"オブジェクトを解析して感性情報を生成するオブジェクト解析部と、前記オブジェクト解析部から供給される感性情報を集計する感性情報集計部と、前記感性情報集計部から供給される集計された感性情報を選別する感性情報選別部と、前記感性情報選別部から供給される選別された感性情報と、テンプレートの感性情報との類似度を計算し、テンプレートを計算された類似度の高い順に並び替え、並び替えられた1つ以上のテンプレートを出力する感性類似度計算部と、ユーザが選択したテンプレートのIDによって識別されるテンプレートを、前記感性類似度計算部から並び替えて出力された1つ以上のテンプレートから取得するテンプレート取得部と、を備えることを特徴とするテンプレート順位付け装置。前記オブジェクト解析部は、オブジェクトのうち、オブジェクト種別が画像であるものを解析して感性情報を生成する画像解析部と、オブジェクトのうち、オブジェクト種別がテキストであるものを解析して感性情報を生成するテキスト解析部と、を備えることを特徴とする請求項1記載のテンプレート順位付け装置。前記感性情報選別部は、供給された画像とテキストそれぞれの2つの感性ベクトルの分散の差が予め定められた閾値以上であるか否かを判定し、感性ベクトルの分散の差が予め定められた閾値以上であると判定された場合、前記供給された画像とテキストそれぞれの2つの感性ベクトルの平均を計算し、感性ベクトルの分散の差が予め定められた閾値より小さいと判定された場合、前記供給された画像とテキストそれぞれの2つの感性ベクトルの分散のうち、画像の感性ベクトルの分散の方が小さいか否かを判定し、画像の感性ベクトルの分散の方が小さいと判定された場合、前記供給された画像とテキストそれぞれの2つの感性ベクトルのうち、画像の感性ベクトルを選択し、テキストの感性ベクトルの分散の方が小さいと判定された場合、前記供給された画像とテキストそれぞれの2つの感性ベクトルのうち、テキストの感性ベクトルを選択する、ことを特徴とする請求項1記載のテンプレート順位付け装置。前記感性類似度計算部は、各テンプレートのIDと感性ベクトルを読み出し、各テンプレートの感性ベクトルと、オブジェクトの感性ベクトルとのコサイン距離を計算し、読み出したテンプレートのIDを、計算した対応するコサイン距離の小さい順に並べ替え、並べ替えたテンプレートのIDを先頭から予め定められた個数だけ選択し、選択した各テンプレートのIDについて、該当するテンプレート情報を読み出す、ことを特徴とする請求項1記載のテンプレート順位付け装置。オブジェクトを解析して感性情報を生成するステップと、前記感性情報を集計するステップと、前記集計された感性情報を選別するステップと、前記選別された感性情報と、テンプレートの感性情報との類似度を計算し、テンプレートを計算された類似度の高い順に並び替え、並び替えられた1つ以上のテンプレートを出力するステップと、ユーザが選択したテンプレートのIDによって識別されるテンプレートを、前記並び替えられた1つ以上のテンプレートから取得するステップと、を備えることを特徴とするテンプレート順位付け方法。コンピュータに、オブジェクトを解析して感性情報を生成するステップと、前記感性情報を集計するステップと、前記集計された感性情報を選別するステップと、前記選別された感性情報と、テンプレートの感性情報との類似度を計算し、テンプレートを計算された類似度の高い順に並び替え、並び替えられた1つ以上のテンプレートを出力するステップと、ユーザが選択したテンプレートのIDによって識別されるテンプレートを、前記並び替えられた1つ以上のテンプレートから取得するステップと、を実行させるためのテンプレート順位付けプログラム。しかしながら、前述の特許文献1に記載されているようなテンプレートの検索方法では、オブジェクトを配置するのに適したオブジェクト枠を含むテンプレートを検索することができるものの、テンプレートのデザインの雰囲気や印象が指定された画像やテキスト等のオブジェクトの内容に適するようなテンプレートを検索することができない、という課題があった。そこで、本発明は、指定されたオブジェクトの内容に適する雰囲気や印象を持つテンプレートの選択を支援するためのテンプレート順位付け装置、テンプレート順位付け方法、及びテンプレート順位付けプログラムを提供することを目的とする。前記課題を解決するため、本発明の第1の特徴は、オブジェクトを解析して感性情報を生成するオブジェクト解析部102と、前記オブジェクト解析部102から供給される感性情報を集計する感性情報集計部103と、前記感性情報集計部103から供給される集計された感性情報を選別する感性情報選別部104と、前記感性情報選別部104から供給される選別された感性情報と、テンプレートの感性情報との類似度を計算し、テンプレートを計算された類似度の高い順に並び替え、並び替えられた1つ以上のテンプレートを出力する感性類似度計算部105と、ユーザが選択したテンプレートのIDによって識別されるテンプレートを、前記感性類似度計算部105から並び替えて出力された1つ以上のテンプレートから取得するテンプレート取得部110と、を備えるテンプレート順位付け装置であることを要旨とする。また、第1の特徴において、前記オブジェクト解析部102は、オブジェクトのうち、オブジェクト種別が画像であるものを解析して感性情報を生成する画像解析部102aと、オブジェクトのうち、オブジェクト種別がテキストであるものを解析して感性情報を生成するテキスト解析部102bと、を備えていてもよい。また、前記感性情報選別部104は、供給された画像とテキストそれぞれの2つの感性ベクトルの分散の差が予め定められた閾値以上であるか否かを判定し、感性ベクトルの分散の差が予め定められた閾値以上であると判定された場合、前記供給された画像とテキストそれぞれの2つの感性ベクトルの平均を計算し、感性ベクトルの分散の差が予め定められた閾値より小さいと判定された場合、前記供給された画像とテキストそれぞれの2つの感性ベクトルの分散のうち、画像の感性ベクトルの分散の方が小さいか否かを判定し、画像の感性ベクトルの分散の方が小さいと判定された場合、前記供給された画像とテキストそれぞれの2つの感性ベクトルのうち、画像の感性ベクトルを選択し、テキストの感性ベクトルの分散の方が小さいと判定された場合、前記供給された画像とテキストそれぞれの2つの感性ベクトルのうち、テキストの感性ベクトルを選択してもよい。また、前記感性類似度計算部105は、各テンプレートのIDと感性ベクトルを読み出し、各テンプレートの感性ベクトルと、オブジェクトの感性ベクトルとのコサイン距離を計算し、読み出したテンプレートのIDを、計算した対応するコサイン距離の小さい順に並べ替え、並べ替えたテンプレートのIDを先頭から予め定められた個数だけ選択し、選択した各テンプレートのIDについて、該当するテンプレート情報を読み出してもよい。本発明の第2の特徴は、オブジェクトを解析して感性情報を生成するステップと、前記感性情報を集計するステップと、前記集計された感性情報を選別するステップと、前記選別された感性情報と、テンプレートの感性情報との類似度を計算し、テンプレートを計算された類似度の高い順に並び替え、並び替えられた1つ以上のテンプレートを出力するステップと、ユーザが選択したテンプレートのIDによって識別されるテンプレートを、前記並び替えられた1つ以上のテンプレートから取得するステップと、を備えるテンプレート順位付け方法であることを要旨とする。また、本発明の第3の特徴は、コンピュータに、オブジェクトを解析して感性情報を生成するステップと、前記感性情報を集計するステップと、前記集計された感性情報を選別するステップと、前記選別された感性情報と、テンプレートの感性情報との類似度を計算し、テンプレートを計算された類似度の高い順に並び替え、並び替えられた1つ以上のテンプレートを出力するステップと、ユーザが選択したテンプレートのIDによって識別されるテンプレートを、前記並び替えられた1つ以上のテンプレートから取得するえられた1つ以上のテンプレートから取得するステップと、を実行させるテンプレート順位付けプログラムであることを要旨とする。本発明のテンプレート順位付け装置、テンプレート順位付け方法、及びテンプレート順位付けプログラムによれば、オブジェクトの感性情報とテンプレートの感性情報との類似度からテンプレートを順位付けするため、指定されたオブジェクトの内容に適する雰囲気や印象を持つテンプレートが上位に来るように順位付けできるという効果を得ることができる。以下、本発明を実施するための形態を実施例として詳細に説明する。本発明の実施例1では、ユーザが指定した1つ以上のオブジェクトの内容に適する雰囲気や印象を持つテンプレートの選択を支援するためのテンプレート順位付け装置について説明する。<構成の説明>図1を参照して、本発明の実施例1であるテンプレート順位付け装置の構成を説明する。本発明の実施例1であるテンプレート順位付け装置1は、オブジェクト入力部101と、オブジェクト解析部102と、感性情報集計部103と、感性情報選別部104と、感性類似度計算部105と、テンプレート感性情報記憶部106と、テンプレート記憶部107と、テンプレートリスト表示部108と、テンプレート選択部109と、テンプレート取得部110と、テンプレート表示部111とを有している。オブジェクト入力部101は、ユーザがオブジェクトを入力するための入力装置である。ここで、オブジェクトとは、テンプレート上に配置してコンテンツを生成するための画像、またはテキストである。オブジェクト入力部101は、例えば、オブジェクトが記憶されたUSBメモリ等の記録媒体を接続し、オブジェクトを読み出すための接続端子により構成する。あるいは、テンプレート順位付け装置1がパソコンで動作するアプリケーションとして構成されている場合には、パソコンに備えられたハードディスクに記憶されている画像ファイルを指定するためのユーザインタフェース、及びパソコンに備えられたキーボードによりテキストを入力するためのユーザインタフェースにより構成する。そして、ユーザにより入力された1つ以上のオブジェクトをオブジェクト解析部102に供給する。オブジェクト解析部102は、オブジェクト入力部101から供給されるオブジェクトを解析して感性情報を生成し、生成した感性情報を感性情報集計部103に供給するものである。ここで、オブジェクト解析部102は、その機能上、画像解析部102aと、テキスト解析部102bとを有する。画像解析部102aは、オブジェクト入力部101から供給されるオブジェクトのうち、オブジェクト種別が画像であるオブジェクトを解析して感性情報を生成するものである。テキスト解析部102bは、オブジェクト入力部101から供給されるオブジェクトのうち、オブジェクト種別がテキストであるオブジェクトを解析して感性情報を生成するものである。感性情報集計部103は、オブジェクト解析部102から供給される感性情報を集計して、集計した感性情報を感性情報選別部104に供給するものである。感性情報選別部104は、感性情報集計部103から供給される集計された感性情報を選別して、選別された感性情報を感性類似度計算部105に供給するものである。感性類似度計算部105は、感性情報選別部104から供給される選別された感性情報と、テンプレート感性情報記憶部106から読み出すテンプレートの感性情報との類似度を計算する。そして、感性類似度計算部105は、計算された類似度の高い順に、テンプレート感性情報記憶部106から読み出すテンプレートを並び替え、並び替えられた1つ以上のテンプレートからなるテンプレートリストをテンプレートリスト表示部108に供給するものである。テンプレート感性情報記憶部106は、例えば、ハードディスク等の記憶装置により構成され、テンプレート記憶部107に記憶されているテンプレートを一意に識別するIDと、テンプレートの感性ベクトルとを関連付けて記憶するものである。テンプレート記憶部107は、例えば、ハードディスク等の記憶装置により構成され、テンプレートを一意に識別するIDと、テンプレートとを関連付けて記憶するものである。ここで、テンプレートとは、画像やテキスト等のオブジェクトを配置して静止画、動画、あるいはウェブページのようなリッチコンテンツ等のコンテンツを生成するための位置やタイミング等の配置情報等からなるものである。オブジェクトに対して各種の効果を適用するようにしてもよい。テンプレートのフォーマットには、例えばSWFShockwave登録商標Flashファイルを用いる。テンプレートリスト表示部108は、例えば、ディスプレイ等の表示装置により構成され、感性類似度計算部105から供給されるテンプレートリストをユーザに表示するものである。テンプレート選択部109は、テンプレートリスト表示部108に表示されるテンプレートリストから1つのテンプレートをユーザが選択するための入力装置であり、ユーザが選択したテンプレートのIDをテンプレート取得部110に供給するものである。テンプレート取得部110は、テンプレート選択部109から供給されるテンプレートのIDによって識別されるテンプレートをテンプレート記憶部107から読み出して、読み出したテンプレートをテンプレート表示部111に供給するものである。テンプレート表示部111は、例えばディスプレイ等の表示装置により構成され、テンプレート取得部110から供給されるテンプレートをユーザに表示するものである。なお、本発明の実施例1であるテンプレート順位付け装置1では、オブジェクト入力部101と、テンプレート選択部109とを別々の入力手段として構成しているが、各々の入力部を部分的に共用したり、全ての入力部を1つの入力手段で共用したりする構成としてもよい。また、本発明の実施例1のテンプレート順位付け装置1では、テンプレート感性情報記憶部106と、テンプレート記憶部107とを別々の記憶装置として構成しているが、各々の記憶部を部分的に共用したり、全ての記憶部を1つの記憶装置で共用したりする構成としてもよい。また、本発明の実施例1であるテンプレート順位付け装置1では、テンプレートリスト表示部108と、テンプレート表示部111とを別々の表示装置として構成しているが、各々の表示部を部分的に共用したり、全ての表示部を1つの表示装置で共用したりする構成としてもよい。さらに、本発明の実施例1であるテンプレート順位付け装置1は、本発明の課題であるテンプレートの選択を支援するための構成を備えるものであるが、選択されたテンプレートを用いてコンテンツを生成するための構成をも備えるものとしてもよい。選択されたテンプレートを用いてコンテンツを生成するための構成は、本発明と直接関係がないため、説明を省略する。<動作の説明>本発明の実施例1であるテンプレート順位付け装置1は、主に、オブジェクト解析処理と、感性情報集計処理と、感性情報選別処理と、感性類似度計算処理とを行う。よって、以下に、これらの処理について詳細に説明する。≪オブジェクト解析処理≫まずは、図2のフローチャートを参照して、本発明の実施例1であるテンプレート順位付け装置1のオブジェクト解析部102におけるオブジェクト解析処理について説明する。なお、オブジェクト解析部102は、オブジェクト入力部101から供給された1つ以上のオブジェクトのそれぞれに対して、図2のフローチャートに示すオブジェクト解析処理を行う。オブジェクト解析部102は、オブジェクト解析処理を開始すると、処理対象オブジェクトのオブジェクト種別が画像か否かを判定するステップS201。ここで、オブジェクト解析部102は、オブジェクト種別が画像であると判定した場合ステップS201はい、ステップS202へ処理を移行する一方、オブジェクト種別が画像ではない、すなわちオブジェクト種別がテキストであると判定した場合ステップS201いいえ、ステップS203へ処理を移行する。つまり、オブジェクト解析部102は、ステップS201において、オブジェクト種別が画像であると判定した場合ステップS201はい、オブジェクト解析部102の画像解析部102aは、処理対象オブジェクトである画像に対して画像解析処理を実行するステップS202。画像解析処理は、例えば、特開平9-16797号公報に記載されている画像解析表現付加装置の第1の実施例における画像分解部2、画像特徴記憶部3-1、画像解析部4、感性影響度計算部5、及びデザインノウハウ記憶部7の構成により実行して、感性影響度計算部5により計算される感性言語及びそのファクタの1つ以上の組を処理対象オブジェクトの感性情報として感性情報集計部103に供給する。図3は、本発明の実施例1であるテンプレート順位付け装置における感性情報を構成する感性ベクトル3の例である。図3に示すように、感性ベクトル3は、1つのオブジェクトに対する感性的な特徴を表すものであり、美しいや、静か、激しい等の感性語301と、それら感性語301の感性値302の1つ以上の組により構成される。オブジェクト解析部102により生成される感性情報は、オブジェクト入力部101から供給される1つ以上のオブジェクトそれぞれに対する感性ベクトルの集合である。なお、特開平9-16797号公報における感性言語及びそのファクタは、それぞれ本発明の実施例1における感性語及び感性値に相当するものである。一方、オブジェクト解析部102は、ステップS201において、オブジェクト種別が画像ではない、すなわちオブジェクト種別がテキストであると判定した場合ステップS201いいえ、オブジェクト解析部102のテキスト解析部102bは、処理対象オブジェクトであるテキストに対してテキスト解析処理を実行するステップS203。テキスト解析処理は、例えば、特開2010-113511号公報に記載されている感性情報抽出検索装置の第1の実施の形態の構成により実行する。そして、感性検索部50により検索される検索結果の感性ベクトルを処理対象オブジェクトの感性情報として感性情報集計部103に供給する。なお、特開2010-113511号公報における感性ベクトルの感性軸及びその値は、それぞれ本発明の実施例1における感性語及び感性値に相当するものである。≪感性情報集計処理≫次に、図4のフローチャートを参照して、本発明の実施例1であるテンプレート順位付け装置1の感性情報集計部103における感性情報集計処理について説明する。なお、感性情報集計部103は、オブジェクト種別のそれぞれ、すなわち画像及びテキストのそれぞれに対して、図4のフローチャートに示す感性情報集計処理を行う。図4に示すように、感性情報集計部103は、感性情報集計処理を開始すると、オブジェクト解析部102から供給された感性情報に含まれる感性ベクトルの集合のうち、処理対象オブジェクト種別の各オブジェクトの感性ベクトルそれぞれの大きさを計算するステップS401。ここで、感性ベクトルの感性語の種類の数、すなわち感性ベクトルの次元をNとし、オブジェクトoのi番目の感性値をVoiとすると、オブジェクトoの感性ベクトルVoは、数式1のように表される。このとき、感性ベクトルVoの大きさ|Vo|は、数式2で求められる。次に、感性情報集計部103は、ステップS401で計算した感性ベクトルの大きさが予め定められた閾値以上である感性ベクトルを選択するステップS402。このステップ402は、感性ベクトルの大きさが小さい、すなわち感性的な意味が比較的小さいオブジェクトをこれ以降の処理対象から除外するためのものであり、ここで用いる閾値は、実験により適切な値に定める。次に、感性情報集計部103は、ステップS402で選択された感性ベクトルの平均を計算するステップS403。そして、感性情報集計部103は、計算した感性ベクトルの平均を、処理対象オブジェクト種別の感性ベクトルとして感性情報選別部104に供給する。すなわち、処理対象オブジェクト種別が画像の場合、感性情報集計部103は、計算した感性ベクトルの平均を画像の感性ベクトルとして供給し、処理対象オブジェクト種別がテキストの場合、計算した感性ベクトルの平均をテキストの感性ベクトルとして供給する。ここで、ステップS402で選択された感性ベクトルの数をNoとすると、感性ベクトルのi番目の軸の平均miは、数式3で求められる。そして、各軸の平均を数式3で求めると、感性ベクトルの平均Mは数式4に示すベクトルになる。次に、感性情報集計部103は、ステップS402で選択された感性ベクトルの分散を計算するステップS404。そして、感性情報集計部103は、計算した感性ベクトルの分散を感性情報選別部104に供給する。ここで、ステップS402で選択された感性ベクトルの数をNoとすると、感性ベクトルの分散σ2は数式5で求められる。ここで、数式5における|Vo-M|2は、ベクトルVoからベクトルMを引いたベクトルの内積を表し、数式6で求められる。≪感性情報選別処理≫図5のフローチャートを参照して、本発明の実施例1であるテンプレート順位付け装置1の感性情報選別部104における感性情報選別処理について説明する。図5に示すように、感性情報選別部104は、感性情報選別処理を開始すると、感性情報集計部103から供給された画像とテキストそれぞれの2つの感性ベクトルの分散の差が予め定められた閾値以上であるか否かを判定するステップS501。ここで、感性情報選別部104は、感性ベクトルの分散の差が予め定められた閾値以上であると判定した場合ステップS501はい、ステップS502へ処理を移行する一方、感性ベクトルの分散の差が予め定められた閾値以上ではない、すなわち閾値より小さいと判定した場合ステップS501いいえ、ステップS503へ処理を移行する。つまり、感性情報選別部104は、ステップS501において、感性ベクトルの分散の差が予め定められた閾値以上であると判定した場合ステップS501はい、感性情報集計部103から供給された画像と、テキストそれぞれの2つの感性ベクトルの平均を計算するステップS502。そして、感性情報選別部104は、計算された感性ベクトルの平均を感性類似度計算部105に供給する。ここで、2つの感性ベクトルの平均の計算方法は、2つの感性ベクトルについて、図4の感性情報集計処理のステップS403における感性ベクトルの平均の計算方法において、感性ベクトルの数Noを2とした場合に相当する。これに対し、ステップS501において、感性ベクトルの分散の差が予め定められた閾値以上ではない、すなわち閾値より小さいと判定した場合ステップS501いいえ、感性情報選別部104は、感性情報集計部103から供給された画像とテキストそれぞれの2つの感性ベクトルの分散のうち、画像の感性ベクトルの分散の方が小さいか否かを判定するステップS503。ここで、感性情報選別部104は、画像の感性ベクトルの分散の方が小さいと判定した場合ステップS503はい、ステップS504へ処理を移行する一方、画像の感性ベクトルの分散の方が小さくない、すなわちテキストの感性ベクトルの分散の方が小さいと判定した場合ステップS503いいえ、ステップS505へ処理を移行する。つまり、ステップS503において、画像の感性ベクトルの分散の方が小さいと判定した場合ステップS503はい、感性情報選別部104は、感性情報集計部103から供給された画像とテキストそれぞれの2つの感性ベクトルのうち、画像の感性ベクトルを選択するステップS504。そして、感性情報選別部104は、選択された感性ベクトルを感性類似度計算部105に供給する。これに対し、ステップS503において、画像の感性ベクトルの分散の方が小さくない、すなわちテキストの感性ベクトルの分散の方が小さいと判定した場合ステップS503いいえ、感性情報選別部104は、感性情報集計部103から供給された画像と、テキストそれぞれの2つの感性ベクトルのうち、テキストの感性ベクトルを選択するステップS505。そして、感性情報選別部104は、選択された感性ベクトルを感性類似度計算部105に供給する。以上の処理によって、感性情報選別部104は、画像とテキストそれぞれの感性ベクトルの分散の差が大きい場合に、感性ベクトルの分散が小さい方の感性ベクトルを選択することにより、画像とテキストの2つのオブジェクト種別のうち、感性ベクトルのばらつきが小さい、すなわち比較的類似した感性ベクトルの多い方のオブジェクト種別の感性ベクトルのみを以降の処理で用いることができる。感性ベクトルのばらつきが小さいと、コンテンツ全体の印象に及ぼす影響が大きく、逆に感性ベクトルのばらつきが大きいと、コンテンツ全体の印象に及ぼす影響が小さいと考えられるため、感性ベクトルのばらつきが小さい方の感性ベクトルのみを以降の処理で用いることで、コンテンツの元となるテンプレートの感性情報との類似度計算の精度を高める効果が期待できる。また、ステップS501で用いる閾値は、類似度計算の精度を考慮して実験等により適切に定める。≪感性類似度計算処理≫次に、図6のフローチャートを参照して、本発明の実施例1であるテンプレート順位付け装置1の感性類似度計算部105における感性類似度計算処理について説明する。図6に示すように、感性類似度計算部105は、感性類似度計算処理を開始すると、テンプレート感性情報記憶部106から各テンプレートのIDと、感性ベクトルとを読み出すステップS601。ここで、テンプレートの感性ベクトルは、図3のオブジェクトの感性ベクトル3と同様のものであり、テンプレートの作成者等が、テンプレートの内容を考慮して各感性語に対する感性値を決定し、予めテンプレート感性情報記憶部106に記憶させておいたものである。次に、感性類似度計算部105は、ステップS601で読み出した各テンプレートの感性ベクトルと、感性情報選別部104から供給されたオブジェクトの感性ベクトルとのコサイン距離を計算するステップS602。ここで、計算対象テンプレートtの感性ベクトルを数式7に示すUtとし、オブジェクトの感性ベクトルを数式8に示すVとすると、コサイン距離cosθtは数式9で求められる。ここで、UtVは2つのベクトルUtとVとの内積であり、数式10で求める。また、|Ut|及び|V|はそれぞれベクトルUt及びVの大きさであり、数式2と同様に求める。次に、感性類似度計算部105は、ステップS601で読み出したテンプレートのIDを、ステップS602で計算した対応するコサイン距離の小さい順に並べ替えるステップS603。次に、感性類似度計算部105は、ステップS603で並べ替えたテンプレートのIDを先頭から予め定められた個数だけ選択するステップS604。ここで、IDを選択する個数は、テンプレートリスト表示部108に表示するテンプレートの個数を考慮して適切に定める。次に、感性類似度計算部105は、ステップS604で選択した各テンプレートのIDについて、該当するテンプレート情報をテンプレート記憶部107から読み出すステップS605。そして、読み出した1つ以上のテンプレート情報をテンプレートリストとしてテンプレートリスト表示部108に供給する。以上の処理により、感性類似度計算部105は、オブジェクトの感性ベクトルとのコサイン距離が小さい感性ベクトルを持つテンプレート、すなわちオブジェクトの感性ベクトルと類似した感性ベクトルを持つテンプレートが上位に来るように順位付けすることができる。図7は、本発明の実施例1であるテンプレート順位付け装置1のテンプレートリスト表示部108におけるテンプレートリスト表示画面7の一である。テンプレートリスト表示部108は、表示画面701に1つ以上のテンプレート702a,702bからなるテンプレートリスト表示画面7を表示する。各テンプレート702a,702bには、テンプレートの内容を示す情報として、サムネイル画像703や、テンプレート名704、画像数705、及びテキスト数706等を表示する。このように表示された1つ以上のテンプレートから、ユーザがテンプレート選択部109において所望のテンプレートを選択することにより、選択したテンプレートを取得することができる。従って、本発明の実施例1のテンプレート順位付け装置1、テンプレート順位付け方法、及びテンプレート順位付けプログラムによれば、オブジェクトの感性情報とテンプレートの感性情報との類似度からテンプレートを順位付けするため、指定されたオブジェクトの内容に適する雰囲気や印象を持つテンプレートが上位に来るように順位付けできるという効果を得ることができる。また、本実施例1のテンプレート順位付け装置1、テンプレート順位付け方法、及びテンプレート順位付けプログラムによれば、オブジェクト種別毎の感性情報のばらつきを、画像またはテキストそれぞれの2つの感性ベクトルの分散等により計算し、ばらつきの小さいオブジェクト種別の感性情報を利用してテンプレートを順位付けするため、作成されるコンテンツの印象に及ぼす影響が大きいオブジェクト種別の感性情報を利用してテンプレートを順位付けでき、そのためテンプレート順位付けの精度を高めることができるという効果を得ることができる。なお、上述した本発明の実施例1であるテンプレート順位付け装置1は、コンピュータにインストールしたテンプレート順位付けプログラムを実行させることにより実現することもできる。このテンプレート順位付けプログラムは、例えば、テンプレート順位付けプログラムが記憶された記録媒体から読み出され、CPUで実行されることによりテンプレート順位付け装置1を構成するようにしてもよいし、通信ネットワークを介して伝送されてインストールされ、CPUで実行されることによりテンプレート順位付け装置1を構成するようにしてもよい。本発明の実施例2は、実施例1のテンプレート順位付け装置1において、主にテンプレートの感性情報の取得方法が異なるものである。<構成の説明>図8を参照して、本発明の実施例2であるテンプレート順位付け装置8の構成を説明する。本発明の実施例2であるテンプレート順位付け装置8は、オブジェクト入力部101と、オブジェクト解析部102と、感性情報集計部103と、感性情報選別部804と、感性類似度計算部805と、テンプレート記憶部107と、テンプレートリスト表示部108と、テンプレート選択部109と、テンプレート取得部810と、テンプレート表示部111と、テンプレート感性計算部812と、テンプレート選択履歴記憶部813と、テンプレート選択履歴収集部814とを有している。ここで、本実施例2のテンプレート順位付け装置8に備えられた構成のうち、オブジェクト入力部101と、オブジェクト解析部102と、感性情報集計部103と、テンプレート記憶部107と、テンプレートリスト表示部108と、テンプレート選択部109と、テンプレート表示部111とは、それぞれ図1に示す本発明の実施例1であるテンプレート順位付け装置1に備えられた同一符号が付された構成と同一であるので、説明を省略する。感性情報選別部804は、本発明の実施例1であるテンプレート順位付け装置1に備えられた感性情報選別部104と同一であり、さらに選別された感性情報をテンプレート選択履歴収集部814に供給するものである。感性類似度計算部805は、本発明の実施例1であるテンプレート順位付け装置1に備えられた感性類似度計算部105においてテンプレート感性情報記憶部106からテンプレートの感性情報を読み出す代わりに、テンプレート感性計算部812にテンプレート感性の計算を指示し、テンプレート感性計算部812から供給されるテンプレートの感性情報を受け取る点を除き、感性類似度計算部105と同一である。テンプレート取得部810は、本発明の実施例1であるテンプレート順位付け装置1に備えられたテンプレート取得部110と同一であり、さらにテンプレート選択部109から供給されるテンプレートのIDをテンプレート選択履歴収集部814に供給するものである。テンプレート感性計算部812は、感性類似度計算部805からテンプレート感性の計算を指示されると、テンプレート選択履歴記憶部813からテンプレートの選択履歴を読み出し、テンプレートの感性情報を計算する。そして、生成されたテンプレートの感性情報を感性類似度計算部805に供給するものである。テンプレート選択履歴記憶部813は、例えばハードディスク等の記憶装置により構成され、テンプレートの選択履歴を記憶する。テンプレートの選択履歴は、テンプレートのIDと、オブジェクトの感性ベクトルとを関連付けた1つ以上の組を記憶するものである。テンプレート選択履歴収集部814は、感性情報選別部804から供給される選別された感性情報、すなわちオブジェクトの感性ベクトルと、テンプレート取得部810から供給されるテンプレートのIDとを関連付け、テンプレート選択履歴記憶部813に記憶させるものである。なお、本発明の実施例2であるテンプレート順位付け装置8は、テンプレート記憶部107と、テンプレート選択履歴記憶部813とを別々の記憶装置として構成しているが、各々の記憶部を部分的に共用したり、全ての記憶部を1つの記憶装置で共用したりする構成としてもよい。<動作の説明>本発明の実施例2であるテンプレート順位付け装置8は、本発明の実施例1であるテンプレート順位付け装置1の作用に加えて、さらにテンプレート感性計算処理を行う。よって以下に、このテンプレート感性計算処理について詳細に説明する。≪テンプレート感性計算処理≫図9のフローチャートを参照して、本発明の実施例2であるテンプレート順位付け装置8のテンプレート感性計算部812におけるテンプレート感性計算処理について説明する。図9に示すように、テンプレート感性計算部812は、テンプレート感性計算処理を開始すると、テンプレート選択履歴記憶部813からテンプレート選択履歴を読み出すステップS901。ここで、テンプレート選択履歴は、テンプレートのIDと感性ベクトルの1つ以上の組である。次に、テンプレート感性計算部812は、ステップS901で読み出したテンプレート選択履歴について、テンプレートのID毎に感性ベクトルをグループ分けするステップS902。すなわち、同一のテンプレートのIDに関連付けられた感性ベクトルが同一のグループとなるようにグループ分けする。次に、テンプレート感性計算部812は、ステップS902でグループ分けされたグループ毎に、感性ベクトルの平均を計算するステップS903。そして、テンプレート感性計算部812は、計算された感性ベクトルの平均を、該当するテンプレートのIDに対する感性ベクトルとして、テンプレートのIDと感性ベクトルとの1つ以上の組を感性情報として感性類似度計算部805に供給する。ここで、感性ベクトルの平均の計算方法は、本発明の実施例1であるテンプレート順位付け装置1の感性情報集計部103における感性情報集計処理のステップS403における感性ベクトルの平均の計算方法と同様である。以上の構成により、テンプレート感性計算部812は、テンプレートの選択履歴に基づいてテンプレートの感性情報を計算するため、テンプレートの作成者等がテンプレートの感性情報を予め決定して記憶しておく手間を省くことができる。また、ユーザが実際にテンプレートを選択した選択履歴に基づいてテンプレートの感性情報を計算するため、計算されるテンプレートの感性情報が、よりユーザの感覚に近くなることが期待できる。従って、本発明の実施例2であるテンプレート順位付け装置8、テンプレート順位付け方法、及びテンプレート順位付けプログラムによれば、前記実施例1のテンプレート順位付け装置1、テンプレート順位付け方法、及びテンプレート順位付けプログラムと同様の効果が得られると共に、さらに、ユーザが選択したテンプレートに関連付けられたオブジェクトの感性情報に基づき、テンプレートの感性情報を計算し、テンプレートの順位付けを行うため、テンプレートの感性情報を予め用意する必要がなくなるという効果を得ることができる。さらに、テンプレートの感性情報をよりユーザの感覚に近いものにすることができるため、テンプレート順位付けの精度を高めることができるという効果を得ることができる。"