(57)【要約】【課題】ユーザ毎のコンテンツに対する反応の迅速さを考慮してコンテンツを推薦することができるレコメンデーション装置を提供すること。【解決手段】ユーザが所有する端末がネットワークに接続され、記事が閲覧されると記事の閲覧開始時刻と書き込み情報の送信時刻との差からレスポンス時間情報が算出され、データベースに記録される。ユーザからの接続がなされた場合に、制御部２１は、データベース２４に記録されるレスポンス時間情報に基づきユーザに関する情報を抽出し、抽出したユーザに関する情報を配信する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの所有する端末がネットワークに接続して該ネットワーク上のサーバに格納された記事の表示を開始した時刻と上記記事に対する書き込み情報を送信した時刻との差を示すレスポンス時間情報をユーザ毎に日々記録する記録手段と、
上記記録されたレスポンス時間情報に基づいてユーザに関する情報を抽出するユーザ抽出手段と、
上記抽出されたユーザに関する情報を配信する配信手段と、
を具備することを特徴とするレコメンデーション装置。
【請求項２】
上記記事の表示を開始した時刻と上記記事に対する書き込み情報を送信した時刻の差を、上記記事に対する書き込み情報を送信したときの書き込み量で割って得られる時間を新たな上記レスポンス時間情報とすることを特徴とする請求項１に記載のレコメンデーション装置。
【請求項３】
上記ユーザ抽出手段は、上記記録されたレスポンス時間情報が所定時間よりも短いユーザに関する情報を抽出することを特徴とする請求項１に記載のレコメンデーション装置。
【請求項４】
上記ユーザ抽出手段は、上記記録されたレスポンス時間情報が類似するユーザに関する情報を抽出することを特徴とする請求項１に記載のレコメンデーション装置。
【請求項５】
上記記録手段は、さらに、上記ユーザが所有する端末が上記ネットワークに接続される時間帯情報をユーザ毎に日々記録し、
上記類似ユーザ抽出手段は、上記レスポンス時間情報と上記時間帯情報とに基づいてユーザに関する情報を抽出することを特徴とする請求項１に記載のレコメンデーション装置。
【請求項６】
ユーザの所有する端末がネットワークに接続して該ネットワーク上のサーバに格納された記事に対する書き込みを行うときの書き込み量をユーザ毎に日々記録する記録手段と、
上記記録された書き込み量に基づいてユーザに関する情報を抽出するユーザ抽出手段と、
上記抽出されたユーザに関する情報を配信する配信手段と、
を具備することを特徴とするレコメンデーション装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザ毎のライフスタイルに適したコンテンツを推薦するレコメンデーション装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ネットワーク上にある膨大なコンテンツの中から所望のコンテンツを探す場合、ユーザは端末からコンテンツの検索要求をサーバに送信する。サーバはユーザからの検索要求に適合するコンテンツをデータベースから抽出し、その抽出結果をユーザの端末に返信する。
【０００３】
このようなコンテンツの検索に関する技術として、特許文献１では、ユーザの行動履歴情報をデータベース化し、この行動履歴情報に従ってコンテンツの広告を配信するようにしている。また、特許文献２では、ブックマークの登録内容からユーザの嗜好するコンテンツを判定するようにしている。
【特許文献１】特開２００４−９４３８４号公報
【特許文献２】特開２００１−１９５４２２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ここで、ユーザのプロフィールを表すものに、例えば、ユーザの行動の迅速さがある。通信インフラが整うに従って、コンテンツを簡単に作成してネットワーク上で公開できる時代にあっては、そのコンテンツに対する迅速な反応があるかどうかによって、コンテンツ作成者のモチベーションが異なるものと考えられる。しかしながら、特許文献１及び２はこのようなユーザの行動（コンテンツに対する反応）の迅速さを考慮に入れたコンテンツの抽出を行うものではない。
【０００５】
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたもので、ユーザ毎のコンテンツに対する反応の迅速さを考慮してコンテンツを推薦することができるレコメンデーション装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の目的を達成するために、本発明の第１の態様のレコメンデーション装置は、ユーザの所有する端末がネットワークに接続して該ネットワーク上のサーバに格納された記事の表示を開始した時刻と上記記事に対する書き込み情報を送信した時刻との差を示すレスポンス時間情報をユーザ毎に日々記録する記録手段と、上記記録されたレスポンス時間情報に基づいてユーザに関する情報を抽出するユーザ抽出手段と、上記抽出されたユーザに関する情報を配信する配信手段とを具備することを特徴とする。
【０００７】
また、上記の目的を達成するために、本発明の第２の態様のレコメンデーション装置は、ユーザの所有する端末がネットワークに接続して該ネットワーク上のサーバに格納された記事に対する書き込みを行うときの書き込み量をユーザ毎に日々記録する記録手段と、上記記録された書き込み量に基づいてユーザに関する情報を抽出するユーザ抽出手段と、上記抽出されたユーザに関する情報を配信する配信手段とを具備することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、ユーザ毎のコンテンツに対する反応の迅速さを考慮してコンテンツを推薦することができるレコメンデーション装置を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。  
図１は、本発明の一実施形態に係るレコメンデーション装置を含む通信システムの構成を示す図である。図１に示す通信システムは、端末１１ａ、１１ｂ、１１ｃとネットワークサーバ１２とがそれぞれネットワーク１０を介して通信自在に接続されている。なお、図１においては、３つの端末を示しているが、端末の数は３つに限るものではない。
【００１０】
端末１１ａ、１１ｂ、１１ｃは各種入力操作を行うための操作部と、ネットワークサーバ１２にアップロードされた記事を閲覧するための表示部とを少なくとも有する端末である。
【００１１】
ネットワークサーバ１２は、端末１１ａ、１１ｂ、１１ｃからの指示に従って記事の表示等の各種のサービスを実行する。このネットワークサーバ１２は、制御部２１と、通信部２２と、時計部２３と、データベース２４とを有している。
【００１２】
制御部２１は、ネットワークサーバ１２の動作を統括的に制御する。端末１１ａ、１１ｂ、１１ｃが操作されると、制御部２１はどの端末からどのような操作がなされたかを判定し、その操作内容に応じた各種の制御を行う。この制御は、ユーザによって書き込まれた記事をデータベース２４に記録する制御やユーザによって書き込まれた記事をデータベース２４から取得して、端末上で閲覧可能に表示するための制御等が含まれる。また、制御部２１は、ユーザ抽出手段としての機能も有しており、データベース２４に記録される接続時間帯情報が類似し、レスポンス時間情報が短いユーザを抽出する。ここで、接続時間帯情報は、端末１１ａ、１１ｂ、１１ｃのネットワークサーバ１２への接続状況を示す情報である。また、レスポンス時間情報は、ユーザの記事に対するレスポンスの速さを示す情報である。
【００１３】
通信部２２は、端末１１ａ、１１ｂ、１１ｃとの間でデータの送受信を行う。時計部２３は各種の時間を計時する。データベース２４は、ユーザによって書き込まれた記事等の各種コンテンツを記録するとともに、接続時間帯情報及びレスポンス時間情報をユーザ毎に日々記録する。
【００１４】
以下、図２に示す通信システムの動作について説明する。図２は、ネットワークサーバ１２が端末１１ａ、１１ｂ、１１ｃに対して行う表示制御について示すフローチャートである。なお、図２の表示制御は、例えば図３のような表示画面をユーザが見ながら、日記等の記事を書いたり、他のユーザの書いた記事を読んだりできるような、所謂ブログやＳＮＳ（Social Networking Service）等のサービスに適用する場合について示している。
【００１５】
端末１１ａ、１１ｂ、１１ｃの何れかが操作されると、その操作指示が通信部２２を介して制御部２１に入力される。これを受けて、制御部２１は入力された操作指示が何れのユーザからなされたものであるかを判定する（ステップＳ１）。
【００１６】
操作指示を行ったユーザの判定を行った後、制御部２１はユーザからの操作指示を解析し、記事の入力モードが選択されたか否かを判定する（ステップＳ２）。ステップＳ２の判定において、記事の入力モードが選択された場合には記事の入力用の表示制御を行う（ステップＳ３）。この場合は図３に示す記事表示画面１０１においてユーザは記事を入力することが可能である。
【００１７】
一方、ステップＳ２の判定において記事の入力モードが選択されていなかった場合には他の人の記事を閲覧する閲覧モードが選択されたとして、記事の閲覧用の表示制御を行う（ステップＳ４）。この場合は図３に示す記事表示画面１０１においてユーザは任意の記事を指定して閲覧することが可能である。記事の閲覧用の表示制御の後、制御部２１は、レスポンス時間の検出処理を行う（ステップＳ５）。
【００１８】
ステップＳ３又はステップＳ５の後、制御部２１はステップＳ１で判定したユーザとネットワーク接続時間帯が類似し、レスポンス時間情報が短い又は類似するユーザを判定するユーザ判定処理を行う（ステップＳ６）。ここで判定されたユーザの情報は、ステップＳ３又はステップＳ４の表示制御の際に図３の参照符号１０２で示すようにして表示される。なお、ここで表示される情報（ユーザプロファイル）は、ユーザの名前（ハンドル名等も含む）や、そのユーザが書いた記事（若しくは記事の概要）等であり、これらの情報を表示させることで、ユーザが望むコンテンツを推薦することができる。また、迅速な反応を望むユーザに対し、記事に対する反応の速いユーザを優先して紹介したりすることもできる。
【００１９】
次に、図４を参照して、ネットワーク接続時間帯の類似度についてさらに詳しく説明する。図４は、ユーザ毎のネットワーク接続時間帯の一例を示したタイムチャートである。図４においては例として、３人のユーザ（ユーザＡ、ユーザＢ、ユーザＣ）が、何時にネットワークに接続しているかを１日毎に示している。図４において、Ｈは接続がなされている状態、Ｌは接続がなされていない状態である。なお、図４の曜日毎の区分けは左端が０時、右端が２４時（次の日の０時）を示している。
【００２０】
図４において、ユーザＡは、毎日、夜間に規則的にネットワークに接続するユーザである。これに対し、ユーザＢは曜日毎の接続時間帯が異なり、ユーザＡがネットワークに接続していない時間に接続していないような場合もある。このように、ユーザＢはネットワークへの接続時間帯が不規則であることが分かる。これに対し、ユーザＣはユーザＡと同じような生活のリズムを持っていることが分かる。
【００２１】
ネットワークに接続している時間帯が重なっていれば、そのユーザ同士でリアルタイムのコミュニケーションを行える可能性が高まる。また、生活のリズムも似ていることからユーザＡが書いた記事をユーザＣがすぐに見てもらえる可能性が高くなる。このようにしてユーザＡは、自身の書く記事がどのような人に見られているかを想定して記事を書くことができ、チャットや電子メール等での即時的な交流に移行しやすい。
【００２２】
本実施形態は、このような状況でのコミュニケーションの促進を想定している。そして、生活スタイルが類似するユーザ同士のコミュニケーションを通じて、ユーザは自身の作成した記事がどのような人に見られているかを想定することができ、記事を見る人の立場をも考慮した、質の高いコンテンツを提供することが可能となる。
【００２３】
次に、図５を参照してレスポンス時間についてさらに説明する。図５は、レスポンス時間について示した図である。図５（ａ）に示すように、本実施形態のレスポンス時間ΔＴは、記事の閲覧が開始された時刻Ｔ１とその記事に対する書き込み情報が送信された時刻Ｔ２との時間差である。ただし、このようにしてレスポンス時間を決める場合、図５（ｂ）のように、書き込み量（もしくは書き込み時間）の多い人は閲覧を開始してから書き込みを開始するまでの時間が早くともレスポンス時間が長くなる。そこで、送信された記事に対する書き込み情報のデータ量を例えば通信時間等によって判断し、記事の閲覧された時刻Ｔ１とその記事に対する書き込み情報が送信された時刻Ｔ２との時間差をデータ量で割ることによって算出される時間（つまり、単位データ量あたりのレスポンス時間）を新たなレスポンス時間と考えるようにしても良い。
【００２４】
図６は、図２のステップＳ５におけるレスポンス時間情報の検出処理について示すフローチャートである。図２のステップＳ４において記事の閲覧用の表示制御を行った後、制御部２１は、時計部２３によりユーザが記事の閲覧を開始した時刻Ｔ１を計測する（ステップＳ１１）。その後、制御部２１は、記事に対する書き込み情報が送信されてきたか否かを判定し（ステップＳ１２）、書き込み情報が送信されるまで待機する。あるいはこの待機中に別の処理を実行できるようにしても良い。
【００２５】
一方、ステップＳ１２の判定において、書き込み情報が送信されてきた場合に、制御部２１は、その書き込み情報の送信時刻Ｔ２（書き込み情報とともに送信されてくる）を計測する（ステップＳ１３）。次に、制御部２１は、レスポンス時間ΔＴをΔＴ＝Ｔ２−Ｔ１より算出する（ステップＳ１４）。その後、制御部２１は、書き込みがなされた記事の内容から嗜好キーワードを抽出し、抽出した嗜好キーワードをレスポンス時間ΔＴと対応付けてユーザ毎にデータベース２４に記録させる（ステップＳ１５）。このような嗜好キーワードをレスポンス時間と対応付けておくことにより、嗜好キーワード毎のレスポンス時間の類似度を判定することも可能である。なお、嗜好キーワードとレスポンス時間との対応付けは省略しても構わない。
【００２６】
図７は、図２のステップＳ６におけるユーザ判定処理の詳細を示したフローチャートである。なお、以下の説明においてはネットワーク接続時間帯の類似度を表す変数として、Ｋ（１）〜Ｋ（７）を用いる。これらＫ（１）〜Ｋ（７）のうち、Ｋ（１）は今日の類似度であり、Ｋ（２）はその１日前、Ｋ（３）は２日前、…というように括弧内の数字は日にちを示している。また、これらの類似度を計算するためにデータベース２４には、図４に示すような過去８日分のネットワーク接続時間帯情報がユーザ毎に記録されているものとする。
【００２７】
図７において、制御部２１は、類似度判定の基準とするユーザを設定する（ステップＳ２１）。ここでは、例えばステップＳ１で判定されたユーザを基準のユーザとして設定する。
【００２８】
以後、ステップＳ２１において設定した基準のユーザに対してネットワーク接続時間帯の類似度を比較することになる。この場合、基準のユーザ以外の全てのユーザとの比較を行っても良いが、基準のユーザと嗜好の近いユーザが分かっている場合にはその中でのみ類似度を比較するほうが処理量の軽減等の観点からは望ましい。そこで、制御部２１は、ステップＳ２１で設定した基準のユーザと嗜好が類似するユーザを抽出する（ステップＳ２２）。この抽出は、例えば、記事内に類似する嗜好キーワードがあるユーザを抽出することによって行う。
【００２９】
次に制御部２１は、基準のユーザと該基準のユーザと嗜好が類似するユーザとのネットワーク接続時間帯の類似度を判定する（ステップＳ２３）。この処理の詳細については後述する。ステップＳ２３の判定後、制御部２１は、ネットワーク接続時間帯の類似度判定を終了するか、即ち、判定の対象となる全てのユーザとの間で類似度判定を行ったか否かを判定する（ステップＳ２４）。ステップＳ２４の判定において、まだ類似度判定の対象となる全てのユーザとの間で類似度を判定していない場合に、制御部２１は、別のユーザを選択した後（ステップＳ２５）、ステップＳ２３に戻り、再び類似度の判定を行う。
【００３０】
一方、ステップＳ２４の判定において、ネットワーク接続時間帯の類似度判定の対象となる全てのユーザとの間で類似度を判定した場合に、制御部２１は、ネットワーク接続時間帯が類似しているユーザ、即ち変数Ｋ（１）〜Ｋ（７）の合計値が高いユーザを抽出する（ステップＳ２６）。次に、合計値が高いユーザの記事に対する反応の速さを判定するためのレスポンス時間の評価を行う（ステップＳ２７）。
【００３１】
図８は、図７のステップＳ２３のネットワーク接続時間帯の類似度判定の詳細を示したフローチャートである。ここで以下の説明において、図７と同様にｎは日にちを示す変数である。また、ｋは類似度を示す変数である。
【００３２】
まず、制御部２１はｎを０に初期化するとともに（ステップＳ３１）、ｋを０に初期化する（ステップＳ３２）。次に制御部２１は、現在時刻における、基準のユーザの接続状態とステップＳ２２で判定した基準のユーザと嗜好が類似するユーザの接続状態とを検出する（ステップＳ３３）。そして、制御部２１は比較した両者の接続状態が一致したか否かを判定する（ステップＳ３４）。
【００３３】
ステップＳ３４の判定において、接続状態が一致した場合には、類似度を示す変数ｋを１つインクリメントする（ステップＳ３５）。その後にステップＳ３６に移行する。一方、ステップＳ３４の判定において、接続状態が一致していない場合には、類似度を示す変数ｋをインクリメントせずにステップＳ３６に移行する。
【００３４】
次に、制御部２１は１日前までの接続状態の判定を行ったか否かを判定する（ステップＳ３６）。ステップＳ３６の判定において、１日前までの接続状態の判定を行っていない場合に、制御部２１はステップＳ３４において判定を行った時刻（初回は現在時刻）からさらに１０分前の接続状態を検出する（ステップＳ３７）。その後、ステップＳ３４に戻り、制御部２１は、基準のユーザと該基準のユーザと嗜好が類似するユーザとの接続状態の判定を再び行う。即ち、制御部２１は、現在時刻から遡って１日前の接続状態の判定を行うまで、現在時刻から１０分ずつ遡りながら接続状態の判定を行う。
【００３５】
また、ステップＳ３６の判定において、１日前までの接続状態の判定を行った場合に、制御部２１は、日にちを示す変数ｎを１つインクリメントする（ステップＳ３８）。その後、制御部２１はその日のＫ（ｎ）にステップＳ３５で得られたｋを設定する（ステップＳ３９）。
【００３６】
次に、制御部２１は８日までの接続状態の判定を行ったか否かを判定する（ステップＳ４０）。ステップＳ４０の判定において、８日前までの接続状態の判定を行っていない場合にはステップＳ３２に戻り、制御部２１はさらに１日前の接続状態の判定を行う。一方、ステップＳ４０の判定において、８日前までの接続状態の判定を行った場合に、制御部２１はＫ（１）〜Ｋ（７）の７日分の接続状態の類似度を図４のようにして曜日毎にデータベース２４に記録して管理する（ステップＳ４１）。ここで、「今日」の類似度Ｋ（１）は、まだその日が終わっていないと正しく判定できない場合があるので「８日前」の類似度Ｋ（８）を利用するようにしても良い。
【００３７】
図４のようにして、接続状態の類似度を曜日別に管理するようにすれば、曜日別、または平日−休日別等でどのユーザと接続時間帯が類似しているかを判定することが可能である。また、１週間を通してネットワーク接続時間帯が類似しているか否かもＫ（１）〜Ｋ（７）の合計で判定することができる。勿論、データベース２４に過去１ヶ月、過去１年という期間のネットワーク接続時間帯を記録し、それをもとに過去１ヶ月、過去１年という期間で接続時間帯の比較を行うようにしても良い。また、図８の例では、１日内での接続時間帯の比較は１０分毎に行っているが、５分毎や１分毎に行うようにしても良い。
【００３８】
図９は、図７のステップＳ２７のレスポンス時間評価の詳細を示したフローチャートである。まず、制御部２１は、ネットワーク時間帯が類似するユーザの中から１人を選択し、その選択したユーザに係るレスポンス時間情報の中で、ステップＳ２２でのユーザの抽出に用いられた嗜好キーワードに対応付けられたレスポンス時間情報が存在するか否かを判定する（ステップＳ５１）。ステップＳ５１の判定において、嗜好キーワードに対応付けられたレスポンス時間情報が存在する場合に、制御部２１は、該嗜好キーワードに対応付けられたレスポンス時間情報が予め設定された所定時間よりも短いか、或いは基準とするユーザのレスポンス時間情報と類似しているかを評価する（ステップＳ５２）。このような嗜好キーワードに対応付けられたレスポンス時間情報を用いてレスポンス時間を評価することにより、嗜好キーワードを含む特定の記事に対してのみのレスポンス時間を評価することが可能である。また、ステップＳ５１の判定において、ステップＳ５２の処理をスキップする。
【００３９】
ステップＳ５１又はステップＳ５２の後、制御部２１は、レスポンス時間の評価を終了するか、即ち、レスポンス時間評価の対象となる全てのユーザとの間でレスポンス時間情報の評価を行ったか否かを判定する（ステップＳ５３）。ステップＳ５３の判定において、まだ評価の対象となる全てのユーザとの間でレスポンス時間情報の評価を行っていない場合に、制御部２１は、別のユーザを選択した後（ステップＳ５４）、ステップＳ５１に戻り、再びレスポンス時間情報の評価を行う。
【００４０】
一方、ステップＳ５４の判定において、評価の対象となる全てのユーザとの間でレスポンス時間情報の評価を行った場合に、制御部２１は、レスポンス時間情報が短い又は類似しているユーザの情報を図３の参照符号１０２に示すようにして表示する（ステップＳ５５）。
【００４１】
ここで、図９においては、嗜好キーワードに対応付けられたレスポンス時間情報が存在しない場合にはレスポンス時間情報の評価を行わないようにしているが、例えば、選択されたユーザに係る全てのレスポンス時間情報に対する評価を行うようにしても良いし、レスポンス時間の平均値に対する評価を行うようにしても良い。
【００４２】
以上説明したように、本実施形態によれば、ユーザの記事に対する反応の速さを考慮してコンテンツを推薦することにより、よりユーザ毎に最適なコンテンツを推薦することが可能である。また、レスポンス時間情報を書き込みデータ量で割った値を新たなレスポンス時間情報として採用することにより、より正確にレスポンスの速さを評価することが可能である。さらに、ネットワークの接続時間帯情報も考慮してコンテンツを推薦しているので、ユーザと生活スタイルの類似したユーザを特定することが可能である。
【００４３】
以上実施形態に基づいて本発明を説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨の範囲内で種々の変形や応用が可能なことは勿論である。例えば、上述した実施形態ではネットワーク接続時間帯の類似度とレスポンス時間情報とを組み合わせてユーザの抽出を行っているが、レスポンス時間情報のみでユーザの抽出を行っても良い。また、レスポンス時間情報ではなく、書き込み量によってユーザの抽出を行うようにしても良い。即ち、長々と記事を書く人と簡潔な記事を書く人とでは性格が違うとも考えられるので、これを考慮して同じような書き込み量のユーザを抽出するようにしても良い。
【００４４】
さらに、上記した実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件の適当な組合せにより種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件からいくつかの構成要件が削除されても、上述したような課題を解決でき、上述したような効果が得られる場合には、この構成要件が削除された構成も発明として抽出され得る。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】本発明の一実施形態に係るレコメンデーション装置を含む通信システムの構成を示す図である。
【図２】ネットワークサーバが端末に対して行う表示制御について示すフローチャートである。
【図３】ユーザ情報の表示例について示す図である。
【図４】ユーザ毎のネットワーク接続時間帯の一例を示したタイムチャートである。
【図５】レスポンス時間情報について示す図である。
【図６】レスポンス時間情報の検出処理について示すフローチャートである。
【図７】ユーザ判定処理の詳細を示したフローチャートである。
【図８】ネットワーク接続時間帯類似度判定処理を示したフローチャートである。
【図９】レスポンス時間評価の詳細を示したフローチャートである。
【符号の説明】
【００４６】
１０…ネットワーク、１１ａ，１１ｂ，１１ｃ…端末、１２…ネットワークサーバ、２１…制御部、２２…通信部、２３…時計部、２４…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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