"コンピューター読取可能なプログラムであって、コンピューターに、所定のデータの指定を受け付けるステップと、コンテンツと当該コンテンツを用いたアクションの結果であるデータとを関連付ける複数のノードから、前記所定のデータに至るアクションのノードを抽出するステップと、前記抽出したノードにおける、データに対するアクションの反映率を算出するステップと、前記抽出したノードと前記反映率とを表示するステップとを実行させる、作業支援用プログラム。前記抽出するステップは、前記所定のデータをアクションの結果とするノードを抽出し、そして、抽出したノードにおけるデータをアクションの結果とするノードを順に抽出することにより、前記所定のデータに至るアクションのノードを抽出する、請求項1に記載の作業支援用プログラム。前記ノードと反映率とを表示するステップは、各前記ノードの表示態様をそのコンテンツの前記反映率に応じて変化させる、請求項1または請求項2に記載の作業支援用プログラム。前記反映率を算出するステップは、前記コンテンツの属性と前記データのデータの属性として、それぞれの、前記アクションに対応する範囲のセマンティックデータまたはダイジェストデータを生成するステップと、前記セマンティックデータまたはダイジェストデータに基づいて、前記反映率を算出するステップとを含む、請求項2に記載の作業支援用プログラム。前記反映率を算出するステップは、前記反映率を、前記抽出されたノードのアクションに対応する範囲と前記所定のノードのデータにおける当該範囲に対応した範囲の間の差異の量に基づいて算出する、請求項1~請求項4のいずれかに記載の作業支援用プログラム。前記反映率を算出するステップは、前記反映率を、前記アクションの種類に基づいて算出する、請求項5に記載の作業支援用プログラム。前記コンピューターに、前記抽出したノードを、前記所定のデータに至るように連結するステップをさらに備え、ノードの属性は、アクションが実行された時刻を含み、前記連結するステップは、後のノードのアクションの時刻が先のノードのアクションの時刻よりも後になるように、ノードを連結させる、請求項1~請求項6のいずれかに記載の作業支援用プログラム。前記反映率を算出するステップは、前記連結されたノードにおいて、それぞれのアクションに関連付けられたユーザーを特定するステップと、前記それぞれのアクションに関連付けられたユーザーの、ソーシャルグラフ内の人物関連情報に基づいて、前記データの反映率を算出するステップとを含む、請求項7に記載の作業支援用プログラム。前記連結するステップは、前記ノードの連結を、連結しようとする前記ノード間で前記アクションを実行したユーザーが変更された、連結された前記ノードの数が所定の数を超えた、または、前記所定のデータを結果とするアクションが実行された時刻と前記抽出したノードの時刻の差が所定時間を越えた、ことを条件として終了する、請求項7または請求項8に記載の作業支援用プログラム。前記抽出されたノードのうち、コンテンツとデータが同じノードを統合するステップをさらに備える、請求項1~請求項9のいずれかに記載の作業支援用プログラム。コンピューターを利用者の作業を支援するための作業支援方法であって、所定のデータの指定を受け付けるステップと、コンテンツと当該コンテンツを用いたアクションの結果であるデータとを関連付ける複数のノードから、前記所定のデータに至るアクションのノードを抽出するステップと、前記抽出したノードにおける、データに対するアクションの反映率を算出するステップと、前記抽出したノードと前記反映率とを表示するステップとを備える、作業支援方法。利用者の作業を支援するための作業支援装置であって、所定のデータの指定を受け付けるための受付手段と、コンテンツと当該コンテンツを用いたアクションの結果であるデータとを関連付ける複数のノードから、前記所定のデータに至るアクションのノードを抽出するための抽出手段と、前記抽出手段によって抽出されたノードにおける、データに対するアクションの反映率を算出するための算出手段と、前記抽出手段によって抽出されたノードと前記算出手段によって算出された反映率とを表示するための表示手段とを備える、作業支援装置。ワークフローにおける無駄の原因の特定において、ワークフロー中のどの作業で無駄が発生しているかを明確に検出することは、重要である。しかしながら、特許文献1によれば、ワークフローの表示はなされるものの、表示されたワークフローにおいて、無駄が生じている作業を検出するものはなかった。また、特許文献2によっても、上記のように検出された関連性は、検索にのみ利用されるものであって、ワークフローのどの作業で無駄が発生しているかの検出まではできなかった。本発明は、かかる実情に鑑み考え出されたものであり、その目的は、ワークフローに含まれる作業について無駄の有無を判断できる情報を提供することである。本発明に従った作業支援用プログラムは、コンピューター読取可能なプログラムであって、コンピューターに、所定のデータの指定を受け付けるステップと、コンテンツと当該コンテンツを用いたアクションの結果であるデータとを関連付ける複数のノードから、所定のデータに至るアクションのノードを抽出するステップと、抽出したノードにおける、データに対するアクションの反映率を算出するステップと、抽出したノードと反映率とを表示するステップとを実行させる。好ましくは、抽出するステップは、所定のデータをアクションの結果とするノードを抽出し、そして、抽出したノードにおけるデータをアクションの結果とするノードを順に抽出することにより、所定のデータに至るアクションのノードを抽出する。好ましくは、ノードと反映率とを表示するステップは、各ノードの表示態様をそのコンテンツの反映率に応じて変化させる。好ましくは、反映率を算出するステップは、コンテンツの属性とデータのデータの属性として、それぞれの、アクションに対応する範囲のセマンティックデータまたはダイジェストデータを生成するステップと、セマンティックデータまたはダイジェストデータに基づいて、反映率を算出するステップとを含む。好ましくは、反映率を算出するステップは、反映率を、抽出されたノードのアクションに対応する範囲と所定のノードのデータにおける当該範囲に対応した範囲の間の差異の量に基づいて算出する。好ましくは、反映率を算出するステップは、反映率を、アクションの種類に基づいて算出する。好ましくは、コンピューターに、抽出したノードを、所定のデータに至るように連結するステップをさらに備え、ノードの属性は、アクションが実行された時刻を含み、連結するステップは、後のノードのアクションの時刻が先のノードのアクションの時刻よりも後になるように、ノードを連結させる。好ましくは、反映率を算出するステップは、連結されたノードにおいて、それぞれのアクションに関連付けられたユーザーを特定するステップと、それぞれのアクションに関連付けられたユーザーの、ソーシャルグラフ内の人物関連情報に基づいて、データの反映率を算出するステップとを含む。好ましくは、連結するステップは、ノードの連結を、連結しようとするノード間でアクションを実行したユーザーが変更された、連結されたノードの数が所定の数を超えた、または、所定のデータを結果とするアクションが実行された時刻と抽出したノードの時刻の差が所定時間を越えた、ことを条件として終了する。好ましくは、抽出されたノードのうち、コンテンツとデータが同じノードを統合するステップをさらに備える。本発明に従った作業支援方法は、コンピューターを利用者の作業を支援するための作業支援方法であって、所定のデータの指定を受け付けるステップと、コンテンツと当該コンテンツを用いたアクションの結果であるデータとを関連付ける複数のノードから、所定のデータに至るアクションのノードを抽出するステップと、抽出したノードにおける、データに対するアクションの反映率を算出するステップと、抽出したノードと反映率とを表示するステップとを備える。本発明に従った作業支援装置は、利用者の作業を支援するための作業支援装置であって、所定のデータの指定を受け付けるための受付手段と、コンテンツと当該コンテンツを用いたアクションの結果であるデータとを関連付ける複数のノードから、所定のデータに至るアクションのノードを抽出するための抽出手段と、抽出手段によって抽出されたノードにおける、データに対するアクションの反映率を算出するための算出手段と、抽出手段によって抽出されたノードと算出手段によって算出された反映率とを表示するための表示手段とを備える。本発明によれば、指定されたデータについて、複数のノードからワークフローが生成され、当該ワークフローにおける各ノードの編集に利用されたデータの反映率とともに表示される。したがって、ユーザーは、生成されたワークフローにおける各ノードの反映率から、ワークフローに含まれる作業についての無駄の有無を判断できる。以下、本発明に従った作業支援装置について、図面を参照して説明する。なお、各図を通して、同じ機能および作用を発揮する構成要素については、同じ符号を付し、その説明を繰り返さない。<ハードウェア構成>図1は、本発明の作業支援装置の一実施の形態であるパーソナルコンピューター以下、PC200のハードウェア構成を模式的に示す図である。図1を参照して、PC200は、当該PC200の動作を全体的に制御するCPUCentralProcessingUnit250、CPU250のワークエリアとして機能するRAMRandomAccessMemory254、プログラムやデータなどを記憶するROMReadOnlyMemory256、PC200に対して情報を入力するためのキーボードなどの入力装置260、他のPC200または別のネットワークとの通信を行なう通信装置262、プログラムやファイルを記憶するハードディスクを備えるハードディスク装置HDD264、およびPC200に対して着脱可能な記憶媒体252Aとアクセスするメディアドライブ252と、モニター266とを備えている。CPU250は、入力装置260を介して入力された情報の入力を受付け、通信装置262を介して他の端末やネットワークと接続可能であり、また、モニター266に当該PC200において処理されている情報を表示させることができる。CPU250が実行するプログラムは、ROM256やHDD264のハードディスクに記憶されていてもよいし、メディアドライブ252を介してCPU250がアクセスする記憶媒体252Aに記憶されていてもよいし、CPU250が通信装置262を介してアクセスする外部の記憶装置に記憶されているものであってもよい。記憶媒体252Aとしては、CD-ROMCompactDiscReadOnlyMemory、DVD-ROMDigitalVersatileDiskReadOnlyMemory、USBUniversalSerialBusメモリ、メモリカード、FDFlexibleDisk、ハードディスク、磁気テープ、カセットテープ、MOMagneticOpticalDisc、MDMiniDisc、ICIntegratedCircuitカードメモリカードを除く、光カード、マスクROM、EPROM、EEPROMElectronicallyErasableProgrammableReadOnlyMemoryなどの、不揮発的にプログラムを格納する媒体が挙げられる。また、HDD264のハードディスクには、メディアドライブ252を介して記憶媒体252Aに記憶されたファイルや、通信装置262を介してアクセス可能となる外部の記憶装置に記憶されたファイルがHDD264のハードディスクに記憶インストールされ、これがCPU250によって実行されてもよい。<機能構成>図2は、PC200の機能構成を模式的に示す図である。図2を参照して、PC200は、その機能として、ロギングユニット201と、ワークフロー形成ユニット202と、GUIGraphicalUserInterfaceユニット203とを含む。ロギングユニット201は、PC200において処理対象とされているファイルについてのロギング処理を実行する。ワークフロー形成ユニット202は、ロギングユニット201においてファイルごとに生成されたログに基づいて当該ファイルについてのワークフローを生成する。GUIユニット203は、ユーザーからの指示等に応じて、ファイルのワークフローをモニター266等に出力する。PC200では、これらは、たとえば、CPU250が所定のプログラムを実行することにより実現される。なお、PC200において、これらの少なくとも一部が、専用回路等、専用のハードウェア要素によって構成されても良い。ロギングユニット201は、通信装置262を介してPC200に接続された各種センサーPCやカメラ、専用機器などからログを生成するための情報を取得するセンサー管理部A02と、処理対象となっているファイルについてのログを当該情報に基づいて生成するとともに、生成された各種ログを管理し、ワークフロー形成ユニット202のフローユニット形成部B01に送信するログ管理部A01とを含む。ファイルとは、本発明におけるデータの一例であり、たとえば、HDD264に格納されたファイルである。ワークフロー形成ユニット202は、フローユニット形成部B01、ダイジェスト生成部B02、関連部検出部B03、ファイル検出部B04、フローユニット抽出部B05、フローユニット連結部B06、反映率計算部B07、連結見直し部B08、出力用形成部B09、フローユニットDBデータベースD01、および、ソーシャルグラフDBD02を含む。ワークフロー形成ユニット202では、フローユニット形成部B01は、まず、ロギングユニット201から送られてきた各種ログに基づいて、フローユニットを形成する。図3は、フローユニットの形成を説明するための図である。図3Aには、あるファイルの編集についての1つのアクションについてのログの一例が示されている。ログは、アクションに利用された情報の所属以下、適宜参照元というを特定するSourceと、アクションの種類であるActionと、当該情報の参照先たとえば、アクションの対象となっているファイルを特定するToと、当該アクションを実行している作業者ユーザーを特定する情報であるHumanと、当該アクションが実行された時刻であるTimeとを含む。図3Aのログは、ペーストPasteのアクションに関するものである。当該ログでは、Sourceとしては、Pasteの対象となった情報テキスト等が所属していたホームページを特定する情報であるWebAが登録されている。Actionとしては、ペーストPasteが登録されている。Toとしては、編集先の処理対象となっているファイルのファイル名NotePadAが登録されている。Contとしては、参照元の要約図3AではaBdrgYXygtyudsと記述が登録されている。Humanとしては、Person1が登録されている。そして、Timeとしては、201101151505が登録されている。つまり、図3Aのログは、2011年1月15日15時05分に、WebAからコピーされた情報が、Person1によって、NotePadAにペーストされたアクションを示している。図3Bには、図3Aに対応したフローユニットの概念が示されている。図3Bでは、参照元と編集先がアクションの種類を介して矢印で結ばれている。フローユニットとは、1つのアクションによって参照元と編集先が結ばれてなるユニットである。図2に戻って、フローユニット形成部B01は、図3Bに例示したようなフローユニットを生成するために、ログから、参照元、編集先、アクションや時刻、作業者を抽出する。フローユニット形成部B01は、参照元のファイルからコピーされたデータと編集先のファイル上のペーストの対象となった領域において最終的に存在するデータとをダイジェスト生成部B02へ送信する。ダイジェスト生成部B02は、参照元のファイルからコピーされたデータから参照元の要約Contを生成するとともに、編集先のファイル上のペーストの対象となった領域において最終的に存在するデータから編集先の要約を生成し、フローユニット形成部B01へ送信する。要約の生成の方法としては、たとえばセマンティックデータの生成やダイジェストデータの生成など、公知の技術を採用できるため、ここでは詳細な説明は繰り返さない。フローユニット形成部B01は、要約を受信すると、フローユニットを形成して、フローユニットDBD01へ送信する。なお、アクションの対象となったデータに関連コメントなど追記データがある場合は、フローユニット形成部B01は、関連部検出部B03にデータを送信する。関連部検出部B03では、関連部を検出して、そのデータをワークユニット携帯型翻訳機西部B01に送信する。フローユニット形成部B01は、関連部のデータも併せて、フローユニットを、フローユニットDBD01へ送信する。ここで、ダイジェスト生成部B02で生成された参照元の要約Contは、図3Aに示すように、ログの一部として管理されてもよいし、別データとして管理されてもよい。編集先の要約についても、同様である。ここでは、参照元の要約Contを図3Aに示すログの一部として扱い、編集先の要約は別データとして扱う。上述した動作が、アクションごとに繰り返され、アクションごとにフローユニットが生成されて、フローユニットDBD01に記憶される。GUIユニット203は、ユーザーへの表示及び入出力を管理する。ユーザーが、ワークフローの表示のメニューを選択し、経過をみたい情報データを選択すると、当該選択内容に応じた指示が、ユーザー入力管理部C01からワークフロー形成ユニット202へ伝達される。当該指示が伝達されると、指定ファイル検出部B04は、ユーザーから指示のあった経過をみたい情報データに対応するファイルを特定する。次に、フローユニット抽出部B05は、特定したファイルに関連するフローユニットを、フローユニットDBD01から検索して抽出する。フローユニット連結部B06は、フローユニット抽出部B05が抽出したフローユニットを連結する。反映率計算部B07では、経過をみたい情報データのファイルと連結したワークフローにおける各フローユニットノードに対して反映率を計算する。そして、各フローユニットの反映率に基づいて、連結した末端の参照元の経過をみたい情報データに対する反映率この場合、特別に寄与率とも言うを算出する。連結見直し部B08は、フローユニットのフローユニット連結部B06による連結を見直す。また、連結見直し部B08は、ソーシャルグラフDBB02を参照し、ここに登録されているソーシャルグラフを用いて連結を見直す。以上の作業で作成されたワークフローを、出力用形成部B09は、出力画像形式に変換して、GUIユニット203へ送信する。これに応じて、GUIユニット203では、ワークフロー出力部C02が、ユーザーのGUI上に表示する等して、当該ワークフローを出力する。以上、図2を参照して説明したコンピューター200において、フローユニットDBD01およびソーシャルグラフDB02は、たとえばHDD264によって構成され、そして、それ以外の要素については、たとえばCPU250がHDD264等に記憶されたプログラムを実行することにより、実現される。なお、コンピューター200は、各要素の1以上を実現する専用の回路を備えていても良い。<ワークフローの形成>図2を参照して説明した一部の機能について、詳細に説明しつつ、本実施の形態におけるワークフローの形成について説明する。[フローユニット形成部B01]フローユニット形成部B01は、作業者のログから、参照元Source、編集先To、実際の行動Actionを抽出し、また、その内容のダイジェストContを抽出し、それをひとつにまとめる。また同時に、そのアクションを行なったユーザー名Humanと、その作業の時刻Timeも記録する。その一つ一つをフローユニット図3B等参照として管理する。なお、アクションを行なったユーザー名は、当該アクションがなされたコンピューターにおいて、システムにログインしているユーザー名が特定されることにより、特定される。[ダイジェスト生成部B02]ダイジェスト生成部B02による要約の生成について、図3のペーストの例を参照して説明する。テキスト等のペーストを行った際、クリップボード上にあるデータのダイジェストを作成する。図4は、要約の生成を説明するための図である。図4においてオリジナルは、クリップボード上にあるデータを示している。そして、図4においてダイジェストは、生成された要約を示している。要約を作成する方法には、セマンティック化や、テキスト文中から重要なキーワードを抽出し、その累計を分析してダイジェスト化する方法、及び文ごとにHASHを取るなどの方法がある。なお、ペーストの対象が画像データであった場合には、その画像を強圧縮したものを利用しても良いし、重要な箇所を画像認識して抽出し、それをダイジェストとして利用しても良い。またカラー画像の場合は、インデックスカラー化したものをダイジェストとして利用しても良い。[反映率計算部B07]反映率計算部B07は、フローユニットにおいて、編集先の要約をベースに参照元の要約Cont内に含まれる同じキーワードの含有率を計算することにより、反映率を算出する。つまり、上記含有率が反映率である。反映率は、基本的には、0~1.0の値をとる。参照元と編集先が完全に同一の場合は、最大値である1.0の値をとる。図5は、反映率の算出を説明するための図である。図5では、参照元として、ペーストの対象となったテキストデータが示されている。また、ダイジェスト1として、当該テキストデータの要約が示されている。また、図5では、編集先として、編集先のファイルにおける、ペーストの対象となった領域において最終的に存在するテキストデータが示されている。また、ダイジェスト2として、当該テキストデータの要約が示されている。反映率計算部B07は、編集先の要約に含まれるキーワードのうち、参照元の要約に含まれるキーワードの含有率を算出することにより、フローユニットについての、編集先における参照元の反映率を算出する。図6は、反映率の算出についての別の例を説明するための図である。図6においても、図5と同様に、参照元は、ペーストの対象となったテキストデータを示し、ダイジェスト1は、当該テキストデータの要約を示す。また、編集先は、編集先のファイルにおける、ペーストの対象となった領域コンテンツ領域において最終的に存在するテキストデータを示し、ダイジェスト2は、当該テキストデータの要約を示す。図6の例では、編集先において、貼り付け先近辺にコメントが追加されている。このような場合には、反映率の計算において、追加テキスト部分が加算される。つまり、当該追加コメントも含められた編集先のテキストデータのダイジェストが生成されて、反映率の計算に利用される。なお、この場合、予め決められた範囲内に貼り付け先を基準点としてテキストが追加された場合、その追加部分もしくは編集部分を追加コメントとみなし、その領域サイズを検知するコメント領域。そして、反映率計算部B07は、コンテンツ領域とコメント領域とについて、別々に、要約を作成し、これらを組み合わせることにより、反映率の計算のための要約を生成する。なお、反映率の計算の変形例として、コンテンツ領域、セマンティック領域要約のそれぞれについて、参照元の編集先における反映率を計算し、それらのうちの最大値を、反映率として抽出しても良い。[フローユニット抽出部B05]フローユニット抽出部B05は、上記のように、ファイル検出部B04によって特定されたファイルに対応するフローユニットを抽出する。具体的には、フローユニット抽出部B05は、まず、特定されたファイルを編集先とするフローユニットを抽出する。そして、さらに、当該抽出したフローユニットにおける参照元を編集先とするフローユニットを抽出する。さらに、このように抽出したフローユニットにおける参照元を編集先とするフローユニットを抽出する。このように、フローユニット抽出部B05は、特定されたファイルに対応するフローユニットとして、段階的に、フローユニットを抽出する。[フローユニット連結部B06]フローユニット連結部B06は、上記のようにフローユニット抽出部B05が抽出したフローユニットを連結する。なお、この場合、参照元Sourceと編集先Toが一致するように、フローユニットが連結される。そして、このようにフローユニットが連結されることにより、上記のように特定されたファイルのワークフローが生成される。図7は、フローユニットの連結を説明するための図である。図7Aには、ファイル検出部B04によって特定されたファイルファイル名情報収集レポートAが示されている。フローユニット抽出部B05は、当該ファイルを編集先とするフローユニットを抽出する。フローユニット連結部B06は、これらを連結させる。連結された状態が、図7Bに示されている。なお、フローユニットの連結について説明する前に、図3に示されたフローユニットの他に、本実施の形態において想定されるフローユニットの他の例を、図8および図9を参照して説明する。図8は、フローユニットの他の例を説明するための図である。図8Aには、図3Aのフローユニットとは別のファイルの編集についての1つのアクションについてのログの一例が示されている。図8Aのログは、ペーストPasteのアクションに関するものである。当該ログでは、Sourceとしては、Pasteの対象となった情報テキスト等が所属していたホームページを特定する情報であるNotePadAが登録されている。Actionとしては、ペーストPasteが登録されている。Toとしては、編集先のアプリケーションの名称であるEmailEditorAが登録されている。Contとしては、参照元の要約図8AではaBdrgYXxxuitszと記述が登録されている。Humanとしては、Person1が登録されている。そして、Timeとしては、201101201705が登録されている。つまり、図8Aのログは、2011年1月20日17時05分に、図3Aにおいて編集先であったNotePadAからコピーされた情報が、Person1によって、EmailEditorAにペーストされたアクションを示している。図8Bには、図8Aに対応したフローユニットの概念が示されている。図8Bにおいても、図3Bと同様に、参照元と編集先がアクションの種類を介して矢印で結ばれている。図9は、フローユニットのさらに他の例を説明するための図である。図9Aには、図3Aのフローユニットとは別のファイルの編集についての1つのアクションについてのログの一例が示されている。図9Aのログは、データの送信sendのアクションに関するものである。当該ログでは、Sourceとしては、sendの対象となった情報テキスト等の編集に利用されたアプリケーションを特定する情報であるEmailEditorAが登録されている。Actionとしては、送信sendが登録されている。Toとしては、送信先であるメーリングリストを特定するMLが登録されている。Contとしては、参照元の要約図9AではUidsutaxxuitszと記述が登録されている。Humanとしては、Person2上記Person1とは異なるユーザーが登録されている。そして、Timeとしては、201102101027が登録されている。つまり、図9Aのログは、2011年2月10日10時27分に、図8Aにおいて編集先であったEmailEditorAを利用されて、Person2によって、MLに送信されたアクションを示している。図9Bには、図9Aに対応したフローユニットの概念が示されている。図9Bにおいても、図3Bと同様に、参照元と編集先がアクションの種類を介して矢印で結ばれている。図7に戻って、図7Bでは、図7Aに示された情報収集レポートのファイルに、当該ファイルを編集先とする3つのフローユニットが連結されている。これらのフローユニットにおける参照元は、それぞれ、NotePadANotePadBFileAである。さらに、フローユニット抽出部B05は、NotePadANotePadBFileAのそれぞれを編集先とするフローユニットを抽出する。そして、フローユニット連結部B06は、抽出されたフローユニットを、NotePadANotePadBFileAのそれぞれに連結する。図7Cには、図7Bの末端であるNotePadANotePadBFileAのそれぞれにフローユニットを連結された状態が示されている。具体的には、NotePadAには、2つのフローユニットが連結されている。具体的には、FileAを参照元とするフローユニットと、FileCを参照元とするフローユニットとが、連結されている。NotePadBには、3つのフローユニットが連結されている。具体的には、FileXを参照元とする2つのフローユニットと、FileCを参照元とするフローユニットとが、連結されている。なお、図7では、FileXを参照元とする2つのフローユニットは、アクションの種類が同じであるため、重ねられて示されている。FileAには、2つのフローユニットが連結されている。具体的には、FileDを参照元とする2つのフローユニットが、連結されている。なお、通常、ワークフローでは、当該ワークフローの初めの作業から、最終の作業まで、順に連結される。本実施の形態では、ワークフローの生成に際し、まず最終の作業であるフローユニットが特定され、当該フローユニットの編集先であるファイル等が特定される。その後、当該フローユニットに至るまでのフローユニットが順に抽出されて、ワークフローが生成される。つまり、最終の作業から、前の作業をたどっていくように、ワークフローが生成される。ここで、どのフローユニットまでたどるようにワークフローを生成されるかについては、たとえば、以下の設定方法が考えられる。1連結の対象となるワークフローの候補がなくなるまで2経過をみたい情報データを編集先とするフローユニットからの連結数が所定数に達するまでホップ数3連結させようとするフローユニットのアクションの時刻が、経過をみたい情報データに対応するアクションの時刻から、所定時間以上となるまで過去4フローユニット内のアクションを行なっているユーザーが変わるまで5予め決められた端点例えばWeb、画像ファイルに到達するまで[反映率計算部B07]反映率計算部B07は、上記したように、各フローユニットの反映率に基づいて、末端の参照元の寄与率を算出する。図10は、寄与率を説明するための図である。図10では、各フローユニットにおいて、編集先と参照元の間で、共通する部分がバー状に模式的に示されている。具体的には、図10では、ワークフローの生成において特定されたファイル情報収集レポートAがファイル900で示されている。ファイル900は、その内容として、部分901~903を含む。そして、図10では、部分901の参照元がNotePadAであり、部分902の参照元がNotePadBであり、部分903の参照元がFileAであることが示すために、各部分がそれぞれの参照元の近傍に示されている。図10では、さらに、NotePadAにおける部分901の参照元がFileAであり、NotePadBにおける部分902の参照元がWebXであり、FileAにおける部分903の参照元がWebDであることを示すために、各部分がそれぞれの参照元の近傍に示されている。なお、部分903のうち、部分903Aの参照元がWebDのダウンロードのアクションによるものであり、部分903Aの参照元がWebDのフォトレタッチのアクションによるものであるため、図10では、それぞれのフローユニットに分けられて、部分903A,903Bが示されている。そして、図10では、末端に位置する参照元FileAWebCWebXWebDごとに、RR:の後に寄与率が示されている。寄与率は、たとえば、経過をみたい情報データからフローユニットをたどった際の、すべてのフローユニットの反映率の積として算出される。図10では、末端の参照元として、上から順に、FileAWebCWebXWebCWebDWebDが示されている。1つ目のFileAについては、第1段目の反映率0.9と第2段目の反映率0.5の積である0.45が、寄与率とされる。2つ目のWebCについては、第1段目の反映率0.9と第2段目の反映率0.1の積である0.09が、寄与率とされる。3つ目のWebXについては、第1段目の反映率0.85と第2段目の反映率0.55の積の近似値である0.47が、寄与率とされる。4つ目のWebCについては、第1段目の反映率0.85と第2段目の反映率0.05の積の近似値である0.04が、寄与率とされる。5つ目のWebDについては、第1段目の反映率0.6と第2段目の反映率0.5の積である0.3が、寄与率とされる。6つ目のWebDについては、第1段目の反映率0.6と第2段目の反映率0.5の積である0.3が、寄与率とされる。なお、寄与率は、反映率を用いた他の方法たとえば、経過をみたい情報データからフローユニットをたどった際の、すべてのフローユニットの反映率の平均値等で算出されても良い。[連結見直し部B08]連結見直し部B08は、経過をみたい情報データに対する各フローユニットの反映率を計算する。そして、連結見直し部B08は、反映率の低いものについて、連結対象候補における優先順位を低くする。図11は、フローユニットの連結の見直しを説明するための図である。図11では、連結されたフローユニットごとに、各フローユニットの反映率が示されている。具体的には、RR:の後に付されている数値が、反映率である。図11の例では、反映率が所定値以下だったフローユニットは、破線で示されている。たとえば、図11に示されたようなフローユニットの連結状態が、モニター266に表示された場合、上記のように反映率に応じてフローユニットの表示態様が変更されると、ユーザーは、抽出されたフローユニットにおける反映率の差を容易に認識できる。なお、反映率の低いフローユニットを表示対象から外すこともできる。ただし、図11に示されたように表示態様を変更して表示させることにより、反映率の低いフローユニットが存在することをユーザーに認識させることができる、という効果を奏すると言える。なお、表示態様の変更方法は、破線にする以外にも、グレイアウトする、点滅させる、等、種々の方法が考えられる。反映率の計算では、フローユニットの編集先においてコメント領域を持つものは、コンテンツ領域とコメント領域とに分けて、反映率を計算し、その値の大きい方を反映率としても良い。また、連結見直し部B08は、フローユニットの連結の見直しとして、参照元と編集先とアクションの種類が同じフローユニットについては、統合しても良い。図11では、編集先がNotePadB、参照元がWebX、アクションの種類がペーストである2つのフローユニットが重ねられて示されている。連結見直し部B08は、このような場合、図12に示されるように、これらのフローユニットを統合しても良い。なお、統合の際には、反映率はたとえば平均化される。図11では、これらの2つのフローユニットのうち1つの反映率は0.6であり、図示を省略されているがもう1つのフローユニットの反映率は0.5である。図12では、これらのフローユニットが統合されたものとして、平均された反映率0.55のフローユニットが示されている。<ソーシャルグラフによる反映率重み付け>以上説明した本実施の形態では、反映率は、参照元と編集先での要約を用いて、算出されていた。なお、上記のように抽出され、連結されたフローユニット間で、前後するアクションを実行したユーザーの関係を、反映率に反映させることができる。このことは、特に、経過をみたい情報データが複数人のアクションによって実行された場合に、有益である。ここで、ユーザーの関係とは、たとえば、ソーシャルグラフにおけるユーザーの関係性が利用される。図13は、ソーシャルグラフDBに格納されるソーシャルグラフを模式的に示す図である。図13では、ユーザー911~917の7人のユーザーの関連性が、グラフで示されている。本変形例では、図11や図12に示された各フローユニットの反映率が、次の式1で示されるように、前後に連結されたフローユニットのアクションを実行したユーザーのソーシャルグラフでの関連性に応じた計数との積とされるように、変更される。反映率:RR=通常の反映率計数...1式1における計数とは、ソーシャルグラフ上での距離情報からの重み付けの計数である。具体的には、たとえば、前後のアクションを実行したユーザーが、ソーシャルグラフにおいて直接連結されている場合ユーザー911に対するユーザー912またはユーザー914には上記した係数は1.0とされ、一人を介して連結されている場合ユーザー911に対するユーザー913またはユーザー915には上記した計数は0.5とされ、二人を介して連結されている場合ユーザー911に対するユーザー916またはユーザー917には上記した計数は0.25とされる。図14は、ソーシャルグラフにおけるユーザーの関係性を用いた反映率の変更を説明するための図である。図14を参照して、ユーザー914が実行したアクションには、2つのアクションが連結されている。一方は、ユーザー911が実行したアクションであり、他方はユーザ917が実行したアクションである。図13のソーシャルグラフにおいて、ユーザー914に対して、ユーザー911は直接連結されている。このことから、上記計数は1.0となる。したがって、ユーザー911が実行したアクションについての反映率は、要約から求められたRR:0.5と計数1.0の積、つまり、0.5とされる。一方、図13のソーシャルグラフにおいて、ユーザー914に対して、ユーザー917はユーザー915を介して連結されている。このことから、上記計数は0.5となる。したがって、ユーザー917が実行したアクションについての反映率は、要約から求められたRR:0.4と計数0.5の積、つまり、0.2とされる。<参照元についての検討>以上説明した本実施の形態では、経過をみたい情報データを最終的な目的としてフローユニットが連結され、各フローユニットの反映率とともに示された。ここで、参照元に焦点を当て、各参照元が、他のデータ等の編集にどの程度利用されているかを評価するための値を提示することもできる。図15は、複数のワークフローにおける、参照元ごとの反映率の算出を説明するための図である。図15では、複数の経過を見たいファイル情報収集レポートAおよび情報収集レポートBごとに生成されたワークフローが示されている。なお、図15では、いずれのワークフローにおいても、末端のフローユニットの参照元として、FileAWebCWebXおよびWebDが示されている。図15では、各フローユニットにおける反映率とともに、末端のフローユニットの参照元のそれぞれについて、RRの値が示されている。これらの値は、各ワークフローにおける、参照元ごとの末端のフローユニットの反映率の平均値である。具体的には、FileAについては、上側のワークフローにおける、FileAを参照元とするフローユニットのRR値は0.55である。一方、下側のワークフローにおける、FileAを参照元とするフローユニットのRR値は0.2である。そして、図15では、各ワークフローの右側に、FileA自体ののRR値として、これらの平均値である0.35が示されている。また、図15では、同様に、WebC自体のRR値として0.3が、WebX自体のRR値として0.55が、そして、WebD自体のRR値として0.15が、それぞれ示されている。図15に示されたような例では、参照元ごとに、ワークフローが生成された際の、末端のフローユニットにおける反映率を、ユーザに認識させることができる。これにより、参照元ごとに、種々のワークフローにおいて、各参照元がどの程度利用されているものであるか、つまり、種々の編集先の編集においてどの程度利用価値のあるものかについて、判断材料を得ることができる。具体的には、参照元自体の反映率が低いものは、他の参照元よりも、重要度が低い参照元である、等の判断が可能である。また、コンピューター200CPU250にこのような参照元ごとの重要度の判断をさせ、そして、重要度の低い参照元はデータの保存期間を短くする等、各参照元のファイルの管理等に判断結果を利用することも考えられる。なお、図15に示された参照元ごとの反映率は、経過を見たいファイルごとに重み付けをしてつまり、ワークフローごとに重み付けをして、算出されても良い。<フローユニットの蓄積に関する変形例>以上説明した本実施の形態では、コンピューター200のCPU250が、経過を見たいファイルとして所定のデータの指定を受け付けると、図7を参照して説明したように、指定されたデータを編集するためのフローユニットノードを抽出し、そして、抽出したフローユニットを連結させることによりワークフローを生成する。そして、CPU250は、各フローユニットについての反映率を算出し、そして、生成したワークフローとともに、図11や図12等を参照して説明したようにモニター266等に表示する。本実施の形態では、コンピューター200においてなされたアクションについてのログがログ管理部A01で収集され、収集されたログに基づいたフローユニットが、フローユニットDBD01において蓄積された。そして、フローユニットDBD01から、ユーザー入力管理部C01からの指定に基づいてフローユニットが抽出された。なお、フローユニットの抽出は、ネットワークを介して接続されたクライアント装置等の別の装置において収集されたログに基づいて蓄積されたフローユニットから、行なわれても良い。つまり、本実施の形態において、コンピューター200は、経過を見たいファイルの指定を受け付け、それに応じたフローユニットの抽出ができれば、フローユニットの生成や蓄積は他の装置で行なわれても良い。<機能に関する変形例>以上説明した本実施の形態では、生成されるワークフローとして、ドキュメントの作成に至る経緯を表すものが例示された。なお、本発明が生成の対象とするワークフローは、このようなものに限定されない。たとえば、工場での作業者の作業状況の監視、および、生産物に対するこれまでの工程状況の確認をするようなワークフローであっても良い。この場合、各作業者のアクションとして取得されるログとしては、工場の作業者の、作業ログ、主に専用機器における操作ログと、生産物の状況センシングデータが挙げられる。フローユニットにおける参照元としては、当該入力された情報における作業内容自体とすることができる。たとえば、実行した工程の内容などが挙げられる。そして、編集先としては、作業工程を一貫して管理するファイルたとえば、所定の製品の製造ラインにおける、各作業日程と各作業内容とを当該所定の製品の製造開始から製造完了まで一環して管理するようなワークフローファイルが挙げられる。また、他の例としては、医療現場における、患者に対する医師及び看護師の治療状況の確認のためのワークフローが挙げられる。この場合、ロギングデータとしては、患者のバイタルセンシングデータと、医師看護師の治療ロギング主に医療機器や電子カルテから計測できる一般的なログが挙げられる。参照元としては、投与する薬剤の種類や量等が挙げられる。また、編集先としては、患者ごとの電子カルテが挙げらられる。<実施の形態の効果>以上説明した本実施の形態によれば、所定のデータについて、種々記憶されているロギングデータ等の複数のノードから抽出されたノードが連結されてワークフローが生成され、当該ワークフローにおける各ノードの編集に利用されたデータの反映率とともに表示される。したがって、ユーザーは、生成されたワークフローにおける各ノードの反映率から、各ノードが、所定のファイルの生成において無駄なものであったかどうかを判断できる。ワークフローにおける無駄の原因の特定において、ワークフロー中のどの作業で無駄が発生しているかを明確に検出することは難しい。この理由としては、たとえば人がレポートを作成する場合、調査やチェックなどの様々な作業が、様々なツールを使って行なわれ、また、各作業が、細切れの時間で行なわれる場合が多く、このため、各作業を一連の動作として認識することが挙げられる。また、他の理由としては、その様々な作業が最終レポートにどれほど反映されているかは分かりにくい、ということが挙げられる。特に、より複雑な問題としては、多人数でひとつのレポートを作成する場合、各人の作業の有効性や作業の流れを把握するのは困難であり、どれほどの作業の無駄がどこに発生しているか分かりにくい。本実施の形態によれば、調査やチェックなどのさまざまな作業が、たとえ多人数で行なわれたとしても、情報を一括管理でき、そして、各作業において、作業内容の作業結果に対する反映の度合いの指標となる値が提示される。これにより、ユーザーは、各作業において無駄の有無の判断基準を取得できる。今回開示された各実施の形態およびその変形例はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。"