JP2008015595A - コンテンツ選択推薦方法、サーバ、コンテンツ再生装置、コンテンツ記録装置およびコンテンツ選択推薦用プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザが、どういう状態のときには、どういうコンテンツを視聴しているかという事実や、どういうコンテンツを視聴するかという情報に基づいて、個々のユーザからの要求に対して、その時の当該ユーザの状態に合ったコンテンツを選択推薦できるようにする。
【解決手段】各ユーザは、楽曲再生時のユーザの状態を示す情報および当該楽曲を特定する情報を、ログとしてインターネットを介してサーバに送信する。サーバは、各ユーザからのログを受信して、ユーザの状態を複数の状態パターンに分類した場合の、それぞれの状態パターンと、当該の状態パターンの時の再生楽曲との対応関係を示す情報を、ログ・テーブルとして生成する。サーバは、あるユーザからユーザの状態を検出した結果の状態検出信号を含む推薦要求を受信したとき、ログ・テーブルから状態検出信号で示されるユーザの状態に適合する楽曲を選択し、要求元のユーザに推薦する。
【選択図】図７

Description

この発明は、ユーザからのコンテンツ推薦要求によって、音楽などのコンテンツを選択推薦する方法およびシステムに関する。

音楽（楽曲）などのコンテンツについては、日々、新たに多くのコンテンツが制作されており、かつ、ウォーキングやジョギングをしている時、スポーツをしている時、車で移動中の時、休息している時など、様々な場面で楽しまれていることから、音楽などのコンテンツを、ユーザに推薦し、またはユーザ側で選択する方法として、各種の方法が考えられている。

具体的に、特許文献１（特開２００４−５４０２３号公報）には、各ユーザが、それぞれの携帯端末に、それぞれが推薦する楽曲のリストを所持し、各端末間で、その推薦楽曲リストを交換し、あるユーザの携帯端末では、他のユーザの推薦楽曲リストをまとめた収集楽曲リストを生成して、楽曲を推薦するユーザの数によって楽曲を選択することが示されている。

また、特許文献２（特開２００３−１７３３５０号公報）には、インターネット上のコンテンツ推薦サービスとして、ユーザが過去の視聴履歴をサービス提供側に送ることによって、サービス提供側がユーザに適合する新曲などのコンテンツをユーザに推薦することが示されている。

さらに、特許文献３（特開２００４−１１３５５２号公報）には、ユーザの歩行テンポとほぼ一致するテンポの楽曲のリストを表示部に表示し、その中からユーザに楽曲を選択させて、その選択された楽曲を、再生テンポをユーザの歩行テンポに一致させるように再生することが示されている。

上に挙げた先行技術文献は、以下の通りである。
特開２００４−５４０２３号公報 特開２００３−１７３３５０号公報 特開２００４−１１３５５２号公報

しかし、特許文献１に示された方法では、他のユーザから推薦された楽曲の中から楽曲が選択されるものの、他のユーザからは単に推薦楽曲リストとして楽曲が推薦されるだけであるため、ユーザは、必ずしも、その時のユーザの状態に適した楽曲を推薦されるとは限らない。特許文献２に示された方法でも、同様に、ユーザは、必ずしも、その時のユーザの状態に適した楽曲を推薦されるとは限らない。

また、特許文献３に示された方法では、ユーザの歩行テンポとほぼ一致するテンポの楽曲のリストが表示されるが、ユーザは、そのリストを見て楽曲を選択しなければならず、その際、適切な選択基準が与えられないため、楽曲の選択に迷う結果となる。

ユーザの状態と音楽との関連性については、例えば、＜１＞似たようなテンポでウォーキングやジョギングをしている人は、似たような曲を聴いている可能性が高い、＜２＞ある曲が、あるテンポでウォーキングやジョギングをする時にマッチしていると思った場合、それに共感する人がいる可能性が高い、＜３＞ユーザが、あるテンポでウォーキングやジョギングをしたとき、ある曲がダイエットなどの目的に対して効果が発揮された場合、他のユーザでも同じ効果が発揮される可能性があり、特に、複数の人で効果が発揮された場合、多くの人で効果が発揮される可能性が高い、と考えられる。

さらに、各ユーザには、ウォーキング時やジョギング時に限らず、その時々の状態に応じて、他のユーザは同じ状態のとき、どんな曲を聴いているか、または聴くかを知り、自身も同じ曲を聴き、共感や連帯感を持ちたいという希望や要求がある。

そこで、この発明は、ユーザが、どういう状態のときには、どういうコンテンツを視聴しているかという事実や、どういうコンテンツを視聴するかという情報に基づいて、個々のユーザからの要求に対して、その時の当該ユーザの状態に合ったコンテンツを選択推薦することができ、多数のユーザ間に音楽などのコンテンツを媒介にコミュニティが形成されるのを支援することができるようにしたものである。

この発明のコンテンツ選択推薦方法は、
各ユーザ端末から通信ネットワークを介してログとして送信された、コンテンツ再生時のユーザの状態を示す情報および当該コンテンツを特定する情報を受信して、ユーザの状態を複数の状態パターンに分類した場合の、それぞれの状態パターンと、当該の状態パターンの時の再生コンテンツとの対応関係を示す情報を、ログ・テーブルとして生成する第１工程と、
ユーザ端末から通信ネットワークを介して送信された、ユーザの状態を検出した結果の状態検出信号を含むコンテンツ推薦要求を受信して、前記ログ・テーブルから、前記状態検出信号で示されるユーザの状態に適合するコンテンツを選択し、要求元のユーザ端末に推薦する第２工程と、
を備えることを特徴とする。

上記のコンテンツ選択推薦方法では、例えば、要求元の当該ユーザがゆっくりしたテンポでウォーキングをする時には、他のユーザが同様のテンポで、ウォーキングをした時に良く聴いていた曲、またはウォーキングをする時に良く聴く曲が選択されて、当該ユーザに推薦され、例えば、当該ユーザが休息をする時には、他のユーザが休息時に、良く聴いていた曲、または良く聴く曲が選択されて、当該ユーザに推薦される。

以上のように、この発明によれば、ユーザが、どういう状態のときには、どういうコンテンツを視聴しているかという事実や、どういうコンテンツを視聴するかという情報に基づいて、個々のユーザからの要求に対して、その時の当該ユーザの状態に合ったコンテンツを選択推薦することができ、多数のユーザ間に音楽などのコンテンツを媒介にコミュニティが形成されるのを支援することができる。

［１．システム構成：図１〜図４］
（１−１．システムの概略：図１）
図１は、この発明のシステムの一例を示し、コンテンツが音楽（楽曲）である場合である。

この例のシステムは、ユーザＵ１〜Ｕ７のもとの音楽再生装置１１〜１７がインターネット１を介してサーバ１００に接続されることによって構成される。

図１では便宜上、７人のユーザおよび７個の音楽再生装置しか示していないが、実際上は、より多数のユーザおよび音楽再生装置が存在するものである。それぞれの音楽再生装置は、以下の（Ａ）（Ｂ）（Ｃ）のうちの、いずれでもよい。

（Ａ）音楽データによって音楽を再生することはできるが、インターネット１に接続する機能を持たない携帯型音楽プレーヤなどの装置と、インターネット１に接続する機能を有するＰＣ（パーソナルコンピュータ）などの装置とからなるシステム。

（Ｂ）音楽データによって音楽を再生することができ、かつインターネット１に接続する機能を有する携帯電話端末や携帯型音楽プレーヤなどの装置。

（Ｃ）音楽データによって音楽を再生することができ、かつインターネット１に接続する機能を有する据置型（ホームユース）の装置。

それぞれの音楽再生装置、すなわち、それぞれのユーザは、後述のようにログの送信によって楽曲を推薦する側にも、サーバ１００から楽曲の推薦を受ける側にも、なり得るものである。

サーバ１００は、制御部１０１にデータベース１０２および外部インタフェース１０３が接続されて構成され、Ｗｅｂサイト上にＷｅｂサービスとして、スポーツ、ダイエット、健康など、ユーザの目的に応じたコミュニティを提供する。

（１−２．音楽再生装置の構成：図２）
図２に、音楽再生装置１０（１１，１２，１３‥‥）の一例を示し、上記（Ｂ）または上記（Ｃ）のように直接、インターネット１に接続する機能を有する携帯型または据置型の装置の場合である。

この例の音楽再生装置１０は、ＣＰＵ２１を備え、そのバス２９には、後述の状態検出やログ生成のためのプログラムなどの各種プログラムおよびデータが書き込まれるＲＯＭ２３、プログラムやデータが展開されるＲＡＭ２５、およびクロック２７が接続される。

また、バス２９には、記憶装置部３１、操作部３３、表示部３５および外部インタフェース３７が接続される。

記憶装置部３１は、ハードディスクや半導体メモリなどの内部記憶装置、または光ディスクやメモリカードなどの外部記憶装置で、多数の楽曲の楽曲データを記憶保持することができるとともに、ログなどの情報が書き込まれるものである。

操作部３３は、ユーザが、電源のＯＮ／ＯＦＦ、再生開始、再生停止、音量制御などの各種操作を行うものであり、表示部３５は、音楽再生装置１０の操作状態や動作状態などを表示する液晶ディスプレイやＬＥＤ（発光ダイオード）などである。

外部インタフェース３７は、インターネット１などの外部ネットワークに接続するものである。

また、バス２９には、デコーダ４１、音声増幅回路４３およびヘッドホン（スピーカ）４５からなる音声処理出力部が接続される。デコーダ４１は、楽曲データなどの音声データを、圧縮されているものについては伸長して、アナログ信号に変換するものである。

さらに、バス２９には、センサ部５３および処理解析部５５からなる状態検出部５１が接続される。

センサ部５３は、ユーザの状態を検出するもので、加速度センサやビデオカメラなどであり、処理解析部５５は、センサ部５３の出力信号を、アナログ信号である場合にはデジタルデータに変換した上で、処理解析して、以下のようにユーザの状態をパターン化して検出するものである。

（１−３．ユーザの状態およびその検出：図３および図４）
＜１−３−１．ユーザが周期的な動作をする場合：図３＞
ユーザがウォーキングやジョギングなどの周期的な動作をする場合、センサ部５３としては、加速度センサ、歪みセンサ、圧力センサなどを用い、動作中のユーザの、体の上下動、足の運び、腕の振りなどを検出する。

これによって、センサ部５３の出力信号として、短い時間内では小刻みに変化しつつ、全体的には周期性を持って変化する信号が得られる。

すなわち、例えば、ユーザが歩行をする場合、ユーザが左足を踏み込んで（接地して）から次に右足を踏み込む（接地する）までの時間、および右足を踏み込んでから次に左足を踏み込むまでの時間が、それぞれ１周期となる。

この歩行周期は、歩行テンポを示し、歩行周期が短ければ、歩行テンポが早く、歩行周期が長ければ、歩行テンポが遅い。

処理解析部５５では、このセンサ部５３の出力信号を処理解析して、ユーザの動作テンポ、例えば歩行テンポを検出する。例えば、歩行周期が６００ｍｓｅｃであれば、１歩が６００ｍｓｅｃであるので、１分間あたり１００歩に相当し、歩行テンポは１００（歩／分）である。

ＣＰＵ２１は、あらかじめ設定された時間を取り込み周期として、処理解析部５５から動作テンポ検出値、例えば歩行テンポ検出値を取り込み、ログを生成する。

取り込み周期は、例えば５秒とする。したがって、上記のように歩行周期が６００ｍｓｅｃ（歩行テンポが１００）程度であるときには、取り込み周期が歩行周期の８倍以上に相当し、取り込み周期内で歩行周期（歩行テンポ）が複数回検出されうるが、処理解析部５５では、その複数回分に渡る歩行テンポ検出値の平均値、または最後の歩行テンポ検出値が、検出結果として出力される。

さらに、このようにユーザが周期的な動作をし、状態検出部５１で動作テンポを検出する場合、音楽再生装置１０またはサーバ１００では、最終的に、検出された動作テンポから、例えば、図３に示すように、ユーザの状態をパターン化し、分類する。

＜１−３−２．他の状態パターンの例：図４＞
ユーザの状態として、例えば、
（ａ）休息しているなど、動きが小さく、ほとんど静止している状態、
（ｂ）動きが中程度の状態、
（ｃ）動きが大きい状態、
の３つの状態パターンを検出する場合には、センサ部５３として、例えばビデオカメラを用いることができる。

この場合、処理解析部５５で、ビデオカメラ（センサ部５３）から得られた映像データを画像認識や動き検出などの方法により解析することによって、ユーザの状態パターンが、上記（ａ）（ｂ）（ｃ）のいずれであるかを判別検出することができる。

この場合も、ＣＰＵ２１は、あらかじめ設定された時間を取り込み周期として、処理解析部５５から状態パターン検出結果（状態パターンが上記（ａ）（ｂ）（ｃ）のいずれであるかを示す信号）を取り込み、ログを生成する。

また、ユーザの状態として、例えば、ユーザが車で移動中であることを前提にして、例えば、
（ｄ）車がスムーズに走行している状態、
（ｅ）渋滞に巻き込まれるなどによって車がほとんど停止している状態、
の２つの状態パターンを検出する場合には、センサ部５３として、例えば速度センサを用いることができる。

この場合、処理解析部５５で、速度センサ（センサ部５３）の出力の速度検出値が閾値以上であるか否かを判別することによって、車の走行状態、すなわちユーザの状態パターンが、上記（ｄ）（ｅ）のいずれであるかを判別検出することができる。

この場合も、ＣＰＵ２１は、あらかじめ設定された時間を取り込み周期として、処理解析部５５から状態パターン検出結果（状態パターンが上記（ｄ）（ｅ）のいずれであるかを示す信号）を取り込み、ログを生成する。

さらに、ユーザが室内で音楽を聴くときには、センサ部５３としてビデオカメラなどを接続して、状態検出部５１を上記（ａ）（ｂ）（ｃ）の状態パターンを検出するモードに切り換え、ユーザが車内で音楽を聴くときには、センサ部５３として速度センサなどを接続して、状態検出部５１を上記（ｄ）（ｅ）の状態パターンを検出するモードに切り換えるように構成すれば、上記（ａ）（ｂ）（ｃ）の状態パターンと上記（ｄ）（ｅ）の状態パターンの双方に対応して、図４に示すように、ユーザの状態をパターン化し、分類することができる。

［２．ログおよびログ・テーブルと楽曲の選択推薦：図５〜図９］
（２−１．ログの生成および送信：図５および図６）
図１に示したシステムでは、各ユーザは、送り手（楽曲を推薦する者）として、楽曲再生時のユーザの状態を示す情報、および当該楽曲を特定する情報を、ログとしてサーバ１００に送信する。

楽曲を特定する情報は、曲名、アーティスト名、アルバム名などの楽曲書誌情報とは別に、識別コードや識別番号などのＩＤ（識別情報）が存在する場合には、そのＩＤとすることができるが、そのようなＩＤが存在しない場合には、曲名、アーティスト名、アルバム名などを組み合わせたものとすることができる。

図５に、音楽再生装置１０でログを生成する際にＣＰＵ２１が行う一連の処理の一例を示し、状態検出部５１で楽曲再生時のユーザの状態として歩行テンポを検出する場合である。

この例では、ＣＰＵ２１は、ユーザの起動操作によって一連の処理を開始して、まずステップ７１で、起動処理を行い、次にステップ７２で、楽曲の再生を開始し、次にステップ７３で、一連の処理を終了するか否かを判断する。

そして、ユーザの終了操作などによって一連の処理を終了するときには、ステップ７３からステップ７７に進んで、終了処理を行い、一連の処理を終了するが、そうでなければ、ステップ７３からステップ７４に進んで、上記のように状態検出部５１から歩行テンポ検出値を取り込む。

ステップ７４で歩行テンポ検出値を取り込んだら、ＣＰＵ２１は、ステップ７５に進んで、クロック２７から現在時刻を取得し、さらにステップ７６に進んで、後述のようなログを生成し、ＲＡＭ２５または記憶装置部３１に記録して、ステップ７２に戻り、楽曲の再生を継続する。

ステップ７４での歩行テンポ検出値の取り込み、ステップ７５での現在時刻の取得、およびステップ７６でのログの生成記録は、上記の取り込み周期である例えば５秒の時間間隔で実行される。

図６に、ログの一例を示す。この例では、ログは、ユーザＩＤ、取得日時（ステップ７５で取得した現在時刻）、歩行テンポ（ステップ７４で取り込んだ歩行テンポ検出値）、曲名、再生位置（取得日時の時点で再生されている当該楽曲の位置）、アーティスト名、およびアルバム名から構成される。

１つの曲が数分間に渡って再生される場合、図６のようなログが、取得日時および再生位置を変え、歩行テンポも変わりうる状態で、何回も生成記録されることになる。

この場合、その多数のログを、そのまま音楽再生装置１０からサーバ１００に送信し、サーバ１００で１つのログに集約することもできるが、音楽再生装置１０で１つのログに集約して、サーバ１００に送信する方が、データ伝送量が少なくなる。

音楽再生装置１０で、同一の機会における同一の楽曲についての複数のログを１つのログに集約してサーバ１００に送信する場合、例えば、取得日時は集約日時または送信日時に変え、再生位置は削除し、歩行テンポは複数のログにおけるそれの平均値とすればよい。

さらに、歩行テンポは、その平均値が８５であれば、図３に示したパターン化に従って状態パターン２とし、平均値が１０５であれば、図３に示したパターン化に従って状態パターン４とする、というように、状態パターンを示す情報に変換してもよい。

音楽再生装置１０が、上記（Ａ）のように、音楽データによって音楽を再生することはできるが、インターネット１に接続する機能を持たない携帯型音楽プレーヤなどの装置と、インターネット１に接続する機能を有するＰＣなどの装置とからなる場合には、ユーザが当該楽曲の再生後、携帯型音楽プレーヤなどの装置をＰＣなどの装置に接続し、ＰＣなどの装置に上記のようなログの集約をさせることができる。

ユーザの状態を図４に示したようにパターン化して検出する場合に、１つの曲が数分間に渡って再生される間に、状態パターン１から状態パターン２に変化し、または状態パターン５から状態パターン４に変化するなど、状態パターンが変化した場合には、ログの集約として、例えば、変化前のログと変化後のログの両方を生成してサーバ１００に送信し、または時間的に長い方の状態パターン（当該楽曲の先頭から２分間は状態パターン５であり、後の１分間は状態パターン４であった場合には、状態パターン５）を示すログを生成してサーバ１００に送信する。

さらに、ユーザは、以上のようなログの生成および送信にあたっては、ユーザの体験や感想などを記述した後述のような付随情報を、ログに付加してサーバ１００に送信することができる。

（２−２．ログ・テーブルの生成：図７および図８）
上述したように各ユーザからログが送信されることによって、サーバ１００では、各ユーザから送信されたログを集計して、ログ・テーブルを生成し、データベース１０２に記録する。

図７に、サーバ１００で生成されるログ・テーブルの一例を示し、ユーザの状態として歩行テンポＴが検出され、ユーザの状態が図３に示したようにパターン化される場合である。

図７の例のログ・テーブルでは、
（ａ）状態パターン１（Ｔ＜８０）のときに再生された楽曲として曲Ａ，Ｂ，Ｃが、
（ｂ）状態パターン２（８０≦Ｔ＜９０）のときに再生された楽曲として曲Ｄが、
（ｃ）状態パターン３（９０≦Ｔ＜１００）のときに再生された楽曲として曲Ｅ，Ｆが、
（ｄ）状態パターン４（１００≦Ｔ＜１１０）のときに再生された楽曲として曲Ｇが、
（ｅ）状態パターン５（１１０≦Ｔ）のときに再生された楽曲として曲Ｂ，Ｇ，Ｈが、
それぞれ記録されている。

出現頻度は、当該の状態パターンおよび楽曲の組合せを示すログを受信した回数であり、付随情報の有無は、上記のような付随情報が付加されているか否かを示す。

例えば、あるユーザからの状態パターン１（Ｔ＜８０）のときに曲Ａを聴いていたことを示すログに付加された付随情報♯１、および、あるユーザからの状態パターン５（１１０≦Ｔ）のときに曲Ｂを聴いていたことを示すログに付加された付随情報♯２は、
「ダイエットを兼ねて歩くには、この曲が、ぴったり！」、
「私は、この曲で５キロ痩せました」、
「この曲を聴きながら一緒にダイエットしませんか？」、
「この曲を聴きながら、このくらいの速さで歩くと、心身ともに癒されます」、
などというものである。

サーバ１００は、受信したログおよび付随情報を、直ちにログ・テーブルに登載するとともに、受信日時から所定日数を経過したログおよび付随情報は、ログ・テーブルから削除する。

図８に、サーバ１００で生成されるログ・テーブルの他の例を示し、ユーザの状態が図４に示したようにパターン化されて検出される場合である。

図８の例のログ・テーブルでは、
（ａ）図４の状態パターン１のときに再生された楽曲として曲Ａ，Ｂ，Ｃが、
（ｂ）図４の状態パターン２のときに再生された楽曲として曲Ｄが、
（ｃ）図４の状態パターン３のときに再生された楽曲として曲Ｅ，Ｆが、
（ｄ）図４の状態パターン４のときに再生された楽曲として曲Ｇが、
（ｅ）図４の状態パターン５のときに再生された楽曲として曲Ｂ，Ｇ，Ｈが、
それぞれ記録されている。

図７の例と同様に、出現頻度は、当該の状態パターンおよび楽曲の組合せを示すログを受信した回数であり、付随情報の有無は、上記のような付随情報が付加されているか否かを示す。

例えば、あるユーザからの状態パターン１（休息しているなど、動きが小さく、ほとんど静止している状態）のときに曲Ａを聴いていたことを示すログに付加された付随情報♯３は、「この曲を聴きながら休息していると、リラックスできます」などというものであり、あるユーザからの状態パターン５（渋滞に巻き込まれるなどによって車がほとんど停止している状態）のときに曲Ｂを聴いていたことを示すログに付加された付随情報♯４は、「この曲なら、渋滞しているときでもイライラしません」などというものである。

図８の例でも、サーバ１００は、受信したログおよび付随情報を、直ちにログ・テーブルに登載するとともに、受信日時から所定日数を経過したログおよび付随情報は、ログ・テーブルから削除する。

（２−３．楽曲の選択推薦：図９）
さらに、図１に示したシステムでは、各ユーザは、受け手（楽曲の推薦を受ける者）として、サーバ１００に楽曲の推薦を要求することができる。この場合、音楽再生装置１０からサーバ１００には、状態検出部５１の出力の状態検出信号を送信する。

例えば、ユーザが、ある歩行テンポで歩行しているとき、その状態に合う楽曲を聴きたいと思う場合には、音楽再生装置１０に対して状態検出および推薦要求を指示する。これによって、ＣＰＵ２１は、状態検出部５１を起動して、その時のユーザの歩行テンポを検出させ、その検出結果の歩行テンポ検出値を取り込んで、歩行テンポ検出値を含む推薦要求を生成し、サーバ１００に送信する。

推薦要求は、１回分の歩行テンポ検出値を含むものでよい。さらに、ユーザは、自身の希望などを記述した付随情報を、推薦要求に付加してサーバ１００に送信することができる。その付随情報は、具体的には、「ダイエットに効果的な曲がありますか？」、「心身ともに癒される曲が聴きたいのですが？」などとするものである。

サーバ１００は、このような推薦要求を受信したら、図７のログ・テーブルから、ユーザの推薦要求に合った楽曲を選択し、要求元のユーザに推薦する。

例えば、歩行テンポ検出値が９５であるときには、曲Ｅ，Ｆが推薦候補として選択されるが、曲Ｅの方が曲Ｆより出現頻度が高いので、最終的に曲Ｅが選択され、推薦される。

また、歩行テンポ検出値が７５であるときには、曲Ａ，Ｂ，Ｃが推薦候補として選択され、これら曲Ａ，Ｂ，Ｃの中では曲Ｃが最も出現頻度が高いので、原則的には曲Ｃが選択推薦されるが、ユーザからの推薦要求に付随情報が含まれ、かつ、図７の場合に楽曲Ａに付加されている付随情報♯１と、推薦要求に含まれている付随情報とが内容的に合致するときには、曲Ａが選択推薦される。

例えば、楽曲Ａに付加されている付随情報♯１が「私は、この曲で５キロ痩せました」というものであり、推薦要求に含まれている付随情報が「ダイエットに効果的な曲がありますか？」というものである場合には、両者は内容的に合致すると判断される。

推薦の一形態として、サーバ１００は、選択した楽曲の楽曲データを、要求元の音楽再生装置に送信する。この場合には、要求元の音楽再生装置では、その選択推薦された楽曲をストリーミング再生などによって再生することができる。

各ユーザのもとの音楽再生装置１０の記憶装置部３１に推薦対象となる多数の楽曲の楽曲データが記録されているシステムでは、推薦の形態として、サーバ１００が、選択した楽曲のＩＤなど、選択した楽曲を特定する情報を、要求元の音楽再生装置に送信する。この場合には、要求元の音楽再生装置では、その選択推薦された楽曲の楽曲データを記憶装置部３１から読み出し、選択推薦された楽曲を再生する。

図９に、以上の場合にサーバ１００の制御部１０１が行う楽曲選択推薦処理の一例を示す。この例の楽曲選択推薦処理では、まずステップ８１で、いずれかのユーザのもとの音楽再生装置から送信された歩行テンポ検出値を含む推薦要求を受信し、次にステップ８２で、図７のようなログ・テーブルから、推薦要求に含まれる歩行テンポ検出値に合った楽曲を推薦候補として選択する。

次に、ステップ８３で、選択された楽曲が１つであるか否かを判断し、図７の場合に推薦要求に含まれる歩行テンポ検出値が８５または１０５であるときのように、ステップ８２で推薦候補として選択された楽曲が１つ（歩行テンポ検出値が８５のときには曲Ｄ、歩行テンポ検出値が１０５のときには曲Ｇ）である場合には、ステップ８３からステップ８９に進んで、当該の選択された楽曲の楽曲データを要求元の音楽再生装置に送信する。

一方、図７の場合に推薦要求に含まれる歩行テンポ検出値が７５，９５または１１５であるときのように、ステップ８２で推薦候補として選択された楽曲が複数（歩行テンポ検出値が７５のときには曲Ａ，Ｂ，Ｃ、歩行テンポ検出値が９５のときには曲Ｅ，Ｆ、歩行テンポ検出値が１１５のときには曲Ｂ，Ｇ，Ｈ）である場合には、ステップ８３からステップ８４に進んで、付随情報も送信された（推薦要求に付随情報が含まれている）か否かを判断する。

そして、付随情報が送信されていないときには、ステップ８４からステップ８７に進んで、推薦候補として選択された複数の楽曲中の出現頻度の最も高い楽曲を選択し、さらにステップ８９に進んで、当該の選択された楽曲の楽曲データを要求元の音楽再生装置に送信する。

付随情報が送信された（含まれている）ときには、ステップ８４からステップ８５に進んで、推薦候補として選択された複数の楽曲中に付随情報が付加されている楽曲があるか否かを判断する。

そして、図７の場合に推薦候補として曲Ｅ，Ｆが選択されたときのように、推薦候補として選択された複数の楽曲中に付随情報が付加されている楽曲がない場合には、ステップ８５からステップ８７に進んで、推薦候補として選択された複数の楽曲中の出現頻度の最も高い楽曲を選択し、さらにステップ８９に進んで、当該の選択された楽曲の楽曲データを要求元の音楽再生装置に送信する。

一方、図７の場合に推薦候補として曲Ａ，Ｂ，Ｃまたは曲Ｂ，Ｇ，Ｈが選択されたときのように、推薦候補として選択された複数の楽曲中に付随情報が付加されている楽曲がある場合には、ステップ８５からステップ８６に進んで、その楽曲に付加されている上記の付随情報♯１，♯２のような付随情報と、推薦要求に含まれている付随情報とが、内容的に合致するか否かを判断する。

そして、両者が内容的に合致しない場合には、ステップ８６からステップ８７に進んで、推薦候補として選択された複数の楽曲中の出現頻度の最も高い楽曲を選択し、さらにステップ８９に進んで、当該の選択された楽曲の楽曲データを要求元の音楽再生装置に送信する。

一方、両者が内容的に合致する場合には、ステップ８６からステップ８８に進んで、その内容的に合致する付随情報が付加されている楽曲を選択し、さらにステップ８９に進んで、当該の選択された楽曲の楽曲データを要求元の音楽再生装置に送信する。

なお、ステップ８７では、出現頻度の最も高い楽曲が複数存在する場合、例えば、その中からランダムに１つの楽曲を選択し、同様に、ステップ８８では、内容的に合致する付随情報が付加されている楽曲が複数存在する場合、例えば、その中からランダムに１つの楽曲を選択する。

以上は、音楽再生装置１０で、ユーザの状態として歩行テンポを検出し、サーバ１００で、その歩行テンポ検出値に合った楽曲を選択推薦する場合であるが、ユーザの状態として、図４に示した状態パターン１〜５のうちのいずれであるかを検出し、その検出結果を含む推薦要求を、音楽再生装置１０からサーバ１００に送信する場合も、同じである。

［３．他の例または実施形態］
（３−１．ユーザのグループ化など）
上述した例は、図７または図８に示したようなログ・テーブルを各ユーザ（全てのユーザ）に共通のものとして生成する場合であるが、ログ・テーブルを定められたユーザグループごとに生成し、あるユーザからの推薦要求があったときには、その要求元のユーザが属するユーザグループのログ・テーブルから楽曲を選択推薦するようにしてもよい。

さらに、ログ・テーブルを各ユーザごとに生成し、あるユーザからの推薦要求があったときには、その要求元のユーザに係るログ・テーブルから楽曲を選択推薦するようにしてもよい。

（３−２．送り手としてログを生成する際のユーザの状態）
上述した例は、各ユーザが送り手（楽曲を推薦する者）としてログをサーバ１００に送信する際にも、音楽再生装置１０の状態検出部５１で得られた状態検出信号を、ユーザの状態を示す情報とする場合であるが、各ユーザが送り手（楽曲を推薦する者）としてログをサーバ１００に送信する際には、ユーザが音楽再生装置１０の操作部３３での操作によって、楽曲を指示し、かつ当該楽曲を再生するときのユーザの状態を「歩行テンポ１０５前後」などというように入力するようにしてもよい。

（３−３．音楽以外のコンテンツ）
さらに、上述した例は、コンテンツが音楽（楽曲）である場合であるが、コンテンツがデータ化された静止画、動画、書籍、音楽以外の音声（童話などの語り）などである場合にも、この発明を適用することができ、コンテンツが音楽である場合と同様の効果を得ることができる。

この発明のシステムの一例を示す図である。 この発明の音楽再生装置の一例を示す図である。 ユーザの状態のパターン化の第１の例を示す図である。 ユーザの状態のパターン化の第２の例を示す図である。 音楽再生装置での状態検出およびログ生成の処理の一例を示す図である。 ログの一例を示す図である。 ユーザの状態を図３のようにパターン化する場合のログ・テーブルの一例を示す図である。 ユーザの状態を図４のようにパターン化する場合のログ・テーブルの一例を示す図である。 サーバでの楽曲選択推薦処理の一例を示す図である。

符号の説明

主要部については図中に全て記述したので、ここでは省略する。

Claims (10)

1. 各ユーザ端末から通信ネットワークを介してログとして送信された、コンテンツ再生時のユーザの状態を示す情報および当該コンテンツを特定する情報を受信して、ユーザの状態を複数の状態パターンに分類した場合の、それぞれの状態パターンと、当該の状態パターンの時の再生コンテンツとの対応関係を示す情報を、ログ・テーブルとして生成する第１工程と、
   ユーザ端末から通信ネットワークを介して送信された、ユーザの状態を検出した結果の状態検出信号を含むコンテンツ推薦要求を受信して、前記ログ・テーブルから、前記状態検出信号で示されるユーザの状態に適合するコンテンツを選択し、要求元のユーザ端末に推薦する第２工程と、
   を備えることを特徴とするコンテンツ選択推薦方法。
2. 請求項１のコンテンツ選択推薦方法において、
   前記第１工程では、前記ログ・テーブルを定められたユーザグループごとに生成し、前記第２工程では、要求元のユーザが属するユーザグループのログ・テーブルからコンテンツを選択推薦することを特徴とするコンテンツ選択推薦方法。
3. 請求項１のコンテンツ選択推薦方法において、
   前記第２工程では、前記ログ・テーブル中に前記状態検出信号で示されるユーザの状態に適合するコンテンツが複数存在するとき、そのうちの出現頻度が最も高いコンテンツを選択推薦することを特徴とするコンテンツ選択推薦方法。
4. 請求項１のコンテンツ選択推薦方法において、
   前記第２工程では、前記ログ・テーブル中に前記状態検出信号で示されるユーザの状態に適合するコンテンツが複数存在し、かつ、その複数のコンテンツ中に前記コンテンツ推薦要求に含まれる付随情報と内容的に合致する付随情報が付加されているコンテンツがあるとき、当該コンテンツを選択推薦することを特徴とするコンテンツ選択推薦方法。
5. 請求項１のコンテンツ選択推薦方法において、
   前記第２工程では、コンテンツの推薦として、選択したコンテンツの本体データを要求元のユーザ端末に送信することを特徴とするコンテンツ選択推薦方法。
6. 請求項１のコンテンツ選択推薦方法において、
   前記第２工程では、コンテンツの推薦として、選択したコンテンツを特定する情報を要求元のユーザ端末に送信することを特徴とするコンテンツ選択推薦方法。
7. データベースを構成する記憶装置と、
   各ユーザ端末から通信ネットワークを介してログとして送信された、コンテンツ再生時のユーザの状態を示す情報および当該コンテンツを特定する情報を受信するとともに、ユーザ端末から通信ネットワークを介して送信された、ユーザの状態を検出した結果の状態検出信号を含むコンテンツ推薦要求を受信するインタフェース手段と、
   このインタフェース手段によって前記ログが受信されたとき、ユーザの状態を複数の状態パターンに分類した場合の、それぞれの状態パターンと、当該の状態パターンの時の再生コンテンツとの対応関係を示す情報を、ログ・テーブルとして生成するとともに、前記インタフェース手段によって前記コンテンツ推薦要求が受信されたとき、前記ログ・テーブルから、前記状態検出信号で示されるユーザの状態に適合するコンテンツを選択して、要求元のユーザ端末に推薦する制御手段と、
   を備えることを特徴とするサーバ。
8. コンテンツ本体データによってコンテンツを再生する再生手段と、
   ユーザの状態を検出する状態検出手段と、
   通信手段と、
   コンテンツ再生時のユーザの状態を示す情報および当該コンテンツを特定する情報をログとして生成し、前記通信手段によって送信するとともに、前記状態検出手段による状態検出結果の状態検出信号を含むコンテンツ推薦要求を生成し、前記通信手段によって送信する制御手段と、
   を備えることを特徴とするコンテンツ再生装置。
9. 記憶手段と、
   ユーザの状態を検出する状態検出手段と、
   通信手段と、
   コンテンツ再生時のユーザの状態を示す情報および当該コンテンツを特定する情報をログとして生成して、前記通信手段によって送信し、かつ、前記状態検出手段による状態検出結果の状態検出信号を含むコンテンツ推薦要求を生成して、前記通信手段によって送信するとともに、前記通信手段によってコンテンツの推薦として受信した、サーバで選択されたコンテンツの本体データを、前記記憶手段に記録する制御手段と、
   を備えることを特徴とするコンテンツ記録装置。
10. ユーザ端末からのコンテンツ推薦要求に応答してコンテンツを選択推薦するためにコンピュータを、
    各ユーザ端末から通信ネットワークを介してログとして送信された、コンテンツ再生時のユーザの状態を示す情報および当該コンテンツを特定する情報を受信して、ユーザの状態を複数の状態パターンに分類した場合の、それぞれの状態パターンと、当該の状態パターンの時の再生コンテンツとの対応関係を示す情報を、ログ・テーブルとして生成する手段、および、
    ユーザ端末から通信ネットワークを介して送信された、ユーザの状態を検出した結果の状態検出信号を含むコンテンツ推薦要求を受信して、前記ログ・テーブルから、前記状態検出信号で示されるユーザの状態に適合するコンテンツを選択し、要求元のユーザ端末に推薦する手段、
    として機能させるためのコンテンツ選択推薦用プログラム。

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