SNS、および販売サイトが接続されるネットワークを介して接続されるサーバを有し、前記サーバは、SNSが有するソーシャルグラフを読み出し、前記ソーシャルグラフからデモグラフィック情報を削除してパターン化し、嗜好や購買意向についての順位付けを行い、コンジョイント分析結果として出力し、前記コンジョイント分析結果に基づいて、リコメンドの順位付けを行うことを特徴とする情報収集システム。請求項1記載の情報収集システムにおいて、前記サーバは、前記ソーシャルグラフを読み出す際に、前記ソーシャルグラフに処理識別コードを付与し、デモグラフィック情報が削除された前記ソーシャルグラフを識別可能にすることを特徴とする情報収集システム。請求項1または2記載の情報収集システムにおいて、前記サーバは、前記コンジョイント分析結果から、前記ソーシャルグラフの近似度合いによって順位付けを行い、前記コンジョイント分析結果と前記ソーシャルグラフの近似度合いによる順位付けとに基づいてリコメンドの順位付けを行うことを特徴とする情報収集システム。請求項1~3のいずれか1項に記載の情報収集システムにおいて、前記サーバは、ソーシャルリンクの属性と、ソーシャルリンク先の属性とを数値化してビットマップとすることにより、前記ソーシャルグラフのパターン化を行うことを特徴とする情報収集システム。請求項1記載の情報収集システムにおいて、前記サーバは、オプトインによって許諾された前記ソーシャルグラフの読み出しを行うことを特徴とする情報収集システム。ネットワークに接続された販売サイトからの問い合わせに応じて情報を処理するコンピュータにより消費者のリコメンド情報を収集する情報収集方法であって、SNSが有するソーシャルグラフを読み出すステップと、前記ソーシャルグラフからデモグラフィック情報を削除するステップと、前記ソーシャルグラフをパターン化し、嗜好や購買意向についての順位付けを行い、コンジョイント分析結果として出力するステップと、前記コンジョイント分析結果に基づいて、リコメンドの順位付けを行うステップとを有することを特徴とする情報収集方法。請求項6記載の情報収集方法において、前記ソーシャルグラフに処理識別コードを付与するステップを有し、デモグラフィック情報が削除された前記ソーシャルグラフを識別可能にすることを特徴とする情報収集方法。請求項6または7記載の情報収集方法において、前記リコメンドの順位付けを行うステップは、前記コンジョイント分析結果から、前記ソーシャルグラフの近似度合いによって順位付けを行うステップと、前記コンジョイント分析結果と前記ソーシャルグラフの近似度合いによる順位付けとに基づいてリコメンドの順位付けを行うステップとを有することを特徴とする情報収集方法。請求項6~8のいずれか1項に記載の情報収集方法において、前記ソーシャルグラフのパターン化は、ソーシャルリンクの属性と、ソーシャルリンク先の属性とを数値化してビットマップすることを特徴とする情報収集方法。請求項6記載の情報収集方法において、前記ソーシャルグラフは、オプトインにおいて許諾されたソーシャルグラフを読み出すことを特徴とする情報収集方法。ネットワークに接続されたSNSが有するソーシャルグラフを読み出すステップと、前記ソーシャルグラフからデモグラフィック情報を削除するステップと、前記ソーシャルグラフをパターン化し、嗜好や購買意向についての順位付けを行い、コンジョイント分析結果として出力するステップと、前記コンジョイント分析結果に基づいて、リコメンドの順位付けを行うステップとをコンピュータシステムに実行させることを特徴とするプログラム。請求項11記載のプログラムにおいて、前記ソーシャルグラフに処理識別コードを付与するステップを前記コンピュータシステムに実行させ、デモグラフィック情報が削除された前記ソーシャルグラフを識別可能にすることを特徴とするプログラム。請求項11または12記載のプログラムにおいて、前記リコメンドの順位付けを行うステップは、前記コンジョイント分析結果から、前記ソーシャルグラフの近似度合いによって順位付けを行うステップと、前記コンジョイント分析結果と前記ソーシャルグラフの近似度合いによる順位付けとに基づいてリコメンドの順位付けを行うステップとを有することを特徴とするプログラム。請求項11~13のいずれか1項に記載のプログラムにおいて、前記ソーシャルグラフのパターン化は、ソーシャルリンクの属性と、前記ソーシャルリンク先の属性とを数値化してビットマップすることを特徴とするプログラム。請求項11記載のプログラムにおいて、前記ソーシャルグラフは、オプトインにおいて許諾されたソーシャルグラフを読み出すことを特徴とするプログラム。ところが、上記のようなリコメンド情報の生成技術では、次のような問題点があることが本発明者により見い出された。前述したように、販売サイトにおけるリコメンド生成技術では、デモグラフィック情報、多頻度分析、および重点分析などを用いているが、消費者の購買に至る意志決定においては、デモグラフィック情報に依存しない、あるいは多頻度分析や重点分析の結果と相関性がない場合などが多々存在する。それにより、リコメンドの精度が低下してしまい、各消費者に最適なリコメンド情報が提供できなくなり、消費者が欲しい情報に素早くアクセスする可能性が低くなってしまうと共に、販売サイトにおいては、顧客の商品購買率を高めることが困難となってしまう恐れがある。本発明の目的は、デモグラフィック情報、多頻度分析、および重点分析などの結果を用いることなく、高精度なリコメンドを行うことのできる技術を提供することにある。本発明の前記ならびにそのほかの目的と新規な特徴については、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。本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、次のとおりである。すなわち、前述の目的を達成するために、本発明では、商品に対する嗜好や購買意識に対する調査において、嗜好や購買意識について順位付けを行う手法と、製品に関係なくソーシャルネットワークサービスに蓄積された嗜好や購買意識のオートポイエーシスなつながりを利用し、個人を特定できるデモグラフィック、情報多頻度分析および重点分析を使用せず、高精度なリコメンド情報を提供する仕組みを実現する。本発明は、SNS、および販売サイトが接続されるネットワークを介して接続されるサーバを有する情報収集システムである。このサーバでは、SNSが有するソーシャルグラフを読み出し、該ソーシャルグラフからデモグラフィック情報を削除してパターン化し、嗜好や購買意向についての順位付けを行い、コンジョイント分析結果として出力し、該コンジョイント分析結果に基づいて、リコメンドの順位付けを行う。また、本発明では、個人を特定できるデモグラフィック、情報多頻度分析および重点分析を使用せず、コンジョイント分析結果に基づいて、リコメンドの順位付けを行うシステムによる方法や前記システムとしてコンピュータシステムを機能させるプログラムにも適用することができる。本願において開示される発明のうち、代表的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば以下のとおりである。高精度なリコメンド情報を提供することができる。以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一の部材には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。図1は、本発明の一実施の形態による情報収集システムの構成の一例を示す説明図、図2は、ある商品に対する購買意向調査の一例を示すフローチャート、図3は、コンジョイント分析の集約と分析の一例を示すフローチャート、図4は、リコメンデーションエンジンの内部処理の一例を示すフローチャート、図5は、コンジョイント分析の一例を示す説明図、図6は、ソーシャルグラフの一例を示す説明図、図7は、ソーシャルグラフパターンの一例を示す説明図である。発明の概要本発明の第1の概要は、SNSSNS6、および販売サイト販売サイト8が接続されるネットワークを介して接続されるサーバリコメンデーションエンジン2を有する構成の情報収集システム情報収集システム1である。そして、サーバは、SNSが有するソーシャルグラフソーシャルグラフ7を読み出し、該ソーシャルグラフからデモグラフィック情報を削除してパターン化ソーシャルグラフパターン142し、嗜好や購買意向についての順位付けを行い、コンジョイント分析結果として出力し、該コンジョイント分析結果に基づいて、リコメンドの順位付けを行う。また、本発明の第2の概要は、ネットワークに接続された販売サイト販売サイト8からの問い合わせに応じて情報を処理するコンピュータ情報収集システム1により消費者のリコメンド情報を収集する情報収集方法である。この情報収集方法は、SNSSNS6が有するソーシャルグラフソーシャルグラフ7を読み出すステップと、ソーシャルグラフからデモグラフィック情報を削除するステップと、ソーシャルグラフをパターン化ソーシャルグラフパターン142し、嗜好や購買意向についての順位付けを行い、コンジョイント分析結果として出力するステップと、コンジョイント分析結果に基づいて、リコメンドの順位付けを行うステップとを有する。さらに、本発明の第3の概要は、ネットワークに接続されたSNSSNS6が有するソーシャルグラフソーシャルグラフ7を読み出すステップと、ソーシャルグラフからデモグラフィック情報を削除するステップと、ソーシャルグラフをパターン化ソーシャルグラフパターン142し、嗜好や購買意向についての順位付けを行い、コンジョイント分析結果として出力するステップと、コンジョイント分析結果に基づいて、リコメンドの順位付けを行うステップとをコンピュータシステム情報収集システム1に実行させる。以下、上記した概要に基づいて、実施の形態を詳細に説明する。情報収集システムの構成例本実施の形態において、情報収集システム1には、図1に示すように、リコメンデーションエンジン2、結果集積格納部3、およびコンジョイント分析結果格納部4を有している。結果集積格納部3は、意向調査5において意向を示した結果を格納する。意向調査5は、コンジョイント分析の元となる調査であり、SNSソーシャルネットワーキングサービス6の利用者に対して調査したい商品に対する嗜好と購買意向を調査する質問項目からなり、その結果はソーシャルグラフ7としてSNS6が有する。ソーシャルグラフ7は、いわゆる人間関係相関データであり、例えば、人と人のつながりをあらわす人間関係データ、個人属性を含む人間係データ、および人とモノ、コンテンツとのつながりなどからなる。また、コンジョイント分析とは、モノに対する全体評価からモノを構成する要因の個別効果を測定する分析法である。コンジョイント分析結果格納部4は、情報検索に適した情報の集合体である。リコメンデーションエンジン2は、販売サイト8からの問い合わせを受け、その問い合わせの内容に応じたソーシャルグラフ7を用い、最も近似するソーシャルグラフに合致するリコメンド情報を提示する。また、以下、図2~図7に示す処理を行う各種機能は、たとえば、情報収集システム1に設けられたプログラム格納メモリ図示せずなどに記憶されているプログラム形式のソフトウェアを該情報収集システム1の図示しないCPUなどが実行することにより実現する。購買意向調査の例図2は、ある商品に対する購買意向調査の一例を示すフローチャートである。まず、インターネット回線などの通信回線を介してSNS6に接続しステップS101、コンジョイント分析の元となる意向調査5を提示し、意向調査5に対するオプトインオプトアウトの問合せを行うステップS102。このステップS102の処理において、SNS6の利用者に許諾されない場合には、処理を終了する。また、許諾された場合には、SNS6からのソーシャルグラフ提供の可否を問い合わせステップS103、許諾されれば意向調査5による回答を受け付けするステップS104。ステップS104の処理における回答は、結果集積格納部3に格納される。また、ステップS103の処理において、ソーシャルグラフ提供を許諾されなかった場合には、処理を終了する。コンジョイント分析の集約と分析例図3は、コンジョイント分析の集約と分析の一例を示すフローチャートである。まず、図2に示した調査におけるオプトイン者の洗い出しを行いステップS201、結果集積格納部3から意向に対する結果の読み出しをオプトインの単位ごとに行うステップS202。続いて、SNS6が持つソーシャルグラフ7を読み出しステップS203、そのソーシャルグラフ7の情報に対して処理識別コードを付与するステップS204。そして、処理識別コードを付与したソーシャルグラフ7からデモグラフィック情報を削除しステップS205、ソーシャルグラフ7をパターン化するステップS206。続いて、パターン化したソーシャルグラフ7において、嗜好や購買意識について順位付けを行い、コンジョイント分析結果として出力しステップS207、コンジョイント分析結果格納部4に格納する。以降、ステップS202~S207の処理を意向調査に対するオプトイン者がなくなるまで続けるステップS208。リコメンデーションエンジン2の内部処理例図4は、リコメンデーションエンジン2の内部処理の一例を示すフローチャートである。まず、販売サイト8からのお勧めの問い合わせを受けるとステップS301、お勧めに対するソーシャルグラフ7の利用のオプトインを問い合わせるステップS302。ソーシャルグラフ7の利用が許諾されると、ソーシャルグラフ7の問い合わせを行いステップS303、ソーシャルグラフ7が近似するコンジョイント分析結果の問い合わせを複数件行うステップS304。そして、ソーシャルグラフ近似の度合いで順位付けを行いステップS305、コンジョイント分析内の順位とソーシャルグラフ近似の順位でお勧めの順位付けを行いステップS306、お勧めの回答を行うステップS307。コンジョイント分析例図5は、コンジョイント分析の一例を示す説明図である。コンジョイント分析結果は、図示するように、処理識別コード141、ソーシャルグラフパターン142、嗜好情報143、および分析用ソーシャルグラフ147から構成される。嗜好情報143は下位情報として嗜好1144、嗜好2145、および嗜好3146を有し、分析用ソーシャルグラフ147は下位情報として人と人のつながり情報148、人とモノのつながり情報149、人とコンテンツのつながり情報14A、ならびに人、モノ、コンテンツの相関情報14Bを有する。ソーシャルグラフの一例図6は、ソーシャルグラフの一例を示す説明図である。図6の左側は、SNS6から読み出すソーシャルグラフの論理構造の一例を示している。この場合、ソーシャルグラフは、人間係データ、および行動履歴データから構成されている。人間係データは、人を識別するための情報、デモグラフィック情報、および人と人のつながりなどのデータからなる。人を識別するための情報は、例えば、ID識別符号、およびパスワードなどである。デモグラフィック情報は、例えば、年齢、性別、所得、職業などの情報である。人と人のつながりは、例えば、友人関係、コミュニティ参加、所属企業などの情報である。また、行動履歴データは、人とモノのつながり、人とコンテンツのつながり、および人、モノ、コンテンツの相関情報などからなる。人とモノのつながりは、例えば、リコメンド情報、購買情報などであり、人とコンテンツのつながりは、例えば、Webの閲覧情報、サイト内の行動履歴などの情報である。人、モノ、コンテンツの相関情報は、例えば、それぞれのつながり人、モノ、コンテンツなどを分析した情報である。また、図6の右側は、情報収集および情報検索の際にリコメンデーションエンジン2が用いる分析用のソーシャルグラフの一例を示している。分析用のソーシャルグラフにおいても、SNS6から読み出すソーシャルグラフと同様に、人間係データ、および行動履歴データから構成されている。人間係データは、図3のステップS204の処理において付与した処理識別コード141、および人と人のつながり148からなる。人と人のつながり148は、図6左側のソーシャルグラフの人間係データの人と人のつながりの情報から個人を特定する情報が削除された情報からなる。また、図6左側のソーシャルグラフの人間係データにおける人を識別するための情報とデモグラフィック情報とは削除される。図6右側のソーシャルグラフの行動履歴データにおいては、人とモノのつながり149、人とコンテンツのつながり14A、および人、モノ、コンテンツの相関情報14Bは、図6左側のソーシャルグラフの行動履歴データと同様となっている。ソーシャルグラフのパターン化例図7はソーシャルグラフパターン142の一例を示す説明図である。この図7は、ソーシャルリンクとソーシャルリンク先の属性をそれぞれ図示している。ソーシャルグラフのパターン化はソーシャルリンクの属性{直接|間接}と、ソーシャルリンク先の属性{仕事仲間|コミュニティ|同級生|...}である。これらを数値化してビットマップとすることでソーシャルグラフのパターン化を実現する。これによって、購買者に近い考えを有する調査対象者の調査結果を利用することができるので、精度の高いリコメンドが可能となる。それにより、本実施の形態によれば、デモグラフィック情報を除外したソーシャルグラフとコンジョイント分析結果を用いてリコメンドを行うことにより、消費者に対して高精度なリコメンド情報を提供することができる。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、本発明は前記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で種々変更可能であることはいうまでもない。