(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
医薬品を特定するための情報を受け付け、前記情報が示す前記医薬品を判定対象薬として特定する特定手段と、
前記判定対象薬の副作用について記載した報告文書を取得する報告文書取得手段と、
医薬品を一意に識別する識別情報と該医薬品の類薬とを関連付ける類薬学習結果情報を格納手段から読み出すことにより、あるいは、複数の医薬品の各々について、当該医薬品の前記識別情報と当該医薬品の副作用と当該医薬品の効能又は効果を含む添付文書を前記格納手段から読み出すことにより、複数の他の医薬品の中で前記判定対象薬に類似する類薬を認識する類薬認識手段と、
語句内に含まれる部分文字列同士の類似度を評価するのに、第１の長さと第２の長さを足した第３の長さの部分文字列同士が一致する場合には前記第１の長さの部分文字列同士が一致する場合の評価と前記第２の長さの部分文字列同士が一致する場合の評価を足した評価以上の高い評価を与える部分文字列類似度評価手段と、
２つの語句の各々をそれぞれ分割して得られる部分文字列同士の類似度を前記文字列類似度評価手段に評価させ、前記文字列類似度評価手段による評価の結果を集計することで、前記２つの語句の各々を１つ以上の部分文字列に分割する分割パターンの組み合わせを評価し、前記２つの語句それぞれの分割パターンの複数通りの組み合わせについての評価を用いて前記２つの語句同士の類似度を評価する語句類似度評価手段と、
前記報告文書から、前記判定対象薬の前記副作用を示す語句を、判定対象副作用語句として抽出する副作用語句抽出手段と、
前記類薬認識手段により前記類薬として認識された医薬品の添付文書を前記格納手段から読み出して、該添付文書における副作用の記載部分から、語句抽出処理により語句の集合を抽出することによって、あるいは、前記格納手段から、前記類薬認識手段により前記類薬として認識された前記医薬品の添付文書における副作用の記載部分からの語句抽出処理により得られた語句の集合を前記類薬として認識された前記医薬品の前記識別情報と関連付ける副作用学習結果情報を読み出すことによって、前記類薬として認識された前記医薬品の前記添付文書における前記副作用の前記記載部分に含まれる語句の集合を、比較対象語句集合として取得する比較対象集合取得手段と、
前記類薬の少なくとも一部について、それぞれ、当該類薬に関して取得された前記比較対象語句集合に含まれる語句と、前記判定対象副作用語句との組み合わせを、前記語句類似度評価手段に評価させ、評価の結果と第１の閾値とを用いて、前記判定対象副作用語句が示す前記副作用が当該類薬において既知の副作用か否かを判定する判定手段と、
前記判定手段による判定結果を出力する出力手段
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記判定対象薬の添付文書を前記格納手段から読み出し、該添付文書における効能又は効果の記載部分に対して語句抽出処理を行って第１の効能効果語句集合を取得し、前記複数の他の医薬品それぞれについて当該医薬品の添付文書を前記格納手段から読み出し、該添付文書における効能又は効果の記載部分に対して語句抽出処理を行って当該他の医薬品に関する第２の効能効果語句集合を取得する効能効果語句抽出手段と、
前記複数の他の医薬品の少なくとも一部について、それぞれ、
当該他の医薬品に関して取得された前記第２の効能効果語句集合に含まれる語句と、前記第１の効能効果語句集合に含まれる語句との組み合わせを、前記語句類似度評価手段に評価させ、
複数の組み合わせについての評価を集計することで、前記判定対象薬と当該他の医薬品との間の効能又は効果の類似度を示す値を算出し、
算出した前記値を第２の閾値と比較し、
算出した前記値の示す類似度が前記第２の閾値の示す類似度よりも高いとき、当該他の医薬品を前記判定対象薬の類薬と判定し、前記判定対象薬の前記識別情報と当該他の医薬品を関連付けるように前記格納手段上の前記類薬学習結果情報を更新する第１の類薬判定手段と、
をさらに備え、
前記類薬認識手段は、前記第１の類薬判定手段の判定結果にしたがって前記判定対象薬の前記類薬を認識する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記複数の他の医薬品のうち、前記添付文書に記載されている薬効分類名、基準名、一般名、化学名又は構造式が前記判定対象薬と一致する医薬品を、前記類薬と判定し、前記類薬と判定した当該医薬品を前記判定対象薬の前記識別情報と関連付けるように前記格納手段上の前記類薬学習結果情報を更新する第２の類薬判定手段をさらに備え、
前記第１の類薬判定手段は、前記複数の他の医薬品のうち前記第２の類薬判定手段により前記類薬として判定されていない医薬品について、前記類薬か否かの判定を行い、
前記類薬認識手段は、前記第２の類薬判定手段と前記第１の類薬判定手段双方の判定結果にしたがって前記判定対象薬の前記類薬を認識する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
コンピュータに、
医薬品を特定するための情報を受け付け、
前記情報が示す前記医薬品を判定対象薬として特定し、
前記判定対象薬の副作用について記載した報告文書を取得し、
医薬品を一意に識別する識別情報と該医薬品の類薬とを関連付ける類薬学習結果情報を格納手段から読み出すことにより、あるいは、複数の医薬品の各々について、当該医薬品の前記識別情報と当該医薬品の副作用と当該医薬品の効能又は効果を含む添付文書を前記格納手段から読み出すことにより、複数の他の医薬品の中で前記判定対象薬に類似する類薬を認識し、
前記報告文書から、前記判定対象薬の前記副作用を示す語句を、判定対象副作用語句として抽出し、
前記類薬として認識した医薬品の添付文書を前記格納手段から読み出して、該添付文書における副作用の記載部分から、語句抽出処理により語句の集合を抽出することによって、あるいは、前記格納手段から、前記類薬として認識した前記医薬品の添付文書における副作用の記載部分からの語句抽出処理により得られた語句の集合を前記類薬として認識した前記医薬品の前記識別情報と関連付ける副作用学習結果情報を読み出すことによって、前記類薬として認識した前記医薬品の前記添付文書における前記副作用の前記記載部分に含まれる語句の集合を、比較対象語句集合として取得し、
前記類薬の少なくとも一部について、それぞれ、当該類薬に関して取得された前記比較対象語句集合に含まれる語句と、前記判定対象副作用語句との組み合わせを評価し、評価の結果と閾値とを用いて、前記判定対象副作用語句が示す前記副作用が当該類薬において既知の副作用か否かを判定し、
前記判定対象副作用語句が示す前記副作用が既知の副作用か否かの判定結果を出力する
ことを含む副作用判定処理を実行させ、
前記比較対象語句集合に含まれる前記語句と前記判定対象副作用語句との前記組み合わせの評価のために、語句類似度評価処理として、
２つの語句の各々をそれぞれ分割して得られる部分文字列同士の類似度を、第１の長さと第２の長さを足した第３の長さの部分文字列同士が一致する場合には前記第１の長さの部分文字列同士が一致する場合の評価と前記第２の長さの部分文字列同士が一致する場合の評価を足した評価以上の高い評価を与えるようにして評価し、
前記部分文字列同士について評価した前記類似度を集計することで、前記２つの語句の各々を１つ以上の部分文字列に分割する分割パターンの組み合わせを評価し、
前記２つの語句それぞれの分割パターンの複数通りの組み合わせについての評価を用いて前記２つの語句同士の類似度を評価する
ことを含む処理を実行させる判定プログラム。
【請求項５】
コンピュータが、
医薬品を特定するための情報を受け付け、
前記情報が示す前記医薬品を判定対象薬として特定し、
前記判定対象薬の副作用について記載した報告文書を取得し、
医薬品を一意に識別する識別情報と該医薬品の類薬とを関連付ける類薬学習結果情報を格納手段から読み出すことにより、あるいは、複数の医薬品の各々について、当該医薬品の前記識別情報と当該医薬品の副作用と当該医薬品の効能又は効果を含む添付文書を前記格納手段から読み出すことにより、複数の他の医薬品の中で前記判定対象薬に類似する類薬を認識し、
前記報告文書から、前記判定対象薬の前記副作用を示す語句を、判定対象副作用語句として抽出し、
前記類薬として認識した医薬品の添付文書を前記格納手段から読み出して、該添付文書における副作用の記載部分から、語句抽出処理により語句の集合を抽出することによって、あるいは、前記格納手段から、前記類薬として認識した前記医薬品の添付文書における副作用の記載部分からの語句抽出処理により得られた語句の集合を前記類薬として認識した前記医薬品の前記識別情報と関連付ける副作用学習結果情報を読み出すことによって、前記類薬として認識した前記医薬品の前記添付文書における前記副作用の前記記載部分に含まれる語句の集合を、比較対象語句集合として取得し、
前記類薬の少なくとも一部について、それぞれ、当該類薬に関して取得された前記比較対象語句集合に含まれる語句と、前記判定対象副作用語句との組み合わせを評価し、評価の結果と閾値とを用いて、前記判定対象副作用語句が示す前記副作用が当該類薬において既知の副作用か否かを判定し、
前記判定対象副作用語句が示す前記副作用が既知の副作用か否かの判定結果を出力し、
前記比較対象語句集合に含まれる前記語句と前記判定対象副作用語句との前記組み合わせの評価のために、語句類似度評価処理として、
２つの語句の各々をそれぞれ分割して得られる部分文字列同士の類似度を、第１の長さと第２の長さを足した第３の長さの部分文字列同士が一致する場合には前記第１の長さの部分文字列同士が一致する場合の評価と前記第２の長さの部分文字列同士が一致する場合の評価を足した評価以上の高い評価を与えるようにして評価し、
前記部分文字列同士について評価した前記類似度を集計することで、前記２つの語句の各々を１つ以上の部分文字列に分割する分割パターンの組み合わせを評価し、
前記２つの語句それぞれの分割パターンの複数通りの組み合わせについての評価を用いて前記２つの語句同士の類似度を評価する
ことを含む処理を実行する
ことを特徴とする判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医薬品の副作用が既知か未知かを判定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
日本の薬事法によれば、製薬会社は、自社が製造・販売した医薬品（以下「自社薬」ともいう）に関して市販後に新たに副作用が発見された場合は、当該副作用について厚生労働大臣に報告する義務がある。具体的には、製薬会社は、例えば病院の医師等から副作用（あるいは副作用の疑いのある症状）の報告を受けると、報告された副作用が既知か未知かを判断し、判断結果とともに当該副作用を厚生労働大臣に報告する。
【０００３】
ところが、製薬会社が医師等から副作用の報告を受けたとき、報告された副作用が既知か未知かを判断することは難しい。そのため、製薬会社では、人手により、自社薬の類薬（すなわち同種同効薬）の添付文書を参照し、医師等から報告された副作用が類薬では既知か未知かを調べることが行われる。
【０００４】
なお、添付文書とは、製薬会社が薬事法に基づいて作成し、個々の医薬品に添付する文書のことである。添付文書は、例えば、「薬効分類名」、「販売名コード」、「効能又は効果」、「副作用」、「有効成分に関する理化学的知見」などの項目を含む。
【０００５】
製薬会社では、上記のように類薬の添付文書を調べた結果を１つの根拠として、「医師等から報告された副作用は、既知の副作用か、それとも未知の副作用か」ということが判断される。
【０００６】
仮に、製薬会社から厚生労働大臣への報告において、未知の副作用の報告漏れや報告の遅れなどがあると、国民の健康に多大な影響を及ぼす可能性がある。したがって、臨床現場から製薬会社に報告された副作用が既知の副作用であるか否かを、製薬会社が迅速かつ正確に判断することができれば、社会全体にとっても有益である。
【０００７】
しかし、添付文書の記述は、形式や表記が必ずしも厳密に統一されてはいないので、類薬の添付文書に対して単純な文字列検索を行うだけでは、正確な判断結果を得ることが難しい。そのため、現状では、「臨床現場から製薬会社に報告された副作用が、既知の副作用か未知の副作用か」という判定は、人力に頼る部分が大きい。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
そこで本発明は、ある医薬品について報告された副作用が既知か未知かを自動的に判定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
一態様による情報処理装置は、特定手段、報告文書取得手段、類薬認識手段、部分文字列類似度評価手段、語句類似度評価手段、副作用語句抽出手段、比較対象集合取得手段、判定手段及び出力手段を備える。
【００１０】
前記特定手段は、医薬品を特定するための情報を受け付け、前記情報が示す前記医薬品を判定対象薬として特定する。前記報告文書取得手段は、前記判定対象薬の副作用について記載した報告文書を取得する。前記類薬認識手段は、医薬品を一意に識別する識別情報と該医薬品の類薬とを関連付ける類薬学習結果情報を格納手段から読み出すことにより、あるいは、複数の医薬品の各々について、当該医薬品の前記識別情報と当該医薬品の副作用と当該医薬品の効能又は効果を含む添付文書を前記格納手段から読み出すことにより、複数の他の医薬品の中で前記判定対象薬に類似する類薬を認識する。
【００１１】
また、前記部分文字列類似度評価手段は、語句内に含まれる部分文字列同士の類似度を評価するのに、第１の長さと第２の長さを足した第３の長さの部分文字列同士が一致する場合には前記第１の長さの部分文字列同士が一致する場合の評価と前記第２の長さの部分文字列同士が一致する場合の評価を足した評価以上の高い評価を与える。そして、語句類似度評価手段は、２つの語句の各々をそれぞれ分割して得られる部分文字列同士の類似度を前記文字列類似度評価手段に評価させ、前記文字列類似度評価手段による評価の結果を集計することで、前記２つの語句の各々を１つ以上の部分文字列に分割する分割パターンの組み合わせを評価し、前記２つの語句それぞれの分割パターンの複数通りの組み合わせについての評価を用いて前記２つの語句同士の類似度を評価する。
【００１２】
また、前記副作用語句抽出手段は、前記報告文書から、前記判定対象薬の前記副作用を示す語句を、判定対象副作用語句として抽出する。そして、前記比較対象集合取得手段は、前記類薬認識手段により前記類薬として認識された医薬品の添付文書を前記格納手段から読み出して、該添付文書における副作用の記載部分から、語句抽出処理により語句の集合を抽出することによって、あるいは、前記格納手段から、前記類薬認識手段により前記類薬として認識された前記医薬品の添付文書における副作用の記載部分からの語句抽出処理により得られた語句の集合を前記類薬として認識された前記医薬品の前記識別情報と関連付ける副作用学習結果情報を読み出すことによって、前記類薬として認識された前記医薬品の前記添付文書における前記副作用の前記記載部分に含まれる語句の集合を、比較対象語句集合として取得する。
【００１３】
前記判定手段は、前記類薬の少なくとも一部について、それぞれ、当該類薬に関して取得された前記比較対象語句集合に含まれる語句と、前記判定対象副作用語句との組み合わせを、前記語句類似度評価手段に評価させ、評価の結果と閾値とを用いて、前記判定対象副作用語句が示す前記副作用が当該類薬において既知の副作用か否かを判定する。そして、前記出力手段は、前記判定手段による判定結果を出力する。
【発明の効果】
【００１４】
上記の情報処理装置によれば、判定対象薬の副作用を記載した報告文書から、当該副作用が判定対象薬の類薬において既知の副作用か否かが自動的に判定され、判定結果が出力される。したがって、上記の情報処理装置は、従来は製薬会社において人手によって手間をかけて行われていた判断を自動化することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】判定装置の構成図である。
【図２】コンピュータの構成図である。
【図３】副作用判定・学習処理のフローチャートである。
【図４】学習結果テーブルの例を説明する図である。
【図５】副作用判定結果画面の例を説明する図である。
【図６】副作用類似度算出処理のフローチャートである。
【図７】点数計算処理のフローチャートである。
【図８】判定装置において処理に利用される定数値を説明する図である。
【図９】点数計算処理の具体例を模式的に説明する図である。
【図１０】点数正規化処理のフローチャートである。
【図１１】通常運用の開始前に判定装置が行う前処理のフローチャートである。
【図１２】類薬学習処理のフローチャートである。
【図１３】効能・効果類似度算出処理のフローチャートである。
【図１４】追加・更新処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、実施形態について、図面を参照しながら次の順序で詳細に説明していく。
まず、図１を参照して、ある副作用が既知か未知かを判定する判定装置の構成を説明し、図２を参照して当該判定装置を実現するハードウェアの具体例を説明する。その後、副作用の報告を臨床現場などから受けた場合に判定装置が行う処理について、任意の医薬品について類薬が学習済みであるという仮定のもとで、図３〜１０を参照して説明する。なお、図１〜１４に示す実施形態においては、判定装置が前処理を行うことで、上記仮定を成立させることが可能である。そこで、続いて図１１〜１４を参照して、前処理による類薬の学習について説明する。最後に、様々な変形例についても説明する。
【００１７】
さて、図１は判定装置の構成図である。図１の判定装置１００は、各種情報を格納する格納部１０１と、副作用に関する処理を行う副作用処理部１０２と、類薬に関する処理を行う類薬処理部１０３を有する。
【００１８】
副作用処理部１０２は、判定対象薬指定部１０４と類薬認識部１０５と報告文書取得部１０６と副作用キーワード抽出部１０７と副作用判定・学習部１０８を有する。また、副作用処理部１０２はキーワード類似度評価部１０９を含むが、本実施形態においては、キーワード類似度評価部１０９は類薬処理部１０３にも共有されている。そして、類薬処理部１０３は、副作用処理部１０２と共有しているキーワード類似度評価部１０９のほかに、さらに効能・効果キーワード抽出部１１１と類薬判定・学習部１１２を有する。
【００１９】
また、キーワード類似度評価部１０９は部分文字列類似度評価部１１０を含み、判定装置１００はさらに前処理制御部１１３を備える。前処理制御部１１３は、副作用処理部１０２内の副作用キーワード抽出部１０７と類薬処理部１０３内の類薬判定・学習部１１２に前処理を行わせるための制御を行う。
【００２０】
また、図１には、格納部１０１が格納する情報と判定装置１００へ入力される情報についても図示されている。上記の副作用処理部１０２と類薬処理部１０３内の各部の動作については、各種情報について説明した後で説明する。
【００２１】
図１に示すとおり、格納部１０１は、添付文書群２０１を格納しており、添付文書群２０１は、複数の医薬品それぞれについての添付文書２０２を含む。上記のとおり、添付文書は、例えば、「薬効分類名」、「販売名コード」、「効能又は効果」、「副作用」、「有効成分に関する理化学的知見」などのセクションを含む文書である。
【００２２】
「薬効分類名」としては、例えば、「解熱鎮痛消炎剤」や「血圧降下剤」など、ある程度規格化された名称が使われる。１つの医薬品が複数の用途に使われる場合、複数の薬効分類名が記載されていることもある。
【００２３】
また、「販売名コード」は、各医薬品を一意に識別する識別情報である。本実施形態では、販売名コードが医薬品のIDentification（ＩＤ）として用いられる。
「効能又は効果」と「副作用」のセクションは、記載の仕方にある程度の自由度があり、自然言語文で説明される場合もあるし、リストやテーブルの形式で記載されている場合もある。
【００２４】
例えば、「効能又は効果」セクションは、「慢性関節リウマチ、リウマチ熱、変形性関節症、……」のように、当該医薬品が効果をあらわす疾病ないし症状を読点で区切って列挙する形で記載されることもある。また、副作用は、「喘息発作を誘発することがある。」のように自然言語文で記載されることもあるし、テーブル形式で記載されることもある。例えば、何に関する副作用かを示す見出し列と、副作用の発生頻度を示す列と、具体的な副作用を記載する列を持ったテーブルにおいて、「血液」という見出しに「０．１％未満」という頻度と「貧血」という具体的副作用が対応づけられていてもよい。
【００２５】
「有効成分に関する理化学的知見」セクションには、「アスピリン」のような一般名、「2-Acetoxybenzoic acid」のような化学名、分子式、構造式などが含まれてもよい。また、添付文書によっては、「一般名称」や「基準名」などの別の見出しのセクションに有効成分の一般名が記載されていることもある。
【００２６】
なお、添付文書の具体例は、例えば独立行政法人医薬品医療機器総合機構の「医薬品医療機器情報提供ホームページ」（http://www.info.pmda.go.jp/）において閲覧することができる。添付文書には上記に例示した以外の様々な項目も含まれるが、添付文書についてのこれ以上の詳細な説明は割愛する。
【００２７】
さて、格納部１０１は、以上のような複数の添付文書２０２を含む添付文書群２０１に加えて、同義語辞書２０３と学習結果テーブル２０４も格納する。同義語辞書２０３は、同義語又は類義語の対を登録した辞書であり、学習結果テーブル２０４は、副作用処理部１０２と類薬処理部１０３による学習の結果を保持するテーブルである。
【００２８】
図１には、同義語辞書２０３において次の２つのエントリがテーブル形式で例示されているが、同義語辞書２０３の内容と形式は実施形態に応じて任意である。
・「ＡＳＴ」（ASpartate aminoTransferase）と「ＧＯＴ」（Glutamic Oxaloacetic Transaminase）を対にしたエントリ
・「全身」と「体」を対にしたエントリ
【００２９】
また、同義語辞書２０３は、予め作成されて用意されていてもよいし、初期状態では空でもよい。本実施形態では同義語辞書２０３の学習が行われ、時間の経過とともに同義語辞書２０３のエントリが増加するが、同義語辞書２０３の内容が固定されている実施形態（すなわち同義語辞書２０３の学習を行わない実施形態）も可能である。
【００３０】
そして、学習結果テーブル２０４は、詳しくは図４とともに後述するが、各エントリが個々の医薬品に対応するテーブルである。また、各エントリには、図１に示すとおり「ＩＤ」、「効能・効果キーワード群」、「類薬リスト」、「副作用キーワード群」、「既知副作用リスト」という各フィールドが含まれる。
【００３１】
なお、学習結果テーブル２０４において、ＩＤには上記のように販売名コードが使われる。また、効能・効果キーワード群は、添付文書２０２の「効能又は効果」セクションから予め抽出されたキーワード群である。類薬リストは、類薬のＩＤのリストであり、図１１〜１４とともに後述する処理により予め作成されているものとする。副作用キーワード群は、添付文書２０２の「副作用」セクションから予め抽出されたキーワード群である。既知副作用リストは、類薬において既知の副作用であると判定された副作用を学習するためのリストである。
【００３２】
なお、本実施形態では、自然言語文やリストやテーブルなどから抽出される語句を「キーワード」と称する。キーワードは、例えば、単名詞でもよいし、２つ以上の名詞が連なった複合名詞でもよいし、形容詞と１つ以上の名詞の連なりを含む名詞句でもよい。
【００３３】
また、図１に示すように、判定装置１００には、安全性情報報告文書２０５と判定対象薬ＩＤ２０６が入力される。
安全性情報報告文書２０５は、副作用について記載した報告文書である。より具体的には、安全性情報報告文書２０５は、医薬品の販売後に臨床現場から製薬会社へともたらされる安全性情報に関する報告文書である。なお、本明細書において「安全性情報」とは、当該製薬会社の医薬品の投与に起因する（あるいはその疑いのある）副作用に関する情報である。
【００３４】
なお、添付文書２０２と安全性情報報告文書２０５はともに副作用に関する情報を含むが、両者はまったく別の文書である。すなわち、添付文書２０２は、製薬会社が薬事法にしたがって作成する文書であるのに対し、安全性情報報告文書２０５は、臨床現場の医師等が、製薬会社への報告のために作成する報告文書である。
【００３５】
また、安全性情報報告文書２０５の形式は任意である。例えば、安全性情報報告文書２０５には、副作用に関する自然言語文による説明が含まれていてもよいし、副作用を列挙するリストやテーブルが含まれていてもよい。
【００３６】
臨床現場から安全性情報報告文書２０５がもたらされると、製薬会社は、安全性情報報告文書２０５にて報告されている副作用が既知のものか未知のものかを厚生労働大臣に報告する義務がある。この義務は、上記のとおり薬事法で定められている。
【００３７】
本実施形態の判定装置１００は、製薬会社から厚生労働大臣への迅速かつ正確な報告を支援するため、安全性情報報告文書２０５にて報告されている副作用が既知のものか未知のものかを自動的又は半自動的に判定する。なお、詳しくは後述するが、ここで「半自動的」というのは、本実施形態の判定装置１００が「既知の副作用と断定することはできないが、既知の可能性もある程度はある」といった中間的な判定を行い、最終的な判定をユーザ入力に委ねる場合を指す。
【００３８】
具体的に、本実施形態では、安全性情報報告文書２０５にて報告されている安全性情報がどの医薬品に関するものであるかが、判定対象薬ＩＤ２０６により特定される。すなわち、判定対象薬ＩＤ２０６は、安全性情報報告文書２０５によって副作用が報告された医薬品のＩＤである。以下、判定対象薬ＩＤ２０６により特定される医薬品を「判定対象薬」という。
【００３９】
さて、続いて、以上説明したような、格納部１０１に格納される情報と判定装置１００に入力される情報に関して、副作用処理部１０２と類薬処理部１０３が行う処理について説明する。
【００４０】
判定対象薬指定部１０４は、判定対象薬ＩＤ２０６の入力を受け取り、判定対象薬ＩＤ２０６を類薬認識部１０５と副作用判定・学習部１０８に出力する。
判定対象薬指定部１０４は、医薬品を特定するための情報を受け付け、受け付けた情報が示す医薬品を判定対象薬として特定する特定手段の一例である。なお、実施形態によっては、医薬品を特定するための情報は判定対象薬ＩＤ２０６でなくてもよく、医薬品の販売名、有効成分の一般名、有効成分の化学名などの項目を１つ以上組み合わせた検索条件でもよい。その場合、特定手段は、検索条件の入力を受け付け、検索条件に合致する医薬品を検索することで判定対象薬を特定する検索部により実現することができる。検索部は、検索に用いる項目を予め添付文書２０２から抽出してインデックス化しておいてもよい。
【００４１】
また、類薬認識部１０５は、入力された判定対象薬ＩＤ２０６を検索キーにして学習結果テーブル２０４を検索し、ＩＤが判定対象薬ＩＤ２０６と一致するエントリから類薬リストを読み出すことで、判定対象薬の類薬を認識する。そして、類薬認識部１０５は、読み出した類薬リストを副作用判定・学習部１０８に出力する。
【００４２】
他方で報告文書取得部１０６は、判定対象薬についての安全性情報報告文書２０５を取得して副作用キーワード抽出部１０７に出力する。すると、副作用キーワード抽出部１０７は、安全性情報報告文書２０５から、判定対象薬の副作用を示すキーワードを１つ以上抽出し、抽出したキーワードを副作用判定・学習部１０８に出力する。副作用キーワード抽出部１０７は、判定対象薬の副作用を示す語句を判定対象副作用語句として抽出する副作用語句抽出手段の一例である。
【００４３】
そして、副作用判定・学習部１０８は、副作用キーワード抽出部１０７が安全性情報報告文書２０５から抽出したキーワードのそれぞれについて、当該キーワードが示す副作用が既知か未知かを判定し、判定結果を学習する。
【００４４】
具体的には、副作用判定・学習部１０８は、類薬認識部１０５から入力された類薬リストに含まれる各ＩＤを検索キーにして学習結果テーブル２０４を検索し、各類薬の副作用キーワード群を得る。そして、副作用判定・学習部１０８は、副作用キーワード群内の各キーワードと、副作用キーワード抽出部１０７が安全性情報報告文書２０５から抽出したキーワードとの類似度をキーワード類似度評価部１０９に評価させる。
【００４５】
キーワード類似度評価部１０９は、類似度を評価する対象として指定された２つのキーワードの各々をそれぞれ分割して得られる部分文字列同士の類似度を部分文字列類似度評価部１１０に評価させる。そして、キーワード類似度評価部１０９は、部分文字列類似度評価部１１０による評価の結果を集計することで、２つのキーワードの各々を１つ以上の部分文字列に分割する分割パターンの組み合わせを評価する。キーワード類似度評価部１０９は、２つのキーワードそれぞれの分割パターンの複数通りの組み合わせについての評価を用いて、２つのキーワード同士の類似度を評価する。
【００４６】
そして、副作用判定・学習部１０８は、キーワード類似度評価部１０９による評価の結果を用いて、安全性情報報告文書２０５から抽出されたキーワードが示す副作用が、判定対象薬の類薬の副作用とどの程度類似しているかを判定する。
【００４７】
類似の度合が明らかに高ければ、副作用判定・学習部１０８は、安全性情報報告文書２０５から抽出されたキーワードが示す副作用を「類薬において既に知られていた既知の副作用」と判定し、判定結果を出力する。また、類似の度合が明らかに低ければ、副作用判定・学習部１０８は、安全性情報報告文書２０５から抽出されたキーワードが示す副作用を「類薬においても知れられていない、未知の副作用である」と判定し、判定結果を出力する。
【００４８】
そして、類似の度合が中程度であれば、副作用判定・学習部１０８は、安全性情報報告文書２０５から抽出されたキーワードが示す副作用を「既知かもしれない副作用」と判定し、判定結果を出力する。この場合、副作用判定・学習部１０８は、「既知かもしれない」と判定された副作用が既知か未知か入力するようユーザに促し、ユーザからの入力を受け取る。
【００４９】
そして、副作用判定・学習部１０８は、自ら「既知」と判断したキーワードと、ユーザから「既知」という判断が入力されたキーワードに関して、既知の副作用として学習する。すなわち、副作用判定・学習部１０８は、学習結果テーブル２０４内の判定対象薬に対応するエントリにおいて、既知副作用リストを更新する。
【００５０】
さらに、副作用判定・学習部１０８は、判定結果に基づいて、安全性情報報告文書２０５から抽出されたキーワードと類薬の副作用キーワード群に含まれるキーワードのペアで、同義語同士と見なせるものを、同義語辞書２０３に追加する。
【００５１】
なお、副作用判定・学習部１０８が参照する学習結果テーブル２０４内の副作用キーワード群は、副作用キーワード抽出部１０７が前処理制御部１１３からの命令にしたがって行う前処理によって予め得られたものである。すなわち、副作用キーワード抽出部１０７は、上記に説明した動作のほかに、前処理として、添付文書群２０１内の各添付文書２０２について以下の前処理を行う。
【００５２】
副作用キーワード抽出部１０７は、当該添付文書２０２の「副作用」セクションから、副作用を示すキーワードを抽出する。そして、副作用キーワード抽出部１０７は、当該添付文書２０２に対応するエントリを学習結果テーブル２０４内で検索し、検索されたエントリの副作用キーワード群に、当該添付文書２０２から抽出したキーワードを追加登録する。
【００５３】
なお、本実施形態では、各添付文書２０２は、当該添付文書２０２が添付される医薬品のＩＤをファイル名に含むことによって、当該ＩＤと対応づけられている。よって、副作用キーワード抽出部１０７は、どの添付文書２０２から抽出したキーワードを学習結果テーブル２０４のどのエントリに登録すればよいかを認識することができる。
【００５４】
しかし、添付文書２０２とＩＤを対応づける方法は実施形態に応じて任意である。例えば、学習結果テーブル２０４に添付文書２０２のファイル名を示すフィールドがあってもよく、当該フィールドによってＩＤと添付文書２０２が対応づけられていてもよい。つまり、副作用キーワード抽出部１０７は添付文書２０２とＩＤの対応づけを、当該フィールドを参照することで認識してもよい。また、医薬品医療機器情報提供ホームページでは、Standard Generalized Markup Language（ＳＧＭＬ）形式とPortable Document Format（ＰＤＦ）形式で添付文書が公開されているが、本実施形態では添付文書２０２のファイル形式は任意である。
【００５５】
以上のとおり、副作用処理部１０２は、安全性情報報告文書２０５で報告された副作用が既知か未知かを自動的又は半自動的に判定することができる。したがって、製薬会社は、厚生労働大臣への迅速な報告を行うことができる。
【００５６】
また、詳しくは後述するが、本実施形態では、長い文字列同士の一致を短い文字列同士の一致よりも高く評価しつつも、長い文字列同士が必ずしも完全に一致していなくても部分的に一致していればある程度の評価を与える方針が採用されている。具体的には、キーワード類似度評価部１０９、副作用判定・学習部１０８及び類薬判定・学習部１１２が、上記方針にしたがって動作する。
【００５７】
上記方針によれば、副作用判定・学習部１０８による判定の精度を上げることができる。また、上記方針によれば、以下に述べる学習結果テーブル２０４の類薬リストの学習を、精度よく、かつ、なるべく漏れのないように行うことも可能となる。
【００５８】
なぜなら、第１に、長い文字列同士が必ずしも完全に一致していなくても部分的に一致していればある程度の評価を与えるようにすることで、表記の揺れや用語の不統一を吸収することができ、類似概念を表すキーワード同士の類似性も評価可能となるからである。
【００５９】
例えば、「全身麻酔剤」と「全身吸入麻酔剤」という２つのキーワードは、完全には一致しないが、「全身」と「麻酔剤」という部分文字列において一致し、意味的にも強い関連性を持っている。よって、キーワード間での文字列の部分的な一致に対して、評価をゼロとするのではなく、ある程度の評価を与えることで、キーワード同士の意味的な一致又は類似をうまく評価して、評価の精度を上げることができる。また、たとえ類似するキーワード間に表記の差があったとしても、文字列の部分的な一致に対してある程度の評価を与えることで、類似性を見落とすリスクが減るので、漏れのない学習が可能となる。
【００６０】
また、第２の理由は、一般的な傾向として長いキーワードは意味的に限定された内容を表すことが多く、キーワード抽出におけるノイズの多くは短いキーワードだからである。そのため、長い文字列同士の一致を重視することで、ノイズの影響を低減することができる。
【００６１】
例えば、添付文書２０２の「副作用」セクションにおける「このような症状があらわれた場合は投与を中止してください。」などの自然文から「症状」という短いキーワードが抽出されるかもしれない。しかし、こうして抽出された「症状」というキーワードは具体的な副作用を示すものではない。他方で、「アナフィラキシー様症状」のような長いキーワードは、具体的な副作用を示すことが多い。よって、長い文字列同士の一致を重視することでノイズの影響を低減することができる。
【００６２】
そして、第３の理由は、長い文字列同士の一致を重視することで、部分的な一致に起因する過度の評価の悪影響を抑えることができるからである。場合によっては、文字列の部分的な一致に対して評価を与えることで、キーワード間の類似度を過度に高く評価してしまうおそれがあるが、本実施形態では過度の評価に起因する悪影響を抑えることができる。
【００６３】
つまり、本実施形態では、長い文字列同士の一致を重視する方針のもと、いくつかの短い部分文字列同士が一致するキーワード間の類似度は、それらの部分文字列の合計の長さに相当する長い文字列が一致するキーワード間の類似度以下に評価される。例えば、ある２つのキーワードにおいて、偶然、離れた場所にある３文字が共通していたとしても、当該２つのキーワードの類似度は、連続する３文字を共有する別の２つのキーワード間の類似度以下にしか評価されない。よって、長い文字列同士の一致を重視することで、複数の短い部分文字列の偶然の一致によるノイズを低減させることができる。
【００６４】
以上のような理由から、本実施形態によれば、副作用判定・学習部１０８が高精度の判定を行うことができ、類薬判定・学習部１１２が類薬リストの学習を精度よく、かつ、なるべく漏れのないように行うこともできる。そして、精度よく、かつ、なるべく漏れのないように学習された類薬リストを利用することで、結局は、副作用判定・学習部１０８が判定精度を向上させることができる。
【００６５】
なぜなら、類薬リストの精度が悪いと、本当は判定対象薬の類薬ではない医薬品でのみ知られていた副作用を、副作用判定・学習部１０８が誤って「既知の副作用」と判定してしまうおそれがあるからである。また、類薬リストに漏れがあると、本当は判定対象薬の類薬において既知の副作用を、副作用判定・学習部１０８が誤って「未知の副作用」と判定してしまうおそれがあるからである。よって、精度よく、かつ、なるべく漏れのないように学習された類薬リストを使うことで、副作用判定・学習部１０８が判定精度を向上させることができる。
【００６６】
したがって、本実施形態の判定装置１００を利用することで、製薬会社は、副作用についての正確な報告を、従来よりも迅速に厚生労働大臣に対して行うことができるようになる。
【００６７】
さて、上記のような学習結果テーブル２０４における類薬リストの学習は、本実施形態では前処理制御部１１３の命令にしたがって類薬処理部１０３により事前に行われる。すなわち、本実施形態では、類薬判定・学習部１１２が、添付文書群２０１の中の任意の２つの添付文書２０２の組について、当該２つの添付文書２０２に対応する２つの医薬品同士が類薬同士であるか否かを判定し、判定した結果を学習する。
【００６８】
具体的には、効能・効果キーワード抽出部１１１が、まず、各添付文書２０２について、「効能又は効果」セクションからキーワードを抽出する。そして効能・効果キーワード抽出部１１１は、当該添付文書２０２に対応するエントリを学習結果テーブル２０４内で検索し、検索されたエントリの効能・効果キーワード群に、抽出したキーワードを追加登録する。なお、効能・効果キーワード抽出部１１１は、添付文書２０２とＩＤの対応づけを、例えば添付文書２０２のファイル名により認識することができる。
【００６９】
また、類薬判定・学習部１１２は、類薬同士であるか否かを判定しようとする２つの添付文書２０２が「薬効分類名」又は「有効成分に関する理化学的知見」のセクションで一致していれば、２つの医薬品同士が類薬であると見なす。
【００７０】
他方、「薬効分類名」又は「有効成分に関する理化学的知見」のセクションでの一致が検出されない場合、類薬判定・学習部１１２は、２つの添付文書２０２の「効能又は効果」セクション同士の類似度を求める。つまり、類薬判定・学習部１１２は、２つの添付文書２０２にそれぞれ対応する学習結果テーブル２０４内のエントリにそれぞれ学習済みの効能・効果キーワード群同士の類似度を求める。
【００７１】
具体的には、類薬判定・学習部１１２は、一方の添付文書２０２に対応するエントリの効能・効果キーワード群内のキーワードと、他方の２０２に対応するエントリの効能・効果キーワード群内のキーワードとの類似度をキーワード類似度評価部１０９に評価させる。そして、類薬判定・学習部１１２は、キーワード類似度評価部１０９による評価の結果を用いて、２つの添付文書２０２の「効能又は効果」セクション同士がどの程度類似しているかを判定する。
【００７２】
類似の度合が明らかに高ければ、類薬判定・学習部１１２は、当該２つの医薬品同士を「類薬同士」と判定し、判定結果を出力する。また、類似の度合が明らかに低ければ、類薬判定・学習部１１２は、当該２つの医薬品同士を「類薬同士ではない」と判定し、判定結果を出力する。
【００７３】
そして、類似の度合が中程度であれば、類薬判定・学習部１１２は、当該２つの医薬品について「類薬同士の可能性がある組み合わせ」と判定し、判定結果を出力する。この場合、類薬判定・学習部１１２は、「類薬同士の可能性がある」と判定された２つの医薬品が類薬同士か否かを入力するようユーザに促し、ユーザからの入力を受け取る。
【００７４】
そして、類薬判定・学習部１１２は、自ら「類薬同士」と判断した医薬品の組み合わせと、ユーザから「類薬同士」という判断が入力された医薬品同士の組み合わせに関して、類薬同士の関係を学習する。すなわち、類薬判定・学習部１１２は、類薬同士である２つの医薬品それぞれに対応する学習結果テーブル２０４内のエントリにおいて、類薬リストを更新する。
【００７５】
さらに、類薬判定・学習部１１２は、２つの添付文書２０２の「効能又は効果」セクション同士の類似度にしたがって２つの医薬品同士を類薬と判定した場合、効能又は効果を示すキーワードのペアで同義語同士と見なせるものを、同義語辞書２０３に追加する。
【００７６】
ところで、図１の判定装置１００は、専用のハードウェア回路、プログラムを実行する汎用の情報処理装置、あるいはその組み合わせにより実現可能だが、本実施形態では、プログラムを実行する情報処理装置により判定装置１００が実現される。そこで、続いて、判定装置１００の各部が具体的にはどのようなハードウェアを用いて実現されるのかを説明する。
【００７７】
図２は、コンピュータの構成図である。図２のコンピュータ３００は、プログラムを実行する汎用の情報処理装置の一例である。
コンピュータ３００は、Central Processing Unit（ＣＰＵ）３０１、Read Only Memory（ＲＯＭ）３０２、Random Access Memory（ＲＡＭ）３０３及び通信インタフェース３０４を有する。また、コンピュータ３００は、入力装置３０５、出力装置３０６、記憶装置３０７及び可搬型記憶媒体３１０の駆動装置３０８を有する。そして、ＣＰＵ３０１、ＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、通信インタフェース３０４、入力装置３０５、出力装置３０６、記憶装置３０７及び駆動装置３０８は、バス３０９により互いに接続されている。
【００７８】
入力装置３０５は、例えば、キーボードでもよいし、マウスなどのポインティングデバイスデバイスでもよいし、その組み合わせでもよい。出力装置３０６は、例えば、液晶ディスプレイなどのディスプレイ、スピーカ、プリンタ、又はそれらの任意の組み合わせである。
【００７９】
記憶装置３０７は、ハードディスク装置、フラッシュメモリなどの不揮発性の半導体メモリ装置、又はその組み合わせである。また、可搬型記憶媒体３１０としては、Compact Disc（ＣＤ）やDigital Versatile Disk（ＤＶＤ）などの光ディスク、光磁気ディスク、磁気ディスク、フラッシュメモリなどの不揮発性の半導体メモリカードなどが利用可能である。
【００８０】
コンピュータ３００は、図２に示すように、通信インタフェース３０４とネットワーク３１１を介して、他のコンピュータ３１２と接続されていてもよい。ネットワーク３１１は、Local Area Network（ＬＡＮ）やインターネットなどの任意のネットワークでよい。
【００８１】
ＣＰＵ３０１は、ＲＡＭ３０３にプログラムをロードしてＲＡＭ３０３をワークエリアとして用いながらプログラムを実行することにより、図１の副作用処理部１０２、類薬処理部１０３及び前処理制御部１１３の機能を実現することができる。そして、ＣＰＵ３０１が実行する上記プログラムは、予めＲＯＭ３０２又は記憶装置３０７にインストールされていてもよいし、可搬型記憶媒体３１０に格納されて提供され、駆動装置３０８により読み取られて記憶装置３０７にコピーされてもよい。あるいは、上記プログラムは、他のコンピュータ３１２からネットワーク３１１を介して記憶装置３０７にダウンロードされてもよい。
【００８２】
より具体的に本実施形態における図１と図２の対応を説明すると、次のとおりである。
図１の格納部１０１は、図２の記憶装置３０７により実現される。また、図１の判定対象薬指定部１０４は、図２の入力装置３０５とＣＰＵ３０１により実現される。つまり、判定対象薬ＩＤ２０６は入力装置３０５から入力され、ＣＰＵ３０１により認識される。そして、図１の類薬認識部１０５は、ＣＰＵ３０１により実現される。
【００８３】
また、図１の安全性情報報告文書２０５は、他のコンピュータ３１２から与えられてもよく、その場合、図１の報告文書取得部１０６は、通信インタフェース３０４とＣＰＵ３０１により実現されてもよい。あるいは、安全性情報報告文書２０５は、可搬型記憶媒体３１０から読み込まれてもよく、その場合、報告文書取得部１０６は、可搬型記憶媒体３１０の駆動装置３０８とＣＰＵ３０１により実現されてもよい。あるいは、安全性情報報告文書２０５は、入力装置３０５から入力されてもよく、その場合、報告文書取得部１０６は、入力装置３０５とＣＰＵ３０１により実現されてもよい。
【００８４】
また、どこから与えられるにしろ、安全性情報報告文書２０５は、記憶装置３０７又はＲＡＭ３０３に格納される。つまり、報告文書取得部１０６が安全性情報報告文書２０５を出力する先である副作用キーワード抽出部１０７は、さらに記憶装置３０７又はＲＡＭ３０３を含む。
【００８５】
そして、図１の副作用キーワード抽出部１０７はＣＰＵ３０１により実現される。また、図１の副作用判定・学習部１０８は、プログラムにしたがって処理を行うＣＰＵ３０１、並びに、ユーザインタフェースを実現するための出力装置３０６及び入力装置３０５によって実現される。
【００８６】
そして、図１の部分文字列類似度評価部１１０を含むキーワード類似度評価部１０９と効能・効果キーワード抽出部１１１も、ＣＰＵ３０１によって実現することができる。また、類薬判定・学習部１１２は、副作用判定・学習部１０８と同様に、ＣＰＵ３０１と出力装置３０６と入力装置３０５によって実現される。そして、前処理制御部１１３も、ＣＰＵ３０１と、前処理の開始を指示する入力を受け取る入力装置３０５によって実現することができる。
【００８７】
以上、例えば図２のコンピュータ３００により実現される図１の判定装置１００について、構成と動作の概略を説明し、また、判定装置１００が利用する情報の概略についても説明した。そこで、以下では副作用処理部１０２の動作について、図３〜１０を参照してさらに詳しく説明する。
【００８８】
図３は、副作用判定・学習処理のフローチャートである。
ステップＳ１０１で判定対象薬指定部１０４は、判定対象薬ＩＤ２０６の入力を受け取ることで、判定対象薬を特定し、判定対象薬ＩＤ２０６を類薬認識部１０５と副作用判定・学習部１０８に出力する。
【００８９】
すると、次のステップＳ１０２で類薬認識部１０５は、判定対象薬指定部１０４から入力された判定対象薬ＩＤ２０６を検索キーにして学習結果テーブル２０４を検索し、ＩＤが判定対象薬ＩＤ２０６と一致するエントリから類薬リストを取得する。
【００９０】
ここで、学習結果テーブル２０４の例について、図４の例を参照してより詳しく説明する。
学習結果テーブル２０４は、前述のとおり、「ＩＤ」、「効能・効果キーワード群」、「類薬リスト」、「副作用キーワード群」及び「既知副作用リスト」というフィールドを有する。詳しくは後述するが、既知副作用リストは図３のステップＳ１１６又はＳ１１７で設定され、それ以外のフィールドは、図１１〜１４とともに後述する処理によって予め設定される。
【００９１】
図４には、次の（ａ１）〜（ａ５）に説明するエントリを含む学習結果テーブル２０４が例示されている。なお、図４では、紙幅の都合上省略したいくつかのキーワードを「……」と示してある。
【００９２】
（ａ１）「１１１２２２Ａ３３３３」というＩＤを持つエントリ
このエントリにおける効能・効果キーワード群は、「気管支炎」というキーワードを含む。また、このエントリにおける類薬リストは、図４には不図示のエントリを示す「３９６３９６Ｂ７７７７」というＩＤと、下記（ａ５）のエントリを示す「９９８８７７Ｆ５０５０」というＩＤを含む。そして、このエントリにおいて、副作用キーワード群は「頭痛」と「肺出血」というキーワードを含み、既知副作用リストは「頭痛」というキーワードを含む。
【００９３】
例えば、「１１１２２２Ａ３３３３」というＩＤの医薬品に関して新たに臨床現場から頭痛という副作用が報告されたときに、「３９６３９６Ｂ７７７７」というＩＤが示す類薬において頭痛が副作用として既知であったとする。そして、その後、「１１１２２２Ａ３３３３」というＩＤの医薬品の添付文書２０２が改訂され、「副作用」セクションに頭痛が追記されたとする。例えば以上のような場合に、この（ａ１）のエントリは、図４に示した状態となる。
【００９４】
（ａ２）「２３４５６７Ｆ０９０９」というＩＤを持つエントリ
このエントリにおける効能・効果キーワード群は、「蕁麻疹」と「湿疹」というキーワードを含む。また、このエントリにおける類薬リストは、図４には不図示のエントリを示す「５６７５６７Ａ１２１２」というＩＤを含む。そして、このエントリにおいて、副作用キーワード群は「糖尿病」と「貧血」というキーワードを含み、既知副作用リストは空である。
【００９５】
（ａ３）「４４４５５５Ａ７７７７」というＩＤを持つエントリ
このエントリにおける効能・効果キーワード群は、「関節炎」と「急性上気道炎」というキーワードを含む。また、このエントリにおける類薬リストは、下記（ａ４）のエントリを示す「７７７８８８Ｃ９０９０」というＩＤと、下記（ａ５）のエントリを示す「９９８８７７Ｆ５０５０」というＩＤを含む。そして、このエントリにおいて、副作用キーワード群は「貧血」と「肺出血」というキーワードを含み、既知副作用リストは空である。
【００９６】
（ａ４）「７７７８８８Ｃ９０９０」というＩＤを持つエントリ
このエントリにおける効能・効果キーワード群は、「急性上気道炎」と「解熱」というキーワードを含む。また、このエントリにおける類薬リストは、上記（ａ３）のエントリを示す「４４４５５５Ａ７７７７」というＩＤと、下記（ａ５）のエントリを示す「９９８８７７Ｆ５０５０」というＩＤを含む。そして、このエントリにおいて、副作用キーワード群は「心不全」と「胃潰瘍」というキーワードを含み、既知副作用リストは空である。
【００９７】
（ａ５）「９９８８７７Ｆ５０５０」というＩＤを持つエントリ
このエントリにおける効能・効果キーワード群は、「急性上気道炎」と「解熱」と「気管支炎」というキーワードを含む。また、このエントリにおける類薬リストは、上記（ａ１）のエントリを示す「１１１２２２Ａ３３３３」というＩＤと、上記（ａ３）のエントリを示す「４４４５５５Ａ７７７７」というＩＤと、上記（ａ４）のエントリを示す「７７７８８８Ｃ９０９０」というＩＤを含む。そして、このエントリにおいて、副作用キーワード群は「血圧低下」と「貧血」というキーワードを含み、既知副作用リストは「心不全」というキーワードを含む。
【００９８】
例えば、この（ａ５）のエントリに対応する「９９８８７７Ｆ５０５０」というＩＤの医薬品に関して、副作用として心不全が臨床現場から報告されたことがあるとする。そして、その時点で、上記（ａ４）のエントリに相当する類薬において、心不全という副作用は添付文書２０２に記載されており、図４に示すように（ａ４）のエントリの副作用キーワード群に「心不全」というキーワードが含まれていたとする。その結果、心不全が「類薬において既知の副作用」として学習され、一方で（ａ５）のエントリに対応する医薬品の添付文書２０２の改訂はまだ済んでいないという状況において、（ａ５）のエントリは、図４に示した状態となる。
【００９９】
ここで、図３の説明に戻る。説明の便宜上、例えばステップＳ１０１で入力された判定対象薬ＩＤ２０６が、上記（ａ５）のエントリを示す「９９８８７７Ｆ５０５０」というＩＤだったとする。すると、ステップＳ１０２で類薬認識部１０５は、（１１１２２２Ａ３３３３，４４４５５５Ａ７７７７，７７７８８８Ｃ９０９０）という類薬リストを取得する。
【０１００】
また、ステップＳ１０３では、報告文書取得部１０６が、判定対象薬に関する安全性情報報告文書２０５の入力を受け付け、安全性情報報告文書２０５を副作用キーワード抽出部１０７に出力する。
【０１０１】
なお、ステップＳ１０３は、ステップＳ１０１〜Ｓ１０２の前に行われてもよい。また、実施形態によっては、安全性情報報告文書２０５が、副作用について報告する対象の医薬品のＩＤを含んでもよい。その場合、判定対象薬指定部１０４は、ステップＳ１０１で明示的な判定対象薬ＩＤ２０６の入力を受け付ける代わりに、ステップＳ１０３で受け付けられた安全性情報報告文書２０５から判定対象薬ＩＤ２０６を抽出することで、判定対象薬を特定してもよい。
【０１０２】
ステップＳ１０３の実行後、ステップＳ１０４において、副作用キーワード抽出部１０７が、判定対象薬の副作用を示すキーワードを安全性情報報告文書２０５から抽出し、抽出したキーワードを副作用判定・学習部１０８に出力する。なお、副作用キーワード抽出部１０７がキーワードの抽出に用いるアルゴリズムは実施形態に応じて様々でよい。
【０１０３】
例えば、副作用キーワード抽出部１０７は、安全性情報報告文書２０５を形態素解析し、名詞の１つ以上の連なりをキーワードとして抽出してもよい。副作用キーワード抽出部１０７は、形態素解析の結果に対してさらに構文解析を行い、構文解析の結果を使ってキーワードを抽出してもよい。
【０１０４】
あるいは、安全性情報報告文書２０５の形式によっては、副作用キーワード抽出部１０７は、安全性情報報告文書２０５内の所定の項目を切り出すだけでキーワードを取得することができる場合もある。
【０１０５】
もちろん、副作用キーワード抽出部１０７は、例えば形態素解析などの処理を行う場合にも、安全性情報報告文書２０５の形式に応じて、安全性情報報告文書２０５のうち適宜の一部分のみを形態素解析することができる。例えば、安全性情報報告文書２０５が、副作用があらわれた患者に関する病歴等の情報の欄と、副作用を記述する欄と、報告者たる医師の氏名等を示す欄を含む場合、副作用キーワード抽出部１０７は副作用を記述する欄のデータのみを抜き出して形態素解析すればよい。
【０１０６】
あるいは、副作用キーワード抽出部１０７は、字種に基づく簡易的なキーワード抽出処理を行ってもよい。例えば、副作用キーワード抽出部１０７は、医学用語の特徴に鑑みて、漢字、カタカナ又は英字の連なりをキーワードとして抽出してもよい。
【０１０７】
また、例えば各種副作用の辞書のデータが利用可能であれば、副作用キーワード抽出部１０７は、安全性情報報告文書２０５から、辞書のエントリと一致する文字列をキーワードとして抽出してもよい。
【０１０８】
いずれにせよ、副作用キーワード抽出部１０７は、報告文書取得部１０６が取得した安全性情報報告文書２０５から、実施形態に応じた適宜のアルゴリズムにしたがって、副作用を示すキーワードを抽出する。そして、副作用キーワード抽出部１０７は、抽出したキーワードを副作用判定・学習部１０８に通知する。
【０１０９】
なお、ステップＳ１０４で抽出されるキーワードは、１つのこともあるし、複数のこともある。以下では説明の便宜上、ステップＳ１０４において「心不全」と「頭痛」と「脳出血」という３つのキーワードが抽出されたものとする。
【０１１０】
続くステップＳ１０５では、副作用判定・学習部１０８が、安全性情報報告文書２０５で報告されたうちで未処理の副作用が残っているか否かを判定する。つまり、副作用判定・学習部１０８は、ステップＳ１０４で副作用キーワード抽出部１０７から通知されたキーワードのすべてについてステップＳ１０６以降の処理を行ったか否かを判定する。
【０１１１】
未処理の副作用が残っていれば、処理はステップＳ１０６に移行する。逆に、すべての副作用について処理済みであれば、処理はステップＳ１１７に移行する。なお、特に誤解のおそれがない場合には、説明の簡略化のため、「副作用を示すキーワード」のことを単に「副作用」ということもある。
【０１１２】
ステップＳ１０６で副作用判定・学習部１０８は、未処理の副作用（つまり未処理のキーワード）を１つ選ぶ。以下ではステップＳ１０６で選ばれた副作用を「選択副作用」という。例えば、上記のようにステップＳ１０４において「心不全」と「頭痛」と「脳出血」という３つのキーワードが抽出された場合、ステップＳ１０６の１回目の実行で副作用判定・学習部１０８は「心不全」を選んでもよい。
【０１１３】
次のステップＳ１０７で副作用判定・学習部１０８は、選択副作用が学習済みであるか否かを判断する。つまり、副作用判定・学習部１０８は、学習結果テーブル２０４においてＩＤが判定対象薬ＩＤ２０６に一致するエントリを検索し、見つかったエントリの既知副作用リストを取得する。
【０１１４】
そして、取得した既知副作用リストの中に、選択副作用と一致するか、又は選択副作用の同義語と一致する要素があれば、副作用判定・学習部１０８は、「選択副作用は学習済みである」と判定する。逆に、取得した既知副作用リストの中に、選択副作用と一致する要素もなく、選択副作用の同義語と一致する要素もなければ、副作用判定・学習部１０８は、「選択副作用は学習済みではない」と判定する。
【０１１５】
なお、副作用判定・学習部１０８は、選択副作用を検索キーにして同義語辞書２０３を検索することにより、選択副作用に同義語が存在するか否かを認識することができ、また、もし同義語が存在すれば、当該同義語を認識することもできる。
【０１１６】
ステップＳ１０７において、選択副作用が学習済みと判断された場合、処理はステップＳ１０８に移行する。逆に、選択副作用が学習済みではない場合、処理はステップＳ１０９に移行する。
【０１１７】
例えば、上記の例のようにステップＳ１０６で「心不全」が選ばれた場合、図４の学習結果テーブル２０４において判断対象薬に対応する上記（ａ５）のエントリの既知副作用リストには「心不全」という要素が含まれるので、選択副作用は学習済みである。よって、処理はステップＳ１０８に移行する。
【０１１８】
逆に、ステップＳ１０６で「頭痛」又は「脳出血」が選ばれた場合、ステップＳ１０７では「選択副作用は学習済みではない」と判断される。なぜなら、上記（ａ５）のエントリの既知副作用リストには、「頭痛」又はその同義語の要素もなく、「脳出血」又はその同義語の要素もないからである。
【０１１９】
ステップＳ１０８で副作用判定・学習部１０８は、選択副作用が既知であることを出力する。そして、処理はステップＳ１０５に戻る。
ここで、ステップＳ１０８での出力について、図５を参照してさらに詳しく説明する。図５は、副作用判定結果画面の例を説明する図である。
【０１２０】
図５の副作用判定結果画面４００は、判定対象薬を示す判定対象薬表示欄４０１と、図３の処理の結果を示す判定結果一覧表４０２を含む。処理の結果によっては、ある副作用が既知か未知かをユーザに判断させるためのラジオボタン４０３を判定結果一覧表４０２が含み、副作用判定結果画面４００がさらに学習ボタン４０４を含むこともある。ラジオボタン４０３と学習ボタン４０４についてはステップＳ１１８とともに後述するので、ここでは説明を省略する。
【０１２１】
本実施形態の副作用判定・学習部１０８は、図２の出力装置３０６に相当するディスプレイに、図５の副作用判定結果画面４００を出力する。
上記の図３に関する説明では省略したが、副作用判定・学習部１０８は、例えばステップＳ１０４で副作用キーワード抽出部１０７からキーワードの通知を受けたときに、判定対象薬表示欄４０１と、判定結果一覧表４０２のヘッダ行を出力してもよい。あるいは、副作用判定・学習部１０８は、ステップＳ１０８又はステップＳ１１６を初めて実行するときに、判定対象薬表示欄４０１とヘッダ行を出力してもよい。
【０１２２】
そして、上記の例のように選択副作用が「心不全」であり、ステップＳ１０７で選択副作用が学習済みと判明した場合には、副作用判定・学習部１０８は、ステップＳ１０８で図５の判定結果一覧表４０２の「心不全」の行をディスプレイに出力してもよい。
【０１２３】
図５の例では、判定対象薬表示欄４０１は、判定対象薬ＩＤを表示することで判定対象薬を示している。もちろん、実施形態によっては、副作用判定・学習部１０８は、例えば判定対象薬の販売名又は一般名を判定対象薬の添付文書２０２から読み出して、判定対象薬表示欄４０１に出力してもよい。
【０１２４】
なお、本実施形態の副作用判定・学習部１０８は、判定対象薬表示欄４０１において判定対象薬ＩＤに、判定対象薬の添付文書２０２へのリンクを埋め込んでいる。よって、ユーザは、リンクをクリックすることで、判定対象薬の添付文書２０２を容易に特定して参照することができ、判定装置１００による判定結果の妥当性を確認することができる。
【０１２５】
また、図５に例示した判定結果一覧表４０２は、ヘッダ行と、安全性情報報告文書２０５から抽出された個々の副作用のキーワードにそれぞれ対応する行を含む。図５の例は、図３のステップＳ１０４で「心不全」と「頭痛」と「脳出血」という３つのキーワードが抽出された場合の例なので、ヘッダ行の下にこれら３つのキーワードに対応する３つの行がある。
【０１２６】
判定結果一覧表４０２のヘッダ行は、「副作用」、「学習結果による判定」、「類薬との比較による判定」及び「判断入力欄」という見出しを含む。そして、図４に例示したように、ＩＤが「９９８８７７Ｆ５０５０」の医薬品の類薬リストは（１１１２２２Ａ３３３３，４４４５５５Ａ７７７７，７７７８８８Ｃ９０９０）である。よって、「類薬との比較による判定」の見出しのもとには、これら３つの類薬に対応する３つの列があり、ヘッダ行にはこれら３つの類薬それぞれのＩＤが表示されている。
【０１２７】
なお、本実施形態の副作用判定・学習部１０８は、３つの類薬のＩＤのそれぞれに、当該類薬の添付文書２０２へのリンクを埋め込んでいる。よって、ユーザは、リンクをクリックすることで、類薬の添付文書２０２を容易に特定して参照することができ、判定装置１００による判定結果の妥当性を確認することができる。
【０１２８】
そして、図５の判定結果一覧表４０２の１行目は、図３のステップＳ１０６で「心不全」が選択副作用として選ばれた場合に出力される行である。この場合、副作用判定・学習部１０８は、選択副作用が既知の副作用として学習済みであるとステップＳ１０７で判断する。よって、副作用判定・学習部１０８は、ステップＳ１０８において、判定結果一覧表４０２の「副作用」の列に選択副作用を示す「心不全」というキーワードを出力し、「学習結果による判定」の列に「既知」と出力する。
【０１２９】
また、この場合、類薬との比較を行う必要はない。そこで、本実施形態の副作用判定・学習部１０８は、ステップＳ１０８において、「類薬との比較による判定」の見出しのもとにある３つの列には、類薬との比較を行わないことを示す「−」という文字を出力している。
【０１３０】
同様に、この場合、ユーザの判断を仰ぐ必要もない。そこで、本実施形態の副作用判定・学習部１０８は、ステップＳ１０８において、「判断入力欄」の列にも「−」という文字を出力している。
【０１３１】
ここで図３の説明に戻る。副作用判定・学習部１０８は、ステップＳ１０７で「選択副作用は学習済みではない」と判断した場合、ステップＳ１０９で、「既知副作用学習リスト」と「既知副作用候補リスト」を空に初期化する。既知副作用学習リストは、現在注目している選択副作用との類似度が高い副作用が添付文書２０２に記載されている類薬のＩＤを要素として含むリストである。また、既知副作用候補リストは、現在注目している選択副作用との類似度が中程度の副作用が添付文書２０２に記載されている類薬のＩＤを要素として含むリストである。既知副作用学習リストと既知副作用候補リストの初期化の後、処理はステップＳ１１０に移行する。
【０１３２】
ステップＳ１１０で副作用判定・学習部１０８は、判定対象薬の類薬のうちで、現在注目している選択副作用に関して未処理のものが残っているか否かを判断する。すなわち、副作用判定・学習部１０８は、ステップＳ１０２で類薬認識部１０５から通知された類薬リストに含まれるＩＤのうち、現在注目している選択副作用に関してステップＳ１１１以降の処理を行っていないＩＤが残っているか否かを判断する。
【０１３３】
もし、現在注目している選択副作用に関して未処理の類薬が残っていれば、処理はステップＳ１１１に移行する。逆に、現在注目している選択副作用に関しては、ステップＳ１０２で通知された類薬リストに含まれるすべてのＩＤについて処理済みであれば、処理はステップＳ１１６に移行する。
【０１３４】
ステップＳ１１１で副作用判定・学習部１０８は、判定対象薬の類薬のうちで、現在注目している選択副作用に関して未処理の類薬を１つ選ぶ。以下、ステップＳ１１１で選択された類薬を「選択類薬」といい、選択類薬のＩＤを「選択類薬ＩＤ」という。
【０１３５】
続いて、ステップＳ１１２で副作用判定・学習部１０８は、ステップＳ１０６で選んだ選択副作用と、ステップＳ１１１で選んだ選択類薬の添付文書２０２の「副作用」セクションのキーワード群との類似度を求める。ステップＳ１１２の処理の詳細は、「副作用類似度算出処理」として図６とともに後述するが、概要は次のとおりである。
【０１３６】
すなわち、副作用判定・学習部１０８は、選択類薬の添付文書２０２の「副作用」セクションから抽出された副作用キーワード群を学習結果テーブル２０４から取得する。そして、副作用判定・学習部１０８は、取得した副作用キーワード群に含まれる各キーワードについて、選択副作用との類似度をキーワード類似度評価部１０９に評価させる。
【０１３７】
そして、副作用判定・学習部１０８は、評価の結果を集計して類似度を算出する。なお、本実施形態では、類似度が高いほど、算出される値も大きい。類似度の算出後、処理はステップＳ１１３に移行する。
【０１３８】
すると、ステップＳ１１３で副作用判定・学習部１０８は、ステップＳ１１２で求めた類似度が、「α１以上」、「α２以上α１未満」、「α２未満」のうちどの範囲に該当するかを判断する。なお、本実施形態においてα１とα２は、予め決められた適宜の閾値であり、α１＞α２である。
【０１３９】
なお、本実施形態における閾値α１とα２は固定された値だが、実施形態によっては、閾値α１とα２は選択副作用の長さに応じて変化するように決められた値であってもよい。また、このステップＳ１１３の例に限らず、閾値との比較は、実施形態により「閾値を超えるか、それとも閾値以下か」という比較でもよいし、「閾値以上か、それとも閾値未満か」という比較でもよく、適宜方針を定めることができる。
【０１４０】
閾値α１は、選択副作用を「既知の副作用」と判断するのが妥当であることを示す基準値である。また、閾値α２は、選択副作用を「未知の副作用」として判断するか、「既知の可能性がある副作用」と判断するかの境界を示す基準値である。
【０１４１】
ステップＳ１１２で求めた類似度がα１以上の場合、処理はステップＳ１１３からステップＳ１１４に移行する。また、ステップＳ１１２で求めた類似度がα２以上α１未満の場合、処理はステップＳ１１３からステップＳ１１５に移行する。そして、ステップＳ１１２で求めた類似度がα２未満の場合、処理はステップＳ１１３からステップＳ１１０に戻る。
【０１４２】
なお、ステップＳ１１２の上記概要説明のとおり、副作用判定・学習部１０８は、類薬として認識された医薬品の添付文書における副作用の記載部分に含まれる語句の集合を、比較対象語句集合として取得する比較対象集合取得手段の一例である。比較対象集合取得手段としての副作用判定・学習部１０８は、具体的には、格納部１０１の学習結果テーブル２０４から、類薬として認識された医薬品に関する副作用学習結果情報を読み出すことにより、比較対象語句集合を取得する。類薬として認識された医薬品に関する副作用学習結果情報は、類薬として認識された医薬品の添付文書２０２における副作用の記載部分からの語句抽出処理により予め得られた語句の集合を、類薬として認識された医薬品の識別情報と関連付けるエントリに相当する。
【０１４３】
また、ステップＳ１１２とＳ１１３に関する上記説明から明らかなとおり、副作用判定・学習部１０８は、判定対象副作用語句が示す副作用が類薬において既知の副作用か否かを判定する判定手段の一例でもある。
【０１４４】
すなわち、副作用判定・学習部１０８は、類薬の少なくとも一部について、それぞれ、当該類薬に関して取得された比較対象語句集合に含まれる語句と判定対象副作用語句との組み合わせを、キーワード類似度評価部１０９に評価させる。換言すれば、副作用判定・学習部１０８は、類薬の少なくとも一部について、それぞれ、当該類薬に関して取得された副作用キーワード群中のキーワードと選択副作用との組み合わせを、キーワード類似度評価部１０９に評価させる。そして、副作用判定・学習部１０８は、キーワード類似度評価部１０９による評価の結果と閾値α１とを用いて、判定対象副作用語句が示す副作用が当該類薬において既知の副作用か否かを判定する。
【０１４５】
ステップＳ１１４で副作用判定・学習部１０８は、選択類薬ＩＤを既知副作用学習リストに追加する。つまり、副作用判定・学習部１０８は、「選択副作用が選択類薬において既知の副作用である」ということを記憶する。そして、処理はステップＳ１１０に戻る。
【０１４６】
また、ステップＳ１１５で副作用判定・学習部１０８は、選択類薬ＩＤを既知副作用候補リストに追加する。つまり、副作用判定・学習部１０８は、「選択副作用は、選択類薬において既知の副作用とある程度は類似しているので、もしかすると既知の副作用かもしれない」ということを記憶する。そして、処理はステップＳ１１０に戻る。
【０１４７】
以上のようにして、副作用判定・学習部１０８が、現在注目している選択副作用に関して、各類薬についてステップＳ１１１以降の処理を実行することで、現在注目している選択副作用に関する既知副作用学習リストと既知副作用候補リストが完成する。そして、既知副作用学習リストと既知副作用候補リストが完成すると、上記のとおり処理はステップＳ１１０からステップＳ１１６へと移行する。
【０１４８】
ステップＳ１１６で副作用判定・学習部１０８は、選択副作用について結果を出力し、選択副作用が既知か否かを既知副作用学習リストにしたがって学習する。図５を再び参照してステップＳ１１６の動作について具体的に２つの例を挙げて説明すれば、次のとおりである。
【０１４９】
第１の例として、ステップＳ１０６で選択副作用として「頭痛」が選択された場合を説明する。また、上記のとおり、判定対象薬ＩＤ２０６は「９９８８７７Ｆ５０５０」であり、学習結果テーブル２０４は図４に示すとおりであるとする。
【０１５０】
すると、選択類薬ＩＤが「１１１２２２Ａ３３３３」のとき、上記（ａ１）で説明した図４のエントリの副作用キーワード群の中に、選択副作用（すなわち「頭痛」）と一致するキーワードがある。よって、閾値α１が適切に定められていれば、「１１１２２２Ａ３３３３」という選択類薬ＩＤが既知副作用学習リストに追加される。
【０１５１】
他方、上記（ａ３）と（ａ４）で説明した図４のエントリの副作用キーワード群の中には、「頭痛」と類似するキーワードがない。よって、閾値α１とα２が適切に定められていれば、選択類薬ＩＤが「４４４５５５Ａ７７７７」又は「７７７８８８Ｃ９０９０」のとき、選択類薬ＩＤは既知副作用学習リストにも既知副作用候補リストにも追加されない。
【０１５２】
よって、この第１の例においては、ステップＳ１１６で副作用判定・学習部１０８は、「頭痛」という選択副作用についての判定結果として、以下のように図５の判定結果一覧表４０２の２行目の出力を行う。
【０１５３】
すなわち、副作用判定・学習部１０８は、「副作用」の列に選択副作用を示す「頭痛」というキーワードを出力し、「学習結果による判定」の列に「未知」と出力する。そして、「１１１２２２Ａ３３３３」というＩＤが既知副作用学習リストに含まれることから、副作用判定・学習部１０８は、「類薬との比較による判定」として、「１１１２２２Ａ３３３３」というＩＤの列に「既知」と出力する。
【０１５４】
他方、「４４４５５５Ａ７７７７」と「７７７８８８Ｃ９０９０」というＩＤは既知副作用学習リストにも既知副作用候補リストにも含まれない。よって、副作用判定・学習部１０８は、「類薬との比較による判定」として、これら２つのＩＤの列には「未知」と出力する。
【０１５５】
また、この第１の例では、既知副作用学習リストが空ではないので、選択副作用は既知の副作用として判定されたことになる。したがって、ユーザからの指示は不要である。そこで、副作用判定・学習部１０８は、判断不要を示す「−」を、「判断入力欄」列に出力する。
【０１５６】
続いて、図３のステップＳ１１６についての第２の例として、ステップＳ１０６で選択副作用として「脳出血」が選択された場合を説明する。なお、上記のとおり、判定対象薬ＩＤ２０６は「９９８８７７Ｆ５０５０」であり、学習結果テーブル２０４は図４に示すとおりであるとする。
【０１５７】
すると、選択類薬ＩＤが「１１１２２２Ａ３３３３」のとき、上記（ａ１）で説明した図４のエントリの副作用キーワード群の中に、「脳出血」と中程度に類似する（つまり「脳出血」と部分的に一致する）「肺出血」というキーワードが見つかる。また、選択類薬ＩＤが「４４４５５５Ａ７７７７」の場合も、同様に、選択類薬の副作用キーワード群の中に、「肺出血」というキーワードが見つかる。よって、閾値α１とα２が適切に定められていれば、「１１１２２２Ａ３３３３」と「４４４５５５Ａ７７７７」というＩＤが既知副作用候補リストに追加される。
【０１５８】
他方、選択類薬ＩＤが「７７７８８８Ｃ９０９０」のとき、選択類薬ＩＤは既知副作用学習リストにも既知副作用候補リストにも追加されない。なぜなら、当該選択類薬に対応する図４のエントリ（つまり上記（ａ４）で説明したエントリ）の副作用キーワード群には、「脳出血」との類似度が閾値α２に満たないキーワードしか含まれていないためである。
【０１５９】
よって、この第２の例においては、図３のステップＳ１１６で副作用判定・学習部１０８は、「脳出血」という選択副作用についての判定結果として、以下のように図５の判定結果一覧表４０２の３行目の出力を行う。
【０１６０】
すなわち、副作用判定・学習部１０８は、「副作用」の列に選択副作用を示す「脳出血」というキーワードを出力し、「学習結果による判定」の列に「未知」と出力する。そして、「１１１２２２Ａ３３３３」というＩＤが既知副作用候補リストに含まれることから、副作用判定・学習部１０８は、「類薬との比較による判定」として、「１１１２２２Ａ３３３３」というＩＤの列に「既知候補」と出力する。同様に、副作用判定・学習部１０８は、「４４４５５５Ａ７７７７」というＩＤの列にも「既知候補」と出力する。
【０１６１】
また、この第２の例では、既知副作用学習リストが空なので、副作用判定・学習部１０８は「選択副作用は既知の副作用である」と断定することができない。他方で、既知副作用候補リストが空ではないので、副作用判定・学習部１０８は「選択副作用は未知の副作用である」とも断定することができない。
【０１６２】
そこで、副作用判定・学習部１０８は、選択副作用が既知の副作用か否かをユーザに判断させるために、現在注目している選択副作用の行において、「判断入力欄」列に、「既知」と「未知」の２択用のラジオボタン４０３を表示する。もちろん、実施形態によっては、ユーザからの入力を受け付けるためのユーザインタフェースとして、ラジオボタン以外のもの（例えばチェックボックスやプルダウンリストなど）が使われてもよい。
【０１６３】
以上、第１と第２の例を用いて説明したように、副作用判定・学習部１０８はステップＳ１１６において、各類薬について、当該類薬のＩＤが既知副作用学習リストに含まれていれば「既知」と出力し、既知副作用候補リストに含まれていれば「既知候補」と出力する。もし、当該類薬のＩＤが既知副作用学習リストにも既知副作用候補リストにも含まれていなければ、副作用判定・学習部１０８は「未知」と出力する。
【０１６４】
そして、副作用判定・学習部１０８は、既知副作用候補リストが空ではなく、かつ既知副作用学習リストが空のときに、「判断入力欄」列にラジオボタン４０３を表示する。それ以外の場合は、副作用判定・学習部１０８が「選択副作用は既知の副作用である」又は「選択副作用は未知の副作用である」と断定することができたということなので、副作用判定・学習部１０８はラジオボタン４０３を表示しない。
【０１６５】
また、ステップＳ１１６で副作用判定・学習部１０８はさらに、選択副作用が既知か否かの判定結果を学習する。具体的には、副作用判定・学習部１０８は、既知副作用学習リストが空か否かを判定し、既知副作用学習リストが空でなければ、学習結果テーブル２０４において判定対象薬ＩＤ２０６をＩＤとして有するエントリの既知副作用リストに、選択副作用を追加する。なお、既知副作用学習リストが空の場合は、副作用判定・学習部１０８は学習結果テーブル２０４の既知副作用リストの更新を行わない。
【０１６６】
以上のようにしてステップＳ１１６において、判定結果一覧表４０２の選択副作用の行の出力と必要に応じた学習結果テーブル２０４の学習が行われると、処理はステップＳ１０５に戻る。
【０１６７】
そして、ステップＳ１０５において、安全性情報報告文書２０５で報告された副作用についてすべて処理済みであると判断すると、続いて副作用判定・学習部１０８はステップＳ１１７の処理を実行する。すなわち、ステップＳ１１７で副作用判定・学習部１０８は、ユーザによる判断が必要か否かを判断する。
【０１６８】
例えば、副作用判定・学習部１０８は、ステップＳ１１６においてラジオボタン４０３を表示したことが１回でもあったか否かを記憶しておいてもよい。そして、ラジオボタン４０３を表示したことがあれば、副作用判定・学習部１０８は、「ユーザによる判断が必要である」とステップＳ１１７で判断してもよい。
【０１６９】
ユーザによる判断が不要の場合とは、すなわち、安全性情報報告文書２０５から抽出されたすべての副作用について、既知又は未知と副作用判定・学習部１０８が断定することができた場合である。この場合、図３の処理も終了する。他方、「ユーザによる判断が必要である」と副作用判定・学習部１０８が判断した場合は、処理はステップＳ１１８に移行する。
【０１７０】
そして、ステップＳ１１８で副作用判定・学習部１０８は、既知副作用の候補に関するユーザからの入力を受け付け、入力内容を学習する。
【０１７１】
ここで図５を再び参照して具体的に説明すると、副作用判定・学習部１０８は、ステップＳ１１８において、学習ボタン４０４を副作用判定結果画面４００に表示し、学習ボタン４０４が押下されるまで待機する。なお、図５の例では、学習ボタン４０４に「既知候補の副作用について入力内容を学習」と書かれている。そして、ステップＳ１１８で学習ボタン４０４が押下されると、副作用判定・学習部１０８は、ラジオボタン４０３を介してユーザから入力された内容を学習する。
【０１７２】
上記のように、ラジオボタン４０３が表示される副作用は、副作用判定・学習部１０８が「既知の副作用と断定することはできないが、既知の副作用の可能性がある」と判断した副作用である。よって、ユーザが、当該副作用が既知か未知かを判断し、ラジオボタン４０３を介して判断の結果を入力し、学習ボタン４０４を押下して入力の確定を行うと、副作用判定・学習部１０８はステップＳ１１８で次のように動作する。
【０１７３】
すなわち、副作用判定・学習部１０８は、ラジオボタン４０３を表示した各副作用について、当該副作用の行のラジオボタン４０３で「既知」と指示された場合、当該副作用を学習結果テーブル２０４に登録する。つまり、副作用判定・学習部１０８は、学習結果テーブル２０４においてＩＤが判定対象薬ＩＤ２０６と一致するエントリの既知副作用リストに、ラジオボタン４０３で「既知」と指示された当該副作用を追加する。なお、ラジオボタン４０３で「未知」と指示された場合は、副作用判定・学習部１０８は当該副作用については特に何もしない。
【０１７４】
例えば、図５の例の場合、安全性情報報告文書２０５から抽出された「脳出血」というキーワードに関して、ラジオボタン４０３が表示されている。ここで、仮に、ラジオボタン４０３で「既知」と指示されて学習ボタン４０４が押下されたとする。すると、副作用判定・学習部１０８は、図４の学習結果テーブル２０４においてＩＤが「９９８８７７Ｆ５０５０」であるエントリの既知副作用リストに「脳出血」というキーワードを追加する。逆に、ラジオボタン４０３で「未知」と指示されて学習ボタン４０４が押下されたとすると、副作用判定・学習部１０８は、図４の学習結果テーブル２０４においてＩＤが「９９８８７７Ｆ５０５０」であるエントリの既知副作用リストの更新を行わない。
【０１７５】
以上のようにしてステップＳ１１８が終了すると、図３の処理も終了する。
続いて、図３のステップＳ１１２で実行される副作用類似度算出処理の詳細について、図６〜１０を参照して説明する。
【０１７６】
図６は、副作用類似度算出処理のフローチャートである。図３のステップＳ１１２に関して述べたように、副作用類似度算出処理は、ある選択副作用と選択類薬ＩＤの組み合わせに対して類似度を求める処理である。
【０１７７】
ステップＳ２０１で副作用判定・学習部１０８は、３つの変数Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３を初期化してＮＵＬＬとする。３つの変数Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３は、選択類薬の副作用キーワード群の中で選択副作用との類似度が一定の基準を満たすキーワードのうちで上位３位に入るものの類似度の点数を記憶するための変数である。
【０１７８】
なお、実施形態によっては、点数としては使われない特定の値（例えば−１など）を、変数Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３の初期値として用いることもできる。また、３つの変数Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３はそれぞれ１位、２位、３位の点数に対応する。
【０１７９】
そして、次のステップＳ２０２で副作用判定・学習部１０８は、選択類薬の副作用キーワード群を取得する。すなわち、副作用判定・学習部１０８は、学習結果テーブル２０４においてＩＤが選択類薬ＩＤと一致するエントリを検索し、見つかったエントリの副作用キーワード群を取得する。そして、処理はステップＳ２０３に移行する。
【０１８０】
ステップＳ２０３で副作用判定・学習部１０８は、ステップＳ２０２で取得した副作用キーワード群の中で、ステップＳ２０４以降の処理を行っていない未処理のものが残っているか否かを判断する。未処理のキーワードが残っていれば、処理はステップＳ２０４に移行し、すべてのキーワードが処理済みならば、処理はステップＳ２１０に移行する。
【０１８１】
ステップＳ２０４で副作用判定・学習部１０８は、ステップＳ２０２で取得した副作用キーワード群の中で、ステップＳ２０４以降の処理を行っていない未処理のキーワードのうちの任意の１つを選択する。以下、ステップＳ２０４で選択されたキーワードを「選択キーワード」という。
【０１８２】
そして、次のステップＳ２０５で副作用判定・学習部１０８は、選択副作用と選択キーワードの類似度をキーワード類似度評価部１０９に評価させ、評価結果の点数を得る。ステップＳ２０５の詳細は「点数計算処理」として図７〜９とともに後述する。
【０１８３】
続いて、ステップＳ２０６で副作用判定・学習部１０８は、ステップＳ２０５で得た点数が、「選択副作用と選択キーワードは一致する」と見なしてよいことを示す所定の基準を満たすか否かを判断する。なお、当該基準については、点数計算処理の詳細とあわせて、図８を参照して後述する。
【０１８４】
ステップＳ２０５で得た点数が基準を満たすとき、処理はステップＳ２０７に移行する。他方、ステップＳ２０５で得た点数が基準を満たさないとき、処理はステップＳ２０３に戻る。
【０１８５】
ステップＳ２０７が実行されるのは、上記のように、選択副作用と選択キーワードが一致すると見なしてよい場合である。そこで、ステップＳ２０７で副作用判定・学習部１０８は、選択副作用と選択キーワードを同義語として学習する。すなわち、副作用判定・学習部１０８は、選択副作用と選択キーワードを対にしたエントリを同義語辞書２０３に追加する。
【０１８６】
そして、次のステップＳ２０８で副作用判定・学習部１０８は、ステップＳ２０５で得た点数が、選択副作用と一致すると見なせるキーワードに関して今までに得られた点数の中で上位３位以内に入る点数か否かを判断する。
【０１８７】
具体的には、副作用判定・学習部１０８は、変数Ｐ１〜Ｐ３のうち１つでも初期状態のＮＵＬＬのままのものがあれば、「ステップＳ２０５で得た点数は上位３位以内」と判断する。また、変数Ｐ１〜Ｐ３にすべて具体的な値が設定済みの場合、副作用判定・学習部１０８は、変数Ｐ３の値（つまり３位の点数）よりステップＳ２０５で得た点数が大きければ、「ステップＳ２０５で得た点数は上位３位以内」と判断する。
【０１８８】
逆に、変数Ｐ１〜Ｐ３にすべて具体的な値が設定済みで、かつステップＳ２０５で得た点数が変数Ｐ３の値以下であれば、副作用判定・学習部１０８は、「ステップＳ２０５で得た点数は上位３位以内ではない」と判断する。
【０１８９】
そして、副作用判定・学習部１０８が「ステップＳ２０５で得た点数は上位３位以内」と判断した場合、処理はステップＳ２０９に移行する。それ以外の場合、処理はステップＳ２０３に戻る。
【０１９０】
ステップＳ２０９で副作用判定・学習部１０８は、ステップＳ２０５で得た点数に応じて、適宜変数Ｐ１〜Ｐ３を更新する。
具体的には、変数Ｐ１がＮＵＬＬの場合、副作用判定・学習部１０８は、ステップＳ２０５で得た点数を変数Ｐ１に代入する。また、変数Ｐ１がＮＵＬＬではなく、変数Ｐ２がＮＵＬＬの場合、副作用判定・学習部１０８は、ステップＳ２０５で得た点数を変数Ｐ２に代入する。そして、変数Ｐ１とＰ2がＮＵＬＬではなく、変数Ｐ３がＮＵＬＬの場合、副作用判定・学習部１０８は、ステップＳ２０５で得た点数を変数Ｐ３に代入する。
【０１９１】
他方、変数Ｐ１〜Ｐ３のすべてに具体的な値が設定されている場合、副作用判定・学習部１０８は次のように変数の更新を行う。
すなわち、ステップＳ２０５で得た点数が変数Ｐ１の値より大きい場合、副作用判定・学習部１０８は、変数Ｐ３に現在の変数Ｐ２の値を代入し、変数Ｐ２に現在の変数Ｐ１の値を代入し、変数Ｐ１にステップＳ２０５で得た点数を代入する。あるいは、ステップＳ２０５で得た点数が変数Ｐ１の値以下で、かつ変数Ｐ２の値より大きい場合、副作用判定・学習部１０８は、変数Ｐ３に現在の変数Ｐ２の値を代入し、変数Ｐ２にステップＳ２０５で得た点数を代入する。あるいは、ステップＳ２０５で得た点数が変数Ｐ２の値以下で、かつ変数Ｐ３の値より大きい場合、副作用判定・学習部１０８は、変数Ｐ３にステップＳ２０５で得た点数を代入する。
【０１９２】
以上のようにして変数Ｐ１〜Ｐ３の更新が終了すると、処理はステップＳ２０３に戻る。
また、ステップＳ２１０で副作用判定・学習部１０８は、変数Ｐ１とＰ２とＰ３を引数として用いて、図１０とともに後述する点数正規化処理を行い、正規化した点数を算出する。そして、ステップＳ２１１で副作用判定・学習部１０８は、正規化した点数を図６の処理の戻り値として返し、図６の処理は終了する。つまり、図６の処理に相当する図３のステップＳ１１２において、副作用判定・学習部１０８は、上記の正規化した点数を類似度として取得する。
【０１９３】
図７は、点数計算処理のフローチャートである。図６のステップＳ２０５に関して述べたように、点数計算処理はキーワード類似度評価部１０９が２つのキーワードの類似度を示す点数を計算する処理である。以下、図７の説明においては、キーワード類似度評価部１０９に指定される２つのキーワードを「キーワードＡ」及び「キーワードＢ」という。
【０１９４】
ステップＳ３０１でキーワード類似度評価部１０９は、キーワードＡとＢの類似度を示す変数ｍａｘに０という初期値を代入する。
続くステップＳ３０２でキーワード類似度評価部１０９は、キーワードＡを１つ以上の部分文字列に分割する分割パターンについて、何番目の分割パターンかを数えるための変数ａを１に初期化する。例えば、キーワードＡが「脳出血」であるとし、分割箇所を「／」で示すことにすると、「脳出血」、「脳／出血」、「脳出／血」、「脳／出／血」という４通りの分割パターンが可能であり、変数ａは１から４まで順に数えるための変数である。
【０１９５】
そして、次のステップＳ３０３でキーワード類似度評価部１０９は、キーワードＡのａ番目の分割パターンＱａを生成する。
続いて、ステップＳ３０４でキーワード類似度評価部１０９は、キーワードＢを１つ以上の部分文字列に分割する分割パターンについて、何番目の分割パターンかを数えるための変数ｂを１に初期化する。
【０１９６】
そして、次のステップＳ３０５でキーワード類似度評価部１０９は、キーワードＢのｂ番目の分割パターンＱｂを生成する。
また、次のステップＳ３０６でキーワード類似度評価部１０９は、分割パターンＱａとＱｂを用いたときのキーワードＡとＢの類似度を示す変数ｓｃｏｒｅを０に初期化する。
【０１９７】
さらに、次のステップＳ３０７でキーワード類似度評価部１０９は、分割パターンＱａ内で注目する部分文字列が何番目のものかを数えるための変数ｊを１に初期化する。
そして、ステップＳ３０８でキーワード類似度評価部１０９内の部分文字列類似度評価部１１０は、分割パターンＱａ内のｊ番目の部分文字列を取得し、変数ｓｕｂｓｔｒに代入する。例えば、分割パターンＱａが「脳／出血」の場合、分割パターンＱａにおける１番目の部分文字列は「脳」であり、２番目の部分文字列は「出血」である。よって、例えばｊ＝１の場合は、変数ｓｕｂｓｔｒは「脳」という部分文字列を示す。
【０１９８】
続いて、ステップＳ３０９で部分文字列類似度評価部１１０は、分割パターンＱｂの中に、部分文字列ｓｕｂｓｔｒと完全一致するか同義語として一致する部分文字列があるか否かを判断する。
【０１９９】
すなわち、部分文字列類似度評価部１１０は、分割パターンＱｂの中に、部分文字列ｓｕｂｓｔｒと完全一致する部分文字列があるか否かを調べる。そして、もし部分文字列ｓｕｂｓｔｒと完全一致する部分文字列が見つかれば、処理はステップＳ３１０に移行する。
【０２００】
また、分割パターンＱｂの中に、部分文字列ｓｕｂｓｔｒと完全一致する部分文字列がなかった場合、部分文字列類似度評価部１１０は、同義語辞書２０３を参照し、部分文字列ｓｕｂｓｔｒの同義語が登録されているか否かを調べる。そして、もし、部分文字列ｓｕｂｓｔｒの同義語が登録されていれば、部分文字列類似度評価部１１０は、分割パターンＱｂの中に、部分文字列ｓｕｂｓｔｒの同義語と完全一致する部分文字列があるか否かを調べる。その結果、もし分割パターンＱｂの中に、部分文字列ｓｕｂｓｔｒの同義語と完全一致する部分文字列が見つかれば、処理はステップＳ３１０に移行する。
【０２０１】
他方、部分文字列ｓｕｂｓｔｒの同義語が同義語辞書２０３に登録されていない場合、処理はステップＳ３１１に移行する。また、部分文字列ｓｕｂｓｔｒの同義語が同義語辞書２０３に登録されているが、当該同義語と完全一致する部分文字列が分割パターンＱｂの中には見つからなかった場合にも、処理はステップＳ３１１に移行する。
【０２０２】
ステップＳ３１０で部分文字列類似度評価部１１０は、部分文字列ｓｕｂｓｔｒの長さ（以下、｜ｓｕｂｓｔｒ｜と表記する）に応じた配点ｆ（｜ｓｕｂｓｔｒ｜）を求める。すなわち、部分文字列類似度評価部１１０は、部分文字列ｓｕｂｓｔｒの一致に対して、配点ｆ（｜ｓｕｂｓｔｒ｜）という評価を与える。
【０２０３】
そして、キーワード類似度評価部１０９は、変数ｓｃｏｒｅに、部分文字列類似度評価部１１０が求めた配点ｆ（｜ｓｕｂｓｔｒ｜）を足す。つまり、キーワード類似度評価部１０９は、部分文字列類似度評価部１１０による評価を集計する。
【０２０４】
なお、本実施形態では、部分文字列の長さがバイト数で数えられるが、実施形態によっては、部分文字列の長さは文字数で数えられてもよい。
ここで、ステップＳ３１０における配点について説明するために図８を参照する。図８は、判定装置１００において処理に利用される定数値を説明する図である。
【０２０５】
説明の便宜上、図８には配点情報５０１と基準値情報５０２をテーブル形式で例示しているが、配点情報５０１と基準値情報５０２は、ＣＰＵ３０１が実行するプログラムにおいて定数として定義されていてもよい。あるいは、配点情報５０１と基準値情報５０２は、記憶装置３０７上のファイルにより定義され、ＣＰＵ３０１に読み出されてもよい。
【０２０６】
図８の配点情報５０１によれば、１〜１０バイトの長さに対して、それぞれ、１点、２点、３点、４点、５点、７点、８点、１０点、１１点、１２点という配点が定義されている。１１バイト以上の長さに対する配点は、図８では省略されている。
【０２０７】
ここで、上記のように、文字列ｓの長さを｜ｓ｜と表記し、配点情報５０１において長さ｜ｓ｜に割り当てられている点数をｆ（｜ｓ｜）と表記することにする。この表記を用いて説明すると、本実施形態の配点情報５０１は、任意の文字列ｓ１とｓ２に対して以下の式（１）を満たすように定義されている。
ｆ（｜ｓ１｜）＋ｆ（｜ｓ２｜）≦ｆ（｜ｓ１｜＋｜ｓ２｜）        （１）
【０２０８】
例えば、配点情報５０１によれば、１バイトと７バイトの文字列の配点はそれぞれ１点と８点であり、８（＝１＋７）バイトの文字列の配点は１０点である。そして、１０点は１点と８点の和以上である。よって、｜ｓ１｜＝１で｜ｓ２｜＝７の場合、式（１）が満たされている。他の場合も、図８の配点情報５０１によれば、式（１）が満たされている。
【０２０９】
式（１）を満たす配点情報５０１によれば、部分文字列類似度評価部１１０は、次のように部分文字列を評価することになる。つまり、部分文字列類似度評価部１１０は、第１と第２の長さを足した第３の長さの部分文字列同士が一致する場合には、第１の長さの部分文字列同士が一致する場合の評価と第２の長さの部分文字列同士が一致する場合の評価を足した評価以上の高い評価を与える。
【０２１０】
なお、式（１）の意義と、図８の基準値情報５０２については、図７の点数計算処理について説明し終わってから改めて説明することにし、ここでは図７の説明に戻る。
ステップＳ３１１でキーワード類似度評価部１０９は、分割パターンＱａの末尾まで調べ終わったか否かを判断する。つまり、キーワード類似度評価部１０９は、分割パターンＱａ内の最後の部分文字列についてステップＳ３０９の判定をし終えたか否かを判断する。
【０２１１】
そして、まだ分割パターンＱａの末尾まで調べ終わっていなければ、処理はステップＳ３１２に移行する。他方、分割パターンＱａの末尾まで調べ終わっていれば、処理はステップＳ３１３に移行する。
【０２１２】
ステップＳ３１２でキーワード類似度評価部１０９は、分割パターンＱａ内で次の部分文字列に注目するため、変数ｊの値を１増やす。そして、処理はステップＳ３０８に戻る。
【０２１３】
また、ステップＳ３１３でキーワード類似度評価部１０９は、変数ｓｃｏｒｅの値が変数ｍａｘの値を超えているか否かを判断する。
変数ｓｃｏｒｅの値が変数ｍａｘの値を超えている場合、現在の分割パターンＱａとＱｂの組み合わせにしたがって計算した類似度は、今までのどの分割パターンの組み合わせにしたがって計算した類似度よりも高い。よって、この場合、現在の分割パターンＱａとＱｂの組み合わせから得られた最高の類似度を記憶するため、処理はステップＳ３１４に移行する。他方、変数ｓｃｏｒｅの値が変数ｍａｘの値以下であれば、処理はステップＳ３１５に移行する。
【０２１４】
ステップＳ３１４でキーワード類似度評価部１０９は、変数ｍａｘに変数ｓｃｏｒｅの値を代入する。そして、処理はステップＳ３１５に移行する。
ステップＳ３１５でキーワード類似度評価部１０９は、変数ｂの値を１増やす。そして、処理はステップＳ３１６に移行する。
【０２１５】
ステップＳ３１６でキーワード類似度評価部１０９は、キーワードＡについて現在注目している分割パターンＱａに対して、キーワードＢのすべての分割パターンによる類似度の計算を終えたか否かを判断する。具体的には、ある文字列ｓの文字数をｃ（ｓ）と表記することにすると、キーワードＢの分割パターンは、２ｃ（Ｂ）−１通りあるので、キーワード類似度評価部１０９は、変数ｂの値が２ｃ（Ｂ）−１を超えたか否かを判断する。
【０２１６】
もし、変数ｂの値が２ｃ（Ｂ）−１を超えていれば、キーワードＡについての次の分割パターンを検討するため、処理はステップＳ３１７に移行する。逆に、変数ｂの値が２ｃ（Ｂ）−１以下であれば、キーワードＡについて現在注目している分割パターンＱａに対して、キーワードＢの次の分割パターンによる類似度の計算を行うため、処理はステップＳ３０５に戻る。
【０２１７】
ステップＳ３１７でキーワード類似度評価部１０９は、変数ａの値を１増やす。そして、処理はステップＳ３１８に移行する。
ステップＳ３１８でキーワード類似度評価部１０９は、キーワードＡのすべての分割パターンによる類似度の計算を終えたか否かを判断する。具体的には、キーワードＡの分割パターンは、２ｃ（Ａ）−１通りあるので、キーワード類似度評価部１０９は、変数ａの値が２ｃ（Ａ）−１を超えたか否かを判断する。
【０２１８】
もし、変数ａの値が２ｃ（Ａ）−１を超えていれば、処理はステップＳ３１９に移行する。逆に、変数ａの値が２ｃ（Ａ）−１以下であれば、キーワードＡの次の分割パターンによる類似度の計算を行うため、処理はステップＳ３０３に戻る。
【０２１９】
ステップＳ３１９でキーワード類似度評価部１０９は、変数ｍａｘの値を、キーワードＡとＢの類似度を示す点数として返す。
なお、図７に関する上記の説明においては、キーワードＡに関して２ｃ（Ａ）−１通りある分割パターンのうちどれを何番目と数えるかについては限定していない。すなわち、キーワード類似度評価部１０９は２ｃ（Ａ）−１通りの分割パターンを任意の順序にしたがって順序づけることができる。キーワードＢに関する２ｃ（Ｂ）−１通りの分割パターンについても同様に、キーワード類似度評価部１０９は任意の順序にしたがって順序づけることができる。
【０２２０】
以上のようにして図７の点数計算処理においてキーワードＡとＢから計算される点数は、キーワードＡとＢの分割パターンの任意の組み合わせから得られる点数のうちで最高のものである。そして、図７の処理により得られる点数は、上記式（１）を満たすように配点情報５０１で定義された配点の累積加算により得られる。
【０２２１】
以上から、「キーワード類似度評価部１０９による評価は、キーワードＡとＢが完全に一致しなくても、短い部分文字列で一致しているものがあれば、それなりの点数を与えるものである」と言うことができる。同時に、キーワード類似度評価部１０９による評価は、キーワードＡとＢの間で一致する部分文字列が長いほど高く評価するものでもある。
【０２２２】
そこで、キーワード類似度評価部１０９による評価についてより詳しく説明するために、再度上記の式（１）を取り上げる。
式（１）の左辺は、ある部分文字列ｓ１が２つのキーワード間で一致し、かつある部分文字列ｓ２も２つのキーワード間で一致する場合に、部分文字列ｓ１とｓ２それぞれの一致に起因して加算される点数を示す。また、式（１）の右辺は、部分文字列ｓ１とｓ２を連結した文字列（便宜上「ｓ１・ｓ２」と表記する）が２つのキーワード間で一致する場合に、文字列（ｓ１・ｓ２）の一致に起因して加算される点数を示す。したがって、式（１）は、部分文字列ｓ１とｓ２が離れていてそれぞれキーワード間で一致する場合の点数以上の点数を、部分文字列ｓ１とｓ２を連結した文字列（ｓ１・ｓ２）全体がキーワード間で一致する場合に付与することを示している。
【０２２３】
また、以下の式（２）が成立する場合、式（１）より式（３）が成立するので、式（３）の両辺にｆ（｜ｓ１｜）を足して式（４）が得られる。そして、式（４）の右辺は式（１）よりｆ（｜ｓ１｜＋｜ｓ２｜）以下なので、式（２）から式（５）が得られる。
｜ｓ２｜＝｜ｓ３｜＋｜ｓ４｜                                    （２）
ｆ（｜ｓ３｜）＋ｆ（｜ｓ４｜）≦ｆ（｜ｓ２｜）                  （３）
ｆ（｜ｓ１｜）＋ｆ（｜ｓ３｜）＋ｆ（｜ｓ４｜）
≦ｆ（｜ｓ１｜）＋ｆ（｜ｓ２｜）            （４）
ｆ（｜ｓ１｜）＋ｆ（｜ｓ３｜）＋ｆ（｜ｓ４｜）
≦ｆ（｜ｓ１｜＋｜ｓ３｜＋｜ｓ４｜）                        （５）
式（５）は、３つの離れた箇所で部分文字列ｓ１とｓ３とｓ４がそれぞれキーワード間で一致する場合の点数以上の点数を、部分文字列ｓ１とｓ３とｓ４が連続した文字列（ｓ１・ｓ３・ｓ４）全体がキーワード間で一致する場合に付与することを示している。
【０２２４】
同様に式を導出することで、２以上の任意のＲに関して次のことが成り立つ。すなわち、配点情報５０１によれば、離れたＲ箇所でＲ個の部分文字列がそれぞれキーワード間で一致する場合の点数以上の点数が、Ｒ個の部分文字列を連結した文字列全体がキーワード間で一致する場合に付与される。
【０２２５】
したがって、式（１）を満たすように定義された配点情報５０１によれば、あるキーワードＡとＢの組み合わせに対して図７の点数計算処理により得られる可能性のある最高の点数は、次の（ｂ１）〜（ｂ３）のいずれかである。
（ｂ１）キーワードＡとＢの長さが等しい場合、配点情報５０１において長さ｜Ａ｜（すなわち長さ｜Ｂ｜）に対応づけられている配点。
（ｂ２）キーワードＡの方がキーワードＢより短い場合、配点情報５０１において長さ｜Ａ｜に対応づけられている配点。
（ｂ３）キーワードＢの方がキーワードＡより短い場合、配点情報５０１において長さ｜Ｂ｜に対応づけられている配点。
【０２２６】
そこで、あるキーワードＡとＢに対して図７の点数計算処理によって計算された点数が、「キーワードＡとＢが一致する」と見なしてよい基準を満たすか否かは、キーワードＡ、Ｂ又はその双方の長さに応じて判断することが妥当である。そこで、図８に示すように、本実施形態の判定装置１００では、長さ（本実施形態ではバイト数）に応じて取りうる最高点数に１未満の定数βを乗じた値を、当該長さに対応する基準値として定義する基準値情報５０２が使われる。
【０２２７】
具体的には、図６のステップＳ２０６では、選択副作用と選択キーワードが一致すると見なしてよい基準として、基準値情報５０２において選択副作用の長さに対応づけられている基準値が使われる。つまり、ステップＳ２０６で副作用判定・学習部１０８は、ステップＳ２０５でキーワード類似度評価部１０９により計算された点数が、基準値情報５０２において選択副作用の長さに対応づけられている基準値以上か否かを判断する。そして、上記点数が上記基準値以上であれば、副作用判定・学習部１０８は基準が満たされていると判断し、処理はステップＳ２０７へ移行する。
【０２２８】
なお、図６のステップＳ２０６において、選択キーワードが選択副作用より短い場合、ステップＳ２０５で計算される点数は、図８の基準値情報５０２において選択副作用の長さに対応づけられている「取りうる最高点数」に満たないことは明らかである。しかし、図６の処理では、選択キーワードが選択副作用より短くても、上記のとおりステップＳ２０６では基準値情報５０２において選択副作用の長さに対応づけられている基準値が使われる。なぜなら、図６の処理では選択副作用の側に視点があり、図６の処理は、選択副作用と類似度の高い副作用が選択類薬の副作用キーワード群の中にあるか否かを判別することを目的としているからである。
【０２２９】
なお、図８の配点情報５０１と基準値情報５０２は、類薬処理部１０３によっても利用されるが、類薬処理部１０３による利用については図１１〜１４とともに後述する。
また、式（１）を満たす配点は、人間の知見に基づいて選ばれて設定されたものでもよい。例えば、本実施形態では、「長さ１〜５バイトに対しては、長さに重み１を乗じた値を配点とし、長さ６〜１０バイトに対しては、長さに重み１．２を乗じて小数点以下を切り捨てた値を配点とする」という方針にしたがって配点情報５０１が設定されている。
【０２３０】
あるいは、適宜の正の定数Ｃを用いて、任意の長さ｜ｓ｜に対して、例えば式（６）のように配点ｆ（｜ｓ｜）を定義することで、式（１）を成立させることもできる。
ｆ（｜ｓ｜）＝Ｃ｜ｓ｜２                                      （６）
式（６）は、単位長さあたりの配点を文字列長｜ｓ｜に比例する値（すなわちＣ｜ｓ｜）とすることで、長さ｜ｓ｜の文字列同士の一致にはＣ｜ｓ｜２点を与えることを示している。なお、式（６）の例に限らず、一般に、単位長さあたりの配点が文字列長に対して単調増加するように定義された配点は、式（１）を満たす。
【０２３１】
続いて、上記の図７と８を参照して説明した点数計算処理についての理解を助けるため、図９を参照して具体例を挙げる。
図９は、点数計算処理の具体例を模式的に説明する図である。図７におけるキーワードＡが図９では「全身麻酔剤」というキーワード６０１に相当し、図７におけるキーワードＢが図９では「全身吸入麻酔剤」というキーワード６０２に相当する。
【０２３２】
キーワード６０１は５文字なので、キーワード６０１の分割パターンは、１６（＝２５−１）通りある。図９には例として、「全身／麻酔／剤」という分割パターン６０３ａと、「全身麻酔剤」という分割パターン６０３ｂと、「全身麻酔／剤」という分割パターン６０３ｃが図示してある。そして、他の１３通りの分割パターンについては図９では省略されている。
【０２３３】
また、キーワード６０２は７文字なので、キーワード６０２の分割パターンは６４（＝２７−１）通りある。図９には例として、「全身／吸入／麻酔／剤」という分割パターン６０４ａと、「全身吸入／麻酔／剤」という分割パターン６０４ｂと、「全身／吸入麻酔／剤」という分割パターン６０４ｃが図示してある。そして、他の６１通りの分割パターンについては図９では省略されている。
【０２３４】
また、図９では、各分割パターンにおける各部分文字列を示す矩形の下に、図８の配点情報５０１において当該部分文字列の長さに対応づけられている配点を記して、説明の便宜を図ってある。
【０２３５】
図８の点数計算処理によれば、キーワード６０１の１６通りの分割パターンと、キーワード６０２の６４通りの分割パターンのすべての組み合わせについて、点数の計算が行われ、最高の点数がキーワード６０１と６０２の類似度を示す点数として得られる。
【０２３６】
例えば、分割パターン６０３ａと６０４ａの組み合わせに関しては、図７において、次のようにして点数が計算される。
すなわち、ｊ＝１のときのステップＳ３０９では、分割パターン６０３ａ内の１番目の部分文字列「全身」に一致する部分文字列が分割パターン６０４ａ内に見つかる。そこで、ステップＳ３１０では、図８の配点情報５０１において「全身」の長さ（つまり４バイト）に対応する点数４点が加算される。
【０２３７】
また、ｊ＝２のときのステップＳ３０９では、分割パターン６０３ａ内の２番目の部分文字列「麻酔」に一致する部分文字列が分割パターン６０４ａ内に見つかる。そこで、ステップＳ３１０では、「麻酔」の長さ（つまり４バイト）に対応する点数４点が加算される。
【０２３８】
そして、ｊ＝３のときのステップＳ３０９では、分割パターン６０３ａ内の３番目の部分文字列「剤」に一致する部分文字列が分割パターン６０４ａ内に見つかる。そこで、ステップＳ３１０では、「剤」の長さ（つまり２バイト）に対応する２点が加算される。
【０２３９】
その結果、分割パターン６０３ａと６０４ａの組み合わせに対して得られる点数（すなわちステップＳ３１３の実行時における変数ｓｃｏｒｅの値）は、１０（＝４＋４＋２）点である。
【０２４０】
同様にして、分割パターン６０３ａと６０４ｂの組み合わせに対して得られる点数は、部分文字列「麻酔」と「剤」それぞれの一致に起因して加算された合計６（＝４＋２）点である。また、分割パターン６０３ａと６０４ｃの組み合わせに対して得られる点数は、部分文字列「全身」と「剤」それぞれの一致に起因して加算された合計６（＝４＋２）点である。
【０２４１】
なお、図９のキーワード６０１と６０２の例の場合、図示を省略した「全身／麻酔剤」という分割パターンと、「全身／吸入／麻酔剤」という分割パターンの組み合わせから得られる１１（＝４＋７）点という点数が最高点である。よって、キーワード６０１と６０２に対してキーワード類似度評価部１０９が図７の点数計算処理の結果として返す点数は１１点である。
【０２４２】
以上、図７〜９を参照して、図６のステップＳ２０５における点数計算処理について詳しく説明した。続いて、図６のステップＳ２１０における点数正規化処理の詳細を説明する。
【０２４３】
図１０は、点数正規化処理のフローチャートである。
ステップＳ４０１で副作用判定・学習部１０８は、第１引数としてＰ１の具体的な値が与えられているか、それとも第１引数がＮＵＬＬであるかを判断する。第１引数がＮＵＬＬであれば、処理はステップＳ４０２に移行する。他方、第１引数としてＰ１の具体的な値が与えられていれば、処理はステップＳ４０３に移行する。
【０２４４】
ステップＳ４０２で副作用判定・学習部１０８は、０を返す。そして点数正規化処理は終了する。なお、ステップＳ４０２は、具体的に値が与えられた引数が１つもない場合のステップである。
【０２４５】
例えば、図６の処理において、どの選択キーワードもステップＳ２０６で一致の基準を満たさないと判断された場合は、図１０のステップＳ４０２が実行されることになる。よって、正規化された点数は０点である。
【０２４６】
ステップＳ４０３で副作用判定・学習部１０８は、第２引数としてＰ２の具体的な値が与えられているか、それとも第２引数がＮＵＬＬであるかを判断する。第２引数がＮＵＬＬであれば、処理はステップＳ４０４に移行する。他方、第２引数としてＰ２の具体的な値が与えられていれば、処理はステップＳ４０５に移行する。
【０２４７】
ステップＳ４０４は、具体的に１つだけ引数として値が与えられた場合のためのステップである。この場合、副作用判定・学習部１０８は、当該１つの値（すなわちＰ１の値）自体を、正規化された値として返す。そして点数正規化処理は終了する。
【０２４８】
例えば、図６の処理において、ある１つの選択キーワードのみがステップＳ２０６で一致の基準を満たすと判断された場合は、図１０のステップＳ４０４が実行されることになる。よって、正規化された点数は、当該１つの選択キーワードに関して得られた点数そのものである。
【０２４９】
また、ステップＳ４０５で副作用判定・学習部１０８は、第３引数としてＰ３の具体的な値が与えられているか、それとも第３引数がＮＵＬＬであるかを判断する。第３引数がＮＵＬＬであれば、処理はステップＳ４０６に移行する。他方、第３引数としてＰ３の具体的な値が与えられていれば、処理はステップＳ４０７に移行する。
【０２５０】
ステップＳ４０６は、具体的に２つだけ引数として値が与えられた場合のためのステップである。この場合、副作用判定・学習部１０８は、当該２つの値（すなわちＰ１とＰ２の値）を正規化した値を下記の式（７）にしたがって算出し、算出した値を返す。そして点数正規化処理は終了する。なお、式（７）及び後述の式（８）の左辺のＰＲは、正規化された点数を示す。
【数１】
0005392120.tif 000002
【０２５１】
他方、ステップＳ４０７は、３つの引数すべてに対して具体的に値が指定された場合のためのステップである。この場合、副作用判定・学習部１０８は、３つの値（すなわちＰ１とＰ２とＰ３の値）を正規化した値を下記の式（８）にしたがって算出し、算出した値を返す。そして点数正規化処理は終了する。
【数２】
0005392120.tif 000003
【０２５２】
さて、以上のとおり図１〜１０を参照して説明した副作用処理部１０２による処理では、学習結果テーブル２０４が使われる。そして、学習結果テーブル２０４の一部のフィールドは、前述したとおり、本実施形態では前処理によって予め学習される。そこで、以下では前処理について説明する。
【０２５３】
図１の判定装置１００の通常運用の開始前には、例えば、次の（ｃ１）〜（ｃ４）のような一連の前処理が行われる。また、判定装置１００の通常運用開始後に添付文書２０２の更新又は追加が生じる場合には、次の（ｃ５）のような前処理が行われる。
【０２５４】
（ｃ１）格納部１０１に添付文書群２０１を格納する処理。
（ｃ２）利用可能な同義語辞書２０３のデータがあれば、当該データを持つ同義語辞書２０３を格納部１０１に格納し、利用可能な同義語辞書２０３のデータがなければ、何もエントリを持たない初期状態の同義語辞書２０３を格納部１０１上に作成する処理。
（ｃ３）何もエントリを持たない初期状態の学習結果テーブル２０４を格納部１０１上に作成する処理。
（ｃ４）図１１のフローチャートにしたがって、学習結果テーブル２０４にエントリを追加し、既知副作用リスト以外のフィールドについての学習を行う処理。
（ｃ５）図１４のフローチャートにしたがって、添付文書２０２の更新又は追加を行い、その更新又は追加に応じて学習結果テーブル２０４の学習を行う処理。
【０２５５】
なお、上記（ｃ１）〜（ｃ３）の前処理は、例えばシステム管理者によって行われてもよいし、前処理制御部１１３により行われてもよい。以下では、前処理制御部１１３による制御にしたがって行われる上記（ｃ４）と（ｃ５）の処理について、図１１〜１４を参照して詳しく説明する。
【０２５６】
図１１は、通常運用の開始前に判定装置１００が行う上記（ｃ４）の前処理のフローチャートである。
ステップＳ５０１で前処理制御部１１３は、例えば添付文書２０２のファイル数を数えることによって添付文書２０２が登録されている医薬品の数を求め、求めた数を変数Ｎに代入して記憶する。
【０２５７】
次のステップＳ５０２で前処理制御部１１３は、添付文書２０２が登録されている医薬品について順番に注目していくための変数ｉの値を１に初期化する。なお、以下では説明の簡単化のため、ｉ番目の医薬品の添付文書２０２のことを単に「ｉ番目の添付文書２０２」という。
【０２５８】
続いて、ステップＳ５０３で前処理制御部１１３は、ｉ番目の医薬品についてのエントリを学習結果テーブル２０４に追加する。
図１に関して説明したように、本実施形態では、添付文書２０２のファイル名が医薬品のＩＤを含むことで添付文書２０２が医薬品のＩＤと対応づけられている。よって、前処理制御部１１３は、添付文書群２０１の中からｉ番目の添付文書２０２を選び、選んだ添付文書２０２のファイル名から当該添付文書２０２に対応するＩＤを認識する。そして、前処理制御部１１３は、認識したＩＤを「ＩＤ」フィールドに設定し、かつ他のフィールドを空に初期化したエントリを、学習結果テーブル２０４に追加する。
【０２５９】
そして、次のステップＳ５０４で前処理制御部１１３は、効能・効果キーワード抽出部１１１に対して、ｉ番目の添付文書２０２の「効能又は効果」セクションからキーワードを抽出して学習結果テーブル２０４に登録するよう命令する。そして、効能・効果キーワード抽出部１１１は命令にしたがってキーワード抽出と学習結果テーブル２０４への登録を行う。
【０２６０】
なお、図３のステップＳ１０４における副作用キーワード抽出部１０７によるキーワード抽出と同様に、効能・効果キーワード抽出部１１１がキーワードの抽出に用いるアルゴリズムは、実施形態に応じて様々でよい。
【０２６１】
例えば、効能・効果キーワード抽出部１１１は、ｉ番目の添付文書２０２の「効能又は効果」セクションを形態素解析し、名詞の１つ以上の連なりをキーワードとして抽出してもよい。効能・効果キーワード抽出部１１１は、形態素解析の結果に対してさらに構文解析を行い、構文解析の結果を使ってキーワードを抽出してもよい。
【０２６２】
あるいは、効能・効果キーワード抽出部１１１は、漢字、カタカナ又は英字の連なりをキーワードとして抽出するといったような、字種に基づく簡易的なキーワード抽出処理を行ってもよい。また、効能又は効果として記載されうる医学用語の辞書のデータが利用可能であれば、効能・効果キーワード抽出部１１１は、ｉ番目の添付文書２０２の「効能又は効果」セクションから、辞書のエントリと一致する文字列をキーワードとして抽出してもよい。
【０２６３】
いずれにせよ、ステップＳ５０４において効能・効果キーワード抽出部１１１は、ｉ番目の添付文書２０２の「効能又は効果」セクションから、実施形態に応じた適宜のアルゴリズムにしたがってキーワードを抽出する。そして、効能・効果キーワード抽出部１１１は、ｉ番目の医薬品に対応してステップＳ５０３で追加された学習結果テーブル２０４のエントリの効能・効果キーワード群のフィールドに、抽出したキーワードを登録する。なお、前処理制御部１１３が効能・効果キーワード抽出部１１１にｉ番目の医薬品のＩＤを通知することで、効能・効果キーワード抽出部１１１は、キーワード抽出の対象の添付文書２０２及びキーワードの登録先のエントリを認識することができる。
【０２６４】
そして、次のステップＳ５０５で前処理制御部１１３は、副作用キーワード抽出部１０７に対して、ｉ番目の添付文書２０２の「副作用」セクションからキーワードを抽出して学習結果テーブル２０４に登録するよう命令する。そして、副作用キーワード抽出部１０７は命令にしたがってキーワード抽出と学習結果テーブル２０４への登録を行う。
【０２６５】
なお、ステップＳ５０５におけるキーワード抽出のアルゴリズムも、図３のステップＳ１０４と同様、実施形態に応じて様々でよい。また、前処理制御部１１３が副作用キーワード抽出部１０７にｉ番目の医薬品のＩＤを通知することで、副作用キーワード抽出部１０７は、キーワード抽出の対象の添付文書２０２及びキーワードの登録先のエントリを認識することができる。
【０２６６】
次のステップＳ５０６で前処理制御部１１３は、変数ｉの値を１増やす。そして、処理はステップＳ５０７に移行する。なお、上記のステップＳ５０４とＳ５０５の順序は逆でもよい。
【０２６７】
そして、ステップＳ５０７で前処理制御部１１３は、変数ｉの値が変数Ｎの値を超えているか否かを判断する。変数ｉの値が変数Ｎの値を超えていれば、添付文書群２０１に含まれるすべての添付文書２０２についてステップＳ５０３〜Ｓ５０５の処理が終了しているので、処理はステップＳ５０８に移行する。逆に、変数ｉの値が変数Ｎの値以下ならば、まだステップＳ５０３〜Ｓ５０５の処理を行っていない添付文書２０２が残っているので処理はステップＳ５０３に戻る。
【０２６８】
ステップＳ５０８で前処理制御部１１３は、変数ｉの値を再度１に初期化する。そして処理はステップＳ５０９に移行する。
ステップＳ５０９で前処理制御部１１３は、類薬判定・学習部１１２に対して、ｉ番目の医薬品の類薬を学習するよう命令し、類薬判定・学習部１１２はｉ番目の医薬品の類薬を学習する。
【０２６９】
なお、本実施形態では、類薬の関係は対称的である。すなわち、任意のｉとｊに関して、ｊ番目の医薬品がｉ番目の医薬品の類薬であれば、ｉ番目の医薬品はｊ番目の医薬品の類薬である。よって、ステップＳ５０９で前処理制御部１１３は、類薬判定・学習部１１２に対して、類薬を学習する対象であるｉ番目の医薬品のＩＤを指定し、（ｉ＋１）番目からＮ番目の医薬品を、ｉ番目の医薬品の類薬であるか否かを調べるための比較範囲として指定する。
【０２７０】
ステップＳ５０９における類薬判定・学習部１１２の動作の詳細は図１２とともに後述するが、概略を述べれば次のとおりである。
すなわち、類薬判定・学習部１１２は、前処理制御部１１３から指定された比較範囲に含まれる各医薬品がｉ番目の医薬品の類薬か否かを判断する。そして、ｉ番目の医薬品の類薬が見つかれば、類薬判定・学習部１１２は、見つかった類薬のＩＤを、ｉ番目の医薬品に対応する学習結果テーブル２０４のエントリの類薬リストに追加する。また、類薬判定・学習部１１２は、見つかった類薬に対応する学習結果テーブル２０４のエントリの類薬リストに、ｉ番目の医薬品のＩＤを追加する。
【０２７１】
その後、ステップＳ５１０で前処理制御部１１３は、変数ｉの値を１増やす。そして、処理はステップＳ５１１に移行する。
ステップＳ５１１で前処理制御部１１３は、変数ｉの値が変数Ｎの値以上であるか否かを判断する。変数ｉの値が変数Ｎの値以上であれば、添付文書２０２が登録されているすべての医薬品について類薬の学習が済んだということなので、図１１の前処理も終了する。他方、変数ｉの値が変数Ｎの値未満であれば、処理はステップＳ５０９に戻る。
【０２７２】
図１２は、類薬判定・学習部１１２が図１１のステップＳ５０９と後述の図１４のステップＳ８０８で行う類薬学習処理のフローチャートである。本実施形態では、前処理制御部１１３が類薬判定・学習部１１２に対して、類薬を学習する対象の医薬品（以下「学習対象薬」という）のＩＤ（以下「学習対象薬ＩＤ」という）を指定する。また、前処理制御部１１３は、学習対象薬の類薬か否かの比較を行うための比較範囲の下限と上限も類薬判定・学習部１１２に対して指定する。
【０２７３】
ステップＳ６０１で類薬判定・学習部１１２は、学習対象薬について学習済みの内容を読み込んで、「類薬学習リスト」として記憶する。すなわち、類薬判定・学習部１１２は、前処理制御部１１３から指定された学習対象薬ＩＤをＩＤとして有するエントリを学習結果テーブル２０４において検索し、検索の結果見つかったエントリの類薬リストを読み込み、類薬学習リストとして記憶する。
【０２７４】
また、ステップＳ６０２で類薬判定・学習部１１２は、「類薬候補リスト」を空に初期化する。
そして、ステップＳ６０３で類薬判定・学習部１１２は、前処理制御部１１３から指定された比較範囲内で未処理の医薬品が残っているか否かを判断する。指定された範囲内でまだ学習対象薬の類薬か否かの判断がされていない医薬品が残っていれば、処理はステップＳ６０４に移行する。逆に、指定された範囲内のすべての医薬品について学習対象薬の類薬か否かが判断済みであれば、処理はステップＳ６１７に移行する。
【０２７５】
ステップＳ６０４で類薬判定・学習部１１２は、前処理制御部１１３から指定された比較範囲内で未処理の医薬品を１つ選択する。以下、ステップＳ６０４で選択された医薬品を「選択薬」といい、そのＩＤを「選択薬ＩＤ」という。
【０２７６】
そして、次のステップＳ６０５で類薬判定・学習部１１２は、選択薬ＩＤと学習対象薬ＩＤが等しいか否かを判断する。選択薬ＩＤと学習対象薬ＩＤが等しいとき、学習対象薬自身が学習対象薬の類薬か否かを調べる必要はないので、処理はステップＳ６０３に戻る。逆に、選択薬ＩＤと学習対象薬ＩＤが異なる場合は、処理はステップＳ６０６に移行する。
【０２７７】
ステップＳ６０６で類薬判定・学習部１１２は、選択薬ＩＤが類薬学習リストに含まれるか否かを判断する。
選択薬ＩＤが類薬学習リストに含まれる場合、選択薬は学習対象薬の類薬として学習済みであり、学習結果テーブル２０４に既に登録されているので、選択薬についてこれ以上の処理を行う必要はない。そこで、処理はステップＳ６０３に戻る。逆に、選択薬ＩＤが類薬学習リストに含まれない場合は、処理はステップＳ６０７に移行する。
【０２７８】
ステップＳ６０７で類薬判定・学習部１１２は、学習対象薬と選択薬それぞれの添付文書２０２における「薬効分類名」セクションを参照し、比較する。上記のとおり、「薬効分類名」セクションには、「解熱鎮痛消炎剤」などの名称が１つ以上記載されているので、類薬判定・学習部１１２は、学習対象薬と選択薬で一致する薬効分類の名称があるか否かを確認する。
【０２７９】
そして、次のステップＳ６０８で類薬判定・学習部１１２は、ステップＳ６０７の比較の結果、学習対象薬と選択薬で一致する薬効分類の名称があったか否かを判断する。学習対象薬と選択薬で一致する薬効分類の名称があった場合は、学習対象薬と選択薬は類薬である。よって、選択薬を学習対象薬の類薬として学習するために、処理はステップＳ６０９に移行する。逆に、学習対象薬と選択薬で一致する薬効分類の名称がなかった場合は、他のセクションの記述に基づいて選択薬が学習対象薬の類薬か否かをさらに調査するために、処理はステップＳ６１０に移行する。
【０２８０】
ステップＳ６０９で類薬判定・学習部１１２は、類薬学習リストに選択薬ＩＤを追加する。そして、処理はステップＳ６０３に戻る。
また、ステップＳ６１０で類薬判定・学習部１１２は、学習対象薬と選択薬それぞれの添付文書２０２における「有効成分に関する理化学的知見」セクションを参照し、比較する。
【０２８１】
上記のように、「有効成分に関する理化学的知見」セクションには、一般名、化学名、分子式及び構造式が含まれる。また、複数の有効成分を含む医薬品の場合、複数の有効成分それぞれの一般名、化学名、分子式及び構造式が記載されている。
【０２８２】
そこで、本実施形態では、類薬判定・学習部１１２は、学習対象薬と選択薬それぞれの添付文書２０２における「有効成分に関する理化学的知見」セクションから一般名と化学名を抽出し、一般名同士と化学名同士を比較する。
【０２８３】
そして、ステップＳ６１１で類薬判定・学習部１１２は、学習対象薬と選択薬の間で一致する一般名又は化学名があるか否かを判断する。もし、学習対象薬と選択薬の間で一致する一般名又は化学名があった場合は、学習対象薬と選択薬は類薬である。よって、選択薬を学習対象薬の類薬として学習するために、処理はステップＳ６１２に移行する。逆に、学習対象薬と選択薬で一般名にも化学名にも一致するものが見つからなかった場合は、他のセクションの記述に基づいて選択薬が学習対象薬の類薬か否かをさらに調査するために、処理はステップＳ６１３に移行する。
【０２８４】
なお、添付文書２０２内で構造式が所定のマークアップ言語によって記載されている実施形態においては、類薬判定・学習部１１２は、ステップＳ６１０においてさらに構造式同士を比較してもよい。そして、ステップＳ６１１で類薬判定・学習部１１２は、構造式同士が学習対象薬と選択薬の間で一致していれば選択薬を学習対象薬の類薬と判断し、続いてステップＳ６１２を実行してもよい。
【０２８５】
ステップＳ６１２で類薬判定・学習部１１２は、類薬学習リストに選択薬ＩＤを追加する。そして、処理はステップＳ６０３に戻る。
また、ステップＳ６１３で類薬判定・学習部１１２は、図１３に「効能・効果類似度算出処理」として示す処理を行う。すなわち、類薬判定・学習部１１２は、学習対象薬と選択薬それぞれについて既に添付文書２０２の「効能又は効果」セクションから学習して学習結果テーブル２０４に登録した効能・効果キーワード群同士の類似度を求める。
【０２８６】
なお、ステップＳ６１３の詳細は図１３とともに後述するが、ステップＳ６１３では、Term Frequency-Inverse Document Frequency（ＴＦ・ＩＤＦ）値を使ったベクトル空間モデルによる一般的な文書間の類似度算出とは異なるアルゴリズムが使われる。すなわち、図１３の処理では、効能又は効果に基づいて２つの医薬品同士が類薬か否かを判断するという目的に合わせたアルゴリズムが採用されている。図１３の処理によれば、医学用語では共通の単語を含む複合語が大量にあることと、２つの医薬品の間で効能又は効果の全体が類似していなくても一部が一致していれば２つの医薬品が類薬である蓋然性が高いことが考慮される。その結果、図１３の処理によれば、類薬の判定に適した類似度が得られる。
【０２８７】
そして、次のステップＳ６１４で類薬判定・学習部１１２は、ステップＳ６１３で求めた類似度が、「γ１以上」、「γ２以上γ１未満」、「γ２未満」のうちどの範囲に該当するかを判断する。なお、本実施形態においてγ１とγ２は、予め決められた適宜の閾値であり、γ１＞γ２である。
【０２８８】
なお、本実施形態における閾値γ１とγ２は固定された値である。しかし、実施形態によっては、閾値γ１とγ２は、学習対象薬と選択薬について学習結果テーブル２０４に学習されている効能・効果キーワード群に含まれるキーワードの数又は長さに応じて変化するように決められた値であってもよい。
【０２８９】
閾値γ１は、「学習対象薬と選択薬が類薬同士である」と判断するのが妥当であることを示す基準値である。また、閾値γ２は、「学習対象薬と選択薬は類薬同士ではない」と判断するか「学習対象薬と選択薬は類薬同士の可能性がある」と判断するかの境界を示す基準値である。
【０２９０】
ステップＳ６１３で求めた類似度がγ１以上の場合、処理はステップＳ６１４からステップＳ６１５に移行する。また、ステップＳ６１３で求めた類似度がγ２以上γ１未満の場合、処理はステップＳ６１４からステップＳ６１６に移行する。そして、ステップＳ６１３で求めた類似度がγ２未満の場合、処理はステップＳ６１４からステップＳ６０３に戻る。
【０２９１】
ステップＳ６１５で類薬判定・学習部１１２は、類薬学習リストに選択薬ＩＤを追加する。つまり、類薬判定・学習部１１２は、選択薬を学習対象薬の類薬として記憶する。そして、処理はステップＳ６０３に戻る。
【０２９２】
また、ステップＳ６１６で類薬判定・学習部１１２は、類薬候補リストに選択薬ＩＤを追加する。つまり、類薬判定・学習部１１２は、選択薬を学習対象薬の類薬の可能性がある医薬品として記憶する。そして、処理はステップＳ６０３に戻る。
【０２９３】
以上のようにして、類薬判定・学習部１１２が、前処理制御部１１３から指定された比較範囲内に含まれる各医薬品についてステップＳ６０４以降の処理を実行することで、学習対象薬に関する類薬学習リストと類薬候補リストが完成する。そして、類薬学習リストと類薬候補リストが完成すると、上記のとおり処理はステップＳ６０３からステップＳ６１７へと移行する。
【０２９４】
ステップＳ６１７で類薬判定・学習部１１２は、類薬学習リストの内容を学習結果テーブル２０４に記録する。具体的には、類薬判定・学習部１１２は、類薬学習リストに含まれる各ＩＤを、学習結果テーブル２０４においてＩＤとして学習対象薬ＩＤを持つエントリの類薬リストに追加する。さらに、類薬判定・学習部１１２は、類薬学習リストに含まれる各ＩＤについて、学習結果テーブル２０４において当該ＩＤをＩＤとして持つエントリの類薬リストに学習対象薬ＩＤを追加する。
【０２９５】
そして、次のステップＳ６１８で類薬判定・学習部１１２は、類薬候補リストが空か否かを判断する。
類薬候補リストが空の場合、学習対象薬の類薬か否かが不明な医薬品はない。よって、この場合、図１２の類薬学習処理も終了する。
【０２９６】
他方、類薬候補リストが空ではない場合は、学習対象薬の類薬と断定することはできないが学習対象薬の類薬の可能性がある医薬品が見つかった場合である。よって、この場合、ユーザによる判断の入力を受け付けるため、処理はステップＳ６１９に移行する。
【０２９７】
ステップＳ６１９で類薬判定・学習部１１２は、類薬候補リストにＩＤが含まれる各医薬品が、学習対象薬の類薬か否かについて、ユーザからの入力を受け付ける。例えば、類薬判定・学習部１１２は、図２の出力装置３０６に相当するディスプレイに、次の（ｄ１）〜（ｄ４）を表示させてもよい。
【０２９８】
（ｄ１）学習対象薬ＩＤ。なお、類薬判定・学習部１１２は、学習対象薬の添付文書２０２へのリンクを学習対象薬ＩＤに埋め込んでもよい。また、類薬判定・学習部１１２は、学習対象薬を特定する情報として、学習対象薬ＩＤの代わりに（又は学習対象薬ＩＤとともに）、学習対象薬の販売名をディスプレイに表示させてもよい。
【０２９９】
（ｄ２）類薬候補リストに含まれる各ＩＤ。なお、類薬判定・学習部１１２は、各ＩＤに、当該ＩＤに対応する添付文書２０２へのリンクを埋め込んでもよい。また、類薬判定・学習部１１２は、類薬候補リストにＩＤが含まれる各医薬品を特定する情報として、ＩＤの代わりに（又はＩＤとともに）、当該医薬品の販売名をディスプレイに表示させてもよい。
【０３００】
（ｄ３）類薬候補リストに含まれる各ＩＤについて、当該ＩＤの医薬品が学習対象薬の類薬か否かをそれぞれ指定するためのユーザインタフェース。より具体的には、ラジオボタン、チェックボックス、プルダウンリストなどが利用可能である。
【０３０１】
（ｄ４）入力内容を確定させるための、ボタンなどのユーザインタフェース。
例えば上記の（ｄ１）〜（ｄ４）のようなユーザインタフェースが採用される場合、類薬判定・学習部１１２は、（ｄ４）のボタンが押下されるまで待機する。そして、（ｄ４）のボタンが押下されると、類薬判定・学習部１１２は、類薬候補リストに含まれる各ＩＤについて（ｄ３）のユーザインタフェースを介して入力された判断結果を取り込む。
【０３０２】
そして、次のステップＳ６２０において、類薬判定・学習部１１２は、ステップＳ６１９で受け付けた入力結果にしたがい、学習対象薬の類薬と判定されたもののＩＤを学習結果テーブル２０４に記録する。
【０３０３】
すなわち、類薬判定・学習部１１２は、類薬候補リストに含まれるＩＤのうち、上記（ｄ３）のユーザインタフェースを介して取り込んだ入力内容が「類薬である」と示すものを、「類薬ＩＤ」として認識する。なお、類薬候補リストに含まれるどのＩＤも類薬ＩＤとして認識されないかもしれないし、１つのＩＤのみが類薬ＩＤとして認識されるかもしれないし、複数のＩＤが類薬ＩＤとして認識されるかもしれない。
【０３０４】
類薬判定・学習部１１２は、類薬ＩＤを１つ以上認識した場合は、各類薬ＩＤについて、学習結果テーブル２０４においてＩＤとして学習対象薬ＩＤを持つエントリの類薬リストに当該類薬ＩＤを追加する。さらに、類薬判定・学習部１１２は、各類薬ＩＤについて、学習結果テーブル２０４において当該類薬ＩＤをＩＤとして持つエントリの類薬リストに学習対象薬ＩＤを追加する。
【０３０５】
なお、類薬判定・学習部１１２は、類薬候補リストに含まれるＩＤのうち、上記（ｄ３）のユーザインタフェースを介して取り込んだ入力内容が「類薬でない」と示すものについては、特に処理を行わない。そして、以上のようにして類薬判定・学習部１１２がステップＳ６２０の処理を終えると、図１２の類薬学習処理も終了する。
【０３０６】
図１３は、類薬判定・学習部１１２が図１２のステップＳ６１３で行う効能・効果類似度算出処理のフローチャートである。前述のとおり、効能・効果類似度算出処理は、前処理制御部１１３により指定される学習対象薬と、類薬判定・学習部１１２が図１２のステップＳ６０４で選択した選択薬との組み合わせごとに行われる。
【０３０７】
ステップＳ７０１で類薬判定・学習部１１２は、３つの変数Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３を初期化してＮＵＬＬとする。３つの変数Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３は、学習対象薬と選択薬それぞれの効能・効果キーワード群内のキーワード同士の組み合わせのうちで、キーワード同士の類似度が一定の基準を満たし、かつ類似度が上位３位に入るものの類似度の点数を記憶するための変数である。
【０３０８】
なお、実施形態によっては、点数としては使われない特定の値（例えば−１など）を、変数Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３の初期値として用いることもできる。また、３つの変数Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３はそれぞれ１位、２位、３位の点数に対応する。
【０３０９】
そして、ステップＳ７０２で類薬判定・学習部１１２は、学習対象薬の効能・効果キーワード群Ｋ１を取得する。すなわち、類薬判定・学習部１１２は、学習結果テーブル２０４においてＩＤが学習対象薬ＩＤと一致するエントリを検索し、見つかったエントリの効能・効果キーワード群を取得する。そして、処理はステップＳ７０３に移行する。
【０３１０】
ステップＳ７０３で類薬判定・学習部１１２は、選択薬の効能・効果キーワード群Ｋ２を取得する。すなわち、類薬判定・学習部１１２は、学習結果テーブル２０４においてＩＤが選択薬ＩＤと一致するエントリを検索し、見つかったエントリの効能・効果キーワード群を取得する。そして、処理はステップＳ７０４に移行する。なお、ステップＳ７０２とＳ７０３の実行順序は逆でもよい。
【０３１１】
ステップＳ７０４で類薬判定・学習部１１２は、効能・効果キーワード群Ｋ１内のキーワードと効能・効果キーワード群Ｋ２と内のキーワードとの組み合わせで、ステップＳ７０５以降の処理を行っていない未処理のものが残っているか否かを判断する。未処理の組み合わせが残っていれば、処理はステップＳ７０５に移行し、すべての組み合わせについて処理済みならば、処理はステップＳ７１１に移行する。
【０３１２】
ステップＳ７０５で類薬判定・学習部１１２は、効能・効果キーワード群Ｋ１内のキーワードと効能・効果キーワード群Ｋ２と内のキーワードとの組み合わせのうち、未処理の組み合わせの１つにしたがい、キーワードＷ１とＷ２を選択する。つまり、類薬判定・学習部１１２は、効能・効果キーワード群Ｋ１からキーワードＷ１を選択し、効能・効果キーワード群Ｋ２からキーワードＷ２を選択する。
【０３１３】
そして、次のステップＳ７０６で類薬判定・学習部１１２は、キーワードＷ１とＷ２の類似度をキーワード類似度評価部１０９に評価させ、評価結果の点数を得る。ステップＳ７０６でキーワード類似度評価部１０９が行う点数計算処理は、引数の内容以外は、図６の副作用類似度算出処理のステップＳ２０５に関してキーワード類似度評価部１０９が図７のフローチャートにしたがって行う点数計算処理と同じである。よって、ここでは点数計算処理についての詳しい説明を省略するが、１つ例を挙げれば次のとおりである。
【０３１４】
例えば、学習対象薬ＩＤが「１１１２２２Ａ３３３３」で選択薬ＩＤが「９９８８７７Ｆ５０５０」の場合、図４の学習結果テーブル２０４からキーワードＷ１として「気管支炎」が選択され、キーワードＷ２として「急性上気道炎」が選択されることがある。そして、「気管支炎」と「急性上気道炎」という組み合わせに対して、キーワード類似度評価部１０９は、図７に示した点数計算処理により、「気」と「炎」という部分文字列の一致の結果として４（＝２＋２）点を得て、類薬判定・学習部１１２に４点という点数を返す。
【０３１５】
ステップＳ７０６でキーワード類似度評価部１０９にキーワードＷ１とＷ２の組み合わせに対応する点数を計算させた後、類薬判定・学習部１１２は、ステップＳ７０７において、キーワード類似度評価部１０９が計算した点数が所定の基準を満たすか否かを判断する。具体的には、図８の基準値情報５０２において、キーワードＷ１とＷ２のうち短い方の長さに対応づけられている基準値以上の点数がステップＳ７０６で得られた場合、類薬判定・学習部１１２は、「所定の基準が満たされた」と判断する。例えば、｜Ｗ１｜＝１０かつ｜Ｗ２｜＝８のとき、類薬判定・学習部１１２は、基準値情報５０２において８バイトという長さに対応づけられている基準値（１０×β）以上の点数が得られたか否かを判断する。
【０３１６】
点数が基準値以上の場合、キーワードＷ１とＷ２の類似度は「一致する」と見なしてよい基準に達しているので、処理はステップＳ７０８に移行する。他方、点数が基準値未満の場合、キーワードＷ１とＷ２は「一致する」と見なしてよい基準に達していないので、処理はステップＳ７０４に戻る。
【０３１７】
ステップＳ７０８で類薬判定・学習部１１２は、キーワードＷ１とＷ２の対を同義語として学習する。すなわち、類薬判定・学習部１１２は、キーワードＷ１とＷ２を対にしたエントリを同義語辞書２０３に追加する。
【０３１８】
そして、次のステップＳ７０９で類薬判定・学習部１１２は、ステップＳ７０６で得た点数が、互いに一致すると見なせるキーワードの組み合わせに関して今までに得られた点数の中で上位３位以内に入る点数か否かを判断する。
【０３１９】
具体的には、類薬判定・学習部１１２は、変数Ｐ１〜Ｐ３のうち１つでも初期状態のＮＵＬＬのままのものがあれば、「ステップＳ７０６で得た点数は上位３位以内」と判断する。また、変数Ｐ１〜Ｐ３にすべて具体的な値が設定済みの場合、類薬判定・学習部１１２は、変数Ｐ３の値（つまり３位の点数）よりステップＳ７０６で得た点数が大きければ、「ステップＳ７０６で得た点数は上位３位以内」と判断する。
【０３２０】
逆に、変数Ｐ１〜Ｐ３にすべて具体的な値が設定済みで、かつステップＳ７０６で得た点数が変数Ｐ３の値以下であれば、類薬判定・学習部１１２は、「ステップＳ７０６で得た点数は上位３位以内ではない」と判断する。
【０３２１】
そして、類薬判定・学習部１１２が「ステップＳ７０６で得た点数は上位３位以内」と判断した場合、処理はステップＳ７１０に移行し、それ以外の場合、処理はステップＳ７０４に戻る。
【０３２２】
ステップＳ７１０で類薬判定・学習部１１２は、ステップＳ７０６で得た点数に応じて、適宜変数Ｐ１〜Ｐ３を更新する。
具体的には、変数Ｐ１がＮＵＬＬの場合、類薬判定・学習部１１２は、ステップＳ７０６で得た点数を変数Ｐ１に代入する。また、変数Ｐ１がＮＵＬＬではなく、変数Ｐ２がＮＵＬＬの場合、類薬判定・学習部１１２は、ステップＳ７０６で得た点数を変数Ｐ２に代入する。そして、変数Ｐ１とＰ２がＮＵＬＬではなく、変数Ｐ３がＮＵＬＬの場合、類薬判定・学習部１１２は、ステップＳ７０６で得た点数を変数Ｐ３に代入する。
【０３２３】
他方、変数Ｐ１〜Ｐ３のすべてに具体的な値が設定されている場合、類薬判定・学習部１１２は次のように変数の更新を行う。
すなわち、ステップＳ７０６で得た点数が変数Ｐ１の値より大きい場合、類薬判定・学習部１１２は、変数Ｐ３に現在の変数Ｐ２の値を代入し、変数Ｐ２に現在の変数Ｐ１の値を代入し、変数Ｐ１にステップＳ７０６で得た点数を代入する。あるいは、ステップＳ７０６で得た点数が変数Ｐ１の値以下で、かつ変数Ｐ２の値より大きい場合、類薬判定・学習部１１２は、変数Ｐ３に現在の変数Ｐ２の値を代入し、変数Ｐ２にステップＳ７０６で得た点数を代入する。あるいは、ステップＳ７０６で得た点数が変数Ｐ２の値以下で、かつ変数Ｐ３の値より大きい場合、類薬判定・学習部１１２は変数Ｐ３にステップＳ７０６で得た点数を代入する。
【０３２４】
以上のようにして変数Ｐ１〜Ｐ３の更新が終了すると、処理はステップＳ７０４に戻る。
また、ステップＳ７１１で類薬判定・学習部１１２は、変数Ｐ１とＰ２とＰ３を引数として用いて点数正規化処理を行う。ステップＳ７１１における点数正規化処理は、処理を行う主体が類薬判定・学習部１１２であるという点以外は、図６のステップＳ２１０において副作用判定・学習部１０８が図１０のフローチャートにしたがって行う点数正規化処理と同様である。よって、ここでは詳しい説明を省略する。
【０３２５】
そして、次のステップＳ７１２で類薬判定・学習部１１２は、ステップＳ７１１で正規化した点数を図１３の処理の戻り値として返し、図１３の処理は終了する。つまり、図１３の処理に相当する図１２のステップＳ６１３において、類薬判定・学習部１１２は、上記の正規化した点数を類似度として取得する。
【０３２６】
以上、図１１〜１３を参照して説明した上記（ｃ４）の前処理によれば、学習結果テーブル２０４の「既知副作用リスト」フィールド以外のフィールドが予め学習される。したがって、ある特定の自社薬について複数の医療機関から安全性情報報告文書２０５が寄せられるとしても、類薬処理部１０３は当該特定の自社薬の類薬の学習を前処理において１回行うだけでよい。
【０３２７】
また、図１３の効能・効果類似度算出処理には、次の（ｅ１）と（ｅ２）の特徴がある。
（ｅ１）図１３に例示したアルゴリズムは、ＴＦ・ＩＤＦ値を用いてベクトル空間モデルにしたがって文書間の類似度を算出する一般的なアルゴリズムとは異なり、効能又は効果に基づいて類薬か否かを判定するのに適するように工夫されたものである。つまり、図１３に示したアルゴリズムは、医薬品には複数の効能又は効果がある場合が珍しくないことと、一部の効能又は効果が高い類似度を示している医薬品同士は類薬と見なせることを利用して、類薬の判定に適するよう工夫されている。
【０３２８】
例えば、第１の医薬品は疾病ＸとＹに効果があり、第２の医薬品は疾病ＹとＺに効果があるかもしれない。この場合、第１と第２の医薬品の効果は、全体としては必ずしも類似性が高いわけではない。よって、ＴＦ・ＩＤＦ値を用いてベクトル空間モデルにしたがって文書間の類似度を算出する一般的なアルゴリズムによれば、「第１と第２の医薬品が類似する」という結果が得られるとは限らない。
【０３２９】
他方で、疾病Ｙに効果があるという点で、第１と第２の医薬品は類薬と見なせるが、図１３の処理によれば、疾病Ｙに効果があるという記載同士の類似性から、類薬判定・学習部１１２は「第１と第２の医薬品は類薬同士である」という結論を得ることができる。その理由は、以下のとおりである。
【０３３０】
第１と第２の医薬品に対応する効能・効果キーワード群はそれぞれ疾病Ｙに関するキーワードを含む。よって、本実施形態によれば、疾病Ｙに関するキーワード同士の組み合わせに関して図１３のステップＳ７０７で「一致の基準を満たす」と判断される。したがって、疾病Ｙに関するキーワード同士の類似度を示す点数を使った点数正規化処理が行われる。よって、図１２に示した閾値γ１が適切に設定されていれば、類薬判定・学習部１１２は「第１と第２の医薬品は類薬同士である」と判断することができる。
【０３３１】
なお、実施形態によっては、類薬判定・学習部１１２はＴＦ・ＩＤＦ値を補助的に用いてもよい。つまり、類薬判定・学習部１１２は、ＴＦ・ＩＤＦ値を使って学習対象薬と選択薬それぞれの添付文書２０２の「効能又は効果」セクションの特徴ベクトルを求め、特徴ベクトル同士の近さ（例えば特徴ベクトル同士のなす角）を計算してもよい。そして、類薬判定・学習部１１２は、特徴ベクトル同士の近さと図１３の処理によって得た類似度の双方に基づいて、図１２のステップＳ６１４において学習対象薬と選択薬が類薬同士か否かを判断してもよい。
【０３３２】
（ｅ２）図１３の処理では、長いキーワードの一致ほど重視される。つまり、図７の点数計算処理から明らかなとおり、長いキーワード同士の一致ほど自然に点数も高くなるが、図１３のステップＳ７０９においてはキーワードの長さによる違いは考慮されず、単に点数の大きさのみが判断の基準に使われる。よって、長いキーワード同士で一致する組み合わせがある場合、短いキーワード同士の一致はステップＳ７１１以降の処理にまったく影響しない場合もある。
【０３３３】
例えば、学習対象薬と選択薬の間で完全に一致する１０バイトのキーワードが３組あるとする。すると、そのほかに完全に一致する４バイトのキーワードの組がいくつあっても、それらの４バイトのキーワードの一致によって得られた点数は、ステップＳ７１１以下では考慮されない。したがって、図１３の処理で得られた類似度を使って類薬判定・学習部１１２が図１２のステップＳ６１４で行う判断に対しても、上記の４バイトのキーワード間の一致は何の影響も及ぼさない。
【０３３４】
このように本実施形態では、長いキーワード同士の一致が、短いキーワード同士の一致よりも重要視され、優先的に考慮される。この点は、以下の理由から、類薬の判定に適した特徴であると言える。
【０３３５】
一般的な傾向として、長いキーワードほど個別具体的な内容を示すことが多い。よって、学習対象薬と選択薬の間で長いキーワードが一致していれば、限定された個別具体的な疾病ないし症状に対して学習対象薬と選択薬が同種の効果を持っている蓋然性も高い。つまり、長いキーワードが一致していれば、学習対象薬と選択薬は類薬である蓋然性も高い。よって、本実施形態では、蓋然性の高さを反映して長いキーワードの一致ほど重視するように、図１３のステップＳ７０９ではあえてキーワードの長さによる正規化などは行わず、単純に点数の大きさのみが判断の基準として使われる。
【０３３６】
続いて、添付文書２０２の追加又は更新にともなって判定装置１００が行う上記（ｃ５）の前処理について、図１４を参照して説明する。
図１４は、追加・更新処理のフローチャートである。なお、本実施形態では、追加・更新処理の開始を指示する入力を契機として前処理制御部１１３が追加・更新処理を開始する。また、当該入力は、以下の（ｆ１）と（ｆ２）の情報の指定も含む。
【０３３７】
（ｆ１）添付文書２０２の追加又は更新の対象となる医薬品（以下「対象薬」という）のＩＤ（以下「対象薬ＩＤ」という）。
（ｆ２）追加又は更新される新規添付文書を特定する新規添付文書特定情報。例えば、新規添付文書のファイルが既に記憶装置３０７上に作成されている場合は、新規添付文書特定情報は、当該ファイルのパスでもよい。あるいは、他のコンピュータ３１２上に新規添付文書のファイルがある場合は、新規添付文書特定情報は、Uniform Resource Identifier（ＵＲＩ）でもよい。
【０３３８】
さて、入力装置３０５を介して対象薬ＩＤと新規添付文書特定情報が入力され、追加・更新処理の開始が指示されると、前処理制御部１１３は追加・更新処理を開始する。そして、ステップＳ８０１で前処理制御部１１３は、入力された対象薬ＩＤを検索キーとして学習結果テーブル２０４を検索し、入力された対象薬ＩＤをＩＤとして持つエントリが学習結果テーブル２０４にあるか否かを確認する。
【０３３９】
入力された対象薬ＩＤをＩＤとして持つエントリが学習結果テーブル２０４にある場合は、登録済みの添付文書２０２の更新のために追加・更新処理の開始が指示されたということなので、処理はステップＳ８０２に移行する。他方、入力された対象薬ＩＤをＩＤとして持つエントリが学習結果テーブル２０４にない場合は、新たな医薬品についての添付文書２０２の追加のために追加・更新処理の開始が指示されたということなので、処理はステップＳ８０３に移行する。
【０３４０】
ステップＳ８０２で前処理制御部１１３は、対象薬の添付文書２０２を、新規添付文書特定情報により特定される新規添付文書で置換する。そして、処理はステップＳ８０５に移行する。
【０３４１】
また、ステップＳ８０３で前処理制御部１１３は、新規添付文書特定情報により特定される新規添付文書を、対象薬の添付文書２０２として添付文書群２０１に追加する。そして、処理はステップＳ８０４に移行する。なお、本実施形態では上述のごとく、添付文書２０２のファイル名が医薬品のＩＤを含むので、ステップＳ８０２とＳ８０３で前処理制御部１１３は適宜ファイル名の付け替えも行う。
【０３４２】
ステップＳ８０４で前処理制御部１１３は、対象薬についてのエントリを学習結果テーブル２０４に追加する。つまり、前処理制御部１１３は、入力装置３０５を介して指定された対象薬ＩＤを「ＩＤ」フィールドに設定し、かつ他のフィールドを空に初期化したエントリを、学習結果テーブル２０４に追加する。そして、処理はステップＳ８０５に移行する。
【０３４３】
ステップＳ８０５で前処理制御部１１３は、効能・効果キーワード抽出部１１１に対して、対象薬の添付文書２０２の「効能又は効果」セクションからキーワードを抽出して学習結果テーブル２０４に登録するよう命令する。そして、効能・効果キーワード抽出部１１１は命令にしたがってキーワード抽出と学習結果テーブル２０４への登録を行う。なお、ステップＳ８０５は、図１１のステップＳ５０４と類似の処理であり、違いはキーワード抽出の対象がどの医薬品の添付文書２０２かという点だけなので、詳細な説明は割愛する。
【０３４４】
そして、次のステップＳ８０６で前処理制御部１１３は、副作用キーワード抽出部１０７に対して、対象薬の添付文書２０２の「副作用」セクションからキーワードを抽出して学習結果テーブル２０４に登録するよう命令する。そして、副作用キーワード抽出部１０７は命令にしたがってキーワード抽出と学習結果テーブル２０４への登録を行う。なお、ステップＳ８０６は、図１１のステップＳ５０５と類似の処理であり、違いはキーワード抽出の対象がどの医薬品の添付文書２０２かという点だけなので、詳細な説明は割愛する。また、ステップＳ８０５とＳ８０６の実行順序は逆でもよい。
【０３４５】
さらに、次のステップＳ８０７で前処理制御部１１３は、添付文書２０２が登録されている医薬品の数を求め、求めた数を変数Ｎに代入して記憶する。
そして、次のステップＳ８０８で前処理制御部１１３は、類薬判定・学習部１１２に対して対象薬の類薬を学習するよう命令し、類薬判定・学習部１１２は対象薬の類薬を学習する。すなわち、ステップＳ８０８で類薬判定・学習部１１２が行う処理は図１２に示した類薬学習処理である。また、ステップＳ８０８で前処理制御部１１３は、追加・更新処理の開始時に指定された対象薬ＩＤを、学習対象薬ＩＤとして類薬判定・学習部１１２に通知するとともに、学習対象薬との比較範囲を１番目からＮ番目と指定する。
【０３４６】
なお、図１２のステップＳ６０１に示したように、類薬判定・学習部１１２は学習結果テーブル２０４に学習済みの類薬リストを使って類薬学習リストを初期化する。よって、添付文書２０２の更新のために図１４の追加・更新処理が行われる場合、対象薬に関して学習結果テーブル２０４に学習済みの、対象薬の類薬リストの内容は消えない。
【０３４７】
以上のとおり、本実施形態によれば、類薬処理部１０３は、判定対象薬ＩＤ２０６で特定される判定対象薬に関して、予め類薬リストの学習を行う。前処理の段階ではどの医薬品が判定対象薬かは決まってはいないが、判定対象薬に注目した観点から前処理を説明しなおせば下記のとおりである。
【０３４８】
すなわち、効能・効果キーワード抽出部１１１は、判定対象薬及び判定対象薬以外の他の医薬品のそれぞれの添付文書２０２における効能又は効果の記載部分に対して語句抽出処理を行って効能効果語句集合を取得する効能効果語句抽出手段の一例である。本実施形態では、取得された効能効果語句集合は、学習結果テーブル２０４の「効能・効果キーワード群」フィールドに格納される。
【０３４９】
また、類薬判定・学習部１１２は、判定対象薬以外の他の医薬品の少なくとも一部について、それぞれ、判定対象薬の類薬か否かの判定を行う第１の類薬判定手段の一例である。第１の類薬判定手段としての類薬判定・学習部１１２は、他の医薬品に関して取得された効能効果語句集合に含まれる語句と、判定対象薬に関して取得された効能効果語句集合に含まれる語句との組み合わせを、キーワード類似度評価部１０９に評価させる。
【０３５０】
さらに、第１の類薬判定手段としての類薬判定・学習部１１２は、複数の組み合わせについての評価を集計することで、判定対象薬と、選択薬として注目している当該他の医薬品との間の効能又は効果の類似度を示す値を算出する。つまり、類薬判定・学習部１１２は、キーワード類似度評価部１０９による評価の集計として、具体的には、一致の基準を満たす語句のうちで上位３位までの点数を選び出して正規化する処理を行う。
【０３５１】
そして、第１の類薬判定手段としての類薬判定・学習部１１２は、上記のように集計によって算出した、類似度を示す値を、閾値γ１と比較する。そして、類薬判定・学習部１１２は、算出した値の示す類似度が閾値γ１の示す類似度よりも高いとき、当該他の医薬品を判定対象薬の類薬と判定する。よって、類薬リストを参照して判定対象薬の類薬を認識する類薬認識部１０５は、第１の類薬判定手段としての類薬判定・学習部１１２の判定結果にしたがって類薬を認識していると言える。
【０３５２】
また、第１の類薬判定手段としての類薬判定・学習部１１２による判定は、判定対象薬以外の他の医薬品の少なくとも一部について行われると説明したが、「少なくとも一部」という意味は次のとおりである。
【０３５３】
すなわち、第１の類薬判定手段としての判定は、本実施形態では図１２のステップＳ６１３とＳ６１４において行われる。そして、ステップＳ６１３は、必ずしもすべての医薬品について実行されるわけではない。
【０３５４】
つまり、類薬判定・学習部１１２は、判定対象薬以外の複数の他の医薬品のうち、添付文書２０２に記載されている薬効分類名、基準名、一般名、化学名又は構造式が判定対象薬と一致する医薬品を類薬と判定する第２の類薬判定手段としての機能も実現する。そして、類薬判定・学習部１１２は、第２の類薬判定手段として図１２のステップＳ６０７〜Ｓ６１２の処理を行い、第２の類薬判定手段としては類薬と判定しなかった医薬品についてのみ、第１の類薬判定手段としてステップＳ６１３〜Ｓ６１４の処理を行う。
【０３５５】
そのため、第１の類薬判定手段としての類薬判定・学習部１１２が判定を行う対象は、判定対象薬以外の他の医薬品のすべてとは限らない。よって、上記の説明では「少なくとも一部」と述べた。このように、ステップＳ６０７〜Ｓ６１２の処理と比べて複雑なステップＳ６１３〜Ｓ６１４の処理を行う対象を一部の類薬に限ることで、無駄な処理負荷を減らすことができる。
【０３５６】
ところで、本発明は上記実施形態に限られるものではない。上記の説明においてもいくつかの変形について説明したが、上記実施形態は、さらに例えば下記（ｇ１）〜（ｇ８）の観点から様々に変形することもでき、これらの変形は、相互に矛盾しない限り、任意に組み合わせることが可能である。
【０３５７】
（ｇ１）図７の点数計算処理に関する変形
キーワード抽出のアルゴリズムによっては、キーワード類似度評価部１０９が行う図７の点数計算処理が変形され、また、あわせて学習結果テーブル２０４の効能・効果キーワード群と副作用キーワード群のデータ形式が変形されてもよい。
【０３５８】
具体的には、副作用キーワード抽出部１０７が形態素解析を利用してキーワード抽出を行う場合、キーワード類似度評価部１０９が図６のステップＳ２０５で行う図７の点数計算処理は、以下のように変形されてもよい。同様に、効能・効果キーワード抽出部１１１が形態素解析を利用してキーワード抽出を行う場合、キーワード類似度評価部１０９が図１３のステップＳ７０６で行う図７の点数計算処理は、以下のように変形されてもよい。
【０３５９】
すなわち、図７の点数計算処理は、キーワードを部分文字列に分割する分割位置を形態素区切りの位置に限定するように変形されてもよい。
図７の点数計算処理のアルゴリズムは、キーワードＡとＢの双方について、すべての可能な分割パターンを網羅するように調べ上げる方針にしたがう。よって、図７の点数計算処理では、キーワード内の任意の位置が、部分文字列同士を分割する分割位置になりうる。
【０３６０】
つまり、キーワード類似度評価部１０９は、２つの語句同士の類似度を求めるのに、２つの語句について、それぞれの語句内で互いに隣接する任意の２文字の間で分割する分割パターンとして可能な分割パターン同士のすべての組み合わせについての評価を集計する。なお、ここでの「集計」とは、図７の例では具体的には最高の評価を選び出すことに相当する。
【０３６１】
そのため、図７に示した上記実施形態では、キーワード類似度評価部１０９が考慮する分割パターンの組み合わせの数が多く、キーワード類似度評価部１０９の処理負荷が高い。
【０３６２】
それに対し、キーワードを部分文字列に分割する分割位置を形態素区切りの位置に限定するように変形された点数計算処理においては、キーワードＡとＢそれぞれに関する分割パターンの数が限定されるので、組み合わせの数も少なく抑えられる。よって、キーワード類似度評価部１０９の処理負荷も減る。
【０３６３】
例えば、図９に例示した「全身麻酔剤」というキーワード６０１は５文字なので、図７の点数計算処理では、キーワード６０１に対して１６（＝２５−１）通りの分割パターンが考慮される。
【０３６４】
他方、キーワード６０１が形態素解析の結果を利用して抽出されたものであるとすると、上記のように変形された点数計算処理においては、キーワード６０１に対して可能な分割パターンの数はごく少数である。
【０３６５】
例えば、「全身麻酔剤」というキーワード６０１は、「全身」という名詞と「麻酔」という名詞と「剤」という名詞の連なりとして、形態素解析の結果から得られたものだとする。すると、キーワード６０１内に形態素区切りの位置は２箇所しかないので、上記のように変形された点数計算処理においては、キーワード６０１に対して可能な分割パターンの数は４（＝２２）通りしかない。すなわち、この例では、図９に示した３通りの分割パターン６０３ａ〜６０３ｃと、「全身／麻酔剤」という分割パターンという合計４通りのみが可能な分割パターンである。
【０３６６】
したがって、上記のように変形された点数計算処理は、図７の点数計算処理と比べると、キーワード類似度評価部１０９の計算負荷を少なくする効果を奏する。逆に、上記の変形された点数計算処理と比べて図７の点数計算処理の方が優れている点としては、形態素解析用の辞書に登録されていない未知語に対する頑健性（robustness）が挙げられる。
【０３６７】
また、上記のように変形された点数計算処理をキーワード類似度評価部１０９が行えるようにするために、学習結果テーブル２０４が変形されてもよい。例えば、学習結果テーブル２０４は、副作用キーワード抽出部１０７が形態素解析の結果を用いて抽出した各キーワードにおける形態素区切りの位置を示す情報を含むように変形されてもよい。形態素区切りの位置を示す情報は、例えば、学習結果テーブル２０４の新たなフィールドに格納されてもよいし、「副作用キーワード群」フィールド自体に含まれてもよい。
【０３６８】
例えば、副作用キーワード抽出部１０７は、適宜のデリミタ文字を用いたり所定の文法にしたがってマークアップしたりすることで形態素区切りの位置を示したキーワードを、副作用キーワード群の各要素として学習結果テーブル２０４に記録してもよい。あるいは、副作用キーワード抽出部１０７は、副作用キーワード群内の各キーワードに関する形態素区切りの位置を示す情報を、学習結果テーブル２０４の新たなフィールドに記録してもよい。
【０３６９】
もちろん、効能・効果キーワード抽出部１１１と「効能・効果キーワード群」フィールドに関しても、上記と同様の変形が可能である。
そして、学習結果テーブル２０４が形態素区切りの位置を示す情報を保持していれば、副作用判定・学習部１０８又は類薬判定・学習部１１２は、学習結果テーブル２０４から形態素区切りの位置を示す情報を容易に読み出すことができる。
【０３７０】
よって、副作用判定・学習部１０８は図６のステップＳ２０５において、選択キーワードにおける形態素区切りの位置を示す情報をキーワード類似度評価部１０９に通知することができる。
【０３７１】
また、副作用キーワード抽出部１０７は、図３のステップＳ１０４で安全性情報報告文書２０５から形態素解析により選択副作用を抽出している場合には、選択副作用における形態素区切りの位置を示す情報を副作用判定・学習部１０８に通知することもできる。よって、副作用判定・学習部１０８は、副作用キーワード抽出部１０７から通知された情報をキーワード類似度評価部１０９に通知することができ、キーワード類似度評価部１０９は選択副作用における形態素区切りの位置を認識することができる。
【０３７２】
同様に、類薬判定・学習部１１２は図１３のステップＳ７０６において、キーワードＷ１とＷ２それぞれにおける形態素区切りの位置を示す情報をキーワード類似度評価部１０９に通知することができる。
【０３７３】
したがって、キーワード類似度評価部１０９は、上記のように変形された点数計算処理においては、処理対象の２つのキーワードそれぞれにおける形態素区切りの位置を示す情報を認識することができる。すると、上記のとおり、キーワード類似度評価部１０９は、キーワードを部分文字列に分割する分割位置を形態素区切りの位置に限定することで、２つのキーワード間の類似度を示す点数を比較的少ない計算量で計算することができる。
【０３７４】
また、キーワード類似度評価部１０９は、予め決められた下限より短い部分文字列を含まない分割パターン同士の組み合わせについてのみ、図７のステップＳ３０６〜Ｓ３１４の処理を行ってもよい。例えば、下限が「２文字」あるいは「４バイト」などと決められていてもよい。すると、計算量が削減される効果も得られ、例えば「心臓」を含むキーワードと「腎臓」を含むまったく異なるキーワードとの間で「臓」という１文字の一致に起因してノイズ的に上乗せされる分の点数の影響も排除することができる。
【０３７５】
（ｇ２）類薬の学習を行うタイミングに関する変形
上記実施形態では、図１２の類薬学習処理が図１１のステップＳ５０９と図１４のステップＳ８０８において行われる。すなわち、類薬は、図３の処理が実行される前に学習される。つまり、上記実施形態では、類薬認識部１０５が、医薬品を一意に識別する識別情報と当該医薬品の類薬とを関連付ける類薬学習結果情報を、格納部１０１の学習結果テーブル２０４から読み出すことにより、判定対象薬の類薬を認識する。
【０３７６】
しかし、実施形態によっては、類薬認識部１０５が類薬処理部１０３を含んでもよく、その場合、副作用処理部１０２が図３の処理を行うときに、類薬認識部１０５内の類薬処理部１０３が図１２の類薬学習処理を行ってもよい。
【０３７７】
つまり、類薬処理部１０３は、上記実施形態のように事前に類薬学習処理を行う代わりに、副作用処理部１０２が図３の処理を行うときに、その場で類薬学習処理を行ってもよい。具体的には、図３のステップＳ１０２の直前に図１２の類薬学習処理が行われてもよい。
【０３７８】
なお、その場合には、例えば類薬認識部１０５が判定対象薬ＩＤ２０６を学習対象薬ＩＤとして類薬判定・学習部１１２に指定すればよい。また、類薬認識部１０５は、図１４のステップＳ８０８で前処理制御部１１３が類薬判定・学習部１１２に指定するのと同様に、１番目からＮ番目までのすべての添付文書２０２を比較対象の範囲として類薬判定・学習部１１２に指定する。
【０３７９】
そして、類薬判定・学習部１１２が図１２の類薬学習処理を終えると、類薬認識部１０５は、学習された類薬リストをステップＳ１０２において取得することができる。あるいは、類薬判定・学習部１１２は、類薬学習処理の結果を学習結果テーブル２０４に記録する代わりに、類薬認識部１０５に類薬学習処理の結果を直接通知してもよい。つまり、実施形態によっては、学習結果テーブル２０４の類薬リストのフィールドは省略されてもよい。
【０３８０】
以上をまとめると、類薬認識手段を実現する類薬認識部１０５が類薬処理部１０３を含み、類薬処理部１０３がステップＳ１０２の直前に類薬学習処理を行う場合、類薬認識部１０５は、複数の医薬品の各々について添付文書２０２を読み出すことで類薬を認識する。すなわち、類薬認識手段の一部としての類薬処理部１０３は、複数の医薬品の各々について添付文書２０２を格納部１０１から読み出し、読み出した添付文書２０２を用いて類薬学習処理を行う。すると、類薬学習処理の結果、類薬処理部１０３を含む類薬認識部１０５は、複数の他の医薬品の中で判定対象薬に類似する類薬を認識することができる。
【０３８１】
また、副作用判定・学習部１０８又は類薬判定・学習部１１２による同義語辞書２０３へのエントリの追加は、ある２つの医薬品同士が類薬か否かの判断に影響を及ぼすことがある。なぜなら、図１２の類薬学習処理のステップＳ６１３では図１３の処理が行われ、図１３のステップＳ７０６でキーワード類似度評価部１０９が行う図７の点数計算処理のステップＳ３０９では、同義語辞書２０３が参照されるからである。よって、同義語辞書２０３へのエントリの追加を契機として不定期に、あるいは適宜の間隔で定期的に、前処理制御部１１３は類薬判定・学習部１１２に類薬学習処理の再実行を命じてもよい。
【０３８２】
（ｇ３）装置構成に関する変形
上記実施形態では、判定装置１００が副作用処理部１０２と類薬処理部１０３の双方を含むが、類薬処理部１０３を含む第１の装置と、副作用処理部１０２を含む第２の装置が、別々に設けられていてもよい。そして、第１の装置が前処理により学習結果テーブル２０４の既知副作用リスト以外のフィールドを学習し、第２の装置が第１の装置から学習の結果得られた学習結果テーブル２０４のデータを受け取ってもよい。
【０３８３】
第２の装置は、受け取った学習結果テーブル２０４のデータを、第２の装置がアクセス可能な記憶装置に格納し、参照することができる。よって、第２の装置は自ら前処理を行わなくても、図３の処理を実行することができる。
【０３８４】
また、図１の判定装置１００においては、キーワード類似度評価部１０９が副作用処理部１０２と類薬処理部１０３の間で共有されている。しかし、実施形態によっては、副作用処理部１０２と類薬処理部１０３にそれぞれ別々のキーワード類似度評価部１０９が設けられていてもよい。
【０３８５】
また、図１では判定装置１００の内部に格納部１０１があるが、格納部１０１は判定装置１００の外部にあってもよい。例えば、判定装置１００の格納部１０１以外の構成要素が図２のコンピュータ３００により実現され、格納部１０１が図２の他のコンピュータ３１２の記憶装置により実現されてもよい。
【０３８６】
（ｇ４）ユーザインタフェースに関する変形
上記実施形態に関して例示したユーザインタフェースは例示に過ぎない。
例えば、副作用判定・学習部１０８は、図５に示した副作用判定結果画面４００以外の形式の画面を出力装置３０６に表示させてもよい。あるいは、副作用判定・学習部１０８は、各選択副作用についての判断結果を、Graphical User Interface（ＧＵＩ）ではなくCommand-Line Interface（ＣＬＩ）を介して出力してもよい。また、副作用判定・学習部１０８は、既知の可能性があると判断した副作用に関して、ユーザからの既知か未知かの判断の入力を、図５の副作用判定結果画面４００などのＧＵＩを介して受け取ることもできるし、ＣＬＩを介して受け取ることもできる。
【０３８７】
同様に、ある２つの医薬品同士が類薬か否かに関するユーザの判断結果を類薬判定・学習部１１２が受け付けるためのユーザインタフェースも、実施形態に応じて任意であり、ＧＵＩでもよいしＣＬＩでもよい。
【０３８８】
また、図３の例では、副作用判定・学習部１０８は、判定対象薬のすべての類薬について、当該類薬の副作用キーワード群と選択副作用との類似度をステップＳ１１２で求めている。しかし、実施形態によっては、副作用判定・学習部１０８は、判定対象薬の一部の類薬についてのみステップＳ１１２の処理を行ってもよい。以下に、判定対象薬に類薬が３つある場合を具体例として挙げて説明する。
【０３８９】
副作用判定・学習部１０８は、まず１つ目の類薬についてステップＳ１１２の処理を行い、その結果得られた類似度がα１以上であれば、「選択副作用は既知の副作用である」と判断することができる。よって、副作用判定・学習部１０８は、ステップＳ１１３とＳ１１４の処理を行った後、ステップＳ１１０に戻らずにすぐにステップＳ１１６の処理を実行してもよい。つまり、この場合、副作用判定・学習部１０８は、選択副作用に関しては、２つ目と３つ目の類薬と判定対象薬との比較を省略してもよい。
【０３９０】
また、場合によっては、１つ目の類薬に関して行ったステップＳ１１２の処理の結果として得られた類似度がα１未満であり、２つ目の類薬に関して行ったステップＳ１１２の処理の結果として得られた類似度がα１以上ということもある。その場合、副作用判定・学習部１０８は、２つ目の類薬に関してステップＳ１１３の判断の後にステップＳ１１４の処理を行い、その後すぐにステップＳ１１６の処理を実行すればよい。
【０３９１】
すなわち、副作用判定・学習部１０８は、α１以上の類似度が得られるまでは類薬を順々に考慮するが、ある類薬に関してα１以上の類似度が得られれば、残りの類薬についてはステップＳ１１１〜Ｓ１１５の処理を省略してもよい。
【０３９２】
（ｇ５）データに関する変形
図１には同義語辞書２０３をテーブル形式で示したが、同義語辞書２０３のデータ形式は任意である。また、図４の学習結果テーブル２０４が表すデータも、テーブル以外の任意のデータ形式で表すことができる。例えば、同義語辞書２０３と学習結果テーブル２０４は、eXtensible Markup Language（ＸＭＬ）データベースにより実現されてもよい。
【０３９３】
なお、同義語辞書２０３は省略可能である。その場合、同義語辞書２０３へのエントリの追加処理も省略可能であり、また、部分文字列類似度評価部１１０は、図７のステップＳ３０９で、部分文字列ｓｕｂｓｔｒと完全一致する部分文字列のみを探す。
【０３９４】
また、上記実施形態では個々の添付文書２０２がそれぞれ１つのファイルである場合を例として説明したが、添付文書群２０１全体が１つのファイルであってもよい。あるいは、学習結果テーブル２０４と添付文書群２０１の全体が１つのＸＭＬデータベースファイルにより実現されてもよい。
【０３９５】
そして、上記実施形態では、各医薬品のＩＤとして販売名コードが使われるが、販売名コード以外のデータ（例えば前処理制御部１１３が自動的に各医薬品に割り付ける連番）がＩＤとして利用されてもよい。
【０３９６】
また、図８に示した配点情報５０１と基準値情報５０２における具体的数値は一例であり、実施形態に応じて適宜具体的数値は変えることができる。また、例えば図８の基準値情報５０２によれば、基準値は、取りうる最高点数の定数倍（β倍）として定義されているが、基準値は、取りうる最高点数以下の値であればよく、取りうる最高点数の定数倍でなくてもよい。また、実施形態によっては、βが、ユーザ指定の可能な可変パラメタでもよい。
【０３９７】
そして、学習結果テーブル２０４は、図４に示したフィールドのうち一部が省略されていてもよい。例えば、上記（ｇ２）に関して述べたように、「類薬リスト」フィールドは実施形態によっては省略可能である。
【０３９８】
同様に、「効能・効果キーワード群」フィールドと「副作用キーワード群」フィールドも、実施形態によっては省略可能である。つまり、この２つのフィールドをなくす代わりに、キーワード群を使う処理のたびに、効能・効果キーワード抽出部１１１又は副作用キーワード抽出部１０７がキーワード抽出を行うことも可能である。
【０３９９】
例えば、キーワード群を使う処理のたびに副作用キーワード抽出部１０７がキーワード抽出を行う場合には、副作用キーワード抽出部１０７によって比較対象集合取得手段を実現することができる。すなわち、比較対象集合取得手段としての副作用キーワード抽出部１０７は、類薬として認識された医薬品の添付文書２０２における副作用の記載部分に含まれる語句の集合を比較対象語句集合として取得する。
【０４００】
具体的には、比較対象集合取得手段としての副作用キーワード抽出部１０７は、類薬として認識された医薬品の添付文書２０２を格納部１０１から読み出す。そして、副作用キーワード抽出部１０７は、読み出した当該添付文書２０２における副作用の記載部分から、語句抽出処理により語句の集合を抽出することによって、比較対象語句集合を取得する。
【０４０１】
また、実施形態によっては、「既知副作用リスト」フィールドも省略可能である。ただし、上記実施形態では、様々な医療機関から同じ自社薬について同じ副作用が複数回報告される可能性を想定して、学習結果テーブル２０４には「既知副作用リスト」フィールドが設けられている。
【０４０２】
つまり、ある副作用の発生が初めて医療機関から製薬会社に報告されてから、添付文書２０２の改訂が行われるまでの期間中は、当該副作用は周知ではないので、異なる医療機関がそれぞれ製薬会社に当該副作用の報告を行うかもしれない。その場合に、判定装置１００あるいはユーザが同じ判断を何度も繰り返さなくてもよいように、上記実施形態では学習結果テーブル２０４が「既知副作用リスト」フィールドを備え、副作用判定・学習部１０８が「既知副作用リスト」フィールドの学習を行う。
【０４０３】
なお、以上例示したようなフィールドの省略とは逆に、学習結果テーブル２０４は、図４にないフィールドをさらに有していてもよい。例えば、判定装置１００が製薬会社において運用される場合、学習結果テーブル２０４は、自社薬か他社薬かを示すフラグのフィールドを有していてもよい。すると、類薬の学習を行う学習対象薬を自社薬に限定することができるようになる。
【０４０４】
上記実施形態における図１１と１４の処理は、各医薬品がどの製薬会社の製品かによらない処理であり、判定装置１００が製薬会社以外の第３者機関で運用される場合にも適用可能な処理である。それに対し、判定装置１００が製薬会社で運用される場合は、安全性情報報告文書２０５は自社薬に関するもののみである。よって、他社薬同士が類薬か否かという情報は必要ではなく、自社薬同士が類薬か否か、自社薬と他社薬が類薬か否か、という情報さえあれば十分である。
【０４０５】
そこで、例えば、前処理制御部１１３は、図１１のステップＳ５０９の類薬学習処理を類薬判定・学習部１１２に行わせる前に、ｉ番目の医薬品のＩＤに対応する学習結果テーブル２０４内のエントリにおける上記フラグの値を参照する。すると、前処理制御部１１３は、フラグの値から、ｉ番目の医薬品が自社薬か否かを判断することができる。
【０４０６】
そして、ｉ番目の医薬品が自社薬なら、前処理制御部１１３はステップＳ５０９のとおり類薬判定・学習部１１２に類薬学習処理を行わせる。他方、ｉ番目の医薬品が他社薬なら、ステップＳ５０９は省略される。
【０４０７】
また、図１４の処理は次のように変形されてもよい。すなわち、前処理制御部１１３は、ステップＳ８０６の後で、対象薬ＩＤに対応する学習結果テーブル２０４のエントリにおいて上記フラグの値を参照し、対象薬が自社薬か否かを判断する。そして、対象薬が自社薬の場合は、図１４と同様に前処理制御部１１３はステップＳ８０７の処理を実行し、ステップＳ８０８で類薬判定・学習部１１２に類薬学習処理を行わせればよい。
【０４０８】
他方、対象薬が他社薬の場合、前処理制御部１１３は、各自社薬について、当該自社薬を学習対象薬として図１２の類薬学習処理を行うよう類薬判定・学習部１１２に命令する。その際、前処理制御部１１３は、類薬学習処理を行う比較範囲を、図１４における対象薬（つまり添付文書２０２の追加又は更新があった他社薬）のみに限定するよう、類薬判定・学習部１１２に指定すればよい。
【０４０９】
以上のように前処理を変形することで、自社薬についてのみ効率よく類薬処理部１０３が類薬の学習を行うことが可能となる。
また、図４の例では学習結果テーブル２０４の既知副作用リストの要素は、既知と判定された副作用である。しかし、実施形態によっては、どの類薬を根拠として副作用が既知と判定されたのかを示す類薬ＩＤと当該副作用とのペアが、既知副作用リストの各要素として記録されてもよい。つまり、図３のステップＳ１１６又はＳ１１７における学習の際に、副作用判定・学習部１０８は、既知副作用学習リスト又は既知副作用候補リスト内のＩＤを副作用と対応づけたペアを、学習結果テーブル２０４の既知副作用リストに追加してもよい。
【０４１０】
（ｇ６）点数正規化処理に関する変形
図１０の点数正規化処理は、上位３位までの点数を引数とする。しかし、Ｔを２以上の任意の整数として、点数正規化処理は、上位Ｔ位までの点数を引数とするように変形されてもよい。その場合も、点数正規化処理を行う副作用判定・学習部１０８又は類薬判定・学習部１１２は、ＮＵＬＬではなく具体的に値の与えられているｔ個（ｔ≦Ｔ）の引数を使って、ｔ個の引数の値の２乗平均平方根を、正規化した値として算出すればよい。
【０４１１】
あるいは、副作用判定・学習部１０８又は類薬判定・学習部１１２は、複数の点数の２乗平均平方根ではなく、複数の点数の相加平均、相乗平均、重み付き平均などを、複数の点数を正規化した点数として求めてもよい。
【０４１２】
（ｇ７）配点に関する変形
上記実施形態では、類薬判定・学習部１１２がキーワード類似度評価部１０９に行わせる点数計算処理と、副作用判定・学習部１０８がキーワード類似度評価部１０９に行わせる点数計算処理で、同じ図８の配点情報５０１が使われる。しかし、実施形態によっては、類薬判定・学習部１１２がキーワード類似度評価部１０９に行わせる点数計算処理用の配点情報とは別の配点情報が、副作用判定・学習部１０８がキーワード類似度評価部１０９に行わせる点数計算処理で用いられてもよい。
【０４１３】
その場合、２種類の配点情報が使い分けられるのにあわせて、２種類の基準値情報が使い分けられてもよい。つまり、図６のステップＳ２０６における一致の基準と、図１３のステップＳ７０７における一致の基準は別の基準でもよい。
【０４１４】
また、図７のステップＳ３０９において、部分文字列同士が完全に一致する場合と同義語として一致する場合で、ステップ３１０で加算される配点が異なっていてもよい。つまり、図８の配点情報５０１は、長さごとに配点を定義する情報だが、配点情報５０１において、長さごとに、完全一致用の配点と同義語一致用の配点がそれぞれ定義されていてもよい。その場合、同じ長さに対応する完全一致用の配点は、同義語一致用の配点以上となるよう定義される。
【０４１５】
（ｇ８）キーワード抽出に関する変形
上記実施形態では、副作用キーワード抽出部１０７は添付文書２０２の「副作用」セクションからキーワードを抽出する。しかし、実施形態によっては、副作用キーワード抽出部１０７はさらに、添付文書２０２の「相互作用」セクションなどの他のセクションからもキーワードを抽出し、学習結果テーブル２０４の「副作用キーワード群」に加えてもよい。
【０４１６】
同様に、効能・効果キーワード抽出部１１１は添付文書２０２の「効能又は効果」セクションだけではなく「薬効薬理」セクションなどの他のセクションからもキーワードを抽出し、学習結果テーブル２０４の「効能・効果キーワード群」に加えてもよい。
【０４１７】
また、上記実施形態に関して、副作用キーワード抽出部１０７と効能・効果キーワード抽出部１１１がそれぞれ行うキーワード抽出のアルゴリズムをいくつか例示した。しかし、キーワード抽出のアルゴリズムは上記に例示したものに限らない。例えば、副作用キーワード抽出部１０７又は効能・効果キーワード抽出部１１１は、ストップワードリストを持っていてもよく、ストップワードリスト中のストップワードはキーワードとして抽出しないようにしてもよい。例えば、添付文書２０２に使われる用語の中では、「患者」や「投与」などの語がストップワードに含まれていてもよい。
【０４１８】
また、上記実施形態に関しては、形態素解析の結果を利用するキーワード抽出の例として、名詞の連なりをキーワードとして抽出する手法を例示したが、キーワードは名詞の連なりでなくてもよい。例えば、副作用キーワード抽出部１０７又は効能・効果キーワード抽出部１１１は、形態素解析の結果から、形容詞と当該形容詞に後続する名詞の連なりの全体を、キーワードとして抽出してもよい。
【０４１９】
また、このようにキーワードの中に複数種類の品詞が含まれる場合、同義語辞書２０３には、品詞の差を越えた同義語の対が登録されていてもよい。例えば、「上昇」と「高い」を対にしたエントリが、予め同義語辞書２０３に登録されていてもよい。すると、「血圧上昇」と「高い血圧」という２つのキーワードに対して図７の点数計算処理によって計算される点数もある程度高くなり、キーワードの意味をより良く点数に反映することも可能となる。
【０４２０】
最後に、上記の種々の実施形態に関して、さらに下記の付記を開示する。
（付記１）
医薬品を特定するための情報を受け付け、前記情報が示す前記医薬品を判定対象薬として特定する特定手段と、
前記判定対象薬の副作用について記載した報告文書を取得する報告文書取得手段と、
医薬品を一意に識別する識別情報と該医薬品の類薬とを関連付ける類薬学習結果情報を格納手段から読み出すことにより、あるいは、複数の医薬品の各々について、当該医薬品の前記識別情報と当該医薬品の副作用と当該医薬品の効能又は効果を含む添付文書を前記格納手段から読み出すことにより、複数の他の医薬品の中で前記判定対象薬に類似する類薬を認識する類薬認識手段と、
語句内に含まれる部分文字列同士の類似度を評価するのに、第１の長さと第２の長さを足した第３の長さの部分文字列同士が一致する場合には前記第１の長さの部分文字列同士が一致する場合の評価と前記第２の長さの部分文字列同士が一致する場合の評価を足した評価以上の高い評価を与える部分文字列類似度評価手段と、
２つの語句の各々をそれぞれ分割して得られる部分文字列同士の類似度を前記文字列類似度評価手段に評価させ、前記文字列類似度評価手段による評価の結果を集計することで、前記２つの語句の各々を１つ以上の部分文字列に分割する分割パターンの組み合わせを評価し、前記２つの語句それぞれの分割パターンの複数通りの組み合わせについての評価を用いて前記２つの語句同士の類似度を評価する語句類似度評価手段と、
前記報告文書から、前記判定対象薬の前記副作用を示す語句を、判定対象副作用語句として抽出する副作用語句抽出手段と、
前記類薬認識手段により前記類薬として認識された医薬品の添付文書を前記格納手段から読み出して、該添付文書における副作用の記載部分から、語句抽出処理により語句の集合を抽出することによって、あるいは、前記格納手段から、前記類薬認識手段により前記類薬として認識された前記医薬品の添付文書における副作用の記載部分からの語句抽出処理により得られた語句の集合を前記類薬として認識された前記医薬品の前記識別情報と関連付ける副作用学習結果情報を読み出すことによって、前記類薬として認識された前記医薬品の前記添付文書における前記副作用の前記記載部分に含まれる語句の集合を、比較対象語句集合として取得する比較対象集合取得手段と、
前記類薬の少なくとも一部について、それぞれ、当該類薬に関して取得された前記比較対象語句集合に含まれる語句と、前記判定対象副作用語句との組み合わせを、前記語句類似度評価手段に評価させ、評価の結果と第１の閾値とを用いて、前記判定対象副作用語句が示す前記副作用が当該類薬において既知の副作用か否かを判定する判定手段と、
前記判定手段による判定結果を出力する出力手段
を備えることを特徴とする情報処理装置。
（付記２）
前記判定対象薬の添付文書を前記格納手段から読み出し、該添付文書における効能又は効果の記載部分に対して語句抽出処理を行って第１の効能効果語句集合を取得し、前記複数の他の医薬品それぞれについて当該医薬品の添付文書を前記格納手段から読み出し、該添付文書における効能又は効果の記載部分に対して語句抽出処理を行って当該他の医薬品に関する第２の効能効果語句集合を取得する効能効果語句抽出手段と、
前記複数の他の医薬品の少なくとも一部について、それぞれ、
当該他の医薬品に関して取得された前記第２の効能効果語句集合に含まれる語句と、前記第１の効能効果語句集合に含まれる語句との組み合わせを、前記語句類似度評価手段に評価させ、
複数の組み合わせについての評価を集計することで、前記判定対象薬と当該他の医薬品との間の効能又は効果の類似度を示す値を算出し、
算出した前記値を第２の閾値と比較し、
算出した前記値の示す類似度が前記第２の閾値の示す類似度よりも高いとき、当該他の医薬品を前記判定対象薬の類薬と判定し、前記判定対象薬の前記識別情報と当該他の医薬品を関連付けるように前記格納手段上の前記類薬学習結果情報を更新する第１の類薬判定手段と、
をさらに備え、
前記類薬認識手段は、前記第１の類薬判定手段の判定結果にしたがって前記判定対象薬の前記類薬を認識する
ことを特徴とする付記１に記載の情報処理装置。
（付記３）
前記複数の他の医薬品のうち、前記添付文書に記載されている薬効分類名、基準名、一般名、化学名又は構造式が前記判定対象薬と一致する医薬品を、前記類薬と判定し、前記類薬と判定した当該医薬品を前記判定対象薬の前記識別情報と関連付けるように前記格納手段上の前記類薬学習結果情報を更新する第２の類薬判定手段をさらに備え、
前記第１の類薬判定手段は、前記複数の他の医薬品のうち前記第２の類薬判定手段により前記類薬として判定されていない医薬品について、前記類薬か否かの判定を行い、
前記類薬認識手段は、前記第２の類薬判定手段と前記第１の類薬判定手段双方の判定結果にしたがって前記判定対象薬の前記類薬を認識する
ことを特徴とする付記２に記載の情報処理装置。
（付記４）
前記語句類似度評価手段は、前記２つの語句について、それぞれの語句内で互いに隣接する任意の２文字の間で分割する分割パターンとして可能な分割パターン同士のすべての組み合わせについての評価を集計することで、前記２つの語句同士の前記類似度を求める
ことを特徴とする付記１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（付記５）
前記語句類似度評価手段は、前記２つの語句各々を形態素区切りの位置で分割する分割パターンのみを用いて前記２つの語句同士の前記類似度を求める
ことを特徴とする付記１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（付記６）
コンピュータに、
医薬品を特定するための情報を受け付け、
前記情報が示す前記医薬品を判定対象薬として特定し、
前記判定対象薬の副作用について記載した報告文書を取得し、
医薬品を一意に識別する識別情報と該医薬品の類薬とを関連付ける類薬学習結果情報を格納手段から読み出すことにより、あるいは、複数の医薬品の各々について、当該医薬品の前記識別情報と当該医薬品の副作用と当該医薬品の効能又は効果を含む添付文書を前記格納手段から読み出すことにより、複数の他の医薬品の中で前記判定対象薬に類似する類薬を認識し、
前記報告文書から、前記判定対象薬の前記副作用を示す語句を、判定対象副作用語句として抽出し、
前記類薬として認識した医薬品の添付文書を前記格納手段から読み出して、該添付文書における副作用の記載部分から、語句抽出処理により語句の集合を抽出することによって、あるいは、前記格納手段から、前記類薬として認識した前記医薬品の添付文書における副作用の記載部分からの語句抽出処理により得られた語句の集合を前記類薬として認識した前記医薬品の前記識別情報と関連付ける副作用学習結果情報を読み出すことによって、前記類薬として認識した前記医薬品の前記添付文書における前記副作用の前記記載部分に含まれる語句の集合を、比較対象語句集合として取得し、
前記類薬の少なくとも一部について、それぞれ、当該類薬に関して取得された前記比較対象語句集合に含まれる語句と、前記判定対象副作用語句との組み合わせを評価し、評価の結果と第１の閾値とを用いて、前記判定対象副作用語句が示す前記副作用が当該類薬において既知の副作用か否かを判定し、
前記判定対象副作用語句が示す前記副作用が既知の副作用か否かの判定結果を出力する
ことを含む副作用判定処理を実行させ、
前記比較対象語句集合に含まれる前記語句と前記判定対象副作用語句との前記組み合わせの評価のために、語句類似度評価処理として、
２つの語句の各々をそれぞれ分割して得られる部分文字列同士の類似度を、第１の長さと第２の長さを足した第３の長さの部分文字列同士が一致する場合には前記第１の長さの部分文字列同士が一致する場合の評価と前記第２の長さの部分文字列同士が一致する場合の評価を足した評価以上の高い評価を与えるようにして評価し、
前記部分文字列同士について評価した前記類似度を集計することで、前記２つの語句の各々を１つ以上の部分文字列に分割する分割パターンの組み合わせを評価し、
前記２つの語句それぞれの分割パターンの複数通りの組み合わせについての評価を用いて前記２つの語句同士の類似度を評価する
ことを含む処理を実行させる判定プログラム。
（付記７）
前記副作用判定処理は、さらに、
前記判定対象薬の添付文書を前記格納手段から読み出し、該添付文書における効能又は効果の記載部分に対して語句抽出処理を行って第１の効能効果語句集合を取得し、
前記複数の他の医薬品それぞれについて当該医薬品の添付文書を前記格納手段から読み出し、該添付文書における効能又は効果の記載部分に対して語句抽出処理を行って当該他の医薬品に関する第２の効能効果語句集合を取得する
ことを含み、
前記判定プログラムは、前記コンピュータに、
前記複数の他の医薬品の少なくとも一部について、それぞれ、
当該他の医薬品に関して取得された前記第２の効能効果語句集合に含まれる語句と、前記第１の効能効果語句集合に含まれる語句との組み合わせを、前記語句類似度評価処理により評価し、
複数の組み合わせについての評価を集計することで、前記判定対象薬と当該他の医薬品との間の効能又は効果の類似度を示す値を算出し、
算出した前記値を第２の閾値と比較し、算出した前記値の示す類似度が前記第２の閾値の示す類似度よりも高いとき、当該他の医薬品を前記判定対象薬の類薬と判定し、前記判定対象薬の前記識別情報と当該他の医薬品を関連付けるように前記格納手段上の前記類薬学習結果情報を更新する
ことを含む第１の類薬判定処理をさらに実行させ、
前記第１の類薬判定処理の判定結果にしたがって前記判定対象薬の前記類薬を認識させる、
ことを特徴とする付記６に記載の判定プログラム。
（付記８）
前記判定プログラムは、
前記複数の他の医薬品のうち、前記添付文書に記載されている薬効分類名、基準名、一般名、化学名又は構造式が前記判定対象薬と一致する医薬品を、前記類薬と判定し、前記類薬と判定した当該医薬品を前記判定対象薬の前記識別情報と関連付けるように前記格納手段上の前記類薬学習結果情報を更新する第２の類薬判定処理を前記コンピュータに実行させ、
前記複数の他の医薬品のうち前記第２の類薬判定処理により前記類薬として判定されていない医薬品を対象として、前記コンピュータに前記第１の類薬判定処理を行わせ、
前記第２の類薬判定処理と前記第１の類薬判定処理双方の判定結果にしたがって前記コンピュータに前記判定対象薬の前記類薬を認識させる
ことを特徴とする付記７に記載の判定プログラム。
（付記９）
前記語句類似度評価処理は、前記２つの語句について、それぞれの語句内で互いに隣接する任意の２文字の間で分割する分割パターンとして可能な分割パターン同士のすべての組み合わせについての評価を集計することで、前記２つの語句同士の前記類似度を求めることを含む
ことを特徴とする付記６から８のいずれか１項に記載の判定プログラム。
（付記１０）
前記語句類似度評価処理は、前記２つの語句各々を形態素区切りの位置で分割する分割パターンのみを用いて前記２つの語句同士の前記類似度を求めることを含む
ことを特徴とする付記６から８のいずれか１項に記載の判定プログラム。
（付記１１）
コンピュータが、
医薬品を特定するための情報を受け付け、
前記情報が示す前記医薬品を判定対象薬として特定し、
前記判定対象薬の副作用について記載した報告文書を取得し、
医薬品を一意に識別する識別情報と該医薬品の類薬とを関連付ける類薬学習結果情報を格納手段から読み出すことにより、あるいは、複数の医薬品の各々について、当該医薬品の前記識別情報と当該医薬品の副作用と当該医薬品の効能又は効果を含む添付文書を前記格納手段から読み出すことにより、複数の他の医薬品の中で前記判定対象薬に類似する類薬を認識し、
前記報告文書から、前記判定対象薬の前記副作用を示す語句を、判定対象副作用語句として抽出し、
前記類薬として認識した医薬品の添付文書を前記格納手段から読み出して、該添付文書における副作用の記載部分から、語句抽出処理により語句の集合を抽出することによって、あるいは、前記格納手段から、前記類薬として認識した前記医薬品の添付文書における副作用の記載部分からの語句抽出処理により得られた語句の集合を前記類薬として認識した前記医薬品の前記識別情報と関連付ける副作用学習結果情報を読み出すことによって、前記類薬として認識した前記医薬品の前記添付文書における前記副作用の前記記載部分に含まれる語句の集合を、比較対象語句集合として取得し、
前記類薬の少なくとも一部について、それぞれ、当該類薬に関して取得された前記比較対象語句集合に含まれる語句と、前記判定対象副作用語句との組み合わせを評価し、評価の結果と第１の閾値とを用いて、前記判定対象副作用語句が示す前記副作用が当該類薬において既知の副作用か否かを判定し、
前記判定対象副作用語句が示す前記副作用が既知の副作用か否かの判定結果を出力し、
前記比較対象語句集合に含まれる前記語句と前記判定対象副作用語句との前記組み合わせの評価のために、語句類似度評価処理として、
２つの語句の各々をそれぞれ分割して得られる部分文字列同士の類似度を、第１の長さと第２の長さを足した第３の長さの部分文字列同士が一致する場合には前記第１の長さの部分文字列同士が一致する場合の評価と前記第２の長さの部分文字列同士が一致する場合の評価を足した評価以上の高い評価を与えるようにして評価し、
前記部分文字列同士について評価した前記類似度を集計することで、前記２つの語句の各々を１つ以上の部分文字列に分割する分割パターンの組み合わせを評価し、
前記２つの語句それぞれの分割パターンの複数通りの組み合わせについての評価を用いて前記２つの語句同士の類似度を評価する
ことを含む処理を実行する
ことを特徴とする判定方法。
（付記１２）
前記コンピュータが、さらに、
前記判定対象薬の添付文書を前記格納手段から読み出し、該添付文書における効能又は効果の記載部分に対して語句抽出処理を行って第１の効能効果語句集合を取得し、
前記複数の他の医薬品それぞれについて当該医薬品の添付文書を前記格納手段から読み出し、該添付文書における効能又は効果の記載部分に対して語句抽出処理を行って当該他の医薬品に関する第２の効能効果語句集合を取得し、
前記複数の他の医薬品の少なくとも一部について、それぞれ、
当該他の医薬品に関して取得された前記第２の効能効果語句集合に含まれる語句と、前記第１の効能効果語句集合に含まれる語句との組み合わせを、前記語句類似度評価処理により評価し、
複数の組み合わせについての評価を集計することで、前記判定対象薬と当該他の医薬品との間の効能又は効果の類似度を示す値を算出し、
算出した前記値を第２の閾値と比較し、算出した前記値の示す類似度が前記第２の閾値の示す類似度よりも高いとき、当該他の医薬品を前記判定対象薬の類薬と判定し、前記判定対象薬の前記識別情報と当該他の医薬品を関連付けるように前記格納手段上の前記類薬学習結果情報を更新する
ことを含む第１の類薬判定処理を実行し、
前記第１の類薬判定処理の判定結果にしたがって前記判定対象薬の前記類薬を認識する、
ことを特徴とする付記１１に記載の判定方法。
（付記１３）
前記コンピュータが、
前記複数の他の医薬品のうち、前記添付文書に記載されている薬効分類名、基準名、一般名、化学名又は構造式が前記判定対象薬と一致する医薬品を、前記類薬と判定し、前記類薬と判定した当該医薬品を前記判定対象薬の前記識別情報と関連付けるように前記格納手段上の前記類薬学習結果情報を更新する第２の類薬判定処理をさらに実行し、
前記複数の他の医薬品のうち前記第２の類薬判定処理により前記類薬として判定されていない医薬品を対象として、前記第１の類薬判定処理を行い、
前記第２の類薬判定処理と前記第１の類薬判定処理双方の判定結果にしたがって前記判定対象薬の前記類薬を認識する
ことを特徴とする付記１２に記載の判定方法。
（付記１４）
前記語句類似度評価処理は、前記２つの語句について、それぞれの語句内で互いに隣接する任意の２文字の間で分割する分割パターンとして可能な分割パターン同士のすべての組み合わせについての評価を集計することで、前記２つの語句同士の前記類似度を求めることを含む
ことを特徴とする付記１１から１３のいずれか１項に記載の判定方法。
（付記１５）
前記語句類似度評価処理は、前記２つの語句各々を形態素区切りの位置で分割する分割パターンのみを用いて前記２つの語句同士の前記類似度を求めることを含む
ことを特徴とする付記１１から１３のいずれか１項に記載の判定方法。
【符号の説明】
【０４２１】
１００  判定装置
１０１  格納部
１０２  副作用処理部
１０３  類薬処理部
１０４  判定対象薬指定部
１０５  類薬認識部
１０６  報告文書取得部
１０７  副作用キーワード抽出部
１０８  副作用判定・学習部
１０９  キーワード類似度評価部
１１０  部分文字列類似度評価部
１１１  効能・効果キーワード抽出部
１１２  類薬判定・学習部
１１３  前処理制御部
２０１  添付文書群
２０２  添付文書
２０３  同義語辞書
２０４  学習結果テーブル
２０５  安全性情報報告文書
２０６  判定対象薬ＩＤ
３００  コンピュータ
３０１  ＣＰＵ
３０２  ＲＯＭ
３０３  ＲＡＭ
３０４  通信インタフェース
３０５  入力装置
３０６  出力装置
３０７  記憶装置
３０８  駆動装置
３０９  バス
３１０  可搬型記憶媒体
３１１  ネットワーク
３１２  他のコンピュータ
４００  副作用判定結果画面
４０１  判定対象薬表示欄
４０２  判定結果一覧表
４０３  ラジオボタン
４０４  学習ボタン
５０１  配点情報
５０２  基準値情報
６０１、６０２  キーワード
６０３ａ〜６０３ｃ、６０４ａ〜６０４ｃ  分割パターン
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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