画面上の領域における視認される順序に基づいて、対象となるオブジェクトが配置されている領域以外の領域のうち、前記視認される順序が設定基準を満たす領域を、高視認領域として特定する、視認性分析部と、前記画面上の各オブジェクトの選択される可能性に基づいて、前記高視認領域中に配置されているオブジェクトのうち、前記選択される可能性が設定基準を満たすオブジェクトを、高選択オブジェクトとして特定する、選択可能性分析部と、前記視認される順序に基づいて、前記高視認領域中の、前記高選択オブジェクトが配置されている領域以外の領域から、前記対象となるオブジェクトの配置に適した領域を、推薦領域として特定する、推薦領域特定部と、を備える領域推薦装置。前記選択可能性分析部は、前記選択される可能性が、前記対象となるオブジェクトよりも高いオブジェクトを、前記高選択オブジェクトとして特定する、請求項1に記載の領域推薦装置。前記視認性分析部は、前記視認される順序が、前記対象となるオブジェクトよりも早い領域を、前記高視認領域として特定し、前記推薦領域特定部は、前記視認される順序が、前記高視認領域中の、前記高選択オブジェクトが配置されている領域よりも早い領域を、前記推薦領域として特定する、請求項1または2に記載の領域推薦装置。前記画面上の各オブジェクトの選択される可能性が、前記画面の閲覧回数に対する当該オブジェクトが選択された回数の比率から求められている、請求項1~3のいずれかに記載の領域推薦装置。前記画面の閲覧回数、及び前記画面上のオブジェクト毎の当該オブジェクトの選択された回数を計測する、計測部と、前記画面の閲覧回数及び前記画面上のオブジェクト毎の当該オブジェクトの選択された回数に対して統計処理を行い、前記統計処理の結果に基づいて、前記画面上の各オブジェクトの選択される可能性を特定するための情報を生成する、選択可能性情報生成部と、を更に備え前記選択可能性分析部が、前記選択情報生成部が生成した前記情報を用いて、前記高選択オブジェクトを特定する、請求項4に記載の領域推薦装置。前記画面上の領域における視認される順序が、前記画面が閲覧される度に検出された、前記画面を構成する複数の部分それぞれ毎の視認順位から求められている、請求項1から5のいずれかに記載の領域推薦装置。前記画面が閲覧される度に、前記複数の部分それぞれの視認順位を取得する、視認順位取得部と、前記視認順位取得部が取得した前記複数の部分それぞれの視認順位に対して統計処理を行い、前記統計処理の結果に基づいて、前記画面上の領域における視認される順序を特定するための情報を生成する、視認順序情報生成部と、を更に備え、前記視認性分析部が、前記視認順序情報生成部が生成した前記情報を用いて、前記高視認領域を特定し、前記推薦領域特定部は、前記視認順序情報生成部が生成した前記情報を用いて、前記推薦領域を特定する、請求項6に記載の領域推薦装置。前記視認性分析部は、前記高視認領域として、前記対象となるオブジェクト以外のオブジェクトを特定し、前記推薦領域特定部は、前記高視認領域として特定されたオブジェクトの中から、前記推薦領域となるオブジェクトを特定する、請求項1~7のいずれかに記載の領域推薦装置。画面上の領域における視認される順序に基づいて、対象となるオブジェクトが配置されている領域以外の領域のうち、前記視認される順序が設定基準を満たす領域を、高視認領域として特定し、前記画面上の各オブジェクトの選択される可能性に基づいて、前記高視認領域中に配置されているオブジェクトのうち、前記選択される可能性が設定基準を満たすオブジェクトを、高選択オブジェクトとして特定し、前記視認される順序に基づいて、前記高視認領域中の、前記高選択オブジェクトが配置されている領域以外の領域から、前記対象となるオブジェクトの配置に適した領域を、推薦領域として特定する、領域推薦方法。コンピュータに、画面上の領域における視認される順序に基づいて、対象となるオブジェクトが配置されている領域以外の領域のうち、前記視認される順序が設定基準を満たす領域を、高視認領域として特定する処理と、前記画面上の各オブジェクトの選択される可能性に基づいて、前記高視認領域中に配置されているオブジェクトのうち、前記選択される可能性が設定基準を満たすオブジェクトを、高選択オブジェクトとして特定する処理と、前記視認される順序に基づいて、前記高視認領域中の、前記高選択オブジェクトが配置されている領域以外の領域から、前記対象となるオブジェクトの配置に適した領域を、推薦領域として特定する処理と、を実行させるプログラムを記録した記録媒体。ところで、GUIのユーザビリティの更なる向上を図るためには、操作者が選択対象オブジェクトを確実に選択する確率を高める必要がある。言い換えると、GUIのユーザビリティの更なる向上を図るためには、操作者が選択する可能性以下選択可能性という。の高い位置に、選択対象オブジェクトが配置される必要がある。しかしながら、上述の評価システムは、操作者の視認位置とその順序とを提示することができるが、視認順序の早い位置の中から、操作者が選択する可能性の高い位置を特定することが不可能である。このため、上述の評価システムにおいて、設計者が選択対象オブジェクトを選択可能性の高い位置に配置することは難しい。つまり、上述の評価システムにおいて、ユーザビィリティの更なる向上は困難である。以下に上述の点について詳細に説明する。先ず、選択対象オブジェクト以外に、誤って頻繁に選択されていたオブジェクトが画面上にあったとする。このとき、たとえ選択対象オブジェクトが移動されても、その移動先が、誤って選択されていたオブジェクトの視認順序よりも後であるような視認順序に対応する位置であると、以下の問題が発生する。すなわち誤って選択されていたオブジェクトが依然選択されやすいままである。従って、この場合、選択対象オブジェクトは、選択可能性を効果的に向上させる位置に配置移動されたとはいえず、ユーザビリティの更なる向上は困難である。例えば、携帯電話上でアラームを設定するというタスクが実行される場合を想定する。図14は、関連技術における携帯電話のメニュー画面の一例を示す図である。図14に示されているメニュー画面は、アラームを設定するというタスクの実行の課程で表示される画面である。また、図14において、A~Iの矩形は、表示されているボタンを示している。各矩形によって区切られた領域は、各ボタンの配置位置を表している。更に、A~Iの矩形の中央に配置された文字は、ボタンの名称である。図14に示されるメニュー画面が表示された状態で、上述のタスクが実行される場合、操作者は、メニュー画面で時計ボタンを選択する必要がある。そして、上述の評価システムにより、図14に示されるメニュー画面における各ボタンの視認順序として、アルファベット順A、B、C、Iが特定されているとする。設計者は、操作者が時計ボタンを早く視認して、これをより確実に選択するようにするためには、時計ボタンが、現在の矩形Hの位置よりも視認順序の早い矩形A~Gのいずれかの位置に配置移動されるべきである、という指針を、視認順序から得る。そこで、設計者が、この指針に沿って、時計ボタンを、例えば、矩形Eの位置に配置移動したとする。一方で、設定ボタンは、本来選択されるべきボタンではないが、一部の操作者は、このボタンを選択することでアラームを設定できると勘違いし、誤ってこのボタンを頻繁に選択しているとする。更に、図14に示されるように、時計ボタンの配置移動後であっても、矩形Eの位置よりも視認順序の早い位置に設定ボタンが配置されているとする。この場合、矩形Eの位置に時計ボタンが移動されても、時計ボタンよりも設定ボタンが先に視認されるので、これまで誤って選択されている設定ボタンが、依然選択されやすいままである。つまり、このような場合、時計ボタンがEに配置移動されても、その選択可能性は効果的に高められず、ユーザビリティの更なる向上は困難な状態となる。また、特許文献1~3に開示されたシステムは、上述したように、操作者の操作履歴を取得する。よって、操作者が誤って頻繁に選択していたボタンは、優先順位が高いオブジェクトであると判断されてしまう。このことから、特許文献1~3に開示されたシステムが用いられても、ユーザビリティの更なる向上は困難である。本発明の目的の一例は、上述の問題を解消し、画面上において、操作者がオブジェクトを選択する可能性の高い位置を特定し、GUIにおけるユーザビリィティの向上を図り得る、領域推薦装置、領域推薦方法、及び記録媒体を提供することにある。本発明の一側面における領域推薦装置は、画面上の領域における視認される順序に基づいて、対象となるオブジェクトが配置されている領域以外の領域のうち、前記視認される順序が設定基準を満たす領域を、高視認領域として特定する、視認性分析部と、前記画面上の各オブジェクトの選択される可能性に基づいて、前記高視認領域中に配置されているオブジェクトのうち、前記選択される可能性が設定基準を満たすオブジェクトを、高選択オブジェクトとして特定する、選択可能性分析部と、前記視認される順序に基づいて、前記高視認領域中の、前記高選択オブジェクトが配置されている領域以外の領域から、前記対象となるオブジェクトの配置に適した領域を、推薦領域として特定する、推薦領域特定部と、を備える。また、本発明の一側面における領域推薦方法は、画面上の領域における視認される順序に基づいて、対象となるオブジェクトが配置されている領域以外の領域のうち、前記視認される順序が設定基準を満たす領域を、高視認領域として特定し、前記画面上の各オブジェクトの選択される可能性に基づいて、前記高視認領域中に配置されているオブジェクトのうち、前記選択される可能性が設定基準を満たすオブジェクトを、高選択オブジェクトとして特定し、前記視認される順序に基づいて、前記高視認領域中の、前記高選択オブジェクトが配置されている領域以外の領域から、前記対象となるオブジェクトの配置に適した領域を、推薦領域として特定する。また、本発明の一側面における記録媒体は、コンピュータに、画面上の領域における視認される順序に基づいて、対象となるオブジェクトが配置されている領域以外の領域のうち、前記視認される順序が設定基準を満たす領域を、高視認領域として特定する処理と、前記画面上の各オブジェクトの選択される可能性に基づいて、前記高視認領域中に配置されているオブジェクトのうち、前記選択される可能性が設定基準を満たすオブジェクトを、高選択オブジェクトとして特定する処理と、前記視認される順序に基づいて、前記高視認領域中の、前記高選択オブジェクトが配置されている領域以外の領域から、前記対象となるオブジェクトの配置に適した領域を、推薦領域として特定する処理と、を実行させるプログラムを記録する。本発明における領域推薦装置、領域推薦方法、及び記録媒体は、画面上において、操作者がオブジェクトを選択する可能性の高い位置を特定し、GUIにおけるユーザビリィティの向上を図ることができる。実施の形態1以下、本発明の実施の形態1における、領域推薦装置、領域推薦方法、プログラム、及び記録媒体について、図1及び図2を参照しながら説明する。最初に、図1を用いて、実施の形態1における領域推薦装置の構成について説明する。図1は、本発明の実施の形態1における領域推薦装置の構成を示すブロック図である。図1に示される実施の形態1における領域推薦装置100は、情報処理装置10に接続されている。領域推薦装置100は、情報処理装置10が提供するGUIの画面上においてオブジェクトの配置に適切な領域を推薦する。また、情報処理装置10は、外部からの入力に応じて、各種のタスクを実行する装置であり、操作画面としてGUIが採用されている。情報処理装置10の具体例として、コンピュータ、携帯端末、デジタルカメラ、その他の電子機器等が挙げられる。図1に示されるように、情報処理装置10は、入力部20と、演算処理部30と、出力部40と、表示装置50とを備えている。入力部20は、キーボード、タッチパネル、トラックボール、又はトラックパッド等の入力機器である。操作者は、入力部20を介して、表示装置50の画面50aに表示されるオブジェクトの選択等の操作を行うことができる。操作者が、入力部20を介して画面50a上のオブジェクト後述の図3参照を選択すると、演算処理部30は、選択されたオブジェクトに連携しているタスクを実行する。具体的には、演算処理部30は、CPUCentralProcessingUnitによって構成されている。この場合、CPUが、選択されたタスクを実行するためのプログラムを読み出し、読み出したプログラムを実行すると、演算処理部30が構成される。そして、演算処理部30においてタスクが実行される。また、演算処理部30は、GUIの操作画面、及びタスクの実行結果を示す画面等、各種画面を表示するためのデータを出力部40に出力する。出力部40は、演算処理部30からのデータに基づいて画像データを生成し、これを表示装置50に出力する。例えば、情報処理装置10が携帯電話であるならば、情報処理装置10が実行するタスクとして、通話、電子メールについての処理、写真についての処理、音楽ファイルについての処理等が挙げられる。また、図1に示されるように、領域推薦装置100は、視認性分析部101と、選択可能性分析部102と、推薦領域特定部103と、記憶部108とを備えている。視認性分析部101は、画面50a上の領域における視認される順序以下視認順序という。に基づいて、対象となるオブジェクトが配置されている領域以外の領域のうち、視認順序が設定基準を満たす領域を、高視認領域として特定する。ここで、対象となるオブジェクトとは、推薦領域の特定の対象となるオブジェクトである。即ち、対象となるオブジェクトとは、タスクを達成する上で選択すべきオブジェクト以下選択対象オブジェクトとする。である。視認順序は、実際に操作者が外部から画面50aを視認した際における領域毎の順位、又は、予測された領域毎の順位等から求められる。また、実施の形態1において、記憶部108は、予め、視認順序を特定する情報以下視認順序情報という。を格納している。視認性分析部101は、記憶部108から視認順序情報を取り出し、取り出した視認順序情報を用いて高視認領域を特定する。選択可能性分析部102は、画面上の各オブジェクトの選択される可能性以下選択可能性という。に基づいて、高視認領域中に配置されているオブジェクトのうち、選択可能性が設定基準を満たすオブジェクトを、高選択オブジェクトとして特定する。選択可能性は、操作者におけるオブジェクトの選択履歴、オブジェクトに表示されたテキストとオブジェクトが連携するタスクとの関係、又は、オブジェクト毎に予測された選択確率等から求められる。また、実施の形態1において、記憶部108は、予め、オブジェクト毎に、選択可能性を特定する情報以下選択可能性情報という。も格納している。選択可能性分析部102は、オブジェクト毎に、記憶部108から選択可能性情報を取り出し、取り出した選択可能性情報を用いて高選択オブジェクトを特定する。推薦領域特定部103は、視認順序に基づいて、高視認領域中の、高選択オブジェクトが配置されている領域以外の領域から、選択対象オブジェクトの配置に適した領域を、推薦領域として特定する。そして、推薦領域を特定する情報以下推薦領域情報という。が、領域推薦装置100から情報処理装置10の演算処理部30へと出力される。その後、演算処理部30は、推薦領域情報を用いて、GUIの操作画面を再構築する。このように、領域推薦装置100は、情報処理装置10が提供する画面50a上において、操作者がオブジェクトを選択する可能性の高い位置を特定できるので、情報処理装置10のGUIにおけるユーザビリィティの向上が図られることとなる。次に、実施の形態1における領域推薦装置100の動作について図2を用いて具体的に説明する。図2は、本発明の実施の形態1における領域推薦装置100の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図1を参酌する。また、実施の形態1では、領域推薦装置100が動作することによって、領域推薦方法が実施される。よって、実施の形態1における領域推薦方法の説明は、以下の領域推薦装置100の動作説明に代わる。図2に示されるように、最初に、視認性分析部101は、記憶部108から視認順序情報を取得する。そして、視認性分析部101は、視認順序情報から特定される視認順序に基づいて、選択対象オブジェクトが配置されている領域以外の領域のうち、視認順序が設定基準を満たす領域高視認領域を特定するステップS101。実施の形態1では、ステップS101における視認順序の設定基準として、選択対象オブジェクトよりも視認順序が早いかどうかという基準が採用されうる。この場合、視認性分析部101は、選択対象オブジェクトが配置されている領域以外の領域の中から、選択対象オブジェクトよりも視認順序が早い領域を、高視認領域として特定する。また、実施の形態1では、領域推薦装置100は、操作者によって画面が閲覧される度に、画面を構成する複数の部分それぞれ毎の視認順位を検出し、検出した各部分の視認順位から視認順序を求めることができる。具体的には、領域推薦装置100は、各部分について平均視認順位を求め、求めた各平均視認順位によって視認順序を構成することができる。更に、領域推薦装置100は、視認順序を、画面を構成する複数の部分それぞれ毎に予測された視認順位から求めることもできる。なお、画面を構成する複数の部分としては、画面上に配置された各オブジェクトが挙げられる。次に、選択可能性分析部102は、記憶部108から、画面上の各オブジェクトの選択可能性情報を取得する。そして、選択可能性分析部102は、選択可能性情報から特定される各オブジェクトの選択可能性に基づいて、高視認領域中に配置されているオブジェクトのうち、選択可能性が設定基準を満たすオブジェクト高選択オブジェクトを特定するステップS102。実施の形態1では、ステップS102における選択可能性の設定基準として、選択対象オブジェクトよりも選択可能性が高いかどうかという基準が採用されうる。この場合、選択可能性分析部102は、選択対象オブジェクトよりも選択可能性が高いオブジェクトを、高選択オブジェクトとして特定する。また、実施の形態1において、画面上の各オブジェクトの選択可能性は、例えば、画面の閲覧回数に対する当該オブジェクトが選択された回数の比率から求められうる。更に、画面上の各オブジェクトの選択可能性は、当該オブジェクトが連携するタスクの内容と、当該オブジェクトに表示されているテキストとの意味的な関連性から求められうる。次に、推薦領域特定部103は、ステップS101で記憶部108から取得された視認順序情報に基づいて、高視認領域中の、高選択オブジェクトが配置されている領域以外の領域から、選択対象オブジェクトの配置に適した領域推薦領域を特定するステップS103。実施の形態1においては、推薦領域特定部103は、例えば、視認性分析部101と同様に、選択対象オブジェクトよりも視認順序が早いかどうかを基準にして、推薦領域を特定することができる。即ち、推薦領域特定部103は、高視認領域中の、高選択オブジェクトよりも視認順序が早い領域を、推薦領域として特定することができる。また、実施の形態1においては、推薦領域特定部103は、複数個の推薦領域、又はオブジェクトを配置可能な位置を複数含む推薦領域を特定するのが好ましい。これは、オブジェクトの配置位置は、慣習、周辺オブジェクトとの関連性、といった視認順序以外の要素も考慮して決定される必要があり、単一の位置のみが推薦されても、実際には必ずしもその位置にオブジェクトが配置できるとは限らないからである。その後、推薦領域特定部103は、ステップS103で特定した推薦領域を示す推薦領域情報を、情報処理装置10の演算処理部30に出力するステップS104。ステップS104の実行により、領域推薦装置100における処理は終了する。その後、情報処理装置10においては、例えば、GUIの操作画面の再構築等が行われる。また、実施の形態1においては、ステップS101で特定される高視認領域、及びステップS103で特定される推薦領域は、単なる領域ではなく、オブジェクトそのものであってもよい。即ち、この高視認領域、及び推薦領域は、選択対象オブジェクト以外のオブジェクト、または、そのオブジェクトが配置された領域、であっても良い。この場合、情報処理装置10は、選択対象オブジェクトの位置を、別のオブジェクトの位置と入れ替えて、GUIの操作画面の再構築を行う。また、実施の形態1は、上述したように、ステップS101及びS103での判定基準として視認順序が早いかどうかを採用し、ステップS102での判定基準として選択可能性が高いかどうかを採用するのが好ましい。この場合、タスクを達成する上で操作者が選択すべきオブジェクトの現在位置よりも早く視認される領域から、選択可能性を効果的に向上させる領域が絞り込まれ、絞り込まれた領域が推薦領域として特定されることとなる。更に、実施の形態1におけるプログラムは、コンピュータに、図2に示されるステップS101~S104を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムがコンピュータにインストールされ、実行されることによって、実施の形態1における領域推薦装置100と領域推薦方法とが実現される。また、この場合、コンピュータのCPUは、視認性分析部101、選択可能性分析部102、及び推薦領域特定部103として機能し、処理を行なう。更に、コンピュータの記憶装置、メモリ等が記憶部108として機能する。更に、実施の形態1におけるプログラムを記録した記録媒体は、上述のプログラムが記録された記録媒体であればよい。実施の形態2次に、本発明の実施の形態2における、領域推薦装置、領域推薦方法、及び記録媒体について、図1及び図2を参照しながら説明する。最初に、図3を用いて、実施の形態2における領域推薦装置の構成について説明する。図3は、本発明の実施の形態2における領域推薦装置の構成を示すブロック図である。図3に示されるように、実施の形態2においては、領域推薦装置200は、実施の形態1における領域推薦装置100と異なり、計測部104と、選択可能性情報生成部105とを更に備えている。なお、これ以外の点については、領域推薦装置200は、実施の形態1における領域推薦装置100と同様に構成されている。以下、実施の形態1との相違点を中心に説明する。計測部104は、表示装置50の画面50aを操作者が閲覧した回数以下閲覧回数という。と、画面上のオブジェクト毎の当該オブジェクトの選択された回数以下選択回数という。とを計測する。選択可能性情報生成部105は、計測部104が計測した閲覧回数とオブジェクト毎の選択回数とに対して統計処理を行い、統計処理の結果に基づいて、オブジェクト毎の選択可能性情報を生成する。このように、実施の形態2では、計測部104と選択可能性情報生成部105とによって、各オブジェクトの選択可能性情報が生成される。そして、選択可能性分析部102は、生成された選択可能性情報を用いて、高選択オブジェクトを特定する。次に、実施の形態2における領域推薦装置200の動作について図4を用いて具体的に説明する。図4は、本発明の実施の形態2における領域推薦装置200の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図3を参酌する。また、実施の形態2では、領域推薦装置200が動作することによって、領域推薦方法が実施される。よって、実施の形態2における領域推薦方法の説明は、以下の領域推薦装置200の動作説明に代わる。図4に示されるように、先ず、計測部104は、閲覧回数と、画面上のオブジェクト毎の選択回数とを計測するステップS201。実施の形態2では、計測部104は、情報処理装置10の演算処理部30にアクセスし、選択対象オブジェクトの領域推薦が求められるまで、ステップS201を繰り返し実行する。次に、選択可能性情報生成部105は、ステップS201で計測された閲覧回数とオブジェクト毎の選択回数とに対して統計処理を行い、統計処理の結果に基づいて、オブジェクト毎の選択可能性情報を生成するステップS202。具体的には、選択可能性情報生成部105は、例えば、オブジェクト毎に、閲覧回数に対する当該オブジェクトが選択された回数の比率を求め、求めた比率を選択可能性情報とすることができる。次に、視認性分析部101は、記憶部108から視認順序情報を取得し、取得した視認順序情報から特定される視認順序に基づいて、高視認領域を特定するステップS203。ステップS203は、実施の形態1において図2に示されたステップS101と同様のステップである。次に、選択可能性分析部102は、ステップS202で生成された選択可能性情報に基づいて、高選択オブジェクトを特定するステップS204。ステップS204は、ステップS202で生成された選択可能性情報が用いられる点を除き、実施の形態1において図2に示されたステップS102と同様のステップである。次に、推薦領域特定部103は、ステップS203で記憶部108から取得された視認順序情報に基づいて、高視認領域中の、高選択オブジェクトが配置されている領域以外の領域から、選択対象オブジェクトの配置に適した領域推薦領域を特定するステップS205。ステップS205は、実施の形態1において図2に示したステップS103と同様のステップである。その後、推薦領域特定部103は、ステップS205で特定された推薦領域推薦領域情報を、情報処理装置10の演算処理部30に出力するステップS206。ステップS206は、実施の形態1において図2に示されたステップS104と同様のステップである。ステップS206の実行により、領域推薦装置200における処理は終了する。その後、情報処理装置10においては、例えば、GUIの操作画面の再構築等が行われる。以上のように、実施の形態2において、計測部104及び選択可能性情報生成部105は、最新の選択可能性を示す選択可能性情報を取得することができる。そして、選択可能性分析部102は、この最新の選択可能性情報に基づいて高選択オブジェクトを特定できる。このため、実施の形態2によれば、推薦領域は、より適切なものとなり、情報処理装置10のGUIにおけるユーザビリィティの更なる向上が図られる。また、実施の形態2におけるプログラムは、コンピュータに、図4に示されるステップS201~S206を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムがコンピュータにインストールされ、実行されることによって、実施の形態2における領域推薦装置200と領域推薦方法とが実現される。また、この場合、コンピュータのCPUは、視認性分析部101、選択可能性分析部102、推薦領域特定部103、計測部104、及び選択可能性情報生成部105として機能し、処理を行なう。更に、コンピュータの記憶装置、メモリ等が記憶部108として機能する。更に、実施の形態2におけるプログラムを記録した記録媒体は、上述のプログラムが記録された記録媒体であればよい。実施の形態3次に、本発明の実施の形態3における、領域推薦装置、領域推薦方法、及び記録媒体について、図5及び図6を参照しながら説明する。最初に、図5を用いて、実施の形態3における領域推薦装置の構成について説明する。図5は、本発明の実施の形態3における領域推薦装置の構成を示すブロック図である。図5に示されるように、実施の形態3においては、領域推薦装置300は、実施の形態1における領域推薦装置100と異なり、視認順位取得部106と、視認順序情報生成部107とを備えている。なお、これ以外の点については、領域推薦装置300は、実施の形態1における領域推薦装置100と同様に構成されている。以下、実施の形態1との相違点を中心に説明する。視認順位取得部106は、画面50aが閲覧される度に、各オブジェクトの視認順位を取得する。具体的には、視認順位取得部106は、操作者の瞳孔に照射された光の反射光を検知して、瞳孔の動きを検出する装置アイトラッキング装置を有している。視認順位取得部106は、操作者の瞳孔の動きから、各オブジェクトの視認順位を特定する。視認順序情報生成部107は、視認順位取得部106が取得した各オブジェクトの視認順位に対して統計処理を行い、統計処理の結果に基づいて、画面上の領域における視認順序を求める。更に、視認順序情報生成部107は、視認順序を特定する視認順序情報を生成し、これを、視認性分析部101及び推薦領域特定部103に入力する。このように、実施の形態3では、表示装置50の画面50aが閲覧される度に、各オブジェクトの視認順位が検出され、そして、オブジェクト毎に検出された視認順位から、視認順序が求められる。視認性分析部101及び推薦領域特定部103は、視認順序情報生成部107が生成した視認順序情報を用いて、処理を行う。次に、実施の形態3における領域推薦装置300の動作について図6を用いて具体的に説明する。図6は、本発明の実施の形態3における領域推薦装置300の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図5を参酌する。また、実施の形態3では、領域推薦装置300が動作することによって、領域推薦方法が実施される。よって、実施の形態3における領域推薦方法の説明は、以下の領域推薦装置300の動作説明に代わる。図6に示されるように、先ず、視認順位取得部106は、画面50aが閲覧される度に、各オブジェクトの視認順位を取得するステップS301。具体的には、視認順位取得部106は、それが有するアイトラッキング装置を動作させ、当該装置からの信号に基づき、各オブジェクトの視認順位を取得する。また、実施の形態3では、視認順位取得部106は、設定回数例えば、100回等の閲覧が終了するまで、ステップS301を繰り返し実行する。次に、視認順序情報生成部107は、ステップS301で取得されたオブジェクト毎の視認順位に対して統計処理を行い、統計処理の結果に基づいて、視認順序情報を生成するステップS302。具体的には、ステップS302では、視認順序情報生成部107は、オブジェクト毎に、平均視認順位を求め、求めた各オブジェクトの平均視認順位によって視認順序情報を構成する。次に、視認性分析部101は、ステップS302で生成された視認順序情報に基づいて、高視認領域を特定するステップS303。ステップS303は、ステップS302で生成された視認順序情報が用いられる点を除き、実施の形態1において図2に示されたステップS101と同様のステップである。次に、選択可能性分析部102は、記憶部108から選択可能性情報を取得し、取得した選択可能性情報に基づいて、高選択オブジェクトを特定するステップS304。ステップS304は、実施の形態1において図2に示されたステップS102と同様のステップである。次に、推薦領域特定部103は、ステップS302で生成された視認順序情報に基づいて、高視認領域中の、高選択オブジェクトが配置されている領域以外の領域から、選択対象オブジェクトの配置に適した領域推薦領域を特定するステップS305。ステップS305は、ステップS302で生成された視認順序情報が用いられる点を除き、実施の形態1において図2に示したステップS103と同様のステップである。その後、推薦領域特定部103は、ステップS305で特定された推薦領域推薦領域情報を、情報処理装置10の演算処理部30に出力するステップS306。ステップS306は、実施の形態1において図2に示されたステップS104と同様のステップである。ステップS306の実行により、領域推薦装置300における処理は終了する。その後、情報処理装置10においては、例えば、GUIの操作画面の再構築等が行われる。以上のように、実施の形態3においては、視認順位取得部106及び視認順序情報生成部107は、画面上の領域における、最新の視認順序を示す視認順序情報を取得することができる。そして、視認性分析部101及び推薦領域特定部103は、この最新の視認順序情報に基づいて、高視認領域、及び推薦領域を特定できる。このため、実施の形態3によれば、推薦領域は、より適切なものとなり、情報処理装置10のGUIにおけるユーザビリィティの更なる向上が図られる。また、実施の形態3におけるプログラムは、コンピュータに、図6に示されるステップS301~S306を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムがコンピュータにインストールされ、実行されることによって、実施の形態3における領域推薦装置300と領域推薦方法とが実現される。また、この場合、コンピュータのCPUは、視認性分析部101、選択可能性分析部102、推薦領域特定部103、視認順位取得部106アイトラッキング装置以外の部分、及び視認順序情報生成部107として機能し、処理を行なう。更に、コンピュータの記憶装置、メモリ等が記憶部108として機能する。更に、実施の形態3におけるプログラムを記録した記録媒体は、上述のプログラムが記録された記録媒体であればよい。以上、実施の形態1~実施の形態3を用いて、本発明を説明したが、本発明はこれらの実施の形態1~3に限定されるものではない。例えば、本発明の情報処理装置は、実施の形態2に示した計測部104及び選択可能性情報生成部105と、実施の形態3に示した視認順位取得部106及び視認順序情報生成部107とを備えたものであっても良い。また、実施の形態1~3に示されるプログラムを実行するコンピュータの具体例としては、図7に示されるコンピュータが挙げられる。図7は、本発明の実施の形態1~3における領域推薦装置を構築するコンピュータの一例を示すブロック図である。図7に示されるように、コンピュータ110は、CPU111と、メインメモリ112と、記憶装置113と、入力インターフェイス114と、表示コントローラ115と、データリーダ/ライタ116と、通信インターフェイス117とを備える。これらの各部は、バス121を介して、互いにデータ通信可能に接続される。CPU111は、記憶装置113に格納された、実施の形態におけるプログラムコードをメインメモリ112に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ112は、典型的には、DRAMDynamicRandomAccessMemory等の揮発性の記憶装置である。また、実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体120に格納された状態で提供される。なお、実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス117を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。また、記憶装置113の具体例としては、ハードディスクの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス114は、CPU111と、キーボード及びマウスといった入力機器118との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ115は、ディスプレイ装置119と接続され、ディスプレイ装置119での表示を制御する。データリーダ/ライタ116は、CPU111と記録媒体120との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体120からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ110における処理結果の記録媒体120への書き込みを実行する。通信インターフェイス117は、CPU111と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。記録媒体120の具体例としては、CFCompactFlash及びSDSecureDigital等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスクFlexibleDisk等の磁気記憶媒体、又はCD-ROMCompactDiskReadOnlyMemoryなどの光学記憶媒体が挙げられる。また、実施の形態1~3では、領域推薦装置は、情報処理装置10とは別の装置であるが、例えば、領域推薦装置が、情報処理装置10の内部に構築されている態様であっても良い。この場合、領域推薦装置を構築するプログラムは、情報処理装置10として機能するコンピュータ、携帯端末、デジタルカメラ等に組み込まれ、そこで実行される。以下、図8~図11を参照しながら、実施の形態1における領域推薦装置及び領域推薦方法の具体的な実施例を説明する。また、以下においては、図1を参照しながら、図2に示したフロー図に沿って、領域推薦装置100の動作を説明する。実施例1においてオブジェクトは、画面上の領域のうち、クリック等の選択操作が可能な領域を意味する。図8は、実施例1において表示装置が表示している操作画面の一例を示す図である。図8に示されるように、実施例1では、画面50a上には、選択可能なオブジェクトA~Iが配置及び表示されている。また、実施例1においては、ある特定のタスクを達成するために、操作者が、オブジェクトFを選択する必要があるとする。更に、実施例1では、視認順序情報、選択可能性情報、及び選択すべきオブジェクトを特定する情報は、ある特定のタスクについてのものであり、予め記憶部108に格納されている。[ステップS101]最初に、視認性分析部101は、記憶部108から、図9に示される視認順序情報を取得する。図9は、実施例1で用いられる視認順序情報の一例を示している。図9に示されるように、実施例1では、視認順序情報は、オブジェクト毎の平均視認順位で構成されている。領域推薦装置100は、予め、操作者が対象画面を訪問する度に、各オブジェクトの視認順位を取得し、視認順位の合計値を訪問回数で除算することによって、オブジェクト毎の平均視認順位を算出できる。更に、領域推薦装置100は、例えば、操作者の瞳孔に照射された光の反射光を検出して、瞳孔の動きを検出する装置アイトラッキング装置を用いて、視認順位を取得することができる。また、実施例1では、視認順序情報は図9に示される例に限定されるものではない。例えば、領域推薦装置100は、操作者が対象画面を訪問する度に、各オブジェクトに視認順位に応じたスコアを付加しておき、このオブジェクト毎のスコアの合計値を、視認順序情報として用いることもできる。更に、図9に示された例では、視認順序情報としては、実際の視認履歴から算出された値が用いられているが、実施例1において、視認順序情報は、これに限定されるものではない。例えば、視認順序情報は、対象画面に配置されたオブジェクト毎に予測された視認順位から求められていても良い。また、図9に示された例では、視認順序情報は、オブジェクト毎の視認順位で構成されている。しかし、実施例1では、これに限定されるものではない。視認順序情報は、画面上のオブジェクトを構成していない領域についての視認順序によって構成されていても良い。次に、視認性分析部101は、図9に示される視認順序情報、又は上述の他の視認順序情報を用いて、高視認領域を特定し、これを抽出する。具体的には、視認性分析部101は、図9に示される視認順序情報から、タスクを達成する上で選択すべきオブジェクトF平均視認順序=5.67よりも視認順序の早い、オブジェクトA~Eを抽出する。そして、視認性分析部101は、これらオブジェクトA~Fを特定するID情報を、選択可能性分析部102と推薦領域特定部103とに送信する。実施例1では、視認性分析部101は、タスクを達成する上で選択すべきオブジェクト選択対象オブジェクトよりも平均視認順序が早くないオブジェクトも、高視認領域として特定することができる。つまり、視認性分析部101は、予め設定されている範囲内で平均視認順序が遅いオブジェクトも併せて、高視認領域として特定できる。例えば、平均視認順序が1.00以内であれば、選択対象オブジェクトよりも平均視認順序が遅いオブジェクトであっても、高視認領域として特定される、という条件が設定されていても良い。この場合、視認性分析部101は、オブジェクトFとの平均視認順序の差が0.34であるオブジェクトG平均視認順序=6.01も高視認領域として特定し、これを抽出する。[ステップS102]次に、選択可能性分析部102は、記憶部108から、図10に示される選択可能性情報を取得する。図10は、実施例1で用いられる選択可能性情報の一例を示している。図10に示されるように、実施例1では、選択可能性情報は、オブジェクト毎の、対象画面を操作者が閲覧した回数に対する、当該オブジェクトがクリック等によって選択された回数の比率、つまり、オブジェクト毎の選択確率によって構成されている。また、実施例1では、選択可能性情報は、図10に示された例以外の情報であっても良い。例えば、選択可能性情報は、オブジェクト毎の、当該オブジェクトが連携するタスクの内容と、当該オブジェクトに表示されているテキストとの意味的な関連性関連度によって構成されていても良い。次に、選択可能性分析部102は、ステップS101で視認性分析部101が送信したID情報から、オブジェクトA~Eを特定する。そして、選択可能性分析部102は、図10に示される選択可能性情報を参照して、オブジェクトA~Eから、高選択オブジェクトを特定する。具体的には、選択可能性分析部102は、選択対象オブジェクトF選択確率=0.22よりも選択確率が高い、オブジェクトD選択確率=0.30を特定し、これを抽出する。更に、選択可能性分析部102は、抽出したオブジェクトDを特定するID情報を、推薦領域特定部103に送信する。また、実施例1では、選択可能性分析部102は、選択対象オブジェクトよりも選択可能性が大きくないオブジェクトも、高選択オブジェクトとして特定することができる。つまり、選択可能性分析部102は、予め設定されている範囲内で選択可能性が低いオブジェクトも併せて、高選択オブジェクトとして特定しても良い。例えば、選択確率が0.05以内であれば、選択対象オブジェクトよりも選択可能性が低いオブジェクトであっても、高選択オブジェクトとして特定される、という条件が設定されていても良い。この場合、選択可能性分析部102は、オブジェクトFとの選択確率の差が0.04であるオブジェクトC0.18も高選択オブジェクトとして特定し、これを抽出する。更に、実施例1では、選択可能性分析部102は、選択可能性を表す値、例えば、選択確率が予め設定された閾値以上であることを条件とし、条件を満たす全てのオブジェクトを高選択オブジェクトとして特定することもできる。例えば、選択確率が0.15以上のオブジェクトが高選択オブジェクトとして抽出される、という条件が設定されていても良い。この場合、選択可能性分析部102は、オブジェクトC選択確率=0.18と、オブジェクトD選択確率=0.25とを高選択オブジェクトとして特定し、これらを抽出する。[ステップS103]次に、推薦領域特定部103は、ステップS102で選択可能性分析部102が送信したID情報から、高選択オブジェクトとしてオブジェクトDを特定する。そして、推薦領域特定部103は、図9に示される視認順序情報を用い、オブジェクトDよりも平均視認順序の早いオブジェクトを検索する。本実施例1では、オブジェクトA平均視認順序=1.83とオブジェクトB平均視認順序=2.96との平均視認順序が、オブジェクトD平均視認順序=4.03の平均視認順序よりも早くなっている。従って、推薦領域特定部103は、オブジェクトAとオブジェクトBとを推薦領域として特定し、これらを抽出する。実施例1では、推薦領域特定部103は、高選択オブジェクトより平均視認順序が早くないオブジェクトを推薦領域として特定することもできる。つまり、推薦領域特定部103は、予め設定されている範囲内で平均視認順序が遅いオブジェクトも併せて、推薦領域として特定できる。例えば、平均視認順序が1.00以内であれば、高選択オブジェクトよりも平均視認順序が遅いオブジェクトであっても、推薦領域として特定されるという条件が設定されていても良い。この場合、推薦領域特定部103は、オブジェクトD高選択オブジェクトとの平均視認順序の差が0.62であるオブジェクトC平均視認順序=4.65も推薦領域として特定し、これを抽出する。また、実施例1では、推薦領域特定部103は、推薦領域として、画面上の選択可能なオブジェクト以外の領域を特定することもできる。つまり、推薦領域特定部103は、画面上の全ての領域の中から、選択可能性分析部102が特定した高選択オブジェクトよりも平均視認順序の早い領域を、推薦領域として抽出できる。[ステップS104]次に、推薦領域特定部103は、オブジェクトAとオブジェクトBとを特定するID情報を、情報処理装置10の演算処理部30に出力する図1参照。そして、実施例1では、図11に示されるように、情報処理装置10の演算処理部30は、出力部40を介して、画面50a上において、オブジェクトAとオブジェクトBとを強調して表示する。図11の例では、オブジェクトAが配置されている領域とオブジェクトBが配置されている領域とが、周囲の領域の色を反転させて得られる色に着色されている。図11は、実施例1において推薦領域が表示された画面の一例を示す図である。なお、実施例1において、推薦領域を強調して表示するための手法は特に限定されるものではない。例えば、情報処理装置10は、推薦領域をグラフィカルに表示する代わりに、テキストによって表示することもできる。また、ステップS103の説明で述べたように、推薦領域特定部103が、選択可能なオブジェクト以外の領域を、推薦領域として特定した場合は、この選択可能なオブジェクト以外の領域が、画面50a上に強調されて表示される。更に、実施例1では、画面50a上において推薦領域と共に、当該推薦領域に関する情報、例えば、視認順位、オブジェクトID等が表示されていても良い。この場合、GUIの設計者は、どのオブジェクトがどれくらい早く視認されているかを認識できるので、更なるユーザビリティの向上を図ることができる。次に、図12を参照しながら、実施の形態2における領域推薦装置及び領域推薦方法の具体的な実施例を説明する。また、以下においては、図3を参照しながら、図4に示されたフロー図に沿って、領域推薦装置200の動作を説明する。更に、実施例2においても、実施例1と同様に、図8に示されたように、画面50a上に、選択可能なオブジェクトA~Iが配置及び表示されているとする。また、ある特定のタスクを達成するために、操作者が、この画面上で、オブジェクトFを選択する必要があるとする。但し、本実施例2では、実施例1と異なり、視認順序情報のみが、予め記憶部108に格納されている。[ステップS201]最初に、計測部104は、情報処理装置10の演算処理部30図3参照にアクセスし、閲覧回数と、閲覧された際の画面上のオブジェクト毎の選択回数とを計測する。図12は、実施例2において計測されたオブジェクト毎の選択回数を示している。[ステップS202]次に、選択可能性情報生成部105は、ステップS201で計測した閲覧回数と選択回数とを用いて、オブジェクト毎に選択確率を算出する。なお、実施例2において算出される選択確率は、実施例1において図10に示された選択確率と同様のものであり、閲覧回数に対する選択回数の比率である。[ステップS203~S206]その後、ステップS203~S206が実行される。但し、ステップS203~S206は、ステップS204において、ステップS201で算出された選択確率が用いられる以外は、実施例1で示されたステップS101~S104と同様に実行される。次に、図13を参照しながら、実施の形態3における領域推薦装置及び領域推薦方法の具体的な実施例を説明する。また、以下においては、図5を参照しながら、図6に示されたフロー図に沿って、領域推薦装置300の動作を説明する。更に、実施例3においても、実施例1と同様に、図8に示されたように、画面50a上に、選択可能なオブジェクトA~Iが配置及び表示されているとする。また、ある特定のタスクを達成するために、操作者が、この画面上で、オブジェクトFを選択する必要があるとする。但し、実施例3では、実施例1と異なり、選択可能性情報のみが、予め記憶部108に格納されている。[ステップS301]最初に、視認順位取得部106は、操作者が画面を閲覧される度に、アイトラッキング装置図示せずを動作させて、各オブジェクトの視認順位を取得する。実施例3では、視認順位の取得回数は、100回に設定されている。図13は、実施例3において取得されたオブジェクト毎の視認順位を示している。図13において、試行1、試行2、試行100は、各閲覧時を示しており、各縦列は閲覧時毎の各オブジェクトの視認順位を示している。また、実施例3では、視認順位取得部106は、視認される前に他のオブジェクトが選択されてしまい、結果的に視認されなかったオブジェクトについても、順位を設定し、その順位を取得することができる。具体的には、視認順位取得部106は、視認されなかったオブジェクトの順位を、最後に視認されたオブジェクトの順位の次に設定することができる。なお、このような、視認されなかったオブジェクトへの視認順位の設定は、特に限定されるものではない。更に、実施例3では、視認順位取得部106は、操作者による1回の画面の閲覧時に複数回視認されたオブジェクトが存在する場合は、当該オブジェクトの視認順位については、最初の視認順位を採用することができる。なお、このような、複数回視認されたオブジェクトへの視認順位の設定は、特に限定されるものではない。[ステップS302]次に、視認順序情報生成部107は、ステップS101で取得された全100回のオブジェクト毎の視認順位を用い、オブジェクト毎に平均視認順位を求める。そして、視認順序情報生成部107は、求めた各平均視認順位を合わせて視認順序情報を生成する。なお、実施例3において算出される平均視認順位は、実施例1において図9に示された平均視認順位と同様のものである。また、実施例3では、視認順序情報生成部107は、平均視認順位以外の情報を用いて視認順序情報を生成することもできる。例えば、視認順序情報生成部107は、図13に示された各試行において、視認順位が1位から3位のオブジェクトに、それぞれ、10ポイント、5ポイント、2ポイントといったスコアを付加し、各オブジェクトの全試行における合計スコアを算出する。そして、視認順序情報生成部107は、各オブジェクトの合計スコアを合わせて、視認順序情報としても良い。更に、上述の例では、上述したように、視認順位取得部106及び視認順序情報生成部107は、画面上の選択可能なオブジェクト毎の視認順序を扱っているが、実施例3は、これに限定されるものではない。実施例3では、視認順位取得部106及び視認順序情報生成部107は、画面上のオブジェクト以外の領域についての視認順序を扱っても良い。本発明の効果の一つは、画面上において、操作者がオブジェクトを選択する可能性の高い位置を特定し、GUIにおけるユーザビリィティの向上を図ることができることにある。この出願は、2010年6月3日に出願された日本出願特願2010-127512を基礎とする優先権を主張し、その開示のすべてをここに取り込む。上述した実施の形態及び実施例の一部又は全部は、以下に記載する付記1~付記30によって表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。付記1画面上の領域における視認される順序に基づいて、対象となるオブジェクトが配置されている領域以外の領域のうち、前記視認される順序が設定基準を満たす領域を、高視認領域として特定する、視認性分析部と、前記画面上の各オブジェクトの選択される可能性に基づいて、前記高視認領域中に配置されているオブジェクトのうち、前記選択される可能性が設定基準を満たすオブジェクトを、高選択オブジェクトとして特定する、選択可能性分析部と、前記視認される順序に基づいて、前記高視認領域中の、前記高選択オブジェクトが配置されている領域以外の領域から、前記対象となるオブジェクトの配置に適した領域を、推薦領域として特定する、推薦領域特定部と、を備えている、ことを特徴とする領域推薦装置。付記2前記選択可能性分析部が、前記対象となるオブジェクトよりも前記選択される可能性が高い、オブジェクトを、前記高選択オブジェクトとして特定する、付記1に記載の領域推薦装置。付記3前記視認性分析部が、前記対象となるオブジェクトよりも、前記視認される順序が早い領域を、前記高視認領域として特定し、前記推薦領域特定部が、前記高視認領域中の、前記高選択オブジェクトが配置されている領域よりも、前記視認される順序が早い領域を、前記推薦領域として特定する、付記1または2に記載の領域推薦装置。付記4前記画面上の各オブジェクトの選択される可能性が、前記画面の閲覧回数に対する当該オブジェクトが選択された回数の比率から求められている、付記1~3のいずれかに記載の領域推薦装置。付記5前記画面の閲覧回数、及び前記画面上のオブジェクト毎の当該オブジェクトの選択された回数を計測する、計測部と、前記計測部が計測した、前記画面の閲覧回数及び前記画面上のオブジェクト毎の当該オブジェクトの選択された回数に対して統計処理を行い、前記統計処理の結果に基づいて、前記画面上の各オブジェクトの選択される可能性を特定するための情報を生成する、選択可能性情報生成部と、を更に備え、前記選択可能性分析部が、前記選択情報生成部が生成した前記情報を用いて、前記高選択オブジェクトを特定する、付記4に記載の領域推薦装置。付記6前記画面上の各オブジェクトが、当該領域推薦装置の外部で実行されるタスクと連携し、前記画面上の各オブジェクトの選択される可能性が、当該オブジェクトが連携するタスクの内容と、当該オブジェクトに表示されているテキストとの意味的な関連性から求められている、付記1~3のいずれかに記載の領域推薦装置。付記7前記画面上の領域における視認される順序が、前記画面が閲覧される度に検出された、前記画面を構成する複数の部分それぞれ毎の視認順位から求められている、付記1から6のいずれかに記載の領域推薦装置。付記8前記画面上の領域における視認される順序が、前記画面を構成する複数の部分それぞれ毎に予測された視認順位から求められている、付記1から6のいずれかに記載の領域推薦装置。付記9前記画面が閲覧される度に、前記複数の部分それぞれの視認順位を取得する、視認順位取得部と、前記視認順位取得部が取得した前記複数の部分それぞれの視認順位に対して統計処理を行い、前記統計処理の結果に基づいて、前記画面上の領域における視認される順序を特定するための情報を生成する、視認順序情報生成部と、を更に備え、前記視認性分析部が、前記視認順序情報生成部が生成した前記情報を用いて、前記高視認領域を特定し、前記推薦領域特定部が、前記視認順序情報生成部が生成した前記情報を用いて、前記推薦領域を特定する、付記7に記載の領域推薦装置。付記10前記視認性分析部が、前記高視認領域として、前記対象となるオブジェクト以外のオブジェクトを特定し、前記推薦領域特定部が、前記高視認領域として特定されたオブジェクトの中から、前記推薦領域となるオブジェクトを特定する、付記1~9のいずれかに記載の領域推薦装置。付記11a画面上の領域における視認される順序に基づいて、対象となるオブジェクトが配置されている領域以外の領域のうち、前記視認される順序が設定基準を満たす領域を、高視認領域として特定する、ステップと、b前記画面上の各オブジェクトの選択される可能性に基づいて、前記高視認領域中に配置されているオブジェクトのうち、前記選択される可能性が設定基準を満たすオブジェクトを、高選択オブジェクトとして特定する、ステップと、c前記視認される順序に基づいて、前記高視認領域中の、前記高選択オブジェクトが配置されている領域以外の領域から、前記対象となるオブジェクトの配置に適した領域を、推薦領域として特定する、ステップと、を有する、ことを特徴とする領域推薦方法。付記12前記bのステップにおいて、前記対象となるオブジェクトよりも前記選択される可能性が高い、オブジェクトを、前記高選択オブジェクトとして特定する、付記11に記載の領域推薦方法。付記13前記aのステップにおいて、前記対象となるオブジェクトよりも、前記視認される順序が早い領域を、前記高視認領域として特定し、前記cのステップにおいて、前記高視認領域中の、前記高選択オブジェクトが配置されている領域よりも、前記視認される順序が早い領域を、前記推薦領域として特定する、付記11または12に記載の領域推薦方法。付記14前記画面上の各オブジェクトの選択される可能性が、前記画面の閲覧回数に対する当該オブジェクトが選択された回数の比率から求められている、付記11~13のいずれかに記載の領域推薦方法。付記15d前記画面の閲覧回数、及び前記画面上のオブジェクト毎の当該オブジェクトの選択された回数を計測する、ステップと、e前記dのステップで計測した、前記画面の閲覧回数及び前記画面上のオブジェクト毎の当該オブジェクトの選択された回数に対して統計処理を行い、前記統計処理の結果に基づいて、前記画面上の各オブジェクトの選択される可能性を特定するための情報を生成する、ステップと、を更に有し、前記bのステップにおいて、前記eのステップで生成した前記情報を用いて、前記高選択オブジェクトを特定する、付記14に記載の領域推薦方法。付記16前記画面上の各オブジェクトが、当該領域推薦装置の外部で実行されるタスクと連携し、前記画面上の各オブジェクトの選択される可能性が、当該オブジェクトが連携するタスクの内容と、当該オブジェクトに表示されているテキストとの意味的な関連性から求められている、付記11~13のいずれかに記載の領域推薦方法。付記17前記画面上の領域における視認される順序が、前記画面が閲覧される度に検出された、前記画面を構成する複数の部分それぞれ毎の視認順位から求められている、付記11から16のいずれかに記載の領域推薦方法。付記18前記画面上の領域における視認される順序が、前記画面を構成する複数の部分それぞれ毎に予測された視認順位から求められている、付記11から16のいずれかに記載の領域推薦方法。付記19f前記画面が閲覧される度に、前記複数の部分それぞれの視認順位を取得する、ステップと、g前記fのステップで取得した前記複数の部分それぞれの視認順位に対して統計処理を行い、前記統計処理の結果に基づいて、前記画面上の領域における視認される順序を特定するための情報を生成する、ステップと、を更に有し、前記aのステップにおいて、前記gのステップで生成した前記情報を用いて、前記高視認領域を特定し、前記cのステップにおいて、前記gのステップで生成した前記情報を用いて、前記推薦領域を特定する、付記17に記載の領域推薦方法。付記20前記aのステップで、前記高視認領域として、前記対象となるオブジェクト以外のオブジェクトを特定し、前記cのステップで、前記高視認領域として特定されたオブジェクトの中から、前記推薦領域となるオブジェクトを特定する、付記11~19のいずれかに記載の領域推薦方法。付記21コンピュータに、a画面上の領域における視認される順序に基づいて、対象となるオブジェクトが配置されている領域以外の領域のうち、前記視認される順序が設定基準を満たす領域を、高視認領域として特定する、ステップと、b前記画面上の各オブジェクトの選択される可能性に基づいて、前記高視認領域中に配置されているオブジェクトのうち、前記選択される可能性が設定基準を満たすオブジェクトを、高選択オブジェクトとして特定する、ステップと、c前記視認される順序に基づいて、前記高視認領域中の、前記高選択オブジェクトが配置されている領域以外の領域から、前記対象となるオブジェクトの配置に適した領域を、推薦領域として特定する、ステップと、を実行させる、ことを特徴とするプログラム。付記22前記bのステップにおいて、前記対象となるオブジェクトよりも前記選択される可能性が高い、オブジェクトを、前記高選択オブジェクトとして特定する、付記21に記載のプログラム。付記23前記aのステップにおいて、前記対象となるオブジェクトよりも、前記視認される順序が早い領域を、前記高視認領域として特定し、前記cのステップにおいて、前記高視認領域中の、前記高選択オブジェクトが配置されている領域よりも、前記視認される順序が早い領域を、前記推薦領域として特定する、付記21または22に記載のプログラム。付記24前記画面上の各オブジェクトの選択される可能性が、前記画面の閲覧回数に対する当該オブジェクトが選択された回数の比率から求められている、付記21~23のいずれかに記載のプログラム。付記25前記コンピュータに、d前記画面の閲覧回数、及び前記画面上のオブジェクト毎の当該オブジェクトの選択された回数を計測する、ステップと、e前記dのステップで計測した、前記画面の閲覧回数及び前記画面上のオブジェクト毎の当該オブジェクトの選択された回数に対して統計処理を行い、前記統計処理の結果に基づいて、前記画面上の各オブジェクトの選択される可能性を特定するための情報を生成する、ステップと、を更に実行させ、前記bのステップにおいて、前記eのステップで生成した前記情報を用いて、前記高選択オブジェクトを特定する、付記24に記載のプログラム。付記26前記画面上の各オブジェクトが、当該領域推薦装置の外部で実行されるタスクと連携し、前記画面上の各オブジェクトの選択される可能性が、当該オブジェクトが連携するタスクの内容と、当該オブジェクトに表示されているテキストとの意味的な関連性から求められている、付記21~23のいずれかに記載のプログラム。付記27前記画面上の領域における視認される順序が、前記画面が閲覧される度に検出された、前記画面を構成する複数の部分それぞれ毎の視認順位から求められている、付記21から26のいずれかに記載のプログラム。付記28前記画面上の領域における視認される順序が、前記画面を構成する複数の部分それぞれ毎に予測された視認順位から求められている、付記21から26のいずれかに記載のプログラム。付記29前記コンピュータに、f前記画面が閲覧される度に、前記複数の部分それぞれの視認順位を取得する、ステップと、g前記fのステップで取得した前記複数の部分それぞれの視認順位に対して統計処理を行い、前記統計処理の結果に基づいて、前記画面上の領域における視認される順序を特定するための情報を生成する、ステップと、を更に実行させ、前記aのステップにおいて、前記gのステップで生成した前記情報を用いて、前記高視認領域を特定し、前記cのステップにおいて、前記gのステップで生成した前記情報を用いて、前記推薦領域を特定する、付記27に記載のプログラム。付記30前記aのステップで、前記高視認領域として、前記対象となるオブジェクト以外のオブジェクトを特定し、前記cのステップで、前記高視認領域として特定されたオブジェクトの中から、前記推薦領域となるオブジェクトを特定する、付記21~29のいずれかに記載のプログラム。