他の通信端末の電話番号及び電子メールアドレスのうち少なくとも一方と該他の通信端末の使用者の名称とが関連付けられた端末識別情報を取得するアドレス帳情報取得手段と、前記アドレス帳情報取得手段により取得された端末識別情報以外の他の通信端末の使用者に割り当てられた属性情報を取得する設定情報取得手段と、前記設定情報取得手段により取得された属性情報に基づいて、自装置の使用者と他の通信端末の使用者との間の親密度を算出する親密度算出手段と、を備える通信装置。属性情報は、他の通信端末の使用者に対して自装置の使用者により割り当てられたグループ情報であることを特徴とする請求項1記載の通信装置。カテゴリの名称と該カテゴリに設定された親密度係数とが予め関連付けられたカテゴリ情報を取得するカテゴリ情報取得手段を更に備え、前記親密度算出手段は、前記カテゴリ情報取得手段により取得されたカテゴリ情報に含まれるカテゴリの名称とグループ情報の名称との類似度を算出し、類似度が最も高いカテゴリの名称に関連付けられた親密度係数に基づいて、親密度を算出することを特徴とする請求項2記載の通信装置。属性情報は、他の通信端末に対して自装置の使用者により割り当てられた着信設定情報であることを特徴とする請求項1~3の何れか一項記載の通信装置。前記親密度算出手段により算出された親密度に基づいて、前記アドレス帳情報取得手段により取得された端末識別情報に基づくアドレス帳の並べ替えを行う処理手段を更に備えることを特徴とする請求項1~4の何れか一項記載の通信装置。前記親密度算出手段により算出された親密度に基づいて、前記アドレス帳情報取得手段により取得された端末識別情報が表す他の通信端末に対する着信設定を行う処理手段を更に備えることを特徴とする請求項1~4の何れか一項記載の通信装置。属性情報を保存する設定情報保存手段を更に備え、前記設定情報取得手段は、前記設定情報保存手段により保存された属性情報を取得することを特徴とする請求項1~6の何れか一項記載の通信装置。前記設定情報取得手段は、外部サーバに保存された属性情報を取得することを特徴とする請求項1~6の何れか一項記載の通信装置。他の通信端末の電話番号及び電子メールアドレスのうち少なくとも一方と該他の通信端末の使用者の名称とが関連付けられた端末識別情報を取得するアドレス帳情報取得モジュールと、前記アドレス帳情報取得モジュールにより取得された端末識別情報以外の他の通信端末の使用者に割り当てられた属性情報を取得する設定情報取得モジュールと、前記設定情報取得モジュールにより取得された属性情報に基づいて、自装置の使用者と他の通信端末の使用者との間の親密度を算出する親密度算出モジュールと、を含む親密度算出プログラム。他の通信端末の電話番号及び電子メールアドレスのうち少なくとも一方と該他の通信端末の使用者の名称とが関連付けられた端末識別情報を取得するアドレス帳情報取得ステップと、前記アドレス帳情報取得ステップにおいて取得された端末識別情報以外の他の通信端末の使用者に割り当てられた属性情報を取得する設定情報取得ステップと、前記設定情報取得ステップにおいて取得された属性情報に基づいて、自装置の使用者と他の通信端末の使用者との間の親密度を算出する親密度算出ステップと、を含む親密度算出方法。ところで、通信履歴によって示される通話回数が多い通信相手と、親密な通信相手とは必ずしも一致しない場合がある。例えば、仕事上でいくら連絡をとりあっても親密とは言えず、逆に年に一回程度は必ず会うものの、普段は連絡を取らないような高校時代の友人とは現在の通話回数が少なくても、親密と言える場合が多い。上述した特許文献1~3においては、いずれの手段においても通信端末に十分な通信履歴が蓄積されていることが前提とされており、例えば上記のように年に一回程度は必ず会うものの、普段は連絡を取らないような高校時代の友人といった、過去交流が盛んであり、現在も親密な友人である場合にその関係を推定することは極めて困難であった。つまり、従来の親密度を算出する方法では精度が十分とは言えず、上記のような場合でも正しく算出できるような親密度の算出方法が必要であった。そこで、本発明は、かかる課題に鑑みて為されたものであり、通信相手との親密度を精度よく算出する通信装置、親密度算出プログラム及び親密度算出方法を提供することを目的とする。上述の課題を解決するために、本発明の通信装置は、他の通信端末の電話番号及び電子メールアドレスのうち少なくとも一方と該他の通信端末の使用者の名称とが関連付けられた端末識別情報を取得するアドレス帳情報取得手段と、アドレス帳情報取得手段により取得された端末識別情報以外の他の通信端末の使用者に割り当てられた属性情報を取得する設定情報取得手段と、設定情報取得手段により取得された属性情報に基づいて、自装置の使用者と他の通信端末の使用者との間の親密度を算出する親密度算出手段と、を備える。また、本発明の親密度算出プログラムは、他の通信端末の電話番号及び電子メールアドレスのうち少なくとも一方と該他の通信端末の使用者の名称とが関連付けられた端末識別情報を取得するアドレス帳情報取得モジュールと、アドレス帳情報取得モジュールにより取得された端末識別情報以外の他の通信端末の使用者に割り当てられた属性情報を取得する設定情報取得モジュールと、設定情報取得モジュールにより取得された属性情報に基づいて、自装置の使用者と他の通信端末の使用者との間の親密度を算出する親密度算出モジュールと、を含む。また、本発明の親密度算出方法は、他の通信端末の電話番号及び電子メールアドレスのうち少なくとも一方と該他の通信端末の使用者の名称とが関連付けられた端末識別情報を取得するアドレス帳情報取得ステップと、アドレス帳情報取得ステップにおいて取得された端末識別情報以外の他の通信端末の使用者に割り当てられた属性情報を取得する設定情報取得ステップと、設定情報取得ステップにおいて取得された属性情報に基づいて、自装置の使用者と他の通信端末の使用者との間の親密度を算出する親密度算出ステップと、を含む。この発明によれば、他の通信端末の電話番号及び電子メールアドレスのうち少なくとも一方と該他の通信端末の使用者の名称とが関連付けられた端末識別情報以外の他の通信端末の使用者に割り当てられた属性情報に基づいて、自装置の使用者と他の通信端末の使用者との間の親密度を算出することができる。これにより、通信相手に割り当てられた属性情報に基づいて通信相手との親密度を精度よく算出することができる。また、本発明の通信装置において、属性情報は、他の通信端末の使用者に対して自装置の使用者により割り当てられたグループ情報であることが好ましい。これにより、通信相手に割り当てられたグループ情報に基づいて通信相手との親密度を精度よく算出することができる。また、本発明の通信装置において、カテゴリの名称と該カテゴリに設定された親密度係数とが予め関連付けられたカテゴリ情報を取得するカテゴリ情報取得手段を更に備え、親密度算出手段は、カテゴリ情報取得手段により取得されたカテゴリ情報に含まれるカテゴリの名称とグループ情報の名称との類似度を算出し、類似度が最も高いカテゴリの名称に関連付けられた親密度係数に基づいて、親密度を算出することが好ましい。これにより、カテゴリ情報に含まれるカテゴリの名称とグループ情報の名称との類似度を算出し、類似度が最も高いカテゴリの名称に関連付けられた親密度係数に基づいて、親密度を算出することができる。つまり、通信相手に割り当てられたグループ情報と、予め設定されたカテゴリ情報とに基づいて通信相手との親密度を精度よく算出することができる。また、本発明の通信装置において、属性情報は、他の通信端末に対して自装置の使用者により割り当てられた着信設定情報であることが好ましい。これにより、通信相手に割り当てられた着信設定情報に基づいて通信相手との親密度を精度よく算出することができる。また、本発明の通信装置において、親密度算出手段により算出された親密度に基づいて、アドレス帳情報取得手段により取得された端末識別情報に基づくアドレス帳の並べ替えを行う処理手段を更に備えることが好ましい。これにより、算出された親密度に基づいて、取得された端末識別情報に基づくアドレス帳の並べ替えを行うことができる。その結果、例えば、精度よく算出された親密度の順にアドレス帳を並べ替えることができる等、通信装置の使用者の利便性が向上する。また、本発明の通信装置において、親密度算出手段により算出された親密度に基づいて、アドレス帳情報取得手段により取得された端末識別情報が表す他の通信端末に対する着信設定を行う処理手段を更に備えることが好ましい。これにより、算出された親密度に基づいて、取得された端末識別情報が表す他の通信端末に対する着信設定を行うことができる。その結果、例えば、精度よく算出された親密度に基づいて着信設定を自動的に行うことができる等、通信装置の使用者の利便性が向上する。また、本発明の通信装置において、属性情報を保存する設定情報保存手段を更に備え、設定情報取得手段は、設定情報保存手段により保存された属性情報を取得することが好ましい。これにより、通信装置に保存された属性情報を取得することができるため、高速に通信相手との親密度を算出することができる。また、本発明の通信装置において、設定情報取得手段は、外部サーバに保存された属性情報を取得することが好ましい。これにより、例えば、属性情報を外部サーバに一元管理することができる等、通信装置の使用者の利便性が向上する。本発明によれば、通信相手との親密度を精度よく算出することができる。通信システム1の構成図1は、本発明に係る通信システムの一実施形態を示す構成図である。図1に示すように、通信システム1は、通信装置10と一つ以上の通信端末30とを含んで構成される。通信装置10及び通信端末30は、例えば、携帯電話、PHSPersonalHandyphoneSystem及びPDAPersonalDigitalAssistant等である。図1に示すように、通信装置10と通信端末30とは回線交換網等のネットワークを介して接続されている。通信装置10は、ネットワークにおける交換制御により、通信端末30と互いに音声通話や電子メールの送受信を行うことができる。説明の便宜上、以後、通信装置10を用いて本発明の実施形態を説明するが、通信端末30が通信装置10と同様の機能を備えていてもよい。通信装置10の構成通信装置10は、通信端末30の使用者である通信相手と通信装置10の使用者自身との間の親密度をそれぞれ算出し、算出結果を表示する機能を備えている。図1に示される通信装置10の機能ブロックの通り、この通信装置10は、機能構成として、データ保存部11、アドレス帳情報保存部12、設定情報保存部13設定情報保存手段、カテゴリ情報保存部14、データ作成部15、アドレス帳情報取得部16アドレス帳情報取得手段、設定情報取得部17設定情報取得手段、カテゴリ情報取得部18カテゴリ情報取得手段、親密度算出部19親密度算出手段、及び処理部20処理手段を含んで構成されている。この通信装置10は、CPU等のハードウェアから構成されているものである。図2は、通信装置10のハードウェア構成図である。図1に示される通信装置10は、物理的には、図2に示すように、CPU51、主記憶装置であるRAM52及びROM53、入力デバイスであるカメラ、マイク、ボタン、GPS、テンキー等の入力装置54、ディスプレイ等の出力装置55、通信端末30等と電話やメール等の通信をネットワーク経由で行うためのデータ送受信デバイスである通信モジュール56、及びハードディスク等の補助記憶装置57等を含むコンピュータシステムとして構成されている。図1に示す各機能ブロックの機能は、図2に示すCPU51、RAM52等のハードウェア上に所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、CPU51の制御のもとで入力装置54、出力装置55、通信モジュール56を動作させるとともに、RAM52や補助記憶装置57におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。以下、図1に示す通信装置10の機能ブロックに基づいて、通信装置10の各機能ブロックを説明する。データ保存部11は、補助記憶装置57から構成されており、後述のデータ作成部15により作成されたデータを保存する。アドレス帳情報保存部12は、通信端末30の電話番号及び電子メールアドレスのうち少なくとも一方と該通信端末30の使用者の名称とが関連付けられた端末識別情報を保存する。電話番号または電子メールアドレスは、通信端末30との通信を行う上で通信端末30を識別するために利用される。通信端末30の使用者の名称は、通信装置10の使用者が通信端末30の使用者を特定するために利用される。例えば、通信装置10がアドレス帳情報保存部12に保存された全ての端末識別情報を出力装置55に表示する際、端末識別情報のうち各通信端末30の使用者の名称のみをリスト表示することで、通信装置10の使用者は特定の通信端末30を選択することができる。また、例えば、通信装置10に対して通信端末30からの通信があった際に、通信端末30の使用者の名称を出力装置55に表示することで、通信装置10の使用者は誰からの通信かを知ることができる。設定情報保存部13は、後述のアドレス帳情報取得部16により取得された端末識別情報以外の通信端末30の使用者に割り当てられた属性情報を保存する。なお、設定情報保存部13は、アドレス帳情報保存部12により保存された端末識別情報以外の通信端末30の使用者に割り当てられた属性情報を保存してもよい。属性情報は、例えば、通信端末30の使用者に対して通信装置10の使用者により割り当てられたグループ情報である。グループ情報とは、複数の端末識別情報をグループ分けするための情報である。複数の端末識別情報がグループ分けされた各グループには、各グループを識別するためのグループ名称が付与される。グループ情報はグループ名称を含む。また、属性情報は、例えば、通信端末30に対して通信装置10の使用者により割り当てられた着信設定情報である。着信設定情報とは、通信装置10に対して通信端末30から着信があった際の、通信装置10の動作を定義する情報である。なお、設定情報保存部13は、入力装置54を通じて指定された、各通信端末30がデータ保存部11により保存されたどのデータにアクセスできるかというアクセス権情報を保存してもよい。図3は、アドレス帳情報保存部12により保存された端末識別情報、及び設定情報保存部13により保存された属性情報を格納するテーブルを示す図である。図3に示すテーブルにおいて、端末識別情報として通信端末30の使用者の名称、通信端末30の電話番号、及び通信端末30の電子メールアドレスが格納されている。また、図3に示すテーブルにおいて、属性情報として、通信端末30の使用者に対して割り当てられたグループ情報のグループ名称、及び通信端末30に対して割り当てられた着信設定情報が格納されている。更に、図3に示すテーブルにおいて、その他の情報として通信端末30との過去2年間の通信回数が格納されている。なお、本実施形態では、端末識別情報と属性情報とが同じテーブルに格納されているが、それぞれが別のテーブルに格納されていてもよい。その場合、それぞれの情報は通信端末30を一意に識別する識別情報に関連付けて格納される。カテゴリ情報保存部14は、カテゴリの名称と該カテゴリに設定された親密度係数とが予め関連付けられたカテゴリ情報を保存する。カテゴリ情報において、カテゴリの名称が意味する内容が表す親密さに基づいて親密度係数が設定される。図4aは、カテゴリ情報を格納するテーブルを示す図である。例えば、親友と友達とでは、親友の方が表す親密度が高いため、親友の親密度係数である100は友達の親密度係数である50よりも高い値が設定されている。なお、通信装置10は、着信設定情報と該着信設定情報に設定された親密度係数とが予め関連付けられた着信設定親密度情報を格納するテーブルを保存してもよい。着信設定親密度情報において、着信設定情報の内容が表す親密さに基づいて親密度係数が設定される。図4bは、着信設定親密度情報を格納するテーブルを示す図である。例えば、その人だけに特別な着信音を設定と着信拒否とでは、その人だけに特別な着信音を設定の方が表す親密度が高いため、その人だけに特別な着信音を設定の親密度係数である20は着信拒否の親密度係数である0よりも高い値が設定されている。データ作成部15は、入力装置54からの入力を元にデータを作成する。例えば、入力装置54において、ボタンで1を押し、その後決定ボタンを押下することで、データ作成部15は、1という文字から構成されるメモデータを作成する。また、例えば、入力装置54であるカメラを通して得られた画像情報を元にして、データ作成部15は、撮影時刻を含む形で閲覧可能な形式である画像データを作成する。なお、入力装置54はデータへのアクセス権限を決定する際にも用いられる。アドレス帳情報取得部16は、端末識別情報を取得する。アドレス帳情報取得部16は、アドレス帳情報保存部12により保存された端末識別情報を取得する。また、アドレス帳情報取得部16は、外部サーバに保存された端末識別情報を、ネットワークを介して取得してもよい。設定情報取得部17は、他の通信端末30の使用者に割り当てられた属性情報を取得する。この属性情報は、アドレス帳情報取得部16により取得された通信端末30の端末識別情報以外の情報である。なお、この属性情報は、アドレス帳情報保存部12により保存された通信端末30の端末識別情報以外の情報であってもよい。設定情報取得部17は、設定情報保存部13により保存された属性情報を取得する。また、設定情報取得部17は、外部サーバに保存された属性情報を、ネットワークを介して取得してもよい。カテゴリ情報取得部18は、カテゴリの名称と該カテゴリに設定された親密度係数とが予め関連付けられたカテゴリ情報を取得する。カテゴリ情報取得部18は、カテゴリ情報保存部14により保存されたカテゴリ情報を取得する。また、カテゴリ情報取得部18は、外部サーバに保存されたカテゴリ情報を、ネットワークを介して取得してもよい。親密度算出部19は、設定情報取得部17により取得された属性情報に基づいて、通信装置10の使用者と通信端末30の使用者との間の親密度を算出する。親密度算出部19は、カテゴリ情報取得部18により取得されたカテゴリ情報に含まれるカテゴリの名称とグループ情報の名称との類似度を算出し、類似度が最も高いカテゴリの名称に関連付けられた親密度係数に基づいて、親密度を算出してもよい。なお、親密度算出部19による親密度の具体的な算出例については後述する。処理部20は、親密度算出部19により算出された親密度に基づいて、アドレス帳情報取得部16により取得された端末識別情報に基づくアドレス帳の並べ替えを行う。また、処理部20は、親密度算出部19により算出された親密度に基づいて、アドレス帳情報保存部12により保存された端末識別情報に基づくアドレス帳の並べ替えを行ってもよい。例えば、処理部20は、アドレス帳に含まれる通信端末30の使用者を親密度が高い順に並べ替えてもよい。また、処理部20は、親密度算出部19により算出された親密度に基づいて、アドレス帳情報取得部16により取得された端末識別情報が表す通信端末30に対する着信設定を行ってもよい。例えば、処理部20は、数値で表された親密度が所定の数値よりも大きい使用者の通信端末30に対して、その通信端末30の使用者だけに特別な着信音を設定してもよい。処理部20は、親密度算出部19により算出された親密度を所定の表示形式に変換し、出力装置55を介して表示してもよい。例えば、後述の図9aに示すように、処理部20は親密度順に既存のアドレス帳で通常用いられるリスト形式で表示してもよい。また、処理部20は、それ以外の表示形式として、各通信端末30との間の親密度を数値として表示させたり、視覚的にグラフを用いて表示させたりしてもよい。処理部20は、親密度算出部19により算出された親密度に基づいて、属性情報を修正してもよい。この場合、例えば、親密度算出部19が算出の際に利用する属性情報と、処理部20が修正する属性情報とは異なる属性情報を用いる。親密度算出部19の算出例1以下では、親密度算出部19による具体的な親密度の算出例1について説明する。算出例1では、カテゴリ情報取得部18により取得されたカテゴリ情報に含まれるカテゴリの名称とグループ情報の名称との類似度を算出し、類似度が最も高いカテゴリの名称に関連付けられた親密度係数に基づいて、親密度を算出する。まず、前提条件について説明する。通信装置10の使用者であるユーザAは、図3に示す通り、お店A、お店B、同僚A、同僚B、同僚C、友人A、友人B、及び友人Cの合計8件を端末識別情報として登録している。また、ユーザAは、お店A、同僚A、同僚B、同僚C、友人A、友人B、及び友人Cについて、それぞれお店、職場、職場、職場、職場、バンド、親友、及び友人のグループ名称を登録しており、お店Bについてはグループ名称を登録していない。ユーザAは、通信装置10を2年前に購入したとする。また、ユーザAは、この2年間に毎月合計30回ずつメールと電話をそれぞれしている。更に、ユーザAは、送受信合わせて月に平均100バイトのメールを300通送受信している。ユーザAは、友人Aとはこの2年間の間に月平均1.5回ずつメールと電話をしている。ユーザAは、男性である友人Bとは過去交流が盛んであり、現在も交流は年1回程度と少ないが、親しく気のおけない小学校時代の友人である。また、ユーザAは、この2年間の間に友人Bとは毎年10月に3回ずつメールと電話をしている。更に、ユーザAは、友人Bに対して個別に着信音を設定しているとする。ユーザAは、女性である同僚Cとは仕事上の付き合い以外でも多少連絡を取り合っている。また、通信装置10には、この2年間の間に同僚Cとは毎月3回ずつメールと電話をした通信ログが蓄積されている。女性相手の方がデコレーションメールとよばれる容量の比較的大きいメールが使われることが一般的であるため、ユーザAは、同僚Cとは平均500バイトのデコレーションメールのやり取りをしている。ユーザAと友人Aとの親密度は、ユーザAによる友人Aへの電話回数をT_A、ユーザAによる算出期間の全電話回数をT_ALLとすると、以下の算出式で親密度算出部19が算出する。友人Aとの親密度=親密度係数×T_A/T_ALL1親密度算出部19は、親密度係数を抽出する際、まず、カテゴリ情報取得部18により取得されたカテゴリ情報に含まれるカテゴリの名称とグループ情報の名称との類似度を算出し、類似度が最も高いカテゴリの名称を特定する。例えば、図4aに示すカテゴリ名称と、友人Aのグループ名称であるバンドとの類似度を、下記参考文献1等にあげられるような単語間意味類似性判別方法を使って以下のように類似度が算出できたとする。なお、下記参考文献1の単語間意味類似性判別方法は、単語の特徴を表す属性と、当該単語と属性との間の関連の深さを示す当該属性の重要度とに基づいて、単語相互間の意味の類似性を判別する。親友0.0003家族0.0089友達0.0033趣味0.2668職場0.0428お店0.0688もし複数の単語の類似度が非常に高いと判定された場合には、非常に高いと判定された複数の単語の親密度係数の平均値を採用してもよいし、どの単語の類似度も小さい場合には判定不能としてもよい。類似度の算出結果は、類似度判定に用いるカテゴリ情報等によって値は異なるため、上記の算出結果はあくまで一例である。参考文献1:特開平8-147324号公報上記の算出結果に基づき、趣味の類似度が最も高いと判定されたため、図4aのテーブルに基づき、親密度係数は60になる。よって、ユーザAと友人Aとの親密度は、式1を用いて、60×1.5×24÷30×24=3と算出される。算出された親密度3を100分率で表した300を、図5aに示すテーブルに算出結果として格納する。なお、親密度は相対的なものであるから、算出途中に定数の乗除が問題ないことは明らかである。同様の算出によって、お店A、お店B、同僚A、同僚B、同僚C、友人B、及び友人Cはそれぞれ、図4aのカテゴリ名称におけるお店、グループなし、職場、職場、職場、親友、及び友達が最も類似度が高いカテゴリ名称だと判定され、それぞれ対応する親密度係数を用いることで、図5aのように全員の親密度を算出できる。図5aに示すテーブルを親密度順に並び替えたテーブルを図5bに示す。なお、図5a及びbでは、小数点以下を四捨五入している。また、図3に示すテーブルのうち、通信端末30の使用者の名称を、同図の通信回数順に並び替えたテーブルを図6に示す。図3に示す通り、通常の五十音順ではお店A及びお店Bが先頭に来ていて、親しいはずの友人A、友人B及び友人Cが末尾の方に来ている。そのため、例えば図3に示す各使用者の名称が出力装置55に選択可能な形式で表示された際、ユーザAは友人A、友人B及び友人Cを選択しづらい。また、図6に示すように、単純な通信回数順による並び替えでは、友人A及び友人Cについては改善されるが、友人Bについてはやはり末尾の方のままである。ところが、本算出例1によれば、図5bに示すように、友人Bも3番目に来ており、ユーザAが容易に選択することができるとともに、親密度が低いお店Aが最後に来ている等、より選択しやすい順序で並んでいることがわかる。上記算出において、グループ情報の名称が複数の単語から構成されている場合でも、単語に分解してそれぞれの単語とカテゴリ名称の類似度を算出し、得られた結果の平均、最小値、最大値とする等して同様の処理が行える。また、単語ではなく、グループ情報の名称とカテゴリ名称の文章としての類似度を算出してもよい。また、図4aに示すように、親密度が判定不能な場合とグループに属していない場合には親密度を0とせずに、一般的に親密度が低いと思われるグループよりは高めの値を割り当ててもよい。また、グループ情報の名称がどのカテゴリ名称に近いかは、類似度を算出せずに判定することも可能である。グループ情報の名称が親友家族友達趣味職場いずれかの類語であることを類語辞書で確認し、例えば友であれば単語友達の類語として辞書に載っているので、カテゴリ友達に属するとして親密度50であると推定する方法が考えられる。図4aはカテゴリや親密度係数としての例であり、変更してもよく、更には利用者の年齢や性別等で変更する等してもよい。親密度算出部19の算出例2以下では、親密度算出部19による具体的な親密度の算出例2について説明する。算出例2では、着信設定情報に基づいて、親密度を算出する。なお、前提条件については算出例1と同様である。ユーザAと友人Aとの親密度は、算出例1の式1を用いて親密度算出部19が算出する。親密度算出部19は、友人Aの親密度係数を抽出する際、まず、図3に示すテーブルの着信設定を参照する。友人Aには属するグループに着信音を設定が設定されており、図4bの着信設定においてその他に対応するため、親密度係数は1となる。よって、ユーザAと友人Aとの親密度は、1×1.5×24÷<30×24>=0.0500となる。算出された親密度0.05を100分率で表した5を、図7aに示すテーブルに算出結果として格納する。同様にして、ユーザAと友人Bとの親密度係数は20、親密度は0.167、ユーザAと同僚Cとの親密度係数は1、親密度は0.100としてそれぞれ抽出及び算出される。よって、友人Bの方が同僚Cよりも親しいと正しく判定されていることが分かる。その他の通信端末30の使用者についても着信設定情報に基づいて算出された親密度を図7aに示す。なお、小数点第二位以下を四捨五入している。また、図7aに示すテーブルを親密度順に並び替えたテーブルを図7bに示す。本算出例2は、個別の設定がされていたりといった極端に親しいか、着信音拒否が設定されていたりといった親しくない場合に特に効果があり、一般的に精度良く算出するためには他の条件も考慮して決める方がより望ましい。本算出例2では友人A及び友人Cよりも同僚Cの方が親しいとの結果が出ているが、設定しているグループ情報に基づく親密度係数を乗算する等、これまでの他の方法と組み合わせることで、個別の設定がされていたり、着信音拒否が設定されていたりする場合の効果を保持したまま友人A、友人Cの方が同僚Cより親しいと正しく推定することが可能になる。なお、もし図4bの複数の条件に当てはまる場合には平均値をとってもよいが、低い方にする等どれかの値を代表値としたり、重み付けを行う等したりしてもよい。算出例1及び算出例2において、電話回数の割合の代わりに公開しているデータの割合を利用して算出してもよい。例えば、データ保存部11に保存されているデータの個数をN_ALLとし、友人Aの所持する通信端末30に対してアクセスを許しているデータの個数をN_Aとした場合、以下の算出式で友人Aとの親密度を算出してもよい。友人Aとの親密度=親密度係数×N_A/N_ALL1’また、電話回数の割合と、公開しているデータの割合の両方を用いてもよい。この場合、例えば電話回数の割合と、公開しているデータの割合を乗じた値に親密度係数を乗じることにより親密度を計算するなどすればよい。また、算出例1及び算出例2において、親密度係数に通信の割合を乗じて算出する方法を示したが、親密度係数そのものを親密度としてもよいし、何かしらの方法で別途算出した親密度に上述の親密度係数を乗じて算出してもよい。上述の算出例1及び算出例2は、通信の割合を親密度とする方法において、親密度係数を乗じて算出していることになる。従来技術の親密度の算出例以下では、従来技術によるユーザAと友人B及び同僚Cとの親密度の算出例について説明する。下記参考文献2に基づく算出方法では、経過時間考慮型の方法として、古くからの友人の方が履歴が蓄積されている為に大きな値が出やすいことを考慮して、以下のような算出を行う。すなわち、ユーザAと友人Bとの親密度は、√3回×2年=√6=約2.45と算出される。また、ユーザAと同僚Cとの親密度は、3回×24ヶ月=√72=約8.49と算出される。このように、友人Bよりも同僚Cの方が親しいと誤って推定されている。なお、古くからの友人の方が履歴が蓄積されている為に大きな値が出やすいとあるが、実際には通信端末を変更した際には履歴は引き継がれないことが一般的であり、そもそも大きな値が出やすいという考え方がそぐわないと考えられる。たとえ平方根を取らない算出を採用するとしても、やはり誤って推定されている。参考文献2:特開2003-233564号公報下記参考文献3に基づく算出方法では、ユーザAと友人Bとの親密度は、3回×2年/30×24=約0.0083と算出される。また、ユーザAと同僚Cとの親密度は、3回×24ヶ月/30×24=0.1と算出される。このように、やはり、友人Bよりも同僚Cの方が親しいと誤って推定されている。下記参考文献3に基づく算出方法では、更にデートをしたことがありますかといった質問に答えさせることで精度を向上させる方法についても記載があるが、この方法は親密度を算出するために新たに使用者に入力を求めているため、使用者の利便性が低下する。通信装置10では通信装置10の使用者に追加の作業をさせること無く、普段の操作から親密度を精度良く推定できる事がポイントであり、狙いが異なるものである。参考文献3:特開平11-252648号公報下記参考文献4に基づく算出方法では、下記参考文献4の図12Aで示される算出方法に従い、ユーザAと友人Bとの親密度は、100バイト×3回×2年÷100×300×2年=0.01と算出される。また、ユーザAと同僚Cとの親密度は、500バイト×3回×24ヶ月÷100×300×2年=0.6と算出される。このように、やはり友人Bよりも同僚Cの方が親しいと誤って推定されている。参考文献4:特開2006-260099号公報通信装置10の処理次に、このように構成された通信装置10の、親密度に基づいたアドレス帳の並び替え処理について説明する。図11は、通信装置10の処理を示すフローチャートである。まず、通信装置10の使用者による端末識別情報と属性情報の入力が受け付けられるS60。次に、通信装置10は、入力装置54を介した入力を判定するS61。例えば、S60において通信装置10の使用者による端末識別情報と属性情報の入力があった場合、入力された端末識別情報がアドレス帳情報保存部12により保存されS62、入力された属性情報が設定情報保存部13により保存されるS62。S61において、入力が判定されない場合、後述のS63に処理が移る。S62に続いて、親密度算出部19は、親密度算出依頼の受信を判定するS63。例えば、新しい端末識別情報が作成されたことを契機として、親密度算出依頼が通信装置10により出力され、親密度算出部19が受信を判定すると、アドレス帳情報保存部12により保存された端末識別情報が、アドレス帳情報取得部16により取得されS64、アドレス帳情報取得ステップ、設定情報保存部13により保存された属性情報が、設定情報取得部17により取得されるS65、設定情報取得ステップ。次に取得された属性情報に基づき、親密度算出部19により親密度が算出されるS66、親密度算出ステップ。なお、親密度の算出のタイミング親密度算出依頼が出力されるタイミングを、新しい端末識別情報が作成された時だけではなく、定刻としてもよい。例えば毎日午前0時に親密度を算出する設定の場合には、毎日午前0時に通信装置10により親密度算出依頼が出力され、その後S64以降のフローが実行される。S63にて親密度算出依頼の受信が判定されなかった場合、待機状態としてS61に処理が移る。S66に続いて、端末識別情報に含まれる情報から成るアドレス帳が、算出された親密度順に処理部20によって並び替えられるS67。通信装置10と同等の機能を実現するプログラム80通信装置10について、同等の機能をプログラムにより実現することができる。すなわち、プログラムを記録媒体例えば、フレキシブルディスク、CD-ROM、DVD等に記録させ、CPU、RAM、ROM、補助記憶装置等から構成されるコンピュータに読みこませることにより、通信装置10と同等の機能をコンピュータにより実現させることができる。以下、本プログラムについて説明する。図12は、通信装置10と同等の機能を実現することができるプログラム80のモジュール構成図である。プログラム80は、アドレス帳情報取得モジュール81、設定情報取得モジュール82、及び親密度算出モジュール83を含んで構成されている。これら各モジュールが実行されることにより実現される機能は、通信装置10の各構成要素の機能と同様である。すなわち、上述各モジュールは、アドレス帳情報取得部16、設定情報取得部17、及び親密度算出部19にそれぞれ対応して、各構成要素と同等の機能を実現することができる。通信装置10の実施例以下、通信装置10の実施例について説明する。まず、図8~10を用いて、通信装置10の使用者であるユーザAが、ショッピングサイトにアクセスした際に、商品をお勧めしたい人のメールアドレスを簡単に入力することができる例を説明する。まず、通信装置10が図8aに示すようなショッピングサイト内の商品ページにアクセスする。この商品ページに含まれる友達に勧めるボタンをユーザAが押下することで、図8bに示すような、この商品を勧めたい友人のメールアドレスが入力できる入力フォームを含むページに遷移する。このページにおいて、入力フォームにフォーカスが当たった状態でユーザAが決定ボタンを押下することで、図8cに示すようなメールアドレスを入力するテキスト入力モードに切り替わる。ここで通信装置10のメニューボタンをユーザAが押下することで、図8dに示すようなテキスト入力を補助する機能がメニューの選択肢として現れる。ここで、メニューの選択肢のうち電話帳引用にフォーカスが当たっている時にユーザAが決定ボタンを押下することで、図9aに示すようなアドレス帳が表示される。図9aに示すアドレス帳は、端末識別情報に含まれる通信端末30の使用者の名称が、親密度算出部19により算出された親密度の順番に並べ替えられたものである。図9aに示すアドレス帳において、友人Bにカーソルを移動した状態でユーザAが決定ボタンを押下すると、図9bに示すように入力フォームに友人Bのメールアドレスが入力される。図9bに示す画面において友達に勧めるボタンをユーザAが押下することで、友人Bにこのショッピングサイトの運営者から送信されるメールが自動で生成され、図9cに示すような送信メールを確認する画面に遷移する。ユーザAの確認後、問題がなければ図9cに示す画面において勧めるボタンをユーザAが押下することでお勧めメールが友人Bに送信される。メール送信後は送信が完了したことを示すために図9dに示すような送信完了を伝える画面に遷移することが望ましい。なお、送信されるメールについてはお勧めのメッセージ等も追加して送信できるようにしてもよい。また、メールの送信元はユーザAの通信装置10にして、このショッピングサイトはメールのテンプレート情報を提供するだけで、送信は通信装置10の機能を利用して行うようにしてもよい。続いて図10を用いて友人Bがお勧めに従って購入ができるページに遷移するまでの流れを説明する。友人Bは例えば図10aに示すようなメールを受信し、メールに含まれるリンクからサイトにアクセスすることで図10bに示すような商品ページにアクセスすることができる。友人Bは、この商品ページから詳細情報の確認や購入を行うことができる。本実施例では、通信装置10の機能としてアドレス帳を呼び出したが、アドレス帳と親密度、もしくは親密度順のアドレス帳、更には親密度順のアドレス帳と親密度を通信装置10からショッピングサイトに送信し、ショッピングサイトの機能としてアドレス帳を操作してもよい。本実施例ではショッピングサイトを例にして説明しているが、SNSSocialNetworkServiceサイト等でもよい。親密度に関する情報をSNSサイトに提供することで、SNSサイトのユーザがSNSを始めたばかりであっても、SNSサイト上でのアドレス帳の表示順序を、親しい順に並び替えることができ、ユーザの利便性が向上する。その際、SNSサイトは登録されているメールアドレス等をキーとしてアドレス帳とマッチングをはかればよい。また、実施例では親密度を用いたお勧めについて、勧める側がアドレス帳から手動で選択する方法を示したが、自動でお勧めを行ってもよい。例えば、ユーザが商品を購入した時に自動でお勧め情報を親密度の高い通信端末30の使用者に送信する等してもよい。通信システム1の変形例以上、本発明をその実施形態に基づき具体的に説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。以下、通信システム1の変形例について説明する。通信システム1において、特にデータ保存部11、アドレス帳情報保存部12、設定情報保存部13、カテゴリ情報保存部14、及び親密度算出部19は全て外部サーバ40を含む別々の装置に組み込まれてもよいし、そのうち一部だけ別の装置であってもよい。その場合、親密度を算出する際に算出に必要なデータを通信等何かしらの手段で別途取得する必要がある。例えば、図13は、通信システム1におけるデータ保存部11、設定情報保存部13及びカテゴリ情報保存部14を、ネットワークを介した外部サーバ40に移動した通信システム1’を示す図である。通信装置10と通信システム1’に含まれる通信装置10’とは、通信装置10に含まれていたデータ保存部11、設定情報保存部13及びカテゴリ情報保存部14を通信装置10’が含まない点で異なる。データ保存部11、設定情報保存部13及びカテゴリ情報保存部14は、通信システム1’に含まれる外部サーバ40に含まれる。通信システム1’において、通信装置10’のデータ作成部15が作成したデータは、通信モジュール56を介して外部サーバ40のデータ保存部11により保存される。通信端末30は、通信装置10’のデータの閲覧要求を、通信装置10’の代わりに、外部サーバ40に送信する。また、通信装置10’に含まれる設定情報取得部17は、外部サーバ40に含まれる設定情報保存部13により保存された属性情報を取得する。同様に、通信装置10’に含まれるカテゴリ情報取得部18は、外部サーバ40に含まれるカテゴリ情報保存部14により保存されたカテゴリ情報を取得する。その他の通信システム1’における動作は、通信システム1の動作と同様である。以下、通信システム1の更なる変形例について説明する。通信システム1において、親密度算出部19を外部サーバ40に含め、外部サーバ40で算出をしてもよい。その場合、外部サーバ40が端末識別情報や属性情報等の算出に必要な情報を保持しない場合は、通信装置10もしくは通信路の提供元等から別途端末識別情報や属性情報等の情報を送信してもらう。また、アドレス帳情報保存部12を外部サーバ40のみに含めてもよいし、アドレス帳情報保存部12を通信装置10と外部サーバ40との両方に含めてもよい。アドレス帳情報保存部12が通信装置10と外部サーバ40との両方に含まれる場合、外部サーバ40で親密度を算出する際に改めて通信装置10等からアドレス帳情報保存部12に保存された情報を入手する必要が無くなるが、通信装置10と外部サーバ40とに含まれるアドレス帳情報保存部12に保存された情報を定期的に同期する必要がある。更に、データ保存部11だけを外部サーバ40に移し、設定情報保存部13は端末に残しておいてもよい。通信装置10の変形例以下、通信装置10の変形例について説明する。例えば、親密度の算出は全ての端末識別情報に対して行ってもよいし、端末識別情報に含まれる電話番号の最後の番号の偶数奇数で分けて一日おきに親密度を算出してもよい。つまり、必ずしも毎回全ての端末識別情報に対して親密度を算出する必要はない。また、上記実施例ではアドレス帳を表示するタイミングで親密度を算出したが、親密度の算出のタイミングは任意でもよい。例えば、表示の都度、設定が変わったタイミング、定刻、定刻かつ設定が変わった場合、通信があった場合、定刻かつ通信があった場合等がある。都度算出でない場合は親密度または親密度の順位を別途蓄積しておく必要がある。また、通信装置10において、親密度算出部19により、通信端末30に対して設定された電話の着信設定を用いて通信端末30の使用者との親密度を算出すると共に、算出した親密度に基づいて、処理部20により、通信端末30に対するメールの着信設定を行ってもよい。また、通信装置10において、親密度算出部19により算出された親密度に基づいて、設定情報保存部13により保存されたアクセス権情報を設定してもよい。例えば、通信装置10は、親密度が大きい使用者の通信端末30に対して、データ保存部11により保存されたデータの公開度を高めてもよい。通信装置10の作用効果次に、このように構成された通信装置10の作用効果について説明する。本実施形態に係る通信装置10において、アドレス帳情報取得部16により、通信端末30の電話番号及び電子メールアドレスのうち少なくとも一方と通信端末30の使用者の名称とが関連付けられた端末識別情報が取得される。また、設定情報取得部17により、アドレス帳情報取得部16により取得された端末識別情報以外の通信端末30の使用者に割り当てられた属性情報が取得される。そして、親密度算出部19により、設定情報取得部17により取得された属性情報に基づいて、通信装置10の使用者と通信端末30の使用者との間の親密度が算出される。これにより、通信相手に割り当てられた属性情報に基づいて通信相手との親密度を精度よく算出することができる。また、本実施形態に係る通信装置10において、属性情報は、通信端末30の使用者に対して通信装置10の使用者により割り当てられたグループ情報であることが好ましい。これにより、通信相手に割り当てられたグループ情報に基づいて通信相手との親密度を精度よく算出することができる。また、本実施形態に係る通信装置10において、カテゴリの名称と該カテゴリに設定された親密度係数とが予め関連付けられたカテゴリ情報を取得するカテゴリ情報取得部18を更に備え、親密度算出部19は、カテゴリ情報取得部18により取得されたカテゴリ情報に含まれるカテゴリの名称とグループ情報の名称との類似度を算出し、類似度が最も高いカテゴリの名称に関連付けられた親密度係数に基づいて、親密度を算出することが好ましい。これにより、カテゴリ情報に含まれるカテゴリの名称とグループ情報の名称との類似度を算出し、類似度が最も高いカテゴリの名称に関連付けられた親密度係数に基づいて、親密度を算出することができる。つまり、通信相手に割り当てられたグループ情報と、予め設定されたカテゴリ情報とに基づいて通信相手との親密度を精度よく算出することができる。また、本実施形態に係る通信装置10において、属性情報は、通信端末30に対して通信装置10の使用者により割り当てられた着信設定情報であることが好ましい。これにより、通信相手に割り当てられた着信設定情報に基づいて通信相手との親密度を精度よく算出することができる。また、本実施形態に係る通信装置10において、親密度算出部19により算出された親密度に基づいて、アドレス帳情報取得部16により取得された端末識別情報に基づくアドレス帳の並べ替えを行う処理部20を更に備えることが好ましい。これにより、算出された親密度に基づいて、取得された端末識別情報に基づくアドレス帳の並べ替えを行うことができる。その結果、例えば、精度よく算出された親密度の順にアドレス帳を並べ替えることができる等、通信装置10の使用者の利便性が向上する。また、本実施形態に係る通信装置10において、親密度算出部19により算出された親密度に基づいて、アドレス帳情報取得部16により取得された端末識別情報が表す通信端末30に対する着信設定を行う処理部20を更に備えることが好ましい。これにより、算出された親密度に基づいて、取得された端末識別情報が表す通信端末30に対する着信設定を行うことができる。その結果、例えば、精度よく算出された親密度に基づいて着信設定を自動的に行うことができる等、通信装置10の使用者の利便性が向上する。また、本実施形態に係る通信装置10において、属性情報を保存する設定情報保存部13を更に備え、設定情報取得部17は、設定情報保存部13により保存された属性情報を取得することが好ましい。これにより、通信装置10に保存された属性情報を取得することができるため、高速に通信相手との親密度を算出することができる。また、本実施形態に係る通信装置10において、設定情報取得部17は、外部サーバ40に保存された属性情報を取得することが好ましい。これにより、例えば、属性情報を外部サーバ40に一元管理することができる等、通信装置10の使用者の利便性が向上する。ところで、最近の携帯端末では、写真の撮影や撮影された写真の送信といった機能等、種々の機能をも備えるようになってきている。例えば、自分の子供の写真等、自身のよりプライベートな情報の送信時における送信先を選択する際に、従来の電話回数によるアドレス帳の並び替えを用いた場合、送信先の選択のし易さを考慮した並び順とはなっていないといった問題がある。本実施形態に係る通信装置10によれば、通信相手に割り当てられた属性情報に基づいて通信相手との親密度を精度よく算出することができるため、このような場合、送信先の選択のし易さを考慮した並び順のアドレス帳を提供することができる。また、最近ではECElectronicCommerceサイト上で自分のお勧めの商品を友達に紹介する際や、SNS等のソーシャルサイトの招待の際にもアドレス帳機能から簡易な操作で入力できることも多い。相手が親しいほどお勧めや招待を受けた側は真剣に検討をする為、親しい人を選択しやすくするようにする手段の提供が必要であり、精度良い親密度の算出を行うことが求められていた。本実施形態に係る通信装置10によれば、通信相手に割り当てられた属性情報に基づいて通信相手との親密度を精度よく算出することができるため、このような場合、親しい人を選択しやすくするようにする手段を提供することができる。また、ユーザが新しくSNS等を始めた際にはそのサービス上で行われたコメント等のコミュニケーション履歴が蓄積されておらず、そのサービス上でのアドレス帳をコミュニケーション履歴を利用して並べ替える際に、初期の数少ない履歴では履歴表示やコミュニケーション数順による表示が真にユーザの良く使う順番になっていない可能性が高いという課題もある。しかしながら、既に携帯端末上で親密度を算出しておけば、算出した親密度を使ってそのサービス上のアドレス帳についても並べ替えを行うことで、選択のし易さを考慮した並び順での表示がはじめから可能になるため、精度のよい親密度の算出を行うことが求められていた。本実施形態に係る通信装置10によれば、通信相手に割り当てられた属性情報に基づいて通信相手との親密度を精度よく算出することができるため、このような場合、通信装置10において精度のよい親密度を算出することができ、選択のし易さを考慮した並び順での表示がはじめから可能になる。以上説明したように、本実施形態によれば、通信端末30の使用者である通信相手との間の親密度を算出する際、通信装置10の使用者が設定したグループ情報に基づいて親密度を算出している。このため、仕事上で数多く連絡をとりあっても、会社関係であることがグループ情報から推測できれば親密度が余り向上しない為、誤って親密度が高いと推定することが無くなる。通信装置10の使用者が意識すること無くこれまで通りの操作をするだけで、通信相手との親密さを通信装置10の使用者の意志を反映し精度よく推定して親密度を算出できるため、親しい人へのお勧めを行う際の選択の手間を軽減することが可能になる効果がある。また、アドレス帳が親密度順に並んでいれば、n番目までの人に対して自分の写真や日記等の情報を公開するといった設定も簡単に行える。具体的には、10番目までの人に対してある日記を公開したい場合には10という数字を入力したり、10番目の人を選択したりすればよい。または、親密度が例えば20以上の人に公開したい場合には20という数字を入力すればよい。数字の入力は情報の持ち主が行わなくてもよい。例えばSNSサイト上での公開にあたってはSNSサイトの運営者側が値を決定しても良い。