複数のサービスのそれぞれにおいてコンテンツが送信可能な場合における送信先のユーザに対しコンテンツを推奨するために蓄積されたログの処理を行うログ処理装置であって、いずれかのサービスのいずれかのコンテンツがいずれかのユーザのために送信されたことを示す該サービスのサービスID、該サービスでの該コンテンツのコンテンツID、該コンテンツに関連するコンテンツ関連情報、該サービスでの該ユーザのユーザID、該ユーザに関連するユーザ関連情報、を含むログが蓄積されるログ蓄積部と、前記ログ蓄積部のログ毎に生成されるレコードを記憶するためのログレコード記憶部と、複数のサービスでの同一のユーザを示す複数のユーザIDを含むユーザレコードが記憶される統合ユーザIDデータベースと、複数のサービスでの同一のコンテンツを示す複数のコンテンツIDを含むコンテンツレコードが記憶される統合コンテンツIDデータベースと、同一のユーザ関連情報および互いに異なるサービスIDを有する複数のログのそれぞれからユーザIDを読み出し、該ユーザIDならびに統合ユーザIDを含むユーザレコードを前記統合ユーザIDデータベースに記憶させるユーザID処理部と、同一のコンテンツ関連情報および互いに異なるサービスIDを有する複数のログのそれぞれからコンテンツIDを読み出し、該コンテンツIDならびに統合コンテンツIDを含むコンテンツレコードを前記統合コンテンツIDデータベースに記憶させるコンテンツID処理部と、前記ログ蓄積部のログ毎に、前記統合ユーザIDデータベースから当該ログ内のユーザIDを含むレコードを検索して当該レコードから読み出した統合ユーザID、前記統合コンテンツIDデータベースから当該ログ内のコンテンツIDを含むレコードを検索して当該レコードから読み出した統合コンテンツID、当該ログ内のサービスID、を含むレコードを生成し、前記ログレコード記憶部に記憶させるログレコード生成部とを備えることを特徴とするログ処理装置。複数のサービスのそれぞれにおいてコンテンツが送信可能な場合における送信先のユーザに対しコンテンツを推奨するために蓄積されたログの処理を行うログ処理装置の動作方法であって、前記ログ処理装置は、いずれかのサービスのいずれかのコンテンツがいずれかのユーザのために送信されたことを示す該サービスのサービスID、該サービスでの該コンテンツのコンテンツID、該コンテンツに関連するコンテンツ関連情報、該サービスでの該ユーザのユーザID、該ユーザに関連するユーザ関連情報、を含むログが蓄積されるログ蓄積部と、前記ログ蓄積部のログ毎に生成されるレコードを記憶するためのログレコード記憶部と複数のサービスでの同一のユーザを示す複数のユーザIDを含むユーザレコードが記憶される統合ユーザIDデータベースと、複数のサービスでの同一のコンテンツを示す複数のコンテンツIDを含むコンテンツレコードが記憶される統合コンテンツIDデータベースと、を備え、前記動作方法は、前記ログ処理装置のユーザID処理部が、同一のユーザ関連情報および互いに異なるサービスIDを有する複数のログのそれぞれからユーザIDを読み出し、該ユーザIDならびに統合ユーザIDを含むユーザレコードを前記統合ユーザIDデータベースに記憶させ、前記ログ処理装置のコンテンツID処理部が、同一のコンテンツ関連情報および互いに異なるサービスIDを有する複数のログのそれぞれからコンテンツIDを読み出し、該コンテンツIDならびに統合コンテンツIDを含むコンテンツレコードを前記統合コンテンツIDデータベースに記憶させ、前記ログ処理装置のログレコード生成部が、前記ログ蓄積部のログ毎に、前記統合ユーザIDデータベースから当該ログ内のユーザIDを含むレコードを検索して当該レコードから読み出した統合ユーザID、前記統合コンテンツIDデータベースから当該ログ内のコンテンツIDを含むレコードを検索して当該レコードから読み出した統合コンテンツID、当該ログ内のサービスID、を含むレコードを生成し、前記ログレコード記憶部に記憶させることを特徴とするログ処理装置の動作方法。請求項1記載のログ処理装置としてコンピュータを機能させるためのコンピュータプログラム。利用者間型の推薦方法を用いる場合、あるアイテムへの評価値の加重平均値を利用するため、そのアイテムが新規にコンテンツとして登録された場合など、そのアイテムへの評価ログが少ない段階においては、そのアイテム以外のアイテムの評価値がそのアイテムに比較して、大きな値を持つと考えられるため、推薦として表示されないという課題あった。これは、サービス間でアイテム系IDのデータ量や登録削除頻度、メタデータの質等が異なる場合、サービス横断での推薦が正しく機能しないことを意味する。アイテム間型の推薦方法を用いる場合、アイテムの利用ユーザの共起性などでアイテム間の類似度を測るため、利用者間型の推薦方法を用いる場合と同様に、あるアイテムへの評価ログが少ない段階においては、他のアイテムへの類似度がそのアイテムに比較して、大きな値を持つと考えられるため、推薦として表示されないという課題があった。これは、サービス間でユーザ系IDのデータ量や新規登録退会頻度、利用頻度等が異なる場合、サービス横断での推薦が正しく機能しないことを意味する。これらの課題はコールドスタート問題として知られている。また、別途、ID体系を統合して推薦を行う場合でも、ID体系やログデータの質にバラつきがあるため、1つのサービスに閉じた範囲での推薦と同等の精度の推薦を行うことは難しい。さらに、実サービスを想定した場合、データベースやID数は有限であり、使い続けていくと過去に利用したIDを使いまわす必要性が生じる。特にIDを処理をせずに使いまわすと、過去のデータと現在のデータが混在し、推薦処理の出力の精度が低くなる。本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、複数のサービスでのユーザIDおよびコンテンツIDの違いに起因する不都合を解消するためのログ処理装置およびその動作方法を提供することにある。上記の課題を解決するために、第1の本発明は、複数のサービスのそれぞれにおいてコンテンツが送信可能な場合における送信先のユーザに対しコンテンツを推奨するために蓄積されたログの処理を行うログ処理装置であって、いずれかのサービスのいずれかのコンテンツがいずれかのユーザのために送信されたことを示す該サービスのサービスID、該サービスでの該コンテンツのコンテンツID、該コンテンツに関連するコンテンツ関連情報、該サービスでの該ユーザのユーザID、該ユーザに関連するユーザ関連情報、を含むログが蓄積されるログ蓄積部と、前記ログ蓄積部のログ毎に生成されるレコードを記憶するためのログレコード記憶部と、複数のサービスでの同一のユーザを示す複数のユーザIDを含むユーザレコードが記憶される統合ユーザIDデータベースと、複数のサービスでの同一のコンテンツを示す複数のコンテンツIDを含むコンテンツレコードが記憶される統合コンテンツIDデータベースと、同一のユーザ関連情報および互いに異なるサービスIDを有する複数のログのそれぞれからユーザIDを読み出し、該ユーザIDならびに統合ユーザIDを含むユーザレコードを前記統合ユーザIDデータベースに記憶させるユーザID処理部と、同一のコンテンツ関連情報および互いに異なるサービスIDを有する複数のログのそれぞれからコンテンツIDを読み出し、該コンテンツIDならびに統合コンテンツIDを含むコンテンツレコードを前記統合コンテンツIDデータベースに記憶させるコンテンツID処理部と、前記ログ蓄積部のログ毎に、前記統合ユーザIDデータベースから当該ログ内のユーザIDを含むレコードを検索して当該レコードから読み出した統合ユーザID、前記統合コンテンツIDデータベースから当該ログ内のコンテンツIDを含むレコードを検索して当該レコードから読み出した統合コンテンツID、当該ログ内のサービスID、を含むレコードを前記ログレコード記憶部に記憶させるログレコード生成部とを備えることを特徴とするログ処理装置をもって解決手段とする。第2の本発明は、複数のサービスのそれぞれにおいてコンテンツが送信可能な場合における送信先のユーザに対しコンテンツを推奨するために蓄積されたログの処理を行うログ処理装置の動作方法であって、前記ログ処理装置は、いずれかのサービスのいずれかのコンテンツがいずれかのユーザのために送信されたことを示す該サービスのサービスID、該サービスでの該コンテンツのコンテンツID、該コンテンツに関連するコンテンツ関連情報、該サービスでの該ユーザのユーザID、該ユーザに関連するユーザ関連情報、を含むログが蓄積されるログ蓄積部と、前記ログ蓄積部のログ毎に生成されるレコードを記憶するためのログレコード記憶部と複数のサービスでの同一のユーザを示す複数のユーザIDを含むユーザレコードが記憶される統合ユーザIDデータベースと、複数のサービスでの同一のコンテンツを示す複数のコンテンツIDを含むコンテンツレコードが記憶される統合コンテンツIDデータベースと、備え、前記動作方法は、前記ログ処理装置のユーザID処理部が、同一のユーザ関連情報および互いに異なるサービスIDを有する複数のログのそれぞれからユーザIDを読み出し、該ユーザIDならびに統合ユーザIDを含むユーザレコードを前記統合ユーザIDデータベースに記憶させ、前記ログ処理装置のコンテンツID処理部が、同一のコンテンツ関連情報および互いに異なるサービスIDを有する複数のログのそれぞれからコンテンツIDを読み出し、該コンテンツIDならびに統合コンテンツIDを含むコンテンツレコードを前記統合コンテンツIDデータベースに記憶させ、前記ログ処理装置のログレコード生成部が、前記ログ蓄積部のログ毎に、前記統合ユーザIDデータベースから当該ログ内のユーザIDを含むレコードを検索して当該レコードから読み出した統合ユーザID、前記統合コンテンツIDデータベースから当該ログ内のコンテンツIDを含むレコードを検索して当該レコードから読み出した統合コンテンツID、当該ログ内のサービスID、を含むレコードを前記ログレコード記憶部に記憶させることを特徴とするログ処理装置の動作方法をもって解決手段とする。本発明によれば、複数のサービスでのユーザIDおよびコンテンツIDの違いに起因する不都合を解消するための技術を提供することができる。以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。図1は、本実施の形態に係るログ処理装置を使用したレコメンドサーバ1の構成を示す図である。レコメンドサーバ1は、複数のサービスのそれぞれにおいてコンテンツが送信可能な場合における送信先のユーザに対しコンテンツを推奨する装置である。レコメンドサーバ1は、1複数のサービスにおいてコンテンツが送信されことを示す履歴としてのログを蓄積したログ蓄積部101と、2コンテンツ推奨にあたり、ログ蓄積部101を用いて、事前処理を行う事前処理部102、103と、3事前処理で得られたデータが記憶されるサービス数記憶部104、105と、4ログ蓄積部101、サービス数記憶部104を利用して処理を行うユーザID処理部106と、5ログ蓄積部101、サービス数記憶部105を利用して処理を行うコンテンツID処理部107と、6ユーザID処理部106により生成されたレコードが記憶される統合ユーザIDデータベース108と、7ユーザID処理部107により生成されたレコードが記憶される統合コンテンツIDデータベース109と、8ログ蓄積部101、統合ユーザIDデータベース108、統合コンテンツIDデータベース109を用いて生成されたレコードが記憶されるログレコード記憶部110と、9そのレコードを生成するログレコード生成部111と、10ログレコード記憶部110からレコードを削除するログレコード削除部112と、11ログレコード記憶部110を用いてコンテンツの推奨を行うコンテンツ推奨部113と、12ログ蓄積部101からログを削除するログ削除部114とを備える。図2は、ログ蓄積部101の内容の一例を示す図である。ログ蓄積部101は、複数のログを記憶している。各ログは、いずれかのサービスのいずれかのコンテンツがいずれかのユーザのために送信されたことを示すものである。送信先は、例えば、ユーザに使用される端末パーソナルコンピュータや携帯端末などである。各ログは、1該当のサービスを示す識別情報以下、サービスIDという、2該サービスでの該コンテンツを示す識別情報以下、サービスにより呼称を変えることはせずコンテンツIDという、3該コンテンツに関連する情報以下、コンテンツ関連情報という、4該サービスでの該ユーザを示す識別情報以下、サービスにより呼称を変えることはせずユーザIDという、5該ユーザに関連する情報以下、ユーザ関連情報を含む。コンテンツ関連情報は、例えば、該当コンテンツの題名、あらすじなどである。ここでは、題名などの個々の要素を示すもの、ならびに、各要素の総称として、コンテンツ関連情報を用いる。なお、各コンテンツ関連情報は、全てのサービスのログに含まれるとは限らないが、便宜上、このような情報をコンテンツ関連情報という。ユーザ関連情報は、例えば、該当ユーザの氏名、電話番号などである。ここでは、氏名などの個々の要素を示すもの、ならびに、各要素の総称として、ユーザ関連情報を用いる。なお、各ユーザ関連情報は、全てのサービスのログに含まれるとは限らないが、便宜上、このような情報をユーザ関連情報という。また、図示しないが、各ログは、1該コンテンツの送信にあたり、ユーザがクリックを行った時刻クリック時刻、2該コンテンツの送信にあたり、ユーザが予約を入れた時刻予約時刻、3該コンテンツの送信にあたり、ユーザが購入操作を行った時刻購入時刻、4該コンテンツをユーザが視聴した時刻視聴時刻、5該コンテンツをユーザが評価した時刻評価時刻の1以上を含むこととする。また、評価時刻を含むログは、評価にて付与された評点を含むことがある。事前処理部102は、ログ蓄積部101において、ユーザ関連情報の種類ごとに、当該種類に属するユーザ関連情報を有するログ内のサービスIDの数サービス数というをカウントし、1当該ユーザ関連情報の種類を示す情報と、2サービス数と、を有するレコードを生成し、サービス数記憶部104に記憶させる。図3は、サービス数記憶部104の内容の一例を示す図である。図3は、1ユーザ関連情報の種類を示す情報氏名と、2サービス数3とを含むレコード、1電話番号と2サービス数3とを含むレコードなどを例示する。図1に戻り、事前処理部103は、ログ蓄積部101において、コンテンツ関連情報の種類ごとに、当該種類に属するコンテンツ関連情報を有するログ内のサービスIDの数サービス数というをカウントし、1当該コンテンツ関連情報の種類を示す情報と、2サービス数と、を有するレコードを生成し、サービス数記憶部105に記憶させる。図4は、サービス数記憶部105の内容の一例を示す図である。図4は、1コンテンツ関連情報の種類を示す情報題名と、2サービス数3とを含むレコード、1あらすじと2サービス数3とを含むレコードなどを例示する。図1に戻り、ユーザID処理部106は、ログ蓄積部101において、同一のユーザ関連情報を有する複数のログのそれぞれからユーザIDを読み出し、1当該各ユーザIDと、2該当のユーザを示す統合ユーザIDと、を含むレコードを生成し、統合ユーザIDデータベース108に記憶させる。このとき、ユーザID処理部106は、まず、サービス数記憶部104のサービス数が最も多いレコードからユーザ関連情報の種類を示す情報を読み出し、1当該種類に属する同一のユーザ関連情報を含み、かつ、2互いに異なるサービスIDを含む、複数のログを検索し、当該各ログからユーザIDを読み出し、1当該各ユーザIDと、2該当のユーザを示す統合ユーザIDと、を含むレコードを生成し、統合ユーザIDデータベース108に記憶させる。以下、ユーザID処理部106は、サービス数記憶部104で2番目以降のサービス数について、降順で、同様の動作を行う。図5は、統合ユーザIDデータベース108の内容の一例を示す図である。図5は、13個のユーザID9648、U36128、User6198と、2統合ユーザIDT00001と、を含むレコードなどを例図する。図1に戻り、コンテンツID処理部107は、ログ蓄積部101において、同一のコンテンツ関連情報を有する複数のログのそれぞれからコンテンツIDを読み出し、1当該各コンテンツIDと、2該当のコンテンツを示す統合コンテンツIDと、を含むレコードを生成し、統合コンテンツIDデータベース109に記憶させる。このとき、コンテンツID処理部107は、まず、サービス数記憶部105のサービス数が最も多いレコードからコンテンツ関連情報の種類を示す情報を読み出し、1当該種類に属する同一のコンテンツ関連情報を含み、かつ、2互いに異なるサービスIDを含む、複数のログを検索し、当該各ログからコンテンツIDを読み出し、1当該各コンテンツIDと、2該当のコンテンツを示す統合コンテンツIDと、を含むレコードを生成し、統合コンテンツIDデータベース109に記憶させる。以下、コンテンツID処理部107は、サービス数記憶部105で2番目以降のサービス数について、降順で、同様の動作を行う。図6は、統合コンテンツIDデータベース109の内容の一例を示す図である。図6は、13個のコンテンツID100056、C68913、Content8916と、2統合コンテンツIDC00001と、を含むレコードなどを例示する。図1に戻り、ログレコード生成部111は、ログ蓄積部101のログ毎に、1当該ログにあるクリック時刻、予約時刻、購入時刻、視聴時刻、評価時刻の全てと、2現在時刻以下、ログ生成時刻というと、3統合ユーザIDデータベース108から当該ログ内のユーザIDを含むレコードを検索して当該レコードから読み出した統合ユーザIDと、4統合コンテンツIDデータベース109から当該ログ内のコンテンツIDを含むレコードを検索して当該レコードから読み出した統合コンテンツIDと、4当該ログから読み出したサービスIDと、を含むレコードを生成し、ログレコード記憶部110に記憶させる。なお、ログレコード生成部111は、評価時刻を含むレコードには、対応するログから読み出された評点を含ませる。一方、ログレコード生成部111は、評価時刻を含まないレコードには、評点1を含ませる。図7は、ログレコード記憶部110の内容の一例を示す図である。図7は、1クリック時刻20110623231223、評価時刻20110629234533と、2ログ生成時刻20110628001000と、3統合ユーザIDT12541と、4統合コンテンツIDC15244と、5サービスIDSV1と、6評点を含むレコードを例示する。図8は、ログレコード削除部112の動作を示すフローチャートである。ログレコード削除部112は、ログレコード記憶部110からレコードを削除等することで、後述のコンテンツの推奨が、あるサービスに偏って行われる等の不都合を防止するのである。まず、ログレコード削除部112は、ログレコード記憶部110において、サービスIDごとの該サービスIDを含むレコードの集合におけるレコードの数の不均衡さを示すジニ係数GC1を求め、ジニ係数GC1が予め定めた閾値以下、閾値GCT1というより大きいか否かを判定するS1。ジニ係数GC1は、各対象この場合、レコードの集合における要素数この場合、レコードの数の不均衡さを示すものである。ジニ係数GC1は、0~1の範囲に含まれる。ジニ係数GC1が1に近いほど不均衡の程度は大きく、ジニ係数GC1が0に近いほど不均衡の程度は小さい。不均衡がないとき、つまり、各レコードの数が互いに等しいとき、ジニ係数GC1は0になる。後述のジニ係数GC2なども同様である。ログレコード削除部112は、ジニ係数GC1を求めるにあたり、まず、式1により平均差MDFを計算する。ここで、nは、サービスの総数、xiは、サービスiのサービスIDを含むレコードの数、xjは、サービスjのサービスIDを含むレコードの数である。次に、ログレコード削除部112は、式2により平均値μを計算する。ここで、nは、サービスの総数、x1、x2、...は、それぞれ、第1、第2、...、第nのサービスのサービスIDを含むレコードの数である。次に、ログレコード削除部112は、式3によりジニ係数GCを計算する。GC1=MDF/2×μ3ログレコード削除部112は、ジニ係数GC1が閾値GCT1より大きいならS1:YES、予め定められた数以下、閾値LT1というより多い数のレコードを有するレコードの集合をログレコード記憶部110から検索し、各レコードの集合について、該集合から、該集合内のレコード数が閾値LT1に等しくなるようにレコードを削除するS3。ログレコード削除部112は、ジニ係数GC1が閾値GCT1未満ならS1:NO、または、ステップS3の処理を終えたなら、ログレコード削除部112は、ログレコード記憶部110において、サービスIDごとに、該サービスIDを含むレコードの集合を分割する。ここで、ログレコード削除部112は、分割されたそれぞれが、同じ時間長例えば、1時間を有する時間帯に属する視聴時刻他の時刻、例えばクリック時刻でもよい。を含むものとする。次に、ログレコード削除部112は、サービスIDによらず、分割されたレコードの集合のすべてについて、かかるレコードの集合以下、集合というにおけるレコードの数の不均衡さを示すジニ係数GC2を求め、ジニ係数GC2が予め定めた閾値以下、閾値GCT2というより大きいか否かを判定するS5。ここでは、ログレコード削除部112は、まず、上記式1により平均差MDFを計算する。ここで、nは、集合の総数、xiは、集合iのレコードの数、xjは、集合jのレコードの数である。次に、ログレコード削除部112は、上記式2により平均値μを計算する。ここで、nは、集合の総数、x1、x2、...は、それぞれ、第1、第2、...、第nの集合のレコードの数である。次に、ログレコード削除部112は、式4によりジニ係数GC2を計算する。GC2=MDF/2×μ4ログレコード削除部112は、ジニ係数GC2が閾値GCT2より大きいならS5:YES、予め定められた数以下、閾値LT2というより多い数のレコードを有する集合をログレコード記憶部110から検索し、各集合について、該集合から、該集合内のレコード数が閾値LT2に等しくなるようにレコードを削除するS7。ログレコード削除部112は、ジニ係数GC2が閾値GCT2未満ならS5:NO、または、ステップS7の処理を終えたなら、ログレコード記憶部110において、サービスIDごとに、該サービスIDを含むレコード内の評点の平均平均評点を求める。次に、ログレコード削除部112は、各平均評点の不均衡さを示すジニ係数GC3を求め、ジニ係数GC3が予め定めた閾値以下、閾値GCT3というより大きいか否かを判定するS9。ここでは、ログレコード削除部112は、まず、上記式1により平均差MDFを計算する。ここで、nは、平均評点の総数、xiは、平均評点i、xjは、平均評点jである。次に、ログレコード削除部112は、上記式2により平均値μを計算する。ここで、nは、平均評点の総数、x1、x2、...は、それぞれ、第1、第2、...、第nの平均評点である。次に、ログレコード削除部112は、式5によりジニ係数GC3を計算する。GC3=MDF/2×μ5ログレコード削除部112は、ジニ係数GC3が閾値GCT3より大きいならS9:YES、ログレコード記憶部110において、予め定められた点以下、閾値LT3というより大きい平均評点に対応するサービスIDを含むレコードを検索し、該レコード内の評点に対し、ステップS9で計算した平均差MDFと予め定められた係数との積を加えS11、処理を終える。ログレコード削除部112は、ジニ係数GC3が閾値GCT未満ならS9:NO、処理を終える。図1に戻り、コンテンツ推奨部113は、ログレコード記憶部110を用いて、ユーザに好まれると思われるコンテンツのコンテンツIDを予め定められた最大数以下の範囲で求め、該コンテンツIDを含む情報を該ユーザに使用される端末などに送信する。なお、コンテンツ推奨部113は、かかる動作を適宜実行し、その際、ユーザに好まれると思われるコンテンツを求めるのに、例えば、非特許文献1を使用することができる。例えば、コンテンツ間、ユーザ間、サービス間での関連性が求められ、このような関連性を基に、コンテンツが決定される。図9は、ログ削除部114の動作を示すフローチャートである。ログ削除部114は、ログ蓄積部101から、使用されなくなったユーザIDやコンテンツIDを含むログを検出し、削除するS21。次に、ログ削除部114は、統合ユーザIDデータベース108から、ステップS21で削除したユーザIDを含むレコードを検出し、削除するS23。次に、ログ削除部114は、統合コンテンツIDデータベース109から、ステップS21で削除したコンテンツIDを含むレコードを検出し、削除するS25。次に、ログ削除部114は、ログレコード記憶部110から、ステップS21で削除したレコード内の統合ユーザIDまたはステップS23で削除したレコード内の統合コンテンツIDを含むレコードを検出し、削除しS27、処理を終える。したがって、本実施の形態によれば、レコメンドサーバ1において、サービスID、該サービスでのコンテンツID、該コンテンツに関連するコンテンツ関連情報、該サービスでのユーザID、該ユーザに関連するユーザ関連情報、を含むログが蓄積されるログ蓄積部101と、同一のユーザ関連情報および互いに異なるサービスIDを有する複数のログのそれぞれからユーザIDを読み出し、該ユーザIDならびに統合ユーザIDを含むユーザレコードを統合ユーザIDデータベース108に記憶させるユーザID処理部106と、同一のコンテンツ関連情報および互いに異なるサービスIDを有する複数のログのそれぞれからコンテンツIDを読み出し、該コンテンツIDならびに統合コンテンツIDを含むコンテンツレコードを統合コンテンツIDデータベース109に記憶させるコンテンツID処理部107と、ログ蓄積部101のログ毎に、統合ユーザIDデータベース108から当該ログ内のユーザIDを含むレコードを検索して当該レコードから読み出した統合ユーザID、統合コンテンツIDデータベース109から当該ログ内のコンテンツIDを含むレコードを検索して当該レコードから読み出した統合コンテンツID、当該ログ内のサービスID、を含むレコードをログレコード記憶部110に記憶させるログレコード生成部111とを備えるログ処理装置を構成することで、複数のサービスでのユーザIDおよびコンテンツIDの違いに起因する不都合を解消する技術を提供することができる。例えば、あるユーザAが利用していたサービスαおよびβのログから、それまでサービスαを利用していて初めてサービスβを利用したユーザBに対して、サービスβのコンテンツを推薦することができる。なお、本実施の形態に係るログ処理装置としてコンピュータを機能させるためのコンピュータプログラムは、半導体メモリ、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、磁気テープなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録でき、また、インターネットなどの通信網を介して伝送させて、広く流通させることができる。