各ユーザの嗜好を示す嗜好情報から求められたユーザ間の類似度と、前記ユーザ間における特定のユーザがコミュニケーションの相手となる相手ユーザに対して行ったアクションの履歴を示すユーザアクション履歴と、に基づき、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、コミュニケーション段階判定部を備えている、ことを特徴とするコミュニケーション支援装置。前記コミュニケーション段階判定部が、前記ユーザ間の関係が、他人の段階、他人から友達に至るまでの中間の段階、及び友達の段階のうち、いずれであるかを判定する、請求項1記載のコミュニケーション支援装置。前記中間の段階が、前記特定のユーザが、前記相手ユーザと嗜好の点で似ているが、前記相手ユーザに興味は持っていない、名称未知の嗜好類似の他人の段階、および前記特定のユーザが、前記相手ユーザと嗜好の点で似ており、前記相手ユーザに興味も持っている、嗜好類似の友達候補の段階、のうち少なくとも1つ以上の段階を含み、前記コミュニケーション段階判定部が、前記中間の段階であると判定する際に、前記名称未知嗜好類似の他人の段階、または前記嗜好類似の友達候補の段階であると判定する、請求項2に記載のコミュニケーション支援装置。前記コミュニケーション段階判定部が、前記ユーザアクション履歴から、あらかじめ設定された期間において前記特定のユーザが前記相手ユーザに対して行ったアクションの内容と前記アクションが実行された回数とを特定し、特定した前記アクションの内容と前記アクションが実行された回数とに基づいて、前記特定のユーザの前記相手ユーザに対する興味の度合いを算出し、そして、前記ユーザ間の類似度と、前記相手ユーザに対する興味の度合いとに基づいて、前記ユーザ間の関係が、前進状態、停滞状態、及び後退状態のうちいずれであるかを判断し、判断結果を用いて、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、請求項1から請求項3のいずれかに記載のコミュニケーション支援装置。前記コミュニケーション段階判定部が、前記ユーザ間の類似度がそれについての第1の特定の値以上であり、かつ、前記相手ユーザに対する興味の度合いがそれについての第1の特定の値以上である時に、前記ユーザ間の関係が前進状態であると判断し、前記ユーザ間の類似度がそれについての第2の特定の値以下である時、または、前記相手ユーザに対する興味の度合いがそれについての第2の特定の値以下である時に、前記ユーザ間の関係が後退状態であると判断する、請求項1から請求項4のいずれかに記載のコミュニケーション支援装置。外部の装置が、前記各ユーザにアクションを推薦し、前記各ユーザが推薦されたアクションを実行する場合において、前記コミュニケーション段階判定部が、前記ユーザアクション履歴から、あらかじめ設定された期間において前記特定のユーザが前記相手ユーザに対して行ったアクションの内容と前記アクションが実行された回数とを特定し、更に、前記特定のユーザが実行した、前記推薦されたアクションの内容と、前記推薦されたアクションが実行された回数とを特定し、特定した、前記アクションの内容と、前記アクションが実行された回数と、前記推薦されたアクションの内容と、前記推薦されたアクションが実行された回数とに基づいて、前記特定のユーザの前記相手ユーザに対する興味の度合いを算出し、そして、前記ユーザ間の類似度と、前記相手ユーザに対する興味の度合いとに基づいて、前記ユーザ間の関係が、前進状態、停滞状態、及び後退状態のうちいずれであるかを判断し、判断結果を用いて、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、請求項1から請求項5のいずれかに記載のコミュニケーション支援装置。前記コミュニケーション段階判定部によって判定された前記ユーザ間の関係の段階と、前記特定のユーザ及び前記相手ユーザの嗜好とに基づいて、予め用意されている話題群の中から、前記相手ユーザに伝達できる話題を選択する、話題推薦部を、更に備えている、請求項1から請求項6のいずれかに記載のコミュニケーション支援装置。前記話題推薦部が、前記話題群に含まれる各話題に対する嗜好の度合いを、ユーザ毎に計算し、前記コミュニケーション段階判定部によって判定された前記ユーザ間の関係の段階と、計算された前記ユーザ毎の嗜好の度合とに基づき、前記相手ユーザに伝達できる話題として、前記相手ユーザの嗜好の度合いのみが設定値以上の話題、又は前記特定のユーザの嗜好の度合い及び前記相手ユーザの嗜好の度合いが共に設定値以上の高い話題を選択し、そして、前記特定のユーザ及び前記相手ユーザの中から、当該ユーザの情報伝達性又は当該ユーザの相手側への貢献性に基づき、選択された話題の推薦対象となるユーザを決定し、更に、前記ユーザ間の関係の段階に応じて、前記選択対象に推薦される前記話題の数を決定する、請求項7に記載のコミュニケーション支援装置。各ユーザの嗜好を示す嗜好情報から求められたユーザ間の類似度と、前記ユーザ間における特定のユーザがコミュニケーションの相手となる相手ユーザに対して行ったアクションの履歴を示すユーザアクション履歴と、に基づき、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、コミュニケーション段階判定ステップを有する、ことを特徴とするコミュニケーション支援方法。コンピュータに、各ユーザの嗜好を示す嗜好情報から求められたユーザ間の類似度と、前記ユーザ間における特定のユーザがコミュニケーションの相手となる相手ユーザに対して行ったアクションの履歴を示すユーザアクション履歴と、に基づき、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、コミュニケーション段階判定ステップを実行させる、命令を含むプログラムを記録している、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。しかしながら、非特許文献1に開示されたコミュニケーション支援システムにおいては、人間関係を段階的に捉えていないため、人間関係の段階に応じたコミュニケーション支援を行うことができないという問題がある。具体的には、非特許文献1に開示されたコミュニケーションシステムは、仲介者を介すことで、2者間にコミュニケーションのきっかけを与えることを試みている。しかし、このとき、2者においては、相手のことを全く知らない他人の段階から、いきなり紹介され、友達の段階になるようにすすめられる。このため、2者間では、相手のことを良く知らないままとなり、結果的にコミュニケーションは続かないこととなる。また、このことは、仮想空間におけるコミュニケーションにおいても同様である。ところで、他人、嗜好の類似する他人、嗜好の類似する気になる人物、友達などの人間関係を段階的に捉えることができれば、段階に応じたコミュニケーション支援を行うことができる。すなわち、他人の段階から、友達の段階に至るまでの途中の段階を考慮したコミュニケーション支援が必要である。また、途中の段階が考慮されることにより、互いのことを知り人間関係を醸成することができる。更に、この場合、段階を進んでいくことによってユーザの嗜好が酷似するようになったとしても、いきなり友達の段階に移行することはなく、確実に人間関係が醸成される。これらの点から、コミュニケーション支援システムにおいては、コミュニケーションにおける人間関係を段階的に判定し、段階に応じた支援を行うことが重要である。本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、コミュニケーションをとるユーザ間の関係がどの段階にあるかを判別し得る、コミュニケーション支援装置、コミュニケーション支援方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるコミュニケーション支援装置は、各ユーザの嗜好を示す嗜好情報から求められたユーザ間の類似度と、前記ユーザ間における特定のユーザがコミュニケーションの相手となる相手ユーザに対して行ったアクションの履歴を示すユーザアクション履歴と、に基づき、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、コミュニケーション段階判定部を備えている、ことを特徴とする。また、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるコミュニケーション支援方法は、各ユーザの嗜好を示す嗜好情報から求められたユーザ間の類似度と、前記ユーザ間における特定のユーザがコミュニケーションの相手となる相手ユーザに対して行ったアクションの履歴を示すユーザアクション履歴と、に基づき、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、コミュニケーション段階判定ステップを有する、ことを特徴とする。更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、コンピュータに、各ユーザの嗜好を示す嗜好情報から求められたユーザ間の類似度と、前記ユーザ間における特定のユーザがコミュニケーションの相手となる相手ユーザに対して行ったアクションの履歴を示すユーザアクション履歴と、に基づき、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、コミュニケーション段階判定ステップを実行させる、命令を含むプログラムを記録していることを特徴とする。以上のように、本発明におけるコミュニケーション支援装置、コミュニケーション支援方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体によれば、コミュニケーションを行うユーザ間の関係がどの段階にあるかを判別することができる。実施の形態1以下、本発明の実施の形態1におけるコミュニケーション支援装置、コミュニケーション支援方法、及びプログラムについて、図1~図6を参照しながら説明する。最初に、図1を用いて、本実施の形態1におけるコミュニケーション支援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におけるコミュニケーション支援装置の構成を示すブロック図である。図1に示すように、本実施の形態1におけるコミュニケーション支援装置10は、サービス提供装置30に接続されている。サービス提供装置30は、ブログサービス、ツイッター、SNSSocialNetworkingServiceといった、コミュニケーションサービスを提供するサーバ装置である。サービス提供装置30は、インターネット等のネットワーク40を介して、ユーザが利用する端末装置20と接続されている。本実施の形態1においては、コミュニケーション支援装置10は、サービス提供装置30がネットワーク上で提供するコミュニケーションの場において、コミュニケーションを支援する。また、図1に示すように、コミュニケーション支援装置10は、コミュニケーション段階判定部11を備えている。コミュニケーション段階判定部11は、先ず、各ユーザの嗜好を示す嗜好情報から求められたユーザ間の類似度以下、嗜好類似度という。と、ユーザ間における特定のユーザがコミュニケーションの相手となる相手ユーザに対して行ったアクションの履歴を示すユーザアクション履歴とを取得する。そして、コミュニケーション段階判定部11は、ユーザ間の嗜好類似度とユーザアクション履歴とに基づき、ユーザ間の関係の段階以下コミュニケーション段階とする。を判定する。このように、コミュニケーション支援装置10は、コミュニケーションをとるユーザ間の関係がどの段階にあるかを判別できる。コミュニケーション支援装置10によれば、サービス提供装置30を介してコミュニケーションを取り合うユーザ間に対して、コミュニケーション段階に応じた支援を行うことができる。また、このように段階に沿った支援が行われるため、ユーザ間の関係を徐々に醸成していくことも可能となる。ここで、コミュニケーション支援装置10の構成について更に具体的に説明する。本実施の形態1においては、図1に示すように、コミュニケーション支援装置は、コミュニケーション段階判定部11に加えて、入力受付部12と、コミュニケーション段階蓄積部13と、嗜好類似度蓄積部14と、ユーザアクション履歴蓄積部15とを備えている。これらの部はそれぞれ概略つぎのように動作する。入力受付部12は、サービス提供装置30からのユーザ名の入力を受け付ける。本実施の形態1では、サービス提供装置30は、コミュニケーション段階の判定対象となるユーザ上述した特定のユーザのユーザ名を一つ以上入力する。コミュニケーション段階判定部11は、ユーザ名が入力されると、ユーザ名が入力されたユーザ以下入力ユーザとする。と、コミュニケーションの対象となる他のユーザ相手ユーザとのコミュニケーション段階を判定し、コミュニケーション段階蓄積部13に蓄積する。また、嗜好類似度蓄積部14は、後述するようにユーザ間の嗜好類似度を蓄積している。嗜好類似度を求めるための嗜好情報としては、例えば、図12を用いて後述するユーザモデルが挙げられる。ユーザモデルは、各ユーザの嗜好を表すキーワードを含んでいる。その他、嗜好情報としては、ユーザが興味のある情報と興味のない情報とが区別された情報の一覧表も挙げられる。また、ユーザアクション履歴蓄積部15は、後述するように、ユーザアクション履歴を蓄積している。具体的には、コミュニケーション段階判定部11は、まず、ユーザアクション履歴蓄積部15に蓄積されているユーザアクション履歴を参照し、入力ユーザが相手ユーザに対し行ったアクションの種類と頻度とを取得する。更に、コミュニケーション段階判定部11は、このアクションの種類と頻度を元に、入力ユーザの相手ユーザに対する興味の度合いを示すユーザ興味度を算出する。また、コミュニケーション段階判定部11は、嗜好類似度蓄積部14に蓄積されているユーザ間の嗜好類似度を参照し、入力ユーザと相手ユーザとの嗜好の類似度合いを示す嗜好類似度を取得する。次に、コミュニケーション段階判定部11は、コミュニケーション段階蓄積部13に蓄積されている現在までのコミュニケーション段階を参照する。そして、コミュニケーション段階判定部11は、取得した嗜好類似度と、算出したユーザ興味度とを元に、入力ユーザと相手ユーザとの関係が、前進状態、停滞状態、及び後退状態のうちいずれであるか判断する。その後、コミュニケーション段階判定部11は、判断結果を用いて、コミュニケーション段階を更新し、更新後のコミュニケーション段階をコミュニケーション段階蓄積部13に蓄積する。ここで、コミュニケーション段階とは、ユーザ間の関係を示すものであり、段階的に進んでいくものである。コミュニケーション段階としては、他人の段階、他人から友達に至るまでの中間の段階、及び友達の段階が挙げられる。また、中間の段階は、更に複数の段階に分けることができ、この場合、コミュニケーション段階としては、下記のA1~A4の段階が挙げられる。A1入力ユーザが、相手ユーザと嗜好の点で似ていないし、相手ユーザに興味を持っていない他人の段階A2入力ユーザが、相手ユーザと嗜好の点で似ているが、相手ユーザに興味は持っていない名称未知嗜好類似の他人の段階A3入力ユーザが、相手ユーザと嗜好の点で似ているし、相手ユーザに興味も持っている嗜好類似の友達候補の段階A4入力ユーザと相手ユーザとが互いに嗜好の点で類似し、積極的に情報交換を行っている友達の段階なお、上記において名称未知とは、入力ユーザが相手ユーザの存在は認識しているが、相手ユーザのユーザ名を知り得ていない状態であることを意味している。また、コミュニケーション段階は、さらに細かく分けられていても良い。例えば、上記A2の嗜好類似の他人の段階と、上記A3の嗜好類似の友達候補の段階とは、それぞれ、入力ユーザが相手ユーザの存在を認知している存在認知段階と、相手ユーザと情報交換を行っている情報交換段階とに分けられていても良い。この場合、コミュニケーション段階は、下記のB1~B6の段階に分けられる。B1入力ユーザが、相手ユーザと嗜好の点で似ていないし、相手ユーザに興味を持っていない他人の段階B2入力ユーザが、相手ユーザと嗜好の点で似ているが、相手ユーザに興味は持っていない名称未知嗜好類似の他人の段階における存在認知段階B3入力ユーザが、相手ユーザと嗜好の点で似ているが、相手ユーザに興味は持っていない名称未知嗜好類似の他人の段階における情報交換段階B4入力ユーザが、相手ユーザと嗜好の点で似ているし、相手ユーザに興味も持っている嗜好類似の友達候補の段階における存在認知段階B5入力ユーザが、相手ユーザと嗜好の点で似ているし、相手ユーザに興味も持っている嗜好類似の友達候補の段階における情報交換段階B6入力ユーザと相手ユーザとが互いに嗜好の点で類似し、積極的に情報交換を行っている友達の段階また、本実施の形態1において、嗜好類似度蓄積部14は、サービス提供装置30が提供するサービスを利用する各ユーザの嗜好情報の類似性に基づいて算出された、全てのユーザ間の嗜好類似度を蓄積している。なお、本実施の形態では、サービス提供装置30は、各ユーザの嗜好情報を取得すると、嗜好類似度蓄積部14に出力する。そして、嗜好類似度蓄積部14は、出力された各ユーザの嗜好情報から、ユーザ間の嗜好類似度を算出し、それを蓄積する。ここでユーザの嗜好情報とは、ユーザの興味及び関心を示す情報である。例えば、嗜好情報としては、ユーザが興味を持っているものを表す単語群、ユーザが関心を持っている新聞記事群、ユーザが良く立ち寄る場所などが挙げられる。また、ユーザ間の嗜好類似度は、各ユーザの嗜好情報が似ているほど大きな値を示すように算出される。例えば、ユーザ間の嗜好類似度は、各ユーザの興味のある単語群を元に単語ベクトルを生成し、そして、単語ベクトル同士のコサイン類似度を算出することによって得ることができる。この場合、単語ベクトル同士のコサイン類似度が、ユーザ間の嗜好類似度として用いられる。また、ユーザ間の嗜好類似度は、各ユーザが関心を持った新聞記事群を元に新聞記事ベクトルを生成し、そして、新聞記事ベクトル同士のコサイン類似度を算出することによって得ることもできる。この場合は、新聞記事ベクトル同士のコサイン類似度が、ユーザ間の嗜好類似度として用いられる。更に、本実施の形態1において、ユーザアクション履歴蓄積部15は、あるユーザが別のユーザに対して行ったアクションの履歴、例えば、アクションを識別する識別子とアクションが行われた時刻とを蓄積している。ここで、本実施の形態1において、アクションとは、ユーザによる端末装置20を介した操作のことをいう。特に、アクションには、あるユーザが別のユーザに対して用いた操作、別ユーザが行った操作に対する応答に相当する操作が含まれる。具体的には、あるユーザが別のユーザに対して用いた操作としては、プロフィール情報の閲覧、日記の閲覧、日記へのコメント、メッセージの送信、名前の開示等が挙げられる。また、別ユーザが行った操作に対する応答に相当する操作としては、送信されたメッセージの閲覧、メッセージの返信などが挙げられる。次に、本発明の実施の形態1におけるコミュニケーション支援装置10動作について図2を用いて説明する。図2は、本発明の実施の形態1におけるコミュニケーション支援装置の動作を示す流れ図である。以下の説明においては、適宜図1を参酌する。また、本実施の形態1では、コミュニケーション支援装置10を動作させることによって、コミュニケーション支援方法が実施される。よって、本実施の形態1におけるコミュニケーション支援方法の説明は、以下のコミュニケーション支援装置10の動作説明に代える。最初に、図2に示すように、コミュニケーション支援装置10の入力受付部12は、サービス提供装置30からの入力を受け付け、コミュニケーション段階の判定対象となるユーザのユーザ名を受け取るステップS1。例えば、サービス提供装置30が、ユーザAのユーザ名を入力したとすると、入力受付部12は、ユーザAを入力ユーザとする。なお、これは一例であり、特定のユーザとその相手ユーザとの間のコミュニケーション段階を判定するに際して、入力受付部12は、特定のユーザ及びその相手ユーザそれぞれのユーザ名をペアで受け取っても良い。次に、コミュニケーション段階判定部11は、ユーザアクション履歴蓄積部15に蓄積されているユーザアクション履歴を参照し、入力ユーザのユーザ名に対応するユーザアクション履歴を取得するステップS2。ここで、ユーザアクション履歴蓄積部15が蓄積しているユーザアクション履歴の一例を、図3を用いて説明する。図3は、ユーザアクション履歴蓄積部に蓄積されているユーザアクション履歴の一例を示す図である。図3に示すように、ユーザアクション履歴は、ユーザと、その相手ユーザと、アクションと、時刻とから成る。図3の例では、ユーザアクション履歴は、表によって表現されている。図3においてユーザは、アクションを行ったユーザを示し、相手ユーザは、アクションの対象となった相手ユーザを示す。また、図3において、アクションは、ユーザによる操作及び応答を示し、時刻はアクションが行われた時刻を示す。なお、図3において、は省略されていることを表している。例えば、図3において、表の2行目は、ユーザAユーザ名:Aが、ユーザBユーザ名:Bの日記の閲覧を、2010年7月15日の18:20に行ったことを示している。よって、入力受付部12が、ユーザAのユーザ名の入力を受け付けた場合、コミュニケーション段階判定部11は、表の2行目、3行目、4行目及び5行目を取得する。次に、コミュニケーション段階判定部11は、入力ユーザの相手ユーザに対するユーザ興味度を算出するステップS3。ステップS3では、コミュニケーション段階判定部11は、入力ユーザが相手ユーザに対して行ったアクションの種類と、その回数と、アクションが行われた時刻に基づき、ユーザ興味度を算出する。また、ユーザ興味度は、入力ユーザの相手ユーザへの興味が高いほど、大きな値となるように算出されている。例えば、入力ユーザの相手ユーザに対するユーザ興味度をC入力ユーザ、相手ユーザとする、コミュニケーション段階判定部11は、下記の数1を用いて、ユーザ興味度を算出することができる。数1C入力ユーザ、相手ユーザ=AT入力ユーザ、相手ユーザ/ATv上記数1において、AT入力ユーザ、相手ユーザは、一定期間における重み付きアクション回数、即ち、入力ユーザが、一定期間中に、相手ユーザに対して行った重み付きアクションの回数を示す。また、AT入力ユーザ、相手ユーザは、下記の数2によって算出される。更に、上記数1において、ATvは、ユーザ毎の一定期間における重み付きアクション回数の平均を示す。言い換えると、ATvとは、重み付きアクション回数をユーザ毎に計算し、その計算結果の平均を算出することによって得られる。数2AT入力ユーザ、相手ユーザ=Σαアクション種類×T入力ユーザ、相手ユーザ、アクション種類上記数2においてαアクション種類は、アクションの種類毎の重みを示す。また、T入力ユーザ、相手ユーザ、アクション種類は、入力ユーザが、相手ユーザに対して、一定期間内に、当該アクション種類のアクションを行った回数を示す。よって、上記数1におけるユーザ興味度は、一定期間内に、入力ユーザが各相手ユーザに対して行った重み付きアクションの回数の合計値と、相手ユーザ毎のアクションの回数の平均値との比に相当する。また、上記数2に示したαアクション種類は、アクションの種類毎に設定されており、アクションが、ユーザ間のコミュニケーション手段として敷居が高いほど、大きな重みとして設定される。例えば、プロファイル情報閲覧と、メッセージ送信とを比較すると、プロファイル情報閲覧は単純に閲覧を行うだけであるが、メッセージ送信は相手に連絡を行う必要があるため、前者には、より大きな重みが与えられる。具体的には、メッセージ送信の重みが3、プロファイル閲覧の重みが1などのように設定される。更に、上記数2に示したT入力ユーザ、相手ユーザ、アクション種類は、図3の例であれば、TユーザA、ユーザB、メッセージ送信=1となる。また、上記数1及び数2において一定期間とは、コミュニケーション段階を判定するために予め設定された期間を意味している。例えば、2日等とされる。更に、一定期間は、コミュニケーション支援装置10において、固定されていても良いし、前回のコミュニケーション段階判定を行った後から現在までの期間であっても良い。本実施の形態1において、上記数1及び数2によって算出されるユーザ興味度は、一例である。本実施の形態1では、ユーザ興味度は、ユーザ毎のコミュニケーションの取りやすさを考慮することによって、算出されていても良い。例えば、ユーザ興味度は、入力ユーザの相手ユーザに対する一定期間内におけるアクションの回数を、全相手ユーザに対する全期間におけるアクションの回数で除算することによって、算出されていても良い。また、上述した各手法で算出されユーザ興味度を、入力ユーザの全相手ユーザに対する全期間における重み付きアクションの回数で除算し、得られた値がユーザ興味度として用いられても良い。このようにしてユーザ興味度を算出した場合、コミュニケーションを取りやすいユーザであれば、他のユーザに比べ多くのアクションを取ることで大きな値となる。一方、コミュニケーションを取りにくいユーザであれば、より少ないアクションであっても大きな値となる。また、ユーザ興味度の算出においては、時間に応じて重みが付けられていても良い。例えば、一定期間を長く設定し、アクションが行われた時間に応じて、例えば、過去のアクションについては小さくなり、最近のアクションについては大きくなるように、重みが付けられていてもよい。さらに、現在のコミュニケーション段階に応じて、アクション毎の重みが変更されても良い。ここで、図3の例において、上記数1及び数2を適用して、ユーザ興味度Cを算出する場合について説明する。先ず、入力ユーザをユーザA、相手ユーザをユーザBとしたときのユーザ興味度は、下記の数3によって算出される。数3CユーザA、ユーザB={α日記閲覧×TユーザA、ユーザB、日記閲覧αメッセージ送信×TユーザA、ユーザB、メッセージ送信}/ATvここで、αプロフィール閲覧=1、α日記閲覧=2、αメッセージ送信=3とすると、上記数3は、下記の数4に書き換えられる。数4CユーザA、ユーザB=2×13×1/ATvここで、ATvユーザ毎の一定期間における重み付きアクション回数の平均は、次のように計算される。但し、ユーザAと、ユーザBと、ユーザCとが、全ユーザであるとする。各ユーザが入力ユーザとなったときの、各AT入力ユーザ、相手ユーザは、下記の数5~数10に示す通りとなる。数5ATユーザA、ユーザB=2×13×1=5数6ATユーザA、ユーザC=1×1=1数7ATユーザB、ユーザA=0数8ATユーザB、ユーザC=0数9ATユーザC、ユーザA=1×1=1数10ATユーザC、ユーザB=0従って、上記数5~数10の値から、ATvは、下記の数11に示す通りとなり、CユーザA、ユーザBは、下記の数12に示す通りとなる。数11ATv=510010/6=7/6=約1.0数12CユーザA、ユーザB=2×13×1/1.0=5.0同様に、入力ユーザをユーザA、相手ユーザをユーザCとしたときのユーザ興味度CユーザA、ユーザCは、下記の数13によって算出される。数13CユーザA、ユーザC={αプロフィール閲覧×TユーザA、ユーザB、プロフィール閲覧}ATv=1×1/1.0=1.0また、入力ユーザをユーザB、相手ユーザをユーザAとしたときのユーザ興味度CユーザB、ユーザAは、上記と同様の計算により、CユーザB、ユーザA=0となる。更に、入力ユーザをユーザC、相手ユーザをユーザAとしたときのユーザ興味度CユーザC、ユーザAは、上記と同様の計算により、CユーザC、ユーザA=1.0となる。上述の例から、より敷居の高いコミュニケーション手段、例えば、メッセージ送信などが行われた場合ほど、さらには、多くの回数のアクションが行われた場合ほど、ユーザ興味度は高くなる傾向にあることが分かる。次に、コミュニケーション段階判定部11は、嗜好類似度蓄積部14に蓄積されているユーザ間の嗜好類似度を参照し、入力ユーザとその他の全ユーザとの間における嗜好類似度を取得するステップS4。ここで、嗜好類似度蓄積部14が蓄積している嗜好類似度の一例を、図4を用いて説明する。図4は、嗜好類似度蓄積部に蓄積されている嗜好類似度の一例を示す図である。図4に示すように、嗜好類似度は、ユーザ1と、ユーザ2と、嗜好類似度とから成る。図4の例では、嗜好類似度は、表によって表現されている。図4に示す嗜好類似度は、ユーザ間の嗜好情報を元に計算された類似度であり、嗜好が似ているほど大きな値となる。図4において、例えば、1レコード目1行目は、ユーザAとユーザBとの嗜好類似度が、0.5であることを示している。また、例えば、入力ユーザが、ユーザAであるならば、嗜好類似度蓄積部14は、1レコード目1行目と2レコード目2行目とを取得する。更に、本実施の形態1において、ステップS4における嗜好類似度の取得は、ステップS3に示したユーザ興味度の計算と同時に行われていても良いし、その前に行われていても良い。次に、コミュニケーション段階判定部11は、ステップS3で算出したユーザ興味度と、ステップS4で取得した嗜好類似度とを元に、コミュニケーション段階を判定するステップS5。本実施の形態1では、コミュニケーション段階判定部11は、現在のコミュニケーション段階が、前進状態、停滞状態、後退状態のうちいずれであるかを判断することによって、判定を行う。具体的には、コミュニケーション段階判定部11は、コミュニケーション段階蓄積部13に蓄積されているコミュニケーション段階を参照し、現在のコミュニケーション段階を取得する。ここで、コミュニケーション段階蓄積部が蓄積しているコミュニケーション段階の一例を、図5を用いて説明する。図5は、コミュニケーション段階蓄積部に蓄積されているコミュニケーション段階の一例を示す図である。図5に示すように、コミュニケーション段階蓄積部13は、2ユーザ間図中ユーザ1とユーザ2に対応のコミュニケーション段階を、その判定に用いた嗜好類似度及びユーザ興味度と関連付けて蓄積している。コミュニケーション段階は、上述したように、ユーザ間の関係の段階を示すものであり、段階的に進んでいくものである。コミュニケーション段階の例としては、上述したA1~A4が挙げられる。また、ステップS5において、コミュニケーション段階判定部11は、コミュニケーション段階が、前進状態、停滞状態、後退状態のいずれであるかの判断を、ユーザ興味度とユーザ間の嗜好類似度とを用いて、以下のようにして行うことができる。コミュニケーション段階判定部11は、例えば、嗜好類似度がそれについての第1の特定の値以上であり、かつ、ユーザ興味度がそれについての第1の特定の値以上である時、コミュニケーション段階が前進状態であると判断する。また、コミュニケーション段階判定部11は、ユーザ間の嗜好類似度がそれについての第2の特定の値以下である時、または、ユーザ興味度合いがそれについての第2の特定の値以下である時に、コミュニケーション段階が後退状態であると判断する。更に、コミュニケーション段階判定部11は、前進状態及び後退状態のいずれでもない時に、停滞状態であると判断する。例えば、ユーザAとユーザBとの間におけるコミュニケーション段階を考える。図5に示す更新前の状態では、ユーザAとユーザBとの間の嗜好類似度は0.5、ユーザ興味度B、Aは0、ユーザ興味度A、Bは2である。そして、更新後に、後述する図6に示すように、ユーザ興味度A、Bは7になったとする。ここで、ユーザ間の嗜好類似度が0.5以上であり、かつ、両方のユーザ興味度が1以上である時に、前進状態とする。また、ユーザ間の嗜好類似度が0.2以下であり、かつ、どちらかのユーザ興味度が1以下である時に、後退状態とする。そして、これらの場合以外の場合を停滞状態とする。この場合、更新後の状態において、ユーザAとユーザBとのコミュニケーション段階は、停滞状態と判断される。したがって、ユーザAとユーザBとの間におけるコミュニケーション段階は、現在の嗜好類似の友達候補の段階から進まないこととなる。また、例えば、ユーザAとユーザCとの間におけるコミュニケーション段階を考える。図5に示す更新前の状態では、ユーザAとユーザCとの間の嗜好類似度は0.2、ユーザ興味度A、Cは0、ユーザ興味度C、Aは0である。そして、更新後に、後述する図6に示すように、ユーザAとユーザCとの間の嗜好類似度は0.7、ユーザ興味度A、Cは1、ユーザ興味度C、Aは1になったとする。この場合は、更新後の状態において、前進状態と判断される。このように、本実施の形態1においては、ユーザ類似度が酷似していたとしても、両者が、いきなり友達の段階にあると判定されることはなく、途中段階が踏まれることとなる。従って、ユーザ間においては、関係を醸成することができる。また、前進の状態、停滞の状態、後退状態の判断は、コミュニケーション段階に応じて変更しても良い。例えば、コミュニケーション段階が、さらに細かく、上述したB1~B6に分けられているとする。この場合、たとえば、現状のコミュニケーション段階が、他人の段階であるとすると、以下のような判定を行うことができる。まず、ユーザ間嗜好類似度がそれについての第1の特定の値以上であり、かつ、どちらかのユーザ興味度がそれについての第1の特定の値以上である時に、コミュニケーション段階が前進状態であると判断することができる。また、ユーザ間の嗜好類似度がそれについての第2の特定の値以下である時、または、どちらかのユーザ興味度がそれについての第2の特定の値以下である時に、コミュニケーション段階が後退状態であると判断することができる。更に、これら以外であるときに、コミュニケーション段階が停滞状態であると判断することができる。コミュニケーション段階が細かく分けられているときは、上記のようにして、どちらか一方が相手に興味を持っていれば、次の段階他人の存在認知の段階に進むことができるようにするのが好ましい。一方、現状のコミュニケーション段階が、他人の存在認知の段階の場合は、ユーザ間の嗜好類似度がそれについて特定の値以上であり、かつ、両方のユーザ興味度がそれについての特定の値以上である時に、コミュニケーション段階が前進状態であると判断するのが良い。このようにすれば、互いに興味を持ち何らかの手段によって情報の交換が行われている場合に、次の段階である他人との情報交換の段階に進むことができる。以上のようにしてステップS5が実行されると、コミュニケーション段階判定部11は、図6に示すように、コミュニケーション段階蓄積部13において、判定結果のコミュニケーション段階、ユーザ間の嗜好類似度、及びユーザ興味度を更新する。図6は、図5に示したコミュニケーション段階の更新後の例を示す図である。図5と図6とを比較すると分かるように、ユーザAについての判定結果、判定時に用いられるユーザ間の嗜好類似度、及びユーザ興味度が更新されている。以上のようにコミュニケーション支援装置10が動作することにより、ユーザの嗜好パターンの類似度合いと、ユーザの他ユーザに対するアクションの履歴とから、ユーザ間の関係の段階を判別することが可能となる。そして、このように段階の判別を行うことにより、段階に応じたコミュニケーション支援を行うことが可能となる。例えば、ユーザ間が名称未知嗜好類似の他人の段階にあるときに、コミュニケーション支援装置10は、サービス提供装置30に、互いの名前を隠させることができる。そして、コミュニケーション段階が進み、友達候補の段階となったときに、コミュニケーション支援装置10は、サービス提供装置30に、互いの名前を公開させることができる。このような処理を行うことで、各ユーザは、心理的な障壁を徐々に乗り越えながら、互いにコミュニケーションを行っていく。本実施の形態1において、プログラムは、コンピュータに、図2に示すステップS1~S5を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態1におけるコミュニケーション支援装置10とコミュニケーション支援方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのCPUCentralProcessingUnitは、入力受付部12、コミュニケーション段階判定部11として機能し、処理を行なう。また、CPUと、コンピュータに備えられたハードディスク等の記憶装置とで、嗜好類似度蓄積部14が実現される。更に、記憶装置によって、コミュニケーション段階蓄積部13と、ユーザアクション履歴蓄積部15とが実現される。実施の形態2次に本発明の実施の形態2におけるコミュニケーション支援装置、コミュニケーション支援方法、及びプログラムについて、図7~図9を参照しながら説明する。最初に、図7を用いて、本実施の形態2におけるコミュニケーション支援装置の構成について説明する。図7は、本発明の実施の形態2におけるコミュニケーション支援装置の構成を示すブロック図である。図7に示すように、本実施の形態2におけるコミュニケーション支援装置50は、実施の形態1におけるコミュニケーション支援装置10と比べ、以下の点で異なっている。つまり、本実施の形態2におけるコミュニケーション支援装置50においては、コミュニケーション段階判定部11の代わりに、コミュニケーション段階判定部51が用いられ、更に、推薦アクション履歴蓄積部52が追加されている。以下の説明は、主に、実施の形態1との相違点を中心にして行う。まず、本実施の形態2においては、実施の形態1と異なり、サービス提供装置30は、ユーザに対してアクションを推薦する機能を備えている。また、ユーザは、必要に応じて、推薦されたアクションを、端末装置20を介して行うことができる。そして、コミュニケーション段階判定部51は、ユーザ名を入力として受け付け、入力ユーザと相手ユーザとのコミュニケーション段階を判定し、コミュニケーション段階蓄積部13に蓄積するが、このとき推薦アクション履歴蓄積部52にアクセスする。具体的には、まず、コミュニケーション段階判定部51は、ユーザアクション履歴蓄積部に蓄積されているユーザアクション履歴と、推薦アクション履歴蓄積部に蓄積されている推薦アクション履歴とを参照する。次に、コミュニケーション段階判定部51は、入力ユーザが相手ユーザに対して行ったアクションの種類と頻度、サービス提供装置30がユーザに推薦したアクションの種類と頻度とを取得する。そして、コミュニケーション段階判定部51は、取得したこれらのアクションの種類と頻度とを元に、入力ユーザの相手ユーザに対する興味の度合いを示すユーザ興味度を算出する。また、本実施の形態2において、推薦アクション履歴蓄積部52は、サービス提供装置30がユーザに推薦したアクションの履歴を蓄積している。そして、サービス提供装置30がユーザに推薦するアクションとしては、例えば、コミュニケーションを支援するために、ユーザが次に行うべきであると想定されるアクションが挙げられる。サービス提供装置30によってユーザにアクションを推薦する方法の一例を次に示す。例えば、サービス提供装置30は、ユーザによってある操作が呼び出されると、呼び出された操作を入力として、これに対応した次のアクションを特定し、特定したアクションを推薦する。具体的には、ユーザAがユーザBの日記閲覧操作を呼び出したとすると、サービス提供装置30は、ユーザAに対して、ユーザBの日記へのコメント記述アクションを推薦する。また、ユーザAが情報保存操作を呼び出した場合は、サービス提供装置30は、この情報がユーザBにも関心の高い情報であれば、ユーザAに対して、ユーザBへの情報伝達アクションを推薦する。ここで、推薦アクション履歴蓄積部52が蓄積している推薦アクション履歴の一例を図8に示す。図8は、推薦アクション履歴蓄積部に蓄積されている推薦アクション履歴の一例を示す図である。図8に示すように、推薦アクション履歴蓄積部52は、推薦アクション履歴として、ユーザ、相手ユーザ、推薦アクション、推薦アクションが行われた時刻を、蓄積している。図8において推薦アクション履歴は表によって表現されている。例えば、図8に示された表の2行目は、ユーザBに対して、ユーザAへのメッセージ送信の推薦を、2010年7月15日の18:10に行ったことを表している。なお、図8中は省略されていることを示す。次に、本発明の実施の形態2におけるコミュニケーション支援装置50動作について図9を用いて説明する。図9は、本発明の実施の形態2におけるコミュニケーション支援装置の動作を示す流れ図である。以下の説明においては、適宜図7及び図8を参酌する。また、本実施の形態2では、コミュニケーション支援装置50を動作させることによって、コミュニケーション支援方法が実施される。よって、本実施の形態2におけるコミュニケーション支援方法の説明は、以下のコミュニケーション支援装置50の動作説明に代える。図9に示すように、本実施の形態2において、実施形態1と大きく異なるのは、推薦アクション履歴を取得するステップが新たに追加された点と、ユーザ興味度の算出が行われるステップの内容が変更されている点である。以下、具体的に説明する。最初に、ステップS11及びS12が実行される。ステップS11は、図2に示したステップS1と同様のステップであり、ステップS12は、図2に示したステップS2と同様のステップである。次に、コミュニケーション段階判定部51は、推薦アクション履歴蓄積部52に蓄積されている推薦アクション履歴を参照し、ステップS11で入力されたユーザ名に対応する推薦アクション履歴を取得するステップS13。例えば、入力ユーザがユーザAであるとすると、コミュニケーション段階判定部51は、ユーザAに対応する推薦アクション履歴である2行目、3行目、4行目、5行目の推薦アクションを取得する図8参照。ステップS13は、ステップS12におけるユーザアクション履歴の取得と同時に実行されていても良い。次に、コミュニケーション段階判定部51は、入力ユーザの相手ユーザに対するユーザ興味度を算出するステップS14。本実施の形態2では、ステップS14において、コミュニケーション段階判定部51は、入力ユーザが相手ユーザに対して行ったアクションの種類と、その回数と、アクションが行われた時刻とに加え、推薦アクション履歴も用いて、ユーザ興味度を算出する。また、本実施の形態2においても、ユーザ興味度は、入力ユーザの相手ユーザへの興味が高いほど、大きな値となるように算出されている。例えば、入力ユーザの相手ユーザに対するユーザ興味度をC入力ユーザ、相手ユーザとする、本実施の形態2では、コミュニケーション段階判定部51は、下記の数14を用いて、ユーザ興味度を算出することができる。数14C入力ユーザ、相手ユーザ=AT入力ユーザ、相手ユーザ/ATvRT入力ユーザ、相手ユーザ/RTv上記数14において、AT入力ユーザ、相手ユーザは、数1と同様に、入力ユーザが、一定期間中に、相手ユーザに対して行った重み付きアクションの回数を示す。また、AT入力ユーザ、相手ユーザは、上述した数2によって算出される。更に、ATvも、数1と同様に、ユーザ毎の一定期間における重み付きアクション回数の平均を示す。一方、上記数14において、RT入力ユーザ、相手ユーザは、一定期間の重み付き推薦アクション実行回数、即ち、入力ユーザが、一定期間中に、相手ユーザへの推薦された重みアクションを実行した回数を示す。また、RT入力ユーザ、相手ユーザは、下記の数15によって算出される。更に、RTvは、ユーザ毎の一定期間における重み付き推薦アクション実行回数の平均を示し、言い換えると、重み付き推薦アクション実行回数をユーザ毎に計算した結果の平均である。数15RT入力ユーザ、相手ユーザ=Σαアクション種類×Tr入力ユーザ、相手ユーザ、アクション種類上記数15において、αアクション種類は、アクションの種類毎の重みを示し、上述の数2におけるαアクション種類と同様のものである。また、Tr入力ユーザ、相手ユーザ、アクション種類は、推薦アクション履歴とユーザアクション履歴との比較から求められ、入力ユーザが、一定期間内に、当該アクション種類の推薦アクションを行った回数を示す。従って、上記数14及び数15から分かるように、本実施の形態2において、ユーザ興味度は、入力ユーザが相手ユーザに対して一定期間に行ったアクションの回数とその平均との比と、サービス提供装置30が行った推薦アクションのうち実際にユーザが実行した推薦アクションの回数とその平均との比を足し合わせたものである。したがって、ユーザ興味度は、平均的なユーザに対してどの程度多くのアクションを行ったか、さらに、推薦されたアクションをどの程度ユーザが実行したかを示す指標となる。ここで、例えば、推薦アクション履歴が図8に示す例であり、ユーザアクション履歴が図3に示す例である場合において、ユーザ興味度を算出する。まず、図8に示された推薦アクション2行目、3行目、4行目、5行目のうち、ユーザが実行したアクションは、図3を参照すると、3行目、4行目、5行目の推薦アクションである。したがって、それぞれの各RT入力ユーザ、相手ユーザは、下記の数16~数18に示す通りとなる。数16RTユーザA、ユーザB、メッセージ送信=1数17RTユーザA、ユーザC、プロフィール閲覧=1数18RTユーザC、ユーザA、プロフィール閲覧=1ここで、CユーザA、ユーザBは、図3及び図8に示す例から、下記の数19に示す通りとなる。数19CユーザA、ユーザB={α日記閲覧×TユーザA、ユーザB、日記閲覧αメッセージ送信×TユーザA、ユーザB、メッセージ送信/ATv{αメッセージ送信×TrユーザA、ユーザB、メッセージ送信}/RTvここで、αプロフィール閲覧=1、α日記閲覧=2、αメッセージ送信=3とすると、上記数19は、上記数16、上述した数3及び数4の結果を利用して、下記の数20に書き換えられる。数20CユーザA、ユーザB=2×13×1/ATv3×1/RTvここで、RTvユーザ毎の一定期間における重み付き推薦アクション実行回数の平均は、次のように計算する。但し、ユーザAと、ユーザBと、ユーザCとが、全ユーザであるとする。また、各ユーザが入力ユーザとなったときの、各RT入力ユーザ、相手ユーザは、下記の数21~数26に示す通りとなる。数21RTユーザA、ユーザB=3×1=3数22RTユーザA、ユーザC=1×1=1数23RTユーザB、ユーザA=0数24RTユーザB、ユーザC=0数25RTユーザC、ユーザA=1×1=1数26RTユーザC、ユーザB=0従って、上記数21~数26の値から、RTvは、下記の数27に示す通りとなり、CユーザA、ユーザBは、上述した数11の結果を利用して、下記の数28に示す通りとなる。数27RTv=310010/6=5/6=約0.83数28CユーザA、ユーザB=/1.0/0.83=8.6同様に、入力ユーザをユーザA、相手ユーザをユーザCとしたときのユーザ興味度CユーザA、ユーザCは、下記の数29によって算出される。数29CユーザA、ユーザC=/1.0/0.83=2.2また、入力ユーザをユーザB、相手ユーザをユーザAとしたときのユーザ興味度CユーザB、ユーザAは、上記と同様の計算により、CユーザB、ユーザA=0となる。更に、入力ユーザをユーザC、相手ユーザをユーザAとしたときのユーザ興味度CユーザC、ユーザAは、数29と同一となり、CユーザC、ユーザA=2.2となる。このように、本実施の形態2においては、ユーザが、推薦アクションに従ったアクションを取った場合は、ユーザ興味度は高くなることになる。次に、コミュニケーション段階判定部51は、嗜好類似度蓄積部14に蓄積されているユーザ間の嗜好類似度を参照し、入力ユーザとその他の全ユーザとの間における嗜好類似度を取得するステップS15。ステップS15は、実施の形態1において図2に示した。ステップS4と同様のステップである。その後、コミュニケーション段階判定部51は、ステップS14で算出したユーザ興味度と、ステップS15で取得した嗜好類似度とを元に、コミュニケーション段階を判定するステップS16。ステップS16は、実施の形態1において図2に示したステップS5と同様のステップである。また、本実施の形態2においても、ステップS16の実行後、コミュニケーション段階判定部51は、コミュニケーション段階蓄積部13において、判定結果のコミュニケーション段階、ユーザ間の嗜好類似度、及びユーザ興味度を更新する。以上のように、本実施の形態2においても、実施の形態1と同様に、コミュニケーション支援装置50が動作することにより、ユーザの嗜好パターンの類似度合いと、ユーザの他ユーザに対するアクションの履歴とから、ユーザ間の関係の段階を判別することが可能となる。そして、このように段階の判別を行うことにより、段階に応じたコミュニケーション支援を行うことが可能となる。また、本実施の形態2においては、コミュニケーション段階の判定において、ユーザが推薦アクションに従っているかどうかが考慮されているため、判定精度の向上が図られる。本実施の形態2において、プログラムは、コンピュータに、図9に示すステップS11~S16を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態2におけるコミュニケーション支援装置50とコミュニケーション支援方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのCPUCentralProcessingUnitは、入力受付部12、コミュニケーション段階判定部51として機能し、処理を行なう。また、CPUと、コンピュータに備えられたハードディスク等の記憶装置とで、嗜好類似度蓄積部14が実現される。更に、記憶装置によって、コミュニケーション段階蓄積部13と、ユーザアクション履歴蓄積部15と、推薦アクション履歴蓄積部52とが実現される。実施の形態3次に本発明の実施の形態3におけるコミュニケーション支援装置、コミュニケーション支援方法、及びプログラムについて、図10~図14を参照しながら説明する。最初に、図10を用いて、実施の形態3におけるコミュニケーション支援装置の構成について説明する。図10は、本発明の実施の形態3におけるコミュニケーション支援装置の構成を示すブロック図である。図10に示すように、本実施の形態3におけるコミュニケーション支援装置60は、実施の形態2において図7に示したコミュニケーション支援装置50の構成に加え、更に、話題推薦部61、出力部62、話題蓄積部63、ユーザモデル蓄積部64を備えている。以下の説明は、主に、実施の形態1及び実施の形態2との相違点を中心にして行う。話題推薦部61は、入力受付部12が入力を受け付けたユーザ名を入力として、話題蓄積部63に蓄積されている話題と、ユーザモデル蓄積部64に蓄積されているユーザモデルとを参照し、入力ユーザ及び相手ユーザに推薦する話題を検索する。具体的には、話題推薦部61は、まず、話題蓄積部63に蓄積されている各話題と、ユーザモデル蓄積部64に蓄積されているユーザモデルとから、各話題に対する各ユーザの嗜好度を計算する。次に、話題推薦部61は、各コミュニケーション段階のユーザ入力ユーザ、相手ユーザのいずれも含むに対してコミュニケーション支援を行うため、話題蓄積部63に蓄積されている話題群の中から、相手ユーザに伝達できる話題候補を絞り込む。このとき絞り込まれる話題候補としては、例えば、友達段階の相手ユーザに対しては、少なくとも相手ユーザにのみ嗜好度の高い話題、他の段階の相手ユーザに対しては、入力ユーザと相手ユーザとの両方にとって嗜好度の高い話題が挙げられる。なぜなら、友達段階のユーザに対しては、お互いを良く知っているから、自分に興味はない話題であっても、少なくとも相手の嗜好に合う話題であれば、閲覧させるため相手に伝達するのが良い。しかしながら、他の段階のユーザに対しては、関係の醸成中であるから、自分の嗜好に合い、かつ、相手の嗜好にも合う話題を、閲覧させるため相手に伝達するのが良い。次に、話題推薦部61は、話題候補となった各話題のうち相手ユーザが興味のある話題について、入力ユーザに推薦するか、相手ユーザに推薦するかを決める。例えば、話題推薦部61は、ユーザにおける情報伝達速度の速さ、即ち、特定の情報を単位時間当たりに伝達できる人の数を考慮し、情報を伝達しやすいユーザに決めることができる。具体的には、この場合、話題推薦部61は、まず、コミュニケーション段階蓄積部13に蓄積されているコミュニケーション段階と、ユーザアクション履歴蓄積部15に蓄積されているユーザアクション履歴とを参照する。そして、話題推薦部61は、ユーザ興味度の高いユーザ、または、ユーザアクションとしてメッセージ送信などの送信に関連するアクションの多いユーザを特定し、特定したユーザを推薦対象に決める。また、話題推薦部61は、コミュニケーション対象となる相手側への貢献を考慮し、相手側への貢献性が低いユーザ、即ち、ユーザ興味度の低いユーザに決めることもできる。相手側への貢献とは、相手側に対するアクションのことであり、相手側のユーザへの情報伝達、コメントの返信等が挙げられる。相手側への貢献は、人間関係を保つために必要なアクションである。具体的には、この場合、話題推薦部61は、コミュニケーション段階蓄積部に蓄積されているコミュニケーション段階を参照し、ユーザ興味度の低いユーザを特定し、特定したユーザを推薦対象に決める。また、話題推薦部61は、コミュニケーション段階に応じて、推薦対象となるユーザを決めるための上記の基準を変更することもできる。例えば、話題推薦部61は、嗜好類似の他人の存在認知の段階では、相手ユーザへの貢献を考慮し、ユーザ興味度の低いユーザに決める。なぜならば、存在認知の段階は、相手側から興味をもたれている状態であり、次の情報交換の段階に進むためには、自分からも情報発信を行う必要があるためである。最後に、話題推薦部61は、話題候補のうち、入力ユーザに推薦することが決まった話題が多い場合は、推薦する話題の量を調節する。例えば、話題の推薦によって、既に進んでいるコミュニケーション段階をより進め、深い人間関係を形成することが目的とされている場合は、話題推薦部61は、よりコミュニケーション段階の進んだ相手ユーザに対応する話題を多く採用する。また、数多くの人との間で広い人間関係を形成することが目的とされている場合は、話題推薦部61は、よりコミュニケーション段階の低い話題を多く採用する。また、話題蓄積部63は、図11に示すように、コミュニケーションの媒体となる話題を蓄積している。図11は、話題蓄積部に蓄積されている話題の一例を示す図である。図11に示すように、話題蓄積部63は、各話題を、それに付与されている話題IDと内容とで管理している。図11において、蓄積されている話題群は表によって表現されており、図11中のは省略されていることを示す。ユーザモデル蓄積部64は、図12に示すように、ユーザの嗜好を表す情報、即ち、ユーザモデルを蓄積している。図12は、ユーザモデル蓄積部64に蓄積されているユーザモデルの一例を示す図である。図12に示すように、ユーザモデル蓄積部64は、ユーザ毎にユーザモデルを蓄積している。ユーザモデルは、ユーザの嗜好を表す情報であり、本実施の形態3においては、嗜好類似度を求めるための嗜好情報と同様の情報である。ここでは、ユーザモデルは、ユーザの嗜好を表すキーワードと、その重みとを含み、キーワード:重みの形で表現されている。また、複数の重み付のキーワードは、で連結されている。また、出力部62は、ユーザに対して推薦対象の話題を提供するため、話題をサービス提供装置30に出力する。また、出力部62は、話題に加え、出力された話題をコミュニケーションの相手側に情報伝達するためのアクションも出力することができる。更に、アクションを出力する場合において、出力部62は、コミュニケーション段階に応じて、コミュニケーションの相手側のユーザ名を非表示とするように、サービス提供装置30に指示を行うこともできる。具体的には、途中段階における名称未知嗜好類似の他人の段階よりも、更に他人関係側の段階では、出力部62は、コミュニケーションの相手側のユーザ名を非表示とするように、サービス提供装置30に指示を行う。また、この場合において、出力部62は、相手側のユーザ名の代わりとなる情報が表示されるように、サービス提供装置30に提示を行うこともできる。このような情報としては、例えば、話題が提供されるユーザにおいてユーザモデルが可読である場合は、相手側のユーザの嗜好情報のうち重みが最も大きな情報が挙げられる。また、その他、話題情報の解析により重みが最も大きいと判定されたキーワード、話題と相手側のユーザのユーザモデルとから計算された重みが最も大きいキーワードなども挙げられる。次に、本発明の実施の形態3におけるコミュニケーション支援装置60の動作について図13を用いて説明する。図13は、本発明の実施の形態3におけるコミュニケーション支援装置の動作を示す流れ図である。以下の説明においては、適宜図10~図12を参酌する。また、本実施の形態3では、コミュニケーション支援装置60を動作させることによって、コミュニケーション支援方法が実施される。よって、本実施の形態3におけるコミュニケーション支援方法の説明は、以下のコミュニケーション支援装置60の動作説明に代える。図13に示すように、本実施の形態3において、実施の形態2と大きく異なるのは、コミュニケーション段階の判定後に、話題を推薦するために、新たなステップが追加された点である。以下、具体的に説明する。最初に、ステップS21~S26が実行される。ステップS21~S26は、図9に示した実施の形態2におけるステップS11~S16と同様のステップである。ステップS21~S26により、コミュニケーション段階が判定され、結果が、コミュニケーション段階蓄積部13に蓄積される。次に、話題推薦部61は、話題蓄積部63に蓄積されている各話題と、ユーザモデル蓄積部64に蓄積されているユーザモデルとから、ユーザ毎に、各話題に対するユーザの嗜好度を計算するステップS27。ここで、嗜好度とは、ユーザが話題を好んでいる度合いを意味し、値が大きい程、ユーザの嗜好と合っていることを示す。ステップS27において、嗜好度の計算手法としては、既存の手法を用いることができる。例えば、話題推薦部61は、まず、ユーザモデル蓄積部64に蓄積されているユーザモデルを参照し、各ユーザモデルのキーワードベクトルを生成する。次に、話題推薦部61は、話題蓄積部63に蓄積されている各話題を言語解析し、その結果から話題キーワードベクトルを生成する。そして、話題推薦部61は、ユーザモデルのキーワードベクトルと話題キーワードベクトルとのコサイン類似度を算出し、これを嗜好度とする。なお、このとき、話題推薦部61は、ユーザと話題との全ての組合せに対して嗜好度を計算する。ここで、嗜好度の計算結果の一例を図14に示す。図14は、話題推薦部によって計算された嗜好度の一例を示す図である。図14に示すように、ユーザ毎に、各話題に対する嗜好度が計算されている。また、図14の例では、嗜好度は、表によって表現されている。次に、話題推薦部13は、話題の絞り込みを行い、相手ユーザに伝達できる話題候補に絞り込むステップS28。ステップS28では、上述したように、話題推薦部61は、友達段階の相手ユーザに対しては、少なくとも相手ユーザにのみ嗜好度の高い話題を話題候補とし、他の段階のユーザに対しては、入力ユーザ及び相手ユーザの両方にとって嗜好度の高い話題を話題候補とする。例えば、コミュニケーション段階蓄積部に蓄積されているコミュニケーション段階が、図6に示す状態だったとする。この場合、入力ユーザがユーザAであるとすると、ユーザAとユーザBとは友達段階ではないので、話題推薦部61は、ユーザA及びユーザBの両方にとって嗜好度の高い話題を話題候補として選択する。また、選択基準となる嗜好度の閾値は、本実施の形態3においては、コミュニケーション支援装置60において予め設定されているとする。ここで、嗜好度の閾値が、例えば、0.5に設定されているとすると、図14に示した計算結果から、話題1と話題2とが話題候補に該当する。同様に、ユーザAとユーザCも友達段階ではないので、話題推薦部61は、両方とも嗜好度の高い話題1を選択する。結果、話題1、ユーザB、ユーザC、話題2、ユーザBに絞り込まれる。また、このようにして得られた、絞り込み結果には、話題とこれに対応するユーザとを含んでいる。すなわち、絞り込み結果から、話題1は、ユーザAの相手ユーザであるユーザB及びユーザCに向けた話題であることを示している。次に、話題推薦部61は、話題候補となった各話題のうち相手ユーザが興味のある話題について、推薦対象となるユーザを決定するステップS29。ここで、例えば、本例では、話題推薦部61が、情報伝達速度の速さ情報の伝達性を考慮して、情報を伝達しやすいユーザを推薦対象に決定することとする。この場合、話題推薦部61は、コミュニケーション段階蓄積部13に蓄積されているコミュニケーション段階と、ユーザアクション履歴蓄積部15に蓄積されているユーザアクション履歴とを参照する。そして、話題推薦部61は、ユーザ興味度の高いユーザ、または、ユーザアクションとしてメッセージ送信などの送信に関連するアクションの多いユーザを、推薦対象に決定する。例えば、話題1については、ユーザAとユーザB、ユーザAとユーザCを比較する必要がある。図6を参照すると、ユーザ興味度ユーザA、ユーザBが最も高く、ユーザAのユーザ興味度が最も高くなっている。よって、話題1については、ユーザAが推薦対象に決定される。また、話題2については、ユーザAとユーザBを比較する必要がある。図6を参照すると、ユーザ興味度ユーザA、ユーザBが最も高いので、話題2についても、ユーザAが推薦対象に決定される。次に、話題推薦部61は、話題候補のうち、入力ユーザに推薦することが決まった話題が多い場合は、推薦する話題の量を調節するステップS30。ここで、例えば、本例では、サービス提供装置30が、数多くの人との間で広い人間関係を形成することを目的としているとする。この場合、話題推薦部61は、よりコミュニケーション段階の低い話題が多くなるように量を調節する。具体的には、コミュニケーション段階の低い方の話題数が多くなるように、各段階の話題数に上限が設定され、入力ユーザまたは相手ユーザの話題の嗜好度が高い話題から順に採用が行われる。例えば、コミュニケーション段階の低い、他人の段階の話題の上限数が3、名称未知嗜好類似の他人の段階の話題の上限数が2、次の嗜好類似の友達候補の段階の話題の上限数が1、友達候補の段階の話題の上限数が1に設定されているとする。この場合、今回の例では、話題1は、嗜好類似の友達候補の段階ユーザA-ユーザB、名称未知嗜好類似の他人の段階ユーザA-ユーザCの両方の段階に該当する。話題1は、どちらの段階とみても良い。また、話題2は、嗜好類似の友達候補の段階ユーザA-ユーザBである。よって、上記の上限数は満たされているため、話題1及び話題2は両方とも採用される。その後、出力部62は、ユーザに対して推薦対象の話題を提供するため、話題をサービス提供装置30に出力するステップS31。上述の例であれば、ステップS31により、話題1、ユーザB、ユーザCと話題2、ユーザBが出力される。なお、上記において括弧書きは、推薦対象となったユーザの相手側のユーザを示している。この場合、サービス提供装置30は、推薦対象となったユーザの端末装置20の表示画面に、話題と、相手側のユーザのユーザ名とを表示させる。また、出力部62は、話題を出力する際、出力した話題を相手側のユーザに伝達するアクションを推薦するように、サービス提供装置30に指示を行うこともできる。但し、その際、話題が出力されたユーザとのコミュニケーション段階が、名称未知嗜好類似の他人の段階よりも他人の関係側の段階の場合は、出力部62は、サービス提供装置30に、相手側のユーザのユーザ名を表示させないように指示を行う。ここで、ユーザの端末装置20の表示画面における出力例について図15を用いて説明する。図15は、ユーザの端末装置の表示画面に示された出力例を示す図である。話題1図11参照は、名称未知嗜好類似の他人の段階にあるユーザCを含んでいる。このため、図15に示すように、ユーザAの端末装置の表示画面には、ユーザCのユーザ名は隠されており、代わりに、携帯電話に興味があり知りたい人と表示されている。なお、このキーワード携帯電話は、ユーザCのユーザモデルと話題1の内容との両方に存在するため、採用されている。このように、本実施の形態3におけるコミュニケーション支援装置60によれば、ユーザは、他のユーザとコミュニケーションをとるためのきっかけを得ることができるので、コミュニケーションの促進が図られる。更に、コミュニケーション段階が進んでいない初期段階においては、ユーザは、名前を隠して、他のユーザとコミュニケーションを行うことができる。このため、ユーザにおける心理的な障壁が下がり、この点からも、コミュニケーションの促進が図られる。本実施の形態3において、プログラムは、コンピュータに、図13に示すステップS21~S31を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態3におけるコミュニケーション支援装置60とコミュニケーション支援方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのCPUCentralProcessingUnitは、入力受付部12、コミュニケーション段階判定部51、話題推薦部61、出力部62として機能し、処理を行なう。また、CPUと、コンピュータに備えられたハードディスク等の記憶装置とで、嗜好類似度蓄積部14が実現される。更に、記憶装置によって、コミュニケーション段階蓄積部13と、ユーザアクション履歴蓄積部15と、推薦アクション履歴蓄積部52、話題蓄積部63、ユーザモデル蓄積部64が実現される。ここで、実施の形態1~3におけるプログラムを実行することによって、コミュニケーション装置を実現するコンピュータについて図16を用いて説明する。図16は、本発明の実施の形態1~3におけるコミュニケーション支援装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。図16に示すように、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、本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、本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、本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。また、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。なお、本実施の形態1~3において、コンピュータ110は、サービス提供装置30を構築するサーバコンピュータであっても良いし、別のコンピュータであっても良い。上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する付記1~付記27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各ユーザの嗜好を示す嗜好情報から求められたユーザ間の類似度と、前記ユーザ間における特定のユーザがコミュニケーションの相手となる相手ユーザに対して行ったアクションの履歴を示すユーザアクション履歴と、に基づき、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、コミュニケーション段階判定部を備えている、ことを特徴とするコミュニケーション支援装置。付記2前記コミュニケーション段階判定部が、前記ユーザ間の関係が、他人の段階、他人から友達に至るまでの中間の段階、及び友達の段階のうち、いずれであるかを判定する、付記1記載のコミュニケーション支援装置。付記3前記中間の段階が、前記特定のユーザが、前記相手ユーザと嗜好の点で似ているが、前記相手ユーザに興味は持っていない、名称未知の嗜好類似の他人の段階、および前記特定のユーザが、前記相手ユーザと嗜好の点で似ており、前記相手ユーザに興味も持っている、嗜好類似の友達候補の段階、のうち少なくとも1つ以上の段階を含み、前記コミュニケーション段階判定部が、前記中間の段階であると判定する際に、前記名称未知嗜好類似の他人の段階、または前記嗜好類似の友達候補の段階であると判定する、付記2に記載のコミュニケーション支援装置。付記4前記名称未知嗜好類似の他人の段階、及び前記嗜好類似の友達候補の段階、それぞれが、相手ユーザの存在を認知している存在認知段階と、前記相手ユーザと情報交換を行っている情報交換段階とに分けられ、前記コミュニケーション段階判定部が、前記中間の段階であると判定する際に、前記名称未知嗜好類似の他人の段階における前記存在認知段階、前記名称未知嗜好類似の他人の段階における前記情報交換段階、前記嗜好類似の友達候補の段階における前記存在認知段階、または前記嗜好類似の友達候補の段階における前記情報交換段階であると判定する、付記3に記載のコミュニケーション支援装置。付記5前記コミュニケーション段階判定部が、前記ユーザアクション履歴から、あらかじめ設定された期間において前記特定のユーザが前記相手ユーザに対して行ったアクションの内容と前記アクションが実行された回数とを特定し、特定した前記アクションの内容と前記アクションが実行された回数とに基づいて、前記特定のユーザの前記相手ユーザに対する興味の度合いを算出し、そして、前記ユーザ間の類似度と、前記相手ユーザに対する興味の度合いとに基づいて、前記ユーザ間の関係が、前進状態、停滞状態、及び後退状態のうちいずれであるかを判断し、判断結果を用いて、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、付記1から付記4のいずれかに記載のコミュニケーション支援装置。付記6前記コミュニケーション段階判定部が、前記ユーザ間の類似度がそれについての第1の特定の値以上であり、かつ、前記相手ユーザに対する興味の度合いがそれについての第1の特定の値以上である時に、前記ユーザ間の関係が前進状態であると判断し、前記ユーザ間の類似度がそれについての第2の特定の値以下である時、または、前記相手ユーザに対する興味の度合いがそれについての第2の特定の値以下である時に、前記ユーザ間の関係が後退状態であると判断する、付記1から付記5のいずれかに記載のコミュニケーション支援装置。付記7外部の装置が、前記各ユーザにアクションを推薦し、前記各ユーザが推薦されたアクションを実行する場合において、前記コミュニケーション段階判定部が、前記ユーザアクション履歴から、あらかじめ設定された期間において前記特定のユーザが前記相手ユーザに対して行ったアクションの内容と前記アクションが実行された回数とを特定し、更に、前記特定のユーザが実行した、前記推薦されたアクションの内容と、前記推薦されたアクションが実行された回数とを特定し、特定した、前記アクションの内容と、前記アクションが実行された回数と、前記推薦されたアクションの内容と、前記推薦されたアクションが実行された回数とに基づいて、前記特定のユーザの前記相手ユーザに対する興味の度合いを算出し、そして、前記ユーザ間の類似度と、前記相手ユーザに対する興味の度合いとに基づいて、前記ユーザ間の関係が、前進状態、停滞状態、及び後退状態のうちいずれであるかを判断し、判断結果を用いて、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、付記1から付記6のいずれかに記載のコミュニケーション支援装置。付記8前記コミュニケーション段階判定部によって判定された前記ユーザ間の関係の段階と、前記特定のユーザ及び前記相手ユーザの嗜好とに基づいて、予め用意されている話題群の中から、前記相手ユーザに伝達できる話題を選択する、話題推薦部を、更に備えている、付記1から付記7のいずれかに記載のコミュニケーション支援装置。付記9前記話題推薦部が、前記話題群に含まれる各話題に対する嗜好の度合いを、ユーザ毎に計算し、前記コミュニケーション段階判定部によって判定された前記ユーザ間の関係の段階と、計算された前記ユーザ毎の嗜好の度合とに基づき、前記相手ユーザに伝達できる話題として、前記相手ユーザの嗜好の度合いのみが設定値以上の話題、又は前記特定のユーザの嗜好の度合い及び前記相手ユーザの嗜好の度合いが共に設定値以上の高い話題を選択し、そして、前記特定のユーザ及び前記相手ユーザの中から、当該ユーザの情報伝達性又は当該ユーザの相手側への貢献性に基づき、選択された話題の推薦対象となるユーザを決定し、更に、前記ユーザ間の関係の段階に応じて、前記選択対象に推薦される前記話題の数を決定する、付記8に記載のコミュニケーション支援装置。付記10各ユーザの嗜好を示す嗜好情報から求められたユーザ間の類似度と、前記ユーザ間における特定のユーザがコミュニケーションの相手となる相手ユーザに対して行ったアクションの履歴を示すユーザアクション履歴と、に基づき、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、コミュニケーション段階判定ステップを有する、ことを特徴とするコミュニケーション支援方法。付記11前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、前記ユーザ間の関係が、他人の段階、他人から友達に至るまでの中間の段階、及び友達の段階のうち、いずれであるかを判定する、付記10記載のコミュニケーション支援方法。付記12前記中間の段階が、前記特定のユーザが、前記相手ユーザと嗜好の点で似ているが、前記相手ユーザに興味は持っていない、名称未知の嗜好類似の他人の段階、および前記特定のユーザが、前記相手ユーザと嗜好の点で似ており、前記相手ユーザに興味も持っている、嗜好類似の友達候補の段階、のうち少なくとも1つ以上の段階を含み、前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、前記中間の段階であると判定する際に、前記名称未知嗜好類似の他人の段階、または前記嗜好類似の友達候補の段階であると判定する、付記11に記載のコミュニケーション支援方法。付記13前記名称未知嗜好類似の他人の段階、及び前記嗜好類似の友達候補の段階、それぞれが、相手ユーザの存在を認知している存在認知段階と、前記相手ユーザと情報交換を行っている情報交換段階とに分けられ、前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、前記中間の段階であると判定する際に、前記名称未知嗜好類似の他人の段階における前記存在認知段階、前記名称未知嗜好類似の他人の段階における前記情報交換段階、前記嗜好類似の友達候補の段階における前記存在認知段階、または前記嗜好類似の友達候補の段階における前記情報交換段階であると判定する、付記12に記載のコミュニケーション支援方法。付記14前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、前記ユーザアクション履歴から、あらかじめ設定された期間において前記特定のユーザが前記相手ユーザに対して行ったアクションの内容と前記アクションが実行された回数とを特定し、特定した前記アクションの内容と前記アクションが実行された回数とに基づいて、前記特定のユーザの前記相手ユーザに対する興味の度合いを算出し、そして、前記ユーザ間の類似度と、前記相手ユーザに対する興味の度合いとに基づいて、前記ユーザ間の関係が、前進状態、停滞状態、及び後退状態のうちいずれであるかを判断し、判断結果を用いて、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、付記10から付記13のいずれかに記載のコミュニケーション支援方法。付記15前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、前記ユーザ間の類似度がそれについての第1の特定の値以上であり、かつ、前記相手ユーザに対する興味の度合いがそれについての第1の特定の値以上である時に、前記ユーザ間の関係が前進状態であると判断し、前記ユーザ間の類似度がそれについての第2の特定の値以下である時、または、前記相手ユーザに対する興味の度合いがそれについての第2の特定の値以下である時に、前記ユーザ間の関係が後退状態であると判断する、付記10から付記14のいずれかに記載のコミュニケーション支援方法。付記16外部の装置が、前記各ユーザにアクションを推薦し、前記各ユーザが推薦されたアクションを実行する場合において、前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、前記ユーザアクション履歴から、あらかじめ設定された期間において前記特定のユーザが前記相手ユーザに対して行ったアクションの内容と前記アクションが実行された回数とを特定し、更に、前記特定のユーザが実行した、前記推薦されたアクションの内容と、前記推薦されたアクションが実行された回数とを特定し、特定した、前記アクションの内容と、前記アクションが実行された回数と、前記推薦されたアクションの内容と、前記推薦されたアクションが実行された回数とに基づいて、前記特定のユーザの前記相手ユーザに対する興味の度合いを算出し、そして、前記ユーザ間の類似度と、前記相手ユーザに対する興味の度合いとに基づいて、前記ユーザ間の関係が、前進状態、停滞状態、及び後退状態のうちいずれであるかを判断し、判断結果を用いて、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、付記10から付記15のいずれかに記載のコミュニケーション支援方法。付記17前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて判定された前記ユーザ間の関係の段階と、前記特定のユーザ及び前記相手ユーザの嗜好とに基づいて、予め用意されている話題群の中から、前記相手ユーザに伝達できる話題を選択する、話題推薦ステップを、更に有する、付記10から付記16のいずれかに記載のコミュニケーション支援方法。付記18前記話題推薦部ステップにおいて、前記話題群に含まれる各話題に対する嗜好の度合いを、ユーザ毎に計算し、前記コミュニケーション段階判定部によって判定された前記ユーザ間の関係の段階と、計算された前記ユーザ毎の嗜好の度合とに基づき、前記相手ユーザに伝達できる話題として、前記相手ユーザの嗜好の度合いのみが設定値以上の話題、又は前記特定のユーザの嗜好の度合い及び前記相手ユーザの嗜好の度合いが共に設定値以上の高い話題を選択し、そして、前記特定のユーザ及び前記相手ユーザの中から、当該ユーザの情報伝達性又は当該ユーザの相手側への貢献性に基づき、選択された話題の推薦対象となるユーザを決定し、更に、前記ユーザ間の関係の段階に応じて、前記選択対象に推薦される前記話題の数を決定する、付記17に記載のコミュニケーション支援方法。付記19コンピュータに、各ユーザの嗜好を示す嗜好情報から求められたユーザ間の類似度と、前記ユーザ間における特定のユーザがコミュニケーションの相手となる相手ユーザに対して行ったアクションの履歴を示すユーザアクション履歴と、に基づき、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、コミュニケーション段階判定ステップを実行させる、命令を含むプログラムを記録している、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。付記20前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、前記ユーザ間の関係が、他人の段階、他人から友達に至るまでの中間の段階、及び友達の段階のうち、いずれであるかを判定する、付記19記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。付記21前記中間の段階が、前記特定のユーザが、前記相手ユーザと嗜好の点で似ているが、前記相手ユーザに興味は持っていない、名称未知の嗜好類似の他人の段階、および前記特定のユーザが、前記相手ユーザと嗜好の点で似ており、前記相手ユーザに興味も持っている、嗜好類似の友達候補の段階、のうち少なくとも1つ以上の段階を含み、前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、前記中間の段階であると判定する際に、前記名称未知嗜好類似の他人の段階、または前記嗜好類似の友達候補の段階であると判定する、付記20に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。付記22前記名称未知嗜好類似の他人の段階、及び前記嗜好類似の友達候補の段階、それぞれが、相手ユーザの存在を認知している存在認知段階と、前記相手ユーザと情報交換を行っている情報交換段階とに分けられ、前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、前記中間の段階であると判定する際に、前記名称未知嗜好類似の他人の段階における前記存在認知段階、前記名称未知嗜好類似の他人の段階における前記情報交換段階、前記嗜好類似の友達候補の段階における前記存在認知段階、または前記嗜好類似の友達候補の段階における前記情報交換段階であると判定する、付記21に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。付記23前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、前記ユーザアクション履歴から、あらかじめ設定された期間において前記特定のユーザが前記相手ユーザに対して行ったアクションの内容と前記アクションが実行された回数とを特定し、特定した前記アクションの内容と前記アクションが実行された回数とに基づいて、前記特定のユーザの前記相手ユーザに対する興味の度合いを算出し、そして、前記ユーザ間の類似度と、前記相手ユーザに対する興味の度合いとに基づいて、前記ユーザ間の関係が、前進状態、停滞状態、及び後退状態のうちいずれであるかを判断し、判断結果を用いて、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、付記19から付記22のいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。付記24前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、前記ユーザ間の類似度がそれについての第1の特定の値以上であり、かつ、前記相手ユーザに対する興味の度合いがそれについての第1の特定の値以上である時に、前記ユーザ間の関係が前進状態であると判断し、前記ユーザ間の類似度がそれについての第2の特定の値以下である時、または、前記相手ユーザに対する興味の度合いがそれについての第2の特定の値以下である時に、前記ユーザ間の関係が後退状態であると判断する、付記19から付記23のいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。付記25外部の装置が、前記各ユーザにアクションを推薦し、前記各ユーザが推薦されたアクションを実行する場合において、前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、前記ユーザアクション履歴から、あらかじめ設定された期間において前記特定のユーザが前記相手ユーザに対して行ったアクションの内容と前記アクションが実行された回数とを特定し、更に、前記特定のユーザが実行した、前記推薦されたアクションの内容と、前記推薦されたアクションが実行された回数とを特定し、特定した、前記アクションの内容と、前記アクションが実行された回数と、前記推薦されたアクションの内容と、前記推薦されたアクションが実行された回数とに基づいて、前記特定のユーザの前記相手ユーザに対する興味の度合いを算出し、そして、前記ユーザ間の類似度と、前記相手ユーザに対する興味の度合いとに基づいて、前記ユーザ間の関係が、前進状態、停滞状態、及び後退状態のうちいずれであるかを判断し、判断結果を用いて、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、付記19から付記24のいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。付記26前記プログラムが、前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて判定された前記ユーザ間の関係の段階と、前記特定のユーザ及び前記相手ユーザの嗜好とに基づいて、予め用意されている話題群の中から、前記相手ユーザに伝達できる話題を選択する、話題推薦ステップを、前記コンピュータに実行させる命令を、更に含む、付記19から付記25のいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。付記27前記話題推薦部ステップにおいて、前記話題群に含まれる各話題に対する嗜好の度合いを、ユーザ毎に計算し、前記コミュニケーション段階判定部によって判定された前記ユーザ間の関係の段階と、計算された前記ユーザ毎の嗜好の度合とに基づき、前記相手ユーザに伝達できる話題として、前記相手ユーザの嗜好の度合いのみが設定値以上の話題、又は前記特定のユーザの嗜好の度合い及び前記相手ユーザの嗜好の度合いが共に設定値以上の高い話題を選択し、そして、前記特定のユーザ及び前記相手ユーザの中から、当該ユーザの情報伝達性又は当該ユーザの相手側への貢献性に基づき、選択された話題の推薦対象となるユーザを決定し、更に、前記ユーザ間の関係の段階に応じて、前記選択対象に推薦される前記話題の数を決定する、付記26に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。この出願は、2010年8月6日に出願された日本出願特願2010-177374を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。