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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2022-07-22
(45)【発行日】2022-08-01
(54)【発明の名称】評価装置、及び評価方法
(51)【国際特許分類】
G06F 16/95 20190101AFI20220725BHJP
G06F 16/90 20190101ALI20220725BHJP
G06F 16/28 20190101ALI20220725BHJP
【ＦＩ】
G06F16/95
G06F16/90
G06F16/28
【請求項の数】
5
(21)【出願番号】P 2017199973
(22)【出願日】2017-10-15
(65)【公開番号】P2019074894
(43)【公開日】2019-05-16
【審査請求日】2020-10-01
(73)【特許権者】
【識別番号】513084229
【氏名又は名称】データ・サイエンティスト株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】230104019
【弁護士】
【氏名又は名称】大野 聖二
(74)【代理人】
【識別番号】100167933
【弁理士】
【氏名又は名称】松野 知紘
(74)【代理人】
【識別番号】100174137
【弁理士】
【氏名又は名称】酒谷 誠一
(72)【発明者】
【氏名】榊原 直也
(72)【発明者】
【氏名】廣部 祐樹
【審査官】松尾 真人
(56)【参考文献】
【文献】国際公開第２００７／０７４１７２（ＷＯ，Ａ１）
【文献】特開２００６－１２７５２９（ＪＰ，Ａ）
【文献】米国特許出願公開第２００７／０２３９７２９（ＵＳ，Ａ１）
【文献】特開２００３－００６２２１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１０－１１７８９３（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０００－１７２７０７（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０６Ｆ １６／００－１６／９５８
Ｇ０６Ｆ １３／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
評価対象のｗｅｂページと前記評価対象のｗｅｂページを検索する際に用いられるであろう検索語とを指定する指定手段と、前記評価対象のｗｅｂページと、前記評価対象のｗｅｂページに直接リンクされるｗｅｂページである直接リンクページと、１または複数の他のｗｅｂページを介して前記評価対象のｗｅｂページにリンクされるｗｅｂページである間接リンクページの各々のｗｅｂページデータを解析し、ｗｅｂページ間のリンク関係を特定する特定手段と、
前記評価対象のｗｅｂページと前記直接リンクページと前記間接リンクページの各々について、前記検索語との関連性を示す指標をｗｅｂページ毎に設定する設定手段と、
前記特定手段により特定されたリンク関係に含まれる内部アウトバウンドリンクまたは外部アウトバウンドリンクのリンク先の直接リンクページもしくは間接リンクページに設定された前記指標を少なくとも用いて、前記設定手段により前記評価対象のｗｅｂページに設定された前記指標を補正する補正手段と、
を有することを特徴とする評価装置。
【請求項2】
前記指定手段は、前記評価対象のｗｅｂページと前記直接リンクページと前記間接リンクページのリンク関係における階層数Ｎを指定することを特徴とする請求項１に記載の評価装置。
【請求項3】
前記設定手段は、前記評価対象のｗｅｂページと前記直接リンクページと前記間接リンクページの各々のｗｅｂページデータを解析してｗｅｂページ毎に前記指標を設定することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の評価装置。
【請求項4】
評価対象のｗｅｂページと前記評価対象のｗｅｂページを検索する際に用いられるであろう検索語とを指定する指定手段と、前記評価対象のｗｅｂページと、前記評価対象のｗｅｂページに直接リンクされるｗｅｂページである直接リンクページと、１または複数の他のｗｅｂページを介して前記評価対象のｗｅｂページにリンクされるｗｅｂページである間接リンクページの各々のｗｅｂページデータを解析し、ｗｅｂページ間のリンク関係を特定する特定手段と、
前記評価対象のｗｅｂページと前記直接リンクページと前記間接リンクページの各々について、前記検索語との関連性を示す指標をｗｅｂページ毎に設定する設定手段と、
前記設定手段によりｗｅｂページ毎に設定された指標を、前記特定手段により特定されたリンク関係に応じて補正する補正手段と、
を有し、
前記補正手段は、
ｗｅｂページ毎に前記設定手段により設定された指標を対角要素に配列した対角行列Ｃと、前記評価対象のｗｅｂページを最上流とする第ｎ階層目のリンク構造を表す行列Ａn-1と前記第ｎ階層目のリンクの重みであるスカラーｗn-1を用いて、補正後の前記指標を要素とする行列Ｃ´を式（１０）にしたがって算出し、
【数10】
【数8】
リンク元のｗｅｂページとリンク先のｗｅｂページとのドメインが異なり、リンク元のｗｅｂページからリンク先のｗｅｂページへ向かう方向のリンクを表す行列Ｌoeと、前記行列Ｌoeの転置行列Ｌieと、リンク元のｗｅｂページとリンク先のｗｅｂページのドメインが同じであり、リンク元のｗｅｂページからリンク先のｗｅｂページへ向かう方向のリンクを表す行列Ｌoiと、前記行列Ｌoiの転置行列Ｌiiのうちの複数を重み付け加算して得られる行列、または前記行列Ｌoeと前記行列Ｌieと前記行列Ｌoiと前記行列Ｌiiの何れかを重み付けした行列である、
ことを特徴とする評価装置。
【請求項5】
指定手段が、評価対象のｗｅｂページと前記評価対象のｗｅｂページを検索する際に用いられるであろう検索語とを指定する指定ステップと、特定手段が、前記評価対象のｗｅｂページと、前記評価対象のｗｅｂページに直接リンクされるｗｅｂページである直接リンクページと、１または複数の他のｗｅｂページを介して前記評価対象のｗｅｂページにリンクされるｗｅｂページである間接リンクページの各々のｗｅｂページデータを解析し、ｗｅｂページ間のリンク関係を特定する特定ステップと、
設定手段が、前記評価対象のｗｅｂページと前記直接リンクページと前記間接リンクページの各々について、当該ｗｅｂページと前記検索語との関連性を示す指標をｗｅｂページ毎に設定する設定ステップと、
補正手段が、前記特定ステップにて特定されたリンク関係に含まれる内部アウトバウンドリンクまたは外部アウトバウンドリンクのリンク先の直接リンクページもしくは間接リンクページに設定された前記指標を少なくとも用いて、前記設定手段により前記評価対象のｗｅｂページに設定された前記指標を補正する補正ステップと、
を含むことを特徴とする評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、ｗｅｂページの評価をする技術に係り、特に当該評価にあたり、あるｗｅｂページが、より関連性の高い内容をもった他のｗｅｂページとリンク関係を有する場合に、より高く評価されるようにすることによって、検索エンジン等が、より好ましいリンク関係を有するｗｅｂページを高く評価するようにし、それらをユーザに優先的に表示しやすくする技術に関する。
【背景技術】
【0002】
今日、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）に代表される大手運営会社の検索エンジンは、検索によるｗｅｂページへの訪問者（以下、検索訪問者）による閲覧時間が長いｗｅｂページや、１訪問あたりの閲覧ページ数(以下、閲覧ページ数)が多いｗｅｂサイトほど、当該検索語における検索順位を高くする傾向があることが、マーケティング関係者の間で経験値的に知られている。このことから、検索エンジン運営者は、検索訪問者の検索語ごとの各ｗｅｂサイトにおけるサイト内行動の傾向を、アクセス解析ツール等によって計測または収集した上で、検索順位決定指標の一部として活用しているものと推察される。
【0003】
このような情勢下において、ｗｅｂサイト制作者等が、検索エンジンにおいて特定の検索語の検索結果で上位表示を実現すべく、検索訪問者のｗｅｂページ閲覧時間や閲覧ｗｅｂページ数を増加させるには、当該ｗｅｂページの記述内容を検索語に適した内容にしておくことが望ましい。そして、検索訪問者が当該ｗｅｂページからリンクされた他のｗｅｂページに遷移した際、引き続きそのリンク先のｗｅｂページにおいても、何らかの内容の関連性が保たれていることが更に望ましい。具体的には、検索訪問者が最初に閲覧した第１のｗｅｂページの内容と、当該ページからリンクをクリックして遷移した第２のｗｅｂページの内容とを、自然言語処理技術によって計測し比較した場合、双方の内容に、より高い関連性が確認されることが望ましく、さらに、双方の内容が検索語に対してより適した内容であることが望ましい。逆に、双方の内容が関連性に乏しく、検索訪訪問者が、検索目的に合致しないリンク先ページに誘導されてしまったとの印象を持つことは好ましくない。このように、検索訪問者の便益からｗｅｂページ同士のリンク関係を考える視点から、検索結果を改善するための種々の技術が提案されている。
【0004】
例えば、特許文献１では、検索結果を改善するために、ｗｅｂサイトのｗｅｂページを処理する技術が開示されている。より詳細には、識別された検索クエリ用語を含む検索クエリに対して、第２のウェブページが、高い検索結果を持つことになるように、識別された用語と第２のウェブページとの関係付けを保存する動作として、検索スコアのページランク成分を増加させる処理を実行している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【文献】特表２００９－５３２７６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
しかしながら、特許文献１に開示された発明は、検索語が第２のｗｅｂページに適しているかもしれないと決定された場合、第２のテストを実施し、当該検索語を第２のｗｅｂページに関係付けるか否かを決定しているが、第２のテストとは、第２のｗｅｂページのページタイプを決定し、所定のタイプのｗｅｂページである場合には、関係付けから除外するものである。つまり、同文献開示の技術は、所定のテストをクリアした場合に、検索語を第２のｗｅページに関係付けるべく、検索スコアのページランク成分を増加させるもので、あくまでも検索語と第２のｗｅｂページの関連性を検索スコアに反映させるにすぎず、第１のｗｅｂページと第２のｗｅｂページの関連性を、当該第１のｗｅｂページの各種指標に反映させるものではない。従って、検索語が「ソファベッド」である場合に、当該「ソファベッド」と第２のｗｅｂページとの関連性を測り、所定のテストをクリアしたときは当該検索語との関連性を第２のｗｅｂページの検索スコアに反映させるだけにとどまる。
【0007】
一般に、検索語と、当該検索者が検索結果をクリックすることによって訪問するｗｅｂページの内容との関連性が如何に高くとも、検索訪問者はさらに詳細な情報や関連情報を得るべく、当該ｗｅｂページに記載されたサイト内メニューや外部リンク等をたどって、他のｗｅｂページ、すなわち第２のｗｅｂページに遷移することも多い。そのような場合に、リンク元である第1のｗｅｂページ記載された内容の全部または一部と全く関係のない内容のリンク先ｗｅｂページに遷移してしまった場合には、検索目的を果たすために、再び第１のｗｅｂページに戻るか、他のｗｅｂページを検索エンジン等によって探し直さなくてはならなくなる。すなわち、検索訪問者が当初用いた検索語や第１のｗｅｂページの内容と、第２のｗｅｂページの内容との関連性が低いほど、検索訪問者が検索目的を果たせる確率が低下する恐れがあると考えられる。
【0008】
したがって、任意の検索語にふさわしい内容をもったｗｅｂページを発見したり評価したりする際には、検索訪問者が最初に訪問する第１のｗｅｂページの内容のみならず、そのｗｅｂページとリンク関係にある第２のｗｅｂページのコンテンツ内容についても評価しておき、これを第１のｗｅｂページの評価に加えておくことが望ましいと考えられるが、このような評価を実現する技術は従来無かった。
【0009】
本発明は、このような課題に鑑みて為されたものであり、評価対象ｗｅｂページと、これとリンク関係にある他のｗｅｂページとの内容の関連性を自然言語処理技術によって評価することで、より好ましいリンク関係を有するｗｅｂページをより高く評価する技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0010】
上記課題を解決するために本発明は、評価対象のｗｅｂページと、前記評価対象のｗｅｂページを検索する際に用いられるであろう検索語とを指定する指定手段と、前記評価対象のｗｅｂページと、前記評価対象のｗｅｂページに直接リンクされるｗｅｂページである直接リンクページと、１または複数の他のｗｅｂページを介して前記評価対象のｗｅｂページにリンクされるｗｅｂページである間接リンクページの各々のｗｅｂページデータを解析し、ｗｅｂページ間のリンク関係を特定する特定手段と、前記評価対象のｗｅｂページと前記直接リンクページと前記間接リンクページの各々について、前記検索語との関連性を示す指標をｗｅｂページ毎に設定する設定手段と、前記設定手段によりｗｅｂページ毎に設定された指標を、前記特定手段により特定されたリンク関係に応じて補正する補正手段と、を有することを特徴とする評価装置、を提供する。
【0011】
本発明においては、評価対象のｗｅｂページ、直接リンクページ、及び間接リンクページの各々に設定された上記指標が、評価対象のｗｅｂページと当該ｗｅｂページに直接または間接的にリンクされるｗｅｂページのリンク関係に応じて補正される。このため、本発明によれば、評価対象のｗｅｂページにリンクされる他のｗｅｂページとのリンク関係を含めてｗｅｂページの良否を評価することが可能になる。
【0012】
より好ましい態様の評価装置では、前記指定手段は、前記評価対象のｗｅｂページと前記直接リンクページと前記間接リンクページのリンク関係の階層数Ｎを指定することを特徴とする。一般に、階層数Ｎが大きな値となるほど、間接リンクページの数が増加し、特定手段、設定手段、及び補正手段の各手段における処理負荷が重くなる。本態様によれば、上記処理負荷との見合いで好適な階層数Ｎを指定して評価することが可能になる。
【0013】
上記設定手段により設定される指標の具体例としては、ｗｅｂページの掲載情報とそのｗｅｂページを検索する際に用いられるであろう検索語の両者を見比べた被験者の主観に基づく値であっても良いし、ｗｅｂページの掲載情報を客観的に解析して得られた値であっても良い。
【0014】
また、上記課題を解決するために本発明は、評価対象のｗｅｂページを指定する指定手段と、前記評価対象のｗｅｂページと、前記評価対象のｗｅｂページに直接リンクされるｗｅｂページである直接リンクページと、１または複数の他のｗｅｂページを介して前記評価対象のｗｅｂページにリンクされるｗｅｂページである間接リンクページの各々のｗｅｂページデータを解析し、ｗｅｂページ間のリンク関係を特定する特定手段と、前記特定手段により特定されたリンク関係における予め定められた複数種のリンクパターンの各々の出現頻度に応じて、リンク関係の良否を示す指標を算出する算出手段と、を有することを特徴とする評価装置、を提供する。本発明によれば、評価対象ページと当該評価対象ページに直接または間接的にリンクされる他のｗｅｂページの間のリンク関係の良否を評価することが可能になる。
【0015】
また、上記課題を解決するために本発明は、評価対象のｗｅｂページと前記評価対象のｗｅｂページを検索する際に用いられるであろう検索語とを指定する指定ステップと、前記評価対象のｗｅｂページと、前記評価対象のｗｅｂページに直接リンクされるｗｅｂページである直接リンクページと、１または複数の他のｗｅｂページを介して前記評価対象のｗｅｂページにリンクされるｗｅｂページである間接リンクページの各々のｗｅｂページデータを解析し、ｗｅｂページ間のリンク関係を特定する特定ステップと、前記評価対象のｗｅｂページと前記直接リンクページと前記間接リンクページの各々について、当該ｗｅｂページと前記検索語との関連性を示す指標をｗｅｂページ毎に設定する設定ステップと、前記設定ステップにてｗｅｂページ毎に設定された指標を、前記特定ステップにて特定されたリンク関係に応じて補正する補正ステップと、を含むことを特徴とする評価方法、を提供する。本発明によっても、評価対象のｗｅｂページにリンクされる他のｗｅｂページとのリンク関係を含めてコンテンツ力を評価することが可能になる。
【0016】
また、上記課題を解決するために本発明は、評価対象のｗｅｂページを指定する指定ステップと、前記評価対象のｗｅｂページと、前記評価対象のｗｅｂページに直接リンクされるｗｅｂページである直接リンクページと、１または複数の他のｗｅｂページを介して前記評価対象のｗｅｂページにリンクされるｗｅｂページである間接リンクページの各々のｗｅｂページデータを解析し、ｗｅｂページ間のリンク関係を特定する特定ステップと、前記特定ステップにて特定されたリンク関係における予め定められた複数種のリンクパターンの各々の出現頻度に応じて、リンク関係の良否を示す指標を算出する算出ステップと、を有することを特徴とする評価方法、を提供する。本発明によっても、評価対象のｗｅｂページと当該ｗｅｂページにリンクされる他のｗｅｂページのリンク関係の良否を評価することが可能になる。
【発明の効果】
【0017】
本発明によれば、評価対象ｗｅｂページと、これとリンク関係にある他のｗｅｂページとの内容の関連性を自然言語処理技術によって評価することで、より好ましいリンク関係を有するｗｅｂページをより高く評価する技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【0018】
【図1】本発明の第１実施形態による評価装置２０Ａを含む評価システム１Ａの全体構成を示す図である。
【図2】評価装置２０ＡのＣＰＵ２２が評価プログラム２６Ａにしたがって実行する評価方法の流れを示すフローチャートである。
【図3】本実施形態の指定処理を説明するための図である。
【図4】本実施形態の補正処理を説明するための図である。
【図5】本実施形態の評価装置による評価結果の表示例を示す図である。
【図6】本発明の第２実施形態による評価装置２０Ｂを含む評価システム１Ｂの全体構成を示す図である。
【図7】評価装置２０ＢのＣＰＵ２２が評価プログラム２６Ｂにしたがって実行する評価方法の流れを示すフローチャートである。
【図8】本実施形態の指定処理を説明するための図である。
【図9】本実施形態の算出処理を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【0019】
以下、図面を参照しつつ本発明の実施形態を説明する。
（Ａ：第１実施形態）
図１は、本発明の一実施形態である評価装置２０Ａを含む評価システム１Ａの全体構成を示す図である。評価システム１Ａは、ｗｅｂページとそのｗｅｂページをｗｅｂ検索する際に用いられるであろう検索語との関連性（更に相性がよい関係性を意味する親和性を概念的に含む、以下同じ）、当該ｗｅｂページにリンクされる他のｗｅｂページの内容、及びリンク関係を含めて評価する。図１に示すように、評価システム１Ａは、利用者端末１０、及び評価装置２０Ａを有する。利用者端末１０、及び評価装置２０Ａは、例えばインターネットなどのネットワーク９０を介して接続されている。
（Ａ：第１実施形態）
図１は、本発明の一実施形態である評価装置２０Ａを含む評価システム１Ａの全体構成を示す図である。評価システム１Ａは、ｗｅｂページとそのｗｅｂページをｗｅｂ検索する際に用いられるであろう検索語との関連性（更に相性がよい関係性を意味する親和性を概念的に含む、以下同じ）、当該ｗｅｂページにリンクされる他のｗｅｂページの内容、及びリンク関係を含めて評価する。図１に示すように、評価システム１Ａは、利用者端末１０、及び評価装置２０Ａを有する。利用者端末１０、及び評価装置２０Ａは、例えばインターネットなどのネットワーク９０を介して接続されている。
【0020】
利用者端末１０は、パーソナルコンピュータである。利用者端末１０のユーザには、固有のＩＤとパスワードが付与されている。ユーザは、自らの利用者端末１０から評価装置２０Ａにアクセスして認証手続きを行い、サービスを利用する。
【0021】
図１では図示を省略したが、ネットワーク９０には、検索エンジンサービスを提供する役割を果たす１または複数の検索エンジンサーバ装置が接続されている。検索エンジンサービスとは、ネットワーク９０に接続されているコンピュータから検索語を含むＨＴＴＰ（Hypertext Transfer Protocol）リクエスト（検索リクエスト）を受信し、上記検索語を含むｗｅｂサイトのタイトル、ＵＲＬ、スニペット（Snippet）のセットを検索順位が上位のものから順に配した検索結果を返信するネットワークサービスのことを言う。
【0022】
評価装置２０Ａは、図１に示すように、通信インターフェース２１、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２２、ＲＡＭ（Random Access Memory）２３、ＲＯＭ（Read Only Memory）２４、ハードディスク２５を有する。通信インターフェース２１は、ネットワーク９０に接続された装置との間でデータを送受信する。ＣＰＵ２２は、ＲＡＭ２３をワークエリアとして利用しつつ、ＲＯＭ２４やハードディスク２５に記憶された各種プログラムを実行する。ＲＯＭ２４には、ＩＰＬ（Initial Program Loader）などが記憶されている。ハードディスク２５には、本実施形態に特有の機能をＣＰＵ２２に実現させる評価プログラム２６Ａが記憶されている。
【0023】
次に、本実施形態の動作について説明する。ＣＰＵ２２は、評価装置２０Ａの電源投入を契機としてＩＰＬを実行し、このＩＰＬにしたがって評価プログラム２６Ａをハードディスク１５からＲＡＭ２３に読み出し、その実行を開始する。図２は、ＣＰＵ２２が評価プログラム２６Ａにしたがって実行する評価方法の流れを示すフローチャートである。ＣＰＵ２２は、評価プログラム２６Ａを実行することで、指定処理（ステップＳＡ１００）を実行する指定手段、特定処理（ステップＳＡ１１０）を実行する特定手段、設定処理（ステップＳＡ１２０）を実行する設定手段、及び補正処理（ステップＳＡ１３０）を実行する補正手段として機能する。
【0024】
ステップＳＡ１００の指定処理では、ＣＰＵ２２は、図３に示すように、認証手続きを済ませた利用者端末１０に対し、入力画面の関係をＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）により記述したｗｅｂページデータを送信する。利用者端末１０は、このｗｅｂページデータを受信すると、入力画面をユーザに提示する。入力画面には、「評価対象のｗｅｂページを指定してください」という文字列が表示される。その下には、ＵＲＬ入力欄５１がある。ＵＲＬ入力欄５１には、利用者端末１０のユーザによって、検索語との関連性の評価対象となるｗｅｂページ（以下、評価対象ページ：例えば、上記ユーザの運営するサイトのｗｅｂページ）のＵＲＬが入力される。
【0025】
図３に示すように、ＵＲＬ入力欄５１の下には、「検索語を指定してください」などという文字列が表示され、その下には、検索語入力欄５２があり、検索語入力欄５２の下には、送信ボタン５３がある。検索語入力欄５２には、評価対象ページのｗｅｂ検索の際に利用されるであろう検索語が利用者端末１０のユーザによって入力される。
【0026】
ＵＲＬ入力欄５１、及び検索語入力欄５２への情報入力を済ませたユーザは、送信ボタン５３を押下する。送信ボタン５３が押下されると、利用者端末１０は、ＵＲＬ入力欄５１、及び検索語入力欄５２の各々に入力された情報を入力情報として評価装置２０Ａへ送信する。ＣＰＵ２２は、ネットワーク９０を介して利用者端末１０から入力情報を受信すると、受信した入力情報をＲＡＭ２３に書き込む。
【0027】
次に、ＣＰＵ２２は、特定処理（ステップＳＡ１１０）を実行する。この特定処理では、ＣＰＵ２２は、評価対象ページと、当該評価対象ページに直接リンクされるｗｅｂページである直接リンクページと、１または複数の他のｗｅｂページを介して評価対象ページにリンクされるｗｅｂページである間接リンクページの各ｗｅｂページ間のリンク関係を特定する。ここで、評価対象ページに直接リンクされるｗｅｂページとは、当該ｗｅｂページのＵＲＬがハイパーリンクとして上記評価対象ページに埋め込まれているｗｅｂページのことを言う。評価対象ページに間接リンクされるｗｅｂページとは、当該ｗｅｂページのＵＲＬが評価対象ページには埋め込まれていないｗｅｂページのことであり、例えば、直接リンクページ或いは直接リンクページに直接リンクされた他の間接リンクページに、当該ｗｅｂページのＵＲＬが埋め込まれているｗｅｂページが挙げられる。
【0028】
より詳細に説明すると、ＣＰＵ２２は、まず、ステップＳＡ１００にてＲＡＭ２３に書き込んだ入力情報の含まれているＵＲＬにアクセスし、当該ＵＲＬの示すｗｅｂページデータ（すなわち、評価対象ページのｗｅｂページデータ）を取得してＲＡＭ２３に書き込む。ＣＰＵ２２は、このｗｅｂページデータにハイパーリンクとして埋め込まれているＵＲＬを当該ｗｅｂページデータから抽出することで、直接リンクページのＵＲＬを取得する。ＣＰＵ２２は、評価対象ページのＵＲＬと直接リンクページのＵＲＬとを対応付けて両ｗｅｂページのリンク関係を示すリンク関係データを生成し、ＲＡＭ２３に書き込む。次いで、ＣＰＵ２２は、上記の要領で取得した直接リンクページのＵＲＬにアクセスして当該直接リンクページのｗｅｂページデータを取得し、ＲＡＭ２３に書き込む。
【0029】
次いで、ＣＰＵ２２は、直接リンクページのｗｅｂページデータにハイパーリンクとして埋め込まれているＵＲＬを抽出することで、当該直接リンクページに直接リンクされている間接リンクページのＵＲＬを取得する。ＣＰＵ２２は、直接リンクページのＵＲＬと当該間接リンクページのＵＲＬとを対応付けて両ｗｅｂページのリンク関係を示すリンク関係データを生成し、ＲＡＭ２３に書き込む。
【0030】
ＣＰＵ２２は、ＲＡＭ２３に書き込んだ間接リンクページのＵＲＬにアクセスして当該間接リンクページのｗｅｂページデータを取得しＲＡＭ２３に書き込み、当該間接陸ページのｗｅｂページデータにハイパーリンクとして埋め込まれているＵＲＬを抽出することで当該間接リンクページに直接リンクされている他の間接リンクページのＵＲＬを取得し、間接リンクページのＵＲＬと当該他の間接リンクページのＵＲＬとを対応付けて両ｗｅｂページのリンク関係を示すリンク関係データを生成してＲＡＭ２３に書き込む処理を、（Ｎ－１）回または末端の間接リンクページに到達するまで繰り返す。ここで、Ｎは評価プログラム２６Ａにおいて予め定められた１以上の自然数であり、評価対象ページ、直接リンクページ、及び間接リンクページの各ｗｅｂページ間のリンク関係の階層数を表す。
【0031】
次に、ＣＰＵ２２は、設定処理（ステップＳＡ１２０）を実行する。この設定処理では、ＣＰＵ２２は、評価対象ページ、直接リンクページ、及び間接リンクページの各々について、ステップＳＡ１００に入力処理にて指定された検索語または評価対象ページとの関連性を示す指標をｗｅｂページ毎に設定する。本実施形態の設定処理では、ＣＰＵ２２は、評価対象ページ、直接リンクページ、及び間接リンクページを特許第６１６４４３６号公報における解析対象ｗｅｂページとし、当該特許第６１６４４３６号公報に開示のアルゴリズムにしたがって算出されるポータル度に関する評価スコアを上記指標として設定する。なお、本実施形態では、ポータル度に関する評価スコアを上記指標として設定するが、ｗｅｂページの内容とそのｗｅｂページの検索の際に用いられるであろう検索語との関連性を示す値であれば、他のアルゴリズムにしたがって算出される値であっても良い。
【0032】
設定処理（ステップＳＡ１２０）に後続する補正処理（ステップＳＡ１３０）では、ＣＰＵ２２は、設定処理（ステップＳＡ１２０）にてｗｅｂページ毎に設定した指標を、特定処理（ステップＳＡ１１０）にて特定されたリンク関係に応じて補正する。以下、この補正処理の処理内容について説明する。
【0033】
例えば、評価対象ページＰ１に、直接リンクページＰ２と直接リンクページＰ３のＵＲＬがハイパーリンクとして埋め込まれており、直接リンクページＰ２には、直接リンクページＰ３と間接リンクページＰ４のＵＲＬがハイパーリンクとして埋め込まれており、直接リンクページＰ３には、直接リンクページＰ２のＵＲＬがハイパーリンクとして埋め込まれていたとする。この場合、評価対象ページＰ１、直接リンクページＰ２、直接リンクページＰ３、及び間接リンクページＰ４のリンク関係は、図４のように表される。図４では、各ｗｅｂページが丸印で表さており、ｗｅｂページ間のリンクが矢印で表されている。図４において丸印内に記された数値（４８０、４００、３２０、及び１３０の各々）は、当該丸印に対応するｗｅｂページに対して上記設定処理にて設定された指標の値である。なお、図４に示す例では、直接リンクページＰ２、直接リンクページＰ３及び間接リンクページＰ４のドメインは同一であり、評価対象ページＰ１のみドメインが異なる。図４において符号Ｐ２、Ｐ３及びＰ４の各々の指す丸印には同一のハッチングが付与されており、符号Ｐ１の示す丸印にハッチングが付与されていないのは、上記ドメインの関係を表している。
【0034】
ｗｅｂページ毎に設定処理（ステップＳＡ１２０）にて設定された指標を対角要素に配列した対角行列Ｃ（式（１）参照）と、リンク関係に応じた補正を表す行列Ａと、を用いて、補正後の指標の行列Ｃ´を以下の式（２）により表す。行列Ｃ、行列Ｃ´、及び行列Ａにおけるｉ列ｊ行成分（ｉ≠ｊ）には、ｗｅｂページＰｉとｗｅｂページＰｊのリンク関係が反映される。設定処理（ステップＳＡ１２０）では、リンク関係を考慮せいずに指標の設定を行っているため、行列Ｃにおける対角成分以外の成分は全て０となっている。
【数1】
【数2】
【0035】
リンク関係に応じた補正を表す行列Ａは、外部アウトバウンドリンクを表す行列Ｌｏｅ、内部アウトバウンドリンクを表す行列Ｌｏｉ、外部インバウンドリンクを表す行列Ｌiｅ、内部インバウンドリンクを表す行列Ｌiｉと、外部アウトバウンドリンクの重み付け係数であるスカラーｗｏｅ、内部アウトバウンドリンクの重み付け係数であるスカラーｗｏｉ、外部インバウンドリンクの重み付け係数であるスカラーｗiｅ、内部インバウンドリンクの重み付け係数であるスカラーｗiｉと、行列Ｃを用いて以下の式（３）により表される。
【数3】
【0036】
外部アウトバウンドリンクとは、リンク元のｗｅｂページとリンク先のｗｅｂページとのドメインが異なり、リンク元のｗｅｂページからリンク先のｗｅｂページへ向かう方向のリンクである。外部アウトバウンドリンクを表す行列Ｌｏｅのｉ列ｊ行成分には、ｗｅｂページＰｉとｗｅｂページＰｊのドメインが異なり、かつｗｅｂページＰｉからｗｅｂページＰｊへ向かう方向のリンクが有る場合に１がセットされ、その他の場合は０がセットされる。外部インバウンドリンクとは、リンク元のｗｅｂページとリンク先のｗｅｂページとのドメインが異なり、外部アウトバウンドリンクとは逆方向のリンクである。外部インバウンドリンクを表す行列Ｌiｅは、外部アウトバウンドリンクを表す行列Ｌｏｅの転置行列である。図４に示すリンク関係では、評価対象ページＰ１から、当該評価対象ページＰ１とはドメインが異なる直接リンクページＰ２と直接リンクページＰ３の各々にリンクが向かっている。このため、外部アウトバウンドリンクを表す行列Ｌｏｅは、以下の式（４）により表され、外部インバウンドリンクを表す行列Ｌiｅは、以下の式（５）により表される。
【数4】
【数5】
【0037】
内部アウトバウンドリンクとは、リンク元のｗｅｂページとリンク先のｗｅｂページとのドメインが同じであり、リンク元のｗｅｂページからリンク先のｗｅｂページへ向かう方向のリンクである。内部アウトバウンドリンクを表す行列Ｌｏiのｉ列ｊ行成分には、ｗｅｂページＰｉとｗｅｂページＰｊのドメインが同じであり、かつｗｅｂページＰｉからｗｅｂページＰｊへ向かう方向のリンクが有る場合に１がセットされ、その他の場合は０がセットされる。内部インバウンドリンクとは、リンク元のｗｅｂページとリンク先のｗｅｂページとのドメインが同じであり、内部アウトバウンドリンクとは逆方向のリンクである。内部インバウンドリンクを表す行列Ｌiiは、外部アウトバウンドリンクを表す行列Ｌｏiの転置行列である。図４に示すリンク関係では、直接リンクページＰ２から、同じドメインに属する直接リンクページＰ３と間接リンクページＰ４にリンクが向かっており、また、直接リンクページＰ３から直接リンクページＰ２にリンクが向かっている。このため、内部アウトバウンドリンクを表す行列Ｌｏiは、以下の式（６）により表され、内部インバウンドリンクを表す行列Ｌiiは、以下の式（７）により表される。
【数6】
【数7】
【0038】
ｗｅｂページのリンク関係おいては、豊富なリンクを有するｗｅｂページからのリンクであるほど高い
評価が為されると考えられる。このような評価を可能にするため、本実施形態では式（２）を拡張し、まず、以下の式（８）の漸化式を定義する。式（８）における行列Ａｎ（ｎ≧１）は、ｗｅｂページのリンク関係において評価対象ページを第０階層とした場合における第ｎ階層のリンク関係に応じた補正を表す行列であり、行列Ｌは以下の式（９）により表される。この場合、第ｎ層のリンク関係の重み付け係数であるスカラーをｗｎとすると、前掲式（２）は、以下の式（１０）のように拡張される。
評価が為されると考えられる。このような評価を可能にするため、本実施形態では式（２）を拡張し、まず、以下の式（８）の漸化式を定義する。式（８）における行列Ａｎ（ｎ≧１）は、ｗｅｂページのリンク関係において評価対象ページを第０階層とした場合における第ｎ階層のリンク関係に応じた補正を表す行列であり、行列Ｌは以下の式（９）により表される。この場合、第ｎ層のリンク関係の重み付け係数であるスカラーをｗｎとすると、前掲式（２）は、以下の式（１０）のように拡張される。
【数8】
【数9】
【数10】
【0039】
本実施形態の補正処理（ステップＳＡ１３０）では、ＣＰＵ２２は、設定処理（ステップＳＡ１２０）にてｗｅｂページ毎に設定された指標の行列Ｃと、特定処理（ステップＳＡ１１０）にて特定されたリンク関係に応じた行列Ａｎ（ｎ＝０～Ｎ）を用いて、補正後の指標に関する行列Ｃ´を上記式（１０）にしたがって算出し、当該行列Ｃ´を評価対象ページの指定元の利用者端末１０へ返信する。
【0040】
式（１０）の右辺第１項には、評価対象ページ、直接リンクページ、及び間接リンクページの各ｗｅｂページの内容と上記評価対象ページを検索する際に用いられるであろう検索語の関連性が反映されており、右辺第２項には各ｗｅｂページ間のリンク関係が反映されている。したがって、評価対象ページの指定元の利用者端末１０のユーザは当該指標Ｃ´を参照することで、評価対象のｗｅｂページとそのｗｅｂページを検索する際に用いられるであろう検索語との関連性について、当該評価対象のｗｅｂページにリンクされる他のｗｅｂページとのリンク関係、及び当該他のｗｅｂページの内容を加味した評価結果を得ることができる。このように、本実施形態によれば、評価対象のｗｅｂページとそのｗｅｂページを検索する際に用いられるであろう検索語との関連性を、当該評価対象のｗｅｂページにリンクされる他のｗｅｂページとのリンク関係、及び当該他のｗｅｂページの内容を加味した評価することが可能になる。
【0041】
実際の評価結果の表示例は、例えば図５に示される通りである。ここでは、一例として検索キーワード「ソファベッド 価格」について検索した結果を示しているが、評価対象のｗｅｂページの総合評価が示されると共に、その内訳、即ち１）評価対象のｗｅｂページ単体の評価、２）リンク関係のｗｅｂページ評価、がそれぞれスコアで示される。そして、リンク関係のｗｅｂページ評価では、実際のリンク先のＵＲＬと、各リンク先の評価スコアが確認可能となっている。このように、評価対象のｗｅｂページとそのｗｅｂページを検索する際に用いられるであろう検索語との関連性をリンク関係を加味して評価することが可能になる。
【0042】
（Ｂ：第２実施形態）
次いで、本発明の第２実施形態を説明する。
図６は、本発明の第２実施形態による評価装置２０Ｂを含む評価システム１Ｂの全体構成を示す図である。評価システム１Ｂは、評価対象ページと当該評価対象ページに直接または間接的にリンクされる他のｗｅｂページの間のリンク関係を評価するものである。前掲図１と図６とを比較すれば明らかなように、評価システム１Ｂは、評価装置２０Ａに代えて評価装置２０Ｂを有する点が評価システム１Ａと異なる。そして、評価装置２０Ｂは、評価装置２０Ａと同じハードウェア構成を有するものの、評価プログラム２６Ａに代えて評価プログラム２６Ｂがハードディスク２５に記憶されている点が評価装置２０Ａと異なる。
次いで、本発明の第２実施形態を説明する。
図６は、本発明の第２実施形態による評価装置２０Ｂを含む評価システム１Ｂの全体構成を示す図である。評価システム１Ｂは、評価対象ページと当該評価対象ページに直接または間接的にリンクされる他のｗｅｂページの間のリンク関係を評価するものである。前掲図１と図６とを比較すれば明らかなように、評価システム１Ｂは、評価装置２０Ａに代えて評価装置２０Ｂを有する点が評価システム１Ａと異なる。そして、評価装置２０Ｂは、評価装置２０Ａと同じハードウェア構成を有するものの、評価プログラム２６Ａに代えて評価プログラム２６Ｂがハードディスク２５に記憶されている点が評価装置２０Ａと異なる。
【0043】
本実施形態においても、ＣＰＵ２２は、評価装置２０Ｂの電源投入を契機としてＩＰＬを実行し、このＩＰＬにしたがって評価プログラム２６Ｂをハードディスク１５からＲＡＭ２３に読み出し、その実行を開始する。図７は、評価装置２０ＢのＣＰＵ２２が評価プログラム２６Ｂにしたがって実行する評価方法の流れを示すフローチャートである。前掲図２と図７とを対比すれば明らかなように、本実施形態における評価方法は、指定処理（ステップＳＡ１００）に代えて指定処理（ステップＳＢ１００）を設けた点と、設定処理（ステップＳＡ１２０）、及び補正処理（ステップＳＡ１３０）に代えて算出処理（ステップＳＢ１２０）を設けた点が第１実施形態における評価方法と異なる。つまり、評価装置２０ＢのＣＰＵ２２は、評価プログラム２６Ｂを実行することで、指定処理（ステップＳＢ１００）を実行する指定手段、特定処理（ステップＳＡ１１０）を実行する特定手段、及び算出処理（ステップＳＢ１２０）を実行する算出手段として機能する。以下、第１実施形態との相違点である指定処理（ステップＳＢ１００）と算出処理（ステップＳＢ１２０）を中心に説明する。
【0044】
ステップＳＢ１００の指定処理では、ＣＰＵ２２は、図８に示すように、認証手続きを済ませた利用者端末１０に対し、入力画面の関係をＨＴＭＬにより記述したｗｅｂページデータを送信する。利用者端末１０は、このｗｅｂページデータを受信すると、入力画面をユーザに提示する。この入力画面には、「評価対象のｗｅｂページを指定してください」という文字列が表示される。その下には、ＵＲＬ入力欄５１がある。ＵＲＬ入力欄５１には、利用者端末１０のユーザによって、リンク関係の良否の評価対象となるｗｅｂページのＵＲＬが入力される。そして、ＵＲＬ入力欄５１の下には、送信ボタン５３がある。前掲図３と図８とを対比すれば明らかなように、本実施形態の入力画面には、「検索語を入力してください」という文字列は含まれておらず、検索語入力欄５２も設けられていない。本実施形態の入力画面は、これらの点が第１実施形態における入力画面（図３参照）と異なる。本実施形態では、評価対象ページと当該評価対象ページに直接または間接的にリンクされる他のｗｅｂページの間のリンク関係が評価対象となり、検索語を指定する必要はないからである。
【0045】
ＵＲＬ入力欄５１への情報入力を済ませたユーザは、送信ボタン５３を押下する。送信ボタン５３が押下されると、利用者端末１０は、ＵＲＬ入力欄５１に入力された情報（すなわち、評価対象ページのＵＲＬ）を入力情報として評価装置２０Ｂへ送信する。ＣＰＵ２２は、ネットワーク９０を介して利用者端末１０から入力情報を受信すると、受信した入力情報をＲＡＭ２３に書き込む。
【0046】
指定処理（ステップＳＢ１００）に後続して実行される特定処理（ステップＳＡ１００）の処理内容は、第１実施形態における特定処理の処理内容と同一である。つまり、この特定処理（ステップＳＡ１１０）では、ＣＰＵ２２は、評価対象ページ、直接リンクページ、及び間接リンクページの各々のｗｅｂページデータを取得し、それらｗｅｂページデータを解析して各ｗｅｂページのリンク関係を特定し、当該リンク関係を示すリンク関係データをＲＡＭ２３に書き込む。
【0047】
特定処理（ステップＳＡ１１０）に後続する算出処理（ステップＳＢ１２０）では、ＣＰＵ２２は、特定処理にて特定されたリンク関係において、予め定められた複数種のリンクパターンの各々の出現頻度を算出し、当該リンク関係の良否を示す指標Ｓを当該出現頻度に応じて算出し、評価対象ページの指定元の利用者端末１０へ当該指標Ｓを返信する。本実施形態において上記予め定められた複数種のリンクパターンとは、トライアドに含まれる特定の１つのノードを親ノード（図９ではハッチングを付与）とした場合の他の２つのノードのリンクパターンＰＴ０１～ＰＴ３３である（図９参照）。図９に示すリンクパターンＰＴ０１～ＰＴ３３の各々には、当該リンクパターンに含まれるリンク（図９では、矢印でリンクを表記）の数が多いほど、大きな評価値が予め割り当てられている。これは、リンクの数が多いリンク関係ほど好ましいと考えられるからである。
【0048】
算出処理（ステップＳＢ１２０）の処理内容の詳細は、次の通りである。ＣＰＵ２２は、まず、指標Ｓに初期値（例えば、０）をセットする。次いで、ＣＰＵ２２は、ＲＡＭ２３に記憶されているリンク関係データの表すリンク関係において、評価対象ページを最上流のｗｅｂページとし、上流側から順にｗｅｂページを１つずつ選択して上記親ノードとし、当該親ノードとその１つ下流側に直接リンクされているｗｅｂページのリンク関係がリンクパターンＰＴ０１～ＰＴ３３の何れに該当するのかを判定し、該当すると判定されたリンクパターンの評価値を指標Ｓに加算する。
【0049】
上記選択したｗｅｂページが評価対象ページである場合には、評価対象ページと直接リンクページのリンク関係は、図９に示すリンクパターンＰＴ０１～ＰＴ３３の何れに該当し、該当するリンクパターンの評価値が指標Ｓに加算される。例えば、直接リンクページが１つであれば、図９におけるリンクパターンＰＴ０１～ＰＴ０３の何れかの評価値が指標Ｓに加算され、直接リンクページが２つであれば、図９におけるリンクパターンＰＴ０４～ＰＴ０９、ＰＴ１３～ＰＴ１８、ＰＴ２２～ＰＴ２４、及びＰＴ２８～ＰＴ３３の何れかの評価値が指標Ｓに加算される。直接リンクページが３つ以上であれば、リンクパターンＰＴ０１～ＰＴ０３の何れかの評価値とリンクパターンＰＴ０４～ＰＴ０９、ＰＴ１３～ＰＴ１８、ＰＴ２２～ＰＴ２４、及びＰＴ２８～ＰＴ３３の何れかの評価値が指標Ｓに加算される。直接リンクページと当該直接リンクページに直接リンクされている間接リンクページのリンク関係、間接リンクページと当該間接リンクページに直接リンクされている間接リンクページのリンク関係についても同様に、該当するリンクパターンの評価値が指標Ｓに加算される。
【0050】
本実施形態によれば、評価対象ページと当該評価対象ページに直接または間接的にリンクされる他のｗｅｂページの間のリンク関係の良否を示す指標Ｓが、当該評価対象ページの指定元の利用者端末１０へ返信され、当該利用者端末１０のユーザは当該指標Ｓを参照することで、上記リンク関係の良否を把握することができる。
【0051】
（Ｃ：変形例）
以上本発明の第１実施形態、及び第２実施形態について説明した。しかし、これら実施形態に以下の変形を加えても勿論良い。
（１）上記第１実施形態では、評価対象ページ、直接リンクページ、及び間接リンクページの各ｗｅｂページ間のリンク関係における階層数Ｎが固定であったが、指定処理にて階層数Ｎをユーザに指定させても良い。具体的には、図３に示す入力画面に階層数入力欄を設け、当該階層数入力欄に入力された階層数Ｎを含む入力情報を評価装置２０Ａへ送信する処理を、送信ボタン５３のクリックを契機として利用者端末１０に実行させるようにすれば良い。一般に、階層数Ｎが大きな値となるほど、特定処理（ステップＳＡ１１０）、設定処理（ステップＳＡ１２０）、及び補正処理（ステップＳＡ１３０）の処理負荷が重くなる。特定処理（ステップＳＡ１１０）、設定処理（ステップＳＡ１２０）、及び補正処理（ステップＳＡ１３０）の処理負荷との見合いで好適な階層数Ｎを指定して評価することが可能になる。
以上本発明の第１実施形態、及び第２実施形態について説明した。しかし、これら実施形態に以下の変形を加えても勿論良い。
（１）上記第１実施形態では、評価対象ページ、直接リンクページ、及び間接リンクページの各ｗｅｂページ間のリンク関係における階層数Ｎが固定であったが、指定処理にて階層数Ｎをユーザに指定させても良い。具体的には、図３に示す入力画面に階層数入力欄を設け、当該階層数入力欄に入力された階層数Ｎを含む入力情報を評価装置２０Ａへ送信する処理を、送信ボタン５３のクリックを契機として利用者端末１０に実行させるようにすれば良い。一般に、階層数Ｎが大きな値となるほど、特定処理（ステップＳＡ１１０）、設定処理（ステップＳＡ１２０）、及び補正処理（ステップＳＡ１３０）の処理負荷が重くなる。特定処理（ステップＳＡ１１０）、設定処理（ステップＳＡ１２０）、及び補正処理（ステップＳＡ１３０）の処理負荷との見合いで好適な階層数Ｎを指定して評価することが可能になる。
【0052】
（２）上記第１実施形態における行列Ｌは、行列Ｌｏｅ、行列Ｌｉｅ、行列Ｌｏi、及び行列Ｌiiを重み付け加算した行列であった。しかし、リンク元のｗｅｂページとリンク先のｗｅｂページとのドメインが異なるリンクのみを対象として検索語との関連性を評価する場合には、行列Ｌは、行列Ｌｏｅと行列Ｌｉｅを重み付け加算した行列であれば良い。同様にリンク元のｗｅｂページとリンク先のｗｅｂページとのドメインが同じリンクのみを対象として検索語との関連性を評価する場合には、行列Ｌは、行列Ｌｏiと行列Ｌｉiを重み付け加算した行列であれば良い。また、アウトバウンドリンクのみを対象として検索語との関連性を評価する場合には、行列Ｌは、行列Ｌｏｅと行列Ｌｏｉを重み付け加算した行列であれば良く、インバウンドリンクのみを対象として検索語との関連性を評価する場合には、行列Ｌは、行列Ｌｉｅと行列Ｌｉｉを重み付け加算した行列であれば良い。さらに、外部アウトバウンドリンクのみを対象として検索語との関連性を評価する場合には、行列Ｌは、行列Ｌｏｅを重み付けした行列であれば良く、外部インバウンドリンクのみを対象として検索語との関連性を評価する場合には、行列Ｌは、行列Ｌｉｅを重み付けした行列であれば良い。同様に、内部アウトバウンドリンクのみを対象として検索語との関連性を評価する場合には、行列Ｌは、行列Ｌｏｉを重み付けした行列であれば良く、内部インバウンドリンクのみを対象として検索語との関連性を評価する場合には、行列Ｌは、行列Ｌｉｉを重み付けした行列であれば良い。また、行列Ｌを、行列Ｌｏｅ、行列Ｌｉｅ、Ｌｏi、及び行列Ｌiiの何れの重み付け加算により生成するのか、或いは行列Ｌを、行列Ｌｏｅ、行列Ｌｉｅ、Ｌｏi、及び行列Ｌiiの何れの重み付けにより生成するのかを、ｗｅｂページの評価の都度ユーザに指定させるようにしても良い。
【0053】
（３）上記第１実施形態では、本発明の特徴を顕著に示す評価方法を評価装置２０ＡのＣＰＵ２２に実行させる評価プログラム２６Ａが当該評価装置２０Ａのハードディスク２５に予め記憶されていた。しかし、ＤＶＤなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に評価プログラム２６Ａを書き込んで配布しても良く、また、インターネットなどの電気通信回線経由のダウンロードにより評価プログラム２６Ａを配布しても良い。このようにして配布される評価プログラム２６Ａにしたがって一般的なコンピュータを作動させることで当該コンピュータを評価装置２０Ａとして機能させることが可能になるからである。第２実施形態における評価プログラム２６Ｂについても同様に、ＤＶＤなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に評価プログラム２６Ｂを書き込んで配布しても良く、また、インターネットなどの電気通信回線経由のダウンロードにより評価プログラム２６Ｂを配布しても良い。
【0054】
（４）上記第１実施形態では、本発明の特徴を顕著に示す指定処理、特定処理、設定処理、及び補正処理をソフトウェアにより実現したが、これら各処理を実行するハードウェアの組み合わせにより評価装置２０Ａを実現しても良い。具体的には、図２におけるステップＳＡ１００の指定処理を実行する指定手段、同ステップＳＡ１１０の特定処理を実行する特定手段、同ステップＳＡ１２０の設定処理を実行する設定手段、及び同ステップＳＡ１３０の補正処理を実行する補正手段の各手段をＡＳＩＣなどの電子回路で構成し、これら電子回路を組み合わせて評価装置２０Ａを実現しても良い。第２実施形態の評価装置２０Ｂについても同様である。すなわち、図７におけるステップＳＢ１００の指定処理を実行する指定手段、同ステップＳＡ１１０の特定処理を実行する特定手段、及び同ステップＳＢ１３０の算出処理を実行する算出手段の各手段をＡＳＩＣなどの電子回路で構成し、これら電子回路を組み合わせて評価装置２０Ｂを実現しても良い。
【符号の説明】
【0055】
１Ａ，１Ｂ…評価システム、１０…利用者端末、２０Ａ、２０Ｂ…評価装置、２１…通信インターフェース、２２…ＣＰＵ、２３…ＲＡＭ、２４…ＲＯＭ、２５…ハードディスク、２６Ａ、２６Ｂ…評価プログラム。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
