"ネットワークを介して、端末とサーバとを通信可能な状態で接続して構成されるコンテンツ管理システムであって、前記端末は、コンテンツを指定するパラメータを前記サーバに送信する送信部を有し、前記サーバは、コンテンツごとに、コンテンツの更新日付と、コンテンツに含まれるドキュメントファイルから生成されるベクトルを解析して得られる特徴量とを対応付けて記憶するコンテンツデータ記憶部と、前記ベクトルを用いて算出されたコンテンツ間の類似度を記憶する類似度データ記憶部と、前記パラメータに合致する複数のコンテンツを、前記コンテンツデータ記憶部における、前記合致する複数のコンテンツの前記特徴量および前記更新日付に従って、時間軸と該時間軸に直交する前記特徴量の軸の方向に展開されるグラフ領域に対してマッピングするとともに、マッピングされた複数のコンテンツのうち、前記類似度データ記憶部において、前記合致する複数のコンテンツから作成されるコンテンツの対の各々に対応するコンテンツ間の類似度が所定の閾値以上であるコンテンツ対を関連付けた可視化データを生成する可視化データ生成部と、前記可視化データ生成部により生成された可視化データを前記端末に送信する送信部とを有することを特徴とするコンテンツ管理システム。前記ドキュメントファイルに含まれるテキストデータを形態素分析し、テキストデータに記述された言語の出現頻度を計数し、該出現頻度に基づいて前記ベクトルのデータを生成するベクトル生成部と、前記ベクトル生成部により生成されたベクトルのデータを主成分分析により次元圧縮した前記特徴量を計算する特徴量計算部と、前記コンテンツごとに、前記ドキュメントファイルのタイムスタンプとして含まれる更新日付を取得するタイムスタンプ取得部と、前記ベクトル生成部により生成されたベクトルのデータを用いて、ベクトル間のコサイン尺度を計算することにより、前記コンテンツを組み合わせたコンテンツの対の各々についてコンテンツ間の類似度を計算する類似度計算部とをさらに有し、前記コンテンツデータ記憶部は、前記コンテンツごとに、前記特徴量計算部により計算された特徴量と、前記タイムスタンプ取得部により取得された更新日付とを対応付けて記憶し、前記類似度データ記憶部は、前記コンテンツの対に対応付けて、前記類似度計算部により計算された前記コンテンツ間の類似度を記憶することを特徴とする請求項1に記載のコンテンツ管理システム。ネットワークを介して、端末とサーバとを通信可能な状態で接続して構成されるコンテンツ管理システムにおいて、該サーバにより実行されるコンテンツ管理方法であって、コンテンツごとに、コンテンツの更新日付と、コンテンツに含まれるドキュメントファイルから生成されるベクトルを解析して得られる特徴量とを対応付けて記憶するコンテンツデータ記憶部から、前記端末から受信したパラメータに合致する複数のコンテンツの前記特徴量および前記更新日付を取得し、前記ベクトルを用いて算出されたコンテンツ間の類似度を記憶する類似度データ記憶部から、前記パラメータに合致する複数のコンテンツから作成されるコンテンツ対の各々に対応するコンテンツ間の類似度を取得して、前記パラメータに合致する複数のコンテンツを、前記特徴量および前記更新日付に従って、時間軸と該時間軸に直交する前記特徴量の軸の方向に展開されるグラフ領域に対してマッピングするとともに、マッピングされた複数のコンテンツのうち、前記類似度が所定の閾値以上であるコンテンツ対を関連付けた可視化データを生成する可視化データ生成工程と、前記可視化データ生成工程により生成された可視化データを前記端末に送信する送信工程とを含むことを特徴とするコンテンツ管理方法。ネットワークを介して、端末と通信可能な状態で接続されるコンテンツ管理サーバとしてのコンピュータに実行させるためのコンテンツ管理プログラムであって、前記コンピュータに、コンテンツごとに、コンテンツの更新日付と、コンテンツに含まれるドキュメントファイルから生成されるベクトルを解析して得られる特徴量とを対応付けて記憶するコンテンツデータ記憶部から、前記端末から受信したパラメータに合致する複数のコンテンツの前記特徴量および前記更新日付を取得し、前記ベクトルを用いて算出されたコンテンツ間の類似度を記憶する類似度データ記憶部から、前記パラメータに合致する複数のコンテンツから作成されるコンテンツ対の各々に対応するコンテンツ間の類似度を取得して、前記パラメータに合致する複数のコンテンツを、前記特徴量および前記更新日付に従って、時間軸と該時間軸に直交する前記特徴量の軸の方向に展開されるグラフ領域に対してマッピングするとともに、マッピングされた複数のコンテンツのうち、前記類似度が所定の閾値以上であるコンテンツ間を関連付けた可視化データを生成する可視化データ生成手順と、前記可視化データ生成手順により生成された可視化データを前記端末に送信する送信手順とを実行させることを特徴とするコンテンツ管理プログラム。ネットワークを介して、端末と通信可能な状態で接続されるコンテンツ管理サーバであって、コンテンツごとに、コンテンツの更新日付と、コンテンツに含まれるドキュメントファイルから生成されるベクトルを解析して得られる特徴量とを対応付けて記憶するコンテンツデータ記憶部と、前記ベクトルを用いて算出されたコンテンツ間の類似度を記憶する類似度データ記憶部と、前記パラメータに合致する複数のコンテンツを、前記コンテンツデータ記憶部における、前記合致する複数のコンテンツの前記特徴量および前記更新日付に従って、時間軸と該時間軸に直交する前記特徴量の軸の方向に展開されるグラフ領域に対してマッピングするとともに、マッピングされた複数のコンテンツのうち、前記類似度データ記憶部において、前記合致する複数のコンテンツから作成されるコンテンツの対の各々に対応するコンテンツ間の類似度が所定の閾値以上であるコンテンツ対を関連付けた可視化データを生成する可視化データ生成部と、前記可視化データ生成部により生成された可視化データを前記端末に送信する送信部とを有することを特徴とするコンテンツ管理サーバ。しかしながら、上述したコンテンツ間の意味的な類似性および時間的な関係性の双方を可視化する技術には、意味空間におけるコンテンツの配置に対する意味的な連続性を保ちつつ、コンテンツ間の類似性を詳細に把握することができないという課題がある。例えば、上述したコンテンツ間の意味的な類似性および時間的な関係性の双方を可視化する技術では、クラスタによって意味空間におけるコンテンツの配置に対する意味的な連続性が分断されてしまうので、異なるクラスタに属するコンテンツ間の関連性が把握しにくいという。また、上述したコンテンツ間の意味的な類似性および時間的な関係性の双方を可視化する技術では、同じクラスタに含まれるコンテンツ間の類似性が把握できないので、同一のクラスタに属するコンテンツ間の類似性について詳細な比較ができない。また、上述したコンテンツ間の意味的な類似性および時間的な関係性の双方を可視化する技術では、異なるクラスタに属するコンテンツ間の類似性が把握できない。例えば、ハードクラスタリングなど、排他的にコンテンツをクラスタリングした場合、クラスタの境界にあるようなコンテンツが、別のクラスタに分類されたコンテンツと類似している可能性があるが、類似性を把握できないまま埋もれてしまう。本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、意味空間におけるコンテンツの配置に対する意味的な連続性を保ちつつ、コンテンツ間の類似性を詳細に把握することが可能なコンテンツ管理システム、コンテンツ管理方法、コンテンツ管理プログラムおよびコンテンツ管理サーバを提供することを目的とする。上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、ネットワークを介して、端末とサーバとを通信可能な状態で接続して構成されるコンテンツ管理システムであって、前記端末は、コンテンツを指定するパラメータを前記サーバに送信する送信部を有し、前記サーバは、コンテンツごとに、コンテンツの更新日付と、コンテンツに含まれるドキュメントファイルから生成されるベクトルを解析して得られる特徴量とを対応付けて記憶するコンテンツデータ記憶部と、前記ベクトルを用いて算出されたコンテンツ間の類似度を記憶する類似度データ記憶部と、前記パラメータに合致する複数のコンテンツの前記特徴量および前記更新日付を前記コンテンツデータ記憶部から取得し、前記パラメータに合致する複数のコンテンツから作成されるコンテンツ対の各々に対応するコンテンツ間の類似度を前記類似度データ記憶部から取得して、前記パラメータに合致する複数のコンテンツを、前記特徴量および前記更新日付に従って、時間軸と該時間軸に直交する前記特徴量の軸の方向に展開されるグラフ領域に対してマッピングするとともに、マッピングされた複数のコンテンツのうち、前記類似度が所定の閾値以上であるコンテンツ対を関連付けた可視化データを生成する可視化データ生成部と、前記可視化データ生成部により生成された可視化データを前記端末に送信する送信部とを有することを特徴とする。また、本発明は、ネットワークを介して、端末とサーバとを通信可能な状態で接続して構成されるコンテンツ管理システムにおいて、該サーバにより実行されるコンテンツ管理方法であって、コンテンツごとに、コンテンツの更新日付と、コンテンツに含まれるドキュメントファイルから生成されるベクトルを解析して得られる特徴量とを対応付けて記憶するコンテンツデータ記憶部から、前記端末から受信したパラメータに合致する複数のコンテンツの前記特徴量および前記更新日付を取得し、前記ベクトルを用いて算出されたコンテンツ間の類似度を記憶する類似度データ記憶部から、前記パラメータに合致する複数のコンテンツから作成されるコンテンツ対の各々に対応するコンテンツ間の類似度を取得して、前記パラメータに合致する複数のコンテンツを、前記特徴量および前記更新日付に従って、時間軸と該時間軸に直交する前記特徴量の軸の方向に展開されるグラフ領域に対してマッピングするとともに、マッピングされた複数のコンテンツのうち、前記類似度が所定の閾値以上であるコンテンツ対を関連付けた可視化データを生成する可視化データ生成工程と、前記可視化データ生成工程により生成された可視化データを前記端末に送信する送信工程とを含むことを特徴とする。また、本発明は、ネットワークを介して、端末と通信可能な状態で接続されるコンテンツ管理サーバとしてのコンピュータに実行させるためのコンテンツ管理プログラムであって、前記コンピュータに、コンテンツごとに、コンテンツの更新日付と、コンテンツに含まれるドキュメントファイルから生成されるベクトルを解析して得られる特徴量とを対応付けて記憶するコンテンツデータ記憶部から、前記端末から受信したパラメータに合致する複数のコンテンツの前記特徴量および前記更新日付を取得し、前記ベクトルを用いて算出されたコンテンツ間の類似度を記憶する類似度データ記憶部から、前記パラメータに合致する複数のコンテンツから作成されるコンテンツ対の各々に対応するコンテンツ間の類似度を取得して、前記パラメータに合致する複数のコンテンツを、前記特徴量および前記更新日付に従って、時間軸と該時間軸に直交する前記特徴量の軸の方向に展開されるグラフ領域に対してマッピングするとともに、マッピングされた複数のコンテンツのうち、前記類似度が所定の閾値以上であるコンテンツ間を関連付けた可視化データを生成する可視化データ生成手順と、前記可視化データ生成手順により生成された可視化データを前記端末に送信する送信手順とを実行させることを特徴とする。また、本発明は、ネットワークを介して、端末と通信可能な状態で接続されるコンテンツ管理サーバであって、コンテンツごとに、コンテンツの更新日付と、コンテンツに含まれるドキュメントファイルから生成されるベクトルを解析して得られる特徴量とを対応付けて記憶するコンテンツデータ記憶部と、前記ベクトルを用いて算出されたコンテンツ間の類似度を記憶する類似度データ記憶部と、前記パラメータに合致する複数のコンテンツを、前記コンテンツデータ記憶部における、前記合致する複数のコンテンツの前記特徴量および前記更新日付に従って、時間軸と該時間軸に直交する前記特徴量の軸の方向に展開されるグラフ領域に対してマッピングするとともに、マッピングされた複数のコンテンツのうち、前記類似度データ記憶部において、前記合致する複数のコンテンツから作成されるコンテンツの対の各々に対応するコンテンツ間の類似度が所定の閾値以上であるコンテンツ対を関連付けた可視化データを生成する可視化データ生成部と、前記可視化データ生成部により生成された可視化データを前記端末に送信する送信部とを有することを特徴とする。本発明によれば、コンテンツ間の意味的な類似性についての連続性を保ちつつ、コンテンツ間の類似性を詳細に把握することができるという効果を奏する。以下に、図面を参照しつつ、本願に係るコンテンツ管理システム、コンテンツ管理方法、コンテンツ管理プログラムおよびコンテンツ管理サーバの各実施例について詳細に説明する。後述する実施例は一例にすぎず、本願に係るコンテンツ管理システム、コンテンツ管理方法、コンテンツ管理プログラムおよびコンテンツ管理サーバを限定するものではない。また、後述する各実施例は処理内容に矛盾を生じさせない範囲で適宜組み合わせることもできる。[コンテンツ管理システムの概要と特徴実施例1]実施例1に係るコンテンツ管理システムは、ネットワークを介して、端末とコンテンツ管理サーバとが通信可能な状態に接続して構成される。このコンテンツ管理システムにおいて、コンテンツ管理サーバは、例えば、企業等の組織内のワープロ文書やソフトウェアプロダクトなど、過去に作成されたコンテンツを組織単位で蓄積、管理することを概要とする。そして、このコンテンツシステムにおいて、コンテンツ管理サーバは、端末からパラメータコンテンツを指定する対象組織および対象期間を受信すると、対象組織が管理するコンテンツ間の関係性が可視化された可視化データを端末に送信する点に特徴がある。具体的には、コンテンツ管理サーバは、コンテンツごとに、コンテンツの更新日付と、コンテンツに含まれるドキュメントファイルから生成されるベクトルを解析して得られる特徴量とを対応付けて記憶している。また、コンテンツ管理サーバは、ドキュメントファイルから生成されるベクトルを用いて算出されたコンテンツ間の類似度を記憶している。続いて、コンテンツ管理サーバは、端末から受信したパラメータコンテンツを指定する対象組織および対象期間に合致する複数のコンテンツの特徴量および更新日付を取得する。続いて、コンテンツ管理サーバは、端末から受信したパラメータに合致する複数のコンテンツから生成できるコンテンツ対に対応するコンテンツ間の類似度を取得する。続いてコンテンツ管理サーバは、端末から受信したパラメータに合致する複数のコンテンツを、コンテンツの特徴量および更新日付に従って、時間軸と該時間軸に直交する特徴量の軸の方向に展開されるグラフ領域に対してマッピングする。さらに、コンテンツ管理サーバは、マッピングされた複数のコンテンツのうち、コンテンツ間の類似度が所定の閾値以上であるコンテンツ間を関連付けた可視化データを生成する。そして、コンテンツ管理サーバは、生成した可視化データを端末に送信する。端末は、コンテンツ管理サーバから受信した可視化データを表示する。以下、図1~図3を用いて、実施例1に係るコンテンツ管理システムの特徴を説明する。図1~図3は、実施例1に係るコンテンツ管理システムの特徴を説明するための図である。例えば、図1に示すように、コンテンツ管理サーバは、コンテンツA1、A2、A3、B1、B2、B3を、各々の特徴量および更新日付を座標として、時間軸と時間軸に直交する特徴量の軸の方向に展開されるグラフ領域、すなわち、時間軸のなす空間と意味空間との直積空間に対してマッピングする。続いて、図2に示すように、コンテンツ管理サーバは、マッピングされたコンテンツA1~A3、B1~B3のうち、類似度が所定の閾値以上であるコンテンツ同士を直線で接続した無向グラフを生成する。そして、コンテンツ管理サーバは、生成した無向グラフを可視化データとして端末に送信する。可視化データでは、特徴量として、コンテンツの意味的な特徴を表すと考えられるコンテンツに含まれるドキュメントから生成されるベクトルに主成分分析のような情報量の損失を最小化する次元圧縮法を適用して導出される量を採用する。これにより、時間軸に直交し特徴量を軸として持つ意味空間におけるコンテンツの配置に対する意味的な連続性が保たれる。また、図3に示すように、可視化データでは、コンテンツA2とB1とが接続されているので、意味的な類似性を有するクラスタ点線楕円にて取り囲んだ領域が異なる場合でも、コンテンツ間の意味的な類似性を把握できる。さらに、図3に示すように、コンテンツA1とA2、A2とA3とが接続されているが、コンテンツA1とA3とは接続されていないので、同一のクラスタ内について意味的な類似性を詳細に把握できる。このようにして、実施例1に係るコンテンツ管理システムによれば、意味空間におけるコンテンツの配置に対する意味的な連続性を保ちつつ、コンテンツ間の類似性を詳細に把握することができる。[コンテンツ管理システムの構成実施例1]図4は、実施例1に係るコンテンツ管理システムの構成を示す図である。図4に示すように、コンテンツ管理システムは、通信ネットワーク1を介して、ユーザ端末100とリポジトリサーバ200とを通信可能に接続して構成される。ユーザ端末100は、例えば、企業等においてユーザが利用するパーソナルコンピュータである。リポジトリサーバ200は、企業等の組織内のワープロ文書やソフトウェアプロダクトなど、過去に作成されたコンテンツのデータを組織単位で蓄積、管理するサーバである。図5は、実施例1に係るユーザ端末およびリポジトリサーバの構成を示す機能ブロック図である。なお、図5では、図4に示すユーザ端末100およびリポジトリサーバ200を説明する上で必要となる機能ブロックのみを記載する。ユーザ端末図5に示すように、ユーザ端末100は、パラメータ入力機能110と、可視化結果出力機能120とを有する。パラメータ入力機能110は、コンテンツを指定するためのパラメータを入力する機能である。図6は、パラメータ入力画面の一例を示す図である。例えば、パラメータ入力機能110は、マウスやキーボード、タッチパネルなど所定のユーザインターフェースを介して、パラメータの入力要求を受け付けると、パラメータ入力画面をディスプレイやモニタなどに表示させる。パラメータ入力画面は、図6に示すように、検索したいコンテンツの対象組織を指定する組織ID、および検索したいコンテンツの対象期間を入力するための入力ボックスが配置されている。そして、パラメータ入力機能110は、表示した入力画面の入力ボックスに対して、組織ID例えば、p0001および対象期間例えば、2005.1.1~2009.12.3の入力を受け付けると、入力された組織IDおよび対象期間をリポジトリサーバ200に送信する。可視化結果出力機能120は、図6に示す入力画面に入力した組織IDおよび対象期間に対応するコンテンツ、つまりソフトウェアプロダクト以下、プロダクトと表記する。について、リポジトリサーバ200にて生成された可視化データを表示する機能である。例えば、可視化結果出力機能120は、上述の図3に示すように、プロダクトの意味的および時間的な関係性が分かるデータを表示する。リポジトリサーバ図5に示すように、リポジトリサーバ200は、プロダクト可視化機能およびドキュメント分析機能を有する。具体的には、リポジトリサーバ200は、プロダクト可視化機能として、入力処理部201、出力処理部202および可視化データ生成処理部203を有する。また、リポジトリサーバ200は、ドキュメント分析機能として、コンテンツデータ記憶部204、ベクトルデータ記憶部205、類似度データ記憶部206、タイムスタンプ取得部207、単語ベクトル生成部208、類似度計算部209および特徴量計算部210を有する。入力処理部201は、ユーザ端末100から送信されたパラメータを受信して入力する。パラメータは、ユーザ端末100のユーザが検索対象とするプロダクトを指定する情報であり、組織IDおよび対象期間を含む。出力処理部202は、後述する可視化データ生成処理部203により生成された可視化データをユーザ端末100に送信する。可視化データ生成処理部203は、入力処理部201により入力されたパラメータ組織ID、対象期間に合致するプロダクトデータを、後述するドキュメント分析機能から取得し、可視化データを生成する。具体的には、可視化データ生成処理部203は、ドキュメント分析機能コンテンツデータ記憶部204から、パラメータに合致するプロダクトデータ更新日付、特徴量を取得する。続いて、可視化データ生成処理部203は、ドキュメント分析機能類似度計算部209からプロダクト間の類似度を取得し、プロダクトデータの中で、類似度が所定の閾値を越えているプロダクト対を取得する。続いて、可視化データ生成処理部203は、プロダクトデータを、時間軸と時間軸に直交する特徴量の軸の方向に展開されるグラフ領域にマッピングし、プロダクト対をなすプロダクト間を直線で接続した無向グラフ図3参照を可視化データとして生成する。コンテンツデータ記憶部204は、プロダクトドキュメントおよびプロダクトデータを記憶する。プロダクトドキュメントは、プロダクトに含まれる文書ファイルなどのドキュメントファイルである。プロダクトデータは、プロダクトを識別するプロダクトIDやプロダクトに付与されるプロダクト名、プロダクトを作成した組織を識別する組織IDなどのデータである。以下、図7および図8を用いて、コンテンツデータ記憶部に記憶されるデータの一例を説明する。図7および図8は、コンテンツデータ記憶部に記憶されるプロダクトデータの一例を示す図である。図7には、ドキュメント分析機能による分析タイムスタンプ取得部207、単語ベクトル生成部208および特徴量計算部210による処理が行われる前のプロダクトデータ初期データの一例を示す。図7に示すように、ドキュメント分析機能による分析が行われる前では、コンテンツデータ記憶部204には、プロダクトデータとして、プロダクトID例えば、00001やプロダクト名例えば、A1、組織ID例えば、p0001が記憶されている。図8には、ドキュメント分析機能による分析が行われた後のプロダクトデータの一例を示す。図8に示すように、ドキュメント分析機能による分析が行われた後では、コンテンツデータ記憶部204には、プロダクトIDやプロダクト名、組織IDに加えて、タイムスタンプ例えば、20050301および特徴量078が記憶されている。ベクトルデータ記憶部205は、後述する単語ベクトル生成部208により生成された単語ベクトルデータを記憶する。以下、図9を用いて、ベクトルデータ記憶部に記憶される単語ベクトルデータの一例を説明する。図9は、ベクトルデータ記憶部に記憶される単語ベクトルデータの一例を示す図である。図9に示すように、ベクトルデータ記憶部205には、単語ベクトルデータとして、プロダクトIDごとに、各単語のデータが記憶される。例えば、図9に示すように、プロダクトIDが00001のプロダクトについて、単語1→24、単語2→0、単語3→13が記憶される。類似度データ記憶部206は、後述する類似度計算部209により計算されるプロダクト間類似度データを記憶する。以下、図10を用いて、類似度データ記憶部に記憶されるプロダクト間類似度データの一例を説明する。図10は、類似度データ記憶部に記憶されるプロダクト間類似度データの一例を示す図である。図10に示すように、類似度データ記憶部206には、プロダクト間類似度データとして、プロダクトIDの対ごとに、プロダクト間の類似度が記憶される。例えば、図10に示すように、プロダクトID00001のプロダクトと、プロダクトID00002のプロダクトとの間の類似度として、類似度→091が記憶される。なお、リポジトリサーバ200のディレクトリに、プロダクトIDに対応するプロダクトのドキュメントやソースコードのファイルをおくことができる。対象とするドキュメントは、例えば、日本語のワープロソフトで生成したファイルを想定する。図11に、リポジトリサーバ200のディレクトリの階層構造の一例を示す。図11は、リポジトリサーバのディレクトリの階層構造の一例を示す図である。タイムスタンプ取得部207は、プロダクトごとに、ドキュメントファイルの最終更新日付を取得する。具体的には、タイムスタンプ取得部207は、プロダクトデータからプロダクトIDを取得し、プロダクトIDに対応するドキュメントファイルについて、OSOperationSystemのファイルシステムが管理するファイル更新のタイムスタンプのリストを取得する。続いて、タイムスタンプ取得部207は、取得したリストの中から、タイムスタンプの最大値直近のタイムスタンプ更新日付を取得する。そして、タイムスタンプ取得部207は、取得したタイムスタンプを、コンテンツデータ記憶部204図7参照に記憶されているプロダクトデータのうち、対応するプロダクトIDのタイムスタンプの項目のデータとして書き込む図8参照。単語ベクトル生成部208は、プロダクトごとに、プロダクトIDに対応するドキュメントファイルについてテキストデータを取得し、取得したテキストデータに記述されている言語から単語ベクトルを生成する。つまり、単語ベクトル生成部208は、テキストデータに記述された言語の意味的な特徴を数値化する。具体的には、単語ベクトル生成部208は、プロダクトIDに対応するドキュメントファイルについてテキストデータを抽出し、抽出したテキストデータを任意の順序で結合する。続いて、単語ベクトル生成部208は、結合したテキストデータを正規化する。例えば、単語ベクトル生成部208は、小文字を大文字に変換したり、半角文字を全角文字に変換したりというように正規化を行う。続いて、単語ベクトル生成部208は、正規化したテキストデータについて形態素解析を行い、正規化したテキストデータを単語に分割する。続いて、単語ベクトル生成部208は、形態素解析により分割された単語ごとの出現頻度を計数する。ここで、単語ベクトル生成部208は、出現頻度を計数する際、名詞の中でも特に、サ変接続~するの形態をとることができるもの、一般名詞、形容動詞語幹、固有名詞のみを対象として計数を行い、長音以外の記号例えば、<,>,=などを含む単語を除外する。続いて、単語ベクトル生成部208は、以下の示すidfinversedocumentfrequency値を出現頻度に掛け合わせた成分値を有する単語ベクトルを生成する。idf=1logN/nN:全プロダクト数n:該当単語を含むプロダクト数そして、単語ベクトル生成部208は、生成した単語ベクトルを、プロダクトIDに対応付けてベクトルデータ記憶部205図9参照に書き込む。類似度計算部209は、単語ベクトル生成部208により生成された単語ベクトルを用いて、プロダクト間の類似度を計算する。具体的には、類似度計算部209は、ベクトルデータ記憶部205から、単語ベクトルデータを全て読み込む。続いて、類似度計算部209は、読み込んだ単語ベクトルから組み合わせ可能な全てのベクトル間のコサイン尺度ベクトル間の角度に対する余弦を計算することにより、単語ベクトル間の類似度を計算する。そして、類似度計算部209は、算出した単語ベクトル間の類似度をプロダクト間の類似度とし、類似度データ記憶部206図10参照に書き込む。特徴量計算部210は、単語ベクトル生成部208により生成された単語ベクトルを用いて特徴量を計算する。なお、特徴量計算部210は、プロダクトIDごとに、以下に説明する処理を実行するものとする。具体的には、特徴量計算部210は、ベクトルデータ記憶部205から、プロダクトIDに対応付けられている単語ベクトルデータを全て読み込む。続いて、特徴量計算部210は、読み込んだ単語ベクトルの主成分分析によりその第一主成分意味空間を2次元とする場合は第一主成分と第二主成分を特徴量として算出する。なお、主成分分析による次元圧縮は情報量の損失を最小化する。このため、主成分分析により算出される特徴量は、高次元である単語ベクトルをできるだけ情報量を損失せずに1次元または2次元に次元圧縮した量となり、類似するプロダクトが意味空間において互いに近い位置に配置されるように調整できる。そして、特徴量計算部210は、算出した特徴量を、コンテンツデータ記憶部204に記憶されているプロダクトデータのうち、対応するプロダクトIDの特徴量の項目のデータとして書き込む。[リポジトリサーバによる処理実施例1]以下、図12~図16を用いて、実施例1に係るリポジトリサーバの処理の流れを説明する。ドキュメント分析処理およびプロダクト可視化処理図12を用いて、ドキュメント分析処理およびプロダクト可視化処理の流れを説明する。図12は、ドキュメント分析処理およびプロダクト可視化処理の流れを示す図である。なお、ドキュメント分析処理は、リポジトリサーバに設定される任意のタイミングで実行される。また、プロダクト可視化処理は、ユーザ端末100からのパラメータ受信のタイミングで実行される。図12に示すように、ドキュメント分析処理では、プロダクトデータからプロダクトIDを抽出されS101、プロダクトIDに対応するドキュメントファイルについて、OSOperationSystemのファイルシステムが管理するファイル更新のタイムスタンプのリストが取得されるS102。続いて、上述したタイムスタンプ取得部207により、後述するタイムスタンプ取得処理が実行されるS103。続いて、上述した単語ベクトル生成部208により、後述する単語ベクトル生成処理が実行されるS104。続いて、上述した特徴量計算部210により、後述する特徴量計算処理を実行されるS105。続いて、上述した類似度計算部209により、後述する類似度計算処理が実行されS106、ドキュメント分析処理が終了する。また、図12に示すように、プロダクト可視化処理では、ユーザ端末100からのパラメータ組織ID、対象期間が受信されるとS201、上述した可視化データ生成処理部203により、組織IDに属するプロダクトのプロダクトデータが取得されるS202。続いて、上述した可視化データ生成処理部203により、類似度が閾値を超えるプロダクト対が取得されS203、端末出力結果可視化データを生成してS204、プロダクト可視化処理が終了する。タイムスタンプ取得処理図13を用いて、上述したタイムスタンプ取得処理の流れを説明する。図13は、タイムスタンプ取得処理の流れを示す図である。図13に示すように、タイムスタンプ取得部207は、タイムスタンプのリストを取得しS301、取得したリストの中から、タイムスタンプの最大値直近のタイムスタンプ更新日付を取得するS302。そして、タイムスタンプ取得部207は、取得したタイムスタンプを、コンテンツデータ記憶部204図7、図8参照に記憶されているプロダクトデータのうち、対応するプロダクトIDのタイムスタンプの項目のデータとして書き込みS303、処理を終了する。単語ベクトル生成処理図14を用いて、上述した単語ベクトル生成処理の流れを説明する。図14は、単語ベクトル生成処理の流れを示す図である。図14に示すように、単語ベクトル生成部208は、プロダクトIDに対応するドキュメントファイルについてテキストデータを抽出しS401、抽出したテキストデータを任意の順序で結合するS402。続いて、単語ベクトル生成部208は、結合したテキストデータを正規化するS403。例えば、単語ベクトル生成部208は、小文字を大文字に変換したり、半角文字を全角文字に変換したりというように正規化を行う。続いて、単語ベクトル生成部208は、正規化したテキストデータについて形態素解析を行いS404、正規化したテキストデータを単語に分割する。続いて、単語ベクトル生成部208は、形態素解析により分割された単語ごとの出現頻度をカウントするS405。ここで、単語ベクトル生成部208は、出現頻度を計数する際に、名詞の中でも特に、サ変接続~するの形態をとることができるもの、一般名詞、形容動詞語幹、固有名詞のみを対象として計数を行い、長音-以外の記号例えば、<,>,=などを含む単語を除外する。続いて、単語ベクトル生成部208は、idfinversedocumentfrequency値を出現頻度に掛け合わせた成分値を有する単語ベクトルを生成するS406。そして、生成した単語ベクトルを、プロダクトIDに対応付けてベクトルデータ記憶部205図9参照に書き込みS407、処理を終了する。特徴量計算処理図15を用いて、上述した特徴量計算処理の流れを説明する。図15は、特徴量計算処理の流れを示す図である。特徴量計算部210は、ベクトルデータ記憶部205から、プロダクトIDに対応付けられている単語ベクトルデータを全て読み込むS501。続いて、特徴量計算部210は、読み込んだ単語ベクトルの主成分分析を用いて、その第一主成分を導出することにより特徴量を計算するS502。そして、特徴量計算部210は、算出した特徴量を、コンテンツデータ記憶部204図7、図8参照に記憶されているプロダクトデータのうち、対応するプロダクトIDの特徴量の項目のデータとして書き込みS503、処理を終了する。類似度計算処理図16を用いて、上述した類似度計算処理の流れを説明する。図16は、類似度計算処理の流れを示す図である。類似度計算部209は、ベクトルデータ記憶部205から、単語ベクトルデータを全て読み込むS601。続いて、類似度計算部209は、読み込んだ単語ベクトルから組み合わせ可能な全てのベクトル間のコサイン尺度ベクトル間の角度に対する余弦を計算することにより、単語ベクトル間の類似度を計算するS602。そして、類似度計算部209は、算出した単語ベクトル間の類似度をプロダクト間の類似度として、類似度データ記憶部206図10参照に書き込みS603、処理を終了する。[実施例1による効果]上述してきたように、リポジトリサーバ200は、プロダクト可視化機能により、ユーザ端末100から受信したパラメータ組織ID、対象期間に対応するプロダクトの中で、類似度が所定の閾値以上であるもの同士を直線で接続した無向グラフを可視化データとして生成し、ユーザ端末100に送信する。このようなことから、実施例1によれば、可視化データにおいて、意味空間におけるプロダクトの配置に対する意味的な連続性を保ちつつ、プロダクト間の類似性を詳細に把握ことができる。例えば、上述した図3に示すように、グラフ領域上にマッピングしたプロダクトをクラスタリングした場合に、属するクラスタが異なるプロダクトについて、類似しているか否かを容易には把握できる。さらに、上述した図3に示すように、グラフ領域上にマッピングしたプロダクトをクラスタリングした場合に、同一のクラスタ内で、類似するコンテンツを詳細に把握できる。また、リポジトリサーバ200は、ドキュメント分析機能により、プロダクトごとに、タイムスタンプおよび特徴量を取得してプロダクトデータとして書き込み、プロダクト間の類似度を計算してプロダクト間の類似度データとして書き込む。このようなことから、リポジトリサーバ200は、プロダクト可視化機能により可視化データを生成するために必要なデータを自動生成できる。なお、リポジトリサーバ200は、単語ベクトルの主成分分析によりその第一主成分を特徴量として算出することにより、意味空間におけるプロダクトの配置に対する意味的な連続性を保つことができる。つまり、主成分分析による次元圧縮は情報量の損失を最小化する。このようなことから、高次元である単語ベクトルをできるだけ情報量を損失せずに1次元または2次元に次元圧縮した特徴量を算出することができる結果、類似するプロダクトが意味空間において互いに近い位置に配置されるように調整でき、意味空間におけるプロダクトの配置に対する意味的な連続性を保つことができる。以下、本発明にかかる演算装置、演算方法および演算プログラムの他の実施形態として実施例2を説明する。1装置構成等図5に示したリポジトリサーバ200の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、リポジトリサーバ200の分散または統合の具体的形態は図5に示すものに限られず、類似度計算部209および特徴量計算部210が機能的あるいは物理的に統合されていてもよい。このように、リポジトリサーバ200の各構成要素の全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散統合して構成することができる。2コンテンツ管理プログラムまた、実施例1で説明したリポジトリサーバ200の各種の処理例えば、図12~16等参照は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図17を用いて、実施例1で説明したリポジトリサーバ200と同様の機能を有するコンテンツ管理プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図17は、コンテンツ管理プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。図17に示すように、リポジトリサーバ200が有する機能と同様の機能を有するコンピュータ300は、例えば、メモリ301と、CPUCentralProcessingUnit302を有する。また、コンピュータ300は、図17に示すように、ハードディスクドライブインタフェース303と、光ディスクドライブインタフェース304を有する。また、コンピュータ300は、図17に示すように、シリアルポートインタフェース305と、ビデオアダプタ306と、ネットワークインタフェース307を有する。そして、コンピュータ300は、これらの各部301~307をバス308によって接続する。メモリ301は、図17に示すように、ROMReadOnlyMemory及びRAMRandomAccessMemoryを含む。ROMは、例えば、BIOSBasicInputOutputSystem等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース303は、図17に示すように、ハードディスクドライブ309に接続される。光ディスクドライブインタフェース304は、図17に示すように、光ディスクドライブ310に接続される。例えば、光ディスクドライブ310には、光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が挿入される。シリアルポートインタフェース305は、図17に示すように、例えば、マウス400およびキーボード500に接続される。ビデオアダプタ306は、図17に示すように、例えば、ディスプレイ600に接続される。ここで、図17に示すように、ハードディスクドライブ309は、例えば、OSOperatingSystem、アプリケーションプログラム、プログラムモジュール、プログラムデータを記憶する。すなわち、上述したリポジトリサーバ200と同様の機能を有するコンテンツ管理プログラムは、コンピュータ300によって実行される指令が記述されたプログラムモジュールとして、例えばハードディスクドライブ309に記憶される。つまり、上述の実施例1で説明したリポジトリサーバ200と同様の処理図12~図16等を実行する手順が記述されたプログラムモジュールが、ハードディスクドライブ309に記憶される。例えば、このプログラムモジュールには、上述したドキュメント分析機能やプロダクト可視化機能と同様の処理図12~図16等を実行する手順が記述されている。また、コンテンツ管理プログラムによる処理に用いられるデータは、プログラムデータとして、例えばハードディスクドライブ309に記憶される。例えば、このプログラムデータは、上述の実施例1で説明したコンテンツデータ記憶部204、ベクトルデータ記憶部205、類似度データ記憶部206などに記憶される各種情報に対応する。そして、CPU302が、ハードディスクドライブ309に記憶されたプログラムモジュールやプログラムデータを必要に応じてRAMに読み出し、上述の実施例1で説明したものと同様の処理図12~図16等を実行するための手順を実行する。なお、電力制御プログラムに係るプログラムモジュールやプログラムデータは、ハードディスクドライブ309に記憶される場合に限られるものではなく、例えば、着脱可能な記憶媒体である光ディスクドライブ310等に記憶されていてもよい。この場合には、CPU302が、光ディスクドライブ310を介して、コンテンツ管理プログラムに係るプログラムモジュールやプログラムデータを読み出す。あるいは、コンテンツ管理プログラムに係るプログラムモジュールやプログラムデータは、ネットワークLANLocalAreaNetwork、WANWideAreaNetwork等を介して接続された他のコンピュータに記憶されていてもよい。この場合には、CPU302が、ネットワークインタフェース307を介して、コンテンツ管理プログラムに係るプログラムモジュールやプログラムデータを他のコンピュータから読み出す。なお、プログラムによりCPU302が動作して各種処理を行う代わりに、例えば、ASICApplicationSpecificIntegratedCircuitやFPGAなどの電子回路を用いて処理を行うこともできる。また、メモリ301として、フラッシュメモリなどを用いることもできる。3コンテンツ管理方法実施例1で説明したコンテンツ管理システムにより、以下のようなコンテンツ管理方法が実現される。すなわち、コンテンツごとに、コンテンツの更新日付と、コンテンツに含まれるドキュメントファイルから生成されるベクトルを解析して得られる特徴量とを対応付けて記憶するコンテンツデータ記憶部204から、ユーザ端末100から受信したパラメータに合致する複数のコンテンツの特徴量および更新日付を取得し、前記ベクトルを用いて算出されたコンテンツ間の類似度を記憶する類似度データ記憶部206から、前記パラメータに合致する複数のコンテンツから作成されるコンテンツ対の各々に対応するコンテンツ間の類似度を取得して、前記パラメータに合致する複数のコンテンツを、コンテンツの特徴量および更新日付に従って、時間軸と該時間軸に直交する前記特徴量の軸の方向に展開されるグラフ領域に対してマッピングするとともに、マッピングされた複数のコンテンツのうち、前記類似度が所定の閾値以上であるコンテンツ対を関連付けた可視化データを生成する可視化データ生成工程と図12、S201~S204、前記可視化データ生成工程により生成された可視化データを前記端末に送信する送信工程とを含んだコンテンツ管理方法が実現される。"