"ウェブサイトの現在までの閲覧履歴情報に基づいてキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、登録されている複数のブックマークの中から、前記抽出手段によって抽出されたキーワードに基づいて、該キーワードに関連するブックマークを提示する提示手段とを備えることを特徴とするブックマーク抽出装置。前記キーワード抽出手段は、前記閲覧履歴情報のうち、現在閲覧されているウェブサイトに関する情報に基づいて、そのウェブサイトのコンテンツを取得し、そのコンテンツの中から、前記キーワードを抽出することを特徴とする請求項1記載のブックマーク抽出装置。前記キーワード抽出手段は、前記閲覧履歴情報を解析することにより、検索サイトから現在閲覧されているウェブサイトに遷移したと判断した際、該ウェブサイトに遷移するまでに使用した検索キーワードを、前記キーワードとして抽出し、前記提示手段は、前記複数のブックマークの中から、前記検索キーワードに基づいて、該検索キーワードに関連するブックマークを提示することを特徴とする請求項1記載のブックマーク抽出装置。前記キーワード抽出手段は、前記現在閲覧されているウェブサイトに遷移する1つ前に閲覧されたウェブサイトが検索サイトである場合に、その検索サイトにて使用した検索キーワードを、前記キーワードとして抽出することを特徴とする請求項3記載のブックマーク抽出装置。前記提示手段は、前記複数のブックマークに関する情報に含まれる個々のブックマークの属性情報の中に、前記キーワードが含まれる程度に応じて、前記キーワードと、前記個々のブックマークとの関連性の有無を判断する関連性判断手段を含むことを特徴とする請求項1乃至請求項4の何れかに記載のブックマーク抽出装置。前記提示手段は、前記ブックマークにリンクしているウェブサイトのコンテンツの中に、前記キーワードが含まれる程度に応じて、前記キーワードと、前記個々のブックマークとの関連性の有無を判断する関連性判断手段を含むことを特徴とする請求項1乃至請求項4の何れかに記載のブックマーク抽出装置。前記提示手段は、前記複数のブックマークに関する情報に含まれる個々のブックマークの属性情報の中に、前記キーワードが含まれる程度と、前記ブックマークにリンクしているウェブサイトのコンテンツの中に、前記キーワードが含まれる程度との組み合わせに応じて、前記キーワードと、前記個々のブックマークとの関連性の有無を判断する関連性判断手段を含むことを特徴とする請求項1乃至請求項4の何れかに記載のブックマーク抽出装置。前記提示手段は、前記関連性判断手段による判断結果に基づいて、前記ブックマークに対応するウェブサイトのコンテンツが該ブックマークが登録されたときから変化している可能性があること、或いは、該ウェブサイトへのリンクが切れていることを、ユーザに提示することを特徴とする請求項5乃至請求項7の何れかに記載のブックマーク抽出装置。ウェブサイトの現在までの閲覧履歴情報に基づいてキーワードを抽出し、予め登録した複数のブックマークの中から、前記抽出したキーワードに基づいて、該キーワードに関連するブックマークを提示することを特徴とするブックマーク抽出方法。ブックマーク抽出装置の動作制御のためのコンピュータプログラムであって、そのコンピュータプログラムにより、ウェブサイトの現在までの閲覧履歴情報に基づいてキーワードを抽出するキーワード抽出機能と、登録されている複数のブックマークの中から、前記抽出手段によって抽出されたキーワードに基づいて、該キーワードに関連するブックマークを提示する提示機能とをコンピュータに実現させることを特徴とするコンピュータプログラム。しかしながら、特許文献1に開示された技術においては、上述した管理データベースへのデータの登録が予め行われるため、登録された情報はユーザのアクセスタイミングより常に古い情報であり、ブックマークや関連URLのコンテンツの変化に即時対応できない。また、Webページのコンテンツのみに基づくブックマークの自動抽出は、ユーザの知りたいことがそのWebページのごく一部にのみ記載されている場合等、ユーザの希望とは異なるブックマークが抽出される可能性がある。また、特許文献1に開示された技術においては、URLに対する利用分類による関連付けが行われる。このため、利用分類の設定によっては、Webページのコンテンツに対応していない分類分けが行われる虞もある。また、特許文献2に開示された技術において、ユーザに提示されるブックマークは、そのユーザが現在閲覧しているWebページの内容が考慮されない。そこで、本発明は、現在閲覧されているウェブサイトに関連する最適なブックマークを、予め登録されているブックマークの中から的確に選択してユーザに提示するブックマーク抽出装置等の提供を主たる目的とする。上記の目的を達成すべく、本発明に係るブックマーク抽出装置は、以下の構成を備えることを特徴とする。即ち、本発明の一観点として、ブックマーク抽出装置は、ウェブサイトの現在までの閲覧履歴情報に基づいてキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、登録されている複数のブックマークの中から、前記抽出手段によって抽出されたキーワードに基づいて、該キーワードに関連するブックマークを提示する提示手段とを備えることを特徴とする。また、上記の場合、例えば前記キーワード抽出手段は、前記閲覧履歴情報のうち、現在閲覧されているウェブサイトに関する情報に基づいて、そのウェブサイトのコンテンツを取得し、そのコンテンツの中から、前記キーワードを抽出してもよい。或いは、本発明の他の観点として、上記ブックマーク抽出装置において、前記キーワード抽出手段は、前記閲覧履歴情報を解析することにより、検索サイトから現在閲覧されているウェブサイトに遷移したと判断した際、該ウェブサイトに遷移するまでに使用した検索キーワードを、前記キーワードとして抽出し、前記提示手段は、前記複数のブックマークの中から、前記検索キーワードに基づいて、該検索キーワードに関連するブックマークを提示してもよい。そして上記何れの構成においても、例えば前記提示手段は、前記複数のブックマークに関する情報に含まれる個々のブックマークの属性情報の中に、前記キーワードが含まれる程度に応じて、前記キーワードと、前記個々のブックマークとの関連性の有無を判断する関連性判断手段を含んでもよい。尚、同目的は、上記の各構成のブックマーク抽出装置に対応するブックマーク抽出方法によっても達成される。また、同目的は、上記の各構成を有するブックマーク抽出装置、並びに対応する方法を、コンピュータによって実現するコンピュータプログラム、及びそのコンピュータプログラムが格納されている、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体によっても達成される。上記の本発明によれば、現在閲覧されているウェブサイトに関連する最適なブックマークを、予め登録されているブックマークの中から的確に選択してユーザに提示するブックマーク抽出装置等の提供が実現する。次に、本発明を実施する形態について図面を参照して詳細に説明する。<第1の実施形態>図1は、本発明の模範的な第1の実施形態に係るブックマーク抽出装置の構成を示すブロック図である。図1に示すブックマーク抽出装置1は、キーワード抽出部3と、関連ブックマーク提示部5とを有する。即ち、キーワード抽出部3は、WebサイトWebページの現在までの閲覧履歴情報2に基づいて、キーワードを抽出する。ここで、閲覧履歴情報2は、現在閲覧されているWebサイトに関する情報を含む。関連ブックマーク提示部5は、登録されている複数のブックマークに関する情報ブックマーク情報4の中から、キーワード抽出部3によって抽出されたキーワードに基づいて、そのキーワードに関連するブックマークを選択し、選択したブックマークをユーザに提示する。ここで、閲覧履歴情報2やブックマーク情報4は、例えば、図1には不図示のWebブラウザWeb閲覧装置から入手してもよい。また、当該選択したブックマークの提示は、例えば、ディスプレイ不図示への表示が想定されるが表示には限定されない。以上説明した第1の実施形態によれば、現在閲覧されているWebサイトに関連する最適なブックマークを、予め登録されているブックマークの中から的確に選択してユーザに提示することができる。即ち、本実施形態に係るブックマーク抽出装置1のキーワード抽出部3は、現在閲覧中のWebサイトを含むところの、現在までのWebサイトの閲覧履歴情報2に基づいて、キーワードを抽出する。そして、係るブックマーク抽出装置1は、抽出したキーワードを参照することにより、そのキーワードに関連するブックマークを選択し、選択したブックマークをユーザに提示する。これにより、登録されているブックマークが多数有ることに起因してユーザが個々のブックマークを覚えていない場合、或いは、カテゴリ別に分類して登録したためにどのカテゴリに登録したか忘れてしまった場合であっても、ブックマーク抽出装置1は、現在閲覧されているWebサイトに関連する最適なブックマークをユーザに提示できる。<第2の実施形態>次に、上述した第1の実施形態を基本とする第2の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。図2は、本発明の模範的な第2の実施形態に係るブックマーク抽出システムを含む通信環境を例示する構成図である。図2に示す通信環境は、大別して、ブックマーク抽出システム100、ブラウザ200、ネットワーク300、及びWebサイト400によって構成されている。ブックマーク抽出システム100と、Webサイト400とは、インターネット等の通信ネットワーク以下、単にネットワークと称する300を介して通信可能である。本実施形態において、Webサイト400は、ブラウザ200に予め登録されているブックマークのリンク先であるとする。図2において、ブックマーク抽出システム100とブラウザ200とは、例えば図17に示す1台の情報処理装置コンピュータにおいて実行されるソフトウェアプログラムの構成と捉えることができる詳細は図17を参照して後述する。但し、ブックマーク抽出システム100とブラウザ200とは、相互に通信可能な、物理的、或いは仮想的に別体の情報処理装置において個別に実現されてもよい。ブックマーク抽出システム100ブックマーク抽出システム100は、閲覧履歴取得部102、閲覧履歴解析部104、検索サイト情報記憶部106、閲覧コンテンツ取得部108、閲覧コンテンツ解析部110、ブックマーク情報取得部112、ブックマーク属性関連性判断部114、ブックマークコンテンツ取得部116、ブックマークコンテンツ関連性判断部118、及び関連ブックマーク表示部120を有する。ブックマーク抽出システム100は、上述した第1の実施形態におけるブックマーク抽出装置1に対応する。即ち、ブックマーク抽出システム100において、閲覧履歴取得部102は、Webサイトの閲覧履歴第1の実施形態におけるWebサイトの閲覧履歴情報2に相当をブラウザ200から取得する。検索サイト情報記憶部106は、図7に例示する検索サイト情報50の如く、検索サイトのURLと、その検索サイトにおける検索ワードの抽出方法とを保持する。閲覧履歴解析部104は、閲覧履歴取得部102から入手した閲覧履歴を、検索サイト情報記憶部106から入手した検索サイト情報に基づいて解析することにより、検索に際して利用されたキーワードを抽出する。閲覧コンテンツ取得部108は、ブラウザ200にて閲覧されているWebサイトのコンテンツをブラウザ200から取得する。閲覧コンテンツ解析部110は、閲覧コンテンツ取得部108を介してブラウザ200から入手した当該Webサイトのコンテンツを解析することにより、当該Webサイトに関するキーワードを抽出する。ブックマーク情報取得部112は、ブラウザ200に登録されているブックマーク情報をブラウザ200から取得する。また、ブックマーク抽出システム100において、ブックマーク属性関連性判断部114は、ブックマーク情報取得部112を介して取得したブックマークの属性ATと、閲覧履歴解析部104または閲覧コンテンツ解析部110によって抽出されたキーワードとの関連性を判断する。ここで、ブックマークの属性ATとは、ブックマークとして登録されているWebサイトのタイトルやURL、フォルダのパス等の、当該ブックマークに関する文字列等を含む詳細情報である以下、同様。ブックマークコンテンツ取得部116は、ブックマーク情報取得部112を介して取得したブックマークが表すWebサイト400リンク先URLのコンテンツを、ネットワーク300を介して、そのWebサイト400から取得する。ブックマークコンテンツ関連性判断部118は、ブックマークコンテンツ取得部116を介して取得したコンテンツを対象として、閲覧履歴解析部104または閲覧コンテンツ解析部110によって抽出されたキーワードとの関連性を判断する。そして、関連ブックマーク表示部120は、ブックマーク属性関連性判断部114及びブックマークコンテンツ関連性判断部118によって関連性があると判断されたブックマーク関連ブックマークを、例えばブラウザ200が表示された画面内において一覧表示することにより、ユーザに提示する。ブラウザ200ブラウザ200は、Webサイト400を含む各種Webサイトのコンテンツを、ユーザが閲覧可能に表示する機能を有する。このブラウザ200は、閲覧履歴記憶部202、閲覧コンテンツ記憶部204、及びブックマーク記憶部206を有する。即ち、閲覧履歴記憶部202は、ユーザが閲覧したWebサイトに関して、そのWebサイトのURL等の閲覧履歴閲覧履歴情報を保持する。閲覧コンテンツ記憶部204は、ユーザが現在閲覧しているWebサイトのコンテンツを保持する。ブックマーク記憶部206は、ユーザが登録した所望のWebサイトのブックマークに関する情報ブックマーク情報:第1の実施形態におけるブックマーク情報4に相当を保持する図10A~図10F参照。そして、ブックマーク記憶部206は、ブックマーク情報として、登録されているブックマークを表す名称タイトルと、そのブックマークに対応するWebサイトのURLと、属性情報とを保持する。尚、ブックマーク記憶部206は、更に、登録されているブックマークに関するタグやキーワード等の付加情報を保持してもよい。動作の説明次に、上述した構成を備える本実施形態の動作について詳細に説明する。図3は、本発明の模範的な第2の実施形態に係るブックマーク抽出システム100によるブックマーク抽出処理を示すフローチャートである。本実施形態に係るブックマーク抽出システム100は、ユーザがブラウザ200を利用して所望のWebページにアクセスするのに応じて動作を開始する。即ち、本実施形態に係るブックマーク抽出処理は、ブラウザ200におけるWebページへのアクセスが検出されるのに応じて開始される。Webページへのアクセスが検出されると、閲覧履歴取得部102は、ブラウザ200の閲覧履歴記憶部202から、閲覧履歴を取得するステップS102。次に、閲覧履歴解析部104は、ステップS102にて取得した閲覧履歴を解析するステップS104。そして閲覧履歴解析部104は、解析結果に基づいて、ブラウザ200にて現在閲覧されているWebページが、検索サイトにて表示された検索結果を示すページから直接移動遷移、到達したページであるか否かを判断するステップS105。ステップS105における判断の結果、現在閲覧されている当該Webページが検索サイトからの移動ではない場合、閲覧コンテンツ取得部108は、当該Webページのコンテンツに基づくキーワードの抽出処理第1の検索処理を行うステップS106。即ち、閲覧コンテンツ取得部108は、ステップS106において、ブラウザ200の閲覧コンテンツ記憶部204から、ユーザが現在閲覧している当該Webページのコンテンツを取得する。そして、閲覧コンテンツ解析部110は、ステップS106にて取得したコンテンツを解析することにより、当該Webページのコンテンツに含まれる重要単語を、キーワードとして抽出するステップS108。重要単語の抽出処理において、ある単語が重要単語であるか否かは、例えば、当該Webページにおける当該単語の出現頻度使用回数に基づいて行ってもよい尚、その他の方法であっても良い。以下同様。一方、当該Webページが検索サイトからの移動である場合、閲覧履歴解析部104は、閲覧履歴に基づくキーワードの抽出処理第2の検索処理を行うステップS110。尚、閲覧履歴解析部104による閲覧履歴の解析処理ステップS102,ステップS104,ステップS105及び閲覧履歴に基づくキーワードの抽出処理ステップS110については、図4を参照して後述する。そして、上記何れかのキーワード抽出処理によって得られたキーワードを用いて、ステップS112及びステップS114において、そのキーワードに関連するブックマークを抽出する。即ち、ブックマーク情報取得部112は、ブラウザ200のブックマーク記憶部206から、同ブラウザに登録されているブックマークに関する情報ブックマーク情報を取得するステップS112。次に、ステップS114において、当該キーワードと、ブックマーク情報との関連性の判断処理が行われる。この判断処理は、ブックマーク属性関連性判断部114、ブックマークコンテンツ取得部116、及びブックマークコンテンツ関連性判断部118によって実現される詳細は図5を参照して後述する。ステップS114にて関連性の判断が完了した後、関連ブックマーク表示部120は、関連するブックマークの一覧を、例えば図11に示す表示態様によりユーザに提示するステップS116。図11は、本発明の模範的な第2の実施形態における関連ブックマークの一覧画面の表示態様を例示する図である。図11に示す例は、ブラウザ200の機能によって現在表示されているWebページの左側フレーム内に、そのWebページに関連するブックマークの一覧が表示された状態を示している。ここで、閲覧履歴解析部104の動作について図4を参照して説明する。図4は、第2の実施形態に係るブックマーク抽出処理のうち、図3に示すステップS102,ステップS104,ステップS105,ステップS110における処理の詳細を示すフローチャートである。閲覧履歴解析部104は、まず、ブラウザ200の閲覧履歴記憶部202に記憶されている閲覧履歴情報の中から、ユーザが現在閲覧しているWebページに辿り着くまでの履歴当該Webページに対応する履歴を表す履歴情報を取得する。次に、閲覧履歴解析部104は、ステップS202にて取得した履歴情報を参照することにより、現在閲覧されているWebページが検索サイトであるか否かを判断するステップS204。ここで、ステップS204における検索サイトであるか否かの判断は、例えば、予め記憶している検索サイトのURLとのパターンマッチング等の処理等、現在では一般的な手順を採用することができる。係る手順の具体例については、図5を参照して後述する。閲覧履歴解析部104は、現在閲覧されているWebページが検索サイトであると判断した場合、その検索サイトにユーザが入力した検索ワードを抽出する。そして、閲覧履歴解析部104は、ステップS206にて取得した履歴情報を参照することにより、当該一つ前に閲覧されたWebページが検索サイトであるか否かを判断するステップS208。ステップS208における判断処理においても、上述したステップS204と同様な一般的な処理手順を採用することができる。図5は、第2の実施形態に係る履歴一件に対する検索サイトか否かの判断処理と、検索ワードの抽出処理とを示すフローチャートであり、上述した図4に示す一連の処理のうち一部ステップS204~ステップS210をより詳細に示す。閲覧履歴解析部104は、図4に示すステップS202にて取得した履歴情報に含まれるURLを取得するステップS212。次に、閲覧履歴解析部104は、検索サイト情報記憶部106から、検索サイト情報を一件取得するステップS214。閲覧履歴解析部104は、現在閲覧されているWebページの一つ前に閲覧されたWebページを対象として、URLの先頭がステップS214にて取得した検索サイト情報が表す検索サイトのURLと一致するか判断するステップS216。ステップS216の判断にて検索サイトに一致すると判断した場合、閲覧履歴解析部104は、該当する検索サイトの検索ワード取得方法に従って検索ワードを取得するステップS220。一方、検索サイトに一致しないと判断した場合、閲覧履歴解析部104は、検索サイト情報記憶部106に記憶されている検索サイト情報の中に、未検証の検索サイトがまだ残っているかを判断するステップS218。この判断で未検証の検索サイトがある場合、処理はステップS214に戻される。一方、未検証の検索サイトがないと判断された場合、閲覧履歴解析部104は、本処理を終了する。尚、検索サイト情報記憶部106に保持する検索サイトの情報は、検索サイトの実装に依存するため、定期的な更新が必要である。係る更新は、本システム配布者の定期的な情報配信による自動修正や、検索サイト情報の共有化、ユーザの手による手動修正などが考えられる。次に、ブックマーク属性関連性判断部114、ブックマークコンテンツ取得部116、ブックマークコンテンツ関連性判断部118を組み合わせた関連性判断処理の詳細について、図6を参照して説明する。図6は、本発明の模範的な第2の実施形態における関連性判断処理を示すフローチャートであり、上述した図3に示すステップS114の詳細を示す。まず、ブックマーク属性関連性判断部114は、ステップS112図3にてブックマーク情報取得部112によって取得されたブックマーク情報を参照することにより、ブックマークの属性AT内に含まれる文字列を対象とするキーワードの検索を行うステップS302。ここで、本ステップにて検索されるキーワードは、前述したWebページのコンテンツに基づくキーワードの抽出処理第1の検索処理:図3のステップS106、或いは、閲覧履歴に基づくキーワードの抽出処理第2の検索処理:図3のステップS110、図4、図5にて抽出されたキーワードである。ステップS302における検索の結果、全てのキーワードがブックマークの属性AT内に存在した場合、ブックマークコンテンツ取得部116は、該当するブックマークのリンク先である特定のWebサイト400にアクセスするステップS308。これにより、ブックマークコンテンツ取得部116は、特定のWebサイト400のコンテンツを、ネットワーク300を介して取得する。ステップS308にてコンテンツが取得できた場合、ブックマークコンテンツ関連性判断部118は、当該ブックマークがユーザによって登録されたときからのコンテンツの変化を鑑みて、ブックマークコンテンツ取得部116が取得したコンテンツの文字列において当該キーワードを検索するステップS309。ステップS309における検索の結果、当該キーワードが一つ以上含まれる場合、ブックマークコンテンツ関連性判断部118は、当該リンク先である特定のWebサイト400が、現在閲覧されているWebサイトと関連性が有ると判断するステップS312。これに対して、当該キーワードが一切含まれない場合、ブックマークコンテンツ関連性判断部118は、当該リンク先である特定のWebサイト400と、現在閲覧されているWebサイトとの関連性は無いと判断するステップS310。尚、当該ブックマークに対応する特定のWebサイト400がリンク切れの場合、処理はステップS310に進められる。この場合も、ブックマークコンテンツ関連性判断部118は、当該リンク先である特定のWebサイト400と、現在閲覧されているWebサイトとの関連性は無いと判断する。一方、ステップS302における検索の結果、当該キーワードの一部もしくは全てがブックマークの属性AT内に存在しない場合も、ステップS308と同様に、ブックマークコンテンツ取得部116は、ネットワーク300を介して、当該ブックマークのリンク先であるWebサイト400にアクセスすることによってコンテンツを取得するステップS304。そして、ブックマークコンテンツ関連性判断部118は、取得したコンテンツに含まれる文字列において、ブックマークの属性AT内に含まれなかったキーワードを検索するステップS306。尚、このときの処理の負荷を軽くするために、コンテンツの取得からキーワードの検索までの処理は、ネットワーク300経由で検索サイトを利用して実施することも可能である。ステップS306における検索の結果、ステップS304にて取得したコンテンツ内に、ブックマークの属性AT内に含まれなかった全てのキーワードを含むと判断した場合、ブックマークコンテンツ関連性判断部118は、当該リンク先である特定のWebサイト400が、現在閲覧されているWebサイトと関連性が有ると判断するステップS312。一方、当該取得したコンテンツ内に、ブックマークの属性AT内に含まれなかったキーワードのうち一部もしくは全てを含まない場合、ブックマークコンテンツ関連性判断部118は、当該リンク先である特定のWebサイト400と、現在閲覧されているWebサイトとの関連性は無いと判断するステップS310。実施例次に、具体的な実施例を用いて、上述した一連の処理の全体像を説明する。はじめに、本説明における前提条件を述べる。図8は、本発明の模範的な第2の実施形態の実施例における、ユーザによるWeb閲覧に際しての画面遷移を例示的に説明する図である。また、図9は、図8に例示する画面遷移の場合におけるブックマーク抽出システムの動作を概念的に説明する図である。即ち、図8aに例示するパターン1は、例えば自分のブログにて所望のWebサイトのURLを直接入力することにより、現在閲覧中のWebサイトに到達した場合を示している。一方、図8bに例示するパターン2は、検索サイトにて所望のキーワードを入力することによって当該キーワードに関する検索結果を得て、更に検索結果の中から所望のWebサイトに遷移したことにより、当該所望のWebサイトを現在閲覧している場合を示している。尚、図8及び図9において、InternetExplorer、MediaPlayer、Office、Windowsは、登録商標である以下同様。検索サイト情報記憶部106から入手する検索サイト情報は、図7に概念的に例示する情報を参照することとする。そして、ユーザは、図10A乃至図10Fに概念的に例示するブックマークブックマーク1乃至6を以前登録していた。但しこのユーザは、その他にも大量のブックマークを登録したことによって、これらブックマーク1乃至6を見つけることができなくなっているとする。或いは、これらのブックマークを登録したこと自体忘れてしまったため、ユーザ単独の操作によっては、これらのブックマークに容易には到達できなくなっているとする。図10A乃至図10Fに例示するブックマーク情報の例において、フォルダのパスを参照すると、ユーザは、殆どのブックマークに関して、MicroSoft登録商標フォルダ内に、ソフトウェアごとに関連するブックマークを整理している。但し、ブックマーク6図10Fだけは、この整理手順に従っていない。この理由としては、例えば、ブックマークの整理法を、ブックマーク6の登録のときに変更した場合、或いは一時的に登録する場所を変更した場合等が想定される。上記のような前提条件において、一般的な技術の場合、ユーザがブックマーク6に到達するためには、まず、ブックマーク6を登録したことを当該ユーザ自身が覚えていることが必須である。更に、ユーザは、ブックマークに関する以前の整理法を覚えていており、その整理法に基づいてブックマーク6を探すか、検索によって調査するしかない。但し、一般的なブックマークの検索機能を利用する場合、使用するキーワードが、パターン1図8aやパターン2図8bに例示するページ遷移の過程において、ユーザが知りたいことに関連するOfficeやWindowsなる単語但し、Office、Windowsは登録商標である場合、ブックマーク6に到達することができない。このような一般的な技術に対して、本実施形態において上述した技術によれば、係る前提条件の如く多数のブックマークの中に埋もれてしまったブックマークの有効活用をユーザに促すことができる。以下、図8a及びbに例示する画面遷移に対応するブックマーク抽出システム100の動作について、図9a及びbを参照して説明する。はじめに、図9aに例示するパターン1における実施例を説明する。パターン1は、閲覧中のWebページに、検索サイトを経由せずに、例えば自分のブログページから到達した場合を示す。このパターン1の例では、ユーザが現在閲覧しているWebページが、情報技術関係のコラムが記載されたWebページであるとする。このWebページをユーザが以前に閲覧した時点において、当該Webページには、OSOperationSystemの比較特集が掲載されていたとする。そして、今回閲覧した現時点において、当該Webページには、ショートカットキーに関する特集が掲載されているとする。この場合、ブックマーク抽出システム100において、閲覧履歴取得部102は、閲覧履歴記憶部202から閲覧履歴を取得する図3のステップS102。次に、閲覧履歴解析部104は、取得した閲覧履歴を解析することにより、現在閲覧中のWebサイトが、検索サイトにおける検索結果のページから直接遷移到達したページかどうかを判断する図3のステップS104。係るパターン1において、現在閲覧中のWebサイトへの遷移は、検索サイトを経由していない。このため、閲覧コンテンツ取得部108は、キーワードの抽出処理として、ブラウザ200の閲覧コンテンツ記憶部204から、閲覧中のコンテンツを取得する図3のステップS106。次に、閲覧コンテンツ解析部110は、取得したコンテンツを解析することによって、当該閲覧中のWebページにおける重要単語を、キーワードとして抽出する図3のステップS108。図9aに示すパターン1の場合、このキーワードとしてWindows及びショートカットキーが得られるとする。そして、ブックマーク情報取得部112は、既に登録されている複数のブックマークの中から当該キーワードに関連するブックマークを抽出するため、ブラウザ200のブックマーク記憶部206から、ブックマーク情報を取得する図3のステップS112。この場合は、図10A乃至図10Fに例示するブックマーク1乃至6が得られる。更に、ブックマーク属性関連性判断部114、ブックマークコンテンツ取得部116、及びブックマークコンテンツ関連性判断部118を組み合わせて利用することによって、これらブックマークと、当該キーワードとの関連性が判断される図3のステップS114、図6。これにより、本実施例では、当該キーワードに関連するブックマーク関連ブックマークとして、ブックマーク1乃至6の中から、ブックマーク1、3、5、6が選択される。関連ブックマーク表示部120は、係る関連ブックマークの一覧を、例えば図11に示す表示態様でユーザに提示する図3のステップS116。ここで、係るパターン1の場合における閲覧履歴の解析処理と、関連性の判断処理とについて具体的な処理の流れについて以下に説明する。まず、閲覧履歴の解析処理について説明する。パターン1図9aでは、上述した通り、閲覧中のWebページのコンテンツに基づいて、キーワードとしての重要単語が抽出される。この過程について説明を加える。閲覧履歴解析部104は、ステップS102図3にて取得された閲覧履歴の中から、現在閲覧中のWebページに到達するまでの履歴を、当該閲覧中のWebページへのアクセス情報として取得する。次に、閲覧履歴解析部104は、当該閲覧中のWebページが検索サイトかどうかを検証する図4のステップS204。本実施例の場合、当該閲覧中のWebページは検索サイトではない。このため、閲覧履歴解析部104は、当該閲覧履歴の中から、現在閲覧中のWebページの一つ前に閲覧されたWebページの履歴を取得する図4のステップS206。この場合、図9aに示す通り、自身のブログへのアクセス情報が得られる。このアクセス情報から、当該一つ前に閲覧されたWebページは検索サイトではないと判断されるので図4のステップS208にてNO、閲覧履歴解析部104は、ユーザが現在閲覧中のWebページは、検索サイトを経由して到達したのではないと判断する。次に、関連性判断処理について説明する。まず、ブックマーク属性関連性判断部114は、ブックマークの属性ATに含まる文字列の中から、係るパターン1にて上記の如く抽出された当該キーワードWindows及びショートカットキーを検索する図6のステップS302。係るパターン1では、全てのキーワードをブックマークの属性AT内に含むブックマークとして、当該ブックマーク1乃至6の中から、ブックマーク1、2が選ばれる。また、キーワードを一部もしくは全て含まないブックマークとして、当該ブックマーク1乃至6の中から、ブックマーク3、4、5、6が選ばれる。ブックマーク1、2について、ブックマークコンテンツ取得部116は、ネットワーク300を介してリンク先のWebサイト400にアクセスすることにより、そのWebサイトのコンテンツを取得する図6のステップS308。このときコンテンツを取得できなかったブックマーク2図10Bは、リンク切れである。このため、ブックマークコンテンツ関連性判断部118は、現在閲覧されているWebサイトと、ブックマーク2とは関連性無と判断する図6のステップS310。一方、コンテンツを取得できたブックマーク1について、ブックマークコンテンツ関連性判断部118は、取得したコンテンツに含まれる文字列を対象として、当該キーワードWindowsショートカットキーを検索する図6のステップS309。ブックマーク1は、当該キーワードを含むため、ブックマークコンテンツ関連性判断部118は、現在閲覧されているWebサイトと、ブックマーク1図10Aとは、関連性有りと判断する図6のステップS312。また、ブックマーク3、4、5、6について、ブックマークコンテンツ取得部116は、ネットワーク300を介してリンク先のWebサイト400にアクセスすることにより、そのWebサイトのコンテンツを取得する図6のステップS304。更に、ブックマークコンテンツ関連性判断部118は、取得したコンテンツの文字列を対象として、ブックマークの属性AT内には含まれなかったキーワードを検索する図6のステップS306。その結果、ブックマークコンテンツ関連性判断部118は、全てのキーワードを当該コンテンツ内に含むブックマーク3、5、6図10C,E,Fを関連性有と判断する図6のステップS312。一方、ブックマークコンテンツ関連性判断部118は、当該全てのキーワードのうち一部のキーワードしか含まないブックマーク4図10Dを、関連性無しと判断する図6のステップS310。ここで、あるWebサイトの初回閲覧に際して、ユーザは、そのWebサイトのURLについて利用分類の登録操作を行う傾向がある。一般的な技術の場合、利用分類として重要単語が利用されると仮定すると、OS比較等が利用分類として設定されると考えられる。一方で、本実施例パターン1における前提条件として、上述した通り、ユーザが現在閲覧しているWebページは、情報技術関係のコラムが記載されたWebページである。このWebページは、コラムサイトであるため、掲載されるコンテンツが例えば定期的に更新される可能性が高い。従って、パターン1の場合、このWebサイトが初めて閲覧されたときのコンテンツとは異なり、図9aに例示する如く、Windowsのショートカットキーについて特集している。あるWebサイトが初めて閲覧されたときのコンテンツ等の情報を基に関連付けが行われる場合、一般的な技術では、上述した通り、例えばOS比較なるキーワードが利用分類として登録される。このため、一般的な技術では、現在のコンテンツに合致したキーワードWindowsショートカットキーに関連するブックマークが存在しない。これに対して、本実施例において、ブックマーク抽出システム100は、Webページが閲覧されたときの情報を用いて、そのWebページと登録済みのブックマークとの関連付けが行われる。このため、本実施例によれば、現在閲覧されているWebページのコンテンツに合致したキーワードWindowsショートカットキーを用いて、関連ブックマーク1、3、5、6を抽出することができる。即ち、現在閲覧されているウェブサイトに関連する最適なブックマークを、予め登録されているブックマークの中から的確に選択してユーザに提示することができる。次に、図9bに例示するパターン2における実施例を説明する。パターン2は、検索サイトを経由して閲覧中のWebページに到達した例である。パターン2の場合も、上述したパターン1と同様に、閲覧履歴の解析が行われ、現在閲覧されているWebページへの移動遷移方法が判断される図3のステップS102~ステップS105。但し、パターン2は検索サイトを経由する例であるため、閲覧履歴解析部104は、キーワード抽出処理として、閲覧履歴を基に検索ワード当該検索サイトにて検索のためにユーザが入力したキーワードを抽出する図3のステップS110。このときパターン2では、キーワードとしてMicroSoftOfficeショートカットキーが得られる。次に、パターン1の場合と同様に、ブックマーク記憶部206からブックマーク情報が取得され図3のステップS112、この場合も、図10A乃至図10Fに例示するブックマーク1乃至6が得られる。更に、ブックマーク属性関連性判断部114、ブックマークコンテンツ取得部116、及びブックマークコンテンツ関連性判断部118を組み合わせて利用することにより、ブックマークとキーワードの関連性が判断される図3のステップS114。これにより、当該キーワードに関する関連ブックマークとして、ブックマーク1乃至6の中から、ブックマーク3、4、6図10C,D,Fが選択される。関連ブックマーク表示部120は、係る関連ブックマークの一覧を、例えば図11に示す表示態様でユーザに提示する図3のステップS116。ここで、係るパターン2図9bの場合における閲覧履歴の解析処理と、関連性の判断処理とについて、ブックマーク抽出システム100が行う具体的な処理の流れについて以下に説明する。まず閲覧履歴解析部104の処理図4について説明する。パターン2図9bでは、上述した通り、検索サイトにおける検索ワードがキーワードとして抽出される。パターン2の場合、閲覧履歴の解析処理において、閲覧履歴解析部104は、現在閲覧中のWebページが検索サイトではないとステップS204にて判断した後、閲覧履歴の中から、当該閲覧中のWebページの一つ前に閲覧されたWebページに関する履歴情報を取得するステップS206。図9bに示す例の場合、ステップS206では、検索サイトの検索結果画面に関するアクセス情報が取得される。パターン2では、ステップS208において、ステップS206にて取得されたアクセス情報と、予め記憶している検索サイトとが一致するここでは、図7に示す検索サイト情報における検索サイトID1に該当すると仮定する。このため、ステップS210では、検索ワードが行われる。検索ワードの抽出は、例えば、図7に示す検索サイト情報に含まれる検索ワード抽出方法に基づいて行われる。この場合、閲覧履歴解析部104は、履歴情報の中から検索結果に対応するURLを取得し、そのURLのクエリ文字列から、検索ワードとして値qを取得する。図7に示す検索ワード抽出方法において、検索ワードとして複数のワードが入っている場合はなる記号によって連結される。このなる記号は、検索ワードが繋がっている状態、つまり、key1key2という文字列があれば、文字列を分割してkey1とkey2とを得ることを表す。即ち、ステップS210では、値qを用いて文字列を分割することにより、求めるべき検索ワード群複数の検索ワードを得る。図9bに示す例の場合は、検索ワードとして、MicroSoftOfficeショートカットキーが得られる。求められた検索ワードは、ブックマークのコンテンツ検索図6のステップS306,ステップS309に際してキーワードとして利用される。このように、本実施例によれば、ユーザが知りたい事項により合致したキーワードを抽出することができる。これに対して、一般的な技術の場合、検索サイトを経由して現在閲覧中のWebサイトに辿り着いた場合図7bに示すパターン2は、当該閲覧中のWebサイトのコンテンツの中から、重要な単語であるWindowsショートカットキーがキーワードとして抽出されることが予想される。このため、一般的な技術の場合は、ユーザが知りたい事項と関連が無いブックマークが抽出される可能性があるため、利便性を欠く。次に、図9bに示すパターン2を例に関連性判断処理について説明する。まず、ブックマーク属性関連性判断部114は、ブックマークの属性AT内に含まれる文字列を対象として、当該キーワードMicroSoftOfficeショートカットキーを検索する図6のステップS302。この場合、当該全てのキーワードを、ブックマークの属性AT内に含むブックマークとして、ブックマーク4が選択される。また、当該キーワードを一部もしくは全て含まないブックマークとして、ブックマーク1、2、3、5、6が選択される。ブックマークコンテンツ取得部116は、ブックマーク4図10Dについて、リンク先である特定のWebサイト400にネットワーク300を介してアクセスすることにより、その特定のWebサイトのコンテンツを取得する図6のステップS308。そして、コンテンツを取得できた場合、ブックマークコンテンツ関連性判断部118は、そのコンテンツ内の文字列を対象として、当該キーワードを検索する図6のステップS309。この場合、ブックマーク4は、当該キーワードを含むため、ブックマークコンテンツ関連性判断部118は、ブックマーク4と閲覧中のWebサイトとが関連性有りと判断する図6のステップS312。また、ブックマークコンテンツ取得部116は、ブックマーク1、2、3、5、6について、リンク先である特定のWebサイト400にネットワーク300を介してアクセスすることにより、その特定のWebサイトのコンテンツを取得する図6のステップS304。更に、ブックマークコンテンツ関連性判断部118は、取得したコンテンツ内の文字列を対象として、ブックマークの属性AT内には含まれていなかったキーワードを検索する図6のステップS306。そしてこの場合、ブックマーク3図10Cは、当該全てのキーワードをコンテンツ内に含むため、ブックマークコンテンツ関連性判断部118は、ブックマーク3及び6と、閲覧中のWebサイトとが関連性有りと判断する図6のステップS312。一方、ブックマーク1、2、5図10A,B,Eは、当該全てのキーワードのうち一部または全てをコンテンツ内に含まない。従ってブックマークコンテンツ関連性判断部118は、ブックマーク1、2、5と、閲覧中のWebサイトとが関連性が無いと判断する図6のステップS310。先に説明した閲覧履歴解析部104の処理の場合と同様に、一般的な技術では、パターン2の場合、現在閲覧中のWebサイトに基づいて、キーワードとしてWindows及びショートカットキーが抽出され、それに基づきブックマーク1、3、5、6が抽出されてしまうことが予想される。この場合、閲覧中のWebサイトにおいてユーザが本来知りたかった事項、即ち、MicroSoftOfficeショートカットキーに関連があるブックマークが欠落してしまう。これに対して、本実施例によれば、ユーザが知りたい事項により合致したブックマークとして、MicroSoftOfficeショートカットキーに関連するブックマーク3、4、6図10C,D,Fをユーザに提示することができる。このように、上述した第2の実施形態及びその実施例において、ブックマーク抽出システム100は、ユーザがブラウザ200を利用して現在閲覧しているWebサイトに関連する最適なブックマークを、予め登録されているブックマークの中から的確に選択してユーザに提示することができる。即ち、一般に、以前検索等により発見してブックマークとして登録したものの、大量のブックマークを登録してしまったために結果として、所望のブックマークを見つけることができなくなってしまうことがある。或いは、ユーザは、あるブックマークを登録したこと自体忘れてしまったことにより、活用できなくなってしまうことがある。このような状況に対して、上述した第2の実施形態及びその実施例によれば、上述したパターン1、パターン2共に、あるWebページを閲覧したときに、そのWebページに関連するブックマークをユーザに提示することができる。よって、ユーザは、知りたい事項が掲載されたWebページにより早く到達することができる。その理由は、ブックマーク属性関連性判断部114やブックマークコンテンツ関連性判断部118等の機能により、ユーザが現在閲覧しているWebページに関連するブックマークを的確に抽出できるからである。また、上述した第2の実施形態及びその実施例によれば、閲覧中のWebサイトを参照したユーザの意図をより正確に反映したブックマークを抽出できる。具体的に述べると、パターン2図8bの場合、一般的な技術では、閲覧中のWebサイトのコンテンツを使用頻度等により解析した場合、Windowsショートカットキーがキーワードとして得られると思われる。但し、パターン2の場合、ユーザは、Officeショートカットキーを検索した結果、当該閲覧中のWebサイトに辿り着いている。従ってこの場合、ユーザは、検索サイトに入力した検索ワードに関連する情報を欲していると考えられる。上述した第2の実施形態及びその実施例図9bによれば、この検索ワードを利用してブックマークの抽出を行うことができるので、よりユーザの希望に合ったブックマークを抽出することができる。また、ユーザが以前登録したブックマークを忘れてしまい、再度検索サイトにて同様の目的で検索をした場合に、その以前登録したブックマークをユーザに提示することができる。その理由は、閲覧履歴解析部104において、閲覧中のWebサイトをユーザがどういう方法で参照したのかどうか閲覧履歴を解析するからである。また、上述した第2の実施形態及びその実施例によれば、ユーザが閲覧中のWebページにアクセスした時点における当該Webページのコンテンツに関連したブックマークを抽出することができる。これにより、当該Webページにユーザが前回アクセスときからのコンテンツの変化に対応し、より現状に即したブックマークを抽出することができる。その理由は、登録されているブックマークにリンクされているWebページに関して、現在閲覧されているWebページの閲覧時点におけるコンテンツが閲覧コンテンツ解析部110によって解析されることにより、関連性の検証が行われるからである。また、上述した第2の実施形態及びその実施例によれば、閲覧中のWebページにアクセスした時点におけるブックマークのコンテンツに即してブックマークを抽出することができる。これにより、ブックマークの属性ATに含まれる情報だけによっては発見できない関連ブックマークの抽出、或いはリンク切れを起こしているブックマークを、関連ブックマークから除外することができる。その理由は、関連性判断処理において、ブックマークコンテンツ関連性判断部118により、属性情報のみではなく、ブックマークのリンク先のコンテンツと、キーワードとの関連性をも組み合わせて判断できるからである。<第3の実施形態>次に、上述した第1及び第2の実施形態を基本とする第3の実施形態について説明する。以下の説明においては、本実施形態に係る特徴的な部分を中心に説明する。その際、上述した実施形態と同様な構成については、同一の参照番号を付すことにより、重複する説明は省略する。図12は、本発明の模範的な第3の実施形態に係るブックマーク抽出システムを含む通信環境を例示する構成図である。図12に示す通信環境は、大別して、ブックマーク抽出システム100A、ブラウザ200、ネットワーク300、及びWebサイト400によって構成されている。ブックマーク抽出システム100Aは、図2に示した第2の実施形態におけるブックマーク抽出システム100の構成に加えて、関連ブックマークキャッシュ操作部122、関連ブックマークキャッシュ記憶部124、及び共通キーワード関連性判断部126を更に備える。ブックマーク抽出システム100Aは、上述した第1の実施形態におけるブックマーク抽出装置1に対応する。本実施形態において、関連ブックマークキャッシュ記憶部124と関連ブックマークキャッシュ操作部122とは、主に、関連ブックマークを抽出する際の負荷を軽減するために設けられている。即ち、関連ブックマークキャッシュ記憶部124と関連ブックマークキャッシュ操作部122とは、本実施形態において、各種データのキャッシュ機能を実現する。関連ブックマークキャッシュ記憶部124は、ユーザがブラウザ200を利用して現在までに閲覧したWebページ即ち、閲覧中のWebページをを含むに関して、データキャッシュキャッシュを保持する。このキャッシュは、例えば以下の複数項目のデータを含み、これらが関連付けた対応情報である。ユーザがブラウザ200を利用して現在までに閲覧したWebページ即ち、閲覧中のWebページを含むのURL、当該Webページから抽出されたキーワード、当該Webページに関する関連ブックマークの識別情報ID、当該各Webページへの最終アクセス時刻。ここで、当該抽出されたキーワードとは、上述した第2の実施形態における第1または第2の検索処理によって抽出されたキーワードである。また、関連ブックマークとは、第2の実施形態においてブックマーク属性関連性判断部114およびブックマークコンテンツ関連性判断部118によって関連性があると判断されたブックマークである。係るキャッシュ機能により保持される情報のライフタイムは、例えば、ブラウザ200の動作が完了するまでブラウザ機能の利用が終了するまで、或いは、本システムの電源オフのときまでとする。これは、Webページやブックマークのコンテンツの変化に対応するためである。共通キーワード関連性判断部126は、抽出された共通キーワードの関連性を判断する。動作の説明次に、上述した構成を備える本実施形態の動作について詳細に説明する。図13は、本発明の模範的な第3の実施形態に係るブックマーク抽出システム100Aによるブックマーク抽出処理を示すフローチャートである。ブックマーク抽出システム100Aは、第2の実施形態と同様に、ユーザがブラウザ200を利用して所望のWebページにアクセスするのに応じて動作を開始する。まず、関連ブックマークキャッシュ操作部122は、関連ブックマークキャッシュ記憶部124を参照することにより、最終アクセス時刻日時が最も現在に近い数件のキャッシュを取得するステップS402。次に、共通キーワード関連性判断部126は、ステップS402にて取得したキャッシュを対象として、そのキャッシュの中に共通して出現するキーワードを、当該数件のキャッシュに関する共通キーワードとして抽出するステップS406。そして、関連ブックマークキャッシュ操作部122は、関連ブックマークキャッシュ記憶部124を参照することにより、ユーザが現在閲覧しているWebページのURLに対応するキャッシュを取得するステップS408。関連ブックマークキャッシュ操作部122は、ステップS408にてキャッシュの取得を試みた結果、閲覧中のWebページに対応するキャッシュが存在したか否かを判断するステップS410。ここで、キャッシュが存在する場合とは、関連ブックマークキャッシュ記憶部124に格納されている過去に閲覧したWebページのURLの中に、現在閲覧しているWebページのURLと一致するURLが有るか否かを探索し、一致するURLが検出できた場合を表す。キャッシュが存在すると判断された場合ステップS410にてYES、共通キーワード関連性判断部126は、関連ブックマークキャッシュ記憶部124から取得した全ての関連ブックマークの識別情報をキーとして、ブックマーク情報取得部112から、当該全ての関連ブックマークに関する属性情報ATを取得する。また、共通キーワード関連性判断部126は、ブックマークコンテンツ取得部116を介して、当該全ての関連ブックマークのリンク先であるWebページから、当該Webページのコンテンツを取得する。そして、共通キーワード関連性判断部126は、取得した関連ブックマークの属性AT及びコンテンツを対象として、共通キーワードの出現回数を計測し、計測した値を保持しステップS428、処理をステップS430に進める。ここで、ステップS428にて関連ブックマークキャッシュ記憶部124から取得した全てのブックマークとは、現在時刻に近い数件のWebページURLに関連して取得した関連ブックマークの全てを表す。一方、キャッシュが存在しないと判断された場合ステップS410にてNO、ステップS412からステップS426において、第2の実施形態にて上述したステップS102からステップS114図3までの処理と略同様な処理が行われる。但し、ステップS426における処理は、図14を参照して後述するようにステップS114と一部異なる。そして、関連ブックマーク表示部120は、ステップS426にて関連性が有ると判断されたブックマーク、或いはステップS428にて計測対象とした全ブックマークを対象として、共通キーワードの出現回数順に一覧表示するステップS430。例えば、図10A乃至図10Fに示す表示態様の場合に当てはめて説明すると、出現回数の高いブックマークから低いブックマークの順で、ブックマーク1,3,5が表示されていることが判る。ここで、ステップS426にて行われる関連性判断処理について、図14を参照して説明する。図14は、本発明の模範的な第3の実施形態における関連性判断処理を示すフローチャートであり、上述した図13に示すステップS426の詳細を示す。このフローチャートは、第2の実施形態にて上述した関連性判断処理図6と同様な処理構成に加え、ステップS312の後に、更に、ステップS501を有する。即ち、ステップS501において、共通キーワード関連性判断部126は、ステップS312にて関連性有りと判断された全てのブックマークを対象として、ブックマークの属性AT及びコンテンツにおける共通キーワードの出現回数を計測し、計測した値を保持し、処理をステップS430に進める。上述した第3の実施形態によれば、上述した第2の実施形態と同様に、現在閲覧しているWebサイトに関連する最適なブックマークを、予め登録されているブックマークの中から的確に選択してユーザに提示することができる。更に、本実施形態によれば、関連ブックマークキャッシュ操作部122と関連ブックマークキャッシュ記憶部124によるキャッシュ機能により、上述した対応情報をキャッシュすることができる。これにより、閲覧履歴や閲覧コンテンツ、ブックマークコンテンツを解析する際の負荷を軽減することができる。また、上述した第3の実施形態によれば、係るキャッシュ機能により、ブラウザナビゲーションによる戻る進む等の操作に対応することができる。<第4の実施形態>次に、上述した第1及び第2の実施形態を基本とする第4の実施形態について説明する。以下の説明においては、本実施形態に係る特徴的な部分を中心に説明する。その際、上述した実施形態と同様な構成については、同一の参照番号を付すことにより、重複する説明は省略する。本実施形態では、ユーザが現在閲覧しているWebサイトに関連するブックマークをユーザに提示する際に、そのWebサイトへの関連性の高さに応じて、登録済みのブックマークを、ランク分けした表示態様で提示する場合について説明する。以下の説明において、関連性のランクは、一例として、以下の通り、ランク1関連性:高からランク6関連性:低までの6つのランクとする。即ち、ランク1:ブックマーク属性AT及びコンテンツ共に、全てのキーワードを含む場合、ランク2:ブックマーク属性ATが一部の当該キーワードを含み、コンテンツが当該全てのキーワードを含む場合、ランク3:ブックマーク属性ATには当該全てのキーワードが含まれず、コンテンツが当該全てのキーワードを含む場合、ランク4:ブックマーク属性ATが当該全てのキーワードを含み、コンテンツが一部の当該キーワードを含む場合ランク5:ブックマーク属性ATが当該全てのキーワードのうち一部を含み、コンテンツが残りのキーワードを全て含む場合、ランク6:ブックマーク属性ATが当該全てのキーワードを含み、コンテンツには何れのキーワードも含まれない場合。本実施形態におけるシステム構成並びに全体の処理構成は、上述した第2の実施形態と略同様である。但し、以下に説明するように、ブックマーク属性関連性判断部114、ブックマークコンテンツ取得部116、及びブックマークコンテンツ関連性判断部118の組み合わせによって実現される関連性判断処理の構成が異なる。図15は、本発明の模範的な第4の実施形態における関連性判断処理を示すフローチャートであり、上述した図3に示すステップS114の詳細を示す。まず、ブックマーク属性関連性判断部114は、第2の実施形態におけるステップS302図6と同様に、ステップS112図3にてブックマーク情報取得部112によって取得されたブックマーク情報を参照することにより、ブックマークの属性AT内に含まれる文字列を対象とするキーワードの検索を行うステップS602。ブックマークコンテンツ取得部116は、ステップS602の判断結果に応じて、ステップS604,ステップS612,或いはステップS616の何れかの処理に分岐する。即ち、ステップS604は、ブックマークの属性AT内に一部のキーワードが含まれる場合に実行される。ステップS612は、ブックマーク属性ATに当該全てのキーワードが含まれない場合に実行される。そしてステップS616は、ブックマーク属性ATが当該全てのキーワードが含まれる場合に実行される。ステップS604,ステップS612,及びステップS616において、ブックマークコンテンツ取得部116は、第2の実施形態におけるステップS304及びステップS308図6と同様に、該当するブックマークのリンク先である特定のWebサイト400にアクセスする。これにより、ブックマークコンテンツ取得部116は、特定のWebサイト400のコンテンツを、ネットワーク300を介して取得する。ステップS616にてコンテンツの取得を試みたがコンテンツを得られない場合、当該特定のWebサイト400はリンク切れであると判断できる。このため、ブックマークコンテンツ関連性判断部118は、当該Webサイトに対応するブックマークは、現在閲覧されているWebサイトには関連性が無いと判断するステップS628。このとき、ブックマークコンテンツ関連性判断部118は、ユーザに対して、リンク切れが発生していることを表示などによって報知してもよい。一方、ステップS616における処理に応じてコンテンツを得られた場合、ブックマークコンテンツ取得部116は、第2の実施形態におけるステップS309図6と同様に、当該ブックマークがユーザによって登録されたときからのコンテンツの変化を鑑みて、取得したコンテンツの文字列において当該キーワードを検索するステップS618。そして、ブックマークコンテンツ関連性判断部118は、ステップS618の検索結果に応じて、ステップS620,ステップS622,或いはステップS624に分岐する。即ち、ブックマークコンテンツ関連性判断部118は、ステップS616にて取得したコンテンツには何れのキーワードも含まれない場合、ランク6を付与するステップS620。また、ブックマークコンテンツ関連性判断部118は、ステップS616にて取得したコンテンツに一部のキーワードが含まれる場合、ランク4を付与するステップS622。そして、ブックマークコンテンツ関連性判断部118は、ステップS616にて取得したコンテンツに当該全てのキーワードが含まれる場合、ランク1を付与するステップS624。更にこれら3つの場合、ブックマークコンテンツ関連性判断部118は、第2の実施形態におけるステップS312図6と同様に、当該リンク先である特定のWebサイト400が、現在閲覧されているWebサイトと関連性が有ると判断するステップS630。また、ステップS604,ステップS612にてコンテンツを取得した後、ブックマークコンテンツ関連性判断部118は、第2の実施形態におけるステップS306図6と同様に、取得したコンテンツに含まれる文字列において、ブックマークの属性AT内に含まれなかったキーワードを検索するステップS306,ステップS614。そして、ステップS614における検索の結果、当該取得したコンテンツが当該全てのキーワードを含む場合、ブックマークコンテンツ関連性判断部118は、ランク3を付与するステップS626。そしてこの場合、ブックマークコンテンツ関連性判断部118は、当該リンク先である特定のWebサイト400が、現在閲覧されているWebサイトと関連性が有ると判断するステップS630。これに対して、当該取得したコンテンツが当該全てのキーワードを含まない場合、或いは一部のキーワードしか含まない場合、ブックマークコンテンツ関連性判断部118は、当該リンク先である特定のWebサイト400が、現在閲覧されているWebサイトと関連性が無いと判断するステップS628。更に、ステップS606における検索の結果、ステップS604にて取得したコンテンツの中に、ブックマーク属性ATに含まれていなかったキーワードの一部しか含まれない場合、或いは全く含まれていない場合、ブックマークコンテンツ関連性判断部118は、当該リンク先である特定のWebサイト400が、現在閲覧されているWebサイトと関連性が無いと判断するステップS628。これに対して、ステップS606における検索の結果、ステップS604にて取得したコンテンツの中に、ブックマーク属性ATに含まれていなかった残りのキーワードを全て含む場合、ブックマークコンテンツ関連性判断部118は、ランク5を付与するステップS608。また、ステップS604にて取得したコンテンツの中に、当該全てのキーワードが含まれる場合、ブックマークコンテンツ関連性判断部118は、ランク2を付与するステップS610。そしてこれらの場合、ブックマークコンテンツ関連性判断部118は、当該リンク先である特定のWebサイト400が、現在閲覧されているWebサイトと関連性が有ると判断するステップS630。図16は、本発明の模範的な第4の実施形態における関連ブックマークの一覧画面の表示態様を例示する図である。図16に示す例は、ブラウザ200の機能によって現在表示されているWebページの左側フレーム内に、そのWebページに関連するブックマークの一覧が表示された状態を示している。この場合、関連するブックマークとして、ランク1からランク3の順で、ブックマーク1,5,3が表示されている。またこの例では、ブックマークが登録されたときのコンテンツから変更されている可能性があるブックマークとして、ブックマーク3が表示されている。そしてこの例では、リンク切れの可能性があるブックマークとして、ブックマーク2が表示されている。上述した第4の実施形態によれば、第1及び第2の実施形態と同様に、現在閲覧されているウェブサイトに関連する最適なブックマークを、予め登録されているブックマークの中から的確に選択してユーザに提示することができる。更に本実施形態では、関連性判断処理においてランク付けを行うので、閲覧中のWebページにより合致した関連性のあるブックマークを、関連性の程度に従って的確に選択して、ユーザに対して識別容易に提示することができる。また、上述した第4の実施形態によれば、リンク切れの発生や、ブックマークを登録したときからのコンテンツの変化を、ユーザに識別容易に報知することができる。<第1乃至第4の実施形態に共通の実施例>次に、上述した第1乃至第4の実施形態に共通する実施例について、図17を参照して説明する。上述した第1乃至第4の実施形態に係るブックマーク抽出システム100,100A、及びブラウザ200は、コンピュータ情報処理装置を利用して実現する場合について説明する。即ち、第1乃至第4の実施形態に係る装置は、専用のハードウェアを利用して実現しても良いが、本実施例の如くコンピュータを利用して実現しても良い。図17は、本発明の模範的な第1乃至第4の実施形態を実現可能なコンピュータ情報処理装置のハードウェア構成を例示的に説明する図である。図17に示したコンピュータ1000のハードウェアは、CPU11CentralProcessingUnit、ディスプレイ12、通信インタフェースI/F13、ROMReadOnlyMemory14、RAMRandomAccessMemory15、及びハードディスクドライブHD16を備え、これらがバス17を介して接続された構成を有する。通信インタフェース13は、上述した各実施形態において、図2及び図12に示したWebサイト400との間において、ネットワーク300を介して通信を実現する一般的な通信手段である。係るハードウェア構成において、CPU11は、少なくともブックマーク抽出システム100100Aとしてのコンピュータ1000の全体の動作を司る。そして、上述した第1乃至第4の実施形態を例に説明した本発明は、その説明において参照したフローチャート図3乃至図6、図13乃至図15の機能を実現可能なコンピュータプログラムを、図17に示すコンピュータ1000に対して供給した後、そのコンピュータプログラムを、コンピュータ1000のCPU11に読み出して実行することによって達成される。また、コンピュータ1000内に供給されたコンピュータプログラムは、読み書き可能な一時記憶メモリ15またはハードディスク装置16等の記憶デバイス記憶媒体に格納すれば良い。ここで、上記各フローチャートに係るコンピュータプログラムは、上述した各実施形態の場合、閲覧履歴取得部102、閲覧履歴解析部104、閲覧コンテンツ取得部108、閲覧コンテンツ解析部110、ブックマーク情報取得部112、ブックマーク属性関連性判断部114、ブックマークコンテンツ取得部116、ブックマークコンテンツ関連性判断部118、関連ブックマーク表示部120、関連ブックマークキャッシュ操作部122、共通キーワード関連性判断部126の各機能を表す。そして係るコンピュータプログラムは、例えば、ハードディスクドライブ16に格納したプログラム群21に対応する。この場合、ブラウザ200における閲覧履歴記憶部202、閲覧コンテンツ記憶部204、及びブックマーク記憶部206である。また、各種の記憶情報22は、ブックマーク抽出システム100,100Aにおける検索サイト情報記憶部106、及び関連ブックマークキャッシュ記憶部124は、例えば、ハードディスクドライブ16に各種の記憶情報22として格納してもよい。また、前記の場合において、当該装置内へのコンピュータプログラムの供給方法は、CD-ROM等の各種記録媒体を介して当該装置内にインストールする方法や、インターネット等の通信回線を介して外部よりダウンロードする方法等のように、現在では一般的な手順を採用することができる。そして、このような場合において、本発明は、係るコンピュータプログラムのコードプログラム群21或いは係るコードが格納された記憶媒体によって構成される。尚、上述した実施形態及びその変形例の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうる。しかしながら、上述した実施形態及びその変形例により例示的に説明した本発明は、以下には限られない。即ち、付記1ウェブサイトの現在までの閲覧履歴情報に基づいてキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、登録されている複数のブックマークの中から、前記抽出手段によって抽出されたキーワードに基づいて、該キーワードに関連するブックマークを提示する提示手段とを備えることを特徴とするブックマーク抽出装置。付記2前記キーワード抽出手段は、前記閲覧履歴情報のうち、現在閲覧されているウェブサイトに関する情報に基づいて、そのウェブサイトのコンテンツを取得し、そのコンテンツの中から、前記キーワードを抽出することを特徴とする付記1記載のブックマーク抽出装置。付記3前記キーワード抽出手段は、前記現在閲覧されているウェブサイトから取得したコンテンツに含まれる重要キーワードを、前記キーワードとして抽出する重要キーワード抽出手段を含み、前記提示手段は、前記複数のブックマークの中から、前記重要キーワードに基づいて、該重要キーワードに関連するブックマークを提示することを特徴とする付記2記載のブックマーク抽出装置。付記4前記重要キーワード抽出手段は、前記コンテンツ中に出現する頻度に従って、前記重要キーワードを決定することを特徴とする付記3記載のブックマーク抽出装置。付記5前記キーワード抽出手段は、前記閲覧履歴情報を解析することにより、検索サイトから現在閲覧されているウェブサイトに遷移したと判断した際、該ウェブサイトに遷移するまでに使用した検索キーワードを、前記キーワードとして抽出し、前記提示手段は、前記複数のブックマークの中から、前記検索キーワードに基づいて、該検索キーワードに関連するブックマークを提示することを特徴とする付記1記載のブックマーク抽出装置。付記6前記キーワード抽出手段は、前記現在閲覧されているウェブサイトに遷移する1つ前に閲覧されたウェブサイトが検索サイトである場合に、その検索サイトにて使用した検索キーワードを、前記キーワードとして抽出することを特徴とする付記5記載のブックマーク抽出装置。付記7前記提示手段は、前記複数のブックマークに関する情報に含まれる個々のブックマークの属性情報の中に、前記キーワードが含まれる程度に応じて、前記キーワードと、前記個々のブックマークとの関連性の有無を判断する関連性判断手段を含むことを特徴とする付記1乃至付記6の何れかに記載のブックマーク抽出装置。付記8前記提示部は、前記ブックマークにリンクしているウェブサイトのコンテンツの中に、前記キーワードが含まれる程度に応じて、前記キーワードと、前記複数のブックマークに関する情報に含まれる個々のブックマークとの関連性の有無を判断する関連性判断部を含むことを特徴とする付記1乃至付記6の何れかに記載のブックマーク抽出装置。付記9前記提示手段は、前記複数のブックマークに関する情報に含まれる個々のブックマークの属性情報の中に、前記キーワードが含まれる程度と、前記ブックマークにリンクしているウェブサイトのコンテンツの中に、前記キーワードが含まれる程度との組み合わせに応じて、前記キーワードと、前記個々のブックマークとの関連性の有無を判断する関連性判断手段を含むことを特徴とする付記1乃至付記6の何れかに記載のブックマーク抽出装置。付記10前記提示手段は、前記関連性判断手段によって関連性があると判断された複数のブックマークをランク分けして提示することを特徴とする付記7乃至付記9の何れかに記載のブックマーク抽出装置。付記11前記提示手段は、前記関連性判断手段による判断結果に基づいて、前記ブックマークに対応するウェブサイトのコンテンツが該ブックマークが登録されたときから変化している可能性があること、或いは、該ウェブサイトへのリンクが切れていることを、ユーザに提示することを特徴とする付記7乃至付記9の何れかに記載のブックマーク抽出装置。付記12ウェブサイトの現在までの閲覧履歴情報に基づいてキーワードを抽出し、予め登録した複数のブックマークの中から、前記抽出したキーワードに基づいて、該キーワードに関連するブックマークを提示することを特徴とするブックマーク抽出方法。付記13前記キーワードを抽出するに際して、前記閲覧履歴情報のうち、現在閲覧されているウェブサイトに関する情報に基づいて、そのウェブサイトのコンテンツを取得し、そのコンテンツの中から、前記キーワードを抽出することを特徴とする付記12記載のブックマーク抽出方法。付記14前記キーワードを抽出するに際して、前記閲覧履歴情報を解析することにより、検索サイトから現在閲覧されているウェブサイトに遷移したと判断した際、該ウェブサイトに遷移するまでに使用した検索キーワードを、前記キーワードとして抽出し、前記複数のブックマークの中から、前記検索キーワードに基づいて、該検索キーワードに関連するブックマークを提示することを特徴とする付記11記載のブックマーク抽出方法。付記15前記キーワードを抽出するに際して、前記現在閲覧されているウェブサイトに遷移する1つ前に閲覧されたウェブサイトが検索サイトである場合に、その検索サイトにて使用した検索キーワードを、前記キーワードとして抽出することを特徴とする付記14記載のブックマーク抽出方法。付記16ブックマーク抽出装置の動作制御のためのコンピュータプログラムであって、そのコンピュータプログラムにより、ウェブサイトの現在までの閲覧履歴情報に基づいてキーワードを抽出するキーワード抽出機能と、登録されている複数のブックマークの中から、前記抽出手段によって抽出されたキーワードに基づいて、該キーワードに関連するブックマークを提示する提示機能とをコンピュータに実現させることを特徴とするコンピュータプログラム。付記17前記キーワード抽出機能は、前記閲覧履歴情報のうち、現在閲覧されているウェブサイトに関する情報に基づいて、そのウェブサイトのコンテンツを取得し、そのコンテンツの中から、前記キーワードを抽出することを特徴とする付記16記載のコンピュータプログラム。付記18前記キーワード抽出機能は、前記閲覧履歴情報を解析することにより、検索サイトから現在閲覧されているウェブサイトに遷移したと判断した際、該ウェブサイトに遷移するまでに使用した検索キーワードを、前記キーワードとして抽出し、前記提示機能は、前記複数のブックマークの中から、前記検索キーワードに基づいて、該検索キーワードに関連するブックマークを提示することを特徴とする付記16記載のコンピュータプログラム。付記19前記キーワード抽出機能は、前記現在閲覧されているウェブサイトに遷移する1つ前に閲覧されたウェブサイトが検索サイトである場合に、その検索サイトにて使用した検索キーワードを、前記キーワードとして抽出することを特徴とする付記18記載のコンピュータプログラム。"