"配信サーバ、複数のキャッシュ装置及びユーザ端末からなるキャッシュシステムであって、前記キャッシュ装置から受信したコンテンツのアクセス履歴を格納する履歴データ記憶手段と、前記履歴データ記憶手段から前記アクセス履歴を読み出して、キャッシュ装置毎の各コンテンツのアクセス数を集計するアクセス数集計手段と、集計されたアクセス数に基づいて、各コンテンツのリクエストの傾向の近いキャッシュ装置同士をクラスタリングするクラスタリング手段と、前記クラスタリング手段でクラスタリングされたクラスタ毎に、該クラスタに属するキャッシュ装置のアクセス履歴を前記履歴データ記憶手段から抽出して、時系列に並べた時系列データを生成する時系列データ抽出手段と、前記時系列データについて、次の予測を行うまでの人気コンテンツの人気度変化傾向を任意のアクセス傾向予測アルゴリズムを用いて推定するアクセス傾向予測手段と、推定された前記人気コンテンツの変化傾向と、クラスタ毎のコンテンツのアクセス数に応じて予測データを生成する予測データ生成手段と、前記予測データをクラスタ毎に該クラスタに含まれる前記キャッシュ装置に送信する予測データ送信手段と、を有するキャッシュ制御装置を有し、前記キャッシュ装置は、アクセス履歴を格納するアクセス履歴記憶手段と、前記ユーザ端末からのリクエストを受け付け、アクセス履歴を前記アクセス履歴記憶手段に格納し、所定の周期で該アクセス履歴を前記キャッシュ制御装置に送信する手段と、コンテンツを格納するキャッシュ記憶手段と、前記キャッシュ制御装置から取得した前記予測データに基づいて前記キャッシュ記憶手段の内容を書き換えるキャッシュ管理手段と、を有することを特徴とするキャッシュシステム。前記キャッシュ管理装置の前記予測データ生成手段は、前記アクセス傾向予測アルゴリズムのパラメータ調整を行う学習手段を更に有する請求項1記載のキャッシュシステム。前記キャッシュ管理装置の前記予測データ生成手段は、前記クラスタリング手段において前記集計されたアクセス数が最も多いコンテンツ及びそのアクセス数と、前記アクセス傾向予測手段で算出した前記人気度変化傾向を用いて、値が低いほど優先的に置き換えられる置き換えスコアを算出し、該置き換えスコアに基づいて前記予測データを生成する手段を含む請求項1または2に記載のキャッシュシステム。配信サーバ、複数のキャッシュ装置、ユーザ端末、キャッシュ制御装置からなるキャッシュシステムにおけるキャッシュ配置方法であって、前記キャッシュ装置は、前記ユーザ端末からのリクエストを受け付け、アクセス履歴をアクセス履歴記憶手段に格納し、所定の周期で前記キャッシュ制御装置に送信し、前記キャッシュ制御装置は、前記キャッシュ装置からコンテンツのアクセス履歴を受信し、履歴データ記憶手段に格納するアクセス履歴受信ステップと、前記履歴データ記憶手段から前記アクセス履歴を読み出して、キャッシュ装置毎の各コンテンツのアクセス数を集計するアクセス数集計ステップと、集計されたアクセス数に基づいて、各コンテンツのリクエストの傾向の近いキャッシュ装置同士をクラスタリングするクラスタリングステップと、前記クラスタリングステップでクラスタリングされたクラスタ毎に、該クラスタに属するキャッシュ装置のアクセス履歴を前記履歴データ記憶手段から抽出して、時系列に並べた時系列データを生成する時系列データ抽出ステップと、前記時系列データについて、次の予測を行うまでの人気コンテンツの人気度変化傾向を任意のアクセス傾向予測アルゴリズムを用いて推定するアクセス傾向予測ステップと、推定された前記人気コンテンツの変化傾向と、クラスタ毎のコンテンツのアクセス数に応じて予測データを生成する予測データ生成ステップと、前記予測データをクラスタ毎に該クラスタに含まれる前記キャッシュ装置に送信する予測データ送信ステップと、を行い、前記キャッシュ装置は、前記キャッシュ制御装置から取得した前記予測データに基づいて、コンテンツを格納するキャッシュ記憶手段の内容を書き換えることを特徴とするキャッシュ配置方法。前記予測データ生成ステップにおいて、前記アクセス傾向予測アルゴリズムのパラメータ調整をする請求項4記載のキャッシュ配置方法。前記予測データ生成ステップにおいて、前記クラスタリングステップにおいて前記集計されたアクセス数が最も多いコンテンツ及びそのアクセス数と、前記アクセス傾向予測ステップで算出した前記人気度変化傾向を用いて、値が低いほど優先的に置き換えられる置き換えスコアを算出し、該置き換えスコアに基づいて前記予測データを生成する請求項4または5に記載のキャッシュ配置方法。配信サーバ、複数のキャッシュ装置及びユーザ端末からなるキャッシュシステムにおけるキャッシュ制御装置であって、前記キャッシュ装置から受信したコンテンツのアクセス履歴を格納する履歴データ記憶手段と、前記履歴データ記憶手段から前記アクセス履歴を読み出して、キャッシュ装置毎の各コンテンツのアクセス数を集計するアクセス数集計手段と、集計されたアクセス数に基づいて、各コンテンツのリクエストの傾向の近いキャッシュ装置同士をクラスタリングするクラスタリング手段と、前記クラスタリング手段でクラスタリングされたクラスタ毎に、該クラスタに属するキャッシュ装置のアクセス履歴を前記履歴データ記憶手段から抽出して、時系列に並べた時系列データを生成する時系列データ抽出手段と、前記時系列データについて、次の予測を行うまでの人気コンテンツの人気変化傾向を、任意のアクセス傾向予測アルゴリズムを用いて推定するアクセス傾向予測手段と、推定された前記人気コンテンツの変化傾向と、クラスタ毎のコンテンツのアクセス数に応じて予測データを生成する予測データ生成手段と、前記予測データをクラスタ毎に該クラスタに含まれる前記キャッシュ装置に送信する予測データ送信手段と、を有することを特徴とするキャッシュ制御装置。前記予測データ生成手段は、前記アクセス傾向予測アルゴリズムのパラメータ調整を行う学習手段を更に有する請求項7記載のキャッシュ制御装置。前記予測データ生成手段は、前記クラスタリング手段において前記集計されたアクセス数が最も多いコンテンツ及びそのアクセス数と、前記アクセス傾向予測手段で算出した前記人気度変化傾向を用いて、値が低いほど優先的に置き換えられる置き換えスコアを算出し、該置き換えスコアに基づいて前記予測データを生成する手段を含む請求項7または8に記載のキャッシュ制御装置。請求項7乃至9のいずれか1項に記載のキャッシュ制御装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるためのキャッシュ制御プログラム。コンテンツのアクセス傾向を利用したキャッシュの置き換えの従来技術では、アクセス傾向を予測する際に、一定期間毎タイムスロット毎にコンテンツ毎のアクセス数をカウントし、現在のタイムスロットと一つ前のタイムスロットにおけるアクセス数の差分より人気の増減を判断している。そのため、直近アクセス数の変化量のみで人気を推定しており、短期的な人気度変動に過剰に反応し、全体の人気度傾向を把握できず、予測の精度が低下するといった課題がある。また、従来技術はキャッシュ装置毎に予測を行っており、小規模なネットワーク事業者に設置されたキャッシュ装置だと、一定期間に十分な量のアクセス履歴が取得できないため、少ない統計データで予測を行うことになり、予測精度が低下する。これに対して、上位のサーバが複数のキャッシュ装置のアクセス履歴を収集することにより、十分な量の統計データを利用し、アクセス傾向を予測する手法が考えられる。しかし、この手法ではキャッシュ装置毎の人気コンテンツ傾向の違いが反映されない。キャッシュ装置毎の人気コンテンツ傾向の違いとは、あるキャッシュ装置では、人気があるコンテンツでも、他のキャッシュ装置では人気がないといった傾向の違いを指す。本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、上記の課題を解決し、コンテンツのアクセス傾向を利用したキャッシュの置き換え技術の高精度化が可能なキャッシュシステム及びキャッシュ配置方法を提供することを目的とする。上記の問題を解決するために、本発明請求項1は、配信サーバ、複数のキャッシュ装置及びユーザ端末からなるキャッシュシステムであって、前記キャッシュ装置から受信したコンテンツのアクセス履歴を格納する履歴データ記憶手段と、前記履歴データ記憶手段から前記アクセス履歴を読み出して、キャッシュ装置毎の各コンテンツのアクセス数を集計するアクセス数集計手段と、集計されたアクセス数に基づいて、各コンテンツのリクエストの傾向の近いキャッシュ装置同士をクラスタリングするクラスタリング手段と、前記クラスタリング手段でクラスタリングされたクラスタ毎に、該クラスタに属するキャッシュ装置のアクセス履歴を前記履歴データ記憶手段から抽出して、時系列に並べた時系列データを生成する時系列データ抽出手段と、前記時系列データについて、次の予測を行うまでの人気コンテンツの人気度変化傾向を任意のアクセス傾向予測アルゴリズムを用いて推定するアクセス傾向予測手段と、推定された前記人気コンテンツの変化傾向と、クラスタ毎のコンテンツのアクセス数に応じて予測データを生成する予測データ生成手段と、前記予測データをクラスタ毎に該クラスタに含まれる前記キャッシュ装置に送信する予測データ送信手段と、を有するキャッシュ制御装置を有し、前記キャッシュ装置は、アクセス履歴を格納するアクセス履歴記憶手段と、前記ユーザ端末からのリクエストを受け付け、アクセス履歴を前記アクセス履歴記憶手段に格納し、所定の周期で該アクセス履歴を前記キャッシュ制御装置に送信する手段と、コンテンツを格納するキャッシュ記憶手段と、前記キャッシュ制御装置から取得した前記予測データに基づいて前記キャッシュ記憶手段の内容を書き換えるキャッシュ管理手段と、を有する。また、本発明請求項2は、請求項1の前記キャッシュ管理装置の前記予測データ生成手段において、前記アクセス傾向予測アルゴリズムのパラメータ調整を行う学習手段を更に有する。また、本発明請求項3は、請求項1または2の前記キャッシュ管理装置の前記予測データ生成手段において、前記クラスタリング手段において前記集計されたアクセス数が最も多いコンテンツ及びそのアクセス数と、前記アクセス傾向予測手段で算出した前記人気度変化傾向を用いて、値が低いほど優先的に置き換えられる置き換えスコアを算出し、該置き換えスコアに基づいて前記予測データを生成する手段を含む。本発明請求項4は、配信サーバ、複数のキャッシュ装置、ユーザ端末、キャッシュ制御装置からなるキャッシュシステムにおけるキャッシュ配置方法であって、前記キャッシュ装置は、前記ユーザ端末からのリクエストを受け付け、アクセス履歴をアクセス履歴記憶手段に格納し、所定の周期で前記キャッシュ制御装置に送信し、前記キャッシュ制御装置は、前記キャッシュ装置からコンテンツのアクセス履歴を受信し、履歴データ記憶手段に格納するアクセス履歴受信ステップと、前記履歴データ記憶手段から前記アクセス履歴を読み出して、キャッシュ装置毎の各コンテンツのアクセス数を集計するアクセス数集計ステップと、集計されたアクセス数に基づいて、各コンテンツのリクエストの傾向の近いキャッシュ装置同士をクラスタリングするクラスタリングステップと、前記クラスタリングステップでクラスタリングされたクラスタ毎に、該クラスタに属するキャッシュ装置のアクセス履歴を前記履歴データ記憶手段から抽出して、時系列に並べた時系列データを生成する時系列データ抽出ステップと、前記時系列データについて、次の予測を行うまでの人気コンテンツの人気度変化傾向を任意のアクセス傾向予測アルゴリズムを用いて推定するアクセス傾向予測ステップと、推定された前記人気コンテンツの変化傾向と、クラスタ毎のコンテンツのアクセス数に応じて予測データを生成する予測データ生成ステップと、前記予測データをクラスタ毎に該クラスタに含まれる前記キャッシュ装置に送信する予測データ送信ステップと、を行い、前記キャッシュ装置は、前記キャッシュ制御装置から取得した前記予測データに基づいて、コンテンツを格納するキャッシュ記憶手段の内容を書き換える。また、本発明請求項5は、請求項4の前記予測データ生成ステップにおいて、前記アクセス傾向予測アルゴリズムのパラメータ調整をする。また、本発明請求項6は、請求項4または5の前記予測データ生成ステップにおいて、前記クラスタリングステップにおいて前記集計されたアクセス数が最も多いコンテンツ及びそのアクセス数と、前記アクセス傾向予測ステップで算出した前記人気度変化傾向を用いて、値が低いほど優先的に置き換えられる置き換えスコアを算出し、該置き換えスコアに基づいて前記予測データを生成する。本発明請求項7は、配信サーバ、複数のキャッシュ装置及びユーザ端末からなるキャッシュシステムにおけるキャッシュ制御装置であって、前記キャッシュ装置から受信したコンテンツのアクセス履歴を格納する履歴データ記憶手段と、前記履歴データ記憶手段から前記アクセス履歴を読み出して、キャッシュ装置毎の各コンテンツのアクセス数を集計するアクセス数集計手段と、集計されたアクセス数に基づいて、各コンテンツのリクエストの傾向の近いキャッシュ装置同士をクラスタリングするクラスタリング手段と、前記クラスタリング手段でクラスタリングされたクラスタ毎に、該クラスタに属するキャッシュ装置のアクセス履歴を前記履歴データ記憶手段から抽出して、時系列に並べた時系列データを生成する時系列データ抽出手段と、前記時系列データについて、次の予測を行うまでの人気コンテンツの人気度変化傾向を任意のアクセス傾向予測アルゴリズムを用いて推定するアクセス傾向予測手段と、推定された前記人気コンテンツの変化傾向と、クラスタ毎のコンテンツのアクセス数に応じて予測データを生成する予測データ生成手段と、前記予測データをクラスタ毎に該クラスタに含まれる前記キャッシュ装置に送信する予測データ送信手段と、を有する。また、本発明請求項8は、請求項7の前記予測データ生成手段において、前記アクセス傾向予測アルゴリズムのパラメータ調整を行う学習手段を更に有する。また、本発明請求項9は、請求項7または8の前記予測データ生成手段において、前記クラスタリング手段において前記集計されたアクセス数が最も多いコンテンツ及びそのアクセス数と、前記アクセス傾向予測手段で算出した前記人気度変化傾向を用いて、値が低いほど優先的に置き換えられる置き換えスコアを算出し、該置き換えスコアに基づいて前記予測データを生成する手段を含む。本発明請求項10は、請求項7乃至9のいずれか1項に記載のキャッシュ制御装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるためのキャッシュ制御プログラムである。上記のように、本発明によれば、複数のキャッシュ装置を制御するキャッシュ制御装置において、キャッシュ装置毎にコンテンツのアクセス傾向を統計手法を用いて高精度に予測することにより、各キャッシュ装置におけるキャッシュヒット率が上昇する。それに伴い、ネットワークトラヒックの削減、配信サーバの負荷の削減、ユーザに対するレスポンス時間の短縮等の効果がある。以下図面と共に、本発明の実施の形態を説明する。図1は、本発明の一実施の形態におけるシステム構成を示す。同図に示すシステムは、配信サーバ10、キャッシュ制御装置20、キャッシュ装置30、ルータ40、ユーザ端末50から構成される。キャッシュ制御装置20は、十分に計算性能が確保されたマシンやIaaS等のクラウド基盤上に実装されることを前提とする。各キャッシュ装置30は、アクセス履歴をキャッシュ制御装置20に定期的に送信する。アクセス履歴とは、リクエストされた時間、リクエストされたコンテンツの識別子、コンテンツサイズ等の情報を記憶したデータである。図2は、本発明の一実施の形態におけるシステム全体の動作のフローチャートである。ステップ101キャッシュ装置30は、保持していたアクセス履歴を定期的にキャッシュ制御装置10に送信しステップ101、キャッシュ制御装置20では、キャッシュ装置30からアクセス履歴を収集するステップ102。キャッシュ制御装置20は、収集した履歴データを利用し、コンテンツ毎のアクセス傾向を予測しステップ103、その結果を各キャッシュ装置30へ返信するステップ104。キャッシュ装置30は、キャッシュ制御装置20から取得した、予測情報を元に、キャッシュ置き換え処理を行うステップ105。以下に、それぞれ装置の動作概要を説明する。最初にキャッシュ制御装置10について説明する。図3は、本発明の一実施の形態におけるキャッシュ制御装置の構成図である。キャッシュ制御装置20は、履歴データ記憶DBDataBase21,アクセス数集計部22,クラスタリング部23,時系列データ抽出部24,アクセス傾向予測部25,学習部26,置き換え優先度作成部27からなる。履歴データ記憶部DB21は、各キャッシュ装置30から受信したアクセス履歴を格納する。アクセス履歴には、それぞれ各キャッシュ装置30の識別子が付与されており、キャッシュ装置30毎に格納するものとする。アクセス数集計部22は、履歴データ記憶DB21からアクセス履歴を読み込み、各キャッシュ装置について、コンテンツ毎にアクセス数を集計し、クラスタリング部23に出力する。クラスタリング部23は、集計されたアクセス数を取得してコンテンツのリクエスト傾向が似ているキャッシュ装置をクラスタリングする。リクエスト傾向を調べる方法は既存の方法を用いるものとする。時系列データ抽出部24は、クラスタリング部23でクラスタリングされたグループに含まれるキャッシュ装置のアクセス履歴を履歴データ記憶DB21から抽出し、これを時系列にソートして時系列データを生成する。アクセス傾向予測部25は、次の予測を開始するまでの人気コンテンツの人気度変化の傾向を、アクセス傾向予測アルゴリズムを用いて予測し、人気コンテンツの変化傾向データを出力する。学習部26は、アクセス傾向予測部25が用いるアクセス傾向予測アルゴリズムのパラメータ調整を行う。置き換え優先度作成部27は、クラスタリング部23から入力されるクラスタごとの各コンテンツのアクセス数及び、アクセス傾向予測部25から入力される人気コンテンツの変化傾向データを用いて、置き換えスコアを計算する。置き換えスコアはスコアが小さいほど優先的にキャッシュ内容を置き換えるためのスコアである。生成された置き換えスコアを予測データとしてキャッシュ装置30に送信する。図4は、本発明の一実施の形態におけるキャッシュ制御装置の動作のフローチャートである。各キャッシュ装置からアクセス履歴を受信するとステップ201、収履歴データ記憶DB21は、収集された情報を格納するステップ202。アクセス数集計部22は、履歴データ記憶DB21からアクセス情報を読み出し、キャッシュ装置毎に各コンテンツのアクセス数を集計する。次に、クラスタリング部23では、キャッシュ装置30毎に集計した各コンテンツのアクセス数を基に、コンテンツのリクエスト傾向の近いサーバ同士をクラスタリングするステップ204。クラスタリングには、ウォード法、最短距離法、最長距離法、K平均法等の手法を用いる。これらの方法を利用しクラスタリングを行う際には、キャッシュ装置30A,30B間のコンテンツリクエスト傾向の非類似度を表す距離関数Distを定義する必要がある。実施例としては、人気度上位コンテンツの重複割合の逆数等があげられる。分類した各クラスタに対して、コンテンツCi毎のアクセス数Aiを集計するステップ205。時系列データ抽出部24は、クラスタリング部23によって分類したクラスタ単位で処理を行う。こうすることにより、類似した傾向を持つキャッシュ装置30同士のログデータを共有することにより、精度が高い推定が可能であり、かつキャッシュ装置毎の傾向の違いにも対応が可能である。動作としては、まず、クラスタに属しているキャッシュ装置30の過去のアクセス履歴を履歴データ記憶DB21から抽出し、次にコンテンツ毎のアクセス数の時系列データをアクセス履歴から抽出するステップ206。アクセス数の時系列データとは、あるタイムスロット毎に集計したアクセス数を時系列に並べたデータのことである。アクセス傾向予測部25は、時系列データ抽出部24で抽出したアクセス数の時系列データより、次に予測を行うまでの期間のアクセスの人気度変化傾向Biを推定するステップ207。アクセス傾向予測アルゴリズムには、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、ベイズ推定等の機械学習技術を利用する。これらの手法は、株価予測等のデータの時系列変動予測によく利用されている。予測アルゴリズムに対しての、入出力データの一例として、下記のようなものが挙げられる。入力データとしては、コンテンツのアクセス数の時系列データを用いる。出力データとしては、人気度の変化傾向を示した値上昇だったら1,下降だったら0やアクセス数の変動率等が挙げられる。こうすることにより、従来の一つ前のタイムスロットの情報のみを利用した場合と比較して、高精度な予測が可能となる。学習部26は、履歴データ記憶DB21から最新のアクセス履歴を読み出しステップ207、学習データとして用いることにより、予測誤差が最小になるように、アクセス傾向予測アルゴリズムのパラメータの調整を行うステップ208。この処理はオフラインで行われ、一定期間毎にパラメータを更新する。置き換え優先度作成部27は、クラスタリング部23およびアクセス傾向予測部25で算出した、コンテンツCiのアクセス数Aiと人気度変化傾向Biより、置き換えスコアSを計算するステップ209,210。置き換えスコアは低い程、優先的に置き換えられるものとする。人気が急上昇するコンテンツは優先的にキャッシュし、急降下するコンテンツは優先的に置き換える必要がある。以上を踏まえた置き換えスコア関数の実施例を以下に示す。Sα×Aiβ×Bi各パラメータは、予めAiは01とBiは01の値を取るように正規化する。Biは0の場合は、人気度が1に近いほど急増、0に近いほど急減、05で変化なし、となる。A及びBは、それぞれの指標をスコアに反映させる際の強度を示すパラメータである。キャッシュするコンテンツの人気度の変化が緩やかな場合はαを大きくし、短期的に変化する場合はβを大きくする。計算が終了したら、結果をクラスタ中の各キャッシュ装置に送信するステップ211。次に、キャッシュ装置30について説明する。図5は、本発明の一実施の形態におけるキャッシュ装置の構成を示す。キャッシュ装置30は、キャッシュ管理部31、キャッシュ記憶部32、アクセス履歴記憶部33からなる。キャッシュ管理部31は、ユーザからのリクエストを受け付け、キャッシュ記憶部32にリクエストされたデータがある、または、キャッシュ記憶部32に空き領域がある場合には、キャッシュ記憶部32にデータ取得を指示する。アクセス傾向予測データに基づいて、キャッシュ内容を置き換えるかを判断し、その結果に基づいてキャッシュ記憶部32のキャッシュ内容を置き換える。キャッシュ記憶部32は、コンテンツを記憶しておく領域である。キャッシュ管理部31より、配信サーバ10よりデータを取得する指示がある場合は、配信サーバ10から該当コンテンツを取得し、装置に記憶した後、ユーザ端末50へ転送する。また、ユーザへのデータ転送指示がある場合、該当コンテンツをユーザ端末50へ配信する。コンテンツ置き換え指示がある場合、配信サーバ10から該当コンテンツを取得し、キャッシュ内容の置き換えを行う。置き換え後は、該当コンテンツをユーザ端末50へ転送する。アクセス履歴記憶部33は、キャッシュ管理部31より送られてくるログを記憶し、一定時間毎にキャッシュ制御装置20にログを送信する。上記の構成のキャッシュ装置の動作を以下に示す。図6は、本発明の一実施の形態におけるキャッシュ装置の動作のフローチャートである。キャッシュ管理部31は、キャッシュ装置30全体を管理する部分である。ユーザからのリクエストを受信したらステップ301、キャッシュ記憶部32内にリクエストされたデータが記憶されているかどうかを判断するステップ302。記憶されている場合はステップ302、Yes、キャッシュ記憶部32へリクエストされたコンテンツをユーザへ転送するよう指示するステップ303。記憶されていない場合はステップ302、No、キャッシュ制御装置20が解析したアクセス傾向予測データを利用し、キャッシュ内容を置き換えるか判断するステップ304。キャッシュ記憶部32にリクエストされたデータを記憶するだけの領域が空いている場合はステップ304、Yes、キャッシュ記憶部32にデータを配信サーバ10から取得するように指示するステップ305。キャッシュ記憶部32に空き領域がない場合はステップ304、No、キャッシュ内で最も置き換えスコアが低いデータスコアをS1とするを抽出しステップ306、リクエストされたコンテンツのスコアS2とすると比較するステップ307。S1<S2の場合、キャッシュの内容を置き換え、S1≧S2場合は置き換えない。キャッシュ内容を置き換える場合はステップ307、Yes、キャッシュ記憶部32に置き換え処理を行うように指示を行うステップ308。置き換えない場合はステップ307、No、ユーザより受信したリクエストを配信サーバ10へ転送するステップ311。なお、図3に示すキャッシュ制御装置及び図5に示すキャッシュ装置の各構成要素の動作図4、図6をプログラムとして構築し、キャッシュ制御装置及びキャッシュ装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更応用が可能である。"