JP6370854B2 - 作成装置、作成方法及び作成プログラム - Google Patents

Description

本発明は、作成装置、作成方法及び作成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、ネットワークを介して様々なサービスが提供されている。サービスの１つに、動画配信サービスがある。動画配信サービスの提供者は、ユーザの要求に応じて種々の動画を配信する。

動画配信サービスの提供者は、動画とともに広告コンテンツを配信する場合がある。このようなサービスにおいて、視聴者であるユーザに対して効果的な宣伝・広告用の情報を適切に配信できるコンテンツ視聴システムに係る技術が知られている（例えば、特許文献１）。

他にも、動画コンテンツの活用として、視聴者個人に対して、個別の最適な配信リスト（番組表）を作成し、視聴者の趣向や気分、感情にあったコンテンツを配信／視聴させる技術が知られている（例えば、特許文献２）。また、動画コンテンツが記録された情報記録媒体を再生するときに、動画コンテンツに対応した動画サムネイルを表示することで、視聴者に動画の内容を把握させたり、所望の動画像データを視聴させたりする技術が知られている（例えば、特許文献３）。

特開２００７−１０４４３９号公報 特開２０１０−１３００５１号公報 特開２００１−２３８１７５号公報

しかしながら、上記の従来技術では、配信されるコンテンツに対するユーザの視聴の欲求を促進させることができるとは限らない。例えば、映画などの商業的な動画コンテンツでは、動画コンテンツの視聴を促進させるための概略を示す部分動画が作成される場合がある。しかしながら、部分動画の内容によっては、ユーザが動画コンテンツを視聴しようとする欲求を高めるものとはならない場合もある。

また、動画配信サービスで配信される動画コンテンツは、映画などの商業的な動画コンテンツとは限らない。商業的でない動画コンテンツの多くは、概略を示す部分動画が作成されないため、動画コンテンツのタイトルが表示された静止画サムネイル等を用いて動画コンテンツを紹介することになる。そして、視聴者は、静止画サムネイルなどの乏しい情報に基づいて動画コンテンツを視聴すべきか否かを判断することが難しく、結果として、動画配信サービスにおける動画コンテンツの視聴が促進されない事態が起こり得る。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、配信されるコンテンツに対するユーザの視聴の欲求を促進させることができる作成装置、作成方法及び作成プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る作成装置は、動画コンテンツの見出しとして利用される部分動画の配信先である端末装置における、前記部分動画に対応する動画コンテンツが利用された利用状況に関する情報を取得する取得部と、前記取得部によって取得された情報に基づいて、前記動画コンテンツに対応する部分動画を作成する作成部と、を備えたことを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、配信されるコンテンツに対するユーザの視聴の欲求を促進させることができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る作成処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る動画配信サイトの一例を説明する図である。 図３は、実施形態に係る作成処理システムの構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係る作成装置の構成例を示す図である。 図５は、実施形態に係るコンテンツ記憶部の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る利用状況記憶部の一例を示す図である。 図８は、実施形態に係る作成部による動画サムネイルの作成処理を説明する図である。 図９は、実施形態に係る作成部による新規動画サムネイルの作成処理を説明する図である。 図１０は、実施形態に係る作成装置による処理手順を示すフローチャート（１）である。 図１１は、実施形態に係る作成装置による処理手順を示すフローチャート（２）である。 図１２は、実施形態に係る作成装置による処理手順を示すフローチャート（３）である。 図１３は、変形例に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。 図１４は、作成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、本願に係る作成装置、作成方法及び作成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係る作成装置、作成方法及び作成プログラムが限定されるものではない。また、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。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．作成処理の一例〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る作成処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る作成処理の一例を示す図である。図１では、本願に係る作成処理を実行する作成装置１００によって、動画コンテンツの見出しである動画サムネイルを作成する処理が行われる例を示す。

作成装置１００は、動画配信サービスで利用される動画コンテンツを保持するサーバ装置である。動画配信サービスとは、動画コンテンツを所望するユーザに対して、有料又は無料で動画コンテンツを配信するサービスである。動画配信サービスは、例えば、動画配信サイトを介して提供される。作成装置１００は、動画コンテンツの一部を切り出すことにより、動画コンテンツの見出しとなる部分動画（以下、「動画サムネイル」と表記する）を作成する。そして、作成装置１００は、動画配信サービスを利用するユーザに関する情報（以下、「ユーザ情報」と表記する）や、ユーザの動画配信サービスの利用状況に関する情報を取得することで、ユーザと、提示する動画サムネイルとの適切なマッチング処理を実行する。あるいは、作成装置１００は、取得された情報に基づいて、動画サムネイルの作成を行う。以下では、作成装置１００によって行われる動画サムネイルの作成処理の一例を流れに沿って説明する。

まず、作成装置１００は、保持している動画コンテンツに対応させる動画サムネイルを、ランダムに複数作成する。例えば、作成装置１００は、動画コンテンツの一部（例えば、１０秒間など）を任意の位置で切り出すことにより、動画サムネイルを作成する。図１の例では、作成装置１００は、動画コンテンツＣ０１について、ランダムな位置で切り出した動画サムネイルＴ０１、Ｔ０２及びＴ０３を作成する（ステップＳ１１）。

そして、作成装置１００は、ユーザから動画配信サイトへのアクセスがあった場合に、配信候補である動画コンテンツの一覧とともに、作成した動画サムネイルを配信する。ここで、動画サムネイルの表示の一例について、図２を用いて説明する。

図２は、実施形態に係る動画配信サイトの一例を説明する図である。図２では、ユーザが動画配信サイトにアクセスした場合に、ユーザ端末１０（図１及び図２での図示は省略する）のウェブブラウザ５０上に表示される動画配信サイトの一例を示している。図２に示すように、動画配信サイトでは、配信候補である動画コンテンツＣ０１〜Ｃ０４等の静止画サムネイルが表示される。通常、ユーザは、動画コンテンツＣ０１〜Ｃ０４等の静止画サムネイルを確認し、所望する動画コンテンツをマウスカーソル４０で選択することで、動画コンテンツの配信を受ける。

一方、作成装置１００によれば、動画コンテンツの見出しとして、動画サムネイルを表示させる。例えば、図２に示すように、ユーザがマウスカーソル４０を動画コンテンツＣ０１と重なる位置に移動させた場合（いわゆる、マウスオーバーの状態）に、ユーザ端末１０上では、動画コンテンツＣ０１に対応付けられた動画サムネイルＴ０１〜Ｔ０３のいずれかが表示（再生）される。すなわち、ユーザは、動画コンテンツＣ０１が配信される前に、動画コンテンツＣ０１に含まれる内容の一部を確認することができる。このように、作成装置１００によれば、ユーザは、静止画サムネイルにより動画コンテンツの内容を推測するのではなく、動画サムネイルによって直接的に動画コンテンツの内容を把握できるので、所望する動画コンテンツを選択し易くなる。

図１に戻って、説明を続ける。作成装置１００は、ユーザが動画配信サイトにアクセスした場合に、動画コンテンツＣ０１の見出しとして、動画サムネイルＴ０１〜Ｔ０３をランダムにユーザ端末１０に配信する。そして、作成装置１００は、ユーザが視聴した動画サムネイルＴ０１〜Ｔ０３と、動画サムネイルが視聴された際に、動画コンテンツＣ０１の配信要求をユーザが行ったか否か等の利用状況を把握する。

例えば、図１において、所定の男性ユーザが動画配信サイトにアクセスし、動画サムネイルＴ０１を視聴したうえで、動画コンテンツＣ０１の配信を要求したとする（ステップＳ１２）。なお、この場合の動画コンテンツＣ０１の配信の要求とは、例えば、動画サムネイルＴ０１が再生されている間に、動画サムネイルＴ０１が表示されている領域をユーザがマウスクリックすること等により行われる。

他の男性ユーザは、動画サムネイルＴ０２を視聴したうえで、動画コンテンツＣ０１の配信を要求したとする（ステップＳ１３）。なお、図１の例では、動画サムネイルＴ０１を視聴したうえで動画コンテンツＣ０１の配信の要求をしたユーザ数より、動画サムネイルＴ０２を視聴したうえで、動画コンテンツＣ０１の配信を要求したユーザ数の方が多いものとする。

また、女性ユーザが、動画サムネイルＴ０３を視聴したうえで、動画コンテンツＣ０１の配信を要求したとする（ステップＳ１４）。すなわち、図１の例では、動画サムネイルＴ０１及びＴ０２を視聴して動画コンテンツＣ０１の配信の要求を行ったユーザは、女性よりも男性が多く、また、動画サムネイルＴ０２を視聴して動画コンテンツＣ０１の配信の要求を行ったユーザは、動画サムネイルＴ０１を視聴して動画コンテンツＣ０１の配信の要求を行ったユーザよりも多いことが観測される。また、動画サムネイルＴ０３を視聴して動画コンテンツＣ０１の配信の要求を行ったユーザは、男性よりも女性が多いことが観測される。

作成装置１００は、上記のような、ユーザ毎の利用状況に関する情報を取得する（ステップＳ１５）。ここで、利用状況に関する情報とは、動画配信サイトにアクセスしたユーザのユーザ情報や、上記のように、動画サムネイルを契機として動画コンテンツが選択される率や、ユーザの属性との相関性などの情報を含む。例えば、作成装置１００は、ユーザに関する情報や、動画コンテンツの利用状況に関する情報（言い換えれば、ユーザ端末１０で行われるブラウザ上の操作）を、ユーザ端末１０から送信されるクッキー（Cookie）等に基づいて取得する。なお、ユーザ情報とは、例えばユーザの属性情報等をいう。具体的には、ユーザ情報には、ユーザの年齢や性別等が含まれる。

続いて、作成装置１００は、取得した情報に基づいて、所定の学習処理を行う（ステップＳ１６）。詳しくは後述するが、作成装置１００は、配信した動画サムネイル毎のスコアを評価し、各動画サムネイルが動画配信サービスにおいて効果的であったか否かを判定する。これを基に、作成装置１００は、動画配信サービスを利用するユーザ毎に、配信する動画サムネイルが最適化されるようなモデルを学習する。ここでは、動画サムネイルの最適化とは、動画サムネイルがユーザに配信された場合に、かかるユーザに対して最も訴求効果を発揮するような動画サムネイルの配信が実行されることをいう。動画サムネイルの最適化により、例えば、作成装置１００は、２０代男性という属性を有するユーザに対して、動画コンテンツの配信要求が送信される率（すなわち、動画サムネイルがクリックされる率）が最も高くなると想定される特定の動画サムネイルを選択して配信する処理を行うことができる。

作成装置１００は、学習に基づいて、配信する動画サムネイルを最適化する（ステップＳ１７）。例えば、作成装置１００は、動画コンテンツＣ０１の見出しとして配信する動画サムネイルについて、男性ユーザに対しては、動画サムネイルＴ０２が比較的多く配信されるように配信比率を最適化する。また、作成装置１００は、女性ユーザに対しては、動画サムネイルＴ０３が比較的多く配信されるように配信比率を最適化する。

なお、作成装置１００は、取得された各情報に基づいて、動画サムネイルの新規作成を行うことがある（ステップＳ１７）。例えば、作成装置１００は、動画サムネイルＴ０１を評価したスコアが所定の数値以下となった場合に、動画サムネイルＴ０１を配信候補から削除し、新たに動画サムネイルＴ０４を作成する。そして、作成装置１００は、新たに動画配信サービスにアクセスがあった場合に、動画サムネイルＴ０４を配信する。例えば、作成装置１００は、配信先となるユーザが、上記のように動画サムネイルＴ０２や動画サムネイルＴ０３に適したユーザでないユーザに対しては、均等な配信比率を用いて、動画サムネイルＴ０２〜Ｔ０４の中から１つの動画サムネイルを選択して配信する。このように、作成装置１００は、任意のユーザに対して新たに作成した動画サムネイルＴ０４を配信する場合がある。そして、作成装置１００は、利用状況に関する情報を取得する処理や、学習処理を繰り返すことにより、配信する動画サムネイルの効果を段階的に向上させる。

上記のように、実施形態に係る作成装置１００は、動画コンテンツの一部から、当該動画コンテンツの見出しとして利用される部分動画である動画サムネイルを作成する。そして、作成装置１００は、動画サムネイルに対応する動画コンテンツが利用された利用状況に関する情報を取得する。また、作成装置１００は、取得された利用状況に関する情報等に基づいて、動画コンテンツに対応させる動画サムネイルの選択を最適化し、適した動画サムネイルをユーザに配信する。また、作成装置１００は、取得された利用状況に関する情報等に基づいて、新たに動画サムネイルを作成する。

このように、実施形態に係る作成装置１００は、ユーザが動画コンテンツを選択する場合に参照する動画サムネイルの最適化処理を行う。例えば、入稿者は、作成装置１００を利用することで、様々なユーザ層に応じて訴求効果が期待できる動画サムネイルを作成させることができる。すなわち、作成装置１００によれば、特定のユーザ層が興味を持つと想定される動画サムネイルを選択して配信することで、ユーザの興味関心を喚起させる。また、ユーザにとっては、静止画サムネイルや、他のユーザのコメント等から動画コンテンツの内容を推測するのではなく、動画サムネイルを実際に視聴した上で、動画コンテンツを利用するか否かを判断することができる。このことは、動画コンテンツを視聴しようとするユーザの行動の敷居を下げることにつながる。結果として、作成装置１００は、配信されるコンテンツに対するユーザの視聴の欲求を促進させることができる。

〔２．作成処理システムの構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る作成装置１００が含まれる作成処理システム１の構成について説明する。図３は、実施形態に係る作成処理システム１の構成例を示す図である。図３に例示するように、実施形態に係る作成処理システム１には、ユーザ端末１０と、入稿端末２０と、作成装置１００とが含まれる。これらの各種装置は、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３に示した作成処理システム１には、複数台のユーザ端末１０や、複数台の入稿端末２０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）等の情報処理端末である。例えば、ユーザ端末１０は、ユーザによる操作に従って、動画配信サイト等を提供するウェブサーバ（実施形態では、作成装置１００に対応する）にアクセスすることで、所望するサービスに関するウェブページを取得する。そして、ユーザ端末１０は、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。

入稿端末２０は、作成装置１００に動画コンテンツを依頼する入稿者によって利用される情報処理装置である。入稿端末２０は、入稿者による操作に従って、作成装置１００に動画コンテンツを入稿する。

作成装置１００は、上述のように、動画コンテンツに対応する動画サムネイルを作成するサーバ装置である。また、作成装置１００は、配信する動画サムネイルを最適化する処理により、ユーザの動画コンテンツの視聴を促進させる。

なお、上述のように、作成装置１００は、動画サムネイルの配信にあたって、ユーザ端末１０を識別し、動画サムネイルを配信するユーザ端末１０を特定することができる。例えば、ユーザの識別は、ユーザ端末１０のウェブブラウザと作成装置１００との間でやり取りされるクッキーにユーザ識別情報を含めることよって行うことができる。ただし、ユーザを識別する手法は上記に限られない。例えば、ユーザ端末１０に専用のプログラムを設定し、かかる専用プログラムからユーザ識別情報を作成装置１００に送信させてもよい。

〔３．作成装置の構成〕
次に、図４を用いて、実施形態に係る作成装置１００の構成について説明する。図４は、実施形態に係る作成装置１００の構成例を示す図である。図４に示すように、作成装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、作成装置１００は、作成装置１００を利用する管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。

（通信部１１０について）
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Ｎ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、入稿端末２０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。記憶部１２０は、コンテンツ記憶部１２１と、ユーザ情報記憶部１２２と、利用状況記憶部１２３とを有する。

（コンテンツ記憶部１２１について）
コンテンツ記憶部１２１は、入稿端末２０から入稿される動画コンテンツに関する情報を記憶する。ここで、図５に、実施形態に係るコンテンツ記憶部１２１の一例を示す。図５は、実施形態に係るコンテンツ記憶部１２１の一例を示す図である。図５に示すように、コンテンツ記憶部１２１は、「入稿者ＩＤ」、「動画コンテンツＩＤ」、「動画サムネイルＩＤ」といった項目を有する。

「入稿者ＩＤ」は、入稿者又は入稿端末２０を識別するための識別情報を示す。「動画コンテンツＩＤ」は、入稿者から作成装置１００に入稿される動画コンテンツを識別するための識別情報を示す。「動画サムネイルＩＤ」は、対応する動画コンテンツから作成された動画サムネイルを識別する情報を示す。

なお、以下では、図５に示した識別情報を参照符号として用いる場合がある。例えば、入稿者ＩＤ「ＣＬ１１」によって識別される入稿者を「入稿者ＣＬ１１」と、動画コンテンツＩＤ「Ｃ１１」によって識別される動画コンテンツを「動画コンテンツＣ１１」と、動画サムネイルＩＤ「Ｔ１１」によって識別される動画サムネイルを「動画サムネイルＴ１１」と表記する場合がある。

すなわち、図５に示す一例では、入稿者ＩＤ「ＣＬ１１」によって識別される入稿者が、動画コンテンツＩＤ「Ｃ１１」によって識別される動画コンテンツを入稿している。また、動画コンテンツＣ１１に対応する動画サムネイルとして、動画サムネイルＴ１１〜Ｔ１３が作成されている例を示している。

なお、実際にユーザ端末１０に配信される動画コンテンツや動画サムネイルのデータは、作成装置１００とは別に備えられた所定のストレージサーバに記憶されてもよい。この場合、作成装置１００は、コンテンツ記憶部１２１に記憶された動画コンテンツＩＤや動画サムネイルＩＤに基づいて、外部のストレージサーバに記憶された動画コンテンツや動画サムネイルを特定する。そして、作成装置１００は、特定された動画コンテンツや動画サムネイルをユーザ端末１０に配信するようストレージサーバを制御する。

（ユーザ情報記憶部１２２について）
ユーザ情報記憶部１２２は、動画コンテンツの配信対象であるユーザに関する情報を記憶する。ここで、図６に、実施形態に係るユーザ情報記憶部１２２の一例を示す。図６は、実施形態に係るユーザ情報記憶部１２２の一例を示す図である。図６に示した例では、ユーザ情報記憶部１２２は、「ユーザＩＤ」、「性別」、「年齢」といった項目を有する。

「ユーザＩＤ」は、ユーザ端末１０又はユーザを識別する識別情報である。なお、ユーザＩＤは、ユーザ端末１０を操作するユーザの参照符号と一致するものとする。すなわち、ユーザＩＤ「Ｕ１１」によって識別されるユーザ端末１０は、ユーザ「Ｕ１１」により操作される端末装置であるものとする。

「性別」は、ユーザの性別を示す。「年齢」は、ユーザの年齢を示す。なお、図６に示すように、「年齢」の項目では、具体的な数値が示されず、「２０歳代」のように年齢層が示されてもよい。

例えば、図６では、ユーザＩＤ「Ｕ１１」によって識別されるユーザＵ１１の性別が「男性」であり、年齢が「２０歳代」である例を示す。

なお、以下の説明において、ユーザは、ユーザ個人のみならず、ある属性を有するユーザ層としての概念を含むものとする。例えば、ユーザＵ１１とは、ユーザＵ１１個人のみならず、ユーザＵ１１と同じ属性のユーザを含むユーザ群としての概念を含む。すなわち、ユーザＵ１１と表記する場合、「男性」であり「２０歳代」である層に属するユーザ群を示すことがある。

なお、図６では図示することを省略したが、ユーザ情報記憶部１２２には、ウェブサイトへのアクセス履歴や、ショッピングサイトでの購入履歴などのユーザの行動情報が記憶されてもよい。また、ユーザ情報記憶部１２２には、ユーザ端末１０自体を識別する情報であるデバイスＩＤ等を記憶してもよい。デバイスＩＤは、ユーザＩＤと異なり、端末装置自体に記録されている識別情報を示す。また、ユーザ情報記憶部１２２には、ユーザの属性情報として、ユーザの氏名を示す「氏名」や、ユーザの年収を示す「年収」や、ユーザの嗜好を示す「嗜好」などの項目が含まれてもよい。

（利用状況記憶部１２３について）
利用状況記憶部１２３は、動画コンテンツの利用状況に関する情報を記憶する。ここで、図７に、実施形態に係る利用状況記憶部１２３の一例を示す。図７は、実施形態に係る利用状況記憶部１２３の一例を示す図である。図７に示した例では、利用状況記憶部１２３は、「動画コンテンツＩＤ」、「動画サムネイルＩＤ」、「動画コンテンツ利用状況」、「属性別利用状況」といった項目を有する。また、「動画コンテンツ利用状況」には、「視聴開始率」、「完遂率」、「ブックマーク率」といった項目が含まれる。また、「属性別利用状況」には、「ユーザ属性」、「選択率」といった項目が含まれる。

「動画コンテンツＩＤ」及び「動画サムネイルＩＤ」は、図５で示すコンテンツ情報記憶部１２１に記憶された項目と対応する。

「動画コンテンツ利用状況」は、動画配信サイトにおいて、動画コンテンツが利用された状況に関する情報を示す。

「視聴開始率」は、動画サムネイルを視聴したユーザが、その動画サムネイルに対応する動画コンテンツの視聴を開始した（すなわち、ユーザが動画サムネイルをクリックし、動画コンテンツの配信要求を送信した）率を示す。

「完遂率」は、ユーザに視聴された動画コンテンツが最後まで視聴された率を示す。「ブックマーク率」は、動画コンテンツをユーザがブックマークした率を示す。

「属性別利用状況」は、ユーザの属性に対応した動画コンテンツの利用状況を示す。「ユーザ属性」は、ユーザの属性ごとに分類された群を示す。ユーザ属性の分類は、ユーザ情報記憶部１２２に記憶されたユーザ分類に対応する。すなわち、ユーザ属性「Ｕ１１」は、「男性」であり「２０歳代」の属性であることを示す。

「選択率」は、動画サムネイルの視聴を契機として、動画コンテンツの視聴を開始したユーザ属性ごとの率を示す。

例えば、図７では、動画コンテンツＣ１１に対応する動画サムネイルとして、動画サムネイルＴ１１〜Ｔ１３があることを示している。また、動画サムネイルＴ１１を視聴したユーザのうち、動画コンテンツＣ１１の視聴を開始したユーザは「１３．０％」であり、動画コンテンツＣ１１を最後まで視聴したユーザは「７．０％」であり、動画コンテンツＣ１１をブックマークに追加したユーザは「１．０％」であることを示している。また、動画サムネイルＴ１１は、ユーザＵ１１〜Ｕ１４等に視聴されており、それぞれのユーザ群が動画コンテンツＣ１１を視聴した率は「２２．０％」、「１３．０％」、「８．０％」、「１２．０％」であることを示している。すなわち、ユーザＵ１１〜Ｕ１４のうち、「男性」であり「２０歳代」であるユーザＵ１１の選択率が、比較的高いことを示している。

（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、作成装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（作成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。

図４に示すように、制御部１３０は、入稿受付部１３１と、作成部１３２と、受信部１３３と、配信部１３４と、評価部１３５と、取得部１３６と、学習部１３７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４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４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。

（入稿受付部１３１について）
入稿受付部１３１は、入稿端末２０から動画コンテンツの入稿を受け付ける。そして、入稿受付部１３１は、入稿元の入稿者を識別する入稿者ＩＤと、動画コンテンツＩＤとを対応付けて、入稿された動画コンテンツに関する情報をコンテンツ記憶部１２１に記憶する。なお、入稿受付部１３１は、入稿者によって作成された動画サムネイルが入稿された場合には、入稿者が作成した動画サムネイルを動画コンテンツと対応付けて記憶する。

また、入稿受付部１３１は、動画配信サービスにおいて動画コンテンツとともに配信される広告コンテンツの入稿を受け付けてもよい。

（作成部１３２について）
作成部１３２は、動画コンテンツに対応する動画サムネイルを作成する。具体的には、作成部１３２は、入稿受付部１３１によって受け付けられた動画コンテンツから、所定の時間（例えば、１０秒間など）の部分動画を切り出すことにより、動画コンテンツに対応する動画サムネイルを作成する。

ここで、図８を用いて動画サムネイルの作成処理について説明する。図８は、実施形態に係る作成部１３２による動画サムネイルの作成処理を説明する図である。図８に示すように、作成部１３２は、動画コンテンツの所定の一部を切り出すことにより、動画サムネイルを作成する。図８の例では、作成部１３２は、動画コンテンツＣ１１について、ランダムな位置で切り出した動画サムネイルＴ１１、Ｔ１２及びＴ１３を作成する。なお、図８では、動画サムネイルＴ１１、Ｔ１２及びＴ１３が互いに重ならない部分を切り出されて作成される例を示しているが、作成部１３２は、互いに重なった部分を利用して複数の動画サムネイルを作成してもよい。

作成部１３２は、動画コンテンツの入稿直後であって、動画コンテンツに対応する動画サムネイルが実際に配信される前や、配信された場合の利用状況に関する情報などが充分に取得されていない場合には、ランダムに動画サムネイルを作成する。すなわち、作成部１３２は、動画コンテンツの任意の位置を切り出すことにより、動画サムネイルを作成する。

また、作成部１３２は、動画サムネイルが配信され、動画サムネイルがユーザから利用された後では、後述する取得部１３６によって取得された情報に基づいて、動画コンテンツに対応する動画サムネイルを作成する。なお、作成部１３２は、取得部１３６によって取得された情報に基づいて、必ずしも新たに動画サムネイルを作成することを要しない。例えば、作成部１３２は、現時点で作成している動画サムネイルに十分な訴求効果が得られる場合には、動画サムネイルを新たに作成することを要しない。この場合、作成部１３２は、既に作成している動画サムネイルから、実際に配信される動画サムネイルを選択することができる。このように、作成部１３２の作成処理の概念には、既に作成している動画サムネイルを選択するという処理も含まれる。

作成部１３２は、新たに動画サムネイルを作成する場合、取得部１３６によって取得された情報に基づいて、動画コンテンツのうち、特定の箇所に訴求効果が認められる場合に、新たに動画サムネイルを作成する。または、作成部１３２は、別用途で作成された動画サムネイルとして利用可能な部分動画に対し選択の処理を行う。別用途で作成された部分動画とは、例えば、動画コンテンツの入稿者によって予め作成された宣伝用の短編動画などが該当する。また、例えばＨＬＳ（HTTP Live Streaming）方式など、動画コンテンツを分割して配信する方式を動画配信サイトが採用している場合、動画コンテンツは各セグメント（例えば、１０秒間の部分動画）に分割されてユーザ端末１０に配信される。そこで、作成部１３２は、かかる分割後のセグメントを動画サムネイルとして流用するといった選択処理を行ってもよい。なお、動画サムネイルの訴求効果は、動画サムネイルがユーザにより選択（例えば、マウスによるクリックや、タッチパネルに置けるタッチなどのジェスチャー、あるいは音声入力など、ユーザの視聴意思が確認できる操作）されることにより、動画コンテンツの視聴につながる度合い等により判定される。

すなわち、作成部１３２は、評価部１３５による評価の結果に基づいて、動画サムネイルを作成する。具体的には、作成部１３２は、動画サムネイルに対するユーザ行動のうち、動画コンテンツの配信の契機となったユーザ行動に関する情報に基づいて、動画サムネイルを新たに作成する。例えば、後述する評価部１３５によって、ある動画サムネイルにおいて、特定の時点の近傍ではユーザからクリックされ易いという情報が得られたとする。このとき、作成部１３２は、その特定の時点を含めた新たな動画サムネイルを作成することができる。例えば、作成部１３２は、その特定の時点が中心（動画サムネイルを構成する１０秒間の映像のうちの５秒付近）となるような動画サムネイルを作成してもよいし、その特定の時点が再生開始の直後となるような動画サムネイルを作成してもよい。なお、評価部１３５により評価される指標値の要素としては、動画サムネイルがクリックされる率のみならず、動画サムネイルを介して視聴された動画コンテンツの完遂率や、動画コンテンツのブックマーク率や、視聴中の動画コンテンツからの離脱率などが含まれてもよい。そのため、作成部１３２は、このような各要素により示される指標値を向上させるような動画サムネイルを作成してもよい。一例として、評価部１３５による評価の結果として、動画サムネイルがクリックされる率は高いものの、前半部分での視聴率が高い動画コンテンツがあるとする。このとき、作成部１３２は、当該動画コンテンツに対応する動画サムネイルとして、後半部分が含まれる動画サムネイルを作成する。これにより、作成部１３２は、後半部分に潜在する動画コンテンツの注目部分などをユーザにアピールする動画サムネイルを作成することができる。このように、作成部１３２は、評価部１３５による評価の結果を利用することで、よりユーザから動画コンテンツが視聴され易くなると想定される動画サムネイルを作成する。

また、作成部１３２は、評価部１３５による評価処理の結果、特定の動画サムネイルについて訴求効果が認められない場合には、その動画サムネイルに代わる動画サムネイルを新たに作成してもよい。この点について、図９を用いて説明する。図９は、実施形態に係る作成部１３２による新規動画サムネイルの作成処理を説明する図である。

図９に示すように、動画コンテンツＣ２１に対応する動画サムネイルＴ２１〜Ｔ２３が用意されている場合に、動画サムネイルＴ２３の訴求効果が比較的低いと評価されたとする。すなわち、評価部１３５により、動画サムネイルＴ２３の訴求効果を示す指標値（スコア）が所定の閾値よりも低く算出されたとする。このとき、作成部１３２は、スコアが比較的低い動画サムネイルＴ２３とは異なる部分を動画コンテンツＣ２１から切り出し、新たに動画サムネイルＴ２４を作成する。そして、後述する配信部１３４は、訴求効果が比較的低い動画サムネイルＴ２３の代わりに、新たに作成された動画サムネイルＴ２４を含む３つの動画サムネイルのいずれかをユーザに配信する。

また、上述してきた作成処理において、作成部１３２は、取得部１３６によって取得されるユーザの情報に基づいて、ユーザの属性情報によって分類される各ユーザ層に対応する動画サムネイルを作成してもよい。すなわち、取得部１３６は、動画サムネイルの中でクリックされやすい点に関する情報等をユーザ層ごとに取得する。そして、作成部１３２は、各ユーザ層について訴求効果が最も高くなるよう最適化された動画サムネイルを作成する。

（受信部１３３について）
受信部１３３は、コンテンツの配信要求を受信する。具体的には、受信部１３３は、動画配信サイトへユーザ端末１０からアクセスがあった場合に、動画配信サイトに関連するコンテンツ（例えば、ウェブページなど）の配信要求を受信する。言い換えれば、受信部１３３は、動画配信サイトのトップページ等で表示される静止画サムネイルや動画サムネイルに関する配信要求を受信する。

また、受信部１３３は、ユーザが動画サムネイルに選択されたことを契機として、ユーザ端末１０から送信される動画コンテンツの配信要求を受信する。動画サムネイルが選択されたとは、例えば、動画サムネイルがユーザからクリックされたことを示す。また、受信部１３３は、動画配信サイトにおいて表示される広告コンテンツの配信要求を受信してもよい。

（配信部１３４について）
配信部１３４は、受信部１３３によって受信された配信要求に対応するコンテンツを配信する。具体的には、配信部１３４は、ユーザ端末１０から送信された配信要求に応じて、入稿された動画コンテンツや、作成部１３２によって作成された動画サムネイルを配信する。

例えば、配信部１３４は、動画配信サイトにアクセスがあった場合に、配信される動画コンテンツの見出しである静止画サムネイルや動画サムネイルをユーザ端末１０に配信する。このとき、配信部１３４は、所定の動画コンテンツについて、当該動画コンテンツが実際に配信される前や、配信された場合の利用状況に関する情報などが充分に取得されていない場合には、当該動画コンテンツに対応する複数の動画サムネイルの中からランダムに動画サムネイルを選択して配信する。

また、配信部１３４は、評価部１３５による学習が進み、配信される動画サムネイルの訴求効果と何らかの要素との相関性が得られた場合には、かかる学習の結果に基づいて動画サムネイルを配信する。

例えば、配信部１３４は、ユーザ層と動画サムネイルとの相関性が得られた場合には、配信先のユーザ層に対応する動画サムネイルが優先的に配信されるよう、配信比率が調整された配信を行う。具体的には、所定の動画サムネイルが「男性」で「２０歳代」のユーザ層に効果が高いと判定される場合には、配信部１３４は、「男性」で「２０歳代」のユーザ層に対して、当該動画サムネイルを比較的高い比率で配信する。

なお、上述のように、実際に配信されるコンテンツのデータ自体は、作成装置１００に係る記憶部１２０内に記憶されていなくてもよい。例えば、配信部１３４は、外部に備えられた所定のストレージサーバに制御命令を送信することで、配信要求に対応するコンテンツをユーザ端末１０に配信させてもよい。

（評価部１３５について）
評価部１３５は、取得部１３６と、学習部１３７とを有し、各処理部を用いて、コンテンツの評価処理を実行する。具体的には、評価部１３５は、取得部１３６によって取得された情報に基づいて、動画サムネイルが動画コンテンツの視聴に与えた影響を示す指標値（スコア）により動画サムネイルを評価する。

例えば、評価部１３５は、配信された動画サムネイルが動画コンテンツの視聴の契機となった割合などの利用状況に基づいて、動画サムネイルが視聴の促進に貢献した度合いをスコアとして、動画サムネイルを評価する。この場合、評価部１３５は、どのようなユーザ層に対して訴求効果があるかの度合いを示すスコアを用いて、ユーザ層毎に動画サムネイルの訴求効果を評価してもよい。

評価部１３５による評価処理の結果は、上述のように、作成部１３２や、配信部１３４の処理に反映される。例えば、作成部１３２は、評価部１３５による評価結果に基づいて、新たな動画サムネイルを作成する。配信部１３４は、評価部１３５による評価結果を受けて調整される配信比率に基づいて、動画サムネイルを配信する。具体的には、配信部１３４は、評価部１３５により算出されるスコアが高い動画サムネイルほど優先的に配信されるよう調整された配信比率に基づいて、動画サムネイルを配信する。

（取得部１３６について）
取得部１３６は、各種情報を取得する。具体的には、取得部１３６は、作成部１３２によって作成された動画サムネイルの配信先であるユーザ端末１０における、動画サムネイルに対応する動画コンテンツが利用された利用状況に関する情報を取得する。ユーザ端末１０における利用状況に関する情報とは、ユーザ端末１０（すなわち、ユーザ）に係る情報と、動画配信サイトにおけるコンテンツの利用状況に係る情報とを含む。

取得部１３６は、動画配信サイトにアクセスを行ったユーザ端末１０から、ユーザ端末１０を操作するユーザに関する情報を取得する。具体的には、取得部１３６は、ユーザに関する情報として、ユーザの性別、年齢などの属性情報を取得する。なお、取得部１３６は、ユーザの年収や、嗜好や、居住地などのユーザ情報を取得してもよい。取得部１３６は、動画配信サイトのアクセスに伴い送受信されるクッキーなどに基づいて、ユーザに関する情報を取得する。取得部１３６は、ネットワークの利用状況やユーザを管理する第三者からユーザ情報の提供を受けることにより、ユーザ情報を取得してもよい。そして、取得部１３６は、取得したユーザ情報をユーザ情報記憶部１２２に記憶する。

また、取得部１３６は、動画配信サイトにおける動画サムネイルや動画コンテンツの利用状況に関する情報を取得する。具体的には、取得部１３６は、利用状況に関する情報として、動画サムネイルごとの動画コンテンツの視聴開始率や、完遂率や、ブックマーク率などを取得する。すなわち、コンテンツの利用状況に関する情報には、必ずしも動画サムネイルや動画コンテンツが再生された情報のみならず、動画サムネイルが視聴されたにもかかわらず動画コンテンツが再生されなかった、といった利用状況を示す情報も含まれる。なお、取得部１３６は、動画サムネイルを介して動画コンテンツが利用された場合の利用状況に関する情報を取得するようにしてもよい。これにより、取得部１３６は、動画サムネイルの視聴を契機として、動画コンテンツがいかに利用されているか、という、動画サムネイルと動画コンテンツの連動性が示される情報を取得することができる。

また、取得部１３６は、ユーザの属性ごとに、動画コンテンツの利用状況を取得する。具体的には、取得部１３６は、動画サムネイルをクリックしたユーザについて、ユーザ属性ごとの選択率などを取得する。取得部１３６は、取得した利用状況に関する情報を利用状況記憶部１２３に記憶する。

また、取得部１３６は、図６や図７に示された情報以外の情報を取得してもよい。例えば、取得部１３６は、利用状況に関する情報として、動画サムネイルがユーザから選択された瞬間の時間情報、ユーザが動画コンテンツを視聴した時間の長さ情報、動画コンテンツからの離脱率などの情報を取得してもよい。取得部１３６が、動画サムネイルがユーザから選択された瞬間の時間情報を取得した場合、作成部１３２は、かかる情報を用いて動画サムネイルを作成することができる。すなわち、動画サムネイルは動画コンテンツを切り出して作成されているため、クリックされた時点の時間情報は、動画サムネイルにおける時点を特定する情報であるとともに、動画コンテンツにおける時点を特定する情報でもある。このため、作成部１３２は、かかる時間情報に基づいて、動画コンテンツを新たに作成することができる。

（学習部１３７について）
学習部１３７は、ユーザに配信されるコンテンツを最適化するための学習を行う。例えば、学習部１３７は、取得部１３６によって取得された情報に基づいて、所定の動画コンテンツに対応する動画サムネイルの訴求効果と、ユーザ層との相関性についての学習を行う。

例えば、学習部１３７は、ユーザ層を「年齢、性別」の二要素で分類するものとする。すなわち、学習部１３７は、動画配信サイトにアクセスしたユーザを「年齢、性別」で分類し、いずれのユーザ層に属するかを判定する。例えば、学習部１３７は、図６に示すユーザＵ１１を（性別、年齢）＝（男性、２０歳代）のユーザ層に属すると分類する。

そして、学習部１３７は、ある動画サムネイルを対象として、各ユーザ層に対してどれくらいの訴求効果を有するかを学習する。一例として、学習部１３７は、各ユーザ層から動画サムネイルがクリックされた回数を計数する。そして、学習部１３７は、計数されたクリック回数（すなわち、動画サムネイルの選択数）を統計処理することで、対象となる動画サムネイルの訴求効果を学習する。

また、学習部１３７は、既知の技術を用いた機械学習により、動画サムネイルに最適化されたユーザ層を学習することができる。例えば、学習部１３７は、正解データ（ここでは、動画サムネイルがクリックされること）が左辺に置かれ、重み値とユーザ層とで形成される各要素が右辺に置かれるモデル式を立てる。これにより、学習部１３７は、動画サムネイルがクリックされることと、各ユーザ層との相関性を学習することができる。このようなモデル式によれば、動画サムネイルの配信数（すなわち、モデル式におけるサンプル数）が増すにつれ、よりクリックされやすいユーザ層の重み値が上昇することになる。これにより、学習部１３７は、ユーザ層ごとの動画サムネイルの訴求効果が導出することができる。また、学習部１３７は、上記モデル式における重み値を、複数の動画サムネイルがユーザ層に配信される比率である配信比率と連動させてもよい。かかる学習処理により、ある動画サムネイルにおいて訴求効果が高くなると想定されるユーザ層ほど、その動画サムネイルが配信され易くなる。

なお、学習部１３７は、学習処理の過程において、所定の割合の配信数についてはランダムなユーザ層に動画サムネイルが配信されるよう調整してもよい。例えば、全ての配信要求に対して、最適化された動画サムネイルの配信が実行された場合、複数の動画サムネイルのうち、限られた動画サムネイルのみが配信され続ける可能性がある。例えば、複数の動画サムネイルのうち、極めて訴求効果に差が生じる場合などは、学習部１３７は、最も訴求効果の高い動画サムネイルのみが配信されるよう学習する可能性がある。このような過度な学習を回避するため、学習部１３７は、配信の要求に対して、所定の割合については、複数の動画サムネイルの中からランダムに配信させるなどの処理を行ってもよい。

そして、学習部１３７は、学習の結果に基づいて、動画サムネイルごとの指標値を算出してもよい。例えば、学習部１３７は、動画サムネイルごとの訴求効果を所定のスコアとして算出する。そして、学習部１３７は、所定の閾値以下のスコアが算出された動画サムネイルについては、作成部１３２に代わりとなる動画サムネイルを作成させる。このように、訴求効果の低い動画サムネイルが排除されることで、より訴求効果の高い動画サムネイルが抽出される。あるいは、作成部１３２は、機械学習の結果に基づいて、配信先のユーザに対する指標値が所定の条件を満たすと予測される動画サムネイルを作成してもよい。所定の条件とは、配信先のユーザに対する指標値が所定の閾値より高くなること等をいう。例えば、作成部１３２は、学習処理の結果に基づいて、配信先のユーザに対する指標値が最も高くなると予測される動画サムネイルを優先的に作成する。このように、作成部１３２は、学習部１３７による学習処理の結果を利用して、訴求効果の高い動画サムネイルを作成したり、訴求効果の高い動画サムネイルを優先的に選択したりすることができるので、ユーザの視聴を促進させることができる。なお、スコアは、動画サムネイルごとに、ユーザ全体に対する総合的なスコアとして算出されてもよいし、ユーザ層毎のスコアとして算出されてもよい。かかるスコアは、評価部１３５による評価に利用される。

また、学習部１３７による学習の結果は、動画コンテンツごとに保持される。ここで、動画コンテンツごとに保持された学習結果は、他の動画コンテンツに利用されてもよい。例えば、複数の動画コンテンツが一連のシリーズドラマ等である場合、学習部１３７は、一の動画コンテンツの学習結果を、同一のシリーズである他の動画コンテンツに利用してもよい。これにより、作成部１３２は、動画コンテンツが配信される前であっても、訴求効果の高い動画コンテンツを作成できる場合がある。例えば、一の動画コンテンツにおいて、特定の時間帯を切り出した動画サムネイルの評価が高い場合には、作成部１３２は、他の動画コンテンツにおいても、かかる特定の時間帯の近傍を利用して動画サムネイルを作成するといった処理を行うことができる。

また、上述してきた学習処理においては、種々の既知の技術が使用されてもよい。例えば、学習処理には、ネットワークを介した広告配信において特定のユーザ層に広告コンテンツを配信する、いわゆるターゲティング広告で用いられる手法等が利用されてもよい。

〔４．処理手順〕
次に、図１０乃至図１２を用いて、実施形態に係る作成装置１００による処理の手順について説明する。まず、図１０を用いて、入稿された動画コンテンツから動画サムネイルを作成する処理の流れについて説明する。図１０は、実施形態に係る作成装置１００による処理手順を示すフローチャート（１）である。

図１０に示すように、入稿受付部１３１は、動画コンテンツの入稿を受け付ける（ステップＳ１０１）。そして、作成部１３２は、動画コンテンツの見出しとなる部分動画である動画サムネイルを作成する（ステップＳ１０２）。作成部１３２は、動画コンテンツと、作成された動画サムネイルとを対応付けて記憶する（ステップＳ１０３）。

次に、図１０の処理より後の処理について説明する。図１１は、実施形態に係る作成装置１００による処理手順を示すフローチャート（２）である。

受信部１３３は、動画配信サイトにおいて、ユーザからアクセスを受け付けたか否かを判定する（ステップＳ２０１）。アクセスを受け付けていない場合（ステップＳ２０１；Ｎｏ）、受信部１３３は、アクセスを受け付けるまで待機する。

一方、アクセスを受け付けた場合（ステップＳ２０１；Ｙｅｓ）、受信部１３３が受信した配信要求に従い、配信部１３４は、動画サムネイルを配信する（ステップＳ２０２）。続いて、取得部１３６は、動画配信サイトにおいて動画コンテンツが利用されたか否かを判定する（ステップＳ２０３）。利用されていない場合（ステップＳ２０３；Ｎｏ）、取得部１３６は、利用されるまで待機する。

一方、利用を受け付けた場合（ステップＳ２０３；Ｙｅｓ）、取得部１３６は、利用状況に関する情報を取得する（ステップＳ２０４）。続いて、学習部１３７は、取得された情報に基づいて最適化処理を行う（ステップＳ２０５）。なお、最適化処理の詳細については図１２を用いて説明する。最適化処理の後は、ステップＳ２０１へと移行し、上記の処理を繰り返す。

次に、最適化処理の詳細について説明する。図１２は、実施形態に係る作成装置１００による処理手順を示すフローチャート（３）である。

取得部１３６によって取得された情報に基づいて、学習部１３７は、動画サムネイルを評価する（ステップＳ３０１）。そして、学習部１３７は、所定のスコア以下の動画サムネイルがあるか否かを判定する（ステップＳ３０２）。

所定のスコア以下の動画サムネイルがある場合（ステップＳ３０２；Ｙｅｓ）、学習部１３７は、作成部１３２に新規に動画サムネイルを作成させる（ステップＳ３０３）。

そして、学習部１３７は、動画コンテンツに対応する複数の動画サムネイルについての配信比率を最適化する（ステップＳ３０４）。なお、ステップＳ３０２において所定のスコア以下の動画サムネイルがない場合にも（ステップＳ３０２；Ｎｏ）、処理はステップＳ３０４へ移行する。

〔５．変形例〕
上述した作成装置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、作成装置１００の他の実施形態について説明する。

〔５−１．ソーシャルグラフ〕
上記実施形態では、ユーザ情報としてユーザの属性に関する情報を取得し、ユーザ層ごとに最適化される動画サムネイルが作成される処理について説明した。ここで、ユーザは、年齢等の属性ではなく、異なる要素により分類されてもよい。

例えば、ユーザ情報記憶部１２２には、ユーザのソーシャルグラフ（Social Graph）に関する情報が記憶されてもよい。この点について図１３を用いて説明する。図１３は、変形例に係るユーザ情報記憶部１２２の一例を示す図である。

図１３に示すように、変形例に係るユーザ情報記憶部１２２は、「ユーザＩＤ」、「ソーシャルグラフ属性」といった項目を有する。

「ユーザＩＤ」は、図６で示したユーザＩＤの項目に対応する。「ソーシャルグラフ属性」は、ユーザが属するソーシャルグラフを識別する情報である。

すなわち、図１３では、ユーザＩＤ「Ｕ２１」によって識別されるユーザＵ２１は、「ＡＡＡ」で識別されるソーシャルグラフ属性に属する例を示している。

なお、ソーシャルグラフとは、ネットワーク環境におけるユーザの相関関係（結びつき）を示す情報である。例えば、ソーシャルグラフは、ＳＮＳ（Social Networking Service）等への参加により、ＳＮＳに登録された情報や、ＳＮＳで公開された情報などの結びつきにより構築される。ソーシャルグラフの属性としては、例えば、ユーザの社会的地位や、ユーザが所有すると想定される財産（不動産や、自動車など）や、友人同士のつながりなどの分類を用いることができる。

作成装置１００は、ソーシャルグラフ属性ごとに上記実施形態で説明した学習処理を行うことにより、ソーシャルグラフ属性ごとに配信する動画サムネイルを最適化することができる。図１３に示した例で説明すると、ユーザＵ２１に対して効果が高いと評価された動画サムネイルは、同じソーシャルグラフ属性に属するユーザＵ２５やユーザＵ２６に対して配信され易くなる。

このように、作成装置１００は、年齢などユーザ個人が持つ属性による分類の他に、社会的なつながりを示すソーシャルグラフ属性による分類により、動画サムネイルの最適化を行うことができる。これにより、作成装置１００は、幅広いユーザ層に対して、訴求効果が高いと想定される動画サムネイルを作成することや、配信することが可能となる。

〔５−２．動画サムネイルの表示〕
図２では、動画配信サイトにおいて一覧表示された静止画サムネイルにマウスオーバーなどの視聴意思を表現する処理が実行された場合に、動画サムネイルの視聴が開始される例を示した。しかし、作成装置１００は、異なる手法により動画サムネイルを表示してもよい。

例えば、作成装置１００は、動画配信サイトにおいて、一覧表示されている動画コンテンツの見出しの中から、無作為に動画サムネイルが自動または操作に反応して再生されるような処理を行ってもよい。すなわち、ユーザは、わざわざ静止画サムネイルとマウスカーソルを重ねる処理を行わずとも、動画サムネイルを視聴することができる。これにより、ユーザは、あたかもテレビのチャンネルを変えていくような感覚で動画サムネイルを視聴することができる。そして、ユーザは、興味をもった動画コンテンツがあれば、対応する動画サムネイルに対しクリックやジェスチャー、音声など何らかの方法で視聴意思を表現することで、動画コンテンツの配信要求を送信することができる。

〔５−３．動画サムネイルの作成〕
上記実施形態では、作成部１３２は、動画コンテンツの一部から、動画コンテンツの見出しとして利用される動画サムネイルを作成することを説明した。ここで、動画コンテンツの一部とは、必ずしも連続する部分であることを要しない。例えば、作成部１３２は、動画コンテンツの一部として、５秒間の異なる部分動画を２箇所切り出し、２つの部分動画を組み合わせて、動画サムネイルを作成してもよい。この場合であっても、動画サムネイルがクリックされた時点などの情報は取得可能なので、評価部１３５は、実施形態で説明した最適化処理等を行うことができる。このように、作成装置１００は、動画コンテンツのうち特にクリックされやすい時点が複数箇所ある場合などでも、かかる時点の近傍を含む複数の部分動画から動画サムネイルを作成することができる。これにより、作成装置１００は、動画サムネイルの訴求効果などに応じて、柔軟に動画サムネイルを作成することができる。

〔５−４．ウェブサーバ〕
上記実施形態では、作成装置１００が動画配信サイトを提供する例を示した。しかし、動画配信サイトは、作成装置１００とは異なるウェブサーバにより提供されてもよい。この場合、作成装置１００は、ウェブサーバから送信される要求に従い、所定のコンテンツをウェブサーバに配信する。

〔５−５．利用状況の取得〕
上述のように、取得部１３６は、ユーザが動画コンテンツをどのくらいの時点まで視聴し、どの時点で動画コンテンツから離脱したのか、といった情報を取得することができる。そして、評価部１３５は、動画コンテンツが視聴開始されたことを指標値とするのみならず、動画コンテンツの視聴時間に応じて、動画サムネイルの訴求効果を評価してもよい。また、取得部１３６は、ユーザの動画配信サイト上での視線の動きを分析するアイトラッキング（Eye Tracking）の手法により、動画サムネイル及び動画コンテンツに視線を滞留させた滞留時間を取得してもよい。このように、取得部１３６は、利用状況に関する情報として、種々の情報を取得することができる。

〔５−６．ユーザ情報の取得〕
上述した実施形態に係る作成処理において、取得部１３６は、ユーザ端末１０が作成装置１００の提供する動画配信サイトにアクセスした場合におけるユーザ情報を取得する例を示した。しかし、取得部１３６は、ユーザ端末１０が作成装置１００の提供する動画配信サイトにアクセスする場合に限らず、ユーザ端末１０からユーザ情報を取得することもある。この点について、以下に説明する。

例えば、ユーザ端末１０がアクセスした動画配信サイトが、作成装置１００を管理する管理装置（例えば、作成装置１００に対するフロントエンドサーバ）と同じ管理装置に管理される所定のウェブサーバから提供されている場合、取得部１３６は、ユーザ端末１０からユーザ情報を取得することができる。すなわち、ユーザ端末１０は、管理装置に管理される所定のウェブサーバが提供する動画配信サイトにアクセスする際、ユーザ端末１０のユーザ情報を上記管理装置に送信する。これは、ユーザ端末１０が管理装置にクッキーを送信することなどにより実現される。この場合、ユーザ端末１０の送信したユーザ情報は、管理装置を介して、作成装置１００に送信される。これにより、作成装置１００に係る取得部１３６は、作成装置１００を介することなく、ユーザ端末１０のユーザ情報を取得することができる。なお、取得部１３６は、上述したクッキーや、ユーザ端末１０に予め設定されているデバイスＩＤを照合すること等により、各ユーザ端末１０を識別することができる。

〔５−７．ユーザ層〕
上述した実施形態において、作成装置１００は、ユーザの属性情報に基づいて、ユーザを所定のユーザ層に分類する例を示した。例えば、実施形態では、作成装置１００は、ユーザを「年齢」や「性別」などでユーザ層に分類する例を示した。ここで、作成装置１００は、異なるユーザ情報を用いてユーザを分類してもよい。例えば、作成装置１００は、ユーザ情報のうち、「居住地」や「年収」や「嗜好」などを用いてユーザを分類してもよい。また、作成装置１００は、ユーザ情報の各要素を組み合わせて、ユーザ層を任意に設定してもよい。これにより、作成装置１００は、幅広いユーザ層に対して、適した動画サムネイルの作成を行うことができる。

〔６．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る作成装置１００は、例えば図１４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、作成装置１００を例に挙げて説明する。図１４は、作成装置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又はＨＤＤ１４００に記憶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記憶する。

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記憶する。通信インターフェイス１５００は、通信網５００（図３に示したネットワークＮに対応）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５００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、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを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に記憶されたプログラム又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が実施形態に係る作成装置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内のデータが記憶される。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５００を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

〔７．その他〕
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。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

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。例えば、図４に示した取得部１３６と、学習部１３７とは統合されてもよい。また、例えば、記憶部１２０に記憶される情報は、ネットワークＮを介して、外部に備えられた記憶装置に記憶されてもよい。

また、例えば、上記実施形態では、作成装置１００が、動画コンテンツの入稿を受け付ける受付処理と、配信される動画サムネイルを作成する作成処理と、動画サムネイルを配信する配信処理とを行う例を示した。しかし、上述した作成装置１００は、受付処理を行う受付装置と、作成処理を行う作成装置と、配信処理を行う配信装置とに分離されてもよい。この場合、受付装置は、入稿受付部１３１を有する。作成装置は、作成部１３２と、評価部１３５とを有する。また、配信装置は、受信部１３３と、配信部１３４とを有する。この場合、上記の作成装置１００による処理は、受付装置と、作成装置と、配信装置との各装置を有する作成処理システム１によって実現される。

また、上述してきた実施形態及び変形例は、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。

〔８．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る作成装置１００は、作成部１３２と、取得部１３６とを有する。取得部１３６は、動画コンテンツの見出しとして利用される動画サムネイルの配信先であるユーザ端末１０における、動画サムネイルに対応する動画コンテンツが利用された利用状況に関する情報を取得する。作成部１３２は、取得部１３６によって取得された情報に基づいて、動画コンテンツに対応する動画サムネイルを作成する。

このように、実施形態に係る作成装置１００は、コンテンツに関するユーザの利用状況を取得し、取得された情報に応じた動画サムネイルを作成する。これにより、作成装置１００は、ユーザにパーソナライズされた動画サムネイルを作成することができる。このため、作成装置１００によれば、ユーザに対して訴求効果の高い動画サムネイルを提示できるので、配信されるコンテンツに対するユーザの視聴の欲求を促進させることができる。

また、取得部１３６は、利用状況に関する情報として、ユーザ端末１０に対応するユーザの情報を取得する。作成部１３２は、取得されたユーザの情報に基づいて、ユーザの属性情報によって分類される各ユーザ層に対応する動画サムネイルを作成する。

これにより、実施形態に係る作成装置１００は、様々なユーザ層に応じた動画サムネイルを柔軟に作成することができる。このため、作成装置１００は、同じような属性を有するユーザに対して有効な動画サムネイルを作成したり、選択したりすることができる。すなわち、作成装置１００は、ユーザにターゲティングされた動画サムネイルを作成することができる。

また、取得部１３６は、ユーザの情報として、ネットワーク環境におけるユーザ同士の相関関係を示す情報であるソーシャルグラフを取得する。作成部１３２は、ソーシャルグラフにより分類される各ユーザ層に対応する動画サムネイルを作成する。

このように、実施形態に係る作成装置１００は、種々のユーザ情報を用いて、ユーザをユーザ層に分類する。このため、作成装置１００は、興味関心が共通するユーザ層であるソーシャルグラフ属性に応じた動画サムネイルを作成できるので、より作成する動画サムネイルの訴求効果を向上させることができる。

実施形態に係る作成装置１００は、取得部１３６によって取得された情報に基づいて、動画サムネイルが動画コンテンツの視聴に与えた影響を示す指標値（スコア）により動画サムネイルを評価する評価部１３５をさらに備える。また、作成部１３２は、評価部１３５による評価の結果に基づいて、動画コンテンツから動画サムネイルを作成する。

このように、実施形態に係る作成装置１００は、作成した動画サムネイルに対する評価を行い、評価結果に基づいて、動画サムネイルを作成する。これにより、作成装置１００は、例えば、評価の低い動画サムネイルを排除し、代わりとなる動画サムネイルを作成すること等が可能となるため、全体として、動画サムネイルが発揮する効果を向上させることができる。

また、評価部１３５は、指標値とユーザ端末１０を操作するユーザに関する情報との相関性について機械学習を行う。作成部１３２は、機械学習の結果に基づいて、配信先のユーザに対する指標値が所定の条件を満たすと予測される動画サムネイルを作成する。

このように、実施形態に係る作成装置１００は、作成した動画サムネイルに対する機械学習を行い、動画サムネイルの効果を最適化させる。例えば、作成部１３２は、配信先のユーザに対する指標値が最も高くなると予測される動画サムネイルを作成する。これにより、作成装置１００は、評価の高い動画サムネイルを優先的に作成したり、選択したりすることができるため、動画サムネイルによる動画配信サイト等の動画コンテンツの利用を促進させることができる。

実施形態に係る作成装置１００は、評価部１３５によって評価された結果に基づいて算出される配信比率に従って、動画サムネイルをユーザ端末１０に配信する。

このように、実施形態に係る作成装置１００は、動画サムネイルの評価に従い、配信される動画サムネイルの比率を調整することができる。これにより、作成装置１００は、作成処理のみならず、既に作成された動画サムネイルの配信がもたらす効果に関しても、最適化させることができる。

また、取得部１３６は、利用状況に関する情報として、動画サムネイルがユーザから選択された率、動画サムネイルを介して視聴された動画コンテンツの完遂率、動画コンテンツのブックマーク率の少なくとも一つを取得する。作成部１３２は、取得部１３６によって取得された利用状況に関する情報に基づいて、動画サムネイルを作成する。

このように、実施形態に係る作成装置１００は、ユーザの利用に応じて発生する種々の情報を取得し、取得された情報に基づき動画サムネイルを作成する。このため、作成装置１００は、様々な観点から動画サムネイルを作成することができる。例えば、作成装置１００は、最も視聴開始が促進されると想定される動画サムネイルを作成してもよいし、最も完遂率が高くなると想定される動画サムネイルを作成してもよい。

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、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

１ 作成処理システム
１０ ユーザ端末
２０ 入稿端末
１００ 作成装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ コンテンツ記憶部
１２２ ユーザ情報記憶部
１２３ 利用状況記憶部
１３０ 制御部
１３１ 入稿受付部
１３２ 作成部
１３３ 受信部
１３４ 配信部
１３５ 評価部
１３６ 取得部
１３７ 学習部

Claims (9)

1. 動画コンテンツの一部から構成される部分動画の配信先である端末装置における、前記部分動画に対応する動画コンテンツが利用された利用状況に関する情報を取得する取得部と、
   前記取得部によって取得された情報に基づいて、前記動画コンテンツに対応する部分動画を作成する作成部と、
   を備えたことを特徴とする作成装置。
2. 前記取得部は、
   前記利用状況に関する情報として、前記端末装置に対応するユーザの情報を取得し、
   前記作成部は、
   前記取得部によって取得されたユーザの情報に基づいて、ユーザの属性情報によって分類される各ユーザ層に対応する前記部分動画を作成する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の作成装置。
3. 前記取得部は、
   前記ユーザの情報として、ネットワーク環境におけるユーザ同士の相関関係を示す情報であるソーシャルグラフを取得し、
   前記作成部は、
   前記取得部によって取得されたソーシャルグラフにより分類される各ユーザ層に対応する前記部分動画を作成する、
   ことを特徴とする請求項２に記載の作成装置。
4. 前記取得部によって取得された情報に基づいて、前記部分動画が動画コンテンツの視聴に与えた影響を示す指標値により当該部分動画を評価する評価部、
   をさらに備え、
   前記作成部は、
   前記評価部による評価の結果に基づいて、前記動画コンテンツから部分動画を作成する、
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の作成装置。
5. 前記評価部は、
   前記指標値と前記端末装置を操作するユーザに関する情報との相関性について機械学習を行い、
   前記作成部は、
   前記機械学習の結果に基づいて、配信先のユーザに対する前記指標値が所定の条件を満たすと予測される部分動画を作成する、
   ことを特徴とする請求項４に記載の作成装置。
6. 前記評価部によって評価された結果に基づいて算出される配信比率に従って、前記部分動画を前記端末装置に配信する配信部、
   をさらに備えることを特徴とする請求項４又は５に記載の作成装置。
7. 前記取得部は、
   前記利用状況に関する情報として、前記部分動画がユーザから選択された率、前記部分動画を介して視聴された動画コンテンツの完遂率、前記動画コンテンツのブックマーク率の少なくとも一つを取得し、
   前記作成部は、
   前記取得部によって取得された利用状況に関する情報に基づいて、前記部分動画を作成する、
   ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の作成装置。
8. コンピュータによって実行される作成方法であって、
   動画コンテンツの一部から構成される部分動画の配信先である端末装置における、前記部分動画に対応する動画コンテンツが利用された利用状況に関する情報を取得する取得工程と、
   前記取得工程によって取得された情報に基づいて、前記動画コンテンツに対応する部分動画を作成する作成工程と、
   を含んだことを特徴とする作成方法。
9. 動画コンテンツの一部から構成される部分動画の配信先である端末装置における、前記部分動画に対応する動画コンテンツが利用された利用状況に関する情報を取得する取得手順と、
   前記取得手順によって取得された情報に基づいて、前記動画コンテンツに対応する部分動画を作成する作成手順と、
   をコンピュータに実行させることを特徴とする作成プログラム。

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