(57)【要約】【課題】スキーマ定義が不要なデータ構造によるデータ処理を実現すること。【解決手段】データ処理システムは、データベースにアクセスしてデータ処理を実行する。データベースは、データソースからの自然言語の抽出対象データと、抽出対象データに対応付けられ、データ処理で意味解釈可能な検索対象データと、を有するデータ構造であり、検索対象データは、抽出対象データの属性を示す自然言語の文字列である第１属性情報と、抽出対象データに関連する注釈を示す自然言語の名詞句と注釈の属性を示す自然言語の文字列である第２属性情報とを関連付けた注釈情報と、を有し、第１属性情報は、入力文字列が与えられた場合にデータ処理に特有の第１検索文字列で検索される情報であり、注釈情報は、入力文字列が与えられた場合にデータ処理に入力文字列に基づいて検索される情報である。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
データベースにアクセスしてデータ処理を実行するデータ処理システムであって、
プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有し、
前記データベースは、
データソースからの自然言語の抽出対象データと、
前記抽出対象データに対応付けられ、前記データ処理で意味解釈可能な検索対象データと、を有するデータ構造であり、
前記検索対象データは、
前記抽出対象データの属性を示す自然言語の文字列である第１属性情報と、前記抽出対象データに関連する注釈を示す自然言語の名詞句と前記注釈の属性を示す自然言語の文字列である第２属性情報とを関連付けた注釈情報と、を有し、
前記第１属性情報は、入力文字列が与えられた場合に前記データ処理に特有の第１検索文字列で検索される情報であり、
前記注釈情報は、前記入力文字列が与えられた場合に前記データ処理に前記入力文字列に基づいて検索される情報であることを特徴とするデータ処理システム。
【請求項２】
請求項１に記載のデータ処理システムであって、
前記プロセッサは、
前記データ処理を複数種類実行可能であり、
前記入力文字列が与えられた場合に、前記データ処理の各々を実行するか否かを判断し、
前記記憶デバイスに記憶された活性化基準に基づいて、実行すべきデータ処理が実行されない場合に実行し、実行すべきでないデータ処理が実行される場合に実行を抑制することを特徴とするデータ処理システム。
【請求項３】
請求項１に記載のデータ処理システムであって、
前記抽出対象データのデータソースと、他の抽出対象データのデータソースとが、異なるデータ形式で定義されていることを特徴とするデータ処理システム。
【請求項４】
請求項１に記載のデータ処理システムであって、
前記プロセッサは、
前記データ処理に関する特定の検索対象データの特定の第１属性情報と、前記特定の検索対象データに対応する特定の抽出対象データと、を抽出する抽出処理と、
前記抽出処理による抽出結果を出力する出力処理と、
を実行することを特徴とするデータ処理システム。
【請求項５】
請求項４に記載のデータ処理システムであって、
前記プロセッサは、
前記第１検索文字列と同一または類似の文字列により検索クエリを生成する生成処理を実行し、
前記抽出処理では、前記プロセッサは、前記検索クエリで前記検索対象データの前記第１属性情報を検索することにより、前記検索クエリに該当する前記特定の第１属性情報と、前記特定の第１属性情報を含む前記特定の検索対象データに対応する特定の抽出対象データを抽出する、
ことを特徴とするデータ処理システム。
【請求項６】
請求項５に記載のデータ処理システムであって、
前記プロセッサは、
前記入力文字列を構文解析する解析処理を実行し、
前記生成処理では、前記プロセッサは、前記解析処理による構文解析結果に基づいて前記入力文字列から第２検索文字列を抽出し、前記第２検索文字列に前記第２検索文字列の属性を示す文字列を関連付けた属性付き第２検索文字列を生成し、前記第１検索文字列と同一または類似の文字列および前記属性付き第２検索文字列と同一または類似の文字列により、前記検索クエリを生成し、
前記抽出処理では、前記プロセッサは、前記検索クエリで前記検索対象データを検索することにより、前記第１検索文字列と同一または類似の文字列が前記特定の第１属性情報に該当し、かつ、前記属性付き第２検索文字列と同一または類似の文字列が前記特定の第１属性情報に対応する特定の注釈情報に該当する場合、前記特定の第１属性情報を抽出し、前記特定の第１属性情報を含む前記特定の検索対象データに対応する特定の抽出対象データを抽出する、
ことを特徴とするデータ処理システム。
【請求項７】
請求項６に記載のデータ処理システムであって、
前記生成処理では、前記プロセッサは、前記第２検索文字列と同一または類似の文字列の各々に、前記第２検索文字列の属性を示す文字列と同一または類似する文字列を関連付けることにより、前記属性付き第２検索文字列を生成する、
ことを特徴とするデータ処理システム。
【請求項８】
請求項６に記載のデータ処理システムであって、
前記プロセッサは、
前記記憶デバイスに記憶されている前記データ処理に関する基準に基づいて、前記抽出結果の前記属性付き第２検索文字列と、前記特定の検索対象データに含まれる特定の注釈情報と、の同一性を判定する判定処理を実行し、
前記出力処理では、前記プロセッサは、前記判定処理によって同一性ありと判定された前記抽出結果を出力することを特徴とするデータ処理システム。
【請求項９】
請求項６に記載のデータ処理システムであって、
前記プロセッサは、
前記データ処理に関する第３検索文字列に、前記第２検索文字列の属性を示す文字列を関連付けることにより、属性付き第３検索文字列を生成し、前記記憶デバイスに記憶されている前記データ処理に関する基準に基づいて、前記属性付き第３検索文字列と、前記特定の検索対象データに含まれる特定の注釈情報と、の同一性を判定する判定処理を実行し、
前記出力処理では、前記プロセッサは、前記判定処理によって同一性ありと判定された前記抽出結果を出力することを特徴とするデータ処理システム。
【請求項１０】
請求項８に記載のデータ処理システムであって、
前記プロセッサは、
前記抽出結果どうしを併合する併合処理を実行し、
前記出力処理では、前記プロセッサは、前記併合処理による併合結果を出力することを特徴とするデータ処理システム。
【請求項１１】
データベースにアクセスしてデータ処理を実行するデータ処理システムによるデータ処理方法であって、
前記データ処理システムは、プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有し、
前記データベースは、
データソースからの自然言語の抽出対象データと、
前記抽出対象データに対応付けられ、前記データ処理で意味解釈可能な検索対象データと、を有するデータ構造であり、
前記検索対象データは、
前記抽出対象データの属性を示す自然言語の文字列である第１属性情報と、前記抽出対象データに関連する注釈を示す自然言語の名詞句と前記注釈の属性を示す自然言語の文字列である第２属性情報とを関連付けた注釈情報と、を有し、
前記第１属性情報は、入力文字列が与えられた場合に前記データ処理に特有の検索文字列で検索される情報であり、
前記注釈情報は、前記入力文字列が与えられた場合に前記データ処理に前記入力文字列に基づいて検索される情報であり、
前記データ処理方法は、
前記プロセッサが、
前記データ処理に関する特定の検索対象データの特定の第１属性情報と、前記特定の検索対象データに対応する特定の抽出対象データと、を抽出する抽出処理と、
前記抽出処理による抽出結果を出力する出力処理と、
を実行することを特徴とするデータ処理方法。
【請求項１２】
データ処理の実行の際に検索されるデータ構造であって、
データソースからの自然言語の抽出対象データと、
前記抽出対象データに対応付けられ、前記データ処理で意味解釈可能な検索対象データと、を有するデータ構造であり、
前記検索対象データは、
前記抽出対象データの属性を示す自然言語の文字列である第１属性情報と、前記抽出対象データに関連する注釈を示す自然言語の名詞句と前記注釈の属性を示す自然言語の文字列である第２属性情報とを関連付けた注釈情報と、を有し、
前記第１属性情報は、入力文字列が与えられた場合に前記データ処理に特有の検索文字列で検索される情報であり、
前記注釈情報は、前記入力文字列が与えられた場合に前記データ処理に前記入力文字列に基づいて検索される情報であることを特徴とするデータ構造。
【請求項１３】
請求項１２に記載のデータ構造であって、
前記抽出対象データのデータソースと、他の抽出対象データのデータソースとが、異なるデータ形式で定義されていることを特徴とするデータ構造。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データを処理するデータ処理システム、データ処理方法、およびデータ構造に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、知的労働の生産性の向上が課題となっており、多様なデータソースを煩雑な手続きなしに扱えることが求められている。また、文書電子化やオープンデータの流れにより、多くのデータソースからデータが公開されている。それぞれのデータソースには、独自のスキーマが定義されている。スキーマとは、語彙などが定義されたデータ構造である。スキーマが定義されたデータソースから、機械的にデータの読み込みや保存が正確に実行される。
【０００３】
また、特許文献１は、時系列データなどの数値情報と関連が強いテキスト情報を精度良く検索して、その数値情報に対応付けて表示する情報処理装置を開示する。特許文献１の情報処理装置は、データベース装置を有する。データベース装置のデータ構造は、テキスト情報と、数値情報と、により構成される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７‐１０２２８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、スキーマの策定には人的コスト、経済的コスト、および時間的コストがかかる。同様に、データの更新時に、スキーマや過去データも更新する必要がある。また、データソースごとに異なるスキーマが定義された場合、スキーマ同士のマッチングは、困難である。具体的には、スキーマが異なると、データ毎に意味が異なるため、スキーマが異なる複数のデータを併合（たとえば、Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ  Ｑｕｅｒｙ  Ｌａｎｇｕａｇｅ（ＳＱＬ）のｊｏｉｎやｕｎｉｏｎ）する際や、データストアへアクセスするための検索クエリを発行する際、スキーマ同士の対応付け（スキーママッチ）が必須になり、上記コストの増加原因となる。また、データ更新に伴うスキーマ更新の際、データストアにアクセスしてデータ分析を実行する複数のロジックも更新する必要があり、上記コストの増加原因となる。
【０００６】
より具体的に例をあげて説明する。ある企業に関して、過去１０年分の売上高のデータを集めて傾向を分析するロジックを実装することを想定する。データソースとして、ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ  Ｂｕｓｉｎｅｓｓ  Ｒｅｐｏｒｔｉｎｇ  Ｌａｎｇｕａｇｅ（ＸＢＲＬ）形式で記述された有価証券報告書を用いる。ＸＢＲＬとは財務情報向けの標準化されたｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ（ＸＭＬ）ベースの言語である。
【０００７】
たとえば、ＸＢＲＬ形式の有価証券報告書から５年分の売上高しか得られなかった場合、別のデータソースから売上高のデータを補完することが考えられる。別のデータソースは、たとえば、商用で販売されているデータベースや、ニュース記事から抽出した数値データなどを使うことができる。また、エージェントによってはＤＢｐｅｄｉａなどの知識ベースで整備されている数値データ／テキストデータでもよい。いずれにしても、ＸＢＲＬ形式の有価証券報告書と別のデータソースとは、スキーマが異なる。
【０００８】
この場合、複数のデータソースにまたがって１つのロジックが実行されることになる。複数のデータソースを組み合わせる場合、統合（ＳＱＬでのｕｎｉｏｎ）と結合（ＳＱＬでのｊｏｉｎ）がある。複数のデータソースにまたがって１つのロジックを実装するケース、逆に複数のロジックにまたがって、同一のデータソースが使われるケースで、売上の同一性、不完全なデータの扱い、および、スキーマに関わるコストという問題点が生じる。
【０００９】
売上の同一性については、ＸＢＲＬ形式の有価証券報告書における５年分の売上高と、商用データベースの別の数年分の売上高と、をユニオンする場合を例に挙げると、以下の問題点が挙げられる。
【００１０】
（１）両者は本当に同じ意味を表していると考えてユニオンしてよいのか。
（２）そのユニオンはロジック固有の処理なのか、それとも普遍的にユニオンしてよいのか。
（３）同一のデータソースであってもＸＢＲＬにおいては売上高と解釈できるタグは７種類以上あり、それらは厳密には違う意味を持つが、いつ同じ意味を持つとして扱ってよいのか（たとえば、日本会計基準の売上高と国際会計基準の売上高では、業界によっては数倍異なることもあるが、１０年のうちに会計基準が変わったら比較してよいのか）。
（４）ベンチマークしたい２社で会計基準が異なる場合、比較してよいのか（ロジックによって、会計基準を無視してもよいものと、会計基準を区別すべきものがあるのではないか）。
【００１１】
また、不完全なデータの扱いについては、データソースとして用いる新聞や商用のデータベースに会計基準が記載されていない場合、別のデータソースで調べた会計基準をジョインし、会計基準付きの売上高データにして、安全にユニオンする方法が考えられる。この場合、以下の問題点が挙げられる。
【００１２】
（５）利用可能なデータの範囲で、どの会計基準かわからなければ、そのデータは使わないようにすべきなのか。つきつめて考えると、すべてが揃っている完備なデータだけを使うべきなのか。それとも、不完全なデータであっても捨てずに、何とか推測や補完で補って使ったほうが有益なのか。
【００１３】
また、スキーマに関わるコストについては、複数のデータソースを使う場合、そのすべてのＸＭＬタグやデータフィールドの意味を理解しておき、かつ、その対応（どのタグとどのフィールドが同じ意味を持つか、あるいは持ちうるか）も理解しておく必要がある。この場合、以下の問題点が挙げられる。
【００１４】
（６）それぞれのロジックでこれらを完全に管理しておくのは、多大なコストがかかるため、複雑なシステムを維持する場合には破たんするのではないか。一般に、共通のデータを複数のロジックで使う場合、複数のユースケースで使われる汎用的な定義を決めるのは困難が伴う。ＸＢＲＬに関しては、２０００個以上のＸＭＬタグが定義されるが、毎年更新されており、ある限定された領域であっても、スキーマの決定や更新には多大なコストがかかる。
【００１５】
スキーマを使うシステム側にも、スキーマの意味づけ、対応付けにコストがかかる状況で、破たんなくシステムを維持することはできるのか。汎用的に使えるスキーマやタクソノミ、あるいは汎用の知識表現、それが意味することなどを、定義、更新、意味づけ、および対応付けすることは、そもそも不可能なのではないか。
【００１６】
上記では売上高のデータを例としたが、数値かテキストに関わらず、多くのデータに対してあてはまる。
【００１７】
本発明は、スキーマ定義が不要なデータ構造によるデータ処理を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
本願において開示される発明の一側面となるデータ処理システムは、データベースにアクセスしてデータ処理を実行するデータ処理システムであって、プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有し、前記データベースは、データソースからの自然言語の抽出対象データと、前記抽出対象データに対応付けられ、前記データ処理で意味解釈可能な検索対象データと、を有するデータ構造であり、前記検索対象データは、前記抽出対象データの属性を示す自然言語の文字列である第１属性情報と、前記抽出対象データに関連する注釈を示す自然言語の名詞句と前記注釈の属性を示す自然言語の文字列である第２属性情報とを関連付けた注釈情報と、を有し、前記第１属性情報は、入力文字列が与えられた場合に前記データ処理に特有の検索文字列で検索される情報であり、前記注釈情報は、前記入力文字列が与えられた場合に前記データ処理に前記入力文字列に基づいて検索される情報であることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
本発明の代表的な実施の形態によれば、スキーマ定義が不要なデータ構造によるデータ処理を実現することができる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】図１は、データストアの記憶内容例を示す説明図である。
【図２】図２は、データ処理システムのアーキテクチャの一例を示す説明図である。
【図３】図３は、データ処理システムの構成例を示す説明図である。
【図４】図４は、コンピュータのハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図５】図５は、データ処理システムにおけるデータ処理例１を示す説明図である。
【図６】図６は、データ処理システムにおけるデータ処理例２を示す説明図である。
【図７】図７は、データ処理システムにおけるデータ処理手順例を示すシーケンス図である。
【図８】図８は、図７に示した活性化制御処理（ステップＳ７０６）の詳細な処理手順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】
【００２１】
＜データストアの記憶内容例＞
図１は、データストアの記憶内容例を示す説明図である。データストア１００は、スキーマで定義されたデータソース内のデータ、あるいは、自然言語により記述されたデータをスキーマに依存しない形式で格納するデータベースである。なお、以降のデータベースまたはテーブルの説明において、ＡＡフィールドｂｂｂ（ＡＡはフィールド名、ｂｂｂは符号）の値を、ＡＡｂｂｂと表記する場合がある。たとえば、ＩＤフィールド１０１の値を、ＩＤ１０１と表記する。
【００２２】
データストア１００は、ＩＤフィールド１０１と、抽出対象データフィールド１０２と、検索対象データフィールド１０３と、データソースフィールド１０４と、を有する。同一行の各フィールド１０１〜１０４の値により、エントリを構成する。
【００２３】
ＩＤフィールド１０１は、ＩＤを格納する記憶領域である。ＩＤ１０１は、エントリを一意に特定する識別情報である。抽出対象データフィールド１０２は、抽出対象データを格納する記憶領域である。抽出対象データ１０２は、そのデータソースからあらかじめ選ばれた自然言語の文字列（数値も含む）であり、検索により抽出されるデータである。
【００２４】
検索対象データフィールド１０３は、検索対象データを格納する記憶領域である。検索対象データ１０３は、クエリにより検索されるデータである。具体的には、たとえば、検索対象データ１０３は、テキスト，ＸＭＬ，表データのようなデータソースのデータ形式（スキーマ含む）に依存しないデータであり、第１属性情報１３１と、注釈情報１３２と、を有する。
【００２５】
第１属性情報１３１は、「売上」や「収益」のように、抽出対象データ１０２の属性を示す自然言語の文字列である。
【００２６】
注釈情報１３２は、抽出対象データ１０２の注釈を示す情報である。具体的には、たとえば、注釈情報１３２は、抽出対象データ１０２に関連する注釈を示す自然言語の名詞句１３３と、当該注釈の属性を示す自然言語の文字列である第２属性情報１３４と、を対応付けたデータ処理で解釈可能な情報である。
【００２７】
名詞句１３３は、名詞を末尾とする文字列である。当該名詞の修飾語の有無は問わない。たとえば、「Ａ製作所」や「子会社であるＡ金属」、「資金を調達したＡ製作所」といった文字列は、ここでいう名詞句１３３に該当する。第２属性情報１３４は、「企業」や「年」、「会計基準」のように、名詞句１３３である注釈の属性を示す自然言語の文字列である。
【００２８】
注釈情報１３２は、名詞句１３３と第２属性情報１３４とを対応付ける。注釈情報１３２は、たとえば、「Ａ製作所＠企業」のように、両者を関連付ける記号＠により、名詞句１３３（「Ａ製作所」）と第２属性情報１３４（「企業」）とを関連付けられる。
【００２９】
注釈情報１３２は、データ処理で解釈可能である。データ処理とは、エージェントが実行するロジック（プログラム）である。エージェントとは、ロジックを実行するプロセッサである。エージェントの種類については後述する。注釈情報１３２を解釈可能なエージェントは、後述する分析エージェントとなる。
【００３０】
データソースフィールド１０４は、データソースを格納する記憶領域である。データソース１０４は、抽出対象データ１０２を含む情報源である。それぞれのデータソース１０４は、他のデータソース１０４と同一または異なるデータ形式（スキーマ含む）により構成される。
【００３１】
たとえば、ＩＤが「１」のデータソース１０４は、ニュース記事であり、ＩＤが「２」のデータソース１０４は、ＸＢＲＬ形式の仕様書（有価証券報告書）であり、ＩＤが「３」のデータソース１０４は、商用データベースの表データであり、ＩＤが「４」のデータソース１０４は、ＤＢｐｅｄｉａの企業情報に関するエントリである。なお、データソース１０４フィールド１０４は、データソース１０４を格納するのではなく、データソース１０４へのポインタを格納してもよい。
【００３２】
＜データ処理システムのアーキテクチャ＞
図２は、データ処理システムのアーキテクチャの一例を示す説明図である。データ処理システム２００は、対話インタフェース（対話ＩＦ）２０１と、解析エージェント２０２と、投資判断機能２０３と、データストア１００と、を有する。なお、投資判断機能２０３は、エージェントが実行する特定のロジックの一例であり、他の機能でもよい。また、データ処理システム２００は、投資判断機能２０３だけではなく、他の機能を有してもよい。
【００３３】
対話ＩＦ２０１は、たとえば、「Ａ製作所に投資すべきか」というような文字列または音声を入力クエリとして受け付けるインタフェースである。音声を受け付けた場合には、対話ＩＦ２０１は、文字列に変換する。
【００３４】
解析エージェント２０２は、対話ＩＦ２０１が取得した文字列を構文解析する。具体的には、たとえば、解析エージェント２０２は、当該文字列を形態素解析および係り受け解析する。解析エージェント２０２は、構文解析結果を、投資判断機能２０３の第１分析エージェント〜第ｎ分析エージェントに出力する。
【００３５】
第ｉ分析エージェント（ｉは１≦ｉ≦ｎの整数）２３２−ｉは、データストア１００にアクセスして、特定のロジックをデータ処理として実行する。第ｉ分析エージェント２３２−ｉは、第ｊ分析エージェント２３２−ｊ（ｊ≠ｉ）とは、異なるデータ処理を実行する。第ｉ分析エージェント２３２−ｉは、投資判断機能２０３に含まれるため、ここでは一例として、売上高傾向分析エージェントとする。売上高傾向分析エージェントは、入力クエリから分析対象を特定して、分析対象の売上高の傾向を分析するロジックをデータ処理として実行する。
【００３６】
第ｉ分析エージェント２３２−ｉは、それぞれ第ｉＤＢ２３３−ｉを有する。第ｉＤＢ２３３−ｉは、単語ごとに、その単語の同義語、類義語、および属性を格納する辞書や第ｉ分析エージェント２３２−ｉのデータ処理に必要なデータを記憶する。第ｉ分析エージェント２３２−ｉの詳細については、図５および図６で説明する。
【００３７】
特殊エージェント２３４は、第ｉ分析エージェント２３２−ｉのデータ処理を制御または支援するエージェントである。たとえば、特殊エージェント２３４は、第ｉ分析エージェント２３２−ｉを活性化または非活性化したり、いずれの第ｉ分析エージェント２３２−ｉも実行されなかった場合にＮＧ出力をしたりするエージェントである。特殊エージェント２３４は、活性化基準を示すルールテーブルを有する。このルールテーブルは、同時に活性化可能な第ｉ分析エージェントの組み合わせや、同時に活性化不可能な第ｉ分析エージェントの組み合わせを規定する。
【００３８】
出力エージェント２３５は、第ｉ分析エージェント２３２−ｉから出力される分析結果を出力デバイス４０４や通信ＩＦ４０５に出力するエージェントである。出力エージェント２３５は、分析結果をグラフや表に加工することもできる。
【００３９】
＜データ処理システム２００の構成例＞
図３は、データ処理システム２００の構成例を示す説明図である。データ処理システム２００は、１台以上のコンピュータ３０１により構成される。データ処理システム２００は、Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ（ＬＡＮ），Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ（ＷＡＮ），インターネットなどのネットワーク３０３を介してデータストア１００および端末３０２に通信可能に接続される。端末３０２は、ネットワークを介してデータ処理システム２００の対話ＩＦ２０１に入力クエリを送信する。なお、データストア１００は、コンピュータ３０１内の記憶デバイスに格納してもよい。
【００４０】
＜コンピュータ３０１のハードウェア構成例＞
図４は、コンピュータ３０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。コンピュータ３０１は、プロセッサ４０１と、記憶デバイス４０２と、入力デバイス４０３と、出力デバイス４０４と、通信インターフェース（通信ＩＦ４０５）と、を有する。プロセッサ４０１、記憶デバイス４０２、入力デバイス４０３、出力デバイス４０４、および通信ＩＦ４０５は、バス４０６により接続される。プロセッサ４０１は、コンピュータ３０１を制御する。記憶デバイス４０２は、プロセッサ４０１の作業エリアとなる。また、記憶デバイス４０２は、各種プログラムやデータを記憶する非一時的なまたは一時的な記録媒体である。記憶デバイス４０２としては、たとえば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリがある。入力デバイス４０３は、データを入力する。入力デバイス４０３としては、たとえば、キーボード、マウス、タッチパネル、テンキー、スキャナがある。出力デバイス４０４は、データを出力する。出力デバイス４０４としては、たとえば、ディスプレイ、プリンタがある。通信ＩＦ４０５は、ネットワークと接続し、データを送受信する。
【００４１】
＜データ処理例＞
図５は、データ処理システム２００におけるデータ処理例１を示す説明図である。図５および図６では、第ｉ分析エージェント２３２−ｉを売上高傾向分析エージェントとして説明する。対話ＩＦ２０１が取得した入力クエリ５００を、「Ａ製作所に投資すべきか」とする。
【００４２】
つぎに、解析エージェント２０２は、構文解析処理５０１を実行する。構文解析処理５０１では、解析エージェント２０２は、入力クエリ５００の「Ａ製作所に投資すべきか」を「Ａ製作所」、「に」、「投資」、「す」、「べき」、「か」の形態素に分割し、各形態素の品詞を特定する。また、構文解析処理５０１では、解析エージェント２０２は、入力クエリ５００の「Ａ製作所に投資すべきか」を「Ａ製作所に」と「投資すべきか」に分節し、「Ａ製作所に」が「投資すべきか」に係っていることを特定する。
【００４３】
つぎに、第ｉ分析エージェント２３２−ｉは、データ処理として、活性化処理５０２を実行する。活性化処理５０２では、第ｉ分析エージェント２３２−ｉは、自身を活性化すべきか否かを、構文解析結果を用いて判断する。たとえば、構文解析結果において入力クエリ５００に含まれている名詞「Ａ製作所」が第ｉＤＢ２３３−ｉ内の第ｉ辞書５２０に含まれており、売上高傾向分析の要否を決める単語「投資」が入力クエリ５００に含まれており、当該名詞を含む分節が単語「投資」を含む分節に係っている場合、第ｉ分析エージェント２３２−ｉは、自身を活性化し、そうでない場合は、非活性化する。
【００４４】
なお、ここで活性化しても、特殊エージェント２３４により非活性化に変更される場合、非活性化しても、特殊エージェント２３４に活性化に変更される場合がある。図５では、活性化したものとして説明する。
【００４５】
つぎに、第ｉ分析エージェント２３２−ｉは、データ処理として、検索クエリ生成処理５０３を実行する。検索クエリ生成処理５０３では、第ｉ分析エージェント２３２−ｉは、入力クエリ５００を、データストア１００の検索対象データ１０３を検索しやすい検索クエリ５３０に変換する。これにより、スキーマに依存しない検索対象データ１０３の検索が可能となる。
【００４６】
検索クエリ生成処理５０３では、第ｉ分析エージェント２３２−ｉは、分析対象の名詞「Ａ製作所」と同一または類似する名詞「Ａ」および「株式会社Ａ製作所」や属性「企業」を第ｉ辞書５２０から抽出する。第ｉ分析エージェント２３２−ｉは、抽出した名詞と抽出した属性とを記号＠で関連付けて、これらの和集合である第１部分検索クエリ５３１を生成する。第１部分検索クエリ５３１は、検索対象データ１０３の注釈情報１３２を検索するためのクエリである。
【００４７】
また、第ｉ分析エージェント２３２−ｉは、売上高傾向分析に必要な単語「売上」、「収益」を第ｉ辞書５２０から抽出し、これらの和集合である第２部分検索クエリ５３２を生成する。第２部分検索クエリ５３２は、検索対象データ１０３の第１属性情報１３１を検索するためのクエリである。そして、第ｉ分析エージェント２３２−ｉは、第１部分検索クエリ５３１と第２部分検索クエリ５３２の積集合である検索クエリ５３０を生成する。
【００４８】
つぎに、第ｉ分析エージェント２３２−ｉは、データ処理として、抽出処理５０４を実行する。抽出処理５０４では、第ｉ分析エージェント２３２−ｉは、データストア１００にアクセスして、検索クエリ５３０を用いて、検索対象データ１０３を検索する。
【００４９】
具体的には、たとえば、第ｉ分析エージェント２３２−ｉは、第１部分検索クエリ５３１を用いて、第１属性情報１３１を検索（たとえば、類似検索）し、第２部分検索クエリ５３２を用いて注釈情報１３２を検索（たとえば、いずれかの単語との完全一致検索）する。第ｉ分析エージェント２３２−ｉは、同一検索対象データ１０３において、検索クエリ５３０に合致する第１属性情報１３１および注釈情報１３２と、抽出対象データ１０２と、抽出結果５４０として抽出する。
【００５０】
図６は、データ処理システム２００におけるデータ処理例２を示す説明図である。つぎに、第ｉ分析エージェント２３２−ｉは、データ処理として、同一性判定処理６０１を実行する。同一性判定処理６０１は、抽出結果５４０どうしを併合してもよいかを確認するための処理である。これにより、スキーマに依存せずに抽出結果５４０どうしを併合することが可能となる。同一性判定処理６０１では、第ｉ分析エージェント２３２−ｉは、入力クエリ５００では不明であった時期および方法に関する追加検索クエリ６１０を生成する。
【００５１】
追加検索クエリ６１０は、入力クエリ５００で指定されなかった条件で検索するクエリである。具体的には、たとえば、追加検索クエリ６１０は、時期を条件とする第３部分検索クエリ６１１と、方法を条件とする第４部分検索クエリ６１２を有する。第ｉ分析エージェント２３２−ｉは、第３部分検索クエリ６１１として、現在（２０１７年）から過去Ｎ年（Ｎはあらかじめ設定された自然数、ここでは、Ｎ＝３とする）分の年を示す名詞句（２０１６など）およびその属性（年）の和集合を生成する。また、第ｉ分析エージェント２３２−ｉは、抽出対象データ１０２の計算方法を条件とする第４部分検索クエリ６１２として、あらかじめ設定された会計基準名（ＩＦＲＳ）およびその属性（会計基準）を生成する。
【００５２】
同一性判定処理６０１は、２種類ある。１つは、検索クエリ５３０の第１部分検索クエリ５３１と注釈情報１３２との同一性を判定する処理（以下、第１同一性判定処理）である。もう１つは、追加検索クエリ６１０と、抽出結果５４０において、抽出処理５０４での検索で検索されなかった注釈情報１３２（非検索注釈情報１３２）との同一性を判定する処理（以下、第２同一性判定処理）である。
【００５３】
第１同一性判定処理では、第１部分検索クエリ５３１と、第１部分検索クエリ５３１の属性と一致する注釈情報１３２と、の同一性を判定する。抽出結果５４１の場合、第１部分検索クエリ５３１内の「Ａ製作所＠企業」と抽出結果５４１の注釈情報１３２「Ａ製作所＠企業」とは完全一致するため、第ｉ分析エージェント２３２−ｉは、両者は同一性有りと判定する。
【００５４】
抽出結果５４２は、第１部分検索クエリ５３１内の「Ａ＠企業」と部分一致する注釈情報１３２「Ａ金属＠企業」を含む。しかし、「Ａ」と「Ａ金属」は、完全一致しないことから異なる企業である。したがって、第ｉ分析エージェント２３２−ｉは、抽出結果５４２を同一性なしと判定する。
【００５５】
なお、注釈情報１３２の属性については、完全一致でなくても、同義語または類義語でも同一としてもよい。たとえば、抽出結果５４１の注釈情報１３２が「Ａ製作所＠会社」である場合、第ｉ分析エージェント２３２−ｉは、第ｉ辞書５２０により「会社」は「企業」の同義語または類似語と判定する。したがって、第ｉ分析エージェント２３２−ｉは、第１部分検索クエリ５３１内の「Ａ製作所＠企業」と抽出結果５４１の注釈情報１３２「Ａ製作所＠会社」とについて、同一性有りと判定する。
【００５６】
第２同一性判定処理では、追加検索クエリ６１０と、非検索注釈情報１３２と、の同一性を判定する。抽出結果５４３は、非検索注釈情報１３２「２００９＠年」を含む。非検索注釈情報１３２「２００９＠年」は、追加検索クエリ６１０の第３部分検索クエリ６１１と一致しないため、第ｉ分析エージェント２３２−ｉは、抽出結果５４３を同一性なしと判定する。
【００５７】
抽出結果５４４は、非検索注釈情報１３２「ＵＳＧＡＡＰ＠会計基準」を含む。非検索注釈情報１３２「ＵＳＧＡＡＰ＠会計基準」は、追加検索クエリ６１０の第４部分検索クエリ６１２と一致しないため、第ｉ分析エージェント２３２−ｉは、抽出結果５４４を同一性なしと判定する。
【００５８】
抽出結果５４５は、非検索注釈情報１３２「２０１５＠年」および「ＩＦＲＳ＠会計基準」を含む。非検索注釈情報１３２「２０１５＠年」は追加検索クエリ６１０の第３部分検索クエリ６１１と一致し、かつ、非検索注釈情報１３２「ＩＦＲＳ＠会計基準」は追加検索クエリ６１０の第４部分検索クエリ６１２と一致する。したがって、第ｉ分析エージェント２３２−ｉは、抽出結果５４５を同一性有りと判定する。
【００５９】
なお、第３部分検索クエリ６１１のＮは、ユーザにより自由に変更可能である。また、第４部分検索クエリ６１２において、会計基準として「ＩＦＲＳ」が設定されたが、分析対象の企業の国籍（当該国籍も当該企業に関連付けて第ｉ辞書５２０に登録されているものとする）に応じた会計基準に設定されてもよい。また、ここでは、入力クエリ５００に指定されていない条件として時期と方法について説明したが、入力クエリ５００に指定されていなければ、時期や方法に限らず分析対象や投資先を条件としてもよい。
【００６０】
最後に、第ｉ分析エージェント２３２−ｉは、データ処理として、同一性判定処理６０１によって同一性ありと判定された抽出結果５４０どうしを併合する併合処理６０２を実行する。併合処理６０２は、具体的には、たとえば、ＳＱＬのｕｎｉｏｎ（統合）またはｊｏｉｎ（結合）により実行される。図６の例では、第ｉ分析エージェント２３２−ｉは、同一性有と判定された抽出結果５４１，５４５を併合して、併合結果６２０を得る。
【００６１】
このようなデータ処理により、スキーマ定義の代替機能を実現することができ、スキーマに依存しないデータ処理を実現することができる。
【００６２】
＜データ処理手順例＞
図７は、データ処理システム２００におけるデータ処理手順例を示すシーケンス図である。なお、図７では、第１分析エージェント２３２−１〜第ｎ分析エージェント２３２−ｎを代表して、第ｉ分析エージェント２３２−ｉのみ示す。対話ＩＦ２０１は、入力クエリ５００を取得して（ステップＳ７０１）、解析エージェント２０２に出力する（ステップＳ７０２）。解析エージェント２０２は、図５に示したように、入力クエリ５００の文字列を構文解析し、構文解析結果を第１分析エージェント２３２−１〜第ｎ分析エージェント２３２−ｎに出力する（ステップＳ７０４）。
【００６３】
第ｉ分析エージェント２３２−ｉは、図５に示したように、活性化処理５０２により、構文解析結果を用いて、自身を活性化すべきか否かを判断する（ステップＳ７０５）。なお、当該判断に先立って、特殊エージェント２３４は、第１分析エージェント２３２−１〜第ｎ分析エージェント２３２−ｎの各々が自身を活性化すべきか否かの初期判断結果を、第１分析エージェント２３２−１〜第ｎ分析エージェント２３２−ｎの各々から取得して、活性化制御処理を実行する（ステップＳ７０６）。
【００６４】
その結果、特殊エージェント２３４は、活性化すべきであるにもかかわらず初期判断で活性化すべきでないと判断された第ｉ分析エージェント２３２−ｉを活性化するよう制御し、活性化すべきでないにもかかわらず初期判断で活性化すべきであると判断された第ｉ分析エージェント２３２−ｉを活性化するよう制御する。
【００６５】
また、特殊エージェント２３４は、第１分析エージェント２３２−１〜第ｎ分析エージェント２３２−ｎをすべて非活性化に制御する場合、その旨を示す非活性情報を出力エージェント２３５に送信する（ステップＳ７０７）。出力エージェント２３５は、非活性情報を出力デバイス４０４から出力または通信ＩＦ４０５から端末３０２に出力する（ステップＳ７０８）。なお、活性化制御処理（ステップＳ７０６）の詳細については、図８で後述する。
【００６６】
ステップＳ７０５で、第ｉ分析エージェント２３２−ｉは、活性化制御処理（ステップＳ７０６）の結果を受けて、自身を活性化すべきでないと判断した場合（ステップＳ７０５：Ｎｏ）、処理を終了して、あらたに構文解析結果を受け付ける（ステップＳ７０４）までスリープ状態となる。
【００６７】
一方、第ｉ分析エージェント２３２−ｉは、活性化制御処理（ステップＳ７０６）の結果を受けて、自身を活性化すべきと判断した場合（ステップＳ７０５：Ｙｅｓ）、図５に示したように、検索クエリ生成処理５０３により検索クエリ５３０を生成する（ステップＳ７０９）。
【００６８】
つぎに、第ｉ分析エージェント２３２−ｉは、図５に示したように、抽出処理５０４により、検索クエリ５３０で検索対象データ１０３を検索して、抽出結果５４０を抽出する（ステップＳ７１０）。そして、第ｉ分析エージェント２３２−ｉは、抽出結果５４０を１つずつ選択して、図６に示した同一性判定処理６０１を抽出結果５４０ごとに実行する（ステップＳ７１１）。
【００６９】
第ｉ分析エージェント２３２−ｉは、検索クエリ５３０と抽出結果５４０との同一性を判定する（ステップＳ７１２）。同一性がない場合（ステップＳ７１３：Ｎｏ）、第ｉ分析エージェント２３２−ｉは、当該抽出結果５４０を削除して（ステップＳ７１３）、つぎの抽出結果５４０を選択し同一性判定処理６０１を実行する（ステップＳ７１１）。
【００７０】
同一性が有る場合（ステップＳ７１２：Ｙｅｓ）、第ｉ分析エージェント２３２−ｉは、当該抽出結果５４０を削除して（ステップＳ７１３）、つぎの抽出結果５４０を選択し同一性判定処理６０１を実行する（ステップＳ７１１）。すべての抽出結果５４０が選択された場合（ステップＳ７１４）、第ｉ分析エージェント２３２−ｉは、図６に示したように、併合処理６０２により、残存した抽出結果５４０を併合し（ステップＳ７１５）、併合結果６２０を出力エージェント２３５に出力する（ステップＳ７１７）。出力エージェント２３５は、併合結果６２０を出力デバイス４０４から出力または通信ＩＦ４０５から端末３０２に出力する（ステップＳ７１７）。
【００７１】
＜活性化制御処理（ステップＳ７０６）＞
図８は、図７に示した活性化制御処理（ステップＳ７０６）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。特殊エージェント２３４は、対話ＩＦ２０１で入力クエリ５００の取得があるまで待ち受け（ステップＳ８０１：Ｎｏ）、入力クエリ５００の取得があった場合（ステップＳ８０１：Ｙｅｓ）、第ｉ分析エージェント２３２−ｉの初期判断での活性化の有無を第ｉ分析エージェント２３２−ｉから特定する（ステップＳ８０２）。
【００７２】
特殊エージェント２３４は、初期判断で活性化すべきと判断された第ｉ分析エージェント２３２−ｉの中に、非活性化にすべきエージェントがあるか否かを判断する（ステップＳ８０３）。非活性化にすべきエージェントがある場合（ステップＳ８０３：Ｙｅｓ）、当該エージェントを非活性化に変更するよう指示して（ステップＳ８０４）、ステップＳ８０５に移行する。一方、非活性化にすべきエージェントがない場合（ステップＳ８０４：Ｎｏ）、ステップＳ８０５に移行する。
【００７３】
特殊エージェント２３４は、初期判断で非活性化すべきと判断された第ｉ分析エージェント２３２−ｉの中に、活性化にすべきエージェントがあるか否かを判断する（ステップＳ８０５）。活性化にすべきエージェントがある場合（ステップＳ８０５：Ｙｅｓ）、当該エージェントを活性化に変更するよう指示して（ステップＳ８０６）、ステップＳ８０７に移行する。一方、活性化にすべきエージェントがない場合（ステップＳ８０５：Ｎｏ）、ステップＳ８０７に移行する。
【００７４】
特殊エージェント２３４は、全分析エージェントが非活性化であるか否かを判断する（ステップＳ８０７）。全分析エージェントが非活性化である場合（ステップＳ８０７：Ｙｅｓ）、特殊エージェント２３４は、全分析エージェントが非活性化であることを示す非活性情報を生成する（ステップＳ８０８）。これにより、特殊エージェント２３４は、非活性情報を出力エージェント２３５に出力する（ステップＳ７０７）。一方、全分析エージェントが非活性化でない場合（ステップＳ８０７：Ｎｏ）、特殊エージェント２３４は、処理を終了して、対話ＩＦ２０１で入力クエリ５００の取得があるまでスリープ状態となり、非活性情報を出力しない。
【００７５】
このように、本実施例のデータ処理システム２００は、データベースにアクセスしてデータ処理（たとえば、第ｉ分析エージェント２３２−ｉ）を実行する。データベースは、データソース１０４からの自然言語の抽出対象データ１０２と、抽出対象データ１０２に対応付けられ、データ処理で意味解釈可能な検索対象データ１０３と、を有するデータ構造である。
【００７６】
検索対象データ１０３は、抽出対象データ１０２の属性を示す自然言語の文字列である第１属性情報１３１と、抽出対象データ１０２に関連する注釈を示す自然言語の名詞句１３３と前記注釈の属性を示す自然言語の文字列である第２属性情報１３４とを関連付けた注釈情報１３２と、を有する。第１属性情報１３１は、入力文字列が与えられた場合にデータ処理に特有の第１検索文字列（たとえば、「売上」）で検索される情報である。注釈情報１３２は、入力文字列（たとえば、『Ａ製作所に投資すべきか』）が与えられた場合にデータ処理に入力文字列に基づいて検索される情報である。
【００７７】
これにより、スキーマ定義が不要な汎用性のあるデータ構造によるデータ処理を実現する。具体的には、たとえば、データ処理は注釈情報１３２を用いて検索可能となり、スキーマ定義が不要になる。そのため、コスト低減が実現される。また、スキーマ定義と異なり、注釈情報１３２は自然言語のため、データソース１０４の更新の際にも注釈情報１３２自体の更新が不要になる。
【００７８】
また、データ処理システム２００は、データ処理を複数種類（第１分析エージェント２３２−１〜第ｎ分析エージェント２３２−ｎ）実行し、入力文字列が与えられた場合に、データ処理の各々を実行するか否かを判断し、記憶デバイス４０２に記憶された活性化基準に基づいて、実行すべきデータ処理が実行されない場合に実行し、実行すべきでないデータ処理が実行される場合に実行を抑制する。
【００７９】
この活性化制御処理により、当該機能において互いに必要なデータ処理の組み合わせを実行することができ、無駄なデータ処理の実行を抑制することで、データ処理システム２００の負荷軽減を図ることができる。
【００８０】
また、ある抽出対象データ１０２のデータソース１０４と、他の抽出対象データ１０２のデータソース１０４とが、異なるデータ形式で定義されていてもよい。これにより、抽出対象データ１０２の抽出元となるデータソース１０４の選択の自由度の向上を図ることができる。
【００８１】
また、データ処理システム２００は、データ処理に関する特定の検索対象データ１０３の特定の第１属性情報１３１と、特定の検索対象データ１０３に対応する特定の抽出対象データ１０２と、を抽出する抽出処理５０４と、抽出処理５０４による抽出結果５４０を出力する出力処理と、を実行する。これにより、スキーマに依存しないデータ抽出を実現することができる。
【００８２】
また、データ処理システム２００は、第１検索文字列と同一または類似の文字列（たとえば、「売上」、「収益」を含む第２部分検索クエリ５３２）により検索クエリ５３０を生成する検索クエリ生成処理５０３を実行する。データ処理システム２００は、抽出処理５０４では、検索クエリ５３０で検索対象データ１０３の第１属性情報１３１を検索することにより、検索クエリ５３０に該当する特定の第１属性情報１３１と、特定の第１属性情報１３１を含む特定の検索対象データ１０３に対応する特定の抽出対象データ１０２を抽出する。これにより、データ処理に特有な検索をスキーマに依存することなく実現することができる。
【００８３】
また、データ処理システム２００は、入力文字列を構文解析する構文解析処理５０１を実行し、検索クエリ生成処理５０３では、構文解析処理５０１による構文解析結果に基づいて入力文字列から第２検索文字列（Ａ製作所）を抽出し、第２検索文字列に第２検索文字列の属性を示す文字列（企業）を関連付けた属性付き第２検索文字列（Ａ製作所＠企業）を生成し、第１検索文字列と同一または類似の文字列および属性付き第２検索文字列と同一または類似の文字列（Ａ製作所＠企業）により、第１部分検索クエリ５３１を含む検索クエリ５３０を生成する。
【００８４】
データ処理システム２００は、抽出処理５０４では、検索クエリ５３０で検索対象データ１０３を検索することにより、第１検索文字列と同一または類似の文字列が特定の第１属性情報１３１に該当し、かつ、属性付き第２検索文字列と同一または類似の文字列が特定の第１属性情報１３１に対応する特定の注釈情報１３２に該当する場合、特定の第１属性情報１３１を抽出し、特定の第１属性情報１３１を含む特定の検索対象データ１０３に対応する特定の抽出対象データ１０２を抽出する。
【００８５】
これにより、データ処理に特有な検索を、注釈を用いて、かつ、スキーマに依存することなく実現することができる。
【００８６】
また、データ処理システム２００は、検索クエリ生成処理５０３では、第２検索文字列と同一または類似の文字列の各々（Ａ製作所、Ａ、株式会社Ａ製作所など）に、第２検索文字列の属性を示す文字列（企業）と同一または類似する文字列（企業、会社、組織など）を関連付けることにより、属性付き第２検索文字列（Ａ製作所＠企業、Ａ製作所＠会社、Ａ製作所＠組織、Ａ＠企業、Ａ＠会社、Ａ＠組織、株式会社Ａ製作所＠企業、株式会社Ａ製作所＠会社、株式会社Ａ製作所＠組織など）を生成する。これにより、スキーマを網羅するように属性の検索範囲の拡大化を図ることができる。
【００８７】
また、データ処理システム２００は、記憶デバイス４０２に記憶されているデータ処理に関する基準に基づいて、抽出結果５４０の属性付き第２検索文字列と、特定の検索対象データ１０３に含まれる特定の注釈情報１３２と、の同一性を判定する判定処理を実行する。
【００８８】
データ処理システム２００は、出力処理では、判定処理によって同一性ありと判定された抽出結果５４０を出力する。これにより、抽出処理５０４によって抽出された場合であっても、検索クエリ５３０に合致しない抽出結果５４０を排除することができ、スキーマに依存せずに抽出精度の向上を図ることができる。
【００８９】
また、データ処理システム２００は、データ処理に関する第３検索文字列に、第２検索文字列の属性を示す文字列を関連付けることにより、属性付き第３検索文字列を生成し、記憶デバイス４０２に記憶されているデータ処理に関する基準に基づいて、属性付き第３検索文字列と、特定の検索対象データ１０３に含まれる特定の注釈情報１３２と、の同一性を判定する同一性判定処理６０１を実行する。
【００９０】
データ処理システム２００は、出力処理では、同一性判定処理６０１によって同一性ありと判定された抽出結果５４０を出力する。これにより、抽出処理５０４によって抽出された場合であっても、検索クエリ５３０外の条件に合致しない抽出結果５４０を排除することができ、スキーマに依存せずに抽出精度の向上を図ることができる。
【００９１】
また、データ処理システム２００は、抽出結果５４０どうしを併合する併合処理６０２を実行し、出力処理では、併合処理６０２による併合結果６２０を出力する。これにより、抽出結果５４０はスキーマに依存しないため、併合の容易化を図ることができる。
【００９２】
以上説明したように、本実施例のデータ処理ステムによれば、スキーマ策定により生じる人的コスト、経済的コスト、および時間的コストなどの各種コストの発生を抑制することができ、対象となるシステムの導入や運用の円滑化を図ることができる。
【００９３】
なお、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加、削除、または置換をしてもよい。
【００９４】
また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。
【００９５】
各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置、又は、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）カード、ＳＤカード、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）の記録媒体に格納することができる。
【００９６】
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。
【符号の説明】
【００９７】
１００  データストア
１０２  抽出対象データ
１０３  検索対象データ
１０４  データソース
１３１  第１属性情報
１３２  注釈情報
１３３  名詞句
１３４  第２属性情報
２００  データ処理システム
２０２  解析エージェント
２０３  投資判断機能
２３２−ｉ  第ｉ分析エージェント
２３４  特殊エージェント
２３５  出力エージェント
５００  入力クエリ
５０１  構文解析処理
５０２  活性化処理
５０３  検索クエリ生成処理
５０４  抽出処理
５３０  検索クエリ
５３１  第１部分検索クエリ
５３２  第２部分検索クエリ
５４０〜５４５  抽出結果
６０１  同一性判定処理
６０２  併合処理
６１０  追加検索クエリ
６１１  第３部分検索クエリ
６１２  第４部分検索クエリ
６２０  併合結果
【図１】
2018185716.tif 000003
【図２】
2018185716.tif 000004
【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】
2018185716.tif 000009
【図８】
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