電子書籍ファイルを格納する電子書籍格納部と、複数の楽曲ファイルおよびそれぞれの前記楽曲ファイルの属性値を所定のカテゴリ毎に記録した楽曲属性テーブルを格納した楽曲格納部と、前記電子書籍ファイルを再生する電子書籍再生部と、前記楽曲ファイルを再生する音声再生部と、楽曲ファイルの再生中に再生している電子書籍ファイルについて、ユーザの読み進み具合を示す読書進捗指標値を算出し、算出した読書進捗指標値を用いて再生中の楽曲ファイルに対する評価ポイントを算出する楽曲評価部と、各楽曲ファイルの評価ポイントとそれぞれの楽曲ファイルの属性値とから、カテゴリ毎の属性値についての評価を行ない、属性値の評価に基づいて楽曲ファイルを推薦する楽曲推薦部と、を備えたことを特徴とするコンテンツ再生装置。撮像されたユーザの顔画像から検出された視線情報に基づいて、ユーザの読対象文字を特定し、特定した読対象文字と時間情報とを対応付けた時間毎文字情報を生成する読対象文字特定部をさらに備え、前記楽曲評価部は、時間毎文字情報に基づいて、前記読書進捗指標値を算出することを特徴とする請求項1に記載のコンテンツ再生装置。前記楽曲評価部は、読み進んだ文字数が多いほど、大きな値となるように前記読書進捗指標値を算出することを特徴とする請求項1または2に記載のコンテンツ再生装置。前記楽曲評価部は、読み戻りの文字数および/または回数が少ないほど、大きな値となるように前記読書進捗指標値を算出することを特徴とする請求項1~3のいずれか1項に記載のコンテンツ再生装置。前記楽曲推薦部は、楽曲ファイルの評価ポイントを、前記楽曲ファイルの属性値に対して付与し、属性値毎に付与された評価ポイントを平均化した平均評価ポイントを用いて、カテゴリ毎の属性値について評価を行ない、評価の高い属性値を含む楽曲ファイルを推薦することを特徴とする請求項1~4のいずれか1項に記載のコンテンツ再生装置。前記楽曲推薦部は、楽曲ファイルの評価ポイントを、前記楽曲ファイルの属性値に対して付与し、属性値毎に付与された評価ポイントを平均化した値を、それぞれの属性値の属性評価値とし、楽曲ファイル毎に属性評価値を合計して、属性評価値合計値の大きい楽曲ファイルを推薦することを特徴とする請求項1~4のいずれか1項に記載のコンテンツ再生装置。所定のカテゴリ毎に属性値が与えられた楽曲ファイルの再生中に再生している電子書籍ファイルについて、ユーザの読み進み具合を示す読書進捗指標値を算出し、算出した読書進捗指標値を用いて再生中の楽曲ファイルに対する評価ポイントを算出する楽曲評価ステップと、各楽曲ファイルの評価ポイントとそれぞれの楽曲ファイルの属性値とから、カテゴリ毎の属性値についての評価を行ない、属性値の評価に基づいて楽曲ファイルを推薦する楽曲推薦ステップと、を含むことを特徴とする楽曲推薦方法。所定のカテゴリ毎に属性値が与えられた楽曲ファイルの再生中に再生している電子書籍ファイルについて、ユーザの読み進み具合を示す読書進捗指標値を算出し、算出した読書進捗指標値を用いて再生中の楽曲ファイルに対する評価ポイントを算出する楽曲評価ステップと、各楽曲ファイルの評価ポイントとそれぞれの楽曲ファイルの属性値とから、カテゴリ毎の属性値についての評価を行ない、属性値の評価に基づいて楽曲ファイルを推薦する楽曲推薦ステップと、を情報処理装置のコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。ところで、近年、電子書籍に代表されるように、ディスプレイに文字情報等を表示し、読書を行なえるコンテンツ再生装置が実用化されている。コンテンツ再生装置では、電子書籍を再生しながら楽曲を再生するなど、複数のコンテンツを同時に再生することができるものが多い。このようなコンテンツ再生装置においても、異種コンテンツを推薦する従来の技術を適用することにより、ユーザの電子書籍の読書履歴に基づいて、ユーザの嗜好にあった楽曲を推薦することが考えられる。しかしながら、電子書籍を再生しながら楽曲を再生する場合、嗜好にあった楽曲が再生されると、楽曲に聴き入ってしまい、かえって読書の妨げになってしまうおそれがある。このため従来の技術をそのまま適用することは好ましくない。そこで、本発明は、電子書籍の読書の妨げにならない楽曲を推薦することができるコンテンツ再生装置、楽曲推薦方法およびコンピュータプログラムを提供することを目的とする。上記課題を解決するため、本発明の第1の態様であるコンテンツ再生装置は、電子書籍ファイルを格納する電子書籍格納部と、複数の楽曲ファイルおよびそれぞれの前記楽曲ファイルの属性値を所定のカテゴリ毎に記録した楽曲属性テーブルを格納した楽曲格納部と、前記電子書籍ファイルを再生する電子書籍再生部と、前記楽曲ファイルを再生する音声再生部と、楽曲ファイルの再生中に再生している電子書籍ファイルについて、ユーザの読み進み具合を示す読書進捗指標値を算出し、算出した読書進捗指標値を用いて再生中の楽曲ファイルに対する評価ポイントを算出する楽曲評価部と、各楽曲ファイルの評価ポイントとそれぞれの楽曲ファイルの属性値とから、カテゴリ毎の属性値についての評価を行ない、属性値の評価に基づいて楽曲ファイルを推薦する楽曲推薦部と、を備えたことを特徴とする。ここで、撮像されたユーザの顔画像から検出された視線情報に基づいて、ユーザの読対象文字を特定し、特定した読対象文字と時間情報とを対応付けた時間毎文字情報を生成する読対象文字特定部をさらに備え、前記楽曲評価部は、時間毎文字情報に基づいて、前記読書進捗指標値を算出するようにしてもよい。このとき、前記楽曲評価部は、読み進んだ文字数が多いほど、大きな値となるように前記読書進捗指標値を算出することができる。また、読み戻りの文字数および/または回数が少ないほど、大きな値となるように前記読書進捗指標値を算出するようにしてもよい。また、前記楽曲推薦部は、楽曲ファイルの評価ポイントを、前記楽曲ファイルの属性値に対して付与し、属性値毎に付与された評価ポイントを平均化した平均評価ポイントを用いて、カテゴリ毎の属性値について評価を行ない、評価の高い属性値を含む楽曲ファイルを推薦することができる。あるいは、前記楽曲推薦部は、楽曲ファイルの評価ポイントを、前記楽曲ファイルの属性値に対して付与し、属性値毎に付与された評価ポイントを平均化した値を、それぞれの属性値の属性評価値とし、楽曲ファイル毎に属性評価値を合計して、属性評価値合計値の大きい楽曲ファイルを推薦するようにしてもよい。上記課題を解決するため、本発明の第2の態様である楽曲推薦方法は、所定のカテゴリ毎に属性値が与えられた楽曲ファイルの再生中に再生している電子書籍ファイルについて、ユーザの読み進み具合を示す読書進捗指標値を算出し、算出した読書進捗指標値を用いて再生中の楽曲ファイルに対する評価ポイントを算出する楽曲評価ステップと、各楽曲ファイルの評価ポイントとそれぞれの楽曲ファイルの属性値とから、カテゴリ毎の属性値についての評価を行ない、属性値の評価に基づいて楽曲ファイルを推薦する楽曲推薦ステップと、を含むことを特徴とする。上記課題を解決するため、本発明の第3の態様であるコンピュータプログラムは、所定のカテゴリ毎に属性値が与えられた楽曲ファイルの再生中に再生している電子書籍ファイルについて、ユーザの読み進み具合を示す読書進捗指標値を算出し、算出した読書進捗指標値を用いて再生中の楽曲ファイルに対する評価ポイントを算出する楽曲評価ステップと、各楽曲ファイルの評価ポイントとそれぞれの楽曲ファイルの属性値とから、カテゴリ毎の属性値についての評価を行ない、属性値の評価に基づいて楽曲ファイルを推薦する楽曲推薦ステップと、を情報処理装置のコンピュータに実行させることを特徴とする。本発明によれば、電子書籍の読書の妨げにならない楽曲を推薦することができるコンテンツ再生装置、楽曲推薦方法およびコンピュータプログラムが提供される。本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。図1は、本実施形態に係るコンテンツ再生装置の構成を示すブロック図である。本実施形態に係るコンテンツ再生装置は、少なくとも楽曲ファイルおよび電子書籍ファイルを同時再生可能な機器であり、CPUがメモリに格納されたプログラムを実行することにより種々の動作を行なう情報端末装置を用いることができる。具体的には、電子書籍端末、PDAPersonalDigitalAssistant、パーソナルコンピュータ、携帯電話、携帯音楽プレイヤ等とすることができる。本図に示すようにコンテンツ再生装置100は、楽曲格納部10、電子書籍格納部20、楽曲再生部30、音声出力部32、電子書籍再生部40、表示部42、操作受付部50、カメラ部60、視線情報取得部62、時計部64、読対象文字特定部66、楽曲評価部70、評価用パラメータ格納部72、楽曲推薦部80を備えている。楽曲格納部10は、ハードディスクドライブやフラッシュメモリ等を用いて構成され、MP3等の音声フォーマットで記録された楽曲ファイル11を格納する。また、楽曲格納部10は、楽曲ファイル11の関連情報として楽曲属性テーブル12も格納する。図2は、楽曲属性テーブル12の構成例を示す図である。本図に示すように、楽曲属性テーブル12は、タイトルアーティストアルバムテンポ楽曲ジャンル雰囲気再生回数評価ポイントを楽曲ファイル11毎に記憶する。以下では、タイトルアーティストアルバムテンポ楽曲ジャンル雰囲気を属性カテゴリと称するものとする。属性カテゴリは、例えば、楽曲情報として楽曲ファイル11に付随している情報を用いたり、自動的あるいはユーザの操作等により収集記録すること等により楽曲属性テーブル12に記録することができる。あるいは、公知の楽曲分析技術等を用いて楽曲ファイルの内容を判断して記録するようにしてもよい。本実施形態では、属性カテゴリのうちテンポ楽曲ジャンル雰囲気で楽曲の特性を判断する。このため、これらの属性カテゴリを示す属性値は、用語を統一する等によって予め一般化しておくことが望ましい。本図の例では、テンポは、1分間の拍数で属性値を示し、楽曲ジャンルは、PopRockJazz等の用語で属性値を示し、雰囲気は、さわやかパワフルクールハード等の表現で属性値を示すようにしている。もちろんこれらは例示であり、他の属性カテゴリや属性値を用いるようにしてもよい。再生回数は、初期値を0とし、対応する楽曲ファイルがコンテンツ再生装置100で再生される度に増分する。評価ポイントは、楽曲評価部70によって算出された評価ポイントが記録される。図1の説明に戻って、電子書籍格納部20は、ハードディスクドライブやフラッシュメモリ等を用いて構成され、所定のフォーマットで記録された電子書籍ファイル21を格納する。また、電子書籍格納部20は、電子書籍ファイル21の関連情報として、電子書籍属性テーブル22も格納する。図3は、電子書籍属性テーブル22の構成例を示す図である。本図に示すように電子書籍属性テーブル22は、書籍名総ページ数著者書籍ジャンルを電子書籍ファイル毎に記憶する。これらは、例えば、電子書籍情報として電子書籍ファイル21に付随している情報を用いたり、自動的あるいはユーザの操作等により収集記録すること等により電子書籍属性テーブル22に記録することができる。本実施形態では、書籍ジャンルで電子書籍の特性を判断する。このため、書籍ジャンルを示す属性値は、用語を統一する等によって予め一般化しておくことが望ましい。本図の例では、エッセイ哲学歴史心理学等の用語で属性値を示すようにしている。もちろん、これらは例示であり、電子書籍の特性を判断できる他の用語により属性値を示してもよい。図1の説明に戻って、楽曲再生部30は、操作受付部50からの楽曲再生指示に従って、楽曲格納部10に格納された楽曲ファイル11の再生を行なう。再生された音声は、スピーカー、出力端子等により構成される音声出力部32によって外部に出力される。楽曲再生部30は、楽曲ファイル11の再生を行なうと、楽曲属性テーブル12のその楽曲ファイル11に対応する再生回数を1増分する。また、楽曲再生部30は、再生する楽曲ファイルを自動的に選択することもでき、この場合、再生回数が少ない楽曲ファイル11を優先的に選択する。電子書籍再生部は、操作受付部50からの電子書籍再生指示に従って、電子書籍格納部20に格納された電子書籍ファイル21の再生を行なう。再生された文字情報等は、液晶ディスプレイ装置や有機ELディスプレイ装置等により構成される表示部42によって表示される。操作受付部50は、タクトボタンなどのハードボタンデバイス、静電容量センサーデバイス、感圧式センサーデバイス等の入力デバイスを用いて構成することができ、ユーザから各種入力操作を受け付ける。カメラ部60は、レンズユニットと撮像素子を備えており、撮像画像を取得する。図4に示すように、カメラ部60は、表示部42を見ているユーザの顔を撮像できる位置に配置されている。ここで、図4は、コンテンツ再生装置100の表面を模式的に示す図である。本図に示すように、コンテンツ再生装置100の表面には、表示部42、操作部50、カメラ部60が配置されている。視線情報取得部62は、カメラ部60が撮像したユーザの顔画像から目領域を特定し、眼球運動を測定する。そして、測定された眼球運動の値からユーザの視線方向を算出する。この視線方向と表示部42の位置関係とからユーザの視線先となっている表示部42の位置を推定して視線情報とする。視線情報は、例えば、表示部42の表示面に設定された座標位置で表わすことができる。なお、視線情報取得部62は、例えば、目領域の中から虹彩を検出することにより眼球運動を測定することができる。読対象文字特定部66は、視線情報取得部62が算出した視線情報と、電子書籍再生部40が出力した表示情報に基づいて、ユーザが読んでいる文字位置である読対象文字を特定する。ここで、文字の特定は、表示ページにおける何番目の文字であるかが推定されれば足りる。電子書籍再生部40が出力する表示情報には、表示ページに含まれるテキスト、フォントサイズ、段組、縦書/横書等の情報が含まれており、読対象文字特定部66は、テキストの各文字が表示される座標と、視線情報で示される座標とから、ユーザが読んでいる文字を特定することができる。例えば、図4に示すように、視線情報の値が座標位置Ex、Eyであると推定された場合、その座標位置周辺にあたる領域Aに表示される文字を、段組み、フォントサイズ等の表示情報に基づいて特定する。これにより、特定された文字が表示ページにおいて何番目の文字であるかを推定することができる。なお、文字の順番は、その電子書籍における通し番号であってもよい。読対象文字特定部66は、所定時間間隔毎に、読対象文字を特定し、時計部64が出力する時刻情報と関連付けた時間毎文字情報を生成する。図5は、時間毎文字情報の構成例を示している。本図の例では、0.01秒毎に、表示ページと、読対象文字の表示ページにおける順番を記録しているが、時間間隔や記録対象は、これに限られない。楽曲評価部70は、コンテンツ再生装置100が、電子書籍と楽曲とを同時に再生しているときに、時間毎文字情報に基づいて読書進捗指標値を算出する。ここで、読書進捗指標値は、読書の進み具合を指標化したものである。特書進捗指標値の算出に際しては、評価用パラメータ格納部72に格納されている評価用パラメータを使用する。そして、算出された読書進捗指標値に基づいて、再生している楽曲についての評価ポイントを算出し、楽曲属性テーブル12の評価ポイントに記録する。評価ポイントは、読書進捗指標値に基づいて算出されるため、評価ポイントが高い楽曲は、読書がはかどる性質の楽曲として捉えることができる。楽曲推薦部80は、楽曲属性テーブル12に記録されている評価ポイントに基づいて、電子書籍の再生時に適した楽曲を推薦する。電子書籍の再生時に適した楽曲は、読書がはかどると想定される楽曲である。本実施形態では、評価ポイントと、属性カテゴリテンポ楽曲ジャンル雰囲気の属性値との関連性を分析することにより、推薦する楽曲を抽出する。なお、これらの属性カテゴリはあくまで例であり、他の属性カテゴリを用いるようにしてもよい。次に、本実施形態に係るコンテンツ再生装置100の楽曲評価動作について図6のフローチャートを参照して説明する。楽曲評価動作は、電子書籍再生部40が、操作受付部50を介して、ユーザから電子書籍再生指示を受け付けることで開始されるS101。電子書籍再生指示の操作に際しては、再生対象となる電子書籍ファイル21が指定される。また、文字の大きさ等の表示に関する指示を含めるようにしてもよい。楽曲再生部30は、電子書籍再生指示に併せて、楽曲再生の指示もあったかどうかを判断するS102。楽曲再生指示がない場合は、楽曲再生部30は、楽曲格納部10に格納されている楽曲ファイル11から再生対象とする楽曲ファイル11を自動的に選択するS103。この際に、再生回数が少ない楽曲ファイル11を優先的に選択する。これは、なるべく多くの楽曲を評価対象とするためである。ただし、ユーザが楽曲再生を望まない場合は、楽曲ファイル11を選択せずに、電子書籍の再生のみを行なうようにしてもよい。なお、電子書籍の再生のみを行なう場合は、楽曲評価動作を終了する。そして、電子書籍再生部40が、ユーザによって指定された電子書籍の再生を行ない、楽曲再生部30が、ユーザによって指定された楽曲あるいは楽曲再生部30が選択した楽曲を再生するS104。電子書籍の再生中に、視線情報取得部62がカメラ部60からの画像に基づいて、視線情報を生成するS105。この視線情報に基づいて、読対象文字特定部66が、ユーザが読んでいる文字のそのページにおける順番を推定するS106。そして、推定した文字の順番と、時刻とを対応付けて、図5に示したような時間毎文字情報を作成するS107。なお、文字の順番でなく、視線情報が示す座標を記録するようにしてもよい。この場合、後の楽曲評価処理において、座標を文字の順番に変換する。また、視線情報から、ユーザが読書をしていないと判断される場合は、その時間は対象外とすることが望ましい。読対象文字特定部66による時間毎文字情報の作成は、楽曲の再生が終了するか、電子書籍の再生が終了するまで、所定時間間隔毎に繰り返し行なうS108:No。楽曲の再生あるいは電子書籍の再生が終了すると、楽曲評価部70が、再生された楽曲についての評価を行なうS109。楽曲の再生終了は、楽曲が最後まで再生されたことや、ユーザによって再生が停止されたことを検出することで判定できる。また、電子書籍の再生終了は、電子書籍が最後まで読まれたこと、ユーザによって再生が停止されたこと、ユーザの視線が表示部42から所定時間以上離れたと等を検出することで判定ができる。なお、電子書籍の再生は終了したが、楽曲の再生は終了していない場合には、楽曲再生部30は、電子書籍の再生終了時点での画曲の再生経過時間を一時的に保持しておく。楽曲の再生は終了したが、電子書籍の再生が継続している場合にはS110:Yes、別の楽曲の再生を行なって、上記の処理を電子書籍の再生が終了するまで繰り返すS110:No。次に、楽曲評価部70が行なう楽曲評価処理S109の詳細な手順について、図7のフローチャートを参照して説明する。楽曲評価処理S109では、まず、楽曲再生中に読み進んだ総文字数をカウントするS1091。読み進んだ総文字数は、時間毎文字情報を参照して算出することができる。すなわち、楽曲再生開始時刻の読対象文字から、楽曲再生終了時刻における読対象文字までに含まれる文字数を算出すればよい。読み進んだ総文字数が多ければ、電子書籍が読みやすかったことを示しているため、楽曲の評価にプラスに働く。次に、楽曲再生中に読み戻りがあったかどうかを判断するS1092。読み戻りの有無も時間毎文字情報を参照することで判断することができる。例えば、図5に示した時間毎文字情報の例では、時刻12時15分28秒07において、83文字目から62文字目への読み戻りが生じている。読み戻りは、電子書籍が読みにくかったことを示しているため、楽曲の評価にはマイナスに働く。読み戻りがあった場合S1092:Yesには、時間毎文字情報を参照して、さらに、読み戻り回数を取得しS1093、また、読み戻りによる再読文字数を取得するS1094。そして、予め定めた計算式に従って、読書の進み具合を示す読書進捗指標値V1を算出するS1095。本実施形態では、[数1]に従って、読書進捗指標値V1を算出するものとする。ここで、Tは、総文字数であり、nは、読み戻り回数であり、xは再読文字数である。また、k1は、読み戻り回数係数であり、k2は、再読文字数係数である。すなわち、読書進捗指標値V1は、読み進んだ総文字数Tから、読み戻り回数nと、再読文字数xに対応する値を引いた値である。つまり、読み進んだ文字が多いほど、読み戻りが少ないほど大きな値となる。読み戻り回数係数k1と再読文字数係数k2とは、予め設定しておき評価用パラメータ格納部72に格納しておく。なお、読書進捗指標値V1は、読み進んだ文字数、再読文字数、および読み戻り回数の内のいずれか1つに基づいて算出すれば足りるが、本実施形態のように算出することで、より精度を高めることができる。なお、読書進捗指標値V1は、文字単位でなく、簡易的に段落単位、ページ単位で算出するようにしてもよい。例えば、ページ単位で算出する場合には、1ページに費やした時間と、前ページへの読み戻りを取得することで読書進捗指標値V1を算出することができる。この場合、視線情報に基づく読対象文字の特定は不要になる。読書進捗指標値V1を算出すると、楽曲の評価である評価ポイントV2を算出するS1096。本実施形態では、[数2]に従って、評価ポイントV2を算出するものとする。ここで、Ptは、その楽曲が再生されていた時間であり、Bptは、再生時間を一般化するための基準再生時間である。基準再生時間Bptは、楽曲の再生時間の長短により生じる総文字数の差異を考慮して設けたものであり、予め所定の値を設定しておく。また、k3は、書籍ジャンル係数で、再生中の電子書籍の書籍ジャンルに応じた読みにくさを考慮するための係数である。書籍ジャンル係数k3は、例えば、図8に示すような値とすることができ、評価用パラメータ格納部72に格納しておく。本図に示すように、書籍ジャンル係数k3は、一般に難解とされる書籍ジャンルほど、大きな値となるように設定されている。再生中の電子書籍の書籍ジャンルは、電子書籍属性テーブル22を参照して得ることができる。このため、図8における書籍ジャンルの各要素名と、電子書籍属性テーブル22の書籍ジャンルの属性値の用語とを対応させておく。[数2]から導かれるように、評価ポイントV2は、読書進捗指標値V1を、書籍ジャンル係数k3で、書籍ジャンルによる難解さを考慮し、楽曲再生時間Pt、すなわち、読み進むのに費やした時間で割ることにより単位時間当りの値を求め、基準再生時間Bptで一般化したものである。ただし、基準再生時間Bptを省くようにしてもよい。図9は、楽曲Aに対する評価ポイントV2の算出例を示している。本例では、楽曲Aの再生中に、総文字数T=3760文字読み進んでいる。この間にユーザは、4回読み戻りをして、再読文字数は315文字となっている。また、読み戻り回数係数k1として20が設定されており、再読文字数係数k2として0.5が設定されている。このため、[数1]に従って、読書進捗指標値V1=3524を得ることができる。ただし、読み戻り回数係数k1の値と再読文字数係数k2の値とは例示であり、他の値であってもよい。また、読み戻り回数と再読文字数のいずれか一方を用いて読書進捗指標値V1を算出するようにしてもよい。楽曲Aの再生時間Ptが240秒であり、楽曲Aの再生中に読んでいた電子書籍の書籍ジャンルがビジネスであったとすると、書籍ジャンル係数k3は、1.10となり、評価ポイントV2は、[数2]に従って、4342と算出される。なお、基準再生時間Bptは、270秒と設定されているものとする。以上の手順により評価ポイントV2を算出すると、楽曲属性テーブル12の評価ポイントに記録するS1097。図10は、それぞれの楽曲に評価ポイントが記録された楽曲属性テーブル12の例を示している。次に、楽曲推薦部80が行なう楽曲推薦処理について、図11のフローチャートを参照して説明する。楽曲推薦処理は、評価ポイントを用いて行なうため、上記の楽曲評価により、評価ポイントが記録された楽曲数がある程度以上になった場合に行なうことが望ましい。楽曲推薦処理は、例えば、操作受付部50を介して、ユーザから楽曲推薦指示を受け付けた場合に行なうことができる。また、ユーザが電子書籍再生操作を行なったときや、定期的あるいは不定期的に行なうようにしてもよい。楽曲推薦処理では、評価ポイントが記録された楽曲属性テーブル12を参照するS201。そして、評価ポイントが記録された各楽曲について、評価ポイントの値を、楽曲属性テーブル12の所定の属性カテゴリの属性値に対して付与するS202。ここで、所定の属性カテゴリは、テンポ楽曲ジャンル雰囲気とする。例えば、図10の例では、楽曲Aの評価ポイントとして4342が記録されている。このポイント4342を、属性カテゴリテンポの属性値120、属性カテゴリ楽曲ジャンルの属性値Pop、属性カテゴリ雰囲気の属性値さわやかにそれぞれ付与する。この結果、各楽曲の属性カテゴリの属性値について、図12に示すような評価ポイントが付与されることになる。例えば、楽曲Aにおいては、属性カテゴリテンポの属性値120に4342ポイント付与され、楽曲Dにおいては、同じ属性カテゴリテンポの属性値120に1809ポイント付与されている。これは、楽曲A自体の評価ポイントが4342であり、楽曲D自体の評価ポイントが1809だからである。このように、同一の属性値について複数の評価ポイントが付与される場合があるため、各属性値について、評価ポイントを平均化するS203。図13は、属性カテゴリ毎に、属性値の平均評価ポイントを表示したものである。なお、テンポのように属性値が数値である場合には、所定の範囲でまとめて評価ポイントの平均値を算出することが望ましい。そして、楽曲推薦部80は、属性カテゴリ毎に、平均評価ポイントが最も高い順に属性値を抽出し、属性カテゴリ毎の上位属性値を決定するS204。例えば、図13を例にすると、属性カテゴリテンポでは、属性値106-120が平均評価ポイント5022で最も高く、属性カテゴリ楽曲ジャンルでは、属性値Jazzが平均評価ポイント3750で最も高く、属性カテゴリ雰囲気では、属性値クールが平均評価ポイント4422で最も高くなっている。このため、属性値106-120Jazzクールをそれぞれの属性カテゴリの上位属性に決定する。ただし、例えば、上位3つまでを上位属性とするなど、所定の数を設定しておき、上位属性を決定してもよい。さらに、図12に示した楽曲別の各属性値に対する評価ポイントを用いて分散分析やt検定などを行ない、評価ポイントの平均値の差を属性値間で比較し、有意差が認められた属性値のみを上位属性として扱うなどの処理をしてもよい。次に、それぞれの属性カテゴリの上位属性の平均評価ポイントの大きい順に、属性カテゴリの優先度を設定するS205。図13に示した例では、属性カテゴリテンポの上位属性である106-120が平均評価ポイント5022で最も大きいため、属性カテゴリテンポを第1優先カテゴリとする。以下、平均評価ポイントの大きさに従って、属性カテゴリ雰囲気を第2優先カテゴリとし、属性カテゴリ楽曲ジャンルを第3優先カテゴリとする。なお、この属性カテゴリの順位付けとして、各属性カテゴリの上位属性の数を1とした場合を例に説明したが、各属性カテゴリの上位属性の数を複数とした場合は、上位属性の属性値の評価ポイントの合計値や平均値など用いて順位付けを行なうこともできる。次に、楽曲推薦部80は、楽曲属性テーブル12を参照して、楽曲格納部10に格納されている楽曲ファイル11のうち、第1優先カテゴリとなった属性カテゴリで、上位属性となっている属性値が記録されている楽曲を抽出するS206。例えば、第1優先カテゴリがテンポで、上位属性が106-120の場合、属性カテゴリテンポの属性値が106-120である楽曲を抽出する。抽出された楽曲の数が、推薦曲数として適切な範囲であればS207:Yes、抽出された楽曲を推薦楽曲として表示部42に表示させるS209。図14は、表示部42に表示された推薦楽曲の例を示している。ユーザは、電子書籍を読む際に、推薦された楽曲を再生することで、読書をはかどらすことが期待される。なお、推薦曲数として適切な範囲は、予め設定しておいてもよいし、ユーザから指示を受け付けるようにしてもよい。なお、楽曲推薦部80が行なう楽曲の推薦動作は、推薦楽曲のリストを表示部42に表示させることに限らず、例えば、推薦楽曲リストの楽曲名を音声で出力させたり、推薦楽曲リストに基づくプレイリストを作成したりしてもよい。また、この推薦動作を行なうタイミングも任意である。一方、抽出された楽曲の数が、推薦曲数として適切な範囲でなければS207:No、優先カテゴリの上位属性の条件を変更して、再度楽曲の抽出を行なうS208。具体的には、抽出された楽曲の数が、適切な範囲よりも大きい場合には、次の優先カテゴリの上位属性をAND条件で用いることにより、推薦楽曲の絞り込みを行なう。例えば、第2優先カテゴリが雰囲気で、上位属性がクールの場合、属性カテゴリテンポの属性値が106-120かつ属性カテゴリ雰囲気の属性値がクールである楽曲を抽出する。逆に、抽出された楽曲の数が、適切な範囲よりも小さい場合には、次の優先カテゴリの上位属性をOR条件で用いることにより、推薦楽曲の再抽出を行なう。例えば、第2優先カテゴリが雰囲気で、上位属性がクールの場合、属性カテゴリテンポの属性値が106-120または属性カテゴリ雰囲気の属性値がクールである楽曲を抽出する。再抽出の結果、抽出された楽曲の数が、推薦曲数として適切な範囲であればS207:Yes、抽出された楽曲を推薦楽曲として表示部42に表示させるS209。推薦曲数として適切な範囲でなければS207:No、優先カテゴリの上位属性の条件を変更した楽曲の再抽出を繰り返すS208。なお、本例では、上位属性の条件変更の際に優先カテゴリを変更するようにしたが、優先カテゴリ内の属性値を変更するようにしてもよい。以上説明したように、本実施形態のコンテンツ再生装置100は、再生楽曲と読書進捗状況とを関連付けて楽曲の評価を行ない、さらに、楽曲の属性と評価とを関連付けて推薦楽曲を決定するため、電子書籍の読書の妨げとならない楽曲を推薦することが可能となる。次に、楽曲推薦部80が行なう楽曲推薦処理の別例について、図15のフローチャートを参照して説明する。楽曲推薦処理の別例では、各属性値について、評価ポイントを平均化するまでの処理は、上記の楽曲推薦処理と同様である。すなわち、評価ポイントが記録された楽曲属性テーブル12を参照しS301、評価ポイントが記録された各楽曲について、評価ポイントの値を、楽曲属性テーブル12の所定の属性カテゴリの属性値に対して付与するS302。そして、各属性値について、評価ポイントを平均化するS303。この結果、図13に示したような属性カテゴリ毎の属性値の平均評価ポイントが得られる。次に、図10に示した各楽曲の属性カテゴリの属性値に対して、図13で算出された平均評価ポイントを属性評価値として付与するS304。そして、付与された属性評価値を合計するS305。図16は、各楽曲の属性値に対して付与された属性評価値と合計値の例を示している。属性値に対して付与された属性評価値の合計を各楽曲の推薦評価値とし、上位から推薦楽曲数分抽出することで、推薦楽曲を決定するS306。推薦楽曲数は、予め設定しておいてもよいし、ユーザから指示を受け付けるようにしてもよい。そして、抽出された楽曲を推薦楽曲として表示部42に表示させるS307。本別例においても、楽曲の属性と評価とを関連付けて推薦楽曲を決定するため、電子書籍の読書の妨げとならない楽曲を推薦することが可能となる。