(57)【要約】【課題】特定コンテンツへのアクセス集中の開始傾向を把握することが可能であり、アクセス集中を検出するまでの時間を非常に短くする。【解決手段】アクセス検出機能１１は、各コンテンツへのアクセスを検出し、データベースに送信する。アクセス履歴データベース１２は、送信されたデータを記憶し、アクセス集中判定機能１３からの要求に応じて必要な情報を送信する。アクセス集中判定機能１３は、データベース１２から送られたデータを基に、１０秒間の計測間隔を設けておき、計測期間毎に各コンテンツへのアクセス数を計測する。５回連続でアクセス数が一番多かったコンテンツはアクセス集中コンテンツであると判断する。判定されたコンテンツ名は、外部出力機能１４から出力される。アクセス集中コンテンツが検出された場合には、当該コンテンツをキャッシュサーバにミラーリングする。【選択図】  図１５
2005339318.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各コンテンツへのアクセスを検出し、該アクセスの履歴情報をデータベースに記憶し、アクセス集中判定手段が該データベースに要求して必要な情報を取り出し、取り出した該情報に基づいてアクセス集中を判定するアクセス集中コンテンツの高速検出方法であって、
該アクセス集中判定手段は、ある一定時間の計測間隔を設定し、
該計測間隔毎に各コンテンツへのアクセス数をアクセスログを解析することで計測し、
計測の結果、各アクセス数を比較演算回路で比較することにより、予め定めた回数を連続してアクセス数が最も多かったコンテンツをアクセス集中コンテンツであると判断する
ことを特徴とするアクセス集中コンテンツの高速検出方法。
【請求項２】
各コンテンツへのアクセスを検出し、該アクセスの履歴情報をデータベースに記憶し、アクセス集中判定手段が該データベースに要求して必要な情報を取り出し、取り出した該情報に基づいてアクセス集中を判定するアクセス集中コンテンツの高速検出方法であって、
該アクセス集中判定手段は、ある一定時間の計測間隔を設定し、
該計測間隔毎に各コンテンツへのアクセス数をアクセスログを解析することで計測し、
計測の結果、各アクセス数を比較演算回路で比較することにより、予め定めた回数連続してアクセス数が前回の計測期間より増加したコンテンツをアクセス集中コンテンツであると判断する
ことを特徴とするアクセス集中コンテンツの高速検出方法。
【請求項３】
各コンテンツへのアクセスを検出し、該アクセスの履歴情報をデータベースに記憶し、アクセス集中判定手段が該データベースに要求して必要な情報を取り出し、取り出した該情報に基づいてアクセス集中を判定するアクセス集中コンテンツの高速検出方法であって、
該アクセス集中判定手段は、ある一定時間の計測間隔を設定し、
該計測間隔毎に各コンテンツへのアクセス数をアクセスログを解析することでを計測し、
計測の結果、各アクセス数を比較演算回路で比較することにより、計測期間の全コンテンツへのアクセスに占める１コンテンツへのアクセス数の割合が、予め定めた回数連続で増加したコンテンツをアクセス集中コンテンツであると判断する
ことを特徴とするアクセス集中コンテンツの高速検出方法。
【請求項４】
各コンテンツへのアクセスを検出し、該アクセスの履歴情報をデータベースに記憶し、アクセス集中判定手段が該データベースに要求して必要な情報を取り出し、取り出した該情報に基づいてアクセス集中を判定するアクセス集中コンテンツの高速検出方法であって、
該アクセス集中判定手段は、ある一定時間の計測間隔を設定し、
該計測間隔毎に各コンテンツへのアクセス数をアクセスログを解析することでを計測し、
計測の結果、各アクセス数を比較演算回路で比較することにより、前計測期間からの増加率が予め定めた回数連続して最も高いコンテンツをアクセス集中コンテンツであると判断する
ことを特徴とするアクセス集中コンテンツの高速検出方法。
【請求項５】
各コンテンツへのアクセスを検出し、該アクセスの履歴情報をデータベースに記憶し、アクセス集中判定手段が該データベースに要求して必要な情報を取り出し、取り出した該情報に基づいてアクセス集中を判定するアクセス集中コンテンツの高速検出方法であって、
該アクセス集中判定手段は、ある一定時間の計測間隔を設定し、
該計測間隔毎に各コンテンツへのアクセス数をアクセスログを解析することでを計測し、
計測の結果、各アクセス数を比較演算回路で比較することにより、予め定めた回数連続してアクセス数が一番多かったコンテンツをアクセス集中コンテンツである可能性が高いと判断し、
次に、該計測間隔を前回の半分に短縮して設定し、
短縮された該計測間隔でも、当該コンテンツへのアクセス数が一番多かった場合には、さらに計測間隔を前回の半分に短縮して設定し、
上記繰り返しが別個に予め定めた回数に達した時に、当該コンテンツがアクセス集中コンテンツであると判断する
ことを特徴とするアクセス集中コンテンツの高速検出方法。
【請求項６】
各コンテンツへのアクセスを検出し、該アクセスの履歴情報をデータベースに記憶し、アクセス集中判定手段が該データベースに要求して必要な情報を取り出し、取り出した該情報に基づいてアクセス集中を判定するアクセス集中コンテンツの高速検出方法であって、
該アクセス集中判定手段は、ある一定時間の計測間隔を設定し、
該計測間隔毎に各コンテンツへのアクセス数をアクセスログを解析することでを計測し、
計測の結果、各アクセス数を比較演算回路で比較することにより、予め定めた回数連続してアクセス数が前回の計測期間より増加したコンテンツをアクセス集中コンテンツである可能性が高いと判断し、
次に、該計測間隔を前回の半分に短縮して設定し、
短縮された該計測間隔でも、当該コンテンツの単位時間当たりのアクセス数が増加した場合には、さらに計測間隔を前回の半分に短縮して設定し、
上記繰り返しが別個に予め定めた回数に達した時に、当該コンテンツがアクセス集中コンテンツであると判断する
ことを特徴とするアクセス集中コンテンツの高速検出方法。
【請求項７】
各コンテンツへのアクセスを検出し、該アクセスの履歴情報をデータベースに記憶し、アクセス集中判定手段が該データベースに要求して必要な情報を取り出し、取り出した該情報に基づいてアクセス集中を判定するアクセス集中コンテンツの高速検出方法であって、
該アクセス集中判定手段は、ある一定時間の計測間隔を設定し、
該計測間隔毎に各コンテンツへのアクセス数をアクセスログを解析することでを計測し、
計測の結果、各アクセス数を比較演算回路で比較することにより、計測期間の全コンテンツへのアクセスに占める１コンテンツへのアクセス数の割合が予め定めた回数連続して増加したコンテンツをアクセス集中コンテンツである可能性が高いと判断し、
次に、該計測間隔を前回の半分に短縮して設定し、
計測した結果、各アクセス数を比較演算回路で比較することにより、短縮された該計測間隔でも、全コンテンツへのアクセスに占める当該コンテンツへのアクセス数の割合が増加した場合には、さらに計測間隔を前回の半分に短縮して設定し、
上記繰り返しが別個に予め定めた回数に達した時に、当該コンテンツがアクセス集中コンテンツであると判断する
ことを特徴とするアクセス集中コンテンツの高速検出方法。
【請求項８】
各コンテンツへのアクセスを検出し、該アクセスの履歴情報をデータベースに記憶し、アクセス集中判定手段が該データベースに要求して必要な情報を取り出し、取り出した該情報に基づいてアクセス集中を判定するアクセス集中コンテンツの高速検出方法であって、
該アクセス集中判定手段は、ある一定時間の計測間隔を設定し、
該計測間隔毎に各コンテンツへのアクセス数をアクセスログを解析することでを計測し、
計測の結果、各アクセス数を比較演算回路で比較することにより、前計測期間からの増加率が予め定めた回数連続して最も高かったコンテンツをアクセス集中コンテンツである可能性が高いと判断し、
次に、該計測間隔を前回の半分に短縮して設定し、
計測した結果、各アクセス数を比較演算回路で比較することにより、短縮された該計測間隔でも、当該コンテンツの単位時間当たりの前計測期間からのアクセス増加率が最も高かった場合には、さらに計測間隔を前回の半分に短縮して設定し、
上記繰り返しが別個に予め定めた回数に達した時に、当該コンテンツがアクセス集中コンテンツであると判断する
ことを特徴とするアクセス集中コンテンツの高速検出方法。
【請求項９】
請求項５記載のアクセス集中コンテンツの高速検出方法において、
前記計測間隔を前回より短縮して設定する場合、条件を満たした際には、該計測間隔を前回に比べて半分に短縮して設定し、
短縮された該計測間隔でも、当該コンテンツへのアクセス数が一番多かった場合には、さらに計測間隔を前回に比べて予め定めた整数分の一に短縮して設定し、
上記繰り返しが別個に予め定めた回数に達した時に、当該コンテンツがアクセス集中コンテンツであると判断する
ことを特徴とするアクセス集中コンテンツの高速検出方法。
【請求項１０】
請求項６記載のアクセス集中コンテンツの高速検出方法において、
前記計測間隔を前回より短縮して設定する場合、条件を満たした際には、該計測間隔を前回に比べて半分に短縮して設定し、
短縮された該計測間隔でも、当該コンテンツの単位時間当たりのアクセス数が増加した場合には、さらに計測間隔を前回に比べて予め定めた整数分の一に短縮して設定し、
上記繰り返しが別個に予め定めた回数に達した時に、当該コンテンツがアクセス集中コンテンツであると判断する
ことを特徴とするアクセス集中コンテンツの高速検出方法。
【請求項１１】
請求項７記載のアクセス集中コンテンツの高速検出方法において、
前記計測間隔を前回より短縮して設定する場合、条件を満たした際には、該計測間隔を前回に比べて半分に短縮して設定し、
計測した結果、各アクセス数を比較演算回路で比較することにより、短縮された該計測間隔でも、全コンテンツへのアクセスに占める当該コンテンツへのアクセス数の割合が増加した場合には、さらに計測間隔を前回に比べて予め定めた整数分の一に短縮して設定し、
上記繰り返しが別個に予め定めた回数に達した時に、当該コンテンツがアクセス集中コンテンツであると判断する
ことを特徴とするアクセス集中コンテンツの高速検出方法。
【請求項１２】
請求項８記載のアクセス集中コンテンツの高速検出方法において、
前記計測間隔を前回より短縮して設定する場合、条件を満たした際には、該計測間隔を前回の半分に短縮して設定し、
計測した結果、各アクセス数を比較演算回路で比較することにより、短縮された該計測間隔でも、当該コンテンツの単位時間当たりの前計測期間からのアクセス増加率が最も高かった場合には、さらに計測間隔を前回に比べて予め定めた整数分の一に短縮して設定し、
上記繰り返しが別個に予め定めた回数に達した時に、当該コンテンツがアクセス集中コンテンツであると判断する
ことを特徴とするアクセス集中コンテンツの高速検出方法。
【請求項１３】
請求項１または２に記載のアクセス集中コンテンツの高速検出方法において、
前記請求項１の検出手順と前記請求項２の検出手順を並行して実施し、両方とも条件を満たした際に、当該コンテンツがアクセス集中コンテンツであると判断することを特徴とするアクセス集中コンテンツの高速検出方法。
【請求項１４】
請求項１〜４のいずれかに記載のアクセス集中コンテンツの高速検出方法において、
請求項１の検出手順、請求項２の検出手順、請求項３の検出手順または請求項４の検出手順を並行して実施し、少なくともいずれか一つの条件を満たした際に、当該コンテンツがアクセス集中コンテンツであると判断することを特徴とするアクセス集中コンテンツの高速検出方法。
【請求項１５】
各コンテンツへのアクセスを検出して、検出されたアクセス履歴情報を出力するアクセス検出手段と、
該アクセス検出手段から出力されたアクセス履歴情報を受け取って、該アクセス履歴情報を記憶するとともに、要求に応じて、記憶されたアクセス履歴情報を読み出して該情報を送信するアクセス履歴データベースと、
該アクセス履歴データベースに該当するコンテンツに対するアクセス履歴情報を要求し、該情報が送信されたならば、これを受け取って、指定された検出手順を実施することにより、アクセス集中コンテンツであることを判定し、該アクセス集中コンテンツを出力するアクセス集中判定手段と、
該アクセス集中判定手段から送られたコンテンツ名を外部に出力する外部出力手段と
を具備することを特徴とするアクセス集中コンテンツの高速検出装置。
【請求項１６】
アクセス集中コンテンツの高速検出用プログラムであって、
アクセス集中判定手段のコンピュータに、ある一定時間の計測間隔を設定する手順、該計測間隔毎に各コンテンツへのアクセス数をアクセスログを解析することで計測する手順、計測の結果、各アクセス数を比較演算回路で比較することにより、予め定めた回数を連続してアクセス数が最も多かったコンテンツをアクセス集中コンテンツであると判断する手順を、それぞれ実行させるためのアクセス集中コンテンツの高速検出用プログラム。
【請求項１７】
アクセス集中コンテンツの高速検出用プログラムであって、
該アクセス集中判定手段のコンピュータに、ある一定時間の計測間隔を設定する手順、
該計測間隔毎に各コンテンツへのアクセス数をアクセスログを解析することで計測する手順、計測の結果、各アクセス数を比較演算回路で比較することにより、予め定めた回数連続してアクセス数が前回の計測期間より増加したコンテンツをアクセス集中コンテンツであると判断する手順を、それぞれ実行させるためのアクセス集中コンテンツの高速検出用プログラム。
【請求項１８】
アクセス集中コンテンツの高速検出用プログラムであって、
該アクセス集中判定手段のコンピュータに、ある一定時間の計測間隔を設定する手順、
該計測間隔毎に各コンテンツへのアクセス数をアクセスログを解析することでを計測する手順、計測の結果、各アクセス数を比較演算回路で比較することにより、計測期間の全コンテンツへのアクセスに占める１コンテンツへのアクセス数の割合が、予め定めた回数連続で増加したコンテンツをアクセス集中コンテンツであると判断する手順を、それぞれ実行させるためのアクセス集中コンテンツの高速検出用プログラム。
【請求項１９】
アクセス集中コンテンツの高速検出用プログラムであって、
該アクセス集中判定手段のコンピュータに、ある一定時間の計測間隔を設定する手順、
該計測間隔毎に各コンテンツへのアクセス数をアクセスログを解析することでを計測する手順、計測の結果、各アクセス数を比較演算回路で比較することにより、前計測期間からの増加率が予め定めた回数連続して最も高いコンテンツをアクセス集中コンテンツであると判断する手順を、それぞれ実行させるためのアクセス集中コンテンツの高速検出用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ディジタルコンテンツ配信ネットワークにおけるコンテンツへのアクセス集中度合いを検出する方法および装置、ならびにそのプログラムに係り、特にアクセス集中発生までのタイムロスを低減し、アクセス集中が最大に達する前にアクションを講じることが可能なアクセス集中コンテンツの高速検出方法および装置、ならびにそのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネット上で配信されるコンテンツの人気には偏りが存在する。ここでは、極端に人気が偏ったコンテンツをアクセス集中コンテンツと定義することにする。アクセス集中コンテンツを発見することにより、下記に示すような対応をとることが可能となる。
（イ）アクセス集中コンテンツをキャッシュサーバにミラーリングする。
（ロ）アクセス集中コンテンツをＲＡＭディスク上に配置して、サーバのストレージ負荷を軽減させる。
（ハ）アクセス集中コンテンツがキャッシュメモリ上に残るように、各ユーザのダウンロード方法を制御する。
これらの方法は、アクセス集中コンテンツに対して実施した場合には非常に有効であるが、アクセス集中でないコンテンツ（これには、アクセス集中期間が終了したものも含む）に実施しても意味が殆んどない。従って、アクセス集中をより短期間に、そして正確に検出する手法が必要となる。
【０００３】
従来、アクセス集中コンテンツを検出する手法としては、コンテンツ配信サーバのアクセスログから、著しくアクセス数の多いコンテンツをアクセス集中コンテンツと判断するものである。
アクセス数の多いコンテンツを検出する装置を複数個配置し、いずれが正しいかを１つの装置が他の全てをチェックし、バックアップする方法が用いられる。２台以上のディスクに同時に同じデータを書き込んで信頼性を上げる『ミラーリング』手法があり、多くのシステムがこの手法を危機管理の一環として採用している。
【０００４】
インターネット〈ＵＲＬ．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓａｆｅｓｅｒｖｅｒ．ｊｐ／ｌｏｇ．ｈｔｍｌ〉ＳＡＦＥ  ＳＥＲＶＥＲ  アクセスログ解析機能（非特許文献１参照）には、どのコンテンツがどの位の頻度で見られているかを分析する方法が記述されている。
サイトのトップにカウンターを付けただけでは、どのコンテンツが最も注目されているのか、どの時間帯が最も訪問者が多いのか、というユーザの行動は分からない。しかし、アクセスログ解析を使用すれば、ページ毎のアクセス数や曜日ごとのアクセス数などの詳細なデータが一目で理解できる。これによれば、どの接続代行事業者や回線を使用して、ユーザーがサイトに訪問しているのかが分かる（ホスト名別集計）。また、ユーザの使用しているＯＳやブラウザが判別できる（ＯＳ別、ブラウザ別集計）。また、どのサイトからアクセスしてきたのかが分かる（リファラー別集計）。また、どのコンテンツにどれくらいのアクセスがあったのかが分かる（アクセスのページ別集計）。過去のアクセスログは、ＦＴＰサーバスペースにアップロードされているため、ユーザ自身がダウンロードして利用できる。
【０００５】
また、インターネット〈ＵＲＬ．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｈｉａｒｋ．ｇｒｅｅｎｅｎｄ．ｏｒｇ．ｕｋ／〜ｓｒｅｔｌ／ｓｔａｔｓ／〉（非特許文献２参照）の記述を見ても、現状は、ログ解析ツールによりコンテンツのアクセス集中を事後的に把握しているような状況である。
池田圭一著、テストセンターレポートＶｏｌ．５『Ｗｅｂアクセス解析ツール（サイトの利用状況を調査する５製品をチェック！』（ＮｅｔＷｏｒｋＷｏｒｌｄ−Ｊａｎ．２００３）（非特許文献３参照）によれば、Ｗｅｂアクセス解析ツールを利用すると、Ｗｅｂサイトのアクセス内容を検析し、統計データを作成することが可能であることが記述されている。これらのデータは、Ｗｅｂサイトを利用したビジネス戦略の立案などのマーケティングを目的に利用されている。また、最近では、Ｗｅｂサイトのネットワーク構成の最適化などに必要なシステム運用両面の統計データを作成する５製品（Ｗｅｂサイトを効率よく運営させるＷｅｂアクセス解析ツール、ｅｌＱ  ＬｏｇＡｎａｌｙｚｅｒ日本語版、ＳｉｔｅＴｒａｃｋｅｒ５．５プロフェッショナル版、サイボウズホームページ視聴率、ａｎａｌｏｇ、ＷｅｂＴｒｅｎｄｓ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  Ｓｕｉｔｅ（Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ｅｄｉｔｉｏｎ）の検証を行っている。
【０００６】
【非特許文献１】インターネット〈ＵＲＬ．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓａｆｅｓｅｒｖｅｒ．ｊｐ／ｌｏｇ．ｈｔｍｌ〉ＳＡＦＥ  ＳＥＲＶＥＲ  アクセスログ解析機能（非特許文献１参照）
【非特許文献２】インターネット〈ＵＲＬ．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｈｉａｒｋ．ｇｒｅｅｎｅｎｄ．ｏｒｇ．ｕｋ／〜ｓｒｅｔｌ／ｓｔａｔｓ／〉
【非特許文献３】池田圭一著、テストセンターレポートＶｏｌ．５『Ｗｅｂアクセス解析ツール（サイトの利用状況を調査する５製品をチェック！』（ＮｅｔＷｏｒｋＷｏｒｌｄ−Ｊａｎ．２００３）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従来の手法でアクセス集中を検出するため、ログを確認する手法を用いた場合には、あるコンテンツにアクセスが集中し始めてから、アクセス集中を検出するまでに時間がかかる。検出までに時間がかかるため、継続時間の短いアクセス集中に対応不可能であり、アクセス集中の初期段階での対処を実施することもできなかった。
【０００８】
（目的）
そこで、本発明の目的は、このような従来の課題を解消し、特定コンテンツへのアクセス集中の開始傾向を把握することが可能であり、アクセス集中を検出するまでの時間を非常に短くすることが可能なアクセス集中コンテンツの高速検出方法および装置、ならびにそのプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明のアクセス集中コンテンツの高速検出方法は、ある一定時間の計測間隔を設けておき、計測期間毎に各コンテンツへのアクセス数を計測することで、Ｘ回連続でアクセス数が最も多かったコンテンツはアクセス集中コンテンツであると判断する（請求項１）。
また、ある一定時間の計測間隔を設けておき、計測期間毎に各コンテンツへのアクセス数を計測することで、Ｘ回連続でアクセス数が前回の計測期間より増加したコンテンツはアクセス集中コンテンツであると判断する（なお、Ｘは任意の整数）（請求項２）。
また、ある一定時間の計測間隔を設けておき、計測期間毎に各コンテンツへのアクセス数を計測することで、計測期間の全コンテンツへのアクセスに占める１コンテンツへのアクセス数の割合がＸ回連続で増加したコンテンツをアクセス集中コンテンツと判断する（請求項３）。
また、ある一定時間の計測間隔を設けておき、計測期間毎に各コンテンツへのアクセス数を計測することで、該計測期間からの増加率がＸ回連続で最も高いコンテンツをアクセス集中コンテンツと判断する（請求項４）。
【００１０】
また、ある一定時間の計測間隔を設けておき、計測期間毎に各コンテンツへのアクセス数を計測することで、Ｘ回連続でアクセス数が一番多かったコンテンツはアクセス集中コンテンツである可能性が高いと判断し、以後、計測間隔を半分に短縮し、短縮された測定間隔でも当該コンテンツへのアクセス数が一番多かった場合にはさらに計測間隔を半分にし、この繰り返しがＹ回に達した時に、当該コンテンツがアクセス集中コンテンツであると判断する（Ｘ，Ｙは任意の整数）（請求項５）。
また、ある一定時間の計測間隔を設けておき、計測期間毎に各コンテンツへのアクセス数を計測することで、Ｘ回連続でアクセス数が前回の計測期間より増加したコンテンツはアクセス集中コンテンツである可能性が高いと判断し、以後、計測間隔を半分に短縮し、短縮された測定間隔でも当該コンテンツへの単位時間あたりのアクセス数が増加した場合にはさらに計測間隔を半分にし、この繰り返しがＹ回に達した時に、当該コンテンツがアクセス集中コンテンツであると判断する（Ｘ，Ｙは任意の整数）（請求項６）。
【００１１】
また、ある一定時間の計測間隔を設けておき、計測期間毎に各コンテンツへのアクセス数を計測することで、計測期間の全コンテンツへのアクセスに占める１コンテンツへのアクセス数の割合がＸ回連続で増加したコンテンツはアクセス集中コンテンツである可能性が高いと判断し、以後、計測間隔を半分に短縮し、短縮された測定間隔でも、全コンテンツへのアクセスに占める当該コンテンツへのアクセス数の割合が増加した場合には、さらに計測間隔を半分にし、この繰り返しがＹ回に達した時に、当該コンテンツがアクセス集中コンテンツであると判断する（Ｘ，Ｙは任意の整数）（請求項７）。
また、ある一定時間の計測間隔を設けておき、計測期間毎に各コンテンツへのアクセス数を計測することで、前計測期間から増加率がＸ回連続で最も高かったコンテンツはアクセス集中コンテンツである可能性が高いと判断し、以後、計測間隔を半分に短縮し、短縮された測定間隔でも、当該コンテンツの単位時間当たりの前計測期間からのアクセス増加率が最も高かった場合には、さらに計測間隔を半分にし、この繰り返しがＹ回に達した時に、当該コンテンツがアクセス集中コンテンツであると判断する（Ｘ，Ｙは任意の整数）（請求項８）。
【００１２】
前記（請求項５）の計測間隔の短縮のし方を変更するため、請求項５では、条件を満たした際に計測間隔を半分に短縮したが、それを上記条件を満たした際には、計測間隔のＺ分の１に短縮する（Ｚは任意の整数）（請求項９）。
前記（請求項６）の計測間隔の短縮のし方を変更するため、請求項６では、条件を満たした際に計測間隔を半分に短縮したが、それを上記条件を満たした際には、計測間隔のＺ分の１に短縮する（Ｚは任意の整数）（請求項１０）。
前記（請求項７）の計測間隔の短縮のし方を変更するため、請求項７では、条件を満たした際に計測間隔を半分に短縮したが、それを上記条件を満たした際には、計測間隔をＺ分の１に短縮する（Ｚは任意の整数）（請求項１１）。
前記（請求項８）の計測間隔の短縮のし方を変更するため、請求項８では、条件を満たした際に計測間隔を半分に短縮したが、それを上記条件を満たした際には、計測間隔をＺ分の１に短縮する（Ｚは任意の整数）（請求項１２）。
【００１３】
また、請求項１または２を満たした場合、あるいは、請求項１〜４のいずれかを満たした場合に、アクセス集中コンテンツと判定する（請求項１３）。
本発明の装置には、コンテンツへのアクセス検出機能とアクセス履歴保持機能とアクセス集中コンテンツ判定機能を備え、クライアントから発せられるコンテンツ配信要求をアクセス検出機能で検出し、アクセス履歴を保持し、請求項１〜１２の方法でアクセス集中コンテンツ検出を実施し、検出された際にはアクセス集中コンテンツ名を出力する（請求項１４）。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば特定コンテンツへのアクセス集中の開始傾向を把握することが可能であり、その結果、アクセス集中を検出するまでの時間が非常に短くて済む。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明の実施例を、図面により詳細に説明する。
（第１の実施例）
図１は、本発明の第１の実施例に係るアクセス集中コンテンツの高速検出方法の手順を示すシーケンスチャートである（請求項１対応）。
本実施例においては、オリジナルサーバでディジタルコンテンツの配信を実施し、アクセス集中コンテンツが検出された際には、当該コンテンツをキャッシュサーバにミラーリングすることにより、アクセス集中に対応する場合を例にとって、実施例を示す。
（１）オリジナルサーバでコンテンツ配信を実施している環境において、アクセス集中コンテンツの検出を実施する。すなわち、図１に示すように、先ず、１０秒間の計測間隔を設けておき、計測期間毎に各コンテンツへのアクセス数を計測する。通常は、アクセスログを解析することにより計測する。５回連続でアクセス数が一番多かったコンテンツはアクセス集中コンテンツであると判断する。具体的には、比較演算回路により、各アクセス数をそれぞれ比較することで判断する。
（２）上記（１）の手順でアクセス集中コンテンツが検出された場合には、当該コンテンツをキャッシュサーバにミラーリングする。
（３）オリジナルサーバ・ミラーサーバの両方でコンテンツの配信を実施する。
【００１６】
（第２の実施例）
図２は、本発明の第２の実施例に係るアクセス集中コンテンツの高速検出方法の手順を示すシーケンスチャートである（請求項２対応）。
オリジナルサーバでディジタルコンテンツの配信を実施し、アクセス集中コンテンツが検出された際には、当該コンテンツをキャッシュサーバにミラーリングすることにより、アクセス集中に対応する場合を例にとって実施例を示す。
（１）オリジナルサーバでコンテンツ配信を実施している環境において、アクセス集中コンテンツの検出を実施する。すなわち、図２に示すように、先ず、１０秒間の計測間隔を設けておき、計測期間毎に各コンテンツへのアクセス数を計測する。通常は、アクセスログを解析することで計測する。５回連続でアクセス数が前回の計測期間より増加したコンテンツは、アクセス集中コンテンツであると判断する。通常は、比較演算回路により、各アクセス数を比較し、前回の計測期間より増加したものを抽出し、それをアクセス集中コンテンツと判定する。
（２）上記（１）の手順でアクセス集中コンテンツが検出された場合には、当該コンテンツをキャッシュサーバにミラーリングする。
（３）オリジナルサーバ・ミラーサーバの両方でコンテンツ配信を実施する。
【００１７】
（第３の実施例）
図３は、本発明の第３の実施例に係るアクセス集中コンテンツの高速検出方法の手順を示すシーケンスチャートである（請求項３対応）。
オリジナルサーバでディジタルコンテンツの配信を実施し、アクセス集中コンテンツが検出された際には、当該コンテンツをキャッシュサーバにミラーリングすることにより、アクセス集中に対応する場合を例にとった実施例を示す。
（１）オリジナルサーバでコンテンツ配信を実施している環境において、アクセス集中コンテンツの検出を実施する。先ず、１０秒間の計測間隔を設けておき、計測期間毎に各コンテンツへのアクセス数を計測する。計測期間の全コンテンツへのアクセスに占める１コンテンツへのアクセス数の割合が５回連続で増加したコンテンツをアクセス集中コンテンツと判断する。
（２）上記（１）の手順でアクセス集中コンテンツが検出された場合には、当該コンテンツをキャッシュサーバにミラーリングする。
（３）オリジナルサーバ・ミラーサーバの両方でコンテンツ配信を実施する。
例えば、全アクセスに占めるコンテンツの割合が計測期間内に１０アクセスあり、その内訳が、コンテンツＡが４アクセス、コンテンツＢが３アクセス、コンテンツＣが３アクセスであった時、各コンテンツ毎の全アクセスに占める割合は、コンテンツＡが０．４、コンテンツＢが０．３、コンテンツＣが０．３であるから、毎回、計測してこの値が増加して、５回連続増加したコンテンツがアクセス集中コンテンツと判断される。
【００１８】
（第４の実施例）
図４は、本発明の第４の実施例に係るアクセス集中コンテンツの高速検出方法の手順を示すシーケンスチャートである（請求項４に対応）。
オリジナルサーバでディジタルコンテンツの配信を実施し、アクセス集中コンテンツが検出された際には、当該コンテンツをキャッシュサーバにミラーリングすることにより、アクセス集中に対応する場合を例にとった実施例を示す。
（１）オリジナルサーバでコンテンツ配信を実施している環境において、アクセス集中コンテンツの検出を実施する。先ず、１０秒間の計測間隔を設けておき、計測期間毎に各コンテンツへのアクセス数を計測する。前回の計測期間からの増加率が５回連続で最も高いコンテンツをアクセス集中コンテンツと判断する。
（２）上記（１）の手順でアクセス集中コンテンツが検出された場合には、当該コンテンツをキャッシュサーバにミラーリングする。
（３）オリジナルサーバ・ミラーサーバの両方でコンテンツ配信を実施する。
例えば、コンテンツＡが前回４アクセス、今回４アクセスであり、コンテンツＢは前回２アクセス、今回３アクセスであり、コンテンツＣが前回１アクセス、今回３アクセスであった時、各コンテンツの今回の増加率は、コンテンツＡが０％、コンテンツＢが５０％、コンテンツＣが２００％であり、従って、コンテンツＣが以後、４回連続して最も高い％であれば、コンテンツＣがアクセス集中コンテンツと判断される。
【００１９】
（第５の実施例）
図５は、本発明の第５の実施例に係るアクセス集中コンテンツの高速検出方法の手順を示すシーケンスチャートである（請求項５に対応）。
オリジナルサーバでディジタルコンテンツの配信を実施し、アクセス集中コンテンツが検出された際には、当該コンテンツをキャッシュサーバにミラーリングすることにより、アクセス集中に対応する場合を例にとった実施例を示す。
（１）オリジナルサーバでコンテンツ配信を実施している環境において、アクセス集中コンテンツの検出を実施する。先ず、最初に１０秒間の計測間隔を設け、２回連続して最もアクセス数が多かった時にアクセス集中コンテンツの可能性が高いと判定する。次に、計測期間を半分に短縮していきながら計測を行い、３回連続してアクセス数が最も多かった場合には当該コンテンツをアクセス集中コンテンツと判断する。
（２）上記（１）の手順でアクセス集中コンテンツが検出された場合には、当該コンテンツをキャッシュサーバにミラーリングする。
（３）オリジナルサーバ・ミラーサーバの両方でコンテンツ配信を実施する。
例えば、１０秒間の計測間隔の計測を２回実施して、コンテンツＡが２回とも最も多かったので、Ａがアクセス集中コンテンツの可能性が高いと判断される。次に、３回目に計測期間を１／２に短縮して、３回目と４回目と５回目の計測でも、コンテンツＡが最もアクセス数が高い場合には、Ａがアクセス集中コンテンツであると判断される。もし、３回目の計測で、最もアクセス数が高いコンテンツがＡ以外であれば、Ａはアクセス集中コンテンツとは判断されず、最初に戻って、Ａ以外のコンテンツについて１回目の計測となる。
【００２０】
（第６の実施例）
図６は、本発明の第６の実施例に係るアクセス集中コンテンツの高速検出方法の手順を示すシーケンスチャートである（請求項６に対応）。
オリジナルサーバでディジタルコンテンツの配信を実施し、アクセス集中コンテンツが検出された際には、当該コンテンツをキャッシュサーバにミラーリングすることにより、アクセス集中に対応する場合を例にとった実施例を示す。
（１）オリジナルサーバでコンテンツ配信を実施している環境において、アクセス集中コンテンツの検出を実施する。先ず、最初に１０秒間の計測間隔を設け、計測期間毎に各コンテンツへのアクセス数を計測する。２回連続してアクセス数が前回の計測期間より増加したコンテンツはアクセス集中コンテンツである可能性が高いと判定する。次に、計測期間を半分に短縮して計測を行い、短縮された測定間隔でも当該コンテンツの単位時間当りのアクセス数が一番多かった場合には、さらに計測期間を半分に短縮して計測を行う。この繰り返しが３回に達した場合には当該コンテンツをアクセス集中コンテンツと判断する。
（２）上記（１）の手順でアクセス集中コンテンツが検出された場合には、当該コンテンツをキャッシュサーバにミラーリングする。
（３）オリジナルサーバ・ミラーサーバの両方でコンテンツ配信を実施する。
例えば、１０秒間の計測間隔の計測を２回実施して、２回とも前計測区間よりアクセス数が増加したコンテンツはアクセス集中コンテンツの可能性が高いと判断される。次に、計測期間を１／２に短縮して、５秒間の計測間隔、２．５秒間の計測間隔、１．２５秒間の計測間隔と短縮していった場合でも、３回連続して単位時間当りのアクセス数が増加したコンテンツはアクセス集中コンテンツであると判断される。
【００２１】
（第７の実施例）
図７は、本発明の第７の実施例に係るアクセス集中コンテンツの高速検出方法の手順を示すシーケンスチャートである（請求項７に対応）。
オリジナルサーバでディジタルコンテンツの配信を実施し、アクセス集中コンテンツが検出された際には、当該コンテンツをキャッシュサーバにミラーリングすることにより、アクセス集中に対応する場合を例にとった実施例を示す。
（１）オリジナルサーバでコンテンツ配信を実施している環境において、アクセス集中コンテンツの検出を実施する。先ず、最初に１０秒間の計測間隔を設けておき、計測期間の全コンテンツへのアクセスに占める１コンテンツへのアクセス数の割合が２回連続して増加したコンテンツはアクセス集中コンテンツである可能性が高いと判定する。当該するコンテンツのみを対象として、次に、計測期間を半分に短縮して計測を行い、短縮された測定間隔でも３回連続して全コンテンツへのアクセスに占めるコンテンツへのアクセス割合が増加したコンテンツはアクセス集中コンテンツと判断する。
（２）上記（１）の手順でアクセス集中コンテンツが検出された場合には、当該コンテンツをキャッシュサーバにミラーリングする。
（３）オリジナルサーバ・ミラーサーバの両方でコンテンツ配信を実施する。
例えば、１０秒間の計測間隔で２回連続して全コンテンツへのアクセスに占める１コンテンツへのアクセス割合が増加したコンテンツはアクセス集中コンテンツの可能性が高いと判断される。次に、計測期間を１／２ずつ短縮して、５秒間、２．５秒間、１．２５秒間の３回の連続の計測でも、全コンテンツへのアクセスに占める１コンテンツへのアクセス割合が増加したコンテンツはアクセス集中コンテンツであると判断される。
【００２２】
（第８の実施例）
図８は、本発明の第８の実施例に係るアクセス集中コンテンツの高速検出方法の手順を示すシーケンスチャートである（請求項８に対応）。
オリジナルサーバでディジタルコンテンツの配信を実施し、アクセス集中コンテンツが検出された際には、当該コンテンツをキャッシュサーバにミラーリングすることにより、アクセス集中に対応する場合を例にとった実施例を示す。
（１）オリジナルサーバでコンテンツ配信を実施している環境において、アクセス集中コンテンツの検出を実施する。先ず、最初に１０秒間の計測間隔を設けておき、計測期間毎に各コンテンツへのアクセス数を計測する。前計測期間からの増加率が２回連続で最も高いコンテンツはアクセス集中コンテンツである可能性が高いと判定する。次に、計測期間を半分に短縮して計測を行い、短縮された測定間隔でも、当該コンテンツの単位時間当たりの前計測期間からのアクセス増加率が最も高かった場合には、さらに計測間隔を半分に短縮する。この繰り返しが３回に達した時に、当該コンテンツがアクセス集中コンテンツと判断する。
（２）上記（１）の手順でアクセス集中コンテンツが検出された場合には、当該コンテンツをキャッシュサーバにミラーリングする。
（３）オリジナルサーバ・ミラーサーバの両方でコンテンツ配信を実施する。
例えば、１０秒間の計測間隔で２回連続してアクセス数の増加率が最も高かったコンテンツはアクセス集中コンテンツの可能性が高いと判断される。次に、計測期間を１／２の５秒間、２．５秒間、１．２５秒間に順次短縮して、３回の連続の計測でも、アクセス数の増加率が最も高かったコンテンツはアクセス集中コンテンツであると判断される。
【００２３】
（第９の実施例）
図９は、本発明の第９の実施例に係るアクセス集中コンテンツの高速検出方法の手順を示すシーケンスチャートである（請求項９に対応）。
オリジナルサーバでディジタルコンテンツの配信を実施し、アクセス集中コンテンツが検出された際には、当該コンテンツをキャッシュサーバにミラーリングすることにより、アクセス集中に対応する場合を例にとった実施例を示す。
（１）オリジナルサーバでコンテンツ配信を実施している環境において、アクセス集中コンテンツの検出を実施する。先ず、最初に１０秒間の計測間隔を設けておき、２回連続して最もアクセス数が多かった時にアクセス集中コンテンツである可能性が高いと判定する。次に、計測期間を１／５に短縮していきながら計測を行い、３回連続でアクセス数が最も多かった場合には、当該コンテンツがアクセス集中コンテンツと判断する。
（２）上記（１）の手順でアクセス集中コンテンツが検出された場合には、当該コンテンツをキャッシュサーバにミラーリングする。
（３）オリジナルサーバ・ミラーサーバの両方でコンテンツ配信を実施する。
例えば、１０秒間の計測間隔で２回連続して同一コンテンツがアクセス数が最も多かった場合には、アクセス集中コンテンツの可能性が高いと判断される。次に、計測期間を２秒間、０．４秒間、０．０８秒間と順次１／５ずつ短縮して、その３回連続の計測でも、アクセス数が最も多かった場合にはアクセス集中コンテンツであると判断される。
【００２４】
（第１０の実施例）
図１０は、本発明の第１０の実施例に係るアクセス集中コンテンツの高速検出方法の手順を示すシーケンスチャートである（請求項１０に対応）。
オリジナルサーバでディジタルコンテンツの配信を実施し、アクセス集中コンテンツが検出された際には、当該コンテンツをキャッシュサーバにミラーリングすることにより、アクセス集中に対応する場合を例にとった実施例を示す。
（１）オリジナルサーバでコンテンツ配信を実施している環境において、アクセス集中コンテンツの検出を実施する。先ず、最初に１０秒間の計測間隔を設けておき、２回連続してアクセス数が前回の計測期間より増加したコンテンツはアクセス集中コンテンツである可能性が高いと判定する。以後、計測期間を１／５ずつに短縮していきながら計測を行い、３回の短縮された測定間隔でも当該コンテンツの単位時間当たりのアクセス数が増加したコンテンツはアクセス集中コンテンツと判断する。
（２）上記（１）の手順でアクセス集中コンテンツが検出された場合には、当該コンテンツをキャッシュサーバにミラーリングする。
（３）オリジナルサーバ・ミラーサーバの両方でコンテンツ配信を実施する。
例えば、１０秒間の計測間隔で２回連続して前計測区間よりアクセス数が増加したコンテンツはアクセス集中コンテンツの可能性が高いと判断される。次に、計測期間を２秒間、０．４秒間、０．０８秒間と順次１／５ずつ短縮して、その３回連続の計測でも、計測時間内の単位時間当たりのアクセス数が増加したコンテンツはアクセス集中コンテンツであると判断される。
【００２５】
（第１１の実施例）
図１１は、本発明の第１１の実施例に係るアクセス集中コンテンツの高速検出方法の手順を示すシーケンスチャートである（請求項１１に対応）。
オリジナルサーバでディジタルコンテンツの配信を実施し、アクセス集中コンテンツが検出された際には、当該コンテンツをキャッシュサーバにミラーリングすることにより、アクセス集中に対応する場合を例にとった実施例を示す。
（１）オリジナルサーバでコンテンツ配信を実施している環境において、アクセス集中コンテンツの検出を実施する。先ず、最初に１０秒間の計測間隔を設けておき、計測期間の全コンテンツへのアクセスに占める１コンテンツへのアクセス数の割合が２回連続して増加したコンテンツはアクセス集中コンテンツである可能性が高いと判定する。以後、計測期間を１／５ずつに短縮していきながら計測を行い、３回の短縮された測定間隔でも全コンテンツへのアクセスに占める１コンテンツへのアクセス割合が増加したコンテンツはアクセス集中コンテンツと判断する。
（２）上記（１）の手順でアクセス集中コンテンツが検出された場合には、当該コンテンツをキャッシュサーバにミラーリングする。
（３）オリジナルサーバ・ミラーサーバの両方でコンテンツ配信を実施する。
例えば、１０秒間の計測間隔で２回連続して全コンテンツへのアクセスに占める１コンテンツへのアクセス割合が増加したコンテンツはアクセス集中コンテンツの可能性が高いと判断される。次に、計測期間を２秒間、０．４秒間、０．０８秒間と順次１／５ずつ短縮して、その３回連続の計測でも、全コンテンツへのアクセスに占める１コンテンツへのアクセス割合が増加したコンテンツはアクセス集中コンテンツであると判断される。
【００２６】
（第１２の実施例）
図１２は、本発明の第１２の実施例に係るアクセス集中コンテンツの高速検出方法の手順を示すシーケンスチャートである（請求項１２に対応）。
オリジナルサーバでディジタルコンテンツの配信を実施し、アクセス集中コンテンツが検出された際には、当該コンテンツをキャッシュサーバにミラーリングすることにより、アクセス集中に対応する場合を例にとった実施例を示す。
（１）オリジナルサーバでコンテンツ配信を実施している環境において、アクセス集中コンテンツの検出を実施する。先ず、最初に１０秒間の計測間隔を設けておき、前計測期間からの増加率が２回連続で最も高かったコンテンツはアクセス集中コンテンツである可能性が高いと判定する。以後、計測期間を１／５ずつに短縮していきながら計測を行い、３回の短縮された測定間隔でも当該コンテンツの単位時間当たりの前計測期間からのアクセス増加率が最も高かった場合、当該コンテンツはアクセス集中コンテンツと判断する。
（２）上記（１）の手順でアクセス集中コンテンツが検出された場合には、当該コンテンツをキャッシュサーバにミラーリングする。
（３）オリジナルサーバ・ミラーサーバの両方でコンテンツ配信を実施する。
例えば、１０秒間の計測間隔で２回連続してアクセス数の増加率が最も高かったコンテンツはアクセス集中コンテンツの可能性が高いと判断される。次に、計測期間を２秒間、０．４秒間、０．０８秒間と順次１／５ずつ短縮して、その３回連続の計測でも、当該コンテンツの単位時間当たりの前計測期間からのアクセス増加率が最も高かった場合には、当該コンテンツはアクセス集中コンテンツであると判断される。
【００２７】
（第１３の実施例）
図１３は、本発明の第１３の実施例に係るアクセス集中コンテンツの高速検出方法の手順を示すシーケンスチャートである（請求項１３対応）。
本実施例においては、第１の実施例（請求項１）の手順と第２の実施例（請求項２）の手順を並行して実施し、両方共満たした場合にアクセス集中コンテンツと判断するものである。
オリジナルサーバでディジタルコンテンツの配信を実施し、アクセス集中コンテンツが検出された際には、当該コンテンツをキャッシュサーバにミラーリングすることにより、アクセス集中に対応する場合を例にとって、実施例を示す。
（１）オリジナルサーバでコンテンツ配信を実施している環境において、アクセス集中コンテンツの検出を実施する。すなわち、図１３に示すように、先ず、手順Ａ（第１の実施例）では１０秒間の計測間隔を設けておき（ステップ１０１）、計測期間毎に各コンテンツへのアクセス数を計測する（ステップ１０２）。５回連続でアクセス数が一番多かったコンテンツはアクセス集中コンテンツの候補であると判断する（ステップ１０３）。
一方、手順Ｂ（第２の実施例）では同じく１０秒間の計測間隔を設けておき（ステップ１１１）、計測期間毎に各コンテンツへのアクセス数を計測する（ステップ１１２）。５回連続でアクセス数が前回の計測期間より増加したコンテンツは、アクセス集中コンテンツの候補であると判断する（ステップ１１３）。そして、手順Ａと手順Ｂの候補の中で両方に同じ候補があれば（ステップ１１４）、そのコンテンツをアクセス集中コンテンツと判断する（ステップ１１５）。
（２）上記（１）の手順でアクセス集中コンテンツが検出された場合には、当該コンテンツをキャッシュサーバにミラーリングする。
（３）オリジナルサーバ・ミラーサーバの両方でコンテンツの配信を実施する。
【００２８】
（第１４の実施例）
図１４は、本発明の第１４の実施例に係るアクセス集中コンテンツの高速検出方法の手順を示すシーケンスチャートである（請求項１４対応）。
本実施例では、第１の実施例（請求項１）または第２の実施例（請求項２）または第３の実施例（請求項３）または第４の実施例（請求項４）のいずれかを満たしたコンテンツをアクセス集中コンテンツであると判断する。
オリジナルサーバでディジタルコンテンツの配信を実施し、アクセス集中コンテンツが検出された際には、当該コンテンツをキャッシュサーバにミラーリングすることにより、アクセス集中に対応する場合を例にとって実施例を示す。
（１）オリジナルサーバでコンテンツ配信を実施している環境において、アクセス集中コンテンツの検出を実施する。すなわち、図１４に示すように、手順Ａ（第１の実施例）と手順Ｂ（第２の実施例）を並行して実施するとともに、手順Ｃ（第３の実施例）と手順 Ｄ（第４の実施例）も並行して実施する。手順Ａ，Ｂは、図１３のステップ１０１〜１０３、とステップ１１５、および、ステップ１１１〜１１３とステップ１１５をブロックの中に挿入すればよい。
【００２９】
手順Ｃでは、先ず、１０秒間の計測間隔を設けておき（ステップ１２１）、計測期間毎に各コンテンツへのアクセス数を計測する（ステップ１２２）。計測期間の全コンテンツへのアクセスに占める１コンテンツへのアクセス数の割合が５回連続で増加したコンテンツがあるか否かを判断し（ステップ１２３）、あれば、このコンテンツをアクセス集中コンテンツと判断する。なければ、アクセ集中コンテンツはないと判断する。
手順Ｄでは、先ず、１０秒間の計測間隔を設けておき（ステップ１３１）、計測期間毎に各コンテンツへのアクセス数を計測する（ステップ１３２）。前回の計測期間からの増加率が５回連続で最も高いコンテンツがあるか否かを判断し（ステップ１３３）、あれば、このコンテンツをアクセス集中コンテンツと判断する。なければ、アクセス集中コンテンツはないと判断する。
（２）上記（１）の手順でアクセス集中コンテンツが検出された場合には、当該コンテンツをキャッシュサーバにミラーリングする。
（３）オリジナルサーバ・ミラーサーバの両方でコンテンツ配信を実施する。
【００３０】
（アクセス集中判定装置）
図１５は、本発明の一実施例に係るアクセス集中判定装置のブロック構成図である。
図１５には、第１の実施例（請求項１）から第１４の実施例（請求項１４）までの各手順を実施可能なアクセス集中判定装置１０が示される。入力としてのアクセス検出機能（手段）１１と、アクセス履歴データベース１２と、アクセス集中判定機能（手段）１３と、判定されたアクセス集中コンテンツ名を出力する外部出力機能（手段）１４とが設けられる。
先ず、アクセス検出機能（入力）１１では、各コンテンツへのアクセスを検出して、アクセス情報をデータベースに送信する。すなわち、各コンテンツへのアクセス履歴を送信する。次のアクセス履歴データベース１２では、アクセス検出機能１１から送信されたデータを記憶するとともに、アクセス集中判定機能１３からの要求に応じて、必要な情報を送信する。また、アクセス集中判定機能１３は、アクセス履歴データベース１２に該当するコンテンツに対するデータを要求し、データが送信されたならば、これを受信して、第１の実施例（請求項１）から第１４の実施例（請求項１４）までのうちの指定されたアクセス集中判定を実施する。そして、外部出力機能１４に判定したコンテンツ名を送信する。
外部出力機能１４では、アクセス集中判定機能１３から送られたコンテンツ名を外部に出力する。
【００３１】
（プログラム）
図１〜図１２の各シーケンスチャートおよび図１３，図１４のフローチャートの各ステップをプログラム化して、完成したプログラムをＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に格納しておけば、本発明を実施可能なプログラムを販売したり、貸与する場合に極めて便利である。また、アクセス集中判定装置１０内のコンピュータに上記記録媒体を装着して、プログラムをインストールし、これを実行させることで、本発明による高速検出が容易に実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】本発明の第１の実施例に係るアクセス集中コンテンツの高速検出方法の手順を示すシーケンスチャートである。
【図２】本発明の第２の実施例に係るアクセス集中コンテンツの高速検出方法の手順を示すシーケンスチャートである。
【図３】本発明の第３の実施例に係るアクセス集中コンテンツの高速検出方法の手順を示すシーケンスチャートである。
【図４】本発明の第４の実施例に係るアクセス集中コンテンツの高速検出方法の手順を示すシーケンスチャートである。
【図５】本発明の第５の実施例に係るアクセス集中コンテンツの高速検出方法の手順を示すシーケンスチャートである。
【図６】本発明の第６の実施例に係るアクセス集中コンテンツの高速検出方法の手順を示すシーケンスチャートである。
【図７】本発明の第７の実施例に係るアクセス集中コンテンツの高速検出方法の手順を示すシーケンスチャートである。
【図８】本発明の第８の実施例に係るアクセス集中コンテンツの高速検出方法の手順を示すシーケンスチャートである。
【図９】本発明の第９の実施例に係るアクセス集中コンテンツの高速検出方法の手順を示すシーケンスチャートである。
【図１０】本発明の第１０の実施例に係るアクセス集中コンテンツの高速検出方法の手順を示すシーケンスチャートである。
【図１１】本発明の第１１の実施例に係るアクセス集中コンテンツの高速検出方法の手順を示すシーケンスチャートである。
【図１２】本発明の第１２の実施例に係るアクセス集中コンテンツの高速検出方法の手順を示すシーケンスチャートである。
【図１３】本発明の第１３の実施例に係るアクセス集中コンテンツの高速検出方法の手順を示すフローチャートである。
【図１４】本発明の第１４の実施例に係るアクセス集中コンテンツの高速検出方法の手順を示すフローチャートである。
【図１５】本発明の一実施例に係るアクセス集中判定装置のブロック構成図である。
【符号の説明】
【００３３】
１０…アクセス集中判定装置、１１…アクセス検出機能、
１２…アクセス履歴データベース、１３…アクセス集中判定機能、
１４…外部出力機能。
【図１】
2005339318.tif 000003
【図２】
2005339318.tif 000004
【図３】
2005339318.tif 000005
【図４】
2005339318.tif 000006
【図５】
2005339318.tif 000007
【図６】
2005339318.tif 000008
【図７】
2005339318.tif 000009
【図８】
2005339318.tif 000010
【図９】
2005339318.tif 000011
【図１０】
2005339318.tif 000012
【図１１】
2005339318.tif 000013
【図１２】
2005339318.tif 000014
【図１３】
2005339318.tif 000015
【図１４】
2005339318.tif 000016
【図１５】
2005339318.tif 000017