WO2010010861A1

WO2010010861A1 - 思い出に関するデジタルデータの管理装置及びプログラム

Info

Publication number: WO2010010861A1
Application number: PCT/JP2009/063022
Authority: WO
Inventors: 剛利松村
Original assignee: Matsumura Takatoshi
Priority date: 2008-07-23
Filing date: 2009-07-21
Publication date: 2010-01-28
Also published as: JP2010026916A; JP4363552B1

Abstract

思い出を記録しているデジタルデータとその思い出に関連する一般情報の管理方法であって、ユーザー、思い出、環境、時間の経過及び統計など様々な情報を基に、思い出デジタルデータの重み付けアルゴリズム及び一般情報との結び付けの重み付けアルゴリズムを通して、思い出デジタルデータとその関連一般情報とのリンクそれぞれに、思い出またはリンクそのものの大きさ、人の記憶に残存する鮮明さ、実際に人の心の中を占めている強度、を連結して格納する、これにより全ての思い出デジタルデータとその関連する一般情報ごとに重み付けをして、人の心と記憶に即した思い出の管理を実現する。

Description

[規則37.2に基づきISAが決定した発明の名称]　思い出に関するデジタルデータの管理装置及びプログラム

　本発明は、人の持つ、あるいは持っていた思い出を記録する思い出デジタルデータ、および前記思い出デジタルデータに関連する他の一般情報デジタルデータ（以下、思い出リンクデータという）を管理するためのコンピュータ活用方法に関する。

従来の思い出デジタルデータの管理は、思い出に限らずデジタルデータ全般を扱う汎用的なデジタルデータ管理システム、または画像デジタルデータを中心とした思い出専用のデジタルデータ管理システムのいずれかの２形態に大別される。そして各々のシステムはスタンドアロン型とクライアント・サーバー型に分かれるが、本発明はスタンドアロン型とクライアント・サーバー型の違いには依存しないため、この点については割愛する。汎用的なデジタルデータ管理システムの主な機能としては、思い出デジタルデータの管理システムへの登録・変更・削除、登録後の分類、印刷、および閲覧がある。思い出専用のデジタルデータ管理システムは、前記の機能に加えて、アルバム作成および自分史の作成などの付加価値機能を提供するシステムがある。アルバム作成機能では、思い出デジタルデータを時系列に分類し、タイトルやコメントを付加したり、画像の一部を加工・編集できる。自分史はさらに、自身の経歴や記念イベント、他の歴史的事柄などを追加しながら自分自身の歴史を残すことを目的としたものである。また、いずれのシステムにおいても、思い出デジタルデータは一様の重み付けで管理されており、思い出そのものの大きさや人の記憶・心への残存度合いが大切な要素となる思い出デジタルデータの管理としては最適ではなく、分類作業もユーザーが試行錯誤しながら自身にて行うこととなる。
特開２００８－３９５７３

　以上の技術によれば、詳細は後述するが、「単一の重み付けでの思い出デジタルデータの管理による、使い勝手の悪さおよび非効率さ」、「その他一般情報のデジタルデータの単一の重み付け管理による、使い勝手の悪さおよび非効率さ」、および「思い出デジタルデータ管理システムと一般情報のデジタルデータ管理システムの非リンク（システム的に接続されていない）、による使い勝手の悪さと非効率さ」が存在する。一言で言うと、以上の技術では、人間に蓄積された思い出を、より人間らしく適切に保管・管理する技術およびシステムが存在していないのである。

　図０８は、既存技術による典型的なシステム構成図の一例を示す。ユニットＵ０８０１は、思い出デジタルデータの管理システム内のサーバーであり、Ｕ０８０２はそこへ格納されている思い出デジタルデータである。これらデータとサーバーは社内ＬＡＮなどを経由して、インターネットなどの外部通信ネットワークＵ０８０３に接続されサービスを提供している。思い出デジタルデータのクライアントは、登録クライアントと照会クライアントに大別される。通信ネットワークＵ０８０３に接続された登録クライアントＵ０８０４にて、ユーザーは、デジタルカメラおよびビデオカメラにて撮影された思い出、またはスキャナーから読み込まれた思い出のデジタルデータを、管理システムのサーバーへ登録する。

この時、思い出を適切に分類して管理したいユーザーは、「ユーザーの知識＆見識に基づいたユーザーによる思い出データの分類作業」Ｕ０８０８が必要になる。例えば、深い思い出と浅い（平凡な）思い出、または古き良き思い出と最近の記憶が鮮明な思い出などを区別する方法は管理システムにて確立されていないため、ユーザー自身が都度分類をしなければならない。すなわち、既存技術には「単一の重み付けでの思い出デジタルデータの管理による、使い勝手の悪さおよび非効率さ」が存在するのである。前記「単一の重み付けでの思い出デジタルデータの管理」とは、保管管理されている各々の思い出デジタルデータが、その思い出の強さや大きさを表す情報を持っておらず、全てが同一レベルの思い出として管理されている事を指す。そのため従来の方法では効果的な検索・閲覧が困難となる。例えば、強い思い出の順に思い出データを抽出することは不可能であり、またユーザー自身の記憶が薄れている中で古き良き思い出を見つける場合、対象となるグループや検索キーワードが設定できないために、該当する情報を十分に絞りきれず、該当の思い出を見つけるまで全ての思い出デジタルデータを順番に探す、というように時間と手間がかかることにもなる。通信ネットワークＵ０８０３に接続された照会クライアントＵ０８０５およびＵ０８０６にて、ユーザーは、思い出デジタルデータ管理システムに登録された思い出デジタルデータを照会することができる。しかし前記同様に、思い出を適切に切り分けて照会したいユーザーは、「ユーザーの知識＆見識に基づいたユーザーによる思い出データの分類作業」Ｕ０８０８を記憶しておき、それに即した検索をしなければならない。

また、登録した思い出デジタルデータのみならず他の関連情報もその思い出と一緒に管理したい場合や、アルバムや自分史を作成する場合など、撮影したデジタルデータに関連する他の情報を連結（以下、リンクともいう）して保管したいユーザーは、その他一般情報を格納する外部管理システム群Ｕ０８０７などにてリンクしたい情報を検索、抽出しなければならない。この時、一般情報を適切に抽出したいユーザーは、「ユーザーの知識＆見識に基づいたユーザーによる一般情報の抽出作業」Ｕ０８０９が必要になる。すなわち、既存技術には「思い出デジタルデータ管理システムと一般情報のデジタルデータ管理システムの非リンク（システム的に接続されていない）、による使い勝手の悪さと非効率さ」が存在するのである。前記「思い出デジタルデータ管理システムと一般情報のデジタルデータ管理システムの非リンク」とは、思い出の適切な分類時や、アルバム作成および自分史の作成作業時に必要となる、思い出に関連しているその他一般情報をユーザー自身が、思い出デジタルデータ管理システムとは異なる別システムによって情報収集し分析しなければならないという事を指す。例えば、アルバムや自分史内の追加コメント作成時に、その当時に起きていたニュースや宿泊していたホテルに関する情報を載せたい場合、インターネット上でのオンライン情報や場合によっては新聞や雑誌といったオフライン情報から、必要となる情報のための取捨選択およびコンテンツの抜き出しをしなければならず、操作性の面において手間と時間がかかる作業となる。これら思い出にリンクさせたい一般情報を見つけるシステムは、思い出デジタルデータ管理システムとはリンクしていない（繋がっていない）のである。

加えて、前記抽出した一般情報デジタルデータは、抽出しただけで終わりではなく、対象となる思い出デジタルデータに適切にリンクして保管する必要がある。この時、前記対象となる思い出デジタルデータの登録と前記一般情報デジタルデータの抽出後にユーザーは、「ユーザーの知識＆見識に基づいたユーザーによる思い出データと一般情報データのリンク作業」Ｕ０８１０が必要になる。すなわち既存技術には、「その他一般情報のデジタルデータの単一の重み付け管理による、使い勝手の悪さおよび非効率さ」が存在するのである。前記「その他一般情報のデジタルデータの単一の重み付け管理」とは、思い出そのものだけでなく、その思い出と併せて記憶に残されている、その他一般情報とその思い出の関連度について、その強さを表す情報を持っておらず、全てが同一レベルの関連度として管理されている事を指す。例えば、家族でオーストラリア旅行に出かけたときの写真とともに、現地で聞いた原住民の民族音楽、水不足に貢献していた日本企業のニュース、美味しかったマンゴー、などの情報も併せて保管したいとする。その時、これら情報は同一レベルではなく、重要度１としてマンゴー、２として民族音楽、３としてニュースという順に保管したいかもしれない。しかし、既存技術ではこういった機能は提供されておらずユーザー自身にて都度分類およびリンクをしなくてはならないのである。このことは、前記思い出に関連している一般情報に対する効果的な検索・閲覧も困難であることを示す。例えば、思い出と関連の強い一般情報を、関連度の強い順に抽出することが不可能となるのである。また、これら一般情報の保管時には、上層アプリケーションであるアルバム作成機能や自分史作成機能の中で、他の関連情報をユーザー自身にて追記したり、通常のデジタルデータのみの管理の中に例外的に盛り込んで保管する必要も生じる。

　そこで本発明は、コンピュータ・システムの活用において、１）思い出デジタルデータにおいて、思い出の大きさや時間経過などによる記憶の色褪せを思い出の付属情報として連結することによる、実際の人の記憶に即した、さらには記憶を補完する思い出の重み付け分類および管理方法、２）思い出にリンクする一般情報デジタルデータにおいて、リンクの大きさや時間経過などによる記憶の薄れをそのリンクデータと連結することによる、実際の人の記憶に即した、あるいは記憶を補完する思い出リンクデータの重み付けリンクおよび管理方法、および、３）一般情報の収集システムと思い出デジタルデータ管理システムの物理的および論理的リンク、の３つを実現することを課題とする。ここで１）と２）は本発明の請求の範囲内であるが、３）一般情報の収集システムと思い出デジタルデータ管理システムの物理的および論理的リンクは、単に２つ以上の情報を連結したことにすぎないため、本発明の請求範囲外とするが、本発明の副次効果とも言えるため、本項そして後述の項に記載している。

　以上の課題を解決するために、第一発明は、思い出を記録している思い出デジタルデータの管理方法であって、前記思い出デジタルデータに、思い出そのものの良し悪しと大きさを表す思い出サイズと、人の記憶への残存の程度を表す思い出鮮明度と、ある時点において前記思い出が実際にその人にとっての大切さの程度を表す思い出強度を関連付けることで、各々の思い出デジタルデータごとに重み付けをしてサーバー・システムに格納し、思い出サイズ、思い出鮮明度、思い出強度ごと、あるいはそれらの組み合わせを条件として前記格納された思い出デジタルデータの照会・閲覧する、以上によって、前記思い出デジタルデータに前記重み付けをして管理することを特徴とする。

また、第二発明は、前記思い出サイズは、前記ユーザー情報の登録時、または前記思い出デジタルデータ登録時に、前記思い出発生時の様々な状況情報（静的情報）、すなわち、照会対象である前記思い出デジタルデータ固有の情報、前記照会要求をしているユーザーまたは許可ユーザー固有の情報、および前記思い出の発生していた当時の場面・政治経済情勢・流行風潮などの環境情報、によって算出され初期設定されることを特徴とする。

また、第三発明は、前記思い出サイズおよび前記思い出鮮明度は、前記思い出デジタルデータ登録後の状況の変化・変遷に関する情報（動的情報）、すなわち、前記照会要求をしているユーザーまたは許可ユーザー固有情報の時系列での変化に関する情報、場面・政治経済情勢・流行風潮などの環境情報の時系列での変化に関する情報、前記ユーザーの行動に関する情報、および時間経過による記憶の衰退、によって適宜再計算され修正されることを特徴とする。

また、第四発明は、前記照会要求をしているユーザーまたは許可ユーザー固有の情報、前記場面・政治経済情勢・流行風潮などの環境情報、前記ユーザーの行動に関する情報、前記思い出サイズ、前記思い出鮮明度、および前記思い出強度は、変更履歴を記録として残し、蓄積することを特徴とする。

また、第五発明は、思い出デジタルデータに含まれる思い出に関連する他の一般情報デジタルデータの管理方法であって、前記一般情報デジタルデータは対象となる思い出デジタルデータに連結（以下、リンクという）・保管されるものにおいて、当該方法は、前記リンクに、一般情報デジタルデータそのものの良し悪しと大きさを表すリンク・サイズと、人の記憶への残存の程度を表すリンク鮮明度と、ある時点において前記一般情報デジタルデータの内容が実際にその人の思い出の中で占める程度を表すリンク強度を関連付けることで、各々の思い出にリンクされた一般情報デジタルデータごとに重み付けをしてサーバー・システムに格納し、前記リンク・サイズ、前記リンク鮮明度、前記リンク強度ごと、あるいはそれらの組み合わせを条件として前記格納された思い出リンクデータの照会・閲覧する、以上によって、前記思い出リンクデータに前記重み付けをして管理することを特徴とする。

また、第六発明は、前記リンク・サイズは、前記ユーザー情報の登録時、または前記一般情報デジタルデータのリンク時に、前記思い出発生時の様々な状況情報（静的情報）、すなわち、照会対象である前記一般情報デジタルデータ固有の情報、前記照会要求をしているユーザーまたは許可ユーザー固有の情報、および前記思い出の発生していた当時の場面・政治経済情勢・流行風潮などの環境情報、によって算出され初期設定されることを特徴とする。

また、第七発明は、前記リンク・サイズおよび前記リンク鮮明度は、前記思い出デジタルデータ登録後の状況の変化・変遷に関する情報（動的情報）、すなわち、前記照会要求をしているユーザーまたは許可ユーザー固有情報の時系列での変化に関する情報、場面・政治経済情勢・流行風潮などの環境情報の時系列での変化に関する情報、前記ユーザーの行動に関する情報、および時間経過による記憶の衰退、によって適宜再計算され修正されることを特徴とする。

また、第八発明は、前記照会要求をしているユーザーまたは許可ユーザー固有の情報、前記ユーザーの行動に関する情報、前記リンク・サイズ、前記リンク鮮明度、および前記リンク強度は、変更履歴を記録として残し、蓄積することを特徴とする。

　第一発明によれば、思い出そのものの良し悪しと大きさを表す思い出サイズと、人の記憶に残存する思い出の鮮明さを表す思い出鮮明度と、思い出が実際に人の心の中を占めている程度を表す思い出強度を、前記思い出デジタルデータに連結することによって、各々の思い出デジタルデータごとに重み付けをしてサーバー・システムに格納することで、より効率的かつより人の記憶に近い形にて、思い出デジタルデータを管理できる。これにより、思い出そのものの大きさ、思い出の記憶にある鮮明さ、実際の人の心の中を占めている思い出の強さに応じて、より多様に思い出デジタルデータを照会することができる。例えば、思い出深い思い出デジタルデータを照会したい場合は高い思い出サイズを、古く記憶の曖昧な思い出デジタルデータを照会したい場合は低い思い出鮮明度を、ある時点で実際の人の心に相対的に強く残っている思い出デジタルデータを照会したい場合は高い思い出強度を条件に検索することで、簡単に照会することができる。もちろん、デジタルデータとして当時のまま保管されているため、人の記憶以上にそれらを色褪せること無く鮮明に閲覧することができる。同時に、様々なビジネス分野におけるサービス提供企業は、ユーザーの記憶や、思い出の大きさなどに合わせた商品およびサービスを効率的かつ効果的に提供することができる。例えば、ある年代の消費者の若い頃の大切な記念日に合わせた商品、サービス、またはディスカウント情報の紹介メールなど、思い出回帰的な商品・サービスの企画・立案・宣伝広告を、本発明から作り出されるデータを用いて商品・サービスとターゲット・ユーザーを絞ることで効率的かつ効果的に行うことができる。

　第二発明によれば、登録済みのユーザー情報または思い出デジタルデータの様々な状況情報、すなわち、照会対象である思い出デジタルデータ固有の情報、照会要求をしているユーザーまたは許可ユーザー固有の情報、および思い出の発生していた当時の場面・政治経済情勢・流行風潮などの環境情報、によって、思い出デジタルデータの重み付け要素である思い出サイズが算出・初期設定されるので、ユーザーが都度それらを設定する必要がなく、ユーザーによる登録作業の手間と時間を削減できる。

　第三発明によれば、思い出デジタルデータ登録後の状況の変化・変遷に関する情報、すなわち、照会要求をしているユーザーまたは許可ユーザー固有情報の時系列での変化に関する情報、場面・政治経済情勢・流行風潮などの環境情報の時系列での変化に関する情報、ユーザーの行動に関する情報、および時間経過による色褪せの変遷、によって、思い出デジタルデータの重み付け要素である思い出サイズ、思い出鮮明度、および思い出強度が再計算されるので、時とともに変化していく思い出の優先度や位置付けを、ユーザーが都度設定し直す必要がなく、ユーザーによる修正作業の手間と時間を削減できる。例えば、ユーザーの好みが変わり、過去には興味の無かった分野がある時を境に好きな分野になったとする。この場合、この好みの変化情報によって、その好みの分野に属する全ての思い出デジタルデータの思い出サイズと思い出強度はより高い値に変更される。また、人の記憶には古い思い出でも色褪せること無くいつまでも強い記憶として残っている大切な思い出が存在するが、その場合、同一あるいは同種の思い出デジタルデータをより多く参照されているという変化情報がその思い出デジタルデータの思い出サイズと思い出鮮明度と思い出強度をより高い値に修正する。また、時間の経過は全ての思い出デジタルデータの思い出鮮明度と思い出強度を低く変更していく。このように、状況や時間の経過に応じた変化を、ユーザーによる手作業を介さずに、より適切に思い出デジタルデータに反映させることができる。

　第四発明によれば、照会要求をしているユーザーまたは許可ユーザー固有の情報、場面・政治経済情勢・流行風潮などの環境情報、ユーザーの行動に関する情報、思い出サイズ、思い出鮮明度、および思い出強度が変更履歴として蓄積されるので、過去の一時点での思い出デジタルデータや、ある思い出デジタルデータの時系列での変遷を照会することができる。これにより、例えば、ある家族のメンバーについて、ある過去の一時点から現在に至るまでの間の、本人にとって大切だった思い出の移り変わりや、そのメンバーの好みの変化を時系列に再生することができる。また、これらの履歴情報は、自分史や家族史の作成にも利用できる情報となる。ユーザーはアルバムや自分史・家族史の作成の時などに、思い出デジタルデータが時系列かつ重要度順に表示された状態で利用することも可能となる。すなわち、ユーザーの手作業による、情報収集および整理を行う手間と時間を削減することができる。同時に、様々なビジネス分野におけるサービス提供企業は、状況や時間の経過に合わせて変化していく人の思い出を反映した商品やサービスを、より効率的かつ効果的に提供することが可能となる。例えば、時間の遷移に関係なく永久に大切なままである思い出に絞った、商品やサービスを最適の見込み客に紹介することで、成約率を高めることができる。また、好みの変遷を先見し、それに合わせた複数の関連商品や連続商品（シリーズ商品など）を開発・提供することができる。さらに、時系列に変化する思い出強度と、他の情報（例えば、時代、場所、思い出の分野、被写体、撮影時の環境、年齢・家族構成など）の相関分析をすることで、思い出強度の持続期間を他の情報ごとに割り出し、それに見合った商品・サービスを提供することが可能となる。例えば、持続期間の長い分野の商品・サービスを優先的に開発する、あるいは、ある分野の商品における適切なライフサイクルを予測し、新商品投入までの期間計算やメンテナンスコストの算出を容易にする、などが挙げられる。

　第五発明によれば、思い出リンクデータそのものの良し悪しと大きさを表すリンク・サイズと、人の記憶に残存するリンクの鮮明さを表すリンク鮮明度と、前記思い出リンクデータが実際に人の心の中を占めている程度を表すリンク強度を、前記思い出デジタルデータに連結し、各々の思い出リンクデータごとに重み付けをしてサーバー・システムに格納することで、より効率的かつより人の記憶に近い形にて、思い出リンクデータを管理できる。前記一般情報デジタルデータとは、人の思い出と関連付けすることが可能な事柄、例えば、ある思い出を体験していた時に聞いたニュース記事、食事をしたレストラン＆食事、その時に流行っていた映画・音楽など、がデジタル化されたデータを指す。第五発明により、思い出デジタルデータごとに、複数の思い出リンクデータをグループ化して保管・管理できるようになる。例えば、ユーザーは１つの思い出を照会することで、その思い出を体験した時に起きていた、あるいは流行っていた事柄（思い出リンクデータ）を同時に照会・閲覧することができ、思い出デジタルデータのみでなく、一般情報を含めた広範囲での思い出として保管・照会することが可能となる。さらに、思い出デジタルデータと一般情報デジタルデータの関連付けである、リンクの大きさ、リンクの鮮明さ、実際の人の心の中を占めている思い出リンクデータの強さに応じて、より多様に思い出リンクデータを照会することができる。これにより例えば、ユーザーは１つの思い出を照会した時に、リンク強度を用いて、その思い出への関連度合いの強い順に、その思い出を体験した時に起きていた、あるいは流行っていた事柄（思い出リンクデータ）を並べて閲覧することが可能となる。もちろん、デジタルデータとして当時のまま保管されているため、それらを色褪せること無く思い出すことができる。同時に、様々なビジネス分野におけるサービス提供企業は、ユーザーの持つ思い出そのものではなく、時間・場所などでリンクされた一般情報に関連する商品およびサービスを、ユーザーの記憶に合わせて効率的かつ効果的に提供することができる。例えば、全ての思い出デジタルデータに対するリンクのリンク・サイズが高い思い出リンクデータを抽出することで、思い出とより深い関連のある事柄に関する商品やサービスを提供することで、より適切かつより多くのユーザーをターゲットとした効率の良いビジネスを展開することが可能となる。

　第六発明によれば、登録済みのユーザー情報または一般情報デジタルデータに関する状況情報、すなわち、照会対象である一般情報デジタルデータ固有の情報、照会要求をしているユーザーまたは許可ユーザー固有の情報、および思い出の発生していた当時の場面・政治経済情勢・流行風潮などの環境情報、によって、思い出リンクデータの重み付け要素の１つであるリンク・サイズが算出・初期設定されるので、ユーザーが都度リンク・サイズを設定する必要がなく、ユーザーによる登録作業の手間と時間を削減できる。

　第七発明によれば、思い出デジタルデータ登録後の状況の変化・変遷に関する情報、すなわち、照会要求をしているユーザーまたは許可ユーザー固有情報の時系列での変化に関する情報、場面・政治経済情勢・流行風潮などの環境情報の時系列での変化に関する情報、ユーザーの行動に関する情報、および時間経過による色褪せの変遷、によって、思い出リンクデータの重み付け要素であるリンク・サイズ、リンク鮮明度、およびリンク強度が再計算されるので、時とともに変化していく思い出リンクデータの優先度や位置付けを、ユーザーが都度設定し直す必要がなく、ユーザーによる修正作業の手間と時間を削減できる。例えば、ユーザーの好みが変わり、過去には興味の無かった分野がある時を境に好きな分野になったとする。この場合、この好みの変化情報によって、その好みの分野に属する全ての思い出リンクデータのリンク・サイズとリンク強度はより高い値に変更される。また、人の記憶には世の中で起きた古い事柄でも色褪せること無くいつまでも強い記憶として残っている事柄が存在するが、その場合、同一あるいは同種の思い出リンクデータをより多く参照されているという変化情報がその思い出リンクデータのリンク・サイズとリンク鮮明度とリンク強度をより高い値に修正する。また、時間の経過は全ての思い出リンクデータのリンク鮮明度とリンク強度を低く変更していく。このように、状況や時間の経過に応じた変化を、ユーザーによる手作業を介さずに、より適切に思い出リンクデータに反映させることができる。

　第八発明によれば、照会要求をしているユーザーまたは許可ユーザー固有の情報、ユーザーの行動に関する情報、思い出リンクデータのリンク・サイズ、リンク鮮明度、およびリンク強度が変更履歴として蓄積されるので、過去の一時点での思い出リンクデータや、ある思い出リンクデータの時系列での変遷を照会することができる。これにより、例えば、ある家族のメンバーについて、ある過去の一時点から現在に至るまでの間の、本人にとって大切だった思い出のみならず、その思い出にリンクしている一般情報デジタルデータの移り変わりを適切に時系列に再生することができる。また、これらの履歴情報は、自分史や家族史の作成にも利用できる情報となる。ユーザーはアルバムや自分史・家族史の作成の時などに、思い出に関連する一般情報デジタルデータが時系列かつ重要度順に適切に既にリンクされた状態で利用することも可能となる。すなわち、ユーザーの手作業による、また別システム利用による、思い出リンクデータの情報収集および整理を行う手間と時間を削減することができる。同時に、様々なビジネス分野におけるサービス提供企業は、状況や時間の経過に合わせて変化していく人の思い出に関連する一般情報を反映した商品やサービスを、より効率的かつ効果的に提供することが可能となる。例えば、あるユーザー層の好みの移り変わりに合わせた複数の関連商品や連続商品（シリーズ商品など）を開発・提供することができる。また、時系列に変化するリンク強度と、他の情報（例えば、時代、場所、思い出の分野、被写体、撮影時の環境、年齢・家族構成など）の相関分析をすることで、リンク強度の持続期間を他の情報ごとに割り出し、それに見合った商品・サービスを提供することが可能となる。例えば、持続期間の長い分野の商品・サービスを優先的に開発する、あるいは、ある分野の商品における適切なライフサイクルを予測し、新商品投入までの期間計算やメンテナンスコストの算出を容易にする、などが挙げられる。

第一発明から第四発明では、ユーザーが撮影・登録した思い出デジタルデータそのもののみが管理の対象となっていたが、これだけでは人の心や記憶に残されている思い出の全てを再現したことにはならない。そこで第五発明から第八発明では、思い出にリンクしている他の一般情報データ、さらには思い出デジタルデータと一般情報データ間のリンクの強さをも数値化・最適化することで、より人の記憶の状態や変化に合わせた広範囲な思い出のデータとして管理することが可能となる。

一実施形態における思い出デジタルデータ管理システム全体構成図一実施形態における思い出デジタルデータ管理システムのコンポーネント図思い出デジタルデータの重み付け分類の指標解説図思い出サイズ、思い出鮮明度及び思い出強度と、他要素情報との関連図一般情報デジタルデータとの重み付けリンクの指標解説図リンクサイズ、リンク鮮明度及びリンク強度と、他要素情報との関連図一実施形態におけるデータ項目のＥＲ図既存技術による典型的なシステム構成図の一例一実施形態におけるユーザー登録システムの全体フロー図一実施形態におけるユーザー登録画面その１のＷｅｂページ例一実施形態におけるユーザー登録画面その２のＷｅｂページ例一実施形態における分野名リストの初期設定フロー図一実施形態における分野名リストの初期設定フロー図一実施形態におけるユーザー分野情報データ表の初期設定フロー図一実施形態における家系データ管理システムの全体フロー図一実施形態における家系データ管理画面のためのＷｅｂページ例一実施形態における家系データの追加処理フロー図一実施形態における家系データ追加画面一実施形態における思い出デジタルデータ登録システムの全体フロー図一実施形態における思い出デジタルデータ登録画面その１のＷｅｂページ例一実施形態における思い出デジタルデータ登録画面その２のＷｅｂページ例一実施形態における思い出属性データの好感度、減衰率、方向、深度の計算処理フロー図一実施形態における思い出属性データ表へのデータ挿入処理フロー図一実施形態における思い出デジタルデータの登録統計情報更新処理フロー図一実施形態における思い出デジタルデータの参照統計情報更新処理フロー図一実施形態における思い出属性データのサイズ、鮮明度、強度の更新処理フロー図一実施形態における一般情報デジタルリンクシステムの全体フロー図一実施形態における一般情報デジタルリンク画面その１のＷｅｂページ例一実施形態における一般情報デジタルリンク画面その２のＷｅｂページ例一実施形態における思い出リンクデータ候補リストの作成処理フロー図一実施形態における思い出リンクデータ表へのデータ挿入処理フロー図一実施形態における思い出リンクデータの参照統計情報更新処理フロー図一実施形態における思い出リンクデータのサイズ、鮮明度、強度の更新処理フロー図一実施形態における思い出デジタルデータ及び思い出リンクデータの照会・閲覧システムの全体フロー図一実施形態における思い出デジタルデータ及び思い出リンクデータの照会・閲覧システムの全体フロー図の続き一実施形態における思い出デジタルデータ閲覧画面その１のＷｅｂページ例一実施形態における思い出デジタルデータ閲覧画面その２のＷｅｂページ例一実施形態における思い出デジタルデータコンテンツ画面のＷｅｂページ例一実施形態における思い出リンクデータコンテンツ画面のＷｅｂページ例一実施形態における思い出属性データ表の新データ挿入処理フロー図一実施形態における思い出リンクデータ表の新データ挿入処理フロー図一実施形態における時間経過自動更新システムの全体フロー図

Ｕ０１０１　思い出デジタルデータ管理システムのサーバー
Ｕ０１０２　思い出デジタルデータ
Ｕ０１０３　思い出デジタルデータ・データベース
Ｕ０１０４　通信ネットワーク
Ｕ０１０５　登録用クライアントＰＣ
Ｕ０１０６　参照用クライアントＰＣ
Ｕ０１０７　モバイル通信機器
Ｕ０１０８　その他一般情報を格納する外部の管理システム群
Ｕ０１０９　思い出デジタルデータの重み付け分類アルゴリズム
Ｕ０１１０　一般情報との重み付けリンク・アルゴリズム
Ｕ０２０１　思い出デジタルデータ管理システムのクライアント
Ｕ０２０２　思い出デジタルデータ管理システムのサーバー
Ｕ０２０３　Ｗｅｂブラウザ
Ｕ０２０４　登録前の思い出デジタルデータ
Ｕ０２０５　サーバー・システム群
Ｕ０２０６　アプリケーション・システム群
Ｕ０２０７　クライアントに送信されるＷｅｂページ群
Ｕ０２０８　思い出デジタルデータと一般情報デジタルデータの格納庫
Ｕ０３０１　縦軸：思い出サイズ
Ｕ０３０２　横軸：思い出鮮明度
Ｕ０３０３　第三軸：思い出強度
Ｃ０４０１　静的情報群
Ｃ０４０２　動的情報群
Ｕ０５０１　縦軸：リンク・サイズ
Ｕ０５０２　横軸：リンク鮮明度
Ｕ０５０３　第三軸：リンク強度
Ｃ０６０１　静的情報群
Ｃ０６０２　動的情報群
Ｕ０８０１　思い出デジタルデータ管理システムのサーバー
Ｕ０８０２　思い出デジタルデータ
Ｕ０８０３　通信ネットワーク
Ｕ０８０４　登録用クライアントＰＣ
Ｕ０８０５　参照用クライアントＰＣ
Ｕ０８０６　モバイル通信機器
Ｕ０８０７　その他一般情報を格納する外部の管理システム群
Ｕ０８０８　ユーザーの知識＆見識に基づいたユーザーによる思い出データの分類作業
Ｕ０８０９　ユーザーの知識＆見識に基づいたユーザーによる一般情報の抽出作業
Ｕ０８１０　ユーザーの知識＆見識に基づいたユーザーによる思い出データと一般情報データのリンク作業
Ｃ１６０１　登録済み家系データの表示・削除選択セクション
Ｃ１８０１　検索結果の表示および追加ユーザーの選択セクション
Ｃ２１０１　登録対象の思い出デジタルデータの情報表示セクション
Ｃ２８０１　検索結果の表示セクション
Ｃ２９０１　リンク元となる思い出デジタルデータの情報表示セクション
Ｃ２９０２　リンク候補である一般情報デジタルデータのリスト表示セクション
Ｃ３６０１　項目別検索セクション
Ｃ３６０２　定義済み汎用条件検索セクション
Ｃ３６０３　３指標による検索セクション
Ｃ３６０４　検索結果の表示セクション
Ｃ３７０１　閲覧する思い出デジタルデータの情報表示セクション
Ｃ３７０２　関連する思い出リンクデータのリスト表示セクション
Ｃ３８０１　閲覧する思い出デジタルデータのメタデータ表示セクション
Ｃ３８０２　思い出デジタルデータのコンテンツ表示セクション
Ｃ３９０１　閲覧する思い出リンクデータのメタデータ表示セクション
Ｃ３９０２　思い出リンクデータのコンテンツ表示・再生セクション

本発明の一実施形態について、「１．システム概略」、「２．データ・グループとデータ項目」、「３．システム・コンポーネント詳細」の順に分け以下に説明する。

始めに、「１．システム概略」について記述する。システム概略は、本発明を構成する、コンピュータ・システム、アプリケーション・システム、および発明のアイデア・概念を含むシステム全体像を記載する。

　図０１は、一実施形態における思い出デジタルデータ管理システム全体の構成図である。思い出デジタルデータ管理システムは、サーバーＵ０１０１、ユーザーが登録した思い出デジタルデータが格納されるディスク装置Ｕ０１０２、そして本発明の核となる、思い出デジタルデータの重み付け分類アルゴリズムＵ０１０９と一般情報との重み付けリンク・アルゴリズムＵ０１１０と関連および付属情報などを含むデータベースＵ０１０３から構成される。これらはＬＡＮなどの内部ネットワークを経由して、外部通信ネットワークＵ０１０４に接続している。思い出デジタルデータ管理システムのユーザーは、登録クライアントと照会クライアントに大別される。登録クライアントでは、デジタルカメラ、ビデオカメラで撮影・録音されたデジタルデータ（映像、音声、テキストなど）、またはアナログカメラなどで撮影されたアナログデータ（写真など）をスキャンしてデジタル化したイメージ・データなどを、クライアント・コンピュータＵ０１０５を利用して、思い出デジタルデータ管理システムへアップロード登録できる。照会クライアントでは、クライアント・コンピュータＵ０１０６や通信ネットワークに接続できる携帯電話Ｕ０１０７などを通して、登録された思い出デジタルデータやそれらにリンク（関連付け）された一般情報デジタルデータを照会・閲覧できる。思い出デジタルデータは、登録時に、思い出デジタルデータ管理システムに装備されている思い出デジタルデータの重み付け分類アルゴリズムＵ０１０９によって、適切に分類され、データベースＵ０１０３へ格納される。一般情報デジタルデータは、外部の管理システム群Ｕ０１０８から定期的に取得され、思い出デジタルデータ管理システムに装備されている一般情報との重み付けリンク・アルゴリズムＵ０１１０によって、思い出デジタルデータに適切にリンクされる。

図０２は、思い出デジタルデータ管理システムのコンポーネント構成図である。本システムは、クライアントＵ０２０１と思い出デジタルデータ管理サーバーＵ０２０２から成るが、当業者ならば理解されるように、コンピュータ・ハードウェアとしては、必ずしもクライアントとサーバーが２つに分かれている必要はなく、１つのハードウェア上にクライアントのソフトウェア・コンポーネントとサーバーのソフトウェア・コンポーネントが搭載されていても良い。クライアントＵ０２０１には、思い出デジタルデータを登録・照会するためのＷｅｂブラウザＵ０２０３と、登録前の思い出デジタルデータＵ０２０４がある。Ｗｅｂブラウザは一般的に利用されているＩｎｔｅｒｎｅｔＥｘｐｌｏｒｅｒやＦｉｒｅＦｏｘ、携帯電話用ブラウザなどで良い。思い出デジタルデータ管理サーバーＵ０２０２には、システムのベースとなるサーバー・システム群Ｕ０２０５、アプリケーション・システム群Ｕ０２０６、クライアントに送信されるＷｅｂページ群Ｕ０２０７、および思い出デジタルデータと一般情報デジタルデータの格納庫Ｕ０２０８から構成される。さらに、サーバー・システム群Ｕ０２０５は、Ｗｅｂサーバー、アプリケーション・サーバー、およびデータベース・サーバーから成るが、全て既製製品で良い。アプリケーション・システム群Ｕ０２０６は、ユーザー登録・ログイン・システム、家系データ管理システム、思い出デジタルデータ管理システム、一般情報デジタルデータ・リンク・システム、デジタルデータ照会・閲覧システム、および時間経過による情報自動更新システムから成る。これらアプリケーション・システムの詳細は後述する「３．システム・コンポーネント詳細」の項で説明する。思い出デジタルデータと一般情報デジタルデータの格納庫Ｕ０２０８は、思い出デジタルデータの重み付け分類アルゴリズム、一般情報デジタルデータの重み付けリンク・アルゴリズム、およびデータベースから成る。前記２つのアルゴリズムのロジック概要は、図０３～図０６を参照して後述する。またその詳細実装は、後述する「３．システム・コンポーネント詳細」の項で説明する。データベースは、大別すると、実際のコンテンツとしての思い出デジタルデータと一般情報デジタルデータ、そしてユーザー・家系データ、分野・環境データ、および好感度・重要度・参照頻度データなどの付属情報データから成る。データ・グループ（関連データベースの場合の表という概念）と個々のデータ項目の詳細は、「２．データ・グループとデータ項目」の項で後述する。

以下に、思い出デジタルデータの重み付け分類アルゴリズムを説明する。このアルゴリズムは、人の記憶を模した思い出デジタルデータのコンピュータ管理の一手法、とも言い換えることができる。人の抱いている思い出には強弱がある。楽しい思い出や記念日に関する思い出など、より印象に深く残り忘れがたいものは強く、平凡なものほど弱い思い出となる。例えば、ある人にとって、自身の昨年に行われた誕生パーティーよりも、家族と見物に行ったシドニーオリンピックの方が強く大切な思い出かもしれない。思い出１つ１つの強さは同じではないのである。本発明ではこの強さを、思い出強度、と表現し、一実施形態ではその強弱を１００分率で表す。この思い出強度を、より実際の人の心に残る思い出に近い形、あるいはそれ以上に便利な形で表現するために、思い出サイズ、思い出鮮明度という２つのデータ要素に分解して表現する。思い出サイズは、思い出自体の大きさや大切さを数値で表し、一実施形態ではその度数を、－１００％～＋１００％の範囲での１００分率で表す。思い出サイズは、時間の経過とともに衰退する記憶力とは関係が無く、思い出そのものが持つ大きさを表す。１００％に近い程、その人にとって大きいまたは大切な思い出であることを示し、０％に近い程、その人にとって小さい思い出（関心度が低いなど）であることを示す。また、思い出サイズは負（マイナス）の値も持つ。思い出のイメージがプラス（ポジティブ）の場合は０～＋１００％、イメージがマイナス（ネガティブ）の場合は－１００％～０までの値を持つ。楽しかったり記念日に関することなどポジティブ・イメージの思い出はプラス、辛かったり苦しかったりしたことなどネガティブ・イメージの思い出はマイナスの値となる。思い出鮮明度は、思い出を体験した日または後に思い出を回想した日からの経過日数に応じて低下していく、思い出が人の記憶に残る鮮明さ（残存度合い）を数値で表し、一実施形態ではその度数を０～１００％の１００分率で表す。思い出鮮明度は、思い出そのものの大きさである思い出サイズとは独立した数値である。つまり、その思い出が大きかろうが、小さかろうが、その思い出の記憶の中での明確さや鮮明さを表したものである。思い出が体験されたまたは発生した日や思い出を回想した日ではその思い出が最も鮮明に残っているとしてその日を１００％とし、時間の経過とともに０％に向かって低下していく数値になる。そして、思い出強度は、ある時点においてその思い出が実際に人の心の中を占めている程度を、その人にとっての思い出の大きさと、記憶に残っている鮮明さの関数として表現する。一実施形態では、（思い出強度）＝（思い出サイズ）＊（思い出鮮明度）という式で表現するが、本発明では、思い出サイズがプラスであれば思い出強度もプラスになり、思い出サイズがマイナスであれば思い出強度もマイナスになり、かつ、思い出サイズまたは思い出鮮明度が高くなれば思い出強度も高くなり、思い出サイズまたは思い出鮮明度が低くなれば思い出強度も低くなる関数であればどのような関数でも良い。まとめると、思い出強度は実際の人の心に残る思い出の強さを表した数値を模しており、それは、思い出そのものの規模を数値化した思い出サイズと、記憶の鮮明さを数値化した思い出鮮明度の組み合わせによって表現されていることを基本概念としている。

先に記載したが思い出サイズは人の記憶の忘却とは関係なく、思い出そのものの大きさを数値化したものである。この思い出サイズというデータ項目を用いることで、思い出を色褪せることなく当初の思い出の大きさのまま保管することが可能となる。そのため、この思い出サイズを使った思い出データを検索・閲覧することにより、人の記憶に強く残っている思い出だけでなく、大切ではあるが記憶が薄れてきて思い出しにくい思い出をも簡単にしかも不足なく思い出すことが可能となる。

図０３は、前記の思い出デジタルデータの重み付け分類、を実現するための前記の３つの指標、思い出サイズ、思い出鮮明度、思い出強度の解説図である。縦軸Ｕ０３０１が思い出サイズ、横軸Ｕ０３０２が思い出鮮明度である。つまり、上に行けば行くほど思い出サイズが高くなり、右に行けば行くほど思い出鮮明度が高くなることになる。例を挙げると、二点破線Ｕ０３０４の内側の領域は大きい良い思い出、二点破線Ｕ０３０５の内側の領域は小さい良い思い出、二点破線Ｕ０３０６の内側の領域は小さい辛い思い出、二点破線Ｕ０３０７の内側の領域は大きい辛い思い出、一点破線Ｕ０３０８の内側の領域は記憶の鮮明な思い出、一点破線Ｕ０３０９の内側の領域は記憶の曖昧な思い出、を表している。更に例を挙げると、高い思い出サイズかつ低い思い出鮮明度である斜線領域内Ｕ０３１０は、古き良き思い出を示している。加えて、破線の軸Ｕ０３０３は、思い出強度の指標軸である。思い出サイズが高い場合や思い出鮮明度が高い場合は、思い出強度も高くなり、その時点で人の心により強く残っている思い出であることを示す。この結果、思い出サイズ、思い出鮮明度、思い出強度という指標を使い分けることで、思い出を様々な観点で重み付けをして管理することができる。

図０４は、前記３つの指標である、思い出サイズ、思い出鮮明度、および思い出強度と、それらに影響を与えるその他の情報の関連図である。思い出属性データ・データ群Ｕ０４０１には、思い出サイズ、思い出鮮明度、および思い出強度が含まれており、先に述べたように、思い出サイズと思い出鮮明度から思い出強度が算出される。さらに、思い出サイズと思い出鮮明度は、思い出デジタルデータ固有の情報Ｕ０４０２、ユーザー固有の情報Ｕ０４０３、環境情報Ｕ０４０４、ユーザーの行動Ｕ０４０５、および時間の経過Ｕ０４０６、の５つの情報群から算出される。思い出デジタルデータ固有の情報Ｕ０４０２は、思い出デジタルデータ固有の情報であり、思い出デジタルデータの被写体リスト、参加者リスト、思い出デジタルデータの分野などが含まれる。例えば、その思い出デジタルデータの、大切な家族のメンバーが被写体である場合や、その思い出が重要な分野に属している場合、その思い出サイズは高くなる、というように影響される。ユーザー固有の情報Ｕ０４０３は、ユーザー毎の固有情報であり、そのユーザーの分野別の好み、年齢や性別、家族構成などが含まれる。例えば、対象となる思い出がそのユーザーにとって好きな分野である場合や、そのユーザーがその思い出の場所・風景を好む年齢・性別である場合や、そのユーザーが親であり思い出デジタルデータが子供の誕生日に関するものの場合に、その思い出サイズは高くなる、というように影響される。環境情報Ｕ０４０４は、その思い出デジタルデータが撮影された時の周りの情報、つまり、場面、政治経済情勢、流行・風潮など、が含まれる。例えば、その思い出が親友の結婚式で撮影されたものである場合や、その思い出が当時流行っていた事柄に関する描写である場合に、その思い出サイズは高くなる、というように影響される。ユーザーの行動Ｕ０４０５は、思い出デジタルデータ撮影後のユーザーの行動・変化の情報であり、ユーザーによる同種分野の思い出デジタルデータの登録回数や参照回数・頻度などが含まれる。例えば、同一または同じ分野の思い出デジタルデータが参照される回数が増えるに連れて、その思い出サイズや思い出鮮明度もそれに合わせて高くなっていく、というように反映される。時間の経過Ｕ０４０６は、時間の経過に関する情報であり、思い出デジタルデータの登録後経過日数や、最終参照後の経過日数などが含まれる。例えば、その思い出デジタルデータの登録または最終の参照後の経過日数が過ぎるにつれて、その思い出鮮明度が小さくなっていく、というように反映される。一実施形態では、思い出サイズは、ユーザーによって設定・変更できる方向・深度と、思い出デジタルデータ固有の情報、ユーザー固有の情報、環境情報から算出される好感度を下位の構成要素として持つ。同様に、思い出鮮明度は、思い出デジタルデータ固有の情報、ユーザー固有の情報、環境情報から算出される減衰率を下位の構成要素として持つ。これら各種情報と算出方法の詳細については、「３．システム・コンポーネント詳細」にて後述する。

思い出デジタルデータ固有の情報Ｕ０４０２と、ユーザー固有の情報Ｕ０４０３と、環境情報Ｕ０４０４が含まれる情報群Ｃ０４０１は、ユーザー登録時または思い出デジタルデータ登録時に静的情報（基本的には変更されない値）として設定されている情報が含まれており、これらをもとに思い出サイズの初期値が設定される。それに対して、ユーザー固有の情報Ｕ０４０３の変化情報と、環境情報Ｕ０４０４の変化情報と、ユーザーの行動Ｕ０４０５と、時間の経過Ｕ０４０６が含まれる情報群Ｃ０４０２は、ユーザー好みの変化、環境の変化、ユーザーの行動、および時間の経過によって刻々と変化していく動的情報が含まれており、その変化の度に、逐次フィードバックされて、思い出サイズ、思い出鮮明度、および思い出強度が再計算される。

加えて、ユーザー固有の情報Ｕ０４０３と、環境情報Ｕ０４０４と、思い出属性データ・データ群Ｕ０４０１に含まれる、方向、深度、好感度、減衰率、思い出サイズ、思い出鮮明度、および思い出強度は、更新される都度、情報が破棄されずに蓄積され、履歴管理される。効果については先に述べたように、例えば、ある家族のメンバーについて、ある過去の一時点から現在に至るまでの間の、本人にとって大切だった思い出の移り変わりや、そのメンバーの好みの変化を時系列に再生することができる、などがある。

この各要素の関連または階層構造は、一実施形態であり、思い出属性データ・データ群Ｕ０４０１に含まれる思い出サイズ、思い出鮮明度、および思い出強度の下位要素として説明した、方向、深度、好感度、減衰率、さらには、思い出デジタルデータ固有の情報Ｕ０４０２、ユーザー固有の情報Ｕ０４０３、環境情報Ｕ０４０４、ユーザーの行動Ｕ０４０５、および時間の経過Ｕ０４０６、いずれの９つの情報群とも、思い出サイズ、思い出鮮明度、思い出強度と同列へ並べて思い出の重み付けを表現することも可能である。つまり、図０４で説明した前記３つの指標軸による表現のみならず、方向、深度、好感度、減衰率、思い出デジタルデータ固有の情報、ユーザー固有の情報、環境情報、ユーザーの行動、および時間の経過、など前記９つの情報群が指標軸として加わった４軸以上を指標とした表現も可能である。

思い出デジタルデータの重み付け分類アルゴリズムに続いて、以下に、本発明の核となる、一般情報デジタルデータの重み付けリンク・アルゴリズムを説明する。このアルゴリズムは、人の記憶を模した思い出リンクデータ（思い出にリンクしている一般情報デジタルデータ）の管理の一手法、とも言い換えることができる。人の心には、カメラなどで撮影した思い出デジタルデータそのものだけでなく、その時その場所にて起きていた、または流行っていた事柄・ニュースなども、大切な思い出の構成要素の１つとして残っている。さらに、これらの事柄は、人の心の中では対象となる思い出に絶妙にリンクされ（結び付けられ）ており、これらリンクの強さも一様ではなく強弱が存在するのである。例えば先に挙げたオリンピックの例があるが、シドニーオリンピックで撮影した写真は、あるユーザーの思い出デジタルデータであるが、それと同時に、１．地理としてのシドニーは素晴らしい景観であった事、２．オリンピックの競技結果ニュースに家族と一喜一憂した事、３．金メダルの多かった柔道というスポーツは感動するに値した事、４．ＴＶで流れていたシドニーオリンピックのテーマソングは聞くたびにオリンピックの感動を思い出させる程耳に残った事、といった４つの思い出リンクデータがその写真にリンクされているかもしれない。しかしこれら4つの思い出リンクデータは同一の強さで心に残っているのではない。ある人にとっては、１，２，３，４の順の強さで印象に残っているかもしれないが、他の人にとっては２，３，１，４の順の強さで印象に残っているかもしれない。それらを数値化して記録するのがこの手法である。本発明ではこの強さを、リンク強度、と表現し、一実施形態ではその強弱を１００分率で表す。このリンク強度を、より実際の人の心に残る思い出とそのリンク情報に近い形で表現するために、思い出デジタルデータに対する一般情報デジタルデータのリンクとしての、リンク・サイズ、リンク鮮明度という２つのデータ要素に分解して表現する。リンク・サイズは、思い出デジタルデータに対するリンクの大きさや規模を数値で表し、一実施形態ではその度数を、－１００％～＋１００％の範囲での１００分率で表す。リンク・サイズは、時間の経過とともに衰退する記憶力とは関係が無く、思い出デジタルデータに対する一般情報デジタルデータの思いの大きさの割合を表す。１００％に近い程、その人にとって関連度の深い一般情報であったことを示し、０％に近い程、その人にとって関連度の低い一般情報であったことを示す。また、リンク・サイズは負（マイナス）の値も持つ。思い出リンクデータのイメージがプラス（ポジティブ）の場合は０～＋１００％、イメージがマイナス（ネガティブ）の場合は－１００％～０までの値を持つ。その思い出リンクデータが良いまたは楽しい印象の場合はプラス、辛いまたは苦しい印象の場合はマイナスの値となる。リンク鮮明度は、思い出を体験した日または後に思い出を回想した日からの経過日数に応じて低下していく、リンクの鮮明さ（残存度合い）を数値で表し、時間の経過や思い出の記憶の衰退とともにリンクも薄れていくことを表現するためであり、一実施形態ではその度数を０～１００％の１００分率で表す。リンク鮮明度は、リンクそのものの大きさであるリンク・サイズとは独立した数値である。思い出が体験されたまたは発生した日や思い出を回想した日ではそのリンクされた一般情報が最も鮮明に残っているとしてその日を１００％とし、時間の経過とともに０％に向かって低下していく数値になる。そして、リンク強度は、ある時点においてそのリンクが実際に人の心の中を占めている程度を、その人にとっての思い出リンクデータの大きさと、記憶に残っている鮮明さの関数として表現する。一実施形態では、（リンク強度）＝（リンク・サイズ）＊（リンク鮮明度）という式で表現するが、本発明では、リンク・サイズがプラスであればリンク強度もプラスになり、リンク・サイズがマイナスであればリンク強度もマイナスになり、かつ、リンク・サイズまたはリンク鮮明度が高くなればリンク強度も高くなり、リンク・サイズまたはリンク鮮明度が低くなればリンク強度も低くなる関数であればどのような関数でも良い。まとめると、リンク強度は実際の人の心に残るリンクの強さを表した数値を模しており、それは、リンクそのものの規模を数値化したリンク・サイズと、記憶の鮮明さを数値化したリンク鮮明度の組み合わせによって表現されていることを基本概念としている。

先に記載したがリンク・サイズは人の記憶の忘却とは関係なく、リンクそのものの大きさを数値化したものである。このリンク・サイズというデータ項目を用いることで、思い出リンクデータを色褪せることなく当初のリンクの大きさのまま保管することが可能となる。そのため、このリンク・サイズを使った思い出リンクデータを検索・閲覧することにより、人の記憶に強く残っている思い出リンクデータだけでなく、大切ではあるが思い出しにくい思い出リンクデータを簡単にしかも不足なく思い出すことが可能となる。

図０５は、前記の一般情報デジタルデータとの重み付けリンク、を実現するための前記の３つの指標、リンク・サイズ、リンク鮮明度、リンク強度の解説図である。縦軸Ｕ０５０１がリンク・サイズ、横軸Ｕ０５０２がリンク鮮明度である。つまり、上に行けば行くほどリンク・サイズが高くなり、右に行けば行くほどリンク鮮明度が高くなることになる。例を挙げると、二点破線Ｕ０５０４の内側の領域は大きい良い思い出リンクデータ、二点破線Ｕ０５０５の内側の領域は小さい良い思い出リンクデータ、二点破線Ｕ０５０６の内側の領域は小さい辛い思い出リンクデータ、二点破線Ｕ０５０７の内側の領域は大きい辛い思い出リンクデータ、一点破線Ｕ０５０８の内側の領域は記憶の鮮明な思い出リンクデータ、一点破線Ｕ０５０９の内側の領域は記憶の曖昧な思い出リンクデータ、を表している。更に例を挙げると、高いリンク・サイズかつ低いリンク鮮明度である斜線領域内Ｕ０５１０は、古き良き思い出リンクデータを示している。加えて、破線の軸Ｕ０５０３は、リンク強度の指標軸である。リンク・サイズが高い場合やリンク鮮明度が高い場合は、リンク強度も高くなり、その時点で人の心により強く残っている思い出リンクデータであることを示す。この結果、リンク・サイズ、リンク鮮明度、リンク強度という指標を使い分けることで、思い出リンクデータを様々な点で重み付けをして対象となる思い出デジタルデータにリンクおよび管理することができる。

図０６は、前記３つの指標である、リンク・サイズ、リンク鮮明度、およびリンク強度と、それらに影響を与えるその他の情報の関連図である。思い出リンクデータ・データ群Ｕ０６０１には、リンク・サイズ、リンク鮮明度、リンク強度が含まれており、先に述べたように、リンク・サイズとリンク鮮明度からリンク強度が算出される。さらに、リンク・サイズとリンク鮮明度は、一般情報デジタルデータ固有の情報Ｕ０６０２、ユーザー固有の情報Ｕ０６０３、環境情報Ｕ０６０４、ユーザーの行動Ｕ０６０５、および時間の経過Ｕ０６０６、の５つの情報群から算出される。一般情報デジタルデータ固有の情報Ｕ０６０２は、一般情報デジタルデータ固有の情報であり、一般情報デジタルデータの発生または関連していた場所・地域、日時、世間での認知度、および分類される分野などが含まれる。例えば、その一般情報の発生または関連していた場所・地域および日時が、リンクしている思い出と同じである場合や、その一般情報の世間での認知度が高く広く知れ渡っている場合、そのリンク・サイズは高くなる、というように影響される。ユーザー固有の情報Ｕ０６０３は、ユーザー毎の固有情報であり、そのユーザーの分野別の好み、年齢や性別、居住地域などが含まれる。例えば、対象となる一般情報が、そのユーザーにとって好きな分野である場合や、そのユーザーの年齢層や性別に好まれる場合や、そのユーザーの居住地域に深い関連がある場合、その深度は高くなる、というように影響される。環境情報Ｕ０６０４は、その一般情報デジタルデータがリンクしている思い出デジタルデータが撮影された時の周りの情報、つまり、場面、政治経済情勢、流行・風潮など、が含まれる。例えば、その思い出にリンクしている一般情報がその当時の世界規模での政治経済の変化に深く関連している場合や、その一般情報が当時流行っていた事柄に関する描写である場合に、そのリンク・サイズは高くなる、というように影響される。ユーザーの行動Ｕ０６０５は、思い出デジタルデータ撮影後のユーザーの行動・変化の情報であり、ユーザーによる同種分野の思い出リンクデータの参照回数・頻度などが含まれる。例えば、同一または同じ分野の思い出リンクデータが参照される回数が増えるに連れて、そのリンク・サイズやリンク鮮明度もそれに合わせて高くなっていく、というように反映される。時間の経過Ｕ０６０６は、時間の経過に関する情報であり、思い出デジタルデータの登録後経過日数や、最終リンク参照後の経過日数などが含まれる。例えば、その思い出デジタルデータの登録または最終のリンク参照後の経過日数が過ぎるにつれて、そのリンク鮮明度が小さくなっていく、というように反映される。一実施形態では、リンク・サイズは、ユーザーによって設定・変更できる方向・深度と、一般情報デジタルデータ固有の情報、ユーザー固有の情報、環境情報から算出される好感度を下位の構成要素として持つ。同様に、思い出鮮明度は、一般情報デジタルデータ固有の情報、ユーザー固有の情報、環境情報から算出される減衰率を下位の構成要素として持つ。これら各種情報と算出方法の詳細については、「３．システム・コンポーネント詳細」にて後述する。

一般情報デジタルデータ固有の情報Ｕ０６０２と、ユーザー固有の情報Ｕ０６０３と、環境情報Ｕ０６０４が含まれる情報群Ｃ０６０１は、ユーザー登録時または一般情報デジタルデータ登録時に静的情報（基本的には変更されない値）として設定されている情報が含まれており、これらをもとにリンク・サイズの初期値が設定される。それに対して、ユーザー固有の情報Ｕ０６０３の変化情報と、環境情報Ｕ０６０４の変化情報と、ユーザーの行動Ｕ０６０５と、時間の経過Ｕ０６０６が含まれる情報群Ｃ０６０２は、ユーザー好みの変化、環境の変化、ユーザーの行動、および時間の経過によって刻々と変化していく動的情報が含まれており、その変化の度に、逐次フィードバックされて、リンク・サイズ、リンク鮮明度、およびリンク強度が再計算される。

加えて、ユーザー固有の情報Ｕ０６０３と、環境情報Ｕ０６０４と、思い出リンクデータ・データ群Ｕ０６０１に含まれる、方向、深度、好感度、減衰率、リンク・サイズ、リンク鮮明度、およびリンク強度は、更新される都度、情報が破棄されずに蓄積され、履歴管理される。効果については先に述べたように、例えば、ある家族のメンバーについて、ある過去の一時点から現在に至るまでの間の、本人にとって大切だった思い出とそれにリンクしている一般情報の移り変わりを時系列に再生することができる、などがある。

この各要素の関連または階層構造は、一実施形態であり、思い出リンクデータ・データ群Ｕ０６０１に含まれるリンク・サイズ、リンク鮮明度、およびリンク強度の下位要素として説明した、方向、深度、好感度、減衰率、さらには、一般情報デジタルデータ固有の情報Ｕ０６０２、ユーザー固有の情報Ｕ０６０３、環境情報Ｕ０６０４、ユーザーの行動Ｕ０６０５、および時間の経過Ｕ０６０６、いずれの９つの情報群とも、リンク・サイズ、リンク鮮明度、リンク強度と同列へ並べてリンクの重み付けを表現することも可能である。つまり、図０５で説明した前記３つの指標軸による表現のみならず、方向、深度、好感度、減衰率、一般情報デジタルデータ固有の情報、ユーザー固有の情報、環境情報、ユーザーの行動、および時間の経過、など前記９つの情報群が指標軸として加わった４軸以上を指標とした表現も可能である。

次に、システムのデータ基盤となる、「２．データ・グループとデータ項目」を説明する。本発明を最も有効的に活用するために関係データベースを採用し、そこに含むべき表およびデータ項目を図０７に示す。この図はＥＲ図によって記載されるが、ＥＲ図とはデータ間の関連によってデータ構造をモデル化する標準化された汎用的な表記手法の１つである。本開発は、必ずしも関係データベースが必要ではなく、同等の機能を有する管理手法であれば実現可能である。以下、表およびデータ項目について記載する。

思い出デジタルデータは、主に、デジタルカメラ・ビデオカメラなどで撮影された思い出となるデジタルデータ、および思い出となる音声デジタルデータを指すが、場合によっては、アナログカメラなどで撮影されたアナログデータをスキャンしてデジタル化されたデータや、メール、テキストなど他のデータタイプも含まれる。以下に主なデータ要素を列挙する。思い出デジタルデータＩＤ、タイトル、コンテンツ、サムネイル、撮影日時、撮影場所、被写体ユーザーリスト、参加ユーザーリスト、分野ＩＤ、環境ＩＤ。

思い出属性データは、ユーザーごとの思い出デジタルデータに対する属性データである。作成日時と削除日時項目にて履歴管理される。以下に主なデータ要素を列挙する。思い出デジタルデータＩＤ、ユーザーＩＤ、作成日時、削除日時、方向、深度、好感度、減衰率、参照日時、参照回数、参照比率、思い出サイズ、思い出鮮明度、思い出強度。

一般情報デジタルデータは、思い出デジタルデータと一緒に人の心や記憶の中に思い出の一部として残り得る、その他一般の情報をデジタル化し蓄積されたデータ候補のことである。例えば、ニュース、芸術、映画、書籍、音楽、歴史、芸能、趣味、食べ物、レストラン、ホテル、旅行、地域・国、政治、経済、スポーツなど。以下に主なデータ要素を列挙する。一般情報デジタルデータＩＤ、タイトル、コンテンツ、サムネイル、開始日時、終了日時、発生国、発生詳細住所、認知度、分野ＩＤ、環境ＩＤ。

思い出リンクデータとは、思い出デジタルデータに対してリンクされている一般情報デジタルデータを指す論理データ群の総称である。１つ１つの思い出リンクデータは、物理的にはそれぞれの一般情報デジタルデータと同一である。１つの思い出は、複数の一般情報が組み合わされて人の心・記憶に残っている。それ故、１つの思い出デジタルデータに対しては複数の一般情報デジタルデータがリンクされる可能性があり、ここではリンクされた一般情報デジタルデータの事を思い出リンクデータと定義する。例えば、シドニーオリンピックで撮影した写真は、あるユーザーの思い出デジタルデータであるが、１．地理としてのシドニー、２．オリンピックの競技結果ニュース、３．日本人の金メダルの多かった柔道というスポーツ、４．ＴＶで流れていたシドニーオリンピックのテーマソング、といった４つの思い出リンクデータが思い出の１要素としてリンクされる可能性がある。一方で、一つの一般情報デジタルデータは複数の思い出デジタルデータの思い出リンクデータとしてリンクされる可能性もある。例えば、シドニーという地理データは、シドニーに関する思い出デジタルデータを持つ複数以上のユーザー、例えば、シドニーオリンピックを思い出として持つユーザーからや、カンガルーを思い出として持つユーザーからもリンクされる可能性があるのである。

思い出リンクデータは、思い出デジタルデータと一般情報デジタルデータの間のリンクに関するデータである。作成日時と削除日時項目にて履歴管理される。以下に主なデータ要素を列挙する。思い出デジタルデータＩＤ、一般情報デジタルデータＩＤ、ユーザーＩＤ、作成日時、削除日時、方向、深度、好感度、減衰率、参照日時、参照回数、参照比率、リンク・サイズ、リンク鮮明度、リンク強度。

ユーザー情報データは、ユーザーを識別する情報およびユーザーに付属する情報に関するデータである。以下に主なデータ要素を列挙する。ユーザーＩＤ、氏名、性別、生年月日、登録総数、思い出デジタルデータ参照総回数、思い出リンクデータ参照総回数。

ユーザー履歴情報データは、ユーザーに付属する情報の中で履歴管理が必要なデータである。作成日時と削除日時項目にて履歴管理される。以下に主なデータ要素を列挙する。ユーザーＩＤ、作成日時、削除日時、居住国、詳細住所、関係分野ＩＤリスト、興味分野ＩＤリスト、無関心分野ＩＤリスト、不要分野ＩＤリスト。

前記４つの分野ＩＤリストについて詳述する。関係分野リスト、興味分野リスト、無関心分野リスト、不要分野リストの４つの分野リストには、予めデータベースに登録されている分野のいずれかが含まれる。分野の例としては、芸術、映画、書籍、音楽、歴史、芸能、趣味、食べ物、レストラン、ホテル、旅行、伝統・文化、政治・経済、スポーツなどがある。１つの分野リストには、複数の分野を含む事も可能で、反対に１つも含まない事も可能である。例えば、関係分野リストには、芸術からスポーツまで全ての分野が含まれ、他の、興味分野リスト、無関心分野リスト、および不要分野リストには１つも分野が含まれないというケースも可能となる。また、１つの分野はこれら４つの分野リストのいずれか１つに必ず属し、さらには複数の分野に属することはできない。これは例えば、芸術という分野が、現在関係のある分野リストに含まれていたら、他の３つの分野リストに含めることはできない事を意味する。

家系データは、登録ユーザーまたは参照ユーザーから見た他のユーザーの続柄とその属性データである。以下に主なデータ要素を列挙する。ユーザーＩＤ、相手ユーザーＩＤ、続柄、親等数、優先度、思い出デジタルデータ重要度、登録数、登録比率、参照回数、参照比率。

分野データは、思い出デジタルデータおよび一般情報デジタルデータが分類される分野に関するデータである。このデータは予めサービス提供者によって登録・管理されるデータである。登録日時と削除日時項目にて履歴管理される。以下に主なデータ要素を列挙する。分野ＩＤ、作成日時、削除日時、分野名。

環境データは、思い出デジタルデータが撮影された時、または一般情報デジタルデータの事柄が発生・流行していた時の周囲の環境に関するデータである。このデータは予めサービス提供者によって登録・管理されるデータである。登録日時と削除日時項目にて履歴管理される。以下に主なデータ要素を列挙する。環境ＩＤ、作成日時、削除日時、場面、政治経済情勢、流行風潮、環境重要度。

ユーザー分野情報データは、ユーザーごとの、かつデジタルデータの分野ごとの属性データである。登録日時と削除日時項目にて履歴管理される。以下に主なデータ要素を列挙する。分野ＩＤ、ユーザーＩＤ、作成日時、削除日時、優先度、思い出デジタルデータ重要度、思い出リンクデータ重要度、登録数、登録比率、参照回数、参照比率、リンク参照回数、リンク参照比率。

一実施形態説明の最後として、「３．システム・コンポーネント詳細」を記載する。

図０９は、ユーザー登録システムの全体フロー図である。ステップＳ０９０１で、ユーザーは、クライアント・システムを通してサーバー・システムにアクセスし、ユーザー登録開始を依頼する。この依頼は、サーバー・システムが提供するいずれかのＷｅｂページに含まれるリンクまたはボタンのクリックのみで十分である。ユーザー登録画面を送信して欲しい、という情報だけのＨＴＴＰリクエストをサーバー・システムに要求すれば良いからである。ステップＳ０９０２で、サーバー・システムは、ユーザー登録画面その１をクライアント・システムへ返信する。ステップＳ０９０３で、クライアント・システムはユーザー登録画面その１を表示する。図１０はクライアント・システムにて表示されるユーザー登録画面その１のためのＷｅｂページの一例である。始めに必要な項目として、氏名Ｆ１００１、性別Ｆ１００２、生年月日Ｆ１００３、居住国Ｆ１００４、住所の詳細Ｆ１００５、自身の優先度Ｆ１００６、次へボタンＦ１００７がある。生年月日は図１０のように西暦（年）、月、日の選択リストでも良く、または整数値を受け付ける入力フィールドでも可能である。自身の優先度は、人を被写体とした全ての思い出デジタルデータの中での、登録者自身を被写体とする思い出デジタルデータの優先度である。図１０のように１０段階のスライダー・バー、または１０段階の整数値リストから選択でき、優先度を１０段階で設定できる。自身を被写体とするデータの優先度を、他の人（家族や友人）を被写体とする思い出デジタルデータの優先度より低くしたい場合には、ここの優先度をより低く設定する。例えば、自身の写真よりも子供の写真の方が大切な場合、子供の優先度を１に、自身の優先度を５に設定する。また、これらユーザー情報データは登録後も変更が可能である。ステップＳ０９０４で、ユーザーは登録情報を設定し、前記設定値をサーバー・システムへ送付するために、次へボタンＦ１００７をクリックする。ステップＳ０９０５で、サーバー・システムは、データ受信後、ユーザーＩＤ、氏名、性別、および生年月日をユーザー情報データ表へ挿入する。登録時にはユーザーＩＤを新たに割り振り、併せて挿入する必要がある。このＩＤは全てのユーザー間で異なる値にすることが必要である。当業者ならば理解されるように、ＩＤの自動生成は、データベース標準装備の機能を用いて簡単に行える。その時点でのタイムスタンプをそのまま適用してもよいし、シーケンス番号を自動生成してくれる関数・機能を用いても良い。ステップＳ０９０６で、サーバー・システムは、ユーザーＩＤ、作成日時、居住国、および住所の詳細をユーザー履歴情報データ表へ挿入する。当業者ならば理解されるように、作成日時はデータベースの関数を用いて簡単に自動生成することができる。ステップＳ０９０７で、サーバー・システムは、ユーザーＩＤ、相手ユーザーＩＤ、および優先度などを家系データ表へ挿入する。今回は登録者から見た登録者本人を家系データ表に登録するため、相手ユーザーＩＤはユーザーＩＤと同一になる。自身の優先度は、選択された自身の優先度の値である１、２、・・・９、１０を１００分率に変換する。例えば、選択された自身の優先度が１の場合には１００％、選択された自身の優先度が２の場合には９０％、そして選択された自身の優先度が１０の場合には１０％となる。ステップＳ０９０８で、登録ユーザーから見た思い出デジタルデータの分野の分類、つまり４つの分野名リストへの初期割り振りを自動的に行う。ステップＳ０９０８の詳細ロジックは後に記載する。「２．データ・グループとデータ項目」の項にて、ユーザー履歴情報データの説明に示されたように、分野リストは、関係分野ＩＤリスト、興味分野ＩＤリスト、無関心分野ＩＤリスト、不要分野ＩＤリストの４つがあり、全ての分野ＩＤは重複無くいずれかの分野ＩＤリストに属さなければならない。分野ＩＤは分野名に割り当てられるシーケンス（重複の無い）ＩＤである。分野ＩＤが決まると１つの分野名が決まることになる。このロジックの基本概念としては、性別、年齢や他ユーザーの統計情報を用いて最も平均的な割り振りパターンを算出し、登録ユーザーの登録時に提示することにある。ユーザーのタイプによって最も平均的な割り振りパターンを提示することで、ユーザーによる変更回数を減らすことができ、設定作業の手間と時間を削減できる。例えば、４０歳台は政治に興味があるという統計を用いて、予め興味分野リストに政治を含めて提示しておく、などである。ステップＳ０９０９で、サーバー・システムは、初期割り振りされた分野ＩＤリストとそれぞれに対応した分野名リストを、ユーザー登録画面その２とともにクライアント・システムへ送信する。ステップＳ０９１０で、クライアント・システムはユーザー登録画面その２を表示する。図１１はクライアント・システムにて表示されるユーザー登録画面その２のためのＷｅｂページの一例である。必要な項目として、関係分野リストＦ１１０１、興味分野リストＦ１１０２、無関心分野リストＦ１１０３、不要分野リストＦ１１０４、登録ボタンＦ１１０５がある。これら４つの分野リストのＷｅｂページの一実施形態としては図１１のように、それぞれリストボックスを持ち、分野を４つの分野リスト間でドラッグ＆ドロップにて移動し、設定および変更できる形態になる。当業者ならば理解されるように、この分野の分野リスト間の移動の手法については、様々な形態が存在する。例えば、通常良く見られるような選択＆移動ボタンにて移動させる手法でも可能である。また、当業者ならば理解されるように、表示される分野名リストに内部的に分野ＩＤも割り当てつつ、分野の移動を行うことは一般的であり簡単に実現できる。ステップＳ０９１１で、ユーザーは前記４つの分野リストを確認・修正し、登録依頼するために、登録ボタンＦ１１０５をクリックする。結果、クライアント・システムから、ユーザーが確認・修正した後の関係分野ＩＤリスト、興味分野ＩＤリスト、無関心分野ＩＤリスト、不要分野ＩＤリストがユーザーＩＤとともにサーバー・システムへ送信される。ステップＳ０９１２で、サーバー・システムは前記情報を受信する。ステップＳ０９１３で、サーバー・システムは、データベースのユーザー履歴情報データ表にて、ユーザーＩＤが同一かつ削除日時が設定されていないレコードに対して、受信した関係分野ＩＤリスト、興味分野ＩＤリスト、無関心分野ＩＤリスト、不要分野ＩＤリストを割り当て更新する。ステップＳ０９１４で、サーバー・システムは、ユーザー分野情報データ表へ、設定された分野リストを元に初期データを作成・登録する。ステップＳ０９１４の詳細ロジックは後に記載する。ステップＳ０９１５で、サーバー・システムは、登録完了通知とユーザーＩＤをクライアント・システムへ送信する。ステップＳ０９１６で、クライアント・システムは、前記情報を表示し、ユーザーへ登録完了およびユーザーＩＤを通知し、処理を終了する。

図１２と図１３は、ステップＳ０９０８の詳細ロジックを示すフロー図である。本処理の入力は、登録ユーザーのユーザーＩＤ、性別、生年月日である。ステップＳ１２０１で、登録ユーザーの性別と年齢を元に、ユーザーが分類されるグループを割り出す。年齢は、式“現在年月日－（生年月日）”で計算する。当業者ならば理解されるように、現在のデータベース製品では現在年月日を取得する特殊レジスター（マクロのようなもの）があり、例えば、ＳＱＬの中で、ＣＵＲＲＥＮＴ＿ＤＡＴＥと指定するだけで現在年月日を利用できる。もしデータベースで使用できない場合には、オペレーティング・システムから現在年月日を取得して利用できる。グループ化の基準・単位は環境や状況に応じて変更される可能性があるが、一例としては、まずは男性と女性に分け、さらに０～１１歳（小学生まで）、１２～１７歳（中高校生）、１８～２１歳（大学生）、２２～２９歳、３０歳台、４０歳台、５０歳台、６０歳台、７０歳以上といった年代別に分ける方法が考えられる。もし登録ユーザーが３０歳の男性だった場合、グループは“男性”でかつ“３０歳台（３０～３９歳）”ということになる。ステップＳ１２０２で、全分野のリストを取得する。ステップＳ１２０３で、前ステップで取得された分野リストから１つずつ分野を取り出し、処理する分野が無くなるまで以下のステップをループ処理する。例えば、初めに取り出された分野を“スポーツ”だとする。ステップＳ１２０４で、ユーザー情報データ表とユーザー履歴情報データ表をユーザーＩＤで結合し、４つの分野リストの件数をそれぞれ照会する。当業者ならば理解されるように、既製のデータベース製品であれば、ＣＯＵＮＴ（）マクロまたは関数が提供されており、１つのＳＱＬにてレコード件数を取得することができる。関係分野ＩＤリストの件数と同様に、興味分野ＩＤリストの件数、無関心分野ＩＤリストの件数、および不要分野ＩＤリストの件数も取得する。その結果例えば、現在の全ユーザーの中で、分野“スポーツ“を関係分野ＩＤリストに入れている３０歳台男性が２００名、興味分野ＩＤリストに入れている３０歳台男性が１００名、無関心分野ＩＤリストに入れている３０歳台男性が５０名、不要分野ＩＤリストに入れている３０歳台男性が０名だったとする。ステップＳ１２０５で、件数の最も多い分野ＩＤリストを、登録ユーザーの該当分野が初期設定される分野ＩＤリスト、とする。先の例では、ユーザー数が最も多かった関係分野ＩＤリストへ”スポーツ“の分野ＩＤが格納され、登録ユーザーの関係分野ＩＤリストの初期値となる。ステップＳ１２０６で、ループ処理の入力となっている分野が他に無い場合は、ループを抜け次のステップＳ１２０７へ進み、まだ存在すれば次の分野を入力としてステップＳ１２０３へ戻る。このループにより、４つの分野ＩＤリスト全ての初期値が設定される。実際には分野ＩＤリストでの保管になるが、視覚的に理解しやすいように一意的に決まる分野名でのリストでの例を示すと、例えば図１１のように、関係分野リストには”映画、音楽、食べ物、レストラン、ホテル、旅行、伝統・文化、スポーツ“、興味分野リストには”芸術、書籍、歴史、趣味、政治・経済“、無関心分野リストには”芸能“、不要分野リストは”“（分野無し）となる。次にステップＳ１２０７で、登録ユーザーの近親者（配偶者、両親、子供など）のユーザーＩＤリストを取得する。この時、近親者を親等数２まで拡大とする事も可能であるが近親者の基準は、状況により変動する可能性があるため、本発明では明記しない。ステップＳ１２０８で、それらユーザーＩＤを入力としてループ処理を開始する。ステップＳ１２０９で、そのユーザーＩＤの持っている関係分野ＩＤリストを取得する。ステップＳ１２１０で、それら分野ＩＤを入力としてループ処理を開始する。ステップＳ１２１１で、ループ入力である分野ＩＤがステップＳ１２０６までに初期化された登録ユーザーの無関心分野ＩＤリストまたは不要分野ＩＤリストに存在するか確認する。存在する場合、ステップＳ１２１２で、登録ユーザーの興味分野ＩＤリストへ移動する。存在しなかった場合、つまり関係分野ＩＤリストまたは興味分野ＩＤリストに存在する場合には、何もせずにステップＳ１２１３へ進む。ステップＳ１２１３で、ループ処理の入力となっている分野が他に無い場合は、ループを抜けステップＳ１２１４へ進み、まだ存在すれば次の分野を入力としてステップＳ１２１０へ戻る。ステップＳ１２１４で、ループ処理の入力となっているユーザーＩＤが他に無い場合は、ループを抜けて本処理を終了する。まだ存在すれば次のユーザーＩＤを入力としてステップＳ１２０８へ戻る。

図１４は、ステップＳ０９１４の詳細ロジックを示すフロー図で、登録ユーザーの関係分野ＩＤリスト、興味分野ＩＤリスト、無関心分野ＩＤリスト、および不要分野ＩＤリストを元に、ユーザー分野情報データの優先度と思い出デジタルデータ重要度と思い出リンクデータ重要度を計算・初期化し、同時に他の統計情報もゼロに初期化するプロセスを示している。本処理の入力は、ユーザーＩＤ、関係分野ＩＤリスト、興味分野ＩＤリスト、無関心分野ＩＤリストである。ステップＳ１４０１で、サーバー・システムは、全ての分野リストを分野データ表から取得し、ステップＳ１４０２で、分野１つずつを入力として以下のループ処理を開始する。ステップＳ１４０３で、ループの入力となっている分野が登録ユーザーの関係分野ＩＤリストの中に存在しているかチェックする。存在しなければ、ステップＳ１４０４で、興味分野ＩＤリストの中に存在しているかチェックする。さらに存在しなければ、ステップＳ１４０５で、無関心分野ＩＤリストの中に存在しているかチェックする。さらに存在しなければ、ステップＳ１４０６で、登録ユーザーから見た、その分野に対する思い出デジタルデータの優先度の初期値に０％（ゼロ）を設定する。これは、その分野が不要分野であることを意味しており、その結果としてその分野の重要度に最も低い値を設定するのである。ステップＳ１４０３の結果が存在している場合は、その分野が現在関わっている分野に属している事を意味しており、ステップＳ１４０７で、分野の優先度の初期値に高い値を設定する。この値は状況によって変動する可能性があるため永久的に固定値として定義はできないが、予めシステムによって定義されるべき値である。ここでは一例として、９０％とする。同様にステップＳ１４０４の結果が存在している場合は、その分野が興味のある分野に属している事を意味しており、ステップＳ１４０８で、分野の優先度の初期値に中間程度の値を設定する。ここでは一例として、６０％とする。同様にステップＳ１４０５の結果が存在している場合は、その分野が関心の無い分野に属している事を意味しており、ステップＳ１４０９で、分野の優先度の初期値に低い値を設定する。ここでは一例として、３０％とする。状況に応じてこれらケース別の初期値は変動する可能性があるが、例では、その分野が関係分野、興味分野、無関心分野、および不要分野に含まれるケース別に、それぞれ分野の優先度の初期値に９０％、６０％、３０％、０％と設定している。ステップＳ１４１０で、思い出デジタルデータ重要度と思い出リンクデータ重要度に、優先度と同じ値を設定する。ステップＳ１４１１で、ループの入力となっている分野ＩＤ、本処理の入力データであるユーザーＩＤ、登録時の日時、保持中の優先度、保持中の思い出デジタルデータ重要度、保持中の思い出リンクデータ重要度をもとに、初期値としてユーザー分野情報データ表へ登録する。ステップＳ１４１２で、ループ入力の分野リストの中に次の分野がまだ存在していればステップＳ１４０２へ戻り、存在していなければ本処理を完了する。

ログイン・システムは既存の機能・技術にて代用でき、本発明とは直接の関連はないため割愛する。ログインを必要とする他のシステムのために、ログイン終了後はセッション管理を継続的に行う。当業者ならば理解されるように、複数Ｗｅｂページにまたがるセッション管理は既存の機能にて簡単に実現できるものであり、ユーザーＩＤ情報などの授受の代表的な実施例はＣｏｏｋｉｅ（クッキー）を介した方法である。

図１５は、家系データ管理システムの全体フロー図である。まだユーザーＩＤが登録されていないユーザーの新規登録は、前記のユーザー登録システムとなるが、既に登録済みのユーザーＩＤに対して、他のユーザーから見た家系データを登録する場合に本システムが必要となる。例えば、父と息子の２つのユーザーＩＤは登録済みだが、父が登録する思い出デジタルデータの被写体に息子がある場合、または息子が登録する思い出デジタルデータの被写体に父がある場合に家族関係（家系）の情報を登録しておく必要がある。ステップＳ１５０１で、ユーザーは、クライアント・システムを通してサーバー・システムにアクセスし、家系データ管理の開始を依頼する。通常はログイン後のＷｅｂページに含まれるリンクまたはボタンのクリックから開始を依頼できるが、この時には既にログインしている事が前提となり、ユーザーＩＤ情報がサーバー・システムへ渡される。当業者ならば理解されるように、複数Ｗｅｂページにまたがるセッション管理は既存の機能にて簡単に実現できるものであり、ユーザーＩＤ情報などの授受の代表的な実施例はＣｏｏｋｉｅを介した方法である。ステップＳ１５０２で、サーバー・システムは、ログイン中のユーザーＩＤを用いて、家系データ表とユーザー情報データ表を連結して、登録済みの家系データを取得する。ステップＳ１５０３で、サーバー・システムは、取得したデータを家系データ管理画面に組み込み、クライアント・システムへ送信する。ステップＳ１５０４で、クライアント・システムは、家系データ管理画面を表示する。図１６は、クライアント・システムにて表示される家系データ管理画面のためのＷｅｂページの一例である。必要な項目として、登録済み家系データを表示し、編集・削除のために選択できるセクションＣ１６０１（氏名、続柄、親等数、優先度、性別、年齢を含む）と、追加ボタンＦ１６０１、削除ボタンＦ１６０２、閉じるボタンＦ１６０３がある。続くステップＳ１５０５で、ユーザーが追加ボタンをクリックすると、クライアント・システムは、サーバー・システムへ家系データ追加画面の送信を要求し、ステップＳ１５０６へ進む。ステップＳ１５０６の詳細は後述するが、ステップＳ１５０６を終えた後はステップＳ１５０２へ戻る。追加ボタンがクリックされない場合は、Ｃ１６０１セクションに表示されている登録済み家系データが１つ選択された状態であれば、ステップＳ１５０７へ進むことができる。ステップＳ１５０７で、ユーザーが削除ボタンをクリックすると、ステップＳ１５０８にて選択された家系データが削除される。ステップＳ１５０８を終えた後はステップＳ１５０２へ戻る。家系データの追加・削除ボタンをクリックせずに、閉じるボタンをクリックした場合には、本処理は終了する。

図１７は、ステップＳ１５０６を細分化したフロー図である。本処理の入力は、ユーザーＩＤである。ステップＳ１７０１で、サーバー・システムはクライアント・システムへ家系データ追加画面を送信する。ステップＳ１７０２で、クライアント・システムは、家系データ追加画面を表示する。図１８は、一実施形態における家系データ追加画面で、追加ユーザーを検索するためのフィールドである氏名Ｆ１８０１、性別Ｆ１８０２、年齢Ｆ１８０３、および検索ボタンＦ１８０４、検索結果の表示および追加ユーザーの選択のためのセクションＣ１８０１、家系データ入力・選択のための続柄Ｆ１８０５、親等数Ｆ１８０６、優先度Ｆ１８０７、および追加ボタンＦ１８０８が含まれている。ステップＳ１７０３で、ユーザーは、氏名、性別、年齢フィールドに条件を入力してクライアント・システムからサーバー・システムにアクセスし、追加候補のユーザーを照会依頼する。ステップＳ１７０４で、サーバー・システムは、氏名、性別、および年齢について入力された条件にて、ユーザー情報データ表と家系データ表に照会を行う。当業者ならば理解されるように、１つ以上の検索用フィールドに検索用ワードが入力され、それら検索ワードをもとにデータベースを照会する手法およびプログラミングは現在では極めて一般的であり、殆ど全ての検索Ｗｅｂページでも実現されているものである。ステップＳ１７０５で、サーバー・システムは、照会結果をクライアント・システムへ送信する。ステップＳ１７０６で、クライアント・システムは、照会結果、つまり候補ユーザーのリストを表示する。ステップＳ１７０７で、ユーザーは、検索結果の表示セクションＣ１８０１から追加するユーザーを選択する。当業者ならば理解されるように、追加するユーザーをどのように選択するかについては前記以外にも様々な実装方法があり、登録済みのユーザーの中から追加されるユーザーを選択する、といった目的であれば本発明においての実装方法は問わない。ステップＳ１７０８で、ユーザーは、追加ユーザーに関する家系データである、続柄、親等数、および優先度を入力または選択し、追加ボタンＦ１８０８をクリックする。ステップＳ１７０９で、サーバー・システムは、選択されたユーザーおよび家系情報をデータベースへ挿入し本処理を完了する。優先度は、選択された優先度の値である１、２、・・・９、１０を１００分率に変換する。例えば、選択された優先度が１の場合には１００％、選択された優先度が２の場合には９０％、そして選択された優先度が１０の場合には１０％となる。思い出デジタルデータ重要度の初期値としては、優先度と同じ値を設定する。

図１９は、思い出デジタルデータ登録システムの全体フロー図である。ステップＳ１９０１で、ユーザーは、クライアント・システムを通してサーバー・システムにアクセスし、思い出デジタルデータ登録の開始を依頼する。この時には既にログインしている事が前提となり、通常はログイン後のＷｅｂページに含まれるリンクまたはボタンのクリックから開始を依頼できる。ステップＳ１９０２で、サーバー・システムは、ログイン中のユーザーＩＤを用いて、家系データ表とユーザー情報データ表を連結して、登録済みの家系データを取得する。ステップＳ１９０３で、サーバー・システムは、分野データ表から全ての分野データを、環境データ表から全ての場面データを、取得する。全ての場面データ（場面とその重要度）はサービス提供者によって予め登録されている。例えば、場面とその重要度はそれぞれ、“新婚旅行中”“高”、“友人との旅行中”“低”、“初めてのデート中”“中”となる。ステップＳ１９０４で、サーバー・システムは、取得したデータを思い出デジタルデータ登録画面その１に組み込み、クライアント・システムへ送信する。ステップＳ１９０５で、クライアント・システムは、思い出デジタルデータ登録画面その１を表示する。図２０は、クライアント・システムにて表示される思い出デジタルデータ登録画面その１のためのＷｅｂページの一例である。必要な項目として、思い出デジタルデータ・ファイル名Ｆ２００１、タイトルＦ２００２、撮影日時Ｆ２００３、撮影場所Ｆ２００４、被写体ユーザーリストＦ２００５、参加ユーザーリストＦ２００６、分野Ｆ２００７、場面Ｆ２００８、次へボタンＦ２００９がある。思い出デジタルデータ・ファイル名Ｆ２００１は、登録対象となる、クライアント・システムに保管されているデジタルデータのファイル名の入力フィールドである。当業者ならば理解されるように、ＰＣなどのオペレーティング・システムが提供しているファイル選択ウィンドウを起動するボタンを配置し、その起動されたウィンドウからファイル名を選択することもできる。タイトルＦ２００２は、登録する思い出デジタルデータの題名であり、ユーザーが自由に入力できる。撮影日時Ｆ２００３および撮影場所Ｆ２００４は、それぞれ登録される思い出デジタルデータの撮影された日時および場所である。当業者ならば理解されるように、日時入力は、既に一般的に使用されているカレンダーからの選択あるいは直接入力など様々な入力方法が存在しているが、いずれの方法でも本発明の実装としては使用可能である。撮影場所は、世界に存在する国または地域のリストから選択する。被写体ユーザーリストＦ２００５は、ログインユーザーから見た登録済み家系データのユーザーのリストで、前記ステップＳ１９０２にて取得されたデータである。同様に参加ユーザーリストＦ２００６も、ログインユーザーから見た登録済み家系データのユーザーのリストで、前記ステップＳ１９０２にて取得されたデータである。参加ユーザーリストで選択されるユーザーリストは、思い出デジタルデータが撮影された時・場所に共に参加していた人のリストである。分野Ｆ２００７は、前記ステップＳ１９０３で取得された全ての分野リストが表示される。場面Ｆ２００８は、前記ステップＳ１９０３で取得された全ての場面リストが表示される。分野は、映画やスポーツなどといった、その思い出デジタルデータの分類される分野を表し、場面は、新婚旅行中、友人との最後の旅行中、初めてのデート中などといった、思い出デジタルデータが撮影された時の場面を表す項目である。詳細は後に記載するが、被写体ユーザーリスト、分野、および場面は、ユーザーごとの思い出デジタルデータに対する好感度の初期値を決める上での重要な要素となる。これらの要素データを用いることで、思い出デジタルデータがその見る人にとって、より大切な被写体が写っている場合、より重きを置いている分野の場合、および人生の中でもより大切な場面の場合には、初期設定される好感度をより高く設定することが可能となる。ステップＳ１９０６で、ユーザーは、クライアント・システムに表示された思い出デジタルデータ登録画面その１にて、登録する思い出デジタルデータ・ファイルおよび上記で記載した他の付属情報の入力および選択を行い、それら設定値をサーバー・システムへ送付するために、次へボタンをクリックする。ステップＳ１９０７で、サーバー・システムは、データ受信後、タイトル、思い出デジタルデータ・ファイル、もしも存在する場合はサムネイル、撮影日時、撮影場所、被写体ユーザーリスト、参加ユーザーリスト、分野ＩＤ、環境ＩＤを思い出デジタルデータ表へデータを登録する。この時、思い出デジタルデータＩＤを新たに割り振り、併せて挿入する必要がある。このＩＤは全ての思い出デジタルデータ間で異なる値にすることが必要である。当業者ならば理解されるように、ＩＤの自動生成は、データベース標準装備の機能を用いて簡単に行える。その時点でのタイムスタンプをそのまま適用してもよいし、シーケンス番号を自動生成してくれる関数・機能を用いても良い。また、コンテンツが画像データの場合には、サムネイルデータを自動生成し、データ項目（サムネイル）へ挿入する。ステップＳ１９０８で、サーバー・システムは、ログイン中のユーザーＩＤと設定された被写体ユーザーリスト、分野、および場面を入力として、思い出属性データ表の好感度、方向、および深度の初期値を計算する。被写体、分野および場面に応じて最適化された思い出の大切さの初期値を自動設定するためである。このステップのロジック詳細は後述する。ステップＳ１９０９で、サーバー・システムは、設定された初期値を組み込んだ思い出デジタルデータ登録画面その２をクライアント・システムへ送信する。ステップＳ１９１０で、クライアント・システムは、思い出デジタルデータ登録画面その２を表示する。図２１は、クライアント・システムにて表示される思い出デジタルデータ登録画面その２のためのＷｅｂページの一例である。必要な項目として、登録対象の思い出デジタルデータの情報表示用セクションＣ２１０１と、設定変更可能フィールドである、方向Ｆ２１０１、大きさ・深さＦ２１０２、および登録ボタンＦ２１０３がある。表示用セクションＣ２１０１は、対象となる思い出デジタルデータの識別が可能な情報、例えば、タイトル、撮影日時、撮影場所フィールド、画像のサムネイル、および実データの表示ボタンなどが含まれる。方向は、その思い出が良い思い出か、辛い苦い思い出かをそれぞれ選択できる。大きさ・深さは、ユーザーから見た、その思い出の大切さ・深さをスライドバーにて選択できる。表示されている方向、大きさ・深さはステップＳ１９０８にて初期設定された値だが、ユーザーが修正することができる。ステップＳ１９１１で、ユーザーは、登録対象の思い出に対して、方向と大きさ・深さを確認・修正し、登録ボタンをクリックすることで、サーバー・システムへ登録を依頼する。ステップＳ１９１２で、サーバー・システムは、ログインユーザーと参加ユーザーリストに含まれる全ユーザーＩＤを入力として、以下のループ処理を行う。ステップＳ１９１３で、サーバー・システムは、思い出属性データ表へ新しいデータを挿入する。このステップの詳細ロジックは後述する。ステップＳ１９１４で、サーバー・システムは、思い出デジタルデータの登録に関する各種統計情報を更新する。この統計情報は、ユーザーの登録総数、分野別登録数、被写体の登録数などがあり、思い出デジタルデータの重み付けに反映される。詳細ロジックは後述する。ステップＳ１９１５で、サーバー・システムは、思い出デジタルデータの参照に関する各種統計情報を更新する。この統計情報は、ユーザーの思い出デジタルデータ参照総回数、分野別参照数、被写体の参照数などがあり、思い出デジタルデータの重み付けに反映される。詳細ロジックは後述する。ステップＳ１９１６で、サーバー・システムは、ステップＳ１９１１で選択された方向および大きさ・深さなどから思い出サイズ、思い出鮮明度、思い出強度を算出し、それらを思い出属性データ表へ更新する。このステップの詳細ロジックは後述する。ステップＳ１９１７で、ループ処理の入力となっているユーザーＩＤが他に無い場合は、ループを抜けステップＳ１９１８へ進む。まだ存在すれば次のユーザーＩＤを入力としてステップＳ１９１２へ戻る。ステップＳ１９１８で、サーバー・システムは、思い出デジタルデータ登録完了画面をクライアント・システムへ送信する。ステップＳ１９１９で、クライアント・システムは、思い出デジタルデータ登録完了画面を表示し、思い出デジタルデータ登録システムを終了する。一実施形態では、思い出デジタルデータの登録のための管理サーバーへのデータの送信は、Ｗｅｂページを通して行われるが、ＣＤ／ＤＶＤなどの媒体と郵便メール、ファクシミリ、または電子メールなどの他の通信モードで行うことも可能である。

図２２は、ステップＳ１９０８を細分化したフロー図である。本処理の入力は、ユーザーＩＤ、思い出デジタルデータの被写体ユーザーリスト、分野、および場面である。ステップＳ２２０１で、サーバー・システムは、本処理の入力データであるユーザーＩＤと思い出デジタルデータの分野を条件に、ユーザー分野情報データ表の思い出デジタルデータ重要度を取得する。ステップＳ２２０２で、サーバー・システムは、本処理の入力データである思い出デジタルデータの場面を条件に、環境データ表の重要度を取得する。ステップＳ２２０３で、サーバー・システムは、本処理の入力データであるユーザーＩＤと思い出デジタルデータの被写体ユーザーリストを条件に、家系データ表の最も高い思い出デジタルデータ重要度を取得する。被写体ユーザーリストは複数人居る可能性があるため、出力の思い出デジタルデータ重要度も複数値が返されるが、その中でも最も大きい値のみを取得する。当業者ならば理解されるように、既製のデータベース製品であれば、ＭＡＸ（）マクロまたは関数が提供されており、１つのＳＱＬにて最大値を取得することができる。ステップＳ２２０４以下で、サーバー・システムは、前ステップまでに取得した分野の思い出デジタルデータ重要度、環境重要度、および被写体の思い出デジタルデータ重要度を元に、思い出属性データの好感度、減衰率、方向、および深度を計算する。好感度はそのユーザーにとって、対象となる思い出デジタルデータに対してどの程度好感を持っているかを数値化したものであり、減衰率はそのユーザーにとって、その思い出デジタルデータが時間とともにどの程度鮮明度を失っていくか減衰する率を数値化したものである。例えば、その思い出がユーザーにとって非常に大切な思い出であれば、好感度は高くなることで良い大きな思い出であることを示し、減衰率が低くなることで時が経っても忘れにくく鮮明さを失いにくい思い出であることを示す。ステップＳ２２０４で、サーバー・システムは、取得した環境重要度の絶対値が５０％以上か否かを判断する。５０％以上だった場合、ステップＳ２２０５で、サーバー・システムは、取得した被写体の思い出デジタルデータ重要度が５０％以上か判断する。さらに５０％以上だった場合、ステップＳ２２０６で、サーバー・システムは、対象分野の重要度をＸ、対象環境重要度の絶対値をＹ、被写体ユーザーリストの重要度をＺとし、４＊（Ｘ＋Ｙ＋Ｚ－Ｘ＊Ｙ－Ｙ＊Ｚ－Ｚ＊Ｘ＋Ｘ＊Ｙ＊Ｚ）－３を好感度として計算する。続くステップＳ２２０７で、サーバー・システムは、減衰率に０．７をセットする。ステップＳ２２０５の結果が５０％未満だった場合、ステップＳ２２０８で、サーバー・システムは、前記のＸ，Ｙ，Ｚの定義をもとに、２＊（２＊Ｘ＋２＊Ｙ－２＊Ｘ＊Ｙ－１）＊Ｚを好感度として計算する。続くステップＳ２２０９で、サーバー・システムは、減衰率に０．８をセットする。ステップＳ２２０４の結果が５０％未満だった場合、ステップＳ２２１０で、サーバー・システムは、取得した被写体の思い出デジタルデータ重要度が５０％以上か判断する。５０％以上だった場合、ステップＳ２２１１で、サーバー・システムは、前記のＸ，Ｙ，Ｚの定義をもとに、２＊（２＊Ｘ＊Ｙ＋Ｚ－２＊Ｘ＊Ｙ＊Ｚ）－１を好感度として計算する。続くステップＳ２２１２で、サーバー・システムは、減衰率に０．９をセットする。ステップＳ２２１０の結果が５０％未満だった場合、ステップＳ２２１３で、サーバー・システムは、前記のＸ，Ｙ，Ｚの定義をもとに、４＊Ｘ＊Ｙ＊Ｚを好感度として計算する。続くステップＳ２２１４で、サーバー・システムは、減衰率に１をセットする。これら計算式はあくまでも一実施形態であり、取得した分野の思い出デジタルデータ重要度が増せば思い出属性データの好感度は増し減衰率は下がる、取得した環境の重要度が増せば好感度は増し減衰率は下がる、取得した被写体の思い出デジタルデータ重要度が増せば好感度は増し減衰率は下がる、といった傾向を実現できる式であればどのような式でも可能である。一実施形態では、環境重要度は－１００％～＋１００％、分野および被写体の思いデジタルデータ重要度は０～＋１００％の範囲としているため、計算後の好感度は－１００％～＋１００％、減衰率は０～＋１００％となる。環境重要度では、辛いまたは苦しい環境下が存在する可能性があり、それを負（マイナス）の値で示し結果として－１００％～＋１００％の範囲となる。前記ステップＳ２２０７、Ｓ２２０９、Ｓ２２１２、Ｓ２２１４に続くステップＳ２２１５で、サーバー・システムは、計算して得た好感度と減衰率を本処理の出力のために保持する。この時、環境重要度が負の値だった場合には、好感度に－１を乗じ、その値を好感度として保持し、正の値だった場合にはそのまま保持する。ステップＳ２２１６で、サーバー・システムは、前記計算後の好感度を、以下の式にて方向と深度に分解し、本処理の出力として、本処理を終了する。式：（方向）＝｛（好感度）が０以上（正の値）であれば＋１、（好感度）が０未満（負の値）であれば－１｝。（深度）＝（好感度）の絶対値。つまり、好感度の正負の符号を方向とし、規模を深度として分解する。

図２３は、ステップＳ１９１３を細分化したフロー図である。本処理の入力は、思い出デジタルデータＩＤ、思い出デジタルデータの撮影日時、思い出デジタルデータの分野、思い出デジタルデータの環境、思い出デジタルデータの被写体ユーザーリスト、ログイン中のユーザーＩＤ、ユーザーＩＤ、好感度、減衰率、方向、および大きさ・深さ、である。ステップＳ２３０１で、サーバー・システムは、ユーザーＩＤがログインユーザーＩＤと同一であるか判断する。ステップＳ２３０１でユーザーが同一でなかった場合、ステップＳ２３０２で、サーバー・システムは、本処理の入力データであるユーザーＩＤと思い出デジタルデータの分野、環境、被写体ユーザーリストを元に、好感度、減衰率、方向、および深度を計算し、保持する。このステップは、図２２と同一の処理であり、詳細はステップＳ２２０１からとして説明済みである。ステップＳ２３０１でユーザーが同一だった場合、ステップＳ２３０３で、サーバー・システムは、入力として渡されている好感度、減衰率、方向、および大きさ・深さを思い出属性データの好感度、減衰率、方向、および深度として置換・保持する。ステップＳ２３０２またはステップＳ２３０３に続いて、ステップＳ２３０４で、サーバー・システムは、前ステップまでに取得・保持したデータ、本処理の入力である思い出デジタルデータＩＤ、本処理の入力データであるユーザーＩＤ、現在日時、保持中の方向、保持中の深度、保持中の好感度、保持中の減衰率、現在日時を、新しいデータとして思い出属性データ表へ挿入し、本処理を終了する。

図２４は、ステップＳ１９１４を細分化したフロー図である。本処理では、思い出デジタルデータの登録統計情報を更新する。本処理の入力は、ユーザーＩＤ、思い出デジタルデータの分野、思い出デジタルデータの参加ユーザーリストである。ステップＳ２４０１で、サーバー・システムは、ユーザー情報データ表の登録総数を１増加する。ステップＳ２４０２で、サーバー・システムは、ユーザー分野情報データ表の登録数を１増加する。ステップＳ２４０３で、サーバー・システムは、ユーザー分野情報データ表の登録比率を更新する。ユーザー分野情報データ表の登録比率は、式“（ユーザー分野情報データ表の登録数）／（ユーザー情報データの登録総数）”で計算される。しかし、一実施形態では、式“（ユーザー分野情報データ表の登録数）／ＭＡＸ（（ユーザー情報データの登録総数），１００）”で計算する。ＭＡＸ（Ａ，Ｂ）は、値Ａと値Ｂの大きい方の値を返すという関数である。ユーザーがシステムを使い始めて間が無い時、つまり、思い出デジタルデータの登録総数が極端に少ない時、この式の母数が小さいため、登録比率が極端に偏りユーザーの性質が正しく反映されない可能性が高くなる。これを防ぐために、母数は（ユーザー情報データの登録総数）と１００の大きい方を選択することにする。この１００という値はあくまで一例であって、環境や状況に応じて他の値になりうる。ステップＳ２４０４で、サーバー・システムは、参加ユーザーリストに含まれる全ユーザーＩＤを入力として、以下のループ処理を行う。ステップＳ２４０５で、サーバー・システムは、家系データ表の登録数を１増加する。ステップＳ２４０６で、サーバー・システムは、家系データ表の登録比率を更新する。家系データ表の登録比率は、式“（家系データ表の登録数）／（ユーザー情報データの登録総数）”で計算される。しかし、一実施形態では、式“（家系データ表の登録数）／ＭＡＸ（（ユーザー情報データの登録総数），１００）”で計算する。ユーザーがシステムを使い始めて間が無い時、つまり、思い出デジタルデータの登録総数が極端に少ない時、この式の母数が小さいため、登録比率が極端に偏りユーザーの性質が正しく反映されない可能性が高くなる。これを防ぐために、母数は（ユーザー情報データの登録総数）と１００の大きい方を選択することにする。この１００という値はあくまで一例であって、環境や状況に応じて他の値になりうる。ステップＳ２４０７で、ループ処理の入力となっているユーザーＩＤが他に存在する場合は、次のユーザーＩＤを入力としてステップＳ２４０４へ戻り、存在しない場合はループを抜け、本処理を終了する。

図２５は、ステップＳ１９１５を細分化したフロー図である。本処理では、思い出デジタルデータの参照統計情報を更新する。本処理の入力は、思い出デジタルデータＩＤ、ユーザーＩＤ、思い出デジタルデータの分野ＩＤ、思い出デジタルデータの被写体ユーザーリストである。ステップＳ２５０１で、サーバー・システムは、ユーザー情報データ表の思い出デジタルデータ参照総回数を１増加する。ステップＳ２５０２で、サーバー・システムは、ユーザー分野情報データ表の参照回数を１増加する。ステップＳ２５０３で、サーバー・システムは、ユーザー分野情報データ表の参照比率を更新する。ユーザー分野情報データ表の参照比率は、式“（ユーザー分野情報データ表の参照回数）／（ユーザー情報データ表の思い出デジタルデータ参照総回数）”で計算される。しかし、一実施形態では、式“（ユーザー分野情報データ表の参照回数）／ＭＡＸ（（ユーザー情報データの思い出デジタルデータ参照総回数），１００）”で計算する。ユーザーがシステムを使い始めて間が無い時、つまり、思い出デジタルデータの参照総回数が極端に少ない時、この式の母数が小さいため、参照比率が極端に偏りユーザーの性質が正しく反映されない可能性が高くなる。これを防ぐために、母数は（ユーザー情報データの思い出デジタルデータ参照総回数）と１００の大きい方を選択することにする。この１００という値はあくまで一例であって、環境や状況に応じて他の値になりうる。ステップＳ２５０４で、サーバー・システムは、優先度と登録比率と前ステップにて更新された参照比率を元に、（ユーザー分野情報データ表の思い出デジタルデータ重要度）＝（ユーザー分野情報データ表の優先度）＋（１－（ユーザー分野情報データ表の優先度））＊（ユーザー分野情報データ表の登録比率）＊（ユーザー分野情報データ表の参照比率）という式にて、ユーザー分野情報データ表の思い出デジタルデータ重要度を更新する。ステップＳ２５０５で、サーバー・システムは、被写体ユーザーリストに含まれる全ユーザーＩＤを入力として、以下のループ処理を行う。ステップＳ２５０６で、サーバー・システムは、家系データ表の参照回数を１増加する。ステップＳ２５０７で、サーバー・システムは、家系データ表の参照比率を更新する。家系データ表の参照比率は、式“（家系データ表の参照回数）／（ユーザー情報データの思い出デジタルデータ参照総回数）”で計算される。しかし、一実施形態では、式“（家系データ表の参照回数）／ＭＡＸ（（ユーザー情報データの思い出デジタルデータ参照総回数），１００）”で計算する。ユーザーがシステムを使い始めて間が無い時、つまり、思い出デジタルデータの参照総回数が極端に少ない時、この式の母数が小さいため、参照比率が極端に偏りユーザーの性質が正しく反映されない可能性が高くなる。これを防ぐために、母数は（ユーザー情報データの思い出デジタルデータ参照総回数）と１００の大きい方を選択することにする。この１００という値はあくまで一例であって、環境や状況に応じて他の値になりうる。ステップＳ２５０８で、サーバー・システムは、優先度と登録比率と前ステップにて更新された参照比率を元に、（家系データ表の思い出デジタルデータ重要度）＝（家系データ表の優先度）＋（１－（家系データ表の優先度））＊（家系データ表の登録比率）＊（家系データ表の参照比率）という式にて、家系データ表の思い出デジタルデータ重要度を更新する。ステップＳ２５０９で、ループ処理の入力となっているユーザーＩＤが他に存在する場合は、次のユーザーＩＤを入力としてステップＳ２５０５へ戻り、存在しない場合はループを抜け次のステップＳ２５１０へ進む。ステップＳ２５１０で、サーバー・システムは、思い出属性データ表の参照回数を１増加する。ステップＳ２５１１で、サーバー・システムは、思い出属性データ表の参照比率を更新し、本処理を終了する。このとき思い出属性データ表の参照比率は、式“（思い出属性データ表の参照回数）／（ユーザー情報データの思い出デジタルデータ参照総回数）”で計算される。しかし、一実施形態では、式“（思い出属性データ表の参照回数）／ＭＡＸ（（ユーザー情報データの思い出デジタルデータ参照総回数），１００）”で計算する。ユーザーがシステムを使い始めて間が無い時、つまり、思い出デジタルデータの参照総回数が極端に少ない時、この式の母数が小さいため、参照比率が極端に偏りユーザーの性質が正しく反映されない可能性が高くなる。これを防ぐために、母数は（ユーザー情報データの思い出デジタルデータ参照総回数）と１００の大きい方を選択することにする。この１００という値はあくまで一例であって、環境や状況に応じて他の値になりうる。

図２６は、ステップＳ１９１６を細分化したフロー図である。本処理では、思い出属性データの思い出サイズ、思い出鮮明度、思い出強度を更新する。本処理の入力は、思い出デジタルデータＩＤ、ユーザーＩＤである。ステップＳ２６０１で、サーバー・システムは、思い出属性データ表の方向および深度にデータが存在しているか否か判断する。存在している場合はステップＳ２６０２へ、存在していない場合にはステップＳ２６０３へ進む。ステップＳ２６０２で、サーバー・システムは、思い出属性データ表の方向、深度、および参照比率から、（思い出サイズ）＝（深度）－０．５＋(方向)／２＋ＭＩＮ（１－（（深度）－０．５＋(方向)／２），１）＊（参照比率）という式にて、思い出サイズを再計算し、更新する。ＭＩＮ（Ａ，Ｂ）は、値Ａと値Ｂの小さい方の値を返すという関数である。この時の計算式はあくまでも一実施形態であり、深度が増せば思い出サイズも増し、方向が－１の時よりも＋１の時に思い出サイズが増し、参照比率が増せば思い出サイズも増す、といった傾向が実現できる式であればどのような式でも可能である。ステップＳ２６０３で、サーバー・システムは、思い出属性データ表の好感度および参照比率から、（思い出サイズ）＝（好感度）の絶対値－０．５＋(好感度)の符号／２＋ＭＩＮ（１－（（好感度）の絶対値－０．５＋(好感度)の符号／２），１）＊（参照比率）という式にて、思い出サイズを再計算し、更新する。 (好感度)の符号は、好感度が負の値であれば－１、正の値であれば＋１である。この時の計算式はあくまでも一実施形態であり、好感度が増せば思い出サイズも増し、参照比率が増せば思い出サイズも増す、といった傾向が実現できる式であればどのような式でも可能である。ステップＳ２６０２およびステップＳ２６０３の次ステップであるステップＳ２６０４で、サーバー・システムは、減衰率と参照日時から、（思い出鮮明度）＝（４３８００－（減衰率）＊（ＤＡＴＥ（現在日時）－ＤＡＴＥ（参照日時））)／４３８００、という式にて、思い出鮮明度を再計算し、更新する。値４３８００は、１２０年を日数に換算した数字で、凡そ人の最大の寿命を数値化したものである。ＤＡＴＥ（）は（）内の日時データ型から年月日データ型のみを取り出す関数を意味する。また、この時の計算式はあくまでも一実施形態であり、参照日時が古くなれば思い出鮮明度が下がり、減衰率が上がれば思い出鮮明度が下がる、といった傾向が実現できる式であればどのような式でも可能である。ステップＳ２６０５で、サーバー・システムは、前ステップまでに更新した思い出サイズと思い出鮮明度から、（思い出強度）＝（思い出サイズ）＊（思い出鮮明度）、という式にて、思い出強度を再計算し更新し、本処理を終了する。この時の計算式はあくまでも一実施形態であり、例えば“（（思い出サイズ）の２乗＋（思い出鮮明度）の２乗）の２乗根“の式のように、思い出サイズが増せば思い出強度が増し、思い出鮮明度が増せば思い出強度が増す、といった傾向が実現できる式であればどのような式でも可能である。

図２７は、一般情報デジタルデータ・リンク・システムの全体フロー図である。ステップＳ２７０１で、ユーザーは、クライアント・システムを通してサーバー・システムにアクセスし、一般情報デジタルデータ・リンクの開始を依頼する。この時には既にログインしている事が前提となり、通常はログイン後のＷｅｂページに含まれるリンクまたはボタンのクリックから開始を依頼できる。ステップＳ２７０２で、サーバー・システムは、ログイン中のユーザーＩＤを用いて、家系データ表とユーザー情報データ表を連結して登録済みの家系データを取得し、また分野データ表から全ての分野データを、環境データ表から全ての政治経済情勢データと流行風潮データを、取得する。環境データはサービス提供者によって予め登録されている。ステップＳ２７０３で、サーバー・システムは、取得したデータを一般情報デジタルデータ・リンク画面その１に組み込み、クライアント・システムへ送信する。具体的には、ステップＳ２７０２で取得した家系データから被写体ユーザー・リストおよび参加ユーザー・リストを作成し、同ステップから取得した分野および環境データからそれぞれ分野リスト、政治経済情勢リスト、および流行風潮リストを作成する。ステップＳ２７０４で、クライアント・システムは、一般情報デジタルデータ・リンク画面その１を表示する。図２８は、クライアント・システムにて表示される一般情報デジタルデータ・リンク画面その１のためのＷｅｂページの一例である。思い出デジタルデータの検索に必要な項目として、タイトルＦ２８０１、撮影日Ｆ２８０２、撮影場所Ｆ２８０３、被写体ユーザーリストＦ２８０４、参加ユーザーリストＦ２８０５、分野Ｆ２８０６、政治経済情勢Ｆ２８０７、流行・風潮Ｆ２８０８、検索ボタンＦ２８０９がある。ステップＳ２７０５で、ユーザーは、クライアント・システムにて、リンク元の思い出デジタルデータ候補を検索する。タイトルＦ２８０１は、既に登録されている思い出デジタルデータの題名の一部を入力するためのフィールドである。撮影日Ｆ２８０２および撮影場所Ｆ２８０３は、それぞれ登録されている思い出デジタルデータの撮影された日および場所であり、それらを条件に検索をする場合にこれらのフィールドへ入力・選択をする。当業者ならば理解されるように、日時入力は、既に一般的に使用されているカレンダーからの選択あるいは直接入力など様々な入力方法が存在しているが、いずれの方法でも本発明の実装としては使用可能である。撮影場所は、世界に存在する国または地域のリストから選択する。被写体ユーザーリストＦ２８０４は、ログインユーザーから見た登録済み家系データのユーザーのリストで、前記ステップＳ２７０２にて取得されたデータである。同様に参加ユーザーリストＦ２８０５も、ログインユーザーから見た登録済み家系データのユーザーのリストで、前記ステップＳ２７０２にて取得されたデータである。被写体ユーザーリストで選択されるユーザーリストは、思い出デジタルデータに写っている人のリストであり、参加ユーザーリストで選択されるユーザーリストは、思い出デジタルデータが撮影された時・場所にそのイベントに共に参加していた人のリストであり、検索条件にするデータを選択する。分野Ｆ２８０６は、前記ステップＳ２７０２で取得された全ての分野リストが表示される。政治経済情勢Ｆ２８０７は、前記ステップＳ２７０２で取得された全ての政治経済情勢リストが表示される。流行・風潮Ｆ２８０８は、前記ステップＳ２７０２で取得された全ての流行風潮リストが表示される。分野は、映画やスポーツなどといった、その思い出デジタルデータの分類される分野を表し、政治経済情勢は、シドニーオリンピック開催期間中、阪神大震災発生から１年以内、東西ドイツの統合などといった、その思い出が撮影された時・場所の政治経済の情勢を表し、流行風潮は、サッカーＪリーグ開幕、インフルエンザの流行などといった、その思い出が撮影された時・場所にて世間一般で流行していた事象または風潮を表す項目である。前記タイトルなど検索ワードを入力あるいは検索条件となるデータをリストより選択し、検索ボタンをクリックすることで、対象となる思い出デジタルデータをサーバー・システムへ照会依頼する。ステップＳ２７０６で、サーバー・システムは、タイトルなど入力された条件にて、思い出デジタルデータ表に照会を行う。当業者ならば理解されるように、１つ以上の検索用フィールドに検索用ワードが入力され、それら検索ワードをもとにデータベースを照会する手法およびプログラミングは現在では極めて一般的であり、殆ど全ての検索Ｗｅｂページでも実現されているものである。また、この検索手法については本発明の本筋には含まれていないため詳細は割愛する。ステップＳ２７０７で、サーバー・システムは、照会結果をクライアント・システムへ送信する。ステップＳ２７０８で、クライアント・システムは、照会結果である候補思い出デジタルデータのリストを表示する。例として図２８画面下段に、思い出デジタルデータ・リストの検索結果の表示を示している。ステップＳ２７０９で、ユーザーは、検索結果の表示セクションＣ２８０１からリンク元となる思い出デジタルデータをクリックし、選択ボタンＦ２８１０を押すことで、リンク元思い出デジタルデータ情報をサーバー・システムへ送信する。当業者ならば理解されるように、思い出デジタルデータをどのように選択するかについては前記以外にも様々な実装方法があり、登録済みの思い出デジタルデータの中からリンクの元となるデータを選択する、といった目的であれば本発明においては実装方法は問わない。ステップＳ２７１０で、サーバー・システムは、クライアント・システムより送信された、思い出デジタルデータ情報を入力として、既に登録・蓄積されている一般情報デジタルデータ表を照会し、思い出デジタルデータに関連すると思われる一般情報デジタルデータのリスト、つまり思い出リンクデータ候補のリストを取得する。このステップのロジック詳細は後述する。ステップＳ２７１１で、サーバー・システムは、取得された思い出リンクデータと設定された初期値を組み込んだ一般情報デジタルデータ・リンク画面その２をクライアント・システムへ送信する。ステップＳ２７１２で、クライアント・システムは、一般情報デジタルデータ・リンク画面その２を表示する。図２９は、クライアント・システムにて表示される一般情報デジタルデータ・リンク画面その２のためのＷｅｂページの一例である。必要な項目として、リンク元となる思い出デジタルデータの情報表示用セクションＣ２９０１、リンク候補である一般情報デジタルデータのリスト表示用セクションＣ２９０２、およびリンク・ボタンＦ２９０３がある。思い出デジタルデータの情報表示用セクションＣ２９０１は、リンク元となる思い出デジタルデータの識別が可能な情報、例えば、タイトル、撮影日時、サムネイル、および撮影場所フィールドなどが含まれる。一般情報デジタルデータのリスト表示用セクションＣ２９０２には、リンク先となる一般情報デジタルデータの識別が可能な情報、例えば、タイトル、コンテンツ、分野、開始日時、場所が含まれ、さらに設定変更可能フィールドとして、方向Ｆ２９０１および深度Ｆ２９０２が含まれる。方向は、その一般情報が良いまたは楽しい思い出か、苦いまたは辛い思い出かをそれぞれ＋（ポジティブ）、－（ネガティブ）にて選択できる。深度は、ユーザーから見た、リンク元の思い出に対する一般情報の事象の大きさ・深さを設定できる。表示されている方向と深度はステップＳ２７１０にて初期設定された値だが、ユーザーが修正することができる。ステップＳ２７１３で、ユーザーは、リンク候補の一般情報デジタルデータのリストに対して、方向および深度の変更、またはリンクの削除操作を行い、確定した情報をサーバー・システムへ送信するためにリンク・ボタンを押す。ステップＳ２７１４で、サーバー・システムは、情報を受信した後、ログインユーザーと参加ユーザーリストに含まれる全ユーザーＩＤを入力として、以下のループ処理を行う。ステップＳ２７１５で、サーバー・システムは、思い出リンクデータ表へ新しいデータを挿入する。このステップの詳細ロジックは後述する。ステップＳ２７１６で、サーバー・システムは、思い出リンクデータの参照に関する各種統計情報を更新する。この統計情報は、ユーザーの思い出リンクデータ参照総回数、分野別リンク参照回数、リンクデータ別参照回数などがあり、思い出リンクデータの重み付けに反映される本発明の基幹部分でもある。詳細ロジックは後述する。ステップＳ２７１７で、サーバー・システムは、前ステップまでに設定または修正された方向、深度、参照日時、および参照比率などからリンク・サイズ、リンク鮮明度、およびリンク強度を算出し、それらを思い出リンクデータ表へ更新する。このステップの詳細ロジックは後述する。ステップＳ２７１８で、ループ処理の入力となっているユーザーＩＤが他に無い場合は、ループを抜け次のステップＳ２７１９へ進む。まだ存在すれば次のユーザーＩＤを入力としてステップＳ２７１４へ戻る。ステップＳ２７１９で、サーバー・システムは、一般情報デジタルデータ・リンク完了画面をクライアント・システムへ送信する。ステップＳ２７２０で、クライアント・システムは、一般情報デジタルデータ・リンク完了画面を表示し、一般情報デジタルデータ・リンク・システムの処理を終了する。一実施形態では、一般情報デジタルデータ・リンク・システムは独立したシステムとなっているが、前記の思い出デジタルデータ登録システムに連続して呼出しすることも可能である。また、当業者ならば理解されるように、１つではなく、複数の思い出デジタルデータをグループ化し、そのグループに対して一般情報デジタルデータをリンクすることも可能である。

図３０は、ステップＳ２７１０を細分化したフロー図である。本処理の入力は、ユーザーＩＤ、思い出デジタルデータＩＤ、思い出デジタルデータの撮影日時、思い出デジタルデータの撮影場所である。ステップＳ３００１で、サーバー・システムは、本処理の入力データであるユーザーＩＤと思い出デジタルデータの撮影日時と思い出デジタルデータの撮影場所を条件に、一般情報デジタルデータ表とユーザー分野情報データ表と分野データ表と環境データ表を連結し、一般情報デジタルデータ情報、ユーザーの分野に対する思い出リンクデータ重要度、および一般情報デジタルデータの環境の重要度のリストを取得する。リストとしているのは、リンク候補となる一般情報デジタルデータは複数存在する可能性があるためである。このときの一般情報デジタルデータ情報には、一般情報デジタルデータＩＤ、タイトル、コンテンツ、サムネイル、開始日時、発生国、認知度などが含まれる。ステップＳ３００２で、サーバー・システムは、前ステップの出力である、一般情報デジタルデータと関連データのリストを入力として、ループ処理を開始する。以下ステップで、サーバー・システムは、前ステップまでに取得した思い出リンクデータ重要度と環境重要度と認知度を元に、思い出リンクデータの好感度、減衰率、方向、および深度を計算する。好感度はそのユーザーにとって、対象となる思い出リンクデータに対してどの程度好感を持っているかを数値化したものであり、減衰率はそのユーザーにとって、その思い出リンクデータが時間とともにどの程度鮮明度を失っていくか減衰していく率を数値化したものである。例えば、その思い出リンクデータがユーザーにとって非常に重みのある事象であれば、好感度は高くなることで良い大きな思い出であることを示し、減衰率が低くなることで時が経っても忘れにくく鮮明さを失いにくい事象であることを示す。ステップＳ３００３で、サーバー・システムは、取得した環境重要度の絶対値が５０％以上か否かを判断する。５０％以上だった場合、ステップＳ３００４で、サーバー・システムは、取得した一般情報デジタルデータの認知度が５０％以上か判断する。さらに５０％以上だった場合、ステップＳ３００５で、サーバー・システムは、対象ユーザー分野情報データの思い出リンクデータ重要度をＡ、対象環境重要度の絶対値をＢ、一般情報デジタルデータの認知度をＣとし、４＊（Ａ＋Ｂ＋Ｃ－Ａ＊Ｂ－Ｂ＊Ｃ－Ｃ＊Ａ＋Ａ＊Ｂ＊Ｃ）－３を好感度として計算する。続くステップＳ３００６で、サーバー・システムは、減衰率に０．７をセットする。ステップＳ３００４の結果が５０％未満だった場合、ステップＳ３００７で、サーバー・システムは、前記のＡ，Ｂ，Ｃの定義をもとに、２＊（２＊Ａ＋２＊Ｂ－２＊Ａ＊Ｂ－１）＊Ｃを好感度として計算する。続くステップＳ３００８で、サーバー・システムは、減衰率に０．８をセットする。ステップＳ３００３の結果が５０％未満だった場合、ステップＳ３００９で、サーバー・システムは、取得した一般情報デジタルデータの認知度が５０％以上か判断する。５０％以上だった場合、ステップＳ３０１０で、サーバー・システムは、前記のＡ，Ｂ，Ｃの定義をもとに、２＊（２＊Ａ＊Ｂ＋Ｃ－２＊Ａ＊Ｂ＊Ｃ）－１を好感度として計算する。続くステップＳ３０１１で、サーバー・システムは、減衰率に０．９をセットする。ステップＳ３００９の結果が５０％未満だった場合、ステップＳ３０１２で、サーバー・システムは、前記のＡ，Ｂ，Ｃの定義をもとに、４＊Ａ＊Ｂ＊Ｃを好感度として計算する。続くステップＳ３０１３で、サーバー・システムは、減衰率に１をセットする。これら計算式はあくまでも一実施形態であり、取得した分野の思い出リンクデータ重要度が増せば思い出リンクデータの好感度は増し減衰率は下がる、取得した環境の重要度が増せば好感度は増し減衰率は下がる、取得した一般情報デジタルデータの認知度が増せば好感度は増し減衰率は下がる、といった傾向を実現できる式であればどのような式でも可能である。一実施形態では、環境重要度は－１００％～＋１００％、分野の思いデジタルデータ重要度と一般情報デジタルデータの認知度は０～＋１００％の範囲としているため、計算後の好感度は－１００％～＋１００％、減衰率は０～＋１００％となる。環境重要度では、辛いまたは苦しい環境下が存在する可能性があり、それを負（マイナス）の値で示し結果として－１００％～＋１００％の範囲となる。前記ステップＳ３００６、Ｓ３００８、Ｓ３０１１、Ｓ３０１３に続くステップＳ３０１４で、サーバー・システムは、計算して得た好感度と減衰率を本処理の出力のために保持する。この時、環境重要度が負の値だった場合には、好感度に－１を乗じ、その値を好感度として保持し、正の値だった場合にはそのままの値にて保持する。ステップＳ３０１５で、サーバー・システムは、前記計算後の好感度を、以下の式にて方向と深度に分解し、本処理の出力として保持する。式：（方向）＝｛（好感度）が０以上（正の値）であれば＋１、（好感度）が０未満（負の値）であれば－１｝。（深度）＝（好感度）の絶対値。つまり、好感度の正負の符号を方向とし、規模を深度として分解する。ステップＳ３０１６で、サーバー・システムは、ループ処理の入力となっている一般情報デジタルデータが他に無い場合は、ループを抜け本処理を終了する。まだ存在すれば次の一般情報デジタルデータを入力としてステップＳ３００２へ戻る。

図３１は、ステップＳ２７１５を細分化したフロー図である。本処理の入力は、思い出デジタルデータＩＤ、思い出デジタルデータの撮影日時、思い出デジタルデータの撮影場所、ログイン中のユーザーＩＤ、ユーザーＩＤ、思い出リンクデータ・リスト、であり、思い出リンクデータ・リストには、ＩＤ、方向、深度、好感度、および減衰率も含む。ステップＳ３１０１で、サーバー・システムは、ユーザーＩＤがログインユーザーＩＤと同一であるか判断する。ステップＳ３１０１でユーザーが同一でなかった場合、ステップＳ３１０２で、サーバー・システムは、本処理の入力データであるユーザーＩＤ、思い出デジタルデータＩＤ、思い出デジタルデータの撮影日時、および思い出デジタルデータの撮影場所を元に、思い出リンクデータ候補リストを取得し、保持する。このステップでは、好感度、減衰率、方向、および深度も計算される。またこのステップは、図３０と同一の処理であり、詳細はステップＳ３００１からとして説明済みである。ステップＳ３１０１でユーザーが同一だった場合、ステップＳ３１０３で、サーバー・システムは、入力として渡されている好感度、減衰率、方向、および大きさ・深さを思い出リンクデータの好感度、減衰率、方向、および深度として置換・保持する。ステップＳ３１０２またはステップＳ３１０３に続いて、ステップＳ３１０４で、サーバー・システムは、前ステップまでに取得・保持していた思い出リンクデータ・リストを入力として、ループ処理を開始する。ステップＳ３１０５で、サーバー・システムは、ループの入力である思い出リンクデータを思い出リンクデータ表へ新しいデータとして挿入する。ステップＳ３１０６で、サーバー・システムは、ループ処理の入力となっている思い出リンクデータが他に無い場合は、ループを抜け本処理を終了する。まだ存在すれば次の思い出リンクデータを入力としてステップＳ３１０４へ戻る。

図３２は、ステップＳ２７１６を細分化したフロー図である。本処理では、思い出リンクデータの参照統計情報を更新する。本処理の入力は、思い出デジタルデータＩＤ、ユーザーＩＤ、思い出リンクデータ・リスト、である。ステップＳ３２０１は、サーバー・システムは、本処理の入力である思い出リンクデータ・リストを入力として、ループ処理を開始する。ステップＳ３２０２で、サーバー・システムは、ユーザー情報データ表の思い出リンクデータ参照総回数を１増加する。ステップＳ３２０３で、サーバー・システムは、ユーザー分野情報データ表のリンク参照回数を１増加する。ステップＳ３２０４で、サーバー・システムは、ユーザー分野情報データ表のリンク参照比率を更新する。ユーザー分野情報データ表のリンク参照比率は、式“（ユーザー分野情報データ表のリンク参照回数）／（ユーザー情報データ表の思い出リンクデータ参照総回数）”で計算される。しかし、一実施形態では、式“（ユーザー分野情報データ表のリンク参照回数）／ＭＡＸ（（ユーザー情報データ表の思い出リンクデータ参照総回数），１００）”で計算する。ユーザーがシステムを使い始めて間が無い時、つまり、思い出リンクデータの参照総回数が極端に少ない時、この式の母数が小さいため、リンク参照比率が極端に偏りユーザーの性質が正しく反映されない可能性が高くなる。これを防ぐために、母数は（ユーザー情報データの思い出リンクデータ参照総回数）と１００の大きい方を選択することにする。この１００という値はあくまで一例であって、環境や状況に応じて他の値になりうる。ステップＳ３２０５で、サーバー・システムは、優先度と前ステップにて更新された参照比率を元に、（ユーザー分野情報データ表の思い出リンクデータ重要度）＝（ユーザー分野情報データ表の優先度）＋（１－（ユーザー分野情報データ表の優先度））＊（ユーザー分野情報データ表のリンク参照比率）という式にて、ユーザー分野情報データ表の思い出リンクデータ重要度を更新する。ステップＳ３２０６で、サーバー・システムは、思い出リンクデータ表の参照回数を１増加する。ステップＳ３２０７で、サーバー・システムは、思い出リンクデータ表の参照比率を更新する。このとき思い出リンクデータ表の参照比率は、式“（思い出リンクデータ表の参照回数）／（ユーザー情報データの思い出リンクデータ参照総回数）”で計算される。しかし、一実施形態では、式“（思い出リンクデータ表の参照回数）／ＭＡＸ（（ユーザー情報データの思い出リンクデータ参照総回数），１００）”で計算する。ユーザーがシステムを使い始めて間が無い時、つまり、思い出リンクデータの参照総回数が極端に少ない時、この式の母数が小さいため、参照比率が極端に偏りユーザーの性質が正しく反映されない可能性が高くなる。これを防ぐために、母数は（ユーザー情報データの思い出リンクデータ参照総回数）と１００の大きい方を選択することにする。この１００という値はあくまで一例であって、環境や状況に応じて他の値になりうる。ステップＳ３２０８で、サーバー・システムは、ループ処理の入力となっている思い出リンクデータが他に無い場合は、ループを抜け本処理を終了する。まだ存在すれば次の思い出リンクデータを入力としてステップＳ３２０１へ戻る。

図３３は、ステップＳ２７１７を細分化したフロー図である。本処理では、思い出リンクデータのリンク・サイズ、リンク鮮明度、リンク強度を更新する。本処理の入力は、思い出デジタルデータＩＤ、ユーザーＩＤ、思い出リンクデータ・リスト、である。ステップＳ３３０１は、サーバー・システムは、本処理の入力である思い出リンクデータ・リストを入力として、ループ処理を開始する。ステップＳ３３０２で、サーバー・システムは、思い出リンクデータの方向および深度にデータが存在しているか否か判断する。存在している場合はステップＳ３３０３へ、存在していない場合にはステップＳ３３０４へ進む。ステップＳ３３０３で、サーバー・システムは、思い出リンクデータ表の方向、深度、および参照比率から、（リンク・サイズ）＝（深度）－０．５＋(方向)／２＋ＭＩＮ（１－（（深度）－０．５＋(方向)／２），１）＊（参照比率）という式にて、リンク・サイズを再計算し、更新する。この時の計算式はあくまでも一実施形態であり、深度が増せばリンク・サイズも増し、方向が－１の時よりも＋１の時にリンク・サイズが増し、参照比率が増せばリンク・サイズも増す、といった傾向が実現できる式であればどのような式でも可能である。ステップＳ３３０４で、サーバー・システムは、思い出リンクデータ表の好感度および参照比率から、（リンク・サイズ）＝（好感度）の絶対値－０．５＋(好感度)の符号／２＋ＭＩＮ（１－（（好感度）の絶対値－０．５＋(好感度)の符号／２），１）＊（参照比率）という式にて、リンク・サイズを再計算し、更新する。 (好感度)の符号は、好感度が負の値であれば－１、正の値であれば＋１である。この時の計算式はあくまでも一実施形態であり、好感度が増せばリンク・サイズも増し、参照比率が増せばリンク・サイズも増す、といった傾向が実現できる式であればどのような式でも可能である。ステップＳ３３０３およびステップＳ３３０４の次ステップであるステップＳ３３０５で、サーバー・システムは、減衰率と参照日時から、（リンク鮮明度）＝（４３８００－（減衰率）＊（ＤＡＴＥ（現在日時）－ＤＡＴＥ（参照日時））)／４３８００、という式にて、リンク鮮明度を再計算し、更新する。値４３８００は、１２０年を日数に換算した数字で、凡そ人の最大の寿命を数値化したものである。ＤＡＴＥ（）は（）内の日時データ型から年月日データ型のみを取り出す関数を意味する。また、この時の計算式はあくまでも一実施形態であり、参照日時が古くなればリンク鮮明度が下がり、減衰率が上がればリンク鮮明度が下がる、といった傾向が実現できる式であればどのような式でも可能である。ステップＳ３３０６で、サーバー・システムは、前ステップまでに更新したリンク・サイズとリンク鮮明度から、（リンク強度）＝（リンク・サイズ）＊（リンク鮮明度）、という式にて、リンク強度を再計算し、更新する。この時の計算式はあくまでも一実施形態であり、例えば“（（リンク・サイズ）の２乗＋（リンク鮮明度）の２乗）の２乗根“の式のように、リンク・サイズが増せばリンク強度が増し、リンク鮮明度が増せばリンク強度が増す、といった傾向が実現できる式であればどのような式でも可能である。ステップＳ３３０７で、サーバー・システムは、ループ処理の入力となっている思い出リンクデータが他に無い場合は、ループを抜け本処理を終了する。まだ存在すれば次の思い出リンクデータを入力としてステップＳ３３０１へ戻る。

図３４と図３５は、思い出デジタルデータおよび思い出リンクデータなどのデジタルデータ照会・閲覧システムの全体フロー図である。ステップＳ３４０１で、ユーザーは、クライアント・システムを通してサーバー・システムにアクセスし、思い出（思い出デジタルデータまたは思い出リンクデータ）の照会開始を依頼する。この時には既にログインしている事が前提となり、通常はログイン後のＷｅｂページに含まれるリンクまたはボタンのクリックから開始を依頼できる。ステップＳ３４０２で、サーバー・システムは、ログイン中のユーザーＩＤを用いて、家系データ表とユーザー情報データ表を連結して登録済みの家系データを取得し、また分野データ表から全ての分野データを、環境データ表から全ての場面データを、取得する。場面データは全てサービス提供者によって予め登録されている。例えば、場面とその環境重要度それぞれ、“新婚旅行”“９０％”、“友人との旅行”“７０％”、“初めてのデート”“８０％”などがある。ステップＳ３４０３で、サーバー・システムは、取得したデータを思い出デジタルデータ閲覧画面その１に組み込み、クライアント・システムへ送信する。具体的には、ステップＳ３４０２で取得した家系データから被写体ユーザー・リストおよび参加ユーザー・リストを作成し、同ステップから取得した分野・場面データからそれぞれ分野リストおよび場面リストを作成する。ステップＳ３４０４で、クライアント・システムは、思い出デジタルデータ閲覧画面その１を表示する。図３６は、クライアント・システムにて表示される思い出デジタルデータ閲覧画面その１のためのＷｅｂページの一例である。思い出デジタルデータの検索に使われる項目は大別して２種類ある。１種類目は、思い出デジタルデータの登録時に設定された思い出固有の情報である。例えば、タイトル、撮影日時・場所、被写体、分野、場面などである。２種類目は、閲覧者ごとに刻々と変化する、その思い出に対する情報で、思い出サイズ、思い出鮮明度、および思い出強度である。前記１種類目の検索項目は、セクションＣ３６０１で示しており、タイトルＦ３６０１、撮影日時Ｆ３６０２、撮影場所Ｆ３６０３、被写体ユーザーリストＦ３６０４、参加ユーザーリストＦ３６０５、分野Ｆ３６０６、場面Ｆ３６０７が含まれる。前記２種類目の検索項目は、セクションＣ３６０２およびセクションＣ３６０３で示している。セクションＣ３６０２は、予め登録されている汎用的な検索条件をリストにした、定義済み汎用条件Ｆ３６０８が含まれる。このリストには例えば、「古き良き思い出」がある。古き良き思い出がリストから選択された場合、思い出サイズは高い値の範囲を、思い出鮮明度は低い値の範囲が自動設定される。例えば、（思い出サイズ）＞８０％、かつ（思い出鮮明度）＜２０％、となる。しかしこれら８０％、２０％という値はシステムや環境に応じて異なる可能性がある。セクションＣ３６０３は、セクションＣ３６０２で定義済み汎用条件を選択せずに、ユーザー自身が、思い出サイズ、思い出鮮明度、思い出強度の値の範囲を指定して条件設定する場合に使用する検索項目を示す。項目のラベル表示としてはそれぞれ、大きさ・深さＦ３６０９、鮮明さＦ３６１０、強さＦ３６１１、としている。そして、検索ボタンＦ３６１２がある。ステップＳ３４０５で、ユーザーは、クライアント・システムにて、閲覧するための思い出デジタルデータ候補を検索する。セクションＣ３６０１の中の、タイトルＦ３６０１は、既に登録されている思い出デジタルデータの題名の一部を入力するためのフィールドである。撮影日Ｆ３６０２および撮影場所Ｆ３６０３は、それぞれ登録されている思い出デジタルデータの撮影された日および場所であり、それらを条件に検索をする場合にこれらのフィールドへ入力・選択をする。当業者ならば理解されるように、日時入力は、既に一般的に使用されているカレンダーからの選択あるいは直接入力など様々な入力方法が存在しているが、いずれの方法でも本発明の実装としては使用可能である。撮影場所は、世界に存在する国または地域のリストから選択する。被写体ユーザーリストＦ３６０４は、ログインユーザーから見た登録済み家系データのユーザーのリストで、前記ステップＳ３４０２にて取得されたデータである。同様に参加ユーザーリストＦ３６０５も、ログインユーザーから見た登録済み家系データのユーザーのリストで、前記ステップＳ３４０２にて取得されたデータである。被写体ユーザーリストで選択されるユーザーリストは、思い出デジタルデータに写っている人のリストであり、参加ユーザーリストで選択されるユーザーリストは、思い出デジタルデータが撮影された時・場所に共に参加・同行していた人のリストであり、検索条件にするデータを選択する。分野Ｆ３６０６は、前記ステップＳ３４０２で取得された全ての分野リストが表示される。場面Ｆ３６０７は、前記ステップＳ３４０２で取得された全ての場面リストが表示される。分野は、映画やスポーツなどといった、その思い出デジタルデータの分類される分野を表し、場面は、新婚旅行、友人との最後の旅行、初めてのデートなどといった、思い出デジタルデータが撮影された時の場面・状況を表す項目である。セクションＣ３６０２に含まれる定義済み汎用条件Ｆ３６０８は、前記のとおり、リスト選択フィールドである。セクションＣ３６０３に含まれる、大きさ・深さＦ３６０９は、０％～１００％までの値のリスト選択フィールドおよび「以下」「以上」いずれかのラジオボタン・フィールドから成る。鮮明さＦ３６１０および強さＦ３６１１も同様に、値リスト選択フィールドと「以上」「以下」のラジオボタン・フィールドから成る。セクションＣ３６０１内項目への検索ワード入力あるいは検索条件となるデータのリスト選択、さらにセクションＣ３６０２またはセクションＣ３６０３内項目からの条件選択、そして検索ボタンをクリックすることで、閲覧対象となる思い出デジタルデータ候補をサーバー・システムへ照会依頼する。ステップＳ３４０６で、サーバー・システムは、思い出デジタルデータ表と思い出属性データ表を結合し、タイトルなど入力された条件にて照会を行う。当業者ならば理解されるように、１つ以上の検索用フィールドに検索用ワードが入力され、それら検索ワードをもとにデータベースを照会する手法およびプログラミングは現在では極めて一般的であり、殆ど全ての検索Ｗｅｂページでも実現されているものである。また、この検索手法については本発明の内容には含まれていないため詳細は割愛する。ステップＳ３４０７で、サーバー・システムは、照会結果をクライアント・システムへ送信する。ステップＳ３４０８で、クライアント・システムは、照会結果、つまり候補思い出デジタルデータのリストを表示する。例として図３６下段に、思い出デジタルデータ候補の検索結果の表示を示している。ステップＳ３４０９で、ユーザーは、検索結果の表示セクションＣ３６０４から閲覧する思い出デジタルデータをクリックし、選択ボタンＦ３６１３を押すことで、閲覧対象の思い出デジタルデータ情報をサーバー・システムへ送信する。当業者ならば理解されるように、思い出デジタルデータをどのように選択するかについては前記以外にも様々な実装方法があり、登録済みの思い出デジタルデータの中からリンクの元となるデータを選択する、といった目的であれば本発明においては実装方法は問わない。ステップＳ３４１０で、サーバー・システムは、クライアント・システムより送信された、思い出デジタルデータ情報を入力として、一般情報デジタルデータ表と思い出リンクデータ表を連結・照会し、思い出にリンクされている一般情報デジタルデータ、つまり思い出リンクデータのリストを取得する。ステップＳ３４１１で、サーバー・システムは、取得された思い出リンクデータを組み込んだ思い出デジタルデータ閲覧画面その２をクライアント・システムへ送信する。ステップＳ３４１２で、クライアント・システムは、思い出デジタルデータ閲覧画面その２を表示する。図３７は、クライアント・システムにて表示される思い出デジタルデータ閲覧画面その２のためのＷｅｂページの一例である。表示項目として、閲覧する思い出デジタルデータの情報表示用セクションＣ３７０１、関連する思い出リンクデータのリスト表示用セクションＣ３７０２、および戻るボタンＦ３７０３がある。思い出デジタルデータの情報表示用セクションＣ３７０１は、閲覧する思い出デジタルデータの識別が可能な情報、例えば、タイトル、撮影日時、撮影場所、サムネイル、および登録された思い出デジタルデータのコンテンツを表示する、データ表示ボタンＦ３７０１などが含まれる。思い出リンクデータのリスト表示用セクションＣ３７０２には、識別が可能となる、例えば、タイトル、コンテンツ、分野、開始日時、場所などが含まれ、さらに閲覧するユーザーから見た、思い出の大きさ、鮮明さ、強度も含まれ、それぞれのコンテンツの表示のための表示ボタンＦ３７０２が含まれる。ステップＳ３４１３で、ユーザーは、クライアント・システムにて、思い出デジタルデータのコンテンツを閲覧するためのデータ表示ボタンＦ３７０１をクリックした場合、思い出デジタルデータＩＤをサーバー・システムへ送信してステップＳ３４１４へ進み、そうでない場合はステップＳ３４２１へ進む。ステップＳ３４１４で、サーバー・システムは、思い出デジタルデータＩＤをもとに、思い出デジタルデータ表からコンテンツを取得する。ステップＳ３４１５で、サーバー・システムは、取得したコンテンツを組み込んだ思い出デジタルデータ・コンテンツ画面を生成し、クライアント・システムへ送信する。ステップＳ３４１６で、クライアント・システムは、受信した思い出デジタルデータ・コンテンツ画面を表示する。図３８は、クライアント・システムにて表示される思い出デジタルデータ・コンテンツ画面のためのＷｅｂページの一例である。表示項目として、閲覧する思い出デジタルデータのメタデータ表示用セクションＣ３８０１、思い出デジタルデータのコンテンツ表示用セクションＣ３８０２、および閉じるボタンＦ３８０１がある。思い出デジタルデータのメタデータ表示用セクションＣ３８０１は、タイトル、撮影日時、および撮影場所が含まれる。コンテンツ表示用セクションＣ３８０２には、静止画、動画などの画像データ、音楽などの音声データ、インターネットＵＲＬなどのＷｅｂサイト・データ、またはテキストデータがそれぞれの再生プログラムによって表示される。ＵＲＬの場合には、直接ブラウザから別ウィンドウまたは別タブを起動することで簡単に実現できる。当業者ならば理解されるように、現在ではＷｅｂページ上にて画像、音声、テキストデータを再生・表示できる（編集はしない）ソフトウェアやビルドイン・プログラムは各メディア編集ソフトウェア会社から数多く提供されており、それを利用したＷｅｂページを作成することは一般的かつ簡単に行える。またこの再生・表示ロジックは本発明の根幹ではないため、詳細の説明は割愛する。ステップＳ３４１７で、ユーザーは、クライアント・システムにて、思い出デジタルデータを閲覧し、終えたら閉じるボタンＦ３８０１を押して、閲覧の終了をサーバー・システムへ通知する。ステップＳ３４１８で、サーバー・システムは、参照記録と履歴を残すために、同一ユーザーの古い思い出属性データの削除日時を更新し、新しいデータを表へ挿入する。このステップの詳細ロジックは後述する。ステップＳ３４１９で、サーバー・システムは、思い出デジタルデータの参照に関する各種統計情報を更新する。この統計情報は、ユーザーの思い出デジタルデータ参照総回数、分野別参照数、被写体の参照数などがあり、思い出デジタルデータの重み付けに反映される本発明の基幹部分でもある。このステップは、図２５と同一の処理であり、詳細はステップＳ２５０１からとして説明済みである。ステップＳ２５０１へは、思い出デジタルデータＩＤ、ログイン中のユーザーＩＤ、思い出デジタルデータの分野ＩＤ、思い出デジタルデータの被写体ユーザーリストを受け渡す。ステップＳ３４２０で、サーバー
・システムは、思い出デジタルデータの各種情報から思い出サイズ、思い出鮮明度、思い出強度を算出し、それらを思い出属性データ表へ更新する。このステップは、図２６と同一の処理であり、詳細はステップＳ２６０１からとして説明済みである。ステップＳ２６０１へは、思い出デジタルデータＩＤ、ログイン中のユーザーＩＤを受け渡す。ステップＳ３４２０の処理を終えたら、ステップＳ３４１０へ戻る。ステップＳ３４１３でユーザーが、クライアント・システムにて、思い出デジタルデータのコンテンツを閲覧するためにデータ表示ボタンＦ３７０１をクリックしない場合、ステップＳ３４２１へ進む。ステップＳ３４２１で、ユーザーは、クライアント・システムにて、思い出リンクデータのコンテンツを閲覧するための表示ボタンＦ３７０２をクリックした場合、一般情報デジタルデータＩＤをサーバー・システムへ送信してステップＳ３４２２へ進み、そうでない場合は本システムを終了する。ステップＳ３４２２で、サーバー・システムは、一般情報デジタルデータＩＤをもとに、一般情報デジタルデータ表からコンテンツを取得する。ステップＳ３４２３で、サーバー・システムは、取得したコンテンツを組み込んだ思い出リンクデータ・コンテンツ画面を生成し、クライアント・システムへ送信する。ステップＳ３４２４で、クライアント・システムは、受信した思い出リンクデータ・コンテンツ画面を表示する。図３９は、クライアント・システムにて表示される思い出リンクデータ・コンテンツ画面のためのＷｅｂページの一例である。表示項目として、閲覧する思い出リンクデータのメタデータ表示用セクションＣ３９０１、思い出リンクデータのコンテンツ表示・再生用セクションＣ３９０２、および閉じるボタンＦ３９０１がある。思い出リンクデータのメタデータ表示用セクションＣ３９０１は、タイトル、開始日時、国、および詳細場所が含まれる。コンテンツ表示用セクションＣ３９０２には、静止画、動画などの画像データ、音楽などの音声データ、インターネットＵＲＬなどのＷｅｂサイト・データ、またはテキストデータがそれぞれの再生プログラムによって表示される。ＵＲＬの場合には、直接ブラウザから別ウィンドウまたは別タブを起動することで簡単に実現できる。当業者ならば理解されるように、現在ではＷｅｂページ上にて画像、音声、テキストデータを再生・表示できる（編集はしない）ソフトウェアやビルドイン・プログラムは各メディア編集ソフトウェア会社から無料で提供されており、それを利用したＷｅｂページを作成することは一般的かつ簡単に行える。またこの再生・表示ロジックは本発明の根幹ではないため、詳細の説明は割愛する。ステップＳ３４２５で、ユーザーは、クライアント・システムにて、思い出リンクデータを閲覧・聴聞し、終えたら閉じるボタンＦ３９０１を押して、閲覧・聴聞の終了をサーバー・システムへ通知する。ステップＳ３４２６で、サーバー・システムは、参照記録と履歴を残すために、同一ユーザーの古い思い出リンクデータの削除日時を更新し、新しいデータを表へ挿入する。このステップの詳細ロジックは後述する。ステップＳ３４２７で、サーバー・システムは、思い出リンクデータの参照に関する各種統計情報を更新する。この統計情報は、ユーザーの思い出リンクデータ参照総回数、分野別リンク参照回数、リンクデータ別参照回数などがあり、思い出リンクデータの重み付けに反映される本発明の基幹部分でもある。このステップは、図３２と同一の処理であり、詳細はステップＳ３２０１からとして説明済みである。ステップＳ３２０１へは、思い出デジタルデータＩＤ、ログイン中のユーザーＩＤ、および一般情報デジタルデータＩＤを思い出リンク・リスト１件分として受け渡す。ステップＳ３４２８で、サーバー・システムは、思い出リンクデータの各種情報からリンク・サイズ、リンク鮮明度、リンク強度を算出し、それらを思い出リンクデータ表へ更新する。このステップは、図３３と同一の処理であり、詳細はステップＳ３３０１からとして説明済みである。ステップＳ３３０１へは、思い出デジタルデータＩＤ、ログイン中のユーザーＩＤ、および一般情報デジタルデータＩＤを思い出リンク・リスト１件分として受け渡す。ステップＳ３４２８の処理を終えたら、ステップＳ３４１０へ戻る。

図４０は、ステップＳ３４１８を細分化したフロー図である。本処理では、思い出属性データ表の旧データの削除日を更新し、新しいデータを表へ挿入する。本処理の入力は、思い出デジタルデータＩＤおよびユーザーＩＤである。ステップＳ４００１で、サーバー・システムは、思い出属性データ表に格納されている最新の思い出属性データ情報を取得・保持する。ステップＳ４００２で、サーバー・システムは、前記データの削除日時を更新する。削除日時に現在日時を入れることで、データベース上でのデータは削除されずに残るが、履歴管理上、現在日時においてこのデータが削除されたこととなる。ステップＳ４００３で、サーバー・システムは、前ステップまでに保持している情報である、本処理の入力データである思い出デジタルデータＩＤ、本処理の入力データであるユーザーＩＤ、現在日時、保持中である旧データの方向、保持中である旧データの深度、保持中である旧データの好感度、保持中である旧データの減衰率、現在日時、保持中である旧データの参照回数、保持中である旧データの参照比率、保持中である旧データの思い出サイズ、保持中である旧データの思い出鮮明度、保持中である旧データの思い出強度をもとに、新しいデータを思い出属性データ表へ挿入し、本処理を終了する。

図４１は、ステップＳ３４２６を細分化したフロー図である。本処理では、思い出リンクデータ表の旧データの削除日を更新し、新しいデータを表へ挿入する。本処理の入力は、思い出デジタルデータＩＤ、一般情報デジタルデータＩＤ、およびユーザーＩＤである。ステップＳ４１０１で、サーバー・システムは、思い出リンクデータ表に格納されている最新の思い出リンクデータ情報を取得・保持する。ステップＳ４１０２で、サーバー・システムは、前記データの削除日時を更新する。削除日時に現在日時を入れることで、データベース上でのデータは削除されずに残るが、履歴管理上、現在日時においてこのデータが削除されたこととなる。ステップＳ４１０３で、サーバー・システムは、前ステップまでに保持している情報である、本処理の入力データである思い出デジタルデータＩＤ、本処理の入力データである一般情報デジタルデータＩＤ、本処理の入力データであるユーザーＩＤ、現在日時、保持中である旧データの方向、保持中である旧データの深度、保持中である旧データの好感度、保持中である旧データの減衰率、現在日時、保持中である旧データの参照回数、保持中である旧データの参照比率、保持中である旧データのリンク・サイズ、保持中である旧データのリンク鮮明度、保持中である旧データのリンク強度をもとに、新しいデータを思い出リンクデータ表へ挿入し、本処理を終了する。

図４２は、時間経過による情報自動更新システムの全体フロー図である。時間経過によって変化する情報の例として、思い出属性データ表の思い出鮮明度、思い出強度、および思い出リンクデータ表のリンク鮮明度、リンク強度があり、これらデータを時間とともに変化（低下）させることで、実際の人の記憶に残る思い出の記憶度に近づけることを目的とする。このシステムはサーバー・システムにより、定期的にバッチジョブ処理される。ステップＳ４２０１で、サーバー・システムは、現在時刻が毎月の月初めの夜間か否かを確認し、そうであればステップＳ４２０２以降に示される自動更新プログラムを実行する。実行のタイミングである月初めの夜間というのはあくまで一実施形態であり、システムや利用状況に応じて頻度や実行時間を変えることが可能である。ステップＳ４２０２で、サーバー・システムは、全ての最新の思い出属性データの思い出デジタルデータＩＤとユーザーＩＤのリストを取得する。思い出属性データ表には、同一思い出デジタルデータＩＤ、同一ユーザーＩＤのデータが複数存在する可能性があるが、作成日時と削除日時で履歴管理しているため、削除日時が無いデータが最新のデータとなる。反対に、一世代以上古いデータには、新しいデータが挿入された日時が削除日時として格納されている。ステップＳ４２０３で、サーバー・システムは、取得した思い出デジタルデータＩＤとユーザーＩＤのリストを入力としてループ処理を開始する。ステップＳ４２０４で、サーバー・システムは、ループの入力である思い出デジタルデータＩＤとユーザーＩＤを入力として、思い出属性データ表の旧データの削除日を更新し、新しいデータを表へ挿入する。このステップは、図４０と同一の処理であり、詳細はステップＳ４００１からとして説明済みである。ステップＳ４２０５で、サーバー・システムは、ループの入力である思い出デジタルデータＩＤとユーザーＩＤを入力として、思い出属性データの思い出サイズ、思い出鮮明度、思い出強度を更新する。このステップは、図２６と同一の処理であり、詳細はステップＳ２６０１からとして説明済みである。ステップＳ４２０６で、ループ処理の入力となっている、思い出デジタルデータＩＤとユーザーＩＤが他に無い場合は、ループを抜け次のステップＳ４２０７へ進む。まだ存在すれば次の思い出デジタルデータＩＤとユーザーＩＤを入力としてステップＳ４２０３へ戻る。ステップＳ４２０７で、サーバー・システムは、全ての最新の思い出リンクデータの思い出デジタルデータＩＤと一般情報デジタルデータＩＤとユーザーＩＤのリストを取得する。思い出リンクデータ表には、同一思い出デジタルデータＩＤ、同一一般情報デジタルデータＩＤ、同一ユーザーＩＤのデータが複数存在する可能性があるが、作成日時と削除日時で履歴管理しているため、削除日時が無いデータが最新のデータとなる。反対に、一世代以上古いデータには、新しいデータが挿入された日時が削除日時として格納されている。ステップＳ４２０８で、サーバー・システムは、取得した思い出デジタルデータＩＤと一般情報デジタルデータＩＤとユーザーＩＤのリストを入力としてループ処理を開始する。ステップＳ４２０９で、サーバー・システムは、ループの入力である思い出デジタルデータＩＤと一般情報デジタルデータＩＤとユーザーＩＤを入力として、思い出リンクデータ表の旧データの削除日を更新し、新しいデータを表へ挿入する。このステップは、図４１と同一の処理であり、詳細はステップＳ４１０１からとして説明済みである。ステップＳ４２１０で、サーバー・システムは、ループの入力である思い出デジタルデータＩＤと一般情報デジタルデータＩＤとユーザーＩＤを入力として、思い出リンクデータのリンク・サイズ、リンク鮮明度、リンク強度を更新する。このステップは、図３３と同一の処理であり、詳細はステップＳ３３０１からとして説明済みである。ステップＳ４２１１で、ループ処理の入力となっている、思い出デジタルデータＩＤと一般情報デジタルデータＩＤとユーザーＩＤが他に無い場合は、ループを抜け処理を終了する。まだ存在すれば次の思い出デジタルデータＩＤと一般情報デジタルデータＩＤとユーザーＩＤを入力としてステップＳ４２０８へ戻る。

「他の実施形態」
当業者ならば理解されるように、思い出デジタルデータ管理手法はインターネット以外の種々の環境で使用することが可能である。例えば、ＬＡＮ（ローカル・エリア・ネットワーク）、ＷＡＮ（広域ネットワーク）、Ｐ２Ｐ（ポイント・ツー・ポイント）、ダイヤルアップ接続などの種々の通信チャネルを使用することも可能である。さらには、サーバー・システムとクライアント・システムを同居させたコンピュータ・マシン１台でも実現することも可能である。また、サーバー・システムは、思い出デジタルデータの登録、照会などの管理アクションが実行されたときにそれに応答することができるハードウェアまたはソフトウェアの任意の組み合わせで構成することができる。クライアント・システムは、サーバー・システムとやりとりできるハードウェアまたはソフトウェアの任意の組み合わせで構成することができる。これらのシステムには、そこを通して要求を出すことができるテレビジョン・ベースのシステム、または他の種々の消費者製品を含めることも可能である。

また、当業者ならば理解されるように、前記一実施形態で紹介したデータベースへの照会・更新・削除については、説明のためにロジックを複数のステップに分割して表記したが、実際には、データベース言語であるＳＱＬの機能を用いる事により、単純化することが可能である。例えば、１つのＳＱＬで複数のデータベースアクセス（照会・挿入・更新・削除）を組み込んだり、さらにはビジネスロジックをも含め、１つのステップにまとめることができる。

また、照会対象である思い出デジタルデータ固有の情報、照会要求をしているユーザーまたは許可ユーザー固有の情報、および思い出の発生していた当時の場面・政治経済情勢・流行風潮などの環境情報、の１つとして、デジタルカメラ、ビデオカメラなどから直接取得可能なメタデータ（ＧＰＳ機能からの位置情報、日時、カメラ情報、ユーザーによって入力されたその他テキスト情報など）を利用することもできる。これにより、さらなる思い出デジタルデータ管理の自動化・簡素化が可能となる。

Claims

イベント、記念又はその他思い出に関して記録又は作成された映像、音声又はテキスト等思い出デジタルデータを管理するデータ管理装置であって、
ユーザー及び思い出毎に、思い出そのものの規模と良し悪しを表す数値であり、及び時間経過による記憶の衰退とは無関係である思い出サイズを記録する記憶部と、
ユーザー及び思い出毎に、思い出に対する記憶の残存の程度を表す数値であり、及び思い出の規模とは無関係である思い出鮮明度を記録する記憶部と、
ユーザー及び思い出毎に、現在又は過去の任意の一時点での思い出の強さ又は大切さを表す数値である思い出強度を記録する記憶部と、
ユーザー及び思い出毎に、各思い出に対応する思い出サイズ、思い出鮮明度及び思い出強度を、当該思い出に対応する思い出デジタルデータの属性として当該思い出デジタルデータに連結し記録することで、思い出デジタルデータ毎に重み付けすることが可能となる思い出デジタルデータ重み付け連結記憶部と、
入力される重み付け、すなわち入力される思い出サイズ、思い出鮮明度及び思い出強度の値を条件として、当該思い出デジタルデータ重み付け連結記憶部に記録されているデータを照会し、当該条件に合致する思い出サイズ、思い出鮮明度及び思い出強度を属性として持つ０以上の思い出デジタルデータを出力する重み付け照会処理部と、
を有することを特徴とするデータ重み付け管理装置。
請求項１記載のデータ重み付け管理装置において、
前記思い出強度は対応する思い出サイズと思い出鮮明度を入力とした関数によって算出され、当該関数は入力である思い出サイズ又は思い出鮮明度の値が大きくなれば算出結果も大きくなり、入力である思い出サイズ又は思い出鮮明度の値が小さくなれば算出結果も小さくなる性質を持つ任意の関数である、処理部と、
を有することを特徴とするデータ重み付け管理装置。
請求項１記載のデータ重み付け管理装置において、
前記思い出デジタルデータ登録時に、当該思い出デジタルデータ固有の属性情報を記録する記憶部と、対応する重要度を算出する処理部と、
第１ユーザーと関係を持つ第２ユーザーにおいて、第１ユーザー登録時に、第１ユーザー固有の属性情報及び第１ユーザーと第２ユーザー間の関係属性情報を記録する記憶部と、対応する重要度を算出する処理部と、
思い出の発生していた当時の場面、並びに政治・経済・情勢、流行・風潮及びその他外部の環境に関する属性情報を時系列に記録する記憶部と、対応する重要度を算出する処理部と、
前記思い出サイズは対応する思い出デジタルデータの重要度、ユーザーの重要度及び環境の重要度を入力の全部又は一部とした関数によって算出され、当該関数は入力である思い出デジタルデータの重要度、ユーザーの重要度又は環境の重要度の値が大きくなれば算出結果も大きくなり、入力である思い出デジタルデータの重要度、ユーザーの重要度又は環境の重要度の値が小さくなれば算出結果も小さくなる性質を持つ任意の関数である、処理部と、
を有することを特徴とするデータ重み付け管理装置。
請求項３記載のデータ重み付け管理装置において、
前記思い出デジタルデータ固有の属性情報の更新を記録する記憶部と、対応する重要度を再算出する処理部と、
前記第１ユーザー固有の属性情報及び第１ユーザーと前記第２ユーザー間の関係属性情報の更新を記録する記憶部と、対応する重要度を再算出する処理部と、
前記環境に関する属性情報の更新を記録する記憶部と、対応する重要度を再算出する処理部と、
当該思い出デジタルデータ固有の属性情報、当該ユーザー固有の属性情報、当該ユーザー間の属性情報又は当該環境に関する属性情報の更新時に、当該思い出デジタルデータ固有の属性、当該ユーザー固有の属性又は当該環境に関する属性情報と１以上の同一の属性を持つ、他の全ての思い出デジタルデータ及び他の全てのユーザー固有の属性情報及び対応する重要度全てを更新する処理部と、
全てのユーザーによる全ての思い出デジタルデータの登録及び照会の履歴を統計情報として蓄積する処理記憶部と、各々のユーザー及び思い出デジタルデータに対応する当該統計情報の重要度を算出する処理部と、
当該更新後の、思い出デジタルデータの重要度、ユーザーの重要度、環境の重要度及び統計情報の重要度を入力として、当該いずれかの重要度が大きくなれば算出結果も大きくなり、当該いずれかの重要度が小さくなれば算出結果も小さくなる任意の算出式による処理を通して、当該思い出デジタルデータ固有の属性、当該ユーザー固有の属性又は当該環境に関する属性情報と１以上の同一の属性を持つ、他の全ての思い出デジタルデータ及び他の全てのユーザーの思い出サイズ全てを算出及び更新する処理部と、
当該更新後の、思い出デジタルデータの重要度、ユーザーの重要度、環境の重要度及び統計情報の重要度を入力として、当該いずれかの重要度が大きくなれば算出結果は小さくなり、当該いずれかの重要度が小さくなれば算出結果は大きくなる任意の算出式による処理を通して、当該思い出デジタルデータ固有の属性、当該ユーザー固有の属性又は当該環境に関する属性情報と１以上の同一の属性を持つ、他の全ての思い出デジタルデータ及び他の全てのユーザーの思い出鮮明度の低下率を表す減衰率全てを算出及び更新する処理部と、
前記思い出の発生日時から、当該思い出発生日時と現在の間の範囲で入力される任意の一時点まで、の経過時間を算出する処理部と、
当該各々の減衰率及び当該算出後の経過時間を入力として、減衰率又は経過時間が大きくなれば算出結果は小さくなり、減衰率又は経過時間が小さくなれば算出結果は大きくなる任意の算出式による処理を通して、当該各々の思い出鮮明度を算出及び更新する処理部と、
を有することを特徴とするデータ重み付け管理装置。
請求項１記載のデータ重み付け管理装置において、
ネットワークを通じて、前記思い出に対応する思い出デジタルデータを除く、当該思い出に関連する他の一般情報を含む一般情報デジタルデータ及び属性情報の全部又は一部を照会する処理部と、照会結果の全部又は一部を記録する記憶部と、
ユーザー、思い出及び一般情報毎に、思い出デジタルデータに対する一般情報デジタルデータの結び付きの規模と良し悪しを表す数値であり、及び時間経過による記憶の衰退とは無関係であるリンクサイズを記録する記憶部と、
ユーザー、思い出及び一般情報毎に、当該結び付きに対する記憶の残存の程度を表す数値であり、及び当該結び付きの規模とは無関係であるリンク鮮明度を記録する記憶部と、
ユーザー、思い出及び一般情報毎に、現在又は過去の任意の一時点での当該結び付きの強さを表す数値であるリンク強度を記録する記憶部と、
ユーザー、思い出及び一般情報毎に、当該各結び付きに対応するリンクサイズ、リンク鮮明度及びリンク強度を、当該結び付きに対応する思い出デジタルデータと一般情報デジタルデータの属性として当該思い出デジタルデータと一般情報デジタルデータに連結し記録することで、思い出デジタルデータと結びつけられる一般情報デジタルデータ毎に重み付けすることが可能となる思い出＆一般情報デジタルデータ重み付け連結記憶部と、
入力される重み付け、すなわち入力されるリンクサイズ、リンク鮮明度及びリンク強度の値を条件として、当該思い出＆一般情報デジタルデータ重み付け連結記憶部に記録されているデータを照会し、当該条件に合致するリンクサイズ、リンク鮮明度及びリンク強度を属性として持つ０以上の一般情報デジタルデータを出力する重み付け照会処理部と、
を有することを特徴とするデータ重み付け管理装置。
請求項５記載のデータ重み付け管理装置において、
前記リンク強度は対応するリンクサイズとリンク鮮明度を入力とした関数によって算出され、当該関数は入力であるリンクサイズ又はリンク鮮明度の値が大きくなれば算出結果も大きくなり、入力であるリンクサイズ又はリンク鮮明度の値が小さくなれば算出結果も小さくなる性質を持つ任意の関数である、処理部と、
を有することを特徴とするデータ重み付け管理装置。
請求項５記載のデータ重み付け管理装置において、
前記一般情報デジタルデータの前記思い出デジタルデータへの連結時に、当該一般情報デジタルデータ固有の属性情報を記録する記憶部と、対応する重要度を算出する処理部と、
第１ユーザーと関係を持つ第２ユーザーにおいて、第１ユーザー登録時に、第１ユーザー固有の属性情報及び第１ユーザーと第２ユーザー間の関係属性情報を記録する記憶部と、対応する重要度を算出する処理部と、
思い出の発生していた当時の場面、並びに政治・経済・情勢、流行・風潮及びその他外部の環境に関する属性情報を時系列に記録する記憶部と、対応する重要度を算出する処理部と、
前記リンクサイズは対応する一般情報デジタルデータの重要度、ユーザーの重要度及び環境の重要度を入力の全部又は一部とした関数によって算出され、当該関数は入力である一般情報デジタルデータの重要度、ユーザーの重要度又は環境の重要度の値が大きくなれば算出結果も大きくなり、入力である一般情報デジタルデータの重要度、ユーザーの重要度又は環境の重要度の値が小さくなれば算出結果も小さくなる性質を持つ任意の関数である、処理部と、
を有することを特徴とするデータ重み付け管理装置。
請求項７記載のデータ重み付け管理装置において、
前記一般情報デジタルデータ固有の属性情報の更新を記録する記憶部と、対応する重要度を再算出する処理部と、
前記第１ユーザー固有の属性情報及び第１ユーザーと前記第２ユーザー間の関係属性情報の更新を記録する記憶部と、対応する重要度を再算出する処理部と、
前記環境に関する属性情報の更新を記録する記憶部と、対応する重要度を再算出する処理部と、
当該一般情報デジタルデータ固有の属性情報、当該ユーザー固有の属性情報、当該ユーザー間の属性情報又は当該環境に関する属性情報の更新時に、当該一般情報デジタルデータ固有の属性、当該ユーザー固有の属性又は当該環境に関する属性情報と１以上の同一の属性を持つ、他の全ての一般情報デジタルデータ及び他の全てのユーザー固有の属性情報及び対応する重要度全てを更新する処理部と、
全てのユーザーによる全ての一般情報デジタルデータの各思い出デジタルデータへの連結及び照会の履歴を統計情報として蓄積する処理記憶部と、各々のユーザー、思い出及び一般情報デジタルデータに対応する当該統計情報の重要度を算出する処理部と、
当該更新後の、一般情報デジタルデータの重要度、ユーザーの重要度、環境の重要度及び統計情報の重要度を入力として、当該いずれかの重要度が大きくなれば算出結果も大きくなり、当該いずれかの重要度が小さくなれば算出結果も小さくなる任意の算出式による処理を通して、当該一般情報デジタルデータ固有の属性、当該ユーザー固有の属性又は当該環境に関する属性情報と１以上の同一の属性を持つ、他の全ての一般情報デジタルデータ及び他の全てのユーザーのリンクサイズ全てを算出及び更新する処理部と、
当該更新後の、一般情報デジタルデータの重要度、ユーザーの重要度、環境の重要度及び統計情報の重要度を入力として、当該いずれかの重要度が大きくなれば算出結果は小さくなり、当該いずれかの重要度が小さくなれば算出結果は大きくなる任意の算出式による処理を通して、当該一般情報デジタルデータ固有の属性、当該ユーザー固有の属性又は当該環境に関する属性情報と１以上の同一の属性を持つ、他の全ての一般情報デジタルデータ及び他の全てのユーザーのリンク鮮明度の低下率を表す減衰率全てを算出及び更新する処理部と、
前記思い出の発生日時から、当該思い出発生日時と現在の間の範囲で入力される任意の一時点まで、の経過時間を算出する処理部と、
当該各々の減衰率及び当該算出後の経過時間を入力として、減衰率又は経過時間が大きくなれば算出結果は小さくなり、減衰率又は経過時間が小さくなれば算出結果は大きくなる任意の算出式による処理を通して、当該各々のリンク鮮明度を算出及び更新する処理部と、
を有することを特徴とするデータ重み付け管理装置。
イベント、記念又はその他思い出に関して記録又は作成された映像、音声又はテキスト等思い出デジタルデータの管理をコンピュータにて実現させるプログラムであって、
ユーザー及び思い出毎に、思い出そのものの規模と良し悪しを表す数値であり、及び時間経過による記憶の衰退とは無関係である思い出サイズを記録する記憶部と、
ユーザー及び思い出毎に、思い出に対する記憶の残存の程度を表す数値であり、及び思い出の規模とは無関係である思い出鮮明度を記録する記憶部と、
ユーザー及び思い出毎に、現在又は過去の任意の一時点での思い出の強さ又は大切さを表す数値である思い出強度を記録する記憶部と、
ユーザー及び思い出毎に、各思い出に対応する思い出サイズ、思い出鮮明度及び思い出強度を、当該思い出に対応する思い出デジタルデータの属性として当該思い出デジタルデータに連結し記録することで、思い出デジタルデータ毎に重み付けすることが可能となる思い出デジタルデータ重み付け連結記憶部と、
入力される重み付け、すなわち入力される思い出サイズ、思い出鮮明度及び思い出強度の値を条件として、当該思い出デジタルデータ重み付け連結記憶部に記録されているデータを照会し、当該条件に合致する思い出サイズ、思い出鮮明度及び思い出強度を属性として持つ０以上の思い出デジタルデータを出力する重み付け照会処理部と、
をコンピュータに実現させることを特徴とするデータ重み付け管理プログラム。
請求項９記載のデータ重み付け管理プログラムにおいて、
前記思い出強度は対応する思い出サイズと思い出鮮明度を入力とした関数によって算出され、当該関数は入力である思い出サイズ又は思い出鮮明度の値が大きくなれば算出結果も大きくなり、入力である思い出サイズ又は思い出鮮明度の値が小さくなれば算出結果も小さくなる性質を持つ任意の関数である、処理部と、
をコンピュータに実現させることを特徴とするデータ重み付け管理プログラム。
請求項９記載のデータ重み付け管理プログラムにおいて、
前記思い出デジタルデータ登録時に、当該思い出デジタルデータ固有の属性情報を記録する記憶部と、対応する重要度を算出する処理部と、
第１ユーザーと関係を持つ第２ユーザーにおいて、第１ユーザー登録時に、第１ユーザー固有の属性情報及び第１ユーザーと第２ユーザー間の関係属性情報を記録する記憶部と、対応する重要度を算出する処理部と、
思い出の発生していた当時の場面、並びに政治・経済・情勢、流行・風潮及びその他外部の環境に関する属性情報を時系列に記録する記憶部と、対応する重要度を算出する処理部と、
前記思い出サイズは対応する思い出デジタルデータの重要度、ユーザーの重要度及び環境の重要度を入力の全部又は一部とした関数によって算出され、当該関数は入力である思い出デジタルデータの重要度、ユーザーの重要度又は環境の重要度の値が大きくなれば算出結果も大きくなり、入力である思い出デジタルデータの重要度、ユーザーの重要度又は環境の重要度の値が小さくなれば算出結果も小さくなる性質を持つ任意の関数である、処理部と、
をコンピュータに実現させることを特徴とするデータ重み付け管理プログラム。
請求項１１記載のデータ重み付け管理プログラムにおいて、
前記思い出デジタルデータ固有の属性情報の更新を記録する記憶部と、対応する重要度を再算出する処理部と、
前記第１ユーザー固有の属性情報及び第１ユーザーと前記第２ユーザー間の関係属性情報の更新を記録する記憶部と、対応する重要度を再算出する処理部と、
前記環境に関する属性情報の更新を記録する記憶部と、対応する重要度を再算出する処理部と、
当該思い出デジタルデータ固有の属性情報、当該ユーザー固有の属性情報、当該ユーザー間の属性情報又は当該環境に関する属性情報の更新時に、当該思い出デジタルデータ固有の属性、当該ユーザー固有の属性又は当該環境に関する属性情報と１以上の同一の属性を持つ、他の全ての思い出デジタルデータ及び他の全てのユーザー固有の属性情報及び対応する重要度全てを更新する処理部と、
全てのユーザーによる全ての思い出デジタルデータの登録及び照会の履歴を統計情報として蓄積する処理記憶部と、各々のユーザー及び思い出デジタルデータに対応する当該統計情報の重要度を算出する処理部と、
当該更新後の、思い出デジタルデータの重要度、ユーザーの重要度、環境の重要度及び統計情報の重要度を入力として、当該いずれかの重要度が大きくなれば算出結果も大きくなり、当該いずれかの重要度が小さくなれば算出結果も小さくなる任意の算出式による処理を通して、当該思い出デジタルデータ固有の属性、当該ユーザー固有の属性又は当該環境に関する属性情報と１以上の同一の属性を持つ、他の全ての思い出デジタルデータ及び他の全てのユーザーの思い出サイズ全てを算出及び更新する処理部と、
当該更新後の、思い出デジタルデータの重要度、ユーザーの重要度、環境の重要度及び統計情報の重要度を入力として、当該いずれかの重要度が大きくなれば算出結果は小さくなり、当該いずれかの重要度が小さくなれば算出結果は大きくなる任意の算出式による処理を通して、当該思い出デジタルデータ固有の属性、当該ユーザー固有の属性又は当該環境に関する属性情報と１以上の同一の属性を持つ、他の全ての思い出デジタルデータ及び他の全てのユーザーの思い出鮮明度の低下率を表す減衰率全てを算出及び更新する処理部と、
前記思い出の発生日時から、当該思い出発生日時と現在の間の範囲で入力される任意の一時点まで、の経過時間を算出する処理部と、
当該各々の減衰率及び当該算出後の経過時間を入力として、減衰率又は経過時間が大きくなれば算出結果は小さくなり、減衰率又は経過時間が小さくなれば算出結果は大きくなる任意の算出式による処理を通して、当該各々の思い出鮮明度を算出及び更新する処理部と、
をコンピュータに実現させることを特徴とするデータ重み付け管理プログラム。
請求項９記載のデータ重み付け管理プログラムにおいて、
ネットワークを通じて、前記思い出に対応する思い出デジタルデータを除く、当該思い出に関連する他の一般情報を含む一般情報デジタルデータ及び属性情報の全部又は一部を照会する処理部と、照会結果の全部又は一部を記録する記憶部と、
ユーザー、思い出及び一般情報毎に、思い出デジタルデータに対する一般情報デジタルデータの結び付きの規模と良し悪しを表す数値であり、及び時間経過による記憶の衰退とは無関係であるリンクサイズを記録する記憶部と、
ユーザー、思い出及び一般情報毎に、当該結び付きに対する記憶の残存の程度を表す数値であり、及び当該結び付きの規模とは無関係であるリンク鮮明度を記録する記憶部と、
ユーザー、思い出及び一般情報毎に、現在又は過去の任意の一時点での当該結び付きの強さを表す数値であるリンク強度を記録する記憶部と、
ユーザー、思い出及び一般情報毎に、当該各結び付きに対応するリンクサイズ、リンク鮮明度及びリンク強度を、当該結び付きに対応する思い出デジタルデータと一般情報デジタルデータの属性として当該思い出デジタルデータと一般情報デジタルデータに連結し記録することで、思い出デジタルデータと結びつけられる一般情報デジタルデータ毎に重み付けすることが可能となる思い出＆一般情報デジタルデータ重み付け連結記憶部と、
入力される重み付け、すなわち入力されるリンクサイズ、リンク鮮明度及びリンク強度の値を条件として、当該思い出＆一般情報デジタルデータ重み付け連結記憶部に記録されているデータを照会し、当該条件に合致するリンクサイズ、リンク鮮明度及びリンク強度を属性として持つ０以上の一般情報デジタルデータを出力する重み付け照会処理部と、
をコンピュータに実現させることを特徴とするデータ重み付け管理プログラム。
請求項１３記載のデータ重み付け管理プログラムにおいて、
前記リンク強度は対応するリンクサイズとリンク鮮明度を入力とした関数によって算出され、当該関数は入力であるリンクサイズ又はリンク鮮明度の値が大きくなれば算出結果も大きくなり、入力であるリンクサイズ又はリンク鮮明度の値が小さくなれば算出結果も小さくなる性質を持つ任意の関数である、処理部と、
をコンピュータに実現させることを特徴とするデータ重み付け管理プログラム。
請求項１３記載のデータ重み付け管理プログラムにおいて、
前記一般情報デジタルデータの前記思い出デジタルデータへの連結時に、当該一般情報デジタルデータ固有の属性情報を記録する記憶部と、対応する重要度を算出する処理部と、
第１ユーザーと関係を持つ第２ユーザーにおいて、第１ユーザー登録時に、第１ユーザー固有の属性情報及び第１ユーザーと第２ユーザー間の関係属性情報を記録する記憶部と、対応する重要度を算出する処理部と、
思い出の発生していた当時の場面、並びに政治・経済・情勢、流行・風潮及びその他外部の環境に関する属性情報を時系列に記録する記憶部と、対応する重要度を算出する処理部と、
前記リンクサイズは対応する一般情報デジタルデータの重要度、ユーザーの重要度及び環境の重要度を入力の全部又は一部とした関数によって算出され、当該関数は入力である一般情報デジタルデータの重要度、ユーザーの重要度又は環境の重要度の値が大きくなれば算出結果も大きくなり、入力である一般情報デジタルデータの重要度、ユーザーの重要度又は環境の重要度の値が小さくなれば算出結果も小さくなる性質を持つ任意の関数である、処理部と、
をコンピュータに実現させることを特徴とするデータ重み付け管理プログラム。
請求項１５記載のデータ重み付け管理プログラムにおいて、
前記一般情報デジタルデータ固有の属性情報の更新を記録する記憶部と、対応する重要度を再算出する処理部と、
前記第１ユーザー固有の属性情報及び第１ユーザーと前記第２ユーザー間の関係属性情報の更新を記録する記憶部と、対応する重要度を再算出する処理部と、
前記環境に関する属性情報の更新を記録する記憶部と、対応する重要度を再算出する処理部と、
当該一般情報デジタルデータ固有の属性情報、当該ユーザー固有の属性情報、当該ユーザー間の属性情報又は当該環境に関する属性情報の更新時に、当該一般情報デジタルデータ固有の属性、当該ユーザー固有の属性又は当該環境に関する属性情報と１以上の同一の属性を持つ、他の全ての一般情報デジタルデータ及び他の全てのユーザー固有の属性情報及び対応する重要度全てを更新する処理部と、
全てのユーザーによる全ての一般情報デジタルデータの各思い出デジタルデータへの連結及び照会の履歴を統計情報として蓄積する処理記憶部と、各々のユーザー、思い出及び一般情報デジタルデータに対応する当該統計情報の重要度を算出する処理部と、
当該更新後の、一般情報デジタルデータの重要度、ユーザーの重要度、環境の重要度及び統計情報の重要度を入力として、当該いずれかの重要度が大きくなれば算出結果も大きくなり、当該いずれかの重要度が小さくなれば算出結果も小さくなる任意の算出式による処理を通して、当該一般情報デジタルデータ固有の属性、当該ユーザー固有の属性又は当該環境に関する属性情報と１以上の同一の属性を持つ、他の全ての一般情報デジタルデータ及び他の全てのユーザーのリンクサイズ全てを算出及び更新する処理部と、
当該更新後の、一般情報デジタルデータの重要度、ユーザーの重要度、環境の重要度及び統計情報の重要度を入力として、当該いずれかの重要度が大きくなれば算出結果は小さくなり、当該いずれかの重要度が小さくなれば算出結果は大きくなる任意の算出式による処理を通して、当該一般情報デジタルデータ固有の属性、当該ユーザー固有の属性又は当該環境に関する属性情報と１以上の同一の属性を持つ、他の全ての一般情報デジタルデータ及び他の全てのユーザーのリンク鮮明度の低下率を表す減衰率全てを算出及び更新する処理部と、
前記思い出の発生日時から、当該思い出発生日時と現在の間の範囲で入力される任意の一時点まで、の経過時間を算出する処理部と、
当該各々の減衰率及び当該算出後の経過時間を入力として、減衰率又は経過時間が大きくなれば算出結果は小さくなり、減衰率又は経過時間が小さくなれば算出結果は大きくなる任意の算出式による処理を通して、当該各々のリンク鮮明度を算出及び更新する処理部と、
をコンピュータに実現させることを特徴とするデータ重み付け管理プログラム。