"実験動物を撮影した動画データに基づき実験動物の活動を異なる観点から定量化して複数の異なる活動データを算出する活動データ算出部と、前記活動データ算出部から得られる複数の異なる活動データから複数次元ベクトル空間を構成し、該複数次元ベクトル空間に前記動画データから求めた複数の活動データをマッピングし、該複数の活動データで特定される前記ベクトル空間における点が同じ症状同士が集合した部分空間となっているものを特定症状部分空間として症状毎に特定する症状特定部と、前記症状特定部で特定された特定症状部分空間を有するベクトル空間上で、症状入力対象の動画データから求めた活動データにより、該活動データが属する特定症状部分空間を特定し、該特定症状部分空間の症状を症状候補として決定する症状候補決定部と、前記症状候補決定部で決定した症状候補を入力候補として症状入力画面に表示し、症状の入力を受け付ける症状入力支援部と、前記症状入力支援部で特定した症状及び対応する実験動物識別情報を関連付けて記憶する症状記録部とを有することを特徴とする実験動物の症状入力支援装置。前記症状記録部は、関連付けて記憶した症状と実験動物識別情報とからなる症状データに対して、症状特定時に用いた動画データ及び/または該動画データから算出された活動データを紐づけて記憶することを特徴とする請求項1記載の実験動物の症状入力支援装置。前記症状入力支援部は、前記症状入力画面に、症状を入力すべき実験動物の実験動物識別情報表示部と、症状を入力するための症状入力欄表示部と、前記症状候補を選択させるための症状候補選択欄表示部と、確定操作ボタンを有し、前記症状候補選択欄表示部で選択された症状候補を前記症状入力欄表示部に表示し、確定操作ボタンによる確定操作によって選択された症状候補と前記実験動物識別情報表示部に表示されている実験動物識別情報とを対応させて症状を特定することを特徴とする請求項2記載の実験動物の症状入力支援装置。前記症状入力支援部は、前記症状入力画面に動画再生ボタンを有し、動画再生ボタンへの押圧操作によって、動画を再生する再生画面表示部を有する次画面に切り替え表示し、前記次画面は、前記再生画面表示部と、活動データの詳細情報欄表示部と、直前の表示画面に戻すための戻るボタンと、現在表示している実験動物の次のデータを読み出して表示するための次へボタンと、現在表示している実験動物の前のデータを読み出して表示するための前へボタンとを有することを特徴とする請求項3記載の実験動物の症状入力支援装置。前記症状候補決定部は、症状入力対象の動画データから求めた活動データにより、該活動データが属する特定症状部分空間が無い場合に、該活動データの点から近い特定症状部分空間を症状候補として特定することを特徴とする請求項4記載の実験動物の症状入力支援装置。前記活動データ算出部は、実験動物の各部に色が異なるマーカを付して実験動物を撮影する動画撮影部を有し、前記動画データから前記各マーカの色エリアを抽出し、該色エリアの座標位置を用いて活動データを算出することを特徴とする請求項1から5いずれか1項記載の実験動物の症状入力支援装置。前記症状特定部は、前記活動データとして、移動距離、移動範囲、手足の距離、旋回回数、側転回数、仰向け姿勢回数、うつ伏せ姿勢回数、他の実験動物との接触回数、体温、脈拍のいずれかを用いることを特徴とする請求項6項記載の実験動物の症状入力支援装置。実験動物を撮影した動画データに基づき実験動物の活動を異なる観点から定量化して複数の異なる活動データを算出する活動データ算出工程と、前記活動データ算出工程から得られる複数の異なる活動データから複数次元ベクトル空間を構成し、該複数次元ベクトル空間に前記動画データから求めた複数の活動データをマッピングし、該複数の活動データで特定される前記ベクトル空間における点が同じ症状同士が集合した部分空間となっているものを特定症状部分空間として症状毎に特定する症状特定工程と、前記症状特定工程で特定された特定症状部分空間を有するベクトル空間上で、症状入力対象の動画データから求めた活動データにより、該活動データが属する特定症状部分空間を特定し、該特定症状部分空間の症状を症状候補として決定する症状候補決定工程と、前記症状候補決定工程で決定された症状候補を入力候補として症状入力画面に表示し、症状の入力を受け付ける症状入力支援工程と、前記症状入力支援工程で特定した症状及び対応する実験動物識別情報を関連付けて記憶する症状記録工程とからなることを特徴とする実験動物の症状入力支援方法。前記症状記録工程は、関連付けて記憶した症状と実験動物識別情報との症状特定データに対して、症状特定時に用いた動画データ及び/または該動画データから算出された活動データを紐づけて記憶することを特徴とする請求項8記載の実験動物の症状入力支援方法。実験動物を撮影した動画データに基づき実験動物の活動を異なる観点から定量化して複数の異なる活動データを算出する活動データ算出機能と、前記活動データ算出機能から得られる複数の異なる活動データから複数次元ベクトル空間を構成し、該複数次元ベクトル空間に前記動画データから求めた複数の活動データをマッピングし、該複数の活動データで特定される前記ベクトル空間における点が同じ症状同士が集合した部分空間となっているものを特定症状部分空間として症状毎に特定する症状特定機能と、前記症状特定機能で特定された特定症状部分空間を有するベクトル空間上で、症状入力対象の動画データから求めた活動データにより、該活動データが属する特定症状部分空間を特定し、該特定症状部分空間の症状を症状候補として決定する症状候補決定機能と、前記症状候補決定機能で決定した症状候補を入力候補として症状入力画面に表示し、症状の入力を受け付ける症状入力支援機能と、前記症状入力支援機能で特定した症状及び対応する実験動物識別情報を関連付けて記憶する症状記録機能とをコンピュータに実現させるための実験動物の症状入力支援プログラム。特許文献1のシステムでは、小動物に対しビデオカメラで録画した動画から実験動物の行動の特徴を抽出する。そして、規定の分類アルゴリズムに通すことによって最終的な症状を機械的に判断し出力する。このシステムは、あらかじめ分類アルゴリズムを構成する必要があり、これには熟練者の膨大な経験が必要となる。また、判断の基準となる所定量は何度か実験を行い、キャリブレーション較正を行う必要がある。こうしたキャリブレーションは実験動物の種類や特性が変わるたびに行う必要があり、手間がかかりコストも高くなる。特許文献2の小動物の行動解析装置では、背景の切り出しや輪郭抽出のアルゴリズムを工夫することにより、小動物に対しビデオカメラで録画した動画から、実験動物の行動の特徴や姿勢を精度よく抽出する。また、姿勢ポーズを既知の姿勢と比較することにより、実験動物の姿勢を分類する。しかしながら、特許文献2の方法では、姿勢が類似である場合に分類に失敗するという不都合がある。特許文献3のシステムでは、小動物をビデオカメラで録画した動画像から、実験動物が存在する位置の分布を把握する。そして、たとえば群れを成しているのか単独で行動しているのかなどといった大まかな行動を機械的に判断し出力する。したがって、小動物を大きな塊として捕らえ、塊が集まっているか分散しているかといった大まかな行動分布などを把握することができる。しかし、個々の実験動物が積極的に歩き回っているのか、うずくまっているのか、毛づくろいをしているのか等の細かい動きまでを把握することができないという不都合がある。本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、実験動物の症状を観察し記録する場合に、初心者であっても信頼性が高い症状を記録することができる症状入力支援装置、支援方法及びプログラムを提供することを目的とする。本発明は、上記の目的を達成するため、実験動物を撮影した動画データに基づき実験動物の活動を異なる観点から定量化して複数の異なる活動データを算出する活動データ算出部と、前記活動データ算出部から得られる複数の異なる活動データから複数次元ベクトル空間を構成し、該複数次元ベクトル空間に前記動画データから求めた複数の活動データをマッピングし、該複数の活動データで特定される前記ベクトル空間における点が同じ症状同士が集合した部分空間となっているものを特定症状部分空間として症状毎に特定する症状特定部と、前記症状特定部で特定された特定症状部分空間を有するベクトル空間上で、症状入力対象の動画データから求めた活動データにより、該活動データが属する特定症状部分空間を特定し、該特定症状部分空間の症状を症状候補として決定する症状候補決定部と、前記症状候補決定部で決定した症状候補を入力候補として症状入力画面に表示し、症状の入力を受け付ける症状入力支援部と、前記症状入力支援部で特定した症状及び対応する実験動物識別情報を関連付けて記憶する症状記録部とを有する。なお、前記症状記録部は、関連付けて記憶した症状と実験動物識別情報とからなる症状データに対して、症状特定時に用いた動画データ及び/または該動画データから算出された活動データを紐づけて記憶することが好ましい。また、前記症状入力支援部は、前記症状入力画面に、症状を入力すべき実験動物の実験動物識別情報表示部と、症状を入力するための症状入力欄表示部と、前記症状候補を選択させるための症状候補選択欄表示部と、確定操作ボタンを有し、前記症状候補選択欄表示部で選択された症状候補を前記症状入力欄表示部に表示し、確定操作ボタンによる確定操作によって選択された症状候補と前記実験動物識別情報表示部に表示されている実験動物識別情報とを対応させて症状を特定することが好ましい。前記症状入力支援部は、前記症状入力画面に動画再生ボタンを有し、動画再生ボタンへの押圧操作によって、動画を再生する再生画面表示部を有する次画面に切り替え表示し、前記次画面は、前記再生画面表示部と、活動データの詳細情報欄表示部と、直前の表示画面に戻すための戻るボタンと、現在表示している実験動物の次のデータを読み出して表示するための次へボタンと、現在表示している実験動物の前のデータを読み出して表示するための前へボタンとを有することが好ましい。前記症状候補決定部は、症状入力対象の動画データから求めた活動データにより、該活動データが属する特定症状部分空間が無い場合に、該活動データの点から近い特定症状部分空間を症状候補として特定することが好ましい。前記活動データ算出部は、実験動物の各部に色が異なるマーカを付して実験動物を撮影する動画撮影部を有し、前記動画データから前記各マーカの色エリアを抽出し、該色エリアの座標位置を用いて活動データを算出することが好ましい。前記症状特定部は、前記活動データとして、移動距離、移動範囲、手足の距離、旋回回数、側転回数、仰向け姿勢回数、うつ伏せ姿勢回数、他の実験動物との接触回数、体温、脈拍のいずれかを用いることが好ましい。また、本発明の実験動物の症状入力支援方法は、実験動物を撮影した動画データに基づき実験動物の活動を異なる観点から定量化して複数の異なる活動データを算出する活動データ算出工程と、前記活動データ算出工程から得られる複数の異なる活動データから複数次元ベクトル空間を構成し、該複数次元ベクトル空間に前記動画データから求めた複数の活動データをマッピングし、該複数の活動データで特定される前記ベクトル空間における点が同じ症状同士が集合した部分空間となっているものを特定症状部分空間として症状毎に特定する症状特定工程と、前記症状特定工程で特定された特定症状部分空間を有するベクトル空間上で、症状入力対象の動画データから求めた活動データにより、該活動データが属する特定症状部分空間を特定し、該特定症状部分空間の症状を症状候補として決定する症状候補決定工程と、前記症状候補決定工程で決定された症状候補を入力候補として症状入力画面に表示し、症状の入力を受け付ける症状入力支援工程と、前記症状入力支援工程で特定した症状及び対応する実験動物識別情報を関連付けて記憶する症状記録工程とからなる。なお、前記症状記録工程は、関連付けて記憶した症状と実験動物識別情報との症状特定データに対して、症状特定時に用いた動画データ及び/または該動画データから算出された活動データを紐づけて記憶することが好ましい。本発明の実験動物の症状入力支援プログラムは、実験動物を撮影した動画データに基づき実験動物の活動を異なる観点から定量化して複数の異なる活動データを算出する活動データ算出機能と、前記活動データ算出機能から得られる複数の異なる活動データから複数次元ベクトル空間を構成し、該複数次元ベクトル空間に前記動画データから求めた複数の活動データをマッピングし、該複数の活動データで特定される前記ベクトル空間における点が同じ症状同士が集合した部分空間となっているものを特定症状部分空間として症状毎に特定する症状特定機能と、前記症状特定機能で特定された特定症状部分空間を有するベクトル空間上で、症状入力対象の動画データから求めた活動データにより、該活動データが属する特定症状部分空間を特定し、該特定症状部分空間の症状を症状候補として決定する症状候補決定機能と、前記症状候補決定機能で決定した症状候補を入力候補として症状入力画面に表示し、症状の入力を受け付ける症状入力支援機能と、前記症状入力支援機能で特定した症状及び対応する実験動物識別情報を関連付けて記憶する症状記録機能とをコンピュータに実現させる。本発明によれば、実験動物の症状を観察し記録する際に、動画データに基づき実験動物の活動を異なる観点から定量化した複数の異なる活動データに基づき症状候補を表示するので、新規に症状を入力する場合に比べて、症状の入力が容易であり、且つ客観性及び信頼性の高い症状を入力することができる。したがって、初心者であっても、熟練を要することなく熟練者と同じように、客観性及び信頼性の高い症状の入力が可能になる。図1において、実験動物の症状入力支援システム10は、ビデオカメラ11,12と、症状入力支援装置13とを有する。この症状入力支援システム10は、化学物質安全性試験が行われる例えば医薬品研究所などの研究施設に設置される。研究施設には、複数のケージ15が設置される。これらケージ15は、金網もしくはアクリル製で例えば30cm×30cm×30cmの大きさで形成される。各ケージ15では、各試験番号毎に各種の実験動物16、例えばラットが1~5匹程度飼育される。各種試験種別によっては、水や餌などが自発的に摂取可能な装置が設けられる。以下ではラット1匹の場合を例にとって説明している。ビデオカメラ11,12は、ケージ15内の全体が撮影可能な位置に設けられ、撮像素子を用いてケージ15内を連続撮影する。一方のビデオカメラ11は平面視するためにケージ15の上方に取り付けられる。また、他方のビデオカメラ12は、正面視するためにケージ15の前方に取り付けられる。ビデオカメラ11,12は、撮像素子を用いてデジタル画像を時系列的に連続撮影可能であればよく、画素数、色数、1秒当たりのフレーム枚数などは高いほど良い。しかし、動画データから活動データの採取が可能な程度の解像度を備えていればよく、通常のビデオカメラの他に、一般的に市販されているWebカメラなどが用いられる。これらのビデオカメラ11,12からの動画データは、症状入力支援装置13の画像保存部21に送られる。なお、必要に応じて、撮影画面内に現在時刻を表示して記録してもよい。さらには、動画データとは別に動画像の各フレームに対応させて撮影時刻データを記録してもよい。動画データは、非圧縮のAVIや、MPEG1、MPEG2、MPEG4、WMVなどの各種圧縮ファイルのいずれで記録してもよい。ビデオカメラ11,12からの動画データは、例えば1時間単位で、画像保存部21に記録される。1時間1ファイルとして記録する場合には、試験番号名_個体番号名_カメラ番号_日付_開始時刻とするファイル名称で動画データが記録される。例えば試験番号がQ1234、個体番号が1001の実験動物をカメラ番号が001のカメラで、2011年3月25日の10時~11時に撮影した場合には、Q1234_1001_001_20110325_1000.mpgのようなファイル名で記録される。症状入力支援装置13は、画像保存部21、活動データ算出部22、症状特定部23、症状入力支援部24、症状記録部25を有し、これら各部21~25は、パーソナルコンピュータパソコン30の機能を用いてソフト的に構成される。パソコン30は、周知のように本体部の他に、キーボード31やマウス32などの入力部と、ディスプレイ33やスピーカなどの出力部を有する。図2及び図3は、パソコン30における処理手順を示すフローチャートであり、主要なステップには符号S1,S2,が付してあり、本文との対応を図っている。画像保存部21は、ビデオカメラ11,12からの動画データを一定時間単位毎に保存するS1。なお、複数のケージ15内の実験動物16に対し症例を入力するために各ケージ15にビデオカメラ11,12を有する場合であって、内蔵のハードディスクドライブなどの容量の関係で、充分な動画データ保存領域を確保することができない場合には、外部の記憶手段、例えば外付けのハードディスクドライブを接続する。また、画像サーバを別途用意し、これに各ケージ15の連続動画データを保存してもよい。活動データ算出部22は、実験動物16を撮影した動画データに基づき実験動物の活動を異なる観点から定量化して複数の異なる活動データ、例えば、移動距離歩行距離、移動範囲歩行範囲、手足の距離、旋回回数、側転回数、仰向け姿勢回数、うつ伏せ姿勢回数を求めるS2。なお、以下の実施形態では、説明を簡単にするために、求める活動データは移動距離と移動範囲のみとし、これを用いた二次元ベクトル空間で説明しているが、上記の各活動データを適宜用いた3次元ベクトル空間やそれ以上の次元のベクトル空間を用いてよいことは勿論である。このベクトル空間の次元を上げることにより、多様な活動を加味した精度の高い症状を特定することができる。一つのケージ15内で複数の実験動物16を飼育する場合には、他の実験動物との接触回数も求める。実験動物16の姿勢を精度よく検出するために、図4に示すように、実験動物の頭部、四肢、尾部、腹部などの主要部位にマーカとしてのカラータグ35a~35gを装着もしくは着色料によって着色する。この場合に、これら各部位を色の違いで識別可能とするように、各部位に設けるカラータグ35a~35gは異なる色とすることが好ましい。また、実験動物16やカラータグ35a~35gが目立つように、背景色には目立たせたい色に対する補色を用いることが好ましい。なお、一つのケージ15に複数の実験動物16を入れて観察する場合には、各動物同士を識別するためのカラータグを増やす、または頭部と腹部のカラータグを動物個体毎に色を変えるなどして、各個体を識別する。また、色を変える他に、カラータグの形を変えて、この形状の違いから、各個体やその部位を特定してもよい。活動データ算出部22では、先ず、動画データに対して、例えば1時間分について画像処理し、実験動物16の各カラータグ35a~35gについて、XY平面及びXZ平面図1参照での位置座標を取得する。図4に示すように、カラータグ35a~35gに対応する色エリアを抽出し、例えばその重心位置をカラータグの位置座標とする。カラータグ35a~35gは色によって実験動物のどの部位なのかが分かっているので、これらの位置座標によって、実験動物の姿勢を把握することができる。また、各カラータグ35a~35gの位置座標を用いてその重心座標GPxyを求めることで、実験動物16の重心座標を特定する。そして、重心に対する各部位の相対座標から実験動物16の向きや姿勢を把握する。図5に示すように、実験動物16の時系列の重心座標の軌跡を移動軌跡MTとし、一定時間の移動軌跡長さMTL1を活動データの一つとする。また、図6に示すように、移動軌跡MTを用いてある一定時間毎の移動軌跡MTとそれの両端を結ぶ線L1で囲まれた領域MAの面積を移動面積MA1とする。ビデオカメラ12による側方からの動画データからは、各部位のXZ平面の高さ成分zによって、実験動物16が立ち上がっているのか、座っているのか、うずくまっているのかなどの実験動物16の上下方向における姿勢を特定する。例えば、手と足との距離が長い場合には立ち上がった状態であり、短ければうずくまっていると特定する。また、XY平面において、腹部のカラータグ35gによる位置座標が確認される場合には、仰向けと特定する。また、頭部、尾部を中心として左右に四肢のカラータグによる位置座標が所定の間隔で確認される場合には、うつ伏せと特定する。以上のようにして求めた各活動データが一定時間内にどの程度継続したかを数値化する。例えば移動軌跡MTは長さで、移動範囲MAは面積で、他の実験動物との接触回数複数匹を同一ケージで飼育する場合は回数で、手足の距離は長さで、旋回、側転、仰向け、うつ伏せは回数で、一定時間内のものを加算して数値化する。なお、実験動物16の体温や脈拍などの動画データ以外から得られた情報が入力される場合には、これらも活動データに加える。症状特定部23は、活動データ算出部22から得られる種類の異なる活動データから症状を特定する。このため、ベクトル空間形成部41、分類部42、症状候補決定部43、教師データ作成部44を有し、図7に示すような、活動データ症状変換用の二次元ベクトル空間VEC01を構成する。先ず、ベクトル空間形成部41により、移動距離と移動面積を活動データとする二次元ベクトル空間VEC01を形成する図7のS4参照。そして、二次元ベクトル空間VEC01に前記動画データから求めた複数の活動データをマッピングするS5。このマッピングする活動データは教師データ模範データを用いる。教師データは、動画データにより算出された活動データと、この活動データが算出された動画を観察して、または動画を撮影しているケージ15の実験動物16を直接観察して、熟練者により特定された症例とからなり、これらが関連付けされている。この教師データを用いることにより、活動データと症状との精度の良い関連付けが可能になる。教師データは教師データ作成部44によって作成されるS3。教師データ作成部44は、図2のフローチャートにおいて、症状入力画面の表示ステップS16の後に、症状入力支援ステップS8~S10を行うことなく、症状の直接入力ステップS11により症状を入力することで得られる。そして、入力された症状とこのときの活動データとを関連付けて症状データとして記録し、この記録したものが教師データとして利用される。図8において、○で示すベクトルは探索行動の亢進の症状が、□で示すベクトルは自発運動の亢進の症状が、△で示すベクトルは毛繕いの増加の症状が付されたものである。このように、移動距離と移動面積とからなる二次元ベクトル空間VEC01では、探索行動の亢進、自発運動の亢進、毛繕いの増加の症状同士が集合した部分空間PA01,PA02,PA03が構成される。これらの症状が特定された部分空間PA01,PA02,PA03を特定の症状を示す部分空間特定症状部分空間として分類するS6。このようにして、システムの立ち上げ時には、教師データを用いることにより、活動データに基づく症状特定のための二次元ベクトル空間VEC01が精度よく作成される。図9は、二次元ベクトル空間VEC01を類似の症状にて分類カテゴライズした分類例を示している。移動距離と移動面積が共に小さいエリアPA01は、毛繕いの増加として分類され、移動距離が大きく移動面積が小さいエリアPA02は自発運動の亢進として分類され、移動距離が小から大であり移動面積が大きいエリアPA03は探索行動の亢進として分類される。図3は、以上のようにして作成される症状特定のためのベクトル空間の作成手順を示しており、撮影動画データの保存ステップS1、活動データの算出ステップS2、教師データの作成ステップS3、ベクトル空間の設定ステップS4、マッピングステップS5、分類ステップS6を経て、図9に示すような症状特定用の例えば二次元ベクトル空間VEC01が形成される。症状候補決定部43では、図9に示すような、特定症状部分空間PA01~PA03がカテゴライズされた二次元ベクトル空間VEC01を用いて、移動距離と移動面積の活動データからなるベクトルV1~V6の入力があった場合に、これらベクトルV1~V6が属する特定症状部分空間PA01~PA03の症状を、対応する症状として特定する。例えば、V1の場合には毛繕いの増加、V2の場合には毛繕いの増加または自発運動の亢進、V3の場合には自発運動の亢進、V4の場合には毛繕いの増加または探索行動の亢進、V5の場合には自発運動の亢進または探索行動の亢進、V6の場合には探索行動の亢進のように症状を特定する。なお、症状候補決定部43は、症状入力対象の動画データから求めた活動データによるベクトルが、上記いずれの特定症状部分空間PA01~PA03に属していない場合には、該ベクトルに近い特定症状部分空間PA01~PA03を症状候補として特定する。この場合には、例えばk近傍法k-nnknearestneighboralgorithm法などによって、どの特定症状部分空間PA01~PA03に属するかを決定する。先ず、図10に示すように、各特定症状部分空間PA05,PA06毎に重心GPA05,GPA06を求め、その重心GPA05,GPA06をそのカテゴリの代表的な値とみなす。次ぎに、図11に示すように、カテゴリが未知のベクトルV01が与えられときに、最も近い重心のもののカテゴリを症状として決定する。図11では、カテゴリAの部分空間PA05よりも、カテゴリBの部分空間PA06の方がその重心GPA06に近いため、Bに属すると判定し、Bの部分空間PA06の症状を用いる。なお、k-nn法のほかにも、最新のパターン認識の世界で研究されている各種手法、たとえば各カテゴリを隔てるような超平面を構成して、未知のベクトルを分類する方法などを用いても良い。症状入力支援部24は、症状候補決定部43で決定された症状候補を入力候補として、図12に示すように、ディスプレイ33に症状入力画面50を表示し、症状の入力を受け付け、症状の入力を支援する図2のS7~S9。症状入力画面50は、表示日時、ログイン名が表示された症状入力システムのタイトル画像表示部51、症状を入力すべき試験番号を表示する試験番号表示部52、個体番号を表示する個体番号表示部53、症状を入力するための症状入力欄表示部54と、症状候補を選択させるための症状候補選択欄表示部55と、前へボタン56a,次へボタン56bとからなる確定操作ボタン56と、動画再生ボタン57,59とを有する。症状候補選択欄表示部55で、各症状名欄をクリック操作することにより、クリック操作された症状表示欄の症状が前記症状入力欄表示部54に表示される。そして、確定操作ボタン56として機能する前へボタン56a、又は次へボタン56bがクリック操作されることにより、確定操作がなされるS12。この確定操作によって、選択された症状候補と前記個体番号とが対応付けられて、症状記録部25により所定の記録エリアに記録されるS13。また、動画再生ボタンへのマウスによるクリック操作によって、図13に示すように、ディスプレイ33の画面が動画再生画面60に切り換わる。同様にして、症状候補選択欄表示部55の各欄に対応して設けられる動画再生ボタン59をクリック操作することにより、同様にしてディスプレイ33の画面が動画再生画面60に切り換わる。図13に示すように、動画再生画面60は、タイトル画像表示部61、試験番号表示部62、個体番号表示部63、再生画像表示部64、活動データの詳細情報欄表示部65、戻るボタン66、次へボタン67、前へボタン68を有する。再生画像表示部64は、症状を入力すべき動画データに基づき再生した動画像を表示する。活動データの詳細情報欄表示部65は、動画データから算出した活動データの全てを一覧表の形式で表示する。この一覧表では指数の高いものから順に表示される。指数は、例えばk近傍法の距離などから算出される。指数は最も近いものが最も高い値を示す。戻るボタン66は、戻るボタン66へのマウスによるクリック操作によって、直前の表示画面に戻す。次へボタン67は、マウスのクリック操作によって、現在表示している実験動物の次ぎの番号のデータを読み出して表示する。この場合には、図13に示す表示画面が表示され、実験動物識別情報としての識別番号が次の実験動物の症状の入力が可能になる。また、前へボタン68は、クリック操作によって現在表示している実験動物の前の番号のデータを読み出して表示する。これら次へボタン67及び前へボタン68がクリック操作されると、症状データが確定する。症状記録部25は、症状入力支援部24で特定した症状及び対応する実験動物識別情報を関連付けて記憶するS13。これら症状と実験動物識別情報とは、リレーショナルデータベースの形式で保存されている。なお、リレーショナルデータベースに限らず、普通のテキストファイル形式で保存してもよい。さらに、解析結果の根拠となった動画のファイルがどこにあるのかを示す情報も、これら情報に紐づけて記録する。次ぎに、本実施形態の作用について説明する。症状の入力は、ケージ15内の実験動物16を観察し、本発明の症状入力支援システム10を用いて行われる。先ず、図2に示すように、症状入力支援システム10を起動すると、図1に示すように、ディスプレイ33に、ログイン名入力欄70とパスワード入力欄71を有するログイン画面72が表示される。予め登録されているログイン名と対応するパスワードを入力し、ログインボタン73をクリック操作することによりシステム10にログインする図2のS14。ログインすると、タイトルと試験番号入力欄と決定ボタンを有する試験番号入力画面図示せずが表示される。症状入力対象の試験番号を入力し、決定ボタンをクリック操作するとS15、対応する試験番号の症状入力画面50がディスプレイ33に表示されるS16。図12に示すように、症状入力画面50には、各欄表示部51~55,58が表示されるとともに、前へボタン56a、次へボタン56b、動画再生ボタン57,59などの操作ボタンが表示される。症状候補リスト表示欄55には、個体番号1001の対応する動画データに基づき求められた活動データにより決定された症状候補が表示される。症状候補リストは、症状名、指数、動画再生指示欄を有しており、関連性が高い症状が上位に入力されているので、症状の特定が容易に行える。オペレータは、このリストから、もっとも適切と思われるものの表示欄をクリックして選択することにより、選択した症状名が症状入力欄表示部54に表示される。また、備考を入力する必要があるときには、備考欄58にキーボードを用いて備考が入力される。これら各入力欄の内容でよければ、次へボタン56bをクリックすることで、入力した内容が確定しS12、個体番号と症状とが紐づけされて症状データとして、症状記録部25により記録されるS13。また、現状の個体番号に対して症例観察をしているときに、前の個体番号につき入力した症状に疑問がある場合には前へボタン56aを押すことにより、前に処理した個体番号に戻ることができる。なお、ケージ15内の実験動物16を観察し、しかも症状入力支援を受けても、症状の特定に迷う場合には、動画再生ボタン57図12参照をクリックすることにより、症状観察の直前の動画データを参照することができるS18。また、症状候補選択欄表示部55内の動画再生ボタン59をクリック操作することにより、教師データ作成時の対応する動画データであって、症状の決定に最適な動画データが再生されるS19。これにより、症状の確認を行うことができ、症状の入力精度を向上することができる。また、迷うことなく明らかに症状を特定することができる場合や、症状候補に無い症状を症状入力欄表示部54に入力する場合には、症状がキーボード31を介して直接入力されるS11。上記実施形態では、症状入力支援装置13として動画データから求めた活動データに基づき、対応する症状を特定し、これを入力画面中に表示して、入力を支援するようにしたが、この他に、症状の自動入力装置として入力支援してもよい。この場合には、1日における活動時間帯を特定して、この特定した時間における動画データから上記のようにして活動データを抽出する。次ぎに活動データに基づき、複数次元ベクトル空間で対応する特定症状部分空間を特定する。この特定した部分空間の症状、例えば毛繕いの増加を症状とし、この症状を自動判定に用いた動画データ名称とともに、個体識別情報に紐づけて記録する。このようにして自動判定された症状とその動画データとは、オペレータが読み出して、動画データを参照しながら、自動入力したものに修正を加えてもよい。このようにすることで、症状入力支援装置を用いた症状入力と同じように、効率よく症状を入力することができ、しかも、客観性及び信頼性をも向上することができる。また、動画データから特定した症状とともに、動画データそのもの、または動画データから求めた活動データ、または動画データと活動データを、紐付け記録することにより、後で症状を再考察する場合であっても、動画データを確認することができ、特定した症状が妥当か否かを容易に判定することができる。以上のように、本実施形態では、ケージ内の実験動物を観察して症状を記録する際に、直前の動画データに基づき算出した活動データにより自動的に特定した症状を表示することで、初心者であっても熟練を要することなく、症状の特定や記録を行うことができる。しかも、動画データにより求めた活動データから症状を特定したものを症状候補として表示するため、的確な症状を容易に選択することができる。また、判定の基となる動画データが紐づけて症状とともに記憶されるため、後で、判定が正確なものであったかどうかも検証することが可能になる。なお、ケージ15の動物16を直接観察する代わりに、ディスプレイ33に表示される動画データを観察することにより、症状を入力してもよい。また、熟練者が症状を入力する場合には、この入力した症状を教師データとして保存し、この教師データを用いて、活動データ症状変換用の複数次元ベクトル空間を更新してもよい。上記実施形態では、スタンドアローン型のコンピュータ内に各種データを格納した場合を例にとって説明したが、LANで動画データサーバとを接続したシステムにおいて、症状入力支援処理を行ってもよい。この場合には、ネットワーク及びスイッチングハブを介して例えば電算室に設置されている動画蓄積サーバ、動画解析サーバ、解析情報蓄積サードに接続し、情報端末によって、症状入力支援を行う。ネットワークは、一般的な有線ケーブルによるEthernet登録商標の他に、無線LANなどの無線通信であってもよい。上記実施形態で示したように、本発明は、プログラムの形態、さらにはプログラムを記憶する記憶媒体にもおよぶことはもちろんである。"