JP6745930B1 - 情報処理装置、方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】主観評価物を評価する情報処理システムを提供する。【解決手段】情報処理装置は、カメラおよび制御装置を含む。カメラは、主観評価物を鑑賞している観者を撮像して、画像を生成するよう構成される。制御装置は、生成した画像に基づいて、観者を判定し、判定した観者に基づいて、主観評価物を評価するように構成される。【選択図】図３

Description

本発明は、情報処理装置、方法、およびプログラムに関し、特に、絵画などの芸術作品を評価する情報処理装置、方法、およびプログラムに関する。

国内および海外で、絵画、彫刻、および工芸などの芸術作品を展示する展示会が開催されることがある。これらの展示会では、著名な作者によって作成された作品に加え、あまり知られていない作者によって作成された作品も展示されることが多い。

上述した芸術作品は、金銭的な価値を有することから、市場で売買されることもある。このような価値を有する芸術作品を取引対象とすることによって、信託に利用するなど、新たなビジネスが誕生する可能性がある。

特開２００２−１８３３７５号公報

芸術作品は、観者による主観によって評価されるものあるので、その市場価値を適切に評価することは困難である。また、一般的に取引される商品とは異なり、芸術作品は、一点ものなど、市場に出回る個数が少ないので、その価値を市場の需要および供給によって評価することが困難である。つまり、芸術作品は、主観評価物であると言える。

このようなことから、芸術作品は一般的に、作品の大きさ（例えば、芸術作品が絵画である場合、絵が描かれたキャンバスなどの大きさ）などによって市場価値が評価されることがある。当然ながら、芸術作品の大きさに関係なく、多くの観者を魅了する作品が存在する。しかしながら、このような作品の市場価値を適切に評価することは極めて困難である。

特許文献１は、作品評価システムを開示している。特許文献１に係るシステムは、募集した課題に対して応募された作品を受け付け、その作品に対して投票データを受け付け、評価データを作成している。

特許文献１に係るシステムは、芸術作品について一定の相対評価を行うことができる。しかしながら、特許文献１に係るシステムでは、評価される作品は、提示された課題に対しての作品に限定される。また、特許文献１に係るシステムでは、より多くの応募者が投票をすることによって、より精度の高い評価を実現することができる。しかしながら、応募者が能動的に投票を行う必要があるので、十分な投票を収集できない可能性がある。

本発明の一実施形態に係る情報処理装置は、カメラおよび制御装置を備えた情報処理装置であって、前記カメラは、主観評価物を鑑賞している観者を撮像して、画像を生成するよう構成され、前記制御装置は、前記生成した画像に基づいて、前記観者を判定し、前記判定した観者に基づいて、前記主観評価物を評価するように構成されている。

本発明の一実施形態に係るコンピュータによって実行される方法は、カメラおよび制御装置を備えたコンピュータによって実行される方法であって、前記カメラが、主観評価物を鑑賞している観者を撮像して、画像を生成するステップと、前記制御装置が、前記生成した画像に基づいて、前記観者を判定するステップと、前記判定した観者に基づいて、前記主観評価物を評価するステップとを備える。

本発明の一実施形態に係る情報処理装置によれば、主観評価物を鑑賞している観者の能動的な行動を必要とせず、主観評価物を適切に評価することができる。

本発明の一実施形態に係る情報処理システムを構成するコンピュータシステム全体の構成の例を示す図である。 本発明の一実施形態に係るサーバコンピュータおよびセンサデバイスの詳細な構成の例を示す図である。 第１の実施形態に従って情報処理システムが定量評価を行う処理の例を示す図である。 第１の実施形態に係る主観評価物データベーステーブルの例を示す図である。 第１の実施形態に従って情報処理システムが定性評価を行う処理の例を示す図である。 第２の実施形態に係る主観評価物データベーステーブルの例を示す図である。 第２の実施形態に従って情報処理システムが評価を行う処理の例を示す図である。 第２の実施形態に係る履歴データの例を示す図である。

以下、添付した図面を参照して、本発明の一実施形態に係る情報処理システムを詳細に説明する。情報処理システム１００は、絵画、彫刻、および工芸などの主観評価物を評価する。本実施形態では、展示会など、観者から鑑賞される場所に配置された主観評価物を評価する例を説明する。

図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理システム１００を構成するコンピュータシステム全体の構成の例を示している。情報処理システム１００は、サーバコンピュータ１およびセンサデバイス２ａ、２ｂ、および２ｎ（以下、総称して「センサデバイス２」）を含む。サーバコンピュータ１およびセンサデバイス２は、インターネットなどの公衆回線を含むネットワーク３を介して相互に接続されている。

サーバコンピュータ１は、センサデバイス２から送信されたデータに基づいて、主観評価物を評価する演算を実行するコンピュータデバイスである。サーバコンピュータ１は、少なくとも演算機能および通信機能を有する。サーバコンピュータ１は、単独のコンピュータデバイスによって実装されてもよく、または複数のコンピュータデバイスによって実装されてもよい。

センサデバイス２は、主観評価物を鑑賞する観者の人数および鑑賞時間などを検知するデバイスである。センサデバイス２は、光学センサ（例えば、カメラ）など、観者を検知するためのセンサを実装する。センサデバイス２は、検知した情報を電気信号に変換し、変換した信号をサーバコンピュータ１に送信するが、そのような機能に加え、検知した情報および予め記憶された情報に基づいて、所定の演算を行う機能を有してもよい。

センサデバイス２は、主観評価物に近接して設置され、観者の主観評価物への視線を検知することができる位置に設置されることが好ましい。例えば、センサデバイス２が光学センサを実装する場合、センサデバイス２は、光を放射する放射面が主観評価物を鑑賞する観者の視線と対向するように設置されることが好ましい。また、センサデバイス２は、主観評価物ごとに設置されることが好ましい。上述した位置および数のセンサデバイス２を設置することによって、主観評価物をより高い精度で評価することができる。

次に、図２を参照して、サーバコンピュータ１およびセンサデバイス２の詳細な構成の例を説明する。図２に示すように、サーバコンピュータ１は、制御装置１１、メモリ１２、記憶装置１３、および通信装置１４を含む。制御装置１１、メモリ１２、記憶装置１３、および通信装置１４は、内部バスを介して相互に結合される。

制御装置１１は、プロセッサとも称され、上記各構成要素の制御やデータの演算を実行する。また、制御装置１１は、本実施形態に係る各種処理を実行するための、記憶装置１３に記憶されているプログラムをメモリ１２に読み出して実行する。ここで、上述したプログラムとは、情報処理システム１００が実行する機能の一部を実装するためのプログラムであり、サーバコンピュータ１の記憶装置１３に記憶されている。

メモリ１２は、クライアントコンピュータ２から送信されたデータ、コンピュータ実行可能な命令、および当該命令による演算処理後のデータなどを記憶した揮発性データ記憶装置である。メモリ１２は、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）（例えば、ＳＲＡＭ（スタティックＲＡＭ）およびＤＲＡＭ（ダイナミックＲＡＭ））などで実装されてもよい。

記憶装置１３は、上述したプログラムおよびＤＢＭＳ（Database Management System）によって使用されるデータベーステーブル１３ａなどを記憶した不揮発性データ記憶装置である。記憶装置１３は、ＲＯＭ（リードオンリメモリ）などの不揮発性半導体メモリ、磁気記憶装置（ハードディスクドライブなど）、および光ディスクなどで実装されてもよい。なお、プログラムおよびデータベーステーブルなどのデータは、記憶装置１３に加えまたはその代わりに、ＮＡＳ（Network Attached Storage）および／またはＳＡＮ（Storage Area Network）などに記憶されてもよい。

通信装置１４は、ネットワーク３を通じてクライアントコンピュータ２との間でデータおよび制御情報を送受信するネットワークインタフェースである。このネットワークインタフェースは、例えば、ＴＣＰ／ＩＰなどのプロトコルに準拠したネットワークカード（例えば、ＬＡＮカード）などによって実装される。

センサデバイス２は、制御装置２１、メモリ２２、記憶装置２３、通信装置２４、およびカメラ２５を含む。制御装置２１、メモリ２２、記憶装置２３、通信装置２４、およびカメラ２５内部バスを介して相互に結合される。制御装置２１、メモリ２２、および記憶装置２３、通信装置２４は、サーバコンピュータ１に含まれる制御装置１１、メモリ１２、記憶装置１３、および通信装置１４とそれぞれ同様に機能するので、それらの詳細な説明は省略する。

カメラ２５は、ＣＣＤ（Charged-coupled devices）またはＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）などの撮像素子を有する撮像デバイスである。センサデバイス２は、カメラ２５が主観評価物を鑑賞する観者を撮像することによって、主観評価物を鑑賞している観者の人数、時間、表情、および／または行動などを検知する。これらの詳細は後述する。

＜第１の実施形態＞
次に、第１の実施形態に係る情報処理システム１００が実行する処理の例を説明する。第１の実施形態では、センサデバイス２が観者を撮像したデータに基づいて、評価対象となる主観評価物Ａについて定量評価および定性評価を行う。主観評価物Ａには、各々の主観評価物を識別する主観評価物ＩＤが割り当てられているものとする。

図３は、第１の実施形態に従って情報処理システム１００が主観評価物について定量評価を行う処理の例を示す図である。まず、主観評価物Ａに近接して設置されたセンサデバイス２のカメラ２５は、主観評価物Ａを鑑賞する観者（人間）を撮像し、画像を生成する（ステップＳ３１）。このときに生成される画像は、静止画像および動画像のいずれかであってもよい。

次に、制御装置２１は、ステップＳ３１で生成された画像に基づいて、主観評価物Ａを鑑賞している観者の人数（鑑賞人数）を判定する（ステップＳ３２）。例えば、制御装置２１は、主観評価物Ａの所定の範囲内にある観者を、主観評価物Ａを鑑賞している観者であると見なし、その人数を判定してもよい。

また、より精度の高い評価を実現するために、例えば、カメラ２５が観者の目の動きを撮像し、制御装置２１が、その視線が主観評価物Ａに向けられていると判定することによって、その観者が主観評価物Ａを鑑賞していると判定してもよい（つまり、観者の視線方向を判定する）。観者の視線方向は、例えば、目の基準点（例えば、目頭）と動点（例えば、虹彩）とを判定し、それらの位置関係に基づいて判定されてもよい。このように構成することによって、例えば、実際は主観評価物Ａを鑑賞していないが、カメラ２５の撮像範囲に存在する観者を鑑賞人数に含めることを防止することができる。

ステップＳ３２の処理は、後述する観者電文を送信するまで、観者をＮ回撮像して鑑賞人数を判定し、Ｎ回の各々において判定された鑑賞人数を加算することによって、合計人数を算出する。つまり、制御装置２１は、所定の時間内に主観評価物Ａを鑑賞している観者の総人数を算出する。

次に、制御装置２１は、ステップＳ３１で生成された画像に基づいて、ステップＳ３１で主観評価物Ａを鑑賞していると判断された観者ごとのその鑑賞している時間（鑑賞時間）を判定する（ステップＳ３３）。鑑賞時間は、例えば、ステップＳ３１で生成された画像が動画像である場合、動画像に基づいて判定されてもよい。また、鑑賞時間は、ステップＳ３１で生成された画像が静止画像である場合、複数の時間点で観者を撮像し、複数の時間点で生成された画像およびそれぞれの画像を生成した時間に基づいて判定されてもよい。

ステップＳ３３の処理は、後述する観者電文を送信するまで、観者をＮ回撮像して鑑賞時間を判定し、Ｎ回の各々において判定された鑑賞時間を加算することによって、合計時間を算出する。つまり、制御装置２１は、所定の時間内に主観評価物Ａを鑑賞している観者の総鑑賞時間を算出する。または、ステップＳ３３の処理は、後述する観者電文を送信するまで、上述した合計時間を観者人数で除算することによって、平均時間を算出してもよい。つまり、制御装置２１は、所定の時間内に主観評価物Ａを鑑賞している観者の平均鑑賞時間を算出する。本実施形態では、総鑑賞時間を算出するものとする。

次に、制御装置２１は、ステップＳ３２およびＳ３３で判定した鑑賞人数および鑑賞時間と共に、主観評価物Ａに対応する主観評価物ＩＤを含めた観者電文を生成し、通信装置２４が観者電文をサーバコンピュータ１に送信する（ステップＳ３４）。ステップＳ３４の処理は、一定のタイミングで実行される。つまり、ステップＳ３４の処理では、センサデバイス２が所定の間隔で鑑賞人数および鑑賞時間を判定し、その所定の間隔ごとに観者電文を送信する。

サーバコンピュータ１の通信装置１４が観者電文を受信すると、制御装置１１は、主観評価物データベーステーブル４００に記憶された、主観評価物Ａに対応する主観評価物データレコードを更新する（ステップＳ３５）。図４は、主観評価物データベーステーブルの例を示す。

主観評価物データベーステーブル４００は、データベーステーブル１３ａに記憶された、各々の主観評価物を管理するためのデータベーステーブルである。図４に示すように、主観評価物データベーステーブル４００は、主観評価物ＩＤ４０１、鑑賞人数４０２、鑑賞時間４０３、およびポイント（価値）４０４を含む。鑑賞人数４０２および鑑賞時間４０３はそれぞれ、対象の主観評価物の鑑賞人数および鑑賞時間を示す値が設定される。ポイント４０４は、対象の主観評価物の価値を示す値が設定される。

ステップＳ３５の処理では、制御装置１１は、観者電文に含まれる主観評価物ＩＤに対応する主観評価物ＩＤが設定された主観評価物データレコードを更新する。具体的には、観者電文に含まれる鑑賞人数および鑑賞時間を、鑑賞人数４０２および鑑賞時間４０３のそれぞれに設定された値に加算する。つまり、ステップＳ３４でセンサデバイス２が観者電文を送信する都度、主観評価物Ａを鑑賞した観者人数および観者時間が加算される。

上記に加え、ステップＳ３５の処理のタイミングで、制御装置１１は、ポイント４０４に設定された値を更新してもよい。つまり、ポイント４０４に設定された値は、主観評価物Ａの鑑賞人数および鑑賞時間に応じて算出される。ポイント４０４に設定された値は、鑑賞人数および鑑賞時間のそれぞれに対して予め設定された重み値に従って算出されてもよい。例えば、鑑賞人数に対する重み値は、以下の表１に示すように設定されてもよい。

表１に示すように、例えば、平日に主観評価物Ａに対して観者１人が鑑賞する都度、主観評価物Ａのポイント４０４に４が加算され、休日主観評価物Ａに対して観者１人が鑑賞する都度、ポイント４０４に２が加算される。同様に、晴天の日に主観評価物Ａに対して観者１人が鑑賞する都度、主観評価物Ａのポイント４０４に２が加算され、雨天の日に主観評価物Ａに対して観者１人が鑑賞する都度、ポイント４０４に５が加算される。このことは、平日と休日との間、晴天の日と雨天の人の間では、展示会そのものに訪れる観者の人数が異なることを考慮したものである。鑑賞時間についても同様に、例えば、１５分単位で、鑑賞人数と同様に重み値が設定されてもよい。

表１に示した重み値は、例示にすぎず、観者が主観評価物を鑑賞することを動機付けおよび／または妨げるいずれかの他の因子に基づいて更なる重み値が設定されてもよい。このようにして設定された重み値に従って主観評価物に対するポイントを算出することによって、より精度の高い評価を実現することができる。

例えば、表１に示した以外に、例えば、センサデバイス２が観者の年齢および／または性別などの属性を判定し、その属性ごとに異なる重み値が割り当てられてもよい（例えば、観者が子供の場合、大人よりも低い重み値が設定される）。属性については、例えば、カメラ２５が観者の顔を撮像し、制御装置２１が特徴点および／またはしわの数などに基づいて判定してもよい。

また、カメラ２５が生成した画像から、観者の行動および／または顔の特徴などに基づいて、観者の国籍（人種）を判定し、主観評価物について国籍ごとにポイントを算出してもよい。国籍については、例えば、カメラ２５が観者を撮像し、制御装置２１が国籍ごとに特有な行動および／または顔に該当するかを判定してもよい。

国籍を判定することは、同一の主観評価物であっても、国によっては評価される度合いが異なることがある。例えば、主観評価物Ａが日本人からはあまり評価されないが、中国人からは高く評価をされるなどである。このような事情を考慮して、観者の国籍を判定する場合、例えば、上述した主観評価物データベーステーブル４００に含まれるポイント４０４を複数の項目に分け、観者の国籍ごとにポイントを算出してもよい。以下の定性評価、および第２の実施形態でも同様である。

ポイント４０４に設定された値の更新は、ステップＳ３５の処理のタイミング、つまり、観者電文が送信されるタイミングではなく、例えば、日次、週次、または月次などの任意の所定のタイミングで行われてもよい。この場合、制御装置１１は、各々の主観評価物に対し、日次、週次、または月次のタイミングで、それまでに累積した鑑賞人数および鑑賞時間に基づいて、ポイント４０４に設定された値を更新する。

なお、ポイント４０４に設定された値は、例えば、価格（円、ドル、およびユーロなどの単位）に換算することができる。この値の換算は、予め定められた換算表（図示しない）に従って行われてもよい。以下の定性評価、および第２の実施形態でも同様である。

なお、平日または休日のいずれであるかの判定は、サーバコンピュータ１またはセンサデバイス２のいずれかが、カレンダーに基づいて判定してもよい。晴天または雨天のいずれかであるかの判定は、例えば、日ごとに入力された情報に基づいて、サーバコンピュータ１またはセンサデバイス２のいずれかが判定してもよい。

以上のように説明した定量評価では、各々の主観評価物を鑑賞した観者の人数および鑑賞時間など、主観評価物を評価するための定量的因子に基づいて、主観評価物の価値を算出している。このような定量評価によって、展示会などに訪れた観者が何ら行動を行う必要なく（例えば、主観評価物について価値を評価するアンケートに回答する）、かつ比較的簡易な構成で主観評価物の価値を客観的に評価することができる。

＜定性評価＞
図５は、第１の実施形態に従って情報処理システム１００が主観評価物について定性評価を行う処理の例を示す図である。図５で説明する定性評価は、単独で行われてもよく、または上述した定量評価との組み合わせで行われてもよい。

まず、主観評価物Ａに近接して設置されたセンサデバイス２のカメラ２５は、主観評価物Ａを鑑賞する観者（人間）を撮像し、画像を生成する（ステップＳ５１）。このときに生成される画像は、静止画像および動画像のいずれかであってもよい。

次に、制御装置２１は、ステップＳ５１で生成された画像に基づいて、主観評価物Ａを鑑賞している観者の表情および／または行動を判定する（ステップＳ５２）。例えば、制御装置２１は、決定木学習、ニューラルネットワーク、およびサポートベクトルマシンなどの学習機能を実装し、過去に学習した観者の表情および／または行動に基づいて、表情および／または行動を判定してもよい。また、制御装置２１は、予め記憶された表情／行動パターンに基づいて、表情および／または行動を判定してもよい。

ステップＳ５２で判定された観者の表情は、例えば、目を細める、瞬きしない、および目をつぶっているなどを含む分類に分けられてもよい。観者の行動も同様に、例えば、携帯電話をいじっている、静止したまま主観評価物を凝視している、および友人と話しているなどを含む分類に分けられてもよい。分類に分けられた表情および／または行動は、それぞれの分類に対応する予め設定されたデータ（以下、表情データおよび行動データ）に変換される。

表情および／または行動は、例えば、ステップＳ５１で生成された画像が動画像である場合、動画像に基づいて判定されてもよい。また、表情および／または行動は、ステップＳ５１で生成された画像が静止画像である場合、複数の時間点で観者を撮像し、複数の時間点で生成された一連の画像に基づいて判定されてもよい。

次に、制御装置２１は、表情データおよび／または行動データと共に、主観評価物Ａの主観評価物ＩＤを含めた観者電文を生成し、通信装置２４が観者電文をサーバコンピュータ１に送信する（ステップＳ５３）。ステップＳ５３の処理は、一定のタイミングで実行される。つまり、ステップＳ５３の処理では、センサデバイス２が所定の間隔で観者の表情および／または行動を判定し、その所定の間隔ごとに観者電文を送信する。

サーバコンピュータ１の通信装置１４が観者電文を受信すると、制御装置１１は、主観評価物データベーステーブル４００に記憶された、主観評価物Ａに対応するデータレコードを更新する（ステップＳ５４）。

ステップＳ５４の処理では、制御装置１１は、ステップＳ５２で判定された表情および／または行動の分類に対して予め設定された重み値に従って、ポイント４０４に設定された値を加算または減算してもよい。例えば、表情および行動に対する重み値は、以下の表２および表３に示すように設定されてもよい。

表２に示すように、観者の表情が「瞬きしない」と判定された場合、そのような表情は、観者が主観評価物に対して興味を持って鑑賞していると見なし、ポイント４０４に設定された値に４を加算する。また、表３に示すように、観者の行動が「携帯電話をいじっている」と判定された場合、そのような行動は、観者が主観評価物に対して興味を持って鑑賞していないと見なし、ポイント４０４に設定された値から３を減算する。

表２および表３に示した重み値は、例示にすぎず、主観評価物を評価するためのいずれかの他の定性的因子に基づいて更なる重み値が設定されてもよい。このようにして設定された重み値に従って主観評価物に対するポイントを算出することによって、より精度の高い評価を実現することができる。

ポイント４０４に設定された値の更新は、観者電文が送信される都度行われてもよく、または、日次、週次、または月次などの任意の所定のタイミングで行われてもよい。この場合、制御装置１１は、各々の主観評価物に対し、日次、週次、または月次のタイミングで、それまでにサーバコンピュータ１に記憶された観者電文に含まれる表情データおよび／または行動データに基づいて、ポイント４０４に設定された値を更新する。

以上のように説明した定性評価では、各々の主観評価物を鑑賞した観者の表情および／または行動など、主観評価物を評価するための定性的因子に基づいて、主観評価物の価値を算出している。このような定性評価によって、主観評価物の価値をより精度よく評価することができる。

上記説明した定量評価および定性評価のいずれも、センサデバイス２において鑑賞時間の算出および観者の表情などが判定されているが、それらの処理はサーバコンピュータ１において実行されてもよい。この場合、センサデバイス２が所定のタイミングで観者を撮像して生成された画像と共に、日付、時間、および天気などの補足情報をサーバコンピュータ１に送信し、サーバコンピュータ１がそれらの画像および補足情報に基づいて上記処理を実行する。つまり、サーバコンピュータ１およびセンサデバイス２のいずれかが単独で、または両者が組み合わされて、本実施形態に係る処理を実行する情報処理装置を実装する。以下の第２の実施形態でも同様である。

＜第２の実施形態＞
次に、第２の実施形態に係る情報処理システム１００が実行する処理の例を説明する。第２の実施形態では、第１の実施形態で説明した評価方法に加え、評価対象となる主観評価物（第１の主観評価物）について、関連する主観評価物（第２の主観評価物）と比較することによって評価を行う。

図６は、第２の実施形態に係る主観評価物データベーステーブル６００の例を示す。主観評価物データベーステーブル６００では、主観評価物データベーステーブル４００に加え、類似する主観評価物との類似関係が定義される。図６に示すように、主観評価物データベーステーブル６００は、主観評価物データベーステーブル４００に含まれる項目に加え、類似主観評価物ＩＤ６０５および類似度６０６を含む。

類似主観評価物ＩＤ６０５は、対象の主観評価物と類似する主観評価物に対応する主観評価物ＩＤが予め設定される。類似する主観評価物は、例えば、対象の主観評価物が洋画であるか、色使いが共通しているか、描いている対象が共通しているかなど、鑑定士などによって判断される。類似度６０６は、類似する主観評価物との類似度を示す値が設定される。

図６に示す例は、主観評価物ＩＤ「１１１１２２２２３３３３」に対応する主観評価物が、主観評価物ＩＤ「４４４４５５５５６６６６に対応する主観評価物に類似していることを示す。また、図６に示す例は、主観評価物ＩＤ「１１１１２２２２３３３３」に対応する主観評価物（主観評価物Ａ）は、以下で説明する処理の時点では、未だ評価がされていないことを示す。さらに、図６に示す例は、主観評価物ＩＤ「４４４４５５５５６６６６」に対応する主観評価物Ｂは、既に評価がされていることを示す。

次に、第２の実施形態に従って情報処理システム１００が主観評価物Ａについて評価を行う処理の例を示す図である。第２の実施形態では、第１の実施形態で説明した定性評価を行い、その履歴に基づいて、類似する主観評価物Ｂとの類似度を判定することによって、主観評価物Ａの評価を行う。なお、第２の実施形態では、定性評価の履歴のみによって主観評価物Ａの評価を行う例を説明するが、上述した定量評価の履歴のみ、または定性評価と定量評価との組み合わせの履歴に基づいて評価を行ってもよい。

まず、ステップＳ７１では、カメラ２５が観者を撮像し、ステップＳ７２では、制御装置２１が観者の表情および／または行動を判定する。また、ステップＳ７３では、通信装置２４が観者電文をサーバコンピュータ１に送信する。これらの処理は、図５を参照して説明したステップＳ５１乃至Ｓ５３とそれぞれ同様であるので、詳細な説明は省略する。なお、ステップＳ７１乃至Ｓ７３における処理では、主観評価物Ａを鑑賞した観者についての観者電文がサーバコンピュータ１に送信されるものとする。

ステップＳ７４では、サーバコンピュータ１の制御装置１１は、ステップＳ７３で受信した観者電文、および撮像された日付および時間に基づいて、主観評価物Ａを鑑賞している観者の表情および／または行動の履歴データを生成する。図８は、生成された履歴データに基づいて、特定の日において何人の観者がどのような表情および／または行動を行ったかを示している。

図８に示すように、履歴データは、特定の日において、第１の実施形態で例示した観者の表情および行動を行った観者の人数を示している。図８の例では、特定の日、つまり、１日の観者の人数を示しているが、少なくとも、履歴データは、少なくとも対象の主観評価物Ａが鑑賞された全ての期間における履歴を含む。なお、図８に示した表情および行動は、例示にすぎず、主観評価物を評価するためのいずれかの他の定性的因子に基づいて履歴データが生成されてもよい。また、第１の実施形態で説明したように、観者の属性（年齢および性別など）を判定し、それらの属性ごとに表情および／または行動を分類してもよい。

なお、主観評価物Ｂについては、既に評価が行われていることは上述した。よって、サーバコンピュータ１では、主観評価物Ｂについて生成した履歴データが記憶装置１３に記憶されているものとする。以下では、主観評価物Ａについて生成された履歴データを履歴データａ（第１の履歴データ）と称し、主観評価物Ｂについて生成された履歴データを履歴データｂ（第２の履歴データ）と称する。履歴データは、対象の主観評価物ＩＤを含み、主観評価物ＩＤによって履歴データを特定することができる。

次に、制御装置１１は、ステップＳ７３で受信した観者電文に含まれる主観評価物ＩＤに基づいて、主観評価物データベーステーブル６００から対象の主観評価物データレコード（主観評価物Ａに対応するデータレコード）を取得する（ステップＳ７５）。

次に、制御装置２１は、ステップＳ７５で取得した主観評価物データレコードに含まれる類似主観評価物ＩＤ６０５に設定された主観評価物ＩＤに基づいて、履歴データｂを特定する。そして、制御装置２１は、ステップＳ７４で生成された履歴データａを履歴データｂと比較することによって、主観評価物Ａの主観評価物Ｂとの類似度を判定する（ステップＳ７６）。この類似度の判定は、例えば、鑑賞した全ての観者のうち図８に示した表情および／または行動が行われた比率、ならびに特定の表情を行った観者の年齢および／または性別の分布などを比較することによって行われてもよい。

次に、制御装置１１は、ステップＳ７５で取得された主観評価物データレコードに含まれる類似主観評価物ＩＤ６０５に設定された主観評価物ＩＤに基づいて、主観評価物データベーステーブル６００から対象の主観評価物データレコード（主観評価物Ｂに対応するデータレコード）を取得する（ステップＳ７７）。

次に、制御装置１１は、ステップＳ７６で判定された類似度およびステップＳ７７で取得された主観評価物データレコードに含まれるポイント６０４に設定されたポイント（つまり、主観評価物Ｂのポイント）に基づいて、主観評価物Ａのポイントを算出する（ステップＳ７８）。このポイントは、単純に類似度に従って予め定義されたポイントであってもよい。

最後に、制御装置１１は、ステップＳ７６で判定された類似度およびステップＳ７８で算出されたポイントに基づいて、主観評価物データベーステーブル６００に記憶された、主観評価物Ａに対応する主観評価物データレコードを更新する（ステップＳ７９）。

なお、制御装置１１は、決定木学習、ニューラルネットワーク、およびサポートベクトルマシンなどの学習機能を実装し、主観評価物についての履歴データを学習し、学習した履歴データから主観評価物Ａの主観評価物Ｂとの類似度を判定してもよい。

以上のように説明した第２の実施形態に係る評価方法では、過去に評価した主観評価物との類似度に基づいて主観評価物の評価を行うので、主観評価物の評価を行うための一定の基準を有することになる。よって、第２の実施形態によれば、より精度の高い評価を実現することができる。

上記実施形態で説明したハードウェアの構成要素は例示的なものにすぎず、その他の構成も可能であることに留意されたい。また、上記実施形態で説明した処理の順序は、必ずしも説明した順序で実行される必要がなく、任意の順序で実行されてもよい。さらに、本発明の基本的な概念から逸脱することなく、追加のステップが新たに加えられてもよい。またさらに、図４および６でそれぞれ説明した主観評価物データテーブル４００および主観評価物データテーブル６００に示したデータ項目は例示的なものにすぎず、その他の構成も可能である。

また、本発明の一実施形態に係る情報処理システム１００は、サーバコンピュータ１のプロセッサによって実行されるコンピュータプログラムによって実装されるが、当該コンピュータプログラムは、非一時的記憶媒体に記憶されてもよい。センサデバイス２によって実行されるコンピュータプログラムも同様である。非一時的記憶媒体の例は、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、レジスタ、キャッシュメモリ、半導体メモリ装置、内蔵ハードディスクおよび取外可能ディスク装置などの磁気媒体、光磁気媒体、ならびにＣＤ−ＲＯＭディスクおよびデジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）などの光学媒体などを含む。

１ サーバコンピュータ
２ センサデバイス
３ ネットワーク

Claims (9)

1. カメラ、制御装置、および記憶装置を備えた情報処理装置であって、
   前記カメラは、第１の主観評価物を鑑賞している観者を撮像して、画像を生成するよう構成され、
   前記記憶装置は、第２の主観評価物を鑑賞している前記観者についての履歴データを記憶するように構成され、
   前記制御装置は、
   前記生成した画像に基づいて、前記観者を判定し、
   前記履歴データに基づいて、前記第１の主観評価物の前記第２の主観評価物との類似度を判定することによって、前記判定した観者に基づいて、前記第１の主観評価物を評価する
   ように構成されていることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記制御装置は、
   前記生成した画像に基づいて、前記観者についての前記第１の主観評価物を評価する定量的因子を判定し、
   前記判定した定量的因子に基づいて、前記第１の主観評価物を評価する
   ようにさらに構成されていることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記定量的因子は、前記観者の人数を含むことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記定量的因子は、前記観者が前記第１の主観評価物を鑑賞している時間を含むことを特徴とする請求項２または３に記載の情報処理装置。
5. 前記制御装置は、
   前記生成した画像に基づいて、前記観者についての前記第１の主観評価物を評価する定性的因子を判定し、
   前記判定した定性的因子に基づいて、前記第１の主観評価物を評価する
   ようにさらに構成されていることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
6. 前記定性的因子は、前記観者が前記第１の主観評価物を鑑賞しているときの表情を含むことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記定性的因子は、前記観者が前記第１の主観評価物を鑑賞しているときの行動を含むことを特徴とする請求項５または６に記載の情報処理装置。
8. カメラ、制御装置、および記憶装置を備えたコンピュータによって実行される方法であって、
   前記カメラが、第１の主観評価物を鑑賞している観者を撮像して、画像を生成するステップと、
   前記記憶装置が、第２の主観評価物を鑑賞している前記観者についての履歴データを記憶するステップと、
   前記制御装置が、
   前記生成した画像に基づいて、前記観者を判定するステップと、
   前記履歴データに基づいて、前記第１の主観評価物の前記第２の主観評価物との類似度を判定することによって、前記判定した観者に基づいて、前記第１の主観評価物を評価するステップと
   を備えたことを特徴とする方法。
9. コンピュータ実行可能命令を含むコンピュータプログラムであって、前記コンピュータ実行可能命令は、プロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサに請求項８に記載の方法を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。

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