JP7410367B2 - サーバ、確率の算出方法、制御プログラム及び記録媒体 - Google Patents
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Description
本発明の実施形態について、図1~図17を参照して以下に説明する。以下の特定の実施形態で説明する構成以外の構成については、必要に応じて説明を省略する場合があるが、他の実施形態で説明されている場合は、その構成と同じである。また、説明の便宜上、各実施形態に示した部材と同一の機能を有する部材については、同一の符号を付し、適宜その説明を省略する。さらに、各図面に記載した構成の形状、ならびに、長さ、大きさおよび幅などの寸法は、実際の形状および寸法を反映させたものではなく、図面の明瞭化と簡略化のために適宜変更している。
図2は、本発明の実施形態に係る撮影画像管理システム10の構成を示す図である。図2に示すように、撮影画像管理システム10は、写真シール作成装置1、携帯端末(端末装置)6、および管理サーバ4(サーバ4)を備えている。
撮影画像管理システム10を構成する各装置の構成および機能について、以下に詳細に説明する。まず、写真シール作成装置1の詳細について、図3~図10を参照して説明する。図3は、本発明の実施形態に係る写真シール作成装置1の外観の構成例を示す斜視図である。この図に示すように、写真シール作成装置1は、主に、撮影ユニット11、編集部12、および事後接客部13を備えている。写真シール作成装置1は、撮影ユニット11と編集部12とが接し、かつ、編集部12と事後接客部13とが接した状態で設置される。
撮影ユニット11は、撮影部21および背景部22を備えている。撮影部21と背景部22とは、所定の距離だけ離れて設置される。撮影部21と背景部22の間に形成される空間である撮影空間において、撮影制御が行われる。
編集部12は、撮影制御によって得られた画像を編集する処理である編集制御をユーザに行わせる装置である。編集部12は、一方の側面が撮影部21の正面パネル41の背面に接するように撮影ユニット11に連結して設けられる。編集部12には、編集制御時にユーザによって用いられるタブレット内蔵モニタなどの構成が設けられる。
図4は、写真シール作成装置の外観を他の角度からみた斜視図である。事後接客部13は事後接客を行い、ユーザに事後接客に対する操作を行わせる装置である。事後接客には、画像(編集済みの画像を含む)を管理サーバ4に送信する処理、ミニゲームをユーザに行わせる処理、アンケートに答えさせる処理などが含まれる。
写真シール作成ゲームの流れと、それに伴うユーザの移動について図5を参照して説明する。図5は、ユーザの移動について説明する図である。
次に、写真シール作成装置1に備えられる各部材の構成について説明する。
図6は、写真シール作成装置1に備えられる撮影部21の構成例を示す図である。撮影部21は、正面パネル41、側面パネル42A、および側面パネル42Bが、箱状の形状を有するベース部43に取り付けられることによって構成される。
を撮影する。カメラ91によって取り込まれた動画像は、タッチパネルモニタ93にリアルタイムで表示される。ユーザによって撮影が指示されたときなどの所定のタイミングでカメラ91によって取り込まれた画像は画像(静止画像)として保存される。
ネルモニタ93は、カメラ91によって取り込まれた動画像を表示するライブビューモニタとしての機能と、各種のGUI(Graphical User Interface)画像を表示し、ユーザの選択操作をタッチパネルによって受け付ける機能とを備えている。タッチパネルモニタ93には、適宜、背景等の画像が合成された後の動画像が表示される。
図7は、写真シール作成装置1に備えられる背景部22の構成例を示す図である。上述したように、背面パネル51の上方には背景カーテンユニット25が設けられる。背景カーテンユニット25のほぼ中央には、撮影空間A1内で撮影制御を行っているユーザを後方中央から照射する背面中央ストロボ101が取り付けられる。
図8は、写真シール作成装置1に備えられる編集部12の構成例を示す図である。この図に示すように、編集部12において、斜面72のほぼ中央には、タブレット内蔵モニタ131が設けられる。タブレット内蔵モニタ131を挟んで左側にタッチペン132Aが設けられ、右側にタッチペン132Bが設けられる。
編集部12の左側には事後接客部13が設けられる。図9は、写真シール作成装置1に備えられる事後接客部13の構成例を示す図である。
次に、写真シール作成装置1の内部構成について説明する。図10は、写真シール作成装置1の内部の構成例を示すブロック図である。上述した構成と同じ構成には同じ符号を付す。重複する説明については適宜省略する。
03、ドライブ204、ROM206、RAM(Random Access Memory)207が接続される。制御部201には、撮影部21、編集部12、事後接客部13、および印刷部211の各構成も接続される。
次に、管理サーバ4(サーバ4)の詳細について、図1を参照して説明する。図1は、本発明の実施形態1に係る管理サーバ4の要部構成を示すブロック図である。この図に示すように、管理サーバ4は、主に、制御部401、記憶部402、および通信部403を備えている。制御部401は、管理サーバ4に備えられる各部材を統括制御する。記憶部402は、管理サーバ4において使用される各種データを記憶する。通信部403は、撮影画像管理システム10を構成する他の装置と通信する。
図1に示すように、制御部401は、通信制御部411、メール作成部412、ウェブページ作成部413、画像管理部(保存処理部)414、認証部415、取得部416、算出部417、提示部418、および学習部419を備えている。また、制御部401は、図示しない機械学習機構を有している。
通信制御部411は、通信部403による通信を制御する。
メール作成部412は、写真シール作成装置1で遊んだユーザのメールアドレス宛に送信されるメールを作成する。本実施形態では、メール作成部412は、メールデータベース421に格納されているデータを用いて、通信制御部411から入力されたメールアドレス宛に送信される、画像の保存を案内するメールを作成し、通信制御部411に出力する。
ウェブページ作成部413は、携帯端末6、または、写真シール作成装置1(後述する各種モニタ)に表示されるウェブページを作成する。本実施形態では、ウェブページ作成部413は、ウェブページデータベース423に格納されているデータを用いて、携帯端末6または写真シール作成装置1から受信したアクセス要求に応じたウェブページを作成し、通信制御部411に出力する。詳細は後述するが、ウェブページ作成部413は、ユーザの会員種別に応じたウェブページを作成する。
画像管理部414は、画像提供サイトを通じてユーザに提供される画像を管理する。本実施形態では、画像管理部414は、写真シール作成装置1によって作成された画像のうち、ユーザによって指定された画像を画像データベース424に保存する。
認証部415は、例えば、画像管理サービスへのログイン時に携帯端末6からユーザ認証の要求を受け付け、ユーザ認証を行うものである。認証部415は、携帯端末6から送信された画像データ(認証用撮影画像、ログイン画像)を用いて、予め登録されている会員であるか否かを判定し、画像提供サイトへのアクセス(画像管理サービスへのログイン)、およびユーザのマイページへの未保存画像の保存を行うものであり、画像データ取得部4151、特徴量抽出部4152、および照合部4153を含む。なお、本実施形態では、ログイン画像および個人識別用データとしてユーザの顔画像を想定しているが、これに限られるものではない。後述するように、ユーザの顔画像以外をログイン画像および個人識別用データとしてもよい。
照合の手法は、どのような技術を用いて行ってもよいが、例えば、顔の輪郭点が各々一致するか否か比較する、特定の器官の輪郭点(網膜等)が各々一致するかを比較する等が挙げられる。そして、比較の結果、信頼度が閾値以上である場合、送信された画像データの特徴量と、会員データベース422に保存されている、ユーザの個人識別用データとが合致すると判断する。そして、特徴量と個人識別用データとが合致する場合、照合部4153は、ユーザ認証が成功したと判断し、携帯端末6から画像提供サイトのユーザのマイページへのアクセスを許可(ログイン)するとともに、写真シール作成装置1にて撮影された撮影画像のうち、ユーザのマイページに保存されていない撮影画像を、ユーザのマイページへ保存する指示を画像管理部414に送信する。マイページとは、画像提供サイトにおけるユーザ毎の固有のページである。ユーザはマイページにアクセスすることにより、写真シール作成装置1で撮影し、保存した撮影画像を閲覧等することができる。
取得部416は、所定のサービスにおけるユーザの属性を示す情報、およびユーザの行動履歴を示す情報のうち、少なくとも何れか一方を取得する。また、取得部416は、所定のサービスにおけるコンテンツに関する情報が各ユーザに提示された場合に各ユーザが前記コンテンツを利用したか否かを示す情報を取得可能であってもよい。また、取得部416が情報を取得する取得元は、特定の場所に限定されず、例えば管理サーバ4とは異なる外部サーバであってもよい。
算出部417は、取得部416が取得した情報のうち少なくとも何れかを、学習済み機械学習モデルに入力する。なお、本明細書において、機械学習モデルが学習済みであるとは、以後、当該機械学習モデルの学習が行えないことを意味しない。
提示部418は、学習済み機械学習モデルの出力値が、対象となるユーザがコンテンツを利用する確率が所定の閾値よりも高いことを示している場合、当該コンテンツに関する情報を当該ユーザに提示する処理を行う。また、当該処理は、提示部418が、コンテンツに関する情報を、携帯端末6に通信制御部411を介して送信することによって行う。また、管理サーバ4がコンテンツに関する情報の提示を行わない構成の場合、制御部401は、必ずしも提示部418として機能せずともよい。なお、コンテンツに関する情報を提示することは、間接的にコンテンツを提示することと同義であると解してもよい。
学習部419は、所定のサービスを利用する1又は複数のユーザの属性を示す情報、および1又は複数のユーザの行動履歴を示す情報のうち少なくとも何れか一方、並びに所定のサービスにおけるコンテンツに関する情報が各ユーザに提示された場合に各ユーザがコンテンツを利用したか否かを示す情報を教師情報として機械学習モデルを学習させる。
また、管理サーバ4が機械学習モデルの学習を行わない構成の場合、制御部401は、必ずしも学習部419として機能せずともよい。
図1に示すように、記憶部402は、メールデータベース421、会員データベース422、ウェブページデータベース423、画像データベース424、および画像保存判定データベース425を含む。また、記憶部402は、機械学習モデルのデータ構造を規定する情報、および機械学習モデルにおける動作を規定するパラメータセットを示す情報を格納する。
メールデータベース421は、ユーザに送信するメールを作成するための各種データを格納している。
会員データベース422は、画像提供サイトの会員であるユーザに関する各種情報(会員情報)を格納している。図11に、会員データベース422の例を示す。図11に示すように、本実施形態では、会員データベース422には、写真シール作成装置1を利用するユーザを識別する個人識別用データ(例えば顔情報)と、ユーザを特定する情報(ユーザ特定情報)が、ユーザ別に格納されている。ユーザ特定情報としては、例えば、ユーザの会員ID、メールアドレス、ニックネーム、パスワード、生年月日、住所、会員属性、入会日、および、ユーザが保有する携帯端末の端末IDなどを挙げることができる。また、会員属性としては、例えば、有料会員および無料会員などを挙げることができる。
ウェブページデータベース423は、携帯端末6または写真シール作成装置1(後述する各種モニタ)に表示される画像提供サイトのウェブページを作成するための各種データを格納している。
画像データベース424は、写真シール作成装置1によって作成されたユーザの画像のうち、画像提供サイトに保存するようにユーザによって指示された画像を格納している。画像データベース424には、画像が、会員データベース422に会員として登録されているユーザごとに区別されて格納されている。
画像保存判定データベース425には、写真シール作成装置1によって撮影された撮影画像をユーザがマイページに保存したか否かが記録されている。図12に画像保存判定データベース425の例を示す。図12に示すように、画像保存判定データベース425には、会員ID、パスワード、メールアドレス、シールID、シール機で撮影した撮影日時、撮影画像データ、および画像保存の有無が記録されている。例えば、会員ID「001」のユーザが撮影した画像データが、A1、A2、A3と3枚あり、そのうちのA1をマイページに保存していた場合、図12に示すように、「撮影画像データ」A1に対応する「画像保存の有無」には保存されていることを示す情報(図12では○で示す)が記録され、保存されていないA2およびA3に対応する「画像保存の有無」には保存されていないことを示す情報(図12では×で示している)が記録される。なお、保存されていない場合は「NULL」と記録し、保存された場合は、当該「NULL」が削除されるものであってもよい。
本実施形態では、写真シール作成装置1および携帯端末6が、通信部403の通信相手である。通信部403は、通信制御部411の制御を受けることによって、他の装置からデータを受信したり、他の装置にデータを送信したりする。
図1に示すように、携帯端末6は、主に、制御部601、記憶部608、通信部609、および表示部607を備えている。制御部601は、携帯端末6に備えられる各部材を統括制御する。記憶部602は、携帯端末6において使用される各種データを記憶する。通信部609は、撮影画像管理システム10を構成する他の装置と通信する。
本例に係る撮影画像管理システム10における処理、特に所定のサービスにおける少なくとも一部の処理を実行するサーバ4であって、所定のサービスにおけるユーザの属性を示す情報、およびユーザの行動履歴を示す情報のうち少なくとも何れか一方を取得する取得部416と、所定のサービスにおけるコンテンツに関する情報が前記ユーザに提示されたとした場合に当該ユーザが当該コンテンツを利用する確率を示す情報を出力する学習済み機械学習モデルに、取得部416が取得した情報を入力する算出部417とを備えるサーバ4における処理の一例について図13を参照してステップごとに説明する。図13は、本例に係る処理の流れを示すフローチャートである。また、上記のサーバ4の構成によれば、ユーザに対して提示するコンテンツ(コンテンツに関する情報)を、より好適なものに改善するためのサーバ4を実現できる。
を示している。
・年齢
・学年、職業等
・会員ステータス:有料会員であるか無料会員であるか等
・フレンド数
・SNS連携の有無:画像管理サービスに、ユーザのSNSアカウントが関連付けられているか等
また、ユーザの属性を示す情報としては、上述したものの他に、例えば、心理テスト等によって求められるユーザの心理若しくは性格、又は画像管理サービスに対応するアプリケーションの起動時間等から求められるユーザのライフスタイル等が挙げられる。
・ページ閲覧:ユーザが何れのページを閲覧したか
・写真保存:ユーザが何れの写真を保存したか
・SNS機能の使用
・写真のアルバム機能の使用
・写真のランキング機能の使用
続いてステップS103において、算出部417は、取得部416が取得した情報を、学習済み機械学習モデルに入力する。機械学習モデルは、所定のサービスにおけるコンテンツに関する情報が前記ユーザに提示されたとした場合に当該ユーザが当該コンテンツを利用する確率を示す情報を出力する。
いる。「START_AT」「END_AT」は、対応するレコードを有効とする期間の開始日と終了日とをそれぞれ示している。図14(B)に示すテーブルにおいて、フィールド項目「ID」は、当該テーブルにおける主キーを示しており、図14(C)に示すテーブルの「FLOW_CASE_ID」に対応する。「TYPE」は、何れのタイプのページがユーザに提示される候補となるかを示している。図14(C)に示すテーブルにおいて、「ACCOUNT_ID」は、ユーザのアカウントIDを示している。
所定のサービスにおける少なくとも一部の処理を実行する、本例に係るサーバ4であって、所定のサービスを利用する1又は複数のユーザの属性を示す情報、および1又は複数のユーザの行動履歴を示す情報のうち少なくとも何れか一方、並びに所定のサービスにおけるコンテンツに関する情報が各ユーザに提示された場合に各ユーザが前記コンテンツを利用したか否かを示す情報を取得する取得部416と、取得部416が取得した情報を教師情報として、所定のサービスにおけるコンテンツに関する情報がユーザに提示されたとした場合に当該ユーザが当該コンテンツを利用する確率を示す情報を出力する機械学習モデルを学習させる学習部419とを備えるサーバ4における処理の一例についてステップごとに説明する。上記のサーバ4の構成によれば、ユーザに対して提示するコンテンツ(コンテンツに関する情報)を、より好適なものに改善するための機械学習モデルを学習させることが可能なサーバ4を実現できる。図16は、本例に係る処理の流れを示すフローチャートである。
ステップS101に相当する工程において、制御部401が、対象となるユーザに対してコンテンツに関する情報を提示するための所定の条件が満たされたと判定した場合、続いてステップS105の処理が実行されて、図14に例示するデータテーブルによって定まるコンテンツに関する情報がユーザに提示されてもよい。即ち、コンテンツに関する情報がユーザに提示される度に、機械学習モデルが用いられずともよい。
管理サーバ4および携帯端末6の制御ブロック(特に制御部401および制御部601)は、集積回路(ICチップ)等に形成された論理回路(ハードウェア)によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。
Read Only Memory)等の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムを展開するRAM(Random
Access Memory)などをさらに備えていてもよい。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体(通信ネットワークや放送波等)を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
4 管理サーバ(サーバ)
6 携帯端末(端末装置)
10 撮影画像管理システム
414 画像管理部(保存処理部)
415、614 認証部
416 取得部
417 算出部
418 提示部
419 学習部
Claims (11)
- 所定のサービスにおける少なくとも一部の処理を実行するサーバであって、
前記所定のサービスにおけるユーザの属性を示す情報、およびユーザの行動履歴を示す情報のうち少なくとも何れか一方を取得する取得部と、
前記所定のサービスにおけるコンテンツに関する情報が前記ユーザに提示されたとした場合に当該ユーザが当該コンテンツを利用する確率を示す情報を出力する学習済み機械学習モデルに、前記取得部が取得した情報を入力する算出部と
を備え、
前記所定のサービスにおいては、前記ユーザが情報を投稿することが可能であり、
前記学習済み機械学習モデルは、
情報の投稿が可能なコンテンツに関する情報が前記ユーザに提示されたとした場合に当該ユーザが情報を投稿する確率を示す情報を出力する
ことを特徴とするサーバ。 - 前記学習済み機械学習モデルの出力値が、前記ユーザが前記コンテンツを利用する確率が所定の閾値よりも高いことを示している場合、当該コンテンツに関する情報を当該ユーザに提示する提示部を更に備える
ことを特徴とする請求項1に記載のサーバ。 - 前記提示部は、
前記ユーザに提示するコンテンツに関する情報の選択肢が複数存在する場合に、前記選択肢の中で、当該ユーザが利用する確率が最も高いコンテンツに関する情報を提示することを特徴とする請求項2に記載のサーバ。 - 前記機械学習モデルは、
前記所定のサービスの有料会員となることが前記ユーザに提示されたとした場合に当該ユーザが前記所定のサービスの有料会員となる確率を示す情報を出力する
ことを特徴とする請求項1から3までの何れか1項に記載のサーバ。 - 前記ユーザは、前記情報として写真を投稿することが可能であり、
前記ユーザの行動履歴には、各ユーザが投稿した写真を用いた機能を使用する行動履歴が含まれる
ことを特徴とする請求項1から4までの何れか1項に記載のサーバ。 - 前記行動履歴を示す情報は、各行動をユーザが行ったタイミングに応じて区別される
ことを特徴とする請求項5に記載のサーバ。 - 所定のサービスにおける少なくとも一部の処理を実行するサーバであって、
前記所定のサービスを利用する1又は複数のユーザの属性を示す情報、および1又は複数のユーザの行動履歴を示す情報のうち少なくとも何れか一方、並びに前記所定のサービスにおけるコンテンツに関する情報が各ユーザに提示された場合に当該ユーザが前記コンテンツを利用したか否かを示す情報を取得する取得部と、
前記取得部が取得した情報を教師情報として、前記所定のサービスにおけるコンテンツに関する情報が前記ユーザに提示されたとした場合に当該ユーザが当該コンテンツを利用する確率を示す情報を出力する機械学習モデルを学習させる学習部と
を備え、
前記所定のサービスにおいては、前記ユーザが情報を投稿することが可能であり、
前記機械学習モデルは、
情報の投稿が可能なコンテンツに関する情報が前記ユーザに提示されたとした場合に当該ユーザが情報を投稿する確率を示す情報を出力する
ことを特徴とするサーバ。 - 前記学習部は、
勾配ブースティングによって機械学習モデルを学習させる
ことを特徴とする請求項7に記載のサーバ。 - 所定のサービスにおける少なくとも一部の処理を実行するサーバによって実行される確率の算出方法であって、
前記所定のサービスにおけるユーザの属性を示す情報、およびユーザの行動履歴を示す情報のうち少なくとも何れか一方を取得する取得ステップと、
前記所定のサービスにおけるコンテンツに関する情報が前記ユーザに提示されたとした場合に当該ユーザが前記コンテンツを利用する確率を示す情報を出力する学習済み機械学習モデルに、前記取得ステップにおいて取得した情報を入力する算出ステップと
を含み、
前記所定のサービスにおいては、前記ユーザが情報を投稿することが可能であり、
前記学習済み機械学習モデルは、
情報の投稿が可能なコンテンツに関する情報が前記ユーザに提示されたとした場合に当該ユーザが情報を投稿する確率を示す情報を出力する
ことを特徴とする算出方法。 - 請求項1に記載のサーバとしてコンピュータを機能させるための制御プログラムであって、上記取得部および上記算出部としてコンピュータを機能させるための制御プログラム。
- 請求項10に記載の制御プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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