"一台以上の計算装置を含んで構成される並列処理システムによる並列処理方法であって、所定の空間上に配置された一つ以上の領域と当該空間上に配置された一つ以上の点とをそれぞれ示すデータを入力する入力ステップと、前記空間を複数の格子に分割して、分割した各格子について、前記入力ステップにおいて入力されたデータによって示される領域及び点のうち、当該格子に少なくとも当該領域の一部及び当該点を含む領域及び点を当該格子に仕分ける仕分ステップと、前記仕分ステップにおいて分割された各格子について、前記一台以上の計算装置のうち一つの計算装置を選択して、選択した計算装置に前記仕分ステップにおいて当該格子に仕分けられた領域及び点を示すデータを出力する選択ステップと、前記計算装置のそれぞれが、前記選択ステップにおいて出力されたデータを入力して、当該データによって示される各点が当該データによって示される各領域に含まれるか否かを判定して、判定の結果を出力する計算ステップと、を有する並列処理方法。前記仕分ステップにおいて、前記格子に少なくとも当該領域の一部を含む領域を当該領域全体として仕分けることを特徴とする請求項1に記載の並列処理方法。前記仕分ステップにおいて、前記格子に少なくとも当該領域の一部を含む領域を当該領域と当該格子との交差領域として仕分けることを特徴とする請求項1に記載の並列処理方法。前記仕分ステップにおいて、各格子に仕分けられた領域の数、各格子に仕分けられた点の数、及びそれらの和の少なくとも何れかが予め設定された閾値を超えているか否かを判断して、閾値を超えていると判断された場合には閾値を超えていた格子を再帰的に更に分割して、分割した各格子について領域及び点を仕分けることを特徴とする請求項1~3の何れか一項に記載の並列処理方法。一台以上の計算装置を含んで構成される並列処理システムであって、所定の空間上に配置された一つ以上の領域と当該空間上に配置された一つ以上の点とをそれぞれ示すデータを入力する入力手段と、前記空間を複数の格子に分割して、分割した各格子について、前記入力手段によって入力されたデータによって示される領域及び点のうち、当該格子に少なくとも当該領域の一部及び当該点を含む領域及び点を当該格子に仕分ける仕分手段と、前記仕分手段によって分割された各格子について、前記一台以上の計算装置のうち一つの計算装置を選択して、選択した計算装置に前記仕分手段によって当該格子に仕分けられた領域及び点を示すデータを出力する選択手段と、を備え、前記計算装置のそれぞれが、前記選択手段によって出力されたデータを入力して、当該データによって示される各点が当該データによって示される各領域に含まれるか否かを判定して、判定の結果を出力する、ことを特徴とする並列処理システム。今日では、安価な計算装置を多数接続してクラスタを構築し、それらの間で計算負担を分担することで、膨大な計算を高速に完了する方法が主流となってきている。これは、予算に応じて接続する計算装置の種類や台数を任意に決定できること、及びそのような並列処理を実現するためのソフトウェアが広く利用可能になってきたことによる。以上の経緯を踏まえると、M個の領域とN個の点との間で各点を包含する領域を探索する処理を、並列処理により高速化することが考えられる。すると今度は、上記の探索処理をどのように並列処理するかが問題となる。ところで、上記の探索処理は、M個の領域からなる入力を主データ、N個の点からなる入力を従データとして見ると、主従データの突き合わせ処理とみなせる反対に、N個の点からなる入力を主データ、M個の領域からなる入力を従データとしてみなしてもよい。つまり、リレーショナルデータベースにおけるJoin操作に似た処理となっている但し、あくまで似ているだけであって、領域や点のデータがリレーショナルデータベースに登録されている必要はない。上述した従来技術1では、並列処理を行う計算装置に主データを複製し、その一方で従データを全ての計算装置でほぼ均等に分配する。この方法を上記の探索処理に適用することを想定すると、計算装置1台あたりの計算量は、計算装置の台数をPとするとM×N÷Pオーダーとなり、上述の単純な総当りにおける計算量よりも小さくなる。従来技術1による方法では、主データは全ての計算装置に複製されるため、主データのサイズ、及び計算装置の台数Pが大きくなるほど、計算装置群全体で見た場合の複製に要するコストはそれらの積に比例して大きくなる、という問題がある。また、主データの含まれる領域の個数Mが非常に大きい場合、計算装置1台あたりの計算量の削減が不十分となる場合が発生しえる。従来技術2は、主従両方のデータを計算装置に分配するものである。この方法では、主データ全体を計算装置群全体に複製する必要がなくなり、従来技術1に比べて複製に要するコストが削減される。また、従データと同様に、主データも全ての計算装置でほぼ均等に分配すると、計算装置1台あたりの計算量は、M×N÷P÷Pオーダーとなり、従来技術1による計算量より小さくなる。しかしながら、従来技術2は、主従2つのデータが予めリレーショナルデータベースに登録されていることを前提としている。リレーショナルデータベースに登録されているデータは、互いが完全に独立している個々のレコードから構成され、それぞれのレコードには予めキー情報が付与されている。主データは、同じキー情報を共有するレコード群以下、グループと呼ぶを単位として分配される。同様に、従データもグループを単位として分配される。そして、同じキー情報を持つ主データからのグループと従データからのグループとが、計算装置群の中の一つに集められ、結合処理Join操作が行われる。しかしながら、各点を包含する領域を探索する処理では、主データM個の領域及び従データN個の点が予めリレーショナルデータベースに登録されていることを前提としない。例えば、GISGeographicInformationSystemにおいて広く利用されているShapefile形式のファイルや、又は単純なテキストファイルとして用意することなどが考えられる。このように用意されたデータの場合、主データ及び従データには、予めキー情報が付与されている保証はなく、リレーショナルデータベースに登録されている、キー情報が付与されたデータが利用可能であるという前提をおくことはできない。また、領域や点のデータの何をもって、リレーショナルデータベースにおけるレコードやグループの概念に当てはめるかも自明ではない。従って、各点を包含する領域を探索する処理に対して、データが予めリレーショナルデータベースに登録されていることを前提とする従来技術2を適用することはできない。本発明は、上記の問題点を鑑みてなされたものであり、領域及び点のデータの2つを入力として各点を包含する領域の探索を高速に並列処理することができる並列処理方法及び並列処理システムを提供することを目的とする。上記の目的を達成するために、本発明に係る並列処理方法は、一台以上の計算装置を含んで構成される並列処理システムによる並列処理方法であって、所定の空間上に配置された一つ以上の領域と当該空間上に配置された一つ以上の点とをそれぞれ示すデータを入力する入力ステップと、空間を複数の格子に分割して、分割した各格子について、入力ステップにおいて入力されたデータによって示される領域及び点のうち、当該格子に少なくとも当該領域の一部及び当該点を含む領域及び点を当該格子に仕分ける仕分ステップと、仕分ステップにおいて分割された各格子について、一台以上の計算装置のうち一つの計算装置を選択して、選択した計算装置に仕分ステップにおいて当該格子に仕分けられた領域及び点を示すデータを出力する選択ステップと、計算装置のそれぞれが、選択ステップにおいて出力されたデータを入力して、当該データによって示される各点が当該データによって示される各領域に含まれるか否かを判定して、判定の結果を出力する計算ステップと、を有することを特徴とする。本発明に係る並列処理方法では、領域及び点のデータの2つを入力としてそれらが配置される空間が複数の格子に分割されて、格子毎に各計算装置において各点を包含する領域を探索する処理が行われる。これにより、領域及び点のデータの2つを入力として各点を包含する領域の探索を高速に並列処理することができる。仕分ステップにおいて、格子に少なくとも当該領域の一部を含む領域を当該領域全体として仕分けることが望ましい。あるいは、仕分ステップにおいて、格子に少なくとも当該領域の一部を含む領域を当該領域と当該格子との交差領域として仕分けることが望ましい。これらの構成の何れかによれば、各点を包含する領域を探索する処理が行うために適切かつ確実に領域を仕分けることができる。それにより、適切かつ確実に本発明を実施することができる。仕分ステップにおいて、各格子に仕分けられた領域の数、各格子に仕分けられた点の数、及びそれらの和の少なくとも何れかが予め設定された閾値を超えているか否かを判断して、閾値を超えていると判断された場合には閾値を超えていた格子を再帰的に更に分割して、分割した各格子について領域及び点を仕分けることが望ましい。この構成によれば、一つの格子に属する領域及び点の数を十分に小さくすることが可能となる。これにより、並列処理の負荷分散効果が高くなる。ところで、本発明は、上記のように並列処理方法の発明として記述できる他に、以下のように並列処理システムの発明としても記述することができる。これはカテゴリが異なるだけで、実質的に同一の発明であり、同様の作用及び効果を奏する。即ち、本発明に係る並列処理システムは、一台以上の計算装置を含んで構成される並列処理システムであって、所定の空間上に配置された一つ以上の領域と当該空間上に配置された一つ以上の点とをそれぞれ示すデータを入力する入力手段と、空間を複数の格子に分割して、分割した各格子について、入力手段によって入力されたデータによって示される領域及び点のうち、当該格子に少なくとも当該領域の一部及び当該点を含む領域及び点を当該格子に仕分ける仕分手段と、仕分手段によって分割された各格子について、一台以上の計算装置のうち一つの計算装置を選択して、選択した計算装置に仕分手段によって当該格子に仕分けられた領域及び点を示すデータを出力する選択手段と、を備え、計算装置のそれぞれが、選択手段によって出力されたデータを入力して、当該データによって示される各点が当該データによって示される各領域に含まれるか否かを判定して、判定の結果を出力する、ことを特徴とする。本発明では、領域及び点のデータの2つを入力としてそれらが配置される空間が複数の格子に分割されて、格子毎に各計算装置において各点を包含する領域を探索する処理が行われる。これにより、本発明によれば、領域及び点のデータの2つを入力として各点を包含する領域の探索を高速に並列処理することができる。以下、図面と共に本発明に係る並列処理方法及び並列処理システムの好適な実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。図1に本実施形態に係る並列処理方法が実行される並列処理システム1を示す。並列処理システム1は、所定の空間上に配置された一つ以上の領域と当該空間上に配置された一つ以上の点とをそれぞれ示すデータを入力して、各点を包含する領域を探索するためのシステムである。ここで所定の空間とは、例えば、二次元又は三次元の有限の空間である。また、領域は、当該有限の空間に配置されえる無限の広がりをもたない有限の領域である。上記の処理は、具体的には以下のようなアプリケーションに用いられる。例えば、各領域は移動体通信のサービスが提供されるエリアに相当し、点はユーザの位置に相当し、上記の探索によって各ユーザがどのサービスを受けられるかどうかを把握することができる。あるいは、各領域は天球上の着目したい領域に相当し、点は星の位置に相当し、上記の探索によってそれぞれの星が何れの領域に含まれるかを把握することができる。図1に示すように、並列処理システム1は、仕分用装置10と1台以上の計算装置20とを含んで構成されている。仕分用装置10と計算装置20とは、無線あるいは有線の通信網によって接続されており、互いに情報の送受信を行うことができる。計算装置20は、上記の探索処理を実際に行う装置である。なお、並列処理を行う観点から、並列処理システム1は複数の計算装置20を含むことが望ましい。仕分用装置10は、並列処理システム1での処理対象となるデータを入力し、当該データを各計算装置20が探索処理を行えるように仕分ける装置である。なお、仕分用装置10は、図1に示すように各計算装置20とは別体として構成されていてもよいし、あるいは、各計算装置20の何れかに仕分用装置10の機能が備えられていてもよい。あるいは、複数の計算装置20によって仕分用装置10の機能が実現されていてもよい。また、仕分用装置10の機能の一部が、各計算装置20の何れに設けられていてもよい。以下の例では、領域及び点が配置される空間は、二次元であるものとし、計算装置20の台数Pは4台とする。引き続いて、仕分用装置10及び計算装置20の機能について説明する。図1に示すように仕分用装置10は、入力部11と、仕分部12と、選択部13と、結果保存部14とを備えて構成されている。入力部11は、所定の空間上に配置された一つ以上の領域M個の領域と当該空間上に配置された一つ以上の点N個の点とをそれぞれ示すデータを入力する入力手段である。データの入力は、例えば、仕分用装置10に対するユーザの操作によって上記の各データが記録されたファイル例えば、Shapefile形式のファイルや単純なテキストファイルが読み込まれることによって行われる。なお、並列処理が行われる趣旨から、領域の数Mと点の数Nとは、通常両方あるいは何れかが複数2以上である。領域を示すデータとしては、具体的には例えば、領域の頂点の座標の集合である。点を示すデータとしては、具体的には例えば、点の座標である。本実施形態では、領域を示すデータを主データ、点を示すデータを主データに対応付ける従データとする。図2は、主データM個の領域31の例である。説明のため、各領域にはA~Iの識別子を付与してある。なお、図2に示す領域が、互いに重複している部分がないが、複数の領域31間で重複している部分があってもよい。図3は、従データN個の点32の例である。なお、図2及び図3の周囲の四角形の破線が、領域及び点が配置される空間定義空間30の範囲を示している。なお、入力部11は、定義空間30を示すデータも領域及び点を示すデータも合わせて入力することとしてもよい。あるいは、入力された領域及び点を全て含むように定義空間30が例えば、後述する仕分部12等によって生成定義されることとしてよい。また、リレーショナルデータベースに予め格納されていたならば利用できていたであろう、主データと従データとを付き合わせるためのキー情報は予め付与されていないものとする。また、領域と点とを示すデータは、必ずしも上記のデータに限られず、領域と点とを表現しうるものであればどのような形式のデータでもよい。入力部11は、入力したM個の領域及びN個の点を示すデータを仕分部12に出力する。仕分部12は、定義空間を複数の格子に分割して、分割した各格子について、入力部11によって入力されたデータによって示される領域及び点のうち、当該格子に少なくとも当該領域の一部及び当該点を含む領域及び点を当該格子に仕分ける仕分手段である。具体的には、仕分部12は、まず、領域及び点が配置される定義空間を複数の格子に分割する。各格子が、計算装置20における探索処理の単位となる。仕分部12は、どのように定義空間を格子に分割するかの情報を、例えば、ユーザによって予め入力されて設定ファイルとして予め記憶している。どのように定義空間を格子に分割するかの情報は、具体的には例えば、いくつの格子に分割するか、個々の格子の形状及び大きさを示す情報である。仕分部12は、当該情報に基づいて定義空間を分割して格子を生成する。仕分部12は、定義空間を分割して生成した各格子を識別できるように各格子に識別情報識別子を動的に生成して付与する。例えば、格子の数が4であり、格子の形状が矩形であるとすると、図4に示すように定義空間30が4つに分割されて4つの格子33が生成される。以下の説明では、格子の総数をKで表す。本実施形態の例では、計算装置20の台数Pと格子の総数Kが一致P=K=4している。図4に示す例では、各格子33には、1~4の識別子が付与される。仕分部12は、上記のように複数の格子を生成すると、領域31及び点32を当該格子に仕分ける。領域31については、以下の2つの方法の何れかによって行われる。何れの方法を用いるかは、ユーザ等によって予め仕分部12に設定されている。第1の方法では、仕分部12は、格子33に少なくとも領域31の一部を含む領域31を領域全体として各格子33に属しているものとして仕分ける。この方法では図5に示すように、例えば領域Aは、格子1に完全に包含されているため、格子1にのみ属すると判定される。一方、領域Bは格子1及び2に跨っているため、格子1及び2の両方に属すると判定される。その他の領域についても、同様に判定が下され、図5はその結果を示している。図5に示すように各領域の領域全体34が各格子33に属するものとされる。仕分部12は、各領域全体34に当該領域34が属すると判定された格子33の識別子格子番号を割り当てる。第2の方法では、仕分部12は、格子33に少なくとも領域31の一部を含む領域31を当該領域31と当該格子33との交差領域重複している領域として各格子33に属しているものとして仕分ける。この方法では図6に示すように、例えば領域Aは、格子1に完全に包含されているため、格子1にのみ属すると判定される。一方、領域Bは格子1及び2に跨っているため、領域Bと格子1、及び領域Bと格子1との交差領域35が計算され、それぞれの交差領域35がそれぞれの格子33に割り当てられる。なお、この交差領域35も、元々の領域31と同様に、当該有限の空間に配置されえる有限の領域である。その他の領域についても、同様に判定が下され、図6はその結果を示している。図6に示すように各領域と格子の交差領域35が各格子33に属するものとされる。仕分部12は、各領域交差領域35に当該領域34が属すると判定された格子33の識別子格子番号を割り当てる。また、仕分部12は、点32が属する格子33を仕分ける。具体的には、点32は、当該点32が位置する格子33に属しているものと判定される。図7に示すように、各点32は何れか格子33に属するものと判定される。点32には、大きさが無いため、一つの点32は必ず一つの格子33にのみ属することになる。なお、点32が格子33の境界上にある場合は、予め設定したルール例えば、境界の右側あるいは下側の格子33に属するとのルールに基づいてどちらの領域に属するか判断する。仕分部12は、各点32に当該領域34が属すると判定された格子33の識別子格子番号を割り当てる。仕分部12は、上記のように領域31と点32とを仕分けた後、各格子33について再仕分けが必要であるか判断して、必要であれば再帰的に再仕分けを行うこととしてもよい。その場合、仕分部12は、どのような条件で再仕分けを行うか否かの基準の情報を、例えば、ユーザによって予め入力されて設定ファイルとして予め記憶している。例えば、仕分部12は、格子33毎に、各格子33に仕分けられた領域34,35の数、各格子33に仕分けられた点の数、及びそれらの和の何れかが予め設定された閾値を超えているか否かを判断して、閾値を超えている場合にその格子33について再帰的に再仕分けを行うと判断する。なお、上記の判断は、各格子33に仕分けられた領域34,35の数、各格子33に仕分けられた点の数、及びそれらの和の全てについて判断する必要は無く、一種類の数のみにて判断が行われても良い。また、3種類の数のうち2つ、あるいは3種類全てが閾値を超えている場合にその格子33について再仕分けを行うと判断することとしてもよい。再仕分けを行うと判断されると仕分部12は、その格子33を更に細かい格子33に分割する。更なる格子33の分割についても、上述した1度目の定義空間の分割と同様に、どのように定義空間を格子に分割するかの情報を予め保持しておきその情報に基づいて行う。例えば、予め設定された数の同じ大きさの格子に再分割する。更に細かい格子33に分割すると、上記と同様に、当該格子33に識別情報を付与して領域31及び点32の仕分を行う。なお、再仕分けについては、予め設定された回数例えば、1度だけ行うこととしてもよいし、各格子33に仕分けられた領域34,35の数、各格子33に仕分けられた点の数、及びそれらの和の何れかが予め設定された閾値を超えない状態となるまで、繰り返し行うこととしてもよい。仕分部12は、仕分結果の情報を選択部13に出力する。具体的には、仕分部12は、格子33の識別情報が対応付けられた領域及び点を示すデータを選択部13に出力する。選択部13は、仕分部12によって分割された各格子33について、一台以上の計算装置20のうち一つの計算装置20を選択して、選択した計算装置20に仕分部12によって当該格子33に仕分けられた対応付けられた領域及び点を示すデータを出力する選択手段である。まず、選択部13は、格子33それぞれについて計算装置20を選択する。例えば、計算装置20を予め設定された基準に従って並べて、順番に選択していく。選択部13は、格子33毎に選択した計算装置20に、格子33に対応付けられた領域34,35及び点32を示すデータを出力送信する。仕分済みの領域34,35のデータについては、仕分の方法に応じたデータを出力する。図5を用いて説明した第1の方法を用いた場合、領域全体34のデータが出力される。図5に示す例において、格子1に属する領域は、計算装置1に割り当てられるものとする。その場合、格子1に属すると判定された領域A,B,Dの領域全体が計算装置1に出力される割り当てられる。ここで、領域Bは格子2にも属すると判定されていたため、領域Bのデータは複製され計算装置2に出力される割り当てられる。同様に領域Dのデータも複製され、計算装置に3出力される割り当てられる。図8に、図5及び図7の結果から計算装置1が受け取ることになる領域34及び点32のデータを示す。図6を用いて説明した第2の方法を用いた場合、交差領域35但し、一つの格子33のみに属する領域については領域全体のデータが出力される。この場合、一つの交差領域35は必ず一つの格子33にのみ属するため、領域の複製を行う必要はない。つまり、第1の方法と第2の方法とは、領域のデータの複製を行うか、領域と格子との交差領域の計算を行うかのトレードオフの関係にある。図9に、図6及び図7の結果から計算装置1が受け取ることになる領域35及び点32のデータを示す。図8及び図9に示すように、図2及び図3に示した領域31及び点32の総数と比べ、1台の計算装置20で扱う領域及び点の個数がそれぞれ削減されている。本実施形態の例では、説明を簡単にするために格子を4つだけ用いたが、計算装置20の台数P及び格子33の総数を増やすほど、1台の計算装置で扱う領域34,35及び点32の個数が減少する。十分に少ない領域34,35と点32の個数になれば、点32を包含する領域34,35の探索をそれらの間での単純な総当りにより行うことも現実的となる。結果保存部14は、計算装置20からの出力される判定結果を入力受信し、それらを集約して、点32を包含する領域31の探索結果として保存する。図10に計算結果1から4までの探索結果を集約した結果を示す。なお、図10では、領域31に包含されている点32のみを示している。探索結果の保存は、例えば電子的なストレージ装置に記憶させることによって行われる。又は、仕分用装置10が備えるディスプレイ上に結果を表示するだけでもよい。計算装置20は、仕分用装置10から出力された領域34,35及び点32を示すデータを入力受信して、各点32が各領域34,35に含まれるか否かを判定する計算装置である。即ち、計算装置20は、各点32を包含する領域34,35の探索を行う。なお、各計算装置20には格子33毎のデータが入力されているので、この探索は格子33毎に行われる。この探索は、上述したような単純な総当りによって行ってもよいし、あるいはアルゴリズム的な工夫を施してもよい。計算装置20は、上記の判定結果を仕分用装置10に出力送信する。出力される判定結果は、例えば、主データである領域34,35を示す情報に、当該領域34,35に包含されると判断された従データである点32を対応付けた情報である。なお、選択部13における計算装置20を選択する機能、仕分用装置10と計算装置20との間の通信の制御、並びに計算装置20に割り当てられた領域34,35及び点31のデータを計算装置20上で処理するプログラムを実行する仕組み等は、計算装置を多数接続したクラスタ上での並列計算における汎用的な機能要件である。従って、近年ではそのような機能を提供するソフトウェアが多数利用できるようになってきている。例えば、MPIMessagePassingInterface技術のオープンソース実装であるOpenMPI、Google社が提唱するMapReduce技術のオープンソース実装であるHadoop、Microsoft社が提唱するDryad技術等がある。選択部13や計算装置20の部分は、これらのソフトウェアを適用することで構築することが可能である。以上が、並列処理システム1の機能構成である。図11に並列処理システム1を構成する仕分用装置10及び計算装置20のハードウェア構成を示す。図11に示すように仕分用装置10及び計算装置20は、CPUCentralProcessingUnit101、主記憶装置であるRAMRandomAccessMemory102及びROMReadOnlyMemory103、通信を行うための通信モジュール104、並びにハードディスク等の補助記憶装置105等のハードウェアを備えるコンピュータを含むものとして構成される。これらの構成要素がプログラム等により動作することにより、上述した仕分用装置10及び計算装置20の機能が発揮される。以上が、並列処理システム1の構成である。引き続いて、図12のフローチャートを用いて、本実施形態に係る並列処理システム1で実行される処理である並列処理方法を説明する。まず、仕分用装置10において、入力部11によって、探索対象となる、定義空間30上に配置されたM個の領域31とN個の点32とをそれぞれ示すデータが入力されるS01、入力ステップ。当該入力は、上述したように例えば、ユーザの操作によって上記の各データが記録されたファイルが読み込まれることによって行われる。入力されたデータは入力部11から仕分部12に出力される。続いて仕分部12によって、定義空間30が複数の格子33に分割されるS02、仕分ステップ。続いて仕分部12によって、分割された各格子33について、入力部11によって入力されたデータによって示される領域31及び点32のうち、当該格子に少なくとも当該領域31の一部及び当該点32を含む領域31及び点32が当該格子に仕分けられるS03、仕分ステップ。この仕分により、仕分済みの領域34,35及び点32には、対応付けられた格子33の識別情報が対応付けられる。続いて仕分部12によって、各格子33について再仕分けが必要であるか判断されるS04、仕分ステップ。この判断は、上述したように、格子33毎に、各格子33に仕分けられた領域34,35の数、各格子33に仕分けられた点の数、及びそれらの和の何れかが予め設定された閾値を超えているか否かを判断することによって行われる。格子33の何れかにについて再仕分けが必要であると判断されるとS04のYES、仕分部12によって、当該格子33の更なる分割が行われるS05、仕分ステップ。続いて仕分部12によって、分割された各格子33について、元の格子33に対応付けられていた領域34,35及び点32のうち、当該格子に少なくとも当該領域34,35の一部及び当該点32を含む領域34,35及び点32が当該格子に仕分けられるS06、仕分ステップ。S06において、再仕分けが行われた後、再帰的にS04において各格子33について再仕分けが必要か否かが判断される。なお、この判断は、S06において更に分割された格子33のみに対して行われてもよい。S04において全ての格子33について再仕分けが必要でないと判断された場合S04のNO、仕分結果の情報が仕分部12から選択部13に出力される。なお、S04~S06の再帰的な再仕分けについての処理は、予め設定された回数例えば、1度だけ行われてもよい。その場合、設定された回数の再仕分けが行われるとS06の処理の後に次の処理S07に移行する。続いて、選択部13によって、格子33それぞれについて計算装置20が選択されるS07、選択ステップ。続いて、格子33毎に選択された計算装置20に対して、選択部13から当該格子33に対応付けられた領域34,35及び点32を示すデータが出力されるS08、選択ステップ。それぞれの計算装置20では、仕分用装置10から出力された当該データが入力される。各計算装置20では、当該データによって示される各点32が、当該データによって示される各領域34,35に含まれるか否かが判定される。即ち、各計算装置20では、各点32を包含する領域34,35の探索が行われるS09、計算ステップ。判定結果は、各計算装置20から仕分用装置10に出力されるS10、計算ステップ。続いて、仕分用装置10では、結果保存部14によって、計算装置20からの出力される判定結果が入力されて、それらが集約されて点32を包含する領域31の探索結果として保存されるS10。保存された探索結果は、アプリケーションに応じて適宜利用される。以上が、本実施形態に係る並列処理システム1で実行される処理である。上述したように本実施形態では、領域31及び点32のデータの2つを入力としてそれらが配置される定義空間30が複数の格子33に分割されて、格子33毎に各計算装置20において各点32を包含する領域34,35を探索する処理が行われる。これにより、領域31及び点32のデータの2つを入力として各点32を包含する領域31の探索を高速に並列処理することができる。その際、2つの入力は、予めリレーショナルデータベースに登録されていなく、任意の形式例えば、上述したShapefile形式、テキストファイル形式で与えることができる。また、探索処理の実行に際しても、リレーショナルデータベースシステムを用いる必要はなく、任意の並列処理システム例えば、上述したOpenMPI、Hadoop、Dryadを利用することができる。また、定義空間30を格子33に分割する際に格子の大きさを指定したり、領域や点の仕分処理を再帰的に繰り返し行ったりすることにより、一つの格子33に属する領域34,35及び点32の総数を十分に小さくすることが可能になる。一つの格子33に属する領域34,35及び点32の総数が小さいほど、そして利用できる計算装置20の台数が多いほど、本発明による並列処理の負荷分散効果が高くなる。また、領域31の仕分については、上述した第1の方法及び第2の方法の何れかを用いることが望ましい。この構成により、各点32を包含する領域34,35を探索する処理が行うために適切かつ確実に領域31を仕分けることができる。それにより、適切かつ確実に本発明を実施することができる。上述した実施形態では、計算装置20の台数Pと格子33の総数Kとが一致P=K=4する例を示したが、これらは必ずしも一致する必要はない。格子33の総数の方が多い場合、計算装置1台あたりに複数の格子を割り当てればよい。1台の計算装置20に複数の格子が割り当てられた場合でも、計算装置20は格子33毎に探索処理を行うことができる。計算装置1台辺りの平均割り当て格子数AはK÷Pとなり、計算装置1台あたりの計算量はM×N÷K÷K×Aオーダー、つまりM×N÷K÷Pオーダーとなる。反対に、格子33の総数の方が少ない場合、計算装置20群の内のいくつかは格子33を割り当てられないことになり、その他の計算装置20には格子33を1つずつ割り当てればよい。この場合の計算装置1台あたりの計算量はゼロ又はM×N÷K÷Kオーダーとなる。また、上述した実施形態では、領域31を主データ、点32を従データとして説明したが、点32を主データ、領域31を従データとすることとしてもよい。"