(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
項目に対応する値の集合を含む複数のレコードについて、レコード間の対応する項目の値を照合し、前記複数のレコード間それぞれについての、照合した結果を示し、レコード間の同一性、類似性、関連性の少なくともいずれかの度合いを示す照合結果値を取得し、取得した前記照合結果値を階級とする度数分布表を生成する指標情報生成部と、
生成された前記度数分布表に基づいて、複数の照合結果に基づく前記複数のレコード間の一致、不一致、判定不能の判定結果を評価する指標を出力する指標出力部と、
を有し、
前記指標情報生成部は、前記度数分布表の階級それぞれについて、各前記階級に含まれるレコードの少なくとも１つを記憶部内に格納する、
ことを特徴とする情報照合装置。
【請求項２】
前記指標出力部は、前記判定結果を評価する指標を複数組合せて可視化して出力することを特徴とする請求項１に記載の情報照合装置。
【請求項３】
前記指標出力部は、前記度数分布表の所定数の階級の度数を、該所定数の階級に対応する前記指標の一つの階級の度数として纏め、該度数分布表に基づいて該指標を出力することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の情報照合装置。
【請求項４】
前記指標情報生成部は、各前記階級に含まれるレコードとして、前記度数分布表の階級毎に各前記階級の中心値に近い前記照合結果値を持つサンプルレコードの組の所定数を該情報照合装置の記憶部内に格納するように構成されたことを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか一つに記載の情報照合装置。
【請求項５】
前記指標出力部は、
前記度数分布表に基づいて、照合結果値のヒストグラムを指標として出力することを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれか一つに記載の情報照合装置。
【請求項６】
前記指標出力部は、
さらに、前記判定に用いられる判定基準を指標として出力することを特徴とする請求項５に記載の情報照合装置。
【請求項７】
前記指標出力部によって出力された判定基準を変更し、前記度数分布表に基づいて、変更した判定基準を用いた指標に応じた処理を実行させ、実行させた処理結果を変更した判定基準に対応した指標として再び出力させる閾値調整部を有することを特徴とする請求項６に記載の情報照合装置。
【請求項８】
項目に対応する値の集合を含む複数のレコードについて、レコード間の対応する項目の値を照合し、その結果を重み付け加算した総合評価値を判定基準で判定することにより、一致、不一致、判定不能としてレコード間の同一性、類似性および関連性を判定する情報照合装置であって、
判定結果が一致と判定されたレコードの組の情報を示す同一判定情報と、判定結果が判定不能と判定されたレコードの組の情報を示す判定不能情報と、判定結果の総数を記憶する記憶部と、
前記記憶部によって記憶された各レコードの組について、前記判定に用いられた判定基準を変動させた場合の判定結果と照合して、判定結果の変化数を集計し、判定結果が不一致であるレコードの組数を他の判定結果および判定結果の総数から算出することにより、集計した結果を出力する判定結果集計部と
を有することを特徴とする情報照合装置。
【請求項９】
前記記憶部は、判定結果が不一致と判定されたレコードの組の情報を示す不一致判定情報を記憶しないことを特徴とする請求項８に記載の情報照合装置。
【請求項１０】
前記複数のレコード間それぞれについての、照合した結果を示し、レコード間の同一性、類似性、関連性の少なくともいずれかの度合いを示す照合結果値を取得し、取得した前記照合結果値を階級とする度数分布表を生成する指標情報生成部と、
生成された前記度数分布表に基づいて、複数の照合結果に基づく前記複数のレコード間の一致、不一致、判定不能の判定結果を評価する指標を出力する指標出力部と
をさらに有することを特徴とする請求項８または請求項９に記載の情報照合装置。
【請求項１１】
項目に対応する値の集合を含む複数のレコードについて、レコード間の対応する項目の値を照合し、前記複数のレコード間それぞれについての、照合した結果を示し、レコード間の同一性、類似性、関連性の少なくともいずれかの度合いを示す照合結果値を取得し、取得した前記照合結果値を階級とする度数分布表を生成する指標情報生成部を有する情報照合装置と、
前記指標情報生成部により生成された度数分布表に基づいて、照合結果に基づく前記複数のレコード間の一致、不一致、判定不能の判定結果を評価する指標を出力する指標出力部を有する情報処理装置と
を備え、
前記指標情報生成部は、前記度数分布表の階級それぞれについて、各前記階級に含まれるレコードの少なくとも１つを該情報照合装置の記憶部内に格納する、
ことを特徴とする情報照合システム。
【請求項１２】
情報照合装置が、
項目に対応する値の集合を含む複数のレコードについて、レコード間の対応する項目の値を照合し、前記複数のレコード間それぞれについての、照合した結果を示し、レコード間の同一性、類似性、関連性の少なくともいずれかの度合いを示す照合結果値を取得し、取得した前記照合結果値を階級とする度数分布表を生成し、
該生成した度数分布表に基づいて、複数の照合結果に基づく前記複数のレコード間の一致、不一致、判定不能の判定結果を評価する指標を出力し、
前記度数分布表の階級それぞれについて、各前記階級に含まれるレコードの少なくとも１つを該情報照合装置の記憶部内に格納する、
ことを含むことを特徴とする情報照合方法。
【請求項１３】
項目に対応する値の集合を含む複数のレコードについて、レコード間の対応する項目の値を照合し、前記複数のレコード間それぞれについての、照合した結果を示し、レコード間の同一性、類似性、関連性の少なくともいずれかの度合いを示す照合結果値を取得し、取得した前記照合結果値を階級とする度数分布表を生成し、
該生成した度数分布表に基づいて、複数の照合結果に基づく前記複数のレコード間の一致、不一致、判定不能の判定結果を評価する指標を出力し、
前記度数分布表の階級それぞれについて、各前記階級に含まれるレコードの少なくとも１つを記憶部内に格納する、
処理を情報照合装置に実行させる情報照合プログラム。
【請求項１４】
項目に対応する値を含む複数のレコードの中から選択される複数のレコードの組それぞれについて、レコードの組を照合して該レコードの組の関係性を判定した結果を示す照合結果値を取得し、取得した前記照合結果値を階級とする度数分布表を生成し、生成された前記度数分布表に基づいて、前記レコードの組の一致または不一致の判定に用いる判定基準を決定する決定処理部を有し、
前記度数分布表の階級それぞれについて、各前記階級に含まれるレコードの少なくとも１つを記憶部内に格納する、
ことを特徴とする情報照合装置。
【請求項１５】
前記関係性として、前記レコード間の同一性、類似性、関連性の少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１４に記載の情報照合装置。
【請求項１６】
項目に対応する値を含む複数のレコードの中から選択される複数のレコードの組それぞれについて、レコードの組を照合して該レコードの組の関係性を判定した結果を示す照合結果値を取得し、取得した前記照合結果値を階級とする度数分布表を生成し、生成された前記度数分布表に基づいて、前記レコードの組の一致または不一致の判定に用いる判定基準を決定し、
前記度数分布表の階級それぞれについて、各前記階級に含まれるレコードの少なくとも１つを記憶部内に格納する、
ことを情報照合装置により実行することを特徴とする情報照合方法。
【請求項１７】
項目に対応する値を含む複数のレコードの中から選択される複数のレコードの組それぞれについて、レコードの組を照合して該レコードの組の関係性を判定した結果を示す照合結果値を取得し、取得した前記照合結果値を階級とする度数分布表を生成し、生成された前記度数分布表に基づいて、前記レコードの組の一致または不一致の判定に用いる判定基準を決定し、
前記度数分布表の階級それぞれについて、各前記階級に含まれるレコードの少なくとも１つを記憶部内に格納する、
処理を情報照合装置に実行させることを特徴とする情報照合プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報照合装置、情報照合システム、情報照合方法および情報照合プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
値の集合から構成されるレコードについて、レコード間を照合し、レコード間の同一性、類似性および関連性を判定する機能として名寄せ機能がある。名寄せ機能では、例えば、名寄せするレコードの集合を名寄せ元、名寄せ相手となるレコードの集合を名寄せ先と称する。図２４は、名寄せ機能を説明する図である。図２４に示すように、名寄せ機能を実現する名寄せ処理は、名寄せ元と同じレコード、名寄せ元と類似するレコードまたは名寄せ元と関連するレコードを名寄せ先から検出し、検出結果を名寄せ結果として出力する。
【０００３】
顧客情報の名寄せ機能に関して、住所情報および名義情報を整形して得られた顧客データに基づいて名寄せＤＢ（database）に格納された顧客情報を検索して照合データを絞り込み、当該照合データと顧客データとを比較する技術が開示されている。かかる技術では、絞り込まれた照合データと名寄せ元である顧客データとを比較する機能において、一致度が判定され、その一致度に応じて顧客データが新規顧客の顧客データと判断された場合には、その顧客データを名寄せ先である名寄せＤＢに新規登録する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−３４８４８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
まず、従来の名寄せ機能について、図２５〜図２９を参照しながら説明する。図２５は、名寄せ機能の動作を説明する図である。図２５に示すように、名寄せ機能を実現する名寄せ処理は、名寄せ元のレコードＪ１について、名寄せ先のレコードＭ（Ｍ１〜Ｍｎ）との照合を行い、名寄せを実行する。
【０００６】
名寄せ処理は、名寄せ元のレコードＪ１および名寄せ先のレコードＭ１の各名寄せ対象の項目（「名寄せ対象項目」という。）の値について、予め名寄せ対象項目毎に規定されている評価関数を適用して照合を行う。ここでは、名寄せ対象項目が氏名、住所および生年月日であるものとし、名寄せ処理は、名寄せ対象項目のうち氏名をｆａ（）、住所をｆｂ（）、生年月日をｆｃ（）とする各評価関数を適用して照合を行う。そして、名寄せ処理は、照合の結果として導出される各名寄せ対象項目の評価値に名寄せ対象項目毎の重み付けを行い、得られた各値を加算することによって、総合評価値を導出する。さらに、名寄せ処理は、名寄せ元のレコードＪ１に対する残り全ての名寄せ先のレコードＭ２〜Ｍｎについて、総合評価値を導出する。名寄せ処理は、これら名寄せ元のレコードＪ１および名寄せ先のレコードＭ１〜Ｍｎの組についての総合評価値を含む名寄せ候補集合を作成する。
【０００７】
そして、名寄せ処理は、予め規定された閾値に基づいて、名寄せ候補集合に属するレコードの組について名寄せに関する判定を行う。例えば、名寄せ処理は、完全に一致していると判定されたレコードの組を「Ｗｈｉｔｅ」、完全に一致していないと判定されたレコードの組を「Ｂｌａｃｋ」として自動判定を行い、名寄せ結果に出力する。名寄せ処理は、自動判定できない組を「Ｇｒａｙ」として候補リストに出力する。そして、候補リストに出力された組の判定が人により任せられる。なお、人による設定が必要な名寄せ定義として、名寄せ対象項目の選定、評価関数の選定、重みおよび閾値の設定がある。
【０００８】
次に、名寄せ処理の手順について、図２８および図２９を参照しながら説明する。図２８は名寄せ機能の手順を示すフローチャートであり、図２９は照合処理の手順を示すフローチャートである。
【０００９】
まず、名寄せ処理は、名寄せ定義を読み込んで動作環境を設定し（ステップＳ１００）、名寄せ元から名寄せする対象となる名寄せ元のレコード（以降、「名寄せ元レコード」という。）を順に取り出す（ステップＳ１０１）。そして名寄せ処理は名寄せ元レコード毎に、名寄せ先から名寄せ相手となる名寄せ先のレコード（以降、「名寄せ先レコード」という。）を順に取り出す（ステップＳ１０２）。ここで、名寄せ元レコードが変わるときには、名寄せ先の先頭に戻って名寄せ先レコードを取り出す。
【００１０】
次に、名寄せ処理は、名寄せ元レコードと名寄せ先との照合処理を行う（ステップＳ１０３）。そして、名寄せ処理は、照合結果を名寄せ候補集合に格納する（ステップＳ１０４）。なお、照合結果には、総合評価値が含まれる。
【００１１】
続いて、名寄せ処理は、名寄せ先に残りの名寄せ先レコードが有るか否かを判定する（ステップＳ１０５）。名寄せ先に残りの名寄せ先レコードが有ると判定された場合には（ステップＳ１０５；Ｙｅｓ）、名寄せ処理は、残りの名寄せ先レコードを取り出すべく、ステップＳ１０２に移行する。
【００１２】
一方、名寄せ寄せ先に残りの名寄せ先レコードが無いと判定された場合には（ステップＳ１０５；Ｎｏ）、名寄せ処理は、名寄せ候補集合に格納された各総合評価値について閾値による判定を実行して判定結果を出力する（ステップＳ１０６）。例えば、名寄せ処理は、総合評価値が上位の閾値以上である場合には、照合した名寄せ元レコードと名寄せ先レコードの組について、一致しているレコードの組であると判断して「Ｗｈｉｔｅ」と判定する。また、名寄せ処理は、総合評価値が上位閾値未満且つ下位の閾値以上である場合には、照合した名寄せ元レコードと名寄せ先レコードの組について、自動判定できないと判断して「Ｇｒａｙ」と判定する。また、名寄せ処理は、総合評価値が下位の閾値未満である場合には、照合した名寄せ元レコードと名寄せ先レコードの組について、不一致であるレコードの組であると判断して「Ｂｌａｃｋ」と判定する。そして、名寄せ処理は、「Ｂｌａｃｋ」以外の判定結果を結果に出力しても良い。「Ｂｌａｃｋ」と判定された判定結果のレコードの組は「Ｗｈｉｔｅ」および「Ｇｒａｙ」と判定された判定結果のレコードの組以外であるものと判断できるので、「Ｂｌａｃｋ」の判定結果は結果に出力する必要は無い。また、結果の出力を「Ｗｈｉｔｅ」と「Ｇｒａｙ」に分けて、「Ｇｒａｙ」は人による判定候補として「候補リスト」とする場合もある。尚、以降の説明および図表では上位の閾値を「上位閾値」、下位の閾値を「上位閾値」と略称する。
【００１３】
そして、名寄せ処理は、名寄せ元に残りの名寄せ元レコードが有るか否かを判定する（ステップＳ１０７）。そして、名寄せ元に残りの名寄せ元レコードが有ると判定された場合には（ステップＳ１０７；Ｙｅｓ）、名寄せ処理は、残りの名寄せ元レコードを取り出すべく、ステップＳ１０１に移行する。一方、名寄せ元に残りの名寄せ元レコードが無いと判定された場合には（ステップＳ１０７；Ｎｏ）、名寄せ処理は名寄せ処理を終了する。
【００１４】
次に、図２８に示すステップＳ１０３の照合処理の手順について、図２９を参照しながら説明する。図２９は、照合処理の手順を示すフローチャートである。照合処理は、名寄せ元レコードと名寄せ先レコードの１組毎に、照合を行い総合評価値を導出する処理である。
【００１５】
まず、名寄せ処理は、名寄せ定義に定義された名寄せ対象項目を順に選択する（ステップＳ１１０）。なお、名寄せ対象項目は、名寄せ元の項目と名寄せ先の項目で構成される比較の対象とする項目の対として予め名寄せ定義に定義されているものとする。そして、名寄せ処理は、名寄せ元レコードおよび名寄せ先レコードについて、それぞれ選択した名寄せ対象項目に対応した各値を指定し（ステップＳ１１１）、指定した２つの値に評価関数を適用し（ステップＳ１１２）、評価値を算出する。なお、評価関数は、名寄せ対象項目について予め規定されている関数であり、名寄せ定義に定義されているものとする。
【００１６】
続いて、名寄せ処理は、残りの名寄せ対象項目が有るか否かを判定する（ステップＳ１１３）。残りの名寄せ対象項目が有ると判定された場合には（ステップＳ１１３；Ｙｅｓ）、名寄せ処理は、残りの名寄せ対象項目について評価関数を適用すべく、ステップＳ１１０に移行する。
【００１７】
一方、残りの名寄せ対象項目が無いと判定された場合には（ステップＳ１１３；Ｎｏ）、名寄せ処理は、各名寄せ対象項目の評価値に名寄せ対象項目毎の重み付けを行い、重み付けを行った結果の各評価値を加算する（ステップＳ１１４）。そして、名寄せ処理は、加算結果の値を対象のレコード組に対する総合評価値として出力を行い（ステップＳ１１５）１組に対する照合処理を終える。
【００１８】
次に、名寄せ処理の具体例について、図２６および図２７を参照しながら説明する。図２６は、名寄せ定義のデータ構造の一例を示す図であり、図２６（Ａ）が、名寄せ定義の内容を示し、図２６（Ｂ）が、名寄せ定義の具体例を示す。図２７は、名寄せの具体例を説明する図である。
【００１９】
図２６（Ａ）に示すように、名寄せ定義は、名寄せ方法ｄ１、名寄せ元指定ｄ２、名寄せ先指定ｄ３、名寄せ対象項目指定ｄ４および閾値ｄ５を対応付けて定義される。名寄せ方法ｄ１には、名寄せの方法が指定される。例えば、名寄せの方法には、１つのレコード集合を対象として集合内のレコード間の総当りで名寄せを行い、一致しているレコードを検出して重複するレコードを除去する「自己名寄せ」がある。自己名寄せは、名寄せ元と名寄せ先が同じ集合なので、その構造（レコードの項目）も同じであるという特徴を有する。また、名寄せの方法には、名寄せ元および名寄せ先として異なるレコード集合を対象として名寄せ元レコードと名寄せ先レコードの組み合わせによる名寄せを行い、一致しているレコードを検出して該当レコード間の関連付けを行う「他者名寄せ」がある。他者名寄せは、名寄せ元と名寄せ先が異なる集合なので、一般的にその構造（レコードの項目）が異なるという特徴を有する。名寄せ元指定ｄ２には、名寄せ元のデータベース名等のアクセス情報および名寄せ元のレコードの項目が指定される。名寄せ先指定ｄ３には、名寄せ先のデータベース名等のアクセス情報および名寄せ先のレコードの項目が指定される。名寄せ対象項目指定ｄ４には、名寄せ対象項目が名寄せ元の項目と名寄せ先の項目の組み合わせとして指定され、名寄せ対象項目毎に適用される評価関数および重みが指定される。閾値ｄ５には、Ｗｈｉｔｅ判定用の上位閾値およびＢｌａｃｋ判定用の下位閾値が指定される。
【００２０】
図２６（Ｂ）に示すように、例えば、名寄せ方法ｄ１には、「自己名寄せ」が指定されている。名寄せ元指定ｄ２のアクセス情報には、「顧客表」が指定され、名寄せ元指定ｄ２のレコード情報には、ＩＤ（identification）、氏名、郵便番号、住所および生年月日の項目が指定されている。なお、名寄せ先指定ｄ３は、名寄せ方法が「自己名寄せ」の場合には、名寄せ元の情報と同様であるので定義が不要となる。名寄せ対象項目指定ｄ４には、名寄せ対象項目を氏名：氏名、郵便番号：郵便番号、住所：住所および生年月日：生年月日として指定されている。これは、名寄せ元の項目：名寄せ先の項目の組として名寄せ対象項目を指定しており、名寄せ方法が「自己名寄せ」の場合には、同じレコード構成なので一般的に同じ項目名となる。この名寄せ対象項目に対して、適用する評価関数と重みを指定する。例えば名寄せ対象項目が氏名：氏名の場合には、評価関数に「編集距離」、重みに０．３が指定されている。名寄せ対象項目が郵便番号：郵便番号の場合には、評価関数に「完全一致」、重みに０．２が指定されている。閾値ｄ５には、上位閾値に０．７２、下位閾値に０．２６が指定されている。以下では、同じ項目名を対とする名寄せ対象項目について、１つの項目名で表現することとする。例えば、「名寄せ対象項目氏名：氏名」を「名寄せ対象項目氏名」と表現する。なお、「編集距離」とは、名寄せ元と名寄せ先との名寄せ対象項目の値の照合において名寄せ先の値を名寄せ元の値に変形させる際の最小編集回数を距離として表す評価関数である。例えば、変形不要の場合には１．０を返し、全ての変形が必要な場合には０を返し、一部の変形で良い場合には変形回数に応じて変形回数が多くなる程小さくなる値であって０から１．０までの値を返す。また、「完全一致」とは、名寄せ元と名寄せ先との名寄せ対象項目の値の照合において２つの値が完全に一致するか否かを表す評価関数である。２つの値が完全に一致する場合には１．０を返し、それ以外は０を返す。なお、評価関数には、これらのみならず、名寄せ元の値について隣り合うＮ文字が名寄せ先の値に含まれる度合いを評価する「Ｎ−ｇｒａｍ」等がある。
【００２１】
図２７では、図２６で定義された名寄せ処理の一部として、名寄せ元の１件のレコードＭ１に対する名寄せ先との名寄せ処理の途中経過と結果を示す。名寄せ先の顧客表Ｍには、例えば２００万件のレコードが格納されている。そして、名寄せ処理は、これら各レコードを名寄せ先として名寄せ元のレコードＭ１との間で照合を行う。例えば、名寄せ処理は、照合の途中結果として、名寄せ元のレコードＭ１および名寄せ先のレコードＭ１〜Ｍ６の組毎に、評価関数の適用結果、重み付け結果および総合評価値を対応付けて出力する。そして、名寄せ処理は、照合後に、名寄せ元のレコードＭ１および名寄せ先のレコードＭ１〜Ｍ６の組毎に、名寄せに関する判定をし、判定結果を出力する。
【００２２】
しかしながら、大規模な名寄せにおいて、名寄せ結果の全体を明確に把握させることが困難であるという問題があった。すなわち、従来の名寄せ処理では、名寄せ元および名寄せ先のレコードについて、総当りで照合することとなるので、全ての組み合わせの照合結果を記憶するには相当な記憶容量が必要であり、その分析にも膨大な時間を要することとなる。加えて、名寄せに係る照合に要する処理時間が膨大となる。例えば、自己名寄せであって名寄せ元および名寄せ先が２００万件である場合には、２００万件×２００万件＝４兆組の組み合わせを照合することが必要となる。ここで、１組の照合結果に係るデータ容量が５０バイトであるとすると、全ての組の照合結果に係るデータ容量は２００テラバイト（ＴＢ）となり、その分析には膨大化時間を要する。そうすると、全ての組の照合結果を記憶し、記憶した全ての組の照合結果を分析して可視化することは現実的でないといえる。この結果、全ての組の照合結果を明確に把握させることは困難である。
【００２３】
また、名寄せ処理を適切に実行するためには経験に基づく設定と試行結果のフィードバックによる調整が必要であり、有効なフィードバックには名寄せ結果および照合結果の明確な把握が必要とされる。
【００２４】
１つの側面では、大規模な名寄せにおいて、名寄せ結果の全体を明確に把握させることを目的とし、二次的には名寄せ結果の全体を明確に把握させることによって適切な名寄せ設定の実現を支援することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００２５】
第１の案では、情報照合装置は、項目に対応した値の集合から構成される複数のレコードについて、レコード間を照合し、レコード間の同一性、類似性および関連性を判定する情報照合装置であって、複数のレコード間について、レコード間毎に照合した結果を示す照合結果値を取得し、取得した照合結果値を階級とする度数分布表を作成する指標情報作成部と、前記指標情報作成部によって作成された度数分布表に基づいて、複数の照合結果を総合的に評価する指標を出力する指標出力部とを備える。
【発明の効果】
【００２６】
大規模な名寄せにおいて、名寄せ結果の全体を明確に把握させることができる。また、名寄せ結果の全体を明確に把握させることによって適切な名寄せ設定の実現を支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】図１は、実施例に係る情報照合装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】図２は、総合評価値の正規化とＳｉｇｍｏｉｄ変換について説明する図である。
【図３】図３は、実施例に係る指標情報作成部による指標情報作成の具体例を説明する図である。
【図４】図４は、実施例に係る指標の具体例を説明する図である。
【図５】図５は、総合評価値（正規化された総合評価値）のヒストグラム算出の具体例を説明する図である。
【図６】図６は、判定結果数と割合の算出の具体例を説明する図である。
【図７】図７は、指標出力部によりＮｏ１〜Ｎｏ３の指標を組み合わせた場合の出力例を示す図である。
【図８Ａ】図８Ａは、Ｗｈｉｔｅのチェックポイントによる正解率の算出の具体例を説明する図である。
【図８Ｂ】図８Ｂは、Ｂｌａｃｋのチェックポイントによる正解率の算出の具体例を説明する図である。
【図９】図９は、指標出力部によりＮｏ４、Ｎｏ５の指標を組み合わせた場合の出力例を示す図である。
【図１０】図１０は、Ｎｏ６を適用する前のＮｏ１〜Ｎｏ３、Ｎｏ５の指標を組み合わせた場合の出力例を示す図である。
【図１１】図１１は、Ｎｏ６を適用した後のＮｏ１〜Ｎｏ３、Ｎｏ５の指標を組み合わせた場合の出力例を示す図である。
【図１２】図１２は、サンプルレコード出力部により出力された出力例を示す図である。
【図１３】図１３は、判定結果出力部による判定結果集計の出力例を示す図である。
【図１４】図１４は、調整ポリシーを「度数の変化量に基づく最適値」とした場合の最適閾値を説明する図である。
【図１５】図１５は、調整ポリシーを「Ｗｈｉｔｅ判定の正解率の変化量に基づく最適値」とした場合の最適閾値を説明する図である。
【図１６】図１６は、調整ポリシーを「Ｂｌａｃｋ判定の正解率の変化量に基づく最適値」とした場合の最適閾値を説明する図である。
【図１７】図１７は、閾値調整部による閾値調整の具体例を説明する図である。
【図１８】図１８は、閾値調整に伴う検討の具体例を説明する図である。
【図１９Ａ】図１９Ａは、実施例に係る指標情報作成処理の主処理の手順を示すフローチャートである。
【図１９Ｂ】図１９Ｂは、名寄せ結果の指標情報作成処理の手順を示すフローチャートである。
【図１９Ｃ】図１９Ｃは、チェックポイントの指標情報作成処理の手順を示すフローチャートである。
【図１９Ｄ】図１９Ｄは、名寄せを実行して指標情報を作成する処理の手順を示すフローチャートである。
【図２０】図２０は、実施例に係る可視化処理の手順を示すフローチャートである。
【図２１】図２１は、実施例に係る閾値調整の手順を示すフローチャートである。
【図２２】図２２は、実施例に係る情報照合システムの変形例を示す機能ブロック図である。
【図２３】図２３は、情報照合プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【図２４】図２４は、名寄せ機能を説明する図である。
【図２５】図２５は、名寄せ機能の動作を説明する図である。
【図２６】図２６は、名寄せ定義のデータ構造の一例を示す図である。
【図２７】図２７は、名寄せの具体例を説明する図である。
【図２８】図２８は、名寄せ処理の手順を示すフローチャートである。
【図２９】図２９は、照合処理の手順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】
【００２８】
以下に、本願の開示する情報照合装置、情報照合システム、情報照合方法および情報照合プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。以下の実施例では、情報照合装置を大規模な名寄せに適用した場合について説明する。なお、実施例によりこの発明が限定されるものではない。
【実施例】
【００２９】
［実施例に係る情報照合装置の構成］
図１は、実施例に係る情報照合装置の構成を示す機能ブロック図である。情報照合装置１は、項目に対応する値の集合から構成される複数のレコードについて、レコード間を照合し、レコード間の同一性、類似性および関連性を判定する装置である。図１に示すように、情報照合装置１は、記憶部１１および制御部１２を有する。
【００３０】
記憶部１１は、名寄せ元ＤＢ１１１、名寄せ先ＤＢ１１２、名寄せ定義１１３、チェックポイント１１４、名寄せ結果１１５および候補リスト１１６を有する。なお、記憶部１１は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ（flash  memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置である。
【００３１】
名寄せ元ＤＢ１１１は、名寄せするレコード（名寄せ元レコード）を複数記憶するＤＢ（database）である。名寄せ先ＤＢ１１２は、名寄せ相手となるレコード（名寄せ先レコード）を複数記憶するＤＢである。なお、名寄せ元ＤＢ１１１および名寄せ先ＤＢ１１２は、項目が完全に一致している場合であっても、項目が一部一致である場合であっても、項目が完全に一致していなくても一部の項目に関連性がある場合であっても良い。また、名寄せ元ＤＢ１１１および名寄せ先ＤＢ１１２が同じ情報を有するＤＢであっても良いし、１つのＤＢであっても良い。さらに、名寄せ元ＤＢ１１１は必ずしもＤＢ（Ｄａｔａｂａｓｅ）である必要はなく、レコードを順次取り出す機能を有すればＸＭＬやＣＳＶファイル等でも良い。同様に名寄せ先ＤＢ１１２は必ずしもＤＢ（Ｄａｔａｂａｓｅ）である必要はなく、レコードを順次取り出す機能とキー（ＩＤ）による検索機能を有すればＸＭＬやＣＳＶファイル等でも良い。
【００３２】
名寄せ定義１１３は、名寄せを行うために必要な名寄せ方法、名寄せ元指定、名寄せ先指定、名寄せ対象項目指定および閾値を対応付けて定義される。名寄せ方法には、自己名寄せまたは他者名寄せ等の名寄せの方法が指定される。名寄せ元指定には、名寄せ元ＤＢ１１１のデータベース名等のアクセス情報および名寄せ元ＤＢ１１１のレコードの項目が指定される。名寄せ先指定には、名寄せ先ＤＢ１１２のデータベース名等のアクセス情報および名寄せ先ＤＢ１１２のレコードの項目が指定される。名寄せ対象項目指定には、名寄せ対象項目が指定され、名寄せ対象項目毎に適用される評価関数および重みが指定される。閾値には、Ｗｈｉｔｅ判定用の上位閾値およびＢｌａｃｋ判定用の下位閾値が指定される。
【００３３】
名寄せ候補集合（図示せず）、は名寄せ部１２１のメモリ上に作成され、名寄せ元レコード１件毎に名寄せ先レコードとの組について、名寄せの照合結果を記憶する。なお、照合結果にはレコードの組毎に算出される総合評価値が含まれる。名寄せ結果１１５は、名寄せ元レコードおよび名寄せ先レコードの組について、名寄せの判定結果であって同一とみなすＷｈｉｔｅ判定または異なるとみなすＢｌａｃｋ判定の判定結果を記憶する。候補リスト１１６は、名寄せ元レコードおよび名寄せ先レコードの組について、名寄せの判定結果であって判定不能とみなすＧｒａｙ判定の判定結果を記憶する。なお、チェックポイント１１４については後述する。
【００３４】
制御部１２は、名寄せエンジン（名寄せ部１２１に相当）からの情報を入力として指標情報作成部１２２により作成されて提供される指標情報に基づいて名寄せ結果の可視化を行い、加えて名寄せ結果について総合的な判断に基づく閾値の調整を行う。さらに、制御部１２は、名寄せ部１２１、指標情報作成部１２２、可視化部１２３、サンプル抽出部１２４、判定結果集計部１２５および閾値調整部１２６を有する。なお、制御部１２は、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路またはＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等の電子回路である。
【００３５】
名寄せ部１２１は、名寄せ定義１１３を使って、名寄せ元ＤＢ１１１を名寄せ元とし、名寄せ先ＤＢ１１２を名寄せ先とした照合により名寄せを行う。例えば、名寄せ部１２１は、名寄せ元ＤＢ１１１に記憶された名寄せ元レコードおよび名寄せ先ＤＢ１１２に記憶された名寄せ先レコードの各名寄せ対象項目の値について照合し、名寄せ定義１１３に定義された名寄せ対象項目毎の評価関数を適用してそれぞれ評価値を算出する。そして、名寄せ部１２１は、算出した名寄せ対象項目毎の評価値を、名寄せ定義１１３に定義された名寄せ対象項目毎の重みで名寄せ対象項目毎に重み付けを行い、得られた各値を加算し、総合評価値を算出する。名寄せ部１２１は、名寄せ元レコードおよび名寄せ先レコードの組と総合評価値を対応付けて前述した名寄せ候補集合を内部に記憶する。さらに、名寄せ部１２１は、名寄せ定義１１３に定義された閾値に基づいて、名寄せ候補集合に属するレコードの組について名寄せに関する判定を行う。ここで、閾値に基づく判定処理を総合評価値の導出直後に実施して判定結果を１組の照合毎に出力するように構成してもよく、この場合には総合評価値を含む名寄せ候補集合を記憶する必要は無くなり、後述する指標情報作成部１２２は１組毎に照合結果（総合評価値等）と判定結果を名寄せ部１２１から取得する構成となる。以下の説明では、名寄せ部１２１は名寄せ元１レコード毎に対応する名寄せ先との照合結果を名寄せ候補集合として記憶する構成を例として使用する。
【００３６】
すなわち、名寄せ部１２１は、名寄せ候補集合に属するレコードの組について、総合評価値が上位閾値以上である場合には、同一とみなすＷｈｉｔｅ判定を判定結果として名寄せ結果１１５に格納する。また、名寄せ部１２１は、レコードの組について、総合評価値が下位閾値未満である場合には、異なるとみなすＢｌａｃｋ判定を判定結果として名寄せ結果１１５に格納する。また、名寄せ部１２１は、レコードの組について、総合評価値が上位閾値未満且つ下位閾値以上の場合には、判定不能とみなすＧｒａｙ判定を判定結果として候補リスト１１６に格納する。
【００３７】
指標情報作成部１２２は、名寄せ対象のレコードの組毎に生成される総合評価値等を名寄せ部１２１から取得し、取得した総合評価値等を用いて指標情報に必要な情報を作成して記憶し、可視化部１２３や閾値調整部１２６の要求に応じて指標情報を提供する。指標情報作成部１２２で作成されたこの情報は記憶部１１に指標情報１１７として記憶させるようにしても良い。この指標情報は、可視化部１２３によって名寄せ結果の可視化のために用いられる。例えば、指標情報作成部１２２は、名寄せ部１２１の名寄せ候補集合から名寄せ元レコードおよび名寄せ先レコードの組毎の総合評価値を取得する。また、指標情報作成部１２２は、名寄せ部１２１または後述する閾値調整部１２６から閾値を取得する。
【００３８】
また、指標情報作成部１２２は、レコードの組毎の総合評価値を階級とし、階級に含まれるレコードの組数（照合数）を度数とする度数分布表を指標情報として作成する。ここで、階級の幅は、後述する閾値調整部１２６によって調整可能とする閾値の粒度（最小単位）によって決定される。例えば、閾値の粒度を「０．ｘｘｘ」の有効桁３桁とすると、階級の幅は、０．００１となり、総合評価値０〜１の範囲では、階級数が１０００件となる。閾値の粒度のデフォルトは、後述する可視化部１２４によって出力されるヒストグラムの階級数の１０倍程度の数となるように設定される。なお、指標情報作成部１２２は、ヒストグラムの階級数を１００階級程度とし、その１０倍である１０００階級の度数分布表を提供することで、閾値調整に必要かつ十分な粒度で微調整が可能なヒストグラムを最小限の情報量で作成する。閾値の粒度と階級数は、利用者によって設定されても良い。
【００３９】
また、指標情報作成部１２２は、レコードの組毎の総合評価値および閾値について正規化をし、正規化された総合評価値についてシグモイド（Ｓｉｇｍｏｉｄ）変換をし、Ｓｉｇｍｏｉｄ変換後の総合評価値を階級とする度数分布表を作成する。例えば、指標情報作成部１２２は、上位閾値が１、下位閾値が−１となるように、レコードの組毎の総合評価値を正規化する。一例として、指標情報作成部１２２は、式（１）で示すように、総合評価値（旧評価値）を正規化し、正規化された総合評価値（新評価値）を算出する。なお、式（１）では、総合評価値を旧評価値とし、正規化された総合評価値を新評価値としている。また、式（１）では、正規化前の上位閾値を旧上位閾値とし、正規化前の下位閾値を旧下位閾値としている。
新評価値＝（（旧評価値−（（旧上位閾値＋旧下位閾値）÷２））×（２÷（旧上位閾値−旧下位閾値））・・・・・式（１）
【００４０】
また、Ｓｉｇｍｏｉｄ変換とは、式（２）で表されるＳｉｇｍｏｉｄ関数を用いて、正規化することにより総合評価値を確率に変換するものである。
【数１】
0005764942.tif 000002
【００４１】
ｘは、変換対象の上位閾値＝１、下位閾値−１として正規化された総合評価値であり、０を中心に−∞〜＋∞の値を示す。また、ｙは、確率であり、０．５（５０％）を中心に０〜１．０（０〜１００％）の値を示す。ａは、ゲインを指し、ゲインが大きくなるにしたがって、正規化された総合評価値の０付近（確率の０．５付近）を中心にして上位閾値と下位閾値の間および閾値付近を増幅（拡大）する効果がある。ａが１である場合を、標準Ｓｉｇｍｏｉｄ関数といい、以降の説明では、Ｓｉｇｍｏｉｄ関数を標準Ｓｉｇｍｏｉｄ関数として説明する。また、ｅは、ネイピア数（Nepier’s  constant）を指す。
【００４２】
ここで、総合評価値の正規化とＳｉｇｍｏｉｄ変換について、図２を参照しながら説明する。図２は、総合評価値の正規化とＳｉｇｍｏｉｄ変換について説明する図である。図２に示すように、ｘ軸は、正規化された総合評価値、ｙ軸は、Ｓｉｇｍｏｉｄ変換した結果である確率を示す。ここでは、上位閾値＝１．０、下位閾値＝−１となるように正規化された総合評価値をＳｉｇｍｏｉｄ変換する。これにより、正規化された総合評価値の０付近、すなわち下位閾値−１と上位閾値＋１との間の判定不能とみなすＧｒａｙ判定と閾値部分が上位閾値Ｕ≒０．７３、下位閾値Ｌ≒０．２７の範囲に増幅（拡大）され、中心を０．５（５０％）とし、０（０％）〜１．０（１００％）の範囲で示される確率として変換されることとなり、閾値付近の微妙な調整が容易になる。
【００４３】
図１に戻って、指標情報作成部１２２は、さらに、ＷｈｉｔｅのチェックポイントおよびＢｌａｃｋのチェックポイントについて、チェックポイント毎に名寄せ部１２１によって生成される総合評価値を取得し、取得した総合評価値を階級とする度数分布表を作成する。ここで、チェックポイントとは、予め同一か異なるかがわかっているレコードの組を指し、予め同一（Ｗｈｉｔｅ）であることがわかっているレコードの組をＷｈｉｔｅのチェックポイントといい、予め異なる（Ｂｌａｃｋ）ことがわかっているレコードの組をＢｌａｃｋのチェックポイントという。チェックポイントは予め記憶部１１のチェックポイント１１４として設定される。
【００４４】
また、指標情報作成部１２２は、度数分布表の階級毎に各階級のより中心値に近い一定数の総合評価値を持つレコードの組（サンプルレコードの組）を各階級と対応付けて記憶部１１に格納する。すなわち、指標情報作成部１２２は、レコードの組毎の総合評価値から算出される度数分布表と度数分布表の各階級に対応付けられたサンプルレコードの組を記憶しておくことによって、全レコードの組を記憶する場合と異なり、情報量の巨大化を防止できる。例えば、指標情報作成部１２２は、サンプルレコードの組について、階級毎に先着のＮ組を格納し、Ｎ組を格納した後はより中心に近い総合評価値を持つ組と順次入れ替えることで、最終的に中心値により近いＮ組のサンプルレコードの組を記憶部１１に格納する。なお、仮にＮ＝１０組として指標情報作成部１２２が作成した度数分布表を使用して、可視化部１２３で１０個の階級をまとめて１個の階級として可視化する場合には、可視化後の１階級あたりのサンプルレコード数は１００組となり、各階級のサンプルレコードの組は、階級の幅の１／１０毎に均等に１０件づつ保有することとなる。
【００４５】
ここで、指標情報作成部１２２による指標情報作成の具体例を、図３を参照しながら説明する。図３は、実施例に係る指標情報作成部による指標情報作成の具体例を説明する図である。図３に示すように、指標情報作成部１２２は、名寄せ部１２１の名寄せ候補集合に記憶された名寄せ元および名寄せ先のレコードの組毎の総合評価値を階級とし、各階級に該当するレコードの組の数を度数とした指標情報（Ｓｉｇｍｏｉｄ変換前の度数分布表）Ｈ１を作成する。そして、指標情報作成部１２２は、度数分布表Ｈ１の階級毎に、各階級の中心値に近い総合評価値を持つサンプルレコードの組をそれぞれＮ組記憶する。ここでは、例えば、階級−９．９８では、サンプルレコードのＮ組がファイルＰ１に記憶される。
【００４６】
また、指標情報作成部１２２は、名寄せ部１２１から取得した総合評価値について、上位閾値が１．０（ｕ０）、下位閾値が−１．０（ｌ０）となるように正規化を行い（この例では、名寄せ部１２１で既に正規化されているものとして説明している）、正規化した各値についてＳｉｇｍｏｉｄ変換をする。ここでは、Ｓｉｇｍｏｉｄ変換後の総合評価値が、正規化値１１７Ａとして示されている。そして、指標情報作成部１２２は、Ｓｉｇｍｏｉｄ変換後の総合評価値を階級とし、各階級に該当するレコードの組の数を度数とする指標情報（Ｓｉｇｍｏｉｄ変換済の度数分布表）Ｈ２を作成する。そして、指標情報作成部１２２は、度数分布表Ｈ２の階級毎に、各階級の中心値に近い総合評価値を持つサンプルレコードの組をＮ組記憶する。
【００４７】
図１に戻って、可視化部１２３は、可視化要求受付部１３１、指標出力部１３２、サンプルレコード出力部１３３および判定結果出力部１３４を有し、複数の名寄せの照合結果を可視化する指標を出力する。言い換えると、可視化部１２３は、指標情報作成部１２２によって作成された指標情報（度数分布表他）に基づいて、複数の名寄せの照合結果を総合的に評価する指標を出力する。加えて、可視化部１２３は、閾値の調整に応じた指標を出力したり、利用者からの指示にしたがってサンプルレコードを出力したり、判定結果の集計結果を出力する。
【００４８】
ここで、指標の具体例について、図４を参照しながら説明する。図４は、実施例に係る指標の具体例を説明する図である。図４では、Ｎｏ（ｓ０）毎に、指標名称ｓ１、入力データｓ２、導出手順ｓ３および用途ｓ４が対応付けられる。Ｎｏ（ｓ０）とは、指標を表す項番を示す。指標名称ｓ１とは、指標の名称を示す。入力データｓ２とは、指標を導出する際の入力データを示す。導出手順ｓ３とは、指標を導出する際の手順を示す。用途ｓ４とは、指標を出力した場合の用途を示す。
【００４９】
例えば、Ｎｏ（ｓ０）が「１」の場合、指標名称ｓ１を「総合評価値のヒストグラム」とする。この場合の導出手順ｓ３は、入力データｓ２を名寄せ元および名寄せ先の全てのレコードの組の総合評価値とし、全てのレコードの組の総合評価値を級数として、各級数の範囲内に含まれるレコード組の数を度数として度数分布表に集計し、ヒストグラムを表示する。用途ｓ４として、全てのレコードの組を対象として、総合評価値の分布を理解し、評価できる。なお、総合評価値の度数の集計は、指標情報作成部１２２によって行われる。
【００５０】
また、Ｎｏ（ｓ０）が「２」の場合、指標名称ｓ１を「閾値」とする。この場合の導出手順ｓ３は、入力データｓ２を閾値とし、各指標の座標に閾値を直線で表示する。用途ｓ４として、各指標の中で閾値の位置を確認できる。
【００５１】
また、Ｎｏ（ｓ０）が「３」の場合、指標名称ｓ１を「判定結果数（Ｗｈｉｔｅ、Ｇｒａｙ、Ｂｌａｃｋ）と割合」とする。この場合の導出手順ｓ３は、入力データｓ２を指標Ｎｏ１で作成した度数分布表および予測対象の閾値とする。そして、導出手順ｓ３は、与えられた閾値を前提として、指標Ｎｏ１で作成した度数分布表の各級数について集計を行い、Ｗｈｉｔｅ判定、Ｇｒａｙ判定およびＢｌａｃｋ判定について判定結果毎の度数の総数を算出し、全体数の中での割合を算出する。用途ｓ４として、閾値に基づく判定結果の予測を可能とする。
【００５２】
また、Ｎｏ（ｓ０）が「４」の場合、指標名称ｓ１を「チェックポイントの総合評価値のヒストグラム」とする。この場合の導出手順ｓ３は、入力データｓ２をＷｈｉｔｅのチェックポイントの総合評価値およびＢｌａｃｋのチェックポイントの総合評価値とする。そして、導出手順ｓ３は、ＷｈｉｔｅのチェックポイントおよびＢｌａｃｋのチェックポイント毎に総合評価値を級数とし、各級数に含まれるチェックポイントの組の数を度数とする度数分布表を作成して、ＷｈｉｔｅとＢｌａｃｋのチェックポイントに対する総合評価値のヒストグラムを表示する。用途ｓ４として、ＷｈｉｔｅとＢｌａｃｋのチェックポイントに関する総合評価値の分布を評価できる。
【００５３】
また、Ｎｏ（ｓ０）が「５」の場合、指標名称ｓ１を「チェックポイントによるＷｈｉｔｅ判定とＢｌａｃｋ判定の正解率」とする。この場合の導出手順ｓ３は、入力データｓ２をＷｈｉｔｅのチェックポイントの総合評価値およびＢｌａｃｋのチェックポイントの総合評価値とする。そして、導出手順ｓ３は、Ｗｈｉｔｅ判定の正解率はＮｏ４で導出したＷｈｉｔｅのチェックポイントに対応する総合評価値の度数分布表について、各級数を仮の上位閾値とした時のＷｈｉｔｅ判定結果について「Ｗｈｉｔｅ判定数÷Ｗｈｉｔｅチェックポイント数」としてＷｈｉｔｅ判定の正解率を導出する。また、Ｂｌａｃｋ判定の正解率はＮｏ４で導出したＢｌａｃｋのチェックポイントに対応する総合評価値の度数分布表について、各級数を仮の下位閾値とした時のＢｌａｃｋ判定結果について「Ｂｌａｃｋ判定数÷Ｂｌａｃｋチェックポイント数」としてＢｌａｃｋ判定の正解率を導出する。そして、各正解率をＮｏ４のヒストグラム上にプロットする。用途ｓ４として、Ｗｈｉｔｅ判定の正解率およびＢｌａｃｋ判定の正解率を全領域の閾値について確認できるので、正解率の視点で最適な閾値を導出できる。
【００５４】
また、Ｎｏ（ｓ０）が「６」の場合、指標名称ｓ１を「総合評価値の正規化とＳｉｇｍｏｉｄ変換」とする。この場合の導出手順ｓ３は、入力データｓ２をＮｏ１〜Ｎｏ５およびＮｏ７で使用した総合評価値および閾値とし、各閾値および総合評価値を正規化し、正規化した値をＳｉｇｍｏｉｄ関数を適用して変換し、変換した結果（ヒストグラムおよび閾値）を表示する。用途ｓ４として、閾値の間および閾値付近を増幅（拡大）することで、閾値付近を詳細に評価できる。なお、総合評価値の正規化、Ｓｉｇｍｏｉｄ変換は、指標情報作成部１２２によって行われる。また、この指標は、Ｎｏ（ｓ０）が「１」〜「５」および後述する「７」の指標に適用される。
【００５５】
また、Ｎｏ（ｓ０）が「７」の場合、指標名称ｓ１を「サンプルレコードの組」とする。この場合の導出手順ｓ３は、導出するポイントとなる総合評価値を入力データｓ２とする。そして、導出手順ｓ３は、利用者から指示された総合評価値と同じ評価のレコードの組を予め級数毎に取得したサンプルレコードの組から選定し、選定したレコードの情報を名寄せ元ＤＢ１１１および名寄せ先ＤＢ１１２から抽出して表示する。用途ｓ４として、利用者から指示された総合評価値付近のレコードの組を確認できる。
【００５６】
また、Ｎｏ（ｓ０）が「８」の場合、指標名称ｓ１を「判定結果集計」とする。この場合の導出手順ｓ３は、入力データｓ２を名寄せ結果１１５および候補リスト１１６とする。そして、導出手順ｓ３は、個々のレコードの組の判定結果を記憶する名寄せ結果と候補リストを集計して表示する。用途ｓ４として、Ｗｈｉｔｅ判定、Ｂｌａｃｋ判定およびＧｒａｙ判定の各判定結果を集計し、個々のレコードの組について判定結果の動向を確認できる。なお、各指標の導出手順ｓ３の詳細については、指標出力部１３２、サンプルレコード出力部１３３および判定結果出力部１３４において説明する。
【００５７】
図１に戻って、可視化要求受付部１３１は、キーボードから各種可視化要求を受け付け、受け付けた可視化要求に基づいて、処理を振り分ける。例えば、可視化要求受付部１３１は、Ｎｏ（ｓ０）が「１」から「６」までの指標に関する可視化要求を受け付けた場合には、受け付けた指標に関する可視化要求を指標出力部１３２に通知する。また、可視化要求受付部１３１は、Ｎｏ（ｓ０）が「７」の指標に関する可視化要求を受け付けた場合には、受け付けた指標「７」に関する可視化要求をサンプルレコード出力部１３３に通知する。この可視化要求には、利用者から指示された総合評価値が含まれる。また、可視化要求受付部１３１は、Ｎｏ（ｓ０）が「８」の指標に関する可視化要求を受け付けた場合には、受け付けた指標「８」に関する可視化要求を判定結果出力部１３４に通知する。また、可視化要求受付部１３１は、閾値調整に関する可視化要求を受け付けた場合、受け付けた閾値調整に関する可視化要求を閾値調整部１２６に通知する。なお、可視化要求受付部１３１は、１個の指標に関する可視化要求を受け付けても良いし、複数の指標に関する可視化要求を受け付けても良い。
【００５８】
指標出力部１３２は、指標情報作成部１２２によって作成された指標情報（度数分布表）に基づいて、複数の名寄せの照合結果を総合的に評価する指標を出力する。例えば、指標出力部１３２は、可視化要求受付部１３１によって指標に関する可視化要求を取得すると、取得した可視化要求に応じた指標を出力する。なお、指標出力部１３２は、可視化要求受付部１３１によって複数の指標に関する可視化要求を取得した場合には、複数の指標を順番に処理し、処理した結果を組み合わせて出力する。
【００５９】
指標出力部１３２は、指標がＮｏ（ｓ０）「１」の「総合評価値のヒストグラム」の場合、総合評価値の度数分布表を指標情報作成部１２２に要求する。そして、指標出力部１３２は、指標情報作成部１２２によって提供された度数分布表に基づいて、横軸を総合評価値である階級とし、縦軸を階級の度数とするヒストグラムを出力する。
【００６０】
また、指標出力部１３２は、正規化とＳｉｇｍｏｉｄ変換を行った総合評価値の度数分布表を指標情報作成部１２２に要求する。そして、指標出力部１３２は、指標情報作成部１２２によって提供された正規化とＳｉｇｍｏｉｄ変換を行った総合評価値の度数分布表に基づいて、横軸を正規化された総合評価値である階級とし、縦軸を階級の度数とするヒストグラムを出力する。なお、指標出力部１３２は、指標がＮｏ（ｓ０）「６」の「総合評価値の正規化とＳｉｇｍｏｉｄ変換」の場合に、指標情報作成部１２２によって提供されたＳｉｇｍｏｉｄ変換前（オリジナル）の総合評価値の度数分布表をＳｉｇｍｏｉｄ変換後の度数分布表に代えてヒストグラムを算出し出力する。
【００６１】
ここで、指標Ｎｏが「１」の正規化とＳｉｇｍｏｉｄ変換を行った総合評価値の度数分布表に基づいたヒストグラムの算出について、図５を参照しながら説明する。図５は、総合評価値（正規化された総合評価値）のヒストグラム算出の具体例を説明する図である。図５に示すように、指標出力部１３２は、Ｓｉｇｍｏｉｄ変換を行った総合評価値の指標情報（度数分布表）Ｈ２Ａを入力情報として、出力情報となるヒストグラム用の集計表Ｈ２Ｂを作成する。まず、ヒストグラムの仕様として横軸の最小値、最大値、階級の幅および階級の倍率が決定されると、指標出力部１３２は、度数分布表Ｈ２Ａの仕様とヒストグラムの仕様との差を検出して、検出した差を補正するべく、度数分布表Ｈ２Ａから集計表Ｈ２Ｂへの変換を行う。ここでは、度数分布表Ｈ２Ａの仕様は階級の倍率＝１倍、最小値＝０、最大値＝１．０、階級幅＝０．００１、階級数１０００であるとき、ヒストグラムの仕様として階級の倍率＝１００倍、最小値＝０、最大値＝１００、階級幅＝１と決定される。すると、ヒストグラムの階級数＝（最大値−最小値）÷階級幅＝（１００−０）÷１＝１００として導出できるので、度数分布表Ｈ２Ａの仕様とヒストグラムの仕様との差は、階級の倍率＝１００倍、最小値が（１００倍すると０なので）同じ、最大値が（１００倍すると１００なので）同じ、階級幅＝（１００倍すると０．１なので）１０倍、階級数＝０．１倍となる。そして、指標出力部１３２は、度数分布表Ｈ２Ａの階級の倍率を１００倍に拡大し、全領域の階級（０〜１００）について各階級の幅を１０倍に調整する。
【００６２】
すなわち、指標出力部１３２は、度数分布表Ｈ２Ａの１０個の階級を集計表Ｈ２Ｂの１つの階級に纏めるべくこれら階級に対応する度数を加算してヒストグラムのための集計表Ｈ２Ｂの１個の階級の度数を算出する。加えて、指標出力部１３２は、度数分布表Ｈ２Ａの１０個の階級のサンプルレコードの組を纏めてヒストグラムのための集計表Ｈ２Ｂの１個の階級に対応付ける。例えば、度数分布表Ｈ２Ａの階級が０．００１〜０．０１０を集計表Ｈ２Ｂの１つの階級（１）に纏めるべく、これら階級に対応する度数を加算してヒストグラム用集計表Ｈ２Ｂの度数ｈ１を算出し、サンプルレコードの組ｈ２を対応付ける。
【００６３】
指標出力部１３２は、指標がＮｏ（ｓ０）「２」の「閾値」の場合、指標情報作成部１２２から閾値を取得すると、取得した閾値をヒストグラムと合わせて出力する。この際、指標出力部１３２は、取得した閾値について、閾値を調整する最小単位の精度の１つ下の桁とするべくで丸めることが望ましい。丸めた閾値は階級の倍率に相当する補正が行われてヒストグラムと合成して表示される。図５の例では、上位閾値＝０．７３１０５８５７９であり、閾値の調整桁数＝０．００１なので、小数点以下４桁にするために小数点以下５桁を四捨五入して０．７３１１とする。さらに、階級の倍率である１００倍が行われ、ヒストグラム上の上位閾値は７３．１１となる。下位閾値も同様に２６．８９となる。なお、指標出力部１３２は、名寄せ部１２１で実際に使用された閾値を取得しても良いし、記憶部１１の名寄せ定義１１３として定義された閾値を取得しても良いし、閾値調整部１２６から調整済の閾値を取得しても良いし、名寄せにおいて教師あり学習を適用している場合には、学習結果として導出された論理的な閾値を取得しても良い。
【００６４】
指標出力部１３２は、指標がＮｏ（ｓ０）「３」の「判定結果数（Ｗｈｉｔｅ、Ｇｒａｙ、Ｂｌａｃｋ）と割合」の場合、指標情報作成部１２２から取得した度数分布表について閾値で階級の区間を設定し、区間毎に度数を集計する。そして、指標出力部１３２は、集計した区間毎の度数の合計および度数の合計の全体数における割合を出力する。この区間について、最小の階級から下位閾値未満までを異なるとみなすＢｌａｃｋ判定の区間、下位閾値から上位閾値未満までを判定不能とみなすＧｒａｙ判定の区間、上位閾値から最大の階級までを同一とみなすＷｈｉｔｅ判定の区間とする。
【００６５】
すなわち、指標出力部１３２は、区間毎の度数の合計に相当する判定結果数および判定結果数の全体数における割合を出力する。なお、指標出力部１３２は、指標がＮｏ（ｓ０）「６」の「総合評価値の正規化とＳｉｇｍｏｉｄ変換」の場合には、指標情報作成部１２２からＳｉｇｍｏｉｄ変換後の度数分布表を取得して判定結果数と割合を算出して出力する。この際に使用される閾値もＳｉｇｍｉｄ変換された値が使用される。また、指標としてＳｉｇｍｏｉｄ変換後が指定されていない場合には、指標情報作成部１２２からＳｉｇｍｏｉｄ変換前の度数分布表を取得して判定結果数と割合を算出して出力する。
【００６６】
ここで、指標「６」でＳｉｇｍｏｉｄ変換が指定されている場合の判定結果数と割合の算出について、図６を参照しながら説明する。図６は、判定結果数と割合の算出の具体例を説明する図である。図６は先述した図５と同じ入力情報を使用しており、図６に示すように、上位閾値ｕ２が７３．１１（０．７３１１）、下位閾値ｌ２が２６．８９（０．２６８９）であるので、指標出力部１３２は、Ｂｌａｃｋ判定の区間を最小の階級０．００１から下位閾値に対応する階級０．２６８までの区間とする。また、指標出力部１３２は、Ｇｒａｙ判定の区間を下位閾値に対応する階級０．２６９から上位閾値に対応する階級０．７３１までの区間とする。また、指標出力部１３２は、Ｗｈｉｔｅ判定の区間を上位閾値に対応する階級０．７３２から最大の階級１．０までの区間とする。
【００６７】
そして、指標出力部１３２は、区間毎の度数を合計し、区間毎の判定結果数を求める。ここでは、指標出力部１３２は、Ｂｌａｃｋ判定の区間の度数を合計し、合計した結果である２９８，９２２，９７３組をＢｌａｃｋ判定の判定結果数ＣＢとする。また、指標出力部１３２は、Ｇｒａｙ判定の区間の度数を合計し、合計した結果である４，５３４，８７５組をＧｒａｙ判定の判定結果数ＣＧとする。また、指標出力部１３２は、Ｗｈｉｔｅ判定の区間の度数を合計し、合計した結果である６１１，０５０組をＷｈｉｔｅ判定の判定結果数ＣＷとする。さらに、指標出力部１３２は、全体数が３０４，０６８，８９８組であるので、Ｇｒａｙ判定の区間の割合をＧｒａｙ判定の判定結果数ＣＧ÷全体数で算出し、算出した結果１．４９％を求める。この指標で導出され、表示される各区間の判定結果数および割合は、概算値であり、閾値を変化させた場合の各区間の判定結果数および割合を名寄せ処理をやり直すことなく推定するものである。すなわち、区間に相当する度数分布表の階級について、その度数を合計して当該区間の判定結果数を導出するため、閾値となる階級について、厳密には閾値が階級の中間に位置して１つの階級を分離する必要がある場合がある概算値である。具体的には図６においてＷｈｉｔｅ判定の区間である階級０．７３２の度数は、０．７３１を越えて０．７３２までの総合評価値となる組の数であるが、実際の上位閾値は０．７３１０５８５７９であるので、厳密な閾値は階級０．７３２の間に位置し、その度数の一部はＧｒａｙ判定となる組が含まれるので、最大当該階級の度数に相当する誤差を生じる可能性がある。但し、調整可能な閾値の桁数に相当する階級の幅を持たせることにより、閾値調整の結果を予想する目的では十分な精度を確保することができるため、実用上は有効である。
【００６８】
ここで、指標出力部１３２がＮｏ「１」からＮｏ「３」までの複数の指標を組み合わせて出力した場合の具体例について、図７を参照しながら説明する。図７は、指標出力部によりＮｏ１〜Ｎｏ３の指標を組み合わせた場合の出力例を示す図である。図７に示すように、指標出力部１３２は、Ｎｏ「１」の指標である「総合評価値のヒストグラム」とＮｏ「２」の指標である「閾値」とＮｏ「３」の指標である「判定結果数と割合」とを組み合わせて出力する。また、図７はＳｉｇｍｏｉｄ変換した各指標値を使用しているので、Ｎｏ「６」の指標である「正規化とＳｉｇｍｏｉｄ変換」も組み合わせた例である。
【００６９】
ここでは、「総合評価値のヒストグラム」としてＳｉｇｍｏｉｄ変換により正規化された総合評価値のヒストグラムＨＧが示されている。このヒストグラムの仕様は、階級の倍率＝１００倍、最小値＝０、最大値＝１００、階級幅＝１、階級数１００であり、度数は０〜１００（万件）の範囲を表示している。また、「閾値」として下位閾値ｌ２および上位閾値ｕ２と閾値の中心が示されている。さらに、「判定結果数と割合」としてＢｌａｃｋ判定の判定結果数ＣＢとＧｒａｙ判定の判定結果数ＣＧとＷｈｉｔｅ判定の判定結果数ＣＷと各判定結果数の全体数における割合が示されている。
【００７０】
図１に戻って、指標出力部１３２は、指標がＮｏ（ｓ０）「４」の「チェックポイントの総合評価値のヒストグラム」の場合、指標情報作成部１２２によって提供されたチェックポイントの度数分布表に基づいて、ヒストグラムを出力する。例えば、指標出力部１３２は、横軸を総合評価値である階級とし、縦軸を階級毎のチェックポイントの件数である度数とし、縦軸の中心を０件とし、中心より上方向にＷｈｉｔｅのヒストグラムを出力し、中心より下方向にＢｌａｃｋのヒストグラムを出力する。また、指標出力部１３２は、閾値を組み合わせて出力することにより、閾値によって分割されるＷｈｉｔｅ判定となる領域の総合評価値、Ｇｒａｙ判定となる領域の総合評価値、およびＢｌａｃｋ判定となる領域の総合評価値におけるチェックポイントの度数分布を判りやすく出力できる。ここでは、ＷｈｉｔｅのヒストグラムとＢｌａｃｋのヒストグラムを上下に分けて１つのグラフにする場合について説明しているが、各ヒストグラムを別々に表示しても良い。なお、指標出力部１３２は、指標がＮｏ（ｓ０）「６」の「総合評価値の正規化とＳｉｇｍｏｉｄ変換」の場合に、指標情報作成部１２２によって提供されたＳｉｇｍｏｉｄ変換後のチェックポイントの度数分布表基づいてヒストグラムを出力する。
【００７１】
指標出力部１３２は、指標がＮｏ（ｓ０）「５」の「チェックポイントによるＷｈｉｔｅ判定とＢｌａｃｋ判定の正解率」の場合、指標情報作成部１２２によって提供されたＷｈｉｔｅのチェックポイントの度数分布表に基づいて、Ｗｈｉｔｅのチェックポイントの正解率を各階級が上位閾値である場合について階級毎に算出する。そして、指標出力部１３２は、算出したＷｈｉｔｅ判定の正解率を指標として出力する。また、指標出力部１３２は、指標情報作成部１２２によって提供されたＢｌａｃｋのチェックポイントの度数分布表に基づいて、Ｂｌａｃｋのチェックポイントの正解率を各階級が下位閾値である場合について階級毎に算出する。そして、指標出力部１３２は、算出したＢｌａｃｋ判定の正解率を指標として出力する。これらの正解率は、横軸を総合評価値である階級とし、縦軸を百分率（０％〜１００％）で表す正解率として出力する。
【００７２】
ここで、指標「６」の「総合評価値の正規化とＳｉｇｍｏｉｄ変換」が指定されている場合の、指標「５」のチェックポイントによるＷｈｉｔｅ判定の正解率の算出について、図８Ａを参照しながら説明する。図８Ａは、Ｗｈｉｔｅのチェックポイントによる正解率の算出の具体例を説明する図である。図８Ａに示すように、指標出力部１３２は、Ｓｉｇｍｏｉｄ変換を行った総合評価値の指標情報（度数分布表）であってＷｈｉｔｅのチェックポイントの度数分布表Ｈ３Ａを入力情報として、出力情報となるヒストグラム用の集計表Ｈ３Ｂを作成する。なお、指標情報（度数分布表）からヒストグラム用の集計表Ｈ３Ｂへの算出については、この指標で追加する累積ｃ１および正解率ｃ２を除く項目（行）は図５の総合評価値のヒストグラムの算出で説明したとおりであるので、この説明を省略する。
【００７３】
まず、指標出力部１３２は、指標情報として入力した度数分布表に累積ｃ１と正解率ｃ２の項目（行）を追加する。次に、指標出力部１３２は、最上位（Ｗｈｉｔｅ寄り）の階級については、その階級の度数を類型とし、その他の階級についてはより上位の階級から順に度数を累積（一つ上位の階級の累積の値について、自身の度数を加算）して各階級の累積ｃ１を算出する。加えて、指標出力部１３２は、階級毎に累積ｃ１を全体数で割ることによりＷｈｉｔｅ判定の正解率ｃ２を算出する。ここでは、Ｗｈｉｔｅのチェックポイントの全体数が８７０組であるとすると、階級が１．０の場合、累積ｃ１は１であり、正解率ｃ２は１を８７０組で割った結果を百分率で表した０．１１（％）となる。また、階級が０．９９９の場合、累積ｃ１は自己の度数７を１つ上位の階級の累積である１に加算した８であり、正解率ｃ２は８を８７０で割った結果を百分率で表した０．９１（％）となる。
【００７４】
そして、Ｗｈｉｔｅのチェックポイントの度数分布表Ｈ３Ａに追加した２つの項目（累積ｃ１、正解率ｃ２）について、ヒストグラム用の集計表Ｈ３Ｂの同項目（累積、正解率）に対応する階級の最も下位の階級に相当する度数分布表Ｈ３Ａの値を集計表Ｈ３Ｂの同項目の値として設定する。ここでは、集計表Ｈ３Ｂの階級１について、対応する度数分布表Ｈ３Ａの階級は０．００１〜０．００１０なので、その中で最も下位である度数分布表Ｈ３Ａの階級０．００１の累積と正解率が集計表Ｈ３Ｂの階級１の累積と正解率となる。
【００７５】
また、指標「６」の「総合評価値の正規化とＳｉｇｍｏｉｄ変換」が指定されている場合の、指標「５」のチェックポイントによるＢｌａｃｋ判定の正解率の算出について、図８Ｂを参照しながら説明する。図８Ｂは、Ｂｌａｃｋのチェックポイントによる正解率の算出の具体例を説明する図である。図８Ｂに示すように、指標出力部１３２は、Ｓｉｇｍｏｉｄ変換を行った総合評価値の指標情報（度数分布表）であってＢｌａｃｋのチェックポイントの度数分布表Ｈ４Ａを入力情報として、出力情報となるヒストグラム用の集計表Ｈ４Ｂを作成する。なお、指標情報（度数分布表）からヒストグラム用の集計表Ｈ４Ｂへの算出については、この指標で追加する累積ｃ３および正解率ｃ４を除く項目（行）は図５の総合評価値のヒストグラムの算出で説明したとおりであるので、この説明を省略する。
【００７６】
まず、指標出力部１３２は、指標情報として入力した度数分布表に累積ｃ３と正解率ｃ４の項目（行）を追加する。次に、指標出力部１３２は、最上位の階級については、その累積の値を全体数から自身の度数を減じた値とし、その他の階級については、より上位の階級から順に一つ上の階級の累積の値から当該階級の度数を減算して各階級の累積ｃ３を算出する。加えて、指標出力部１３２は、階級毎に累積ｃ３を全体数で割ることによりＢｌａｃｋ判定の正解率ｃ４を算出する。ここでは、Ｂｌａｃｋのチェックポイントの全体数が１３４０であるとすると、階級が１．０の場合、累積ｃ３は全体数１３４０−度数０で算出される１３４０であり、正解率ｃ４は累積１３４０を全体数１３４０で割った結果を百分率で表した１００（％）となる。また、階級が０．９９９の場合、累積ｃ３は一つ上の階級（１．０）の累積１３４０から自身の度数０を減じた１３４０であり、正解率ｃ４は累積１３４０を全体数１３４０で割った結果を百分率で表した１００（％）となる。また、階級が０．７３１の場合は、累積ｃ３は一つ上の階級（０．７３２）の累積１２８６から自己の度数１を減算した１２８５であり、正解率ｃ４は１２８５を１３４０で割った結果を百分率で表した９５．９０（％）となる。
【００７７】
そして、Ｂｌａｃｋのチェックポイントの度数分布表Ｈ４Ａに追加した２つの項目（累積ｃ３、正解率ｃ４）について、ヒストグラム用の集計表Ｈ４Ｂの同項目（累積、正解率）に対応する階級の最も下位の階級に相当する度数分布表Ｈ４Ａの値を集計表Ｈ４Ｂの同項目の値として設定する。ここでは、集計表Ｈ４Ｂの階級１について、対応する度数分布表Ｈ４Ａの階級は０．００１〜０．００１０なので、その中で最も下位である度数分布表Ｈ４Ａの階級０．００１の累積と正解率が集計表Ｈ４Ｂの階級１の累積と正解率となる。なお、図８Ａおよび図８Ｂでは、累計および正解率の項目をチェックポイントの度数分布表（Ｈ３Ａ、Ｈ４Ａ）に対して追加しているが、ヒストグラム集計表（Ｈ３Ｂ、Ｈ４Ｂ）に対して追加する構成にしても良い。この場合の累積と正解率の前述した方法で導出できる。
【００７８】
また、指標出力部１３２がＮｏ「４」およびＮｏ「５」の複数の指標を組み合わせて出力した場合の具体例は、図９のように表わすことができる。図９は、指標出力部によりＮｏ４、Ｎｏ５の指標を組み合わせた場合の出力例を示す図である。この場合も指標Ｎｏ「６」のＳｉｇｍｏｉｄ変換も併せて指定されている例である。図９に示すように、指標出力部１３２は、Ｎｏ「４」の指標である「チェックポイントの総合評価値のヒストグラム」とＮｏ「５」の指標である「チェックポイントによるＷｈｉｔｅ判定とＢｌａｃｋ判定の正解率」とを組み合わせて出力する。ここでは、Ｗｈｉｔｅのチェックポイントにおける総合評価値のヒストグラムとしてＨ１Ｇが示され、Ｂｌａｃｋのチェックポイントにおける総合評価値のヒストグラムとしてＨ２Ｇが示されている。また、Ｗｈｉｔｅ判定の正解率としてＲ１Ｇが示され、Ｂｌａｃｋ判定の正解率としてＲ２Ｇが示されている。
【００７９】
ここで、正解率の解釈について説明する。例えば、下位閾値を２７にすると、Ｗｈｉｔｅ判定の正解率ｒ１は９９．２０％である。このＷｈｉｔｅ判定の正解率９９．２０％とは、下位閾値を２７としたときに、同一と判定すべきＷｈｉｔｅのチェックポイントのうち０．８％を異なる（Ｂｌａｃｋ）と判定してしまう誤りが生じていることを示している。また、上位閾値を７３にすると、Ｂｌａｃｋ判定の正解率ｒ２は９６．１９％である。このＢｌａｃｋ判定の正解率９６．１９％とは、上位閾値を７３としたときに、異なると判定すべきＢｌａｃｋのチェックポイントのうち３．８１％を同一（Ｗｈｉｔｅ）と判定してしまう誤りが生じていることを示している。加えて、最下位の階級におけるＢｌａｃｋ判定の正解率ｒ３は５１．１２％を示す。このＢｌａｃｋ判定の正解率５１．１２％とは、下位閾値を０としたとき、すなわち照合結果を全て一致（Ｗｈｉｔｅ）または判定不能（Ｇｒａｙ）と判定したときのＢｌａｃｋ判定の正解率となる。さらに、最下位の階級におけるＷｈｉｔｅ判定の正解率ｒ４は９９．３１％を示す。このＷｈｉｔｅ判定の正解率９９．３１％とは、上位閾値を０としたとき、すなわち照合結果を全て同一と判定したときのＷｈｉｔｅ判定の正解率となる。
【００８０】
これらの正解率（ｒ３、ｒ４）は照合前に事前に照合対象の組み合わせから不要と判断できる組を排除する処理を実行した場合に、排除する処理の能力と正しさを示すものである。すなわち、ｒ３は事前に排除する処理で不一致（Ｂｌａｃｋ）の５１．１２％は排除できるという意味で排除する処理の能力を示し、ｒ４は事前に排除する処理で本来照合で一致する（Ｗｈｉｔｅ）と判定すべき組の０．７９％を誤って排除しているという意味で排除する処理の正しさを評価できる値である。
【００８１】
図１に戻って、指標出力部１３２は、指標がＮｏ（ｓ０）「６」の「総合評価値の正規化とＳｉｇｍｏｉｄ変換」の場合、指標情報作成部１２２によって提供されたＳｉｇｍｏｉｄ変換後の度数分布表や閾値を適用する。逆に指標がＮｏ（ｓ０）「６」が指定されない場合は、指標情報作成部１２２によって提供されたＳｉｇｍｏｉｄ変換していない度数分布表や閾値を適用する。なお、Ｎｏ「６」の適用は、Ｎｏ「１」〜Ｎｏ「５」およびＮｏ「７」であるものとする。
【００８２】
ここで、Ｎｏ「６」の適用前後のＮｏ「１」〜Ｎｏ「３」、Ｎｏ「５」の指標を組み合わせた場合の出力例について、図１０および図１１を参照しながら説明する。図１０は、Ｎｏ６を適用する前のＮｏ１〜Ｎｏ３、Ｎｏ５の指標を組み合わせた場合の出力例を示し、図１１は、Ｎｏ６を適用した後のＮｏ１〜Ｎｏ３、Ｎｏ５の指標を組み合わせた場合の出力例を示す。
【００８３】
図１０に示すように、正規化とＳｉｇｍｏｉｄ変換前では、名寄せ対象項目毎の評価関数の評価値に名寄せ対象項目毎の重み付けをして得た値を加算した総合評価値についての度数分布表に基づくヒストグラムが示されている。そして、下位閾値を７３、上位閾値８３として、Ｂｌａｃｋ判定、Ｇｒａｙ判定およびＷｈｉｔｅ判定の各判定結果数が示されている。さらに、チェックポイントによるＷｈｉｔｅ判定およびＢｌａｃｋ判定の正解率が示されている。かかる正規化とＳｉｇｍｏｉｄ変換前の出力は、全域を均等に概観する用途に適している。
【００８４】
図１１に示すように、正規化とＳｉｇｍｏｉｄ変換後では、中心の閾値７８が５０に対応し、上位閾値８３および下位閾値７３がそれぞれ７３および２７に対応している。そして、さらに上位閾値と下位閾値との間と閾値付近を拡大するように総合評価値の正規化とＳｉｇｍｏｉｄ変換した結果の度数分布表に基づくヒストグラムが示されている。さらに、Ｂｌａｃｋ判定、Ｇｒａｙ判定およびＷｈｉｔｅ判定の各判定結果数が示され、ＷｈｉｔｅおよびＢｌａｃｋのチェックポイントの正解率が示されている。かかる正規化とＳｉｇｍｏｉｄ変換後では、上位閾値と下位閾値との間と閾値付近が拡大され、閾値を微調整する用途に適している。
【００８５】
図１に戻って、サンプルレコード出力部１３３は、指標がＮｏ（ｓ０）「７」の「サンプルレコードの組」の場合、可視化対象の総合評価値を可視化要求受付部１３１から取得し、取得した総合評価値に対応するサンプルレコードの組を出力する。例えば、サンプルレコード出力部１３３は、可視化要求から利用者が指示した総合評価値を取得する。そして、サンプルレコード出力部１３３は、取得した総合評価値のＳｉｇｍｏｉｄ変換の有無により決定する、指標情報作成部１２２によって作成された度数分布表からサンプルレコード組のＩＤを抽出する。すなわち、サンプルレコード出力部１３３は、可視化要求受付部１３１から取得した総合評価値を範囲に含む度数分布表の階級を選択し、選択した階級に対応付けられたサンプルレコードＩＤの組を抽出する。この度数分布表は、Ｓｉｇｍｏｉｄ変換の無しの場合は図３で説明したＳｉｇｍｏｉｄ変換前の度数分布表Ｈ１から作成した度数分布表を指し、Ｓｉｇｍｏｉｄ変換の有の場合は図３で説明したＳｉｇｍｏｉｄ変換済の度数分布表Ｈ２から作成した度数分布表を指す。そして、サンプルレコード出力部１３３は、抽出したサンプルレコード組のＩＤを、後述するサンプル抽出部１２４に引き渡す。そして、サンプルレコード出力部１３３は、引き渡したサンプルレコード組のＩＤに対応する実際のレコードの内容をサンプル抽出部１２４から受け取り、受け取ったレコードの内容を出力する。
【００８６】
判定結果出力部１３４は、指標がＮｏ（ｓ０）「８」の「判定結果集計」の場合、名寄せ元および名寄せ先の各レコードの組の判定結果について、名寄せの判定に用いられた以前の判定基準による判定結果との差を集計して出力する。なお、名寄せの判定に用いられた判定基準には、閾値が含まれものとする。例えば、判定結果出力部１３４は、「判定結果集計」の可視化要求を取得すると、新旧の閾値に基づく判定結果を集計する旨を後述する判定結果集計部１２５に通知する。そして、判定結果出力部１３４は、新旧の閾値に基づく判定結果を集計した結果を判定結果集計部１２５から受け取り、受け取った集計結果を出力する。
【００８７】
サンプル抽出部１２４は、サンプルレコード出力部１３３から可視化対象のサンプルレコード組のＩＤを取得すると、取得したサンプルレコード組のＩＤをキーとして、サンプルレコードの組の実際のレコードを名寄せ元ＤＢ１１１および名寄せ先ＤＢ１１２から検索する。そして、サンプル抽出部１２４は、検索したサンプルレコードの組をサンプルレコード出力部１３３に引き渡す。
【００８８】
ここで、サンプル抽出部１２４によって抽出されたサンプルレコードの組をサンプルレコード出力部１３３により出力された出力例について、図１２および図５を参照しながら説明する。図１２は、サンプルレコード出力部により出力された出力例を示す図である。図１２に示すように、サンプルレコード出力部１３３は、利用者から指示された総合評価値近辺の名寄せ元および名寄せ先のサンプルレコードの組を度数分布表から抽出して実際のサンプルレコードの組を表示する。
【００８９】
ここでは、サンプルレコード出力部１３３は、指示された総合評価値が例えばＳｉｇｍｏｉｄ変換された７３．０であるとすると、Ｓｉｇｍｏｉｄ変換済の度数分布表である図５に示す指標Ｈ２Ａから作成した現在表示中の度数分布表Ｈ２Ｂを対象として選択し、対象の度数分布表Ｈ２Ｂにおける当該総合評価値近辺のサンプレコードの組として、指定された総合評価値の階級７３に対応するサンプルであるＳ７２１〜Ｓ７３０から総合評価値７２．８５と７３．０４のサンプルレコードの組を抽出する。そして、サンプルレコード出力部１３３は、総合評価値７２．８５と７３．０４の各サンプルレコードの組のＩＤとして、ＩＤ「１０００１００」：「１００１１３」とＩＤ「１００１０１」：「１００１２１」を取り出し、サンプル抽出部１２４に渡す。サンプルレコードの組のＩＤを受け取ったサンプル抽出部１２４は、総合評価値７２．８５のサンプルレコードの組について、ＩＤ「１０００１００」をキーにして名寄せ元ＤＢ１１１からレコードを検索し、ＩＤ「１０００１１３」をキーにして名寄せ先ＤＢ１１２からレコードを検索する。加えて、サンプル抽出部１２４は、総合評価値７３．０４のサンプルレコードの組について、ＩＤ「１０００１０１」をキーにして名寄せ元ＤＢ１１１からレコードを検索し、ＩＤ「１０００１２１」をキーにして名寄せ先ＤＢ１１２からレコードを検索する。そして、サンプルレコード出力部１３３は、サンプル抽出部１２４によって検索されたサンプルレコードの組についてそれぞれ出力する。ここでは、総合評価値が７２．８５の名寄せ元および名寄せ先のレコード組ｓｒ１および総合評価値が７３．０４の名寄せ元および名寄せ先のレコード組ｓｒ２が出力される。
【００９０】
例えば、図１２の例で指定している総合評価値７３は、図１１の例における上位閾値であり、閾値付近のサンプルレコードを実際に確認しながら後述する閾値調整をすることができる機能である。ここでは、サンプルレコード出力部１３３が指定された総合評価値の前後各１組のサンプルレコードを抽出して表示する例を示した。しかしながら、サンプルレコード出力部１３３によるサンプルレコードの抽出方法および抽出するサンプル数は予めサンプルレコード出力部１３３に設定する方法または、可視化要求部１３１を介して利用者が指定する方法により任意に決定することができる。
【００９１】
判定結果集計部１２５は、新旧の閾値に基づく判定結果を集計する旨を判定結果出力部１３４から取得すると、新旧の閾値による名寄せの判定結果をそれぞれ取得して、個々のレコードの組について、判定結果の動向チェックを行う。例えば、判定結果集計部１２５は、名寄せの判定結果である、Ｗｈｉｔｅ判定リスト、Ｇｒａｙ判定上部の判定リストおよびＧｒａｙ判定下部の判定リストを記憶部１１の一時領域に予め記憶しておき、この一時領域から旧閾値に基づく判定結果を取得する。また、判定結果集計部１２５は、旧閾値に基づく名寄せの判定結果の全体数を記憶部１１の一時領域に予め記憶する。このとき、判定結果集計部１２５は、Ｂｌａｃｋ判定の判定結果を一時領域に記憶しないものとする。Ｂｌａｃｋ判定の判定結果は、全体数からＷｈｉｔｅ判定リスト、Ｇｒａｙ判定上部の判定リストおよびＧｒａｙ判定下部の判定リストの各組数を減じた残りの数として求められるからである。また、判定結果集計部１２５は、新閾値に基づく名寄せの判定結果である、Ｗｈｉｔｅ判定リストを名寄せ結果１１５から取得し、Ｇｒａｙ判定上部および下部の判定リストを候補リスト１１６から取得する。
【００９２】
なお、Ｇｒａｙ判定上部の判定リストとは、上位閾値と下位閾値との中心から上位閾値未満の総合評価値となる判定結果のリストであり、以降では「ＧｒａｙＵ」と略記する。一方、Ｇｒａｙ判定下部の判定リストとは、下位閾値以上の総合評価値であって閾値の中心未満の総合評価値となる判定結果のリストであり、以降では「ＧｒａｙＬ」と略記する。
【００９３】
また、判定結果集計部１２５は、旧閾値に基づく判定結果の個々のレコードの組について、新閾値に基づく判定結果と比較して集計する。例えば、判定結果集計部１２５は、旧閾値に基づく判定結果がＷｈｉｔｅ判定であったレコードの組について、新閾値に基づく判定結果がＧｒａｙＵ判定となった場合には、Ｗｈｉｔｅ判定からＧｒａｙＵ判定への変化数をレコードの組数分だけ加算する。また、判定結果集計部１２５は、旧閾値に基づく判定結果がＷｈｉｔｅ判定であったレコードの組について、新閾値に基づく判定結果がＧｒａｙＬ判定となった場合には、Ｗｈｉｔｅ判定からＧｒａｙＬ判定への変化数をレコードの組数分だけ加算する。同様に、判定結果集計部１２５は、Ｗｈｉｔｅ判定からＢｌａｃｋ判定、ＧｒａｙＵ判定から各判定およびＢｌａｃｋ判定から各判定への変化数を算出する。
【００９４】
ここで、判定結果を集計した出力例について、図１３を参照しながら説明する。図１３は、判定結果出力部による判定結果集計の出力例を示す図である。図１３に示すように、判定結果出力部１３４は、旧閾値によるＷｈｉｔｅ、ＧｒａｙＵ、ＧｒａｙＬおよびＢｌａｃｋの各判定結果の数と判定結果の全体数とを出力する。また、判定結果集計部１２５は、旧閾値によるＢｌａｃｋの判定数を、一時領域に予め記憶された全体数、Ｗｈｉｔｅの判定数、ＧｒａｙＵの判定数およびＧｒａｙＬの判定数を用いて、式（３）で示すように算出する。
Ｂｌａｃｋ判定数ＣＢＯ＝全体数ＣＡＯ−Ｗｈｉｔｅ判定数ＣＷＯ−ＧｒａｙＵ判定数ＣＧＵＯ−ＧｒａｙＬ判定数ＣＧＬＯ・・・式（３）
ここでは、Ｂｌａｃｋ判定数ＣＢＯは、式（３）に基づいて２９８，９２２，９７３組となる。
【００９５】
また、判定結果出力部１３４は、旧閾値による各判定結果に存在する個々のレコードの組について、新閾値による各判定結果との比較を行い、新閾値による各判定結果へ変化した数および変化しない数を出力する。ここでは、例えば、旧閾値による判定でＷｈｉｔｅ判定だったものが新閾値による判定でＧｒａｙＬ判定となったレコードの組数が９，４９７組（ＣＷＬ）存在することが表される。このレコードの組数は、判定結果集計部１２５によって旧閾値によるＷｈｉｔｅ判定リストに存在するレコードの組の中で、新閾値によるＧｒａｙＬ判定リストにも存在するレコードの組の数として集計される。一方、旧閾値による判定でＷｈｉｔｅ判定だったものが新閾値による判定でＢｌａｃｋ判定となったレコードの組数が７，６０５組（ＣＷＢ）存在することが表される。このレコードの組数は、判定結果集計部１２５によって旧閾値によるＷｈｉｔｅ判定リストに存在するレコードの組の中で、新閾値によるＷｈｉｔｅ，ＧｒａｙＵ，ＧｒａｙＬのいずれのリストにも存在しないレコードの組の数として集計される。
【００９６】
さらに、旧閾値による判定でＢｌａｃｋ判定だったものが新閾値による判定でＷｈｉｔｅ判定となったレコードの組数が２０６，８３２組（ＣＢＷ）存在することが表される。このレコードの組数は、判定結果集計部１２５によって新閾値によるＷｈｉｔｅ判定リストに存在するレコードの組の中で、旧閾値によるいずれのリストにも存在しないレコードの組の数として集計される。
【００９７】
このように、判定結果出力部１３４は、Ｂｌａｃｋ判定リストを記憶しない場合であっても、個々のレコードの組について、判定結果の変化を全て可視化する。また、各判定リストには、１個のレコードの組につきレコードの識別番号の組のみが記憶される。新旧閾値の全ての判定結果をレコードの組とともに記憶すると、記憶すべき情報量は、式（４）に示すとおりとなる。なお、１レコードの情報量を３０バイトとする。
１レコードの情報量（３０バイト）×（旧閾値による判定結果の全体数（３０４，０６８，８９８）＋新閾値による判定結果の全体数（３０４，０６８，８９８））≒１８，２４４（ＭＢ）・・・式（４）
一方、Ｂｌａｃｋ判定の判定結果を記憶しない場合の記憶すべき情報量は、式（５）に示すとおりとなる。なお、１レコードの情報量を２０バイトとする。ここで、１レコードの情報量が従来の方法と比べて１０バイト少ないと仮定しているのは、レコードの識別番号の組のみを記憶し、予め分類することにより判定結果を記憶する必要が無いことによる。
１レコードの情報量（２０バイト）×（旧閾値による判定結果の全体数（５，１４５，９２５）＋新閾値による判定結果の全体数（８，５４７，４６５））≒２７４（ＭＢ）・・・式（５）
このように、Ｂｌａｃｋ判定の判定結果を記憶しないので、Ｗｈｉｔｅ判定とＧｒａｙ判定の情報量はＢｌａｃｋ判定を記憶する場合と比較して１．５％となり、記憶すべき情報量を現実的なものとすることができる。
【００９８】
図１に戻って、閾値調整部１２６は、可視化部１２３によって出力された閾値を、手動または自動で変更し、指標情報作成部１２２によって提供された度数分布表に基づいて、変更した閾値に対応した各種指標を再び可視化部１２３に出力させる。さらに、閾値調整部１２６は、閾値手動調整部１４１および閾値自動調整部１４２を有する。
【００９９】
閾値手動調整部１４１は、閾値を手動で変更する場合、モニターに表された指標上の位置であって手動で変更した閾値の位置を取得し、取得した位置から指標上における閾値を算出する。そして、閾値手動調整部１４１は、算出した閾値を指標情報作成部１２２に通知する。さらに、閾値手動調整部１４１は、現在モニターに出力された各種指標を再び出力させるべく、指標出力部１３２に可視化要求を通知する。
【０１００】
閾値自動調整部１４２は、閾値を自動で変更する場合、モニターに表された指標上の閾値を予め定められた調整ポリシーに基づいて変更する。そして、閾値自動調整部１４２は、算出した閾値を指標情報作成部１２２に通知する。さらに、閾値自動調整部１４２は、現在モニターに出力された各種指標を再び出力させるべく、指標出力部１３２に可視化要求を通知する。
【０１０１】
例えば、調整ポリシーを「度数の変化量に基づく最適値」とする場合、閾値自動調整部１４２は、総合評価値のヒストグラムの微分を下位の階級の度数との差として算出し、ヒストグラムの中心または現在の閾値から追い、算出した微分量の絶対値が高くなる直前の総合評価値を閾値の最適値として導出する。図１４は、調整ポリシーを「度数の変化量に基づく最適値」とした場合の最適閾値を説明する図である。図１４に示すように、総合評価値のヒストグラムが表され、Ｘ軸は総合評価値を示し、Ｙ軸は度数の変化量を示している。そして、下位閾値が２７、上位閾値が７３と表されている。そして、閾値自動調整部１４２は、閾値を現在の下位閾値である２７からから追い、変化量（微分量）の絶対値が増える直前の総合評価値を閾値の最適値として導出する。ここでは、閾値自動調整部１４２は、下位閾値２７を２７から追い、変化量が増える直前まで上位に移動し、変化量の絶対値が十分小さくなった点として６１を最適値ｌ２とする。また、閾値自動調整部１４２は、上位閾値７３を７３から追い、変化量の絶対値が増える直前まで上位に移動し、９０を最適値ｕ２とする。なお、調整ポリシーを「度数の変化量に基づく最適値」とする場合、閾値自動調整部１４２は、閾値を移動して変化量が増える直前を最適値とすると説明したが、変化量が連続して大きい部分から閾値を移動する場合には変化量が少なくなる所を最適値としても良い。
【０１０２】
図１に戻って、閾値自動調整部１４２は、調整ポリシーを「Ｗｈｉｔｅ判定の正解率の変化量に基づく最適値」とする場合、Ｗｈｉｔｅ判定の正解率の微分を上位の階級の度数との差として算出し、下位閾値を前後に動かして微分量の絶対値が高くなる直前の総合評価値を閾値の最適値として導出する。このとき、閾値自動調整部１４２は、Ｇｒａｙ判定の領域を最小化するためには閾値の最適値を可能な限り大きい値とすることが望ましい。かかる調整ポリシーは、Ｗｈｉｔｅ判定の正解率を優先するポリシーであり、同一と判定すべきＷｈｉｔｅのレコードの組の見落としをなくすことを優先するものである。図１５は、調整ポリシーを「Ｗｈｉｔｅ判定の正解率の変化量に基づく最適値」とした場合の最適閾値を説明する図である。図１５に示すように、Ｗｈｉｔｅのチェックポイントにおける総合評価値のヒストグラムの変化量が表され、Ｘ軸は総合評価値を示し、Ｙ軸は度数の変化量を示している。そして、下位閾値が２７と表されている。そして、閾値自動調整部１４２は、下位閾値を前後に動かして変化量（微分量）が増える直前の総合評価値を閾値の最適値として導出する。ここでは、閾値自動調整部１４２は、下位閾値２７を前後に動かして変化量が増える直前まで移動し、３２を最適値ｌ３とする。さらに、閾値自動調整部１４２は、閾値の最適値を可能な限り大きい値とすべく、変化量が少ない間は移動し、最終的に５２．５を最適値ｌ４とする。
【０１０３】
図１に戻って、閾値自動調整部１４２は、調整ポリシーを「Ｂｌａｃｋ判定の正解率の変化量に基づく最適値」とする場合、Ｂｌａｃｋ判定の正解率の微分を上位の階級の度数との差として算出し、上位閾値を前後に動かして微分量の絶対値が高くなる直前の総合評価値を閾値の最適値として導出する。このとき、閾値自動調整部１４２は、Ｇｒａｙ判定の領域を最小化するためには閾値の最適値を可能な限り小さい値とすることが望ましい。かかる調整ポリシーは、Ｂｌａｃｋ判定の正解率を優先するポリシーであり、異なると判定すべきＢｌａｃｋのレコードの組を誤って同一（Ｗｈｉｔｅ）と判定しないようにすることを優先するものである。図１６は、調整ポリシーを「Ｂｌａｃｋ判定の正解率の変化量に基づく最適値」とした場合の最適閾値を説明する図である。図１６に示すように、Ｂｌａｃｋのチェックポイントにおける総合評価値のヒストグラムの変化量が表され、Ｘ軸は総合評価値を示し、Ｙ軸は度数の変化量を示している。そして、上位閾値が７３と表されている。そして、閾値自動調整部１４２は、上位閾値を前後に動かして変化量（微分量）の絶対値が増える直前の総合評価値を閾値の最適値として導出する。ここでは、閾値自動調整部１４２は、上位閾値７３を前後に動かして変化量の絶対値が小さくなる所まで移動し、さらに変化量の絶対値が増える直前まで移動し、９３を最適値ｕ３とする。
【０１０４】
図１に戻って、閾値自動調整部１４２は、調整ポリシーを「Ｇｒａｙ判定のコストの最小化」とする場合、上記調整ポリシーを組み合わせて、Ｇｒａｙ判定の数が最小化するように、上位閾値および下位閾値を調整する。かかる調整ポリシーは、Ｇｒａｙ判定の数を最小化することで、Ｇｒａｙ判定のコストを最小化するものである。
【０１０５】
ここで、閾値調整部１２６による閾値調整の具体例について、図１７および図１８を参照しながら説明する。図１７は、閾値調整部による閾値調整の具体例であり、図１８は、閾値調整に伴う検討の具体例である。なお、図１７では、下位閾値の調整は、「Ｗｈｉｔｅ判定の正解率の変化量に基づく最適値」を調整ポリシーとし、上位閾値の調整は、「Ｂｌａｃｋ判定の正解率の変化量に基づく最適値」を調整ポリシーとして説明する。
【０１０６】
図１７に示すように、閾値自動調整部１４２は、「Ｗｈｉｔｅ判定の正解率の変化量に基づく最適値」の調整ポリシーにしたがって、下位閾値の候補を検出する。ここでは、閾値自動調整部１４２は、下位閾値２７（ｌ５）を前後に動かして変化量が増える直前まで移動し、３２（ｌ６）を下位閾値の候補とする。さらに、閾値自動調整部１４２は、変化量が少ない間は移動を繰り返し、５３（ｌ７）を下位閾値の候補とする。つまり、閾値自動調整部１４２は、３２（ｌ６）および５３（ｌ７）を下位閾値の候補とする（図１５参照）。
【０１０７】
次に、閾値自動調整部１４２は、「Ｂｌａｃｋ判定の正解率の変化量に基づく最適値」の調整ポリシーにしたがって、上位閾値の候補を検出する。ここでは、閾値自動調整部１４２は、上位閾値７３（ｕ５）を前後に動かして変化量が少なくなる所まで移動し、８７（ｕ６）を上位閾値の候補とする。さらに、閾値自動調整部１４２は、変化量が増える直前まで移動し、９３（ｕ７）を上位閾値の候補とする。つまり、閾値自動調整部１４２は、８７（ｕ６）および９３（ｕ７）を上位閾値の候補とする（図１６参照）。
【０１０８】
最後に、閾値自動調整部１４２は、「Ｇｒａｙ判定のコストの最小化」の調整ポリシーにしたがって、上位閾値および下位閾値の調整を総合的に検討する。図１８に示すように、閾値自動調整部１４２は、下位閾値を２７（ｌ５）から３２（ｌ６）に移動しても、Ｗｈｉｔｅ判定の正解率は双方とも９９．２０％（ｒ３）であり変化しないと判断する。ところが、閾値自動調整部１４２は、下位閾値を２７（ｌ５）から５３（ｌ７）に移動すると、Ｗｈｉｔｅ判定の正解率は９９．２０％（ｒ３）から９８．１６％（ｒ４）に低下すると判断する。そこで、閾値自動調整部１４２は、下位閾値をＷｈｉｔｅ判定の正解率が高い方の３２（ｌ６）に仮決定する。
【０１０９】
次に、閾値自動調整部１４２は、上位閾値を７３（ｕ５）から８７（ｕ６）に移動すると、Ｂｌａｃｋ判定の正解率は９６．１９％（ｒ５）から９９．６３％（ｒ６）に上昇すると判断する。また、閾値自動調整部１４２は、上位閾値を７３（ｕ５）から９３（ｕ７）に移動すると、Ｂｌａｃｋ判定の正解率は１００％（ｒ７）になると判断する。ところが、閾値自動調整部１４２は、下位閾値を仮決定した３２（ｌ６）、上位閾値を９３（ｕ７）とすると、Ｇｒａｙ判定数が３，６４３，７１２組（ＣＧ１）となり、上位閾値を８７（ｕ６）とする場合と比較して２０４，０２１組増加すると判断する。そこで、閾値自動調整部１４２は、「Ｇｒａｙ判定のコストの最小化」の調整ポリシーにしたがって、上位閾値を８７（ｕ６）に仮決定する。なお、閾値自動調整部１４２は、調整ポリシーを「度数の変化量に基づく最適値」とした場合であっても、上位閾値８７、下位閾値３２を妥当であると判断し、８７を上位閾値の最適値とし、３２を下位閾値の最適値とする。
【０１１０】
この結果、下位閾値を２７から３２、上位閾値を７３から８７に移動することで、閾値自動調整部１４２は、Ｗｈｉｔｅ判定の正解率を９９．２０％（ｒ３）と変化させないまま、Ｂｌａｃｋ判定の正解率を９６．１９％（ｒ５）から９９．６３％（ｒ６）に上昇させる。また、閾値自動調整部１４２は、Ｇｒａｙ判定数を４，５３４，８７５組（図１１参照）から３，４３９，６９１組（ＣＧ２）に１，０９５，１８４組（２４．１％）減少させる。
【０１１１】
なお、これらの閾値調整は可視化部から提示される各種の指標情報を参照して閾値手動調整部１４１により人が行うことも可能である。しかしながら、最初に自動調整部１４２による自動判定を行い、人はその結果を総合的に判断して閾値手動調整部１４１により補正するのが効率的である。
【０１１２】
［指標情報作成処理の手順］
次に、指標情報作成処理の手順について、図１９Ａ〜図１９Ｄを参照しながら説明する。図１９Ａは、実施例に係る指標情報作成処理の主処理の手順を示し、図１９Ｂは、名寄せ結果の指標情報作成処理の手順を示し、図１９Ｃは、チェックポイントの指標情報作成処理の手順を示し、図１９Ｄは、名寄せを実行して指標情報を作成する処理の手順を示す。図１９Ａは、実施例に係る指標情報作成処理の主処理の手順を示すフローチャートである。
【０１１３】
まず、名寄せ部１２１による名寄せ処理が開始される前に、指標情報作成部１２２は記憶部１１の指標情報１１７等の自ら管理している情報の初期化を行う（ステップＳ１０）。次に、指標情報作成部１２２は名寄せ部１２１に依頼して名寄せ元ＤＢ１１１と名寄せ先ＤＢ１１２の名寄せを実行し、指標情報を作成して指標情報作成部１２２に一時的に記憶する（ステップＳ１１）。次に、指標情報作成部１２２は名寄せ部で使用した閾値を名寄せ部から取得してＳｉｇｍｏｉｄ変換を行い、Ｓｉｇｍｏｉｄ変換前後の閾値およびステップＳ１１で一時的に記憶した指標情報と共に記憶部１１の指標情報１１７に記憶する（ステップＳ１２）。
【０１１４】
続いて、指標情報作成部１２２は、Ｗｈｉｔｅのチェックポイントの指標情報を作成し、作成した指標情報を記憶部１１の指標情報１１７に記憶する（ステップＳ１３）。さらに、指標情報作成部１２２は、Ｂｌａｃｋのチェックポイントの指標情報を作成し、作成した指標情報を記憶部１１の指標情報１１７に記憶する（ステップＳ１４）。その後、指標情報作成部１２２は、指標情報作成処理を終了する。
【０１１５】
［名寄せ結果の指標情報作成処理の手順］
次に、図１９Ａに示す名寄せを実行して指標情報を作成して記憶するＳ１１の処理手順について、図１９Ｄおよび図１９Ｂを用いて説明する。図１９Ｄは、名寄せを実行して指標情報を作成する処理の手順を示すフローチャートである。なお、図１９Ｄに示す処理の手順は名寄せ部１２１で実行される名寄せ処理（照合処理）であり、ステップＳ６０〜Ｓ６６およびステップＳ６９は、図２８で前述した名寄せ処理の手順のステップＳ１００〜Ｓ１０６およびステップＳ１０７と同一であるので、その説明を省略し、ステップＳ１０７の直前で実行するステップＳ６７およびステップＳ６８について説明する。また、ステップＳ６３の照合処理は前述した図２９と同一であるので、その説明を省略する。
【０１１６】
名寄せ部１２１でステップＳ６６が完了すると、名寄せ元の１レコードに関する名寄せ処理は全て完了しており、名寄せ部１２１の名寄せ候補集合には１件の名寄せ元レコードに対する名寄せ先レコード全件の組み合わせに対応する照合結果が記憶されている。そこで名寄せ部１２１は記憶した名寄せ候補集合から指標情報を作成する処理を指標情報作成部１２２に依頼して実行する（ステップＳ６７）。この処理については図１９Ｂで後述する。指標情報作成部１２２による指標情報作成が完了すると、名寄せ部１２１は記憶している名寄せ元の１レコードに関する名寄せ候補集合を削除して次の名寄せ元レコードに関する処理に備える（ステップＳ６８）。
【０１１７】
次に、図１９Ｄに示す名寄せ候補集合から指標情報を作成する処理（ステップＳ６７）の手順について図１９Ｂを用いて説明する。図１９Ｂは、名寄せ結果の指標情報作成処理の手順を示すフローチャートである。なお、ここで使用する度数分布表等の指標情報は、指標情報作成部１２２内に一時的に記憶されているものを使用する。まず、指標情報作成部１２２は、名寄せ部１２１の名寄せ候補集合から名寄せ元および名寄せ先の１組のレコード対の総合評価値を取得する（ステップＳ２３）。そして、指標情報作成部１２２は、取得した総合評価値をＳｉｇｍｏｉｄ変換する（ステップＳ２４）。さらに、指標情報作成部１２２は、総合評価値を階級とする度数分布表において、取得した総合評価値に対応する度数分布表の階級の度数を加算し、該取得した総合評価値に対する階級にサンプルレコードの組を対応付けて指標情報作成部１２２内に一時的に記憶する（ステップＳ２５）。
【０１１８】
そして、指標情報作成部１２２は、Ｓｉｇｍｏｉｄ変換後の総合評価値を階級とする度数分布表において、Ｓｉｇｍｏｉｄ変換後の総合評価値に対応する度数分布表の階級の度数を加算し、当該総合評価値に対する階級にサンプルレコードの組を対応付ける。そして、指標情報作成部１２２は、Ｓｉｇｍｏｉｄ変換後の度数分布表を指標情報作成部１２２内に一時的に記憶する（ステップＳ２６）。
【０１１９】
続いて、指標情報作成部１２２は、名寄せ部１２１の名寄せ候補集合について、残りのレコード対の組はあるか否かを判定する（ステップＳ２７）。残りのレコード対の組があると判定された場合には（ステップＳ２７；Ｙｅｓ）、指標情報作成部１２２は、次の１組を取得すべく、ステップＳ２３に移行する。一方、残りのレコードの対の組がないと判定された場合には（ステップＳ２７；Ｎｏ）、指標情報作成部１２２は、名寄せ結果の指標情報作成処理を終了する。
【０１２０】
［チェックポイントの指標情報作成処理の手順］
次に、図１９Ａに示すＷｈｉｔｅまたはＢｌａｃｋのチェックポイントの指標情報を記憶するＳ１３またはＳ１４の処理手順について、図１９Ｃを用いて説明する。図１９Ｃは、チェックポイントの指標情報作成処理の手順を示すフローチャートである。なお、Ｓ１３から呼び出された場合には、チェックポイントとは、Ｗｈｉｔｅのチェックポイントであるものとし、Ｓ１４から呼び出された場合には、チェックポイントとは、Ｂｌａｃｋのチェックポイントであるものとする。
【０１２１】
まず、指標情報作成部１２２は、初期設定を行う（ステップＳ３１）。例えば、指標情報作成部１２２は、記憶部１１の指標情報１１７のチェックポイントに関する指標情報の記憶領域を初期化する。そして、指標情報作成部１２２は、名寄せ対象としてチェックポイントである対象レコードの組を設定する（ステップＳ３２）。
【０１２２】
次に、指標情報作成部１２２は、チェックポイントである対象レコードを１組取得する（ステップＳ３３）。そして、指標情報作成部１２２は、取得したチェックポイントである１組の対象レコードを名寄せ部１２１によって照合する（ステップＳ３４）。この照合処理は前述した図２９と同様なので、説明を省略するが、照合結果には、総合評価値が含まれる。そして、指標情報作成部１２２は、名寄せ結果の指標情報作成処理の手順により、照合したチェックポイントの指標情報を作成し、作成した指標情報に当該チェックポイントをサンプルレコードの組として対応付ける。そして、指標情報作成部１２２は、指標情報を内部に一時的に記憶する（ステップＳ３５）。
【０１２３】
続いて、指標情報作成部１２２は、残りのチェックポイントのレコードの組はあるか否かを判定する（ステップＳ３６）。残りのチェックポイントのレコードの組があると判定された場合には（ステップＳ３６；Ｙｅｓ）、指標情報作成部１２２は、次の１組を取得すべく、ステップＳ３３に移行する。一方、残りのチェックポイントのレコードの組がないと判定された場合には（ステップＳ３６；Ｎｏ）、指標情報作成部１２２は、作成したチェックポイントの指標情報の全てを記憶部１１の指標情報１１７に記憶する。そして、指標情報作成部１２２は、チェックポイントの指標情報作成処理を終了する。
【０１２４】
［可視化処理の手順］
次に、可視化処理の手順について、図２０を参照しながら説明する。図２０は、実施例に係る可視化処理の手順を示すフローチャートである。この手順は本発明の技術を使用する実施例として名寄せの可視可の目的で実施する場合の実施例を示すものである。
【０１２５】
まず、指標情報作成部１２２は名寄せ部１２１による名寄せを実行して、可視可に必要な指標情報を作成する（ステップＳ４０）。この処理は図１９Ａを用いて前述したように初期化を行い、Ｓｉｇｍｏｉｄ変換前とＳｉｇｏｉｄ変換済の指標情報を作成し、Ｓｉｇｍｏｉｄ変換前とＳｉｇｏｉｄ変換済の閾値を作成し、ＷｈｉｔｅおよびＢｌａｃｋのチェックポイントの指標情報を作成して、これら可視可に必要な指標情報を記憶部１１の指標情報１１７に記憶する。
【０１２６】
次に、可視化要求受付部１３１は、可視化要求があったか否かを判定する（ステップＳ４１）。可視化要求がなかったと判定された場合には（ステップＳ４１；Ｎｏ）、可視化要求があるまで待つ。一方、可視化要求があったと判定された場合には（ステップＳ４１；Ｙｅｓ）、可視化要求受付部１３１は、可視化要求が指標Ｎｏ「７」の「サンプルレコードの組」のサンプル表示を示す要求であるか否かを判定する（ステップＳ４２）。
【０１２７】
可視化要求がサンプル表示を示す要求であると判定された場合には（ステップＳ４２；Ｙｅｓ）、サンプルレコード出力部１３３は、サンプルレコードの組を抽出し、抽出した組の実際のレコードを出力する（ステップＳ４３）。例えば、サンプルレコード出力部１３３は、可視化要求受付部１３１から可視化対象の総合評価値を取得してＳｉｇｍｏｉｄ変換の有無を確認して対象となる指標情報作成部１２２によって作成された度数分布表を決定する。そして、サンプルレコード出力部１３３は、可視化要求受付部１３１から取得した総合評価値に対応するサンプルレコードの組を対象の度数分布表に基づいて抽出し、抽出したサンプルレコードＩＤの組をサンプル抽出部１２４に通知する。そして、サンプル抽出部１２４は、受け取ったサンプルレコードＩＤの組の実際のレコードを名寄せ元ＤＢ１１１および名寄せ先ＤＢ１１２から検索してサンプルレコード出力部１３３に通知する。さらに、サンプルレコード出力部１３３は、サンプル抽出部１２４によって検索されたサンプルレコードの組の実際のレコードを出力してステップＳ４３を完了する。その後、可視化要求受付部１３１は可視化処理を終了するか否かを確認する（ステップＳ４８）。可視化処理を終了する場合には（ステップＳ４８；Ｙｅｓ）可視化処理を終了する。一方、可視化処理を終了しない場合には（ステップＳ４８；Ｎｏ）次の可視化要求を受け付けるべくステップＳ４１に戻る。
【０１２８】
一方、可視化要求がサンプル表示を示す要求でないと判定された場合には（ステップＳ４２；Ｎｏ）、可視化要求受付部１３１は、可視化要求が指標選択であるか否かを判定する（ステップＳ４４）。可視化要求が指標選択であると判定された場合には（ステップＳ４４；Ｙｅｓ）、指標出力部１３２は、指標選択に基づいて指標を出力する（ステップＳ４５）。例えば、指標出力部１３２は、指標としてＮｏ「１」からＮｏ「６」までとＮｏ「８」が選択された場合には、Ｎｏ毎に処理を実行し、処理結果を出力する。一例として、指標出力部１３２は、指標として指標Ｎｏ「１」が選択された場合には、指標情報作成部１２２によって作成された度数分布表に基づいて、総合評価値を階級とするヒストグラムを出力する。また、一例として、指標出力部１３２は、指標としてＮｏ「２」が選択された場合には、指標情報作成部１２２から閾値を取得し、取得した閾値をヒストグラムと合わせて出力する。
【０１２９】
可視化要求が指標選択でないと判定された場合には（ステップＳ４４；Ｎｏ）、可視化要求受付部１３１は、可視化要求が閾値調整に関する要求であるか否かを判定する（ステップＳ４６）。可視化要求が閾値調整に関する要求でないと判定された場合には（ステップＳ４６；Ｎｏ）、可視化要求受付部１３１は、該当する可視化要求がないので、可視化処理の終了を確認すべく前述のステップＳ４８に移行する。一方、可視化要求が閾値調整に関する要求であると判定された場合には（ステップＳ４６；Ｙｅｓ）、閾値調整部１２６は、閾値を調整する（ステップＳ４７）。そして、閾値調整部１２６は、調整後の閾値で指標出力部１３２に指標を再出力させるべく、ステップＳ４５に移行する。
【０１３０】
［閾値調整の手順］
次に、実施例に係る閾値調整の手順について、図２１を参照しながら説明する。図２１は、実施例に係る閾値調整の手順を示すフローチャートである。この手順は本発明の技術を使用する実施例として、閾値調整の目的で実施する場合の実施例を示すものであるが、閾値調整、指標による名寄せの可視可、サンプルレコードの表示、名寄せ判定結果の変化の可視可の各目的毎の単体でも使用できるメイン処理の手順としても有効である。
【０１３１】
まず、指標情報作成部１２２は名寄せ部１２１による名寄せを実行して、可視可に必要な指標情報を作成する（ステップＳ５１）。この処理は図２０のステップＳ４０と同様で、前述の図１９Ａの処理なので、処理の詳細な説明は省略するが、最新の名寄せ結果等を保存するフラグがＯＮである場合には、初期化する処理（図１９ＡのステップＳ１０）の前に、最新の名寄せ結果１１５、候補リスト１１６、指標情報１１７等の判定結果集計に必要な情報を旧閾値による情報として記憶部１１の別の領域に保存する処理を実施する。
【０１３２】
次に、指標出力部１３２は、指標情報作成部１２２によって作成された指標情報に基づいて、指示された指標を作成し、組み合わせて出力する（ステップＳ５２）。さらに、可視化要求受付部１３１は、次の可視化要求が閾値調整であるか否かを判定する（ステップＳ５３）。次の可視化要求が閾値調整でないと判定された場合には（ステップＳ５３；Ｎｏ）、可視化要求受付部１３１は、次の可視化要求がサンプル表示を示す要求であるか否かを判定する（ステップＳ５４）。次の可視化要求がサンプル表示を示す要求であると判定された場合には（ステップＳ５４；Ｙｅｓ）、サンプルレコード出力部１３３は、指示された総合評価値に対応するサンプルレコードの組を指標情報から抽出する。そして、サンプルレコード出力部１３３は、抽出したサンプルレコードの組の実際のレコードを出力し（ステップＳ５５）、ステップＳ５２に移行する。
【０１３３】
一方、次の可視化要求がサンプル表示を示す要求でないと判定された場合には（ステップＳ５４；Ｎｏ）、可視化要求受付部１３１は、次の可視化要求が判定結果集計であるか否かを判定する（ステップＳ５６）。次の可視化要求が判定結果集計であると判定された場合には（ステップＳ５６；Ｙｅｓ）、判定結果出力部１３４は、新旧閾値の判定結果数の変化を出力し（ステップＳ５７）、ステップＳ５２に移行する。また、次の可視化要求が判定結果集計でないと判定された場合には（ステップＳ５６；Ｎｏ）、該当する可視化要求がないので、処理を終了する。
【０１３４】
また、次の可視化要求が閾値調整であると判定された場合には（ステップＳ５３；Ｙｅｓ）、閾値調整部１２６は、閾値を調整する（ステップＳ５８）。その後、制御部１２は、調整された閾値を確定するか否かを判定する（ステップＳ５９）。調整された閾値を確定すると判定された場合には（ステップＳ５９；Ｙｅｓ）、制御部１２は、確定された閾値を用いて名寄せを再度実行すべく、最新の名寄せ結果等を保存するフラグをＯＮにして、ステップＳ５１に移行する。一方、調整された閾値を確定しないと判定された場合には（ステップＳ５９；Ｎｏ）、制御部１２は、調整された閾値を用いて指標を再出力させるべく、ステップＳ５２に移行する。
【０１３５】
ところで、上記した情報照合装置１では、名寄せ元および名寄せ先を照合する名寄せ部１２１と照合結果から作成される指標情報（度数分布表）に基づいて可視化を行う可視化部１２３等を内包する場合を説明した。しかしながら、情報照合装置１は、名寄せ元および名寄せ先を照合する名寄せ部１２１を備える装置とし、情報照合装置１と接続する情報処理装置１Ｂが照合結果から作成される指標情報に基づいて可視化を行う可視化部１２３を備えても良い。さらに、指標情報作成部１２２は、名寄せ部１２１の照合処理中に指標情報に必要な情報を作成する指標情報作成部Ａと、名寄せ後に必要な指標情報を作成して提供する指標情報作成部Ｂに分割して、前者を指標情報作成部Ａ（１２２Ａ）として情報照合装置１Ａに内包させ、後者を指標情報作成部Ｂ（１２２Ｂ）として情報処理装置１Ｂに内包させても良い。
【０１３６】
［実施例に係る情報照合システムの構成］
そこで、変形例として、情報照合装置１は、名寄せ元および名寄せ先を照合する名寄せ部１２１を備え、情報照合装置１Ａと接続する情報処理装置１Ｂが、照合結果から作成される指標情報に基づいて可視化を行う可視化部１２３等を備える場合を説明する。図２２は、実施例に係る情報照合システム９を示す機能ブロック図である。なお、実施例に係る情報照合装置１（図１）と同一の構成については同一符号を示すことでその重複する構成および動作の説明については省略する。実施例と変形例とが異なるところは、可視化を行う可視化部１２３等を情報照合装置１Ａと異なる情報処理装置１Ｂに備えた点にある。具体的には、指標情報作成部１２２を名寄せ部１２１の照合処理中に指標情報に必要な情報を作成する指標情報作成部Ａ（１２２Ａ）と、名寄せ後に必要な指標情報を作成して提供する指標情報作成部Ｂ（１２２Ｂ）に分割し、サンプル抽出部１２４をサンプル抽出部１２４Ｂに変更し、判定結果集計部１２５を判定結果集計部１２５Ｂに変更した点にある。
【０１３７】
情報照合装置１Ａと情報処理装置１Ｂとはネットワークで接続された独立したコンピュータで稼動させることができる。その場合、情報照合装置１Ａは、名寄せ元ＤＢ１１１や名寄せ先ＤＢ１１２等多くの情報を記憶する記憶部と膨大な組み合わせとなる名寄せを実行する名寄せ部１２１を含むため、ワークステーション等のサーバ上で稼動させるのに適している。また、情報処理装置１Ｂは、指標情報作成部１２２Ｂで作成される小規模の情報を使いやすマンマシン・インタフェースで可視化する可視化部を主としており、必要な情報は情報照合装置１Ａから取得し、その際のネットワーク上の情報も少ないので、パーソナルコンピュータ等のクライアント上で稼動させるのに適している。さらに、１台の情報照合装置１Ａに対して複数の情報処理装置１Ｂを接続する構成も可能である。
【０１３８】
指標情報作成部１２２Ａは、図１９Ａで前述した手順によって名寄せを実行して、可視化に必要な指標情報（Ｓｉｇｍｏｉｄ変換前とＳｉｇｏｉｄ変換済の指標情報、Ｓｉｇｍｏｉｄ変換前とＳｉｇｏｉｄ変換済の閾値、ＷｈｉｔｅおよびＢｌａｃｋのチェックポイントの指標情報等）を作成して記憶部１１の指標情報１１７に記憶する。指標情報作成部Ｂ（１２２Ｂ）は、指標情報作成部Ａ（１２２Ａ）で作成された指標情報をネットワークを介して記憶部１１から取得する。そして、指標情報作成部１２２Ｂは、取得した指標情報から可視化部等から要求される指標情報を作成して提供する。なお、指標情報を作成する処理については、指標情報作成部１２２により説明したので、この説明を省略する。また、指標情報とは、例えば度数分布表を指す。
【０１３９】
サンプル抽出部１２４Ｂは、サンプルレコード出力部１３３から可視化対象のサンプルレコードの組のＩＤを取得すると、そのＩＤをキーとして、サンプルレコードの組の実際のレコードを、ネットワークを介して名寄せ元ＤＢ１１１および名寄せ先ＤＢ１１２から検索する。そして、サンプル抽出部１２４Ｂは、検索した実際のレコードをサンプルレコード出力部１３３に引き渡す。
【０１４０】
判定結果集計部１２５Ｂは、新閾値に基づく判定結果である、Ｗｈｉｔｅ判定リストを含む名寄せ結果１１５と、Ｇｒａｙ判定上部の判定リストおよびＧｒａｙ判定下部の判定リストを含む候補リスト１１６とを、ネットワークを介して取得する。そして、判定結果集計部１２５Ｂは、取得した新閾値に基づく判定結果および旧閾値に基づく判定結果の動向チェックを行う。なお、旧閾値に基づく判定結果を予め記憶部１１または判定結果集計部１２５Ｂの一時領域に記憶しておく点は、判定結果集計部１２５により説明したとおりである。また、新旧閾値に基づく判定結果の動向チェックの処理については、判定結果集計部１２５により説明したので、この説明を省略する。
【０１４１】
［実施例の効果］
上記実施例によれば、情報照合装置１は、複数のレコード間について、レコード間毎に照合した結果を示す総合評価値を取得し、取得した総合評価値を階級とする度数分布表を作成する。そして、情報照合装置１は、作成した度数分布表に基づいて、複数の照合結果を総合的に評価する指標を出力する。かかる構成によれば、情報照合装置１は、照合結果を示す総合評価値を階級とする度数分布表を作成することで、複数の照合結果そのものを保存することなく、複数の照合結果の全体を表す指標情報を作成することとなり、作成した指標情報を用いて可視化が可能となる。すなわち、情報照合装置１は、照合対象のレコードが大規模な場合であっても、複数の照合結果の全体を、少ない情報量で明確に把握させることが可能となる。
【０１４２】
また、上記実施例によれば、指標出力部１３２は、度数分布表に基づいて、総合評価値のヒストグラムを指標として出力する。かかる構成によれば、指標出力部１３２は、総合評価値のヒストグラムを指標として出力することとしたので、総合評価値の全体を的確に
把握させることができる。
【０１４３】
また、上記実施例によれば、指標出力部１３２は、総合評価値のヒストグラム上に、さらに、名寄せの判定に用いられる判定基準（閾値）を指標として出力する。かかる構成によれば、指標出力部１３２は、総合評価値のヒストグラム上に、さらに閾値を指標として出力することとしたので、名寄せの判定に用いられる判定基準としての閾値との関係を踏まえた総合評価値の全体を的確に把握させることができる。
【０１４４】
また、上記実施例によれば、指標出力部１３２は、度数分布表に基づいて、名寄せの判定に用いられる判定基準（閾値）で区分された階級の区間毎に度数の合計を算出して、算出した区間毎の度数の合計を指標として出力する。かかる構成によれば、指標出力部１３２は、名寄せの判定に用いられる判定基準としての閾値に対応した判定結果（Ｗｈｉｔｅ判定、Ｇｒａｙ判定、Ｂｌａｃｋ判定）のレコード組の数を実際の名寄せによる照合及び判定処理を行うことなく推定することが可能となり、判定基準（閾値）の変更についても短時間でその影響（効果）をシミュレーションすることが可能となる。
【０１４５】
また、上記実施例によれば、指標情報作成部１２２は、判定結果が同一と判定すべきレコードの組をＷｈｉｔｅのチェックポイントとする。また、指標情報作成部１２２は、判定結果が異なると判定すべきレコードの組をＢｌａｃｋのチェックポイントとする。そして、指標情報作成部１２２は、ＷｈｉｔｅのチェックポイントおよびＢｌａｃｋのチェックポイントについて、チェックポイント毎に照合した結果を示す総合評価値を取得し、取得した総合結果値を階級とする度数分布表を作成する。さらに、指標出力部１３２は、指標情報作成部１２２によって作成された度数分布表に基づいて、判定に用いられる判定基準（閾値）から導出されるＷｈｉｔｅのチェックポイントまたはＢｌａｃｋのチェックポイントの階級毎の正解率を算出する。そして、指標出力部１３２は、算出した階級毎の正解率を指標として出力する。かかる構成によれば、指標出力部１３２は、Ｗｈｉｔｅのチェックポイントの正解率およびＢｌａｃｋのチェックポイントの正解率を指標として出力することとしたので、階級の全領域について判定基準（閾値）を変更した場合の正解率を一括して視覚的に評価することができる。
【０１４６】
また、上記実施例によれば、指標情報作成部１２２は、総合評価値を判定に用いられる判定基準（閾値）を用いて正規化して、正規化した値をＳｉｇｍｏｉｄ変換して得た値を階級とする度数分布表をさらに作成する。かかる構成によれば、指標情報作成部１２２は、総合評価値を、閾値を用いて正規化し、正規化した値をＳｉｇｍｏｉｄ変換して得た値を階級とする度数分布表を作成し、指標出力部１３２はその度数分布表をヒストグラムとして表示することで、閾値近辺を増幅して出力することが可能となり、閾値の微妙な調整が容易になる。
【０１４７】
また、上記実施例によれば、指標情報作成部１２２は、階級毎に各階級に属する所定数のサンプルレコードの組を対応付けて記憶する。そして、サンプルレコード出力部１３３は、出力対象の総合評価値を取得し、取得した総合評価値に対応するレコードの組を指標情報作成部１２２によって階級に対応付けられた所定数のサンプルレコードの組から抽出する。さらに、サンプルレコード出力部１３３は、抽出したサンプルレコードの組を指標として出力する。かかる構成によれば、指標情報作成部１２２が、各階級に属するサンプルレコードの組を、数を決めて対応付けることとしたので、対応付けて記憶するサンプルレコードの組のデータ量を抑制しながら、出力対象の総合評価値に対応するサンプルレコードの組を把握できる。
【０１４８】
また、上記実施例によれば、閾値調整部１２６は、指標出力部１３２によって出力された判定基準（閾値）を変更する。そして、閾値調整部１２６は、度数分布表に基づいて、変更した閾値を用いた指標に応じた指標情報作成処理を実行させ、実行させた処理結果を変更した閾値に対応した指標として再び出力させる。かかる構成によれば、閾値調整部１２６は、閾値の変更に追従して名寄せ処理を再実行することなく指標を動的に再出力できるので、指標を確認させながら最適な閾値を決定できる。また、閾値調整部１２６は、閾値を変更しても、指標情報の基となる度数分布表を再作成しないで一度作成した度数分布表を用いて、変更した閾値に対応した指標を効率的に再出力させることができる。
【０１４９】
また、上記実施例によれば、閾値自動調整部１４２は、得られた指標情報と、予め定められた調整ポリシーに基づいて判定基準（閾値）を変更する。かかる構成によれば、閾値自動調整部１４２は、調整ポリシーに基づいて閾値を変更することとしたので、調整ポリシーに則った理想的な閾値を効率的に導出できる。
【０１５０】
また、上記実施例によれば、記憶部１１は、判定結果が同一と判定されたレコードの組の情報を示すＷｈｉｔｅ判定リストと、判定結果が判定不能と判定されたレコードの組の情報を示すＧｒａｙ判定リストと、判定結果の全体数を記憶する。そして、判定結果集計部１２５は、記憶部１１によって記憶された各レコードの組について、判定に用いられた判定基準（閾値）を変更させた場合の判定結果と照合して、具体的な個々のレコードの組ついて全ての組の判定結果の変化数を集計し、集計した結果を出力する。かかる構成によれば、記憶部１１は、Ｗｈｉｔｅ判定リストとＧｒａｙ判定リストと判定結果の全体数とを記憶することとしたので、判定結果の数が相当数であるＢｌａｃｋ判定リストを記憶しなくても、Ｂｌａｃｋ判定となったレコードの組を判別して集計できる。この結果、記憶部１１は、判定結果集計部１２５が判定結果の変化数を集計する際に必要な記憶領域及び集計の処理時間を減らすことができる。
【０１５１】
なお、判定結果集計部１２５は、名寄せの判定結果であるＧｒａｙ判定をＧｒａｙ判定上部とＧｒａｙ判定下部とに分けて、判定結果の個々のレコードの組について、新旧閾値に基づく判定結果の変化数を算出するものとして説明した。しかしながら、判定結果集計部１２５は、名寄せの判定結果であるＧｒａｙ判定をＧｒａｙ判定上部とＧｒａｙ判定下部とに分けないで、判定結果の個々のレコードの組について、新旧閾値に基づく判定結果の変化数を算出するものとしても良い。
【０１５２】
また、上記実施例によれば、記憶部１１と名寄せ部１２１を含み、多くの情報と高い処理能力を必要とする情報照合装置１Ａと、可視化部および閾値調整部を主として少ない情報量を扱う情報処理装置１Ｂに分離してネットワークを介して接続するように構成する。例えば情報照合装置１Ａをワークステーション等のサーバで稼動させ、情報処理装置１Ｂをパーソナルコンピュータ等のクライアントで稼動させることにより低コストで情報照合システム９を実現し、複数の利用者が平行して作業を行うことが可能になる。
【０１５３】
［プログラム等］
なお、情報照合装置１は、既知のパーソナルコンピュータ、ワークステーション等の情報処理装置に、上記した記憶部１１および制御部１２等の各機能を搭載することによって実現することができる。
【０１５４】
また、図示した情報照合装置１の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、情報照合装置１の分散・統合の具体的態様は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、サンプルレコード出力部１３３および判定結果出力部１３４を指標出力部１３２に組み込んで１個の部として統合しても良い。また、サンプルレコード出力部１３３およびサンプル抽出部１２４を１個の部として統合しても良い。一方、指標情報作成部１２２を、総合評価値を階級とする度数分布表を作成する第１の指標情報作成部と総合評価値をＳｉｇｍｏｉｄ変換し変換後の総合評価値を階級とする度数分布表を作成する第２の指標情報作成部とに分散しても良い。さらに、指標情報作成部１２２を、ＷｈｉｔｅおよびＢｌａｃｋのチェックポイントの総合評価値を階級とする度数分布表を作成する第３の指標情報作成部に分散しても良い。また、名寄せ先ＤＢ１１２や名寄せ元ＤＢ１１１等を記憶する記憶部１１を情報照合装置１の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしても良い。
【０１５５】
また、上記実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図２３を用いて、図１に示した情報照合装置１の制御部１２と同様の機能を有する情報照合プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。
【０１５６】
図２３は、情報照合プログラムを実行するコンピュータを示す図である。図２３に示すように、コンピュータ１０００は、ＲＡＭ１０１０と、ネットワークインタフェース装置１０２０と、ＨＤＤ１０３０と、ＣＰＵ１０４０、媒体読取装置１０５０及びバス１０６０とを有する。ＲＡＭ１０１０、ネットワークインタフェース装置１０２０、ＨＤＤ１０３０、ＣＰＵ１０４０、媒体読取装置１０５０は、バス１０６０によって接続されている。
【０１５７】
そして、ＨＤＤ１０３０には、図１に示した制御部１２と同様の機能を有する情報照合プログラム１０３１が記憶される。また、ＨＤＤ１０３０には、図１に示した名寄せ先ＤＢ１１２、名寄せ元ＤＢ１１１、名寄せ定義１１３、チェックポイント１１４、名寄せ結果１１５および候補リスト１１６、指標情報１１７に対応する情報照合関連情報１０３２が記憶される。
【０１５８】
そして、ＣＰＵ１０４０が情報照合プログラム１０３１をＨＤＤ１０３０から読み出してＲＡＭ１０１０に展開することにより、情報照合プログラム１０３１は、情報照合プロセス１０１１として機能するようになる。そして、情報照合プロセス１０１１は、情報照合関連情報１０３２から読み出した情報等を適宜ＲＡＭ１０１０上の自身に割り当てられた領域に展開し、この展開したデータ等に基づいて各種データ処理を実行する。
【０１５９】
媒体読取装置１０５０は、情報照合プログラム１０３１がＨＤＤ１０３０に格納されていない場合であっても情報照合プログラム１０３１を記憶する媒体等から情報照合プログラム１０３１を読み取る。媒体読取装置１０５０には、例えばＣＤ−ＲＯＭや光ディスク装置がある。また、ネットワークインタフェース装置１０２０は、外部装置とネットワーク経由で接続する装置であり、有線、無線に対応するものである。
【０１６０】
なお、図２３のコンピュータ１０００は、図２２に示した情報処理装置１Ｂの制御部１２Ｂと同様の機能を有する情報照合プログラムを実行しても良い。
【０１６１】
なお、上記の情報照合プログラム１０３１は、必ずしもＨＤＤ１０３０に格納されている必要はなく、ＣＤ−ＲＯＭ等の媒体読取装置１０５０に記憶されたこのプログラムを、コンピュータ１０００が読み出して実行するようにしても良い。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮ（Wide  Area  Network）等を介してコンピュータ１０００に接続される他のコンピュータ（またはサーバ）等にこのプログラムを記憶させておいても良い。この場合には、コンピュータ１０００がネットワークインタフェース装置１０２０を介してこれらからプログラムを読み出して実行する。
【０１６２】
以上の実施例に係る実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【０１６３】
（付記１）項目に対応した値の集合から構成される複数のレコードについて、レコード間を照合し、レコード間の同一性、類似性および関連性を判定する情報照合装置であって、
複数のレコード間について、レコード間毎に照合した結果を示す照合結果値を取得し、取得した照合結果値を階級とする度数分布表を作成する指標情報作成部と、
前記指標情報作成部によって作成された度数分布表に基づいて、複数の照合結果を総合的に評価する指標を出力する指標出力部と
を有することを特徴とする情報照合装置。
【０１６４】
（付記２）前記指標出力部は、
前記度数分布表に基づいて、照合結果値のヒストグラムを指標として出力することを特徴とする付記１に記載の情報照合装置。
【０１６５】
（付記３）前記指標出力部は、
さらに、前記判定に用いられる判定基準を指標として出力することを特徴とする付記２に記載の情報照合装置。
【０１６６】
（付記４）前記指標出力部は、
前記度数分布表に基づいて、前記判定に用いられる判定基準で区分された階級の区間毎に度数を合計して、算出した区間毎の度数の合計を判定結果数を推定する指標として出力することを特徴とする付記１から付記３のいずれか１つに記載の情報照合装置。
【０１６７】
（付記５）前記指標情報作成部は、
判定結果が同一と判定すべきレコードの組であるＷｈｉｔｅのチェックポイントおよび判定結果が異なると判定すべきレコードの組であるＢｌａｃｋのチェックポイントについて、チェックポイント毎に照合した結果を示す照合結果値を取得し、取得した照合結果値を階級とする度数分布表を作成し、
前記指標出力部は、
前記指標情報作成部によって作成された度数分布表に基づいて、前記判定に用いられる判定基準から導出されるＷｈｉｔｅのチェックポイントまたはＢｌａｃｋのチェックポイントの階級毎の正解率を算出し、算出した階級毎の正解率を指標として出力することを特徴とする付記１に記載の情報照合装置。
【０１６８】
（付記６）前記指標情報作成部は、
前記照合結果値を前記判定に用いられる判定基準を用いて正規化し、正規化した値をＳｉｇｍｏｉｄ変換して得た値を階級とする度数分布表をさらに作成することを特徴とする付記２から付記５のいずれか１つに記載の情報照合装置。
【０１６９】
（付記７）前記指標情報作成部は、
前記階級毎に各階級に属する所定数のレコードの組を対応付けておき、
前記指標出力部は、
出力対象の照合結果値を取得し、取得した照合結果値に対応するレコードの組を前記指標情報作成部によって階級に対応付けられた所定数のレコードの組から抽出し、抽出したレコードの組を指標として出力することを特徴とする付記２から付記６のいずれか１つに記載の情報照合装置。
【０１７０】
（付記８）前記指標出力部によって出力された判定基準を変更し、前記度数分布表に基づいて、変更した判定基準を用いた指標に応じた処理を実行させ、実行させた処理結果を変更した判定基準に対応した指標として再び出力させる閾値調整部を有することを特徴とする付記３に記載の情報照合装置。
【０１７１】
（付記９）前記閾値調整部は、
得られた指標情報と、予め定められた調整ポリシーに基づいて前記判定基準を変更することを特徴とする付記８に記載の情報照合装置。
【０１７２】
（付記１０）項目に対応した値の集合から構成される複数のレコードについて、レコード間を照合し、レコード間の同一性、類似性および関連性を判定する情報照合装置であって、
判定結果が同一と判定されたレコードの組の情報を示す同一判定情報と、判定結果が判定不能と判定されたレコードの組の情報を示す判定不能情報と、判定結果の総数を記憶する記憶部と、
前記記憶部によって記憶された各レコードの組について、前記判定に用いられた判定基準を変動させた場合の判定結果と照合して、判定結果の変化数を集計し、集計した結果を出力する判定結果集計部と
を有することを特徴とする情報照合装置。
【０１７３】
（付記１１）項目に対応した値の集合から構成される複数のレコードについて、レコード間を照合し、レコード間の同一性、類似性および関連性を判定する情報照合装置および当該情報照合装置と接続する情報処理装置を備える情報照合システムであって、
前記情報照合装置は、複数のレコード間について、レコード間毎に照合した結果を示す照合結果値を取得し、取得した照合結果値を階級とする度数分布表を作成する指標情報作成部を有し、
前記情報処理装置は、前記指標情報作成部によって作成された度数分布表に基づいて、照合結果を評価する指標を出力する指標出力部を有することを特徴とする情報照合システム。
【０１７４】
（付記１２）項目に対応した値の集合から構成される複数のレコードについて、レコード間を照合し、レコード間の同一性、類似性および関連性を判定する情報照合装置に実行させる情報照合方法であって、
複数のレコード間について、レコード間毎に照合した結果を示す照合結果値を取得し、取得した照合結果値を階級とする度数分布表を作成し、
該作成した度数分布表に基づいて、複数の照合結果を総合的に評価する指標を出力する
ことを特徴とする情報照合方法。
【０１７５】
（付記１３）項目に対応した値の集合から構成される複数のレコードについて、レコード間を照合し、レコード間の同一性、類似性および関連性を判定する情報照合装置に、
複数のレコード間について、レコード間毎に照合した結果を示す照合結果値を取得し、取得した照合結果値を階級とする度数分布表を作成し、
該作成した度数分布表に基づいて、複数の照合結果を総合的に評価する指標を出力する
処理を実行させる情報照合プログラム。
【符号の説明】
【０１７６】
１  情報照合装置
１１  記憶部
１１１  名寄せ元ＤＢ
１１２  名寄せ先ＤＢ
１１３  名寄せ定義
１１４  チェックポイント
１１５  名寄せ結果
１１６  候補リスト
１１７  指標情報
１２  制御部
１２１  名寄せ部
１２２  指標情報作成部
１２３  可視化部
１２４  サンプル抽出部
１２５  判定結果集計部
１２６  閾値調整部
１３１  可視化要求受付部
１３２  指標出力部
１３３  サンプルレコード出力部
１３４  判定結果出力部
１４１  閾値手動調整部
１４２  閾値自動調整部
【図１】
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【図２】
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【図３】
0005764942.tif 000005
【図４】
0005764942.tif 000006
【図５】
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【図６】
0005764942.tif 000008
【図７】
0005764942.tif 000009
【図８Ａ】
0005764942.tif 000010
【図８Ｂ】
0005764942.tif 000011
【図９】
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【図１０】
0005764942.tif 000013
【図１１】
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【図１２】
0005764942.tif 000015
【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】
0005764942.tif 000020
【図１８】
0005764942.tif 000021
【図１９Ａ】
0005764942.tif 000022
【図１９Ｂ】
0005764942.tif 000023
【図１９Ｃ】
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【図１９Ｄ】
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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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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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