(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
送信対象の電子メールの内容に関する特徴情報を生成する特徴情報生成手段と、
送信済の電子メールの内容に関する特徴情報と当該電子メールの送信先とを対応付けて蓄積する蓄積手段と、
前記送信対象の電子メールの送信先に類似する送信先候補を送信済みの電子メールの送信先の中から選択する送信先候補選択手段と、
前記蓄積手段に蓄積された送信先毎に、当該送信先に対応付けられて前記蓄積手段に蓄積されている前記特徴情報と、前記送信先とは異なる他の送信先に対応づけられて前記蓄積手段に蓄積されている前記特徴情報と、に基づいて、電子メールに含まれる単語の数を次元数とする単語空間において、前記送信先に対応付けられた特徴情報の単語空間領域と、前記他の送信先に対応付けられた特徴情報の単語空間領域と、を分離するものであって、任意の電子メールの内容に関する特徴情報が、前記送信先に対応付けられた特徴情報の単語空間領域に属するかの判定基準となる類似度モデルを生成する類似度モデル生成手段と、
前記特徴情報生成手段により生成された前記送信対象の電子メールの内容に関する特徴情報と、前記類似度モデル生成手段により生成された前記送信対象の電子メールの送信先に関する前記類似度モデルと、前記類似度モデル生成手段により生成された前記送信先候補に関する前記類似度モデルと、に基づいて、前記送信対象の電子メールの送信先及び送信先候補の各信頼度を算出する信頼度算出手段と、
を備えた電子メール誤送信判定装置。
【請求項２】
前記信頼度算出手段により算出された各信頼度を比較することにより、前記送信対象の電子メールの前記送信先について誤りの可能性が高いか否かを判定する誤送信判定手段を更に備えた
請求項１に記載の電子メール誤送信判定装置。
【請求項３】
前記誤送信判定手段により前記送信対象の電子メールの前記送信先について誤りの可能性が高いと判定された場合に、前記送信対象の電子メールの送信先の信頼度よりも高い信頼度の送信先候補を選択する選択手段を更に備えた
請求項２に記載の電子メール誤送信判定装置。
【請求項４】
前記送信先候補選択手段は、前記送信先からドメイン部を除いたローカル部を用いて、前記送信先候補を選択する
請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の電子メール誤送信判定装置。
【請求項５】
前記送信先候補選択手段は、前記送信先に付加されたコメント部を更に用いて、前記送信先候補を選択する
請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の電子メール誤送信判定装置。
【請求項６】
送信先が指定された送信対象の電子メールを作成する電子メール作成手段と、
前記電子メール作成手段により作成された前記送信対象の電子メールの送信先について誤りの可能性が高いか否かを判定する請求項２に記載の電子メール誤送信判定装置と、
前記電子メール誤送信判定装置により前記送信先について誤りの可能性が高くないと判定されたときに前記送信対象の電子メールを送信し、前記送信先について誤りの可能性が高いと判定されたときに前記送信対象の電子メールの送信を保留する送信手段と、
を備えた電子メール送信システム。
【請求項７】
送信先が指定された送信対象の電子メールを作成する電子メール作成手段と、
前記電子メール作成手段により作成された前記送信対象の電子メールの送信先について誤りの可能性が高いか否かを判定する請求項３に記載の電子メール誤送信判定装置と、
前記電子メール誤送信判定装置の前記選択手段により選択された送信先候補を表示する表示手段と、
前記電子メール誤送信判定装置により前記送信先について誤りの可能性が高くないと判定されたときに前記送信対象の電子メールを送信し、前記送信先について誤りの可能性が高いと判定されたときに前記送信対象の電子メールの送信を保留し、送信の保留中に前記表示手段により表示された前記送信先候補の１つが指定されたときに、指定された送信先候補に前記送信対象の電子メールを送信する送信手段と、
を備えた電子メール送信システム。
【請求項８】
コンピュータを請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の電子メール誤送信判定装置の各手段として機能させるためのプログラム。
【請求項９】
コンピュータを請求項６又は請求項７に記載の電子メール送信システムの各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子メール誤送信判定装置、電子メール送信システム及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、電子メールの誤送信を防止する技術が開示されている（特許文献１及び特許文献２参照）。
特許文献１には、電子メールの本文における所定の語彙の出現頻度と、当該電子メールの送信先と同一の送信先に過去に送信された電子メール本文における当該語彙の出現頻度との比較に基づいて、当該電子メールを送信するか、送信を保留するかを制御する技術が記載されている。
【０００３】
さらに、特許文献１には、当該電子メール本文の丁寧度及び当該電子メール本文に付与される署名の有無に基づいて、誤送信か否かの判定を支援する技術が記載されている。
【０００４】
特許文献２には、ユーザが作成した送信メールの宛先アドレスの妥当性を、送信済みメール記憶手段に記憶された過去のすべての送信済みメールの文書データに基づいて解析する解析手段と、その結果を表示する表示手段と、それを閲覧したユーザの送信指示を受け付けて、前記送信メールの送信を実行する送信実行手段と、を有する技術が記載されている。
【０００５】
そして特許文献２では、その解析手段として、文書データの類似度に基づいてクラスタリング手段が構成した送信済みメールの類似グループの内、当該送信メールが属する類似グループに含まれる宛先アドレス群の各々と、送信メールの宛先アドレスとの類似度を算出し、当該類似度が最も高い送信済みメールの宛先アドレスを宛先アドレスの修正候補として提案することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第３６６３８４４号公報
【特許文献２】特許第４８１７９５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１の技術は、電子メール本文における所定語彙の出現頻度に基づく宛先アドレスの妥当性判定において、その比較対象として、単に過去に同一の宛先アドレスに送信した電子メール本文における所定語彙の出現頻度しか勘案されていない。この結果、当該妥当性が精度よく判定できない問題がある。
【０００８】
さらに特許文献１の技術は、当該電子メール本文の丁寧度及び当該電子メール本文に付与される署名の有無に基づいて宛先アドレスの妥当性判定を支援しているが、これらは単に送信者と送信先の相手との社会的な関係を示唆するに留まり、当該宛先アドレスの妥当性を判定するには甚だ不十分である。
【０００９】
また、特許文献２の技術は、当該送信メールのメール本文との類似度が高い送信済みメール群を過去のすべての送信済みメールの中から抽出し、それに基づいて宛先アドレスの修正候補を提案しているため、大規模な計算量が必要となる。さらに本技術は、過去に送信したところの、メール本文の内容が類似している送信メールの宛先アドレス内での取り違いのみを想定しているが、これが、アドレス帳などから選択した宛先アドレスの単純な取り違いに直結するとは言い難い。
【００１０】
本発明は、このような実情を鑑みて提案されたものであり、宛先アドレスの誤りを防止して電子メールの誤送信を高精度に防止できる電子メール誤送信判定装置、電子メール送信システム及びプログラム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】
【００１２】
本発明に係る電子メール誤送信判定装置は、送信対象の電子メールの内容に関する特徴情報を生成する特徴情報生成手段と、送信済の電子メールの内容に関する特徴情報と当該電子メールの送信先とを対応付けて蓄積する蓄積手段と、前記送信対象の電子メールの送信先に類似する送信先候補を送信済みの電子メールの送信先の中から選択する送信先候補選択手段と、前記蓄積手段に蓄積された送信先毎に、当該送信先に対応付けられて前記蓄積手段に蓄積されている前記特徴情報と、前記送信先とは異なる他の送信先に対応づけられて前記蓄積手段に蓄積されている前記特徴情報と、に基づいて、電子メールに含まれる単語の数を次元数とする単語空間において、前記送信先に対応付けられた特徴情報の単語空間領域と、前記他の送信先に対応付けられた特徴情報の単語空間領域と、を分離するものであって、任意の電子メールの内容に関する特徴情報が、前記送信先に対応付けられた特徴情報の単語空間領域に属するかの判定基準となる類似度モデルを生成する類似度モデル生成手段と、前記特徴情報生成手段により生成された前記送信対象の電子メールの内容に関する特徴情報と、前記類似度モデル生成手段により生成された前記送信対象の電子メールの送信先に関する前記類似度モデルと、前記類似度モデル生成手段により生成された前記送信先候補に関する前記類似度モデルと、に基づいて、前記送信対象の電子メールの送信先及び送信先候補の各信頼度を算出する信頼度算出手段と、を備えている。
【００１３】
本発明に係る電子メール送信システムは、送信先が指定された送信対象の電子メールを作成する電子メール作成手段と、前記電子メール作成手段により作成された前記送信対象の電子メールの送信先について誤りの可能性が高いか否かを判定する電子メール誤送信判定装置と、前記電子メール誤送信判定装置により前記送信先について誤りの可能性が高くないと判定されたときに前記送信対象の電子メールを送信し、前記送信先について誤りの可能性が高いと判定されたときに前記送信対象の電子メールの送信を保留する送信手段と、を備えている。
【００１４】
本発明に係る電子メール送信システムは、送信先が指定された送信対象の電子メールを作成する電子メール作成手段と、前記電子メール作成手段により作成された前記送信対象の電子メールの送信先について誤りの可能性が高いか否かを判定する電子メール誤送信判定装置と、前記電子メール誤送信判定装置の前記選択手段により選択された送信先候補を表示する表示手段と、前記電子メール誤送信判定装置により前記送信先について誤りの可能性が高くないと判定されたときに前記送信対象の電子メールを送信し、前記送信先について誤りの可能性が高いと判定されたときに前記送信対象の電子メールの送信を保留し、送信の保留中に前記表示手段により表示された前記送信先候補の１つが指定されたときに、指定された送信先候補に前記送信対象の電子メールを送信する送信手段と、を備えている。
【００１５】
本発明に係る電子メール送信プログラムは、コンピュータを前記電子メール誤送信判定装置の各手段として機能させるためのプログラムである。
また、本発明に係る電子メール送信プログラムは、コンピュータを前記電子メール送信システムの各手段として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１６】
本発明は、宛先アドレスの誤りを防止して電子メールの誤送信を高精度に防止できる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】電子メール送信システムの概略構成を示す図である。
【図２】メールクライアントの構成を示す図である。
【図３】メールクライアントのメール送信処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図４】メール誤送信判定装置の構成を示すブロック図である。
【図５】メール本文特徴ベクトル生成ルーチンを示すフローチャートである。
【図６】名詞辞書を示す図である。
【図７】メール本文特徴ベクトルを示す図である。
【図８】メール本文類似度モデル生成ルーチンを示すフローチャートである。
【図９】所定の宛先アドレスに関するメール本文類似度モデルの一例を示す図である。
【図１０】誤送信判定処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図１１】メール本文類似度モデルを用いた信頼度の算出方法を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明を実施するための形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
[第１実施形態]
図１は、電子メール送信システム１の概略構成を示す図である。
【００１９】
電子メール送信システム１は、メール文書の作成及び送信処理を行うメールクライアント１０と、メールクライアント１０により作成された電子メールの誤送信の可能性を判定するメール誤送信判定装置３０と、メールクライアント１０から送信されるメール文書を宛先アドレスへ送信するメールサーバ５０と、を備えている。
【００２０】
図２は、メールクライアント１０の構成を示す図である。
メールクライアント１０は、ユーザの操作が行われる操作部１１と、表示部１２と、外部との間でデータの通信処理を行う通信部１３と、各部の動作制御を行う制御部１４と、を備えている。
【００２１】
操作部１１は、ユーザの操作に応じた情報、例えば、入力メール文書、送信指示、選択指示等の情報を出力する。
表示部１２は、操作部１１からの情報、通信部１３が外部から受信した情報、制御部１４からの制御情報等を表示する。例えば、表示部１２は、入力メール文書、候補宛先アドレス、その他ユーザの判断を仰ぐために必要な情報を表示する。
【００２２】
通信部１３は、制御部１４の制御に基づいて、メール誤送信判定装置３０又はメールサーバ５０との間で通信する。通信部１３は、例えば、メールサーバ５０に認証データを送信し、メールサーバ５０から認証された旨の認証データを受信する。通信部１３は、メール誤送信判定装置３０に送信予定のメール文書を送信し、メール誤送信判定装置３０からメール誤送信の可能性を示す判定結果などを受信する。さらに、通信部１３は、メール誤送信の可能性が小さい場合には、メール文書をメールサーバ５０へ送信する。
【００２３】
以上のように構成されたメールクライアント１０は、次の手順に従って、メール文書をメールサーバ５０へ送信する。
図３は、メールクライアント１０のメール送信処理ルーチンを示すフローチャートである。
【００２４】
ステップＳ１では、メールクライアント１０は、メールサーバ５０へ認証データを送信し、メールサーバ５０から認証された旨の認証データを受信すると、ステップＳ２に進む。
ステップＳ２では、メールクライアント１０は、メール誤送信判定装置３０に送信予定のメール文書を送信して、ステップＳ３へ進む。
【００２５】
ステップＳ３では、メールクライアント１０は、メール誤送信判定装置３０から誤送信の可能性を示す判定結果を受信するまで待機し、判定結果を受信すると、ステップＳ４へ進む。なお、メール誤送信判定装置３０は、メールクライアント１０に対して、誤送信の可能性が大きい旨の判定結果を送信する場合は、併せて、宛先アドレスに代わる候補宛先アドレスも送信することができる。
【００２６】
ステップＳ４では、メールクライアント１０は、判定結果を分析して誤送信の可能性が大きいか否かを判定し、肯定判定の場合（誤送信の可能性が大きい場合）はステップＳ５に進む、否定判定の場合はステップＳ１０へ進む。
【００２７】
ステップＳ５では、メールクライアント１０は、ユーザによる強制送信の操作が行われた場合にはステップＳ１０へ進み、ユーザによる強制送信の操作が行われていない場合にはステップＳ６へ進む。
【００２８】
ステップＳ６では、メールクライアント１０は、メール誤送信判定装置３０から送信された候補宛先アドレスがあるかを判定し、候補宛先アドレスがある場合はステップＳ７へ進み、候補宛先アドレスがない場合はステップＳ９へ進む。
【００２９】
ステップＳ７及びステップＳ８では、メールクライアント１０は、候補宛先アドレスを表示して待機すると共に、候補宛先アドレスが選択されると、ステップＳ５へ戻る。
【００３０】
また、ステップＳ９では、メールクライアント１０は、メール文書の強制送信が指示されず、かつ、候補宛先アドレスがない状態であるので、当該メール文書を破棄して、本ルーチンを終了する。
【００３１】
ステップＳ１０では、メールクライアント１０は、誤送信の可能性が小さい又は強制送信の指示があったので、メールサーバ５０へメール文書を送信して、本ルーチンを終了する。そして、メールサーバ５０は、メールクライアント１０から送信されたメール文書を、所定のプロトコルに従って、宛先アドレスに送信する。
【００３２】
図４は、メール誤送信判定装置３０の構成を示すブロック図である。
メール誤送信判定装置３０は、メールクライアント１０から送信されたメール文書を解析するメール文書解析部３１と、送信されたメール文書の宛先アドレスを記憶する記憶部であるアドレス帳３２と、アドレス帳３２に記憶されたアドレスから宛先アドレスに代わる候補宛先アドレスを選択する候補宛先アドレス選択部３３と、名詞を記憶する記憶部である名詞辞書３４と、メール文書の特徴ベクトルを生成するメール本文特徴ベクトル生成部３５と、を備えている。
【００３３】
なお、ユーザは、アドレス帳３２に記憶させるアドレスを選択することもできる。つまり、アドレス帳３２に記憶されたアドレスは、送信済みのメール文書のすべての宛先アドレスであってもよいし、当該すべての宛先アドレスのうちのユーザによって選択されたものであってもよい。
【００３４】
メール誤送信判定装置３０は、さらに、メール本文特徴ベクトルを蓄積するメール本文特徴ベクトル蓄積部３６と、メール本文類似度モデルを生成するメール本文類似度モデル生成部３７と、メール本文類似度モデルを蓄積するメール本文類似度モデル蓄積部３８と、信頼度を算出する信頼度算出部３９と、宛先アドレスの妥当性を判定する宛先アドレス妥当性判定部４０と、を備えている。
【００３５】
図５は、メール本文特徴ベクトル生成ルーチンを示すフローチャートである。
ステップＳ１１では、メール文書解析部３１は、メール文書からメール本文を抽出して、さらに、メール文書から宛先アドレスを抽出して、ステップＳ１２に進む。なお、抽出された宛先アドレスがアドレス帳３２に記憶されていない場合、当該宛先アドレスがアドレス帳３２に書き込まれる。
【００３６】
ただし、宛先アドレスが所定の特徴を持つ、例えば宛先アドレスが送信者のドメインと同じドメインを持つなどの場合、当該宛先アドレスはアドレス帳３２に書き込まれない場合もある。つまり、例えば送信者のドメインと異なるドメインに送信される電子メールのみを誤送信の判定対象にする、などとしてもよい。
【００３７】
ステップＳ１２では、メール文書解析部３１は、メール本文について形態素解析を行い、名詞辞書を用いて、メール本文に含まれるすべての名詞を抽出する。ここで抽出される名詞は、例えば、サ変接続名詞、一般名詞、固有名詞などが好適である。サ変接続名詞、一般名詞及び固有名詞の各々の出現頻度は、メール本文の内容に依存して大きく異なるからである。また、メール文書解析部３１は、名詞以外の品詞であっても、メール本文の内容を特徴付ける単語であれば、その単語を抽出してもよい。
ステップＳ１３では、メール文書解析部３１は、抽出したすべての名詞の中から、最初の名詞を選択して、ステップＳ１４に進む。
【００３８】
ステップＳ１４では、メール文書解析部３１は、選択中の名詞が名詞辞書３４に登録済みであるか否かを判定し、登録済みでない場合はステップＳ１５に進み、登録済みである場合はステップＳ１６に進む。
【００３９】
図６は、名詞辞書３４を示す図である。名詞辞書３４には、名詞、及び当該名詞に１対１に対応付けられたインデックスである対応インデックスが登録されている。対応インデックスは、名詞を特定するための値であり、本実施形態では、当該名詞が登録された順番（０から始まる連番）とする。
【００４０】
なお、対応インデックスは、名詞辞書３４の名詞を一意に特定することができる値であれば、登録された順番に限らず、例えばＵＵＩＤ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌｌｙ Ｕｎｉｑｕｅ ＩＤｅｎｔｉｆｉｅｒ）、あるいは当該名詞のハッシュ値（文字列を入力としたハッシュ関数により導出された数値）などでもよい。ＵＵＩＤあるいは当該ハッシュ値を用いた場合、当該対応インデックスは大域的一意となる。この結果、複数の名詞辞書３４をまとめて一つの名詞辞書３４にしたり、一つの名詞辞書３４を複数のメールクライアントユーザで共有したりすることが可能になる。
【００４１】
ステップＳ１５では、メール文書解析部３１は、選択中の名詞が名詞辞書３４に登録されていないので、当該名詞について新たな対応インデックスを生成し、当該名詞と，当該名詞に対応づけて生成された対応インデックスとをペアにした上で名詞辞書３４に登録して、ステップＳ１６へ進む。
【００４２】
ステップＳ１６では、メール文書解析部３１は、選択中の名詞の対応インデックスを名詞辞書３４から抽出して、ステップＳ１７へ進む。
【００４３】
ステップＳ１７では、メール文書解析部３１は、抽出した対応インデックスの出現頻度カウンタをインクリメントして、ステップＳ１８へ進む。したがって、メール本文から１つの名詞が抽出される毎に、当該名詞（対応インデックス）の出現頻度カウンタが１つ増加する。
【００４４】
ステップＳ１８では、メール文書解析部３１は、ステップＳ１２で抽出されたすべての名詞のうち未選択の名詞があるかを判定し、未選択の名詞がある場合はステップＳ１９へ進み、未選択の名詞がない場合はステップＳ２０へ進む。
【００４５】
ステップＳ１９では、メール文書解析部３１は、未選択の名詞の中から次の名詞を選択して、ステップＳ１４へ戻る。そして、ステップＳ１２で抽出されたすべての名詞について、対応インデックスの出現頻度カウンタがインクリメントされるまで、ステップＳ１４からステップＳ１９までの処理が繰り返される。
【００４６】
ステップＳ２０では、メール文書解析部３１は、メール本文に含まれるすべての名詞についての対応インデックス及び出現頻度カウンタのペアをメール本文特徴ベクトル生成部３５へ出力する。メール本文特徴ベクトル生成部３５は、メール文書解析部３１から出力された対応インデックス及び出現頻度カウンタを所定の順に配列することで、メール本文特徴ベクトルを生成する。
【００４７】
図７は、メール本文特徴ベクトルを示す図である。メール本文特徴ベクトルは、同図に示すように、対応インデックス及び出現頻度カウンタのペアが所定の順に配列されたものである。メール本文特徴ベクトル生成部３５により生成されたメール本文特徴ベクトルは、宛先アドレスに対応付けられて、メール本文特徴ベクトル蓄積部３６に蓄積される。
【００４８】
このように、メール誤送信判定装置３０に送信されたすべてのメール文書のメール本文特徴ベクトルは、メール本文特徴ベクトル蓄積部３６に逐次蓄積される。そして、本ルーチンが終了する。
【００４９】
なお、メール本文特徴ベクトル蓄積部３６は、送信済みのすべてのメール文書のメール本文特徴ベクトルを蓄積し続けるのではなく、現時点から所定期間前までに送信されたメール本文特徴ベクトルのみを蓄積してもよい。つまり、メール本文特徴ベクトル蓄積部３６は、現時点から所定期間前よりも古いメール本文特徴ベクトルを消去してもよい。
【００５０】
また、メール本文特徴ベクトル蓄積部３６は、送信済みのすべてのメール文書ではなく、アドレス帳３２の各アドレスを宛先アドレスとしたメール文書のメール本文特徴ベクトルのみを蓄積してもよい。
【００５１】
図８は、メール本文類似度モデル生成ルーチンを示すフローチャートである。本ルーチンは、一定時間毎、例えば２４時間毎にバッチ処理される。
ステップＳ２１では、メール本文類似度モデル生成部３７は、アドレス帳３２から最初のアドレスを選択して、ステップＳ２２へ進む。最初のアドレスとは、例えば、アドレス帳３２に最初に登録された宛先アドレスが該当するが、これに限定されるものではなく、アドレス帳３２に登録された任意のアドレスでよい。
【００５２】
ただし、アドレス帳３２から選択されるアドレスは、登録済みのすべてのアドレスではなく、更新すべきメール本文類似度モデルに関するアドレスに限定してもよい。更新すべきメール本文類似度モデルとは、メール本文類似度モデルに関するアドレス宛てに新たに電子メールが送信されたにもかかわらず、そのことが反映されていない当該アドレスに関するメール本文類似度モデルが該当する。
【００５３】
ステップＳ２２では、メール本文類似度モデル生成部３７は、メール本文特徴ベクトル蓄積部３６から、選択中のアドレスを宛先アドレスとしたすべてのメール本文特徴ベクトルを抽出して、ステップＳ２３へ進む。
【００５４】
ステップＳ２３では、メール本文類似度モデル生成部３７は、メール本文特徴ベクトル蓄積部３６から、選択中のアドレス以外のアドレスを宛先アドレスとしたメール本文特徴ベクトルをランダムに抽出して、ステップＳ２４に進む。なお、本ステップで抽出されるメール本文特徴ベクトルの数は、ステップＳ２２で抽出されるメール本文特徴ベクトルの数と同じである。
【００５５】
ステップＳ２３において、選択中のアドレス以外のアドレスを宛先アドレスとしたメール本文特徴ベクトルが「ランダム」に抽出されるのは、当該メール本文特徴ベクトル群が、選択中のアドレス以外のアドレスを宛先アドレスとしたすべてのメール本文特徴ベクトルのグループとしての特徴（ばらつきの傾向）を保持するためである。また、当該メール本文特徴ベクトルが、ステップＳ２２と「同じ」数だけ抽出されるのは、メール本文類似度モデルに対して、選択中のアドレスを宛先アドレスとしたメール本文特徴ベクトル群からの寄与と、選択中のアドレス以外のアドレスを宛先アドレスとしたメール本文特徴ベクトル群からの寄与と、を同等にするためである。
【００５６】
つまり、ステップＳ２３において、メール本文特徴ベクトルが「ランダム」に、かつ、ステップＳ２２と「同じ」数だけ抽出されるのは、メール誤送信判定を高精度に行うことを可能とするメール本文類似度モデルを生成するためである。ただし、ステップＳ２３において、メール本文特徴ベクトルが「ランダム」に、かつ、ステップＳ２２と「同じ」数だけ抽出されるのは必須ではない。つまり、このような条件を満たさなくても、メール誤送信判定に必要なメール本文類似度モデルは生成可能である。
【００５７】
ステップＳ２４では、メール本文類似度モデル生成部３７は、ステップＳ２２及びＳ２３で抽出されたメール本文特徴ベクトル群を用いて、選択中のアドレスに関するメール本文類似度モデルを生成する。メール本文類似度モデルは、例えばＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）を用いて生成される。
【００５８】
ＳＶＭでは、すべての電子メールのメール本文で使用されるすべての名詞の数を次元数とする単語空間を仮定した場合、１通の電子メールのメール本文から抽出されたメール本文特徴ベクトルは、当該単語空間内の１つのデータ点として表される。当該単語空間内において、ステップＳ２２で抽出された、あるアドレスを宛先アドレスとしたすべてのメール本文特徴ベクトル群が表すデータ点と、ステップＳ２３で抽出された、それ以外のアドレスを宛先アドレスとしたメール本文特徴ベクトル群が表すデータ点と、を分離する最適な超平面が生成できれば、当該超平面によって、当該単語空間内における任意のデータ点を分類することが可能になる。
【００５９】
そこで、メール本文類似度モデル生成部３７は、当該超平面として、ＳＶＭを用いて、メール本文類似度モデルを生成する。そして、メール本文類似度モデル生成部３７は、当該メール本文類似度モデルをメール本文類似度モデル蓄積部３８に蓄積して、ステップＳ２５に進む。
【００６０】
ステップＳ２５では、メール本文類似度モデル生成部３７は、アドレス帳３２に登録されたアドレスの中で選択対象となるアドレスのうち未選択のアドレスがあるか否かを判定し、未選択のアドレスがある場合はステップＳ２６に進み、未選択のアドレスがない場合は本ルーチンを終了する。
【００６１】
ステップＳ２６では、メール本文類似度モデル生成部３７は、未選択のアドレスを選択して、ステップＳ２２に戻る。そして、ステップＳ２２からステップＳ２６までの処理を繰り返すことにより、メール本文類似度モデル生成部３７は、アドレス帳３２に登録されたアドレスの中で選択対象となるすべてのアドレスに関するメール本文類似度モデルを生成して、メール本文類似度モデル蓄積部３８に蓄積する。これにより、メール本文類似度モデル蓄積部３８には、アドレス帳３２に登録されているすべてのアドレスに関する最新のメール本文類似度モデルが蓄積される。
【００６２】
図９は、所定のアドレス（Ａ宛アドレス）に関するメール本文類似度モデルの一例を示す図である。ここでは、メール本文に含まれる名詞が「ＸＹＺ社」と「斉藤」だけの２次元単語空間とする。メール本文類似度モデルは、図９の破線として表現される。図９において、白丸印は、Ａ宛アドレスを宛先アドレスとした送信済みメール本文のメール本文特徴ベクトル群が表すデータ点である。また黒丸印は、Ａ宛アドレス以外のアドレスを宛先アドレスとした送信済みメール本文のメール本文特徴ベクトル群が表すデータ点である。そしてＡ宛アドレスに関するメール本文類似度モデルは、当該２次元単語空間内において、白丸印が存在する領域と黒丸印が存在する領域を最も高い蓋然性でもって分離する超平面（この場合は直線）として表現される。
【００６３】
図１０は、誤送信判定処理ルーチンを示すフローチャートである。
ステップＳ３１では、信頼度算出部３９は、送信予定メールの宛先アドレスに対する信頼度を算出する。具体的には、信頼度算出部３９は、メール本文特徴ベクトル生成部３５で生成された宛先アドレスのメール本文特徴ベクトルと、メール本文類似度モデル蓄積部３８に蓄積された当該宛先アドレスに関するメール本文類似度モデルと、に基づいて、宛先アドレスの信頼度を算出する。
【００６４】
図１１は、メール本文類似度モデルを用いた信頼度の算出方法を説明するための図である。白及び黒の三角印は、送信予定の二つのメール文書のメール本文特徴ベクトルである。信頼度は、メール本文類似度モデル（破線）から信頼度の算出対象としたメール本文特徴ベクトル（例えば各々の三角印）までの距離に相当する。つまり、その距離が長ければ長いほど、当該メール本文特徴ベクトルがその領域に属する信頼性は高くなる。
【００６５】
図１１において、白三角印は、白丸印の領域内の奥にあり、メール本文類似度モデルからの距離が長い。黒三角印は、黒丸印の領域内にあるが、メール本文類似度モデルの近くに存在し、メール本文類似度モデルからの距離が短い。よって、白三角印に対応するメール本文特徴ベクトルをもつメール本文はＡ宛アドレスを宛先アドレスとした送信メールと推定でき、その信頼性は高い。一方、黒三角印に対応するメール本文特徴ベクトルをもつメール本文はＡ宛アドレスを宛先アドレスとした送信メールでないと推定できるが、その信頼性は低い。
【００６６】
ステップＳ３２では、候補宛先アドレス選択部３３は、アドレス帳３２に登録されているすべてのアドレスの中から、メール文書解析部３１で抽出された宛先アドレスに代わる１つ以上の候補宛先アドレスを選択する。候補宛先アドレス選択部３３は、例えば、レーベンシュタイン法又はｎ−ｇｒａｍ法などを用いて、アドレス帳３２のアドレスから、当該宛先アドレスに似た字面のアドレスである候補宛先アドレスを選択する。
【００６７】
候補宛先アドレス選択部３３は、例えばｎ−ｇｒａｍ法を用いて、宛先アドレスのドメインを除いたローカル部（ユーザ名）と、アドレス帳に登録された各アドレスのローカル部とを対比し、アドレス帳３２のアドレス毎に、それが宛先アドレスに類似する指標であるところのアドレス類似度（０〜１００％）を演算する。そして候補宛先アドレス選択部３３は、アドレス帳３２のアドレス毎に求められたアドレス類似度のうち、閾値（例えば５０％）以上のアドレス類似度となるアドレスを、候補宛先アドレスとして選択する。
【００６８】
なお、候補宛先アドレス選択部３３は、メールアドレスのローカル部に限らず、メールアドレスのコメント部を含めて、宛先アドレスとアドレス帳３２の各アドレスとを対比させてもよい。
【００６９】
例えば、“新宿  太郎”＜shinjuku.tarou@example.co.jp＞の場合、コメント部は“新宿  太郎”である。候補宛先アドレス選択部３３は、アドレス帳３２に含まれるアドレスのローカル部だけでなく、そのコメント部を使用すれば、宛先アドレスに対して、より類似度の高い候補宛先アドレスを選択することができる。
そして、信頼度算出部３９は、候補宛先アドレス選択部３３で選択された１つ以上の候補宛先アドレスの中から、任意の候補宛先アドレスを選択して、ステップＳ３３に進む。
【００７０】
ステップＳ３３では、信頼度算出部３９は、選択中の候補宛先アドレスに対する信頼度を算出する。具体的には、信頼度算出部３９は、最初に、メール本文類似度モデル蓄積部３８から、選択中の候補宛先アドレスに関するメール本文類似度モデルを読み出す。信頼度算出部３９は、次に、メール本文特徴ベクトル生成部３５で生成された送信予定メールのメール本文特徴ベクトルと、読み出された選択中の候補宛先アドレスに関するメール本文類似度モデルと、に基づいて、選択中の候補宛先アドレスの信頼度を算出して、ステップＳ３４に進む。
【００７１】
ステップＳ３４では、宛先アドレス妥当性判定部４０は、選択中の「候補宛先アドレスに対する信頼度」が「宛先アドレスに対する信頼度」よりも大きいか否かを判定し、肯定判定の場合はステップＳ３５に進み、否定判定の場合はステップＳ３６へ進む。なお、宛先アドレス妥当性判定部４０は、否定判定の場合であっても、宛先アドレスに対する信頼度が所定の閾値より低い場合には、ステップS３５に進んでもよい。
【００７２】
ステップＳ３５では、宛先アドレス妥当性判定部４０は、送信予定のメール文書について誤送信の可能性があると判定し、選択中の候補宛先アドレスをメールクライアント１０に提示すべき候補宛先アドレスに設定して、ステップＳ３６に進む。なお、宛先アドレス妥当性判定部４０は、ステップＳ３４で否定判定の場合であり、かつ、宛先アドレスに対する信頼度が所定の閾値より低い場合には、当該候補宛先アドレスの設定を行ってもよい。
【００７３】
ステップＳ３６では、宛先アドレス妥当性判定部４０は、未選択の候補宛先アドレスがあるかを判定し、未選択の候補宛先アドレスがある場合はステップＳ３７に進み、未選択の候補宛先アドレスがない場合はステップＳ３８へ進む。
【００７４】
ステップＳ３７では、宛先アドレス妥当性判定部４０は、未選択の候補宛先アドレスを選択して、ステップＳ３３に戻る。そして、ステップＳ３３からステップＳ３７までが繰り返し実行されることにより、「宛先アドレスに対する信頼度」と、「候補宛先アドレスに対する信頼度」と、のすべての組み合わせがそれぞれ比較されて、ステップＳ３８に進む。
【００７５】
ステップＳ３８では、宛先アドレス妥当性判定部４０は、判定結果をメールクライアント１０へ送信する。具体的には、宛先アドレス妥当性判定部４０は、「宛先アドレスに対する信頼度」がすべての「候補宛先アドレスに対する信頼度」よりも高かった場合は、誤送信の可能性が低い旨の判定結果をメールクライアント１０に送信する。
【００７６】
また、宛先アドレス妥当性判定部４０は、「宛先アドレスに対する信頼度」よりも高い「候補宛先アドレスに対する信頼度」があった場合は、誤送信の可能性が高い旨の判定結果と共に、ステップＳ３５で設定された候補宛先アドレスを、メールクライアント１０に提示すべき候補宛先アドレスとしてメールクライアント１０に送信する。また、宛先アドレス妥当性判定部４０は、複数の候補宛先アドレスが存在する場合には、複数の候補宛先アドレスと共に、候補宛先アドレスの優先順位（信頼度の順位）をメールクライアント１０に送信してもよい。
【００７７】
この結果、メールクライアント１０は、メール誤送信判定装置３０にメール文書を送信すると、誤送信か否かの可能性を示した判定結果を受信する。
また、メールクライアント１０は、誤送信の可能性が高い判定結果と共に、当初の宛先アドレスに代わる候補宛先アドレスをメール誤送信判定装置３０から受信することができる。さらに、メールクライアント１０は、複数の候補宛先アドレスがある場合には、候補宛先アドレスの優先順位を受信できる。
【００７８】
そして、メールクライアント１０は、誤送信の可能性が低い場合には、送信対象の電子メールを、メールサーバ５０を介して送信し、誤送信の可能性が高い場合には、送信対象の電子メールの送信を保留する。
メールクライアント１０は、電子メールの送信を保留する際には、現在の宛先アドレスに代わる候補宛先アドレスをユーザに提示して、ユーザに注意を喚起することができる。また、メールクライアント１０は、複数の候補宛先アドレスがある場合には、優先順位の高い候補宛先アドレスから（例えば、優先順位のより高い候補宛先アドレスをドロップダウンリストの上位にして）、ユーザに提示することもできる。
【００７９】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された事項の範囲内で設計変更されたものにも適用可能である。
例えば、図１では、メール誤送信判定装置３０は、メールクライアント１０又はメールサーバ５０と独立して構成されているが、メールクライアント１０又はメールサーバ５０に組み込まれた構成でもよい。
【００８０】
上述した実施形態では、図４に示すメール誤送信判定装置３０に送信されたすべてのメール文書から宛先アドレスが抽出され、抽出されたすべての宛先アドレスがアドレス帳３２に登録されている。しかし、この例に限らず、メール誤送信の判定結果を経て送信された電子メールの宛先アドレスのみが、アドレス帳３２に登録されてもよい。
【００８１】
また、図４に示すメール文書解析部３１は、メール本文のみについて形態素解析を行ったが、電子メールに含まれているテキスト情報であれば、メールヘッダ、その他の情報を含めて形態素解析してもよい。
【００８２】
メール本文類似度モデルは、ＳＶＭに限定されるものではなく、メール本文が特定の宛先アドレスに関するものであることの確からしさを統計的に示すものであれば、特に限定されるものではない。メール本文類似度モデルは、例えば、ナイーブベイズ、決定木（ＣＡＲＴ）、最大エントロピー（ＭＥ）モデルなどを用いてもよい。
【００８３】
本実施形態のメール本文類似度モデルは、メール誤送信判定装置３０に送信されたすべてのメール文書のメール本文特徴ベクトルに基づいて、最初から、逐次更新されたものである。但し、メール本文類似度モデルは、過去の所定時点に生成されたものをベースにして、例えば、本日分のメール文書のメール本文特徴ベクトルとの差分を反映したものでもよい。
【００８４】
また、図４に示した宛先アドレス妥当性判定部４０は、メール誤送信判定装置３０ではなく、メールクライアント１０に設けられてもよい。この場合、メール誤送信判定装置３０の信頼度算出部３９は、宛先アドレス及び候補宛先アドレスに対する各信頼度をメールクライアント１０へ送信すればよい。
一方、図２に示したメールクライアント１０の制御部１４は、上述したような宛先アドレス妥当性判定部４０の機能を有しており、メール誤送信判定装置３０から送信された各信頼度を用いて、図１０に示したステップＳ３４〜Ｓ３７の処理を繰り返し実行する。このように、メールクライアント１０が、メール誤送信か否かの最終判断を行ってもよい。
【００８５】
［第２実施形態］
本発明の第２実施形態に係るメール誤送信判定装置３０は、候補宛先アドレスを生成することなく、送信対象の電子メールについて誤送信であるかを判定する。この場合、図１０に示す誤送信判定処理ルーチンにおいて、ステップＳ３２の候補宛先アドレスの選択処理、ステップＳ３３、Ｓ３６及びＳ３７が省略される。また、ステップＳ３４では、第１の実施形態と異なり、次の処理が実行される。
【００８６】
ステップＳ３４では、宛先アドレス妥当性判定部４０は、「宛先アドレスに対する信頼度」が所定の閾値よりも大きいか否かを判定し、肯定判定の場合は誤送信の可能性が低いと判定し、否定判定の場合は誤送信の可能性が高いと判定し、この判定結果をメールクライアント１０へ送信する。
【００８７】
メールクライアント１０は、メール誤送信判定装置３０による判定結果を用いて、電子メールの誤送信の可能性が低い場合には当該電子メールを送信し、電子メールの誤送信の可能性が高い場合には当該電子メールの送信を保留することができる。
なお、宛先アドレス妥当性判定部４０は、メールクライアント１０に対して、当該判定結果のみならず、当該信頼度も合わせて送信してもよい。メールクライアント１０は、当該信頼度を例えばユーザに提示することで、メール送信の最終判断を仰ぐようにしてもよい。
【００８８】
なお、上述したメールクライアント１０、メール誤送信判定装置３０及びメールサーバ５０は、ハードウェア構成に限らず、上述した処理を実行させるためのプログラムがインストールされた汎用コンピュータであってもよい。
【００８９】
また、図４に示した宛先アドレス妥当性判定部４０は、メール誤送信判定装置３０ではなく、メールクライアント１０に設けられてもよい。この場合、メール誤送信判定装置３０の信頼度算出部３９は、算出した信頼度をメールクライアント１０へ送信すればよい。
【００９０】
一方、図２に示したメールクライアント１０の制御部１４は、上述したような宛先アドレス妥当性判定部４０の機能を有しており、宛先アドレスに対する信頼度が所定の閾値よりも大きいか否かを判定する。制御部１４は、信頼度が所定の閾値よりも大きい場合は誤送信の可能性が低いと判定して、電子メールを送信するように通信部１３を制御する。また、制御部１４は、信頼度が所定の閾値以下の場合は、電子メールの誤送信の可能性が高いと判定して、当該電子メールの送信を保留する。このように、メールクライアント１０が、メール誤送信か否かの最終判断を行ってもよい。
【符号の説明】
【００９１】
１０  メールクライアント
３０  メール誤送信判定装置
３１  メール文書解析部
３２  アドレス帳
３３  候補宛先アドレス選択部
３４  名詞辞書
３５  メール本文特徴ベクトル生成部
３６  メール本文特徴ベクトル蓄積部
３７  メール本文類似度モデル生成部
３８  メール本文類似度モデル蓄積部
３９  信頼度算出部
４０  宛先アドレス妥当性判定部
５０  メールサーバ
【要約】      （修正有）【課題】宛先アドレスの誤りを防止して電子メールの誤送信を高精度に防止する。【解決手段】メール誤送信判定装置３０は、送信対象の電子メールの内容に関するメール本文特徴ベクトルを生成するメール本文特徴ベクトル生成部３５と、メール本文特徴ベクトルと電子メールのアドレスとを対応付けて蓄積するメール本文特徴ベクトル蓄積部３６と、蓄積されたアドレス毎に、当該アドレスに対応付けられて蓄積されているメール本文特徴ベクトルと、アドレスとは異なる任意のアドレスに対応づけられて蓄積されているメール本文特徴ベクトルと、に基づいて、判定基準となる類似度モデルを生成するメール本文類似度モデル生成部３７と、送信対象の電子メールの内容に関するメール本文特徴ベクトルと、送信対象の電子メールの送信先に関する類似度モデルと、に基づいて、送信対象の電子メールの送信先の信頼度を算出する信頼度算出部３９と、を備えている。【選択図】図４【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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