JP6261482B2 - 抽出装置、抽出方法および抽出プログラム - Google Patents

Description

本発明は、抽出装置、抽出方法および抽出プログラムに関する。

近年、インターネットの飛躍的な普及に伴い、インターネットを介した広告配信が盛んに行われている。例えば、広告媒体（例えば、ウェブページ）に設定された広告枠に、企業や商品等の広告コンテンツを表示し、かかる広告コンテンツがクリックされた場合に広告主のウェブページへ遷移させる広告配信が行われている。

広告コンテンツを配信する場合、配信対象の広告コンテンツは、ＣＴＲ（Click Through Rate）等の広告評価値に基づいて、抽出される場合がある。例えば、ＣＴＲの数値が高い順に、配信対象の広告コンテンツが抽出される（例えば、特許文献１参照）。

特表２００９−５０５２４６号公報

しかしながら、上記の従来技術では、適した広告コンテンツを配信対象として抽出できるとは限らない。具体的には、上記の従来技術では、過去の配信実績から得られたＣＴＲに基づいて、配信対象の広告コンテンツが抽出されるに過ぎず、適した広告コンテンツを配信対象として抽出できるとは限らない。

なお、上記では、コンテンツとして広告を例に挙げ、適した広告コンテンツを抽出できるとは限らない点について説明した。しかし、広告目的以外のコンテンツにおいても同様に、適したコンテンツを抽出できるとは限らない場合がある。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、適したコンテンツを配信対象として抽出することができる抽出装置、抽出方法および抽出プログラムを提供することを目的とする。

本願にかかる抽出装置は、各コンテンツにおける時間帯毎の評価値に基づいて、前記各コンテンツにおける時間帯毎の重みを算出する算出部と、前記算出部によって算出された時間帯毎の重みに基づいて、前記各コンテンツから任意の時間帯における配信対象のコンテンツを抽出する抽出部と、を備えることを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、適した広告コンテンツを、配信対象として抽出することができるという効果を奏する。

図１は、実施形態にかかる抽出処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態にかかる配信システムの構成例を示す図である。 図３は、実施形態にかかる配信装置の構成例を示す図である。 図４は、実施形態にかかる広告コンテンツ記憶部の一例を示す図である。 図５は、実施形態にかかる配信実績記憶部の一例を示す図である。 図６は、実施形態にかかる重み係数情報記憶部の一例を示す図である。 図７は、実施形態にかかる配信装置による重み係数算出処理手順を示すフローチャートである。 図８は、実施形態にかかる配信装置による広告コンテンツ抽出処理手順を示すフローチャートである。 図９は、第１時間幅に対応する時間帯の単位より細かい単位の時間帯毎の重み係数算出処理を説明するための説明図である。 図１０は、配信装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願にかかる抽出装置、抽出方法および抽出プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願にかかる広告装置、広告方法および広告プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

〔１．抽出処理〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る抽出処理の一例について説明する。図１は、実施形態にかかる抽出処理の一例を示す図である。図１の例では、後述の図２に図示する配信装置１００によって抽出処理が行われる。配信装置１００は、広告評価値に基づいて、広告主によって入稿された各広告コンテンツから配信対象の広告コンテンツを抽出する。そして、配信装置１００は、抽出した配信対象の広告コンテンツを配信する。なお、以下の実施形態では、広告評価値としてＣＴＲを用いる例を示すが、配信装置１００は、ＣＴＲ以外の他の広告評価値として、例えば、ＣＰＣ（Click Per Cost）やｅＣＰＭ（effective Cost Per Mill）等を用いることもできる。

図１には、広告コンテンツにおけるＣＴＲの実績値の一例を示す。図１に示したグラフの縦軸は、ＣＴＲを示し、横軸は、時間を示す。また、図１では、２つの広告コンテンツに対応するＣＴＲのグラフを示す。具体的には、グラフａ１１及びａ１２は、広告コンテンツＡＤ１のＣＴＲに対応し、グラフａ２１及びａ２２は、広告コンテンツＡＤ２のＣＴＲに対応する。

まず、直線のグラフａ１１及びａ２１について説明する。グラフａ１１は、過去の配信された広告コンテンツＡＤ１の「合計クリック数」を「合計インプレッション数」により除算することで得られるＣＴＲを示す。すなわち、グラフａ１１は、広告コンテンツＡＤ１におけるＣＴＲの実績値として１つの値を示す。同様に、グラフａ２１は、過去の配信された広告コンテンツＡＤ２の「合計クリック数」を「合計インプレッション数」により除算することで得られるＣＴＲを示す。なお、図１の例では、グラフａ１１がＣＴＲ「０．０６」を示し、グラフａ２１がＣＴＲ「０．０２」を示すものとする。

ここで、グラフａ１１及びａ２１に示されるＣＴＲに基づいて、配信対象の広告コンテンツを抽出することも考えられる。なお、配信対象の広告コンテンツを抽出する場合には、例えば、広告主から受け付けたターゲティング条件等の各種パラメータが考慮されることがあるが、ここでは、ＣＴＲ以外のパラメータは考慮しないものとする。また、以下では、説明を簡単にするために、広告コンテンツＡＤ１及びＡＤ２のいずれか一方を配信する例を説明する。

この場合、ＣＴＲがより高い広告コンテンツが、配信対象の広告コンテンツとして優先して抽出されることが考えられる。すなわち、図１の例では、広告コンテンツＡＤ１のＣＴＲが、広告コンテンツＡＤ２のＣＴＲを上回っているため、いずれの時間帯においても広告コンテンツＡＤ１が配信対象の広告コンテンツとして優先的に抽出されることとなる。

例えば、各広告コンテンツに対し、広告主によってクリック単価や広告予算が設定されているとする。ここでいうクリック単価とは、広告コンテンツが１回クリックされた場合に広告配信者が広告主に課金する価格を示す。また、広告予算とは、広告主が広告配信にかける費用（すなわち、広告配信者からの課金額）の上限を示す。この場合、広告コンテンツがクリックされることで広告主への課金額が広告予算に達した広告コンテンツは、配信対象から除外される。すなわち、図１の例では、広告コンテンツＡＤ１が広告コンテンツＡＤ２よりも優先的に配信され、広告コンテンツＡＤ１の課金額が広告予算に達した後に、広告コンテンツＡＤ２が配信されるようになることが考えられる。しかしながら、広告コンテンツＡＤ２が配信されるようになったとしても、広告コンテンツＡＤ１の課金額が広告予算に達した以降の時間帯において、広告コンテンツＡＤ２がクリックされやすいとは限らない。

ここで、１日を１時間で区切った時間帯毎にＣＴＲを算出するものとする。図１の例では、グラフａ１２が、広告コンテンツＡＤ１における時間帯毎のＣＴＲを示し、グラフａ２２が、広告コンテンツＡＤ２における時間帯毎のＣＴＲを示すものとする。この例のように、時間帯毎のＣＴＲを参照すると、時間帯によっては、広告コンテンツＡＤ１のＣＴＲより、広告コンテンツＡＤ２のＣＴＲの方が高くなる場合がある。例えば、２時台〜３時台、および、５時台〜６時台では、広告コンテンツＡＤ１のＣＴＲよりも広告コンテンツＡＤ２のＣＴＲの方が高い。このことから、２時台〜３時台、および、５時台〜６時台においては、広告コンテンツＡＤ１よりも広告コンテンツＡＤ２を配信対象の広告コンテンツとして抽出することにより、より効果的な広告配信を行うことができると考えられる。つまり、所定の時間帯において、その時間帯にＣＴＲが高い広告コンテンツを優先して配信することにより、広告配信者にとってより高い広告配信料を広告主から得ることができ、また、広告主にとって広告効果（ここの例ではＣＴＲ）の高い広告配信を実現できる。言い換えれば、上記例において、広告コンテンツＡＤ１の課金額が広告予算に達した時刻が７時以降であった場合、広告コンテンツＡＤ２が配信されるようになっても、効果的な広告配信を行うことができるとは言い難い。

そこで、実施形態にかかる配信装置１００は、時間帯毎のＣＴＲを算出し、算出した時間帯毎のＣＴＲに基づいて、配信対象の広告コンテンツを抽出する。具体的には、配信装置１００は、所定の期間における各広告コンテンツの時間帯毎のＣＴＲを算出し、算出した時間帯毎のＣＴＲを用いて、各広告コンテンツの時間帯毎の重み係数を算出する。そして、配信装置１００は、算出した重み係数に基づいて、任意の時間帯における配信対象の広告コンテンツを抽出し、抽出した広告コンテンツを配信する。

ここで、配信装置１００による抽出処理について、さらに具体的に説明する。なお、所定の期間は、抽出処理が行われる時点よりも、広告コンテンツが過去に配信されたいずれかの日のうち任意に決められた所定の１日であるものとする。

まず、配信装置１００は、広告コンテンツ毎に、かかる所定の１日の各時間帯におけるクリック数を、その時間帯のインプレッション数により除算することにより、時間帯毎のＣＴＲを算出する。また、配信装置１００は、広告コンテンツ毎に、１日における合計クリック数を、その１日の合計インプレッション数により除算することにより、１日の全体ＣＴＲ（以下の実施形態において、「全体ＣＴＲ」と表記する場合がある）を算出する。

続いて、配信装置１００は、算出した１日の全体ＣＴＲと、その１日に含まれる時間帯毎のＣＴＲとを用いて、重み係数を算出する。具体的には、各広告コンテンツにおいて、１日の全体ＣＴＲに対する、その１日の時間帯毎のＣＴＲの割合を、時間帯毎の重み係数として算出する。そして、配信装置１００は、算出した重み係数を所定の記憶部に記憶する。

ここで、配信装置１００は、ユーザによって利用されるユーザ端末から広告コンテンツの取得要求を受け付けた場合、取得要求を受け付けた時間帯に対応する各広告コンテンツの重み係数を所定の記憶部から読み出す。そして、配信装置１００は、読み出した重み係数と、各広告コンテンツの予測ＣＴＲとを用いて、配信対象の広告コンテンツを抽出する際に用いるＣＴＲ（以下の実施形態において、「配信ＣＴＲ」と表記する場合がある）を算出する。具体的には、配信装置１００は、各広告コンテンツにおいて、読み出した重み係数を、対応する広告コンテンツの予測ＣＴＲに乗じた値を配信ＣＴＲとして算出する。すなわち、重み係数は、所定の期間におけるコンテンツの評価値を、その所定の期間に含まれる各時間帯におけるコンテンツの評価値として補正するものである。なお、後述するが、予測ＣＴＲとは、ＣＴＲの予測モデル等から予測されるＣＴＲである。

そして、配信装置１００は、算出した各広告コンテンツの配信ＣＴＲを比較し、配信対象の広告コンテンツを抽出する。具体的には、配信装置１００は、配信ＣＴＲが高い広告コンテンツほど優先的に配信対象の広告コンテンツとして抽出する。そして、配信装置１００は、抽出した配信対象の広告コンテンツをユーザ端末へ配信する。

このように、実施形態に係る配信装置１００は、各広告コンテンツにおける時間帯毎の広告評価値（上記例ではＣＴＲ）に基づいて、各広告コンテンツにおける時間帯毎の重みを算出し、算出した時間帯毎の重み係数に基づいて、各広告コンテンツから任意の時間帯における配信対象の広告コンテンツを抽出する。

これにより、配信装置１００は、広告コンテンツの取得要求を受け付けた時間帯において、広告評価値が高い広告コンテンツほど優先的に抽出することができる。すなわち、配信装置１００は、特定の広告コンテンツがいずれの時間帯においても配信対象として抽出されるといった、広告コンテンツの抽出の偏りを防ぐことができる。この結果、配信装置１００は、時間帯に応じて、適した広告コンテンツを配信対象の広告コンテンツとして抽出することができる。このため、配信装置１００は、広告コンテンツの配信によって得られる収益を向上させることや、広告効果を高めることができる。

〔２．配信システムの構成〕
次に、図２を用いて、実施形態にかかるる広告配信システムの構成について説明する。図２は、実施形態にかかる配信システム１の構成例を示す図である。図２に示すように、配信システム１には、ユーザ端末１０と、広告主端末２０と、情報提供装置３０と、配信装置１００とが含まれる。ユーザ端末１０、広告主端末２０、情報提供装置３０及び配信装置１００は、ネットワークＮを介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図２に示した配信システム１には、複数台のユーザ端末１０や、複数台の広告主端末２０や、複数台の情報提供装置３０や、複数台の配信装置１００が含まれてもよい。

ユーザ端末１０は、例えば、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）や、ノート型ＰＣや、タブレット型端末や、携帯電話機、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等の情報処理装置である。例えば、ユーザ端末１０は、情報提供装置３０にアクセスすることで、情報提供装置３０からウェブページを取得し、取得したウェブページを表示装置（例えば、液晶ディスプレイ）に表示する。また、ユーザ端末１０は、ウェブページに広告枠が含まれる場合には、配信装置１００にアクセスすることで、配信装置１００から広告コンテンツを取得し、取得した広告コンテンツをウェブページ上に表示する。ただし、この例に限られず、ユーザ端末１０は、広告コンテンツを含むウェブページを情報提供装置３０から取得してもよい。この場合、情報提供装置３０は、配信装置１００によって配信される広告コンテンツを組み込んだウェブページをユーザ端末１０へ配信する。

広告主端末２０は、配信装置１００に広告配信を依頼する広告主によって利用される情報処理装置である。そして、広告主端末２０は、広告主による操作に従って、広告コンテンツを配信装置１００に入稿する。実施形態にかかる広告主端末２０は、例えば、静止画像や、動画像や、テキストデータや、広告主が管理する広告主サーバによって提供されるウェブページにアクセスするためのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）といった各種広告コンテンツを配信装置１００に入稿する。

また、広告主は、広告コンテンツを配信装置１００に入稿するのではなく、広告コンテンツの入稿を代理店に依頼する場合もある。この場合、配信装置１００に広告コンテンツを入稿するのは代理店となる。このため、「広告主」といった表記は、広告主だけでなく代理店を含む概念であり、「広告主装置」といった表記は、広告主装置だけでなく代理店によって利用される代理店装置を含む概念であるものとする。

情報提供装置３０は、ユーザ端末１０にウェブページを提供するウェブサーバ等である。かかる情報提供装置３０は、例えば、ニュースサイト、オークションサイト、天気予報サイト、ショッピングサイト、ファイナンスサイト、路線検索サイト、マップサイト、トラベルサイト、グルメサイト、ブログ等に関する各種ウェブページを提供する。

配信装置１００は、広告主端末２０から入稿された広告コンテンツを配信するサーバ装置である。また、配信装置１００は、ユーザ端末１０からアクセスされた場合には、広告コンテンツをユーザ端末１０に配信する。また、配信装置１００は、情報提供装置３０からアクセスされた場合には、広告コンテンツを情報提供装置３０に配信する。なお、配信装置１００は、広告配信者などによって管理される。

〔３．配信装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態にかかる配信装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態にかかる配信装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、配信装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。

通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。かかる通信部１１０は、ネットワークと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、ユーザ端末１０や広告主端末２０や情報提供装置３０との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。そして、記憶部１２０は、広告コンテンツ記憶部１２１と、配信実績記憶部１２２と、重み係数情報記憶部１２３とを有する。

（広告コンテンツ記憶部１２１について）
広告コンテンツ記憶部１２１は、広告主端末２０から入稿された広告コンテンツを記憶する。ここで、図４に、実施形態にかかる広告コンテンツ記憶部１２１の一例を示す。図４に示した例では、広告コンテンツ記憶部１２１は、「広告主ＩＤ」、「キャンペーンＩＤ」、「広告予算」、「広告コンテンツ」、「クリック単価（ＣＰＣ：Cost Per Click）」、「ターゲティング条件」といった項目を有する。なお、図示していないが、広告コンテンツ記憶部１２１は、後述する予測ＣＴＲを記憶してもよい。

「広告主ＩＤ」は、広告主又は広告主端末２０を識別するための識別情報を示す。「キャンペーンＩＤ」は、広告主によって指定された広告のキャンペーンを識別するための識別情報を示す。なお、広告のキャンペーンでは、例えば特定の商品やサービスを宣伝するために、広告主によって複数の広告コンテンツが入稿される。すなわち、「キャンペーンＩＤ」は、キャンペーン対象の広告コンテンツ群を識別ための識別情報を示すともいえる。なお、キャンペーン対象の広告コンテンツ群には、広告予算が一括で設定されることがある。「広告コンテンツ」は、広告主装置２０から入稿された広告コンテンツを示す。図４に示した例では、「広告コンテンツ」に、「ＡＤ１１」や「ＡＤ２１」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、静止画像や動画像やテキストデータやＵＲＬ（Uniform Resource Locator）、又は、これらの格納場所を示すファイルパス名などが記憶される。

「広告予算」は、広告主が広告コンテンツを入稿する際に設定する情報であって、広告主が広告配信者に支払う広告料金の上限値を示す。「クリック単価」は、広告コンテンツがユーザに１回クリックされた際に、広告配信者が広告主に課金する金額の単価（例えば、単位は「円」）に該当する。「ターゲティング条件」は、広告主が広告コンテンツを入稿する際に設定する情報であって、広告コンテンツの配信対象となるユーザの条件を示す。例えば、「ターゲティング条件」には、広告コンテンツの配信対象とするユーザのユーザ属性が記憶される。

すなわち、図４では、広告主ＩＤ「Ｃ１０」によって識別される広告主が、キャンペーンＩＤ「ＣＰ１０」によって識別されるキャンペーン対象の広告コンテンツ群を入稿した例を示している。また、図４では、キャンペーンＩＤ「ＣＰ１０」のキャンペーン広告群には、広告コンテンツＡＤ１１〜ＡＤ１３が含まれている例を示している。また、図４では、広告主ＩＤ「Ｃ１０」によって識別される広告主が、キャンペーンＩＤ「ＣＰ１０」によって識別されるキャンペーン対象の広告コンテンツ群に対して、広告予算「３０万円」を指定している例を示す。さらに、図４では、広告主ＩＤ「Ｃ１０」によって識別される広告主が、広告コンテンツＡＤ１１に対して、クリック単価「１３５円」、ターゲティング条件「男性、１０代」を指定する例を示している。

（配信実績記憶部１２２について）
配信実績記憶部１２２は、配信装置１００によって配信された広告コンテンツの実績に関する情報を記憶する。ここで、図５に、実施形態にかかる配信実績記憶部１２２の一例を示す。図５に示した例では、配信実績記憶部１２２は、各広告コンテンツが配信された配信日毎に、その日の２４時間を１時間で区切った時間帯毎（以下の実施形態において、単に「時間帯毎」と表記する場合がある）の「インプレッション数」と、「クリック数」と、「ＣＴＲ」と、かかる１日の全体ＣＴＲを記憶する。なお、図５では省略されているが、配信実績記憶部１２２は、０時台から２３時台までの全２４の時間帯において、各時間帯毎の「インプレッション数」と、「クリック数」と、「ＣＴＲ」とを、広告コンテンツ毎に記憶する。

「インプレッション数」は、ウェブページ等に広告コンテンツが表示された回数を示す。「クリック数」は、広告コンテンツがユーザによってクリックされた回数を示す。「ＣＴＲ」は、ユーザ端末１０のユーザに広告コンテンツが選択（例えば、クリック）されたか否かを示し、選択された回数（すなわち、クリック数）をインプレッション数によって除算した値に該当する。具体的には、時間帯毎のＣＴＲは、各時間帯におけるクリック数をその時間帯のインプレッション数によって除算した値である。また、全体ＣＴＲは、各時間帯のクリック数を合計した合計クリック数を、各時間帯のインプレッション数を合計した合計インプレッション数によって除算した値である。

すなわち、図５では、２０１４年８月３０の０時００分〜１時００分（０時台）において、広告コンテンツＡＤ１１のインプレッション数が「１５００回」であり、クリック数が「１０５回」であり、ＣＴＲが「０．０７」である例を示す。また、図５では、２０１４年８月３０の全体ＣＴＲが「０．０３」である例を示す。

（重み係数情報記憶部１２３について）
重み係数情報記憶部１２３は、１日の全体ＣＴＲに対する、その１日の時間帯毎のＣＴＲの割合である重み係数を記憶する。ここで、図６に、実施形態にかかる重み係数情報記憶部１２３の一例を示す。図６に示した例では、重み係数情報記憶部１２３は、各広告コンテンツにおいて、時間帯毎の重み係数を記憶する。なお、図６では省略されているが、重み係数情報記憶部１２３は、０時台から２３時台までの全２４の時間帯において、各時間帯毎の重み係数を、広告コンテンツ毎に記憶する。

（制御部１３０について）
制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、配信装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（抽出プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

制御部１３０は、図３に示すように、受付部１３１と、算出部１３２と、受信部１３３と、抽出部１３４と、配信部１３５とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図３に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

（受付部１３１について）
受付部１３１は、広告主端末２０から広告コンテンツの入稿を受け付け、受け付けた広告コンテンツを広告コンテンツ記憶部１２１に格納する。具体的には、受付部１３１は、広告予算、クリック単価及びターゲティング条件と共に広告コンテンツの入稿を受け付け、入稿された広告コンテンツに対応付けて、広告予算、クリック単価及びターゲティング条件を広告コンテンツ記憶部１２１に格納する。このとき、受付部１３１は、広告コンテンツの入稿元である広告主に対応する広告主ＩＤについても広告コンテンツ記憶部１２１に格納する。

また、受付部１３１は、広告主端末２０からキャンペーン対象の広告コンテンツ群の入稿を受け付ける。具体的には、受付部１３１は、キャンペーン対象の広告コンテンツ群を形成する複数の広告コンテンツと、キャンペーンに設定される１つの広告予算とを受け付ける。この場合、受付部１３１は、キャンペーンを識別するためのキャンペーンＩＤに対応付けて、広告予算と、広告コンテンツと、広告コンテンツ毎のクリック単価及びターゲティング条件とを広告コンテンツ記憶部１２１に格納する。

（算出部１３２について）
算出部１３２は、各コンテンツにおける時間帯毎の評価値に基づいて、各コンテンツにおける時間帯毎の重みを算出する。具体的には、算出部１３２は、時間帯毎の重みとして、当該時間帯を含む所定の期間におけるコンテンツの評価値に対する当該時間帯毎における評価値の割合を算出する。なお、所定の期間は、当該時間帯の時間幅よりも長い期間である。本実施形態では、所定の期間は、配信装置１００が抽出処理を行う時点よりも、該当する広告が過去に配信されたいずれかの日のうち任意に決められた所定の１日であるものとする。

また、上述してきたように、本実施形態では、コンテンツは広告コンテンツであり、評価値はＣＴＲ等の広告評価値であるものとする。また、本実施形態では、広告評価値として、ＣＴＲを用いた重み係数算出処理、および、広告コンテンツ抽出処理について説明するが、ＣＰＣやｅＣＰＭ等の他の広告評価値が用いられてもよい。

ここで、算出部１３２による算出処理について、式（１）を用いて説明する。算出部１３２は、所定の１日を１時間で区切った時間帯毎のＣＴＲと、１日の全体ＣＴＲとを配信実績記憶部１２２から取得する。そして、算出部１３２は、１日の全体ＣＴＲに対する、その１日の時間帯毎のＣＴＲの割合を、時間帯毎の重み係数として算出する。そして、算出部１３２は、このような算出処理を各広告コンテンツ全てについて行う。すなわち、広告コンテンツｉの時間帯ｔにおける重み係数ｋ_ｉｔは、下記の式（１）で表される。

ここで、「ＣＴＲ_１ｉ」は、各広告コンテンツにおける、所定の１日の全体ＣＴＲを示す。なお、「ＣＴＲ_１ｉ」は、１日における合計クリック数を、その１日の合計インプレッション数によって除算することにより算出される。また、「ＣＴＲ_ｉｔ」は、広告コンテンツｉの時間帯ｔにおけるＣＴＲを示す。なお、「ＣＴＲ_ｉｔ」は、時間帯ｔにおけるクリック数を、時間帯ｔのインプレッション数によって除算することにより算出される。

そして、算出部１３２は、算出した各広告コンテンツの時間帯毎の重み係数を、重み係数情報記憶部１２３に格納する。具体的には、図６に示したように、算出部１３２は、各広告コンテンツに対応付けて、時間帯毎の重み係数を重み係数記憶部１２３に格納する。

（受信部１３３）
受信部１３３は、ユーザ端末１０から広告コンテンツの取得要求を受け付ける。例えば、受信部１３３は、ＨＴＴＰ（Hypertext Transfer Protocol）リクエスト等により、広告コンテンツの取得要求を受信する。

なお、受信部１３３に広告コンテンツの取得要求を送信する装置は、情報提供装置３０によって配信されるウェブページによって異なる。例えば、配信装置１００にアクセスするためのＵＲＬが埋め込まれたウェブページがユーザ端末１０に配信される場合、受信部１３３は、ユーザ端末１０から広告コンテンツの取得要求を受信する。また、広告コンテンツが既に埋め込まれたウェブページがユーザ端末１０に配信される場合、受信部１３３は、情報提供装置３０から広告コンテンツの取得要求を受信する。本実施形態では、受信部１３３は、ユーザ端末１０から広告コンテンツの取得要求を受信するものとする。

（抽出部１３４）
抽出部１３４は、算出部１３２によって算出された時間帯毎の重みに基づいて、各コンテンツから任意の時間帯における配信対象のコンテンツを抽出する。具体的には、抽出部１３４は、算出部１３２によって算出された時間帯毎の重み係数を用いて、所定の期間におけるコンテンツの評価値を、各時間帯におけるコンテンツの評価値として補正し、補正後の評価値に基づいて、配信対象のコンテンツを抽出する。

例えば、抽出部１３４は、受信部１３３がユーザ端末１０から広告コンテンツの取得要求を受信した場合に、受信した時間帯に対応する各広告コンテンツの重み係数を重み係数情報記憶部１２３から読み出す。また、抽出部１３４は、図示しない所定の記憶部から各広告コンテンツの予測ＣＴＲを取得する。なお、この予測ＣＴＲは、後述するが、対応する所定の１日の予測ＣＴＲであってもよいし、過去のいずれかの日の予測ＣＴＲであってもよい。また、必ずしも１日の予測ＣＴＲでなくてもよい。ここで用いる予測ＣＴＲは、対応する所定の１日の予測ＣＴＲであるものとする。

そして、抽出部１３４は、読み出した重み係数を、対応する広告コンテンツの予測ＣＴＲに乗じることにより、配信対象の広告コンテンツを抽出する際に用いる配信ＣＴＲを算出する。すなわち、広告コンテンツｉの時間帯ｔにおける配信ＣＴＲ_ｉｔは、重み係数ｋ_ｉｔと、広告コンテンツｉの予測ＣＴＲ_ｉを用いて下記の式（２）で表される。

そして、抽出部１３４は、各広告コンテンツの配信ＣＴＲを比較し、配信対象の広告コンテンツを抽出する。例えば、抽出部１３４は、算出した各広告コンテンツの配信ＣＴＲを比較することにより、その数値が高い上位所定数の配信ＣＴＲを特定し、特定した配信ＣＴＲに対応する広告コンテンツを配信対象の広告コンテンツとして抽出する。

このように、抽出部１３４は、広告コンテンツの取得要求を受け付けた時間帯に対応する重み係数を重み係数情報記憶部１２３から読み出し、読み出した重み係数を広告コンテンツの予測ＣＴＲに乗じることにより、配信対象の広告コンテンツを抽出する際に用いる配信ＣＴＲを算出する。これにより、抽出部１３４は、各広告コンテンツの予測ＣＴＲを所定の時間帯に対応する配信ＣＴＲに補正することができる。

次に、予測ＣＴＲを用いる理由について説明する。予測ＣＴＲとは、ＣＴＲの予測モデル等から予測されるＣＴＲである。予測モデルとは、例えば、過去に配信された広告コンテンツの配信実績から生成される。一例を挙げると、予測モデルは、過去に配信された広告コンテンツが配信されたユーザのユーザ情報（年齢、性別、所在地等）や、過去に配信された広告コンテンツの種別や、過去に配信された広告コンテンツが表示されるウェブページの種別等の各種素性によって生成される。そして、予測ＣＴＲとは、このような予測モデルを用いて、広告コンテンツ配信時における情報（例えば、広告配信先ユーザのユーザ情報や、広告コンテンツが表示されるウェブページの種別等）等から予測されたＣＴＲに該当する。

このことから、抽出部１３４は、予測ＣＴＲを用いることで、より精度の高い配信ＣＴＲが得られる。

（配信部１３５について）
配信部１３５は、抽出部１３４によって抽出された配信対象の広告コンテンツを、広告コンテンツ取得を要求してきたユーザ端末１０に対して配信する。そして、配信部１３５は、広告コンテンツを配信するたびに、配信実績記憶部１２２のインプレッション数を更新する。例えば、配信部１３５は、所定の広告コンテンツを「０時５分」に、異なる５０台のユーザ端末１０に対して配信したとすると、かかる所定の広告コンテンツに対応する０時００分〜１時００分（０時台）のインプレッション数に「５０」を加算する。

また、配信部１３５は、配信した広告コンテンツがユーザによりクリックされた場合には、ユーザ端末１０等からクリックされた旨のクリック通知を受信する。そして、配信部１３５は、クリック通知を受信することに応じて、配信実績記憶部１２２のクリック数を更新する。例えば、配信部１３５は、「０時１０分」に、異なる「１０台」のユーザ端末１０からクリック通知を受信したとするとすると、かかる所定の広告コンテンツに対応する０時００分〜１時００分（０時台）のクリック数に「１０」を加算する。

なお、配信部１３５は、同一のユーザ端末１０による１つの広告コンテンツの連続したクリック通知はカウントしないように設定されてもよい。例えば、配信部１３５は、所定の期間内に、同一のユーザ端末１０から１つの広告コンテンツに対する複数回のクリック通知を受信した場合には、最初の１クリック通知のみカウントするものとみなす設定にする。これにより、配信部１３５は、ユーザによるクリックの不正を防止することができる。

また、配信部１３５は、図５及び式（１）に示すように、各広告コンテンツにおいて、１日の時間帯毎のＣＴＲを算出する。また、配信部１３５は、式（１）に示すように、１日の全体ＣＴＲを算出する。なお、配信部１３５は、広告コンテンツを配信するたびに、または、クリック通知を受信するたびに、時間帯毎のＣＴＲを算出する。また、この例に限られず、配信部１３５は、時間経過に応じて時間帯毎のＣＴＲを算出し、１日が終了した時点で１日の全体ＣＴＲを算出してもよいし、１日が終了した時点で、時間帯毎のＣＴＲと全体ＣＴＲを算出してもよい。

〔４．重み係数算出処理手順〕
次に、図７を用いて、実施形態にかかる配信装置１００による重み係数算出処理の手順について説明する。図７は、実施形態にかかる配信装置１００による重み係数算出処理手順を示すフローチャートである。

図７に示すように、配信装置１００の算出部１３２は、各広告コンテンツにおいて、時間帯毎の重み係数を算出するタイミングか否かを判定する（ステップＳ１０１）。例えば、算出部１３２は、配信装置１００の配信部１３５から重み係数を算出する旨の指示を受け付けた場合に、重み係数を算出するタイミングと判定する（ステップ１０１；Ｙｅｓ）。一方、算出部１３２は、配信部１３５から指示を受け付けていない場合には、受け付けるまで待機する（ステップ１０１；Ｎｏ）。

そして、算出部１３２は、各広告コンテンツにおける時間帯毎のＣＴＲに基づいて、各広告コンテンツにおける時間帯毎の重み係数を算出する（ステップ１０２）。例えば、算出部１３２は、各広告コンテンツにおいて、１日の全体ＣＴＲに対する、その１日の時間帯毎のＣＴＲの割合を、時間帯毎の重み係数として算出する。

続いて、算出部１３２は、各広告コンテンツに対応付けて、算出した時間帯毎の重み係数を格納する（ステップ１０３）。

〔５．コンテンツ抽出処理手順〕
次に、図８を用いて、実施形態にかかる配信装置１００による広告コンテンツ抽出処理の手順について説明する。図８は、実施形態にかかる配信装置１００による広告コンテンツ抽出処理手順を示すフローチャートである。

図８に示すように、配信装置１００の抽出部１３５は、広告コンテンツの取得要求を受信したか否かを判定する（ステップＳ２０１）。例えば、抽出部１３５は、ユーザ端末１０から広告コンテンツの取得要求を受信していない場合には、取得要求を受信するまで待機する（ステップＳ２０１；Ｎｏ）。

一方、抽出部１３５は、ユーザ端末１０から広告コンテンツの取得要求を受信した場合には（ステップ２０１；Ｙｅｓ）、受信した時間帯に対応する重み係数を、各広告コンテンツについて重み係数情報記憶部１２３から読み出すと共に、各広告コンテンツの予測ＣＴＲを読み出す（ステップＳ２０２）。なお、かかる予測ＣＴＲは、例えば、広告コンテンツ記憶部１２１に記憶されてもよい。

続いて、抽出部１３４は、読み出した重み係数を、対応する広告コンテンツの予測ＣＴＲに乗じることにより、取得要求を受信した時間帯における、各広告コンテンツの配信ＣＴＲを算出する（ステップＳ２０３）。配信ＣＴＲとは、配信対象の広告コンテンツを抽出する際に用いるＣＴＲである。

続いて、抽出部１３４は、算出した各広告コンテンツの配信ＣＴＲに基づき、配信対象の広告コンテンツを抽出する（ステップＳ２０４）。例えば、抽出部１３４は、算出した各広告コンテンツの配信ＣＴＲを比較することにより、その数値が高い上位所定数の配信ＣＴＲを特定し、特定した配信ＣＴＲに対応する広告コンテンツを配信対象の広告コンテンツとして抽出する。そして、抽出部１３４は、抽出した配信対象の広告コンテンツを、配信装置１００の配信部１３５へ送信する。

配信部１３５は、抽出部１３４から受け付けた広告コンテンツを、ユーザ端末１０へ配信する（ステップＳ２０５）。

〔６．変形例〕
上述した実施形態にかかる配信装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、上記の配信装置１００の他の実施形態について説明する。

〔６−１．重み係数（１）〕
上記実施形態では、算出部１３２は、所定の１日の全体ＣＴＲに対する、その所定の１日に含まれる時間帯毎のＣＴＲの割合を、時間帯毎の重み係数として算出する例を示した。算出部１３２は、この算出した時間帯毎の重み係数をさらに補正してもよい。具体的には、算出部１３２は、所定の時間帯の重み係数と、かかる所定の時間帯と異なる他の時間帯の重みとを用いて、かかる所定の時間帯の重み係数を補正してもよい。例えば、算出部１３２は、１時台の重み係数を、直前の時間帯である０時台の重み係数や、直後の時間帯である２時台の重み係数を用いて補正する。

この点について、下記の式（３）を用いて説明する。

式（３）は、他の時間帯の重み係数として、所定の時間帯の直前における時間帯の重み係数ｋ_{ｉ（ｔ−１）}と、かかる所定の時間帯の直後における時間帯の重み係数ｋ_{ｉ（ｔ+１）}とを用いて、所定の時間帯の重みｋ_ｉｔを補正した重み係数ｋ_Ａｉｔを算出するための式である。

例えば、所定の時間帯として、１時台の重み係数について考える。本実施形態において、算出部１３２によって算出される重み係数は、各広告コンテンツにおいて、時間帯毎に１つである。このことは、例えば、１時５分であっても、１時５５分であっても重み係数は、算出された１時台の重み係数として一定であることを示す。ここで、１時０５分の重み係数は、０時台の重み係数の影響を受け、また、１時５５分の重み係数は、２時台の重み係数の影響を受けるとも考えられる。

そこで、算出部１３２は、式（３）のように、広告コンテンツｉに関する所定の時間帯の重み係数ｋ_ｉｔに対して、その時間帯の直前の時間帯の重み係数ｋ_{ｉ（ｔ−１）}と、直後の時間帯の重み係数ｋ_{ｉ（ｔ+１）}との影響を加味することにより、重み係数ｋ_ｉｔを補正してもよい。なお、式（３）は、重み係数ｋ_ｉｔと、重み係数ｋ_{ｉ（ｔ−１）}と、重み係数ｋ_{ｉ（ｔ+１）}との平均を示す。

ここで、上記例に限られず、算出部１３２は、下記の式（４）を用いて重み係数を補正してもよい。

式（４）は、式（３）と同様に、所定の時間帯の重み係数ｋ_ｉｔを、その時間帯の直前の時間帯の重み係数ｋ_{ｉ（ｔ−１）}と、直後の時間帯の重み係数ｋ_{ｉ（ｔ+１）}とを用いて補正する式である。すなわち式（４）は、重み係数ｋ_ｉｔと、重み係数ｋ_{ｉ（ｔ−１）}と、重み係数ｋ_{ｉ（ｔ+１）}との平均を示す。

ここで、重み係数ｋ_ｉｔに乗算される「２」は、重要度を示し、任意の値が設定されてよい。つまり、式（４）は、補正後の重み係数ｋ_Ａｉｔによって示される数値が、重み係数ｋ_ｉｔの影響を強めに受けた値として算出されるために、重み係数ｋ_ｉｔに重要度「２」を付与していることを示す。なお、例えば、補正後の重み係数ｋ_ｉｔによって示される数値を、重み係数ｋ_{ｉ（ｔ−１）}の影響を強めに受けた値として算出したい場合には、重み係数ｋ_{ｉ（ｔ−１）}に所定の数値を重要度として乗算すればよい。

そして、算出部１３２は、かかる補正処理を重み係数情報記憶部１２３に記憶されている全ての重み係数に対して行う。なお、算出部１３２は、上記式（３）又は（４）を用いて補正した後の重み係数を、重み係数情報記憶部１２３に格納してもよいし、重み係数情報記憶部１２３とは異なる記憶部に格納してもよい。

これにより、配信装置１００は、所定の時間帯の重み係数に対して、その時間帯とは異なる他の時間帯の重み係数を用いて補正することができる。このため、配信装置１００は、算出した重み係数の精度を高めることができる。

〔６−２．重み係数（２）〕
また、上記実施形態において、算出部１３２は、各広告コンテンツにおいて、算出した時間帯毎の重みを用いて、かかる時間帯の第１の時間幅よりも短い第２の時間幅毎に区切られる各時間帯毎の重みを算出してもよい。具体的には、算出部１３２は、第１の時間幅の各時間帯のうち、所定の時間帯と当該所定の時間帯に隣接する隣接時間帯との総時間幅が、当該総時間幅に含まれる第２の時間幅の時間帯によって分けられた２つの時間幅の割合に基づいて、当該第２の時間幅の時間帯の重みを算出する。この点について、図９を用いて説明する。

図９は、第１の時間幅に対応する時間帯の単位より細かい単位の時間帯毎の重み係数算出処理を説明するための説明図である。図９では、縦軸は、重み係数を示し、横軸は、時間を示す。

上記実施形態では、算出部１３２は、時間帯毎の重み係数として、所定の１日を１時間単位で区切った時間帯毎の重み係数を算出する例を示した。例えば、算出部１３２は、広告コンテンツｉにおいて、１日を１時間単位で区切った時間帯毎の重み係数ｋ_ｉｔを算出する。ここで、算出した重み係数ｋ_ｉｔを対応する時間帯に対してプロットしたグラフは、図９に示すグラフＧ１となる。また、このような重み係数ｋ_ｉｔに基づいて算出される配信ＣＴＲは、各時間帯のいずれの時刻においても重み係数ｋ_ｉｔが一定値を示すため、グラフＧ１と同様の形状になる。例えば、１時台の重み係数ｋ_ｉ１を「０．０２」とすると、１時００分、１時２０分、１時４０分等、１時台のいずれの時刻においても重み係数ｋ_ｉ１は、「０．０２」として一定値を示すことになる。そして、同様のことが他の各時間帯にもいえる。

変形例にかかる算出部１３２は、１時間単位で区切った各時間帯の重み係数から、１時間より細かい単位で区切った時間帯毎の重み係数を算出することにより、グラフＧ１をより滑らかな曲線（例えば、スプライン曲線）であるグラフＧ２を生成する。かかる処理について、１時台に着目して説明する。なお、他の時間帯においても同様の処理が適用できる。

算出部１３２は、所定の１日を１時間単位で区切った時間帯毎の重み係数を既に算出しているものとする。ここで、算出部１３２は、所定の１日を１時間より細かい単位として、１分単位で区切った時間帯毎の重み係数を算出する場合について考える。ここでは、１分単位で区切った時間帯として、「１時４０分台」の重み係数を算出する例を示す。

まず、１時間単位で区切った時間帯の時間幅を第１の時間幅「Ｗ」とし、１分単位で区切った時間帯の時間幅を第２の時間幅とする。なお、１分単位で区切った時間帯の時間幅とは、１時４０分を例にすると、１時４０分〜１時４１分に相当する。

ここで、１時台と隣接する隣接時間帯として２時台を用いるとすると、１時台と２時台との総時間幅は、「２Ｗ」となる。

１時４０分台に着目すると、この時間幅「２Ｗ」は、１時４０分台よって、２つの時間幅に分けられる。図９の例では、時間幅「２Ｗ」は、時間幅「Ｘ」および「Ｙ」に分けられる。すなわち、時間幅「２Ｗ」は、１時４０分を支点に、Ｘ：Ｙの割合で分けられる。

なお、図９の例において、実数値を用いると、第１の時間幅Ｗは、６０分（２Ｗは、１２０分）、Ｘは、４０分、および、Ｙは、８０分と考えることができる。すなわち、Ｘ：Ｙ＝１：２となる。

そして、算出部１３２は、この割合に基づき、１時４０分の重み係数を算出する。具体的には、算出部１３２は、式（５）に基づいた算出処理を行う。

式（５）は、広告コンテンツｉにおいて、１日を１時間単位で区切った時間帯のうち、時間帯ｔの重み係数ｋ_ｉｔを用いて、時間帯ｔに含まれる時間帯であって、１時間単位より小さい単位の時間帯Ｔの重み係数ｋ_ｉＴを算出するための式である。具体的には、式（５）は、時間帯ｔと、隣接時間帯（ｔ＋１）との総時間幅が、時間帯ｔに含まれる時間帯Ｔによって、時間幅ＸおよびＹに分けられた場合に、重み係数ｋ_ｉｔを用いて、時間帯Ｔの重み係数ｋ_ｉＴを算出することを示す。

算出部１３２は、かかる算出処理を、例えば、１時０１分台、１時０２分台、・・・といったように、１日を１時間単位で区切った各時間帯において、１分単位毎に行う。これにより、算出部１３２は、１時間単位で区切った時間帯毎の重み係数から、１時間単位より細かい１分単位で区切った時間帯毎の重み係数を算出することができる。

なお、１時４０分台の重み係数を算出する場合には、１時台と隣合う１時間単位の時間帯として、２時台の重み係数を用いる例を示したが、例えば、１時２０分台の重み係数を算出する場合には、０時台の重み係数を用いてもよい。この場合、式（５）において、ｋ_{ｉ(ｔ＋１)}の代わりに、ｋ_{ｉ(ｔ―１)}を用いる。これは、中間時刻の１時３０分を堺に、１時３０分以前は、０時台の重み係数の影響を受けやすく、１時３０分以降は、２時台の重み係数の影響を受けやすいといった考えに基づくものである。このように、算出部１３２は、所定の単位より細かい単位で区切られた時間帯毎の重み係数を算出する場合には、その所定の単位の時間帯に対して、隣接する２つの同一単位の時間帯のうち、どちらの時間帯の重み係数を用いるかを考慮する。

そして、算出部１３２は、１分単位で区切った時間帯毎の重み係数を算出した場合に、時間を変数とし、重み係数を求めるための関数を生成する。具体的には、算出部１３２は、時間に対して、１分単位で区切った時間帯毎の重み係数をプロットすることにより示される曲線（例えば、スプライン曲線）の曲線関数を生成する。そして、このようなスプライン曲線は、図９に示すグラフＧ２となる。また、上述してきたように、配信ＣＴＲは、予測ＣＴＲに重み係数を乗ずることによって算出されるため、縦軸を配信ＣＴＲとした場合には、グラフＧ２と同様の形状のグラフが得られる。

また、算出部１３２は、生成した曲線関数を、広告コンテンツに対応付けて、所定の記憶部に格納してよい。なお、算出部１３２は、曲線関数を生成せずに、算出した１分単位で区切った時間帯毎の重み係数を、広告コンテンツに対応付けて、所定の記憶部に格納してもよい。

そして、上記実施形態にかかる抽出部１３４は、広告コンテンツの取得要求を受信した場合に、この曲線関数を読み出し、受信した時間帯をかかる曲線関数に入力することにより、各広告コンテンツの重み係数を算出する。そして、抽出部１３４は、算出した重み係数を、対応する広告コンテンツの予測ＣＴＲに乗じることにより配信ＣＴＲを算出し、算出した配信ＣＴＲに基づき、配信対象の広告コンテンツを抽出する。なお、上述したように、曲線関数を生成せずに、１分単位で区切った時間帯毎の重み係数が記憶される場合には、抽出部１３４は、広告コンテンツの取得要求を受信した時間帯に対応する１分単位で区切った時間帯の重み係数を取得する。

なお、算出部１３２は、１日を１時間単位で区切った時間帯毎の重み係数から、１時間単位より細かい単位である１分単位で区切った時間帯毎の重み係数を算出する例を示したが、算出した１分単位で区切った時間帯毎の重み係数を用いて、さらに細かい単位である、１日を１秒単位で区切った時間帯毎の重み係数を算出してもよい。

このように、配信装置１００は、算出した所定の時間帯毎の重み係数を用いて、かかる時間帯に対応する時間単位よりも細かい時間単位での時間帯毎の重み係数を算出する。これにより、配信装置１００は、配信対象のコンテンツを抽出する際に用いる広告評価値の精度をより高めることができる。

〔６−３．重み係数（３）〕
変形例６−２において、算出部１３２は、時間幅の割合に基づいて、１日を１時間単位で区切った時間帯毎の重み係数から、１時間単位より細かい単位である１分単位で区切った時間帯毎の重み係数を算出する例を示した。しかし、算出部１３２は、これとは異なる方法で、１日を１時間単位より細かい単位で区切った時間帯毎の重み係数を算出してもよい。具体的には、算出部１３２は、１日を１時間単位で区切った各時間帯の中間の時間帯（例えば、１時３０分台、２時３０分台・・・）と対応する重み係数とによって示される座標において、隣合う座標を直線で結んだ場合の各直線を示す関数式を用いて、１日を１時間単位より細かい単位で区切った時間帯毎の重み係数を算出する。この点について、図９を用いて説明する。

図９では、０時台の重み係数をｋ_ｉ０、１時台の重み係数をｋ_ｉ１、２時台の重み係数をｋ_ｉ２として示している。そして、各重み係数は、対応する時間帯において時間変動に関わらず一定値を示す。このため、０時台の中間の時間帯である０時３０分台での重み係数をｋ_ｉ０、１時台の中間の時間帯である１時３０分台での重み係数をｋ_ｉ１、２時台の中間の時間帯である２時３０分台での重み係数をｋ_ｉ２、と見なすことができる。

ここで、０時３０分と対応する重み係数ｋ_ｉ０とによって示される座標を座標Ｐ_１、１時３０分と対応する重み係数ｋ_ｉ１とによって示される座標を座標Ｐ_２、２時３０分と対応する重み係数ｋ_ｉ２とによって示される座標を座標Ｐ_３とすると、隣合う座標すなわちＰ_１とＰ_２、Ｐ_２とＰ_３を直線で結ぶと、図９に示す折れ線グラフＧ３となる。なお、図示していないが、座標Ｐ_１は２３時３０分とその重み係数によって示される座標とさらに結ばれ、また、座標Ｐ_３は３時３０分とその重み係数によって示される座標とさらに結ばれる。また、図示していない他の中間の時間帯に対応する座標も同様にして結ばれる。

そして、算出部１３２は、この折れ線グラフＧ３に基づいて、１日を１時間単位より細かい単位で区切った時間帯毎の重み係数を算出する。以下では、その具体的な処理について説明する。

ここでは、算出部１３２は、１時間単位より細かい単位である１分単位で区切った時間帯毎の重み係数として、１時４０分台の重み係数を折れ線グラフＧ３に基づいて、算出する例について説明する。

１時４０分台は、１時３０分と２時３０分の間の時間帯であるため、算出部１３２は、折れ線グラフＧ３のうち、座標Ｐ_２と座標Ｐ_３を結んだ直線を示す関数式に対して、１時４０に対応する値を代入することにより、１時４０分台の重み係数を算出する。

算出部１３２は、かかる算出処理を、例えば、１時０１分台、１時０２分台、・・・といったように、１日を１時間単位で区切った各時間帯において、１分単位毎に行う。これにより、算出部１３２は、１時間単位で区切った時間帯毎の重み係数から、１時間単位より細かい１分単位で区切った時間帯毎の重み係数を算出することができる。

〔６−４．各種評価値および重み係数を期間種別毎に記憶〕
実施形態にかかる配信装置１００は、配信実績を、例えば、平日、祝休日、季節等の期間種別毎に分類して記憶してもよい。すなわち、図５に示す配信実績記憶部１２２が、上述したような、各期間種別毎に存在することになる。また、これに応じて、重み係数情報記憶部１２３も各期間種別毎に存在してもよい。この場合、配信装置１００の算出部１３２は、各期間種別に対応する配信実績記憶部１２２から重み係数を算出し、算出した重み係数を、対応する期間種別の重み係数情報記憶部１２３に格納する。

例えば、抽出部１３４は、広告コンテンツの取得要求を受信した場合に、受信した日時が休日であれば、休日用のデータを格納している重み係数情報記憶部１２３を用いて、広告コンテンツの取得要求を受信した時間帯に対応する重み係数を取得する。そして、抽出部１３４は、取得した重み係数を用いて配信ＣＴＲを算出し、算出した配信ＣＴＲに基づいて、配信対象の広告コンテンツを抽出する。これにより、配信装置１００は、より高い精度で、配信対象のコンテンツを抽出することができる。

〔６−５．インプレッション数〕
また、上記実施形態において、算出部１３２は、重み係数を算出する際に、コンテンツの配信回数が不十分である場合は、重み係数を算出するためのグループを特定する処理を行ってもよい。具体的には、算出部１３２は、重み係数を算出する際に、所定の時間帯におけるコンテンツの配信回数（インプレッション数）が所定の閾値以下である場合に、当該コンテンツと関連する他のコンテンツの評価値を用いて、当該コンテンツの重みを算出する。

すなわち、算出部１３２は、コンテンツが属する複数のグループであって、属するコンテンツである所属コンテンツの数が異なる各グループのうち、所定の時間帯における各所属コンテンツの表示回数の合計値が所定の閾値よりも多いグループに属する当該各所属コンテンツの評価値を用いて、前記コンテンツの重みを算出する。

この点について、さらに具体的に説明する。各広告コンテンツは、複数のグループに属する場合がある。そして、各グループには、グループ階層が予め定められている。グループ階層としては、例えば、「第１階層：広告コンテンツ、第２階層：広告グループ、第３階層：キャンペーン、第４階層：アカウント、第５階層：アカウントカテゴリ、第６階層：広告主向けの商品、第７階層：全体」といったものが考えられる。また、各グループに属する広告コンテンツの数は異なり、ここでは階層が大きいほど多くなるものとする。

上記のグループ階層のうち、「広告コンテンツ」は、各々の広告コンテンツそのものを示す。例えば、算出部１３２は、重み係数を算出する際に、該当する広告コンテンツ自体のインプレッション数が閾値を満たしている場合には、その広告コンテンツのインプレッション数を用いる。また、「広告グループ」は、例えば、広告配信者によって、任意に設定されてよいグループを示す。また、「キャンペーン」は、各広告コンテンツに割り当てられることがあるキャンペーンの種類（キャンペーンＩＤ）を示す。また、「アカウント」は、各広告コンテンツを入稿している広告主の広告主ＩＤに相当する。また、「アカウントカテゴリ」は、各広告主が属するカテゴリを示す。例えば、アカウントカテゴリとして、「自動車」（この場合、対象となる広告主は、自動車販売会社等）や、「化粧品」（この場合、対象となる広告主は、化粧品メーカー等）といったものが存在する。

また、「広告主向けの商品」は、広告配信者が提供する広告配信に関する商品を示す。例えば、商品「Ｍ」として、「広告表示サイト：ＭＭトップページ、広告枠種別：ｍｍ、広告データ形式：画像データ」といったものが、広告配信者によって提供される。そして、広告主は、この広告主向けの商品に対して、自身の広告コンテンツの入札を行う。「全体」は、配信装置１００に入稿されている全ての広告コンテンツを示す。

ここで、重み係数を算出するためのグループを特定する処理の一例ついて、図４及び図５を用いて説明する。まず、配信装置１００に対して、時間帯毎の重み係数の算出処理に要する時間帯毎のインプレッション数の閾値として、予め「１０００」が設定されているものとする。ここで、図５を用いて、算出部１３２が、広告コンテンツＡＤ１２の２３時台の重み係数を算出する場合について考える。

算出部１３２は、広告コンテンツＡＤ１２の２３時台のインプレッション数が「９８０」であることから、第１階層のグループである「広告コンテンツ」では、閾値「１０００」を満たさないと判定する。そこで、算出部１３２は、第２階層のグループである「広告グループ」が閾値「１０００」を満たすか否かを判定する。

例えば、広告コンテンツＡＤ１２は、広告グループ「Ｌ」に属しているものとする。このとき、算出部１３２は、広告グループ「Ｌ」に属する広告コンテンツにおいて、２３時台のインプレッション数の合計値が、閾値「１０００」を満たすか否かを判定する。図示されていないが、ここでは、算定部１３２は、かかるインプレッション数の合計値が閾値「１０００」を満たさないと判定したものとする。

そして、算定部１３２は、第３階層のグループである「キャンペーン」が閾値「１０００」を満たすか否かを判定する。図４によると、広告コンテンツＡＤ１２は、キャンペーンＩＤ「ＣＰ１０」に属する。そして、キャンペーンＩＤ「ＣＰ１０」には、広告コンテンツＡＤ１１や広告コンテンツＡＤ１３も属する。よって、算出部１３２は、広告コンテンツＡＤ１１〜ＡＤ１３の広告コンテンツにおいて、２３時台のインプレッション数の合計値が閾値「１０００」を満たすか否かを判定する。

図５に戻ると、２３時台のインプレッション数として、広告コンテンツＡＤ１１が「１１００」、広告コンテンツＡＤ１２が「９８０」、広告コンテンツＡＤ１３が「１０５０」を示している。そして、算出部１３２は、これらの合計値が「３１３０」であることから、閾値「１０００」を満たしていると判定するとともに、キャンペーンＩＤ「ＣＰ１０」を広告コンテンツＡＤ１２の２３時台の重み係数を算出するためのグループとして特定する。

そして、算出部１３２は、キャンペーンＩＤ「ＣＰ１０」に属する広告コンテンツにおいて、２３時台のＣＴＲを算出する。具体的には、キャンペーンＩＤ「ＣＰ１０」には、広告コンテンツＡＤ１１〜ＡＤ１３が属するので、算出部１３２は、広告コンテンツＡＤ１１〜ＡＤ１３の２３時台のクリック数の合計値「６６＋４９＋４２」を、広告コンテンツＡＤ１１〜ＡＤ１３の２３時台のインプレッション数の合計値「３１３０」により除算することによって、キャンペーンＩＤ「ＣＰ１０」に属する広告コンテンツの２３時台のＣＴＲを算出する。そして、算出部１３２は、かかる計算によって得られたＣＴＲの値「０．０５」を、広告コンテンツＡＤ１２の２３時台のＣＴＲとして用いることにより、広告コンテンツＡＤ１２の２３時台の重み係数を算出する。

なお、算出部１３２は、第３階層のグループである「キャンペーン」に属する広告コンテンツおいて、２３時台のインプレッション数の合計値が閾値「１０００」を満たす例を示したが、第４階層「アカウント」、第５階層「アカウントカテゴリ」、第６階層「広告主向けの商品」、第７階層「全体」の順に、かかる閾値を満たすか否かを判定する処理を行う。

なお、重み係数を算出ためのグループを特定する処理は、算出部１３２以外の部位で、任意のタイミングで行われてもよい。例えば、配信部１３５によって行われてもよく、配信部１３５は、各広告コンテンツにおいて、時間帯毎のＣＴＲを算出する時点で、重み係数を算出ためのグループを特定する処理を行ってもよい。また、配信部１３５は、１日の全体ＣＴＲを算出する時点で、重み係数を算出ためのグループを特定する処理を行ってもよい。

そして、配信部１３５は、特定したグループにおいて、そのグループに属する広告コンテンツのインプレッション数およびクリック数を用いて、対応する時間帯のＣＴＲを算出する。また、配信部１３５は、算出したＣＴＲを配信実績記憶部１２２に記憶してもよい。

なお、各階層として示したグループ種別や、階層順や、階層の数は、この例に限るものではない。すなわち、任意に設定されてよいものである。また、重み係数を算出ためのグループを特定する処理は、インプレッション数だけでなく、クリック数に対して行われてもよい。この場合は、時間帯毎の重み係数を算出する際に用いるクリック数に予め所定の閾値が設定されていることになる。

このように、配信装置１００は、所定の時間帯におけるインプレッション数が所定の閾値以下である場合には、対応するコンテンツを含む複数のグループのうち、所定の閾値を満たすインプレッション数の合計値が含まれるグループのコンテンツの評価値を用いて、重み係数を算出する。これにより、配信装置１００は、インプレッション数が少ないことにより、そのインプレッション数を用いて算出するコンテンツの評価値や重み係数の精度が低くなってしまうことを回避することができる。

〔６−６．配信ＣＴＲ算出〕
上記実施形態において、配信装置１００は、所定の１日の全体ＣＴＲに対する、その１日に含まれる時間帯毎のＣＴＲの割合として、時間帯毎の重み係数を算出し、算出した重み係数のうち、任意の時間帯の重み係数を、その１日の予測ＣＴＲに乗じることにより、配信ＣＴＲを算出する例を示した。しかし、配信装置１００は、変形例６−１に示した処理によって補正された重み係数や、変形例６−２に示した処理によって算出された重み係数を、かかる所定の１日の全体ＣＴＲを乗じることにより、この全体ＣＴＲを時間帯を考慮した値へと補正してもよい。さらに、配信装置１００は、補正後の全体ＣＴＲを予測ＣＴＲに入力することにより、入力して得られたＣＴＲを配信ＣＴＲとして用いてもよい。

例えば、配信装置１００は、広告コンテンツ取得要求を受け付けた場合に、受け付けた時間帯に対応する重み係数を取得する。例えば、変形例６−１に基づく場合、配信装置１００は、補正後の重み係数が記憶されている重み係数情報記憶部１２３から、対応する時間帯の重み係数を広告コンテンツ毎に取得する。また、変形例６−２に基づく場合、配信装置１００は、各広告コンテンツの曲線関数に、対応する時間帯を入力することにより、その時間帯の各広告コンテンツの重み係数を取得する。

そして、配信装置１００は、取得した重み係数を、対応する広告コンテンツのかかる所定の１日の全体ＣＴＲに乗じる。つまり、配信装置１００は、重み係数を用いて、全体ＣＴＲを時間が考慮された値へと補正する。そして、配信装置１００は、補正後の全体ＣＴＲを、対応する広告コンテンツの予測ＣＴＲにそれぞれ入力することにより、各広告コンテンツの配信ＣＴＲを算出する。さらに、配信装置１００は、算出した配信ＣＴＲを比較することにより、各広告コンテンツから配信対象の広告コンテンツを抽出する。

〔６−７．装置構成〕
また、上記実施形態では、広告配信システム１に、情報提供装置３０と配信装置１００とが含まれる例を示したが、情報提供装置３０と配信装置１００とは１個の装置として形成されてもよい。そして、配信装置１００は、ユーザ端末１０からウェブページの取得要求を受け付けた場合に、広告コンテンツ記憶部１２１から抽出した広告コンテンツと共に、広告取得命令を含まないウェブページをユーザ端末１０に配信する。

〔６−８．その他〕
なお、配信装置１００は、広告コンテンツを抽出する例を示してきたが、この例に限られない。例えば、配信装置１００は、広告目的の広告コンテンツ以外の他のコンテンツに対して、上述してきた抽出処理を行ってもよい。

また、配信装置１００は、所定の１日を１時間で区切った時間帯毎の重み係数を算出する例を示したが、この例に限られない。例えば、配信装置１００は、所定の１日を任意の期間（例えば、２時間や半日等）で区切った時間帯毎の重み係数を算出してもよい。

また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

また、上述してきた各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

〔６−９．プログラム〕
また、上述してきた実施形態にかかる配信装置１００は、例えば図１０に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、配信装置１００を例に挙げて説明する。図１０は、配信装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、通信網５０を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを、通信網５０を介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを、入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態にかかる配信成装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内のデータが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを、記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、通信網５０を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
〔７．効果〕
上述してきたように、実施形態にかかる配信装置１００は、算出部１３２と、抽出部１３４とを有する。算出部１３２は、各コンテンツにおける時間帯毎の評価値に基づいて、各コンテンツにおける時間帯毎の重みを算出する。抽出部１３４は、算出部１３２によって算出された時間帯毎の重みに基づいて、各コンテンツから任意の時間帯における配信対象のコンテンツを抽出する。

また、実施形態に係る配信装置１００において、算出部１３２は、時間帯毎の重みとして、当該時間帯を含む所定の期間におけるコンテンツの評価値に対する当該時間帯における評価値の割合を算出する。。

これにより、実施形態にかかる配信装置１００は、コンテンツの取得要求を受け付けた時間帯において、コンテンツの評価値が高いコンテンツほど優先的に抽出することができる。すなわち、配信装置１００は、特定のコンテンツがいずれの時間帯においても配信対象として抽出されてしまうといった、コンテンツの抽出の偏りを防ぐことができ、時間帯に応じて、適したコンテンツを配信対象のコンテンツとして抽出することができる。このため、配信装置１００は、コンテンツの配信によって得られる収益を向上させることや、広告効果を高めることができる。

また、実施形態に係る配信装置１００において、算出部１３２は、所定の時間帯の重みと、当該所定の時間帯と異なる他の時間帯の重みとを用いて、所定の時間帯の重み係数を補正する。

これにより、実施形態にかかる配信装置１００は、所定の時間帯の重みに対して、その時間帯とは異なる時間帯の重みの影響を加味することができるので、配信対象のコンテンツ抽出に用いるコンテンツの評価値の精度を高めることができる。

また、実施形態に係る配信装置１００において、算出部１３２は、他の時間帯の重みとして、所定の時間帯の直前における時間帯の重み、または、所定の時間帯の直後における時間帯の重みを用いて、所定の時間帯の重みを補正する。

これにより、実施形態にかかる配信装置１００は、所定の時間帯の重みに対して、その時間帯の直前における時間帯の重み、または、直後における時間帯の重みの影響を加味することができるので、配信対象のコンテンツ抽出に用いるコンテンツの評価値の精度を高めることができる。

また、実施形態に係る配信装置１００において、算出部１３２は、時間帯毎の重みを用いて、当該時間帯の第１時間幅よりも短い第２時間幅毎に区切られる各時間帯毎の重みを算出する。

これにより、実施形態にかかる配信装置１００は、算出した所定の時間帯毎の重みを用いて、当該時間帯に対応する単位よりも細かい単位で区切った時間帯毎の重みを算出することができるので、配信対象のコンテンツ抽出に用いるコンテンツの評価値の精度を高めることができる。

また、実施形態に係る配信装置１００において、算出部１３２は、第１時間幅の各時間帯のうち、所定の時間帯と当該所定の時間帯に隣接する時間帯との総時間幅が、当該総時間幅に含まれる第２の時間幅の時間帯によって分けられた２つの時間幅の割合に基づいて、当該第２の時間幅の時間帯の重みを算出する。

これにより、実施形態にかかる配信装置１００は、配信対象のコンテンツを抽出する際に、抽出する時間帯により適したコンテンツの評価値を算出することができるので、その時間帯により適したコンテンツを配信することができる。

また、実施形態に係る配信装置１００において、算出部１３２は、所定の時間帯におけるコンテンツの配信回数が所定の閾値以下である場合に、当該コンテンツと関連する他のコンテンツの評価値を用いて、当該コンテンツの重みを算出する。

これにより、実施形態にかかる配信装置１００は、コンテンツの配信回数が少ないことにより、そのコンテンツの配信回数を用いて算出するコンテンツの評価値や重みの精度が低くなってしまうことを回避することができる。

また、実施形態に係る配信装置１００において、算出部１３２は、コンテンツが属する複数のグループであって、属するコンテンツである所属コンテンツの数が異なる各グループのうち、所定の時間帯における各所属コンテンツの表示回数の合計値が前記所定の閾値よりも多いグループに属する当該各所属コンテンツの評価値を用いて、コンテンツの重みを算出する。

これにより、実施形態にかかる配信装置１００は、コンテンツの配信回数が少ないことにより、そのコンテンツの配信回数を用いて算出するコンテンツの評価値や重みの精度が低くなってしまうことを回避することができる。

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、算出部は、算出手段や算出回路に読み替えることができる。

１ 広告配信システム
１０ ユーザ端末
２０ 広告主端末
３０ 情報提供装置
１００ 配信装置
１２１ 広告コンテンツ記憶部
１２２ 配信実績記憶部
１２３ 重み係数情報記憶部
１３１ 受付部
１３２ 算出部
１３３ 受信部
１３４ 抽出部
１３５ 配信部

Claims (19)

1. 各コンテンツにおける時間帯毎の評価値の実績値に基づいて、前記各コンテンツにおける時間帯毎の重みを算出する算出部と、
   前記算出部によって算出された時間帯毎の重みと、前記各コンテンツについて予測される評価値である予測評価値とに基づいて、前記各コンテンツから任意の時間帯における配信対象のコンテンツを抽出する抽出部と、
   を備えることを特徴とする抽出装置。
2. 各コンテンツにおける時間帯毎の評価値に基づいて、当該時間帯を含む所定の期間における前記コンテンツの評価値に対する当該時間帯における評価値の割合を、前記各コンテンツにおける時間帯毎の重みとして算出する算出部と、
   前記算出部によって算出された時間帯毎の重みに基づいて、前記各コンテンツから任意の時間帯における配信対象のコンテンツを抽出する抽出部と、
   を備えることを特徴とする抽出装置。
3. 各コンテンツにおける時間帯毎の評価値に基づいて、前記各コンテンツにおける時間帯毎の重みを算出する算出部と、
   前記算出部によって算出された時間帯毎の重みに基づいて、前記各コンテンツから任意の時間帯における配信対象のコンテンツを抽出する抽出部と、
   を備え、
   前記算出部は、所定の時間帯の重みと、当該所定の時間帯と異なる他の時間帯の重みとを用いて、前記所定の時間帯の重みを補正する、
   ことを特徴とする抽出装置。
4. 前記算出部は、前記他の時間帯の重みとして、前記所定の時間帯の直前における時間帯の重み、または、前記所定の時間帯の直後における時間帯の重みを用いて、前記所定の時間帯の重みを補正する、
   ことを特徴とする請求項３に記載の抽出装置。
5. 各コンテンツにおける時間帯毎の評価値に基づいて、前記各コンテンツにおける時間帯毎の重みを算出する算出部と、
   前記算出部によって算出された時間帯毎の重みに基づいて、前記各コンテンツから任意の時間帯における配信対象のコンテンツを抽出する抽出部と、
   を備え、
   前記算出部は、前記時間帯毎の重みを用いて、当該時間帯の第１の時間幅よりも短い第２の時間幅毎に区切られる各時間帯毎の重みを算出する、
   ことを特徴とする抽出装置。
6. 前記算出部は、前記第１の時間幅の各時間帯のうち、所定の時間帯と当該所定の時間帯に隣接する時間帯との総時間幅が、当該総時間幅に含まれる前記第２の時間幅の時間帯によって分けられた２つの時間幅の割合に基づいて、当該第２の時間幅の時間帯の重みを算出する、
   ことを特徴とする請求項５に記載の抽出装置。
7. 各コンテンツにおける時間帯毎の評価値に基づいて、前記各コンテンツにおける時間帯毎の重みを算出する算出部と、
   前記算出部によって算出された時間帯毎の重みに基づいて、前記各コンテンツから任意の時間帯における配信対象のコンテンツを抽出する抽出部と、
   を備え、
   前記算出部は、所定の時間帯における前記コンテンツの配信回数が所定の閾値以下である場合に、当該コンテンツと関連する他のコンテンツの評価値を用いて、当該コンテンツの重みを算出する、
   ことを特徴とする抽出装置。
8. 前記算出部は、前記コンテンツが属する複数のグループであって、属するコンテンツである所属コンテンツの数が異なる各グループのうち、前記所定の時間帯における各所属コンテンツの表示回数の合計値が前記所定の閾値よりも多いグループに属する当該各所属コンテンツの評価値を用いて、前記コンテンツの重みを算出する、
   ことを特徴とする請求項７に記載の抽出装置。
9. 前記算出部は、前記コンテンツが配信された回数に対する、前記コンテンツが選択された回数の割合を示す選択率、または、前記コンテンツが選択された回数に応じて変動する額であって、当該コンテンツの提供主が課金される課金額、または、前記選択率と前記課金額との双方を前記評価値として用いる、
   ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１つに記載の抽出装置。
10. 抽出装置が実行する抽出方法であって、
    各コンテンツにおける時間帯毎の評価値の実績値に基づいて、前記各コンテンツにおける時間帯毎の重みを算出する算出工程と、
    前記算出工程によって算出された時間帯毎の重みと、前記各コンテンツについて予測される評価値である予測評価値とに基づいて、前記各コンテンツから任意の時間帯における配信対象のコンテンツを抽出する抽出工程と、
    を含んだことを特徴とする抽出方法。
11. 抽出装置が実行する抽出方法であって、
    各コンテンツにおける時間帯毎の評価値に基づいて、当該時間帯を含む所定の期間における前記コンテンツの評価値に対する当該時間帯における評価値の割合を、前記各コンテンツにおける時間帯毎の重みとして算出する算出工程と、
    前記算出工程によって算出された時間帯毎の重みに基づいて、前記各コンテンツから任意の時間帯における配信対象のコンテンツを抽出する抽出工程と、
    を含んだことを特徴とする抽出方法。
12. 抽出装置が実行する抽出方法であって、
    各コンテンツにおける時間帯毎の評価値に基づいて、前記各コンテンツにおける時間帯毎の重みを算出する算出工程と、
    前記算出工程によって算出された時間帯毎の重みに基づいて、前記各コンテンツから任意の時間帯における配信対象のコンテンツを抽出する抽出工程と、
    を含み、
    前記算出工程は、所定の時間帯の重みと、当該所定の時間帯と異なる他の時間帯の重みとを用いて、前記所定の時間帯の重みを補正する、
    ことを特徴とする抽出方法。
13. 抽出装置が実行する抽出方法であって、
    各コンテンツにおける時間帯毎の評価値に基づいて、前記各コンテンツにおける時間帯毎の重みを算出する算出工程と、
    前記算出工程によって算出された時間帯毎の重みに基づいて、前記各コンテンツから任意の時間帯における配信対象のコンテンツを抽出する抽出工程と、
    を含み、
    前記算出工程は、前記時間帯毎の重みを用いて、当該時間帯の第１の時間幅よりも短い第２の時間幅毎に区切られる各時間帯毎の重みを算出する、
    ことを特徴とする抽出方法。
14. 抽出装置が実行する抽出方法であって、
    各コンテンツにおける時間帯毎の評価値に基づいて、前記各コンテンツにおける時間帯毎の重みを算出する算出工程と、
    前記算出工程によって算出された時間帯毎の重みに基づいて、前記各コンテンツから任意の時間帯における配信対象のコンテンツを抽出する抽出工程と、
    を含み、
    前記算出工程は、所定の時間帯における前記コンテンツの配信回数が所定の閾値以下である場合に、当該コンテンツと関連する他のコンテンツの評価値を用いて、当該コンテンツの重みを算出する、
    ことを特徴とする抽出方法。
15. 各コンテンツにおける時間帯毎の評価値の実績値に基づいて、前記各コンテンツにおける時間帯毎の重みを算出する算出手順と、
    前記算出手順によって算出された時間帯毎の重みと、前記各コンテンツについて予測される評価値である予測評価値とに基づいて、前記各コンテンツから任意の時間帯における配信対象のコンテンツを抽出する抽出手順と、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする抽出プログラム。
16. 各コンテンツにおける時間帯毎の評価値に基づいて、当該時間帯を含む所定の期間における前記コンテンツの評価値に対する当該時間帯における評価値の割合を、前記各コンテンツにおける時間帯毎の重みとして算出する算出手順と、
    前記算出手順によって算出された時間帯毎の重みに基づいて、前記各コンテンツから任意の時間帯における配信対象のコンテンツを抽出する抽出手順と、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする抽出プログラム。
17. 各コンテンツにおける時間帯毎の評価値に基づいて、前記各コンテンツにおける時間帯毎の重みを算出する算出手順と、
    前記算出手順によって算出された時間帯毎の重みに基づいて、前記各コンテンツから任意の時間帯における配信対象のコンテンツを抽出する抽出手順と、
    をコンピュータに実行させ、
    前記算出手順は、所定の時間帯の重みと、当該所定の時間帯と異なる他の時間帯の重みとを用いて、前記所定の時間帯の重みを補正する、
    ことを特徴とする抽出プログラム。
18. 各コンテンツにおける時間帯毎の評価値に基づいて、前記各コンテンツにおける時間帯毎の重みを算出する算出手順と、
    前記算出手順によって算出された時間帯毎の重みに基づいて、前記各コンテンツから任意の時間帯における配信対象のコンテンツを抽出する抽出手順と、
    をコンピュータに実行させ、
    前記算出手順は、前記時間帯毎の重みを用いて、当該時間帯の第１の時間幅よりも短い第２の時間幅毎に区切られる各時間帯毎の重みを算出する、
    ことを特徴とする抽出プログラム。
19. 各コンテンツにおける時間帯毎の評価値に基づいて、前記各コンテンツにおける時間帯毎の重みを算出する算出手順と、
    前記算出手順によって算出された時間帯毎の重みに基づいて、前記各コンテンツから任意の時間帯における配信対象のコンテンツを抽出する抽出手順と、
    をコンピュータに実行させ、
    前記算出手順は、所定の時間帯における前記コンテンツの配信回数が所定の閾値以下である場合に、当該コンテンツと関連する他のコンテンツの評価値を用いて、当該コンテンツの重みを算出する、
    ことを特徴とする抽出プログラム。

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