意味コンセプトを表現したコンテンツデータを収集するコンテンツ収集方法であって、クエリ意味コンセプトに関連したシーズコンテンツデータを、シーズコンテンツデータ記憶部に記憶するステップと、前記シーズコンテンツデータの特徴に関する共通情報データを算出するステップと、前記クエリ意味コンセプトに対応づけられたコンテンツデータであって、前記共通情報データに基づいて類似する特徴を有するコンテンツデータを収集するステップと、収集されたコンテンツデータを、前記共通情報データと異なる特徴で複数のクラスタに分類し、前記複数のクラスタのそれぞれからコンテンツデータを抽出するステップと、抽出されたコンテンツデータを、前記クエリ意味コンセプトと対応づけてコンテンツデータ記憶部に記憶するステップと、を備えることを特徴とするコンテンツ収集方法。前記共通情報データは、複数の前記シーズコンテンツデータに共通する特徴量またはパターンであることを特徴とする請求項1に記載のコンテンツ収集方法。入力装置から前記クエリ意味コンセプトが入力されると、前記コンテンツデータ記憶部から、前記クエリ意味コンセプトに関連づけられたコンテンツデータを表示装置に出力し、出力されたコンテンツデータのうち、前記入力装置から選択されたコンテンツデータを、前記シーズコンテンツデータとして、前記シーズコンテンツデータ記憶部に記憶するステップをさらに備えることを特徴とする請求項1または2に記載のコンテンツ収集方法。意味コンセプトを表現したコンテンツデータを収集するコンテンツ収集装置であって、コンテンツデータを、当該コンテンツデータの意味コンセプトと対応づけて記憶したコンテンツデータ記憶部と、クエリ意味コンセプトに関連したシーズコンテンツデータを記憶するシーズデータ記憶部と、前記シーズコンテンツデータの特徴に関する共通情報データを算出する共通情報算出手段と、前記クエリ意味コンセプトに対応づけられたコンテンツデータであって、前記共通情報データに基づいて類似する特徴を有するコンテンツデータを収集するコンテンツ収集手段と、収集されたコンテンツデータを、前記共通情報データと異なる特徴で複数のクラスタに分類し、前記複数のクラスタのそれぞれからコンテンツデータを抽出する分類手段と、抽出されたコンテンツデータを、前記クエリ意味コンセプトと対応づけてコンテンツデータ記憶部に記憶する登録手段と、を備えることを特徴とするコンテンツ収集装置。前記共通情報データは、複数の前記シーズコンテンツデータに共通する特徴量またはパターンであることを特徴とする請求項4に記載のコンテンツ収集装置。入力装置から前記クエリ意味コンセプトが入力されると、前記コンテンツデータ記憶部から、前記クエリ意味コンセプトに関連づけられたコンテンツデータを表示装置に出力し、出力されたコンテンツデータのうち、前記入力装置から選択されたコンテンツデータを、前記シーズコンテンツデータとして、前記シーズコンテンツデータ記憶部に記憶するシーズコンテンツ特定手段をさらに備えることを特徴とする請求項4または5に記載のコンテンツ収集装置。コンピュータに、請求項1ないし請求項3のいずれか1項に記載のステップを実行させるためのコンテンツ収集プログラム。しかしながら非特許文献1に記載の方法では、意味コンセプトに関連する画像群を取得することができるものの、同一の内容を有する画像ばかりを取得してしまう可能性がある。これにより、画像データベースに格納するべき画像群について、様々な視点からこの意味コンセプトを表現した画像を格納することができない。また、上記の非特許文献1に記載の方法では、クエリワードに基づいて画像を検索するので、実際には関係のないノイズ画像も大量に収集される可能性がある。従って、このように収集した画像について、画像内容を表現する物理的な画像特徴量を用いて画像を分類しても、意味コンセプトに関する画像群の精度が低下する問題がある。特に、クエリワードが多義性を有する場合、その精度はさらに低下する問題がある。例えば、lightは、光を表すlightと、重い軽いを表すlightの意味を有する。従って、クエリワードとしてlightを入力して画像を検索すると、光を表すlightの意味コンセプトと、重い軽いを表すlightの意味コンセプトの両方に関連する画像が混在して検索される。この場合、検索された画像から色や形状などの画像特徴量を用いて分類しても、分類しきれない場合もある。そこで本発明の目的は、様々な視点から意味コンセプトを表現したコンテンツデータを収集するコンテンツ収集方法、コンテンツ収集装置およびコンテンツ収集プログラムを提供することである。上記課題を解決するために、本発明の第1の特徴は、意味コンセプトを表現したコンテンツデータを収集するコンテンツ収集方法に関する。すなわち本発明の第1の特徴に係るコンテンツ収集方法は、クエリ意味コンセプトに関連したシーズコンテンツデータを、シーズコンテンツデータ記憶部に記憶するステップと、シーズコンテンツデータの特徴に関する共通情報データを算出するステップと、クエリ意味コンセプトに対応づけられたコンテンツデータであって、共通情報データに基づいて類似する特徴を有するコンテンツデータを収集するステップと、収集されたコンテンツデータを、共通情報データと異なる特徴で複数のクラスタに分類し、複数のクラスタのそれぞれからコンテンツデータを抽出するステップと、抽出されたコンテンツデータを、クエリ意味コンセプトと対応づけてコンテンツデータ記憶部に記憶するステップと、を備える。ここで共通情報データは、複数のシーズコンテンツデータに共通する特徴量またはパターンである。また、入力装置からクエリ意味コンセプトが入力されると、コンテンツデータ記憶部から、クエリ意味コンセプトに関連づけられたコンテンツデータを表示装置に出力し、出力されたコンテンツデータのうち、入力装置から選択されたコンテンツデータを、シーズコンテンツデータとして、シーズコンテンツデータ記憶部に記憶するステップをさらに備えても良い。本発明の第2の特徴は、意味コンセプトを表現したコンテンツデータを収集するコンテンツ収集装置に関する。本発明の第2の特徴に係るコンテンツ収集装置は、コンテンツデータを、当該コンテンツデータの意味コンセプトと対応づけて記憶したコンテンツデータ記憶部と、クエリ意味コンセプトに関連したシーズコンテンツデータを記憶するシーズデータ記憶部と、シーズコンテンツデータの特徴に関する共通情報データを算出する共通情報算出手段と、クエリ意味コンセプトに対応づけられたコンテンツデータであって、共通情報データに基づいて類似する特徴を有するコンテンツデータを収集するコンテンツ収集手段と、収集されたコンテンツデータを、共通情報データと異なる特徴で複数のクラスタに分類し、複数のクラスタのそれぞれからコンテンツデータを抽出する分類手段と、抽出されたコンテンツデータを、クエリ意味コンセプトと対応づけてコンテンツデータ記憶部に記憶する登録手段と、を備える。ここで共通情報データは、複数のシーズコンテンツデータに共通する特徴量またはパターンである。また、入力装置からクエリ意味コンセプトが入力されると、コンテンツデータ記憶部から、クエリ意味コンセプトに関連づけられたコンテンツデータを表示装置に出力し、出力されたコンテンツデータのうち、入力装置から選択されたコンテンツデータを、シーズコンテンツデータとして、シーズコンテンツデータ記憶部に記憶するシーズコンテンツ特定手段をさらに備えても良い。本発明の第3の特徴は、コンピュータに本発明の第1の特徴に記載のステップを実行させるためのコンテンツ収集プログラムに関する。本発明によれば、様々な視点から意味コンセプトを表現したコンテンツデータを収集するコンテンツ収集方法、コンテンツ収集装置およびコンテンツ収集プログラムを提供することができる。次に、図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。以下の図面の記載において、同一または類似の部分には同一または類似の符号を付している。実施の形態本発明の実施の形態に係るコンテンツ収集方法は、様々な視点から意味コンセプトを表現したコンテンツデータを収集する。例えば、意味コンセプトを表現するクエリワードとして赤いリンゴが指定された場合、赤いリンゴに関する画像データが収集される。この収集された画像データには、赤いリンゴの明るい画像、赤いリンゴの暗い画像、赤いリンゴを中心に正面から撮影した画像、赤いリンゴを上面から撮影した画像、赤いリンゴを右端に撮影した画像など、赤いリンゴを様々な赤いリンゴに関連する画像が含まれる。本発明の実施の形態に係るコンテンツ収集方法は、これらの赤いリンゴに関連する画像のうち、視点の異なる複数の画像を収集することができる。一般的にコンテンツとして、画像および動画などの種々のコンテンツが考えられるが、本発明の実施の形態においては、画像コンテンツについて説明する。動画コンテンツについては、変形例において後述する。図1を参照して、本発明の実施の形態に係るコンテンツ収集方法の概要を説明する。図1に示すコンテンツ収集方法は、図2に示すコンテンツ収集装置1によって実現される。まずステップS1においてコンテンツ収集装置1は、作業者が入力装置40からクエリ意味コンセプトに関連するクエリワードなどが入力されるのを待機する。クエリ意味コンセプトが入力されると、ステップS2においてコンテンツ収集装置1は、コンテンツデータ記憶部11から、クエリ意味コンセプトに関連するコンテンツを取得する。例えば、クエリ意味コンセプトとして赤いリンゴが入力されると、コンテンツ収集装置1は、コンテンツデータ記憶部11から、赤いリンゴのワードに関連づけられたコンテンツデータを検索する。さらにコンテンツ収集装置1は、検索したコンテンツデータを、表示装置30にプレビュー表示する。さらにコンテンツ収集装置1は、表示されたコンテンツデータから、ユーザがシーズコンテンツとするコンテンツを選択するのを待機する。例えば作業者が、表示装置30に表示されたコンテンツデータから、入力装置40で複数のシーズコンテンツデータ12a、12b、...を選択する。シーズコンテンツが選択されると、コンテンツ収集装置1は、選択されたシーズコンテンツの情報を取得する。ステップS4においてコンテンツ収集装置1は、ステップS3で入力されたシーズコンテンツデータ12a、12bについて、様々な特徴量を算出し、共通情報データ13aを算出する。ここで算出される共通情報データ13aは、これらの複数のシーズコンテンツデータ12a、12b、...に共通する共通特徴量または共通パターンである。ステップS5においてコンテンツ収集装置1は、ステップS1で入力されたクエリ意味コンセプトと、ステップS4で算出された共通情報データ13aとに基づいて、コンテンツデータを収集する。ここで収集されたコンテンツデータを、収集コンテンツデータ14a、14b、...と称す。ステップS6においてコンテンツ収集装置1は、ステップS4で算出された共通情報とは異なる特徴を用いて、収集コンテンツデータ14a、14b、...を分類する。例えば、共通情報データ13aが、色の特徴量である場合、ステップS6において、形状、模様、画像特徴点の数の特徴量などの色の特徴量とは異なる特徴に基づいて、収集コンテンツデータ14a、14b、...を複数のクラスタに分類する。さらにコンテンツ収集装置1は、コンテンツデータ記憶部11に登録するコンテンツとして、それぞれのクラスタからランダムに分類コンテンツデータ15a、15b、...を抽出する。ステップS7においてコンテンツ収集装置1は、ステップS6で抽出した分類コンテンツデータ15a、15b、...を、ステップS1で入力されたクエリ意味コンセプトと、関連づけて、コンテンツデータ記憶部11に記憶する。ここで登録される分類コンテンツデータ15a、15b、...は、クエリ意味コンセプトに関連するコンテンツデータであって、様々な視点から意味コンセプトを表現したコンテンツデータである。図2を参照して、本発明の実施の形態に係るコンテンツ収集装置1を説明する。コンテンツ収集装置1は、記憶装置10、中央処理制御装置20、表示装置30および入力装置40を備える一般的なコンピュータである。コンテンツ収集装置1は、所定の処理を実行するコンテンツ収集プログラムがインストールされ実行されることにより実現される。表示装置30は、中央処理制御装置20の指示に従って、データを画面に表示し、表示内容を操作者に確認させる。入力装置40は、マウスやキーボードなどであって、操作者の指示を中央処理制御装置20に入力する。記憶装置10は、コンテンツデータ記憶部11、シーズコンテンツデータ記憶部12、共通情報データ記憶部13、収集コンテンツデータ記憶部14および分類コンテンツデータ記憶部15を備える。コンテンツデータ記憶部11は、記憶装置10のうち、コンテンツデータ11a、11b、11c...を、コンテンツデータ11a、11b、11c...の意味コンセプトと対応づけて記憶した記憶領域である。コンテンツデータ記憶部11に記憶されるコンテンツは、画像データおよび動画データの少なくともいずれかである。本発明の実施の形態においては、コンテンツが画像の場合について説明する。コンテンツデータ記憶部11には、図3に示すようなコンテンツ管理データ11nも記憶される。コンテンツ管理データ11nは、コンテンツの識別子と、そのコンテンツデータの意味コンセプトが対応づけられたデータである。一つのコンテンツデータに、一つの意味コンセプトが対応づけられても良いし、複数の意味コンセプトが対応づけられても良い。図3に示す例では、コンテンツの識別子として、コンテンツのファイル名を用いている。コンテンツが画像データの場合、jpegの拡張子が、動画データの場合、mpegの拡張子が付与されている。コンテンツデータ記憶部11に記憶されるコンテンツのファイル形式は、jpeg形式またはmpeg形式に限られない。シーズコンテンツデータ記憶部11は、記憶装置10のうちシーズコンテンツデータ12a、12b、...が記憶された記憶領域である。共通情報データ記憶部13は、記憶装置10のうち共通情報データ13aが記憶された記憶領域である。収集コンテンツデータ記憶部14は、収集コンテンツデータ14a、14b、...が記憶された記憶領域である。分散コンテンツデータ記憶部15は、記憶装置10のうち分散コンテンツデータ15a、15b、...が記憶された記憶領域である。これらのデータは、後述する中央処理制御装置20の各手段によって出力されるデータである。中央処理制御装置20は、シーズコンテンツ特定手段21、共通情報算出手段22、コンテンツ収集手段23、分類手段24および登録手段24を備える。シーズコンテンツ特定手段21は、操作者によって入力装置40からクエリ意味コンセプトが入力されると、コンテンツデータ記憶部11から、クエリ意味コンセプトに関連づけられたコンテンツデータを表示装置30に出力する。操作者は、表示されたコンテンツデータから、所望のコンテンツデータを入力装置40で指定する。シーズコンテンツ特定手段21は、出力されたコンテンツデータのうち、入力装置40から選択されたコンテンツデータを、シーズコンテンツデータ12a、12b、...として、シーズコンテンツデータ記憶部11に記憶する。シーズコンテンツデータ12a、12b、...は、クエリ意味コンセプトに関連したシーズコンテンツデータである。ここで操作者が選択するシーズコンテンツデータ12a、12b、...は、複数である。操作者は、入力装置40でクエリ意味コンセプトをシーズコンテンツ特定手段21に入力する。クエリ意味コンセプトとして、例えば、赤いリンゴと入力すると、シーズコンテンツ特定手段21は、コンテンツデータ記憶部11から、意味コンセプトが赤いリンゴに関連するコンテンツを検索し、出力する。ここで、赤いリンゴの類義語として、redapple、赤林檎などの意味コンセプトについても、併せて検索されても良い。クエリ意味コンセプトに関連するコンテンツが検索されると、シーズコンテンツ特定手段21は、検索されたコンテンツを、表示装置30にプレビュー表示する。操作者は、プレビュー表示されたコンテンツを参照して、所望のコンテンツを選択する。ここで、クエリ意味コンセプトとして、lightが入力された場合、光を表すコンテンツや、軽さを表すのコンテンツなども検索される。そこで操作者が、シーズコンテンツデータ12aとして、光を表すコンテンツを選択することで、クエリ意味コンセプトが多義性を持つ言葉であっても、所望のコンテンツを選択することができる。共通情報算出手段22は、シーズコンテンツデータ12a、12b、...の特徴に関する共通情報データ13aを算出する。共通情報データ13aは、複数のシーズコンテンツデータ12a、12b、...に共通する特徴量またはパターンである。共通情報算出手段22は、特徴量およびパターンの両方に基づいて共通情報データ13aを算出しても良いし、特徴量およびパターンのうち、予め定めたいずれかに基づいて共通情報データ13aを算出してもよい。また、特徴量およびパターンの両方から共通情報データ13aを算出するのか、あるいはそのいずれかから算出するのかは、操作者の指示により決定されても良い。操作者が指示する場合、共通情報算出手段22は、表示装置30にこれらの選択肢を表示して、操作者に選択させる方法が考えられる。また、共通情報算出手段22は、これらの選択肢が予め設定された設定情報を参照して、処理を進めても良い。共通情報算出手段22が、共通情報データ13aとして、複数のシーズコンテンツデータ12a、12b、...に共通する特徴量共通特徴量を出力する場合を説明する。共通特徴量の算出は、非特許文献1や特開2007-317133号公報に記載の方法が考えられる。共通情報算出手段22は、シーズコンテンツデータ12a、12b、...に対し、いくつかの種類の画像特徴量を算出する。画像特徴量の一例としては、色ヒストグラム、形状、模様、画像特徴点の数などの特徴を数値化したものが考えられる。共通情報算出手段22は、これらの個々の特徴空間において、特徴量の標準偏差を求める。共通情報算出手段22は、標準偏差の小さい所定数の特徴量の平均値を、共通特徴量として、共通情報データ13aに出力する。この所定数は、1でも良いし、2以上でも良い。図4を参照して、共通情報算出手段22が、共通特徴量を算出する処理を説明する。まずステップS101において共通情報算出手段22は、記憶装置10からシーズコンテンツデータ12a、12b、...を読み出す。読み出したシーズコンテンツデータ12a、12b、...のそれぞれについて、ステップS102の処理を繰り返す。ステップS102において共通情報算出手段22は、シーズコンテンツデータ12aについて、所定の種別の特徴量を算出する。例えば、共通情報算出手段22は、このシーズコンテンツデータ12aについて、色ヒストグラム、形状、模様、画像特徴点の数などの特徴量を算出する。すべてのシーズコンテンツデータ12aについてステップS102の処理が終了すると、ステップS103に進む。ステップS103において共通情報算出手段22は、各特徴量の種別ごとに、すべてのシーズコンテンツデータ12a、12b、...の特徴量について標準偏差を算出する。この標準偏差の小さい所定の数の特徴量を特定し、それぞれの特徴量の平均値のベクトルを、共通特徴量として算出する。ここでは、共通特徴量を算出するために、複数のシーズコンテンツデータ12a、12b、...を用いる場合を説明したが、一つのシーズコンテンツデータ12から共通特徴量を算出することもできる。例えば共通情報算出手段22は、複数のシーズコンテンツデータ12a、12b、...の代わりに、一つのシーズコンテンツデータaと、一般的なコンテンツデータとを比較する。共通情報算出手段22は、シーズコンテンツデータ12aの特徴的な特徴量を、共通特徴量として出力する方法が考えられる。共通情報算出手段22が、共通情報データ13aとして、複数のシーズコンテンツデータ12a、12b、...に共通するパターン共通パターンを出力する場合を説明する。共通パターンの算出は、VisualPatternDiscoveryUsingWebImagesに記載の方法が考えられる。共通情報算出手段22は、各シーズコンテンツデータ12a、12b、...を複数の領域に分割し、領域ごとに、色ヒストグラム、形状、模様、画像特徴点の数などの特徴量を算出する。共通情報算出手段22は、分割された各領域においてこれらの個々の特徴空間において、特徴量の標準偏差を求める。最も標準偏差の少ない特徴量を使って、各領域をクラスタリングする。共通情報算出手段22は、最大数の領域が属するクラスタを特定し、機械学習方法で、ビジュアルモデルを算出し、このビジュアルモデルを共通パターンとして、共通情報データ13aに出力する。ここで、領域の分割する方法は、例えば、HIRBIRAHierarchicalApproachforRegionbasedImageRetrieval559569の方法が考えられる。クラスタリングの方法は、例えばFuzzyKmeansなどの方法が考えられる。機械学習方法は、例えば、SVMSupportVectorMachineなどの方法が考えられる。図5を参照して、共通情報算出手段22が、共通パターンを算出する処理を説明する。まずステップS151において共通情報算出手段22は、記憶装置10からシーズコンテンツデータ12a、12b、...を読み出す。読み出したシーズコンテンツデータ12a、12b、...のそれぞれについて、ステップS152ないしステップS153の処理を繰り返す。ステップS152において共通情報算出手段22は、シーズコンテンツデータ12aを複数の領域に分割する。分割された各領域について、ステップS153の処理が繰り返される。ステップS153において共通情報算出手段22は、シーズコンテンツデータ12aの所定の領域について、所定の種別の特徴量を算出する。例えば、共通情報算出手段22は、この領域について、色ヒストグラム、形状、模様、画像特徴点の数などの特徴量を算出する。すべての領域についてステップS153の処理が終了すると、次のシーズコンテンツデータ12bについて、ステップS152およびステップS153の処理を繰り返す。すべてのシーズコンテンツデータ12a、12b、...についてステップS152およびステップS153の処理が終了すると、ステップS154において共通情報算出手段22は、各特徴量の種別ごとに、すべてのシーズコンテンツデータ12a、12b、...のすべての領域の特徴量について標準偏差を算出する。この標準偏差の小さい所定の数の特徴量を特定する。さらに共通情報算出手段22は、この特定された特徴量で、領域をクラスタリングする。ステップS155において共通情報算出手段22は、最大数の領域が関連づけられたクラスタを特定する。ステップS156において共通情報算出手段22は、ステップS155で特定されたクラスタに属する領域を用いて、機械学習方法によりビジュアルモデルを算出する。ステップS156において共通情報算出手段22は、ステップS156で算出したビジュアルモデルを、共通パターンと特定する。共通情報算出手段22が、共通情報データ13aとして、複数のシーズコンテンツデータ12a、12b、...の共通特徴量および共通パターンを出力することもできる。この場合共通情報算出手段22は、まず、図4を参照して説明した通りに共通特徴量を算出するとともに、図5を参照して説明した通りに共通パターンを算出する。共通情報算出手段22は、共通特徴量および共通パターンを含むベクトルを、共通情報として、共通情報データ13aとして出力することもできる。このように、共通情報算出手段22は、シーズコンテンツデータ12a、12b、...から共通情報データ13aを出力することができる。共通情報データ13aは、コンテンツ収集手段23において参照される。コンテンツ収集手段23は、クエリ意味コンセプトに対応づけられたコンテンツデータであって、共通情報データ13aに基づいて類似する特徴を有するコンテンツデータを収集する。ここで収集するコンテンツデータは、収集コンテンツデータ14a、14b、...と称され、収集コンテンツデータ記憶部14に記憶される。コンテンツ収集手段23は、例えばウェブで格納されたコンテンツデータから、新たにコンテンツデータ記憶部11に登録する候補となる収集コンテンツデータ14a、14b、...を検索する。まずコンテンツ収集手段23は、例えば赤いリンゴなど、クエリ意味コンセプトに対応づけられたコンテンツデータを検索する。コンテンツ収集手段23は、例えば、ウェブからコンテンツデータを検索する。ウェブからコンテンツデータを検索する際、コンテンツの周辺のテキストを用いてクエリ意味コンセプトに対応するコンテンツデータを検索する。さらにコンテンツ収集手段23は、共通情報データ13aを参照して、検索されたコンテンツデータから、共通情報データ13aが類似する収集コンテンツデータ14a、14b、...を抽出する。具体的には、共通特徴量を利用する場合、コンテンツ収集手段23は、検索されたコンテンツデータについて、共通特徴量の特徴種別の特徴量を算出し、共通特徴量との距離を算出する。この距離の算出では例えば、Euclideandistance方法などが用いられる。コンテンツ収集手段23は、距離の小さい順で一定数以上のコンテンツデータを、収集コンテンツデータ14a、14b、...として、収集する。分類手段24は、収集コンテンツデータ14a、14b、...を、共通情報データ13aと異なる特徴で複数のクラスタに分類し、複数のクラスタのそれぞれからコンテンツデータを抽出する。ここで抽出されるコンテンツデータは、分類コンテンツデータ15a、15b、...と称され、分類コンテンツデータ記憶部15に記憶される。共通情報データ13aが色ヒストグラムの共通特徴量の場合、分類手段24は、共通情報データ13aと異なる特徴として、例えば、形状、模様、画像特徴点の数などに関する特徴に基づく特徴量を算出する。共通情報データ13aが色の特徴量に基づいてクラスタリングされた領域に基づく共通パターンの場合、分類手段24は、ここの画像においてこの共通パターンと一番類似した領域に対して、形状、位置、サイズなどの特徴量を算出する。収集コンテンツデータ14a、14b、...を複数のクラスタに分割するために算出される特徴量の種別は、一つでも良いし、複数でも良い。このように、共通情報データ13aを算出した際に用いた特徴と異なる特徴量を算出すると、分類手段24は、この算出された特徴量を用いて、収集コンテンツデータ14a、14b、...を、クラスタリングする。このクラスタリングの手法は、例えば、例えばFuzzyKmeansなどの方法が考えられる。このクラスタリングにより、クエリ意味コンセプトに関連づけられた収集コンテンツデータ14a、14b、...が、その内容や視点などの異なる複数のクラスタに分割される。ここで、収集コンテンツデータ14a、14b、...を収集する際に用いられた特徴量と異なる特徴量を用いることで、分類手段24は、効率的に、異なる複数のクラスタに分割することができる。分類手段24は、クラスタリングにより分割されたいくつかのクラスタのそれぞれから、所定数のコンテンツデータを分類コンテンツデータ15a、15b、...として抽出する。各クラスタから分類コンテンツデータ15a、15b、...を抽出する方法は、どのようなものでもかまわない。一つの方法としては、分類手段24がランダムに抽出する方法がある。また、分類手段24が、個々のクラスタの特徴空間の中心から一定以下の距離を有するコンテンツを抽出しても良い。分類コンテンツデータ15a、15b、...は、分類コンテンツデータ記憶部15に記憶される。図6を参照して、共通情報データ13aが共通特徴量の場合の分類手段24の処理を説明する。まずステップS201において分類手段24は、収集コンテンツデータ14a、14b、...を読み出す。読み出された各収集コンテンツデータ14a、14b、...について分類手段24は、ステップS202の処理を実行する。ステップS202において分類手段24は、収集コンテンツデータ14aについて共通特徴量以外の特徴量を算出する。すべての収集コンテンツデータ14a、14b、...についてステップS202の処理が終了すると、ステップS203に進む。ステップS203において分類手段24は、ステップS202で算出された特徴量を用いて、収集コンテンツデータ14a、14b、...を複数のクラスタに分類する。さらにステップS204において分類手段24は、各クラスタから分類コンテンツデータ15a、15b、...を抽出する。図7を参照して、共通情報データ13aが共通パターンの場合の分類手段24の処理を説明する。ステップS251の処理は、図6のステップS201の処理と同様である。また、ステップS253およびステップS254の処理は、図6のステップS203およびステップS204の処理と同様である。ステップS252において分類手段24は、収集コンテンツデータ14aについて共通パターンの算出におけるクラスタリング時に用いた特徴量以外の特徴量を算出する。すべての収集コンテンツデータ14a、14b、...についてステップS252の処理が終了すると、ステップS253に進む。登録手段25は、分類コンテンツデータ15a、15b、...を、クエリ意味コンセプトと対応づけてコンテンツデータ記憶部11に記憶する。ここで、登録される分類コンテンツデータ15a、15b、...は、共通の意味コンセプトを持つコンテンツデータであって、様々な視点で意味コンセプトを表現した内容の異なるコンテンツデータである。このように、本発明の実施の形態に係るコンテンツ収集装置1によれば、共通の意味コンセプトを持つコンテンツデータであって、様々な視点で意味コンセプトを表現した内容の異なるコンテンツデータを取得することができる。またコンテンツ収集装置1は、複数のシーズコンテンツデータ12a、12b、...に共通する特徴量を用いてコンテンツを収集する。これにより、操作者の意図するコンテンツをより的確に収集することができる。さらにコンテンツ収集装置1は、クエリ意味コンセプトに対応づけられたコンテンツデータ11a、11b、...をプレビュー表示して選択して、シーズコンテンツデータ12a、12b、...を選択させる。これにより、クエリ意味コンセプトが多義性を有していても、操作者の意図するシーズコンテンツデータ12a、12b、...を選択することができる。このように本発明の実施の形態に係るコンテンツ収集装置1は、シーズ画像の利用により、操作者の収集意図を正確に反映したコンテンツを収集することができる。また、収集時に用いた特徴量と異なる特徴量でコンテンツをクラスタリングすることにより、コンテンツ収集装置1は、様々な視点のコンテンツを、精度良くかつ効率よく収集することができる。変形例本発明の実施の形態においては、コンテンツが画像データである場合を説明したが、本発明の実施の形態に係るコンテンツ収集装置1は、動画データにも適用することができる。動画データを各ショットごとに分割し、この各ショットを構成する所定のフレーム画像データを、実施の形態における画像データとして、コンテンツ収集装置1は、コンテンツを収集することができる。ここで、所定のフレーム画像データは、例えば、そのショットの最初のフレームの画像データであっても良いし、そのショットを代表するフレームの画像データであっても良い。このように、本発明の実施の形態に係るコンテンツ収集装置1は、画像データのみならず、動画データにも適用することができる。その他の実施の形態上記のように、本発明の実施の形態およびその変形例によって記載したが、この開示の一部をなす論述および図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例および運用技術が明らかとなる。例えば、本発明の実施の形態に記載したコンテンツ分類装置は、図2に示すように一つのハードウェア上に構成されても良いし、その機能や処理数に応じて複数のハードウェア上に構成されても良い。また、既存の情報処理システム上に実現されても良い。本発明はここでは記載していない様々な実施の形態等を含むことは勿論である。従って、本発明の技術的範囲は上記の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。