(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザを認証する情報端末であって、
前記ユーザの前記情報端末に対する操作から、上肢到達運動の軌道を求めるためのパラメータを含むパラメータ群を取得し、前記パラメータ群に基づいて躍度最小軌道に近似するパラメータ群よりなる学習結果データを生成する学習部と、
前記学習結果データを生成する局面、すなわち学習局面、でない場合に行われた前記情報端末に対する操作から前記パラメータ群を取得し、前記学習結果データにおけるパラメータ群と、前記学習局面でない場合に取得したパラメータ群の何れがより躍度最小軌道に近似しているかに基づいて、前記学習局面でない場合に取得したパラメータ群が躍度最小軌道に従うパラメータ群であるか否かを判定することにより前記ユーザの認証を行い、前記学習局面でない場合に取得したパラメータ群が躍度最小軌道に従うパラメータ群でない場合に、前記情報端末の機能の一部を制限する認証部
を含む情報端末。
【請求項２】
請求項１に記載の情報端末であって、
前記パラメータ群を取得するためのセンサ群を含み、
前記情報端末に対する操作が文字入力操作であり、
前記パラメータ群として、文字入力操作時間の長さ、文字入力操作の方向、文字入力操作の軌跡長さ、文字入力操作の際に加えられた圧力の大きさ、文字入力操作の加速度、これらの平均値、これらの標準偏差のうち、少なくとも何れか一つが含まれる
情報端末。
【請求項３】
請求項２に記載の情報端末であって、
前記学習部は、
前記文字入力操作により入力された文字を判定する文字判定部と、
前記文字入力操作から前記パラメータ群を取得し、前記取得したパラメータ群と前記判定された文字とを対にして前記学習結果データとして生成する学習結果データ生成部と、を含む情報端末。
【請求項４】
情報端末が実行する認証方法であって、
ユーザの前記情報端末に対する操作から、上肢到達運動の軌道を求めるためのパラメータを含むパラメータ群を取得し、前記パラメータ群に基づいて躍度最小軌道に近似するパラメータ群よりなる学習結果データを生成するステップと、
前記学習結果データを生成する局面、すなわち学習局面、でない場合に行われた前記情報端末に対する操作から前記パラメータ群を取得し、前記学習結果データにおけるパラメータ群と、前記学習局面でない場合に取得したパラメータ群の何れがより躍度最小軌道に近似しているかに基づいて、前記学習局面でない場合に取得したパラメータ群が躍度最小軌道に従うパラメータ群であるか否かを判定することにより前記ユーザの認証を行い、前記学習局面でない場合に取得したパラメータ群が躍度最小軌道に従うパラメータ群でない場合に、前記情報端末の機能の一部を制限するステップ
を含む認証方法。
【請求項５】
コンピュータを請求項１から３の何れかに記載の情報端末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】
本発明は、ユーザを認証する情報端末、認証方法、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ＳＮＳ（Social Networking Service）等の情報発信手段の成熟により、不用意な投稿により企業の管理情報が流出するような情報インシデントの発生が危惧されている。社用のスマートフォンに対して、投稿文章中に禁止単語が含有されているか否かをチェックすることで、勤務時間内における情報インシデント防止に努めている事例が存在する。
【０００３】
企業の管理情報のみならず、個人の私的な情報流出や不適切な投稿が問題になる例が存在する。しかし、このような情報インシデントや不適切な投稿の発生は、本人の意思によらずに発生する場合がある。特に、アルコール摂取時には正常な判断能力が失われ、不用意な発言、投稿を行ってしまう危険性が上昇すると考えられる。
【０００４】
アルコールによる酩酊状態の検出アルゴリズムとして、歩容の変化である「千鳥足」の検出アルゴリズムが報告されている（例えば非特許文献１）。このアルゴリズムでは、歩行状態における加速度や角速度の分散が平常時と比較して、酩酊時には大きくなるという特徴を用いて、酩酊状態の検出を行っている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】男澤、服部、「モバイル端末のセンサ情報を用いた飲酒状態認識」、電子情報通信学会技術研究報告.IN,情報ネットワーク、一般社団法人電子情報通信学会、平成27年 1月、第114巻、第401号、pp.13-18
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
投稿文章をチェックすることで投稿制限を与える手法では、禁止用語の定義の抜け漏れや更新の遅れが発生する可能性が考えられる。また、常用単語の組み合わせで生成された文章に関しては、情報インシデントの発生を防ぐことはできない。
【０００７】
前述の歩容を用いた千鳥足の検出アルゴリズムでは、周期運動である歩行に着目しているため、歩行していないユーザの酩酊状態を検出することができない。
【０００８】
そこで本発明では、ユーザが歩行状態でない場合でも、ユーザが酩酊状態であるか否かを判定することができ、判定結果に応じて機能の一部を制限することができる情報端末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】
本発明の情報端末は、ユーザを認証する情報端末であって、学習部と認証部を含む。
【００１０】
学習部は、ユーザの情報端末に対する操作から、躍度に関係するパラメータを含むパラメータ群を取得し、パラメータ群に基づいて学習結果データを生成する。
【００１１】
認証部は、学習結果データを生成する局面、すなわち学習局面、でない場合に行われた情報端末に対する操作からパラメータ群を取得し、学習結果データにおけるパラメータ群と、学習局面でない場合に取得したパラメータ群とを比較して、学習局面でない場合に取得したパラメータ群が躍度最小軌道に従うパラメータ群であるか否かを判定することによりユーザの認証を行い、認証の結果が所定の結果となる場合に、情報端末の機能の一部を制限する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の情報端末によれば、ユーザが歩行状態でない場合でも、ユーザが酩酊状態であるか否かを判定することができ、判定結果に応じて機能の一部を制限することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】実施例１の情報端末の構成を示すブロック図。
【図２】実施例１の情報端末の動作を示すフローチャート。
【図３】実施例１の情報端末の詳細な構成を例示したブロック図。
【図４】実施例１の情報端末の学習フェーズにおける動作を示すシーケンス図。
【図５】実施例１の情報端末の認証フェーズにおける動作を示すシーケンス図。
【図６】ユーザの文字入力操作を例示する図。
【図７】パラメータ群を例示する図。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
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】
【００１５】
前述の課題を解決するためユーザの所有する情報端末の操作状態・入力状態から、ユーザの状態を判定し、異常（酩酊）状態と判定された場合に、機能の一部を制限（ロック）する情報端末を提案する。
【００１６】
以下、図１、図２を参照して実施例１の情報端末１の構成、および動作を説明する。図１は、本実施例の情報端末１の構成を示すブロック図である。図２は、本実施例の情報端末１の動作を示すフローチャートである。
【００１７】
図１に示すように、情報端末１は、マンマシンインターフェース部１１と、学習部１２と、認証部１３と、データ格納部１４と、送信制御部１５を含む構成である。本発明において情報端末という場合、携帯端末、スマートフォン、ＰＤＡ、タブレット、小型のノートＰＣなどを含む概念とする。以下では、情報端末１はユーザ９により所有され、操作されるものとする。マンマシンインターフェース部１１は、ユーザ９と情報端末１との情報伝達を仲介する各種の機器、当該機器を制御するプログラムなどを含む構成である。例えばマンマシンインターフェース部１１には、表示部や、ユーザ９からの入力を受け付ける操作受付部、センサ群などが含まれる。データ格納部１４には、情報端末１の動作に必要な様々なデータが記憶、格納されている。送信制御部１５はネットワーク８と通信可能に接続されている。ユーザ９がＳＮＳに投稿するデータなどは、送信制御部１５により、ネットワーク８を介して、ＳＮＳのサーバなどに送信される。
【００１８】
本実施例の情報端末１は、大きく分けて、二つのフェーズ（局面）を実行する。学習フェーズ（学習局面ともいう）、認証フェーズ（認証局面ともいう）である。学習部１２は学習フェーズ（学習局面）を実行する。認証部１３は認証フェーズ（認証局面）を実行する。
【００１９】
ところで、人間が水平面内で上肢到達運動を行う際、運動の始点から終点までの軌道は、躍度最小軌道をとることが知られている（参考非特許文献１）。
（参考非特許文献１：田中、「計算論的神経科学のすすめ−脳機能の理解に向けた最適化理論のアプローチ−」、物性研究、物性研究刊行会、平成21年11月、第93巻、第2号、pp.143-229）
【００２０】
躍度（加加速度ともいう）とは加速度の一次微分であり、躍度が小さいことは運動の加速がなだらかであることを意味する。小脳疾患の患者と健常人において、運動軌跡に差が生じることから、躍度最小軌道の生成を担っている脳の座は、小脳であると考えられている。
【００２１】
一方で、アルコールの運動機能への影響は、小脳の機能低下に伴うものであることが明らかとなっている。一例を挙げれば、自己固有感覚と呼ばれる自身の四肢の位置の感覚が狂うため、酩酊状態においては、視覚情報無しで両側手の示指をあわせるような運動が困難になる。
【００２２】
上述の理由から、アルコールによる酩酊状態における到達運動の軌跡は、本人の認識する到達運動の始点および終点が実際の座標と異なるため、正常時の到達運動の軌跡とは異なる可能性が考えられる。よって、式（１）に示す軌跡の座標と、実際の運動軌跡を比較することで、正常状態と酩酊状態の検出が可能であると考えられる。
【００２３】
【数１】
0006479703.tif 000002
【００２４】
式（１）はスマートフォンにおけるフリック入力時の時刻ｔにおける座標ｘの躍度最小軌道を示す。ただし、フリック入力開始時（ｔ＝０）の座標はｘ０であり、フリック入力終了時（ｔ＝ｔｆ）の座標はｘ１である。境界条件として、フリック入力開始時、終了時のどちらにおいても、速度および加速度は０とする。
【００２５】
本実施例の情報端末１は、上述の知見を利用してユーザ９の状態を判定する。すなわち、学習フェーズにおいて、学習部１２は、ユーザ９の情報端末１に対する操作から、躍度に関係するパラメータを含むパラメータ群を取得し、パラメータ群に基づいて学習結果データを生成する（Ｓ１２）。
【００２６】
認証フェーズにおいて、認証部１３は、学習フェーズでない場合に行われた情報端末１に対する操作からパラメータ群を取得し、学習結果データにおけるパラメータ群と、学習フェーズでない場合に取得したパラメータ群とを比較して、学習フェーズでない場合に取得したパラメータ群が躍度最小軌道に従うパラメータ群であるか否かを判定することによりユーザの認証を行い、認証の結果が所定の結果となる場合に、情報端末１の機能の一部を制限する（Ｓ１３）。ステップＳ１３において認証部１３は、学習結果データにおけるパラメータ群と、学習フェーズでない場合に取得したパラメータ群の何れがより躍度最小軌道に近似しているかに基づいて、前述の判定を行ってもよい。他の方法として認証部１３は、学習結果データにおけるパラメータ群が躍度最小軌道に十分近似しているものとみなして、学習結果データにおけるパラメータ群と、学習フェーズでない場合に取得したパラメータ群とを比較することにより、前述の判定を行ってもよい。
【００２７】
図１の構成において、マンマシンインターフェース部１１内に、パラメータ群を取得するためのセンサ群を含むこととしてもよい。また、情報端末１に対する操作を文字入力操作に限定し、パラメータ群として、文字入力操作時間の長さ、文字入力操作の方向、文字入力操作の軌跡長さ（距離）、文字入力操作の際に加えられた圧力の大きさ、文字入力操作の加速度、これらの統計データである平均値、標準偏差のうち、少なくとも何れか一つが含まれるように構成してもよい。
【００２８】
本実施例の情報端末１は、上述のような特徴を備えるため、ユーザが歩行状態でない場合でも、ユーザが酩酊状態であるか否かを判定することができ、判定結果に応じて情報端末１の機能の一部を制限することができる。これにより酩酊状態における不適切な投稿などを未然に防ぎ、意図せぬ情報インシデントの発生やプライベート情報の流出などを防止することができる。
【００２９】
なお、情報端末１の操作から取得できるパラメータ群を用いて、ユーザ９が異常（酩酊）状態にあるか否かを判定することが可能であればよいため、情報端末１は様々なバリエーションで実現可能である。その一例として、図３〜図５に示す情報端末１が考えられる。
【００３０】
図３は、本実施例の情報端末１の詳細な構成を例示したブロック図である。図４、図５は、本実施例の情報端末１の動作を示すシーケンス図であって、図４は学習フェーズ、図５は認証フェーズの動作を示すシーケンス図である。
【００３１】
図３に示すように、例えば本実施例のマンマシンインタフェース部１１は、表示部１１１、センサ群１１２、センサ制御部１１３を含む構成とすることができる。センサ群１１２は各種センサで構成される。例えばセンサ群１１２は、加速度センサ１１２１、角速度センサ１１２２、タッチセンサ１１２３などを含む構成とすることができる。また、例えば学習部１２は、学習用データ生成部１２１と、文字判定部１２２と、学習結果データ生成部１２３を含む構成とすることができる。例えば認証部１３は、認証実行部１３１と、判定値算出部１３２と、比較部１３３と、機能制限部１３４を含む構成とすることができる。データ格納部１４は、予測変換一覧記憶部１４１と、頻出単語データ記憶部１４２と、詳細データ記憶部１４３と、学習結果データ記憶部１４４と、認証結果記憶部１４５と、閾値記憶部１４６を含む構成とすることができる。
【００３２】
＜学習フェーズ＞
以下、図４を参照して、学習フェーズにおける各構成要件の動作を説明する。まず、ユーザ９は、情報端末１の表示部１１１が表示した画面上の「学習」ボタンを選択（スマートフォンの場合、タップ）する（Ｓ９１）。ステップＳ９１が学習フェーズ開始のトリガとなる。
【００３３】
情報端末１の学習用データ生成部１２１は、データ格納部１４の予測変換一覧記憶部１４１に格納されている予測変換一覧を、頻出度合いに応じてソートした頻出単語データ（頻出単語テーブルともいう）の形式とし、頻出単語データ記憶部１４２に記憶する（Ｓ１２１）。頻出単語データ（頻出単語テーブル）は、情報端末１に蓄積された、過去の予測変換一覧から各五十音を先頭音とする単語を、各先頭音につき例えば三つずつ保持する。なお、濁音、半濁音の有無については区別しないものとする
例１）「あ」を先頭音とする。「あした」、「あかるい」、「あめ」
例２）「て」を先頭音とする。「テニス」、「データ」、「できる」
頻出単語データ（頻出単語テーブル）は、以下では学習用データ（学習用テーブル）とも呼称する。
【００３４】
表示部１１１は、五十音の各音を先頭音とする単語を、各五十音が最低三回表示されるように、頻出単語データ（頻出単語テーブル）の先頭から順に単語を画面に表示し、ユーザ９からの入力を待ち受ける（Ｓ１１１）。
【００３５】
ユーザ９は、表示部１１１により表示された単語を文字入力操作（スマートフォンの場合、例えばフリック入力）により入力する（Ｓ９２Ａ）。
【００３６】
センサ群１１２は、ユーザ９の文字入力操作に伴う各種センサの測定値をセンサ情報として取得し、文字判定部１２２に出力する（Ｓ１１２Ａ）。文字判定部１２２は、入力されたセンサ情報を用いて、文字入力操作により入力された文字を判定し、センサ情報と判定された文字とを組にして、詳細データ（詳細テーブルともいう）の形式で、詳細データ記憶部１４３に記憶する（Ｓ１２２Ａ）。なお、文字判定部１２２は、濁音、半濁音にあたる音を判定した場合、清音部分の情報のみを詳細データ記憶部１４３に登録してもよい。
【００３７】
上述のステップＳ１２１〜Ｓ１２２Ａは、学習用に用意された単語の五十音毎のセットがＮセットとなるまで繰り返し行われる（ループ処理）。Ｎは例えば３とすることができる。
【００３８】
学習結果データ生成部１２３は、詳細データ（詳細テーブル）から第１パラメータ群、第１パラメータ群の統計情報である第２パラメータ群を算出する。算出方法の詳細は、後述する。学習結果データ生成部１２３は、これらのパラメータ群とこれらに対応する判定された文字とを対にして、学習結果データ（学習結果テーブルともいう）として生成し、学習結果データ記憶部１４４に記憶する（Ｓ１２３）。
【００３９】
＜第１パラメータ群（センサ情報から直接求められるパラメータ群）の取得方法＞
情報端末１がスマートフォンである場合、例えば図６のように文字入力操作が行われる。図６の例では、表示部１１１がユーザに「めいてい」を表示しており、ユーザはこの表示に従って、「ま」行のタップ、タップに伴って十字型に表示される「ま」行の各文字のうち、目的の「め」に対する右方向へのフリック、操作指を画面から離して、次の目標である「あ」行のタップ…などを実行する。
【００４０】
図７に示すように例えばフリック入力の始点を黒丸印、フリック入力の終点を白丸印とした場合、例えば文字入力操作の時間は、始点から終点まで、ユーザの操作指がタッチセンサ１１２３によって検出された時間として取得できる。文字入力操作の角度は、始点から終点をつないだ直線と図７に示すｘ軸のなす角度として取得することができる。文字入力操作の距離は、フリック入力の始点から終点までの距離として取得することができる。文字入力操作の圧力は、例えば、始点から終点までに測定された圧力の平均値として取得することができる。圧力の平均値の代わりに、圧力の最大値、最小値、最大値と最小値の差分を取得してもよい。
【００４１】
＜第２パラメータ群（第１パラメータ群の統計データ）の算出方法＞
詳細データ（詳細テーブル）中の各五十音に対して第１パラメータ群（例えば文字入力操作の時間、方向、距離、圧力、角度、加速度）の試行方向に対して平均（ｘ￣）と標準偏差（ＳＤ）を算出する。
【００４２】
【数２】
0006479703.tif 000003
【００４３】
【数３】
0006479703.tif 000004
【００４４】
ここで式（２）（３）のｍは各五十音のデータ点をあらわす。
【００４５】
＜認証フェーズ＞
以下、図５を参照して、認証フェーズにおける各構成要件の動作を説明する。まず、ユーザ９は、文章を入力、作成、送信する機能を持つ任意のアプリケーションを起動する（Ｓ９３）。ステップＳ９３が認証フェーズ開始のトリガとなる。
【００４６】
センサ制御部１１３は、ユーザ９のアプリ（例えばメールアプリやＳＮＳアプリ等）起動を契機として、センサ群１１２を作動（起動）する（Ｓ１１３）。
【００４７】
ユーザ９は、マンマシンインターフェース１１を通じて、文章を作成する。
【００４８】
センサ群１１２はユーザ９の文字入力操作（例えば、フリック入力）に伴う各種センサの測定値をセンサ情報として取得し、当該センサ情報を文字判定部１２２へ出力する（Ｓ１１２Ｂ）。文字判定部１２２は、入力されたセンサ情報を用いて、入力された文字を判定し、センサ情報と判定された文字を組にして、詳細データ（詳細テーブル）の形式で、詳細データ記憶部１４３に記憶する（Ｓ１２２Ｂ）。
【００４９】
ユーザ９は作成した文章について、送信ボタンなどを選択、押下（スマートフォンの場合、タップ）する（Ｓ９４）。
【００５０】
認証実行部１３１は、送信ボタンが選択、押下されたことを契機に動作する。認証実行部１３１は、詳細データ記憶部１４３に記憶された詳細データ（詳細テーブル）から、各五十音における第１パラメータ群、第２パラメータ群を導出し、認証を実行して、認証結果データ（認証結果テーブル）の形式で、認証結果記憶部１４５に記憶する（Ｓ１３１）。ステップＳ１３１におけるパラメータ群の計算方法は、ステップＳ１２３で説明した方法と同様である。従って、認証結果データ（認証結果テーブル）にはパラメータ群と、これらに対応する文字判定結果とが対になって記憶される。
【００５１】
なお、上述においてユーザ９の送信ボタンの選択、押下（タップ）を認証実行部１３１の契機（トリガ）としているが、別の事象を認証実行部１３１の契機（トリガ）としてもかまわない。例えば詳細データ（詳細テーブル）に保持された文字の入力数が一定以上（例えば５０文字）になった場合に、認証実行部１３１を動作させることとしてもよい。
【００５２】
認証実行部１３１は、認証結果データ（認証結果テーブル）から何れかの文字に対応するパラメータ群を取得し、例えばこの平均値が何れかの文字に対応する学習結果データのパラメータ群の平均値±標準偏差の範囲内にある場合には認証成功とし、それ以外の場合には認証失敗として認証を実行する（Ｓ１３１）。判定値算出部１３２は、認証成功の回数、すなわち前述の平均値が学習結果データの平均値±標準偏差の範囲内に入る回数を数え上げ、当該回数を判定値として算出する（Ｓ１３２）。比較部１３３は、認証成功の回数を所定の閾値と比較する（Ｓ１３３）。
【００５３】
なお、ステップＳ１３３で使用する閾値に関しては、低い値を設定すれば、実際には酩酊状態であるにも関わらず、酩酊状態と判定されない可能性が上昇し、高い値を設定すれば、平常状態であるにもかかわらず、酩酊状態であると誤判定される可能性が上昇する。利便性と安全性を鑑みた最適な値は、適宜設定する必要がある。
【００５４】
機能制限部１３４は、比較結果が所定の結果となる場合に、情報端末１の機能の一部の動作を停止する（Ｓ１３４）。例えば、機能制限部１３４は、判定値が閾値（一例として、認証結果テーブルに挿入されたデータ数×０．８）を下回った場合、送信制御部１５の動作を制限（例えば停止）し、文章の送信を中止する（Ｓ１３４）。判定値が閾値を上回った場合、機能制限部１３４は動作しない（選択処理）。
【００５５】
なお、認証フェーズは、ＳＮＳやメールアプリを立ち上げたタイミングで、バックグラウンドで起動するものとする。
【００５６】
＜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。
【００５７】
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。
【００５８】
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。
【００５９】
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。
【００６０】
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。
【００６１】
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。
【００６２】
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。
【００６３】
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。
【００６４】
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】
0006479703.tif 000005
【図２】
0006479703.tif 000006
【図３】
0006479703.tif 000007
【図４】
0006479703.tif 000008
【図５】
0006479703.tif 000009
【図６】
0006479703.tif 000010
【図７】
0006479703.tif 000011