"ユーザーごとに記憶された当該ユーザーの関心を表すキーワードを含むプロファイルを更新するためのプロファイル更新装置であって、前記プロファイルに格納された第1キーワードを抽出するための抽出手段と、ユーザーの関心領域に関する第2キーワードを生成するための生成手段と、前記第1キーワードと前記第2キーワードを含む複数のキーワード間の関連性を表す関連性情報を取得するための取得手段と、前記関連性情報における、前記第1キーワードと前記第2キーワードとの間の関連度に基づいて、前記プロファイルの更新において、前記第2キーワードが利用可能かを判断するとともに、前記第2キーワードが利用可能な場合に、前記第1キーワードおよび前記第2キーワードとは異なる第3キーワードの選択の可否かを判断するための判断手段と、前記関連性情報に含まれるキーワードから、当該関連性情報における、前記第1キーワードとの関連度および前記第2キーワードとの関連度に基づいて、前記第3キーワードを選択するための選択手段と、前記第2キーワードおよび/または前記第3キーワードを追加することにより前記プロファイルを更新するための更新手段とを備える、プロファイル更新装置。前記関連性情報は、前記第1キーワードおよび前記第2キーワードを含むキーワードが、相互の関連性に基づいて連結されており、前記関連度は、前記関連性情報における二つのキーワード間の距離である、請求項1に記載のプロファイル更新装置。前記関連度は、前記関連性情報における二つのキーワード間の連結数に応じた度合いである、請求項2に記載のプロファイル更新装置。前記関連度は、前記関連性情報における二つのキーワード間の共起頻度に対応した値である、請求項2に記載のプロファイル更新装置。前記関連性情報は、前記第1キーワードおよび前記第2キーワードを含むキーワードが、キーワードの性質を示す複数の軸で表現される多次元空間にマッピングされたものであり、前記関連度は、前記関連性情報における二つのキーワード間の距離である、請求項1に記載のプロファイル更新装置。前記更新手段は、前記第3キーワードの前記プロファイルへの追加に応じて、前記プロファイルから前記第1キーワードを削除する、請求項1~請求項4のいずれかに記載のプロファイル更新装置。前記生成手段は、ユーザーのコンテンツ閲覧履歴から前記第2キーワードを生成する、請求項1~請求項6のいずれかに記載のプロファイル更新装置。前記生成手段は、ユーザーの検索クエリー履歴から前記第2キーワードを生成する、請求項1~請求項6のいずれかに記載のプロファイル更新装置。前記生成手段は、ユーザーのコンテンツ作成履歴から前記第2キーワードを生成する、請求項1~請求項6のいずれかに記載のプロファイル更新装置。前記生成手段は、ユーザーの機器の操作履歴から前記第2キーワードを生成する、請求項1~請求項6のいずれかに記載のプロファイル更新装置。ユーザーごとに記憶された当該ユーザーの関心を表すキーワードを含むプロファイルを更新するためのプロファイル更新装置の制御方法であって、前記プロファイル更新装置が、前記プロファイルに格納された第1キーワードを抽出するステップと、前記ユーザーの関心領域に関する第2キーワードを生成するステップと、前記第1キーワードと前記第2キーワードとを含む複数のキーワード間の関連性を表す関連性情報を取得するステップと、前記関連性情報における、前記第1キーワードと前記第2キーワードとの間の関連度に基づいて、前記プロファイルの更新において、前記第2キーワードが利用可能かを判断するとともに、前記第2キーワードが利用可能な場合に、前記第1キーワードおよび前記第2キーワードとは異なる第3キーワードの選択の可否を判断するステップと、前記関連性情報に含まれるキーワードから、当該関連性情報における、前記第1キーワードとの関連度および前記第2キーワードとの関連度に基づいて、前記第3キーワードを選択するステップと、前記第2キーワードおよび/または前記第3キーワードを追加することにより前記プロファイルを更新するステップとを備える、プロファイル更新装置の制御方法。ユーザーごとに記憶された当該ユーザーの関心を表すキーワードを含むプロファイルを更新するためのプロファイル更新装置を構成するコンピューターによって実行されるプロファイル更新用プログラムであって、前記コンピューターを、前記プロファイルに格納された第1キーワードを抽出するための抽出手段、前記ユーザーの関心領域に関する第2キーワードを生成するための生成手段、前記第1キーワードと前記第2キーワードとを含む複数のキーワード間の関連性を表す関連性情報を取得するための取得手段、前記関連性情報における、前記第1キーワードと前記第2キーワードとの間の関連度に基づいて、前記プロファイルの更新において、前記第2キーワードが利用可能かを判断するとともに、前記第2キーワードが利用可能な場合に、前記第1キーワードおよび前記第2キーワードとは異なる第3キーワードの選択の可否を判断するための判断手段、前記関連性情報に含まれるキーワードから、当該関連性情報における、前記第1キーワードとの関連度および前記第2キーワードとの関連度に基づいて、前記第3キーワードを選択するための選択手段、および、前記第2キーワードおよび/または前記第3キーワードを追加することにより前記プロファイルを更新するための更新手段として機能させる、プロファイル更新用プログラム。しかしながら、オフィスでプロファイルを作成する場合は、キーワードをそのままプロファイルに使用すると問題が生じる場合がある。キーワードにはユーザーの趣味に関する情報が含まれる場合があるからである。つまり、オフィスにおいてユーザーの趣味に関する情報はプロファイルとして必要ないため、キーワードをそのままプロファイルに利用することにより、上記のような趣味等の個人的な情報がプロファイルとして利用されてしまうと、プロファイルにおいて、ユーザーの業務内容に不適なキーワードの割合が増加する事態が想定される。そして、このようなプロファイルが利用された場合、ユーザーがコンテンツを検索する際に、その場に適さないコンテンツが提供される可能性が高くなる。特に、オフィスでの業務においてコンテンツの検索が行なわれる場合、ユーザーの期待にそぐわないコンテンツが提供されることは、当該ユーザーの業務の生産性低下につながる。その一方で、趣味やプライベートなどの個人的なキーワードであっても、業務におけるユーザーについての重要な属性を含んでいる場合も考えられる。たとえば、業務には関係ない子ども好きという個人的な属性を持つ人の本質は世話好きであり、これは、オフィスにおいても部下の面倒見がよいという属性として当該ユーザーに付随されるべきである。つまり、上記したように業務に直接関係のないキーワードが、そのままプロファイルに利用された場合にはオフィスに不適な情報の提供を招き、問題を生じるとも考えられるが、その一方で、そのようなキーワードのすべてをプロファイルから除外してしまっては、ユーザーの性質をあらわすプロファイルにはならない。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、ユーザーに関連して生成されるキーワードを適切な態様で当該ユーザーのプロファイルに追加することができるプロファイル更新装置およびその制御方法、ならびに、プロファイル更新用プログラムを提供することである。本発明に従ったプロファイル更新装置は、ユーザーごとに記憶された当該ユーザーの関心を表すキーワードを含むプロファイルを更新するためのプロファイル更新装置であって、プロファイルに格納された第1キーワードを抽出するための抽出手段と、ユーザーの関心領域に関する第2キーワードを生成するための生成手段と、第1キーワードと第2キーワードを含む複数のキーワード間の関連性を表す関連性情報を取得するための取得手段と、関連性情報における、第1キーワードと第2キーワードとの間の関連度に基づいて、プロファイルの更新において、第2キーワードが利用可能かを判断するとともに、第2キーワードが利用可能な場合に、第1キーワードおよび第2キーワードとは異なる第3キーワードの選択の可否かを判断するための判断手段と、関連性情報に含まれるキーワードから、当該関連性情報における、第1キーワードとの関連度および第2キーワードとの関連度に基づいて、第3キーワードを選択するための選択手段と、第2キーワードおよび/または第3キーワードを追加することによりプロファイルを更新するための更新手段とを備える。好ましくは、関連性情報は、第1キーワードおよび第2キーワードを含むキーワードが、相互の関連性に基づいて連結されており、関連度は、関連性情報における二つのキーワード間の距離である。好ましくは、関連度は、関連性情報における二つのキーワード間の連結数に応じた度合いである。好ましくは、関連度は、関連性情報における二つのキーワード間の共起頻度に対応した値である。好ましくは、関連性情報は、第1キーワードおよび第2キーワードを含むキーワードが、キーワードの性質を示す複数の軸で表現される多次元空間にマッピングされたものであり、関連度は、関連性情報における二つのキーワード間の距離である。好ましくは、更新手段は、第3キーワードのプロファイルへの追加に応じて、プロファイルから第1キーワードを削除する。好ましくは、生成手段は、ユーザーのコンテンツ閲覧履歴から第2キーワードを生成する。好ましくは、生成手段は、ユーザーの検索クエリー履歴から第2キーワードを生成する。好ましくは、生成手段は、ユーザーのコンテンツ作成履歴から第2キーワードを生成する。好ましくは、生成手段は、ユーザーの機器の操作履歴から第2キーワードを生成する。本発明に従ったプロファイル更新装置の制御方法は、ユーザーごとに記憶された当該ユーザーの関心を表すキーワードを含むプロファイルを更新するためのプロファイル更新装置の制御方法であって、プロファイル更新装置が、プロファイルに格納された第1キーワードを抽出するステップと、ユーザーの関心領域に関する第2キーワードを生成するステップと、第1キーワードと第2キーワードとを含む複数のキーワード間の関連性を表す関連性情報を取得するステップと、関連性情報における、第1キーワードと第2キーワードとの間の関連度に基づいて、プロファイルの更新において、第2キーワードが利用可能かを判断するとともに、第2キーワードが利用可能な場合に、第1キーワードおよび第2キーワードとは異なる第3キーワードの選択の可否を判断するステップと、関連性情報に含まれるキーワードから、当該関連性情報における、第1キーワードとの関連度および第2キーワードとの関連度に基づいて、第3キーワードを選択するステップと、第2キーワードおよび/または第3キーワードを追加することによりプロファイルを更新するステップとを備える。本発明に従ったプロファイル更新用プログラムは、ユーザーごとに記憶された当該ユーザーの関心を表すキーワードを含むプロファイルを更新するためのプロファイル更新装置を構成するコンピューターによって実行されるプロファイル更新用プログラムであって、コンピューターを、プロファイルに格納された第1キーワードを抽出するための抽出手段、ユーザーの関心領域に関する第2キーワードを生成するための生成手段、第1キーワードと第2キーワードとを含む複数のキーワード間の関連性を表す関連性情報を取得するための取得手段、関連性情報における、第1キーワードと第2キーワードとの間の関連度に基づいて、プロファイルの更新において、第2キーワードが利用可能かを判断するとともに、第2キーワードが利用可能な場合に、第1キーワードおよび第2キーワードとは異なる第3キーワードの選択の可否を判断するための判断手段、関連性情報に含まれるキーワードから、当該関連性情報における、第1キーワードとの関連度および第2キーワードとの関連度に基づいて、第3キーワードを選択するための選択手段、および、第2キーワードおよび/または第3キーワードを追加することによりプロファイルを更新するための更新手段として機能させる。本発明によれば、既に当該ユーザーのプロファイルに登録されている第1キーワードだけでなく、ユーザーの関心領域に関して生成された第2キーワードにも関連を有する第3キーワードが選択され、プロファイルの更新の際に当該第3キーワードが当該プロファイルに追加される。これにより、プロファイルに、業務および個人的な属性のいずれにも関連する、つまり、オフィスに不適でなくかつユーザーの性質を適切に表すキーワードを追加することができる。以下、本発明について、図面を参照して説明する。なお、以下の説明において、同一の機能および作用を有する要素については、同じ符号を付し、重複する説明を繰返さない。<システムの概略構成>図1は、本願のプロファイル更新装置の一実施の形態の情報推薦サーバー以下、単にサーバーという200を含む情報推薦システムの概略構成を示す。情報推薦システムは、サーバー200と、1台以上のクライアント端末100により構成される。サーバー200は、ネットワーク500を介してクライアント端末100と通信可能に構成されている。サーバー200は、Webページやドキュメントなどのコンテンツをユーザーに提供するものである。ユーザーは、クライアント端末100に搭載されているWebブラウザ等のコンテンツ閲覧機能を利用して、サーバー200からクライアント端末100にコンテンツを取得し、当該コンテンツを視聴する。なお、本実施の形態では、サーバー200は、クライアント端末100からの要求に応じて当該クライアント端末100にコンテンツを提供するが、サーバー200がクライアント端末100と同一の装置によって構成されてもよい。また、サーバー200には、ユーザーごとのプロファイルが格納されている。そして、サーバー200は、クライアント端末100に対してコンテンツを提供する際、クライアント端末100のユーザーのプロファイルに基づいて、提供するコンテンツを選択する場合が有り得る。そして、サーバー200は、当該プロファイルの更新を行なう。なお、更新対象となるプロファイルは、必ずしもサーバー200自身に格納されている必要はなく、サーバー200とは異なる記憶装置に格納されていても良い。<サーバーのハードウェア構成>図2は、サーバー200のハードウェア構成を模式的に示す図である。図2を参照して、サーバー200は、たとえば汎用のコンピュータによって実現され、当該サーバー200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、サーバー200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、他のサーバー200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、およびサーバー200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を介してネットワーク500や他のネットワークと接続可能であり、また、モニター266に当該サーバー200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。また、サーバー200は、モニター266と一体的に構成されてもよく、別体で構成されても良い。また、モニター266等の表示装置を備えず、表示装置に情報を表示するための情報を送信するものであっても良い。<クライアント端末のハードウェア構成>図3は、クライアント端末100のハードウェア構成を模式的に示す図である。図3を参照して、クライアント端末100は、たとえば汎用のコンピュータによって実現され、当該クライアント端末100の動作を全体的に制御するCPU150、CPU150のワークエリアとして機能するRAM154、プログラムやデータなどを記憶するROM156、クライアント端末100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160、別のネットワークとの通信を行なう通信装置162、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164、およびサーバー200に対して着脱可能な記憶媒体152Aとアクセスするメディアドライブ152と、モニター166とを備えている。CPU150は、入力装置160を介して入力された情報の入力を受付け、通信装置162を介してネットワーク500や他のネットワークと接続可能であり、また、モニター166にクライアント端末100において処理されている情報やサーバー200から提供されるコンテンツを表示させることができる。CPU150が実行するプログラムは、ROM156やHDD164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152を介してCPU150がアクセスする記憶媒体152Aに記憶されていてもよいし、CPU150が通信装置162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152Aとしては、CD-ROM、DVD-ROM、USBメモリ、メモリカード、FD、ハードディスク、磁気テープ、カセットテープ、MO、MD、ICカードメモリカードを除く、光カード、マスクROM、EPROM、EEPROM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、HDD164のハードディスクには、メディアドライブ152を介して記憶媒体152Aに記憶されたファイルや、通信装置162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HDD164のハードディスクに記憶インストールされ、これがCPU150によって実行されてもよい。また、クライアント端末100は、モニター166と一体的に構成されてもよく、別体で構成されても良い。また、モニター166等の表示装置を備えず、表示装置に情報を表示するための情報を送信するものであっても良い。<サーバーの機能構成>図4は、サーバー200の機能構成を模式的に示す図である。図4を参照して、サーバー200は、その機能として、通信部201と、閲覧履歴収集部202と、個人関心キーワード生成部203と、キーワード変換判断部204と、業務関心キーワード抽出部205と、意味関連ネットワーク取得部207と、キーワード変換部209と、プロファイル更新部210とを含む。これらの各機能は、たとえばCPU250がHDD264等に格納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、各機能の少なくとも一つが、専用のLSILargeScaleIntegration等のハードウェア要素によって実現されても良い。本実施の形態では、業務関心キーワード抽出部205によって、抽出手段が構成される。また、個人関心キーワード生成部203によって、生成手段が構成される。また、意味関連ネットワーク取得部207によって、取得手段が構成される。また、キーワード変換判断部204によって、判断手段が構成される。また、キーワード変換部209によって、選択手段が構成される。また、プロファイル更新部210によって、更新手段が構成される。各要素の機能については、後述する。なお、閲覧履歴収集部202および/または個人関心キーワード生成部203は、クライアント端末100内に設けられても良い。サーバー200は、さらに、ユーザープロファイルDBデータベース206と、意味関連ネットワークDB208と、コンテンツDB212とを含む。これらは、たとえばHDD164によって構成される。なお、これらの機能は、サーバー200以外の装置に設けられ、適宜当該装置から各機能に蓄積される情報を取得することにより、サーバー200がこれらの機能を達成しても良い。<クライアント端末の機能構成>図5は、クライアント端末100の機能構成を模式的に示す図である。図5を参照して、クライアント端末100は、その機能として、通信部101、および、処理部102を含む。これらの機能は、たとえばCPU150がHDD164に格納されるプログラムを実行することにより、実現される。なお、各機能の少なくとも一つが、専用のLSI等のハードウェア要素によって実現されても良い。また、クライアント端末100は、さらに、表示部103、操作部104、および、閲覧履歴保存部105を備える。表示部103は、たとえばモニター166によって実現される。操作部104は、たとえば入力装置160によって実現される。閲覧履歴保存部105は、たとえばHDD164によって実現される。<ユーザープロファイルDBの内容>表1に、ユーザープロファイルDB206に格納されている情報の一例を模式的に示す。表1から理解されるように、ユーザープロファイルDB206では、ユーザーごとに、ユーザーのプロファイルの構成要素の一例であるキーワードが格納されている。なお、格納されるキーワードの数は、ユーザー間で統一されていても良いし、ユーザーごとに異なっていても良い。<意味関連ネットワークDBの内容>図6は、意味関連ネットワークDB208に格納されている内容の一例を模式的に示す図である。図6を参照して、意味関連ネットワークDB208では、複数のキーワード関連分野キーワードが格納されている。なお、意味関連ネットワークDB208では、各キーワードがその意味に基づく関連性に従って配列され、そして、互いに関連を有するキーワードが連結されている。このような配列および/または関連に従った連結を、以下、本明細書では、適宜意味関連ネットワークという。また、意味関連ネットワークDB208では、上記のように連結されているキーワード間の距離が、たとえば表2に示されるように格納されている。本実施の形態では、キーワード間の上記した距離が短い表2における距離の値が小さいほど、両キーワードの意味が近いと言える。<プロファイル作成処理>次に、サーバー200において実行される、ユーザーのプロファイルを作成するための処理であるプロファイル生成処理の内容について、説明する。図7は、当該処理のフローチャートである。当該処理は、たとえばユーザーごとに、所定時間ごとに、実行される。図7を参照して、ステップS10では、業務関心キーワード抽出部205が、ユーザープロファイルDB206から、指定されたユーザーのユーザープロファイルを取得する。なお、図7の処理は、上記したようにたとえばユーザーごとに所定時間ごとに、実行される。したがって、処理対象となるユーザーは、図7の処理の開始時に指定される。そして、ステップS10の指定されたユーザーとは、たとえばこのように処理開始時に指定されているユーザーとすることができる。そして、ステップS10では、業務関心キーワード抽出部205が、上記のように取得されたプロファイルからキーワードが抽出される。このようなキーワードの抽出は、たとえばユーザープロファイルDB206における、処理対象のユーザーに関連付けられたキーワードを抽出することにより実現される。そして、以降の処理では、ここで抽出されたキーワードが業務関心キーワードとして取り扱われる。また、当該業務関心キーワードによって、第1キーワードが構成される。たとえば、ユーザープロファイルDB206において、ユーザーAのプロファイルには、クラウドセキュリティスマートフォンというキーワードが格納されている。したがって、処理対象のユーザーがユーザーAである場合には、ステップS10では、クラウドセキュリティスマートフォンというキーワードが抽出される。次に、ステップS20では、閲覧履歴収集部202が、通信部201を介してクライアント端末100に閲覧履歴要求を送信し、クライアント端末100からユーザーのコンテンツ閲覧履歴を取得する。閲覧履歴収集部202は、取得したユーザーのコンテンツ閲覧履歴を、個人関心キーワード生成部203に送信する。コンテンツ閲覧履歴のコンテンツとしては、たとえば、Webページ、ドキュメント、映像、音楽が挙げられる。クライアント端末100の閲覧履歴保存部105では、コンテンツ閲覧履歴が、例えば表3に示されるようなデータ形式で格納される。表3から理解されるように、コンテンツ閲覧履歴には、たとえば、コンテンツ閲覧者名ユーザー名、閲覧日時、閲覧コンテンツの場所が含まれる。クライアント端末100では、処理部102は、キーボードやマウスなどの入力装置160を利用したユーザーの操作内容を操作部104から取得する。そして、処理部102は、操作に応じて通信部101を通じてコンテンツを取得し、表示部103に表示するとともに、取得したコンテンツに関する情報コンテンツのURLUniformResourceLocator、コンテンツ自体、等を閲覧履歴保存部105に保存する。そして、サーバー200から閲覧履歴要求を受信すると、処理部102は、閲覧履歴保存部105から閲覧履歴を読み出し、通信部101を介して、サーバー200に、閲覧履歴を送信する。一方、閲覧履歴収集部202は、ステップS20において、このようなコンテンツ閲覧履歴の閲覧コンテンツの場所に記載された場所からコンテンツの内容を取得する。なお、クライアント端末100では、閲覧コンテンツの場所の代わりに、コンテンツの内容そのものが閲覧履歴として格納されていてもよい。そして、閲覧履歴収集部202は、クライアント端末100から、コンテンツの内容を取得してもよい。また、コンテンツの閲覧履歴が所定量蓄積する、とは、たとえば、ユーザーがコンテンツを閲覧することにより蓄積された履歴の数が所定量以上となったこと、とすることができる。また、上記した履歴蓄積完了の個人関心キーワード生成部203への通知の条件の例としては、上記の定期的および所定量の閲覧履歴の蓄積に加えて、クライアント端末100から入力装置160において特定の操作が行なわれた旨の通知を受けたこと、クライアント端末100から当該クライアント端末100が特定の位置に位置したこと、などが挙げられる。なお、後者の場合、クライアント端末100には、GPSGlobalPositioningSystemなどの、当該クライアント端末100の位置情報を検知する機能が備えられている。なお、ステップS20において閲覧履歴収集部202によってコンテンツ閲覧履歴の代わりにまたは、コンテンツ閲覧履歴と併せて取得される情報としては、次の情報が挙げられる。ユーザーが使用した検索クエリーに含まれる検索キーワードユーザーが過去に作成したコンテンツの内容作成履歴ユーザーのキーボード入力やマウスで選択した文字列など機器操作情報他ユーザー処理対象のユーザーと一定の関連を有するユーザー等のプロファイル次に、ステップS30では、個人関心キーワード生成部203が、閲覧履歴収集部202からの履歴蓄積完了通知に応じて、閲覧履歴収集部202から送信されたユーザーのコンテンツ閲覧履歴に基づいて、キーワードを生成する。本実施の形態では、ここで生成されたキーワードが、処理対象のユーザーの個人関心キーワードとして扱われる。そして、個人関心キーワード生成部203は、キーワード変換判断部204に、上記のように抽出生成した個人関心キーワードを通知する。なお、ステップS30におけるキーワードの抽出生成としては、たとえば、以下のような方法が考えられる。1つ目の例としては、コンテンツ閲覧履歴やコンテンツの作成履歴などから取得する方法である。具体的には、閲覧または作成されたコンテンツから、見出しのテキストを抽出する、または、コンテンツに含まれるテキストからTF-IDFTermFrequency-InverseDocumentFrequency等の単語出現頻度の大きさに基づいて単語を抽出する。2つ目の例としては、コンテンツ映画や音楽などのメタデータに含まれる、コンテンツの概要や作者やジャンルなどの情報を抽出する。あるいは、コンテンツに含まれる画像をパターン認識して物体の種類を特定し、当該種類の物体の名称等の、当該種類の物体に対応した文字列をキーワードとして出力する。3つ目の例としては、クライアント端末100における処理対象のユーザーの機器操作情報に基づいて、取得される。具体的には、所定期間に、処理対象のユーザーがキーボードから所定の頻度以上で入力した文字列、マウス操作により画面上で選択した箇所から抽出された文字列、および/または、プリンタで印刷した文書から抽出されるキーワードが、上記したキーワードとして抽出される。4つ目の例としては、スキャナで取り込んだ画像からOCROpticalCharacterReaderでキーワードを抽出する。5つ目の例としては、ユーザーが手足など人体に取り付けたセンサー加速度や筋電位、脳波のデータをパターン認識して行動を判別し、行動を表すキーワードを出力する。具体的には、ユーザーが視線を検知するために頭部等に装着したカメラなどの画像センサー視線トラッキングについて、その移動パターンをパターン認識により判別し、結果として得られたパターンに対応するキーワードを出力する。ステップS30では、具体的には、たとえばユーザーAがクライアント端末100に搭載のWebブラウザを操作して、あるレストランのディナーコースに関するWebサイト場所:http://restaurant.com/dinner.htmlを閲覧していた場合、同サイトのコンテンツに含まれるレストランという単語が個人関心キーワードとして抽出される。このようにして、個人関心キーワード生成部203は、処理対象のユーザーのすべての閲覧履歴について、キーワードの抽出を行なう。ここで抽出されるキーワードの一例を、表4に示す。表4から理解されるように、個人関心キーワード生成部203は、それぞれの閲覧履歴に対して、1つ以上の個人関心キーワードを抽出生成する。ここで、ステップS30で抽出生成されたキーワードのすべてが、ユーザープロファイルから抽出された業務関心キーワードに既に含まれている場合には、この時点で図7の処理は終了する。次に、ステップS40では、キーワード変換判断部204が、意味関連ネットワーク取得部207を介して意味関連ネットワークDB208からキーワード間の関連性を表す意味関連ネットワークを取得する。ここで取得される意味関連ネットワークの一例としては、たとえば図6に示されたものが挙げられる。また、意味関連ネットワークDB208は、例えば、収集した多数の文書から、それらの文書に登場する単語の共起頻度に基づいて、上記意味関連ネットワークを特定する情報を生成しても良い。このような情報の生成には、あらかじめ構築されている類義語シソーラス辞書、単語のオントロジーが利用されても良い。なお、本実施の形態において、意味関連ネットワークは、図6に示したようなものに限定されない。図8は、本実施の形態において利用される意味関連ネットワークの変形例を示す図である。図8を参照して、意味関連ネットワークでは、キーワードの性質を表す複数の軸が示され、これらの軸で表現される多次元空間意味空間にキーワードがマッピングされる。図8における、各キーワードの、2つの軸に関する位置各軸について与えられた意味上の値を、表5に示す。このような意味関連ネットワークでは、この意味空間上でのキーワード間の距離が、ユークリッド距離などの計算方法に基づいて算出される。そして、このように算出される距離に基づいて、個人関心キーワードをプロファイルとして利用するかの判断および変換が必要かの判断を行なう。また、意味関連ネットワークとして、複数の文書から算出される単語キーワード同士の共起頻度相互情報量やN-gramに対応した値などを用いることもできる。なお、図6や図8を参照して説明した意味関連ネットワークにおいて、表2等を参照して説明したような単語間の距離が設定されていなくともよい。例えば、意味関連ネットワーク上での単語間のホップ数が利用されても良い。ここで、ホップ数とは、図6に示されたような図において、或る単語から別の単語への連結経路上に存在する単語の数中継数を指す。このように、表2に示されたような単語間の距離の代わりに、ホップ数を用いる場合というのは、以下の説明において、連結経路において隣接する単語キーワード同士の距離がすべて等しいとして処理を進めることを意味する。次に、ステップS50では、キーワード変換判断部204は、まず業務関心キーワードと関連分野キーワードを意味関連ネットワーク上にマッピングする。関連分野キーワードとは、予めサーバー200の意味関連ネットワークDB208に登録されているキーワードである。そして、意味関連ネットワークにおける、業務関心キーワードから個人関心キーワードまでの最短経路をダイクストラ法やベルマン-フォード法などのアルゴリズムを用いて探索する。この探索では、グラフのノードを単語、各辺の重みを単語間の距離と定義して行う。ここで、プロファイルとして利用可能とする業務関心キーワードと個人関心キーワード間の最短距離の閾値をTUSEとする。業務関心キーワードをkwWORK、個人関心キーワードをkwPERSONALとし、キーワードkw1とキーワードkw2間の最短距離をLMINkw1,kw2とする。ここで、kw1が業務関心キーワードを表し、kw2が個人間信キーワードを表す。また、LMINkw1,kw2は、kw1からkw2への最短距離での経路における距離を現したものであり、たとえば図6に記載されるように意味関連ネットワークにおいて関連のあるキーワードが互いに連結される場合には、最短距離の連結経路上に存在する複数のキーワード間の距離の総和である。そして、個人関心キーワードごとにLMINkw1,kw2を算出し、算出結果が次の1または2のいずれかであるかを判断し、そして、当該判断の結果に基づいて、個人関心キーワードkwPERSONALがプロファイルとして利用可能か否かを判断する。1LMINkwWORK,kwPERSONAL≦TUSE:個人関心キーワードkwPERSONALは、プロファイルとして利用可能2TUSE<LMINkwWORK,kwPERSONAL:個人関心キーワードkwPERSONALは、プロファイルとして利用不可能LMINkw1,kw2の算出について、ユーザーAを例にとって具体的に説明する。ユーザーAの個人関心キーワードレストランについて、プロファイルとして利用可能か否かが判断される場合、まずユーザーAの業務関心キーワードが抽出されるステップS10。ここで抽出されるのは、表1から、クラウドセキュリティースマートフォンである。そして、このうち、業務関心キーワードクラウドに基づいて、個人関心キーワードレストランの利用可否が判断される場合、図6において、クラウドからレストランまでの最短経路は2つが考えられる。1つ目は、クラウド-通信-オンラインゲーム-エンターテイメント-レストランの順に連結されたキーワードを伝っていく経路である。この経路を、以下の説明では経路1という。また、2つ目は、クラウド-Webサービス-クーポンサイト-レストランの順に伝っていく経路である。この経路を、以下の説明では経路2という。そして、経路1についての距離の総和は、次の式1で示される。Rクラウド,通信R通信,オンラインゲームRオンラインゲーム,エンターテイメントRエンターテイメント,レストラン...1式1において、Rクラウド,通信は、クラウドと通信の間の距離である。この距離は、表2から6である。また、式1において、R通信,オンラインゲームは、通信とオンラインゲームの間の距離である。この距離は、表2から22である。また、式1において、Rオンラインゲーム,エンターテイメントは、オンラインゲームとエンターテイメントの間の距離である。この距離は、表2から61である。また、式1において、Rエンターテイメント,レストランは、エンターテイメントとレストランの間の距離である。この距離は、表2から57である。よって、式1に、表2に示された値を入れて算出すると、経路1の距離の総和は、次の式2で示されるように146となる。LMINkwWORK,kwPERSONAL=6226157=146...2一方、経路2についての距離の総和は、次の式3で示される。Rクラウド,WebサービスRWebサービス,クーポンサイトRクーポンサイト,レストラン...3式3において、Rクラウド,Webサービスは、クラウドとWebサービスの間の距離である。この距離は、表2から36である。また、式3において、RWebサービス,クーポンサイトは、Webサービスとクーポンサイトの間の距離である。この距離は、表2から39である。また、式3において、Rクーポンサイト,レストランは、クーポンサイトとレストランの間の距離である。この距離は、表2から42である。よって、式3に、表2に示された値を入れて算出すると、経路2の距離の総和は、次の式4で示されるように117となる。LMINkwWORK,kwPERSONAL=363942=117...4この例では、経路2の方が距離が短いため、業務関心キーワードkwWORKと個人関心キーワードのkwPERSONAL最短経路として経路2の距離が選択される。つまり、選択されたスコアは、LMINクラウド,レストラン=117となる。たとえば、TUSE=140である場合には、LMINクラウド,レストラン=117≦TUSEとなる。よって、個人関心キーワードレストランは、プロファイルとして利用可能と判断される。なお、経路1が選択された場合であって、TUSE=140である場合には、LMINクラウド,レストラン=146>TUSEとなるため、個人関心キーワードレストランは、プロファイルとして利用できないと判断される。すべての個人関心キーワードについて、このようにプロファイルとして利用できないと判断されると、ステップS50ではNOの判断がなされて、処理が終了する。一方、ステップS60では、キーワード変換判断部204が、ステップS50でプロファイルに利用可能であると判断された個人関心キーワードが、プロファイルにおいてそのまま利用可能か、または、変換が必要かを判断する。そして、そのまま利用可能と判断するとステップS80へ処理を進め、変換が必要であると判断するとステップS70へ処理を進める。この判断は、たとえば、業務関心キーワードと関連分野キーワード間の最短距離の閾値TCONVと定義し、当該閾値を含む次の3または4の場合分けによって実現される。3LMINkw1,kw2≦TCONV:個人関心キーワードkwPERSONALは、そのままプロファイルに利用できる4TCONV<LMINkw1,kw2:個人関心キーワードkwPERSONALは、変換後に、プロファイルに利用できるそして、個人関心キーワードが上記3のようにそのまま直接、変換することなくプロファイルとして利用可能であると判断した場合には、キーワード変換判断部204は、個人関心キーワードをプロファイル更新部210に通知する。一方、個人関心キーワードの変換が必要と判断された場合、キーワード変換判断部204は、関連分野キーワードと意味関連ネットワークをキーワード変換部209に通知する。上記したように、ユーザーAの業務関心キーワードクラウドと個人関心キーワードレストランについて、LMINは117である。たとえば、TCONV=100とすると、100<117であるため、TCONV<LMINである。よって、個人関心キーワードレストランは変換が必要だと判断されて、当該個人関心キーワードレストランが、図6または、図8に示された関連分野キーワードとともに、キーワード変換部209に通知される。ステップS70では、キーワード変換部209が、キーワード変換判断部204から通知された個人関心キーワードを変換する。具体的には、図6等を参照して説明したような意味関連ネットワーク上において、処理対象ユーザーの業務関心キーワードkwWORKと上記のように通知された個人関心キーワードkwPERSONALのそれぞれからTUSE以内に位置するキーワードを、変換先候補キーワードkwCANDとして列挙する。そして、各変換先候補キーワードkwCANDについて、変換適性スコアSCONVを計算する。SCONVは、たとえば、業務関心キーワードkwWORKと個人関心キーワードkwPERSONALの中間に位置する変換先候補キーワードkwCANDほどスコアが高くなるように、たとえば次のような式5に従って算出される。なお、式5において、wWORKは業務関心キーワードに対する重み付け係数であり、wPERSONALは個人関心キーワードに対する重み付け係数である。SCONVkwWORK,kwPERSONAL,kwCAND=wWORK×ΣLMINkwWORK,kwCANDwPERSONAL×ΣLMINkwPERSONAL,kwCAND...5そして、キーワード変換部209は、変換先候補キーワードkwCANDのうち、SCONVが最も高い変換先候補キーワードkwCANDを、変換先キーワードkwCONVとして選択する。ユーザーAの場合、業務関心キーワードクラウドと個人関心キーワードレストランを結ぶ経路上に位置する、変換先候補キーワードは、クーポンサイトとWebサービスである。ここで、wWORK=1.0とし、wPERSONAL=0.5とする。そうすると、各変換先候補キーワードのSCONVは次の式6,式7に従って算出される。SCONVクラウド,レストラン,クーポンサイト=1.0×810.5×36=99...6SCONVクラウド,レストラン,Webサイト=1.0×360.5×81=76.5...7式6と式7から、クーポンサイトとWebサービスのうち、クーポンサイトの方がSCONVが大きい。よって、クーポンサイトが、変換先キーワードkwCONVとして選択される。ステップS80では、プロファイル更新部210が、処理対象のユーザーのプロファイルを更新する。当該更新の際には、キーワードが追加される。追加されるキーワードは、キーワード変換判断部204から通知された個人関心キーワードkwPERSONAL、または、キーワード変換部209から通知された変換先キーワードkwCONVのいずれかである。たとえば、表1に示したようなユーザープロファイルに対して、ユーザーAについて変換先キーワードクーポンサイトが追加されると、プロファイルは表6に示すように更新される。<情報の推薦>ここで、サーバー200がクライアント端末100に対して推薦する情報を送信する際に実行される処理について説明する。まず、情報推薦部211は、通信部201を介してクライアント端末100からの情報推薦要求を受信する。情報推薦要求には、情報を要求したユーザーAなどのユーザーIDが含まれる。そして、情報推薦部211は、情報推薦要求から抽出したユーザーIDに関するユーザーのユーザープロファイルを、ユーザープロファイルDB206から取得する。表1では、ユーザーAのプロファイルには、キーワードとしてクラウドセキュリティスマートフォンが格納されている。情報推薦部211は、この中から1つ以上のキーワードを選択し、そのキーワードを含む文書をコンテンツDB212内を検索してクライアント端末100送信する。コンテンツDB212には、社内文書あるいは一般に公開されている文献など、種々のコンテンツが格納されている。例えば、クラウドが選択されたとすると、スマートフォンの購入意向に関する調査結果スマートフォン向け電子書籍サービススマートフォン向けソーシャルゲームに関する文書がコンテンツデータベース212から検索され、クライアント端末100に送信されてユーザーAに提示される。なお、サーバー200は、クライアント端末100から情報推薦要求を受信した場合以外にも、所定時間経過後、クライアント端末100が特定の場所に位置した、など、種々の条件が成立した場合に、上記したようなクライアント端末100への推薦情報の提供を行なっても良い。<変形例等>以上説明した本実施の形態では、ステップS10で、ユーザープロファイルに格納された第1キーワード業務関心キーワードが抽出される。次に、ステップS20およびステップS30で、ユーザーの閲覧履歴から、ユーザーの関心領域に関する第2キーワード個人関心キーワードが生成される。次に、ステップS40で、第1キーワードと第2キーワードを含む複数のキーワード間の関連性を表す関連性情報意味関連ネットワークが取得される。そして、ステップS60では、プロファイルの更新のために、第1キーワードおよび第2キーワードとは異なる第3キーワード変換先キーワードkwCONVを選択するか否か、つまり、第2キーワードがプロファイルに直接用いることができるか、それとも、第3キーワードに変換して利用する必要があるかが判断される。そして、第3キーワードが必要であると判断されれば、ステップS70で、第1キーワードと第2キーワードの間の関連性情報における関連度に基づいて、式6および式7等を参照して説明したように第3キーワードが選択される。そして、第3キーワードがユーザープロファイルに追加される。なお、本実施の形態では、第2キーワード個人関心キーワードは、第3キーワードに変換された後は、プロファイルの更新の際にプロファイルに追加されることはなかった。この点、第3キーワードが選択された場合であっても、プロファイルの更新の際に、第3キーワードとともにプロファイルに追加されても良い。なお、第1キーワードについては、第2キーワードのプロファイルの更新における利用可否や変換の要否の判断基準としてしか用いられなかった。なお、第1キーワードは、第2キーワードおよび/または第3キーワードがプロファイルに追加される際に、追加されるキーワードと入れ替わりに、プロファイルから削除されても良い。これにより、ユーザーの興味範囲が大きく変更した場合、変更後のユーザーの興味範囲を更新後のプロファイルに適切に反映できる。また、上記実施の形態において、SCONVは、たとえば、業務関心キーワードkwWORKと個人関心キーワードkwPERSONALの中間に位置する変換先候補キーワードkwCANDほどスコアが高くなるように算出された。なお、業務関心キーワードkwWORKと個人関心キーワードkwPERSONALのいずれからも遠いキーワードほど高いスコアとなるように、SCONVが算出されても良い。これにより、更新後のプロファイルを用いてユーザーに推薦される情報が、当該ユーザーにとって意外性のある、新鮮な情報新しく発見性のある情報を提供することができる。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。"