(57)【要約】【課題】より精度の高い類似ユーザの検索を実現すること。【解決手段】本発明に係るマーキング解析システムは、複数のユーザのそれぞれに対応するように、ユーザが書籍においてマーキングをした複数の位置を示す複数のマーキングデータが格納されるマーキングデータ格納部と、マーキングデータを解析して書籍における複数の単位領域毎にマーキング頻度を算出し、単位領域の位置に対するマーキング頻度の分布を示すマーキング分布特性データを生成するマーキング分布解析部と、マーキング分布特性データが格納されるマーキング分布特性データ格納部と、処理対象として選択された対象ユーザのマーキング分布特性データが示すマーキング頻度の分布と、他のユーザのマーキング分布特性データが示すマーキング頻度の分布とが類似すると判定した場合、他のユーザを、対象ユーザに類似する類似ユーザとして抽出する類似ユーザ検索部を備える。【選択図】図１
2017117306.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のユーザのそれぞれに対応するように、ユーザが書籍においてマーキングをした複数の位置を示す複数のマーキングデータが格納されるマーキングデータ格納部と、
前記マーキングデータ格納部に格納されたマーキングデータを解析して前記書籍における複数の単位領域毎にマーキング頻度を算出し、前記単位領域の位置に対する前記マーキング頻度の分布を示すマーキング分布特性データを生成するマーキング分布解析部と、
前記マーキング分布解析部によって生成されたマーキング分布特性データが格納されるマーキング分布特性データ格納部と、
処理対象として選択された対象ユーザのマーキング分布特性データが示すマーキング頻度の分布と、他のユーザのマーキング分布特性データが示すマーキング頻度の分布とが類似すると判定した場合、前記他のユーザを、前記対象ユーザに類似する類似ユーザとして抽出する類似ユーザ検索部と、
を備えたマーキング解析システム。
【請求項２】
前記類似ユーザ検索部は、前記複数の単位領域毎に、前記対象ユーザのマーキング頻度と前記他のユーザのマーキング頻度との差分を算出し、算出した差分の総和又は平均が、所定閾値以下である場合、前記マーキング頻度の分布が類似すると判定する、
請求項１に記載のマーキング解析システム。
【請求項３】
前記マーキングデータ格納部は、前記複数のユーザのそれぞれに対応し、かつ、複数の書籍のそれぞれに対応するように、前記マーキングデータが格納されており、
前記類似ユーザ検索部は、前記差分の総和又は平均として、前記複数の書籍のそれぞれについて前記複数の単位領域毎に算出したマーキング頻度の差分の総和又は平均を算出する、
請求項２に記載のマーキング解析システム。
【請求項４】
前記マーキングデータ格納部は、前記複数のユーザのそれぞれに対応し、かつ、複数の書籍のそれぞれに対応するように、前記マーキングデータが格納されており、
前記マーキング解析システムは、さらに、処理対象として選択された対象ユーザに類似する類似ユーザの複数のマーキング分布特性データに基づいて、当該対象ユーザがマーキングをしておらず当該類似ユーザがマーキングをした書籍、及び、対象ユーザがマーキングをしておらず当該類似ユーザがマーキングをした書籍においてマーキングがされた箇所の少なくとも１つを示すデータを、当該対象ユーザに対する読書推奨データとして生成する推奨情報生成部を備えた、
請求項１に記載のマーキング解析システム。
【請求項５】
前記推奨情報生成部は、前記読書推奨データとして、前記対象ユーザに類似する複数の類似ユーザのそれぞれのマーキング頻度が上位所定数となる複数の書籍、及び、前記書籍において当該複数の類似ユーザのそれぞれのマーキング頻度が上位所定数となる複数の箇所の少なくとも１つを示すデータを生成する、
請求項４に記載のマーキング解析システム。
【請求項６】
前記マーキング解析システムは、さらに、
前記ユーザによって前記書籍をマーキングした情報が入力されるマーキング情報入力部と、
前記マーキング情報入力部に対して入力された情報に基づいて、前記書籍においてマーキングがされた位置を特定し、特定した位置を示すように前記マーキングデータを更新するマーキング位置特定部と、を備えた、
請求項１に記載のマーキング解析システム。
【請求項７】
前記書籍は、紙書籍であり、
前記マーキング解析システムは、さらに、
前記マーキング情報入力部を有するペン型スキャナと、
前記マーキング位置特定部と、前記マーキング分布解析部と、前記類似ユーザ検索部と、前記紙書籍が電子化された電子書籍が格納される電子書籍格納部とを有するサーバーと、を備え、
前記ペン型スキャナは、前記紙書籍をマーキングする入力として、前記紙書籍をスキャンする操作を受け、前記紙書籍においてスキャンした文字列の画像を示す画像情報を生成して前記サーバーに送信し、
前記マーキング位置特定部は、前記ペン型スキャナから受信した画像情報が示す文字列と、前記電子書籍が示す文字列とを照合することで、前記マーキングがされた位置を特定する、
請求項６に記載のマーキング解析システム。
【請求項８】
前記マーキング分布特性データは、第１のマーキング分布特性データであり、
前記マーキング解析システムは、さらに、前記第１のマーキング分布特性データに基づいて、前記複数の単位領域毎に、前記複数の単位領域のそれぞれのマーキング頻度の平均値に対する前記単位領域のマーキング頻度のズレを示す統計量を算出し、算出した統計量の分布を示す第２のマーキング分布特性データを生成するユーザ特徴解析部を備え、
前記類似ユーザ検索部は、前記対象ユーザの第１のマーキング分布特性データから生成された第２のマーキング分布特性データが示す統計量の分布と、前記他のユーザの第１のマーキング分布特性データから生成された第２のマーキング分布特性データが示す統計量の分布とが類似する場合、前記マーキング頻度の分布が類似すると判定する、
請求項１に記載のマーキング解析システム。
【請求項９】
前記類似ユーザ検索部は、前記複数の単位領域毎に、前記対象ユーザの統計量と前記他のユーザの統計量との差分を算出し、算出した差分の総和又は平均が、所定閾値以下である場合、前記統計量の分布が類似すると判定する、
請求項８に記載のマーキング解析システム。
【請求項１０】
前記マーキングデータ格納部は、前記複数のユーザのそれぞれに対応し、かつ、複数の書籍のそれぞれに対応するように、前記マーキングデータが格納されており、
前記マーキング分布特性データは、第１のマーキング分布特性データであり、
前記マーキング解析システムは、さらに、前記ユーザについて生成された複数の第１のマーキング分布特性データに基づいて、前記複数の書籍毎のマーキング頻度の偏差値と、前記複数の書籍における複数の章毎のマーキング頻度の偏差値と、前記複数の書籍における複数の節毎のマーキング頻度の偏差値と、前記複数の単位領域毎のマーキング頻度の偏差値とを示すデータを、当該ユーザに対する第２のマーキング分布特性データとして生成するユーザ特徴解析部を備え、
前記類似ユーザ検索部は、前記対象ユーザの第２のマーキング分布特性データが示す複数の偏差値のそれぞれと、前記他のユーザの第２のマーキング分布特性データが示す複数の偏差値のそれぞれとの差分を算出し、算出した差分の総和、加重和、相加平均又は加重平均が、所定閾値以下である場合、前記マーキング頻度の分布が類似すると判定する、
請求項１に記載のマーキング解析システム。
【請求項１１】
前記マーキングデータは、さらに、前記複数の位置のそれぞれをマーキングした時刻を示し、
前記マーキング分布解析部は、前記マーキングデータが示す時刻に基づいて、前記複数の単位領域毎に前記ユーザによる読書速度を算出し、前記マーキング分布特性データとして、前記単位領域の位置に対する前記読書速度及び前記マーキング頻度の組の分布を示すデータを生成し、
前記類似ユーザ検索部は、前記マーキング頻度の分布の類似として、前記読書速度と前記マーキング頻度の組の分布の類似を判定する、
請求項１に記載のマーキング解析システム。
【請求項１２】
前記類似ユーザ検索部は、前記複数の単位領域毎に、前記対象ユーザのマーキング頻度と前記他のユーザのマーキング頻度との差分と、前記対象ユーザの読書速度と前記他のユーザの読書速度との差分とを算出し、算出したマーキング頻度の差分の総和又は平均と、算出した読書速度の差分の総和又は平均との加重和又は加重平均が、所定閾値以下である場合、前記読書速度と前記マーキング頻度の組の分布が類似すると判定する、
請求項１１に記載のマーキング解析システム。
【請求項１３】
前記マーキングデータ格納部は、前記複数のユーザのそれぞれに対応し、かつ、複数の書籍のそれぞれに対応するように、前記マーキングデータが格納されており、
前記マーキング解析システムは、さらに、処理対象として選択された対象ユーザに類似する類似ユーザの複数のマーキングデータのうち、当該対象ユーザがマーキングをしていない書籍について生成されたマーキングデータに基づいて、当該複数の類似ユーザのそれぞれのマーキング頻度と、読書速度の逆数との加重和又は加重平均が上位所定数となる複数の書籍、及び、当該対象ユーザがマーキングをしていない書籍において当該複数の類似ユーザのそれぞれのマーキング頻度と、読書速度の逆数との加重和又は加重平均が上位所定数となる箇所の少なくとも１つを示すデータを、当該対象ユーザに対する読書推奨データとして生成する推奨情報生成部を備えた、
請求項１１に記載のマーキング解析システム。
【請求項１４】
前記マーキングデータは、さらに、前記マーキングをした複数の位置のそれぞれについて、当該マーキングをした文字列の属性を示し、
前記マーキング分布解析部は、同一の属性が付された位置に基づいて前記マーキング分布特性データを生成することで、異なる属性毎に前記マーキング分布特性データを生成し、
前記類似ユーザ検索部は、同一の属性に対応するマーキング分布特性データ同士で前記対象ユーザに対応する類似ユーザを抽出することで、異なる属性毎に前記対象ユーザに対応する類似ユーザを抽出する、
請求項１に記載のマーキング解析システム。
【請求項１５】
前記マーキング解析システムは、さらに、
前記ユーザによって前記書籍をマーキングした情報が入力されるマーキング情報入力部と、
前記書籍をマーキングした情報の属性を指定する入力が行われる属性指定入力部と、
前記マーキング情報入力部に対して入力された情報に基づいて、前記書籍においてマーキングがされた位置を特定し、特定した位置と、前記属性指定入力部への入力で指定された属性とを示すように前記マーキングデータを更新するマーキング位置特定部と、を備えた、
請求項１４に記載のマーキング解析システム。
【請求項１６】
前記マーキングデータは、さらに、前記マーキングをした複数の位置のそれぞれについて、当該マーキングをした文字列の属性を示し、
前記マーキング分布解析部は、同一の属性が付された位置に基づいて前記マーキング分布特性データを生成することで、異なる属性毎に前記マーキング分布特性データを生成し、
前記類似ユーザ検索部は、同一の属性に対応するマーキング分布特性データ同士で前記対象ユーザに対応する類似ユーザを抽出することで、異なる属性毎に前記対象ユーザに対応する類似ユーザを抽出し、
前記推奨情報生成部は、同一の属性に対応するマーキング分布特性データに基づいて前記読書推奨データを生成することで、異なる属性毎に前記読書推奨データを生成する、
請求項４に記載のマーキング解析システム。
【請求項１７】
前記推奨情報生成部は、前記読書推奨データとして、異なる属性毎に、前記対象ユーザに類似する複数の類似ユーザのそれぞれのマーキング頻度の総和が上位所定数となる複数の書籍、及び、当該書籍において当該複数の類似ユーザのそれぞれのマーキング頻度の総和が上位所定数となる複数の箇所の少なくとも１つを示すデータを生成するとともに、
異なる属性の全ての前記上位所定数となる複数の書籍のそれぞれに順位に応じたスコアを付与した場合におけるスコアの合計値が上位所定数となる複数の書籍、及び、異なる属性の全ての前記上位所定数となる複数の箇所のそれぞれに順位に応じたスコアを付与した場合におけるスコアの合計値が上位所定数となる箇所の少なくとも１つを示す総読書推奨データを生成する、
請求項１６に記載のマーキング解析システム。
【請求項１８】
複数のユーザのそれぞれに対応する、ユーザが書籍においてマーキングをした複数の位置を示す複数のマーキングデータのそれぞれを解析して前記書籍における複数の単位領域毎にマーキング頻度を算出し、前記単位領域の位置に対する前記マーキング頻度の分布を示すマーキング分布特性データを生成し、
処理対象として選択された対象ユーザのマーキング分布特性データが示すマーキング頻度の分布と、他のユーザのマーキング分布特性データが示すマーキング頻度の分布とが類似すると判定した場合、前記他のユーザを、前記対象ユーザに類似する類似ユーザとして抽出する、
マーキング解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、マーキング解析システム及びマーキング解析方法に関し、例えば、ユーザが書籍に対して行ったマーキングを解析する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
書籍を読む際には、ユーザは、マーキングやページの角を折るなどの方法で、注目している箇所に目印を付ける。そして、再び注目した箇所を参照する際に、目印を利用することで、注目した箇所の検索を容易にする。すなわち、書籍におけるマーキングの位置は、ユーザの興味を示している情報又はその一部であるとも言える。
【０００３】
特許文献１には、電子書籍閲覧時に利用者が理解困難な内容又は興味を持っている内容に関連付けられた情報を利用者に提示することを目的とした電子書籍閲覧システムが開示されている。サーバーは、電子書籍に含まれるマイクロコンテンツと、各マイクロコンテンツを対応付けて関連情報ＤＢとして保持する。利用者による電子書籍の閲覧中、ユーザ端末は、ページ表示時に推定所要時間を算出する。ユーザ端末は、ページ毎に閲覧時間を監視し、閲覧時間が推定所要時間を超えた場合、理解困難な内容又は興味を持っている内容とみなし、関連マイクロコンテンツの内容を提示する。
【０００４】
しかし、ページ単位の閲覧時間だけでは、本当にユーザがそのページの内容に興味を持っているか否かを判断することができない。例えば、ユーザが別の作業によって読書を中断している場合もあるため、熟読しているため閲覧時間が長いといった状況ではない場合もある。
【０００５】
一方で、特許文献２には、アノテーションを利用した情報提供処理システムにおいて、ユーザ相互間で知識の共有を簡易に図ることを目的とした情報表示処理システムが開示されている。ユーザが、クライアントシステムの文書ビューアの文書表示エリアに表示された文書を読みながら、アノテーションデバイスを用いて、興味を引く語句にアノテーションを付与すると、文書ビューアは、文書ＩＤとアノテーション位置をアノテーションサーバに送信する。アノテーションサーバは、受信した文書ＩＤとアノテーションの位置をアノテーションＤＢに登録する。アノテーション処理装置は、指示ユーザが付与したアノテーション位置とほぼ同一位置にアノテーションを付与した他ユーザによる、そのアノテーションが付与された部分の情報と直接的に関連する情報を検索する。このとき、指示ユーザが付与したアノテーションにより示される対象文字列と、他ユーザが付与したアノテーションにより示される対象文字列との差を、指示ユーザと同一もしくは類似する視点または興味を有するユーザに関する情報として、文書ビューアに返す。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１２−１１８７７３号公報
【特許文献２】特開２００４−１５１８９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、マーキング（アノテーション）の付し方（マーキングの頻度）には、個人差が存在する。例えば、興味ある内容が複数の箇所に記載され、それらが同一もしくは同様の内容であるなら一箇所のみにマーキングをすることで少な目にマーキングをするユーザと、興味ある内容が複数の箇所に記載され、それらが同一もしくは同様の内容であっても複数箇所にマーキングをすることで多目にマーキングをするユーザが存在する。また、興味ある箇所について単語のみをマーキングすることで少な目にマーキングをするユーザと、興味ある箇所について一文をマーキングすることで多目にマーキングをするユーザも存在する。
【０００８】
よって、特許文献２に開示の情報提供処理システムでは、マーキングの位置の一致度で類似ユーザを判断するようにしているため、興味のある箇所が同じであっても、マーキングの付し方が異なるユーザ同士は、類似ユーザとして抽出されなくなってしまうという問題がある。
【０００９】
その他の課題と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
一実施の形態によれば、マーキング解析システムは、ユーザが書籍においてマーキングをした複数の位置を示すマーキングデータのそれぞれを解析して前記書籍における複数の単位領域毎にマーキング頻度を算出し、対象ユーザのマーキング頻度の分布と、他のユーザのマーキング頻度の分布とが類似すると判定した場合、他のユーザを、対象ユーザに類似する類似ユーザとして抽出するものである。
【発明の効果】
【００１１】
前記一実施の形態によれば、より精度の高い類似ユーザの検索を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】実施の形態１に係るマーキング解析システムの概要構成を示す図である。
【図２】実施の形態１に係るペン型スキャナのハードウェア構成を示す図である。
【図３】実施の形態１に係るマーキング解析システムの詳細構成を示す図である。
【図４】実施の形態１に係るマーキング解析システムのマーキングデータ更新処理を示す図である。
【図５】実施の形態１に係るマーキングデータベースの具体例を示す図である。
【図６】実施の形態１に係るマーキング解析システムのデータ解析処理を示す図である。
【図７】実施の形態１に係るマーキング解析システムのマーキング特性解析処理を示す図である。
【図８】実施の形態１に係る単位領域及びマーキング頻度を示す図である。
【図９】実施の形態１に係るマーキング分布特性データのイメージを示す図である。
【図１０】実施の形態１に係るマーキング分布特性ベースベースの具体例を示す図である。
【図１１】実施の形態１に係るマーキング解析システムの類似ユーザ検索処理を示す図である。
【図１２】実施の形態１に係るマーキング解析システムの読書推奨データ生成処理を示す図である。
【図１３】実施の形態１に係る読書推奨データの具体例を示す図である。
【図１４】実施の形態２に係るサーバーの詳細構成を示す図である。
【図１５】実施の形態２に係るマーキング解析システムのデータ解析処理を示す図である。
【図１６】実施の形態２に係るマーキング解析システムのデータ解析処理を示す図である。
【図１７】実施の形態２に係る統計情報のイメージを示す図である。
【図１８】実施の形態２に係るマーキング頻度の偏差値の算出を説明するための図である。
【図１９】実施の形態２に係る第２のマーキング分布特性ベースベースの具体例を示す図である。
【図２０】実施の形態２に係るマーキング解析システムの類似ユーザ検索処理を示す図である。
【図２１】実施の形態２に係るマーキング解析システムの効果を説明するための図である。
【図２２】実施の形態３に係るマーキングデータベースの具体例を示す図である。
【図２３】実施の形態３に係るマーキング分布特性ベースベースの具体例を示す図である。
【図２４】実施の形態３に係るマーキング解析システムの類似ユーザ検索処理を示す図である。
【図２５】実施の形態３に係るマーキング解析システムの効果を説明するための図である。
【図２６】実施の形態４に係るペン型スキャナのハードウェア構成を示す図である。
【図２７】実施の形態４に係るサーバーの詳細構成を示す図である。
【図２８】実施の形態４に係るマーキングデータベースの具体例を示す図である。
【図２９】実施の形態４に係るマーキング分布特性データのイメージを示す図である。
【図３０】実施の形態４に係るマーキング解析システムの読書推奨データ生成処理を示す図である。
【図３１】他の実施の形態に係るマーキング解析システムの詳細構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照しながら、好適な実施の形態について説明する。以下の実施の形態に示す具体的な数値などは、実施の形態の理解を容易とするための例示にすぎず、特に断る場合を除き、それに限定されるものではない。また、以下の記載及び図面では、説明の明確化のため、当業者にとって自明な事項などについては、適宜、省略及び簡略化がなされている。
【００１４】
＜実施の形態１＞
まず、図１を参照して、本実施の形態１に係るマーキング解析システム１の概要構成について説明する。図１に示すように、マーキング解析システム１は、ペン型スキャナ２と、スマートフォン３と、サーバー４とを有する。
【００１５】
ペン型スキャナ２とスマートフォン３は、例えば、任意の無線通信を介して、相互に任意の情報を送受信する。この無線通信には、無線ＬＡＮ（Local Area Network）のほか、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）など近距離無線通信を利用することができる。また、スマートフォン３とサーバー４は、例えば、任意の無線通信及び任意の有線通信を介して、相互に任意の情報を送受信する。この無線通信には、例えば、３ＧＰＰ（Third Generation Partnership Project）又はＬＴＥ（Long Term Evolution）などの移動体通信（長距離無線通信）を利用することができる。この有線通信には、例えば、インターネットによる通信を利用することができる。
【００１６】
ペン型スキャナ２は、紙書籍をスキャンするマーキング装置である。ユーザは、紙書籍における任意の箇所をマーキングするときに、ペン型スキャナ２によってその箇所をスキャンする操作を行う。ペン型スキャナ２は、そのユーザからの操作に応じて、スキャンした箇所が電子画像化された画像情報を生成する。ユーザがペン型スキャナ２によって紙書籍においてスキャンする箇所をなぞることで、ペン型スキャナ２は、その箇所を連続的にスキャンし、複数の画像情報を生成する。ペン型スキャナ２は、生成した複数の画像情報を、紙書籍においてマーキングした箇所を示すマーキング情報としてスマートフォン３に送信する。
【００１７】
以下、本実施の形態では、ペン型スキャナ２が生成したマーキング情報を受信し、サーバー４に転送する情報処理装置として、スマートフォンを用いた例について説明するが、情報処理装置の種類は、これに限られない。この情報処理装置として、例えば、ＰＣ（Personal Computer）又はタブレット等を用いてもよい。情報処理装置がＰＣである場合には、ＰＣとサーバー４は、例えば、有線通信（例えばインターネットによる通信）を介して通信可能とされる。また、情報処理装置がタブレットである場合には、タブレットとサーバー４は、例えば、無線通信（例えば無線ＬＡＮ）、及び、有線通信（例えばインターネット）により通信可能とされる。
【００１８】
サーバー４は、スマートフォン３から受信したマーキング情報に基づいて、ユーザが書籍においてマーキングをした位置を示す情報を生成して保存する情報処理装置である。なお、この情報は、「マーキングデータ」として後述する。
【００１９】
ここで、サーバー４は、複数のユーザのそれぞれに対応するマーキングデータが保存される。例えば、上述のペン型スキャナ２及びスマートフォン３は、同一のユーザによって所有される。他のユーザも、同様のペン型スキャナ２及びスマートフォン３を所有することができる。よって、サーバー４は、異なるユーザによって所有される複数のスマートフォン３のそれぞれから受信したマーキング情報に基づいて、複数のユーザのそれぞれに対応する複数のマーキングデータが保存される。
【００２０】
また、サーバー４は、複数のユーザのそれぞれに対応する複数のマーキングデータに基づいて、複数のユーザ個々の類似ユーザを検索する。そして、サーバー４は、ユーザに類似するユーザのマーキングデータに基づいて、そのユーザが読書すべき紙書籍及び読書すべき紙書籍における箇所を示す情報を、そのユーザのスマートフォン３に提示することが可能である。
【００２１】
続いて、図２を参照して、本実施の形態１に係るペン型スキャナ２のハードウェア構成について説明する。図２に示すように、ペン型スキャナ２は、レンズ１０と、イメージセンサ１１と、ペンダウン検出装置１２と、ＭＣＵ１３と、メモリ１４と、送受信機１５とを有する。
【００２２】
レンズ１０は、光源（図示せず）によって照らされた紙書籍の一部の像をイメージセンサ１１上に結像する。イメージセンサ１１は、レンズによって結像された像を光電変換し、画像情報を生成する。言い換えると、イメージセンサ１１は、紙書籍の一部を撮像（スキャン）し、その紙書籍の一部を、電子化された画像として示す画像情報を生成し、ＭＣＵ１３に出力する。１つの画像情報が示す１つの画像は、例えば、紙書籍に記載された文章の一部の文字（例えば、１文字もしくは１文字の一部）となる。ここで、イメージセンサ１１は、所定時間間隔毎にスキャンをして画像情報を生成する。
【００２３】
ペンダウン検出装置１２は、ペン型スキャナ２がペンダウンされていることを検出する装置である。言い換えると、ペンダウン検出装置１２は、ペン型スキャナ２のペン先に設けられた撮像部（レンズ１０及びイメージセンサ１１）が紙書籍に対して、所定距離以下まで近接しているか否かを判定する。ペンダウン検出装置１２として、例えば、スイッチ又は圧力センサを利用することができる。
【００２４】
（１）ペンダウン検出装置１２として、スイッチを利用した場合
スイッチの接触面が紙書籍に押し付けられており、スイッチが押下されていることを検出した場合、ＭＣＵ１３は、ペン型スキャナ２がペンダウンされていると判定する。一方、スイッチの接触面が紙書籍に押し付けられておらず、スイッチが押下されていないことを検出した場合、ＭＣＵ１３は、ペン型スキャナ２がペンアップされていると判定する。
【００２５】
（２）ペンダウン検出装置１２として、圧力センサを利用した場合
圧力センサは、紙書籍から加えられている圧力を検出する。圧力センサで検出される圧力が所定の閾値以上である場合、ＭＣＵ１３は、ペン型スキャナ２がペンダウンされていると判定する。一方、ＭＣＵ１３は、圧力センサで検出される圧力が所定の閾値未満である場合、ペン型スキャナ２がペンアップされていると判定する。
【００２６】
ＭＣＵ１３は、ペン型スキャナ２を制御する装置である。例えば、ＭＣＵ１３は、イメージセンサ１１が生成した画像情報を取得し、メモリ１４に格納する。メモリ１４は、各種データが格納される記憶装置である。
【００２７】
送受信機１５は、スマートフォン３との間で、無線によって各種データを送受信する装置である。例えば、送受信機１５は、メモリ１４に格納された画像情報を、電気信号から無線信号に変換し、スマートフォン３に送信する。
【００２８】
続いて、図３を参照して、本実施の形態１に係るマーキング解析システム１の詳細構成について説明する。
【００２９】
図３に示すように、ペン型スキャナ２は、マーキング情報入力部２０を有する。
【００３０】
マーキング情報入力部２０は、ユーザがペン型スキャナ２によって紙書籍においてスキャンした箇所が、マーキングを行った箇所として入力される。マーキング情報入力部２０は、マーキングを行った箇所を示す情報を、マーキング情報として生成する。より具体的には、ペン型スキャナ２がペンダウンされている間、紙書籍をスキャンすることで、そのスキャンされた箇所を画像として示す画像情報を順次生成し、保持する。すなわち、マーキング情報入力部２０は、ペン型スキャナ２がペンダウンされている間にスキャンされた紙書籍の一部を複数の画像として示す複数の画像情報を生成し、保持する。マーキング情報入力部２０は、ペン型スキャナ２がペンアップされたときに、保持している複数の画像情報を、マーキング情報としてスマートフォン３に送信する。すなわち、ペン型スキャナ２のレンズ１０、イメージセンサ１１、ペンダウン検出装置１２、ＭＣＵ１３、メモリ１４及び送受信機１５が、マーキング情報入力部２０として動作する。
【００３１】
図３に示すように、スマートフォン３は、マーキング情報転送部３０を有する。
【００３２】
マーキング情報転送部３０は、マーキング情報入力部２０から受信したマーキング情報をサーバー４に送信する。
【００３３】
ここで、例えば、スマートフォン３が有するＣＰＵ（Central Processing Unit）が、スマートフォン３が有する記憶部（図示せず）に格納されたプログラムを実行することで、上述のマーキング情報転送部３０として動作する。すなわち、このプログラムは、上述のマーキング情報転送部３０としての処理をＣＰＵに実行させる複数の命令を含んでいる。また、記憶部は、例えば、揮発性メモリ、ハードディスク、及び、フラッシュメモリ（不揮発性メモリ）等の記憶装置のうち、少なくとも１つを含む。
【００３４】
図３に示すように、サーバー４は、記憶部４０と、マーキング位置特定部４１と、マーキング分布解析部４２と、類似ユーザ検索部４３と、推奨情報生成部４４とを有する。
【００３５】
記憶部４０は、書籍情報データベース５０と、マーキングデータベース５１と、マーキング分布特性データベース５２と、読書推奨データベース５３とが格納される。
【００３６】
書籍情報データベース５０は、複数の電子書籍で構成される。この複数の電子書籍のそれぞれは、ユーザが読書する可能性がある複数の紙書籍のそれぞれが事前に電子化された情報である。以下、紙書籍とそれが電子化された電子書籍とを特に区別しない場合には、単に「書籍」とも呼ぶ。
【００３７】
マーキングデータベース５１は、複数のマーキングデータで構成される。この複数のマーキングデータのそれぞれは、複数のユーザのそれぞれと、複数の書籍のそれぞれとの組のそれぞれに対応する。あるユーザとある書籍との組に対応するマーキングデータは、そのユーザがその書籍においてマーキングした複数の位置を示す情報となる。
【００３８】
マーキング分布特性データベース５２は、複数のマーキング分布特性データによって構成される。この複数のマーキング分布特性データのそれぞれは、複数のユーザのそれぞれと、複数の書籍のそれぞれとの組のそれぞれに対応する。あるユーザとある書籍との組に対応するマーキング分布特性データは、そのユーザによるその書籍のマーキング分布特性を示す。より具体的は、マーキング分布特性は、書籍における複数の単位領域の位置に対するマーキング頻度の分布である。
【００３９】
読書推奨データベース５３は、複数の読書推奨データで構成される。この複数の読書推奨データのそれぞれは、複数のユーザのそれぞれに対応する。あるユーザに対応する読書推奨データは、そのユーザに対して、読書を推奨する書籍、及び、読書を推奨する書籍における任意の箇所の少なくとも１つを示す。
【００４０】
マーキング位置特定部４１は、ユーザがペン型スキャナ２によって紙書籍をマーキングすることでスマートフォン３から受信したマーキング情報が示すマーキング箇所の文字列と、書籍情報データベース５０に含まれる電子書籍の文字列とを比較することで、その紙書籍におけるマーキング位置を特定する。マーキング位置特定部４１は、特定したマーキング位置を追加的に示すように、マーキングデータベース５１におけるそのユーザ及びその紙書籍に対応するマーキングデータを更新する。
【００４１】
マーキング分布解析部４２は、マーキングデータベース５１を構成する複数のマーキングデータを解析し、複数のユーザそれぞれ及び複数の書籍それぞれの組のそれぞれに対応する複数のマーキング分布特性を算出する。マーキング分布解析部４２は、算出した複数のマーキング分布特性のそれぞれを示す複数のマーキング分布特性データを生成し、マーキング分布特性データベース５２を更新する。
【００４２】
類似ユーザ検索部４３は、マーキング分布特性データベース５２を構成する複数のマーキング分布特性データのそれぞれが示すマーキング頻度の分布を相互に比較することで、複数のユーザのそれぞれについてマーキング頻度の分布が類似するユーザを、類似ユーザとして抽出する。
【００４３】
推奨情報生成部４４は、マーキング分布特性データベース５２を構成する複数のマーキング分布特性データに基づいて、複数のユーザのそれぞれに対して、読書を推奨する書籍、及び、読書を推奨する書籍の箇所を導出する。推奨情報生成部４４は、導出した書籍及び箇所を示す読書推奨データを生成し、読書推奨データベース５３を更新する。
【００４４】
続いて、図４を参照して、本実施の形態１に係るマーキング解析システム１のマーキングデータ更新処理について説明する。
【００４５】
マーキング位置特定部４１は、ユーザによる紙書籍の読書開始時に、書籍情報データベース５０から、その紙書籍が電子化された電子書籍を取得する（Ｓ１）。ここで、マーキング位置特定部４１が、ユーザが読書を開始した紙書籍が電子化された電子書籍を特定する方法として、例えば、次の（１）又は（２）の方法を採用してよい。
【００４６】
（１）ユーザがペン型スキャナ２で書籍を一意に特定する書籍識別子をスキャン
この方法では、ユーザは、紙書籍の読書開始時に、ペン型スキャナ２でその紙書籍を一意に特定する書籍識別子をスキャンする。この書籍識別子は、例えば、書籍ＩＤ、書籍のタイトル、又は、ＩＳＢＮコードである。これにより、ペン型スキャナ２は、スキャンによって得られた複数の画像情報を生成し、書籍識別子を示す書籍識別情報として、スマートフォン３を介してサーバー４に送信する。すなわち、この方法を採用する場合、レンズ１０、イメージセンサ１１、ペンダウン検出装置１２、ＭＣＵ１３、メモリ１４及び送受信機１５は、書籍識別子入力部（図示せず）としても機能する。
【００４７】
マーキング位置特定部４１は、ペン型スキャナ２から受信した複数の画像情報が示す複数の画像を結合し、結合後の画像にＯＣＲ（Optical Character Recognition：光学文字認識）を施すことで、書籍識別子の文字列を取得する。すなわち、マーキング位置特定部４１は、書籍識別子の文字列が、電子テキスト化された情報を取得する。そして、マーキング位置特定部４１は、取得した書籍識別子で特定される電子書籍を、書籍情報データベース５０から取得する。これは、例えば、書籍と、その書籍を一意に特定する書籍識別子とを対応付けた情報を予め記憶部４０に格納しておくことで、マーキング位置特定部４１が、その情報に基づいて、取得した書籍識別子に対応付けられた電子書籍を取得することで実現すればよい。
【００４８】
なお、上述の複数の画像は、相互に同一内容となる部分は重ね合わせて結合されることは言うまでもない。この方法として、各画像の特徴点を抽出し、抽出した特徴点に基づいて同一内容となる部分を特定する等、任意の方法を採用すればよい。これについては、以降の説明においても同様である。
【００４９】
（２）ユーザがスマートフォン３に書籍を一意に特定する書籍識別子を入力
この方法では、ユーザは、紙書籍の読書開始時に、スマートフォン３が有する入力装置（図示せず）で、書籍識別子を入力する。なお、この入力装置は、例えば、タッチパネルである。スマートフォン３のＣＰＵは、入力された書籍識別子が含まれたテキスト情報を生成し、書籍識別情報としてサーバー４に送信する。すなわち、この方法を採用する場合、スマートフォン３のＣＰＵは、入力装置と協働して書籍識別子入力部（図示せず）としても機能する。
【００５０】
マーキング位置特定部４１は、スマートフォン３から受信したテキスト情報が示す書籍識別子に対応付けられた電子書籍を、書籍情報データベース５０から取得する。これは、（１）の方法と同様の情報を記憶部４０に予め格納しておくことにより、同様の方法で実現すればよい。
【００５１】
マーキング位置特定部４１は、ユーザがペン型スキャナ２によって紙書籍をマーキングする毎に、ペン型スキャナ２からスマートフォン３を介して送信されるマーキング情報を受信する（Ｓ２）。
【００５２】
マーキング位置特定部４１は、ペン型スキャナ２からマーキング情報として受信した複数の画像情報が示す複数の画像を結合し、結合後の画像にＯＣＲを施すことで、マーキングされた箇所の文字列を取得する。すなわち、マーキング位置特定部４１は、マーキングされた箇所の文字列が、電子テキスト化された情報を取得する。マーキング位置特定部４１は、取得したマーキング箇所の文字列と、ステップＳ１で取得した電子書籍の文章とを比較することで、そのマーキング箇所の文字列の書籍中におけるマーキング位置を特定する（Ｓ３）。
【００５３】
例えば、電子書籍を、紙書籍中の文章が電子テキスト化された文字列を含む情報としておき、そのテキスト化された文章の文字列と、取得したマーキング箇所の文字列とを比較することで、マーキング位置を特定してもよい。また、電子書籍は、紙書籍が電子化された画像を含む情報としておき、その画像にＯＣＲを施すことで電子書籍の文書の文字列をテキスト化し、そのテキスト化された文章の文字列と、取得したマーキング箇所の文字列とを比較することで、マーキング位置を特定してもよい。
【００５４】
ここで、マーキング位置特定部４１は、マーキング位置として、マーキング箇所の文字列が書籍中において位置する、節、章、ページ及び行数などを取得する。これは、例えば、書籍における各文字と、各文字の位置（節、章、ページ及び行数など）とを対応付けた情報を記憶部４０に予め格納しておくことで、マーキング位置特定部４１が、その情報に基づいて、書籍において、マーキングされた箇所の文字列と一致する文字列の開始位置と終了位置とを特定可能することで実現すればよい。また、この情報は、電子書籍に含まれていてもよい。
【００５５】
マーキング位置特定部４１は、取得したマーキング位置を追加的に示すように、マーキングデータベース５１におけるマーキングデータを更新する（Ｓ４）。すなわち、この更新されるマーキングデータは、紙書籍と、その紙書籍をマーキングしたユーザとの組に対応するマーキングデータとなる。ここで、図５を参照して、マーキングデータベース５１の具体例について説明する。
【００５６】
図５に示すように、マーキングデータベース５１は、ユーザを一意に特定するユーザ識別子と、書籍を一意に特定する書籍識別子と、そのユーザによってその書籍においてマーキングされた文字列が位置する章番号と、そのマーキングされた文字列が位置する節番号と、そのマーキングされた文字列の開始位置（ページ番号、行番号及び文字番号）と、そのマーキングされた文字列の終了位置（ページ番号、行番号及び文字番号）とを示す情報を複数含んでいる。すなわち、マーキングデータベース５１を構成する複数のマーキングデータのうち、あるユーザとある書籍との組に対応するマーキングデータには、そのユーザのユーザ識別子及びその書籍の書籍識別子を示す情報が、そのユーザがその書籍にマーキングをした箇所の数だけ含まれる。
【００５７】
ここで、「ページ番号」とは、上記開始位置又は終了位置の文字が何ページ目に存在するかを示し、「行番号」とは、そのページにおいて上記開始位置又は終了位置の文字が何行目に存在するかを示し、「文字番号」とは、その行において上記開始位置又は終了位置の文字が何行目に存在するかを示すものである。
【００５８】
ユーザ識別子は、ユーザを一意に特定する識別子である。ユーザ識別子は、例えば、ユーザＩＤ又はユーザ名などである。なお、図５では、ユーザ識別子として、ユーザＩＤを使用する例について示している。ここで、マーキング位置特定部４１が、ユーザ識別子を認識する方法として、例えば、次の（１）又は（２）の方法を採用してよい。
【００５９】
（１）ペン型スキャナ２又はスマートフォン３に予め保持されるユーザ識別子をサーバー４に送信
この方法では、例えば、ペン型スキャナ２が有する不揮発性記憶装置（図示せず）に、ユーザ識別子を示すユーザ識別情報を予め格納しておくことで、ペン型スキャナ２が、所定のタイミングで不揮発性記憶装置からユーザ識別情報を取得して、スマートフォン３を介してサーバー４に送信する。また、例えば、スマートフォン３が有する不揮発性記憶装置に、ユーザ識別情報を予め格納しておくことで、スマートフォン３が、所定のタイミングで不揮発性記憶装置からユーザ識別情報を取得して、サーバー４に送信してもよい。そして、マーキング位置特定部４１は、受信したユーザ識別情報が示すユーザ識別子を、書籍をマーキングしているユーザのユーザ識別子として認識する。
【００６０】
（２）ユーザがスマートフォン３に入力されたユーザ識別子をサーバー４に送信
この方法では、ユーザは、所定のタイミングで、スマートフォン３の入力装置で、ユーザ識別子を入力する。スマートフォン３は、入力されたユーザ識別子を電子テキストで示すテキスト情報を生成し、ユーザ識別情報としてサーバー４に送信する。そして、マーキング位置特定部４１は、受信したユーザ識別情報が示すユーザ識別子を、書籍をマーキングしているユーザのユーザ識別子として認識する。
【００６１】
なお、上述の所定のタイミングとして、ペン型スキャナ２又はスマートフォン３の起動完了後に、サーバー４との通信が接続されたタイミング、又は、ステップＳ１のタイミング等のように、任意のタイミングを採用してよい。
【００６２】
マーキング位置特定部４１は、このようにして認識したユーザ識別子と、ステップＳ１で取得した書籍識別子と、ステップＳ３で特定した節番号、章番号、開始位置（ページ番号、行番号及び文字番号）及び終了位置（ページ番号、行番号及び文字番号）とを示す情報を追加するように、マーキングデータベース５１におけるマーキングデータを更新する。
【００６３】
マーキング位置特定部４１は、ユーザが読書を終了したか否かを判定する（Ｓ５）。ここで、マーキング位置特定部４１が、ユーザが読書を終了したか否かを判定する方法として、例えば、次の（１）又は（２）の方法を採用してよい。
【００６４】
（１）ユーザがペン型スキャナ２に読書の終了を入力
この方法では、ユーザは、紙書籍の読書終了時に、ペン型スキャナ２が有する入力装置で、読書が終了した旨を入力する。例えば、この入力装置は、ペン型スキャナ２に備えられた物理的な操作ボタンとし、この操作ボタンの押下を、読書が終了した旨の入力として扱ってもよい。ペン型スキャナ２のＣＰＵは、読書が終了した旨の入力に応じて、読書の終了を通知する通知情報を生成し、スマートフォン３を介してサーバー４に送信する。
【００６５】
サーバー４のマーキング位置特定部４１は、ペン型スキャナ２から通知情報を受信していない間は、ユーザが読書を終了していないと判定する。一方、マーキング位置特定部４１は、ペン型スキャナ２から通知情報を受信した場合、ユーザによる読書が終了したと判定する。
【００６６】
（２）ユーザがスマートフォン３に読書の終了を入力
この方法では、ユーザは、紙書籍の読書終了時に、スマートフォン３が有する入力装置で、読書が終了した旨を入力する。例えば、この入力装置は、スマートフォン３に備えられたタッチパネルとし、このタッチパネルに表示された仮想的な操作ボタンの押下を、読書が終了した旨の入力として扱ってもよい。スマートフォン３のＣＰＵは、読書が終了した旨の入力に応じて、読書の終了を通知する通知情報を生成し、サーバー４に送信する。
【００６７】
サーバー４のマーキング位置特定部４１は、スマートフォン３から通知情報を受信していない間は、ユーザによる読書が終了していないと判定する。一方、マーキング位置特定部４１は、スマートフォン３から通知情報を受信した場合、ユーザによる読書が終了したと判定する。
【００６８】
マーキング位置特定部４１は、ユーザによる読書が終了していないと判定した場合（Ｓ５：ｎｏ）、新たなマーキング情報を受信すると、再び、ステップＳ２からの処理を実行する。一方、マーキング位置特定部４１は、ユーザによる読書が終了したと判定した場合（Ｓ５：ｙｅｓ）、本マーキングデータ更新処理を終了する。
【００６９】
ここで、サーバー４は、ユーザによる読書が終了したか否を判定せずに、ステップＳ２〜Ｓ４の処理を継続するようにしてもよい。この場合、マーキング位置特定部４１は、新たな書籍識別情報を受信したときに、再び、ステップＳ１に戻るようにすればよい。
【００７０】
続いて、図６を参照して、本実施の形態１に係るマーキング解析システム１のデータ解析処理について説明する。
【００７１】
マーキング分布解析部４２は、予め定められた指定時刻になったときに（Ｓ１１）、マーキングデータベース５１を構成する複数のマーキングデータを解析し、全てのユーザのそれぞれと全ての書籍のそれぞれとの組のそれぞれに対応する複数のマーキング分布特性を導出する（Ｓ１２）。マーキング分布解析部４２は、導出した複数のマーキング分布特性のそれぞれを示す複数のマーキング分布特性データを生成し、マーキング分布特性データベース５２を更新する。すなわち、全てのユーザのそれぞれと全ての書籍のそれぞれとの組のそれぞれに対応する全てのマーキング分布特性データが更新される。
【００７２】
類似ユーザ検索部４３は、マーキング分布特性データベース５２を構成する複数のマーキング分布特性データが示す複数のマーキング分布特性を相互に比較することで、全てのユーザのそれぞれについてマーキング分布特性が類似する類似ユーザを検索する（Ｓ１３）。類似ユーザ検索部４３は、全てのユーザのそれぞれを順番に対象ユーザとして、対象ユーザのマーキング分布特性と、その対象ユーザ以外の他のユーザのマーキング分布特性のそれぞれとを比較する。これにより、類似ユーザ検索部４３は、対象ユーザのマーキング分布特性と、他のユーザのマーキング分布特性とが類似する場合、その他のユーザを、その対象ユーザに類似する類似ユーザとして抽出する。
【００７３】
推奨情報生成部４４は、マーキング分布特性データベース５２を構成する複数のマーキング分布特性データに基づいて、全てのユーザのそれぞれについて、ユーザと類似ユーザとの間で、複数のマーキング箇所の位置を相互に比較することで、全てのユーザのそれぞれに対応する、読書を推奨する紙書籍及び読書を推奨する箇所を導出する。導出した複数の紙書籍及び箇所の組のそれぞれを示す複数の読書推奨データを生成し、読書推奨データベース５３を更新する（Ｓ１４）。すなわち、全てのユーザのそれぞれに対応する全ての読書推奨データが更新される。
【００７４】
続いて、図７を参照して、本実施の形態１に係るマーキング解析システム１のマーキング特性解析処理（Ｓ１２）について説明する。なお、本処理は、全てのユーザのそれぞれについて実行される。すなわち、全てのユーザを順番に選択して本処理が実行される。以下、マーキング分布特性を解析する処理対象として選択されたユーザを「対象ユーザ」とも呼ぶ。
【００７５】
マーキング分布解析部４２は、書籍情報データベース５０から、電子書籍を１つ選択して取得する（Ｓ２１）。マーキング分布解析部４２は、マーキングデータベース５１のうち、対象ユーザ及びステップＳ２１で選択した書籍に対応するマーキングデータが示す複数のマーキング位置から、「ｉ番目」の単位領域内のマーキング位置を取得する（Ｓ２２）。なお、ｉは、最初は「１」から開始される。マーキング分布解析部４２は、取得したマーキング位置に基づいて、その単位領域におけるマーキング頻度を算出する（Ｓ２３）。
【００７６】
ここで、図８を参照して、「単位領域」及び「マーキング頻度」について説明する。「単位領域」とは、書籍において、マーキング頻度を導出するための所定のテキスト量である。単位領域は、例えば、図８に示すように、１ページ毎、所定文字数（例えば１０００文字など）毎、もしくは、所定単語数（例えば１００単語など）毎などの単位で区切った領域として定義される。
【００７７】
マーキング頻度は、例えば、次の指標例１〜指標例３のいずれかを利用する。
指標例１）マーキング頻度  ＝
（単位領域内でマーキングした箇所全ての文字数）／（その単位領域内の文字数）
指標例２）マーキング頻度  ＝
（単位領域内でマーキングした箇所全ての単語数）／（その単位領域内の単語数）
指標例３）マーキング頻度  ＝  （単位領域内でマーキングした箇所の数）
【００７８】
マーキング分布解析部４２は、「ｉ番目」の単位領域と対応付けて、算出したマーキング頻度を記憶部４０に保存する（Ｓ２４）。マーキング分布解析部４２は、ｉをインクリメントする（Ｓ２５）。言い換えると、マーキング分布解析部４２は、次の単位領域を処理対象とする。
【００７９】
マーキング分布解析部４２は、書籍の最終位置に到達したか否かを判定する（Ｓ２６）。すなわち、マーキング分布解析部４２は、インクリメント前の単位領域が最後の単位領域であった場合には、書籍の最終位置に到達したと判定し、そうでない場合には、書籍の最終位置に到達していないと判定する。言い換えると、ｉが、ステップＳ２１で選択した書籍における単位領域数＋１となったときに、書籍の最終位置に到達したと判定する。
【００８０】
書籍の最終位置に到達していないと判定した場合（Ｓ２６：ｎｏ）、マーキング分布解析部４２は、次の単位領域について、ステップＳ２２から処理を実行する。一方、書籍の最終位置に到達したと判定した場合（Ｓ２６：ｙｅｓ）、マーキング分布解析部４２は、その書籍における全ての単位領域のそれぞれと対応付けて記憶部４０に保存したマーキング頻度のそれぞれを示す情報を、マーキング分布特性データとして生成し、マーキング分布特性データベース５２を更新する。すなわち、マーキング分布特性データベース５２において、対象ユーザとステップＳ２１で選択された書籍の組に対応するマーキング分布特性データが更新される。
【００８１】
マーキング分布解析部４２は、全ての書籍について、マーキング分布特性データの生成を終了したか否かを判定する（Ｓ２７）。全ての書籍について、マーキング分布特性データの生成を終了していない場合（Ｓ２７：ｎｏ）、マーキング分布解析部４２は、再び、ステップＳ２１から処理を実行する。なお、この際には、マーキング分布解析部４２は、書籍情報データベース５０から、未選択の書籍を１つ選択して取得する（Ｓ２１）。全ての書籍について、マーキング分布特性データの生成を終了した場合（Ｓ２７：ｙｅｓ）、マーキング特性解析（Ｓ１２）の処理を終了する。
【００８２】
ここで、図９を参照して、マーキング分布特性データについて説明する。図９に示すように、マーキング分布特性データは、ユーザが書籍に対して付与したマーキングの頻度を、単位領域区切りで定量化したものを、マーキング頻度の分布として示す。書籍において、ユーザが注目している箇所は、マーキング頻度が高くなり、逆にユーザが注目してない箇所は、マーキング頻度が低くなる。
【００８３】
また、図１０を参照して、マーキング分布特性データベース５２の具体例について説明する。図１０に示すように、マーキング分布特性データベース５２は、ユーザ識別子と、書籍識別子と、その書籍識別子で特定される書籍における単位領域番号と、そのユーザ識別子で特定されるユーザによるその単位領域番号が示す単位領域におけるマーキング頻度とを示す情報が複数含まれる。なお、図１０では、ユーザ識別子として、ユーザＩＤを使用し、書籍識別子として、書籍ＩＤを使用する例について示している。すなわち、マーキング分布特性データベース５２を構成する複数のマーキングデータのうち、あるユーザとある書籍との組に対応するマーキング分布特性データには、そのユーザのユーザ識別子及びその書籍の書籍識別子を示す情報が、その書籍における単位領域数だけ含まれる。
【００８４】
ユーザ識別子及び書籍識別子については、上述した通りである。単位領域番号は、単位領域を一意に特定する番号である。単位領域番号は、通常、書籍の先頭から順に「１」から割り当てられ、上述の「ｉ番目」の単位領域における「ｉ」に相当する。また、マーキング頻度についても、上述した通りである。なお、マーキング頻度として、マーキングがされていない単位領域については、例えば、図１０に例示するように、所定のデフォルト値として「０」を設定しておいてもよい。
【００８５】
続いて、図１１を参照して、本実施の形態１に係るマーキング解析システム１の類似ユーザ検索処理（Ｓ１３）について説明する。なお、本処理は、全てのユーザのそれぞれについて実行される。すなわち、全てのユーザを順番に選択して本処理が実行される。以下、類似ユーザを解析する処理対象として選択されたユーザを「対象ユーザ」とも呼ぶ。
【００８６】
類似ユーザ検索部４３は、対象ユーザを選択する（Ｓ３１）。類似ユーザ検索部４３は、マーキング分布特性データベース５２から、対象ユーザに対応する複数のマーキング分布特性データを取得する（Ｓ３２）。対象ユーザが読んだ複数の書籍から、１冊の書籍を選択する（Ｓ３３）。この書籍として、例えば、マーキングデータベース５１のうち、対象ユーザに対応する複数のマーキングデータが示す複数の書籍識別子から抽出される異なる書籍識別子のうち、いずれか１つを選択すればよい。
【００８７】
類似ユーザ検索部４３は、ステップＳ３３で選択した書籍と同一の書籍にマーキングをした他のユーザを特定する（Ｓ３４）。この他のユーザとして、例えば、マーキングデータベース５１において、対象ユーザ以外の他の複数のユーザのそれぞれに対応する複数のマーキングデータのうち、ステップＳ３３で選択した書籍の書籍識別子を示すマーキングデータが示すユーザ識別子のユーザを特定すればよい。
【００８８】
類似ユーザ検索部４３は、ステップＳ３３で選択した書籍について、対象ユーザの「ｉ番目」の単位領域におけるマーキング頻度と、ステップＳ３４で特定した他のユーザのそれぞれの「ｉ番目」の単位領域におけるマーキング頻度との差分を算出し、ステップＳ３４で特定した他のユーザ毎に、算出した差分の累積加算値を算出する。
【００８９】
すなわち、ｉ＝１の場合は、類似ユーザ検索部４３は、算出した差分をそのまま累積加算値として算出する。ｉ≧２の場合は、類似ユーザ検索部４３は、算出した差分を累積加算値に加算して得られた値を、新たな累積加算値として算出する。類似ユーザ検索部４３は、頻度差分データリスト５４において、対象ユーザと、ステップＳ３４で特定した他のユーザのそれぞれとの組のそれぞれに関する累積加算値を、算出した累積加算値に更新する（Ｓ３５）。なお、ｉは、最初は「１」から開始される。
【００９０】
ここで、頻度差分データリスト５４は、複数の累積加算値で構成される。複数の累積加算値のそれぞれは、異なるユーザについて取り得る２人のユーザの組のそれぞれに対応する。すなわち、ある２人のユーザの組に対応する累積加算値は、その２人のユーザのマーキング分布特性データが示す各単位領域におけるマーキング頻度の差分の累積加算値を示す。頻度差分データリスト５４は、サーバー４の記憶部４０に格納される。
【００９１】
類似ユーザ検索部４３は、ｉをインクリメントする（Ｓ３６）。言い換えると、マーキング分布解析部４２は、次の単位領域を処理対象とする。類似ユーザ検索部４３は、書籍の最終位置に到達したか否かを判定する（Ｓ３７）。この判定方法については、上述のステップＳ２６と同様である。
【００９２】
書籍の最終位置に到達していないと判定した場合（Ｓ３７：ｎｏ）、類似ユーザ検索部４３は、次の単位領域について、ステップＳ３５から処理を実行する。一方、書籍の最終位置に到達したと判定した場合（Ｓ３７：ｙｅｓ）、類似ユーザ検索部４３は、対象ユーザが読んだ全ての書籍について、累積加算値の算出が終了したか否かを判定する（Ｓ３８）。
【００９３】
対象ユーザが読んだ全ての書籍について、累積加算値の算出が終了していない場合（Ｓ３８：ｎｏ）、類似ユーザ検索部４３は、再び、ステップＳ３３から処理を実行する。なお、この際には、類似ユーザ検索部４３は、対象ユーザが読んだ全ての書籍のうち、未選択の書籍を１冊選択する（Ｓ３３）。対象ユーザが読んだ全ての書籍について、累積加算値の算出が終了した場合（Ｓ３８：ｙｅｓ）、類似ユーザ検索部４３は、ステップＳ３４で特定したユーザのうち、対象ユーザとの累積加算値が所定の閾値以下のユーザを選定する（Ｓ３９）。類似ユーザ検索部４３は、選定したユーザを、類似ユーザとして示す類似ユーザデータを生成し、類似ユーザリスト５５を更新する（Ｓ４０）。
【００９４】
ここで、類似ユーザリスト５５は、複数の類似ユーザデータで構成される。複数の類似ユーザデータのそれぞれは、異なるユーザのそれぞれに対応する。類似ユーザデータは、ユーザに類似する類似ユーザを示す情報である。類似ユーザリスト５５は、サーバー４の記憶部４０に格納される。すなわち、ステップＳ４０では、類似ユーザリスト５５において、対象ユーザに対応する類似ユーザデータが更新される。
【００９５】
なお、以上の説明では、対象ユーザが読んだ全ての書籍について、対象ユーザと他のユーザとの単位領域のそれぞれのマーキング頻度の差分の累積加算値が閾値以下である場合に、その対象ユーザと他のユーザとが類似すると判定するようにしているが、これに限られない。例えば、対象ユーザが読んだ全ての書籍について、対象ユーザと他のユーザとの単位領域のそれぞれのマーキング頻度の差分の平均値が閾値以下である場合に、その対象ユーザと他のユーザとが類似すると判定してもよい。すなわち、この場合にも、対象ユーザと他のユーザが読んだ全ての書籍のそれぞれについて、対象ユーザのマーキング分布頻度データが示すマーキング頻度の分布と、他のユーザのマーキング分布頻度データが示すマーキング頻度の分布とが、全体として類似し、対象ユーザと他のユーザとが興味をもつ書籍及び箇所が類似すると考えられるからである。
【００９６】
また、例えば、対象ユーザが読んだ全ての書籍全体ではなく、書籍単位でマーキング頻度の差分の累積加算値を算出するようにし、そのいずれか１つでも、対象ユーザと他のユーザとの単位領域のそれぞれのマーキング頻度の差分の累積加算値が閾値以下である場合に、その対象ユーザと他のユーザとが類似すると判定してもよい。また、例えば、書籍単位でマーキング頻度の差分の平均値を算出するようにし、そのいずれか１つでも、対象ユーザと他のユーザとの単位領域のそれぞれのマーキング頻度の差分の平均値が閾値以下である場合に、その対象ユーザと他のユーザとが類似すると判定してもよい。すなわち、これらの場合も、対象ユーザと他のユーザが読んだその書籍について、対象ユーザのマーキング分布頻度データが示すマーキング頻度の分布と、他のユーザのマーキング分布頻度データが示すマーキング頻度の分布とが類似し、対象ユーザと他のユーザとが興味をもつ書籍及び箇所が類似すると判定すると考えられるからである。
【００９７】
以上に説明したように、本実施の形態１では、あるユーザと興味を示す書籍及び箇所が自身と似たユーザを、書籍において単位領域の位置に対するマーキング頻度の分布を比較することで判定するようにしている。これによれば、ユーザによってマーキングの付し方が異なる場合であっても、よい精度の高い類似ユーザの検索が可能となる。その理由は、マーキング頻度の分布というマーキング分布特性でユーザの類比判断をしているため、マーキング位置が完全に一致していなくても、興味のある箇所が一致していることを検出することが可能だからである。
【００９８】
続いて、図１２を参照して、本実施の形態１に係るマーキング解析システム１の読書推奨データ生成処理（Ｓ１４）について説明する。なお、本処理は、全てのユーザのそれぞれについて実行される。すなわち、全てのユーザを順番に選択して本処理が実行される。以下、類似ユーザを解析する処理対象として選択されたユーザを「対象ユーザ」とも呼ぶ。
【００９９】
推奨情報生成部４４は、マーキングデータベース５１から、対象ユーザに対応する複数のマーキングデータを取得する（Ｓ４１）。推奨情報生成部４４は、類似ユーザリスト５５から、対象ユーザに対応する類似ユーザデータを取得する（Ｓ４２）。推奨情報生成部４４は、マーキング分布特性データベース５２から、ステップＳ４２で取得した類似ユーザデータが示す類似ユーザに対応する複数のマーキング分布特性データを取得する（Ｓ４３）。
【０１００】
推奨情報生成部４４は、取得した対象ユーザの複数のマーキングデータ、及び、類似ユーザの複数のマーキング分布特性データに基づいて、対象ユーザがマーキングをしておらず、かつ、類似ユーザ間で共通してマーキング頻度の高い書籍、章、節、ページを導出する（Ｓ４４）。
【０１０１】
ここで、推奨情報生成部４４は、ステップＳ４３で取得した類似ユーザのマーキング分布特性データに基づいて、書籍単位、章単位、節単位、ページ単位のそれぞれにおけるマーキング頻度を算出する。より具体的には、推奨情報生成部４４は、書籍単位のマーキング頻度として、類似ユーザのそれぞれにおける、その書籍に含まれる全ての単位領域のマーキング頻度の総和又は平均を算出する。推奨情報生成部４４は、章単位のマーキング頻度として、類似ユーザのそれぞれにおける、その章に含まれる全ての単位領域のマーキング頻度の総和又は平均を算出する。推奨情報生成部４４は、節単位のマーキング頻度として、類似ユーザのそれぞれにおける、その節に含まれる全ての単位領域のマーキング頻度の総和又は平均を算出する。推奨情報生成部４４は、ページ単位のマーキング頻度として、類似ユーザのそれぞれにおける、そのページに含まれる全ての単位領域のマーキング頻度の総和又は平均を算出する。
【０１０２】
なお、推奨情報生成部４４は、章、節、ページの区切りと、単位領域の区切りとが一致しない場合には、類似ユーザのマーキングデータに基づいて、章、節、ページのそれぞれにおけるマーキング頻度を算出してもよい。
【０１０３】
そして、推奨情報生成部４４は、上位１０位までのマーキング頻度が高い書籍、上位１０位までのマーキング頻度が高い章、上位１０位までのマーキング頻度が高い節、上記１０位までのマーキング頻度が高いページを導出する。
【０１０４】
このときに、推奨情報生成部４４は、ステップＳ４１で取得した複数のマーキングデータに基づいて、このときに導出する書籍、章、節、ページから、対象ユーザが既に読んでいる書籍、章、節、ページは除外する。すなわち、ステップＳ４１で取得した複数のマーキングデータのそれぞれが示すマーキング位置が含まれる書籍、章、節、ページは、このときに導出する書籍、章、節、ページから除外する。
【０１０５】
推奨情報生成部４４は、導出したマーキング頻度の高い書籍、章、節、ページを示す読書推奨データを生成し、読書推奨データベース５３を更新する（Ｓ４５）。
【０１０６】
ここで、図１３を参照して、読書推奨データの具体例について説明する。図１３に示すように、読書推奨データは、読書推奨本リストと、読書推奨章リストと、読書推奨節リストと、読書推奨ページリストとを有する。
【０１０７】
読書推奨書籍リストは、マーキング頻度が高い順に上位１０位までの書籍を示す情報である。読書推奨書籍リストは、マーキング頻度が高い順に上位１０位までの書籍のそれぞれを書籍識別子で示す。なお、図１３では、書籍識別子として、書籍ＩＤを使用する例について示している。
【０１０８】
読書推奨章リストは、マーキング頻度が高い順に上位１０位までの章を示す情報である。読書推奨章リストは、マーキング頻度が高い順に上位１０位までの章のそれぞれを、その章が含まれる書籍の書籍識別子と、その章番号とで示す。
【０１０９】
読書推奨節リストは、マーキング頻度が高い順に上位１０位までの節を示す情報である。読書推奨節リストは、マーキング頻度が高い順に上位１０位までの節のそれぞれを、その節が含まれる書籍の書籍識別子と、その節が含まれる章番号と、その節番号とで示す。
【０１１０】
読書推奨ページリストは、マーキング頻度が高い順に上位１０位までのページを示す情報である。読書推奨ページリストは、マーキング頻度が高い順に上位１０位までのページのそれぞれを、そのページが含まれる書籍の書籍識別子と、そのページが含まれる章番号と、そのページが含まれる節番号と、そのページ番号とで示す。
【０１１１】
これにより、ユーザは、読書推奨データを参照することで、読書すべき書籍及び箇所（章、節、ページ）を把握することが可能となる。より具体的には、ユーザは、自身の読書推奨データを参照する場合、スマートフォン３の入力装置に対して、読書推奨データの表示を要求する入力を行う。スマートフォン３のＣＰＵは、この入力に応じて、読書推奨データを要求する要求情報をサーバー４に送信する。この読書推奨データは、スマートフォン３のユーザのユーザ識別子を示す。
【０１１２】
サーバー４のＣＰＵは、スマートフォン３からの要求情報の受信に応じて、読書推奨データベース５３から、要求情報が示すユーザ識別子に対応するユーザの読書推奨データを取得し、スマートフォン３に送信する。
【０１１３】
スマートフォン３のＣＰＵは、サーバー４からの読書推奨データの受信に応じて、受信した読書推奨データが示す各リストを、スマートフォン３の表示装置に表示する。なお、表示装置は、例えば、タッチパネルである。
【０１１４】
これによれば、ユーザは、自身が読んだことがない書籍であっても、自身に類似するユーザが読書した書籍及び箇所を参照することができる。そのため、ユーザは、興味を示す書籍及び箇所が自身と似たユーザが読書した書籍及び箇所を参考として、自身が読書すべき書籍又は箇所を効率的に把握することが可能となる。
【０１１５】
なお、以上の説明では、読書推奨データが示すものとして、マーキング頻度が上位１０位までの書籍及び箇所を抽出する例について説明したが、これに限られない。すなわち、上位所定数の書籍及び箇所（マーキング頻度が高い順に、１位から予め任意に定めた順位までの書籍及び箇所）を抽出してもよい。また、書籍、章、節、ページのそれぞれで、異なる順位までを抽出するようにしてもよい。
【０１１６】
また、読書推奨データが示すものとして、書籍、章、節、ページを抽出する例について説明したが、これに限られない。書籍、章、節、ページのうち、少なくとも１つを抽出してもよい。
【０１１７】
以上に説明したように、本実施の形態１では、記憶部４０は、マーキングデータベース５１（マーキングデータ格納部に対応）として、複数のユーザのそれぞれに対応するように、ユーザが書籍においてマーキングをした複数の位置を示す複数のマーキングデータが格納される。マーキング分布解析部４２は、記憶部４０に格納されたマーキングデータベース５１におけるマーキングデータを解析して書籍における複数の単位領域毎にマーキング頻度を算出し、単位領域の位置に対するマーキング頻度の分布を示すマーキング分布特性データを生成する。記憶部４０は、マーキング分布特性データベース５２（マーキング分布特性データ格納部に対応）として、マーキング分布解析部４２によって生成されたマーキング分布特性データが格納される。そして、類似ユーザ検索部４３は、処理対象として選択された対象ユーザのマーキング分布特性データが示すマーキング頻度の分布と、他のユーザのマーキング分布特性データが示すマーキング頻度の分布とが類似すると判定した場合、他のユーザを、対象ユーザに類似する類似ユーザとして抽出するようにしている。
【０１１８】
これによれば、マーキング頻度の分布というマーキング分布特性でユーザの類比判断をしているため、マーキング位置が完全に一致していなくても、興味のある箇所が一致していることを検出することが可能である。よって、ユーザによってマーキングの付し方が異なる場合であっても、よい精度の高い類似ユーザの検索が可能となる。
【０１１９】
また、以上に説明したように、本実施の形態１では、推奨情報生成部４４は、処理対象として選択された対象ユーザに類似する類似ユーザの複数のマーキング分布特性データのうち、対象ユーザがマーキングをしていない書籍について生成されたマーキング分布特性データに基づいて、対象ユーザがマーキングをしておらず類似ユーザがマーキングをした書籍、及び、対象ユーザがマーキングをしておらず類似ユーザがマーキングをした書籍においてマーキングがされた箇所の少なくとも１つを示すデータを、対象ユーザに対する読書推奨データとして生成するようにしている。
【０１２０】
これによれば、ユーザは、興味を示す書籍及び箇所が自身と似たユーザが読書した書籍又は箇所を参考として、自身が読書すべき書籍又は箇所を把握することが可能となる。
【０１２１】
また、推奨情報生成部４４は、読書推奨データとして、対象ユーザに類似する複数の類似ユーザのそれぞれのマーキング頻度が上位所定数となる複数の書籍、及び、書籍においてその複数の類似ユーザのそれぞれのマーキング頻度が上位所定数となる複数の箇所の少なくとも１つを示すデータを生成するようにしている。
【０１２２】
これによれば、ユーザがその類似ユーザ間において関心の高い書籍又は箇所のみを参照することができるため、ユーザがより興味のある可能性の高い書籍又は箇所を把握することができる。
【０１２３】
また、以上に説明したように、本実施の形態１に係るマーキング解析システム１は、ユーザによって書籍をマーキングした情報が入力されるマーキング情報入力部２０を有するペン型スキャナ２と、マーキング位置特定部４１、マーキング分布解析部４２、類似ユーザ検索部４３を有するサーバーと、を備えている。記憶部４０は、書籍情報データベース５０（電子書籍格納部に対応）として、紙書籍が電子化された電子書籍が格納されている。ペン型スキャナ２は、紙書籍をマーキングする入力として、紙書籍をスキャンする操作を受け、紙書籍においてスキャンした文字列の画像を示す画像情報を生成してサーバーに送信する。そして、マーキング位置特定部４１は、ペン型スキャナ２から受信した画像情報が示す文字列と、電子書籍が示す文字列とを照合することで、マーキングがされた位置を特定するようにしている。
【０１２４】
これによれば、マーキングされた書籍が、電子書籍ではなく、紙書籍であっても、その書籍をマーキングしたユーザに類似する類似ユーザを検索することができる。さらに、その類似ユーザのマーキング箇所に基づいて、ユーザが読書すべき書籍又は箇所を提示することも可能となる。
【０１２５】
＜実施の形態２＞
続いて、実施の形態２について説明する。以下、実施の形態１と同様の内容については、同一の符号を付す等して、説明を省略する。本実施の形態２に係るマーキング解析システム１の概要構成、ペン型スキャナ２のハードウェア構成、並びに、ペン型スキャナ２及びスマートフォン３の詳細構成については、実施の形態１と同様であるため、説明を省略する。まず、図１４を参照して、実施の形態２に係るサーバー４の詳細構成について説明する。
【０１２６】
図１４に示すように、実施の形態２に係るサーバー４は、実施の形態１に係るサーバー４と比較して、さらに、ユーザ特徴解析部４５を有する。また、実施の形態２に係る記憶部４０は、実施の形態１に係る記憶部４０と比較して、さらに、第２のマーキング分布特性データベース５６が格納される。ここで、実施の形態２に係る記憶部４０に格納される第１のマーキング分布特性データベース５２は、実施の形態１に係る記憶部４０に格納されるマーキング分布特性データベース５２に相当する。以下、第１のマーキング分布特性データベース５２におけるマーキング分布特性データを、「第１のマーキング分布特性データ」とも呼ぶ。
【０１２７】
第２のマーキング分布特性データベース５６は、複数の第２のマーキング分布特性データで構成される。この複数の第２のマーキング分布データのそれぞれは、第１のマーキング分布特性データベース５２を構成する複数の第１のマーキング分布特性データのそれぞれが異なる形式に変換された情報である。すなわち、この複数の第２のマーキング分布特性データのそれぞれは、複数のユーザのそれぞれと、複数の書籍のそれぞれとの組のそれぞれに対応する。
【０１２８】
ユーザ特徴解析部４５は、全てのユーザのそれぞれについて、ユーザに対応する複数の第１のマーキング分布特性データが示す複数のマーキング分布特性を解析することで、そのユーザのマーキング特徴（マーキングの付し方）を導出する。ユーザ特徴解析部４５は、導出したマーキング特徴に基づいて、そのユーザに対応する複数の第１のマーキング分布特性データのそれぞれを、他のユーザとの間でマーキング特徴の違いによって生じるマーキング分布特性の違いを低減した第２のマーキング分布特性データにそれぞれ変換する。
【０１２９】
これにより、書籍において同一箇所に興味を示しているが、マーキング特徴が違うことで、マーキング頻度の分布に違いがでてしまうユーザ同士であっても、マーキング特徴の違いを吸収し、より類似したマーキング分布特性を示すように、それらのユーザの第２のマーキング分布特性データが生成される。
【０１３０】
本実施の形態２に係るマーキング解析システム１のマーキングデータ更新処理については、図４を参照して説明した本実施の形態１に係るマーキングデータ更新処理と同様であるため、説明を省略する。
【０１３１】
続いて、図１５を参照して、本実施の形態２に係るマーキング解析システム１のデータ解析処理について説明する。本実施の形態２に係るデータ解析処理は、図６を参照して説明した本実施の形態１に係るデータ解析時の処理と比較して、ステップＳ１３に代えてステップＳ５２を有し、ステップＳ１２とステップＳ５２の間にさらにステップＳ５１を有する点が異なる。
【０１３２】
ユーザ特徴解析部４５は、第１のマーキング分布特性データベース５２を構成する複数の第１のマーキング分布特性データを解析し、全てのユーザのそれぞれと全ての書籍のそれぞれとの組のそれぞれに対応する複数の第２のマーキング分布特性を導出する。ユーザ特徴解析部４５は、導出した複数の第２のマーキング分布特性のそれぞれを示す複数の第２のマーキング分布特性データを生成し、第２のマーキング分布特性データベース５６を更新する（Ｓ５１）。すなわち、全てのユーザのそれぞれと全ての書籍のそれぞれとの組のそれぞれに対応する全ての第２のマーキング分布特性データが更新される。
【０１３３】
そして、本実施の形態２では、類似ユーザ検索部４３は、第１のマーキング分布特性データベース５２を構成する複数の第１のマーキング分布特性データに代えて、第２のマーキング分布特性データベース５６を構成する複数の第２のマーキング分布特性データに基づいて、類似ユーザを検索する。すなわち、類似ユーザ検索部４３は、第２のマーキング分布特性データベース５６を構成する複数の第２のマーキング分布特性データが示す複数のマーキング分布特性を相互に比較することで、全てのユーザのそれぞれについてマーキング分布特性が類似する類似ユーザを検索する（Ｓ５２）。
【０１３４】
続いて、図１６を参照して、本実施の形態２に係るマーキング解析システム１のユーザ特徴解析処理（Ｓ５１）について説明する。なお、本処理は、全てのユーザのそれぞれについて実行される。すなわち、全てのユーザを順番に選択して本処理が実行される。以下、ユーザ特徴を解析する処理対象として選択されたユーザを「対象ユーザ」とも呼ぶ。
【０１３５】
ユーザ特徴解析部４５は、対象ユーザを選択する（Ｓ６１）。ユーザ特徴解析部４５は、マーキング分布特性データベース５２から、対象ユーザに対応する複数の第１のマーキング分布特性データを取得する（Ｓ６２）。
【０１３６】
ユーザ特徴解析部４５は、取得した複数の第１のマーキング分布特性データが示すマーキング頻度の分布に基づいて、書籍に関する統計情報を生成する（Ｓ６３）。より具体的には、書籍に関する統計情報として、全ての書籍について算出される全ての書籍単位のマーキング頻度の平均値及び分散値を示す情報を生成する。
【０１３７】
ユーザ特徴解析部４５は、取得した複数の第１のマーキング分布特性データが示すマーキング頻度の分布に基づいて、章に関する統計情報を生成する（Ｓ６４）。より具体的には、章に関する統計情報として、全ての書籍について算出される全ての章単位のマーキング頻度の平均値及び分散値を示す情報を生成する。
【０１３８】
ユーザ特徴解析部４５は、取得した複数の第１のマーキング分布特性データが示すマーキング頻度の分布に基づいて、節に関する統計情報を生成する（Ｓ６５）。節に関する統計情報として、全ての書籍について算出される全ての節単位のマーキング頻度の平均値及び分散値を示す情報を生成する。
【０１３９】
ユーザ特徴解析部４５は、取得した複数の第１のマーキング分布特性データが示すマーキング頻度の分布に基づいて、単位領域に関する統計情報を生成する（Ｓ６６）。単位領域に関する統計情報として、全ての複数の書籍における全ての単位領域単位のマーキング頻度の平均値及び分散値を示す情報を生成する。
【０１４０】
書籍単位、章単位、節単位のそれぞれにおけるマーキング頻度の算出方法については、実施の形態１で説明したように、書籍単位、章単位、節単位のそれぞれについて、単位領域のマーキング頻度の総和又は平均を算出すればよい。
【０１４１】
ここで、図１７を参照して、統計情報について説明する。なお、図１７では、代表的に、単位領域に関する統計情報のイメージを例示している。図１７に示すように、複数の書籍における単位領域におけるマーキング頻度について、異なるマーキング頻度毎にマーキング頻度の発生確率（発生回数）を示すヒストグラムが生成されるものとする。この場合、図１７に「平均値」及び「分散値」として示すような平均値及び分散値が算出されることになる。
【０１４２】
ユーザ特徴解析部４５は、生成した統計情報に基づいて、複数の書籍について算出された書籍単位のマーキング頻度のそれぞれについて、書籍単位のマーキング頻度のスコアを算出する（Ｓ６７）。より具体的には、このスコアとして、複数の書籍のそれぞれについて、書籍に対応する統計情報が示す平均値及び分散値に基づいて、書籍単位のマーキング頻度の偏差値を算出する。
【０１４３】
ユーザ特徴解析部４５は、生成した統計情報に基づいて、複数の書籍について算出された章単位のマーキング頻度のそれぞれについて、章単位のマーキング頻度のスコアを算出する（Ｓ６８）。より具体的には、このスコアとして、複数の書籍における複数の章のそれぞれについて、章に対応する統計情報が示す平均値及び分散値に基づいて、章単位のマーキング頻度の偏差値を算出する。
【０１４４】
ユーザ特徴解析部４５は、生成した統計情報に基づいて、複数の書籍について算出された節単位のマーキング頻度のそれぞれについて、節単位のマーキング頻度のスコアを算出する（Ｓ６９）。より具体的には、このスコアとして、複数の書籍における複数の節のそれぞれについて、節に対応する統計情報が示す平均値及び分散値に基づいて、節単位のマーキング頻度の偏差値を算出する。
【０１４５】
ユーザ特徴解析部４５は、生成した統計情報に基づいて、複数の書籍について算出された単位領域単位のマーキング頻度のそれぞれについて、単位領域単位のマーキング頻度のスコアを算出する（Ｓ７０）。より具体的には、このスコアとして、複数の書籍における複数の単位領域のそれぞれについて、単位領域に対応する統計情報が示す平均値及び分散値に基づいて、単位領域単位のマーキング頻度の偏差値を算出する。
【０１４６】
ここで、偏差値は、次式（１）によって算出する。
【０１４７】
Ｓｉ  ＝  １０（Ｘｉ−μ）／σ  ＋  ５０  ・・・  （１）
【０１４８】
Ｓｉは、ｉ番目の書籍単位、章単位、節単位又は単位領域単位のスコア
Ｘｉは、ｉ番目の書籍単位、章単位、節単位又は単位領域単位のマーキング頻度
μは、書籍単位、章単位、節単位又は単位領域単位のマーキング頻度の平均値
σは、書籍単位、章単位、節単位又は単位領域単位のマーキング頻度の分散値
【０１４９】
ここで、図１８を参照して、マーキング頻度の偏差値について説明する。図１８では、代表的に、単位領域単位の偏差値を算出する場合における、上記式（１）の各パラメータの関係について例示している。
【０１５０】
単位領域単位の偏差値を算出する場合には、上記式（１）によって、「ｉ」が、「１」〜「全ての書籍のそれぞれの単位領域数の合計数」のそれぞれについて、偏差値が算出されることになる。よって、「ｉ」が「１」〜「書籍Ｘの単位領域数」までに、書籍Ｘにおける複数の単位領域のそれぞれが割り当てられた場合には、図１８に示すように、Ｘ１は、書籍Ｘの１番目の単位領域におけるマーキング頻度となり、Ｘ２は、書籍Ｘの２番目の単位領域におけるマーキング頻度となる。
【０１５１】
なお、書籍単位の偏差値を算出する場合には、「ｉ」が、「１」〜「全ての書籍数」のそれぞれについて、上記式（１）によって偏差値が算出される。章単位の偏差値を算出する場合には、「ｉ」が、「１」〜「全ての書籍のそれぞれの章数の合計数」のそれぞれについて、上記式（１）によって偏差値が算出される。節単位の偏差値を算出する場合には、「ｉ」が、「１」〜「全ての書籍のそれぞれの節数の合計数」のそれぞれについて、上記式（１）によって偏差値が算出される。
【０１５２】
そして、ユーザ特徴解析部４５は、対象ユーザについて、算出した書籍単位のスコア、章単位のスコア、節単位のスコア及び単位領域単位のスコアのそれぞれを示す第２のマーキング分布特性データを生成し、第２のマーキング分布特性データベース５６を更新する（Ｓ７１）。すなわち、第２のマーキング分布特性データベース５６において、対象ユーザと全ての書籍のそれぞれとの組のそれぞれに対応する第２のマーキング分布特性データが更新される。
【０１５３】
ここで、図１９を参照して、第２のマーキング分布特性データベース５６の具体例について説明する。図１９に示すように、第２のマーキング分布特性データベース５６は、複数の書籍単位のスコアを示す書籍スコア情報と、複数の章単位のスコアを示す章スコア情報と、複数の節単位の節スコア情報と、複数の単位領域単位のスコアを示す単位領域スコア情報とが含まれる。
【０１５４】
書籍スコア情報は、ユーザ識別子と、書籍識別子と、その書籍識別子で特定される書籍におけるスコアとを示す情報が複数含まれる。章スコア情報は、ユーザ識別子と、書籍識別子と、その書籍識別子で特定される書籍における章番号と、その章番号が示す章におけるスコアとを示す情報が複数含まれる。節スコア情報は、ユーザ識別子と、書籍識別子と、その書籍識別子で特定される書籍における章番号と、その章番号が示す章における節番号と、その節番号が示す節におけるスコアとを示す情報が複数含まれる。単位領域スコア情報は、ユーザ識別子と、書籍識別子と、その書籍識別子で特定される書籍における単位領域番号と、その単位領域番号が示す単位領域におけるスコアとを示す情報が複数含まれる。なお、図１９では、ユーザ識別子として、ユーザＩＤを使用し、書籍識別子として、書籍ＩＤを使用する例について示している。すなわち、第２のマーキング分布特性データベース５６を構成する複数の第２のマーキングデータのうち、あるユーザとある書籍との組に対応する第２のマーキング分布特性データには、書籍スコア情報、章スコア情報、節スコア情報及び単位領域スコア情報のそれぞれに含まれる情報のうち、そのユーザのユーザ識別子及びその書籍の書籍識別子を示す情報が含まれる。
【０１５５】
ここで、図１９に示すように、対象ユーザによって読まれていない書籍に関する情報は、各スコア情報（書籍スコア情報、章スコア情報、節スコア情報、単位領域スコア情報）に含めないようにしてもよい。例えば、ユーザ特徴解析部４５は、ある書籍に対応する第１のマーキング分布特性データが示す全ての単位領域のマーキング頻度がデフォルト値（例えば「０」）である場合、その第１のマーキング分布特性データに関するマーキング頻度は統計情報の算出に用いないようにするとともに、その第１のマーキング分布特性データに関する情報は各スコア情報に含めないようにしてもよい。
【０１５６】
続いて、図２０を参照して、本実施の形態２に係るマーキング解析システム１の類似ユーザ検索処理（Ｓ５２）について説明する。なお、本処理は、全てのユーザのそれぞれについて実行される。すなわち、全てのユーザを順番に選択して本処理が実行される。以下、類似ユーザを解析する処理対象として選択されたユーザを「対象ユーザ」とも呼ぶ。
【０１５７】
本実施の形態２に係るマーキング解析システム１の類似ユーザ検索処理（Ｓ５２）は、図１１を参照して説明した実施の形態１に係るマーキング解析システム１の類似ユーザ検索処理（Ｓ１３）にと比較して、ステップＳ３２に代えてステップＳ８１を有し、ステップＳ３５〜Ｓ３７に代えて、ステップＳ８２〜Ｓ９１を有する点が異なる。
【０１５８】
対象ユーザの選択後（Ｓ３１）、類似ユーザ検索部４３は、第２のマーキング分布特性データベース５６から、対象ユーザに対応する複数の第２のマーキング分布特性データを取得する（Ｓ８１）。
【０１５９】
ステップＳ３３で選択した書籍と同一の書籍にマーキングをした他のユーザの特定後（Ｓ３４）、類似ユーザ検索部４３は、ステップＳ３３で選択した書籍について、対象ユーザと、ステップＳ３４で特定した他のユーザのそれぞれとの間で、書籍単位のスコアの差分を算出し、ステップＳ３４で特定した他のユーザ毎に、算出した差分の累積加算値を算出する。なお、最初に選択した書籍の場合、１回目の差分の算出となるので、算出した差分をそのまま累積加算値として算出する。一方、２回目以降に選択した書籍の場合には、算出した差分を累積加算値に加算して得られた値を、新たな累積加算値として算出する。
【０１６０】
類似ユーザ検索部４３は、ステップＳ３３で選択した書籍について、対象ユーザの「ｉ番目」の章におけるスコアと、ステップＳ３４で特定した他のユーザのそれぞれの「ｉ番目」の章におけるスコアとの差分を算出し、ステップＳ３４で特定した他のユーザ毎に、算出した差分の累積加算値を算出する。なお、ｉは、最初は「１」から開始される。
【０１６１】
すなわち、類似ユーザ検索部４３は、算出した差分を累積加算値に加算することで得られた値を、新たな累積加算値として算出する。類似ユーザ検索部４３は、頻度差分データリスト５４において、対象ユーザとステップＳ３４で特定した他のユーザのそれぞれに関する累積加算値を、算出した累積加算値に更新する（Ｓ８３）。
【０１６２】
類似ユーザ検索部４３は、ｉをインクリメントする（Ｓ８４）。言い換えると、マーキング分布解析部４２は、次の章を処理対象とする。類似ユーザ検索部４３は、書籍の最終位置に到達したか否かを判定する（Ｓ８５）。すなわち、マーキング分布解析部４２は、インクリメント前の章が最後の章であった場合には、書籍の最終位置に到達したと判定し、そうでない場合には、書籍の最終位置に到達していないと判定する。言い換えると、ｉが、ステップＳ３３で選択した書籍における章数＋１となったときに、書籍の最終位置に到達したと判定する。
【０１６３】
書籍の最終位置に到達していないと判定した場合（Ｓ８５：ｎｏ）、類似ユーザ検索部４３は、次の章について、ステップＳ８３から処理を実行する。一方、書籍の最終位置に到達したと判定した場合（Ｓ８５：ｙｅｓ）、類似ユーザ検索部４３は、ステップＳ３３で選択した書籍について、対象ユーザの「ｉ番目」の節におけるスコアと、ステップＳ３４で特定した他のユーザのそれぞれの「ｉ番目」の節におけるスコアとの差分を算出し、ステップＳ３４で特定した他のユーザ毎に、算出した差分の累積加算値を算出する。なお、ｉは、最初は「１」から開始される。
【０１６４】
すなわち、類似ユーザ検索部４３は、算出した差分を累積加算値に加算することで得られた値を、新たな累積加算値として算出する。類似ユーザ検索部４３は、頻度差分データリスト５４において、対象ユーザとステップＳ３４で特定した他のユーザのそれぞれに関する累積加算値を、算出した累積加算値に更新する（Ｓ８６）。
【０１６５】
類似ユーザ検索部４３は、ｉをインクリメントする（Ｓ８７）。言い換えると、マーキング分布解析部４２は、次の節を処理対象とする。類似ユーザ検索部４３は、書籍の最終位置に到達したか否かを判定する（Ｓ８８）。すなわち、マーキング分布解析部４２は、インクリメント前の節が最後の節であった場合には、書籍の最終位置に到達したと判定し、そうでない場合には、書籍の最終位置に到達していないと判定する。言い換えると、ｉが、ステップＳ３３で選択した書籍における節数＋１となったときに、書籍の最終位置に到達したと判定する。
【０１６６】
書籍の最終位置に到達していないと判定した場合（Ｓ８８：ｎｏ）、類似ユーザ検索部４３は、次の節について、ステップＳ８６から処理を実行する。一方、書籍の最終位置に到達したと判定した場合（Ｓ８８：ｙｅｓ）、類似ユーザ検索部４３は、ステップＳ３３で選択した書籍について、対象ユーザの「ｉ番目」の単位領域におけるマーキング頻度と、ステップＳ３４で特定した他のユーザのそれぞれの「ｉ番目」の単位領域におけるマーキング頻度との差分を算出し、ステップＳ３４で特定した他のユーザ毎に、算出した差分の累積加算値を算出する。なお、ｉは、最初は「１」から開始される。
【０１６７】
すなわち、類似ユーザ検索部４３は、算出した差分を累積加算値に加算することで得られた値を、新たな累積加算値として算出する。類似ユーザ検索部４３は、頻度差分データリスト５４において、対象ユーザとステップＳ３４で特定した他のユーザのそれぞれに関する累積加算値を、算出した累積加算値に更新する（Ｓ８９）。
【０１６８】
類似ユーザ検索部４３は、ｉをインクリメントする（Ｓ９０）。言い換えると、マーキング分布解析部４２は、次の単位領域を処理対象とする。類似ユーザ検索部４３は、書籍の最終位置に到達したか否かを判定する（Ｓ９１）。この判定方法については、上述のステップＳ２６と同様である。
【０１６９】
ここで、本実施の形態２に係る頻度差分データリスト５４は、実施の形態１に係る頻度差分データリスト５４と比較して、マーキング頻度ではなく、マーキング頻度に基づくスコアの差分の累積加算値となる点が異なるが、他については同様である。
【０１７０】
よって、ステップＳ３９以降も、ステップＳ３９で使用する閾値が、マーキング頻度向けのものでなく、スコア向けのものとなること以外は、実施の形態１と同様であるため、説明を省略する。
【０１７１】
なお、以上の説明では、書籍単位、章単位、節単位、及び、単位領域単位のそれぞれでスコアを算出する例について説明したが、これに限られない。書籍単位、章単位、節単位、及び、単位領域単位のうち、任意の単位についてスコアを算出するようにしてもよい。例えば、第１のマーキング分布特性データと同様に、単位領域単位のみについてスコアを算出するようにしてもよい。
【０１７２】
また、以上の説明では、対象ユーザが読んだ全ての書籍について、対象ユーザと他のユーザとの所定単位（書籍、章、節、単位領域）のそれぞれのスコアの差分の累積加算値が閾値以下である場合に、その対象ユーザと他のユーザとが類似すると判定するようにしているが、これに限られない。例えば、対象ユーザが読んだ全ての書籍について、対象ユーザと他のユーザとの所定単位のそれぞれのスコアの差分の平均値が閾値以下である場合に、その対象ユーザと他のユーザとが類似すると判定してもよい。
【０１７３】
また、例えば、対象ユーザが読んだ全ての書籍全体ではなく、書籍単位でスコアの差分の累積加算値を算出するようにし、そのいずれか１つでも、対象ユーザと他のユーザとの所定単位のそれぞれのスコアの差分の累積加算値が閾値以下である場合に、その対象ユーザと他のユーザとが類似すると判定してもよい。また、例えば、書籍単位でスコアの差分の平均値を算出するようにし、そのいずれか１つでも、対象ユーザと他のユーザとの所定単位のそれぞれのスコアの差分の平均値が閾値以下である場合に、その対象ユーザと他のユーザとが類似すると判定してもよい。
【０１７４】
また、以上の説明では、書籍単位、章単位、節単位、及び、単位領域単位のそれぞれのスコアの差分の総和（累積加算値）又は相加平均（平均値）を算出する例について説明したが、これに限られない。書籍単位、章単位、節単位、及び、単位領域単位のそれぞれで、スコアの差分に対して異なる重みを乗じてから加算することで、累積加算値又は平均値を算出するようにしてもよい。すなわち、スコアの差分の加重和又は加重平均を算出し、算出した加重和又は加重平均が所定閾値以下である場合に、対象ユーザと他のユーザとが類似すると判定してもよい。
【０１７５】
本実施の形態２に係るマーキング解析システム１の読書推奨データ生成処理については、図１２を参照して説明した本実施の形態１に係る読書推奨データ生成処理と同様であるため、説明を省略する。
【０１７６】
ここで、図２１を参照して、本実施の形態２の効果について説明する。なお、図２１では、代表的に、第２のマーキング分布特性データのうち、単位領域に関するマーキング分布特性を例示している。上述したように、類似ユーザの判定に利用するマーキング分布特性として、マーキング頻度の分布を、マーキング頻度の偏差値の分布に変換したマーキング分布特性を使用している。すなわち、ユーザにおける所定単位（書籍、章、節、単位領域）毎のマーキング頻度を、そのユーザのマーキング頻度の平均値に対するズレを示す統計量に変換し、その統計量の分布を、類似ユーザの判定に利用するマーキング分布特性として使用している。このように、マーキング頻度の分布の類似を、マーキング頻度の偏差値の分布の類似によって判定するようにしている。
【０１７７】
よって、全体的に少な目にマーキングをするユーザと、全体的に多目にマーキングをするユーザのように、ユーザ同士でマーキングの付し方が異なる場合であっても、図２１に示すように、それぞれのユーザの普段のマーキング頻度を基準とした値に補正される。そのため、同様の箇所に興味のあるユーザ同士が、マーキングの付し方の違いによらず、同様のマーキング分布特性を得ることができる。したがって、より顕著に精度の高い類似ユーザの検索を実現することができる。
【０１７８】
なお、第２のマーキング分布特性データが示す統計量は、同様の効果が得られるものであれば、偏差値のみに限られない。例えば、マーキング頻度の平均値に対するズレを示す統計量として、所定単位（書籍、章、節、単位領域）におけるマーキング頻度から、全ての複数の書籍における全ての所定単位のマーキング頻度の平均値を減算した値に対して、最終的に得られる値が正となるように、所定のオフセット値を加算した値を使用してもよい。
【０１７９】
以上に説明したように、本実施の形態２では、ユーザ特徴解析部４５は、第１のマーキング分布特性データに基づいて、複数の単位領域毎に、複数の単位領域のそれぞれのマーキング頻度の平均値に対する単位領域のマーキング頻度のズレを示す統計量を算出し、算出した統計量の分布を示す第２のマーキング分布特性データを生成する。そして、類似ユーザ検索部４３は、対象ユーザの第１のマーキング分布特性データから生成された第２のマーキング分布特性データが示す統計量の分布と、他のユーザの第１のマーキング分布特性データから生成された第２のマーキング分布特性データが示す統計量の分布とが類似する場合、マーキング頻度の分布が類似すると判定するようにしている。
【０１８０】
より具体的には、本実施の形態２では、ユーザ特徴解析部４５は、ユーザについて生成された複数の第１のマーキング分布特性データに基づいて、複数の書籍毎のマーキング頻度の偏差値と、複数の書籍における複数の章毎のマーキング頻度の偏差値と、複数の書籍における複数の節毎のマーキング頻度の偏差値と、複数の単位領域毎のマーキング頻度の偏差値とを示すデータを、そのユーザに対する第２のマーキング分布特性データとして生成する。そして、類似ユーザ検索部４３は、対象ユーザの第２のマーキング分布特性データが示す複数の偏差値のそれぞれと、他のユーザの第２のマーキング分布特性データが示す複数の偏差値のそれぞれとの差分を算出し、算出した差分の総和、加重和、相加平均又は加重平均が、所定閾値以下である場合、マーキング頻度の分布が類似すると判定する、
【０１８１】
これによれば、全体的に少な目にマーキングをするユーザと、全体的に多目にマーキングをするユーザのように、ユーザ同士でマーキングの付し方が異なる場合であっても、同様の箇所に興味のある複数のユーザ同士については、マーキングの付し方の違いによらず、同様のマーキング分布特性を得ることができる。したがって、より顕著に精度の高い類似ユーザの検索を実現することができる。
【０１８２】
＜実施の形態３＞
続いて、実施の形態３について説明する。以下、実施の形態１と同様の内容については、同一の符号を付す等して、説明を省略する。本実施の形態３に係るマーキング解析システム１の概要構成及び詳細構成、及び、ペン型スキャナ２のハードウェア構成については、実施の形態１と同様であるため、説明を省略する。
【０１８３】
ただし、次の点で、実施の形態３に係るマーキング解析システム１は、実施の形態１に係るマーキング解析システム１とは動作が異なる。
【０１８４】
本実施の形態３に係るマーキング位置特定部４１は、実施の形態１に係るマーキング位置特定部４１と比較して、さらに、マーキング位置を特定したマーキングのマーキング時刻を取得する点が異なる。そして、マーキング位置特定部４１は、特定したマーキング位置と取得したマーキング時刻の組を追加的に示すように、マーキングデータベース５１におけるマーキングデータを更新する。
【０１８５】
すなわち、本実施の形態３では、図２２に示すように、マーキングデータベース５１は、ユーザ識別子と、書籍識別子と、章番号と、節番号と、開始位置（ページ番号、行番号及び文字番号）と、終了位置（ページ番号、行番号及び文字番号）と、マーキング時刻とを示す情報を複数含んでいる。
【０１８６】
ここで、マーキング時刻の取得方法として、例えば、次の（１）又は（２）の方法を採用してよい。
【０１８７】
（１）サーバー４でマーキング情報を受信した時刻
この方法では、マーキング位置特定部４１は、サーバー４でマーキング情報を受信した時刻を、マーキング時刻として扱う。すなわち、上述したように、ペン型スキャナ２からサーバー４へは、マーキングをする毎に、そのマーキングに関するマーキング情報が送信される。よって、この方法では、マーキング情報を受信した時刻を、マーキング時刻とみなす。
【０１８８】
（２）ペン型スキャナ２でマーキングをした時刻
この方法では、マーキングに応じてマーキング情報を生成した時刻を、マーキング時刻として扱う。ペン型スキャナ２のＭＣＵ１３は、マーキング情報を生成したときに、その時点における時刻を取得し、取得した時刻を示す時刻情報を生成する。なお、この時刻は、例えば、ＭＣＵが有するタイマ（図示せず）がカウントする時刻を取得すればよい。そして、ペン型スキャナ２のＭＣＵ１３は、生成したマーキング情報及び時刻情報を対応付けて、スマートフォン３を介してサーバー４に送信する。
【０１８９】
サーバー４のマーキング位置特定部４１は、ペン型スキャナ２から受信したマーキング情報に基づいてマーキング位置を特定するとともに、そのマーキング情報に対応付けられた時刻情報が示す時刻を、マーキング時刻として取得する。
【０１９０】
本実施の形態３に係るマーキング分布解析部４２は、実施の形態１に係るマーキング分布解析部４２と比較して、マーキング分布特性として、単位領域の位置に対するマーキング頻度の分布ではなく、単位領域の位置に対するマーキング頻度と読書速度の組の分布を導出する点が異なる。
【０１９１】
ここで、図２３を参照して、本実施の形態３に係るマーキング分布特性データベース５２の具体例について説明する。図２３に示すように、本実施の形態３に係るマーキング分布特性データベース５２は、ユーザ識別子と、書籍識別子と、その書籍識別子で特定される書籍における単位領域番号と、そのユーザ識別子で特定されるユーザによるその単位領域番号が示す単位領域におけるマーキング頻度と、そのユーザによるその単位領域における読書速度を示す情報が複数含まれる。なお、図２３では、ユーザ識別子として、ユーザＩＤを使用し、書籍識別子として、書籍ＩＤを使用する例について示している。
【０１９２】
ここで、マーキング分布解析部４２は、例えば、マーキングデータに基づいて、単位領域における読書速度として、その単位領域における最初のマーキングのマーキング時刻と、その単位領域の次の単位領域における最初のマーキングのマーキング時刻との差分を算出すればよい。また、連続した単位領域でマーキングがされなかった場合を考慮して、マーキング分布解析部４２は、単位領域における読書速度として、その単位領域における最初のマーキングのマーキング時刻と、その単位領域よりも後ろにおいてマーキングがされている単位領域のうちの最若番の単位領域番号の単位領域における最初のマーキングのマーキング時刻との差分を算出するようにしてもよい。
【０１９３】
よって、本実施の形態３に係る類似ユーザ検索部４３は、実施の形態１に係る類似ユーザ検索部４３と比較して、マーキング頻度の分布ではなく、マーキング頻度と読書速度の組の分布を相互に比較することで、複数のユーザのそれぞれについてマーキング頻度と読書速度の組の分布が類似するユーザを、類似ユーザとして抽出する。
【０１９４】
続いて、図２４を参照して、本実施の形態３に係るマーキング解析システム１の類似ユーザ検索処理（Ｓ１３）について説明する。なお、本処理は、全てのユーザのそれぞれについて実行される。すなわち、全てのユーザを順番に選択して本処理が実行される。以下、類似ユーザを解析する処理対象として選択されたユーザを「対象ユーザ」とも呼ぶ。
【０１９５】
本実施の形態３に係るマーキング解析システム１の類似ユーザ検索処理（Ｓ１３）は、実施の形態１に係る本実施の形態１に係るマーキング解析システム１の類似ユーザ検索処理（Ｓ１３）にと比較して、ステップＳ３５とステップＳ３６の間にさらにステップＳ１０１を有し、ステップＳ３９に代えてステップＳ１０２及びＳ１０３を有す点が異なる。
【０１９６】
「ｉ番目」の単位領域におけるマーキング頻度の累積差分値の算出後（Ｓ３５）、類似ユーザ検索部４３は、ステップＳ３３で選択した書籍について、対象ユーザの「ｉ番目」の単位領域における読書速度と、ステップＳ３４で特定した他のユーザのそれぞれの「ｉ番目」の単位領域における読書速度との差分を算出し、ステップＳ３４で特定した他のユーザ毎に、算出した差分の累積加算値を算出する。
【０１９７】
すなわち、ｉ＝１の場合は、類似ユーザ検索部４３は、算出した差分をそのまま累積加算値として算出する。ｉ≧２の場合は、類似ユーザ検索部４３は、算出した差分を累積加算値に加算して得られた値を、新たな累積加算値として算出する。類似ユーザ検索部４３は、速度差分データリスト５７において、対象ユーザと、ステップＳ３４で特定した他のユーザのそれぞれとの組のそれぞれに関する累積加算値を、算出した累積加算値に更新する（Ｓ１０１）。
【０１９８】
ここで、速度差分データリスト５７は、読書速度に関する複数の累積加算値で構成される。複数の累積加算値のそれぞれは、異なるユーザについて取り得る２人のユーザの組のそれぞれに対応する。すなわち、ある２人のユーザの組に対応する累積加算値は、その２人のユーザのマーキング分布特性データが示す各単位領域における読書速度の差分の累積加算値を示す。速度差分データリスト５７は、サーバー４の記憶部４０に格納される。
【０１９９】
対象ユーザが読んだ全ての書籍について、累積加算値の算出が終了した場合（Ｓ３８：ｙｅｓ）、類似ユーザ検索部４３は、異なるユーザについて取り得る２人のユーザの組のそれぞれについて、次の式（２）で示す評価値を算出する。
【０２００】
評価値  ＝  α×（マーキング頻度の差分の累積加算値）  
＋  β×（読書速度の差分の累積加算値）  ・・・  （２）
【０２０１】
ここで、α及びβは、予め任意の値を定めてよい。αとβは、異なる値であってもよい。すなわち、類似ユーザの判定において、読書速度よりもマーキング頻度における影響を強くしたい場合には、βよりαを大きな値として定めればよい。一方で、類似ユーザの判定において、マーキング頻度よりも読書速度における影響を強くしたい場合には、αよりβを大きな値として定めればよい。つまり、αとβを等しい値として、マーキング頻度の差分及びマーキング頻度の差分の総和を評価値としてもよく、αとβを異なる値として、マーキング頻度の差分及びマーキング頻度の差分の加重和を評価値としてもよく、
【０２０２】
類似ユーザ検索部４３は、ステップＳ３４で特定したユーザのうち、対象ユーザとの評価値が所定の閾値以下のユーザを、類似ユーザとして選定する（Ｓ１０３）。
【０２０３】
ここで、図２５を参照して、本実施の形態３の効果について説明する。以上に説明したように、実施の形態１では、類似ユーザを検索する際に考慮する情報が、１次元（マーキング頻度）から、２次元（マーキング頻度＋読書速度）となっている。よって、より詳細な類似ユーザ検索が可能となる。例えば、図２５に示すように、マーキング頻度が同じであるが読書速度が異なる単位領域と、読書速度が同じであるがマーキング頻度が異なる単位領域との両方を、ユーザの特徴として検出することができる。すなわち、類似ユーザ解析用の情報の次元数が増えたことで、類似ユーザをより正確に抽出することが可能となる。
【０２０４】
また、以上の説明では、マーキング頻度の差分の累積加算値と読書速度の差分の累積加算値のそれぞれに重みを乗じた値を加算した評価値が閾値以下である場合に、その対象ユーザと他のユーザとが類似すると判定するようにしているが、これに限られない。例えば、マーキング頻度の差分の平均値と読書速度の差分の平均値のそれぞれに重みを乗じた値を加算した評価値が閾値以下である場合に、その対象ユーザと他のユーザとが類似すると判定してもよい。
【０２０５】
また、例えば、対象ユーザが読んだ全ての書籍全体ではなく、書籍単位で評価値を算出するようにし、そのいずれか１つでも、対象ユーザと他のユーザとの評価値が閾値以下である場合に、その対象ユーザと他のユーザとが類似すると判定してもよい。
【０２０６】
本実施の形態３に係るマーキング解析システム１の読書推奨データ生成処理（Ｓ１４）については、図１２を参照して説明した実施の形態１に係るマーキング解析システム１の読書推奨データ生成処理（Ｓ１４）と概ね同様であるが、次の点で異なる。
【０２０７】
ステップＳ４４において、実施の形態１では、マーキング頻度の高い順に上位所定数の書籍及び箇所を導出していたが、本実施の形態３では、次式（３）で示す評価値が高い順に上位所定数の書籍及び箇所を導出する。
【０２０８】
評価値  ＝  α×（マーキング頻度）＋β×（１／読書速度）  ・・・  （３）
【０２０９】
なお、上記式（３）における「マーキング頻度」は、上述した書籍単位、章単位、節単位、ページ単位のそれぞれにおけるマーキング頻度に相当する。また、上記式（３）における「読書速度」は、上述した書籍単位、章単位、節単位、ページ単位のそれぞれにおける読書速度に相当する。ここで、書籍単位、章単位、節単位、ページ単位のそれぞれにおける読書速度も、書籍単位、章単位、節単位、ページ単位のそれぞれにおけるマーキング頻度と同様に算出すればよい。
【０２１０】
すなわち、推奨情報生成部４４は、書籍単位の読書速度として、類似ユーザのそれぞれにおける、その書籍に含まれる全ての単位領域の読書速度の総和又は平均を算出する。推奨情報生成部４４は、章単位の読書速度として、類似ユーザのそれぞれにおける、その章に含まれる全ての単位領域の読書速度の総和又は平均を算出する。推奨情報生成部４４は、節単位の読書速度として、類似ユーザのそれぞれにおける、その節に含まれる全ての単位領域の読書速度の総和又は平均を算出する。推奨情報生成部４４は、ページ単位の読書速度として、類似ユーザのそれぞれにおける、そのページに含まれる全ての単位領域の読書速度の総和又は平均を算出する。
【０２１１】
ここで、α及びβは、予め任意の値を定めてよい。αとβは、異なる値であってもよい。すなわち、読書推奨データの生成において、読書速度よりもマーキング頻度における影響を強くしたい場合には、βよりαを大きな値として定めればよい。一方で、読書推奨データの生成において、マーキング頻度よりも読書速度における影響を強くしたい場合には、αよりβを大きな値として定めればよい。
【０２１２】
以上に説明したように、本実施の形態３では、マーキング分布解析部４２は、マーキングデータが示す時刻に基づいて、複数の単位領域毎にユーザによる読書速度を算出し、マーキング分布特性データとして、単位領域の位置に対する読書速度及びマーキング頻度の組の分布を示すデータを生成する。そして、類似ユーザ検索部４３は、マーキング頻度の分布の類似として、読書速度とマーキング頻度の組の分布の類似を判定する。
【０２１３】
これによれば、類似ユーザ解析用の情報の次元数が増えるため、より正確に類似ユーザを抽出することが可能となる。
【０２１４】
また、以上に説明したように、本実施の形態３では、推奨情報生成部４４は、複数の類似ユーザのそれぞれのマーキング頻度と、読書速度の逆数との加重和又は加重平均が上位所定数となる複数の書籍、及び、対象ユーザがマーキングをしていない書籍において複数の類似ユーザのそれぞれのマーキング頻度と、読書速度の逆数との加重和又は加重平均が上位所定数となる箇所の少なくとも１つを示すデータを、当該対象ユーザに対する読書推奨データとして生成するようにしている。
【０２１５】
これによれば、読書を推奨する書籍及び箇所の用の情報の次元数が増えるため、より正確にユーザが読書すべき書籍又は箇所を把握することが可能となる。
【０２１６】
＜実施の形態４＞
続いて、実施の形態４について説明する。以下、実施の形態１と同様の内容については、同一の符号を付す等して、説明を省略する。本実施の形態２に係るマーキング解析システム１の概要構成については、実施の形態１と同様であるため、説明を省略する。
【０２１７】
まず、図２６を参照して、実施の形態４に係るペン型スキャナ２のハードウェア構成について説明する。図２６に示すように、実施の形態４に係るペン型スキャナ２は、実施の形態１に係るペン型スキャナ２と比較して、さらに、属性指定ボタン１６、１７を有する。
【０２１８】
属性指定ボタン１６、１７は、ユーザがマーキングした箇所の属性を指定するボタンである。本実施の形態４では、次に示すパターンで属性が指定される例について説明する。
【０２１９】
（１）属性指定ボタン１６がＯＮ、属性指定ボタン１７がＯＦＦ
属性１：マーキングした箇所の内容が理解できた
（２）属性指定ボタン１６がＯＦＦ、属性指定ボタン１７がＯＦＦ
属性２：マーキングした箇所の内容が理解できなかった
（３）属性指定ボタン１６がＯＦＦ、属性指定ボタン１７がＯＮ
属性３：マーキングした箇所の内容が興味深い
（４）属性指定ボタン１６がＯＮ、属性指定ボタン１７がＯＮ
属性１＋属性３
【０２２０】
ＭＣＵ１３は、マーキング前もしくはマーキング中に、属性指定ボタン１６及び属性指定ボタン１７が押下されたか否かを判定する。ＭＣＵ１３は、判定結果に応じて、そのマーキングがされた箇所の属性を特定する。すなわち、上述したように、ＭＣＵ１３は、属性指定ボタン１７がＯＦＦのままで、属性指定ボタン１６がＯＮされた場合、マーキングされた箇所の属性が「属性１」であると判定する。ＭＣＵ１３は、マーキング前もしくはマーキング中に、属性指定ボタン１６及び属性指定ボタン１７の両方がＯＦＦのままであった場合、マーキングされた箇所の属性が「属性２」であると判定する。ＭＣＵ１３は、マーキング前もしくはマーキング中に、属性指定ボタン１６がＯＦＦのままで、属性指定ボタン１７がＯＮされた場合、マーキングされた箇所の属性が「属性３」であると判定する。ＭＣＵ１３は、マーキング前もしくはマーキング中に、属性指定ボタン１６及び属性指定ボタン１７の両方がＯＮされた場合、マーキングされた箇所の属性が「属性１」＋「属性３」であると判定する。そして、ＭＣＵ１３は、判定した属性を示す属性情報を生成する。
【０２２１】
ＭＣＵ１３は、マーキングに応じて生成したマーキング情報と、そのマーキングの属性を示す属性情報とを対応付けて、スマートフォン３を介してサーバー４に送信する。これにより、サーバー４において、マーキングの属性を取得可能とする。
【０２２２】
なお、本実施の形態３では、属性数が３つである例について説明するが、属性数は、これに限れない。すなわち、属性指定ボタンの数も、定義した属性数に応じた任意の数を備えるようにしてよい。また、各属性の内容（マーキングした箇所の内容が理解できた等）も、上述した例に限られない。
【０２２３】
ペン型スキャナ２及びスマートフォン３の詳細構成については、実施の形態１と同様であるため、説明を省略する。続いて、図２７を参照して、実施の形態４に係るサーバー４の詳細構成について説明する。
【０２２４】
本実施の形態４に係るマーキング位置特定部４１は、実施の形態１に係るマーキング位置特定部４１と比較して、さらに、マーキング位置を特定したマーキングの属性を取得する点が異なる。マーキング位置特定部４１は、受信したマーキング情報に基づいてマーキング位置を特定したマーキングの属性として、そのマーキング情報に対応付けられた属性情報が示す属性を取得する。そして、マーキング位置特定部４１は、特定したマーキング位置と取得した属性の組を追加的に示すように、マーキングデータベース５１におけるマーキングデータを更新する。
【０２２５】
すなわち、本実施の形態４では、図２７に示すように、マーキングデータベース５１は、ユーザ識別子と、書籍識別子と、章番号と、節番号と、開始位置（ページ番号、行番号及び文字番号）と、終了位置（ページ番号、行番号及び文字番号）と、それらの書籍識別子、章番号、節番号、開始位置及び終了位置で示されるマーキング位置におけるマーキング箇所の属性とを示す情報を複数含んでいる。
【０２２６】
また、本実施の形態４に係るサーバー４は、実施の形態１に係るサーバー４と比較して、マーキング分布特性データベース５２に代えて、異なる属性のそれぞれに対応するマーキング分布特性データベース６１〜６３が記憶部４０に格納される点と、読書推奨データベース５３に代えて、異なる属性のそれぞれに対応する読書推奨データベース７１〜７３及び総合読書推奨データベース８０が記憶部４０に格納される点が異なる。
【０２２７】
すなわち、本実施の形態４に係るマーキング分布解析部４２は、異なる属性毎に、マーキング分布特性データを生成する。より具体的には、マーキング分布解析部４２は、マーキングデータベース５１に含まれる複数の情報のうち、「属性１」を示す複数の情報に基づいて、複数のユーザのそれぞれと複数の書籍のそれぞれとの組のそれぞれに対応する複数のマーキング分布特性データを生成し、マーキング分布特性データベース６１を更新する。マーキング分布解析部４２は、マーキングデータベース５１に含まれる複数の情報のうち、「属性２」を示す複数の情報に基づいて、複数のユーザのそれぞれと複数の書籍のそれぞれとの組のそれぞれに対応する複数のマーキング分布特性データを生成し、マーキング分布特性データベース６２を更新する。マーキング分布解析部４２は、マーキングデータベース５１に含まれる複数の情報のうち、「属性３」を示す複数の情報に基づいて、複数のユーザのそれぞれと複数の書籍のそれぞれとの組のそれぞれに対応する複数のマーキング分布特性データを生成し、マーキング分布特性データベース６３を更新する。
【０２２８】
これによれば、図２９に例示するように、「属性１」〜「属性３」のそれぞれに対応するマーキング頻度の分布が導出される。なお、「属性３」に対応するマーキング頻度の分布として例示するように、ある属性のマーキング頻度の分布において、その属性を指定してマーキングがされなかった単位領域が存在する場合には、そのマーキング頻度は、デフォルト値（例えば「０」）となる。
【０２２９】
また、類似ユーザ検索部４３も、異なる属性毎に、類似ユーザデータを生成する。すなわち、類似ユーザ検索部４３は、マーキング分布特性データベース６１を構成する複数のマーキング分布特性データに基づいて、「属性１」に関する類似ユーザデータを生成する。類似ユーザ検索部４３は、マーキング分布特性データベース６２を構成する複数のマーキング分布特性データに基づいて、「属性２」に関する類似ユーザデータを生成する。類似ユーザ検索部４３は、マーキング分布特性データベース６３を構成する複数のマーキング分布特性データに基づいて、「属性３」に関する類似ユーザデータを生成する。
【０２３０】
また、推奨情報生成部４４も、異なる属性毎に、読書推奨データを生成する。すなわち、推奨情報生成部４４は、マーキング分布特性データベース６１を構成する複数のマーキング分布特性データに基づいて、「属性１」に関する読書推奨データを生成し、読書推奨データベース７１を更新する。推奨情報生成部４４は、マーキング分布特性データベース６２を構成する複数のマーキング分布特性データに基づいて、「属性２」に関する読書推奨データを生成し、読書推奨データベース７２を更新する。推奨情報生成部４４は、マーキング分布特性データベース６３を構成する複数のマーキング分布特性データに基づいて、「属性３」に関する読書推奨データを生成し、読書推奨データベース７３を更新する。
【０２３１】
さらに、推奨情報生成部４４は、「属性１」〜「属性３」のそれぞれに対応する読書推奨データに基づいて、総合的な読書を推奨する書籍、及び、読書を推奨する書籍の箇所を示す総合読書推奨データを生成し、総合読書推奨データベース８０を更新する。
【０２３２】
続いて、図３０を参照して、本実施の形態４に係るマーキング解析システム１の読書推奨データ生成処理（Ｓ１４）について説明する。なお、本処理は、全てのユーザのそれぞれについて実行される。すなわち、全てのユーザを順番に選択して本処理が実行される。以下、類似ユーザを解析する処理対象として選択されたユーザを「対象ユーザ」とも呼ぶ。
【０２３３】
推奨情報生成部４４は、マーキングデータベース５１から、対象ユーザに対応する複数のマーキングデータを取得し、類似ユーザリスト５５から、対象ユーザに対応する類似ユーザデータを取得し、図１２を参照して説明した実施の形態１に係る読書推奨データ生成処理と同様の手法で、「属性ｉ」に対応する読書推奨データを生成する。すなわち、推奨情報生成部４４は、「属性ｉ」に対応する複数のマーキング分布特性データを取得し、取得した複数のマーキング分布特性データに基づいて、「属性ｉ」に対応する読書推奨データを生成する（Ｓ１１１）。
【０２３４】
推奨情報生成部４４は、「属性ｉ」に対応する読書推奨データの生成後、全ての属性に対応する読書推奨データの生成が完了したか否かを判定する（Ｓ１１２）。全ての属性に対応する読書推奨データの生成が完了していないと判定した場合（Ｓ１１２：ｎｏ）、推奨情報生成部４４は、「ｉ」をインクリメントして、次の「属性ｉ」に対応する読書推奨データを生成する（Ｓ１１１）。ここで、本実施の形態４の例では、ｉは、最初は「１」から開始され、「ｉ」の最大値は「３」に設定されている。よって、全ての属性１〜３のそれぞれに対応する読書推奨データの生成が生成されるまで、読書推奨データの生成が繰り返されることになる。
【０２３５】
よって、最初に、推奨情報生成部４４は、「属性１」に対応するマーキング分布特性データベース６１から、対象ユーザの類似ユーザのそれぞれに対応する複数のマーキング分布特性データを取得し、「属性１」に対応する読書推奨データを生成する。次に、推奨情報生成部４４は、「属性２」に対応するマーキング分布特性データベース６２から、対象ユーザの類似ユーザのそれぞれに対応する複数のマーキング分布特性データを取得し、「属性２」に対応する読書推奨データを生成する。推奨情報生成部４４は、「属性３」に対応するマーキング分布特性データベース６３から、対象ユーザの類似ユーザのそれぞれに対応する複数のマーキング分布特性データを取得し、「属性３」に対応する読書推奨データを生成する。
【０２３６】
一方、全ての属性に対応する読書推奨データの生成が完了したと判定した場合（Ｓ１１２：ｙｅｓ）、読書推奨データが示す各リスト（読書推奨書籍リスト、読書推奨章リスト、読書推奨節リスト、読書推奨ページリスト）が示す書籍又は箇所のそれぞれに対して重み付けを行うことで、総合的な読書すべき書籍及び箇所を示す総合読書推奨データを生成する（Ｓ１１３）。
【０２３７】
より具体的には、各リストが示す書籍又は箇所のそれぞれに対して、順位に応じたスコアを付与する。そして、各リスト（読書推奨書籍リスト、読書推奨章リスト、読書推奨節リスト、読書推奨ページリスト）として、属性１〜属性３のそれぞれの読書推奨データで、同一の書籍又は箇所のそれぞれに付与されたスコアを合計した合計スコアの順位における上位所定数（例えば上位１０位まで）の書籍又は箇所を示す総合読書推奨データを生成する。
【０２３８】
すなわち、書籍及び箇所のスコアは、次式（４）によって算出することができる。
2017117306.tif 000003
【０２３９】
「ＲＳｃｏｒｅｉ」は、ｉ番目の書籍又は箇所のスコアである。このスコアが高い順に書籍又は箇所がソーティングされて、総合読書推奨データにおけるリストとしてユーザに提示されることになる。スコアは、全ての書籍又は箇所について算出してもよいが、少なくとも、各リストのいずれかで示される書籍又は箇所の全てについて算出される。よって、後者の場合、「ｉ」は、「１」から「各リストで示される異なる書籍又は箇所の数」までインクリメントされて、順次、「ｉ」番目に対応する書籍又は箇所のスコアが計算される。
【０２４０】
「ｒｉ，ｊ」は、ｉ番目の書籍又は箇所の属性ｊに関するリストにおける順位に応じた重みである。順位に応じた重みとして、順位に応じたスコアを書籍又は箇所のそれぞれに与える。例えば、１位なら１００、２位なら９０、・・・、１０位なら１０、１０位未満（リストに示されていない）なら０をスコアとして与える。すなわち、重みは、順位が高くなるに従って、より大きくなるように定められる。
【０２４１】
「αｊ」は、属性ｊのスコア算出時の重みである。「αｊ」は、属性毎に、予め任意に定められる。例えば、「属性１」に対応する読書推奨データにおける順位による影響を強くしたい場合には、「α１」を「α２」及び「α３」よりも大きな値とすればよい。
【０２４２】
以上に説明したスコアの算出と、スコアに応じた順位に基づくリストの生成を、書籍、章、節、ページ毎に行い、生成した各リストを示す総合読書推奨データを生成し、総合読書推奨データベース７４を更新する。
【０２４３】
そして、推奨情報生成部４４は、生成した総合読書推奨データ及び各属性に対応する読書推奨データを、ユーザに提示する（Ｓ１１４）。より具体的には、ユーザは、自身の読書推奨データを参照する場合、スマートフォン３の入力装置に対して、読書推奨データの表示を要求する入力を行う。スマートフォン３のＣＰＵは、この入力に応じて、読書推奨データを要求する要求情報をサーバー４に送信する。この読書推奨データは、スマートフォン３のユーザのユーザ識別子を示す。
【０２４４】
サーバー４の推奨情報生成部４４は、スマートフォン３からの要求情報の受信に応じて、読書推奨データベース７１、７２、７３及び総合読書推奨データベース７４のそれぞれから、要求情報が示すユーザ識別子に対応するユーザの各属性に対応する読書推奨データ及び総合読書推奨データを取得し、スマートフォン３に送信する。
【０２４５】
スマートフォン３のＣＰＵは、サーバー４からの読書推奨データの受信に応じて、受信した読書推奨データが示す各リストを、スマートフォン３の表示装置に表示する。なお、表示装置は、例えば、タッチパネルである。
【０２４６】
ここで、ユーザに提示する読書推奨データは、各属性に対応する読書推奨データ及び総合読書推奨データの全てを提示することに限られない。例えば、属性１〜３に対応する読書推奨データのうち、いずれか１つを提示してもよい。
【０２４７】
以上に説明したように、本実施の形態４では、マーキング分布解析部４２は、同一の属性が付された位置に基づいてマーキング分布特性データを生成することで、異なる属性毎にマーキング分布特性データを生成する。そして、類似ユーザ検索部４３は、同一の属性のマーキング分布特性データ同士で対象ユーザに対応する類似ユーザを抽出することで、異なる属性毎に対象ユーザに対応する類似ユーザを抽出する。
【０２４８】
これによれば、ユーザの意図を反映した情報を用いて、類似ユーザ解析用の次元数を増やすことができるため、より正確に類似ユーザを抽出することが可能となる。
【０２４９】
また、以上に説明したように、本実施の形態４では、推奨情報生成部４４は、同一の属性のマーキング分布特性データに基づいて読書推奨データを生成することで、異なる属性毎に読書推奨データを生成するようにしている。
【０２５０】
これによれば、読書を推奨する書籍及び箇所の用の情報の次元数が増えるため、より正確にユーザが読書すべき書籍又は箇所を把握することが可能となる。
【０２５１】
＜他の実施の形態＞
続いて、他の実施の形態について説明する。上述した実施の形態１〜４では、紙書籍をマーキング対象とした例について説明したが、これに限られない。電子書籍をマーキング対象とした実施の形態を実施することもできる。以下、その実施の形態について、他の実施の形態として説明する。
【０２５２】
他の実施の形態に係るマーキング解析システム１は、図３１に示すように、実施の形態１に係るマーキング解析システム１と比較して、ペン型スキャナ２を有さない点、ペン型スキャナ２に代えてスマートフォン３にマーキング情報入力部２０を有する点、サーバー４に代えてスマートフォン３にマーキング位置特定部４１を有する点、及び、サーバー４がさらにマーキングデータ受信部４６を有する点が異なる。
【０２５３】
マーキング情報入力部２０は、ユーザからの電子書籍の閲覧を指示する入力に応じて、サーバー４の書籍情報データベース５０から、ユーザによって指示された電子書籍をダウンロードし、表示する。
【０２５４】
マーキング情報入力部２０は、電子書籍に対してユーザが入力した箇所を、マーキングを行った箇所として扱う。例えば、マーキング情報入力部２０は、ユーザがタッチパネルに表示された電子書籍に対して、タッチパネルを指でなぞる等の入力をした箇所を、マーキングを行った箇所として扱う。また、このようにユーザからマーキングを受ける情報処理装置として、スマートフォン３に代えてＰＣを使用する場合には、例えば、マーキング情報入力部２０は、ディスプレイに表示された電子書籍に対して、マウスによってクリックしながらドラッグする等の入力をした箇所を、マーキングを行った箇所として扱う。そして、マーキング情報入力部２０は、マーキングを行った箇所を示す情報を、マーキング情報として生成する。
【０２５５】
マーキング位置特定部４１は、上述した実施の形態１〜４で説明したように、マーキング情報入力部２０が生成したマーキング情報に基づいてマーキングデータを生成し、サーバー４に送信する。サーバー４のマーキングデータ受信部４６は、スマートフォン３からマーキングデータを受信し、受信したマーキングデータでマーキングデータベース５１を更新する。
【０２５６】
また、上述したプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（ｎｏｎ−ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｒｅａｄａｂｌｅ  ｍｅｄｉｕｍ）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（ｔａｎｇｉｂｌｅ  ｓｔｏｒａｇｅ  ｍｅｄｉｕｍ）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  ＰＲＯＭ）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｒｅａｄａｂｌｅ  ｍｅｄｉｕｍ）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【０２５７】
以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は既に述べた実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能であることはいうまでもない。
【符号の説明】
【０２５８】
１  マーキング解析システム
２  ペン型スキャナ
３  スマートフォン
４  サーバー
１０  レンズ
１１  イメージセンサ
１２  ペンダウン検出装置
１３  ＭＣＵ
１４  メモリ
１５  送受信機
１６、１７  属性指定ボタン
２０  マーキング情報入力部
３０  マーキング情報転送部
４０  記憶部
４１  マーキング位置特定部
４２  マーキング分布解析部
４３  類似ユーザ検索部
４４  推奨情報生成部
４５  ユーザ特徴解析部
４６  マーキングデータ受信部
５０  書籍情報データベース
５１  マーキングデータベース
５２  マーキング分布特性データベース（第１のマーキング分布特性データベース）
５３、７１、７２、７３  読書推奨データベース
５４  頻度差分データリスト
５５  類似ユーザリスト
５６  第２のマーキング分布特性データベース
５７  速度差分データリスト
５８  属性重みづけデータ
６１、６２、６３  マーキング分布特性データベース
８０  総合読書推奨データベース
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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