(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の電子メールデータを記憶装置に記憶するメールデータ記憶部と、
上記メールデータ記憶部が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分を示す引用符が最も多く付されている行の引用符の数を処理装置によりカウントする引用符数カウント部と、
上記引用符数カウント部がカウントした引用符の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出部と
を備えることを特徴とする電子メールデータの階層位置特定装置。
【請求項２】
記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分を示す引用符が最も多く付されている行の引用符の数を処理装置によりカウントする引用符数カウント処理と、
上記引用符数カウント処理でカウントした引用符の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出処理と
をコンピュータに実行させることを特徴とする電子メールデータの階層位置特定プログラム。
【請求項３】
処理装置が、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分を示す引用符が最も多く付されている行の引用符の数をカウントする引用符数カウントステップと、
処理装置が、上記引用符数カウントステップでカウントした引用符の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を算出する階層位置算出ステップと
を備えることを特徴とする電子メールデータの階層位置特定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、電子メールデータのスレッド表示、階層表示、グループ化、カテゴリ分け等と呼ばれる電子メールデータの分類に関する技術である。
【背景技術】
【０００２】
スレッド表示、階層表示、グループ化、カテゴリ分け等と呼ばれる電子メールデータの分類がされている。これは、電子メールデータを共通の話題毎にグループ分類することである。また、電子メールデータを送受信の前後関係が分かるように表示することである。
スレッド表示、階層表示、グループ化、カテゴリ分け等と呼ばれる電子メールデータの分類を行う方法として、「メッセージＩＤ（Ｍｅｓｓａｇｅ−ｉｄ）」と「返信の履歴（ＲｅｆｅｒｅｎｃｅｓとＩｎ−Ｒｅｐｌｙ−Ｔｏ）」との少なくともいずれかを用いる方法がある。「メッセージＩＤ」と「返信の履歴」とは、電子メールデータのヘッダ部の情報である。また、「メッセージＩＤ」と「返信の履歴」とは、ＲＦＣ８２２及びその後継に当たるＲＦＣ２８２２で定められている。これらの情報を使用して、各メールの前後関係を検索して表示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−６３２２１号公報
【特許文献２】特開２００２−９１８７６号公報
【特許文献３】特開２０００−１７２５８６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
「メッセージＩＤ」と「返信の履歴」とのデータは、電子メールデータの送信者が使用する電子メール送信ソフトウェア（メーラー）が電子メールデータのヘッダ部分に添付する。ここで、使用するメーラーによっては、電子メールデータのヘッダ部分に「メッセージＩＤ」と「返信の履歴」とのデータを添付しない場合がある。「メッセージＩＤ」と「返信の履歴」とのデータが添付されていない電子メールデータは、メールの前後関係を把握するためのデータが不足しているため、正しくグループ分類及び階層化することができない。
本発明は、例えば、「メッセージＩＤ」と「返信の履歴」とのデータが添付されていない電子メールデータについても、正しくグループ分類及び階層化することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明に係るメールデータ分類装置は、例えば、複数の電子メールデータを記憶装置に記憶するメールデータ記憶部と、
上記メールデータ記憶部が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータの件名と、メール本文中の過去のメールの引用部分に含まれた件名が同一である電子メールデータを上記複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶する本文内同一件名データ抽出部と、
本文内同一件名データ抽出部が抽出した電子メールデータと上記所定の電子メールデータとを同一グループに処理装置により分類するグループ分類部と、
上記グループ分類部が同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示装置に表示するメールデータ表示部と
を備えることを特徴とする。
【０００６】
また、本発明に係るメールデータ分類装置は、例えば、複数の電子メールデータを記憶
装置に記憶するメールデータ記憶部と、  上記メールデータ記憶部が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータのヘッダ情報のＴｏ句とＦｒｏｍ句とＣｃ句とに記載されたメールアドレスの組と、Ｔｏ句とＦｒｏｍ句とＣｃ句とに記載されたメールアドレスの組とが同一である電子メールデータを上記複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶する同一送受信者データ抽出部と、
上記同一送受信者データ抽出部が抽出した電子メールデータと上記所定の電子メールデータとを同一グループに処理装置により分類するグループ分類部と、
上記グループ分類部が同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示装置に表示するメールデータ表示部と
を備えることを特徴とする。
【０００７】
さらに、本発明に係るメールデータ分類装置は、例えば、複数の電子メールデータを記憶装置に記憶するメールデータ記憶部と、
上記メールデータ記憶部が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータの添付ファイルのファイル名と、同一のファイル名の添付ファイルを有する電子メールデータを上記複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶する同一添付ファイル名データ抽出部と、
上記同一添付ファイル名データ抽出部が抽出した電子メールデータと上記所定の電子メールデータとを同一グループに処理装置により分類するグループ分類部と、
上記グループ分類部が同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示装置に表示するメールデータ表示部と
を備えることを特徴とする。
【０００８】
上記メールデータ分類装置は、さらに、
電子メールデータ内から添付ファイルを削除したことを示す添付ファイル削除情報を検索して、上記添付ファイル削除情報が示す削除された添付ファイルのファイル名が上記所定の電子メールデータの添付ファイルのファイル名と同一である電子メールデータを上記複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶する同一削除添付ファイル名データ抽出部を備え、
上記グループ分類部は、上記同一添付ファイル名データ抽出部と上記同一削除添付ファイル名データ抽出部とが抽出した電子メールデータを同一グループに分類する
ことを特徴とする。
【０００９】
上記メールデータ分類装置は、さらに、
上記同一削除添付ファイル名データ抽出部が抽出した電子メールデータを、上記所定の電子メールデータを親データとする子データであるとの親子関係を処理装置により認定する親子関係認定部を備え、
上記メールデータ表示部は、上記グループ分類部が同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示するとともに、上記親子関係認定部が認定した親子関係を示して表示する
ことを特徴とする。
【００１０】
また、本発明に係るメールデータ分類装置は、例えば、複数の電子メールデータを記憶装置に記憶するメールデータ記憶部と、
所定の単語に対する返答の単語である応答句を上記所定の単語と対応させて記憶装置に記憶する応答句記憶部と、
上記メールデータ記憶部が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータから上記所定の単語を処理装置により検索するキーワード検索部と、
上記キーワード検索部が検索した所定の単語に対応させて上記応答句記憶部が記憶した応答句を含む電子メールデータを上記複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶する応答句データ抽出部と、
上記応答句データ抽出部が抽出した電子メールデータと上記所定の電子メールデータとを同一グループに処理装置により分類するグループ分類部と、
上記グループ分類部が同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示装置に表示するメールデータ表示部と
を備えることを特徴とする。
【００１１】
上記メールデータ分類装置は、さらに、
上記応答句データ抽出部が抽出した電子メールデータを、上記所定の電子メールデータを親データとする子データであるとの親子関係を処理装置により認定する親子関係認定部を備え、
上記メールデータ表示部は、上記グループ分類部が同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示するとともに、上記親子関係認定部が認定した親子関係を示して表示する
ことを特徴とする。
【００１２】
また、本発明に係るメールデータ分類装置は、例えば、複数の電子メールデータを記憶装置に記憶するメールデータ記憶部と、
電子メールデータのヘッダ情報の各項目についての重みを示す係数値を記憶装置に記憶する係数値記憶部と、
上記メールデータ記憶部が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータのヘッダ情報の上記各項目と、他の電子メールデータのメール本文中の過去のメールの引用部分に含まれたヘッダ情報の上記各項目とをそれぞれ比較して、上記各項目の内容が同一であるか否かを項目毎に処理装置により判定するヘッダ情報比較部と、
上記ヘッダ情報比較部が同一であると判定した項目と、上記係数値記憶部が記憶した係数値とに基づき、上記所定の電子メールデータと上記他の電子メールデータとの一致度を処理装置により算出するヘッダ情報一致度算出部と、
上記ヘッダ情報一致度算出部が算出した一致度が所定の値以上である電子メールデータを上記複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶するヘッダ情報一致データ抽出部と、
上記ヘッダ情報一致データ抽出部が抽出した電子メールデータと上記所定の電子メールデータとを同一グループに処理装置により分類するグループ分類部と、
上記グループ分類部が同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示装置に表示するメールデータ表示部と
を備えることを特徴とする。
【００１３】
上記メールデータ分類装置は、さらに、
上記ヘッダ情報一致データ抽出部が抽出した電子メールデータを、上記所定の電子メールデータを親データとする子データであるとの親子関係を処理装置により認定する親子関係認定部を備え、
上記メールデータ表示部は、上記グループ分類部が同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示するとともに、上記親子関係認定部が認定した親子関係を示して表示する
ことを特徴とする。
【００１４】
上記メールデータ分類装置は、さらに、
所定の単語に対する返答の単語である応答句を上記所定の単語と対応させて記憶装置に記憶する応答句記憶部と、
上記グループ分類部が同一グループに分類した電子メールデータの所定の電子メールデータから上記所定の単語を処理装置により検索するキーワード検索部と、
上記キーワード検索部が検索した所定の単語に対応させて上記応答句記憶部が記憶した応答句を含む電子メールデータを上記複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶する応答句データ抽出部と、
上記応答句データ抽出部が抽出した電子メールデータを、上記所定の電子メールデータを親データとする子データであるとの親子関係を処理装置により認定する親子関係認定部とを備え、
上記メールデータ表示部は、上記グループ分類部が同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示するとともに、上記親子関係認定部が認定した親子関係を示して表示する
ことを特徴とする。
【００１５】
上記メールデータ分類装置は、さらに、
電子メールデータのヘッダ情報の各項目についての重みを示す係数値を記憶装置に記憶する係数値記憶部と、
上記グループ分類部が同一グループに分類した電子メールデータの所定の電子メールデータのヘッダ情報の上記各項目と、他の電子メールデータのメール本文中の過去のメールの引用部分に含まれたヘッダ情報の上記各項目とをそれぞれ比較して、上記各項目の内容が同一であるか否かを項目毎に処理装置により判定するヘッダ情報比較部と、
上記ヘッダ情報比較部が同一であると判定した項目と、上記係数値記憶部が記憶した係数値とに基づき、上記所定の電子メールデータと上記他の電子メールデータとの一致度を処理装置により算出するヘッダ情報一致度算出部と、
上記ヘッダ情報一致度算出部が算出した一致度が所定の値以上である電子メールデータを上記同一グループに分類された他の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶するヘッダ情報一致データ抽出部と、
ヘッダ情報一致データ抽出部が抽出した電子メールデータを、上記所定の電子メールデータを親データとする子データであるとの親子関係を処理装置により認定する親子関係認定部とを備え、
上記メールデータ表示部は、上記グループ分類部が同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示するとともに、上記親子関係認定部が認定した親子関係を示して表示する
ことを特徴とする。
【００１６】
本発明に係る電子メールデータの階層位置特定装置は、例えば、複数の電子メールデータを記憶装置に記憶するメールデータ記憶部と、
上記メールデータ記憶部が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分を示す引用符が最も多く付されている行の引用符の数を処理装置によりカウントする引用符数カウント部と、
上記引用符数カウント部がカウントした引用符の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出部と
を備えることを特徴とする。
【００１７】
また、本発明に係る電子メールデータの階層位置特定装置は、例えば、複数の電子メールデータを記憶装置に記憶するメールデータ記憶部と、
上記メールデータ記憶部が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分の始まりを示す引用区切情報の数を処理装置によりカウントする引用区切情報カウント部と、
上記引用区切情報カウント部がカウントした引用区切情報の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出部とを備えることを特徴とする。
【００１８】
さらに、本発明に係る電子メールデータの階層位置特定装置は、例えば、複数の電子メールデータを記憶装置に記憶するメールデータ記憶部と、
上記メールデータ記憶部が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文の全行に対する上記メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分の行の割合を処理装置により算出する引用部行割合算出部と、
上記引用部行割合算出部が算出した割合に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出部と
を備えることを特徴とする。
【００１９】
また、さらに、本発明に係る電子メールデータの階層位置特定装置は、例えば、複数の電子メールデータを記憶装置に記憶するメールデータ記憶部と、
上記メールデータ記憶部が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれるヘッダ情報の所定の項目の数を処理装置によりカウントするヘッダ項目カウント部と、
上記ヘッダ項目カウント部がカウントしたヘッダ情報の所定の項目の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出部と
を備えることを特徴とする。
【００２０】
また、本発明に係る電子メールデータの階層位置特定装置は、例えば、複数の電子メールデータを記憶装置に記憶するメールデータ記憶部と、
上記メールデータ記憶部が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる送信者の署名の数を処理装置によりカウントする署名数カウント部と、
上記署名数カウント部がカウントした送信者の署名の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出部と
を備えることを特徴とする。
【００２１】
上記メールデータ分類装置は、さらに、
上記複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分を示す引用符が最も多く付されている行の引用符の数を処理装置によりカウントする引用符数カウント部と、
上記引用符数カウント部がカウントした引用符の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出部とを備え、
上記メールデータ表示部は、上記階層位置算出部が算出した階層位置に上記電子メールデータを表示する
ことを特徴とする。
【００２２】
上記メールデータ分類装置は、さらに、
上記複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分の始まりを示す引用区切情報の数を処理装置によりカウントする引用区切情報カウント部と、
上記引用区切情報カウント部がカウントした引用区切情報の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出部とを備え、
上記メールデータ表示部は、上記階層位置算出部が算出した階層位置に上記電子メール
データを表示する
ことを特徴とする。
【００２３】
上記メールデータ分類装置は、さらに、
上記複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文の全行に対する上記メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分の行の割合を処理装置により算出する引用部行割合算出部と、
上記引用部行割合算出部が算出した割合に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出部とを備え、
上記メールデータ表示部は、上記階層位置算出部が算出した階層位置に上記電子メールデータを表示する
ことを特徴とする。
【００２４】
上記メールデータ分類装置は、さらに、
上記複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれるヘッダ情報の所定の項目の数を処理装置によりカウントするヘッダ項目カウント部と、
上記ヘッダ項目カウント部がカウントしたヘッダ情報の所定の項目の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出部とを備え、
上記メールデータ表示部は、上記階層位置算出部が算出した階層位置に上記電子メールデータを表示する
ことを特徴とする。
【００２５】
上記メールデータ分類装置は、さらに、
上記複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる送信者の署名の数を処理装置によりカウントする署名数カウント部と、
上記署名数カウント部がカウントした送信者の署名の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出部とを備え、
上記メールデータ表示部は、上記階層位置算出部が算出した階層位置に上記電子メールデータを表示する
ことを特徴とする。
【００２６】
本発明に係るメールデータ分類プログラムは、例えば、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータの件名と、メール本文中の過去のメールの引用部分に含まれた件名が同一である電子メールデータを上記複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶する本文内同一件名データ抽出処理と、
本文内同一件名データ抽出処理で抽出した電子メールデータと上記所定の電子メールデータとを同一グループに処理装置により分類するグループ分類処理と、
上記グループ分類処理で同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示装置に表示するメールデータ表示処理と
をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００２７】
また、本発明に係るメールデータ分類プログラムは、例えば、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータのヘッダ情報のＴｏ句とＦｒｏｍ句とＣｃ句とに記載されたメールアドレスの組と、Ｔｏ句とＦｒｏｍ句とＣｃ句とに記載されたメールアドレスの組とが同一である電子メールデータを上記複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶する同一送受信者データ抽出処理と、
上記同一送受信者データ抽出処理で抽出した電子メールデータと上記所定の電子メールデータとを同一グループに処理装置により分類するグループ分類処理と、
上記グループ分類処理で同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示装置に表示するメールデータ表示処理と
をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００２８】
さらに、本発明に係るメールデータ分類プログラムは、例えば、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータの添付ファイルのファイル名と、同一のファイル名の添付ファイルを有する電子メールデータを上記複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶する同一添付ファイル名データ抽出処理と、
上記同一添付ファイル名データ抽出処理で抽出した電子メールデータと上記所定の電子メールデータとを同一グループに処理装置により分類するグループ分類処理と、
上記グループ分類処理で同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示装置に表示するメールデータ表示処理と
をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００２９】
上記メールデータ分類プログラムは、さらに、
電子メールデータ内から添付ファイルを削除したことを示す添付ファイル削除情報を検索して、上記添付ファイル削除情報が示す削除された添付ファイルのファイル名が上記所定の電子メールデータの添付ファイルのファイル名と同一である電子メールデータを上記複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶する同一削除添付ファイル名データ抽出処理をコンピュータに実行させ、
上記グループ分類処理では、上記同一添付ファイル名データ抽出処理と上記同一削除添付ファイル名データ抽出処理とが抽出した電子メールデータを同一グループに分類する
ことを特徴とする。
【００３０】
上記メールデータ分類プログラムは、さらに、
上記同一削除添付ファイル名データ抽出処理で抽出した電子メールデータを、上記所定の電子メールデータを親データとする子データであるとの親子関係を処理装置により認定する親子関係認定処理をコンピュータに実行させ、
上記メールデータ表示処理では、上記グループ分類処理で同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示するとともに、上記親子関係認定処理で認定した親子関係を示して表示する
ことを特徴とする。
【００３１】
また、本発明に係るメールデータ分類プログラムは、例えば、所定の単語に対する返答の単語である応答句を上記所定の単語と対応させて記憶装置に記憶する応答句記憶処理と、
記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータから上記所定の単語を処理装置により検索するキーワード検索処理と、
上記キーワード検索処理で検索した所定の単語に対応させて上記応答句記憶処理で記憶した応答句を含む電子メールデータを上記複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶する応答句データ抽出処理と、
上記応答句データ抽出処理で抽出した電子メールデータと上記所定の電子メールデータとを同一グループに処理装置により分類するグループ分類処理と、
上記グループ分類処理で同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示装置に表示するメールデータ表示処理と
をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００３２】
上記メールデータ分類プログラムは、さらに、
上記応答句データ抽出処理で抽出した電子メールデータを、上記所定の電子メールデータを親データとする子データであるとの親子関係を処理装置により認定する親子関係認定処理をコンピュータに実行させ、
上記メールデータ表示処理では、上記グループ分類処理で同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示するとともに、上記親子関係認定処理で認定した親子関係を示して表示する
ことを特徴とする。
【００３３】
また、本発明に係るメールデータ分類プログラムは、例えば、電子メールデータのヘッダ情報の各項目についての重みを示す係数値を記憶装置に記憶する係数値記憶処理と、
記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータのヘッダ情報の上記各項目と、他の電子メールデータのメール本文中の過去のメールの引用部分に含まれたヘッダ情報の上記各項目とをそれぞれ比較して、上記各項目の内容が同一であるか否かを項目毎に処理装置により判定するヘッダ情報比較処理と、
上記ヘッダ情報比較処理で同一であると判定した項目と、上記係数値記憶処理で記憶した係数値とに基づき、上記所定の電子メールデータと上記他の電子メールデータとの一致度を処理装置により算出するヘッダ情報一致度算出処理と、
上記ヘッダ情報一致度算出処理で算出した一致度が所定の値以上である電子メールデータを上記複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶するヘッダ情報一致データ抽出処理と、
上記ヘッダ情報一致データ抽出処理で抽出した電子メールデータと上記所定の電子メールデータとを同一グループに処理装置により分類するグループ分類処理と、
上記グループ分類処理で同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示装置に表示するメールデータ表示処理と
をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００３４】
上記メールデータ分類プログラムは、さらに、
上記ヘッダ情報一致データ抽出処理で抽出した電子メールデータを、上記所定の電子メールデータを親データとする子データであるとの親子関係を処理装置により認定する親子関係認定処理をコンピュータに実行させ、
上記メールデータ表示処理では、上記グループ分類処理で同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示するとともに、上記親子関係認定処理で認定した親子関係を示して表示する
ことを特徴とする。
【００３５】
上記メールデータ分類プログラムは、さらに、
所定の単語に対する返答の単語である応答句を上記所定の単語と対応させて記憶装置に記憶する応答句記憶処理と、
上記グループ分類処理で同一グループに分類した電子メールデータの所定の電子メールデータから上記所定の単語を処理装置により検索するキーワード検索処理と、
上記キーワード検索処理で検索した所定の単語に対応させて上記応答句記憶処理で記憶した応答句を含む電子メールデータを上記複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶する応答句データ抽出処理と、
上記応答句データ抽出処理で抽出した電子メールデータを、上記所定の電子メールデータを親データとする子データであるとの親子関係を処理装置により認定する親子関係認定処理とをコンピュータに実行させ、
上記メールデータ表示処理では、上記グループ分類処理で同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示するとともに、上記親子関係認定処理で認定した親子関係を示して表示することを特徴とする。
【００３６】
上記メールデータ分類プログラムは、さらに、
電子メールデータのヘッダ情報の各項目についての重みを示す係数値を記憶装置に記憶する係数値記憶処理と、
上記グループ分類処理で同一グループに分類した電子メールデータの所定の電子メールデータのヘッダ情報の上記各項目と、他の電子メールデータのメール本文中の過去のメールの引用部分に含まれたヘッダ情報の上記各項目とをそれぞれ比較して、上記各項目の内容が同一であるか否かを項目毎に処理装置により判定するヘッダ情報比較処理と、
上記ヘッダ情報比較処理で同一であると判定した項目と、上記係数値記憶処理で記憶した係数値とに基づき、上記所定の電子メールデータと上記他の電子メールデータとの一致度を処理装置により算出するヘッダ情報一致度算出処理と、
上記ヘッダ情報一致度算出処理で算出した一致度が所定の値以上である電子メールデータを上記同一グループに分類された他の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶するヘッダ情報一致データ抽出処理と、
ヘッダ情報一致データ抽出処理で抽出した電子メールデータを、上記所定の電子メールデータを親データとする子データであるとの親子関係を処理装置により認定する親子関係認定処理とをコンピュータに実行させ、
上記メールデータ表示処理では、上記グループ分類処理で同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示するとともに、上記親子関係認定処理で認定した親子関係を示して表示する
ことを特徴とする。
【００３７】
本発明に係る電子メールデータの階層位置特定プログラムは、例えば、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分を示す引用符が最も多く付されている行の引用符の数を処理装置によりカウントする引用符数カウント処理と、
上記引用符数カウント処理でカウントした引用符の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出処理と
をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００３８】
また、本発明に係る電子メールデータの階層位置特定プログラムは、例えば、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分の始まりを示す引用区切情報の数を処理装置によりカウントする引用区切情報カウント処理と、
上記引用区切情報カウント処理でカウントした引用区切情報の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出処理と
をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００３９】
さらに、本発明に係る電子メールデータの階層位置特定プログラムは、例えば、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文の全行に対する上記メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分の行の割合を処理装置により算出する引用部行割合算出処理と、
上記引用部行割合算出処理で算出した割合に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出処理と
をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００４０】
また、さらに、本発明に係る電子メールデータの階層位置特定プログラムは、例えば、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれるヘッダ情報の所定の項目の数を処理装置によりカウントするヘッダ項目カウント処理と、
上記ヘッダ項目カウント処理でカウントしたヘッダ情報の所定の項目の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出処理と
をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００４１】
また、本発明に係る電子メールデータの階層位置特定プログラムは、例えば、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる送信者の署名の数を処理装置によりカウントする署名数カウント処理と、
上記署名数カウント処理でカウントした送信者の署名の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出処理と
をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００４２】
上記メールデータ分類プログラムは、さらに、
上記複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分を示す引用符が最も多く付されている行の引用符の数を処理装置によりカウントする引用符数カウント処理と、
上記引用符数カウント処理でカウントした引用符の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出処理とをコンピュータに実行させ、
上記メールデータ表示処理では、上記階層位置算出処理で算出した階層位置に上記電子メールデータを表示する
ことを特徴とする。
【００４３】
上記メールデータ分類プログラムは、さらに、
上記複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分の始まりを示す引用区切情報の数を処理装置によりカウントする引用区切情報カウント処理と、
上記引用区切情報カウント処理でカウントした引用区切情報の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出処理とをコンピュータに実行させ、
上記メールデータ表示処理では、上記階層位置算出処理で算出した階層位置に上記電子メールデータを表示する
ことを特徴とする。
【００４４】
上記メールデータ分類プログラムは、さらに、
上記複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文の全行に対する上記メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分の行の割合を処理装置により算出する引用部行割合算出処理と、
上記引用部行割合算出処理で算出した割合に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出処理とをコンピュータに実行させ、
上記メールデータ表示処理では、上記階層位置算出処理で算出した階層位置に上記電子メールデータを表示する
ことを特徴とする。
【００４５】
上記メールデータ分類プログラムは、さらに、
上記複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれるヘッダ情報の所定の項目の数を処理装置によりカウントするヘッダ項目カウント処理と、
上記ヘッダ項目カウント処理でカウントしたヘッダ情報の所定の項目の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出処理とをコンピュータに実行させ、
上記メールデータ表示処理では、上記階層位置算出処理で算出した階層位置に上記電子メールデータを表示する
ことを特徴とする。
【００４６】
上記メールデータ分類プログラムは、さらに、
上記複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる送信者の署名の数を処理装置によりカウントする署名数カウント処理と、
上記署名数カウント処理でカウントした送信者の署名の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出処理とをコンピュータに実行させ、
上記メールデータ表示処理では、上記階層位置算出処理で算出した階層位置に上記電子メールデータを表示する
ことを特徴とする。
【００４７】
本発明に係るメールデータ分類方法は、例えば、処理装置が、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータの件名と、メール本文中の過去のメールの引用部分に含まれた件名が同一である電子メールデータを上記複数の電子メールデータから抽出して記憶する本文内同一件名データ抽出ステップと、
処理装置が、本文内同一件名データ抽出ステップで抽出した電子メールデータと上記所定の電子メールデータとを同一グループに分類するグループ分類ステップと、
表示装置が、上記グループ分類ステップで同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示するメールデータ表示ステップと
を備えることを特徴とする。
【００４８】
本発明に係るメールデータ分類方法は、例えば、処理装置が、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータのヘッダ情報のＴｏ句とＦｒｏｍ句とＣｃ句とに記載されたメールアドレスの組と、Ｔｏ句とＦｒｏｍ句とＣｃ句とに記載されたメールアドレスの組とが同一である電子メールデータを上記複数の電子メールデータから抽出して記憶する同一送受信者データ抽出ステップと、
上記同一送受信者データ抽出ステップで抽出した電子メールデータと上記所定の電子メールデータとを同一グループに処理装置により分類するグループ分類ステップと、
上記グループ分類ステップで同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示装置に表示するメールデータ表示ステップと
を備えることを特徴とする。
【００４９】
本発明に係るメールデータ分類方法は、例えば、処理装置が、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータの添付ファイルのファイル名と、同一のファイル名の添付ファイルを有する電子メールデータを上記複数の電子メールデータから抽出して記憶する同一添付ファイル名データ抽出ステップと、
上記同一添付ファイル名データ抽出ステップで抽出した電子メールデータと上記所定の電子メールデータとを同一グループに処理装置により分類するグループ分類ステップと、
上記グループ分類ステップで同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示装置に表示するメールデータ表示ステップとを備えることを特徴とする。
【００５０】
本発明に係るメールデータ分類方法は、例えば、記憶装置が、所定の単語に対する返答
の単語である応答句を上記所定の単語と対応させて記憶する応答句記憶ステップと、
処理装置が、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータから上記所定の単語を検索するキーワード検索ステップと、
処理装置が、上記キーワード検索ステップで検索した所定の単語に対応させて上記応答句記憶ステップで記憶した応答句を含む電子メールデータを上記複数の電子メールデータから抽出して記憶する応答句データ抽出ステップと、
処理装置が、上記応答句データ抽出ステップで抽出した電子メールデータと上記所定の電子メールデータとを同一グループに分類するグループ分類ステップと、
表示装置が、上記グループ分類ステップで同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示するメールデータ表示ステップと
を備えることを特徴とする。
【００５１】
本発明に係るメールデータ分類方法は、例えば、電子メールデータのヘッダ情報の各項目についての重みを示す係数値を記憶装置に記憶する係数値記憶ステップと、
処理装置が、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータのヘッダ情報の上記各項目と、他の電子メールデータのメール本文中の過去のメールの引用部分に含まれたヘッダ情報の上記各項目とをそれぞれ比較して、上記各項目の内容が同一であるか否かを項目毎に判定するヘッダ情報比較ステップと、
処理装置が、上記ヘッダ情報比較ステップで同一であると判定した項目と、上記係数値記憶ステップで記憶した係数値とに基づき、上記所定の電子メールデータと上記他の電子メールデータとの一致度を算出するヘッダ情報一致度算出ステップと、
記憶装置が、上記ヘッダ情報一致度算出ステップで算出した一致度が所定の値以上である電子メールデータを上記複数の電子メールデータから抽出して記憶するヘッダ情報一致データ抽出ステップと、
処理装置が、上記ヘッダ情報一致データ抽出ステップで抽出した電子メールデータと上記所定の電子メールデータとを同一グループに分類するグループ分類ステップと、
表示装置が、上記グループ分類ステップで同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示するメールデータ表示ステップと
を備えることを特徴とする。
【００５２】
本発明に係る電子メールデータの階層位置特定方法は、例えば、処理装置が、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分を示す引用符が最も多く付されている行の引用符の数をカウントする引用符数カウントステップと、
処理装置が、上記引用符数カウントステップでカウントした引用符の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を算出する階層位置算出ステップと
を備えることを特徴とする。
【００５３】
本発明に係る電子メールデータの階層位置特定方法は、例えば、処理装置が、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分の始まりを示す引用区切情報の数をカウントする引用区切情報カウントステップと、
処理装置が、上記引用区切情報カウントステップでカウントした引用区切情報の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を算出する階層位置算出ステップと
を備えることを特徴とする。
【００５４】
本発明に係る電子メールデータの階層位置特定方法は、例えば、処理装置が、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文の
全行に対する上記メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分の行の割合を算出する引用部行割合算出ステップと、
処理装置が、上記引用部行割合算出ステップで算出した割合に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を算出する階層位置算出ステップと
を備えることを特徴とする。
【００５５】
本発明に係る電子メールデータの階層位置特定方法は、例えば、処理装置が、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれるヘッダ情報の所定の項目の数をカウントするヘッダ項目カウントステップと、
処理装置が、上記ヘッダ項目カウントステップでカウントしたヘッダ情報の所定の項目の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を算出する階層位置算出ステップと
を備えることを特徴とする。
【００５６】
本発明に係る電子メールデータの階層位置特定方法は、例えば、処理装置が、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる送信者の署名の数をカウントする署名数カウントステップと、
処理装置が、上記署名数カウントステップでカウントした送信者の署名の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を算出する階層位置算出ステップと
を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００５７】
本発明に係るメールデータ分類装置、メールデータ分類プログラム及びメールデータ分類方法によれば、「メッセージＩＤ」と「返信の履歴」とのデータによらず、電子メールデータのグループ分類をすることができる。したがって、「メッセージＩＤ」と「返信の履歴」とのデータが添付されていない電子メールデータについても、正しくグループ分類することができる。
【００５８】
また、本発明に係る電子メールデータの階層位置特定装置、階層位置特定プログラム及び階層位置特定方法によれば、「メッセージＩＤ」と「返信の履歴」とのデータによらず、電子メールデータの階層化をすることができる。したがって、「メッセージＩＤ」と「返信の履歴」とのデータが添付されていない電子メールデータについても、正しく階層化することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】実施の形態におけるメールデータ分類システムの外観の一例を示す図。
【図２】実施の形態におけるメールデータ分類装置１００のハードウェア構成の一例を示す図。
【図３】電子メールデータの大まかな構造を示す図。
【図４】電子メールデータのヘッダ部２の一例を示す図。
【図５】電子メールデータを日付順に整列した状態を示す図。
【図６】図５に示す電子メールデータをスレッド表示した状態を示す図。
【図７】図５に示す電子メールデータを流れ図形式に表示した図。
【図８】スレッド表示が正しくされていない状態を示す図。
【図９】メール本文３における過去のメールのヘッダ部を引用した部分の一例を示す図。
【図１０】件名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００の機能を示す機能ブロック図。
【図１１】件名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００の動作を示すフローチャート。
【図１２】宛先によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００の機能を示す機能ブロック図。
【図１３】宛先によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００の動作を示すフローチャート。
【図１４】添付ファイル名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００の機能を示す機能ブロック図。
【図１５】添付ファイル名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００の動作を示すフローチャート。
【図１６】応答句によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００の機能を示す機能ブロック図。
【図１７】応答句によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００の動作を示すフローチャート。
【図１８】引用情報によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００の機能を示す機能ブロック図。
【図１９】引用情報によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００の動作を示すフローチャート。
【図２０】応答句を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の機能を示す機能ブロック図。
【図２１】応答句を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の動作を示すフローチャート。
【図２２】引用情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の機能を示す機能ブロック図。
【図２３】引用情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の動作を示すフローチャート。
【図２４】宛先情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の機能を示す機能ブロック図。
【図２５】宛先情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の動作を示すフローチャート。
【図２６】表示名対応表を用いた、宛先情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の機能を示す機能ブロック図。
【図２７】表示名対応表を用いた、宛先情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の動作を示すフローチャート。
【図２８】添付ファイルの削除情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の機能を示す機能ブロック図。
【図２９】添付ファイルの削除情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の動作を示すフローチャート。
【図３０】電子メールデータのメール本文３の一例を示す図。
【図３１】引用符数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の機能を示す機能ブロック図。
【図３２】引用符数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の動作を示すフローチャート。
【図３３】引用区切情報を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の機能を示す機能ブロック図。
【図３４】引用区切情報を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の動作を示すフローチャート。
【図３５】引用行の割合を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の機能を示す機能ブロック図。
【図３６】引用行の割合を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の動作を示すフローチャート。
【図３７】ヘッダ出現回数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の機能を示す機能ブロック図。
【図３８】ヘッダ出現回数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の動作を示すフローチャート。
【図３９】署名出現数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の機能を示す機能ブロック図。
【図４０】署名出現数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の動作を示すフローチャート。
【図４１】実施の形態４に係るメールデータ分類装置１００の機能を示す機能ブロック図。
【図４２】実施の形態４に係るメールデータ分類装置１００の動作を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００６０】
図１は、実施の形態におけるメールデータ分類システムの外観の一例を示す図である。
図１において、メールデータ分類システムは、サーバＡ９１６、サーバＢ９１７、サーバＣ９１８を備える。また、サーバＡ９１６、サーバＢ９１７、サーバＣ９１８は、ＬＣＤ（液晶）９０１、キーボード９０２（Ｋｅｙ・Ｂｏａｒｄ：Ｋ／Ｂ）、マウス９０３、ＦＤＤ９０４（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ・Ｄｉｓｃ・Ｄｒｉｖｅ）、ＣＤＤ９０５（コンパクトディスク装置）などのハードウェア資源を備え、これらのハードウェア資源はケーブルや信号線で接続されている。
サーバＡ９１６、サーバＢ９１７、サーバＣ９１８は、コンピュータであり、ローカルエリアネットワーク９４２（ＬＡＮ）により接続され、ゲートウェイ９４１とインターネット９４０とを介して外部ネットワークと接続されている。
ここで、サーバＡ９１６は、実施の形態におけるメールサーバの一例である。また、サーバＢ９１７は、実施の形態におけるメールアーカイブサーバの一例である。また、サーバＣ９１８は、実施の形態におけるメールデータ分類装置１００の一例である。
【００６１】
図２は、実施の形態におけるメールデータ分類装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。
図２において、メールデータ分類装置１００は、プログラムを実行するＣＰＵ９１１（Ｃｅｎｔｒａｌ・Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ・Ｕｎｉｔ、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサともいう）を備えている。ＣＰＵ９１１は、バス９１２を介してＲＯＭ９１３、ＲＡＭ９１４、通信ボード９１５、ＬＣＤ９０１、キーボード９０２、マウス９０３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５、磁気ディスク装置９２０と接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。磁気ディスク装置９２０の代わりに、光ディスク装置、メモリカード読み書き装置などの記憶装置でもよい。
【００６２】
ＲＡＭ９１４は、揮発性メモリの一例である。ＲＯＭ９１３、ＦＤＤ９０４、磁気ディスク装置９２０の記憶媒体は、不揮発性メモリの一例である。これらは、記憶装置の一例である。
通信ボード９１５、キーボード９０２、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５などは、入力装置の一例である。
通信ボード９１５は、通信装置の一例である。
【００６３】
通信ボード９１５は、ＬＡＮ９４２等に接続されている。
磁気ディスク装置９２０又はＲＯＭ９１３などには、オペレーティングシステム９２１（ＯＳ）、ウィンドウシステム９２２、プログラム群９２３、ファイル群９２４が記憶されている。プログラム群９２３のプログラムは、ＣＰＵ９１１、オペレーティングシステム９２１、ウィンドウシステム９２２により実行される。
【００６４】
上記プログラム群９２３には、以下に述べる実施の形態の説明において「〜部」等として説明する機能を実行するプログラム、及び、各サーバの処理を実行するその他のプログラムがそれぞれ記憶されている。プログラムは、ＣＰＵ９１１により読み出され実行される。
ファイル群９２４には、以下に述べる実施の形態の説明において、「電子メールデータ」、「親子関係」、「階層位置」等として説明する情報やデータや信号値や変数値やパラメータが、「ファイル」や「データベース」の各項目として記憶されている。「ファイル」や「データベース」は、ディスクやメモリなどの記録媒体に記憶される。ディスクやメモリになどの記憶媒体に記憶された情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、読み書き回路を介してＣＰＵ９１１によりメインメモリやキャッシュメモリに読み出され、抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・出力・印刷・表示などのＣＰＵ９１１の動作に用いられる。抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・出力・印刷・表示のＣＰＵ９１１の動作の間、情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、メインメモリやキャッシュメモリやバッファメモリに一時的に記憶される。
また、以下に述べる実施の形態の説明において説明するフローチャートの矢印の部分は主としてデータや信号の入出力を示し、データや信号値は、ＲＡＭ９１４のメモリ、ＦＤＤ９０４のフレキシブルディスク、コンパクトディスク、磁気ディスク装置９２０の磁気ディスク、その他光ディスク、ミニディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ・Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ・Ｄｉｓｃ）等の記録媒体に記録される。また、データや信号は、バス９１２や信号線やケーブルその他の伝送媒体によりオンライン伝送される。
【００６５】
また、以下に述べる実施の形態の説明において「〜部」として説明するものは、「〜回路」、「〜装置」、「〜機器」、「〜手段」、「〜機能」であってもよく、また、「〜ステップ」、「〜手順」、「〜処理」であってもよい。また、「〜処理」として説明するものは「〜ステップ」であっても構わない。すなわち、「〜部」として説明するものは、ＲＯＭ９１３に記憶されたファームウェアで実現されていても構わない。或いは、ソフトウェアのみ、或いは、素子・デバイス・基板・配線などのハードウェアのみ、或いは、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、さらには、ファームウェアとの組み合わせで実施されても構わない。ファームウェアとソフトウェアは、プログラムとして、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ等の記録媒体に記憶される。プログラムはＣＰＵ９１１により読み出され、ＣＰＵ９１１により実行される。すなわち、プログラムは、以下に述べる「〜部」としてコンピュータを機能させるものである。あるいは、以下に述べる「〜部」の手順や方法をコンピュータに実行させるものである。
【００６６】
次に、前提となる電子メールデータについて説明する。
図３は、電子メールデータの大まかな構造を示す図である。電子メールデータは、エンベロープ１、ヘッダ部２、メール本文３とを有する。
エンベロープ１は、電子メールデータの通信に使用される情報である。エンベロープ１は、送信元を示す「ＭＡＩＬ  ＦＲＯＭ」と、宛先（送信先）を示す「ＲＣＰＴ  ＴＯ」とを有する。
ヘッダ部２は、メーラーを使用して電子メールデータを作成した場合に生成される情報である。ヘッダ部２の情報は、メール本文３の情報と共に送信される。また、電子メールデータを送信した後、電子メールデータが中継サーバにより中継された場合にも、ヘッダ部２には情報が付加される。ヘッダ部２の情報の内、実際に通信に使用しない情報については、改ざんや省略される可能性がある。
図４は、電子メールデータのヘッダ部２の一例を示す図である。ヘッダ部２には、例えば、以下の情報が含まれる。
（１）Ｒｅｃｅｉｖｅｄ：送信（中継）サーバの情報を示す。
（２）Ｆｒｏｍ：電子メールデータの作成者を示す。改ざんされる可能性がある。
（３）Ｔｏ：電子メールデータの宛先を示す。
（４）Ｃｃ：電子メールデータの宛先を示す。
（５）Ｂｃｃ：電子メールデータの宛先を示す。電子メールデータを受信したユーザからはＢｃｃに記載された内容は確認できない。
（６）Ｄａｔｅ：電子メールデータの作成日を示す。
（７）Ｍｅｓｓａｇｅ−Ｉｄ（メッセージＩＤ）：電子メールデータを一意に識別する識別子である。
（８）Ｉｎ−Ｒｅｐｌｙ−Ｔｏ（返信の履歴）：返答メールの場合、親メールのＭｅｓｓａｇｅ−Ｉｄが入る。
（９）Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ：返答関係の履歴を示す。親メールのＭｅｓｓａｇｅ−Ｉｄが順に入る。
（１０）Ｓｕｂｊｅｃｔ：電子メールデータの件名を示す。
ここで、上述したように、（８）Ｉｎ−Ｒｅｐｌｙ−Ｔｏと、（９）Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓとは省略される可能性がある。
メール本文３は、電子メールデータの作成者であるユーザが入力した内容である。メール本文３は、添付ファイルで構成されることもある。
【００６７】
次に、スレッド表示について説明する。上述したようにスレッド表示には様々な呼び方があるが、ここではスレッド表示と呼ぶ。
図５は、電子メールデータを日付順に整列した状態を示す図である。図６は、図５に示す電子メールデータをスレッド表示した状態を示す図である。
図６に示すように、スレッド表示をすることにより、電子メールデータの返答関係が明らかになる。図５に示す状態では、電子メールによる会話のやりとりを捉えづらい。しかし、図６に示すように、スレッド表示をすることにより、容易に会話のやりとりを捉えることができる。特に、返答数が多く、電子メールの派生関係が複雑になった場合等には効果が高い。つまり、スレッド表示は、電子メールデータのやりとりや前後関係に従って、電子メールデータを階層表示する。電子メールデータを階層表示することにより、１つの話題がどのように進んでいったのかを再現することが可能となる。
【００６８】
図７は、図５に示す電子メールデータを流れ図形式に表示した図である。
図５に示す番号のメールがどのユーザからどのユーザへ送信したかを示す。また、矢尻の部分からさらに矢印が出ているものは返答メールであることを示す。返答関係を明らかにすることで、図７に示すように流れ図形式に電子メールデータを表示することも可能である。
【００６９】
次に、スレッド表示が正しくされていない例について説明する。図８は、スレッド表示が正しくされていない状態を示す図である。
図８において、「崩れ（１）」、「崩れ（２）」と表示している部分は、スレッド表示が正しくされていない。「崩れ（１）」の部分では、「Ｉｎｓｔａｌｌ」という同一の件名が２つに分かれて表示されている。また、「崩れ（２）」の部分では、「セキュリティ」という件名と「Ｒｅ：セキュリティ」という件名とが２つに分かれて表示されている。ここで、「Ｒｅ：」についてはメーラーにより付される文字列であるため、元の件名は「セキュリティ」であったことが予想される。つまり、本来であれば返答関係を有すると推測される電子メールデータであるにもかかわらず、返答関係が崩れて表示される場合がある。この原因は、上述した「メッセージＩＤ」と「返信の履歴」とのデータが添付されていないことによるものである。
そこで、以下では、「崩れ（１）」、「崩れ（２）」のようにスレッド表示が正しくされていない電子メールデータを正しい位置に表示する方法について説明する。ここでは、次の３つの情報を得ることにより、スレッド表示を正しく行う。
（１）グループ分類情報
（２）親子関係情報
（３）階層位置情報
（１）グループ分類情報は、返答関係がある電子メールデータを同じグループに分類するための情報である。
（２）親子関係情報は、電子メールデータがどの電子メールデータの返答メールであるかを示す情報である。
（３）階層位置情報は、電子メールデータがグループにおいて階層のどの位置（深さ）にあるかを示す情報である。
ここで、（２）親子関係情報が全て得られた場合、この情報のみでスレッド表示が可能である。しかし、以下に説明する技術では全ての上記（１）から（３）までの情報を完全に得られない可能性がある。つまり、得られた上記（１）から（３）までの情報の一部があいまいな情報となる可能性がある。そのため、得られる全ての上記（１）から（３）までの情報を得ることにより、より正確なスレッド表示を行うことが可能となる。
【００７０】
実施の形態１では、（１）グループ分類情報を得る方法について説明する。実施の形態２では、（２）親子関係情報を得る方法について説明する。実施の形態３では、（３）階層位置情報を得る方法について説明する。実施の形態４では、実施の形態１から実施の形態３までで説明した各処理の組合せ方法について説明する。
【００７１】
実施の形態１．
実施の形態１では、上記（１）グループ分類情報を得る方法について説明する。つまり、実施の形態１では、「メッセージＩＤ」と「返信の履歴」とのデータを用いないグループ分類について説明する。
【００７２】
１つ目に件名を利用した分類方法について説明する。
件名を利用した分類方法は、件名の一致する電子メールデータを同一グループに分類する方法である。あるいは、件名の一致度の高い電子メールデータを同一グループに分類するとしても構わない。
【００７３】
また、件名を利用した分類方法の応用として、メール本文３に存在する件名を利用する方法がある。これは、返答メール等においては、過去のメール（親メール等）のヘッダ部やメール本文３を引用する場合があるという特性を利用するものである。
図９は、メール本文３における過去のメールのヘッダ部を引用した部分の一例を示す図である。図９に示すような記載がメール本文３にある可能性がある。そこで、メール本文３の過去のメールの引用部分から件名を抽出する。図９に示す例の場合、「Ｓｕｂｊｅｃｔ：」という文字列を検索することにより、件名が記載されている箇所を特定することが可能である。他にも「件名」、「Ｆｗｄ」等という文字列を検索し、件名が記載されている箇所を特定することが可能である。
そして、ある電子メールデータの件名と他の電子メールデータのメール本文３から抽出した件名とが一致する電子メールデータを同一グループに分類する。
メール本文３に存在する件名を利用する方法は、返答メールを送信する際、件名を変更された場合等に特に有効である。
【００７４】
次に、図１０と図１１とに基づき、件名とメール本文３に存在する件名とを利用した分類方法（以下、件名によるグループ分類）を実装したメールデータ分類装置１００について説明する。図１０は、件名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００の機能を示す機能ブロック図である。図１１は、件名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００の動作を示すフローチャートである。
【００７５】
件名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００は、メールデータ記憶部１１０、メールデータ抽出部１２０、グループ分類部１４０、メールデータ表示部１５０を備える。
メールデータ記憶部１１０は、複数の電子メールデータを記憶装置に記憶する。メールデータ記憶部１１０は、例えば、メールアーカイバサーバ等から検索条件に合った複数の電子メールデータを抽出して一時的に記憶する。また、メールデータ記憶部１１０は、メールアーカイバサーバを示すとしても構わない。
メールデータ抽出部１２０は、同一グループに分類される電子メールデータを抽出する。メールデータ抽出部１２０は、同一件名データ抽出部１２１、本文内同一件名データ抽出部１２２を備える。同一件名データ抽出部１２１は、メールデータ記憶部１１０が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータの件名と、件名が同一である電子メールデータをメールデータ記憶部１１０が記憶した複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶する。本文内同一件名データ抽出部１２２は、メールデータ記憶部１１０が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータの件名と、メール本文３中の過去のメールの引用部分に含まれた件名が同一である電子メールデータをメールデータ記憶部１１０が記憶した複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶する。
グループ分類部１４０は、同一件名データ抽出部１２１と本文内同一件名データ抽出部１２２とのいずれかが抽出した電子メールデータと所定の電子メールデータとを同一グループに処理装置により分類する。
メールデータ表示部１５０は、グループ分類部１４０が同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示装置に表示する。
【００７６】
次に、図１１に基づき、件名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００の動作について説明する。
まず、整列処理（Ｓ１０１）では、メールデータ抽出部１２０は、メールデータ記憶部１１０が記憶した複数の電子メールデータを日付の古い順に整列する。（Ｓ１０１）についてはグループ分類を行うことのみを考えるのであれば行わなくても構わない。
次に、対象メール選択処理（Ｓ１０２）では、メールデータ抽出部１２０は、グループ分類されていない電子メールデータの中で、最も日付の古い電子メールデータを選択する。
次に、同一件名データ抽出処理（Ｓ１０３）では、同一件名データ抽出部１２１は、（Ｓ１０２）で選択した電子メールデータの件名と、件名が同一である電子メールデータをメールデータ記憶部１１０が記憶した複数の電子メールデータから抽出する。
次に、本文内同一件名データ抽出処理（Ｓ１０４）では、本文内同一件名データ抽出部１２２は、（Ｓ１０２）で選択した電子メールデータの件名と、メール本文３中の過去のメールの引用部分に含まれた件名が同一である電子メールデータをメールデータ記憶部１１０が記憶した複数の電子メールデータから抽出する。
次に、グループ分類処理（Ｓ１０５）では、グループ分類部１４０は、同一件名データ抽出部１２１と本文内同一件名データ抽出部１２２とのいずれかが（Ｓ１０３）または（Ｓ１０４）で抽出した電子メールデータと（Ｓ１０２）で選択した電子メールデータとを同一グループに分類する。
次に、終了判定処理（Ｓ１０６）では、メールデータ抽出部１２０は、全ての電子メールデータがグループ分類されたか否かを判定する。ここで、グループ分類されたとは、例え同一グループに分類される電子メールデータが見つからなかった場合であっても、（Ｓ１０２）で選択された電子メールデータはグループ分類されたものとする。（Ｓ１０１）で日付順に整列した場合には、（Ｓ１０２）で次に選択される電子メールデータが、最も日付データが新しい電子メールデータである場合には、終了条件を満たすとしても構わない。全ての電子メールデータがグループ分類された（終了条件を満たす）とメールデータ抽出部１２０が判定した場合（Ｓ１０６でＹｅｓ）、（Ｓ１０７）へ進む。一方、全ての電子メールデータがグループ分類されていない（終了条件を満たさない）とメールデータ抽出部１２０が判定した場合（Ｓ１０６でＮｏ）、（Ｓ１０２）へ進み、再びグループ分類処理を行う。再びグループ分類処理を行う場合には、既にグループ分類処理されている電子メールデータは対象外とする。
そして、メールデータ表示処理（Ｓ１０７）では、メールデータ表示部１５０は、グループ分類部１４０が同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示する。
【００７７】
２つ目に宛先を利用した分類方法について説明する。
宛先を利用した分類方法（以下、宛先によるグループ分類）は、ヘッダ部のＴｏ句とＦｒｏｍ句とＣｃ句との組合せが一致する電子メールデータを同一グループに分類する方法である。あるいは、Ｔｏ句とＦｒｏｍ句とＣｃ句との組合せの一致度の高い電子メールデータを同一グループに分類するとしても構わない。
例えば、上述した件名によるグループ分類では、件名が「お願いします」、「会議召集」等の一般的な語句を使用した場合には、返答関係のない電子メールデータが同一グループに分類されてしまう。このような場合に、宛先によるグループ分類を使用することで、偶然件名が一致した返答関係のない電子メールデータを異なるグループに分類することが可能である。
つまり、宛先によるグループ分類は、件名によるグループ分類と合わせて用いることでより効果を発揮する。しかし、宛先によるグループ分類や件名によるグループ分類をそれぞれ単独で用いても構わない。
【００７８】
次に、図１２と図１３とに基づき、宛先によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００について説明する。図１２は、宛先によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００の機能を示す機能ブロック図である。図１３は、宛先によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００の動作を示すフローチャートである。ここでは、宛先によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００について、件名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００と異なる部分についてのみ説明する。
【００７９】
宛先によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００のメールデータ抽出部１２０は、同一送信者データ抽出部１２３を備える。また、メールデータ抽出部１２０は、同一件名データ抽出部１２１、本文内同一件名データ抽出部１２２とは備えていない。宛先によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００のその他の構成は、件名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００と同様である。
同一送信者データ抽出部１２３は、メールデータ記憶部１１０が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータのヘッダ情報のＴｏ句とＦｒｏｍ句とＣｃ句とに記載されたメールアドレスの組と、Ｔｏ句とＦｒｏｍ句とＣｃ句とに記載されたメールアドレスの組とが同一である電子メールデータをメールデータ記憶部１１０が記憶した複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶する。
【００８０】
次に、図１３に基づき、宛先によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００の動作について説明する。
（Ｓ２０１）と（Ｓ２０２）とは、それぞれ（Ｓ１０１）と（Ｓ１０２）と同様である。
同一送信者データ抽出処理（Ｓ２０３）では、同一送信者データ抽出部１２３は、（Ｓ２０２）で選択した電子メールデータのヘッダ情報のＴｏ句とＦｒｏｍ句とＣｃ句とに記載されたメールアドレスの組と、Ｔｏ句とＦｒｏｍ句とＣｃ句とに記載されたメールアドレスの組とが同一である電子メールデータをメールデータ記憶部１１０が記憶した複数の電子メールデータから抽出する。
次に、グループ分類処理（Ｓ２０４）では、グループ分類部１４０は、同一送信者データ抽出部１２３が（Ｓ２０３）で抽出した電子メールデータと（Ｓ２０２）で選択した電子メールデータとを同一グループに分類する。
（Ｓ２０５）と（Ｓ２０６）とは、それぞれ（Ｓ１０６）と（Ｓ１０７）と同様である。
【００８１】
３つ目に添付ファイル名を利用した分類方法について説明する。
添付ファイルを利用した分類方法は、添付ファイル名の一致する電子メールデータを同一グループに分類する方法である。あるいは、添付ファイル名の一致度の高い電子メールデータを同一グループに分類するとしても構わない。
【００８２】
また、ヘッダ部やメール本文３に存在する添付ファイルの削除情報を利用する方法がある。これは、返信などにより添付ファイルが削除された場合等に、ヘッダ部やメール本文３に存在する添付ファイルの削除情報が残される場合があるという特性を利用するものである。つまり、ある電子メールデータの添付ファイル名と他の電子メールデータの削除情報が示す添付ファイル名とが一致する場合、または一致度が高い場合、同一グループに分類する。
「添付ファイル」、「削除」、「ｄｅｌｅｔｅ」等という文字列を検索し、添付ファイルの削除情報が記載されている箇所を特定することが可能である。
添付ファイル名を利用した分類方法は、宛先によるグループ分類や件名によるグループ分類と合わせて用いることでより効果を発揮する。しかし、添付ファイル名を利用した分類方法を単独で用いても構わない。
【００８３】
次に、図１４と図１５とに基づき、添付ファイル名と添付ファイルの削除情報とを利用した分類方法（以下、添付ファイル名によるグループ分類）を実装したメールデータ分類装置１００について説明する。図１４は、添付ファイル名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００の機能を示す機能ブロック図である。図１５は、添付ファイル名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００の動作を示すフローチャートである。
【００８４】
添付ファイル名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００のメールデータ抽出部１２０は、同一添付ファイル名データ抽出部１２４、同一削除添付ファイル名データ抽出部１２５を備える。また、メールデータ抽出部１２０は、同一件名データ抽出部１２１、本文内同一件名データ抽出部１２２とは備えていない。添付ファイル名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００のその他の構成は、件名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００と同様である。
同一添付ファイル名データ抽出部１２４は、メールデータ記憶部１１０が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータの添付ファイルのファイル名と、同一のファイル名の添付ファイルを有する電子メールデータをメールデータ記憶部１１０が記憶した複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶する。
同一削除添付ファイル名データ抽出部１２５は、メールデータ記憶部１１０が記憶した複数の電子メールデータの各電子メールデータ内から添付ファイルを削除したことを示す添付ファイル削除情報を検索する。そして、同一削除添付ファイル名データ抽出部１２５は、検索した添付ファイル削除情報が示す削除された添付ファイルのファイル名が、メールデータ記憶部１１０が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータの添付ファイルのファイル名と同一である電子メールデータをメールデータ記憶部１１０が記憶した複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶する。
【００８５】
次に、図１５に基づき、添付ファイル名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００の動作について説明する。
（Ｓ３０１）と（Ｓ３０２）とは、それぞれ（Ｓ１０１）と（Ｓ１０２）と同様である。但し、（Ｓ３０２）では、添付ファイルがある電子メールデータのみを選択する。
同一添付ファイル名データ抽出処理（Ｓ３０３）では、同一添付ファイル名データ抽出部１２４は、（Ｓ３０２）で選択した電子メールデータの添付ファイルのファイル名と、同一のファイル名の添付ファイルを有する電子メールデータをメールデータ記憶部１１０が記憶した複数の電子メールデータから抽出する。
次に、同一削除添付ファイル名データ抽出処理（Ｓ３０４）では、同一削除添付ファイル名データ抽出部１２５は、メールデータ記憶部１１０が記憶した複数の電子メールデータの各電子メールデータ内から添付ファイルを削除したことを示す添付ファイル削除情報を検索する。そして、同一削除添付ファイル名データ抽出部１２５は、検索した添付ファイル削除情報が示す削除された添付ファイルのファイル名が、（Ｓ３０２）で選択した電子メールデータの添付ファイルのファイル名と同一である電子メールデータをメールデータ記憶部１１０が記憶した複数の電子メールデータから抽出する。
次に、グループ分類処理（Ｓ３０５）では、グループ分類部１４０は、同一添付ファイル名データ抽出部１２４と同一削除添付ファイル名データ抽出部１２５とのいずれかが（Ｓ３０３）または（Ｓ３０４）で抽出した電子メールデータと（Ｓ３０２）で選択した電子メールデータとを同一グループに分類する。
（Ｓ３０６）と（Ｓ３０７）とは、それぞれ（Ｓ１０６）と（Ｓ１０７）と同様である。
【００８６】
４つ目に応答句を利用した分類方法について説明する。
応答句とは、呼びかけの単語に対する返答と認められる単語である。例えば、「お願いします」に対する応答句は「了解しました」等である。また、「提出してください」に対する応答句は「提出します」等である。さらに、「Ｔｈａｎｋ  ｙｏｕ」に対する応答句は「Ｙｏｕ  ａｒｅ  ｗｅｌｃｏｍｅ」等である。つまり、この例に示したような、呼びかけの単語とそれに対応する応答句との組合せを予め登録して応答句対応表を作成する。そして、応答句対応表を用いて、まず、電子メールデータから呼びかけの単語を検索する。次に、その呼びかけの単語に対応する応答句を有する電子メールデータを検索する。
応答句を利用した分類方法（以下、応答句によるグループ分類）は、呼びかけの単語を有する電子メールデータとその呼びかけの単語に対応する応答句を有する電子メールデータとを同一グループに分類する方法である。
応答句によるグループ分類は、添付ファイル名を利用した分類方法、宛先によるグループ分類、件名によるグループ分類と合わせて用いることでより効果を発揮する。しかし、応答句によるグループ分類を単独で用いても構わない。
【００８７】
次に、図１６と図１７とに基づき、応答句によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００について説明する。図１６は、応答句によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００の機能を示す機能ブロック図である。図１７は、応答句によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００の動作を示すフローチャートである。ここでは、応答句によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００について、件名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００と異なる部分についてのみ説明する。
【００８８】
応答句によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００のメールデータ抽出部１２０は、応答句記憶部１２６、キーワード検索部１２７、応答句データ抽出部１２８を備える。また、メールデータ抽出部１２０は、同一件名データ抽出部１２１、本文内同一件名データ抽出部１２２とは備えていない。応答句によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００のその他の構成は、件名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００と同様である。
応答句記憶部１２６は、所定の単語に対する返答の単語のである応答句を所定の単語と対応させて記憶装置に記憶する。つまり、応答句記憶部１２６は、呼びかけの単語とそれに対応する応答句とを組として記憶する。
キーワード検索部１２７は、メールデータ記憶部１１０が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータから応答句記憶部１２６が記憶した所定の単語（呼びかけ単語）を処理装置により検索する。
応答句データ抽出部１２８は、キーワード検索部１２７が検索した所定の単語に対応させて応答句記憶部１２６が記憶した応答句を含む電子メールデータをメールデータ記憶部１１０が記憶した複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶する。特に、応答句データ抽出部１２８は、応答句をメール本文３の内、過去のメールの引用部分以外に含む電子メールデータを抽出する。
【００８９】
次に、図１７に基づき、応答句によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００の動作について説明する。
（Ｓ４０１）と（Ｓ４０２）とは、それぞれ（Ｓ１０１）と（Ｓ１０２）と同様である。
キーワード検索処理（Ｓ４０３）では、キーワード検索部１２７は、（Ｓ４０２）で選択した電子メールデータから応答句記憶部１２６が記憶した所定の単語（呼びかけ単語）を処理装置により検索する。
次に、キーワード判定処理（Ｓ４０４）では、キーワード検索部１２７は、（Ｓ４０３）で所定の単語が検索されたか否かを判定する。所定の単語が検索されたとキーワード検索部１２７が判定した場合（Ｓ４０４でＹｅｓ）、（Ｓ４０５）へ進む。一方、所定の単語が検索されなかったとキーワード検索部１２７が判定した場合（Ｓ４０４でＮｏ）、（Ｓ４０７）へ進む。
次に、応答句データ抽出処理（Ｓ４０５）では、応答句データ抽出部１２８は、キーワード検索部１２７が（Ｓ４０３）で検索した所定の単語に対応させて応答句記憶部１２６が記憶した応答句を含む電子メールデータをメールデータ記憶部１１０が記憶した複数の電子メールデータから抽出する。
次に、グループ分類処理（Ｓ４０６）では、グループ分類部１４０は、応答句データ抽出部１２８が（Ｓ４０５）で抽出した電子メールデータと（Ｓ４０２）で選択した電子メールデータとを同一グループに分類する。
（Ｓ４０７）と（Ｓ４０８）とは、それぞれ（Ｓ１０６）と（Ｓ１０７）と同様である。
【００９０】
５つ目に引用情報を利用した分類方法について説明する。
上述したように、返信メールには、過去のメールを引用している電子メールデータがある。引用情報を利用した分類方法（以下、引用情報によるグループ分類）は、引用部分と過去のメールの本文との一致度を算出し、一致度の高い電子メールデータを同一グループに分類する方法である。
特に、引用部分には過去のメールのヘッダ部の情報（以下、ヘッダ情報）が含まれている場合がある。そこで、例えば、電子メールデータのヘッダ情報と、その電子メールデータよりも後に送信された電子メールデータの引用部分に含まれる過去のメールのヘッダ情報との一致度が高い電子メールデータを同一グループに分類する。一致度を算出する対象は、ヘッダ情報に限らず、他の部分であっても構わない。
一致度の算出方法としては、例えば、ヘッダ部の各項目に重み付けし（点数を持たせる）、一致した項目の重みの合計（点数の合計）を一致度として算出する。そして、一致度の合計が所定の値以上であれば、電子メールデータを同一グループに分類する。
引用情報によるグループ分類は、応答句によるグループ分類、添付ファイル名を利用した分類方法、宛先によるグループ分類、件名によるグループ分類と合わせて用いることでより効果を発揮する。しかし、引用情報によるグループ分類を単独で用いても構わない。
【００９１】
次に、図１８と図１９とに基づき、引用情報によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００について説明する。図１８は、引用情報によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００の機能を示す機能ブロック図である。図１９は、引用情報によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００の動作を示すフローチャートである。ここでは、引用情報によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００について、件名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００と異なる部分についてのみ説明する。
【００９２】
引用情報によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００のメールデータ抽出部１２０は、係数値記憶部１２９、ヘッダ情報比較部１３０、ヘッダ情報一致度算出部１３１、ヘッダ情報一致データ抽出部１３２を備える。また、メールデータ抽出部１２０は、同一件名データ抽出部１２１、本文内同一件名データ抽出部１２２とは備えていない。引用情報によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００のその他の構成は、件名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００と同様である。
係数値記憶部１２９は、電子メールデータのヘッダ情報の各項目についての重み（得点）を示す係数値を記憶装置に記憶する。
ヘッダ情報比較部１３０は、メールデータ記憶部１１０が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータのヘッダ情報の各項目と、メールデータ記憶部１１０が記憶した他の電子メールデータのメール本文３中の過去のメールの引用部分に含まれたヘッダ情報の各項目とをそれぞれ比較して、各項目の内容が同一であるか否かを項目毎に処理装置により判定する。ここで、ヘッダ項目とは、例えば、図４に基づき説明した全ての項目であるが、その他の項目が含まれていても構わなく、また、一部の項目に限定しても構わない。
ヘッダ情報一致度算出部１３１は、ヘッダ情報比較部１３０が同一であると判定した項目と、係数値記憶部１２９が記憶した係数値とに基づき、所定の電子メールデータと他の電子メールデータとの一致度を処理装置により算出する。つまり、ヘッダ情報一致度算出部１３１は、ヘッダ情報比較部１３０が同一であると判定した項目の重みを合計して一致度を算出する。
ヘッダ情報一致データ抽出部１３２は、ヘッダ情報一致度算出部１３１が算出した一致度が所定の値以上である電子メールデータをメールデータ記憶部１１０が記憶した複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶する。
【００９３】
次に、図１９に基づき、引用情報によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００の動作について説明する。
（Ｓ５０１）と（Ｓ５０２）とは、それぞれ（Ｓ１０１）と（Ｓ１０２）と同様である。
ヘッダ情報比較処理（Ｓ５０３）では、ヘッダ情報比較部１３０は、（Ｓ５０２）で選択した電子メールデータのヘッダ情報の各項目と、メールデータ記憶部１１０が記憶した他の電子メールデータのメール本文３中の過去のメールの引用部分に含まれたヘッダ情報の各項目とをそれぞれ比較して、各項目の内容が同一であるか否かを項目毎に判定する。
次に、ヘッダ情報一致度算出処理（Ｓ５０４）では、ヘッダ情報一致度算出部１３１は、ヘッダ情報比較部１３０が（Ｓ５０３）で同一であると判定した項目と、係数値記憶部１２９が記憶した係数値とに基づき、（Ｓ５０２）で選択した電子メールデータと上記他の電子メールデータとの一致度を処理装置により算出する。
次に、ヘッダ情報一致データ抽出処理（Ｓ５０５）では、ヘッダ情報一致データ抽出部１３２は、ヘッダ情報一致度算出部１３１が（Ｓ５０４）で算出した一致度が所定の値以上である電子メールデータをメールデータ記憶部１１０が記憶した複数の電子メールデータから抽出する。
次に、グループ分類処理（Ｓ５０６）では、グループ分類部１４０は、ヘッダ情報一致データ抽出部１３２が（Ｓ５０５）で抽出した電子メールデータと（Ｓ５０２）で選択した電子メールデータとを同一グループに分類する。
（Ｓ５０７）と（Ｓ５０８）とは、それぞれ（Ｓ１０６）と（Ｓ１０７）と同様である。
【００９４】
大きく５つに区分してメールデータ分類装置１００のグループ分類方法について説明した。説明の簡単のため５つに区分したが、メールデータ分類装置１００は上述した全てのグループ分類機能を備えているとしても構わない。また、メールデータ分類装置１００は上述したグループ分類機能のいずれか１つ又は２つ以上を備えているとしても構わない。メールデータ分類装置１００が上述したグループ分類機能の２つ以上を備えている場合の動作については後述する。
【００９５】
上述したように、実施の形態１に係るメールデータ分類装置１００は、「メッセージＩＤ」と「返信の履歴」とのデータが添付されていない電子メールデータについても、正しくグループ分類することが可能である。
【００９６】
実施の形態２．
実施の形態２では、（２）親子関係情報を得る方法について説明する。つまり、実施の形態２では、「メッセージＩＤ」と「返信の履歴」とのデータを用いることなく、電子メールデータがどの電子メールデータの返答メールであるかを示す情報を得る方法について説明する。
【００９７】
１つ目に応答句を利用した親子関係情報取得方法について説明する。
応答句を利用した親子関係情報取得方法は、実施の形態１で説明した応答句を利用した分類方法（４つ目の方法）と概ね同様である。つまり、まず、応答句対応表を作成する。そして、電子メールデータから呼びかけの単語を検索する。次に、その呼びかけの単語に対応する応答句を有する電子メールデータを検索する。
実施の形態１で説明した応答句を利用した分類方法では、呼びかけの単語を有する電子メールデータとその呼びかけの単語に対応する応答句を有する電子メールデータとを同一グループに分類した。しかし、応答句を利用した親子関係情報取得方法では、呼びかけの単語を有する電子メールデータは、その呼びかけの単語に対応する応答句を有する電子メールデータの親メールであると認定する。
【００９８】
次に、図２０と図２１とに基づき、応答句を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００（親子関係認定装置）について説明する。図２０は、応答句を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の機能を示す機能ブロック図である。図２１は、応答句を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の動作を示すフローチャートである。ここでは、応答句を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００について、実施の形態１で説明した件名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００と異なる部分についてのみ説明する。
【００９９】
応答句を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００は、親子関係抽出部１６０を備える。また、メールデータ抽出部１２０は、実施の形態１で説明したグループ分類機能のいずれか１つ以上の機能を備えている。応答句を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００のその他の構成は、件名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００と同様である。
親子関係抽出部１６０は、電子メールデータ間の親子関係情報を抽出する。親子関係抽出部１６０は、応答句記憶部１２６、キーワード検索部１２７、応答句データ抽出部１２８、親子関係認定部１６１を備える。
応答句記憶部１２６とキーワード検索部１２７と応答句データ抽出部１２８とは、実施の形態１で説明した応答句記憶部１２６とキーワード検索部１２７と応答句データ抽出部１２８とそれぞれ同様である。
親子関係認定部１６１は、応答句データ抽出部１２８が抽出した電子メールデータを、キーワード検索部１２７が所定の単語（呼びかけ単語）を検索した所定の電子メールデータを親データとする子データであるとの親子関係を処理装置により認定する。
【０１００】
次に、図２１に基づき、応答句を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の動作について説明する。
まず、グループ分類処理（Ｓ６０１）では、メールデータ抽出部１２０とグループ分類部１４０とは、実施の形態１で説明した方法により、電子メールデータをグループ分類する。
次に、対象メール選択処理（Ｓ６０２）では、親子関係抽出部１６０は、（Ｓ６０２）で選択されていない最も日付の古い電子メールデータを選択する。ここでは、説明を省略しているが、（Ｓ６０１）でメールデータ記憶部１１０が記憶した複数の電子メールデータを日付の古い順に整列しているものとする。つまり、親子関係抽出部１６０は、整列した電子メールデータの上から順に選択する。
（Ｓ６０３）と（Ｓ６０４）とは、それぞれ（Ｓ４０３）と（Ｓ４０４）と同様である。
応答句データ抽出処理（Ｓ６０５）では、応答句データ抽出部１２８は、キーワード検索部１２７が（Ｓ６０３）で検索した所定の単語に対応させて応答句記憶部１２６が記憶した応答句を含む電子メールデータを（Ｓ６０１）において（Ｓ６０２）で選択した電子メールデータと同一グループにグループ分類された電子メールデータから抽出する。
次に、親子関係認定処理（Ｓ６０６）では、親子関係認定部１６１は、応答句データ抽出部１２８が抽出した電子メールデータを、キーワード検索部１２７が所定の単語（呼びかけ単語）を検索した所定の電子メールデータを親データとする子データであるとの親子関係を認定する。
次に、終了判定処理（Ｓ６０７）では、親子関係抽出部１６０は、全ての電子メールデータが（Ｓ６０２）で選択されたか否かを判定する。（Ｓ６０２）で次に選択される電子メールデータが、最も日付データが新しい電子メールデータである場合には、終了条件を満たすとしても構わない。全ての電子メールデータが（Ｓ６０２）で選択された（終了条件を満たす）と親子関係抽出部１６０が判定した場合（Ｓ６０７でＹｅｓ）、（Ｓ６０８）へ進む。一方、全ての電子メールデータが（Ｓ６０２）で選択されていない（終了条件を満たさない）と親子関係抽出部１６０が判定した場合（Ｓ６０７でＮｏ）、（Ｓ６０２）へ進み、再び親子関係認定処理を行う。再び親子関係認定処理を行う場合には、直近の（Ｓ６０２）で選択したメールよりも古い電子メールデータは対象外とする。これは、過去に送信された電子メールデータが子メールであることはないためである。
メールデータ表示処理（Ｓ６０８）では、メールデータ表示部１５０は、グループ分類部１４０が同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示する。また、親子関係認定部１６１が認定した親子関係を示した所定の方法で表示する。
【０１０１】
２つ目に引用情報を利用した親子関係情報取得方法について説明する。
引用情報を利用した親子関係情報取得方法は、実施の形態１で説明した引用情報を利用した分類方法（５つ目の方法）と概ね同様である。つまり、引用部分と過去のメールの本文との一致度を算出し、一致度の高い電子メールデータを検索する。
実施の形態１で説明した引用情報を利用した分類方法では、引用部分と過去のメールの本文との一致度を算出し、一致度の高い電子メールデータを同一グループに分類した。しかし、引用情報を利用した親子関係情報取得方法では、引用部分と過去のメールの本文との一致度を算出し、一致度の高い電子メールデータが見つかった場合、過去のメールが親メールであり、引用部分を含むメールを子メールであると認定する。
【０１０２】
次に、図２２と図２３とに基づき、引用情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００（親子関係認定装置）について説明する。図２２は、引用情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の機能を示す機能ブロック図である。図２３は、引用情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の動作を示すフローチャートである。ここでは、引用情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００について、応答句を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００と異なる部分についてのみ説明する。
【０１０３】
引用情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の親子関係抽出部１６０は、係数値記憶部１２９、ヘッダ情報比較部１３０、ヘッダ情報一致度算出部１３１、ヘッダ情報一致データ抽出部１３２を備える。また、引用情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の親子関係抽出部１６０は、応答句記憶部１２６、キーワード検索部１２７、応答句データ抽出部１２８を備えていない。引用情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００のその他の構成は、応答句を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００と同様である。
係数値記憶部１２９とヘッダ情報比較部１３０とヘッダ情報一致度算出部１３１とヘッダ情報一致データ抽出部１３２とは、実施の形態１で説明した係数値記憶部１２９とヘッダ情報比較部１３０とヘッダ情報一致度算出部１３１とヘッダ情報一致データ抽出部１３２とそれぞれ同様である。
親子関係認定部１６１は、ヘッダ情報一致データ抽出部１３２が抽出した電子メールデータを、ヘッダ情報比較部１３０が比較の基準とした所定の電子メールデータを親データとする子データであるとの親子関係を処理装置により認定する。
【０１０４】
次に、図２３に基づき、引用情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の動作について説明する。
（Ｓ７０１）と（Ｓ７０２）とは、それぞれ（Ｓ６０１）と（Ｓ６０２）と同様である。
ヘッダ情報比較処理（Ｓ７０３）では、ヘッダ情報比較部１３０は、（Ｓ７０２）で選択した電子メールデータのヘッダ情報の各項目と、（Ｓ７０１）において（Ｓ７０２）で選択した電子メールデータと同一グループにグループ分類された他の電子メールデータのメール本文３中の過去のメールの引用部分に含まれたヘッダ情報の各項目とをそれぞれ比較して、各項目の内容が同一であるか否かを項目毎に判定する。
（Ｓ７０４）と（Ｓ７０５）とは、それぞれ（Ｓ５０４）と（Ｓ５０５）と同様である。
親子関係認定処理（Ｓ７０６）では、親子関係認定部１６１は、ヘッダ情報一致データ抽出部１３２が抽出した電子メールデータを、（Ｓ７０２）で選択した電子メールデータを親データとする子データであるとの親子関係を認定する。
（Ｓ７０７）と（Ｓ７０８）とは、それぞれ（Ｓ６０７）と（Ｓ６０８）と同様である。
【０１０５】
但し、この方法においては、親メールに対する直接の子メールだけでなく、孫メールや曾孫メールも子メールであると認定される場合がある。つまり、子メールであると認定された電子メールデータが親メールの直接の返信メール等ではなく、親メールの返信メールに対する返信メールである場合がある。
つまり、メール１に対する返信メールをメール２、メール２に対する返信メールをメール３とすると、メール２も、メール３もメール１を親とする子メールであると認定される場合がある。
しかし、この場合、メール３は、メール１を親とする子メールであると認定されるとともに、メール２を親とする子メールであるとも認定される。つまり、最終的に得られた親子関係情報を参照することで、メール２はメール１の子メールであり、メール３はメール２の子メール（つまり、メール１の孫メール）であるということを判断することができる。そこで、図２３に示す処理において、メールデータ表示処理（Ｓ７０８）の前に、得られた親子関係情報から直接の親子の関係のみを抽出する親子関係整理処理を加えるとしても構わない。
【０１０６】
３つ目に宛先情報を利用した親子関係情報取得方法について説明する。
宛先情報とは、Ｆｒｏｍ句、Ｔｏ句、Ｃｃ句に指定したメールアドレスである。つまり、宛先情報を利用した親子関係情報取得方法は、Ｆｒｏｍ句、Ｔｏ句、Ｃｃ句に指定したメールアドレスを利用した親子関係情報取得方法である。
Ｆｒｏｍ句に「Ａ」のメールアドレスが記載されており、Ｔｏ句に「Ｂ」、Ｃｃ句に「Ｃ」のメールアドレスが記載されている電子メールデータ（「メール１」とする）がある。また、この電子メールデータよりも後に送信された電子メールデータで、Ｆｒｏｍ句に「Ｂ」のメールアドレスが記載されており、Ｔｏ句に「Ａ」、Ｃｃ句に「Ｃ」のメールアドレスが記載されている電子メールデータ（「メール２」とする）がある。この場合、メール２は、メール１に対する返信メールであると認められる。つまり、メール２は、メール１を親メールとする子メールであると認められる。
そこで、宛先情報を利用した親子関係情報取得方法では、所定の電子メールデータのＦｒｏｍ句に記載されたメールアドレスがＴｏ句に記載されており、かつ、Ｔｏ句又はＣｃ句に記載されたメールアドレスがＦｒｏｍ句に記載されている電子メールデータを検索する。そして、検索された電子メールデータは、上記所定の電子メールデータを親メールとする子メールであると認定する。ここで、検索する電子メールデータは、上記所定の電子メールデータが送信されたのよりも後に送信された電子メールデータのみを対象とすれば足りる。
【０１０７】
さらに、上記メール１とメール２との例において、メール１では、Ｔｏ句に「Ｂ」を指定しているにもかかわらず、メール本文３では、Ｃｃ句に指定した「Ｃ」宛であることを示す「Ｃ様」という文言が記載されている場合がある。このような場合には、一般に、メール１に対して「Ｂ」からではなく「Ｃ」から返信がされる場合がある。「Ｃ」から返信された電子メールデータ（メール３）は、メール１よりも後に送信された電子メールデータでＦｒｏｍ句に「Ｃ」のメールアドレスが記載されており、Ｔｏ句に「Ａ，Ｂ」のメールアドレスが記載されている電子メールデータである。メール３は、メール１を親メールとする子メールである。
このような場合があるため、宛先情報を利用した親子関係情報取得方法では、「Ｔｏ句又はＣｃ句」に記載されたメールアドレスがＦｒｏｍ句に記載されている電子メールデータを検索する。すなわち、Ｔｏ句に記載されたメールアドレスとＣｃ句に記載されたメールアドレスとの全てを検索対象とする必要がある。検索対象の電子メールデータが膨大である場合には、Ｔｏ句に記載されたメールアドレスとＣｃ句に記載されたメールアドレスとの全てを対象とした検索処理には処理時間がかかる。そこで、以下の方法により処理の高速化を図る。
【０１０８】
一般に返信メールを送るのは、メール本文３で宛先として指定されているユーザである。そして宛先として指定されているユーザに対しては、一般に「〜様」、「〜さん」、「〜殿」、「〜先生」、「〜宛」、「〜行」、「〜株式会社」、「〜経理部長（役職名）」等の敬称等を付して宛先を示す記載（以下、宛先敬称）がメール本文３にある。そこで、まず、宛先を示す記載（以下、表示名）とメールアドレスとの対応表（以下、表示名対応表）を予め作成しておく。表示名とは、実名、ニックネーム、会社名等である。そして、上記所定の電子メールデータから、宛先敬称を検索する。宛先敬称を検索することにより、表示名の記載箇所を特定し、表示名を抽出する。次に、表示名対応表に基づき、表示名をメールアドレスに変換する。そして、変換して得たメールアドレスがＦｒｏｍ句に記載された電子メールデータを検索する。
つまり、Ｔｏ句に記載されたメールアドレスとＣｃ句に記載されたメールアドレスとの全てを検索対象とするのではなく、表示名に基づき得られたメールアドレスのみを対象とする。これにより、処理の高速化を図ることができる。但し、表示名として記載がされていないユーザから返信があった場合、抽出されない。
【０１０９】
次に、図２４と図２５とに基づき、宛先情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００（親子関係認定装置）について説明する。まず、ここでは表示名対応表を用いない方法について説明する。図２４は、宛先情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の機能を示す機能ブロック図である。図２５は、宛先情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の動作を示すフローチャートである。ここでは、宛先情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００について、応答句を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００と異なる部分についてのみ説明する。
【０１１０】
宛先情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の親子関係抽出部１６０は、宛先データ抽出部１６２を備える。また、宛先情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の親子関係抽出部１６０は、応答句記憶部１２６、キーワード検索部１２７、応答句データ抽出部１２８を備えていない。宛先情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００のその他の構成は、応答句を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００と同様である。
宛先データ抽出部１６２は、メールデータ記憶部１１０が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータのＦｒｏｍ句に記載されたメールアドレスがＴｏ句に記載されており、かつ、Ｔｏ句又はＣｃ句に記載されたメールアドレスがＦｒｏｍ句に記載されている電子メールデータをメールデータ記憶部１１０が記憶した複数の電子メールデータから検索して記憶装置に記憶する。
また、親子関係認定部１６１は、宛先データ抽出部１６２が検索した電子メールデータは、上記所定の電子メールデータを親メールとする子メールであると認定する。
【０１１１】
次に、図２５に基づき、宛先情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の動作について説明する。
（Ｓ８０１）と（Ｓ８０２）とは、それぞれ（Ｓ６０１）と（Ｓ６０２）と同様である。
宛先データ抽出処理（Ｓ８０３）では、宛先データ抽出部１６２は、（Ｓ８０２）で選択した電子メールデータのＦｒｏｍ句に記載されたメールアドレスがＴｏ句に記載されており、かつ、Ｔｏ句又はＣｃ句に記載されたメールアドレスがＦｒｏｍ句に記載されている電子メールデータを（Ｓ８０１）において（Ｓ８０２）で選択した電子メールデータと同一グループにグループ分類された電子メールデータから検索する。
親子関係認定処理（Ｓ８０４）では、親子関係認定部１６１は、宛先データ抽出部１６２が（Ｓ８０３）で検索した電子メールデータは、（Ｓ８０２）で選択した電子メールデータを親メールとする子メールであると認定する。
（Ｓ８０５）と（Ｓ８０６）とは、それぞれ（Ｓ６０７）と（Ｓ６０８）と同様である。
【０１１２】
次に、図２６と図２７とに基づき、表示名対応表を用いた、宛先情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００（親子関係認定装置）について説明する。図２６は、表示名対応表を用いた、宛先情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の機能を示す機能ブロック図である。図２７は、表示名対応表を用いた、宛先情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の動作を示すフローチャートである。ここでは、表示名対応表を用いた、宛先情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００について、表示名対応表を用いない、宛先情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００と異なる部分についてのみ説明する。
【０１１３】
表示名対応表を用いた、宛先情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の親子関係抽出部１６０は、表示名対応表記憶部１６３、表示名検索部１６４を備える。表示名対応表を用いた、宛先情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００のその他の構成は、表示名対応表を用いない、宛先情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００と同様である。
【０１１４】
表示名対応表記憶部１６３は、メールデータ記憶部１１０が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータのメール本文３中の宛先を示す表示名とメールアドレスとの対応表である表示名対応表を記憶装置に記憶する。
表示名検索部１６４は、メールデータ記憶部１１０が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータから宛先敬称を検索して表示名の記載箇所を特定し、表示名を抽出して記憶装置に記憶する。
また、宛先データ抽出部１６２は、メールデータ記憶部１１０が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータのＦｒｏｍ句に記載されたメールアドレスがＴｏ句に記載されており、かつ、表示名検索部１６４が抽出した表示名に対応して表示名対応表記憶部１６３が記憶したメールアドレスがＦｒｏｍ句に記載されている電子メールデータをメールデータ記憶部１１０が記憶した複数の電子メールデータから検索して記憶装置に記憶する。
【０１１５】
次に、図２７に基づき、表示名対応表を用いた、宛先情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の動作について説明する。
（Ｓ９０１）と（Ｓ９０２）とは、それぞれ（Ｓ８０１）と（Ｓ８０２）と同様である。
表示名検索処理（Ｓ９０３）では、表示名検索部１６４は、（Ｓ９０２）で検索した電子メールデータから宛先敬称を検索して表示名の記載箇所を特定し、表示名を抽出する。
次に、宛先データ抽出処理（Ｓ９０４）では、宛先データ抽出部１６２は、（Ｓ９０２）で選択した電子メールデータのＦｒｏｍ句に記載されたメールアドレスがＴｏ句に記載されており、かつ、表示名検索部１６４が（Ｓ９０３）で抽出した表示名に対応して表示名対応表記憶部１６３が記憶したメールアドレスがＦｒｏｍ句に記載されている電子メールデータを（Ｓ９０１）において（Ｓ９０２）で選択した電子メールデータと同一グループにグループ分類された電子メールデータから検索する。
親子関係認定処理（Ｓ９０５）では、親子関係認定部１６１は、宛先データ抽出部１６２が（Ｓ９０４）で検索した電子メールデータは、（Ｓ９０２）で選択した電子メールデータを親メールとする子メールであると認定する。
（Ｓ９０６）と（Ｓ９０７）とは、それぞれ（Ｓ８０５）と（Ｓ８０６）と同様である。
【０１１６】
４つ目に添付ファイルの削除情報を利用した親子関係情報取得方法について説明する。
添付ファイルの削除情報を利用した親子関係情報取得方法は、実施の形態１で説明した添付ファイル名を利用した分類方法（３つ目の方法）と概ね同様である。実施の形態１で説明した添付ファイル名を利用した分類方法（３つ目の方法）では、返信などにより添付ファイルが削除された場合等に、ヘッダ部やメール本文３に存在する添付ファイルの削除情報が残される場合があるという特性を利用した。つまり、実施の形態１で説明した添付ファイル名を利用した分類方法（３つ目の方法）では、ある電子メールデータの添付ファイル名と他の電子メールデータの削除情報が示す添付ファイル名とが一致する場合、または一致度が高い場合、同一グループに分類した。
しかし、添付ファイルの削除情報を利用した親子関係情報取得方法では、ある電子メールデータの添付ファイル名と他の電子メールデータの削除情報が示す添付ファイル名とが一致する場合、または一致度が高い場合、上記他の電子メールデータは、上記ある電子メールデータを親メールとする子メールであると認定する。
【０１１７】
次に、図２８と図２９とに基づき、添付ファイルの削除情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００（親子関係認定装置）について説明する。図２８は、添付ファイルの削除情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の機能を示す機能ブロック図である。図２９は、添付ファイルの削除情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の動作を示すフローチャートである。ここでは、添付ファイルの削除情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００について、応答句を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００と異なる部分についてのみ説明する。
【０１１８】
添付ファイルの削除情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の親子関係抽出部１６０は、同一削除添付ファイル名データ抽出部１２５を備える。また、添付ファイルの削除情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の親子関係抽出部１６０は、応答句記憶部１２６、キーワード検索部１２７、応答句データ抽出部１２８を備えていない。添付ファイルの削除情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００のその他の構成は、応答句を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００と同様である。  同一削除添付ファイル名データ抽出部１２５は、メールデータ記憶部１１０が記憶した複数の電子メールデータの各電子メールデータ内から添付ファイルを削除したことを示す添付ファイル削除情報を検索する。そして、同一削除添付ファイル名データ抽出部１２５は、検索した添付ファイル削除情報が示す削除された添付ファイルのファイル名が、メールデータ記憶部１１０が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータの添付ファイルのファイル名と同一である電子メールデータをメールデータ記憶部１１０が記憶した複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶する。
また、親子関係認定部１６１は、同一削除添付ファイル名データ抽出部１２５が抽出した電子メールデータは、上記所定の電子メールデータを親メールとする子メールであると認定する。
【０１１９】
次に、図２９に基づき、添付ファイルの削除情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の動作について説明する。
（Ｓ１００１）と（Ｓ１００２）とは、それぞれ（Ｓ６０１）と（Ｓ６０２）と同様である。
同一削除添付ファイル名データ抽出処理（Ｓ１００３）では、同一削除添付ファイル名データ抽出部１２５は、添付ファイルを削除したことを示す添付ファイル削除情報が示すファイル名が、（Ｓ１００２）で選択した電子メールデータの添付ファイルのファイル名と同一の電子メールデータを（Ｓ１００１）において（Ｓ１００２）で選択した電子メールデータと同一グループにグループ分類された電子メールデータから検索する。
親子関係認定処理（Ｓ１００４）では、親子関係認定部１６１は、同一削除添付ファイル名データ抽出部１２５が（Ｓ１００３）で検索した電子メールデータは、（Ｓ１００２）で選択した電子メールデータを親メールとする子メールであると認定する。
（Ｓ１００５）と（Ｓ１００６）とは、それぞれ（Ｓ６０７）と（Ｓ６０８）と同様である。
【０１２０】
大きく４つに区分してメールデータ分類装置１００の親子関係情報取得方法について説明した。説明の簡単のため４つに区分したが、メールデータ分類装置１００は上述した全ての親子関係情報取得機能を備えているとしても構わない。また、メールデータ分類装置１００は上述した親子関係情報取得機能のいずれか１つ又は２つ以上を備えているとしても構わない。メールデータ分類装置１００が上述した親子関係情報取得機能の２つ以上を備えている場合の動作については後述する。
【０１２１】
上述したように、実施の形態２に係るメールデータ分類装置１００は、「メッセージＩＤ」と「返信の履歴」とのデータが添付されていない電子メールデータについても、親子関係情報を取得することが可能である。
【０１２２】
実施の形態３．
実施の形態３では、（３）階層位置情報を得る方法について説明する。つまり、実施の形態３では、「メッセージＩＤ」と「返信の履歴」とのデータを用いなることなく、電子メールデータがグループにおいて階層のどの位置（深さ）にあるかを示す情報を得る方法について説明する。
【０１２３】
１つ目に引用符数を利用した階層位置情報取得方法について説明する。
引用符数を利用した階層位置情報取得方法は、電子メールデータのメール本文３に含まれる過去のメールの引用部分を示す引用符が最も多く付されている行の引用符の数に基づき、階層位置情報を取得する方法である。
引用符とは、例えば、「＞」、「｜」等である。メールの返答が繰り返されることにより、古い引用部分ほど引用符が多く重ねて付けられる。
【０１２４】
図３０は、電子メールデータのメール本文３の一例を示す図である。図３０では、引用符を「＞」で示す。つまり、「○△□株式会社」の行以下が引用部分である。また、ここでは、引用符が重ね付けされている行はない。つまり、引用符が最も多く付されている行の引用符の数は「１」である。これは、１つの電子メールデータのみを引用していることを示す。つまり、グループにおいて一番初めに送信した電子メールデータ（以下、ルートメール）の階層の深さを「０」とすると、図３０に示す電子メールデータの階層の深さは「１」である。つまり、引用符が最も多く付されている行の引用符の数は、階層の深さと一致する。
【０１２５】
次に、図３１と図３２とに基づき、引用符数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００（電子メールデータの階層位置特定装置）について説明する。図３１は、引用符数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の機能を示す機能ブロック図である。図３２は、引用符数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の動作を示すフローチャートである。ここでは、引用符数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００について、実施の形態１で説明した件名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００と異なる部分についてのみ説明する。
【０１２６】
引用符数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００は、階層位置推定部１７０を備える。また、引用符数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００は、メールデータ抽出部１２０、グループ分類部１４０を備えていない。引用符数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００のその他の構成は、件名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置１００と同様である。
階層位置推定部１７０は、電子メールデータの階層位置情報を抽出する。階層位置推定部１７０は、引用符数カウント部１７１、階層位置算出部１７２を備える。
引用符数カウント部１７１は、メールデータ記憶部１１０が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文３中に含まれる過去のメールの引用部分を示す引用符が最も多く付されている行の引用符の数を処理装置によりカウントする。
階層位置算出部１７２は、引用符数カウント部１７１がカウントした引用符の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する。つまり、階層位置算出部１７２は、引用符数カウント部１７１がカウントした引用符の数を階層の深さとする。
【０１２７】
次に、図３２に基づき、引用符数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の動作について説明する。
まず、対象メール選択処理（Ｓ１１０１）では、階層位置推定部１７０は、（Ｓ１１０１）で過去に１度も選択されていない電子メールデータを選択する。つまり、階層位置推定部１７０は、過去の処理で階層位置の推定ができていない電子メールデータを選択する。
次に、引用符数カウント処理（Ｓ１１０２）では、引用符数カウント部１７１は、（Ｓ１１０１）で選択した電子メールデータにおいて、メール本文３中に含まれる過去のメールの引用部分を示す引用符が最も多く付されている行の引用符の数をカウントする。
次に、階層位置算出処理（Ｓ１１０３）では、階層位置算出部１７２は、引用符数カウント部１７１がカウントした引用符の数に基づき、スレッド表示をする場合の（Ｓ１１０１）で選択した電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を算出する。
次に、終了判定処理（Ｓ１１０４）では、階層位置推定部１７０は、全ての電子メールデータが（Ｓ１１０１）で選択されたか否かを判定する。全ての電子メールデータが（Ｓ１１０１）で選択された（終了条件を満たす）と親子関係抽出部１６０が判定した場合（Ｓ１１０４でＹｅｓ）、（Ｓ１１０５）へ進む。一方、全ての電子メールデータが（Ｓ１１０１）で選択されていない（終了条件を満たさない）と親子関係抽出部１６０が判定した場合（Ｓ１１０４でＮｏ）、（Ｓ１１０１）へ進み、再び階層位置推定処理を行う。
メールデータ表示処理（Ｓ１１０５）では、メールデータ表示部１５０は、グループ分類部１４０が同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示する。また、階層位置算出部１７２が算出した階層位置を示した所定の方法で表示する。
【０１２８】
２つ目に引用区切情報を利用した階層位置情報取得方法について説明する。
引用区切情報を利用した階層位置情報取得方法は、電子メールデータのメール本文３に含まれる引用区切情報の数に基づき、階層位置情報を取得する方法である。
引用区切情報とは、例えば、「〜さんは書きました」、「〜ｗｒｏｔｅ」、「Ｏｒｉｇｉｎａｌ  Ｍｅｓｓａｇｅ」等である。メールの返答が繰り返される度に、引用区切情報は付される。
【０１２９】
図３０では、引用区切情報を「Ｏｒｉｇｉｎａｌ  Ｍｅｓｓａｇｅ」で示す。ここでは、引用区切情報の数は「１」である。これは、１つの電子メールデータのみを引用していることを示す。つまり、上述したように、図３０に示す電子メールデータの階層の深さは「１」である。すなわち、引用区切情報の数は、階層の深さと一致する。
【０１３０】
次に、図３３と図３４とに基づき、引用区切情報を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００（電子メールデータの階層位置特定装置）について説明する。図３３は、引用区切情報を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の機能を示す機能ブロック図である。図３４は、引用区切情報を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の動作を示すフローチャートである。ここでは、引用区切情報を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００について、引用符数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００と異なる部分についてのみ説明する。
【０１３１】
引用区切情報を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の階層位置推定部１７０は、引用区切情報カウント部１７３を備える。また、引用区切情報を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の階層位置推定部１７０は、引用符数カウント部１７１を備えていない。引用区切情報を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００のその他の構成は、引用符数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００と同様である。
引用区切情報カウント部１７３は、メールデータ記憶部１１０が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文３中に含まれる過去のメールの引用部分の始まりを示す引用区切情報の数を処理装置によりカウントする。
また、階層位置算出部１７２は、引用区切情報カウント部１７３がカウントした引用区切情報の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する。つまり、階層位置算出部１７２は、引用区切情報カウント部１７３がカウントした引用区切情報の数を階層の深さとする。
【０１３２】
次に、図３４に基づき、引用区切情報を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の動作について説明する。
（Ｓ１２０１）は、（Ｓ１１０１）と同様である。
引用区切情報カウント処理（Ｓ１２０２）では、引用区切情報カウント部１７３は、（Ｓ１２０２）で選択した電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文３中に含まれる過去のメールの引用部分の始まりを示す引用区切情報の数をカウントする。
次に、階層位置算出処理（Ｓ１２０３）では、階層位置算出部１７２は、引用区切情報カウント部１７３がカウントした引用区切情報の数に基づき、スレッド表示をする場合の（Ｓ１２０１）で選択した電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を算出する。階層位置算出部１７２は、算出した階層位置を電子メールデータ毎に記憶する。
（Ｓ１２０４）と（Ｓ１２０５）とは、それぞれ（Ｓ１１０４）と（Ｓ１１０５）と同様である。
【０１３３】
３つ目に引用行の割合を利用した階層位置情報取得方法について説明する。
引用行の割合を利用した階層位置情報取得方法は、電子メールデータのメール本文３全行に対するメール本文３に含まれる過去のメールの引用部分の行の割合に基づき、階層位置情報を取得する方法である。
【０１３４】
例えば、メール本文３に含まれる過去のメールの引用部分の行の割合が多い場合には、階層の深い位置にあるべき電子メールデータであると認められる。また、例えば、メール本文３に含まれる過去のメールの引用部分の行の割合が６、７割であれば、階層の深さは「１」又は「２」程度であると認められる。
図３０では、引用部分の行がメール本文３全体に占める割合は１／２である。したがって、１つの電子メールデータのみを引用していると認められる。つまり、上述したように、図３０に示す電子メールデータの階層の深さは「１」である。例えば、引用部分の行がメール本文３全体に占める割合を、分子が１となるように分数で示した場合の「分母の値−１」は、階層の深さと一致する。
【０１３５】
次に、図３５と図３６とに基づき、引用行の割合を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００（電子メールデータの階層位置特定装置）について説明する。図３５は、引用行の割合を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の機能を示す機能ブロック図である。図３６は、引用行の割合を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の動作を示すフローチャートである。ここでは、引用行の割合を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００について、引用符数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００と異なる部分についてのみ説明する。
【０１３６】
引用行の割合を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の階層位置推定部１７０は、引用部行割合算出部１７４を備える。また、引用行の割合を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の階層位置推定部１７０は、引用符数カウント部１７１を備えていない。引用行の割合を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００のその他の構成は、引用符数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００と同様である。
引用部行割合算出部１７４は、メールデータ記憶部１１０が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文３の全行に対するメール本文３中に含まれる過去のメールの引用部分の行の割合を処理装置により算出する。
また、階層位置算出部１７２は、引用部行割合算出部１７４が算出した割合に基づき、スレッド表示をする場合の所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する。つまり、階層位置算出部１７２は、引用部行割合算出部１７４が算出した割合を分子が１となるように分数で示した場合の「分母の値−１」を階層の深さとする。
【０１３７】
次に、図３６に基づき、引用行の割合を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の動作について説明する。
（Ｓ１３０１）は、（Ｓ１１０１）と同様である。
引用部行割合算出処理（Ｓ１３０２）では、引用部行割合算出部１７４は、（Ｓ１３０１）で選択した電子メールデータにおいて、メール本文３の全行に対するメール本文３中に含まれる過去のメールの引用部分の行の割合を算出する。
次に、階層位置算出処理（Ｓ１３０３）では、階層位置算出部１７２は、引用部行割合算出部１７４が算出した割合に基づき、スレッド表示をする場合の（Ｓ１３０１）で選択した電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を算出する。階層位置算出部１７２は、算出した階層位置を電子メールデータ毎に記憶する。
（Ｓ１３０４）と（Ｓ１３０５）とは、それぞれ（Ｓ１１０４）と（Ｓ１１０５）と同様である。
【０１３８】
４つ目にヘッダ出現回数を利用した階層位置情報取得方法について説明する。
ヘッダ出現回数を利用した階層位置情報取得方法は、メール本文３中に含まれるヘッダ情報の所定の項目の数に基づき、階層位置情報を取得する方法である。メール本文３中の引用箇所には、引用した電子メールデータのヘッダ情報が含まれていることが多い。そこでこの情報を利用する。
ここで、ヘッダ情報の所定の項目とは、例えば、送信者（Ｆｒｏｍ句）である。その他の項目であっても、１件のヘッダ情報に現れる回数が決まっている項目であればどれでも構わない。ヘッダ情報の送信者の項目は、メール本文３中の引用箇所に含まれている可能性が高いため、ここで例示した。例えば、送信者は１件のヘッダ情報に１回のみ現れるため、ヘッダ情報の送信者の数は、階層の深さと一致する。
【０１３９】
次に、図３７と図３８とに基づき、ヘッダ出現回数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００（電子メールデータの階層位置特定装置）について説明する。図３７は、ヘッダ出現回数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の機能を示す機能ブロック図である。図３８は、ヘッダ出現回数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の動作を示すフローチャートである。ここでは、ヘッダ出現回数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００について、引用符数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００と異なる部分についてのみ説明する。
【０１４０】
ヘッダ出現回数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の階層位置推定部１７０は、ヘッダ項目カウント部１７５を備える。また、引用区切情報を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の階層位置推定部１７０は、引用符数カウント部１７１を備えていない。ヘッダ出現回数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００のその他の構成は、引用符数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００と同様である。
ヘッダ項目カウント部１７５は、メールデータ記憶部１１０が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文３中に含まれるヘッダ情報の所定の項目の数を処理装置によりカウントする。
また、階層位置算出部１７２は、ヘッダ項目カウント部１７５がカウントしたヘッダ情報の所定の項目の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する。つまり、階層位置算出部１７２は、「ヘッダ項目カウント部１７５がカウントしたヘッダ情報の所定の項目の数／１件のヘッダ情報での上記所定の項目の出現回数」を階層の深さとする。
【０１４１】
次に、図３８に基づき、ヘッダ出現回数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の動作について説明する。
（Ｓ１４０１）は、（Ｓ１１０１）と同様である。
ヘッダ項目カウント処理（Ｓ１４０２）では、ヘッダ項目カウント部１７５は、（Ｓ１４０１）で選択した電子メールデータにおいて、メール本文３中に含まれるヘッダ情報の所定の項目の数を処理装置によりカウントする。
次に、階層位置算出処理（Ｓ１４０３）では、階層位置算出部１７２は、階層位置算出部１７２は、ヘッダ項目カウント部１７５がカウントしたヘッダ情報の所定の項目の数に基づき、スレッド表示をする場合の（Ｓ１４０１）で選択した電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を算出する。階層位置算出部１７２は、算出した階層位置を電子メールデータ毎に記憶する。
（Ｓ１４０４）と（Ｓ１４０５）とは、それぞれ（Ｓ１１０４）と（Ｓ１１０５）と同様である。
【０１４２】
５つ目に署名出現数を利用した階層位置情報取得方法について説明する。
署名出現数を利用した階層位置情報取得方法は、電子メールデータのメール本文３中に含まれる送信者の署名の数に基づき、階層位置情報を取得する方法である。
署名とは、電子メールデータを送信したユーザを示す情報であり、シグネチャ等とも呼ばれる。署名であるか否かを判断するには、例えば、区切文字「−」が所定の個数以上連続している場合には署名であるとしてもよい。また、「＊／」から「＊／」までを署名であるとしてもよい。一般に署名を記載する場合の区切情報をデータベースに記憶することで署名であるか否かの判断をすることができる。また、例えば、署名は通常フルネームであり、１つのみ記載すると認められる。そこで、（１）フルネームが所定の範囲に１つのみであること、（２）フルネームがＦｒｏｍ句、Ｔｏ句、Ｃｃ句に記載されたメールアドレスから変換した名称と一致することのいずれも満たすフルネームを署名であるとしても構わない。ここで、フルネームが所定の範囲に１つのみであるとは、数行（例えば１行又は２行等）の中にフルネームと認められるデータが１つのみであること意味する。つまり、数行の中に複数のフルネームがある場合、宛先の記載である場合が考えられるためである。さらに、敬称が付されているフルネームを署名から除くとしても構わない。敬称が付されているフルネームもまた宛先の記載である場合が考えられるためである。また、フルネームであるか否かの判断は、例えば、電話帳データ等をデータベースに登録しておき、マッチングする等の方法が考えられる。もちろん、その他の方法によりフルネームか否かの判断を行っても構わない。また、メールアドレスから名称へ変換するのには、例えば、上述した表示名対応表を用いる。
図３０では、署名箇所を複数の「＿／」からなる行で挟んでいる。
署名の数をカウントする場合には、引用部分に含まれる署名の数のみカウントするとしてもよい。この場合、カウントした署名の数が階層の深さと一致する。
【０１４３】
次に、図３９と図４０とに基づき、署名出現数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００（電子メールデータの階層位置特定装置）について説明する。図３９は、署名出現数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の機能を示す機能ブロック図である。図４０は、署名出現数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の動作を示すフローチャートである。ここでは、署名出現数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００について、引用符数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００と異なる部分についてのみ説明する。
【０１４４】
署名出現数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の階層位置推定部１７０は、署名数カウント部１７６を備える。また、署名出現数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の階層位置推定部１７０は、引用符数カウント部１７１を備えていない。署名出現数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００のその他の構成は、引用符数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００と同様である。
署名数カウント部１７６は、メールデータ記憶部１１０が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文３中に含まれる送信者の署名の数を処理装置によりカウントする。署名数カウント部１７６は、メール本文３の引用部分に含まれる署名の数のみカウントするとしても構わない。
また、階層位置算出部１７２は、署名数カウント部１７６がカウントした送信者の署名の数に基づき、スレッド表示をする場合の所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する。つまり、階層位置算出部１７２は、署名数カウント部１７６が引用部分に含まれる署名の数のみカウントした場合には、カウントした送信者の署名の数を階層の深さとする。
【０１４５】
次に、図３４に基づき、引用区切情報を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置１００の動作について説明する。
（Ｓ１５０１）とは、（Ｓ１１０１）と同様である。
署名数カウント処理（Ｓ１５０２）では、署名数カウント部１７６は、メールデータ記憶部１１０が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文３中に含まれる送信者の署名の数をカウントする。
次に、階層位置算出処理（Ｓ１５０３）では、階層位置算出部１７２は、署名数カウント部１７６がカウントした送信者の署名の数に基づき、スレッド表示をする場合の（Ｓ１５０１）で選択した電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を算出する。階層位置算出部１７２は、算出した階層位置を電子メールデータ毎に記憶する。
（Ｓ１５０４）と（Ｓ１５０５）とは、それぞれ（Ｓ１１０４）と（Ｓ１１０５）と同様である。
【０１４６】
大きく５つに区分してメールデータ分類装置１００の階層位置情報取得方法について説明した。説明の簡単のため５つに区分したが、メールデータ分類装置１００は上述した全ての階層位置情報取得機能を備えているとしても構わない。また、メールデータ分類装置１００は上述した階層位置情報取得機能のいずれか１つ又は２つ以上を備えているとしても構わない。メールデータ分類装置１００が上述した階層位置情報取得機能の２つ以上を備えている場合の動作については後述する。
【０１４７】
上述したように、実施の形態３に係るメールデータ分類装置１００は、「メッセージＩＤ」と「返信の履歴」とのデータが添付されていない電子メールデータについても、階層位置情報を取得することが可能である。
【０１４８】
実施の形態４．
実施の形態１から実施の形態３までで説明した内容により、「メッセージＩＤ」と「返信の履歴」とのデータが添付されていない電子メールデータについても、（１）グループ分類情報、（２）親子関係情報、（３）階層位置情報を取得することが可能である。したがって、実施の形態１から実施の形態３までで説明した内容を組み合わせることにより「メッセージＩＤ」と「返信の履歴」とのデータが添付されていない電子メールデータについても、スレッド表示を正しく行うことができる。
また、実施の形態１から実施の形態３まででは、複数の機能を区分して説明した。また、区分して説明した複数の機能は組合せることも可能であると説明した。実施の形態４では、実施の形態１から実施の形態３までで説明した各機能を組合せる方法について説明する。
【０１４９】
まず、図４１と図４２とに基づき、実施の形態１から実施の形態３までで説明した各機能を組合せる基本的な方法について説明する。図４１は、実施の形態４に係るメールデータ分類装置１００の機能を示す機能ブロック図である。図４２は、実施の形態４に係るメールデータ分類装置１００の動作を示すフローチャートである。
【０１５０】
実施の形態４に係るメールデータ分類装置１００は、メールデータ記憶部１１０、メールデータ抽出部１２０、グループ分類部１４０、メールデータ表示部１５０、親子関係抽出部１６０、階層位置推定部１７０を備える。
メールデータ記憶部１１０は、上記実施の形態と同様である。
メールデータ抽出部１２０は、実施の形態１で説明したいずれか少なくとも１つ以上のグループ分類機能を備えている。つまり、メールデータ抽出部１２０は、同一件名データ抽出部１２１、本文内同一件名データ抽出部１２２、同一送信者データ抽出部１２３、同一添付ファイル名データ抽出部１２４、同一削除添付ファイル名データ抽出部１２５、応答句記憶部１２６とキーワード検索部１２７と応答句データ抽出部１２８との組、係数値記憶部１２９とヘッダ情報比較部１３０とヘッダ情報一致度算出部１３１とヘッダ情報一致データ抽出部１３２との組のいずれか１つ以上を備えている。
グループ分類部１４０は、実施の形態１で説明したように、メールデータ抽出部１２０が抽出したデータを同一グループとする。メールデータ抽出部１２０が複数の機能を備えている場合の動作については後述する。
メールデータ表示部１５０は、グループ分類部１４０が同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示する。また、親子関係認定部１６１が認定した親子関係を示した所定の方法で表示する。さらに、階層位置算出部１７２が算出した階層位置を示した所定の方法で表示する。つまり、メールデータ表示部１５０は、グループ分類部１４０が同一グループに分類した電子メールデータに、親子関係と階層位置とを示して表示する。すなわち、メールデータ表示部１５０は、スレッド表示する。
親子関係抽出部１６０は、実施の形態２で説明したいずれか少なくとも１つ以上の機能を備えている。つまり、親子関係抽出部１６０は、まず親子関係認定部１６１を備えている。また、親子関係抽出部１６０は、応答句記憶部１２６とキーワード検索部１２７と応答句データ抽出部１２８との組、係数値記憶部１２９とヘッダ情報比較部１３０とヘッダ情報一致度算出部１３１とヘッダ情報一致データ抽出部１３２との組、宛先データ抽出部１６２又は宛先データ抽出部１６２と表示名対応表記憶部１６３と表示名検索部１６４との組、同一削除添付ファイル名データ抽出部１２５のいずれか１つ以上を備えている。
階層位置推定部１７０は、実施の形態３で説明したいずれか少なくとも１つ以上の機能を備えている。つまり、階層位置推定部１７０は、まず階層位置算出部１７２を備えている。また、階層位置推定部１７０は、引用符数カウント部１７１、引用区切情報カウント部１７３、引用部行割合算出部１７４、ヘッダ項目カウント部１７５、署名数カウント部１７６のいずれか少なくとも１つ以上を備えている。
また、親子関係抽出部１６０と階層位置推定部１７０とのいずれか一方は備えていないとしても構わない。
【０１５１】
次に、図４２に基づき、実施の形態４に係るメールデータ分類装置１００の基本的な動作について説明する。
まず、グループ分類処理（Ｓ１６０１）では、メールデータ抽出部１２０とグループ分類部１４０とは、電子メールデータのグループ分類を行う。つまり、グループ分類情報を取得する。
次に、親子関係抽出処理（Ｓ１６０２）では、親子関係抽出部１６０は、（Ｓ１６０１）でグループ分類された各グループ内で電子メールデータの親子関係情報を取得する。
（Ｓ１６０２）と並行して、階層位置推定処理（Ｓ１６０３）では、階層位置推定部１７０は、（Ｓ１６０１）でグループ分類された各グループ内で電子メールデータの階層位置情報を取得する。
次に、メールデータ表示処理（Ｓ１６０４）では、メールデータ表示部１５０は、（Ｓ１６０１）で取得したグループ分類情報と、（Ｓ１６０２）で取得した親子関係情報と、（Ｓ１６０３）で取得した階層位置情報とに基づきスレッド表示を行う。つまり、メールデータ表示部１５０は、例えば、（Ｓ１６０１）で取得したグループ分類情報と、（Ｓ１６０２）で取得した親子関係情報と、（Ｓ１６０３）で取得した階層位置情報とから、ヘッダ部の「メッセージＩＤ」と「返信の履歴」とが入っていない電子メールデータの「メッセージＩＤ」と「返信の履歴」とを補う。そして、メールデータ表示部１５０は、正確なスレッド表示を行う。
【０１５２】
ここで、階層位置推定処理（Ｓ１６０３）は、グループ分類処理（Ｓ１６０１）と平行して実行するとしても構わない。この場合、階層位置推定処理（Ｓ１６０３）では、全ての電子メールデータ内での階層位置情報を取得する。
【０１５３】
次に、メールデータ抽出部１２０が複数の機能を備えている場合のグループ分類方法について説明する。メールデータ抽出部１２０が複数の機能を備えている場合のグループ分類方法には、大きく２つの動作がある。１つ目は、グループ分類の精度を高める動作である。２つ目は、グループ分類の漏れを防止する動作である。
【０１５４】
まず、１つ目のグループ分類の精度を高める動作について説明する。
一例として、メールデータ抽出部１２０が同一送信者データ抽出部１２３と同一添付ファイル名データ抽出部１２４とを備える場合の動作を説明する。
初めに、動作の概要を説明する。メールデータ抽出部１２０は、同一送信者データ抽出部１２３が抽出し、かつ、同一添付ファイル名データ抽出部１２４が抽出した電子メールデータを抽出する。つまり、同一送信者データ抽出部１２３の抽出条件と同一添付ファイル名データ抽出部１２４の抽出条件との両方を満たす電子メールデータを同一グループに分類する。すなわち、同一送信者データ抽出部１２３の抽出条件と同一添付ファイル名データ抽出部１２４の抽出条件との論理積が、同一グループに分類される条件となる。
次に、具体的な動作を説明する。
まず、（１）同一送信者データ抽出部１２３は、ある電子メールデータとヘッダ部のＴｏ句とＦｒｏｍ句とＣｃ句との組合せが一致する電子メールデータをメールデータ記憶部１１０が記憶した電子メールデータから抽出する。
次に、（２）同一添付ファイル名データ抽出部１２４は、上記ある電子メールデータの添付ファイル名と同じファイル名の添付ファイルを有する電子メールデータを（１）で抽出された電子メールデータから抽出する。
そして、（３）結果として、グループ分類部１４０により（２）で抽出された電子メールデータが同一グループに分類される。
つまり、同一グループに分類する条件を厳しくすることで、グループ分類の精度を高くしている。ここでは、一例として２つの機能のみを備えていることとしたが、３つ以上の機能を備えているとした場合にはさらにグループ分類の精度を高くすることができる。
【０１５５】
次に、２つ目のグループ分類の漏れを防止する動作について説明する。
一例として、上記１つ目の動作と同様に、メールデータ抽出部１２０が同一送信者データ抽出部１２３と同一添付ファイル名データ抽出部１２４とを備える場合の動作を説明する。
初めに、動作の概要を説明する。メールデータ抽出部１２０は、同一送信者データ抽出部１２３が抽出した電子メールデータ、又は、同一添付ファイル名データ抽出部１２４が抽出した電子メールデータを抽出する。つまり、同一送信者データ抽出部１２３の抽出条件と同一添付ファイル名データ抽出部１２４の抽出条件とのいずれか一方を満たす電子メールデータを同一グループに分類する。すなわち、同一送信者データ抽出部１２３の抽出条件と同一添付ファイル名データ抽出部１２４の抽出条件との論理和が、同一グループに分類される条件となる。
次に、具体的な動作を説明する。
まず、（１）同一送信者データ抽出部１２３は、ある電子メールデータとヘッダ部のＴｏ句とＦｒｏｍ句とＣｃ句との組合せが一致する電子メールデータをメールデータ記憶部１１０が記憶した電子メールデータから抽出する。
次に、（２）同一添付ファイル名データ抽出部１２４は、上記ある電子メールデータの添付ファイルのファイル名と、同一のファイル名の添付ファイルを有する電子メールデータをメールデータ記憶部１１０が記憶した電子メールデータから抽出する。
そして、（３）結果として、グループ分類部１４０により（１）と（２）とのいずれかで抽出された電子メールデータが同一グループに分類される。
つまり、同一グループに分類する条件を緩くすることで、グループ分類の漏れを防止している。ここでは、一例として２つの機能のみを備えていることとしたが、３つ以上の機能を備えているとした場合にはさらにグループ分類の漏れを防止することができる。
【０１５６】
さらに、１つ目のグループ分類の精度を高める動作と２つ目のグループ分類の漏れを防止する動作とを組合せることができる。
一例として、メールデータ抽出部１２０が同一件名データ抽出部１２１と同一送信者データ抽出部１２３と同一添付ファイル名データ抽出部１２４とを備える場合の動作を説明する。
初めに、動作の概要を説明する。まず、同一件名データ抽出部１２１と同一送信者データ抽出部１２３との抽出条件の論理積で電子メールデータを抽出する。次に、同一送信者データ抽出部１２３と同一添付ファイル名データ抽出部１２４との論理積で電子メールデータを抽出する。そして、メールデータ抽出部１２０は、いずれかで抽出された電子メールデータを抽出する。
次に、具体的な動作を説明する。
まず、（１）同一件名データ抽出部１２１は、ある電子メールデータと件名が一致する電子メールデータをメールデータ記憶部１１０が記憶した電子メールデータから抽出する。
次に、（２）同一送信者データ抽出部１２３は、上記ある電子メールデータのヘッダ部のＴｏ句とＦｒｏｍ句とＣｃ句との組合せが一致する電子メールデータを（１）で抽出された電子メールデータから抽出する。
次に、（３）同一送信者データ抽出部１２３は、上記ある電子メールデータのヘッダ部のＴｏ句とＦｒｏｍ句とＣｃ句との組合せが一致する電子メールデータをメールデータ記憶部１１０が記憶した電子メールデータから抽出する。
次に、（４）同一添付ファイル名データ抽出部１２４は、上記ある電子メールデータの添付ファイル名と同じファイル名の添付ファイルを有する電子メールデータを（３）で抽出された電子メールデータから抽出する。
そして、（５）結果として、グループ分類部１４０により（２）と（４）とのいずれかで抽出された電子メールデータが同一グループに分類される。
つまり、１つ目のグループ分類の精度を高める動作と２つ目のグループ分類の漏れを防止する動作とを組合せることにより、グループ分類の精度を高めるとともに、グループ分類の漏れを防止することが可能である。
【０１５７】
次に、親子関係抽出部１６０が複数の機能を備えている場合の親子関係情報取得方法について説明する。親子関係抽出部１６０が複数の機能を備えている場合の親子関係情報取得方法には、上述したメールデータ抽出部１２０の場合と同様、大きく２つの動作がある。１つ目は、親子関係情報取得の精度を高める動作である。２つ目は、親子関係情報取得の漏れを防止する動作である。
２つの動作の基本的な考え方は、メールデータ抽出部１２０の場合と同様である。つまり、各機能の抽出条件の論理積と論理和とを組合せることにより、親子関係情報取得の精度を高めるとともに、親子関係情報取得の漏れを防止することが可能である。
また、１つ目の処理でメール２はメール１を親メールとする子メールであると認定されたとする。このとき、２つ目の処理でメール１はメール２を親メールとする子メールであると認定されたとする。つまり、１つ目の処理と２つ目の処理とで矛盾する結果が出たとする。この場合は、例えば、１つ目の処理の結果を２つ目の処理の結果よりも優先する等の優先度を予め決めておくことで解決できる。
【０１５８】
次に、階層位置推定部１７０が複数の機能を備えている場合の階層位置情報取得方法について説明する。階層位置推定部１７０が複数の機能を備えている場合の階層位置情報取得方法には、階層位置情報取得方法の精度を高める動作がある。
階層位置情報取得方法の精度を高める動作では、複数の機能により階層位置情報を取得し、その平均値（小数点以下を四捨五入、切捨て、切り上げ等）を階層位置情報として採用する。
【０１５９】
実施の形態４に係るメールデータ分類装置１００によれば、グループ分類の精度を高めるとともに、グループ分類の漏れを防止することが可能である。また、親子関係情報取得の精度を高めるとともに、親子関係情報取得の漏れを防止することが可能である。さらに、階層位置情報取得の精度を高めることが可能である。したがって、実施の形態４に係るメールデータ分類装置１００によれば、精度の高い正確なスレッド表示が可能である。
【０１６０】
実施の形態５．
実施の形態５では、上記実施の形態のメールデータ表示部１５０の表示方法について説明する。
メールアーカイバサーバには、ネットワークの所定の箇所を通過した電子メールデータが全て記憶される。ここで、所定のユーザが送信先又は送信元となっている電子メールデータを表示させる場合、上記実施の形態で説明した方法によりスレッド表示を行う。これにより、上記所定のユーザの電子メールでのやりとりを把握することが可能である。したがって、上記所定のユーザが電子メールを使用して不正を行っていないかを容易に確認することが可能である。
しかし、スレッド表示が正しくされていたとしても、電子メールデータが多い場合に全ての電子メールのやりとりを確認するのは労力がかかる。そこで、不正を行っている可能性が特に高い電子メールデータについて警告表示することが考えられる。警告表示とは、例えば、表示する色を変更する等である。
【０１６１】
例えば、いわゆるＢｃｃ送信している電子メールは不正を行っている可能性が高いと認められる。Ｂｃｃ送信している電子メールとは、送信先のメールアドレスをＢｃｃに記載して送信した電子メールデータである。つまり、他者へＢｃｃ句に記載されたメールアドレスへ送信したことを何らかの理由により秘匿しようとしていることが伺えるため不正を行っている可能性が高い。
そこで、エンベロープ１のＲＣＰＴ  ＴＯにあるメールアドレスがＴｏ句とＣｃ句とに存在しない場合には、Ｂｃｃ送信であると認定し、メールデータ表示部１５０は警告表示を行う。また、メールデータ表示部１５０は、何らかの警告を送信するとしても構わない。
【０１６２】
実施の形態５では、メールデータ表示部１５０がＢｃｃ送信している電子メールを警告表示することにより、不正の発見を容易に行うことが可能である。
【符号の説明】
【０１６３】
１  エンベロープ、２  ヘッダ部、３  メール本文、１００  メールデータ分類装置、１１０  メールデータ記憶部、１２０  メールデータ抽出部、１２１  同一件名データ抽出部、１２２  本文内同一件名データ抽出部、１２３  同一送信者データ抽出部、１２４  同一添付ファイル名データ抽出部、１２５  同一削除添付ファイル名データ抽出部、１２６  応答句記憶部、１２７  キーワード検索部、１２８  応答句データ抽出部、１２９  係数値記憶部、１３０  ヘッダ情報比較部、１３１  ヘッダ情報一致度算出部、１３２  ヘッダ情報一致データ抽出部、１４０  グループ分類部、１５０  メールデータ表示部、１６０  親子関係抽出部、１６１  親子関係認定部、１６２  宛先データ抽出部、１６３  表示名対応表記憶部、１６４  表示名検索部、１７０  階層位置推定部、１７１  引用符数カウント部、１７２  階層位置算出部、１７３  引用区切情報カウント部、１７４  引用部行割合算出部、１７５  ヘッダ項目カウント部、１７６  署名数カウント部、９０１  ＬＣＤ、９０２  Ｋ／Ｂ、９０３  マウス、９０４  ＦＤＤ、９０５  ＣＤＤ、９１１  ＣＰＵ、９１２  バス、９１３  ＲＯＭ、９１４  ＲＡＭ、９１５  通信ボード、９１６  サーバＡ、９１７  サーバＢ、９１８  サーバＣ、９１９  外部サーバ、９２０  磁気ディスク装置、９２１  ＯＳ、９２２  ウィンドウシステム、９２３  プログラム群、９２４  ファイル群、９４０  インターネット、９４１  ゲートウェイ、９４２  ＬＡＮ。
【図１】
0005199450.tif 000002
【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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【図１２】
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【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】
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【図１８】
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【図１９】
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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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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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