(57)【要約】【課題】組織別の複数のレコードデータ間で異なる属性名が用いられているが同一である属性を容易にしかも高精度に検出することができる分類支援装置及び方法を提供する。【解決手段】任意の分類項目に属し、複数の属性のそれぞれに対応する複数の属性データを有する組織別の複数のレコードデータから、属性別に属性データの特徴を抽出し、複数のレコードデータ間での属性別の属性データの特徴の類似度を基に、当該複数のレコードデータの各属性を分類するための分類項目別の複数の属性項目を求めるとともに、各属性を当該複数の分類項目のうちの１つにそれぞれ分類し、この属性項目別の分類結果を表示手段で表示する。【選択図】      図１
2006099236.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
任意の分類項目に属し、複数の属性のそれぞれに対応する複数の属性データを有する組織別の複数のレコードデータを入力する入力手段と、
各レコードデータについて、属性別に属性データの特徴を抽出する抽出手段と、
前記複数のレコードデータ間での属性別の属性データの特徴の類似度を基に、当該複数のレコードデータの各属性を分類するための前記分類項目の複数の属性項目を求めるとともに、各属性を当該複数の分類項目のうちの１つにそれぞれ分類する分類手段と、
前記分類手段で得られた前記複数のレコードデータの各属性の属性項目別の分類結果を表示する表示手段と、
前記表示手段で表示された属性項目別の分類結果に対するユーザからの修正を受け付ける手段と、
前記分類手段で得られた属性項目別の分類結果、あるいはユーザにより修正された場合には修正後の属性項目別の分類結果を記憶する記憶手段と、
を具備したことを特徴とする分類支援装置。
【請求項２】
前記分類手段は、
前記複数のレコードデータ間での属性別の属性データの特徴の類似度を基に、当該複数のレコードデータ間で同一の属性を検出する第１の検出手段を具備し、
前記第１の検出手段で検出された同一の属性は同一の属性項目に分類することを特徴とする請求項１記載の分類支援装置。
【請求項３】
前記記憶手段で記憶された前記分類項目についての属性項目別の分類結果を基に、組織別のレコードデータの各属性データを前記属性項目別の各属性データに変換するための組織別及び分類項目別の変換プログラムを生成する変換プログラム生成手段をさらに具備したことを特徴とする請求項１記載の分類支援装置。
【請求項４】
前記記憶手段は、複数の分類項目のそれぞれについて、前記抽出手段で抽出された属性別の属性データの特徴及び前記分類手段で得られた属性項目別の分類結果を記憶し、
前記複数の分類項目の属性項目間での前記属性別の属性データの特徴の類似度を基に、前記複数の分類項目のいずれもが有する同一の属性項目を検出する第２の検出手段をさらに具備したことを特徴とする請求項１記載の分類支援装置。
【請求項５】
前記記憶手段は、複数の分類項目のそれぞれについて、前記抽出手段で抽出された属性別の属性データの特徴及び前記分類手段で得られた属性項目別の分類結果を記憶し、
前記複数の分類項目の属性項目間での前記属性別の属性データの特徴の類似度を基に、前記複数の分類項目のうちの１つが有する属性項目と同一の属性項目を有する他の分類項目を検出する第２の検出手段をさらに具備したことを特徴とする請求項１記載の分類支援装置。
【請求項６】
前記抽出手段で抽出された属性別の属性データの特徴を基に、列挙型データを属性データとしてもつ属性項目を検出する第３の検出手段をさらに具備したことを特徴とする請求項１記載の分類支援装置。
【請求項７】
組織別及び分類項目別の変換プログラムを用いて、任意の分類項目に属する組織別のレコードデータの各属性データを当該分類項目の属性項目別の各属性データに変換する変換手段と、
前記属性項目別の各属性データを記憶する第２の記憶手段と、
をさらに具備したことを特徴とする請求項３記載の分類支援装置。
【請求項８】
任意の分類項目に属し、複数の属性のそれぞれに対応する複数の属性データを有する組織別の複数のレコードデータを入力する入力ステップと、
各レコードデータについて、属性別に属性データの特徴を抽出する抽出ステップと、
前記複数のレコードデータ間での属性別の属性データの特徴の類似度を基に、当該複数のレコードデータの各属性を分類するための前記分類項目の複数の属性項目を求めるとともに、各属性を当該複数の分類項目のうちの１つにそれぞれ分類する分類ステップと、
を有することを特徴とする分類支援方法。
【請求項９】
前記分類ステップは、
前記複数のレコードデータ間での属性別の属性データの特徴の類似度を基に、当該複数のレコードデータ間で同一の属性を検出する検出ステップを有し、
前記検出ステップで検出された同一の属性は同一の属性項目に分類することを特徴とする請求項８記載の分類支援方法。
【請求項１０】
表示手段及び記憶手段を備えたコンピュータに、
任意の分類項目に属し、複数の属性のそれぞれに対応する複数の属性データを有する組織別の複数のレコードデータを入力する入力ステップと、
各レコードデータについて、属性別に属性データの特徴を抽出する抽出ステップと、
前記複数のレコードデータ間での属性別の属性データの特徴の類似度を基に、当該複数のレコードデータの各属性を分類するための前記分類項目の複数の属性項目を求めるとともに、各属性を当該複数の分類項目のうちの１つにそれぞれ分類する分類ステップと、
前記分類手段で得られた前記複数のレコードデータの各属性の属性項目別の分類結果を前記表示手段で表示するステップと、
前記表示手段で表示された属性項目別の分類結果に対するユーザからの修正を受け付けるステップと、
前記分類ステップで得られた属性項目別の分類結果、あるいはユーザにより修正された場合には修正後の属性項目別の分類結果を前記記憶手段に記憶するステップと、
を含む処理を実行させるための分類支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
階層型データベースのスキーマ（分類および分類が持つ属性）の構築に関する。
【背景技術】
【０００２】
企業などの組織が複数集まり、共通のスキーマを持つデータベースを作成する場合において、その分類や属性を決定するためには、データベースやモデリングのスペシャリストがそれぞれの組織に所属するドメインのスペシャリストの意見を聞いてトップダウンに作成していた。
【０００３】
近年、ＸＭＬによるスキーママッピングを支援するツール等は開発されているが、これらは、タグ名を結びつけることをビジュアルに支援することに留まり、新規に共通な分類を作成するものではない。依然として、どの属性がどの属性と関連があるかは、各組織のドメインスペシャリスト同士が１つずつ調整していかなければならなかった。
【０００４】
スキーマを統一するという観点において、特許文献１は、企業が従来用いていたデータベースの属性名称の類似度を判定することにより、スキーマ統合の支援を行っている。
【特許文献１】特開平８−２４９３３８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
それぞれの組織がこれまで利用していた用語や管理方法が異なっていたり、ドメインのスペシャリストとモデリングのスペシャリストの用語が異なっていたりするため、モデル設計において本質的でない調整が必要となる。また、一旦モデル設計が終了しても、実際にデータを入れたときに問題が発覚して、分類構築の後戻りが発生することがあった。
【０００６】
各組織が使っていた属性名は、「重さ」、「重量」、「ｗｅｉｇｈｔ」のように概念的に似ているものを用いていれば、特許文献１のように属性名を用いたマッピングで十分であるが、スキーマ名に「ｗ１」などのように概念を持たない属性名を用いていた場合など、属性名ではマッピングを行うのに不十分な場合がある。
【０００７】
このように、従来は、属性名が統一されていない、組織別のレコードデータから、組織毎に異なる属性名が用いられているが同一である属性を容易にしかも高精度に検出することができないという問題点があった。
【０００８】
そこで、本発明は上記問題点に鑑み、組織別の複数のレコードデータ間で異なる属性名が用いられているが同一である属性を容易にしかも高精度に検出することができる分類支援装置及び方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、任意の分類項目に属し、複数の属性のそれぞれに対応する複数の属性データを有する組織別の複数のレコードデータから、属性別に属性データの特徴を抽出し、複数のレコードデータ間での属性別の属性データの特徴の類似度を基に、当該複数のレコードデータの各属性を分類するための分類項目別の複数の属性項目を求めるとともに、各属性を当該複数の分類項目のうちの１つにそれぞれ分類し、この属性項目別の分類結果を表示手段で表示する。
【発明の効果】
【００１０】
組織別の複数のレコードデータ間で異なる属性名が用いられているが同一である属性を容易にしかも高精度に検出することができる。その結果、ユーザに対し、属性名や形式が統一されていない組織別のレコードデータを統一された属性項目および形式で識別し、共通の分類体系を効率的に構築できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
【００１２】
図１は、本発明の実施形態に係る分類支援システムの構成例を示したもので、前処理部１、属性特徴抽出部２、インスタンス集合比較部３、属性候補提示部４、分類／属性決定部５、列挙型データ提案部６、分類提案部７、分割提案部８、変換プログラム生成部９、辞書編集部１０、コンテンツ登録部１１、記憶部１２、データベース１３を有する。
【００１３】
ある分類項目に属する各部品・製品を当該部品・製品に関する複数の属性データにより表す場合、同じ属性の属性データであっても、例えば会社あるいは部門などの組織毎に、その属性名が異なっている場合がほとんどである。また、組織が異なれば、分類項目毎に、当該分類項目に属する各部品・製品に関する属性データの記録形式、すなわち、レコードデータの形式も異なる。
【００１４】
図１に示した分類支援システムでは、例えば会社、部門、支店などの組織毎に、分類項目別の各レコードデータにより記憶・管理される、複数の属性データを含む部品・製品毎の各コンテンツデータを、同一の属性である属性データは、当該分類項目において全組織で統一された属性項目（例えばＢＳＵ（Basic Semantic Unit）などの識別子の与えられている属性項目）の属性データとしてまとめて、統一された１つの形式で一元管理するための支援を行うとともに、１つの（階層構造を有する）分類体系を生成するための支援を行う。
【００１５】
そのために、まず、ある１つの分類項目について、各組織の異なる形式のレコードデータをそれぞれサンプルデータとして用いて、各レコードデータに含まれる各属性の属性データの特徴を基に、組織毎のレコードデータの各属性を当該各属性を分類するための複数の分類項目のうちの１つにそれぞれ分類する。その際、各レコードデータでの属性名が異なっていても類似する特徴をもつ（従って同一の属性とみなすことのできる）属性を検出する。そして、同一の属性は同一の属性項目に分類する。なお、あるレコードデータの属性に対し、他のレコードデータからこれと同一の属性が検出されなかったときには、当該属性も１つの属性項目に分類する。
【００１６】
このようにして、分類項目別、組織別の複数のレコードデータの各属性を分類するための、当該分類項目について全組織で統一された複数の属性項目を求めるとともに、各属性を当該複数の属性項目のうちの１つにそれぞれ分類し、その結果をユーザに提示する。
【００１７】
前処理部１は、サンプルデータとして入力された各組織のレコードデータの元の形式を、各レコードデータ内のコンテンツデータに含まれる属性データを互いに比較可能な形式に変換する。
【００１８】
図２（ａ）〜（ｃ）は、「体温計」という分類項目に属するサンプルデータの例を示したもので、Ａ社、Ｂ社、Ｃ社という３つの組織のそれぞれで用いられているレコードデータの例をそれぞれ示したものである。図２（ａ）に示すように、Ａ社のレコードデータはテーブル形式であり、当該レコードデータに含まれる属性データの属性名は、「品番」「ＨＰ」「重量」「温度」「会社名」「状態」である。図２（ｂ）に示すように、Ｂ社のレコードデータはＸＭＬ形式であり、当該レコードデータに含まれる各属性データの属性名は、タグ名として記述されている「ｎａｍｅ」「ｌｏｃａｔｉｏｎ」「ｗｅｉｇｈｔ」である。図２（ｃ）に示すように、Ｃ社のレコードデータはテーブル形式であり、当該レコードデータは４つのコンテンツデータは含み、それぞれ６つの属性データを有しているが、各属性データには属性名はない。
【００１９】
前処理部１は、３つの組織間で、各レコードデータの属性データの比較が容易に行えるように、元のレコードデータの形式を比較可能形式に変換する。ここでは、例えば、各レコードデータの形式をテーブル形式に変換するものとする。図３（ａ）〜（ｃ）は、図２（ａ）〜（ｃ）に示したレコードデータを比較可能形式（テーブル形式）に変換した結果をそれぞれ示している。
【００２０】
図３（ａ）〜（ｃ）に示すように、比較可能形式では、１行名に属性名（タグ名）、２行目以下に、１行名の各属性名（タグ名）に対応する属性データ（インスタンス）が記述されたテーブル形式となっている。また、図２（ｃ）のレコードデータには、各属性データに属性名がなかったため、図３（ｃ）の比較可能形式のレコードデータでは、各属性データに「Ｃ１」〜「Ｃ６」といった属性名が与えられている。
【００２１】
なお、ここでは、比較可能形式としてテーブル形式を例にとり説明するが、この場合に限らず、レコードデータ間で、各レコードデータに含まれるコンテンツデータの属性データの特徴が比較可能な形式であればどのような形式であってもよい。
【００２２】
また、分類項目別及び組織別の各レコードデータの元の形式は、上記のように、テーブル形式やＸＭＬ（Extensible markup language）文書の他、ＣＳＶ（Common Separated Value）形式やＨＴＭＬ（Hypertext markup language）文書などの形式であってもよい。
【００２３】
図１の分類構築支援システムの属性特徴抽出部２は、前処理部１で比較可能形式に変換された各レコードデータを用いて、各属性データの特徴（データ型（文字型、数値型）、ＵＲＬ、会社名、桁数、数値範囲など）を抽出する（図９参照）。
【００２４】
インスタンス集合比較部３は、異なるレコードデータ間で各属性の属性データの特徴を比較して、属性データの特徴の類似度を基に、当該複数のレコードデータの各属性を分類するための複数の属性項目を求めるとともに、各属性を当該複数の分類項目のうちの１つにそれぞれ分類する。その際、複数のレコードデータ間の属性別の特徴データの特徴の類似度を基に、当該複数のレコードデータ間で同一の属性を検出し、同一の属性は同一の属性項目に分類する。各属性項目には、それぞれを識別するための識別子（例えばＢＳＵなどのような識別子）を与え、図１０に示すような対応属性情報を得る。
【００２５】
属性候補提示部４は、図１２示すように、入力されたサンプルデータの属する分類項目について得られた各属性項目と、各レコードデータの各属性を属性項目別に分類した結果を表示部１４に表示する。
【００２６】
表示部１４に図１２に示したような属性候補（各属性項目と属性項目別の分類結果）が表示されると、ユーザは、この属性候補を確認し、修正がなければ、キーボードやマウスなどの入力装置１５を操作して、表示部１４に表示された属性候補に対する「確定」指示を分類／属性決定部５に入力する。属性項目や属性項目別の分類結果に対し修正があれば、ユーザは入力装置１５を操作して、属性項目の削除・追加や、属性項目名（識別子）などを変更したり、ある属性項目に分類された属性（属性名）を別の属性項目へと分類し直したりなどの操作を行い、分類／属性決定部５に属性項目や属性項目別の分類結果に対し修正指示を行う。
【００２７】
分類／属性決定部５は、ユーザからのこのような「確定」指示、修正指示を受けて、図１０に示した対応属性情報を更新する。そして、更新された対応属性情報をデータベース１３の辞書データ記憶部１３１に登録する。
【００２８】
列挙型データ提案部６は、分類／属性決定部５で更新された対応属性情報、属性特徴抽出部２で得られた各属性データの特徴量を基に、列挙型（Ｅｎｕｍｅｒａｔｉｏｎ  ｔｙｐｅ）のデータを属性データとしてもつ属性を検出して、表示部１４に表示する。
【００２９】
表示部１４に、列挙型データを属性データとしてもつ属性項目が表示されると、ユーザは、入力装置１５を操作して、当該属性項目に分類された各レコードデータで同一の意味で用いられているデータの対応関係を分類／属性決定部５に入力する。列挙型データ提案部６は、ユーザにより入力された当該属性項目のとり得る各値について識別子（例えば、ＢＳＵ）を与える。そして、図１３に示すような列挙型データ対応情報を生成し、当該列挙型データ対応情報を表示部１４に表示する。
【００３０】
図１３に示したような列挙型データ対応情報が表示されると、ユーザは、この情報を確認し、修正がなければ、入力装置１５を操作して、表示部１４に表示された情報に対する「確定」指示を分類／属性決定部５に入力する。修正があれば、ユーザは入力装置１５を操作して、分類／属性決定部５に修正指示を行う。
【００３１】
分類／属性決定部５は、ユーザからのこのような「確定」指示、修正指示を受けて、図１３に示した列挙型データ対応情報を更新する。そして、更新された列挙型データ対応情報をデータベース１３の辞書データ記憶部１３１に登録する。
【００３２】
辞書編集部１０は、ユーザが、直接、データベース１３の辞書データ記憶部１３１に登録されている辞書データに対し、修正・追加等の編集を行うためのものである。
【００３３】
変換プログラム生成部９は、組織別及び分類項目別のレコードデータの各属性データを当該分類項目の属性項目別の属性データに変換する組織別及び分類項目別の変換プログラムを、辞書データ記憶部１３１に登録された図１０、図１３に示したような対応属性情報や列挙型データ対応情報などを用いて生成する。
【００３４】
コンテンツ登録部１１は、変換プログラム生成部９で生成された、組織別及び分類項目別の変換プログラム１７を用いて、当該組織からの当該分類項目に属するレコードデータの各属性データを当該分類項目の各属性項目別の属性データに変換し、さらに、登録用共通フォーマットのデータに変換して、データベース１３のコンテンツデータ記憶部１３２に登録する。
【００３５】
分類提案部７は、複数の分類項目について、各組織からのサンプルデータに含まれる各属性データの特徴を基に、当該複数の分類項目の上位クラスの分類項目を生成するために必要な、これら複数の分類項目のいずれもが有する共通の属性項目を検出する。分類提案部７は、検出された共通の属性項目、当該共有の属性項目をもつ当該複数の分類項目を表示部１４に表示して、当該複数の分類項目の上位クラスの分類項目が生成可能であることをユーザに示す。
【００３６】
分割提案部８は、複数の分類項目について、各組織からのサンプルデータに含まれる各属性データの特徴を基に、当該複数の分類項目のうちの１つの分類項目が有する属性項目と同一の属性項目を有する他の分類項目を検出する。分割提案部８は、検出された当該２つの分類項目及び当該２つの分類項目に共通する属性項目を表示部１４に表示する。
【００３７】
図２１〜図２３は、図１の分類構築支援システムの処理動作全体を説明するためのフローチャートである。以下、上記各部の処理動作について、図２１〜図２３に示すフローチャートに従って、図２に示したＡ社からＣ社のレコードデータをサンプルデータを用いる場合を例にとり説明する。
【００３８】
（前処理部）
ユーザは、まず、前処理部１に対し、任意の分類項目（例えば、ここでは、「体温計」）を指示する（ステップＳ１０１）。そして、当該分類項目に属する図２に示したようなサンプルデータを前処理部１に入力する（ステップＳ１０２）。前処理部１は、サンプルデータとして入力された各組織のレコードデータの元の形式を、各レコードデータ内のコンテンツデータに含まれる属性データを互いに比較可能な形式に変換する（ステップＳ１０３）。
【００３９】
図４は、図２１のステップＳ１０３に対応する前処理部１の処理動作を説明するためのフローチャートである。
【００４０】
ユーザは、前処理部１に対し、まず、ターゲットとする比較可能形式を選択する（ステップＳ１）。ここでは、例えば、テーブル形式を選択する。前処理部１は、サンプルデータを読み込み（ステップＳ２）、当該サンプルデータとして読み込まれた各レコードデータの形式（ソース）を選択された比較可能形式（テーブル形式）へ変換するためのＧＵＩをユーザに提供する。
【００４１】
なお、ここでターゲットのテーブルの第１行目の各セルには、レコードデータに含まれる各コンテンツデータの属性データの属性名が書き込まれ、第２行目以下の各行には、当該レコードデータに含まれる各コンテンツデータの属性データが第１行目の各属性名に対応させて書き込まれ、各列は、当該レコードデータに含まれる各コンテンツデータの同じ属性名の属性データを含む形式である。
【００４２】
ユーザは、このＧＵＩを用いて、ソースであるレコードデータの各属性データの属性名をターゲットのテーブルの第１行目の各セルに割り当て、当該レコードデータに含まれる各コンテンツデータの属性データ（インスタンス）をターゲットのテーブルの第２行目以下に割り当てる指示を行う。
【００４３】
例えば、図２（ａ）のレコードデータはテーブル形式であるので、この場合には、前処理部１は、当該ソースのテーブルの第１行目の各セル内のデータをターゲットのテーブルの第１行目の各セルに割り当て、当該ソースのテーブルの第２行目以下の各セル内のデータをターゲットのテーブルの第２行目以下に割り当てる。そして、前処理部１は、図５に示すようなＡ社に対応するフォーマットマッピング情報を生成する（ステップＳ３）。
【００４４】
フォーマットマッピング情報には、ターゲットのテーブル上の各セルに、ソースのレコードデータのどの部分を割り当てるかを示した情報であり、図１の記憶部１２に記憶される。
【００４５】
図２（ｃ）のレコードデータもテーブル形式であるが、この場合、属性名が記述された欄が存在しない。そこで、ユーザは、当該ソースのテーブルの第１行目以下の各セルのデータをターゲットのテーブルの第２行目以下に割り当てる指示を行うと、前処理部１は、ターゲットのテーブルの第１行目の各セルに、仮の属性名（ここでは「Ｃ１」〜「Ｃ６」）を割り当てて、Ｃ社に対応する上記フォーマットマッピング情報を生成する。
【００４６】
図２（ｂ）のレコードデータは、ＸＭＬ形式である。この場合、属性名は、各「ｉｔｅｍ」要素内の「ｎａｍｅ」タグ、「ｌｏｃａｔｉｏｎ」タグ、「ｗｅｉｇｈｔ」タグであるから、ユーザは、これらタグをターゲットのテーブルの第１行目の各セルに割り当てる指示を行う。また、ソースのレコードデータ内のこれら各タグで囲まれた値を、ターゲットのテーブルの第２行目以下に、当該値のタグに対応させて割り当てる指示を行う。その結果、前処理部１は、図５に示すようなＢ社に対応するフォーマットマッピング情報を生成する。
【００４７】
次に、図５に示したフォーマットマッピング情報１２１を用いて、サンプルデータである図２（ａ）〜（ｃ）に示した各レコードデータの形式を、図３（ａ）〜（ｃ）に示す比較可能形式（ここでは、テーブル形式）に変換する（ステップＳ４）。
【００４８】
（属性特徴抽出部）
次に、属性特徴抽出部２において、各レコードデータ（のテーブル）について、属性別の属性データの特徴情報を求める（ステップＳ１０４）。
【００４９】
図６は、図２１のステップＳ１０４に対応する、属性特徴抽出部２の処理動作を説明するためのフローチャートである。属性特徴抽出部２は、図６に示す処理を行うことにより、図９に示すような、例えばテーブル形式の属性特徴情報を得る。なお、得られた属性特徴情報は図１の記憶部１２に記憶される。
【００５０】
属性特徴抽出部２は、図３（ａ）〜（ｃ）に示した比較可能形式の各レコードデータを読み込む（ステップＳ１１）。そして、各レコードデータのテーブルについて、記憶部１２に予め記憶されているデータ型定義情報１２２を参照して、各列の（当該列の属性名に対応する属性データの）データ型を求める（ステップＳ１２）。
【００５１】
データ型定義情報１２２は、文字型（ＳＴＲＩＮＧ）、整数型（ＩＮＴＥＧＥＲ）、実数型（ＲＥＡＬ）のそれぞれについて、当該データ型であるためのデータ構造のパタンを示したものである。属性特徴抽出部２では、各列について、当該列に含まれる各属性データが、上記いずれのデータ型のパタンと一致するかを調べて、各列の属性データがどのデータ型であるかを判定する。
【００５２】
属性データのデータ型が数値型（整数型あるいは実数型）であれば（ステップＳ１３）、ステップＳ１４へ進み、文字型であれば（ステップＳ１３）、ステップＳ１５へ進む。
【００５３】
ステップＳ１４では、数値型と判定された列の属性について、当該属性データの最小値、最大値、平均値、出現頻度などの特徴量を求める。さらに、当該サンプルデータの分類項目に属する部品・製品などに関する各種規格値などの当該分類項目に属するレコードデータに含まれ得る属性データの特徴を示した図８に示すような基本情報（図１の記憶部１２に予め記憶されている）と、上記各特徴量とを比較し、当該基本情報の特徴と一致あるいは類似するような特徴を有する列（属性）があれば、当該列の各属性データは、当該基本情報で示す属性であると判定する。そして、基本情報で示されている特徴と一致あるいは類似するような列（属性）に対し重み付けを行うようにしてもよい。
【００５４】
図９に示すように、例えば、図３（ａ）のＡ社のレコードデータの場合、属性名「温度」の列の属性データは整数型であり、属性名「重量」の列の属性データは実数型と判定される。そして、「温度」列の属性データの最小値は例えば「３０」、最大値は例えば「４０」、平均値は例えば「３５」であり、Ａ社のレコードデータ内で、この平均値の出現回数（平均値出現頻度）は、ここでは例えば「５０」である。属性名「温度」の列の属性データの総数に対して、とり得る値の種類がどれだけ存在しているのかを示す出現頻度は、ここでは例えば「０．７５」である。
【００５５】
図８（ａ）に示す基本情報は、室温計、体温計、水温計などについて、計測温度範囲の上限及び下限の規格値を示したものである。この基本情報によれば、体温計の場合、上限値は４２度、下限値は３０度となっている。一方、図９に示した「温度」属性の最小値及び最大値は、この体温計の計測温度範囲内であり、しかも他のどの基本情報よりもこの「体温計」の上限値及び下限値に最も近い値であるから、属性特徴抽出部２は、当該「温度」属性は、体温計の温度に関するものであると判定し、図９に示すように、「温度」属性の特徴量「ＴＹＰＥ」に図８（ａ）の基本情報中の体温計に対応する基本情報の「ＴＹＰＥ」欄の値「２」を書き込む。
【００５６】
ステップＳ１５では、文字型と判定された列の各属性データについて、文字列長（最大及び最小）、文字列のタイプなどの特徴量を求める。さらに、ステップＳ１４で説明したように、当該サンプルデータの分類項目に属する部品・製品に関する図８に示すような基本情報と、これら各特徴量とを比較し、当該基本情報の特徴と一致あるいは類似するような特徴を有する列（属性）があれば、当該列の各属性データは、当該基本情報で示す属性であると判定する。そして、基本情報で示されている特徴と一致あるいは類似するような列（属性）に対し重み付けを行うようにしてもよい。
【００５７】
図９に示すように、例えば、図３（ａ）のＡ社のレコードデータの場合、属性名「品番」の列、属性名「ＨＰ」の列、属性名「会社名」の列、属性名「状態」の列の属性データは文字列型である。そして、「品番」列の属性データの最大文字列長は例えば５文字で最小文字列長は例えば４文字であり、文字列のタイプは英次と数字を組み合わせたもの、すなわち、「ａｌｐｈａｎｕｍｅｒｉｃ」である。
【００５８】
また、「ＨＰ」列の属性データは、図３（ａ）に示すように、常に「ｈｔｔｐ：／／」で始まる文字列である。一方、図８（ｂ）に示す基本情報では、「ｈｔｔｐ：／／で始まる文字列」は「ＵＲＬ」であることを示している。従って、「ＨＰ」列の属性データは図８（ｂ）に示した基本情報の特徴に一致するから、属性特徴抽出部２は、「ＨＰ」列の属性データは、「ＵＲＬ」を示していると判定し、図９に示すように、「ＨＰ」属性の特徴情報「ＴＹＰＥ」に図８（ｂ）の基本情報中の「ＴＹＰＥ」欄に記述されている「ＵＲＬ」という値を書き込む。
【００５９】
また、「会社名」列の属性データは、図３（ａ）に示すように、常に「社」で終わる文字列である。一方、図８（ｂ）に示す基本情報では「「社」で終わる文字列」は「会社名」であることを示している。従って、「会社名」列の属性データは図８（ｂ）に示した基本情報の特徴に一致するから、属性特徴抽出部２は、「会社名」列の属性データは、「会社名」を示していると判定し、図９に示すように、「会社名」属性の特徴情報「ＴＹＰＥ」に図８（ｂ）の基本情報中の「ＴＹＰＥ」欄に記述されている「会社名」という値を書き込む。
【００６０】
さらに、図３（ａ）のＢ社のレコードデータの場合、属性名「ｌｏｃａｔｉｏｎ」の列の属性データは文字列型であり、最大文字列長は例えば８０文字で最小文字列長は例えば２０文字である。属性名「ｌｏｃａｔｉｏｎ」の列の属性データは、図３（ｂ）に示すように、常に「ｈｔｔｐ：／／」で始まる文字列である。従って、「ｌｏｃａｔｉｏｎ」列の属性データは図８（ｂ）に示した基本情報の特徴に一致するから、属性特徴抽出部２は、「ｌｏｃａｔｉｏｎ」列の属性データは、「ＵＲＬ」を示していると判定し、図９に示すように、「ｌｏｃａｔｉｏｎ」属性の特徴情報「ＴＹＰＥ」に図８（ｂ）の基本情報中の「ＴＹＰＥ」欄に記述されている「ＵＲＬ」という値を書き込む。
【００６１】
図８（ｂ）に示したように、基本情報には、レコードデータの各属性データの種別を判定するための、当該種別のデータ構造などの特徴を示すパタンなどが含まれていてもよい。
【００６２】
なお、レコードデータのテーブルの各列（属性）の属性データから求める特徴情報は、図９に示すものに限らない。
【００６３】
以上が属性特徴抽出部２の処理動作である。
【００６４】
（インスタンス集合比較部）
次に、インスタンス集合比較部３は、各レコードデータについて得られた属性データ別の特徴情報を、レコードデータ間で比較し、当該複数のレコードデータの各属性を分類するための複数の属性項目を求めるとともに、各属性を当該複数の分類項目のうちの１つにそれぞれ分類する。その際、複数のレコードデータ間の属性別の属性データの特徴の類似度を基に、当該複数のレコードデータ間で同一の属性を検出し、同一の属性は同一の属性項目に分類する（ステップＳ１０５）。
【００６５】
図７は、図２１のステップＳ１０５に対応する、インスタンス集合比較部３の処理動作を説明するためのフローチャートである。インスタンス集合比較部３は、図７に示す処理動作を行うことにより、図１０に示すような、例えばテーブル形式の対応属性情報を得る。この対応属性情報は図１の記憶部１２に記憶される。
【００６６】
インスタンス集合比較部３は、まず、サンプルデータである３つのレコードデータのなかから、基準となるレコードデータを選択する（ステップＳ２１）。ここでは、これら３つのレコードデータのうち、属性数の最も多いレコードデータを選択するものとする。従って、Ａ社のレコードデータが選択される。
【００６７】
次に、基準レコードデータと比較するためのレコードデータ（比較対象のレコードデータ）を、（ここでは、Ｂ社及びＣ社のレコードデータのなかから）１つ選択する（ステップＳ２２、ステップＳ２３）。
【００６８】
ステップＳ２３で選択された比較対象のレコードデータの任意の属性について、当該属性データの特徴と基準レコードデータの各属性の特徴とを比較し、比較対象のレコードデータの当該任意の属性の特徴と最も類似度の高い特徴をもつ（当該任意の属性の同一とみなす）基準レコードデータの属性を求める。そのような属性が基準レコードデータのなかから複数得られたときには、属性名の類似度を基に、そのうちの１つを選択する（ステップＳ２４、ステップＳ２５）。
【００６９】
比較対象のレコードデータの当該任意の属性の特徴と最も類似度の高い特徴をもつ（当該任意の属性の同一とみなす）基準レコードデータの属性が得られたときには（ステップＳ２６）、図１０に示すように、当該任意の属性と同一であると判定された基準レコードデータの属性とを対応付けて記憶する（ステップＳ２７）。
【００７０】
ステップＳ２５では、図９に示したような属性特徴情報を参照して、比較対象のレコードデータの任意の属性のデータ型や文字列タイプなどの特徴について、基準レコードデータの各属性との類似度を算出する。
【００７１】
例えば、Ｂ社のレコードデータの「ｎａｍｅ」属性について、基準レコードデータとして選択されたＡ社のレコードデータの各属性の特徴と比較する場合について説明する。
【００７２】
図９に示すように、Ｂ社のレコードデータの「ｎａｍｅ」属性の属性データのデータ型（ＤＡＴＡ＿ＴＹＰＥ）は文字列型であり、「文字列タイプ」が「ａｌｐｈａｎｕｍｅｒｉｃ」、出現頻度は「１」、最大文字列長は「６」、最小文字列長は「５」である。
【００７３】
そこで、Ｂ社のレコードデータの「ｎａｍｅ」属性の上記各特徴情報と、Ａ社のレコードデータの任意の属性の各特徴情報とを比較し、一致する特徴情報があれば当該特徴情報に関する類似度を「１」とする。また、数値で表されている特徴情報については、値が一致しない場合には、その差分（「ｎａｍｅ」属性の特徴情報とＡ社のレコードデータの特徴情報との差分）の「ｎａｍｅ」属性の特徴情報に対する割合を当該特徴情報に関する類似度とする。なお、この割合が予め定められた閾値以下の場合には、当該特徴情報に関する類似度を「０」としてもよい。また、「ＤＡＴＡ＿ＴＹＰＥ」や「文字列タイプ」のような種別などを表すような特徴情報の場合には、不一致のとき、当該特徴情報に関する類似度を「０」とする。このようにして、Ａ社のレコードデータのある属性について、Ｂ社のレコードデータの「ｎａｍｅ」属性の各特徴情報との類似度を求めた後、それらの合計値を算出する。
【００７４】
Ｂ社のレコードデータの「ｎａｍｅ」属性に「ＴＹＰＥ」特徴情報がなければ、上記類似度の合計値が、Ｂ社のレコードデータの「ｎａｍｅ」属性と、Ａ社のレコードデータの上記任意の属性との間の類似度となる。
【００７５】
Ｂ社のレコードデータの「ｎａｍｅ」属性に「ＴＹＰＥ」特徴情報があれば、Ａ社のレコードデータの属性のうち、「ｎａｍｅ」属性の「ＴＹＰＥ」特徴情報と一致する「ＴＹＰＥ」特徴情報をもつ属性の上記類似度の合計値には、予め定められた値の重み付けを行う。例えば、上記類似度の合計値に予め定められた重み値（例えば、正の整数値）を乗じ、その結果得られる値を、Ｂ社のレコードデータの「ｎａｍｅ」属性と、Ａ社のレコードデータの当該属性との間の類似度とする。
【００７６】
なお、ある属性に関する特徴情報のうち、特に当該属性の特徴を最もよく表している特徴情報には、他の特徴情報よりも高い類似度を割り当てるなど、特徴情報の重要度に応じて重み付けを行うようにしてもよい。
【００７７】
このように、属性間の類似度は、両者で値が一致あるいは値が近い特徴情報（特に、当該属性の特徴を表す上で重要な要素であるような特徴情報）が多いほど高い値となり、しかも両者の「ＴＹＰＥ」特徴情報が一致する場合には、より高い値となるようなものであれば、どのような計算方法を用いてもよい。
【００７８】
図９に示すように、Ａ社のレコードデータの属性のうち「品番」属性は、Ｂ社のレコードデータの「ｎａｍｅ」属性と同様、「ＤＡＴＡ＿ＴＹＰＥ」が「ＳＴＲＩＮＧ」、「文字列タイプ」が「ａｌｐｈａｎｕｍｅｒｉｃ」、出現頻度が「１」である。また、最大文字列長及び最小文字列長もＢ社のレコードデータの「ｎａｍｅ」属性のものとほとんど同じ値であるから、Ａ社のレコードデータの属性のうちの「品番」属性がＢ社のレコードデータの「ｎａｍｅ」属性と最も類似度が高くなる。
【００７９】
また、Ｂ社のレコードデータの「ｌｏｃａｔｉｏｎ」属性について、基準レコードデータとして選択されたＡ社のレコードデータの各属性の特徴と比較する場合について説明する。
【００８０】
図９に示すように、Ｂ社のレコードデータの「ｌｏｃａｔｉｏｎ」属性の属性データのデータ型（ＤＡＴＡ＿ＴＹＰＥ）は文字列型であり、「ＴＹＰＥ」が「ＵＲＬ」、最大文字列長は「８０」、最小文字列長は「２０」である。
【００８１】
Ａ社のレコードデータの属性のうち「ＨＰ」属性は、Ｂ社のレコードデータの「ｌｏｃａｔｉｏｎ」属性と同様、「ＤＡＴＡ＿ＴＹＰＥ」が「ＳＴＲＩＮＧ」、「ＴＹＰＥ」が「ＵＲＬ」、最大文字列長及び最小文字列長もＢ社のレコードデータの「ｌｏｃａｔｉｏｎ」属性のものと同じ値であるから、Ａ社のレコードデータの属性のうち「ＨＰ」属性の類似度が最も高くなる。
【００８２】
このようにして、比較対象のレコードデータの任意の属性の特徴について、基準レコードデータの各属性との類似度を算出した結果、基準レコードデータから類似度が予め定められた閾値以上であり、かつその中で最も高い類似度の属性を選択して、それを比較対象のレコードデータの当該任意の属性と同一の属性であると判定する。
【００８３】
なお、基準レコードデータから類似度が予め定められた閾値以上で、しかも値が最も高い属性が複数得られた場合には、これら複数の属性の各属性名について、比較対象のレコードデータの当該任意の属性の属性名との類似度を求める。そして、この類似度が最も高いものを選択し、それを比較対象のレコードデータの当該任意の属性と同一の属性であると判定する。
【００８４】
ここで、「属性名」間の類似度計算方法の一例を簡単に説明する。属性名として用いられ得る各語彙間で意味や概念の同一性や類似性、下位・上位関係などを表すオントロジー辞書（例えば、データベース１３あるいは記憶部１２に記憶されているものとする）を用いて、オントロジー上で属性名（語彙）間の類似度に相当する距離を求める。
【００８５】
このようにして、基準レコードデータから、比較対象のレコードデータの任意の属性と同一の属性が得られたときには（ステップＳ２６）、図１０に示すように、両者を対応付けて記憶しておく（ステップＳ２７）。
【００８６】
上記ステップＳ２５〜ステップＳ２７の処理を比較対象のレコードデータの全ての属性について行った後（ステップＳ２４）、ステップＳ２２へ戻る。ステップＳ２２において、比較対象として、まだ選択されていないレコードデータがあれば、ステップＳ２３へ進み、当該未選択のレコードデータを選択し、ステップＳ２４〜ステップＳ２７を繰り返す。ステップＳ２２では、比較対象として、基準レコードデータ以外の全てのレコードデータが選択されるまで、ステップＳ２３〜ステップＳ２７の処理を繰り返すようになっている。
【００８７】
図７に示す処理の結果、複数のレコードデータ間で同一の属性は互いに対応付けられて、１つの属性項目に分類される。また、他のレコードデータの属性に同一の属性が検出されなかった属性についても、１つの属性項目の要素として分類される。すなわち、図１０に示すような対応属性情報が得られ、入力されたサンプルデータの属する分類項目について、全組織で統一された複数の属性項目と、属性項目別の複数のレコードデータの各属性の分類結果が得られる。
【００８８】
インスタンス集合比較部３は、当該分類項目の複数の属性項目に対し、図１０に示すように、識別子（ここでは、「Ｐ１」〜「Ｐ６」）を付与する。
【００８９】
（属性候補提示部）
図２１のステップＳ１０６では、属性候補提示部４は、当該分類項目について得られた複数の属性項目及び属性項目別のサンプルデータの各属性の分類結果を表示する。
【００９０】
図１１は、ステップＳ１０６での属性候補提示部４の処理動作を説明するためのフローチャートである。
【００９１】
まず、図１２に示すような表示フォーマット（ここでは、例えばテーブル形式）を表示部１４に表示する（ステップＳ３１）。このとき、図１０に示す対応属性情報を参照して、各属性項目と、当該属性項目に分類された各レコードデータの属性名を第１行目の各セルに表示する。
【００９２】
次に、図３に示した各レコードデータを順次読み込んで（ステップＳ３２）、図１０に示す対応属性情報を参照しながら、各レコードデータに含まれる各コンテンツデータについて、その各属性データを図１２に示すように表示する（ステップＳ３３）。
【００９３】
（分類／属性決定部）
前述したように、表示部１４に図１２に示したような属性候補（複数の属性項目及び属性項目別のサンプルデータの各属性及び各属性データの分類結果）が表示されると、ユーザは、この属性候補を確認し、修正がなければ、入力装置１５を操作して、表示部１４に表示された属性候補に対する「確定」指示を分類／属性決定部５に入力する（図２１のステップＳ１０７）。属性項目や属性項目別の分類結果に対し修正があれば、ユーザは入力装置１５を操作して、所望の属性項目を変更したり、ある属性項目に分類された属性（属性名）を別の属性項目へと分類しなおしたりなどの操作を行い、分類／属性決定部５に属性項目や属性項目別の分類結果に対し修正指示を行う（図２１のステップＳ１０７）。
【００９４】
分類／属性決定部５は、ユーザからのこのような「確定」指示、修正指示を受けて、図１０に示した対応属性情報を更新する（図２１のステップＳ１０８）。そして、更新された対応属性情報（入力されたサンプルデータの属する分類項目について決定された属性項目（例えば、ここでは識別子「Ｐ１」〜「Ｐ６」の付与された属性項目及び属性項目別のサンプルデータの各属性（属性名）の分類結果）をデータベース１３の辞書データ記憶部１３１に登録する（図２１のステップＳ１０９）。
【００９５】
（列挙型データ提案部）
図９に示した属性特徴情報のうち、「出現頻度」特徴情報は、当該属性の属性データの総数に対して値の種類がどれだけ存在しているかを示したものである。
【００９６】
例えば、属性データの総数が「２５０」で、値の種類が「男」「女」の２種類の場合、「出現頻度」特徴情報は、「２／２５０＝０．００８」となる。図９の属性特徴情報において、属性名「会社名」の値は「Ａ社」の一種類のみなので、「１／４＝０．２５」になる。
【００９７】
記憶部１２に予め記憶されている列挙型データ評価尺度２０は、この出現頻度がどれくらいの値以下（あるいは未満）ならば、当該属性データを列挙型データと判定するかを示す閾値である。ここでは、列挙型データ評価尺度を「０．５」と設定されているとする。従って、Ａ社のレコードデータの「会社名」属性（出現頻度は「０．２５」）と、Ｃ社のレコードデータの「Ｃ６」属性（出現頻度は「０．２５」）を含む「Ｐ５」属性、Ａ社のレコードデータの「状態」属性（出現頻度が「０．５」）と、Ｃ社のレコードデータの「Ｃ２」属性を含む「Ｐ６」属性が列挙型データであると判定される。
【００９８】
列挙型データ提案部６は、複数の属性項目のうち、列挙型データと判定された属性項目（の識別子）を、当該属性項目に分類された各レコードデータの属性名や属性データとともに、表示部１４に表示する（図２１のステップＳ１１０）。ユーザは、列挙型データと判定された各レコードデータの属性データのとり得る値及び同義のデータを入力する。列挙型データ提案部６は、各レコードデータで同義のデータに対し識別子を付与し、図１３に示すような列挙型データ対応情報を生成する（図２１のステップＳ１１０）。生成された列挙型データ対応情報は、記憶部１２に記憶される。
【００９９】
例えば、「Ｐ６」属性の場合、Ａ社のレコードデータでは、「ＯＫ」と「ＮＧ」という２種類の属性データをもち、Ｃ社のレコードデータでは、「可」「不可」という２種類の属性データをもつ。この場合、ユーザが、Ａ社のレコードデータの「ＯＫ」、Ｃ社のレコードデータの「可」が同義である旨を示す情報を入力すると、列挙型データ提案部６は、これらに識別子「Ｐ７」を付与する。また、ユーザが、Ａ社のレコードデータの「ＮＧ」、Ｃ社のレコードデータの「不可」が同義である旨を示す情報を入力すると、列挙型データ提案部６は、これらに識別子「Ｐ８」を付与する。
【０１００】
なお、図２１のステップＳ１１０〜ステップＳ１１１において、列挙型データ提案部６は、例えば、列挙型データとして用いられ得る各語彙間で意味や概念の同一性や類似性、下位・上位関係などを表すオントロジー辞書（例えば、データベース１３あるいは記憶部１２に記憶されているものとする）を用いて、オントロジー上で語彙間の距離に相当する類似度を基に、類似度の高い「ＯＫ」と「可」、「ＮＧ」と「不可」は同義であると判定するようにしてもよい。
【０１０１】
そして、図１３に示すように、各レコードデータで同義のデータと、当該同義のデータに対し付与した識別子とを対応付けた列挙型データ対応情報を生成する。図１３では、例えば、Ａ社のレコードデータの「ＯＫ」、Ｃ社のレコードデータの「可」及びこれらに付与された識別子「Ｐ７」を対応付け、Ａ社のレコードデータの「ＮＧ」、Ｃ社のレコードデータの「不可」及びこれらに付与された識別子「Ｐ８」を対応付けて示している。図１３に示した列挙型データ対応情報は、表示部１４に表示される。
【０１０２】
ユーザは、この情報を確認し、修正がなければ、入力装置１５を操作して、表示部１４に表示された情報に対する「確定」指示を分類／属性決定部５に入力する（図２２のステップＳ１１２）。修正があれば、ユーザは入力装置１５を操作して、分類／属性決定部５に修正指示を行う（ステップＳ１１２）。
【０１０３】
分類／属性決定部５は、ユーザからのこのような「確定」指示、修正指示を受けて、図１３に示した列挙型データ対応情報を更新する（ステップＳ１１３）。そして、更新された列挙型データ対応情報をデータベース１３の辞書データ記憶部１３１に登録する（ステップＳ１１４）。
【０１０４】
（変換プログラム生成部）
図２２のステップＳ１１５において、変換プログラム生成部９は、辞書データ記憶部１３１に登録された、対応属性情報、列挙型データ対応情報、その他、記憶部１２に記憶された各種情報を用いて、組織別及び分類項目別に、当該組織からの当該分類項目に属するレコードデータの各属性データを当該分類項目について得られた属性項目別の各属性データに変換する変換プログラムを生成する。ここでは、その一例として、当該組織からの当該分類項目に属するレコードデータに含まれる各コンテンツデータの各属性の属性名を当該分類項目について得られた属性項目の識別子に変換する変換プログラムを生成する。
【０１０５】
なお、この変換プログラムには、当該組織からの当該分類項目に属するレコードデータの形式を全組織で共通の形式に変換するためのプログラムが含まれていてもよい。
【０１０６】
図１４は、ステップＳ１１５での変換プログラム生成部９の処理動作を説明するためのフローチャートである。
【０１０７】
まず、図１５に示すような変換プログラムのテンプレートを読み込む（ステップＳ４１）。図１５に示すテンプレートでは、命令文Ｌ１の「$i=〜s/source/target/;」の引数「source」に組織別のレコードデータでの属性名を代入し、引数「target」に当該属性の分類された属性項目の識別子を代入することで、組織別及び分類項目別のレコードデータの各属性名を当該属性に対応する属性項目の識別子に変換する変換プログラムが完成するようになっている。
【０１０８】
ここでは、Ａ社の分類項目「体温計」についての変換プログラムを生成する場合を例にとり説明する。Ａ社のレコードデータでは、６つの各属性名「品番」、「ＨＰ」、「重量」、「高さ」、「会社名」、「状態」が用いられているから、変換プログラム生成部９は、図１０に示したような対応属性情報を用いて、６つの命令文Ｌ１の引数「source」に、上記６つの属性名をそれぞれ代入し、さらに、６つの命令文Ｌ１の引数「target」に、上記６つの属性名のそれぞれに対応する属性項目の識別子「Ｐ１」〜「Ｐ６」をそれぞれ代入する。その結果、図１６に示すような変換プログラムが生成される（ステップＳ４２）。図１６において、Ｌ１ａ〜Ｌ１ｆが属性名の変換命令文である。
【０１０９】
Ｂ社、Ｃ社についても、上記同様にして変換プログラムが生成される。
【０１１０】
以上のステップＳ１０１〜ステップＳ１１５が１つの分類項目についての入力されたサンプルデータを用いた一連の処理動作である。各分類項目について、上記ステップＳ１０１〜ステップＳ１１５の処理を繰り返すことで、各分類項目について、全組織で統一された複数の属性項目を得ることができる。
【０１１１】
（コンテンツ登録部）
コンテンツ登録部１１は、図２３に示すように、組織毎の登録用の各レコードデータが入力されると（ステップＳ１２１）、変換プログラム生成部９で生成された、組織別・分類項目別の変換プログラム１７を用いて、当該組織からの当該分類項目に属するレコードデータの各属性名を当該属性に対応する属性項目の識別子に変換し（ステップＳ１２２）、さらに、登録用共通フォーマットのデータに変換して、データベース１３のコンテンツデータ記憶部１３２に登録する（ステップＳ１２３）。
【０１１２】
（分類提案部）
各分類項目について、上記ステップＳ１０１〜ステップＳ１１５の処理を繰り返すことで、分類項目別に、複数の属性項目と、当該複数の属性項目への組織別のレコードデータの各属性の分類結果を得ることができる。
【０１１３】
例えば、図２に示す分類項目「体温計」について、図１０の対応属性情報に示すような「Ｐ１」〜「ｐ６」といった属性項目が得られた。
【０１１４】
また、別の分類項目として、例えば「水温計」についても前述のステップＳ１０１〜ステップＳ１１５の処理を行うことにより、「Ｐ１１」〜「Ｐ１５」といった属性項目が得られたとする。
【０１１５】
さらに、別の分類項目として、例えば「室温計」についても前述のステップＳ１０１〜ステップＳ１１５の処理を行うことにより、「Ｐ２１」〜「Ｐ２５」といった属性項目が得られたとする。
【０１１６】
分類提案部７は、このように、複数の分類項目について、各分類項目の有する複数の属性項目が得られると、これら複数の分類項目のどれもが有する共通の属性項目を抽出する。
【０１１７】
図１７に示すフローチャートを参照して、分類提案部７の処理動作について説明する。
【０１１８】
ます、ステップＳ５１について説明する。上記のように、分類項目「体温計」については属性名「Ｐ１」〜「ｐ６」を得、分類項目「水温計」については属性名「Ｐ１１」〜「Ｐ１５」を得、分類項目「室温計」については属性名「Ｐ２１」〜「Ｐ２５」得た場合、属性特徴抽出部２で各分類項目のサンプルデータから得た図９に示したような属性特徴情報を用いて、前述のインスタンス集合比較部３と同様な処理を行う。すなわち、各分類項目のサンプルデータ間で、各属性の属性データの特徴情報を比較し、同一の属性を検出する。
【０１１９】
例えば、「Ｐ１」の各属性名に対応する各レコードデータの属性データの特徴情報と、属性名「Ｐ１１」に対応する各レコードデータの属性データの特徴情報と、属性名「Ｐ２１」に対応する各レコードデータの属性データの特徴情報とが一致あるいは類似し、これらが同一の属性であると判定されたとする。また、属性名「Ｐ２」に対応する各レコードデータの属性データの特徴情報と、属性名「Ｐ１２」に対応する各レコードデータの属性データの特徴情報と、属性名「Ｐ２２」に対応する各レコードデータの属性データの特徴情報とが一致あるいは類似し、これらが同一の属性であると判定されたとする。さらに、属性名「Ｐ３」に対応する各レコードデータの属性データの特徴情報と、属性名「Ｐ１３」に対応する各レコードデータの属性データの特徴情報と、属性名「Ｐ２３」に対応する各レコードデータの属性データの特徴情報とが一致あるいは類似し、これらが同一の属性であると判定されたとする。
【０１２０】
ここでは、便宜上、同一の属性と判定された「Ｐ１」「Ｐ１１」「Ｐ２１」の属性名を「Ｐ１」とし、「Ｐ２」「Ｐ１２」「Ｐ２２」の属性名を「Ｐ２」とし、「Ｐ３」「Ｐ１３」「Ｐ２３」の属性名を「Ｐ３」とする。
【０１２１】
ステップＳ５１において、分類提案部７は、これら３つの分類項目のいずれにも「Ｐ１」〜「Ｐ３」という属性項目が存在するので、これら共有の属性項目「Ｐ１」〜「Ｐ３」を抽出する。
【０１２２】
そして、ステップＳ５２では、上記３つの分類項目には、属性項目「Ｐ１」〜「Ｐ３」が共通するので、この共通する３つの属性を有する分類項目を上記３つの分類項目の上位の分類項目となり得る旨をユーザに示すための情報を表示部１４に表示する。
【０１２３】
ユーザは、属性「Ｐ１」〜「Ｐ３」を有する分類項目を、上記３つの分類項目の上位の分類項目とすることについて、承認するか、あるいは、拒否するから、あるいは、修正した後承認する。ユーザが、例えば、上記上位の分類項目の名称や識別子、当該上位の分類項目の有する属性などを修正した後、「承認」を入力すると、この修正した結果得られる、図１８に示すような分類体系をデータベース１３の辞書データ記憶部１３１に登録する（ステップＳ５３）。
【０１２４】
図１８に示す分類体系（分類項目の階層構造）は、分類項目「体温計」、「水温計」、「室温計」の上位の分類項目として「温度計」があり、この分類項目は、「Ｐ１」〜「Ｐ３」という下位の３つの分類項目のいずれもが有する共通の属性項目をもつ分類項目となっている。
【０１２５】
（分割提案部）
図１９は分割提案部８の処理動作を説明するためのフローチャートである。
【０１２６】
分割提案部８は、複数の分類項目について、各組織からのサンプルデータに含まれる各属性データの特徴を基に、当該複数の分類項目のうちの１つの分類項目が有する属性項目と同一の属性項目を有する他の分類項目を検出する（ステップＳ６１）。
【０１２７】
すなわち、分割提案部８は、図２０（ａ）に示すような、ある１つの分類項目の属性項目別の各属性データについて得られた図９に示したような属性特徴情報と、図２０（ｂ）に示したような、他の１つの分類項目の有する各属性項目に対応する各属性データについて得られた図９に示したような属性特徴情報とを用いて、前述のインスタンス集合比較部３と同様の処理を行い、両者で同一の属性が在るか否かを調べる。
【０１２８】
両者で同一の属性が存在する場合、すなわち、共通の属性項目を有する２つの分類項目が検出された場合には、分割提案部８は、検出された当該２つの分類項目及び当該２つの分類項目に共通する属性項目を表示部１４に表示する（ステップＳ６２）。
【０１２９】
ユーザは、表示部１４に表示された情報を参照して、例えば、図２０（ａ）に示した分類項目の属性項目のうち、図２０（ｂ）に示した分類項目の有する属性項目と同一であると判定された属性項目を削除するなどの編集を行うことができる。
【０１３０】
この編集は、例えば、辞書編集部１０から行う。
【０１３１】
以上説明したように、上記実施形態によれば、組織別の各レコードデータの属性別の属性データの特徴を基に、分類項目別に複数の属性項目を求めるとともに、各レコードデータの各属性を当該複数の属性項目のうちの１つに分類することにより、組織別の複数のレコードデータ間で異なる属性名が用いられているが同一である属性を容易にしかも高精度に検出することができる。
【０１３２】
また、各レコードデータの各属性の属性項目別の分類結果を表示することにより、ユーザに対し、属性名や形式が統一されていない、組織別のレコードデータを統一された属性項目および形式で一元管理するための支援が行える。
【０１３３】
なお、図１の分類支援システムの各構成部（前処理部１、属性特徴抽出部２、インスタンス集合比較部３、属性候補提示部４、分類／属性決定部５、列挙型データ提案部６、分類提案部７、分割提案部８、変換プログラム生成部９、辞書編集部１０、コンテンツ登録部１１などは、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク（フレキシブルディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなど）、半導体メモリなどの記録媒体に格納して頒布することもできる。
【０１３４】
例えば、コンピュータのメモリやハードディスクなどの記憶手段を図１の記憶部１２や、データベース１３として用い、ＣＰＵなどの演算手段が、図２１〜図２３などに示すような図１の各構成部で行われる処理ステップを実行することにより、当該コンピュータで上記実施形態で説明した分類支援システムを実現することができる。
【０１３５】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１３６】
【図１】分類支援システムの構成例を示した図。
【図２】分類項目別のサンプルデータとして用いられる組織別のレコードデータの例を示した図。
【図３】比較可能形式のレコードデータを示した図。
【図４】前処理部の処理動作を説明するためのフローチャート。
【図５】フォーマットマッピング情報の一例を示した図。
【図６】属性特徴抽出部の処理動作を説明するためのフローチャート。
【図７】インスタンス集合比較部の処理動作を説明するためのフローチャート。
【図８】基本情報の例を示した図。
【図９】属性特徴情報の一例を示した図。
【図１０】対応属性情報の一例を示した図。
【図１１】属性候補提示部の処理動作を説明するためのフローチャート。
【図１２】分類項目別に得られる複数の属性項目及び属性項目別のサンプルデータの各属性の分類結果の表示例を示した図。
【図１３】列挙型データ対応情報の一例を示した図。
【図１４】変換プログラム生成部の処理動作を説明するためのフローチャート。
【図１５】変換プログラムのテンプレートの一例を示した図。
【図１６】変換プログラムの一例を示した図。
【図１７】分類提案処理部の処理動作を説明するためのフローチャート。
【図１８】分類体系の一例を示した図。
【図１９】分割提案部の処理動作を説明するためのフローチャート。
【図２０】分割提案部の処理動作を説明するための図。
【図２１】分類支援システム全体の処理動作の概略を説明するためのフローチャート。
【図２２】分類支援システム全体の処理動作の概略を説明するためのフローチャート。
【図２３】コンテンツ登録部の処理動作を説明するためのフローチャート。
【符号の説明】
【０１３７】
１…前処理部
２…属性特徴抽出部
３…インスタンス集合比較部
４…属性候補提示部
５…分類／属性決定部
６…列挙型データ提案部
７…分類提案部
８…分割提案部
９…変換プログラム生成部
１０…辞書編集部
１１…コンテンツ登録部
１２…記憶部
１３…データベース
１３１…辞書データ記憶部
１３２…コンテンツデータ記憶部
【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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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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