(57)【要約】【課題】メールの分類精度を向上させる。【解決手段】分類部３００は、メールの分類ルールを設定したスパム語句リスト１５０及びブラックリスト１６０に基づいて受信メールをスパムメール又は正常メールに分類する。分類部３００は、スパムメールに分類したメールを隔離用メールボックス１３０に格納する一方、正常メールに分類したメールをメールボックス１２０に格納する。ユーザは、隔離用メールボックス１３０を参照し、誤ってスパムメールに分類されたメールがあれば、隔離用メールボックス１３０からメールボックス１２０にメールを移動させる。ルール更新部３３０は、ユーザの移動操作に応じて、スパム語句リスト１５０及びブラックリスト１６０を更新する。【選択図】図１
2012198744.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のユーザを含むグループに対して適用するメール分類ルールを記憶する記憶手段と、
前記グループに含まれるいずれかのユーザ宛のメールであって、前記メール分類ルールに基づいて分類されたメールについての分類先の変更処理が実行されると、該変更処理に応じて前記記憶手段に記憶した前記分類ルールを変更する変更手段と、
変更手段によって前記分類ルールが変更された後に、変更された分類ルールに基づいて、前記グループに属するユーザ宛のメールの分類を行う分類手段と、
を備えたことを特徴とするメール分類方法。
【請求項２】
前記分類ルールに基づいて分類されたすべてのメールのうち、分類先のメールの割合を算出する算出手段を更に備え、
前記変更手段は、前記割合が、前記分類ルールの変更基準を定義した所定値以上のときに、前記分類ルールを変更することを特徴とする請求項１に記載のメール分類方法。
【請求項３】
前記算出手段は、所定期間に分類されたすべてのメールから前記割合を算出することを特徴とする請求項２に記載のメール分類方法。
【請求項４】
前記分類ルールは、所定規則に則って区分けされた、ユーザのグループ毎に存在することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載のメール分類方法。
【請求項５】
複数のユーザを含むグループに対して適用するメール分類ルールを記憶するストレージを有するコンピュータに、
前記グループに含まれるいずれかのユーザ宛のメールであって、前記メール分類ルールに基づいて分類されたメールについての分類先の変更処理が実行されると、該変更処理に応じて前記ストレージに記憶した前記分類ルールを変更するステップと、
変更手段によって前記分類ルールが変更された後に、変更された分類ルールに基づいて、前記グループに属するユーザ宛のメールの分類を行うステップと、
を実現させることを特徴とするメール分類プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、メールの分類技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
メールの分類技術として、メールフィルタリングが知られている。メールフィルタリングは、ユーザが定義したルールに基づいて、例えば、メールをスパムメール（迷惑メール）とスパムメール以外の正常メールとに分類する技術である。しかし、ユーザが定義したメール分類ルールは、スパムメールの発生状況と必ずしも適合しないため、正常メールがスパムメールに分類されたり、スパムメールが正常メールに分類されたりすることがある。そこで、スパムメールに分類されたメールをユーザが参照することで、スパムメールであると誤って分類されたメールを正常メールに分類しなおす技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−３７３４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、従来技術では、メールの分類を誤る原因となったメール分類ルールは、スパムメールの発生状況と乖離したままであり、メールフィルタリングは、同様の誤りを今後も発生させる。
【０００５】
１側面では、本発明は、メールフィルタリングにおけるメールの分類精度を向上させる技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本技術の一実施形態では、複数のユーザを含むグループに対して適用するメール分類ルールを記憶する記憶手段を備え、グループに含まれるいずれかのユーザ宛のメールであって、メール分類ルールに基づいて分類されたメールについての分類先の変更処理が実行されると、変更処理に応じて記憶手段に記憶したメール分類ルールを変更し、変更手段によってメール分類ルールが変更された後に、変更されたメール分類ルールに基づいて、グループに属するユーザ宛のメールの分類を行う。
【発明の効果】
【０００７】
１態様では、本発明は、メールフィルタリングにおけるメールの分類精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施形態に係るメールシステムの一例を示す全体構成図である。
【図２】語句辞書の説明図である。
【図３】スパム語句リストの説明図である。
【図４】ブラックリストの説明図である。
【図５】メール管理テーブルの説明図である。
【図６】ユーザ管理テーブルの説明図である。
【図７】誤分類情報の説明図である。
【図８】送信元情報の説明図である。
【図９】語句情報の説明図である。
【図１０】閾値テーブルの説明図である。
【図１１】メールサーバのハードウェア構成図である。
【図１２】メール分類処理のフローチャートである。
【図１３】受信メールの一例を示す説明図である。
【図１４】再分類処理のフローチャートである。
【図１５】統計処理のフローチャートである。
【図１６】送信元情報統計処理サブルーチンのフローチャートである。
【図１７】語句情報統計処理サブルーチンのフローチャートである。
【図１８】メール管理テーブルの例の説明図である。
【図１９】ルール更新処理のフローチャートである。
【図２０】ルール更新処理のフローチャートである。
【図２１】スパム語句リストの例の説明図である。
【図２２】ブラックリストの例の説明図である。
【図２３】グループ情報テーブルの説明図である。
【図２４】業種毎の閾値テーブルの説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、添付された図面を参照して本発明を実施するための実施形態について技術を詳細に説明する。
【００１０】
図１に、本実施形態におけるメールシステムの一例を示す。
メールサーバ１００は、インターネットなどのネットワーク４００を介して、少なくとも１台のクライアント５００に接続されている。なお、メールサーバ１００は、１台又は複数台のコンピュータにより構築される。
【００１１】
メールサーバ１００を利用するユーザ（メール受信者）は、クライアント５００を介して、メールサーバ１００にあるメールを参照又は操作する。メールサーバ１００が受信したメールは、メール分類ルールに基づいて分類される。本実施形態では、受信したメールをスパムメールとスパムメール以外の正常メールとに分類するためのメール分類ルール（スパム語句リスト、ブラックリスト）に基づいて、メールが分類される。メール分類ルールは、所定規則に則って区分けされた、ユーザのグループ毎（例えば企業別、業種別）に存在する。各グループには、グループを特定するグループ識別子の一例としてのグループ名が付される。グループ名は各グループのメール管理者などによって定義される。
【００１２】
メールサーバ１００には、ハードディスクドライブ又はＳＳＤ（Solid State Disk）などのストレージ１１０が備えられている。ストレージ１１０には、メールボックス１２０、隔離用メールボックス１３０、語句辞書１４０、スパム語句リスト１５０、ブラックリスト１６０、メール管理テーブル１７０、及びユーザ管理テーブル１８０が記憶される。さらに、ストレージ１１０には、誤分類情報１９０、送信元情報２００、語句情報２１０及び閾値テーブル２２０が記憶される。なお、誤分類情報１９０、送信元情報２００、語句情報２１０は、後述するようにテンポラリテーブルであるので、メモリ上に展開するようにしてもよい。なお、ストレージ１１０は、記憶手段の一例として挙げられる。
【００１３】
メールボックス１２０は、メールサーバ１００を利用するユーザ毎に存在する。各メールボックス１２０には、各ユーザの受信メールのうち、正常メール、並びに、ユーザによってスパムメールから正常メールに分類しなおされた誤分類メールが格納される。また、各ユーザのメールボックス１２０の名前は、例えば、各ユーザのメールアドレスに“-BOX”を加えた文字列とする。例えば、ユーザのメールアドレスが、“zzz@yyy.co.jp”であった場合、メールボックス１２０の名前は“zzz@yyy.co.jp-BOX”となる。
【００１４】
隔離用メールボックス１３０は、メールサーバ１００を利用するユーザ毎に存在する。各隔離用メールボックス１３０には、各ユーザの受信メールのうち、スパムメールが格納される。また、各ユーザの隔離用メールボックス１３０の名前は、例えば、各ユーザのメールアドレスに“-SBOX”を加えた文字列とする。例えば、ユーザのメールアドレスが、“zzz@yyy.co.jp”であった場合、隔離用メールボックス１３０の名前は“zzz@yyy.co.jp-SBOX”となる。
【００１５】
語句辞書１４０には、図２に示すように、受信メールに含まれる語句を抽出するために使用する抽出対象の語句が列挙されている。なお、語句辞書１４０として、日本語変換などに使用される日本語辞書を利用してもよい。
【００１６】
スパム語句リスト１５０は、グループ毎に存在する。具体的に、スパム語句リスト１５０には、図３に示すように、特定のグループに対して送信されたスパムメールを分類するためのスパム語句が列挙される。また、各グループのスパム語句リスト１５０の名前は、例えば、各グループの名前に“-SPLIST”を加えた文字列とする。例えば、グループの名前が、“Ｂ社”であった場合、スパム語句リスト１５０の名前は“Ｂ社-SPLIST”となる。なお、スパム語句リスト１５０は、メール分類ルールの少なくとも一例として挙げられる。
【００１７】
ブラックリスト１６０は、グループ毎に存在する。具体的に、ブラックリスト１６０には、図４に示すように、特定のグループにおいて、スパムメールの送信元と認定されたスパムメール送信元メールサーバのＩＰ（Internet Protocol）アドレスが列挙される。なお、送信元ＩＰアドレスのかわりに、送信元メールサーバのドメイン名や送信元メールアドレスを列挙してもよい。また、各グループのブラックリスト１６０の名前は、例えば、各グループの名前に、“-BKLIST”を加えた文字列とする。例えば、グループの名前が、“Ｂ社”であった場合、ブラックリスト１６０の名前は“Ｂ社-BKLIST”となる。なお、ブラックリスト１６０は、メール分類ルールの少なくとも一例として挙げられる。
【００１８】
メール管理テーブル１７０は、ユーザ毎に存在する。具体的に、メール管理テーブル１７０には、図５に示すように、受信メールのＳｕｂｊｅｃｔ及び本文の少なくとも一方に含まれる各語句に対して、メールの送信元ＩＰアドレス、メッセージＩＤ、並びに、スパムメールか否かを示すスパム当否を関連付けたレコードが格納される。ここで、スパム当否には、受信メールが、正常メールであることを示す“＜非スパム＞”、スパムメールであることを示す“＜スパム＞”、又は、誤分類メールであることを示す“＜誤分類＞”が設定される。なお、各ユーザのメール管理テーブル１７０の名前は、例えば、各ユーザのメールアドレスに“-MV”を加えた文字列とする。例えば、ユーザのメールアドレスが“vvv@uuu.co.jp”であった場合、メールアドレスは“vvv@uuu.co.jp-MV”となる。
【００１９】
ユーザ管理テーブル１８０には、図６に示すように、メールサーバ１００を利用するユーザのメールアドレス、及びユーザが所属するグループ名を関連付けたレコードが格納される。
【００２０】
誤分類情報１９０は、一時的に生成されるテンポラリテーブルである。誤分類情報１９０には、図７に示すように、特定のグループに属するすべてのユーザのメール受信数、正常メール数、スパム数、誤分類数、及び誤分類率が格納される。ここで、メール受信数は、グループに属するすべてのユーザの受信メールの総数を示している。正常メール数は、グループに属するすべてのユーザの受信メールのなかの正常メールの総数を示している。スパム数は、グループに属するすべてのユーザの受信メールのなかのスパムメールの総数を示している。誤分類数は、グループに属するすべてのユーザの受信メールの誤分類メールの総数を示している。誤分類率は、正常メール数と誤分類数を加算した値に対する、誤分類数の割合（誤分類率＝誤分類数÷（正常メール数＋誤分類数））を百分率で示している。
【００２１】
送信元情報２００は、一時的に生成されるテンポラリテーブルである。送信元情報２００には、図８に示すように、送信元ＩＰアドレス、非スパム数、スパム数、及び送信元スパム率を関連付けたレコードが格納される。ここで、非スパム数は、送信元ＩＰアドレスから受信した正常メール及び誤分類メールの総数を示している。スパム数は、送信元ＩＰアドレスから受信したスパムメールの総数を示している。送信元スパム率は、非スパム数とスパム数を加算した値に対する、スパム数の割合（送信元スパム率＝スパム数÷（非スパム数＋スパム数））を百分率で示している。
【００２２】
語句情報２１０は、一時的に生成されるテンポラリテーブルである。語句情報２１０には、図９に示すように、語句、非スパム数、スパム数、及び語句スパム率を関連付けたレコードが格納される。ここで、非スパム数は、語句を含んだ正常メール及び誤分類メールの総数を示している。スパム数は、語句を含んだスパムメールの総数を示している。語句スパム率は、非スパム数とスパム数を加算した値に対する、スパム数の割合（送信元スパム率＝スパム数÷（非スパム数＋スパム数））を百分率で示している。
【００２３】
閾値テーブル２２０には、各種の閾値がグループ毎に定義されている。具体的に、閾値テーブル２２０には、図１０に示すように、グループのグループ名、スパム語句閾値、語句閾値、送信元閾値及び誤分類閾値を関連付けたレコードが格納される。ここで、スパム語句閾値は、スパム語句リスト１５０に登録されているスパム語句が、受信メールに所定個数含まれたときにスパムメールとみなす基準となる個数を示している。語句閾値は、受信メールに含まれる各語句をスパム語句リスト１５０に登録又は削除する基準となる値を百分率で示している。例えば、スパム語句リスト１５０に未登録の語句Ａは、語句Ａを含んだ受信メールのうちスパムメールに分類された割合が語句閾値以上になれば、スパム語句リスト１５０に登録される。また、スパム語句リスト１５０に登録されている語句Ｂは、語句Ｂを含んだ受信メールのうちスパムメールと判定された割合が語句閾値未満になれば、スパム語句リスト１５０から削除される。送信元閾値は、受信メールの送信元ＩＰアドレスをブラックリスト１６０に登録又は削除する基準となる値を百分率で示している。誤分類閾値は、誤分類メールの割合が高くなった旨をユーザに通知する基準となる値を百分率で示している。各閾値は、例えば、各グループのメール管理者などにより事前に任意の値が定義される。なお、語句閾値及び送信元閾値は、所定値の一例として挙げられる。
【００２４】
メールサーバ１００には、図１１に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１１、メインメモリ１１２、通信インターフェース１１３、ストレージ１１０、入出力装置１１４、及び可搬記録媒体駆動装置１１５などのハードウェアが含まれている。各ハードウェアは、バス１１６を介して相互に接続されている。メインメモリ１１２は、ＣＰＵ１１１がアクセスする主記憶装置であり、具体例としてＲＡＭ（Random Access Memory）が挙げられる。また、通信インターフェース１１３は、ネットワーク４００を介してデータを送受信するための装置であり、具体例としてネットワークカードが挙げられる。さらに、入出力装置１１４は、メールサーバ１００にデータを入力又はメールサーバ１００からデータを出力するための装置であり、具体例として、キーボード、マウス、及びディスプレイが挙げられる。そして、可搬記録媒体駆動装置１１５は、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭなどのコンピュータ読取可能なデータが記録された可搬記録媒体１１７から、データを読取る装置であり、具体例として、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブが挙げられる。
【００２５】
可搬記録媒体１１７には、本実施形態を具現化するメール分類プログラムが記録されている。可搬記録媒体１１７に記録されたメール分類プログラムは、公知の手段により可搬記録媒体駆動装置１１５からストレージ１１０にインストールされる。ＣＰＵ１１１は、インストールされたメール分類プログラムをメインメモリ１１２にロードし、実行することで、分類部３００、再分類部３１０、統計部３２０及びルール更新部３３０を夫々具現化する。また、メール分類プログラムは、ネットワーク４００から通信インターフェース１１３を介し、ストレージ１１０にインストールされることもある。
【００２６】
分類部３００は、スパム語句リスト１５０、ブラックリスト１６０及び閾値テーブル２２０に基づいて、メールサーバ１００が受信したメールを分類する。なお、分類部３００は、分類手段の一例として挙げられる。
【００２７】
再分類部３１０は、隔離用メールボックス１３０からメールボックス１２０にメールが移動した際に、メール管理テーブル１７０を更新する。
【００２８】
統計部３２０は、メール管理テーブル１７０を参照し、誤分類情報１９０、送信元情報２００及び語句情報２１０を生成する。なお、統計部３２０は、算出手段の一例として挙げられる。
【００２９】
ルール更新部３３０は、誤分類情報１９０、送信元情報２００、語句情報２１０及び閾値テーブル２２０を参照し、スパム語句リスト１５０及びブラックリスト１６０を更新する。なお、ルール更新部３３０は、変更手段の一例として挙げられる。
【００３０】
クライアント５００には、ネットワーク４００を介してメールサーバ１００上のホームページなどを参照及び操作するためのブラウザや、メールを受信するためのメーラがインストールされている。ユーザは、ブラウザ（Ｗｅｂメールの場合）やメーラによって、メールボックス１２０及び隔離用メールボックス１３０を参照及び操作するためのメールサーバ１００上のページにアクセスし、隔離用メールボックス１３０からメールボックス１２０にメールを移動することができる。
【００３１】
図１２は、分類部３００が、メールサーバ１００がメールを受信したことを契機として実行するメール分類処理のフローチャートを示す。
【００３２】
ステップ１（図では「Ｓ１」と略記する。以下同様）では、分類部３００は、受信メールのＳｕｂｊｅｃｔ及び本文の少なくとも一方に含まれている語句のうち、語句辞書１４０に列挙されている語句をすべて抽出する。例えば、図１３で示すような受信メール６００では、分類部３００は、図２に示す語句辞書１４０を使用する場合、受信メールから“休日”及び“大人”を抽出する。
【００３３】
ステップ２では、分類部３００は、抽出した各語句について、受信メールのメッセージＩＤ及び送信元ＩＰアドレスを関連付けて、メール管理テーブル１７０のレコードを生成する。ここで、分類部３００は、生成したすべてのレコードのスパム当否を空白にする。また、分類部３００は、受信メールの送信先メールアドレスからメール管理テーブル１７０の名前を特定することによって、送信先メールアドレスのユーザのメール管理テーブル１７０を特定する。例えば、分類部３００は、送信先メールアドレスが、“zzz@yyy.co.jp”であった場合、送信先メールアドレスに“-MV”を加えることでメール管理テーブル１７０の名前である“zzz@yyy.co.jp-MV”を特定し、送信先メールアドレスのメール管理テーブル１７０を特定する。そして、特定したメール管理テーブル１７０に、生成したすべてのレコードを格納する。
【００３４】
ステップ３では、分類部３００が、受信メールの送信元ＩＰアドレスが、ブラックリスト１６０に存在するか否か判定する。分類部３００は、送信元ＩＰアドレスが存在しなければ、処理をステップ４に進める一方（Ｙｅｓ）、送信元ＩＰアドレスが存在すれば、処理をステップ７に進める（Ｎｏ）。
【００３５】
ステップ４では、分類部３００が、スパム語句リスト１５０に列挙されているスパム語句と一致する語句が、抽出した語句に何個あるか数える。そして、分類部３００は、閾値テーブル２２０を参照し、スパム語句と一致した語句の個数がスパム語句閾値未満であるか否か判定する。分類部３００は、スパム語句と一致した語句の個数が、スパム語句閾値未満であれば、処理をステップ５に進める一方（Ｙｅｓ）、スパム語句と一致した語句の個数がスパム語句閾値未満でなければ、処理をステップ７に進める（Ｎｏ）。
【００３６】
ステップ５では、分類部３００が、ステップ２で生成したすべてのレコードのスパム当否に＜非スパム＞を設定する。
ステップ６では、分類部３００が、受信メールの送信先メールアドレスにより特定されるメールボックス１２０に、受信メールを格納する。
【００３７】
ステップ７では、分類部３００が、ステップ２で生成したすべてのレコードのスパム当否に＜スパム＞を設定する。
ステップ８では、分類部３００が、受信メールの送信先メールアドレスにより特定される隔離用メールボックス１３０に、受信メールを格納する。
【００３８】
かかるメール分類処理によれば、分類部３００は、メールサーバ１００がメールを受信すると、語句辞書１４０を参照し、受信メールに基づきメール管理テーブル１７０のレコードを生成し、格納する。また、分類部３００は、ブラックリスト１６０、スパム語句リスト１５０、閾値テーブル２２０を参照し、受信メールがスパムメールに該当するか否か判定し、生成したレコードのスパム当否に判定結果を設定する。さらに、分類部３００は、受信メールがスパムメールに該当しない場合は、受信メールをメールボックス１２０に格納する一方、受信メールがスパムメールに該当する場合は、受信メールを隔離用メールボックス１３０に格納する。
【００３９】
図１４は、再分類部３１０が、クライアント５００のブラウザまたはメール送受信用ソフトウェアを介して、隔離用メールボックス１３０に格納されている受信メールがメールボックス１２０に移動されたことを契機として実行する再分類処理のフローチャートを示す。
【００４０】
ステップ１１では、再分類部３１０は、移動された受信メールの送信先メールアドレスからメール管理テーブル１７０の名前を特定することによって、送信先メールアドレスのユーザのメール管理テーブル１７０を特定する。また、再分類部３１０は、特定したメール管理テーブル１７０を参照し、移動された受信メールのメッセージＩＤが含まれるレコードをすべて特定する。さらに、再分類部３１０は、特定したすべてのレコードのスパム当否に、＜誤分類＞を設定する。
ステップ１２では、再分類部３１０は、移動された受信メールの送信先メールアドレスを統計部３２０に通知する。
【００４１】
かかる再分類処理によれば、再分類部３１０は、移動された受信メールの送信先メールアドレスにより特定されるメール管理テーブル１７０を参照し、移動された受信メールのレコードのスパム当否に、＜誤分類＞を設定する。また、再分類部３１０は、移動された受信メールの送信先メールアドレスを統計部３２０に通知する。
【００４２】
図１５は、統計部３２０が、再分類部３１０から、送信先メールアドレスが通知されたことを契機として実行する統計処理のフローチャートを示す。
【００４３】
ステップ２１では、統計部３２０が、各項目に数字の０を設定した、誤分類情報１９０を生成する。また、統計部３２０は、レコードが格納されていない、送信元情報２００及び語句情報２１０を夫々生成する。また、統計部３２０が、ユーザ管理テーブル１８０を参照し、通知された送信先メールアドレスから、受信メールのユーザが所属するグループ名を特定する。
【００４４】
ステップ２２では、統計部３２０が、ユーザ管理テーブル１８０を参照し、ステップ２１で特定したグループ名を含むレコードを順次選択する。そして、統計部３２０は、選択レコードのメールアドレスからメール管理テーブル１７０の名前を特定することでメールアドレスのユーザのメール管理テーブル１７０を特定する。
【００４５】
ステップ２３では、統計部３２０が、ステップ２２で選択したメール管理テーブル１７０を参照し、誤分類情報１９０を更新する。具体的には、統計部３２０が、ステップ２２で選択したメール管理テーブル１７０のメッセージＩＤの数（同一のメッセージＩＤはまとめて１つと数える。以下同様）を、誤分類情報１９０のメール受信数に加算する。また、統計部３２０は、ステップ２２で選択したメール管理テーブル１７０のスパム当否に＜非スパム＞が設定されているレコードをすべて特定し、特定した各レコードに含まれているメッセージＩＤの数を、誤分類情報１９０の正常メール数に加算する。次に、統計部３２０は、ステップ２２で選択したメール管理テーブル１７０のスパム当否に＜スパム＞が設定されているレコードをすべて特定し、特定した各レコードに含まれているメッセージＩＤの数を、誤分類情報１９０のスパム数に加算する。さらに、統計部３２０は、ステップ２２で選択したメール管理テーブル１７０のスパム当否に＜誤分類＞が設定されているレコードをすべて特定し、特定した各レコードに含まれているメッセージＩＤの数を、誤分類情報１９０の誤分類数に加算する。
【００４６】
ステップ２４では、統計部３２０が、送信元情報統計処理サブルーチンを実行する。
ステップ２５では、統計部３２０が、語句情報統計処理サブルーチンを実行する。
ステップ２６では、統計部３２０が、ステップ２１で特定したグループに属するユーザのすべてのメール管理テーブル１７０について処理を実行したか否か判定する。統計部３２０は、すべてのメール管理テーブル１７０について処理を実行していれば、処理をステップ２７に進める一方（Ｙｅｓ）、すべてのメール管理テーブル１７０について処理を実行していなければ、処理をステップ２２に進める（Ｎｏ）。
【００４７】
ステップ２７では、統計部３２０が、誤分類情報１９０の正常メール数及び誤分類数に基づいて誤分類率を計算し、誤分類情報１９０の誤分類率に誤分類率を設定する。また、統計部３２０は、送信元情報２００に格納されている各レコードのスパム数及び非スパム数から送信元スパム率を計算し、送信元情報２００の各レコードの送信元スパム率に送信元スパム率を設定する。さらに、統計部３２０は、語句情報２１０に格納されている各レコードのスパム数及び非スパム数から語句スパム率を計算し、語句情報２１０の各レコードの語句スパム率に語句スパム率を設定する。
ステップ２８では、統計部３２０が、移動された受信メールの送信先メールアドレスを、ルール更新部３３０に通知する。
【００４８】
図１６は、送信元情報統計処理サブルーチンのフローチャートを示す。
ステップ３１では、統計部３２０が、図１５のステップ２２で選択したメール管理テーブル１７０を参照し、レコードを順次選択する。
ステップ３２では、統計部３２０が、選択レコードに含まれる送信元ＩＰアドレスは、送信元情報２００に存在するか否か判定する。統計部３２０は、送信元ＩＰアドレスが送信元情報２００に存在すれば、処理をステップ３３に進める一方（Ｙｅｓ）、送信元ＩＰアドレスが送信元情報２００に存在しなければ、処理をステップ３６に進める（Ｎｏ）。
【００４９】
ステップ３３では、統計部３２０は、選択レコードのスパム当否が＜スパム＞であるか否か判定する。統計部３２０は、スパム当否が＜スパム＞であれば、処理をステップ３４に進める一方（Ｙｅｓ）、スパム当否が＜スパム＞でなければ、処理をステップ３７に進める（Ｎｏ）。
ステップ３４では、統計部３２０は、選択レコードに含まれる送信元ＩＰアドレスによって、送信元情報２００のレコードを特定する。さらに、統計部３２０は、特定したレコードのスパム数に１を加算する。
【００５０】
ステップ３５では、統計部３２０が、図１５のステップ２２で選択したメール管理テーブル１７０のすべてのレコードについて処理を実行したか否か判定する。統計部３２０は、すべてのレコードについて処理を実行していれば、処理を終了する一方（Ｙｅｓ）、すべてのレコードについて処理を実行していなければ、処理をステップ３１に進める（Ｎｏ）。
ステップ３６では、統計部３２０は、送信元ＩＰアドレスに選択レコードの送信元ＩＰアドレス、並びに、スパム数及び非スパム数に０を設定した送信元情報２００のレコードを生成し、送信元情報２００にレコードを格納する。
【００５１】
ステップ３７では、統計部３２０は、選択レコードに含まれる送信元ＩＰアドレスによって、送信元情報２００のレコードを特定する。さらに、統計部３２０は、特定したレコードの非スパム数に１を加算する。
【００５２】
図１７は、語句情報統計処理サブルーチンのフローチャートを示す。
ステップ４１では、統計部３２０が、図１５のステップ２２で選択したメール管理テーブル１７０を参照し、レコードを順次選択する。
ステップ４２では、統計部３２０が、選択レコードに含まれる語句は、語句情報２１０に存在するか否か判定する。統計部３２０は、選択レコードの語句が語句情報２１０に存在すれば、処理をステップ４３に進める一方（Ｙｅｓ）、選択レコードの語句が語句情報２１０に存在しなければ、処理をステップ４６に進める（Ｎｏ）。
【００５３】
ステップ４３では、統計部３２０は、選択レコードのスパム当否が＜スパム＞であるか否か判定する。統計部３２０は、スパム当否が＜スパム＞であれば、処理をステップ４４に進める一方（Ｙｅｓ）、スパム当否が＜スパム＞でなければ、処理をステップ４７に進める（Ｎｏ）。
【００５４】
ステップ４４では、統計部３２０は、選択レコードに含まれる語句によって、語句情報２１０のレコードを特定する。さらに、統計部３２０は、特定したレコードのスパム数に１を加算する。
ステップ４５では、統計部３２０が、図１５のステップ２２で選択したメール管理テーブル１７０のすべてのレコードについて処理を実行したか否か判定する。統計部３２０は、すべてのレコードについて処理を実行していれば、処理を終了する一方（Ｙｅｓ）、すべてのレコードについて処理を実行していなければ、処理をステップ４１に進める（Ｎｏ）。
【００５５】
ステップ４６では、統計部３２０は、選択レコードの語句、並びに、スパム数及び非スパム数に０を設定した語句情報２１０のレコードを生成し、語句情報２１０にレコードを格納する。
ステップ４７では、統計部３２０は、選択レコードに含まれる語句によって、語句情報２１０のレコードを特定する。さらに、統計部３２０は、特定したレコードの非スパム数に１を加算する。
【００５６】
かかる統計処理によれば、統計部３２０は、通知された送信先メールアドレスによってグループを特定し、特定したグループに属するすべてのユーザのメール管理テーブル１７０に基づいて、誤分類情報１９０、送信元情報２００、及び語句情報２１０を生成する。
例えば、グループ“Ｂ社”に属するユーザのメール管理テーブル１７０が図５、図１８で示すような内容である場合、統計部３２０は、図７〜図９で夫々示すような誤分類情報１９０、送信元情報２００及び語句情報２１０を生成する。
【００５７】
図１９及び図２０は、ルール更新部３３０が、統計部３２０から、送信先メールアドレスが通知されたことを契機として実行するルール更新処理のフローチャートを示す。
ステップ５１では、ルール更新部３３０が、ユーザ管理テーブル１８０を参照し、通知された送信先メールアドレスにより特定されるレコードのグループ名を取り出す。また、ルール更新部３３０は、閾値テーブル２２０を参照し、取り出したグループ名によりレコードを特定する。そして、ルール更新部３３０は、誤分類情報１９０の誤分類率が、特定したレコードの誤分類率閾値以上であるか否か判定する。ルール更新部３３０は、誤分類率が誤分類閾値以上であれば、処理をステップ５２に進める一方（Ｙｅｓ）、誤分類率が誤分類閾値以上でなければ、処理をステップ５３に進める（Ｎｏ）。
【００５８】
ステップ５２では、ルール更新部３３０が、通知された送信先メールアドレスに、誤分類率が誤分類閾値を超えた旨のメールを送信する。
ステップ５３では、ルール更新部３３０が、送信元情報２００を参照し、レコードを順次選択する。
ステップ５４では、ルール更新部３３０が、ブラックリスト１６０を参照し、送信元情報２００の選択レコードに含まれる送信元ＩＰアドレスが、ブラックリスト１６０に存在するか否か判定する。ルール更新部３３０は、送信元ＩＰアドレスがブラックリスト１６０に存在すれば、処理をステップ５５に進める一方（Ｙｅｓ）、送信元ＩＰアドレスがブラックリスト１６０に存在しなければ、処理をステップ５７に進める（Ｎｏ）。
【００５９】
ステップ５５では、ルール更新部３３０が、ステップ５１で特定した閾値テーブル２２０のレコードに含まれる送信元閾値を取り出す。また、ルール更新部３３０は、送信元情報２００の選択レコードの送信元スパム率が送信元閾値未満であるか否かを判定する。ルール更新部３３０は、送信元スパム率が送信元閾値未満であれば、処理をステップ５６に進める一方（Ｙｅｓ）、送信元スパム率が送信元閾値未満でなければ、処理をステップ５９に進める（Ｎｏ）。
【００６０】
ステップ５６では、ルール更新部３３０が、送信元情報２００の選択レコードの送信元ＩＰアドレスと同一の送信元ＩＰアドレスを、ブラックリスト１６０から削除する。
【００６１】
ステップ５７では、ルール更新部３３０が、ステップ５１で特定した閾値テーブル２２０のレコードに含まれる送信元閾値を取り出す。また、ルール更新部３３０は、送信元情報２００の選択レコードの送信元スパム率が送信元閾値以上であるか否か判定する。ルール更新部３３０は、送信元スパム率が送信元閾値以上であれば、処理をステップ５８に進める一方（Ｙｅｓ）、送信元スパム率が送信元閾値以上でなければ、処理をステップ５９に進める（Ｎｏ）。
ステップ５８では、ルール更新部３３０が、選択レコードの送信元ＩＰアドレスを、ブラックリスト１６０に登録する。
【００６２】
ステップ５９では、ルール更新部３３０が、送信元情報２００のすべてのレコードについて処理を実行したか否か判定する。ルール更新部３３０は、すべてのレコードについて処理を実行していれば、処理をステップ６０に進める一方（Ｙｅｓ）、すべてのレコードについて処理を実行していなければ、処理をステップ５３に進める（Ｎｏ）。
ステップ６０では、ルール更新部３３０が、語句情報２１０を参照し、レコードを順次選択する。
【００６３】
ステップ６１では、ルール更新部３３０が、スパム語句リスト１５０を参照し、語句情報２１０の選択レコードに含まれる語句が、スパム語句リスト１５０に存在するか否か判定する。ルール更新部３３０は、選択レコードの語句がスパム語句リスト１５０に存在すれば、処理をステップ６２に進める一方（Ｙｅｓ）、選択レコードの語句がスパム語句リスト１５０に存在しなければ、処理をステップ６６に進める（Ｎｏ）。
【００６４】
ステップ６２では、ルール更新部３３０が、ステップ５１で特定した閾値テーブル２２０のレコードに含まれる語句閾値を取り出す。また、ルール更新部３３０は、語句情報２１０の選択レコードの語句スパム率が語句閾値未満であるか否か判定する。ルール更新部３３０は、語句スパム率が語句閾値未満であれば、処理をステップ６３に進める一方（Ｙｅｓ）、語句スパム率が語句閾値未満でなければ、処理をステップ６４に進める（Ｎｏ）。
ステップ６３では、ルール更新部３３０が、語句情報２１０の選択レコードの語句と同一の語句を、スパム語句リスト１５０から削除する。
【００６５】
ステップ６４では、ルール更新部３３０が、語句情報２１０のすべてのレコードについて処理を実行したか否か判定する。ルール更新部３３０は、すべてのレコードについて処理を実行していれば、処理をステップ６５に進める一方（Ｙｅｓ）、すべてのレコードについて処理を実行していなければ、処理をステップ６０に進める（Ｎｏ）。
ステップ６５では、ルール更新部３３０が、誤分類情報１９０、送信元情報２００、語句情報２１０を削除する。
【００６６】
ステップ６６では、ルール更新部３３０が、ステップ５１で特定した閾値テーブル２２０のレコードに含まれる語句閾値を取り出す。また、ルール更新部３３０は、語句情報２１０の選択レコードの語句スパム率が語句閾値以上であるか否か判定する。ルール更新部３３０は、語句スパム率が語句閾値以上であれば、処理をステップ６７に進める一方（Ｙｅｓ）、語句スパム率が語句閾値以上でなければ、処理をステップ６４に進める（Ｎｏ）。
ステップ６７では、ルール更新部３３０が、語句情報２１０の選択レコードの語句を、スパム語句リスト１５０に登録する。
【００６７】
かかるルール更新処理によれば、ルール更新部３３０は、誤分類情報１９０の誤分類率が閾値テーブル２２０の誤分類閾値以上であるか否か判定し、誤分類閾値以上であれば、通知された送信先メールアドレスのユーザに誤分類閾値以上になった旨のメールを送信する。また、ルール更新部３３０は、送信元情報２００を参照し、送信元スパム率が送信元閾値以上であるレコードに含まれる送信元ＩＰアドレスのうち、ブラックリスト１６０に登録されていない送信元ＩＰアドレスをブラックリスト１６０に登録する。また、ルール更新部３３０は、送信元スパム率が送信元閾値未満であるレコードに含まれる送信元ＩＰアドレスのうち、ブラックリスト１６０に登録されている送信元ＩＰアドレスをブラックリスト１６０から削除する。ルール更新部３３０は、語句スパム率が語句閾値以上であるレコードに含まれる語句のうち、スパム語句リスト１５０に登録されていない語句をスパム語句リスト１５０に登録する。ルール更新部３３０は、語句スパム率が送信元閾値未満であるレコードに含まれる語句のうち、スパム語句リスト１５０に登録されている語句をスパム語句リスト１５０から削除する。
【００６８】
例えば、図７〜図９で夫々示す誤分類情報１９０、送信元情報２００及び語句情報２１０である場合、ルール更新部３００は、閾値テーブル２２０の“Ｂ社”の各閾値に基づいて、図３、図４で夫々示すスパム語句リスト１５０、ブラックリスト１６０を更新する。更新後のスパム語句リスト１５０、ブラックリスト１６０は、夫々図２１、図２２で示す
とおりとなる。
【００６９】
従って、メールサーバ１００がメールを受信すると、受信メールの送信先のユーザのメール管理テーブル１７０が更新される。また、隔離用メールボックス１３０のスパムメールがメールボックス１２０に移動されたとき、メール管理テーブル１７０が更新され、スパムメールが誤分類メールとなる。さらに、更新されたメール管理テーブル１７０により特定されるユーザと同一のグループに属する全ユーザのメール管理テーブル１７０に基づき、グループのスパム語句リスト１５０、ブラックリスト１６０が更新される。分類部３００は、更新されたスパム語句リスト１５０及びブラックリスト１６０に基づき、グループの各ユーザの受信メールを正常メール又はスパムメールに分類する。このため、スパム語句リスト１５０及びブラックリスト１６０を、各ユーザが必要とするメール分類ルールに近づけ、分類部３００によるメールの分類精度を向上させることができる。
【００７０】
また、メール管理者などが、スパムメール及び誤分類メールの発生状況に応じて、語句閾値、送信元閾値を変更することで、スパム語句リスト１５０、ブラックリスト１６０の更新頻度を調整し、より確実に各ユーザが必要とするメール分類ルールに近づけることができる。例えば、語句閾値が高すぎる場合、スパム語句リスト１５０の更新頻度が低くなるため、スパムメールに分類してほしい受信メールが、正常メールに分類される可能性が高くなる。このため、メール管理者は、語句閾値をより低い値に変更する。語句閾値が低すぎる場合、スパム語句リスト１５０の更新頻度が高くなるため、正常メールに分類してほしい受信メールがスパムメールに分類される可能性が高くなる。このため、メール管理者は、語句閾値をより高い値に変更する。
【００７１】
ユーザをグループに区分けする所定規則には、例えば、ユーザが所属する企業、企業の業種、及びユーザが使用するメールフィルタリング製品を提供するベンダが考えられる。
【００７２】
所定規則が企業の場合、図６に示すように、ユーザ管理テーブル１８０のグループ名にユーザ（従業員など）が所属する企業の名前が設定される。また、閾値テーブルには、図１０に示すように各企業の閾値値が定義される。特定の企業に属するユーザに対するメールに基づいて、特定の企業向けのスパム語句リスト１５０及びブラックリスト１６０が更新されることで、特定の企業は、特定の企業が必要とするメール分類ルールに近づけた設定でスパムメールに対処することができる。
【００７３】
所定規則が業種の場合、図２３に示すように、グループ名及びグループの業種を関連付けたレコードが格納されたグループ情報テーブル６１０が、前述した実施形態のストレージ１１０に追加される。さらに、閾値テーブル２２０には、図２４に示すように、各業種の閾値が定義される。統計部３２０は、ユーザ管理テーブル１８０及びグループ情報テーブル６１０を参照し、特定業種の企業に属するすべてのユーザのメール管理テーブル１７０に基づいて、特定業種の誤分類情報１９０、送信元情報２００、語句情報２１０を生成する。ルール更新部３３０は、閾値テーブル２２０、生成された特定業種の誤分類情報１９０、送信元情報２００、及び語句情報２１０に基づき、特定業種のスパム語句リスト１５０及びブラックリスト１６０を更新する。
【００７４】
ここで、特定業種向けのスパム語句リスト１５０の具体例として、ブライダル業向けのスパム語句リスト１５０を挙げる。例えば、「愛」という語句は、スパムメールである可能性が高いメールに含まれることがあるが、ブライダル業の企業では通常業務のメールで含まれるため、ブライダル業向けのスパム語句リスト１５０から「愛」という語句は除外される。特定業種の企業は、特定業種向けのスパム語句リスト１５０及びブラックリスト１６０を使用することで、特定業種の企業が必要とするルールに近づけた設定でスパムメールに対処することができる。
【００７５】
所定規則がベンダの場合、特定のメールフィルタリング製品を使用するユーザに対するメールに基づいて、特定のベンダから提供されるデフォルトのスパム語句リスト１５０及びブラックリスト１６０が更新される。そして、スパム語句リスト１５０及びブラックリスト１６０は、世の中のスパムメールの発生状況により適した設定となる。
【００７６】
メール管理テーブル１７０のレコードを生成する元となる受信メールを、所定期間（例えば１日）の間にメールサーバ１００が受信したメールに限定し、統計部３２０が所定期間に受信したメールを元に統計処理を実行してもよい。例えば所定期間を１日にした場合、１日の間に受信したメールからメール管理テーブル１７０が生成される。そして、ブラックリスト１６０には、１日の間にスパムメールに分類された受信メールの送信元ＩＰアドレスのうち、送信元閾値以上の割合の送信元ＩＰアドレスが登録される。さらに、スパム語句リスト１５０には、１日の間にスパムメールに分類された受信メールに含まれていた語句のうち、語句閾値以上の割合の語句が登録される。
【００７７】
同一の送信元ＩＰアドレスから、一定時間（例えば１秒）の間に所定数（例えば１万通）以上の大量のメールが送信されてきた場合、送信元ＩＰアドレスをブラックリスト１６０に登録する処理を分類部３００に追加してもよい。
【００７８】
分類部３００が受信メールを分類するために参照する範囲を、添付ファイルまで拡大してもよい。ここで、分類部３００の参照対象となる添付ファイルは、メールサーバ１００が解読可能な添付ファイルのみである。この場合、分類部３００は、受信メールのＳｕｂｊｅｃｔ及び本文に含まれる語句に加えて、添付ファイルに含まれる語句から、メール管理テーブル１７０のレコードを生成する。
【００７９】
スパム語句リスト１５０又はブラックリスト１６０が更新された後、メールボックス１２０に格納された正常メール及び誤分類メール、並びに、隔離用メールボックス１３０に格納されたスパムメールを、更新されたスパム語句リスト１５０又はブラックリスト１６０に基づいて、再分類してもよい。
【００８０】
以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）複数のユーザを含むグループに対して適用するメール分類ルールを記憶する記憶手段と、前記グループに含まれるいずれかのユーザ宛のメールであって、前記メール分類ルールに基づいて分類されたメールについての分類先の変更処理が実行されると、該変更処理に応じて前記記憶手段に記憶した前記分類ルールを変更する変更手段と、変更手段によって前記分類ルールが変更された後に、変更された分類ルールに基づいて、前記グループに属するユーザ宛のメールの分類を行う分類手段と、を備えたことを特徴とするメール分類方法。
【００８１】
（付記２）前記分類ルールに基づいて分類されたすべてのメールのうち、分類先のメールの割合を算出する算出手段を更に備え、前記変更手段は、前記割合が、前記分類ルールの変更基準を定義した所定値以上のときに、前記分類ルールを変更することを特徴とする付記１に記載のメール分類方法。
【００８２】
（付記３）前記所定値は、任意に設定可能であることを特徴とする付記２に記載のメール分類方法。
（付記４）前記算出手段は、所定期間に分類されたすべてのメールから前記割合を算出することを特徴とする付記２又は付記３に記載のメール分類方法。
（付記５）前記分類ルールは、所定規則に則って区分けされた、ユーザのグループ毎に存在することを特徴とする付記１〜４のいずれか１つに記載のメール分類方法。
【００８３】
（付記６）複数のユーザを含むグループに対して適用するメール分類ルールを記憶するストレージを有するコンピュータに、前記グループに含まれるいずれかのユーザ宛のメールであって、前記メール分類ルールに基づいて分類されたメールについての分類先の変更処理が実行されると、該変更処理に応じて前記ストレージに記憶した前記分類ルールを変更するステップと、変更手段によって前記分類ルールが変更された後に、変更された分類ルールに基づいて、前記グループに属するユーザ宛のメールの分類を行うステップと、
を実現させることを特徴とするメール分類プログラム。
【００８４】
（付記７）複数のユーザを含むグループに対して適用するメール分類ルールを記憶するストレージを有するコンピュータに、前記グループに含まれるいずれかのユーザ宛のメールであって、前記メール分類ルールに基づいて分類されたメールについての分類先の変更処理が実行されると、該変更処理に応じて前記ストレージに記憶した前記分類ルールを変更するステップと、変更手段によって前記分類ルールが変更された後に、変更された分類ルールに基づいて、前記グループに属するユーザ宛のメールの分類を行うステップと、
を実現させるためのメール分類プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。
【符号の説明】
【００８５】
１００    サーバ
１１０    ストレージ
１５０    スパム語句リスト
１６０    ブラックリスト
２２０    閾値テーブル
３１０    再分類部
３２０    統計部
３３０    ルール更新部
【図１】
2012198744.tif 000003
【図２】
2012198744.tif 000004
【図３】
2012198744.tif 000005
【図４】
2012198744.tif 000006
【図５】
2012198744.tif 000007
【図６】
2012198744.tif 000008
【図７】
2012198744.tif 000009
【図８】
2012198744.tif 000010
【図９】
2012198744.tif 000011
【図１０】
2012198744.tif 000012
【図１１】
2012198744.tif 000013
【図１２】
2012198744.tif 000014
【図１３】
2012198744.tif 000015
【図１４】
2012198744.tif 000016
【図１５】
2012198744.tif 000017
【図１６】
2012198744.tif 000018
【図１７】
2012198744.tif 000019
【図１８】
2012198744.tif 000020
【図１９】
2012198744.tif 000021
【図２０】
2012198744.tif 000022
【図２１】
2012198744.tif 000023
【図２２】
2012198744.tif 000024
【図２３】
2012198744.tif 000025
【図２４】
2012198744.tif 000026