(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
インターネット回線を利用した映像配信サービスにおいて、視聴時刻の情報を利用する番組推薦装置であって、
前記インターネット回線を利用した映像配信サービスにおける番組の情報を取得し、番組情報記憶手段に格納する番組情報取得手段と、
前記インターネット回線を利用した映像配信サービスにおける各ユーザＩＤの視聴番組と視聴時刻を取得し、視聴情報記憶手段に格納する視聴情報取得手段と、
前記視聴情報記憶手段の視聴情報中の各ユーザの各番組に関する視聴したか否かの情報と視聴開始時刻の情報を用いて、各ユーザＩＤを利用する複数人の真のユーザと、該複数人の真のユーザの興味と、その興味に基づく各番組を視聴する確率を算出するパラメータ推定手段と、
算出した各ユーザＩＤの、前記真のユーザと、それら真のユーザの興味と、その興味に基づく各番組を視聴する確率を用いて、各ユーザＩＤの各番組を視聴する確率を推定し、推薦スコア記憶手段に格納する推薦スコア算出手段と、
ユーザの識別子が与えられると、該ユーザの前記番組情報記憶手段に格納されている現在放送中の各番組に対して、前記推薦スコア記憶手段に格納されている推薦スコアを取得し、前記推薦スコアの上位Ｎ件の番組の識別子を推薦番組として選択する番組推薦手段と、
を有することを特徴とする番組推薦装置。
【請求項２】
前記パラメータ推定手段は、
前記番組を視聴する確率を算出する際に、尤度の期待値を最大化することによって推定するＥＭアルゴリズムを用いる
請求項１記載の番組推薦装置。
【請求項３】
インターネット回線を利用した映像配信サービスにおいて、視聴時刻の情報を利用する番組推薦方法であって、
番組情報記憶手段、視聴情報記憶手段、推薦スコア記憶手段、番組情報取得手段、視聴情報取得手段、パラメータ推定手段、推薦スコア算出手段、番組推薦手段と、を有する装置において、
前記番組情報取得手段が、前記インターネット回線を利用した映像配信サービスにおける番組の情報を取得し、番組情報記憶手段に格納する番組情報取得ステップと、
前記視聴情報取得手段が、前記インターネット回線を利用した映像配信サービスにおける各ユーザＩＤの視聴番組と視聴時刻を取得し、前記視聴情報記憶手段に格納する視聴情報取得ステップと、
前記パラメータ推定手段が、前記視聴情報記憶手段の視聴情報中の各ユーザの各番組に関する視聴したか否かの情報と視聴開始時刻の情報を用いて、各ユーザＩＤを利用する複数人の真のユーザと、該複数人の真のユーザの興味と、その興味に基づく各番組を視聴する確率を算出するパラメータ推定ステップと、
前記推薦スコア算出手段が、前記パラメータ推定ステップで算出した各ユーザＩＤの、前記真のユーザと、それら真のユーザの興味と、その興味に基づく各番組を視聴する確率を用いて、各ユーザＩＤの各番組を視聴する確率を推定し、前記推薦スコア記憶手段に格納する推薦スコア算出ステップと、
前記番組推薦手段が、ユーザの識別子が与えられると、該ユーザの前記番組情報記憶手段に格納されている現在放送中の各番組に対して、前記推薦スコア記憶手段に格納されている推薦スコアを取得し、前記推薦スコアの上位Ｎ件の番組の識別子を推薦番組として選択する番組推薦ステップと、
を行うことを特徴とする番組推薦方法。
【請求項４】
前記パラメータ推定ステップにおいて、
前記番組を視聴する確率を算出する際に、尤度の期待値を最大化することによって推定するＥＭアルゴリズムを用いる
請求項３記載の番組推薦方法。
【請求項５】
請求項１または２に記載の番組推薦装置を構成する各手段としてシステムを機能させるための番組推薦プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、番組推薦装置及び方法及びプログラムに係り、特に、インターネット回線による映像配信サービスで提供されるユーザのテレビ番組視聴における、番組推薦装置及び方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
情報推薦の手法はいくつも提案されている。例えば、ニュース記事を推薦するために、各ニュース記事についてユーザに５段階の評価をつけさせ、過去の評価履歴を見てユーザ間の嗜好の類似度を測り、嗜好が似たユーザの好むニュース記事を推薦する手法が提案されている（例えば、非特許文献１参照）。
【０００３】
また、上記の手法と同様に、各情報に対してユーザに評価をつけさせ、過去の評価履歴でユーザが評価している情報に含まれるテキストに着目する。そのテキストがユーザの興味を反映していると考え、そのテキストと同じような単語が出現している情報を推薦する手法が提案されている（例えば、非特許文献２参照）。
【０００４】
また、利用者に興味を持つ部分のテキストを指定させ、そこに含まれる単語の出現頻度に基づいてユーザの興味を推定し、ユーザの興味を表す単語に基づいてコミュニティ内の情報を検索し、ユーザの興味のある箇所のみの情報を提示する手法がある（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平１１-３３８８６９号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Resnick, P. et al., "GroupLens: An open architecture for collaborative filtering of netnews". CSCW '94: Proceedings of the 1994 ACM conference on Computer supported cooperative work, ACM Press New York, 1994.
【非特許文献２】Mooney R.J. et al, "Content-Based Book Recommending Using Learning for Text Categorization", Proceedings of the 5th ACM Conference on Digital Libraries, ACM Press New York, 2000
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
インターネット回線を利用した映像配信サービスについて、多チャンネル化が進んでいる。こういった中でユーザが本当に興味のある番組を見つけるのは困難である。また興味ある番組をすべて把握し録画することもまた、困難である。
【０００８】
上記の特許文献１の手法を用いて番組を推薦する場合、ユーザが指定した興味のある語に関連する番組が推薦される。この場合、語を指定しなければならないという問題がある。このようにユーザのインタラクションを必要とするシステムは、ユーザにとっては不便である。
【０００９】
非特許文献１、２に記載の手法で番組を推薦する場合、ユーザＩＤを利用するユーザが真に単一であれば、ユーザの視聴した番組の情報を用いてユーザの興味を推定し、番組を推薦することができる。しかしながら、番組推薦において、ユーザＩＤが一人のユーザのみに使われているとは限らない。例えば、家庭で１つのユーザＩＤを利用していた場合を考える。母はドラマが好きで、息子はアニメが好きであるとすると、そのような家庭に対して、ドラマを推薦すべきか、アニメを推薦すべきかが定まらないという問題が生じる。このように、適切な番組を推薦することができない。
【００１０】
本発明は上記の点に鑑みなされたもので、インターネット回線を利用した映像配信サービスにおいて、同一のユーザＩＤを利用する複数のユーザに対して、視聴時間に応じて書くユーザに適切に番組を推薦することが可能な番組推薦装置及び方法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】
【００１１】
上記の課題を解決するため、本発明（請求項１）は、インターネット回線を利用した映像配信サービスにおいて、視聴時刻の情報を利用する番組推薦装置であって、
前記インターネット回線を利用した映像配信サービスにおける番組の情報を取得し、番組情報記憶手段に格納する番組情報取得手段と、
前記インターネット回線を利用した映像配信サービスにおける各ユーザＩＤの視聴番組と視聴時刻を取得し、視聴情報記憶手段に格納する視聴情報取得手段と、
前記視聴情報記憶手段の視聴情報中の各ユーザの各番組に関する視聴したか否かの情報と視聴開始時刻の情報を用いて、各ユーザＩＤを利用する複数人の真のユーザと、該複数人の真のユーザの興味と、その興味に基づく各番組を視聴する確率を算出するパラメータ推定手段と、
算出した各ユーザＩＤの、前記真のユーザと、それら真のユーザの興味と、その興味に基づく各番組を視聴する確率を用いて、各ユーザＩＤの各番組を視聴する確率を推定し、推薦スコア記憶手段に格納する推薦スコア算出手段と、
ユーザの識別子が与えられると、該ユーザの前記番組情報記憶手段に格納されている現在放送中の各番組に対して、前記推薦スコア記憶手段に格納されている推薦スコアを取得し、前記推薦スコアの上位Ｎ件の番組の識別子を推薦番組として選択する番組推薦手段と、を有する。
【００１２】
また、本発明（請求項２）は、前記パラメータ推定手段において、
前記番組を視聴する確率を算出する際に、尤度の期待値を最大化することによって推定するＥＭアルゴリズムを用いる。
【００１３】
また、本発明（請求項３）は、インターネット回線を利用した映像配信サービスにおいて、視聴時刻の情報を利用する番組推薦方法であって、
番組情報記憶手段、視聴情報記憶手段、推薦スコア記憶手段、番組情報取得手段、視聴情報取得手段、パラメータ推定手段、推薦スコア算出手段、番組推薦手段と、を有する装置において、
前記番組情報取得手段が、前記インターネット回線を利用した映像配信サービスにおける番組の情報を取得し、番組情報記憶手段に格納する番組情報取得ステップと、
前記視聴情報取得手段が、前記インターネット回線を利用した映像配信サービスにおける各ユーザＩＤの視聴番組と視聴時刻を取得し、前記視聴情報記憶手段に格納する視聴情報取得ステップと、
前記パラメータ推定手段が、前記視聴情報記憶手段の視聴情報中の各ユーザの各番組に関する視聴したか否かの情報と視聴開始時刻の情報を用いて、各ユーザＩＤを利用する複数人の真のユーザと、該複数人の真のユーザの興味と、その興味に基づく各番組を視聴する確率を算出するパラメータ推定ステップと、
前記推薦スコア算出手段が、前記パラメータ推定ステップで算出した各ユーザＩＤの、前記真のユーザと、それら真のユーザの興味と、その興味に基づく各番組を視聴する確率を用いて、各ユーザＩＤの各番組を視聴する確率を推定し、前記推薦スコア記憶手段に格納する推薦スコア算出ステップと、
前記番組推薦手段が、ユーザの識別子が与えられると、該ユーザの前記番組情報記憶手段に格納されている現在放送中の各番組に対して、前記推薦スコア記憶手段に格納されている推薦スコアを取得し、前記推薦スコアの上位Ｎ件の番組の識別子を推薦番組として選択する番組推薦ステップと、を行う。
【００１４】
また、本発明（請求項４）は、前記パラメータ推定ステップにおいて、
前記番組を視聴する確率を算出する際に、尤度の期待値を最大化することによって推定するＥＭアルゴリズムを用いる。
【００１５】
また、本発明 （請求項５）は、請求項１または２に記載の番組推薦装置を構成する各手段としてシステムを機能させるための番組推薦プログラムである。
【発明の効果】
【００１６】
上記のように、本発明は、過去の視聴時刻の情報を用いて１つのユーザＩＤを使う複数人のユーザを特定することにより、従来の技術では不可能であった、真のユーザに則したより正確な番組推薦が可能になる。これはインターネット回線を利用した映像配信サービスにおける視聴の増加につながる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の一実施の形態における番組推薦装置の構成図である。
【図２】本発明の一実施の形態における番組情報テーブルの例である。
【図３】本発明の一実施の形態における視聴情報テーブルの例である。
【図４】本発明の一実施の形態における推薦スコアテーブルの例である。
【図５】本発明の一実施の形態における番組情報更新時の処理のフローチャートである。
【図６】本発明の一実施の形態における番組氏弔辞の処理のフローチャートである。
【図７】本発明の一実施の形態における推薦スコア更新時の処理のフローチャートである。
【図８】本発明の一実施の形態における図７のステップ３４０の詳細な処理のフローチャートである。
【図９】本発明の一実施の形態における番組推薦時の処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本発明では、インターネット回線を利用した映像配信サービスにおいて、複数のユーザが１つのユーザＩＤを利用している状況であっても、各ユーザに対してより適切な番組を推薦することを目的とする。具体的には、視聴する時刻に関する情報を用いて、ユーザＩＤから真のユーザを推定し、その真のユーザの興味により適合した番組を推薦する手法を実現する。たとえば、ある家庭に対して番組を推薦する場合、平日の昼であれば母が視聴していると考えられるので昼のドラマ番組を、平日の夕方であれば息子が視聴していると考えられるのでアニメ番組を推薦する。
【００１９】
つまり、「ユーザ u が番組 i を時刻 t にて視聴する」確率を以下のようにモデル化する。
【００２０】
【数１】
0005116811.tif 000002
v はモデルによって得られる仮想ユーザで、平日の昼にドラマを見る「母」や、平日の夕方にアニメを見る「息子」を表す。z は番組のトピックで、「ドラマ」や、「アニメ」を表す。式（１）のようにモデル化する場合、v、zの数は予め設定しておくものとし、それらの値を V、Z とする。τuvは仮想ユーザの視聴時刻の平均であり、σuvは仮想ユーザの視聴時刻の標準偏差である。
【００２１】
ユーザ u が番組 i を時刻 t にて視聴する確率が正確にわかれば、ユーザが現在時刻においてどの番組を見るかがわかる。そのためには、式（１）中に出現するパラメータ P(v|u)、σuv、τuv、P(i|z)、P(z|v,u) を正しく求める必要がある。
【００２２】
以下図面と共に、本発明の実施の形態を説明する。
【００２３】
図１は、本発明の一実施の形態における番組推薦装置の構成を示す。
同図に示す番組推薦装置１は、番組情報処理部１０、視聴情報処理部２０、推薦スコア算出部３０、番組推薦部４０、記憶部５０、通信部６０、入出力部７０から構成され、通信部６０はネットワーク３に接続されており、入出力部７０は、入力装置や表示装置等の外部装置４に接続されている。
【００２４】
推薦スコア算出部３０は、上記の式（１）のパラメータを推定するパラメータ推定部３１を持つ。
【００２５】
記憶部５０は、番組情報テーブル５１、視聴情報テーブル５２、推薦スコアテーブル５３から構成される。以下に各テーブルについて説明する。
【００２６】
＜番組情報テーブル５１＞
番組情報テーブル５１には、図２に示すように、番組ＩＤフィールド、タイトルフィールド、放送開始時刻フィールド、放送終了時刻フィールドが含まれる。
【００２７】
番組ＩＤフィールドは、その番組を特定する識別子であり、番組情報処理部１０により設定される。
【００２８】
タイトルフィールドは、該番組のタイトルが、番組情報処理部１０によりテキストデータにて設定される。
【００２９】
放送開始時刻フィールドは、該番組の放送開始の時刻が、番組情報処理部１０により設定される。
【００３０】
放送終了時刻フィールドは、該番組の放送終了の時刻が、番組情報処理部１０により設定される。
【００３１】
＜視聴情報テーブル５２＞
視聴情報テーブル５２には、図３に示すように、番組ＩＤフィールド、ユーザＩＤフィールド、視聴時刻フィールドが含まれる。
【００３２】
番組ＩＤフィールドは、番組情報テーブル５１に出現する番組の識別子と対応し、視聴情報処理部２０により設定される。
【００３３】
ユーザＩＤフィールドは、番組を視聴したユーザを特定する識別子が、視聴情報処理部２０により設定される。
【００３４】
視聴時刻フィールドは、該ユーザが該番組の視聴を開始した時刻が、視聴情報処理部２０により設定される。
【００３５】
＜推薦スコアテーブル５３＞
推薦スコアテーブル５３には、図４に示すように、ユーザＩＤフィールドと、番組ＩＤフィールドと、推薦スコアフィールドとが含まれる。
【００３６】
推薦スコアフィールドは、該ユーザ u の、該番組 qに対する推薦スコア score(q,u) が推薦スコア算出部３０により設定される。
【００３７】
以下に、上記の構成における動作を説明する。
【００３８】
［番組情報更新時の処理］
はじめに、本発明の一実施の形態における番組情報更新時の処理を詳細に説明する。
【００３９】
図５は、本発明の一実施の形態における番組情報更新時の処理のフローチャートである。今、番組 p についての情報の更新があったとする。
【００４０】
ステップ１１０）番組情報処理部１０が、インターネット回線を介して取得した映像配信サービスにおける番組ｐの情報を記した行を構成し、挿入する。
【００４１】
［番組視聴時の処理］
図６は、本発明の一実施形態における番組視聴時の処理のフローチャートである。
ステップ２１０）視聴情報処理部２０が、外部端末２からネットワーク３を介して、ユーザによって視聴された番組、視聴したユーザ、視聴を開始した時刻を取得し、視聴情報テーブル５２の番組ＩＤフィールド、ユーザＩＤフィールド、視聴時刻フィールドに取得した情報の値を設定した行wを生成し、当該視聴情報テーブル５２に挿入する。
【００４２】
［推薦スコア更新時の処理］
図７は、本発明の一実施の形態における推薦スコア更新時の処理のフローチャートである。
【００４３】
推薦スコア更新のタイミングは、例えばユーザが番組の視聴時と同時に行うとよい。
【００４４】
ステップ３１０）推薦スコア算出部３０が、推薦のための隠しパラメータである仮想ユーザ数 V とトピック数 Z を与える。この隠しパラメータの設定方法は、予めメモリ等の記憶手段に格納しておいた定数パラメータである。
【００４５】
ステップ３２０）推薦スコア算出部３０が、視聴情報テーブル５２を参照し、視聴情報テーブル５２に出現する全てのユーザ集合 U と、各ユーザ u∈U の視聴番組 ium とその視聴時刻 tum (m=1,…,M) を取得する。ただし、M はユーザ u の視聴した番組の数を表しており、ユーザ毎に異なる値となる。
【００４６】
ステップ３３０）推薦スコア算出部３０が、ステップ３２０で取得した番組ＩＤフィールドの番組ＩＤに基づいて番組情報テーブル５１を参照し、番組情報テーブル５１に出現する全ての番組集合 I を取得する。
【００４７】
ステップ３４０）パラメータ推定部３１が、尤度の期待値を最大化することによって推定するＥＭアルゴリズム（文献（Bishop, M.C., "Pattern recognition and machine learning", 2006）記載の "EM algorithm"」）を用いて各ユーザ u∈U と各番組 i∈I に対してパラメータ P(v|u)、σuv、τuv、P(i|z)、P(z|v,u) を算出する。
【００４８】
ステップ３５０）推薦スコア算出部３０が、番組情報テーブル５１を参照し、現在放送中、すなわち現在時刻が放送開始時刻フィールドの値と放送終了時刻フィールドの値の間に入るような番組集合 P を取得する。
ステップ３６０）推薦スコア算出部３０が、ステップ３４０にて算出したパラメータ P(v|u)、σuv、τuv、P(i|z)、P(z|v,u)と式（１）を用いて各ユーザ u∈U の各番組 p∈P に対する推薦スコア score(p,u)=P(p,tnow|u) を算出する。ただし、tnow は現在時刻を表す。
【００４９】
ステップ３７０）推薦スコア算出部３０が、各ユーザ u∈U、各番組 p∈P について推薦スコアテーブル５３にユーザＩＤフィールドの値が u、番組ＩＤフィールドの値が p の行の推薦スコアを score(p,u)=P(p,tnow｜u) に更新する。
【００５０】
次に、上記の図７のステップ３４０の処理を詳細に説明する。
図８は、本発明の一実施の形態における図７のステップ３４０の詳細な処理のフローチャートである。
【００５１】
ステップ３４１）パラメータ推定部３１が、各ユーザ u∈U と各番組 i∈I に対する P(v|u) σuv、τuv、P(i|z)、P(z|v,u) に適当な初期値を代入する。初期値は例えば以下のように設定する：
＜P(v|u) の初期値＞
１．各ユーザ u、各仮想ユーザ v について 
【００５２】
【数２】
0005116811.tif 000003
２．各ユーザ u 毎に制約条件
【００５３】
【数３】
0005116811.tif 000004
を満たすように
【００５４】
【数４】
0005116811.tif 000005
＜σuv（仮想ユーザの視聴時刻の標準偏差）の初期値＞
１．各ユーザ u∈U について、視聴時刻の平均を
【００５５】
【数５】
0005116811.tif 000006
とする。
【００５６】
２．各ユーザ u、各仮想ユーザ v について、
【００５７】
【数６】
0005116811.tif 000007
＜τuv（仮想ユーザの視聴時刻の平均）の初期値＞
各ユーザ u、各仮想ユーザ v について、
【００５８】
【数７】
0005116811.tif 000008
＜P(i|z) の初期値＞
１．各トピック z、各番組 i について
【００５９】
【数８】
0005116811.tif 000009
２．各トピック z 毎に制約条件
【００６０】
【数９】
0005116811.tif 000010
を満たすように、
【００６１】
【数１０】
0005116811.tif 000011
＜P(z|v,u) の初期値＞
１．各仮想ユーザ v、各ユーザ u、各トピック z について
【００６２】
【数１１】
0005116811.tif 000012
２．各仮想ユーザ v、各ユーザ u ごとに制約条件
【００６３】
【数１２】
0005116811.tif 000013
を満たすように
【００６４】
【数１３】
0005116811.tif 000014
ただし、上記の初期値設定におけるrand(x,y) は x 以上 y 以下の乱数を表す。また、l の値は 0 で初期化する。
【００６５】
パラメータ推定部３１は、対数尤度 l が収束するまで、以下のステップ３４２、ステップ３４３、ステップ３４４を繰り返す。
【００６６】
ステップ３４２）パラメータ推定部３１が、各ユーザ u∈U の視聴番組 ium とその視聴時刻 tum (m=1,…,M) と、各トピック z、各仮想ユーザ v について、
【００６７】
【数１４】
0005116811.tif 000015
を以下の式（２）を用いて計算する（Ｅステップ）。
【００６８】
【数１５】
0005116811.tif 000016
ステップ３４３）パラメータ推定部３１が、各ユーザ u∈U の視聴番組 ium とその視聴時刻 tum (m=1,…,M) と、各トピック z、各仮想ユーザ v について、 
【００６９】
【数１６】
0005116811.tif 000017
を用いてパラメータ P(v|u)、σuv、τuv、P(i|z)、P(z|v,u) を以下の式（３）〜式（７）を用いて更新する（Ｍステップ）。
【００７０】
【数１７】
0005116811.tif 000018
ステップ３４４）パラメータ推定部３１が、対数尤度を以下の式（８）を用いて更新する。
【００７１】
【数１８】
0005116811.tif 000019
［番組推薦時の処理］
図１２は、本発明の一実施の形態における番組推薦時の処理のフローチャートである。
【００７２】
番組推薦処理は、例えば、ユーザがテレビの電源をオンにしたり、チャンネルを変更したりした際に行うようにする。
【００７３】
ステップ４１０）番組情報処理部１０が、現在時刻に基づいて番組情報テーブル７１を参照し、現在放送中の番組集合Pを取得する。
【００７４】
ステップ４２０）番組推薦部４０が、前記番組集合Pに含まれる個々の番組pに対して、推薦スコアテーブル５３を参照し、ユーザ u の番組 p に対する推薦スコア score(p,u )を取得し、ユーザ u に推薦すべき番組を決定する。その際、推薦スコア score(p,u) の値が大きいものから順に予め設定した任意の件数 N (N=1,2,3,…) 件を推薦すべき番組としてもよいし、推薦スコア score(p,u) に対し、ある閾値を設けて、 推薦スコアがその値を超えるものを推薦すべき番組としてもよい。
【００７５】
なお、上記の番組推薦装置の各構成要素の処理をプログラムとして構築し、番組推薦装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。
【００７６】
また、構築されたプログラムをハードディスクや、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納し、コンピュータにインストールする、または、配布することが可能である。
【００７７】
なお、本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更・応用が可能である。
【符号の説明】
【００７８】
１  番組推薦装置
２  外部端末
３  ネットワーク
４  外部装置
１０  番組情報処理部
２０  視聴情報処理部
３０  推薦スコア算出部
３１  パラメータ推定部
４０  番組推薦部
５０  記憶部
５１  番組情報テーブル
５２  視聴情報テーブル
５３  推薦スコアテーブル
６０  通信部
７０  入出力部
【図１】
0005116811.tif 000020
【図２】
0005116811.tif 000021
【図３】
0005116811.tif 000022
【図４】
0005116811.tif 000023
【図５】
0005116811.tif 000024
【図６】
0005116811.tif 000025
【図７】
0005116811.tif 000026
【図８】
0005116811.tif 000027
【図９】
0005116811.tif 000028