JP2018136771A - 学習装置、編集装置、学習方法、編集方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】従来、電子カタログなどのコンテンツ集合を作製する際の高度な編集作業を学習し、利用することができなかった。【解決手段】コンテンツ集合が有する部品の属性値を自動的に変更するために使用される学習情報が格納される学習情報格納部と、コンテンツ集合の一部または全部を出力するコンテンツ集合出力部と、出力しているコンテンツ集合の変更指示を受け付ける変更指示受付部と、変更指示に従って、出力しているコンテンツ集合を変更して出力する手動変更部と、１以上の連続する変更指示である一連の変更指示に関する情報である変更指示情報を取得し、変更指示情報を学習し、学習情報を構成し、学習情報を学習情報格納部に蓄積する学習部とを具備する学習装置により、コンテンツ集合を作製する際の高度な編集作業を学習し、利用できる。【選択図】図１

Description

本発明は、電子書籍・カタログ等のコンテンツ集合に対する変更指示群に関する情報である変更指示情報を学習する学習装置等に関するものである。

従来、電子書籍を容易に作成及び編集することを可能とする電子書籍作成システムがあった。本システムは、複数のブロックのいずれかの選択を受け付けるブロック選択手段と、選択されたブロックに配置すべきオブジェクトの指定を受け付けるオブジェクト指定手段と、選択されたブロックに指定されたオブジェクトを配置するオブジェクト配置手段を有する（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１６−１６２１２１号公報

しかしながら、従来技術においては、電子カタログ、電子書籍などのコンテンツ集合を作製する際の高度な編集作業を学習し、当該学習した結果を利用することができなかった。

かかる点に鑑み、本願発明は、例えば、深層学習や決定木等の機械学習等の技術を用いて、編集作業を学習する学習装置を提供することを目的とする。また、本願発明は、学習した情報を用いて、編集作業を効率化する編集装置を提供することも、他の目的とする。

本第一の発明の学習装置は、１以上の属性値を有するコンテンツを含む２以上の部品を有するコンテンツ集合が格納されるコンテンツ集合格納部と、コンテンツ集合が有する部品の属性値を自動的に変更するために使用される学習情報が格納される学習情報格納部と、コンテンツ集合の一部または全部を出力するコンテンツ集合出力部と、コンテンツ集合出力部が出力しているコンテンツ集合の変更指示を受け付ける変更指示受付部と、変更指示に従って、コンテンツ集合出力部が出力しているコンテンツ集合を変更して出力する手動変更部と、１以上の連続する変更指示である一連の変更指示に関する情報である変更指示情報を取得し、変更指示情報を学習し、学習情報を構成し、学習情報を学習情報格納部に蓄積する学習部とを具備する学習装置である。

かかる構成により、電子カタログ、電子書籍などのコンテンツ集合を作製する際の高度な編集作業を学習できる。

また、本第二の発明の学習装置は、第一の発明に対して、変更指示情報は、学習情報に適用される学習入力情報と、学習情報に適用された結果として期待される学習出力情報とを有する学習装置である。

かかる構成により、電子カタログ、電子書籍などのコンテンツ集合を作製する際の高度な編集作業を学習できる。

また、本第三の発明の学習装置は、第二の発明に対して、学習入力情報は、変更前の１以上の部品の属性値の集合である入力属性情報であり、学習出力情報は、変更後の１以上の部品の属性値の集合である出力属性情報である学習装置である。

かかる構成により、電子カタログ、電子書籍などのコンテンツ集合を作製する際の高度な編集作業を学習できる。

また、本第四の発明の学習装置は、第二の発明に対して、学習入力情報は、変更指示と変更指示に対応する変更部品の１以上の属性値とを有する第一変更指示情報であり、学習出力情報は、第一変更指示情報に含まれる変更指示の後に受け付けられた１以上の変更指示に対応する変更部品の１以上の属性値を有する第二変更指示情報である学習装置である。

かかる構成により、電子カタログ、電子書籍などのコンテンツ集合を作製する際の高度な編集作業を学習できる。

また、本第五の発明の学習装置は、第二から第四いずれか１つの発明に対して、学習部は、予め決められた第一条件を満たす指示を検知したことに応じて、学習入力情報の取得を決定し、決定に応じて学習入力情報を取得し、かつ予め決められた第二条件を満たす指示を検知したことに応じて、学習出力情報の取得を決定し、決定に応じて学習出力情報を取得する学習装置である。

かかる構成により、電子カタログ、電子書籍などのコンテンツ集合を作製する際の高度な編集作業を学習できる。

また、本第六の発明の学習装置は、第一から第五いずれか１つの発明に対して、変更指示受付部が受け付ける変更指示は、コンテンツ集合の構成を変更する構成変更指示である学習装置である。

かかる構成により、電子カタログ、電子書籍などのコンテンツ集合の構成を変更する操作の後の他の部品に対する操作を学習できる。

また、本第七の発明の学習装置は、第六の発明に対して、構成変更指示は、コンテンツの追加の指示である追加指示またはコンテンツの削除の指示である削除指示である学習装置である。

かかる構成により、電子カタログ、電子書籍などのコンテンツ集合を構成する部品の追加または削除の後の他の部品に対する操作を学習できる。

また、本第八の発明の学習装置は、第一から第五いずれか１つの発明に対して、変更指示受付部が受け付ける変更指示は、部品の属性値を変更する属性値変更指示である学習装置である。

かかる構成により、電子カタログ、電子書籍などのコンテンツ集合の部品の属性値を変更する操作の後の他の部品に対する操作を学習できる。

また、本第九の発明の編集装置は、第二から第五いずれか１つの発明に対して、学習部は、変更指示受付部が変更指示を受け付けた際の、変更指示に対応する部品に対して予め決められた条件を満たす１以上の他の部品の１以上の属性値をも学習入力情報または学習出力情報として取得する学習装置である。

かかる構成により、電子カタログ、電子書籍などのコンテンツ集合を作製する際の高度な編集作業を学習できる。

また、本第十の発明の学習装置は、第九の発明に対して、予め決められた条件は、変更指示に対応する部品が配置されているページと同一のページに配置されていることである学習装置である。

かかる構成により、電子カタログ、電子書籍などのコンテンツ集合を作製する際の高度な編集作業をより適切に学習できる。

また、本第十一の発明の学習装置は、第一から第十いずれか１つの発明に対して、コンテンツ集合は、２以上のページを有する学習装置である。

かかる構成により、２以上のページを有するコンテンツ集合を作製する際の高度な編集作業を学習できる。

また、本第十二の発明の編集装置は、１以上の属性値を有するコンテンツを含む２以上の部品を有するコンテンツ集合が格納されるコンテンツ集合格納部と、学習装置が学習した学習情報が格納される学習情報格納部と、コンテンツ集合の一部または全部を出力するコンテンツ集合出力部と、コンテンツ集合出力部が出力しているコンテンツ集合に対する１以上の変更指示を受け付ける変更指示受付部と、１以上の変更指示に従って、コンテンツ集合出力部が出力しているコンテンツ集合を変更して出力する手動変更部と、１以上の変更指示に応じて学習入力情報を取得し、学習入力情報を学習情報に適用し、学習出力情報を取得し、学習出力情報を用いて、コンテンツ集合を変更する自動変更部とを具備する編集装置である。

かかる構成により、電子カタログ、電子書籍などのコンテンツ集合を作製する際の高度な編集作業を学習した結果である学習情報を利用して、効率的に編集作業が行える。

また、本第十三の発明の編集装置は、第十二の発明に対して、自動変更部は、手動変更部が変更したコンテンツ集合が有する部品の変更後の１以上の属性値を取得する変更部品属性値取得手段と、手動変更部が変更したコンテンツ集合が有する部品に対して予め決められた条件を満たす１以上の他の部品の１以上の属性値を取得する周辺部品属性値取得手段と、変更部品属性値取得手段が取得した１以上の属性値と周辺部品属性値取得手段が取得した１以上の他の部品の１以上の属性値とを有する学習入力情報を学習情報に適用し、部品とは異なる他の部品に対する１以上の属性値を含む学習出力情報を取得する学習出力情報取得手段と、学習出力情報取得手段が取得した学習出力情報を用いて、他の部品の属性値を変更する自動変更手段とを具備する編集装置である。

かかる構成により、電子カタログ、電子書籍などのコンテンツ集合を作製する際の高度な編集作業を学習した結果である学習情報を利用して、より効率的に編集作業が行える。

また、本第十四の発明の編集装置は、第十二または第十三の発明に対して、１以上の連続する変更指示である一連の変更指示に関する情報である変更指示情報を取得し、変更指示情報を学習し、学習情報を構成し、学習情報を学習情報格納部に蓄積する学習部をさらに具備する編集装置である。

かかる構成により、電子カタログ、電子書籍などのコンテンツ集合を作製する際の高度な編集作業を学習しながら、学習情報を利用して、効率的に編集作業が行える。

本発明による学習装置によれば、電子カタログ、電子書籍などのコンテンツ集合を作製する際の高度な編集作業を学習できる。

実施の形態１における学習装置１のブロック図 同学習装置１の動作例について説明するフローチャート 同一時管理表を示す図 同電子商品カタログを示す図 同電子商品カタログを示す図 同電子商品カタログを示す図 同電子商品カタログを示す図 同電子商品カタログを示す図 同一時管理表を示す図 同電子商品カタログを示す図 同電子商品カタログを示す図 同電子商品カタログを示す図 実施の形態２における編集システムＡの概念図 同編集システムＡのブロック図 同編集装置２の動作について説明するフローチャート 実施の形態３における編集装置４のブロック図 同編集装置４の動作について説明するフローチャート 上記実施の形態におけるコンピュータシステムの概観図 同コンピュータシステムのブロック図

以下、学習装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。

（実施の形態１）

本実施の形態において、電子書籍・カタログ等のコンテンツ集合に対する変更指示群に関する情報である変更指示情報を学習する学習装置について説明する。なお、変更指示情報は、ユーザが行う操作に関する情報を有する情報であっても良いし、コンテンツ集合を構成する１以上の部品の属性値を有する情報であっても良い。

また、本実施の形態において、変更指示情報は、通常、学習情報に適用される学習入力情報と、学習情報に適用された結果として期待される学習出力情報とを有する。

図１は、本実施の形態における学習装置１のブロック図である。

学習装置１は、格納部１１、受付部１２、処理部１３、出力部１４を備える。格納部１１は、コンテンツ集合格納部１１１、学習情報格納部１１２を備える。受付部１２は、変更指示受付部１２１を備える。処理部１３は、手動変更部１３１、学習部１３２を備える。出力部１４は、コンテンツ集合出力部１４１を備える。

格納部１１は、各種の情報が格納される。各種の情報とは、例えば、後述するコンテンツ集合、後述する学習情報である。

コンテンツ集合格納部１１１は、コンテンツ集合が格納される。コンテンツ集合とは、例えば、電子カタログ、電子書籍、電子マニュアル、電子チラシ、電子パンフレット、電子マニュアル、電子新聞などである。ただし、コンテンツ集合は、作製後に印刷されて、カタログ、書籍、マニュアル、チラシ、パンフレット、マニュアル、新聞となるための情報であっても良い。コンテンツ集合は、２以上のページを有することは好適である。コンテンツ集合は、２以上の部品を有する。部品とは、コンテンツ集合を構成する情報である。部品は、１以上の属性値を有する。部品は、例えば、コンテンツ、ページ、線、図形、矩形、フレームなどである。部品には、１以上の属性値を有するコンテンツが含まれる。コンテンツとは、ユーザに伝えたい対象である。コンテンツは、例えば、電子カタログに掲載される商品の写真、説明文、商品情報等である。コンテンツは、例えば、電子書籍を構成する挿絵の画像、映像、文字列等である。コンテンツは、例えば、静止画、動画、文字列、音声等で、そのデータ構造は問わない。部品の属性値は、位置、大きさ、色、属するページ番号などである。位置は、例えば、（ｘ，ｙ）で表現される。また、商品情報は、例えば、商品の写真と商品の説明文とを有する複合コンテンツである。

学習情報格納部１１２は、学習情報が格納される。学習情報は、コンテンツ集合を自動的に変更するために使用される情報である。

学習情報は、例えば、コンテンツ集合が有する部品の属性値を自動的に変更するために使用される情報である。学習情報は、例えば、コンテンツ集合の構成を自動的に変更するために使用される情報である。なお、構成の変更とは、部品の追加または削除である。学習情報は、例えば、学習情報に適用される情報である学習入力情報と、学習情報に適用された結果として期待される情報である学習出力情報とをセットで学習された情報である。学習情報は、例えば、学習情報に適用される情報である学習入力情報と、学習情報に適用された結果として期待される情報である学習出力情報の組の情報である。学習情報のデータ構造は、例えば、ニューラルネットワーク、対応表等である。ニューラルネットワークは、例えば、ＲＮＮ（再帰型ニューラルネットワーク）、ＣＮＮ（畳み込みニューラルネットワーク）である。また、対応表は、入力と出力との組である１または２以上の対応情報を有する。

受付部１２は、各種の指示や情報を受け付ける。各種の指示や情報とは、例えば、出力指示、後述する変更指示である。出力指示とは、コンテンツ集合を出力する指示である。ここで、受け付けとは、キーボードやマウス、タッチパネルなどの入力デバイスから入力された情報の受け付け、有線もしくは無線の通信回線を介して送信された情報の受信、光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなどの記録媒体から読み出された情報の受け付けなどを含む概念である。

各種の指示や情報の入力手段は、タッチパネルやキーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。受付部１２は、タッチパネルやキーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。

変更指示受付部１２１は、コンテンツ集合出力部１４１が出力しているコンテンツ集合の変更指示を受け付ける。変更指示は、出力中のコンテンツ集合を変更する指示である。変更指示は、例えば、構成変更指示、属性値変更指示などである。構成変更指示は、コンテンツ集合を構成する部品を変更する指示である。構成変更指示には、例えば、コンテンツ集合に部品を追加する指示である追加指示、コンテンツ集合から部品を削除する指示である削除指示がある。構成変更指示は、コンテンツの追加、コンテンツの削除、フレームの追加、フレームの削除、ページの生成、ページの削除、ページレイヤーの生成、ページレイヤーの削除等である。属性値変更指示に基づく操作は、例えば、フレームの拡大、フレームの縮小、フレーム内文字数の変更、フレームの形状の変更、フレームの色の変更、フレームの枠の色の変更、フレームの枠の種類の変更、ページの種別の変更（例えば、マスターページと通常ページとの間の変更）、ページサイズの変更、フォントサイズの拡大、フォントサイズの縮小、フォント種別の変更、フォント属性（長体、平体、斜体、下線付、打ち消し線付等）の変更、段落設定の変更（文頭、文末、行間、字間、文字数等）、画像属性の変更（拡大、縮小、変形等）、動画属性の変更、音声属性の変更、複数の部品のグループ化（例えば、同一商品に関する２以上の部品をグループ化すること）等である。

処理部１３は、各種の処理を行う。各種の処理とは、例えば、手動変更部１３１、学習部１３２が行う処理である。各種の処理とは、例えば、出力指示に応じて、コンテンツ集合をコンテンツ集合格納部１１１から読み出す処理である。

手動変更部１３１は、変更指示に従って、コンテンツ集合出力部１４１が出力しているコンテンツ集合を変更して出力する。手動変更部１３１の処理は、公知技術であるので詳細な説明を省略する。

学習部１３２は、１以上の連続する変更指示である一連の変更指示に関する情報である変更指示情報を取得し、変更指示情報を学習し、学習情報を構成し、学習情報を学習情報格納部１１２に蓄積する。

変更指示情報は、学習情報に適用される学習入力情報と、学習情報に適用された結果として期待される学習出力情報とを有することは好適である。つまり、学習部１３２は、学習入力情報の全部または一部が学習情報に適用された場合に、学習出力情報が出力される確率が上がるように学習情報を取得することは好適である。

学習入力情報は、変更前の１以上の部品の属性値の集合である入力属性情報であることは好適である。また、学習出力情報は、変更後の１以上の部品の属性値の集合である出力属性情報であることは好適である。

学習入力情報は、変更指示と変更指示に対応する変更部品の１以上の属性値とを有する第一変更指示情報であっても良い。また、学習出力情報は、第一変更指示情報に含まれる変更指示の後に受け付けられた１以上の変更指示に対応する変更部品の１以上の属性値を有する第二変更指示情報であっても良い。

学習部１３２は、予め決められた第一条件を満たす指示を検知したことに応じて、学習入力情報の取得を決定し、当該決定に応じて学習入力情報を取得し、かつ予め決められた第二条件を満たす指示を検知したことに応じて、学習出力情報の取得を決定し、当該決定に応じて学習出力情報を取得することは好適である。

なお、予め決められた第一条件を満たす指示とは、例えば、新たなコンテンツ集合の起動指示、新たなページの出力の指示、新たな部品の追加指示、部品の削除指示、予め決められたタイプ（例えば、画像）の属性値の変更指示、予め決められた属性値（例えば、サイズ、色など）の変更指示、ページの生成指示、ページの削除指示等である。

また、予め決められた第二条件を満たす指示とは、例えば、新たなページの出力の指示、コンテンツ集合を編集する装置の停止の指示、編集の終了指示、上記の第一条件を満たす指示等である。

そして、学習部１３２は、予め決められた第一条件を満たす指示を検知した場合に、当該指示からの、または当該指示の次からの、１または２以上の変更指示に対応する学習入力情報を取得する。かかる場合の学習入力情報は、例えば、第一条件を満たす指示に対応する処理の実行後のコンテンツ集合の１以上の部品の１以上の属性値である。かかる場合の学習入力情報は、例えば、第一条件を満たす指示に対応する処理の実行直前のコンテンツ集合の１以上の部品の１以上の属性値である。また、かかる場合の学習入力情報は、例えば、第一条件を満たす指示を含む情報である。

そして、学習部１３２は、予め決められた第二条件を満たす指示を検知した場合に、当該指示に対応する学習出力情報を取得する。かかる場合の学習出力情報は、例えば、第二条件を満たす指示に対応する処理を実行する直前のコンテンツ集合の１以上の部品の１以上の属性値である。また、かかる場合の学習出力情報は、例えば、第一条件を満たす指示以降の変更指示であり、第二条件を満たす指示の直前までの変更指示の集合を含む情報である。つまり、かかる場合の学習入力情報は、操作履歴に関する情報である。

学習部１３２は、変更指示受付部１２１が変更指示を受け付けた際の、当該変更指示に対応する変更部品に対して予め決められた条件を満たす１以上の他の部品の１以上の属性値をも学習入力情報または学習出力情報として取得することは好適である。

学習部１３２は、例えば、変更指示受付部１２１の変更指示の受け付けに応じて、１以上の入力属性値および１以上の出力属性値を取得する。そして、学習部１３２は、１以上の入力属性値を入力とし、１以上の出力属性値を出力とする学習情報を構成し、学習情報格納部１１２に蓄積する。入力属性値とは、学習情報を利用する場合に、学習情報に適用する情報である。出力属性値とは、学習情報を使用して、得られたい情報である。つまり、１以上の入力属性値は、学習入力情報の一例である。また、１以上の出力属性値は、学習出力情報の一例である。

１以上の入力属性値および１以上の出力属性値は、通常、２以上の操作であり、一連のまとまりのある操作により変更された部品の属性値の集合である。１以上の入力属性値は、一連のまとまりのある操作の前半の操作により変更された部品の属性値の集合である。１以上の出力属性値は、一連のまとまりのある操作の後半の操作により変更された部品の属性値の集合である。前半と後半の切り方は種々あり得る。前半の操作は一つの変更指示であり、後半の操作は前半の操作以外の操作であることは好適である。１以上の入力属性値および１以上の出力属性値は、２以上の変更指示の集合に対応する部品の属性値の集合である。１以上の入力属性値は、例えば、変更指示に対応する部品の１以上の属性値である。１以上の入力属性値は、例えば、予め決められた変更指示に対応する部品の１以上の属性値、および当該変更指示に対応する部品に対して予め決められた条件を満たす他の部品の１以上の属性値である。１以上の出力属性値は、例えば、予め決められた変更指示の次以降の変更指示であり、次の予め決められた変更指示の直前までの変更指示の間の１以上の変更指示に対応する１以上の部品の１以上の属性値である。

なお、学習部１３２は、例えば、予め決められた変更指示または操作が受け付けられた場合に、一連のまとまりのある操作を認識する。予め決められた変更指示または操作とは、例えば、構成変更指示、カレントのページの変更の操作である。

また、学習部１３２は、例えば、学習装置１が起動されてから学習装置１の処理が終了するまでのすべての変更指示に対応する２以上の各部品の変更された１以上の属性値を、受け付けられた変更指示の順に蓄積しても良い。そして、学習部１３２は、例えば、すべての変更指示の集合をランダムに操作の前半と後半とに分け、前半の変更指示に対応する１以上の属性値を入力属性値とし、後半の変更指示に対応する１以上の属性値を出力属性値として、２以上の回数、学習処理を行い、学習情報を取得しても良い。

学習部１３２は、深層学習、決定木などの機械学習のアルゴリズムを用いて、コンテンツ集合に対する編集作業を学習し、当該学習情報を学習情報格納部１１２に蓄積することは好適である。なお、深層学習には、ＲＮＮを用いることが好適であるがＣＮＮ等を用いても良い。また、深層学習や決定木等の機械学習が公知技術であるので詳細な説明は省略する。

学習部１３２は、１以上の連続する各変更指示に対応する部品の変更後の１以上の属性値、および１以上の連続する変更指示の後の他の部品に対する１以上の連続する各変更指示に対応する変更後の１以上の属性値を学習し、学習情報を構成し、当該学習情報を学習情報格納部１１２に蓄積することは好適である。なお、他の部品とは、変更指示に対応する部品とは異なる１以上の部品である。また、学習部１３２は、変更後の１以上の属性値に加えて、変更前の１以上の属性値をも学習しても良い。また、変更後の１以上の属性値を学習することは、属性値の変化量を学習することでも良い。

つまり、学習部１３２は、１以上の連続する各変更指示に対応する部品の変更後の１以上の属性値を入力とし、１以上の連続する変更指示の後の他の部品に対する１以上の連続する各変更指示に対応する変更後の１以上の属性値を出力するような学習情報を取得し、学習情報格納部１１２に蓄積することは好適である。なお、出力を変更後の１以上の属性値とすることは、出力を変更指示とすることでも良い。

学習部１３２は、変更指示受付部１２１が変更指示を受け付けた際の、変更指示に対応する部品に対して予め決められた条件を満たす１以上の他の部品の１以上の属性値をも学習し、学習情報を構成し、学習情報を学習情報格納部１１２に蓄積することは好適である。なお、予め決められた条件を満たす１以上の他の部品とは、例えば、変更指示に対応する部品が存在するページと同一ページ内に存在する部品、１以上の変更指示の後に、操作された部品である。操作された部品とは、例えば、追加された部品、削除された部品、属性値が変更された部品のいずれかである。

つまり、学習部１３２は、１以上の連続する各変更指示に対応する部品の変更後の１以上の属性値、および１以上の連続する各変更指示に対応する部品に対して予め決められた条件を満たす１以上の他の部品の１以上の属性値（変更前の属性値）を入力とし、１以上の連続する変更指示の後の他の部品に対する１以上の連続する各変更指示に対応する変更後の１以上の属性値を出力するような学習情報を取得し、学習情報格納部１１２に蓄積することは好適である。なお、出力を変更後の１以上の属性値とすることは、出力を変更指示とすることでも良い。

学習部１３２は、例えば、部品が追加または削除された後に、次の部品が追加または削除されるまでの他の部品の属性値の変更指示を学習する。

出力部１４は、各種の情報を出力する。各種の情報とは、例えば、コンテンツ集合である。出力部１４は、例えば、読み出されたコンテンツ集合の一部または全部を出力する。

ここで、出力とは、通常、ディスプレイへの表示であるが、プロジェクターを用いた投影、プリンタでの印字、音出力、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積、他の処理装置や他のプログラムなどへの処理結果の引渡しなどを含む概念である。

コンテンツ集合出力部１４１は、コンテンツ集合の一部または全部を出力する。コンテンツ集合出力部１４１は、変更指示を受け付ける前のコンテンツ集合の一部または全部を出力する。また、コンテンツ集合出力部１４１は、手動変更部１３１により変更されたコンテンツ集合の一部または全部を出力する。

格納部１１、コンテンツ集合格納部１１１、学習情報格納部１１２は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。

格納部１１等に情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して情報が格納部１１等で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された情報が格納部１１等で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された情報が格納部１１等で記憶されるようになってもよい。

処理部１３、手動変更部１３１、学習部１３２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。処理部１３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

出力部１４、コンテンツ集合出力部１４１は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。出力部１４は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。

次に、学習装置１の動作例について、図２のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ２０１）受付部１２は、コンテンツ集合の出力指示を受け付けたか否かを判断する。出力指示を受け付け場合はステップＳ２０２に行き、出力指示を受け付けない場合はステップＳ２０３に行く。

（ステップＳ２０２）処理部１３は、出力指示に対応するコンテンツ集合をコンテンツ集合格納部１１１から読み出す。そして、コンテンツ集合出力部１４１は、当該コンテンツ集合を出力する。ステップＳ２０１に戻る。

（ステップＳ２０３）変更指示受付部１２１は、コンテンツ集合出力部１４１が出力しているコンテンツ集合の変更指示を受け付けたか否かを判断する。変更指示を受け付けた場合はステップＳ２０４に行き、変更指示を受け付けない場合はステップＳ２０１に戻る。

（ステップＳ２０４）学習部１３２は、変更部品の変更前の１以上の属性値を取得し、格納部１１に、少なくとも一時的に蓄積する。なお、変更部品とは、変更指示に対応する部品である。

（ステップＳ２０５）学習部１３２は、周辺部品の１以上の属性値を取得し、格納部１１に、少なくとも一時的に蓄積する。なお、周辺部品とは、変更部品に対して予め決められた条件を満たす部品である。周辺部品とは、例えば、変更部品の周辺の部品である。周辺部品とは、例えば、変更部品と同じページに配置されている他の部品である。

（ステップＳ２０６）手動変更部１３１は、ステップＳ２０３で受け付けられた変更指示に従って、コンテンツ集合を変更する。

（ステップＳ２０７）学習部１３２は、変更部品の変更後の１以上の属性値を取得し、格納部１１に、少なくとも一時的に蓄積する。また、学習部１３２は、変更部品の変更後の１以上の属性値に代えてまたは加えて、変更後の他の部品の１以上の属性値を取得しても良い。ステップＳ２０１に戻る。

なお、学習部１３２は、変更部品の変更前の１以上の属性値、周辺部品の１以上の属性値、および変更後の１以上の属性値を対応付けて、格納部１１に、少なくとも一時的に蓄積する。また、学習部１３２は、周辺部品の１以上の属性値、および変更部品の変更後の１以上の属性値を対応付けて、格納部１１に、少なくとも一時的に蓄積しても良い。

（ステップＳ２０８）学習部１３２は、学習を行うか否かを判断する。学習を行うと判断した場合はステップＳ２０９に行き、学習を行わないと判断した場合はステップＳ２０１に戻る。なお、例えば、直前に受け付けられた指示が構成変更指示であり、コンテンツ集合の構成が変更された場合に、学習部１３２は、学習を行うと判断する。

（ステップＳ２０９）学習部１３２は、格納部１１に格納されている１以上の入力属性値を取得する。なお、１以上の入力属性値は、例えば、直前に受け付けられた構成変更指示の一つ前の構成変更指示が受け付けられる前のコンテンツ集合が有する１または２以上の部品の１以上の属性値である。なお、１または２以上の部品は、周辺部品を含むことは好適である。

（ステップＳ２１０）学習部１３２は、格納部１１に格納されている１以上の出力属性値を取得する。１以上の出力属性値は、例えば、直前に受け付けられた構成変更指示が受け付けられる直前のコンテンツ集合が有する１または２以上の部品の１以上の属性値である。

（ステップＳ２１１）学習部１３２は、ステップＳ２０９で取得した１以上の入力属性値を入力とした場合、ステップＳ２１０で取得した１以上の出力属性値が出力となる確率を上げるような学習処理を行う。ステップＳ２０１に戻る。なお、学習処理は、例えば、深層学習や決定木等の機械学習のアルゴリズムを用いることは好適である。機械学習のアルゴリズムを用いて学習することにより、新しい学習情報が構成される。また、学習処理は、１以上の入力属性値と１以上の出力属性値との組からなる対応情報を、学習情報を構成する情報として蓄積する処理である。

なお、図２のフローチャートにおいて、予め決められた変更指示に対応する処理の直前（予め決められた処理の処理前と言っても良い）のコンテンツ集合の１以上の部品の属性値を学習入力情報とし、予め決められ指示に対応する処理の直前（処理後と言っても良い）のコンテンツ集合の１以上の部品の属性値を学習出力情報として、学習処理を行い、学習情報を取得した。しかし、コンテンツ集合に対する変更指示の履歴（操作履歴と言っても良い）を学習し、学習情報を取得しても良い。

また、図２のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。

以下、本実施の形態における学習装置１の具体的な動作について説明する。今、格納部１１は、図３に示す構造を有する一時管理表を格納している。一時管理表は、学習情報を構成するための情報を一時的に格納する表である。一時管理表は、「ＩＤ」「学習入力情報」「学習出力情報」を有する１以上のレコードを格納し得る。「ＩＤ」はレコードを識別する情報である。「学習入力情報」は、「変更部品情報」「結果情報」「周辺部品情報」を有する。「変更部品情報」は、ここでは、変更指示と変更部品を特定する情報を含む。「結果情報」は、部品の変更の結果に関する情報である。「結果情報」は、ここでは、変更指示による変更の後の部品（ここでは、ページ）の属性値である。「周辺部品情報」は周辺部品の情報である。学習出力情報は、ここでは、変更指示と変更部品を特定する情報を含む。

また、コンテンツ集合格納部１１１に、図４に示すページを含む電子商品カタログが格納されている。電子商品カタログは、複数の商品情報が掲載されたカタログである。

かかる状況において、以下の３つの具体例について説明する。具体例１は、電子商品カタログから、一の商品情報を削除する場合である。具体例２は、電子商品カタログの一ページ内のデザインを変更する場合である。具体例３は、電子商品カタログに商品情報を追加する場合である。
（具体例１）

具体例１において、一のページにおいて、一つの構成変更指示または２以上の連続する構成変更指示に対応する１以上の情報を含む情報を学習入力情報とする、とする。また、具体例１において、一つの構成変更指示または２以上の連続する構成変更指示の後の１以上の指示であり、カレントページが移動するまでまたは学習装置１の処理が停止するまでの１以上の指示に対応する１以上の情報を学習出力情報とする、とする。

そして、具体例１において、学習入力情報と学習出力情報の組を用いて学習処理が行われ、学習情報が構成される、とする。

今、ユーザは、学習装置１に対して、電子商品カタログの出力指示を入力した、とする。すると、受付部１２は出力指示を受け付け、出力部１４は、図４に示す電子商品カタログを出力する。

次に、ユーザは、出力されている図４の電子商品カタログに対して、図４の４０１の画像２、および説明文２を削除する削除指示を入力した、とする。すると、変更指示受付部１２１は、かかる２つの削除指示を受け付ける。２つの削除指示は、「削除 画像２」、「削除 説明文２」である。

次に、学習部１３２は、「削除 画像２」、「削除 説明文２」を格納部１１に一蓄積する。

次に、手動変更部１３１は、受け付けられた２つの削除指示に従って、図４の電子商品カタログから２つのコンテンツ（画像２、説明文２）を削除する。

次に、学習部１３２は、変更後の１以上の属性値を取得する。ここで、学習部１３２は、変更部品が存在するページの属性値である、ページ内の空スペース（（ｘ_１，ｙ_１）（ｘ_２，ｙ_２））の情報を取得する。そして、学習部１３２は、「空スペース（（ｘ_１，ｙ_１）（ｘ_２，ｙ_２））」を格納部１１に一蓄積する。なお、かかる空スペースの情報は、図５の破線の矩形５００である。

そして、「削除 画像２」、「削除 説明文２」からなる変更部品情報と、「空スペース（（ｘ_１，ｙ_１）（ｘ_２，ｙ_２））」からなる結果情報とが学習入力情報を構成する。

次に、ユーザは、出力されている図５の電子商品カタログに対して、５０１の説明文３、５０２の画像３をページの上部に移動する属性値変更指示を入力した、とする。また、ユーザは、出力されている図５の電子商品カタログに対して、５０３の画像４、５０４の説明文３を上方に移動する属性値変更指示を入力した、とする。

次に、変更指示受付部１２１は、かかる属性値変更指示を受け付ける。そして、かかる属性値変更指示により、手動変更部１３１は、説明文３と画像３によりなる商品情報３と、画像４と説明文３によりなる商品情報４とをページの中央あたりに均等に配置した、とする。

次に、学習部１３２は、画像３の移動に関する情報「移動 画像３ （ｘ_３，ｙ_３）」「移動 説明文３ （ｘ_４，ｙ_４）」「移動 画像４ （ｘ_５，ｙ_５）」「移動 説明文４ （ｘ_６，ｙ_６）」を格納部１１に一蓄積する。

次に、手動変更部１３１は、受け付けられた属性値変更指示に従って、画像３等の部品の位置を変更する。

次に、ユーザは、画像３、画像４のサイズを１．１倍に拡大する属性値変更指示と説明文３と説明文４のフォントサイズを拡大する属性値変更指示とを入力した、とする。

次に、変更指示受付部１２１は、かかる属性値変更指示を受け付ける。そして、かかる属性値変更指示により、手動変更部１３１は、画像３、画像４のサイズを１．１倍に拡大し、説明文３と説明文４のフォントサイズを拡大した、とする。かかる処理後のページの出力は、図６である。

次に、学習部１３２は、「拡大 画像３ １．１倍」「拡大 画像４ １．１倍」「フォント拡大 説明文３」「フォント拡大 説明文４」等を、学習出力情報を構成する情報として、格納部１１に一蓄積する。

また、ユーザは、図６の６０１の空スペースに、オレンジ色の線を追加する構成変更指示を入力した、とする。

次に、変更指示受付部１２１は、かかる構成変更指示を受け付ける。そして、かかる構成変更指示により、手動変更部１３１は、６０１の領域に、オレンジ色の線を付加する。なお、この線の属性値は、線６０２の属性値と同じであった、とする。

そして、学習部１３２は、周辺部品の１以上の属性値を取得し、格納部１１に、少なくとも一時的に蓄積する。ここでは、追加した部品と同一ページに配置されている部品であり、追加した部品と同じ種類の部品（線の部品）の１以上の属性値を取得する、とする。つまり、ここでは、学習部１３２は、線６０１の属性値「ＬＩＮＥ１（色＝オレンジ，太さ＝Ｘ，長さ＝Ｙ，種別＝実線，・・・）」を取得し、格納部１１に一蓄積する。かかる線６０１の属性値は、入力属性情報を構成する周辺部品情報である。

また、学習部１３２は、オレンジ色の線の追加に応じて、「追加 ＬＩＮＥ２（色＝オレンジ，太さ＝Ｘ，長さ＝Ｙ，種別＝実線，・・・）」である出力属性情報を取得し、格納部１１に一蓄積する。

次に、手動変更部１３１は、受け付けられた変更指示に従って、図７に示すように線７０２を追加する。

以上で、ユーザは、このページの編集は終了し、次のページにカレントページを移す指示を入力した、とする。

すると、学習部１３２は、学習を行う、と判断する。ここで、学習を行う、と判断する条件は、次ページボタンの押下等の予め決められた指示が受け付けられたことである。

次に、学習部１３２は、格納部１１に格納されている入力属性情報を取得する。また、学習部１３２は、格納部１１に格納されている出力属性情報を取得する。かかる情報の集合は、図３の「ＩＤ＝１」のレコードである。

次に、学習部１３２は、取得した入力属性情報を入力とした場合、取得した出力属性情報が出力となる確率を上げるような学習処理を、例えば、深層学習のアルゴリズムを用いて行う。そして、学習部１３２は、新しい学習情報を構築し、当該学習情報を学習情報格納部１１２に蓄積する。

以上、具体例１において、１または２以上のコンテンツの削除の操作に伴う、他の部品の変更処理が学習できた。なお、かかるコンテンツの削除の操作に伴う、他の部品の変更処理の学習を多数行うことが好適である。

なお、具体例１において、学習部１３２は、例えば、図５の画面のページ内の１以上の各部品の属性値を含む情報を学習入力情報とし、図７の画面のページ内の１以上の各部品の属性値を含む情報を学習出力情報として、学習処理を行い、学習情報を取得しても良い。

また、なお、具体例１において、学習部１３２は、例えば、図５の画面のページ内の予め決められた条件を満たす１以上の各部品の属性値を含む情報を学習入力情報とし、図７の画面のページ内の予め決められた条件を満たす１以上の各部品の属性値を含む情報を学習出力情報として、学習処理を行い、学習情報を取得しても良い。
（具体例２）

具体例２において、一のページに移動してきた後の最初の変更指示に対応する１以上の情報を学習入力情報とする、とする。具体例２において、一つの変更指示または２以上の連続する変更指示の後の１以上の指示であり、カレントページが移動するまでまたは学習装置１の処理が停止するまでの１以上の指示に対応する１以上の情報を学習出力情報とする、とする。そして、学習入力情報と学習出力情報の組を用いて学習処理が行われ、学習情報が構成される、とする。

今、ユーザは、学習装置１に対して、電子商品カタログの出力指示を入力した、とする。すると、受付部１２は出力指示を受け付け、出力部１４は図７に示す電子商品カタログを出力する。

次に、ユーザは、出力されている図７の電子商品カタログに対して、図７の７０１の線の色をオレンジから緑に変更する属性値変更指示を入力した、とする。すると、変更指示受付部１２１は、かかる属性値変更指示を受け付ける。かかる属性値変更指示は、「変更 ＬＩＮＥ１（元色＝オレンジ，新色＝緑）」である。

次に、学習部１３２は、「変更 ＬＩＮＥ１（元色＝オレンジ，新色＝緑）」を格納部１１に一蓄積する。かかる情報は変更部品情報である。

次に、学習部１３２は、変更部品（ＬＩＮＥ１）と同じページに配置されている部品であり、同じ種類の部品である周辺部品（ＬＩＮ２）の１以上の属性値（例えば、「色＝オレンジ」）を取得し、格納部１１に、少なくとも一時的に蓄積する。かかる情報は、周辺部品情報である。

また、学習部１３２は、変更部品（ＬＩＮＥ１）と同じページに配置されている部品であり、変更部品（ＬＩＮＥ１）と重なりを有する部品である周辺部品（ＢＯＸ１）１以上の属性値（例えば、「背景色＝肌色」）を取得し、格納部１１に、少なくとも一時的に蓄積する。かかる情報は、周辺部品情報である。

次に、手動変更部１３１は、受け付けられた変更指示に従って、線７０１の色をオレンジから緑に変更する。

次に、ユーザは、出力されている図７の電子商品カタログに対して、図７の７０２の線の色をオレンジから緑に変更する属性値変更指示を入力した、とする。すると、変更指示受付部１２１は、かかる属性値変更指示を受け付ける。かかる属性値変更指示は、「変更 ＬＩＮＥ２（色＝緑）」である。すると、変更指示受付部１２１は、かかる属性値変更指示を受け付ける。かかる属性値変更指示は、「変更 ＬＩＮＥ２（色＝緑）」である。

次に、学習部１３２は、「変更 ＬＩＮＥ２（色＝緑）」を格納部１１に一蓄積する。かかる情報は学習出力情報である。

次に、手動変更部１３１は、受け付けられた変更指示に従って、線７０２の色をオレンジから緑に変更する。

次に、ユーザは、出力されている図７の電子商品カタログに対して、図７の７０３のＢＯＸの背景色を肌色から黄色に変更する属性値変更指示を入力した、とする。すると、変更指示受付部１２１は、かかる属性値変更指示を受け付ける。かかる属性値変更指示は、「変更 ＢＯＸ（背景色＝黄色）」である。

次に、学習部１３２は、「変更 ＢＯＸ（背景色＝黄色）」を格納部１１に一蓄積する。かかる情報は学習出力情報である。

次に、手動変更部１３１は、受け付けられた変更指示に従って、ＢＯＸ７０３の背景色を肌色から黄色に変更する。かかる出力例は、図８である。

以上の操作により、ユーザは、このページの編集は終了し、次のページにカレントページを移す指示を入力した、とする。

すると、学習部１３２は、学習を行う、と判断する。ここでは、学習部１３２は、ページの移動の指示等の予め決められた指示の受け付けを、学習開始のトリガーとする、とする。

次に、学習部１３２は、一時管理表の「ＩＤ＝２」の学習入力情報を取得する。また、学習部１３２は、一時管理表の「ＩＤ＝２」の学習出力情報を取得する。

次に、学習部１３２は、取得した学習入力情報を入力とした場合、取得した学習出力情報が出力となる確率を上げるような学習処理を、例えば、深層学習のアルゴリズムを用いて行う。そして、学習部１３２は、新しい学習情報を構築し、当該学習情報を学習情報格納部１１２に蓄積する。

以上、具体例２において、１または２以上の部品の属性値の変更操作に伴う、他の部品の変更処理が学習できた。なお、かかる部品の属性値の変更操作に伴う、他の部品の変更処理の学習を多数行うことが好適である。

なお、具体例２において、学習部１３２は、例えば、図７の画面のページ内の１以上の各部品の属性値を含む情報を学習入力情報とし、図８の画面のページ内の１以上の各部品の属性値を含む情報を学習出力情報として、学習処理を行い、学習情報を取得しても良い。

また、具体例２において、学習部１３２は、例えば、図７の画面のページ内の予め決められた条件を満たす１以上の各部品の属性値を含む情報を学習入力情報とし、図８の画面のページ内の予め決められた条件を満たす１以上の各部品の属性値を含む情報を学習出力情報として、学習処理を行い、学習情報を取得しても良い。
（具体例３）

具体例３において、格納部１１は、図９に示す構造を有する一時管理表を格納している。一時管理表は、学習情報を構成するための情報を一時的に格納する表である。一時管理表は、「ＩＤ」「学習入力情報」「学習出力情報」を有する１以上のレコードを格納し得る。「入力属性情報」は、「変更部品情報」「周辺部品情報」を有する。

また、具体例３において、一のページにコンテンツを追加した場合である。具体例３において、構成変更指示（ここでは、コンテンツの追加指示）を受け付けた場合の、変更部品情報と、構成変更指示を受け付けた際の周辺部品情報とを学習入力情報とする、とする。具体例３において、構成変更指示の後の１以上の指示であり、作業が完了する（学習装置１が停止する）までの指示に対応する１以上の情報を学習出力情報とする、とする。そして、学習入力情報と学習出力情報の組を用いて学習処理が行われ、学習情報が構成される、とする。

今、ユーザは、学習装置１に対して、電子商品カタログの出力指示を入力した、とする。すると、受付部１２は出力指示を受け付け、出力部１４は図１０に示す電子商品カタログを出力する。図１０の電子商品カタログにおいて、２つのバスの商品情報がページの左半分に配置されている。

かかる状況において、ユーザは、学習装置１に対して、椅子の商品情報を追加する追加指示を入力した、とする。すると、変更指示受付部１２１は、椅子の商品情報を追加する構成変更指示を受け付ける。かかる構成変更指示は、「追加 商品情報３（商品種類＝チェア，・・・・）」である、とする。

次に、学習部１３２は、「追加 商品情報３（商品種類＝チェア，・・・・）」を一時管理表に一蓄積する。かかる情報は、変更部品情報である。

次に、学習部１３２は、周辺部品の１以上の属性値を取得し、一時管理表に少なくとも一時的に蓄積する。つまり、追加部品と同じページに配置されている商品情報１（図１０の１００１）と商品情報２（図１０の１００２）の１以上の属性値を取得する。商品情報１の１以上の属性値は「商品情報１（商品種類＝バス，・・・）」である。また、商品情報２の１以上の属性値は「商品情報２（商品種類＝バス，・・・）」である。かかる情報は、周辺部品情報である。

次に、手動変更部１３１は、受け付けられた追加指示に従って、図１０の電子商品カタログに対して、商品情報３を追加する。かかる出力例は図１１である。図１１において、１１０１が商品情報３であり、ユーザの構成変更指示に従って、画面の右上に配置されている。

次に、バスの商品情報のページに、椅子の商品情報を配置してしまったので、ユーザは、新たなページを生成するために、構成変更指示「生成 ページ」を入力する。すると、変更指示受付部１２１は、構成変更指示「生成 ページ」を受け付ける。そして、学習部１３２は、新しいページのＩＤ「ページ２」を取得する。そして、学習部１３２は、構成変更指示「生成 ページ」から出力属性情報「生成 ページ２」を取得する。そして、学習部１３２は、「生成 ページ２」を出力属性情報として、一時管理表に一蓄積する。

次に、手動変更部１３１は、構成変更指示に従って、新しいページ２を生成する。

次に、ユーザは、ページ１の商品情報３をページ２に移動させる属性変更指示「移動 商品情報３（ページ２）」を入力した、とする。すると、変更指示受付部１２１は、属性変更指示「移動 商品情報３（ページ２）」を受け付ける。

そして、学習部１３２は、かかる属性変更指示を出力属性情報として、格納部１１に、少なくとも一時的に蓄積する。

次に、手動変更部１３１は、属性変更指示に従って、商品情報３をページ２に移動する。かかる出力例は、図１２である。図１２はページ２である。また、現在のページ１は、図１０である。

次に、学習装置１に対して、停止指示を入力した、とする。すると、受付部１２は、停止指示を受け付ける。

次に、学習部１３２は、一時管理表の「ＩＤ＝３」の学習入力情報を取得する。また、学習部１３２は、一時管理表の「ＩＤ＝３」の学習出力情報を取得する。

次に、学習部１３２は、取得した学習入力情報を入力とした場合、取得した学習出力情報が出力となる確率を上げるような学習処理を、例えば、深層学習のアルゴリズムを用いて行う。そして、学習部１３２は、新しい学習情報を構築し、当該学習情報を学習情報格納部１１２に蓄積する。

以上、具体例３において、新しいコンテンツを追加する場合に、異なる種類の商品が同じページに存在しないようにする処理が学習できた。なお、かかるコンテンツの追加の操作に伴う、部品の変更処理の学習を多数行うことが好適である。

なお、具体例３において、学習部１３２は、例えば、図１０または図１１の画面のページ内の１以上の各部品の属性値を含む情報を学習入力情報とし、図１２および図１０の画面のページ内の１以上の各部品の属性値を含む情報を学習出力情報として、学習処理を行い、学習情報を取得しても良い。

また、具体例３において、学習部１３２は、例えば、図１０または図１１の画面のページ内の予め決められた条件を満たす１以上の各部品の属性値を含む情報を学習入力情報とし、図１２および図１０の画面のページ内の予め決められた条件を満たす１以上の各部品の属性値を含む情報を学習出力情報として、学習処理を行い、学習情報を取得しても良い。

以上、本実施の形態によれば、電子カタログ、電子書籍などのコンテンツ集合を作製する際の高度な編集作業を学習できる。

なお本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態における学習装置１を実現するソフトウェアの例は、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータがアクセス可能な記録媒体は、１以上の属性値を有するコンテンツを含む２以上の部品を有するコンテンツ集合が格納されるコンテンツ集合格納部と、コンテンツ集合を自動的に変更するために使用される学習情報が格納される学習情報格納部とを具備し、コンピュータを、前記コンテンツ集合の一部または全部を出力するコンテンツ集合出力部と、前記コンテンツ集合出力部が出力しているコンテンツ集合の変更指示を受け付ける変更指示受付部と、前記変更指示に従って、前記コンテンツ集合出力部が出力しているコンテンツ集合を変更して出力する手動変更部と、１以上の連続する変更指示である一連の変更指示に関する情報である変更指示情報を取得し、当該変更指示情報を学習し、学習情報を構成し、当該学習情報を前記学習情報格納部に蓄積する学習部として機能させるためのプログラムである。

（実施の形態２）

本実施の形態において、実施の形態１の学習装置１が学習した学習情報を用いて、自動編集を行う編集装置２について説明する。

図１３は、本実施の形態における編集システムＡの概念図である。編集システムＡは、編集装置２、１または２以上の端末装置３を備える。編集装置２は、学習情報を用いた編集処理を行うサーバ装置である。編集装置２は、例えば、いわゆるクラウドサーバ、ＡＳＰサーバ等であるが、その種類は問わない。端末装置３は、編集作業を行うユーザが使用する装置である。端末装置３は、例えば、いわゆるパーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォン等であり、その種類は問わない。なお、編集装置２は、スタンドアロンで動作しても良い。

図１４は、本実施の形態における編集システムＡのブロック図である。

編集装置２は、格納部１１、受付部１２、処理部２３、出力部１４を備える。格納部１１は、コンテンツ集合格納部１１１、学習情報格納部１１２を備える。受付部１２は、変更指示受付部１２１を備える。処理部２３は、手動変更部１３１、自動変更部２３２を備える。自動変更部２３２は、例えば、変更部品属性値取得手段２３２１、周辺部品属性値取得手段２３２２、学習出力情報取得手段２３２３、自動変更手段２３２４を備える。出力部１４は、コンテンツ集合出力部１４１を備える。

端末装置３は、端末格納部３１、端末受付部３２、端末処理部３３、端末受信部３４、端末送信部３５、端末出力部３６を備える。

編集装置２を構成する処理部２３は、各種の処理を行う。各種の処理とは、例えば、手動変更部１３１、自動変更部２３２が行う処理である。

自動変更部２３２は、１以上の変更指示に応じて学習入力情報を取得し、当該学習入力情報を、学習情報格納部１１２の学習情報に適用し、学習出力情報を取得し、学習出力情報を用いて、コンテンツ集合を変更する。なお、コンテンツ集合の変更とは、他の部品の属性値の変更、他の部品の追加や削除などである。なお、自動変更部２３２の処理は、深層学習、決定木等の機械学習のアルゴリズムを用いて、学習情報を利用することにより行うことは好適である。

自動変更部２３２は、例えば、１以上の変更指示に対する１以上の各部品の変更後の１以上の属性値を取得し、当該１以上の属性値を学習情報に適用し、コンテンツ集合を変更する。

自動変更部２３２は、例えば、１以上の変更指示に対する１以上の各部品の変更後の１以上の属性値である入力属性情報を取得し、当該入力属性情報を学習情報に適用し、出力属性情報を取得し、当該出力属性情報を用いて、コンテンツ集合を変更する。

変更部品属性値取得手段２３２１は、手動変更部１３１が変更したコンテンツ集合が有する部品の変更後の１以上の属性値を取得する。なお、変更部品属性値取得手段２３２１は、変更前の１以上の属性値をも取得しても良い。

周辺部品属性値取得手段２３２２は、手動変更部１３１が変更したコンテンツ集合が有する部品に対して予め決められた条件を満たす１以上の他の部品の１以上の属性値を取得する。ここで、予め決められた条件を満たす１以上の他の部品とは、例えば、同一ページ内の他の部品、変更部品と同じ属性値を有する部品などである。

学習出力情報取得手段２３２３は、変更部品属性値取得手段２３２１が取得した１以上の属性値と周辺部品属性値取得手段２３２２が取得した１以上の他の部品の１以上の属性値とを有する学習入力情報を学習情報に適用し、部品とは異なる他の部品に対する１以上の属性値を含む学習出力情報を取得する。学習出力情報取得手段２３２３は、新しい他の部品を生成するための情報を取得しても良い。学習出力情報取得手段２３２３は、削除する部品を特定する情報を取得しても良い。

自動変更手段２３２４は、学習出力情報取得手段２３２３が取得した学習出力情報を用いて、他の部品の属性値を変更する。

出力部１４は、出力部１４と同じ機能を果たす。

端末装置３を構成する端末格納部３１には、各種の情報が格納される。

端末受付部３２は、各種の情報や指示等を受け付ける。各種の情報や指示等とは、例えば、起動指示、構成変更指示、属性値変更指示等である。各種の情報や指示等の入力手段は、タッチパネルやキーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。端末受付部３２は、タッチパネルやキーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。

端末処理部３３は、各種の処理を行う。各種の処理とは、受け付けられた情報や指示等を送信する構造の情報や指示等に変更する処理である。

端末受信部３４は、各種の情報を受信する。各種の情報とは、例えば、コンテンツ集合である。

端末送信部３５は、各種の情報や指示等を編集装置２に送信する。各種の情報や指示等とは、起動指示、構成変更指示、属性値変更指示等である。

端末出力部３６は、各種の情報を出力する。各種の情報とは、例えば、コンテンツ集合である。

処理部２３、手動変更部１３１、自動変更部２３２、変更部品属性値取得手段２３２１、周辺部品属性値取得手段２３２２、学習出力情報取得手段２３２３、自動変更手段２３２４、端末処理部３３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。処理部２３等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

端末格納部３１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。

端末格納部３１に情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して情報が端末格納部３１で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された情報が端末格納部３１で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された情報が端末格納部３１で記憶されるようになってもよい。

端末受信部３４は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送を受信する手段で実現されても良い。

端末送信部３５は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送手段で実現されても良い。

端末出力部３６は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。端末出力部３６は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。

次に、編集システムＡの動作について説明する。まず、編集装置２の動作について、図１５のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ１５０１）受付部１２は、指示を受け付けたか否かを判断する。指示を受け付けた場合はステップＳ１５０２に行き、指示を受け付けない場合はステップＳ１５０１に戻る。

（ステップＳ１５０２）処理部２３は、ステップＳ１５０１で受け付けられた指示が出力指示であるか否かを判断する。出力指示である場合はステップＳ１５０３に行き、出力指示でない場合はステップＳ１５０４に行く。

（ステップＳ１５０３）処理部２３は、出力指示に対応するコンテンツ集合をコンテンツ集合格納部１１１から読み出し、出力する。なお、ここでの出力は、通常、端末装置３への送信である。ステップＳ１５０１に戻る。

（ステップＳ１５０４）処理部２３は、ステップＳ１５０１で受け付けられた指示が変更指示であるか否かを判断する。変更指示である場合はステップＳ１５０５に行き、変更指示でない場合はステップＳ１５０６に行く。

（ステップＳ１５０５）手動変更部１３１は、受け付けられた変更指示に従って、出力中のコンテンツ集合を変更する。ステップＳ１５１０に行く。

（ステップＳ１５０６）自動変更部２３２は、学習情報を利用するための条件に合致するか否かを判断する。条件に合致すると判断した場合はステップＳ１５０７に行き、条件に合致しないと判断した場合はステップＳ１５０１に戻る。なお、ここで、学習情報を利用するための条件とは、受け付けられた指示が予め決められた変更指示であること、出力されているページが予め決められた条件を満たしたこと（例えば、予め決められた閾値以上または閾値より大きな空白スペースが存在すること）等である。

（ステップＳ１５０７）自動変更部２３２は、学習入力情報を取得する。なお、学習入力情報は、例えば、現在のコンテンツ集合の１以上の部品の属性値である。また、学習入力情報は、例えば、直前の変更指示および変更部品の１以上の属性値である。

（ステップＳ１５０８）自動変更部２３２は、ステップＳ１５０７で取得した学習入力情報を、学習情報格納部１１２の学習情報に適用し、学習出力情報を取得する。かかる処理は、例えば、深層学習等の機械学習のアルゴリズムを用いた処理であることは好適である。

（ステップＳ１５０９）自動変更部２３２は、ステップＳ１５０８で取得した学習出力情報を用いて、コンテンツ集合を自動的に変更する。

（ステップＳ１５１０）コンテンツ集合出力部１４１は、変更されたコンテンツ集合を出力する。ステップＳ１５０１に戻る。なお、ここでの出力とは、通常、端末装置３への送信である。

なお、図１５のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。

以下、本実施の形態における編集装置２の具体的な動作について説明する。編集装置２は、実施の形態１で構成された学習情報が学習情報格納部１１２に格納されている、とする。

そして、ユーザは、編集装置２と通信できる端末装置３に対して、コンテンツ集合を編集する操作を入力していっている、とする。

そして、ユーザは、例えば、出力されているコンテンツ集合のページ内のある部品を削除する削除指示を入力した場合に、編集装置２の手動変更部１３１は、当該削除指示に従って、前記部品を削除する。そして、自動変更部２３２は、学習入力情報を取得し、当該学習入力情報を学習情報に適用し、深層学習等の機械学習のアルゴリズムにより、学習出力情報を取得する。なお、この学習出力情報は、部品の削除によりできた空きスペースを埋めるように、他の周辺部品の位置を移動させるための情報（例えば、周辺部品の位置を特定する位置情報、または周辺部品の移動距離を示す情報など）である。そして、次に、自動変更部２３２は、学習出力情報を用いて、コンテンツ集合の中の部品の位置を変更する。かかる変更により、部品の削除によりできた空きスペースを埋めるように、他の周辺部品が移動する。かかる例は、実施の形態１の具体例１のような操作を学習し、構築された学習情報を利用する場合である。

また、ユーザは、例えば、出力されているコンテンツ集合のページ内のある部品の色を変更する属性値変更指示を入力した場合に、編集装置２の手動変更部１３１は、当該削除指示に従って、前記部品の色を指定された色に変更する。そして、自動変更部２３２は、学習入力情報を取得し、当該学習入力情報を学習情報に適用し、深層学習等の機械学習のアルゴリズムにより、学習出力情報を取得する。なお、この学習出力情報は、一の部品の色の変更により、デザインが不適切とならないように、他の周辺部品の色を、前記一の部品の色に合う色に変更するための情報（例えば、周辺部品の色を特定する情報、または周辺部品の色の変化量を示す情報など）である。そして、次に、自動変更部２３２は、学習出力情報を用いて、コンテンツ集合の中の周辺部品の色を変更する。かかる変更は、一の部品の色の変更により、全体のデザインが不適切となるページを、他の周辺部品の色を自動変更することにより、ページ全体のデザインを適切なものとするものである。かかる例は、実施の形態１の具体例２のような操作を学習し、構築された学習情報を利用する場合である。

さらに、ユーザは、例えば、出力されているコンテンツ集合のページ内のある部品を追加する追加指示を入力した場合に、編集装置２の手動変更部１３１は、当該追加指示に従って、前記部品を追加する。そして、自動変更部２３２は、学習入力情報を取得し、当該学習入力情報を学習情報に適用し、深層学習等の機械学習のアルゴリズムにより、学習出力情報を取得する。なお、この学習出力情報は、新たなページを先生し、追加された部品をそのページに移動させるための情報である。そして、次に、自動変更部２３２は、学習出力情報を用いて、新しいページを生成し、当該ページに追加した部品を移動する。かかる変更により、一のページに同種の情報のみが存在するようになり、ユーザに見やすいカタログ等のコンテンツ集合が効率的に作製できる。かかる例は、実施の形態１の具体例３のような操作を学習し、構築された学習情報を利用する場合である。

以上、本実施の形態によれば、電子カタログ、電子書籍などのコンテンツ集合を作製する際の高度な編集作業をより適切に学習した結果を利用できる。

なお、本実施の形態における編集装置２を実現するソフトウェアの例は、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータがアクセス可能な記録媒体は、１以上の属性値を有するコンテンツを含む２以上の部品を有するコンテンツ集合が格納されるコンテンツ集合格納部と、請求項１から請求項１１いずれか一項に記載の学習装置が学習した学習情報が格納される学習情報格納部とを具備し、コンピュータを、前記コンテンツ集合の一部または全部を出力するコンテンツ集合出力部と、前記コンテンツ集合出力部が出力しているコンテンツ集合に対する１以上の変更指示を受け付ける変更指示受付部と、前記１以上の変更指示に従って、前記コンテンツ集合出力部が出力しているコンテンツ集合を変更して出力する手動変更部と、前記１以上の変更指示に応じて学習入力情報を取得し、当該学習入力情報を前記学習情報に適用し、学習出力情報を取得し、当該学習出力情報を用いて、前記コンテンツ集合を変更する自動変更部として機能させるためのプログラムである。

（実施の形態３）

本実施の形態において、ユーザの指示に従って、編集しながら学習する編集装置４について説明する。

図１６は、本実施の形態における編集装置４のブロック図である。編集装置４は、格納部１１、受付部１２、処理部４３、出力部１４を備える。

処理部４３は、手動変更部１３１、自動変更部２３２、学習部１３２を備える。

処理部４３を構成する学習部１３２は、１以上の連続する変更指示である一連の変更指示に関する情報である変更指示情報を取得し、変更指示情報を学習し、学習情報を構成し、学習情報を学習情報格納部１１２に蓄積する。

次に、編集装置４の動作について、図１７のフローチャートを用いて説明する。図１７のフローチャートは、図１５のフローチャートと図２のフローチャートの一部とを組み合わせたフローチャートである。従って、図１７のフローチャートの説明は省略する。図１７のフローチャートにおいて、ユーザは、コンテンツ集合の編集作業をしながら、学習が進み、学習情報が成長していくものである。

以上、本実施の形態によれば、ユーザは、編集装置４を用いてコンテンツ集合を編集しながら、そのユーザの操作を学習できる。

なお、本実施の形態における編集装置４を実現するソフトウェアの例は、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータがアクセス可能な記録媒体は、１以上の属性値を有するコンテンツを含む２以上の部品を有するコンテンツ集合が格納されるコンテンツ集合格納部と、請求項１から請求項１１いずれか一項に記載の学習装置が学習した学習情報が格納される学習情報格納部とを具備し、コンピュータを、前記コンテンツ集合の一部または全部を出力するコンテンツ集合出力部と、前記コンテンツ集合出力部が出力しているコンテンツ集合に対する１以上の変更指示を受け付ける変更指示受付部と、前記１以上の変更指示に従って、前記コンテンツ集合出力部が出力しているコンテンツ集合を変更して出力する手動変更部と、前記１以上の変更指示に応じて学習入力情報を取得し、当該学習入力情報を前記学習情報に適用し、学習出力情報を取得し、当該学習出力情報を用いて、前記コンテンツ集合を変更する自動変更部と、１以上の連続する変更指示である一連の変更指示に関する情報である変更指示情報を取得し、当該変更指示情報を学習し、学習情報を構成し、当該学習情報を前記学習情報格納部に蓄積する学習部として機能させるためのプログラムである。

また、図１８は、本明細書で述べたプログラムを実行して、上述した種々の実施の形態の学習装置等を実現するコンピュータの外観を示す。上述の実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムで実現され得る。図１８は、このコンピュータシステム３００の概観図であり、図１９は、システム３００のブロック図である。

図１８において、コンピュータシステム３００は、ＣＤ−ＲＯＭドライブを含むコンピュータ３０１と、キーボード３０２と、マウス３０３と、モニタ３０４とを含む。

図１９において、コンピュータ３０１は、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３０１２に加えて、ＭＰＵ３０１３と、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３０１２等に接続されたバス３０１４と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ３０１５と、ＭＰＵ３０１３に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶するとともに一時記憶空間を提供するためのＲＡＭ３０１６と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するためのハードディスク３０１７とを含む。ここでは、図示しないが、コンピュータ３０１は、さらに、ＬＡＮへの接続を提供するネットワークカードを含んでも良い。

コンピュータシステム３００に、上述した実施の形態の学習装置等の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３１０１に記憶されて、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３０１２に挿入され、さらにハードディスク３０１７に転送されても良い。これに代えて、プログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ３０１に送信され、ハードディスク３０１７に記憶されても良い。プログラムは実行の際にＲＡＭ３０１６にロードされる。プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３１０１またはネットワークから直接、ロードされても良い。

プログラムは、コンピュータ３０１に、上述した実施の形態の学習装置等の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティープログラム等は、必ずしも含まなくても良い。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいれば良い。コンピュータシステム３００がどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は省略する。

なお、上記プログラムにおいて、情報を送信するステップや、情報を受信するステップなどでは、ハードウェアによって行われる処理、例えば、送信ステップにおけるモデムやインターフェースカードなどで行われる処理（ハードウェアでしか行われない処理）は含まれない。

また、上記プログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。

また、上記各実施の形態において、一の装置に存在する２以上の通信手段は、物理的に一の媒体で実現されても良いことは言うまでもない。

また、上記各実施の形態において、各処理は、単一の装置によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。

本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。

以上のように、本発明にかかる学習装置は、電子カタログ、電子書籍などのコンテンツ集合を作製する際の高度な編集作業を学習できるという効果を有し、学習装置等として有用である。

１ 学習装置
２、４ 編集装置
３ 端末装置
１１ 格納部
１２ 受付部
１３、２３、４３ 処理部
１４ 出力部
３１ 端末格納部
３２ 端末受付部
３３ 端末処理部
３４ 端末受信部
３５ 端末送信部
３６ 端末出力部
１１１ コンテンツ集合格納部
１１２ 学習情報格納部
１２１ 変更指示受付部
１３１ 手動変更部
１３２ 学習部
１４１ コンテンツ集合出力部
２３２ 自動変更部
２３２１ 変更部品属性値取得手段
２３２２ 周辺部品属性値取得手段
２３２３ 学習出力情報取得手段
２３２４ 自動変更手段

Claims (18)

1. １以上の属性値を有するコンテンツを含む２以上の部品を有するコンテンツ集合が格納されるコンテンツ集合格納部と、
   コンテンツ集合が有する部品の属性値を自動的に変更するために使用される学習情報が格納される学習情報格納部と、
   前記コンテンツ集合の一部または全部を出力するコンテンツ集合出力部と、
   前記コンテンツ集合出力部が出力しているコンテンツ集合の変更指示を受け付ける変更指示受付部と、
   前記変更指示に従って、前記コンテンツ集合出力部が出力しているコンテンツ集合を変更して出力する手動変更部と、
   １以上の連続する変更指示である一連の変更指示に関する情報である変更指示情報を取得し、当該変更指示情報を学習し、学習情報を構成し、当該学習情報を前記学習情報格納部に蓄積する学習部とを具備する学習装置。
2. 前記変更指示情報は、前記学習情報に適用される学習入力情報と、前記学習情報に適用された結果として期待される学習出力情報とを有する請求項１記載の学習装置。
3. 前記学習入力情報は、変更前の１以上の部品の属性値の集合である入力属性情報であり、
   前記学習出力情報は、変更後の１以上の部品の属性値の集合である出力属性情報である請求項２記載の学習装置。
4. 前記学習入力情報は、変更指示と当該変更指示に対応する変更部品の１以上の属性値とを有する第一変更指示情報であり、
   前記学習出力情報は、前記第一変更指示情報に含まれる変更指示の後に受け付けられた１以上の変更指示に対応する変更部品の１以上の属性値を有する第二変更指示情報である請求項２記載の学習装置。
5. 前記学習部は、
   予め決められた第一条件を満たす指示を検知したことに応じて、前記学習入力情報の取得を決定し、当該決定に応じて学習入力情報を取得し、かつ予め決められた第二条件を満たす指示を検知したことに応じて、前記学習出力情報の取得を決定し、当該決定に応じて学習出力情報を取得する請求項２から請求項４いずれか一項に記載の学習装置。
6. 前記変更指示受付部が受け付ける変更指示は、前記コンテンツ集合の構成を変更する構成変更指示である請求項１から請求項５いずれか一項に記載の学習装置。
7. 前記構成変更指示は、コンテンツの追加の指示である追加指示またはコンテンツの削除の指示である削除指示である請求項６記載の学習装置。
8. 前記変更指示受付部が受け付ける変更指示は、部品の属性値を変更する属性値変更指示である請求項１から請求項５いずれか一項に記載の学習装置。
9. 前記学習部は、
   前記変更指示受付部が変更指示を受け付けた際の、前記変更指示に対応する部品に対して予め決められた条件を満たす１以上の他の部品の１以上の属性値をも学習入力情報または学習出力情報として取得する請求項２から請求項５いずれか一項に記載の編集装置。
10. 前記予め決められた条件は、
    前記変更指示に対応する部品が配置されているページと同一のページに配置されていることである請求項９記載の学習装置。
11. 前記コンテンツ集合は、２以上のページを有する請求項１から請求項１０いずれか一項に記載の学習装置。
12. １以上の属性値を有するコンテンツを含む２以上の部品を有するコンテンツ集合が格納されるコンテンツ集合格納部と、
    請求項１から請求項１１いずれか一項に記載の学習装置が学習した学習情報が格納される学習情報格納部と、
    前記コンテンツ集合の一部または全部を出力するコンテンツ集合出力部と、
    前記コンテンツ集合出力部が出力しているコンテンツ集合に対する１以上の変更指示を受け付ける変更指示受付部と、
    前記１以上の変更指示に従って、前記コンテンツ集合出力部が出力しているコンテンツ集合を変更して出力する手動変更部と、
    前記１以上の変更指示に応じて学習入力情報を取得し、当該学習入力情報を前記学習情報に適用し、学習出力情報を取得し、当該学習出力情報を用いて、前記コンテンツ集合を変更する自動変更部とを具備する編集装置。
13. 前記自動変更部は、
    前記手動変更部が変更したコンテンツ集合が有する部品の変更後の１以上の属性値を取得する変更部品属性値取得手段と、
    前記手動変更部が変更したコンテンツ集合が有する部品に対して予め決められた条件を満たす１以上の他の部品の１以上の属性値を取得する周辺部品属性値取得手段と、
    前記変更部品属性値取得手段が取得した１以上の属性値と前記周辺部品属性値取得手段が取得した１以上の他の部品の１以上の属性値とを有する学習入力情報を前記学習情報に適用し、前記部品とは異なる他の部品に対する１以上の属性値を含む学習出力情報を取得する学習出力情報取得手段と、
    前記学習出力情報取得手段が取得した学習出力情報を用いて、前記他の部品の属性値を変更する自動変更手段とを具備する請求項１２記載の編集装置。
14. １以上の連続する変更指示である一連の変更指示に関する情報である変更指示情報を取得し、当該変更指示情報を学習し、学習情報を構成し、当該学習情報を前記学習情報格納部に蓄積する学習部をさらに具備する請求項１２または請求項１３記載の編集装置。
15. 記録媒体は、
    １以上の属性値を有するコンテンツを含む２以上の部品を有するコンテンツ集合が格納されるコンテンツ集合格納部と、
    コンテンツ集合を自動的に変更するために使用される学習情報が格納される学習情報格納部とを具備し、
    コンテンツ集合出力部、変更指示受付部、手動変更部、および学習部を具備する学習装置により実現される学習方法であって、
    前記コンテンツ集合出力部が、前記コンテンツ集合の一部または全部を出力するコンテンツ集合出力ステップと、
    前記変更指示受付部が、前記コンテンツ集合出力ステップで出力されたコンテンツ集合の変更指示を受け付ける変更指示受付ステップと、
    前記手動変更部が、前記変更指示に従って、前記出力しているコンテンツ集合を変更して出力する手動変更ステップと、
    前記学習部が、１以上の連続する変更指示である一連の変更指示に関する情報である変更指示情報を取得し、当該変更指示情報を学習し、学習情報を構成し、当該学習情報を前記学習情報格納部に蓄積する学習ステップとを具備する学習方法。
16. 記録媒体は、
    １以上の属性値を有するコンテンツを含む２以上の部品を有するコンテンツ集合が格納されるコンテンツ集合格納部と、
    請求項１から請求項１１いずれか一項に記載の学習装置が学習した学習情報が格納される学習情報格納部とを具備し、
    コンテンツ集合出力部、変更指示受付部、手動変更部、および自動変更部を具備する編集装置により実現される編集方法であって、
    前記コンテンツ集合出力部が、前記コンテンツ集合の一部または全部を出力するコンテンツ集合出力ステップと、
    前記変更指示受付部が、前記出力されているコンテンツ集合に対する１以上の変更指示を受け付ける変更指示受付ステップと、
    前記手動変更部が、前記１以上の変更指示に従って、前記出力されているコンテンツ集合を変更して出力する手動変更ステップと、
    前記自動変更部が、前記１以上の変更指示に応じて学習入力情報を取得し、当該学習入力情報を前記学習情報に適用し、学習出力情報を取得し、当該学習出力情報を用いて、前記コンテンツ集合を変更する自動変更ステップとを具備する編集方法。
17. コンピュータがアクセス可能な記録媒体は、
    １以上の属性値を有するコンテンツを含む２以上の部品を有するコンテンツ集合が格納されるコンテンツ集合格納部と、
    コンテンツ集合を自動的に変更するために使用される学習情報が格納される学習情報格納部とを具備し、
    コンピュータを、
    前記コンテンツ集合の一部または全部を出力するコンテンツ集合出力部と、
    前記コンテンツ集合出力部が出力しているコンテンツ集合の変更指示を受け付ける変更指示受付部と、
    前記変更指示に従って、前記コンテンツ集合出力部が出力しているコンテンツ集合を変更して出力する手動変更部と、
    １以上の連続する変更指示である一連の変更指示に関する情報である変更指示情報を取得し、当該変更指示情報を学習し、学習情報を構成し、当該学習情報を前記学習情報格納部に蓄積する学習部として機能させるためのプログラム。
18. コンピュータがアクセス可能な記録媒体は、
    １以上の属性値を有するコンテンツを含む２以上の部品を有するコンテンツ集合が格納されるコンテンツ集合格納部と、
    請求項１から請求項１１いずれか一項に記載の学習装置が学習した学習情報が格納される学習情報格納部とを具備し、
    コンピュータを、
    前記コンテンツ集合の一部または全部を出力するコンテンツ集合出力部と、
    前記コンテンツ集合出力部が出力しているコンテンツ集合に対する１以上の変更指示を受け付ける変更指示受付部と、
    前記１以上の変更指示に従って、前記コンテンツ集合出力部が出力しているコンテンツ集合を変更して出力する手動変更部と、
    前記１以上の変更指示に応じて学習入力情報を取得し、当該学習入力情報を前記学習情報に適用し、学習出力情報を取得し、当該学習出力情報を用いて、前記コンテンツ集合を変更する自動変更部として機能させるためのプログラム。