(57)【要約】【課題】把握されていないものも含めて各企業が管理対象とすべきＷｅｂサイトの棚卸を支援するＷｅｂサイト棚卸システムを提供する。【解決手段】管理組織が判定されているＷｅｂサイトに係る情報が記録された教師データ１５と、教師データ１５に係るＷｅｂサイトの属性情報を取得もしくは収集する属性情報収集部１１と、教師データ１５に基づいて判定対象のＷｅｂサイトが前記特定の管理組織の管理対象であるか否かに係る評価を行うための判定モデル１６を機械学習により生成する機械学習部１２と、前記特定の管理組織に係る情報として指定された内容に基づいて管理対象の候補となるＷｅｂサイトの情報を収集するＷｅｂサイト探索部１３と、Ｗｅｂサイト探索部１３により収集された各Ｗｅｂサイトにつき、判定モデル１６に基づいて前記特定の管理組織の管理対象であるか否かに係る評価を行う判定部１４とを有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｗｅｂサイトが特定の管理組織の管理対象であるか否かを判定する棚卸を支援するＷｅｂサイト棚卸システムであって、
管理組織が判定されているＷｅｂサイトに係る情報が記録された教師データと、
前記教師データに係るＷｅｂサイトの属性情報を取得もしくは収集する属性情報収集部と、
前記教師データに基づいて判定対象のＷｅｂサイトが前記特定の管理組織の管理対象であるか否かに係る評価を行うための判定モデルを機械学習により生成する機械学習部と、
前記特定の管理組織に係る情報として指定された内容に基づいて管理対象の候補となるＷｅｂサイトの情報を収集するＷｅｂサイト探索部と、
前記Ｗｅｂサイト探索部により収集された各Ｗｅｂサイトにつき、前記判定モデルに基づいて前記特定の管理組織の管理対象であるか否かに係る評価を行う判定部と、を有する、Ｗｅｂサイト棚卸システム。
【請求項２】
請求項１に記載のＷｅｂサイト棚卸システムにおいて、
前記属性情報には、対象のＷｅｂサイトのネットワーク情報に係るネットワーク属性、対象のＷｅｂサイトの内容に係るＷｅｂサイト属性、および対象のＷｅｂサイトに関して他の外部Ｗｅｂサービスにアクセスして取得する情報に係る外部サービス属性のいずれかに該当する項目を１つ以上含む、Ｗｅｂサイト棚卸システム。
【請求項３】
請求項２に記載のＷｅｂサイト棚卸システムにおいて、
前記属性情報の前記Ｗｅｂサイト属性は、対象のＷｅｂサイトの内容から直接的に取得することができる直接属性、および／または対象のＷｅｂサイトの内容を解析することで取得することができる解析情報を含む、Ｗｅｂサイト棚卸システム。
【請求項４】
請求項１に記載のＷｅｂサイト棚卸システムにおいて、
前記判定部は、対象のＷｅｂサイトが前記特定の管理組織の管理対象であるか否かを数値にて評価し、前記数値が所定の第１の閾値より高い場合に、対象のＷｅｂサイトが前記特定の管理組織の管理対象であると判定し、前記数値が所定の第２の閾値より低い場合に、対象のＷｅｂサイトが前記特定の管理組織の管理対象ではないと判定する、Ｗｅｂサイト棚卸システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、企業のセキュリティ対策の技術に関し、特に、企業が管理するＷｅｂサイトを把握するＷｅｂサイト棚卸システムに適用して有効な技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
企業の情報セキュリティにおいて、外部に公開されているＷｅｂサイトのセキュリティ管理は重要である。第三者に不正に侵入されて顧客情報等の漏洩が発生してしまう事例も後を絶たない。特に、規模が大きい企業で、例えば、企業自身の公式Ｗｅｂサイトであるコーポレートサイトに加えて、取り扱う商品やサービス毎に固有のＷｅｂサイトを有していたり、期間限定でキャンペーン専用のＷｅｂサイトを開設したりするような場合には、これらのＷｅｂサイトについてもセキュリティ管理を適切に行う必要がある。グループ会社が有するＷｅｂサイトも含めて全体として管理することが必要な場合もある。
【０００３】
このような企業が有するものも含め、Ｗｅｂサイトのセキュリティを評価、チェックする仕組みには各種のものが存在する。例えば、特許第５５８０２６１号公報（特許文献１）には、評価対象のＷｅｂサイトの関連情報、直接情報、および外部情報を収集することで、各Ｗｅｂサイトのセキュリティ上の不備や脆弱性を検出し、セキュリティ評価を支援する旨が記載されている。これによれば、企業が運営、管理するＷｅｂサイト等、対象とするＷｅｂサイトが大量である場合であっても、一括してセキュリティの状態を取得することができ、システム管理者の作業負荷を軽減することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第５５８０２６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来技術によれば、企業が運営、管理する多数のＷｅｂサイトについて一括してセキュリティの状態を評価、チェックすることができる。すなわち、各企業において管理対象であることを把握しているＷｅｂサイトについては、一括してセキュリティの状態を評価、チェックすることができる。
【０００６】
しかし、多数のＷｅｂサイトを有する企業では、そもそも自身がその管理組織であることすら認識していないＷｅｂサイトが存在する場合がある。例えば、海外にも拠点を有する企業においては、国内の本社からの海外拠点に対する指示や管理が徹底されず任せきりとなり、国内本社では把握されていないＷｅｂサイトが立ち上げられたりする場合がある。そして、海外拠点では少ない人員で複数の業務を兼務せざるを得ない状況も生じ易く、Ｗｅｂサイトを含む情報処理システムの管理体制が不十分となり、セキュリティ対策に課題を有するＷｅｂサイトが国内本社から認識されずに稼働するという事態も生じ得る。
【０００７】
このようなＷｅｂサイトは、海外拠点のものに限らず生じ得る。例えば、複数の事業部やグループ会社等を有する大規模な企業では、各業務部門が製品やサービス毎に独自に立ち上げたＷｅｂサイトがあったり、買収した企業が有していた旧Ｗｅｂサイトがあったり等、統括的なＷｅｂサイトの管理者が把握しきれていないＷｅｂサイトが発生し得る。また、以前の管理者の異動や退職等に伴い放置されて管理されなくなったＷｅｂサイトや、期間限定のキャンペーン専用のＷｅｂサイトがキャンペーン終了後も閉鎖されずにそのまま稼働しているような場合等、管理対象から漏れ易いＷｅｂサイトも発生し得る。
【０００８】
そして、これらのＷｅｂサイトは、最新の適切なセキュリティ対策がなされておらず脆弱性を有することが多く、第三者による不正侵入の入口とされる危険性が高いものである。
【０００９】
一方で、本来であれば管理対象とすべきこれらのＷｅｂサイトを把握しておくためには、自社の管理対象のＷｅｂサイトについての棚卸を行う必要がある。そのためには、まずインターネット上の無数のＷｅｂサイトの中から自社に関連する可能性があるＷｅｂサイトを探索することになる。このとき、例えば、公知の手法による機械的な洗い出しを行った場合、Ｗｅｂサイトの規模によっては無関係なＷｅｂサイトも含めて数万〜数十万という膨大な数のＷｅｂサイトが候補として抽出される場合がある。そして、抽出された候補のＷｅｂサイトについて、それが自社の管理対象とすべきものか否かを判断することになる。しかし、判断が容易なものは機械的に行うことができても、現状では人手により判断せざるを得ないものも多く、候補のＷｅｂサイトの数が多いと事実上は判断が不可能である。
【００１０】
そこで本発明の目的は、把握されていないものも含めて各企業が管理対象とすべきＷｅｂサイトの棚卸を支援するＷｅｂサイト棚卸システムを提供することにある。
【００１１】
本発明の前記ならびにその他の目的と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、以下のとおりである。
【００１３】
本発明の代表的な実施の形態によるＷｅｂサイト棚卸システムは、Ｗｅｂサイトが特定の管理組織の管理対象であるか否かを判定する棚卸を支援するＷｅｂサイト棚卸システムであって、管理組織が判定されているＷｅｂサイトに係る情報が記録された教師データと、前記教師データに係るＷｅｂサイトの属性情報を取得もしくは収集する属性情報収集部と、前記教師データに基づいて判定対象のＷｅｂサイトが前記特定の管理組織の管理対象であるか否かに係る評価を行うための判定モデルを機械学習により生成する機械学習部と、前記特定の管理組織に係る情報として指定された内容に基づいて管理対象の候補となるＷｅｂサイトの情報を収集するＷｅｂサイト探索部と、前記Ｗｅｂサイト探索部により収集された各Ｗｅｂサイトにつき、前記判定モデルに基づいて前記特定の管理組織の管理対象であるか否かに係る評価を行う判定部と、を有するものである。
【発明の効果】
【００１４】
本願において開示される発明のうち、代表的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば以下のとおりである。
【００１５】
すなわち、本発明の代表的な実施の形態によれば、把握されていないものも含めて各企業が管理対象とすべきＷｅｂサイトの棚卸を支援することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の一実施の形態であるＷｅｂサイト棚卸システムの構成例について概要を示した図である。
【図２】本発明の一実施の形態におけるＷｅｂサイトの管理組織を判定する際に有用と考えられる属性情報の例について概要を示した図である。
【図３】本発明の一実施の形態におけるＷｅｂサイトの管理組織を判定する際に有用と考えられる属性情報の他の例について概要を示した図である。
【図４】本発明の一実施の形態におけるＷｅｂサイトの管理組織を判定する際に有用と考えられる属性情報の他の例について概要を示した図である。
【図５】本発明の一実施の形態におけるＷｅｂサイトの管理組織を判定する際に誤る可能性がある場合の例について概要を示した図である。
【図６】本発明の一実施の形態における教師データのデータ構成の例について概要を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一部には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。一方で、ある図において符号を付して説明した部位について、他の図の説明の際に再度の図示はしないが同一の符号を付して言及する場合がある。
【００１８】
＜システム構成＞
図１は、本発明の一実施の形態であるＷｅｂサイト棚卸システムの構成例について概要を示した図である。Ｗｅｂサイト棚卸システム１は、インターネット２上で公開されている多数のＷｅｂサイトから、対象の企業等が管理対象とすべきＷｅｂサイトを特定・抽出する棚卸の作業を支援する情報処理システムである。
【００１９】
インターネット２上には、対象の企業等が管理対象とすべきＷｅｂサイトのうち、既に管理対象として把握されている把握済Ｗｅｂサイト２１が存在する。これに加えて、上述したように、現状では把握できていない未把握Ｗｅｂサイト２２も存在し得る。また、対象の企業等とは無関係な他Ｗｅｂサイト２３も無数に存在する。本実施の形態では、把握済Ｗｅｂサイト２１に加えて、未把握Ｗｅｂサイト２２を適切に把握して管理対象に加える（把握済Ｗｅｂサイト２１とする）。すなわち、従来人手での判断に頼っていた未把握Ｗｅｂサイト２２と他Ｗｅｂサイト２３との切り分けの判断を機械的に行うことで、作業負荷や処理時間を大幅に低減し、Ｗｅｂサイトの棚卸の実効的な実施を可能とする。
【００２０】
Ｗｅｂサイト棚卸システム１は、例えば、サーバ機器やクラウドコンピューティングサービス上に構築された仮想サーバ等により構成されたサーバシステム、もしくはＰＣ（Personal Computer）等の情報処理装置により構成される。図示しないＯＳ（Operating System）やＤＢＭＳ（DataBase Management System）、Ｗｅｂサーバプログラム等のミドルウェア上で稼働するソフトウェアとして実装される属性情報収集部１１、機械学習部１２、Ｗｅｂサイト探索部１３、および判定部１４等の各部を有する。また、教師データ１５や判定モデル１６等のデータストアを有する。
【００２１】
本実施の形態では、特定の企業等が管理組織であると把握されているＷｅｂサイトに係る情報を教師データ１５として与え、これに基づいて機械学習により判定モデル１６を生成する。そして、この判定モデル１６を用いて、インターネット２上のＷｅｂサイトについて対象の企業等が管理対象とすべきものか否かを判定し、判定結果を出力する。
【００２２】
属性情報収集部１１は、教師データ１５とするＷｅｂサイトにつき、後述するように、特定の企業等の管理対象とすべきか否かの判断に資すると考えられる各種の特徴量や属性情報等（以下では単に「属性情報」と総称する場合がある）を、インターネット２上の対象のＷｅｂサイトから取得、収集する機能を有する。詳細は後述するが、取得、収集する属性情報には、Ｗｅｂサイトの判定のために有用であることが明らかなものに加えて、有用か否かがその時点では明らかではないものも広く含まれ得る。
【００２３】
また、ネットワーク関連情報や、Ｗｅｂサイトの外観・内容等から把握できる情報等、直接的かつ容易に取得できる情報に加えて、Ｗｅｂサイトの内容等を各種の手法により解析・分析した結果として得られる情報（例えば、画面上の表示色のヒストグラム等）や、対象のＷｅｂサイトについて外部の情報提供Ｗｅｂサイト等に問い合わせて取得した情報等（例えば、Ｗｈｏｉｓ情報等）も含まれ得る。収集した情報は、後述するように、教師データ１５における属性情報として記録する。なお、教師データ１５としては、例えば、従来人手で管理組織を判断してきた際に蓄積された既存の判定結果の情報を与えることができる。
【００２４】
機械学習部１２は、教師データ１５に基づいて機械学習を行い、判定モデル１６を生成する機能を有する。この判定モデル１６は、把握済Ｗｅｂサイト２１および未把握Ｗｅｂサイト２２、すなわち、対象の企業等が管理対象とすべきＷｅｂサイトと、他Ｗｅｂサイト２３との切り分けの判断の基準となる１つ以上の条件や式等からなる。
【００２５】
機械学習のアルゴリズム等については特に限定されず、公知のものも含めて適宜採用することができる。例えば、一般的に用いられているサポートベクターマシン（ＳＶＭ）やナイーブベイズ等の手法を用いることができる。これらの手法では、Ｗｅｂサイトの各種の属性情報のうちどれが有用であるかを人が判断して指定する必要がある。これに対し、例えば、現在急速に進展しているディープラーニングの技術を利用することで、どの属性情報が有用であるかの選択についても機械学習部１２により判断させることが可能である。
【００２６】
Ｗｅｂサイト探索部１３は、対象の企業等に係る情報の入力を受け付けて、所定の基準や条件等により、対象の企業等に関連する可能性があるＷｅｂサイトを探索する機能を有する。対象の企業等に係る情報としては、例えば、企業名や業種、企業のロゴ画像、コーポレートカラー、従業員数等の情報が含まれ得る。こられの情報は、上記の判定モデル１６としてどのような属性情報に基づく判定基準が生成されたかによって異なり得る。また、インターネット２からＷｅｂサイトを探索する手法としては、例えば、コーポレートサイト等の把握済Ｗｅｂサイト２１からハイパーリンクをたどって取得する手法や、入力された企業情報に基づいてキーワード検索や画像検索等によって取得する手法、コーポレートサイトのドメイン名やＩＰアドレスの一部を少しずつ変化させていく手法等、各種の手法を適宜組み合わせることができる。
【００２７】
判定部１４は、Ｗｅｂサイト探索部１３により収集された各Ｗｅｂサイトに対して判定モデル１６を適用することで、対象のＷｅｂサイトの管理組織が対象の企業等であるか否か、すなわち、対象の企業等が管理対象とすべきものであるか否かを判定して結果を出力する機能を有する。具体的には、対象のＷｅｂサイトの管理組織が対象の企業等であるという確からしさを判定モデル１６により数値化する。そして、例えば、確からしさを示す数値が十分に高い所定の閾値より高ければ、対象のＷｅｂサイトは対象の企業等の管理対象であると判定する。逆に十分に低い所定の閾値より低ければ、管理対象ではないと判定する。そして、これらに該当しない、すなわち、上記の基準では判定できない範囲の数値である場合にのみ、従来と同様に人手で判定するものとする。
【００２８】
判定部１４でのこのような判定により、人手での判定が必要なＷｅｂサイトの数を大幅に低減させ、作業負荷や処理時間を大幅に低減させることができる。なお、人手で判断したＷｅｂサイトに係るデータを新たに教師データ１５として与え、機械学習部１２により追加学習させることで、判定モデル１６および判定部１４による判定処理の精度を継続的に向上させることができる。
【００２９】
＜Ｗｅｂサイトの管理組織の判定に有用な属性情報＞
図２は、Ｗｅｂサイトの管理組織を判定する際に有用と考えられる属性情報の例について概要を示した図である。図中では、Ｗｅｂブラウザに表示される内容において、従来人手でＷｅｂサイトの管理組織を判定する際に見ていると考えられる箇所の例を示している。
【００３０】
例えば、「●●●●株式会社（●●●●，Ｌｔｄ）」という企業が対象であったとして、トップページから容易に判定できるものとして、図示するように、対象のＷｅｂサイトのドメイン名や、企業ロゴの画像、ＨＴＭＬ（Hyper-Text Markup Language）のソースコード内の特定のタグの内容、および画面下部等に表示されるコピーライト表記の部分等に、「●●●●」という企業名（もしくはその主要部）が現れることが多い。したがって、これらの箇所のいずれかに企業名に該当する表記が含まれる場合に、対象の企業がＷｅｂサイトの管理組織である可能性が高いと判定することができる。そして、これらの箇所の情報は、対象のＷｅｂサイトから直接的・機械的に、かつ容易に取得することができる。
【００３１】
図３は、Ｗｅｂサイトの管理組織を判定する際に有用と考えられる属性情報の他の例について概要を示した図である。図２の例と同様に「●●●●株式会社（●●●●，Ｌｔｄ）」という企業が対象である場合において、図３の例では、ドメイン名およびＵＲＬは「●●●●」という企業名とは全く関連しない。また、対象のＷｅｂサイトには「●●●●」を含む企業ロゴや名称等も出てこない。したがって、一見すると対象の企業とは無関係なＷｅｂサイトであるとも思われる。
【００３２】
しかし、例えば、対象のＷｅｂサイトのドメイン名に係るＷｈｏｉｓ情報（インターネット２上で公開が義務付けられているドメイン名の登録者情報）を外部のＷｈｏｉｓ情報の検索サービス等を利用して参照すると、対象の企業である「●●●●株式会社」がドメイン名の登録者となっていることが分かる。したがって、当該Ｗｅｂサイトも対象の企業が管理組織である可能性が高いと判定することができる。このように、対象のＷｅｂサイトの内容から直接的には把握できない場合でも、外部の情報提供Ｗｅｂサイト等から間接的に管理組織を把握することができる。そして、これらの情報も機械的に取得することができる。
【００３３】
図４は、Ｗｅｂサイトの管理組織を判定する際に有用と考えられる属性情報の他の例について概要を示した図である。上述の図３の例では、Ｗｈｏｉｓ情報におけるドメイン名の登録者が対象の企業である「●●●●株式会社」であったため、対象の企業が管理組織である可能性が高いと判定できるものであった。これに対し、例えば、企業グループ内の他の関連会社や子会社等が運営しているＷｅｂサイトでは、ドメイン名や企業ロゴ、コピーライト等が「●●●●」という企業名と関連しない上に、ドメインのＷｈｏｉｓ情報における登録者等も「●●●●株式会社」ではないグループ会社等となっている。したがって、これらのＷｅｂサイトは、グループ内の企業のものとして管理対象とすべきであるにも関わらず、対象の企業と関連するものとは一目で判断することができない。
【００３４】
しかし、対象のＷｅｂサイトから、例えば、図４に示すような会社情報の表示ページを探し出して参照すると、例えば、対象のＷｅｂサイトを運営する企業（図４の例では「株式会社□□□□」）の主要株主に対象の企業である「●●●●株式会社」が存在し、資本関係を有することを把握することができる。したがって、当該Ｗｅｂサイトも対象の企業である「●●●●株式会社」が管理組織である可能性が高いと判定することができる。このような会社情報の内容を記載したページは、人手での判定であれば対象のＷｅｂサイトから見つけることは容易である。しかし、企業によってはＷｅｂサイトの構成も記載項目や文言等も異なるため、機械的にこのようなページを見つけ、さらに株主を見分けるのは困難である。
【００３５】
図５は、Ｗｅｂサイトの管理組織を判定する際に誤る可能性がある場合の例について概要を示した図である。図５の例では、Ｗｅｂサイトの内容に対象の企業名である「●●●●株式会社」という文言や企業ロゴを有している。しかし、当該Ｗｅｂサイトは、他の「○○」という名称の企業のＷｅｂサイトであり、対象の企業が管理対象とすべきものではない。当該Ｗｅｂサイトでは、単に、当該「○○」という企業が販売しているシステム等の導入事例の一つとして「●●●●株式会社」が紹介されているにすぎない。このような判定も、人手で行うことは容易であるが、機械的に行うことは困難である。
【００３６】
また、図５の例では、Ｗｅｂサイトの左上に「○○」という企業の企業ロゴが表示されているが、企業ロゴは右上や右下、左下など、Ｗｅｂサイトの他の隅に表示される場合もある。そして、これらのロゴ画像が、対象のＷｅｂサイトに係るロゴ画像であるか否かという判定についても、人手で行うことは容易であるが、機械的に行うことは困難である。
【００３７】
そこで、本実施の形態のＷｅｂサイト棚卸システム１では、上述したような複雑で困難な判定を可能な限り機械的に行うことを可能とするため、Ｗｅｂサイトの判定のために有用であることが明らかなものや一般的なものに加えて、有用か否かがその時点では明らかではないものも含めて、考え得る様々な属性情報を収集して教師データ１５として蓄積する。そして、教師データ１５に基づく機械学習によって、自社が管理対象とすべきものか否かの判定を行う判定モデル１６を生成するものとする。
【００３８】
＜データ構成＞
図６は、教師データ１５のデータ構成の例について概要を示した図である。教師データ１５は、上述したように、人手でＷｅｂサイトの管理組織を実際に判断した結果として蓄積された「正解」の情報である。具体的には、対象のＷｅｂサイトを特定するＵＲＬと、これに対する「正解」の情報としての管理組織名の項目に加えて、管理組織の判定という観点でＷｅｂサイトを特徴付け得ると考えられる様々な属性情報を保持する。属性情報の項目は、大きく分けて、ネットワーク属性、Ｗｅｂサイト属性、および外部サービス属性の各項目に分類される。
【００３９】
ネットワーク属性の項目には、対象のＷｅｂサイトのネットワーク関連情報の属性として、例えば、ドメイン名やＩＰアドレス等の１つ以上の項目が含まれ得る。
【００４０】
Ｗｅｂサイト属性の項目は、さらに、Ｗｅｂサイトのコンテンツの内容から直接的に取得することができる直接属性と、コンテンツの内容を解析・分析等することで取得することができる解析属性とに分類される。
【００４１】
Ｗｅｂサイト直接属性の項目には、例えば、ページタイトルやコピーライト、ページ内の使用画像、ページ内に記載されている電子メールアドレス、ＨＴＭＬソースコード内のコメント、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標、以下同様）  ＡｎａｌｙｔｉｃｓのトラッキングＩＤ等のＷｅｂサイトに対する外部サービスに係る識別情報等の１つ以上の項目が含まれ得る。
【００４２】
また、Ｗｅｂサイト解析属性の項目には、例えば、Ｗｅｂサーバプログラムや開発環境等の使用プロダクト、コンテンツにおけるカラーヒストグラム（例えば、「５０％が青色で１０％が白色」等）、ＨＴＭＬソースコード内のタグの出現分布、コンテンツのテキスト情報を自然言語解析して得られる単語の出現分布やＮ−ｇｒａｍ情報、ダウンロード可能な文書ファイル（例えば、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）  ＷｏｒｄやＰＤＦファイル等）のプロパティ情報等の１つ以上の項目が含まれ得る。
【００４３】
外部サービス属性の項目には、対象のＷｅｂサイト以外の他の外部Ｗｅｂサービスにアクセスして取得する属性として、例えば、ドメインのＷｈｏｉｓ情報やＩＰアドレスの位置情報、対象のＷｅｂサイトのトラフィック情報、Ｇｏｏｇｌｅページランク等の項目が含まれ得る。
【００４４】
上記に列挙した属性情報の例は、例えば、企業名や製品・サービス名、企業のコーポレートカラー等といった客観的・直接的な特徴情報がマッチするか否かという判定に資するものを含む。これらに加えてさらに、例えば、対象の企業等における情報開示や発信の際の慣行、Ｗｅｂサイトの開発者の特徴や傾向、Ｗｅｂサイトが利用される態様や傾向等といった主観的・間接的な特徴情報による判定に資すると考えられるものも含まれる。上述したように、これらの属性情報の項目には、Ｗｅｂサイトの判定に有用か否かが明らかではないものも含まれ得る。本実施の形態では、このようなものも含めて、機械的に取得することが可能なもので考え得る様々な属性情報を収集する。例えば、全体で数十〜数百種類程度の属性情報をＷｅｂサイト毎に収集するようにしてもよい。
【００４５】
なお、図６に示した教師データ１５のデータ構成（項目）はあくまで一例であり、同様のデータを保持・管理することが可能な構成であれば、他のテーブル構成やデータ構成であってもよい。
【００４６】
以上に説明したように、本発明の一実施の形態であるＷｅｂサイト棚卸システム１によれば、従来人手での判断に頼っていた未把握Ｗｅｂサイト２２と他Ｗｅｂサイト２３との切り分けの困難な判断を、機械学習によって機械的に行う。その際、機械学習における教師データ１５として、ネットワーク属性、Ｗｅｂサイト直接属性、Ｗｅｂサイト解析属性、および外部サービス属性等として、考え得る様々な属性情報を収集して用いる。これにより、Ｗｅｂサイトの棚卸に係る作業負荷や処理時間を大幅に低減し、精度を向上させて実効的に棚卸を実施することが可能となる。
【００４７】
以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は上記の実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。例えば、上記の実施の形態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限定されるものではない。また、上記の実施の形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【産業上の利用可能性】
【００４８】
本発明は、企業が管理するＷｅｂサイトを把握するＷｅｂサイト棚卸システムに利用可能である。
【符号の説明】
【００４９】
１…Ｗｅｂサイト棚卸システム、２…インターネット、
１１…属性情報収集部、１２…機械学習部、１３…Ｗｅｂサイト探索部、１４…判定部、１５…教師データ、１６…判定モデル、
２１…把握済Ｗｅｂサイト、２２…未把握Ｗｅｂサイト、２３…他Ｗｅｂサイト
【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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