(57)【要約】【課題】幼児による語の獲得時期を幼児が語に接する頻度の指標から推定する語獲得時期推定技術を提供する。【解決手段】W1,…,WNを幼児が獲得する語、Cを文書D1,…,DMから構成されるコーパス、xn(n=1,…,N)をコーパスCを用いて算出される幼児が語Wnに接する頻度の指標、yn(n=1,…,N)を語Wnを幼児が獲得した語獲得時期とし、指標xnと語獲得時期ynの組(n=1,…,N)から、幼児が語に接する頻度の指標xから語を幼児が獲得する語獲得時期yを求める語獲得時期推定関数を算出する語獲得時期推定関数算出部１３０とを含む。【選択図】図６
2018147072.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
W1,…,WNを幼児が獲得する語、Cを文書D1,…,DMから構成されるコーパス、xn(n=1,…,N)を前記コーパスCを用いて算出される幼児が前記語Wnに接する頻度の指標、yn(n=1,…,N)を前記語Wnを幼児が獲得した語獲得時期とし、
前記指標xnと前記語獲得時期ynの組(n=1,…,N) から、幼児が語に接する頻度の指標xから当該語を幼児が獲得する語獲得時期yを求める語獲得時期推定関数を算出する語獲得時期推定関数算出部と
を含む語獲得時期推定関数生成装置。
【請求項２】
請求項１に記載の語獲得時期推定関数生成装置であって、
前記語Wn(n=1,…,N)は、同一の意味クラスに属するものであり、
前記語獲得時期推定関数は、意味クラスごとに算出される関数であることを特徴とする語獲得時期推定関数生成装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の語獲得時期推定関数生成装置であって、
前記指標は、語が前記コーパスCに出現する頻度である語頻度であることを特徴とする語獲得時期推定関数生成装置。
【請求項４】
請求項１または２に記載の語獲得時期推定関数生成装置であって、
前記指標は、語が出現する、前記コーパスCに含まれる文書の数である文書頻度であることを特徴とする語獲得時期推定関数生成装置。
【請求項５】
請求項１ないし４のいずれか１項に記載の語獲得時期推定関数生成装置であって、
前記語Wn(n=1,…,N)は、いずれも口語的な表現ではないことを特徴とする語獲得時期推定関数生成装置。
【請求項６】
請求項１ないし５のいずれか１項に記載の語獲得時期推定関数生成装置であって、
前記語獲得時期推定関数は、回帰式として算出されることを特徴とする語獲得時期推定関数生成装置。
【請求項７】
請求項１ないし６のいずれか１項に記載の語獲得時期推定関数生成装置であって、
前記コーパスCに含まれる文書Dm(m=1,…,M)は、いずれも絵本であることを特徴とする語獲得時期推定関数生成装置。
【請求項８】
請求項１ないし７のいずれか１項に記載の語獲得時期推定関数生成装置であって、
語を幼児が獲得するとは、当該語を幼児が理解するまたは発話することであることを特徴とする語獲得時期推定関数生成装置。
【請求項９】
請求項１に記載の語獲得時期推定関数生成装置が生成した語獲得時期推定関数を用いて、語から、当該語を幼児が獲得する語獲得時期を算出する語獲得時期算出装置であって、
前記語獲得時期推定関数を用いて、前記コーパスCを用いて算出される幼児が前記語に接する頻度の指標から前記語を幼児が獲得する語獲得時期を算出する語獲得時期算出部と
を含む語獲得時期算出装置。
【請求項１０】
請求項２に記載の語獲得時期推定関数生成装置が生成した意味クラスごとの語獲得時期推定関数の集合である語獲得時期推定関数群を用いて、語から、当該語を幼児が獲得する語獲得時期を算出する語獲得時期算出装置であって、
前記語獲得時期推定関数群を用いて、前記コーパスCを用いて算出される幼児が前記語に接する頻度の指標と前記語の意味クラスとから、前記語を幼児が獲得する語獲得時期を算出する語獲得時期算出部と
を含む語獲得時期算出装置。
【請求項１１】
W1,…,WNを幼児が獲得する語、Cを文書D1,…,DMから構成されるコーパス、xn(n=1,…,N)を前記コーパスCを用いて算出される幼児が前記語Wnに接する頻度の指標、yn(n=1,…,N)を前記語Wnを幼児が獲得した語獲得時期とし、
語獲得時期推定関数生成装置が、前記指標xnと前記語獲得時期ynの組(n=1,…,N) から、幼児が語に接する頻度の指標xから当該語を幼児が獲得する語獲得時期yを求める語獲得時期推定関数を算出する語獲得時期推定関数算出ステップと
を含む語獲得時期推定関数生成方法。
【請求項１２】
請求項１ないし８のいずれか１項に記載の語獲得時期推定関数生成装置、請求項９または１０に記載の語獲得時期算出装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、幼児による語の獲得時期を推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
幼児にとってどのような語の獲得が難しいかを調べる研究が行われている。難しさを示す指標の一例として、語の獲得時期がある。非特許文献１では２７００語について幼児の言語獲得時期（獲得日齢）の調査報告が行われており、その調査に基づき幼児語彙発達データベース（ＣＶＤ）が構築されている。この調査は、幼児の言語の獲得時期の調査報告として世界的にみても大規模なものである。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】小林哲生，奥村優子，南泰浩，“語彙チェックリストアプリによる幼児語彙発達データ収集の試み”，電子情報通信学会技術研究報告，vol.115，no.418，HCS2015-59，pp.1-6，2016．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
語の獲得時期を正確に調査するためには、様々な月齢の幼児に対して各語が理解できるか、発話できるかといった調査を大規模に行い、語毎のデータを大量に得る必要がある。そのため、調査対象の語を増やすことは容易ではない。
【０００５】
そこで本発明では、幼児による語の獲得時期を幼児が語に接する頻度の指標から推定する語獲得時期推定技術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】
【０００６】
本発明の一態様は、W1,…,WNを幼児が獲得する語、Cを文書D1,…,DMから構成されるコーパス、xn(n=1,…,N)を前記コーパスCを用いて算出される幼児が前記語Wnに接する頻度の指標、yn(n=1,…,N)を前記語Wnを幼児が獲得した語獲得時期とし、前記指標xnと前記語獲得時期ynの組(n=1,…,N) から、幼児が語に接する頻度の指標xから当該語を幼児が獲得する語獲得時期yを求める語獲得時期推定関数を算出する語獲得時期推定関数算出部とを含む。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、幼児が語に接する頻度の指標を入力とし、幼児による語の獲得時期を出力とする語獲得時期推定関数を生成することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】２つのコーパスのサイズを示す表。
【図２】獲得日齢と２つのコーパスを用いて算出したスピアマンの順位相関係数ρを示す表。
【図３】絵本コーパスを用いた場合における「家族」カテゴリの散布図と回帰直線を示す図。
【図４】絵本コーパスを用いた場合における「動物」カテゴリの散布図と回帰直線を示す図。
【図５】絵本コーパスを用いた場合における「動物」カテゴリとの比較を示す図。
【図６】語獲得時期推定関数生成装置１００の構成の一例を示す図。
【図７】語獲得時期推定関数生成装置１００の動作の一例を示す図。
【図８】語獲得時期算出装置２００の構成の一例を示す図。
【図９】語獲得時期算出装置２００の動作の一例を示す図。
【図１０】語獲得時期算出装置３００の構成の一例を示す図。
【図１１】語獲得時期算出装置３００の動作の一例を示す図。
【図１２】指標推定関数生成装置４００の構成の一例を示す図。
【図１３】指標推定関数生成装置４００の動作の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施の形態について、詳細に説明する。なお、同じ機能を有する構成部には同じ番号を付し、重複説明を省略する。
【００１０】
＜技術的背景＞
幼児による語の獲得時期とコーパスでの出現頻度との間には相関があることを見出した。以下、その調査の概要について説明する。
【００１１】
［ＣＶＤと２つのコーパス］
幼児による語の獲得時期のデータにはＣＶＤを用いた。また、出現頻度のデータを算出するために２つのコーパスを用いた。まず、ＣＶＤについて説明する。
【００１２】
非特許文献１にあるＣＶＤは、０歳から４歳頃までの乳幼児（子ども）の保護者約１３００名に、調査時点で自分の子どもが該当の語を理解できるか、発話できるかどうかをチェックリスト形式で解答してもらい、その情報をデータベース化したものであり、２７００語が収録されている。つまり、ＣＶＤは、２７００語の語とその獲得時期（理解時期または発話時期）についての約１３００名分のデータベースである。
【００１３】
本調査では、調査対象の子どもから得たデータを用いて推定した、５０％の子どもが発話できるようになる日齢（以下、５０％獲得日齢という) を用いる。ここで、理解できる日齢ではなく、発話できる日齢を用いたのは、発話されたかどうかの方が保護者にわかりやすく、信頼度が高いからである。
【００１４】
次に２つのコーパスについて説明する。
【００１５】
１つ目のコーパスは、参考非特許文献１にある現在構築中の絵本データベースの各絵本の本文データから構成される絵本コーパスである。絵本データベースは、発達心理学における研究や、子供の興味や発達に応じた絵本の推薦を目的として構築しており、ベストセラーやロングセラーを含むよう選定している。
（参考非特許文献１：藤田早苗，服部正嗣，小林哲生，奥村優子，青山一生，“絵本検索システム「ぴたりえ」〜子どもにぴったりの絵本を見つけます〜”，言語処理学会「自然言語処理」，Vol.24, No.1, 2017．）
【００１６】
２つ目のコーパスは、国立国語研究所の現代日本語書き言葉均衡コーパス（以下、ＢＣＣＷＪという）である。図１の表は、これらのコーパスのサイズを示す。なお、２つのコーパスを用いたのは、両者の結果を比較するためである。
【００１７】
［頻度の数え方］
次に、頻度の数え方について説明する。ＣＶＤに含まれる語は必ずしも１形態素で構成されるとは限らない。例えば、「お姉ちゃん」は、UniDicでは「お」、「姉」、「ちゃん」の３形態素となる。なお、UniDicとは、日本語テキストを単語に分割、形態論情報を付与するための電子化辞書のことであり、ＢＣＣＷＪにも利用されている。また、「お姉ちゃん」、「姉」、「ねーね」のように、同じ対象について複数の表現が存在する場合もあり、ＣＶＤでは異なる語として獲得日齢を算出している。
【００１８】
なお、同じ対象について複数の表現が存在する場合の取り扱いは、これに限るものではない。つまり、ＣＶＤでの取り扱いと異なり、同じ語として獲得日齢を算出するようにしてもよい。
【００１９】
そこで、本調査では、ＣＶＤと同様にまとめるため、形態素解析を行い、形態素が最長一致する語として頻度を数える。形態素が最長一致する語とは、一致する複数の語の中で、一致する範囲が最も長い語である。例えば、「お姉ちゃん」という表現に含まれる形態素は、ＣＶＤのエントリの「姉」と「お姉ちゃん」の両方に一致するが、「お姉ちゃん」の方が一致する範囲が長いため、「お姉ちゃん」として数える。
【００２０】
また、「ちゃん」ではなく「さん」が使われている場合、「お」が省略されている場合のように表記ゆれとみなせる場合も同様にまとめる。したがって、例えば、「お姉ちゃん」、「姉ちゃん」、「お姉さん」、「姉さん」は「お姉ちゃん」、「姉」、「あね」は「姉」、「ねえね」、「ねぇね」は「ねーね」として数える。
【００２１】
また、語の出現頻度としては、ある語がコーパスに出現する頻度である語頻度（以下、FREQと表す）と、ある語が出現するコーパスに含まれる文書の数である文書頻度（以下、DFと表す）を用いる。なお、本調査では、FREQの対数値であるlog(FREQ)、DFの対数値であるlog(DF)を用いて、幼児による語の獲得時期とコーパスでの出現頻度との間の相関の有無を調べている（図２参照）。
【００２２】
［調査結果と分析］
以下、調査結果とその分析結果について説明する。
【００２３】
（1:順位相関係数ρ）
本調査では幼児による語の獲得時期とコーパスでの出現頻度との間の相関の有無を判断するためにスピアマンの順位相関係数ρを用いた。図２の表は、獲得日齢（５０％獲得日齢）と絵本コーパス、ＢＣＣＷＪを用いて算出したスピアマンの順位相関係数ρを示す。この表は、ＣＶＤ中の全語をまとめて用いた場合と、ＣＶＤに付与された「動物」、「家族」、「日課」、「あいさつ」等の２８カテゴリに分けた場合の結果を示している。これらのカテゴリは、語彙獲得の調査に協力する保護者にとってわかりやすく記録がしやすいように考えられており、「助詞・助動詞」、「代名詞・疑問詞」等の品詞の種類によるカテゴリ、「動物」、「食べ物・飲み物」、「キャラクター」等の名詞を細分化した種類によるカテゴリ、「日課」や「あいさつ」など子どもがその言葉に接したり利用したりする場面を想定したカテゴリを含んでいる。なお、相関係数ρの算出にはコーパス中に１度以上出現した語のみ用いた。また、表中のDF、FREQはそれぞれlog(DF)、log(FREQ)を表している。一致語数は、各コーパス中に１度以上出現した語の数を表す。
【００２４】
この表から分かることを以下に示す。
(1) ほぼ全カテゴリで、ＢＣＣＷＪより絵本コーパスの方が幼児による語の獲得時期とコーパスでの出現頻度との間の相関が高い。全語をまとめた場合、絵本コーパスとは弱い相関、ＢＣＣＷＪとは相関があるとは言えない程度である。
(2) 絵本コーパスはＢＣＣＷＪに比べてコーパスサイズが小さい割に幼児による語の獲得時期とコーパスでの出現頻度との間の相関が非常に高い。ＢＣＣＷＪの形態素数は絵本コーパスの２３９倍あるにも関わらず、カテゴリによっては絵本コーパスの方が相関がはるかに高く、幼児による語の獲得日齢と絵本における語の出現頻度は相関が高いと言える。
(3) カテゴリによって幼児による語の獲得時期とコーパスでの出現頻度との間の相関の程度が大きく異なる。
(3-1) 幼児による語の獲得時期とコーパスでの出現頻度との間の相関が高いカテゴリは、「動物」、「かたち・色」、「時間・数量」、「乗り物」である。
(3-2) 幼児による語の獲得時期とコーパスでの出現頻度との間の相関がほぼ見られないカテゴリは、「擬音語・擬態語」、「キャラクター」、「助詞・助動詞」などである。これらのカテゴリの語の品詞は、感動詞、固有名詞、助詞、助動詞などが多い。
(3-3) 多くのカテゴリでは、幼児による語の獲得時期とコーパスでの出現頻度との間の相関は中程度であり、品詞は、固有名詞を除く名詞、動詞、形容詞が多く含まれる。
【００２５】
（2:口語表現と家庭環境の影響）
「家族」カテゴリには、「お姉ちゃん」と「ねーね」のように、同じ対象に対する異なる表現が含まれる場合がある。図３に、絵本コーパスを用いた場合における「家族」カテゴリの語の散布図と回帰直線を示す。図３から、「ママ」と「パパ」のように対になる語は散布図でも近くにプロットされており、獲得日齢も絵本コーパスでの出現頻度（log(DF)）も近いことが分かる。また、「ねーね」、「にーに」のような口語表現は、「お姉ちゃん」、「お兄ちゃん」のような表現に比べ、獲得日齢は早いが絵本コーパスでの出現頻度（log(DF)）は低く、両者の傾向は大きく異なることがわかる。
【００２６】
そこで、「お姉ちゃん」と「ねーね」のように、同じ対象に対して複数の表現が含まれる場合、より口語的な表現を除いた１０語だけを用いて、順位相関係数ρを算出し直した（図２の表中最下段参照）。その結果、絵本コーパスのlog(DF)でρ=-0.93という高い値が得られた。「ねーね」、「にーに」などの言葉を早期に覚えるかどうかは、家族構成によるところが大きいためで、絵本コーパスをはじめ、特に書き言葉のコーパスや大人の発話を書き起こしたコーパスにおける語の出現頻度と幼児による語の獲得日齢との相関は低いと考えられる。
【００２７】
このように、口語表現や家庭環境に依存する語を除くと、絵本コーパスにおける語の出現頻度と幼児による語の獲得日齢との相関はより高くなる。
【００２８】
（3:基礎カテゴリ）
具体的すぎもせず、抽象的すぎもしない中程度のあるレベルでは、同じカテゴリに属するものの間で、形の類似性が高く、多くの属性も共有されている。また、同時に隣接するカテゴリとの違いもはっきりしている。このようなカテゴリのことを基礎カテゴリという。基礎カテゴリには、動物や物の名前などが含まれる。
【００２９】
また、こうした基礎カテゴリより上位のレベルのカテゴリを上位カテゴリという。例えば、「椅子」カテゴリは基礎カテゴリであり、「家具」カテゴリは上位カテゴリである。
【００３０】
ＣＶＤのカテゴリでは、「動物」、「乗り物」カテゴリに含まれる語は、「犬」や「猫」など、ほとんどが基礎カテゴリにあたる。以下、順位相関係数ρが最も高かった「動物」カテゴリを取り上げ、基礎カテゴリでの相関について説明する。
【００３１】
「動物」カテゴリでは、語の出現頻度としてlog(FREQ)よりもlog(DF)を用いる方が、幼児による語の獲得時期とコーパスでの出現頻度との間の相関が高かったため、log(DF)を用いた場合の散布図と回帰直線を図４に示す。図４からも、ほとんどの語が回帰直線に沿ってプロットされており、絵本コーパス中での出現頻度（log(DF)）が高い方が、獲得日齢が早いという関係をよく表わしている。
【００３２】
さらに、「動物」カテゴリに含まれる語でも、「動物」、「ペット」、「昆虫」は上位カテゴリの語である。これらの語は、回帰直線より上、つまり出現頻度（log(DF)）に比べて獲得日齢が遅めであり、上位カテゴリの方が学習が難しいという知見を支持する結果となった。
【００３３】
ここで、回帰直線からの残差が最も大きい「アイアイ」を外れ値として除き、絵本コーパスのlog(DF)を用いた回帰式を求め直すと、回帰式はage=1450.7-107.1*log(DF)となった。以下、この回帰式で描かれる回帰直線を動物回帰直線と呼ぶ。なお、「アイアイ」が回帰直線からの残差が大きい、つまり、絵本コーパスでの出現頻度が低い割に獲得日齢が早い理由は、童謡「アイアイ」(相田裕美作詞，宇野誠一郎作曲)の影響だと思われる。
【００３４】
ＣＶＤに収録されていない語でも、この回帰式を用いれば獲得日齢の推定ができるようになる。例えば、ＣＶＤの「動物」カテゴリ中の語は、日本語語彙大系では、意味クラス<536:動物（個体）> 配下の語が該当する。日本語語彙大系は階層構造を持つシソーラスであり、名詞が約３０００の意味クラス に分類されている。階層構造を持つため、各クラスには親子関係の存在するクラスがある。<536:動物（個体）>の場合、<537:獣>、<538:鳥>、<539:爬虫類・両生類>などの意味クラスを配下にもっている。これらの意味クラスの語は、絵本データベースに４６０語出現している。ＣＶＤに収録されている「動物」カテゴリの語は１００語であり、残りの３６０語はＣＶＤに収録されていない。絵本コーパス中での出現頻度の高い語ほどＣＶＤにも収録されている場合が多いが、比較的頻度の高い語でも収録されていない語も存在する。こうした収録外の語でも、先ほど述べた回帰式を用いることで、幼児による当該語の獲得日齢を推定することが可能である。例えば、ＣＶＤに収録されていない「タイ」や「タカ」でも、「タイ」や「タカ」という語の絵本コーパス中の出現頻度と動物回帰直線とから、「タイ」は「クジラ」と近い日齢に、「タカ」は「ダチョウ」と近い日齢で覚えられると推定できる。ＣＶＤで収録語を増やすためには、大規模なデータ収集が必要なため、簡単に増やすことはできない。そのため、収録対象外の語でも、獲得日齢の推定ができることは有意義である。
【００３５】
（4:「動物」カテゴリとの比較）
先述の通り、「動物」カテゴリの語のほとんどは基礎カテゴリである。動物回帰直線が、基礎カテゴリにおける絵本コーパスの出現頻度（log(DF)）と学習の難しさの関係をモデル化できたとすると、動物回帰直線と比較すれば、基礎カテゴリと比べて学習が難しいかどうか判別する手がかりになる可能性がある。
【００３６】
そこで、各カテゴリで、動物回帰直線より上にプロットされる語の割合を調べた。動物回帰直線より上にプロットされる語は出現頻度（log(DF)）と比べて獲得が比較的遅く、動物回帰直線より下にプロットされる語は出現頻度（log(DF)）と比べて獲得が比較的早いと考えられる。調査の結果、カテゴリによって、動物回帰直線のどちら側に分布するかが偏る場合が見られた。偏りが見られる場合、図２の表のカテゴリ名の右に「▲△▽▼」のマークを付与した。「▲」は各カテゴリの語の８０％以上が動物回帰直線の上にプロットされる場合、「△」は６０％以上、「▽」は４０％以下、「▼」は２０％以下であることを示している。
【００３７】
ＣＶＤのカテゴリのうち、動詞や形容詞が多く含まれるカテゴリは、「動作・事象」、「こころ」、「ようす」であるが、これらはいずれも動物回帰直線の上に偏っている。また、名詞ばかりのカテゴリでも「人称代名詞」「空間」等の抽象度の高いカテゴリは動物回帰直線より上に偏っている。逆に、「日課」や「擬音語・擬態語」は動物回帰直線より下に偏っている。こうした、頻度に比して獲得が早いカテゴリは、基礎カテゴリ以上に獲得が容易であるという可能性と、身近な物や日常的によく使う表現なため、会話等によるインプットが多いという可能性が考えられる。これは、少なくとも擬態語は幼児に対して高頻度で用いられるという知見とも一致する。
【００３８】
例として「代名詞・疑問詞」と「擬音語・擬態語」の散布図と動物回帰直線を図５に示す。図５からも、抽象度の高い「代名詞・疑問詞」は動物回帰直線より上に、「擬音語・擬態語」は下に偏ってプロットされることが見てとれる。これらのカテゴリは、順位相関係数だけを調べると相関はほぼない程度である。しかし、動物回帰直線と比較することで、これまで新奇語（無意味語）を用いた幼児に対する実験で示されてきた知見、幼児に対する話しかけに用いられる語を調査することによって得られてきた知見を支持する結果を得ることができた。
【００３９】
＜用語＞
各実施形態で用いる用語について説明する。
【００４０】
文書とは、書籍のように書き言葉によるテキストや発話のような話し言葉を書き起こしたテキストのことをいう。例えば、絵本は、書籍の一種であるから、文書である。また、パパやママとの会話や幼児向けビデオを書き起こしたものは、話し言葉によるテキストであり、文書である。また、コーパスとは、文書を集積しデータベース化した言語資料である。
【００４１】
ある語（単語）がコーパスに出現する程度を示す量として、２つの頻度を用いる。１つ目が語頻度(Term Frequency)である。語頻度とは、ある語がコーパスに出現する頻度のことである。２つ目が文書頻度 (Document Frequency)である。文書頻度とは、ある語が出現する、コーパスに含まれる文書の数である。したがって、文書頻度では一つの文書に複数回ある語が出現したとしても１回として数える。また、絵本の中には複数の話を一冊に含むものもあるが、このような絵本の場合は、話を単位として文書頻度をカウントすることにする。
【００４２】
語は、意味クラスに分類される。ここで、意味クラスとは、語を所定の規則に従い分類した語の集合のことであり、例えば、日本語語彙大系、EDR概念体系辞書、WordNetなどのシソーラスやオントロジーにおいて同じクラスや同じ階層に分類された語の集合のことである。また、先ほどの幼児語彙発達データベース（ＣＶＤ）のカテゴリも意味クラスである。
【００４３】
語獲得時期とは、幼児がある語を理解した時期または発話した時期のことをいう。例えば、ある語を幼児の５０％が獲得した（つまり理解または発話できるようになった）日齢を５０％獲得日齢という。この他、２０％獲得日齢、７０％獲得日齢など様々な割合の日齢を用いることができる。また、獲得時期の表現は日に限るものではなく、日齢の他、週齢、月齢、年齢などいずれの単位を用いて獲得時期を表現してもよい。
【００４４】
語獲得時期データベースとは、語と語獲得時期の組をレコードとして記録したデータベースである。語の意味クラスをレコードの項目（フィールド）として含んでいてもよい。語獲得時期データベースの例としては、先述したＣＶＤがある。
【００４５】
なお、幼児とは、語を獲得する時期を測定する対象であり、例えば、ＣＶＤの構築では０歳から４歳頃までの子供が対象となっている。
【００４６】
幼児が語に接する頻度とは、幼児がその語を耳にしたり、目にしたりする頻度のことである。現実には、幼児が語に接する頻度を正確に測定することができない。そこで、以下の実施形態では、幼児が語に接する頻度の指標として、先述の語頻度と文書頻度を用いる。
【００４７】
＜第一実施形態＞
以下、図６〜図７を参照して語獲得時期推定関数生成装置１００について説明する。図６は、語獲得時期推定関数生成装置１００の構成を示すブロック図である。図７は、語獲得時期推定関数生成装置１００の動作を示すフローチャートである。図６に示すように、語獲得時期推定関数生成装置１００は、指標算出部１１０、語獲得時期取得部１２０、語獲得時期推定関数算出部１３０、記録部１９０を含む。記録部１９０は、語獲得時期推定関数生成装置１００の処理に必要な情報を適宜記録する構成部である。
【００４８】
語獲得時期推定関数生成装置１００は、複数の語から、幼児が語に接する頻度の指標xから当該語を幼児が獲得する語獲得時期yを求める語獲得時期推定関数を生成する。その際、語獲得時期推定関数生成装置１００は、語獲得時期データベースと文書D1,…,DMから構成されるコーパスCを用いる。文書Dm(m=1,…,M)は、書籍、パパやママとの会話等を書き起こしたもの、テレビアニメの台本などテキストであれば、どのようなものでもよい。以下、文書Dm(m=1,…,M)を絵本として説明する。つまり、コーパスCはM冊の絵本から構成されるコーパスとなる。語獲得時期データベースとコーパスCは、記録部１９０に記録しておいてもよいし、外部データベースとして用意してもよい。
【００４９】
図７に従い語獲得時期推定関数生成装置１００の動作について説明する。指標算出部１１０は、語Wn(n=1,…,N)を入力として、コーパスCを用いて、幼児が語Wnに接する頻度の指標xnを算出し、出力する（Ｓ１１０）。算出される指標としては、例えば、語頻度、文書頻度などがある。指標xnは、記録部１９０に記録しておく。
【００５０】
語獲得時期取得部１２０は、語Wn(n=1,…,N)を入力として、語獲得時期データベースを用いて、語Wnを幼児が獲得した語獲得時期ynを取得し、出力する（Ｓ１２０）。例えば、語獲得時期データベースとしてＣＶＤを用いる場合、語獲得時期ynとして例えば５０％発話日齢を取得することができる。各語獲得時期ynは、記録部１９０に記録しておく。
【００５１】
語獲得時期推定関数算出部１３０は、指標xnと語獲得時期ynの組(n=1,…,N)を入力とし、語獲得時期推定関数を算出し、出力する（Ｓ１３０）。指標と語獲得時期の関係式である語獲得時期推定関数は、例えば、先述の調査のように回帰直線として求めることができる。その際、語頻度の対数値や文書頻度の対数値を用いて回帰直線を求めた（図３〜５参照）。
【００５２】
語獲得時期推定関数の算出に用いる語の数Nは、大きい方が好ましく、Nが小さくなればなるほど有意差のある結果を得にくくなる。最低でもN=6程度として回帰直線を算出するのが好ましい。
【００５３】
コーパスに含まれる文書の数Mも、大きい方が好ましく、Mが小さくなればなるほど有意差のある結果を得にくくなる。なお、先述の通り、絵本の場合は１冊の絵本に複数のお話が含まれることがある。コーパスに含まれる文書が絵本である場合、Mは絵本の冊数ではなく、お話の数とする方がよい。また、最低でもM=500程度の文書（お話）を含むコーパスを用いることが好ましい。
【００５４】
なお、絵本の対象年齢は適度にばらついている方が好ましい。例えば、０歳から４歳の幼児を対象として構築しているＣＶＤを語獲得時期データベースとして用いる場合、０歳から４歳の幼児を対象とする絵本を偏りなく含むコーパスであることが好ましい。ただし、絵本に必ずしも対象年齢が付与されているとは限らない。このような場合は、絵本をランダムに選ぶことにより、コーパスを構成してもよい。また、お話の長さがばらつくように選ぶ、文字サイズがばらつくように選ぶことにより、コーパスを構成してもよい。
【００５５】
回帰直線の算出方法は、一般的な方法でよい。例えば、残差（つまり、回帰直線から得られる推定値と実際の値の差）の2乗が最も小さくなるような直線を引く最小二乗法を用いればよい。
【００５６】
また、先述の調査からもわかるように、いわゆる外れ値を除いて回帰直線を算出すると、より精度の高い語獲得時期推定関数を得ることができる。具体的には、最初に算出した回帰直線からの残差を計算し、最も外れている上位いくつかの組を取り除くことにより、再度回帰直線を算出するとよい。
【００５７】
先述の調査からもわかるように、同一対象に対する複数の表現のうち、より口語的な表現（より話し言葉的な表現）を除いて回帰直線を算出することにより、より精度の高い語獲得時期推定関数を得ることもできる。例えば、「お姉ちゃん」と「ねーね」がN個の語に含まれている場合は、「ねーね」を除いて回帰直線を算出する。
【００５８】
頻度算出に用いるコーパス以外にもコーパスがある場合は、いずれのコーパスにも含まれる語のみを用いて回帰直線を算出してもよい。
【００５９】
同一の意味クラスに属するN個の語を用いて回帰直線を算出すると、より精度の高い語獲得時期推定関数を得ることができる。先述の調査におけるカテゴリが意味クラスに相当するものであるが、例えば、「動物」カテゴリに属する語のみから相関（順位相関係数ρ）を求めると高い値が得られ、より精度の高い語獲得時期推定関数が得られることがわかる。この場合、語獲得時期推定関数生成装置１００は、同一意味クラスに属する複数の語から、当該意味クラスに対応する意味クラスごとの語獲得時期推定関数を生成する。
【００６０】
以上、先述の調査に即して回帰直線として説明したが、指標と語獲得時期の関係式はその他の回帰式を用いてもよい。例えば、サポートベクター回帰や回帰曲線を用いてもよい。
【００６１】
語獲得時期推定関数生成装置１００には、複数の語Wn(n=1,…,N)を入力するものとしたが、その代わりに、Wn(n=1,…,N)の指標xnと語獲得時期ynの組を入力するものとしてもよい。この場合、語獲得時期推定関数生成装置１００は、指標算出部１１０と語獲得時期取得部１２０を備えなくてもよい。
【００６２】
（変形例）
語獲得時期推定関数を幼児が語に接する頻度の指標xから当該語を幼児が獲得する語獲得時期yを求める関数として構成したが、語の難しさを示す特徴量を用いて構成してもよい。つまり、語獲得時期推定関数を特徴量の関数または指標と特徴量の関数として構成する。
【００６３】
語の難しさを示す特徴量として、例えば、以下のようなものがある。
(1)文字としての頻度、文字n-gram出現頻度
例えば、○○サウルスのように、ある表現（この例では“サウルス”）がよく出現するから覚えやすいということもありうるため、(1)の各頻度は難しさを示す特徴量となる。
(2)モーラ数
モーラ数は、語の特徴を示すため、特徴量となる。
(3)音節数
音節数は、音の聞こえるまとまりを示すため特徴量となる。
(4)音の繰り返し
例えば、“ワンワン”、“モーモー”などの音の繰り返しは、図５からもわかるように獲得が容易な語であり、特徴量となる。
(5)難しいことあるいは間違えやすいことが心理学的知見としてわかっている音
例えば、“とうころもし”、“みたいな”のような語は難しい。
(6)品詞
例えば、代名詞や疑問詞は、図５からもわかるように難しい語として考えられ、品詞は特徴量となる。
(7)意味クラス
先ほど説明したように、意味クラスごとに語獲得時期推定関数を生成することにより、精度の高い語獲得時期推定関数が得られるが、意味クラスそのものを説明変数としてもよい。つまり、意味クラスを特徴量として、指標と意味クラスから語獲得時期を推定する語獲得時期推定関数として構成する。
(8)大人を対象として調査した単語親密度
大人にとって親密度が低い語は幼児にとって難しいと考えられるため、単語親密度は特徴量となる。
(9)多義性
複数の用法がある語の意味の学習は幼児にとって難しい可能性があるため、多義性は特徴量となる。また、複数の語義がある場合、各語義の利用頻度に大きく差がでることもある。したがって、語義の利用頻度の差は特徴量となる。
(10)項の数
特に動詞では、項の数が多ければ学習が難しい可能性があるため、項の数は特徴量となる。また、動詞と同時に利用される助詞も、動詞の種類を特徴づけるため、特徴量となる。
【００６４】
これらの特徴量を用いて語獲得時期推定関数を生成する場合、重回帰式を用いた回帰、Random Forestによる回帰を用いることができる。また、学習の難しさによるランキングと考えることにより、ランキング学習(SVM-RANK)を用いることもできる。
【００６５】
以下、特徴量を用いて語獲得時期推定関数を生成する方法について説明する。
【００６６】
Jを説明変数として用いる特徴量の種類数とする（ただし、Jは1以上の整数）。
【００６７】
語獲得時期推定関数生成装置１０００は、指標算出部１１０、第1特徴量算出部１０１０1、…、第J特徴量算出部１０１０J、語獲得時期取得部１２０、語獲得時期推定関数算出部１０３０、記録部１９０を含む。
【００６８】
なお、特徴量のみを語獲得時期推定関数の説明変数として用いる場合は、指標算出部１１０は不要である。以下では、語獲得時期推定関数生成装置１０００は、指標算出部１１０を含むものとして説明する。
【００６９】
語獲得時期推定関数生成装置１０００は、複数の語から、幼児が語に接する頻度の指標と語の難しさを示す第1特徴量、…、第J特徴量を入力とし当該語を幼児が獲得する語獲得時期を推定し出力する語獲得時期推定関数を生成する。その際、語獲得時期推定関数生成装置１０００は、語獲得時期データベースと文書D1,…,DMから構成されるコーパスCの他に、語とその語の難しさを示す第1特徴量、…、第J特徴量の組をレコードとする語特徴量データベースを用いる。語特徴量データベースは、記録部１９０に記録しておいてもよいし、外部データベースとして用意してもよい。
【００７０】
なお、語特徴量データベースの代わりに、語とその語の難しさを示す第j特徴量の組をレコードとする語第j特徴量データベース(j=1,…,J)を用意してもよい。
【００７１】
語獲得時期推定関数生成装置１０００の動作について説明する。指標算出部１１０は、語Wn(n=1,…,N)を入力として、コーパスCを用いて、幼児が語Wnに接する頻度の指標xnを算出し、出力する（Ｓ１１０）。
【００７２】
第j特徴量算出部１０１０j(j=1,…,J)は、語Wn(n=1,…,N)を入力として、語特徴量データベースを用いて、語Wnの第j特徴量z(j)nを取得し、出力する（Ｓ１０１０j）。第j特徴量としては、先述の(1)〜(10)の特徴量を用いることができる。
【００７３】
語獲得時期取得部１２０は、語Wn(n=1,…,N)を入力として、語獲得時期データベースを用いて、語Wnを幼児が獲得した語獲得時期ynを取得し、出力する（Ｓ１２０）。
【００７４】
語獲得時期推定関数算出部１０３０は、指標xn、第1特徴量z(1)n、…、第J特徴量z(J)n、語獲得時期ynの組(n=1,…,N)を入力として、語獲得時期推定関数を算出し、出力する（Ｓ１０３０）。語獲得時期推定関数を算出には、重回帰式を用いた回帰、Random Forestによる回帰を用いることができる。
【００７５】
本発明によれば、幼児が語に接する頻度の指標を入力とし、幼児による語の獲得時期を出力とする語獲得時期推定関数を生成することが可能となる。なお、語獲得時期推定関数生成に用いる複数の語が同一意味クラスに属する場合は、より推定精度のよい語獲得時期推定関数を生成することが可能となる。また、語そのものの難しさを示す特徴量も入力として、幼児による語の獲得時期を出力とする語獲得時期推定関数を生成することが可能となる。
【００７６】
＜第二実施形態＞
第一実施形態の語獲得時期推定関数生成装置１００が生成する語獲得時期推定関数を用いると、語のコーパス中の出現頻度を用いて幼児が当該語を獲得する時期を推定することができる。
【００７７】
以下、図８〜図９を参照して語獲得時期算出装置２００について説明する。図８は、語獲得時期算出装置２００の構成を示すブロック図である。図９は、語獲得時期算出装置２００の動作を示すフローチャートである。図８に示すように、語獲得時期算出装置２００は、指標算出部１１０、語獲得時期算出部２２０、記録部１９０を含む。記録部１９０は、語獲得時期算出装置２００の処理に必要な情報を適宜記録する構成部である。記録部１９０には、語獲得時期推定関数生成装置１００が生成した語獲得時期推定関数（語獲得時期推定関数を特徴付けるパラメータ）が記録されている。
【００７８】
語獲得時期算出装置２００は、語獲得時期推定関数を用いて、幼児が獲得する時期を推定したい語から、当該語を幼児が獲得する語獲得時期を算出する。その際、語獲得時期算出装置２００は、文書D1,…,DMから構成されるコーパスCを用いる。コーパスCは、語獲得時期推定関数生成装置１００が語獲得時期推定関数を生成する際に用いたものである。コーパスCは、記録部１９０に記録しておいてもよいし、外部データベースとして用意してもよい。
【００７９】
図９に従い語獲得時期算出装置２００の動作について説明する。指標算出部１１０は、幼児が獲得する時期を推定したい語Wを入力として、コーパスCを用いて、幼児が語Wに接する頻度の指標を算出し、出力する（Ｓ１１０）。最も正確な値が得られるようにするためには、コーパスCを用いて指標を算出するのが好ましいが、語WがコーパスCに含まれない場合もありうる。このような場合は指標を算出することができなくなることを避けるため、コーパスCとは異なるコーパスC1’,…, CP’（Pは1以上の整数）も用意しておき、語Wを含むコーパスCp’（ただし、pは1以上P以下のいずれかの整数）を用いて算出される指標から、コーパスCを用いて算出した場合の指標を推定し、当該推定値を指標算出部１１０の算出値として代用してもよい。
【００８０】
語獲得時期算出部２２０は、Ｓ１１０で算出した指標を入力として、記録部１９０に記録した語獲得時期推定関数を用いて、語Wを幼児が獲得する語獲得時期を算出し、出力する（Ｓ２２０）。
【００８１】
語獲得時期算出装置２００には、幼児が獲得する時期を推定したい語Wを入力するものとしたが、その代わりに、幼児が語Wに接する頻度の指標（Wの指標）を入力するものとしてもよい。この場合、語獲得時期算出装置２００は指標算出部１１０を備えなくてもよい。
【００８２】
語獲得時期算出装置２００を用いて様々なサービスを提供することができる。例えば、幼児が最近獲得した語から、次に覚える可能性が高い語を含む絵本をレコメンドするサービスを提供することができる。以下、具体的に説明する。幼児が最近獲得した語を語獲得時期算出装置２００に入力し、当該語の獲得時期を算出する。この獲得時期は、幼児の実際の日齢にかかわらず算出されるものであり、この幼児の言語面での発達を反映したものになる。例えば、語獲得時期データベースとしてＣＶＤを用い、語獲得時期推定関数生成装置１００が語獲得時期推定関数を求める際の語獲得時期として５０％発話日齢を用いた場合、語獲得時期算出装置２００により算出される当該語の獲得時期は、当該語の５０％発話日齢となる。次に、語獲得時期データベースを用いて、算出した獲得時期からこの語とほぼ同じ獲得時期の語群を取得する。ほぼ同じ獲得時期を示す値としては、例えば、算出した獲得時期−１０日〜算出した獲得時期＋１０日などとすればよい。最後に、絵本から構成されるコーパスを用いて、当該語群を含む絵本を抽出し、レコメンドする。例えば、当該語群を含む割合の高いものから順にレコメンドするなどしてユーザに提示すればよい。
【００８３】
本発明によれば、語獲得時期推定関数を用いることにより、幼児による語の獲得時期を幼児が語に接する頻度の指標から推定することが可能となる。
【００８４】
＜第三実施形態＞
第一実施形態の語獲得時期推定関数生成装置１００が生成する意味クラスごとの語獲得時期推定関数を用いると、幼児が語を獲得する時期を推定することができる。
【００８５】
以下、図１０〜図１１を参照して語獲得時期算出装置３００について説明する。図１０は、語獲得時期算出装置３００の構成を示すブロック図である。図１１は、語獲得時期算出装置３００の動作を示すフローチャートである。図１０に示すように、語獲得時期算出装置３００は、指標算出部１１０、意味クラス決定部３１５、語獲得時期算出部３２０、記録部１９０を含む。記録部１９０は、語獲得時期算出装置３００の処理に必要な情報を適宜記録する構成部である。記録部１９０には、語獲得時期推定関数生成装置１００が生成した意味クラスごとの語獲得時期推定関数（意味クラスごとの語獲得時期推定関数を特徴付けるパラメータ）が記録されている。以下では、複数の意味クラスに対応して生成された意味クラスごとの語獲得時期推定関数の集合のことを語獲得時期推定関数群という。
【００８６】
語獲得時期算出装置３００は、語獲得時期推定関数群を用いて、幼児が獲得する時期を推定したい語から、当該語を幼児が獲得する語獲得時期を算出する。その際、語獲得時期算出装置３００は、語獲得時期データベースと文書D1,…,DMから構成されるコーパスCを用いる。語獲得時期データベースとコーパスCは、語獲得時期推定関数生成装置１００が語獲得時期推定関数を生成する際に用いたものである。また、語獲得時期データベースは、語の意味クラスをレコードの項目として含むものとする。語獲得時期データベースとコーパスCは、記録部１９０に記録しておいてもよいし、外部データベースとして用意してもよい。
【００８７】
図１１に従い語獲得時期算出装置３００の動作について説明する。指標算出部１１０は、幼児が獲得する時期を推定したい語Wを入力とし、コーパスCを用いて、幼児が語Wに接する頻度の指標を算出し、出力する（Ｓ１１０）。第二実施形態と同様、語WがコーパスCに含まれない場合に備え、コーパスC1’,…, CP’（Pは1以上の整数）を用意する構成としてもよい。
【００８８】
意味クラス決定部３１５は、語Wを入力とし、語獲得時期データベースを用いて、語Wの意味クラスを決定し、出力する（Ｓ３１５）。語獲得時期データベースが、語、意味クラス、語獲得時期を含むレコードから構成されるとする代わりに、語と意味クラスの組からなるデータベースを別途用意してもよい。ただし、この場合、語獲得時期推定関数生成装置１００がこのデータベースを用いて語獲得時期推定関数群を生成しておくことが、好ましい。
【００８９】
また、教師なし学習により生成される語の集合を意味クラスとして用いることもできる。例えば、word2vecというアルゴリズムを用いると、大量の単語をそれぞれベクトルとして表現、この表現を用いて類似語群を集め、意味クラスを生成することができる。
【００９０】
語獲得時期算出部３２０は、Ｓ１１０で算出した指標とＳ３１５で決定した意味クラスを入力とし、記録部１９０に記録した語獲得時期推定関数群を用いて、Ｓ３１５で決定した意味クラスに対応する語獲得時期推定関数を選択し、当該語獲得時期推定関数を用いて、Ｓ１１０で算出した指標から、語Wを幼児が獲得する語獲得時期を算出し、出力する（Ｓ３２０）。
【００９１】
語獲得時期算出装置３００には、幼児が獲得する時期を推定したい語Wを入力するものとしたが、その代わりに、幼児が語Wに接する頻度の指標（Wの指標）とWの意味クラスの組を入力するものとしてもよい。この場合、語獲得時期算出装置３００は、指標算出部１１０と意味クラス決定部３１５を備えなくてもよい。
【００９２】
本発明によれば、語獲得時期推定関数群を用いることにより、幼児による語の獲得時期を幼児が語に接する頻度の指標からより正確に推定することが可能となる。
【００９３】
＜第四実施形態＞
第一実施形態では、指標xと語獲得時期yの組から語獲得時期推定関数を生成した。語獲得時期推定関数を生成する代わりに、語獲得時期yから指標xを求める指標推定関数を生成してもよい。
【００９４】
以下、図１２〜図１３を参照して指標推定関数生成装置４００について説明する。図１２は、指標推定関数生成装置４００の構成を示すブロック図である。図１３は、指標推定関数生成装置４００の動作を示すフローチャートである。図１２に示すように、指標推定関数生成装置４００は、指標算出部１１０、語獲得時期取得部１２０、指標推定関数算出部４３０、記録部１９０を含む。記録部１９０は、指標推定関数生成装置４００の処理に必要な情報を適宜記録する構成部である。
【００９５】
指標推定関数生成装置４００は、複数の語から、語を幼児が獲得する語獲得時期yから幼児が当該語に接する頻度の指標xを求める指標推定関数を生成する。その際、指標推定関数生成装置４００は、語獲得時期データベースと文書D1,…,DMから構成されるコーパスCを用いる。語獲得時期データベースとコーパスCは、記録部１９０に記録しておいてもよいし、外部データベースとして用意してもよい。
【００９６】
図１３に従い指標推定関数生成装置４００の動作について説明する。指標算出部１１０は、語Wn(n=1,…,N)を入力として、コーパスCを用いて、幼児が語Wnに接する頻度の指標xnを算出し、出力する（Ｓ１１０）。指標xnは、記録部１９０に記録しておく。
【００９７】
語獲得時期取得部１２０は、語Wn(n=1,…,N)を入力として、語獲得時期データベースを用いて、語Wnを幼児が獲得した語獲得時期ynを取得し、出力する（Ｓ１２０）。各語獲得時期ynは、記録部１９０に記録しておく。
【００９８】
指標推定関数算出部４３０は、指標xnと語獲得時期ynの組(n=1,…,N)を入力として、指標推定関数を算出し、出力する（Ｓ４３０）。指標と語獲得時期の関係式である指標推定関数は、先述の調査のように回帰直線として求めることができる。なお、直線のように逆関数が存在することが明らかな場合には、指標推定関数を語獲得時期推定関数の逆関数として求めてもよい。
【００９９】
なお、同一の意味クラスに属するN個の語を用いて回帰直線を算出すると、より精度の高い指標推定関数を得ることができる。
【０１００】
また、指標推定関数生成装置４００には、複数の語Wn(n=1,…,N)を入力するものとしたが、その代わりに、Wn(n=1,…,N)の指標xnと語獲得時期ynの組を入力するものとしてもよい。
【０１０１】
以下、指標推定関数の応用例について説明する。例えば、絵本から構成されるコーパスを用いて生成した指標推定関数を新しい絵本の作成に利用することができる。以下、具体的に説明する。幼児が語に接する頻度の指標としてコーパス頻度（語頻度、文書頻度いずれでもよい）が得られているものとする。なお、コーパス頻度以外に実測できる値があればそれを用いてもよい。まず、コーパス頻度が得られている語について、語獲得時期データベースを用いて語獲得時期を取得する。次に、指標推定関数を用いて、取得した語獲得時期から幼児が対象となる語に接する頻度の指標を算出する。算出した指標とコーパス頻度を比較し、両者の値が乖離している場合、以下のように利用する。コーパス頻度の方が算出した頻度よりも低い場合は、幼児が対象となる語に接する程度が低い割に獲得が早い語であり、小さな子向けの絵本の作成に利用する。一方、コーパス頻度の方が算出した頻度よりも高い場合は、幼児が対象となる語に接する程度が高い割に獲得が遅い語であり、獲得が難しい語を含む絵本の作成に利用する。また、絵本の作成に利用する代わりに、コーパス頻度が高い割に獲得が遅い語を含む絵本を重点的に集め、幼児教育に利用することもできる。
【０１０２】
本発明によれば、幼児による語の獲得時期を入力とし、幼児が語に接する頻度の指標を出力とする指標推定関数を生成することが可能となる。なお、指標推定関数生成に用いる複数の語が同一意味クラスに属する場合は、より推定精度のよい指標推定関数を生成することが可能となる。
【０１０３】
＜変形例＞
この発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、この発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能であることはいうまでもない。上記実施形態において説明した各種の処理は、記載の順に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。
【０１０４】
＜補記＞
本発明の装置は、例えば単一のハードウェアエンティティとして、キーボードなどが接続可能な入力部、液晶ディスプレイなどが接続可能な出力部、ハードウェアエンティティの外部に通信可能な通信装置（例えば通信ケーブル）が接続可能な通信部、ＣＰＵ（Central Processing Unit、キャッシュメモリやレジスタなどを備えていてもよい）、メモリであるＲＡＭやＲＯＭ、ハードディスクである外部記憶装置並びにこれらの入力部、出力部、通信部、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、外部記憶装置の間のデータのやり取りが可能なように接続するバスを有している。また必要に応じて、ハードウェアエンティティに、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体を読み書きできる装置（ドライブ）などを設けることとしてもよい。このようなハードウェア資源を備えた物理的実体としては、汎用コンピュータなどがある。
【０１０５】
ハードウェアエンティティの外部記憶装置には、上述の機能を実現するために必要となるプログラムおよびこのプログラムの処理において必要となるデータなどが記憶されている（外部記憶装置に限らず、例えばプログラムを読み出し専用記憶装置であるＲＯＭに記憶させておくこととしてもよい）。また、これらのプログラムの処理によって得られるデータなどは、ＲＡＭや外部記憶装置などに適宜に記憶される。
【０１０６】
ハードウェアエンティティでは、外部記憶装置（あるいはＲＯＭなど）に記憶された各プログラムとこの各プログラムの処理に必要なデータが必要に応じてメモリに読み込まれて、適宜にＣＰＵで解釈実行・処理される。その結果、ＣＰＵが所定の機能（上記、…部、…手段などと表した各構成要件）を実現する。
【０１０７】
本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。また、上記実施形態において説明した処理は、記載の順に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されるとしてもよい。
【０１０８】
既述のように、上記実施形態において説明したハードウェアエンティティ（本発明の装置）における処理機能をコンピュータによって実現する場合、ハードウェアエンティティが有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記ハードウェアエンティティにおける処理機能がコンピュータ上で実現される。
【０１０９】
この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。具体的には、例えば、磁気記録装置として、ハードディスク装置、フレキシブルディスク、磁気テープ等を、光ディスクとして、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＤＶＤ−ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）等を、光磁気記録媒体として、ＭＯ（Magneto-Optical disc）等を、半導体メモリとしてＥＥＰ−ＲＯＭ（Electronically Erasable and Programmable-Read Only Memory）等を用いることができる。
【０１１０】
また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。
【０１１１】
このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶装置に格納する。そして、処理の実行時、このコンピュータは、自己の記録媒体に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。また、このプログラムの別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。また、サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるＡＳＰ（Application Service Provider）型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。なお、本形態におけるプログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるもの（コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータ等）を含むものとする。
【０１１２】
また、この形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、ハードウェアエンティティを構成することとしたが、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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