未知言語の文書と一又は複数の既知言語の文書とからなる複数の対訳文書、およびこの対訳文書のドメインを記憶する対訳記憶手段と、ドメインを指定して、前記対訳記憶手段から対訳文書を検索する対訳検索手段と、前記対訳検索手段で検索された対訳文書から、未知言語の単語と既知言語の単語とを対応付けた単語ペアを抽出する単語抽出手段と、前記単語ペア、および前記検索された対訳文書における既知言語の文書の解析結果を用いて、前記検索された対訳文書における未知言語の文書の解析結果を推定する正解作成手段と、前記未知言語の文書の解析結果を用いて、前記未知言語の解析器を生成する解析器生成手段と、を備える自然言語処理装置。前記正解作成手段が、前記対訳検索手段で指定されたドメインと前記検索された対訳文書のドメインとの類似性を表す第1の類似度、前記未知言語と前記検索された対訳文書における既知言語との類似性を表す第2の類似度のうちの少なくとも1つまたは両方を用いて、前記未知言語の文書の解析結果を推定する請求項1記載の自然言語処理装置。前記正解作成手段が、前記単語ペアにおいて未知言語の単語が複数の既知言語の単語に対応付けられている場合、前記第1の類似度が高くなる前記既知言語の単語の解析結果を利用して、前記未知言語の単語の解析結果を推定する請求項2記載の自然言語処理装置。前記正解作成手段が、前記単語ペアにおいて未知言語の単語が複数の既知言語の単語に対応付けられている場合、前記第2の類似度が高くなる前記既知言語の単語の解析結果を利用して、前記未知言語の単語の解析結果を推定する請求項2記載の自然言語処理装置。解析対象となる文書のドメインを推定するドメイン推定手段を更に備え、前記対訳検索手段が、前記ドメイン推定手段で推定されたドメインに適合する対訳文書を前記対訳記憶手段から検索する請求項1記載の自然言語処理装置。解析対象となる文書の言語を推定する言語推定手段を更に備え、前記対訳検索手段が、前記言語推定手段で推定された言語に適合する対訳文書を前記対訳記憶手段から検索する請求項1記載の自然言語処理装置。ドメインを指定して、未知言語の文書と一又は複数の既知言語の文書とからなる複数の対訳文書、およびこの対訳文書のドメインを記憶した対訳記憶手段から、対訳文書を検索するステップと、前記検索された対訳文書から、未知言語の単語と既知言語の単語とを対応付けた単語ペアを抽出するステップと、前記単語ペアおよび前記検索された対訳文書における既知言語の文書の解析結果を用いて、前記検索された対訳文書における未知言語の文書の解析結果を推定するステップと、前記未知言語の文書の解析結果を用いて、前記未知言語の解析器を生成するステップと、を備える自然言語処理方法。未知言語の解析器を生成する自然言語処理装置に、ドメインを指定して、未知言語の文書と一又は複数の既知言語の文書とからなる複数の対訳文書、およびこの対訳文書のドメインを記憶した対訳記憶手段から、対訳文書を検索する機能と、前記検索された対訳文書から、未知言語の単語と既知言語の単語とを対応付けた単語ペアを抽出する機能と、前記単語ペアおよび前記検索された対訳文書における既知言語の文書の解析結果を用いて、前記検索された対訳文書における未知言語の文書の解析結果を推定する機能と、前記未知言語の文書の解析結果を用いて、前記未知言語の解析器を生成する機能と、を実現させるための自然言語処理プログラム。発明が解決しようとする課題は、解析対象となる文書の言語およびドメインを考慮して、その文書に適した解析器を作成する自然言語処理装置を実現することである。実施形態の自然言語処理装置は、対訳記憶手段と対訳検索手段と単語抽出手段と正解作成手段と解析器生成手段とを備える。対訳記憶手段は、未知言語の文書と一又は複数の既知言語の文書とからなる複数の対訳文書、およびそのドメインを記憶する。対訳検索手段は、ドメインを指定して、対訳記憶手段から対訳文書を検索する。単語抽出手段は、対訳検索手段で検索された対訳文書から、未知言語の単語と既知言語の単語とを対応付けた単語ペアを抽出する。正解作成手段は、単語ペア、および検索された対訳文書における既知言語の文書の解析結果を用いて、検索された対訳文書における未知言語の文書の解析結果を推定する。解析器生成手段は、未知言語の文書の解析結果を用いて、未知言語の解析器を生成する。以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。第1の実施形態第1の実施形態の自然言語処理装置は、品詞解析や構文解析を行う解析器が存在しない言語未知言語と解析器が存在する言語既知言語との対訳文書を用いて、未知言語の解析器を作成する装置である。この装置で作成した解析器を用いることにより、新たな未知言語の文書を言語解析することができる。世界各地の未知言語で書かれた文書を解析できるようになれば、文書からのユーザの関心や意図の推定、製品に関する評判や苦情の分析などのサービスをグローバルに展開することできる。本実施形態の自然言語処理装置は、指定された未知言語およびドメインに適合する対訳文書を検索し、この検索された対訳文書を利用して未知言語の解析器を作成する。図1は、第1の実施形態にかかる自然言語処理装置100を示すブロック図である。本実施形態の自然言語処理装置は、Web101にあるコンテンツから、未知言語と一又は複数の既知言語との対訳文書を収集する対訳収集部102と、収集された対訳文書とこの対訳文書のドメインとを対応付けて記憶する対訳記憶部103と、未知言語およびドメインを指定して、対訳文書を対訳記憶部103から検索する対訳検索部104と、対訳検索部104で検索された対訳文書から、未知言語の単語と既知言語の単語とを対応付けた単語ペアを抽出する単語抽出部105と、この単語ペア、および検索された対訳文書における既知言語側の文書の解析結果を用いて、検索された対訳文書における未知言語側の文書の解析結果を推定する正解作成部106と、推定された未知言語側の文書の解析結果を用いて、未知言語の解析器を生成する解析器生成部107とを備える。ここで、対訳検索部104は、類似度記憶部108に記憶されたドメイン間の類似度第1の類似度、あるいは言語間の類似度第2の類似度を用いて対訳文書を検索する。同様に正解作成部106は、類似度記憶部108に記憶されたドメイン間の類似度あるいは言語間の類似度を用いて、未知言語側の文書の解析結果を推定する。ハードウェア構成本実施形態の自然言語処理装置は、図2に示すような通常のコンピュータを利用したハードウェアで構成されており、装置全体を制御するCPUCentralProcessingUnit等の制御部201と、各種データや各種プログラムを記憶するROMReadOnlyMemoryやRAMRandomAccessMemory等の対訳記憶部202と、各種データや各種プログラムを記憶するHDDHardDiskDriveやCDCompactDiskドライブ装置等の外部記憶部203と、ユーザの指示入力を受け付けるキーボードやマウスなどの操作部204と、外部装置との通信を制御する通信部205と、これらを接続するバス206とを備えている。このようなハードウェア構成において、制御部201がROM等の対訳記憶部202や外部記憶部203に記憶された各種プログラムを実行することにより以下の機能が実現される。対訳収集部対訳収集部102は、未知言語と既知言語との対訳文書を収集する。このとき、既知言語が1言語だけでは十分な量の対訳文書を収集できるとは限らないため、既知言語は複数あることが望ましい。例えば、東欧の言語は英語だけでなくロシア語との対訳文書が存在することが多いため、東欧の言語が未知言語の場合は、英語だけでなくロシア語との対訳文書も収集することが考えられる。対訳文書の収集元としては、通信部205を通じてアクセス可能なWeb101にあるコンテンツを利用できる。例えば、大手ニュースサイトが発信しているニュース記事やテレビ放送の多国語字幕データのような定期的に配信されるもののほか、世界の各言語に翻訳されたDVDの多国語字幕データやベストセラー小説のようなものでもよい。DVDの字幕データや小説などは出版されるたびに収集すればよいが、ニュース記事やテレビ放送の字幕データは配信間隔が配信元ごとに異なるため、収集間隔を予め個別に設定する。図3は、対訳文書の発信元ID、ドメイン、言語ごとのURL、収集間隔の具体例を示している。ドメインには、その対訳文書の分野ジャンルなどを表すキーワードを用いる。この例は、政治に関する話題を発信しているニュースを、英語はhttpaaaというURLからフランス語はhttpaaafrというURLから1時間に1回収集することを表している。なお、既知言語が1言語である場合でも、後述する各ブロックにおいて同様な処理を実行できる。対訳記憶部対訳記憶部103は、対訳収集部102で収集された対訳文書およびそのドメインを対訳記憶部202あるいは外部記憶部203に記憶する。図4は、対訳記憶部103に記憶された対訳文書の一例を示している。この例では、20110211の1100に政治に関して収集した英語の文書401がフランス語の文書402の対訳になっていることを表している。類似度記憶部類似度記憶部108は、ドメイン間の類似度あるいは言語間の類似度を対訳記憶部202あるいは外部記憶部203に記憶しておく。言語間の類似度は、比較言語学や計量言語学の知見を基に設定できる。ドメイン間の類似度は、既存のニュースサイトのカテゴリー情報などを集約して設定してもよいし、WordNetに代表されるセマンティックウェブでの単語間の距離を用いて設定してもよい。図5は、類似度記憶部108に記憶されたドメイン間および言語間の類似度の一例を示している。この図では、距離が小さいほど類似度が高いことを意味している。図5は、スペイン語は、ポルトガル語やフランス語との類似度が高く、日本語との類似度が低いということを表している。対訳検索部対訳検索部104は、未知言語およびドメインの組合せ未知言語=L0、ドメイン=D0を指定して、対訳文書を対訳記憶部103から検索する。ここで、未知言語およびドメインは、操作部204を介してユーザが指定することができる。また、文書のドメインを推定するドメイン推定部図示なし、文書の言語を推定する言語推定部図示なしを用いて、解析対象となる文書の言語およびドメインを推定するようにしてもよい。言語推定部は、文字の出現頻度表や単語の出現頻度表などを用いて言語を推定することができる。ドメイン推定部は、言語推定部で推定された言語の情報を利用し、その言語における単語の出現頻度表や文法事項直説法仮定法などの割合などを用いてドメインを推定することができる。対訳検索部104の詳細は後述する。単語抽出部単語抽出部105は、対訳検索部104で検索された対訳文書から、未知言語の単語と既知言語の単語とを対応付けた単語ペアを抽出する。単語抽出部105は、未知言語=L0、ドメイン=D0と既知言語=L1、ドメイン=D1、L0、D0とL2、D2、のそれぞれの対訳文書を用いて、L0-L1単語ペア、L0-L2単語ペアの生成を行う。図6に、単語抽出部105で抽出された単語ペアの一例を示す。この図は、未知言語L0がポルトガル語、既知言語L1が英語、既知言語L2がスペイン語である場合に抽出された単語ペアを示している。単語抽出部105は単語ペアを抽出するために、言語内の統計情報を用いて固有名詞、連語、表記類似語を抽出するとともに、言語間の統計情報を用いて同一語の語形変化の推定、および未知言語の単語に対応する既知言語の単語の推定を行なう。単語抽出部105の詳細は後述する。正解作成部正解作成部106は、単語ペアおよび検索された対訳文書における既知言語側の文書の解析結果を用いて、検索された対訳文書における未知言語側の文書の解析結果を推定する。図7は、ポルトガル語に対して推定した解析結果の一例を示している。正解作成部106の詳細は後述する。解析器生成部解析器生成部107は、正解作成部106で推定された未知言語L0の文書の解析結果を教師データとして機械学習を行ない、未知言語L0の解析器を生成する。機械学習にはCRFを用いることができる。CRFは、解析結果を文ごとに分割し、前後の単語の表層と品詞を素性として解析器を機械学習する。フローチャート図8のフローチャートを利用して、本実施形態にかかる自然言語処理装置の処理を説明する。ステップS801まず、ステップS801では、対訳検索部104は、未知言語およびドメインの組合せL0、D0を指定して、対訳文書を対訳記憶部103から検索する。具体的には、対訳記憶部103に記憶された対訳文書の中からL0およびL0に近い言語、D0およびD0に近いドメインの組合せになっている対訳文書を検索する。図9のフローチャートで対訳検索部104の動作を説明する。まず、ステップS901では、L=L0、D=D0、X=0に設定する。ここで、Xは検索された対訳文書の数を示すパラメータである。対訳文書の数Xが多いほど後述する機械学習で利用できる教師データの量が増え、解析器の精度が高まる。ステップS902では、対訳記憶部103からL、Dの組合せとなる対訳文書を検索する。ステップS903では、検索された対訳文書の数をXに追加する。ステップS904では、Xが閾値を超えるか否かを判定し、閾値を超える場合は処理を終了する。Xが閾値を超えない場合は、ステップS905に移行する。ステップS905では、類似度記憶部108に記憶された言語間およびドメイン間の距離に基づいて、L0、D0に最も近い別の言語ドメインの組合せを求める。そして、ステップS902では、更新されたL、Dの組合せについて対訳文書を検索する。なお、機械学習で精度の高い解析器を学習するためには、1万程度の文書が必要になる。そこで、本実施形態では閾値Xを1万に設定する。ステップS905では、言語とドメインの相性を考慮して、言語ドメインの組合せを更新してもよい。例えば、ドメインD0が医療の場合はドイツ語、ファッションの場合はフランス語やイタリア語、ITの場合は英語が言語Lに設定されるようにしてもよい。なお、ステップS905で言語ドメインの更新を繰り返してもXが閾値を超えない場合は、L0、D0の組合せに対応する新たな対訳文書を収集するよう対訳収集部102に指示してもよい。このように、本実施形態の言語処理装置は、指定された言語およびドメインに適合する対訳文書を検索する。これにより、後述の処理において解析対象となる文書に適した解析器を作成することができる。ステップS802図8のフローチャートに戻って説明を続ける。ステップS802では、単語抽出部105は、対訳検索部104で検索された対訳文書から、未知言語の単語と既知言語の単語とを対応付けた単語ペアを抽出する。ここでは、L0、D0とL1、D1の対訳文書から単語ペアを抽出する方法について説明する。まず、未知言語L0内の統計情報を用いて、未知言語L0の固有名詞と連語を抽出する。図10は、固有名詞を抽出する際のフローチャートである。例えば、ヨーロッパ系の言語の場合、常に大文字で始まる単語は固有名詞である可能性が高い。そこで、ステップS1001で、対訳文書をスペースと記号で分割して単語wを得る。そして、得られた各単語wに対し、wがすべて小文字である場合の出現回数lower、wが大文字で始まる場合の出現回数upperを数えるステップS1002、S1003。最後に、ステップS1004で、lower=0かつupper≧5となる単語wを固有名詞として抽出する。固有名詞でない単語が条件を満たす確率は1/25=1/32以下なので、5以下の有意水準で検定できる。ヨーロッパ系の言語でなくても、固有名詞と普通名詞を書き分ける言語であれば同じような処理を適用することができる。日本語のように固有名詞を抽出することが難しい言語の場合は、カタカナ語をすべて固有名詞とみなして抽出するようにしてもよい。図11は、連語を抽出する際のフローチャートである。本実施形態では、Cvalueを用いて連語を抽出する。まず、ステップS1101で、対訳文書をスペースと記号で分割して単語wを得る。次に、ステップS1102でCvalueを計算する。最後に、ステップS1103で、Cvalueが閾値を超えるものを連語として抽出する。閾値は全体の単語の頻度に依存するため、本実施形態では簡単のために閾値を0に設定する。次に、言語間の統計情報を用いて、固有名詞や単語、連語の間の対応関係を抽出する処理について説明する。図12は、この処理のフローチャートである。このフローチャートでは、L0、D0とL1、D1との対訳文書がn組あるものとする。まず、ステップS1201では、未知言語L0の単語と既知言語L1の単語の組合せを全て列挙する。各言語の単語は、対訳文書をスペースと記号で分割することにより抽出する。ステップS1202では、全ての単語の組合せの中から処理対象となる組合せw0、w1を1つ選択する。ステップS1203では、a、b、c、dの各パラメータを0に初期化する。ステップS1204では、対訳文書から1つの対訳文書を選択する。ステップS1205では、選択された対訳文書における単語w0と単語w1の出現関係に応じてパラメータを更新する。具体的には、対訳文書において、w0とw1が共に出現するときはaを、w0のみが出現するときはbを、w1のみ出現するときはcを、どちらも出現しないときはdを1つ増やす。ステップS1206では、全ての対訳文書についてステップS1205の処理が終了したか否かを確認する。終了していない場合は、ステップS1204に移行して他の対訳文書について処理を継続する。終了している場合は、ステップS1207に移行して1式を計算する。図13に、1式における各パラメータの関係を示す。この図のようなクロス集計表に対してχ2値を計算することにより、単語間の関連性を検定できる。ステップS1207では、χ2値と閾値を比較し、χ2値が閾値以下である場合はステップS1209へ、閾値より大きい場合はステップS1208へ移行する。χ2値はχ2分布に従うことが知られているので、優位水準5で関連性を検定したいときは閾値を3.84に設定する。ステップS1208では、χ2値が閾値より大きくなったw0、w1の組合せを単語ペアとして抽出する。ステップS1209では、全ての単語の組合せについて処理が終了したか否かを判別し、終了していない場合はステップS1202へ移行して他の単語の組合せについて処理を継続する。なお、上述した処理は対訳文書における出現関係を利用するものであり、単語だけでなく連語の対応関係も抽出することができる。次に、既知言語L1の標準形の情報と未知言語L0の表記類似語を用いて、未知言語L0の語形変化を推定する処理について説明する。これにより、語形変化も考慮して単語ペアを抽出することができる。図14は、この処理のフローチャートである。中国語やベトナム語のような語形変化がない言語を除くと、ほとんどの言語では文法的機能を表すために単語の形が変化する。まず、ステップS1401では、未知言語L0の単語について全ての組合せを列挙する。単語は、未知言語側の文書をスペースと記号で分割することにより抽出する。ステップS1402では、全ての組合せの中から1つの組合せu、vを選択する。ステップS1403では、uとvの類似関係を判別する。ここでは、共通部分列の長さが一定以上ある場合に、単語同士が類似していると判別する。具体的には、uとvのうち長いほうの長さをM、短いほうの長さをNとし、N≧M2かつcommon≧M2のとき、uとvは類似しているとみなす。ここで、commonは、uとvの文字列が共通している区間の長さを抽出する関数である。ステップS1404では、全ての組合せについて処理が終了したか否かを判別し、終了していない場合はステップS1402に移行して他の組合せについて処理を継続する。終了している場合は、ステップS1405に移行する。ステップS1405では、ステップS1403の処理で類似していると判別された単語の組合せをすべて集めることにより、未知言語L0の表記類似語を収集する。次に、ステップS1406では、未知言語L0の表記類似語sim0と既知言語L1の標準形w1との組合せを全て列挙する。なお、既知言語L1は解析器を有しているため、出現したL1のすべての単語wを解析器にかけることにより、標準形w1に対応する単語の集合を求めることができる。ステップS1407では、組合せを1つ選択する。ステップS1408では、表記類似語sim0の部分集合sim0∈2sim0についてw1とのχ2値を計算する。χ2値の計算には、図12のフローチャートと同様な処理を用いる。なお、ステップS1407では、全ての部分集合sim0についてχ2値を計算する。ステップS1409では、χ2値が最大となるsim0をw1に対応する単語の語形変化として抽出する。以上の処理をL0、D0とL1、D1だけでなく他の全ての対訳文書について行うことにより、単語抽出部105は単語ペアを抽出することができる。ステップS803図8のフローチャートに戻って説明を続ける。ステップS803では、正解作成部106は、単語ペア、および検索された対訳文書における既知言語側の文書の解析結果を用いて、検索された対訳文書における未知言語側の文書の解析結果を推定する。既知言語は解析器を有しているため、対訳文書における既知言語側の文書をこの解析器で解析することにより、各単語の品詞情報などの解析結果を取得することができる。正解作成部106は、これにより得られた既知言語側の各単語の解析結果を、単語ペアで対応づけられた未知言語側の各単語の解析結果とみなす。図15に、単語抽出部105で抽出された単語ペアの一例を示す。この図は、未知言語L0と既知言語L1の単語ペア、および未知言語L0と既知言語L2の単語ペアを示す図である。図中の円が各言語の単語、円の中の記載が単語のIDを表している。矢印で結ばれている単語同士が、単語抽出部105で抽出された単語ペアである。一般に、対訳文書に含まれる全ての単語同士が対応関係にあるとは限らないため、未知言語L0と既知言語L1とで対応付けを行っても、全ての単語について単語ペアを抽出することはできない。従来の手法では、対応付けができなかった単語については前後からその対応付けを推定する必要があり、既知言語側の解析結果の精度が高くても未知言語側の解析結果の推定精度が低下してしまうという問題があった。本実施形態の言語処理装置は、未知言語L0と既知言語L1との対応付けだけでなく、未知言語L0と既知言語L2との対応付けを利用して最終的な単語ペアを決定する。例えば、図15の場合、未知言語L0の単語4および6は、既知言語L1の単語との対応付けが存在しないが、既知言語L2の単語C2およびF2とそれぞれ対応付けられている。このように、本実施形態の言語処理装置は、複数の既知言語との対応付けを利用して、未知言語の対応付けを行う。これにより、解析結果の推定に利用する単語ペアの精度を高めることができる。既知言語の単語によっては、対応付けられる既知言語の単語が複数個になり、かつこれら複数の単語の解析結果が異なる場合がある。このような競合が生じる場合は、予め設定しておいた条件に従って対応付けを選択することができる。例えば、図15の場合、未知言語L0の単語2は、既知言語L1の単語C1だけでなく既知言語L2の単語A2と対応付けられている。単語C1が名詞で単語A2が形容詞の場合、未知言語L0の単語2が対応付けられた単語の解析結果が競合する。このような場合、本実施形態の正解作成部106は、言語間の距離が近い解析結果を優先することができる。先ほどの例の場合、類似度記憶部108に記憶された未知言語L0と既知言語L1の言語間の距離を用いて、より類似度が高い距離が小さい言語の単語の解析結果を、単語2の解析結果とすることができる。言語間の距離ではなく、ドメイン間の距離が近いものを優先することも考えられる。これらの処理で用いる言語間ドメイン間の距離は、図5に示したものをそのまま利用してもよいし、競合を解消するために異なる距離を設定してもよい。この他にも、言語的な特徴に基づいて解析結果の競合を解消するという方法も考えられる。言語学で使われる文法カテゴリーには法直説法接続法命令法条件法などや態能動態受動態などや時制現在過去未来などがあるが、各文法カテゴリーについて、どの言語の解析結果を優先するかを予め設定しておくこともできる。言語によっては存在しない法態時制などがあるため、文法カテゴリーが詳細な言語を用いるほうがよいと考えられる。図16は、ある単語についてどのような解析結果を優先するかの優先順位を規定した例である。未知言語L0の文書に出現する動詞が、既知言語L1との対応付けでは直説法受動態現在に相当し、既知言語L2との対応付けでは直説法能動態現在に相当する場合は、未知言語L2との対応付けを優先することを表している。なお、本実施形態では簡単のため、言語によらず文法カテゴリーのみが優先度に関わるとしているが、言語ごとに優先度を設定してもよい。未知言語L0に対して既知言語が3言語間以上ある場合、即ちL0の文書T0に対して、L1の文書T1、L2の文書T2、がそれぞれ対訳関係にある場合の処理について説明する。単純な方法としては、L0に最も近い言語の対訳文書だけを選択して前述の処理を適用することができる。あるいは言語間の競合は考えずに、T1の解析結果から作成したT0の解析結果、T2の解析結果から作成したT0の解析結果、を全て用いるようにしてもよい。また、単語ではなくある文においてどのような解析結果を優先するかの順位を用いて、解析結果の競合を解消することも考えられる。図17は、ある文においてどのような解析結果を優先するかについて優先順位を規定した例である。この例では、平叙文に対してL1では直説法受動態現在と解析され、L2では直説法能動態現在と解析された場合、L2を優先することを表している。以上、解析結果の競合を解消する方法をいくつか説明したが、本実施形態における正解作成部106は、これらのどれか1つを選択して競合を解消してもよいし、複数の方法を用いて競合を解消し、一番適していると判別された解析結果を用いるようにしてもよい。ステップS804図8のフローチャートに戻って説明を続ける。最後に、ステップS804では、解析器生成部107は、正解作成部106で推定された未知言語L0の文書の解析結果を教師データとして機械学習を行ない、未知言語L0の解析器を生成する。効果このように、本実施形態の言語処理装置は、指定された言語およびドメインに適合する対訳文書を用いて未知言語の解析器を作成する。これにより、解析対象となる文書に適した解析器を作成することができる。また、本実施形態の言語処理装置は、未知言語と複数の既知言語との対訳文書を用いて、解析器の学習に使用する教師データを作成する。これにより、教師データの精度を高めることができ、結果として高精度な解析器を作成することができる。なお、以上説明した本実施形態における一部機能もしくは全ての機能は、ソフトウェア処理により実現可能である。本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。