ユーザによるアイテムの操作履歴を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された前記操作履歴に基づいて、前記ユーザが意図するアイテムの特徴を推定する推定手段と、前記推定手段により推定されたアイテムの特徴に基づいて、前記ユーザに対して推薦するアイテムの計算方法を決定する決定手段と、前記決定手段により決定された計算方法により、前記ユーザに対して推薦するアイテムを算出する算出手段とを有することを特徴とするアイテム推薦装置。前記推定手段は、前記操作履歴に基づいて、前記ユーザの操作によるアイテムの遷移時間に関する判定を行い、当該判定結果に応じて、前記ユーザが意図するアイテムの特徴を推定することを特徴とする請求項1に記載のアイテム推薦装置。前記推定手段は、前記操作履歴に基づいて、前記ユーザの操作によるアイテムの遷移方向に関する判定を行い、当該判定結果に応じて、前記ユーザが意図するアイテムの特徴を推定することを特徴とする請求項1に記載のアイテム推薦装置。前記推定手段は、前記操作履歴に基づいて、前記ユーザの操作によるアイテムの選択時間に関する判定を行い、当該判定結果に応じて、前記ユーザが意図するアイテムの特徴を推定することを特徴とする請求項1に記載のアイテム推薦装置。前記推定手段は、前記操作履歴に基づいて、前記ユーザの操作によるアイテムの遷移方向及び選択時間に関する判定を行い、当該判定結果に応じて、前記ユーザが意図しないアイテムを推定し、前記算出手段は、前記ユーザに対して推薦するアイテムから、前記推定手段により推定されたアイテムを除外することを特徴とする請求項1に記載のアイテム推薦装置。前記アイテムは、階層構造を有することを特徴とする請求項1乃至5の何れか1項に記載のアイテム推薦装置。階層構造を有する前記アイテムは、フォルダ構造を有するファイルであることを特徴とする請求項6に記載のアイテム推薦装置。アイテム推薦装置によって実行されるアイテム推薦方法であって、ユーザによるアイテムの操作履歴を取得する取得ステップと、前記取得ステップにより取得された前記操作履歴に基づいて、前記ユーザが意図するアイテムの特徴を推定する推定ステップと、前記推定ステップにより推定されたアイテムの特徴に基づいて、前記ユーザに対して推薦するアイテムの計算方法を決定する決定ステップと、前記決定ステップにより決定された計算方法により、前記ユーザに対して推薦するアイテムを算出する算出ステップとを有することを特徴とするアイテム推薦方法。ユーザによるアイテムの操作履歴を取得する取得ステップと、前記取得ステップにより取得された前記操作履歴に基づいて、前記ユーザが意図するアイテムの特徴を推定する推定ステップと、前記推定ステップにより推定されたアイテムの特徴に基づいて、前記ユーザに対して推薦するアイテムの計算方法を決定する決定ステップと、前記決定ステップにより決定された計算方法により、前記ユーザに対して推薦するアイテムを算出する算出ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラム。特許文献1に開示される技術は、ユーザの利用履歴の総量に応じて推薦手法を切り替えるが、それはユーザの目的や状況を加味したものではなく、推薦手法の特徴を考慮したものである。つまり、利用履歴が少ない間は履歴を使わない手法を用い、利用履歴がある程度蓄積されてきたら、履歴を使った手法に切り替えるというものである。しかし、話題の番組が見たいのか、自分が好きな番組が見たいのか、類似ユーザが好きな番組を見たいのかは、利用履歴の量とは無関係であり、その時々で変わる。しかしながら、特許文献1には、その意図を反映した推薦については開示されていない。また、特許文献2に開示される技術は、推薦結果からユーザに受け入れられたアイテムをフィードバックとして受け取り、そのアイテムを推薦する根拠となった推薦手法の優先度が高くなるように更新することにより、ユーザの意図を反映させようとしている。この方法は、ユーザが長期的にある推薦手法により推薦されるアイテムばかりを望む場合には効果的だが、実際には、短期的に、その時々で望むアイテムは変わることの方が多い。このように、従来の技術では、ユーザのその時々の目的や状況を考慮した、アイテム推薦を行うことはできない。そこで、本発明の目的は、より高い精度のアイテム推薦を行うことにある。本発明のアイテム推薦装置は、ユーザによるアイテムの操作履歴を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された前記操作履歴に基づいて、前記ユーザが意図するアイテムの特徴を推定する推定手段と、前記推定手段により推定されたアイテムの特徴に基づいて、前記ユーザに対して推薦するアイテムの計算方法を決定する決定手段と、前記決定手段により決定された計算方法により、前記ユーザに対して推薦するアイテムを算出する算出手段とを有することを特徴とする。本発明によれば、より高い精度のアイテム推薦を行うことが可能となる。以下、本発明を適用した好適な実施形態を、添付図面を参照しながら詳細に説明する。以下に説明する実施形態では、アイテムとして、フォルダ構造又はディレクトリ構造を持つファイルを対象とする。また、本実施形態に係るアイテム推薦システムは、ファイル推薦機能を備えている。本実施形態におけるファイル推薦機能とは、ユーザのファイル操作履歴を用いて、現在、ユーザが開いているフォルダ以下のファイル中で、ユーザにとって有益なファイルをお薦めする機能である。ユーザにとって有益なファイルとは、例えばユーザが最近よく閲覧しているファイルや、ユーザが所属するグループ内でよく閲覧されているファイル等であり、ファイルの操作履歴を用いて求められる。なお、本実施形態では、アイテムとしてファイルを対象としているが、これに限定されるわけではない。例えば、ECサイトにおける商品や映像視聴での映像コンテンツ等、他のアイテムについても適用可能である。図1は、本発明の実施形態に係るアイテム推薦システムの構成を示す図である。本実施形態に係るアイテム推薦システムはクライアントサーバモデルで実現されている。ユーザ端末A~C102~104及びファイル管理サーバ105は、ネットワーク101を介して接続されており、それぞれ相互間で各種情報を授受することができる。ユーザは、それぞれユーザ端末A102、ユーザ端末B103及びユーザ端末C104上の専用のクライアントツールを用いて、ファイルの登録、閲覧及び削除等のファイル操作を行う。なお、上述したとおり、本実施形態に係るアイテム推薦システムをクライアントサーバモデルで実現させているが、これに限らず、クライアント単体でも実現させることができる。なお、ファイル管理サーバ105は、アイテム推薦装置の適用例となる構成である。図2は、ユーザ端末A~C102~104のクライアントツールによって表示される画面の例を示す図である。図2において、201は、フォルダの階層構造をツリー状に表示し、フォルダの移動をナビゲートするフォルダ表示部である。202は、現在選択されているフォルダの中のファイルやサブフォルダを表示し、ファイルやサブフォルダに対して開く、コピー及び削除等の各種操作を受け付けるフォルダ表示部である。203は、サブフォルダも含め、現在選択されているフォルダ以下の全てのファイルの中でユーザにとって有益と思われる推薦ファイル204を表示する推薦ファイル表示部である。推薦ファイル表示部203において推薦度205及び推薦理由206が推薦ファイル204に付加された状態で表示される。図3は、ユーザ端末A~C102~104及びファイル管理サーバ105のハードウェア構成を示す図である。CPU等で構成される制御部301は、バス302を介して、メモリ部303、大規模記憶部304、表示部305、入力部306、出力部307及びネットワーク接続部308と接続される。メモリ部303はRAM等で構成される電子的な記憶装置である。制御部301は、メモリ部303に記録されるプログラム及びデータに従って動作し、バス302を介して接続される各構成を制御するとともに、データの入出力を行う。大規模記憶部304は、ハードディスク又は光学ディスク等のデータ蓄積装置である。表示部305は、文書等を表示するディスプレイ装置である。入力部306は、表示部305の表示内容に連動した指示を入力するためのマウス、スティック又はパッド等のポインティングデバイスである。なお、タッチパネル機能付きディスプレイ等、表示部305と入力部306とを兼ねた装置を採用してもよい。出力部307は、データを紙に出力するプリンタデバイス等である。ネットワーク接続部308は、外部装置とデータの送受信を行うためのネットワークインタフェースである。なお、図3に示す構成は、PC等の汎用コンピュータ単体で構成してもよいし、MFP等の電子機器内に構築してもよい。また、互いに接続された複数のコンピュータやサーバ、及び、ディスプレイやPDA等の周辺機器の集合によって構築してもよい。図4は、ファイル管理サーバ105が備えるファイル管理システム401の構成を示す図である。図4に示すように、ファイル管理システム401は、操作取得部403、ファイル管理部404、操作履歴管理部406、情報送信部408、ファイル推薦部409、データベース405及び操作履歴データベース407で構成される。ファイル推薦部409は、意図推定部410及び推薦ファイル計算部411で構成される。なお、図4に示す構成のうち、操作取得部403、ファイル管理部404、操作履歴管理部406、情報送信部408及びファイル推薦部409は、制御部301がメモリ部303から必要なプログラム及びデータを読み出し、実行することによって実現する機能的な構成である。また、データベース405及び操作履歴データベース407は、メモリ部303又は大規模記憶部304における一部記憶領域に相当する構成である。ユーザ端末402には、上述したクライアントツールが設けられている。なお、ユーザ端末402は、図1におけるユーザ端末A102、ユーザ端末B103又はユーザ端末C104に対応する構成である。なお、本実施形態では、ファイル管理システム401にファイル推薦機能を組み込む形で実施しているが、これに限定されるわけではない。ファイル推薦機能として単体で実施してもよいし、他のシステムに組み込む形で実施してもよい。操作取得部403は、ユーザ端末402上のクライアントツールからファイル操作情報を入力し、ファイル管理部404及び操作履歴管理部406に対してファイル操作情報を出力する。ファイル管理部404は、操作取得部403から入力したファイル操作情報に基づいて、データベース405と連携して所定のファイル操作を行う。ここでいう所定のファイル操作とは、例えば、ファイルの新規登録、オープン、コピー又は削除等の操作を意味する。またその他、フォルダに対する上記の操作等も意味する。所定のファイル操作による処理内容は一般的なファイル管理システムと同様である。ファイル操作による処理結果は、情報送信部408によってユーザ端末402に送信され、ユーザ端末402のクライアントツールによって表示される。データベース405は、ファイル管理システム401において管理されるファイルやフォルダに関する情報やユーザに関する情報等を格納したり、取得したりする。ユーザに関する情報としては、ユーザ名やユーザID等のユーザ自体に関する情報だけではなく、ユーザが所属するグループや、グループに所属しているユーザのリスト等のユーザグループに関する情報も含まれる。操作履歴管理部406は、操作取得部403からファイル操作情報を入力し、操作履歴データベース407にファイル操作履歴としてファイル操作情報を格納する。図5は、ファイル操作履歴として格納されるファイル操作情報の例を示す図である。図5において、501は、ログIDを示しており、ファイル操作情報を一意に識別するための情報である。502は、ファイル操作が行われた時間情報を示している。503は、ユーザIDを示しており、ファイル操作を行ったユーザを識別するための情報である。504は、ファイルIDを示しており、操作対象のファイルを識別するための情報である。505は、操作イベントを示しており、実行されたファイル操作の種類を示す情報である。ここで挙げたファイル操作履歴ファイル操作情報は飽くまでも一例であり、これに限定されない。ファイル推薦部409は、意図推定部410と推薦ファイル計算部411とを備え、ユーザの操作に応じて推薦ファイルを算出する。情報送信部408は、ファイル推薦部409によって算出された推薦ファイルをユーザ端末402に対して送信する。ユーザ端末402のクライアントツールは、ファイル管理システム401から受信した推薦ファイルを図2の推薦ファイル表示部203に表示する。次に、図6を参照しながら、ファイル推薦部409における意図推定部410及び推薦ファイル計算部411の処理について説明する。ステップS601において、意図推定部410は、ユーザの直近のファイル操作履歴を、操作履歴管理部406を介して操作履歴データベース407から取得する。ステップS602において、意図推定部410は、予め定められたルールに基づいて、ユーザの直近のファイル操作履歴からユーザが意図所望するファイルの特徴を推定する。本実施形態においては、ユーザの意図を推定するための手掛かりとなるファイル操作として、ファルダ遷移の方向、遷移時間及びファイルの開閉時間等に着目する。ユーザが意図所望するファイルの特徴とは、例えば、ユーザがその存在も場所もよく知っているようなファイルであるとか、逆に存在を知らないファイルや、又は、存在は知っているが場所を忘れたファイル等が考えられる。ステップS603において、推薦ファイル計算部411は、ステップS602で推定されたユーザが所望するファイルの特徴に基づいて、推薦ファイルの算出方式を決定する。ステップS604において、推薦ファイル計算部411は、ステップS603で決定した推薦ファイルの算出方式に基づいて、推薦ファイルを算出する。ステップS605において、推薦ファイル計算部411は、ステップS604で算出した推薦ファイルを示す推薦ファイル情報を出力する。図2に示す推薦ファイル表示部203においては、推薦ファイル情報に基づいて推薦ファイル204が表示される。なお、推薦ファイル計算部411によって推薦ファイル情報が出力された後も、意図推定部410はユーザが所望するファイルの特徴の推定を継続する。これは、ユーザがファイル操作を一定時間以上行っていないことを検知して、ユーザの意図を推定するパターンがあるためである。詳しくは後述する。以下では、図7~図15を参照しながら、ユーザの直近のファイル操作履歴からユーザが所望するファイルの特徴を推定し、推薦ファイルを算出する処理について具体的に説明する。先ず、第1の推薦ファイルの算出方法について説明する。ユーザの直近のファイル操作履歴から、図7に示すように、フォルダ701からフォルダ702、フォルダ703と、フォルダを遷移していく時間遷移時間が比較的短いと判定される場合、ユーザは探しているファイルの存在や場所を自身がよく分かっていると推定することができる。ユーザのファイル操作の判定方法の一例として、遷移時間に対する閾値を設け、遷移時間がその閾値以下である場合、遷移時間が短いと判定することが挙げられる。また、連続して一定回数、遷移時間が閾値以下である場合、遷移時間が短いと判定してもよい。さらに、フォルダに含まれるファイル数やサブフォルダ数を加味して閾値を変えてもよい。例えば、フォルダに含まれるファイル数やサブフォルダ数が少ない場合、遷移時間の閾値を低くし、一方、フォルダに含まれるファイル数やサブフォルダ数が多い場合、遷移時間の閾値を高く設定することが考えられる。これにより、より高い精度でユーザのファイル操作を判定することが可能となる。推薦ファイル計算部411は、ユーザが探しているファイルの存在や場所を自身がよく分かっていると推定された場合、現在選択されているフォルダ以下で、そのユーザが最近よく利用しているファイルを推薦ファイルとして算出する、推薦ファイルの計算方式を選択する。具体的には、推薦ファイル計算部411は、現在選択されているフォルダ以下のファイルに対するユーザの閲覧に関するファイル操作履歴を抽出し、ファイル毎に閲覧回数を集計したものをそのファイルの推薦度とする。また、ただ閲覧回数を集計した場合、全てのファイル操作履歴の重要度は同じとなるが、最近よく利用されているファイルの推薦度を高くするために、閲覧回数を集計する際には、経過時間に従って重要度が下がるような減衰の係数を掛け合わせるとよい。このような減衰の係数としては例えば、次の式1で表されるガウス関数等を使用することができる。式1において、xは操作の発生時間を表し、μは重要度を高くしたい基準となる時間を表し、ρは経過時間による重要度の差の変化率を制御するパラメータを表している。最近の操作の重要度を高くしたい場合には、μを現在時間にすることにより、図13の1301に示すようなグラフの関数となり、現在時間に近いファイル操作履歴ほど高い重要度を与えることができる。なお、グラフにおいてx軸は操作の発生時間を表し、y軸は重要度を表す。また、ユーザが最近よく利用しているファイルを推薦する場合、本実施形態ではファイルの利用として閲覧だけに絞ったが、それ以外にも、編集や印刷等の他の操作も考えられる。この場合、各操作における推薦度を同様に個別に計算した後、各操作の重要度を考慮した重みを掛けて足し合わせることにより、様々な操作を考慮したユーザが最近よく利用しているファイルの推薦度を算出することができる。推薦ファイル計算部411は、上記のように算出した各ファイルの推薦度を降順にソートし、推薦度が高い上位Nファイルをユーザが最近よく利用している推薦ファイルとして算出する。図8は、図7に示すようなフォルダ遷移操作を行ったユーザに対して推薦ファイルを提示した画面例を示す図である。図8に示す画面では、推薦ファイルとともに推薦度と推薦理由とが表示されている。推薦度は、計算結果により得られた推薦度を例えば0~100の間に正規化をして表示すればよい。推薦理由は、ここでは閲覧履歴しか考慮していないため、最近よく閲覧していますとしているが、編集や印刷等の他の操作履歴も考慮した場合、推薦度への寄与が高かった操作を推薦理由とすればよい。例えば、推薦度を計算したとき、印刷の操作履歴による推薦度が高い割合であったらなら、最近よく印刷しています等となる。次に、第2の推薦ファイルの算出方法について説明する。ユーザの直近のファイル操作履歴から、図9に示すように、フォルダ901からフォルダ902、フォルダ903と、フォルダを遷移していく時間遷移時間が比較的長いと判定される場合には、ユーザは探しているファイルの存在や場所を自身がよく分かっていないと推定することができる。ユーザのファイル操作の判定方法の一例として、遷移時間に対する閾値を設け、遷移時間がその閾値以上である場合、遷移時間が長いと判定することが挙げられる。また、連続して一定回数、遷移時間が閾値以上である場合、遷移時間が長いと判定してもよい。さらに、フォルダに含まれるファイル数やサブフォルダ数を加味して閾値を変えてもよい。例えば、フォルダに含まれるファイル数やサブフォルダ数が少ない場合、遷移時間の閾値を低くし、一方、フォルダに含まれるファイル数やサブフォルダ数が多い場合、遷移時間の閾値を高く設定することが考えられる。これにより、より高い精度でユーザのファイル操作を判定することが可能となる。また、ユーザが探しているファイルの存在や場所がよく分からないと推定できる方法は他にもいくつかある。例えば、ユーザの操作によるフォルダの遷移方向から推定することができる。図10に示すように、フォルダ1001から子フォルダ1002に遷移し、また親フォルダ1001に戻ってから、別の子フォルダ1003に遷移するような場合も、ユーザは探しているファイルの存在や場所が分かっていないと推定することができる。また、図11に示すように、あるフォルダ1101での停滞時間フォルダ1101の選択時間が比較的長い場合、ユーザはフォルダに含まれるサブフォルダやファイルの名前等から探しているファイルの手掛かりを得ようとしていると考えられる。そのため、このような場合もユーザは探しているファイルの存在や場所が分かっていないと推定することができる。停滞時間はフォルダ遷移の操作を受け取ってから、次の操作を受け取るまでの時間とし、この停滞時間が閾値を超えた場合に停滞時間が長いと判定すればよい。なお、フォルダに含まれるファイル数やサブフォルダ数に応じて上記閾値を変えてもよい。さらに、図12に示すように、あるフォルダ1201の中のファイル1202を開いて、比較的短い時間で閉じた場合、ファイルの中身を確認しながら、所望のファイルを探していると考えられる。そのため、ユーザは探しているファイルの存在や場所が分かっていないと推定することができる。判定方法としては、ファイルを開く操作から閉じる操作までの時間が閾値以下である場合、ファイルを開いて、比較的短い時間で閉じたと判定すればよい。なお、ファイルに含まれる文字数等に応じて上記閾値を変えてもよい。推薦ファイル計算部411は、上記方法により、ユーザが探しているファイルの存在や場所を分かっていないと推定された場合、現在選択されているフォルダ以下で、例えば、他者がよく利用しているファイルや、そのユーザが少し前によく利用しているファイルを推薦ファイルとして算出する、推薦ファイルの計算方式を選択する。その根拠としては、ユーザが探しているファイルの存在や場所が分からないケースは次の二つが考えられるためである。一つは、一度も利用したことのないファイルで、例えば参考になりそうなファイルを手探りで探しているような場合である。もう一つは、最近利用していなくて、どこにあったかを忘れてしまった、又は、うる覚えの状態の場合である。前者の場合は、ユーザ自身は一度も利用していないため、他者のファイル操作履歴から推薦ファイルが算出される。後者の場合は、ユーザ自身のファイル操作履歴から推薦ファイルが算出されるが、第1の推薦ファイルの算出方法で説明したように最近よく利用したファイルではなく、少し前によく利用したファイルが推薦される。最終的には、他者のファイル操作履歴からの推薦ファイルと、自身のファイル操作履歴による推薦ファイルとをマージして、ユーザが探しているファイルの存在や場所を分かっていないと推定した場合の推薦ファイルとする。以下、それぞれについて詳細に説明する。先ずは、他者のファイル操作履歴から推薦ファイルを求める方法について説明する。推薦ファイル計算部411は、ファイル操作履歴から現在選択されているフォルダ以下に含まれる他者自分以外の閲覧に関するファイル操作履歴を抽出し、ファイル毎にその閲覧回数を集計したものをそのファイルの推薦度とする。また、ただ閲覧回数を集計した場合、全てのファイル操作履歴の重要度は同じとなるが、最近よく利用されているファイルの推薦度を高くするために、閲覧回数を集計する際には、経過時間に従って重要度が下がるような減衰の係数を掛け合わせるようにしてもよい。このような減衰の係数としては例えば、上記式1で表されるガウス関数等を用いることができる。また、他者としては、自分以外とするのではなく、データベース405に格納されているユーザに関する情報を利用してグループユーザに限定してもよい。ここでは、閲覧操作だけに絞って推薦度を算出したが、第1の推薦ファイルの算出方法での説明と同様、編集や印刷等の他の操作を考慮してもよく、その計算方法は同様である。次に、自身のファイル操作履歴から推薦ファイルを求める方法について説明する。計算方法としては、第1の推薦ファイルの算出方法で説明したユーザが最近よく利用しているファイルを推薦する計算方式と同様だが、ここでは、最近の利用ではなく、少し前の利用の重要度を高くする点が異なる。具体的には、上記式1における、μを現在時間にするのではなく、例えば3週間前の時間等にする。こうすることにより、図13の1302に示すようなグラフの関数となり、3週間前に近い操作履歴ほど高い重要度を与えることができる。なお、グラフにおいてx軸は操作の発生時間を表し、y軸は重要度を表す。このように、基準時間となるμをシフトさせることで、任意の期間によく利用していたファイルを推薦することができる。ここでのμはシステムで固定値としてもよいし、ユーザが任意に変更できるようにしてもよい。また、固定値ではなく推薦後の時間の経過とともに変化させるようにしてもよい。例えば、ユーザが探しているファイルの存在や場所を分かっていないと推定された場合に、はじめは2週間前によく利用していたファイルが推薦される。その後、ユーザが推薦したファイルを一定時間以上選択しない場合には、μの値をシフトさせ、4週間前によく利用していたファイルを推薦するといった具合である。最終的には、他者のファイル操作履歴による推薦ファイルと自身のファイル操作履歴による推薦ファイルとの推薦度をそれぞれ正規化して足し合わせることで、推薦ファイルの推薦度を算出する。その際に、重みを付けることで、どちらを優先するか変化をつけてもよい。このように計算した各ファイルの推薦度を降順にソートし、推薦度が高い上位Nファイルを、ユーザが探しているファイルの存在や場所を分かっていない場合の推薦ファイルとする。図14は、推薦ファイル表示部203において表示される推薦ファイルの具体例を示す図である。図14に示すように、推薦ファイルとして、他のユーザがよく閲覧しているファイル1401や、ユーザ少し前によく閲覧していたファイル1402等が混ざってお薦めされる。次に、第3の推薦ファイルの算出方法について説明する。ユーザの直近の操作状況から、図15に示すように、フォルダ1501から子フォルダ1502へ遷移し、その後、親フォルダ1501へ戻った場合には、ユーザが探しているファイルは子フォルダ1502以下にはなかったと推定できる。このように推定したときには、子フォルダ1502以下にあるファイルを推薦対象から除外することで、推薦精度を向上させることができる。以上、図7~図15を用いて、ユーザの直近の操作状況から推定した意図に基づく推薦ファイルの算出方法について説明した。このように、ユーザの直近の操作状況から、どのようなファイルをユーザが探しているのかを推定し、それに見合うファイルを推薦することで、ユーザはより効率的に所望のファイルを探すことができるようになる。上述した実施形態においては、ユーザがどのようなアイテムを探しているのか、その意図を推定し、動的に推薦手法を変えることにより、ノイズを除去したより精度の高いアイテムの推薦を行うことができる。その結果、ユーザは迷うこともなく単一の推薦ファイル表示部203から所望のアイテムを効率的に探すことが可能となる。また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェアプログラムを、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータまたはCPUやMPU等がプログラムを読み出して実行する処理である。