(57)【要約】      （修正有）【課題】統計・機械学習において利用可能な情報を収集しつつ個人情報を保護する。【解決手段】サーバは、既存のユーザに関するデータを記憶する既存データ記憶部２１と、既存のユーザとは別のユーザに関するデータを取得するデータ取得部２２と、既存データ記憶部２１に記憶されている既存のユーザに関するデータと、データ取得部２２により取得された別のユーザに関するデータとの差分データを算出する差分算出部２３と、差分算出部２３により算出された差分データを記憶する差分データ記憶部２４と、既存のユーザに関するデータと差分データを用いてユーザに関するデータの統計をとる統計部２５と、を備える。【選択図】図３
2017126112.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
既存のユーザに関するデータを記憶する既存データ記憶手段と、
前記既存のユーザとは別のユーザに関するデータを取得するデータ取得手段と、
前記既存データ記憶手段に記憶されている既存のユーザに関するデータと、前記データ取得手段により取得された別のユーザに関するデータとの差分データを算出する差分算出手段と、
前記差分算出手段により算出された差分データを記憶する差分データ記憶手段と、
前記既存のユーザに関するデータと前記差分データを用いてユーザに関するデータの統計をとる統計手段と、
を備えることを特徴とするサーバ。
【請求項２】
前記統計手段は、ユーザに関するデータの統計をとる際、前記差分データ記憶手段に記憶された差分データのうち必要な部分のみを用いることを特徴とする請求項１記載のサーバ。
【請求項３】
前記差分データ記憶手段は、前記既存のユーザに関するデータとの差分が所定の閾値より大きい差分データを記憶することを特徴とする請求項１又は２記載のサーバ。
【請求項４】
前記差分データ記憶手段に、前記差分算出手段により算出された差分データを記憶する際、該差分データの記憶についてユーザの許可を得るための許可確認画面を表示する表示手段を備えることを特徴とする請求項１から３の何れか１項に記載のサーバ。
【請求項５】
前記差分算出手段は、前記既存データ記憶手段に記憶されている複数の既存のユーザに関するデータの平均値と、前記データ取得手段により取得された別のユーザに関するデータとの差分データを算出することを特徴とする請求項１から４の何れか１項に記載のサーバ。
【請求項６】
２以上のストレージに機能を分散して記憶させる分散型サーバシステムであって、
既存のユーザに関するデータを記憶する既存データ記憶手段と、
前記既存のユーザとは別のユーザに関するデータを取得するデータ取得手段と、
前記既存データ記憶手段に記憶されている既存のユーザに関するデータと、前記データ取得手段により取得された別のユーザに関するデータとの差分データを算出する差分算出手段と、
前記差分算出手段により算出された差分データを記憶する差分データ記憶手段と、
前記既存のユーザに関するデータと前記差分データを用いてユーザに関するデータの統計をとる統計手段と、
を備えることを特徴とする分散型サーバシステム。
【請求項７】
コンピュータが、既存のユーザに関するデータを記憶部に記憶するステップと、
コンピュータが、前記既存のユーザとは別のユーザに関するデータを取得するステップと、
コンピュータが、前記記憶部に記憶されている既存のユーザに関するデータと、取得された前記別のユーザに関するデータとの差分データを算出するステップと、
コンピュータが、算出された前記差分データを前記記憶部に記憶するステップと、
コンピュータが、前記既存のユーザに関するデータと前記差分データを用いてユーザに関するデータの統計をとるステップと、
を備えることを特徴とする情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、サーバ、分散型サーバシステム、及び情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、顧客の個人情報を統計・機械学習に使用する際、顧客に個人情報を使用するための同意を求めるシステムが既に知られている。他方で、いくら同意を得るといっても個人情報を提供することに抵抗感を持つユーザは少なくない。
【０００３】
他方、例えば特許文献１には、プライバシー保護協調フィルタリングの技術を用いて、利用者の提供する各アイテムに対する評価値を暗号化することや、提供する各アイテムに対する評価値に、乱数を付与して、元の評価値を求めることを困難にすることで、使用する側に個人情報を直接渡さないようにすることが開示されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、例えば特許文献１のような従来技術における特定の手法に特化したデータでは、一般的な統計・機械学習に使用するデータを収集できない。
【０００５】
本発明は、上述した実情に鑑みてなされたものであって、統計・機械学習において利用可能な情報を収集しつつ個人情報を保護することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決するため、本発明のサーバは、既存のユーザに関するデータを記憶する既存データ記憶手段と、既存のユーザとは別のユーザに関するデータを取得するデータ取得手段と、既存データ記憶手段に記憶されている既存のユーザに関するデータと、データ取得手段により取得された別のユーザに関するデータとの差分データを算出する差分算出手段と、差分算出手段により算出された差分データを記憶する差分データ記憶手段と、既存のユーザに関するデータと差分データを用いてユーザに関するデータの統計をとる統計手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、統計・機械学習において利用可能な情報を収集しつつ個人情報を保護することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の実施形態におけるサーバを含むシステムの概略構成図である。
【図２】本発明の実施形態におけるサーバのハードウェア構成図である。
【図３】本発明の実施形態におけるサーバの機能ブロック図である。
【図４】本発明の実施形態における処理例を示すイメージ図である。
【図５】本発明の実施形態における処理手順を示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施形態における分散型サーバシステムの機能ブロック図である。
【図７】本発明の実施形態における分散型サーバシステムの機能ブロック図である。
【図８】本発明の実施形態における分散型サーバシステムの機能ブロック図である。
【図９】本発明の実施形態における分散型サーバシステムの機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本発明の実施形態のサーバ、分散型サーバシステムについて図面を用いて以下説明する。なお、各図中、同一又は相当する部分には同一の符号を付しており、その重複説明は適宜に簡略化乃至省略する。また、以下に記載する実施形態は本発明の最良の形態であって、本発明に係る特許請求の範囲を限定するものではない。
【００１０】
なお、本実施形態においては、「サーバ」は、所謂クライアントサーバシステムにおいて、クライアントに何らかのサービスを提供するためのプログラムを指すものである。他方、「サーバ」には、そのプログラムに従って動作する情報処理装置の意も含まれることは言うまでもない。
【００１１】
＜本実施形態におけるサーバを含むシステムの概略構成について＞
本実施形態におけるサーバを含むシステムの概略構成について図１を参照して説明する。本実施形態におけるシステム１は、サーバ１０とクライアント２０とがネットワーク３０を介して接続されて構成されている。なお、図１では、サーバ１０及びクライアント２０は１台であるが、複数のサーバ、複数のクライアントがネットワークを介して接続された構成であってもよい。
【００１２】
サーバ１０の機能は、パーソナルコンピュータ（以下「ＰＣ」という。）等の情報処理装置、情報処理機能を有するストレージやハードディスクが担うことになる。また、サーバ機能を実現する処理能力を有するのであれば、ＰＣ等に限定されない。
【００１３】
クライアント２０は、サーバ１０を利用するユーザが使用するＰＣ等の情報処理装置、スマートフォンやタブレット等の携帯情報端末に相当する。
【００１４】
ネットワーク３０の通信形態としては、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）でもＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）でもよい。また、ネットワーク３０は、無線通信ネットワークを利用したものでも、有線通信ネットワークを利用したものであってもよい。
【００１５】
＜本実施形態におけるサーバのハードウェア構成について＞
本実施形態におけるサーバ１０のハードウェア構成について図２を参照して説明する。本実施形態におけるサーバ１０は、ハードウェア構成として、ＣＰＵ１１と、ＲＡＭ１２と、ＲＯＭ１３と、ＮＷ  Ｉ／Ｆ１４と、ＨＤＤ１５と、入力部１６と、出力部１７を備えている。なお、これらは、サーバ１０が後述する機能（処理）を実行するための構成の一例を示したものであり、これら以外のハードウェアを排除するものではない。
【００１６】
ＣＰＵ１１は、サーバ１０における後述する各処理を実現するためのメイン制御部である。ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１３に格納された各処理を規定する処理プログラムがＲＡＭ１２に読み込まれたものを実行することで、サーバ１０における各機能を実現する。
【００１７】
ＲＡＭ１２は、上記のようにＣＰＵ１１のワークメモリとして機能する記憶部である。ＲＯＭ１３は、上記のように各処理を規定した処理プログラムやその他サーバ１０の制御に要する各種パラメータ等を記憶する記憶部である。
【００１８】
ＮＷ  Ｉ／Ｆ１４は、図１に示したネットワーク３０を介してサーバ１０とクライアント２０とが相互に接続するためのネットワークインタフェースである。ＨＤＤ１５は、例えばクライアント２０から取得したデータ等を記憶する大容量記憶部である。
【００１９】
入力部１６は、例えばキーボードやマウス等の入力デバイスである。また、後述する表示部に重畳されたタッチパネルのようにユーザのタッチ操作を受け付けるデバイスであってもよい。さらに、入力部１６には、映像を撮影することで画像を取得するカメラや、音声入力を受け付けるマイクが含まれてもよい。
【００２０】
出力部１７は、例えばディスプレイ等の表示部である。また、出力部１７には、音声を出力するスピーカが含まれてもよい。
【００２１】
＜本発明の実施形態におけるサーバの機能ブロックについて＞
本発明の実施形態におけるサーバ１０の機能ブロックについて図３を参照して説明する。本実施形態におけるサーバ１０は、機能ブロックとして、既存データ記憶部２１、データ取得部２２、差分算出部２３、差分データ記憶部２４、統計部２５、表示部２６を含み構成される。
【００２２】
既存データ記憶部２１は、既存のユーザに関するデータを記憶する既存データ記憶手段であり、図２に示したＣＰＵ１１、ＲＯＭ１３、ＨＤＤ１５によりその機能が実現される。「ユーザに関するデータ」としては、本実施形態ではユーザの氏名、年齢、身長、体重、血圧、病歴等の主に医療の現場で患者から提供される個人情報（以下「患者データ」という。）を例として説明する。他方、ユーザに関するデータはこの例に限定されない。また、「既存の」とは、ＨＤＤ１５等の記憶装置に既に記憶されていることを意味する。
【００２３】
データ取得部２２は、既存のユーザとは別のユーザに関するデータを取得するデータ取得手段であり、図２に示したＣＰＵ１１、ＲＡＭ１２、ＮＷ  Ｉ／Ｆ１４によりその機能が実現される。取得する別のユーザに関するデータも上記の患者データであるが、例えば既存データ記憶部２１に記憶されていない、既存のユーザと異なるユーザから取得するデータ等である。なお、患者データ等を必ずしもネットワークを介さずともよい。例えば、図２に示した入力部１６を介してユーザから取得するようにしてもよい。また、外部記憶媒体に記憶されたデータを読み込むことで取得するようにしてもよい。
【００２４】
差分算出部２３は、既存データ記憶部２１に記憶されている既存のユーザに関するデータと、データ取得部２２により取得された別のユーザに関するデータとの差分データを算出する差分算出手段である。差分算出部２３は、図２に示したＣＰＵ１１、ＲＡＭ１２によりその機能が実現される。
【００２５】
本実施形態においては、差分算出部２３は、既存データ記憶部２１に記憶されている複数の既存のユーザに関するデータの平均値と、上記の取得された別のユーザに関するデータとの差分データを算出する。例えば、取得された別のユーザに関するデータにおけるユーザと同年代のユーザの平均値との差分データでも、取得された別のユーザに関するデータにおけるユーザと同身長又は同体重のユーザの平均値との差分データでもよい。
【００２６】
差分データ記憶部２４は、差分算出部２３により算出された差分データを記憶する差分データ記憶手段であり、図２に示したＣＰＵ１１、ＲＯＭ１３、ＨＤＤ１５によりその機能が実現される。また、差分データ記憶部２４は、既存のユーザに関するデータとの差分が所定の閾値より大きい差分データを記憶してもよい。
【００２７】
また、差分データ記憶部２４は、全ての項目の差分データを記憶しない場合は次のうち必要な差分データのみを選択すればよい。例えば、［１］差の絶対値が大きい項目、［２］［１］を、差分をとった集団の標準偏差で割った値の大きい項目、［３］［２］に、これまでの学習結果から導かれた寄与率などの重要度に関する値を乗算してそれが大きい項目のうち、上位の数項目を選択すればよい。［２］のように、差分をとった集団の標準偏差で割ることにより、数値のもともとのレンジが広くても狭くても同等に扱うことができる。また、[３]のように、寄与率を乗算することにより、機械学習上重要な項目を選択して情報を入手することができる。
【００２８】
また、差分データ記憶部２４は、最も差が大きい項目として例えばＮ項目に絞って差分を記憶するようにしてもよい。ここでは、差の大きさを比較するために例えばマハラノビスの距離やノルムの定義から求められる距離等を用いてもよい。Ｎをあらかじめ決めず、差が一定以上の項目に絞って差分を残すようにしてもよい。距離を定義するパターン認識手法により、より距離が大きくなる項目のみを残すことができる。
【００２９】
さらに、差分データ記憶部２４は、近いかどうかの判断に標準偏差の数％を閾値として、類似の値を持つ項目がいくつあるか否かにより差分データを選択してもよい。また、差分データ記憶部２４は、統計・機械学習における寄与率の高い項目、又は寄与率に標準偏差を加味した差を乗じたものを記憶してもよい。これにより、距離を定義するパターン認識手法において、珍しいデータを持つユーザのみを取ることができる。
【００３０】
さらに、差分データ記憶部２４は、特定の項目の差分ではなく、各項目について主成分分析した成分の差分としてもよい。この際、寄与率の高い成分としてＮ項目に絞って差分を残してもよい。さらにランダムノイズを加えてもよい。元のデータと大きく違うデータに変換して取得することにより、データが納得されやすくなり、主成分分析において重要度が下の方の項目まで取得することができる。
【００３１】
統計部２５は、既存のユーザに関するデータと差分データを用いてユーザに関するデータの統計をとる統計手段であり、図２に示したＣＰＵ１１、ＲＡＭ１２、ＲＯＭ１３、ＨＤＤ１５によりその機能が実現される。統計部２５は、ユーザに関するデータの統計をとる際、差分データ記憶部２４に記憶された差分データのうち必要な部分のみを用いる。これにより、サーバ１０に係る処理負荷を軽減することが可能になる。
【００３２】
統計部２５による「統計」処理には、まず、既存のユーザに関するデータと差分データを用いた平均値の計算処理がある。本実施形態では、既存のデータの参照回数に項目の値を乗じた値に差分データの値を加算したものを使用する。
【００３３】
統計部２５による「統計」処理には、分散の計算処理があり、これにより計算を所望する項目だけについて差分データを元に元データを復元する。より詳細には、差分と平均値を加算することで元データを復元する。また、統計部２５による「クロス集計」処理においては、クロスで集計したい複数の項目について差分データを元に元データを復元する。また、統計部２５による「特徴量計算」処理においては、特徴量を一つずつ計算後復元した元データは破棄される。これらの処理により、元データを最小限に復元しての統計処理、学習処理が可能となる。
【００３４】
表示部２６は、差分データ記憶部２４に、差分算出部２３により算出された差分データを記憶する際、該差分データの記憶についてユーザの許可を得るための許可確認画面を表示する表示手段である。例えば、ある会員組織からユーザが退会する場合に、差分データの全てを記憶してもよいか同意を求め、拒否された場合に本画面を表示する等の利用形態がある。なお、表示部２６は、その他、サーバ１０によって処理された処理結果を表示することができることは言うまでもない。
【００３５】
＜本実施形態における処理例について＞
本実施形態における処理例について図４を参照して説明する。ここでは、既存のデータ群１０１として「ＩＤ：１、名前：田中一郎、身長：１８０、体重：７５、年齢：３８、血圧：１３０、病気：なし」、「ＩＤ：２、名前：鈴木次郎、身長：１７４、体重：６５、年齢：５５、血圧：１４５、病気：糖尿病」、「ＩＤ：１００１、名前：４０代高身長、身長：１７５、体重：６５、年齢：４５、血圧：１２８、病気：なし」を例として表示している。
【００３６】
また、取得した別のユーザに関するデータ２０１として「名前：佐藤三郎、身長：１７３、体重：５５、年齢：４９、血圧：１３０、病気：なし」を表示している。
【００３７】
さらに、別のユーザに関するデータ２０１と、既存のデータ群１０１におけるＩＤ：１００１で示される既存のデータとの差分データ３０１として「名前：×××、身長：−２、体重：−１０、年齢：＋４、血圧：＋２、病気：なし」を表示している。
【００３８】
さらに、許可確認画面４０１として「あなたは４０代高身長平均データと比較して、体重が−１０、年齢が＋４という数値になっています。この差分をデータとして提供してもらえませんか？」という確認メッセージが表示された画面を表示している。このように、ユーザの情報としては差分を記憶し、その差分を記憶する場合に、そのユーザに許可を求めるため、統計・機械学習において利用可能な情報を収集しつつ個人情報を保護することができる。
【００３９】
【表１】
2017126112.tif 000003
【００４０】
表１は、既存データ記憶部２１に記憶される既存データベースの例を示したもので、図４に示した既存のデータ群１０１に含まれるデータに対応している。つまり、表１には、ＩＤがｘ１である田中一郎のデータと、ＩＤがｘ２である鈴木次郎のデータが示されている。加えて、各データの参照回数を記憶する。データベースに参照回数を入れることで、平均値の計算を、元データの復元を行わずに実施することができる。
【００４１】
【表２】
2017126112.tif 000004
【００４２】
表２は、差分データ記憶部２４に記憶される差分データベースの例を示したものである。この差分データベースには、「ＩＤ：ｙ１、参照ＩＤ：ｘ２、身長：＋５、体重＋１０、年齢＋４、血圧−、病気：なし」、「ＩＤ：ｙ２、参照ＩＤ：ｘ２、身長：＋１０、体重−１０、−、血圧＋１０、病気：なし」が示されている。ここでは、２つの別のユーザに関するデータについて、既存データベースにおける鈴木次郎のデータとの差分を示している。
【００４３】
＜本実施形態における処理手順について＞
本実施形態における処理手順について図５を参照して説明する。まず、差分データの算出・記憶に係る処理手順を図５（ａ）を参照して説明する。前提として、既存データ記憶部２１には、既存データとして、これまでにユーザから取得した個人情報等のデータが記憶されているものとする。
【００４４】
まず、データ取得部２２が別のユーザに関するデータを取得する（ステップＳ１）。次に、差分算出部２３は、既存データ記憶部２１に記憶されている既存のユーザに関するデータから別のユーザに関するデータとデータが近似するものを探索する（ステップＳ２）。
【００４５】
差分算出部２３は、探索した既存のユーザに関するデータと別のユーザに関するデータとの差分データを算出する（ステップＳ３）。差分データ記憶部２４は、算出された差分データのうち、必要な差分のみを選択する（ステップＳ４）。
【００４６】
必要な差分のみが選択されると、表示部２６はユーザに差分データを記憶してもよいかどうか図４に示した許可確認画面を表示し、ユーザに差分データの記憶についての許可を求める（ステップＳ５）。ユーザから許可が得られた場合、差分データ記憶部２４は差分データを記憶する（ステップＳ６）。
【００４７】
次に、本実施形態における統計処理に係る処理手順について図５（ｂ）を参照して説明する。まず、統計部２５は、サーバ１０を操作するユーザから既存データ、差分データに基づいた統計処理の要求を受ける（ステップＳ１１）。
【００４８】
統計部２５は、既存データ、差分データを元に最小限のデータのみ元データに復元し（ステップＳ１２）、復元した元データを使用して統計処理を実施する（ステップＳ１３）。その後、統計部２５は、統計処理を完了後、復元した元データを破棄する（ステップＳ１４）。
【００４９】
＜本実施形態における分散型サーバシステムの機能ブロックについて＞
本実施形態における分散型サーバシステムＡの機能ブロックについて図６を参照して説明する。なお、各機能ブロックについて、図３を用いて説明した内容と重複する内容については記載を省略する。
【００５０】
図６は、サーバ５００とサーバ６００とがネットワークを介して接続された構成を示している。サーバ５００が既存データ記憶部２１と差分データ記憶部２４を有し、サーバ６００がデータ取得部２２、差分算出部２３、統計部２５、及び表示部２６を有している。
【００５１】
分散型サーバシステムＡでは、サーバ５００にデータを記憶する処理をメインにさせ、サーバ６００にデータの取得から算出処理までをメインにさせるように処理を分散している。これにより、サーバ５００にデータが集約して記憶され、実処理はサーバ６００が行うため、データの一括管理と実処理を行うサーバ６００の処理負荷を軽減することが可能となる。
【００５２】
次に、本実施形態における分散型サーバシステムＢの機能ブロックについて図７を参照して説明する。なお、各機能ブロックについて、図３及び図６を用いて説明した内容と重複する内容については記載を省略する。
【００５３】
図７は、サーバ５００、サーバ７００、及びサーバ８００とがネットワークを介して接続された構成を示している。サーバ７００がデータ取得部２２と差分算出部２３を有し、サーバ８００が統計部２５と表示部２６を有している。
【００５４】
分散型サーバシステムＢでは、サーバ７００にデータ取得処理と差分算出処理までをメインにさせ、サーバ８００に統計処理と表示処理をメインにさせるように処理を分散している。統計処理や表示処理を分散させることで、サーバ７００は差分算出処理を負荷なくスムーズに処理することが可能である。
【００５５】
次に、本実施形態における分散型サーバシステムＣの機能ブロックについて図８を参照して説明する。なお、各機能ブロックについて、図３を用いて説明した内容と重複する内容については記載を省略する。
【００５６】
図８は、サーバ９００及びサーバ１０００とがネットワークを介して接続された構成を示している。サーバ９００が既存データ記憶部２１を有し、サーバ１０００がデータ取得部２２、差分算出部２３、差分データ記憶部２４、統計部２５、表示部２６を有している。
【００５７】
分散型サーバシステムＣでは、サーバ９００に既存データを記憶する処理をメインにさせ、サーバ１０００にその他の処理を担わせるように処理を分散している。既存データは膨大かつ個人情報であるため、単体のサーバで権限を有する管理者の下で管理させることが好ましく、このような利用形態に分散型サーバシステムＣは有用である。
【００５８】
次に、本実施形態における分散型サーバシステムＤの機能ブロックについて図９を参照して説明する。なお、各機能ブロックについて、図３及び図８を用いて説明した内容と重複する内容については記載を省略する。
【００５９】
分散型サーバシステムＤでは、サーバ１１００にデータ取得処理をメインにさせ、サーバ１２００に差分算出処理をメインにさせ、サーバ１３００に差分データを記憶する処理をメインにさせるように処理を分散している。また、サーバ１４００に統計処理をメインにさせ、サーバ１５００に表示処理をメインにさせるように処理を分散している。
【００６０】
分散型サーバシステムＤのように、各処理を単体のサーバに行わせることにより、各サーバにかかる処理負荷を一層軽減することが可能になる。
【００６１】
なお、上記した分散型サーバシステムＡ〜Ｄまでの構成は一例にすぎず、これら以外の構成形態をとることができることは言うまでもなく、例えばサーバ自体の処理スペックやサーバの設置場所等に応じて構成形態を種々変更することが可能である。
【００６２】
以上、本実施形態によれば、既存のユーザとは別のユーザから取得したデータのうち、既存のユーザに関するデータとの差分を記憶し、その差分データから元データを算出して統計処理に使用するため、ユーザの個人情報等を直接記憶することがなくなり個人情報保護に貢献する。また、差分データの記憶についてもユーザに許可をとるため、より個人情報保護機能を強化する。さらに、差分データ自体は統計・機械学習に使用することができるデータである。
【００６３】
なお、上述する各実施の形態は、本発明の好適な実施の形態であり、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更実施が可能である。例えば、上述した本実施形態のサーバ、分散サーバシステムにおける各処理を、ハードウェア、又は、ソフトウェア、あるいは、両者の複合構成を用いて実行することも可能である。
【００６４】
なお、ソフトウェアを用いて処理を実行する場合には、処理シーケンスを記録したプログラムを、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ内のメモリにインストールして実行させることが可能である。あるいは、各種処理が実行可能な汎用コンピュータにプログラムをインストールして実行させることが可能である。
【符号の説明】
【００６５】
１    システム
１０、５００、６００、７００、８００、９００、１０００、１１００、１２００、１３００、１４００、１５００    サーバ
２０    クライアント
３０    ネットワーク
１１    ＣＰＵ
１２    ＲＡＭ
１３    ＲＯＭ
１４    ＮＷ  Ｉ／Ｆ
１５    ＨＤＤ
１６    入力部
１７    出力部
２１    既存データ記憶部
２２    データ取得部
２３    差分算出部
２４    差分データ記憶部
２５    統計部
２６    表示部
【先行技術文献】
【特許文献】
【００６６】
【特許文献１】特開２０１４‐０１６８７２号公報
【図１】
2017126112.tif 000005
【図２】
2017126112.tif 000006
【図３】
2017126112.tif 000007
【図４】
2017126112.tif 000008
【図５】
2017126112.tif 000009
【図６】
2017126112.tif 000010
【図７】
2017126112.tif 000011
【図８】
2017126112.tif 000012
【図９】
2017126112.tif 000013