"各種情報、アプリケーションソフト、商品や、その共有、販売を提供するサービスまたはプラットフォームが、一般の消費者の継続的な利用によって成長するかまたは成長した規模を維持して行くのに十分な多様性を継続的に提供しているか否かについて評価するためのサービス規模成長性分析装置であって、外部から収集されたユーザの全体またはサンプル抽出されたユーザの部分集合に対して、各ユーザの利用状況データを格納する利用情報記憶手段と、前記利用情報記憶手段から収集した前記利用状況データを読み出して、前記ユーザの全体またはサンプル抽出されたユーザの部分集合に属する各ユーザに識別子i1≦i≦Nを付与し、前記利用状況データに識別子m1≦m≦Mを付与し、該識別子iが付与されたユーザの、識別子mが付与された前記利用状況データに属する対象の利用または購入の回数fとして、識別子iが付与されたユーザと該利用状況データの他のユーザの識別子jが付与されたユーザの関係gを、gffffffにより算出する利用状況集計手段と、前記利用状況集計手段で算出され、前記ユーザの関係gの平方根g1を用いて、N次の対称行列Gg11≦i,j≦Nをユーザ間の嗜好または興味の正規化類似度行列Gとして集計する類似性正規化尺度集計手段と、前記正規化類似度行列Gの各固有値と各固有値に対する固有ベクトルを算出する対角化解析手段と、を有することを特徴とするクラスタ形成機構作動状況評価装置。前記正規化類似度行列Gの各固有値に対する固有ベクトルと非負ベクトル全体空間との成す角を算出する偏角解析手段を更に有する請求項1記載のクラスタ形成機構作動状況評価装置。前記正規化類似度行列Gの固有値の累積分布を図示する固有値累積分布算出手段を更に有する請求項1または2記載のクラスタ形成機構作動状況評価装置。前記正規化類似度行列Gの1を真に越える固有値の分布にベキ乗分布モデルの当て嵌めを実行し、ベキ関数の指数と当て嵌めの誤差を算出するベキ乗則評価手段を更に有する請求項1乃至3のいずれか1項に記載のクラスタ形成機構作動状況評価装置。前記正規化類似度行列Gの1を真に越える全ての固有値に対して、各固有値に対して算出された各固有ベクトルと非負ベクトル全体空間の成す各々の角を算出して当該の角の累積補分布を算出するし、該累積補分布を表示手段に表示する偏角累積補分布算出手段を更に有する請求項2記載のクラスタ形成機構作動状況評価装置。各種情報、アプリケーションソフト、商品や、その共有、販売を提供するサービスまたはプラットフォームが、一般の消費者の継続的な利用によって成長するかまたは成長した規模を維持して行くのに十分な多様性を継続的に提供しているか否かについて評価するためのサービス規模成長性分析方法であって、利用状況集計手段が、外部から収集されたユーザの全体またはサンプル抽出されたユーザの部分集合に対して、各ユーザの利用状況データを格納する利用情報記憶手段から利用状況データを読み出して、前記ユーザの全体またはサンプル抽出されたユーザの部分集合に属する各ユーザに識別子i1≦i≦Nを付与し、該利用状況データに識別子m1≦m≦Mを付与し、該識別子iが付与されたユーザの、識別子mが付与された前記利用状況データに属する対象の利用または購入の回数fとして、識別子iが付与されたユーザと該利用状況データの他のユーザの識別子jが付与されたユーザの関係gを、gffffffにより算出する利用状況集計ステップと、類似性正規化尺度集計手段が、前記利用状況集計ステップで算出され、前記ユーザの関係gの平方根g1を用いて、N次の対称行列Gg11≦i,j≦Nをユーザ間の嗜好または興味の正規化類似度行列Gとして集計する類似性正規化尺度集計ステップと、対角化解析手段が、前記正規化類似度行列Gの各固有値と各固有値に対する固有ベクトルを算出する対角化解析ステップと、偏角解析手段が、前記正規化類似度行列Gの各固有値に対する固有ベクトルと非負ベクトル全体空間との成す角を算出する偏角解析ステップと、固有地累積分布算出手段が、前記正規化類似度行列Gの固有値の累積分布を図示する固有値累積分布算出ステップと、ベキ乗則評価手段が、前記正規化類似度行列Gの1を真に越える固有値の分布にベキ乗分布モデルの当て嵌めを実行し、ベキ関数の指数と当て嵌めの誤差を算出するベキ乗則評価ステップと、偏角累積分布算出手段が、前記正規化類似度行列Gの1を真に越える全ての固有値に対して、各固有値に対して算出された各固有ベクトルと非負ベクトル全体空間の成す各々の角を算出して当該の角の累積補分布を算出するし、該累積補分布を表示手段に表示する偏角累積補分布算出ステップと、を行うことを特徴とするクラスタ形成機構作動状況評価方法。コンピュータを、請求項1乃至5記載のいずれか1項に記載のクラスタ形成機構作動状況評価装置の各手段として機能させるためのククラスタ形成機構作動状況評価プログラム。しかしながら、上記の非特許文献1における粘着性という性質は、サービス規模の成長性や規模維持の特性が優れているという事実と殆ど同一の特徴である。新サービスについて将来的な成長性や成長した規模を今後維持できるのか否かといった問題について、説得力のある答えを提示するには、粘着性の高いサービスであるための要件が明らかにされる必要がある。この点に対し、興味や関心を反映したユーザクラスタ群がユーザ数に鑑みて十分多様にかつ形成されているか、または、少数のクラスタ群形成に留まるかを抽出した客観的指標や図表をデータから算出し表示する方法を提供することで、当該サービスの成長性、規模の維持、または発展の能力を客観的に評価することが可能となり、経営的、経済的、および社会的に大きな利益をもたらす判断が可能になり、産業上の利用価値が高いことを見出し、クラスタ群を抽出する方法を備えることを特徴とする、サービス規模の成長性の分析方法がある。一方、クラスタ群の抽出による成長性の分析では、クラスタ規模の分布のベキ乗則の指数によって、成長性を捉えるが、その際、最大クラスタの規模が数百以上であることが望ましい。これは、データサンプル中の個体数が数千以上であることが望ましいことを意味し、様々なサービスを俯瞰的に観測する場合などでは、早期の分析が難しくなる。そこで、クラスタ群の分布ではなく、クラスタ群の分布が形成されるメカニズムの作動状況を評価し、その後形成されるクラスタ群の構造を推測できる手法があれば、この問題を克服できる。本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、動画や音楽等のコンテンツ、またはブログ掲示板等の一般情報について配信または共有を提供するサービス、情報端末のアプリケーションソフトの販売または共有を提供するサービス、様々な商品の販売または交換を提供するサービス、またはこれらを集合させたサービスやプラットフォームが、多数の消費者に継続的に利用されて成長してくことができるか、または、大規模に成長したユーザを今後維持して行くことが出来るかについて、小規模のデータによって、分析、または評価、または予測、または推定するために、各ユーザが一連の消費を通じて学習する内容の重なりと相違によって形成されるユーザの多様な集合体群、言い換えれば、興味や関心を反映したユーザクラスタ群について、その形成機構の作動状況を抽出し、今後それらが、大規模かつ多様に形成されて行くのか、または、少数または小規模のクラスタ群形成に留まるかといった、その後に形成される構造を推測する客観的指標や図表をデータから算出し表示することが可能なクラスタ形成機構作動状況評価装置及び方法及びプログラムを提供することを目的とする。上記の課題を解決するため、本発明は、各種情報、アプリケーションソフト、商品や、その共有、販売を提供するサービスまたはプラットフォームが、一般の消費者の継続的な利用によって成長するかまたは成長した規模を維持して行くのに十分な多様性を継続的に提供しているか否かについて評価するためのサービス規模成長性分析装置であって、外部から収集されたユーザの全体またはサンプル抽出されたユーザの部分集合に対して、各ユーザの利用状況データを格納する利用情報記憶手段と、前記利用情報記憶手段から収集した前記利用状況データを読み出して、前記ユーザの全体またはサンプル抽出されたユーザの部分集合に属する各ユーザに識別子i1≦i≦Nを付与され、該利用状況データに識別子m1≦m≦Mを付与し、該識別子iが付与されたユーザの、識別子mが付与された該利用状況データに属する対象の利用または購入の回数fとして、識別子iが付与されたユーザと該利用状況データの他のユーザの識別子jが付与されたユーザの関係gを、gffffffにより算出する利用状況集計手段と、前記利用状況集計手段で算出され、前記ユーザの関係gの平方根g1を用いて、N次の対称行列Gg11≦i,j≦Nをユーザ間の嗜好または興味の正規化類似度行列Gとして集計する類似性正規化尺度集計手段と、前記正規化類似度行列Gの各固有値と各固有値に対する固有ベクトルを算出する対角化解析手段と、を有する。また、本発明は、前記正規化類似度行列Gの各固有値に対する固有ベクトルと非負ベクトル全体空間との成す角を算出する偏角解析手段を更に有する。また、本発明は、前記正規化類似度行列Gの固有値の累積分布を図示する固有値累積分布算出手段を更に有する。また、本発明は、前記正規化類似度行列Gの1を真に越える固有値の分布にベキ乗分布モデルの当て嵌めを実行し、ベキ関数の指数と当て嵌めの誤差を算出するベキ乗則評価手段を更に有する。また、本発明は、前記正規化類似度行列Gの1を真に越える全ての固有値に対して、各固有値に対して算出された各固有ベクトルと非負ベクトル全体空間の成す各々の角を算出して当該の角の累積補分布を算出するし、該累積補分布を表示手段に表示する偏角累積補分布算出手段を更に有する。上記のように本発明によれば、ユーザが学習してきた内容を共有することによるユーザクラスタ群の形成に関して、当該クラスタ群の形成メカニズムの作動状況を評価し、今後それらが、大規模かつ多様に形成されて行くのか、または,少数または小規模のクラスタ群形成に留まるかといった、その後に形成される構造を推測する客観的指標や図表をデータから算出し表示する方法を提供することができる。また、サービスが扱うコンテンツ等がユーザの嗜好や興味に適う内容を持って多様にかつ連続的に供給される仕組みが備わろうとしているか否かを判断するための基本的な情報を、データ数の少ない初期の状況で知ることができる。これにより、当該サービスのユーザの現在および将来の粘着性を評価および推定することが可能となり、当該サービスのユーザ規模の成長性、維持もしくは発展性について客観的に評価することが可能となる。以下図面と共に、本発明の実施の形態を説明する。本実施の形態では、動画や音楽等のコンテンツを配信または共有するサービスについて記載するが、ブログ掲示板等の一般情報について配信または共有を提供するサービス、情報端末のアプリケーションソフトの販売または共有を提供するサービス、様々な商品の販売または交換を提供するサービス、またはこれらを集合させたサービスやプラットフォームについても同様であり、発明の範囲を限定するものではない。図1は、本発明の一実施の形態における評価装置の構成を示す。同図に示す評価装置は、デフォルト設定部10、利用状況集計部20、類似性正規化尺度集計部30、対角化解析部40、偏角解析部50、構造形成機構作動状況解析部60ユーザインタフェース処理部71、表示制御部72、中央制御部73、主記憶装置74、サービス利用活動データ記憶部80、出力保存部90から構成される。サービス利用活動データ記憶部80、出力保存部90は、ハードディスク装置等の記憶媒体である。デフォルト設定部10は、各部の様々なパラメータや指定要求に対するデフォルトを設定する。利用状況集計部20は、各コンテンツに対してユーザが利用した利用活動の記録データをサービス利用活動データ記憶部80から読み込み、各ユーザの各コンテンツの利用頻度ベクトルとして集計する。例えば、サービス利用活動データ記憶部80からある一ヶ月間で当該のサービスを利用したユーザ全体またはサンプル抽出したN人のユーザの利用記録データを読み込む。当該利用記録データはN人のユーザを識別する情報と、各コンテンツを識別する情報と、各ユーザが各コンテンツを当該期間に利用した回数の情報を含んでいるものとする。各ユーザを識別する情報を1≦i≦Nなる自然数iに書き換えて各ユーザを識別し、各コンテンツを識別する情報を1≦m≦Mなる自然数mに書き換えて各コンテンツを識別する。ここでMは、これらN人のユーザのうちの誰かに当該一ヶ月間の間に利用されたコンテンツ全体の個数である。利用状況集計部20は、ユーザiのコンテンツmの利用回数fを集計し、ユーザiの利用状況をベクトルFifとして集計し、メモリ図示せずに格納する。類似性正規化尺度集計部30は、正規化した内積行列として集計し、当該内積行列の各固有ベクトルと固有値を算出することで各ユーザ間の類似性を求める。具体的には、M次元のベクトルuwに対して、その内積をとし、その大きさuをとして、N次の正規化された対称行列正規化類似度行列を集計する。∥Fi∥∥Fj∥は数値∥Fi∥と∥Fj∥の通常の積を表す。対角化解析部40は、上記の正規化類似度行列Gの固有値と、当該固有値に対する固有ベクトルを算出する。具体的には、対称行列であるところのGに対して、対角化を与える直交行列Oを求め、LOGOと対角化する。ここで、LはGの固有値全体が対角に並ぶN次の行列、Oは直交行列Oの転置行列である。各固有値のL内の行の番号nに対して、同じ行番号nの直交行列O内の行ベクトル取り出すことで、Gの各固有値に対して、固有ベクトルを算出する。こうして算出された、Gの各固有ベクトルと各固有値を算出し、メモリ図示せずに格納する。偏角解析部50は、メモリ図示せずからGの各固有値を取得し、当該Gの各固有値に対する固有ベクトルと非負ベクトル全体空間のなす角を算出し、メモリ図示せずに格納する。例えば、各固有ベクトルvに対してvpMaxv01≦i≦NvmMaxv01≦i≦Nとして、vの定符合成分ベクトル、vpとvmを算出する。ここで、実数x,yに対して、x≦yの時Maxxyy、xyの時Maxxyxである。ベクトルvと非負ベクトル全体空間の成す角aは、で算出できる。ここでarccosは逆余弦関数で、0からπ2の値を取る。構造形成機構作動状況解析部60は、固有値累積分布算出部61、べき乗則評価部62、偏角累積補分布算出部63からなる。固有値累積分布算出部61は、Gの固有値を入力として、当該固有値の累積分布を図示する。例えば、非負なる各固有値に昇順の番号1≦i≦Nを付与し、第i番目に小さい固有値biを座標、にプロットすることによって固有値の累積分布を図示することができる。固有値数はユーザの数であり、固有値は実数値を取るため、数十から数百のユーザ数があれば、固有値の分布の形状を把握しやすい。一方、固有値を分割することと、ユーザをクラスタに分割することは、近い関係があり、固有値の分布の構造は、クラスタの分布の構造についての情報をもたらす。多様で大規模なクラスタ群に至るような、形成機構ユーザがクラスタ群を生成するための機構が働いている場合、固有値の分布の形状に、それが反映されていると見られるため、固有値の累積分布の形状のを図示することは形成機構の作動状況の評価に有用である。べき乗則評価部62は、Gの1を真に越える固有値の分布にベキ乗分布モデルを当て嵌め、ベキ関数の指数と当て嵌めの誤差を算出する。例えば、Gの1を真に越える各固有値cに降順の番号1≦j≦Kをccjと付与し、第j番目に大きい固有値cjから算出される配列log1≦j≦Kを算出し、これに、良く知られた1変数線型回帰の手順を適用し、当該の回帰式YdXeの係数dと決定係数Rを算出する。Rは当て嵌めの誤差を与え、p11dがベキ乗分布モデルのベキ関数の指数を与える。よく知られた、クラスタ群のベキ乗則によれば、多様かつ大規模なクラスタ群を形成する機構が働く場合、当該のクラスタ群は指数2のベキ乗則、即ち、ジップ則に従う。この場合、1を越える固有値の分布が、3を越える程度のベキ則の従うことが経験的に見られる。一方、形成機構の働きが良く無い場合、クラスタ群のベキ指数は、小さくなり、これに伴って、固有値分布の指数が3を下回る。こうして、べき乗則評価部62によって、成長機構の働きについての、重要な情報を取り出すことができる。偏角累積補分布算出部63は、1を真に越える範囲の全てのGの固有値に対して、各固有値に対応する固有ベクトルと非負ベクトルの空間の成す各々の角を算出して当該の角の累積補分布を算出し、当該補分布を図示する。例えば、Gの1を真に越える固有値に対して算出された各固有ベクトルvに対して、非負ベクトルの空間Hとvの成す角aについての降順に番号1≦k≦Kをvvkと付与し、偏角解析部50で求められた第k番目に大きい角aを座標,akKにプロットする。1を越える固有値をもつ固有ベクトルvの中において、非負ベクトル空間Hとの成す角aが小さいものが多いと、各クラスタの独立性が強くなる。角aの累積補分布を見ることで、クラスタ群の独立性や従属性の傾向を知ることができる。クラスタ群の独立性が強すぎると、多様ではあっても、大規模なクラスタに成長するような、共同体の規模優位性が機能していないと考えられる。そのため、サービスやプラットフォームの成長の効率が悪く時間がかかる等が予測される。クラスタ群形成の形成機構について、べき乗則評価部62が全体の成長性を評価する基本的な情報べき乗則のべき指数を提供する一方、偏角累積補分布算出部63は、その効率性や、サービスやプラットフォームへのユーザの帰属性の強さを評価する指標を与える。上記のような構成を有することにより、動画や音楽等のコンテンツを配信または共有するサービスに対して、ユーザが学習してきた内容を共有することによるユーザクラスタ群の形成に関して、当該クラスタ群の形成メカニズムの作動状況を評価し、今後それらが、大規模かつ多様に形成されて行くのか、または、少数または小規模のクラスタ群形成に留まるかといった、その後に形成される構造を推測する客観的指標や図表をデータから算出し表示する方法を提供することができ、当該サービスが扱うコンテンツ等がユーザの嗜好や興味に適う内容を持って多様にかつ連続的に供給される仕組みが備わろうとしているか否かを判断するための基本的な情報を、データ数の少ない初期の状況で知ることができる。これから、当該サービスのユーザの現在および将来の粘着性を評価および推定することが可能となり、当該サービスのユーザ規模の成長性、維持もしくは発展性について客観的に評価することが可能となる。以下、上記の図1の構成に基づいて本発明の実施例を説明する。本実施例では、本節では、動画や音楽等のコンテンツを配信または共有するサービスについて記載するが、ブログ掲示板等の一般情報について配信または共有を提供するサービス、様々な商品の販売または交換を提供するサービス、またはこれらを集合させたサービスについても同様であり、発明の範囲を限定するものではない。図2は、本発明の一実施例の評価装置のフローチャートである。ユーザインタフェース処理部71は、本システムの利用者がシステムを制御して目標の解析を実行するための命令を、ディスプレイ、キーボード、マウス等のユーザインタフェース1から受理し、中央制御部73に転送する。デフォルト設定部10は、各部の様々なパラメータや指定要求に対するデフォルトを設定する機能を提供し、デフォルトの設定要求表を表示、入力、ファイル保存の機能を実行するステップ1。サービス利用活動データ記憶部80は、外部から対象とするサービス等の利用の継続的記録のデータを読み取り格納すると共に、呼び出しに応じてデータを転送する。具体的には、デフォルト設定部10で定められている期間デフォルトの設定要求表を表示した際に入力される期間に対して、サービスを利用したユーザ全体またはサンプル抽出したN人のユーザの利用記録データを読み込むステップ2。利用記録データはN人のユーザを識別する情報と、各コンテンツを識別する情報と、各ユーザが各コンテンツを当該期間に利用した回数の情報を含んでいる。利用状況集計部20は、各コンテンツに対してユーザが利用した利用活動の記録データをサービス利用活動データ記憶部80から読み込み、各ユーザの各コンテンツの利用状況として集計する機能を実行するステップ3。具体的には、各ユーザを識別する情報を1≦i≦Nなる自然数iに書き換えて各ユーザを識別し、各コンテンツを識別する情報を1≦m≦Mなる自然数mに書き換えて各コンテンツを識別する。ここでMは、これらN人のユーザのうちの誰かに当該一ヶ月間の間に利用されたコンテンツ全体の個数である。識別子iのユーザの識別子mのコンテンツの利用回数fを集計し、識別子iのユーザの利用状況をベクトルFi、、fとして集計する。類似性正規化尺度集計部30は、各ユーザの利用状況を集計したデータから、各ユーザ間の類似性を測る尺度を集計するステップ4。具体的には、識別子iのユーザの利用状況を各コンテンツの利用回数fから集計したベクトルFを用いて、識別子iと識別子jを付与したユーザ間の類似性をFiとFjの正規化された内積、により集計する。対角化解析部40は、類似度データの成すN次の正方行列G1≦i、j≦Nを直交行列により対角化し、固有値と各固有値に対応する各固有ベクトルを算出する機能を実行するステップ5。偏角解析部50は、1を超える各固有値の識別番号に対して、対応する固有ベクトルvを呼び出し、vと非負ベクトルの全空間のなす角aを算出するステップ6。構造形成機構作動状況解析部60は、固有値累積分布算出部61、ベキ乗則評価部62、偏角累積補分布算出部63からなる。固有値累積分布算出部61では、分布固有値の累積分布を集計し、分布を図示するためのプロット座標情報を作成するステップ7。ベキ乗則評価部62では、1を越えるGの固有値の降順順位を算出し、順位と固有値の両対数変換と、1変数線型回帰を実行し、回帰係数と決定係数を算出するステップ8。偏角累積補分布算出部63では、1を越えるGの固有値全てに、偏角解析部を呼び出して、1を超える固有値の固有ベクトルと非負ベクトルの全体空間の成す角の補分布を集計し、補分布を図示するための、プロット座標情報を作成するステップ9。表示生成部90は、要求を受けて表示可能な図画図表のリストを表示し、指定を受けて、表示するステップ10。上記のように、本発明により、動画や音楽等のコンテンツ、またはブログ掲示板等の一般情報について配信または共有を提供するサービス、様々な商品の販売または交換を提供するサービス、情報端末のアプリケーションソフトの販売または共有を提供するサービス、またはこれらを集合させたサービスまたはプラットフォームについて、各ユーザが一連の消費を通じて学習する内容の重なりと相違によって形成されるユーザの多様な集合体群、言い換えれば、興味や関心を反映したユーザクラスタ群に対して、ユーザ数の少ないクラスタ群の成長初期にクラスタ群の形成機構の作動状況を評価するのに有用な、客観的指標や図表をデータから算出し表示する方法を提供することができる。以下、本発明を実施したシステムの解析例を示す。分析対象は、我が国のインターネットユーザの間でよく知られている実際のインターネットの動画配信および動画共有ウェブサイトであり、インターネット視聴率調査データにおける利用記録情報を用いて、クラスタ形成機構の作動状況を解析している。図3は、各サイトの成長状況を示している。図3は、成長後のユーザクラスタ群の形成状況をプロットしている。各クラスタをクラスタ人口の降順に並べ、各クラスタの順位対数と人口対数の組をプロットしている。成長に成功したサイトでは、共通して、小クラスタが多数観測される。成長できなかったサイトでは、小クラスタの数が相対的に少ない。図4、は、本発明を実施したシステムの出力結果をまとめたものである、図4は、1を超える固有値分布のベキ分布モデルによる解析結果である。成長に成功したサイトは、その成長の早期から、大きな指数pd002~025,p5~6を示す。これは、1を越える固有値が1付近に多数あることを示す。クラスタが形成された後では、この固有値分布は、多数の小クラスタ形成に対応すると考えられる。小クラスタが沢山ある場合、類似度行列が正規化されていることから、1付近の固有値が多くなるためである。この点で、非特許文献1の技術と分析の枠組みと考え方が基本的に異なる、成長早期に固有値分布が大きな指数を示し、その後も安定することは、多数のクラスタを生み出す機構が働いていることが、固有値分布の形状から早期に捉え得ることを示している。成長しなかったサイトは、比較的に小さな指数pを示す。図4は、1を越える固有値に対応する各固有ベクトルと非負ベクトル全体空間の成す角の累積補分布を、成長に成功した2つのサイトに対して示している。成長速度が速かったサイトに比べ、成長が遅かったサイトは、当該の角の小さい固有ベクトルが明らかに多い。この角の小ささは、各クラスタ間の独立性に対応する。従って、成長が速いサイトでは、クラスタ群に広域的な従属性があり、大クラスタに発展しやすいことがわかる。この結果は、サイトの利用に関する規模の成長の成否を特徴付けるクラスタ群の構造について、クラスタ群の形成機構の作動状況を本システムにより評価でき、本発明の実施によってユーザ規模の成長性を客観的かつ早期に分析または評価し予測にも利用できると考えられる。なお、本発明の図1に示すクラスタ形成機構作動状況評価装置の各構成要素の動作をプログラムとして構築し、クラスタ形成機構作動状況評価装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。本発明は、上記の実施の形態及び実施例に限定されることなく、動画や音楽等のコンテンツを配信または共有するサービスについて記載したが、ブログ掲示板等の一般情報について配信または共有を提供するサービス、情報端末のアプリケーションソフトの販売または共有を提供するサービス、様々な商品の販売または交換を提供するサービス、またはこれらを集合させたサービスやプラットフォームについても同様であり、特許請求の範囲内において、種々変更応用が可能である。"