"2次元座標に分布可能な複数の点を示すデータを記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶された複数の点の集合を含む処理対象領域から、前記点の評価値に基づいて算出されるスコアが最も高いもしくは低い矩形領域を解の候補である解候補として抽出する抽出部と、前記抽出部により抽出された解候補と、他の解候補のうち複数の処理対象領域と重複する解候補とが交差するか否かを判定し、交差する場合には、当該解候補及び当該他の解候補のうち前記スコアが低いもしくは高い解候補を解候補から除外するとともに前記スコアが高いもしくは低い解候補を解候補として確定し、交差しない場合には、当該解候補を解候補として確定する確定部と、前記確定部により確定された解候補のうち、前記スコアが最も高いもしくは低い解候補を解領域として選択する選択部と、前記選択部により選択された解領域が抽出された前記処理対象領域のうち当該解領域を除いた領域、および、前記確定部により除外された解候補が抽出された前記処理対象領域のうち当該解候補を除いた領域から、一つ又は複数の矩形領域を処理対象領域として生成する生成部と、前記選択部により所定数の解領域が選択されるまで、前記生成部により生成された処理対象領域から前記抽出部により解候補を抽出させ、前記確定部により解候補を確定させ、前記選択部により解領域を選択させる制御部とを備えたことを特徴とする領域発見装置。前記複数の処理対象領域と重複する解候補を一時記憶する一時記憶部をさらに備え、前記確定部は、前記抽出部により抽出された解候補と、前記一時記憶部により一時記憶された解候補とが交差するか否かを判定し、交差する場合には、当該抽出された解候補及び当該一時記憶された解候補のうち前記スコアが低いもしくは高い解候補を解候補から除外するとともに前記スコアが高いもしくは低い解候補を解候補として確定し、交差しない場合には、当該解候補を解候補として確定することを特徴とする請求項1に記載の領域発見装置。コンピュータに、2次元座標に分布可能な複数の点を示すデータを記憶する記憶部に記憶された複数の点の集合を含む処理対象領域から、前記点の評価値に基づいて算出されるスコアが最も高いもしくは低い矩形領域を解の候補である解候補として抽出し、前記解候補を抽出する処理により抽出された解候補と、他の解候補のうち複数の処理対象領域と重複する解候補とが交差するか否かを判定し、交差する場合には、当該解候補及び当該他の解候補のうち前記スコアが低いもしくは高い解候補を解候補から除外するとともに前記スコアが高いもしくは低い解候補を解候補として確定し、交差しない場合には、当該解候補を解候補として確定し、前記解候補を確定する処理により確定された解候補のうち、前記スコアが最も高いもしくは低い解候補を解領域として選択し、前記解領域を選択する処理により選択された解領域が抽出された前記処理対象領域のうち当該解領域を除いた領域、および、前記解候補を確定する処理により除外された解候補が抽出された前記処理対象領域のうち当該解候補を除いた領域から、一つ又は複数の矩形領域を処理対象領域として生成し、前記解領域を選択する処理により所定数の解領域が選択されるまで、前記処理対象領域を生成する処理により生成された処理対象領域から前記解候補を抽出する処理により解候補を抽出させ、前記解候補を確定する処理により解候補を確定させ、前記解領域を選択する処理により解領域を選択させることを特徴とする領域発見プログラム。コンピュータが実行する領域発見方法であって、2次元座標に分布可能な複数の点を示すデータを記憶する記憶部に記憶された複数の点の集合を含む処理対象領域から、前記点の評価値に基づいて算出されるスコアが最も高いもしくは低い矩形領域を解領域として抽出し、前記処理対象領域のうち前記解領域を除いた領域から一つ又は複数の矩形領域を処理対象領域として生成し、前記処理対象領域を生成する処理により生成された処理対象領域から、当該処理対象領域ごとに、前記スコアが最も高いもしくは低い矩形領域を解候補として抽出し、前記解候補を抽出する処理により抽出された解候補が複数の処理対象領域と重複する場合には、当該解候補を一時記憶部に一時記憶し、前記解候補を抽出する処理により抽出された解候補と、前記一時記憶部に一時記憶された解候補とが交差するか否かを判定し、交差する場合には、当該抽出された解候補及び当該一時記憶された解候補のうち前記スコアが低いもしくは高い解候補を解候補から除外するとともに前記スコアが高いもしくは低い解候補を解候補として確定し、交差しない場合には、当該抽出された解候補を解候補として確定し、前記解候補を確定する処理により確定された解候補のうち、前記スコアが最も高いもしくは低い解候補を解領域として選択し、前記解領域を選択する処理により選択された解領域が抽出された前記処理対象領域のうち当該解領域を除いた領域、および、前記解候補を確定する処理により除外された解候補が抽出された前記処理対象領域のうち当該解候補を除いた領域から、一つ又は複数の矩形領域を処理対象領域として生成することを特徴とする領域発見方法。ところで、最適領域を発見するだけでなく、スコアが高い上位k件の領域を発見することができれば有用であると考えられる。例えば、電力使用量が高い地域のうち上位3件を発見することで、電力使用量が高い地域についての特徴や傾向といった新たな知見を見出すことが可能になるものと考えられる。なお、kは、自然数である。ここで、従来技術において算出される領域ごとのスコアを用いて、スコアが高い上位k件の領域を単純に選択すると、似通った領域ばかりが選択されてしまい、得られる知見が少ない。例えば、図32に示すように、領域Rから領域r1,r2,r3を発見しても、得られる知見が少なかった。このため、各領域が交差しないように上位k件の領域を発見することが要求される。例えば、図33に示すように、領域Rから互いに交差しない領域r1,r2,r3を発見すること、つまり交差なし上位k件領域発見問題を解くことが望まれる。これは、2次元座標と評価値とを有する点データの集合に対して、評価値から算出されるスコアを定義したとき、このスコアの上位k件の領域を交差なく出力せよという問題である。この問題を解くことにより、図34に示すように、領域Rから互いに交差しない領域riの集合が発見できる。なお、iは、1≦i≦kを満たす自然数である。また、図32~35は、従来技術の問題点を説明するための図である。しかしながら、交差なし上位k件領域発見問題を効率良く解くことができる技術は存在しなかった。例えば、従来技術を用いて、図35に示すような領域の発見方法が考えられる。図35は、従来技術の問題点を説明するための図である。図35の網掛け部分は、選択された領域を示す。図351に示すように、この方法では、従来技術と同様に、4つの線分で囲まれる領域rkを列挙し、領域ごとにスコアを算出する。そして、図352に示すように、これらの領域から上位1件目の領域として領域r5を選択する。そして、図353に示すように、上位2件目の候補として領域r2を選択し、領域r5と交差するか否か判定する。この場合、領域r2は領域r5と交差するため、領域r2は候補から除外される。そして、次にスコアが高い領域r6を上位2件目の候補として選択し、領域r5との交差判定を行う。この場合、領域r6は領域r5と交差しないため、領域r6が上位2件目の領域となる。以降、この方法では、上位i件目の候補を選択するごとに、既に選択された上位i-1件目までの領域と交差判定を行い、交差しない領域のみを選択するという処理を繰り返すことで、交差なし上位k件領域発見問題を解く。しかし、この方法では、候補となる領域を選択するごとに、既に選択された領域のそれぞれと交差判定を行うため、処理効率が低くなるおそれがある。開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、交差なし上位k件領域発見問題を効率良く解くことができる領域発見装置、領域発見プログラム及び領域発見方法を提供することを目的とする。本願の開示する技術は、一つの態様において、記憶部と、抽出部と、確定部と、選択部と、生成部と、制御部とを備える。記憶部は、2次元座標に分布可能な複数の点を示すデータを記憶する。抽出部は、記憶部に記憶された複数の点の集合を含む処理対象領域から、点の評価値に基づいて算出されるスコアが最も高いもしくは低い矩形領域を解の候補である解候補として抽出する。確定部は、抽出部により抽出された解候補と、他の解候補のうち複数の処理対象領域と重複する解候補とが交差するか否かを判定する。確定部は、交差する場合には、抽出された解候補及び他の解候補のうちスコアが低いもしくは高い解候補を解候補から除外するとともにスコアが高いもしくは低い解候補を解候補として確定し、交差しない場合には、抽出された解候補を解候補として確定する。選択部は、確定部により確定された解候補のうち、スコアが最も高いもしくは低い解候補を解領域として選択する。生成部は、選択部により選択された解領域が抽出された処理対象領域のうち解領域を除いた領域、および、確定部により除外された解候補が抽出された処理対象領域のうち除外された解候補を除いた領域から、一つ又は複数の矩形領域を処理対象領域として生成する。制御部は、選択部により所定数の解領域が選択されるまで、生成部により生成された処理対象領域から抽出部により解候補を抽出させ、確定部により解候補を確定させ、選択部により解領域を選択させる。本願の開示する技術の一つの態様によれば、交差なし上位k件領域発見問題を効率良く解くことができるという効果を奏する。以下に、本願の開示する領域発見装置、領域発見プログラム及び領域発見方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。実施例1に係る領域発見装置の構成の一例について説明する。図1は、実施例1に係る領域発見装置の構成の一例を示す図である。図1に示すように、この領域発見装置100は、記憶部110と、制御部120とを有する。また、領域発見装置100は、入力装置101と、出力装置102とに接続される。入力装置101は、各種情報の入力を受け付ける。例えば、入力装置101は、2次元座標に分布する点データの集合を含む情報の入力を受け付ける。また、例えば、入力装置101は、点データの評価値に基づいて算出されるスコアの定義を示す情報の入力を受け付ける。このスコアの定義は、例えば、各点データの評価値の総和である。例えば、入力装置101は、キーボードやマウス、媒体読取装置などに対応する。なお、スコアの定義は、上記の例に限定されるものではない。例えば、スコアの定義は、各領域の面積当たりの各点データの評価値の総和としても良い。出力装置102は、各種情報を出力する。例えば、出力装置102は、スコアが高い上位k件の領域を示す情報を出力する。例えば、出力装置102は、ディスプレイやモニタ、スピーカなどに対応する。記憶部110は、入力データ111と、処理対象集合112と、解集合113と、候補集合114と、分割集合115と、交差集合116と、対応テーブル117と、出力データ118とを有する。記憶部110は、例えば、RAMRandomAccessMemory、ROMReadOnlyMemory、フラッシュメモリFlashMemory等の半導体メモリ素子、磁気ディスク装置、光ディスク装置又は光磁気ディスク装置等の記憶装置に対応する。入力データ111は、点データの集合を含む情報である。この点データは、例えば、2次元座標に分布し、評価値を有する点の情報である。図2は、入力データの一例を示す図である。図2に示すように、入力データ111は、例えば、水平方向の座標xと、垂直方向の座標yと、評価値vとを対応付けた情報である。なお、入力データ111は、記憶部の一例である。図2に示すように、例えば、入力データ111は、x0.2と、y0.9と、v9.0とを対応付けた情報を含む。つまり、入力データ111は、座標0.2,0.9に評価値9.0を有する点0.2,0.9,9.0が存在することを示す。また、入力データ111は、他の点についても同様の情報を含む。なお、評価値vは、1次元のデータに限定されるものではなく、例えば、多次元のデータであっても良い。また、点データは、2次元座標に分布するデータに限定されるものではなく、例えば、数値データなど多次元座標系に含まれる領域に分布可能なデータを有していれば良い。処理対象集合112は、後述する発見部122の処理対象となる領域の集合である。例えば、処理対象集合112は、2次元座標に分布する複数の点データを含む任意の大きさの処理対象領域の集合である。この処理対象領域は、例えば、4つの線分で囲まれた矩形領域である。図3は、処理対象集合のデータ構造の一例を示す図である。図3に示すように、処理対象集合112は、例えば、処理対象領域ごとにIDと、leftLowと、rightUpと、pointListとを対応付けた情報を含む。このうち、IDは、処理対象領域を一意に識別する識別情報を示す。leftLowは、矩形の左下の座標を示す。rightUpは、矩形の右上の座標を示す。pointListは、処理対象領域に含まれる複数の点データを示す。なお、処理対象集合112は、Targetとも称する。図3に示すように、例えば、処理対象集合112は、IDR-1と、leftLow0.2,0.2と、rightUp0.8,0.6とを対応付けた情報を含む。また、処理対象集合112は、IDR-1と、pointList0.5,0.3,5.3,0.7,0.4,-3.2とを対応付けた情報を含む。つまり、処理対象集合112は、処理対象領域R-1がx=0.2、y=0.2、x=0.8、y=0.6の4つの線分で囲まれた矩形領域であり、点0.5,0.3,5.3や点0.7,0.4,-3.2など複数の点を含むことを示す。また、処理対象集合112は、他の処理対象領域についても同様の情報を含む。なお、矩形領域の表現方法は、左下の座標と右上の座標とで表現する方法を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、矩形領域の表現方法は、矩形を形成する4つの線分の式で表現されても良い。以下の説明では、矩形領域の表現方法は、左下の座標と右上の座標とで表現する方法を用いることとする。解集合113は、解となる領域の集合である。例えば、解集合113は、発見部122により求められた上位1件目から上位k件目までの解領域の集合である。図4は、解集合のデータ構造の一例を示す図である。図4に示すように、解集合113は、例えば、解領域ごとにIDと、leftLowと、rightUpと、scoreとを対応付けた情報を含む。このうち、IDは、解領域を一意に識別する識別情報を示す。scoreは、解領域に含まれる複数の点データの評価値vに基づいて算出されるスコアを示す。なお、解集合113は、Outputとも称する。図4に示すように、例えば、解集合113は、IDr-1と、leftLow0.2,0.3と、rightUp0.4,0.5と、score25とを対応付けた情報を含む。つまり、解集合113は、解領域r-1がx=0.2、y=0.3、x=0.4、y=0.5の4つの線分で囲まれた矩形領域であり、解領域r-1のスコアが25であることを示す。また、解集合113は、他の解領域についても同様の情報を含む。候補集合114は、解領域の候補となる領域の集合である。例えば、候補集合114は、処理対象領域から抽出された候補領域の集合である。候補集合114は、図4に示した解集合113と同様のデータ構造を有する。図4に示すように、候補集合114は、例えば、候補領域ごとにIDと、leftLowと、rightUpと、scoreとを対応付けた情報を含む。このうち、IDは、候補領域を一意に識別する識別情報を示す。なお、候補領域のIDは、解領域のIDと同一のIDを用いても良い。なお、候補領域は、解候補の一例である。また、候補集合114は、Candidateとも称する。分割集合115は、発見部122における分割処理の対象となる処理対象領域の集合である。例えば、分割集合115は、発見部122により解領域が抽出された処理対象領域の集合である。分割集合115は、図3に示した処理対象集合112と同様のデータ構造を有する。図3に示すように、分割集合115は、例えば、処理対象領域ごとにIDと、leftLowと、rightUpと、pointListとを対応付けた情報を含む。なお、分割集合115は、Splitとも称する。交差集合116は、発見部122における交差判定の対象となる候補領域の集合である。例えば、交差集合116は、候補領域のうち、複数の処理対象領域と重複する候補領域の集合である。交差集合116は、図4に示した解集合113と同様のデータ構造を有する。図4に示すように、交差集合116は、例えば、候補領域ごとにIDと、leftLowと、rightUpと、scoreとを対応付けた情報を含む。なお、交差集合116は、一時記憶部の一例である。また、交差集合116は、Intersectionとも称する。対応テーブル117は、処理対象領域と、処理対象領域から抽出された候補領域とを対応付けて記憶する。図5は、対応テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図5に示すように、対応テーブル117は、例えば、TargetIDと、ResultIDとを対応付けて記憶する。このうち、TargetIDは、処理対象領域のIDを示す。ResultIDは、候補領域のIDを示す。図5に示すように、例えば、対応テーブル117は、TargetIDR-1と、ResultIDr-1とを対応付けて記憶する。つまり、対応テーブル117は、処理対象領域R-1から候補領域r-1が抽出されたことを示す。また、対応テーブル117は、他の処理対象領域についても同様の情報を含む。出力データ118は、スコアが高い上位k件の領域を含む情報である。例えば、出力データ118は、点データの集合のうちスコアが高い上位3件の領域を含む。図6は、出力データの一例を示す図である。図6に示すように、例えば、出力データ118は、Top1==>0.5,0.1-0.9,0.7score:20.0を含む。つまり、出力データ118は、上位1件目の領域がx=0.5、y=0.1、x=0.9、y=0.7の4つの線分で囲まれた矩形領域であり、上位1件目の領域のスコアが20.0であることを示す。また、出力データ118は、他の順位の領域についても同様の情報を含む。制御部120は、受付部121と、発見部122と、出力制御部123とを有する。制御部120は、例えば、ASICApplicationSpecificIntegratedCircuitやFPGAFieldProgrammableGateArrayなどの集積装置に対応する。また、制御部120は、例えば、CPUCentralProcessingUnitやMPUMicroProcessingUnitなどの電子回路に対応する。受付部121は、入力装置101から各種情報を受け付ける。例えば、受付部121は、2次元座標に分布する点データの集合を含む情報を入力装置101から受け付けて、受け付けた情報を入力データ111として記憶部110に格納する。また、受付部121は、点データの評価値に基づいて算出されるスコアの定義を示す情報を入力装置101から受け付けて、受け付けた情報を発見部122に出力する。発見部122は、点データの集合からスコアが高い上位k件の領域を発見する。例えば、発見部122は、処理対象となる領域のうち発見済みの解領域を除いた領域から次の順位の解領域を発見する処理と、複数の処理対象領域と重複する候補領域のみと交差するか否かを判定する処理とを繰り返し実行することで、上位k件の領域を発見する。なお、発見部122は、記憶部、抽出部、確定部、選択部、生成部及び制御部の一例である。以下において、発見部122の処理を説明する。発見部122は、入力データ111から処理対象領域を生成する。例えば、発見部122は、入力データ111の全ての点を含む最も小さい矩形領域を処理対象領域として生成する。例えば、発見部122は、入力データに含まれる全ての点のx座標のうち、最も小さい座標xminと最も大きい座標xmaxとを取得する。また、発見部122は、入力データに含まれる全ての点のy座標のうち、最も小さい座標yminと最も大きい座標ymaxとを取得する。発見部122は、取得した座標を用いて、矩形領域の左下の座標xmin,yminと右上の座標xmax,ymaxとを決定する。発見部122は、決定した座標によって表現される矩形領域を処理対象領域Rとして生成し、生成した処理対象領域Rを処理対象集合112に格納する。また、発見部122は、処理対象領域のうちスコアが最大の領域を候補領域として抽出する。例えば、発見部122は、処理対象領域Rに含まれる全ての点について、各点を通る水平方向の線分と、各点を通る垂直方向の線分とをそれぞれ2つずつ選択する。そして、発見部122は、これら4つの線分で囲まれる領域rを列挙し、領域rごとのスコアを算出する。そして、発見部122は、算出した領域rごとのスコアが最大となる領域を候補領域rとして抽出する。また、発見部122は、抽出した候補領域rと、候補領域rを抽出した処理対象領域Rとを対応付けて対応テーブル117に格納する。また、発見部122は、抽出した候補領域rを確定する。例えば、発見部122は、抽出した候補領域riと交差集合116に含まれる領域rjと交差するか否かを判定する。なお、この判定する処理は、交差判定とも称する。ここで、発見部122が実行する交差判定について説明する。ここでは一例として、領域Aと領域Bとが交差するか否かを判定する場合を説明する。なお、領域A及び領域Bは、下記のように表現される領域である。A:Axmin,Aymin-Axmax,AymaxB:Bxmin,Bymin-Bxmax,Bymax例えば、発見部122は、領域Aの四隅の座標のいずれかが領域Bに含まれるか否かを判定することで、交差判定を実行する。例えば、発見部122は、左下の座標Axmin,Aymin、左上の座標Axmin,Aymax、右下の座標Axmax,Aymin及び右上の座標Axmax,Aymaxをそれぞれ算出する。そして、発見部122は、算出した4つの座標のうち、1つ以上の座標が下記の式1及び式2を満たす場合に、領域Aと領域Bとが交差するものと判定する。Bxmin<x<Bxmax1Bymin<y<Bymax2一方、発見部122は、算出した4つの座標のうち、全ての座標が下記の式1又は式2を満たさない場合に、領域Aと領域Bとが交差しないものと判定する。なお、交差判定の方法は、上記の方法に限定されるものではない。例えば、発見部122は、領域Bの四隅の座標のいずれかが領域Aに含まれるか否かを判定することで、交差判定を実行してもよい。候補領域riと候補領域rjとが交差する場合には、発見部122は、候補領域riのスコアと候補領域rjのスコアとを比較し、候補領域riのスコアが候補領域rjのスコアより高いか否かを判定する。候補領域riのスコアが候補領域rjのスコアより高い場合には、発見部122は、スコアが高い方の候補領域riを候補領域として確定し、候補領域riが複数の処理対象領域と重複するか否かを判定する。この判定方法は、例えば、上述した交差判定と同様の方法を用いる。具体的には、例えば、発見部122は、候補領域riの四隅の座標のいずれかが処理対象領域Ri以外の処理対象領域に含まれる場合に、候補領域riが複数の処理対象領域と重複するものと判定する。一方、発見部122は、候補領域riの四隅の座標のいずれもが処理対象領域Ri以外の処理対象領域に含まれない場合に、候補領域riが複数の処理対象領域と重複しないものと判定する。候補領域riが複数の処理対象領域と重複する場合には、発見部122は、候補領域riを候補集合114と交差集合116とに格納する。一方、候補領域riが複数の処理対象領域と重複しない場合には、発見部122は、候補領域riを候補集合114に格納する。また、発見部122は、スコアが低い方の候補領域rjを候補集合114と交差集合116とから除外する。そして、発見部122は、対応テーブル117を参照し、候補領域rjに対応する処理対象領域Rjを分割集合115に格納する。発見部122は、対応テーブル117より候補領域rjと対応する処理対象領域Rjの組を除外する。一方、候補領域riのスコアが候補領域rjのスコアより低い場合には、発見部122は、対応テーブル117を参照し、候補領域riに対応する処理対象領域Riを分割集合115に格納する。発見部122は、対応テーブル117より候補領域riと対応する処理対象領域Riの組を除外する。一方、候補領域riと候補領域rjとが交差しない場合には、候補領域riを候補領域として確定し、候補領域riが複数の処理対象領域と重複するか否かを判定する。候補領域riが複数の処理対象領域と重複する場合には、発見部122は、候補領域riを候補集合114と交差集合116とに格納する。一方、候補領域riが複数の処理対象領域と重複しない場合には、発見部122は、候補領域riを候補集合114に格納する。また、発見部122は、確定した候補領域のうち、スコアが最も高い候補領域を解領域として選択する。例えば、発見部122は、候補集合114に含まれる各候補領域のスコアを比較し、スコアが最大の候補領域riを解領域riとして選択する。そして、発見部122は、選択した解領域riを解集合113に格納する。また、発見部122は、対応テーブル117を参照し、解領域riに対応する処理対象領域Riを分割集合115に格納する。また、発見部122は、分割集合115に含まれる処理対象領域のうち、候補領域が抽出された領域を除いた領域から、一つ又は複数の処理対象領域を生成する。例えば、発見部122は、分割集合115から処理対象領域R-iを取得する。発見部122は、取得した処理対象領域R-iのうち候補領域r-iを除いた領域を分割し、新たな処理対象領域R-1,R-2,R-3,R-4を生成する。そして、発見部122は、生成した処理対象領域R-1,R-2,R-3,R-4を処理対象集合112に格納する。ここで、図7を用いて、処理対象領域を分割する処理について説明する。図7は、処理対象領域を分割する処理について説明するための図である。図7では、処理対象領域R-iのうち候補領域r-iを除いた領域を、4つの処理対象領域R-1,R-2,R-3,R-4に分割する場合を説明する。なお、処理対象領域R-i、候補領域r-i、処理対象領域R-1~R-4は、水平方向の座標xmin,xlower,xupper,xmaxと垂直方向の座標ymin,ylower,yupper,ymaxとを用いると、下記のように表現される。R-i:xmin,ymin-xmax,ymaxr-i:xlower,ylower-xupper,yupperR-1:xmin,ymin-xlower,ymaxR-2:xmin,ymin-xmax,ylowerR-3:xupper,ymin-xmax,ymaxR-4:xmin,yupper-xmax,ymax図7に示すように、例えば、発見部122は、分割集合115から処理対象領域R-iを取得する。発見部122は、対応テーブル117を参照し、取得した処理対象領域R-iに対応する候補領域r-iを取得する。発見部122は、処理対象領域R-iを候補領域r-iの左辺を通る直線で分割し、処理対象領域R-iの左辺と候補領域r-iの左辺とで囲まれる矩形領域を処理対象領域R-1として生成する。また、発見部122は、処理対象領域R-iを候補領域r-iの下辺を通る直線で分割し、処理対象領域R-iの下辺と候補領域r-iの下辺とで囲まれる矩形領域を処理対象領域R-2として生成する。また、発見部122は、処理対象領域R-iを候補領域r-iの右辺を通る直線で分割し、処理対象領域R-iの右辺と候補領域r-iの右辺とで囲まれる矩形領域を処理対象領域R-3として生成する。また、発見部122は、処理対象領域R-iを候補領域r-iの上辺を通る直線で分割し、処理対象領域R-iの上辺と候補領域r-iの上辺とで囲まれる矩形領域を処理対象領域R-4として生成する。そして、発見部122は、生成した処理対象領域R-1,R-2,R-3,R-4を新たな処理対象領域R-1,R-2,R-3,R-4として処理対象集合112に格納する。また、発見部122は、出力データ118を生成する。例えば、発見部122は、解集合113に格納した解領域の数が所定数に到達するまで、新たに生成した処理対象領域から候補領域を抽出し、候補領域を確定し、候補集合114から解領域を選択する処理を繰り返す。そして、解領域の数が所定数に到達した場合に、発見部122は、解集合113に含まれる領域の情報に基づいて、出力データ118を生成する。例えば、発見部122は、上位1件目の領域から順に、各領域の順位と、座標と、スコアとを対応付けて、出力データ118を生成する。次に、図8~24を用いて、発見部122の処理を詳細に説明する。図8~24は、発見部の処理を詳細に説明するための図である。図8~24に示す例では、発見部122が入力データ111からスコアが高い上位3件の領域を発見する場合を説明する。図8について説明する。発見部122は、入力データ111から処理対象領域Rinit生成するステップS10。例えば、発見部122は、入力データ111の全ての点を含む最も小さい矩形領域を処理対象領域Rinitとして生成する。そして、発見部122は、生成した処理対象領域Rinitを処理対象集合112に格納する。なお、処理対象領域Rinitは、水平方向の座標x0,x1と垂直方向の座標y0,y1とを用いると、下記のように表現される。Rinit:x0,y0-x1,y1図9の説明に移行する。発見部122は、処理対象集合112に含まれる処理対象領域Rinitのうち、スコアが最大の領域であるtop-1を抽出し、抽出したtop-1を解集合113に格納するステップS11。発見部122は、top-1を抽出した処理対象領域Rinitを分割集合115に格納する。ここで、処理対象領域Rinitを分割集合115に格納するのは、処理対象領域Rinitのうちtop-1を除いた領域にtop-2以降の領域が含まれるからである。なお、top-1は、水平方向の座標x2,x3と垂直方向の座標y2,y3とを用いると、下記のように表現される。top-1:x2,y2-x3,y3図10の説明に移行する。発見部122は、分割集合115から処理対象領域Rinitを取得する。そして、発見部122は、処理対象領域Rinitから処理対象領域R1~R4を生成し、生成した処理対象領域R1~R4を処理対象集合112に格納するステップS12。なお、処理対象領域R1~R4は、水平方向の座標x0~x3と垂直方向の座標y0~y3とを用いると、下記のように表現される。R1:x0,y0-x2,y1R2:x0,y0-x1,y2R3:x3,y0-x1,y1R4:x0,y3-x1,y1図11の説明に移行する。発見部122は、処理対象集合112から処理対象領域R1を取得する。そして、発見部122は、処理対象領域R1のうちスコアが最大の領域r1を抽出し、抽出した領域r1を候補領域として候補集合114に格納するステップS13。発見部122は、他の処理対象領域R2~R4についても同様に、スコアが最大の領域r2~r4を抽出し、抽出した領域r2~r4を候補領域として候補集合114に格納する。また、発見部122は、抽出した候補領域r1~r4と、候補領域r1~r4を抽出した処理対象領域R1~R4とをそれぞれ対応付けて対応テーブル117に格納する。また、候補領域r4は複数の処理対象領域と重複するので、発見部122は、候補領域r4を交差集合116に格納する。ここで、候補領域r4を交差集合116に格納するのは、以後の処理において抽出される候補領域と候補領域r4とが交差する可能性があるからである。これに対して候補領域r1~r3は、以後の処理において抽出される候補領域と交差する可能性はない。なお、候補領域r1~r4は、水平方向の座標x4~x11と垂直方向の座標y4~y11とを用いると、下記のように表現される。r1:x4,y4-x5,y5r2:x6,y6-x7,y7r3:x8,y8-x9,y9r4:x10,y10-x11,y11図12の説明に移行する。ここでは、候補領域r1~r4のうちスコアが最大の候補領域が候補領域r1である場合を説明する。この場合、発見部122は、候補集合114からスコアが最大の候補領域r1をtop-2として選択し、選択したtop-2を解集合113に格納するステップS14。また、発見部122は、候補領域r1を候補集合114から除外するとともに、対応テーブルを参照し、候補領域r1に対応する処理対象領域R1を分割集合115に格納する。発見部122は、対応テーブル117より候補領域r1と対応する処理対象領域R1の組を除外する。ここで、処理対象領域R1を分割集合115に格納するのは、処理対象領域R1のうちtop-2を除いた領域にtop-3以降の領域が含まれる可能性があるからである。図13の説明に移行する。発見部122は、分割集合115から処理対象領域R1を取得する。そして、発見部122は、処理対象領域R1から処理対象領域R1_1~R1_4を生成し、生成した処理対象領域R1_1~R1_4を処理対象集合112に格納するステップS15。なお、ここで生成された処理対象領域R1_1~R1_4は、水平方向の座標x0~x5と垂直方向の座標y0~y5とを用いると、下記のように表現される。R1_1:x0,y0-x4,y1R1_2:x0,y0-x2,y4R1_3:x5,y0-x2,y1R1_4:x0,y5-x2,y1図14及び図15の説明に移行する。発見部122は、処理対象集合112から処理対象領域R1_1を取得し、取得した処理対象領域R1_1のうちスコアが最大の領域r1_1を抽出するステップS16。発見部122は、抽出した候補領域r1_1と、候補領域r1_1を抽出した処理対象領域R1_1とを対応付けて対応テーブル117に格納する。なお、領域r1_1は、水平方向の座標x12,x13と垂直方向の座標y12,y13とを用いると、下記のように表現される。r1_1:x12,y12-x13,y13発見部122は、抽出した領域r1_1が交差集合116に含まれる候補領域r4と交差するか否かを判定する。図14では、領域r1_1と候補領域r4とが交差しないので、領域r1_1を候補領域r1_1として候補集合114に格納するステップS17。また、候補領域r1_1は複数の処理対象領域と重複するので、発見部122は、候補領域r1_1を交差集合116に格納する。ここで、候補領域r1_1を交差集合116に格納するのは、以後の処理において抽出される候補領域と候補領域r1_1とが交差する可能性があるからである。図16及び図17の説明に移行する。発見部122は、処理対象集合112から処理対象領域R1_2を取得し、取得した処理対象領域R1_2のうちスコアが最大の領域r1_2を抽出するステップS18。発見部122は、抽出した候補領域r1_2と、候補領域r1_2を抽出した処理対象領域R1_2とを対応付けて対応テーブル117に格納する。なお、領域r1_2は、水平方向の座標x14,x15と垂直方向の座標y14,y15とを用いると、下記のように表現される。r1_2:x14,y14-x15,y15発見部122は、抽出した領域r1_2が交差集合116に含まれる候補領域r4又はr1_1と交差するか否かを判定する。図16では、領域r1_2と候補領域r1_1とが交差するので、発見部122は、領域r1_2のスコアと候補領域r1_1のスコアとを比較する。図17では、領域r1_2のスコアが候補領域r1_1のスコアより低い場合を説明する。この場合、発見部122は、対応テーブルを参照し、領域r1_2に対応する処理対象領域R1_2を分割集合115に格納するステップS19。発見部122は、対応テーブル117より候補領域r1_2と対応する処理対象領域R1_2の組を除外する。ここで、処理対象領域R1_2を分割集合115に格納するのは、処理対象領域R1_2のうち領域r1_2を除いた領域にtop-4以降の領域が含まれる可能性があるからである。図18の説明に移行する。発見部122は、処理対象集合112から処理対象領域R1_3を取得し、取得した処理対象領域R1_3のうちスコアが最大の領域r1_3を抽出するステップS20。発見部122は、抽出した候補領域r1_3と、候補領域r1_3を抽出した処理対象領域R1_3とを対応付けて対応テーブル117に格納する。なお、領域r1_3は、水平方向の座標x16,x17と垂直方向の座標y16,y17とを用いると、下記のように表現される。r1_3:x16,y16-x17,y17発見部122は、抽出した領域r1_2が交差集合116に含まれる候補領域r4又はr1_1と交差するか否かを判定する。図18では、領域r1_3はいずれの候補領域とも交差しないので、発見部122は、領域r1_3を候補領域r1_3として候補集合114に格納する。図19及び図20の説明に移行する。発見部122は、処理対象集合112から処理対象領域R1_4を取得し、取得した処理対象領域R1_4のうちスコアが最大の領域r1_4を抽出するステップS21。発見部122は、抽出した候補領域r1_4と、候補領域r1_4を抽出した処理対象領域R1_4とを対応付けて対応テーブル117に格納する。なお、領域r1_4は、水平方向の座標x18,x19と垂直方向の座標y18,y19とを用いると、下記のように表現される。r1_4:x18,y18-x19,y19発見部122は、抽出した領域r1_4が交差集合116に含まれる候補領域r4及びr1_1と交差するか否かをそれぞれ判定する。図19では、領域r1_4と候補領域r4とが交差するので、発見部122は、領域r1_4のスコアと候補領域r4のスコアとを比較する。図20では、候補領域r1_4のスコアが候補領域r4のスコアより高い場合を説明する。この場合、発見部122は、スコアが高い領域r1_4を候補領域r1_4として候補集合114に格納するステップS22。また、候補領域r1_4は複数の処理対象領域と重複するので、発見部122は、候補領域r1_4を交差集合116に格納する。一方、発見部122は、スコアが低い候補領域r4を候補集合114及び交差集合116から除外する。また、発見部122は、対応テーブルを参照し、領域r4に対応する処理対象領域R4を分割集合115に格納する。発見部122は、対応テーブル117より候補領域r4と対応する処理対象領域R4の組を除外する。図21の説明に移行する。ここでは、候補集合114のうちスコアが最大の候補領域が候補領域r1_4である場合を説明する。この場合、発見部122は、候補集合114からスコアが最大の候補領域r1_4をtop-3として選択し、選択したtop-3を解集合113に格納するステップS23。また、発見部122は、候補領域r1_4を候補集合114から除外するとともに、対応テーブルを参照し、候補領域r1_4に対応する処理対象領域R1_4を分割集合115に格納する。発見部122は、対応テーブル117より候補領域r1_4と対応する処理対象領域R1_4の組を除外する。図22の説明に移行する。発見部122は、分割集合115から処理対象領域R1_2を取得する。そして、発見部122は、処理対象領域R1_2から処理対象領域R1_2_1~R1_2_3を生成し、生成した処理対象領域R1_2_1~R1_2_3を処理対象集合112に格納するステップS24。なお、処理対象領域R1_2_1~R1_2_3は、水平方向の座標x0~x13と垂直方向の座標y0~y12とを用いると、下記のように表現される。R1_2_1:x0,y0-x12,y4R1_2_2:x0,y0-x2,y12R1_2_3:x13,y0-x2,y4図23の説明に移行する。発見部122は、分割集合115から処理対象領域R4を取得する。そして、発見部122は、処理対象領域R4から処理対象領域R4_1~R4_3を生成し、生成した処理対象領域R4_1~R4_3を処理対象集合112に格納するステップS25。なお、処理対象領域R4_1~R4_3は、水平方向の座標x0~x19と垂直方向の座標y1~y19とを用いると、下記のように表現される。R4_1:x0,y3-x18,y1R4_2:x19,y3-x1,y1R4_3:x0,y19-x1,y1図24の説明に移行する。発見部122は、分割集合115から処理対象領域R1_4を取得する。そして、発見部122は、処理対象領域R1_4から処理対象領域R1_4_1~R1_4_4を生成し、生成した処理対象領域R1_4_1~R1_4_4を処理対象集合112に格納するステップS26。なお、処理対象領域R1_4_1~R1_4_4は、水平方向の座標x0~x19と垂直方向の座標y1~y19とを用いると、下記のように表現される。R1_4_1:x0,y5-x18,y1R1_4_2:x0,y5-x2,y18R1_4_3:x19,y5-x2,y1R1_4_4:x0,y19-x2,y1このように、発見部122は、入力データ111からスコアが高い上位3件の領域top-1~top-3を発見する。なお、上位4件目以降の領域をさらに発見する場合には、発見部122は、同様の処理を繰り返し実行する。このように、発見部122は、処理対象となる領域のうち発見済みの解領域を除いた領域から次の順位の解領域を発見する処理と、複数の処理対象領域に跨る候補領域のみと交差するか否かを判定する処理とを繰り返し実行することで、上位k件の領域を発見する。図1の説明に戻る。出力制御部123は、出力装置102に各種情報を出力する。例えば、出力制御部123は、記憶部110から出力データ118を取得し、取得した出力データ118を出力装置102に出力する。次に、実施例1に係る領域発見装置100の処理手順について説明する。図25は、実施例1に係る領域発見装置の処理手順を示すフローチャートである。図25に示す処理は、例えば、受付部121がスコアの定義を受け付けたことを契機として実行される。図25に示すように、処理タイミングになるとステップS101Yes、発見部122は、処理対象集合112と、解集合113と、候補集合114と、分割集合115と、交差集合116とを空集合に初期化するステップS102。そして、発見部122は、入力データ111から処理対象領域Rを生成し、処理対象集合112に格納するステップS103。そして、発見部122は、領域発見処理を実行するステップS104。ここで、図26を用いて、図25のステップS104に示した領域発見処理の処理手順について説明する。図26は、領域発見処理の処理手順を示すフローチャートである。図26に示すように、発見部122は、処理対象集合112から処理対象領域Riを一つ取得するステップS201。発見部122は、処理対象領域Riのうちスコアが最大の候補領域riを抽出するステップS202。そして、発見部122は、候補確定処理を実行するステップS203。ここで、図27を用いて、図26のステップS203に示した候補確定処理の処理手順について説明する。図27は、候補確定処理の処理手順を示すフローチャートである。図27に示すように、発見部122は、ステップS202の処理により抽出した候補領域riと交差集合116に含まれる候補領域rjとが交差するか否かを判定するステップS301。候補領域riと候補領域rjとが交差する場合にはステップS301Yes、発見部122は、候補領域riのスコアが候補領域rjのスコアより高いか否かを判定するステップS302。候補領域riのスコアが候補領域rjのスコアより高い場合にはステップS302Yes、発見部122は、候補領域rjを候補集合114と交差集合116とから除外するステップS303。そして、発見部122は、対応テーブル117を参照し、候補領域rjに対応する処理対象領域Rjを分割集合115に格納するステップS304。また、発見部122は、対応テーブル117より候補領域rjと対応する処理対象領域Rjの組を除外する。発見部122は、候補領域riを候補領域として確定し、候補集合114に格納するステップS305。発見部122は、候補領域riが複数の処理対象領域と重複するか否かを判定するステップS306。候補領域riが複数の処理対象領域と重複する場合にはステップS306Yes、発見部122は、候補領域riを交差集合116に格納しステップS307、候補確定処理を終了する。一方、候補領域riが複数の処理対象領域と重複しない場合にはステップS306No、発見部122は、候補確定処理を終了する。一方、候補領域riのスコアが候補領域rjのスコアより低い場合にはステップS302No、発見部122は、対応テーブル117を参照し、候補領域riに対応する処理対象領域Riを分割集合115に格納するステップS308。また、発見部122は、対応テーブル117より候補領域riと対応する処理対象領域Riの組を除外する。一方、候補領域riと候補領域rjとが交差しない場合にはステップS301No、ステップS305の処理に移行する。図26の説明に戻る。発見部122は、処理対象集合112が空集合であるか否かを判定するステップS204。処理対象集合112が空集合でない場合にはステップS204No、発見部122は、ステップS201の処理に移行し、ステップS201からステップS204までの処理を処理対象集合112が空集合になるまで繰り返す。一方、処理対象集合112が空集合である場合にはステップS204Yes、発見部122は、候補集合114のうちスコアが最大の候補領域riを解領域riとして選択し、解集合113に格納するステップS205。発見部122は、対応テーブル117を参照し、解領域riに対応する処理対象領域Riを分割集合115に格納するステップS206。また、発見部122は、対応テーブル117より候補領域riと対応する処理対象領域Riの組を除外する。そして、発見部122は、分割処理を実行するステップS207。ここで、図28を用いて、図26のステップS207に示した分割処理の処理手順について説明する。図28は、分割処理の処理手順を示すフローチャートである。図28に示すように、発見部122は、分割集合115から処理対象領域Riを一つ取得するステップS401。発見部122は、処理対象領域Riから一つ又は複数の矩形領域を生成するステップS402。発見部122は、生成した矩形領域を処理対象領域として処理対象集合112に格納するステップS403。発見部122は、分割集合115が空集合であるか否かを判定するステップS404。分割集合115が空集合である場合にはステップS404Yes、発見部122は、分割処理を終了する。一方、分割集合115が空集合でない場合にはステップS404No、発見部122は、ステップS401の処理に移行し、ステップS401からステップS404までの処理を分割集合115が空集合になるまで繰り返す。図25の説明に戻る。発見部122は、ステップS104の領域発見処理により発見された解領域の数が所定数に到達したか否かを判定するステップS105。解領域の数が所定数に到達した場合にはステップS105Yes、発見部122は、解集合113に含まれる領域の情報に基づいて、出力データ118を生成するステップS106。一方、解領域の数が所定数に到達していない場合にはステップS105No、発見部122は、ステップS104の領域発見処理に移行し、ステップS104及びステップS105の処理を解領域の数が所定数に到達するまで繰り返す。なお、上記の処理手順は、上記の順番に限定されるものではなく、処理内容を矛盾させない範囲で適宜変更されても良い。例えば、ステップS207において説明した分割処理は、必ずしもステップS206の処理の後に実行されなくても良く、ステップS105の処理において否定判定された後に実行されても良い。次に、実施例1に係る領域発見装置100の効果について説明する。領域発見装置100は、2次元座標に分布可能な複数の点を示すデータを記憶する。領域発見装置100は、記憶した複数の点の集合を含む処理対象領域から、点の評価値に基づいて算出されるスコアが最も高い矩形領域を解の候補である候補領域として抽出する。領域発見装置100は、抽出した候補領域と、他の候補領域のうち複数の処理対象領域と重複する候補領域とが交差するか否かを判定する。領域発見装置100は、交差する場合には、抽出した候補領域及び他の候補領域のうちスコアが低い候補領域を候補から除外するとともにスコアが高い候補領域を確定し、交差しない場合には、抽出した候補領域を確定する。領域発見装置100は、確定した候補領域のうち、スコアが最も高い候補領域を解領域として選択する。領域発見装置100は、選択した解領域が抽出された処理対象領域のうち解領域を除いた領域、および、除外した候補領域が抽出された処理対象領域のうち除外した候補領域を除いた領域から、一つ又は複数の矩形領域を処理対象領域として生成する。領域発見装置100は、所定数の解領域を選択するまで、生成した処理対象領域から候補領域を抽出し、候補領域を確定し、解領域を選択する。このように、領域発見装置100は、処理対象領域のうち発見済みの解領域を除いた領域から次の順位の候補領域を抽出するので、抽出した候補領域と解領域との交差判定を不要とすることができ、交差なし上位k件領域発見問題を効率よく解くことができる。また、領域発見装置100は、複数の処理対象領域と重複する候補領域を一時記憶しておき、抽出した候補領域と一時記憶した候補領域とを交差判定するので、交差判定の回数を減らすことができ、交差なし上位k件領域発見問題を効率よく解くことができる。具体的には、例えば、100個の点データを含む集合から上位3件の領域を発見するまでに要する時間は、従来技術では約1時間強4300秒であるのに対して、領域発見装置100では約1.03秒である。また、例えば、200個の点データを含む集合から上位3件の領域を発見するまでに要する時間は、従来技術では約20時間であるのに対して、領域発見装置100では約5.74秒である。また、例えば、1000個の点データを含む集合から上位3件の領域を発見するまでに要する時間は、従来技術では計測不能であるのに対して、領域発見装置100では約445秒である。このように、従来技術が実用に耐えうるものではないのに対して、領域発見装置100は、交差なし上位k件領域発見問題を効率よく解くことができる。ところで、図1に示した領域発見装置100の構成は一例であり、領域発見装置100は、必ずしも図1に示した各処理部を有していなくても良い。例えば、図29に示すように、領域発見装置200は、記憶部210と、抽出部220と、確定部230と、選択部240と、生成部250と、制御部260とを有する。なお、図29に示す記憶部210は、図1に示した入力データ111に対応する。また、図29に示す抽出部220、確定部230、選択部240、生成部250及び制御部260は、図1に示した発見部122に対応する。また、図29は、実施例1に係る領域発見装置の構成の一例を示す図である。すなわち、記憶部210は、2次元座標に分布可能な複数の点を示すデータを記憶する。抽出部220は、記憶部210に記憶された複数の点の集合を含む処理対象領域から、点の評価値に基づいて算出されるスコアが最も高い矩形領域を解の候補である解候補として抽出する。確定部230は、抽出部220により抽出された解候補と、他の解候補のうち複数の処理対象領域と重複する解候補とが交差するか否かを判定する。確定部230は、交差する場合には、抽出された解候補及び他の解候補のうちスコアが低い解候補を解候補から除外するとともにスコアが高い解候補を解候補として確定し、交差しない場合には、抽出された解候補を解候補として確定する。選択部240は、確定部230により確定された解候補のうち、スコアが最も高い解候補を解領域として選択する。生成部250は、選択部240により選択された解領域が抽出された処理対象領域のうち解領域を除いた領域から、一つ又は複数の矩形領域を処理対象領域として生成する。また、生成部250は、確定部230により除外された解候補が抽出された処理対象領域のうち除外された解候補を除いた領域から、一つ又は複数の矩形領域を処理対象領域として生成する。制御部260は、選択部240により所定数の解領域が選択されるまで、生成部250により生成された処理対象領域から抽出部220により解候補を抽出させ、確定部230により解候補を確定させ、選択部240により解領域を選択させる。さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、その他の実施例にて実施されても良い。そこで、以下では、その他の実施例について説明する。例えば、上述した実施例1では、スコアが高い順に領域を発見する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、領域発見装置100,200は、スコアが低い順に領域を発見するようにしても良い。つまり、領域発見装置200が有する抽出部220は、記憶部210に記憶された複数の点の集合を含む処理対象領域から、点の評価値に基づいて算出されるスコアが最も低い矩形領域を解の候補である解候補として抽出する。確定部230は、抽出部220により抽出された解候補と、他の解候補のうち複数の処理対象領域と重複する解候補とが交差するか否かを判定する。確定部230は、交差する場合には、抽出された解候補及び他の解候補のうちスコアが高い解候補を解候補から除外するとともにスコアが低い解候補を解候補として確定し、交差しない場合には、抽出された解候補を解候補として確定する。選択部240は、確定部230により確定された解候補のうち、スコアが最も低い解候補を解領域として選択する。また、例えば、上述した実施例1では、スコアの定義が各点データの評価値の総和である場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、スコアの定義は、特定の評価値を有する点データの数の総和としても良い。つまり、領域発見装置100は、各点データが評価値として1、2及び3のうちいずれかの値を有する場合に、例えば、評価値2を有する点データの数の総和をスコアとして算出するようにしても良い。また、例えば、実施例1において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。例えば、図25に示した処理は、スコアの定義を受け付けたことを契機として実行されると説明したが、領域発見装置100を利用する利用者が手動的に任意のタイミングで実行しても良い。この他、上述文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。図3に示す例では、処理対象集合112は、leftLowと、rightUpとを対応付けた情報を含むと説明したが、leftUpと、rightLowとを対応付けた情報を含むものとしても良い。つまり、矩形領域の表現方法は、左上の座標と右下の座標とで表現されても良い。また、図1,29に示した領域発見装置100,200の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、領域発見装置100,200の分散統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散統合して構成することができる。例えば、図1に示した処理対象集合112、解集合113、候補集合114、分割集合115、交差集合116及び対応テーブル117を記憶部110が有している必要は無い。制御部120の内部メモリが、処理対象集合112、解集合113、候補集合114、分割集合115、交差集合116及び対応テーブル117をそれぞれ有していても良い。また、領域発見装置100,200は、領域発見装置100,200の各機能を既知の情報処理装置に搭載することによって実現することもできる。既知の情報処理装置は、例えば、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、携帯電話、PersonalHandyphoneSystemPHS端末、移動体通信端末またはPersonalDigitalAssistantPDAなどの装置に対応する。図30は、領域発見プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。図30に示すように、コンピュータ300は、各種演算処理を実行するCPU301と、ユーザからデータの入力を受け付ける入力装置302と、モニタ303とを有する。また、コンピュータ300は、記憶媒体からプログラム等を読み取る媒体読み取り装置304と、他の装置とデータの授受を行うネットワークインターフェース装置305とを有する。また、コンピュータ300は、各種情報を一時記憶するRAMRandomAccessMemory306と、ハードディスク装置307を有する。また、各装置301~307は、バス308に接続される。ハードディスク装置307は、図1に示した発見部122、図29に示した抽出部220、確定部230、選択部240、生成部250及び制御部260の各処理部と同様の機能を有する領域発見プログラム307aを記憶する。また、ハードディスク装置307は、領域発見プログラム307aを実現するための各種データ307bを記憶する。この各種データ307bは、例えば、2次元座標に分布可能な複数の点を示すデータを含む。CPU301が領域発見プログラム307aをハードディスク装置307から読み出してRAM306に展開して実行することにより、領域発見プログラム307aは、領域発見プロセス306aとして機能する。すなわち、領域発見プログラム307aは、図1に示した発見部122、図29に示した抽出部220、確定部230、選択部240、生成部250及び制御部260の各処理部と同様のプロセスとして機能する。なお、上記の領域発見プログラム307aは、必ずしもハードディスク装置307に記憶されている必要はない。例えば、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記憶されたプログラムを、コンピュータ300が読み出して実行するようにしても良い。コンピュータが読み取り可能な記録媒体は、例えば、CD-ROMやDVDディスク、USBメモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリ、ハードディスクドライブ等が対応する。また、公衆回線、インターネット、LANLocalAreaNetwork、WANWideAreaNetwork等に接続された装置にこのプログラムを記憶させておき、コンピュータ300がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしても良い。以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。付記12次元座標に分布可能な複数の点を示すデータを記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶された複数の点の集合を含む処理対象領域から、前記点の評価値に基づいて算出されるスコアが最も高いもしくは低い矩形領域を解の候補である解候補として抽出する抽出部と、前記抽出部により抽出された解候補と、他の解候補のうち複数の処理対象領域と重複する解候補とが交差するか否かを判定し、交差する場合には、当該解候補及び当該他の解候補のうち前記スコアが低いもしくは高い解候補を解候補から除外するとともに前記スコアが高いもしくは低い解候補を解候補として確定し、交差しない場合には、当該解候補を解候補として確定する確定部と、前記確定部により確定された解候補のうち、前記スコアが最も高いもしくは低い解候補を解領域として選択する選択部と、前記選択部により選択された解領域が抽出された前記処理対象領域のうち当該解領域を除いた領域、および、前記確定部により除外された解候補が抽出された前記処理対象領域のうち当該解候補を除いた領域から、一つ又は複数の矩形領域を処理対象領域として生成する生成部と、前記選択部により所定数の解領域が選択されるまで、前記生成部により生成された処理対象領域から前記抽出部により解候補を抽出させ、前記確定部により解候補を確定させ、前記選択部により解領域を選択させる制御部とを備えたことを特徴とする領域発見装置。付記2前記複数の処理対象領域と重複する解候補を一時記憶する一時記憶部をさらに備え、前記確定部は、前記抽出部により抽出された解候補と、前記一時記憶部により一時記憶された解候補とが交差するか否かを判定し、交差する場合には、当該抽出された解候補及び当該一時記憶された解候補のうち前記スコアが低いもしくは高い解候補を解候補から除外するとともに前記スコアが高いもしくは低い解候補を解候補として確定し、交差しない場合には、当該解候補を解候補として確定することを特徴とする付記1に記載の領域発見装置。付記3コンピュータに、2次元座標に分布可能な複数の点を示すデータを記憶する記憶部に記憶された複数の点の集合を含む処理対象領域から、前記点の評価値に基づいて算出されるスコアが最も高いもしくは低い矩形領域を解の候補である解候補として抽出し、前記解候補を抽出する処理により抽出された解候補と、他の解候補のうち複数の処理対象領域と重複する解候補とが交差するか否かを判定し、交差する場合には、当該解候補及び当該他の解候補のうち前記スコアが低いもしくは高い解候補を解候補から除外するとともに前記スコアが高いもしくは低い解候補を解候補として確定し、交差しない場合には、当該解候補を解候補として確定し、前記解候補を確定する処理により確定された解候補のうち、前記スコアが最も高いもしくは低い解候補を解領域として選択し、前記解領域を選択する処理により選択された解領域が抽出された前記処理対象領域のうち当該解領域を除いた領域、および、前記解候補を確定する処理により除外された解候補が抽出された前記処理対象領域のうち当該解候補を除いた領域から、一つ又は複数の矩形領域を処理対象領域として生成し、前記解領域を選択する処理により所定数の解領域が選択されるまで、前記処理対象領域を生成する処理により生成された処理対象領域から前記解候補を抽出する処理により解候補を抽出させ、前記解候補を確定する処理により解候補を確定させ、前記解領域を選択する処理により解領域を選択させることを特徴とする領域発見プログラム。付記4前記解候補を抽出する処理により抽出された解候補が複数の処理対象領域と重複する場合には、当該解候補を一時記憶部に一時記憶し、前記解候補を確定する処理は、前記解候補を抽出する処理により抽出された解候補と、前記一時記憶部に一時記憶された解候補とが交差するか否かを判定し、交差する場合には、当該抽出された解候補及び当該一時記憶された解候補のうち前記スコアが低いもしくは高い解候補を解候補から除外するとともに前記スコアが高いもしくは低い解候補を解候補として確定し、交差しない場合には、当該抽出された解候補を解候補として確定することを特徴とする付記3に記載の領域発見プログラム。付記5コンピュータが実行する領域発見方法であって、2次元座標に分布可能な複数の点を示すデータを記憶する記憶部に記憶された複数の点の集合を含む処理対象領域から、前記点の評価値に基づいて算出されるスコアが最も高いもしくは低い矩形領域を解領域として抽出し、前記処理対象領域のうち前記解領域を除いた領域から一つ又は複数の矩形領域を処理対象領域として生成し、前記処理対象領域を生成する処理により生成された処理対象領域から、当該処理対象領域ごとに、前記スコアが最も高いもしくは低い矩形領域を解候補として抽出し、前記解候補を抽出する処理により抽出された解候補が複数の処理対象領域と重複する場合には、当該解候補を一時記憶部に一時記憶し、前記解候補を抽出する処理により抽出された解候補と、前記一時記憶された解候補とが交差するか否かを判定し、交差する場合には、当該抽出された解候補及び当該一時記憶された解候補のうち前記スコアが低いもしくは高い解候補を解候補から除外するとともに前記スコアが高いもしくは低い解候補を解候補として確定し、交差しない場合には、当該抽出された解候補を解候補として確定し、前記解候補を確定する処理により確定された解候補のうち、前記スコアが最も高いもしくは低い解候補を解領域として選択し、前記解領域を選択する処理により選択された解領域が抽出された前記処理対象領域のうち当該解領域を除いた領域、および、前記解候補を確定する処理により除外された解候補が抽出された前記処理対象領域のうち当該解候補を除いた領域から、一つ又は複数の矩形領域を処理対象領域として生成することを特徴とする領域発見方法。"