(57)【要約】【課題】簡単な操作で電子メールを適切に分類し配信できる電子メール分類配信装置のフィードバック学習システム及びそのフィードバック学習プログラムを提供する。【解決手段】電子メール分類配信装置１は、電子メールの配信を受けるとフィードバック学習情報を作成してデータベース１３に格納すると共に、所定のアルゴリズムに基づきその分類判断を行う。電子メール受信端末４は、装置１から配信を受けた電子メールのサーバ分類判断が受信者分類判断と異なる場合には、学習用メールを作成し、受信者分類判断を付して電子メール分類配信装置１に返信する。電子メール分類配信装置１は、学習用メールに基づいてデータベース１３からフィードバック学習情報を取り出し、サーバ分類判断情報と受信者分類判断情報を用いて分類判断手段１４のフィードバック学習を行う。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子メール送信端末から送信された電子メールを受け取り、該電子メールが予め設定されている複数の分類のいずれに属するかのサーバ分類判断を行い、そのサーバ分類判断の結果をサーバ分類判断情報として前記電子メールに付して電子メール受信端末に配信する電子メール分類配信装置のフィードバック学習システムにおいて、
前記電子メール分類配信装置は、前記電子メール送信端末から電子メールを受け取ると、該電子メールが有する情報に基づいてフィードバック学習情報を作成してデータベースに格納し、
前記電子メール受信端末は、前記電子メール分類配信装置から前記電子メールの配信を受けると、前記電子メールが有する情報に基づいて前記データベースを検索するための検索情報を内容とする学習用メールを作成し、前記電子メール受信端末を操作する受信者によって行われた前記電子メールが前記複数の分類のいずれに属するかの分類判断の結果を受信者分類判断情報として前記学習用メールに付して前記電子メール分類配信装置に返信し、
前記電子メール分類配信装置は、前記学習用メールを受け取ると、前記学習用メールの内容に基づき前記データベース内を検索して前記電子メールの前記フィードバック学習情報を取り出し、該フィードバック学習情報と、前記サーバ分類判断情報及び前記受信者分類判断情報とを用いて前記分類判断のフィードバック学習を行うことを特徴とする電子メール分類配信装置のフィードバック学習システム。
【請求項２】
前記フィードバック学習情報は、
前記電子メールのコピーであることを特徴とする請求項１に記載の電子メール分類配信装置のフィードバック学習システム。
【請求項３】
前記フィードバック学習情報は、
前記電子メールが有する情報に含まれている所定のキーワードとその登場回数からなることを特徴とする請求項１に記載の電子メール分類配信装置のフィードバック学習システム。
【請求項４】
前記検索情報は、
前記電子メールのヘッダ情報のうち、Ｆｒｏｍヘッダ、Ｔｏヘッダ、Ｄａｔｅヘッダ、Ｓｕｂｊｅｃｔヘッダの少なくとも一つに記載されている情報を含むことを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の電子メール分類配信装置のフィードバック学習システム。
【請求項５】
前記検索情報は、
前記電子メールのコンテンツのコピーを含むことを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の電子メール分類配信装置のフィードバック学習システム。
【請求項６】
前記学習用メールは、
前記電子メールを前記電子メール受信端末から前記電子メール分類配信装置に転送する場合に作成される転送メールであることを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の電子メール分類配信装置のフィードバック学習システム。
【請求項７】
前記学習用メールは、
複数の電子メールのコピーを添付ファイルとして作成した転送メールであることを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の電子メール分類配信装置のフィードバック学習システム。
【請求項８】
前記複数の分類は、
前記電子メールがジャンクメールであるか否かによって分類されていることを特徴とする請求項１〜７のいずれかに記載の電子メール分類配信装置のフィードバック学習システム。
【請求項９】
前記複数の分類は、
前記電子メールが企業内に設定されている複数の部署のいずれに属するかによって分類されていることを特徴とする請求項１〜７のいずれかに記載の電子メール分類配信装置のフィードバック学習システム。
【請求項１０】
電子メール送信端末から送信された電子メールを受け取り、該電子メールが予め設定されている複数の分類のいずれに属するかのサーバ分類判断を行い、そのサーバ分類判断の結果をサーバ分類判断情報として前記電子メールに付して電子メール受信端末に配信する電子メール分類配信装置に前記サーバ分類判断についてのフィードバック学習を行わせるフィードバック学習プログラムであって、
前記電子メール送信端末から受け取った電子メールが有する情報に基づいてフィードバック学習情報を作成してデータベースに格納し、
前記電子メール受信端末によって前記電子メールに基づいて作成され、前記データベースを検索するための検索情報を内容とし、前記電子メール受信端末を操作する受信者が行った前記電子メールが前記複数の分類のいずれに属するかの分類判断の結果である受信者分類判断情報が付された学習用メールを前記電子メール受信端末から受け取り、
該学習用メールの内容に基づき前記データベース内を検索して前記電子メールの前記フィードバック学習情報を取り出し、該フィードバック学習情報と、前記サーバ分類判断情報及び前記受信者分類判断情報とを用いて、前記電子メール分類配信装置に前記サーバ分類判断についてのフィードバック学習を行わせることを特徴とする電子メール分類配信装置のフィードバック学習プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、電子メール分類配信装置のフィードバック学習システム及びそのフィードバック学習プログラムに関する。
【０００２】
【従来技術】
従来より、電子メールのヘッダ情報や、キーワード、文章パターン等の所定のルールに基づいて、電子メールが必要なメールであるか、それともジャンクメール（スパムメール）などの不要なメールであるかを判断するフィルタリングソフトや、電子メールの内容に基づいて適切に分類するソフトが存在する。
【０００３】
そして更に、ユーザからのフィードバックを受けて学習を行い、不要メールであるか否かの判断や分類をより正確に行うことを目的としたものがある（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
このような電子メールの分類ソフトは、主としてクライアントサイド方式とサーバサイド方式に分けることができる。クライアントサイド方式は、電子メールのフィルタリングが電子メール受信クライアントのメールソフト、もしくはメールソフトに連携して行われ、ユーザ自身がグラフィカルなインターフェースを使用してフィルタリングソフトにフィードバック情報を与えて学習させている。一方、サーバサイド方式は、サーバ内で電子メールのフィルタリングを行うものである。ユーザは、サーバに接続し、インターフェースを使用してフィルタリングソフトにフィードバック情報を与えて学習させている。
【０００５】
【特許文献１】
特開２００３−６７３０４号公報
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記の従来技術の場合、通常のメール画面に加えて、その分類ソフト専用の操作を習熟する必要があり、また、キーワードや文章パターンなどのルールをユーザ自身が考えなければならず、適切に使用するには大変な労力が必要であった。
【０００７】
また、サーバサイド方式の場合には、サーバにログインする操作を行わなければならず、専用のログインパスワードを覚える必要もあり、操作が煩雑で使い勝手がよくないという問題があった。また、フィードバック学習させるために、ジャンクメールを電子メール受信クライアントから電子メールサーバに転送すると、電子メールのヘッダ情報が変更されてしまい、正確な情報をフィードバックすることができないという問題があった。
【０００８】
本発明は、上述の点に鑑みてなされたものであり、その目的は、簡単な操作で電子メールを適切に分類して配信することができる電子メール分類配信装置のフィードバック学習システム及びそのフィードバック学習プログラムを提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決する請求項１に記載の発明による電子メール分類配信装置のフィードバック学習システムは、電子メール送信端末から送信された電子メールを受け取り、その電子メールが予め設定されている複数の分類のいずれに属するかのサーバ分類判断を行い、そのサーバ分類判断の結果をサーバ分類判断情報として電子メールに付して電子メール受信端末に配信する電子メール分類配信装置のフィードバック学習システムにおいて、電子メール分類配信装置は、電子メール送信端末から電子メールを受け取ると、その電子メールが有する情報に基づいてフィードバック学習情報を作成してデータベースに格納し、電子メール受信端末は、電子メール分類配信装置から電子メールの配信を受けると、電子メールが有する情報に基づいてデータベースを検索するための検索情報を内容とする学習用メールを作成し、電子メール受信端末を操作する受信者によって行われた電子メールが複数の分類のいずれに属するかの分類判断の結果を受信者分類判断情報として学習用メールに付して電子メール分類配信装置に返信し、電子メール分類配信装置は、学習用メールを受け取ると、学習用メールの内容に基づきデータベース内を検索して電子メールのフィードバック学習情報を取り出し、そのフィードバック学習情報と、サーバ分類判断情報及び受信者分類判断情報とを用いて分類判断のフィードバック学習を行うことを特徴とする。
【００１０】
この発明によれば、電子メール受信端末から電子メール分類配信装置に学習用メールを返信すると、その学習用メールをトリガとして電子メール分類配信装置がサーバ分類判断のフィードバック学習を行う。したがって、電子メール受信端末の操作者である受信者は、学習用メールを返信するだけでよく、従来のように、メールソフトの他にフィルタリングソフト専用の操作を習熟する必要がない。また、従来のサーバサイド方式のように、ログイン手続やログインパスワードを覚える必要もない。
【００１１】
また、電子メール分類配信装置は、学習用メールの内容に基づいてデータベースからフィードバック学習情報を取り出し、そのフィードバック学習情報を使用してフィードバック学習を行うので、正確な情報を用いてフィードバック学習することができる。したがって、従来のように、電子メールの転送によってヘッダ情報が変更されて正確な情報をフィードバックすることができないという問題は生じない。
【００１２】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の電子メール分類配信装置のフィードバック学習システムにおいて、フィードバック学習情報は、電子メールのコピーであることを特徴とする。
【００１３】
この発明によると、電子メール分類配信装置は、フィードバック学習情報の作成処理において、電子メールのコピーを作成するだけでよい。したがって、簡単にフィードバック学習情報を作成することができ、装置全体の処理速度を早くすることができる。また、学習用メールの内容に基づいてデータベースを検索する際に、より多くの検索要素を得ることができ、検索を容易に行うことができる。
【００１４】
請求項３に記載の発明は、請求項１に記載の電子メール分類配信装置のフィードバック学習システムにおいて、フィードバック学習情報は、電子メールが有する情報に含まれている所定のキーワードとその登場回数からなることを特徴とする。
【００１５】
この発明によると、データベースには、所定のキーワードとその登場回数を内容とするフィードバック学習情報を格納するだけでよく、データベースに格納する情報量を少なくすることができる。したがって、データベースの容量を小さくすることができ、設備の低コスト化を図ることができる。
【００１６】
また、電子メールのコピーをそのまま格納した場合と比較して、データの流出などが生じた場合にも、キーワードとその登場回数から電子メールの内容までをも把握することはできず、セキュリティー面で安心である。
【００１７】
更に、サーバ分類判断のアルゴリズムがキーワードとその登場回数に基づいて判断するものである場合には、電子メールの受信時に作成したフィードバック学習情報をサーバ分類判断時に再利用することができ、サーバ分類判断の処理速度を向上させることができる。
【００１８】
請求項４に記載の発明は、請求項１〜３のいずれかに記載の電子メール分類配信装置のフィードバック学習システムにおいて、検索情報は、電子メールのヘッダ情報のうち、Ｆｒｏｍヘッダ、Ｔｏヘッダ、Ｄａｔｅヘッダ、Ｓｕｂｊｅｃｔヘッダの少なくとも一つに記載されている情報を含むことを特徴とする。
【００１９】
この発明は、検索情報の内容を特定したものであり、これによれば、検索情報は、電子メールのヘッダ情報のうち、Ｆｒｏｍヘッダ、Ｔｏヘッダ、Ｄａｔｅヘッダ、Ｓｕｂｊｅｃｔヘッダの少なくとも一つに記載されている情報を含む。
【００２０】
一般的に電子メールのヘッダ情報は転送によって変更され、その変更内容も、メールソフトに応じて個々に異なり、規則性はない。しかし、ヘッダ情報のうち、Ｆｒｏｍヘッダ、Ｔｏヘッダ、Ｄａｔｅヘッダ、Ｓｕｂｊｅｃｔヘッダは、そのままコピーされて転送される場合が多い。したがって、検索情報として、これらの情報を用いることによって、データベースの検索時に、該当するフィードバック学習情報を容易に見つけることができる。
【００２１】
請求項５に記載の発明は、請求項１〜３のいずれかに記載の電子メール分類配信装置のフィードバック学習システムにおいて、検索情報は、電子メールのコンテンツのコピーを含むことを特徴とする。
【００２２】
この発明は、検索情報の内容を特定したものであり、これによれば、検索情報は、電子メールのコンテンツのコピーを含むので、データベースの検索時に、コンテンツの内容に基づいた検索を行うことができ、該当するフィードバック学習情報を確実に見つけることができる。
【００２３】
請求項６に記載の発明は、請求項１〜５のいずれかに記載の電子メール分類配信装置のフィードバック学習システムにおいて、学習用メールは、電子メールを電子メール受信端末から電子メール分類配信装置に転送する場合に作成される転送メールであることを特徴とする。
【００２４】
この発明は、上述の請求項１〜５に記載した発明における学習用メールの具体的な一例を示したものである。これによれば、電子メールを電子メール受信端末から電子メール分類配信装置に転送する場合に作成される転送メールを学習用メールとするので、学習用メールを容易に作成することができる。
【００２５】
請求項７に記載の発明は、請求項１〜５のいずれかに記載の電子メール分類配信装置のフィードバック学習システムにおいて、学習用メールは、複数の電子メールのコピーを添付ファイルとして作成した転送メールであることを特徴とする。
【００２６】
この発明は、上述の請求項１〜５に記載した発明における学習用メールの具体的な一例を示したものである。これによれば、学習用メールは、複数の電子メールのコピーを添付ファイルとしたものとして作成されるので、一の学習用メールで複数の電子メールのコピーをまとめて電子メール分類配信装置に返信することができる。したがって、１通ずつメール毎に転送する手間を省くことができ、受信者による電子メール受信端末の操作負担を軽減することができる。
【００２７】
請求項８に記載の発明は、請求項１〜７のいずれかに記載の電子メール分類配信装置のフィードバック学習システムにおいて、複数の分類は、電子メールがジャンクメールであるか否かによって分類されていることを特徴とする。
【００２８】
この発明は、上述の請求項１〜７に記載した発明の具体的な一例を示したものであり、これによれば、電子メールがジャンクメールであるか否かのサーバ分類判断のフィードバック学習を、より正確な情報であるフィードバック学習情報を用いて行うことができる。したがって、電子メール分類配信装置によるジャンクメールであるか否かの判断を受信者分類判断に一致するように、適切にフィードバック学習させることができる。
【００２９】
請求項９に記載の発明は、請求項１〜７のいずれかに記載の電子メール分類配信装置のフィードバック学習システムにおいて、複数の分類は、電子メールが企業内に設定されている複数の部署のいずれに属するかによって分類されていることを特徴とする。
【００３０】
この発明は、上述の請求項１〜７に記載した発明の具体的な一例を示したものであり、これによれば、電子メールが複数の部署のいずれに該当するものであるかのサーバ分類判断のフィードバック学習を、より正確な情報であるフィードバック学習情報を用いて行うことができる。したがって、電子メール分類配信装置によるサーバ分類判断を受信者分類判断に一致するように、適切にフィードバック学習することができる。
【００３１】
請求項１０に記載の発明による電子メール分類配信装置のフィードバック学習プログラムは、電子メール送信端末から送信された電子メールを受け取り、その電子メールが予め設定されている複数の分類のいずれに属するかのサーバ分類判断を行い、そのサーバ分類判断の結果をサーバ分類判断情報として電子メールに付して電子メール受信端末に配信する電子メール分類配信装置にサーバ分類判断についてのフィードバック学習を行わせるフィードバック学習プログラムであって、電子メール送信端末から受け取った電子メールが有する情報に基づいてフィードバック学習情報を作成してデータベースに格納し、電子メール受信端末によって前記電子メールに基づいて作成されデータベースを検索するための検索情報を内容とし電子メール受信端末を操作する受信者が行った電子メールが複数の分類のいずれに属するかの分類判断の結果である受信者分類判断情報が付された学習用メールを電子メール受信端末から受け取り、学習用メールの内容に基づきデータベース内を検索して電子メールのフィードバック学習情報を取り出し、フィードバック学習情報と、サーバ分類判断情報及び受信者分類判断情報とを用いて、電子メール分類配信装置にサーバ分類判断についてのフィードバック学習を行わせることを特徴とする。
【００３２】
この発明によれば、電子メール受信端末から電子メール分類配信装置に学習用メールが返信されると、その学習用メールをトリガとして電子メール分類配信装置にサーバ分類判断についてのフィードバック学習を行わせる。したがって、電子メール受信端末の操作者である受信者は、学習用メールを返信するだけでよく、従来のように、メールソフトの他にフィルタリングソフト専用の操作を習熟する必要がない。また、従来のサーバサイド方式のように、ログイン手続やログインパスワードを覚える必要もない。
【００３３】
また、フィードバック学習プログラムは、学習用メールの内容に基づいてデータベースからフィードバック学習情報を取り出し、そのフィードバック学習情報を使用して電子メール分類配信装置にサーバ分類判断についてのフィードバック学習を行わせるので、正確な情報を用いたフィードバック学習を行わせることができる。したがって、従来のように、電子メールの転送によってヘッダ情報が変更されて正確な情報をフィードバックすることができないという問題は生じない。
【００３４】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施の形態について図に基づいて説明する。
【００３５】
図１及び図２は、本実施の形態を示すシステム概略図、図３は、データベースに格納されるフィードバック学習情報の一例を示す図、図４は、電子メール分類判断手段によって電子メールから抽出したキーワードとその登場回数を示すデータ、図５は、学習用メールのデータの一例を示す図である。
【００３６】
本実施の形態における電子メール分類配信装置１は、電子メールの内容に基づいて電子メールを分類して配信するものであり、図１及び図２に示すように、インターネットなどのネットワーク２を介して電子メール送信端末３と電子メール受信端末４の両方にそれぞれ接続されている。
【００３７】
電子メール送信端末３と電子メール受信端末４は、いわゆるパーソナルコンピュータによって構成されている。尚、電子メール送信端末３と電子メール受信端末４は、図１では各１個のみを記載しているが、少なくとも一以上であればよく、一般的には複数が存在している。
【００３８】
電子メール受信端末４には、電子メールの作成及び送受信が可能な電子メールソフトが起動可能な状態でインストールされている。この電子メールソフトは、電子メール受信端末４から電子メール分類配信装置１に電子メールの配信を要求することによって電子メール分類配信装置１のユーザアカウント内に格納されている電子メールの配信を受ける電子メール受信手段５と、電子メール分類配信装置１にフィードバック学習させるための学習用メールを作成する学習用メール作成手段６と、電子メール受信手段５によって受信した電子メールが、例えば、ｒｅｄ、ｇｒｅｅｎ、ｂｌｕｅなどの予め設定されている複数の分類のいずれに属するかを受信者自身が判断した結果である受信者分類判断情報を学習用メールに付して電子メール分類配信装置１に返信するメール返信手段７を有している。
【００３９】
学習用メールは、電子メールが有する情報に基づいて電子メール分類配信装置１のデータベースを検索するための検索情報を内容とするものであり、例えば電子メールのヘッダ情報から抜き出したＤａｔｅヘッダ、Ｆｒｏｍヘッダ、Ｔｏヘッダ、Ｓｕｂｊｅｃｔヘッダとメール本文等のコンテンツのコピーとを内容とする。そして、受信者が受信した電子メールからフィードバック学習に用いることを希望する任意の電子メールを選択し、電子メール受信端末４のモニター上に表示されている複数の分類ボタン（例えばｒｅｄ、ｇｒｅｅｎ、ｂｌｕｅ）のうち、該当する分類ボタンをクリックすることによって作成される。そして、その作成された学習用メールには、選択された分類ボタンに対応する受信者分類判断情報（例えばｒｅｄの分類ボタンを選択した場合にはｒｅｄ）が付されるように構成されている。
【００４０】
電子メール分類配信装置１は、電子メール送信端末３から送信された電子メールを受け取る受信手段１１と、その電子メールが有する情報に基づいてフィードバック学習情報を作成するフィードバック学習情報作成手段１２と、そのフィードバック学習情報を格納するデータベース１３を有する。
【００４１】
そして、受信手段１１によって受信した電子メールが複数の分類（ｒｅｄ、ｇｒｅｅｎ、ｂｌｕｅ）のいずれに属するかについて電子メールが有する情報を判断要素として所定のアルゴリズムに基づき分類判断する電子メール分類判断手段１４と、そのサーバ分類判断の結果をサーバ分類判断情報として電子メールに付して格納するユーザアカウント１５と、電子メール受信端末４からの要求に応じてユーザアカウント１５内の電子メールを電子メール受信端末４に送信する送信手段１６を有する。
【００４２】
また、電子メール分類配信装置１は、電子メール受信端末４からフィードバック学習のために送られてきた学習用メールを受け取る学習用メール受信手段１７と、その学習用メールに付されている受信者分類判断情報に応じて学習用メールを分類して格納する複数のフィードバックアカウント（ｒｅｄ−ｆｂ、ｇｒｅｅｎ−ｆｂ、ｂｌｕｅ−ｆｂ）１８と、これらのフィードバックアカウント１８内を監視し、新たな学習用メールの格納を認識すると、その学習用メールの内容に基づいてデータベース１３内を検索し、電子メール受信端末４が学習用メールを作成するために使用した電子メールのフィードバック学習情報をデータベース１３から取り出す電子メール検索手段１９と、電子メール検索手段１９によって取り出したフィードバック学習情報と、サーバ分類判断情報及び受信者分類判断情報とを用いて電子メール分類配信装置による分類判断のフィードバック学習を行うフィードバック学習手段２０とを有している。これらの各手段は、電子メール分類配信装置１にインストールされたソフトウエアプログラムによって実現されている。
【００４３】
次に、上記システムのフィードバック学習方法について、以下に説明する。まず、電子メールの送信者が受信者に電子メールを送信するために、受信者のメールアドレス「ｕｓｅｒｎａｍｅ１」に宛てて電子メール送信端末３から電子メールを送ると、その電子メールは、図１に示すように、電子メール分類配信装置１に送信される。電子メール分類配信装置１は、電子メールが有する情報に基づいてフィードバック学習情報を作成し、データベース１３に格納する。フィードバック学習情報は、例えば図３に示すように、メール本文等のコンテンツ及びヘッダ情報等の全ての情報を含む。
【００４４】
データベース１３への格納方法は、例えば、テキストファイル形式や暗号化されたものでもよく、また、商用のリレーショナルデータベースを用いた方法でも良い。また、データ検索の容易化を図るべく、ヘッダ情報の「Ｔｏ」「Ｆｒｏｍ」「Ｄａｔｅ」の部分の情報でインデックスを作成して格納してもよい。
【００４５】
データベース１３に電子メールのコピーが格納されると、電子メール分類判断手段１４によって、その電子メールが分析され、予め設定された複数の分類（ｒｅｄ、ｇｒｅｅｎ、ｂｌｕｅ）のいずれに属するかのサーバ分類判断が行なわれる。サーバ分類判断のアルゴリズムは、一般的には、ベイジアン分析や分類の精度を上げるためにユーザのフィードバック情報を用いるような統計的手法が採用されるが、これに限定されるものではなく、任意のものを採用してよい。
【００４６】
本実施の形態では、メール本文の他、メタ情報やヘッダ情報など電子メールに含まれている全ての情報から、予め設定されているキーワードが含まれているか否かを確認し、含まれている場合にはその登場回数をカウントする。そして、電子メール分類配信装置１内のメモリに格納されている判断基準と比較していずれの分類に属するかの判断を行うアルゴリズムを採用している。
【００４７】
サーバ分類判断がされると、その判断結果はサーバ分類判断情報として電子メールに付される。例えばｒｅｄに属すると判断された場合には、ｒｅｄに属することを示す文字や記号等が電子メールの題名やヘッダ情報に追加される。そして、その電子メールは受信者のユーザアカウント１５「ｕｓｅｒｎａｍｅ」に格納される。
【００４８】
電子メール分類配信装置１から電子メール受信端末４への電子メールの配信は、一般的な方法により行われる。例えば、受信者が電子メール受信端末４から電子メール分類配信装置１に対して電子メールの配信を要求し、この要求を受けた電子メール分類配信装置１が、その受信者のユーザアカウント内に存在する電子メールを電子メール受信端末４に配信する。
【００４９】
電子メール受信端末４は、電子メール分類配信装置１から電子メールの配信を受けると、予め設定された所定のホルダに電子メールを格納する。受信者は、電子メール受信端末４によって受信した電子メールの題名やヘッダ情報に、分類を示す文字や記号等が記載されているので、電子メール分類配信装置１によってその電子メールがどの分類に属すると判断されたことを容易に認識することができる。
【００５０】
そして、受信者は、サーバ分類判断情報とは別個に、例えば電子メールの題名、内容、送り主等に基づき、その電子メールがいずれの分類に属するか否かの分類判断を行う。そして、その受信者分類判断が電子メールに付されたサーバ分類判断と同じであるか否かを確認する。ここで、サーバ分類判断情報と受信者分類判断情報とが相違する場合、例えば、サーバ分類判断情報ではｒｅｄに属すると判断されているにもかかわらず、受信者がｇｒｅｅｎに属すると判断した場合には、サーバ分類判断を受信者分類判断に一致させる必要があるため、受信者は、電子メール分類判断手段１４にフィードバック学習をさせる。また、サーバ分類判断と受信者分類判断とが一致する場合であっても、判断の確実性を向上させるために電子メール分類判断手段１４のトレーニング目的でフィードバック学習させてもよい。
【００５１】
電子メール分類判断手段１４にフィードバック学習させる場合、受信者は、受信者分類判断とサーバ分類判断とが異なる電子メールを選択し、電子メール受信端末４のモニタに表示されている分類ボタンのうち、受信者分類判断に一致する分類ボタン（例えばｒｅｄ）をクリックする。これにより、電子メール受信端末４は、選択された電子メールのコンテンツをそっくりそのままコピーしかつ電子メールのヘッダ情報からＦｒｏｍヘッダ、Ｔｏヘッダ、Ｄａｔｅヘッダ、Ｓｕｂｊｅｃｔヘッダを抜き出した学習用メールを新規に作成し、電子メールがその分野に属することを示す受信者分類判断情報を付して電子メール分類配信装置１に返信する。尚、学習用メールは、その分野に属すると判断した電子メールを、添付ファイルとして添付したものであってもよく、これによれば、複数の電子メールを一度に送信することができ、操作の煩雑さを解消し、通信時間の短縮による通信コストの低減にも寄与できる。
【００５２】
電子メール分類配信装置１の学習用メール受信手段１７は、電子メール受信端末４から学習用メールの返信を受けると、学習用メールに付されている受信者分類判断情報に基づいて学習用メールを、該当するフィードバックアカウント１８に格納する。
【００５３】
電子メール検索手段１９は、フィードバックアカウント１８に新たな学習用メールの格納を認識すると、学習用メールの内容に基づいてデータベース１３内を検索し、該当するフィードバック学習情報を取り出す。データベース１３内の検索は、まず最初に、検索情報として電子メールから抜き出されたＦｒｏｍヘッダ、Ｔｏヘッダ、Ｄａｔｅヘッダ、Ｓｕｂｊｅｃｔヘッダの情報に基づいて行われる。メールソフトは、種類やバージョンによってヘッダ情報の記述内容が異なるが、一般的にヘッダ情報には、Ｆｒｏｍヘッダ、Ｔｏヘッダ、Ｄａｔｅヘッダ、Ｓｕｂｊｅｃｔヘッダのうちの少なくとも一つが含まれている。したがって、元の電子メールのＦｒｏｍヘッダ、Ｔｏヘッダ、Ｄａｔｅヘッダ、Ｓｕｂｊｅｃｔヘッダを検索情報として学習用メールの内容とすることによって、データベース１３内を検索する際にインデックスとすることができ、容易に検索することができる。
【００５４】
そして次に、上記のヘッダ情報ではフィードバック学習情報を見つけることができなかった場合は、検索情報として学習用メールにコピーされた電子メールのコンテンツを用いてデータベース１３内のテキスト検索を行う。これにより、より詳細な検索を行うことができ、確実に元の電子メールを見つけることができる。
【００５５】
電子メール検索手段１９は、上記の検索方法によって、フィードバック学習情報をデータベース１３内に見つけると、それをデータベース１３から取り出して、受信者分類判断情報を書き込み、フィードバック学習手段２０に送る処理を行う。尚、受信者分類判断情報の変わりに、学習用メールが格納されていたフィードバックアカウント１８の情報を書き込んでもよい。
【００５６】
図６は、上記の電子メール検索手段１９による電子メール検索方法の一例を説明するフローチャートである。電子メール検索手段１９は、フィードバックアカウント１８に新たな学習用メールの格納を確認すると（ステップＳ１）、その学習用メールの中身を取り出す（ステップＳ２）。学習用メールが複数の電子メールを添付した形式の場合には、添付されている電子メールごとに中身を取り出す。
【００５７】
そして、その取り出した学習用メールの中身である電子メールのコピーに、ヘッダ情報のＤａｔｅヘッダが含まれており（ステップＳ３でＹｅｓ）、更にヘッダ情報のＴｏヘッダが含まれている場合には（ステップＳ４でＹｅｓ）、ＤａｔｅヘッダとＴｏヘッダの項目に検索用索引を付して、その検索用索引に基づいてデータベース１３内の検索を行う（ステップＳ６）。また、ヘッダ情報のＴｏヘッダが含まれていないが（ステップＳ４でＮｏ）、Ｆｒｏｍヘッダが含まれている場合には（ステップＳ８）、ＤａｔｅヘッダとＦｒｏｍヘッダの項目に検索用索引を付して、その検索用索引に基づいてデータベース１３内の検索を行う（ステップＳ７）。そして、検索の結果、ヒットした場合には（ステップＳ８でＹｅｓ）、そのヒットした電子メールのコピーをデータベース１３から取り出し、受信者分類判断情報を書き込み、フィードバック学習手段２０に送る（ステップＳ９）。
【００５８】
また、電子メールのコピーにＤａｔｅヘッダが含まれていない場合（ステップＳ３でＮｏ）、或いはＤａｔｅヘッダ等の検索用索引によるデータベース１３内の検索の結果、ヒットしなかった場合には（ステップＳ８でＮｏ）、学習用メールから電子メールのメール本文を取り出し、電子メールのメール本文の内容（テキストデータ）に基づいてデータベース１３内を検索する（ステップＳ１０）。そして、検索の結果、ヒットした場合には（ステップＳ１１でＹｅｓ）、そのヒットした電子メールのコピーをデータベース１３から取り出し、受信者分類判断情報を書き込み、フィードバック学習手段２０に送る（ステップＳ９）。また、メール本文の内容に基づく検索の結果、ヒットしなかった場合には（ステップＳ１１でＮｏ）、フィードバック学習の処理は行わない（ステップＳ１２）。
【００５９】
フィードバック学習手段２０は、電子メール検索手段１９によってデータベース１３からフィードバック学習情報を受け取ると、そのフィードバック学習情報に含まれている種々の情報と、サーバ分類判断情報及び受信者分類判断情報に基づいて電子メール分類判断手段１４のアルゴリズムを修正する処理を行う。
【００６０】
これによれば、例えば電子メール分類配信装置１から電子メール受信端末４に送信された電子メールや、電子メール受信端末４から電子メール分類配信装置１に返信された返信メールの情報を使用してフィードバック学習を行うとすると、電子メールのヘッダ情報が書き換えられてしまうため、適切な分類判断が困難となる。しかし、本実施の形態では、転送前の情報であるフィードバック学習情報を使用してサーバ分類判断のフィードバック学習を行うので、重要な要素となる元の電子メールが有する情報（フィードバック学習情報）を用いてフィードバック学習することができ、より適切な分類判断を行うことができる。
【００６１】
（第１の実施例）
次に、上記システムを用いた第１の実施例について以下に説明する。
【００６２】
本実施例におけるシステムは、電子メールが受信者にとって不要なメール（以下、スパムメールという）であるか否かを分類して受信者に配信するものである。図７及び図８は、本実施例におけるシステム構成図である。
【００６３】
電子メール受信端末４にインストールされている電子メールソフトは、電子メール受信端末４から電子メール分類配信装置１に電子メールの配信を要求することによって電子メールを受信するメール受信手段１１と、電子メール分類配信装置１にフィードバック学習させるための学習用メールを作成する学習用メール作成手段１２と、受信した電子メールがスパムメールであるか否かを受信者によって判断した受信者分類判断情報を学習用メールに付して電子メール分類配信装置に返信するメール返信手段１３を有している。
【００６４】
学習用メールは、電子メール受信端末のモニター上に表示されているスパム用ボタンと非スパム用ボタンのいずれか一方をクリックすることによって作成される。そして、その作成された学習用メールには、スパム用ボタンを選択したときには、その電子メールがスパムメールであることを示す受信者分類判断情報が付され、非スパム用ボタンを選択したときには、その電子メールが非スパムメールであることを示す受信者分類判断情報が付されるように構成されている。
【００６５】
電子メール分類配信装置１は、電子メール送信端末３から送信された電子メールを受け取る受信手段１１と、フィードバック学習情報として電子メールのコピーを作成するフィードバック学習情報作成手段１２と、その作成された電子メールのコピーを格納するデータベース１３と、受信手段１１によって受信した電子メールが、スパムメール又は非スパムメールのいずれに属するかについて電子メールに含まれている情報を判断要素として所定のアルゴリズムに基づき判断する電子メール分類判断手段１４と、その分類判断の結果をサーバ分類判断情報として電子メールに付して格納するユーザアカウント１５と、電子メール受信端末４からの要求に応じてユーザアカウント１５内の電子メールを電子メール受信端末４に送信する送信手段１６を有する。
【００６６】
また、電子メール分類配信装置１は、電子メール受信端末４によって返信された学習用メールを受け取る学習用メール受信手段１７と、その学習用メールに付されている受信者分類判断情報がスパムメールとの判断である場合にその学習用メールを格納するスパムメール用フィードバックアカウント１８ｄと、その学習用メールに付されている受信者分類判断情報が非スパムメールとの判断である場合にその学習用メールを格納する非スパムメール用フィードバックアカウント１８ｅと、スパムメール用フィードバックアカウント１８ｄと非スパムメール用フィードバックアカウント１８ｅを監視し、新たな学習用メールの格納を認識すると、その学習用メールの内容に基づいてデータベース１３内を検索し、電子メール受信端末４が学習用メールを作成するために使用した元の電子メールのコピーであるフィードバック学習情報を取り出す電子メール検索手段１９と、フィードバック学習情報と、サーバ分類判断情報及び受信者分類判断情報とを用いてサーバ分類判断のフィードバック学習を行うフィードバック学習手段２０とを有している。
【００６７】
上記システムのフィードバック学習方法について、以下に説明する。まず、電子メールの送信者が受信者に電子メールを送信すべく、受信者のメールアドレス「ｕｓｅｒｎａｍｅ」に宛てて電子メール送信端末３から電子メールを送ると、その電子メールは、電子メール分類配信装置１に送信される。電子メール分類配信装置１は、メール本文等のコンテンツやヘッダ情報等の全ての情報を含む電子メールのコピーを作成し、データベース１３に格納する。
【００６８】
データベース１３に電子メールのコピーが格納されると、電子メール分類判断手段１４によって、その電子メールが分析され、スパムメールであるか否かの分類判断が行なわれる。
【００６９】
所定のアルゴリズムに基づいてスパムメールであるか否かの分類判断がされると、その判断結果がサーバ分類判断情報として電子メールに付される。例えばスパムメールであると判断した場合には、スパムメールであることを示す文字や記号等が電子メールの題名やヘッダ情報に追加される。そして、その電子メールを受信者のユーザアカウント１５に格納する。
【００７０】
電子メール受信端末４は、電子メール分類配信装置１に電子メールの配信を要求し、電子メール分類配信装置１からの配信を受けると、予め設定された所定のホルダに電子メールを格納する。その際、電子メールの題名やヘッダ情報に追加されたスパムメールであることを示す文字等に基づいて、予め作成されているスパムメール用ホルダに格納してもよい。
【００７１】
受信者は、電子メール受信端末４によって電子メールを受信すると、サーバ分類判断情報とは別個に、例えば電子メールの題名、内容、送り主等に基づき、その電子メールがスパムメールであるか否かの分類判断を行う。そして、その受信者分類判断が電子メールに付されたサーバ分類判断情報の判断と同じであるか否かを確認する。ここで、サーバ分類判断情報と受信者分類判断情報とが相違する場合、例えば、サーバ分類判断情報ではスパムメールと判断されているにもかかわらず、受信者がスパムメールではないと判断した場合、或いは、サーバ分類判断情報ではスパムメールではないと判断されているにもかかわらず、受信者がスパムメールであると判断した場合には、サーバ分類判断を受信者分類判断に一致させる必要があるため、受信者は、電子メール分類判断手段１４にフィードバック学習させる。また、サーバ分類判断と受信者分類判断とが一致する場合であっても、判断の確実性を向上させるために電子メール分類判断手段１４のトレーニング目的でフィードバック学習させてもよい。
【００７２】
電子メール分類判断手段１４にフィードバック学習させる場合、受信者は、電子メール受信端末４のモニタ上でスパムメールであると判断した電子メールを選択し、モニタに表示されているスパム用ボタンをクリックする。また、電子メール分類判断手段１４に非スパムメールをトレーニングさせる場合には、非スパムメールと判断した電子メールを選択し、非スパム用ボタンをクリックする。これにより、電子メール受信端末４は、選択された電子メールのメール本文の内容をそっくりそのままコピーしかつ電子メールのヘッダ情報からＦｒｏｍヘッダ、Ｔｏヘッダ、Ｄａｔｅヘッダ、Ｓｕｂｊｅｃｔヘッダを抜き出した学習用メールを新規に作成し、スパムメール若しくは非スパムメールであることを示す受信者分類判断情報を付して電子メール分類配信装置１に返信する。
【００７３】
電子メール分類配信装置１の学習用メール受信手段１７は、電子メール受信端末４から学習用メールの返信を受けると、学習用メールに付されている受信者分類判断情報に基づいて学習用メールをスパムメール用フィードバックアカウント１８ｄ若しくは非スパムメール用フィードバックアカウント１８ｅに格納する。
【００７４】
電子メール検索手段１９は、スパムメール用フィードバックアカウント１８ｄ若しくは非スパムメール用フィードバックアカウント１８ｅに新たな学習用メールの格納を認識すると、学習用メールの内容に基づいてデータベース１３内を検索し、電子メール受信端末４が学習用メールを作成するために使用した元の電子メールのコピー（フィードバック学習情報）を取り出す。データベース１３内の検索は、まず最初に、電子メール受信端末４によって学習用メールにコピーされた元の電子メールのＦｒｏｍヘッダ、Ｔｏヘッダ、Ｄａｔｅヘッダ、Ｓｕｂｊｅｃｔヘッダの情報に基づいて行われる。
【００７５】
そして次に、上記のヘッダ情報では元の電子メールのコピーをデータベース内に見つけることができなかった場合は、学習用メールにコピーされた電子メールのメール本文を用いてデータベース内のテキスト検索を行う。
【００７６】
電子メール検索手段は、上記の検索方法によって、元の電子メールのコピーをデータベース内に見つけると、それをデータベースから取り出して、スパムメール若しくは非スパムメールであるとの受信者分類判断情報を書き込み、フィードバック学習手段２０に送る処理を行う。
【００７７】
フィードバック学習手段２０は、電子メール検索手段１９によってデータベース１３から電子メールのコピーを受け取ると、その電子メールのコピーに含まれている種々の情報と、その電子メールに付されている受信者分類判断情報及びサーバ分類判断情報とに基づいて電子メール分類判断手段１４のアルゴリズムを修正する処理を行う。本実施の形態では、キーワードとその登場回数とからなる電子メール分類判断手段１４の判断基準を変更する処理を行う。
【００７８】
（第２の実施例）
次に、本発明の第２の実施例について以下に説明する。本システムは、企業などが顧客からの問い合わせに対応するために設けているメールアドレス宛に送信された電子メールを、その内容に応じて該当する部署に配信するものである。図９及び図１０は、本実施例におけるシステム構成図である。尚、第１実施例と同様の構成要素には同一の符号を付することでその詳細な説明を省略する。
【００７９】
電子メール分類配信装置１は、総務、営業、人事、庶務、技術などの各部署ごとのユーザアカウント１５ｆ、１５ｇ、１５ｈ、・・・・と、それに対応するフィードバックアカウン１８ｆ、１８ｇ、１８ｈ、・・・・を有しており、また、データベース１３内に、各部署ごとのユーザファイルを有している。
【００８０】
上記システムのフィードバック学習方法について以下に説明する。電子メール分類配信装置１は、電子メール送信端末３から電子メールを受け取ると、電子メールのコピー（フィードバック学習情報）を作成し、データベース１３に格納する。また、電子メール分類配信装置１は、電子メール分類判断手段１４によって電子メールの分類判断を行い、電子メールが属すると判断される分類のユーザアカウント１５に格納する。例えば、電子メールが総務宛であると分類判断すると、総務のユーザカウント１５ｆに格納する。
【００８１】
総務は、電子メール受信端末４を操作して電子メール分類配信装置１に電子メールの配信を要求することによって、総務のユーザアカウント１５ｆ内にある電子メールの配信を受けることができる。そして、配信を受けた電子メールが総務宛ではないと判断した場合には、電子メール分類判断手段１４にフィードバック学習を行わせる。
【００８２】
ここでは、まず、誤って分類されて総務に配信された電子メールが、正規にはどの部署宛のものであるかを総務が判断する。例えば、ここでは営業宛の売り込みの電子メールであったとすると、総務は、その電子メールをフィードバック学習のために電子メール分類配信装置１に転送すべく、モニタ上の営業ボタンをクリックする。
【００８３】
これにより、電子メール受信端末４は、その電子メールのコンテンツをそっくりそのままコピーしかつ電子メールのヘッダ情報からＦｒｏｍヘッダ、Ｔｏヘッダ、Ｄａｔｅヘッダ、Ｓｕｂｊｅｃｔヘッダを抜き出した学習用メールを新規に作成し、営業宛の電子メールであることを示す受信者分類判断情報を付して電子メール分類配信装置１に返信する。
【００８４】
電子メール分類配信装置１の学習用メール受信手段１７は、電子メール受信端末４から学習用メールの返信を受けると、学習用メールに付されている受信者分類判断情報に基づいて学習用メールを営業のフィードバックアカウント１８ｇに格納する。
【００８５】
電子メール検索手段１９は、営業のフィードバックアカウント１８ｇに新たな学習用メールの格納を認識すると、学習用メールの内容に基づいてデータベース１３内を検索し、電子メール受信端末４が学習用メールを作成するために使用した元の電子メールのコピー（フィードバック学習情報）を取り出す。データベース１３内の検索方法は、第１の実施例と同様であるのでその説明を省略する。
【００８６】
電子メール検索手段１９は、上記の検索方法によって、元の電子メールのコピーをデータベース１３内に見つけると、それをデータベース１３から取り出して、営業宛である旨の受信者分類判断情報を書き込み、フィードバック学習手段２０に送る処理を行う。
【００８７】
フィードバック学習手段２０は、電子メール検索手段１９によってデータベース１３から電子メールのコピーを受け取ると、その電子メールのコピー（フィードバック学習情報）に含まれている種々の情報と、その電子メールに付されている受信者分類判断情報に基づいて電子メール分類判断手段１４のアルゴリズムを修正する処理を行う。
【００８８】
本発明は上述の実施の形態及び各実施例に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。例えば、第１実施例のように電子メール分類判断手段１４のアルゴリズムが電子メールに含まれているキーワードとその登場回数に基づいてスパムメールであるか否かを判断している場合には、フィードバック学習情報として、電子メール分類配信装置のコピーを作成する代わりに、電子メールに含まれているキーワードとその登場回数の情報からなるフィードバック学習情報を作成してデータベースに格納してもよい。
【００８９】
これによれば、電子メール分類判断手段１４において、再度、電子メールのコピーに含まれているキーワードとその登場回数をカウントする必要がなく、フィードバック学習情報作成手段１２によって作成したフィードバック学習情報を用いて分類判断を行うことができる。したがって、分類判断の処理速度を向上させることができる。
【００９０】
また、データベース１３には、キーワードとその登場回数からなるフィードバック学習情報が格納されているだけで、電子メールのコンテンツ自体は格納しないので、データベース１３内を閲覧しただけでは電子メールの内容を理解することはできない。したがって、セキュリティー面で安心であるというメリットがある。
【００９１】
また、上述の第１及び第２の実施例では、電子メール分類配信装置１の構成として、電子メール送信端末４から受け取った電子メールをコピーし、データベース１３に格納してから電子メール分類判断手段１４に渡す場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、電子メール送信端末３から受け取った電子メールを、まず最初にユーザアカウント１５に格納し、電子メール受信端末４からの要求に応じて電子メールを配信する際に電子メール分類判断手段１４により分類判断するものであってもよい。
【００９２】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明に係る電子メール分類配信システムのフィードバック学習システム及びそのフィードバック学習プログラムによれば、電子メール受信端末から電子メール分類配信装置に学習用メールを返信すると、その学習用メールをトリガとして電子メール分類配信装置がサーバ分類判断のフィードバック学習を行う。したがって、電子メール受信端末の操作者である受信者は、学習用メールを返信するだけでよく、従来のように、メールソフトの他にフィルタリングソフト専用の操作を習熟する必要がない。また、従来のサーバサイド方式のように、ログイン手続やログインパスワードを覚える必要もない。
【００９３】
また、電子メール分類配信装置は、学習用メールの内容に基づいてデータベースからフィードバック学習情報を取り出し、そのフィードバック学習情報を使用してフィードバック学習を行うので、正確な情報を用いてフィードバック学習することができる。したがって、従来のように、電子メールの転送によってヘッダ情報が変更されて正確な情報をフィードバックすることができないという問題は生じない。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施の形態を示すシステム概略図である。
【図２】本実施の形態を示すシステム概略図である。
【図３】データベースに格納されるフィードバック学習情報の一例を示す図である。
【図４】電子メール分類判断手段によって電子メールから抽出したキーワードとその登場回数を示す表である。
【図５】学習用メールのデータの一例を示す図である。
【図６】電子メール検索手段による電子メール検索方法の一例を説明するフローチャートである。
【図７】第１実施例を示すシステム概略図である。
【図８】第１実施例を示すシステム概略図である。
【図９】第２実施例を示すシステム概略図である。
【図１０】第２実施例を示すシステム概略図である。
【符号の説明】
１  電子メール分類配信装置
２  ネットワーク
３  電子メール送信端末
４  電子メール受信端末
１１  受信手段
１２  フィードバック学習情報作成手段
１３  データベース
１４  電子メール分類判断手段
１５  ユーザアカウント
１６  送信手段
１７  学習用メール受信手段
１８  フィードバックアカウント
１９  電子メール検索手段
２０  フィードバック学習手段
【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】
2005072672.tif 000008
【図７】
2005072672.tif 000009
【図８】
2005072672.tif 000010
【図９】
2005072672.tif 000011
【図１０】
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