ネットワークに接続された携帯端末ごとに通信先の情報を記憶し、前記携帯端末からの要求に応じて、前記通信先の情報を当該携帯端末に提示する情報提示システムであって、前記携帯端末ごとに、電話の発着信が行われた通信先の情報と、メールの送受信が行われた通信先の情報と、当該携帯端末の利用者のスケジュールに関与する通信先の情報とを収集する収集部と、前記収集部によって収集された通信先の情報の任意の時間区間における出現頻度に基づいて、前記携帯端末の利用者が現時点で通信を行うであろう通信先の情報を予測し、予測した通信先の情報を当該携帯端末に提示する予測部と、を備えたことを特徴とする情報提示システム。前記予測部は、前記収集部によって収集された通信先の情報のうち、前記任意の時間区間内に出現した任意の通信先の情報に対して前記携帯端末の利用者が現時点で通信を行うであろう通信先の情報を、同一の時間区間内で出現した他の通信先の情報の出現回数により予測することを特徴とする請求項1に記載の情報提示システム。前記予測部は、前記収集部によって収集された通信先の情報間の相関分析を行うことで、前記携帯端末の利用者が現時点で通信を行うであろう通信先の情報を予測することを特徴とする請求項1又は2に記載の情報提示システム。前記予測部は、前記収集部によって通信先の情報が収集されるごとに、収集済みの通信先の情報の条件付確率を算出し、算出した条件付確率に基づいて、前記携帯端末の利用者が現時点で通信を行うであろう通信先の情報を予測することを特徴とする請求項1~3のいずれか一つに記載の情報提示システム。ネットワークに接続された携帯端末ごとに通信先の情報を記憶し、前記携帯端末からの要求に応じて、前記通信先の情報を当該携帯端末に提示する情報提示システムによって実行される情報提示方法であって、前記携帯端末ごとに、電話の発着信が行われた通信先の情報と、メールの送受信が行われた通信先の情報と、当該携帯端末の利用者のスケジュールに関与する通信先の情報とを収集する収集工程と、前記収集工程によって収集された通信先の情報の任意の時間区間における出現頻度に基づいて、前記携帯端末の利用者が現時点で通信を行うであろう通信先の情報を予測し、予測した通信先の情報を当該携帯端末に提示する予測工程と、を含んだことを特徴とする情報提示方法。ネットワークに接続された携帯端末ごとに通信先の情報を記憶し、前記携帯端末からの要求に応じて、前記通信先の情報を当該携帯端末に提示する情報提示システムに含まれるコンピュータに実行させる情報提示プログラムであって、前記携帯端末ごとに、電話の発着信が行われた通信先の情報と、メールの送受信が行われた通信先の情報と、当該携帯端末の利用者のスケジュールに関与する通信先の情報とを収集する収集ステップと、前記収集ステップによって収集された通信先の情報の任意の時間区間における出現頻度に基づいて、前記携帯端末の利用者が現時点で通信を行うであろう通信先の情報を予測し、予測した通信先の情報を当該携帯端末に提示する予測ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする情報提示プログラム。しかしながら、上述した従来技術では、高度かつ柔軟な検索を行うことが困難であるという問題があった。例えば、上述した従来技術では、自端末の通信回数及び通信時刻通信開始時刻、通信終了時刻、累計発着信時間のみが利用されているため、連絡先を検索する精度が低く、高度かつ柔軟な検索を行うことが困難であった。そこで、本願は、上述した従来技術の問題に鑑みてなされたものであって、通信ネットワークを介して行われる高度かつ柔軟なネットワーク電話帳検索を可能にする情報提示システム、情報提示方法及び情報提示プログラムを提供することを目的とする。上述した課題を解決し、目的を達成するため、本願のシステムは、ネットワークに接続された携帯端末ごとに通信先の情報を記憶し、前記携帯端末からの要求に応じて、前記通信先の情報を当該携帯端末に提示する情報提示システムであって、前記携帯端末ごとに、電話の発着信が行われた通信先の情報と、メールの送受信が行われた通信先の情報と、当該携帯端末の利用者のスケジュールに関与する通信先の情報とを収集する収集部と、前記収集部によって収集された通信先の情報の任意の時間区間における出現頻度に基づいて、前記携帯端末の利用者が現時点で通信を行うであろう通信先の情報を予測し、予測した通信先の情報を当該携帯端末に提示する予測部とを備えたことを特徴とする。本願のシステムは、通信ネットワークを介して行われる高度かつ柔軟なネットワーク電話帳検索を可能にする。以下に添付図面を参照して、本願の情報提示システム、情報提示方法及び情報提示プログラムの実施例を詳細に説明する。以下では、本願の情報提示システムの一例として、ネットワーク電話帳システムに含まれる電話帳システムを例に挙げて説明する。なお、本願の情報提示システム、情報提示方法及び情報提示プログラムは、以下の実施例により限定されるものではない。まず、実施例1に係るネットワーク電話帳システムの全体構成について説明する。図1は、実施例1に係るネットワーク電話帳システム10の全体構成の一例を説明するための図である。図1に示すように、実施例1に係るネットワーク電話帳システム10は、携帯端末1と、メールサーバ2と、構内交換システム3と、電話帳システム4と、予定管理システム5とを有し、通信ネットワーク6によるパケット通信で接続されている。例えば、ネットワーク電話帳システム10は、企業などの組織におけるネットワークに適用されるシステムである。通信ネットワーク6は、携帯端末1と、メールサーバ2と、構内交換システム3と、電話帳システム4と、予定管理システム5との間で送受信されるデータを中継する通信網である。例えば、通信ネットワーク6は、LANLocalAreaNetworkやWANWideAreaNetworkなどである。携帯端末1は、ユーザの操作に応じたコミュニケーションツールを起動し、通信ネットワーク6を介した他の携帯端末との通信例えば、電話やメールの送受信を行う。また、携帯端末1は、ユーザの操作に基づいて、後述する電話帳システム4にアクセスして電話帳のデータを受信し、受信した電話帳のデータを表示する。メールサーバ2は、通信ネットワーク6内の携帯端末1に対する電子メールの送受信を行う。また、メールサーバ2は、ユーザごとにメールの送受信履歴を記憶する。例えば、メールサーバ2は、メールの送受信履歴として、メールが送受信された日時、相手先のメールアドレスなどを記憶する。構内交換システム3は、通信ネットワーク6内の携帯端末1に対する電話の発着信を行う。また、構内交換システム3は、ユーザごとに電話の発着信履歴を記憶する。例えば、構内交換システム3は、電話の発着信履歴として、電話が発着信された日時、相手先の電話番号などを記憶する。予定管理システム5は、携帯端末1のユーザごとのスケジュール情報を記憶する。例えば、予定管理システム5は、スケジュール情報として、ユーザの会議の登録情報会議の予約開始終了を登録した登録者名などを記憶する。電話帳システム4は、携帯端末1によるアクセスに応じて、メールサーバ2、構内交換システム3及び予定管理システム5によってそれぞれ記憶されたメールの送受信履歴、電話の発着信履歴及びスケジュール情報を用い、携帯端末1のユーザの連絡先を現時点で連絡を取りうる可能性が高い順に並び替え、携帯端末1に提示する。なお、電話帳システム4による処理の詳細については、後述する。なお、以下では、メールの送受信履歴、電話の発着信履歴及びスケジュール情報をまとめて履歴データと記す場合がある。以上、実施例1に係るネットワーク電話帳システム10の全体構成について説明した。次に、電話帳システム4の構成について、図2を用いて説明する。図2は、実施例1に係る電話帳システム4の構成の一例を示す図である。図2に示すように、電話帳システム4は、ユーザDB41と、電話帳DB42と、収集部43と、予測部44とを有する。ユーザDB41は、後述する収集部43及び予測部44によって用いられる各種情報や、収集部43及び予測部44の処理結果などを記憶する。図3は、実施例1に係るユーザDB41によって記憶される情報の第1の例を説明するための図である。図3に示すように、ユーザDB41は、イベントIDとイベント一覧とが対応付けられたイベント識別情報を記憶する。ここで、図3に示すイベントIDとは、通信ネットワーク6を介して実行される通信の内容イベントを一意に特定するための識別子を示す。また、図3に示すイベント一覧とは、通信ネットワーク6を介して実行される通信の内容イベントの一覧を示す。なお、イベントIDは、ネットワーク電話帳システム10の管理者によって任意に付与することが可能である。例えば、ユーザDB41は、図3に示すように、イベントID:1にイベント一覧:TEL発信を対応付けたイベント識別情報を記憶する。同様に、ユーザDB41は、イベントIDにイベント一覧を対応付けたイベント識識別情報を記憶する。図4は、実施例1に係るユーザDB41によって記憶される情報の第2の例を説明するための図である。図4に示すように、ユーザDB41は、イベントごとに、リストNoと相手先とを対応付けた相手先リストを記憶する。ここで、図4に示すリストNoとは、各イベントにおける相手先に付与された番号を示し、後述する収集部43によって付与される。例えば、ユーザDB41は、イベント:TEL発信ID=1の相手先リストとして、リストNo:1、相手先:042212345678を記憶する。同様に、ユーザDB41は、図4に示すように、イベントごとに相手先リストを記憶する。なお、図4には、会議に係るイベントとして会議予約の相手先リストのみが示されているが、実際には、ユーザDB41は、会議開始及び会議終了の相手先リストも記憶する。また、ユーザDB41は、後述する収集部43によって生成された事象データを記憶するが、事象データの詳細については、後に詳述する。電話帳DB42は、携帯端末1ごとの連絡先の情報を記憶する。例えば、電話帳DB42は、携帯端末1のユーザの連絡先となる電話番号が登録された電話帳を記憶する。図2に戻って、収集部43は、電話履歴収集部43aと、電子メール履歴収集部43bと、予定情報収集部43cと、事象データ生成部43dとを有し、携帯端末1ごとに、電話の発着信履歴と、メールの送受信履歴と、当該携帯端末1の利用者のスケジュール情報とを含む履歴情報を収集する。電話履歴収集部43aは、一定間隔ごとに、構内交換システム3によって記憶されたユーザごとの電話の発着信履歴を収集して、相手先リストを生成し、生成した相手先リストをユーザDB41に格納する。具体的には、電話履歴収集部43aは、まず、任意の時間が経過すると、所定のユーザについて、通信ネットワーク6を介して構内交換システム3から電話の発着信履歴を1件収集する。そして、電話履歴収集部43aは、収集した電話の発着信履歴が発信履歴であるか、或いは、着信履歴であるかを判定した後、ユーザDB41によって記憶された相手先リストに一致する電話番号が記憶されているか否かを判定する。ここで、収集した電話番号がユーザDB41の相手先リストに記憶されていない場合に、電話履歴収集部43aは、収集した電話番号にリストNoを付与して、相手先リストに格納する。例えば、電話履歴収集部43aは、図4の相手先リストTEL発信ID=1に示すように、相手先:042212345678にリストNo:1を付与してユーザDB41に格納する。そして、電話履歴収集部43aは、未収集の発着信履歴を1件ずつ収集して、上述した判定処理と格納処理を繰り返し実行する。さらに、電話履歴収集部43aは、収集した電話の発着信履歴を後述する事象データ生成部43dに通知する。電子メール履歴収集部43bは、一定間隔ごとに、メールサーバ2によって記憶されたユーザごとのメールの送受信履歴を収集して、相手先リストを生成し、生成した相手先リストをユーザDB41に格納する。具体的には、電子メール履歴収集部43bは、まず、任意の時間が経過すると、所定のユーザについて、通信ネットワーク6を介してメールサーバ2からメールの送受信履歴を1件収集する。そして、電子メール履歴収集部43bは、収集したメールの送受信履歴が送信履歴であるか、或いは、受信履歴であるかを判定した後、ユーザDB41によって記憶された相手先リストに一致するメールアドレスが記憶されているか否かを判定する。ここで、収集したメールアドレスがユーザDB41の相手先リストに記憶されていない場合に、電子メール履歴収集部43bは、収集したメールアドレスにリストNoを付与して、相手先リストに格納する。例えば、電子メール履歴収集部43bは、図4の相手先リストメール送信ID=3に示すように、相手先:Tanakaacb.comにリストNo:1を付与してユーザDB41に格納する。そして、電子メール履歴収集部43bは、未収集の送受信履歴を1件ずつ収集して、上述した判定処理と格納処理を繰り返し実行する。さらに、電子メール履歴収集部43bは、収集したメールの送受信履歴を後述する事象データ生成部43dに通知する。予定情報収集部43cは、一定間隔ごとに、予定管理システム5によって記憶されたユーザごとのスケジュール情報を収集して、相手先リストを生成し、生成した相手先リストをユーザDB41に格納する。具体的には、予定情報収集部43cは、まず、任意の時間が経過すると、所定のユーザについて、通信ネットワーク6を介して予定管理システム5からスケジュール情報を1件収集する。そして、予定情報収集部43cは、収集したスケジュール情報が予約であるか、開始であるか、或いは、終了であるかを判定した後、ユーザDB41によって記憶された相手先リストに一致する登録者名が記憶されているか否かを判定する。ここで、収集した登録者名がユーザDB41の相手先リストに記憶されていない場合に、予定情報収集部43cは、収集した登録者名にリストNoを付与して、相手先リストに格納する。例えば、予定情報収集部43cは、図4の相手先リスト会議予約ID=5に示すように、相手先:田中一郎にリストNo:1を付与してユーザDB41に格納する。そして、予定情報収集部43cは、未収集のスケジュール情報を1件ずつ収集して、上述した判定処理と格納処理を繰り返し実行する。さらに、予定情報収集部43cは、収集したスケジュール情報を後述する事象データ生成部43dに通知する。事象データ生成部43dは、電話履歴収集部43a、電子メール履歴収集部43b及び予定情報収集部43cそれぞれから通知された履歴データを、時系列順に並べ、イベントIDとリストNoで表現した事象データを生成する。具体的には、事象データ生成部43dは、通知された履歴データを時系列順に並べた後、ユーザDB41によって記憶されたイベント識別情報及び相手先リストを参照して、イベント種別をイベントIDに置換し、相手先をリストNoに置換することで、事象データを生成する。図5は、実施例1に係る事象データ生成部43dによる処理の一例を説明するための図である。図5においては、電話履歴収集部43a、電子メール履歴収集部43b及び予定情報収集部43cそれぞれから通知された履歴データを時系列順に並べた後の処理を示す。例えば、事象データ生成部43dは、イベント識別情報及び相手先リストを参照して、図5に示すように、履歴データイベント種別:会議開始、相手先:田中一郎、時刻:2009/3/318:00をイベントID:6、リストNo:1、時刻:2009/3/318:00とした事象データを生成する。同様に、事象データ生成部43dは、イベント識別情報及び相手先リストを参照して、図5に示す事象データを生成する。図2に戻って、予測部44は、収集部43によって収集された情報の任意の時間区間における出現頻度に基づいて、携帯端末1のユーザが現時点で通信を行う可能性が高い通信先を予測し、予測した通信先の情報を携帯端末1に提示する。具体的には、予測部44は、まず、任意のイベントを対象とし、事象データ生成部43dによって生成された事象データのうち、任意の時間区間内に出現した対象のイベントIDとリストNoとの組をキーとして設定する。そして、予測部44は、設定したキーの組に対して、同一の時間区間内で出現した他のすべてのイベントIDとリストNoとの組の出現回数を対応付ける。予測部44は、上記した処理を事象データに設定したすべての時間区間で実行する。さらに、予測部44は、対応付けた複数のキーの組と当該キーに対応する塊に対して、当該塊に含まれるイベントIDとリストNoとの組を新たなキーの組として、新たなキーの組の情報を含む各塊に対応する最初のキーの組と当該塊における新たなキーの組の出現回数とを一つの塊として整理する。換言すると、予測部44は、最初のキーの組と対応するデータの関係とは逆となる、データからキーの組を求める逆引きの関係を設定する。図6は、実施例1に係る予測部44による処理の一例を説明するための図である。図6においては、図5に示す事象データに含まれるイベントのうち、TEL発信イベントID=1に着目した場合の処理について示す。例えば、予測部44は、図6のAに示すように、設定された時間区間a及びbからイベントIDとリストNoの組をそれぞれ抽出する。そして、予測部44は、イベントID=1に着目していることから、時間区間aからイベントID:1、リストNo:1をキーの組として抽出する。同様に、予測部44は、時間区間bからイベントID:1、リストNo:2をキーの組として抽出する。そして、予測部44は、時間区間a及びbそれぞれについて、キーの組を除く全イベントイベントIDとリストNoとの組の出現回数をカウントする。例えば、予測部44は、図6のBに示すように、時間区間aにおいて、イベントID:2、リストNo:2が3回、イベントID:2、リストNo:1が2回、イベントID:3、リストNo:1が1回とカウントする。同様に、予測部44は、図6のBに示すように、時間区間bにおいて、イベントID:2、リストNo:2が4回、イベントID:3、リストNo:1が3回とカウントする。その後、予測部44は、キーの組を除く全イベントのイベントIDとリストNoとの組について、イベントごとに、全時間区間におけるキーの組の出現回数の合計をカウントする。例えば、予測部44は、図6のCに示すように、イベントID:2、リストNo:2に対して、イベントID:1、リストNo:2が4回、イベントID:1、リストNo:1が3回とカウントする。同様に、予測部44は、図6のCに示すように、イベントID:2、リストNo:1に対して、イベントID:1、リストNo:1が2回とカウントする。また、予測部44は、図6のCに示すように、イベントID:3、リストNo:1に対して、イベントID:1、リストNo:2が3回、イベントID:1、リストNo:1が1回とカウントする。そして、予測部44は、現時点でのユーザの履歴と照合する。具体的には、予測部44は、現時点での時間区間に含まれるユーザの履歴と照合する。例えば、図6のDに示すように、現時点での時間区間にイベントID:2、リストNo:2とイベントID:3、リストNo:1とが含まれている場合、予測部44は、図6のCに示す出現回数を参照して、イベントID:1、リストNo:1が31の4回、イベントID:1、リストNo:2が43の7回とカウントする。そして、出現回数が多い順に携帯端末1に相手先を提示する。例えば、予測部44は、図6のDに示すように、リストNo:2第1候補=09012345678、リストNo:1第2候補=042212345678を携帯端末1に提示する。次に、実施例1に係る電話帳システム4による処理の手順について、図7~11を用いて説明する。図7は、実施例1に係る電話履歴収集部43aによる収集処理の手順を示すフローチャートである。図7に示すように、電話履歴収集部43aは、一定間隔ごとに構内交換システム3から履歴データを1件収集するステップS101。そして、電話履歴収集部43aは、収集した履歴データから発着番号、発着信時刻、イベント種別を抽出するステップS102。続いて、電話履歴収集部43aは、抽出したイベント種別を基に、イベントID=1or2を設定してステップS103、イベントIDごとの相手先リストを検索しステップS104、リスト内に一致項目があるか否かを判定するステップS105。ここで、リスト内に一致項目がない場合にはステップS105否定、電話履歴収集部43aは、イベントIDにリストNoを付与してステップS106、ユーザDB41の相手先リストに登録するステップS107。そして、電話履歴収集部43aは、事象データ生成部43dに抽出した発着番号、発着信時刻、イベント種別を通知するステップS108。一方、リスト内に一致項目がある場合にはステップS105肯定、電話履歴収集部43aは、事象データ生成部43dに抽出した発着番号、発着信時刻、イベント種別を通知するステップS108。そして、電話履歴収集部43aは、未読み込みデータがあるか否かを判定するステップS109ここで、未読み込みデータがある場合にはステップS109肯定、電話履歴収集部43aは、ステップS101に戻って、履歴データを1件収集する。一方、未読み込みデータがない場合にはステップS109否定、電話履歴収集部43aは、処理を終了する。図8は、実施例1に係る電子メール履歴収集部43bによる収集処理の手順を示すフローチャートである。図8に示すように、電子メール履歴収集部43bは、一定間隔ごとにメールサーバ2から履歴データを1件収集するステップS201。そして、電子メール履歴収集部43bは、収集した履歴データから送信アドレス、送受信時刻、イベント種別を抽出するステップS202。続いて、電子メール履歴収集部43bは、抽出したイベント種別を基に、イベントID=3or4を設定してステップS203、イベントIDごとの相手先リストを検索しステップS204、リスト内に一致項目があるか否かを判定するステップS205。ここで、リスト内に一致項目がない場合にはステップS205否定、電子メール履歴収集部43bは、イベントIDにリストNoを付与してステップS206、ユーザDB41の相手先リストに登録するステップS207。そして、電子メール履歴収集部43bは、事象データ生成部43dに抽出した送信アドレス、送受信時刻、イベント種別を通知するステップS208。一方、リスト内に一致項目がある場合にはステップS205肯定、電子メール履歴収集部43bは、事象データ生成部43dに抽出した送信アドレス、送受信時刻、イベント種別を通知するステップS208。そして、電子メール履歴収集部43bは、未読み込みデータがあるか否かを判定するステップS209ここで、未読み込みデータがある場合にはステップS209肯定、電子メール履歴収集部43bは、ステップS201に戻って、履歴データを1件収集する。一方、未読み込みデータがない場合にはステップS209否定、電子メール履歴収集部43bは、処理を終了する。図9は、実施例1に係る予定情報収集部43cによる収集処理の手順を示すフローチャートである。図9に示すように、予定情報収集部43cは、一定間隔ごとに予定管理システム5から履歴データを1件収集するステップS301。そして、予定情報収集部43cは、収集した履歴データからスケジュール登録者、会議予約開始終了時刻、イベント種別を抽出するステップS302。続いて、予定情報収集部43cは、抽出したイベント種別を基に、イベントID=5or6or7を設定してステップS303、イベントIDごとの相手先リストを検索しステップS304、リスト内に一致項目があるか否かを判定するステップS305。ここで、リスト内に一致項目がない場合にはステップS305否定、予定情報収集部43cは、イベントIDにリストNoを付与してステップS306、ユーザDB41の相手先リストに登録するステップS307。そして、予定情報収集部43cは、事象データ生成部43dに抽出したスケジュール登録者、会議予約開始終了時刻、イベント種別を通知するステップS308。一方、リスト内に一致項目がある場合にはステップS305肯定、予定情報収集部43cは、事象データ生成部43dに抽出したスケジュール登録者、会議予約開始終了時刻、イベント種別を通知するステップS308。そして、予定情報収集部43cは、未読み込みデータがあるか否かを判定するステップS309ここで、未読み込みデータがある場合にはステップS309肯定、予定情報収集部43cは、ステップS301に戻って、履歴データを1件収集する。一方、未読み込みデータがない場合にはステップS309否定、予定情報収集部43cは、処理を終了する。図10は、実施例1に係る事象データ生成部43dによる処理の手順を示すフローチャートである。図10に示すように、事象データ生成部43dは、電話履歴収集部43a、電子メール履歴収集部43b及び予定情報収集部43cから通知された履歴データを時系列順に配列するステップS401。そして、事象データ生成部43dは、ユーザDB41に記憶された相手先リストを参照してステップS402、イベント種別及び相手先をそれぞれイベントID及びリストNoに置換した事象データを生成してユーザDB41に登録してステップS403、処理を終了する。図11は、実施例1に係る予測部44による処理の手順を示すフローチャートである。図11に示すように、実施例1に係る予測部44は、まず、ユーザDB41に記憶された事象データを参照して、所定の時間幅ごとにデータを読み出すステップS501。そして、予測部44は、時間幅ごとにキーとなるイベントとリストNoの組を決定するステップS502。続いて、予測部44は、キーとしたイベントIDとリストNoの組を除く全イベントの出現回数を時間幅ごとに対応付けるステップS503。そして、予測部44は、各キーに対応する塊に対して、各塊に含まれるイベントIDとリストNoとの組を新たなキーとして、新たなキーの情報を含む各塊に対応するキーと当該塊における新たなキーの出現回数の組を1つの塊として整理するステップS504。その後、予測部44は、現時点での時間幅におけるユーザの履歴と照合して、回数の多い順に携帯端末に表示させてステップS505、処理を終了する。[実施例1の効果]上述したように、実施例1によれば、通信ネットワーク6に接続された携帯端末1ごとに通信先の情報を記憶し、携帯端末1からの要求に応じて、通信先の情報を当該携帯端末1に提示する電話帳システム4であって、収集部43が、携帯端末1ごとに、電話の発着信が行われた通信先の情報と、メールの送受信が行われた通信先の情報と、当該携帯端末の利用者のスケジュールに関与する通信先の情報とを収集する。そして、予測部44が、収集部43によって収集された通信先の情報の任意の時間区間における出現頻度に基づいて、携帯端末の利用者が現時点で通信を行うであろう通信先の情報を予測し、予測した通信先の情報を当該携帯端末に提示する。従って、実施例1に係る電話帳システム4は、会議情報や発着信時間や発着信頻度などのコミュニケーション履歴情報を多角的に分析することにより、発信する可能性の高い連絡先を高精度に予測して並び替えて提示することができ、通信ネットワークを介して行われる高度かつ柔軟なネットワーク電話帳検索を可能にする。その結果、実施例1に係る電話帳システム4は、携帯端末から利用するネットワーク電話帳の利便性を向上させる。また、実施例1によれば、予測部44は、収集部43によって収集された通信先の情報のうち、任意の時間区間内に出現した任意の通信先の情報に対して携帯端末1の利用者が現時点で通信を行うであろう通信先の情報を、同一の時間区間内で出現した他の通信先の情報の出現回数により予測する。従って、実施例1に係る電話帳システム4は、自端末以外のコミュニケーション履歴情報を利用することによって、連絡先の推薦精度を向上させることを可能にする。また、実施例1によれば、ネットワーク電話帳システム10内で一元管理されたネットワーク電話帳に各携帯端末から通信ネットワーク6を通じて接続することによって、電話帳の変更管理の稼働を削減することを可能にする。また、実施例1によれば、ネットワーク電話帳システム10内で一元管理されたネットワーク電話帳に各携帯端末から通信ネットワークを通じて接続することによって、携帯端末を紛失した際の秘匿情報漏洩のリスクを低減させることを可能にする。上述した実施例1では、履歴データからキーの組を求める逆引きの関係を設定することで、提示する通信先を並び替える場合について説明した。実施例2では、履歴データをアソシエーション分析することで、提示する通信先を並び替える場合について説明する。なお、以下では、アソシエーション分析にアプリオリアルゴリズムを用いる例を説明するが、他のアルゴリズムも適用可能である。まず、実施例2に係るネットワーク電話帳システムの構成について説明する。実施例2に係るネットワーク電話帳システムは、実施例1に係るネットワーク電話帳システムと同一の全体構成を有し、電話帳システムの処理内容が異なる。以下、これを中心に説明する。図12は、実施例2に係る電話帳システム4aの構成の一例を説明するための図である。図12に示すように、実施例2に係る電話帳システム4aは、ユーザDB41と、バスケットDB45と、ルールDB46と、収集部47と、アソシエーション分析部48と、予測部44aとを有する。ユーザDB41は、実施例1と同様に、収集部47によって収集された相手先リストと、収集部47によって生成された事象データなどを記憶する。バスケットDB45は、後述する収集部47の処理結果を記憶する。図13は、バスケットDB45によって記憶される情報の一例を説明するための図である。図13に示すように、バスケットDB45は、バスケットNoと、アイテムIDと、イベント種別と、相手先と、時刻とを対応付けた情報を記憶する。ここで、図13に示すバスケットNoとは、後述する収集部47によって付与される番号であり、時間幅を一意に特定するための識別子を示す。また、図13に示すアイテムIDとは、イベント種別と相手先の情報とを一意に特定するための識別子を示す。例えば、バスケットDB45は、図13に示す、バスケットNo:1、アイテムID:5、イベント種別:会議予約、相手先:中村たろう、時刻:2011/4/1915:33のように、バスケットNoと、アイテムIDと、イベント種別と、相手先と、時刻とを対応付けた情報を記憶する。図12に戻って、ルールDB46は、後述するアソシエーション分析部48の処理結果であるアソシエーションルールを記憶する。なお、ルールDB46によって記憶されるアソシエーションルールについては、後に詳述する。収集部47は、図12に示すように、電話履歴収集部43aと、電子メール履歴収集部43bと、予定情報収集部43cと、事象データ生成部43eとを有する。図12に示すように、実施例2に係る収集部47は、実施例1に係る収集部43と比較して、事象データ生成部の処理内容が異なる。以下、収集部47については、これを中心に説明する。事象データ生成部43eは、電話履歴収集部43a、電子メール履歴収集部43b及び予定情報収集部43cから通知された履歴データを任意の時間幅であるバスケットごとに分類し、分類結果をバスケットDB45に登録する。具体的には、事象データ生成部43eは、まず、電話履歴収集部43a、電子メール履歴収集部43b及び予定情報収集部43cから一定間隔で通知された全ての履歴データを時系列順に並べる。そして、事象データ生成部43eは、一定間隔の全時間幅を予め設定されたバスケットの枠T時間幅で等分割し、等分割した各時間区間を識別するバスケットNoを付与する。例えば、事象データ生成部43eは、図13に示すように、一定間隔で収集された9つの履歴データを時系列順に並べる。そして、事象データ生成部43eは、図13に示すように、時系列順に並べた履歴データをバスケット枠T=1時間で分割し、分割した各時間区間に含まれる履歴データそれぞれに新しい順から昇順にバスケットNo1~3を付与する。そして、事象データ生成部43eは、各履歴データから発着信時刻に対応する電話番号と、送受信時刻に対応するメールアドレスと、会議登録開始終了時刻に対応するスケジュール登録者を抽出して、古い順から昇順にアイテムIDを付与して、バスケットDB45に登録する。例えば、事象データ生成部43eは、図13に示すように、各履歴データにアイテムIDを付与して、バスケットDB45に登録する。アソシエーション分析部48は、バスケットDB45によって記憶されたバスケットごと分類された情報に対してアソシエーション分析を実行してアソシエーションルールを抽出する。具体的には、まず、アソシエーション分析部48は、バスケットごとに分類された情報から、支持度に基づいて、頻出アイテム集合Fを抽出する。そして、アソシエーション分析部48は、抽出した頻出アイテム集合Fから、信頼度に基づいて、アソシエーションルールを抽出する。なお、支持度とは、条件Xと結論Yとを共に含むトランザクション件数/全トランザクション件数である。また、信頼度とは、条件Xと結論Yとを共に含むトランザクション件数/条件Xを含むトランザクション件数である。図14は、実施例2に係るアソシエーション分析部48による第1の処理を説明するための図である。図14においては、図13に示す情報に対して、頻出アイテム集合Fを抽出する処理を実行した例について示す。ここで、図14に示す例では、最小支持度を0.6666とし、それ以上の支持度のアイテムセットである頻出アイテム集合Fを抽出する場合について示す。ここで、まず、アソシエーション分析部48は、支持度0.66以上の頻出アイテム集合Fを抽出するために、図14に示すように、バスケットNo1~3に含まれるアイテムID単体の出現頻度を算出し、出現頻度が66以上であるものを抽出する。例えば、図14に示すように、バスケットNo1~3のすべてにアイテムIDが含まれることから全トランザクション数は3となり、アイテムID:1はすべてのバスケット内に含まれることから、アソシエーション分析部48は、アイテムID:1の支持度を1.0と算出して、出現頻度が66以上であるアイテムIDとして抽出する。同様に、アソシエーション分析部48は、アイテムID:2の支持度を0.66、アイテムID:5の支持度を0.66と算出して、出現頻度が66以上であるアイテムIDとして抽出する。一方、アイテムID:4はバスケットNo:3にのみ含まれることから、アソシエーション分析部48は、アイテムID:4の支持度を0.3と算出し、出現頻度が66未満であることからアイテムID:4を抽出しない。そして、アソシエーション分析部48は、抽出したアイテムID1、2及び5について、すべての組合せ全サイズの出現頻度を算出して、出現頻度が66以上であるアイテムIDの組を抽出する。すなわち、アソシエーション分析部48は、アイテムID1、2及び5を含む集合Fから要素組合せZ∈Fを抽出して、要素ZをアイテムIDX又はYの和集合Z=X∪Yとし、X→Yの支持度が最小支持度0.6666以上であるアイテムIDの組を抽出する。例えば、アソシエーション分析部48は、図14に示すように、アイテムID1、2と、アイテムID1、5と、アイテムID2、5と、アイテムID1、2、5を支持度0.6666以上のアイテムIDの組である頻出アイテム集合Fとして抽出する。図15は、実施例2に係るアソシエーション分析部48による第2の処理を説明するための図である。図15においては、図14にて抽出された頻出アイテム集合Fから、信頼度に基づいて、アソシエーションルールを抽出する処理を実行した例について示す。ここで、図15に示す例では、最小信頼度を0.6666とし、それ以上の信頼度のアイテムIDの組をアソシエーションルールとして抽出する場合について示す。例えば、アソシエーション分析部48は、図15に示すように、まず、図14に示す処理により抽出した頻出アイテム集合Fを、頻出アイテム集合Fに含まれるアイテムIDに基づいてトランザクションに分割し、それぞれに対して処理を行う。アソシエーション分析部48は、トランザクションごとにアイテムIDの組を抽出し、抽出したアイテムIDの組の信頼度を、上述した支持度と同様に算出し、信頼度0.6666以上のアイテムIDの組をアソシエーションルールとして抽出する。例えば、アソシエーション分析部48は、図15に示すように、アイテムID1、2と、アイテムID1、5と、アイテムID2、5とを信頼度0.6666以上のアイテムIDの組であるアソシエーションルールとして抽出する。すなわち、アソシエーション分析部48は、各アイテムIDに対応するイベント種別と相手先との組合せをアソシエーションルールとして抽出して、ルールDB46に登録する。一例を挙げると、アソシエーション分析部48は、09012345678へのTEL発信と08022223333との組をアソシエーションルールとして抽出し、ルールDB46に登録する。図12に戻って、予測部44aは、ルールDB46に記憶されたアソシエーションルールを参照して、現時点での時間幅にあるアイテムIDを条件部としたアソシエーションルールを抽出し、抽出したアソシエーションルールの帰結部を携帯端末1に提示する。例えば、予測部44aは、現在時刻が図13のバスケットNo3の時間幅に含まれていた場合に、コミュニケーションツールが起動されると、バスケットNo3に含まれるアイテムID5、1、2とアソシエーションルールを持つアイテムIDをバスケットDB45から読み出す。すなわち、予測部44aは、09012345678へのTEL発信と、08022223333からのTEL着信と、中村たろうが参加する会議予約とをアイテムIDの降順に並び替えた連絡先を携帯端末1に提示する。なお、ここでは、それぞれの信頼度が0.66で同値であるため、アイテムIDの降順に並び替えた連絡先を携帯端末1に提示するが、信頼度が異なる場合は、信頼度の高い順に並び替えた連絡先を携帯端末1に提示する。次に、実施例2に係る電話帳システム4aによる処理の手順について、図16~19を用いて説明する。図16は、実施例2に係る電話帳システム4aによる処理の手順を示すフローチャートである。図16に示すように、収集部47は、一定間隔ごとに構内交換システム3、メールサーバ2、予定管理システム5から履歴データを収集するステップS601。そして、バスケットの枠T、最小支持度S、最小信頼度Cが設定されるとステップS602、事象データ生成部43eは、対象となる全時間幅をTで等分割し、分割した各時間区間を識別する番号として、新しい順から昇順にバスケットNoを付与するステップS603。続いて、事象データ生成部43eは、各履歴データから発着信時刻に対応する電話番号と、送受信時刻に対応するメールアドレスと、会議登録開始終了時刻に対応するスケジュール登録者を抽出するステップS604。そして、事象データ生成部43eは、抽出したイベントに関する情報に、古い順から昇順にアイテムIDを付与してバスケットDB45に登録するステップS605。その後、アソシエーション分析部48は、得られたバスケット群に対して、アソシエーション分析を実行し、アソシエーションルール群を抽出して、ルールDB46に登録しステップS606、処理を終了する。図17は、実施例2に係るアソシエーション分析部48によるアソシエーションルール抽出処理の手順を示すフローチャートである。なお、図17に示す処理は、図16のステップS606の処理に相当する。図17に示すように、アソシエーション分析部48は、バスケットDB45を参照して、全てのサイズの頻出アイテム集合Fを抽出するステップS701。そして、アソシエーション分析部48は、抽出した頻出アイテム集合Fから要素Z∈Fを抽出しステップS702、Zを共通部分のないXとYに分割するZ=X∪YステップS703。続いて、アソシエーション分析部48は、分割したX→Yの信頼度sX→Yを算出してステップS704、算出したsX→Yが最小信頼度C以上であるか否かを判定するステップS705。ここで、算出したsX→Yが最小信頼度C以上である場合にはステップS705肯定、アソシエーション分析部48は、アソシエーションルールX→YをルールDB46に登録してステップS706、Zの全ての分割をチェックしたか否かを判定するステップS707。一方、算出したsX→Yが最小信頼度C未満である場合にはステップS705否定、アソシエーション分析部48は、Zの全ての分割をチェックしたか否かを判定するステップS707。そして、Zの全ての分割をチェックしていない場合にはステップS707否定、アソシエーション分析部48は、ステップS703に戻って、Zを共通部分のないXとYに分割するZ=X∪Y。一方、Zの全ての分割をチェックした場合にはステップS707肯定、アソシエーション分析部48は、頻出アイテム集合Fの全ての要素をチェックしたか否かを判定するステップS708。ここで、頻出アイテム集合Fの全ての要素をチェックしていない場合にはステップS708否定、アソシエーション分析部48は、ステップS702に戻って、頻出アイテム集合Fから要素Z∈Fを抽出する。一方、頻出アイテム集合Fの全ての要素をチェックした場合にはステップS708肯定、アソシエーション分析部48は、処理を終了する。図18は、実施例2に係るアソシエーション分析部48による頻出アイテム集合の抽出処理の手順を示すフローチャートである。なお、図18に示す処理は、図17のステップS701の処理に相当する。図18に示すように、アソシエーション分析部48は、バスケットDB45を参照して、アイテムID集合Fから要素Z∈Fを抽出するステップS801。そして、アソシエーション分析部48は、Zを共通部分のないXとYに分割するZ=X∪YステップS802。続いて、アソシエーション分析部48は、分割したX→Yの支持度FX→Yを算出してステップS803、算出したFX→Yが最小支持度S以上であるか否かを判定するステップS804。ここで、算出したFX→Yが最小支持度S以上である場合にはステップS804肯定、アソシエーション分析部48は、Zの全ての分割をチェックしたか否かを判定するステップS805。ここで、Zの全ての分割をチェックしていない場合にはステップS805否定、アソシエーション分析部48は、ステップS803に戻って、X→Yの支持度FX→Yを算出する。一方、Zの全ての分割をチェックした場合にはステップS805肯定、アソシエーション分析部48は、Fの全ての要素をチェックしたか否かを判定するステップS806。また、ステップS804において、算出したFX→Yが最小支持度S未満である場合にはステップS804否定、アソシエーション分析部48は、Fの全ての要素をチェックしたか否かを判定するステップS806。ここで、Fの全ての要素をチェックしていない場合にはステップS806否定、アソシエーション分析部48は、ステップS802に戻って、Zを共通部分のないXとYに分割するZ=X∪Y。一方、Fの全ての要素をチェックした場合にはステップS806肯定、アソシエーション分析部48は、処理を終了する。図19は、実施例2に係る予測部44aによる処理の手順を示すフローチャートである。図19に示すように、予測部44aは、バスケットDB45から最新のバスケットNo内のアイテムIDを読み込むステップS901。そして、予測部44aは、読み込んだアイテムIDに合致する条件部を持つアソシエーションルールをルールDB46から抽出するステップS902。その後、予測部44aは、抽出したルールの帰結部に対応するイベント情報電話番号、メールアドレス、スケジュール登録者を携帯端末1に提示してステップS903、処理を終了する。[実施例2の効果]上述したように、実施例2によれば、予測部44aは、収集部47によって収集された通信先の情報間のアソシエーション分析の結果に基づいて、携帯端末1の利用者が現時点で通信を行うであろう通信先の情報を予測する。従って、実施例2に係る電話帳システム4aは、組織内の全ての端末のコミュニケーション履歴を用いることで自端末のコミュニケーション履歴のみを用いて分析するより高精度に連絡先候補を並び替えることを可能にする。上述した実施例2では、履歴データをアソシエーション分析することで、提示する通信先を並び替える場合について説明した。実施例3では、履歴データのパターンや頻度などの事柄を事前確率とし、発信確率を事後確率としたときの条件付確率から提示する通信先を並び替える場合について説明する。まず、実施例3に係るネットワーク電話帳システムの構成について説明する。実施例3に係るネットワーク電話帳システムは、実施例1に係るネットワーク電話帳システムと同一の全体構成を有し、電話帳システムの処理内容が異なる。以下、これを中心に説明する。図20は、実施例3に係る電話帳システム4bの構成の一例を説明するための図である。図20に示すように、実施例3に係る電話帳システム4bは、ユーザDB41aと、確率変数DB49と、収集部43と、適合性フィードバック部50とを有する。ユーザDB41aは、後述する適合性フィードバック部50による処理結果に基づいて、電話帳内のメンバーを並び替えた結果を記憶する。確率変数DB49は、後述する適合性フィードバック部50による処理結果を記憶する。具体的には、確率変数DB49は、履歴データのパターン、スケジュール及び頻度などの事柄とユーザの発信確率の確率的な因果関係を有向グラフとして表した確率変数を記憶する。図21は、実施例3に係る確率変数DB49によって記憶される情報の第1の例を説明するための図である。図21においては、グラフ構造として、履歴データにパターンがあるか否かを表すパターンpatternと、予定までの時間を表すスケジュールscheduleと、直近の発着信頻度を表す頻度frequencyとを事前確率として、aさんへの発信確率arecommendを示す。図21に示すように、確率変数DB49は、頻度frequency、スケジュールschedule、パターンpatternの各事柄の組合せごとにaさんへの発信確率arecommendが対応付けられた確率変数を記憶する。図22は、実施例3に係る確率変数DB49によって記憶される情報の第2の例を説明するための図である。図22においては、図21に示す確率変数において、事前確率の頻度frequencyが10以上となった場合の確率変数を示す。換言すると、aさんとの直近の発着信頻度が10以上になった場合の確率変数を示す。図21及び図22には、aさんへの発信確率を示す確率変数のみが示されているが、実際には、確率変数DB49は、電話帳のメンバーそれぞれに対する確率変数を記憶する。図20に戻って、適合性フィードバック部50は、収集部43によって収集された履歴データからスケジュール、パターン、頻度などの事柄を抽出して、それらを事前確率とし、電話帳のメンバーそれぞれに対する確率変数を算出して、算出した確率変数を用いて、電話帳のメンバーそれぞれに対する発信確率を算出する。ここで、適合性フィードバック部50は、ユーザから発信を実行するごとに、確率変数を更新して、発信確率を計算する。一例を説明すると、適合性フィードバック部50は、ユーザから電話帳に含まれるメンバーaさんへの電話発信があると、そのaさんへの過去の発信履歴の平均間隔と比較して、差分が閾値以内であるか否かを判定し、差分が閾値以内である場合にはパターン有とし、差分が閾値以上である場合にはパターン無とする。すなわち、適合性フィードバック部50は、ユーザが行った電話発信が、定例的なパターン性のあるものであるか否かを判定する。そして、適合性フィードバック部50は、aさんが参加する予定までの時間を取得する。すなわち、適合性フィードバック部50は、aさんのスケジュールとの因果関係を考慮する。続いて、適合性フィードバック部50は、所定の時間例えば、t=1時間以内のaさんのメールと電話の発着信数を取得し、取得した発着信数を0~1に正規化した値に変換する。具体的には、適合性フィードバック部50は、相手先ごとに発着信数を取得し、最多の発着信数を1、最少の発着真数を0とした場合の値に変換する。ここで、適合性フィードバック部50は、予定開始までの時間をいくつかの間隔に分け、予定開始時刻に近いほど確率が高くなるように、事前確率を設定する。例えば、適合性フィードバック部50は、図21及び図22のスケジュールに示すように、予定開始時刻まで時間を24時間間隔で分け、予定開始時刻に近いほどaさんへの発信確率が高くなるようにスケジュールの発信確率を設定する。また、適合性フィードバック部50は、発信間隔が過去の発信間隔と同間隔であった場合に、発信確率が上昇するように処理を行う。例えば、適合性フィードバック部50は、発着信履歴の間隔のパターンを発着信履歴の間隔の平均で表し、前回の発着信時刻から現在の発着信時刻までの間隔と平均の間隔との差の絶対値の逆数をパターンの発信確率として設定する。さらに、適合性フィードバック部50は、直近のメール電話の発着信数が多い人の発信確率が上昇するように処理を行う。例えば、適合性フィードバック部50は、現在から過去の任意の時間における発着信頻度と通話時間を頻度の発信確率として設定する。適合性フィードバック部50は、上記したような適合性フィードバック処理を実行した後、ベイズの定理を用いて事後確率を算出し、発信確率順に電話帳内のメンバーを並べ替えてユーザDB41aに登録する。事後確率は、事前確率pXiの条件付確率を、PXi|Xj=pXj|XipXi/pXjとして算出される。そして、各確率が図21に示す場合、aさんへの発信確率は、P×P×P×Pの全ての組み合わせの和/P×P×P×Pの全ての組み合わせの和P×P×P×Pの全ての組み合わせの和であり、図21に示すように、37.76となる。また、各確率が図22に示す場合、aさんへの発信確率は、図22に示すように、77.85となる。すなわち、頻度の条件が加わったことにより、aさんへの発信確率が大幅に高くなる。適合性フィードバック部50は、電話帳内のメンバーすべてに対して、発信確率を算出し、発信確率が高い順に携帯端末1に提示する。次に、実施例3に係る適合性フィードバック部50による処理の手順について、図23を用いて説明する。図23は、実施例3に係る電話帳システム4bによる処理の手順を示すフローチャートである。図23に示すように、ユーザからの情報発信があるとステップS1001肯定、適合性フィードバック部50は、パターンの有無を解析してステップS1002、発信先のメンバーが参加する予定までの時間を取得するステップS1003。そして、適合性フィードバック部50は、T時間以内のメールと電話の発着信数を取得してステップS1004、それぞれの事柄を0~1に正規化した値に変換するステップS1005。その後、適合性フィードバック部50は、ベイズの条件付確率定義により条件付確率を算出して、発信確率を確率変数DB49に登録するステップS1006。続いて、適合性フィードバック部50は、全ての電話帳内メンバーの発信確率を読み込みステップS1007、発信確率順に降順に並び替えるステップS1008。そして、適合性フィードバック部50は、並び替えた結果をユーザDB41aに登録してステップS1009、処理を終了する。[実施例3の効果]上述したように、実施例3によれば、適合性フィードバック部50は、収集部43によって通信先の情報が収集されるごとに、収集済みの通信先の情報の条件付確率を算出し、算出した条件付確率に基づいて、携帯端末1の利用者が現時点で通信を行うであろう通信先の情報を予測する。従って、実施例3に係る電話帳システム4bは、発着信頻度や発着信時間の傾向、スケジュール情報などより多くのコミュニケーション履歴を用いることで、高精度で通信先候補を並び替えることを可能にする。これまで実施例1、2及び3について説明したが、本願の技術は実施例1、2及び3に限定されるものではない。すなわち、実施例1、2及び3は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。例えば、各装置の分散統合の具体的形態例えば、図2の形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、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又は物理的に分散統合することができる。一例を挙げると、電話履歴収集部43aと、電子メール履歴収集部43bと、予定情報収集部43cとを履歴データ収集部として統合してよい。また、収集部47を電話帳システム4の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしてもよく、或いは、予測部44と収集部43とを別々の装置が有し、ネットワークに接続されて協働することで、上述した電話帳システム4の機能を実現するようにしてもよい。上記実施例1、2及び3で説明したネットワーク電話帳システム10は、あらかじめ用意されたプログラムをコンピュータで実行することで実現することもできる。そこで、以下では、図2に示した電話帳システム4と同様の機能を実現する情報提示プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図24は、実施例4に係る情報提示プログラムを実行するコンピュータ1000を示す図である。図24に示すように、コンピュータ1000は、例えば、メモリ1010と、CPUCentralProcessingUnit1020と、ハードディスクドライブインタフェース1030と、ディスクドライブインタフェース1040と、シリアルポートインタフェース1050と、ビデオアダプタ1060と、ネットワークインタフェース1070とを有する。これらの各部は、バス1080によって接続される。メモリ1010は、ROMReadOnlyMemory1011およびRAMRandomAccessMemory1012を含む。ROM1011は、例えば、BIOSBasicInputOutputSystem等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース1030は、ハードディスクドライブ1090に接続される。ディスクドライブインタフェース1040は、ディスクドライブ1100に接続される。ディスクドライブ1100には、例えば、磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が挿入される。シリアルポートインタフェース1050には、例えば、マウス1110およびキーボード1120が接続される。ビデオアダプタ1060には、例えば、ディスプレイ1130が接続される。ここで、図24に示すように、ハードディスクドライブ1090は、例えば、OSOperatingSystem1091、アプリケーションプログラム1092、プログラムモジュール1093およびプログラムデータ1094を記憶する。実施例4に係る情報提示プログラムは、例えば、コンピュータ1000によって実行される指令が記述されたプログラムモジュールとして、例えばハードディスクドライブ1090に記憶される。具体的には、上記実施例で説明した収集部43と同様の情報処理を実行する収集ステップと、予測部44と同様の情報処理を実行する予測ステップとが記述されたプログラムモジュールが、ハードディスクドライブ1090に記憶される。また、上記実施例で説明したユーザDB41に記憶されるデータのように、情報提示プログラムによる情報処理に用いられるデータは、プログラムデータとして、例えば、ハードディスクドライブ1090に記憶される。そして、CPU1020が、ハードディスクドライブ1090に記憶されたプログラムモジュールやプログラムデータを必要に応じてRAM1012に読み出して、収集ステップと、予測ステップとを実行する。なお、情報提示プログラムに係るプログラムモジュールやプログラムデータは、ハードディスクドライブ1090に記憶される場合に限られず、例えば、着脱可能な記憶媒体に記憶されて、ディスクドライブ1100等を介してCPU1020によって読み出されてもよい。あるいは、情報提示プログラムに係るプログラムモジュールやプログラムデータは、LANLocalAreaNetworkやWANWideAreaNetwork等のネットワークを介して接続された他のコンピュータに記憶され、ネットワークインタフェース1070を介してCPU1020によって読み出されてもよい。これらの実施例やその変形は、本願が開示する技術に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。