"解析対象コンテンツを複数の部分に分割する分割手段と、分割された前記部分ごとのキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、前記部分ごとに、抽出された前記キーワードに基づく広告の選択及び配信を複数回行う選択配信手段と、前記部分ごとに、複数回行われた広告の前記配信の成果を表す所定の指標値を取得する指標取得手段と、分割された前記部分のうち、取得された前記指標値に基づいて解析対象部分を決定する部分決定手段と、を有することを特徴とする広告処理装置。前記解析対象コンテンツを前記分割手段が分割し、分割された部分のうち前記指標取得手段による前記指標値が優れた部分を採用してさらに前記の分割の対象とし、前記部分決定手段は、二度目またはそれ以降に分割された部分のうち優れた部分の指標値が分割前の部分の指標値を下回った時点でその分割前の部分を最適な解析対象部分として決定することを特徴とする請求項1記載の広告処理装置。前記分割手段は、語の概念階層関係をデータで表したシソーラス辞書に基づいて、前記解析対象コンテンツ内の語を相対的な上位概念と相対的な下位概念に位置付け、相対的な上位概念の割合又は相対的な下位概念の割合の少なくとも一方が所定以上又は所定以下となる範囲をそれぞれ前記部分とすることにより前記解析対象コンテンツを分割することを特徴とする請求項1又は2記載の広告処理装置。前記分割手段は、前記解析対象コンテンツとしてマークアップ記述された構成要素ごとに画面上での表示位置を取得し、その表示位置に基づいて画面を縦又は横の少なくとも一方に分割するように構成要素をグループ化することにより前記解析対象コンテンツを部分に分割することを特徴とする請求項1から3のいずれか一項に記載の広告処理装置。前記分割手段は、前記解析対象コンテンツのマークアップ記述から所定のタグを検出し、そのタグを基に解析対象コンテンツを前記部分に分割することを特徴とする請求項1から4のいずれか一項に記載の広告処理装置。前記分割手段は、前記解析対象コンテンツのマークアップ記述からブロック要素を抽出し、そのブロック要素ごとの画面上での表示位置を取得し、それら表示位置の共通性に基づいてブロック要素をグループ化することにより前記解析対象コンテンツを部分に分割することを特徴とする請求項1から5のいずれか一項に記載の広告処理装置。前記分割手段は、前記解析対象コンテンツの前記マークアップ記述から、ブロック要素として定義されている所定のタグで記述されているブロックタグ要素を検出するタグ要素検出手段と、検出された前記各ブロックタグ要素について、ウェブページの表示領域におけるX軸方向の各絶対座標を算出する座標算出手段と、算出された前記各絶対座標のうち所定以上の頻出度をもつ各座標を各基準軸座標として取得する基準軸取得手段と、取得された前記各基準軸座標と、算出された前記各絶対座標が一致する各ブロックタグ要素群を、それぞれブロックの全部又は一部として区分する座標区分手段と、を有することを特徴とする請求項1から6のいずれか一項に記載の広告処理装置。解析対象コンテンツを複数の部分に分割する分割処理と、分割された前記部分ごとのキーワードを抽出するキーワード抽出処理と、前記部分ごとに、抽出された前記キーワードに基づく広告の選択及び配信を複数回行う選択配信処理と、前記部分ごとに、複数回行われた広告の前記配信の成果を表す所定の指標値を取得する指標取得処理と、分割された前記部分のうち、取得された前記指標値に基づいて解析対象部分を決定する部分決定処理と、をコンピュータが実行することを特徴とする広告処理方法。ところで、ウェブページに代表される実際のコンテンツは、単一の記事などだけで構成されることは稀で、複数の主題があったり、本来のコンテンツ以外にも、階層上の現在位置を示すリンクリスト所謂ブレッドクラム。すなわち、パンくずリスト、切替用のタブ表示、奥付にあたる企業情報などへのリンク群のように、多様な部分を含むことが多い。それらの全体を解析対象とするのは、無駄な処理負荷であるうえ、無駄なキーワードの抽出により広告選択精度やCTRなどの低下を招く問題があった。なお、ウェブページを分割し適切な部分を解析対象とする判断を人間の担当者が行うことも理論上は考えられるが、その作業負荷の大きさに加え、ユーザが実際に興味を惹かれる部分を適切に選べるとは限らないなどの課題があった。上記の課題に対し、本発明の目的は、少ない負荷で、ユーザの実際の関心に適合した解析対象部分を特定することである。上記の目的をふまえ、本発明の一態様1である広告処理装置は、解析対象コンテンツを複数の部分に分割する分割手段と、分割された前記部分ごとのキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、前記部分ごとに、抽出された前記キーワードに基づく広告の選択及び配信を複数回行う選択配信手段と、前記部分ごとに、複数回行われた広告の前記配信の成果を表す所定の指標値を取得する指標取得手段と、分割された前記部分のうち、取得された前記指標値に基づいて解析対象部分を決定する部分決定手段と、を有することを特徴とする。本発明の他の態様8である広告処理方法は、上記態様を方法のカテゴリで捉えたもので、解析対象コンテンツを複数の部分に分割する分割処理と、分割された前記部分ごとのキーワードを抽出するキーワード抽出処理と、前記部分ごとに、抽出された前記キーワードに基づく広告の選択及び配信を複数回行う選択配信処理と、前記部分ごとに、複数回行われた広告の前記配信の成果を表す所定の指標値を取得する指標取得処理と、分割された前記部分のうち、取得された前記指標値に基づいて解析対象部分を決定する部分決定処理と、をコンピュータが実行することを特徴とする。このように、上記態様では、解析対象コンテンツを分割した部分ごとに、キーワードを抽出して広告の選択配信を実際に何度も試してCTRなどの指標値を測定し、それを基に最適な解析対象部分を決定する。これにより、成果が確認できた部分だけをキーワード抽出のための解析対象にできる。すなわち、不要な部分まで解析する無駄な負荷や対象部分を人間が判断する負荷なしで、ユーザの実際の関心に適合した解析対象部分を特定でき、CTRの高い広告配信が実現できる。本発明の他の態様2は、上記いずれかの態様において、前記解析対象コンテンツを前記分割手段が分割し、分割された部分のうち前記指標取得手段による前記指標値が優れた部分を採用してさらに前記の分割の対象とし、前記部分決定手段は、二度目またはそれ以降に分割された部分のうち優れた部分の指標値が分割前の部分の指標値を下回った時点でその分割前の部分を最適な解析対象部分として決定することを特徴とする。このように、分割した部分のうち指標値が優れた部分を採用してさらに分割する処理を、指標値が分割前より低下するまで繰り返し、低下した分割の直前に採用していた部分を最適な解析対象部分とすることにより、指標値を確認しながら分割を段階的に繰り返す簡明な処理で、最適な分割態様を容易に特定することが可能となる。本発明の他の態様3は、上記いずれかの態様において、前記分割手段は、語の概念階層関係をデータで表したシソーラス辞書に基づいて、前記解析対象コンテンツ内の語を相対的な上位概念と相対的な下位概念に位置付け、相対的な上位概念の割合又は相対的な下位概念の割合の少なくとも一方が所定以上又は所定以下となる範囲をそれぞれ前記部分とすることにより前記解析対象コンテンツを分割することを特徴とする。このように、シソーラス辞書を用いて、上位概念的な語の多い部分や下位概念的な語の多い部分などに解析対象コンテンツを分割することにより、自然言語処理技術を用いた意味解析など負荷が大きい複雑高度な処理なしで、具体性レベルの異なる部分ごとに広告の選択や配信を試行し、ユーザの実際の関心への適合性を確認することが可能となる。本発明の他の態様4は、上記いずれかの態様において、前記分割手段は、前記解析対象コンテンツとしてマークアップ記述された構成要素ごとに画面上での表示位置を取得し、その表示位置に基づいて画面を縦又は横の少なくとも一方に分割するように構成要素をグループ化することにより前記解析対象コンテンツを部分に分割することを特徴とする。このように、HTMLなどでマークアップ記述された構成要素の表示位置を基に画面を縦や横に分けるように部分を分割することにより、内容解析などのより複雑な分析処理なしで、画面構成の外形を基準とした簡明な処理で部分への分割を行うことができる。本発明の他の態様5は、上記いずれかの態様において、前記分割手段は、前記解析対象コンテンツのマークアップ記述から所定のタグを検出し、そのタグを基に解析対象コンテンツを前記部分に分割することを特徴とする。このように、コンテンツの構成などから予め判明している所定のタグに基づくことにより、分割の境界を単純な文字列検索で特定できるので、コンテンツを部分に分割する処理負荷が一層軽減される。本発明の他の態様6は、上記いずれかの態様において、前記分割手段は、前記解析対象コンテンツのマークアップ記述からブロック要素を抽出し、そのブロック要素ごとの画面上での表示位置を取得し、それら表示位置の共通性に基づいてブロック要素をグループ化することにより前記解析対象コンテンツを部分に分割することを特徴とする。このように、マークアップ記述における段落や区切り線など所謂ブロック要素の表示位置における共通性すなわちまとまりを基準とすることにより、どのような画面レイアウトの未知のコンテンツについても、コンテンツの部分への分割を容易に行うことができる。本発明の他の態様7は、上記いずれかの態様において、前記分割手段は、前記解析対象コンテンツの前記マークアップ記述から、ブロック要素として定義されている所定のタグで記述されているブロックタグ要素を検出するタグ要素検出手段と、検出された前記各ブロックタグ要素について、ウェブページの表示領域におけるX軸方向の各絶対座標を算出する座標算出手段と、算出された前記各絶対座標のうち所定以上の頻出度をもつ各座標を各基準軸座標として取得する基準軸取得手段と、取得された前記各基準軸座標と、算出された前記各絶対座標が一致する各ブロックタグ要素群を、それぞれブロックの全部又は一部として区分する座標区分手段と、を有することを特徴とする。このように、マークアップデータ内の各要素の頻出座標を、該当ページで視覚デザイン上の区分線等となる基準座標軸とし、その座標との一致をもとに要素群をブロックに区分することにより、ウェブページの多様な構成手法に柔軟に対応しつつブロックを容易に検出可能となる。なお、上記の各態様と異なるカテゴリ装置に対し方法、方法に対しプログラムなどや、以下に説明するさらに具体的な各態様も本発明に含まれる。上記の各態様と異なるカテゴリについては、手段を処理又はステップのように適宜読み替えるものとする。また、処理やステップの実行順序は上記のものに限定されず、適宜変更したりまとめて処理するなど、変更可能である。さらに、本発明は、上に明記しない態様についても方法及びプログラムとして把握することができ、さらに、方法やプログラムのカテゴリにおいて、個々の処理を実行するコンピュータは共通でもよいし処理ごとに異なってもよい。本発明によれば、少ない負荷で、ユーザの実際の関心に適合した解析対象部分を特定することができる。次に、本発明の一例として、本発明を実施するための形態実施形態と呼ぶについて図に沿って説明する。なお、背景技術や課題などで既に述べた内容と共通の前提事項については適宜省略する。1.構成本実施形態は、図1構成図に示すように、端末Tへ広告を配信する広告処理装置1本装置又は本装置1とも呼ぶに関するものである。本装置1は、ウェブサーバWが提供するウェブページの内容に応じた広告を端末Tに配信するものであるが、配信の機能は別のサーバなどに持たせ、本装置は、広告を選択する機能だけを持つように構成してもよい。また、本装置1は、図1に示すように、コンピュータの構成として少なくとも、CPUなどの演算制御部6と、主メモリや補助記憶装置等の記憶装置7と、通信ネットワークN例えば、インターネット、携帯電話網、PHS網などとの通信手段8通信ゲートウェイ装置、携帯電話網やPHS網との通信回路、無線LANアダプタなどと、を有する。また、端末Tは、スマートフォン、携帯電話端末、タブレットPCのほか、モバイルPC、据置型PCなどの電子情報機器で、上記のようなコンピュータの構成に加え、図示は省略するが、液晶表示パネルやタッチパネル、押ボタンなどを用いた入出力部を有する。この端末Tは、図1では少数を模式的に示すが、実際はユーザ数に応じ多数存在する。また、本装置1では、記憶装置7に記憶インストールした所定のコンピュータプログラムが演算制御部6を制御することで、図1に示す各手段などの要素20,30などを実現する。それら要素のうち情報の記憶手段は、記憶装置7上のファイルなど任意のデータ形式で実現できるほか、ネットワークコンピューティングクラウドでのリモート記憶でもよい。また、記憶手段は、データの格納領域だけでなく、データの入出力や管理などの機能を含み、明示する記憶手段以外にも、各手段の処理データや処理結果などを記憶する記憶手段を適宜用いるものとする。記憶手段のうち、コンテンツ記憶手段15は、広告を組み込む広告配信先となる解析対象コンテンツ通常はウェブページの内容HTMLのファイルや文字列などを、広告配信のための解析キーワード抽出などのためにコピーしておく部分である内容は図示省略。解析対象コンテンツは、通常はウェブページであり、以下対象ページと呼ぶこととするが、ウェブページの一部分や他の種類のコンテンツを対象としてもよい。また、分割部分記憶手段25は、対象ページを部分に分割している状態や、そのうちどの部分を、広告選択用のキーワード抽出の対象とするかを記憶する手段であり、図22の例では、URL欄で特定される対象ページが上半分と下半分という二つの部分に分割されている。また、広告記憶手段35は図21に例示するように、広告のデータとして、指定された入札キーワード、クリック課金単価の基礎となる入札額などを記憶している手段である。指標記憶手段55は、対象ページを分割した部分毎に、その部分からのキーワード抽出に基づく広告配信の成果CTRなどを記憶する手段であり、本実施形態では図22に示す分割部分記憶手段25と一体に実現され、分割部分記憶手段25内のCTR欄が指標記憶手段55となっている図中、矩形の破線で示す。なお、図中例えば図1の矢印は、データや制御などの流れについて主要な方向を補助的に示すもので、方向の限定を意味するものではない。例えばデータをある方向に取得するには、先立って逆方向のデータリクエスト送信がある。また、記憶手段以外の各手段は、以下に説明するような情報処理の機能作用を実現実行する処理手段であるが、これらは説明のために整理した機能単位であり、実際のハードウェア要素やソフトウェアモジュールとの一致は問わない。2.主な作用と効果上記のように構成した本装置1について動作の概要を図3のフローチャートに示す。すなわち、分割手段20が、解析対象コンテンツすなわち対象ページを複数の部分に分割しステップS2、キーワード抽出手段30が、分割された部分ごとのキーワードを抽出するステップS3。キーワードの抽出は、形態素解析やtf-idfによる特徴語の抽出など公知の任意の言語処理技術を用いて行う。そして、選択配信手段40が、分割された部分ごとに、抽出されたキーワードに基づく広告の選択及び配信を複数回例えば部分毎に100回ずつ、1000回ずつなど行うステップS4。この配信に際し、指標取得手段50が、部分ごとに、複数回行われた広告の配信の成果を表す所定の指標値例えばCTRを取得するステップS5。部分決定手段60が、分割された部分のうち、取得された指標値に基づいて解析対象部分を決定するステップS6。単純な例として、ある対象ページが3分割された部分1、部分2、部分3それぞれのCTRが、0.1、0.1、0.2の場合、CTRが0.2で最も高い部分3が解析対象部分となる。解析対象部分の記録態様は自由であるが、例えば、図22の例に示すように、URL欄で特定される対象ページが分割された上半分と下半分のうち、CTRが高い上半分ページ高さの0-50について、選択フラグを1にセットすることで解析対象部分であることを表現するなどでもよい。このように、本実施形態では、対象ページを分割した部分ごとに、キーワードを抽出して広告の選択配信を実際に何度も試してCTRなどの指標値を測定し、それを基に最適な解析対象部分を決定する例えば図3。これにより、成果が確認できた部分だけをキーワード抽出のための解析対象にできる。すなわち、不要な部分まで解析する無駄な負荷や対象部分を人間が判断する負荷なしで、ユーザの実際の関心に適合した解析対象部分を特定でき、CTRの高い広告配信が実現できる。3.分割の手法上記のように対象ページを部分に分割する基準や手法は自由であるが、いくつかの例を挙げる。3-1.概念階層による分割まず、上位概念的な語の多い部分と、下位概念的な語の多い部分への分割が考えられる。この場合、分割手段20は、語の概念階層関係を予めデータで表したシソーラス辞書に基づいて、対象ページ内の語を相対的な上位概念と相対的な下位概念に位置付け、相対的な上位概念の割合又は相対的な下位概念の割合の少なくとも一方が所定以上又は所定以下となる範囲をそれぞれ前記部分とすることにより対象ページを分割する。シソーラス辞書については従来公知のものでよいので省略する。例えば、図4に例示する対象ページウェブページでは、上位概念的な語と下位概念的な語の割合に基づくクラスタリング処理などにより、カテゴリートップ人間関係恋愛相談など上位概念的な語の多い部分P1と、告白遠距離恋愛初デートなど下位概念的な語の多い部分P2に分割するなどが考えられる。このように、シソーラス辞書を用いて、上位概念的な語の多い部分や下位概念的な語の多い部分などに対象ページを分割することにより、自然言語処理技術を用いた意味解析のなど負荷が大きい複雑高度な処理なしで、具体性レベルの異なる部分ごとに広告の選択や配信を試行し、ユーザの実際の関心への適合性を確認することが可能となる。3-2.表示位置による分割また、ウェブ画面上での表示位置のまとまりでの分割が考えられる。この場合、分割手段20は、対象ページとしてマークアップ記述された構成要素ごとに画面上での表示位置をウェブブラウザから取得し、その表示位置に基づいて画面を縦又は横の少なくとも一方に分割するように構成要素をクラスタリング処理などでグループ化することにより対象ページを部分に分割する。任意の要素についてウェブページにおける表示位置を取得する手法やスクリプト記述は、ブラウザの種類やバージョンにもよるが、一例として、スクリプトにおいてdocumentgetElementByIdやgetElementsByTagNameで目的の要素を例えばelementとして取得し、そのY座標をelementoffsetTopで取得するなどが考えられる。一例として、ウェブページにおける表示対象の位置情報は、例えば以下のように取得する。すなわち、典型的なウェブブラウザを例にとり、あるIDを持つタグに対応する文字列や画像などの対象をブラウザが表示領域上でレイアウトした表示位置等の座標情報の取得に用いる記述例を以下に示す。まず、HTML上であるタグを取得する:VartdocumentgetElementByIdこのtを用い、タグの表示領域の高さを取得tに対して:tscrollHeightタグの表示領域の幅を取得tに対して:tscrollWidthまた、タグの画面上のブラウザ左上からの見た目のx座標を取得:tclientXタグの画面上のブラウザ左上からの見た目のy座標を取得:tclientYまた、ブロック要素の直下にいくつかのインライン要素が従属する構成が一般的であるが、あるタグの直下のX番目のタグを取得:tchildNodesXあるタグの直下のタグの個数を取得:tchildNodeslengthあるタグのYスタイル情報を取得:tstyleYあるプラグインプログラムを取得:VarfwindowHTMLタグ上に記述されたIDプラグインプログラム上の関数Zを呼び出し:fzプラグインプログラム側から呼び出し関数Zを設定:ExternalInterfaceaddCallback例えば、図5の対象ページでは、□□□□やで模式的に示す各文字の開始位置左端位置のまとまりが、画面左端である位置V0と、左右方向中央付近の位置V1と、に集中しているので、特に位置V1を分割位置として左側の部分Lと右側の部分Rに分割することが考えられる。このように、HTMLなどでマークアップ記述された構成要素の表示位置を基に画面を縦や横に分けるように部分を分割することにより、内容解析などのより複雑な分析処理なしで、画面構成の外形を基準とした簡明な処理で部分への分割を行うことができる。なお、表示位置による分割の例については、ブロック要素による分割と併せ、実施例として後述する。3-3.タグによる分割さらに、予め判明しているタグに基づく分割も考えられる。この場合、分割手段20は、対象ページのマークアップ記述から所定のタグを検出し、そのタグを基に対象ページを部分に分割する。例えば、HTMLタグであるページを、ブレッドクラム図4上部に示すいわゆるパンくずリストの部分P1と、それ以外のコンテンツ本体の部分に、両者間の境界に配置されていることが予め判明しているハイパーリンクや表示文字列例えば図4内の掲載案件などのタグで、分割するなどが考えられる。なお、ここでいう所定のタグは、ブロック要素を定義するタグブロックタグと呼ぶこととするに限らず、文字列の表示やそのスタイルの定義など自由である。このように、コンテンツの構成などから予め判明している所定のタグに基づくことにより、分割の境界を単純な文字列検索で特定できるので、コンテンツを部分に分割する処理負荷が一層軽減される。3-4.ブロック要素による分割加えて、構成要素の種類に基づく分割も考えられる。この場合、分割手段20は、対象ページのマークアップ記述からブロック要素を抽出し、そのブロック要素ごとの画面上での表示位置を取得し、それら表示位置の共通性に基づいてブロック要素をグループ化することにより対象ページを部分に分割する。部分を構成するブロック要素は一つでも複数でもよい。このように、マークアップ記述における段落や区切り線など所謂ブロック要素の表示位置における共通性すなわちまとまりを基準とすることにより、どのような画面レイアウトの未知のコンテンツについても、コンテンツの部分への分割を容易に行うことができる。なお、ブロック要素による分割の例については、既に述べた表示位置による分割と併せ、実施例として後述する。4.段階的な分割また、部分への分割を段階的に行うことも可能で、その処理手順を図6のフローチャートに例示する。この場合、最初は対象ページの全体を対象範囲としステップS1、対象範囲を縦半分や横半分などにここでは上下二分割とする分割手段20が分割しステップS2X、キーワード抽出ステップS3、広告配信ステップS4、指標値の取得ステップS5を行う。そのうえで、分割された部分のうち指標取得手段50による指標値が優れた部分を採用すなわち選択してステップS61、その優れた部分の指標値を前回値として記憶したうえステップS64、対応する部分をさらに分割の対象とするステップS2X。繰返しの終了条件として、部分決定手段60は、初回以外のステップS62:NOすなわち二度目またはそれ以降に分割された部分のうち優れた部分の指標値が、分割前の部分の指標値である前回値を下回った時点でステップS63:YES、その分割前の対象範囲である部分を最適な解析対象部分として決定するステップS65。分割は、上下に限らず左右でもよいし、左右と上下の分割を組み合わせてもよく、例えば、図5の例において、位置V1で左右に分割されたうち左側の部分Lを採用し、さらに水平の位置H1で上下二分割し、そのうち上方側の部分を採用して水平位置H2でさらに上下二分割したうえ、その下方側の部分LX図中、ハッチング又はグレーで示すを採用するなどが考えられる。このように例えば図6、分割した部分のうち指標値が優れた部分を採用してさらに分割する処理を、指標値が分割前より低下するまで繰り返し、低下した分割の直前に採用していた部分を最適な解析対象部分とすることにより、指標値を確認しながら分割を段階的に繰り返す簡明な処理で、最適な分割態様を容易に特定することが可能となる。5.実施例先述した表示位置による分割及びブロック要素による分割を併せ、より具体的な例を示す。この例は、対象ページを、部分であるブロックに分割するもので、この例において分割手段20は、図1に示すように、対象ページを表すHTMLなどのマークアップデータ内から、ブロック要素として定義されている所定のブロックタグで記述されているブロックタグ要素を検出するタグ要素検出手段21と、検出された前記各ブロックタグ要素について、ウェブページの表示領域におけるX軸方向の各絶対座標を算出する座標算出手段22と、算出された前記各絶対座標のうち所定以上の頻出度をもつ各座標を各基準軸座標として取得する基準軸取得手段23と、取得された前記各基準軸座標と、算出された前記各絶対座標が一致する各ブロックタグ要素群を、それぞれブロックの全部又は一部として区分する座標区分手段24と、シミュレーション用のウェブブラウザBと、を有する。5-1.ウェブページデータの例そして、まず、分割手段20は、ウェブブラウザBに、アクセス先URLのウェブページデータをウェブサーバWから受信し、画面に表示する処理を行わせる。なお、この処理は、画面に表示する場合と同じ処理をメモリ上等で内部的に行えば足り、現実の画面表示は不要である。ここで、ウェブページデータは、マークアップデータとスタイルシートデータを識別IDで関連付けたもので、必要な画像などのファイルを含む。このうち、マークアップデータは、文書の論理構造を記述するHTMLHyperTextMarkupLanguageなどのマークアップ言語スマートフォン用や携帯電話用等の各種サブセットやバリエーション等でもよいで記述されたファイル又はその部分であり、以下、単にHTMLとも呼ぶ。また、スタイルシートデータは、文書の視覚的デザインを制御するもので、CSSCascadingStyleSheetsに代表され、前記マークアップデータの一部又は独立した別ファイルであり、以下、単にCSSとも呼ぶ。ここで、ウェブページデータの一例を図7に示す。すなわち、この例では、HTML内のブロック要素ごとに付された識別用ID図7に示すA1A2などをもとに、CSSでウェブページ上で表示する位置や体裁など記述してウェブページのデザインを整形、制御しており、受信時点のHTML及びCSSの記述内容が初期状態として画面表示される。5-2.ブロック要素への区分すなわち、本装置1では、分割手段20図1が、与えられたウェブページデータのHTMLを、ブラウザ表示において矩形の要素群を構成する単位であるブロックすなわちブロック要素に区分する。ブロック要素への区分は、第一には、所定のタグなどを検出することにより行う。ブロック要素は、ブラウザ表示で矩形の要素群を構成する記述単位で、ブロック要素として定義されているタグPH1H2H3H4H5H6ULOLDIRMENUPREXMPLISTINGDLDIVCENTERNOSCRIPTNOFRAMESBLOCKQUOTEFORMISINDEXHRTABLEFIELDSETADDRESSを判別することでHTML記述をブロック要素へ区分できる。図8は、図7に示したHTMLをこのようにブロックに区分した状態を例示するもので、破線の矩形で囲んだ各範囲がブロック要素である。5-3.視覚的ブロック要素の認識なお、ブロック要素として定義されている上記のようなタグが、ページ上の視覚的ブロック要素と必ず対応するかは、ウェブページの作り方によるので、タグ検出状態に応じて自動的に又は所定の要求操作に応じ、視覚的ブロック要素を認識させることも可能である。この場合の処理手順を図9のフローチャートに示す。この場合、分割手段20では、タグ要素検出手段21図1が、マークアップデータすなわちHTML内から、ブロック要素として定義されている所定のタグで記述されているブロックタグ要素を検出し図9のステップS21。タグ要素検出処理、このように検出された前記各ブロックタグ要素について、座標算出手段22図1が、ウェブページの表示領域表示ウィンドウなどにおけるX軸方向の各絶対座標を算出する図9のステップS22。座標算出処理。ここで、各要素についてページ上の絶対座標を取得する手法は自由であるが、一例として、対象要素のDOMドキュメントオブジェクトモデル上の親要素からのオフセット値すなわち、サイズのデータを取得し、このオフセット値を収集しながらHTML要素まで親要素を辿って行き、全てのオフセット値を足し合わせると、対象要素のページ上の座標を計算することができる。ここで、オフセット値は、X軸方向幅及びY軸方向高さに関するブロック要素のサイズであり、各対象要素について、offsetHeight関数、offsetWidth関数を、Varheight対象要素オブジェクトoffsetHeightVarwidth対象要素オブジェクトoffsetWidthのように用いて取得可能である。なお、上記のようにDOMなどから対象要素のページ上の座標を計算する手法について、実際には近似値の取得が一般的であるが、具体的実装例として、jQuery非特許文献2参照などのライブラリの機能を利用して取得することも可能である。そして、基準軸取得手段23図1は、上記のように算出された各絶対座標のうち所定以上の頻出度をもつ各座標を各基準軸座標として取得する図9のステップS23。基準軸取得処理。例えば、図10に例示するウェブページは、破線で示す要素a1~a9,b1~b5,c8を含み、このウェブページからは、図11に例示するように、各基準軸座標Xa,Xb,Xcを取得する。そして、座標区分手段24図1が、上記のように取得された各基準軸座標と、算出された各絶対座標が一致完全一致に限らず、所定の許容誤差までは一致とみなしてもよいする各ブロックタグ要素群を、それぞれブロックの全部又は一部として区分する図9のステップS24。座標区分処理。すなわち、このように得たX座標を持つブロック要素に対して、それぞれのY座標を求め、識別IDや枠線など所定要素を基準に、またはY座標同士の間隔が大きく開いた部分例えば、図11の例では、軸Yc22とYc31の間、軸Yc62とYc71の間などを境界として、Y方向にも複数のブロックに区分すれば、XY方向に矩形が順列した各ブロックを特定可能となる。例えば、基準軸座標Xcと、軸Yc11及びYc22で囲んだブロックは、要素c1とc2を含んだ一つのブロックであり、基準軸座標Xcと軸Yc31及びYc62で区分されるブロックは、要素c3~c6を囲んだ一つのブロックである。図12は、上記のような視覚的ブロック要素の認識を行う処理に用いるワークエリアのデータ構成例であり、各要素すなわちウェブページを構成するオブジェクトごとに、要素ID、上記のように取得されたX軸方向の絶対値X座標。650など、Y座標50100など、前記オフセット値であるX幅250150など及びY高さ50などと、それらをもとに区分されたブロックの番号56などと、を含んでいる。分割手段20は、このような個々のブロックを部分とし、又は複数のブロックをまとめて部分とする。例えば、画面上で占める面積が所定以下のブロックが複数連続している場合に、合計面積が所定範囲となるように、それら複数のブロックをまとめて部分とすれば、細かい部分への過度な細分化が防止できる。このように、HTMLに代表されるマークアップデータ内の各要素の頻出座標を、該当ページで視覚デザイン上の区分線等となる基準座標軸とし、その座標との一致をもとに要素群をブロックに区分することにより、ウェブページの多様な構成手法に柔軟に対応しつつブロックを容易に検出可能となる。6.他の実施形態なお、上記実施形態は例示に過ぎず、本発明は、以下に例示するものやそれ以外の他の実施態様も含むものである。例えば、本出願における構成図、データの図、フローチャートなどは例示に過ぎず、各要素の有無、その配置や処理実行などの順序、具体的内容などは適宜変更可能である。一例として、上記実施形態では、本装置1は広告を配信する手段として選択配信手段40を含むものとしたが、広告の引当てのみを行う構成としてもよい。また、広告については、文字広告に限らずバナー広告など画像や動画の広告でもよい。さらに、広告は、ウェブサーバWを経由せずユーザの端末T1で解釈表示されるHTML記述などに基づいて本装置1から端末Tへ直接配信するようにしてもよい。また、図1などに示した個々の手段を、相互に別個独立の設備で実現する構成も一般的であるし、サーバでも端末でも機能によっては、外部のプラットフォーム等をAPIアプリケーションプログラムインタフェースやネットワークコンピューティングいわゆるクラウドなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。例えば、図1に示した本装置とウェブサーバWは、適宜一体化してもよい。さらに、本発明に関する手段などの各要素は、コンピュータの演算制御部に限らず物理的な電子回路など他の情報処理機構で実現してもよい。"