類似する複数のコンテンツをまとめて仮想コンテンツを生成する工程と、前記複数のコンテンツと前記仮想コンテンツとを木構造にまとめてコンテンツツリーを生成する工程と、前記コンテンツツリーを用いて、レイアウトに適したコンテンツ又は仮想コンテンツを選択する工程とを備えたことを特徴とするコンテンツ選択方法。類似する複数のコンテンツをまとめて仮想コンテンツを生成する手段と、前記複数のコンテンツと前記仮想コンテンツとを木構造にまとめてコンテンツツリーを生成する手段と、前記コンテンツツリーを用いて、レイアウトに適したコンテンツ又は仮想コンテンツを選択する手段とを備えたことを特徴とするコンテンツ選択装置。請求項1に記載のコンテンツ選択方法の各工程をコンピュータに実行させるプログラム。ここで、コンテンツが選び出されてレイアウトが行われるとき、選ばれるコンテンツには異なる情報が含まれることが望まれる。例えば、製品情報に関して文書が作成されるとき、価格、スペック、最近のニュース等、いくつかの情報が含まれることが望まれる。そのため、予めコンテンツをカテゴリに分けて、それぞれのカテゴリからレイアウトに適したコンテンツを選び出して文書を作成することが考えられる。しかしながら、特許文献1では、このようにカテゴリに分けられたコンテンツからコンテンツを選び出すことは考慮されていないので、異なる方法が必要となる。また、カテゴリからコンテンツを選び出すにあたり、単純な方法としては、選び出す組合せの全てのレイアウトを試行評価し、最も評価がよいコンテンツの組合せを求めることが考えられる。しかしながら、コンテンツ数が増加すると、その組合せも急激に増加するので、コンテンツを選び出す処理時間も長くなる。本発明はこのような問題点に鑑みなされたもので、レイアウトに適したコンテンツをカテゴリから効率よく選び出すことを目的とする。そこで、本発明に係るコンテンツ選択方法は、類似する複数のコンテンツをまとめて仮想コンテンツを生成する工程と、前記複数のコンテンツと前記仮想コンテンツとを木構造にまとめてコンテンツツリーを生成する工程と、前記コンテンツツリーを用いて、レイアウトに適したコンテンツ又は仮想コンテンツを選択する工程とを備えたことを特徴とする。本発明によれば、レイアウトに適したコンテンツをカテゴリから効率よく選び出すことができる。以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。なお、実施形態は、本発明を限定するものではなく、また、実施形態で説明されている全ての構成が本発明の課題を解決するための手段に必須であるとは限らない。<第1の実施形態>本実施形態を適用するコンピュータ装置100について図1を参照して説明する。図1は、コンピュータ装置100のハードウェア構成の一例を示す図である。なお、コンピュータ装置100は、情報処理装置コンピュータの一例である。CPUCentralProcessingUnit101は、コンピュータ装置100全体を制御する。ROMReadOnlyMemory102は、変更を必要としないプログラムやパラメータを格納する。RAMRandomAccessMemory103は、外部装置などから供給されるプログラムやデータを一時記憶する。外部記憶装置104は、コンピュータ装置100に固定して設置されたハードディスクやメモリカード、着脱可能なフレキシブルディスクFDやCompactDiskCD等の光ディスク、磁気や光カード、ICカード、メモリカードなどである。入力デバイスインターフェイス105は、ユーザの操作を受け、データを入力するポインティングデバイスやキーボードなどの入力デバイス109とのインターフェイスである。出力デバイスインターフェイス106は、コンピュータ装置100の保持するデータや供給されたデータを表示するためのモニタやプリンタなどの出力デバイス110とのインターフェイスである。通信インターフェイス107は、インターネットなどのネットワーク回線111に接続するためのネットワークインターフェイスである。システムバス108は、各ユニット101~107を通信可能に接続する。ここで、本実施形態のコンテンツ選択方法に係る文書作成プログラムは、外部記憶装置104に格納されており、CPU101によって実行される。CPU101が、外部記憶装置104に格納された文書作成プログラムの手順に従って処理を行うことによって、コンピュータ装置100における機能及び後述するフローチャートに係る処理が実現される。なお、文書作成プログラムは、ROM102に格納されていてもよい。例えば、コンピュータ装置100は、文書作成プログラムを実行し、予めカテゴリごとに分類したコンテンツに係る各種の情報を保持する。そして、コンピュータ装置100は、指定された複数のカテゴリから、それぞれ指定された数のコンテンツを選び出し、文書を作成する。このとき、コンピュータ装置100は、レイアウトに適したコンテンツを選び出す。コンピュータ装置100の機能について図2を用いて説明する。図2は、コンピュータ装置100の機能構成の一例を示す図である。コンテンツ管理部201は、カテゴリ分けされたコンテンツを管理外部記憶装置104に保管などする。本実施形態において、コンテンツは、文書の一部を静止画像として切り出した画像データである。例えば、Webページの一部分が矩形領域により指定され、該矩形領域の文書の描画イメージを静止画像として得られる画像データである。しかしながら、コンテンツは、写真などの画像であってもよく、コンテンツは、これらに限定されない。また、カテゴリは、コンテンツのグループを表す。本実施形態において、カテゴリは、コンテンツに含まれる情報によった分類である。例えば、価格、スペック、ニュース等のカテゴリがある。また、コンテンツ管理部201は、コンテンツの外接矩形領域のサイズも保持して管理する。本実施形態において、コンテンツやカテゴリなどのコンテンツ管理部201で保持される情報は、外部記憶装置104に記憶されている。或いは、コンテンツ管理部201で保持される情報は、ネットワーク上の情報処理装置に記憶され、通信インターフェイス107を介して取得されてもよい。本実施形態におけるコンテンツの管理方法は、これらに限定されない。カテゴリ取得部202は、入力デバイス109より指定されるコンテンツを選び出すカテゴリの情報を得る。より具体的には、カテゴリ取得部202は、コンテンツを選び出す複数のカテゴリと、それぞれのカテゴリから選び出すコンテンツの数コンテンツ選出数を得る。例えば、カテゴリは、価格、スペック、ニュースとして得られる。また、例えば、コンテンツ選出数は、価格から1つ、スペックから1つ、ニュースから2つとして得られる。文書情報取得部203は、入力デバイス109を介して文書の作成に必要な情報テンプレート等を得る。本実施形態において、文書の作成には、自動レイアウト技術が用いられる。本実施形態の自動レイアウト技術は、特許文献特登録4065545号公報に記載の方法により実現される。前記特許文献に記載の自動レイアウト技術では、コンテンツを配置するための複数の部分領域を含むテンプレートが用いられる。加えて、テンプレートの各部分領域に配置するコンテンツとの対応付けも用いられる。そして、コンテンツが対応付いたテンプレートが用いられて、各々のコンテンツのサイズと配置とが決定されることで文書が生成される。そのため、文書情報取得部203は、利用するテンプレートと、テンプレートの各部分領域に対していずれのカテゴリからコンテンツを配置するかを指定した情報を得る。コンテンツツリー生成部204は、カテゴリごとのコンテンツを形状の類似度形状類似度により整理したコンテンツツリーを生成する。コンテンツツリー生成部204におけるコンテンツツリー生成処理の詳細については図3を用いて後述する。ここでは、コンテンツツリーについて図4dを用いて説明する。図4dは、5つのコンテンツからなるカテゴリのコンテンツツリーの一例を示す。コンテンツツリーを表現するにあたり、Cで始まる文字列が書かれた四角形は、コンテンツを表す。また、Vで始まる文字列が書かれた網掛けされた四角形は、仮想コンテンツを表す。また、Rで始まる文字列が書かれた円は、コンテンツツリーのルートノードを表す。即ち、C1~C5は、コンテンツであり、V1~V3は、仮想コンテンツであり、R1は、ルートである。そして、これら要素の間の直線は、親子関係を表す。例えば、V1の子コンテンツは、C1及びC2である。仮想コンテンツは、2つのコンテンツの形状を代表する領域である。ここで、図10は、仮想コンテンツのデータ構造の一例を示す図である。ポインタ1004及びポインタ1005は、この仮想コンテンツが代表した2つのコンテンツを指し示す情報である。例えば、ポインタ1004及びポインタ1005の値は、異なるコンテンツへのメモリアドレスポインタである。高さ1001及び幅1002は、仮想コンテンツの領域の高さと幅とを示す情報である。本実施形態において、仮想コンテンツは、2つのコンテンツの外接矩形として作成される領域である。そのため、高さ1001及び幅1002には、ポインタ1004及びポインタ1005の外接矩形の高さと幅とがそれぞれ記憶される。また、形状類似度1003は、2つのコンテンツポインタ1004及びポインタ1005が指定するコンテンツの間の形状類似度を記憶する。形状類似度の算出方法、及び仮想コンテンツの作成方法については、図3を用いて説明する。また、コンテンツツリー生成部204において実行されるコンテンツツリー生成処理によって作成されるコンテンツツリーは、カテゴリと対応付けられてRAM103に記憶される。或いは、外部記憶装置104に記憶されてもよい。本実施形態において、コンテンツツリーの記憶方法は、これらに限定されない。コンテンツ評価選択部205は、それぞれのカテゴリから選び出すコンテンツを決定する。より具体的には、コンテンツ評価選択部205は、カテゴリ取得部202より得られたコンテンツ選出数と同数のコンテンツを、それぞれのカテゴリから選び出す。本実施形態では、この処理をコンテンツ評価選択処理と称し、その処理の詳細については図6を用いて説明する。ここでは、例を挙げてコンテンツ評価選択処理を説明する。例えば、カテゴリとして、カテゴリa、カテゴリb、及びカテゴリcの3つがあるとする。そして、各カテゴリに対応するコンテンツツリーが図7に示すような構造をしている場合を想定する。即ち、カテゴリaは、図7aに示すルートがRaのコンテンツツリーと対応し、カテゴリbは、図7bに示すルートがRbのコンテンツツリーと対応し、カテゴリcは、図7cに示すルートがRcのコンテンツツリーと対応するものとする。まず、コンテンツ評価選択部205がカテゴリから選び出すコンテンツを求めるにあたり、その候補となるコンテンツを候補コンテンツと称することにする。候補コンテンツは、カテゴリごとに存在し、実際のコンテンツ又は仮想コンテンツの集合である。はじめに、コンテンツ評価選択部205は、候補コンテンツを、コンテンツツリーのルートの子コンテンツにより初期化するS601。例えば、コンテンツ評価選択部205は、図7に示す3つのコンテンツツリーからは、候補コンテンツを、各カテゴリに対応してVa5、Vb6、Vb5、Vb6、Vc2、Vc3として初期化する。次に、コンテンツ評価選択部205は、候補コンテンツを、コンテンツツリーのルートから順に、コンテンツ選出数より1つ多めにコンテンツ又は仮想コンテンツを選び出すことで拡張するS602。例えば、コンテンツ評価選択部205は、各カテゴリから1つずつコンテンツを選び出すときつまりコンテンツ選出数が1のとき、各候補コンテンツの要素数が2となるように拡張する。ただし、図7を用いた例では、候補コンテンツは、初期化によって2つずつあるので、候補コンテンツの拡張として具体的な処理は行われず、Va5、Vb6、Vb5、Vb6、Vc2、Vc3のままとなる。次に、コンテンツ評価選択部205は、候補コンテンツをレイアウトに適したコンテンツ又は仮想コンテンツのみに絞り込むS603。これは、候補コンテンツから選び出す組合せ全てのレイアウトを試行評価することで求められる。例えば、コンテンツ評価選択部205は、8通りの組合せの各々についてレイアウトを試行評価する。8通りとはVa5、Vb5、Vc2、Va5、Vb5、Vc3、Va5、Vb6、Vc2、Va5、Vb6、Vc3、Va6、Vb5、Vc2、Va6、Vb5、Vc3、Va6、Vb6、Vc2、Va6、Vb6、Vc3である。より詳細なレイアウトの試行評価方法については後述する。これによって、コンテンツ評価選択部205は、最もよいレイアウトが得られる組合せを求める。その結果、例えば、候補コンテンツは、最適なレイアウトの組合せであるVa6、Vb5、Vc2となる。次に、コンテンツ評価選択部205は、仮想コンテンツを含むと判断した場合、候補コンテンツを拡張する処理を行い、他方、全てが実際のコンテンツであると判断した場合、処理を終了するS604。先の例では、候補コンテンツは、Va6、Vb5、及びVc2であり、仮想コンテンツが含まれているので処理が継続され、候補コンテンツの拡張が行われる。コンテンツ評価選択部205は、候補コンテンツの拡張として、前述のとおり、コンテンツ選出数より1つ多めにコンテンツ又は仮想コンテンツを選び出すことで拡張する。より具体的には、コンテンツ評価選択部205は、形状類似度が低い仮想コンテンツの代わりに、その仮想コンテンツの子コンテンツを候補コンテンツに加えることで、候補コンテンツを拡張する。例えば、コンテンツ評価選択部205は、候補コンテンツの拡張としては、形状類似度が低い仮想コンテンツを得るが、ここでは仮想コンテンツが1つしかないので形状類似度に関わらず、Va6を選ぶ。そして、コンテンツ評価選択部205は、Va6の子コンテンツであるVa4及びVa2を得る。その結果、候補コンテンツは、Va4、Va2となる。同様に、Vb5及びVc2に対しても拡張が行われる。その結果、先の例において、候補コンテンツは、Va4、Va2、Vb4、Cb8、Cc4、Cc5となる。次に、再び候補コンテンツの絞込みが行われる。より具体的には、8通りの組合せのレイアウトを試行評価して選び出す。その結果、例えば、候補コンテンツは、最適レイアウトの組合せであるVa2、Cb8、Cc5となる。しかしながら、未だ仮想コンテンツを含む候補コンテンツがあるので、処理が継続され、候補コンテンツの拡張が行われる。候補コンテンツの拡張では、仮想コンテンツを含む候補コンテンツVa2については拡張が行われて、候補コンテンツがCc4及びCc5となる。一方で、候補コンテンツCb8、Cc5には仮想コンテンツが含まれないので、候補コンテンツの拡張は行われない。その結果、候補コンテンツは、Cc4、Cc5、Cb8、及びCc5となる。さらに、再び候補コンテンツの絞込みが行われる。より具体的には、2通りの組合せのレイアウトを試行評価して選び出す。その結果、例えば、候補コンテンツは、最適レイアウトの組合せであるCc4、Cb8、Cc5となる。このとき、候補コンテンツには、仮想コンテンツが含まれない。そのため、候補コンテンツとして残ったコンテンツが、コンテンツ評価選択部205で求めるコンテンツとなり、処理が終了される。このように、コンテンツ評価選択部205では、候補コンテンツの拡張と絞込みにより、候補コンテンツがコンテンツツリー上を葉へ向かって辿ることになる。最終的に、それぞれのコンテンツツリーにおいて、候補コンテンツは、葉実際のコンテンツに到達する。このようにして、コンテンツ評価選択部205は、コンテンツを決定する。コンテンツ評価選択部205において求められたコンテンツは、カテゴリと対応付けられてRAM103に記憶される。或いは、外部記憶装置104に記憶されてもよい。本実施形態において、選び出されたコンテンツの記憶方法は、これらに限定されない。文書作成部209は、コンテンツ評価選択部205よりコンテンツを得て文書を作成する。より具体的には、文書作成部209は、コンテンツ評価選択部205よりコンテンツを得て、コンテンツ評価選択処理の過程で求められたコンテンツの配置を得る。そして、文書作成部209は、コンテンツとレイアウトとを元に、PDFなどの電子文書を作成して外部記憶装置104に保存する。ここで、例えば、出力デバイスインターフェイス106に接続されたプリンタに電子文書が出力される構成としてもよい。また、例えば、作成される電子文書の描画イメージがモニタに表示される構成としてもよい。即ち、本実施形態において、電子文書の作成方法、及びその出力方法は、これらに限定されない。コンテンツツリー生成部204が、あるカテゴリのコンテンツからコンテンツツリーを生成するコンテンツツリー生成処理について図3を用いて説明する。図3は、コンテンツツリー生成処理に係るフローチャートの一例を示す図である。コンテンツツリー生成処理は、コンテンツツリー生成部204により、カテゴリ取得部202より得たカテゴリのそれぞれに対して実行される。また、コンテンツツリー生成処理では、処理の開始時に、あるカテゴリのコンテンツの集合をコンテンツグループとして与えられる。例えば、図4aに示す5つのコンテンツC1~C5が与えられる。S301では、コンテンツツリー生成部204は、コンテンツグループを構成するコンテンツの数が2つ以下であるか否かを判断する。このとき、コンテンツツリー生成部204は、コンテンツ数が2つ以下であると判断した場合、S305の処理を行う。他方、コンテンツツリー生成部204は、コンテンツ数が2つより多いと判断した場合、S302の処理を行う。例えば、図4aに示すコンテンツC1~C5がコンテンツグループであるとき、5つのコンテンツからなるので、S302の処理が行われる。S302では、コンテンツツリー生成部204は、コンテンツグループ内において、最も形状類似度が大きいコンテンツの組合せを特定する。より具体的には、コンテンツツリー生成部204は、コンテンツグループを構成するコンテンツから2つのコンテンツを選ぶ組合せ全てについて、形状類似度を計算する。そして、コンテンツツリー生成部204は、最も形状類似度が大きい2つのコンテンツを得る。ここで、形状類似度は、コンテンツ間の形状の類似性を測る指標である。形状類似度は、形状が類似していると判断されるほど大きな値をとる。本実施形態における2つのコンテンツ間の形状類似度は、次のように算出される。まず、コンテンツツリー生成部204は、2つのコンテンツの左上頂点を一致させてコンテンツを重ねる。このとき、コンテンツツリー生成部204は、コンテンツの回転については行わない。そして、コンテンツツリー生成部204は、両コンテンツが重なる領域の面積を、コンテンツの両方ともに外接する矩形領域の面積で割った値を形状類似度とする。図5の例を用いてより詳細に説明する。コンテンツ501とコンテンツ502とは、形状類似度を計算する対象の2つのコンテンツである。コンテンツ501及びコンテンツ502の左上頂点を一致させたときの重なる領域は、領域503斜線部である。そして、両コンテンツに外接する矩形領域は、外接矩形領域504太線枠である。よって、領域503の面積を外接矩形領域504の面積で割ったものが形状類似度となる。なお、形状類似度の算出方法は、コンテンツのアスペクト比率の差などとしてもよい。例えば、コンテンツツリー生成部204が、両コンテンツの上辺のアスペクト比率を得て、その差の絶対値の逆数などを求めることが考えられる。本実施形態において、形状類似度の算出方法は、これらに限定されるものではない。S303では、コンテンツツリー生成部204は、S302で得た2つのコンテンツの形状を代表する仮想コンテンツを作成する。より具体的には、コンテンツツリー生成部204は、S302で得た2つのコンテンツの左上頂点を重ねたときの外接矩形領域を仮想コンテンツとして作成する。例えば、図5に示すコンテンツ501とコンテンツ502とを重ねたとき、外接矩形領域504が仮想コンテンツとして作成される。そして、コンテンツツリー生成部204は、仮想コンテンツの子コンテンツとして、S302で得たコンテンツを関連付けて記憶する。さらに、コンテンツツリー生成部204は、仮想コンテンツを、S302で求めた形状類似度を関連付けて記憶する。例えば、S302において、図4aに示す5つのコンテンツの間でC1及びC2の形状類似度が最も大きいとき、図4bに示すように仮想コンテンツV1が生成されて、C1及びC2が子コンテンツとなるように関連付けられる。なお、仮想コンテンツとして作成する領域については、両コンテンツの面積を一致させてから作成するなどしてもよい。本実施形態において、仮想コンテンツの作成方法は、これらに限定されるものではない。S304では、コンテンツツリー生成部204は、コンテンツグループからS302で得たコンテンツを取り除き、S303で得た仮想コンテンツを加える。例えば、図4aに示すようにコンテンツグループがC1~C5とする。このとき、S303において、図4bに示すようにコンテンツC1及びC2をまとめて、仮想コンテンツV1が作成された場合、コンテンツグループは、V1、C3、C4、及びC5となる。コンテンツツリー生成部204は、S304の処理が終わると、S301の処理を行い、コンテンツ数が2つ以下になるまでS302~S304の処理を繰り返す。そして、コンテンツ数が2つ以下となると、S305の処理が行われる。S305では、コンテンツツリー生成部204は、コンテンツグループを構成するコンテンツや仮想コンテンツを、コンテンツツリーのルートの子コンテンツとして関連付けて記憶する。例えば、図4cに示すV3及びV2がコンテンツグループを構成するとき、V3及びV2を子コンテンツとするルートが割り当てられ、図4dに示すコンテンツツリーが得られることになる。コンテンツ評価選択部205が複数のカテゴリから選び出すコンテンツを決定するコンテンツ評価選択処理について図6を用いて説明する。図6は、コンテンツ評価選択処理に係るフローチャートの一例を示す図である。コンテンツ評価選択処理は、コンテンツ評価選択部205において実行される。S601の候補コンテンツ初期化処理では、コンテンツ評価選択部205は、それぞれのカテゴリの候補コンテンツを初期化する。より具体的には、コンテンツ評価選択部205は、カテゴリ取得部202よりカテゴリを得る。そして、コンテンツ評価選択部205は、カテゴリごとに、対応するコンテンツツリーを得て、そのルートの子コンテンツを候補コンテンツとする。また、候補コンテンツは、カテゴリごとに区別されて記憶される。例えば、カテゴリが3つ存在し、図7に示す3つのコンテンツツリーがある場合について説明する。ルートノードRaのコンテンツツリーからは、候補コンテンツとしてVa6及びVa5が得られることになる。ルートノードRbのコンテンツツリーからは、候補コンテンツとしてVb6及びVb5が得られることになる。ルートノードRcのコンテンツツリーからは、候補コンテンツとしてVc3及びVc2が得られることになる。そのため、カテゴリごとに候補コンテンツVa5、Vb6、Vb5、Vb6、Vc2、Vc3が得られることになる。S602の候補コンテンツ拡張処理では、コンテンツ評価選択部205は、候補コンテンツ数と、コンテンツ選出数に1を加えた数とが同じとなるように、候補コンテンツを拡張する。より具体的には、コンテンツ評価選択部205は、カテゴリ取得部202からコンテンツ選出数を得る。そして、これに1を加えた数となるように、候補コンテンツを拡張する。候補コンテンツの拡張は、候補コンテンツのうち最も形状類似度が小さい仮想コンテンツの子コンテンツを候補コンテンツとすることで行われる。候補コンテンツ拡張処理の詳細については図8を用いて後述する。S603の候補コンテンツ組合決定処理では、コンテンツ評価選択部205は、候補コンテンツからレイアウトに適した組合せを選び出す。候補コンテンツ組合決定処理の詳細については図9を用いて後述する。次に、S604では、コンテンツ評価選択部205は、候補コンテンツに仮想コンテンツが含まれるか否かを判断するコンテンツ決定判定処理。このとき、コンテンツ評価選択部205は、仮想コンテンツが含まれないと判断した場合、処理を終了し、他方、仮想コンテンツが含まれると判断した場合、S602の処理を行う。候補コンテンツ拡張処理について図8を用いて説明する。図8は、候補コンテンツ拡張処理に係るフローチャートの一例を示す図である。S801では、コンテンツ評価選択部205は、カテゴリ取得部202より得たカテゴリの全てに対して処理を終えたか否かを判定する。処理済みであるか否かの判定は、カテゴリごとに処理済みを示すフラグなどを設け、全てのフラグがONである場合、処理済みとして判断される。このとき、コンテンツ評価選択部205は、未処理のカテゴリがあると判断した場合、該カテゴリの処理済みを示すフラグなどをONとし、S802の処理を行い、未処理のカテゴリがないと判断した場合、本処理を終了する。S802では、コンテンツ評価選択部205は、S801で得た未処理のカテゴリに対応する候補コンテンツを得る。S803では、コンテンツ評価選択部205は、カテゴリ取得部202から未処理のカテゴリに対応するコンテンツ選出数を得る。S804では、コンテンツ評価選択部205は、S803で得たコンテンツ選出数に1を加えた数の候補コンテンツが存在するか否かを判断する。このとき、コンテンツ評価選択部205は、候補コンテンツの数が十分であると判断した場合、S801の処理を行い、他方、候補コンテンツの数が不十分であると判断した場合、S805の処理を行う。ただし、候補コンテンツに仮想コンテンツが含まれない場合、コンテンツ評価選択部205は、候補コンテンツの数が不十分であってもS801の処理を行う。S805では、コンテンツ評価選択部205は、S802で得た候補コンテンツの中から、最も形状類似度が低い仮想コンテンツを特定する。そして、コンテンツ評価選択部205は、候補コンテンツから該仮想コンテンツを除き、該仮想コンテンツの子コンテンツを候補コンテンツに加える。これにより仮想コンテンツは、コンテンツツリー上において、より実際のコンテンツに近い異なる仮想コンテンツへと置き換えられる。或いは、仮想コンテンツは、実際のコンテンツへと置き換えられる。例えば、S802において、図7aに示すルートノードRaのコンテンツツリーのVa5及びVa6が、候補コンテンツとして得られたとする。このとき、S803で得たコンテンツ選出数が2である場合、S804では、3つの候補コンテンツが存在するか否かが判断される。この場合は2つであるので、存在しないと判断され、S805の処理が行われる。S805では、3つの候補コンテンツが選び出される。このとき、Va5に比べてVa6の形状類似度が小さいとする。この場合、Va6の代わりに、子コンテンツであるVa2及びVa4が候補コンテンツに加えられる。その結果としてVa2とVa4とVa5とが候補コンテンツとなる。候補コンテンツ組合決定処理の詳細について図9を用いて説明する。図9は、候補コンテンツ組合決定処理に係るフローチャートの一例を示す図である。S901では、コンテンツ評価選択部205は、カテゴリ取得部202より得たカテゴリの全てに対応する候補コンテンツを取得する。例えば、図7に示すVa5、Va6、Vb5、Vb6、Vc2、Vc3がカテゴリのそれぞれの候補コンテンツであるとき、これらが得られることになる。S902では、コンテンツ評価選択部205は、S901で取得した候補コンテンツの組合せごとにレイアウトを評価する。例えば、S901において、図7に示すVa5、Va6、Vb5、Vb6、Vc2、Vc3が候補コンテンツとして選ばれているとする。このとき、組合せとして8通りのコンテンツの組合せがある。8通りとはVa5、Vb5、Vc2、Va5、Vb5、Vc3、Va5、Vb6、Vc2、Va5、Vb6、Vc3、Va6、Vb5、Vc2、Va6、Vb5、Vc3、Va6、Vb6、Vc2、Va6、Vb6、Vc3である。コンテンツ評価選択部205は、これらの組合せごとにコンテンツを自動レイアウト技術によりレイアウトする。自動レイアウトは、前述の文書情報取得部203において説明した特許文献の技術を用いて行う。そして、コンテンツ評価選択部205は、文書領域のうちのコンテンツが利用する領域の割合によりレイアウトを評価する。なお、コンテンツ評価選択部205は、コンテンツの配置の対象性や、辺の揃い具合などを考慮してレイアウトを評価してもよい。本実施形態におけるレイアウト評価方法は、これらに限定されるものではない。そして、コンテンツ評価選択部205は、最もレイアウトの評価がよい候補コンテンツの組合せを特定する。S903では、コンテンツ評価選択部205は、S902で得た候補コンテンツの組合せを、それぞれのカテゴリの候補コンテンツとする。例えば、S901において、Va5、Va6、Vb5、Vb6、Vc2、Vc3が候補コンテンツとして選ばれているとする。このとき、S902においてVa6、Vb5、Vc2の組合せが選ばれたとする。この場合、S903においては、Va6、Vb5、及びVc2がカテゴリのそれぞれの候補コンテンツとなる。以上の処理によれば、カテゴリのそれぞれからレイアウトに適したコンテンツを選び出すことができる。本実施形態では、特に、カテゴリのそれぞれからコンテンツを選び出す全ての組合せのレイアウトを評価する場合と比べ、仮想コンテンツをレイアウトすることで、実際のコンテンツをレイアウトする回数を減らすことができる。その結果、レイアウトに適したコンテンツを選び出す処理時間を短縮することができる。以下では、本実施形態のコンテンツ選択方法の場合と、コンテンツの組合せ全てのレイアウトを試行評価し、最も評価がよいコンテンツの組合せを求める場合とにおける計算コストについてより具体的に説明する。なお、前者を本手法、後者を比較手法と表記する。計算コストを求めるにあたり、カテゴリごとのコンテンツ数は同じであり、カテゴリから選び出すコンテンツ数も同じであるとする。このとき、本手法及び比較手法による計算コストは、図11aに示す式を用いて算出される。なお、各変数の定義は、図11cに示すとおりである。本手法の計算コストについてより詳細に説明する。本手法は、大きく分けてコンテンツツリー生成処理とコンテンツ評価選択処理とに分けることができる。図11aの第1項が前者の計算コストにあたり、第2項が後者の計算コストにあたる。まず、コンテンツツリー生成処理の計算コスト第1項について説明する。図3に示すコンテンツツリー生成処理では、コンテンツ数の増加にともない、S302~S304の処理の回数が増加する。この中でも、S302の最も形状類似度が大きいコンテンツの組合せを求める部分では、2つのコンテンツ間の形状類似度を求める計算が、コンテンツ数の二乗の回数繰り返される。そのため、形状類似度の計算コストがコンテンツツリー生成処理の大部分を占めると考えられる。よって、コンテンツツリー生成処理の計算コストは、カテゴリごとのコンテンツ数n、形状類似度の計算コストSとしたとき、S×n3となる。さらに、カテゴリごとにコンテンツツリーを作ることから、カテゴリ数gとしたとき、全コンテンツツリーを生成するための計算コストは、およそg×S×n3となる。次に、コンテンツ評価選択処理の計算コスト第2項について説明する。図6に示すコンテンツ評価選択処理のS602~S604のうち、レイアウト試行評価が伴うS603が最も計算コストがかかる。S603では、カテゴリからM個の候補コンテンツを選び出す組合せ全てのレイアウトについて試行が行われる。そのため、レイアウトの試行評価にかかる計算コストL、コンテンツ選出数に1を加えた数をMとしたとき、S603の候補コンテンツ組合決定処理の計算コストは、L×Mgとなる。また、S603の処理は、候補コンテンツが実際のコンテンツとなるまで繰り返される。この繰り返しの回数は、コンテンツツリーの高さをHとしたとき、M-1個のコンテンツが実際のコンテンツになるまでコンテンツツリー上を徐々に辿っていくことを考えると、最大でH×M-1回の繰り返しが発生する。そのため、ここでは繰り返し回数を多めに見積もってH×M-1回と考える。なお、コンテンツツリーは、2分木となることから、Hは、log2n≦H≦n-1の範囲の値をとる。以上より、コンテンツ評価選択処理の計算コストは、およそH×M-1×L×Mgとなる。続いて、比較手法の計算コストについて詳細に説明する。比較手法では、各カテゴリからコンテンツを選び出す全ての組合せに対して、レイアウトが試行評価される。そのため、レイアウトを試行評価する回数は、次のとおりになる。まず、1つのカテゴリからコンテンツを選び出す組合せ数は、カテゴリを構成するコンテンツ数がn、カテゴリから選び出す数がM-1であることから、nCM1となる。そのため、各カテゴリからコンテンツを選び出す全ての組合せ数はnCM1gとなり、この回数だけレイアウト試行評価が行われる。よって、比較手法の計算コストは、およそL×nCM1gとなる。次に、本手法と比較手法との計算コストを比較する。まず、カテゴリから選び出すコンテンツ数が1つであり、かつコンテンツツリーの高さHが最も高いとき、つまりM=2、H=n-1としたときの計算コストの差について説明する。このとき、比較手法と従来手法との計算コストは、図11bに示すようになる。図12に本手法と比較手法との計算コストの差比較結果の一例を示す。図12では、S=1、L=1000としたとき、比較手法の計算コストから本手法の計算コストを引いた値が示されている。そのため、正の値をとるとき、比較手法に比べて本手法の計算コストが小さいことを示す。図12の灰色の欄は、本手法の計算コストが小さいところを示す。図12によると、一部の範囲においては、比較手法が高速であるが、多くの範囲において本手法が高速であることが分かる。また、gの値の範囲ごとにより詳細に両者を比較する。まず、g≧3である場合について説明する。本手法は、nが大きいとき、第1項が支配的となり第2項は無視できる。また、比較手法と比べると、Lは、Sより圧倒的に大きいことが予想できることから、本手法の速度が速いことが予想できる。ただし、nが小さいとき、本手法の第2項が無視できなくなることがある。例えば、図12において、n=2において比較手法が早いことがこれにあたる。しかしながら、多くの範囲において本手法が高速であることが分かる。次に、g=2においては、nが大きいときは、比較手法が高速である。しかしながら、実際は、LがSに比べて圧倒的に大きいことから、nが一定数に至るまでは本手法が速いことがある。例えば、図12においては、nが400までは本手法が高速であることが示されている。次に、g=1においては、本件が対象としている組合せの問題は生じないので、比較手法が高速となる。以上より、M=2の場合において、ほとんどの場合において本手法が高速であるといえる。また、Mが大きくなると、比較手法はより計算コストが増える。一方で、本手法も第2項が増える。しかしながら、比較手法の方が計算コストの増加は大きいと予想される。そのため、比較手法に比べて本手法がより高速になると考えられる。よって、本手法は比較手法に比べて、多くの場合において高速になることが分かる。したがって、本実施形態によれば、コンテンツ数が多くなったとしても、処理時間をおさえながら、レイアウトに適したコンテンツを選び出すことができる。<第2の実施形態>第1の実施形態では、コンテンツツリー生成処理において、コンテンツツリーとしては2分木構造を採用した。しかしながら、完全な二分木とするとき、コンテンツツリーのルートに近づくほど、形状類似度が低下する。形状類似度が低下しすぎると、仮想コンテンツによるレイアウトが実際のコンテンツをレイアウトした場合と異なる可能性が大きくなり、仮想コンテンツによるレイアウトの妥当性が損なわれる。そこで、本実施形態では、コンテンツツリーの生成時に、コンテンツ間の形状類似度がある閾値以下に低下したとき、仮想コンテンツを作成する処理が止められる。より具体的には、コンテンツツリー生成処理のS302の直後に、S302で得た形状類似度が閾値以下であるとき、S305の処理が行われるようにすることで実現される。上述した構成によれば、仮想コンテンツと実際のコンテンツの形状とが大きく異なることがおさえられ、仮想コンテンツによるレイアウトの妥当性が損なわれることがなくなる。<第3の実施形態>第1の実施形態では、コンテンツツリー生成処理については、コンテンツ評価選択処理を行う直前に実行されることが想定されていた。しかしながら、この構成に限られるものではなく、本実施形態では、全てのカテゴリに対してコンテンツツリー生成処理が予め実行されている。上述した構成によれば、コンテンツ評価選択処理のみを行えばよいので、より処理速度を向上することができる。<第4の実施形態>第1の実施形態では、自動レイアウトに利用するテンプレートについては指定されることを想定していた。しかしながら、この構成に限られるものでななく、本実施形態では、テンプレートを生成する、或いは予め用意しておいたテンプレートを利用するなどの方法により、テンプレートが得られる。例えば、用紙サイズなどを得て、用紙サイズと配置するコンテンツ数から、マトリクス状に部分領域を作成するなどして、テンプレートが作成されてもよい。或いは、予めテンプレートを保持しておいて、それらが利用されるようにしてもよい。このとき、テンプレートの部分領域とカテゴリとの対応は定まらない。そのため、適当な1つの対応付けを定めて処理されてもよい。或いは、候補コンテンツ組合決定処理においてレイアウトが試行されるとき、部分領域とカテゴリとの対応付けの組合せごとにレイアウトが試行され、最もよいレイアウトを与える対応付けが選択されるようにしてもよい。上述した構成によれば、テンプレートを指定する必要がなくなる。<第5の実施形態>第1の実施形態では、予めカテゴリ分けされたコンテンツがコンテンツ管理部201に保持されている構成を採用した。しかしながら、この構成に限られるものではなく、例えば、文書作成プログラムは、カテゴリを作成する手段を含んでもよい。本実施形態では、例えば図2に示す構成にカテゴリ生成部が含まれる。カテゴリ生成部により作成されるカテゴリは、ユーザが入力デバイス109を介して、明示的に示すコンテンツのグループであってもよい。ここで、例えば、Webページから切り出された画像データである場合、切り出された領域内のテキスト情報などからキーワードなどのメタデータを抽出することができる。そこで、カテゴリ生成部は、コンテンツのカテゴリとしてメタデータを利用してもよい。例えば、カテゴリ生成部は、メタデータでコンテンツを検索し、その検索結果を1つのカテゴリとして扱ってもよい。上述した構成によれば、様々なカテゴリが作成できるようになり、柔軟な文書の作成が可能となる。<第6の実施形態>第1の実施形態では、本手法と比較手法との速度について説明した。このとき、一部の場合において、比較手法が高速となることがあった。そこで、比較手法が早くなる場合においては、比較手法を用いてコンテンツを選択することが考えられる。より具体的には、本実施形態では、図11aに示す数式を用いて、計算コストの比較が行われる。そして、より少ない計算コストとなる手法が選択される。或いは、予めカテゴリ数が1つのときは比較手法を用いるなどの規則を用意しておき、規則に従って手法が選択されてもよい。上述した構成によれば、本手法の速度が悪い場合において、比較手法が用いられることで、処理速度をより早くすることができる。なお、本発明はコンピュータ内のプログラムによって実現できることは当然である。また、第1の実施形態から第6の実施形態までに示した構成については、適宜に組み合わせて採用することができる。<その他の実施形態>また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェアプログラムを、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ又はCPUやMPU等がプログラムを読み出して実行する処理である。上述した実施形態の構成によれば、レイアウトに適したコンテンツをカテゴリから効率よく選び出すことができる。以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形変更が可能である。