｉｍ（ＰＶｒ，ＰＶｂ）＋γＶＳｉｍ（ＴＶｒ，ＴＶｂ）＋ζＶＳｉｍ（ＣＶｒ，ＣＶｂ）
なお、Ｖｓｉｍ（Ａ，Ｂ）は、ベクトルＡとＢのコサイン距離の演算を意味する。また、α、β、γ、ζは重み係数であり、各項目間の類似度の重要度を表すように設定する。なお、利用しない類似度がある場合は、その項目の重み係数を０にセットすればよい。このような算出式を用いて、所定の時間帯（例えば、１９：００から２０：００まで）を考慮し、その時間帯に放送予定のコンテンツのそれぞれに対して、検査対象コンテンツとの類似度を算出する。そして、類似度算出部１１２は、当該算出した類似度を当該検査対象コンテンツに関連付けて、図示しない一時記憶手段（メモリ等）に保持しておく（ステップＳ２６）。図６は、当該一時記憶手段に保持される類似度データの一例を示す図である。図６においては、各検査対象コンテンツ（蓄積コンテンツ）毎に、各放送予定コンテンツとの類似度が対応付けられて保持されている。なお、類似度については１００を最大とした値で示している。以上で、ステップＳ４における類似度算出処理は終了する。

図３に戻り、１つの検査対象コンテンツについて各放送予定コンテンツとの類似度の算出が終われば、次に、全ての蓄積コンテンツについて類似度の算出が終了したか否かを判定する（ステップＳ５）。その結果、まだ類似度を算出していない蓄積コンテンツが残っていれば、ステップＳ３に戻って処理を繰り返す。一方、全ての蓄積コンテンツについて上記類似度の算出が終われば、制御部１１０は、処理をステップＳ６に進める。

次に、仮想チャンネル生成部１１３は、上記算出した放送予定コンテンツと蓄積コンテンツとの類似度に関して、すべての放送予定コンテンツとの類似度が所定の閾値以下であった蓄積コンテンツを図６に示すようなデータから検索し、当該蓄積コンテンツ（の時刻情報）を情報記録媒体１２０から検索する。つまり、すべての放送予定コンテンツに対して異なった内容となっている蓄積コンテンツを検索する。図６を例に取ると、閾値を３０としていた場合は、蓄積コンテンツ１が検索されることになる。そして、仮想チャンネル生成部１１３は、当該蓄積コンテンツ１が、上記比較終了時間に終了するように仮想チャンネルの再生スケジュールに設定する（ステップＳ６）。その結果、図２に示すように、蓄積コンテンツ１が１４：００に終了するように割り当てられる。なお、検索の結果、複数の蓄積コンテンツが検索された場合には、すべての放送予定コンテンツとの類似度の総和がもっとも小さい蓄積コンテンツをその中から選択する。もちろん、検索された複数の蓄積コンテンツの中からランダムに一つを選択してもよい。なお、該当する蓄積コンテンツが検索されなかった場合には、類似度が閾値以下である放送予定コンテンツの数が最も多い蓄積コンテンツを選択する。

ステップＳ６の処理が終わった時点では、まだ１４：００までの仮想チャンネルしか作成されていない。そのため、引き続いて、１４：００以降の仮想チャンネルの再生スケジュールを作成していく。ステップＳ６が終われば、制御部１１０は、上記比較開始時刻の値として、比較終了時刻を設定する（ステップＳ７）。つまり、上述の処理では、１３：００が比較開始時刻であったところ、これが１４：００と設定される。

次に、制御部１１０は、仮想チャンネルの再生スケジュール作成について、１日分の作成が終了したか否かを判定する（ステップＳ８）。例えば、上記再生開始時刻が０：００を越えたときに、１日分の仮想チャンネルの作成は終了と判定する。もちろん、１日分に限らず、数日、数週間単位で再生スケジュールを作成するようにしてもよい。ステップＳ８の判定の結果、１日分の再生スケジュール作成が終了したと判定したら、そのまま再生スケジュール作成処理は終了する。一方、まだ１日分の再生スケジュールが作成できてないときは、制御部１１０は、処理をステップＳ９にすすめる。

次に、上記ステップＳ３と同様に、制御部１１０は、まだ仮想チャンネルとして割り当てられていない任意の蓄積コンテンツの属性情報を情報記録媒体１２０から１件分取得する（ステップＳ９）。但し、上記ステップＳ３と異なり、ここでは読み込む蓄積コンテンツの再生時間長は問わない。

次に、制御部１１０は、ステップＳ９で取得した蓄積コンテンツ、すなわち検査対象コンテンツの再生時間長を上記属性情報から取得する（ステップＳ１０）。ここでは、再生時間長は６０分であるとする。次に、制御部１１０は、上記比較終了時刻の値として、比較開始時刻にステップＳ１０で取得した再生時間長を加えた時刻を設定する（ステップＳ１１）。つまり、上述の処理では、１４：００が比較終了時刻であったところ、これが１５：００と設定される。このことは、検査対象コンテンツの再生時間長によって、類似度算出の比較対象となる放送予定コンテンツの数が変化することを意味する。例えば、図２を例に取ると、比較開始時刻が１４：００であり、ステップＳ９で検査対象として取得した蓄積コンテンツが１時間の蓄積コンテンツであれば、番組Ａ２、Ａ３、Ｂ３との類似度を算出することになり、３０分の蓄積コンテンツであれば、番組Ａ２と番組Ｂ３との類似度を算出することになる。また、このとき、上述したように時間の変わり目で番組の区切りがつくように、例えば、再生時間長が５８分、等の端数であるときは、再生時間長を切り上げて６０分としておく。

次に、上述したステップＳ４と同様の処理で、属性情報から特徴ベクトルを求め、類似度を算出する（ステップＳ１２）。次に、全ての蓄積コンテンツについて類似度の算出が終了したか否かを判定する（ステップＳ１３）。その結果、まだ類似度を算出していない蓄積コンテンツが残っていれば、ステップＳ９に戻って処理を繰り返す。一方、全ての蓄積コンテンツについて上記類似度の算出が終われば、制御部１１０は、処理をステップＳ１４に進める。

次に、仮想チャンネル生成部１１３は、上記ステップＳ６と同様に、上記算出した放送予定コンテンツと蓄積コンテンツとの類似度に関して、すべての放送予定コンテンツとの類似度が所定の閾値以下であった蓄積コンテンツを検索する。そして、仮想チャンネル生成部１１３は、当該検索した蓄積コンテンツが上記比較開始時間から開始するように仮想チャンネルの再生スケジュールを設定する。このとき、当該検索した蓄積コンテンツの再生時間長について、上記属性情報から取得しておく。

次に、制御部１１０は、上記比較開始時刻にステップＳ１４で取得した再生時間長を加えた時刻を新たな比較開始時刻とする。例えば、比較開始時刻が１４：００であった場合であって、上記ステップＳ１４で割り当てられた蓄積コンテンツが３０分の番組であれば、比較開始時刻は１５：３０に設定され、６０分の番組であれば、比較開始時刻は１５：００に設定される。また、上記ステップＳ１４で割り当てられた蓄積コンテンツが１２０分の番組であれば、比較開始時刻は１６：００に設定されることになる。ステップＳ１５における比較開始時刻の設定が終われば、ステップＳ８の処理に戻り、１日分の仮想チャンネルの再生スケジュールが作成されるまで、ステップＳ８〜Ｓ１５の処理が繰り返される。以上で、スケジュール作成処理は終了する。

次に、上述の処理で生成された仮想チャンネルの再生について、図７を用いて説明する。図７は仮想チャンネルの再生処理の詳細を示すフローチャートである。図７において、まず、ステップＳ３１で、ユーザからの仮想チャンネルの再生指示が操作情報取得部１５０を介して取得され、制御部１１０に通知される。制御部１１０は、指定された仮想チャンネルの再生の開始指示を仮想チャンネル再生部１１６に出す。

次に、ステップＳ３２において、制御部１１０は、クロック部１９０から現在時刻情報と、仮想チャンネル生成部１１３で生成された仮想チャンネルのスケジュールを取得する。ステップＳ３３において、制御部１１０は、ユーザから指定された仮想チャンネルと現在時刻情報とを元に、再生されるべき蓄積コンテンツを仮想チャンネルのスケジュールから特定する。続くステップＳ３４において、制御部１１０は、現在時刻までの蓄積コンテンツの再生経過時間を算出する。例えば、現在時刻が２０：３０で、仮想チャンネルのスケジュールから特定された蓄積コンテンツが１９：００から再生されるようにスケジューリングされている場合、再生経過時間は９０分となる。次に、ステップＳ３５において、制御部１１０は、特定された蓄積コンテンツを情報記録媒体１２０から検索し、再生経過時間に基づいて蓄積コンテンツの再生開始箇所を特定する。ステップＳ３６において、制御部１１０は、特定された再生開始箇所から、音声データまたは映像データを読み出し、それぞれ音声デコーダまたは映像デコーダに出力して再生する。以上のような処理によって、仮想チャンネルの再生が行われる。

このように、第１の実施形態では、大容量の記録媒体に記録されている蓄積コンテンツを視聴する場合、ユーザは、逐一コンテンツを検索する必要がなく、一般的なチャンネルを切り換える動作だけで視聴可能性の高い蓄積コンテンツを視聴することができる。更に、現在放送中のコンテンツと内容が類似しない蓄積コンテンツを視聴できる。そのため、興味あるコンテンツが同時刻に再生されることにより、どちらか片方のコンテンツを見逃してしまうという問題を防ぐことができる。

なお、特徴ベクトルの算出に関して、上記ステップＳ２では、評価値として単語の出現頻度をそのまま用いたが、何らかの正規化を行った値を評価値として用いてもよい。また、単語のＴＦ（その文章の中でのその単語の出現率）・ＩＤＦ（その単語がどれだけレアかを表す指標）を評価値として用いてもよい。また、各単語を特徴ベクトルの評価項目とする場合、同じ単語が複数の番組内容に出現していることが少ない可能性もあり、各特長ベクトルの比較による類似度の判定が正しくなされないこともある。したがって、意味内容が類似した複数の単語を別の単語に置き換えて、特徴ベクトルを作成するようにしてもよい。例えば、恋、好き、告白、などの３つの単語はすべて恋愛という単語に置き換えて、上記３つの単語が出現していれば、恋愛という評価項目の評価値を１にするようにしてもよい。更に、このような単語をグルーピングする辞書は、事前に作成して情報記録媒体１２０に記録しておいてもよいし、インターネットなどの手段を用いてサーバから取得するようにしてもよい。

また、図５のステップＳ２１〜Ｓ２２等における蓄積コンテンツについての特徴ベクトルの算出については、例えば、蓄積コンテンツが情報記録媒体１２０に記録されるタイミングで、併せて算出して記録しておいてもよい。そして、上記ステップＳ２１、Ｓ２２においては、算出済みの特徴ベクトルを情報記録媒体１２０から取得するようにしてもよい。これにより、類似度算出処理にかかる処理時間を軽減することができる。

また、類似度の算出に関して、上述の実施形態では、テキストデータから構成されている属性情報から特徴ベクトルを算出し、類似度を算出していた。しかし、将来、属性情報として番組宣伝用の音声映像データも取得できるようになれば、それらの音声映像データから特徴を抽出して特徴ベクトル算出に利用してもよい。この場合は、コンテンツデータから特徴量を抽出するコンテンツ特徴量抽出部を構成に加えればよい。そして、コンテンツ特徴量抽出部を用いて、例えば、音声認識を用いて発話内容からテキスト情報を抽出し、形態素解析で発話の単語を抽出することが考えられる。また、画像認識を行い、出演者情報を抽出してもよい。さらには、テロップから画像認識を用いてテキスト情報を抽出することも考えられる。また、音声データを利用して、番組宣伝の内容が、音楽または会話、歓声などのシーンの内容情報を抽出するようにしてもよい。

また、図３を用いて説明した仮想チャンネル生成処理においては、電源ＯＮ時の時刻情報に基づいて仮想チャンネルのスケジューリングを開始している。これに限らず、ユーザの指示に応じて、任意の時刻に仮想チャンネルをスケジューリングするようにしても構わない。例えば、ユーザが、放送中のコンテンツおよび仮想チャンネルに割り当てられている蓄積コンテンツに興味が無い場合など、別の蓄積コンテンツを仮想チャンネルに割り当てたい時に、ユーザの指示に基づいて仮想チャンネル生成処理を行うようにしてもよい。この場合は、再度同じ蓄積コンテンツが同じ時間帯に割り当てられないように制御しておく。これにより、蓄積コンテンツをより有効に活用でき、その死蔵化を防止することができる。

更に、属性情報の放送局や放送日時に関する情報を利用して仮想チャンネルを生成してもよい。例えば、すべての放送局の放送予定コンテンツを考慮するのではなく、ある特定の放送局の放送予定コンテンツとの類似度を算出するようにしてもよい。また、仮想チャンネル生成で検索される蓄積コンテンツを、特定の放送局で放送された蓄積コンテンツから検索するようにしてもかまわない。ある時間帯の仮想チャンネルに蓄積コンテンツを割り当てる場合、その蓄積コンテンツが放送されていた時間帯には割り当てられないように制限を設定してもよい。逆に、放送されていた時間帯の蓄積コンテンツから仮想チャンネルに割り当てるコンテンツを検索してもよい。また、放送予定コンテンツとの類似度が閾値より低ければ、放送日時の古い蓄積コンテンツから順に仮想チャンネルに割り当てるようにしてもよい。

また、図３では、コンテンツの特徴ベクトルによる類似度を利用して、放送予定コンテンツと内容の異なる蓄積コンテンツを検索していた。しかしながら、より簡易な方法を用いて蓄積コンテンツを検索してもよい。例えば、ジャンルに関する情報を利用し、放送予定コンテンツとは異なるジャンルの蓄積コンテンツを検索し、仮想チャンネルに割り当ててもよい。また、出演者に関する情報を利用して、放送予定コンテンツには出演しない出演者が登場する蓄積コンテンツを検索してもよい。また、番組タイトルや番組内容に出現している単語を利用し、蓄積コンテンツの番組タイトルや番組内容と放送予定コンテンツの番組タイトルや番組内容とに出現している同じ単語の数が閾値より少ない蓄積コンテンツを検索してもよい。

また、上記図４におけるステップＳ１２において、蓄積コンテンツの再生時間長に応じて比較対象となる放送予定コンテンツの数が変わるため、何らかの正規化を行っても良い。例えば、上記ステップＳ６で検索される蓄積コンテンツが複数ある場合、先の説明では、類似度の総和が最小である蓄積コンテンツを選択するとしていたが、放送予定コンテンツの数で割った値（つまり、各放送予定コンテンツとの平均類似度）が最小のものを選択するようにしても良い。

更に、上記ステップＳ１４において、１時間の整数倍の再生時間長を持つ蓄積コンテンツ（例えば１時間や２時間のコンテンツ）を割り当てる場合、その再生開始時刻は、時分秒の分秒の値が共に００である場合に限定してもよい。つまり、１時間や２時間の再生時間長を持つ蓄積コンテンツは、１５：００や１６：００の再生開始時刻には割り当てられるが、１６：３０や１６：２０などの再生開始時刻からは割り当てられない。一方、１時間の整数倍の再生時間長でない蓄積コンテンツ（例えば、３０分や２０分のコンテンツ）であれば、任意の再生開始時刻に割り当てもよい。また、このような１時間の整数倍の再生時間長でない蓄積コンテンツは、ある閾値回数以上連続して仮想チャンネルに割り当てられないように制限しておいてもよい。これにより、長時間連続して短い時間の蓄積コンテンツが割り当てられてしまうことを防ぐことができる。

また、上記ステップＳ１４において、例えば、２時間コンテンツや３時間コンテンツ等の長時間コンテンツの場合、再生時間長が長くなるにつれ、類似度の比較対象となる放送予定コンテンツの数が多くなる。そのため、何らかの番組と類似する可能性が高くなる、すなわち非類似と判定されにくくなってしまい、これら長時間の蓄積コンテンツについては仮想チャンネルになかなか割り当てられないことになる。そのため、番組内容が多少類似していても、仮想チャンネルに割り当てられるようにし、長時間蓄積コンテンツの死蔵化を防ぐようにすることも考えられる。具体的には、例えば、上述したステップＳ１４において、閾値以下の類似度である放送予定コンテンツの数が、受信可能な放送局数以上であった蓄積コンテンツを検索するようにすることが考えられる。すなわち、ある蓄積コンテンツの再生時間長が２時間であって、放送局数が２つ、比較対象番組の数が６つあり、非類似の番組数（閾値以下の類似度の番組数）が４つであれば、当該２時間の蓄積コンテンツを仮想チャンネルに割り当てるようにしても良い。また、この際、検索された蓄積コンテンツが複数ある場合は、先に説明した正規化（平均類似度）を用いて一つの蓄積コンテンツを選択するようにしても良い。なお、受信可能な放送局数に関して、深夜などのある時間帯で番組を放送していない放送局があれば、その放送局は受信可能な放送局数には含まないようにしてもよい。

更に、仮想チャンネルの再生に関して、例えば仮想チャンネルで再生中の蓄積コンテンツについて、ユーザの指示を受けることで、当該蓄積コンテンツを最初から再生するようにしてもよい。例えば、図２において１３：１０の時点では蓄積コンテンツ１は番組開始から１０分経過した時点から再生される。このときに、ユ−ザが操作情報取得部１５０を介して当該コンテンツの再生指示を行うことにより、当該蓄積コンテンツ１の時刻情報を参照し、その場で当該蓄積コンテンツの最初から再生するようにしてもよい。これにより、ユーザが仮想チャンネルを視聴中、当該番組について最初から視聴したいと感じたときに、すぐに再生を開始することが可能となる。

また、仮想チャンネルは一つである必要はなく、複数の仮想チャンネルを生成してもよい。以下、図８を用いて、複数の仮想チャンネルを生成する処理について説明する。図８は、ある時間帯における複数の仮想チャンネル生成処理の詳細を示すフローチャートである。図８において、まず、ステップＳ４１で、仮想チャンネルの数を示す変数である変数Ｎを１にする。

次に、ステップＳ４２において、Ｎ番目（１番目）の仮想チャンネルを生成する。これは、上記図３を用いて説明したステップＳ２からステップＳ６の処理と同様の処理で行われる。そのため、詳細な説明は省略する。

次に、ステップＳ４３において、比較時間帯における放送予定コンテンツ全てに対して、類似度が所定の閾値以下であり、且つ、Ｎ番目の仮想チャンネルに割り当てられなかった蓄積コンテンツと、Ｎ番目の仮想チャンネルに割り当てられた蓄積コンテンツとの類似度を上述と同様の式を用いて算出する。例えば、２番目の仮想チャンネルの蓄積コンテンツを特定しようとしている場合は、１番目の仮想チャンネルに割り当てられた蓄積コンテンツとの類似度を算出する。また、３番目以降の仮想チャンネルの蓄積コンテンツを検索しようとしている場合は、２番目の仮想チャンネルに割り当てられた蓄積コンテンツとの類似度を算出することになる。

次に、ステップＳ４４において、Ｎ番目の仮想チャンネルに割り当てられた蓄積コンテンツともっとも非類似の（類似度の総和が最も小さい）蓄積コンテンツを検索する。つまり、Ｎ番目の仮想チャンネルの蓄積コンテンツと内容ができるだけ異なる蓄積コンテンツを検索することになる。

続くステップＳ４５において、ステップＳ４４で検索された蓄積コンテンツをＮ＋１番目の仮想チャンネルに割り当てる。

次に、ステップＳ４６において、予定されている仮想チャンネル分、割当が済んだか否かを判定する。その結果、予定されていた全ての仮想チャンネル分の割当が済んでいないときは（ステップＳ４６でＮＯ）、ステップＳ４７において、変数Ｎに１を加算し、ステップＳ４３〜Ｓ４６の処理を繰り返す。一方、全ての仮想チャンネル分の割当が済んでいれば（ステップＳ４６でＹＥＳ）、１日分の再生スケジュールができるまで、上記ステップＳ４１〜４６の処理を行う。この際、上記ステップＳ４２で行われる処理は、上述した図３および図４のステップＳ７〜Ｓ１５の処理と同様の処理が行われる。以上で、複数の仮想チャンネル生成処理を終了する。このように、複数の仮想チャンネルを生成すれば、より多くの蓄積コンテンツを視聴する機会を増やすことができ、蓄積コンテンツの死蔵化を防ぐことができる。

更に、ユーザの利便性を高めるために番組表を表示するようにしてもよい。以下、番組表の表示処理について、図９および図１０を用いて説明する。ここで表示される番組表は、図９に示すような、実放送の番組表と仮想チャンネルの番組表を合わせたものである。つまり、ユーザがリモコン等で番組表の表示を指示すると、図９に示すような番組表が表示される。

図１０は、番組表の表示処理の詳細を示すフローチャートである。図１０において、まず、ステップＳ５１で、ユーザからリモコン等で番組表表示の指示を操作情報取得部１５０で取得されると、制御部１１０は、番組表表示画面の作成開始指示をＧＵＩ生成部１１５に出す。併せて、属性情報取得部１３０は、実放送番組の属性情報をＥＰＧから取得する。

次に、ステップＳ５２において、ＧＵＩ生成部１１５は、属性情報取得部１３０によって取得された属性情報と、仮想チャンネル生成部１１３で生成した仮想チャンネルのスケジュール表と、クロック部１９０から現在時刻情報とを取得する。続くステップＳ５３において、ＧＵＩ生成部１１５は、現在時刻情報が含まれるある時間帯以降の仮想チャンネルのスケジュールデータを抽出する。例えば、一日を早朝（３：００−７：００）、朝（７：００−１２：００）、昼（１２：００−１７：００）、夜（１７：００−２２：００）、深夜（２２：００−３：００）の５つの時間帯に分けていると仮定すると、現在時刻情報が１３：００を示している場合には、昼の時間帯である１２：００からのスケジュールデータを抽出することになる。なお、時間帯の区分の仕方は、他の方法であってもよい。また、このとき、ＧＵＩ生成部１１５は、抽出したスケジュールデータが示す蓄積コンテンツ（仮想チャンネルで再生される番組）の属性情報についても、情報記録媒体１２０から取得しておく。

次に、ステップＳ５４において、ＧＵＩ生成部１１５は、上記取得した属性情報を組み合わせて番組表を作成する。当該番組表は、図９に示すように、属性情報を元に作成される実放送番組に関する番組表とステップＳ５３から抽出されるスケジュールデータに基づく仮想チャンネルの番組表とを一つに結合したような番組表である。図９において、各番組のセルには、番組タイトルや番組内容が記述されている。続くステップＳ５５において、ＧＵＩ生成部１１５は、ステップＳ５４で生成した番組表をＧＵＩ表示部１７０に表示させる。以上のような処理が行われることで、番組表が表示される。このように、実放送番組および仮想チャンネルを組み合わせた番組表を作成・表示することにより、ユーザはどのような番組が放送予定であるか、また、仮想チャンネルにどのような番組が割り当てられたかを知ることができ、視聴に際しての利便性を高めることができる。

（第２の実施形態）
次に、図１１から図１１を参照して、本発明の第２の実施形態について説明する。上述の第１の実施形態では、テレビ番組等の映像コンテンツについて仮想チャンネルを生成している。これに対して、第２の実施形態では、音楽コンテンツについて仮想チャンネルを生成する。なお、当該実施形態に係るコンテンツ再生装置は、上述した第１の実施形態と同様であるため、同一の参照符号を付して詳細な説明を省略する。

まず、コンテンツ再生装置１００による、ＣＤやＤＶＤ、電子音楽配信などのコンテンツデータの情報記録媒体１２０への記録について説明する。記録部１１４は、圧縮されたコンテンツデータを放送コンテンツ受信部１４０で受信した場合、情報記録媒体に記録する圧縮符号化方式と同じであれば、そのまま情報記録媒体にコンテンツデータを記録する。しかしながら、別の圧縮符号化方式で記録する場合には、音声デコーダ１６０でコンテンツデータを復号し、音声エンコーダ１８０で他の圧縮符号化方式に符号化して情報記録媒体１２０に記録する。また、放送コンテンツ受信部１４０で受信したコンテンツデータが符号化されていない場合は、音声エンコーダ１８０および映像エンコーダ１８１で圧縮符号化方式に符号化して情報記録媒体１２０に記録する。もちろん、圧縮符号化方式に符号化せずに、そのまま情報記録媒体１２０に記録してもよい。また、属性情報取得部１３０で属性情報を取得した場合（ＣＤやＤＶＤの場合にはＣＤＤＢやディスクに記録されている楽曲書誌情報、ＤＶＤラジオ番組の場合にはラジオ番組表など）、特徴量算出部１１１で特徴量を抽出し、情報記録媒体１２０に該当コンテンツと対にして記録する。この場合の特徴量としては、ジャンル名や、アーティスト名、曲名、アルバム名、印象情報、歌詞情報、ライナーノートなどがある。なお、曲名やアルバム名、歌詞情報、ライナーノートは、形態素解析を用いて分解された単語を特徴量として抽出しておく。また、印象情報とは、暗い曲や明るい曲といった、曲の印象を示す情報である。

以下、図１１を用いて、本発明の第２の実施形態にかかる仮想チャンネルの再生スケジュール生成処理について説明する。本実施形態で行われる再生スケジュール生成処理は、第１の実施形態で図３、図４を用いて説明した生成処理と、ステップＳ４、Ｓ１２の類似度算出処理を除いて同様である。そのため、当該類似度算出処理以外については、説明を省略する。

図１１は、第２の実施形態における類似度算出処理の詳細を示すフローチャートである。図１１において、まず、特徴量算出部１１１は、上記検査対象コンテンツの属性情報から、特徴属性を抽出する（ステップＳ６１）。ここでは、属性情報から、ジャンル、アーティスト、曲名、アルバム名、印象情報、内容情報を特徴属性として抽出する。ここで、内容情報とは、歌詞情報とライナーノートとを合わせた項目である。次に、特徴量算出部１１１は、抽出した特徴属性を用いて検査対象コンテンツの特徴ベクトルを算出する（ステップＳ６２）。当該特徴ベクトルの算出は、ジャンル、アーティスト、曲名、アルバム名、印象情報、内容情報の各属性に対して行う。ジャンルの特徴ベクトルでは、各ジャンルを評価項目とし、その音楽のジャンルに該当するものの評価値を１として、それ以外は評価値を０とする。例えば、ＪＰＯＰ、クラシック、ジャズの３つのジャンルがあると仮定すると、ＪＰＯＰ音楽のジャンルに関する特徴ベクトルは、（ＪＰＯＰ：１，クラシック：０，ジャズ：０）となる。アーティストに関するベクトルは、各アーティスト名を評価項目として、該当する音楽のアーティスト名の評価値を１とし、それ以外の評価値を０とする。印象情報に関するベクトルは、各印象語を評価項目とし、該当する音楽の印象の評価値を１とし、それ以外の評価値を０とする。また、曲名やアルバム名、内容情報に対する特徴ベクトルは、形態素解析で抽出された各単語を評価項目とし、その単語の出現頻度を評価値とする。例えば、冬、恋、海、花の単語を仮定し、ある音楽の曲名に恋と海の単語がそれぞれ１回ずつ出現していた場合、この曲名の特徴ベクトルは、（冬：０，恋：１，海：１，花：０）となる。なお、評価値として単語の出現頻度をそのまま用いたが、何らかの正規化を施した値を用いてもよい。また、単語のＴＦ・ＩＤＦを評価値として用いてもよい。また、意味内容の類似する複数の単語を一つの単語に置き換えて、特徴ベクトルを算出してもよい。このようにして、特徴量算出部１１１は、検査対象コンテンツの特徴ベクトルとして、ジャンルベクトル（ＧＶｒ）、アーティストベクトル（ＰＶｒ）、印象ベクトル（ＩＶｒ）、曲名ベクトル（ＳＴＶｒ）、アルバム名ベクトル（ＡＴＶｒ）、内容ベクトル（ＣＶｒ）を生成する。また、既に設定されているプレイリストに対しても同様な特徴ベクトルの算出を行う。例えば、アーティストＡ，Ｂ，Ｃを考慮し、あるプレイリストでアーティストＡの曲が５曲と、アーティストＣの曲が３曲含まれている場合には、このプレイリストのアーティストベクトルは、（アーティストＡ：５，アーティストＢ：０，アーティストＣ：３）となる。もちろん、何らかの正規化を行った値を評価値としてもよい。

次に、属性情報取得部１３０は、上記比較時間帯における放送予定コンテンツそれぞれについて、検査対象コンテンツの場合と同様に特徴ベクトルを算出する（ステップＳ６３）。具体的には、まず、属性情報取得部１３０は、上記比較時間帯における放送予定コンテンツそれぞれについての属性情報をラジオ番組表等から取得する。次に、特徴量算出部１１１は、当該属性情報から上述したような特徴属性を抽出する。そして、特徴量算出部１１１は、一つまたはそれ以上の音楽コンテンツが放送される各番組に対してステップＳ６２と同様の特徴ベクトルを算出し、ジャンルベクトル（ＧＶｂ）、アーティストベクトル（ＰＶｂ）、印象ベクトル（ＩＶｂ）、曲名ベクトル（ＳＴＶｂ）、アルバム名ベクトル（ＡＴＶｂ）、内容ベクトル（ＣＶｂ）を生成する。なお、内容ベクトルは、ラジオ番組表に記載されている番組内容を用いて生成する。また、インターネットラジオなどのように、ある時間ごとで明確に番組が区切られていない場合、１時間などの適当な時間間隔で放送予定曲を分割し、それぞれの区間を一つの番組として特徴ベクトルを作成してもよい。もちろん、一曲ずつ特徴ベクトルを作成してもよい。

次に、類似度算出部１１２は、上記検査対象コンテンツの特徴ベクトルと放送予定コンテンツの特徴ベクトルを用いて類似度を算出する（ステップＳ６５）。コンテンツの類似度（ＣＳｉｍ）は、各評価項目（ジャンル、アーティスト、印象、曲名、アルバム名、内容）の特徴ベクトルの類似度（ＶＳｉｍ）の総和で表される。
ＣＳｉｍ＝αＶＳｉｍ（ＧＶｒ，ＧＶｂ）＋βＶＳｉｍ（ＰＶｒ，ＰＶｂ）＋γＶＳｉｍ（ＩＶｒ、ＩＶｂ）＋θＶＳｉｍ（ＳＴＶｒ，ＳＴＶｂ）＋ζＶＳｉｍ（ＡＴＶｒ，ＡＴＶｂ）＋ηＶＳｉｍ（ＣＶｒ，ＣＶｂ）
なお、Ｖｓｉｍ（Ａ，Ｂ）は、ベクトルＡとＢのコサイン距離の演算を意味する。また、α、β、γ、θ、ζ、ηは重み係数であり、各項目間の類似度の重要度を表すように設定する。なお、利用しない類似度がある場合は、その項目の重み係数を０にセットすればよい。このような算出式を用いて、ある時間帯（例えば、１９：００から２０：００まで）を考慮し、この時間帯に放送される複数の番組それぞれに対して、蓄積コンテンツとの類似度を算出することになる。そして、類似度算出部１１２は、当該算出した類似度を当該検査対象コンテンツに関連付けて、図示しない一時記憶手段（メモリ等）に保持しておく（ステップＳ６６）。以上で、第２の実施形態における類似度算出処理は終了する。

このような処理で生成した仮想チャンネルの再生については、上述の第１の実施形態で図７を用いて説明した再生処理と同様の処理によって行われる。また、番組表の表示についても、上述の第１の実施形態で図１０を用いて説明した処理と同様の処理を行い、図１２に示すような番組表を表示する。図１２においては、仮想チャンネルの番組のセルには、検索した蓄積コンテンツの情報、例えば、アルバム名や、曲名、アーティスト名などが記述されることになる。

このように、第２の実施形態では、大容量の記録媒体に記録されている蓄積コンテンツを視聴する場合、ユーザは、逐一コンテンツを検索する必要はなく、一般的なチャンネルを切り換える動作だけで視聴可能性の高い蓄積コンテンツを視聴することができる。また、現在放送中のコンテンツと内容が類似しない蓄積コンテンツを再生するため、興味あるコンテンツが同時刻に再生されることはなく、どちらか片方のコンテンツを見逃してしまうという問題を防ぐことができる。

なお、上述の説明では、特徴ベクトルによる類似度を利用して、放送予定番組と内容の異なる蓄積コンテンツを検索している。しかし、より簡易な方法を用いて蓄積コンテンツを検索してもよい。例えば、ある時間帯の放送予定番組に含まれる曲のジャンルと異なるジャンルである蓄積コンテンツを検索し、仮想チャンネルに割り当ててもよい。また、アーティストに関する情報を利用して、放送予定番組で放送される曲のアーティストとは異なるアーティストの蓄積コンテンツを検索してもよい。同様にして、アルバム名の情報を利用して、放送予定番組で放送される曲が含まれているアルバムとは異なるアルバムに含まれる蓄積コンテンツを検索してもよい。また、印象に関する情報を利用して、放送予定番組で放送される曲の印象とは異なる印象をもつ曲を蓄積コンテンツから検索してもよい。曲名の情報を利用して、放送予定番組で放送される曲名とは異なる曲名の蓄積コンテンツを検索してもよい。さらには、番組内容や歌詞情報、ライナーノートに出現している単語を利用し、放送予定番組の内容や放送曲の歌詞およびライナーノートと、蓄積コンテンツの歌詞情報やライナーノートとに出現している単語の数が閾値より少ない蓄積コンテンツを検索してもよい。

また、上述の処理においては、テキストから構成される属性情報から特徴ベクトルを算出し、類似度を算出していた。しかしながら、将来、放送予定曲のコンテンツデータに関する情報（例えば放送予定曲のサビなど）がインターネットなどを通じて取得できるようになれば、コンテンツデータの特徴量に関する特徴ベクトルを生成し、類似度算出に利用してもかまわない。この場合は、上述したような、コンテンツデータから特徴量を抽出するコンテンツ特徴量抽出部を構成に加えればよい。コンテンツデータの特徴量としては、曲のテンポ、ビート、調性、和音、音色、および音数等の音楽特徴量と、周波数、音楽信号パワーレベル、およびボーカルの声質等の物理特徴量と、音楽特徴量や物理特徴量等の値と写像関数を用いて導出される写像情報などがある。例えば、写像情報とは、明るい曲や暗い曲等といった曲の印象を示す感性情報がある。そして、情報記録媒体１２０の記録時に、蓄積コンテンツの特徴量を上記コンテンツ特徴量抽出部で抽出し、情報記録媒体１２０に記録しておけばよい。

また、仮想チャンネルは一つである必要はなく、複数の仮想チャンネルを生成してもよい。この場合の処理は、上述の第１の実施形態で図８を用いて説明した処理と同様の処理を行えばよい。

本発明に係るコンテンツ再生装置、再生方法、再生プログラムを記録した記録媒体、および再生装置に用いられる集積回路は、ユーザにとって単純な操作で蓄積コンテンツを視聴することができ、大容量の記憶装置や記憶媒体を用いるコンテンツ再生装置等の用途に有用である。

コンテンツ再生装置の構成を示すブロック図 仮想チャンネルの一例を示す図 仮想チャンネルの再生スケジュール生成処理を示すフローチャート 仮想チャンネルの再生スケジュール生成処理を示すフローチャート 図３のステップＳ４および図４のステップＳ１２で示した類似度算出処理の詳細を示すフローチャート 算出される類似度の一例を示す図 仮想チャンネルのコンテンツ再生処理を示すフローチャート 複数仮想チャンネル生成処理を示すフローチャート テレビ放送の場合の番組表の一例を示す図 番組表の表示処理を示すフローチャート ラジオ放送の場合における類似度算出処理を示すフローチャート ラジオ放送の場合の番組表の一例を示す図

符号の説明

１００ コンテンツ再生装置
１１０ 制御部
１１１ 特徴量算出部
１１２ 類似度算出部
１１３ 仮想チャンネル生成部
１１４ 記録部
１１５ ＧＵＩ生成部
１１６ 仮想チャンネル再生部
１２０ 情報記録媒体
１３０ 属性情報取得部
１４０ 放送コンテンツ受信部
１５０ 操作情報取得部
１６０ 音声デコーダ
１６１ 映像デコ−ダ
１７０ ＧＵＩ表示部
１８０ 音声エンコーダ
１８１ 映像エンコーダ
１９０ クロック部

Claims (19)

1. 情報記録媒体に記録された蓄積コンテンツを再生するコンテンツ再生装置であって、
   前記蓄積コンテンツおよび当該コンテンツの内容に関する情報である属性情報を前記情報記録媒体に記録する記録部と、
   放送コンテンツを受信するコンテンツ受信部と、
   前記放送コンテンツの属性情報を取得する属性情報取得部と、
   所定の時間帯に放送される前記放送コンテンツと前記各蓄積コンテンツとの類似度を前記属性情報に基づいて算出する類似度算出部と、
   前記所定の時間帯に再生すべき前記蓄積コンテンツを前記類似度に応じて決定する仮想チャンネル生成部と、
   前記所定の時間帯における前記決定された蓄積コンテンツの仮想チャンネルとしての再生および出力装置への出力を制御する仮想チャンネル再生部とを備える、コンテンツ再生装置。
2. 前記類似度算出部は、前記所定の時間帯の長さを前記蓄積コンテンツの再生時間の長さに応じて決定し、当該時間帯に放送される放送コンテンツと当該蓄積コンテンツとの類似度を算出する、請求項１に記載のコンテンツ再生装置。
3. 前記コンテンツ受信部は、複数の放送チャンネルから前記放送コンテンツを受信し、
   前記類似度算出部は、前記複数の放送チャンネルから受信した複数の放送コンテンツそれぞれに対して前記類似度を算出する、請求項１に記載のコンテンツ再生装置。
4. 前記仮想チャンネル生成部は、前記類似度算出部によって算出された類似度が所定の閾値以下である前記蓄積コンテンツを前記再生すべき蓄積コンテンツとして決定する、請求項１に記載のコンテンツ再生装置。
5. 前記記録部は、前記放送コンテンツと当該放送コンテンツの属性情報とを対応付けて情報記録媒体に記録する、請求項１に記載のコンテンツ再生装置。
6. 前記放送コンテンツはテレビ番組である、請求項５に記載のコンテンツ再生装置。
7. 前記属性情報取得部は、前記放送コンテンツの番組ジャンルについての情報を前記属性情報として取得し、
   前記類似度算出部は、前記放送コンテンツと前記蓄積コンテンツとの番組ジャンルが同じか否かを判定し、同じと判定すれば類似度を相対的に高く算出し、異なっていれば類似度を相対的に低く算出する、請求項６に記載のコンテンツ再生装置。
8. 前記属性情報取得部は、前記放送コンテンツの出演者についての情報を前記属性情報として取得し、
   前記類似度算出部は、前記放送コンテンツと前記蓄積コンテンツとで同じ出演者が含まれるか否かを判定し、同じ出演者が含まれていれば類似度を相対的に高く算出し、同じ出演者が含まれていなければ類似度を相対的に低く算出する、請求項６に記載のコンテンツ再生装置。
9. 前記属性情報取得部は、前記放送コンテンツの内容を示す情報である番組内容情報に含まれている単語を前記属性情報として取得し、
   前記類似度算出部は、前記放送コンテンツの番組内容情報と前記蓄積コンテンツの番組内容情報との双方に含まれている単語の数を判定し、双方に含まれている単語の数が所定の閾値以上であれば類似度を相対的に高く算出し、当該単語の数が当該所定の閾値以上の数でなければ類似度を相対的に低く算出する、請求項６に記載のコンテンツ再生装置。
10. 前記属性情報取得部は、番組タイトルに含まれている単語を前記属性情報として取得し、
    前記類似度算出部は、前記放送コンテンツの番組タイトルと前記蓄積コンテンツの番組タイトルとの双方に含まれている単語の数を判定し、双方に含まれている単語の数が所定の閾値以上であれば類似度を相対的に高く算出し、単語の数が当該所定の閾値以上でなければ類似度を相対的に低く算出する、請求項６に記載のコンテンツ再生装置。
11. 前記放送コンテンツはラジオ番組であり、前記記録部で記録されるコンテンツは楽曲データである、請求項５に記載のコンテンツ再生装置。
12. 前記属性情報取得部は、楽曲のタイトル情報を前記属性情報として取得し、
    前記類似度算出部は、放送されるラジオ番組において前記記録された楽曲データと同じタイトルの楽曲が放送されるか否かを判定し、同じ楽曲が放送されるときは類似度を相対的に高く算出し、同じ楽曲が放送されなければ類似度を相対的に低く算出する、請求項１１に記載のコンテンツ再生装置。
13. 前記属性情報取得部は、楽曲が含まれるアルバム情報を前記属性情報として取得し、
    前記類似度算出部は、前記記録された楽曲データが前記ラジオ番組で放送される楽曲が含まれるアルバム名と同じアルバム名に含まれる楽曲か否かを判定し、同じアルバムに含まれるものであれば類似度を相対的に高く算出し、同じアルバムの楽曲でなければ類似度を相対的に低く算出する、請求項１１に記載のコンテンツ再生装置。
14. 前記属性情報取得部は、楽曲のアーティスト情報を前記属性情報として取得し、
    前記類似度算出部は、前記記録された楽曲データのアーティストと前記ラジオ番組で放送される楽曲のアーティストとが同じアーティストである楽曲か否かを判定し、同じアーティストの楽曲であれば類似度を相対的に高く算出し、同じアーティストの楽曲でなければ類似度を相対的に低く算出する、請求項１１に記載のコンテンツ再生装置。
15. 前記属性情報取得部は、楽曲のジャンル情報を前記属性情報として取得し、
    前記類似度算出部は、前記記録された楽曲データのジャンルと、前記ラジオ番組で放送される楽曲のジャンルとが同じジャンルであるか否かを判定し、同じジャンルであれば類似度を相対的に高く算出し、同じジャンルの楽曲でなければ類似度を相対的に低く算出する、請求項１１に記載のコンテンツ再生装置。
16. 前記属性情報が画面に表示される表示画面を生成するＧＵＩ生成部を更に備え、
    前記ＧＵＩ生成部は、前記放送コンテンツの属性情報と、前記仮想チャンネルとして再生される蓄積コンテンツの属性情報とが同じ画面で表示されるような表示画面を生成する、請求項１から１５のいずれかに記載のコンテンツ再生装置。
17. 情報記録媒体に記録された蓄積コンテンツを再生するコンテンツ再生方法であって、
    前記蓄積コンテンツおよび当該コンテンツの内容に関する情報である属性情報を前記情報記録媒体に記録する記録ステップと、
    放送コンテンツを受信するコンテンツ受信ステップと、
    前記放送コンテンツの属性情報を取得する属性情報取得ステップと、
    所定の時間帯に放送される前記放送コンテンツと前記各蓄積コンテンツとの類似度を前記属性情報に基づいて算出する類似度算出ステップと、
    前記所定の時間帯に再生すべき前記蓄積コンテンツを前記類似度に応じて決定する仮想チャンネル生成ステップと、
    前記所定の時間帯における前記決定された蓄積コンテンツの仮想チャンネルとしての再生および出力装置への出力を制御する仮想チャンネル再生ステップとを有する、コンテンツ再生方法。
18. コンテンツを再生するコンテンツ再生装置のコンピュータで実行されるコンテンツ再生プログラムを記録した記録媒体であって、
    情報記録媒体に記録された蓄積コンテンツを再生するコンテンツ再生装置のコンピュータで実行されるコンテンツ再生プログラムを記録した記録媒体であって、
    前記蓄積コンテンツおよび当該コンテンツの内容に関する情報である属性情報を前記情報記録媒体に記録する記録ステップと、
    放送コンテンツを受信するコンテンツ受信ステップと、
    前記放送コンテンツの属性情報を取得する属性情報取得ステップと、
    所定の時間帯に放送される前記放送コンテンツと前記各蓄積コンテンツとの類似度を前記属性情報に基づいて算出する類似度算出ステップと、
    前記所定の時間帯に再生すべき前記蓄積コンテンツを前記類似度に応じて決定する仮想チャンネル生成ステップと、
    前記所定の時間帯における前記決定された蓄積コンテンツの仮想チャンネルとしての再生および出力装置への出力を制御する仮想チャンネル再生ステップとを前記コンピュータに実行させるコンテンツ再生プログラムを記録した記録媒体。
19. 情報記録媒体に記録された蓄積コンテンツを再生するコンテンツ再生装置に用いる集積回路であって、
    前記蓄積コンテンツおよび当該コンテンツの内容に関する情報である属性情報を前記情報記録媒体に記録する記録部と、
    放送コンテンツを受信するコンテンツ受信部と、
    前記放送コンテンツの属性情報を取得する属性情報取得部と、
    所定の時間帯に放送される前記放送コンテンツと前記各蓄積コンテンツとの類似度を前記属性情報に基づいて算出する類似度算出部と、
    前記所定の時間帯に再生すべき前記蓄積コンテンツを前記類似度に応じて決定する仮想チャンネル生成部と、
    前記所定の時間帯における前記決定された蓄積コンテンツの仮想チャンネルとしての再生および出力装置への出力を制御する仮想チャンネル再生部とを備えた、集積回路。
    
    

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