(57)【要約】【課題】一般に公開されているＳＮＳを利用することに基づいて、ユーザの状態に応じた情報を提供することができる情報提示装置及びプログラムを提供する。【解決手段】情報提示装置１０は、ユーザのソーシャルネットワーキングサービスにおける発言を収集する収集部と、収集部１２によって収集された発言から放送番組又は放送局に関する発言を抽出する抽出部１３と、抽出部１３によって抽出された発言に基づいて、ユーザが放送番組を視聴する時間帯の傾向を分析する第１傾向分析部１４と、抽出部１３によって抽出された発言に基づいて、ユーザが視聴する放送番組の傾向を分析する第２傾向分析部１５と、第１傾向分析部１４の分析結果と、第２傾向分析部１５の分析結果とに基づいて、視聴傾向に応じてユーザを分類する分類部１６と、分類部１６により得られた分類の結果に応じて、ユーザに情報を提示する提示部１７と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ソーシャルネットワーキングサービスにアカウントを有するユーザのソーシャルネットワーキングサービスにおける発言を収集する収集部と、
前記収集部によって収集された発言から放送番組又は放送局に関する発言を抽出する抽出部と、
前記抽出部によって抽出された発言に基づいて、ユーザが放送番組を視聴する時間帯の傾向を分析する第１傾向分析部と、
前記抽出部によって抽出された発言に基づいて、ユーザが視聴する放送番組の傾向を分析する第２傾向分析部と、
前記第１傾向分析部の分析結果と、前記第２傾向分析部の分析結果とに基づいて、視聴傾向に応じてユーザを分類する分類部と、
前記分類部により得られた分類の結果に応じて、ユーザに情報を提示する提示部と、
を備える情報提示装置。
【請求項２】
前記第１傾向分析部は、前記抽出部によって抽出された発言から、その発言の発言時間帯と、前記発言時間帯に対応する発言数とを取得することにより、ユーザが放送番組を視聴する時間帯の傾向を分析する
請求項１に記載の情報提示装置。
【請求項３】
前記第２傾向分析部は、
前記抽出部によって抽出された発言に放送番組名が含まれる場合には、その放送番組名の放送番組に関する発言と特定し、
前記抽出部によって抽出された発言に放送番組名が含まれない場合には、その発言の発言時間帯に放送された放送番組に関する発言と特定し、
前記特定した発言に対応する放送番組と、前記特定した発言に基づいて得られる放送番組毎の発言数とに基づいて、ユーザが視聴する放送番組の傾向を分析する
請求項１又は２に記載の情報提示装置。
【請求項４】
ユーザが利用するソーシャルネットワーキングサービスのアカウントのデータを登録する登録部を備え、
前記収集部は、登録部によって登録されたアカウントを有するユーザのソーシャルネットワーキングサービスにおける発言を収集する
請求項１から３のいずれか１項に記載の情報提示装置。
【請求項５】
通信ネットワークに接続されるコンピュータにおいて実行されるプログラムであって、
ソーシャルネットワーキングサービスにアカウントを有するユーザのソーシャルネットワーキングサービスにおける発言を収集する収集ステップと、
収集ステップによって収集された発言から放送番組名又は放送局名が含まれる発言を抽出する抽出ステップと、
抽出ステップによって抽出された発言に基づいて、ユーザが放送番組を視聴する時間帯の傾向を分析する第１傾向分析ステップと、
抽出ステップによって抽出された発言に基づいて、ユーザが視聴する放送番組の傾向を分析する第２傾向分析ステップと、
第１傾向分析ステップの分析結果と、第２傾向分析ステップの分析結果とに基づいて、視聴傾向に応じてユーザを分類する分類ステップと、
分類ステップにより得られた分類の結果に応じて、ユーザに情報を提示する提示ステップと、
を実行するプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ソーシャルネットワーキングサービス（以下、「ＳＮＳ」という。）での発言を利用して、ユーザの番組視聴傾向を分析することに基づいて、ユーザに情報を提示する情報提示装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、ユーザの状況に応じて情報を提示する方法がある。例えば、第１の方法は、時刻、気象、予算、同行者、人数等の状況に基づいて、飲食店を推薦する方法である（非特許文献１参照）。また、第２の方法は、携帯端末のアプリケーション利用履歴や、ユーザの状況を考慮してアプリケーションを推薦する方法である（非特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】奥健太、「ユーザコンテキストを考慮した情報推薦方式に関する研究」、奈良先端科学技術大学院大学、博士論文、２００９年（ｈｔｔｐｓ：／／ｌｉｂｒａｒｙ．ｎａｉｓｔ．ｊｐ／ｍｙｌｉｍｅｄｉｏ／ｄｌｌｍｅｄｉｏ／ｓｈｏｐｄｆ２．ｃｇｉ／ＤＬＰＤＦＲ００６９８０＿Ｐ１−１６８）
【非特許文献２】大澤純、「モバイルアプリケーション推薦システムの実現に向けたコンテキストと利用アプリケーションの関連性分析」、大阪大学、卒業研究報告書、２０１２年（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ−ｎｉｓｈｉｏ．ｉｓｔ．ｏｓａｋａ−ｕ．ａｃ．ｊｐ／Ｔｈｅｓｉｓ／ｂａｃｈｅｌｏｒ／２０１１／ｏｓａｗａ／ｔｈｅｓｉｓ．ｐｄｆ）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記の非特許文献１，２では、ユーザの行動履歴や操作履歴等を利用しているため、個人情報保護の問題をクリアする必要がある。また、携帯端末から自動的に取得できない情報については、ユーザ自身が直接入力しなければならない。このため、ユーザは、情報を推薦してもらうためには、意識的に入力作業を行う必要がある。
【０００５】
本発明は、一般に公開されているＳＮＳを利用することに基づいて、ユーザの状態に応じた情報を提供することができる情報提示装置及びプログラ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】
【０００６】
情報提示装置は、ソーシャルネットワーキングサービスにアカウントを有するユーザのソーシャルネットワーキングサービスにおける発言を収集する収集部と、前記収集部によって収集された発言から放送番組又は放送局に関する発言を抽出する抽出部と、前記抽出部によって抽出された発言に基づいて、ユーザが放送番組を視聴する時間帯の傾向を分析する第１傾向分析部と、前記抽出部によって抽出された発言に基づいて、ユーザが視聴する放送番組の傾向を分析する第２傾向分析部と、前記第１傾向分析部の分析結果と、前記第２傾向分析部の分析結果とに基づいて、視聴傾向に応じてユーザを分類する分類部と、前記分類部により得られた分類の結果に応じて、ユーザに情報を提示する提示部と、を備える。
【０００７】
また、前記第１傾向分析部は、前記抽出部によって抽出された発言から、その発言の発言時間帯と、前記発言時間帯に対応する発言数とを取得することにより、ユーザが放送番組を視聴する時間帯の傾向を分析することが好ましい。
【０００８】
また、前記第２傾向分析部は、前記抽出部によって抽出された発言に放送番組名が含まれる場合には、その放送番組名の放送番組に関する発言と特定し、前記抽出部によって抽出された発言に放送番組名が含まれない場合には、その発言の発言時間帯に放送された放送番組に関する発言と特定し、前記特定した発言に対応する放送番組と、前記特定した発言に基づいて得られる放送番組毎の発言数とに基づいて、ユーザが視聴する放送番組の傾向を分析することが好ましい。
【０００９】
情報提示装置は、ユーザが利用するソーシャルネットワーキングサービスのアカウントのデータを登録する登録部を備えることが好ましい。この場合、前記収集部は、登録部によって登録されたアカウントを有するユーザのソーシャルネットワーキングサービスにおける発言を収集する。
【００１０】
プログラムは、通信ネットワークに接続されるコンピュータにおいて実行される。プログラムは、ソーシャルネットワーキングサービスにアカウントを有するユーザのソーシャルネットワーキングサービスにおける発言を収集する収集ステップと、収集ステップによって収集された発言から放送番組名又は放送局名が含まれる発言を抽出する抽出ステップと、抽出ステップによって抽出された発言に基づいて、ユーザが放送番組を視聴する時間帯の傾向を分析する第１傾向分析ステップと、抽出ステップによって抽出された発言に基づいて、ユーザが視聴する放送番組の傾向を分析する第２傾向分析ステップと、第１傾向分析ステップの分析結果と、第２傾向分析ステップの分析結果とに基づいて、視聴傾向に応じてユーザを分類する分類ステップと、分類ステップにより得られた分類の結果に応じて、ユーザに情報を提示する提示ステップと、を実行する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、一般に公開されているＳＮＳを利用することに基づいて、ユーザの状態に応じた情報を提供することができる情報提示装置及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】情報提示装置を含む情報提示システムの一実施形態について説明するための図である。
【図２】ユーザに推薦する放送番組の例について説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施形態について説明する。図１は、情報提示装置１０を含む情報提示システム１の一実施形態について説明するための図である。
【００１４】
情報提示システム１は、情報提示装置１０と、ユーザ端末２１と、ウェブサーバ２２と、ＥＰＧ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｐｒｏｇｒａｍ  Ｇｕｉｄｅ）サーバ２３と、通信ネットワークＮＷと、を備える。
ユーザ端末２１は、１又は複数である。ユーザは、ユーザ端末２１を利用することに基づいて、ウェブサーバ２２上のＳＮＳにアカウントを有している。ＳＮＳの具体的な一例としては、ツイッター等である。ユーザ端末２１とは、一例として、スマートフォン又はタブレット型コンピュータ等のことである。
ＥＰＧサーバ２３は、放送局（図示せず）から放送される番組のＥＰＧ情報に関するデータを有している。
【００１５】
情報提示装置１０は、登録部１１と、収集部１２と、抽出部１３と、第１傾向分析部１４と、第２傾向分析部１５と、分類部１６と、提示部１７と、を備える。
【００１６】
登録部１１は、ユーザが利用するＳＮＳのアカウントのデータを登録する。ユーザとは、情報提示装置１０から情報の提供を希望するユーザのことである。ＳＮＳのアカウントのデータとは、例えば、ＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ）、アカウント名又はＩＤのことである。すなわち、登録部１１は、ユーザの発言が表示されるページを登録する。これにより、情報提示装置１０は、情報の提供を希望するユーザのページにアクセスすることができる。
【００１７】
収集部１２は、ＳＮＳにアカウントを有するユーザのソーシャルネットワーキングサービスにおける発言を収集する。すなわち、登録部１１によって登録されたアカウントを有するユーザのＳＮＳにおける発言（書き込み）を収集する。具体的には、収集部１２は、ＳＮＳ側より提供されるＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）等を利用して、ユーザの発言（書き込み）を収集する。
【００１８】
抽出部１３は、収集部１２によって収集された発言から放送番組又は放送局に関する発言を抽出する。例えば、抽出部１３は、放送番組名又は放送局名を示すタグが付いている発言を抽出する。より具体的な一例としては、ＳＮＳがツイッターであれば、抽出部１３は、放送番組名又は放送局名を示すハッシュタグが付いている発言を抽出する。また、例えば、抽出部１３は、発言に放送番組名又は放送局が含まれていれば、その発言を抽出する。また、抽出部１３は、ＥＰＧサーバ２３のＥＰＧ情報と、ＳＮＳにおける発言とを比較し、ある放送番組の放送時間帯に、その放送番組の出演者の名前若しくは役名、その放送番組の副題、又は、その放送番組の番組内容等を含む発言が投稿されていれば、その放送番組についての発言として抽出する。
【００１９】
第１傾向分析部１４は、抽出部１３によって抽出された発言に基づいて、ユーザが放送番組を視聴する時間帯の傾向を分析する。すなわち、第１傾向分析部１４は、抽出部１３によって抽出された発言から、その発言の発言時間帯と、発言時間帯に対応する発言数とを取得することにより、ユーザが放送番組を視聴する時間帯の傾向を分析する。
【００２０】
より具体的には、第１傾向分析部１４は、まず、抽出した発言の数を集計する。すなわち、第１傾向分析部１４は、ある日の時間毎に、発言数を集計する。一例として、第１傾向分析部１４は、ある日の０時台から２３時台を１時間毎に区切り、その１時間毎の発言数を集計する。なお、第１傾向分析部１４は、１時間毎に区切る代わりに、２時間毎に区切ってもよいし、朝（４：００〜１０：００）・昼（１０：００〜１８：００）・夜（１８：００〜２３：００）・深夜（２３：００〜４：００）とのように区切ってもよい。また、ＳＮＳへの放送番組に関する発言は、その放送番組の放送時間から多少ずれることもある。このため、第１傾向分析部１４は、（１：００〜２：３０）・（２：００〜３：３０）・（３：００〜４：３０）というように、時間帯が重複するように区切ってよい。
ただし、１度の傾向分析に使用するときの区切り方は、全て同じ区切り方で統一する。
【００２１】
そして、第１傾向分析部１４は、視聴傾向として、以下の（１）式に示すベクトルを作成する。
Ａｕ，ｄ＝＜（ｔ０，ａ０），（ｔ１，ａ１），…，（ｔ２３，ａ２３）＞  …（１）
ここで、（１）式のベクトルは、ユーザｕのある日ｄ∈Ｄにおける時間帯ｔｎ∈｛ｔ０，…，ｔ２３｝毎の書き込み数ａｎで表されている。（１）式のベクトルは、ある日の０時台から２３時台を１時間毎に区切り、その１時間毎の発言数を集計したものである。
【００２２】
第１傾向分析部１４は、複数の日についてベクトルを作成する。第１傾向分析部１４は、作成した複数のベクトルのうち任意の２つのベクトルについて内積値を算出する。一例として、第１傾向分析部１４は、同じ曜日に関する２つのベクトルについて内積値を算出する。第１傾向分析部１４は、算出の結果、より多くの組み合わせで（例えば、前記組み合わせ中一定以上の割合で）内積値が高い（例えば、閾値よりも高い）ほど、毎曜日、同じような時間帯で番組を視聴していると判断する。
【００２３】
第２傾向分析部１５は、抽出部１３によって抽出された発言に基づいて、ユーザが視聴する放送番組の傾向を分析する。すなわち、第２傾向分析部１５は、抽出部１３によって抽出された発言に放送番組名が含まれる場合には、その放送番組名の放送番組に関する発言と特定する。一方、第２傾向分析部１５は、抽出部１３によって抽出された発言に放送番組名が含まれない場合には、その発言の発言時間帯に放送された放送番組に関する発言と特定する。そして、第２傾向分析部１５は、特定した発言に対応する放送番組と、特定した発言に基づいて得られる放送番組毎の発言数とに基づいて、ユーザが視聴する放送番組の傾向を分析する。
【００２４】
より具体的には、第２傾向分析部１５は、まず、発言がどの放送番組に対するものであるかを類推する。第２傾向分析部１５は、放送番組名を示すタグが発言に付いている場合には、その放送番組名の放送番組に対する発言であるとする。また、第２傾向分析部１５は、ある放送番組の放送時間帯に、その放送番組の出演者の名前を含む発言が投稿されている場合には、その放送番組についての発言であると類推する。また、第２傾向分析部１５は、抽出部１３によって抽出された発言を解析（一例として、形態素解析）し、解析の結果である発言内容及び発言時間から、放送番組を、ＥＰＧサーバ２３のＥＰＧ情報等を参照して類推する。
【００２５】
次に、第２傾向分析部１５は、番組毎又は番組のジャンル毎に発言数を集計する。例えば、第２傾向分析部１５は、以下の（２）式及び（３）式に示すベクトルを作成する。
Ｂｕ＝＜（ｐ０，ｂ０），（ｐ１，ｂ１），…，（ｐｎ，ｂｎ）＞  …（２）
Ｃｓ＝＜（ｐ０，ｅ０），（ｐ１，ｅ１），…，（ｐｎ，ｅｎ）＞  …（３）
ここで、（２）式のベクトルは、ユーザｕの放送番組ｐｍ∈Ｐ＝｛ｐ０，…，ｐｎ｝に対する書き込み数ｂｍで表されている。（３）式のベクトルは、ある番組シリーズＳ⊂Ｐのベクトルを表す。また、ｅ０，…ｅｎのそれぞれは、番組シリーズＳの番組であれば１となり、番組シリーズＳの番組でなければ０になる。
【００２６】
次に、第２傾向分析部１５は、ユーザの書き込み数を表したベクトルＢと、シリーズ番組を表したベクトルＣとの内積値を算出する。第２傾向分析部１５は、算出の結果、内積値が高い（例えば、閾値よりも高い）ほど、ユーザがシリーズ番組に注目していると判断する。
【００２７】
分類部１６は、第１傾向分析部１４の分析結果と、第２傾向分析部１５の分析結果とに基づいて、視聴傾向に応じてユーザを分類する。すなわち、例えば、分類部１６は、ユーザの視聴時間帯が固定されているのか、ユーザの視聴番組が固定されているのかに応じて、毎日決まった時間に視聴するユーザ、毎週同じ番組を視聴するユーザ、又は時間帯は決まっておらず同じ番組を視聴するユーザ等のように分類する。
【００２８】
提示部１７は、分類部１６により得られた分類の結果に応じて、ユーザに情報を提示する。ユーザに提示する情報は、例えば、ユーザに推薦する放送番組、映像記録媒体、音声記録媒体又は本等である。
【００２９】
図２は、ユーザに推薦する放送番組の例について説明するための図である。
一例として、分類部１６によって、毎日同じ時間帯に、固定された番組（同じ番組）を見ているユーザと分類された場合には、毎日の日課として特定の番組を視聴しているとして、提示部１７は、そのユーザに対して、毎日の視聴時間近辺で、その特定の番組に類似する別の番組を推薦し、又は、毎日の視聴番組をさらに深堀できる関連情報ページやＶＯＤ（Ｖｉｄｅｏ  Ｏｎ  Ｄｅｍａｎｄ）等を提供する。
【００３０】
また、一例として、分類部１６によって、不規則な日の同じ時間帯に、不規則に番組を視聴している（視聴番組が固定されていない場合）ユーザと分類された場合には、生活リズムに合わせてたまにテレビをつけているとして、提示部１７は、そのユーザに対して、視聴している時間帯近辺で、予め設定されたお勧め番組を推薦し、又は、ＳＮＳ上の友人が視聴している番組等、他の方法で導出した番組を推薦する。
【００３１】
なお、図２において、時間が「毎日」・「不規則」であり、番組が「固定」の場合の「コンテンツベースで別の番組をおすすめ」とは、ユーザの視聴履歴からプロファイルを作成し、よく視聴する番組に似た番組をお薦めすることである。以下に、このお薦め手法について説明する。
【００３２】
まず、提示部１７は、番組プロファイルを作成する。提示部１７は、ＥＰＧサーバ２３のＥＰＧ情報を形態素解析することにより、放送番組毎のＥＰＧ情報に含まれる各語について評価値を付与し、以下の（４）式に示す番組ｄｉの特徴を示すベクトル（番組ベクトル）で表す。
Ｄｉ＝＜ｗｉ１，…，ｗｉｍ＞  …（４）
ここで、ｗｉｊは、番組ｄｉにおける語ｋｊの重みである。ｗｉｊは、以下の（５）式で表される。
ｗｉｊ＝ｅｉｊ・ｉｄｆｊ  …（５）
ここで、ｅｉｊは、番組ｄｉに語ｋｊが含まれれば１となり、含まれなければ０となる。ｉｄｆｊは、語ｋｊの希少性を表す（Ｉｎｖｅｒｓｅ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）。
【００３３】
次に、提示部１７は、ユーザのユーザプロファイルを作成する。提示部１７は、ユーザの視聴した番組の番組ベクトルを加算して、以下の（６）式に示す、ユーザｑｒのプロファイルベクトルを作成する。
【数１】
2015158858.tif 000003
…（６）
ここで、ｂｍは、番組ｄｍの希少性を表す。
【００３４】
次に、提示部１７は、（４）式に示す番組ベクトルと、（６）式に示すプロファイルベクトルとに基づいて、ユーザが視聴した放送番組に対して類似度が高い放送番組（コンテンツ）を推薦する。類似度が高い放送番組とは、これから放送される放送番組のＥＰＧ情報に基づいて、式（４）式で示すようなベクトルを作成し、そのベクトルと（６）式に示すベクトルとの内積値とが高い値を示す放送番組のことである。提示部１７は、その放送番組を推薦する。
【００３５】
このように、情報提示装置１０は、ユーザのＳＮＳにおける発言を収集する収集部１２と、収集部１２によって収集された発言から放送番組又は放送局に関する発言を抽出する抽出部１３と、抽出部１３によって抽出された発言に基づいて、ユーザが放送番組を視聴する時間帯の傾向を分析する第１傾向分析部１４と、抽出部１３によって抽出された発言に基づいて、ユーザが視聴する放送番組の傾向を分析する第２傾向分析部１５と、第１傾向分析部１４の分析結果と、第２傾向分析部１５の分析結果とに基づいて、視聴傾向に応じてユーザを分類する分類部１６と、分類部１６により得られた分類の結果に応じて、ユーザに情報を提示する提示部１７と、を備える。これにより、情報提示装置１０は、一般に公開されているＳＮＳを利用することに基づいて、ユーザの状態（分類）に応じた情報を提供することができる。
【００３６】
第１傾向分析部１４は、抽出部１３によって抽出された発言から、その発言の発言時間帯と、発言時間帯に対応する発言数とを取得することにより、ユーザが放送番組を視聴する時間帯の傾向を分析する。これにより、情報提示装置１０は、放送番組の視聴傾向、特に時間帯の傾向を得ることができる。
【００３７】
第２傾向分析部１５は、抽出部１３によって抽出された発言に放送番組名が含まれる場合には、その放送番組名の放送番組に関する発言と特定し、抽出部１３によって抽出された発言に放送番組名が含まれない場合には、その発言の発言時間帯に放送された放送番組に関する発言と特定し、特定した発言に対応する放送番組と、特定した発言に基づいて得られる放送番組毎の発言数とに基づいて、ユーザが視聴する放送番組の傾向を分析する。これにより、情報提示装置１０は、放送番組の視聴傾向、特に視聴番組の傾向を得ることができる。
【００３８】
登録部１１は、ユーザが利用するＳＮＳのアカウントのデータを登録する。これにより、情報提示装置１０は、情報の提示を希望するユーザの発言を収集することができる。
【００３９】
なお、上述した実施形態では、情報提示装置１０について説明した。しかしながら、本発明は、情報提示装置に限定されることはない。すなわち、本発明は、コンピュータにおいて実行されるプログラムであってもよい。ここで、コンピュータの具体的な一例は、情報提示装置１０である。
【００４０】
プログラムは、収集ステップと、抽出ステップと、第１傾向分析ステップと、第２傾向ステップと、分類ステップと、提示ステップと、を実行する。
収集ステップは、ソーシャルネットワーキングサービスにアカウントを有するユーザのソーシャルネットワーキングサービスにおける発言を収集する。
抽出ステップは、収集ステップによって収集された発言から放送番組名又は放送局名が含まれる発言を抽出する。
第１傾向分析ステップは、抽出ステップによって抽出された発言に基づいて、ユーザが放送番組を視聴する時間帯の傾向を分析する。
第２傾向分析ステップは、抽出ステップによって抽出された発言に基づいて、ユーザが視聴する放送番組の傾向を分析する。
分類ステップは、第１傾向分析ステップの分析結果と、第２傾向分析ステップの分析結果とに基づいて、視聴傾向に応じてユーザを分類する。
提示ステップは、分類ステップにより得られた分類の結果に応じて、ユーザに情報を提示する。
【００４１】
なお、プログラムは、コンピュータによって読み取り可能な記録媒体に記録されていてもよい。「記録媒体」とは、例えば、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【符号の説明】
【００４２】
１０  情報提示装置
１１  登録部
１２  収集部
１３  抽出部
１４  第１傾向分析部
１５  第２傾向分析部
１６  分類部
１７  提示部
【図１】
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【図２】
2015158858.tif 000005