JP7523733B2 - ウェブコンテンツの自動高速表示制御方法 - Google Patents

Description

特許法第３０条第２項適用 令和１年１２月１６日、株式会社バイク王＆カンパニーに電子メールにて発明の説明資料の配布（その他の配付先に電子メールにて説明資料の配布２７３件）

特許法第３０条第２項適用 令和２年１月２２日、東京都千代田区大手町１－５－１ 大手町ファーストスクエア イーストタワー１６Ｆのプライム・ストラテジー株式会社主催のセミナーにて発明の説明資料の配布（その他のセミナーにおいて発明の説明資料の配布１４件）

特許法第３０条第２項適用 令和１年１２月１９日、ＵＲＬ ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｗｅｘａｌ．ｊｐ／ｈｏｗ－ｔｏ－ｕｓｅのウェブサイトにて発明の説明資料の公開（その他のウェブサイトにて発明の説明資料の公開４３件）

特許法第３０条第２項適用 ２０１９年１２月１２日、ＵＲＬ ｈｔｔｐｓ：／／ａｗｓ．ａｍａｚｏｎ．ｃｏｍ／ｍａｒｋｅｔｐｌａｃｅ／ｐｐ／Ｐｒｉｍｅ－Ｓｔｒａｔｅｇｙ－Ｎｅｗ－Ｙｏｒｋ－Ｉｎｃ－ＫＵＳＡＮＡＧＩ－ｆｏｒ－ＡＷＳ－Ｐｒｅｍｉ／Ｂ０８２ＣＸＫＧＰＦのウェブサイトにて、発明の説明資料の公開（その他のウェブサイト等にて発明の説明資料の公開、配布３４３件）

特許法第３０条第２項適用 令和２年１２月１９日、ＵＲＬ ｈｔｔｐｓ：／／ｃｌｏｕｄ－ｄｉｒｅｃｔ．ｊｐ．ｆｕｊｉｔｓｕ．ｃｏｍ／ｐａｇｅｓ／ｐｒｏｄｕｃｔｉｎｆｏ／２１８４のウェブサイトにて発明の説明資料の公開

特許法第３０条第２項適用 令和１年１２月１２日、Ａｍａｚｏｎ Ｗｅｂ Ｓｅｖｉｃｅｓ，Ｉｎｃに発明の実行環境の提供（その他の提供先に発明の実行環境の提供１６０件）

特許法第３０条第２項適用 令和２年１２月２７日、株式会社ＬＩＴＡＬＩＣＯに営業資料として発明の説明資料の配布

本発明は、ウェブコンテンツの自動高速表示制御方法に関する。

パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、スマートフォン、タブレットなどの利用者端末を使って、ユーザは知りたい情報を好きな時に検索し、検索結果として利用者端末に表示されたウェブコンテンツをユーザは閲覧することができる。

ユーザは検索結果が利用者端末に速く表示されることを通常希望する。このため、ユーザにウェブコンテンツを提供する速度を向上させることは重要である。

従来、フィーチャーフォン等の携帯情報端末にウェブコンテンツを表示させるための通信規格、携帯情報端末のデータ処理規格等は、通信事業者毎に定める規格に従っていた。
このため同じ通信事業者間で同じ規格のフィーチャーフォン等の携帯情報端末を使う場合であれば、同じウェブコンテンツを問題なく表示できる。この一方で、例えば異なる通信事業者間で通信が行われる場合、ユーザが通信データの規格に合わないフィーチャーフォン等の携帯情報端末を使用する場合には、ユーザの携帯情報端末に正常にウェブコンテンツが表示されない問題が生じていた。
この問題に対応するために、異なる通信事業者間の通信データを、ユーザが使用する携帯情報端末の通信データの規格に合わせて変換する、いわゆる通信データ変換技術が進展してきた。この通信データ変換技術を用いて、表示の互換性を実現できる。

一方、ユーザにウェブコンテンツを高速に提供する方法として、アカマイ社が提供するAKAMAI IMAGE MANAGERの技術が知られている。アカマイ社の技術によれば、ウェブサイトに表示される個々の画像について、ブラウザ、利用者端末に最適なサイズ、品質、ファイル形式の組み合わせを自動的に提供できるとされる（非特許文献１）。

またウェブサーバに保存されているデータをユーザの利用者端末に表示させる方法としてＣＤＮ（CONTENT DELIVERY NETWORK）と呼ばれる方法が知られている（特許文献１）。
ウェブサイトの運営者は、ＣＤＮを提供する企業と契約して、企業が提供するＣＤＮの方法を使うことができる。この場合、管理者が公開するウェブサイトのドメインは、ＣＤＮを提供する企業のドメインではなく、ウェブサイトの運営者が指定するドメインを使うことができる。これにより、ウェブサイトの運営者は自己のドメインを維持したまま、ユーザに対して強力なＣＤＮの方法を提供することができる。

ＣＤＮの場合は、複数のウェブサーバ群が準備され、それぞれのウェブサーバに同じデータが保存されている。そしてユーザがＣＤＮの方法を使うと、ユーザの利用者端末に最も近いウェブサーバからデータがユーザの利用者端末に送信される。

一つのウェブサーバに対して一度に多数の利用者端末からのアクセスがあれば、ウェブサーバの処理対応の負荷が大きくなる。ウェブサーバの単位時間当たりの処理能力には限度があるから、一定以上のアクセスが一つのウェブサーバに集中すれば、そのウェブサーバの処理時間は遅延する傾向がある。
ＣＤＮの方法によれば、一つのウェブサーバに対して一度に多数の利用者端末からのアクセスが集中した場合でも、複数のウェブサーバ群同士で形成された通信網を通じて余力のあるウェブサーバを活用できるから、ウェブサーバの処理時間の遅延を防止して、ユーザの利用者端末からの多くのデータ要求に高速に対応できる。

一方、ウェブコンテンツを最新の状態に保つ技術として、タスクランナーと呼ばれる方法が知られている（非特許文献２）。
タスクランナーの一つである、GULPと呼ばれる方法を用いた場合、ウェブコンテンツを表示するためのオリジナルデータは常時監視されている。そしてオリジナルデータに改変があったことが検知されると、自動的にオリジナルデータが改変され、ウェブコンテンツが自動的に即時更新される。

特開２０１５－０７２６９４号公報

アカマイ社のホームページ（https://www.akamai.com/us/en/solutions/performance/image-management.jsp） GULPのホームページ（https://gulpjs.com/）

ところでウェブコンテンツがユーザの利用者端末に高速表示されるためには、ユーザの利用者端末に高速表示されるように、ウェブコンテンツを構成するオリジナルデータが調整されていることが必要である。
この様な調整としては、例えば、ユーザの利用者端末の高速表示を妨げる要素が前記オリジナルデータに存在するなら、このオリジナルデータに含まれる要素を削除する、オリジナルデータに含まれる要素処理を後回しにする等の方法、
ユーザの利用者端末に転送されるオリジナルデータの容量削減、圧縮等による、前記オリジナルデータの転送時間の削減等の方法等が挙げられる。
これらの調整は、ウェブコンテンツを提供するウェブサイトの管理者により通常実施される。そしてこれらの調整により、ウェブコンテンツはユーザの利用者端末に高速表示される。

しかしウェブコンテンツがユーザの利用者端末に高速表示されるのはこれらの調整が完了した時点である。一方でウェブコンテンツがユーザの利用者端末に表示される速度は、上記の調整が完了した後に、経時的に遅くなる傾向がある。
通常ウェブコンテンツは日々更新されていくが、更新されたウェブコンテンツの中には、先に調整が完了しているウェブコンテンツの部分以外に、新たなウェブコンテンツの部分が追加されて調整が完了していないウェブコンテンツの部分が増加するからである。

また上記に説明したオリジナルデータに含まれる要素を削除する、オリジナルデータに含まれる要素の処理を後回しにする、オリジナルデータの容量を削減し、圧縮する等の方法についても解決が必要な問題が含まれる。単にこれらの方法が実施されるだけでは、ウェブコンテンツがユーザの利用者端末毎に正常に表示されるとは限らない。利用者端末上でウェブコンテンツを表示するのに必要な要素を削除等した場合には、正しく利用者端末にウェブコンテンツが表示されないことも起こりうる。
またオリジナルデータの表示に要する時間よりも調整後のデータの表示に要する時間が短くなるとは限らない。

一般的に、オリジナルデータ毎にウェブコンテンツの高速表示に必要とされる、改善すべき点が異なる。また利用者端末の種類毎にウェブコンテンツの高速表示に必要とされる、改善すべき点が異なる。
オリジナルデータに対して一律に同じ調整を行ったのではウェブコンテンツを利用者端末毎に表示する際に、不具合が生じる可能性がある。
このため、それぞれのオリジナルデータの内容を個別に把握した上で、それぞれのウェブコンテンツに適した対策を、利用者端末の種類に応じて実施する必要がある。
この結果、ウェブコンテンツを提供するウェブサイトの管理者は、ウェブコンテンツの高速表示のために多くの工程処理を常時要求されることが多い。
そしてこれらの調整は、一回の処理に数日以上の時間を要することもある。

先に説明した従来の通信データ変換技術の場合、単位時間当たりのデータ転送容量を増大できればウェブコンテンツの表示の高速化が達成される。
しかし単位時間当たりのデータ転送容量を増大した場合でも上記の調整に多くの労力と時間がかかる問題は残ったままである。
同様にＣＤＮを用いたデータ処理時間の遅延防止の方法を用いた場合でも、上記の調整に多くの労力と時間がかかる問題が残る。

また先に説明したタスクランナーの技術を用いた場合でも、ウェブコンテンツを表示するためのオリジナルデータに改変があった場合に、その改変内容を一律にウェブコンテンツに反映することはできる。しかしタスクランナーの技術ではオリジナルデータ毎に要求される改善点、利用者端末の種類毎に要求される改善点等、それぞれの個別の問題に応じて対応することが難しい。

本発明の目的は、サーバに対してユーザの利用者端末からリクエストが送信されてから、調整前のウェブコンテンツがユーザの利用者端末上で入力受付可能になるまでに、ユーザの利用者端末毎に、調整前のウェブコンテンツを表示するためのオリジナルデータの処理が完了し、前記時間よりも短い時間内に、調整後のウェブコンテンツをそれぞれの利用者端末に表示することにある。

ユーザが利用者端末により、ウェブコンテンツを閲覧する際には、（１）ネットワークを通じて通信可能な一または二以上のサーバに対して利用者端末からリクエストが送信されるステップと、（２）利用者端末にウェブコンテンツを表示するためのオリジナルデータがサーバから利用者端末に送信されるステップと、（３）前記ウェブコンテンツが利用者端末で入力受付可能になるステップが実施される。
先に説明した課題を解決するため、本発明者が鋭意検討した結果、前記（１）から（３）のステップを実施する際に、ウェブコンテンツを表示するためのオリジナルデータを利用者端末にそのまま送信するのではなく、サーバに設置されたリクエスト処理ユニットに利用者端末からのリクエストの送信があった場合、アプリケーション処理ユニットに保存されたオリジナルデータが、人工知能ユニットが立案した戦略案に基づいてデータ取得・処理ユニットで処理された後に、処理済みデータが利用者端末に送信されるステップを含むウェブコンテンツの自動高速表示制御方法が、本発明の目的に適うことを見出し、本発明を完成するに至った。

すなわち、本発明は、
［１］ネットワークを通じて通信可能な一または二以上のサーバに対して利用者端末からリクエストが送信されてから、利用者端末にウェブコンテンツを表示するためのオリジナルデータがサーバから利用者端末に送信されて、ウェブコンテンツが利用者端末で入力受付可能になるまでに、
前記サーバに設置されたリクエスト処理ユニットに対して、利用者端末から送信されたリクエストが、アプリケーション処理ユニットと人工知能ユニットが受信するステップと、
アプリケーション処理ユニットが、ウェブコンテンツを表示するためのオリジナルデータをデータ取得・処理ユニットに対して送信するステップと、
人工知能ユニットが、ウェブコンテンツを利用者端末毎に表示する戦略案を立案するステップと、
データ取得・処理ユニットが、利用者端末にウェブコンテンツを表示するためのオリジナルデータを受信するステップと、
前記戦略案に基づいて、データ取得・処理ユニットによりオリジナルデータが加工されて、複数の加工済みデータが生成するステップと、
前記オリジナルデータならびに複数の加工済みデータからなる群より選ばれる少なくとも一つのリソースから、利用者端末毎にウェブコンテンツを表示するための処理済みデータが選択されるステップと、
前記利用者端末毎にウェブコンテンツを表示するための処理済みデータが、利用者端末毎に送信されて、利用者端末毎にウェブコンテンツが表示されるステップと、
が実施され、
前記サーバが、一または二以上の物理マシン、一または二以上の仮想マシン、ならびに、一または二以上のコンテナからなる群より選ばれる少なくとも一つの実行環境からなり、
前記戦略案を立案するステップが、
前記オリジナルデータならびに複数の加工済みデータからなる群より選ばれる少なくとも一つのリソースのうち、
利用者端末毎に、利用者端末にウェブコンテンツをより速く表示するための処理済みデータが共通して有する属性を学習するステップと、
利用者端末毎に、前記属性に基づいて、前記オリジナルデータをデータ取得・処理ユニットで処理するステップと、
を含むことを特徴とする、ウェブコンテンツの自動高速表示制御方法を提供するものである。

また、本発明の一つは、
［２］リソースが、オリジナルデータならびに複数の加工済みデータからなる群より選ばれる少なくとも一つのデータを含み、
処理済みデータが、オブジェクト置換済みプログラムを含み、
リソース参照部分を有するオリジナルデータが、リソース参照部分をプログラムのオブジェクトに置換されて、オブジェクト置換済みプログラムが、生成するステップと、
前記オブジェクトが、識別情報と共にリソース毎に対応付けられるステップと、
利用者端末毎に、利用者端末に搭載されたブラウザでオブジェクト置換済みプログラムが実行されると、
オブジェクト置換済みプログラムに含まれるオブジェクトが識別情報によりリソースを特定し、そのリソースが実行されるステップと、
を含む、上記［１］に記載のウェブコンテンツの自動高速表示制御方法を提供するものである。

また、本発明の一つは、
［３］利用者端末毎に、前記属性に基づいて、前記オリジナルデータをデータ取得・処理ユニットで処理するステップが、
前記処理済みデータに含まれるプログラムのうち、実行させるプログラムを選択するステップ、
前記処理済みデータに含まれるプログラムのうち、優先して実行させるプログラムを選択するステップ、
前記処理済みデータに含まれるプログラムのうち、遅延して実行させるプログラムを選択するステップ、
前記処理済みデータに含まれるプログラムのうち、実行させるプログラムの実行順序を選択するステップ、
前記処理済みデータに含まれるプログラムのうち、実行させるプログラムの実行タイミングを選択するステップ、
および
前記オリジナルデータならびに複数の加工済みデータからなる群より選ばれる少なくとも一つのリソースから、利用者端末毎にウェブコンテンツを表示するための処理済みデータを選択するステップ、
からなる群より選ばれる少なくとも一つのステップを含む、上記［１］または［２］に記載のウェブコンテンツの自動高速表示制御方法を提供するものである。

また、本発明の一つは、
［４］オリジナルデータが、プログラムデータおよびバイナリデータの少なくとも一つを含み、
プログラムデータが、マークアップ言語、プログラミング言語、スタイルシート、スクリプト言語からなる群より選ばれる少なくとも一つを有するコードを含み、
バイナリデータが、画像ファイル、音ファイルおよび動画ファイルの少なくとも一つを含み、
リソースが、オリジナルデータならびに複数の加工済みデータからなる群より選ばれる少なくとも一つを含み、
加工済みデータが生成されるステップが、
（１）オリジナルデータに含まれる、マークアップ言語、プログラミング言語、スタイルシートおよびスクリプト言語からなる群より選ばれる少なくとも一つを有するコードから、利用者端末の表示環境ごとに不要部分が削除されるステップと、
（２）オリジナルデータに含まれる、マークアップ言語、プログラミング言語、スタイルシートおよびスクリプト言語からなる群より選ばれる少なくとも一つを有するコードから、利用者端末の表示環境ごとに必要部分が圧縮されるステップと、
（３）オリジナルデータに含まれる、マークアップ言語、プログラミング言語、スタイルシートおよびスクリプト言語からなる群より選ばれる少なくとも一つを有するコードから、利用者端末の表示環境ごとに実行順序が変更されるステップと、
（４）オリジナルデータに含まれる、マークアップ言語、プログラミング言語、スタイルシートおよびスクリプト言語からなる群より選ばれる少なくとも一つを有するコードから、利用者端末の表示環境ごとに実行タイミングが変更されるステップと、
（５）オリジナルデータに含まれる、バイナリデータから、単位面積当たりの表示画素数、単位時間当たりの録画録音密度、容量および保存形式からなる群より選ばれる少なくとも一つが変換されるステップと、
の（１）～（５）からなる群より選ばれる少なくとも一つのステップを含み、
利用者端末毎にウェブコンテンツが表示されるステップが、
リクエストが利用者端末からネットワークを通じてリクエスト処理ユニットに送信されるステップと、
リクエスト処理ユニットに受信されたリクエストから、利用者端末毎の表示環境が特定されるステップと、
利用者端末のブラウザからリクエストがリクエスト処理ユニットに送信された後に、アプリケーション処理ユニットおよびデータ取得・処理ユニットの少なくとも一つからリソースが利用者端末毎に送信され、利用者端末毎のブラウザに表示されるステップと、
を含む、上記［１］～［３］のいずれかに記載のウェブコンテンツの自動高速表示制御方法を提供するものである。

また、本発明の一つは、
［５］オリジナルデータが加工されて、複数の加工済みデータが生成するステップが、
前記データ取得・処理ユニットが通信可能な記憶領域に保存された利用者端末に関する機種情報データに基づいて、利用者端末毎に複数の加工済みデータが生成されるステップを含み、
前記オリジナルデータならびに複数の加工済みデータからなる群より選ばれる少なくとも一つのリソースから、利用者端末毎にウェブコンテンツを表示するための処理済みデータが選択されるステップが、
利用者端末毎に、機種情報データに基づいて利用者端末の表示画面の表示環境を特定するステップと、
利用者端末毎に、ウェブコンテンツのうち、利用者端末の表示画面の表示環境に合わせて最初に表示されるウェブコンテンツの部分を特定するステップと、
前記利用者端末毎にウェブコンテンツを表示するための処理済みデータが利用者端末毎に送信されて、利用者端末毎にウェブコンテンツが表示されるステップが、ウェブコンテンツのうち、利用者端末の表示画面の表示環境に合わせて最初に表示されるウェブコンテンツに対応する処理済みデータを利用者端末に優先して送信するステップと、
を含む、上記［１］～［４］のいずれかに記載のウェブコンテンツの自動高速表示制御方法を提供するものである。

また、本発明の一つは、
［６］ウェブコンテンツが利用者端末毎に表示されるステップが、
ウェブコンテンツのうち、利用者端末の画面に最初に表示される部分に対応するデータが利用者端末に送信されるステップと、
利用者端末に利用者端末の画面に最初に表示される部分に対応するウェブコンテンツの部分が表示されてから一定時間が経過したことを示すイベント情報、および、ユーザが利用者端末を操作して利用者端末に対して追加の情報を表示させる行動を起こしたことを示すイベント情報の少なくとも一つのイベント情報が、サーバおよびブラウザの少なくとも一つにより検出されるステップと、
前記イベント情報をアプリケーション処理ユニット、人工知能ユニット、データ取得・処理ユニットおよび利用者端末に搭載されたブラウザの少なくとも一つが検出した後に、ウェブコンテンツの残りの一部または全部の部分を表示するためのリソースが、アプリケーション処理ユニットおよびデータ取得・処理ユニットの少なくとも一つから、ネットワークを通じて利用者端末に送信されるステップと、
を含む、上記［１］～［５］のいずれかに記載のウェブコンテンツの自動高速表示制御方法を提供するものである。

また、本発明の一つは、
［７］ウェブコンテンツが利用者端末毎に表示されるステップが、
ウェブコンテンツのうち、利用者端末の画面に最初に表示される部分を表示するためのリソースが利用者端末に送信されるステップと、
ウェブコンテンツのうち、利用者端末の画面に最初に表示される部分が入力受付可能になるまでの時間が伸縮するステップと、
を含む、上記［６］に記載のウェブコンテンツの自動高速表示制御方法を提供するものである。

また、本発明の一つは、
［８］ウェブコンテンツを閲覧するユーザのユーザ体験に基づいて、ユーザとウェブコンテンツとのエンゲージメントのスコアが算出されるステップと、
前記エンゲージメントのスコアに基づいて、利用者端末毎に、ウェブコンテンツのうち、利用者端末の画面に最初に表示される部分が入力受付可能になるまでの時間が伸縮するステップと、
を含む、上記［７］に記載のウェブコンテンツの自動高速表示制御方法を提供するものである。

また、本発明は、
［９］上記［１］～［８］のいずれかに記載のウェブコンテンツの自動高速表示制御方法を実施するためのプログラムであって、
ネットワークを通じて通信可能な一または二以上のサーバに対して利用者端末からリクエストが送信されてから、利用者端末にウェブコンテンツを表示するためのオリジナルデータがサーバから利用者端末に送信されて、ウェブコンテンツが利用者端末で入力受付可能になるまでに、
前記サーバに設置されたリクエスト処理ユニットに対して、利用者端末から送信されたリクエストが、アプリケーション処理ユニットと人工知能ユニットが受信する手段と、
アプリケーション処理ユニットが、ウェブコンテンツを表示するためのオリジナルデータをデータ取得・処理ユニットに対して送信する手段と、
人工知能ユニットが、ウェブコンテンツを利用者端末毎に表示する戦略案を立案する手段と、
データ取得・処理ユニットが、利用者端末にウェブコンテンツを表示するためのオリジナルデータを受信する手段と、
前記戦略案に基づいて、データ取得・処理ユニットによりオリジナルデータが加工されて、複数の加工済みデータが生成する手段と、
前記オリジナルデータならびに複数の加工済みデータからなる群より選ばれる少なくとも一つのリソースから、利用者端末毎にウェブコンテンツを表示するための処理済みデータが選択される手段と、
前記利用者端末毎にウェブコンテンツを表示するための処理済みデータが、利用者端末毎に送信されて、利用者端末毎にウェブコンテンツが表示される手段と、
を備え、
前記サーバが、一または二以上の物理マシン、一または二以上の仮想マシン、ならびに、一または二以上のコンテナからなる群より選ばれる少なくとも一つの実行環境からなり、
前記戦略案を立案する手段が、
前記オリジナルデータならびに複数の加工済みデータからなる群より選ばれる少なくとも一つのリソースのうち、
利用者端末毎に、利用者端末にウェブコンテンツをより速く表示するための処理済みデータが共通して有する属性を学習する手段と、
利用者端末毎に、前記属性に基づいて、前記オリジナルデータをデータ取得・処理ユニットで処理する手段と、
を含む、ウェブコンテンツの自動高速表示制御プログラムを提供するものである。

また、本発明の一つは、
［１０］上記［９］に記載されたウェブコンテンツの自動高速表示制御プログラムを記録した、記憶装置を提供するものである。

また、本発明は、
［１１］上記［１］～［８］のいずれかに記載のウェブコンテンツの自動高速表示制御方法を実施するためのシステムであって、
ネットワークを通じて通信可能な一または二以上のサーバに対して利用者端末からリクエストが送信されてから、利用者端末にウェブコンテンツを表示するためのオリジナルデータがサーバから利用者端末に送信されて、ウェブコンテンツが利用者端末で入力受付可能になるまでに、
前記サーバに設置されたリクエスト処理ユニットに対して、利用者端末から送信されたリクエストが、アプリケーション処理ユニットと人工知能ユニットが受信する手段と、
アプリケーション処理ユニットが、ウェブコンテンツを表示するためのオリジナルデータをデータ取得・処理ユニットに対して送信する手段と、
人工知能ユニットが、ウェブコンテンツを利用者端末毎に表示する戦略案を立案する手段と、
データ取得・処理ユニットが、利用者端末にウェブコンテンツを表示するためのオリジナルデータを受信する手段と、
前記戦略案に基づいて、データ取得・処理ユニットによりオリジナルデータが加工されて、複数の加工済みデータが生成する手段と、
前記オリジナルデータならびに複数の加工済みデータからなる群より選ばれる少なくとも一つのリソースから、利用者端末毎にウェブコンテンツを表示するための処理済みデータが選択される手段と、
前記利用者端末毎にウェブコンテンツを表示するための処理済みデータが、利用者端末毎に送信されて、利用者端末毎にウェブコンテンツが表示される手段と、
を備え、
前記サーバが、一または二以上の物理マシン、一または二以上の仮想マシン、ならびに、一または二以上のコンテナからなる群より選ばれる少なくとも一つの実行環境からなり、
前記戦略案を立案する手段が、
前記オリジナルデータならびに複数の加工済みデータからなる群より選ばれる少なくとも一つのリソースのうち、
利用者端末毎に、利用者端末にウェブコンテンツをより速く表示するための処理済みデータが共通して有する属性を学習する手段と、
利用者端末毎に、前記属性に基づいて、前記オリジナルデータをデータ取得・処理ユニットで処理する手段と、
を含む、ウェブコンテンツの自動高速表示制御システムを提供するものである。

本発明のウェブコンテンツの自動高速表示制御方法によれば、ネットワークを通じて通信可能な一または二以上のサーバに対して利用者端末からリクエストが送信されてから、利用者端末にウェブコンテンツを表示するためのオリジナルデータがサーバから利用者端末に送信されて、ウェブコンテンツが利用者端末で入力受付可能になるまでに、利用者端末毎にウェブコンテンツを表示するためのオリジナルデータの処理が完了し、利用者端末毎に対して処理済みデータが送信されて利用者端末にウェブコンテンツが表示される。
このため、本発明に係る方法によれば、これまでサーバに対してリクエストを送信していない利用者端末から最初のリクエストがあった場合でも、初回から、オリジナルデータに基づくウェブコンテンツが利用者端末で入力受付可能になる時間よりも短い時間で、処理済みデータに基づくウェブコンテンツが利用者端末毎に受付可能になる状態を実現できる。

またウェブコンテンツを表示するためのオリジナルデータは、データ取得・処理ユニット等によりクロール、監視することができる。このためオリジナルデータに変化があった場合にはその変化に対応して処理済みデータを生成し、オリジナルデータの変化後に、利用者端末からリクエストがあった場合でも、初回から、処理済みデータに対応したウェブコンテンツを提供することができる。

また本発明のウェブコンテンツの自動高速表示制御方法によれば、サーバから送信された、オリジナルデータに基づくウェブコンテンツがそのまま利用者端末に送信される前に、リクエスト処理ユニットを介して、オリジナルデータがアプリケーション処理ユニットからデータ取得・処理ユニットに取り出され、人工知能ユニットにより立案された戦略に基づいてオリジナルデータが加工される。そして処理済みデータが利用者端末毎に送信されて、処理済みデータに基づくウェブコンテンツが利用者端末毎に、利用者端末に表示される。
このため、人間がオリジナルデータの状態や処理済みデータの状態を目視により確認、編集する必要がなく、ウェブコンテンツの自動高速表示が実現される。

加えて本発明のウェブコンテンツの自動高速表示制御方法によれば、リクエスト処理ユニット等を通じてオリジナルデータおよび処理済みデータ等を利用者端末と通信できる。
このためサーバにリクエスト処理ユニットを設置するだけで、また必要に応じてマイグレーションおよびＤＮＳの変更の少なくとも一つを行うだけで、本発明のウェブコンテンツの自動高速表示制御方法を実施できるから、簡単な操作でウェブコンテンツの自動高速表示を実現することができる。

[図1] 図１は、本発明の実施形態１に係るウェブコンテンツの自動高速表示制御方法を実施するための自動高速表示制御システムを説明するための模式図である。
[図2] 図２は、本発明に使用するアプリケーション処理ユニットＡを説明するための模式図である。
[図3] 図３は、本発明に使用する人工知能ユニットを説明するための模式図である。
[図4] 図４は、本発明に使用するリクエスト処理ユニットを説明するための模式図である。
[図5] 図５は、本発明に使用するデータ取得・処理ユニットを説明するための模式図である。
[図6] 図６は、本発明の実施形態１に係るウェブコンテンツの自動高速表示制御方法に使用される利用者端末１０１のハードウェア構成の一例を説明するための図である。
[図7] 図７は、本発明の実施形態１に係るウェブコンテンツの自動高速表示制御方法に使用されるアプリケーション実行サーバのハードウェア構成を説明するための図である。
[図8] 図８は、本発明の実施形態１に係るウェブコンテンツの自動高速表示制御方法に使用される、アプリケーション実行サーバ１０３の記憶装置１１０１に含まれるハードウェア構成の詳細を説明するための模式図である。
[図9] 図９は、ユーザからのリクエストがどのように処理されるのかを説明するための模式図である。
[図10] 図１０は、ユーザからのリクエストがどのように処理されるのかを説明するための模式図である。
[図11] 図１１は、ユーザからのリクエストがどのように処理されるのかを説明するための模式図である。
[図12] 図１２は、オリジナルデータ２００がどのように処理されるかを説明するための概念図である。
[図13] 図１３は、オリジナルデータ２００がどのように処理されるかを説明するための概念図である。
[図14] 図１４は、処理済みデータの生成と、リソースの最適化との関係を説明するためのフローチャートである。
[図15] 図１５は、本発明の実施形態１に使用する、データ取得・処理ユニットＤの設定ファイル格納部１５２３に保存された機種情報ファイル１２６の一例を示す概念図である。
[図16] 図１６は、処理前のＨＴＭＬファイルと最適化されたＨＴＭＬファイルとの対応関係を説明するための概念図である。
[図17] 図１７は、利用者端末の表示環境ごとに不要部分が削除されるステップを説明するためのフローチャートである。
[図18] 図１８は、利用者端末の表示環境ごとに必要部分が圧縮されるステップを説明するためのフローチャートである。
[図19] 図１９は、ＨＴＭＬファイル１１３に記載されたスクリプト言語ファイル部分１０８ａ～１０８ｄが直列的に実行されるステップを説明するための図である。
[図20] 図２０は、ＨＴＭＬファイル１１３に記載されたスクリプト言語ファイル部分１０８ａ～１０８ｃとスクリプト言語ファイル１０８ｄとが並列的に実行されるステップを説明するための図である。
[図21] 図２１は、ＨＴＭＬファイル１１３に記載されたスクリプト言語ファイル１０８ｄの実行が後回しにされるステップを説明するための図である。
[図22] 図２２は、処理済みデータが生成されるステップを説明するためのフローチャートである。
[図23] 図２３は、オリジナルデータ２００に追加、移動、削除、変更等の改変があったことを知らせる信号が動作制御部へ送信されるステップを説明するためのフローチャートである。
[図24] 図２４は、本発明の実施形態２に係るウェブコンテンツの自動高速表示制御方法を実施するための自動高速表示制御システムであり、リバースプロキシ型の構成を記載した概略図である。
[図25] 図２５は、本発明の実施形態２に係るウェブコンテンツの自動高速表示制御方法に使用される、リバースプロキシサーバ１７０３の記憶装置１７０１に含まれるハードウェア構成の詳細を説明するための図である。
[図26] 図２６は、ユーザからのリクエストがどのように処理されるのかを説明するための模式図である。
[図27] 図２７は、ユーザからのリクエストがどのように処理されるのかを説明するための模式図である。
[図28] 図２８は、ユーザからのリクエストがどのように処理されるのかを説明するための模式図である。
[図29] 図２９は、本発明の実施形態３に係るウェブコンテンツの自動高速表示制御方法を実施するための自動高速表示制御システムであり、ナノエージェント型の構成を記載した概略図である。
[図30] 図３０は、ユーザからのリクエストがどのように処理されるのかを説明するための模式図である。
[図31] 図３１は、ユーザからのリクエストがどのように処理されるのかを説明するための模式図である。
[図32] 図３２は、ユーザからのリクエストがどのように処理されるのかを説明するための模式図である。
[図33] 図３３は、本発明の実施形態４に係るウェブコンテンツの自動高速表示制御方法を実施するための自動高速表示制御システムであり、ＳａａＳ型の構成を記載した概略図である。
[図34] 図３４は、ユーザからのリクエストがどのように処理されるのかを説明するための模式図である。
[図35] 図３５は、ユーザからのリクエストがどのように処理されるのかを説明するための模式図である。
[図36] 図３６は、ユーザからのリクエストがどのように処理されるのかを説明するための模式図である。
[図37] 図３７は、利用者端末１０１にウェブコンテンツ２１１が高速表示される仕組みを説明するための概念図である。
[図38] 図３８は、ユーザ体験がどのようにウェブコンテンツの自動高速表示を実現するステップに反映されるかを説明するためのフローチャートである。

本発明に係るウェブコンテンツの自動高速表示制御方法を実施するための自動高速表示制御システムは、アプリケーション処理ユニットＡ、人工知能ユニットＢ、リクエスト処理ユニットＣおよびデータ取得・処理ユニットＤを少なくとも含む。

本発明の開示においては、はじめにＡ～Ｄの四つのユニットを組み合わせた複数の実施形態が開示される。本発明に係るウェブコンテンツの自動高速表示制御方法を実施するための自動高速表示制御システムの構成については、Ａ～Ｄの四つのユニットの組み合わせにより、オールインワン型（実施形態１）、リバースプロキシ型（実施形態２）、ナノエージョント型（実施形態３）およびＳａａＳ型（実施形態４）の大きく四つに分類される。
以下に、それぞれの実施形態について図面を参照しつつ説明する。なお、本発明は以下の実施形態に限定されるものではない。

［実施形態１：オールインワン型］
図１は、本発明の実施形態１に係るウェブコンテンツの自動高速表示制御方法を実施するための自動高速表示制御システムを説明するための模式図である。本発明の実施形態１では、一つの例として、Ａ～Ｄの四つのユニットが一つの実行環境内に構築されている。

本発明の実施形態１の場合は、実行環境の一つの例として、アプリケーション実行サーバ１０３が採用されている。
ユーザは利用者端末１０１を操作して、ネットワーク１０２を通じて、アプリケーション実行サーバ１０３と通信できる。

ユーザが操作する利用者端末１０１から、リクエストが、ネットワーク１０２を通じてリクエスト処理ユニットＣに送信される。
このリクエストは、利用者端末１０１に搭載されたブラウザ等にウェブコンテンツを表示するためのデータの送信をアプリケーション実行サーバ１０３に求めるものである。このリクエストは、最初にリクエスト処理ユニットＣに送信される。

本発明に使用される利用者端末１０１は一つに限定されず、二以上を使用することができる。また利用者端末１０１も、アプリケーション実行サーバ１０３も、相互にネットワーク１０２を通じて通信することができればよい。利用者端末１０１とアプリケーション実行サーバ１０３との相互の位置関係に、特に限定はない。

本発明の開示においては、リクエスト処理ユニットＣは、利用者端末１０１から送信されるリクエストを最初に受信する機能を有する。下記の実施形態２～６のそれぞれについても同様である。
利用者端末１０１から送信されたリクエストに基づいて、アプリケーション処理ユニットＡに保存されているオリジナルデータが加工される。このオリジナルデータは、ウェブコンテンツを利用者端末１０１毎に表示するためのデータである。
オリジナルデータの加工は、人工知能ユニットＢの立案した戦略案に基づいて、データ取得・処理ユニットＤにより実施される。
最初にこれらのＡからＤの四つのユニットについて説明する。

［Ａ．アプリケーション処理ユニットについて］
図２は、本発明に使用するアプリケーション処理ユニットＡを説明するための模式図である。
本発明に使用するアプリケーション処理ユニットＡは、ウェブコンテンツを表示するためのオリジナルデータ２００等を保存し、利用者端末１０１、各ユニット等に利用者端末１０１毎からのリクエスト、オリジナルデータ２００に含まれるリソース等を送信する機能を主として担う。

なお本発明の開示における各ファイルの記載は例示であり、データがファイル形式で管理できることを意味する。データをファイル形式で管理することにより、ＣＬＩ等を通じて、人間が目視等によりデータを管理することができる。
図２では、データがファイル形式で管理できることを模式的に示している。

オリジナルデータ２００には、例えば、ウェブコンテンツを利用者端末１０１に表示するために必要なＨＴＭＬファイル１１３、このＨＴＭＬファイル１１３に関連付けられたリソース等が含まれる。
このＨＴＭＬファイル１１３は、例えば、データベース１１０６に関連付けられたＰＨＰ１０５等のプログラムにより、動的または静的に生成される。

またアプリケーション処理ユニットＡには、ＨＴＭＬファイル１１３が参照するＣＳＳファイル１０７、スクリプト言語ファイル１０８、画像ファイル１０９等のリソースが保存されている。
これらのリソースは適宜ＨＴＭＬファイル１１３から参照され、実行することができる。また、ＨＴＭＬファイル１１３内部に直接記載されたＣＳＳのスタイルシート、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）等のプログラム等を実行することもできる。

例えば、利用者端末１０１に送信されたＨＴＭＬファイル１１３等を利用者端末１０１が受信する。そして利用者端末１０１に受信されたＨＴＭＬファイル１１３等が利用者端末１０１に搭載されたブラウザ等で実行される。ＨＴＭＬファイル１１３等が実行されると、その実行に伴い、ＨＴＭＬファイル１１３等に関連付けられたスタイルシートであるＣＳＳファイル１０７、プログラムであるスクリプト言語ファイル１０８等のリソース等が実行される。この実行によりオリジナルデータ２００等に基づくウェブコンテンツ等を利用者端末１０１に表示することができる。

［Ｂ．人工知能ユニットについて］
図３は、本発明に使用する人工知能ユニットを説明するための模式図である。
本発明に使用する人工知能ユニットＢは、それぞれのＡからＤの各ユニットに対して動作の指針を与える、司令塔としての機能を主として担う。
具体的には、例えば、アプリケーション処理ユニットＡに保存されているオリジナルデータ２００を、利用者端末１０１のそれぞれの表示環境に応じて加工する、複数の加工済みデータ２０１の中から利用者端末１０１毎に最適なものを選択する、加工済みデータ２０１に含まれるプログラムの実行順序、実行タイミング等を決定する等の一または二以上の戦略案を生成する。人工知能ユニットＢの人工知能制御部１４１０により、戦略案としての戦略ファイル１４１２が人工知能記憶領域１４３０に生成される。

オリジナルデータ２００を用いてウェブコンテンツが利用者端末１０１に表示されて、利用者端末１０１のブラウザ等で入力受付可能となるまでに、ウェブコンテンツを利用者端末１０１毎に表示するための戦略案が生成される。そしてこの戦略案に基づいて、オリジナルデータ２００の加工、選択、配信等が実施される。その結果、オリジナルデータ２００を用いてウェブコンテンツが利用者端末１０１に表示されて、利用者端末１０１で入力受付可能となるまでに、処理済みデータを用いてウェブコンテンツを利用者端末１０１毎に表示することが実現される。
この戦略案は、例えば、戦略ファイル１４１２として人工知能ユニットＢが利用できる保存領域に保存することができる。戦略ファイル１４１２は、人工知能ユニットＢ内部に保存される場合に限定されず、例えば、人工知能ユニットＢの外部に保存して、人工知能ユニットＢが利用できるようにすることもできる。

本発明の実施形態１の場合は、一つの例として戦略案が戦略ファイル１４１２として説明されているが、戦略案はファイル形式で保存される場合に限定されない。戦略案は、人工知能ユニットＢが実行できる形式で保存されればよく、アプリケーション実行サーバ１０３が利用できるデータベース等に保存して活用することもできる。

［Ｃ．リクエスト処理ユニットについて］
図４は、本発明に使用するリクエスト処理ユニットを説明するための模式図である。
本発明に使用するリクエスト処理ユニットＣは、先に示した図１に例示されるように、ユーザが操作する利用者端末１０１のブラウザ等から送信されたリクエストを最初に受信する、いわば通信ゲートとしての機能を主として担う。
図４では、一つの例として、アプリケーション実行サーバ１０３にアプリケーション処理ユニットＡ、人工知能ユニットＢ、リクエスト処理ユニットＣおよびデータ取得・処理ユニットＤが配置されている場合が図示されている。

本発明の実施形態１では、本発明に使用されるアプリケーション処理ユニットＡ、人工知能ユニットＢ、リクエスト処理ユニットＣおよびデータ取得・処理ユニットＤのそれぞれのユニットが一つの実行環境下で実施される。

本発明の開示においては、実行環境とは、一または二以上の物理マシン、一または二以上の仮想マシン、ならびに一または二以上のコンテナからなる群より選ばれる少なくとも一つにより構築される環境をいう。
本発明の実施形態１の場合は、例えば、一つの実行環境であるアプリケーション実行サーバ１０３が使用されている。
この実行環境は、例えば、複数の物理マシン、複数の仮想マシン、複数のコンテナ等から構成される場合であっても、一つの物理マシンが実際に存在するかのように運用することができる。

本発明の開示においては、ユーザが操作する利用者端末１０１のブラウザ等からリクエストが送信される。このリクエストは、ネットワーク１０２、リクエスト処理ユニットＣを通じて、アプリケーション処理ユニットＡ、人工知能ユニットＢ、データ取得・処理ユニットＤ等に受信される。そしてそのリクエストに対応するレスポンスが、アプリケーション処理ユニットＡ、人工知能ユニットＢ、データ取得・処理ユニットＤ等から送信される。そしてそのレスポンスが、ネットワーク１０２を通じて利用者端末１０１で受信される。

［Ｄ．データ取得・処理ユニットについて］
図５は、本発明に使用するデータ取得・処理ユニットを説明するための模式図である。
本発明に使用するデータ取得・処理ユニットＤは、アプリケーション処理ユニットＡから、リクエスト処理ユニットＣを通じてオリジナルデータ２００等を取得し、それぞれの利用者端末１０１に適したリソースの最適化等を実施する機能を主として担う。
データ取得・処理ユニットＤは、例えば、最適化ユニットｄ１００、クローラーユニットｄ２００およびコントロールユニットｄ３００等を含む。

最適化ユニットｄ１００では、人工知能ユニットＢが立案した戦略案が記載された戦略ファイル１４１２に基づいて、例えば、アプリケーション処理ユニットＡに保存されているＨＴＭＬファイル１１３の最適化、ＣＳＳファイル１０７、スクリプト言語ファイル１０８、画像ファイル１０９等のリソースの最適化が実施される。

クローラーユニットｄ２００では、例えば、アプリケーション処理ユニットＡに保存されているＨＴＭＬファイル１１３、ＣＳＳファイル１０７、スクリプト言語ファイル１０８、画像ファイル１０９等のリソースをクロールして、それらのデータの取得、保存、監視等を行う。

次に先に示した図４に基づいて、本発明の実施形態１に係るウェブコンテンツの自動高速表示制御方法を実施するための自動高速表示制御システムについて説明する。

図４において、利用者端末１０１と、有線接続または無線接続によりアプリケーション実行サーバ１０３とが、ネットワーク１０２を通じて相互に通信できる。
利用者端末１０１の具体例としては、例えば、スマートフォン、フィーチャーフォン等の携帯情報端末、ＰＤＡ（PERSONAL DIGITAL ASSISTANT）、タブレット等の情報表示端末、スマートウォッチ、スマートメガネ等のウェアラブル通信端末、ＰＣ（PERSONAL COMPUTER）等のコンピュータ等が挙げられる。
図４では、一つの利用者端末１０１が例示されているが、実際には一または二以上の利用者端末１０１を使用することができる。

本発明の実施形態１に使用されるネットワーク１０２としては、例えば、ＶＰＮ（VIRTUAL PRIVATE NETWORK）、ＬＡＮ（LOCAL AREA NETWORK）、ＷＡＮ（WIDE AREA NETWORK）、ＰＳＴＮ（PUBLIC SWITCHED TELEPHONE NETWORK）、インターネット、イントラネット、イーサネット（登録商標）、携帯電話網、公衆交換電話網等の一または二以上を挙げることができる。
ネットワーク１０２は、光ファイバー・通信用電線等を利用した有線、赤外線・電波等の電磁波等を利用した無線等を通じて、利用者端末１０１、各種実行環境等に対して相互に通信できる環境を提供できる。

アプリケーション実行サーバ１０３は、利用者端末１０１に対して、各国言語による文字、記号、数字等のプログラムデータ、画像、動画、音声等のバイナリデータ等を含むウェブサイト等の情報を提供する機能を有する。

アプリケーション実行サーバ１０３は、ネットワーク１０２を通じて、オリジナルデータによるウェブコンテンツを利用者端末１０１に表示させる機能を有するものであれば、その構成に限定はない。

またアプリケーション実行サーバ１０３には、アプリケーション処理ユニットＡ、人工知能ユニットＢ、リクエスト処理ユニットＣおよびデータ取得・処理ユニットＤが少なくとも搭載されている。

［実施形態１に使用される各装置のハードウェア構成］
図６は、本発明の実施形態１に係るウェブコンテンツの自動高速表示制御方法に使用される利用者端末１０１のハードウェア構成の一例を説明するための図である。
［利用者端末１０１のハードウェア構成］
最初に利用者端末１０１のハードウェア構成について説明する。
利用者端末１０１は、例えば、中央演算処理装置１０００（ＣＰＵ、CENTRAL PROCESSING UNIT）、記憶装置１００１、通信用インターフェイス１００２、入力装置１００３および表示装置１００４等のハードウェア構成を備える。これらのハードウェア構成はそれぞれ接続されていて相互に通信が可能である。

中央演算処理装置１０００はプログラムに記載された内容を実行できる回路を搭載していて、各種処理を実行できる。
中央演算処理装置１０００の構成は、一つのマイクロプロセッサを搭載するものに限定されず、二以上のプロセッサを搭載するマルチプロセッサを含むものであってもよい。

記憶装置１００１は、利用者端末１０１の動作に必要なデータ、プログラム等を記憶することができる。記憶装置１００１は、例えば、主記憶部１００１ａと補助記憶部１００１ｂとを含む。
主記憶部としては、例えば、ＲＡＭ等の揮発性メモリが使用される。また補助記憶部としては、例えば、ハードディスク、ソリッドステートディスク、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリが使用される。
記憶装置１００１には、例えば、利用者端末１０１で使用することのできるブラウザについてのアプリケーションプログラム等が保存されている。このブラウザによりウェブコンテンツを利用者端末１０１で閲覧することができる。

通信用インターフェイス１００２は、例えば、ネットワーク１０２を介してリクエスト処理ユニットＣ等から送信された各種データを受信し中央演算処理装置１０００に各種データを転送する。
また通信用インターフェイス１００２は、利用者端末１０１からネットワーク１０２を介してリクエスト処理ユニットＣ等に各種データを送信する。

入力装置１００３は、利用者端末１０１に対して各種操作を入力する装置である。入力装置１００３は、例えば、表示装置１００４と一体化したものを使用してもよいし、入力装置１００３と、表示装置１００４とが分離したものを使用してもよい。

入力装置１００３は、ユーザからの各種データ入力を受け付けることができる。受け付けられた各種データは中央演算処理装置１０００に転送される。
入力装置１００３としては、例えば、タッチパネル、タッチパッド、マウス、キーボード、カメラ、マイク等が挙げられる。
例えば、タッチパネルやタッチパッドの場合には、ユーザの指による操作、タッチペン等の専用の入力具による操作等により各種データの入力を受け付ける。

マウスの場合は、例えば、マウスの移動、マウスに搭載された左右キーの選択、クリックの回数、タップ、ドラッグ、ドロップ等の操作などにより各種データの入力を受け付ける。

キーボードの場合は、例えば、キーボードに搭載された各種キーの選択、および各種キーを同時に選択する操作などにより各種データの入力を受け付ける。

カメラの場合は、例えば、カメラにより撮影された画像を解析して中央演算処理装置１０００に転送できる信号に変換することにより各種データの入力を受け付ける。

マイクの場合は、例えば、マイクにより聴音された音声を解析して中央演算処理装置１０００に転送できる信号に変換することにより各種データの入力を受け付ける。

表示装置１００４は、中央演算処理装置１０００により処理された各種データを表示できる。
表示装置１００４としては、例えば、液晶パネル、ＬＥＤパネル、有機ＥＬパネル、液晶モニタ、ＬＥＤモニタ、有機ＥＬモニタ等が挙げられる。表示装置１００４は各種データの入力を受け付けるタッチパネルであってもよい。

［アプリケーション実行サーバ１０３のハードウェア構成］
次にアプリケーション実行サーバ１０３のハードウェア構成について説明する。なお、アプリケーション実行サーバ１０３は全体として一つの実行環境から構築されているものであれば、その構成に特に限定はない。
ここでは、一例として、アプリケーション実行サーバ１０３のハードウェア構成が物理マシンにより構成される場合を例に挙げて説明する。アプリケーション実行サーバ１０３の構成は、先に説明した通り、物理マシンにより構成される場合に限定されない。一または二以上の物理マシン、一または二以上の仮想マシンならびに一または二以上のコンテナ等からなる群より選ばれる少なくとも一つの実行環境を選択した場合でも、一つの物理マシンにより構成される実行環境と同様の実行環境を構築して、本発明の実施形態１に使用することができる。

図７は、本発明の実施形態１に係るウェブコンテンツの自動高速表示制御方法に使用されるアプリケーション実行サーバのハードウェア構成を説明するための図である。
アプリケーション実行サーバ１０３は、例えば、中央演算処理装置１１００（ＣＰＵ、CENTRAL PROCESSING UNIT）、記憶装置１１０１、通信用インターフェイス１１０２、入力装置１１０３および表示装置１１０４等のハードウェア構成を備える。
これらのハードウェア構成はそれぞれ接続されていて相互に通信が可能である。

中央演算処理装置１１００は、例えば、記憶装置１１０１の記憶領域等に保存されたプログラムを実行できる回路を搭載していて、各種処理を実行できる。
中央演算処理装置１１００の構成は、一つのマイクロプロセッサを搭載するものに限定されず、二以上のプロセッサを搭載するマルチプロセッサを含むものであってもよい。

記憶装置１１０１は、例えば、アプリケーション処理ユニットＡの動作に必要なデータ、プログラム等を記憶することができる。記憶装置１１０１は、例えば、主記憶部１１０１ａと補助記憶部１１０１ｂとを含む。

主記憶部としては、例えば、ＲＡＭ等の揮発性メモリが使用される。また補助記憶部としては、例えば、ハードディスク、ソリッドステートディスク、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリが使用される。
図７では、一例として記憶装置１１０１の内部にリクエスト処理ユニットＣ等の各ユニットが設置されている。ＡからＤの各ユニットは、一つの記憶装置１１０１に設置してもよいし、ＡからＤの各ユニットが相互に通信可能であれば、異なる記憶装置に分散して設置することもできる。

通信用インターフェイス１１０２は、ネットワーク１０２を通じて利用者端末１０１等から送信された各種データを受信し中央演算処理装置１１００等に各種データを転送する。
またリクエスト処理ユニットＣからネットワーク１０２を通じて利用者端末１０１に各種データを送信する。

入力装置１１０３は、ＡからＤの各ユニット等に対してデータを入力するための装置である。入力装置１１０３は、例えば、表示装置１１０４と一体化したものを使用してもよいし、入力装置１１０３と、表示装置１１０４とが分離したものを使用してもよい。

入力装置１１０３は、アプリケーション実行サーバ１０３の管理者による各種データの入力を受け付けることができる。受け付けられた各種データは中央演算処理装置１１００に転送される。
入力装置１１０３としては、例えば、タッチパネル、タッチパッド、マウス、キーボード、カメラ、マイク等が挙げられる。

表示装置１１０４は、中央演算処理装置１１００により処理された各種データを表示できる。
表示装置１１０４としては、例えば、液晶パネル、ＬＥＤパネル、有機ＥＬパネル、液晶モニタ、ＬＥＤモニタ、有機ＥＬモニタ等が挙げられる。表示装置１１０４は各種データの入力を受け付けるタッチパネルであってもよい。

アプリケーション実行サーバ１０３を操作する際には、例えば、アプリケーション実行サーバ１０３の管理者が、表示装置１１０４に表示されたＣＬＩ（COMMAND LINE INTERFACE）等の入力装置１１０３により、例えば文字、数字、記号等のデータを入力して行う。

［アプリケーション実行サーバ１０３の記憶装置１１０１に含まれるハードウェア構成の詳細］
次にアプリケーション実行サーバ１０３の記憶装置１１０１に含まれるハードウェア構成の詳細について説明する。
図８は、本発明の実施形態１に係るウェブコンテンツの自動高速表示制御方法に使用される、アプリケーション実行サーバ１０３の記憶装置１１０１に含まれるハードウェア構成の詳細を説明するための模式図である。

記憶装置１１０１にはＯＳ（OPERATING SYSTEM）１１０５が導入されていて、中央演算処理装置１１００、記憶装置１１０１の各記憶領域、各プログラム等を制御できる。
ＯＳ１１０５は市場から有償または無料で入手できる。

図８で、記憶装置１１０１はオリジナルデータ記憶領域１０４およびデータベース１１０６を備えている。オリジナルデータ記憶領域１０４には、利用者端末１０１に表示されるオリジナルデータ２００が保存されている。
また記憶装置１１０１にはアプリケーション処理ユニットＡ、人工知能ユニットＢ、リクエスト処理ユニットＣおよびデータ取得・処理ユニットＤが設置されている。
本発明の実施形態１では、発明の実施形態１に係るウェブコンテンツの自動高速表示制御方法は、例えば、動作環境に含まれるＯＳ１１０５上で各ユニットに含まれるプログラムを中央演算処理装置１１００により動作させて実現される。

［ウェブコンテンツの自動高速表示制御方法に使用されるアプリケーション処理ユニットＡ］
図８に示されるように、アプリケーション実行サーバ１０３はアプリケーション処理ユニットＡを備えている。
アプリケーション処理ユニットＡは、オリジナルデータ２００を保存するためのオリジナルデータ記憶領域１０４およびデータベース１１０６に加えて、加工済みデータ記憶領域１３０を備えている。
この加工済みデータ記憶領域１３０は、アプリケーション処理ユニットＡの他に、例えば、データ取得・処理ユニットＤ内に設けることができる。

アプリケーション実行サーバ１０３の記憶装置１１０１に設置されたアプリケーション処理ユニットＡは、必要に応じて、例えば、監視制御部１１１５、動作制御部１１１６および動作制御記憶部１１１７等を備えることもできる。

例えば、アプリケーション処理ユニットＡの動作制御記憶部１１１７には、プログラムにより記載された各種のアプリケーションに対応できるように、ＯＳ１１０５の種類、実行環境等に関するデータと共に、動作制御部１１１６が動作するために必要なデータが保存されている。

また例えば、監視制御部１１１５は、オリジナルデータ記憶領域１０４に保存されたオリジナルデータ２００に改変があった場合には、自動でその改変を検出することができる。
オリジナルデータ２００に改変があったことを知らせる信号は人工知能ユニットＢおよびデータ取得・処理ユニットＤの少なくとも一方に送信される。

監視制御部１１１５は、アプリケーション処理ユニットＡに保存されているオリジナルデータ２００を監視している。例えば、図２の場合であれば、オリジナルデータ２００に含まれるＰＨＰファイル１０５、ＨＴＭＬファイル１１３、ＣＳＳファイル１０７、スクリプト言語ファイル１０８、画像ファイル１０９等のリソースのいずれかに追加、移動、削除、変更等の改変があれば、この改変を検出できる。

アプリケーション実行サーバ１０３のＯＳ１１０５に監視制御部１１１５を実現できる機能が設置されている場合にはその機能を用いてアプリケーション処理ユニットＡに監視制御部１１１５を設置することができる。アプリケーション実行サーバ１０３のＯＳ１１０５に監視制御部１１１５を実現できる機能が設置されていない場合には、オリジナルデータ２００の変更を監視できる機能を有するプログラムをアプリケーション処理ユニットＡに設置して対応することもできる。

監視制御部１１１５は、アプリケーション処理ユニットＡに設置することは特に限定されず、アプリケーション処理ユニットＡに代えて、またはアプリケーション処理ユニットＡと共に、データ取得・処理ユニットＤに設置することもできる。アプリケーション処理ユニットＡとデータ取得・処理ユニットＤの少なくとも一方に設置すればよい。

アプリケーション実行サーバ１０３の記憶装置１１０１に設置されているアプリケーション処理ユニットＡは、例えば、時間実行制御部１１２０を備えることもできる。
アプリケーション実行サーバ１０３の時間実行制御部１１２０は、ネットワーク１０２を通じて正確な現在時刻を入手できる。時間実行制御部１１２０の時間実行記憶部１５２１に、いつ、どのタイミングで、何を実行するかの情報を記載した実行プログラム１１２２が保存されている。
時間実行制御部１１２０は、データ取得・処理ユニットＤに設置することもできる。
時間実行制御部１１２０により、定められた日の定められた時刻に実行が必要な各種ステップを実施することができる。

［ウェブコンテンツの自動高速表示制御方法に使用される人工知能ユニットＢ］
先の図３に例示されるように、アプリケーション実行サーバ１０３の記憶装置１１０１に設置された人工知能ユニットＢは、人工知能制御部１４１０を備えている。
人工知能制御部１４１０は、例えば、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｃ＋＋、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）等のプログラミング言語等により記載されたプログラム等がアプリケーション実行サーバ１０３に搭載されたＯＳ等を含む実行環境で実行できる。人工知能制御部１４１０は戦略ファイル１４１２を生成することができる。生成された戦略ファイル１４１２は、人工知能記憶領域１４３０に保存される。また戦略ファイル１４１２をデータベース１１０６等に関連付けて保存することができる。

［ウェブコンテンツの自動高速表示制御方法に使用されるリクエスト処理ユニットＣ］
リクエスト処理ユニットＣは、ネットワーク１０２を通じて利用者端末１０１等との通信を可能にし、各ユニット間等でデータを通信できる機能を持つ。
図４および図８に示されるように、アプリケーション実行サーバ１０３の記憶装置 １１０１に設置されたリクエスト処理ユニットＣは、例えば、アプリケーション実行サーバ１０３の通信用インターフェイス１１０２を介して、ネットワーク１０２を通じてデータの入出力が可能な通信データ制御部１５１０を備えている。

通信データ制御部１５１０は、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）等のプログラム等によりアプリケーション実行サーバ１０３に対する外部からのリクエスト、各ユニットからのリクエスト等、またこれらのリクエストに対するレスポンスを処理することができる。

リクエスト処理ユニットＣがアプリケーション実行サーバ１０３に設置されると、アプリケーション処理ユニットＡ、人工知能ユニットＢ、データ取得・処理ユニットＤ等のそれぞれは、リクエスト処理ユニットＣと相互に通信可能な状態を維持することができる。

［ウェブコンテンツの自動高速表示制御方法に使用されるデータ取得・処理ユニットＤ］
先の図５に例示されるように、アプリケーション実行サーバ１０３の記憶装置１１０１に設置されたデータ取得・処理ユニットＤは、例えば、最適化ユニットｄ１００、クローラーユニットｄ２００およびコントロールユニットｄ３００を含むことができる。
最適化ユニットｄ１００、クローラーユニットｄ２００およびコントロールユニットｄ３００は、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｃ＋＋、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）等のプログラミング言語等によりアプリケーション実行サーバ１０３に搭載されたＯＳを含む実行環境上で実行できる。
データ取得・処理ユニットＤにより処理されたデータは、データベース１１０６等に保存することができる。

また例えば、データ取得・処理ユニットＤのコントロールユニットｄ３００に記載されたプログラムにより、最適化ユニットｄ１００、クローラーユニットｄ２００等が制御される。

このクローラーユニットｄ２００に搭載されたプログラムにより構成されたクローラーにより、アプリケーション処理ユニットＡのオリジナルデータ記憶領域１０４に保存されているオリジナルデータ２００等をクロールして取得し、保存することができる。
またオリジナルデータ２００等を監視し、オリジナルデータ２００等に変更があった場合には、その変更に応じた加工済みデータ等のリソースが最適化ユニットｄ１００に搭載されたプログラムにより生成される。

また例えば、データ取得・処理ユニットＤのコントロールユニットｄ３００はウェブワーカーとしても機能することができる。アプリケーション実行サーバ１０３の実行に左右されずに、独立してバックグランドで各種プログラムの処理を実行することもできる。

［ウェブコンテンツの自動高速表示制御方法に使用されるオリジナルデータ２００］
次に本発明の実施形態１に係るウェブコンテンツの自動高速表示制御方法に使用されるオリジナルデータ２００について説明する。

本発明に使用されるオリジナルデータ２００は、動的または静的に生成されたものがアプリケーション処理ユニットＡが設置されているオリジナルデータ記憶領域１０４に保存されている。

なお、本発明に係るウェブコンテンツの自動高速表示制御方法では、アプリケーション実行サーバ１０３に対して利用者端末１０１からリクエストが送信された場合、利用者端末１０１にウェブコンテンツを表示するためのオリジナルデータ２００が、そのまま、前記アプリケーション実行サーバ１０３から利用者端末１０１に送信されて、ウェブコンテンツが利用者端末１０１に表示することもできる。

本発明の実施形態１に係るウェブコンテンツを含め、本発明の開示においては、本発明に係る自動高速表示制御方法を実施する場合と、オリジナルデータ２００に基づく本発明に係る自動高速表示制御方法を実施しない場合のウェブコンテンツの配信を、相互に切り替えることができる。

本発明の開示に使用するオリジナルデータ２００としては、例えば、プログラムデータ（１）、バイナリデータ（２）等の一つもしくは二以上が挙げられる。
具体的には、プログラムデータ（１）としては、例えば、
ＨＴＭＬ、ＸＭＬ等のマークアップ言語、
ＰＨＰ、Ｐｅｒｌ、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｃ、Ｌｕａ等のプログラミング言語、
ＣＳＳ、ＳＣＳＳ等のスタイルシート、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）、ＴｙｐｅＳｃｒｉｐｔ（登録商標）、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）のライブラリであるＪＱｕｅｒｙ（登録商標）等のスクリプト言語等の一つもしくは二以上を含むデータ等が挙げられる。
また、バイナリデータ（２）としては、例えば、
画像ファイル、音ファイル、動画ファイル等の一つもしくは二以上のデータ等が挙げられる。

プログラムデータ（１）には、例えば、数字データ、記号データ、文字データ等が含まれる。
またバイナリデータ（２）には、例えば、音データ、画像データ、動画データ等の人間の五感で知覚できるデータ等が含まれる。

マークアップ言語は、ＨＴＭＬ、ＸＭＬ等、ウェブサイト等の基本構造を記述する文書に使用される。
またＰＨＰ、Ｐｅｒｌ、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｃ、Ｌｕａ等のプログラミング言語は、実際にアプリケーション実行サーバ１０３等を動作させ、ウェブコンテンツを利用者端末１０１毎に表示できる言語である。
ＣＳＳ、ＳＣＳＳ等のスタイルシートは、主として利用者端末１０１のブラウザ等に表示される文字、数字、記号、画像等の位置、大きさ、種類等のデザイン構成を制御するプログラムである。
またＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）、ＴｙｐｅＳｃｒｉｐｔ（登録商標）、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）のライブラリであるＪＱｕｅｒｙ（登録商標）等のスクリプト言語は、主として、利用者端末１０１に表示されたウェブサイト等のユーザによるボタン等に対するクリック操作、スクロール操作等の処理をはじめ、ウェブコンテンツを利用者端末１０１に表示するために必要な多種多様な処理を行うプログラムである。

先に説明した図２は、本発明の実施形態１に使用されるアプリケーション処理ユニットＡに設置された記憶装置１１０１のオリジナルデータ記憶領域１０４と加工済みデータ記憶領域１３０に保存される各ファイルの関係を説明するための模式図である。

図２では、一つの具体例として、ＰＨＰのプログラミング言語がＰＨＰファイル１０５のデータとしてオリジナルデータ記憶領域１０４に保存されている。またデータベース１１０６にはＰＨＰファイル１０５の表示に必要なデータが格納されている。

本発明に係る実施形態１の場合では、図２に例示されるように、一例としてプログラミング言語としてＰＨＰファイル１０５に記載されるＰＨＰが使用されているが、本発明に使用するプログラミング言語はＰＨＰに限定されず、Ｌｕａ等、ウェブコンテンツの表示を実現できるものであれば適宜選択して使用することができる。

またリソース１２４の一例として、ＣＳＳファイル１０７、スクリプト言語ファイル１０８および画像ファイル１０９についてのデータがオリジナルデータ記憶領域１０４に保存されている。

ＰＨＰファイル１０５等に記載されたプログラムにより、利用者端末１０１のブラウザ等にウェブコンテンツを表示するために必要なデータがデータベース１１０６から参照される。

また、ＰＨＰファイル１０５等にＣＳＳファイル１０７、スクリプト言語ファイル１０８および画像ファイル１０９へのアクセス情報を記載し、ＰＨＰファイル１０５等から、ＣＳＳファイル１０７、スクリプト言語ファイル１０８および画像ファイル１０９のデータを用いて、利用者端末１０１に表示されるウェブコンテンツを生成できる。

ＰＨＰファイル１０５等の中で定義された変数はデータベース１１０６に保存されている。

データベース１１０６にはデータ読込手段、データ書込手段、データ保存手段、データ検索手段等が備えられている。
ＰＨＰファイル１０５等に記載された変数に対応するデータをデータベース１１０６にあらかじめ書き込み保存する。
そしてＰＨＰファイル１０５等に記載された変数を元に、データベース１１０６に保存されたデータを呼び出すことができる。

ユーザが操作する利用者端末１０１に搭載されたブラウザ等がＰＨＰファイル１０５等に記載されたプログラムを実行して、ＨＴＭＬファイル１１３を生成することもできるし、アプリケーション処理ユニットＡがＰＨＰファイル１０５等に記載されたプログラムを実行して、ＨＴＭＬファイル１１３を生成することもできる。

ＨＴＭＬファイル１１３は、静的に事前に生成されてもよいし、利用者端末１０１からのリクエストの前、またはリクエスト直後に、動的に生成されてもよい。またＰＨＰファイル１０５等に記載されたプログラムが実行される度に、都度、動的に生成されてもよい。
通常は、ＨＴＭＬファイル１１３は動的に生成される。以下、同様である。

例えば、ＨＴＭＬファイル１１３等が参照するＣＳＳファイル１０７、スクリプト言語ファイル１０８についても、静的に事前に生成されてもよいし、利用者端末１０１からのリクエストの前、または直後に、ＰＨＰファイル１０５に記載されたプログラムが実行される度に、都度、動的に生成されてもよい。

［ユーザからのリクエストに対するオールインワン型による処理の流れ］
図９～図１１のそれぞれは、ユーザからのリクエストがどのように処理されるのかを説明するための模式図である。
図９～図１１のそれぞれは、縦軸が時間を示し、横軸がデータの流れを示している。
ユーザが操作する利用者端末１０１のブラウザ等から送信されたリクエストは、ネットワーク１０２を通じてリクエスト処理ユニットＣに送信される。

本発明の実施形態１に係るウェブコンテンツの自動高速表示制御方法を実施しない場合には、リクエストを受信したリクエスト処理ユニットＣは、リクエストをアプリケーション処理ユニットＡに送信する。リクエストを受信したアプリケーション処理ユニットＡは、ユーザの利用者端末１０１にウェブコンテンツを表示するためのオリジナルデータ２００をレスポンスとしてリクエスト処理ユニットＣに送信する。そしてこのレスポンスはリクエスト処理ユニットＣからネットワーク１０２を通じて利用者端末１０１に送信される。送信されたレスポンスは利用者端末１０１で受信される。そして利用者端末１０１に搭載されたブラウザ等により、オリジナルデータ２００に基づくウェブコンテンツが利用者端末１０１に表示される。

本発明の実施形態１に係るウェブコンテンツの自動高速表示制御方法の場合は、ユーザが操作する利用者端末１０１のブラウザ等から送信されたリクエストが、ネットワーク１０２を通じてリクエスト処理ユニットＣに送信された後のオリジナルデータ２００の処理動作に加えて、処理済みデータの処理動作が実施される。

図９に例示されるように、ユーザが操作する利用者端末１０１のブラウザ等から送信されたリクエストは、ネットワーク１０２を通じてリクエスト処理ユニットＣに送信される。
リクエストを受信したリクエスト処理ユニットＣは、リクエストをアプリケーション処理ユニットＡに送信する。リクエストを受信したアプリケーション処理ユニットＡは、ユーザの利用者端末１０１にウェブコンテンツを表示するためのＨＴＭＬファイル１１３等を、例えば動的に生成する。

ＨＴＭＬファイル１１３は、リソースを参照する部分を有するオリジナルデータの一例である。リソースを参照する部分を有するオリジナルデータとしては、例えば、ＨＴＭＬファイル、ＸＭＬファイル、ＰＨＰファイル等の一種もしくは二種以上が挙げられる。

この際、利用者端末１０１に受信されたＨＴＭＬファイル１１３が参照するリソースの利用者端末１０１に対するダウンロードが始まる動作を実施することもできる。
または人工知能ユニットＢで立案された戦略案に基づいてダウンロードを待機することもできる。
このダウンロードは、アプリケーション処理ユニットＡのオリジナルデータ記憶領域１０４に保存されている、ＨＴＭＬファイル１１３が参照するリソースが、アプリケーション処理ユニットＡ、リクエスト処理ユニットＣを経て、ネットワーク１０２を通じて利用者端末１０１に送信されることを意味する。

リクエスト処理ユニットＣはアプリケーション処理ユニットＡからリクエスト処理ユニットＣを経てネットワーク１０２を通じて利用者端末１０１に対してレスポンスとしてのダウンロードが実行される処理に割り込み、図９に示されるようにＨＴＭＬファイル１１３のデータを取得する。
具体的には、利用者端末１０１のブラウザ等から送信されたリクエストが、ネットワーク１０２を通じてリクエスト処理ユニットＣに送信される。次にリクエスト処理ユニットＣからリクエストがアプリケーション処理ユニットＡに送信される。
リクエストを受信したアプリケーション処理ユニットＡは、レスポンスとして、例えば、ＨＴＭＬファイル１１３等のデータをリクエスト処理ユニットＣに送信する。

取得されたＨＴＭＬファイル１１３等のデータが、リクエスト処理ユニットＣから人工知能ユニットＢ、データ取得・処理ユニットＤの順に送信される。人工知能ユニットＢで立案された戦略案に基づいて、データ取得・処理ユニットＤがＨＴＭＬファイル１１３等の最適化を行う。
最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚについてのデータは、データ取得・処理ユニットＤ、人工知能ユニットＢおよびリクエスト処理ユニットＣを経て、ネットワーク１０２を通じてユーザの利用者端末１０１に送信される。

例えば、リソースを参照する部分を有するオリジナルデータの一つであるＨＴＭＬファイル１１３は、ＨＴＭＬファイル１１３により参照されてウェブコンテンツを利用者端末１０１のブラウザ等に表示するためのリソースについての情報が記載されている。
データ取得・処理ユニットＤで、ＨＴＭＬファイル１１３に含まれるリソースを参照する部分が、プログラムのオブジェクトに置換されて、最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚが生成する。このオブジェクトのそれぞれには、対応するリソースを特定するための識別情報が付与されている。最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚはオブジェクト置換済みプログラムの一例である。

図１０に示されるように、利用者端末１０１毎に搭載されたブラウザ等で最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚが実行されると、最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚに記載されたオブジェクトに基づいて、ネットワーク１０２を通じてリクエスト処理ユニットＣから、データ取得・処理ユニットＤにリクエストが送信される。リクエストを受信したデータ取得・処理ユニットＤから最適リソースが選択され、リクエスト処理ユニットＣを経て、ネットワーク１０２を通じて最適リソースが利用者端末１０１に送信される。

また最適リソースが存在しない場合には、図１０に示されるように、リクエスト処理ユニットＣはアプリケーション処理ユニットＡに保存されているオリジナルデータ２００から対応するリソースを取得する。取得されたリソースは、アプリケーション処理ユニットＡからリクエスト処理ユニットＣを経て利用者端末１０１に送信される。

最適リソースが存在しない場合には、オリジナルデータ２００から対応するリソースが使用される。この一方、データ取得・処理ユニットＤで、最適リソースの生成、選択がバックグラウンドで進められる。最適リソースが生成されると、データ取得・処理ユニットＤからリクエスト処理ユニットＣを経て、ネットワーク１０２を通じて最適リソースが利用者端末１０１に送信される。そして利用者端末１０１毎に使用されていたリソースが、最適リソースにより置換される。

また図１１に示されるように、例えば、ユーザによる利用者端末１０１に搭載されたブラウザ等からリクエストがアプリケーション実行サーバ１０３に送信される前等、利用者端末１０１とアプリケーション実行サーバ１０３が互いに通信をしていない時等に、データ取得・処理ユニットＤに設置されたクローラーユニットｄ２００のクロール制御部１５１０は、アプリケーション実行サーバ１０３に保存されたオリジナルデータ２００等をクロールする。

クロールされたオリジナルデータ２００等に基づいて、データ取得・処理ユニットＤに設置された最適化ユニットｄ１００の制御部１６１０により最適化されたリソースが生成され、データベース１１０６に蓄積される。

データ取得・処理ユニットＤに設置されたクローラーユニットｄ２００は定期的にアプリケーション処理ユニットＡに保存されたオリジナルデータ２００をクロールし、自動的に最適化リソースが生成され、データベース１１０６に蓄積されるステップが実施される。

オリジナルデータ２００の変化を捕捉するために、この変化をデータ取得・処理ユニットＤおよびアプリケーション処理ユニットＡの少なくとも一方に搭載されたプログラムにより、オリジナルデータ２００が監視される。
オリジナルデータ２００に変化があると、データ取得・処理ユニットＤに設置されたクローラーユニットｄ２００はオリジナルデータ２００をクロールし、自動的に最適化リソースが生成される。

クロール、監視等により生成した、最適化リソースは、例えば、利用者端末１０１毎からリクエストがある毎に継続的に利用者端末１０１にダウンロードされる。

［オリジナルデータ２００の処理の詳細］
図１２および図１３は、オリジナルデータ２００がどのように処理されるかを説明するための概念図である。

本発明の開示では、利用者端末１０１にウェブコンテンツを表示するためのオリジナルデータ２００に含まれるマークアップ言語およびプログラミング言語の少なくとも一方が記載されたプログラムデータに含まれる全てのリソースの参照部分が、プログラムにより定義されたオブジェクトにより置換されて、オブジェクト置換済みプログラムが生成されるステップと、
オブジェクト置換済みプログラムが参照するリソースに対応するリソースが加工されて最適化リソースが生成されるステップと、
が含まれる。

［オブジェクト置換済みプログラムが生成されるステップ］
利用者端末１０１にウェブコンテンツを表示するためのプログラムデータとしては、例えば、ＨＴＭＬ、ＸＭＬ等のマークアップ言語、ＰＨＰ、Ｐｅｒｌ、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｃ、Ｌｕａ等のプログラミング言語の少なくとも一つが記載されたプログラムデータ等が挙げられる。
図１２では、利用者端末１０１にウェブコンテンツを表示するためのオリジナルデータ２００に含まれるマークアップ言語およびプログラミング言語の少なくとも一方が記載されたデータの一例として、ＨＴＭＬファイル１１３が例示さている。
ＨＴＭＬファイル１１３には、例えば、ヘッド部分１１３ｉおよびボディ部分１１３ｊ等が含まれる。

ヘッド部分１１３ｉには、例えば、ＨＴＭＬファイル１１３の実行に必要なＣＳＳ、ＳＣＳＳ等のスタイルシート、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）、ＴｙｐｅＳｃｒｉｐｔ（登録商標）、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）のライブラリであるＪＱｕｅｒｙ（登録商標）等のスクリプト言語等により記載されたプログラム等の参照部分等が記載されている。

ボディ部分１１３ｊには、例えば、利用者端末１０１のブラウザ等に表示されて、利用者端末１０１を操作するユーザが読むプログラムデータ、画像ファイル、音ファイル、動画ファイル等のバイナリデータ等の参照部分が記載されている。

また例えば、利用者端末１０１のブラウザ等に表示されて、利用者端末１０１を操作するユーザが読むプログラムデータ、利用者端末１０１のブラウザ等の制御に必要な各種プログラム等の参照部分が記載されている。

図１３では、一つの例として、置換済みプログラムデータとして新たに生成された、最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚが例示さている。置換済みプログラムデータは、例えば、ＨＴＭＬファイル、ＸＭＬファイル等のマークアップ言語等で記載されたデータ、ＰＨＰファイル等のプログラミング言語で記載されたデータが含まれる。
図１３では、例えば、図１２に例示されたＨＴＭＬファイル１１３のうち、参照部分の全てが識別情報と共にオブジェクトに変換されている様子が例示さている。
ＨＴＭＬファイル１１３には参照部分が含まれているが、この参照部分は、ＨＴＭＬファイル１１３に直接記載されたスタイルシート、プログラム等の参照部分と、ＨＴＭＬファイル１１３の外部に記載されたスタイルシート、プログラム等の参照部分等が存在する。

マークアップ言語等には参照部分を記載するときに適用される規則があらかじめ定められている。この規則に従って、ＨＴＭＬファイル１１３の中で、どの部分が参照部分に該当するかを見分けることができる。

データ取得・処理ユニットＤに設置された最適化ユニットｄ１００により、例えば、それぞれの参照部分の全てが、識別情報と共にプログラムが扱うことのできるオブジェクトにより置換される。
なおこの識別情報は、マークアップ言語等に記載されている参照部分とオブジェクトとの対応関係を定めるものであり、一つの参照部分に対して一つのオブジェクトを特定できる一意の情報である。

また、本発明の開示におけるオブジェクトとは、利用者端末１０１、ＡからＤの各ユニット等を含む実行環境が扱うことができる実体を意味し、例えば、変数、配列、関数、プログラム等の一種もしくは二種以上を含む概念を指す。

例えば、ＨＴＭＬファイル１１３に記載されているそれぞれの参照部分が、識別情報と共にプログラムが扱うことのできるオブジェクトにより置換されるステップは、実際に参照部分がどのような内容であるか、実行するのにどの程度の時間が必要であるか、容量はどの程度の大きさなのか等の実体的な検討を行うことなく実施することができる。
ＨＴＭＬファイル１１３の記載内容および人口知能ユニットＢが生成した戦略ファイルの内容から規則に従って形式的に置換箇所を決定することができ、識別情報と共にオブジェクトで置換するだけで、最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚを高速に生成することができる。

図１３に例示されるように、置換済みプログラムデータとしての最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚには、オリジナルデータに含まれるＨＴＭＬファイル１１３の各参照部分がオブジェクト１１３o₁、１１３o₂等により置換されている。

最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚのヘッド部分１１３ｉには、ユーザが操作する利用者端末１０１のブラウザ等で最初に実行されるオブジェクト１１３o₁、１１３o₂等が置換により挿入されている。
また最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚのボディ部分１１３ｊには、最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚに識別情報と共にオブジェクトを挿入するためのオブジェクト１１３o₁₀が記載されている。
加えて、最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚのボディ部分には、利用者端末１０１のブラウザ等で実行されるプログラムが、オブジェクト１１３o₂₀、１１３o₂₁等として挿入されている。

［最適リソースが生成されるステップ］
次に本発明の実施形態１で使用される最適リソースが生成されるステップについて説明する。
最適リソースとしては、例えば、先に説明したプログラムデータ（１）およびバイナリデータ（２）の少なくとも一つを加工して得られるリソース等が挙げられる。

本発明に係る実施形態１の場合では、一例としてＨＴＭＬファイル１１３が採用されている。
例えば、静的に生成されてアプリケーション処理ユニットＡに保存されているか、または動的に生成されてアプリケーション処理ユニットＡに保存されているＨＴＭＬファイル１１３は、ウェブコンテンツを利用者端末１０１に表示するためのＣＳＳファイル１０７、スクリプト言語ファイル１０８および画像ファイル１０９への参照部分等、リソースへの参照部分等が記載されている。

利用者端末１０１に搭載されたブラウザ等によりＨＴＭＬファイル１１３に記載されたプログラムが実行されると、その実行に伴ってＣＳＳファイル１０７、スクリプト言語ファイル１０８にそれぞれ記載されたプログラムも実行される。
このＨＴＭＬファイル１１３に記載されたプログラムの実行に伴い、ウェブコンテンツが生成される。

そして利用者端末１０１で受信されたウェブコンテンツが利用者端末１０１に通常は表示される。

例えば、ＰＨＰファイル１０５、ＨＴＭＬファイル１１３等に記載されているプログラミング言語等のプログラムデータ、ならびに画像ファイル１０９による画像データ等のバイナリデータにより表示されるウェブコンテンツは、ＣＳＳファイル１０７、スクリプト言語ファイル１０８等により、利用者端末１０１の表示環境に応じて表示位置、表示する大きさ、表示用のレイアウト等が指定される。

先に説明した図２に例示される、本発明に係る実施形態１に使用される一例としてのＰＨＰファイル１０５、ＨＴＭＬファイル１１３、ＣＳＳファイル１０７、スクリプト言語ファイル１０８および画像ファイル１０９等についてのデータを含むオリジナルデータ２００は、アプリケーション処理ユニットＡにアクセスすることが予想されるあらゆる利用者端末１０１の表示環境に対応してウェブコンテンツを表示できる反面、個々の利用者端末１０１の表示環境に必要とされないオリジナルデータ２００の部分も含む。

例えば、利用者端末１０１がＰＣの場合には必要なオリジナルデータ２００も、利用者端末１０１がスマートフォンの場合には必要とされないオリジナルデータ２００の部分を含む。
逆に利用者端末１０１が、例えば、スマートフォン場合には必要なオリジナルデータ２００も、利用者端末１０１がＰＣの場合には必要とされないオリジナルデータ２００の部分を含む。
さらには利用者端末１０１がスマートフォン場合の場合であっても、異なる複数のスマートフォン間では必要とされるオリジナルデータ２００の部分も異なる場合もある。
加えて利用者端末１０１に搭載されているブラウザの種類によっても、必要とされるオリジナルデータ２００の部分が異なる場合がある。

利用者端末１０１に対して一律に同じオリジナルデータ２００をアプリケーション処理ユニットＡから利用者端末１０１に送信すれば、オリジナルデータ２００の中に、個々の利用者端末１０１の表示に必要のないデータが含まれる結果になる。

個々の利用者端末１０１の表示に必要のないデータがアプリケーション処理ユニットＡから個々の利用者端末１０１に送信されることを防止して、表示完了時間を短くするために、オリジナルデータ２００がデータ取得・処理ユニットＤで処理されて、複数の加工済みデータ２０１が生成される。

オリジナルデータ２００は、プログラムデータおよびバイナリデータの少なくとも一つを含む。
オリジナルデータ２００にはマークアップ言語により記載されたデータが含まれる。
またマークアップ言語の記載には、直接記載されたスタイルシート、プログラミング言語、スクリプト言語等の参照情報が含まれる。
またマークアップ言語の記載には、外部のスタイルシート、外部のスクリプト言語、外部のバイナリデータ等への参照情報が含まれる。
なお、ここでいう「外部」とは、マークアップ言語の記載に直接記載はされていないが、マークアップ言語の記載から参照することによりウェブコンテンツとして活用できるものをいう。

具体的には、例えば、マークアップ言語が記載されているファイルの一つであるＨＴＭＬファイル１１３には、ＨＴＭＬファイル１１３に直接記載されたＨＴＭＬファイルの複数のコード部分、ＣＳＳファイル１０７の複数のコード部分およびスクリプト言語ファイル１０８の複数のコード部分等の参照情報が含まれる。
また、ＨＴＭＬファイル１１３が参照する複数のＣＳＳファイル１０７の外部のファイル部分および複数のスクリプト言語ファイル１０８の外部のファイル部分等が含まれる。
画像ファイル、音ファイル、動画ファイルなどの一種もしくは二種以上の外部のファイルに関する参照部分もＨＴＭＬファイル１１３に記載されている。

オリジナルデータ２００がネットワーク１０２を経由して、表示環境が特定された全ての利用者端末１０１に送信できる。このオリジナルデータ２００を受信したそれぞれの利用者端末１０１のブラウザ等で、ＨＴＭＬファイル１１３を実行すれば、オリジナルデータ２００に基づくウェブコンテンツ２１１が表示される。

次に、本発明に係る実施形態１の全体像を示すため、加工済みデータの生成と、リソースの最適化について説明する。
図１４は、処理済みデータの生成と、リソースの最適化との関係を説明するためのフローチャートである。
前提として、機種情報ファイルに記載された全てのユーザの利用者端末１０１にオリジナルデータ２００は通常表示可能である。
通常は、利用者端末１０１の表示に不具合が生じないように、オリジナルデータ２００が作成されているからである。
仮にオリジナルデータ２００に不具合がある場合には、例えば、データ取得・処理ユニットＤに搭載されたヘッドレスブラウザ等のエミュレータ等により、不具合が検出される。この検出された不具合についての情報を元に、個別に不具合を修正することができる。

例えば、最初に、オリジナルデータ２００に含まれるプログラムデータおよびバイナリデータを処理する。

オリジナルデータ２００に含まれるプログラムデータおよびバイナリデータは、人工知能ユニットＢ、データ取得・処理ユニットＤの順に送信される。

データ取得・処理ユニットＤで受信されたプログラムデータおよびバイナリデータは、データ取得・処理ユニットＤのオリジナルデータ保存領域１５３０に保存することができる。
先の図２で示した通り、プログラムデータには、例えば、ＨＴＭＬファイル１１３、ＣＳＳファイル１０７、スクリプト言語ファイル１０８等の一種もしくは二種以上が含まれる。

またバイナリデータには、例えば、画像ファイル、音ファイル、動画ファイル等の一種もしくは二種以上が含まれる。

本発明における実施形態１では、プログラムデータに含まれるマークアップ言語が記載されているファイルの一例として、ＨＴＭＬファイル１１３が採用されている。

オリジナルデータ２００により、利用者端末１０１に表示されるウェブコンテンツは、通常、複数のウェブページを有する。この一つひとつのウェブページに、それぞれ複数のプログラムデータとしてのＨＴＭＬファイル１１３が対応する。図２の場合では、ＨＴＭＬファイル１１３で示されている。

ＨＴＭＬファイル１１３のそれぞれは、利用者端末１０１のブラウザで再読込操作を必要とせずに表示できる単位となっている。

続いて処理に必要なプログラムデータの全部または一部のデータがデータ取得・処理ユニットＤに送信される（ステップＳ１０２１、Ｓ１０２２）。

データ取得・処理ユニットＤに送信されたプログラムデータの全部または一部のデータは、データ取得・処理ユニットＤにより処理される（ステップＳ１０２３）。
データ取得・処理ユニットＤによるプログラムデータの全部または一部のデータの処理としては、例えば、プログラムデータに含まれる、省略可能なプログラム等の削除、プログラム等の圧縮、処理順序の変更、処理タイミングの変更等が挙げられる。

プログラムデータに関する全部または一部のデータの処理には、例えば、ＨＴＭＬファイル１１３等が参照するプログラムデータ、バイナリデータ等のリソースのそれぞれをオブジェクトとして扱う場合が含まれる。ＨＴＭＬファイル１１３が参照するプログラムデータ、ＨＴＭＬファイル１１３が参照するバイナリデータ等のそれぞれの部分を、ＨＴＭＬファイル１１３の中で定義されるオブジェクトとして扱うことにより、簡便に処理済みデータを特定することができる。

同様に、例えば、ＨＴＭＬファイル１１３等が参照するスタイルシート、スクリプト言語等についても、データ取得・処理ユニットＤで処理される（ステップＳ１０２３）。

また、例えば、ＨＴＭＬファイル１１３等が参照するバイナリデータ等が処理される（ステップＳ１０２４）。
ステップＳ１０２３とステップＳ１０２４の処理は直列に実施されているが、同時に並行して実施することもできる。

ステップＳ１０２３からステップＳ１０２４までの処理は、オリジナルデータ２００に含まれるそれぞれのリソースに対する処理である。すなわち、オリジナルデータ２００に含まれるプログラムデータ、バイナリデータに対する処理である。
オリジナルデータ２００に含まれるそれぞれのリソースに対する処理は、同じリソースについて、一回もしくは複数回実施される。
それぞれのリソースに対する処理が実施された回数に対応する、加工済みプログラムデータ、加工済みバイナリデータが得られる。

次に、複数の加工済みデータの中から、利用者端末１０１に表示可能な処理済みデータ２１０が選択される（ステップＳ１０２５）。
先のステップＳ１０２３およびステップＳ１０２４はオリジナルデータ２００に含まれるそれぞれのリソースに対する処理である。

これに対し、ステップＳ１０２５では、加工されたリソースを組み合わせることにより、一つの処理済みデータ２１０が生成される。この一つの処理済みデータ２１０が一つのウェブページに該当する。利用者端末１０１毎に、表示完了時間の異なる複数の処理済みデータ２１０が生成される。ウェブページのそれぞれは、利用者端末１０１のブラウザで再読込操作を行うことなくブラウザに表示される一つの単位になっている。
同様に、全てのオリジナルデータ２００に含まれる、それぞれのウェブページについて、それぞれ複数の処理済みデータ２１０が生成される。

続いて、オリジナルデータ２００と、複数の処理済みデータ２１０の中から、一種類の利用者端末１０１に表示可能なものについて、この利用者端末１０１に対する表示完了時間を基準に順位付けが実施される（ステップＳ１０２６）。

同様のステップにより、順位付けが、全ての処理済みデータ２１０について実施される。
なお、本発明の開示においては、「表示完了時間」とは、利用者端末１０１からリクエストが送信されてから、利用者端末１０１に搭載されているブラウザ等で、そのリクエストに対応するウェブページがユーザにより入力受付可能になるまでの時間をいう。
また「入力受付可能」とは、利用者端末１０１に搭載されているブラウザが、ユーザによるタップ、クリック、ドラッグ、ドロップ等の操作、テキスト入力等の操作に対して反応する状態になることをいう。

表示完了時間は、後述する予備試験、また予備試験により得られたデータを用いた機械学習等の学習済みモデルを用いた解析により見積もることができる。この見積もりを用いて、表示完了時間を基準とする順位付けが実行できる。

上記のステップを経て、それぞれの利用者端末１０１に対応する処理済みデータ２１０が準備される。準備された処理済みデータ２１０は、データ取得・処理ユニットＤからリクエスト処理ユニットＣを介してアプリケーション処理ユニットＡ内部にある加工済みデータ記憶領域１３０に保存することもできる。

次に利用者端末１０１からネットワーク１０２を経て、リクエスト処理ユニットＣに送信されたリクエストから、その利用者端末１０１に表示されるウェブコンテンツが選択される（Ｓ１０２７）。
実際にユーザの利用者端末１０１から、リクエスト処理ユニットＣがリクエストを受信した直後に、リクエストが人工知能ユニットＢ、データ取得・処理ユニットＤの順に送信される。
データ取得・処理ユニットＤの制御部１５１２でリクエストの内容が解析される。リクエストの内容に応じて、それぞれの利用者端末１０１に表示されるウェブコンテンツが選択される。

本発明の開示においては、「リクエスト処理ユニットＣがリクエストを受信した直後」とは、リクエスト処理ユニットＣが利用者端末１０１からリクエストを受信してから０．２秒以内、すなわち、２００ｍ秒以内を意味する。この時間は、１００ｍ秒以内であれば好ましい。
またリクエスト処理ユニットＣがリクエストを受信してから利用者端末１０１が入力受付可能になるまでの時間は２００ｍ秒以内であれば好ましく、１００ｍ秒以内であればさらに好ましい。
人間が視覚、聴覚等の五感により情報を受け取ってから、実際に行動に移るまでの時間は通常０．２秒程度である。２００ｍ秒以内にリクエスト処理ユニットＣ等が応答すれは、利用者端末１０１を利用するユーザは、ウェブコンテンツがリアルタイムに利用者端末１０１のブラウザ等に表示されていると感じることができる。

実際には利用者端末１０１からリクエスト処理ユニットＣを経てデータ取得・処理ユニットＤに送信されたリクエストから、その利用者端末１０１に表示されるウェブコンテンツを構成する処理済みデータ２１０が選択される（Ｓ１０２７）。

オブジェクト置換済みプログラムとしての最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚには、事前に識別情報とともにオブジェクトが準備されている。識別情報に基づいて処理済みデータ２１０をオブジェクトと対応させるだけで、最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚの準備が完了する。

アプリケーション処理ユニットＡおよびデータ取得・処理ユニットＤの少なくとも一つのユニットに一括保存または分散保存された処理済みデータ２１０は、ネットワーク１０２を通じて利用者端末１０１に送信されて、利用者端末１０１側でダウンロードされる。

利用者端末１０１のブラウザ等で最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚを実行すると、利用者端末１０１毎にダウンロードされたリソース等を実行することができる。
また利用者端末１０１にダウンロードされていなくても、利用者端末１０１のブラウザ等からネットワーク１０２を通じて参照することが可能なリソース等を利用者端末１０１のブラウザ等で実行することもできる。
これらのリソースは先に説明したオブジェクトにより最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚで管理されているため、その取捨選択を高速で実施できる。

利用者端末１０１のブラウザ等で最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚを実行して、それぞれの利用者端末１０１で、処理済みデータ２１０に基づくウェブコンテンツが表示される（Ｓ１０２８）。

上記の各ステップを経て、本発明の実施形態１に係るウェブコンテンツの自動高速表示制御方法を実施することができる。

［処理済みデータが生成されるステップ］
次にオリジナルデータ２００から、処理済みデータ２１０が生成されるステップについて詳しく説明する。

処理済みデータ２１０が生成されるステップは、例えば、リクエスト処理ユニットＣが利用者端末１０１からリクエストを受信する前、リクエスト処理ユニットＣが利用者端末１０１からリクエストを受信した直後およびアプリケーション実行サーバ１０３と利用者端末１０１との通信が終了した後の少なくとも一つのタイミング等で実施される。

プログラムデータに含まれるマークアップ言語には、利用者端末１０１に表示されてユーザが直接読み取ることができる、文字、数字、記号等を有する文書が含まれる。またこの文書には利用者端末１０１に表示するのに必要な、ＤＯＭ（Ｄｏｃｕｍｅｎｔ Ｏｂｊｅｃｔ Ｍｏｄｅｌ）およびＤＯＭのツリー構造を構成するＮｏｄｅオブジェクト等も含まれる。
Ｎｏｄｅオブジェクトには、段落、見出し、箇条書き等を識別する記号であるマークアップが含まれる。

マークアップ言語に含まれるマークアップの中で、どのマークアップがプログラミング言語、スタイルシート、スクリプト言語等に指定されているかを追跡することにより、マークアップ言語に含まれる文書のどの部分が、例えば、ＨＴＭＬファイル、ＣＳＳファイル、スクリプト言語ファイル等に記載されたコード部分により制御されているのかをデータ取得・処理ユニットＤの制御部１５１２により自動で検出することができる。

例えば、マークアップ言語から、文書以外のデータ、すなわち、マークアップ言語を含むＨＴＭＬファイル１１３に直接記載されているＨＴＭＬファイルの複数のコード部分、マークアップ言語の一つであるＨＴＭＬファイル１１３に直接記載されているスタイルシートの複数のコード部分、マークアップ言語の一つであるＨＴＭＬファイル１１３に直接記載されているスクリプト言語の複数のコード部分、マークアップ言語の一つであるＨＴＭＬファイル１１３に記載されている外部のスタイルシートへの参照部分、マークアップ言語の一つであるＨＴＭＬファイル１１３に記載されている外部のスクリプト言語への参照部分、マークアップ言語の一つであるＨＴＭＬファイル１１３に記載されている外部のバイナリデータへの参照部分等のそれぞれが、識別情報ともにオブジェクトとなる。そしてこれらを扱うオブジェクトが、最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚの中で使用される。

これらのオブジェクトは、識別情報と共にアプリケーション実行サーバ１０３の処理済みデータ記憶領域１３０（図８参照）に保存される。

なお本発明の開示においては、定義したオブジェクトを扱うプログラミング言語としてＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）が使用されている。オブジェクトを扱うプログラムについては、上記目的を達成できるものであれば、特に限定はない。

そして、参照部分が、プログラムのオブジェクトに置換された、最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚが生成される。この最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚは、オリジナルデータ２００が含むウェブコンテンツ２１１を構成する複数のウェブページのそれぞれに対応して複数生成される。

複数生成される最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚは、静的に生成されてもよいし、動的に生成されてもよい。

複数生成される最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚは、ブラウザを再読込せずに表示される一つのウェブページに対応して一または二以上存在する。
また利用者端末１０１の種類に応じて一または二以上存在する。

本発明の開示では、それぞれの最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚの中で使用されるオブジェクトは、それぞれ識別情報が付与されてデータ取得・処理ユニットＤの処理済みデータ記憶領域１３０に保存される。これらの識別情報により処理の対象となるコード部分等の参照部分等を特定できる。

またプログラムで定義されたオブジェクトとしてのデータに記載されている、外部のバイナリデータへの参照部分から、処理の対象となる、オリジナルデータ２００に含まれる画像ファイル、音ファイル、動画ファイル等のバイナリデータを特定できる。

本発明の実施形態１では、オリジナルデータ２００および複数の加工済みデータ２０１の少なくとも一つのリソースは、プログラムデータおよびバイナリデータの少なくとも一つを含む。
またプログラムデータは、マークアップ言語、プログラミング言語、スタイルシート、スクリプト言語などの一種もしくは二種以上で記載されたプログラム等を含む。

一方、バイナリデータは、画像ファイル、音ファイル、動画ファイルなどの一種もしくは二種以上のファイルを含む。

これらのプログラム等から、実行させるプログラムの部分および実行させないプログラムの部分が利用者端末１０１の表示環境ごとにそれぞれ特定される。

一方、利用者端末１０１の表示環境は、利用者端末１０１の表示装置１１０４に表示可能な環境であり、利用者端末１０１の種類、ＯＳの種類、ブラウザの種類、表示装置１１０４の大きさ、単位面積当たりの表示画素数等により利用者端末１０１ごとに定まる。

図１５は、データ取得・処理ユニットＤの記憶装置１５０１の設定ファイル格納部１５２３に保存された機種情報ファイル１２６を説明するための模式図である。

利用者端末１０１としては、スマートフォン、フィーチャーフォン等の携帯情報端末、ＰＤＡ、タブレット等の情報表示端末、スマートウォッチ、スマートメガネ等のウェアラブル通信端末、ＰＣ等のコンピュータ等ごとに種類の違いがある。

また例えば、同じスマートフォンでも、搭載されるＯＳの違い、搭載されるブラウザの違い、表示画面の大きさ、表示画面の素子数等の表示環境の違い等もある。
これらの表示環境の違いはそれぞれの利用者端末１０１についての公開された入手可能な機種情報により特定される。

利用者端末１０１の表示環境については、利用者端末１０１毎に製造メーカー等がその仕様を公開している。この公開情報に基づいて、利用者端末１０１についての表示環境が整理される。この表示環境は利用者端末１０１毎に複数存在する。

図１５に示す通り、利用者端末１０１を特定する識別情報、利用者端末１０１が、携帯情報端末であるか、情報表示端末であるか、またはコンピュータであるか等を示す機種情報、利用者端末１０１に搭載されているＯＳの種類についてのＯＳ情報、利用者端末１０１に搭載されているブラウザ情報、利用者端末１０１の表示画面の画素数、表示画面のサイズ等を示す表示環境情報等に対応する情報がデータ取得・処理ユニットＤの機種情報ファイル１２６に格納されている。

なお、図１５では説明の便宜上、表形式でデータが模式的に表現されているが、実際には、ＪＳＯＮ，ＣＳＶ，ＴＳＶ等の各種ファイル形式等、データベース形式等でデータが保存されている。

通常、利用者端末１０１は大量生産され市場に供給される。このため、利用者端末１０１の表示環境は概ね規格化されている。データ取得・処理ユニットＤの設定ファイル格納部１５２３にある機種情報ファイル１２６に格納されている表示環境の情報は無限にあるわけではなく、有限時間内に機種情報ファイル１２６に対して整理できる。

機種情報ファイル１２６は、個々の全ての利用者端末１０１についての情報を含んでもよいし、一定のカテゴリーに属する利用者端末１０１についての情報をグループ化して、そのグループ情報を含んでもよい。グループ情報は任意の一つの利用者端末１０１を選択した際に、グループ情報から機種情報ファイル１２６に基づいて、その利用者端末１０１の表示環境を特定できるものであれば、その表現形式に特に限定はない。

データ取得・処理ユニットＤの制御部１５１２は、機種情報ファイル１２６に記載された全ての利用者端末１０１の表示環境に基づいて、先に説明したプログラムおよびファイル等から、実行させるプログラムの部分および実行させないプログラムの部分を利用者端末１０１の表示環境ごとにそれぞれ特定する。

実行させるプログラムの部分の具体例としては、例えば、利用者端末１０１の表示装置１１０４に表示される部分に寄与するプログラムの部分等が挙げられる。
実行させないプログラムの部分の具体例としては、例えば、利用者端末１０１の表示装置１１０４に表示されない部分に寄与するプログラムの部分等が挙げられる。

例えば、スマートフォンのみで使用されるプログラムの部分は、スマートフォン以外の利用者端末１０１では使用されないから、スマートフォン以外の利用者端末１０１では、スマートフォンのみで使用されるプログラムの部分は実行されないプログラムの部分に該当する。

実行させるプログラムの部分および実行させないプログラムの部分は、利用者端末１０１毎に通常異なる。
利用者端末１０１毎に実行させるプログラムの部分および実行させないプログラムの部分を特定するためには、例えば、機種情報ファイル１２６に記載された全ての利用者端末１０１の情報に基づいて、利用者端末１０１毎に、事前に実際に予備試験を行って決定する。また本願発明の実施、予備試験等により得られたデータを学習して得られた学習済みモデルに従って決定する等の手法が採用される。
予備試験や実際の本願発明の実施により得られたデータを用いて、人工知能ユニットＢによる機械学習等によってモデルを形成することができる。形成された学習済みモデルから得られる、リスク許容度内の予測は、予備試験の結果と同等に扱うことができる。

この予備試験およびモデル形成の少なくとも一方のステップを繰り返せば、概ね、オリジナルデータ２００のどの部分が利用者端末１０１毎の実行に必要なプログラムの部分に該当するかの傾向が分かる。
オリジナルデータ２００のどの部分が利用者端末１０１の実行に必要なプログラムに該当するかどうかの許容度の判断については、全ての利用者端末１０１または任意に抽出された利用者端末１０１について、事前に実際に予備試験等を行って検証することもできる。

なお、本発明の開示において「事前に」との意味は、利用者端末１０１からユーザが実際にリクエスト処理ユニットＣに対してリクエストを送信する前に、という意味である。

本発明の開示では、例えば、データ取得・処理ユニットＤの制御部１５１２に、ヘッドレスブラウザ等のエミュレータと呼ばれる利用者端末１０１に搭載されたブラウザ環境と同様の環境が搭載されている。例えば、このエミュレータ等を用いて、予備試験および機械学習等によるモデル形成を行うことができる。

本来なら実行させるプログラムの部分に該当するのに、間違って実行させないプログラムの部分と判断されて削除された場合には、利用者端末１０１の表示に不具合が生じる。
不具合が生じるかどうかについては、例えば、データ取得・処理ユニットＤに搭載された利用者端末１０１に対応するヘッドレスブラウザ等のエミュレータを用いた予備試験等により、エラー信号が生じるかどうかを手がかりに、事前に調べることができる。このエラー信号がデータ取得・処理ユニットＤの制御部１５１２で検出されると、実行させないプログラムの部分を選択する際に、どの段階で不具合が生じたのかを特定することができる。

予備試験等により、ある程度オリジナルデータ２００のどの部分に実行させないプログラムの部分があるのかは判明する。しかしこれまでプログラムを実行したことがない場合等、予備情報が存在しない状況では、予備試験ではオリジナルデータ２００のどの部分が実行させないプログラムに該当するのかは詳細にはわからない。

そこで、例えば、一つの利用者端末１０１に搭載されたブラウザがエラーを発生させていない状態から、一つずつ実行させないプログラムの部分をプログラムの中から外す操作を繰り返す。そして利用者端末１０１に搭載されたブラウザがエラー信号を発したことを最初に検出した時点で、最後に外した実行させないプログラムの部分が、本来なら実行させるプログラムの部分に該当することが分かる。

上記の予備試験等で得られたデータを利用して、機械学習等によるモデル形成を行い、学習済みモデルを用いてブラウザのエラー発生状況を検証することによっても、エラーを生じさせる部分を特定することが可能である。

また例えば、一つずつ、もしくは関連する複数の組み合わせ毎に、実行させないプログラムの部分をプログラムの中から外しては、エミュレータ中で再現された利用者端末１０１の表示内容をキャプチャ画面として逐次画像ファイルに保存する操作を繰り返す。
オリジナルデータ２００に基づくキャプチャ画面と、その後のキャプチャ画面とを比較し、両者が一致しなくなった時点で最後に外した実行させないプログラムの部分が、本来なら実行させるプログラムの部分に該当することが分かる。
この操作を機械学習等を通じてモデルを形成することにより、問題を生じさせるプログラムの部分を検出することができる。

上記の操作により、一つの利用者端末１０１について、実際にオリジナルデータ２００のどの部分が利用者端末１０１の実行に必要なプログラムの部分に該当するかが分かる。
この操作を実現させるプログラムがデータ取得・処理ユニットＤの制御部１５１２に保存されている。このデータ取得・処理ユニットＤの制御部１５１２に保存されているプログラムを実行することにより、上記の操作が自動で実施される。

上記の操作を繰り返して、機種情報ファイル１２６に記載された利用者端末１０１の情報に基づいて、事前に実際に予備試験を行う。またこの予備試験を通じて学習済みモデルによるモデル形成を行う。この予備試験およびモデル形成等の結果から、全ての利用者端末１０１について、利用者端末１０１毎に実行させるプログラムの部分および実行させないプログラムの部分の情報が特定される。特定された情報は、機種情報ファイル１２６に関連付けられて、識別情報と共にデータ取得・処理ユニットＤの設定ファイル格納部１５２３に保存される。

次に、利用者端末１０１毎に複数の特定された実行させるプログラムの部分のうち、優先して実行させるプログラムの部分と遅延して実行させるプログラムの部分の実行順序を決定するステップについて説明する。
一つの例として、ここではファーストビューと呼ばれる利用者端末１０１の画面に最初に表示されるウェブコンテンツ２１１の部分の表示が優先される場合を取り上げて説明する。

ユーザがウェブコンテンツ２１１に含まれるウェブページを閲覧するときにもっとも重要なのは、ファーストビューに含まれるコンテンツである。

ファーストビューを構成するリソースはできるだけ早く配信して、それ以外のファーストビューを構成しないリソースは遅く配信、場合によっては削除する。

ファーストビューの表示に関連しないデータがアプリケーション処理ユニットＡおよびデータ取得・処理ユニットＤからなる群より選ばれる少なくとも一つから選択されて利用者端末１０１に先に送信されると、利用者端末１０１のファーストビューの表示に関連しないデータ処理に時間を要するため、利用者端末１０１のファーストビューの表示が遅延する。

この遅延を防止するために、例えば、ＨＴＭＬファイル１１３、ＣＳＳファイル１０７、スクリプト言語ファイル１０８等に含まれるプログラムのうち、ファーストビューの表示に関係がないプログラム部分の実行を後回しにし、ファーストビューに関係するプログラムの実行を優先させる。またそれぞれのプログラムの実行タイミングも調整される。

このようにプログラムの実行順序および実行タイミングを変更することにより、ファーストビューの表示を速く完結することができ、ウェブサイトからのユーザの離脱を軽減することができる。
なお、ファーストビューの表示がどのように実現されるかについては、本発明に係る実施形態５で、さらに詳細に説明する。

次に、処理済みデータ２１０が生成されるステップについて、具体的に説明する。
処理済みデータ２１０が生成されるステップは、オリジナルデータに含まれるリソース、すなわち、マークアップ言語、プログラミング言語、スタイルシート、スクリプト言語等の一種もしくは二種以上を有するプログラムデータと、オリジナルデータに含まれる画像ファイル、音ファイル、動画ファイルなどの一種もしくは二種以上のバイナリデータのそれぞれについて実施される。

オリジナルデータに含まれる、マークアップ言語、プログラミング言語、スタイルシート、スクリプト言語等の一種もしくは二種以上により記載されたプログラムデータに含まれるプログラムの部分は、先に説明したとおり、最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚの中で、識別情報と共にプログラムのそれぞれのオブジェクトを構成する。

同様に、プログラムの部分が参照するオリジナルデータに含まれる、画像ファイル、音ファイル、動画ファイルなどの一種もしくは二種以上のファイルに関する参照部分も、最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚの中で、識別情報と併せてプログラムのオブジェクトを構成する。

図１６は、処理前のＨＴＭＬファイルと最適化されたＨＴＭＬファイルとの対応関係を説明するための概念図である。
先の図１３では、処理前のＨＴＭＬファイル１１３に記載されたプログラムデータ、バイナリデータ等の参照部分が、プログラムの関数に使用されるオブジェクトに置換されることを説明した。
図１６では、処理前のＨＴＭＬファイル１１３に記載されたプログラムデータ、バイナリデータ等の参照部分が具体的にどのように最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚに対応して反映されるかについて説明する。

本発明の開示では、オリジナルデータ２００に含まれるそれぞれのリソースを加工することにより、利用者端末１０１の表示環境ごとに複数の加工済みリソースからなる複数の加工済みデータ２０１が生成される。

つまり、一つの利用者端末１０１について、複数の加工済みデータ２０１が生成される。この加工済みデータ２０１の生成は、識別情報を指定して、プログラムにより定義されたオブジェクトから、それぞれのプログラムの部分を呼び出し、呼び出されたプログラムの部分に対して、追加、移動、削除、変更等の改変を行うことにより実施される。

図１６に示されるように、オリジナルデータ２００に含まれるＨＴＭＬファイル１１３は、例えば、ＨＴＭＬコード部分１１３a，１１３ｂ，１１３ｃ、ＣＳＳコード部分１０
７ａ，１０７ｂ，１０７ｃ、スクリプト言語コード部分１０８ａ，１０８ｂ，１０８ｃ等を含む。

ＣＳＳコード部分１０７ａ，１０７ｂ，１０７ｃのそれぞれは、オブジェクトとして、識別情報と共に、それぞれ、オブジェクトＦ１０７ａ，Ｆ１０７ｂ，Ｆ１０７ｃ等に定義される。

同様に、スクリプト言語コード部分１０８ａ，１０８ｂ，１０８ｃのそれぞれは、オブジェクトとして、識別情報と共に、それぞれ、オブジェクトＦ１０８ａ，Ｆ１０８ｂ，Ｆ１０８ｃ等に定義される。

処理済みデータ２１０が生成されるステップは、プログラムデータから不要部分が削除されるステップ、必要部分が圧縮されるステップ、実行順序が変更されるステップ、実行タイミングが変更されるステップ、重複実行時間が短縮されるステップ等の一種もしくは二種以上、
バイナリデータから、単位面積当たりの表示画素数、単位時間当たりの録画録音密度、容量の大きさ、保存形式等の一種もしくは二種以上が変換されるステップ等の一種もしくは二種以上を含む。

［利用者端末の表示環境ごとに不要部分が削除されるステップ］
図１７は、利用者端末の表示環境ごとに不要部分が削除されるステップを説明するためのフローチャートである。
なお、一定回数処理を行っても対応する処理が実行できない場合には、そのステップを終了して次のステップの処理が実行される。以下のステップについても同様である。

機種情報ファイル１２６の識別情報に基づいて特定された利用者端末１０１毎に、例えば、利用者端末１０１が利用するＨＴＭＬファイル１１３ならびに、ＨＴＭＬファイル１１３の実行時に参照されるＣＳＳファイル１０７、スクリプト言語ファイル１０８等が特定される。これらの特定は、図１５に示すオブジェクトについての識別情報を指定することにより実施される。

そしてＨＴＭＬファイル１１３のうち、例えば、利用者端末１０１が使用しないＨＴＭＬファイル１１３の部分１１３ｘ、ＣＳＳファイル１０７のうち、利用者端末１０１が使用しないＣＳＳファイル１０７の部分１０７ｘおよびスクリプト言語ファイル１０８のうち、利用者端末１０１が使用しないスクリプト言語ファイル１０８の部分１０８ｘがそれぞれ特定される。

これらのファイルのうち、利用者端末１０１に使用されない部分１１３ｘ、１０７ｘおよび１０８ｘが削除される。
例えば、実際の削除は、オブジェクトとして何も指定しないことにより簡単に実施できる。

具体的には、例えば、機種情報ファイル１２６の識別情報に基づいて特定された利用者端末１０１がＰＣの場合には、ＨＴＭＬファイル１１３、ＣＳＳファイル１０７、スクリプト言語ファイル１０８等のいずれかに含まれる、ＰＣではない携帯情報端末、情報表示端末等に対応する部分の情報は削除される。

逆に、例えば、機種情報ファイル１２６の識別情報に基づいて特定された利用者端末１０１がスマートフォンの場合には、ＨＴＭＬファイル１１３、ＣＳＳファイル１０７およびスクリプト言語ファイル１０８のいずれかに含まれる情報のうち、スマートフォンに使用されない部分の情報は削除される。

ＨＴＭＬファイル１１３は、例えば、段落、見出し、箇条書き等を識別する記号であるマークアップを含む。
ＨＴＭＬファイル１１３に含まれるマークアップの中で、どのマークアップが指定されているかを追跡することにより、ＣＳＳファイル１０７、スクリプト言語ファイル１０８等が指定するマークアップを手がかりに、それぞれＨＴＭＬファイル１１３のどの部分がＣＳＳファイル１０７、スクリプト言語ファイル１０８等により制御されているのかが分かる。

ＨＴＭＬファイル１１３のどの部分がＣＳＳファイル１０７、スクリプト言語ファイル１０８等により制御されているかの情報を手がかりに、データ取得・処理ユニットＤのコントロールユニットＤ３００により、機種情報ファイル１２６に記載された全ての利用者端末１０１の表示環境に基づいて、データ取得・処理ユニットＤのコントロールユニットＤ３００により、処理済みデータの不要部分の削除が実現される。

次にユーザは、ＨＴＭＬファイル１１３、ＣＳＳファイル１０７およびスクリプト言語ファイル１０８のそれぞれを直接閲覧しない。
ユーザは、ＨＴＭＬファイル１１３等により生成されたウェブコンテンツ２１１を利用者端末１０１のブラウザを通して閲覧する。

一方、ＨＴＭＬファイル１１３、ＣＳＳファイル１０７、スクリプト言語ファイル１０８等のそれぞれは、例えば、これらのファイルに記載された内容をＣＬＩなどに表示した時に人間が内容を理解できるように工夫された表示情報が含まれている。これらの表示情報は、アプリケーション実行サーバ１０３等の管理者にとっては必要な情報であるが、ウェブコンテンツ２１１には反映されないため、利用者端末１０１を使うユーザにとっては不要な情報である。

例えば、ＨＴＭＬファイル１１３、ＣＳＳファイル１０７、スクリプト言語ファイル１０８等に含まれる表示情報のうち、削除しても、ウェブコンテンツ２１１の表示に影響を与えないものが存在する。これらの表示情報が削除される。
削除される表示情報としては、例えば、ウェブコンテンツ２１１の表示に影響を与えないスペース、タブ、改行や段落の区切りを示す改行情報、各ファイルに記載された保守管理上の注意書き等のテキスト情報等が挙げられる。

ＨＴＭＬファイル１１３、ＣＳＳファイル１０７、スクリプト言語ファイル１０８等に含まれる表示情報を解析することにより、データ取得・処理ユニットＤのコントロールユニットＤ３００により、機種情報ファイル１２６に記載された全ての利用者端末１０１の表示環境に基づいて、処理済みデータの不要部分の削除が実現される。
なお、実際には最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚの中では、識別情報と併せてプログラムのオブジェクトが指定されている。削除される該当部分のオブジェクトを何もない（ｎｕｌｌ）を指定することにより、利用者端末１０１のブラウザで最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚを実行すれば、削除が実現される。

［利用者端末の表示環境ごとに必要部分が圧縮されるステップ］

図１８は、利用者端末の表示環境ごとに必要部分が圧縮されるステップを説明するためのフローチャートである。
一般に、一つの同じ情報を表現する方法は複数存在する。例えば、数字の百万を意味する「１，０００，０００」との表記は、「１０Ｅ６」と表記できる。これは１０の６乗との意味である。前者は桁の区切りを示すコンマも含めて９文字が必要なのに対し、後者はアルファベット文字も含めて４文字で表現可能である。
一つの同じ情報を、アプリケーション実行サーバ１０３に搭載されるアプリケーション処理ユニットＡ等の各ユニット、利用者端末１０１等がより速く処理できる別の表現形式に変換する操作を本発明の開示では圧縮という。

このような圧縮操作は、例えば、ＬＨＡ、ＺＩＰ、ＧＺＩＰ、ＢＲＯＴＬＩ等の既存の可逆圧縮技術等の一種もしくは二種以上を利用して実施することができる。
ＨＴＭＬファイル１１３、ＣＳＳファイル１０７、スクリプト言語ファイル１０８等のプログラムデータならびにこれらの処理済みデータの一種もしくは二種以上について、データ取得・処理ユニットＤの制御部１５１２により、必要部分の圧縮が実現される。
なお、必要部分が圧縮されるステップにおいては、圧縮形式は、一種もしくは二種以上を使用することができる。また必要部分が圧縮されるステップでは、全てを圧縮してもよいし、一部を圧縮してもよい。画像ファイル１０９等のバイナリデータの圧縮についても同様である。

［実行順序が変更されるステップ］
ウェブコンテンツ２１１のうち、例えば、ファーストビューと呼ばれる利用者端末１０１の画面に最初に表示されるウェブコンテンツ２１１の部分に関連するプログラムの部分の実行を先に行う。続いて、ウェブコンテンツ２１１のうち、ファーストビューと呼ばれる利用者端末１０１の画面に最初に表示されるウェブコンテンツ２１１の部分以外に関連するプログラムの部分の実行を後に行う。

実行順序については、先に説明した通り、ファーストビューと呼ばれる利用者端末１０１の画面に最初に表示されるウェブコンテンツ２１１の部分の表示が優先される。
オリジナルデータに含まれる、マークアップ言語、プログラミング言語、スタイルシート、スクリプト言語等の一種もしくは二種以上のプログラムデータが有するプログラムの部分は、通常、記載された順番に利用者端末１０１側でそれぞれ実施される。

しかし、先に実行されるはずのプログラムの部分に、後から実行されるプログラムの部分の参照があった場合には、後から実行されるプログラムの部分が利用者端末１０１で実行が完了するまでは、先に実行されるはずのプログラムの部分が待機することになる。

この待機の時間は、一つひとつのプログラムの部分については十分無視できるほどに通常は短いため、見過ごされやすい。
ところがオリジナルデータ２００の規模が大きくなるに従って、待機時間の影響は大きくなる傾向がある。待機時間の影響を放置するとユーザがウェブサイトから離脱を起こす一つの要因となりうる。このため実行順序が変更されて、無駄な待機時間が発生しないように処理される。

具体的には、プログラムの部分が、先に実行されるプログラムの部分の前に、後から実行されるプログラムの部分を参照している場合には、後から実行されるプログラムの部分を繰り上げて先に実行させる場合等が挙げられる。

またプログラムの部分が、実行できない要素を参照している場合、例えば、過去には存在したが現在は存在していないコード部分等を参照している場合、現在は存在していない変数を参照している場合等が挙げられる。この場合には、問題のあるコード部分を実行せず、例えば、順番を飛ばして後のコード部分を先行して実施させる。

ファーストビューに関連するプログラムの部分以外のプログラムについても実行順序が変更されて、遅延実行される。
遅延実行されるプログラムについては、これらのプログラムのうち、同期して実行するのか、非同期に実行するのか、優先して実行するのか等が、データ取得・処理ユニットＤに搭載されたコントロールユニットｄ３００に記載されているプログラムにより制御される。

［実行タイミングが変更されるステップ］
実行タイミングについては、例えば、ファーストビューと呼ばれる利用者端末１０１の画面に最初に表示されるウェブコンテンツ２１１の部分の表示に関連するプログラムの部分の実行が完了した後に、ファーストビュー以外のウェブコンテンツ２１１の部分の表示に関連するプログラムの実行が開始される。

ＤＯＭの形成、ＤＯＭのツリー構造に関連付けられたコンテンツの利用者端末１０１へのダウンロード、画像ファイル、音ファイル、動画ファイル等の主要なリソースのダウンロード等の実行タイミングが調整される。

互いに影響を及ぼし合うプログラムの部分については、一つのプログラムの部分の実行が終了してから、次のプログラムの部分の実行が開始されるように、同期してプログラムの部分の実行タイミングが調整される。
また互いに影響を及ぼさないプログラムの部分については、それぞれ非同期にプログラムの部分の実行タイミングが調整される。

［重複実行時間が短縮されるステップ］
一方、例えば、ＨＴＭＬファイル１１３、ＣＳＳファイル１０７、スクリプト言語ファイル１０８等のそれぞれのプログラムデータについて、これらのファイルに記載されたプログラムの実行時間の調整も実施される。
図１９は、ＨＴＭＬファイル１１３で参照されるスクリプト言語ファイル部分１０８ａ～１０８ｄが直列的に実行されるステップを説明するための図である。
ＨＴＭＬファイル１１３に複数のスクリプト言語ファイル部分１０８ａ～１０８ｄの参照情報が記載されている。

例えば、ＨＴＭＬファイル１１３が利用者端末１０１で実行されると、スクリプト言語ファイル部分１０８ａ～１０８ｄのそれぞれは、通常はこの順番に、直列的に実行される。
ここで例えば、スクリプト言語ファイル１０８ｄの表示完了時間の相対値が仮に１００であり、スクリプト言語ファイル部分１０８ａ～１０８ｃの表示完了時間の相対値がそれぞれ仮に５、１０および１５であったとする。
ここでスクリプト言語ファイル部分１０８ａ～１０８ｄがこの順番に実行されたとすると、利用者端末１０１の表示が完了するまでに、表示完了時間の相対値を基準に５＋１０＋１５＋１００＝１３０に相当する表示完了時間の処理が必要になる。

図２０は、ＨＴＭＬファイル１１３に記載されたスクリプト言語ファイル部分１０８ａ～１０８ｃとスクリプト言語ファイル１０８ｄとが並列的に実行されるステップを説明するための図である。
この場合には、スクリプト言語ファイル１０８の実行順序を整理して、ウェブコンテンツ２１１の生成時間の短縮が可能である。

図２０の場合であれば、例えば、スクリプト言語ファイル１０８ｄが実行されると同時に、スクリプト言語ファイル部分１０８ａ～１０８ｃが並行して処理されるようにＨＴＭＬファイル１１３を処理する。
この処理により、スクリプト言語ファイル１０８ｄの表示完了時間の相対値１００に対応する処理が実行されている間に、表示完了時間の相対値を基準に５＋１０＋１５＝３０に相当する表示完了時間の処理を完結できる。
そうするとスクリプト言語ファイル部分１０８ａ～１０８ｄの表示完了時間を、相対値を基準に１３０から１００に削減することができる。

図２１は、ＨＴＭＬファイル１１３に記載されたスクリプト言語ファイル１０８ｄの実行が後回しにされるステップを説明するための図である。
先にスクリプト言語ファイル部分１０８ａ～１０８ｃのみを参照する情報をＨＴＭＬファイル１１３に記載しておき、ＨＴＭＬファイル１１３の最後にスクリプト言語ファイル１０８ｄを参照するように処理することもできる。

このように処理すれば、相対的に実行時間の長いスクリプト言語ファイル１０８ｄの処理を待つことなく他のスクリプト言語ファイル１０８ａ～１０８ｃの実行を開始することができる。

どのファイルをどの順番に処理すれば最適になるかは、実際に順番を変化させて、それぞれの利用者端末１０１毎に、ウェブコンテンツ２１１の表示完了時間を計測して比較することにより決定することができる。

最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚ、処理済みＣＳＳファイル１３２および処理済みスクリプト言語ファイル１３３が生成されるステップは、機種情報ファイル１２６に記載された全ての利用者端末１０１について実施される。

ＨＴＭＬファイル１１３が複数のスクリプト言語ファイル部分１０８ａ～１０８ｃ等をどの順番でどのように処理するのか追跡することにより、データ取得・処理ユニットＤのコントロールユニットｄ３００により、機種情報ファイル１２６に記載された内容に該当する全ての利用者端末１０１の表示環境に基づいて、処理済みデータ２１０の新たな生成が実現される。

上記のステップを経て、オリジナルデータ２００に含まれる、マークアップ言語、スタイルシートおよびスクリプト言語からなる群より選ばれる少なくとも一つ有するデータを処理することができる。

［バイナリデータから、単位面積当たりの表示画素数、単位時間当たりの録画録音密度、容量の大きさ、保存形式からなる群より選ばれる一つを変換して容量が削減されるステップ］
次に例えば、ＨＴＭＬファイル１１３、ＣＳＳファイル１０７およびスクリプト言語ファイル１０８が参照する全ての画像ファイル１０９等について、機種情報ファイル１２６の識別情報に基づいて特定された利用者端末１０１毎に表示サイズ、容量および種類の異なる処理済み画像ファイル１３４がそれぞれ生成される。
画像ファイル１０９の表示サイズの変更は、例えば、縦と横の長さの比を変更せずに、縦と横の長さが異なる処理済み画像ファイル１３４が複数生成されることにより実施される。
画像ファイル１０９の容量の変更は、例えば、画像ファイル１０９の単位面積当たりの画素数の変更、単位時間当たりの録画録音密度の変更等により実施される。

画像ファイル１０９の種類の変更は、例えば、画像ファイル１０９の種類がＰＮＧであった場合には、ＪＰＥＧ、ＷＥＢＰ、ＪＰＥＧ２０００等への種類の変更により実施される。
処理済み画像ファイル１３４が生成されるステップは、機種情報ファイル１２６に記載された全ての利用者端末１０１について実施される。

上記のステップを経て、新たな複数の変換済みバイナリデータを含む処理済みデータ２１０が生成される。
バイナリデータが動画ファイル、音ファイル等の場合も、同様の手順を経て、新たな複数の変換済みバイナリデータを含む処理済みデータ２１０を生成することができる。

図２２は、処理済みデータが生成されるステップを説明するためのフローチャートである。
例えば、オリジナルデータの表示完了時間の測定に加えて、最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚ、処理済みＣＳＳファイル１３２および処理済みスクリプト言語ファイル１３３等のそれぞれについて、表示完了時間が測定される。
利用者端末１０１毎、ウェブページ毎等に複数ある最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚは、参照するプログラムのオブジェクトを変化させた場合に、処理前のＨＴＭＬファイル１１３と比較して、どの程度の表示完了時間がかかるのかが測定される。
処理済みＣＳＳファイル１３２は、処理前のＣＳＳファイル１０７と比較して、要素として、どの程度の表示完了時間がかかるのかが測定される。
複数ある処理済みスクリプト言語ファイル１３３は、処理前のスクリプト言語ファイル１０８と比較して、要素として、どの程度の表示完了時間がかかるのかが測定される。
バイナリデータについても、複数ある加工済み画像ファイル等と、加工前の画像ファイル等と比較して、要素として、どの程度の表示完了時間がかかるのかが測定される。

これらの測定は、機種情報ファイル１２６の情報に従って、利用者端末１０１の表示環境ごとに、アプリケーション処理ユニットＡが利用者端末１０１からリクエストを受信する前、アプリケーション処理ユニットＡが利用者端末１０１からリクエストを受信した直後の少なくとも一方の間に実施される。
なお図２２では直列処理が例示されているが、それぞれの処理は並列に実施することもできる。

上記のステップにより、それぞれの利用者端末１０１について、オリジナルデータ２００および複数の加工済みデータ２０１が準備される。

なお、オリジナルデータ２００および複数の加工済みデータ２０１に含まれる、それぞれの要素についての表示完了時間の最も短いものを選択すれば、全体としてのオリジナルデータ２００および複数の加工済みデータ２０１の中で最も表示完了時間の短いものが得られるか、というと、そうとは限らない。
要素の組み合わせによっても、それぞれの要素が互いに影響を及ぼし合って、オリジナルデータ２００および複数の加工済みデータ２０１のそれぞれについての表示完了時間が変動するからである。

オリジナルデータ２００および複数の処理済みデータ２１０のうち、どの組み合わせが最も表示完了時間が短くなるかについて不明なものについて、利用者端末１０１毎に、実際に事前に予備試験を行って決定される。
またこの予備試験のデータに基づいて、機械学習によるモデル形成を行うことにより、オリジナルデータ２００および複数の処理済みデータ２１０のうち、どの組み合わせが最も表示完了時間が短くなるかについて決定される。

［ウェブコンテンツの自動高速表示制御方法に使用されるオリジナルデータ２００の更新］
図２３は、オリジナルデータ２００に追加、移動、削除、変更等の改変があったことを知らせる信号が動作制御部へ送信されるステップを説明するためのフローチャートである。
また図２３は、オリジナルデータ２００の改変の信号により、加工済みデータが新たに生成されるステップを説明するためのフローチャートである。

オリジナルデータ２００を監視して、オリジナルデータ２００に追加、移動、削除、変更等の改変があったことを検出した時点で、加工済みデータが新たに生成される。
ウェブコンテンツ２１１の自動高速表示制御方法に使用されるオリジナルデータ２００は、最初にアプリケーション処理ユニットＡの記憶装置１１０１にあるオリジナルデータ記憶領域１０４に保存されたものをそのまま使用し続けることができる。

一方、ユーザは古い情報に加えて最新の情報の入手も通常希望する。このユーザの希望に応えてサーバ管理者はオリジナルデータ２００を更新する作業が通常発生する。

オリジナルデータ２００に改変があったことを検出するためは、一定時間経過後にオリジナルデータ２００に変化が生じているかを追跡すればよい。

オリジナルデータ２００はアプリケーション処理ユニットＡのオリジナルデータ記憶領域１０４に保存されている。一定時間経過後にオリジナルデータ２００に改変があった場合には、改変後の内容がオリジナルデータ記憶領域１０４に保存される。

そして先に保存された内容と、後に保存された内容のそれぞれを、例えば、データ取得・処理ユニットＤに搭載されたコントロールユニットｄ３００に記載されたプログラム等に基づいて、アプリケーション処理ユニットＡの監視制御部１１１５で監視する。先に保存された内容と、後に保存された内容とをそれぞれ比較すればオリジナルデータ２００のどの部分に差異が生じたかを、例えば、図７等に示される監視制御部１１１５等に記載されたプログラムにより検出することができる。
差異の有無を調べる時間間隔を短く設定することにより、瞬時に変更があったことを検出できる。

オリジナルデータ２００に改変があった場合には、アプリケーション処理ユニットＡの監視制御部１１１５は、例えば、オリジナルデータ２００に含まれるＨＴＭＬファイル１１３、ＣＳＳファイル１０７、スクリプト言語ファイル１０８および画像ファイル１０９のうち、改変のあった部分を特定する。
そして改変があったことを知らせる信号が監視制御部１１１５から動作制御部１１１６およびデータ取得・処理ユニットＤに搭載されたコントロールユニットｄ３００に送信される。

改変を知らせる信号を受信したデータ取得・処理ユニットＤに搭載されたコントロールユニットｄ３００は、オリジナルデータ２００のうち改変があった部分について利用者端末１０１の表示環境に応じた加工済みデータ２０１を処理して、新たな加工済みデータ２０２を生成する。
アプリケーション処理ユニットＡの加工済みデータ記憶領域１１４に保存されている処理済みデータ２１０のうち、改変があった部分に対応するデータが、データ取得・処理ユニットＤに搭載されたコントロールユニットｄ３００により、処理済みデータ２０２により置換される。

本発明の開示においては、オリジナルデータ２００に関連するデータについてのタイムスタンプと呼ばれる、最新保存時間についての情報が変更されたものについて、実際にオリジナルデータ２００等について改変があったかどうかを検証せずに、動的に生成された処理済みデータ２０２により、先に存在する処理済みデータ２１０等の該当部分を置換することもできる。

オリジナルデータ２００が改変されると、その改変とほぼ同時に、オリジナルデータ２００の改変に伴って新たに生成された処理済みデータ２０２により、先に生成されている処理済みデータ２１０が置換される動作が継続的に実施される。

データ取得・処理ユニットＤのコントロールユニットｄ３００に記載されたプログラムが動作し、利用者端末１０１の表示環境に応じた処理済みデータ２０２が抽出処理されて、動作制御記憶部１５１７に保存される。

上記のステップを経て、アプリケーション処理ユニットＡが利用者端末１０１からリクエストを受信する前に、アプリケーション処理ユニットＡが利用できる記憶領域に保存されたオリジナルデータ２００から利用者端末の表示環境に応じた処理済みデータ２１０が新たに生成される。

［利用者端末の表示環境を特定するステップ］
次にリクエスト処理ユニットＣが利用者端末１０１からリクエストを受信した後に、データ取得・処理ユニットＤが、利用者端末１０１の表示環境を特定するステップについて説明する。

ネットワーク１０２を通じて利用者端末１０１がネットワーク１０２を通じてリクエスト処理ユニットＣに接続可能な状態になると、利用者端末１０１から送信されたリクエストはネットワーク１０２を経由してリクエスト処理ユニットＣに受信される。そしてそれぞれのユニットに受信される。
このリクエストは利用者端末１０１に搭載されるブラウザを経由して行われる。

データ取得・処理ユニットＤが受信したリクエストには、例えば、利用者端末１０１の機種情報、ブラウザの種類、ＯＳの種類等を示すユーザエージェント、利用者端末１０１のブラウザに表示されるウェブサイトのどのページからリクエストが送信されたかを示すリファラ等が含まれる。
これらのユーザエージェント、リファラ等の情報を利用して、アクセプトヘッダー、クッキー等によりデータ取得・処理ユニットＤは、利用者端末１０１の表示環境を特定できる。

［利用者端末の表示環境に表示可能なデータを含むウェブコンテンツが生成されるステップ］
次に、利用者端末１０１の表示環境に表示可能なデータを含むウェブコンテンツ２１１が生成されるステップについて説明する。
既に、先に説明したステップにより、事前に利用者端末１０１毎に表示できるウェブコンテンツ２１１は生成されている。このウェブコンテンツ２１１と、利用者端末１０１との対応付けを行う。

利用者端末１０１のブラウザからのリクエストがネットワーク１０２を通じてリクエスト処理ユニットＣに送信されると、このリクエストはアプリケーション処理ユニットＡと人工知能ユニットＢに送信される。このリクエストは人工知能ユニットＢの監視制御部１４１５で受信される。

またデータ取得・処理ユニットＤに対して、人工知能ユニットＢの監視制御部１４１５から、リクエストが送信される。

利用者端末１０１の表示環境に表示可能なデータを含むウェブコンテンツ２１１が選択されるステップは、利用者端末１０１のブラウザからのリクエストがリクエスト処理ユニットＣに送信された後に実施される。

データ取得・処理ユニットＤに対して利用者端末１０１のブラウザからのリクエストがリクエスト処理ユニットＣに送信されたことをデータ取得・処理ユニットＤの制御部１５１２が検出する。
利用者端末１０１の個別の表示環境の特定は、アクセプトヘッダー、クッキー等の情報を、先に説明した機種情報ファイル１２６と照合することにより実現される。

利用者端末１０１の表示環境が特定されると、この表示環境を使って表示できるオリジナルデータ２００が特定される。具体的には、オリジナルデータ２００に含まれる、ＨＴＭＬファイル１１３、ＣＳＳファイル１０７、スクリプト言語ファイル１０８、画像ファイル１０９等が特定される。

同様に、利用者端末１０１の表示環境が特定されると、この表示環境を使って表示できる処理済みデータ２１０が特定される。具体的には最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚ、処理済みＣＳＳファイル１３２、処理済みスクリプト言語ファイル１３３、画像ファイル１０９、処理済み画像ファイル１３４が特定される。

実際には最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚの中で定義されたプログラムのオブジェクトの形でそれぞれのコード部分、ファイル部分等は処理済みデータ記憶領域１３０に保存されている。

どのオブジェクトを用いた場合に、どの程度の表示完了時間を要するかは事前の予備試験、予備試験等のデータを利用して機械学習等で形成された学習済みモデル等による検討で判明している。
このため、リクエスト処理ユニットＣが利用者端末１０１からリクエストを受信した直後に、利用者端末の表示環境に表示可能なデータを含むウェブコンテンツ２１１が、データ取得・処理ユニットＤに搭載されたコントロールユニットｄ３００により選択される。この段階では、利用者端末１０１に表示可能なウェブコンテンツ２１１は複数存在する。

そして予備試験によりあらかじめ判明している個々の利用者端末１０１に表示される表示完了時間が最も短い順番、およびこのデータを用いた機械学習により得られている学習済みデータの少なくとも一方に基づいて、それぞれの利用者端末１０１に表示されるウェブコンテンツ２１１がデータ取得・処理ユニットＤの制御部１５１２でそれぞれ一つに決定される。

このウェブコンテンツ２１１を利用者端末１０１で表示するためのプログラムデータとなる加工済みデータ２０１が、データ取得・処理ユニットＤの制御部１５１２からアプリケーション処理ユニットＡに送信される。そして加工済みデータ２０１の内容がアプリケーション処理ユニットＡに配置されたオリジナルデータ２００の内容を反映するＨＴＭＬファイル１１３に代えて、最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚに反映される。

最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚは、アプリケーション処理ユニットＡ、リクエスト処理ユニットＣを経て、ネットワーク１０２を通じて表示環境が特定された全ての利用者端末１０１についてそれぞれの利用者端末１０１にダウンロードされる。
この最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚを受信した利用者端末１０１毎のブラウザ等で、最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚを実行して、それぞれの利用者端末１０１に対応したウェブコンテンツ２１１が利用者端末１０１毎のブラウザ等に表示される。

［表示完了時間に基づく最適リソースの順位付けのステップ］
次に、これらのオリジナルデータ２００および複数の加工済みデータ２０１について、実際にこれらのオリジナルデータ２００および複数の加工済みデータ２０１を含むウェブコンテンツ２１１がそれぞれの利用者端末１０１について選択されるか説明する。
ウェブコンテンツ２１１を表示するために、オリジナルデータ２００および複数の加工済みデータ２０１のうちどれを選択するかは、事前に予備試験によりウェブコンテンツ２１１の表示完了時間を計測して比較する。そしてこれらの表示完了時間のデータを用いて機械学習を行い学習済みモデルを形成する。
予備試験および学習済みモデル形成の少なくとも一方によりウェブコンテンツ２１１の表示完了時間を計測等して比較するステップはデータ取得・処理ユニットＤで実施される。

ウェブコンテンツ２１１の表示完了時間を計測等して比較するステップにより、一つの利用者端末１０１に関する、オリジナルデータ２００および複数の加工済みデータ２０１のそれぞれのデータについての表示完了時間に関連して、どれが優位かについての情報が、データ取得・処理ユニットＤのオリジナルデータ保存領域１０４および処理済みデータ保存領域１３０にそれぞれ保存される。

ウェブコンテンツ２１１の表示完了時間は、オリジナルデータ２００および複数の加工済みデータ２０１に含まれるプログラムの部分に大きく依存する。
プログラムの部分は容量がより削減されたものが、容量がそれほど削減されていないものよりも通常は表示完了時間が短くなるので好ましい。

ただし、容量が小さいもの全てが、表示完了時間が短くなるとは限らない。さらにはバイナリデータについても、容量が小さいものが表示完了時間が短くなるとは限らない。
場合によっては、どの複数の加工済みデータ２０１よりも、オリジナルデータ２００が、表示が速く完了する可能性もある。

そこで本発明の開示においては、オリジナルデータ２００および複数の加工済みデータ２０１を用いて、それぞれの利用者端末１０１における表示完了時間を事前に予備試験等を実施して計測することにより、それぞれのデータについて実際に表示完了時間が短い順番を特定できる。またこれらのデータを用いて機械学習を行い、学習済みモデルを形成することができる。この学習済みモデルを用いて実際に表示完了時間が短い順番を特定することができる。

オリジナルデータ２００は、ウェブコンテンツ２１１を構成する複数のウェブページにそれぞれ対応する複数のＨＴＭＬファイル１１３と、複数のＨＴＭＬファイル１１３のそれぞれから参照実行される各種プログラムデータおよびバイナリデータを含む。

また加工済みデータ２０１は、ウェブコンテンツ２１１を構成する複数のウェブページにそれぞれ対応する複数の最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚと、複数の最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚのそれぞれから参照されて実行される各種処理済みプログラムデータおよび処理済みバイナリデータを含む。
これらのオリジナルデータ２００および加工済みデータ２０１がそれぞれウェブコンテンツ２１１の表示に必要なリソースである。

またこれらのリソースの中から、ユーザの利用者端末１０１毎に利用者端末１０１の表示に必要となるリソースが、最適リソースである。最適リソースは、一つの利用者端末１０１毎に複数存在する。

処理済みデータの生成は、ユーザの利用者端末１０１の表示環境ごと、ウェブコンテンツ２１１の表示に必要なリソースごとに行われる。

また、ユーザの利用者端末１０１の表示環境ごとに実行可能な最適リソースが選択された場合、その最適リソースが、保存されている各種ファイルの容量、各種ファイルの種類を指定する拡張子等が同じ場合でも、その最適リソースを実現するために必要な表現形式は一つと限らない。このため、複数の最適リソースの中に、見かけが同じ最適リソースに見える複数の最適リソースが存在した場合でも、実際に実行した場合に表示完了時間に差が生じる最適リソースが含まれる場合がある。

明らかに他の最適リソースよりも表示完了時間が短いことが判明している最適リソースを除き、一つの利用者端末１０１に対する最適リソース同士の表示完了時間に関する情報は、例えば、実際に事前に予備試験を行い決定される。また予備試験等により得られた表示完了時間に関するデータを用いた機械学習等によるモデル形成を用いた方法によっても、表示完了時間を比較的正確に決定することができる。

［データのバックアップ］
先に説明した、データ取得・処理ユニットＤの記憶装置１５０１は時間実行制御部１５２０を備えることもできる。

時間実行制御部１５２０に接続された時間実行記憶部１５２１に保存された実行プログラム１５２２により、一定時間経過後に、例えばアプリケーション処理ユニットＡのオリジナルデータ２００、処理済みデータ２１０，２０２等の本発明の実施形態１に係るウェブコンテンツの自動高速表示制御方法を実施するために必要なデータやプログラムの予備保存データが複製され、データ取得・処理ユニットＤの時間実行記憶部１５２１に保存される。

また一定時間経過後に、例えば、予備保存データの中から一定期間を経過した古いものが削除される。
データ取得・処理ユニットＤの時間実行記憶部１５２１に保存された予備保存データは、データ取得・処理ユニットＤに加えて、アプリケーション処理ユニットＡの補助記憶部１１０５にネットワーク１０２を通じて転送し、保存することもできる。

またオリジナルデータ２００に改変があった場合、先に説明したアプリケーション処理ユニットＡでオリジナルデータ２００を監視して、対応することができる。
本発明の開示においては、例えば、オリジナルデータ２００の監視はデータ取得・処理ユニットＤにより実施することもできる。

例えば、オリジナルデータ２００の一部に改変があると、オリジナルデータ２００の改変部分が特定され、この改変部分に対応した加工済みデータ２０１が生成される。

先に説明した予備試験等により、オリジナルデータ２００および複数の加工済みデータ２０１等の中から、利用者端末１０１毎に、最も表示完了時間が短い処理済みデータ２１０が特定される。

次にデータ取得・処理ユニットＤに搭載されたコントロールユニットｄ３００により、利用者端末１０１に表示可能な、オリジナルデータ２００ならびに複数の加工済みデータ２０１の中から選ばれた処理済みデータ２１０が特定される。
そして処理済みデータ２１０が、データ取得・処理ユニットＤからアプリケーション処理ユニットＡの順番に送信され、ネットワーク１０２を通じて利用者端末１０１で受信される。
受信された処理済みデータ２１０が利用者端末１０１のブラウザで表示される。

同様に、オリジナルデータ２００の全てに改変がある場合には、データ取得・処理ユニットＤのコントロールユニットｄ３００により、利用者端末１０１に表示可能な処理済みデータ２０２が、データ取得・処理ユニットＤからアプリケーション処理ユニットＡを経て送信され、ネットワーク１０２を介して利用者端末１０１で受信される。
受信された処理済みデータ２０２が、利用者端末１０１のブラウザで表示される。

またオリジナルデータ２００に変更、追加、削除等の改変があれば、利用者端末１０１からリクエストがリクエスト処理ユニットＣに受信されると、データ取得・処理ユニットＤの制御部１５１２により制御されたアプリケーション処理ユニットＡを経て、利用者端末１０１にウェブコンテンツ２１１のうち更新されたウェブコンテンツ２１２を含む処理済みデータ２０２が都度送信される。

例えば、オリジナルデータ２００の全てに改変がある場合には、ウェブコンテンツ２１１の全てが更新されたウェブコンテンツ２１２に置換される。
利用者端末１０１では、更新されたウェブコンテンツ２１２を含むウェブコンテンツ２１１を表示することができる。

上記一連のステップにより、アプリケーション処理ユニットＡからリクエスト処理ユニットＣ、ネットワーク１０２を経て送信されたウェブコンテンツ２１２を表示するための処理済みデータ２０２を受信した利用者端末１０１は、利用者端末１０１に搭載されたブラウザにウェブコンテンツ２１２を、初回から、高速に表示することができる。

本発明の開示においては、例えば、アプリケーション実行サーバ１０３で最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚが利用者端末１０１毎にダウンロードされ、利用者端末１０１のブラウザ等で最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚが実行される。最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚに基づくウェブコンテンツが利用者端末１０１のブラウザ等に表示される。

最初にユーザが利用者端末１０１のブラウザ等からネットワーク１０２を通じてアプリケーション実行サーバ１０３にリクエストを送信した場合、レスポンスとしてアプリケーション実行サーバ１０３は、オリジナルデータ２００に含まれるＨＴＭＬファイル１１３等を利用者端末１０１に送信することができる。その一方で、アプリケーション実行サーバ１０３は最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚ等も送信する。

ＨＴＭＬファイル１１３と最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚはそれぞれ併存して利用者端末１０１に保存されてもよいが、通常は、ＨＴＭＬファイル１１３は最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚが利用者端末１０１毎にダウンロードされる。
最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚに含まれるプログラムのそれぞれのオブジェクトとして、ＨＴＭＬファイル１１３と同じ内容を再現するようにオブジェクトを選択すれば最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚを用いてＨＴＭＬファイル１１３を簡単に再現することもできる。

例えば、利用者端末１０１にダウンロードされた最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚは、最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚに直接記載されたリソースに関する参照部分、最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚが参照する外部のリソースに関する参照部分等のリソース情報の全てが、全てプログラムのオブジェクトとして扱うことのできる形式に変換されている。それぞれのオブジェクトには識別情報が関連付けられていて、どのオブジェクトが最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚのどの部分で使用されるオブジェクトなのかを、例えば、データ取得・処理ユニットＤのデータベース１１０６等により管理することができる。

利用者端末１０１のブラウザ等は、人工知能ユニットＢの立案した戦略案、つまり戦略ファイル１４１２に従って、最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚが参照する全てのリソースについてのオブジェクトをデータ取得・処理ユニットＤからリクエスト処理ユニットＣを介して、ネットワーク１０２を経由して受け取ることができる。
これらのリソースを最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚのそれぞれのオブジェクトに対応付けることにより、瞬時に利用者端末１０１のブラウザ等にウェブコンテンツを表示することができる。そして利用者端末１０１で表示に使用されるリソースの利用者端末１０１毎に対するダウンロードの順番、タイミングが、人工知能ユニットＢにより立案された戦略案に基づいて実施される。

［人工知能ユニットＢが戦略案を立案するステップ］
次に人工知能ユニットＢが、ウェブコンテンツを利用者端末１０１に表示する戦略案を立案するステップについて説明する。
リクエスト処理ユニットＣを介してアプリケーション処理ユニットＡと人工知能ユニットＢとが相互に通信可能となる。

また人工知能ユニットＢとデータ取得・処理ユニットＤも相互に通信可能となる。

リクエスト処理ユニットＣを介して、アプリケーション処理ユニットＡと通信可能になったデータ取得・処理ユニットＤは、アプリケーション処理ユニットＡのオリジナルデータ記憶領域１０４に保存されたオリジナルデータ２００をデータ取得・処理ユニットＤに保存して加工する。加工されたデータはデータ取得・処理ユニットＤの加工済みデータ記憶領域１５４０に保存される。
またアプリケーション処理ユニットＡのオリジナルデータ記憶領域１０４に保存されたオリジナルデータ２００を読取りながら加工し、加工された結果をアプリケーション処理ユニットＡの加工済みデータ記憶領域１３０に保存することもできる。

実際にはアプリケーション処理ユニットＡに保存されているオリジナルデータ２００は頻繁に更新されたり、動的に生成されたりする。つまりオリジナルデータ２００は経時的に変化する。

オリジナルデータ２００が経時的に変化するたびに、先に説明した各ステップが実施されて、新たな処理済みデータ２１０が生成される。
人工知能ユニットＢはこの過程をそれぞれの利用者端末１０１にウェブコンテンツを表示させる時間との関係、ウェブコンテンツを利用者端末１０１のブラウザに表示させることを妨げる結果となるエラーが発生する可能性、期待通りのウェブコンテンツが利用者端末１０１のブラウザに表示されているかについての表示の完全性等のそれぞれのデータに関して学習する。
これらのデータが共通して持つ属性を、例えば統計処理により解析して、ウェブコンテンツの表示完了時間の長短と関連付ける。

例えば、オリジナルデータ２００に含まれるＨＴＭＬファイル１１３は、ＨＴＭＬコード部分１１３a，１１３ｂ，１１３ｃ、ＣＳＳコード部分１０７ａ，１０７ｂ，１０７ｃ、スクリプト言語コード部分１０８ａ，１０８ｂ，１０８ｃ等を含む。

本発明の実施形態１では、オリジナルデータ２００および複数の処理済みデータ２１０の少なくとも一つは、プログラムデータおよびバイナリデータの少なくとも一つを含む。

またプログラムデータは、マークアップ言語、プログラミング言語、スタイルシート、スクリプト言語などの一種もしくは二種以上で記載されたプログラムを含む。
一方、バイナリデータは、画像ファイル、音ファイル、動画ファイルなどの一種もしくは二種以上のファイルを含む。
これらのプログラムデータ、バイナリデータ等から、実行させるプログラムの部分および実行させないプログラムの部分が利用者端末１０１の表示環境ごとにそれぞれ特定される。

例えば、オリジナルデータ２００が、プログラムデータおよびバイナリデータの少なくとも一つを含み、
プログラムデータが、マークアップ言語、プログラミング言語、スタイルシート、スクリプト言語からなる群より選ばれる少なくとも一つの記載を含み、
バイナリデータが、画像ファイル、音ファイルおよび動画ファイルの少なくとも１つを含む場合、

オリジナルデータ２００に含まれる、マークアップ言語、プログラミング言語、スタイルシートおよびスクリプト言語からなる群より選ばれる少なくとも一つの記載を含むデータから、利用者端末１０１の表示環境ごとに不要部分が削除されるステップが実施されたデータ取得・処理ユニットＤに関する情報６０１、
オリジナルデータ２００に含まれる、マークアップ言語、プログラミング言語、スタイルシートおよびスクリプト言語からなる群より選ばれる少なくとも一つのデータから、利用者端末の表示環境ごとに必要部分が圧縮されるステップが実施されたデータ取得・処理ユニットＤに関する情報６０２、
オリジナルデータ２００に含まれる、マークアップ言語、プログラミング言語、スタイルシートおよびスクリプト言語からなる群より選ばれる少なくとも一つのデータから、利用者端末の表示環境ごとに実行順序が変更されるステップが実施されたデータ取得・処理ユニットＤに関する情報６０３、
オリジナルデータ２００に含まれる、マークアップ言語、プログラミング言語、スタイルシートおよびスクリプト言語からなる群より選ばれる少なくとも一つのデータから、利用者端末の表示環境ごとに実行タイミングが変更されるステップが実施されたデータ取得・処理ユニットＤに関する情報６０４、
オリジナルデータ２００に含まれる、バイナリデータから、単位面積当たりの表示画素数、単位時間当たりの録画録音密度、容量および保存形式からなる群より選ばれる一つが変換されるステップが実施されたデータ取得・処理ユニットＤに関する情報６０５、
オリジナルデータ２００ならびに複数の加工済みデータの中から、どのデータを組み合わせて処理済みデータ２１０が生成されたかについての情報６０６、
オリジナルデータ２００ならびに複数の加工済みデータからなる群より選ばれる少なくとも一つを含む処理済みデータ２１０と、処理済みデータ２１０が利用者端末１０１で入力受付可能になるまでの時間に関する情報６０７
利用者端末１０１毎に、アプリケーション処理ユニットＡ、データ取得・処理ユニットＤおよびクラウド配信サーバ６０８のいずれから利用者端末１０１に送信されたかに関する情報６０８等について、人工知能ユニットＢは学習する。

予備試験により、どのデータ取得・処理ユニットＤにどのステップを担当させたか、その結果、どのような加工済みデータ２０１が生成したか、オリジナルデータ２００ならびに複数の加工済みデータ２０１を組み合わせて生成された処理済みデータ２１０について、仮に利用者端末１０１からリクエスト処理ユニットＣにリクエストがあった場合に、どの程度の表示完了時間で処理済みデータ２１０に基づくウェブコンテンツが利用者端末１０１で入力受付可能になるか等についての情報、利用者端末１０１のＩＰアドレスから推測できるユーザの位置情報等が既に得られている。

これらの情報を元に、利用者端末１０１からネットワーク１０２を通じてリクエスト処理ユニットＣにリクエストがあった場合に、処理済みデータ２１０に基づくウェブコンテンツが利用者端末１０１で入力受付可能になるまでの時間と、それぞれに要したステップとの相関関係を人工知能ユニットＢは学習し、学習済みモデルを形成する。
学習済みモデルを形成する際には、利用者端末１０１毎にウェブコンテンツをより速く表示するための処理済みデータが共通して有する属性に着目して人工知能ユニットＢに学習させることが好ましい。

人工知能ユニットＢが学習した相関関係に基づいて、一つの利用者端末１０１に表示させるために必要なオリジナルデータ２００が特定されると、オリジナルデータ２００に含まれる、マークアップ言語、プログラミング言語、スタイルシート、スクリプト言語等を、データ取得・処理ユニットＤで、どのように加工すれば処理済みデータ２１０に基づくウェブコンテンツが利用者端末１０１で入力受付可能になるまでの時間を最短にできるかを予測することができる。

同様に、人工知能ユニットＢが学習した相関関係に基づいて、一つの利用者端末１０１に表示させるために必要なオリジナルデータ２００が特定されると、オリジナルデータ２００に含まれる、バイナリデータ等を、データ取得・処理ユニットＤで、どのように加工すれば処理済みデータ２１０に基づくウェブコンテンツが利用者端末１０１で入力受付可能になるまでの時間を最短にできるかを予測することができる。

また、人工知能ユニットＢが学習した相関関係に基づいて、オリジナルデータ２００ならびにデータ取得・処理ユニットＤで処理された複数の加工済みデータ２０１のうち、どのデータを組み合わせれば処理済みデータ２１０に基づくウェブコンテンツが利用者端末１０１で入力受付可能になるまでの時間を最短にできるかを予測することができる。

さらに、人工知能ユニットＢが学習した相関関係に基づいて、データ取得・処理ユニットで生成された処理済みデータ２１０を、利用者端末１０１にダウンロードさせてから、利用者端末１０１毎のブラウザ等で実行させるのか、またはデータ取得・処理ユニットで生成された処理済みデータ２１０を利用者端末１０１毎のブラウザからネットワーク１０２を通じてアプリケーション実行サーバ１０３側で実行すればよいのかを予測することができる。

そして人工知能ユニットＢが上記の情報を学習して得られた予測が実際に正しいかどうかを、利用者端末１０１に搭載されたブラウザ環境と同様の環境を再現可能なヘッドレスブラウザ等のエミュレータを用いて予備試験により検証できる。例えば、このエミュレータはデータ取得・処理ユニットＤの制御部１５１２に搭載することができる。

予備試験の結果、予測通り、処理済みデータ２１０に基づくウェブコンテンツが利用者端末１０１で入力受付可能になるまでの時間を短縮することができれば加点する。逆に処理済みデータ２１０に基づくウェブコンテンツが利用者端末１０１で入力受付可能になるまでの時間が遅延する結果になれば減点する。
この加点と減点についての情報が、人工知能ユニットＢの人工知能制御部１４１０にフィードバックされる。フィードバックされた情報を元に、人工知能ユニットＢはその結果を人工知能ユニットＢが立案した戦略案に反映することができる。このステップを繰り返して行うことにより、学習済みモデルが形成される。

人工知能ユニットＢの学習の方法に特に限定はない。公知の人工知能に関する方法を適宜選択して採用することができる。
このような人工知能を活用する方法としては、例えば、機械学習、深層学習等の方法が挙げられる。本発明の開示においてはニューラルネットワーク、強化学習によるモデル形成と予測、ベイズ推定による予測、ＤＢスキャン法によるクラスタリング等が利用される。必要に応じてＫＮＮ法、決定木法、ＭＴ法等の人工知能アルゴリズムを併用することもできる。

[オリジナルデータ２００から加工済みデータ２０１の生成の具体例]
先に説明した図１６に示されるように、例えば、オリジナルデータ２００に含まれるＨＴＭＬファイル１１３は、ＨＴＭＬコード部分１１３ａ，１１３ｂ，１１３ｃ、ＣＳＳコード部分１０７ａ，１０７ｂ，１０７ｃ、スクリプト言語コード部分１０８ａ，１０８ｂ，１０８ｃ等を含む。

人工知能ユニットＢの立案した戦略案により、ＨＴＭＬファイル１１３に含まれるＣＳＳコード部分１０７ａ，１０７ｂ，１０７ｃに代えて、オブジェクトとしてのＦ１０７ａ₁，Ｆ１０７ｂ₁，Ｆ１０７ｃ₁のそれぞれのスタイルシートが代入されている。

これらのＣＳＳコード部分Ｆ１０７ａ₁，Ｆ１０７ｂ₁，Ｆ１０７ｃ₁等は、例えば、データ取得・処理ユニットＤに保存されている。
これらのスタイルシートＦ１０７ａ₁，Ｆ１０７ｂ₁，Ｆ１０７ｃ₁等のコード部分のデ
ータは、最初に利用者端末１０１からアプリケーション実行サーバ１０３にリクエストが送信された際に、アプリケーション実行サーバ１０３からネットワーク１０２を通じて利用者端末１０１にダウンロードされて保存されている。

利用者端末１０１のブラウザ等で最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚが実行されると、ＣＳＳコード部分Ｆ１０７ａ₁，Ｆ１０７ｂ₁，Ｆ１０７ｃ₁等の内容が実行される。
ＣＳＳコード部分Ｆ１０７ａ₁，Ｆ１０７ｂ₁，Ｆ１０７ｃ₁等は、利用者端末１０１にダウンロードしてから実行することもできるし、利用者端末１０１に搭載されたブラウザ等から、ネットワーク１０２を通じて、アプリケーション実行サーバ１０３等に保存されているものを用いて実行することもできる。

スクリプト言語コード部分についてもＣＳＳコード部分の場合と同様である。
人工知能ユニットＢの立案した戦略案により、ＨＴＭＬファイル１１３に含まれるスクリプト言語コード部分１０８ａ，１０８ｂ，１０８ｃに代えて、オブジェクトとしてのＦ１０８ａ₁，Ｆ１０８ｂ₁，Ｆ１０８ｃ₁のそれぞれのスクリプト言語プログラムが代入されている。

スクリプト言語プログラムＦ１０８ａ₁，Ｆ１０８ｂ₁，Ｆ１０８ｃ₁等は、例えば、データ取得・処理ユニットＤに保存されている。
これらのスクリプト言語プログラムのコード部分は、利用者端末１０１にダウンロードしてから実行することもできるし、利用者端末１０１に搭載されたブラウザ等から、ネットワーク１０２を通じて、アプリケーション実行サーバ１０３等に保存されているものを用いて実行することもできる。

最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚに含まれるオブジェクトとしてのＦ１０７ａ₁，Ｆ１０７ｂ₁，Ｆ１０７ｃ₁のそれぞれのスタイルシート等、
最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚに含まれるオブジェクトとしてのＦ１０８ａ₁，Ｆ１０８ｂ₁，Ｆ１０８ｃ₁のそれぞれのスクリプト言語プログラム等について、
利用者端末１０１にダウンロードさせてから実行させるのか、または、データ取得・処理ユニットＤ等に保存しておき、利用者端末１０１のブラウザからネットワーク１０２を通じて実行させるのか等の各ステップは、人工知能ユニットＢの立案した戦略案に従って実施される。

オリジナルデータ２００に含まれるＨＴＭＬファイル１１３に変更があった場合、動的に生成されてその内容が時間の経過と共に変化する場合でも、本発明に係る実施形態１で対応できる。
先に説明した図１６におけるＨＴＭＬファイル１１３と最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚとの関係は、ある瞬間に切り出された状態として理解することができる。

ＨＴＭＬファイル１１３と最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚとの関係はオブジェクトとして、識別情報と共に対応付けられている。
ＨＴＭＬファイル１１３に変化があった場合には、過去のＨＴＭＬファイル１１３の内容と現在のＨＴＭＬファイル１１３の内容が異なる。例えば、アプリケーション処理ユニットＡはＨＴＭＬファイル１１３に変更があった場合には、タイムスタンプが変更される、変更内容の差分を出力する等の機能を備えている。この機能を利用して、ＨＴＭＬファイル１１３のうち変更のあった部分に対応する、最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚのオブジェクトを識別情報により特定することができる。

変更されたオブジェクトのそれぞれに対して、加工済みデータをデータ取得・処理ユニットＤが準備して識別情報により対応づける。そのオブジェクトが最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚに代入される。
具体的にどのオブジェクトをどのように最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚに反映させるかは、先に説明した場合と同様に、人工知能ユニットＢの立案した戦略案に従って実施される。

上記に説明したステップによりデータ取得・処理ユニットＤにより、アプリケーション処理ユニットＡに保存されたオリジナルデータ２００を加工した履歴を保存することができる。

アプリケーション処理ユニットＡにリクエストを送信することが予想される全ての利用者端末１０１毎に個別に表示可能な複数の加工済みデータ２０１を生成しておき、事前にオリジナルデータ２００ならびに複数の加工済みデータ２０１の中から、最速で利用者端末１０１に対してウェブコンテンツが入力受付可能になる処理済みデータ２１０を予備試験、学習済みモデル等により特定する。

処理済みデータ２１０が特定されるまでに、アプリケーション処理ユニットＡに保存されているオリジナルデータ２００をデータ取得・処理ユニットＤで、どのように加工したか、得られた加工済みデータ２０１等をどのように組み合わせたか等の知見から、最速で利用者端末１０１に対してウェブコンテンツが入力受付可能になる処理済みデータ２１０にはどの属性に着目すればよいかの相関関係に関するデータが人工知能ユニットＢのデータベース１４０６に蓄積される。

アプリケーション処理ユニットＡに保存されているオリジナルデータ２００等の処理に関連する相関関係を解析することにより、上記属性に関連する統計的な指標が得られる。
この属性を人工知能ユニットＢが立案する戦略案に反映させることにより、データ取得・処理ユニットＤが全ての場合について検討を試みた、最速で利用者端末１０１に対してウェブコンテンツが入力受付可能になる処理済みデータ２１０と全く同じデータが適用できない場合が仮に生じたとしても、その状況を人工知能ユニットＢの戦略案を用いて新たなデータを作成して対応することができる。

本発明に係る発明の実施形態１のウェブコンテンツの自動高速表示制御方法によれば、利用者端末１０１にウェブコンテンツを表示させるためのオリジナルデータ２００が保存されたアプリケーション処理ユニットＡにアクセスできるリクエスト処理ユニットＣを設置すれば本発明に係る発明の実施形態１のウェブコンテンツの自動高速表示制御方法の実施準備が整う。
アプリケーション処理ユニットＡに対して特別な仕様変更は必要ないから、簡単に本発明に係るウェブコンテンツの自動高速表示制御方法を実施することができる。

実際にアプリケーション処理ユニットＡに利用者端末１０１からリクエストがあれば、それぞれのリクエストに応答してオリジナルデータ２００をネットワーク１０２を通じて利用者端末１０１に送信し、オリジナルデータ２００に基づくウェブコンテンツが利用者端末１０１のブラウザ等に表示され、利用者端末１０１上で受付可能になるまでの時間よりも短い時間で、オリジナルデータ２００が各ユニットにより処理されて処理済みデータ２１０に置換されて、利用者端末１０１に送信される。

そしてオリジナルデータ２００に基づくウェブコンテンツが利用者１０１毎に表示され、利用者端末１０１上で受付可能になるまでに、処理済みデータ２１０に基づくウェブコンテンツが利用者１０１に表示され、利用者端末１０１上で受付可能にすることができる。

本発明に係る発明の実施形態１のウェブコンテンツの自動高速表示制御方法の場合、ユーザによる利用者端末１０１からのリクエストを、ネットワーク１０２を通じて受信できるアプリケーション実行サーバ１０３であって、そのリクエストに対応したオリジナルデータ２００をレスポンスとして、ネットワーク１０２を通じて利用者端末１０１に送信し、オリジナルデータ２００によるウェブコンテンツを利用者端末１０１に表示できる機能を備えたアプリケーション実行サーバ１０３が使用される。

この機能を備えたアプリケーション実行サーバ１０３であれば、アプリケーション処理ユニットＡとしての機能を実現することができる。

本発明に係る発明の実施形態１のウェブコンテンツの自動高速表示制御方法は、例えば、従来運用されているウェブコンテンツを表示するためのサーバに組み込むことができる。この場合、アプリケーション実行サーバ１０３に動作環境の変更等のマイグレーションを行うことにより実施できる。

本発明の実施形態１の場合、オリジナルデータ２００が最適化され、表示完了時間の短い最適リソースを含む加工済みデータ２０１を用いて、オリジナルデータ２００を使用した場合よりも短い表示完了時間で利用者端末１０１毎のブラウザ等に高速にウェブコンテンツを表示することができる。

［実施形態２：リバースプロキシ型］
図２４は、本発明の実施形態２に係るウェブコンテンツの自動高速表示制御方法を実施するための自動高速表示制御システムであり、リバースプロキシ型の構成を記載した概略図である。
本発明に係る発明の実施形態２のリバースプロキシ型は、先に説明した実施形態１のオールインワン型と比較して、アプリケーション実行サーバ１０３に加えてリバースプロキシサーバ１７０３を使用する点、
またリバースプロキシサーバ１７０３に、人工知能ユニットＢ、リクエスト処理ユニットＣおよびデータ取得・処理ユニットＤが設置されている点以外は、実施形態１のオールインワン型の場合と同様である。

アプリケーション実行サーバ１０３およびリバースプロキシサーバ１７０３は、ネットワーク１０２を通じて互いにデータを送受信することができる。アプリケーション実行サ
ーバ１０３およびリバースプロキシサーバ１７０３にはそれぞれ通信用インターフェイス１１０２および通信用インターフェイス１７０２が設置されていて、ネットワーク１０２を通じてデータを送受信できる。
以下に、実施形態１のオールインワン型と異なる点を中心に説明する。

リバースプロキシサーバ１７０３のハードウェア構成は、実施形態１に使用したアプリケーション実行サーバ１０３の場合と全く同様である。
本発明の実施形態２の場合において、実施形態１に使用したアプリケーション実行サーバ１０３の場合と同様、リバースプロキシサーバ１７０３についても一または二以上の物理マシン、一または二以上の仮想マシンならびに一または二以上のコンテナからなる群より選ばれる少なくとも一つの実行環境を採用することができる。

図２５は、本発明の実施形態２に係るウェブコンテンツの自動高速表示制御方法に使用される、リバースプロキシサーバ１７０３の記憶装置１７０１に含まれるハードウェア構成の詳細を説明するための図である。

記憶装置１７０１にはＯＳ（OPERATING SYSTEM）１７０５が導入されていて、中央演算処理装置１７００、記憶装置１７０１の各記憶領域、各プログラム等を制御できる。
図２５に示されるように、リバースプロキシサーバ１７０３の記憶装置１７０１には人工知能ユニットＢ、リクエスト処理ユニットＣ、データ取得・処理ユニットＤおよびデータベース１７０６が設置されている。

またアプリケーション実行サーバ１０３の記憶装置１１０１にはアプリケーション処理ユニットＡ、オリジナルデータ記憶領域１０４およびデータベース１１０６を備えている。オリジナルデータ記憶領域１０４には、利用者端末１０１に表示されるオリジナルデータ２００が保存されている。
上記以外のハードウェア構成については実施形態１のオールインワン型の場合と同様である。

［ユーザからのリクエストに対するリバースプロキシ型による処理の流れ］
図２６～図２８のそれぞれは、ユーザからのリクエストがどのように処理されるのかを説明するための模式図である。
ユーザが操作する利用者端末１０１のブラウザ等から送信されたリクエストは、ネットワーク１０２を通じてリバースプロキシサーバ１７０３のリクエスト処理ユニットＣで受信される。
このリクエストは、リクエスト処理ユニットＣから、アプリケーション実行サーバ１０３のアプリケーション処理ユニットＡに送信される。
リクエストを受信したアプリケーション処理ユニットＡはレスポンスとして例えば、ＨＴＭＬファイル１１３等のオリジナルデータ２００を、リクエスト処理ユニットＣに送信する。ＨＴＭＬファイル１１３等のオリジナルデータ２００は、リクエスト処理ユニットＣを通じて人工知能ユニットＢ、データ取得・処理ユニットＤの順に送信される。

人工知能ユニットＢで立案された戦略案に基づいて、データ取得・処理ユニットＤがＨＴＭＬファイル１１３等のオリジナルデータ２００の最適化を行う。
最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚ等の加工済みデータ２０１は、データ取得・処理ユニットＤおよびリクエスト処理ユニットＣを経て、ネットワーク１０２を通じてユーザの利用者端末１０１に送信される。

最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚ等の加工済みデータ２０１には、ＨＴＭＬファイル１１３ｚ等により参照されてウェブコンテンツを利用者端末１０１のブラウザ等に表示するためのオブジェクトが記載されている。
図２７に示されるように、利用者端末１０１のブラウザ等で最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚ等が実行される。この場合、最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚ等に記載されたオブジェクトに基づいて、オブジェクトの識別情報により対応する最適リソースを選択することができる。データ取得・処理ユニットＤから最適リソースが取得され、リクエスト処理ユニットＣから利用者端末１０１に最適リソースが送信される。

図２７に示されるように、最適リソースが存在しない場合には、リクエスト処理ユニットＣは、オリジナルデータ２００から対応するリソースを取得する。取得されたリソースは、リクエスト処理ユニットＣから利用者端末１０１に送信される。最適リソースが存在しない場合には、バックグランドでデータ取得・処理ユニットＤで最適リソースが生成されて、オリジナルデータによるリソースと置換される。

この場合、バックグランドでデータ取得・処理ユニットＤが最適リソースの生成を進める。最適リソースが生成されるとオリジナルデータによるリソースは、最適リソースにより置換される。

また図２８に示されるように、例えば、ユーザによる利用者端末１０１に搭載されたブラウザ等からリクエストがリバースプロキシサーバ１７０３等に送信される前等、利用者端末１０１とリバースプロキシサーバ１７０３が互いに通信をしていない時に、データ取得・処理ユニットＤに設置されたクローラーユニットｄ２００は、アプリケーション実行サーバ１０３に保存されたオリジナルデータ２００等をクロールする。

クロールされたオリジナルデータ２００等に基づいて、データ取得・処理ユニットＤに設置された最適化ユニットｄ１００により最適化されたリソースが生成され、リバースプロキシサーバ１７０３のデータベース１７０６に蓄積される。

データ取得・処理ユニットＤに設置されたクローラーユニットｄ２００は定期的にアプリケーション処理ユニットＡに保存されたオリジナルデータ２００をクロールし、自動的に最適化されたリソースが生成され、データベース１７０６に蓄積されるステップが実施される。またオリジナルデータ２００を監視し、オリジナルデータ２００に変化があればオリジナルデータ２００をクロールし、自動的に最適化されたリソースが生成され、利用者端末１０１の最適リソースとして活用される点は、先に説明した実施形態１の場合と同様である。

利用者端末１０１毎にどの最適リソースが選択されるかは、先に説明した実施形態１の場合と同様、人工知能ユニットＢが立案した戦略案に基づいて決定される。

本発明の実施形態２に係るウェブコンテンツの自動高速表示制御方法を実施しない場合には、リバースプロキシサーバ１７０３のリクエスト処理ユニットＣを経由してアプリケーション実行サーバ１０３に送信されたリクエストを受信したアプリケーション処理ユニットＡは、ユーザの利用者端末１０１にウェブコンテンツを表示するためのオリジナルデータ２００をレスポンスとして送信する。このレスポンスはリバースプロキシサーバ１７０３のリクエスト処理ユニットＣを経て、ネットワーク１０２を通じて利用者端末１０１に受信される。そして利用者端末１０１に搭載されたブラウザ等により、オリジナルデータ２００に基づくウェブコンテンツが利用者端末１０１に表示される。

本発明に係る発明の実施形態２のウェブコンテンツの自動高速表示制御方法によれば、利用者端末１０１にウェブコンテンツを表示させるためのオリジナルデータ２００が保存されたアプリケーション処理ユニットＡを含むアプリケーション実行サーバ１０３を運用しつつ、新たにリバースプロキシサーバ１７０３を導入することにより実施形態２のリバースプロキシ型を実施することができる。
実施形態２のリバースプロキシ型では、オリジナルデータ２００等のマイグレーションの必要がない。またアプリケーション実行サーバ１０３のＤＮＳをリバースプロキシサーバ１７０３に変更することにより、簡単に本発明の実施形態２に係るウェブコンテンツの自動高速表示制御方法を実施することができる。

本発明の実施形態２の場合も、先に説明した実施形態１の場合と同様、オリジナルデータ２００が最適化され、表示完了時間の短い最適リソースを含む加工済みデータ２０１を用いて、オリジナルデータ２００を使用した場合よりも短い表示完了時間で利用者端末１０１毎のブラウザ等に高速にウェブコンテンツを表示することができる。

［実施形態３：ナノエージェント型］
図２９は、本発明の実施形態３に係るウェブコンテンツの自動高速表示制御方法を実施するための自動高速表示制御システムであり、ナノエージェント型の構成を記載した概略図である。
本発明に係る発明の実施形態３のナノエージェント型は、先に説明した実施形態１のオールインワン型と比較して、アプリケーション実行サーバ１０３に加えて人工知能サーバ１４０３およびデータ取得サーバ１６０３を使用する点が異なる。
またアプリケーション実行サーバ１０３にアプリケーション処理ユニットＡおよびリクエスト処理ユニットＣが設置されている点が異なる。
また人工知能サーバ１４０３に人工知能ユニットＢが設置されている点、および、データ取得サーバ１６０３にデータ取得・処理ユニットＤが設置されている点が異なる。

人工知能サーバ１４０３およびデータ取得サーバ１６０３のそれぞれのハードウェア構成は、先に説明した実施形態１のオールインワン型に使用したアプリケーション実行サーバ１０３の場合と同様である。

アプリケーション実行サーバ１０３、人工知能サーバ１４０３およびデータ取得サーバ１６０３のそれぞれは、ネットワーク１０２を通じて互いにデータを送受信することができる。アプリケーション実行サーバ１０３、人工知能サーバ１４０３およびデータ取得サーバ１６０３にはそれぞれ通信用インターフェイス１１０２、１４０２および１６０２が設置されていて、ネットワーク１０２を通じて互いにデータを送受信できる。
以下に、実施形態１のオールインワン型と異なる点を中心に説明する。

本発明の実施形態３の場合において、実施形態１に使用したアプリケーション実行サーバ１０３の場合と同様、人工知能サーバ１４０３およびデータ取得サーバ１６０３のそれぞれについても、物理マシン、仮想マシンおよびコンテナからなる群より選ばれる少なくとも一つの実行環境を用いて実行することができる。

［ユーザからのリクエストに対するナノエージェント型による処理の流れ］
図３０～図３２のそれぞれは、ユーザからのリクエストがどのように処理されるのかを説明するための模式図である。
ユーザが操作する利用者端末１０１のブラウザ等から送信されたリクエストは、ネットワーク１０２を通じてリクエスト処理ユニットＣ、アプリケーション処理ユニットＡの順に送信される。

本発明の実施形態３に係るウェブコンテンツの自動高速表示制御方法を実施しない場合には、利用者端末１０１毎からネットワーク１０２を通じてアプリケーション実行サーバ１０３に送信されたリクエストは、リクエスト処理ユニットＣ、アプリケーション処理ユ
ニットＡの順に受信される。アプリケーション処理ユニットＡはユーザの利用者端末１０１にウェブコンテンツを表示するためのオリジナルデータ２００をレスポンスとしてリクエスト処理ユニットＣを通じて送信する。このレスポンスはネットワーク１０２を通じて利用者端末１０１に受信される。そして利用者端末１０１に搭載されたブラウザ等により、オリジナルデータ２００に基づくウェブコンテンツが利用者端末１０１に表示される。

本発明の実施形態３に係るウェブコンテンツの自動高速表示制御方法の場合は、アプリケーション処理ユニットＡが生成したＨＴＭＬファイル１１３を利用者端末１０１に送信することもできる。
一方でリクエスト処理ユニットＣはアプリケーション処理ユニットＡからネットワーク１０２を通じて利用者端末１０１にレスポンスが実行される処理に割り込み、ＨＴＭＬファイル１１３等のオリジナルデータ２００を取得する。
取得されたＨＴＭＬファイル１１３等のオリジナルデータ２００に基づいて、リクエスト処理ユニットＣからリクエストが、ネットワーク１０２を通じて人工知能サーバ１４０３の人工知能ユニットＢ、データ取得サーバ１６０３のデータ取得・処理ユニットＤの順に送信される。人工知能サーバ１４０３の人工知能ユニットＢで立案された戦略案に基づいて、データ取得サーバ１６０３のデータ取得・処理ユニットＤがＨＴＭＬファイル１１３等のオリジナルデータ２００の最適化を行う。
最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚ等の加工済みデータ２０１は、データ取得・処理ユニットＤが設置されたデータ取得サーバ１６０３、人工知能サーバ１４０３を経て、アプリケーション実行サーバ１０３のリクエスト処理ユニットＣ、ネットワーク１０２を通じてユーザの利用者端末１０１に送信される。

最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚ等の加工済みデータ２０１には、例えば、ＨＴＭＬファイル１１３ｚ等により参照されてウェブコンテンツを利用者端末１０１のブラウザ等に表示するためのオブジェクトが記載されている。
最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚ等に記載されたプログラムのオブジェクトによる参照情報に基づいて、リクエスト処理ユニットＣは、データ取得・処理ユニットＤから最適リソースを取得し、データ取得サーバ１６０３、人工知能サーバ１４０３およびアプリケーション実行サーバ１０３を経て、ネットワーク１０２を通じて利用者端末１０１に送信する。

最適リソースが存在しない場合には、アプリケーション実行サーバ１０３のアプリケーション処理ユニットＡは、オリジナルデータ２００から対応するリソースを取得する。取得されたリソースは、アプリケーション実行サーバ１０３のリクエスト処理ユニットＣからネットワーク１０２を通じて利用者端末１０１に送信される。最適リソースが存在しない場合には、バックグランドでデータ取得・処理ユニットＤで最適リソースが生成されて、オリジナルデータによるリソースと置換される。

また例えば、ユーザによる利用者端末１０１に搭載されたブラウザ等からリクエストがアプリケーション実行サーバ１０３に送信される前等、利用者端末１０１とアプリケーション実行サーバ１０３が互いに通信をしていない時に、データ取得サーバ１６０３のデータ取得・処理ユニットＤに設置されたクローラーユニットｄ２００は、アプリケーション実行サーバ１０３に保存されたオリジナルデータ２００等をクロールする。

クロールされたオリジナルデータ２００等に基づいて、データ取得サーバ１６０３のデータ取得・処理ユニットＤに設置された最適化ユニットｄ１００により最適化されたリソースが生成され、データベース１６０６に蓄積される。またオリジナルデータ２００を監視し、オリジナルデータ２００に変化があればオリジナルデータ２００をクロールし、自
動的に最適化されたリソースが生成され、利用者端末１０１の最適リソースとして活用される点は、先に説明した実施形態１の場合と同様である。

本発明に係る発明の実施形態３のウェブコンテンツの自動高速表示制御方法によれば、利用者端末１０１にウェブコンテンツを表示させるためのオリジナルデータ２００が保存されたアプリケーション処理ユニットＡを含むアプリケーション実行サーバ１０３に対してリクエスト処理ユニットＣを設置することにより、ネットワーク１０２を通じて利用できる、世界中に分散配置された、それぞれ一または二以上の人工知能サーバ１４０３およびデータ取得サーバ１６０３を利用することができる。
実施形態３のナノエージェント型では、オリジナルデータ２００等のマイグレーションの必要がない。またアプリケーション実行サーバ１０３のＤＮＳを変更する必要もないことから、簡単に本発明の実施形態３に係るウェブコンテンツの自動高速表示制御方法を実施することができる。

また必要に応じて、例えば、データ取得サーバ１６０３のデータ取得・処理ユニットＤと同じユニットを備えたサーバをアプリケーション実行サーバ１０３の近距離に追加して設置して、データ取得サーバ１６０３のデータ取得・処理ユニットＤと同じ処理を実施させることにより、通信速度の低下を防止することもできる。

本発明の実施形態３のナノエージェント型の場合は、特別なマイグレーション、ＤＮＳの変更を必要としないため、既に稼働しているウェブコンテンツを配信するシステムに簡単に適用することができる。

本発明の実施形態３の場合も、先に説明した実施形態１の場合と同様、オリジナルデータ２００が最適化され、表示完了時間の短い最適リソースを含む加工済みデータ２０１を用いて、オリジナルデータ２００を使用した場合よりも短い表示完了時間で利用者端末１０１毎のブラウザ等に高速にウェブコンテンツを表示することができる。

［実施形態４：ＳａａＳ型］
図３３は、本発明の実施形態４に係るウェブコンテンツの自動高速表示制御方法を実施するための自動高速表示制御システムであり、ＳａａＳ型の構成を記載した概略図である。
本発明に係る発明の実施形態４のＳａａＳ（Software as a Service）型は、先に説明した実施形態１のオールインワン型と比較して、アプリケーション処理ユニットＡ、人工知能ユニットＢ、リクエスト処理ユニットＣおよびデータ取得・処理ユニットＤのそれぞれがクラウド１８０３上に設置されている点が異なる。
先の実施形態１のオールインワン型の場合は一つの実行環境内でそれぞれのユニットＡからＤが相互に通信可能であった。
これに対して実施形態４のＳａａＳ型の場合は、ネットワーク１０２を通じてそれぞれのユニットＡからＤが相互に通信可能となっている。
それ以外は実施形態１の場合と同様である。

クラウド環境下では、ネットワーク１０２を通じて通信可能な一または二以上の物理マシン、一または二以上の仮想マシン、ならびに一または二以上のコンテナからなる群より選ばれる少なくとも一つからなる実行環境をネットワーク１０２上に構築することができる。
本発明の実施形態４に係るウェブコンテンツの自動高速表示制御方法は、このクラウド環境下に構築することもできる。このクラウド環境下に構築されているものがＳａａｓ型である。
本発明の実施形態４の場合には、使用するクラウドプラットフォームの種類、提供する企業の相違、クラウド環境を実行するためのデータセンターが自国にあるか外国にあるか等の相違に関係なく、実行環境を選択して構築することができる。

［ユーザからのリクエストに対するＳａａＳ型による処理の流れ］
図３４～図３６のそれぞれは、ユーザからのリクエストがどのように処理されるのかを説明するための模式図である。
ユーザが操作する利用者端末１０１のブラウザ等から送信されたリクエストは、ネットワーク１０２を通じてリクエスト処理ユニットＣに送信される。

本発明の実施形態４に係るウェブコンテンツの自動高速表示制御方法を実施しない場合には、クラウド１８０３に送信されたリクエストを受信したリクエスト処理ユニットＣは、アプリケーション処理ユニットＡを通じて、ユーザの利用者端末１０１にウェブコンテンツを表示するためのオリジナルデータ２００をレスポンスとして送信する。このレスポンスはネットワーク１０２を通じて利用者端末１０１に受信される。そして利用者端末１０１に搭載されたブラウザ等により、オリジナルコンテンツが利用者端末１０１に表示される。

本発明の実施形態４に係るウェブコンテンツの自動高速表示制御方法の場合は、例えば、アプリケーション処理ユニットＡで動的に生成されて保存されているＨＴＭＬファイル１１３等のオリジナルデータを利用者端末１０１に送信することもできる。
一方で図３４に示されるように、リクエスト処理ユニットＣはアプリケーション処理ユニットＡからネットワーク１０２を通じて利用者端末１０１にレスポンスが実行される処理に割り込み、ＨＴＭＬファイル１１３等を取得する。
例えば、取得されたＨＴＭＬファイル１１３等に基づいて、リクエスト処理ユニットＣからリクエストがネットワーク１０２を通じて人工知能ユニットＢ、データ取得・処理ユニットＤに送信される。人工知能ユニットＢで立案された戦略案に基づいて、データ取得・処理ユニットＤがＨＴＭＬファイル１１３等の最適化を行う。
例えば、最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚは、データ取得・処理ユニットＤ、人工知能ユニットＢおよびリクエスト処理ユニットＣを経て、ネットワーク１０２を通じてユーザの利用者端末１０１に送信される。

最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚ等には、ＨＴＭＬファイル１１３ｚに記載されたプログラムにより定義されたオブジェクトにより参照されてウェブコンテンツを利用者端末１０１のブラウザ等に表示するためのオブジェクトが記載されている。
最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚ等に記載されたそれぞれのオブジェクトが指定する参照情報に基づいて、リクエスト処理ユニットＣは、データ取得・処理ユニットＤから最適リソースを取得し、人工知能ユニットＢを経て利用者端末１０１に送信する。

図３５に示されるように、最適リソースが存在しない場合には、リクエスト処理ユニットＣは、オリジナルデータ２００から対応するリソースを取得する。取得されたリソースは、アプリケーション処理ユニットＡからリクエスト処理ユニットＣを経て利用者端末１０１に送信される。最適リソースが存在しない場合には、バックグランドでデータ取得・処理ユニットＤで最適リソースが生成されて、オリジナルデータによるリソースと置換される。

また、図３６に示されるように、例えば、ユーザによる利用者端末１０１に搭載されたブラウザ等からリクエストがリクエスト処理ユニットＣに送信される前等、利用者端末１０１とリクエスト処理ユニットＣが互いに通信をしていない時に、データ取得・処理ユニットＤに設置されたクローラーユニットｄ２００は、アプリケーション処理ユニットＡに保存されたオリジナルデータ２００等をクロールする。

クロールされたオリジナルデータ２００等に基づいて、データ取得・処理ユニットＤに設置された最適化ユニットｄ１００により最適化されたリソースが生成され、クラウド１８０３に設置されたデータベース１７０６に蓄積される。

データ取得・処理ユニットＤに設置されたクローラーユニットｄ２００は定期的にアプリケーション処理ユニットＡが利用することができるオリジナルデータ２００をクロールし、自動的に最適化されたリソースが生成され、データベース１７０６に蓄積されるステップが実施される。またオリジナルデータ２００を監視し、オリジナルデータ２００に変化があればオリジナルデータ２００をクロールし、自動的に最適化されたリソースが生成され、利用者端末１０１の最適リソースとして活用される点は、先に説明した実施形態１の場合と同様である。

本発明に係る発明の実施形態４のウェブコンテンツの自動高速表示制御方法を実施するには、ウェブコンテンツを利用者端末１０１に表示するために運用されている従来のサーバとは別に、クラウド環境にオリジナルデータ２００等、これらのオリジナルデータ２００等を利用者端末に表示させるための環境等のマイグレーションを実施する。
またウェブコンテンツを利用者端末１０１に表示するために運用されている従来のサーバのＤＮＳをクラウド１８０３に変更する。
このようにマイグレーションとＤＮＳを実施するだけで、ウェブコンテンツを利用者端末１０１に表示するために運用されている従来のサーバの環境に変更を加えることなくクラウド上に実施形態４のＳａｓＳ型を実施できる。

本発明の実施形態４の場合も、先に説明した実施形態１の場合と同様、オリジナルデータ２００が最適化され、表示完了時間の短い最適リソースを含む加工済みデータ２０１を用いて、オリジナルデータ２００を使用した場合よりも短い表示完了時間で利用者端末１０１毎のブラウザ等に高速にウェブコンテンツを表示することができる。

［実施形態５］
次に本発明の実施形態５に係るウェブコンテンツの自動高速表示制御方法について説明する。
実施形態５に係るウェブコンテンツの自動高速表示制御方法を実現するために必要なステップは、先に説明した本発明の実施形態１から４のいずれの場合でも以下に説明するステップに従って実施できる。
ここでは、一つの例として、先に説明した実施形態１のオールインワン型を例に挙げて説明する。実施形態５に使用するオールインワン型のハードウェア構成は、先に説明いた実施形態１の場合と同様である。

以下に、先の実施形態１と異なる点を中心に説明する。
本発明の実施形態５では、一例として、利用者端末１０１としてスマートフォンが採用されている。下記に説明するウェブコンテンツ２１１の生成ステップは、本発明の実施形態１の場合と同様である。

図３７は、利用者端末１０１にウェブコンテンツ２１１が高速表示される仕組みを説明するための概念図である。
利用者端末１０１にウェブコンテンツ２１１が高速表示されることを妨げる要因として、大きく二つの要素が存在する。
一つは、通信の渋滞４０１であり、残る一つは描画の渋滞４０２である。
通常、オリジナルデータ２００（図３７の参照符号４００）には、個別の利用者端末１０１には不要なデータも含まれる。このため、オリジナルデータ２００がそのまま利用者端末１０１に送信されると、利用者端末１０１にオリジナルデータの送信完了まで余分な時間がかかることになる。
先の実施形態１の場合では、主として、図３７における通信の渋滞４０１を改善する配信最適化に関するものであった（図３７の参照符号４０３）。
実施形態５の場合では、通信の渋滞４０１の解消に加えて、描画の渋滞４０２の解消を実現する。

本発明の開示において、描画とは、利用者端末１０１にウェブコンテンツ２１１等が表示されることをいう。
図３７に示される描画の渋滞４０２が生じる理由の一つは、雑多な多量の情報が、一気にリクエスト処理ユニットＣから利用者端末１０１に送信されようとするからである。

本発明に係る実施形態５の場合では、ウェブコンテンツ２１１の表示に必要なリソースの中から、最初に利用者端末１０１に送信すべき情報として、ファーストビューに対応する部分の描画が優先される（図３７の参照符号４０４）。
次に、通信規制を行い、利用者端末１０１がユーザからの入力受付可能な状態に移行することを優先する（図３７の参照符号４０４）。
続いて、通信整理を行い、ウェブコンテンツ２１１の表示に必要なりソースの中から、ファーストビューに対応する部分以外が秩序立てられて利用者端末１０１に送信される（図３７の参照符号４０５）。

ここで利用者端末１０１がユーザからの入力受付可能な状態に移行する、とは、利用者端末１０１がユーザによる、スクロール、タップ、クリック、ドラッグ等の画面操作、各種テキスト入力、音声入力、画像入力等の入力操作を受け付けることができる状態になることをいう。

またウェブコンテンツ２１１の表示に必要なリソースの中から、ファーストビューに対応する部分以外が秩序立てられて利用者端末１０１に送信される、とは、例えば、ファーストビューに対応する部分以外の描画に必要なプログラムの部分が二以上ある場合、互いにプログラムの部分同士が干渉しあう場合には、一方を優先させて実施し、優先させて実施させたプログラムの部分の完了を待ってから、次のプログラムの部分の実行に移る同期実行の場合、
互いにプログラムの部分同士が干渉しない場合には、他のプログラムの部分の完了を待たずに、プログラムの部分の実行を開始する非同期実行の場合等を意味する。

次に本発明に係る実施形態５について詳細に説明する。
利用者端末１０１に搭載されるブラウザ等からリクエスト処理ユニットＣにリクエストが送信される前に、全てのアプリケーション処理ユニットＡに保存されたそれぞれのオリジナルデータ２００が、データ取得・処理ユニットＤにより加工されて、複数の加工済みデータ２０１が生成されている。
この複数の加工済みデータ２０１は、リクエスト処理ユニットＣにアクセスすることが予想される全ての利用者端末１０１に対応して、利用者端末１０１からアプリケーション実行サーバ１０３に対してリクエストが送信される前に、自動で生成される。

加工済みデータ２０１は、それぞれの利用者端末１０１に対して、利用者端末１０１のブラウザにおける初期表示画面Ａに対応する、ファーストビューと呼ばれるウェブコンテンツ２１１ａに対応する複数の加工済みデータ２０１と、利用者端末１０１のブラウザにおける初期表示画面Ａに対応しない、ファーストビューとは異なるウェブコンテンツ２１１ｂに対応する複数の加工済みデータ２０１とに分割されて生成されている。
利用者端末１０１からアプリケーション処理ユニットＡにリクエストが送信されてから、利用者端末１０１でウェブコンテンツ２１１ａが利用者端末１０１で入力受付可能になるまでの時間が最短になることを基準に、オリジナルデータ２００と複数の加工済みデータ２０１の中からファーストビューに表示されるウェブコンテンツに対応する処理済みデータ２１０が選択される。

それぞれの利用者端末１０１について、データ取得・処理ユニットＤで、どのように加工するか、どのように組み合わせるか等の情報と、それぞれの利用者端末１０１で最短でウェブコンテンツ２１１ａが入力受付可能になるまでの時間に関する処理済みデータ２１０との相関関係を、予備試験により、人工知能ユニットＢは既に学習している。
予備試験により得られたデータを用いて統計処理を行い、最適な処理済みデータ２１０を選択する戦略案を人工知能ユニットＢは立案することができる。
アプリケーション処理ユニットＡに保存されているオリジナルデータ２００が動的に生成された場合でも、変更を受けた場合でも、オリジナルデータ２００に変更があった場合には、これまでの人工知能ユニットＢが立案した戦略案に基づき、新たな処理済みデータ２１０が生成される。

実際に利用者端末１０１からリクエスト処理ユニットＣにリクエストがあった場合には、ウェブコンテンツ２１１の全てが利用者端末１０１に送信されるのではなく、利用者端末１０１のブラウザにおける初期表示画面Ａに対応する、ファーストビューと呼ばれるウェブコンテンツ２１１ａを表示するために必要な加工済みデータ２０１を含む最小限の部分が最初に分割されて送信される。

利用者端末１０１に搭載されるブラウザ等からリクエスト処理ユニットＣにリクエストが送信されると、リクエストを受信したリクエスト処理ユニットＣからアプリケーション処理ユニットＡと人工知能ユニットＢに送信される。またそのリクエストは人工知能ユニットＢを経由して、または人工知能ユニットＢを経由せずに直接、データ取得・処理ユニットＤにネットワーク１０２を通じて送信される。

［利用者端末１０１の初期表示画面に対応するデータを特定するステップ］
利用者端末１０１の表示環境は、利用者端末１０１からアプリケーション処理ユニットＡに送信された信号に含まれるユーザエージェント、リファラ等の情報を、データ取得・処理ユニットＤの設定ファイル格納部１５２３に保存された機種情報ファイル１２６と照合して特定できる。

実際に、利用者端末１０１毎に、ウェブコンテンツ２１１のうち、どの部分がファーストビューに対応するかどうかは、事前に予備試験、また予備試験により得られたデータによる機械学習により形成された学習済みモデルを用いて決定することができる。
利用者端末１０１のブラウザにおける初期表示画面Ａの表示環境は、機種情報ファイル１２６に記載された情報に基づいて特定できる。

例えば、先に図１６により説明したＨＴＭＬファイル１１３および最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚに記載された文字、数字、記号等のプログラムデータの情報、
ＣＳＳファイル１０７および処理済みＣＳＳファイル１３２に記載されたプログラムデータの大きさ等の情報、
画像ファイル１０９および処理済み画像ファイル１３４の大きさ、配置位置等の情報から、ＨＴＭＬファイル１１３、ＣＳＳファイル１０７、スクリプト言語ファイル１０８、最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚ、処理済みＣＳＳファイル１３２、処理済みスクリプト言語ファイル１３３、画像ファイル１０９および処理済み画像ファイル１３４等のうち、どの部分が利用者端末１０１のブラウザにおけるファーストビューに対応する初期
表示画面Ａに表示されるかが特定される。

利用者端末１０１の表示環境が特定されると、この表示環境を使って表示できる、それぞれファーストビューに対応した、ＨＴＭＬファイル１１３、ＣＳＳファイル１０７、スクリプト言語ファイル１０８、最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚ、処理済みＣＳＳファイル１３２、処理済みスクリプト言語ファイル１３３、画像ファイル１０９、処理済み画像ファイル１３４等が特定される。
これらの特定は、データ取得・処理ユニットＤに搭載された、コントロールユニットｄ３００に記載されたプログラムにより実施される。

［利用者端末の初期表示画面以外に対応するデータを特定するステップ］
利用者端末１０１のブラウザにおける初期表示画面Ａに表示されるデータが特定されれば、それに伴って、利用者端末１０１のファーストビューに対応する初期表示画面Ａ以外に対応するデータを特定できる。

ウェブコンテンツ２１１、ウェブコンテンツ２１２の中から、利用者端末１０１のブラウザにおける初期表示画面Ａに表示されるデータを除いたデータが、利用者端末１０１の初期表示画面Ａ以外に対応するデータとなる。

具体例に従って説明する。
例えば、ウェブコンテンツ２１１は、ファーストビューに対応するウェブコンテンツ２１１ａおよびファーストビューに対応しないウェブコンテンツ２１１ｂを含む。
ウェブコンテンツ２１１を表示するためのリソースは、ＨＴＭＬファイル１１３または最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚのうち、ファーストビューに対応するＨＴＭＬデータ３０１を含む。
またＣＳＳファイル１０７および処理済みＣＳＳファイル１３２のうち、ファーストビューに対応するＣＳＳデータ３０２を含む。

スクリプト言語ファイル１０８および処理済みスクリプト言語ファイル１３３のうち、ファーストビューに対応するスクリプト言語データ３０３を含む。
画像ファイル１０９および処理済み画像ファイル１３４のうち、ファーストビューに対応する画像データ３０４を含む。

利用者端末１０１のファーストビューに対応したウェブコンテンツ２１１ａを表示するためのリソースを受信した利用者端末１０１は、利用者端末１０１に搭載されたブラウザにウェブコンテンツ２１１ａを短い表示完了時間で表示することができる。

次に、ファーストビューに対応しないウェブコンテンツ２１１ｂのうち、利用者端末１０１がユーザからの入力受付を可能にするためのコード部分が優先されて利用者端末１０１に送信される（図３７の参照符号４０４）。

次に利用者端末１０１にファーストビューに対応するウェブコンテンツ２１１ａが表示された後のステップについて、ユーザの行動に沿って説明する。
利用者端末１０１のユーザは、利用者端末１０１のブラウザに表示されたウェブコンテンツ２１１ａに興味を示す場合には、利用者端末１０１のブラウザに対して追加の情報を表示させる行動を起こす。
逆に利用者端末１０１のユーザは、利用者端末１０１のブラウザに表示されたウェブコンテンツ２１１ａに興味を示さない場合には、いわゆる離脱と呼ばれる行動を起こす。

利用者端末１０１のユーザが、利用者端末１０１のブラウザに表示されたファーストビューに対応するウェブコンテンツ２１１ａに興味を示す場合に、そのユーザが利用者端末１０１に対して追加の情報を表示させる行動を起こす場合の具体例は次の通りである。

例えば、利用者端末１０１のユーザは、利用者端末１０１のブラウザに表示されたボタン等をクリックする、利用者端末１０１のブラウザにおける初期表示画面Ａをスクロールすれば表示される情報を見るために、ユーザが利用者端末１０１のブラウザをスクロールする、利用者端末１０１のブラウザにおける初期表示画面Ａの表示から一定時間経過したにも関わらず初期表示画面Ａから離脱せず、表示された内容を読み進める等の行動を起こす。

ユーザのクリック、スクロール等の利用者端末１０１に対する行動があると利用者端末１０１に搭載されたブラウザがイベント情報を検出する。

この一方、ユーザが最初に利用者端末１０１のブラウザ等からリクエストを送信した際に、例えば、そのリクエストに対応して、最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚ等が最初に利用者端末１０１にダウンロードされている。
この最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚ等には、リソースについての参照情報がプログラムの関数としてのオブジェクトとして記載されている。
また最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚ等には、オブジェクトを最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚ等にプログラムの関数として挿入するためのオブジェクトも記載されている。

すなわち、最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚ等のオブジェクトを利用して、任意のプログラムコードを追加して記載することが可能である。
この仕組みにより、利用者端末１０１に搭載されたブラウザがイベント情報を検出した際に動作するプログラムコードを記載することができる。

利用者端末１０１に搭載されたブラウザがイベント情報を検出すると、最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚ等に追加されたプログラムコードにより、ただちに残りのウェブコンテンツ２１１ｂを表示するための残りのリソースが、ネットワーク１０２を経由して利用者端末１０１に送信される。

このように、利用者端末１０１毎のブラウザ等のファーストビューに必要なリソースとファーストビューに必要のないリソースについて、利用者端末１０１毎にダウンロードを順位付けすることにより、利用者端末１０１毎のブラウザ等での描画の渋滞を避けることができる。

ウェブコンテンツ２１１ｂを表示するためのリソースを受信した利用者端末１０１は、利用者端末１０１に搭載されたブラウザにウェブコンテンツ２１１ｂを高速に表示することができる。
なおウェブコンテンツ２１１ｂを表示するためのリソースは、利用者端末１０１に対して一度に送信されてもよいし、分割して送信されてもよい。

ウェブコンテンツ２１１ｂを表示するためのリソースの送信については、利用者端末１０１に対してウェブコンテンツ２１１ｂの表示に関連するプログラムの部分同士が干渉する場合には、同期して一つのプログラムの部分の実施が完了した後に、続くプログラムの部分の実施が開始される。
逆に利用者端末１０１に対してウェブコンテンツ２１１ｂの表示に関連するプログラムの部分同士が干渉しない場合には、非同期にそれぞれのプログラムの部分の実施が開始される。
またどのプログラムの実施を優先するか、遅延させるか等についての制御が、人工知能ユニットＢが立案した戦略案に従って、データ取得・処理ユニットＤに搭載された、コントロールユニットｄ３００に記載されたプログラムにより実現される。このプログラムを最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚ等のオブジェクトに反映させることにより、ウェブコンテンツの自動高速表示が実現される。

本発明に係る実施例５の場合は、利用者端末１０１に対して、必要なデータを必要な時に供給することができる。このため個々の利用者端末１０１に対するデータ送信の渋滞、利用者端末１０１上でウェブコンテンツを表示するためのデータ処理の渋滞、描画の渋滞が解消される。これにより、ウェブコンテンツの自動高速表示が実現される。

ユーザの利用者端末１０１に最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚ等がダウンロードされると、最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚに定義付けられているオブジェクトに対応するリソースが利用端末１０１にダウンロードされるか、またはネットワーク１０２を通じて参照可能な状態になる。
以降はユーザの利用者端末１０１に搭載されたブラウザ等の操作により、ユーザは自由に利用者端末１０１のブラウザ等によりウェブコンテンツを閲覧することができる。

［実施形態６］
次に本発明の実施形態６に係るウェブコンテンツの自動高速表示制御方法について説明する。
実施形態６に係るウェブコンテンツの自動高速表示制御方法を実現するために必要なステップは、先に説明した本発明の実施形態５の場合と同様である。

以下に、先の実施形態５と異なる点を中心に説明する。
本発明の実施形態６では、一例として、利用者端末１０１としてスマートフォンが採用されている。下記に説明するウェブコンテンツ２１１の生成ステップは、本発明の実施形態１の場合と同様である。

ウェブコンテンツの自動高速表示を実現する際には、単にウェブコンテンツをそれぞれのユーザの利用者端末１０１に高速表示するだけではなく、誰に対して何を高速表示するかが問題となる。
本発明の実施形態６では、ウェブコンテンツを閲覧するユーザのユーザ体験と、ウェブコンテンツをユーザが閲覧することにより生じるユーザとウェブサイトとの間に生じるエンゲージメントに基づいて、ウェブコンテンツの自動高速表示を実現するステップが変化する。

本発明の開示で使用される「ユーザ体験」とは、利用者端末に表示されたウェブコンテンツを閲覧したユーザが体験する内容を意味する。

具体的には、例えば、ユーザがウェブコンテンツに表示されているテキスト情報を読む、テキスト情報をさらに読み進めるために、利用者端末に搭載されたブラウザをスクロールする、ウェブコンテンツに関連付けられたリンクをクリックしてリンク先の内容を閲覧する、ウェブコンテンツに関連付けられた動画ファイルを再生する、音楽ファイルを再生する、画像ファイルを閲覧する、フォーム欄にテキスト情報を入力してテキスト情報を送信する、ウェブコンテンツに表示された商品を購入する等の行為の一種もしくは二種以上が挙げられる。

実際の個々のユーザ体験は、利用者端末１０１毎に搭載されたブラウザ等によりイベント情報として捕捉できる。

ウェブコンテンツを閲覧するユーザが、ウェブコンテンツに興味がないか、またはウェブコンテンツに求める情報が掲載されていないと判断した場合には、ユーザは離脱と呼ばれる行動を起こす。
ユーザがウェブコンテンツを一目見ただけで離脱して、再びウェブコンテンツを閲覧することがないとすれば、そのユーザについてのユーザ体験に関連するスコアはゼロである。

ウェブサイトのウェブコンテンツに一つまたは複数含まれるウェブページのうち、ユーザが許容できる表示完了時間は２秒以内といわれている。
どの表示完了時間なら許容されるかについては、ユーザのウェブサイトに対するエンゲージメントによって異なる。

例えば、ユーザがウェブサイトを信頼しており、そこに必要な情報があると確信しているのであれば、表示完了時間に対するユーザの許容時間は増加する。反対の場合は、１秒であってもユーザは待てない。

逆にユーザが離脱せず、ユーザの利用者端末に表示されたウェブコンテンツを読み進める等の行為をした場合には、ユーザ体験が増加する。
そしてユーザの利用者端末に表示されているウェブコンテンツの提供者や、ウェブサイトの管理者が提供しているウェブコンテンツに関連する行動の全てをユーザが実行すると、その時点におけるそのユーザについてのユーザ体験は最大化する。

特定されたユーザについてのユーザ体験が最大化した場合は、そのユーザ体験に関連するスコアの相対値を１００として位置づけることができる。

また本発明の開示で使用される「エンゲージメント」とは、利用者端末に表示されたウェブコンテンツを閲覧したユーザと、ウェブサイトの運営者との間に、ウェブコンテンツを介して育成される信頼関係を意味する。

本発明の開示においては、この信頼関係はユーザ体験と関連があるものとして扱う。
つまり、ユーザとウェブサイトの運営者との間にエンゲージメントがない場合、例えば、ユーザがウェブコンテンツを閲覧していない場合は、エンゲージメントは相対値としてゼロに対応する。
ただし、一度でもリクエスト処理ユニットＣ等に対して利用者端末１０１からリクエストが送信された後は、ウェブコンテンツにアクセスしたユーザ体験がエンゲージメントスコアとして加算される。このため、リクエスト処理ユニットＣ等にアクセスした履歴が利用者端末１０１等に保存されている利用者端末１０１に関するエンゲージメントスコアはゼロより大きい値が記録されている。

一方、あるユーザについてのユーザ体験が最大化した場合には、そのユーザとウェブサイトの運営者との間には十分な信頼関係が育成されたと考えることができるので、エンゲージメントは相対値として１００に対応する。

つまり、それぞれのユーザについてのユーザ体験に基づくエンゲージメントの値は、相対値として０から１００の間で変化する。
本発明者の知見によれば、ウェブコンテンツに興味がないユーザについてはエンゲージメントの値は小さくなり、逆にウェブコンテンツに興味を示すユーザについてはエンゲージメントの値は大きくなる傾向があることが本発明者によるこれまでの検討により判明している。
本発明の実施形態６の場合では、ユーザのエンゲージメントスコアに応じて、それぞれのユーザが閲覧する利用者端末に表示されるウェブコンテンツの表示処理が調整されて、ウェブサイトを閲覧するユーザの満足度が最大化する方法が開示される。

最初にユーザとウェブコンテンツとのエンゲージメントのスコアが算出される。
本発明の実施形態６に使用されるリクエスト処理ユニットＣ等にこれまでリクエストを送信したことがないユーザに関するエンゲージメントのスコアについては最低のエンゲージメントのスコアが、相対値０として割当てられる。
一度でもリクエスト処理ユニットＣ等にリクエストを送信したことがあるユーザに関するエンゲージメントのスコアについては、リクエストをアプリケーション処理ユニットＡに送信した行為が一つのユーザ体験となるので、エンゲージメントのスコアが加算される。

またウェブサイトへの訪問回数が多い、ウェブサイトでの滞在時間が長い、ウェブサイトを訪問する間隔が短い、ウェブサイトに実装されているリンク、ボタン等をクリックする回数が多い、動画ファイル・音ファイル等の再生時間が長い、動画ファイル・音ファイル等のクリック回数が多い等のユーザ体験が充実しているユーザに関してはこれらの行為の度にエンゲージメントのスコアが加算されていく。結果として、ユーザ体験が充実しているユーザに関しては、高いエンゲージメントのスコアが割当てられる。ユーザ体験が最大化したユーザに対しては、エンゲージメントのスコアが相対値１００として割り当てられる。
このエンゲージメントのスコアは相対値として、０から１００の間で変動する。

まずユーザの利用者端末１０１の表示環境ごとに、それぞれ利用者端末１０１に表示されるウェブコンテンツが、エンゲージメントのスコアに基づいて選択される。

一種類の利用者端末１０１について、例えば、最も表示完了時間が短いウェブコンテンツ２１１が、最もエンゲージメントスコアの低いユーザに割り当てられる。また例えば、最も表示完了時間が長い内容が充実したウェブコンテンツ２１１が、最もエンゲージメントスコアの高いユーザに割り当てられる。

［利用者端末毎にエンゲージメントのスコアを算出するステップ］
次に利用者端末１０１毎にエンゲージメントのスコアを算出するステップについて説明する。

本発明に係る実施形態６に使用するエンゲージメントのスコアは、利用者端末１０１毎に、リクエスト処理ユニットＣに対してリクエストを送信した利用者端末１０１を特定する識別データと、前記識別データに関連付けられた利用者端末毎の履歴データと、に関連付けられたユーザ体験に基づいて算出される。

利用者端末１０１が、リクエスト処理ユニットＣにリクエストを送信すると、利用者端末１０１を特定するアクセプトヘッダー、クッキー等のデータが、データ取得・処理ユニットＤの制御部１５１２に記載されたプログラムを通じて、データベース５０６に記録される。これらのデータは利用者端末１０１を特定するための識別データとなる。

また利用者端末１０１に搭載されたブラウザにより、ユーザが行うクリック、スクロール、ドラッグ、テキストの入力等の行為は、イベントとして利用者端末１０１毎のクッキー等に保存される。
この情報に基づいて、先の実施形態５の場合で説明したのと同様、利用者端末１０１毎にダウンロードされた、最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚ等に追加されたプログラムによりエンゲージメントのスコアを管理できる。

エンゲージメントのスコアの管理は、利用者端末１０１で実施されるが、エンゲージメントのスコアの管理は、例えば、アプリケーション実行サーバ１０３等の実行環境側で管理することもできる。

例えば、イベントに関するデータは、リクエスト処理ユニットＣ、処理ユニットＡを経由して、データ取得・処理ユニットＤ側で検出することもできる。これらのイベント情報を信号としてデータ取得・処理ユニットＤに搭載された制御部１５１２に送信することもできる。

ネットワーク１０２を介してデータ取得・処理ユニットＤに送信されるイベント情報を、例えば、図４に示すデータ取得・処理ユニットＤのコントロールユニットｄ３００に定義されたイベントハンドラと対応させて解析する。このイベント情報は利用者端末１０１毎の履歴データとして、利用者端末１０１毎、および必要に応じてデータベース１１０６に記録される。

利用者端末１０１毎の履歴データとしては、例えば、ブラウザから送信されたユーザによるリクエストの回数、ブラウザから送信されたユーザによるリクエストの種類、ユーザによるウェブサイトの滞在時間ならびにブラウザから送信されたリクエスト間の期間等の一種もしくは二種以上が挙げられる。

具体的な履歴データを挙げると、次の通りである。
利用者端末１０１毎の履歴データとしては、例えば、ユーザがウェブコンテンツ２１１に表示されているテキスト情報を読む時間３０１、
ウェブコンテンツ２１１に関連付けられたリンクをクリックしてリンク先の内容を閲覧したリンク３０２およびリンク３０２をクリックした回数３０３、
ウェブコンテンツ２１１に関連付けられた動画ファイルのうち、再生された動画ファイル３０４、動画ファイル３０４を再生した回数３０５および動画ファイル３０４を閲覧した時間３０５、
ウェブコンテンツ２１１に関連付けられた音楽ファイルのうち、再生された音楽ファイル３０６、音楽ファイル３０６を再生した回数３０７および音楽ファイル３０６を閲覧した時間３０７、
ウェブコンテンツ２１１に関連付けられたフォーム欄に入力したテキスト情報３０８およびテキスト情報３０８を送信した回数３０９、
ウェブコンテンツ２１１に表示された商品のうち、購入した商品３１０および商品３１０を購入した回数３１１、
ウェブコンテンツ２１１に表示された役務のうち、提供を依頼した役務３１２および役務３１２を依頼した回数３１３、
アプリケーション処理ユニットＡにリクエストを送信した回数３１３、
アプリケーション処理ユニットＡにリクエストを最初に送信してから最後に送信した時までの期間３１４、
アプリケーション処理ユニットＡにリクエストを前回送信してから今回送信した時までの期間３１５、
利用者端末１０１のブラウザ画面をスクロールした回数、タッチした回数等の回数３１６、
利用者端末１０１のブラウザ画面で移動したマウス等の距離３１７等が挙げられる。
利用者端末１０１毎の履歴データは、一種もしくは二種以上を選択して使用することができる。
データベース１１０６に保存された利用者端末１０１毎の履歴データは、ユーザ毎のユーザ体験に対応する。

利用者端末１０１毎にエンゲージメントのスコアを算出するステップは次のように実施される。

数式（Ａ）は、利用者端末１０１毎にエンゲージメントのスコアを算出するための式である。
ｆiは利用者端末１０１毎の履歴データに対応する関数であり、ａiは、各関数に対する係数を示す。iは自然数であり、それぞれの値はそれぞれの履歴データに対応する。kは履歴データの総数である。

利用者端末１０１毎の履歴データは、変数iとしてデータベース１１０６に保存されてい
る。
例えば、i=1に対応するオブジェクトＦiには、各ユーザの一回のウェブサイト訪問当たりのテキスト情報を読む平均時間に対する、特定ユーザの一回のウェブサイト訪問当たりのテキスト情報を読む時間３０１の割合が対応する。
また例えば、i=2は、ウェブコンテンツ２１１に存在する総リンク数に対する、特定の
ユーザがクリックしたリンク３０２の種類の割合が対応する。
また例えば、i=3は、各ユーザの一回のウェブサイト訪問当たりのリンククリック平均
回数に対する、特定のユーザがクリックしたリンク３０２をクリックした回数３０３の割合が対応する。
以下、同様に、個々のユーザ体験毎に、それぞれの平均の履歴データに対する割合を変数fiにより対応させる。

次に、ウェブコンテンツ２１１を利用者端末１０１により閲覧したが、例えば、２秒未満で離脱して、その後再び閲覧履歴がないユーザのエンゲージメントのスコアをゼロに設定する。
上記数式（Ａ）の係数ａiの全ての初期値を１としたときに、数式（Ａ）により算出されるもっとも大きい値を示すユーザについての上記数式（Ａ）の値を１００とする。
なお係数ａiは、どの項目を重視するかの指標である。これらの係数を変化させた場合に、どの係数の組み合わせが最も短時間で全員のエンゲージメントスコアを高めることができるかを基準に、人工知能ユニットＢの戦略に基づいて自動で調整される。

上記のステップにより、サーバにリクエストを送信した全てのユーザが使用した利用者端末１０１毎に、０から１００の値が相対値として得られる。
このそれぞれの値が、ウェブコンテンツ２１１を公開してから現在までのエンゲージメントのスコアである。
ユーザがウェブコンテンツ２１１を閲覧するたびにエンゲージメントのスコアは加算されていく。このため、エンゲーメントスコアは各ユーザについて一定ではなく、各ユーザについて経時的に変化する。

［エンゲージメントのスコアに応じたウェブコンテンツが選択されるステップ］
次にエンゲージメントのスコアに応じたウェブコンテンツ２１１が選択されるステップについて説明する。
ユーザ毎の履歴情報と、この履歴情報に結びつけられた利用者端末１０１の識別情報に基づいて、利用者端末１０１毎の表示環境に利用可能なファイルの組み合わせが特定されていて、利用者端末１０１毎に表示完了時間の異なる複数のウェブコンテンツ２１１をデータ取得・処理ユニットＤで生成することができる。

ここでエンゲージメントのスコアが一定値未満のユーザに対しては、ウェブコンテンツの表示完了時間が最も短いウェブコンテンツ２１１に対応するリソースが選択される。

この際、例えば、テキストファイルの段落を削除する、参照するＣＳＳファイル１０７および処理済みＣＳＳファイル１３２、スクリプト言語ファイル１０８および処理済みスクリプト言語ファイル１３３、画像ファイル１０９および処理済み画像ファイル１３４のそれぞれの種類を、利用者端末１０１の表示に不具合が生じないところまで削除されたリソースが選択される。

また例えば、動画ファイル、動画ファイルを再生するためのリンク、広告ファイル・広告リンク等の広告を表示するためのリンク等が削除されたリソースが選択される。

同様に、ＣＳＳファイル１０７および処理済みＣＳＳファイル１３２、スクリプト言語ファイル１０８および処理済みスクリプト言語ファイル１３３、画像ファイル１０９および処理済み画像ファイル１３４のそれぞれについて表示完了時間が最も短いものが特定される。

例えば、処理済みＣＳＳファイル１３２、処理済みスクリプト言語ファイル１３３、処理済み画像ファイル１３４等について、削除された動画ファイル、動画ファイルへのリンク、広告ファイル・広告リンク等に関連する内容が削除されたリソースが特定される。

複数の処理済みデータ２１０と、複数の処理済みデータ２１０に対応するオリジナルデータ２００のうち、最も表示完了時間が短い組み合わせデータが特定される。
最も表示完了時間が短い組み合わせデータにより表示されるウェブコンテンツ２１１の処理は、事前に完了しているため、実際には、ユーザエージェント、リファラ等の情報を、機種情報ファイル１２６と照合して得られた利用者端末１０１の表示環境に表示完了時間として０．２秒以内、好ましくは１００ｍ秒以内に対応可能である。

上述のステップにより、エンゲージメントのスコアが一定値以下のユーザに対して，データ取得・処理ユニットＤ等を経由して、リクエスト処理ユニットＣが送信する、特定された利用者端末１０１の表示環境に表示可能なウェブコンテンツ２１１が得られる。

事前の予備試験、および予備試験により得られたデータに基づく機械学習により形成された学習済みモデル等により、最も表示完了時間が短いウェブコンテンツ２１１を表示するためのリソースが選択されているので、リクエスト処理ユニットＣから利用者端末１０１へウェブコンテンツ２１１の送信完了まで掛かる時間を短縮することができる。

次にエンゲージメントのスコアが一定値以上のユーザに対しては、ウェブコンテンツ２１１が速く表示されつつ、省略されているものがないウェブコンテンツ２１１を選択する。

具体的には、例えば、動画ファイル、動画ファイル等を再生するためのリンク、広告ファイル・広告リンク等の広告を表示するためのリンクが削除されていないものが選択される。

この場合は、利用者端末１０１の表示環境に利用可能なファイルのうち、表示可能な情報が掲載されたウェブコンテンツ２１１を表示するためのリソースが選択される。
具体的には、特定された、利用者端末１０１の表示環境に利用可能なファイル群の中から、それぞれのファイルの種類に応じて、表示完了時間が短く、かつ、省略した情報がないファイルの組み合わせが抽出される。

例えば、ＨＴＭＬファイル１１３および最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚを比較し、省略した情報がないものの中から表示完了時間が短いものが採用される。

同様に、ＣＳＳファイル１０７および処理済みＣＳＳファイル１３２、スクリプト言語ファイル１０８および処理済みスクリプト言語ファイル１３３、画像ファイル１０９および処理済み画像ファイル１３４のそれぞれについて省略した情報がないものの中から表示完了時間が短いものが採用される。

抽出処理された複数の処理済みデータと、抽出処理された複数の加工済みデータに対応するオリジナルデータ２００のうち、省略した情報がないものの中から表示完了時間の短いデータの組み合わせが特定される。

省略した情報がないものの中から表示完了時間が短いものを組み合わせたデータを含むウェブコンテンツ２１１は、ユーザエージェント、リファラ等の情報を、機種情報ファイル１２６と照合して得られた利用者端末１０１の表示環境を元に選択されているので、利用者端末１０１の表示画面に対応可能である。

次に個々のユーザのエンゲージメントスコアに応じて、どのようにウェブコンテンツの高速表示を実現するステップが変化するかについて説明する。

図３７は、個々のユーザのエンゲージメントスコアに応じて、利用者端末１０１からアプリケーション処理ユニットＡにリクエストが送信されてから、利用者端末１０１でウェブコンテンツ２１１が入力受付可能になるまでの時間が調整されるステップを説明するための模式図である。

図３７に示されるように、ユーザのエンゲージメントスコアが最も低い場合には、利用者端末１０１からリクエスト処理ユニットＣ等にリクエストが送信されてから、利用者端末１０１でウェブコンテンツ２１１が入力受付可能になるまでの時間が最も短くなる処理済みデータ２１０が選択される。
逆にユーザのエンゲージメントスコアが最も高い場合には、利用者端末１０１からアプリケーション処理ユニットＡにリクエストが送信されてから、利用者端末１０１でウェブコンテンツ２１１が入力受付可能になるまでの時間が最も長くなる処理済みデータ２１０が選択される。
ユーザのエンゲージメントスコアが最も高い場合と最も低い場合の中間の場合には、利用者端末１０１からアプリケーション処理ユニットＡにリクエストが送信されてから、利用者端末１０１でウェブコンテンツ２１１が入力受付可能になるまでの時間が最も短くなる場合と最も長くなる場合との中間の時間となる処理済みデータ２１０が選択される。

図３８は、ユーザ体験がどのようにウェブコンテンツの自動高速表示を実現するステップに反映されるかを説明するためのフローチャートである。
最初にユーザが利用者端末１０１からリクエストをアプリケーション処理ユニットＡに送信する（ステップＳ３００１）。
リクエスト処理ユニットＣおよびアプリケーション処理ユニットＡから、リクエストが、人工知能ユニットＢおよびデータ取得・処理ユニットＤに送信される（ステップＳ３００２）。
データ取得・処理ユニットＤは、リクエストに含まれるアクセプトヘッダー、クッキー等の情報から利用者端末１０１の表示環境を特定する（ステップＳ３００３）。
またアクセプトヘッダー、クッキー等の情報から利用者端末１０１に関連付けられた識別情報に基づいて、これまでのエンゲージメントスコアを特定することができる（ステップＳ３００４）。

得られたエンゲージメントスコアに応じた処理済みデータ２１０が選択され、その処理済みデータ２１０に対応するオブジェクトがデータ取得・処理ユニットＤ、人口知能ユニットＢ、アプリケーション処理ユニットＡ、リクエスト処理ユニットＣに送信される。そして処理済みデータ２１０のリソースが、最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚのオブジェクトに対応づけられる（ステップＳ３００５）。
利用者端末１０１のブラウザ等で最適化されたＨＴＭＬファイル１１３ｚが実行される。そして利用者端末１０１でウェブコンテンツ２１１が表示される（ステップＳ３００８）。

図３８のステップＳ３００６で、利用者端末１０１に関連付けられたユーザについてのエンゲージメントスコアから、利用者端末１０１に送信される処理済みデータ２１０が選択される。

エンゲージメントスコアが低いユーザについては、ファーストビューの描画を優先する（図３７の参照符号４１０参照）。
ファーストビューの描画を優先することにより、エンゲージメントスコアの低いユーザが離脱することを防止できる。
逆にエンゲージメントスコアが高いユーザについては、利用者端末１０１のブラウザ等が入力受付可能になるまでの時間を遅延させず、最初から内容が充実したコンテンツを配信する（図３７の参照符号４３０参照）。
このように、利用者端末１０１で入力受付可能になるまでの時間を変化させて、利用者端末１０１毎にエンゲージメントスコアに応じて、配信内容を振り分けることができる。

この振り分けが正しいかどうかは、ユーザが利用者端末１０１から早期に離脱するかしないかにより判断することができる。

例えば、ユーザが離脱せず、ウェブコンテンツ２１１を閲覧する動作を続けた場合には、ステップＳ３００６の選択は正しいことが分かる。逆にユーザがウェブコンテンツ２１１を閲覧する動作を続けず、早期に離脱した場合には、ステップＳ３００６の選択は正しくないことが分かる。
ステップＳ３００６の選択が正しい場合にはエンゲージメントスコアを加算し、ステップＳ３００６の選択が正しくない場合にはエンゲージメントスコアを減算する。
この操作により、ユーザ体験に基づいて、よりきめ細やかにユーザのウェブコンテンツに対する満足度を自動的に高めることができる。

本発明に係るウェブコンテンツの自動高速表示制御方法は、従来使用されているネットワークを利用者したウェブコンテンツを表示するシステムに簡単に設置することができる。また、ウェブコンテンツを表示する速度を向上させることができるから、ネットワークを利用したウェブコンテンツを扱う通信分野で広く応用することができる。

１０１ 利用者端末
１０２ ネットワーク
１０３ アプリケーション実行サーバ
Ａ アプリケーション処理ユニット
Ｂ 人工知能ユニット
Ｃ リクエスト処理ユニット
Ｄ データ取得・処理ユニット
ｄ１００ 最適化ユニット
ｄ２００ クローラーユニット
ｄ３００ コントロールユニット
１５２３ 設定ファイル格納部
１０４ オリジナルデータ記憶領域
１０５ ＰＨＰファイル
１０７ ＣＳＳファイル
１０７ａ，ｂ，ｃ ＣＳＳコード部分
１０７ｘ，１０８ｘ，１１３ｘ 利用者端末に使用されない部分
Ｆ１０７ａ～Ｆ１０７ｃ，Ｆ１０８ａ～Ｆ１０８ｃ オブジェクト
１０８ スクリプト言語ファイル
１０８ａ～１０８ｄ スクリプト言語コード部分
１０９ 画像ファイル
１１３ ＨＴＭＬファイル
１１３a～１１３ｄ ＨＴＭＬコード部分
１１３ｏ１，１１３ｏ２ オブジェクト
１１３ｏ１０，１１３ｏ２０，１１３ｏ２１ オブジェクト
１１３ｉ ヘッド
１１３ｊ ボディ
１１３ｚ 最適化されたＨＴＭＬファイル
１１１５，１７１５ 監視制御部
１１１６，１７１６ 動作制御部
１１１７，１７１７ 動作制御記憶部
１１２０，１７２０ 時間実行制御部
１１２１，１７２１ 時間実行記憶部
１２４ リソース
１２５ 設定ファイル
１２６ 機種情報ファイル
１３０ 加工済みデータ記憶領域
１３２ 処理済みＣＳＳファイル
１３３ 処理済みスクリプト言語ファイル
１３４ 処理済み画像ファイル
２００ オリジナルデータ
２０１，２０２ 処理済みデータ
２０３ ＣＬＩ
２１１，２１２ ウェブコンテンツ
４０１ 通信の渋滞
４０２ 描画の渋滞
４０３ 配信最適化
４０４ ファーストビューに対応する部分の描画
４０５ ファーストビューに対応する部分以外の描画
４１０ エンゲージメントのスコアが最小の場合
４２０ エンゲージメントのスコアが中間の場合
４３０ エンゲージメントのスコアが最大の場合
１０００，１１００ 中央演算処理装置
１００１，１１０１，１７０１ 記憶装置
１００１ａ，１１０１ａ，１７０１ａ 主記憶部
１００１ｂ，１１０１ｂ，１７０１ｂ 補助記憶部
１００２，１１０２ 通信用インターフェイス
１００３，１１０３ 入力装置
１００４，１１０４ 表示装置
１１０５，１７０５ ＯＳ
１１０６，１７０６ データベース
１４０３ 人工知能サーバ
１４１０ 人工知能制御部
１４１２ 戦略ファイル
１４３０ 人工知能記憶領域
１５１０ 通信データ制御部
１６０３ データ取得サーバ
１７０３ リバースプロキシサーバ
１８０３ クラウド

Claims (11)

1. ネットワークを通じて通信可能な一または二以上のサーバに対して利用者端末からリクエストが送信されてから、利用者端末にウェブコンテンツを表示するためのオリジナルデータがサーバから利用者端末に送信されて、ウェブコンテンツが利用者端末で入力受付可能になるまでに、
   前記サーバに設置されたリクエスト処理ユニットに対して、利用者端末から送信されたリクエストが、アプリケーション処理ユニットと人工知能ユニットが受信するステップと、
   アプリケーション処理ユニットが、ウェブコンテンツを表示するためのオリジナルデータをデータ取得・処理ユニットに対して送信するステップと、
   人工知能ユニットが、ウェブコンテンツを利用者端末毎に表示する戦略案を立案するステップと、
   データ取得・処理ユニットが、利用者端末にウェブコンテンツを表示するためのオリジナルデータを受信するステップと、
   前記戦略案に基づいて、データ取得・処理ユニットによりオリジナルデータが加工されて、複数の加工済みデータが生成するステップと、
   前記オリジナルデータならびに複数の加工済みデータからなる群より選ばれる少なくとも一つのリソースから、利用者端末毎にウェブコンテンツを表示するための処理済みデータが選択されるステップと、
   前記利用者端末毎にウェブコンテンツを表示するための処理済みデータが、利用者端末毎に送信されて、利用者端末毎にウェブコンテンツが表示されるステップと、
   が実施され、
   前記サーバが、一または二以上の物理マシン、一または二以上の仮想マシン、ならびに、一または二以上のコンテナからなる群より選ばれる少なくとも一つの実行環境からなり、
   前記戦略案を立案するステップが、
   前記オリジナルデータならびに複数の加工済みデータからなる群より選ばれる少なくとも一つのリソースのうち、
   利用者端末毎に、利用者端末にウェブコンテンツをより速く表示するための処理済みデータが共通して有する属性を学習するステップと、
   利用者端末毎に、前記属性に基づいて、前記オリジナルデータをデータ取得・処理ユニットで処理するステップと、
   を含むことを特徴とする、ウェブコンテンツの自動高速表示制御方法。
2. リソースが、オリジナルデータならびに複数の加工済みデータからなる群より選ばれる少なくとも一つのデータを含み、
   処理済みデータが、オブジェクト置換済みプログラムを含み、
   リソース参照部分を有するオリジナルデータが、リソース参照部分をプログラムのオブジェクトに置換されて、オブジェクト置換済みプログラムが、生成するステップと、
   前記オブジェクトが、識別情報と共にリソース毎に対応付けられるステップと、
   利用者端末毎に、利用者端末に搭載されたブラウザでオブジェクト置換済みプログラムが実行されると、
   オブジェクト置換済みプログラムに含まれるオブジェクトが識別情報によりリソースを特定し、そのリソースが実行されるステップと、
   を含む、請求項１に記載のウェブコンテンツの自動高速表示制御方法。
3. 利用者端末毎に、前記属性に基づいて、前記オリジナルデータをデータ取得・処理ユニットで処理するステップが、
   前記処理済みデータに含まれるプログラムのうち、実行させるプログラムを選択するステップ、
   前記処理済みデータに含まれるプログラムのうち、優先して実行させるプログラムを選択するステップ、
   前記処理済みデータに含まれるプログラムのうち、遅延して実行させるプログラムを選択するステップ、
   前記処理済みデータに含まれるプログラムのうち、実行させるプログラムの実行順序を選択するステップ、
   前記処理済みデータに含まれるプログラムのうち、実行させるプログラムの実行タイミングを選択するステップ、
   および
   前記オリジナルデータならびに複数の加工済みデータからなる群より選ばれる少なくとも一つのリソースから、利用者端末毎にウェブコンテンツを表示するための処理済みデータを選択するステップ、
   からなる群より選ばれる少なくとも一つのステップを含む、請求項１または２に記載のウェブコンテンツの自動高速表示制御方法。
4. オリジナルデータが、プログラムデータおよびバイナリデータの少なくとも一つを含み、
   プログラムデータが、マークアップ言語、プログラミング言語、スタイルシート、スクリプト言語からなる群より選ばれる少なくとも一つを有するコードを含み、
   バイナリデータが、画像ファイル、音ファイルおよび動画ファイルの少なくとも一つを含み、
   リソースが、オリジナルデータならびに複数の加工済みデータからなる群より選ばれる少なくとも一つを含み、
   加工済みデータが生成されるステップが、
   （１）オリジナルデータに含まれる、マークアップ言語、プログラミング言語、スタイルシートおよびスクリプト言語からなる群より選ばれる少なくとも一つを有するコードから、利用者端末の表示環境ごとに不要部分が削除されるステップと、
   （２）オリジナルデータに含まれる、マークアップ言語、プログラミング言語、スタイルシートおよびスクリプト言語からなる群より選ばれる少なくとも一つを有するコードから、利用者端末の表示環境ごとに必要部分が圧縮されるステップと、
   （３）オリジナルデータに含まれる、マークアップ言語、プログラミング言語、スタイルシートおよびスクリプト言語からなる群より選ばれる少なくとも一つを有するコードから、利用者端末の表示環境ごとに実行順序が変更されるステップと、
   （４）オリジナルデータに含まれる、マークアップ言語、プログラミング言語、スタイルシートおよびスクリプト言語からなる群より選ばれる少なくとも一つを有するコードから、利用者端末の表示環境ごとに実行タイミングが変更されるステップと、
   （５）オリジナルデータに含まれる、バイナリデータから、単位面積当たりの表示画素数、単位時間当たりの録画録音密度、容量および保存形式からなる群より選ばれる少なくとも一つが変換されるステップと、
   の（１）～（５）からなる群より選ばれる少なくとも一つのステップを含み、
   利用者端末毎にウェブコンテンツが表示されるステップが、
   リクエストが利用者端末からネットワークを通じてリクエスト処理ユニットに送信されるステップと、
   リクエスト処理ユニットに受信されたリクエストから、利用者端末毎の表示環境が特定されるステップと、
   利用者端末のブラウザからリクエストがリクエスト処理ユニットに送信された後に、アプリケーション処理ユニットおよびデータ取得・処理ユニットの少なくとも一つからリソースが利用者端末毎に送信され、利用者端末毎のブラウザに表示されるステップと、
   を含む、請求項１～３のいずれかに記載のウェブコンテンツの自動高速表示制御方法。
5. オリジナルデータが加工されて、複数の加工済みデータが生成するステップが、
   前記データ取得・処理ユニットが通信可能な記憶領域に保存された利用者端末に関する機種情報データに基づいて、利用者端末毎に複数の加工済みデータが生成されるステップを含み、
   前記オリジナルデータならびに複数の加工済みデータからなる群より選ばれる少なくとも一つのリソースから、利用者端末毎にウェブコンテンツを表示するための処理済みデータが選択されるステップが、
   利用者端末毎に、機種情報データに基づいて利用者端末の表示画面の表示環境を特定するステップと、
   利用者端末毎に、ウェブコンテンツのうち、利用者端末の表示画面の表示環境に合わせて最初に表示されるウェブコンテンツの部分を特定するステップと、
   前記利用者端末毎にウェブコンテンツを表示するための処理済みデータが利用者端末毎に送信されて、利用者端末毎にウェブコンテンツが表示されるステップが、ウェブコンテンツのうち、利用者端末の表示画面の表示環境に合わせて最初に表示されるウェブコンテンツに対応する処理済みデータを利用者端末に優先して送信するステップと、
   を含む、請求項１～４のいずれかに記載のウェブコンテンツの自動高速表示制御方法。
6. ウェブコンテンツが利用者端末毎に表示されるステップが、
   ウェブコンテンツのうち、利用者端末の画面に最初に表示される部分に対応するデータが利用者端末に送信されるステップと、
   利用者端末に利用者端末の画面に最初に表示される部分に対応するウェブコンテンツの部分が表示されてから一定時間が経過したことを示すイベント情報、および、ユーザが利用者端末を操作して利用者端末に対して追加の情報を表示させる行動を起こしたことを示すイベント情報の少なくとも一つのイベント情報が、サーバおよびブラウザの少なくとも一つにより検出されるステップと、
   前記イベント情報をアプリケーション処理ユニット、人工知能ユニット、データ取得・処理ユニットおよび利用者端末に搭載されたブラウザの少なくとも一つが検出した後に、ウェブコンテンツの残りの一部または全部の部分を表示するためのリソースが、アプリケーション処理ユニットおよびデータ取得・処理ユニットの少なくとも一つから、ネットワークを通じて利用者端末に送信されるステップと、
   を含む、請求項１～５のいずれかに記載のウェブコンテンツの自動高速表示制御方法。
7. ウェブコンテンツが利用者端末毎に表示されるステップが、
   ウェブコンテンツのうち、利用者端末の画面に最初に表示される部分を表示するためのリソースが利用者端末に送信されるステップと、
   ウェブコンテンツのうち、利用者端末の画面に最初に表示される部分が入力受付可能になるまでの時間が伸縮するステップと、
   を含む、請求項６に記載のウェブコンテンツの自動高速表示制御方法。
8. ウェブコンテンツを閲覧するユーザのユーザ体験に基づいて、ユーザとウェブコンテンツとのエンゲージメントのスコアが算出されるステップと、
   前記エンゲージメントのスコアに基づいて、利用者端末毎に、ウェブコンテンツのうち、利用者端末の画面に最初に表示される部分が入力受付可能になるまでの時間が伸縮するステップと、
   を含む、請求項７に記載のウェブコンテンツの自動高速表示制御方法。
9. 請求項１～８のいずれかに記載のウェブコンテンツの自動高速表示制御方法を実施するためのプログラムであって、
   ネットワークを通じて通信可能な一または二以上のサーバに対して利用者端末からリクエストが送信されてから、利用者端末にウェブコンテンツを表示するためのオリジナルデータがサーバから利用者端末に送信されて、ウェブコンテンツが利用者端末で入力受付可能になるまでに、
   前記サーバに設置されたリクエスト処理ユニットに対して、利用者端末から送信されたリクエストが、アプリケーション処理ユニットと人工知能ユニットが受信する手段と、
   アプリケーション処理ユニットが、ウェブコンテンツを表示するためのオリジナルデータをデータ取得・処理ユニットに対して送信する手段と、
   人工知能ユニットが、ウェブコンテンツを利用者端末毎に表示する戦略案を立案する手段と、
   データ取得・処理ユニットが、利用者端末にウェブコンテンツを表示するためのオリジナルデータを受信する手段と、
   前記戦略案に基づいて、データ取得・処理ユニットによりオリジナルデータが加工されて、複数の加工済みデータが生成する手段と、
   前記オリジナルデータならびに複数の加工済みデータからなる群より選ばれる少なくとも一つのリソースから、利用者端末毎にウェブコンテンツを表示するための処理済みデータが選択される手段と、
   前記利用者端末毎にウェブコンテンツを表示するための処理済みデータが、利用者端末毎に送信されて、利用者端末毎にウェブコンテンツが表示される手段と、
   を備え、
   前記サーバが、一または二以上の物理マシン、一または二以上の仮想マシン、ならびに、一または二以上のコンテナからなる群より選ばれる少なくとも一つの実行環境からなり、
   前記戦略案を立案する手段が、
   前記オリジナルデータならびに複数の加工済みデータからなる群より選ばれる少なくとも一つのリソースのうち、
   利用者端末毎に、利用者端末にウェブコンテンツをより速く表示するための処理済みデータが共通して有する属性を学習する手段と、
   利用者端末毎に、前記属性に基づいて、前記オリジナルデータをデータ取得・処理ユニットで処理する手段と、
   を含む、ウェブコンテンツの自動高速表示制御プログラム。
10. 請求項９に記載されたウェブコンテンツの自動高速表示制御プログラムを記録した、記憶装置。
11. 請求項１～８のいずれかに記載のウェブコンテンツの自動高速表示制御方法を実施するためのシステムであって、
    ネットワークを通じて通信可能な一または二以上のサーバに対して利用者端末からリクエストが送信されてから、利用者端末にウェブコンテンツを表示するためのオリジナルデータがサーバから利用者端末に送信されて、ウェブコンテンツが利用者端末で入力受付可能になるまでに、
    前記サーバに設置されたリクエスト処理ユニットに対して、利用者端末から送信されたリクエストが、アプリケーション処理ユニットと人工知能ユニットが受信する手段と、
    アプリケーション処理ユニットが、ウェブコンテンツを表示するためのオリジナルデータをデータ取得・処理ユニットに対して送信する手段と、
    人工知能ユニットが、ウェブコンテンツを利用者端末毎に表示する戦略案を立案する手段と、
    データ取得・処理ユニットが、利用者端末にウェブコンテンツを表示するためのオリジナルデータを受信する手段と、
    前記戦略案に基づいて、データ取得・処理ユニットによりオリジナルデータが加工されて、複数の加工済みデータが生成する手段と、
    前記オリジナルデータならびに複数の加工済みデータからなる群より選ばれる少なくとも一つのリソースから、利用者端末毎にウェブコンテンツを表示するための処理済みデータが選択される手段と、
    前記利用者端末毎にウェブコンテンツを表示するための処理済みデータが、利用者端末毎に送信されて、利用者端末毎にウェブコンテンツが表示される手段と、
    を備え、
    前記サーバが、一または二以上の物理マシン、一または二以上の仮想マシン、ならびに、一または二以上のコンテナからなる群より選ばれる少なくとも一つの実行環境からなり、
    前記戦略案を立案する手段が、
    前記オリジナルデータならびに複数の加工済みデータからなる群より選ばれる少なくとも一つのリソースのうち、
    利用者端末毎に、利用者端末にウェブコンテンツをより速く表示するための処理済みデータが共通して有する属性を学習する手段と、
    利用者端末毎に、前記属性に基づいて、前記オリジナルデータをデータ取得・処理ユニットで処理する手段と、
    を含む、ウェブコンテンツの自動高速表示制御システム。

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