(57)【要約】【課題】入力テキストの強調区間を、単語を単位として予測できる強調位置予測装置を提供する。【解決手段】学習用の強調アクセント句の集合である学習用データ内の各単語に予め付与された強調または非強調の何れかのラベルと、学習用データ内の各単語の単語情報および学習用データ内の各強調アクセント句の境界の単語情報を含む特徴量と、に基づいて予め学習された予測モデルを記憶する予測モデル記憶部と、予測用の強調アクセント句の集合である予測用データの各単語の単語情報および予測用データ内の各強調アクセント句の境界の単語情報を含む特徴量を取得する特徴量取得部と、予測用データの特徴量と、予測用データ内の所定の単語以外の単語または境界に対して付与済みのラベルと、予測モデルに基づいて、所定の単語に対し強調または非強調の何れかのラベルを予測するラベル予測部を含む。【選択図】図１
2018021944.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習用の強調アクセント句の集合である学習用データ内の各単語に予め付与された強調または非強調の何れかのラベルと、前記学習用データ内の各単語の単語情報および前記学習用データ内の各強調アクセント句の境界の単語情報を含む特徴量と、に基づいて予め学習された予測モデルを記憶する予測モデル記憶部と、
予測用の強調アクセント句の集合である予測用データの各単語の単語情報および前記予測用データ内の各強調アクセント句の境界の単語情報を含む特徴量を取得する特徴量取得部と、
前記予測用データの特徴量と、前記予測用データ内の所定の単語以外の単語または境界に対して付与済みのラベルと、前記予測モデルに基づいて、前記所定の単語に対し強調または非強調の何れかのラベルを予測するラベル予測部と、
を含む強調位置予測装置。
【請求項２】
請求項１に記載の強調位置予測装置であって、
前記特徴量には、
対応する単語がアクセント核を有するか否かを示すアクセント核有無情報が含まれる
強調位置予測装置。
【請求項３】
請求項２に記載の強調位置予測装置であって、
平板型の強調アクセント句内の各単語の前記アクセント核有無情報を有とする
強調位置予測装置。
【請求項４】
請求項２または３に記載の強調位置予測装置であって、
前記予測モデルは、
前記アクセント核を有する単語に強調のラベルを付与し、前記アクセント核を有しない単語に非強調のラベルを付与する規則を有する
強調位置予測装置。
【請求項５】
予測モデル記憶部を含む強調位置予測装置が実行する強調位置予測方法であって、
前記予測モデル記憶部は、学習用の強調アクセント句の集合である学習用データ内の各単語に予め付与された強調または非強調の何れかのラベルと、前記学習用データ内の各単語の単語情報および前記学習用データ内の各強調アクセント句の境界の単語情報を含む特徴量と、に基づいて予め学習された予測モデルを記憶し、
前記強調位置予測方法は、
予測用の強調アクセント句の集合である予測用データの各単語の単語情報および前記予測用データ内の各強調アクセント句の境界の単語情報を含む特徴量を取得するステップと、
前記予測用データの特徴量と、前記予測用データ内の所定の単語以外の単語または境界に対して付与済みのラベルと、前記予測モデルに基づいて、前記所定の単語に対し強調または非強調の何れかのラベルを予測するステップと、
を含む強調位置予測方法。
【請求項６】
請求項５に記載の強調位置予測方法であって、
前記特徴量には、
対応する単語がアクセント核を有するか否かを示すアクセント核有無情報が含まれる
強調位置予測方法。
【請求項７】
請求項６に記載の強調位置予測方法であって、
平板型の強調アクセント句内の各単語の前記アクセント核有無情報を有とする
強調位置予測方法。
【請求項８】
コンピュータを請求項１から４の何れかに記載の強調位置予測装置として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、音声合成技術に関し、特に、音声の強調位置を予測する強調位置予測装置、強調位置予測方法、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、映画のシーンに応じた台詞を発話する場面、童話の語り聞かせの場面、テレビなどのメディアを通じた商品宣伝の場面、及びコールセンタなどでの電話応対場面などで自然に発せられた「表現豊かな音声」において、強調は頻繁に行われている。音声合成によって生成される合成音においても、適切な強調を行うことにより、合成音の自然性が高まる。
【０００３】
テキスト情報を音声に変換する「テキストからの音声合成（Text-to-speech Synthesis: TTS）」では、合成したいテキストが入力される。この場合、テキストの情報から強調すべき位置を特定することが必要となる。非特許文献１にあるように、日本語のアクセント句を単位として強調すべき位置を特定する技術は既に存在する。
【０００４】
アクセント句よりも更に細かい単語や読みを単位として強調位置を特定することができれば、統計的音声合成のモデル構築のための音声区間の記述や素片接続型音声合成の音声素片という音声区間の記述を詳細化できる。その結果、音の違いを詳しく表現でき、合成音の品質を改善できる。非特許文献２には英語を対象とし、単語を単位として強調箇所を予測する研究が開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】中嶋、水野、阪内、“テキストからの表現豊かな音声合成を目指した宣伝文からの強調アクセント句の予測”、情報処理学会論文誌、５６（１２）、pp.2384-2394、2015年
【非特許文献２】X.Zang, et al., “Conditional Random Fields to Predict Focus Word Pair in Spontaneous Spoken English”, Proceedings of INTERSPEECH, pp.756-760, 2014.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
非特許文献２には英語を対象とし、単語を単位として強調箇所を予測する研究が開示されているが、日本語では同様の研究はまだ実施されていない。
【０００７】
そこで本発明では、入力テキストの強調区間を、単語を単位として予測できる強調位置予測装置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】
【０００８】
本発明の強調位置予測装置は、予測モデル記憶部と、特徴量取得部と、ラベル予測部を含む。
【０００９】
予測モデル記憶部は、学習用の強調アクセント句の集合である学習用データ内の各単語に予め付与された強調または非強調の何れかのラベルと、学習用データ内の各単語の単語情報および学習用データ内の各強調アクセント句の境界の単語情報を含む特徴量と、に基づいて予め学習された予測モデルを記憶する。特徴量取得部は、予測用の強調アクセント句の集合である予測用データの各単語の単語情報および予測用データ内の各強調アクセント句の境界の単語情報を含む特徴量を取得する。ラベル予測部は、予測用データの特徴量と、予測用データ内の所定の単語以外の単語または境界に対して付与済みのラベルと、予測モデルに基づいて、所定の単語に対し強調または非強調の何れかのラベルを予測する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の強調位置予測装置によれば、入力テキストの強調区間を、単語を単位として予測できる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施例１の強調位置予測装置の構成を示すブロック図。
【図２】実施例１の学習用データの特徴量とラベルの例を示す図。
【図３】実施例１の強調位置予測装置の動作を示すフローチャート。
【図４】実施例１の予測用データの特徴量と予測されたラベルの例を示す図。
【図５】実施例２の強調位置予測装置の構成を示すブロック図。
【図６】実施例２の強調位置予測装置の動作を示すフローチャート。
【図７】実施例２の予測用データの特徴量と予測されたラベルの例を示す図。
【図８】実施例２においてアクセント核有無情報を取得する手順を説明する図。
【図９】実施例３の強調位置予測装置の構成を示すブロック図。
【図１０】実施例３のラベル予測部の動作を示すフローチャート。
【図１１】実施例３のラベル予測部の動作を例示して説明する図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
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。
【実施例１】
【００１３】
以下、図１を参照して実施例１の強調位置予測装置１について説明する。図１に示すように、本実施例の強調位置予測装置１は、特徴量取得部１１と、ラベル予測部１２と、予測モデル記憶部１２Ａと、ラベル一時記憶部１２Ｂを含む構成である。予測モデル記憶部１２Ａには予測モデルが予め記憶されている。
【００１４】
以下、予測モデルの学習について説明する。予測モデルは学習用データを用いて予め学習され、予測モデル記憶部１２Ａに予め記憶されている。図２のテーブル６は、学習用データの特徴量とラベルの例である。学習用データは、学習用の強調アクセント句（例えば強調アクセント句６１、強調アクセント句６３、…）の集合であるものとする。学習用データ内の各単語（例えば出現形○○、××で特定される各単語）には、予め強調または非強調の何れかのラベル６４が付与されているものとする。学習用データ内の各単語の単語情報６５と学習用データ内の各強調アクセント句の境界（例えば境界６２）の単語情報６６を併せて特徴量６７とする。単語情報として図２の例では、単語の出現形（表層形）、品詞、読みが挙げられている。なお、各強調アクセント句の境界の単語情報、ラベルはこの例では全てＮＵＬＬとしておく。ただし、境界の単語情報、ラベルとしては有効な単語情報、ラベルを持たないことが示してあればよい。例えばＮＵＬＬの代わりに単語情報、ラベルに０を充填してもよいし、他の記号を充填してもよいし、何の情報も充填されないこととしてもよい。
【００１５】
予測モデルは学習用データのラベル６４と特徴量６７に基づいて予め学習されているものとする。例えば、予測モデルには、機械学習で構成されたモデルを用いることができる。機械学習の一例として、Support Vector Machine（ＳＶＭ）を用いることができる。その他の機械学習器であるConditional Random Field（ＣＲＦ）や決定木やニューラルネットワークを用いることもできる。機械学習手法の詳細は、例えば、参考非特許文献１等に記載されている。
（参考非特許文献１：高村大也（著）、奥村学（監修）、“言語処理のための機械学習入門（自然言語処理シリーズ）”、コロナ社、平成２２年７月）
【００１６】
以下、図３、図４を参照して本実施例の強調位置予測装置１の動作を説明する。特徴量取得部１１は、予測用の強調アクセント句の集合である予測用データの各単語の単語情報を取得する。図４の例に基づけば、特徴量取得部１１は予測用の強調アクセント句７１、７３、…の集合である予測用データの各単語（例えば出現形「希少価値」や出現形「の」で特定される各単語）の単語情報７５（この例では単語の出現形、品詞、読み）を取得する（Ｓ１１）。
【００１７】
さらに、特徴量取得部１１は、予測用データ内の各強調アクセント句の境界の単語情報を含む特徴量を取得する（Ｓ１１）。図４の例に基づけば、特徴量取得部１１は境界７２の単語情報７６を取得し、前述の単語情報７５と境界の単語情報７６を特徴量７７とする。
【００１８】
ラベル予測部１２は、予測用データの特徴量と、予測用データ内の所定の単語以外の単語または境界に対して付与済みのラベルと、前述した予測モデルに基づいて、所定の単語に対し強調または非強調の何れかのラベルを予測する（Ｓ１２）。図４の例に基づけば、ラベル予測部１２は特徴量７７と、ラベル７４と、前述した予測モデルに基づいて、各単語に対し、強調または非強調の何れかのラベルを予測する。
【００１９】
以下、ステップＳ１２の詳細を図４の具体例に基づいて説明する。例えば、４行目の「改善」という単語のラベルが強調となるか非強調となるかの予測を、「改善」の前後の１単語の情報と１つ前の単語に対するラベル予測結果とを利用して行なう場合、ラベル予測部１２は、３行目から５行目までの単語の出現形と品詞と読みであるＮＵＬＬ−ＮＵＬＬ−ＮＵＬＬ、改善−サ変名詞−カイゼン、に−格助詞−ニ、および１つ前（３行目）のラベル予測結果であるＮＵＬＬにより構成されるデータ７７を用いて、前述の予測モデルに基づいて、予測すべきラベル７８を予測する。ラベル予測部１２は、予測用データ内の全単語について、単語列の前あるいは後から順番にラベルの予測を行なう。
【００２０】
図４の例では強調アクセント句内の単語の数は２つであるが、実施においては強調アクセント句内の単語の数は２つに限られない。１つの強調アクセント句内の単語の数が３つ以上に増えた場合、境界を示す行と行の間が３行以上に増えるだけで、予測方法としては前述した方法と同じ方法を用いることができる。ラベル予測の精度を高めるために、前後の１単語分だけの情報を用いるだけではなく、さらにその前後の単語を用いることも可能である。
【００２１】
ラベルを単語単位で付与する場合には、ラベル予測部１２は、各単語と対応するラベルを各単語に紐づけて出力する。
【００２２】
一方、ラベルを読み単位で付与する場合、単語単位でラベルを付与する場合よりもさらに細かい単位でラベルを付与することができる。ラベルを読み単位で付与する場合、ラベル予測部１２は、強調アクセント句のアクセント核の位置を示す情報であるアクセント核位置情報を用いる。この場合、ラベル予測部１２は、予測用データに対応するアクセント核位置情報を取得する必要がある。予測用データに対応するアクセント核位置情報は所定の記憶領域に予め記憶しておくこととしてもよい。アクセント句のアクセント型はアクセント句内の先頭から何モーラ目で声の高さが下がるかを示すものであり、対応する読みの位置を示す整数で表現される。図８の例を参照してアクセント核位置情報とアクセント型について説明する。図８の例では、「希少価値の」という強調アクセント句のアクセント型が４型で、アクセント核が４モーラ目にある。つまり、２モーラ目から４モーラ目までは声の高さが高く、それ以降は声の高さが下がることを示している。一方、平板型、つまりアクセント核を有さない強調アクセント句のアクセント型はしばしば０型と表現される。
【００２３】
強調ラベルの付いた単語のアクセント型が平板型（０型）でない場合、ラベル予測部１２は、強調ラベルの付いている単語の読みにおいて、強調アクセント句のアクセント核の位置までの読みについては強調ラベルを付与し（図８の例における読み「キ」「ショ」「ー」「カ」まで）、それ以後の読み（図８の例における読み「チ」）については非強調ラベルを付与する。強調ラベルの付いた単語のアクセント型が平板型（０型）の場合、ラベル予測部１２は、単語の末尾の読みまで強調ラベルを付与する。
【００２４】
このように、本実施例の強調位置予測装置１によれば、入力テキストの強調区間を、単語を単位として予測できる。さらに、アクセント核の位置情報を用いれば、単語よりも小さな読みの単位で強調箇所を予測することが可能となり、音声区間をより細かい単位で詳細に記述できるようになる。
【実施例２】
【００２５】
以下、モデルの学習およびラベルの予測に用いる特徴量に新たな情報（アクセント核有無情報）を加えた実施例２の強調位置予測装置について説明する。図５に示すように、本実施例の強調位置予測装置２は、特徴量取得部２１と、ラベル予測部２２と、予測モデル記憶部２２Ａと、ラベル一時記憶部１２Ｂを含む構成である。ラベル一時記憶部１２Ｂは実施例１と同様である。
【００２６】
本実施例の予測モデルは実施例１と同様、予測モデル記憶部２２Ａに予め記憶されている。ただし本実施例では、学習用データの特徴量にアクセント核有無情報を加えているため、本実施例の予測モデルは学習用データのラベルと特徴量（ただしアクセント核有無情報を含む）に基づいて予め学習されているものとする。
【００２７】
以下、図６、図７を参照して本実施例の強調位置予測装置２の動作を説明する。特徴量取得部２１は、予測用データの各単語および各境界の単語情報に加え、アクセント核有無情報を含む特徴量を取得する（Ｓ２１）。特徴量取得部２１は、アクセント核位置情報を取得して、強調アクセント句のアクセント核の位置がどの単語に含まれているかを判定し、アクセント核を含む単語にアクセント核有無情報「有」を付与し、アクセント核を含まない単語にアクセント核有無情報「無」を付与する。
【００２８】
なお、前述の強調アクセント句「改善に」のように、強調アクセント句のアクセント型が平板型（０型）の場合はその強調アクセント句を構成する全単語（「改善」「に」）のアクセント核有無情報を「有」として記述しておくものとする。
【００２９】
図８を参照してステップＳ２１の処理の詳細を説明する。図８に示されるように、強調アクセント句の先頭の単語の先頭の読みからの読みの通し番号ｙを付与できる。例えば図８では、アクセント核となる「カ」の位置に通し番号ｙ＝４が付与されている。さらに、その読みがどの単語内のものであるのかを示すために、強調アクセント句の先頭の単語からの単語の通し番号ｗを付与できる。例えば図８では、強調アクセント句の最初の単語である「希少価値」を構成する読み「キ」「ショ」「ー」「カ」「チ」には、単語の通し番号ｗ＝１が付与されている。強調アクセント句の次の単語である「の」の読み「ノ」には、通し番号ｗ＝２が付与されている。
【００３０】
この場合、特徴量取得部２１は、通し番号ｙがアクセント核の位置を示す整数（図８の例では４）となる場合の、当該位置における通し番号ｗ（この例ではｗ＝１）に対応する単語まで（すなわちｗ＝１を付与された「キ」「ショ」「ー」「カ」「チ」まで）、アクセント核有無情報「有」を付与し、それ以外の通し番号ｗの読み（ｗ＝２を付与された「ノ」）については、アクセント核有無情報「無」を付与すればよい。前述したように、平板型（０型）の強調アクセント句については、当該強調アクセント句内の全単語にアクセント核有無情報「有」を付与すればよい。
【００３１】
ラベル予測部２２は実施例１と同様に、予測用データの特徴量と、予測用データ内の所定の単語以外の単語または境界に対して付与済みのラベルと、前述の予測モデルに基づいて、所定の単語に対し強調または非強調の何れかのラベルを予測する（Ｓ２２）。
【００３２】
例えば図７の４行目の「改善」という単語のラベルが強調となるか非強調となるかの予測を、「改善」の前後の１単語の情報と１つ前の単語に対するラベル予測結果とを利用して行なう場合、ラベル予測部２２は、３行目から５行目までの単語の出現形と品詞と読みとアクセント核有無情報、および１つ前（３行目）のラベル予測結果であるＮＵＬＬにより構成されるデータ８７を用いて、前述の予測モデルに基づいて、予測すべきラベル８８を予測する。ラベル予測部２２は、予測用データ内の全単語について、単語列の前あるいは後から順番にラベルの予測を行なう。なお、ラベル予測部２２は実施例１のラベル予測部１２と同様に読み単位でラベルを付与してもよい。
【００３３】
本実施例の強調位置予測装置２によれば、実施例１と同様の効果に加え、特徴量にアクセント核有無情報を加えたため、より高精度なラベル付与が可能となる。
【実施例３】
【００３４】
以下、予測モデルとして所定の規則を用いる実施例３の強調位置予測装置について説明する。図９に示すように、本実施例の強調位置予測装置３は、特徴量取得部２１と、ラベル予測部３２と、予測モデル記憶部３２Ａと、ラベル一時記憶部１２Ｂを含む構成である。特徴量取得部２１、ラベル一時記憶部１２Ｂについては実施例２と同様である。
【００３５】
本実施例の予測モデルは実施例１、２と同様、予測モデル記憶部３２Ａに予め記憶されている。ただし本実施例では、予測モデルとして図１０に示すような規則を用いるものとする。
【００３６】
ラベル予測部３２は、強調アクセント句の前側の単語から処理を行なう。強調アクセント句にラベル未付与の単語が残っている場合（Ｓ３２１Ｙ）、ラベル予測部３２は、残っている単語の何れかを処理対象とし、当該強調アクセント句のアクセント核の位置が、処理対象の単語内に存在するか否かを判定する（Ｓ３２２）。処理対象の単語内にアクセント核が存在する場合（Ｓ３２２Ｙ）、当該単語に強調ラベルを付与する。処理はスタートに戻り、ラベル予測部３２はステップＳ３２１の判断を行う。一方、処理対象の単語内にアクセント核が存在しない場合（Ｓ３２２Ｎ）、当該単語に非強調ラベルを付与し（Ｓ３２４）、一度非強調のラベルが付与されたら、当該強調アクセント句内の残りの全単語に非強調ラベルを付与する（Ｓ３２５）。図１０の規則を図１１の例に基づいて詳述する。図１１に示した強調アクセント句「色合わせにまで」について、ラベル予測部３２は、単語「色」「あわせ」にはアクセント核が存在するため（Ｓ３２２Ｙ）、「色」「あわせ」に強調ラベルを付与し（Ｓ３２３）、アクセント核が存在しない単語「に」について非強調ラベルを付与し（Ｓ３２４）、当該強調アクセント句内の残りの単語である「まで」について非強調ラベルを付与する（Ｓ３２５）。
【００３７】
なお、ラベル予測部３２は、強調アクセント句にラベル未付与の単語が残っていない場合（Ｓ３２１Ｎ）、処理を終了する（エンド）。
【００３８】
なお、上述の実施例で説明した強調位置予測装置１、２、３は、入力として強調アクセント句の集合のみを取得する。従って、本装置の前段に入力テキストから強調アクセント句のみを取り出す機構が必要となる。ただし、入力テキストから強調アクセント句を決定する方法は従来から知られており、例えば非特許文献１に開示された方法で実現できる。アクセント句のアクセント型の決定についても従来のTTSで用いられる技術で実現できる。TTSなどについては、例えば参考非特許文献２に開示がある。
（参考非特許文献２：木暮賢司監修、山森和彦編著、”未来ねっと技術シリーズ４  メディア処理技術”、ｐｐ．１４６−１４９、電気通信協会発行、オーム社発売、平成１１年）
【００３９】
＜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。
【００４０】
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。
【００４１】
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。
【００４２】
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。
【００４３】
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。
【００４４】
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。
【００４５】
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。
【００４６】
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。
【００４７】
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】
2018021944.tif 000003
【図２】
2018021944.tif 000004
【図３】
2018021944.tif 000005
【図４】
2018021944.tif 000006
【図５】
2018021944.tif 000007
【図６】
2018021944.tif 000008
【図７】
2018021944.tif 000009
【図８】
2018021944.tif 000010
【図９】
2018021944.tif 000011
【図１０】
2018021944.tif 000012
【図１１】
2018021944.tif 000013