複数のコンピュータを用いて頻度順上位のキーワードを求める装置で実行することが可能な方法であって、前記装置は、nnは自然数個のコンピュータに、互いに重なり合わないキーワードを割り当てるステップと、各コンピュータに割り当てられたキーワードから頻度順上位のキーワードを取得し、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位kkは自然数個のキーワードを選択する場合に、各コンピュータの頻度順上位のキーワードが頻度順上位k個となる確率Pn、k、tを算出するステップと、算出した確率Pn、k、tに基づいて、各コンピュータから頻度順上位のキーワードとして取得するキーワードの個数ttは自然数、t<kを推定するステップとを有し、各コンピュータから頻度順上位t個のキーワードを取得して、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位k個のキーワードを選択する方法。確率Pn、k、tは、n×t個のキーワードから頻度順上位k個のキーワードを選択する場合に、選択するコンピュータごとのキーワード数の組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くともt-1個のキーワードを選択する確率である請求項1に記載の方法。確率Pn、k、tは、n×t個のキーワードから頻度順上位k個のキーワードを頻度順序を含めて選択する場合に、選択するコンピュータごとのキーワード数の組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くともt-1個のキーワードを選択する確率である請求項1に記載の方法。確率Pn、k、tは、n個のコンピュータから頻度順上位k個のキーワードを選択する組み合わせを選んだ場合に、選んだ組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くともt個のキーワードを選択する確率である請求項1に記載の方法。複数のコンピュータを用いて頻度順上位のキーワードを求める装置で実行することが可能な方法であって、前記装置は、nnは自然数個のコンピュータに、互いに重なり合わないキーワードを割り当てるステップと、各コンピュータから頻度順上位ttは自然数個のキーワードを取得するステップと、各コンピュータに割り当てられたキーワードから頻度順上位のキーワードを取得し、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位kkは自然数、t<k個のキーワードを選択する場合に、各コンピュータで頻度順上位のキーワードとして取得されたキーワードの個数がt-1個以下であり、かつ各クライアントにおいて選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアントのt番目のキーワードの頻度が異なるか否かを判断するステップとを有し、各コンピュータで頻度順上位のキーワードとして取得されたキーワードの個数がt-1個以下であり、かつ各クライアントにおいて選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアントのt番目のキーワードの頻度が異なると判断した場合、各コンピュータから取得したすべてのキーワードのうち、各コンピュータの頻度順上位t-1個のキーワードから全体として頻度順上位k個のキーワードを選択する方法。複数のコンピュータを用いて頻度順上位のキーワードを求める装置であって、nnは自然数個のコンピュータに、互いに重なり合わないキーワードを割り当てるキーワード割当部と、各コンピュータに割り当てられたキーワードから頻度順上位のキーワードを取得し、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位kkは自然数個のキーワードを選択する場合に、各コンピュータの頻度順上位のキーワードが頻度順上位k個となる確率Pn、k、tを算出する確率算出部と、算出した確率Pn、k、tに基づいて、各コンピュータから頻度順上位のキーワードとして取得するキーワードの個数ttは自然数、t<kを推定する推定部とを備え、各コンピュータから頻度順上位t個のキーワードを取得して、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位k個のキーワードを選択する装置。確率Pn、k、tは、n×t個のキーワードから頻度順上位k個のキーワードを選択する場合に、選択するコンピュータごとのキーワード数の組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くともt-1個のキーワードを選択する確率である請求項6に記載の装置。確率Pn、k、tは、n×t個のキーワードから頻度順上位k個のキーワードを頻度順序を含めて選択する場合に、選択するコンピュータごとのキーワード数の組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くともt-1個のキーワードを選択する確率である請求項6に記載の装置。確率Pn、k、tは、n個のコンピュータから頻度順上位k個のキーワードを選択する組み合わせを選んだ場合に、選んだ組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くともt個のキーワードを選択する確率である請求項6に記載の装置。複数のコンピュータを用いて頻度順上位のキーワードを求める装置であって、nnは自然数個のコンピュータに、互いに重なり合わないキーワードを割り当てるキーワード割当部と、各コンピュータから頻度順上位ttは自然数個のキーワードを取得するキーワード取得部と、各コンピュータに割り当てられたキーワードから頻度順上位のキーワードを取得し、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位kkは自然数、t<k個のキーワードを選択する場合に、各コンピュータで頻度順上位のキーワードとして取得されたキーワードの個数がt-1個以下であり、かつ各クライアントにおいて選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアントのt番目のキーワードの頻度が異なるか否かを判断する判断部とを備え、各コンピュータで頻度順上位のキーワードとして取得されたキーワードの個数がt-1個以下であり、かつ各クライアントにおいて選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアントのt番目のキーワードの頻度が異なると判断した場合、各コンピュータから取得したすべてのキーワードのうち、各コンピュータの頻度順上位t-1個のキーワードから全体として頻度順上位k個のキーワードを選択する装置。複数のコンピュータを用いて頻度順上位のキーワードを求める装置で実行することが可能なコンピュータプログラムであって、前記装置を、nnは自然数個のコンピュータに、互いに重なり合わないキーワードを割り当てるキーワード割当手段、各コンピュータに割り当てられたキーワードから頻度順上位のキーワードを取得し、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位kkは自然数個のキーワードを選択する場合に、各コンピュータの頻度順上位のキーワードが頻度順上位k個となる確率Pn、k、tを算出する確率算出手段、算出した確率Pn、k、tに基づいて、各コンピュータから頻度順上位のキーワードとして取得するキーワードの個数ttは自然数、t<kを推定する推定手段、及び各コンピュータから頻度順上位t個のキーワードを取得して、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位k個のキーワードを選択する手段として機能させるコンピュータプログラム。確率Pn、k、tは、n×t個のキーワードから頻度順上位k個のキーワードを選択する場合に、選択するコンピュータごとのキーワード数の組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くともt-1個のキーワードを選択する確率である請求項11に記載のコンピュータプログラム。確率Pn、k、tは、n×t個のキーワードから頻度順上位k個のキーワードを頻度順序を含めて選択する場合に、選択するコンピュータごとのキーワード数の組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くともt-1個のキーワードを選択する確率である請求項11に記載のコンピュータプログラム。確率Pn、k、tは、n個のコンピュータから頻度順上位k個のキーワードを選択する組み合わせを選んだ場合に、選んだ組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くともt個のキーワードを選択する確率である請求項11に記載のコンピュータプログラム。複数のコンピュータを用いて頻度順上位のキーワードを求める装置で実行することが可能なコンピュータプログラムであって、前記装置を、nnは自然数個のコンピュータに、互いに重なり合わないキーワードを割り当てるキーワード割当手段、各コンピュータから頻度順上位ttは自然数個のキーワードを取得するキーワード取得手段、各コンピュータに割り当てられたキーワードから頻度順上位のキーワードを取得し、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位kkは自然数、t<k個のキーワードを選択する場合に、各コンピュータで頻度順上位のキーワードとして取得されたキーワードの個数がt-1個以下であり、かつ各クライアントにおいて選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアントのt番目のキーワードの頻度が異なるか否かを判断する判断手段、及び各コンピュータで頻度順上位のキーワードとして取得されたキーワードの個数がt-1個以下であり、かつ各クライアントにおいて選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアントのt番目のキーワードの頻度が異なると判断した場合、各コンピュータから取得したすべてのキーワードのうち、各コンピュータの頻度順上位t-1個のキーワードから全体として頻度順上位k個のキーワードを選択する手段として機能させるコンピュータプログラム。しかし、nnは自然数個のコンピュータで分散処理する場合、頻度順上位k個のキーワードを算出するためにはn×k個のキーワードについて出現頻度を求める必要がある。例えばn=32、k=100である場合、最終的に求めたいキーワードの個数は100個であるのに対して、32×100-100=3100個の不要なキーワードについても出現頻度を求める必要があり、効率が悪い。本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、複数のコンピュータで分散処理する場合に、キーワードが出現する頻度順を効率良く算出する方法、装置及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。上記目的を達成するために第1発明に係る方法は、複数のコンピュータを用いて頻度順上位のキーワードを求める装置で実行することが可能な方法であって、前記装置は、nnは自然数個のコンピュータに、互いに重なり合わないキーワードを割り当てるステップと、各コンピュータに割り当てられたキーワードから頻度順上位t個tは自然数、t<kのキーワードを取得し、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位kkは自然数個のキーワードを選択する場合に、選択されたk個が真の頻度順上位k個となる確率Pn、k、tを算出するステップと、算出した確率Pn、k、tに基づいて、各コンピュータから頻度順上位のキーワードとして取得するキーワードの個数ttは自然数、t<kを推定するステップとを有し、各コンピュータから頻度順上位t個のキーワードを取得して、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位k個のキーワードを選択する。また、第2発明に係る方法は、第1発明において、確率Pn、k、tは、n×t個のキーワードから頻度順上位k個のキーワードを選択する場合に、選択するコンピュータごとのキーワード数の組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くともt-1個のキーワードを選択する確率である。また、第3発明に係る方法は、第1発明において、確率Pn、k、tは、n×t個のキーワードから頻度順上位k個のキーワードを頻度順序を含めて選択する場合に、選択するコンピュータごとのキーワード数の組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くともt-1個のキーワードを選択する確率である。また、第4発明に係る方法は、第1発明において、確率Pn、k、tは、n個のコンピュータから頻度順上位k個のキーワードを選択する組み合わせを選んだ場合に、選んだ組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くともt個のキーワードを選択する確率である。次に、上記目的を達成するために第5発明に係る方法は、複数のコンピュータを用いて頻度順上位のキーワードを求める装置で実行することが可能な方法であって、前記装置は、nnは自然数個のコンピュータに、互いに重なり合わないキーワードを割り当てるステップと、各コンピュータから頻度順上位ttは自然数個のキーワードを取得するステップと、各コンピュータに割り当てられたキーワードから頻度順上位のキーワードを取得し、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位kkは自然数、t<k個のキーワードを選択する場合に、各コンピュータで頻度順上位のキーワードとして取得されたキーワードの個数がt-1個以下であり、かつ各クライアントにおいて選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアントのt番目のキーワードの頻度が異なるか否かを判断するステップとを有し、各コンピュータで頻度順上位のキーワードとして取得されたキーワードの個数がt-1個以下であり、かつ各クライアントにおいて選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアントのt番目のキーワードの頻度が異なると判断した場合、各コンピュータから取得したすべてのキーワードのうち、各コンピュータの頻度順上位t-1個のキーワードから全体として頻度順上位k個のキーワードを選択する。次に、上記目的を達成するために第6発明に係る装置は、複数のコンピュータを用いて頻度順上位のキーワードを求める装置であって、nnは自然数個のコンピュータに、互いに重なり合わないキーワードを割り当てるキーワード割当部と、各コンピュータに割り当てられたキーワードから頻度順上位のキーワードを取得し、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位kkは自然数個のキーワードを選択する場合に、各コンピュータの頻度順上位のキーワードが頻度順上位k個となる確率Pn、k、tを算出する確率算出部と、算出した確率Pn、k、tに基づいて、各コンピュータから頻度順上位のキーワードとして取得するキーワードの個数ttは自然数、t<kを推定する推定部とを備え、各コンピュータから頻度順上位t個のキーワードを取得して、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位k個のキーワードを選択する。また、第7発明に係る装置は、第6発明において、確率Pn、k、tは、n×t個のキーワードから頻度順上位k個のキーワードを選択する場合に、選択するコンピュータごとのキーワード数の組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くともt-1個のキーワードを選択する確率である。また、第8発明に係る装置は、第6発明において、確率Pn、k、tは、n×t個のキーワードから頻度順上位k個のキーワードを頻度順序を含めて選択する場合に、選択するコンピュータごとのキーワード数の組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くともt-1個のキーワードを選択する確率である。また、第9発明に係る装置は、第6発明において、確率Pn、k、tは、n個のコンピュータから頻度順上位k個のキーワードを選択する組み合わせを選んだ場合に、選んだ組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くともt個のキーワードを選択する確率である。次に、上記目的を達成するために第10発明に係る装置は、複数のコンピュータを用いて頻度順上位のキーワードを求める装置であって、nnは自然数個のコンピュータに、互いに重なり合わないキーワードを割り当てるキーワード割当部と、各コンピュータから頻度順上位ttは自然数個のキーワードを取得するキーワード取得部と、各コンピュータに割り当てられたキーワードから頻度順上位のキーワードを取得し、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位kkは自然数、t<k個のキーワードを選択する場合に、各コンピュータで頻度順上位のキーワードとして取得されたキーワードの個数がt-1個以下であり、かつ各クライアントにおいて選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアントのt番目のキーワードの頻度が異なるか否かを判断する判断部とを備え、各コンピュータで頻度順上位のキーワードとして取得されたキーワードの個数がt-1個以下であり、かつ各クライアントにおいて選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアントのt番目のキーワードの頻度が異なると判断した場合、各コンピュータから取得したすべてのキーワードのうち、各コンピュータの頻度順上位t-1個のキーワードから全体として頻度順上位k個のキーワードを選択する。次に、上記目的を達成するために第11発明に係るコンピュータプログラムは、複数のコンピュータを用いて頻度順上位のキーワードを求める装置で実行することが可能なコンピュータプログラムであって、前記装置を、nnは自然数個のコンピュータに、互いに重なり合わないキーワードを割り当てるキーワード割当手段、各コンピュータに割り当てられたキーワードから頻度順上位のキーワードを取得し、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位kkは自然数個のキーワードを選択する場合に、各コンピュータの頻度順上位のキーワードが頻度順上位k個となる確率Pn、k、tを算出する確率算出手段、算出した確率Pn、k、tに基づいて、各コンピュータから頻度順上位のキーワードとして取得するキーワードの個数ttは自然数、t<kを推定する推定手段、及び各コンピュータから頻度順上位t個のキーワードを取得して、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位k個のキーワードを選択する手段として機能させる。また、第12発明に係るコンピュータプログラムは、第11発明において、確率Pn、k、tは、n×t個のキーワードから頻度順上位k個のキーワードを選択する場合に、選択するコンピュータごとのキーワード数の組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くともt-1個のキーワードを選択する確率である。また、第13発明に係るコンピュータプログラムは、第11発明において、確率Pn、k、tは、n×t個のキーワードから頻度順上位k個のキーワードを頻度順序を含めて選択する場合に、選択するコンピュータごとのキーワード数の組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くともt-1個のキーワードを選択する確率である。また、第14発明に係るコンピュータプログラムは、第11発明において、確率Pn、k、tは、n個のコンピュータから頻度順上位k個のキーワードを選択する組み合わせを選んだ場合に、選んだ組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くともt個のキーワードを選択する確率である。次に、上記目的を達成するために第15発明に係るコンピュータプログラムは、複数のコンピュータを用いて頻度順上位のキーワードを求める装置で実行することが可能なコンピュータプログラムであって、前記装置を、nnは自然数個のコンピュータに、互いに重なり合わないキーワードを割り当てるキーワード割当手段、各コンピュータから頻度順上位ttは自然数個のキーワードを取得するキーワード取得手段、各コンピュータに割り当てられたキーワードから頻度順上位のキーワードを取得し、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位kkは自然数、t<k個のキーワードを選択する場合に、各コンピュータで頻度順上位のキーワードとして取得されたキーワードの個数がt-1個以下であり、かつ各クライアントにおいて選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアントのt番目のキーワードの頻度が異なるか否かを判断する判断手段、及び各コンピュータで頻度順上位のキーワードとして取得されたキーワードの個数がt-1個以下であり、かつ各クライアントにおいて選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアントのt番目のキーワードの頻度が異なると判断した場合、各コンピュータから取得したすべてのキーワードのうち、各コンピュータの頻度順上位t-1個のキーワードから全体として頻度順上位k個のキーワードを選択する手段として機能させる。本発明によれば、頻度順上位k個のキーワードを求めるために、複数のコンピュータすべてにおいて頻度順上位k個のキーワードを求める必要がなく、k個より少ないt個のキーワードのみを求めれば良いので、各コンピュータでの演算処理負荷を軽減することができるとともに、全体として頻度順上位k個のキーワードを求めるために各コンピュータで求める頻度順上位キーワードの個数を絞り込むことができるので、検索結果のレスポンスタイムを大きく短縮することが可能となる。以下、本発明の実施の形態に係る、頻度順上位のキーワードを求める装置について、図面に基づいて具体的に説明する。以下の実施の形態は、特許請求の範囲に記載された発明を限定するものではなく、実施の形態の中で説明されている特徴的事項の組み合わせの全てが解決手段の必須事項であるとは限らないことは言うまでもない。また、本発明は多くの異なる態様にて実施することが可能であり、実施の形態の記載内容に限定して解釈されるべきものではない。実施の形態を通じて同じ要素には同一の符号を付している。以下の実施の形態では、コンピュータシステムにコンピュータプログラムを導入した装置について説明するが、当業者であれば明らかな通り、本発明はその一部をコンピュータで実行することが可能なコンピュータプログラムとして実施することができる。したがって、本発明は、キーワードが出現する頻度順を算出する装置というハードウェアとしての実施の形態、ソフトウェアとしての実施の形態、又はソトウェアとハードウェアとの組み合わせの実施の形態をとることができる。コンピュータプログラムは、ハードディスク、DVD、CD、光記憶装置、磁気記憶装置等の任意のコンピュータで読み取ることが可能な記録媒体に記録することができる。本発明の実施の形態によれば、頻度順上位k個のキーワードを求めるために、複数のコンピュータすべてにおいて頻度順上位k個のキーワードを求める必要がなく、k個より少ないt個のキーワードのみを求めれば良いので、各コンピュータでの演算処理負荷を軽減することができるとともに、全体として頻度順上位k個のキーワードを求めるために各コンピュータで求める頻度順上位キーワードの個数を絞り込むことができるので、検索結果のレスポンスタイムを大きく短縮することが可能となる。図1は、本発明の実施の形態に係る頻度順キーワード抽出システムの構成を模式的に示すブロック図である。本発明の実施の形態に係る頻度順キーワード抽出システムは、複数のクライアントコンピュータ2と、ネットワーク網3を介してデータ通信することが可能に接続されている情報処理装置1で構成されている。情報処理装置1は、少なくともCPU中央演算装置11、メモリ12、記憶装置13、I/Oインタフェース14、ビデオインタフェース15、可搬型ディスクドライブ16、通信インタフェース17及び上述したハードウェアを接続する内部バス18で構成されている。CPU11は、内部バス18を介して情報処理装置1の上述したようなハードウェア各部と接続されており、上述したハードウェア各部の動作を制御するとともに、記憶装置13に記憶されたコンピュータプログラム100に従って、種々のソフトウェア的機能を実行する。メモリ12は、SRAM、SDRAM等の揮発性メモリで構成され、コンピュータプログラム100の実行時にロードモジュールが展開され、コンピュータプログラム100の実行時に発生する一時的なデータ等を記憶する。記憶装置13は、内蔵される固定型記憶装置ハードディスク、ROM等で構成されている。記憶装置13に記憶されたコンピュータプログラム100は、プログラム及びデータ等の情報を記録したDVD、CD-ROM等の可搬型記録媒体90から、可搬型ディスクドライブ16によりダウンロードされ、実行時には記憶装置13からメモリ12へ展開して実行される。もちろん、通信インタフェース17を介して接続されている外部コンピュータからダウンロードされたコンピュータプログラムであっても良い。通信インタフェース17は内部バス18に接続されており、インターネット、LAN、WAN等の外部のネットワークに接続されることにより、外部コンピュータ等とデータ送受信を行うことが可能となっている。I/Oインタフェース14は、キーボード21、マウス22等の入力装置と接続され、データの入力を受け付ける。ビデオインタフェース15は、CRTディスプレイ、液晶ディスプレイ等の表示装置23と接続され、所定の画像を表示する。図2は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置1の機能ブロック図である。図2において、情報処理装置1のキーワード割当部201は、nnは自然数個のクライアント2に、互いに重なり合わないキーワードを割り当てる。図3は、本発明の実施の形態に係る頻度順キーワード抽出システムのキーワード割り当ての例示図である。図3では、頻度順上位k個k=4のキーワードを算出するためにn個n=3のクライアント2にキーワードを割り当てた状態を示している。具体的には、クライアントS1には、キーワードA、B、C、を、クライアントS2にはクライアントS1のキーワードと重なり合わないキーワードE、F、G、を、クライアントS3にはクライアントS1及びS2のキーワードと重なり合わないキーワードP、Q、R、を、それぞれ割り当てる。各クライアント2は、割り当てられたキーワードについて出現頻度を求め、頻度順にキーワードを列挙する。そして、全てのクライアント2で列挙されたキーワードと出現頻度とを情報処理装置1が取得し、全体として頻度順上位4個k=4のキーワード、図3の例では頻度順上位4つのキーワードE、A、P、Fを頻度順に求める。図2に戻って、確率算出部202は、各クライアント2に割り当てられたキーワードから頻度順上位のキーワードを取得し、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位kkは自然数個のキーワードを選択する場合に、各クライアント2の頻度順上位のキーワードが頻度順上位k個となる確率Pn、k、tを算出する。確率Pn、k、tの算出方法は特に限定するものではない。例えば、確率Pn、k、tを、n×t個のキーワードから頻度順上位k個のキーワードを選択する場合に、n×t個のキーワードから頻度順上位k個のキーワードを選択する場合に、選択するコンピュータごとのキーワード数の組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くともt-1個のキーワードを選択する確率として求めても良い確率算出方法1。各クライアント2で取得したt個のキーワードを集約したn×t個のキーワードからk個を選ぶ組み合わせをfn、k、tとした場合、確率Pn、k、tは式1に示すように定義される。式1において、組み合わせfn、k、tは、式2で与えられる。したがって、式2のn、k、tに値を代入することで、確率Pn、k、tは直接算出することができる。式2に基づく演算処理の計算量は、0.5×n×k/t2と算出される。一方、動的計画法を用いてfn、k、tを算出することもできる。式3は、動的計画法を用いてfn、k、tを算出する場合の漸化式である。また、式3に基づく演算処理の計算量は、n×kと算出される。したがって、例えばtの値がkの5である場合、k/t2は400となるので、k>200であれば式2の方が演算処理の計算量が少なくて済む。また、確率Pn、k、tを、n×t個のキーワードから頻度順上位k個のキーワードを頻度順に選択する場合に、n×t個のキーワードから頻度順上位k個のキーワードを頻度順序を含めて選択する場合に、選択するコンピュータごとのキーワード数の組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くともt-1個のキーワードを選択する確率として求めても良い確率算出方法2。この場合、頻度順上位k個のキーワードの頻度順を考慮するので、k個のキーワードを区別して割り当てる割り当て方の組み合わせを用いて、確率Pn、k、tを求めることができる。すなわち、正しい頻度順上位k個のキーワードをn個のクライアント2へ順次割り当てる組み合わせのうち、各クライアント2へ順次割り当てられるキーワードの個数がt個以下である割り当て方の組み合わせをgn、k、tとした場合、確率Pn、k、tは式4に示すように定義される。式4において、動的計画法を用いてgn、k、tを算出することができる。式5は、動的計画法を用いてgn、k、tを算出する場合の漸化式である。なお、確率Pn、k、tを、n個のコンピュータから頻度順上位k個のキーワードを選択する組み合わせを選んだ場合に、選んだ組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くともt個のキーワードを選択する確率として求めても良い確率算出方法3。正しい頻度順上位k個のキーワードをn個のクライアント2へ割り当てる場合に、各クライアント2へ割り当てられるキーワードの個数がt個以下である組み合わせgn、k、tを用いて、確率Pn、k、tは式6に示すように定義される。なお、gn、k、∞は、tの制限がない場合の組み合わせの個数を示すため、nのk乗に等しい。式6において、動的計画法を用いてgn、k、tを算出する場合の漸化式は式5と同様となる。図4は、本発明の実施の形態に係る頻度順キーワード抽出システムの確率Pn、k、tの算出方法を説明するための模式図である。図4aは、n個のクライアントS1、S2、、Snから頻度順上位t個ずつ取得したn×t個のキーワードを示している。図4bは、図4aに示すn×t個のキーワードの中から、頻度順上位k個を選択した状態を示している。図4bのハッチング部分が、選択されたキーワードを示している。図4bの例では、クライアントS2から取得したキーワードが最も多いt個選択されており、この場合、すべてのクライアントから頻度順上位t個ずつキーワードを取得しないと、全体として頻度順上位k個のキーワードを正しく選択することができない。図4cも、図4aに示すn×t個のキーワードの中から、頻度順上位k個を選択した状態を示している。図4cのハッチング部分が、選択されたキーワードを示している。図4cの例では、クライアントSnから取得したキーワードが最も多いt-1個選択されており、t個のキーワードが選択されたクライアントは存在しない。この場合は、全体として頻度順上位k個のキーワードを正しく選択することができる。確率算出方法1では、ハッチング部分の総数を、キーワードの頻度順序を区別することなく選択する。つまり、一のクライアントSiから選択されている限り、頻度順序が何位であろうと区別することはない。一方、確率算出方法2、3では、キーワードの頻度順序を区別して選択する。キーワードの頻度順序を区別せずに選択する場合、どのクライアントからも均等にキーワードが選択される場合とクライアントごとに選択されるキーワードの個数に偏りがある場合とを同じ重みで考慮することになる。k個のキーワードをクライアントへランダムに割り当てる場合、均等にキーワードが選択される可能性の方が高い。したがって、キーワードの頻度順序を区別せずに選択する確率算出方法1の方が、より大きくtの値を見積もることになる。図2に戻って、キーワード取得個数推定部推定手段203は、算出した確率Pn、k、tに基づいて、各クライアント2から頻度順上位のキーワードとして取得するキーワードの個数ttは自然数、t<kを推定する。具体的には、確率算出部202で算出した確率Pn、k、tが、所定の閾値確率p以上であるtを推定する。キーワード取得部204は、各クライアント2から頻度順上位t個のキーワードを取得する。キーワード選択部205は、n個のクライアント2から取得したすべてのキーワードから頻度順上位kkは自然数個のキーワードを選択する。結果通知部206は、選択したキーワードが正確であるか否かに関する情報をユーザに通知する。ユーザへの通知方法は特に限定されるものではなく、表示装置23に表示出力しても良いし、固定されたメッセージを所定のアドレスへメール送信しても良い。具体的には、選択された頻度順上位k個のキーワードが、各クライアント2の頻度順上位t-1個から選択されていて、かつ各クライアント2において選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアント2のt番目のキーワードの頻度が異なる場合、結果通知部206は、選択結果が正確である旨を通知する。それ以外の場合、すなわちいずれかのクライアント2で頻度順上位t個の中からキーワードが選択されている場合、頻度順上位t個のキーワードのうち最も出現頻度が大きいキーワードの頻度よりも大きい頻度を有するキーワードについては、選択結果が正確である旨を通知する。図5は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置1のCPU11の処理手順を示すフローチャートである。図5において、情報処理装置1のCPU11は、データ通信することが可能に接続してあるnnは自然数個のクライアント2に、互いに重なり合わないキーワードを割り当てるステップS501。CPU11は、各クライアント2に割り当てられたキーワードから頻度順上位のキーワードを取得し、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位kkは自然数個のキーワードを選択する場合に、各クライアント2の頻度順上位のキーワードが頻度順上位k個となる確率Pn、k、tを算出するステップS502。確率Pn、k、tの算出方法は上述した確率算出方法1乃至3のいずれかを用いる。CPU11は、算出した確率Pn、k、tに基づいて、各クライアント2から頻度順上位のキーワードとして取得するキーワードの個数ttは自然数、t<kを推定するステップS503。具体的には、確率算出部202で算出した確率Pn、k、tが、所定の閾値確率p以上であるtを推定する。CPU11は、各クライアント2から頻度順上位t個のキーワードを取得するステップS504。CPU11は、n個のクライアント2から取得したn×t個のキーワードから全体として頻度順上位kkは自然数個のキーワードを選択するステップS505。CPU11は、選択された頻度順上位k個のキーワードが、各クライアント2の頻度順上位t-1個から選択され、かつ各クライアント2において選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアント2のt番目のキーワードの頻度が異なっているか否かを判断するステップS506。CPU11が、各クライアント2の頻度順上位t-1個から選択されており、かつ各クライアント2において選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアント2のt番目のキーワードの頻度が異なっていると判断した場合ステップS506:YES、CPU11は、選択結果が正確である旨を示すメッセージを表示出力するステップS507。CPU11が、いずれかのクライアント2では、頻度順上位t個の中から選択されており、又は各クライアント2において選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアント2のt番目のキーワードの頻度が同じであると判断した場合ステップS506:NO、CPU11は、t番目のキーワードの頻度よりも大きい頻度を有するキーワードについては、選択結果が正確である旨を示すメッセージを表示出力するステップS508。上述した処理を換言すれば、頻度順上位k個のキーワードが、各クライアント2の頻度順上位t-1個から選択され、かつ各クライアント2において選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアント2のt番目のキーワードの頻度が異なっている場合には、選択された頻度順上位k個のキーワードが正確であるという事実を利用している。したがって、各クライアント2からキーワードの頻度順上位ttは自然数個のキーワードを取得して、全体として選択された頻度順上位k個のキーワードが、各クライアント2の頻度順上位t-1個から選択され、かつ各クライアント2において選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアント2のt番目のキーワードの頻度が異なっているか否かを判断することにより、正確にキーワードを選択したか否かを判断することができる。図6は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置1の、確率を算出しない場合の機能ブロック図である。図6において、情報処理装置1のキーワード割当部601は、nnは自然数のクライアント2に、互いに重なり合わないキーワードを割り当てる。キーワード取得部602は、各クライアント2から頻度順上位t個のキーワードを取得する。判断部603は、各クライアント2に割り当てられたキーワードから頻度順上位のキーワードを取得し、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位kkは自然数、t<k個のキーワードを選択する場合に、各クライアント2で頻度順上位のキーワードとして取得されたキーワードの個数がt-1個以下であるか否かを判断する。キーワード選択部604は、判断部603で各クライアント2で頻度順上位のキーワードとして取得されたキーワードの個数がt-1個以下であると判断した場合、各クライアント2から取得したすべてのキーワードのうち、各クライアント2の頻度順上位t-1個のキーワードから全体として頻度順上位k個のキーワードを選択する。結果通知部605は、選択したキーワードを頻度順上位から順に表示装置23に表示出力する。図7は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置1のCPU11の、確率を算出しない場合の処理手順を示すフローチャートである。図7において、情報処理装置1のCPU11は、データ通信することが可能に接続してあるnnは自然数個のクライアント2に、互いに重なり合わないキーワードを割り当てるステップS701。CPU11は、各クライアント2から頻度順上位t個のキーワードを取得しステップS702、各クライアント2に割り当てられたキーワードから頻度順上位のキーワードを取得し、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位kkは自然数、t<k個のキーワードを選択する場合に、各クライアント2で頻度順上位のキーワードとして取得されたキーワードの個数がt-1個以下であり、かつ各クライアント2において選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアント2のt番目のキーワードの頻度が異なっているか否かを判断するステップS703。CPU11が、各クライアント2で頻度順上位のキーワードとして取得されたキーワードの個数がt-1個以下であり、かつ各クライアント2において選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアント2のt番目のキーワードの頻度が異なっていると判断した場合ステップS703:YES、CPU11は、各クライアント2から取得したすべてのキーワードのうち、各クライアント2の頻度順上位t-1個のキーワードから全体として頻度順上位k個のキーワードを選択するステップS704。CPU11は、選択されたキーワードを頻度順上位から順に表示装置23に表示出力するステップS705。CPU11が、いずれかのクライアント2で頻度順上位として取得されたキーワードの個数がt個である、又は各クライアント2において選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアント2のt番目のキーワードの頻度が同じであると判断した場合ステップS703:NO、CPU11は、t番目のキーワードの頻度よりも大きい頻度を有するキーワードについては、選択結果が正確である旨を示すメッセージを表示出力するステップS706。上述した頻度順キーワード抽出システムを、いわゆるテキストマイニングにおける、文書データからの頻度順キーワードの抽出に適用する。例えば図1と同様の構成の頻度順キーワード抽出システムにおいて、n個のクライアント2をクライアントS1、S2、、Snと区別しておく。そして、キーワードごとに周知の方法でハッシュ値を算出しておき、算出してあるハッシュ値をクライアント数nnは自然数で除算した剰余に1を加算した値を引数iとしてクライアントS1、S2、、Snにキーワードを割り当てる。ユーザは、頻度順上位k個を抽出するために、選択個数k及び所定の閾値確率pを指定する。図8は、選択個数k及び閾値確率pの指定を受け付ける画面の例示図である。図8の例では、選択個数kの指定を受け付ける選択個数受付領域81と、閾値確率pの指定を受け付ける確率指定領域82とを有している。指定を受け付けた状態で検索ボタン83の選択を受け付けることにより、頻度順上位k個のキーワードを抽出することができる。もちろん、指定を受け付けた選択個数k及び閾値確率pに応じて、Pn、k、t>pを満たすtの値を、上述した確率算出方法1乃至3のいずれかを用いて事前に算出しておくことは言うまでもない。図9は、確率算出方法ごとのtの計算値の例を示す表である。例えばn=32、k=100である場合、確率90以上で正しい頻度順上位k個のキーワードを選択することができるtの値は、確率算出方法1ではt=16であり、確率算出方法2及び3ではt=9である。また、確率95以上で正しい頻度順上位k個のキーワードを選択することができるtの値は、確率算出方法1ではt=18であり、確率算出方法2及び3ではt=10である。いずれの場合もtの値は、k=100に比べて少ない。図10は、n=32、p=90である場合の頻度順上位k個のキーワードを選択する処理の実行時間秒を示す表である。図10では、k=100、1000、10000とした場合の実行時間を、それぞれ示している。従来とあるのは従来手法での実行時間を示し、1とあるのは確率算出方法1での実行時間を示している。図10からもわかるように、本実施の形態に係る頻度順キーワード抽出システムを用いることにより、演算処理速度は1.5倍から2.5倍高速化されている。以上のように本実施の形態によれば、頻度順上位k個のキーワードを求めるために、複数のクライアント2すべてにおいて頻度順上位k個のキーワードを求める必要がなく、k個より少ないt個のキーワードのみを求めれば良いので、各クライアント2での演算処理負荷を軽減することができるとともに、全体として頻度順上位k個のキーワードを求めるために各クライアント2で求める頻度順上位のキーワードの個数を絞り込むことができるので、検索結果のレスポンスタイムを大きく短縮することが可能となる。なお、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の趣旨の範囲内であれば多種の変更、改良等が可能である。例えば、情報処理装置1を別個に設けるのではなく、クライアント2の内の1台を頻度順上位のキーワードを求める装置としても良い。