"Webサイトから提示された商品リストからユーザが商品を閲覧した閲覧条件のうち、商品リストを得るための絞込み条件として入力選択された条件以外の隠れ条件を閲覧条件として抽出する情報抽出装置であって、商品リストに掲載された各商品に共通する語を、該語の出現順位に応じて共通語として抽出する共通語抽出手段と、商品リスト中、ユーザが閲覧していない商品よりも閲覧した商品に対する語ほど高スコアを与え、与えられたスコアの順位に応じて特有語として抽出する特有語抽出手段と、Webサイトに登録される全商品に対する文字列情報を蓄積するデータベースを参照して特有語が係り受け先で共通語が係り受け元の係り受け構造の出現頻度を取得し、取得された前記出現頻度を用いて該特有語の隠れ条件度を算出し、算出された隠れ条件度の順位に応じて該特有語を隠れ条件として抽出する隠れ条件度算出手段と、を備えることを特徴とする情報抽出装置。隠れ条件度算出手段は、前記文字列情報中に前記係り受け構造が出現する商品数を前記出現頻度とすることを特徴とする請求項1記載の情報抽出装置。隠れ条件度算出手段は、前記文字列情報中における前記係り受け構造の出現回数を特有語の出現する商品数で正規化した数値を前記出現頻度とすることを特徴とする請求項1記載の情報抽出装置。Webサイトから提示された商品リストからユーザが商品を閲覧した閲覧条件のうち、商品リストを得るための絞込み条件として入力選択された条件以外の隠れ条件を閲覧条件として抽出する装置の情報抽出方法であって、商品リストに掲載された各商品に共通する語を、該語の出現順位に応じて共通語として抽出する共通語抽出ステップと、商品リスト中、ユーザが閲覧していない商品よりも閲覧した商品に対する語ほど高スコアを与え、与えられたスコアの順位に応じて特有語として抽出する特有語抽出ステップと、Webサイトに登録される全商品に対する文字列情報を蓄積するデータベースを参照して特有語が係り受け先で共通語が係り受け元の係り受け構造の出現頻度を取得し、取得された前記出現頻度を用いて該特有語の隠れ条件度を算出し、算出された隠れ条件度の順位に応じて該特有語を隠れ条件として抽出する隠れ条件度算出ステップと、を有することを特徴とする情報抽出方法。隠れ条件度算出ステップは、前記文字列情報中に前記係り受け構造が出現する商品数を前記出現頻度とすることを特徴とする請求項4記載の情報抽出方法。隠れ条件度算出ステップは、前記文字列情報中における前記係り受け構造の出現回数を特有語の出現する商品数で正規化した数値を前記出現頻度とすることを特徴とする請求項4記載の情報抽出方法。請求項1~3のいずれか1項に記載の情報抽出装置の各手段としてコンピュータを機能させる情報抽出プログラム。しかしながら、従来の手法では、マーケッティングにおいて重要な語に高い隠れ条件度が与えられず、閲覧条件の抽出に問題が生じるおそれがあった。すなわち、マーケッティングにおいては閲覧した商品を説明できる閲覧条件を表す語が重要である。商品を説明できるためには閲覧条件が、属性色や価格といった抽象的なものではなく、属性値属性に対して具体的な値を与えるものを示すことが必要となる。例えば商品属性色の場合に、色の商品では商品を説明できないが、商品属性色を具体化した黒色の商品であれば商品を説明することできる。したがって、マーケッティングにおいて閲覧条件の推定を行うためには、属性値を閲覧条件として推定することが求められる。ところが、ユーザが閲覧しなかった商品群よりも閲覧した商品群に多く出現する語が属性値とは限らないため、従来の手法では属性値に高い隠れ条件度が与えられないおそれがある。例えばファッションサイトについてみれば、色ファッションネットなどのファッションサイトで使われる用語のうち隠れ条件として重要ではない語が、閲覧された商品群に共通して出現するため、属性値ではなく、属性に高い隠れ条件度を与えるおそれがある。本発明は、上述のような従来技術の問題を解決するためになされたものであり、Webサイトで使われる用語のうち重要でない語には高い隠れ条件度を与えず、重要な語に高い隠れ条件度を与え、抽出される閲覧条件の正確性を高めることを解決課題としている。そこで、本発明は、商品リストの各商品に対して共通する共通語を抽出し、特有語と共通語との係り受け構造に着目する。すなわち、特有語が係り受け先で共通語が係り受け元の係り受け構造の出現頻度が高い特有語を隠れ条件として抽出する。本発明の一態様は、Webサイトから提示された商品リストからユーザが商品を閲覧した閲覧条件のうち、商品リストを得るための絞込み条件として入力選択された条件以外の隠れ条件を閲覧条件として抽出する情報抽出装置であって、商品リストに掲載された各商品に共通する語を、該語の出現順位に応じて共通語として抽出する共通語抽出手段と、商品リスト中、ユーザが閲覧していない商品よりも閲覧した商品に対する語ほど高スコアを与え、与えられたスコアの順位に応じて特有語として抽出する特有語抽出手段と、Webサイトに登録される全商品に対する文字列情報を蓄積するデータベースを参照して特有語が係り受け先で共通語が係り受け元の係り受け構造の出現頻度を取得し、取得された前記出現頻度を用いて該特有語の隠れ条件度を算出し、算出された隠れ条件度の順位に応じて該特有語を隠れ条件として抽出する隠れ条件度算出手段と、を備える。本発明の他の態様は、Webサイトから提示された商品リストからユーザが商品を閲覧した閲覧条件のうち、商品リストを得るための絞込み条件として入力選択された条件以外の隠れ条件を閲覧条件として抽出する装置の情報抽出方法であって、商品リストに掲載された各商品に共通する語を、該語の出現順位に応じて共通語として抽出する共通語抽出ステップと、商品リスト中、ユーザが閲覧していない商品よりも閲覧した商品に対する語ほど高スコアを与え、与えられたスコアの順位に応じて特有語として抽出する特有語抽出ステップと、Webサイトに登録される全商品に対する文字列情報を蓄積するデータベースを参照して特有語が係り受け先で共通語が係り受け元の係り受け構造の出現頻度を取得し、取得された前記出現頻度を用いて該特有語の隠れ条件度を算出し、算出された隠れ条件度の順位に応じて該特有語を隠れ条件として抽出する隠れ条件度算出ステップと、を有する。なお、本発明は、前記装置としてコンピュータを機能させるプログラムの態様としてもよい。このプログラムは、ネットワークや記録媒体などを通じて提供することができる。本発明によれば、Webサイトで使われる用語のうち重要でない語には高い隠れ条件度を与えることなく、重要な語に高い隠れ条件度を与え、抽出される閲覧条件の正確性を高めることができる。≪構成例≫図1に基づき本発明の実施形態に係る情報抽出装置の構成例を説明する。この情報抽出装置1は、顧客ニーズの把握のためにECサイトを閲覧するユーザの閲覧条件を抽出する。ここではユーザが閲覧した商品リストの絞込条件のうち、検索キーワードやカテゴリなどの入力語以外の条件を閲覧条件として抽出する。具体的には情報抽出装置1は、ECサイトを管理運用するサーバ群などにより構成され、通常のコンピュータのハードウェアリソース、例えばCPU.メモリRAMハードディスクドライブ装置などの記憶装置などを備える。このハードウェアリソースとソフトウェアリソースOS.アプリケーション等の協働の結果、情報抽出装置1は、図1に示すように、共通語抽出部2.特有語抽出部3.隠れ条件度算出部4として機能している。この情報抽出装置1には、商品情報入力装置5.隠れ条件出力装置6.全商品情報データベース7が接続されている。このデータベース7にはECサイトの全商品と該各商品に対する文字列情報が商品情報データとして格納されている。なお、図1中の各バッファB1~B9は前記記憶装置に構築されているものとし、また前記データベース7は情報抽出装置1に内蔵してもよいものとする。図2に基づき処理内容を説明すれば、商品情報入力装置5を通じてECサイトにおけるユーザの各種閲覧情報が入力データとして、情報抽出装置1のバッファB1~B3に書き込まれるS01。すなわち、処理対象としてユーザの閲覧した商品リスト語群が共通語抽出部2の商品情報群入力バッファB1に書き込まれる。また、商品リストに掲載された全商品に対する総単語群が総単語出現数群バッファB2に書き込まれる。さらに、ユーザが商品リストの絞込条件に用いた入力語、即ち検索キーワードやカテゴリ選択などの文字列を形態素解析によって分割した各語が入力単語群バッファB3に書き込まれる。表1~3は前記バッファB1~B3に書き込まれるデータ例を示している。ここではユーザは検索キーワードアイシャドウで商品リストを絞り込んでいるものとする。この商品リスト中、商品1をクリックしてその商品詳細ページを閲覧している一方、商品2はクリックしなくその商品詳細ページは閲覧していないものとする。この商品1.2の商品詳細ページのコメントは以下の通りとする。商品1商品名人気のxxxxミステックスアイズコメントxxxxの美しく調和する四つのカラーがセットされたアイシャドウ商品2商品名yyyyシークレットコレクション大人気コメントyyyyならではの遊び心いっぱいのアイシャドウ表1は、商品情報群入力バッファB1に書き込まれた商品リスト語群の一例を示している。この商品リスト語群は、商品リストに掲載された全商品に対して、商品のクリック後に表示される商品詳細ページの文例えば商品説明やコメントなどから抽出された語に基づき作成される。ここでは抽出された各語の語番号毎に商品の商品番号商品閲覧の有無語の出現回数が商品リスト語情報として各行に書き込まれている。この商品番号は、商品詳細ページに語番号の語が出現する商品に一意に付与される番号を示している。また、商品閲覧の有無は、ユーザが商品の商品詳細ページを閲覧していれば閲覧と示され、閲覧されていなければ非閲覧と示される。表2は、総単語出現数群バッファB2に書き込まれた総単語出現数群の一例を示している。ここでは商品番号毎に商品詳細ページに出現する総単語数が書き込まれている。なお、表3は、入力単語群バッファB3に書き込まれる入力語を示している。表4は、前記データベース7に格納された商品情報データの一例を示している。この商品情報データは、人手などで予め用意された全商品、例えば隠れ条件抽出対象のECサイトここではファッションサイトに登録されている全商品に対する商品詳細ページの文字列情報からなる。この文字列情報は、商品の商品番号と商品詳細ページの文字列群とのペアで構成されている。そして、共通語抽出部2は、商品情報群入力バッファB1に書き込まれた商品リスト語群に基づき商品リストに掲載された商品の商品詳細ページで出現頻度の高い語を共通語として抽出するS02。また、特有語抽出部3は、商品情報群入力バッファB1に書き込まれた商品リスト語群に基づき特有語を抽出する。ここでは商品リスト中、ユーザが閲覧していない商品の商品詳細ページよりも閲覧した商品の商品詳細ページに出現する語ほど高い特有スコアを与え、特有スコアの上位の語を特有語として抽出するS03。この特有スコアは、ユーザが閲覧した商品の商品詳細ページにおける語の出現確率と閲覧しなかった商品の商品詳細ページにおける語の出現確率との比率によって算出する。さらに、隠れ条件算出部4は、前記データベース7の格納データから特有語が係り受け先で共通語が係り受け元の係り受け構造の出現頻度を取得し、取得した出現頻度を用いて該特有語の隠れ条件度を算出するS04。算出された隠れ条件度の順位が上位の特有語を隠れ条件として隠れ条件出力装置6に出力するS05。このとき入力語群バッファB3に書き込まれた入力語に応じた特有語は除外されるものとする。抽出された隠れ条件は、隠れ条件出力装置6を介してECサイトの管理サーバなどに出力され、ECサイトのマーケティングなどに役立てられる。以下、各部2~4の具体的な処理内容を説明する。≪共通語抽出部2の処理内容≫図3に基づき共通語抽出部2の具体的な処理内容を説明する。ここではS02の詳細な処理内容を示し、共通語抽出部2は商品情報入力装置5から商品情報群入力バッファB1に商品リスト語群が書き込まれると処理を開始する。この商品情報群入力バッファB1には表1のデータが書き込まれるものとする。S11.S12:共通語抽出部2は、処理が開始されると商品情報群入力バッファB1から一つの商品リスト語情報を取り出すS11。ここで取り出した商品リスト情報中の語を含む商品数の計数を行って、共通語群バッファB4に書き込むS12。なお、表5は、共通語群バッファB4に書き込まれたデータ例を示し、商品リスト情報の語毎に出現商品数が書き込まれている。S13.S14:共通語抽出部2は、商品情報群入力バッファB1中にS12の処理が未処理の商品リスト語情報が存在するか否かを確認するS13。確認の結果、未処理の商品リスト語情報が存在すればS12に戻って商品数の計数などの処理を再開する一方、未処理の商品リスト語情報が存在しなければS14に進む。すなわち、共通語抽出部2は、共通語群バッファB4中の語を出現商品数が高い順に並べ替え、事前に定められた定数Neを用いて上位Ne個を抽出するS14。抽出された上位Ne個の語を共通語として、隠れ条件度算出部4の共通語群入力バッファB5に書き込んで処理を終了する。なお、表6は、共通語群入力バッファB5に書き込まれたデータ例を示し、Ne個の共通語群が書き込まれている。≪特有語抽出部3の処理内容≫図4に基づき特有語抽出部3の具体的な処理内容を説明する。ここではS03の詳細な処理内容を示し、特有語抽出部3は共通語抽出部2から共通語群入力バッファB5に共通語群が書き込まれると処理を開始する。このとき商品情報群入力バッファB1には表1のデータが書き込まれ、総単語出現数群バッファB2には表2のデータが書き込まれ、共通語群入力バッファB5には表6の共通語群が書き込まれているものとする。S21.S22:特有語抽出部3は、処理が開始されると商品情報群入力バッファB1から一つの商品リスト語情報の語を取り出すS21。ここでは表1中、任意列の語を取り出するものとする。取り出した語の特有スコアを算出し、取り出した語と算出された特有スコアとのペアを特有語群バッファB6に書き込むS22。表7は、特有語群バッファB6に書き込まれたデータ例を示し、語の語番毎に特有スコアが書き込まれている。この特有スコアは、表1中で非閲覧と示された商品よりも閲覧と示されている商品の語ほど高スコアとなるように算出される。算出方法は、表1中の閲覧と示された商品番号の商品閲覧商品おける語の出現確率Pct、非閲覧と示された商品番号の商品非閲覧商品における語の出現確率Pstとすれば、特有スコアSpctは式1で算出することができる。ただし、出現確率Pst=0の場合、特有スコアSpctは予め定められた定数Tclick任意の定数とする。出現確率Pctは、すべての閲覧商品における語の出現回数閲覧商品の出現総数/閲覧商品の商品数閲覧総数により計算することができる。同様に出現確率Pstは、すべての非閲覧商品における語の出現回数非閲覧商品の出現総数/非閲覧商品の商品数非閲覧総数により算出することができる。なお、出現確率Pctを閲覧商品の出現総数/閲覧商品の総単語数で算出し、出現確率Pstを非閲覧商品の出現総数/非閲覧商品の総単語数で算出してもよい。この総単語数は、総単語出現数群バッファB2表2の総単語出現数を用いればよい。S23.S24:特有語抽出部3は、商品情報群入力バッファB1中にS22の処理が未処理の商品リスト語情報が存在するか否かを確認するS23。確認の結果、未処理の商品リスト語情報が存在すればS22に戻って商品数の計数などの処理を再開する一方、未処理の商品リスト語情報が存在しなければS24に進む。すなわち、特有語抽出部3は、特有語群バッファB6中の語を特有スコアの高い順に並べ替え、事前に定められた定数Noを用いて上位No個を抽出するS24。抽出された上位No個の語を特有語として、隠れ条件度算出部4の特有語群入力バッファB7に書き込んで処理を終了する。なお、表8は、特有語群入力バッファB7に書き込まれたデータ例を示し、No個の特有語群に対して語番号毎に特有スコアが書き込まれている。≪隠れ条件度算出部4の処理内容≫図5に基づき隠れ条件度算出部4の処理内容を説明する。ここではS04.S05の詳細を示し、隠れ条件度算出部4は特有語抽出部3から特有語群入力バッファB7に特有語群が書き込まれると処理を開始する。このとき各バッファB5.B7には、表6.表8のデータが書き込まれ、前記データベース7には表4の商品情報データが書き込まれているものとする。S31~S34:隠れ条件度算出部4は、特有語群入力バッファB7から特有語を一つ取り出しS31、共通語群入力バッファB5から共通語を一つ取り出しS32、前記データベース7から商品情報データを一つ取り出しS33、その後にS34の処理に進む。S34では、まず、商品情報データから文字列を抽出し、該文字列中の係り受け語の出現頻度を算出する。このとき係り受け語は、図6に示すように、特有語の共通語で構成される文字列とする。ここでは例えば取り出した文字列中のxxxxのアイシャドウに対する出現頻度出現回数の計数を商品毎に行う。つぎに係り受け語群バッファB8から同じ係り受け語と該係り受け語の出現頻度とを参照し、同じ係り受け語が存在すれば参照した出現頻度に今回の出現頻度を加算して係り受け語群バッファB8に書き込む。一方、同じ係り受け語が存在しなければ、今回の係り受け語と出現頻度とを係り受け語群バッファB8に書き込む。なお、表9は、係り受け語群バッファB8に書き込まれたデータ例を示し、商品の商品番号毎に係り受け語と出現頻度とが書き込まれている。S35~S37:隠れ条件度算出部4がS34~S37の確認処理を行う。すなわち、S34で取り出した商品情報データ中にS35の処理が未処理の文字列が存在するか否かを確認するS35。確認の結果、未処理の文字列が存在すればS34の処理を再開する一方、未処理の文字列が存在しなければS36に進む。S36では、前記データベース7中にS33以降の処理が未処理の商品情報データが存在するか否かを確認する。確認の結果、未処理の商品情報データが存在すればS33に戻って処理を続行する一方、未処理の商品情報データが存在しなければS37に進む。S37では、共通語群入力バッファB5にS32以降の処理が未処理の共通語が存在するか否かを確認する。確認の結果、未処理の共通語が存在すればS32に戻って処理を続行する一方、未処理の共通語が存在しなければS38に進む。S38:隠れ条件度算出部4は、係り受け語群バッファB8からS31で取り出された特有語の隠れ条件度を算出し、算出された隠れ条件度を特有語とペアにして隠れ条件度群バッファB9に書き込む。すなわち、係り受け語群バッファB8に含まれるすべての係り受け語に対して、S31で取り出された特有語a1が係り受け先で、かつS32~S37の処理済の各共通語b1,b2,...が係り受け元となる係り受け構造係り受け語が出現する頻度Sai,bjを用いて、特有語a1の隠れ条件度Caiを式2で算出する。図7に基づき頻度Sai,bjの一例を説明する。ここでは特有語a1をxxxx、各共通語b1,b2,...を人気アイシャドウセットとする。したがって、係り受け構造は、xxxx-人気xxxx-アイシャドウxxxx-セットの3通りと示されている。このとき係り受け語群バッファB8には、アイテム商品毎に各係り受け構造の出現頻度が書き込まれている。ここでは係り受け語群バッファB8のデータに基づき各係り受け構造の出現商品数を頻度Sai,bjに用いる。図7の事例によれば、xxxx-人気はアイテム1.2に出現し、xxxx-アイシャドウはアイテム1~3に出現し、xxxx-セットはアイテム3に出現している。したがって、頻度Sai,bjは、xxxx-人気=2xxxx-アイシャドウ=3xxxx-セット=1となる。図8に基づき頻度Sai,bjの他例を説明する。ここでは係り受け構造の全アイテムにおける出現回数をアイテム数で正規化した頻度Sai,bjを用いている。図8の事例によれば、xxxx-人気はアイテム1に2回、アイテム2に1回、アイテム3に0回の合計3回出現している。また、xxxx-アイシャドウは、アイテム1~3のそれぞれに1回の合計3回出現している。さらにxxxx-セットは、アイテム1に0回、アイテム2に0回、アイテム3に1回の合計1回出現している。この合計出現回数をアイテムの個数3で除算し、正規化平均化する。したがって、頻度Sai,bjは、xxxx-人気=3/3=1xxxx-アイシャドウ=3/3=1xxxx-セット=1/3=0.33となる。なお、表10は、隠れ条件度群バッファB9に書き込まれたデータ例を示している。ここでは特有語毎に隠れ条件度が書き込まれている。S39.S40:隠れ条件度算出部4は、特有語群入力バッファB7中にS31以降の処理が未処理の特有語が存在するか否かを確認するS39。確認の結果、未処理の特有語が存在すればS31に戻って処理を続行する一方、存在しなければS40に進む。すなわち、隠れ条件度算出部4は、隠れ条件度群バッファB9中の特有語群を、隠れ条件度が高い順に並べ替え、入力語群バッファB3に含まれる語ではない事前に定められた定数Nhを用いて上位Nh個を隠れ条件として抽出し、抽出された隠れ条件を隠れ条件出力装置6に出力して該装置6に入力させS40、処理を終了する。なお、表11は、隠れ条件出力装置6に入力される隠れ条件を示している。このように情報抽出装置1によれば、係り受け構造の頻度Sai,bjを用いて隠れ条件度を算出するため、属性を示す語例えば色は隠れ条件とせずに属性値例えば黒いを隠れ条件とすることが可能となる。したがって、例えば色、ファッション、ネットなどのファッションサイトで使われる用語だが重要ではない語に高い隠れ条件度が与えられることはなく、重要な語にのみ高い隠れ条件度が与えられて隠れ条件として出力され、出力される閲覧条件の正確性を高めることができる。これによりマーケッタとしては、ECサイトの閲覧ユーザの閲覧条件をより正しく推定でき、顧客ニーズに把握に貢献できる。≪実施例≫以下、図9~図12に基づき情報抽出装置1を用いた実施例を説明する。ここではユーザは、入力語Tシャツzzzのキーワードを入力し、図9の商品リストが提示されている。このときユーザの隠れ条件は、ネイビー色のシャツの商品を商品リストから閲覧しているネイビーを抽出するのが目的とする。なお、図9中の1~12は、商品リスト掲載の商品を示しているものとする。この商品リストに対してユーザは、興味のある商品をクリックして商品詳細ページを閲覧したものとする。図10中では、一例として商品1をクリックして商品詳細ページを閲覧した状態を示している。ここでは同様に商品7.8.12も商品詳細ページが閲覧され、商品詳細ページの閲覧非閲覧は閲覧総数=4.非閲覧総数=8とする。この各商品詳細ページから抽出された商品情報を基づき商品情報群入力バッファに書き込まれる商品リスト語群が作成される。また、ユーザの閲覧の如何を問わずECサイトに登録されている各商品の詳細ページの商品情報に基づき前記データベース7の商品情報データが作成される。商品情報群入力バッファB1には、図11に示すように、商品リストに掲載された商品の商品詳細ページから抽出された各語に対して商品番号商品1~5毎に閲覧の有無閲覧or非閲覧閲覧回数をペアに書き込まれている。この各語の特有スコアを算出するにあたって、Pc=閲覧商品の出現総数/閲覧総数.Ps=非閲覧商品の出現総数/非閲覧総数とすれば、ネイビーPc=3/4Ps=0/8ワンサイズPc=3/4Ps=1/8素材Pc=3/4Ps=0/8ニルブァーナPc=0/4Ps=2/8と算出される。そして、S21~S24の処理によれば、ユーザの閲覧していない商品詳細ページよりも閲覧した商品詳細ページに多く含まれる語PcのPsに対する比率の大きい語、即ちネイビーと素材とが、図12に示すように、特有語として特有語群入力バッファB7に書き込まれる。ここではS11~S14の処理を通じて、全商品の商品詳細ページに多く含まれるTシャツ、zzz、中国製が事前に共通語群入力バッファB5に書き込まれているものとする。このとき係り受け構造特有語の共通語の大規模商品情報商品情報データ群、即ち前記データベース7での出現回数は、ネイビーの共通語=2000回素材の共通語=50回とする。ここでは定数Nh=1000回と設定されているものとする。そうすると、S31~40を通じてネイビーは隠れ条件として出力される一方、素材は隠れ条件ではなく、出力されることはない。したがって、情報抽出装置1によれば、ユーザの隠れ条件に合致した特有語が出力され、ユーザの隠れ条件に合致しない特有語は出力されず、ユーザの閲覧条件を正しく推定することできる。≪プログラムなど≫本発明は、情報抽出装置1の各部2~4の一部もしくは全部として、コンピュータを機能させる情報抽出プログラムとして構成することもできる。このプログラムによれば、S01~S05.S11~S14.S21~S24.S31~S40の一部あるいは全部をコンピュータに実行させることが可能となる。前記プログラムは、Webサイトや電子メールなどネットワークを通じて提供することができる。また、前記プログラムは、CD-ROM,DVD-ROM,CD-R,CD-RW,DVD-R,DVD-RW,MO,HDD,BD-ROM,BD-R,BD-REなどの記録媒体に記録して、保存配布することも可能である。この記録媒体は、記録媒体駆動装置を利用して読み出され、そのプログラムコード自体が前記実施形態の処理を実現するので、該記録媒体も本発明を構成する。"