"オークションの参加者が該オークションに過去にアクセスした時間を示す行動時間情報を記憶する記憶手段から、出品者が出品しようとする商品のカテゴリに属する商品のオークションに対応する前記行動時間情報を抽出し、抽出された行動時間情報に基づいてオークションへの参加者数が所定の閾値以上である時間をアクセス集中予測時間として推定する推定手段と、前記出品者の端末に、前記推定手段により推定されたアクセス集中予測時間を示すデータを提供する提供手段とを備える情報提供装置。前記推定手段が、前記抽出された行動時間情報に基づいて時間毎の前記参加者数を特定し、特定された参加者数が前記閾値以上である時間を前記アクセス集中予測時間として推定する、請求項1に記載の情報提供装置。前記行動時間情報が、前記参加者の属性を示す情報を含み、前記推定手段が、前記記憶手段内の行動時間情報に基づいて、オークションへの参加者数が前記閾値以上である時間を商品のカテゴリ毎且つ前記参加者の属性毎に特定し、前記出品者が出品しようとする商品のカテゴリと、前記抽出された行動時間情報で示される前記参加者の属性とに対応する前記特定された時間を前記アクセス集中予測時間として推定する、請求項1に記載の情報提供装置。前記行動時間情報が、前記参加者の属性を示す情報を含み、前記推定手段が、前記出品者が出品しようとする前記商品の出品期間が所定期間よりも短い場合には、前記抽出された行動時間情報に基づいて時間毎の前記参加者数を特定し、特定された参加者数が前記閾値以上である時間を前記アクセス集中予測時間として推定し、前記出品期間が前記所定期間以上である場合には、前記記憶手段内の行動時間情報に基づいて、オークションへの参加者数が前記閾値以上である時間を商品のカテゴリ毎且つ前記参加者の属性毎に特定し、前記出品者が出品しようとする商品のカテゴリと、前記抽出された行動時間情報で示される前記参加者の属性とに対応する前記特定された時間を前記アクセス集中予測時間として推定する、請求項1に記載の情報提供装置。前記推定手段が、前記出品者が商品を出品した時点において、該商品のカテゴリに属する他の商品に対して入札、ウォッチリストへの登録、及びリマインドメールの登録のいずれかを行っている前記参加者を特定し、特定した参加者に対応する前記行動時間情報を抽出する、請求項1~4のいずれか一項に記載の情報提供装置。前記行動時間情報が、参加者の評価を示すユーザ評価情報を更に含み、前記提供手段が、前記アクセス集中予測時間が複数存在する場合に、前記参加者に関するユーザ評価情報を参照し、前記参加者の評価に基づいて該複数のアクセス集中予測時間の提供の優先度を決定する、請求項1~5のいずれか一項に記載の情報提供装置。情報提供装置により実行される情報提供方法であって、オークションの参加者が該オークションに過去にアクセスした時間を示す行動時間情報を記憶する記憶手段から、出品者が出品しようとする商品のカテゴリに属する商品のオークションに対応する前記行動時間情報を抽出し、抽出された行動時間情報に基づいてオークションへの参加者数が所定の閾値以上である時間をアクセス集中予測時間として推定する推定ステップと、前記出品者の端末に、前記推定ステップにおいて推定されたアクセス集中予測時間を示すデータを提供する提供ステップと含む情報提供方法。コンピュータを、オークションの参加者が該オークションに過去にアクセスした時間を示す行動時間情報を記憶する記憶手段から、出品者が出品しようとする商品のカテゴリに属する商品のオークションに対応する前記行動時間情報を抽出し、抽出された行動時間情報に基づいてオークションへの参加者数が所定の閾値以上である時間をアクセス集中予測時間として推定する推定手段と、前記出品者の端末に、前記推定手段により推定されたアクセス集中予測時間を示すデータを提供する提供手段として機能させる情報提供プログラム。コンピュータを、オークションの参加者が該オークションに過去にアクセスした時間を示す行動時間情報を記憶する記憶手段から、出品者が出品しようとする商品のカテゴリに属する商品のオークションに対応する前記行動時間情報を抽出し、抽出された行動時間情報に基づいてオークションへの参加者数が所定の閾値以上である時間をアクセス集中予測時間として推定する推定手段と、前記出品者の端末に、前記推定手段により推定されたアクセス集中予測時間を示すデータを提供する提供手段として機能させる情報提供プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。上記特許文献1に記載のサーバでは、品物毎の入札の統計情報に基づいて終了時刻が決まる。また、その統計情報の基礎となるユーザの行動は入札に限られ、これ以外のオークションへのアクセス態様は考慮されていない。そのため、当該サーバでは、非常に多くの種類の商品を扱う現実のオークションサービスにおいて、全商品について終了時刻を精度良く得ることは難しい。本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、オークション終了時刻を決めようとしている出品者にその終了時刻を決めるための有用な情報を提供することを目的とする。本発明に係る情報提供装置は、オークションの参加者が該オークションに過去にアクセスした時間を示す行動時間情報を記憶する記憶手段から、出品者が出品しようとする商品のカテゴリに属する商品のオークションに対応する行動時間情報を抽出し、抽出された行動時間情報に基づいてオークションへの参加者数が所定の閾値以上である時間をアクセス集中予測時間として推定する推定手段と、出品者の端末に、推定手段により推定されたアクセス集中予測時間を示すデータを提供する提供手段とを備える。本発明に係る情報提供方法は、情報提供装置により実行される情報提供方法であって、オークションの参加者が該オークションに過去にアクセスした時間を示す行動時間情報を記憶する記憶手段から、出品者が出品しようとする商品のカテゴリに属する商品のオークションに対応する行動時間情報を抽出し、抽出された行動時間情報に基づいてオークションへの参加者数が所定の閾値以上である時間をアクセス集中予測時間として推定する推定ステップと、出品者の端末に、推定ステップにおいて推定されたアクセス集中予測時間を示すデータを提供する提供ステップと含む。本発明に係る情報提供プログラムは、コンピュータを、オークションの参加者が該オークションに過去にアクセスした時間を示す行動時間情報を記憶する記憶手段から、出品者が出品しようとする商品のカテゴリに属する商品のオークションに対応する行動時間情報を抽出し、抽出された行動時間情報に基づいてオークションへの参加者数が所定の閾値以上である時間をアクセス集中予測時間として推定する推定手段と、出品者の端末に、推定手段により推定されたアクセス集中予測時間を示すデータを提供する提供手段として機能させる。本発明に係るコンピュータ読取可能な記録媒体は、コンピュータを、オークションの参加者が該オークションに過去にアクセスした時間を示す行動時間情報を記憶する記憶手段から、出品者が出品しようとする商品のカテゴリに属する商品のオークションに対応する行動時間情報を抽出し、抽出された行動時間情報に基づいてオークションへの参加者数が所定の閾値以上である時間をアクセス集中予測時間として推定する推定手段と、出品者の端末に、推定手段により推定されたアクセス集中予測時間を示すデータを提供する提供手段として機能させる情報提供プログラムを記録している。このような発明によれば、出品者が出品しようとする商品以下では出品商品ともいうのカテゴリに属する商品のオークションに対応する行動時間情報に基づいて一定数以上の参加者が見込まれる時間がアクセス集中予測時間以下では単に予測時間ともいうとして推定される。この予測時間を出品者に提供することで、出品者はその予測時間を考慮して終了日時を決めることができる。すなわち、オークション終了時刻を決めようとしている出品者にその終了時刻を決めるための有用な情報を提供することができる。本発明に係る情報提供装置では、推定手段が、抽出された行動時間情報に基づいて時間毎の参加者数を特定し、特定された参加者数が閾値以上である時間をアクセス集中予測時間として推定してもよい。この場合、時間毎の参加者数が特定され、一定数以上の参加者が見込まれる時間が予測時間として推定される。この予測時間を出品者に提供することで、出品者はその予測時間を考慮して終了日時を決めることができる。すなわち、オークション終了時刻を決めようとしている出品者にその終了時刻を決めるための有用な情報を提供することができる。本発明に係る情報提供装置では、行動時間情報が、参加者の属性を示す情報を含み、推定手段が、記憶手段内の行動時間情報に基づいて、オークションへの参加者数が閾値以上である時間を商品のカテゴリ毎且つ参加者の属性毎に特定し、出品者が出品しようとする商品のカテゴリと、抽出された行動時間情報で示される参加者の属性とに対応する特定された時間をアクセス集中予測時間として推定してもよい。この場合、行動時間情報から特定された参加者の属性に基づいて一定数以上の参加者が見込まれる時間が予測時間として推定される。この予測時間を出品者に提供することで、出品者はその予測時間を考慮して終了日時を決めることができる。すなわち、オークション終了時刻を決めようとしている出品者にその終了時刻を決めるための有用な情報を提供することができる。本発明に係る情報提供装置では、行動時間情報が、参加者の属性を示す情報を含み、推定手段が、出品者が出品しようとする商品の出品期間が所定期間よりも短い場合には、抽出された行動時間情報に基づいて時間毎の参加者数を特定し、特定された参加者数が閾値以上である時間をアクセス集中予測時間として推定し、出品期間が所定期間以上である場合には、記憶手段内の行動時間情報に基づいて、オークションへの参加者数が閾値以上である時間を商品のカテゴリ毎且つ参加者の属性毎に特定し、出品者が出品しようとする商品のカテゴリと、抽出された行動時間情報で示される参加者の属性とに対応する特定された時間をアクセス集中予測時間として推定してもよい。本発明者らは、出品期間が短い場合には、特定された参加者自身がオークションに参加する傾向にあり、出品期間が長い場合には、特定された参加者と同じ属性を有するユーザの全体的な参加傾向が特定のオークションにおける参加傾向に近いという知見を得た。上記のような情報提供装置では、商品の出品期間が所定期間よりも短い場合には、時間毎の参加者数が特定され、一定数以上の参加者が見込まれる時間が予測時間として推定される。一方、出品期間が所定期間以上である場合には、行動時間情報から参加者の属性が特定され、その属性に基づいて、一定数以上の参加者が見込まれる時間が予測時間として推定される。これにより、オークション終了時刻を決めようとしている出品者にその終了時刻を決めるための有用な情報を提供することができる。本発明に係る情報提供装置では、推定手段が、出品者が商品を出品した時点において、該商品のカテゴリに属する他の商品に対して入札、ウォッチリストへの登録、及びリマインドメールの登録のいずれかを行っている参加者を特定し、特定した参加者に対応する行動時間情報を抽出してもよい。これにより、出品商品のオークションに参加することが予測される参加者の行動時間情報を適切に抽出することができる。本発明に係る情報提供装置では、行動時間情報が、参加者の評価を示すユーザ評価情報を更に含み、提供手段が、アクセス集中予測時間が複数存在する場合に、参加者に関するユーザ評価情報を参照し、参加者の評価に基づいて該複数のアクセス集中予測時間の提供の優先度を決定してもよい。この場合には、参加者の評価に基づいて予測時間の提供の優先度が決まるので、出品者は参加者の評価が反映された予測時間を考慮して終了日時を決めることができる。すなわち、オークション終了時刻を決めようとしている出品者にその終了時刻を決めるための有用な情報を提供することができる。本発明によれば、オークション終了時刻を決めようとしている出品者にその終了時刻を決めるための有用な情報を提供できる。以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態を詳細に説明する。本実施形態では、本発明に係る情報提供装置をサーバに適用する。なお、図面の説明において同一又は同等の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。第1実施形態まず、第1実施形態に係る情報提供システムについて説明する。情報提供システムはオークションサービスをユーザに提供するコンピュータシステムであり、図1に示すようにサーバ11、インターネット12、および1以上のユーザ端末13を備えている。サーバ11と各ユーザ端末13とはインターネット12を介して互いに通信可能である。サーバ11は、専用サーバ、パーソナルコンピュータ、または仮想サーバなどからなる情報提供装置である。サーバ11は、専用サーバ、パーソナルコンピュータ、または仮想サーバなどの組み合わせからなるシステムであっても良い。サーバ11は、オークションのためのウェブページをユーザ端末13に提供することで、ユーザ端末13のユーザにオークションサービスを提供する。また、サーバ11は、出品者によりオークションに出品された商品に所定の閾値以上の入札者数が予測される時間を予測時間アクセス集中予測時間として推定し、この予測時間を示すデータを各ユーザ端末13に提供する。インターネット12は、ネットワークの一例であり、有線または無線の汎用回線または専用回線や、有線または無線の複数のネットワーク例えばLANLocalAreaNetworkやWANWIDeAreaNetworkなどからなる。ユーザ端末13は、ユーザの操作に応じてサーバ11からオークションのためのウェブページを取得して表示することで、そのウェブページをユーザ端末13のユーザに提示する。これにより、ユーザは、そのウェブページを操作してオークションへの商品の出品や入札を行うことができる。ユーザ端末13の例としては、携帯型又は据置型のパーソナルコンピュータや各種の携帯端末などが挙げられるが、端末の種類は何ら限定されない。次に、サーバ11について詳細に説明する。図2は、サーバ11のハードウェアの構成例を示すブロック図である。サーバ11において、CPUCentralProcessingUnit31,ROMReadOnlyMemory32,RAMRandomAccessMemory33は、バス34により相互に接続されている。バス34には、さらに、入出力インタフェース35が接続されている。入出力インタフェース35には、キーボード、マウス、マイクロホンなどよりなる入力部36、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部37、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる記憶部38、ネットワークインタフェースなどよりなる通信部39、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどのリムーバブルメディア41を駆動するドライブ40が接続されている。以上のように構成されるサーバ11コンピュータでは、CPU31が、例えば、記憶部38に記憶されている情報提供プログラムを、入出力インタフェース35及びバス34を介して、RAM33にロードして実行することにより、後述する一連の処理が行われる。情報提供プログラムは、磁気ディスクフレキシブルディスクを含む、光ディスクCD-ROMCompactDiscReadOnlyMemoryやDVD等、光磁気ディスク、もしくは半導体メモリなどのリムーバブルメディア41により提供されてもよい。また、情報提供プログラムは、ローカルエリアネットワークやインターネット12、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供されてもよい。情報提供プログラムは、リムーバブルメディア41をドライブ40に装着し、入出力インタフェース35を介して記憶部38に記憶することで、コンピュータにインストールすることができる。また、情報提供プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して通信部39で受信し、記憶部38に記憶することで、コンピュータにインストールすることができる。さらに、情報提供プログラムは、ROM32や記憶部38にあらかじめ記憶しておくことで、あらかじめインストールしておくこともできる。なお、情報提供プログラムは、以下に説明する順序に沿って時系列にコンピュータに処理を行わせるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングでコンピュータに処理を行わせるプログラムであってもよい。図3は、サーバ11の機能構成を示すブロック図である。サーバ11は、Webサーバ機能51、ページ生成部52、サービス提供部53、予測時間提供部54、ユーザデータベース55、オークション関連データベース記憶手段56、およびオークション履歴データベース記憶手段57を備えている。Webサーバ機能51は、所定のWebサーバプログラムを実行することにより実現され、HTTPHypertextTransferProtocolに規定される手順に基づいて、テキストまたは画像などの各種のオブジェクトが含まれるウェブページを提供する。ウェブページはHTMLHypertextMarkupLanguageまたはXMLExtensibleMarkupLanguageで記述される。Webサーバ機能51は、送信部71および受信部72を含む。送信部71はウェブページをユーザ端末13に送信する。受信部72はユーザ端末13から送信されてくる各種のデータを受信する。ページ生成部52は、ユーザ端末13に提供するウェブページを生成してWebサーバ機能51の送信部71に出力する。このウェブページには、出品者に予測時間を提示するためのウェブページも含まれる。サービス提供部53は、オークションサービスに対するログイン及びログアウトや、オークションにおける各種行動を示すイベントを受け付ける。このイベントは、オークションに参加するユーザを特定するユーザIDと、そのユーザの行動ログイン、ログアウト、入札、落札、出品などを示す情報とを示している。予測時間提供部54は、出品商品に所定数以上のユーザが入札すると予測される時間を推定する。予測時間提供部54は、ページ生成部52およびWebサーバ機能51を介して、予測時間コアタイムを出品者のユーザ端末13に提供することで、その予測時間を出品者に提示する。ここで、予測時間は、1日のうちの30分、1時間、2時間などを単位とする時間帯であってもよいし、日曜日の12:00~13:00などのような、曜日を更に考慮した時間帯であってもよい。どのような予測時間を提供するかは任意に定めてよい。ユーザデータベース55は、オークションサービスを利用するユーザに関するデータユーザデータを格納する。ユーザデータは、ユーザを特定するためのユーザIDと、該ユーザの氏名、住所、電話番号、電子メールアドレス、年齢、性別、およびログイン用パスワードなどの各種属性とが互いに関連付けられたデータである。オークション関連データベース56は、オークションに関する情報オークション情報を格納する。オークション情報は、オークションを特定するためのオークションIDと、出品者のユーザIDと、出品された商品を特定する商品IDと、該商品の名前及びカテゴリと、オークションでの開始価格と、オークションの終了日時と、該商品に対して入札したユーザ入札者を特定するユーザIDと、入札日時と、該商品の落札者を特定するユーザIDと、落札日時とを含んでいる。一つの商品に対して入札が複数回発生することもあるので、一つのオークション情報には複数の入札者のユーザID及び入札日時が含まれうる。商品のカテゴリとは商品の種類を意味し、例えば、家電やインテリア、生活雑貨、食品などがカテゴリに相当する。カテゴリは、食品-スイーツ-洋菓子-チョコレートなどのように階層的に表現されていてもよい。オークション情報は更に、オークションをウォッチリストに登録したユーザを特定するユーザID、及びオークションに対してリマインドメールの登録をしたユーザを特定するユーザIDも含んでいる。オークションをウォッチリストに登録しているユーザとは、そのオークションに関心を持っている又は注目しているユーザであるといえる。オークション情報に含まれる各種ユーザIDは、オークションの参加者を特定する参加者IDであるともいえる。オークション履歴データベース57は、個々のユーザがオークションにアクセスした時間を示す行動時間情報を記憶する。図4に示すように、行動時間情報は、オークションに参加したユーザを特定するユーザIDと、該ユーザの年齢及び性別と、該ユーザの行動履歴落札履歴、入札履歴、および滞在履歴と、該ユーザの評価値とを含んでいる。落札履歴は、ユーザにより落札された商品を特定する商品IDと、該商品の名称商品名と、落札日時とを示す情報である。入札履歴は、ユーザにより入札された商品のID及び名称と入札日時とを示す情報である。滞在履歴は、ユーザがオークションサービスにログインした日時と該サービスからログアウトした日時とを示す情報である。このような行動履歴は、ユーザがオークションにアクセスしたことを示している。評価値は、オークションサービスにおけるユーザの行動に対する他者の評価を示すユーザ評価情報であり、値が大きいほどそのユーザが取引相手として好ましいことを意味する。なお、評価値の初期値は0である。評価ステージは評価値に対応して設定されるユーザ評価情報であり、評価値を所定の幅毎に段階的に分けて評価を大まかに示すために用いられる。図4に示すユーザID0001で示されるユーザの行動時間情報からは、例えば、そのユーザが、それぞれA0001C0201T0211の商品IDで示される3種類の商品を落札したことがわかる。また、そのユーザが1月17日日の21時55分、22時30分、および22時40分に、商品IDA0001で示される商品に対して入札したこともわかる。さらに、そのユーザが、1月16日土の22時10分から40分間オークションサービスを利用していたこともわかる。図4の例では、ユーザの評価値は12ポイント評価ステージに換算するとDとなっている。図3に戻って、予測時間提供部54の詳細を説明する。予測時間提供部54は、記録部73、抽出部推定手段74、および推定部推定手段、提供手段75を含む。記録部73は、オークション履歴データベース57内の行動時間情報を更新する。この記録部73は行動時間記録部73a及び評価値記録部73bを含んでいる。行動時間記録部73aは、サービス提供部53により受け付けられたイベントを参照して、ユーザの各種履歴を記録する。イベントがオークションサービスへのログインまたはオークションサービスからのログアウトを示している場合には、行動時間記録部73aは対応するユーザの行動時間情報の滞在履歴にログイン日時またはログアウト日時を追加する。イベントが商品の落札を示している場合には、行動時間記録部73aは対応するユーザの行動時間情報の落札履歴に、該商品のID及び名称と落札日時とを含むレコードを追加する。イベントが商品の入札を示している場合には、行動時間記録部73aは対応するユーザの行動時間情報の入札履歴に、該商品のID及び名称と入札日時とを含むレコードを追加する。評価値記録部73bはユーザの評価値を更新する。図5に示すように、評価値記録部73bは、サーバ11によるオークションサービスを提供している業者により設定された出品者および落札者の評価値を取得するS1。この際には、評価値記録部73bは当該業者の所定のデータベースから評価値を取得すればよい。続いて、評価値記録部73bは、出品者により設定された落札者の評価値を取得するS2。更に、評価値記録部73bは、落札者により設定された出品者の評価値を取得するS3。ステップS2,S3では、評価値記録部73bは、所定のウェブページを介してユーザにより入力された評価値を受け付けたり、当該ユーザにより評価値が記載されている電子メールを受信したりすることで、評価値を取得する。続いて、評価値記録部73bは、取得した出品者または落札者の評価値を、オークション履歴データベース57内の対応する行動時間情報の評価値に加算することで、その人の評価値を更新するS4。また、評価値記録部73bは、図6に示す評価値と評価ステージとの対応表を参照して、更新後の評価値に対応する評価ステージを行動時間情報に登録する。この対応表は、評価値記録部73bの内部に予め保持されている。図3に戻って、抽出部74は、オークション関連データベース56及びオークション履歴データベース57を参照して、出品商品のカテゴリに属する商品のオークションに参加したユーザのユーザID参加者IDを抽出する。抽出部74は、検索部74a及び参加者抽出部74bを含む。検索部74aは、出品者のユーザ端末13から送信されてくる出品商品のカテゴリを示すカテゴリ情報を取得する。続いて、検索部74aはそのカテゴリ情報で示されるカテゴリに属する他の商品が出品されており、且つ現在入札を受け付けているオークションのオークション情報をオークション関連データベース56から抽出する。参加者抽出部74bは、出品者が商品を出品した時点において、検索部74aにより検索されたオークションに参加しているユーザのユーザID参加者IDを抽出する。参加者抽出部74bは、検索部74aにより抽出されたオークション情報に含まれている各種ユーザIDを参加者IDとして抽出すればよい。もっとも、参加者抽出部74bにより抽出される参加者IDの種類は限定されない。例えば参加者抽出部74bは入札者のユーザIDのみを参加者IDとして抽出してもよいし、入札者のユーザID、及びオークションをウォッチリストに登録したユーザのユーザIDのみを参加者IDとして抽出してもよい。参加者抽出部74bは抽出した参加者IDを推定部75に出力する。推定部75は、出品商品のオークションにおいて多くの入札が見込まれる時間を予測時間として推定し、その予測時間をユーザ端末13に送信する。推定部75は候補抽出部75a及び時間決定部75bを含む。候補抽出部75aは、参加者抽出部74bにより抽出された参加者IDに対応する行動時間情報をオークション履歴データベースから読み出し、読み出した行動時間情報に基づいて、多くのユーザがオークションに参加すると予測される時間の候補予測時間の候補。以下では候補時間ともいうを推定する。まず、候補抽出部75aは、ユーザIDが参加者IDと一致する行動時間情報をオークション履歴データベース57から抽出し、抽出された行動時間情報に基づいて時間毎のユーザ数を算出する。例えば、候補抽出部75は1日の中での所定長の時間帯毎にユーザ数を算出する。続いて、候補抽出部75aは、時間毎のユーザ数に基づいて、所定数以上のユーザが出品商品のオークションに参加すると予測される時間の候補を推定する。以下に、この推定方法をいくつか示す。候補抽出部75aは、参加者数に基づいて候補時間を推定してもよい。この手法を図7aを用いて説明する。なお、図7aの例では、説明を簡単にするために参加者を入札者に限定する。図7における×印は、出品商品のカテゴリに属する他の一商品のオークションにおいて入札が行われた時刻を示している。図7aに示す例では、20:00~21:00では2人が入札を行っており、21:00~22:00では4人が入札を行っており、22:00~23:00では2人が入札を行っており、23:00~0:00では誰も入札しておらず、0:00~1:00では1人が入札を行っている。候補抽出部75aは抽出された行動時間情報の入札履歴を集計することで、図7aに示すような時間毎の参加者数を得る。続いて、候補抽出部75aは取得した時間毎の参加者数に基づいて候補時間を設定する。具体的には、候補抽出部75aは、参加者が最も多い時間21:00~22:00を候補時間として設定してもよい予測時間の候補A参照。この場合には、参加者が最も多いという条件が閾値であるといえる。また、候補抽出部75aは、参加者数が所定の閾値以上である時間を候補時間として設定してもよい。例えば閾値を2とした場合には、候補抽出部75aは2人以上の参加者がいる20:00~23:00を候補時間と設定する予測時間の候補B参照。ここで、所定の閾値は、参加者の絶対数で示してもよいし、所定の時間においてオークションにログインしている全ユーザ数に対する参加者数の割合で示してもよい。候補抽出部75aは、各ユーザの参加頻度に基づいて候補時間を推定してもよい。この手法を図7bを用いて説明する。なお、図7bの例でも、説明を簡単にするために参加者を入札者に限定する。図7aにおける×印も、出品商品のカテゴリに属する他の一商品のオークションにおいて入札が行われた時刻を示している。図7bの例は、20:00~21:00の間に入札した2ユーザの平均入札頻度が週5回であり、21:00~22:00の間に入札した4ユーザの平均入札頻度が週2回であることを示している。他の時間についても同様に平均入札頻度が示されている。候補抽出部75aは抽出された行動時間情報の入札履歴を集計することで、図7bに示すような時間毎の平均入札頻度を得る。続いて、候補抽出部75aは取得した時間毎の平均入札頻度に基づいて候補時間を設定する。この場合に、候補抽出部75aは入札者数に平均入札頻度を乗ずる重み付けを行い、その重み付けの結果が最も高い時間を候補時間として設定してもよい。例えば図7bの場合には、候補抽出部75aは重み付けの結果が2×10=20である時間22:00~23:00を候補時間と設定する予測時間の候補C参照。また、候補抽出部75aは平均入札頻度が一番高い時間を候補時間として設定してもよい。このように入札頻度を考慮するのは、入札頻度の高いユーザが行動する時間の方が、出品商品のオークションにおいても入札が活発に行われる可能性が高いと推測されるからである。取得された候補時間が複数存在する場合には、候補抽出部75aは各ユーザの評価値を更に参照して候補時間を絞り込んでもよい。例えば、候補抽出部75aは評価値又は評価ステージが所定の閾値以上である参加者以下では高評価者ともいうの数が最も多い時間を最終的な候補時間として設定してもよい。また、候補抽出部75aは所定の時間においてオークションにログインしている全ユーザ数に対する高評価者数の割合が最も高い時間を最終的な候補時間として設定してもよい。あるいは、候補抽出部75aは所定の時間における全参加者数に対する高評価者数の割合が最も高い時間を最終的な候補時間として設定してもよい。また、候補抽出部75aは、評価ステージ毎に予め設定された重みを参加者数に乗じた結果が最大の時間を最終的な候補時間として設定してもよい。なお、評価値または評価ステージについての閾値はどのように設定してもよい。例えば評価値の閾値として70を設定したり、評価ステージの閾値としてBを設定したりしてもよい。図7の例では、候補抽出部75aは入札履歴に基づいて予測時間を推定したが、落札履歴または滞在履歴に基づいて同様に候補時間を推定してもよい。また、候補抽出部75aはすべての行動履歴を集計することで同様に候補時間を推定してもよい。候補抽出部75aは、上記のように推定設定した候補時間を時間決定部75bに出力する。時間決定部75bは、出品者に提示する予測時間を決定する。以下に、この決定方法をいくつか示す。時間決定部75bは、入力された1以上の候補時間をそのまま1以上の予測時間として決定し、その予測時間をページ生成部52に出力してもよい。この際には、時間決定部75bは高評価者数の降順、あるいは高評価者の割合の降順に複数の候補時間を並べ替えた上で、これらの候補時間を予測時間としてページ生成部52に出力してもよい。この場合には、高評価者数が多い予測時間、又は高評価者の割合が大きい予測時間ほど優先的に出品者に提示される。また、時間決定部75bは、出品商品のカテゴリに属する他の商品が出品されているオークションの終了数を時間毎に算出し、その終了数と入力された候補時間とに基づいて予測時間を決定してもよい。具体的には、時間決定部75bは、出品商品のカテゴリに属する他の商品が出品されているオークションを示すオークション情報をオークション関連データベース56から抽出する。続いて、時間決定部75bは抽出されたオークション情報の終了日時に基づいて、オークションの終了数を時間毎に算出する。続いて、時間決定部75bは、各候補時間について、該時間でのオークションの終了数に対する該時間での参加者数の比を算出し、その比が最大となる時間を予測時間として決定する。そして、時間決定部75bは決定した予測時間をページ生成部52に出力する。あるいは、時間決定部75bはその比の降順に各候補時間に優先度を設定した上で、これらの候補時間を予測時間としてページ生成部52に出力してもよい。例えば、第1の候補時間おいてオークションの終了数及び参加者数が共に10であり、第2の候補時間おいてオークションの終了数及び参加者数がそれぞれ5,10であるとする。この場合には、第1及び第2の候補時間における比がそれぞれ1,2となるので、時間決定部75bは第2の候補時間を予測時間として出力する。あるいは、時間決定部75bは第1の時間よりも高い優先度を第2の候補時間に設定した上で、第1及び第2の候補時間を予測時間としてページ生成部52に出力する。次に、図8を用いて本実施形態における予測時間推定処理情報提供方法を説明する。まず、出品者のユーザ端末13が、出品商品のカテゴリを示すカテゴリ情報を取得するS1001。具体的には、ユーザ端末13は、オークションへの出品を受け付けるウェブページにおいてプルダウンメニューから選択されたカテゴリ情報、または直接入力されたカテゴリ情報を取得する。続いて、ユーザ端末13はそのカテゴリ情報をサーバ11に送信するS1002。サーバ11では、受信部72がそのカテゴリ情報を受信して予測時間提供部54に出力するS2001。予測時間提供部54では、検索部74aがそのカテゴリ情報で示されるカテゴリに属する商品のオークションであって、且つ現在入札を受け付けているオークションを検索するS2002。続いて、抽出部74が、検索されたオークションから所定数のオークションを選択するS2003。例えば、抽出部74は検索されたオークションからランダムに10個のデータを選択してもよいし、検索した全オークションをすべて選択してもよい。続いて、参加者抽出部74bが、選択されたオークションのオークション情報に基づいて、そのオークションにおける参加者のユーザID参加者IDを抽出するS2004、推定ステップ。続いて、推定部75により予測時間が推定される。具体的には、候補抽出部75aが、抽出された参加者IDに対応する行動時間情報をオークション履歴データベース57から抽出し、その行動時間情報に基づいて時間毎のユーザ数を集計する。そして、候補抽出部75aは時間毎のユーザ数に基づいて予測時間を推定するS2005、推定ステップ。上述したように、この際の予測手法はいくつか考えられる。続いて、時間決定部75bが出品者に提示する時間を候補時間から決定することで、予測時間を最終的に推定するS2005、推定ステップ。上述したように、この決定方法もいくつか考えられる。続いて、ページ生成部52が予測時間を含むウェブページを生成するS2006。ページ生成部52は、例えば図7に示すような、時間毎の入札者数を示すウェブページを生成してもよいが、ウェブページでの予測時間の表示方法は何ら限定されない。続いて、Webサーバ機能51の送信部71がそのウェブページをユーザ端末13に送信するS2007、提供ステップ。ユーザ端末13は、サーバ11から送信されてきたウェブページを受信しS1003、そのウェブページを表示するS1004。これにより出品者は、例えば図7のように表示された予測時間を確認して適切な終了時刻を決定することができる。例えば、出品者は多くの入札者が見込まれる時間予測時間内の特定の時刻を終了時刻として決定することができる。以上説明したように、本実施形態によれば、出品商品のカテゴリに属する他の商品のオークションに対応する行動時間情報に基づいて時間毎の参加者数が特定され、一定数以上の参加者が見込まれる時間が予測時間として推定される。この予測時間を出品者に提供することで、出品者はその予測時間を考慮して終了日時を決めることができる。すなわち、オークション終了時刻を決めようとしている出品者にその終了時刻を決めるための有用な情報を提供することができる。第2実施形態次に、第2実施形態に係る情報提供システムについて説明する。この情報提供システムは、出品商品と同一カテゴリの商品に関連し且つ現在入札を受け付けているオークションの参加状況ではなく、全オークションの参加状況に基づいて予測時間を提示する点で、第1実施形態に係る情報提供システムと異なる。このために、本実施形態の情報提供システムは、サーバ11に代えてサーバ11Aを備えている。以下では、第1実施形態と同一又は同等の事項については説明を省略する。サーバ11Aの機能構成を図9に示す。サーバ11Aは、記録部73内に行動時間集計部73cを更に備え、抽出部74内に属性特定部74cを更に備える点でサーバ11と異なる。また、これに応じて、いくつかの機能的構成要素の動作も第1実施形態と異なる。行動時間集計部73cは、所定の時刻になると起動し、図10に示す処理を行う。まず、行動時間集計部73cは各ユーザの行動時間情報をオークション履歴データベース57から読み出しS11、その行動時間情報を属性別に分類するS12。分類方法は限定されない。例えば、行動時間集計部73cは年齢層別又は性別に行動時間情報を分類してもよいし、性別且つ年齢層別に行動時間情報を分類してもよい。続いて、行動時間集計部73cは、属性別に、落札が多く行われた時間を落札時間として抽出するS13。落札時間の抽出方法はいくつか考えられる。例えば、行動時間集計部73cは、属性別に、落札件数が最も多い時間を落札時間として抽出してもよい。この場合には、落札件数が最も多いという条件が閾値となる。また、行動時間集計部73cは、属性別に、落札件数が所定の閾値例えば1万件以上である時間を落札時間として抽出してもよい。あるいは、行動時間集計部73cは、属性別に、該属性における全落札件数に対する特定の時間での落札件数の割合が所定の閾値例えば30以上である該時間を落札時間として抽出してもよい。続いて、行動時間集計部73cは、属性別に、落札が多く行われた曜日を落札曜日として抽出するS14。落札曜日の抽出方法もいくつか考えられる。例えば、行動時間集計部73cは、属性別に、落札件数が最も多い曜日を落札曜日として抽出してもよい。また、行動時間集計部73cは、属性別に、落札件数が所定の閾値例えば3万件以上である曜日を落札曜日として抽出してもよい。あるいは、行動時間集計部73cは、属性別に、該属性における全落札件数に対する特定の曜日での落札件数の割合が所定の閾値例えば30以上である該曜日を落札曜日として抽出してもよい。続いて、行動時間集計部73cは、属性別に、落札時間および落札曜日を行動集計情報としてオークション履歴データベース57に格納するS15。なお、行動集計情報の格納場所はこの例に限定されない。また、行動時間集計部73cは、オークションに出品された商品のカテゴリ別且つ参加者の属性別に行動集計情報を生成し、オークション履歴データベース57に格納してもよい。この場合、行動時間集計部73cは、オークション履歴データベース57から抽出した行動時間情報をカテゴリ別且つ参加者の属性別に分類する。続いて、行動時間集計部73cは、カテゴリ別且つ属性別に落札が多く行われた時間を落札時間として抽出する。行動集計情報の例を図11,12に示す。図11に示す行動集計情報は、年齢層別に集計した場合の行動集計情報である。例えばこの行動集計情報から、18~29歳の年齢層に属するユーザは、22:00から24:00までの間に落札する傾向が高く、また、金曜日、土曜日、及び日曜日に落札する傾向も高いことがわかる。一方、図12に示す行動集計情報は、性別且つ年齢層別に集計した場合の行動集計情報である。なお、年齢層の設定や時間の設定は図11,12の例に限定されず、任意に定めてよい。例えば、行動時間集計部73cは年齢層の幅を5歳に設定したり、落札件数を1時間毎に集計したりしてもよい。図12の例のように複数の属性を加味すれば、予測時間をより詳細に推定できる。商品のカテゴリ別且つ参加者の属性別に行動集計情報を生成した場合には、図11,12に示すような集計結果は商品のカテゴリ毎に得られる。図9に戻って、抽出部74は、オークション関連データベース56及びオークション履歴データベース57を参照して、出品商品のカテゴリに属する他の商品のオークションに参加しているユーザの属性を抽出する。属性特定部74cは、参加者抽出部74bにより抽出された参加者IDに対応する行動時間情報をオークション履歴データベース57から抽出し、その行動時間情報に基づいて参加者の属性を特定する。これにより、属性特定部74cは、カテゴリが出品商品と同じである他の商品のオークションに参加したユーザの属性を取得する。なお、ここで特定される属性の種類は、行動時間集計部73cにおいて処理された属性の種類と同じである。当然ながら、属性特定部74cは1種類の属性に対して複数の属性値を取得する場合もある。例えば、属性特定部74cは年齢層に関して30~39歳及び40~49歳という二つの属性値を取得することもある。属性特定部74cは取得した属性の情報を推定部75に出力する。推定部75は、出品商品のオークションにおいて多くの入札が見込まれる時間を予測時間として推定し、その予測時間をユーザ端末13に送信する。候補抽出部75aは、オークション履歴データベース57内の行動時間情報又は行動集計情報を参照して予測時間の候補を推定する。この推定方法としてはいくつか考えられる。第1の方法として、候補抽出部75aは行動集計情報のみを用いて予測時間を推定してもよい。まず、候補抽出部75aは、属性特定部74cから入力された参加者の属性に対応する行動集計情報をオークション履歴データベース57から読み出す。続いて、候補抽出部75aはその行動集計情報で示される属性毎の落札時間および落札曜日に基づいて、オークションにおいて多くの入札が行われると予測される時間および曜日を推定する。例えば、図11に示す行動集計情報を前提とし、属性特定部74cから4個の年齢層18~29歳30~39歳40~49歳50~59歳が入力されたとする。この場合には、候補抽出部75aは、年齢層18~29歳の落札時間22:00~24:00、年齢層30~39歳の落札時間21:00~23:00、年齢層40~49歳の落札時間21:00~23:00、及び年齢層50~59歳の落札時間20:00~22:00を候補時間として推定する図13a参照。また、候補抽出部75aは入力された属性例えば年齢層に対応する落札曜日を候補時間として推定する。落札曜日に関する処理は、上記落札時間に関する処理と同様である。第2の方法として、候補抽出部75aは行動集計情報及び行動時間情報を用いて候補時間を推定してもよい。まず、候補抽出部75aは上記第1の方法と同様に属性別の落札時間を取得する。続いて、候補抽出部75aは、属性及び落札時間の組毎に、属性が一致し且つ入札日時が落札時間に対応する行動時間情報をオークション履歴データベース57から抽出する。続いて、候補抽出部75aは抽出された行動時間情報に基づいて属性別且つ落札時間別の入札者数を求める。例えば、図13bに示すように、年齢層18~29歳30~39歳40~49歳50~59歳の落札時間に対応する入札者数がそれぞれ4,6,4,2であったとする。この場合、候補抽出部75aは、入札者の合計が最多である22:00~23:00を候補時間として推定する予測時間の候補D参照。また、候補抽出部75aは入力された属性例えば年齢層に対応する落札曜日のうち、入札者の合計が最多の曜日を候補時間として推定する。落札曜日に関する処理は、上記落札時間に関する処理と同様である。さらに、候補抽出部75aは、曜日毎且つ時間毎に入札者数を集計し、その数が最多である特定の曜日の特定の時間を候補時間として推定してもよい。また、候補抽出部75aは図13bに示す属性毎の候補時間を、該候補時間に対応する入札者数と共に保持してもよい。この場合には、出品者に提供されるウェブページに各予測時間での入札者数も表示される。この場合には、図13cに示すように評価ステージ評価値毎に人数を表示してもよい。これにより、出品者は高評価者に落札される可能性が高い時間を選ぶことができる。例えば、出品者は図13cの例において、評価ステージAのユーザに落札される可能性が高い21:00から22:00までの時間を狙って終了時刻を決めることができる。なお、より評価値の高い入札者に落札されることを最優先とするならば、図13cの例において、候補抽出部75aは評価ステージAのユーザのみが示されている20:00から21:00までの時間を抽出してもよい。候補抽出部75aは、上記のように推定した候補時間を時間決定部75bに出力する。時間決定部75bは第1実施形態と同様に予測時間を推定する。次に、図14を用いて本実施形態における予測時間推定処理情報提供方法を説明する。ステップS1101,S1102,S2101~S2104の処理は、第1実施形態におけるステップS1001,S1002,S2001~S2004の処理と同じである。続いて、属性特定部74cが抽出された参加者IDに対応する行動時間情報をオークション履歴データベース57から抽出し、その行動時間情報に基づいて参加者の属性を特定するS2105、推定ステップ。続いて、推定部75が予測時間を推定する。具体的には、候補抽出部75aが、特定された属性に対応する行動集計情報をオークション履歴データベース57から抽出し、その行動集計情報に基づいて予測時間を推定するS2106、推定ステップ。上述したように、この際の予測手法はいくつか考えられる。続いて、時間決定部75bが候補時間から予測時間を決定するS2106、推定ステップ。その後に続くステップS2107,S2108,S1103,S1104の処理は、第1実施形態におけるステップS2006,S2007,S1003,S1004の処理と同様である。以上説明したように、本実施形態によれば、行動時間情報から特定された参加者の属性に基づいて一定数以上の参加者が見込まれる時間が予測時間として推定される。この予測時間を出品者に提供することで、出品者はその予測時間を考慮して終了日時を決めることができる。すなわち、オークション終了時刻を決めようとしている出品者にその終了時刻を決めるための有用な情報を提供することができる。なお、本実施形態では図15に示すような行動集計情報を用いてもよい。すなわち、行動時間集計部73cは、落札時間及び落札曜日だけでなく、入札件数が最も多い時間入札時間やユーザの滞在数が最も多い時間滞在時間も性別及び年齢層別に算出し、これらの情報を含む行動集計情報を生成してもよい。図15では男性についての行動集計情報のみを示しているが、女性についての行動集計情報も同様に生成される。商品のカテゴリ別且つ参加者の属性別に行動集計情報を生成した場合には、図15に示すような集計結果も商品のカテゴリ毎に得られる。この場合には、候補抽出部75aは行動集計情報に基づいて属性別の落札時間、落札曜日、入札時間、および滞在時間を抽出する。続いて、候補抽出部75aは抽出したこれらの情報と、参加者IDを用いて抽出した各参加者の属性とに基づいて、候補時間を属性毎に抽出する。第3実施形態次に、第3実施形態に係る情報提供システムについて説明する。この情報提供システムは、出品者により指定された商品の出品期間に基づいて予測時間の処理方法を選択する点で、第1及び第2実施形態に係る情報提供システムと異なる。このために、本実施形態の情報提供システムは、サーバ11,11Aに代えてサーバ11Bを備えている。以下では、第1及び第2実施形態と同一又は同等の事項については説明を省略する。サーバ11Bの機能構成を図16に示す。サーバ11Bは、抽出部74内に手法決定部74dを更に備える点でサーバ11Aと異なる。手法決定部74dは、出品者のユーザ端末13から送信されてきた出品期間を取得し、該出品期間に基づいて予測時間の推定方法を決定する。手法決定部74dは、出品期間が所定期間例えば一週間よりも短い場合には、第1実施形態と同様の手法で予測時間を推定すると決定し、出品期間が所定期間以上である場合には、第2実施形態と同様の手法で予測時間を推定すると決定する。この決定に基づいて、抽出部74及び推定部75は、第1実施形態又は第2実施形態の手法のいずれかを用いて予測時間を推定する。図17を用いて本実施形態における予測時間推定処理情報提供方法を説明する。まず、ユーザ端末13が、出品者により入力された出品商品のカテゴリ及び出品期間を取得するS1201。出品期間は、オークションへの出品を受け付けるウェブページにおいて出品者が終了日時を入力することで取得される。続いて、ユーザ端末13は取得したカテゴリ情報及び出品期間をサーバ11Bに送信するS1202。サーバ11ではWebサーバ機能51の受信部72がそのカテゴリ情報および出品期間を受信するS2201。これに続くステップS2202~S2204の処理は第1実施形態におけるステップS2002~S2004の処理と同様である。続いて、手法決定部74dが、出品期間が所定期間以上であるか否かを判断するS2205、推定ステップ。この場合に出品期間が所定期間より短い場合にはS2205;NO、第1実施形態におけるステップS2005の処理と同様に、時間毎の参加者数に基づいて予測時間が推定されるS2206、推定ステップ。一方、出品期間が所定期間以上である場合にはS2205;YES、第2実施形態におけるS2105,S2106の手続きと同様に、抽出された参加者IDから参加者の属性が特定されS2207、推定ステップ、その属性に基づいて予測時間が推定されるS2208、推定ステップ。これに続くステップS2209,S2210,S1203,S1204の処理は第1実施形態におけるステップS2006,S2007,S1003,S1004の処理と同様である。以上説明したように、本実施形態によれば、商品の出品期間が所定期間よりも短い場合には、時間毎の参加者数が特定され、一定数以上の参加者が見込まれる時間が予測時間として推定される。一方、出品期間が所定期間以上である場合には、行動時間情報より参加者の属性が特定され、該属性に基づいて一定数以上の参加者が見込まれる時間が予測時間として推定される。すなわち、オークション終了時刻を決めようとしている出品者にその終了時刻を決めるための有用な情報を提供することができる。出品期間が短い場合には、特定された参加者自身がオークションに参加する傾向にある。一方、出品期間が長い場合には、特定された参加者と同じ属性を有するユーザの全体的な参加傾向が特定のオークションにおける参加傾向についても当てはまることが多い。したがって、出品期間の長さに応じて予測時間の推定方法を上記のように変えることは有効である。以上、本発明をその実施形態に基づいて詳細に説明した。しかし、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明は、その要旨を逸脱しない範囲で様々な変形が可能である。上記各実施形態では、抽出部74が、出品商品のカテゴリに属する他の商品が出品されているオークションの参加者を抽出したが、出品商品と同じ商品のオークションの参加者のみを抽出してもよい。上記各実施形態ではサーバ11,11A,11Bが各種データベース55,56,57を備えていたが、これらのデータベース55,56,57はサーバの外部に設けられていてもよい。この場合には、サーバが所定の通信ネットワークを介してそれらのデータベース55,56,57にアクセスすればよい。同様に、Webサーバ機能51、ページ生成部52、及びサービス提供部53をサーバ11,11A,11B以外の別のサーバに配置してもよい。上記各実施形態では行動時間情報に3種類の行動履歴入札履歴、落札履歴、滞在履歴が含まれていたが、これらのうちの1種類又は2種類の履歴のみが行動時間情報に含まれていてもよい。また、行動時間情報に含める行動履歴は上記のものに限定されず、任意に決めてよい。上記各実施形態では行動時間情報に評価値が含まれていたが、このようなユーザ評価情報は省略可能である。これに関連し、予測時間を推定する際に評価値を用いなくてもよい。また、推定部75は評価値または評価ステージのどちらか一方のみを用いて予測時間を推定してもよい。上記第2,第3実施形態では、参加者の属性に基づいて候補時間を抽出し、その候補時間に基づいて予測時間を推定したが、商品のカテゴリ別且つ参加者の属性別に行動集計情報を生成した場合には、出品商品のカテゴリに対応する行動集計情報で示される属性に基づいて候補時間を抽出し、その候補時間に基づいて予測時間を推定してもよい。"