"コンテンツと当該コンテンツの属性とを対応させて複数記憶している記憶手段と、前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツのうち、所定のコンテンツを画面に出力する第一出力制御手段と、前記出力されているコンテンツの属性と関連する属性を持つ関連コンテンツの集合を、前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツから特定する関連コンテンツ特定手段と、前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツを前記複数のコンテンツのそれぞれの属性に基づいて複数のグループに分類し、前記分類された各グループに属しているコンテンツの総数を計算し、前記計算されたコンテンツの総数が所定値を超えたグループに含まれるコンテンツを、高嗜好コンテンツの集合として特定するユーザ嗜好特定手段と、前記コンテンツの集合と前記高嗜好コンテンツの集合との双方に属しているコンテンツを画面に出力する第二出力制御手段と、を備えることを特徴とするコンテンツ出力装置。前記コンテンツ出力装置は、ユーザ嗜好関数生成手段を備え、前記ユーザ嗜好関数生成手段は、前記高嗜好コンテンツの集合に属するコンテンツに対するユーザの嗜好度を算出するためのユーザ嗜好関数を生成し、前記第二出力制御手段は、前記生成されたユーザ嗜好関数を用いて、前記高嗜好コンテンツの集合に属する各コンテンツのユーザ嗜好度を計算し、前記関連コンテンツの集合と前記高嗜好コンテンツの集合との双方に属しているコンテンツを、前記コンテンツのユーザ嗜好度の高さに応じて目立つように加工して、画面に出力することを特徴とする請求項1記載のコンテンツ出力装置。前記ユーザ嗜好関数生成手段は、前記高嗜好コンテンツの集合が共通して保有する属性が数値で表現できる場合に、前記属性を横軸にして、前記高嗜好コンテンツの集合に属する各コンテンツの属性値をプロットし、前記プロットした各属性値が正規分布に従う標本であるとして確率密度関数を算出して、ユーザ嗜好関数を生成することを特徴とする請求項2記載のコンテンツ出力装置。ユーザに提示するためにコンテンツを出力するコンテンツ出力方法であって、コンテンツと当該コンテンツの属性とを対応させて複数記憶している記憶手段に記憶されている複数のコンテンツのうち、所定のコンテンツを画面に出力する第一出力制御ステップと、前記出力されているコンテンツの属性と関連する属性を持つ関連コンテンツの集合を、前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツから特定する関連コンテンツ特定ステップと、前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツを前記複数のコンテンツのそれぞれの属性に基づいて複数のグループに分類し、前記分類された各グループに属しているコンテンツの総数を計算し、前記計算されたコンテンツの総数が所定値を超えたグループに含まれるコンテンツを、高嗜好コンテンツの集合として特定するユーザ嗜好特定ステップと、前記コンテンツの集合と前記高嗜好コンテンツの集合との双方に属しているコンテンツを画面に出力する第二出力制御ステップと、を含むことを特徴とするコンテンツ出力方法。ユーザに提示するコンテンツを出力するための処理手順をコンピュータ上で実行するようにコンピュータ可読形式で記述されたプログラムであって、前記処理手順は、コンテンツと当該コンテンツの属性とを対応させて複数記憶している記憶手段に記憶されている複数のコンテンツのうち、所定のコンテンツを画面に出力する第一出力制御ステップと、前記出力されているコンテンツの属性と関連する属性を持つ関連コンテンツの集合を、前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツから特定する関連コンテンツ特定ステップと、前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツを前記複数のコンテンツのそれぞれの属性に基づいて複数のグループに分類し、前記分類された各グループに属しているコンテンツの総数を計算し、前記計算されたコンテンツの総数が所定値を超えたグループに含まれるコンテンツを、高嗜好コンテンツの集合として特定するユーザ嗜好特定ステップと、前記コンテンツの集合と前記高嗜好コンテンツの集合との双方に属しているコンテンツを画面に出力する第二出力制御ステップと、を含むことを特徴とするプログラム。ユーザに提示するコンテンツを出力するための処理手順をコンピュータ上で実行するようにコンピュータ可読形式で記述されたプログラムを記録したプログラム記録媒体であって、前記処理手順は、コンテンツと当該コンテンツの属性とを対応させて複数記憶している記憶手段に記憶されている複数のコンテンツのうち、所定のコンテンツを画面に出力する第一出力制御ステップと、前記出力されているコンテンツの属性と関連する属性を持つ関連コンテンツの集合を、前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツから特定する関連コンテンツ特定ステップと、前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツを前記複数のコンテンツのそれぞれの属性に基づいて複数のグループに分類し、前記分類された各グループに属しているコンテンツの総数を計算し、前記計算されたコンテンツの総数が所定値を超えたグループに含まれるコンテンツを、高嗜好コンテンツの集合として特定するユーザ嗜好特定ステップと、前記コンテンツの集合と前記高嗜好コンテンツの集合との双方に属しているコンテンツを画面に出力する第二出力制御ステップと、を含むことを特徴とするプログラム記録媒体。ユーザに提示するコンテンツを出力するコンテンツ出力集積回路であって、コンテンツと当該コンテンツの属性とを対応させて複数記憶している記憶手段に記憶されている複数のコンテンツのうち、所定のコンテンツを画面に出力する第一出力制御手段と、前記出力されているコンテンツの属性と関連する属性を持つ関連コンテンツの集合を、前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツから特定する関連コンテンツ特定手段と、前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツを前記複数のコンテンツのそれぞれの属性に基づいて複数のグループに分類し、前記分類された各グループに属しているコンテンツの総数を計算し、前記計算されたコンテンツの総数が所定値を超えたグループに含まれるコンテンツを、高嗜好コンテンツの集合として特定するユーザ嗜好特定手段と、前記コンテンツの集合と前記高嗜好コンテンツの集合との双方に属しているコンテンツを画面に出力する第二出力制御手段と、を備えることを特徴とするコンテンツ出力集積回路。上述の技術を用いると、ユーザが表示装置を用いてコンテンツを表示している際にそのコンテンツのメタデータを用いて検索を行い、関連するコンテンツをさらに表示することができる。しかしながら、上述の従来技術では、表示しているコンテンツに関連するコンテンツを表示すると、ユーザが興味を持たないコンテンツまで表示してしまう。ユーザが興味を持たないコンテンツまで表示するため、この中から興味を持つものを探し出すのが容易ではないことから、ユーザにとってあまり好ましくない。本発明は係る問題に鑑みてなされたものであり、ユーザに対してなるべくそのユーザが興味を持つ可能性が高い関連コンテンツの表示を行うコンテンツ出力装置を提供することを目的とする。上記課題を解決するために本発明に係るコンテンツ出力装置は、コンテンツと当該コンテンツの属性とを対応させて複数記憶している記憶手段と、前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツのうち、所定のコンテンツを画面に出力する第一出力制御手段と、前記出力されているコンテンツの属性と関連する属性を持つ関連コンテンツの集合を、前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツから特定する関連コンテンツ特定手段と、前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツを前記複数のコンテンツのそれぞれの属性に基づいて複数のグループに分類し、前記分類された各グループに属しているコンテンツの総数を計算し、前記計算されたコンテンツの総数が所定値を超えたグループに含まれるコンテンツを、高嗜好コンテンツの集合として特定するユーザ嗜好特定手段と、前記コンテンツの集合と前記高嗜好コンテンツの集合との双方に属しているコンテンツを画面に出力する第二出力制御手段と、を備えることを特徴とする。また、本発明に係るコンテンツ出力方法は、ユーザに提示するためにコンテンツを出力するコンテンツ出力方法であって、コンテンツと当該コンテンツの属性とを対応させて複数記憶している記憶手段に記憶されている複数のコンテンツのうち、所定のコンテンツを画面に出力する第一出力制御ステップと、前記出力されているコンテンツの属性と関連する属性を持つ関連コンテンツの集合を、前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツから特定する関連コンテンツ特定ステップと、前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツを前記複数のコンテンツのそれぞれの属性に基づいて複数のグループに分類し、前記分類された各グループに属しているコンテンツの総数を計算し、前記計算されたコンテンツの総数が所定値を超えたグループに含まれるコンテンツを、高嗜好コンテンツの集合として特定するユーザ嗜好特定ステップと、前記コンテンツの集合と前記高嗜好コンテンツの集合との双方に属しているコンテンツを画面に出力する第二出力制御ステップと、を含むことを特徴とする。また、本発明に係るプログラムは、ユーザに提示するコンテンツを出力するための処理手順をコンピュータ上で実行するようにコンピュータ可読形式で記述されたプログラムであって、前記処理手順は、コンテンツと当該コンテンツの属性とを対応させて複数記憶している記憶手段に記憶されている複数のコンテンツのうち、所定のコンテンツを画面に出力する第一出力制御ステップと、前記出力されているコンテンツの属性と関連する属性を持つ関連コンテンツの集合を、前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツから特定する関連コンテンツ特定ステップと、前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツを前記複数のコンテンツのそれぞれの属性に基づいて複数のグループに分類し、前記分類された各グループに属しているコンテンツの総数を計算し、前記計算されたコンテンツの総数が所定値を超えたグループに含まれるコンテンツを、高嗜好コンテンツの集合として特定するユーザ嗜好特定ステップと、前記コンテンツの集合と前記高嗜好コンテンツの集合との双方に属しているコンテンツを画面に出力する第二出力制御ステップと、を含むことを特徴とする。また、本発明に係るプログラム記録媒体は、ユーザに提示するコンテンツを出力するための処理手順をコンピュータ上で実行するようにコンピュータ可読形式で記述されたプログラムを記録したプログラム記録媒体であって、前記処理手順は、コンテンツと当該コンテンツの属性とを対応させて複数記憶している記憶手段に記憶されている複数のコンテンツのうち、所定のコンテンツを画面に出力する第一出力制御ステップと、前記出力されているコンテンツの属性と関連する属性を持つ関連コンテンツの集合を、前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツから特定する関連コンテンツ特定ステップと、前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツを前記複数のコンテンツのそれぞれの属性に基づいて複数のグループに分類し、前記分類された各グループに属しているコンテンツの総数を計算し、前記計算されたコンテンツの総数が所定値を超えたグループに含まれるコンテンツを、高嗜好コンテンツの集合として特定するユーザ嗜好特定ステップと、前記コンテンツの集合と前記高嗜好コンテンツの集合との双方に属しているコンテンツを画面に出力する第二出力制御ステップと、を含むことを特徴とする。また、本発明に係るコンテンツ出力集積回路は、ユーザに提示するコンテンツを出力するコンテンツ出力集積回路であって、コンテンツと当該コンテンツの属性とを対応させて複数記憶している記憶手段に記憶されている複数のコンテンツのうち、所定のコンテンツを画面に出力する第一出力制御手段と、前記出力されているコンテンツの属性と関連する属性を持つ関連コンテンツの集合を、前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツから特定する関連コンテンツ特定手段と、前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツを前記複数のコンテンツのそれぞれの属性に基づいて複数のグループに分類し、前記分類された各グループに属しているコンテンツの総数を計算し、前記計算されたコンテンツの総数が所定値を超えたグループに含まれるコンテンツを、高嗜好コンテンツの集合として特定するユーザ嗜好特定手段と、前記コンテンツの集合と前記高嗜好コンテンツの集合との双方に属しているコンテンツを画面に出力する第二出力制御手段と、備えることを特徴とする。本発明に係るコンテンツ出力装置は、上述の構成を備えることにより、ユーザが興味を持つ可能性が高い関連コンテンツの表示を行うことができる。また、前記コンテンツ出力装置は、ユーザ嗜好関数生成手段を備え、前記ユーザ嗜好関数生成手段は、前記高嗜好コンテンツの集合に属するコンテンツに対するユーザの嗜好度を算出するためのユーザ嗜好関数を生成し、前記第二出力制御手段は、前記生成されたユーザ嗜好関数を用いて、前記高嗜好コンテンツの集合に属する各コンテンツのユーザ嗜好度を計算し、前記関連コンテンツの集合と前記高嗜好コンテンツの集合との双方に属しているコンテンツを、前記コンテンツのユーザ嗜好度の高さに応じて目立つように加工して、画面に出力することとしてもよい。これにより、各関連コンテンツに対するユーザの嗜好度に応じて、表示される関連コンテンツの表示態様を変化させる例えば、ユーザ嗜好度が高ければ目立つように加工し、ユーザ嗜好度が低ければ目立たないように加工させることができるので、ユーザはより一層、自分が興味を持つ可能性が高い関連コンテンツに注目することができる。また、前記ユーザ嗜好関数生成手段は、前記高嗜好コンテンツの集合が共通して保有する属性が数値で表現できる場合に、前記属性を横軸にして、前記高嗜好コンテンツの集合に属する各コンテンツの属性値をプロットし、前記プロットした各属性値が正規分布に従う標本であるとして確率密度関数を算出して、ユーザ嗜好関数を生成することとしてもよい。このようにして作成したユーザ嗜好関数を用いることにより、高嗜好コンテンツに対する任意の属性値例えば、任意の時刻や任意の場所におけるユーザの嗜好度を計算することができる。<実施形態1>以下、コンテンツ出力装置の一実施形態である画像表示装置1000について説明する。<概要>実施形態1の画像表示装置1000は、画像が複数記憶されている記憶手段を含み、ユーザ操作に基づいて画像を表示し、その表示している画像と関連し且つユーザの嗜好に合った画像を記憶手段に記憶された複数の画像の中から探索し、ユーザに表示する。画像には予め作成日時、場所、作成者名、画像の内容を表す文字列以下キーワードと呼ぶ等が属性として対応付けられて記憶手段に記憶されている。画像表示装置は、ユーザ操作に基づいて表示している画像と関連する画像の探索を、その表示している画像の属性と関連する属性を有する画像の抽出により行う。また、記憶手段に記憶されている画像の中からのユーザの嗜好に合った画像の探索を、画像を属性によってグループ分けし、グループごとに画像の個数を数えその個数が基準値よりも多いグループに属している画像を抽出することにより行う。所有している個数が多い画像がユーザにとって重要であろうと一般的に推測できるため、これによりユーザの嗜好に合うと考えられる画像を抽出することが期待できる。上記の関連する画像の集合と、ユーザの嗜好に合うだろうと推定される画像の集合の両方に属している画像を表示装置に表示する。例えば、嗜好に適合する画像を特定する処理に用いる属性として、内容を表すキーワード属性を用いた場合を考える。キーワードが旅行の画像を多量に有していた場合、関連画像の中からキーワード属性が旅行の画像を表示することになる。この場合、ユーザにとって旅行が重要であると期待できるため、ユーザにとって興味を持つ可能性が高い画像が表示されたことになる。<構成>以下、画像表示装置1000の構成について説明する。図1に示した構成図を用いて画像表示装置1000を説明する。同図に示すように、画像表示装置1000は、記憶手段1100とユーザ嗜好特定手段1200とユーザ操作受付手段1300と第一出力制御手段1400と関連コンテンツ特定手段1500と第二出力制御手段1600とを備える。また、外部出力用の装置として画像表示装置1000には、画像を描画するためのディスプレイ等である表示装置1700が接続されている。記憶手段1100は、HDDHardDiskDrive、メモリ等から構成され、画像1101と当該画像の属性1102とを対応付けて複数記憶するためのものであり、例えばユーザが撮影した画像データをデジタルカメラから取得し、属性と対応付けて保存するためのものである。ユーザ嗜好特定手段1200とユーザ操作受付手段1300と第一出力制御手段1400と関連コンテンツ特定手段1500と第二出力制御手段1600とは、プロセッサとメモリから構成され、メモリに格納された制御プログラムをプロセッサが実行することにより後述する各機能が実現される。ユーザ操作受付手段1300は加えてユーザからの操作を受け付けるためのポインティングデバイス等を有する。ユーザ嗜好特定手段1200は、ユーザ操作受付手段1300から記憶手段1100への画像入力の旨の通知を受けた場合に、記憶手段1100内の画像の属性を参照し、キーワード属性が同じ画像同士をグループ分けし、グループの画像の総数が所定の基準個数を超えたグループ以下、高ユーザ嗜好グループと呼ぶを特定し、そのグループに含まれる画像以下、高ユーザ嗜好画像と呼ぶを第二出力制御手段1600に通知する機能を有する。ユーザ操作受付手段1300は、ユーザによる画像入力を受けた場合に記憶手段1100に入力された画像をその属性と対応付けて記憶させてユーザ嗜好特定手段1200に画像入力の旨を通知する機能と、ユーザから画像を表示するよう操作を受けた場合に第一出力制御手段1400に画像表示命令を通知する機能と、ユーザから表示装置1700に出力されている画像のうち一個を選択する操作を受けた場合に第一出力制御手段1400に画像選択命令を通知する機能とを有する。画像表示命令とは記憶手段1100に記憶されている画像の縮小画像サムネイル画像を複数個作成し表示装置1700に表示する指示を出すことである。また、画像選択命令とは選択された画像を記憶手段1100から探索し表示装置1700に表示すると共に関連コンテンツ特定手段1500に関連画像を特定するよう指示を出すことである。第一出力制御手段1400は、ユーザ操作受付手段1300から二種類の命令を受け、それらを処理する機能を有する。画像表示命令を受けた場合は、記憶手段1100から表示する画像を複数個取得し、サムネイル画像を作成し外部の表示装置1700へ出力し表示させる。画像選択命令を受けた場合は、記憶手段1100からユーザが選択した画像を取得し、外部の表示装置1700へ画像を出力し表示させると共に、関連コンテンツ特定手段1500にユーザが選択した画像の関連画像の特定を指示する。関連コンテンツ特定手段1500は、第一出力制御手段1400からユーザが選択した画像の関連画像の特定の指示を受け、次の処理を行う機能を有する。記憶手段1100内の画像の属性を参照し、作成日時属性と作成者名属性と場所属性の3種類の属性それぞれについてユーザが選択した画像と所定の関係を有する属性を持つ画像を関連画像として特定し、その画像を第二出力制御手段1600に通知する。所定の関係については後述する。第二出力制御手段1600は、ユーザ嗜好特定手段1200からの高ユーザ嗜好画像の集合と関連コンテンツ特定処理からの関連画像の集合の通知を受け、双方の集合に属している画像を推薦画像として特定し、記憶手段1100から推薦画像を取得し、外部の表示装置1700へ推薦画像を出力し表示させる機能を有する。表示装置1700は、第一出力制御手段1400からの画像の出力や第二出力制御手段1600からの推薦画像の出力を受けた場合に、ディスプレイ等に画像を表示させる機能を有する。<データ構造>以下、上述の構成を備える画像表示装置1000で扱うデータの構造について説明する。記憶手段1100は、画像と、画像に対応する属性とを対応付けて複数記憶する。ここでいう画像とは、デジタルカメラで撮影された写真などの静止画データJPEGJointPhotographicExpertsGroup等を指す。図2は、記憶手段1100に記憶されている画像に対応付けられるデータ構造200を示す一例である。表200はデータの種別を表す列201と実際のデータである列202から構成され、複数組みの要素を有している。図2の例での各要素に関して説明する。ファイルパスは画像を格納している場所を表す。コンテンツIDはファイルパスに格納されている画像を一意に識別するための番号である。種類はファイルパスに格納されているファイルの種類であり、実施形態1では全て画像である。作成日時属性、場所属性、作成者名属性、キーワード属性はそれぞれファイルパスに格納されている画像を作成した日時、画像を作成した場所、画像の作成者名、画像の内容を表す文字列を意味する属性である。表中203の要素であるファイルパスには画像の存在場所を表す文字列が画像表示装置によって入力される。図2の例では、画像が記憶手段1100におけるabcフォルダ内のファイル00123.xxxであることを表している。表中204の要素である、コンテンツIDは画像を記憶手段1100に記憶させた際に画像表示装置によって付与される数値であり、コンテンツそれぞれに一意に付与される。図2の例では、/abc/00123.xxxの画像の一意に識別する番号であるコンテンツIDが8であることを表している。表中205の要素である種類は、図2では画像となっているが、これはファイル/abc/00123.xxxが静止画データであることを表す。表中206の属性の種類である作成日時は、年月日と時間とを数値を用いて年/月/日時間というフォーマットで表現している。このデータは、画像が作成されたときに作成した装置によって画像に与えられる。図2の例では、画像が2009年11月3日の15:01に作成されたことを表している。表中207の属性の種類である場所は作成した場所の緯度と経度とを数値を用いて緯度,経度というフォーマットで表している。このデータは、ファイルが作成されたときに作成した装置の仕様によって与えられることもある。図2の例では、画像が緯度x6,経度y6にて作成されたことを表している。表中208の属性の種類である作成者名は画像を作成した装置の仕様によっては与えられることもある。ただし、必ず与えられるものではないため、ユーザが画像表示装置を用いて入力する場合もある。図2の例では、画像がDD男によって作成されたことを表している。表中209の属性の種類であるキーワードは画像を作成した装置の仕様によっては与えられることもある。ただし、必ず与えられるものではないため、ユーザが画像表示装置を用いて入力する場合もある。図2の例では、画像が旅行に関する内容であることを表している。属性の種類である場所、作成者名、キーワードは必ず与えられるものではないため、データが存在しない場合がある。<動作>以下、上述の構成とデータ構造を備える画像表示装置1000の動作について説明する。図3は画像表示装置1000の行う表示処理を示すフローチャートである。まず、ユーザ操作受付手段1300は、ユーザからの画像表示要求を受け付けるステップS301。ユーザによって表示要求がなされない場合ステップS301のNO、ステップS301に戻る。ユーザからの画像表示要求があった場合ステップS301のYES、第一出力制御手段1400は、記憶手段1100から画像を複数個読み込み、サムネイル画像を作成して表示装置1700に出力し、表示するステップS302。本明細書においては、当該表示処理を第一出力制御処理と称することもある。その後、ユーザが興味を持った画像を見たいという要求によって一個の画像が選択されるのを待つステップS303。選択されなかった場合ステップS303のNO、選択されるまで待機する。選択された場合ステップS303のYES、第一出力制御手段1400は、選択した画像を表示しステップS304、関連コンテンツ特定手段1500が、関連コンテンツ特定処理を行うステップS305。関連コンテンツ特定処理について、図4を用いて詳しく述べる。図4は、関連コンテンツ特定手段1500がステップS305で行う関連コンテンツ特定処理を示すフローチャートである。関連コンテンツ特定手段1500は、まずユーザによって選択された画像の属性から、作成日時属性と作成者名属性と場所属性とを取得するステップS401。次に、記憶手段1100に記憶されている全ての画像について、作成日時属性と作成者名属性と場所属性とのそれぞれについて、ユーザが選択した画像との関連を調べるステップS402。作成日時属性の場合、ユーザによって選択された画像の作成日時との差分値が基準値以内であれば関連する画像であるとみなすステップS403。作成者名属性の場合、ユーザによって選択された画像の作成者名と同一であれば、関連する画像であるとみなすステップS404。場所属性の場合、ユーザによって選択された画像の場所との差分値が基準値以内であれば、関連する画像であるとみなすステップS405。上記構成にて説明した関連コンテンツ特定手段1500によるユーザが選択した画像に所定の関係を有する属性を持つ関連画像の特定は、関連コンテンツ特定手段1500がステップS403からステップS405の処理を実行することによりなされる。なお、ステップS403~ステップS405の処理はその実行順序が前後してもよく、また、並列に処理されてもよい。最後に、作成日時属性の関連画像と作成者名属性の関連画像と場所属性の関連画像とを特定するステップS406。例えば、図5の表を用いて関連コンテンツ特定処理を行う。図5では、コンテンツIDが11以上のデータについては省略して表示している。ここでは、例としてコンテンツIDが10までの画像で関連コンテンツ特定手段1500が行う処理について説明する。また、表の要素において、-となっているのは属性が存在しないことを表しており、この場合は属性がないものとして関連コンテンツ特定処理の対象から外れる。ユーザが選択した画像がコンテンツID=8の画像であったとする。そしてこの画像の属性として作成日時属性を選択したとする。基準値が作成日時から4日間であったとすると、ユーザが選択したコンテンツID=8の画像の作成日時属性2009/11/315:01と関連するとみなせる属性の範囲が2009/11/315:01から4日間となる。すると、この範囲に含まれる属性を持つ画像を検索した結果は、コンテンツID=3、6、10となる。その結果、コンテンツID=8の画像の作成日時属性の関連画像はコンテンツID=3、6、10の画像となる。同様に、作成者名属性について述べる。コンテンツID=8の画像の場合、コンテンツID=8以外の画像で属性値DD男を持つ画像はないため、関連画像は存在しない。同様に、場所属性についても述べる。基準値がその地点を中心にして半径10km以内であったとすると、コンテンツID=8の画像の場所属性については、属性{x6,y6}と関連するとみなせる属性の範囲が{x6,y6}を中心地点とする10km範囲以内となる。この範囲に含まれる属性を持つ画像を検索した結果がコンテンツID=2のみだったとすると、関連画像はコンテンツID=2の画像となる。このように、コンテンツID=8の画像に対して、作成日時、作成者名、場所の属性それぞれについて関連画像が特定されることになるステップS406。図6は、以上の結果を纏めた表である。この表からコンテンツID=8の関連画像は、コンテンツIDが2,3,6,10の画像となることがわかる。以上で図4の関連コンテンツ特定処理の説明を終え、図3のステップS306に戻る。次に、ユーザ操作受付手段1300は、画像の入力があるかどうかを外部の記憶手段フラッシュメモリやSDSecureDigitalカード等から内部の記憶手段1100への入力信号の有無で確認するステップS306。ユーザによる画像の入力がなかった場合ステップS306のNO、ユーザによる画像の入力を待つ。ユーザによる画像の入力があった場合ステップS306のYES、ユーザ嗜好特定手段1200がユーザ嗜好特定処理を行うステップS307。ユーザ嗜好特定処理について、図7を用いて詳しく述べる。図7は、ユーザ嗜好特定手段1200がステップS307で行うユーザ嗜好特定処理を示すフローチャートである。ユーザ嗜好特定手段1200は、記憶手段1100に記憶されている全画像を対象としてグループ分けを行う。グループ分けはキーワード属性を用いて行う。まず、同じキーワード属性を有するグループごとに分割するステップS701。分割したグループごとに画像数を数え、所定の基準個数を超えたグループを高ユーザ嗜好グループとするステップS702。最後に高ユーザ嗜好グループに含まれる画像を高ユーザ嗜好画像として特定するステップS703。例えば、記憶手段1100に記録されているデータを表にしたものを図5に示す。図5では、コンテンツIDが11以上のデータについては省略して表示している。ここでは、例としてコンテンツIDが10までの画像でユーザ嗜好特定手段1200が行う処理について説明する。まず、キーワード属性によってグループに分割するステップS701。例えば、キーワード属性がお菓子のグループにはID=1,7,10の3個の画像が所属する。同様に旅行のグループにはID=2,8,9の3個の画像が所属する。他には海のグループにはID=3の画像が、子どものグループにはID=4の画像が所属する。-となっているのは属性が存在しないことを表しており、この場合はキーワード属性がないものとしてユーザ嗜好特定処理の対象から外れる。これらを表に纏めたものを図8にて示す。次に、所定の基準個数を超えたグループを高ユーザ嗜好グループとするステップS702。この例では、基準個数を3としたため、図8中にも書いてあるが、キーワード属性がお菓子と旅行のグループを高ユーザ嗜好グループとする。最後に、高ユーザ嗜好グループに含まれる画像を高ユーザ嗜好画像として特定するステップS703。この例では、図8より、ID=1,2,7,8,9,10の6個の画像が高ユーザ嗜好画像となる。以上で図7のユーザ嗜好特定処理の説明を終え、図3のステップS308に戻る。図7で示したユーザ嗜好特定処理図3のステップS307の次に、第二出力制御手段1600は、高ユーザ嗜好画像の集合と関連画像の集合の双方に属している画像を推薦画像と特定し、推薦画像をユーザが選択した画像と共に表示しステップS308、ステップS301へ戻る。本明細書においては、第二出力制御手段1600による推薦画像の特定、表示処理を第二出力制御処理と称することもある。例えば、図5の画像リストのうち、ID=10までについて考える。高ユーザ嗜好画像がID=1,2,7,8,9,10であり、ユーザが選択した画像がID=8のとき関連画像はID=2,3,6,10であるため、双方の集合に属している画像はID=2,10となる。これらの画像を推薦画像として特定し、表示装置1700に表示する。表示の例として、図9をあげる。ユーザによって選択されたコンテンツID=8の画像を表示する領域901があり、作成日時属性の関連画像を提示する領域902を設け、その領域に作成日時属性の関連画像であり、且つ高ユーザ嗜好画像であるコンテンツID=10を示すアイコンをキーワードの属性であるお菓子とともに表示する図9の902A。また場所属性の関連画像を提示する領域903を設け、その領域に場所属性の関連画像であり、且つ高ユーザ嗜好画像であるコンテンツID=2を示すアイコン図9の903Aをキーワードの属性である旅行とともに表示するステップS307。図9において推薦画像902A,903Aを選択した操作を行った場合、選択された画像が図9の901に表示され、図3と同様の動作を経て推薦画像が表示される。<実施形態2>以下、コンテンツ出力装置の一実施形態である画像表示装置2000について説明する。<概要>図10は、実施形態2の画像表示装置2000の構成図である。画像表示装置2000は実施形態1で示した画像表示装置1000から高ユーザ嗜好画像の属性をもとにユーザ嗜好度の計算を行うように構成要素を変更したものである。即ち、同図に示すように実施形態1で示した画像表示装置1000に、第二出力制御手段1600の代わりに、ユーザの嗜好度を計算する機能を持たせた第二出力制御手段2600を接続した。これにより、推薦画像を表示する前に、ユーザの嗜好度の高さを示すユーザ嗜好度を計算し、出力に反映させる。<構成とデータ構造>以下、画像表示装置2000の構成について説明する。図10を用いて画像表示装置2000の構成について述べる。同図に示すように、画像表示装置2000は、実施形態1で示した画像表示装置と同一の記憶手段1100、ユーザ嗜好特定手段1200、ユーザ操作受付手段1300、第一出力制御手段1400、関連コンテンツ特定手段1500、表示装置1700とを備える。ここでは、画像表示装置1000と同一の構成要素についての説明は省略する。第二出力制御手段2600は、プロセッサとメモリから構成され、メモリに格納された制御プログラムをプロセッサが実行することにより以下の機能が実現される。第二出力制御手段2600は、ユーザ嗜好特定手段1200からの高ユーザ嗜好画像の集合と関連コンテンツ特定処理からの関連画像の集合の通知を受け、双方の集合に属している画像を推薦画像として特定し、記憶手段1100から推薦画像を取得し、ユーザが選択した画像の属性とユーザ嗜好特定手段1200で特定された画像の属性とを用いてユーザ嗜好度を計算し、外部の表示装置1700へ推薦画像と共にユーザ嗜好度を出力し表示させる機能を有する。ユーザ嗜好度の計算方法は後述する。第二出力制御手段2600は、ユーザ嗜好関数生成手段2610を備え、ユーザ嗜好関数生成手段2610は、ユーザ嗜好度を算出するためのユーザ嗜好関数を生成する機能を有する。ユーザ嗜好関数の生成の詳細については後述する。なお、ここでは、第二出力制御手段2600がユーザ嗜好関数生成手段2610を備えることとしているが、ユーザ嗜好関数生成手段2610は、画像表示装置2000内にあれば、第二出力制御手段2600が備えずともよく、その際に、ユーザ嗜好関数生成手段2610が第二出力制御手段2600に対して生成したユーザ嗜好関数を出力する構成を備えていればよい。また、上述の構成を備える画像表示装置2000で扱う記憶手段1100のデータ構造についても説明を行う。画像表示装置2000で扱うデータの構造は、実施形態1で扱うデータの構造と同一である。従って、説明は省略する。<動作>以下、上述の構成とデータ構造を備える画像表示装置2000の動作について説明する。図11は、画像表示装置2000の動作を表すフローチャートである。実施形態1の図3に示すフローチャートと同一の動作をする動作については実施形態1と同一の符号を用いており、説明を省略する。画像表示装置2000は、第二出力制御手段2600を用いて関連画像と高ユーザ嗜好画像の双方に属している画像を推薦画像として特定するステップS1108。次に、ユーザが選択した画像の属性とユーザ嗜好特定手段1200で特定された画像の属性とを用いて計算したユーザ嗜好度を用いて表示内容を決定し、表示装置1700へ出力し、表示を行うステップS1109。なお、図11では、ステップS1109に第二出力制御処理と記載しているが、厳密には、ステップS1108とステップS1109との処理が第二出力制御処理となる。例えば、図11のステップS307まで実施形態1の説明であげた例と同一の処理を行った場合を述べる。この場合、高ユーザ嗜好グループは図6より属性がお菓子と旅行の二つである。また、図5で列挙される画像と属性が記憶手段1100に格納されている場合、数値で表せる属性は、作成日時と場所である。ここで、ユーザ嗜好関数生成手段2610は、お菓子の高ユーザ嗜好グループに属する画像であるコンテンツID=1,7,10の作成日時属性を変数とするユーザ嗜好関数を次のように作る。図12に示すように、コンテンツID=1,7,10それぞれの作成日時属性を作成日時tの軸上にプロットし、これらが正規分布に従う標本であるとして確率密度関数を算出し、その確率密度関数をお菓子を持つ高ユーザ嗜好グループの作成日時tを変数とするユーザ嗜好関数F_作成日時tとする。また、ユーザ嗜好関数生成手段2610は、お菓子の高ユーザ嗜好グループの場所属性を変数とするユーザ嗜好関数を次のように作成する。図13に示すように、コンテンツID=1,7,10のうち、場所属性がないID=7は無視し、それ以外のID=1,10のそれぞれの場所属性を緯度x、経度yの座標上にプロットし、これらが二次元正規分布に従う標本であるとして確率密度関数を算出し、その確率密度関数をお菓子を持つ高ユーザ嗜好グループの場所{x,y}を変数とするユーザ嗜好関数F_場所x,yとする。同様の関数を作成する処理を旅行に関しても行う。次に第二出力制御手段2600は、高ユーザ嗜好グループに関連付けられたユーザ嗜好関数に、ユーザが選択した画像の属性を代入して、高ユーザ嗜好グループのユーザ嗜好度を算出する。具体的には、ユーザが選択した画像のコンテンツIDが8であった場合、高ユーザ嗜好グループお菓子の作成日時属性におけるユーザ嗜好度は、コンテンツID=8の画像の作成日時属性である2009/11/315:01を高ユーザ嗜好グループお菓子を持つ高ユーザ嗜好グループの作成日時tを変数とするユーザ嗜好関数F_作成日時tのtに代入して得られた値である0.2となる。また、高ユーザ嗜好グループ旅行の場所属性におけるユーザ嗜好度は、コンテンツID=8の画像の場所属性である緯度x6、経度y6を高ユーザ嗜好グループ旅行を持つ高ユーザ嗜好グループの場所{x,y}を変数とするユーザ嗜好関数F_場所x,yのx、yに代入して得られた値である0.5となる。最後に第二出力制御手段2600は、関連画像であり且つ高ユーザ嗜好画像である画像をユーザ嗜好度に応じて表示する。例えば図14のように、ユーザが選択した画像の作成日時属性の関連画像を表示する領域1401、場所属性の関連画像を表示する領域1402を設け、実施形態1と同様にそれぞれの領域に作成日時属性の関連画像であり且つ高ユーザ嗜好画像である画像と場所属性の関連画像であり且つ高ユーザ嗜好画像である画像の中から、ユーザ嗜好度が高いものから順に表示する。図14において、推薦画像を選択した操作を行った場合、選択された画像が図14の左の領域に表示され、図11と同様の動作を経て推薦画像がユーザ嗜好度と共に表示される。このとき、第二出力制御手段2600は、ユーザ嗜好度に応じて各推薦画像の表示態様を変えて出力してもよい。例えば、ユーザ嗜好度の高い推薦画像ほど目立つように例えば、ユーザ嗜好度の高い推薦画像を大きく表示する、そして、ユーザ嗜好度の低い推薦画像ほど目立たないように例えば、ユーザ嗜好度の高い推薦画像に比べて小さく表示する、表示態様を変えて出力してもよい。ユーザ嗜好度に応じた表示態様の変更の更なる詳細については、実施形態3及び実施形態4において説明する。<実施形態3>本実施形態3においては、上記実施形態4において説明した第2出力制御手段によるコンテンツごとの表示態様を換えたコンテンツ出力手法の詳細について説明する。以下、実施形態3に係る画像表示装置3000について説明する。<概要>実施形態3の画像表示装置3000は、画像が複数記憶されている記憶手段3100を含み、ユーザ操作に基づいて複数の画像を同じサイズで、作成した日時の順に表示し、それらの表示している画像の濃淡をユーザの操作に合わせて変化させることで、ユーザの画像探索の補助を行う。画像には予め作成日時、場所、画像に写っている人物の顔情報が属性として対応付けられて記憶手段3100に記憶されている。画像表示装置3000は、属性ごとに重要度を構成する重要度成分を計算し、画面内のユーザインタフェースとしてのスライドバーを用いてユーザによって指定した属性ごとの重視の度合いを表す重み係数と重要度成分との積の総和を画像の重要度とする。その画像の重要度をN段階ここでは3段階に分類し、画像表示装置3000は画像をその分類結果それぞれに応じて異なる表示態様で表示するよう制御する。即ち画像の表示態様を、表示用のサイズを同一とし、高い段階に分類された画像ほど濃く、低い段階に分類された画像ほど薄くするように制御する。また、画像の表示用の配置としては、作成日時属性が示す日時の順に画像を並べるよう制御する。これによりユーザの画像探索が容易になる。<構成>以下、図17を用いて画像表示装置3000の構成について説明する。同図に示すように、画像表示装置3000は、記憶手段3100と属性情報評価手段3200とユーザ操作受付手段3300と配置決定手段3400と表示態様分類手段3500と表示制御手段3600とを備える。また、画像表示装置3000には、画像を描画するためのディスプレイ等である表示装置3700が接続されている。図17の点線で囲った範囲が上記実施形態1、2に示す第二出力制御手段2600に相当する。また、ユーザ操作受付手段3300は、上記実施形態1、2に示すユーザ操作受付手段1300に相当し、記憶手段3100は、上記実施形態1、2に示す記憶手段1100に相当する。記憶手段3100は、HDDHardDiskDrive、メモリ等から構成され、画像1101とその画像の属性1102とを対応付けて複数記憶するためのものであり、例えばデジタルカメラから入力されたユーザが撮影した画像を、属性と対応付けて保存するためのものである。属性情報評価手段3200とユーザ操作受付手段3300と配置決定手段3400と表示態様分類手段3500と表示制御手段3600は、プロセッサとメモリから構成される。これら各部の各機能後に詳細に説明するはメモリに格納された制御プログラムをプロセッサが実行することにより実現される。ユーザ操作受付手段3300は加えて画像の入力を受け付けるためのUSBUniversalSerialBusインターフェイス等や、ユーザからの操作を受け付けるためのマウス等を有する。属性情報評価手段3200は、ユーザ操作受付手段3300から記憶手段3100への画像入力の旨の通知を受けた場合に後述する属性情報評価処理を行う機能、即ち、記憶手段3100内の画像の属性を参照し、ユーザが予め入力した情報により構成されるライフイベント情報や頻出場所情報や、入力された画像に基づいて生成した頻出人間情報を用いて、各画像の属性ごとの重要度成分を算出し、記憶手段3100に記憶させる機能を有する。ライフイベント情報、頻出場所情報、頻出人間情報のそれぞれについて、及び、各画像の属性ごとの重要度成分の算出方法については、後に詳しく説明する。ユーザ操作受付手段3300は、4つの機能を有する。まず、USBインターフェイス等に接続された外部の記憶装置から記憶手段3100に画像入力がなされた際に、作成日時属性と場所属性は画像を作成した装置で画像に付加された情報から取得し、顔情報属性については入力を受け付けた直後に従来の顔認識技術を用いる顔認識プログラムにより画像を解析することで取得し、画像についてのこれらの取得した属性を、後述するファイルパスやコンテンツIDや種類といった情報とを対応付けてなる付属データを記憶させる機能を有する。また、記憶手段3100に画像及び付属データを記憶させた後に属性情報評価手段3200に画像入力の旨を通知する機能を有する。さらに、ユーザから画像を表示するよう操作を受けた場合に、配置決定手段3400に属性ごとに決定されている表示用の配置のうち、採用する表示用の配置を決定するよう指示を出す機能を有する。最後に、ユーザから表示装置3700に出力されている属性ごとの重み係数の入力を行うスライドバーに対する入力操作を受けた場合に表示態様分類手段3500に属性ごとの重み係数を通知する機能を有する。配置決定手段3400は、ユーザ操作受付手段3300から表示用の配置を決定するよう通知を受け、画像を作成した日時の順に並べていく作成日時属性用の表示配置アルゴリズムに基づく配置決定処理により、各画像の表示位置を決定してその決定した配置を表示制御手段3600に通知する機能を有する。表示態様分類手段3500は、後述する表示態様分類処理を行う機能、即ち、ユーザ操作受付手段3300から通知された属性ごとの重み係数の値の通知を受け、属性ごとに構成される重要度成分の値を記憶手段3100から取得し、各々の属性について、属性ごとの重み係数と重要度成分をかけ、その積かけた結果の値を全て足し、画像の重要度とする機能と、画像のサイズを全て同一とし、画像の重要度が大きいほど濃く表示する表示態様にするよう表示制御手段3600に通知する機能を有する。表示制御手段3600は、配置決定手段3400からは各画像の表示配置の通知を、表示態様分類手段3500からは画像ごとの表示態様の通知を受け、表示される画像を記憶手段3100から取得し、画像の表示配置と表示態様に従って外部の表示装置3700へ画像を出力する機能を有する。表示装置3700は、表示制御手段3600からの画像の入力を受けた場合に、ディスプレイ等に画像を表示する機能を有する。<データ>以下、上述の構成を備える画像表示装置3000で扱うデータについて説明する。画像表示装置は、画像と、画像に対応する属性とを対応付けて記憶手段3100に複数記憶する。ここでの画像とは、デジタルカメラで撮影された写真などの静止画データJPEG:JointPhotographicExpertsGroup等を指す。図18は、記憶手段3100に記憶されている画像ごとに対応付けられる、属性を含む付属データ200のデータ構造及び内容例を示す図である。付属データ1800はファイルパス1803、コンテンツID1804、種類1805、作成日時属性1806、場所属性1807、顔情報属性1808、作成日時属性の重要度成分1809、場所属性の重要度成分1810、顔情報属性の重要度成分1811を含んで構成される。図18の例での各要素に関して説明する。ファイルパス1803はファイルの格納場所を表し、ユーザがどこに入力画像を保存するかを指定することを受けてユーザ操作受付手段3300によって画像の存在場所を表すように定められる。図18の例では、画像が記憶手段3100におけるabcフォルダ内のファイル00123.xxxに格納されていることを表している。コンテンツID1804は画像を記憶手段3100に記憶させた際にユーザ操作受付手段3300によって付与される数値であり、画像それぞれに一意に付与される。図18の例では、/abc/00123.xxxの画像を一意に識別する番号であるコンテンツIDが8であることを表している。種類1805は、コンテンツの種類を表すもので、ここでは一律に画像であるとして説明する。ここでの画像は、ファイル内容である画像は、静止画であることを表す。作成日時属性1806は、画像を作成した年月日と時間とを数値で示したものである。このデータは、画像を作成した装置デジタルカメラ等によって画像作成の時を示すものとして画像に与えられる。図18の例では、画像が2009年11月3日の15:01に作成されたことを表している。場所属性1807は作成した場所の緯度と経度とを数値で示したものである。このデータは、画像を作成した装置デジタルカメラ等によって画像作成の場所を示すものとして画像に与えられる。図18の例では、画像が緯度x6,経度y6にて作成されたことを表している。顔情報属性1808はユーザ操作受付手段3300によって画像を解析することで与えられる。図18の例では、人数は画像に写っている人数が2人であり、それぞれの人物について、1、2という顔番号をつけ、顔認識プログラムの解析結果としての顔識別用の画像特徴を示すパラメータ値をパラメータAやパラメータB等で表している。作成日時属性の重要度成分1809、場所属性の重要度成分1810、顔情報属性の重要度成分1811は属性情報評価手段3200によって与えられる属性ごとに構成される画像の重要度成分であり、値の範囲は0から1である。詳細は後述する。次に、属性情報評価手段3200で用いるライフイベント情報、頻出場所情報、頻出人間情報について述べる。まず、ライフイベント情報を図19に示す。ライフイベント情報とは、ユーザにとってのイベントの日時を表す日付情報の集合である。例えば、ユーザが1990年5月10日生まれの女性だった場合、誕生日は5月10日、お宮参りは生後1ヶ月として1990年6月10日、初節句は1991年3月3日、などが候補として挙げられる。図19のようなライフイベント情報は、ユーザによって記憶手段3100に記憶される。なお、ライフイベントはユーザがイベントと考える日付であればよいため、図19に示した以外の日付情報も入力され得る。次に、頻出場所情報を図20に示す。ここで頻出場所情報とは、ユーザが頻繁に行く場所に関する情報である。例えば、図20のように、ユーザの自宅の場所や実家の場所などである。頻出場所情報に示されるそれぞれの場所は、具体的には、経緯度情報により表される。図20において、{35,135}は、緯度35度、経度135度を示す。図20のような頻出場所情報は、ユーザによって記憶手段3100に記憶される。なお、頻出場所情報はユーザが頻繁に行くと考える場所であればよいため、図20に示した以外の場所情報も入力され得る。最後に、頻出人間情報を図21に示す。ここで頻出人間情報とは、ユーザが頻繁に一緒に写る人に関する情報である。例えば、図21のように、ユーザ自身やユーザの両親などである。図18で示した顔情報属性1808中のパラメータ値を求めるために用いた顔認識プログラムによる解析と同様の方法で得られたパラメータ値を図21でも用いて、パラメータAやパラメータB等で表している。図21のような頻出人間情報は、ユーザによって記憶手段3100に記憶される。なお、頻出人間情報はユーザが頻繁に写ると考える人物であればよいため、図21に示した以外の人物についても入力され得る。<動作>以下、上述の構成とデータを備える画像表示装置3000の動作について説明する。図22は画像表示装置3000の行う表示処理を示すフローチャートである。まず、ユーザによる画像入力があった場合、即ちUSBインターフェイス等に外部の記憶装置フラッシュメモリ等が装着され、ユーザから画像入力コマンドを受け付けた場合にはステップS2201、ユーザ操作受付手段3300は、外部の記憶装置から画像を記憶手段3100に転送し、属性情報評価手段3200がその新たに入力された画像について属性情報評価処理を行うステップS2202。ここで、属性情報評価処理について、図23を用いて詳しく述べる。図23は、属性情報評価手段3200がステップS2202で行う属性情報評価処理を示すフローチャートである。図23において、ステップS2301からステップS2303は図18のデータにおける作成日時属性の重要度成分1809を、ステップS2304からステップS2306は場所属性の重要度成分1810を、ステップS2307からステップS2308は顔情報属性の重要度成分1811をそれぞれ求める処理である。まず、ステップS2301からステップS2303までについて説明する。属性情報評価手段3200は、図19に示すライフイベント情報を参照するステップS2301。ライフイベント情報参照の後、属性情報評価手段3200は、属性情報評価処理の対象となっている画像の作成日時属性が示す日時と、ライフイベント情報として登録されている日時の中で、最も近い日時との差分値を、単位を日として計算するステップS2302。ただし、誕生日のような年指定のないライフイベントに関しては、作成日時属性が示す日時と同じ年のライフイベントとしてその差分値の計算を行う。例えば、図18に示す属性を有する画像についての属性情報評価処理においては、図19に示すライフイベント情報が記憶されているとすると、作成日時属性2009年11月3日と最も近い日時情報は誕生日の2009年5月10日であるため、差分値は177日となる。差分値を計算した後に、属性情報評価手段3200は、ステップS2302で計算した差分値を、差分値が大きいほど1に、小さいほど0になるように、正規化することで作成日時属性の重要度成分を求めるステップS2303。このため、作成日時属性の重要度成分は0以上1未満の値になる。例えば、作成日時属性の重要度成分=365-差分値÷365として計算する。ただし値が負になった場合は0とする。このように計算すると、作成日時属性の重要度成分は365-177÷365=0.52となる。次に、ステップS2304からステップS2306について説明する。属性情報評価手段3200は、図20のような頻出場所情報を参照するステップS2304。属性情報評価手段3200は、頻出場所情報を参照した後、属性情報評価処理の対象となっている画像の、場所属性と頻出場所情報として登録されている場所の中で、最も近い場所情報との距離を、単位をkmで計算するステップS2305。例えば、図18に示す属性を有する画像を例として用いると、図20に示す頻出場所情報が登録されており、例えば場所属性緯度x6,経度y6と自宅の距離が30kmであり、実家との距離が30kmより大きい場合、距離は30kmとなる。頻出場所との距離を計算した後、属性情報評価手段3200は、ステップS2305で計算した距離を、その距離が大きいほど1に、小さいほど0になるように、正規化することで場所属性の重要度成分を求めるステップS2306。場所属性の重要度成分も0以上1未満の値になる。例えば、場所属性の重要度成分=距離÷100として計算する。ただし距離÷100が1以上の場合、場所属性の重要度=1とする。このように計算すると、場所属性の重要度成分は、30÷100=0.3となる。最後に、ステップS2307とステップS2308について説明する。場所属性の重要度成分を算出した後、属性情報評価手段3200は、図21のような頻出人間情報を参照し、頻繁に写る人ではない人、即ち頻繁に写らない人の数を求めるステップS2307。例えば、図18に示す属性を有する画像を例として用いると、図21に示す頻出人間情報が登録されており、比較したところ2人とも頻出人間情報には存在しない人物だった場合、頻繁に写らない人の数は2人となる。頻出人間情報を参照し、頻繁に写らない人の数を求めた後、属性情報評価手段3200は、頻繁に写らない人の数が少ない画像ほど重要度成分が1になるように計算するステップS2308。例えば、顔情報属性の重要度成分=1÷頻繁に写らない人の数として計算する。ただし、頻繁に写らない人が0人だった場合、重要度成分は0とする。このように計算すると、1÷2=0.5となる。以上で図23の属性情報評価処理の説明を終え、図22のステップS2201に戻る。ユーザによる画像の入力がなかった場合ステップS2201のNOと図23で示した属性情報評価処理図22のステップS2202が行われた場合の次に、ユーザからの画像の表示要求を待つステップS2203。ユーザからの画像表示要求があった場合ステップS2203のYES、配置決定手段3400が配置決定処理を行うステップS2204。配置決定処理について、図24を用いて詳しく述べる。配置決定手段3400では、表示される画像を作成日時属性の順に並べるステップS2401。これにより、画像が日付順に並ぶことになる。次に、月ごとにグループ分けを行い、表示の順番を決定するステップS2402。これにより、月ごとに表示される画像が分類され、その月ごとに表示する順番が日付順に決定することになる。最後に、各画像の配置を決定するステップS2403。ステップS2403での配置について説明する。図25のように、まず作成日時がわかるように画面の左側に月を出力する。なお、図25の例では月ごとに表示されているが、時間ごとでも日ごとでも年ごとでも構わない。次に、作成した日時の順に画面に画像を配置する。従って、作成日時属性が異なる月を示す画像同士は、異なる行に表示され、また同じ月を示す画像同士は、水平方向に日付順に並んで表示されるように配置が決定される。なお、図25では、例として縦に3個、横に4個並べるように配置を行っている。また、縦に3個、横に4個並べる配置で画像が表示しきれない場合は、スクロールバー等を設けて画面をスクロールさせることで表示させてもよい。以上で図24の配置決定処理の説明を終え、図22のステップS2203に戻る。ユーザからの画像表示要求がなかった場合ステップS2203のNO、ステップS2201へ戻る。図24で示した配置決定処理図22のステップS2204の次に、表示態様分類手段3500は、表示態様分類処理を行うステップS2205。表示態様分類処理について、図26を用いて詳しく述べる。まず、表示される各画像の重要度を計算するステップS2601。重要度は、0から1の間の値である各々の属性の重み係数と重要度成分をかけ、それらの結果の値を全て足すことで求める。次に、重要度の値を用いて3つのグループに分類するステップS2602。グループ分けは、重みの値の和を求め、重要度が0から重みの値の和の1/3までのグループ、重みの値の和の1/3から重みの値の和の2/3までのグループ、重みの値の和の2/3から重みの値の和までのグループというように行う。なお、分類するグループの数は3個以上であれば何個でも構わない。最後に、グループごとに表示の濃淡を決定するステップS2603。表示の濃淡は以下のように決定する。図27を用いて説明を行う。まず、表2700は表示の濃淡について例を用いて表したものである。まず表示されるべき各画像を一定サイズ例えば縦横60×60画素に縮小する。この縮小した画像を、以下、縮小画像と称する。表の列2701のそれぞれの画像は、縮小画像の画素をそのまま用いて作成した。従って、縮小画像そのものである。列2701の一番上の要素内にある0とは、元の縮小画像から間引いた情報の割合が0であることを意味している。表の列2702のそれぞれの画像は、縮小画像の画素のうち、縦横2×2画素毎にその中2画素のみを用いて後はマスクするパターンにより、50の情報を間引いて作成した。列2702の一番上の要素内にある50とは、間引いた情報の割合が50であることを意味している。表の列2703のそれぞれの画像は、縮小画像である列2701の画像の画素のうち、縦横3×3画素毎にその中1画素のみを用いて後はマスクするパターンにより89の情報を間引いて作成した。列2703の一番上の要素内にある89とは、間引いた情報の割合が89であることを意味している。以上のように、縮小画像から情報を間引くことによって表示の濃淡を決定する。ユーザの関心度合いが高い画像を、画素を間引かないことによって目立たせることで、ユーザの関心度合いを考慮した画像を見つけやすくできる。図27のこれらの濃淡が異なるように作成された各縮小画像を用いて表示態様を決定する。例えば、重みの値の和の2/3から重みの値の和のグループは列2701のそれぞれの画像を表示し、重みの値の和の1/3から重みの値の和の2/3のグループは列2702のそれぞれの画像を表示し、0から重みの値の和の1/3のグループは列2703のそれぞれの画像を表示する。以上で図26の表示態様分類処理の説明を終え、図22のステップS2206に戻る。次に、表示制御手段3600が作成日時属性を用いる際の表示用の配置と各画像の濃淡に従って画面表示を行いステップS2206、各属性の重み係数を入力するスライドバーを表示するステップS2207。この状態での画面を表示した例が図25である。図25における800などの矩形は画像を表しており、画像の重要度が大きいほど濃く表示され、小さいほど薄く表示される。例えば図25の800は図18に示す属性と結びついた画像であり、作成日時属性の重要度が0.52であるため、中程度の濃度で表示されている。また、画面の下部に表示してあるスライドバーはマウスで操作され、左端では重み係数が0、右端では重み係数が1であり、その間は0から1まで連続的に変化する。この後、ユーザからの画像の選択を待つステップS2208。マウスでダブルクリックすることによって画像が選択されたならステップS2208のYES、選択された画像を表示しステップS2209、終了する。画像が選択されない場合ステップS2208のNO、スライドバーに対する入力を待つステップS2210。スライドバーに対する入力がなかった場合ステップS2210のNO、ステップS2208へ戻る。スライドバーに対する入力があった場合ステップS2210のYES、ステップS2205へ戻り、再度画面の表示を行う。スライドバーに対する入力があった場合の画面の表示例を図28に示す。図28における900などの矩形は図25と同様に画像を表している。図28の900は図18に示す属性と結びついた画像であり、画像の重要度がスライドバーの入力により減少したため、最も薄く表示されている。<実施形態4>以下、画像表示装置の一実施形態である画像表示装置4000について説明する。<概要>図29は、実施形態4の画像表示装置4000の構成図である。画像表示装置4000は、実施形態3で示した画像表示装置3000からユーザが選択した画像をもとに類似した他の画像を探索することの支援を行うように構成要素を変更したものである。即ち、同図に示すように実施形態3で示した画像表示装置3000に、属性情報評価手段3200から、ユーザが選択した画像の属性と表示されている画像の属性とを用いて属性ごとの重要度成分を算出する機能を持つ属性情報評価手段4200に変更した。これにより、ユーザが選択した画像と類似する画像の重要度を大きく評価し、類似していない他の画像より濃く表示することによってユーザの画像探索の支援を行うことができる。<構成とデータ>以下、画像表示装置4000の構成について説明する。図29を用いて画像表示装置4000の構成について述べる。同図に示すように画像表示装置4000は、実施形態3で示した画像表示装置と同一の記憶手段3100、表示態様分類手段3500、表示制御手段3600を備える。ここでは、画像表示装置3000と同一の構成要素についての説明は省略する。属性情報評価手段4200とユーザ操作受付手段4300と配置決定手段4400は、それぞれプロセッサとメモリから構成され、メモリに格納された制御プログラムをプロセッサが実行することにより後述の機能が実現される。ユーザ操作受付手段4300は加えて画像の入力を受け付けるためのUSBUniversalSerialBusインターフェイス等や、ユーザからの操作を受け付けるためのマウス等を有する。属性情報評価手段4200は、ユーザ操作受付手段4300から、類似する他の画像を探索するためにユーザが一枚の画像を選択した旨の通知を受けた場合に、選択された画像の属性と、表示装置3700に表示される各画像の属性とを用いて、属性ごとに重要度成分を算出し、その値を記憶手段3100に記憶させる機能を有する。属性ごとの重要度成分の算出方法は後述する。ユーザ操作受付手段4300は、4つの機能を有する。まず、USBインターフェイス等に接続された外部の記憶装置から記憶手段3100に画像入力をする際に、作成日時属性と場所属性は画像を作成した装置から、顔情報属性については入力を受け付けた直後に顔認識プログラムによる解析を行って属性を取得し、それらの属性とファイルパスやコンテンツIDや種類といった情報とを対応付けて記憶させる機能を有する。また、ユーザから画像を表示するよう操作を受けた場合に、配置決定手段4400に属性ごとに決定されている表示用の配置のうち、採用する表示用の配置を決定するよう指示を出す機能を有する。さらに、ユーザから表示装置3700に出力されている属性ごとの重み係数の入力を行うスライドバーに対する入力操作を受けた場合に表示態様分類手段3500に属性ごとの重み係数を通知する機能を有する。最後に、表示装置3700に出力されている画像のうち一枚の画像を類似する他の画像の探索をするためにユーザが選択した場合に、属性情報評価手段4200に属性ごとに重要度成分の計算を行うよう通知する機能を有する。配置決定手段4400は、ユーザ操作受付手段4300から表示用の配置を決定するよう通知を受け、画像を作成日時属性の順に並べる表示配置を用いることを表示制御手段3600に通知する機能を有する。また、上述の構成を備える画像表示装置4000における記憶手段3100のデータは、実施形態3で扱うデータと同一である。<動作>以下、上述の構成とデータを備える画像表示装置4000の動作について説明する。図30は、画像表示装置4000の動作を表すフローチャートである。実施形態3と同一の動作をする処理ステップについては実施形態3と同一の符号を用いており、詳細な説明を省略する。まず、ユーザ操作受付手段4300がユーザからの表示要求を受け付け、配置決定手段4400に表示用の配置を決定するように通知を出す。通知を受け取った後、配置決定手段4400は配置決定処理を行うステップS3001。配置決定処理について、図31を用いて詳しく述べる。配置決定手段4400では、表示される画像を作成日時属性の順に並べるステップS3101。これにより、画像が日付順に並ぶことになる。次に、各画像の配置を決定するステップS3102。ステップS3102での配置について説明する。図32のように縦に3個、横に4個格子状に並ぶように配置を行う。この配置上に記憶手段3100に記憶されている画像を作成日時属性の順に配置する。なお、図32では、例として縦に3個、横に4個並べるように配置を行っている。また、縦に3個、横に4個並べる配置で画像が表示しきれない場合は、スクロールバー等を設けて画面をスクロールさせることで表示させてもよい。以上で図31の配置決定処理の説明を終え、図30のステップS2205に戻る。表示用の配置を決定した後、表示態様分類手段3500が表示態様分類処理を行うことで、属性ごとの重要度成分と重み係数とを用いて各画像の表示の際の濃淡を決定するステップS2205。ステップS3001とステップS2205で決定した作成日時属性用の配置と各画像の表示の濃淡に従って各画像の表示を行いステップS3002、ユーザが画像をマウスでシングルクリックすることにより選択した際に表示する枠線と各属性の重み係数を入力するスライドバーを表示するステップS3003。この状態での画面を表示した例を図32に示す。図32において、1201は枠線であり、画像をマウスでシングルクリックして選択した際にこの枠線も移動し、その選択した画像と類似する画像ほど濃く、類似しない画像ほど薄く表示させる。また、図32では全ての画像が同じ濃さで、全ての属性ごとの重み係数も1に設定されているが、これは初期状態であるためで、ユーザにとって画像を選択しやすいようにしている。この後、ユーザからの画像の選択を待ちステップS2208、マウスをダブルクリックすることで画像が選択された場合ステップS2208のYES、選択された画像を表示し終了するステップS2209。選択されない場合ステップS2208のNO、スライドバーに対する入力を待つステップS3004。ユーザがスライドバーを動かした場合ステップS3004のYES、ステップS2205に戻る。スライドバーに対する入力がなかったときステップS3004のNO、マウスをシングルクリックすることによる画像選択を待つステップS3005。ユーザがマウスをシングルクリックして画像を選択した場合ステップS3005のYES、属性情報評価手段4200が属性情報評価処理を行うステップS3006。属性情報評価処理について、図33を用いて詳しく述べる。図33は、属性情報評価手段4200がステップS3006で行う属性情報評価処理を示すフローチャートである。属性情報評価手段4200は、ユーザがマウスをシングルクリックして画像を選択した際に実行される。図33において、ステップS3301からステップS3303は図18のデータにおける作成日時属性の重要度成分1809を、ステップS3304からステップS3306は場所属性の重要度成分1810を、ステップS3307からステップS3308は顔情報属性の重要度成分1811をそれぞれ求める処理である。まず、ステップS3301からステップS3303までについて説明する。属性情報評価手段4200では、ユーザが選択した画像の作成日時属性を参照するステップS3301。作成日時属性を参照した後、属性情報評価手段4200は、表示されている画像の作成日時属性とユーザが選択した画像の作成日時属性との差分を、単位を日で計算するステップS3302。差分を計算した後に、属性情報評価手段4200は、ステップS3302で計算した差分値が小さいほど1に、大きいほど0になるように正規化するステップS3303。例えば、作成日時属性の重要度成分=365-差分値÷365として計算する。ただし値が負になった場合は0とする。以上が、作成日時属性の重要度成分の算出方法であるステップS3301からステップS3303についての説明である。次に、ステップS3304からステップS3306について説明する。作成日時属性の重要度成分を算出した後、属性情報評価手段4200は、ユーザが選択した画像の場所属性を参照するステップS3304。場所属性を参照した後、属性情報評価手段4200は、表示されている画像の場所属性とユーザが選択した画像の場所属性との距離を、単位をkmで計算するステップS3305。距離を求めた後、属性情報評価手段4200は、ステップS3305で計算した距離が小さいほど1に、大きいほど0になるように正規化するS3306。例えば、場所属性の重要度成分=1-距離÷100として計算する。ただし値が負になった場合は0にする。以上が、場所属性の重要度成分の算出方法であるステップS3304からステップS3306についての説明である。最後に、ステップS3307とステップS3308について説明する。場所属性の重要度成分を計算した後、属性情報評価手段4200は、ユーザが選択した画像と表示されている画像の顔情報属性を参照し、表示されている画像についてユーザが選択した画像と同じ人物が写っている場合に、その人数を計算するステップS3307。同じ人物が写っている場合の人数を計算した後、属性情報評価手段4200は、ステップS3307で計算した人数が多いほど1に、少ないほど0になるように正規化を行うステップS3308。ユーザが選択した画像に写っている人物の数をa、表示されている他の画像にユーザが選択した画像に写っている人物と同じ人物が写っている場合の人数をbとするとき、b÷aとして重要度成分を計算する。以上が、顔情報属性の重要度成分の算出方法であるステップS3307とステップS3308についての説明である。以上で図33の属性情報評価処理の説明を終え、図30のステップS3005に戻る。ユーザがマウスのシングルクリックによる画像選択を行わない場合ステップS3005のNO、ステップS2208に戻る。また、ステップS1106の属性情報評価処理が終わった後は、ステップS2205に戻り、再度画面の表示を行う。スライドバーの入力やマウスのシングルクリックによる選択があった場合の画面の表示例を図34に示す。ユーザがマウスのシングルクリックで選択した、枠線で囲まれた画像と類似している画像ほど濃く表示される。<補足>以上、本発明に係るコンテンツ出力装置の実施形態として、実施形態1~4を例として説明したが、例示したコンテンツ出力装置を以下のように変形することも可能であり、本発明は上述の実施形態で示した通りのコンテンツ出力装置に限られないことはもちろんである。1上述の実施形態1,2では記憶手段1100に画像静止画が記憶されており、その属性を用いて推薦画像を検索したが、画像静止画にかわって動画や音声などのコンテンツが記憶手段に記憶され、その属性を用いて推薦コンテンツを検索してもよい。その場合、図2で示したデータ構造の種類に動画や音声と記録してもよい。動画の場合、図3のステップS301で動画の表示要求があり複数の動画を表示する場合、動画の中で代表的な場面をサムネイル画像にしてもよいし、動画のサイズを縮小して音声なしで再生させてもよい。また、このとき、図3のステップS303でユーザが興味を持った動画を選択し、ステップS308で推薦動画を表示する場合、図9や図14のようにユーザが選択した動画を左側に表示して再生させると共に推薦動画を右側に表示させてもよい。推薦動画は代表的な場面をサムネイル画像にしてもよいし、縮小した動画で音声なしで再生させてもよい。画像に換えて音声を提示する場合、図3のステップS301で音声の提示要求があり複数の音声を提示する場合、作成者の顔写真や音符マーク等の何らかのアイコンを音声の作成日時属性や作成者名属性等の属性と共に表示させてもよい。また、図3のステップS303でユーザが興味を持った音声を選択し、ステップS308で推薦音声を提示する場合、図9や図14のようにユーザが選択した音声を示す何らかのアイコンを左側に表示し再生をさせると共に推薦音声を表す何らかのアイコンを右側に表示させてもよい。また、記憶手段1100に格納されているデータとして画像、動画、音声等が混在していてもよい。この場合に、ユーザ嗜好特定手段1200においてキーワードを用いてグループ分けを行った後、グループごとの個数を数える際に画像、動画、音声等のフォーマット別に重み付けを行って数えてもよい。2ユーザ嗜好特定手段1200において、グループに含まれるコンテンツの数が多いグループを高ユーザ嗜好グループとするとしたが、グループに含まれるコンテンツの再生回数の総和が大きいグループを高ユーザ嗜好グループとしたり、グループに含まれるコンテンツの総再生時間の総和が大きいグループを高ユーザ嗜好グループとしたり、コンテンツの再生回数と総再生時間それぞれに重み係数を乗じて和をとった値を得点とし、得点の総和が大きいグループを高ユーザ嗜好グループとしたり、コンテンツの種類画像、動画、音声ごとにコンテンツ係数を設けて、得点にコンテンツ係数を乗じた値の総和が大きいグループを高ユーザ嗜好グループとしたりしてもよい。なお、再生回数や再生時間は第一出力制御手段1400において表示装置1700に出力する際に計測してもよい。このとき、再生回数は再生が行われてから所定の基準時間が過ぎたら再生したとして1繰り上げるとしてもよいし、再生時間は再生が行われたときから計測が開始されるとしてもよい。また、再生回数や再生時間を記憶手段1100に記憶させてもよい。3上記の実施形態1,2では、ユーザが一人であるとして説明を行ったが、複数のユーザによって利用される場合も考えられる。この場合は、ユーザごとにコンテンツ再生回数や再生時間等の履歴を記憶手段1100に記憶させてもよい。また、ユーザが複数いる場合は、使用開始時にユーザを識別するためにユーザネームの入力を行わせてもよい。これにより、ユーザごとにコンテンツ再生回数や再生時間等の履歴を記録することができ、ユーザごとに推薦コンテンツを提案することができるようになる。4第二出力制御手段2600において、ユーザ嗜好関数にユーザによって選択された画像の作成日時属性や場所属性を代入してユーザ嗜好度を求めたが、推薦画像の作成日時属性や場所属性を代入してもよい。この結果、ユーザが嗜好すると考えられる関連画像を作成したときのユーザ嗜好度を得ることができる。また、表示装置1700に表示する現在の日時をユーザ嗜好関数に代入してもよい。この結果、表示装置1700に表示しようとしている日時におけるユーザ嗜好度を得ることができる。また、ユーザ嗜好関数の決定方法として、高ユーザ嗜好グループの属性が正規分布に従う標本であるとしたが、正規分布以外の分布を用いてもかまわない。また、画像の個数、再生回数、再生時間等やそれらを組み合せて作成した数値を用いた度数分布をユーザ嗜好関数としてもよい。5上記の実施形態1,2ではユーザ嗜好特定手段1200において高ユーザ嗜好グループごとの所属画像数を数える際に重み付けを行わなかったが、ユーザの嗜好が時間的に変化することを考え、過去に作成した画像よりも現在に近い日時に作成した画像に大きい重み係数をかけて画像数を数えてもよい。6上述の実施形態1,2では記憶手段1100に記憶されているキーワード属性は1画像あたり1キーワードであったが、1画像あたりに複数のキーワードを含んでいてもよい。この場合、ユーザ嗜好特定手段1200でのグループ分けは複数のキーワードそれぞれについて行ってもよい。7上述の実施形態1,2では、ユーザ嗜好特定手段1200において図6のようにキーワード属性がお菓子と旅行で共に画像数が3個であったため、第二出力制御手段において平等に扱ったが、画像数に差があった場合、例えばお菓子が6個で旅行が3個だった場合に、6個であるお菓子に含まれている関連画像を旅行に含まれている関連画像よりも表示順序を先にする等強調して表示してもよい。8上述の実施形態1,2ではユーザ嗜好特定手段1200において予め所定の基準個数があったが、キーワードを用いてグループ分けを行った後、グループに所属している画像数の最も多いものを高ユーザ嗜好グループとしてもよいし、上位の複数グループを高ユーザ嗜好グループとしてもよい。9上述の実施形態では、ユーザ嗜好特定手段1200において、一例として予め決められた属性をキーワードとしたが、どの属性にしてもかまわない。またどの属性を予め決められた属性にするのかという情報は、画像表示装置に組み込まれていてもよいし、ユーザに図7のステップS701の前に属性一覧画面を提示するなどして、ユーザによって選択されるようにしてもよい。また、関連コンテンツ特定手段1500において、一例として予め決められた属性を作成日時と作成者名と場所としたが、属性の個数はもちろん、どの属性にしてもかまわない。また、どの属性を予め決められた属性にするのかという情報は、画像表示装置に組み込まれていてもよいし、ユーザに図4のステップS401の前に属性一覧画面を提示するなどしてユーザによって選択されるようにしてもよい。10ユーザ嗜好特定手段1200による図7のステップS701でのグループ化処理は、属性が同じもの同士を同じグループとするとしたが、属性がテキスト文字情報として表現される場合は、記憶手段1100に記憶されている類義語辞書等を用いて同一でなくても類似する属性同士であれば同じグループであるとしてもよい。また、属性が日時や緯度経度のような数値として表現される場合は、属性同士の差分値がある一定の範囲以内であれば同じグループであるとしてもよい。また、関連コンテンツ特定手段1500においても、属性がテキストとして表現される場合に、同様に記憶手段1100に記憶されている類義語辞書等を用いて同一でなくても類似する属性同士であれば関連画像であるとしてもよい。11説明のために図5のようなリストを用いたが、ユーザ嗜好特定手段1200は、予め決められた属性によって画像をグループ化するために、全コンテンツの属性を参照できればよいので、図5のようなリストを作成せず、記憶手段1100に記憶されている画像を一つずつ検索して属性を参照するようにしてもよい。12ユーザ嗜好特定手段1200による図7のステップS702での所定の基準個数は、画像表示装置に予め設定されている値またはユーザが設定する値とし、その値の決め方は限定しない。ユーザが設定する場合は、図7のステップS701の前にユーザに個数を決定させる画面を表示させて選択させるなどしてもよい。また、関連コンテンツ特定手段1500が図4のステップS403やステップS405で行う関連画像を特定するための基準値は画像表示装置に予め設計されていてもよいし、ユーザが設定してもよい。ユーザが設定する場合は、図4のステップS401の前にユーザに設定させる画面を表示させて選択させるなどしてもよい。13第二出力制御手段1500では、図9のように属性ごとに関連画像を表示する領域を設けたが、そのようにせず、関連画像であり、且つ高ユーザ嗜好画像であるコンテンツID=2,10のアイコンを、どの属性の関連属性かを区別せず、図15のように表示してもよい。14第二出力制御手段2600では、図14のように、属性ごとに関連画像であり且つ高ユーザ嗜好画像である画像を表示する領域を設けたが、図16のように、どの属性かを区別せずに表示してもよい。ただしこの場合、同じ高ユーザ嗜好グループお菓子でも、作成日時属性のユーザ嗜好度と場所属性のユーザ嗜好度が異なる場合があるが、その場合は、ユーザ嗜好度の最大値を用いるものとする。15ユーザ嗜好特定手段1200において、予め決めた属性でグループ分けするとしたが、コンテンツが持つ複数の属性のうち二つ以上の属性を用いて、それぞれの属性ごとにコンテンツをグループ分けし、グループ分けされた全てのグループの中からユーザの嗜好度が高いグループを特定してもよい。例えば、ユーザ嗜好特定処理においてキーワード属性だけではなく、作成者名属性も考慮する場合を説明する。図5において、コンテンツIDが10までの画像を用いて説明すると、作成者名属性でグループ分けを行った場合、A山A子のグループにはID=1,3,5,6の4個の画像が所属する。同様にB川のグループにはID=4,7の2個の画像が所属し、DD男にはID=8の画像が所属する。-となっているのは属性が存在しないことを表しており、この場合は作成者名属性がないものとしてユーザ嗜好特定処理の対象から外れる。キーワード属性でグループ分けした結果である図8では、基準個数が3個以上の場合に高ユーザ嗜好グループとなるとしたため、A山A子も高ユーザ嗜好グループになり、図8の結果と考えて、高ユーザ嗜好画像はID=1,2,3,5,6,7,8,9,10となる。上記の例のように考えてもよいし、高ユーザ嗜好グループをグループの個数が最大であるA山A子のみとし、高ユーザ嗜好画像をID=1,3,5,6としてもよい。16記憶手段1100において、画像は記憶手段1100内に記憶されているとして説明を行ったが、外部の記憶手段に記憶されていてもよい。この場合、図2のデータ構造のうち少なくとも表中203の要素であるファイルパスその外部の記憶手段内の画像のアドレスを指すものが内部の記憶手段1100に記憶される必要がある。17上述の実施形態3、4では記憶手段3100に画像静止画が記憶されており、その属性を用いて画像を検索したが、画像静止画にかわって動画や音声などのコンテンツが記憶装置に記憶され、その属性を用いてコンテンツを検索してもよい。その場合、図18で示したデータの種類には画像に代えて動画や音声と記録することとしてよい。動画の場合、図22のステップS2208で動画の表示要求があり複数の動画を表示する場合、動画の中で代表的な場面をサムネイル画像にしてもよいし、動画のサイズを縮小して音声なしで再生させてもよい。音声の場合、図22のステップS2208で音声の提示要求があり複数の音声を提示する場合、作成者の顔写真や音符マーク等の何らかのアイコンを音声の作成日時属性と共に表示させてもよい。また、記憶手段3100に格納されているデータとして画像、動画、音声等が混在していてもよい。18実施形態3、4において、画像の濃淡を画像の情報を間引くことで表現したが、それ以外の方法で表現してもよい。例えば、背景画像を白単色の画像としてαブレンドを行ってもよい。αブレンドとは、もとの画像の画素値をValue0、背景画像の画素値をValue1、係数をααは0から1までの値として、αブレンドの結果生じる新しい画像の画素値ValueをValueValue0×1-αValue1×αとして求める手法のことである。係数αを1にしていくことで、徐々に背景画像の色になる。背景画像が白単色の場合、画像全体が徐々に白色になる。このαの値を変化させて画像の濃淡を表現してもよい。また、αブレンドを行う際の背景画像を灰色単色の画像にしてもよいし、画像表示装置が結果を表示する際の背景画像を用いてαブレンドを行ってもよい。また、画像の画素ごとのRGBの値を徐々に中間値にすることで画像全体を灰色にしてもよい。また、画像全体を徐々にモザイク状に変化させてもよい。19実施形態3、4において、スライドバーを表示させてユーザに属性ごとの重み係数を入力させるようにしたが、スライドバーではなく、プルダウンメニューでユーザに値を選択させてもよいし、直接入力させる領域を設けてユーザに重み係数を入力させてもよい。また、スライドバーは表示しなくてもよい。この場合、重み係数はユーザが予め設定した値でもよいし、画像表示装置の設計者によって与えられた値でもよい。20実施形態3では配置決定手段3400において表示用の配置として作成日時属性を用いた場合の配置を、実施形態4では配置決定手段4400において別の作成日時属性を用いた場合の配置をそれぞれ採用したが、その他の属性である場所属性の場合の表示用の配置や顔情報属性の場合の表示用の配置を採用してもよい。場所属性の場合、図35のように地図上に場所属性が表す位置に画像を表示する配置にしてもよい。図35の場合、実施形態3と同様に表示態様分類手段3500での表示態様を画像のサイズを同一とし、画像の濃淡で重要度を表現するものにし、属性情報評価手段での属性の評価方法も実施形態3と同様に計算させ、重み係数は場所属性を1、その他の属性を0としている。従って、いつも行く場所ではないところほど画像が濃く表示されている。顔情報属性の場合、図36のように人物名の横に画像を表示する配置にしてもよい。図36の場合、実施形態3と同様に表示態様分類手段3500での表示態様を画像のサイズを同一とし、画像の濃淡で重要度を表現するものにし、属性情報評価手段での属性の評価方法も実施形態3と同様に計算させ、重み係数は顔情報属性を1、その他の属性を0としている。従って、頻繁に写らない人が少ない人数で写っている画像ほど濃く表示されている。21表示態様分類手段3500において、表示態様として例えば縦横60×60画素のように画像のサイズを同一とし、画像の濃淡で重要度を表現するように設定したが、画像の濃淡を同一とし、画像のサイズによって重要度を表現するように設定してもよい。この場合、図37のように表示される。図37の場合、実施形態3と同様に属性情報評価手段での属性の評価を行い、表示用の配置は場所属性の場合の表示用の配置を採用し、重み係数は場所属性を1、その他の属性を0としている。従って、いつも行く場所ではないところほど画像が大きく表示されている。また、各縮小画像のサイズを同一とする場合、そのサイズは縦横60×60画素に限らない。なお、入力した画像がそのサイズより小さい場合には縮小ではなく拡大を行うことになる。また、表示態様として画像のサイズと画像の濃さを同一とし、画像を囲む枠線の太さで重要度を表してもよい。この場合、図38のように表示される。図38の場合、実施形態3と同様に属性情報評価手段での属性の評価を行い、表示用の配置は実施形態4での作成日時属性用の配置を採用し、重み係数は作成日時属性を1、その他の属性を0としている。従って、ライフイベントに近い画像ほど枠線が太く表示されている。また、表示態様として画像のサイズと画像の濃さを同一とし、画像につけるマークの数で重要度を表してもよい。この場合、図39のように表示される。図39の場合、実施形態3と同様に属性情報評価手段での属性の評価を行い、表示用の配置は実施形態4での作成日時属性用の配置を採用し、重み係数は作成日時属性を1、その他の属性を0としている。また、画像の重要度の大きさに合わせて、星がなし、星が1つ、2つ、3つと表現される。従って、ライフイベントに近い画像ほどマークである星の数が多くなっている。また、3次元UIにおいて、表示態様として画像のサイズと濃淡を同一とし、基準面に垂直方向の軸で重要度の値に応じて配置をさせてもよい。真上から見ると、手前が大きく、後ろが小さくぼやけて見えるようになる。また、同じく3次元UIを用いて、画像の重要度が小さいものほど倒れ、大きいものほど立っているように配置を行うことで画像の重要度を表現してもよい。22実施形態3では、属性情報評価手段3200において、ユーザが入力したライフイベント情報や頻出場所情報や頻出人間情報を用いて属性ごとの重要度を算出した。属性ごとの重要度の算出は、ユーザによって入力された情報を用いずに行ってもよい。作成日時属性の場合、普段撮影されている画像の枚数が5枚程度なのに、50枚撮影された日があったとすると、その日は通常の日ではない特異な日であるとして重要度を大きくしてもよい。また、場所属性の場合、緯度と経度の情報から、普段よく撮影している場所から離れた場所において撮影されていたとすると、その場所は通常の場所ではない特異な場所であるとして重要度を大きくしてもよい。また、顔情報属性の場合、撮影されてきた画像に写っている人の中で、枚数が少ない人ほど特異な人間であるとして重要度を大きくしてもよい。23実施形態3では、属性情報評価処理を図23のように示したが、iステップS2301からステップS2303の処理と、ステップS2304からステップS2306の処理と、ステップS2307からステップS2308の処理とは、図23の順に計算する必要はなく、順番を変更して計算を行ってもよい。例えば、、、の順に処理を実行してもよい。また、実施形態4では、属性情報評価処理を図33のように示したが、ivステップS1301からステップS1303の処理と、vステップS1304からステップS1306の処理と、viステップS1307からステップS1308の処理とは、図33の順に計算する必要はなく、順番を変更して計算を行ってもよい。例えば、、、の順に処理を実行してもよい。24実施形態において、属性ごとに構成される重要度成分の計算を行ったが、重要度成分の計算方法や正規化の方法については記載した方法以外のものでもよい。また、属性ごとの重要度成分を算出後にユーザによってその値を変更できるようにしてもよい。重み係数に関してもその値の範囲や大きさを自由に決定してもよい。25実施形態3では、属性情報評価手段3200において画像の顔情報属性から写っている人数が少ない画像ほど重要であるとしたが、写っている人の数が多い、例えば親戚同士で集まった際の集合写真などを重要であるように判定を行ってもよい。この場合、画像に占める顔の大きさで群衆写真かグループで撮った写真かを選別してもよい。26表示態様分類手段3500において、属性ごとの重要度のうち、一番重要度が高い属性に注目し、表示の際の濃淡をその属性のみで決定してもよい。また、属性ごとに閾値を決定し、ある属性では特に閾値よりも重要度が高かった場合、その属性に着目して表示の際の濃淡をその属性のみで決定してもよい。27表示態様分類手段3500において重みの値の和を用いて重要度が0から重みの値の和の1/3、重みの値の和の1/3から重みの値の和の2/3、重みの値の和の2/3から重みの値の和までというようにグループ分けを行ったが、重要度の最大値を用いて重要度が0から最大値の1/3、最大値の1/3から最大値の2/3、最大値の2/3から最大値までというようにグループ分けを行ってもよい。グループごとの重要度の範囲を等間隔にする必要はなく、自由に決定してもよい。また、重要度の度数分布を作成し、その分布から表示態様のグループ分けを行ってもよい。28画像の顔情報を用いて画像に写っている人物の年齢を算出し、同年齢の人物が写っている画像ほど重要度が大きくなるようにしてもよい。例えば、乳幼児が写っている画像を選択したとすると、選択した画像に写っている乳幼児だけではなく他の乳幼児も含めて写っている画像の重要度を大きくしてもよい。29ユーザ操作受付手段3300,4300では、ユーザからの操作を受け付けるためにマウス等を有しているが、一般的なポインティングデバイス等とキーボード等を有してもよい。この場合、マウスによるシングルクリックはポインティングデバイスによる座標指定で、ダブルクリックは座標指定とキーボードのEnterキーの同時入力で行ってもよい。30上述の実施形態1~4の画像表示装置は、典型的には半導体集積回路であるLSIとして実現される。これらは個別に1チップ化されてもよいし、一部または全てを含むように1チップ化されてもよい。ここではLSIとしたが、集積度の違いにより、IC、システムLSI、スーパーLSI、ウルトラLSIと呼称されることもある。また、集積回路化の手法はLSIに限るものではなく、専用回路または汎用プロセッサで実現してもよい。LSI製造後に、プログラムすることが可能なFPGAFieldProgrammableGateArrayや、LSI内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブルプロセッサを利用してもよい。さらに、半導体技術の進歩または派生する別技術によりLSIに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。バイオ技術の適応などが可能性として有り得る。さらに加えて、上述の実施形態1,2の画像表示装置を集積化した半導体チップと、画像を描画するためのディスプレイとを組み合せて、様々な用途に応じた描画機器を構成することができる。携帯電話やテレビ、デジタルビデオレコーダ、デジタルビデオカメラ、カーナビゲーション等における情報描画手段として、画像出力装置を利用することが可能である。ディスプレイとしては、ブラウン管CRTの他、液晶やPDPプラズマディスプレイパネル、有機ELなどのフラットディスプレイ、プロジェクターを代表とする投射型ディスプレイなどと組み合せることが可能である。31上述の実施形態に1~4で示したユーザ嗜好特定処理図3、図4、図7、図11等参照、画像表示に係る処理等図22、図23、図24、図26、図30、図31、図33、をプロセッサ、及びそのプロセッサに接続された各種回路に実行させるためのプログラムコードからなる制御プログラムを、記録媒体に記録すること、または各種通信路等を介して流通させ頒布することもできる。このような記録媒体には、ICカード、ハードディスク、光ディスク、フレキシブルディスク、ROM等がある。流通、頒布された制御プログラムはプロセッサに読み出され得るメモリ等に格納されることにより利用に供され、そのプロセッサがその制御プログラムを実行することにより各実施形態で示したような各種機能が実現されるようになる。32以下、さらに本発明の一実施形態に係るコンテンツ出力装置の構成及びその変形例と効果について説明する。a本発明の一実施形態に係る制御装置は、コンテンツと当該コンテンツの属性とを対応させて複数記憶している記憶手段と、前記記憶手段に記憶されているコンテンツのうち一のコンテンツを出力する第一出力制御手段と、前記第一出力制御手段により出力されているコンテンツの属性と所定の関係を有する属性を持つコンテンツを前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツから特定する関連コンテンツ特定手段と、前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツを属性に基づいて複数のグループに分類し、分類された各グループに属しているコンテンツに係る量を計算し、その量が所定の基準量を超えたグループに含まれるコンテンツを特定するユーザ嗜好特定手段と、前記関連コンテンツ特定手段で特定された関連コンテンツの集合と前記ユーザ嗜好特定手段で特定されたコンテンツの集合との双方に属しているコンテンツを出力する第二出力制御手段とを備える。従ってこのコンテンツ出力装置は、ユーザに提示しているコンテンツに対して、ユーザが記憶手段に記憶した複数のコンテンツから、ユーザの嗜好に沿い且つ提示しているコンテンツの属性と関連した属性を有するコンテンツをユーザに提示することができる。b前記記憶手段は、前記コンテンツの属性として内容に係る情報を記憶し、前記ユーザ嗜好特定手段は前記内容に係る情報に基づいて複数のグループに分類することとしてもよい。これにより、ユーザの嗜好を特定する際にコンテンツの内容に従った結果を出すことができる。c前記コンテンツは、画像であり、前記第一出力制御手段は前記出力を表示で行い、前記第二出力制御手段は前記出力を表示で行い、前記記憶手段は、各コンテンツに対して複数の属性を記憶し、前記コンテンツの属性は当該コンテンツの内容を表した文字列を含み、前記ユーザ嗜好特定手段は前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツを、当該コンテンツの内容を表した文字列に基づいて分類することとしてもよい。これにより、コンテンツとして画像を取り扱い、画像を表示することができ、ユーザの嗜好を特定する際にコンテンツの内容に沿った且つ個数の多いグループに属するコンテンツを特定することができる。d前記ユーザ嗜好特定手段は、各グループに属しているコンテンツの総数を、各グループに属しているコンテンツに係る量として計算することとしてもよい。これにより、グループに分割した後、そのグループのコンテンツの個数をもとにユーザ嗜好を特定することができる。e前記記憶手段は、前記コンテンツの属性としてコンテンツの作成に係る情報を記憶し、前記関連コンテンツ特定手段は、前記コンテンツの内容を表した文字列を用いずに前記コンテンツの作成に係る情報に基づいて関連コンテンツの特定を行うこととしてもよい。これにより、コンテンツの属性としてコンテンツの作成した際の情報が得られ、関連コンテンツを特定する際は、ユーザ嗜好特定手段で用いた属性であるキーワードを用いずにコンテンツの作成した際の情報の属性を用いて関連コンテンツを特定することができる。f前記作成に係る情報は当該コンテンツを作成した場所を示し、前記関連コンテンツ特定手段は、前記第一出力制御手段により出力されているコンテンツの場所と所定の距離以内の場所で作成されたコンテンツを前記記憶手段に記憶されているコンテンツから特定することとしてもよい。これにより、属性としてコンテンツを作成した場所を含むことができ、関連コンテンツ特定手段において前記第一出力制御手段により出力されているコンテンツの場所と所定の距離以内の場所で作成されたコンテンツを関連コンテンツとすることができる。gユーザの操作を受け付けるユーザ操作受付手段を備え、前記第一出力制御手段で出力する一のコンテンツは前記ユーザ操作受付手段で受け付けられたユーザの操作に基づいて決定され、前記記憶手段は、前記コンテンツの属性として当該コンテンツの作成日時を示す情報を記憶し、前記第二出力制御手段は前記ユーザ嗜好特定手段で特定されたコンテンツの作成日時の分布に基づいて前記出力する一のコンテンツの作成日時における嗜好度を計算し、嗜好度に応じて出力を行うこととしてもよい。これにより、第一出力制御手段で出力するコンテンツをユーザの操作によって決定することができ、コンテンツの属性としてコンテンツを作成した日時を含むことができ、ユーザ嗜好度を計算する際にユーザ嗜好特定手段で特定されたコンテンツの作成日時に基づいてユーザ嗜好関数を決定することができ、ユーザの操作に基づいて決定された第一出力制御手段で出力するコンテンツの作成日時でユーザ嗜好度を計算し、嗜好度に応じて出力を行うことができる。h前記コンテンツの属性は当該コンテンツの作成日時を示す情報を含み、前記第二出力制御手段は前記ユーザ嗜好特定手段で特定されたコンテンツの作成日時の分布とコンテンツを出力する時刻とに基づいて前記第二出力制御手段がコンテンツを出力する時刻における嗜好度を計算し、嗜好度に応じて出力を行うこととしてもよい。これにより、コンテンツの属性としてコンテンツを作成した日時を含むことができ、ユーザ嗜好度を計算する際にユーザ嗜好特定手段で特定されたコンテンツの作成日時に基づいてユーザ嗜好関数を決定することができ、ユーザ嗜好度を計算する際にユーザ嗜好特定手段で特定されたコンテンツの作成日時に基づいてユーザ嗜好関数を決定することができ、第二出力制御手段がコンテンツを出力する日時におけるユーザ嗜好度を計算し、嗜好度に応じて出力を行うことができる。i前記コンテンツの属性は当該コンテンツの内容を表した文字列を含み、前記記憶手段は、意味が関連する文字列同士を結びつけた表を記憶し、前記関連コンテンツ特定手段は、前記表に基づいて前記第一出力制御手段により出力されているコンテンツの内容を表した文字列と意味が関連するコンテンツを前記記憶手段に記憶されているコンテンツから特定することとしてもよい。これにより、コンテンツの属性としてキーワードを用いることができ、関連コンテンツ特定手段は、意味が関連するキーワードを結びつけた表を用いて関連するコンテンツを特定することができる。jユーザの操作を受け付けるユーザ操作受付手段を備え、前記第一出力制御手段は、前記ユーザ操作受付手段で受け付けられたユーザの操作に基づいてコンテンツを出力している回数を測定し、前記記憶手段は、前記コンテンツの属性として前記第一出力制御手段で逐次出力されたコンテンツごとに測定された出力回数を示す情報を記憶し、前記ユーザ嗜好特定手段における前期各グループに属しているコンテンツに係る量は、各グループに属しているコンテンツの出力回数であり、前記計算は前記各グループに属している全コンテンツの出力回数を合計することで行うこととしてもよい。これにより、第一出力制御手段でユーザの操作に応じてコンテンツの出力回数を測定することができ、記憶手段に出力されたコンテンツごとに測定された出力回数を記憶することができ、ユーザの嗜好を特定する際にコンテンツの内容に沿い且つユーザの出力回数が多いグループに属するコンテンツを特定することができる。k前記記憶手段は、前記コンテンツの属性として当該コンテンツを作成した場所を示す情報を記憶し、前記ユーザ嗜好特定手段は前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツを所定の地点と前記コンテンツを作成した場所との距離に基づいて分類することとしてもよい。これにより、コンテンツを作成した場所に基づいてユーザの嗜好を特定することができる。33以下、さらに本発明のコンテンツ出力装置の一実施形態に係る画像表示装置の構成及びその変形例と効果について説明する。a上記課題を解決するために本発明に係るコンテンツ出力装置は、コンテンツと当該コンテンツの属性とを対応させて複数記憶している記憶手段と、前記記憶手段で記憶されている複数の表示されるべきコンテンツそれぞれについて所定の基準に従って表示用の配置を決定する配置決定手段と、表示されるべき各コンテンツの属性に基づいて各コンテンツの重要度を算定し、当該重要度に基づいて各コンテンツの表示態様を決定する、表示態様分類手段と、前記表示用の配置に従って、前記決定した各コンテンツの表示態様で、前記表示されるべき複数のコンテンツを表示する、表示制御手段とを備える。従って、このコンテンツ出力装置は、ユーザに対してユーザが記憶装置に記憶したコンテンツから複数個のコンテンツをある表示用の配置とコンテンツの属性に基づいた重要度によって決定された表示態様とを用いてディスプレイに表示することができる。b前記コンテンツの属性は、コンテンツを作成した時を含み、前記記憶手段は、ユーザにとってのイベントの時を記憶し、前記表示態様分類手段は、前記コンテンツを作成した時と前記ユーザにとってのイベントの時との差分値が小さいほど重要であるように前記重要度の前記算定を行うこととしてもよい。これにより、コンテンツの属性として作成した時を用いることができ、ユーザにとってのイベントの時との差分値が小さいものほど重要な作成した時であることを決定することができる。c前記コンテンツは、画像であり、前記表示態様分類手段は、各コンテンツの重要度に応じて各コンテンツの画素を間引くこととしてもよい。これにより、コンテンツとして画像を取り扱い、ユーザの関心度合いが高いコンテンツを目立たせることで、ユーザの関心度合いを考慮したコンテンツを見つけやすくできる。d前記記憶手段は、各コンテンツに対して複数の属性を記憶し、前記表示態様分類手段は、属性ごとに重要度を構成する重要度成分を算出し、前記複数の属性ごとの重要度成分に重みをかけ、その総和をとることで前記重要度の前記算定を行うこととしてもよい。これにより、コンテンツは複数の属性を持つことができ、その属性ごとに表示態様を決定する重要度を構成する重要度成分を算出することができ、その重要度成分に重みをかけ、その総和をとることで重要度の計算を行うことができる。e前記重みの入力を受け付けるためのユーザ操作受付手段を備えることとしてもよい。これにより、属性ごとの重みをユーザが入力することで決定することができる。f前記配置決定手段が従う前記所定の基準は、表示されるべき各コンテンツを当該コンテンツの属性である作成した時の順に並べることであることとしてもよい。これにより、コンテンツを作成した時の順に並べることができる。g前記コンテンツは、画像であり、前記表示制御手段は、前記表示されるべきコンテンツの表示サイズの大きさを前記重要度に従って変化させて表示することとしてもよい。これにより、コンテンツとして画像を取り扱い、画像の重要度に従って画像の表示サイズの大きさを変更させることができる。h前記コンテンツの属性は、コンテンツを作成した場所を含み、前記記憶手段は、所定の場所を記憶し、前記表示態様分類手段は、前記コンテンツを作成した場所と前記所定の場所との差分値が大きいほど重要であるように前記重要度の前記算定を行うこととしてもよい。これにより、コンテンツの属性として作成した場所を用いることができ、ユーザが決定した所定の場所との距離の差分値が大きいほどコンテンツの重要度が大きくなるようにすることができる。iさらに前記コンテンツに基づきコンテンツに写る人ごとについての顔情報を生成し、当該コンテンツの属性の一つとして前記記憶手段に格納する顔情報生成手段を備え、前記コンテンツは、画像であり、前記表示態様分類手段は、前記コンテンツに写る人が前記所定の人と一致しない人達の人数に基づき前記重要度の前記算定を行うこととしてもよい。これにより、コンテンツとして画像を取り扱い、画像に写る人ごとに顔情報を生成することができ、画像に写っている人が、ユーザが設定した所定の人ではない人の数に応じて画像の重要度を決定することができる。j前記コンテンツ出力装置は、さらに、ユーザ操作受付手段を備え、前記ユーザ操作受付手段は、前記表示されているコンテンツから一のコンテンツの選択を受け付け、前記表示態様分類手段は、前記一のコンテンツの属性と類似の属性を有するコンテンツであるほど重要であるように前記重要度の前記算定を行うこととしてもよい。これにより、ユーザが選択したコンテンツと似た属性を持つコンテンツほど重要になるようにコンテンツの重要度を決定することができる。kユーザ操作を受け付ける前に、前記表示制御手段は、表示されるべき各コンテンツの表示態様を全て同一として表示することとしてもよい。これにより、最初のコンテンツの選択を行う時に表示されている各コンテンツが同一に見えるため、コンテンツの選択を行いやすくなることができる。"