"ECサイト閲覧者が閲覧した商品の、閲覧した条件以外を表す語を除去するべきフィルタ対象として抽出する検索条件抽出装置であって、複数の商品に関する情報から複数の商品に含まれる同一文をテンプレートとして抽出し、その文における出現商品数を求めるテンプレート抽出手段と、前記テンプレート抽出手段によって抽出されたテンプレートの文を形態素解析し、解析した語と、その語における出現商品数を出力する形態素解析手段と、前記形態素解析手段によって出力された語と出現商品数に基づいて、テンプレートに語が出現する頻度を求め、該出現頻度がしきい値以上の語を、除去するべきフィルタ対象として出力するリスト生成手段と、を備えたことを特徴とする検索条件抽出装置。ECサイト閲覧者が閲覧した商品の、閲覧した条件以外を表す語を除去するべきフィルタ対象として抽出する検索条件抽出方法であって、テンプレート抽出手段が、複数の商品に関する情報から複数の商品に含まれる同一文をテンプレートとして抽出し、その文における出現商品数を求めるテンプレート抽出ステップと、形態素解析手段が、前記テンプレート抽出手段によって抽出されたテンプレートの文を形態素解析し、解析した語と、その語における出現商品数を出力する形態素解析ステップと、リスト生成手段が、前記形態素解析手段によって出力された語と出現商品数に基づいて、テンプレートに語が出現する頻度を求め、該出現頻度がしきい値以上の語を、除去するべきフィルタ対象として出力するリスト生成ステップと、を備えたことを特徴とする検索条件抽出方法。コンピュータを請求項1に記載の各手段として機能させる検索条件抽出プログラム。しかしながら、従来の技術では、マーケティングにおいて重要な語に高い隠れ条件度を算出することができない事が課題である。マーケティングにおいて重要な語とは閲覧条件を表す語であり、それは閲覧した商品を説明することができる。例えば、黒い商品が閲覧条件の場合は説明できるが、色の商品では説明できない。これは、閲覧条件が具体的な属性値となる語であることが重要で、閲覧条件が属性となる語の場合は重要でないと考えられる。属性とは、色や価格といった抽象的なものであり、属性値は属性に対して具体的な値を与えるものである。そのため、マーケティングにおいて閲覧条件の推定を行うためには、属性値を閲覧条件として推定する事が求められる。従来の技術では属性値に高い隠れ条件度を算出できない原因として、閲覧しなかった商品群よりも閲覧した商品群に、多く出現する語が属性値であるとは限らないからである。例えば、ファッションサイトを考えてみると、色、ファッション、ネットなどのファッションサイトで使われる用語だが隠れ条件として重要ではない語が、閲覧された商品群に共通して出現するため、属性に高い隠れ条件度を算出してしまうことがある。そのため属性を除去するためのフィルタ対象を生成することで、隠れ条件として重要でない語のみに絞り込むことが有効である。そのため、そのフィルタ対象を効率的に生成することが課題となる。本発明は上記課題を解決するものであり、その目的は、閲覧した商品の、閲覧した条件以外を表す語をフィルタ対象として効率的に抽出することができる検索条件抽出装置、方法、プログラムを提供することにある。本発明では、大量の商品に関する商品情報を入力とし、複数の商品で同一の文を抽出するテンプレート抽出手段と、抽出されたテンプレートの文を形態素解析し語を抽出する形態素解析手段と、テンプレートの文に語が出現する頻度によってフィルタ対象となる語を抽出するリスト生成手段を備え、閲覧した商品の、閲覧した条件以外を表す語を除去するフィルタ対象群を出力する。本発明の請求項1に記載の検索条件抽出装置は、ECサイト閲覧者が閲覧した商品の、閲覧した条件以外を表す語を除去するべきフィルタ対象として抽出する検索条件抽出装置であって、複数の商品に関する情報から複数の商品に含まれる同一文をテンプレートとして抽出し、その文における出現商品数を求めるテンプレート抽出手段と、前記テンプレート抽出手段によって抽出されたテンプレートの文を形態素解析し、解析した語と、その語における出現商品数を出力する形態素解析手段と、前記形態素解析手段によって出力された語と出現商品数に基づいて、テンプレートに語が出現する頻度を求め、該出現頻度がしきい値以上の語を、除去するべきフィルタ対象として出力するリスト生成手段と、を備えたことを特徴としている。本発明によれば、閲覧した商品の、閲覧した条件以外を表す語をフィルタ対象として効率的に抽出することができる。このため、ECサイトで使われる用語であるが重要ではない語に高い隠れ条件度が算出された場合でも、出現頻度のしきい値を決めるだけで、除去するべきフィルタ対象を効率的に抽出することができ、前記重要ではない語を除去することが可能となる。以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態を説明するが、本発明は下記の実施形態例に限定されるものではない。図1は本発明の実施の形態におけるECサイト閲覧者が閲覧した商品の、閲覧している条件でない語を除去するフィルタ対象を抽出する検索条件抽出装置の構成図である。図1におけるフィルタ対象抽出装置100は、テンプレート抽出部120、商品情報入力バッファ121、文保存バッファ122、形態素解析部130、テンプレート入力バッファ131、リスト生成部140、テンプレート語群入力バッファ141、語保存バッファ142を備え、商品情報入力装置110およびフィルタ対象出力装置150が接続されている。商品情報入力装置110は処理対象となる商品情報を商品情報入力バッファ121に書き込む。フィルタ対象出力装置150はフィルタ対象抽出装置100が抽出した閲覧した条件でない除去するべき語を出力する。商品情報入力装置110が商品情報入力バッファ121に書き込む商品情報群は、各バッファの内容の例を示す図3のaのように、大量の商品について、それぞれの商品に固有に付与された商品IDと商品に関する文などをもとにした商品情報の群で構成される。テンプレート抽出部120は、本発明のテンプレート抽出手段の実施形態例であり、商品情報入力バッファ121に書き込まれた商品情報を基に、複数の商品に含まれる同一文であるテンプレートを抽出する。文保存バッファ122は、テンプレート抽出部120によって商品情報から取り出された文、文IDおよびその文における出現商品数が例えば図3bのように書き込まれるバッファである。テンプレート入力バッファ131は、前記文保存バッファ122の内容がテンプレート抽出部120によって例えば図3cのように書き込まれるバッファである。形態素解析部130は、本発明の形態素解析手段の実施形態例であり、テンプレート抽出部120により抽出されたテンプレートの文を解析して語群に分割し、解析された語群と各語の出現商品数を得る。テンプレート語群入力バッファ141は、テンプレートID、前記解析し得られた語、出現商品数等が、形態素解析部130によって例えば図3dのように書き込まれるバッファである。リスト生成部140は、本発明のリスト生成手段の実施形態例であり、形態素解析部130により解析し得られた語と出現商品数に基づいて、テンプレートに語が出現する頻度を求め、その出現頻度によって、閲覧した条件でない、除去するべき語をフィルタ対象として出力する。語保存バッファ142は、リスト生成部140の処理のために、テンプレート語群入力バッファ141内の語がリスト生成部140によって書き込まれるバッファである。図1の装置は、例えばコンピュータにより構成され、通常のコンピュータのハードウェアリソース、例えばROM,RAM,CPU、入力装置、出力装置、通信インターフェース、ハードディスク、記録媒体およびその駆動装置を備えている。このハードウェアリソースとソフトウェアリソースOS、アプリケーションなどとの協働の結果、本発明の検索条件抽出装置は、図1に示すように、商品情報入力装置110、テンプレート抽出部120、商品情報入力バッファ121、文保存バッファ122、形態素解析部130、テンプレート入力バッファ131、リスト生成部140、テンプレート語群入力バッファ141、語保存バッファ142、フィルタ対象出力装置150を実装する。前記商品情報入力バッファ121、文保存バッファ122、テンプレート入力バッファ131、テンプレート語群入力バッファ141、語保存バッファ142は、ハードディスクあるいはRAMなどの保存手段記憶手段に構築されているものとする。次に、上記のように構成された装置の動作を説明する。図2は図1の装置全体のフローチャートを示している。図2において、ステップS110では商品情報入力装置110が商品情報を入力し、ステップS120ではテンプレート抽出部120が複数の商品に含まれる同一文であるテンプレートを抽出し、ステップS130では形態素解析部130がテンプレートを形態素解析し含まれる語を抽出し、ステップS140ではリスト生成部140が、テンプレートに語が出現する頻度がしきい値以上のものをフィルタ対象として抽出し、ステップS150ではフィルタ対象出力装置150がフィルタ対象を出力する。前記テンプレート抽出部120は図4のフローチャートに沿って処理を行い、前記形態素解析部130は図5のフローチャートに沿って処理を行い、前記リスト生成部140は図6のフローチャートに沿って処理を行う。以下では、図7、図8に示すファッションサイトにおいて、ユーザが閲覧した商品の、閲覧条件以外を表す語を除去する例について説明する。図7は、提示された商品リストと、その商品リストからユーザが閲覧した商品の閲覧した条件を示している。図中の四角形太枠は商品リストから閲覧した商品を示し、ユーザがネイビー色のシャツの商品を商品リストから閲覧していることを表している。この例では、閲覧した条件をネイビーとしている。図8は商品に関する商品情報の例を示し、この例では、商品情報入力装置110が商品情報入力バッファ121に書き込む商品情報は、各四角形太枠内の商品の商品詳細ページに記述されているテキスト情報から抽出した語や文の集合としている。図9は従来技術を用いて、閲覧した条件を抽出した例を示す。この例では、抽出された条件閲覧していない商品に含まれず閲覧した商品に含まれた条件としては、ネイビーと素材となっている。本発明ではこの素材を除去するためのフィルタ対象を出力する。本発明のテンプレートは、複数商品で全く同一である文サイトで定型文となっている文として定義され、文中には属性語を含まない。図8の商品情報についてのテンプレートの定義の例を図10に示す。図11は本発明により実際に抽出された素材を含むテンプレートの例を示しており、多くの商品のテンプレートに出現する語を除去テンプレートを用いた非属性語を除去する、すなわちフィルタ対象とする。尚、図11中の左側の数字は出現回数頁数を示している。図1において、テンプレート抽出部120は、商品情報入力装置110から商品情報入力バッファ121に商品情報が書き込まれると動作を開始する。まず、テンプレート抽出部120は商品情報入力バッファ121から一つの商品情報を取り出す図4のステップS410。次に取り出した商品情報の先頭から終端記号までの一文を取り出すステップS420。ここで終端記号とは。や.など事前に登録してあるものとする。次に取り出した一文の語数を形態素解析を行って調べ、その語数がしきい値thwn語数しきい値以上の場合には文保存バッファ122に取り出した一文書き込むステップS430。このとき書き込んだ一文の出現商品数をインクリメントする。初めて書き込まれた一文の場合は出現商品数を1とする。次に取り込んだ商品情報に未処理の文字が存在するか否かを判定し、存在するならばステップS420に戻って処理を継続し、未処理の文字が存在しない場合には、ステップS450に進むステップS440。ステップS450では、商品情報入力バッファ121に未処理の商品情報が存在するか否かを判定し、存在するならばステップS410に戻って処理を継続し、未処理の商品情報が存在しない場合には、ステップS460に進む。次にステップS460では、文保存バッファ122に存在するすべての文において、出現商品数がしきい値thfn出現商品数しきい値以下の文を文保存バッファ122から削除する。次にステップS470において、文保存バッファ122の内容をテンプレート入力バッファ131に書き込み処理を終了する。次に形態素解析部130は、テンプレート抽出部120からテンプレート入力バッファ131にテンプレート群の情報が書き込まれると動作を開始する。まず、形態素解析部130はテンプレート入力バッファ131から一つのテンプレートの文を取り出す図5のステップS510。次に取り出したテンプレートを形態素解析して語群に分割するステップS520。次に形態素解析した語群をテンプレート語群入力バッファ141に入力するステップS530。テンプレート語群入力バッファ141に入力する情報は、図3dに示すように、テンプレート文に固有のテンプレートID、形態素解析した語、テンプレートの出現商品数となる。次にステップS540において、テンプレート入力バッファ131に未処理のテンプレートの文が存在するか否かを判定し、存在するならばステップS510に戻って処理を継続し、未処理のテンプレートの文が存在しない場合には、処理を終了する。次にリスト生成部140は、テンプレート語群入力バッファ141にテンプレート語群の情報が書き込まれると動作を開始する。まず、テンプレート語群入力バッファ141から語を取り出す図6のステップS610。次に、取り出した語を語保存バッファ142に書き込むステップS620。この時書き込んだ語の出現頻度に出現商品数をインクリメントする。ただし初めて書き込まれた語の場合は出現頻度を出現商品数とする。次にステップS630において、テンプレート語群入力バッファ141に未処理の語が存在するか否かを判定し、存在するならばステップS610に戻って処理を継続し、未処理の語が存在しない場合には、ステップS640に進む。次にステップS640では、語保存バッファ142でしきい値thfw出現頻度しきい値以下の出現頻度の語を除去した後、語保存バッファ142の内容をフィルタ対象出力装置150に出力し処理を終了する。本実施形態例によれば、色、ファッション、ネットなどのファッションサイトで使われる用語だが重要ではない語に高い隠れ条件度が算出された場合でも,フィルタ対象を効率的に抽出することで、ファッションサイトで使われる用語だが重要ではない語を除去することができる効果がある。図12に本発明のテンプレート抽出部120を用いた場合図12aと用いなかった場合図12bの、抽出された非属性語と出現頻度の例を示す。この図12から、テンプレート抽出部120を用いることで、重要な語であるブラック、ポリエステルなどは低い商品出現頻度をもち、カラー、素材などは重要な語よりも高い出現頻度をもつことが分かる。このため出現頻度のしきい値を決めるだけで効率的にフィルタ対象を生成できることが分かる。また図13に、本発明の手法図13aと他の手法IDF;InverseDocumentFrequency逆文書頻度であるGlobalIDF図13b、サイトIDF図13cにより抽出された非属性語と、出現頻度の例を示す。図13によれば、本発明の手法の方が、他の手法よりも良好に非属性語が抽出できていることが分かる。また、本実施形態の検索条件抽出装置における各手段の一部もしくは全部の機能をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータを用いて実行して本発明を実現することができること、本実施形態の検索条件抽出方法における手順をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータに実行させることができることは言うまでもなく、コンピュータでその機能を実現するためのプログラムを、そのコンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えばFDFloppy登録商標Diskや、MOMagneto-Opticaldisk、ROMReadOnlyMemory、メモリカード、CDCompactDisk-ROM、DVDDigitalVersatileDisk-ROM、CD-R、CD-RW、HDD、リムーバブルディスクなどに記録して、保存したり、配布したりすることが可能である。また、上記のプログラムをインターネットや電子メールなど、ネットワークを通して提供することも可能である。"