(57)【要約】  本発明は、従来のメディア推奨システムに関する改善であり、特に、本発明は推奨だけでなく、その推奨がなぜなされたかに関する説明をもユーザに与える。
2005510970.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
メディア番組に関する推奨とメディア番組に関する該推奨の１以上の根拠とをユーザのために取得する装置であって、前記の番組は複数の属性を有し、当該装置は：
前記ユーザにより選択された過去のメディア番組の消費履歴を取得する手段；
前記過去のメディア番組の選択に関する番組属性のデータを収集する、前記ユーザに関する明示的なプロファイルを生成する手段；
前記データを分析することで、推奨及び該推奨の根拠の双方を判別する手段；及び
前記推奨及び前記根拠を前記ユーザに推奨する手段；
を有することを特徴とする装置。
【請求項２】
明示的なプロファイルを生成する手段が、更に、前記ユーザにより与えられる情報を取得する
ことを特徴とする請求項１記載の装置。
【請求項３】
判別する手段が、新たな番組の属性を取得する手段を有する
ことを特徴とする請求項１記載の装置。
【請求項４】
判別する手段が、更に、過去のメディア番組の選択の前記番組属性と前記新たな番組の属性との関連性をスコア付けする手段
を有することを特徴とする請求項３記載の装置。
【請求項５】
スコア付けする手段が、過去のメディア番組の選択の最新の番組属性と、過去のメディア番組の選択を最も頻繁に生じる番組属性とのユーザの選択可能な重み付けを利用する
ことを特徴とする請求項４記載の装置。
【請求項６】
前記推奨に対する根拠が、前記ユーザに容易に理解される正当性である
ことを特徴とする請求項１記載の装置。
【請求項７】
前記ユーザへの前記根拠の通知が、会話調で行なわれる
ことを特徴とする請求項１記載の装置。
【請求項８】
前記推奨に関する根拠を判別する手段が、番組内容の制作者の対人関係による番組属性を判別する
ことを特徴とする請求項１記載の装置。
【請求項９】
前記対人関係が、俳優、ディレクタ、著者、プロデューサ、音楽バンド、歌手、ミュージシャン又は他の番組内容の制作者の共同作業を有する
ことを特徴とする請求項８記載の装置。
【請求項１０】
前記推奨の根拠を判別する手段が、番組内容に含まれる１以上の登場人物に関連する番組属性を識別する
ことを特徴とする請求項１記載の装置。
【請求項１１】
過去のメディア番組が、テレビジョン番組、映画、音楽及び印刷メディアの１以上のメディア形式を含む
ことを特徴とする請求項１記載の装置。
【請求項１２】
メディア番組に関する推奨と、メディア番組に関する該推奨の１以上の根拠をユーザのために取得するシステムであって、前記の番組は複数の属性を有し、当該システムは：
コンピュータ読み取り可能なコードを格納するメモリ；及び
前記メモリに動作可能に接続されたプロセッサ；
を有し、前記プロセッサは、請求項１に記載される装置として機能するように構築されることを特徴とするシステム。
【請求項１３】
メディア番組に関するメディア推奨器による推奨の根拠をユーザのために取得するシステムであって、前記の番組は複数の属性を有し、当該システムは：
コンピュータ読み取り可能なコードを格納するメモリ；及び
前記メモリに動作可能に接続されたプロセッサ；
を有し、前記プロセッサは：
前記ユーザにより選択された過去のメディア番組の消費履歴を取得し；
番組属性のデータが前記過去のメディア番組の選択に関して蓄積される、前記ユーザに関する明示的なプロファイルを生成し；
メディア推奨器により与えられた前記推奨を再検討し、前記データを分析することによって前記推奨の根拠を決定し；及び
前記根拠を前記ユーザに通知する
ことを特徴とするシステム。
【請求項１４】
メディア番組に関する推奨とメディア番組に関する該推奨の１以上の根拠とをユーザのために取得する方法であって、前記の番組は複数の属性を有し、当該方法は：
前記ユーザにより選択された過去のメディア番組の消費履歴を取得し；
前記過去のメディア番組の選択に関する番組属性のデータを収集し、前記ユーザに関する明示的なプロファイルを生成し；
前記データを分析することによって、推奨及び前記推奨の根拠の双方を判別し；及び
前記推奨及び前記根拠を前記ユーザに通知する；
ことを特徴とする方法。
【請求項１５】
プログラム可能な装置が請求項１に記載される装置として、実行時に機能させる
ことを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【発明の詳細な説明】
【０００１】
本発明は、消費者にメディア番組を推奨する方法及び装置に関し、特にその推奨がなされた１以上の具体的な理由を表皮者に与える方法及び装置に関連する。
【０００２】
テレビジョン視聴者に利用可能なチャネル数が増えるにつれて、そのようなチャネルで利用可能な番組内容の多様化と共に、テレビジョン視聴者にとって、関心のあるテレビジョン番組を判別することは益々困難になりつつある。歴史的には、テレビジョン視聴者は、印刷されたテレビジョン番組案内を検討することで、関心のあるテレビジョン番組を識別していた。一般的には、そのような印刷されたテレビジョン番組案内は、利用可能なテレビジョン番組を、日時、チャネル及びタイトルにより列挙する格子又はグリッド（ｇｒｉｄ）を含んでいた。テレビジョン番組数が増えるにつれて、そのような印刷された案内を用いて所望のテレビジョン番組を効率的識別するのに要する能力は、非現実的に（多く）なりつつある。
【０００３】
最近では、テレビジョン番組案内は、しばしば電子番組案内（ＥＰＧ）と呼ばれる電子形式で利用可能になっている。印刷されたテレビジョン番組案内と同様に、ＥＰＧは、日時、チャネル及びタイトルにより利用可能なテレビジョン番組を列挙するグリッドを含む。しかしながら、ＥＰＧは、テレビジョン視聴者が、個人的な趣向に従って、利用可能なテレビジョン番組を並べ替えること又は探索することを可能にする。加うるに、ＥＰＧは、利用可能なテレビジョン番組の画面表示を許容する。
【０００４】
ＥＰＧは、視聴者が従来の印刷された案内よりも効率的に所望の番組を判別可能にするが、それらは多くの制約を受けており、それを克服するならば、所望の番組を判別する視聴者の能力を更に強化できたであろう。例えば、多くの視聴者は、アクション番組やスポーツ番組のような所定の番組のカテゴリに対して、特定の趣向傾向を持っている。これらの視聴者趣向は、特定の視聴者が関心を寄せるかもしれない一群の推奨番組を得るためにＥＰＧに適用することができる。
【０００５】
テレビジョン番組を推奨する多くのツールが提案され及び示唆されてきている。例えば、カリフォルニア州サニーベールのチボ・インコーポレーテッドから商業的に入手可能なＴｉｖｏ（商標）システムは、「サムアップ及びサムダウン」属性を利用して、視聴者が番組を等級付けし、これにより視聴者が好む及び好まない番組をそれぞれ示すことを可能にする。その後、チボ受信機は、各装置に合わせた推奨を行なうために、記録された視聴者趣向を、ＥＰＧのような受信した番組データと照合する。
【０００６】
更に、従来のシステムは、推奨決定を行なうために、具体的なユーザ入力を必要としない。そのようなシステム例については、例えばＰＣＴ国際公開ＷＯ０１／４５４０８号（グッタ（Ｇｕｔｔａ））に記載されており、それは決定ツリーを使用する。グッタは、ユーザの過去の視聴履歴に基づいて、特定の視聴者が関心を寄せるかもしれない一群の推奨番組を判別するための誘導原理を使用する。グッタは、ユーザの視聴履歴を監視し、ユーザにより実際に鑑賞された番組（肯定的な例）及びユーザによって鑑賞されなかった番組（否定的な例）を分析する。肯定的及び否定的な番組例（即ち、鑑賞された及び鑑賞されなかった番組）の各々について、所与の番組に関する時間、日、期間、チャネル、等級、タイトル及びジャンルのような多数の番組属性がユーザプロファイル内で分類される。これら様々な属性は、決定ツリーを生成するために使用される。決定ツリーは、番組推奨を行なうために、電子番組案内に適用される。例えば、番組推奨は、特定の視聴者が関心を寄せる一群の推奨される番組である。
【０００７】
テレビジョン番組を推奨するそのようなツールは、視聴者の過去の履歴に加えて、視聴者趣向を含むプロファイルにも基づいて、視聴者が好むかもしれない番組の選択肢を与える。しかしながら、ユーザは、時間的に競合する番組についての複数の推奨を頻繁に与えられる。その者は、選択されるべき推奨された番組について決断を下すことに直面する。この決定は、推奨された番組が新しい番組である場合には一層困難であり、その推奨がなされた理由は不明である。
【０００８】
音楽や書籍のような他の様々なメディアに適用可能な推奨システムも、当該技術分野で周知である。主にテレビジョン番組に向けられた上記の議論は、これらのシステムについても当てはまる。
【０００９】
従来技術に望まれることは、行なわれた推奨に関する少なくとも部分的な説明をユーザに与えることである。少なくとも、根拠を与えることは、結果の判断の確実性を裏付ける。即ち、システムは、それが作成する推奨を信じて構築する傾向が高まり、その推奨がユーザの趣向に合致しないことが判明すると何らかの免除を許容する。また、選択的な推奨内容（時間的に競合する）の間での選択の際の支援として、ユーザは、その推奨に含まれる記述された基準を考慮することができる。更に、そのような根拠を与えることは、ユーザになじみのない新たな番組やメディア選択肢を含む推奨において、かなりの価値を与える。例えば、過去の趣向に関してユーザの視聴履歴が示す作者／ディレクタの組合せが、推奨される新たな映画又はテレビジョン番組にて与えられる。この事実をユーザに推奨根拠として与えることは、その者は自分自身でそのような関連付けをおそらくはしないので、ユーザにとって非常に有用なことである。
【００１０】
本発明の課題は、ユーザにメディア番組を推奨し、その推奨に関する説明をユーザに与える方法及び装置を提供することである。
【００１１】
本発明に関する更なる特徴及び利点と共に、本発明に関するより完全な理解は、以下の詳細な説明及び図面を参照することで得られるであろう。
【００１２】
開示されるメディア推奨器は、従来の様々な既存の方法を利用し、その方法は、推奨を導出するために、消費者の過去のメディア選択に関する様々な属性を評価する。本願では、メディア、メディア選択及びメディア番組なる語は、限定ではないが、テレビジョン番組、映画、音楽及び書籍を含む様々な印刷メディアを含むことが意図される。典型的な推定システムは、時間と共にユーザの選択習慣を観察し、ユーザプロファイルを構築するためにそれらの選択習慣を一般化することで学習する。
【００１３】
テレビジョンに適用可能なそのようなあるシステムは、図１に示され、国際出願ＰＣＴ  ＷＯ０１／４５４０８（グッタ）に詳細に説明されている。その出願で述べられているように、推奨器は、決定ツリー２００を生成するために、ユーザプロファイルを処理し、利用可能ならばユーザの視聴履歴１３０を処理する。この決定ツリー２００は、視聴者が関心を寄せる番組推奨を行なうために、電子番組案内１４０に適用されてもよい。
【００１４】
図２は、グッタの出願の更なる詳細図を示す。特に、これは、テレビジョン番組の様々な属性を配置する階層的決定ツリーを示す。これらの属性は、時間、日、期間、チャネル、等級、タイトル及びジャンルを含む鑑賞される番組の特性を含む。
【００１５】
本発明の一実施例では、システムは、そのような従来の推奨器と大部分が独立して動作する。この例では、システムは、ユーザにより鑑賞された番組の視聴履歴を収集する。例えば、トリビューンメディアのようなデータベースで発見されるようなこれらの番組の説明も追跡される。これは、例えば俳優、ディレクタ、著者、プロデューサ等のような様々な番組属性に関して蓄積されるユーザプロファイルを構築する。新たな番組が推奨システムによって推奨される場合に、本発明は、推奨された番組の属性と視聴者の履歴内の番組の属性との間の関係を見出す調査を行なう。更に、グッタのような従来技術に記載される従来の属性に加えて、本発明は、ユーザの視聴履歴に頻繁に登場する俳優、著者、プロデューサ、ディレクタ、特別ゲスト等の名前も考慮に入れる。それとの一致が見出されたならば、最近の出現又は最多頻度の出現に対する関連性に基づいて、推奨された新たな番組に理由付けを行なう。即ち、その推奨がなぜ行なわれたかについての根拠と共に、単なる番組の推奨を捕捉する。
【００１６】
例えば、ユーザにより以前に鑑賞されていない又は新しい推奨番組として、従来の推奨器がトップガン（Ｔｏｐ  Ｇｕｎ）を決定する。本発明は、ユーザのプロファイルを探索し、以前に鑑賞した番組の中で俳優のトムクルーズ（Ｔｏｍ  Ｃｒｕｉｓｅ）がしばしば登場することを見出す。そして視聴履歴を振り返り、トムクルーズが主演するユーザが鑑賞した最新の映画がレインマン（Ｒａｉｎｍａｎ）であったことを学習する。最も最近鑑賞した番組に基づいて推奨を行なう場合に、本システムは、映画トップガンの推奨をリマインダで強調し、そのリマインダは、トップガンに主演するトムクルーズを映画レインマンで以前に見ていることを示す。
【００１７】
別の実施例では、従来の推奨器は、推奨番組にテレビジョン番組のチャームド（Ｃｈａｒｍｅｄ）を決定する。本発明は、ユーザのプロファイルを探索し、プロデューサのアーランスペリング（Ａａｒｏｎ  Ｓｐｅｌｌｉｎｇ）がしばしば登場することを発見する。視聴履歴を振り返り、アーランスペリングにより制作された最も多く鑑賞された番組が、ビバリーヒルズ９０２１０（Ｂｅｖｅｒｌｙ  Ｈｉｌｌｓ  ９０２１０）であることを学習する。そして本システムは、チャームドの推奨をユーザに対するリマインダで強調し、そのリマインダは、この番組が、ビバリーヒルズ９０２１０を制作した人と同一人物により制作されたことを示す。
【００１８】
「最近鑑賞されたもの」（時間）又は「最も多く鑑賞されたもの」（量）のような報告する判断基準の上記の例は、ユーザにより選択可能である。即ち、これらの基準の一方又は双方が、本発明の出力の基礎として選択されてもよい。そのようなシステムでは、デフォルトの基準は、それらを修正する選択肢を有する視聴者により自動的に設定されてもよい。一例では、ユーザが相対的な重みを設定することを可能にするために、「スライダ（ｓｌｉｄｅｒ）」アイコンが使用される。即ち、直線状のスケール（目盛）がユーザに提示され、そのスケールの一端に時間が表示され、他端に量が表示される。単にこのスケールに沿ってスライダを動かすことで、ユーザはこれらの基準の相対的な重みを選択することができる。例えば、スケールの時間側端部にそのスライドを配置することは、「最近鑑賞した」履歴を１００％利用し、「最も多く鑑賞した」データの考察は０％になる。
【００１９】
別の実施例では、システムは、最近の鑑賞履歴に対するいっそう強力な重みを与える。そのようなことを行なう１つの手段は、古い履歴記録の重要度を、それらが年を重ねるにつれて定期的に減らすことである。例えば、毎月１０％の削減が課せられる。この例では、減衰の実際の周期及び割合は、デフォルト値に割り当てられたパラメータであるが、これらはユーザインターフェースにより容易に変更することができる。
【００２０】
本発明の別の実施例では、ユーザは、推奨の根拠に使用される他の基準をシステムに入力する。従って、ユーザは、視聴履歴属性の様々な組合せに対する趣向や重み付けを与えることができる。そのような組合せの基準例は、ユーザが、例えばジェリライアン（Ｊｅｒｉ  Ｒｙａｎ）のような特定の俳優やデビットケリー（Ｄｅｖｉｄ
Ｋｅｌｌｙ）のような特定のプロデューサ等の間の相乗関係（ｓｙｎｅｒｇｉｓｔｉｃ  ｒｅｌａｔｉｏｎ）に気付いている場合である。即ち、ユーザは、女優としてジェリライアンを含む番組に僅かな関心しかなく、プロデューサのケリーにも関心が薄いが、これらの２者が組み合わさった場合の番組には多大な関心を有することをユーザが分かっている。更に、ユーザは、それらの基準やそれらの存在さえも最初は認識していないかもしれないので、システムは、視聴履歴の中にそのような組合せの存否を探索する。ユーザにより入力される又はシステムにより決定されることで、本発明は、そのような関係が推奨番組に存在することをユーザに報告する能力を有する。
【００２１】
別の実施例では、本発明は、独立に動作するのではなく、推奨システム自身に組み込まれる。例えば、そのようなシステムでは、従来のシステムのユーザプロファイル１２０及び視聴履歴１３０は、推奨の根拠を決定及び提示するために現在のシステムに必要なデータを含むように増補される。そのようなシステムは、従来の手法を用いて推奨決定を行ない、そして上述の基準を用いてその決定の根拠を表示してもよい。加うるに、システムは、ユーザが（俳優及び制作者の組合せのような）趣向を選択することを可能にし、その趣向は推奨の決定に加えて、その推奨の根拠をユーザに報告することにも使用される。
【００２２】
図３は、本発明の一実施例によるテレビジョン推奨器を示すブロック図である。そのようなシステムは、ソフトウエア及びハードウエア装置の様々な組合せで実現されることができる。例として、根拠提供部５００を備えたテレビジョン番組推奨器は、１以上のメモリ装置と共に中央処理装置（ＣＰＵ）を有する。明示的なプロファイル５０４及び消費者履歴５０２は、ディスクのようなリード／ライト不揮発性メモリに格納される。更に例として、電子番組ガイド５０６は、インターネット接続を通じて取得され、定期的に更新されるディスクに格納される。
【００２３】
図４は、本発明のこの実施例により使用されるプロセスを示すフローチャートである。本システムはユーザにより鑑賞される番組の視聴履歴を収集する。これは、例えばトリビューンメディアのようなデータベースで発見される説明のような、番組説明をも追跡する。そしてこれはユーザの消費履歴（Ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ  Ｈｉｓｔｏｒｙ）５０２を構築し、その中のデータは、例えば、俳優、ディレクタ、著者、プロデューサ等の様々な番組属性に関して蓄積される。また、システムはユーザの明示的プロファイル５０４の構築も許容し、ユーザはそのプロファイルに、具体的な属性又はその組合せについて彼が有する任意の趣向を具体的に記すことができる。
【００２４】
新たな番組５０６に関連するデータは、これらの属性に基づいて入力及び評価される。従来の推奨システムのように、１以上の推奨を生成するスコア付けアルゴリズムが使用される５０８。新たな番組が推奨されると、本発明は、推奨される番組の属性と、その消費履歴又は明示的なプロファイル中の番組の属性との間の関係を見出す。特に、本発明は、その判定の根拠として、１以上の最良の関係を選択しようとする５１０。この根拠はユーザに提示される５２０。
【００２５】
図３及び４は、本発明の実施例に関連し、根拠提供部５１０及び番組推奨器５０８双方は、物理的に１つの装置である、根拠部５００を備えたテレビジョン番組推奨器内に含まれる。これらの図に示される原理は、本発明の他の実施例にも適用することができ、特に、根拠提供システムが従来の推奨器と大部分が独立している上述の例に適用できる。
【００２６】
本発明の更なる例では、提示用に選択された根拠は、ユーザに理解可能な正当性をあたるもの−−それによりユーザが容易に識別できるものである。更に、この根拠は客観的な（ｃｌｉｎｉｃａｌ）手法で提示されるのではなく、物知りの友人が行なうように、会話調子でなされる。例として、新たな番組のドラキュラ２０００を推奨する際に、本システムは、スタートレック航海記（Ｓｔａｒ  Ｔｒｅｋ  Ｖｏｙａｇｅｒ）に頻繁に登場するジェリライアンがドラキュラ２０００に主演することをそのユーザに告げる（後者の番組は、ユーザが好みに追加したものである）。
【００２７】
好適実施例では、本システムは番組内容の制作者の人間関係を識別及び表示しようとする。システムは、具体的な著者、プロデューサ、ディレクタ又は俳優に関連するユーザ趣向を判別するだけでなく、それらのアーティストの組合せのユーザ趣向をも求めるように調査する。（例えば、俳優とディレクタ、著者とプロデューサ等の間の）そのような人物同士の組合せは、ユーザが高く評価する相乗的な産物を生み出すかもしれない。
【００２８】
上記の実施例はテレビジョン番組の分野に向けられているが、本発明はそのようなメディアに限定されない。本発明更なる実施例は、電子データを利用可能な任意のメディアについての分析及び推奨を含む。例えば、ユーザ履歴及びプロファイルは、ユーザの読書習慣を蓄積してもよい。インターネットを通じた書籍購入、ライブラリの図書貸出手続の監視及びユーザによるデータの手入力は、情報ソースの例である。評価される基準の例は、著者、発行者、書籍のテキスト又は概要中のキーワード又はフレーズ又は登場人物名さえも含む。
【００２９】
本発明は、音楽の分野にも適用可能であり、その評価基準は、ボーカリスト、ミュージシャン、ライター、プロデューサ、バンド等を含んでもよい。ユーザの消費履歴は、特に、音楽の購入又はダウンロードの電子的記録により取得されることができる。
【００３０】
上述のテレビジョン番組の場合のように、他のメディア種別を対象とする場合に、本発明は、付加される強調内容を様々な属性に又はその組合せに据えるように、ユーザがシステムをプログラムすることを許容する。上述のように、システムはこれらの組合せも探索する。潜在的な相乗的な関係が存在する場合には（例えば、特定のプロデューサが特定のバンドと共に興演する場合）、システムはそれに基づいて推奨を行ない、その推奨の根拠としてそれを記す出力をユーザに与える。
【００３１】
本発明の更に別の実施例では、単独のシステムが、１以上のメディア領域にて根拠付け機能により推奨を行なう。更に、これらの領域にわたって根拠を求める。例えば、それはテレビジョン番組を推奨し、その番組には好まれるミュージシャンが登場し又はその番組はユーザがお気に入りに表示する本の著作者によって書かれている。更に、それは来るべき新たなテレビジョン番組を推奨し及びその根拠を提供し、その根拠は、ユーザが映画についてお気に入りに表示した作家とプロデューサの組合せを含んでいることである。メディアコンテンツ制作者側のそのような人間関係は、ユーザが特定のメディア番組を好む（ユーザが未だ気付いていない）非常に有意義な理由になる。
【００３２】
以下に説明される本発明の実施例は、従来の推奨器内に組み込まれる又はそれとは別に機能することの何れであっても、本発明に適用できる。そのような例は、本発明がテレビジョンにおけるローカルなセットトップボックスである場合である。或いは、本発明は、家庭用メディアサーバのようなユーザの家庭の１以上の中央システムに与えられてもよい。
【００３３】
代替実施例は、ユーザの家庭から離れて位置する発明概念を有する。例えば、それはケーブルプロバイダの設備に設けられてもよく、そこでは本発明のシステムは付加的なサービスとしてユーザの家庭に提供される。加うるに、インターネット技術を利用して、ユーザとは更に離れた場所に本システムを常駐させてもよい。
【００３４】
そのような中央データ収集配置は、潜在的なユーザに対するプライバシーの問題を招く。そのような中央データサイトに対するセキュリティセーフガード対策は周知である。本発明は、システムにアクセスする際に様々な自己確認法を利用する。例として、これらは、パスワード、生体測定（例えば、指紋や目の走査）又は無線周波数タグ等を含んでもよい。これは、中央システムの利用を可能にし、且つユーザが家庭を離れた場合にそのシステムを動作させることを可能にする。従って、ホテル内のユーザは、その者がなじみのないチャネル及び／又は場合によってはその者の母国語による限定された番組に直面した場合に、推奨及びそれらの根拠を取得することができる。加うるに、自身の身元、特に自動化され直接的なユーザ入力を要しないものを利用することは、そのシステムがユーザの家庭内にある場合に有利である。例えば、それは、システムが、具体的なユーザを正確に反映するデータベースを蓄積することを可能にする。また、家族以外の者によるそのデータベースへのアクセスを制限してもよい。
【００３５】
ここに提示及び説明された実施例及び変形例は、本発明の原理を単に示すに過ぎず、本発明の範囲及び精神から逸脱せずに様々な修正が当業者によって実行されてもよいことが理解されるべきである。特に、本発明は、現在周知のメディア推奨システムの任意の特徴を含んでもよいことが考えられる。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】従来のテレビジョン番組推奨器を示す。
【図２】推奨を決める際のテレビジョン番組の様々な属性を評価するための従来使用されていた階層的決定ツリーを示す。
【図３】本発明の一実施例によるテレビジョン番組推奨器を示す。
【図４】本発明の原理を使用するプロセス例を示すフローチャートである。
【図１】
2005510970.tif 000003
【図２】
2005510970.tif 000004
【図３】
2005510970.tif 000005
【図４】
2005510970.tif 000006
【国際調査報告】
2005510970.tif 000007
2005510970.tif 000008
2005510970.tif 000009