(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
単語と当該単語の文法上の役割を表す情報とを対応づける辞書情報を記憶した辞書情報記憶手段を参照し、処理対象の文字列である対象文字列に対して形態素解析を行い、対象文字列に含まれる単語と当該単語の文法上の役割とを特定する形態素解析ステップと、
前記対象文字列中に残してよい単語として予め設定された許可単語を記憶した許可単語記憶手段を参照し、前記形態素解析の結果を用いて、前記対象文字列に含まれる単語のうち、前記許可単語を特定する特定ステップと、
前記対象文字列において、前記特定ステップで特定された許可単語と異なる他の単語のそれぞれを、当該単語の識別情報であって当該単語と異なる文字列により表された識別情報で置換する置換ステップと、
前記置換ステップによる処理を行った結果の前記対象文字列である匿名情報と、前記形態素解析の結果として得られた、前記対象文字列に含まれる各単語の文法上の役割を表す情報と、を関連付けて匿名情報記憶手段に出力する出力ステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項２】
前記形態素解析の結果を用いて、予め定められた構文解析規則に従って前記対象文字列に対して係り受け解析を行うことで、前記対象文字列に含まれる単語の１以上から成る分節を特定すると共に、各分節の係り受けの関係を表す情報を生成する係り受け解析ステップ、
をコンピュータにさらに実行させ、
前記出力ステップにおいて、前記係り受け解析の結果として得られた、前記対象文字列に含まれる各分節の係り受けの関係を表す情報を、前記匿名情報にさらに関連付けて前記匿名情報記憶手段に出力する、
ことを特徴とする請求項１に記載のプログラム。
【請求項３】
請求項２に記載のプログラムに従った処理をコンピュータに複数回実行させることで複数の前記匿名情報が記憶された前記匿名情報記憶手段を参照し、前記複数の匿名情報のそれぞれに関連付けられた、各分節の係り受けの関係を表す情報および各単語の文法上の役割を表す情報を用いて、前記複数の匿名情報のそれぞれを表す複数の木構造を生成し、前記複数の木構造に共通して含まれる部分木を特定する部分木特定ステップ、
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項４】
前記対象文字列は、文書記憶手段に記憶された文書から取得される文字列であり、
前記部分木特定ステップにより特定された部分木と、当該部分木を含む前記木構造に対応する前記匿名情報に含まれる単語の識別情報との入力を受け付けた場合に、前記文書記憶手段に記憶された文書中の各文に対して前記形態素解析および前記係り受け解析を実行し、前記形態素解析および前記係り受け解析の結果を用いて表される前記各文の木構造において、前記入力における前記部分木を含む木構造に対応する文を特定する文特定ステップと、
前記文特定ステップで特定された文についての前記形態素解析の結果を用いて、前記入力における前記単語の識別情報に対応する単語を特定する単語特定ステップと、
をコンピュータにさらに実行させることを特徴とする請求項３に記載のプログラム。
【請求項５】
前記対象文字列において、前記特定ステップで特定された許可単語と異なる他の単語のうち、語尾または語頭に共通の文字列を含む単語を互いに関連付ける情報である共通文字列情報を生成する生成ステップ、
をコンピュータにさらに実行させ、
前記出力ステップにおいて、前記共通文字列情報を、前記匿名情報にさらに関連付けて前記匿名情報記憶手段に出力する、
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項６】
単語と当該単語の文法上の役割を表す情報とを対応づける辞書情報を記憶した辞書情報記憶手段を参照し、処理対象の文字列である対象文字列に対して形態素解析を行い、対象文字列に含まれる単語と当該単語の文法上の役割とを特定する形態素解析手段と、
前記対象文字列中に残してよい単語として予め設定された許可単語を記憶した許可単語記憶手段を参照し、前記形態素解析の結果を用いて、前記対象文字列に含まれる単語のうち、前記許可単語を特定する特定手段と、
前記対象文字列において、前記特定手段で特定された許可単語と異なる他の単語のそれぞれを、当該単語の識別情報であって当該単語と異なる文字列により表された識別情報で置換する置換手段と、
前記置換手段による処理を行った結果の前記対象文字列である匿名情報と、前記形態素解析の結果として得られた、前記対象文字列に含まれる各単語の文法上の役割を表す情報と、を関連付けて匿名情報記憶手段に出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プログラムおよび情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ある分野の文書に対して自然言語処理を行った結果を用いて、当該分野において生じる現象等に関する情報を抽出したり、抽出した情報に対する統計処理を行ったりすることがある。情報の抽出や統計処理の精度を向上させるためには、数多くの文書を収集して自然言語処理を行うことが望ましい。しかしながら、個人情報を含む文書が自然言語処理の対象となる場合、個人情報保護の観点から、文書の収集が困難である場合がある。そこで、文書に含まれる個人情報を自動的に特定し、当該個人情報を文書から削除したり、当該個人情報の内容を特定できないような符号等によって当該個人情報を置き換えたりする技術が提案されている。このような技術は、個人情報の「匿名化」と呼ばれることがある。
【０００３】
例えば、非特許文献１には、医療機関に入院した患者に関する医療記録データに含まれる個人情報を匿名化する技術が開示されている。非特許文献１に記載の技術では、医療記録データにおいて、患者、医師、および病院の名前、患者の年齢およびＩＤ番号、日付、ならびに患者や病院の電話番号等を個人情報として特定し、特定した個人情報を、それぞれ、元の情報と異なる内容の、ランダムに生成された名前や日付等に置き換える。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Uzuner O, Luo Y, Szolovits P., “Evaluating the State−of−the−Art in Automatic De−identification” Journal of the American Medical Information Association, ２００７年, Volume 14, Number 5, p. 550〜563
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
文書中の個人情報を１００％の精度で特定するのは困難であり、文書中の全ての個人情報を適切に匿名化するために、個人情報を特定する処理を行った結果を人間が確認して、必要な修正を施すことがある。
【０００６】
本発明の目的は、文法の情報を用いて、文書の匿名化を実行することができるプログラムおよび情報処理装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
請求項１に係る発明は、単語と当該単語の文法上の役割を表す情報とを対応づける辞書情報を記憶した辞書情報記憶手段を参照し、処理対象の文字列である対象文字列に対して形態素解析を行い、対象文字列に含まれる単語と当該単語の文法上の役割とを特定する形態素解析ステップと、前記対象文字列中に残してよい単語として予め設定された許可単語を記憶した許可単語記憶手段を参照し、前記形態素解析の結果を用いて、前記対象文字列に含まれる単語のうち、前記許可単語を特定する特定ステップと、前記対象文字列において、前記特定ステップで特定された許可単語と異なる他の単語のそれぞれを、当該単語の識別情報であって当該単語と異なる文字列により表された識別情報で置換する置換ステップと、前記置換ステップによる処理を行った結果の前記対象文字列である匿名情報と、前記形態素解析の結果として得られた、前記対象文字列に含まれる各単語の文法上の役割を表す情報と、を関連付けて匿名情報記憶手段に出力する出力ステップと、をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【０００８】
請求項２に係る発明は、請求項１に係る発明において、前記形態素解析の結果を用いて、予め定められた構文解析規則に従って前記対象文字列に対して係り受け解析を行うことで、前記対象文字列に含まれる単語の１以上から成る分節を特定すると共に、各分節の係り受けの関係を表す情報を生成する係り受け解析ステップ、をコンピュータにさらに実行させ、前記出力ステップにおいて、前記係り受け解析の結果として得られた、前記対象文字列に含まれる各分節の係り受けの関係を表す情報を、前記匿名情報にさらに関連付けて前記匿名情報記憶手段に出力する。
【０００９】
請求項３に係る発明は、請求項２に記載のプログラムに従った処理をコンピュータに複数回実行させることで複数の前記匿名情報が記憶された前記匿名情報記憶手段を参照し、前記複数の匿名情報のそれぞれに関連付けられた、各分節の係り受けの関係を表す情報および各単語の文法上の役割を表す情報を用いて、前記複数の匿名情報のそれぞれを表す複数の木構造を生成し、前記複数の木構造に共通して含まれる部分木を特定する部分木特定ステップ、をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラムである。
【００１０】
請求項４に係る発明は、請求項３に係る発明において、前記対象文字列は、文書記憶手段に記憶された文書から取得される文字列であり、前記部分木特定ステップにより特定された部分木と、当該部分木を含む前記木構造に対応する前記匿名情報に含まれる単語の識別情報との入力を受け付けた場合に、前記文書記憶手段に記憶された文書中の各文に対して前記形態素解析および前記係り受け解析を実行し、前記形態素解析および前記係り受け解析の結果を用いて表される前記各文の木構造において、前記入力における前記部分木を含む木構造に対応する文を特定する文特定ステップと、前記文特定ステップで特定された文についての前記形態素解析の結果を用いて、前記入力における前記単語の識別情報に対応する単語を特定する単語特定ステップと、をコンピュータにさらに実行させる。
【００１１】
請求項５に係る発明は、請求項１から４のいずれか１項に係る発明において、前記対象文字列において、前記特定ステップで特定された許可単語と異なる他の単語のうち、語尾または語頭に共通の文字列を含む単語を互いに関連付ける情報である共通文字列情報を生成する生成ステップ、をコンピュータにさらに実行させ、前記出力ステップにおいて、前記共通文字列情報を、前記匿名情報にさらに関連付けて前記匿名情報記憶手段に出力する。
【００１２】
請求項６に係る発明は、単語と当該単語の文法上の役割を表す情報とを対応づける辞書情報を記憶した辞書情報記憶手段を参照し、処理対象の文字列である対象文字列に対して形態素解析を行い、対象文字列に含まれる単語と当該単語の文法上の役割とを特定する形態素解析手段と、前記対象文字列中に残してよい単語として予め設定された許可単語を記憶した許可単語記憶手段を参照し、前記形態素解析の結果を用いて、前記対象文字列に含まれる単語のうち、前記許可単語を特定する特定手段と、前記対象文字列において、前記特定手段で特定された許可単語と異なる他の単語のそれぞれを、当該単語の識別情報であって当該単語と異なる文字列により表された識別情報で置換する置換手段と、前記置換手段による処理を行った結果の前記対象文字列である匿名情報と、前記形態素解析の結果として得られた、前記対象文字列に含まれる各単語の文法上の役割を表す情報と、を関連付けて匿名情報記憶手段に出力する出力手段と、を備えることを特徴とする情報処理装置である。
【発明の効果】
【００１３】
請求項１または６に係る発明によると、処理対象の文字列に含まれる単語の文法上の役割を表す情報を用いて文書を匿名化することができ、文法の情報を記憶して文書の内容を管理することができる。
【００１４】
請求項２に係る発明によると、匿名情報に対し、匿名情報の元の対象文字列に含まれる分節の係り受け関係を利用した自然言語処理を実行できる。
【００１５】
請求項３に係る発明によると、複数の匿名情報において共通して表れる表現のパタンを特定できる。
【００１６】
請求項４に係る発明によると、匿名情報に含まれる単語の識別情報と当該識別情報が表す単語との対応を表す情報を保存していなくても、匿名情報に含まれる単語の識別情報に対応する単語を特定できる。
【００１７】
請求項５に係る発明によると、匿名情報に対し、複数の単語において共通する語尾または語頭の情報を利用した自然言語処理を実行できる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】匿名データ生成装置および匿名データ利用装置の内部構成の概略の例を示すブロック図である。
【図２】匿名データ生成装置が実行する処理の手順の例を示すフローチャートである。
【図３】形態素解析の結果の例を示す図である。
【図４】係り受け解析の結果の例を示す図である。
【図５】匿名データの例を示す図である。
【図６】単語ＩＤの例を示す図である。
【図７】匿名化処理の詳細手順の例を示すフローチャートである。
【図８】匿名データ利用装置が実行する処理の手順の例を示すフローチャートである。
【図９】匿名データ生成装置の内部構成の概略の他の例を示すブロック図である。
【図１０】単語ＩＤに対応する単語を特定する処理の手順の例を示すフローチャートである。
【図１１】コンピュータのハードウエア構成の例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
本発明の一実施形態の例では、個人情報を含む医療テキストを匿名化する処理を行う。医療テキストは、例えば、医療機関における患者の診療記録が記載されたカルテや、患者の入院から退院までの処置および症状等を記録した退院時要約等を含む文書である。ここで、個人情報とは、患者個人を特定するための参考になる情報を意味する。本例において、「個人情報」は、患者の氏名、性別、年齢、住所、および連絡先等、患者に関する情報、医療機関の名称および所在地等の医療機関に関する情報、ならびに医療機関で当該患者を担当する医師や看護師等、担当職員の氏名等を含む。また、本実施形態の例において、医療テキストは、各医療機関において、医師および看護師等の職員が作成し、電子文書として当該医療機関のデータベースに保存されるものとする。
【００２０】
図１に、匿名データ生成装置１０および匿名データ利用装置２０の内部構成の概略の例を示す。匿名データ生成装置１０は、例えば、各医療機関内に設置され、当該医療機関において作成された医療テキストを匿名化して、個人情報を含まない匿名データを生成する。匿名データ利用装置２０は、匿名データに対して、各種の自然言語処理を行う。本実施形態の例では、匿名データ利用装置２０は、匿名データに対する自然言語処理を行うことで、医薬品の副作用に関連する情報を抽出する処理を行う。本実施形態の例の匿名データ利用装置２０は、匿名データ生成装置１０が設置される医療機関の外部に設けられる。例えば、医療テキストに対して自然言語処理による分析を行う研究機関や企業等に匿名データ利用装置２０が設けられる。ただし、匿名データ生成装置１０と匿名データ利用装置２０とを同じ医療機関内に設置してもよい。
【００２１】
匿名データ生成装置１０は、文書ＤＢ（データベース）１００、解析辞書１１０、形態素解析部１２０、係り受け解析部１３０、許可単語辞書１４０、匿名化処理部１５０、単語ＩＤ記憶部１６０、および匿名データ記憶部１７０を備える。
【００２２】
文書ＤＢ１００は、匿名データ生成装置１０を設置する医療機関において作成された医療テキストを記憶したデータベースである。
【００２３】
解析辞書１１０は、単語と当該単語の文法上の役割（例えば、品詞）等を表す情報とを対応付けて記憶すると共に、処理対象のテキストが記述された言語（本例では日本語）の文法規則を記憶した辞書である。また、本実施形態の例では、医療分野のテキストを匿名データ生成装置１０で処理するため、解析辞書１１０には、一般的な単語と共に医療分野の専門用語を登録しておく。本例では、薬品の名称および副作用の名称を表す用語を解析辞書１１０に登録しておき、これらの用語の文法上の役割として、薬品または副作用の名称を表す名詞である旨を表す情報を解析辞書１１０に登録しておく。
【００２４】
形態素解析部１２０は、解析辞書１１０を参照し、文書ＤＢ１００に記憶された医療テキスト中の文に対して形態素解析を行う。この形態素解析の結果、処理対象の文は、形態素（単語）に分解され、各単語の品詞を表す情報が得られる。形態素解析部１２０は、一般に公開されている形態素解析ソフトウエアを用いて実現してよい。一般に公開されている形態素解析ソフトウエアとして、例えば、「ＪＵＭＡＮ」、「茶筌」、「ＭｅＣａｂ」等が知られている。なお、解析辞書１１０は、形態素解析部１２０を実現する形態素解析ソフトウエアに対応した構成の辞書情報としておく。
【００２５】
係り受け解析部１３０は、形態素解析の結果に対して、予め定められた構文解析規則を用いて、係り受け解析を行う。係り受け解析部１３０は、形態素解析の結果として得られた複数の単語を、構文解析規則に従って分節にまとめ、各分節の係り先を特定する。
【００２６】
許可単語辞書１４０は、匿名データ中に残すことが許されている単語を含む辞書情報である。匿名データ中に残すことが許されている単語（以下、「許可単語」と呼ぶ）は、ユーザやシステムの設計者等により予め選択されて許可単語辞書１４０に登録される。許可単語としては、個人情報に該当しないとわかっている単語を登録しておく。例えば、個人情報に該当しない単語であって匿名データ利用装置２０における自然言語処理に用いられる単語を許可単語として登録しておく。本実施形態の例では、匿名データ利用装置２０は、医薬品の副作用に関連する情報を匿名データから抽出する処理を行うため、薬品名および副作用名を表す単語を用いる。したがって、許可単語辞書１４０において、各種の薬品名および副作用名のリストを登録しておく。薬品名および副作用名のリストは、一般に公開されているリストを用いればよい。例えば、薬品名のリスト「医薬品マスター」（参考ＵＲＬ１：http://www.iryohoken.go.jp/shinryohoshu/downloadMenu/）および副作用名のリスト「ＭｅｄＤＲＡ／Ｊ」（参考ＵＲＬ２：http://www.sjp.jp/~jmo_new2006/php/indexj.php）等が公開されている。さらに、本例では、助詞等の機能語を許可単語として許可単語辞書１４０に登録しておく。機能語とは、それ自身では語彙的な意味を表さず、文法的な役割を有する単語である。
【００２７】
匿名化処理部１５０は、形態素解析部１２０による形態素解析の結果と許可単語辞書１４０とを用いて、医療テキストを匿名化する。本実施形態の例の匿名化処理部１５０は、処理対象の文中の単語のうち、許可単語辞書１４０に登録された許可単語と異なる他の全ての単語を、当該単語の識別情報である単語ＩＤで置換する。このとき、同じ単語には同じ単語ＩＤを付与する。また、単語ＩＤは、対応する単語の文字列と異なる文字列であって、対応する単語の内容を特定も類推もできないような文字列に設定される。匿名化処理部１５０は、例えば、形態素解析の結果の各単語を、許可単語辞書１４０に登録された許可単語と比較することで、形態素解析の結果の各単語が許可単語であるか否かを判定し、処理対象の文中の許可単語を特定する。そして、特定された許可単語と異なる他の各単語に対して単語ＩＤを付与し、付与した単語ＩＤで文中の各単語を置換する。匿名化処理部１５０による処理の結果の文において、許可単語以外の単語は、当該単語の表層の文字列ではなく、単語ＩＤで表される。許可単語は、上述したように、個人情報を表す単語を含まない。このため、匿名化処理部１５０による処理の結果の文は、個人情報を含まない匿名データであると言える。
【００２８】
単語ＩＤ記憶部１６０は、匿名化処理部１５０が各単語に付与した単語ＩＤを記憶する。単語ＩＤ記憶部１６０の内容の例は後述する。
【００２９】
匿名データ記憶部１７０は、匿名化処理部１５０の処理の結果の匿名データを記憶する。匿名データ記憶部１７０のデータ内容には、個人情報は含まれないので、匿名データ生成装置１０を設置する医療機関の外部に持ち出しても、個人情報保護の観点による問題が生じることはない。本実施形態の例の匿名データ記憶部１７０中の匿名データは、複製されて、匿名データ利用装置２０の匿名データ記憶部２１０に登録される。匿名データ記憶部１７０中の匿名データの複製は、インターネット等のネットワークを介して匿名データ利用装置２０の匿名データ記憶部２１０に登録されてもよいし、移動可能な記憶媒体（例えば、ＣＤ、ＤＶＤ、ＵＳＢメモリ、および持ち運び可能なハードディスク等）を介して匿名データ記憶部２１０に登録されてもよい。
【００３０】
匿名データ利用装置２０は、匿名データ記憶部２１０に加えて、匿名データ処理部２００を備える。匿名データ処理部２００は、匿名データ記憶部２１０中のデータに対する処理を行う。匿名データ処理部２００は、匿名データに対して、各種の自然言語処理を行う。例えば、匿名データ処理部２００は、匿名データを自然言語処理の手法により解析し、その解析の結果から医療関連の知識を抽出する処理を行う。本例では、匿名データ処理部２００は、医薬品の副作用に関連する情報を匿名データから抽出する。なお、匿名データ処理部２００が行う自然言語処理は、テキストの表層の情報（つまり、文中に現れる文字列そのもの）を用いなくても実行可能な処理であるとする。本例では、形態素解析の結果として得られる各単語の品詞および係り受け解析の結果として得られる分節間の係り受け関係を用いた自然言語処理が行われる。匿名データ処理部２００の具体的な処理内容の例は後述する。
【００３１】
図２に、匿名データ生成装置１０が行う処理の手順の例を示す。
【００３２】
匿名データ生成装置１０の形態素解析部１２０は、処理対象の文字列である対象文字列を文書ＤＢ１００から取得する（ステップＳ１０）。本実施形態の例では、文書ＤＢ１００に含まれる文書から１文ずつ取得して対象文字列とする。例えば、文書において、文の区切りとして予め設定された記号（句点、感嘆符、改行コード等）を検索し、文書の先頭から検索された区切りの記号までの文字列、または、検索された区切りの記号のうちの１つの次の文字から他の区切りの記号までの文字列を「１つの文」の対象文字列として取得すればよい。以下では、説明のための具体例として、文「薬品Ａ投与後に浮腫が発現したため、投与を中断した。」が対象文字列として取得されたとする。
【００３３】
対象文字列を取得した形態素解析部１２０は、解析辞書１１０を参照して、対象文字列を形態素解析する（ステップＳ１２）。形態素解析の結果、対象文字列に含まれる各単語と、各単語の文法上の役割とが特定される。図３に、上述の例の対象文字列「薬品Ａ投与後に浮腫が発現したため、投与を中断した。」に対する形態素解析の結果の例を示す。図３の例の表には、対象文字列中の各形態素（単語）と、当該単語の品詞とを関連付けて示す。本実施形態の例では、名詞である単語に対しては、その品詞として、「一般名詞」、「薬品名」、および「副作用名」のいずれかが特定される。例えば、図３を参照し、単語「薬品Ａ」の品詞は「薬品名」と特定され、単語「浮腫」の品詞は「副作用名」と特定されている。名詞である他の単語「投与」、「後」、「発現」、「ため」、および「中断」の品詞は「一般名詞」と特定されている。名詞である各単語の「一般名詞」、「薬品名」、および「副作用名」の別は解析辞書１１０に予め登録されているものとする。形態素解析部１２０は、形態素解析の結果を係り受け解析部１３０に渡す。
【００３４】
再び図２を参照し、係り受け解析部１３０は、形態素解析の結果を用いて、係り受け解析を行う（ステップＳ１４）。係り受け解析部１３０は、予め定められた構文解析規則に従って、形態素解析の結果として得られた各単語を分節に纏め、分節同士の係り受け関係を特定する。図３の例の形態素解析の結果に対して係り受け解析を行うと、次の５つの分節「薬剤Ａ投与後に」、「浮腫が」、「発現したため、」、「投与を」、および「中断した。」が得られる。また、各分節の係り受けの関係として図４に例示する結果が得られる。図４を参照し、分節「薬剤Ａ投与後に」および「浮腫が」は、分節「発現したため、」に係り、分節「発現したため、」および「投与を」は、分節「中断した。」に係り、分節「中断した。」には係り先の分節が存在しない。なお、本例の係り受け解析部１３０は、各分節に対して識別情報を付与する。係り受け解析部１３０は、係り受け解析の結果および形態素解析の結果を匿名化処理部１５０に渡す。
【００３５】
匿名化処理部１５０は、許可単語辞書１４０を参照し、対象文字列中の許可単語を特定する（ステップＳ１６）。例えば、形態素解析の結果として得られた単語ごとに、許可単語辞書１４０に登録されている許可単語であるか否かを判定する。本例では、許可単語辞書１４０において薬品名および副作用名のリストと助詞等の機能語のリストとが登録されていることから、対象文字列中のこれらの単語が許可単語として特定される。図３の例の形態素解析の結果を処理する場合、「薬品Ａ」、「に」、「浮腫」、「が」、「た」、「、」、「を」、「た」、および「。」が許可単語として特定される。
【００３６】
対象文字列中の許可単語を特定すると、匿名化処理部１５０は、許可単語と異なる他の単語を単語ＩＤに変換する（ステップＳ１８）。匿名化処理部１５０は、例えば、許可単語と異なる他の単語について、単語ＩＤ記憶部１６０を参照し、単語ＩＤを付与済みであるか否かを確認する。付与済みでなければ、当該単語に対して付与するための新たな単語ＩＤを生成する。本例では、単語ＩＤは、当該単語の品詞を表す文字列と、当該単語の識別番号とを含む。単語の識別番号は、例えば、単語ＩＤ記憶部１６０に登録済みの単語ＩＤに含まれる識別番号と重複しない番号とすればよい。あるいは、単語ＩＤ記憶部１６０に登録済みの単語ＩＤのうち、当該単語の品詞と同じ品詞を含む単語ＩＤに含まれる識別番号と重複しない番号を当該単語の識別番号としてもよい。対象文字列中の許可単語と異なる他の単語の単語ＩＤが単語ＩＤ記憶部１６０に登録済みであれば、その単語ＩＤを匿名化処理部１５０は取得する。対象文字列中の許可単語と異なる他の各単語の単語ＩＤを生成あるいは単語ＩＤ記憶部１６０から取得すると、匿名化処理部１５０は、対象文字列において、これらの各単語を単語ＩＤで置換する。このような置換を行った後の対象文字列は、個人情報を含まない匿名データとなる。
【００３７】
図５に、各単語に付与される単語ＩＤの例を示し、図６に、図５の例の単語ＩＤで対象文字列中の各単語を置換した匿名データの例を示す。図５は、図３に例示する形態素解析の結果の各単語のうち、上述の許可単語（「薬品Ａ」、「に」、「浮腫」、「が」、「た」、「、」、「を」、「た」、および「。」）に付与される単語ＩＤの例を示す。図５の例の表の各行は、単語ＩＤと対応する単語の文字列とを示す。図５の例の表の内容が単語ＩＤ記憶部１６０に登録される。図６は、ステップＳ１８の処理の結果として得られる匿名データの例を示す。図６の表は、ステップＳ１６の係り受け解析で特定された分節ごとの匿名データの例を示す。図６の表において、分節ＩＤは、各分節に対して係り受け解析部１３０が付与した識別情報を表し、係り先は、対応する分節について係り受け解析部１３０が特定した係り先の分節の分節ＩＤを示す。図６の例の匿名データにおいて、対象文字列中の許可単語と異なる他の単語「投与」、「後」、「発現」、「する」、「ため」、および「中断」は、それぞれ、図５に例示する各単語の単語ＩＤで表される。例えば、単語「投与」には単語ＩＤ「ＩＤ  一般名詞  ０００１」が付与され（図５）、この単語ＩＤは、図６に示す分節ＩＤ「Ｓｅｇ０００１」および「Ｓｅｇ０００４」の匿名データにおいて、元の対象文字列で単語「投与」が現れる位置に現れている。
【００３８】
ここで、図７を参照し、図２のステップＳ１８の処理の詳細な手順の例を説明する。図２のステップＳ１８の処理が開始されると、匿名化処理部１５０は図７の例の手順を開始する。
【００３９】
匿名化処理部１５０は、対象文字列中の単語を１つ選択する（ステップＳ３０）。例えば、形態素解析の結果として得られた各単語のうち、先頭から順に未処理のものを１つ選択すればよい。図３の例の形態素解析の結果の場合、例えば、「薬品Ａ」、「投与」、「後」、…の順に１つを選択する。
【００４０】
ステップＳ３０で選択した単語が、図２のステップＳ１６で許可単語として特定されていれば（ステップＳ３２でＹＥＳ）、対象文字列中の全ての単語を処理済か否かの判定（ステップＳ４０）に進む。
【００４１】
ステップＳ３０で選択した単語が、図２のステップＳ１６で特定された許可単語でない場合（ステップＳ３２でＮＯ）、匿名化処理部１５０は、選択した単語に対して単語ＩＤを付与済みであるか否かを確認する（ステップＳ３４）。例えば、単語ＩＤ記憶部１６０を参照して、選択した単語の単語ＩＤがすでに登録されていれば、単語ＩＤを付与済みであり、選択した単語の単語ＩＤが未だ登録されていなければ、単語ＩＤを付与済みでない。
【００４２】
単語ＩＤを付与済みでなければ（ステップＳ３４でＮＯ）、匿名化処理部１５０は、ステップＳ３０で選択した単語に付与するための単語ＩＤを新たに生成する（ステップＳ３６）。本例では、ステップＳ３６で、匿名化処理部１５０は、形態素解析の結果から、選択した単語の品詞を特定すると共に、単語ＩＤ記憶部１６０に登録済みの単語ＩＤと重複しない識別番号を生成して、特定した品詞と生成した識別番号とを含む文字列を新たな単語ＩＤとして生成する。さらに、匿名化処理部１５０は、生成した新たな単語ＩＤとステップＳ３０で選択した単語とを関連付けて単語ＩＤ記憶部１６０に登録する。
【００４３】
ステップＳ３０で選択した単語に単語ＩＤを付与済みである場合（ステップＳ３４でＹＥＳ）、または、ステップＳ３６で単語ＩＤを付与した後、匿名化処理部１５０は、対象文字列において、ステップＳ３０で選択した単語を当該単語の単語ＩＤで置換する（ステップＳ３８）。
【００４４】
その後、対象文字列中の全ての単語を処理済みであれば（ステップＳ４０でＹＥＳ）、図７の例の手順は終了し、未処理の単語があれば（ステップＳ４０でＮＯ）、ステップＳ３０に戻って未処理の単語を１つ選択し、ステップＳ３２以降の処理を繰り返す。
【００４５】
図７の例の手順の処理により、対象文字列中の許可単語と異なる他の単語を単語ＩＤで置換した匿名データが生成される。また、匿名データにおいて、同じ単語は同じ単語ＩＤで表される。
【００４６】
図２の説明に戻り、匿名化処理部１５０は、ステップＳ１８で生成した匿名データを匿名データ記憶部１７０に保存させる（ステップＳ２０）。本例の匿名化処理部１５０は、例えば図６の表に示すように、許可単語と異なる他の単語を単語ＩＤで置換した匿名データと共に、対象文字列の係り受け解析の結果を表す情報を匿名データ記憶部１７０に登録する。さらに、対象文字列中の許可単語について形態素解析の結果として得られた品詞を表す情報も匿名データと共に匿名データ記憶部１７０に登録する。ステップＳ２０の後、図２の例の手順の処理は終了する。
【００４７】
匿名データ生成装置１０は、図２の例の手順の処理を、文書ＤＢ１００中の医療テキストに含まれる各文に対して実行する。匿名データ生成装置１０は、図示しない入力装置を介して得られるユーザの指示に応じて、文書ＤＢ１００に含まれる全ての医療テキスト中の全ての文のそれぞれに対して図２の例の手順の処理を実行してもよいし、指定された医療テキスト中の全文または指定された文に対して実行してもよい。
【００４８】
また、以上で説明した匿名データ生成装置１０の処理の例では、図２の例の手順の処理において、ステップＳ１６で対象文字列中の許可単語を特定した後に、図７の例の手順の処理により許可単語と異なる他の単語を単語ＩＤに変換する（ステップＳ１８）。他の例では、図２の例の手順の許可単語を特定する処理（ステップＳ１６）を省略して、係り受け解析（ステップＳ１４）の後に図７の例の手順を開始し、ステップＳ３２の判定処理（許可単語か否かの判定）において、許可単語辞書１４０を参照してステップＳ３０で選択した単語が許可単語であるか否かを判定するようにしてもよい。
【００４９】
以上、図１から図７を参照し、匿名データ生成装置１０が医療テキストから匿名データを生成する処理の例を説明した。以下、生成された匿名データを利用して行う処理の例を説明する。本実施形態の例では、匿名データを用いて、医薬品の副作用に関する情報を医療テキストから抽出するためのキーワードとなり得る単語を特定する処理が匿名データ利用装置２０によって行われる。
【００５０】
匿名データ利用装置２０における処理のため、匿名データ利用装置２０の匿名データ記憶部２１０には、匿名データ生成装置１０の匿名データ記憶部１７０のデータ内容の複製を予め記憶させておく。匿名データ記憶部２１０には、複数の異なる医療機関に設置された匿名データ生成装置１０の匿名データ記憶部１７０のデータ内容の複製を集めて記憶させてもよい。この場合、各匿名データが、どの医療機関の匿名データ生成装置１０により生成されたものであるかを表す情報をさらに匿名データ記憶部２１０に記憶させておく。
【００５１】
図８に、匿名データ利用装置２０が行う処理の手順の例を示す。
【００５２】
図８を参照し、匿名データ利用装置２０の匿名データ処理部２００は、匿名データ記憶部２１０中の匿名データが表す係り受け関係のパタンのうち、薬品名および副作用名を含む頻出パタンを抽出する（ステップＳ５０）。「頻出パタン」とは、例えば、予め設定された閾値Ｎ（自然数）よりも多く出現するパタンを意味する。あるいは、匿名データ記憶部２１０中の匿名データが表す全ての係り受け関係のパタンに対する割合が予め設定された閾値よりも多いパタンを「頻出パタン」としてもよい。本実施形態の例の匿名データは、図５を参照して説明したように、分節ごとに表され、各分節の係り先を表す情報を含む。分節の係り先を表す情報を用いて、匿名データを木構造で表現することができる。例えば、匿名データの各分節と各分節に含まれる各単語とを木構造のノードとし、分節間の係り受け関係および分節と当該分節に含まれる単語との包含関係を木構造のエッジとすればよい。匿名データの木構造において、例えば、分節のノードは分節ＩＤで表し、単語のノードは品詞情報（「薬品名」，「副作用名」，「一般名詞」，「動詞」，…等）で表せばよい。本例のステップＳ５０では、匿名データ記憶部２１０中の匿名データを上述のような木構造で表した上で、複数の木構造において共通する部分木を特定するツリーマイニングの技術を用いて、匿名データの木構造で閾値Ｎより多く出現する部分木のうち、薬品名および副作用名の単語のノードを含む部分木を抽出する。このように抽出された部分木が係り受け関係の「頻出パタン」を表す。ツリーマイニングの技術としては、従来から用いられている技術を利用すればよい。例えば、林千登，吉岡健「大規模ドキュメント集合に適用可能な木構造  マイニング技術」，富士ゼロックス株式会社  テクニカルレポート，Ｎｏ．１９，２０１０年に記載されたマイニング技術を適用してもよい。
【００５３】
匿名データから頻出パタンを抽出すると、匿名データ処理部２００は、抽出した頻出パタンにおいて頻出する単語または単語ＩＤを特定する（ステップＳ５２）。単語または単語ＩＤが「頻出する」とは、例えば、予め設定された閾値Ｍ（自然数）より多く出現することを意味する。あるいは、頻出パタンに含まれる全ての単語および単語ＩＤの合計に対する、当該単語または単語ＩＤの出現回数の割合が予め設定された閾値を超えるものを「頻出する」単語または単語ＩＤであるとしてもよい。本例のステップＳ５２では、頻出パタンにおいて閾値Ｍより多く出現する単語のノードを特定する。このノードに対応する単語が許可単語であれば、単語そのものが特定され、このノードに対応する単語が許可単語でなければ、単語ＩＤが特定される。ステップＳ５２の後、図８の例の手順の処理は終了する。
【００５４】
図８の例の手順の処理により、薬品名と副作用名とを含む係り受けパタンであって、匿名データにおける頻出パタンにおいて頻出する単語または単語ＩＤが特定される。このように特定された単語（または特定された単語ＩＤに対応する単語）は、薬品名が表す薬品の副作用に関する情報を記述した文に頻出する単語であると推測される。したがって、このように特定された単語を含み、かつ前述の頻出パタンに合致する文を医療テキストから抽出することで、医薬品の副作用に関する情報を抽出できる可能性がある。つまり、図８の例の手順の処理によって特定される単語は、副作用に関する情報を抽出するためのキーワードとして利用できる単語であると言える。
【００５５】
図８の例の手順の処理によって単語ＩＤが特定された場合、特定された単語ＩＤを確認したユーザは、例えば、当該単語ＩＤを含む匿名データを生成した匿名データ生成装置１０が設置された医療機関に対し、当該単語ＩＤに対応する実際の単語を問合せる。この問合せを受けた医療機関の職員等は、例えば、図示しない入力装置を用いて匿名データ生成装置１０を操作して、当該匿名データ生成装置１０の匿名データ記憶部１７０に記憶された、問合せ対象の単語ＩＤの単語を確認し、当該単語が個人情報でなければ、問合せ元のユーザに当該単語を知らせる。例えば、頻出パタンにおいて頻出する単語の単語ＩＤが「ＩＤ  一般名詞  ０００６」である場合に、図５の例のデータ内容を記憶した匿名データ記憶部１７０を備える匿名データ生成装置１０の医療機関への問合せにより、この単語ＩＤの単語が「中断」であることが判明する。
【００５６】
以上で説明した実施形態の例によると、医療テキストのうち、個人情報を表すものでないことがわかっている許可単語と異なる他の単語を全て単語ＩＤに置換して匿名データが生成される。したがって、本実施形態の例の匿名データは、確実に個人情報を含まないデータとなる。よって、匿名データについて、人間が個人情報の有無の最終確認を行う必要はない。また、匿名データは、各単語の品詞を表す情報および各分節の係り受け関係を表す情報を含む。したがって、匿名データに対して、単語の品詞および分節の係り受け関係を用いる自然言語処理を実行することが可能である。
【００５７】
以上で説明した実施形態の例では、匿名データ生成装置１０において、単語と当該単語の単語ＩＤとを記憶した単語ＩＤ記憶部１６０を備える。他の実施形態の例では、匿名データ生成装置１０は、単語ＩＤ記憶部１６０を備えていなくてもよい。この実施形態の例の場合の匿名データ生成装置１０の構成例を図９に示す。
【００５８】
図９に例示する匿名データ生成装置１０は、単語ＩＤ記憶部１６０を備えず、かつ単語特定処理部１８０を備える点で、図１に例示する匿名データ生成装置１０と異なる。なお、図９において、図１と同様の構成要素には図１と同様の符号を付し、その詳細な説明を省略する。
【００５９】
図９の例の匿名データ生成装置１０の匿名化処理部１５０は、例えば、文書ＤＢ１００において匿名化の対象として指定された文の全てについて匿名化が完了するまで、図示しない一時記憶装置に各単語の単語ＩＤを記憶させておく。この一時記憶装置中の単語ＩＤを参照して、匿名化処理部１５０は、図２および図７を参照して説明した手順の処理において、同じ単語に同じ単語ＩＤを付与して、単語の単語ＩＤへの置換を行う。さらに、匿名化処理部１５０は、匿名化の対象の全ての文について匿名化が完了すると、一時記憶装置に記憶された単語ＩＤを削除する。
【００６０】
単語特定処理部１８０は、指定された単語ＩＤに対応する単語を特定する。本実施形態の例では、匿名データ利用装置２０における上述の図８の例の手順の処理により特定された単語ＩＤを匿名データの生成元の医療機関に問合わせる際、当該単語ＩＤを含む頻出パタンを当該単語ＩＤと共に医療機関に通知する。このように通知された単語ＩＤおよび頻出パタンの入力を受け付けて、単語特定処理部１８０は、当該単語ＩＤに対応する単語を特定する。本例の単語特定処理部１８０は、文書ＤＢ１００において、匿名データ利用装置２０に渡された匿名データの生成の基となった各文に対し、形態素解析部１２０による形態素解析および係り受け解析部１３０による係り受け解析を行わせる。そして、形態素解析および係り受け解析の結果において、受け付けた頻出パタンと同様の木構造で表されるパタンを含む文を検索する。そして、検索された文において、頻出パタン中の単語ＩＤに相当する単語を、当該単語ＩＤに対応する単語として特定する。
【００６１】
図１０に、単語特定処理部１８０による処理の手順の例を示す。
【００６２】
単語特定処理部１８０は、まず、処理対象の頻出パタンおよび単語ＩＤを取得する（ステップＳ６０）。この頻出パタンおよび単語ＩＤは、図９の例の匿名データ生成装置１０で生成された匿名データに対して匿名データ利用装置２０において図８の例の手順の処理を行うことで得られた頻出パタンおよび単語ＩＤであるとする。単語特定処理部１８０は、例えば、図示しない入力装置を用いて匿名データ生成装置１０に入力された頻出パタンおよび単語ＩＤを取得する。
【００６３】
次に、単語特定処理部１８０は、形態素解析部１２０に依頼して、文書ＤＢ１００中の匿名データの生成の基となった文書の形態素解析を実行させる（ステップＳ６２）。
【００６４】
さらに、ステップＳ６２の形態素解析の結果を用いて、係り受け解析部１３０により、文書ＤＢ１００中の文書の係り受け解析が行われる（ステップＳ６４）。
【００６５】
ステップＳ６４の後、単語特定処理部１８０は、形態素解析および係り受け解析の結果を用いて、ステップＳ６０で取得した頻出パタンに合致する文を特定する（ステップＳ６６）。例えば、文書ＤＢ１００中の文書の各文に対する形態素解析および係り受け解析の結果と、頻出パタンが表す木構造とを比較して、頻出パタンと同様の木構造で表されるパタンを含む文を、頻出パタンに合致する文として特定すればよい。
【００６６】
頻出パタンと合致する文を特定すると、単語特定処理部１８０は、特定した文中で、ステップＳ６０で取得した単語ＩＤに対応する単語を特定する（ステップＳ６８）。例えば、ステップＳ６６で特定した文において、単語ＩＤに含まれる品詞と同じ品詞を有し、かつ、頻出パタンにおける当該単語ＩＤの単語の出現位置と同様の出現位置に現れる単語を、当該単語ＩＤに対応する単語として特定すればよい。ここで、単語の「出現位置」が同様であるか否かは、例えば、同じ単語または同じ品詞の単語が前後に出現しているかを確認することで判定すればよい。ステップＳ６８の後、図１０の例の手順の処理は終了する。
【００６７】
図１０の例の手順の処理によって特定された単語は、医療機関の職員等によって個人情報を表すものであるか否かが判定され、個人情報を表すものでなければ、単語ＩＤに対応する単語の問合せ元に対して、特定された単語が通知される。特定された単語が個人情報を表すものであれば、特定された単語の通知は行われない。
【００６８】
図９および図１０を参照して説明した実施形態の例では、匿名データ生成装置１０において、単語ＩＤと単語とを対応づけるリストを保持しておかなくても、単語ＩＤに対応する単語が特定される。したがって、単語ＩＤと単語とを対応づけるリストを保持しておく場合と比較して、個人情報を含み得る単語と単語ＩＤとの対応が漏洩する可能性が低減される。
【００６９】
本発明の実施の形態には、以上で説明した各種の実施形態の例の他にも、各種の変形例があってよい。例えば、一変形例では、匿名データ生成装置１０において、匿名化処理の前の係り受け解析は省略してもよい。本変形例では、匿名データ生成装置１０は、係り受け解析部１３０を備えない。匿名化処理部１５０は、許可単語と異なる他の単語を単語ＩＤで置換した匿名データと、匿名データ中の各単語の品詞を表す情報（形態素解析により得られる）とを匿名データ記憶部１７０に記憶させればよい。本変形例による匿名データは、分節の係り受け関係の情報を必要としない自然言語処理に利用される。
【００７０】
他の変形例では、匿名化処理部１５０において、単語ＩＤで置換される単語のうち、語尾または語頭に共通の文字列を含む単語を特定し、特定した単語ＩＤの組を表す情報を匿名データに関連付けてさらに匿名データ記憶部１７０に登録する。本変形例では、匿名データ利用装置２０の匿名データ処理部２００において、語尾または語頭が共通する単語間の関係を利用した自然言語処理が行われる。例えば、語尾として共通の文字列「大学」を含む単語は、いずれも大学の名称を表す単語であると推定され、このような推定の結果を利用した自然言語処理が行われる。
【００７１】
また、以上で説明した実施形態の例では、匿名データ利用装置２０において、匿名データを用いて、医薬品の副作用に関する情報の抽出のキーワードとなり得る単語を特定する処理を行う。匿名データは、副作用に関する情報の取得と異なる処理に利用されてもよい。例えば、手術と症状との間の関係を表す情報の抽出のキーワードとなり得る単語を特定する処理に匿名データを利用することが考えられる。この例の場合、匿名データ生成装置１０の許可単語辞書１４０において、手術の名称および症状の名称を表す単語を登録しておき、手術および症状の名称を表す単語が匿名データ中に残るようにしておく。そして、例えば、図８を参照して説明したのと同様のツリーマイニングの技術を用いて、匿名データの係り受けのパタンのうち、手術名および症状名を含む頻出パタン（例えばＮ個より多く現れるパタン）を特定し、頻出パタンにおいて頻出する（例えばＭ回より多く現れる）単語または単語ＩＤを特定する。このように特定された単語または単語ＩＤに対応する単語は、手術と症状との間の関係を表す情報を医療テキストから抽出するためのキーワードとして利用され得る。
【００７２】
さらに他の例では、匿名データを用いて、特定の薬品や処置等の名称を表すと考えられる単語を特定するための処理を行ってもよい。例えば、医療機関の職員等が作成する医療テキストにおいて、同じ薬品や処置等の名称を表す単語であっても異なる文字列で記述されていることがある。例えば、薬品や処置等の名称は、略語で記述されたり、同じ薬品が当該薬品の成分名で記述されたり、製品名で記述されたりすることがある。本例では、匿名データに対する自然言語処理により、同じ薬品や処置等の名称を表す異なる文字列の単語を特定するための情報を抽出する。本例において、匿名データ生成装置１０の許可単語辞書１４０には、薬品や処置等の特定に関わる単語を登録しておく。薬品や処置等の特定に関わる単語として、例えば、身体の部位の名称を表す用語（例：「腹部」、「頭部」、「胃」、「腎臓」等）、病状を表す用語（例：「胃潰瘍」、「脳腫瘍」等）、および処置に関わる特定の動詞（例：「施す」「投与する」等）等が挙げられる。匿名データ利用装置２０の匿名データ処理部２００は、例えば、身体の部位の名称、病状の名称、および処置に関わる動詞のうちの１以上が共通する匿名データの頻出パタンを特定する。特定されたパタンに含まれる単語ＩＤの単語を調べることで、同じ薬品や処置等を表す異なる文字列の単語の候補となる単語が得られる。
【００７３】
また、上述の各種の実施形態の例および変形例では、許可単語と異なる他の単語に付与される単語ＩＤは、当該単語の品詞を表す情報を含むが、単語ＩＤは、必ずしも品詞の情報を含んでいなくてもよい。単語ＩＤに品詞の情報を含めない場合、匿名データ記憶部１７０には、許可単語と異なる他の単語を単語ＩＤで置換した匿名データと、当該匿名データに含まれる各単語（許可単語の文字列または単語ＩＤで表される）について形態素解析の結果として得られた品詞の情報とを関連付けて記憶させておけばよい。
【００７４】
なお、以上では、医療テキストに含まれる個人情報を匿名化する場合を例に取り本発明の実施の形態を説明したが、医療分野の他の文書の処理に本発明を適用してもよい。例えば、個人情報を含む文書に対して自然言語処理を行う場合に、当該自然言語処理に用いられる単語であって個人情報を表すものでないことがわかっている単語を予め許可単語として登録しておき、上述の各種の実施形態の例と同様に形態素解析、係り受け解析、および匿名化処理を行ってもよい。
【００７５】
以上に例示した匿名データ生成装置１０は、典型的には、汎用のコンピュータにて上述の匿名データ生成装置１０の各部の機能または処理内容を記述したプログラムを実行することにより実現される。コンピュータは、例えば、ハードウエアとして、図４に示すように、ＣＰＵ（中央演算装置）８０、メモリ（一次記憶）８２、各種Ｉ／Ｏ（入出力）インタフェース８４等がバス８６を介して接続された回路構成を有する。また、そのバス８６に対し、例えばＩ／Ｏインタフェース８４経由で、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）８８やＣＤやＤＶＤ、フラッシュメモリなどの各種規格の可搬型の不揮発性記録媒体を読み取るためのディスクドライブ９０が接続される。このようなドライブ８８または９０は、メモリに対する外部記憶装置として機能する。実施形態の処理内容が記述されたプログラムがＣＤやＤＶＤ等の記録媒体を経由して、またはネットワーク経由で、ＨＤＤ８８等の固定記憶装置に保存され、コンピュータにインストールされる。固定記憶装置に記憶されたプログラムがメモリに読み出されＣＰＵにより実行されることにより、実施形態の処理が実現される。匿名データ利用装置２０についても同様である。
【符号の説明】
【００７６】
１０  匿名データ生成装置、２０  匿名データ利用装置、８０  ＣＰＵ、８２  メモリ、８４  Ｉ／Ｏインタフェース、８６  バス、８８  ＨＤＤ、９０  ディスクドライブ、１００  文書ＤＢ、１１０  解析辞書、１２０  形態素解析部、１３０  係り受け解析部、１４０  許可単語辞書、１５０  匿名化処理部、１６０  単語ＩＤ記憶部、１７０  匿名データ記憶部、１８０  単語特定処理部、２００  匿名データ処理部、２１０  匿名データ記憶部。
【図１】
0005640855.tif 000002
【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】
0005640855.tif 000008
【図８】
0005640855.tif 000009
【図９】
0005640855.tif 000010
【図１０】
0005640855.tif 000011
【図１１】
0005640855.tif 000012