"ユーザーに装着され、当該ユーザーの基本動作を推定するのに用いられるセンシング情報を検出する検出部と、前記センシング情報に基づいて、前記基本動作を推定する第1推定部と、前記第1推定部で推定された複数の前記基本動作が時系列に並ぶ基本動作データに基づいて、前記基本動作の組み合わせからなる複数の上位行動が時系列に並ぶ行動データを推定する第2推定部と、前記行動データを構成する複数の前記上位行動の各々に、業務に関する行動を示す複数の業務行動の何れかを割り当てることにより、複数の前記業務行動が時系列に並ぶ業務データを得る割り当て部と、前記業務データが所定の基準を満たすか否かを評価する評価部と、前記業務データが前記所定の基準を満たす場合は、前記行動データを構成する複数の前記上位行動の各々に割り当てられた前記業務行動を、当該上位行動に対応する前記業務行動として決定する決定部と、前記決定部による決定に応じた情報を表示する表示部と、を備える、ことを特徴とする行動推定装置。前記業務データが前記所定の基準を満たしていない場合は、前記第2推定部は、前記行動データの推定をやり直す、ことを特徴とする請求項1に記載の行動推定装置。前記第2推定部は、前記基本動作データに対してトピックモデルを適用することで、前記行動データを推定する、ことを特徴とする請求項1に記載の行動推定装置。前記第2推定部は、前記上位行動における前記基本動作の発生確率分布を推定するとともに、前記基本動作データを複数に分割して得られる複数の動作データの各々における前記上位行動の発生確率分布を推定し、前記各動作データにおいて、当該動作データにおける発生確率が最も高い前記上位行動を1つずつ選択することで、前記行動データを推定する、ことを特徴とする請求項3に記載の行動推定装置。ユーザーに装着され、当該ユーザーの基本動作を推定するのに用いられるセンシング情報を検出する検出部によって検出された前記センシング情報に基づいて、前記ユーザーの基本動作を推定する第1ステップと、前記第1ステップで推定された複数の前記基本動作が時系列に並ぶ基本動作データに基づいて、前記基本動作の組み合わせからなる複数の上位行動が時系列に並ぶ行動データを推定する第2ステップと、前記行動データを構成する複数の前記上位行動の各々に、業務に関する行動を示す複数の業務行動の何れかを割り当てることにより、複数の前記業務行動が時系列に並ぶ業務データを得る第3ステップと、前記業務データが所定の基準を満たすか否かを評価する第4ステップと、前記業務データが前記所定の基準を満たす場合は、前記行動データを構成する複数の前記上位行動の各々に割り当てられた前記業務行動を、当該上位行動に対応する前記業務行動として決定する第5ステップと、前記第5ステップによる決定に応じた情報を表示する第6ステップと、を備える、ことを特徴とする行動推定方法。請求項5に記載の行動推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。しかしながら、従来の技術では、歩行走行座るといった基本動作を組み合わせてなる作業者の行動を推定するために必要なセンサの数が多いので、構成が複雑化して製造コストも高くなるという問題がある。本発明が解決しようとする課題は、構成を簡素化することが可能な行動推定装置、行動推定方法およびプログラムを提供することである。実施形態の行動推定装置は、検出部と第1推定部と第2推定部と割り当て部と評価部と決定部と表示部とを備える。検出部は、ユーザーに装着され、当該ユーザーの基本動作を推定するのに用いられるセンシング情報を検出する。第1推定部は、センシング情報に基づいて、ユーザーの基本動作を推定する。第2推定部は、第1推定部で推定された複数の基本動作が時系列に並ぶ基本動作データに基づいて、基本動作の組み合わせからなる複数の上位行動が時系列に並ぶ行動データを推定する。割り当て部は、行動データを構成する複数の上位行動の各々に、業務に関する行動を示す複数の業務行動の何れかを割り当てることにより、複数の業務行動が時系列に並ぶ業務データを得る。評価部は、業務データが所定の基準を満たすか否かを評価する。決定部は、業務データが所定の基準を満たす場合は、行動データを構成する複数の上位行動の各々に割り当てられた業務行動を、当該上位行動に対応する業務行動として決定する。表示部は、決定部による決定に応じた情報を表示する。実施形態の行動推定方法は、ユーザーに装着され、当該ユーザーの基本動作を推定するのに用いられるセンシング情報を検出する検出部によって検出されたセンシング情報に基づいて、ユーザーの基本動作を推定する第1ステップと、第1ステップで推定された複数の基本動作が時系列に並ぶ基本動作データに基づいて、基本動作の組み合わせからなる複数の上位行動が時系列に並ぶ行動データを推定する第2ステップと、行動データを構成する複数の上位行動の各々に、業務に関する行動を示す複数の業務行動の何れかを割り当てることにより、複数の業務行動が時系列に並ぶ業務データを得る第3ステップと、業務データが所定の基準を満たすか否かを評価する第4ステップと、業務データが所定の基準を満たす場合は、行動データを構成する複数の上位行動の各々に割り当てられた業務行動を、当該上位行動に対応する業務行動として決定する第5ステップと、第5ステップによる決定に応じた情報を表示する第6ステップと、を備えることを特徴とする。また、実施形態のプログラムは、上述の行動推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。以下、添付図面を参照しながら、本発明に係る行動推定装置およびプログラムの実施の形態を詳細に説明する。本実施形態では、医療業務を対象として、医師や看護師の行動を推定する例を説明するが、これに限られるものではない。図1は、本実施形態に係る行動推定装置100の概略構成例を示すブロック図である。図1に示すように、行動推定装置100は、少なくとも1つの携帯端末装置10と、サーバ装置20と、を備える。なお、図1の例では、行動推定装置100に含まれる携帯端末装置10の数は1つであるが、これに限らず、携帯端末装置10の数は任意である。例えば2以上の携帯端末装置10が、行動推定装置100に含まれてもよい。携帯端末装置10は、行動推定の対象となるユーザー医師や看護師に装着される。ここでは、図2に示すように、携帯端末装置10は、例えばユーザーの腰に装着される。図1に示すように、携帯端末装置10は、制御部11と、通信部12と、表示部13と、検出部14とを備え、それぞれがバスB1で相互に接続されている。制御部11は、携帯端末装置10の各部を制御する手段であり、例えばCPUCentralProcessingUnitなどで構成される。通信部12は、制御部11の制御の下、サーバ装置20と通信を行う手段である。表示部13は、携帯端末装置10に関する各種の情報を表示するための手段であり、例えば液晶型パネルなどで構成され得る。検出部14は、ユーザーの基本動作を推定するのに用いられるセンシング情報を検出するための手段である。基本動作とは、歩行、走行、座位、立位、臥位などといった基本的な動作単純な動作を示す。本実施形態では、センシング情報として、携帯端末装置10ユーザーの加速度を示す加速度情報、および、携帯端末装置10の位置を示す位置情報が採用される。なお、これに限らず、センシング情報の種類は任意である。要するに、センシング情報は、ユーザーの基本動作を推定するのに用いられる情報であればよい。本実施形態では、検出部14は、携帯端末装置10の加速度を検出するための加速度センサと、病院内における携帯端末装置10の位置つまりはユーザーの位置を示す位置情報アクセスポイント情報を検出するための位置情報検出部とを含んで構成される。なお、加速度センサは、例えばxyzの3軸方向の各々の加速度を検出できるように構成される。図3は、検出部14で検出された加速度情報および位置情報の一例を示す図である。携帯端末装置10の加速度情報は、当該加速度情報が検出されたときの時刻と対応付けられて不図示のメモリに記憶される。携帯端末装置10の位置情報は、当該位置情報が検出されたときの時刻と、当該位置情報が示す病院内の位置と、当該携帯端末装置10を特定するためのIDとが対応付けられて不図示のメモリに記憶される。制御部11は、所定の周期で一例として10msec毎に、検出部14で検出されたセンシング情報ここでは加速度情報および位置情報をサーバ装置20に送信するように通信部12を制御する。図1に示すように、サーバ装置20は、通信部30と、表示部40と、制御部50と、記憶部60とを備え、それぞれがバスB2で相互に接続されている。通信部30は、制御部50の制御の下、携帯端末装置10と通信を行う手段である。表示部40は、サーバ装置20に関する各種の情報を表示する手段であり、例えば液晶型パネルなどで構成され得る。制御部50は、サーバ装置20の各部を制御する手段であり、例えばCPU、ROMReadOnlyMemory、RAM等を備えたコンピュータで構成される。制御部50が有する機能には、登録部51、第1推定部52、第2推定部53、割り当て部54、評価部55、決定部56が含まれる。これらの機能は、制御部50が有するCPUがROM等に記憶された制御プログラムをRAM上に読み出して実行することにより実現される。なお、これに限らず、これらの機能の少なくとも一部を個別の回路ハードウェアで実現することもできる。登録部51は、携帯端末装置10からのセンシング情報を通信部30で受信した場合、その受信したセンシング情報を記憶部60に登録する。本実施形態では、登録部51は、通信部30で受信した加速度情報を、記憶部60内の加速度情報記憶部62に登録する一方、通信部30で受信した位置情報を、記憶部60内の位置情報記憶部63に登録する。第1推定部52は、センシング情報に基づいて、ユーザーの基本動作を推定する。本実施形態では、第1推定部52は、記憶部60内の基本動作推定ルール記憶部61に記憶された基本動作推定ルールと、加速度情報記憶部62に記憶された加速度情報と、位置情報記憶部63に記憶された位置情報とに基づいて、ユーザーの基本動作を推定する。詳細な内容については後述する。第1推定部52は、推定した基本動作を記憶部60内の基本動作記憶部64に登録する。第2推定部53は、第1推定部52で推定された複数の基本動作が時系列に並ぶ基本動作データに基づいて、基本動作の組み合わせからなる上位行動が時系列に並ぶ行動データを推定する。詳細な内容については後述する。第2推定部53は、行動データを推定するために生成したパラメータ後述を、記憶部60内のパラメータ記憶部65に登録し、推定した行動データを、記憶部60内の行動データ記憶部66に登録する。割り当て部54は、第2推定部53で推定された行動データを構成する複数の上位行動の各々に、業務に関する行動を示す複数の業務行動の何れかを割り当てることにより、複数の業務行動が時系列に並ぶ業務データを得る。評価部55は、業務データが所定の基準を満たすか否かを評価する。決定部56は、業務データが所定の基準を満たす場合は、行動データを構成する複数の上位行動の各々に割り当てられた業務行動を、当該上位行動に対応する業務行動として決定する。これにより、第2推定部53で推定された行動データに対応する業務データが確定する。詳細な内容については後述する。決定部56は、確定した業務データと、当該業務データによって特定される業務の名称例えば床ずれ回診業務などとを対応付けて、記憶部60内の業務データ記憶部69に記憶する。記憶部60は、各種のデータを記憶する手段である。記憶部60には、基本動作推定ルール記憶部61と、加速度情報記憶部62と、位置情報記憶部63と、基本動作記憶部64と、パラメータ記憶部65と、行動データ記憶部66と、業務知識記憶部67と、評価ルール記憶部68と、業務データ記憶部60とが含まれる。基本動作推定ルール記憶部61は、ユーザーの基本動作の推定に用いられる基本動作推定ルールを記憶する。加速度情報記憶部62は、ユーザー携帯端末装置10の加速度情報を記憶する。位置情報記憶部63は、ユーザー携帯端末装置10の位置情報を記憶する。基本動作記憶部64は、第1推定部52で推定された基本動作を記憶する。パラメータ記憶部65は、第2推定部53で作成されたパラメータを記憶する。行動データ記憶部66は、第2推定部53で推定された行動データを記憶する。業務知識記憶部67は、業務知識を記憶する。評価ルール記憶部68は、評価部55による評価に用いられる評価ルールを記憶する。業務データ記憶部69は、業務データと、当該業務データによって特定される業務の名称とを対応付けて記憶する。図4は、行動推定装置100が実行する行動推定処理の一例を示すフローチャートである。図4に示すように、まず携帯端末装置10の検出部14は、センシング情報を検出するステップS1。より具体的には、検出部14は、当該携帯端末装置10のユーザーの加速度情報および位置情報を検出する。次に、携帯端末装置10の制御部11は、検出部14で検出されたセンシング情報をサーバ装置20に送信するように通信部12を制御するステップS2。サーバ装置20の登録部51は、携帯端末装置10からのセンシング情報を通信部30で受信した場合、その受信したセンシング情報を記憶部60に登録するステップS3。より具体的には、登録部51は、通信部30で受信した加速度情報および位置情報の各々に対して、ノイズデータを除去するノイズ処理や一定期間内の中央値を算出する中央値算出処理などの前処理を行った後、加速度情報を記憶部60内の加速度情報記憶部62に登録し、位置情報を記憶部60内の位置情報記憶部63に登録する。なお、ノイズ処理や中央値算出処理を実行しない構成であってもよい。また、前処理の内容は任意である。例えば、通信部30で受信した加速度情報および位置情報の各々に対して、一定期間内の平均値を算出する平均値算出処理や頻度計算、あるいはフーリエ変換などの処理を前処理として行うこともできる。次に、行動推定処理が開始されてから所定期間t1が経過した場合ステップS4の結果:YES、第1推定部52は、当該所定期間t1におけるユーザーの基本動作を推定するステップS5。より具体的には以下のとおりである。第1推定部52は、加速度情報記憶部62から、所定期間t1内の加速度情報を読み出すとともに、位置情報記憶部63から、所定期間t1内の位置情報を読み出す。そして、第1推定部52は、基本動作推定ルール記憶部61から、基本動作推定ルールを読み出し、その読み出した基本動作推定ルールを参照しながら、ユーザーの基本動作を推定する。図5は、基本動作推定ルールの一例を示す図である。本実施形態では、第1推定部52は、読み出した加速度情報および位置情報に対して、図5の基本動作推定ルールを適用して、ユーザーの基本動作を推定する。第1行目におけるAP1Ave50walkingは、時刻tにおいて第1病棟にてy軸方向の加速度が100以下で、かつ、時刻tにおけるy軸方向の加速度と、時刻t-1におけるy軸方向の加速度との間の変化量が50以上であれば、基本動作は歩行であると判定することを示す。なお、これに限らず、基本動作推定ルールの内容は任意に変更可能である。再び図4に戻って説明を続ける。ステップS5で基本動作を推定した後、第1推定部52は、その推定した基本動作を基本動作記憶部64に登録するステップS6。そして、登録された基本動作の数が所定数以上になった場合ステップS7の結果:YES、第2推定部53は、基本動作記憶部64から複数所定数の基本動作を順番に読み出し、その読み出した複数の基本動作が時系列に並ぶ基本動作データに基づいて、基本動作の組み合わせからなる複数の上位行動が時系列に並ぶ行動データを推定するステップS8。以下、具体的に説明する。図6は、佐藤看護師、田中医師、および、中村看護師の各々の基本動作データの一例を示す図である。以下では、佐藤看護師の行動データを推定する場合を例に挙げて説明するが、他のユーザーの場合についても同様に考えることができる。図7は、佐藤看護師の行動データの推定方法を説明するための図である。本実施形態では、第2推定部53は、基本動作データに対してトピックモデルを適用することで、行動データを推定する。より具体的には以下のとおりである。図7に示すように、まず第2推定部53は、佐藤看護師の基本動作データを複数に分割する。なお、分割の数や各区間の長さは任意に変更可能である。そして、第2推定部53は、各動作データdにおける上位行動Zの発生確率分布Pz=θ、各上位行動Zにおける基本動作wの発生確率分布Pw,z=φを推定する。ここでは、θおよびφをパラメータと呼ぶ。さらに詳述すれば、第2推定部53は、特定の基本動作wi以外の基本動作に対して上位行動z-iが割り当てられている場合において、当該特定の基本動作wiに対して上位行動jが割り当てられる条件付き確率Pzi=j|z-i,wi,diを計算することで、パラメータθやφを推定する。条件付き確率Pzi=j|z-i,wi,diは、以下の式1で計算される。Pzi=j|z-i,wi,di={CWTwijβ/ΣWi1CWTwijWβ}×{CDTdijα/ΣTt1CDTditTα}1上記式1において、CWTは、基本動作と上位行動の頻度行列W×Tを、CDTは、動作データと上位行動の頻度行列D×Tを表す。W、D、Tはそれぞれ基本動作の数、動作データの数、上位行動の数を表し、α、βはシステム設計者が与えるパラメータを表す。第2推定部53は、最初に、CWTおよびCDTの各々の行列の要素値を任意の数値で初期化した後、それぞれの行列の要素値をランダムに変更して上記式1で条件付き確率Pを計算し、その計算結果に応じて、CWTおよびCDTの各々の行列を逐次更新する。この処理を所定回数繰り返してCWTおよびCDTを決定する。そして、その決定したCWTおよびCDTを用いて、パラメータφおよびθを推定する。パラメータφおよびθは、以下の式2および3で計算される。なお、上位行動jにおける下位行動wiの確率をφij、動作データdにおける上位行動jの確率をθjdと表記する。φij={CWTwijβ/ΣWi1CWTwijWβ}2θjd={CDTdijα/ΣTt1CDTditTα}3図7の例では、以上の計算を行うことにより、佐藤看護師の各動作データd1、d2、d3における上位行動Z1、Z2、Z3の発生確率分布θと、各上位行動Z1、Z2、Z3における基本動作w立位、歩行、臥位、走行、座位の発生確率分布φとが推定される。そして、第2推定部53は、各動作データd1、d2、d3において、当該動作データにおける発生確率が最も高い上位行動を1つずつ選択することで、行動データを推定する。図7の例では、動作データd1においては、上位行動Z1の発生確率が最も高いので、上位行動Z1が選択される。また、動作データd2においては、上位行動Z2の発生確率が最も高いので、上位行動Z2が選択される。さらに、動作データd3においては、上位行動Z3の発生確率が最も高いので、上位行動Z3が選択される。これにより、佐藤看護師の行動データは、Z1、Z2、Z3と推定される。以上がステップS8の内容である。また、第2推定部53は、推定したパラメータφおよびθを、記憶部60内のパラメータ記憶部65に登録する。再び図4に戻って説明を続ける。上述のステップS8の後、割り当て部54は、業務知識記憶部67から業務知識を読み出すステップS9。図8は、床ずれ回診業務の業務知識の一例を示す図である。図8の例では、業務知識は、業務行動A1→業務行動A2→業務行動A3→業務行動A4→業務行動A2で表される。業務行動A1は、検温検圧である。業務行動A2は、体位変換、患部露出である。業務行動A3は、傷口計測、記録である。業務行動A4は、消毒、薬を塗布、ガーゼ貼付である。なお、業務知識は、これに限られるものではなく、その内容は任意である。次に、割り当て部54は、ステップS8で推定した行動データを構成する複数の上位行動Zの各々に、複数の業務行動の何れかを割り当てるステップS10。以下では、佐藤看護師の行動データを構成する複数の上位行動Zの各々に業務行動を割り当てる場合を例に挙げて説明するが、他のユーザーの場合についても同様である。図9は、割り当て部54による割り当ての具体例を説明するための図である。図9の例では、ステップS8で推定された佐藤看護師の行動データは、Z1→Z2→Z3→Z4→Z2である一方、ステップS9で読み出された業務知識は、A1→A2→A3→A4→A2である。ここでは、佐藤看護師の行動データにおいては、第2番目の上位行動と第5番目の上位行動が同じ上位行動Z2である一方、業務知識においては、第2番目の業務行動と第5番目の業務行動が同じ業務行動A2であるから、佐藤看護師の行動データを構成する複数の上位行動Zの各々と、業務知識を構成する複数の業務行動Aの各々とを順番に対応付けて割り当てを行う。より具体的には、佐藤看護師の行動データの第1番目の上位行動Z1に対して業務知識の第1番目の業務行動A1を割り当て、第2番目の上位行動Z2に対して第2番目の業務行動A2を割り当て、第3番目の上位行動Z3に対して第3番目の業務行動A3を割り当て、第4番目の上位行動Z4に対して第4番目の業務行動A4を割り当てる。これにより、複数の業務行動が時系列に並ぶ業務データが得られる。図9に示すように、佐藤看護師の業務データは、A1→A2→A3→A4→A2と表される。以上が図4のステップS10の内容である。図4に示すように、ステップS10の後、評価部55は、評価ルール記憶部68から評価ルールを読み出すステップS11。次に、評価部55は、読み出した評価ルールを参照しながら、ステップS10の割り当てにより得られた業務データが所定の基準を満たすか否かを評価するステップS12。図10は、評価ルールの一例を示す図である。図10の例では、評価ルールは、複数の評価項目を含んでいる。評価部55は、割り当てにより得られた業務データが、所定数の評価項目を満たす場合は、当該業務データは基準を満たすと評価判定する。なお、図10の例に限らず、評価ルールは任意に変更可能である。一例として、上述の割り当てにより得られた佐藤看護師の業務データA1→A2→A3→A4→A2に対する評価を説明する。図10の評価ルールの第1番目の評価項目は検温業務行動A1を実施するとすれば最初の業務であり、割り当てにより得られた佐藤看護師の業務データにおいては、最初の業務行動はA1であるので、第1番目の評価項目は満たしている。また、図10の評価ルールの第2番目の評価項目は傷口計測業務行動A3は消毒業務行動A4の前に実施であり、割り当てにより得られた佐藤看護師の業務データにおいては、業務行動A3は業務行動A4の前に配置されるので、第2番目の評価項目は満たしている。また、図10の評価ルールの第3番目の評価項目は消毒業務行動A4を実施であり、割り当てにより得られた佐藤看護師の業務データにおいては、業務行動A4が含まれるので、第3番目の評価項目は満たしている。さらに、図10の評価ルールの第4番目の評価項目は消毒業務行動A4の前に体位変換業務行動A2を実施であり、割り当てにより得られた佐藤看護師の業務データにおいては、業務行動A4の前に業務行動A2が配置されるので、第4番目の評価項目は満たしている。この場合、割り当てにより得られた佐藤看護師の業務データは、全ての評価項目を満たすので、佐藤看護師の割り当て結果は基準を満たすと評価される。図4に示すように、評価部55が、ステップS10の割り当てにより得られた業務データが基準を満たすと判断した場合ステップS12の結果:YES、処理はステップS13に移行する。ステップS13では、決定部56は、行動データを構成する複数の上位行動Zの各々に割り当てられた業務行動Aを、当該上位行動Zに対応する業務行動Aとして決定する。上述の佐藤看護師の例では、上位行動Z1に割り当てられた業務行動A1が、当該上位行動Z1に対応する業務行動として決定され、上位行動Z2に割り当てられた業務行動A2が、当該上位行動Z2に対応する業務行動として決定され、上位行動Z3に割り当てられた業務行動A3が、当該上位行動Z3に対応する業務行動として決定され、上位行動Z4に割り当てられた業務行動A4が、当該上位行動Z4に対応する業務行動として決定される。これにより、佐藤看護師の行動データに対応する業務データが確定する。そして、決定部56は、確定した業務データと、当該業務データによって特定される業務の名称とを対応付けて業務データ記憶部69に記憶する。上述の佐藤看護師の場合、A1→A2→A3→A4→A2で表される業務データと、当該業務データによって特定される床ずれ回診業務とが対応付けられて業務データ記憶部69に記憶される。次に、制御部50は、決定部56による決定に応じた情報を表示するように表示部40を制御するステップS14。例えば図11に示すように、各ユーザーの業務データによって特定される業務の名称と、予定されていたスケジュールとを並べて表示することもできる。例えば業務が、スケジュールで予定されていた時間を越えて行われていた場合には、当該業務は予定より延長して行われていることを表示することもできる。また、例えば業務が、予定スケジュールで予定されていた時間よりも早く完了した場合は、当該業務は予定より短縮されたことを表示することもできる。なお、これらに限らず、表示部40で表示される内容は任意である。一方、上述のステップS12において、評価部55が、ステップS10の割り当てにより得られた業務データが基準を満たさないと判断した場合ステップS12の結果:NO、処理は上述のステップS8に戻され、第2推定部53は、行動データの推定をやり直す。つまりは、第2推定部53は、頻度行列CWTおよびCDTの決定からやり直す。以上に説明したように、本実施形態では、複数の基本動作が時系列に並ぶ基本動作データに基づいて、基本動作の組み合わせからなる複数の上位行動が時系列に並ぶ行動データを推定するので、必要なセンサは、基本動作の推定に用いられるセンシング情報を検出するためのセンサだけで済む。これにより、構成が簡素化されて製造コストが低減できるという有利な効果を奏する。以上、本発明の実施形態を説明したが、この実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。"