(57)【要約】【課題】個人情報をより高い精度で検出し、他のデータに置換する。【解決手段】データ置換装置１であって、文書データを読み込む読込み手段と、文書データを構文解析して個人情報を抽出する抽出手段と、抽出手段が抽出した個人情報各々を当該個人情報とは異なるデータに置換する置換手段と、置換手段が置換した置換後の文書データを出力する出力手段と、を有する。【選択図】  図１
2006221560.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データ置換装置であって、
文書データを読み込む読込み手段と、
前記文書データを構文解析して、個人情報を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段が抽出した個人情報各々を、当該個人情報とは異なるデータに置換する置換手段と、
前記置換手段が置換した置換後の文書データを出力する出力手段と、を有すること
を特徴とするデータ置換装置。
【請求項２】
請求項１記載のデータ置換装置であって、
人名辞書と、地名辞書とを記憶する記憶手段を、さらに有し、
前記抽出手段は、前記文書データの各文字列が、前記人名辞書または前記地名辞書と一致するか否かを判別し、前記人名辞書または前記地名辞書と一致する文字列が個人情報に該当するか否かを示す信頼度を、前記構文解析により解析した文章の構造に基づいて算出し、    
前記置換手段は、前記信頼度が所定の値を超える文字列を、当該文字列とは異なるデータに置換すること
を特徴とするデータ置換装置。
【請求項３】
請求項１記載のデータ置換装置であって、
前記置換手段は、前記抽出手段が抽出した個人情報を、当該個人情報の種別に応じて所定のデータに置換するとともに、前記種別毎に当該個人情報を識別するための識別情報を前記所定のデータに付加すること
を特徴とするデータ置換装置。
【請求項４】
請求項１記載のデータ置換装置であって、
個人情報に該当する少なくとも１つの文字列が登録されたユーザ辞書と、所定の番号体系または文字パターンが登録された正規表現リストとが記憶された記憶手段を、さらに有し、
前記抽出手段は、前記ユーザ辞書に登録された文字列と一致する文字列を、個人情報と判別し、前記文書データから抽出するとともに、
前記正規表現リストに登録された番号体系または文字パターンと一致する文字列を、個人情報と判別し、前記文書データから抽出すること
を特徴とするデータ置換装置。
【請求項５】
情報処理装置が行うデータ置換方法であって、
前記情報処理装置は、記憶部と処理部とを有し、
前記処理部は、
前記記憶部に記憶された文書データを読み込む読込みステップと、
前記文書データを構文解析して、個人情報を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップで抽出した個人情報各々を、当該個人情報とは異なるデータに置換する置換ステップと、
前記置換ステップにおいて置換した置換後の文書データを出力する出力ステップと、を有すること
を特徴とするデータ置換方法。
【請求項６】
情報処理装置が実行するデータ置換プログラムであって、
前記情報処理装置は、記憶部と処理部とを有し、
前記処理部に、
前記記憶部に記憶された文書データを読み込む読込みステップと、
前記文書データを構文解析して、個人情報を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップで抽出した個人情報各々を、当該個人情報とは異なるデータに置換する置換ステップと、
前記置換ステップにおいて置換した置換後の文書データを出力する出力ステップと、を実行させること
を特徴とするデータ置換プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データを置換する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、個人情報など秘匿すべき情報の取り扱いに対して、関心が高まっている。すなわち、個人情報などの秘匿すべき情報が含まれる文書を公開する場合、秘匿すべき情報の記載箇所を削除またはマスク（黒く塗り潰すなど）処理を行う必要がある。例えば、特許文献１では、秘匿すべき箇所の情報に、マスク画面を埋め込む情報秘匿化方法が記載されている。
【特許文献１】特開２００３−２９８８３２
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、企業のデータベースには、営業活動を報告するための営業日報や、コールセンターに寄せられる消費者からの問合せ情報などが、テキストデータとして電子化され、大量に蓄積されている。このようなテキストデータには、一般的に、氏名、電話番号、メールアドレス等の個人情報が含まれている。そのため、個人情報を含むテキストデータを社外または社内で公開し、知識の共有化を図る場合、個人情報が漏洩する危険性がある。
【０００４】
したがって、担当者は、個人情報を含むテキストデータを公開する場合、個人情報に該当する部分を目で見て探し出し、探し出した個人情報の部分にマスク処理を行う必要がある。しかしながら、対象となるテキストデータが膨大な場合、担当者が個人情報に該当する部分を検知してマスク処理を行うことは、作業負荷が大きく、また、個人情報の検知漏れやミスが発生するおそれがある。
【０００５】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、本発明の目的は、個人情報をより高い精度で抽出し、抽出した個人情報を他のデータに置換することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明は、例えば、データ置換装置であって、文書データを読み込む読込み手段と、文書データを構文解析して、個人情報を抽出する抽出手段と、抽出手段が抽出した個人情報各々を、当該個人情報とは異なるデータに置換する置換手段と、置換手段が置換した置換後の文書データを出力する出力手段と、を有する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明により、個人情報をより高い精度で検出し、他のデータに置換することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、本発明の実施の形態について説明する。
【０００９】
図１は、本発明の一実施形態が適用されたデータ置換装置１の機能構成図である。図示するデータ置換装置１は、テキストデータを含む文書ファイルの中から、個人情報を抽出し、他のデータに置換する装置である。なお、個人情報は、個人に関する情報であって、特定の個人を識別することができる情報（また、他の情報と照合することにより、特定の個人を識別することができる情報を含む）である。個人情報には、例えば、氏名、住所（郵便番号を含む）、電話番号、メールアドレス、生年月日、クレジット番号、口座番号などが考えられる。
【００１０】
本実施形態のデータ置換装置１は、図示するように、データ読込部１１と、データ抽出部１２と、置換処理部１３と、データ出力部１４と、データ管理部１５と、入力ファイル２１と、出力ファイル２２と、ユーザ辞書２３と、置換ルールテーブル２４と、構文解析ルール２５と、を有する。
【００１１】
データ読込部１１は、入力ファイル２１に記憶されている文書ファイルのデータを読み込む。データ抽出部１２は、データ読込部１１が読み込んだデータの中から、個人情報を抽出する。置換処理部１３は、データ抽出部１２が抽出した個人情報を、他のデータに置換する。データ出力部１４は、個人情報を置換したデータを、出力ファイル２２または出力装置（不図示）に出力する。データ管理部１５は、ユーザ辞書２３、置換ルールテーブル２４および構文解析ルール２５のデータを管理（追加、更新、削除）する。
【００１２】
入力ファイル２１には、各種の文書ファイルが記憶されているものとする。なお、文書ファイルは、例えば、営業活動を報告するための営業日報、コールセンターに寄せられる消費者からの問合せ情報、顧客への返信メール、電子掲示板（Bulletin Board System）への書込みデータ、外部の業者への委託データ、または、顧客毎に作成されるＨＴＭＬデータなどが考えられる。そして、このような文書ファイルには、一般的に、氏名、電話番号等の個人情報が含まれているものとする。
【００１３】
なお、文書ファイルには、テキストデータ以外のデータ（イメージデータ、タブや改行などの制御コードなど）が含まれていてもよい。また、入力ファイル２１は、このような文書ファイルが記憶されたデータベースであってもよい。また、入力ファイル２１に記憶された文書ファイルは、データ置換装置１の入力手段（不図示）を用いて入力・作成される場合、ＭＯ（Magneto-Optical disk）やＣＤ−ＲＯＭなどの記憶装置（記憶媒体）のデータを入力する場合、または、ネットワークを介して他のコンピュータシステム（不図示）からファイル転送される場合、などが考えられる。
【００１４】
出力ファイル２２には、置換処理部１３が個人情報を置換した後の文書ファイルが記憶される。ユーザ辞書２３は、個人情報に該当する任意の文字列が登録されたデータベースである。置換ルールテーブル２４は、個人情報を置換する際の規則が設定されたテーブルである。構文解析ルール２５には、個人情報の信頼度算出に必要な各種のデータが記憶されている。なお、ユーザ辞書２３、置換ルールテーブル２４および構文解析ルール２５については後述する。
【００１５】
上記説明した、データ置換装置１は、例えば図２に示すようなＣＰＵ９０１と、メモリ９０２と、ＨＤＤ等の外部記憶装置９０３と、キーボードやマウスなどの入力装置９０４と、ディスプレイやプリンタなどの出力装置９０５と、ネットワーク接続するための通信制御装置９０６と、を備えた汎用的なコンピュータシステムを用いることができる。このコンピュータシステムにおいて、ＣＰＵ９０１がメモリ９０２上にロードされた所定のプログラムを実行することにより、データ置換装置１の各機能が実現される。すなわち、データ置換装置１の各機能は、データ置換装置１のＣＰＵ９０１が、データ置換装置１用のプログラムを実行することにより実現される。なお、データ置換装置１の入力ファイル２１、出力ファイル２２、ユーザ辞書２３、置換ルールテーブル２４および構文解析ルール２５は、メモリ９０２または外部記憶装置９０３に記憶される。また、通信制御装置９０６は、必要に応じて備えるものとする。
【００１６】
次に、ユーザ辞書２３について説明する。
【００１７】
ユーザ辞書２３は、個人情報に該当する任意の文字列が登録されたデータベースである。本実施形態のユーザ辞書２３は、登録された文字列毎に、当該文字列の属するグループ名と、置換適用フラグとを有する。グループ名は、文字列が示す単語を分類するための種別（カテゴリー）である。例えば、登録された文字列が顧客名の場合はグループ名に「顧客」が、登録された文字列が社員名の場合はグループ名に「社員」が、また、登録された文字列が取引先の会社名の場合はグループ名に「取引先」が設定される。
【００１８】
置換適用フラグは、ユーザ辞書２３に登録された文字列を、後述する置換処理で置換の対象とするか否かを判別するためのフラグである。例えば、置換適用フラグが「ＯＮ」の場合は当該文字列を置換の対象として抽出する。一方、置換適用フラグが「ＯＦＦ」の場合は、ユーザ辞書２３に登録された文字列であっても当該文字列を置換の対象外とする。
【００１９】
図３（Ａ）は、ユーザ辞書２３の設定画面（または参照画面）の一例を示した図である。データ管理部１５は、ユーザが入力装置を用いて入力した指示を受け付けて、図示する設定画面を出力装置に表示するものとする。
【００２０】
図示する設定画面には、ユーザ辞書２３に登録されている文字列毎に、置換適用フラグを設定するためのチェックボックス３１と、グループ名３２と、文字列３３とが表示されている。本実施形態では、チェックボックス３１にチェックが入力されている場合、データ管理部１５は、ユーザ辞書２３の置換適用フラグに「ＯＮ（置換の対象）」を設定する。一方、チェックボックス３１にチェックが入力されていない場合、データ管理部１５は、置換適用フラグに「ＯＦＦ（置換の対象外）」を設定する。
【００２１】
チェックボックス３１を表示してユーザの入力（指示）を受け付けることにより、ユーザ辞書２３に登録された文字列であっても、個別にまた一時的に置換の対象外とすることができる。すなわち、ユーザは、置換処理を実行する文書ファイルの種類および属性などに応じて、柔軟にユーザ辞書２３を変更することができる。
【００２２】
また、図示する設定画面には、追加ボタン３４と、編集ボタン３５と、削除ボタン３６と、ＯＫボタン３７と、ＣＡＮＣＥＬボタン３８とが表示されている。データ管理部１５は、追加ボタン３４が押下された場合、新たな文字列を新規に登録するための追加用ダイアログボックス（dialog box）を表示する。また、データ管理部１５は、編集ボタン３５が押下された場合、カーソルで選択された文字列を編集するための編集用ダイアログボックスを表示する。また、データ管理部１５は、削除ボタン３６が押下された場合、カーソルで選択された文字列をユーザ辞書２３から削除する。
【００２３】
図３（Ｂ）は、編集ボタン３５を押下した場合に表示される編集用ダイアログボックスの一例を示した図である。編集用ダイアログボックスは、ドロップダウンリストを用いたグループ入力欄３５１と、文字列入力欄３５２とを有する。なお、編集用ダイアログボックスの場合、グループ入力欄３５１および文字列入力欄３５２には、図３（Ａ）の設定画面で選択された編集対象のグループ名および文字列が、あらかじめ表示されているものとする。ユーザは、グループ名および文字列の入力後（変更後）、ＯＫボタン３５３を押下する。データ管理部１５は、ＯＫボタン３５３の押下を受け付けて、入力された内容でユーザ辞書２３を更新する。また、データ管理部１５は、ＣＡＮＣＥＬボタン３５４の押下を受け付けて、ユーザ辞書２３を更新することなく、図３（Ａ）の設定画面に遷移する。
【００２４】
次に、置換ルールテーブル２４について説明する。  
図４は、置換ルールテーブル２４の一例を示した図である。置換ルールテーブル２４は、個人情報を置換する際の規則が設定されたテーブルである。図示する置換ルールテーブル２４は、抽出方法４１と、ルール名４２と、正規表現文字パターン４３と、置換文字列４４と、ＩＤフラグ４５と、適用フラグ４６と、優先順位４７と、を有する。
【００２５】
抽出方法４１には、個人情報に該当する文字列（個人情報の可能性がある文字列を含む）を抽出する方法が設定される。本実施形態では、構文解析による抽出、正規表現による抽出、および、ユーザ辞書２３による抽出の３種類の抽出方法を用いることとする。構文解析による抽出方法は、構文解析により文章の構造（例えば、係り受け構造）を解析し、個人情報の可能性が高い文字列を抽出する方法である。なお、構文解析による抽出方法については後述する。
【００２６】
正規表現による抽出方法は、個人情報に該当する情報であって、番号体系および使用される文字の種別（文字パターン）などから特定が可能な正規表現の文字列を抽出する方法である。正規表現のデータとしては、例えば、電話番号、メールアドレス（ドメイン名）、郵便番号、生年月日、クレジット番号、口座番号などが考えられる。ユーザは、後述する設定画面を用いて、任意の番号体系および文字パターンを置換ルールテーブル２４に登録できるものとする。ユーザ辞書２３による抽出方法は、前述のユーザ辞書２３に登録されている各文字列と同一の文字列をマッチングして抽出する方法である。
【００２７】
ルール名４２には、個人情報の種別（カテゴリー）と当該種別の個人情報を置換するか否かが設定されている。図示する置換ルールテーブル２４では、抽出方法４１が構文解析の場合、人名を置換するルールと、地名を置換するルールとが設定されている。また、抽出方法４１が正規表現の場合、電話番号を置換するルールと、メールアドレスを置換するルールとが設定されている。
【００２８】
また、抽出方法４１がユーザ辞書の場合、グループ名が「顧客」の文字列を置換するルールと、グループ名が「社員」の文字列を置換しないルールとが設定されている。例えば、社内でのみ公開される文書ファイルの場合（例えば、所定の部署内で知識の共有化を図る場合、上司が部下の仕事振りを評価する場合など）、社員名を知りたい場合がある。このような場合、グループ名が「社員」の文字列を置換しないルールを適用することにより、社員名を置換の対象外とすることができる。
【００２９】
正規表現文字パターン４３には、正規表現の番号体系および使用される文字の種別（文字パターン）が設定される。図示する正規表現文字パターン４３には、電話番号に使用される数字・記号および番号体系と、メールアドレスに使用される英数字・記号および名称体系とが設定されている。置換文字列４４には、抽出した文字列の変換（置換）後の文字列が設定される。なお、ルール名４２が「社員（非置換）」の場合、社員名は置換されないため、置換文字列４４にはスペースが設定される。
【００３０】
ＩＤフラグ４５は、同じルールが適用される各文字列を識別するための識別情報を置換文字列４４に付加するか否かを判別するためのフラグである。図示する例では、「人名（置換）」のルール名４２のＩＤフラグ４５が「有」である。この状態において、１つの文書ファイルの中で「田中」と「鈴木」の２つの人名の文字列が、構文解析により抽出された場合、置換処理部１３は、置換文字列（［人名］）の直後に識別情報を付与することとする。本実施形態では、識別情報として抽出した順番を示す連番を付与することとする。すなわち、置換処理部１３は、先に抽出された「田中」を「［人名］１」、次に抽出された「鈴木」を「［人名］２」に置換する。
【００３１】
適用フラグ４６は、置換ルールテーブル２４に登録された各ルールを、後述する置換処理で適用するか否かを判別するためのフラグである。例えば、適用フラグ４６が「ＯＮ」の場合は当該ルールを適用して置換処理を行う。一方、適用フラグ４６が「ＯＦＦ」の場合は、当該ルールを適用せず置換処理を行う。
【００３２】
優先順位４７は、同一の文字列が複数のルールで重複して抽出された場合の優先順位を示したものである。例えば、ユーザ辞書２３の「顧客」のグループ名と、「社員」のグループ名に、同姓同名の氏名が重複して登録されているものとする。この場合、図示する置換ルールテーブル２４では、ルール名４２が「顧客（置換）」の優先順位４７の方が、「社員（非置換）」の優先順位より高い。したがって、置換処理部１３は、「顧客（置換）」のルールを優先し、重複する氏名を［顧客］に置換する。
【００３３】
図５（Ａ）は、置換ルールテーブル２４の設定画面（または参照画面）の一例を示した図である。なお、データ管理部１５は、ユーザが入力装置を用いて入力した指示を受け付けて、図示する設定画面を出力装置に表示するものとする。
【００３４】
図示する設定画面は、置換ルールテーブル２４に登録されたルール毎に、適用フラグ４６を設定するためのチェックボックス５１と、置換ルールテーブル２４に設定された設定内容が表示される表示欄５２とを有する。なお、表示欄５２には、ルール名、抽出方法、正規表現文字パターンなどが表示されている。
【００３５】
本実施形態では、データ管理部１５は、チェックボックス５１にチェックが入力されている場合は適用フラグ４６に「ＯＮ」を設定し、チェックボックス５１にチェックが入力されていない場合は適用フラグ４６に「ＯＦＦ」を設定する。チェックボックス５１を表示してユーザの入力（指示）を受け付けることにより、置換ルールテーブル２４に登録されたルールであっても、一時的に置換処理の適用対象外とすることができる。すなわち、ユーザは、置換処理を実行する文書ファイルの種類および属性などに応じて、適用するルールを選択することができる。
【００３６】
また、図示する設定画面には、追加ボタン５３と、編集ボタン５４と、削除ボタン５５と、ＯＫボタン５６と、ＣＡＮＣＥＬボタン５７とが表示されている。データ管理部１５は、追加ボタン５３が押下された場合、新たなルールを新規に登録するための追加用ダイアログボックスを表示する。また、データ管理部１５は、編集ボタン５４が押下された場合、カーソルで選択されたルールを編集するための編集用ダイアログボックスを表示する。また、データ管理部１５は、削除ボタン５５が押下された場合、カーソルで選択されたルールを置換ルールテーブル２４から削除する。
【００３７】
図５（Ｂ）は、編集ボタン５４を押下した場合に表示される編集用ダイアログボックスの一例を示した図である。図示する編集用ダイアログボックスには、置換ルールテーブル２４の各項目を変更するための入力欄、ラジオボタンおよびチェックボックスが表示されている。すなわち、図示する編集用ダイアログボックスには、ドロップダウンリストを用いた抽出方法入力欄５４１と、ルール名入力欄５４２と、正規表現文字パターン入力欄５４３と、置換するか否かを入力するラジオボタン５４４と、置換文字列にＩＤを付加するか否かを指示するチェックボックス５４５と、置換文字列入力欄５４６と、優先順位入力欄５４７と、が表示されている。
【００３８】
なお、編集用ダイアログボックスの各入力欄等には、図５（Ａ）の設定画面で選択された編集対象のルールの設定内容が、あらかじめ表示されているものとする。ユーザは、所望の設定内容を入力後（変更後）、ＯＫボタン５４８を押下する。データ管理部１５は、ＯＫボタン５４８の押下を受け付けて、入力された内容で置換ルールテーブル２４を更新する。また、データ管理部１５は、ＣＡＮＣＥＬボタン５４９の押下を受け付けて、置換ルールテーブル２４を更新することなく図５（Ａ）の設定画面に戻る。
【００３９】
次に、構文解析ルール２５について説明する。
【００４０】
構文解析ルール２５には、人の姓および名が登録された人名辞書、各地の県名や市町村名が登録された地名辞書、信頼度算出に用いる信頼度データなどが記憶されている。信頼度データには、本実施形態では、人を示す接尾詞、人の行為を示す述語、地名を修飾する語、所定の格助詞などを用いることとする。なお、信頼度データの具体例については後述する。
【００４１】
次に、構文解析による個人情報に該当する文字列の抽出方法について説明する。
【００４２】
なお、データ抽出部１２は、例えば、形態素解析エンジンおよび構文解析エンジンを用いて、以下に説明する個人情報に該当する文字列の抽出を行う。形態素解析エンジンは、自然言語処理の技術である形態素解析（Morphological Analysis）を行うことにより、文を最小の文字列である形態素（単語）に分解し、分解した形態素各々の品詞を特定する。構文解析エンジンは、自然言語処理の技術である構文解析（Syntactic Analysis）を行うことにより、文の構造（例えば、係り受け構造）を解析する。
【００４３】
なお、形態素解析および構文解析については、例えば以下に記述されている。
【００４４】
「形態素解析・構文解析入門」、［平成１７年１月２６日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://www.unixuser.org/~euske/doc/nlpintro/＞
まず、データ抽出部１２は、処理対象の文書ファイルの文（センテンス）毎に、形態素解析を行う。すなわち、データ抽出部１２は、形態素解析エンジンを用いて、文を最小の文字列である形態素（単語）に分解し、分解した形態素各々の品詞を特定する。そして、データ抽出部１２は、特定した品詞が名詞の形態素の文字列のみを抽出する。
【００４５】
そして、データ抽出部１２は、抽出した文字列各々について、構文解析ルール２５の人名辞書または地名辞書に登録されている文字列と一致するか否かを判別する。そして、データ抽出部１２は、人名辞書または地名辞書に登録されている文字列を、個人情報としてさらに抽出する。そして、データ抽出部１２は、人名辞書に登録されている文字列（以下、「人名データ」）、および、地名辞書に登録されている文字列（以下、「地名データ」）各々の信頼度を算出する。信頼度は、個人情報に該当する可能性（信頼性）を示す指標である。
【００４６】
図６は、人名データおよび地名データの信頼度を算出する処理フロー図である。なお、データ抽出部１２は、図示する処理フローを行う前に、人名データまたは地名データを含む文を、構文解析エンジンを用いて構文解析を行う。
【００４７】
まず、データ抽出部１２は、処理対象の対象データ（人名データまたは地名データ）を入力し、初期値の信頼度を設定する（Ｓ２１）。なお、本実施形態では、初期値の信頼度を５０％とする。そして、データ抽出部１２は、対象データが含まれる文を参照し、対象データの直後に人を示す接尾詞（例えば、「様」、「さん」など）が付加されているか否かを判別する（Ｓ２２）。なお、人を示す接尾詞については、構文解析ルール２５の信頼度データに記憶されているものとする。
【００４８】
接尾詞が付加されている場合であって（Ｓ２２：ＹＥＳ）、対象データが人名データの場合、データ抽出部１２は、初期値の信頼度に２５％を加算する。また、対象データが地名データの場合、データ抽出部１２は、初期値の信頼度から２５％を減算する（Ｓ２３）。一方、接尾詞が付加されていない場合（Ｓ２２：ＮＯ）、データ抽出部１２は、Ｓ２４に進む。
【００４９】
そして、データ抽出部１２は、対象データが含まれる文を構文解析することにより、対象データと係り受けの関係にある述語を特定する。そして、対象データと係り受けの関係にある述語が、人の行為を示す述語（例えば、「言う」、「話す」、など）であるか否かを判別する（Ｓ２４）。なお、人の行為を示す述語については、構文解析ルール２５の信頼度データに記憶されているものとする。
【００５０】
人の行為を示す述語が係り受けの関係にあって（Ｓ２４：ＹＥＳ）、対象データが人名データの場合、データ抽出部１２は、信頼度に２５％を加算する。また、対象データが地名データの場合、データ抽出部１２は、信頼度から２５％を減算する（Ｓ２５）。一方、人の行為を示す述語が係り受けの関係にない場合（Ｓ２４：ＮＯ）、データ抽出部１２は、Ｓ２６に進む。
【００５１】
そして、データ抽出部１２は、対象データが含まれる文を参照し、対象データの直後に地名を修飾する語（例えば、「発祥」、「育ち」など）が付加されているか否かを判別する（Ｓ２６）。なお、地名を修飾する語については、構文解析ルール２５の信頼度データに記憶されているものとする。地名を修飾する語が付加されている場合であって（Ｓ２６：ＹＥＳ）、対象データが人名データの場合、データ抽出部１２は、信頼度から２５％を減算する。また、対象データが地名データの場合、データ抽出部１２は、信頼度に２５％を加算する（Ｓ２７）。一方、地名を修飾する語が付加されていない場合（Ｓ２６：ＮＯ）、データ抽出部１２は、Ｓ２８に進む。
【００５２】
そして、データ抽出部１２は、対象データが含まれる文を構文解析することにより、人の行為かあるいは場所を表すかによって格助詞が異なる単語が、対象データと係り受けの関係にあるか否か判別する（Ｓ２８）。格助詞が異なる単語には、例えば「行く」がある。すなわち、「行く」の格助詞が「が」の場合（Ａが「行く」）、Ａは人である。また、「行く」の格助詞が「に」の場合（Ａに「行く」）、Ａは地名である。なお、このような格助詞が異なる単語、および、当該単語の格助詞（人を示す格助詞、地名を示す格助詞）については、構文解析ルール２５の信頼度データに記憶されているものとする。格助詞が異なる単語が対象データと係り受けの関係にない場合（Ｓ２８：ＮＯ）、データ抽出部１２は、Ｓ３２に進む。
【００５３】
格助詞が異なる単語が対象データと係り受けの関係にある場合（Ｓ２８：ＹＥＳ）、データ抽出部１２は、当該単語の格助詞が人の行為を示す格助詞か否かを判別する（Ｓ２９）。人の行為を示す格助詞であって（Ｓ２９：ＹＥＳ）、対象データが人名データの場合、データ抽出部１２は、信頼度に２５％を加算する。また、対象データが地名データの場合、データ抽出部１２は、信頼度から２５％を減算する（Ｓ３０）。一方、地名を示す格助詞であって（Ｓ２９：ＮＯ）、対象データが人名データの場合、データ抽出部１２は、信頼度から２５％を減算する。また、対象データが地名データの場合、データ抽出部１２は、信頼度に２５％を加算する（Ｓ３１）
そして、データ抽出部１２は、Ｓ２１からＳ３１の処理により算出した信頼度が、１００％を超えるか否かを判別する（Ｓ３２）。１００％を超える場合（Ｓ３２：ＹＥＳ）、データ抽出部１２は、対象データの信頼度を１００％とする（Ｓ３３）。一方、１００％以下の場合（Ｓ３２：ＮＯ）、抽出部１００は、対象データの信頼度に、Ｓ２１からＳ３１の処理により算出した信頼度を設定する。
【００５４】
以上説明した信頼度の値に応じて、データ抽出部１２は、個人情報である可能性が高い人名データおよび地名データを最終的に抽出する。すなわち、データ抽出部１２は、信頼度が所定の値（例えば、５０％）以上の人名データおよび地名データを、個人情報であると判別し、他のデータに置換するために抽出する。
【００５５】
次に、データ置換装置１が行う置換処理について説明する。
【００５６】
なお、本処理を行う前に、ユーザは、ユーザ辞書２３および置換ルールテーブル２４を、各設定画面（図３、図５参照）を用いて、処理対象の文書ファイルの種類および属性を考慮した内容に変更する。    
図７は、置換処理の処理フロー図である。
【００５７】
まず、データ読込部１１は、入力ファイルに記憶（蓄積）された文書ファイルを読み込む（Ｓ４１）。そして、データ抽出部１２は、前述の構文解析による個人情報の抽出および信頼度の算出（図６参照）を行う（Ｓ４２）。
【００５８】
そして、データ抽出部１２は、正規表現による個人情報の抽出および信頼度の設定を行う（Ｓ４３）。すなわち、データ抽出部１２は、置換ルールテーブル２４に登録された正規表現文字パターン４３のいずれかに該当する文字列を、個人情報として抽出する。そして、データ抽出部１２は、正規表現により抽出した文字列の信頼度に所定の値（例えば、９９％）を設定する。
【００５９】
そして、データ抽出部１２は、ユーザ辞書２３による個人情報の抽出および信頼度の設定を行う（Ｓ４４）。すなわち、データ抽出部１２は、ユーザ辞書２３に登録されたいずれかの文字列と一致する文字列を、個人情報として抽出する。なお、ユーザ辞書２３に登録されている文字列であっても、グループ名が「社員」で置換しないルールの場合、データ抽出部は当該文字列を抽出しない。そして、データ抽出部１２は、ユーザ辞書２３を用いて抽出した各文字列の信頼度に、所定の値を設定する。なお、ユーザ辞書２３に登録されているの文字列は個人情報に該当するため、高い信頼度（例えば、１００％）を設定する。
【００６０】
なお、Ｓ４２、Ｓ４３およびＳ４４の処理の順番は、これに限定されず、どのような順番で行ってもよい。
【００６１】
そして、置換処理部１３は、データ抽出部１２が抽出した文字列の中で、信頼度が所定の値を超える文字列を置換する（Ｓ４５）。すなわち、置換処理部１３は、データ抽出部１２が算出した信頼度に基づいて、個人情報に該当する可能性が高い文字列のみを他のデータ（文字列）に置換する。これにより、個人情報に該当する可能性が高い文字列がマスクされ、置換後の文書ファイルを公開した場合であっても、個人情報の漏洩リスクを防止することができる。
【００６２】
また、置換処理部１３は、置換ルールテーブル２４を参照し、抽出した文字列のルール名４２に対応する置換文字列４４を特定する。そして、置換処理部１３は、抽出した文字列を特定した置換文字列４４に置換する。また、置換処理部１３は、置換ルールテーブル２４の対応するＩＤフラグ４５を参照し、「有」の場合は置換文字列４４に識別情報（例えば、連番）を付加する。
【００６３】
そして、データ出力部１４は、置換処理部１３が置換処理を行った置換後の文書ファイルを、出力ファイル２２に出力する（Ｓ４６）。そして、データ読込部１１は、入力ファイル２１に未処理の文書ファイルが存在するか否かを判別する（Ｓ４７）。未処理の文書ファイルが存在する場合（Ｓ４７：ＹＥＳ）、データ読込部１１は、Ｓ４１に戻り未処理の文書ファイルを読み込む。また、未処理の文書ファイルが存在しない場合（Ｓ４７：ＮＯ）、データ読込部１１は、置換処理を終了する。
【００６４】
次に、図８（Ａ）に示す文書ファイルのデータを例に、図７の処理を具体的に説明する。なお、図８（Ｂ）は、図８（Ａ）の文書ファイルの置換後の文書ファイルである。また、図４に示す置換ルールテーブル２４および図３に示すユーザ辞書２３を用いて置換処理を行うこととする。
【００６５】
まず、データ読込部１１は、図示する文書ファイルを読み込む（Ｓ４１）。そして、データ抽出部１２は、Ｓ４２、Ｓ４３およびＳ４４の処理を行い、個人情報に該当する可能性のある文字列を抽出する。
【００６６】
図９は、データ抽出部１２が図示する文書ファイルから抽出した文字列が設定された抽出文字列テーブルの一例を示す図である。なお、データ抽出部１２は、必要に応じて抽出文字列テーブルを作成し、メモリまたは外部記憶装置に一時的に記憶する。図示する抽出文字列テーブルは、抽出文字列６１と、抽出した文字列の位置６２と、適用されるルール名６３と、抽出方法６４と、信頼度６５と、置換文字列６６とを有する。
【００６７】
データ抽出部１２は、構文解析により、例えば、図示する文書ファイルから「鈴木」８１を人名データの文字列として抽出し、抽出文字列６１ａに設定する。そして、データ抽出部１２は、「鈴木」を抽出した位置と、置換ルールテーブル２４の対応するルール名および抽出方法とを、抽出文字列テーブルに設定する。
【００６８】
そして、データ抽出部１２は、「鈴木」の信頼度を図６の処理により算出する。すなわち、データ抽出部１２、人名データの初期値（５０％）を設定する（Ｓ２１）。そして、データ抽出部１２は、図示する文書ファイルを参照し、「鈴木」８１の直後に人を示す接尾詞（「さん」）があるため、初期値（５０％）に２５％を加算する（Ｓ２３）。そして、データ抽出部１２は、「鈴木」８１を含む文を構文解析し、行為を示す述語（「聞く」）が「鈴木」８１と係り受けの関係にあるため、信頼度に２５％を加算する（Ｓ２５）。したがって、データ抽出部１２は、「鈴木」８１の信頼度を１００％とする。
【００６９】
また、データ抽出部１２は、ユーザ辞書２３（グループ名：顧客）に一致する「山本太郎」８２の文字列を図示する文書ファイルから抽出し、抽出文字列６２ｂに設定する。そして、データ抽出部１２は、抽出した位置と、置換ルールテーブル２４の対応するルール名および抽出方法とを、抽出文字列テーブルに設定する。また、データ抽出部１２は、ユーザ辞書の所定の信頼度（例えば、１００％）を抽出文字列テーブルに設定する。
【００７０】
なお、図示する文書ファイルの「須藤次郎」８３の文字列は、ユーザ辞書２３（グループ名：社員）に一致する。しかしながら、図４に示す置換ルールテーブル２４の場合、社員（非置換）のルールが適用されるため、データ抽出部１２は、「須藤次郎」８３を抽出しない。また、「須藤」および「次郎」は、構文解析による人名データとして抽出される。しかしながら、図４に示す置換ルールテーブル２４の場合、社員（非置換）のルールの方が人名（置換）のルールより優先順位が高い。そのため、データ抽出部１２は、「須藤」および「次郎」を抽出しない。
【００７１】
また、データ抽出部１２は、置換ルールテーブル２４の正規表現文字パターンと一致する電話番号８４の文字列を図示する文書ファイルから抽出し、抽出文字列６２ｃに設定する。そして、データ抽出部１２は、抽出した位置と、置換ルールテーブル２４の対応するルール名および抽出方法とを、抽出文字列テーブルに設定する。また、データ抽出部１２は、正規表現の所定の信頼度（例えば、９９％）を抽出文字列テーブルに設定する。
【００７２】
そして、置換処理部１３は、置換ルールテーブル２４の対応する置換文字列を抽出文字列テーブルにそれぞれ設定する。そして、置換処理部３１は、信頼度６５が所定の値（例えば、５０％以上）の抽出文字列６１を、置換文字列６６に変換する。なお、置換処理部１３は、置換ルールテーブル２４のＩＤフラグを参照し、［人名］の置換文字列６６に識別情報（連番）を付加する。また、置換処理部１３は、重複して抽出された文字列が存在する場合（「山本太郎」６２ｂ、「山本」・「太郎」６２ｄ）、信頼度の高い置換文字列（［顧客］）に置換する。
【００７３】
そして、データ出力部１４は、置換後の文書ファイル（図８（Ｂ））を出力ファイル２２に出力する。
【００７４】
以上、本発明の一実施形態を説明した。
【００７５】
本実施形態のデータ抽出部１２は、文書ファイルの構文解析を行い、解析した文の構造に基づいて、抽出した文字列（データ）の信頼度を算出する（図６参照）。これにより、個人情報をより高い精度で抽出することができる。すなわち、個人情報の抽出漏れ、および抽出ミスを減らし、個人情報の漏洩リスクをより低減することができる。
【００７６】
また、本実施形態では、個人情報に該当する可能性が高い文字列を、他の文字列に置換（マスク）する。これにより、置換後の文書ファイルを公開した場合であっても、個人情報を隠蔽することができる。
【００７７】
また、本実施形態では、個人情報に該当する可能性が高い文字列を、当該文字列の種別・属性（人名、地名、電話番号など）に応じた置換文字列に変換する。これにより、個人情報を置換（隠蔽）した場合であっても、元の個人情報の種別または属性を把握することができる。
【００７８】
また、本実施形態の置換ルールテーブル２４は、ＩＤフラグ４５を有する。これにより、個人情報が置換文字列に置換された場合であっても、置換前の文字列が同じか否かを識別することができる。例えば、１つの文書ファイルの中で、同じ文字列の個人情報が複数回出現する場合、置換後の文書ファイルには同一の識別情報が付加された置換文字列に変換されるため、同じ人名（または、同じ地名など）が繰り返し記載されていることを認識することができる。
【００７９】
なお、本発明は上記の実施形態に限定されるものではなく、その要旨の範囲内で数々の変形が可能である。例えば、上記の実施形態では、個人情報を当該個人情報の種別に応じた文字列に置換した。しかしながら、個人情報を文字以外のイメージデータに変換することとしてもよい。また、個人情報を削除または黒く塗りつぶすなどのマスク処理を行うこととしてもよい。
【００８０】
また、本実施形態では、データ出力部１４は、置換後の文書ファイルを出力ファイル２２に出力する（図７：Ｓ４６）。しかしながら、データ出力部１４は、出力装置に置換後の文書ファイルを出力することとしてもよい。これにより、ユーザは、逐次、置換後の文書ファイルを確認することができる。また、データ出力部１４は、置換後の文書ファイルを出力する際に、図９に示すような抽出文字列テーブルを、置換後の文書ファイルとともに、出力装置に出力することとしてもよい。これにより、ユーザは、信頼度が低い文字列を、置換後の文書データを参照しながら逐次、置換指示を入力して置換することができる。
【図面の簡単な説明】
【００８１】
【図１】本発明の一実施形態が適用されたデータ置換装置の構成を示す図である。
【図２】データ置換装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図３】ユーザ辞書設定画面の一例を示す図である。
【図４】置換ルールテーブルの一例を示す図である
【図５】置換ルールテーブルの設定画面の一例を示す図である。
【図６】構文解析の信頼度を算出する処理フロー図である。
【図７】置換処理の処理フロー図である。
【図８】文書ファイルの一例を示す図である。
【図９】抽出文字列テーブルの一例を示す図である。
【符号の説明】
【００８２】
１：データ置換装置、１１：データ読込部、１２：データ抽出部、１３：置換処理部、１４：データ出力部、１５：データ管理部、２１：入力ファイル、２２：出力ファイル、２３：ユーザ辞書、２４：置換ルールテーブル、２５：構文解析ルール
【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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