複数の通信端末から当該通信端末において実行された処理の履歴を取得する取得手段と、異なる処理が所定の順番で実行される確からしさを表す値を記憶する記憶手段と、前記取得手段によって取得された履歴内の異なる処理が所定の順番で実行される確からしさを表す値を、当該異なる処理の組み合わせ毎に算出する算出手段と、前記算出手段によって算出された値を用いて、前記記憶手段に記憶されている前記値を更新する更新手段と、一の処理を特定する特定手段と、前記記憶手段に記憶されている前記値に基づいて、前記特定手段により特定された一の処理に対して前記所定の順番で実行される確からしさを表す値が閾値以上である処理を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された処理を前記通信端末のユーザに通知する通知手段とを備えることを特徴とする情報処理システム。前記算出手段は、前記取得手段によって取得された履歴のうち、予め決められた時期よりも後に実行された前記異なる処理についてのみ前記所定の順番で実行される確からしさを表す値を算出することを特徴とする請求項1に記載の情報処理システム。前記算出手段は、前記取得手段によって取得された履歴内の異なる処理がそれぞれ実行された時期の間隔が短いほど、当該異なる処理が前記所定の順番で実行される確からしさに応じた値を高く算出し、当該間隔が長いほど当該異なる処理が前記所定の順番で実行される確からしさに応じた値を低く算出することを特徴とする請求項1又は2に記載の情報処理システム。前記算出手段は、前記取得手段によって取得された履歴内の異なる処理を一組としたとき、前記履歴内の当該異なる処理の組の数が多いほど当該異なる処理が前記所定の順番で実行される確からしさを表す値を高く算出し、前記履歴内の当該異なる処理の組の数が少ないほど当該異なる処理が前記所定の順番で実行される確からしさを表す値を低く算出することを特徴とする請求項1~3のいずれかに記載の情報処理システム。前記算出手段は、前記取得手段によって取得された履歴内の異なる処理を一組としたとき、当該異なる処理の組を含む履歴の提供元である前記通信端末の数が多いほど、当該異なる処理が前記所定の順番で実行される確からしさを表す値を高く算出し、当該異なる処理の組を含む履歴の提供元である前記通信端末の数が少ないほど、当該異なる処理が前記所定の順番で実行される確からしさを表す値を低く算出することを特徴とする請求項1~4のいずれかに記載の情報処理システム。前記通信端末の属する地域を表す地域情報を取得する地域情報取得手段を備え、前記記憶手段は、前記地域情報によって表される地域ごとに、前記異なる処理が前記所定の順番で実行される確からしさを表す値を記憶し、前記算出手段は、前記地域情報取得手段によって取得された地域情報が表す地域ごとに、前記取得手段によって取得された履歴内の異なる処理が前記所定の順番で実行される確からしさを表す値を算出し、前記更新手段は、前記算出手段によって前記地域ごとに算出された前記値を用いて、前記記憶手段に前記地域ごとに記憶されている前記値を更新し、前記抽出手段は、前記特定手段によって特定された一の処理を実行する通信端末の属する地域について前記記憶手段に記憶されている前記値に基づいて、前記特定手段により特定された一の処理に対して所定の順番で実行される確からしさを表す値が閾値以上である処理を抽出することを特徴とする請求項1~5のいずれかに記載の情報処理システム。前記通信端末のユーザの属性を表す属性情報を取得する属性情報取得手段を備え、前記記憶手段は、前記属性情報によって表される属性ごとに、前記異なる処理が前記所定の順番で実行される確からしさを表す値を記憶し、前記算出手段は、前記属性情報取得手段によって取得された属性情報が表す属性ごとに、前記取得手段によって取得された履歴内の異なる処理が前記所定の順番で実行される確からしさを表す値を算出し、前記更新手段は、前記算出手段によって前記属性ごとに算出された前記値を用いて、前記記憶手段に前記属性ごとに記憶されている前記値を更新し、前記抽出手段は、前記特定手段によって特定された一の処理を実行する通信端末のユーザの属性について前記記憶手段に記憶されている前記値に基づいて、前記特定手段により特定された一の処理に対して所定の順番で実行される確からしさを表す値が閾値以上である処理を抽出することを特徴とする請求項1~6のいずれかに記載の情報処理システム。前記処理は、各々の前記通信端末において複数のアプリケーションプログラムが順番に実行されるときの処理群を一単位とし、前記特定手段は、各々の前記通信端末において実行可能な前記処理の一覧を当該通信端末から取得して、当該一覧から抽出した処理を前記一の処理として特定し、前記抽出手段は、特定された前記一の処理に対して所定の順番で実行される確からしさを表す値が閾値以上である処理のうち、当該一の処理が抽出された前記一覧に含まれない処理を抽出することを特徴とする請求項1~7のいずれかに記載の情報処理システム。前記処理は、各々の前記通信端末において一のアプリケーションプログラムが実行されるときの各処理を一単位とし、前記特定手段は、各々の前記通信端末においてユーザにより指定された処理を前記一の処理として特定し、前記通知手段は、前記特定手段によって特定された一の処理と前記抽出手段によって抽出された処理とを、当該一の処理を前記利用者が指定するときに用いられた前記通信端末に通知することを特徴とする請求項1~4のいずれかに記載の情報処理システム。複数の通信端末から当該通信端末において実行された処理の履歴を取得する第1ステップと、前記第1ステップによって取得された履歴内の異なる処理が所定の順番で実行される確からしさに応じた値を、当該処理を実行した通信端末単位で算出する第2ステップと、異なる処理が前記所定の順番で実行される確からしさを表す値を記憶する記憶手段において、その記憶されている値を前記第2ステップによって算出された前記値を用いて更新する第3ステップと、一の処理を特定する第4ステップと、前記記憶手段に記憶されている前記値に基づいて、前記第4ステップにより特定された一の処理に対して所定の順番で実行される確からしさを表す値が閾値以上である処理を抽出する第5ステップと、前記第5ステップにより抽出された処理を前記通信端末のユーザに通知する第6ステップとを備えることを特徴とする情報処理方法。特許文献1に記載の技術を応用すれば、単に順序だててアプリケーションプログラムを実行するだけでなく、先行及び後続の順序を持って実行されるアプリケーションプログラムどうしにおいて、各々の処理の内容に共通して用いることが可能な要素が存在する場合に、この要素を利用して、アプリケーションプログラムに基づいてなされる処理を連携させることが可能である。例えば、GPS機能の処理と乗換え検索機能の処理とで共通して用いることが可能な要素を位置とすると、例えば、ユーザは、GPS機能により取得された現在地としての位置を、乗換え検索機能において出発地としての位置に設定して、乗換え検索の処理を実行することが可能である。このように、共通して用いることが可能な要素を利用して処理どうしが連携可能であると、ユーザは、複数の処理によるサービスを受けることが可能になるため便利である。しかしながら、特許文献1に記載の技術を応用して上記のような処理の連携を実現しようとした場合、この技術では予め記憶された順序でしか処理を連携することができないため、ユーザは、それまでに記憶されていない順序で処理を連携させたい場合には、都度、連携させたい処理やその順序を自ら特定して装置に記憶させる必要があり、ユーザにとって利便性がよいとはいえない。また、処理の数や種類が増えるのに伴って、処理の連携方法も増えるため、1人のユーザだけで連携対象となる様々な処理やその順序を自ら特定しようとすると、手間を要する。本発明は上述の背景に鑑みてなされたものであり、処理を連携させる仕組みを実現する際にユーザが要する手間を削減することを目的とする。上述した課題を解決するために、本発明は、複数の通信端末から当該通信端末において実行された処理の履歴を取得する取得手段と、異なる処理が所定の順番で実行される確からしさを表す値を記憶する記憶手段と、前記取得手段によって取得された履歴内の異なる処理が所定の順番で実行される確からしさを表す値を、当該異なる処理の組み合わせ毎に算出する算出手段と、前記算出手段によって算出された前記値を用いて、前記記憶手段に記憶されている前記値を更新する更新手段と、一の処理を特定する特定手段と、前記記憶手段に記憶されている前記値に基づいて、前記特定手段により特定された一の処理に対して前記所定の順番で実行される確からしさを表す値が閾値以上である処理を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された処理を前記通信端末のユーザに通知する通知手段とを備えることを特徴とする情報処理システムを提供する。好ましい態様において、前記算出手段は、前記取得手段によって取得された履歴のうち、予め決められた時期よりも後に実行された前記異なる処理についてのみ前記所定の順番で実行される確からしさを表す値を算出することを特徴とする。また、好ましい態様において、前記算出手段は、前記取得手段によって取得された履歴内の異なる処理がそれぞれ実行された時期の間隔が短いほど、当該異なる処理が前記所定の順番で実行される確からしさに応じた値を高く算出し、当該間隔が長いほど当該異なる処理が前記所定の順番で実行される確からしさに応じた値を低く算出することを特徴とする。また、好ましい態様において、前記算出手段は、前記取得手段によって取得された履歴内の異なる処理を一組としたとき、前記履歴内の当該異なる処理の組の数が多いほど当該異なる処理が前記所定の順番で実行される確からしさを表す値を高く算出し、前記履歴内の当該異なる処理の組の数が少ないほど当該異なる処理が前記所定の順番で実行される確からしさを表す値を低く算出することを特徴とする。また、好ましい態様において、前記算出手段は、前記取得手段によって取得された履歴内の異なる処理を一組としたとき、当該異なる処理の組を含む履歴の提供元である前記通信端末の数が多いほど、当該異なる処理が前記所定の順番で実行される確からしさを表す値を高く算出し、当該異なる処理の組を含む履歴の提供元である前記通信端末の数が少ないほど、当該異なる処理が前記所定の順番で実行される確からしさを表す値を低く算出することを特徴とする。また、好ましい態様において、前記通信端末の属する地域を表す地域情報を取得する地域情報取得手段を備え、前記記憶手段は、前記地域情報によって表される地域ごとに、前記異なる処理が前記所定の順番で実行される確からしさを表す値を記憶し、前記算出手段は、前記地域情報取得手段によって取得された地域情報が表す地域ごとに、前記取得手段によって取得された履歴内の異なる処理が前記所定の順番で実行される確からしさを表す値を算出し、前記更新手段は、前記算出手段によって前記地域ごとに算出された前記値を用いて、前記記憶手段に前記地域ごとに記憶されている前記値を更新し、前記抽出手段は、前記特定手段によって特定された一の処理を実行する通信端末の属する地域について前記記憶手段に記憶されている前記値に基づいて、前記特定手段により特定された一の処理に対して所定の順番で実行される確からしさを表す値が閾値以上である処理を抽出することを特徴とする。また、好ましい態様において、前記通信端末のユーザの属性を表す属性情報を取得する属性情報取得手段を備え、前記記憶手段は、前記属性情報によって表される属性ごとに、前記異なる処理が前記所定の順番で実行される確からしさを表す値を記憶し、前記算出手段は、前記属性情報取得手段によって取得された属性情報が表す属性ごとに、前記取得手段によって取得された履歴内の異なる処理が前記所定の順番で実行される確からしさを表す値を算出し、前記更新手段は、前記算出手段によって前記属性ごとに算出された前記値を用いて、前記記憶手段に前記属性ごとに記憶されている前記値を更新し、前記抽出手段は、前記特定手段によって特定された一の処理を実行する通信端末のユーザの属性について前記記憶手段に記憶されている前記値に基づいて、前記特定手段により特定された一の処理に対して所定の順番で実行される確からしさを表す値が閾値以上である処理を抽出することを特徴とする。また、好ましい態様において、前記処理は、各々の前記通信端末において複数のアプリケーションプログラムが順番に実行されるときの処理群を一単位とし、前記特定手段は、各々の前記通信端末において実行可能な前記処理の一覧を当該通信端末から取得して、当該一覧から抽出した処理を前記一の処理として特定し、前記抽出手段は、特定された前記一の処理に対して所定の順番で実行される確からしさを表す値が閾値以上である処理のうち、当該一の処理が抽出された前記一覧に含まれない処理を抽出することを特徴とする。また、好ましい態様において、前記処理は、各々の前記通信端末において一のアプリケーションプログラムが実行されるときの各処理を一単位とし、前記特定手段は、各々の前記通信端末においてユーザにより指定された処理を前記一の処理として特定し、前記通知手段は、前記特定手段によって特定された一の処理と前記抽出手段によって抽出された処理とを、当該一の処理を前記利用者が指定するときに用いられた前記通信端末に通知することを特徴とする。また、本発明は、複数の通信端末から当該通信端末において実行された処理の履歴を取得する第1ステップと、前記第1ステップによって取得された履歴内の異なる処理が所定の順番で実行される確からしさに応じた値を、当該処理を実行した通信端末単位で算出する第2ステップと、異なる処理が前記所定の順番で実行される確からしさを表す値を記憶する記憶手段において、その記憶されている値を前記第2ステップによって算出された前記値を用いて更新する第3ステップと、一の処理を特定する第4ステップと、前記記憶手段に記憶されている前記値に基づいて、前記第4ステップにより特定された一の処理に対して所定の順番で実行される確からしさを表す値が閾値以上である処理を抽出する第5ステップと、前記第5ステップにより抽出された処理を前記通信端末のユーザに通知する第6ステップとを備えることを特徴とする情報処理方法を提供する。本発明によれば、処理を連携させる仕組みを実現する際にユーザが要する手間を削減することが可能となる。<実施形態>以下に、図面を参照しながら本発明の第1実施形態について説明する。<第1実施形態><構成>図1は、本発明の第1実施形態におけるシステムの構成を表した図である。このシステムは、複数の通信端末100a~100dと、サーバ装置200と、ネットワークNWとを備えている。以降において、通信端末100a~100dの各々を区別しない場合は、通信端末100という。通信端末100は、例えば携帯電話機、無線LANLocalAreaNetworkに接続可能な無線端末、無線機能を備えたノートパソコン、またはカーナビゲーションシステムのような、サーバ装置200と通信が可能な通信端末であって、図1では携帯電話機の例を挙げている。通信端末100はそれぞれ異なるユーザによって所持されており、これらのユーザが通信端末100のそれぞれにおいて様々なアプリケーションプログラム以下、単にアプリというの実行を指示する。ネットワークNWは、例えば携帯電話網や無線LANなどの移動通信網やインターネットなどの固定通信網を含む通信網である。サーバ装置200は、ネットワークNWを介して通信端末100と情報のやり取りを行い、通信端末100において実行されるアプリどうしの連携方法についての規則であるアプリ連携ルールを管理する情報処理装置である。図2は、第1実施形態におけるシステム全体の処理イメージを表す図である。まず、アプリ連携ルールとは、連携元のアプリ及び連携先のアプリの名称と、この両者が連携するときに共通に用いられるパラメータの種別及び値と、パラメータをどのように用いて連携元のアプリ及び連携先のアプリを連携させた処理を行うかということを表す連携処理内容との組み合わせからなる。ここで、連携元のアプリとは、或るアプリ連携ルールを構成するアプリのうち先に実行されるアプリのことをいう。また、連携先のアプリとは、或るアプリ連携ルールを構成するアプリのうち後に実行されるアプリのことをいう。パラメータは、様々な値を取りえる変数であり、例えば連携元のアプリから出力されて連携先のアプリに入力されるものである。パラメータの種別は、例えば時刻や目的地など、パラメータの種別であり、パラメータの値以下パラメータ値というは、例えば12時や自宅の位置などのパラメータの具体的な内容のことである。以下、連携元のアプリ及び連携先のアプリに共通に用いられるパラメータのことを、これらの連携元のアプリ及び連携先のアプリとを連携するパラメータという。また、アプリ連携ルールは、連携される対象となるアプリの実行を伴うものであるため、アプリ連携ルールについても、アプリ連携ルールを実行するという言い方をすることがある。例えば、図2の例では、ユーザAの使用しているアプリ連携ルールの連携処理内容として、1:バッテリーが20以下になったら照明を暗くするというものがある。バッテリーとは、通信端末100が備える2次電池の電力残量のことであり、照明とは、通信端末100が備える液晶ディスプレイのバックライトの照明強度のことである。このアプリ連携ルールは、連携元のアプリが電源管理のアプリであり、連携先のアプリが照明管理のアプリであり、パラメータとして、20という値が設定されていることを表している。このシステムでは、サーバ装置200が、通信端末100からアプリ連携ルール群の実行履歴を取得し、この実行履歴において、時間的な前後関係を持って順番に実行されるアプリ連携ルールの組み合わせがあった場合、これを統計的に学習する。そしてサーバ装置200が、その学習内容に基づいて、通信端末100のユーザに対してお薦めのアプリ連携ルールを通知する仕組みとなっている。図2では、ユーザAが、1:バッテリーが20以下になったら照明を暗くする、2:バッテリーが20以下になったらWi-FiをOFFにする及び3:現在地から自宅までの乗換え検索という3つのアプリ連携ルールを自身の通信端末100に設定し、使用している。なお、Wi-Fiとは無線LANを介して通信を行う機能のことである。ここで、1及び2のアプリ連携ルールにおいては、共に、バッテリーが20以下になったらという条件を満たした場合に、後続の、すなわち連携先のアプリの処理が行われるものであるから、両者は、この通信端末100において時間的な前後関係を持って順番に実行されるアプリ連携ルールの組み合わせであるといえる。サーバ装置200は、それぞれの通信端末100からアプリ連携ルールの実行履歴を取得することで、アプリ連携ルールがどのように使用されているかを学習する。例えば、図2の例では、ユーザAの通信端末100の実行履歴から、1:バッテリーがX以下になったら照明を暗くするというアプリ連携ルールと2:バッテリーがX以下になったらWi-FiをOFFにするというアプリ連携ルールとが、共通のパラメータ値に基づき、時間的な前後関係を持って順番に実行され得ることを、サーバ装置200は学習する。このXとは、アプリ連携ルールにおいて、ユーザにより任意の値が設定可能なパラメータを表しているが、双方のアプリ連携ルールでこのXが同じ値である場合には、サーバ装置200は、これらのアプリ連携ルールが時間的な前後関係を持って順番に実行されることを学習する。例えばバッテリーが20以下になったら照明を暗くするというアプリ連携ルールとバッテリーが20以下になったらWi-FiをOFFにするというアプリ連携ルールとが使用されている場合、サーバ装置200は、これらのアプリ連携ルールが時間的な前後関係を持って順番に実行されると判断する。一方、例えばバッテリーが20以下になったら照明を暗くするというアプリ連携ルールとバッテリーが80以下になったらWi-FiをOFFにするというアプリ連携ルールとが使用されている場合、両者が実行されるタイミングは相当程度離れたものとなるため、サーバ装置200は、これらのアプリ連携ルールが時間的な前後関係を持って順番に実行されるとは判断しない。なお、以降におけるXXやXXXも上記のXと同様の意味である。ここでユーザBが、通信端末100において、1:バッテリーが30以下になったら照明を暗くするというアプリ連携ルールのみを使用していたとする。一方、サーバ装置200は、上述したように、1:バッテリーがX以下になったら照明を暗くすると2:バッテリーがX以下になったらWi-FiをOFFにするという2つのアプリ連携ルールが、時間的な前後関係を持って順番に実行され得ることを学習済みである。従って、サーバ装置200は、この学習内容に基づいて、ユーザBにおいてもバッテリーが30以下になったらWi-FiをOFFにするというアプリ連携ルールが有用であると判断し、ユーザBの所持する通信端末100に対して、2:バッテリーがX以下になったらWi-FiをOFFにするというアプリ連携ルールをお薦めとして通知する。図3は、第1実施形態における通信端末100のハードウェア構成を表したブロック図である。通信端末100は、制御部11、記憶部12、表示部13、操作部14、通信部15、音声を収音する図示せぬマイクロホン等の入力部及び音声を出力する図示せぬスピーカー等の出力部を備えており、これらの各部がバス16を介して互いに接続されている。制御部11は、CPUCentralProcessingUnit、RAMRandomAccessMemory及びROMReadOnlyMemoryを有する。CPUは、ROMや記憶部12に記憶されているプログラムを読み出しRAMにロードして実行することにより、通信端末100の各部を制御する。表示部13は、液晶ディスプレイなどの表示体やVRAMVideoRandomAccessMemoryなどのメモリを備えており、制御部11の制御の下で各種の画像を表示する。操作部14は、複数のキーを有しており、ユーザによってこれらのキーが操作されるとその操作内容に応じた信号を制御部11へ供給する。制御部11は、この信号に基づいて操作内容を判断して処理を行う。通信部15は、制御部11の制御の下で、ネットワークNWに含まれる移動通信網を介して、サーバ装置200と通信を行う。記憶部12は、例えばEEPROMElectricallyErasableandProgrammableROMやフラッシュメモリなどの不揮発性の記憶手段であり、アプリ連携ルール一覧121、アプリ連携ルール実行履歴122、各種閾値及びプログラムを記憶する。アプリ連携ルール一覧121は、この通信端末100において、ユーザによりパラメータ値が設定されて実行可能な状態となっているアプリ連携ルールの一覧を表すデータである。アプリ連携ルール実行履歴122は、この通信端末100において実行されたアプリ連携ルールの履歴が時系列に沿って並べられたデータである。図4は、アプリ連携ルール一覧121の内容を表す図である。アプリ連携ルール一覧121は、各々のアプリ連携ルールを識別する番号と、変数としてのパラメータを用いて表現された各々のアプリ連携ルールの連携処理内容と、連携元アプリの名称と、連携先アプリの名称と、パラメータの種別と、パラメータ値とで構成されている。図4のバッテリーがX以下になったら照明を暗くするという連携処理内容のアプリ連携ルールでは、電源管理アプリと照明管理アプリとを連携するパラメータとして、100充電されているときを基準としてバッテリーがどの程度減ったかの割合で表されるバッテリー残量が、ユーザにより設定されることとなる。図4では、このパラメータに20の値が設定されている。また、図4のXX時になったら終電通知という連携処理内容のアプリ連携ルールでは、計時を行う時計アプリと終電検索などを行う乗換え検索アプリとを連携するパラメータとして、時刻がユーザにより設定されることとなる。図4では、このパラメータに23の値が設定されている。また、そのほかに図4の現在地からXXXまでの乗換え検索という連携処理内容のアプリ連携ルールでは、現在値を特定するGPS機能と電車の乗換え案内を行う乗換え検索アプリとを連携するパラメータとして、目的地がユーザにより設定されることとなる。図4では、このパラメータに自宅という値が設定されている。制御部11は、この自宅というパラメータ値を読み込んだ場合、記憶部12に記憶されたユーザのプロファイル情報から、ユーザの自宅の住所を特定し、特定した住所を目的地に設定する。ユーザは、パラメータ値を、操作部14を用いて変更することが可能である。ユーザは、図4に一例として示されるようなアプリ連携ルールを、操作部14を用いて自ら作成することが可能である。例えば、まず、ユーザは、操作部14を用いて、アプリ連携ルールを作成するための画面を表示部13に表示させる。この作成画面では、連携元のアプリ、連携先のアプリ及びパラメータを設定可能となっている。ユーザは、操作部14を用いて、例えばリストボックスから連携元のアプリを選択する。すると、制御部11は、連携元のアプリの出力値を入力値として用いることができるアプリを、連携先のアプリのリストボックスに表示させる。ユーザが、連携先のアプリのリストボックスから特定のアプリを選択すると、制御部11は、連携元のアプリの出力値と連携先のアプリの入力値とから、変数としてのパラメータを特定する。そして制御部11は、特定したパラメータと連携元のアプリと連携先のアプリとに基づいて、パラメータ値を任意に入力可能である連携処理内容を作成すると、これを表示部13に表示させる。なお、どのアプリが連携元のアプリや連携先のアプリになりえるかとか、各アプリがどのような入力値および出力値を扱い得るかといった情報は記憶部12に予めデータベース化されて記憶されている。ユーザは、表示された内容に応じて、操作部14を用いて、連携処理内容におけるパラメータ値を設定することで、アプリ連携ルールを作成する。ユーザは、アプリ連携ルールを作成すると、これをサーバ装置200に登録する。具体的には、ユーザが、アプリ連携ルールの作成後に操作部14を用いて登録ボタンを押下すると、制御部11は、作成されたアプリ連携ルールの内容を、通信部15を用いてサーバ装置200に送信する。サーバ装置200は、これを受信すると、受信したアプリ連携ルールの内容を、後述するアプリ連携ルールDB221に登録する。図5は、アプリ連携ルール実行履歴122の内容を表す図である。アプリ連携ルール実行履歴122は、各々のアプリ連携ルールが実行された日付及び時刻といった日時情報と、実行されたアプリ連携ルールの内容とで構成されている。実行されたアプリ連携ルールの内容は、連携処理内容におけるパラメータに実行時の値が設定されたものと同じである。図に示すように、アプリ連携ルール実行履歴122においては、アプリ連携ルールの実行履歴が実行された時系列順に並んでいる。また、ユーザが、制御部11に或るアプリを実行させた後に、このアプリの出力値等を入力として他のアプリを実行させた場合、つまり、手動でアプリを連携させた場合にも、これらのアプリの実行履歴が、アプリ連携ルール実行履歴122として登録されることとなる。例えば、ユーザが、制御部11に、GPS機能を実現させることで取得した現在置を出発地に設定して、自宅を目的地とした乗換え検索アプリを実行させた場合、この実行履歴は、図5における2011/4/29の19:30:30に実行された履歴のようにアプリ連携ルール実行履歴122として登録されることとなる。制御部11は、アプリ連携ルールを実行するたびに、実行されたアプリ連携ルールの内容と、実行した時点の日時情報とを対応づけて、アプリ連携ルール実行履歴122として登録する。図6は、第1実施形態におけるサーバ装置200のハードウェア構成を表したブロック図である。サーバ装置200は、制御部21、記憶部22及び通信部23を備えており、これらの各部がバス24を介して互いに接続されている。制御部21は、CPU、RAM及びROMを有する。CPUは、ROMや記憶部22に記憶されているプログラムを読み出しRAMにロードして実行することにより、サーバ装置200の各部を制御する。通信部23は、制御部21の制御の下で、ネットワークNWに含まれる移動通信網を介して、通信端末100と通信を行う。記憶部22は、例えばHDDHardDiskDriveなどの不揮発性の記憶手段であり、アプリ連携ルールDB221、アプリ連携ルール関連DB222を備え、各種閾値及びプログラムを記憶する。アプリ連携ルールDB221は、ユーザにより通信端末100を用いて作成されたアプリ連携ルールが登録されたデータベースである。アプリ連携ルール関連DB222は、アプリ連携ルールDB221に登録されている全てのアプリ連携ルールを対象として、或るアプリ連携ルールと他のアプリ連携ルールとが、両者の連携という観点においてどの程度関連しているかを表したデータベースである。図7は、アプリ連携ルールDB221の内容を表す図である。アプリ連携ルールDB221は、各々のアプリ連携ルールを識別する番号と、連携処理内容と、連携元のアプリの名称と、連携先のアプリの名称と、パラメータ種別とで構成されている。例えば、図7において番号が3であるアプリ連携ルールは、連携処理内容が現在地からXXXまでの乗換え検索というものであって、連携元のアプリがGPS機能であり、連携先のアプリが乗換え検索アプリであり、目的地をパラメータとして設定することを表している。つまり、ユーザがこのアプリ連携ルールを実行すると、通信端末100の制御部11は、GPS機能を実現して現在位置を取得する。そして制御部11は、乗換え検索アプリを実行して、取得した現在位置を出発地として、パラメータで設定された目的地までの乗換え検索を行うこととなる。上述したように、ユーザは、このようなアプリ連携ルールを、通信端末100を用いて任意に作成可能である。そして通信端末100の制御部11は、作成されたアプリ連携ルールを、通信部15を用いてサーバ装置200に送信する。サーバ装置200の制御部21は、通信部23を用いて受信したアプリ連携ルールを、アプリ連携ルールDB221に登録する。図8はアプリ連携ルール関連DB222の内容を表す図である。図において、アプリ連携ルール関連DB222は、或る連携処理内容を持つ先行のアプリ連携ルールを縦軸として、他の連携処理内容を持つ後続のアプリ連携ルールを横軸とした2次元のマトリクスとして表されている。ここで、先行のアプリ連携ルールとは、時間的な前後関係を持って順番に実行される2つのアプリ連携ルールのうち、先に実行されるアプリ連携ルールのことを表す。また、後続のアプリ連携ルールとは、時間的な前後関係を持って順番に実行される2つのアプリ連携ルールのうち、後に実行されるアプリ連携ルールのことを表す。アプリ連携ルール関連DB222において、或る連携処理内容を持つ先行のアプリ連携ルールと、他の連携処理内容を持つ後続のアプリ連携ルールとが交わる欄には、両者の関連の度合いを表す関連度が、0以上1以下の数値として表されている。この関連度とは、先行のアプリ連携ルールが実行された後に、後続のアプリ連携ルールが実行される確率、つまり確からしさを表す。関連度は、1に近づくにつれて、先行のアプリ連携ルールと後続のアプリ連携ルールとが、順番に実行される確率が高いことを表す。従って、関連度が0である場合、先行のアプリ連携ルールと後続のアプリ連携ルールとが、順番に実行される確率が全くないことを意味し、関連度が1の値を取るとき、確実に両者は順番に実行されることを表す。ここで、連携処理内容は、パラメータ値が設定されていないものであるから、所定の連携処理内容を持つアプリ連携ルールどうしの関連度がマトリクスとして表されたアプリ連携ルール関連DB222は、パラメータの値に依らないアプリ連携ルールどうしの関連度を表しているといえる。例えば、図8において、先行のアプリ連携ルールがバッテリーがX以下になったら照明を暗くするという連携処理内容であり、後続のアプリ連携ルールがバッテリーがX以下になったらWi-FiをOFFにするという連携処理内容である場合の、両者の関連度は0.72である。また、先行のアプリ連携ルールがバッテリーがX以下になったらWi-FiをOFFにするという連携処理内容であり、後続のアプリ連携ルールがバッテリーがX以下になったら照明を暗くするという連携処理内容である場合の、両者の関連度は0.81である。従って、バッテリーがX以下になったらWi-FiをOFFにするという連携処理内容を持つアプリ連携ルールと、バッテリーがX以下になったら照明を暗くするという連携処理内容を持つアプリ連携ルールとはお互いに関連度が高いということになる。また、先行のアプリ連携ルールがXX時になったら終電通知という連携処理内容であり、後続のアプリ連携ルールが現在地からXXXまでの乗換え検索という連携処理内容である場合の、両者の関連度は0.91と高い数値を示している。これに対して、先行のアプリ連携ルールが現在地からXXXまでの乗換え検索という連携処理内容であり、後続のアプリ連携ルールがXX時になったら終電通知という連携処理内容である場合の、両者の関連度は0.55となっている。よって、それぞれのアプリ連携ルールが順番に実行される確率は、その実行順が入れ替わると大きく変わるということになる。図9は、アプリ連携ルール間における関連度の算出方法の一例を表す図である。図9において、縦軸は関連度を表し、横軸は時間を表している。関連度算出曲線300は、アプリ連携ルールが実行されたタイミングに応じて変化する関連度を表す曲線である。図において、アプリ連携ルールAの実行タイミングをt0として、アプリ連携ルールBの実行タイミングをt1として、アプリ連携ルールCの実行タイミングをt2とする。ただし、t0<t1<t2である。ここで、図に示した関連度算出曲線300においては、先行のアプリ連携ルールに相当するアプリ連携ルールAの実行タイミングt0から次にアプリ連携ルールが実行されるまでに経過する時間が長いほど、両者の関連度は低くなり、経過する時間が短いほど両者の関連度は高くなる。つまり、図9の場合、制御部21は、t0に実行されたアプリ連携ルールAとt1に実行されたアプリ連携ルールBとの関連度を、t0に実行されたアプリ連携ルールAとt2に実行されたアプリ連携ルールCとの関連度よりも高く算出する。このような算出方法を採用している理由は、或るアプリ連携ルールが実行された後に、他のアプリ連携ルールが実行されるまでに経過する時間が短いほど、ユーザにより意図的にその順番で実行された可能性が高いと考えられるからである。例えば、図8の例でいうと、バッテリーがX以下になったら照明を暗くするという連携処理内容のアプリ連携ルールと、バッテリーがX以下になったらWi-FiをOFFにするという連携処理内容のアプリ連携ルールとは、ともに連携先アプリの起動条件がバッテリーがX以下になったらというものである。従って、パラメータのXに同じ値が設定されていれば、一方のアプリ連携ルールが実行された後にそれほど時間を置かずに、他方のアプリ連携ルールが実行されることとなる。逆にいうと、バッテリーがX以下になったら照明を暗くするという連携処理内容のアプリ連携ルールと、バッテリーがX以下になったらWi-FiをOFFにするという連携処理内容のアプリ連携ルールとが、それほど時間を置かずに順番に実行された場合、両者のアプリ連携ルールは、バッテリーがXになったらという、連携先アプリの起動条件が同じである、すなわち意図的にその順番で実行された可能性が高い、ということになる。また、別の例として、XX時になったら終電通知という連携処理内容のアプリ連携ルールと、現在地からXXXまでの乗換え検索という連携処理内容のアプリ連携ルールとが、それほど時間を置かずに順番に実行された場合を考える。この場合、設定された時刻になったことを契機として、設定された経路に関する終電の通知を受けたユーザが、次の移動のために、現在地から目的地までの乗換えを検索したことが考えられる。つまり、2つのアプリ連携ルールは、意図的にその順番で実行された可能性が高いということがいえる。このようにして、或るアプリ連携ルールが実行された後に、それほど時間を置かずに他のアプリ連携ルールが実行された場合、制御部21は、両者の関連度としてより高い値を算出することになるわけである。反対に、或るアプリ連携ルールが実行された後に、かなりの時間を置いて他のアプリ連携ルールが実行された場合、両者は、その順番で実行される意味のある可能性が低いといえる。このような理由から、関連度算出曲線300は、時間が経過すると関連度が下がるように、座標軸に対して右肩下がりの形状となっている。なお、関連度算出曲線300の形状は、図9に表すような曲線であってもよいし、これよりも直線に近いものであってもよい。この関連度算出曲線300を表す所定の数式は、記憶部22に記憶されており、制御部21は、アプリ連携ルールの実行タイミング間で経過した時間を上記数式に代入することで、関連度を算出する。そして制御部21は、関連度を算出するたびに、その算出結果に基づいて、アプリ連携ルール関連DB222を更新する。換言すると、サーバ装置200は、アプリ連携ルール間の関連度を随時学習していく。図10は、サーバ装置200の制御部21とその周辺の機能的構成を表したブロック図である。制御部21は、複数の通信端末100から、当該通信端末100において実行された処理の履歴を取得する取得手段211として機能する。ここで、処理とは、各々の通信端末100において複数のアプリケーションプログラムが順番に実行されるときの処理群を一単位とする。また、記憶部22は、異なる処理が所定の順番で実行される確からしさを表す値、すなわち関連度を記憶する記憶手段として機能する。また、制御部21は、取得手段211によって取得された履歴内の異なる処理の関連度を、当該処理を実行した通信端末100単位で算出する算出手段212として機能する。また、制御部21は、算出手段212によって算出された関連度を用いて、記憶手段に記憶されている関連度を更新する更新手段213として機能する。また、制御部21は、一の処理を特定する特定手段214として機能する。特定手段214は、各々の通信端末100において実行可能な処理の一覧をその通信端末100から取得して、取得した一覧から抽出した処理を一の処理として特定する。また、制御部21は、記憶手段に記憶されている関連度に基づいて、特定手段214により特定された一の処理との関連度が閾値以上である処理を抽出する抽出手段215として機能する。抽出手段215は、特定手段214により特定された一の処理との関連度が閾値以上である処理のうち、この一の処理が抽出された上記一覧に含まれない処理を抽出する。また、制御部21は、抽出手段215により抽出された処理を通信端末100のユーザに通知する通知手段216として機能する。図11は、アプリ連携ルール間の関連度を学習する際の処理の流れを示すフローチャートである。サーバ装置200の制御部21は、通信部23を用いて、通信端末100からアプリ連携ルール実行履歴122を取得するステップS10。具体的にはステップS10において、制御部21は、例えば、通信部23を用いて複数の通信端末100にポーリングを行う。そして制御部21は、ポーリングの返信があった通信端末100に対して、通信部23を用いてデータ送信要求を送信する。通信端末100の制御部11は、通信部15を用いてデータ送信要求を受信すると、記憶部12に記憶されたアプリ連携ルール実行履歴122をサーバ装置200に対して送信する。制御部21は、通信部23を用いてアプリ連携ルール実行履歴122を受信すると、これを記憶部22に記憶させる。制御部21は、このようにして複数の通信端末100からアプリ連携ルール実行履歴122を取得する。なお、図11は、単一の通信端末100を相手とした場合の処理フローであって、実際には、図11のようなフローの処理が、通信端末100の数だけ行われることとなる。ステップS10の次に制御部21は、取得したアプリ連携ルール実行履歴122について次のような分析を行う。まず、制御部21は、通信端末100から取得したアプリ連携ルール実行履歴122において、或るアプリ連携ルールに対して、所定の時間内に実行された他のアプリ連携ルールがあるか否かを判定するステップS20。この所定の時間は、閾値として記憶部22に記憶されている。そして、アプリ連携ルール実行履歴122において、或るアプリ連携ルールに対して、所定の時間内に実行された他のアプリ連携ルールがある場合ステップS20;YES、制御部21は、先に実行されたアプリ連携ルールの実行タイミングから、後に実行されたアプリ連携ルールの実行タイミングまでに経過した時間と関連度算出曲線300とに基づいて、両者の関連度を算出するステップS30。或るアプリ連携ルールと、このアプリ連携ルールに対して所定の時間内に実行された他のアプリ連携ルールとの組み合わせが複数ある場合、ステップS30において、制御部21は、これらの組み合わせの各々に対して関連度を算出する。一方、アプリ連携ルール実行履歴122において、或るアプリ連携ルールに対して、所定の時間内に実行された他のアプリ連携ルールが全くない場合ステップS20;NO、制御部21は処理を終了する。ステップS30の次に制御部21は、算出した関連度に基づいてアプリ連携ルール関連DB222を更新するステップS40。ステップS40において具体的には、制御部21は、以下のような処理を行う。アプリ連携ルール関連DB222のデータ構造は、図8に示したように、先行のアプリ連携ルールと後続のアプリ連携ルールとの組み合わせのマトリクスとなっている。記憶部22は、このマトリクスにおける上記組み合わせのそれぞれについて、それまでに算出された各々の関連度の積算値と、上記組み合わせのそれぞれについて、それまでに関連度を積算した回数を記憶している。制御部21は、ステップS30において算出した、或る組み合わせに含まれる先行のアプリ連携ルールおよび後続のアプリ連携ルールの関連度を、ステップS40において、それと同じ組み合わせについての関連度の積算値に加算する。また、制御部21は、該当する組み合わせについて、関連度を積算した回数に1を加算する。そして制御部21は、上記関連度の積算値のそれぞれを、関連度を積算した回数で除算することで、それぞれの関連度の平均値を求める。そして制御部21は、先行のアプリ連携ルールと後続のアプリ連携ルールとの組み合わせのそれぞれについての関連度を、上述のようにして求めた平均値で更新する。ステップS40において制御部21は、ステップS30において算出した関連度の数だけ、このような関連度を更新する処理を行う。図12は、第1実施形態においてアプリ連携ルールを通知する際の処理の流れを示すフローチャートである。サーバ装置200の制御部21は、通信部23を用いて、通信端末100からアプリ連携ルール一覧121を取得するステップS110。具体的にはステップS110において、制御部21は、例えば、通信部23を用いて複数の通信端末100にポーリングを行う。そして制御部21は、ポーリングの返信があった通信端末100に対して、通信部23を用いてデータ送信要求を送信する。通信端末100の制御部11は、通信部15を用いてデータ送信要求を受信すると、記憶部12に記憶されたアプリ連携ルール一覧121をサーバ装置200に対して送信する。制御部21は、通信部23を用いてアプリ連携ルール一覧121を受信すると、これを記憶部22に記憶させる。制御部21は、このようにして複数の通信端末100から提供されるアプリ連携ルール一覧121を取得する。次に制御部21は、取得したアプリ連携ルール一覧121を、その提供元の通信端末100ごとに分析する。制御部21は、取得したアプリ連携ルール一覧121に含まれるアプリ連携ルールに対して、関連度の高いアプリ連携ルールがあるか否かを判定するステップS120。具体的にはステップS120において、制御部21は、アプリ連携ルール関連DB222において、取得したアプリ連携ルール一覧121に含まれるアプリ連携ルールの各々を先行のアプリ連携ルールとしたときに、関連度が閾値以上である後続のアプリ連携ルールがあるか否かを判定する。また、ステップS120において、制御部21は、アプリ連携ルール関連DB222において、取得したアプリ連携ルール一覧121に含まれるアプリ連携ルールの各々を後続のアプリ連携ルールとしたときに、関連度が閾値以上である先行のアプリ連携ルールがあるか否かを判定する。ここで上記閾値は、記憶部22に記憶されている。制御部21は、取得したアプリ連携ルール一覧121に含まれるアプリ連携ルールに対して、関連度の高いアプリ連携ルールがあると判定するとステップS120;YES、関連度の高いアプリ連携ルールの全てが、取得したアプリ連携ルール一覧121に含まれるか否かを判定するステップS130。一方、制御部21は、取得したアプリ連携ルール一覧121に含まれるアプリ連携ルールに対して、関連度の高いアプリ連携ルールがないと判定するとステップS120;NO、処理を終了する。また、制御部21は、関連度の高いアプリ連携ルールの全てが、取得したアプリ連携ルール一覧121に含まれていると判定するとステップS130;YES、処理を終了する。一方、制御部21は、関連度の高いアプリ連携ルールのうち、取得したアプリ連携ルール一覧121に含まれないものがあると判定するとステップS130;NO、取得したアプリ連携ルール一覧121に含まれず且つ関連度の高いアプリ連携ルールを、通信部23を用いて通信端末100へ送信するステップS140。例えば、アプリ連携ルール一覧121が図4に示すようなものであり、アプリ連携ルール関連DB222が図8に示すようなものであり、上記の閾値が0.7であった場合を考える。制御部21は、アプリ連携ルール関連DB222において、アプリ連携ルール一覧121に含まれるバッテリーがX以下になったら照明を暗くする、XX時になったら終電通知及び現在地からXXXまでの乗換え検索という連携処理内容を持つそれぞれのアプリ連携ルールを先行のアプリ連携ルールとしたときに、関連度が0.7以上である後続のアプリ連携ルールがあるか否かを判定する。また、制御部21は、上述したそれぞれのアプリ連携ルールを後続のアプリ連携ルールとしたときに、関連度が0.7以上である先行の連携処理内容を持つアプリ連携ルールがあるか否かを判定する。その結果、制御部21は、バッテリーがX以下になったら照明を暗くするという連携処理内容を持つアプリ連携ルールを先行のアプリ連携ルールとしたときに、バッテリーがX以下になったらWi―FiをOFFにするという連携処理内容を持つ後続のアプリ連携ルールが、閾値以上の関連度を持っていると判定する。また、制御部21は、XX時になったら終電通知という連携処理内容を持つアプリ連携ルールを先行のアプリ連携ルールとしたときに、現在地からXXXまでの乗換え検索という連携処理内容を持つ後続のアプリ連携ルールが、閾値以上の関連度を持っていると判定する。また、制御部21は、バッテリーがX以下になったら照明を暗くするという連携処理内容のアプリ連携ルールを後続のアプリ連携ルールとしたときに、バッテリーがX以下になったらWi―FiをOFFにするという連携処理内容の先行のアプリ連携ルールが閾値以上の関連度を持っていると判定する。つまり、制御部21は、バッテリーがX以下になったらWi―FiをOFFにする及び現在地からXXXまでの乗換え検索という連携処理内容を持つ2つのアプリ連携ルールを、使用中のアプリ連携ルールと関連度が高いものとして判定する。ここで、現在地からXXXまでの乗換え検索という連携処理内容を持つアプリ連携ルールは、通信端末100におけるアプリ連携ルール一覧121に含まれるため、制御部21は、これを関連度の高いアプリ連携ルールとして通信端末100のユーザへ通知することはない。一方、バッテリーがX以下になったらWi―FiをOFFにするという連携処理内容を持つアプリ連携ルールは、通信端末100におけるアプリ連携ルール一覧121に含まれないため、制御部21は、これを関連度の高いアプリ連携ルールとして通信端末100のユーザへ通知する。具体的には、制御部21は、通信部23を用いて、使用中のアプリ連携ルールと関連度の高いアプリ連携ルールを通信端末100へ送信する。通信端末100の制御部11は、通信部15を用いて、これを受信すると、アプリ連携ルール一覧121として登録する。この段階では、登録されたアプリ連携ルールは、パラメータに値が未設定の状態である。制御部11は、バッテリーがX以下になったらWi―FiをOFFにするという連携処理内容を持つアプリ連携ルールは、通信端末100において使用されているアプリ連携ルールと関連度の高いアプリ連携ルールであることを表示部13に表示するなどして、これをユーザに通知する。この通知に応じて、ユーザは、操作部14を用いて、新たに登録されたアプリ連携ルールのパラメータに値を設定することで、通知されたアプリ連携ルールを実行可能な状態とする。なお、関連度の高いアプリ連携ルールが通信端末100へ送信されたときに、制御部11は、ユーザの許可を得ずにこれをアプリ連携ルール一覧121として登録するのではなく、関連度の高いアプリ連携ルールであることを表示部13に表示するなどして、まずはユーザに対する通知を行い、ユーザの許可操作を経てから登録するようにしてもよい。このように、第1実施形態では、サーバ装置200が、通信端末100から取得したアプリ連携ルール実行履歴から、関連度、すなわち順番で実行される確率の高いアプリ連携ルールどうしの組み合わせを学習する。そしてサーバ装置200は、学習した内容に基づいて、通信端末100において実行中のアプリ連携ルールと関連度が高いアプリ連携ルールを、通信端末100に対してお薦めとして通知する。従って、ユーザは、自ら作成する手間を要することなく、役に立つ可能性の高いアプリ連携ルールを取得することができる。このように、第1実施形態によれば、処理を連携させる仕組みを実現する際に、ユーザが要する手間を削減することが可能となる。<第2実施形態>次に、本発明の第2実施形態について説明する。図13は、第2実施形態におけるシステム全体の処理イメージを表す図である。このシステムでは、通信端末100において、ユーザが、指定したアプリを含むアプリ連携ルールの検索を実行すると、サーバ装置200は検索結果としてアプリ連携ルールを通信端末100に送信する。ここで、通信端末100は、ユーザによるアプリの実行履歴において、あまり時間を置かずに連続して実行されたアプリの組み合わせがあった場合、これを統計的に学習している。そして通信端末100は、学習した内容に基づいて、サーバ装置から受信した検索結果に含まれるアプリ連携ルールのうち、お薦めのアプリ連携ルールを優先的にユーザに通知する仕組みとなっている。つまり、第1実施形態が、各々の通信端末100において複数のアプリケーションプログラムが順番に実行されるときの処理群を一単位としたのに対し、第2実施形態は、各々の通信端末100において一のアプリケーションプログラムが実行されるときの各処理を一単位する点で、第1実施形態と第2実施形態とは異なる。図13では、ユーザが、通信端末100において、アプリAを含むアプリ検索ルールの検索を実行している。ここで、通信端末100は、ユーザによるアプリ実行履歴から、アプリAの次にアプリBという順番でこれらが頻繁に実行されていることを学習している。この結果、通信端末100は、サーバ装置200から受信したアプリ連携ルールの検索結果をユーザに通知する際に、アプリAからアプリBに連携するアプリ連携ルールを優先的に通知する。図14は、第2実施形態における通信端末のハードウェア構成を表したブロック図である。図において、第1実施形態と同様の点については同一の符号を付し、説明を省略する。第2実施形態の構成では、記憶部12が、アプリ実行履歴123を記憶し、アプリ関連DB124を備える点が第1実施形態の構成と異なる。アプリ実行履歴123は、この通信端末100において実行されたアプリの履歴が時系列に沿って並べられたデータである。アプリ関連DB124は、或るアプリと他のアプリとが持つ関連度を、複数のアプリ間について表したデータベースである。図15は、アプリ実行履歴123の内容を表す図である。アプリ実行履歴123は、各々のアプリが実行された日付及び時刻といった日時情報と、実行されたアプリを表す名称とで構成されている。図に示すように、アプリ実行履歴123には、アプリの実行履歴が実行された時系列順に並んでいる。制御部11は、アプリを実行するたびに、実行したアプリの名称と実行した時点の日時情報とを結びつけてアプリ実行履歴123として登録する。図16は、アプリ関連DB124の内容を表す図である。図において、アプリ関連DBは、縦軸に先行して実行されるアプリ、横軸にそれに後続して実行されるアプリを示したマトリクスとして表されている。先行して実行されるアプリとそれに後続して実行されるアプリとが交わる欄には、両者の関連度が、0以上1以下の数値として表されている。例えば、図16において、先行して実行されるアプリが地図アプリであり、後続して実行されるアプリが乗換え検索アプリである場合の関連度は0.88と高い数値を示している。これに対して、先行して実行されるアプリが乗換え検索アプリであり、後続して実行されるアプリが地図アプリである場合の関連度は0.46となっており、両者の順番が逆の場合と比較して低い数値を示している。従って、この2つのアプリの間では、地図アプリが実行された後に乗換え検索アプリが実行されるという順番に従えば、関連度が高いことを表している。アプリ間における関連度の算出方法は、アプリ連携ルール間における場合と同様である。すなわち、或るアプリが実行された後に、次にアプリが実行されるまでに経過した時間が短いほど両者のアプリの関連度は高く、経過した時間が長いほど両者のアプリの関連度は低くなる。つまり、アプリ間の関連度を意味する関連度算出曲線は、時間が経過すると関連度を小さく算出する。アプリ間の関連度とアプリの実行タイミング間で経過した時間との関係を表す所定の数式は、記憶部12に記憶されており、制御部11は、アプリの実行タイミング間で経過した時間を上記数式に代入することで、関連度を算出する。そして制御部11は、関連度を算出するたびに、算出した内容に基づいて、アプリ関連DB124を更新する。換言すると、通信端末100は、アプリ間の関連度を随時学習していく。図17は、第2実施形態におけるサーバ装置200のハードウェア構成を表したブロック図である。第2実施形態では、記憶部22がアプリ連携ルール関連DB222を備えていない点が第1実施形態と異なる。その他の点については、第1実施形態と同様なため、詳細な説明を省略する。図18は、アプリ間の関連度を学習する際の処理の流れを示すフローチャートである。通信端末100の制御部11は、記憶部12からアプリ実行履歴123を取得するとRAMに読み込むステップS210。そして制御部11は、取得したアプリ実行履歴123について次のような分析を行う。まず、制御部11は、RAMに読み込んだアプリ実行履歴123において、或るアプリに対して所定の時間内に実行された他のアプリがあるか否かを判定するステップS220。この所定の時間は、閾値として記憶部12に記憶されている。そして、アプリ実行履歴123において、或るアプリに対して所定の時間内に実行された他のアプリがある場合ステップS220;YES、制御部11は、先行のアプリの実行タイミングから後続のアプリの実行タイミングまでに経過した時間と関連度算出曲線とに基づいて、両者の関連度を算出するステップS230。或るアプリと、このアプリに対して所定の時間内に実行された他のアプリとの組み合わせが複数ある場合、ステップS230において、制御部11は、これらの組み合わせの各々に対して関連度を算出する。一方、アプリ実行履歴123において、或るアプリに対して所定の時間内に実行された他のアプリがない場合ステップS220;NO、制御部11は処理を終了する。ステップS230の次に制御部11は、算出した関連度に基づいてアプリ関連DB124を更新するステップS240。ステップS240において具体的には、制御部11は、以下のような処理を行う。アプリ関連DB124のデータ構造は、図16に示したように、先行して実行されるアプリと後続して実行されるアプリとの組み合わせのマトリクスとなっている。記憶部12は、このマトリクスにおける上記組み合わせのそれぞれについて、それまでに算出された各々の関連度の積算値を記憶している。また、記憶部12は、上記組み合わせのそれぞれについて、それまでに関連度を積算した回数を記憶している。そしてステップS240において制御部11は、ステップS230において算出した、或る組み合わせに含まれるアプリ間の関連度を、それと同じ組み合わせについての関連度の積算値に加算する。また、制御部11は、その組み合わせについて、関連度を積算した回数に1を加算する。そして制御部11は、上記関連度の積算値のそれぞれを、関連度を積算した回数で除算することで、それぞれの関連度の平均値を求める。そして制御部11は、先行して実行されるアプリと後続して実行されるアプリとの組み合わせのそれぞれについての関連度を、上述のようにして求めた平均値で更新する。ステップS240において制御部11は、ステップS230で算出した関連度の数だけ、このような関連度を更新する処理を行う。図19は、第2実施形態においてアプリ連携ルールを通知する際の処理の流れを示すフローチャートである。ユーザが、通信端末100において、操作部14を用いて、特定のアプリを検索条件に指定してアプリ連携ルールを検索する処理を指示すると、制御部11は、この検索条件を取得してRAMに記憶させるステップS310。つまり、第2実施形態において特定手段として機能する制御部11は、ユーザにより指定された処理を一の処理として特定する。そして制御部11は、アプリ関連DB124から、検索条件に指定されたアプリと関連度の高いアプリを抽出するステップS320。具体的にはステップS320において、制御部11は、アプリ関連DB124において、検索条件に指定されたアプリを先行としたときに関連度が閾値以上である後続のアプリと、検索条件に指定されたアプリを後続としたときに関連度が上記閾値以上である先行のアプリとを抽出する。ここで、上記閾値は、記憶部12に記憶されている。また、ステップS320において、制御部11は、検索条件に指定されたアプリとの関連度が上記閾値以上であるアプリを抽出できなかった場合、検索条件に指定されたアプリを先行としたときに関連度が最も高い後続のアプリと、検索条件に指定されたアプリを後続としたときに関連度が最も高い先行のアプリとを抽出する。制御部11は、抽出したアプリと検索条件に指定されたアプリとの組み合わせを、RAMに記憶させる。次に制御部11は、通信部15を用いて、検索条件に指定されたアプリを含むアプリ連携ルールを検索する指示をサーバ装置200に送信するステップS330。通信部23を用いてこの指示を受信したサーバ装置200の制御部21は、アプリ連携ルールDB221から、検索条件に指定されたアプリを連携元に含むアプリ連携ルールと、検索条件に指定されたアプリを連携先に含むアプリ連携ルールとを検索する。そして制御部21は、通信部23を用いて、検索結果のアプリ連携ルールを通信端末100に送信する。通信端末100の制御部11は、通信部15を用いて、サーバ装置200から送信された検索結果を受信するステップS340。第2実施形態において通知手段として機能する制御部11は、上記検索条件に指定されたアプリと、上記検索条件に指定されたアプリと関連度の高いアプリとの両方を含むアプリ連携ルールが検索結果に含まれている場合ステップS350;YES、上記両方を含むアプリ連携ルールが優先的にユーザに通知されるように、検索結果のアプリ連携ルールを表示部13に表示させるステップS360。ここで、上記検索条件に指定されたアプリと、上記検索条件に指定されたアプリと関連度の高いアプリとの両方を含むアプリ連携ルールのことを、優先的にユーザに通知されるものであるところから、優先アプリ連携ルールという。ステップS360において具体的には、制御部11は、例えば、表示部13に、優先アプリ連携ルールを表示順序において最上位に表示させる。また、例えば、制御部11は、表示部13に、優先アプリ連携ルールを点滅させて表示させたり、優先アプリ連携ルールを他のアプリ連携ルールと比較してフォントサイズを大きくして表示させたりする。このように、ステップS360において、制御部11は、検索結果のアプリ連携ルールのうち、優先アプリ連携ルールをユーザが認識しやすいように、優先アプリ連携ルールの表示態様を変更させて表示部13に表示させる。また、視覚的な表示態様の変更のほかに、制御部11が、優先アプリ連携ルールを表す名称が読み上げられる音声を、出力部から出力するようにしてもよい。一方、制御部11は、優先アプリ連携ルールが検索結果に含まれていない場合ステップS350;NO、検索結果のアプリ連携ルールを全て同じ表示態様で表示部13に表示させるステップS370。このように、第2実施形態では、通信端末100が、アプリ実行履歴から、関連度、すなわち順番で実行される確率の高いアプリどうしの組み合わせを学習する。そして通信端末100は、或るアプリを指定してアプリ連携ルールを検索する処理を実行した際に、サーバ装置200から検索結果として受信したアプリ連携ルールのうち、学習した内容に基づくアプリ連携ルールを、優先的にユーザに対して通知する。従って、ユーザは、役に立つ可能性の高いアプリ連携ルールを取得する際に、自ら探す手間を減らすことができる。このように、第2実施形態によっても、処理を連携させる仕組みを実現する際に、ユーザが要する手間を削減することが可能となる。<変形例>以上の実施形態は次のように変形可能である。尚、以下の変形例は適宜組み合わせて実施してもよい。<変形例1>第2実施形態では、ユーザが、通信端末100において、或るアプリを指定してアプリ連携ルールの検索を行うと、制御部11が、指定されたアプリを含んで構成されたアプリ連携ルールのうち、お薦めのものをユーザに対して優先的に通知するようになっていたが、これに代えて、次のようにしてもよい。変形例1では、お薦めのアプリ連携ルールを構成するアプリのうち、ユーザが指定したアプリとは別のアプリを、制御部11が、ユーザに対して通知する。図20は、変形例1においてアプリ連携ルールを通知する際の処理の流れを示すフローチャートである。変形例1では、ステップS310及びステップS320の処理は、第2実施形態と同様である。変形例1において、ステップS320の次に、制御部11は、検索条件に指定されたアプリを含むアプリ連携ルールを構成するアプリのうち、上記検索条件に指定されたアプリとは別のアプリを検索する指示を、通信部15を用いて、サーバ装置200に送信するステップS330a。通信部23を用いてこの指示を受信したサーバ装置200の制御部21は、アプリ連携ルールDB221から、検索条件に指定されたアプリを連携元に含むアプリ連携ルールと、検索条件に指定されたアプリを連携先に含むアプリ連携ルールとを検索する。そして制御部21は、検索結果のアプリ連携ルールを構成するアプリのうち、検索条件に指定されたアプリとは別のアプリを表す情報を、通信部23を用いて、通信端末100に送信する。そして、通信端末100の制御部11は、通信部15を用いて、サーバ装置200から送信されたアプリを表す情報を、検索結果として受信するステップS340a。次に制御部11は、ステップ320で抽出した、検索条件に指定されたアプリと関連度の高いアプリが、検索結果として受信したアプリを表す情報に含まれている場合ステップS350a;YES、上記検索条件に指定されたアプリと関連度の高いアプリが優先的にユーザに通知されるように、検索結果のアプリを表す情報を表示部13に表示させるステップS360a。ここで、上記検索条件に指定されたアプリと関連度の高いアプリのことを、優先的にユーザに通知されるものであるところから、優先アプリという。ステップS360aにおいて、具体的には、制御部11は、例えば、表示部13に、優先アプリを表す情報を表示順序において最上位に表示させる。また、例えば、制御部11は、表示部13に、優先アプリを表す情報を点滅させて表示させたり、優先アプリを表す情報を他のアプリを表す情報と比較してフォントサイズを大きくして表示させたりする。このように、ステップS360aにおいて、制御部11は、検索結果のアプリを表す情報のうち、優先アプリを表す情報をユーザが認識しやすいように、優先アプリを表す情報の表示態様を変更させて表示部13に表示させる。また、視覚的な表示態様の変更のほかに、優先アプリの名称が読み上げられる音声を、制御部11が出力部から出力するようにしてもよい。一方、制御部11は、優先アプリが検索結果に含まれていない場合ステップS350a;NO、検索結果に含まれるアプリを表す情報を全て同じ表示態様で表示部13に表示させるステップS370a。このように、変形例1では、通信端末100が、或るアプリを指定してアプリ連携ルールを検索する処理を実行した際に、検索結果におけるお薦めのアプリ連携ルールを構成するアプリのうち、ユーザが指定したアプリとは別のアプリを、ユーザに対して通知する。これにより、ユーザは、通知されたアプリと、検索において指定したアプリとを組み合わせることで、お薦めのアプリ連携ルールを作成することができる。従って、ユーザは、役に立つ可能性の高いアプリ連携ルールを取得する際に、自ら探す手間を減らすことができる。このように、変形例1によっても、実施形態と同様の効果を奏することが可能となる。<変形例2>第1実施形態においては、或るアプリ連携ルールが実行されてから他のアプリ連携ルールが実行されるまでに経過した時間に基づいて、制御部21が、アプリ連携ルールどうしの関連度を算出していた。これに代えて、或るアプリ連携ルールと他のアプリ連携ルールとが順番に実行された回数に基づいて、制御部21が、アプリ連携ルールどうしの関連度を算出するようにしてもよい。図21は、変形例2においてアプリ連携ルール間の関連度を学習する際の処理の流れを示すフローチャートである。図21において、ステップS10は図11と同様であるため、説明を省略する。変形例2において、記憶部22は、アプリ連携ルール関連DB222における、或る連携処理内容を持つ先行のアプリ連携ルールと、他の連携処理内容を持つ後続のアプリ連携ルールとの組み合わせのそれぞれについて、組み合わせどおりの順番でアプリ連携ルールが実行された回数の積算値を記憶している。ここで、上記組み合わせどおりの順番でアプリ連携ルールが実行された回数とは、具体的には、アプリ連携ルール実行履歴122において、日時情報における前後関係を持って順番に並んだアプリ連携ルールの実行履歴の組のうち、実行履歴に含まれる日時情報が示す時刻どうしの差分が所定の時間内に収まる組の数である。この所定の時間は、例えば3時間といった値として記憶部22に記憶されている。そして、ステップS10の次に、制御部21は、ステップS10で取得したアプリ連携ルール実行履歴122に含まれる、日時情報において前後関係を持つ実行履歴どうしの組のうち、上記組み合わせどおりの順番でアプリ連携ルールが実行されたことを表す組の数をカウントすると、カウントした数を上述した積算値に加算して記憶部22に記憶させるステップS20a。例えば、ステップS20aで、制御部21は、アプリ連携ルール実行履歴122において、Aという連携処理内容を持つアプリ連携ルールが実行された後に、Bという連携処理内容を持つアプリ連携ルールが実行された、という実行履歴の組のうち、実行履歴に含まれる日時情報が示す時刻どうしの差分が所定の時間内に収まる組の数をカウントする。そして制御部21は、記憶部22に記憶された、Aを先行としてBを後続とした順番でアプリ連携ルールが実行された回数の積算値に、カウントした数を加算する。次に、制御部21は、或る連携処理内容を持つ先行のアプリ連携ルールと、他の連携処理内容を持つ後続のアプリ連携ルールとの組み合わせのそれぞれについて、記憶部22に記憶された、上記組み合わせどおりの順番でアプリ連携ルールが実行された回数の積算値に基づいて、関連度を算出するステップS30a。具体的に、ステップS30aにおいて、制御部21は、上記回数の積算値が多いほど関連度を高く算出し、上記回数の積算値が少ないほど関連度を低く算出する。この算出にあたって、例えば、記憶部22に記憶された、上記回数の積算値と関連度が比例する関係を表した所定の数式が用いられてもよいが、上記回数の積算値に比例して関連度が算出される方法であれば何でもよい。そして制御部21は、算出した関連度に基づいて、アプリ連携ルール関連DB222の内容を更新するステップS40a。ステップS40aにおいて、具体的に制御部21は、記憶部22に記憶されたアプリ連携ルール間の関連度を、ステップS30aで算出された関連度で上書きする。ここまで、変形例2について、第1実施形態に対する変形例として説明を行ってきたが、図21の処理フローにおいて、処理の主体を通信端末100の制御部11と読み替え、アプリ連携ルールをアプリと読み替え、アプリ連携ルール実行履歴122をアプリ実行履歴123と読み替え、アプリ連携ルール関連DB222をアプリ関連DB124と読み替えることで、第2実施形態にも応用可能である。このように変形例2によれば、異なるアプリ連携ルールどうしの組が順番で実行される頻度に基づいて関連度が算出されることになるため、ユーザは、頻度の高さ、換言すると人気の高さに基づいて、お薦めのアプリ連携ルールを知ることができる。<変形例3>また、或る連携処理を持つアプリ連携ルールと他の連携処理を持つアプリ連携ルールとを順番に実行したユーザの一意な数に基づいて、制御部21が、アプリ連携ルールどうしの関連度を算出するようにしてもよい。図22は、変形例3においてアプリ連携ルール間の関連度を学習する際の処理の流れを示すフローチャートである。図22において、ステップS20は図11と同様であるため、説明を省略する。また、変形例3において、記憶部22は、アプリ連携ルール関連DB222における、或る連携処理内容を持つ先行のアプリ連携ルールと、他の連携処理内容を持つ後続のアプリ連携ルールとの組み合わせのそれぞれについて、組み合わせにおける連携の順番でアプリ連携ルールを実行したことがあるユーザを一意に識別する識別子を、上記ユーザの数だけ記憶している。この識別子は、例えばMACアドレスのような、ユーザが所持する通信端末100の各々を一意に識別する識別子である。通常、或る通信端末100を所持してこれを使用するのは特定のユーザであるため、このような識別子のことを、以降、ユーザ識別子という。サーバ装置200は、ステップS10bにおいて、通信部23を用いて、通信端末100からアプリ連携ルール実行履歴122とユーザ識別子とを対応付けて取得する。図22のステップS20においてYESと判定されると、所定の時間内に順番に実行されたアプリ連携ルールどうしの組み合わせの全てについて、記憶部22が、ステップS10で取得したユーザ識別子を記憶している場合ステップS30b1;NO、制御部21は、処理を終了する。一方、所定の時間内に順番に実行されたアプリ連携ルールどうしの組み合わせのいずれかについて、記憶部22が、ステップS10bで取得したユーザ識別子を記憶していない場合ステップS30b1;YES、制御部21は、上記ユーザ識別子を記憶していないアプリ連携ルールどうしの組み合わせについて、ステップS10で取得したユーザ識別子を記憶部22に記憶させるステップS30b2。次に、制御部21は、或る連携処理内容を持つ先行のアプリ連携ルールと、他の連携処理内容を持つ後続のアプリ連携ルールとの組み合わせのそれぞれについて、記憶部22に記憶されたユーザ識別子の数に基づいて、関連度を算出するステップS30b3。具体的に、ステップS30b3において、制御部21は、記憶部22に記憶されたユーザ識別子の数が多いほど、関連度を高く算出し、ユーザ識別子の数が少ないほど関連度を低く算出する。この算出にあたって、例えば、記憶部22に記憶された、ユーザ識別子の数と関連度が比例する関係を表した所定の数式が用いられてもよいが、記憶部22に記憶されたユーザ識別子の数に比例して関連度が算出される方法であれば何でもよい。そして制御部21は、算出した関連度に基づいて、アプリ連携ルール関連DB222の内容を更新するステップS40b。ステップS40bにおいて、具体的に制御部21は、記憶部22に記憶されたアプリ連携ルール間の関連度を、ステップS30b3で算出された関連度で上書きする。このように変形例3によれば、アプリ連携ルールを所定の順番で実行した一意なユーザの数に基づいて、アプリ連携ルールどうしの関連度が算出されるため、ユーザは、特定のユーザによる偏った実行履歴に影響を受けることなく、多数決の結果に従ってお薦めのアプリ連携ルールを知ることが出来るようになる。<変形例4>また、制御部21が、アプリ連携ルール実行履歴122に含まれる実行履歴のうち、日時情報の示す時刻と現在時刻との差分が所定の期間内に収まる実行履歴、逆にいうと、所定の時期よりも後に実行された実行履歴のみに基づいて、アプリ連携ルールどうしの関連度を算出するようにしてもよい。図23は、変形例4においてアプリ連携ルール間の関連度を学習する際の処理の流れを示すフローチャートである。図23において、ステップS10~S40は、図11と同様であるため、説明を省略する。また、変形例4においてサーバ装置200は、時間を計測する計時部非図示を備えている。ステップS10の次に、制御部21は、取得したアプリ連携ルール実行履歴122のうち、日時情報の示す時刻と計時部の計測する現在時刻との差分が所定の期間を超える実行履歴を削除するステップS10c1。そして制御部21は、ステップS10C1の結果残った実行履歴を対象として、ステップS20以降の処理を行う。このように変形例4によれば、ユーザによるアプリ連携ルールの実行履歴について最新の状態を反映することが可能となるため、ユーザは、そのときどきで変化していくお薦めのアプリ連携ルールを手に入れることができる。<変形例5>アプリ連携ルールどうしの関連度が、所定の地域ごとに算出されるようにしてもよい。図24は、変形例5においてアプリ連携ルール間の関連度を学習する際の処理の流れを示すフローチャートである。図24において、ステップS20及びS30は、図11と同じであるため、詳細な説明を省略する。サーバ装置200の制御部21は、通信部23を用いて、通信端末100からアプリ連携ルール実行履歴122及び住所情報を取得するステップS10d1。ここで、取得する方法については、第1実施形態と同様であるため、詳細な説明を省略する。また、住所情報とは、通信端末100の記憶部12に記憶された、ユーザのプロファイル情報に含まれる住所の情報である。次に制御部21は、取得した住所情報を地域情報に変換するステップS10d2。地域情報とは、住所情報に基づく所定の地域の名称を表すものである。地域情報は、複数の区分により分類することが可能である。区分には、例えば、国、地方及び町といったものがある。上記所定の地域は、例えば区分が国であれば、日本やアメリカといった国の名称で表され、区分が地方であれば、関東、関西、又は九州といった地方の名称で表され、区分が町であれば、A町、B町といった町名で表される。区分の種類や数は上述した内容に限らず、設計において適宜変更可能である。以降の説明においては、地域情報が、国、地方及び町という3つの区分によって分類されているものとする。区分ごとに分類された所定の地域の名称を表す情報、すなわち上述した地域情報は、住所情報と対応付けられて、予め記憶部22に記憶されている。つまり、ステップS10d2において制御部21は、記憶部22に記憶された地域情報と住所情報との対応付けに基づいて、住所情報を地域情報に変換すると、これをRAMに記憶させる。このとき制御部21は、1つの住所情報を、区分に基づいて複数の地域情報に変換する。つまり、例えば、住所情報が東京都新宿区○○町1-2-3という内容であった場合、制御部21は、記憶部22に記憶された対応付けに基づいて、区分が国である日本、区分が地方である関東、区分が町である○○町といった3つの地域情報に変換し、これらをRAMに記憶させる。つまり、地域情報とは、通信端末100の属する地域を表しているといえる。制御部21は、このような地域情報を取得する地域情報取得手段に相当する。変形例5において、記憶部22は、地域情報と対応付けられたアプリ連携ルール関連DB222を、地域情報の数だけ備えている。つまり、記憶部22は、地域情報における区分の数と各区分における分類の数とを積算した数だけ、アプリ連携ルール関連DB222を備えている。ステップS10d2の次に、制御部21は、ステップS20及びS30を行う。つまり、ステップS30において、制御部21は、RAMに記憶された地域情報が表す地域ごとに関連度を算出する。ステップS30の次に、制御部21は、ステップS30で算出した関連度に基づいて、RAMに記憶された地域情報に応じたアプリ連携ルール関連DB222を更新するステップS40d。つまり、上述した例の場合、ステップS40dにおいて、制御部21は、日本、関東及び○○町に応じた3つのアプリ連携ルール関連DB222を更新する。図25は、変形例5においてアプリ連携ルールを通知する際の処理の流れを示すフローチャートである。図25において、ステップS130及びS140は、図12と同じであるため、詳細な説明を省略する。サーバ装置200の制御部21は、通信部23を用いて、通信端末100からアプリ連携ルール一覧121及び住所情報を取得するステップS110a1。ここで、取得する方法については、第1実施形態と同様であるため、詳細な説明を省略する。次に制御部21は、取得した住所情報を地域情報に変換し、これをRAMに記憶させるステップS110a2。ステップS110a2の次に制御部21は、RAMに記憶された地域情報に応じたアプリ連携ルール関連DB222において、取得したアプリ連携ルール一覧121に含まれる連携処理内容を持つアプリ連携ルールに対して、関連度の高い連携処理内容を持つアプリ連携ルールがあるか否かを判定するステップS120a。具体的にステップS120aで、制御部21は、RAMに記憶された地域情報に応じたアプリ連携ルール関連DB222において、取得したアプリ連携ルール一覧121に含まれる連携処理内容を持つアプリ連携ルールを先行のアプリ連携ルールとしたときに、関連度が閾値以上である連携処理内容を持つ後続のアプリ連携ルールがあるか否かを判定する。また、ステップS120aで、制御部21は、RAMに記憶された地域情報に応じたアプリ連携ルール関連DB222において、取得したアプリ連携ルール一覧121に含まれる連携処理内容を持つアプリ連携ルールを後続のアプリ連携ルールとしたときに、関連度が閾値以上である連携処理内容を持つ先行のアプリ連携ルールがあるか否かを判定する。つまり、例えばステップS110a2でRAMに記憶された地域情報が、日本、関東及び○○町といった内容であった場合、ステップS120aで制御部21は、これらの地域情報に応じた3つのアプリ連携ルール関連DB222において、関連度の高い連携処理内容を持つアプリ連携ルールがあるか否かを判定する。以降、判定の結果に従って、制御部21は、ステップS130及びS140の処理を行う。このように、変形例5では、サーバ装置200が、所定の地域ごとに、或る連携処理内容を持つ先行のアプリ連携ルールと、他の連携処理内容を持つ後続のアプリ連携ルールとの組み合わせについての関連度を学習する。ここで、例えば、日本では、乗換え検索アプリを含むアプリ連携ルールがよく実行されるが、アメリカでは、電車の到着時刻が正確ではないため、乗換え検索アプリを含むアプリ連携ルールはあまり実行されない、というように、地域によってアプリ連携ルールの使用状況に差異が存在することがある。これに対して、変形例5によれば、ユーザは、自らの所属する地域に合わせて、最適なお薦めのアプリ連携ルールを通知されることになるため、利便性が高いものとなる。<変形例6>変形例5における地域情報を、通信端末100のユーザの属性を表す属性情報に代えてもよい。図26は、変形例6においてアプリ連携ルール間の関連度を学習する際の処理の流れを示すフローチャートである。図26において、ステップS20及びS30は、図11と同じであるため、詳細な説明を省略する。サーバ装置200の制御部21は、通信部23を用いて、通信端末100からアプリ連携ルール実行履歴122及び属性情報を取得すると、これらをRAMに記憶させるステップS10e。この属性情報は、通信端末100の記憶部12に記憶された、ユーザのプロファイル情報に含まれる。属性情報は、職業、年齢、性別、母国語といった複数の区分で分類可能である。例えば、属性情報は、区分が職業であれば、会社員、自営業といった個別の職業を表す名称で表され、区分が年齢であれば、20代、30代といった所定の年齢の範囲を示す名称で表され、区分が性別であれば、男性あるいは女性という性別を表す名称で表され、区分が母国語であれば、日本語や英語といった言語の名称で表される。区分の種類や数は上述した内容に限らず、設計において適宜変更可能である。制御部21は、このような属性情報を取得する属性情報取得手段に相当する。変形例6において、記憶部22は、属性情報と対応付けられたアプリ連携ルール関連DB222を、属性情報の数だけ備えている。つまり、記憶部22は、属性情報における区分の数と、各区分における分類の数とを積算した数だけ、アプリ連携ルール関連DB222を備えている。ステップS10eの次に、制御部21は、ステップS20及びS30を行う。つまり、ステップS30において、制御部21は、RAMに記憶された属性情報が表す属性ごとに関連度を算出する。ステップS30の次に、制御部21は、ステップS30で算出した関連度に基づいて、RAMに記憶された属性情報に応じたアプリ連携ルール関連DB222を更新するステップS40d。図27は、変形例6においてアプリ連携ルールを通知する際の処理の流れを示すフローチャートである。図27において、ステップS130及びS140は、図12と同じであるため、詳細な説明を省略する。サーバ装置200の制御部21は、通信部23を用いて、通信端末100からアプリ連携ルール一覧121及び属性情報を取得すると、これらをRAMに記憶させるステップS110a1。ここで、取得する方法については、第1実施形態と同様であるため、詳細な説明を省略する。次に制御部21は、RAMに記憶された属性情報に応じたアプリ連携ルール関連DB222において、取得したアプリ連携ルール一覧121に含まれる連携処理内容を持つアプリ連携ルールに対して、関連度の高い連携処理内容を持つアプリ連携ルールがあるか否かを判定するステップS120b。具体的にステップS120bで、制御部21は、RAMに記憶された属性情報に応じたアプリ連携ルール関連DB222において、取得したアプリ連携ルール一覧121に含まれる連携処理内容を持つアプリ連携ルールを先行のアプリ連携ルールとしたときに、関連度が閾値以上である連携処理内容を持つ後続のアプリ連携ルールがあるか否かを判定する。また、ステップS120bで、制御部21は、RAMに記憶された属性情報に応じたアプリ連携ルール関連DB222において、取得したアプリ連携ルール一覧121に含まれる連携処理内容を持つアプリ連携ルールを後続のアプリ連携ルールとしたときに、関連度が閾値以上である連携処理内容を持つ先行のアプリ連携ルールがあるか否かを判定する。つまり、例えばステップS110bでRAMに記憶された属性情報が、会社員、男性、30代及び日本語といった内容であった場合、ステップS120aで制御部21は、これらの属性情報に応じた4つのアプリ連携ルール関連DB222において、関連度の高い連携処理内容を持つアプリ連携ルールがあるか否かを判定する。以降、判定の結果に従って、制御部21は、ステップS130及びS140の処理を行う。このように、変形例6では、サーバ装置200が、ユーザの属性ごとに、或る連携処理内容を持つ先行のアプリ連携ルールと、他の連携処理内容を持つ後続のアプリ連携ルールとの組み合わせについての関連度を学習する。ここで、例えば、年齢層20代は、夜遊びする人が多いため、指定した時刻に終電の通知を受けるためのアプリ連携ルールがよく実行されるが、年齢層60代は、夜あまり出歩かないため、上記アプリ連携ルールはあまり実行されない、というように、年齢、すなわちユーザの属性によって、アプリ連携ルールの使用状況に差異が存在することがある。これに対して、変形例6によれば、ユーザは、自らの属性に合わせて、最適なお薦めのアプリ連携ルールを通知されることになるため、利便性が高いものとなる。<変形例7>第1実施形態においては、複数の通信端末100から取得するアプリ連携ルール実行履歴122に対して、サーバ装置200の記憶部22が、一のアプリ連携ルール関連DB222を備えるようにしたが、これに限らず、記憶部22が、アプリ連携ルール実行履歴122の取得元である通信端末100ごとにアプリ連携ルール関連DB222を備えるようにしてもよい。このようにすれば、それぞれのユーザは、自らのアプリ連携ルールの実行履歴のみに基づくことにより、アプリの使用に関する自らの嗜好をより如実に反映したアプリ連携ルールの通知を受けることが可能となる。<変形例8>第1実施形態において、通信端末100の記憶部12が、アプリ連携ルールDB221及びアプリ連携ルール関連DB222を備えるようにしてもよい。また、第2実施形態において、通信端末100の記憶部12が、アプリ連携ルールDB221を備えるようにしてもよい。このようにすれば、ネットワークNW及びサーバ装置200を必要とすることなく、実施形態と同様の効果を奏することが可能となる。また、例えば、記憶部22、抽出手段215及び通知手段216を通信端末100が備え、取得手段211、算出手段212及び更新手段213をサーバ装置200が備えるというように、各機能を複数の装置で分散して備えるようにしてもよい。すなわち、システムに含まれる1又は複数の装置が、取得手段211、記憶部22、算出手段212、更新手段213、特定手段214、抽出手段215および通知手段216を備えていればよい。このようにしても、実施形態と同様の効果を奏することが可能となる。<変形例9>第2実施形態において、通信端末100の記憶部12に代えて、サーバ装置200の記憶部22が、アプリ関連DB124を備え、サーバ装置200の制御部21が、複数の通信端末から取得したアプリ実行履歴123に基づいて関連度を算出するようにしてもよい。この場合、図18のアプリ間の関連度を学習する際の処理の流れを示すフローチャートにおいて、以下のような処理が行われる。変形例9において、サーバ装置200の制御部21は、通信部23を用いて、通信端末100からアプリ実行履歴123を取得するステップS210。具体的にはステップS210において、制御部21は、例えば、通信部23を用いて複数の通信端末100にポーリングを行う。そして制御部21は、ポーリングの返信があった通信端末100に対して、通信部23を用いてデータ送信要求を送信する。通信端末100の制御部11は、通信部15を用いてデータ送信要求を受信すると、記憶部12に記憶されたアプリ実行履歴123をサーバ装置200に対して送信する。制御部21は、通信部23を用いてアプリ実行履歴123を受信すると、これを記憶部22に記憶させる。制御部21は、このようにして複数の通信端末100から提供されるアプリ実行履歴123を取得する。変形例9において、制御部21は、記憶部22に記憶されたアプリ実行履歴123について次のような分析を行う。変形例9で、まず、制御部21は、ステップS210で記憶部22に記憶されたアプリ実行履歴123において、或るアプリに対して所定の時間内に実行された他のアプリがあるか否かを判定するステップS220。この所定の時間は、閾値として記憶部22に記憶されている。そして、変形例9で、アプリ実行履歴123において、或るアプリに対して所定の時間内に実行された他のアプリがある場合ステップS220;YES、制御部21は、先行のアプリの実行タイミングから後続のアプリの実行タイミングまでに経過した時間と関連度算出曲線とに基づいて、両者の関連度を算出するステップS230。或るアプリと、このアプリに対して所定の時間内に実行された他のアプリとの組み合わせが複数ある場合、ステップS230において、制御部21は、これらの組み合わせの各々に対して関連度を算出する。一方、変形例9で、アプリ実行履歴123において、或るアプリに対して所定の時間内に実行された他のアプリがない場合ステップS220;NO、制御部21は処理を終了する。変形例9において、ステップS230の次に制御部21は、算出した関連度に基づいて、記憶部2が備えるアプリ関連DB124を更新するステップS240。ステップS240において具体的には、制御部21は、以下のような処理を行う。アプリ関連DB124のデータ構造は、図16に示したように、先行して実行されるアプリと後続して実行されるアプリとの組み合わせのマトリクスとなっている。記憶部22は、このマトリクスにおける上記組み合わせのそれぞれについて、それまでに算出された各々の関連度の積算値を記憶している。また、記憶部22は、上記組み合わせのそれぞれについて、それまでに関連度を積算した回数を記憶している。そしてステップS240において制御部21は、ステップS230において算出した、或る組み合わせに含まれるアプリ間の関連度を、それと同じ組み合わせについての関連度の積算値に加算する。また、制御部21は、その組み合わせについて、関連度を積算した回数に1を加算する。そして制御部21は、上記関連度の積算値のそれぞれを、関連度を積算した回数で除算することで、それぞれの関連度の平均値を求める。そして制御部21は、先行して実行されるアプリと後続して実行されるアプリとの組み合わせのそれぞれについての関連度を、上述のようにして求めた平均値で更新する。変形例9のステップS240において制御部21は、ステップS230で算出した関連度の数だけ、このような関連度を更新する処理を行う。図28は、変形例9においてアプリ連携ルールをユーザに通知する際の処理の流れを示すフローチャートである。ユーザが、通信端末100において、操作部14を用いて、特定のアプリを検索条件に指定してアプリ連携ルールを検索する処理を指示すると、制御部11は、この検索条件を通信部15を用いてサーバ装置200に送信し、サーバ装置200の制御部21は、通信部23を用いてこれを受信して取得するとRAMに記憶させるステップS410。そして制御部21は、記憶部22に備えられたアプリ関連DB124から、ステップS410で取得した検索条件に指定されたアプリと関連度の高いアプリを抽出するステップS420。具体的にはステップS420において、制御部21は、アプリ関連DB124において、検索条件に指定されたアプリを先行としたときに関連度が閾値以上である後続のアプリと、検索条件に指定されたアプリを後続としたときに関連度が上記閾値以上である先行のアプリとを抽出する。ここで、上記閾値は、記憶部22に記憶されている。また、ステップS420において、制御部21は、検索条件に指定されたアプリとの関連度が上記閾値以上であるアプリを抽出できなかった場合、検索条件に指定されたアプリを先行としたときに関連度が最も高い後続のアプリと、検索条件に指定されたアプリを後続としたときに関連度が最も高い先行のアプリとを抽出する。制御部21は、抽出したアプリと検索条件に指定されたアプリとの組み合わせを、RAMに記憶させる。次に制御部21は、アプリ連係ルールDB221から、ステップS410で取得した検索条件に指定されたアプリを含むアプリ連係ルールを検索するステップS430。ステップS430において、制御部21は、検索結果に対して、0または1の値をとるフラグであるお薦めフラグを付加する。具体的には、制御部21は、検索結果のうち、ステップS420においてRAMに記憶されたアプリの組み合わせからなるアプリ連係ルールに対しては、お薦めフラグとして1を付加する。お薦めフラグに1が付加されたアプリ連係ルールは、検索条件に指定されたアプリと関連度が高いアプリとの組み合わせからなるため、ユーザが使用するときに便利なものである可能性が高く、従って、ユーザにお薦めできるものとなっている。一方、制御部21は、検索結果のうち、ステップS420においてRAMに記憶されたアプリの組み合わせとは異なるアプリ連係ルールに対しては、お薦めフラグとして0を付加する。そして制御部21は、お薦めフラグが付加された検索結果であるアプリ連係ルールを、通信部23を用いて通信端末100に送信することで、通信端末100のユーザに検索結果を通知するステップS440。通信端末100の制御部11は、通信部15を用いて検索結果を受信すると、検索結果のうちお薦めフラグが1であるアプリ連係ルールを、上述した優先アプリ連係ルールとして表示させる。このように、変形例9によれば、多数のユーザのアプリ実行履歴123から関連度が算出されるため、ユーザは、自らの実行履歴のみに依ることなく、思いがけないお薦めのアプリ連係ルールの通知を受けることが可能となる。