広告配信システム、広告配信方法及び広告配信プログラム
【課題】デジタルサイネージにおいて配信した広告のターゲット層に属する視聴者からのフィードバックをより適切に収集して利用することができる広告配信システムを提供する。
【解決手段】広告配信システムは、顧客情報を記憶する顧客情報記憶手段と、広告を表示する広告表示手段と、前記広告を視聴する視聴者の会話を入力する音声入力手段と、前記入力された会話に対して音声認識を行う音声認識手段と、前記音声認識された音声認識結果を収集する収集手段と、前記収集した音声認識結果に基づいて前記顧客情報記憶手段に記憶されている顧客情報を更新する更新手段と、を備える。
【解決手段】広告配信システムは、顧客情報を記憶する顧客情報記憶手段と、広告を表示する広告表示手段と、前記広告を視聴する視聴者の会話を入力する音声入力手段と、前記入力された会話に対して音声認識を行う音声認識手段と、前記音声認識された音声認識結果を収集する収集手段と、前記収集した音声認識結果に基づいて前記顧客情報記憶手段に記憶されている顧客情報を更新する更新手段と、を備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、広告配信システム、広告配信方法及び広告配信プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
音声認識技術を利用した広告配信サービスが知られている。例えば、下記特許文献１（特開２００２−１８３５７９号公報）には、音声操作型広告配信方法において、表示された広告情報が有する文字情報を音声情報に変換して音声出力する構成や、利用者の音声による指示入力に応じて広告を表示させるようにした構成が記載されている。
【０００３】
また、下記特許文献２（特開２００４−２７１６１５号公報）には、テキストデータの言語情報を解析し、解析された言語情報に基づいて前記テキストデータを音声認識対象が有する特性に適したテキストデータに変換し、変換されたテキストデータに基づいて統計的言語モデルを作成する情報処理装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−１８３５７９号公報
【特許文献２】特開２００４−２７１６１５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、近年、ネットワーク技術を利用してタイムリーに映像や情報をディスプレイに表示するデジタルサイネージ（電子看板）を広告媒体とした広告配信サービスが登場している。このようなデジタルサイネージは、設置場所を考慮したターゲット層の設定が予め可能であったり、表示コンテンツの切り替えが容易であったりすることから、ターゲット層に焦点を絞った広告配信を可能にし、これにより広告の費用対効果を高くすることができるものとして期待されている。
【０００６】
ここで、広告の費用対効果を高くするためには、配信した広告に対する視聴者からのフィードバックを収集して利用することが考えられる。しかし、広告を実際に視聴する視聴者の中には、ターゲット層ではない視聴者が含まれる場合も少なくないところ、このような非ターゲット層の視聴者の反応を取り込んでしまうと、広告フィードバックの精度が低下してしまうという問題がある。
【０００７】
したがって、配信した広告のターゲット層に属する視聴者からのフィードバックをより適切に収集して利用することができる新たな仕組みが望まれる。しかしながら、上記特許文献１及び特許文献２のいずれも、デジタルサイネージを利用した広告配信におけるこのような課題については、何ら考慮されていない。
【０００８】
そこで、本発明は、デジタルサイネージを利用した広告配信において、配信した広告のターゲット層に属する視聴者からのフィードバックをより適切に収集して利用することができる広告配信システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の広告配信システムは、顧客情報を記憶する顧客情報記憶手段と、広告を表示する広告表示手段と、前記広告を視聴する視聴者の会話を入力する音声入力手段と、前記入力された会話に対して音声認識を行う音声認識手段と、前記音声認識された音声認識結果を収集する収集手段と、前記収集した音声認識結果に基づいて前記顧客情報記憶手段に記憶されている顧客情報を更新する更新手段と、を備える。
【００１０】
本発明は、デジタルサイネージ装置と広告管理装置とが通信可能に構成された広告配信システムであって、前記デジタルサイネージ装置は、前記広告管理装置から送信される広告を表示する広告表示手段と、前記広告を視聴する視聴者の会話を入力する音声入力手段と、前記入力された会話に対して音声認識を行う音声認識手段と、前記音声認識された音声認識結果を前記広告管理装置へ送信する送信手段と、を備え、前記広告管理装置は、前記広告を前記デジタルサイネージ装置へ送信する広告送信手段と、顧客情報を記憶する顧客情報記憶手段と、前記送信された音声認識結果を受信する受信手段と、前記受信した音声認識結果に基づいて前記顧客情報記憶手段に記憶されている顧客情報を更新する更新手段と、を備える。
【００１１】
本発明は、広告配信システムにおける広告配信方法であって、広告を表示する広告表示ステップと、前記広告を視聴する視聴者の会話を入力する音声入力ステップと、前記入力された会話に対して音声認識を行う音声認識ステップと、前記音声認識された音声認識結果を収集する収集ステップと、前記収集した音声認識結果に基づいて顧客情報データベースに記憶されている顧客情報を更新する更新ステップと、を備える。
【００１２】
本発明は、デジタルサイネージ装置と広告管理装置とが通信可能に構成された広告配信システムにおける広告配信方法であって、前記広告管理装置において、前記広告を前記デジタルサイネージ装置へ送信する広告送信ステップと、前記デジタルサイネージ装置において、前記広告管理装置から送信される広告を表示する広告表示ステップと、前記広告を視聴する視聴者の会話を入力する音声入力ステップと、前記入力された会話に対して音声認識を行う音声認識ステップと、前記音声認識された音声認識結果を前記広告管理装置へ送信する送信ステップと、前記広告管理装置において、前記送信された音声認識結果を受信する受信ステップと、前記受信した音声認識結果に基づいて顧客情報データベースに記憶されている顧客情報を更新する更新ステップと、を備える。
【００１３】
本発明は、広告配信方法に記載の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムとしても成立する。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、デジタルサイネージを利用した広告配信において、配信した広告のターゲット層に属する視聴者からのフィードバックをより適切に収集して利用することができる広告配信システムを提供することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】第１実施形態に係る広告配信システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】広告配信システムの機能構成の一例を示す図である。
【図３】広告対応情報ＤＢのデータ構成の一例を表す図である。
【図４】広告情報ＤＢのデータ構成の一例を表す図である。
【図５】顧客情報ＤＢのデータ構成の一例を表す図である。
【図６】広告配信処理の流れの一例を表す図である。
【図７】言語モデル及び音響モデルの選択処理の一例を表す図である。
【図８】第２実施形態に係る広告配信システムの機能構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１７】
［第１実施形態］
図１を参照して、第１実施形態における広告配信システムの概略構成について説明する。広告配信システム１は、デジタルサイネージ装置１１（１１−１、１１−２・・・１１−ｎ）と、広告データ入力装置４１と、広告管理装置５１と、音声認識管理装置６１と、を有している。なお、デジタルサイネージ装置１１は、例えば駅やショッピングセンターなど所定の設置場所に設置され、指向性マイク２１（２１−１、２１−２・・・２１−ｎ）を有している。広告管理装置５１は、広告情報データベース（広告情報ＤＢ）５２及び顧客情報データベース（顧客情報ＤＢ）５３を有し、音声認識管理装置６１は、言語モデル・音響モデルデータベース（モデルＤＢ）６２を有している。なお、デジタルサイネージ装置１１は、音声認識機能を備えた広告表示装置とも呼ばれる。
【００１８】
ここで、広告配信システム１の動作の概略について説明する。まず、広告データ入力装置４１は、広告主の操作入力に基づいて広告データを広告管理装置５１へ送信する。広告データには、広告本体データと当該広告に関連する広告関連データが含まれる。広告関連データには、広告の内容（種類）を特定する内容特定データとターゲット層を特定するターゲット層データが含まれる。
【００１９】
広告管理装置５１は、受信した広告データを広告情報ＤＢ５２に登録するとともに、広告データに含まれる広告関連データを音声認識管理装置６１へ送信する。
【００２０】
音声認識管理装置６１は、広告関連データ受信し、これに対応する言語モデル・音響モデル（以下、「言語・音響モデル」という。）をモデルＤＢから選択する。例えば、広告内容には「家電向け」、ターゲット層には「２０代女性・標準語」が設定されている場合は、「家電向け」に好適な言語モデルと「２０代女性・標準語」に好適な音響モデルが選択される。広告配信システム１は、広告ごとに上記の処理を実行する。
【００２１】
音声認識管理装置６１は、広告ごとに選択した言語・音響モデルを該当するデジタルサイネージ装置１１へ送信する。また、広告管理装置５１は、広告本体データを該当するデジタルサイネージ装置１１へ送信する。
【００２２】
デジタルサイネージ装置１１は、広告本体データを受信し、これに基づいてディスプレイに広告を表示する。指向性マイク２１は、ディスプレイに表示された広告を視聴する視聴者の会話（音声情報）を音声入力する。
【００２３】
デジタルサイネージ装置１１は、音声認識管理装置６１より送信された表示中の広告に対応する言語・音響モデルを利用して、音声入力された視聴者の会話に対する音声認識処理を実行し、音声認識結果を広告管理装置５１へ送信する。広告管理装置５１は、受信した音声認識結果に基づいて顧客情報ＤＢ５３を更新する。
【００２４】
このように、図１に示す広告配信システムによれば、広告内容やターゲット層に好適な言語・音響モデルを利用して音声認識処理が実行されるので、ターゲット層の視聴者による広告内容に関する会話は認識されやすい（認識率が高くなる）一方、非ターゲット層の視聴者の会話や広告内容に関係のない会話は認識されにくい（認識率が低くなる）。したがって、認識率が所定の閾値以上の音声認識結果のみを用いることにより、広告を視聴した視聴者の中からターゲット層の視聴者の反応を取り出して顧客情報ＤＢに適切に反映させることができる。その結果、広告フィードバックの精度をより向上させることが可能になる。
【００２５】
次に、図２を参照して、広告配信システム１の機能構成についてさらに説明する。広告配信システム１は、デジタルサイネージ装置１００と、音声認識管理装置２００と、広告管理装置３００とを有する。なお、広告配信システム１は、ネットワークを介して広告提供者端末装置４００と通信可能に構成されている。
【００２６】
デジタルサイネージ装置１００は、広告表示手段１０１と、音声入力手段１０２と、音声認識手段１０３とを有する。デジタルサイネージ装置１００は、デジタルサイネージ装置１００の処理及び動作を制御するＣＰＵ、ＲＯＭやＲＡＭ等のメモリ、各種の情報を格納する外部記憶装置、入出力装置、通信装置及びこれらを結ぶバスを備える汎用のコンピュータを適用することができ、例えば、ＣＰＵが、メモリなどに記憶された所定のプログラムを実行することにより、上記各種機能実現手段を実現する。
【００２７】
広告表示手段１０１は、広告管理装置３００から送信される広告データに基づく広告を表示する機能を有し、例えば、ディスプレイが該当する。
【００２８】
音声入力手段１０２は、視聴者の音声（発話）を入力する機能を有し、例えば、指向性マイクが該当する。
【００２９】
音声認識手段１０３は、音声入力手段１０２より入力された視聴者の会話に対して音声認識処理を行う機能を有する。具体的には、広告表示に先立ち音声認識管理装置２００から送信される当該広告に対応する辞書（言語モデル・音響モデル）を受信し、所定の記憶領域に記憶する。そして、広告表示中（表示の前後所定時間を含んでもよい）に音声入力手段１０２より音声が入力されると、当該音声に対して上述の辞書を用いて音声認識処理を実行する。そして、音声認識結果を広告管理装置３００へ送信する。
【００３０】
音声認識管理装置２００は、モデルデータ入力手段２０１と、言語モデルＤＢ２０２と、音響モデルＤＢ２０３と、広告対応情報ＤＢ２０４と、モデル選択手段２０５と、辞書送信手段２０６と、を有する。音声認識管理装置２００は、音声認識管理装置２００の処理及び動作を制御するＣＰＵ、ＲＯＭやＲＡＭ等のメモリ、各種の情報を格納する外部記憶装置、入出力装置、通信装置及びこれらを結ぶバスを備える汎用のサーバ・コンピュータを適用することができ、例えば、ＣＰＵが、メモリなどに記憶された所定のプログラムを実行することにより、各種機能を実現する。
【００３１】
モデルデータ入力手段２０１は、音声認識処理に用いる言語モデルや音響モデルを入力する。モデルの入力は、所定の入力装置を介して操作者が直接入力してもよいし、通信回線を介して他の装置から入力するようにしてもよい。
【００３２】
言語モデルＤＢ２０２は、音声認識処理に用いる言語モデルを格納するデータベース（記憶手段）である。言語モデルは、言語的な特徴に関するモデルであり、例えば、音素の並び方に関する制約を表したものであり、Ｎ−ｇｒａｍ言語モデルや文脈自由文法などによって表すことができる。ここでは、各広告内容に対応可能な１つ以上の言語モデルが格納されている。
【００３３】
音響モデルＤＢ２０３は、音声認識処理に用いる音響モデルを格納するデータベース（記憶手段）である。音響モデルは、音響的な特徴に関するモデルであり、例えば、認識対象の音素がそれぞれどのような周波数特性を持っているかを表したものである。ここでは、認識対象となり得るターゲット層に対応可能な１つ以上の音響モデルが格納されている。
【００３４】
広告対応情報ＤＢ２０４は、広告ごとに、広告内容と言語モデル、ターゲット層と音響モデルをそれぞれ対応付けて管理するデータベース（記憶手段）である。図３は、広告対応情報ＤＢ２０４のデータ構成の一例を示している。同図（Ａ）に示す言語モデル対応テーブルは、データ構造の一例として、対象広告の内容を特定する広告内容特定情報項目（例：「家電向け」、「飲料向け」等）と、言語モデルが格納されている位置情報項目と、を含んでいる。また、同図（Ｂ）に示す音響モデル対応テーブルは、データ構造の一例として、対象広告のターゲット層を特定するターゲット層特定情報項目（例：「20代女性・標準語」、「20代女性・関西弁」等）と音響モデルが格納されている位置情報項目とを含んでいる。なお、データ構造は、同図に示すものに限られず、設計に応じて任意のデータ項目を設けることができる。
【００３５】
モデル選択手段２０５は、広告対応情報ＤＢ２０４を参照することにより、対象広告の内容に合致する言語モデルを言語モデルＤＢ２０２から選択し、ターゲット層に合致する音響モデルを音響モデルＤＢ２０３から選択する。モデル選択手段２０５は、広告ごとに対応する言語モデル・音響モデルを動的に選択し、広告内容やターゲット層に変更があった場合は、変更後の内容に合致する言語モデル・音響モデルを新たに選択する。
【００３６】
辞書送信手段２０６は、モデル選択手段２０５によって選択された言語モデルＤＢ２０２及び音響モデル２０３を、対象広告の音声認識に使用する辞書として、デジタルサイネージ装置１００へ送信する。具体的には、モデルデータ本体又は当該モデルデータを特定する情報（ＵＲＬ等）を送信する。
【００３７】
広告管理装置３００は、広告データ登録手段３０１と、広告情報ＤＢ３０２と、広告配信手段３０３と、顧客情報収集手段３０４と、顧客情報ＤＢ３０５と、を有する。広告管理装置３００は、広告管理装置３００の処理及び動作を制御するＣＰＵ、ＲＯＭやＲＡＭ等のメモリ、各種の情報を格納する外部記憶装置、入出力装置、通信装置及びこれらを結ぶバスを備える汎用のサーバ・コンピュータを適用することができ、例えば、ＣＰＵが、メモリなどに記憶された所定のプログラムを実行することにより、各種機能を実現する。
【００３８】
広告データ登録手段３０１は、広告提供者から提供される広告データを受け付けて広告情報ＤＢ３０２に登録する。広告データには、例えば、広告として視聴者に配信される情報（以下、「広告本体データ」という。）と、当該広告に関連する情報（以下、「広告関連データ」という。）と、が含まれる。広告本体データは、例えば、動画・静止画データ、映像音声データである。広告関連データは、広告内容を特定する情報や広告のターゲットに関する情報が該当し、例えば、広告を一意的に識別する広告ＩＤ、ターゲット層に関する情報（対象年齢、対象性別）、広告）、対象分野、キーワード、使用言語、配信地方、配信時間帯などが含まれる。
【００３９】
広告情報ＤＢ３０２は、広告データを格納するデータベース（記憶手段）である。図４に示す広告情報ＤＢ３０２は、データ構成の一例として、広告を一意的に識別する広告ＩＤ、ターゲット層に関する情報（対象年齢、対象性別）、広告提供者（広告主）、広告の対象分野、キーワード、使用言語、配信地方、配信時間帯、広告本体データが格納された位置情報などの各項目を含んでいる。
【００４０】
広告配信手段３０３は、広告情報ＤＢ３０２に格納されている広告情報に含まれる広告本体データを、デジタルサイネージ装置１００へ配信する。広告本体データは、例えば、広告関連データにおいて指定されている配信地方や配信時間に従って配信される。
【００４１】
顧客情報収集手段３０４は、音声認識手段１０３の音声認識結果を顧客情報（視聴者フィードバック情報）として収集する。そして、収集した顧客情報を顧客情報ＤＢ３０５へ格納する。
【００４２】
顧客情報ＤＢ３０５は、顧客情報収集手段３０４が収集した顧客情報（顧客フィードバック）を格納するデータベース（記憶手段）である。図５に示す顧客情報ＤＢ３０５は、データ構成の一例として、広告ＩＤ、収集した視聴者の予測年齢、予測性別、会話に使用された言語、収集時間、会話内容（会話１、会話２・・・会話Ｎ）などの項目を含んでいる。
【００４３】
広告提供者端末装置４００は、広告データ入力送信手段４０１を有する。広告データ入力送信手段４０１は、広告提供者より広告データの入力を受け付け、入力された広告データを広告情報ＤＢ３０２に登録するために広告管理装置３００へ送信する。なお、広告提供者端末装置４００は、広告提供者端末装置４００の処理及び動作を制御するＣＰＵ、ＲＯＭやＲＡＭ等のメモリ、各種の情報を格納する外部記憶装置、入出力装置、通信装置及びこれらを結ぶバスを備える汎用のコンピュータを適用することができ、例えば、ＣＰＵが、メモリなどに記憶された所定のプログラムを実行することにより、上記機能実現手段を実現する。
【００４４】
次に、広告配信システム１における処理の流れについて、図６及び７のフローチャートを参照しながら説明する。なお、後述するフローチャートに示す各処理ステップは処理内容に矛盾を生じない範囲で任意に順番を変更して又は並列に実行することができる。また、各処理ステップ間に他のステップを追加してもよい。また、便宜上１ステップとして記載されているステップは、複数ステップに分けて実行することができる一方、便宜上複数ステップに分けて記載されているものは、１ステップとして把握することができる。
【００４５】
広告提供者の端末装置４００は、広告提供者から広告データの入力を受け付ける（ステップＳ１００）。そして、入力された広告データを広告管理装置３００へ送信する（ステップＳ１０１）。広告データには、広告本体データと広告関連データとが含まれる。
【００４６】
広告管理装置３００は、広告データを受信し、広告データ登録手段３０１が、これを広告情報ＤＢ３０２に登録する。以下、広告配信の一例として、第１の広告と第２の広告をデジタルサイネージ装置１００に配信し、顧客情報（フィードバック）を収集する場合について説明する。
【００４７】
広告管理装置３００は、第１の広告の広告関連データを音声認識管理装置２００へ送信する（ステップＳ１０２）。
【００４８】
音声認識管理装置２００のモデル選択手段２０５は、受信した広告関連データに基づいて広告対応情報ＤＢ２０４を参照することにより、第１の広告に好適な言語・音響モデルを選択する（Ｓ１０３）。図３に示すように、例えば、第１の広告が広告ＩＤ「０００１」である場合、対象分野には「家電」、ターゲット層には「２０−３５歳、女性（Ｆ）、日本語、東京地方」が設定されている。よって、図４に示すように、第１の広告の言語モデルには、「家電向け」に対応する言語モデル、「２０代女性・標準語」に対応する音響モデルが選択される。
【００４９】
辞書送信手段２０６は、選択した言語モデルを言語モデルＤＢ２０２から読み出し、選択した音響モデルを音響モデルＤＢ２０３から読み出して、読みだした言語モデル及び音響モデル（以下「辞書」という）を第１の広告の広告ＩＤと関連づけてデジタルサイネージ装置１００へ送信する（ステップＳ１０４）。
【００５０】
辞書送信手段２０６は、辞書送信が完了すると、辞書送信が完了した旨を広告管理装置３００へ送信する（ステップＳ１０５）。なお、言語モデル及び音響モデルの送信タイミングは、第１の広告の配信時間より前であれば良い。また、音声認識管理装置２００は、言語モデル及び音響モデルの位置情報を予め送信しておき、デジタルサイネージ装置１００が第１の広告の配信時間より前に言語モデル及び音響モデル（辞書）を音声認識管理装置２００から取得してもよい。
【００５１】
ここで、言語モデルの選択処理について図７を用いて詳細に説明する。
【００５２】
広告管理装置３００は、広告情報ＤＢから対象広告（第１の広告）の広告データを読みこみ（ステップＳ２０１）、広告関連データに基づいて、言語モデルの配布指示（ステップＳ２０２）と音響モデルの配布指示（ステップＳ２０３）を、それぞれ音声認識管理装置２００へ送信する。
【００５３】
まず、音響モデルの配布について説明する。ステップＳ２０４にて、音声認識管理装置２００のモデル選択手段２０５は、ターゲット層情報に基づいて音響モデルＤＢ２０３に問い合わせを行い、該当する音響モデルを検索する（ステップＳ２０５）。そして、該当する音響モデルが音響モデルＤＢ２０３にある場合は（ステップＳ２０６：ＹＥＳ）、辞書送信手段２０６は、音響モデルの位置情報を読み込み（ステップＳ２０７）、音響モデルの配布準備を行い（ステップＳ２０８）、音響モデルの位置情報（ＵＲＩ）を含むメッセージを送信することにより音響モデルを配布する（ステップＳ２０９）。なお、該当する音響モデルが音響モデルＤＢ２０３にない場合は（ステップＳ２０６：ＮＯ）、対象ターゲット層の音声認識を行うことが困難であると判定し（ステップ２１０）、対象広告については音声認識の対象外として設定する（Ｓステップ２１１）。
【００５４】
次に、言語モデルの配布について説明する。ステップＳ２１２にて、音声認識管理装置２００のモデル選択手段２０５は、広告内容（キーワードなど）に基づいて言語モデルＤＢ２０２に問い合わせを行い、該当する言語モデルを検索する（ステップＳ２１３）。そして、該当する言語モデルが言語モデルＤＢ２０２にある場合は（ステップＳ２１４：ＹＥＳ）、辞書送信手段２０６は、言語モデルの位置情報を読み込み（ステップＳ２１５）、言語モデルの配布準備を行い（ステップＳ２１６）、言語モデルの位置情報（ＵＲＩ）を含むメッセージを送信することにより言語モデルを配布する（ステップＳ２１７）。なお、該当する言語モデルが言語モデルＤＢ２０２にない場合は（ステップＳ２１４：ＮＯ）、対象ターゲット層の音声認識を行うことが困難であると判定し（ステップ２１８）、対象広告については音声認識の対象外として設定する（Ｓステップ２１９）。
【００５５】
音声認識管理装置２００は、辞書（モデル）の選択及び配布が完了したことを広告管理装置３００へ送信し（ステップ２１８）、これにより、広告配信の前準備が終了する（ステップＳ２１９）。
【００５６】
図６に戻り、説明を続ける。広告管理装置３００は、辞書送信完了通知を受信すると、広告配信開始をデジタルサイネージ装置１００へ通知する（ステップＳ１０６）。
【００５７】
デジタルサイネージ装置１００の音声認識手段１０３は、これより音声認識を開始する（ステップＳ１０７）。
【００５８】
広告管理装置３００の広告配信手段３０３は、第１の広告の広告本体データを配信時間に合わせてデジタルサイネージ装置１００へ送信する（ステップＳ１０８）。
【００５９】
デジタルサイネージ装置１００の広告表示手段１０１は、受信した広告本体データに基づいて第１の広告をディスプレイに表示する（ステップＳ１０９）。
【００６０】
そして、例えばデジタルサイネージ装置１００の周辺を通りかかった女性Ａと女性Ｂが第１の広告を視聴しながら会話をすると、当該会話は音声入力手段１０２により入力される（ステップＳ１１０）。
【００６１】
音声認識手段１０３は、第１の広告に対応する辞書を利用して、入力された会話に対する音声認識処理を実行する（ステップＳ１１１）。なお、辞書（言語モデル・音響モデル）を利用した音声認識処理は、既知の技術を用いて実行することができる。
【００６２】
音声認識手段１０３は、第１の広告の表示が終了すると音声認識を終了し（ステップＳ１１２）、音声認識結果を広告管理装置３００へ送信する（ステップＳ１１３）。なお、音声認識結果は、認識率が予め設定された所定の閾値以上のもののみを採用し送信することができる。
【００６３】
広告管理装置３００の顧客情報収集手段３０４は、第１の広告についての音声認識結果を受信すると、これに基づいて顧客情報ＤＢ３０５を更新する（ステップＳ１１５）。また、音声認識結果を広告提供者端末装置４００へ送信する（ステップＳ１１４）。例えば、第１の広告（広告ＩＤ＝０００１）について、対象分野には「家電」、ターゲット層には「２０−３５歳、女性（Ｆ）、日本語、東京地方」が設定されている（図４参照）ところ、図５に示す顧客情報ＤＢ３０５には、年齢「２０−３０」又は「３０−４０」と推測される複数の視聴者による会話の内容が登録されていることがわかる。
【００６４】
次の第２の広告について処理が行われる。具体的には、広告管理装置３００は、第２の広告の広告関連データを音声認識管理装置２００へ送信する（ステップＳ１１６）。
【００６５】
音声認識管理装置２００のモデル選択手段２０５は、受信した第２の広告の広告関連データに基づいて広告対応情報ＤＢ２０４を参照することにより、第２の広告に好適な言語・音響モデルを選択する（Ｓ１１７）。図３に示すように、例えば、第２の広告が広告ＩＤ「０００２」である場合、広告の対象分野には「飲料」、ターゲット層には「１０−２５歳、男性（Ｍ）、日本語、京都地方」が設定されている。よって、図４に示すように、「飲料向け」に対応する言語モデル、「２０代男性・関西弁」に対応する音響モデルが選択される。
【００６６】
辞書送信手段２０６は、選択した言語モデルを言語モデルＤＢ２０２から読み出し、選択した音響モデルを音響モデルＤＢ２０３から読み出して、読みだした言語モデル及び音響モデル（辞書）を第２の広告の広告ＩＤと関連づけてデジタルサイネージ装置１００へ送信する（ステップＳ１１８）。
【００６７】
辞書送信手段２０６は、辞書送信が完了すると、辞書送信が完了した旨を広告管理装置３００へ送信する（ステップＳ１１９）。なお、第２の広告の言語モデル及び音響モデルの選択及び送信処理は、広告の配信時間より前であれば良く、例えば第１の広告の配信処理を並行に実行してもよい。
【００６８】
広告管理装置３００の広告配信手段３０３は、第２の広告の配信時間になると、広告本体データをデジタルサイネージ装置１００へ送信する（ステップＳ１２０）。
【００６９】
デジタルサイネージ装置１００の広告表示手段１０１は、受信した広告本体データに基づいて広告をディスプレイに表示する（ステップＳ１２１）。
【００７０】
また、音声入力手段１０２は、音声入力を開始する。例えばデジタルサイネージ装置１００の周辺を通りかかった男性Ａと男性Ｂが広告を視聴しながら会話をすると、音声入力手段１０２は、当該会話を入力する（ステップＳ１２３）。
【００７１】
そして、音声認識手段１０３は、第２の広告に対応する辞書を利用して、入力された会話に対する音声認識処理を実行する（ステップＳ１２４）。辞書（言語モデル・音響モデル）を利用した音声認識処理は、既知の技術を用いて実行することができる。
【００７２】
音声認識手段１０３は、例えば第２の広告の表示が終了すると音声認識を終了し（ステップＳ１２５）、音声認識結果を広告管理装置３００へ送信する（ステップＳ１２６）。なお、音声認識結果は、認識率が予め設定された所定の閾値以上のもののみを採用し送信することができる。
【００７３】
広告管理装置３００の顧客情報収集手段３０４は、第２の広告の音声認識結果を受信すると、これに基づいて顧客情報ＤＢ３０５を更新する（ステップＳ１２７）。また、第２の広告の音声認識結果を広告提供者端末装置４００へ送信する（ステップＳ１２８）。
【００７４】
所定のタイミングで、広告管理装置３００は、広告の配信を終了する（ステップＳ１２９）。
【００７５】
以上、第１の実施形態によれば、広告内容やターゲット層に好適な言語モデル・音響モデルを予め選択し、この選択された言語モデル・音響モデルを用いて、広告ごとに音声認識を実行しているので、当該広告を視聴した視聴者の中からターゲット層に属する視聴者の反応（フィードバック）を適切に自動収集することが可能になる。
【００７６】
また、第１の実施形態では、認識率に応じて収集結果を選択しているので、認識率が下がりやすい非ターゲット層の視聴者による反応は切り捨てられやすくなる。その結果、設置場所に応じてセグメント化される所定のターゲット層が設定された広告をデジタルサイネージに配信する構成において、より精度の高い広告フィードバックをリアルタイムに広告主に提供することができるようになる。
【００７７】
また、第１の実施形態では、広告を実際に視聴した視聴者の感想をリアルタイムで収集し、視聴者フィードバックとして顧客情報ＤＢへ自動更新しているので、例えばウェブページやメールなどを介して情報を収集する場合に比べて、フィードバック情報の収集作業及び更新作業を簡略化することができるようになる。また、視聴者間の会話を視聴者フィードバックとすることにより、広告や製品に対する視聴者の飾らない意見を入手することができるようになる。
【００７８】
また、第１の実施形態によれば、デジタルサイネージ装置１００は、広告毎に該当する言語モデル・音響モデルを利用して音声認識を実行すればよく、膨大な言語モデル・音響モデルを参照する必要がないので、例えばターゲット層の細部化に応じて語彙集が増加するような場合でも、認識速度や認識率を低下させることなく音声認識を実行することができるようになる。
【００７９】
［第２の実施形態］
第２の実施形態では、音声認識手段による音声認識結果が予め設定された所定のイベント条件に合致する場合に、所定のイベント処理を実行する点に特徴がある。図８は、第２の実施形態に係る広告配信システム１の概略構成を示す図である。第２の実施形態に係る広告配信システム１は、認識イベント判定手段３０６を備える点で、第１の実施形態に係る広告配信システム１と異なっている。よって、ここでは、第１の実施形態に係る広告配信システム１と異なる点についてのみ説明する。
【００８０】
認識イベント判定手段３０６は、顧客情報収集手段３０４が収集した音声認識結果が、予め設定された所定のイベント条件に合致する場合に、所定のイベント処理を実行する。所定のイベント処理は、仕様や設計に応じて適宜設定することができるが、例えば、音声認識結果を顧客情報ＤＢ３０５へ格納することが該当する。すなわち、認識イベント判定手段３０６は、音声認識結果が所定のイベント条件に合致するか否かを判定し、判定結果が是である場合は、当該音声認識結果を顧客情報ＤＢ３０５へ格納する。他方、判定結果が否である場合は、当該音声認識結果を顧客情報ＤＢ３０５へ格納しない。
【００８１】
所定のイベント条件の内容は、仕様や設計に応じて適宜設定することができるが、例えば、広告製品に関するキーワードを視聴者が発話した場合という条件を設定することができる。図３の広告情報ＤＢ３０２には、一例として、対象分野が「家電」の広告について、「パーソナルコンピュータ、インターネット・・・」がキーワードとして設定されている。
【００８２】
認識イベント判定手段３０６は、顧客情報収集手段３０４が収集した音声認識結果の中に、「パーソナルコンピュータ」又は「インターネット」という発話が含まれている場合は、当該発話を含む会話を顧客情報ＤＢ３０５へ格納する。他方、「パーソナルコンピュータ」又は「インターネット」という発話が含まれていない場合は、当該音声認識結果を顧客情報ＤＢ３０５へ格納しない。
【００８３】
なお、所定のイベント条件は、上記したものに限られず、例えば、複数個のキーワードを発話したこと、会話時間が所定時間以上であること、また、会話をしている視聴者が複数人以上であることなどを設定してもよい。
【００８４】
また、所定のイベント処理は、上記したものに限られず、例えば、配信中の広告内容を変更したり、配信中の広告に所定のメッセージを重畳表示したりしてもよい。
【００８５】
以上、第２の実施形態によれば、音声認識結果が所定のイベント条件に合致する場合に、当該音声認識結果に基づいて顧客情報を更新することとしたので、広告提供者のマーケティング戦略などに合わせた、より適切な視聴者フィードバックを得ることができるようになる。
【００８６】
［その他の実施形態］
なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、他の様々な形で実施することができる。このため、上記実施形態はあらゆる点で単なる例示にすぎず、限定的に解釈されるものではない。
【００８７】
また、本発明のプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の光学ディスク、磁気ディスク、半導体メモリなどの各種の記録媒体を通じて、又は通信ネットワークなどを介してダウンロードすることにより、コンピュータにインストール又はロードすることができる。
【００８８】
また、本明細書等において、手段とは、単に物理的手段を意味するものではなく、その手段が有する機能をソフトウェアによって実現する場合も含む。また、１つの手段が有する機能が２つ以上の物理的手段により実現されても、２つ以上の手段の機能が１つの物理的手段により実現されてもよい。
【００８９】
（１）上記実施形態では、デジタルサイネージ装置１００が音声認識手段１０３を備える場合について説明したが、広告管理装置３００が音声認識手段１０３を備えるようにしてもよい。この場合、音声認識管理装置２００は、選択した辞書を広告管理装置３００へ送信し、デジタルサイネージ装置１００は、音声入力手段１０２より入力された会話（音声情報）を広告管理装置３００へ送信する。広告管理装置３００は受信した会話に対して辞書を用いて音声認識を行う。
【００９０】
（２）デジタルサイネージ装置１００は、視聴者を撮影する撮影手段を備え、撮像された視聴者の顔を認識し、画像認識結果を顧客情報としてフィードバックするようにしてもよい。音声認識管理装置２００は、音声認識のモデルに加えて画像認識のための各種モデルを記憶し、広告内容及びターゲット層に対応する画像認識用のモデルを選択する。デジタルサイネージ装置１００は、選択された画像認識用のモデルを用いて撮像画像から視聴者の顔や表情などを認識し、画像認識結果を広告管理装置３００へ送信する。これによれば、会話とは異なる観点から広告や製品に対する視聴者のフィードバックを得ることができるようになる。
【００９１】
（３）上記実施形態では、デジタルサイネージ装置、広告管理装置及び音声認識管理装置を別々の装置として説明しているが、各装置のうちの２つ以上を１つの装置で実施することもできる。この場合には、上述した実施形態におけるデジタルサイネージ装置、広告管理装置及び音声認識管理装置が有する各機能のうちの該当する機能を１つの装置が含むように構成し、当該装置を上述した実施形態におけるデジタルサイネージ装置、広告管理装置及び音声認識管理装置のうちの該当する装置と同様に機能させればよい。
【００９２】
（４）上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【００９３】
（付記１）
顧客情報を記憶する顧客情報記憶手段と、広告を表示する広告表示手段と、前記広告を視聴する視聴者の会話を入力する音声入力手段と、前記入力された会話に対して音声認識を行う音声認識手段と、前記音声認識された音声認識結果を収集する収集手段と、前記収集した音声認識結果に基づいて前記顧客情報記憶手段に記憶されている顧客情報を更新する更新手段と、を備えることを特徴とする広告配信システム。
【００９４】
（付記２）
複数の音響モデルと複数の言語モデルをそれぞれ記憶するモデル記憶手段と、前記広告のターゲット層に合致した音響モデルと当該対象広告の広告内容に合致した言語モデルを選択する選択手段と、を備え、前記音声認識手段は、前記選択された音響モデルと言語モデルを用いて前記入力された会話に対して音声認識を行うことを特徴とする付記１に記載の広告配信システム。
【００９５】
（付記３）
前記更新手段は、前記収集した音声認識結果が所定のイベント条件に合致するか否かを判定し、判定結果が是である場合に、当該収集した音声認識結果に基づいて前記顧客情報記憶手段に記憶されている顧客情報を更新することを特徴とする付記１または２に記載の広告配信システム。
【００９６】
（付記４）
前記更新手段は、前記収集した音声認識結果に含まれる会話内容が予め設定されたキーワードを含む場合には、前記イベント条件を満たすと判定し、当該キーワードを含む会話内容を前記顧客情報記憶手段に格納することを特徴とする付記３に記載の広告配信システム。
【００９７】
（付記５）
デジタルサイネージ装置と広告管理装置とが通信可能に構成された広告配信システムであって、前記デジタルサイネージ装置は、前記広告管理装置から送信される広告を表示する広告表示手段と、前記広告を視聴する視聴者の会話を入力する音声入力手段と、前記入力された会話に対して音声認識を行う音声認識手段と、前記音声認識された音声認識結果を前記広告管理装置へ送信する送信手段と、を備え、前記広告管理装置は、前記広告を前記デジタルサイネージ装置へ送信する広告送信手段と、顧客情報を記憶する顧客情報記憶手段と、前記送信された音声認識結果を受信する受信手段と、前記受信した音声認識結果に基づいて前記顧客情報記憶手段に記憶されている顧客情報を更新する更新手段と、を備えることを特徴とする広告配信システム。
【００９８】
（付記６）
広告配信システムにおける広告配信方法であって、広告を表示する広告表示ステップと、前記広告を視聴する視聴者の会話を入力する音声入力ステップと、前記入力された会話に対して音声認識を行う音声認識ステップと、前記音声認識された音声認識結果を収集する収集ステップと、前記収集した音声認識結果に基づいて顧客情報データベースに記憶されている顧客情報を更新する更新ステップと、を備えることを特徴とする広告配信方法。
【００９９】
（付記７）
デジタルサイネージ装置と広告管理装置とが通信可能に構成された広告配信システムにおける広告配信方法であって、前記広告管理装置において、前記広告を前記デジタルサイネージ装置へ送信する広告送信ステップと、前記デジタルサイネージ装置において、前記広告管理装置から送信される広告を表示する広告表示ステップと、前記広告を視聴する視聴者の会話を入力する音声入力ステップと、前記入力された会話に対して音声認識を行う音声認識ステップと、前記音声認識された音声認識結果を前記広告管理装置へ送信する送信ステップと、前記広告管理装置において、記送信された音声認識結果を受信する受信ステップと、前記受信した音声認識結果に基づいて顧客情報データベースに記憶されている顧客情報を更新する更新ステップと、を備えることを特徴とする広告配信方法。
【０１００】
（付記８）
付記６または７に記載の広告配信方法に記載の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
【符号の説明】
【０１０１】
１・・・広告配信システム、１１・・・デジタルサイネージ装置、２１・・・指向性マイク、４１・・・広告データ入力装置、５１・・・広告管理装置、５２・・・広告情報ＤＢ、５３・・・顧客情報ＤＢ、６１・・・音声認識管理装置、６２・・・モデルＤＢ、１００・・・デジタルサイネージ装置、１０１・・・広告表示手段、１０２・・・音声入力手段、１０３・・・音声認識手段、２００・・・音声認識管理装置、２０１・・・モデルデータ入力手段、２０３・・・音響モデル、２０５・・・モデル選択手段、２０６・・辞書送信手段、３００・・・広告管理装置、３０１・・・広告データ登録手段、３０３・・・広告配信手段、３０４・・・顧客情報収集手段、３０６・・・認識イベント判定手段、４００・・・広告提供者端末装置、４０１・・・広告データ入力送信手段、２０２・・・言語モデルＤＢ、２０３・・・音響モデルＤＢ、２０４・・・広告対応情報ＤＢ、３０２・・・広告情報ＤＢ、３０５・・・顧客情報ＤＢ
【技術分野】
【０００１】
本発明は、広告配信システム、広告配信方法及び広告配信プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
音声認識技術を利用した広告配信サービスが知られている。例えば、下記特許文献１（特開２００２−１８３５７９号公報）には、音声操作型広告配信方法において、表示された広告情報が有する文字情報を音声情報に変換して音声出力する構成や、利用者の音声による指示入力に応じて広告を表示させるようにした構成が記載されている。
【０００３】
また、下記特許文献２（特開２００４−２７１６１５号公報）には、テキストデータの言語情報を解析し、解析された言語情報に基づいて前記テキストデータを音声認識対象が有する特性に適したテキストデータに変換し、変換されたテキストデータに基づいて統計的言語モデルを作成する情報処理装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−１８３５７９号公報
【特許文献２】特開２００４−２７１６１５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、近年、ネットワーク技術を利用してタイムリーに映像や情報をディスプレイに表示するデジタルサイネージ（電子看板）を広告媒体とした広告配信サービスが登場している。このようなデジタルサイネージは、設置場所を考慮したターゲット層の設定が予め可能であったり、表示コンテンツの切り替えが容易であったりすることから、ターゲット層に焦点を絞った広告配信を可能にし、これにより広告の費用対効果を高くすることができるものとして期待されている。
【０００６】
ここで、広告の費用対効果を高くするためには、配信した広告に対する視聴者からのフィードバックを収集して利用することが考えられる。しかし、広告を実際に視聴する視聴者の中には、ターゲット層ではない視聴者が含まれる場合も少なくないところ、このような非ターゲット層の視聴者の反応を取り込んでしまうと、広告フィードバックの精度が低下してしまうという問題がある。
【０００７】
したがって、配信した広告のターゲット層に属する視聴者からのフィードバックをより適切に収集して利用することができる新たな仕組みが望まれる。しかしながら、上記特許文献１及び特許文献２のいずれも、デジタルサイネージを利用した広告配信におけるこのような課題については、何ら考慮されていない。
【０００８】
そこで、本発明は、デジタルサイネージを利用した広告配信において、配信した広告のターゲット層に属する視聴者からのフィードバックをより適切に収集して利用することができる広告配信システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の広告配信システムは、顧客情報を記憶する顧客情報記憶手段と、広告を表示する広告表示手段と、前記広告を視聴する視聴者の会話を入力する音声入力手段と、前記入力された会話に対して音声認識を行う音声認識手段と、前記音声認識された音声認識結果を収集する収集手段と、前記収集した音声認識結果に基づいて前記顧客情報記憶手段に記憶されている顧客情報を更新する更新手段と、を備える。
【００１０】
本発明は、デジタルサイネージ装置と広告管理装置とが通信可能に構成された広告配信システムであって、前記デジタルサイネージ装置は、前記広告管理装置から送信される広告を表示する広告表示手段と、前記広告を視聴する視聴者の会話を入力する音声入力手段と、前記入力された会話に対して音声認識を行う音声認識手段と、前記音声認識された音声認識結果を前記広告管理装置へ送信する送信手段と、を備え、前記広告管理装置は、前記広告を前記デジタルサイネージ装置へ送信する広告送信手段と、顧客情報を記憶する顧客情報記憶手段と、前記送信された音声認識結果を受信する受信手段と、前記受信した音声認識結果に基づいて前記顧客情報記憶手段に記憶されている顧客情報を更新する更新手段と、を備える。
【００１１】
本発明は、広告配信システムにおける広告配信方法であって、広告を表示する広告表示ステップと、前記広告を視聴する視聴者の会話を入力する音声入力ステップと、前記入力された会話に対して音声認識を行う音声認識ステップと、前記音声認識された音声認識結果を収集する収集ステップと、前記収集した音声認識結果に基づいて顧客情報データベースに記憶されている顧客情報を更新する更新ステップと、を備える。
【００１２】
本発明は、デジタルサイネージ装置と広告管理装置とが通信可能に構成された広告配信システムにおける広告配信方法であって、前記広告管理装置において、前記広告を前記デジタルサイネージ装置へ送信する広告送信ステップと、前記デジタルサイネージ装置において、前記広告管理装置から送信される広告を表示する広告表示ステップと、前記広告を視聴する視聴者の会話を入力する音声入力ステップと、前記入力された会話に対して音声認識を行う音声認識ステップと、前記音声認識された音声認識結果を前記広告管理装置へ送信する送信ステップと、前記広告管理装置において、前記送信された音声認識結果を受信する受信ステップと、前記受信した音声認識結果に基づいて顧客情報データベースに記憶されている顧客情報を更新する更新ステップと、を備える。
【００１３】
本発明は、広告配信方法に記載の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムとしても成立する。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、デジタルサイネージを利用した広告配信において、配信した広告のターゲット層に属する視聴者からのフィードバックをより適切に収集して利用することができる広告配信システムを提供することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】第１実施形態に係る広告配信システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】広告配信システムの機能構成の一例を示す図である。
【図３】広告対応情報ＤＢのデータ構成の一例を表す図である。
【図４】広告情報ＤＢのデータ構成の一例を表す図である。
【図５】顧客情報ＤＢのデータ構成の一例を表す図である。
【図６】広告配信処理の流れの一例を表す図である。
【図７】言語モデル及び音響モデルの選択処理の一例を表す図である。
【図８】第２実施形態に係る広告配信システムの機能構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１７】
［第１実施形態］
図１を参照して、第１実施形態における広告配信システムの概略構成について説明する。広告配信システム１は、デジタルサイネージ装置１１（１１−１、１１−２・・・１１−ｎ）と、広告データ入力装置４１と、広告管理装置５１と、音声認識管理装置６１と、を有している。なお、デジタルサイネージ装置１１は、例えば駅やショッピングセンターなど所定の設置場所に設置され、指向性マイク２１（２１−１、２１−２・・・２１−ｎ）を有している。広告管理装置５１は、広告情報データベース（広告情報ＤＢ）５２及び顧客情報データベース（顧客情報ＤＢ）５３を有し、音声認識管理装置６１は、言語モデル・音響モデルデータベース（モデルＤＢ）６２を有している。なお、デジタルサイネージ装置１１は、音声認識機能を備えた広告表示装置とも呼ばれる。
【００１８】
ここで、広告配信システム１の動作の概略について説明する。まず、広告データ入力装置４１は、広告主の操作入力に基づいて広告データを広告管理装置５１へ送信する。広告データには、広告本体データと当該広告に関連する広告関連データが含まれる。広告関連データには、広告の内容（種類）を特定する内容特定データとターゲット層を特定するターゲット層データが含まれる。
【００１９】
広告管理装置５１は、受信した広告データを広告情報ＤＢ５２に登録するとともに、広告データに含まれる広告関連データを音声認識管理装置６１へ送信する。
【００２０】
音声認識管理装置６１は、広告関連データ受信し、これに対応する言語モデル・音響モデル（以下、「言語・音響モデル」という。）をモデルＤＢから選択する。例えば、広告内容には「家電向け」、ターゲット層には「２０代女性・標準語」が設定されている場合は、「家電向け」に好適な言語モデルと「２０代女性・標準語」に好適な音響モデルが選択される。広告配信システム１は、広告ごとに上記の処理を実行する。
【００２１】
音声認識管理装置６１は、広告ごとに選択した言語・音響モデルを該当するデジタルサイネージ装置１１へ送信する。また、広告管理装置５１は、広告本体データを該当するデジタルサイネージ装置１１へ送信する。
【００２２】
デジタルサイネージ装置１１は、広告本体データを受信し、これに基づいてディスプレイに広告を表示する。指向性マイク２１は、ディスプレイに表示された広告を視聴する視聴者の会話（音声情報）を音声入力する。
【００２３】
デジタルサイネージ装置１１は、音声認識管理装置６１より送信された表示中の広告に対応する言語・音響モデルを利用して、音声入力された視聴者の会話に対する音声認識処理を実行し、音声認識結果を広告管理装置５１へ送信する。広告管理装置５１は、受信した音声認識結果に基づいて顧客情報ＤＢ５３を更新する。
【００２４】
このように、図１に示す広告配信システムによれば、広告内容やターゲット層に好適な言語・音響モデルを利用して音声認識処理が実行されるので、ターゲット層の視聴者による広告内容に関する会話は認識されやすい（認識率が高くなる）一方、非ターゲット層の視聴者の会話や広告内容に関係のない会話は認識されにくい（認識率が低くなる）。したがって、認識率が所定の閾値以上の音声認識結果のみを用いることにより、広告を視聴した視聴者の中からターゲット層の視聴者の反応を取り出して顧客情報ＤＢに適切に反映させることができる。その結果、広告フィードバックの精度をより向上させることが可能になる。
【００２５】
次に、図２を参照して、広告配信システム１の機能構成についてさらに説明する。広告配信システム１は、デジタルサイネージ装置１００と、音声認識管理装置２００と、広告管理装置３００とを有する。なお、広告配信システム１は、ネットワークを介して広告提供者端末装置４００と通信可能に構成されている。
【００２６】
デジタルサイネージ装置１００は、広告表示手段１０１と、音声入力手段１０２と、音声認識手段１０３とを有する。デジタルサイネージ装置１００は、デジタルサイネージ装置１００の処理及び動作を制御するＣＰＵ、ＲＯＭやＲＡＭ等のメモリ、各種の情報を格納する外部記憶装置、入出力装置、通信装置及びこれらを結ぶバスを備える汎用のコンピュータを適用することができ、例えば、ＣＰＵが、メモリなどに記憶された所定のプログラムを実行することにより、上記各種機能実現手段を実現する。
【００２７】
広告表示手段１０１は、広告管理装置３００から送信される広告データに基づく広告を表示する機能を有し、例えば、ディスプレイが該当する。
【００２８】
音声入力手段１０２は、視聴者の音声（発話）を入力する機能を有し、例えば、指向性マイクが該当する。
【００２９】
音声認識手段１０３は、音声入力手段１０２より入力された視聴者の会話に対して音声認識処理を行う機能を有する。具体的には、広告表示に先立ち音声認識管理装置２００から送信される当該広告に対応する辞書（言語モデル・音響モデル）を受信し、所定の記憶領域に記憶する。そして、広告表示中（表示の前後所定時間を含んでもよい）に音声入力手段１０２より音声が入力されると、当該音声に対して上述の辞書を用いて音声認識処理を実行する。そして、音声認識結果を広告管理装置３００へ送信する。
【００３０】
音声認識管理装置２００は、モデルデータ入力手段２０１と、言語モデルＤＢ２０２と、音響モデルＤＢ２０３と、広告対応情報ＤＢ２０４と、モデル選択手段２０５と、辞書送信手段２０６と、を有する。音声認識管理装置２００は、音声認識管理装置２００の処理及び動作を制御するＣＰＵ、ＲＯＭやＲＡＭ等のメモリ、各種の情報を格納する外部記憶装置、入出力装置、通信装置及びこれらを結ぶバスを備える汎用のサーバ・コンピュータを適用することができ、例えば、ＣＰＵが、メモリなどに記憶された所定のプログラムを実行することにより、各種機能を実現する。
【００３１】
モデルデータ入力手段２０１は、音声認識処理に用いる言語モデルや音響モデルを入力する。モデルの入力は、所定の入力装置を介して操作者が直接入力してもよいし、通信回線を介して他の装置から入力するようにしてもよい。
【００３２】
言語モデルＤＢ２０２は、音声認識処理に用いる言語モデルを格納するデータベース（記憶手段）である。言語モデルは、言語的な特徴に関するモデルであり、例えば、音素の並び方に関する制約を表したものであり、Ｎ−ｇｒａｍ言語モデルや文脈自由文法などによって表すことができる。ここでは、各広告内容に対応可能な１つ以上の言語モデルが格納されている。
【００３３】
音響モデルＤＢ２０３は、音声認識処理に用いる音響モデルを格納するデータベース（記憶手段）である。音響モデルは、音響的な特徴に関するモデルであり、例えば、認識対象の音素がそれぞれどのような周波数特性を持っているかを表したものである。ここでは、認識対象となり得るターゲット層に対応可能な１つ以上の音響モデルが格納されている。
【００３４】
広告対応情報ＤＢ２０４は、広告ごとに、広告内容と言語モデル、ターゲット層と音響モデルをそれぞれ対応付けて管理するデータベース（記憶手段）である。図３は、広告対応情報ＤＢ２０４のデータ構成の一例を示している。同図（Ａ）に示す言語モデル対応テーブルは、データ構造の一例として、対象広告の内容を特定する広告内容特定情報項目（例：「家電向け」、「飲料向け」等）と、言語モデルが格納されている位置情報項目と、を含んでいる。また、同図（Ｂ）に示す音響モデル対応テーブルは、データ構造の一例として、対象広告のターゲット層を特定するターゲット層特定情報項目（例：「20代女性・標準語」、「20代女性・関西弁」等）と音響モデルが格納されている位置情報項目とを含んでいる。なお、データ構造は、同図に示すものに限られず、設計に応じて任意のデータ項目を設けることができる。
【００３５】
モデル選択手段２０５は、広告対応情報ＤＢ２０４を参照することにより、対象広告の内容に合致する言語モデルを言語モデルＤＢ２０２から選択し、ターゲット層に合致する音響モデルを音響モデルＤＢ２０３から選択する。モデル選択手段２０５は、広告ごとに対応する言語モデル・音響モデルを動的に選択し、広告内容やターゲット層に変更があった場合は、変更後の内容に合致する言語モデル・音響モデルを新たに選択する。
【００３６】
辞書送信手段２０６は、モデル選択手段２０５によって選択された言語モデルＤＢ２０２及び音響モデル２０３を、対象広告の音声認識に使用する辞書として、デジタルサイネージ装置１００へ送信する。具体的には、モデルデータ本体又は当該モデルデータを特定する情報（ＵＲＬ等）を送信する。
【００３７】
広告管理装置３００は、広告データ登録手段３０１と、広告情報ＤＢ３０２と、広告配信手段３０３と、顧客情報収集手段３０４と、顧客情報ＤＢ３０５と、を有する。広告管理装置３００は、広告管理装置３００の処理及び動作を制御するＣＰＵ、ＲＯＭやＲＡＭ等のメモリ、各種の情報を格納する外部記憶装置、入出力装置、通信装置及びこれらを結ぶバスを備える汎用のサーバ・コンピュータを適用することができ、例えば、ＣＰＵが、メモリなどに記憶された所定のプログラムを実行することにより、各種機能を実現する。
【００３８】
広告データ登録手段３０１は、広告提供者から提供される広告データを受け付けて広告情報ＤＢ３０２に登録する。広告データには、例えば、広告として視聴者に配信される情報（以下、「広告本体データ」という。）と、当該広告に関連する情報（以下、「広告関連データ」という。）と、が含まれる。広告本体データは、例えば、動画・静止画データ、映像音声データである。広告関連データは、広告内容を特定する情報や広告のターゲットに関する情報が該当し、例えば、広告を一意的に識別する広告ＩＤ、ターゲット層に関する情報（対象年齢、対象性別）、広告）、対象分野、キーワード、使用言語、配信地方、配信時間帯などが含まれる。
【００３９】
広告情報ＤＢ３０２は、広告データを格納するデータベース（記憶手段）である。図４に示す広告情報ＤＢ３０２は、データ構成の一例として、広告を一意的に識別する広告ＩＤ、ターゲット層に関する情報（対象年齢、対象性別）、広告提供者（広告主）、広告の対象分野、キーワード、使用言語、配信地方、配信時間帯、広告本体データが格納された位置情報などの各項目を含んでいる。
【００４０】
広告配信手段３０３は、広告情報ＤＢ３０２に格納されている広告情報に含まれる広告本体データを、デジタルサイネージ装置１００へ配信する。広告本体データは、例えば、広告関連データにおいて指定されている配信地方や配信時間に従って配信される。
【００４１】
顧客情報収集手段３０４は、音声認識手段１０３の音声認識結果を顧客情報（視聴者フィードバック情報）として収集する。そして、収集した顧客情報を顧客情報ＤＢ３０５へ格納する。
【００４２】
顧客情報ＤＢ３０５は、顧客情報収集手段３０４が収集した顧客情報（顧客フィードバック）を格納するデータベース（記憶手段）である。図５に示す顧客情報ＤＢ３０５は、データ構成の一例として、広告ＩＤ、収集した視聴者の予測年齢、予測性別、会話に使用された言語、収集時間、会話内容（会話１、会話２・・・会話Ｎ）などの項目を含んでいる。
【００４３】
広告提供者端末装置４００は、広告データ入力送信手段４０１を有する。広告データ入力送信手段４０１は、広告提供者より広告データの入力を受け付け、入力された広告データを広告情報ＤＢ３０２に登録するために広告管理装置３００へ送信する。なお、広告提供者端末装置４００は、広告提供者端末装置４００の処理及び動作を制御するＣＰＵ、ＲＯＭやＲＡＭ等のメモリ、各種の情報を格納する外部記憶装置、入出力装置、通信装置及びこれらを結ぶバスを備える汎用のコンピュータを適用することができ、例えば、ＣＰＵが、メモリなどに記憶された所定のプログラムを実行することにより、上記機能実現手段を実現する。
【００４４】
次に、広告配信システム１における処理の流れについて、図６及び７のフローチャートを参照しながら説明する。なお、後述するフローチャートに示す各処理ステップは処理内容に矛盾を生じない範囲で任意に順番を変更して又は並列に実行することができる。また、各処理ステップ間に他のステップを追加してもよい。また、便宜上１ステップとして記載されているステップは、複数ステップに分けて実行することができる一方、便宜上複数ステップに分けて記載されているものは、１ステップとして把握することができる。
【００４５】
広告提供者の端末装置４００は、広告提供者から広告データの入力を受け付ける（ステップＳ１００）。そして、入力された広告データを広告管理装置３００へ送信する（ステップＳ１０１）。広告データには、広告本体データと広告関連データとが含まれる。
【００４６】
広告管理装置３００は、広告データを受信し、広告データ登録手段３０１が、これを広告情報ＤＢ３０２に登録する。以下、広告配信の一例として、第１の広告と第２の広告をデジタルサイネージ装置１００に配信し、顧客情報（フィードバック）を収集する場合について説明する。
【００４７】
広告管理装置３００は、第１の広告の広告関連データを音声認識管理装置２００へ送信する（ステップＳ１０２）。
【００４８】
音声認識管理装置２００のモデル選択手段２０５は、受信した広告関連データに基づいて広告対応情報ＤＢ２０４を参照することにより、第１の広告に好適な言語・音響モデルを選択する（Ｓ１０３）。図３に示すように、例えば、第１の広告が広告ＩＤ「０００１」である場合、対象分野には「家電」、ターゲット層には「２０−３５歳、女性（Ｆ）、日本語、東京地方」が設定されている。よって、図４に示すように、第１の広告の言語モデルには、「家電向け」に対応する言語モデル、「２０代女性・標準語」に対応する音響モデルが選択される。
【００４９】
辞書送信手段２０６は、選択した言語モデルを言語モデルＤＢ２０２から読み出し、選択した音響モデルを音響モデルＤＢ２０３から読み出して、読みだした言語モデル及び音響モデル（以下「辞書」という）を第１の広告の広告ＩＤと関連づけてデジタルサイネージ装置１００へ送信する（ステップＳ１０４）。
【００５０】
辞書送信手段２０６は、辞書送信が完了すると、辞書送信が完了した旨を広告管理装置３００へ送信する（ステップＳ１０５）。なお、言語モデル及び音響モデルの送信タイミングは、第１の広告の配信時間より前であれば良い。また、音声認識管理装置２００は、言語モデル及び音響モデルの位置情報を予め送信しておき、デジタルサイネージ装置１００が第１の広告の配信時間より前に言語モデル及び音響モデル（辞書）を音声認識管理装置２００から取得してもよい。
【００５１】
ここで、言語モデルの選択処理について図７を用いて詳細に説明する。
【００５２】
広告管理装置３００は、広告情報ＤＢから対象広告（第１の広告）の広告データを読みこみ（ステップＳ２０１）、広告関連データに基づいて、言語モデルの配布指示（ステップＳ２０２）と音響モデルの配布指示（ステップＳ２０３）を、それぞれ音声認識管理装置２００へ送信する。
【００５３】
まず、音響モデルの配布について説明する。ステップＳ２０４にて、音声認識管理装置２００のモデル選択手段２０５は、ターゲット層情報に基づいて音響モデルＤＢ２０３に問い合わせを行い、該当する音響モデルを検索する（ステップＳ２０５）。そして、該当する音響モデルが音響モデルＤＢ２０３にある場合は（ステップＳ２０６：ＹＥＳ）、辞書送信手段２０６は、音響モデルの位置情報を読み込み（ステップＳ２０７）、音響モデルの配布準備を行い（ステップＳ２０８）、音響モデルの位置情報（ＵＲＩ）を含むメッセージを送信することにより音響モデルを配布する（ステップＳ２０９）。なお、該当する音響モデルが音響モデルＤＢ２０３にない場合は（ステップＳ２０６：ＮＯ）、対象ターゲット層の音声認識を行うことが困難であると判定し（ステップ２１０）、対象広告については音声認識の対象外として設定する（Ｓステップ２１１）。
【００５４】
次に、言語モデルの配布について説明する。ステップＳ２１２にて、音声認識管理装置２００のモデル選択手段２０５は、広告内容（キーワードなど）に基づいて言語モデルＤＢ２０２に問い合わせを行い、該当する言語モデルを検索する（ステップＳ２１３）。そして、該当する言語モデルが言語モデルＤＢ２０２にある場合は（ステップＳ２１４：ＹＥＳ）、辞書送信手段２０６は、言語モデルの位置情報を読み込み（ステップＳ２１５）、言語モデルの配布準備を行い（ステップＳ２１６）、言語モデルの位置情報（ＵＲＩ）を含むメッセージを送信することにより言語モデルを配布する（ステップＳ２１７）。なお、該当する言語モデルが言語モデルＤＢ２０２にない場合は（ステップＳ２１４：ＮＯ）、対象ターゲット層の音声認識を行うことが困難であると判定し（ステップ２１８）、対象広告については音声認識の対象外として設定する（Ｓステップ２１９）。
【００５５】
音声認識管理装置２００は、辞書（モデル）の選択及び配布が完了したことを広告管理装置３００へ送信し（ステップ２１８）、これにより、広告配信の前準備が終了する（ステップＳ２１９）。
【００５６】
図６に戻り、説明を続ける。広告管理装置３００は、辞書送信完了通知を受信すると、広告配信開始をデジタルサイネージ装置１００へ通知する（ステップＳ１０６）。
【００５７】
デジタルサイネージ装置１００の音声認識手段１０３は、これより音声認識を開始する（ステップＳ１０７）。
【００５８】
広告管理装置３００の広告配信手段３０３は、第１の広告の広告本体データを配信時間に合わせてデジタルサイネージ装置１００へ送信する（ステップＳ１０８）。
【００５９】
デジタルサイネージ装置１００の広告表示手段１０１は、受信した広告本体データに基づいて第１の広告をディスプレイに表示する（ステップＳ１０９）。
【００６０】
そして、例えばデジタルサイネージ装置１００の周辺を通りかかった女性Ａと女性Ｂが第１の広告を視聴しながら会話をすると、当該会話は音声入力手段１０２により入力される（ステップＳ１１０）。
【００６１】
音声認識手段１０３は、第１の広告に対応する辞書を利用して、入力された会話に対する音声認識処理を実行する（ステップＳ１１１）。なお、辞書（言語モデル・音響モデル）を利用した音声認識処理は、既知の技術を用いて実行することができる。
【００６２】
音声認識手段１０３は、第１の広告の表示が終了すると音声認識を終了し（ステップＳ１１２）、音声認識結果を広告管理装置３００へ送信する（ステップＳ１１３）。なお、音声認識結果は、認識率が予め設定された所定の閾値以上のもののみを採用し送信することができる。
【００６３】
広告管理装置３００の顧客情報収集手段３０４は、第１の広告についての音声認識結果を受信すると、これに基づいて顧客情報ＤＢ３０５を更新する（ステップＳ１１５）。また、音声認識結果を広告提供者端末装置４００へ送信する（ステップＳ１１４）。例えば、第１の広告（広告ＩＤ＝０００１）について、対象分野には「家電」、ターゲット層には「２０−３５歳、女性（Ｆ）、日本語、東京地方」が設定されている（図４参照）ところ、図５に示す顧客情報ＤＢ３０５には、年齢「２０−３０」又は「３０−４０」と推測される複数の視聴者による会話の内容が登録されていることがわかる。
【００６４】
次の第２の広告について処理が行われる。具体的には、広告管理装置３００は、第２の広告の広告関連データを音声認識管理装置２００へ送信する（ステップＳ１１６）。
【００６５】
音声認識管理装置２００のモデル選択手段２０５は、受信した第２の広告の広告関連データに基づいて広告対応情報ＤＢ２０４を参照することにより、第２の広告に好適な言語・音響モデルを選択する（Ｓ１１７）。図３に示すように、例えば、第２の広告が広告ＩＤ「０００２」である場合、広告の対象分野には「飲料」、ターゲット層には「１０−２５歳、男性（Ｍ）、日本語、京都地方」が設定されている。よって、図４に示すように、「飲料向け」に対応する言語モデル、「２０代男性・関西弁」に対応する音響モデルが選択される。
【００６６】
辞書送信手段２０６は、選択した言語モデルを言語モデルＤＢ２０２から読み出し、選択した音響モデルを音響モデルＤＢ２０３から読み出して、読みだした言語モデル及び音響モデル（辞書）を第２の広告の広告ＩＤと関連づけてデジタルサイネージ装置１００へ送信する（ステップＳ１１８）。
【００６７】
辞書送信手段２０６は、辞書送信が完了すると、辞書送信が完了した旨を広告管理装置３００へ送信する（ステップＳ１１９）。なお、第２の広告の言語モデル及び音響モデルの選択及び送信処理は、広告の配信時間より前であれば良く、例えば第１の広告の配信処理を並行に実行してもよい。
【００６８】
広告管理装置３００の広告配信手段３０３は、第２の広告の配信時間になると、広告本体データをデジタルサイネージ装置１００へ送信する（ステップＳ１２０）。
【００６９】
デジタルサイネージ装置１００の広告表示手段１０１は、受信した広告本体データに基づいて広告をディスプレイに表示する（ステップＳ１２１）。
【００７０】
また、音声入力手段１０２は、音声入力を開始する。例えばデジタルサイネージ装置１００の周辺を通りかかった男性Ａと男性Ｂが広告を視聴しながら会話をすると、音声入力手段１０２は、当該会話を入力する（ステップＳ１２３）。
【００７１】
そして、音声認識手段１０３は、第２の広告に対応する辞書を利用して、入力された会話に対する音声認識処理を実行する（ステップＳ１２４）。辞書（言語モデル・音響モデル）を利用した音声認識処理は、既知の技術を用いて実行することができる。
【００７２】
音声認識手段１０３は、例えば第２の広告の表示が終了すると音声認識を終了し（ステップＳ１２５）、音声認識結果を広告管理装置３００へ送信する（ステップＳ１２６）。なお、音声認識結果は、認識率が予め設定された所定の閾値以上のもののみを採用し送信することができる。
【００７３】
広告管理装置３００の顧客情報収集手段３０４は、第２の広告の音声認識結果を受信すると、これに基づいて顧客情報ＤＢ３０５を更新する（ステップＳ１２７）。また、第２の広告の音声認識結果を広告提供者端末装置４００へ送信する（ステップＳ１２８）。
【００７４】
所定のタイミングで、広告管理装置３００は、広告の配信を終了する（ステップＳ１２９）。
【００７５】
以上、第１の実施形態によれば、広告内容やターゲット層に好適な言語モデル・音響モデルを予め選択し、この選択された言語モデル・音響モデルを用いて、広告ごとに音声認識を実行しているので、当該広告を視聴した視聴者の中からターゲット層に属する視聴者の反応（フィードバック）を適切に自動収集することが可能になる。
【００７６】
また、第１の実施形態では、認識率に応じて収集結果を選択しているので、認識率が下がりやすい非ターゲット層の視聴者による反応は切り捨てられやすくなる。その結果、設置場所に応じてセグメント化される所定のターゲット層が設定された広告をデジタルサイネージに配信する構成において、より精度の高い広告フィードバックをリアルタイムに広告主に提供することができるようになる。
【００７７】
また、第１の実施形態では、広告を実際に視聴した視聴者の感想をリアルタイムで収集し、視聴者フィードバックとして顧客情報ＤＢへ自動更新しているので、例えばウェブページやメールなどを介して情報を収集する場合に比べて、フィードバック情報の収集作業及び更新作業を簡略化することができるようになる。また、視聴者間の会話を視聴者フィードバックとすることにより、広告や製品に対する視聴者の飾らない意見を入手することができるようになる。
【００７８】
また、第１の実施形態によれば、デジタルサイネージ装置１００は、広告毎に該当する言語モデル・音響モデルを利用して音声認識を実行すればよく、膨大な言語モデル・音響モデルを参照する必要がないので、例えばターゲット層の細部化に応じて語彙集が増加するような場合でも、認識速度や認識率を低下させることなく音声認識を実行することができるようになる。
【００７９】
［第２の実施形態］
第２の実施形態では、音声認識手段による音声認識結果が予め設定された所定のイベント条件に合致する場合に、所定のイベント処理を実行する点に特徴がある。図８は、第２の実施形態に係る広告配信システム１の概略構成を示す図である。第２の実施形態に係る広告配信システム１は、認識イベント判定手段３０６を備える点で、第１の実施形態に係る広告配信システム１と異なっている。よって、ここでは、第１の実施形態に係る広告配信システム１と異なる点についてのみ説明する。
【００８０】
認識イベント判定手段３０６は、顧客情報収集手段３０４が収集した音声認識結果が、予め設定された所定のイベント条件に合致する場合に、所定のイベント処理を実行する。所定のイベント処理は、仕様や設計に応じて適宜設定することができるが、例えば、音声認識結果を顧客情報ＤＢ３０５へ格納することが該当する。すなわち、認識イベント判定手段３０６は、音声認識結果が所定のイベント条件に合致するか否かを判定し、判定結果が是である場合は、当該音声認識結果を顧客情報ＤＢ３０５へ格納する。他方、判定結果が否である場合は、当該音声認識結果を顧客情報ＤＢ３０５へ格納しない。
【００８１】
所定のイベント条件の内容は、仕様や設計に応じて適宜設定することができるが、例えば、広告製品に関するキーワードを視聴者が発話した場合という条件を設定することができる。図３の広告情報ＤＢ３０２には、一例として、対象分野が「家電」の広告について、「パーソナルコンピュータ、インターネット・・・」がキーワードとして設定されている。
【００８２】
認識イベント判定手段３０６は、顧客情報収集手段３０４が収集した音声認識結果の中に、「パーソナルコンピュータ」又は「インターネット」という発話が含まれている場合は、当該発話を含む会話を顧客情報ＤＢ３０５へ格納する。他方、「パーソナルコンピュータ」又は「インターネット」という発話が含まれていない場合は、当該音声認識結果を顧客情報ＤＢ３０５へ格納しない。
【００８３】
なお、所定のイベント条件は、上記したものに限られず、例えば、複数個のキーワードを発話したこと、会話時間が所定時間以上であること、また、会話をしている視聴者が複数人以上であることなどを設定してもよい。
【００８４】
また、所定のイベント処理は、上記したものに限られず、例えば、配信中の広告内容を変更したり、配信中の広告に所定のメッセージを重畳表示したりしてもよい。
【００８５】
以上、第２の実施形態によれば、音声認識結果が所定のイベント条件に合致する場合に、当該音声認識結果に基づいて顧客情報を更新することとしたので、広告提供者のマーケティング戦略などに合わせた、より適切な視聴者フィードバックを得ることができるようになる。
【００８６】
［その他の実施形態］
なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、他の様々な形で実施することができる。このため、上記実施形態はあらゆる点で単なる例示にすぎず、限定的に解釈されるものではない。
【００８７】
また、本発明のプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の光学ディスク、磁気ディスク、半導体メモリなどの各種の記録媒体を通じて、又は通信ネットワークなどを介してダウンロードすることにより、コンピュータにインストール又はロードすることができる。
【００８８】
また、本明細書等において、手段とは、単に物理的手段を意味するものではなく、その手段が有する機能をソフトウェアによって実現する場合も含む。また、１つの手段が有する機能が２つ以上の物理的手段により実現されても、２つ以上の手段の機能が１つの物理的手段により実現されてもよい。
【００８９】
（１）上記実施形態では、デジタルサイネージ装置１００が音声認識手段１０３を備える場合について説明したが、広告管理装置３００が音声認識手段１０３を備えるようにしてもよい。この場合、音声認識管理装置２００は、選択した辞書を広告管理装置３００へ送信し、デジタルサイネージ装置１００は、音声入力手段１０２より入力された会話（音声情報）を広告管理装置３００へ送信する。広告管理装置３００は受信した会話に対して辞書を用いて音声認識を行う。
【００９０】
（２）デジタルサイネージ装置１００は、視聴者を撮影する撮影手段を備え、撮像された視聴者の顔を認識し、画像認識結果を顧客情報としてフィードバックするようにしてもよい。音声認識管理装置２００は、音声認識のモデルに加えて画像認識のための各種モデルを記憶し、広告内容及びターゲット層に対応する画像認識用のモデルを選択する。デジタルサイネージ装置１００は、選択された画像認識用のモデルを用いて撮像画像から視聴者の顔や表情などを認識し、画像認識結果を広告管理装置３００へ送信する。これによれば、会話とは異なる観点から広告や製品に対する視聴者のフィードバックを得ることができるようになる。
【００９１】
（３）上記実施形態では、デジタルサイネージ装置、広告管理装置及び音声認識管理装置を別々の装置として説明しているが、各装置のうちの２つ以上を１つの装置で実施することもできる。この場合には、上述した実施形態におけるデジタルサイネージ装置、広告管理装置及び音声認識管理装置が有する各機能のうちの該当する機能を１つの装置が含むように構成し、当該装置を上述した実施形態におけるデジタルサイネージ装置、広告管理装置及び音声認識管理装置のうちの該当する装置と同様に機能させればよい。
【００９２】
（４）上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【００９３】
（付記１）
顧客情報を記憶する顧客情報記憶手段と、広告を表示する広告表示手段と、前記広告を視聴する視聴者の会話を入力する音声入力手段と、前記入力された会話に対して音声認識を行う音声認識手段と、前記音声認識された音声認識結果を収集する収集手段と、前記収集した音声認識結果に基づいて前記顧客情報記憶手段に記憶されている顧客情報を更新する更新手段と、を備えることを特徴とする広告配信システム。
【００９４】
（付記２）
複数の音響モデルと複数の言語モデルをそれぞれ記憶するモデル記憶手段と、前記広告のターゲット層に合致した音響モデルと当該対象広告の広告内容に合致した言語モデルを選択する選択手段と、を備え、前記音声認識手段は、前記選択された音響モデルと言語モデルを用いて前記入力された会話に対して音声認識を行うことを特徴とする付記１に記載の広告配信システム。
【００９５】
（付記３）
前記更新手段は、前記収集した音声認識結果が所定のイベント条件に合致するか否かを判定し、判定結果が是である場合に、当該収集した音声認識結果に基づいて前記顧客情報記憶手段に記憶されている顧客情報を更新することを特徴とする付記１または２に記載の広告配信システム。
【００９６】
（付記４）
前記更新手段は、前記収集した音声認識結果に含まれる会話内容が予め設定されたキーワードを含む場合には、前記イベント条件を満たすと判定し、当該キーワードを含む会話内容を前記顧客情報記憶手段に格納することを特徴とする付記３に記載の広告配信システム。
【００９７】
（付記５）
デジタルサイネージ装置と広告管理装置とが通信可能に構成された広告配信システムであって、前記デジタルサイネージ装置は、前記広告管理装置から送信される広告を表示する広告表示手段と、前記広告を視聴する視聴者の会話を入力する音声入力手段と、前記入力された会話に対して音声認識を行う音声認識手段と、前記音声認識された音声認識結果を前記広告管理装置へ送信する送信手段と、を備え、前記広告管理装置は、前記広告を前記デジタルサイネージ装置へ送信する広告送信手段と、顧客情報を記憶する顧客情報記憶手段と、前記送信された音声認識結果を受信する受信手段と、前記受信した音声認識結果に基づいて前記顧客情報記憶手段に記憶されている顧客情報を更新する更新手段と、を備えることを特徴とする広告配信システム。
【００９８】
（付記６）
広告配信システムにおける広告配信方法であって、広告を表示する広告表示ステップと、前記広告を視聴する視聴者の会話を入力する音声入力ステップと、前記入力された会話に対して音声認識を行う音声認識ステップと、前記音声認識された音声認識結果を収集する収集ステップと、前記収集した音声認識結果に基づいて顧客情報データベースに記憶されている顧客情報を更新する更新ステップと、を備えることを特徴とする広告配信方法。
【００９９】
（付記７）
デジタルサイネージ装置と広告管理装置とが通信可能に構成された広告配信システムにおける広告配信方法であって、前記広告管理装置において、前記広告を前記デジタルサイネージ装置へ送信する広告送信ステップと、前記デジタルサイネージ装置において、前記広告管理装置から送信される広告を表示する広告表示ステップと、前記広告を視聴する視聴者の会話を入力する音声入力ステップと、前記入力された会話に対して音声認識を行う音声認識ステップと、前記音声認識された音声認識結果を前記広告管理装置へ送信する送信ステップと、前記広告管理装置において、記送信された音声認識結果を受信する受信ステップと、前記受信した音声認識結果に基づいて顧客情報データベースに記憶されている顧客情報を更新する更新ステップと、を備えることを特徴とする広告配信方法。
【０１００】
（付記８）
付記６または７に記載の広告配信方法に記載の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
【符号の説明】
【０１０１】
１・・・広告配信システム、１１・・・デジタルサイネージ装置、２１・・・指向性マイク、４１・・・広告データ入力装置、５１・・・広告管理装置、５２・・・広告情報ＤＢ、５３・・・顧客情報ＤＢ、６１・・・音声認識管理装置、６２・・・モデルＤＢ、１００・・・デジタルサイネージ装置、１０１・・・広告表示手段、１０２・・・音声入力手段、１０３・・・音声認識手段、２００・・・音声認識管理装置、２０１・・・モデルデータ入力手段、２０３・・・音響モデル、２０５・・・モデル選択手段、２０６・・辞書送信手段、３００・・・広告管理装置、３０１・・・広告データ登録手段、３０３・・・広告配信手段、３０４・・・顧客情報収集手段、３０６・・・認識イベント判定手段、４００・・・広告提供者端末装置、４０１・・・広告データ入力送信手段、２０２・・・言語モデルＤＢ、２０３・・・音響モデルＤＢ、２０４・・・広告対応情報ＤＢ、３０２・・・広告情報ＤＢ、３０５・・・顧客情報ＤＢ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客情報を記憶する顧客情報記憶手段と、
広告を表示する広告表示手段と、
前記広告を視聴する視聴者の会話を入力する音声入力手段と、
前記入力された会話に対して音声認識を行う音声認識手段と、
前記音声認識された音声認識結果を収集する収集手段と、
前記収集した音声認識結果に基づいて前記顧客情報記憶手段に記憶されている顧客情報を更新する更新手段と、
を備えることを特徴とする広告配信システム。
【請求項２】
複数の音響モデルと複数の言語モデルをそれぞれ記憶するモデル記憶手段と、
前記広告のターゲット層に合致した音響モデルと当該対象広告の広告内容に合致した言語モデルを選択する選択手段と、を備え、
前記音声認識手段は、
前記選択された音響モデルと言語モデルを用いて前記入力された会話に対して音声認識を行うことを特徴とする請求項１に記載の広告配信システム。
【請求項３】
前記更新手段は、
前記収集した音声認識結果が所定のイベント条件に合致するか否かを判定し、判定結果が是である場合に、当該収集した音声認識結果に基づいて前記顧客情報記憶手段に記憶されている顧客情報を更新することを特徴とする請求項１または２に記載の広告配信システム。
【請求項４】
前記更新手段は、
前記収集した音声認識結果に含まれる会話内容が予め設定されたキーワードを含む場合には、前記イベント条件を満たすと判定し、当該キーワードを含む会話内容を前記顧客情報記憶手段に格納することを特徴とする請求項３に記載の広告配信システム。
【請求項５】
デジタルサイネージ装置と広告管理装置とが通信可能に構成された広告配信システムであって、
前記デジタルサイネージ装置は、
前記広告管理装置から送信される広告を表示する広告表示手段と、
前記広告を視聴する視聴者の会話を入力する音声入力手段と、
前記入力された会話に対して音声認識を行う音声認識手段と、
前記音声認識された音声認識結果を前記広告管理装置へ送信する送信手段と、を備え、
前記広告管理装置は、
前記広告を前記デジタルサイネージ装置へ送信する広告送信手段と、
顧客情報を記憶する顧客情報記憶手段と、
前記送信された音声認識結果を受信する受信手段と、
前記受信した音声認識結果に基づいて前記顧客情報記憶手段に記憶されている顧客情報を更新する更新手段と、を備える
ことを特徴とする広告配信システム。
【請求項６】
広告配信システムにおける広告配信方法であって、
広告を表示する広告表示ステップと、
前記広告を視聴する視聴者の会話を入力する音声入力ステップと、
前記入力された会話に対して音声認識を行う音声認識ステップと、
前記音声認識された音声認識結果を収集する収集ステップと、
前記収集した音声認識結果に基づいて顧客情報データベースに記憶されている顧客情報を更新する更新ステップと、
を備えることを特徴とする広告配信方法。
【請求項７】
デジタルサイネージ装置と広告管理装置とが通信可能に構成された広告配信システムにおける広告配信方法であって、
前記広告管理装置において、
前記広告を前記デジタルサイネージ装置へ送信する広告送信ステップと、
前記デジタルサイネージ装置において、
前記広告管理装置から送信される広告を表示する広告表示ステップと、
前記広告を視聴する視聴者の会話を入力する音声入力ステップと、
前記入力された会話に対して音声認識を行う音声認識ステップと、
前記音声認識された音声認識結果を前記広告管理装置へ送信する送信ステップと、
前記広告管理装置において、
前記送信された音声認識結果を受信する受信ステップと、
前記受信した音声認識結果に基づいて顧客情報データベースに記憶されている顧客情報を更新する更新ステップと、
を備えることを特徴とする広告配信方法。
【請求項８】
請求項６または７に記載の広告配信方法に記載の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１】
顧客情報を記憶する顧客情報記憶手段と、
広告を表示する広告表示手段と、
前記広告を視聴する視聴者の会話を入力する音声入力手段と、
前記入力された会話に対して音声認識を行う音声認識手段と、
前記音声認識された音声認識結果を収集する収集手段と、
前記収集した音声認識結果に基づいて前記顧客情報記憶手段に記憶されている顧客情報を更新する更新手段と、
を備えることを特徴とする広告配信システム。
【請求項２】
複数の音響モデルと複数の言語モデルをそれぞれ記憶するモデル記憶手段と、
前記広告のターゲット層に合致した音響モデルと当該対象広告の広告内容に合致した言語モデルを選択する選択手段と、を備え、
前記音声認識手段は、
前記選択された音響モデルと言語モデルを用いて前記入力された会話に対して音声認識を行うことを特徴とする請求項１に記載の広告配信システム。
【請求項３】
前記更新手段は、
前記収集した音声認識結果が所定のイベント条件に合致するか否かを判定し、判定結果が是である場合に、当該収集した音声認識結果に基づいて前記顧客情報記憶手段に記憶されている顧客情報を更新することを特徴とする請求項１または２に記載の広告配信システム。
【請求項４】
前記更新手段は、
前記収集した音声認識結果に含まれる会話内容が予め設定されたキーワードを含む場合には、前記イベント条件を満たすと判定し、当該キーワードを含む会話内容を前記顧客情報記憶手段に格納することを特徴とする請求項３に記載の広告配信システム。
【請求項５】
デジタルサイネージ装置と広告管理装置とが通信可能に構成された広告配信システムであって、
前記デジタルサイネージ装置は、
前記広告管理装置から送信される広告を表示する広告表示手段と、
前記広告を視聴する視聴者の会話を入力する音声入力手段と、
前記入力された会話に対して音声認識を行う音声認識手段と、
前記音声認識された音声認識結果を前記広告管理装置へ送信する送信手段と、を備え、
前記広告管理装置は、
前記広告を前記デジタルサイネージ装置へ送信する広告送信手段と、
顧客情報を記憶する顧客情報記憶手段と、
前記送信された音声認識結果を受信する受信手段と、
前記受信した音声認識結果に基づいて前記顧客情報記憶手段に記憶されている顧客情報を更新する更新手段と、を備える
ことを特徴とする広告配信システム。
【請求項６】
広告配信システムにおける広告配信方法であって、
広告を表示する広告表示ステップと、
前記広告を視聴する視聴者の会話を入力する音声入力ステップと、
前記入力された会話に対して音声認識を行う音声認識ステップと、
前記音声認識された音声認識結果を収集する収集ステップと、
前記収集した音声認識結果に基づいて顧客情報データベースに記憶されている顧客情報を更新する更新ステップと、
を備えることを特徴とする広告配信方法。
【請求項７】
デジタルサイネージ装置と広告管理装置とが通信可能に構成された広告配信システムにおける広告配信方法であって、
前記広告管理装置において、
前記広告を前記デジタルサイネージ装置へ送信する広告送信ステップと、
前記デジタルサイネージ装置において、
前記広告管理装置から送信される広告を表示する広告表示ステップと、
前記広告を視聴する視聴者の会話を入力する音声入力ステップと、
前記入力された会話に対して音声認識を行う音声認識ステップと、
前記音声認識された音声認識結果を前記広告管理装置へ送信する送信ステップと、
前記広告管理装置において、
前記送信された音声認識結果を受信する受信ステップと、
前記受信した音声認識結果に基づいて顧客情報データベースに記憶されている顧客情報を更新する更新ステップと、
を備えることを特徴とする広告配信方法。
【請求項８】
請求項６または７に記載の広告配信方法に記載の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【公開番号】特開２０１２−１１８６２３（Ｐ２０１２−１１８６２３Ａ）
【公開日】平成２４年６月２１日（２０１２．６．２１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−２６５５６７（Ｐ２０１０−２６５５６７）
【出願日】平成２２年１１月２９日（２０１０．１１．２９）
【出願人】（０００００４２３７）日本電気株式会社 (19,353)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年６月２１日（２０１２．６．２１）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年１１月２９日（２０１０．１１．２９）
【出願人】（０００００４２３７）日本電気株式会社 (19,353)
【Ｆターム（参考）】
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