"測定期間iにおけるサンプリング値xiからなる離散系の時系列データを取得し、所定の測定期間t以前の所定の期間に対応するN個のサンプリング値xt,xt-1,,,xt-N1の移動平均mtに基づく移動偏差vtを算出し、測定期間tに対応する移動偏差vtと測定期間t-1に対応する移動偏差vt-1とに基づいて、測定期間tにおける前記離散系の時系列データの急激な変化を示す評価値stを算出する評価値算出部を備える情報処理装置。前記評価値算出手段は、前記評価値st=移動偏差vt/移動偏差vt-1を算出する請求項1に記載の情報処理装置。前記評価値算出部は、連続的な時系列データを測定期間毎に集計して前記離散系の時系列データに変換する請求項2に記載の情報処理装置。前記評価値算出部は、前記測定期間を時間的に重複して設け、連続的な時系列データを前記測定期間毎に集計して前記離散系の時系列データに変換する請求項3に記載の情報処理装置。情報処理装置の情報処理方法において、情報処理装置による、測定期間iにおけるサンプリング値xiからなる離散系の時系列データを取得し、所定の測定期間t以前の所定の期間に対応するN個のサンプリング値xt,xt-1,,,xt-N1の移動平均mtに基づく移動偏差vtを算出し、測定期間tに対応する移動偏差vtと測定期間t-1に対応する移動偏差vt-1とに基づいて、測定期間tにおける前記離散系の時系列データの急激な変化を示す評価値stを算出するステップを含む情報処理方法。コンピュータに、測定期間iにおけるサンプリング値xiからなる離散系の時系列データを取得し、所定の測定期間t以前の所定の期間に対応するN個のサンプリング値xt,xt-1,,,xt-N1の移動平均mtに基づく移動偏差vtを算出し、測定期間tに対応する移動偏差vtと測定期間t-1に対応する移動偏差vt-1とに基づいて、測定期間tにおける前記離散系の時系列データの急激な変化を示す評価値stを算出する評価値算出部として機能させるプログラム。上述したように、従来においても検索キーワードを含む情報を検索することは可能である。しかしながら、検索キーワードに関連する情報検索キーワードを含まなくてもよいを提示したり、検索キーワードに関連する情報のうち、世間で話題になっているものを抽出したりする技術は確立されていない。本開示はこのような状況に鑑みてなされたものであり、世間で話題になっている情報を抽出できるようにするものである。本開示の一側面である情報処理装置は、測定期間iにおけるサンプリング値xiからなる離散系の時系列データを取得し、所定の測定期間t以前の所定の期間に対応するN個のサンプリング値xt,xt-1,,,xt-N1の移動平均mtに基づく移動偏差vtを算出し、測定期間tに対応する移動偏差vtと測定期間t-1に対応する移動偏差vt-1とに基づいて、測定期間tにおける前記離散系の時系列データの急激な変化を示す評価値stを算出する評価値算出部を備える。前記評価値算出手段は、前記評価値st=移動偏差vt/移動偏差vt-1を算出することができる。前記評価値算出部は、連続的な時系列データを測定期間毎に集計して前記離散系の時系列データに変換することができる。前記評価値算出部は、前記測定期間を時間的に重複して設け、連続的な時系列データを前記測定期間毎に集計して前記離散系の時系列データに変換することができる。本開示の一側面である情報処理方法は、情報処理装置による、測定期間iにおけるサンプリング値xiからなる離散系の時系列データを取得し、所定の測定期間t以前の所定の期間に対応するN個のサンプリング値xt,xt-1,,,xt-N1の移動平均mtに基づく移動偏差vtを算出し、測定期間tに対応する移動偏差vtと測定期間t-1に対応する移動偏差vt-1とに基づいて、測定期間tにおける前記離散系の時系列データの急激な変化を示す評価値stを算出するステップを含む。本開示の一側面であるプログラムは、コンピュータに、測定期間iにおけるサンプリング値xiからなる離散系の時系列データを取得し、所定の測定期間t以前の所定の期間に対応するN個のサンプリング値xt,xt-1,,,xt-N1の移動平均mtに基づく移動偏差vtを算出し、測定期間tに対応する移動偏差vtと測定期間t-1に対応する移動偏差vt-1とに基づいて、測定期間tにおける前記離散系の時系列データの急激な変化を示す評価値stを算出する評価値算出部として機能させる。本開示の一側面においては、測定期間iにおけるサンプリング値xiからなる離散系の時系列データが取得され、所定の測定期間t以前の所定の期間に対応するN個のサンプリング値xt,xt-1,,,xt-N1の移動平均mtに基づく移動偏差vtが算出され、測定期間tに対応する移動偏差vtと測定期間t-1に対応する移動偏差vt-1とに基づいて、測定期間tにおける前記離散系の時系列データの急激な変化を示す評価値stが算出される。本開示の一側面によれば、世間で話題になっている情報を抽出することができる。以下、本開示を実施するための最良の形態以下、実施の形態と称するについて、図面を参照しながら詳細に説明する。<1.実施の形態>初めに、本開示の情報処理装置を適用した、実施の形態としての検索装置の概要について説明する。この検索装置は、インターネットまたはイントラネット上で公開されている各種文書を検索対象として、検索キーワードを含む文書を検索し、検索した複数の文書に共通して含まれる文字列以下、共起キーワードまたはトピックと称するを抽出する。さらに、検索キーワードと共起キーワードとを含むインターネット上の文書のうち、所定の時点において世間で話題になっているもの流行している話題を、検索情報に関連する情報として提示するものである。例えばインターネット上で公開されているツイッタの各ツイートツイッタのユーザがつぶやいた入力した140文字以内の短文を指すを検索対象として、検索キーワードを含むツイートを検索し、検索した複数のツイートに共通して含まれる共起キーワードを抽出する。さらに、抽出した各共起キーワードに対して流行の程度を示す評価値を算出して一覧表示してユーザに選択させ、選択された共起キーワードと検索キーワードとを含むツイートをユーザに提示する。これにより、いま世間で話題になっていることに対するツイートをユーザに提示することができる。例えば、検索キーワードを浅草寺とすれば、共起キーワードとして、例えば、台東区、護国寺、が震災、浅草に、交差点などが抽出される。抽出されたこれらの各共起キーワードからユーザがが震災を選択すると、選択された共起キーワードが震災と検索キーワード浅草寺とを含むツイートがユーザに提示される。なお、検索キーワードについては、ユーザが入力する他、ユーザの操作履歴などに基づいて自動的に設定するようにしてもよい。例えば、ユーザによって作成された文書に頻出する文字列、ユーザによって作成されたプレイリストに含まれるアーティスト名や曲名、ユーザが視聴したテレビジョン番組に頻出するタレント名などを抽出し、それらを検索キーワードに設定するようにしてもよい。また、検索キーワードと対比するための1以上の対照キーワードを設定することも可能である。対照キーワードは、検索キーワードと同様、ユーザが入力する他、自動的に設定できるようにしてもよい。対照キーワードを自動的に設定する場合、設定済みの検索キーワードに基づいて対照キーワードを決定してもよい。例えば、検索キーワードがアーティスト名である場合、インターネット上から同じ出身国の他のアーティストを検索し、そのアーティスト名を対照キーワードに決定したりすればよい。例えば、検索キーワードとしてAAA、対照キーワードとしてBBBが設定された場合、検索キーワードAAAを含む複数のツイートから共起キーワードが抽出されるが、対照キーワードBBBを含む複数のツイートにおける出現頻度が高いものは除外される。なお、検索キーワードおよび対照キーワードとして、複数の文字列を設定してAND検索させることもできる。以下、本開示においては、ツイッタの各ツイートを検索対象とした場合を例として説明する。ただし、実施の形態である検索装置の検索対象はツイッタのツイートに限定されるものではない。また、検索対象の文書および検索キーワードは、文字列または記号列によって表現されるものであれば、日本語、英語などの自然言語によるものに限定されない。例えば、DNA情報、音素、楽譜情報、量子化して記号列に落とし込んだ実数値の一次元配列で表されるデータ、量子化して記号列に落とし込んだ実数値の多次元配列で表されるデータを一次元化したものなども検索対象の文書および検索キーワードとすることができる。[検索装置の構成例]図1は、実施の形態である検索装置に含まれる機能ブロックの構成例を示している。この検索装置10は、キーワード設定部11、文書検索部12、ノイズ除去部13、検索インデックス作成部14、流行度判定部15、トピック抽出部16、トピック出力部17、トピック文書出力部18、およびデータベース20を含む。図2は、データベース20の詳細を示している。データベース20は、検索文書保存データベース21、文書検索インデックスデータベース22、およびトピック保存データベース23を含む。キーワード設定部11は、ユーザから入力される文字列を検索キーワードに設定する。また、キーワード設定部11は、ユーザから入力される文字列を対照キーワードに設定する。なお、キーワード設定部11は、検索キーワードまたは対照キーワードの少なくとも一方を自動的に設定することができる。文書検索部12は、インターネット上に公開されているツイッタの各ツイートを検索対象として、検索キーワードを含むツイートを検索する。また、文書検索部12は、インターネット上に公開されているツイッタの各ツイートを検索対象として、対照キーワードを含むツイートを検索する。なお、検索対象とするツイートの記載日時の期間を、例えば現在から1ヶ月前までなどと制限するようにしてもよい。文書検索部12による検索結果のツイートは、検索キーワードまたは対照キーワードに対応付けて、データベース20の検索文書保存データベース21に保存される。ノイズ除去部13は、検索結果として得られたツイートから、共起キーワードになり得ない文字列以下、ノイズと称するを除去する。具体的には図4を参照して後述する。検索インデックス作成部14は、検索文書保存データベース20に保存された、検索結果として得られたツイートに対してSuffixArrayによる検索インデックスを作成する。作成された検索インデックスは、データベース20の文書検索インデックスデータベース22に保存される。ここで検索インデックスが作成されることにより、共起キーワードを抽出する際に必要となる、トピック共起キーワード候補文字列の各ツイートにおける出現回数DFのカウントを高速に実施することができる。流行度判定部15は、検索キーワードや対照キーワードを自動的に設定するに際して、それらの候補の流行度を判定する。また、流行度判定部15は、抽出される共起キーワードトピックの流行度を判定する。トピック抽出部16は、ノイズが除去された検索結果の各ツイートから、共起キーワードトピックを抽出する。抽出された共起キーワードトピックは、データベース20のトピック保存データベース23に保存される。トピック出力部17は、抽出された共起キーワードトピックを出力する。なお、トピック出力部17に、抽出された共起キーワードトピックに基づいて自動的にツイートを生成してツイッタに投稿するbot生成機能を持たせるようにしてもよい。トピック文書出力部18は、抽出された共起キーワードトピックを含むツイートを検索文書保存データベース21から取得して出力する。[動作説明]次に、検索装置10の動作について説明する。図3は、検索装置10による関連情報検索処理を説明するフローチャートである。ステップS1において、キーワード設定部11は、ユーザが入力する文字列を検索キーワードに設定する。なお、ユーザによって作成された文書に頻出する文字列、ユーザによって作成されたプレイリストに含まれるアーティスト名や曲名、ユーザが視聴したテレビジョン番組に頻出するタレント名などを抽出し、それらを検索キーワードに設定するようにしてもよい。この場合、抽出したアーティスト名などに対して、後述する流行の評価値を算出し、評価値が所定の閾値以上のものを検索キーワードに採用するようにしてもよい。さらにステップS1において、キーワード設定部11は、ユーザが入力する文字列、または自動的に決定した文字列を対照キーワードに設定する。なお、対照キーワードの設定は省略してもよい。ステップS2において、文書検索部12は、インターネット上に公開されているツイッタの各ツイートを検索対象として、検索キーワードを含むツイートを検索する。検索結果のツイートは、検索キーワードに対応付けて検索文書保存データベース21に保存される。また、文書検索部12は、対照キーワードが設定されている場合、インターネット上に公開されているツイッタの各ツイートを検索対象として、対照キーワードを含むツイートを検索する。検索結果のツイートは、対照キーワードに対応付けて検索文書保存データベース21に保存される。ステップS3において、ノイズ除去部13は、検索結果として得られたツイートから、共起キーワードになり得ないノイズを除去する。図4は、検索結果の一例であるツイートを示している。同図において下線の設けられている文字列がノイズとしてノイズ除去部13により除去される。すなわち、検索対象がツイートである場合、リツイートを意味するRT、返信相手を示す先ユーザ名、URLを示すhttp、ハッシュタグを示すが除去される。図3に戻る。ステップS4において、検索インデックス作成部14は、検索文書保存データベース20に保存された、検索結果として得られたツイートに対してSuffixArrayによる検索インデックスを作成する。作成された検索インデックスは文書検索インデックスデータベース22に保存される。ステップS5において、トピック抽出部16は、ノイズが除去された検索結果の各ツイートから、共起キーワードトピックを抽出するトピック抽出処理を行う。抽出された共起キーワードトピックは、データベース20のトピック保存データベース23に保存される。図5はトピック抽出処理を詳細に説明するフローチャートである。ステップS11において、トピック抽出部16は、ノイズが除去された検索結果のツイート群に出現する全ての部分文字列のうち、他の部分文字列の一部としてのみ出現する部分文字列を除外した文字列群を抽出する。これは、出現回数DFが変化しない範囲で、もっとも長い部分文字列群を抽出することに相当する。この処理はSuffixArrayによる検索インデックスを用いることによって、高速に処理することが可能である。以下の文字の種類による規則に則したものをトピック候補文字列から除外し、残ったものをトピック候補文字列として抽出する。想定される文字の種類文字の種類としては、例えば、スペース空白、半角英字、ラテン文字拡張、ひらがな、カタカナ、全角記号、長音記号、半角記号、制御文字、無効文字、漢字、半角数字、句読点、ハングル、タイ文字、アラビア文字、ヘブライ文字、キリル文字、ギリシア文字などが想定される。トークンをトピック候補文字列から除外する規則トークンの前の文字前のトークンの最後の文字が、長音記号である場合、トピック候補文字列としない。トークンの初めの文字が、スペースである場合、トピック候補文字列としない。全角記号である場合、トピック候補文字列としない。長音記号である場合、トピック候補文字列としない。半角記号である場合、トピック候補文字列としない。制御文字、無効文字である場合、トピック候補文字列としない。句読点である場合、トピック候補文字列としない。トークンの後の文字後のトークンの初めの文字が、長音記号である場合、トピック候補文字列としない。トークンの最後の文字が、スペースである場合、トピック候補文字列としない。全角記号である場合、トピック候補文字列としない。半角記号である場合、トピック候補文字列としない。制御文字、無効文字である場合、トピック候補文字列としない。句読点である場合、トピック候補文字列としない。トークンの前の文字前のトークンの最後の文字とトークンの初めの文字の両方、もしくは、トークンの後の文字後のトークンの初めの文字とトークンの最後の文字の両方が、半角英字、ラテン文字拡張である場合、トピック候補文字列としない。カタカナである場合、トピック候補文字列としない。半角数字記号である場合、トピック候補文字列としない。ハングルである場合、トピック候補文字列としない。キリル文字である場合、トピック候補文字列としない。例えば、図6に示されるように、ノイズ除去後のツイートがチョコを買いだめする人は、手を挙げなさいである場合、まず検索結果のツイート群において、全ての部分文字列のうち、他の部分文字列の一部としてのみ出現する部分文字列を除外した文字列群を抽出する。一例として、チョ、チョコ、チョコをの出現回数DFがそれぞれ10、10、4であった場合、チョコは抽出されるが、チョは抽出されない。その後さらに、トークンをトピック候補文字列から除外する規則を適用し、トピック候補文字列が抽出される。このように、トピック抽出部16では、出現回数DFの変化点と、文字の種類の違いに基づき、検索対象とする文書の言語に依存することなくトピック候補文字列を抽出することができる。ただし、文書の言語の特徴に基づく形態素解析を利用してトピック候補文字列を抽出するようにしてもよい。なお、類似した文字列がトピック候補文字列として抽出された場合、それらを一つにまとめるようにしてもよい。ここで類似とは、文字列そのものの類似度が高いことのほかに、出現した文書の類似度が高いことも含む。ステップS12において、トピック抽出部16は、文書検索インデックスデータベース22に保存されている検索インデックスを用い、ノイズが除去された検索結果のツイートにおける各トピック候補文字列の出現回数DFを算出する。ステップS13において、トピック抽出部16は、各トピック候補文字列の出現回数DFが所定の条件を満たすものをトピック共起キーワードに採用する。すなわち、検索キーワードと対照キーワードの両方が設定されている場合には、検索キーワードによる検索結果のツイートにおける出現回数DFを、対照キーワードによる検索結果のツイートにおける出現回数DFで除算した値が所定の閾値以上であるものをトピックに採用する。検索キーワードのみが設定されている場合には、検索キーワードによる検索結果のツイートにおける出現回数DFが所定の閾値以上であるものをトピックに採用する。なお、トピックとして採用するか否かの判定に、上述したような出現回数DFの商の代わりに、InformationGain,MutualInformation,BiNormalseparation,FoldChange,相関係数などを算出して用いるようにしてもよいし、カイ二乗検定などトピックの特異性を測る検定を行ってもよい。このようにしてトピックが抽出された後、トピック抽出処理が終了されて、図3のステップS6にリターンする。ステップS6において、流行度判定部15は、ステップS5で抽出された各共起キーワードトピックに対して流行の評価値を算出する。この算出方法については、図9乃至図13を参照して後述する。ステップS7において、トピック出力部17は、抽出された共起キーワードトピックとその流行の評価値をユーザに提示する。ただし、ステップS8において検索装置が自動的にトピックを選択する場合、提示する必要は必ずしもない。提示された共起キーワードトピックがユーザによって選択されるか、流行の評価値が閾値以上のものが検索装置によって自動的に選択されると、ステップS8において、トピック文書出力部18は、抽出された共起キーワードトピックと検索キーワードを含むツイートを検索文書保存データベース21から取得し、検索キーワードに関連する関連情報としてユーザに提示する。なお、出得した複数のツイートが類似している場合、一つにまとめて提示するようにしてもよい。以上で、関連情報検索処理としての一連の動作が終了される。ユーザインタフェースとしての画面の表示例図7は、検索装置10のユーザインタフェースとしての画面の表示例を示している。この画面50には、検索キーワード入力欄51、GetTweetsボタン52、GetTopicWordsfromTweetsボタン53、ShowTweetsボタン54、トピック表示欄55、評価値表示欄56、およびツイート表示欄57が設けられている。ユーザは、検索キーワード入力欄51に検索キーワードを入力することができる。ユーザがGetTweetsボタン52を操作されると、インターネット上で公開されているツイッタのツイートのうち、検索キーワードを含むものが検索される。ユーザがGetTopicWordsfromTweetsボタン53を操作すると、検索結果のツイートから共起キーワードトピックが抽出されて、流行の評価値とともにトピック表示欄55に表示される。ユーザがトピック表示欄55に表示された共起キーワードトピックを選択すると、選択された共起キーワードトピックに対する流行の評価値の時間的推移が評価値表示欄56に表示される。さらに、ユーザが共起キーワードトピックを選択した状態でShowTweetsボタン54を操作すると、検索キーワードと、選択された共起キーワードトピックを含むツイートがツイート表示欄57に表示される。例えば、図7に示されるように、ユーザが検索キーワード入力欄51に検索キーワードとして浅草寺を入力し、GetTweetsボタン52を操作すると、検索キーワード浅草寺を含むツイートが検索される。ここで、ユーザがGetTopicWordsfromTweetsボタン53を操作すると、トピック表示欄55に共起キーワードトピックとして台東区、護国寺、が震災、震災発生時刻の午後二時四十六分、浅草に、交差点が流行の評価値とともに表示される。ユーザがトピック表示欄55に表示された共起キーワードトピックのうちの台東区を選択すると、選択された共起キーワードトピックに対する流行の評価値の時間的推移が評価値表示欄56に表示される。さらに、ユーザが共起キーワードトピック台東区を選択した状態でShowTweetsボタン54を操作すると、検索キーワード浅草寺と、選択された共起キーワードトピック台東区を含むツイートがツイート表示欄57に表示される。また例えば、図8に示されるように、ユーザが検索キーワード入力欄51に検索キーワードとして野菜を入力し、GetTweetsボタン52を操作すると、検索キーワード野菜を含むツイートが検索される。ここで、ユーザがGetTopicWordsfromTweetsボタン53を操作すると、トピック表示欄55に共起キーワードトピックとして子どもが、の子ども、飲ませた、を飲ま、食べさせた、出荷制限の、消費者のなどが流行の評価値とともに表示される。ユーザがトピック表示欄55に表示された共起キーワードトピックのうちの出荷制限のを選択すると、選択された共起キーワードトピックに対する流行の評価値の時間的推移が評価値表示欄56に表示される。さらに、ユーザが共起キーワードトピック出荷制限のを選択した状態でShowTweetsボタン54を操作すると、検索キーワード野菜と、選択された共起キーワードトピック出荷制限のを含むツイートがツイート表示欄57に表示される。以上説明したように、検索装置10によれば、ユーザが興味を持っている話題を含むツイートをトピック毎にまとめて提示することができる。さらに、検索キーワードを自動設定するようにすれば、ユーザが興味を持っていると推定される話題を含むツイートをトピック毎にまとめて提示することができる。流行の評価値の算出方法について次に、上述した関連情報検索処理のステップS6における、共起キーワードの流行の評価値を算出する方法について説明する。まず、検索結果のツイートにおける共起キーワードの出現回数DFを、共起キーワードが出現しているツイートの投稿日時に基づいて離散系の時系列データに変換する。具体的には、共起キーワードの出現回数DFを、所定の測定期間例えば、24時間における頻度に変換する。図9は、頻度の測定期間の設定方法を示している。すなわち、同図Aに示されるように、時間軸Tにおいて頻度の測定期間を重複しないように設けてもよいし、同図Bに示されるように、時間軸Tにおいて頻度の測定期間を重複するように設けてもよい。時間軸Tにおいて頻度の測定期間を重複しないように設けた場合、各測定区間における頻度の総和が出現回数DFとなる。時間軸Tにおいて頻度の測定期間を重複するように設けた場合、短期間に多数の頻度のサンプルを取得することができる。ある測定期間tにおける頻度をxtとした場合、測定期間tにおける流行の評価値stは、測定期間tと基準としてそれ以前のN個の測定期間t,t-1,t-2,,t-N1における頻度xt,xt-1,xt-2,,xt-N1を用いて算出される。具体的には、移動平均mt、移動偏差vt、評価値stの順に算出される。移動平均mt=Σxi/N1移動偏差vt=√Σmt-xi/N2評価値st=vt/vt-13なお、Σは、i=tからi=t-N1に対応するN個の値の総和を意味する。例えば、離散系の時系列データとしての頻度xtが図10に示されるように推移した場合、その移動平均mtは図11に太線で示されるように推移し、移動偏差vtは図11に太線を中心として細線で示される帯をして推移する。これに対して、評価値stは図12に示されるように推移する。図13は、図10と図12を重ね合わせて示している。図13から明らかなように、評価値stは頻度xtが急激に変化した場合に大きな値を示すことがわかる。したがって、共起キーワードに対して評価値stを算出すれば、これを世間で話題になっているか流行しているか否かの指標として利用できる。なお、評価値stは、測定期間tが短ければ短期的な流行の傾向を示し、測定期間tが長ければ長期的な流行の傾向を示すことになる。そこで、測定期間tを短期例えば、1日間=24時間として算出した評価値st1日間と、測定期間tを長期例えば、1ヶ月=30日間として算出した評価値st30日間とを求め、これらの重み付き平均を最終的な評価値として算出するようにしてもよい。算出された最終的な評価値は、世間で話題になっているか流行しているか否かの短期的な流行の傾向と長期的な流行の傾向とを兼ね備えた指標として利用することができる。評価値の他の利用先について上述した評価値Stは、共起キーワードの流行判定の他に様々な利用が考えられる。例えば、様々な商品の所定期間における各売り上げ数を上記頻度xtとみなして評価値Stを算出すれば、売れ筋の商品を判断するための指標に利用できる。また、検索キーワードによる検索回数を上記頻度xtとみなして評価値Stを算出すれば、世間で話題になっているキーワードを判断するための指標に利用できる。ところで、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行することもできるし、ソフトウェアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行する場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のコンピュータなどに、プログラム記録媒体からインストールされる。図14は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するコンピュータのハードウェアの構成例を示すブロック図である。このコンピュータ100において、CPUCentralProcessingUnit101,ROMReadOnlyMemory102,RAMRandomAccessMemory103は、バス104により相互に接続されている。バス104には、さらに、入出力インタフェース105が接続されている。入出力インタフェース105には、キーボード、マウス、マイクロホンなどよりなる入力部106、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部107、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる記憶部108、ネットワークインタフェースなどよりなる通信部109、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどのリムーバブルメディア111を駆動するドライブ110が接続されている。以上のように構成されるコンピュータ100では、CPU101が、例えば、記憶部108に記憶されているプログラムを、入出力インタフェース105およびバス104を介して、RAM103にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであってもよいし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであってもよい。また、プログラムは、1台のコンピュータにより処理されるものであってもよいし、複数のコンピュータによって分散処理されるものであってもよい。さらに、プログラムは、遠方のコンピュータに転送されて実行されるものであってもよい。なお、本開示の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。"