指定されたユーザの親密度情報を取得する親密度情報取得部と、前記親密度情報に基づいて、前記ユーザ間の親密度が高い期間を抽出期間として特定する抽出期間特定部と、特定された前記抽出期間の前記コンテンツを抽出するコンテンツ抽出部と、を備える、コンテンツ抽出装置。前記コンテンツ抽出部は、前記抽出期間において前記ユーザが共通して前記親密度が高い第三者を特定し、当該第三者が含まれる前記コンテンツを抽出する、請求項1に記載のコンテンツ抽出装置。前記コンテンツは、関連するイベントと対応づけられており、前記イベントの前記ユーザにとっての重要度を取得する重要度取得部、をさらに備え、前記コンテンツ抽出部は、前記重要度にさらに基づいて、前記コンテンツを抽出する、請求項1に記載のコンテンツ抽出装置。前記重要度情報取得部は、前記イベントの前記第三者にとっての重要度をさらに取得し、前記コンテンツ抽出部は、前記ユーザ及び前記第三者にとって重要なイベントに対応付けられた前記コンテンツを抽出する、請求項3に記載のコンテンツ抽出装置。前記親密度情報は、複数の前記コンテンツの解析結果と、前記ユーザのソーシャルネットワークサービスの登録情報とに基づいて算出された情報である、請求項1に記載のコンテンツ抽出装置。前記親密度情報は、前記ソーシャルネットワークサービスの利用履歴に関する情報にさらに基づいて算出された情報である、請求項5に記載のコンテンツ抽出装置。前記ソーシャルネットワークサービスの利用履歴に関する情報は、前記ソーシャルネットワークサービス上における前記ユーザ間のコンタクト回数である、請求項6に記載のコンテンツ抽出装置。前記重要度は、前記イベントの開催日時及び場所、又は前記イベントに対応付けられた前記コンテンツの解析結果の少なくともいずれかに基づいて算出された情報である、請求項3に記載のコンテンツ抽出装置。指定されたユーザの親密度情報を取得することと、前記親密度情報に基づいて、前記ユーザ間の親密度が高い期間を抽出期間として特定することと、特定された前記抽出期間の前記コンテンツを抽出することと、を含む、コンテンツ抽出方法。コンピュータを、指定されたユーザの親密度情報を取得する親密度情報取得部と、前記親密度情報に基づいて、前記ユーザ間の親密度が高い期間を抽出期間として特定する抽出期間特定部と、特定された前記抽出期間の前記コンテンツを抽出するコンテンツ抽出部と、を備える、コンテンツ抽出装置として機能させるためのプログラム。しかし、コンテンツを視聴するユーザ毎に、コンテンツに対する重要度は異なる。このため、ユーザにとってより重要度の高いコンテンツを抽出することのできる技術が求められている。そこで、本開示では、指定されたユーザにとって重要度の高いコンテンツを抽出することのできる、新規かつ改良されたコンテンツ抽出装置、コンテンツ抽出方法、及びプログラムを提案する。本開示によれば、指定されたユーザの親密度情報を取得する親密度情報取得部と、上記親密度情報に基づいて、上記ユーザ間の親密度が高い期間を抽出期間として特定する抽出期間特定部と、特定された上記抽出期間の上記コンテンツを抽出するコンテンツ抽出部と、を有するコンテンツ抽出装置が提供される。また、本開示によれば、指定されたユーザの親密度情報を取得することと、上記親密度情報に基づいて、上記ユーザ間の親密度が高い期間を抽出期間として特定することと、特定された上記抽出期間の上記コンテンツを抽出することと、を含むコンテンツ抽出方法が提供される。また、本開示によれば、コンピュータを、指定されたユーザの親密度情報を取得する親密度情報取得部と、上記親密度情報に基づいて、上記ユーザ間の親密度が高い期間を抽出期間として特定する抽出期間特定部と、特定された上記抽出期間の上記コンテンツを抽出するコンテンツ抽出部と、を有するコンテンツ抽出装置として機能させるためのプログラムが提供される。以上説明したように本開示によれば、ユーザにとって重要度の高いコンテンツを抽出することができる。以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。なお、説明は以下の順序で行うものとする。1.第1の実施形態親密度に基づいてコンテンツを抽出する例1-1.構成1-2.親密度算出例1-3.コンテンツ抽出動作例2.第2の実施形態イベント重要度に基づいてコンテンツを抽出する例2-1.構成2-2.イベント重要度算出例2-3.コンテンツ抽出動作例<1.第1の実施形態>1-1.構成まず、図1~図8を参照しながら、本開示の第1の実施形態に係るコンテンツ抽出システム10の構成について説明する。図1は、本開示の第1の実施形態に係るコンテンツ抽出システムの構成図である。図2は、同実施形態において用いられるコンテンツ情報の一例を示す説明図である。図3は、同実施形態においてコンテンツから抽出された顔サムネイル情報の一例を示す説明図である。図4は、同実施形態において用いられる人物情報の一例を示す説明図である。図5は、同実施形態において用いられる親密度の推移の一例を示す説明図である。図6は、同実施形態において用いられる親密度情報の一例を示す表である。図7は、同実施形態において用いられる親密度情報の算出例を概略的に示す説明図である。図8は、同実施形態において用いられる親密度の変換テーブルの一例である。本実施形態にかかるコンテンツ抽出システム10は、コンテンツ抽出装置100aと、親密度算出部200と、画像解析部300と、親密度格納部11と、人物格納部13と、コンテンツ格納部15と、SNS情報データベース50と、を主に有する。なお、ここでSNSとは、SocialNetworkServiceの略であり、インターネット上で社会的ネットワークを構築するサービスを指す。なお、コンテンツ抽出装置100a、親密度算出部200、画像解析部300、親密度格納部11、人物格納部13、コンテンツ格納部15、及びSNS情報データベース50は、それぞれネットワークを介して情報を送受信できるならばいずれのハードウェアに各機能が実装されてもよい。また、1つの機能部の実現する処理が1つのハードウェアにより実現されてもよいし、複数のハードウェアによる分散処理で実現することも可能である。ここでまず、コンテンツ抽出装置100aがコンテンツを抽出するために用いる人物情報及び親密度の生成について説明する。まずコンテンツ格納部15に記憶されたコンテンツ情報から画像解析部300が生成する人物情報について説明する。人物情報の生成コンテンツ格納部15には、例えば図2に示すようなコンテンツ情報が記憶されている。コンテンツ格納部15は、データ格納用の装置であり、例えばオンラインストレージ、ローカルPCPersonalComputerのハードディスクドライブ、ファイルサーバ、リムーバブルメモリなどであってよい。コンテンツ情報は、例えば画像ファイルにメタデータが付加された情報であってよい。画像解析部300は、このコンテンツ情報を解析することにより人物情報を生成する。例えばまず画像解析部300は、顔検出技術を用いて画像中の顔領域を抽出することができる。画像解析部300は、処理対象となる画像から検出された各被写体の顔の位置を例えば画像内のXY座標値として出力することができる。また画像解析部300は、検出された顔の大きさ幅及び高さ、検出された顔の姿勢を出力してもよい。画像解析部300により抽出された顔領域は、例えば顔領域部分だけを切り出した別途のサムネイル画像ファイルとして保存されてもよい。例えば図3には、抽出された顔領域を別途のサムネイルファイルとして保存した顔サムネイル画像情報の一例が示される。そして画像解析部300は、抽出した顔サムネイル画像を解析することによって、それぞれの顔サムネイル画像が持つ属性情報を抽出してもよい。例えば属性情報には、笑顔度、性別、年齢などが含まれてよい。さらに画像解析部300は、同じ人物とみなされる人物を1つの人物IDにまとめることもできる。このとき画像解析部300は、顔クラスタリング技術を用いることができる。例えば画像解析部300は、複数の顔サムネイル画像の類似度を解析することにより、同じ人物とみなされる人物を1つの人物IDにまとめてもよい。上述の処理により生成される人物情報は、人物格納部13に記憶されてよい。この人物格納部13は、例えばRDBリレーショナルデータベースを利用したデータベースであってよい。或いは人物格納部13は、ファイルシステムであってもよい。この人物格納部13に記憶される人物情報の一例が図4に示される。人物情報は、例えば人物ID、顔サムネイル、抽出元コンテンツ、笑顔度、顔の向きなどの情報を含んでよい。なお、図示しないが、人物情報は、笑顔度及び顔の向き以外の属性情報例えば性別、年齢などを含むこともできる。ここで用いられる笑顔度は、例えば0から100の数値で表され、数値が大きいほど笑顔であることを示す。親密度の算出例次に親密度算出部200による親密度算出の一例について説明する。親密度算出部200は、人物格納部13に記憶された人物情報と、SNS情報データベース50に記憶されたSNS情報とに基づいて、親密度を算出することができる。ここでSNSは、例えば人と人とのつながりをサポートするコミュニティ型の会員制サービスである。SNSは、典型的にはユーザが自らのプロフィールを登録し、共通のつながりを有する他のユーザとコミュニケーションを図る場を提供するサービスである。また、本実施形態においては、他のユーザとのコミュニケーション機能例えばコメントの投稿、メールの送信などを有するブログサービスもSNSに含むことができる。このブログサービスは、限られた少ない文字数の文章を投稿するミニブログサービスを含んでもよい。或いは本実施形態におけるSNSは、写真や動画などの映像を主なコミュニケーションツールとするコミュニティ型サービスなども含むことができる。親密度算出部200は、上述のSNSの公開されたWebAPIApplicationProgramInterfaceを利用することによって、SNSの保有するユーザのSNS情報を取得することができる。ここで親密度算出部200が取得することのできるSNS情報は、SNSの仕様によって、或いはユーザの公開設定に応じて異なる。例えばSNS情報を大別すると、ユーザがSNSに登録した事実ベースの登録情報例えば氏名、生年月日、家族構成、友人情報などと、ユーザがSNSを利用することにより生成される利用履歴情報例えば他のユーザとのコンタクト履歴、メール送信履歴などに分けることができる。親密度算出部200は、人物格納部13に記憶された人物情報に基づいて、人物間の親密度を算出することができる。さらに親密度算出部200は、SNS情報を用いて親密度を算出してもよい。近年、インターネット上にSNSのようなコミュニティ型サービスが登場したことにより、実際に会わずに取ることのできるコミュニケーションの形態が確立してきている。これにより、実際には長い間会っていない人物であっても、SNS上でのコミュニケーションをとっていれば、ユーザにとっては親密度が高いと感じる場合もある。SNS情報を用いることによって、親密度算出部200は、このようなインターネット上のコミュニケーションに基づいた親密度を算出することができる。親密度算出部200は、それぞれの人物間の親密度を算出することができる。例えばこのとき、人物ID001から見た人物ID002の親密度と、人物ID002から見た人物ID001の親密度とは異なる値であってもよい。ここでは親密度は、値が大きいほど親密度が高いことを示す。また、この親密度は、例えば図5のグラフに示されるように時間経過に伴い変化する。このため、親密度は、算出した期間と対応づけて親密度格納部11に記憶される。この親密度算出部200は、例えば時間クラスタリングによりひとまとまりにされた時間クラスタ毎に親密度を算出してもよい。或いは親密度算出部200は、所定の期間毎例えば1年毎に親密度を算出してもよい。親密度格納部11は、例えばRDBを利用したデータベースであってよい。或いは親密度格納部11は、ファイルシステムであってもよい。この親密度格納部11に記憶される親密度情報の一例が図6に示される。親密度情報は、例えば人物ID、対象人物ID、親密度、開始時間、及び終了時間が対応づけられた情報である。図6の親密度情報を参照すると、例えば人物ID001から見たID002の親密度は、2011年1月1日から2011年2月3日の間は40であり、2011年2月4日から2011年3月31日までの間は60であることがわかる。ここで親密度の算出例について図7及び図8を参照しながらより具体的に説明する。なおここでは人物ID001から見た人物ID002の親密度を算出する例について説明する。ここでは、6つの観点から算出し、正規化された親密度を足し合わせることにより、人物ID001と人物ID002との親密度とする。この親密度は、所定期間毎に算出される。例えば親密度算出部200は、人物格納部13に記憶された人物情報を用いて、画像中の人物ID002の登場頻度を正規化した値を親密度1とすることができる。同じ場所に複数の人物がいるときに、人物間の親密度が高いほど写真や動画などのコンテンツの被写体として映る可能性は高い。このため、親密度1は、例えば算出期間である所定期間に撮影されたコンテンツの総数のうち人物ID002が被写体として含まれている割合が高いほど大きい値とすることができる。また親密度算出部200は、人物格納部13に記憶された人物情報を用いて、人物ID001と人物ID002とが同一コンテンツに登場する頻度を正規化した値を親密度2とすることができる。同じ場所に複数の人物がいるとき、人物間の親密度が高いほど一緒に写真や動画に映る可能性は高いと考えられる。このため、親密度2は、例えば親密度の算出期間である所定期間に撮影されたコンテンツの総数のうち、人物ID001と人物ID002とが同じコンテンツ内に被写体として含まれている割合が高いほど大きい値とすることができる。また親密度算出部200は、人物格納部13に記憶された人物情報を用いて、人物ID001と人物ID002との笑顔度及び顔の向きに基づいた親密度3を算出することができる。人物ID001と人物ID002との親密度が高いほど、一緒にいるときの笑顔度は高くなると思われる。このためこの親密度3は、人物ID001と人物ID02との笑顔度が高いほど大きい値とすることができる。また、人物ID001と人物ID002との親密度が高いほど、一緒にいるときに顔が向き合っている確率は高くなると思われる。このため親密度3は、人物ID001と人物ID002との顔が向き合っている確率が高いほど大きい値とすることができる。また親密度算出部200は、人物格納部13に記憶された人物情報を用いて、画像中における人物ID001と人物ID002との距離に基づいた親密度4を算出することができる。人はそれぞれパーソナルスペースを持っている。このパーソナルスペースは、コミュニケーションをとる相手との物理的な距離である。この距離は、人によって異なるが、相手との関係が親しいほど、つまり親密度が高いほど近いという性質を有している。従って、親密度4は、画像中における人物ID001と人物ID002との物理的距離が近いほど大きい値とすることができる。また親密度算出部200は、SNS情報データベース50に記憶されたSNS情報を用いて、人物ID001と人物ID002との間のSNS上における所定期間のコンタクト回数に基づいた親密度5を算出することができる。例えばこのコンタクト回数は、人物ID001と人物ID002との間で送受信されたメールの数、人物ID001から人物ID002への投稿数などを総計した値であってよい。また親密度算出部200は、人物ID001と人物ID002との間の関係に基づいた親密度5を算出することができる。この親密度5は、例えばSNS情報データベース50に記憶されたSNS情報を用いて算出することができる。例えば親密度算出部200は、SNSの登録情報から、人物ID001と人物ID002との関係を抽出することができる。例えば人物ID001と人物ID002との関係が配偶者であるという情報が取得されると、親密度算出部200は、次に親密度変換テーブル21を参照することができる。例えばこの親密度変換テーブル21の一例が図8に示される。親密度変換テーブル21は、例えば人物間の関係と親密度加算度合いとの対応関係を示す情報である。上述のように人物ID001と人物ID002との間の関係が配偶者である場合には、この親密度変換テーブル21によれば親密度の加算度合いが大である。ここでは、親密度の加算度合いは大中小で示されたが、具体的な数値であってもよい。親密度算出部200は、この親密度加算度合いに基づいて、親密度加算が大きいほど親密度5の値を大きくすることができる。そして親密度算出部200は、これらの正規化された親密度1~親密度6を加算することにより親密度情報を生成することができる。なお、親密度算出部200は、これらの親密度1~親密度6の値に重み付けを行って加算してもよい。以上、本実施形態において用いられる人物情報及び親密度情報について説明してきた。なお、ここで挙げた人物情報の生成方法及び親密度の算出方法は一例であって、本技術はかかる例に限定されるものではない。その他様々な方法により人物情報及び親密度情報は生成されてよい。ここで、再び図1に戻ってコンテンツ抽出システム10の構成について説明を続ける。コンテンツ抽出装置100aは、複数のコンテンツからユーザに合わせてコンテンツを抽出する機能を有する情報処理装置の一例である。ここで抽出されるコンテンツは、例えば静止画像及び動画像を含む画像コンテンツであってよい。コンテンツ抽出装置100aは、ユーザの端末装置に抽出したコンテンツを送信することによりユーザにコンテンツを提供してもよい。或いは、コンテンツ抽出装置100aは、ユーザが、抽出されたコンテンツを視聴することができるように、抽出されたコンテンツのアクセス制限情報を更新して指定されたユーザに抽出されたコンテンツを公開することにより、コンテンツを提供してもよい。このコンテンツ抽出装置100aは、抽出条件取得部105と、親密度情報取得部110と、抽出期間特定部115と、コンテンツ抽出部120aと、コンテンツ再生部125と、を主に有する。抽出条件取得部105は、コンテンツを抽出するための条件を取得する機能を有する。抽出条件は、例えば指定されたユーザの人物IDを含むことができる。また、抽出条件は、コンテンツの抽出数を含むこともできる。例えば、指定されたユーザは、操作画面を介した入力により指定されたユーザであってもよい。例えば、抽出条件取得部105は、ユーザの保有するコンテンツ内に含まれる人物をサムネイル画像又は名称等で表示し、人物を選択することのできる選択画面を提供してもよい。抽出条件取得部105は、この選択画面において選択された人物の人物IDをコンテンツを視聴するユーザとして指定されたユーザの人物IDとすることができる。また指定されたユーザは、画像を解析することによって特定されたユーザであってもよい。例えば抽出されたコンテンツが提供される画面を見ている人が写された画像を解析することにより特定されたユーザを指定されたユーザとしてもよい。抽出条件取得部105は、取得した抽出条件を親密度情報取得部110に供給することができる。親密度情報取得部110は、抽出条件取得部105により取得されたコンテンツの抽出条件に含まれる指定されたユーザの人物IDに基づいて、当該ユーザの親密度情報を取得する機能を有する。親密度情報取得部110は、取得した親密度情報を抽出期間特定部115に供給することができる。ここで取得される親密度情報は、上述の通り、複数のコンテンツの解析結果に基づいて算出された情報であってよい。また親密度情報は、指定されたユーザのSNSの登録情報に基づいて算出された情報であってよい。また親密度情報は、指定されたユーザのSNSの利用履歴に関する情報に基づいて算出された情報であってよい。このときSNSの利用履歴に関する情報は、SNS上における指定されたユーザ間のコンタクト回数であってよい。抽出期間特定部115は、親密度情報取得部110から供給された親密度情報に基づいて、抽出期間を特定する機能を有する。抽出期間特定部115は、指定されたユーザ間の親密度が高い期間を抽出期間とすることができる。抽出期間特定部115は、特定した抽出期間の情報と、親密度情報取得部110から供給された親密度情報とをコンテンツ抽出部120aに供給することができる。コンテンツ抽出部120aは、抽出期間特定部115により特定された抽出期間のコンテンツを抽出する機能を有する。従って、コンテンツ抽出部120aは、指定されたユーザ間の親密度が高い期間のコンテンツを抽出することができる。また、コンテンツ抽出部120aは、供給された親密度情報から、指定されたユーザが共通して親密度が高い第三者を特定し、当該第三者が含まれるコンテンツを優先的に抽出してもよい。かかる構成により、指定されたユーザ間の親密度が高い時期のコンテンツであって、指定されたユーザが共通して親密度の高い人物を含むコンテンツが抽出される。従って、コンテンツを見る人にとってより興味のあるコンテンツが自動的に抽出される。コンテンツ抽出部120aは、例えば抽出したコンテンツを取り出して出力することができる。或いはコンテンツ抽出部120aは、例えば抽出したコンテンツのリストを出力してもよい。コンテンツ再生部125は、指定されたユーザの親密度情報に基づいて、コンテンツ抽出部120aにより抽出されたコンテンツを再生することができる。例えば、コンテンツ再生部125は、指定されたユーザの親密度情報に基づいたエフェクト効果を用いてコンテンツを再生することができる。例えばコンテンツ再生部125は、親密度の高い人物にパン、ズームなどを行った再生をすることができる。例えば集合写真を再生するときには、指定されたユーザ及び指定されたユーザと親密度の高い人物の顔がよく見えるようにエフェクトをかけながら再生することが好ましい。なお、ここではコンテンツ再生部125がコンテンツ抽出装置100aの一部であることとしたが、本技術はかかる例に限定されない。例えば、コンテンツ再生部125はコンテンツ抽出装置100aとは別体のコンテンツ再生装置であってもよい。以上、本実施形態に係るコンテンツ抽出装置100a、親密度算出部200、及び画像解析部300の機能の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材や回路を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。また、各構成要素の機能を、CPUCentralProcessingUnitなどの演算装置がこれらの機能を実現する処理手順を記述した制御プログラムを記憶したROMReadOnlyMemoryやRAMRandomAccessMemoryなどの記憶媒体から制御プログラムを読出し、そのプログラムを解釈して実行することにより行ってもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用する構成を変更することが可能である。なお、上述のような本実施形態に係るコンテンツ抽出装置100a、親密度算出部200、及び画像解析部300の各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作成し、パーソナルコンピュータ等に実装することが可能である。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリなどである。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信してもよい。1-2.コンテンツ抽出動作例次に、図9を参照しながら本開示の第1の実施形態にかかるコンテンツ抽出動作例について説明する。図9は、同実施形態のコンテンツ抽出動作例を示すフローチャートである。コンテンツ抽出装置100aは、まず抽出条件取得部105が抽出条件を取得するS100。ここで抽出条件は、指定されたユーザの人物IDと抽出数を含むことができる。本実施形態においては、指定されたユーザの人物IDはID001とID002とする。そして親密度情報取得部110は、親密度格納部11から人物ID001と人物ID002の親密度情報を取得するS105。そして、抽出期間特定部115は、人物ID001と人物ID002との親密度が高い時期を抽出期間として特定するS110。次にコンテンツ抽出部120aは、特定された期間において、人物ID001及び人物ID002が共通して親密度の高い第三者の人物IDを取得するS115。そしてコンテンツ抽出部120aは、人物格納部13から人物ID001、人物ID002、及び第三者として抽出された人物IDの抽出元コンテンツで共通のコンテンツのうち、特定された抽出期間のものを抽出することができるS120。コンテンツ抽出部120aは、抽出されたコンテンツ数を数え、抽出したコンテンツの数を抽出数として指定された10枚と比較するS125。そして、抽出したコンテンツ数が指定された抽出数である10枚となると、処理が終了される。一方、抽出したコンテンツ数が抽出数よりも多い場合には、コンテンツ抽出部120aは、指定されたユーザが共通して親密度の高い第三者のIDである共通IDを減らすS130。例えば、コンテンツ抽出部120aは、抽出した第三者のうち、親密度が最も低い第三者のIDを共通IDから削除することによって共通IDを減らしてよい。また抽出したコンテンツ数が抽出数よりも少ない場合には、コンテンツ抽出部120aは、指定されたユーザが共通して親密度の高い第三者のIDである共通IDを増やすS130。例えば、コンテンツ抽出部120aは、第三者の抽出に用いる親密度の閾値を下げることによって共通IDを増やしてもよい。以上、コンテンツ抽出動作の一例について説明した。ここでは、コンテンツ抽出部120aが、指定された抽出数のコンテンツを抽出する場合について説明したが、本技術はかかる例に限定されない。例えば、コンテンツの抽出数が抽出条件として指定されない場合には、親密度に基づいて抽出されるコンテンツ全てを抽出することとしてもよい。<2.第2の実施形態>2-1.構成次に、図10~図16を参照しながら、本開示の第2の実施形態に係るコンテンツ抽出システム20の構成について説明する。図10は、本開示の第2の実施形態に係るコンテンツ抽出システムの構成図である。図11は、同実施形態において用いられるイベント情報の一例を示す表である。図12は、同実施形態において用いられるイベント重要度情報の一例を示す表である。図13は、同実施形態において用いられるイベント重要度の算出例を概略的に示す説明図である。図14は、同実施形態において用いられるイベント重要度変換テーブルの一例である。図15は、同実施形態において用いられるイベント重要度変換テーブルの他の一例である。図16は、同実施形態において用いられるイベント重要度変換テーブルの他の一例である。本実施形態にかかるコンテンツ抽出システム20は、コンテンツ抽出装置100bと、親密度格納部11と、人物格納部13と、コンテンツ格納部15と、イベント格納部17と、イベント重要度格納部19と、SNS情報データベース50と、イベント算出部400と、イベント重要度算出部500と、を主に有する。なお、ここで親密度格納部11と人物格納部13とコンテンツ格納部15とについては、第1の実施形態において説明されたため、ここでは説明を省略する。なお、図示していないが、人物格納部13に記憶される人物情報は第1の実施形態において説明した画像解析部300により生成されてもよい。また、親密度格納部11に記憶される親密度情報は、第1の実施形態において説明された親密度算出部200により生成されてもよい。なお、コンテンツ抽出装置100b、親密度格納部11、人物格納部13、コンテンツ格納部15、イベント格納部17、イベント重要度格納部19、SNS情報データベース50、イベント算出部400、及びイベント重要度算出部500は、それぞれネットワークを介して情報を送受信できるならばいずれのハードウェアに各機能が実装されてもよい。また、1つの機能部の実現する処理が1つのハードウェアにより実現されてもよいし、複数のハードウェアによる分散処理で実現することも可能である。ここでまず、コンテンツ抽出装置100bがコンテンツを抽出するために用いるイベント情報及びイベント重要度の生成について説明する。まずコンテンツ格納部15に記憶されたコンテンツ情報からイベント算出部400が生成するイベント情報について説明する。イベント算出部400は、コンテンツ格納部15に格納されたコンテンツの作成日時の情報に基づいて、コンテンツをイベント単位に分類する機能を有する。イベント算出部400は、例えばクラスタリング技術を用いてコンテンツを分類することができる。また、イベント算出部400は、コンテンツに含まれる人物をイベントの参加者として抽出することができる。イベント算出部400は、生成したイベント情報をイベント格納部17に記憶することができる。イベント格納部17は、例えばRDBリレーショナルデータベースを利用したデータベースであってよい。或いはイベント格納部17は、ファイルシステムであってもよい。例えばイベント格納部17に記憶されるイベント情報の一例が図11に示される。イベント情報は、例えばイベントID、イベントの開始時間及び終了時間、イベントに含まれるコンテンツ、及びイベントの参加者の情報を含むことができる。次にイベント重要度について説明する。イベント重要度算出部500は、イベント格納部17に記憶されるイベント情報と、親密度格納部11に記憶される親密度情報と、SNS情報データベース50に記憶されるSNS情報とに基づいて、イベントのそれぞれの人物についての重要度を算出することができる。イベント重要度算出部500は、算出したイベント重要度をイベント重要度格納部19に記憶することができる。イベント重要度格納部19は、例えばRDBを利用したデータベースであってよい。或いはイベント重要度格納部19は、ファイルシステムであってもよい。ここで、イベント重要度格納部19に記憶されるイベント重要度の一例が図12に示される。例えばイベント重要度情報は、イベントID、イベントの参加者、参加者にとってのイベントの重要度を含んでよい。ここでは、重要度の値が大きいほどその人にとって重要なイベントであることを意味する。なお、図12においてはイベント重要度情報は、イベント情報とは別の情報として記憶されることとしたが、イベント重要度はイベント情報の一部として管理されてもよい。ここで、イベントの重要度の算出例について図13~図16を参照しながら説明する。なお、イベントの重要度は、それぞれの人物にとっての重要度を表す。このため、イベントの重要度は、人物毎に算出される。ここでは、例えば人物ID001にとってのEvent001の重要度の算出について説明する。例えばイベント重要度算出部500は、イベント格納部17に記憶されたイベント情報を用いて、イベントに含まれるコンテンツ数、長さ、及び頻度の少なくともいずれかに基づいた重要度1を算出することができる。例えば結婚式、運動会など重要なイベントのときには、たくさんの写真を撮る可能性が高い。またコンテンツが動画像であれば、重要なイベントのときほど長く動画を撮影する可能性が高いと考えられる。また、重要なイベントは頻度が低いと考えることもできる。そこで、イベント重要度算出部500は、コンテンツ数が多いほど、コンテンツの長さが長いほど、イベントの頻度が低いほど重要度1の値を大きくすることができる。またイベント重要度算出部500は、イベント格納部17に記憶されるイベント情報に基づいて、イベントの開催された場所及び日時に基づいた重要度2を算出することができる。このとき、イベント重要度算出部500は、イベントの開催された場所及び日時を、重要度変換テーブル23を参照することによって重要度に変換することができる。例えばこのとき用いられる重要度変換テーブル23の一例が図14及び図15に示される。図14には、イベントの日時を重要度に変換するための重要度変換テーブル23が示される。また図15には、イベントの場所を重要度に変換するための重要度変換テーブル23が示される。また、イベント重要度算出部500は、人物格納部13に記憶される人物情報に基づいて、イベントの重要度3を算出することができる。このとき、イベント重要度算出部500は、Event001の参加者の情報に基づいて、人物情報から人物ID001と他の参加者である人物ID002との親密度を取得することができる。またイベント重要度算出部500は、Event001に含まれるコンテンツにおける参加者の笑顔度の情報を人物情報から取得してもよい。そしてイベント重要度算出部500は、取得した親密度及び笑顔度に基づいた重要度3を算出することができる。イベントの参加者同士の親密度が高いほど、イベント中の参加者の笑顔度が高いほどイベントの重要度は高いと考えることができる。このため、イベント重要度算出部500は、イベントの参加者同士の親密度が高いほど、イベント中の参加者の笑顔度が高いほど重要度3の値を大きくすることができる。また、イベント重要度算出部500は、SNS情報データベース50から取得されるSNS情報を用いて、参加者情報に基づいた重要度4を算出することができる。例えば、SNSにおいて参加者がEvent001に関する投稿をしていたり、メールでコミュニケーションをとっている場合には、Event001が参加者にとって重要なイベントであると考えることができる。このため、イベント重要度算出部500は、参加者がSNS内においてEvent001に関するコミュニケーションをとっているほど、重要度4の値を大きくすることができる。またイベント重要度算出部500は、ユーザがEvent001についてのアルバムをSNS上で作成している場合には、このアルバムタイトルの情報を用いて重要度5を算出することができる。こんとおきイベント重要度算出部500は、重要度変換テーブル23を用いて、アルバムタイトルから抽出された単語を重要度に変換することができる。ここで用いられる重要度変換テーブルの一例が図16に示される。そしてイベント重要度算出部500は、これらの正規化された重要度1~重要度5を加算することによりイベントの重要度を算出することができる。なお、イベント重要度算出部500は、これらの重要度1~重要度5の値に重み付けを行って加算してもよい。以上、本実施形態において用いられるイベント情報及びイベント重要度の生成について説明してきた。なお、ここで挙げたイベント情報の生成方法及びイベント重要度の算出方法は一例であって、本技術はかかる例に限定されるものではない。その他様々な方法によりイベント情報及びイベント重要度情報は生成されてよい。ここで、再び図13に戻ってコンテンツ抽出システム20の構成について説明を続ける。コンテンツ抽出装置100bは、複数のコンテンツから視聴者に合わせてコンテンツを抽出する機能を有する情報処理装置の一例である。ここで抽出されるコンテンツは、例えば静止画像及び動画像を含む画像コンテンツであってよい。コンテンツ抽出装置100bは、ユーザの端末装置に抽出したコンテンツを送信することによりコンテンツを提供してもよい。或いは、コンテンツ抽出装置100bは、指定されたユーザが、抽出されたコンテンツを視聴することができるように、抽出されたコンテンツのアクセス制限情報を更新して指定された人物に抽出されたコンテンツを公開することにより、コンテンツを提供してもよい。このコンテンツ抽出装置100bは、抽出条件取得部105と、親密度情報取得部110と、抽出期間特定部115と、重要度取得部117と、コンテンツ抽出部120bと、コンテンツ再生部125と、を主に有する。抽出条件取得部105は、コンテンツを抽出するための条件を取得する機能を有する。抽出条件は、例えば指定されたユーザの人物IDを含むことができる。また、抽出条件は、コンテンツの抽出数を含むこともできる。例えば、指定されたユーザは、操作画面を介した入力により指定されたユーザであってもよい。例えば、抽出条件取得部105は、ユーザの保有するコンテンツ内に含まれる人物をサムネイル画像又は名称等で表示し、人物を選択することのできる選択画面を提供してもよい。抽出条件取得部105は、この選択画面において選択された人物の人物IDをコンテンツを視聴するユーザとして指定されたユーザの人物IDとすることができる。また指定されたユーザは、画像を解析することによって特定されたユーザであってもよい。例えば抽出されたコンテンツが提供される画面を見ている人が写された画像を解析することにより特定されたユーザを指定されたユーザとしてもよい。抽出条件取得部105は、取得した抽出条件を親密度情報取得部110に供給することができる。親密度情報取得部110は、抽出条件取得部105により取得されたコンテンツの抽出条件に含まれる指定されたユーザの人物IDに基づいて、当該指定されたユーザの親密度情報を取得する機能を有する。親密度情報取得部110は、取得した親密度情報を抽出期間特定部115に供給することができる。ここで取得される親密度情報は、上述の通り、複数のコンテンツの解析結果に基づいて算出された情報であってよい。また親密度情報は、指定されたユーザのSNSの登録情報に基づいて算出された情報であってよい。また親密度情報は、指定されたユーザのSNSの利用履歴に関する情報に基づいて算出された情報であってよい。このときSNSの利用履歴に関する情報は、SNS上における指定されたユーザ間のコンタクト回数であってよい。抽出期間特定部115は、親密度情報取得部110から供給された親密度情報に基づいて、抽出期間を特定する機能を有する。抽出期間特定部115は、指定されたユーザ間の親密度が高い期間を抽出期間とすることができる。抽出期間特定部115は、特定した抽出期間の情報と、親密度情報取得部110から供給された親密度情報とを重要度取得部117に供給することができる。重要度取得部117は、抽出期間特定部115により特定された抽出期間において開催されたイベントの重要度情報を取得する機能を有する。例えば本実施形態においては、イベント情報の開始時間及び終了時間を抽出期間と比較することにより、それぞれのイベントが抽出期間中に開催されたイベントであるか否かを判断してイベントを抽出することができる。そして、重要度取得部117は、抽出されたイベントの重要度をイベント重要度格納部19から抽出することができる。なお、ここで重要度取得部117は、イベントの開催期間が抽出期間に含まれる場合に当該イベントを抽出してもよい。或いは、重要度取得部117は、イベントの開催期間と抽出期間とが一部でも重なっていれば当該イベントを抽出してもよい。コンテンツ抽出部120bは、抽出期間特定部115により特定された抽出期間のコンテンツを抽出する機能を有する。従って、コンテンツ抽出部120bは、指定されたユーザ間の親密度が高い期間のコンテンツを抽出することができる。また、コンテンツ抽出部120bは、供給された親密度情報から、指定されたユーザが共通して親密度が高い第三者を特定し、当該第三者が含まれるコンテンツを優先的に抽出してもよい。かかる構成により、指定されたユーザ間の親密度が高い時期のコンテンツであって、指定されたユーザが共通して親密度の高い人物を含むコンテンツが抽出される。従って、コンテンツを見る人にとってより興味のあるコンテンツが自動的に抽出される。また、コンテンツ抽出部120bは、重要度取得部117により取得されたイベントの重要度情報に基づいて、指定されたユーザ及び指定されたユーザが共通して親密度が高い第三者に共通して重要度の高いイベントを特定することができる。そして、コンテンツ抽出部120bは、この重要度に基づいて決定されたイベントに含まれるコンテンツを抽出することができる。コンテンツ抽出部120bは、例えば抽出したコンテンツを取り出して出力することができる。或いはコンテンツ抽出部120bは、例えば抽出したコンテンツのリストを出力してもよい。コンテンツ再生部125は、指定されたユーザの親密度情報に基づいて、コンテンツ抽出部120bにより抽出されたコンテンツを再生することができる。例えば、コンテンツ再生部125は、指定されたユーザの親密度情報に基づいたエフェクト効果を用いてコンテンツを再生することができる。例えばコンテンツ再生部125は、親密度の高い人物にパン、ズームなどを行った再生をすることができる。例えば集合写真を再生するときには、指定されたユーザ及び指定されたユーザと親密度の高い人物の顔がよく見えるようにエフェクトをかけながら再生することが好ましい。なお、ここではコンテンツ再生部125がコンテンツ抽出装置100bの一部であることとしたが、本技術はかかる例に限定されない。例えば、コンテンツ再生部125はコンテンツ抽出装置100bとは別体のコンテンツ再生装置であってもよい。以上、本実施形態に係るコンテンツ抽出装置100b、イベント算出部400、及びイベント重要度算出部500の機能の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材や回路を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。また、各構成要素の機能を、CPUCentralProcessingUnitなどの演算装置がこれらの機能を実現する処理手順を記述した制御プログラムを記憶したROMReadOnlyMemoryやRAMRandomAccessMemoryなどの記憶媒体から制御プログラムを読出し、そのプログラムを解釈して実行することにより行ってもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用する構成を変更することが可能である。なお、上述のような本実施形態に係るコンテンツ抽出装置100b、イベント算出部400、及びイベント重要度算出部500の各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作成し、パーソナルコンピュータ等に実装することが可能である。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリなどである。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信してもよい。2-2.コンテンツ抽出動作例次に、図17を参照しながら、本開示の第2の実施形態にかかるコンテンツ抽出動作例について説明する。図17は、同実施形態のコンテンツ抽出動作例を示すフローチャートである。コンテンツ抽出装置100bは、まず抽出条件取得部105が抽出条件を取得するS200。ここで抽出条件は、指定されたユーザの人物IDと抽出数を含むことができる。本実施形態においては、指定されたユーザの人物IDはID001とID002とする。そして親密度情報取得部110は、親密度格納部11から人物ID001と人物ID002の親密度情報を取得するS205。そして、抽出期間特定部115は、人物ID001と人物ID002との親密度が高い時期を抽出期間として特定するS210。次に、重要度取得部117は、特定された抽出期間中のイベントの重要度情報を取得するS212。コンテンツ抽出部120bは、特定された抽出期間において、人物ID001及び人物ID002が共に親密度の高い第三者の人物IDを取得するS215。そして、次にコンテンツ抽出部120bは、人物ID001、人物ID002、及び第三者に共通して重要度の高いイベントを特定するS220。そしてコンテンツ抽出部120bは、特定したイベントに含まれるコンテンツから指定されたユーザと第三者のうちいずれかが含まれるコンテンテンツを抽出するS225。ここでコンテンツ抽出部120bは、抽出されたコンテンツ数を数え、抽出したコンテンツ数を抽出数として指定された10枚と比較するS230。そして、抽出したコンテンツ数が指定された10枚となると、処理が終了される。一方、抽出したコンテンツ数が抽出数よりも多い場合には、コンテンツ抽出部120bは、指定されたユーザが共通して親密度の高い第三者のIDである共通IDを減らすS235。例えば、コンテンツ抽出部120bは、抽出した第三者のうち、親密度が最も低い第三者のIDを共通IDから削除することによって共通IDを減らしてよい。また抽出したコンテンツが抽出数よりも少ない場合には、コンテンツ抽出部120bは、指定されたユーザが通して親密度の高い第三者のIDである共通IDを増やすS130。例えば、コンテンツ抽出部120bは、第三者の抽出に用いる親密度の閾値を下げることによって共通IDを増やしてもよい。以上説明したように、指定されたユーザ間の親密度が高い期間のコンテンツを抽出することによって、指定されたユーザにとって興味のあるコンテンツを効率よく抽出することができ、コンテンツを視聴するユーザの満足度を向上することができる。このとき、指定されたユーザが共通して親密度の高い第三者を含むコンテンツを優先的に抽出するようにできる。かかる構成によれば、例えば操作画面を介して自分と友人とを指定すると、自分と指定した友人とが共通して親密度の高い友人が含まれるコンテンツが優先的に抽出される。また例えば操作画面を介して自分と親とを指定すると、自分と親とが共通して親密度の高い人物、例えば家族が含まれるコンテンツが優先的に抽出される。また、抽出されたコンテンツが提供される画面を見ている人が写された画像を解析することにより特定されたユーザを、指定されたユーザとしてコンテンツを抽出することもできる。かかる構成によれば、ユーザが明示的に人物を指定しなくても、自動的に画面を見るユーザを認識し、認識されたユーザにとって重要度の高いコンテンツを抽出することができる。以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。なお、本明細書において、フローチャートに記述されたステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的に又は個別的に実行される処理をも含む。また時系列的に処理されるステップでも、場合によっては適宜順序を変更することが可能であることは言うまでもない。なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。1指定されたユーザの親密度情報を取得する親密度情報取得部と、前記親密度情報に基づいて、前記ユーザ間の親密度が高い期間を抽出期間として特定する抽出期間特定部と、特定された前記抽出期間の前記コンテンツを抽出するコンテンツ抽出部と、を備える、コンテンツ抽出装置。2前記コンテンツ抽出部は、前記抽出期間において前記ユーザが共通して前記親密度が高い第三者を特定し、当該第三者が含まれる前記コンテンツを抽出する、前記1に記載のコンテンツ抽出装置。3前記コンテンツは、関連するイベントと対応づけられており、前記イベントの前記ユーザにとっての重要度を取得する重要度取得部、をさらに備え、前記コンテンツ抽出部は、前記重要度にさらに基づいて、前記コンテンツを抽出する、前記1または2のいずれかに記載のコンテンツ抽出装置。4前記重要度情報取得部は、前記イベントの前記第三者にとっての重要度をさらに取得し、前記コンテンツ抽出部は、前記ユーザ及び前記第三者にとって重要なイベントに対応付けられた前記コンテンツを抽出する、前記3に記載のコンテンツ抽出装置。5前記親密度情報は、複数の前記コンテンツの解析結果と、前記ユーザのソーシャルネットワークサービスの登録情報とに基づいて算出された情報である、前記1から4のいずれか1項に記載のコンテンツ抽出装置。6前記親密度情報は、前記ソーシャルネットワークサービスの利用履歴に関する情報にさらに基づいて算出された情報である、前記5に記載のコンテンツ抽出装置。7前記ソーシャルネットワークサービスの利用履歴に関する情報は、前記ソーシャルネットワークサービス上における前記ユーザ間のコンタクト回数である、前記6に記載のコンテンツ抽出装置。8前記重要度は、前記イベントの開催日時及び場所、又は前記イベントに対応付けられた前記コンテンツの解析結果の少なくともいずれかに基づいて算出された情報である、前記3から7のいずれか1項に記載のコンテンツ抽出装置。9指定されたユーザの親密度情報を取得することと、前記親密度情報に基づいて、前記ユーザ間の親密度が高い期間を抽出期間として特定することと、特定された前記抽出期間の前記コンテンツを抽出することと、を含む、コンテンツ抽出方法。10コンピュータを、指定されたユーザの親密度情報を取得する親密度情報取得部と、前記親密度情報に基づいて、前記ユーザ間の親密度が高い期間を抽出期間として特定する抽出期間特定部と、特定された前記抽出期間の前記コンテンツを抽出するコンテンツ抽出部と、を備える、コンテンツ抽出装置として機能させるためのプログラム。