(57)【要約】【課題】セキュリティに関する評価の精度を高めること。【解決手段】検索者によるデータベースの検索履歴に基づき、前記検索者のセキュリティに関する評価をコンピュータに実行させる評価プログラムは、ニュース情報に含まれる個人を特定する情報を前記ニュース情報の発表日時に対応付けて記憶する第１の記憶部を参照して、いずれかの前記ニュース情報の発表より後に当該ニュース情報に含まれる個人を特定する情報を検索条件に含む検索が前記検索履歴に含まれているか否かを判定し、前記検索が前記検索履歴に含まれている場合、前記検索者のセキュリティに関する評価を下げる、処理をコンピュータに実行させる。【選択図】図２８
2017204055.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検索者によるデータベースの検索履歴に基づき、前記検索者のセキュリティに関する評価をコンピュータに実行させる評価プログラムであって、
ニュース情報に含まれる個人を特定する情報を前記ニュース情報の発表日時に対応付けて記憶する第１の記憶部を参照して、いずれかの前記ニュース情報の発表より後に当該ニュース情報に含まれる個人を特定する情報を検索条件に含む検索が前記検索履歴に含まれているか否かを判定し、
前記検索が前記検索履歴に含まれている場合、前記検索者のセキュリティに関する評価を下げる、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする評価プログラム。
【請求項２】
検索者によるデータベースの検索履歴に基づき、前記検索者のセキュリティに関する評価をコンピュータに実行させる評価プログラムであって、
発表されたニュース情報に含まれる個人を特定する情報を記憶する第１の記憶部を参照して、いずれかの前記ニュース情報に含まれる個人を特定する情報を検索条件に含む検索が前記検索履歴に含まれているか否かを判定し、
前記検索が前記検索履歴に含まれている場合、前記検索者のセキュリティに関する評価を下げる、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする評価プログラム。
【請求項３】
個人を特定する情報と該個人の住所とを対応付けて記憶する第２の記憶部を参照して、前記検索者の住所と一部が共通する住所に対応付けられている個人を特定する情報を検索条件に含む検索が前記検索履歴に含まれているか否かを判定し、
前記検索が前記検索履歴に含まれている場合、前記検索者のセキュリティに関する評価を下げる、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする請求項１又は２記載の評価プログラム。
【請求項４】
ネットワークを介して公開されている情報に含まれている個人を特定する情報を検索条件に含む検索が前記検索履歴に含まれているか否かを判定し、
前記検索が前記検索履歴に含まれている場合、前記検索者のセキュリティに関する評価を下げる、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする請求項１乃至３いずれか一項記載の評価プログラム。
【請求項５】
検索者によるデータベースの検索履歴に基づき、前記検索者のセキュリティに関する評価を行う評価方法であって、
ニュース情報に含まれる個人を特定する情報を前記ニュース情報の発表日時に対応付けて記憶する第１の記憶部を参照して、いずれかの前記ニュース情報の発表より後に当該ニュース情報に含まれる個人を特定する情報を検索条件に含む検索が前記検索履歴に含まれているか否かを判定し、
前記検索が前記検索履歴に含まれている場合、前記検索者のセキュリティに関する評価を下げる、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする評価方法。
【請求項６】
検索者によるデータベースの検索履歴に基づき、前記検索者のセキュリティに関する評価を行う評価方法であって、
発表されたニュース情報に含まれる個人を特定する情報を記憶する第１の記憶部を参照して、いずれかの前記ニュース情報に含まれる個人を特定する情報を検索条件に含む検索が前記検索履歴に含まれているか否かを判定し、
前記検索が前記検索履歴に含まれている場合、前記検索者のセキュリティに関する評価を下げる、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする評価方法。
【請求項７】
検索者によるデータベースの検索履歴に基づき、前記検索者のセキュリティに関する評価を行う評価装置であって、
ニュース情報に含まれる個人を特定する情報を前記ニュース情報の発表日時に対応付けて記憶する第１の記憶部を参照して、いずれかの前記ニュース情報の発表より後に当該ニュース情報に含まれる個人を特定する情報を検索条件に含む検索が前記検索履歴に含まれているか否かを判定する判定部と、
前記検索が前記検索履歴に含まれている場合、前記検索者のセキュリティに関する評価を下げる評価部と、
を有することを特徴とする評価装置。
【請求項８】
検索者によるデータベースの検索履歴に基づき、前記検索者のセキュリティに関する評価を行う評価装置であって、
発表されたニュース情報に含まれる個人を特定する情報を記憶する第１の記憶部を参照して、いずれかの前記ニュース情報に含まれる個人を特定する情報を検索条件に含む検索が前記検索履歴に含まれているか否かを判定する判定部と、
前記検索が前記検索履歴に含まれている場合、前記検索者のセキュリティに関する評価を下げる評価部と、
を有することを特徴とする評価装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、評価プログラム、評価方法、及び評価装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＮＨＫ、ＣＳ放送、及びＣＡＴＶ等を始めとする有料放送局では、視聴料金徴収のために、顧客管理システムが導入されている。顧客管理システムでは、各顧客の個人情報を含む顧客情報が管理されている。したがって、顧客管理システムからの顧客情報の漏洩を防止するためのセキュリティ強化策の導入が重要である。
【０００３】
従来、例えば、顧客管理システムのデータベースへのアクセス記録を証跡として残し、監査を行う等により、各ユーザについて、セキュリティに関する評価が行われていた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−３３２３４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、全てのアクセス記録を調査するのは非常に手間である。そこで、情報漏洩の可能性が有る要注意人物に関するアクセス記録を重点的に調査することが考えられるが、そのためには、顧客管理システムの各ユーザについて、セキュリティに関する評価を高い精度行う必要が有る。
【０００６】
そこで、一側面では、本発明は、セキュリティに関する評価の精度を高めることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
一つの態様では、検索者によるデータベースの検索履歴に基づき、前記検索者のセキュリティに関する評価をコンピュータに実行させる評価プログラムは、ニュース情報に含まれる個人を特定する情報を前記ニュース情報の発表日時に対応付けて記憶する第１の記憶部を参照して、いずれかの前記ニュース情報の発表より後に当該ニュース情報に含まれる個人を特定する情報を検索条件に含む検索が前記検索履歴に含まれているか否かを判定し、前記検索が前記検索履歴に含まれている場合、前記検索者のセキュリティに関する評価を下げる、処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【０００８】
一側面として、セキュリティに関する評価の精度を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施の形態における評価システムの構成例を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態における評価装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態における評価システムの機能構成例を示す図である。
【図４】評価装置が実行する処理手順の概要を説明するためのフローチャートである。
【図５】業務ユーザ情報収集処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図６】業務ユーザ情報の構成例を示す図である。
【図７】業務ユーザ評価テーブルの構成例を示す図である。
【図８】担当エリア履歴テーブルの構成例を示す図である。
【図９】更新後の担当エリア履歴テーブルの例を示す図である。
【図１０】警告基準点の第１の更新例を示す図である。
【図１１】信用情報の構成例を示す図である。
【図１２】警告基準点の第２の更新例を示す図である。
【図１３】検索履歴取得処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図１４】検索履歴の構成例を示す図である。
【図１５】検索評価テーブルの構成例を示す図である。
【図１６】芸能人名の検索の有無に基づく評価処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図１７】芸能人名一覧の構成例を示す図である。
【図１８】警告点数の第１の更新例を示す図である。
【図１９】警告基準点の第３の更新例を示す図である。
【図２０】近所の顧客の氏名の検索の有無に基づく評価処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図２１】顧客の住所一覧の構成例を示す図である。
【図２２】警告点数の第２の更新例を示す図である。
【図２３】警告基準点の第４の更新例を示す図である。
【図２４】ＳＮＳへの投稿情報に含まれる氏名の検索の有無に基づく評価処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図２５】投稿情報からの氏名の抽出例を示す図である。
【図２６】警告点数の第３の更新例を示す図である。
【図２７】警告基準点の第５の更新例を示す図である。
【図２８】ニュース原稿に含まれる氏名の検索の有無に基づく評価処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図２９】ニュース原稿情報及びニュース番組進行情報からの氏名及び発表日時の抽出例を示す図である。
【図３０】警告点数の第４の更新例を示す図である
【図３１】警告基準点の第６の更新例を示す図である。
【図３２】評価結果に基づく警告処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図３３】業務ユーザ評価履歴テーブルの構成例を示す図である。
【図３４】警告テーブルの構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。図１は、本発明の実施の形態における評価システムの構成例を示す図である。図１に示される評価システム１において、評価装置１０は、顧客管理システム２０、信用情報機関側システム３０、ＳＮＳ４０、ニュース原稿情報管理システム５０、及びニュース番組進行情報管理システム６０等と、インターネット等のネットワークＮ１を介して接続される。評価装置１０は、また、ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークを介して管理者端末７０に接続される。
【００１１】
顧客管理システム２０は、或る有料放送局（以下、「放送局Ａ」という。）の顧客に関する情報（以下「顧客情報」という。）を管理するコンピュータシステムである。例えば、予め放送局Ａに対して視聴の契約した者が、放送局Ａの顧客となる。
【００１２】
信用情報機関側システム３０は、信用情報機関において信用情報を管理するコンピュータシステムである。
【００１３】
ＳＮＳ４０は、一般的なＳＮＳ（Social Networking Service）である。
【００１４】
ニュース原稿情報管理システム５０は、放送局Ａにおけるニュース番組等において発表されるニュースの原稿（以下、「ニュース原稿」という。）を管理するコンピュータシステムである。ニュース番組進行情報管理システム６０は、ニュース原稿情報管理システム５０において管理されているニュース原稿の発表日時等を管理するコンピュータシステムである。なお、ニュース原稿情報管理システム５０及びニュース番組進行情報管理システム６０は、放送局Ａ以外の放送局に関するシステムであってもよい。また、複数の放送局のそれぞれのニュース原稿情報管理システム５０及びニュース番組進行情報管理システム６０が利用されてもよい。
【００１５】
評価装置１０は、顧客管理システム２０に対しアクセスが許可されている各ユーザ（以下、「業務ユーザ」という。）について、セキュリティに関する評価を行う１以上のコンピュータである。セキュリティに関する評価とは、例えば、顧客管理システム２０において管理されている顧客情報を不正に漏洩する可能性に対する評価である。当該評価は、業務ユーザによる顧客管理システム２０の利用に対する監視であるともいえる。すなわち、評価装置１０は、顧客情報を漏洩する予兆を検知するために、業務ユーザによる顧客管理システム２０の利用状況を監視する装置であるともいえる。
【００１６】
管理者端末７０は、例えば、顧客管理システム２０の管理者等が利用する端末である。例えば、ＰＣ（Personal Computer）、スマートフォン、タブレット端末等が、管理者端末７０として利用されてもよい。本実施の形態において、管理者端末７０は、評価装置１０による評価結果の出力先として利用される。
【００１７】
図２は、本発明の実施の形態における評価装置のハードウェア構成例を示す図である。図２の評価装置１０は、それぞれバスＢで相互に接続されているドライブ装置１００、補助記憶装置１０２、メモリ装置１０３、ＣＰＵ１０４、及びインタフェース装置１０５等を有する。
【００１８】
評価装置１０での処理を実現するプログラムは、記録媒体１０１によって提供される。プログラムを記録した記録媒体１０１がドライブ装置１００にセットされると、プログラムが記録媒体１０１からドライブ装置１００を介して補助記憶装置１０２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１０１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１０２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。
【００１９】
メモリ装置１０３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１０２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１０４は、メモリ装置１０３に格納されたプログラムに従って評価装置１０に係る機能を実行する。インタフェース装置１０５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。
【００２０】
なお、記録媒体１０１の一例としては、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、又はＵＳＢメモリ等の可搬型の記録媒体が挙げられる。また、補助記憶装置１０２の一例としては、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又はフラッシュメモリ等が挙げられる。記録媒体１０１及び補助記憶装置１０２のいずれについても、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に相当する。
【００２１】
図３は、本発明の実施の形態における評価システムの機能構成例を示す図である。図１において、信用情報機関側システム３０は、信用情報管理部３１を有する。信用情報管理部３１は、各業務ユーザの信用情報を評価装置１０へ提供する。
【００２２】
顧客管理システム２０は、顧客ＤＢ２１、検索履歴記憶部２２、及び業務ユーザ情報記憶部２３等を有する。顧客ＤＢ２１は、顧客情報が記憶されているデータベースである。顧客情報には、顧客の個人情報等、機密性が高い情報が含まれる。検索履歴記憶部２２には、業務ユーザによる顧客ＤＢ２１の検索の実行履歴（以下、「検索履歴」という。）が記憶される。例えば、各業務ユーザは、ＰＣ（Personal Computer）等に表示される業務画面を介して、顧客ＤＢ２１に対する検索指示を入力することができる。業務ユーザ情報記憶部２３には、各業務ユーザに関する情報（以下、「業務ユーザ情報」という。）が記憶されている。例えば、業務ユーザ情報には、顧客管理システム２０へログインするためのユーザＩＤ及びパスワード等が含まれる。
【００２３】
ニュース原稿情報管理システム５０は、ニュース原稿情報記憶部５１を有する。ニュース原稿情報記憶部５１には、ニュース原稿が記憶されている。
【００２４】
ニュース番組進行情報管理システム６０は、ニュース番組進行情報記憶部６１を有する。ニュース番組進行情報記憶部６１には、各ニュース原稿の発表日時等が記憶されている。
【００２５】
評価装置１０は、業務ユーザ情報収集部１１、検索履歴取得部１２、判定部１３、評価更新部１４、評価履歴生成部１５、及び警告出力部１６等を有する。これら各部は、評価装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、ＣＰＵ１０４に実行させる処理により実現される。評価装置１０は、また、業務ユーザ評価テーブル１１１、担当エリア履歴テーブル１１２、検索評価テーブル１１３、業務ユーザ評価履歴テーブル１１４、警告テーブル１１５、及び芸能人名記憶部１１６等を利用する。これら各テーブル及び芸能人名記憶部１１６は、例えば、補助記憶装置１０２、又は評価装置１０にネットワークを介して接続可能な記憶装置等を用いて実現可能である。
【００２６】
業務ユーザ情報収集部１１は、各業務ユーザについて、業務ユーザ情報と信用情報とを定期的に収集し、収集した情報を業務ユーザ評価テーブル１１１に記憶する。業務ユーザ評価テーブル１１１には、各業務ユーザについて収集された情報が記憶されると共に、収集された情報に基づくセキュリティに関する評価の評価値が記憶される。業務ユーザ情報収集部１１は、収集された業務ユーザ情報に基づいて各業務ユーザについて、担当エリアの変更の有無を判定し、担当エリアが変更された業務ユーザについては、変更後の担当エリアを業務ユーザごとに担当エリア履歴テーブル１１２に記憶する。担当エリアとは、業務ユーザが担当するエリア（地域）である。例えば、視聴料の徴収を業務としている業務ユーザであれば、自らが視聴料の徴収を担当している地域が担当エリアに該当する。また、営業を業務としている業務ユーザであれば、自らが営業を担当している地域が担当エリアに該当する。
【００２７】
検索履歴取得部１２は、検索履歴記憶部２２から検索履歴を取得し、検索評価テーブル１１３を生成する。検索評価テーブル１１３は、検索履歴に含まれる検索ごとのセキュリティに関する評価の評価値を記憶するためのテーブルである。
【００２８】
判定部１３は、検索履歴において、セキュリティに関する評価を低下させる検索の有無を判定する。セキュリティに関する評価を低下させる検索とは、顧客情報の漏洩の目的で行われた可能性が有る検索をいう。本実施の形態では、業務との関連性が低いと考えられる検索が、セキュリティに関する評価を低下させる検索とされる。業務と無関係な検索を行う業務ユーザは、業務に関する検索のみを行う業務ユーザに比べて、検索によって得られた顧客情報を、安易に漏洩する可能性が高いと考えられるからである。
【００２９】
評価更新部１４は、判定部１３による判定結果に基づいて、検索評価テーブル１１３における各検索に対する評価値と、業務ユーザ評価テーブル１１１における各業務ユーザに対する評価値とを更新する。
【００３０】
評価履歴生成部１５は、業務ユーザ評価テーブル１１１の内容の履歴を、業務ユーザ評価履歴テーブル１１４に転記する。
【００３１】
警告出力部１６は、業務ユーザ評価履歴テーブル１１４を参照して、セキュリティに関する評価が低下している業務ユーザに関する情報を、警告テーブル１１５に転記する。警告出力部１６は、警告テーブル１１５に記憶された情報に基づいて、セキュリティに関する評価が低下している業務ユーザを管理者等に通知するための警告を出力する。
【００３２】
以下、図１の評価装置１０が実行する処理手順について説明する。図４は、評価装置が実行する処理手順の概要を説明するためのフローチャートである。図４の処理手順は、例えば、定期的に実行される。
【００３３】
ステップＳ１１において、業務ユーザ情報収集部１１は、業務ユーザ情報収集処理を実行する。業務ユーザ情報収集処理では、業務ユーザ情報と、信用情報管理部３１によって管理されている信用情報とが収集され、収集された情報等が業務ユーザ評価テーブル１１１に記憶される。また、前回の収集時に収集された情報に含まれている担当エリアと、今回の収集時に収集された情報に含まれている担当エリアとが異なる業務ユーザについては、今回の担当エリアが担当エリア履歴テーブル１１２に追加される。
【００３４】
続いて、検索履歴取得部１２は、検索履歴取得処理を実行する（Ｓ１２）。検索履歴取得処理では、検索履歴記憶部２２に記憶されている検索履歴が取得され、当該検索履歴が検索評価テーブル１１３に記憶される。なお、検索履歴には、顧客ＤＢ２１に対して行われた検索ごとに、検索者のユーザＩＤ、検索条件、及び検索日時等が含まれる。
【００３５】
続いて、評価装置１０は、芸能人名の検索の有無に基づく評価処理を実行する（Ｓ１３）。当該評価処理では、芸能人の芸名又は本名を検索条件に含む検索が検索履歴に含まれているか否かが判定される。該当する検索が有る場合、当該検索に関する評価値と、当該検索の検索者である業務ユーザの評価値とが更新される。すなわち、芸能人の芸名又は本名を検索条件に含む検索は、業務との関連性が低い検索である可能性が高いため、セキュリティに関する評価を低下させる要因となる。
【００３６】
続いて、評価装置１０は、近所の顧客の氏名の検索の有無に基づく評価処理を実行する（Ｓ１４）。当該評価処理では、検索者の近所に居住する顧客の氏名を検索条件に含む検索が検索履歴に含まれているか否かが判定される。該当する検索が有る場合、当該検索に関する評価値と、当該検索の検索者である業務ユーザの評価値とが更新される。すなわち、近所に居住する顧客の氏名を検索条件に含む検索は、業務との関連性が低い検索である可能性が高いため、セキュリティに関する評価を低下させる要因となる。
【００３７】
続いて、評価装置１０は、ＳＮＳ４０への投稿情報に含まれる氏名の検索の有無に基づく評価処理を実行する（Ｓ１５）。当該評価処理では、ＳＮＳ４０への投稿情報に含まれる氏名を検索条件に含む検索が検索履歴に含まれているか否かが判定される。該当する検索が有る場合、当該検索に関する評価値と、当該検索の検索者である業務ユーザの評価値とが更新される。すなわち、ＳＮＳ４０への投稿情報に含まれる氏名のように、話題となっている氏名を検索条件に含む検索は、業務との関連性が低い検索である可能性が高いため、セキュリティに関する評価を低下させる要因となる。
【００３８】
続いて、評価装置１０は、ニュース原稿に含まれる氏名の検索の有無に基づく評価処理を実行する（Ｓ１６）。当該評価処理では、ニュース原稿（ニュース記事）に含まれる氏名を検索条件に含む検索が検索履歴に含まれているか否かが判定される。該当する検索が有る場合、当該検索に関する評価値と、当該検索の検索者である業務ユーザの評価値とが更新される。すなわち、ニュース原稿に含まれる氏名のように、事件や事故等の当事者等の氏名を検索条件に含む検索は、業務との関連性が低い検索である可能性が高いため、セキュリティに関する評価を低下させる要因となる。
【００３９】
続いて、評価装置１０は、評価結果に基づく警告処理を実行する（Ｓ１７）。当該警告処理では、ステップＳ１１〜Ｓ１６の実行結果に基づいて、警告の出力が行われる。
【００４０】
続いて、ステップＳ１１の詳細について説明する。図５は、業務ユーザ情報収集処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【００４１】
ステップＳ１１１において、業務ユーザ情報収集部１１は、顧客管理システム２０の業務ユーザ情報記憶部２３に記憶されている業務ユーザ情報を取得する。
【００４２】
図６は、業務ユーザ情報の構成例を示す図である。図６では、放送局Ａにおける顧客管理システム２０が、一元化されておらず、２つの顧客管理システム２０が運用されている場合が想定されている。この場合、２つの顧客管理システム２０のそれぞれから業務ユーザ情報が取得される。図６の（Ａ）は、一方の顧客管理システム２０ａから取得された業務ユーザ情報である。（Ｂ）は、他方の顧客管理システム２０ｂから取得された業務ユーザ情報である。
【００４３】
図６に示されるように、業務ユーザ情報は、ユーザＩＤ、パスワード、氏名、住所、所属、及び担当エリア等の項目を含む。顧客管理システム２０ごとに、異なる項目が含まれてもよい。ユーザＩＤ及びパスワードは、顧客管理システム２０における業務ユーザのユーザＩＤ及びパスワードである。氏名は、業務ユーザの氏名である。住所は、業務ユーザの自宅の住所である。所属は、業務ユーザが所属する組織の名前である。図６では、会社名が所属の値とされている。これは、放送局Ａの顧客管理システム２０を利用可能な業務ユーザが、複数の会社に跨るためである。例えば、或る業務については、或る会社に委託され、他の業務については、他の会社に委託されているためである。担当エリアは、業務ユーザの担当エリアである。
【００４４】
続いて、業務ユーザ情報収集部１１は、業務ユーザ評価テーブル１１１を生成する（Ｓ１１２）。
【００４５】
図７は、業務ユーザ評価テーブルの構成例を示す図である。図７に示されるように、業務ユーザ評価テーブル１１１は、評価ユーザＩＤ、氏名、住所、所属、担当エリア、警告基準点、ＡシステムユーザＩＤ、及びＢシステムユーザＩＤ等の項目を含む。
【００４６】
ステップＳ１１２では、業務ユーザごとに、当該業務ユーザの業務ユーザ情報が業務ユーザ評価テーブル１１１に転記される。図６の（Ａ）及び（Ｂ）の双方に含まれる業務ユーザの業務ユーザ情報は、一つのレコードに集約される。なお、（Ａ）及び（Ｂ）の間での同一人物の判定は、氏名の異同に基づいて行われてもよいし、氏名と住所等の組の異同に基づいて行われてもよい。
【００４７】
各レコードには、評価ユーザＩＤが付与される。評価ユーザＩＤは、評価装置１０において各業務ユーザを識別するために割り当てられるユーザＩＤである。すなわち、評価ユーザＩＤは、顧客管理システム２０におけるユーザＩＤとは別のユーザＩＤである。
【００４８】
図７の業務ユーザ評価テーブル１１１において、警告基準点は、業務ユーザごとの評価値の一例である。ステップＳ１１２の段階では、初期値として０が警告基準点に設定される。また、ＡシステムユーザＩＤ及びＢシステムユーザＩＤは、それぞれ、顧客管理システム２０ａにおけるユーザＩＤ、顧客管理システム２０ｂにおけるユーザＩＤである。
【００４９】
続いて、業務ユーザ情報収集部１１は、業務ユーザ評価テーブル１１１と担当エリア履歴テーブル１１２とを参照して、各業務ユーザについて担当エリアの変更の有無を判定する（Ｓ１１３）。
【００５０】
図８は、担当エリア履歴テーブルの構成例を示す図である。図８に示されるように、担当エリア履歴テーブル１１２には、業務ユーザごとに、評価ユーザＩＤ、氏名、担当エリア履歴、及び変更日等が記憶される。
【００５１】
担当エリア履歴は、担当エリアの履歴である。これまでに担当エリアの変更が有った業務ユーザについては、担当エリアごとにレコードが設けられている。変更日は、該当する担当エリアが担当エリア履歴テーブル１１２に反映された日付である。
【００５２】
ステップＳ１１３では、業務ユーザごとに、業務ユーザ評価テーブル１１１に記憶されている担当エリアと、担当エリア履歴テーブル１１２に記憶されている担当エリア履歴において最新の担当エリアとが比較される。
【００５３】
全ての業務ユーザについて、比較された担当エリアが同じである場合（Ｓ１１３でＮｏ）、ステップＳ１１５に進む。一方、比較された担当エリアが異なる業務ユーザが存在する場合（Ｓ１１３でＮｏ）、業務ユーザ情報収集部１１は、当該業務ユーザに関して、担当エリアを追加するためのレコードを担当エリア履歴テーブル１１２に追加し、追加されたレコードの担当エリア履歴に、業務ユーザ評価テーブル１１１に記憶されている担当エリアを記憶する。また、業務ユーザ情報収集部１１は、当該レコードの変更日に、本日の日付を記憶する。
【００５４】
図９は、更新後の担当エリア履歴テーブルの例を示す図である。図９では、業務ユーザ「山田  太郎」の担当エリア履歴に対して、「台東区」が追加されている。また、業務ユーザ「高橋  次郎」の担当エリア履歴に対して、「中央区」が追加されている。また、追加されたそれぞれの担当エリアに対して、「２０１５／１２／２５」が変更日として記憶されている。すなわち、本実施の形態において、「２０１５／１２／２５」が本日である。
【００５５】
続いて、業務ユーザ情報収集部１１は、担当エリアが変更されてから日が浅い業務ユーザの警告基準点を更新する（Ｓ１１５）。例えば、担当エリア履歴テーブル１１２において、最新の担当エリアの変更日から本日までの経過日数が、１ヶ月未満である業務ユーザについては、警告基準点に対して２点が加算され、当該経過日数が、１ヶ月以上２ヶ月未満である業務ユーザについては、警告基準点に対して１点が加算される。
【００５６】
図１０は、警告基準点の第１の更新例を示す図である。図１０では、「山田  太郎」及び「高橋  次郎」のそれぞれの警告基準点に対して２点が加算された結果が示されている。この二人の最新の担当エリアの変更日は、本日の日付であり、変更日から本日までの経過日数が１ヶ月未満であるからである。また、「近藤  一郎」の警告基準点に対して１点が加算された結果が示されている。「近藤  一郎」の最新の担当エリアの変更日は、「２０１５／１１／２５」であり、変更日から本日までの経過日数が１ヶ月以上２ヶ月未満であるからである。
【００５７】
なお、警告基準点の増加は、セキュリティに関する評価の低下を意味する。すなわち、担当エリアが変わって日が浅い業務ユーザは、新たな担当エリアに居住する顧客について、業務との関連性の低い観点で興味が有る可能性が有り、業務との関連性が低い検索を行う可能性が有ると考えられるからである。
【００５８】
続いて、業務ユーザ情報収集部１１は、各業務ユーザの信用情報を信用情報管理部３１から取得する（Ｓ１１６）。
【００５９】
図１１は、信用情報の構成例を示す図である。図１１に示されるように、信用情報には、個人ごとに、氏名、住所、勤務先、借入金残高、及び延滞有無等が含まれている。延滞有無は、借入金の返済の延滞の有無を示す。
【００６０】
ステップＳ１１６では、例えば、業務ユーザ評価テーブル１１１の氏名及び住所と、信用情報における氏名及び住所とが突合されて、各業務ユーザの信用情報が取得される。
【００６１】
続いて、業務ユーザ情報収集部１１は、信用情報における借入金残高が１００万円以上である業務ユーザの警告基準点、又は延滞有無が「有」である業務ユーザの警告基準点を更新する（Ｓ１１７）。具体的には、借入金残高が１００万円以上である業務ユーザの警告基準点に１点が加算され、延滞有無が「有」である業務ユーザの警告基準点に１点が加算される。
【００６２】
図１２は、警告基準点の第２の更新例を示す図である。図１２に示される業務ユーザ評価テーブル１１１には、更に、信用情報に含まれている借入金残高及び延滞有無が追加されている。図１２では、借入金残高が１００万円以上である「山田  太郎」及び「近藤  一郎」のそれぞれの警告基準点に対して１点が加算された結果が示されている。また、「近藤  一郎」については、延滞有無が「有」であるため、更に１点が加算された結果が示されている。
【００６３】
金銭的に問題を抱えている業務ユーザについては、顧客情報の漏洩に対する動機付けの存在が推定されるため、セキュリティに関する評価が下げられる。
【００６４】
続いて、図４のステップＳ１２の詳細について説明する。図１３は、検索履歴取得処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【００６５】
ステップＳ１２１において、検索履歴取得部１２は、顧客管理システム２０の検索履歴記憶部２２から検索履歴を取得する。
【００６６】
図１４は、検索履歴の構成例を示す図である。図１４において、（Ａ）は、顧客管理システム２０ａの検索履歴記憶部２２から取得された検索履歴の例であり、（Ｂ）は、顧客管理システム２０ｂの検索履歴記憶部２２から取得された検索履歴の例である。
【００６７】
検索履歴には、過去に行われた検索ごとに、ユーザＩＤ、検索条件、及び日時等が含まれる。ユーザＩＤは、検索を行った業務ユーザについての、顧客管理システム２０におけるユーザＩＤである。検索条件は、検索条件として指定された（検索の対象とされた）文字列である。日時は、検索が行われた日時である。
【００６８】
なお、ステップＳ１２１において取得される検索履歴は、前回のステップＳ１２１の実行時から今回のステップＳ１２１の実行時までの間に行われた検索に関する検索履歴でよい。
【００６９】
続いて、検索履歴取得部１２は、取得された検索履歴に基づいて検索評価テーブル１１３を生成する（Ｓ１２２）。
【００７０】
図１５は、検索評価テーブルの構成例を示す図である。図１５に示されるように、検索評価テーブル１１３は、業務ユーザごとに、評価ユーザＩＤ、氏名、検索条件、日時、及び警告点数等を記憶する。
【００７１】
ステップＳ１２２では、各顧客管理システム２０から取得された検索履歴が、業務ユーザごとに分類され、業務ユーザごとに、検索評価テーブル１１３のレコードが生成される。各レコードの氏名、検索条件、及び日時には、取得された検索履歴に含まれるユーザＩＤに対応する氏名、検索条件、日時が転記される。なお、各顧客管理システム２０から取得された検索履歴に含まれる検索を行った業務ユーザの評価ユーザＩＤは、業務ユーザ評価テーブル１１１におけるＡシステムユーザＩＤ及びＢシステムユーザＩＤと、検索履歴におけるユーザＩＤとを突合することで特定可能である。
【００７２】
検索評価テーブル１１３において、警告点数は、検索ごとの評価値の一例である。警告点数は、図４のステップＳ１３以降において更新される。
【００７３】
続いて、図４のステップＳ１３の詳細について説明する。図１６は、芸能人名の検索の有無に基づく評価処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【００７４】
ステップＳ１３１において、判定部１３は、芸能人名記憶部１１６から芸能人名一覧を取得する。
【００７５】
図１７は、芸能人名一覧の構成例を示す図である。図１７に示されるように、芸能人名一覧には、各芸能人の芸名及び本名が含まれている。芸能人名一覧は、予め管理者等によって設定される。なお、芸能人以外の著名人の氏名が芸能人名一覧に含まれてもよい。
【００７６】
続いて、判定部１３は、業務ユーザ評価テーブル１１１（図１２）から、各業務ユーザ（各評価ユーザＩＤ）に対する警告基準点を取得する（Ｓ１３２）。
【００７７】
続いて、判定部１３は、検索評価テーブル１１３（図１５）に含まれている各検索条件について、芸能人名一覧に含まれているいずれかの芸名又は本名を含むか否かを判定する（Ｓ１３３）。
【００７８】
図１５の検索評価テーブル１１３と、図１７の芸能人名一覧とによれば、「近藤  一郎」による検索の検索条件「佐藤  太郎」が、芸名又は本名を含む。また、「高橋  次郎」による２回の検索のそれぞれの検索条件「きむらじろう」が、芸名を含む。また、「加藤  三郎」による検索の検索条件「きむらじろう」が、芸名を含む。
【００７９】
続いて、評価更新部１４は、いずれかの芸名又は本名を含むと判定された検索条件に対応する、検索評価テーブル１１３のレコードの警告点数に対して、当該レコードの評価ユーザＩＤに対してステップＳ１３２において取得された警告基準点（図１２）を加算する（Ｓ１３４）。
【００８０】
図１８は、警告点数の第１の更新例を示す図である。図１８では、「近藤  一郎」に関して、検索条件「佐藤  太郎」に対応するレコードの警告点数に、「近藤  一郎」の警告基準点である３点が加算された結果が示されている。また、「高橋  次郎」に関して、検索条件「きむらじろう」に対応する２つのレコードの警告点数に、「高橋  次郎」の警告基準点である２点が加算された結果が示されている。なお、「加藤  三郎」に関して、検索条件「きむらじろう」を含むレコードが有るが、「加藤  三郎」の警告基準点は０であるため、当該レコードの警告点数は更新されない。
【００８１】
続いて、評価更新部１４は、ステップＳ１３３において芸能人名一覧に含まれているいずれかの芸名又は本名を含むと判定された検索条件に対応する評価ユーザＩＤに対する警告基準点に１点を加算する（Ｓ１３５）。
【００８２】
図１９は、警告基準点の第３の更新例を示す図である。図１９に示される業務ユーザ評価テーブル１１１では、図１２の状態に対して、「近藤  一郎」、「高橋  次郎」、及び「加藤  三郎」のそれぞれの警告基準点に１点が加算された結果が示されている。
【００８３】
続いて、図４のステップＳ１４の詳細について説明する。図２０は、近所の顧客の氏名の検索の有無に基づく評価処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【００８４】
ステップＳ１４１において、判定部１３は、顧客管理システム２０の顧客ＤＢ２１から、顧客の住所一覧を取得する。なお、住所の取得対象とされる顧客は、検索評価テーブル１１３（図１８）において、検索条件にその氏名が含まれている顧客でよい。
【００８５】
図２１は、顧客の住所一覧の構成例を示す図である。図２１に示されるように、顧客の住所一覧には、検索条件に氏名が含まれている顧客ごとに、氏名及び住所が含まれる。なお、住所については、区名又は市町村名までの文字列が顧客ＤＢ２１から抽出されればよい。
【００８６】
続いて、判定部１３は、業務ユーザ評価テーブル１１１（図１９）から、各業務ユーザ（各評価ユーザＩＤ）に対する警告基準点を取得する（Ｓ１４２）。
【００８７】
続いて、判定部１３は、検索評価テーブル１１３（図１８）に含まれている各検索条件について、当該検索条件に係る検索を行った業務ユーザ（検索者）の近所に居住する顧客の氏名を含むか否かを判定する（Ｓ１４３）。検索者の近所に居住する顧客であるか否かは、業務ユーザ評価テーブル１１１に含まれている当該検索者（業務ユーザ）の住所と、顧客住所一覧に含まれている住所とを突合することで判定可能である。すなわち、業務ユーザの住所と一部が共通する住所に対応する顧客は、当該業務ユーザの近所に居住すると判定される。当該一部は、例えば、区名又は市町村名までであってもよい。
【００８８】
図１８の検索評価テーブル１１３と、図１９の業務ユーザ評価テーブル１１１と、図２１の顧客の住所一覧とによれば、「山田  太郎」については、住所が「東京都大田区」であり、検索条件に氏名が含まれる顧客「鈴木  花子」及び「鈴木  健二」のそれぞれの住所は、「東京都大田区」、「東京都足立区」である。したがって、「山田  太郎」に関しては、検索条件「鈴木  花子」が、検索者の近所に居住する顧客の氏名を含む検索条件に該当する。同様に、「高橋  次郎」に関して、検索条件「きむらじろう」が、検索者の近所に居住する顧客の氏名を含む検索条件に該当する。なお、検索者の近所に居住する顧客の氏名を含む検索条件であっても、当該顧客の住所が、検索者の担当エリアに含まれる場合、当該検索条件は、以下において、「検索者の近所に居住する顧客の氏名を含む検索条件」から除外される。この場合、当該検索者である業務ユーザによる検索は、業務による検索である可能性が考えられるからである。
【００８９】
続いて、評価更新部１４は、検索者の近所に居住する顧客の氏名を含むと判定された検索条件に対応する、検索評価テーブル１１３のレコードの警告点数に対して、当該レコードの評価ユーザＩＤに対してステップＳ１４２において取得された警告基準点（図１９）を加算する（Ｓ１４４）。
【００９０】
図２２は、警告点数の第２の更新例を示す図である。図２２では、「山田  太郎」に関して、検索条件「鈴木  花子」に対応する警告点数に、「山田  太郎」の警告基準点である３点が加算された結果が示されている。また、「高橋  次郎」に関して、検索条件「きむらじろう」に対応する２つのレコードの警告点数に、「高橋  次郎」の警告基準点である３点が加算された結果が示されている。
【００９１】
続いて、評価更新部１４は、ステップＳ１４３において検索者の近所に居住する顧客の氏名を含むと判定された検索条件に対応する評価ユーザＩＤに対する警告基準点に１点を加算する（Ｓ１４５）。
【００９２】
図２３は、警告基準点の第４の更新例を示す図である。図２３に示される業務ユーザ評価テーブル１１１では、図１９の状態に対して、「山田  太郎」及び「高橋  次郎」のそれぞれの警告基準点に１点が加算された結果が示されている。
【００９３】
続いて、図４のステップＳ１５の詳細について説明する。図２４は、ＳＮＳへの投稿情報に含まれる氏名の検索の有無に基づく評価処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【００９４】
ステップＳ１５１において、判定部１３は、ＳＮＳ４０への投稿情報を収集し、収集された投稿情報から氏名に該当する文字列を抽出する。
【００９５】
図２５は、投稿情報からの氏名の抽出例を示す図である。図２５では、投稿情報ｐ１から、「鈴木  花子」と「佐藤  裕子」とが抽出された例が示されている。なお、図２５に示されるように、各氏名が抽出された日時が各氏名に関連付けられてもよい。ＳＮＳ４０への投稿情報ｐ１の収集は、公知技術を用いて行うことができる。
【００９６】
続いて、判定部１３は、業務ユーザ評価テーブル１１１（図２３）から、各業務ユーザ（各評価ユーザＩＤ）に対する警告基準点を取得する（Ｓ１５２）。
【００９７】
続いて、判定部１３は、検索評価テーブル１１３（図２２）に含まれている各検索条件について、ステップＳ１５１において抽出されたいずれかの氏名（以下、「抽出氏名」という。）を含むか否かを判定する（Ｓ１５３）。
【００９８】
図２２の検索評価テーブル１１３と、図２５とによれば、「山田  太郎」による検索の検索条件「鈴木  花子」が、抽出氏名を含む。また、「近藤  一郎」による検索の検索条件「佐藤  裕子」が、抽出氏名を含む。
【００９９】
続いて、評価更新部１４は、いずれかの抽出文字列を含むと判定された検索条件に対応する、検索評価テーブル１１３のレコードの警告点数に対して、当該レコードの評価ユーザＩＤに対してステップＳ１５２において取得された警告基準点（図２３）を加算する（Ｓ１５４）。
【０１００】
図２６は、警告点数の第３の更新例を示す図である。図２６では、「山田  太郎」に関して、検索条件「鈴木  花子」に対応するレコードの警告点数に、「山田  太郎」の警告基準点である４点が加算された結果が示されている。また、「近藤  一郎」に関して、検索条件「佐藤  裕子」に対応するレコードの警告点数に、「近藤  一郎」の警告基準点である４点が加算された結果が示されている。
【０１０１】
続いて、評価更新部１４は、ステップＳ１５３において抽出氏名を含むと判定された検索条件に対応する評価ユーザＩＤに対する警告基準点に１点を加算する（Ｓ１５５）。
【０１０２】
図２７は、警告基準点の第５の更新例を示す図である。図２７に示される業務ユーザ評価テーブル１１１では、図２３の状態に対して、「山田  太郎」及び「近藤  一郎」のそれぞれの警告基準点に１点が加算された結果が示されている。
【０１０３】
続いて、図４のステップＳ１６の詳細について説明する。図２８は、ニュース原稿に含まれる氏名の検索の有無に基づく評価処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【０１０４】
ステップＳ１６１において、判定部１３は、ニュース原稿情報記憶部５１に記憶されているニュース原稿情報と、ニュース番組進行情報記憶部６１に記憶されているニュース番組進行情報とを取得し、ニュース原稿情報から氏名に該当する文字列を抽出し、当該文字列の抽出元のニュース原稿情報の発表日時をニュース番組進行情報から抽出する。
【０１０５】
図２９は、ニュース原稿情報及びニュース番組進行情報からの氏名及び発表日時の抽出例を示す図である。
【０１０６】
図２９において、ニュース番組進行情報ｎ１には、原稿ＩＤに対応付けられて発表日時が含まれている。原稿ＩＤは、ニュース原稿ごと（ニュースの記事ごと）の識別子である。発表日時は、原稿ＩＤに係るニュース原稿に記載されているニュースの発表日時（例えば、ニュース番組において当該ニュースが読み上げられた日時）である。
【０１０７】
一方、ニュース原稿情報ｎ２には、原稿ＩＤに対応付けられて、ニュース原稿が含まれている。
【０１０８】
図２９では、原稿ＩＤが「Ｇ００００１」であるニュース原稿から、「鈴木  花子」及び「佐藤  裕子」が氏名として抽出され、ニュース番組進行情報ｎ１において、当該原稿ＩＤに対応付けられている発表日時が、それぞれの氏名に対応付けられている例が示されている。以下、氏名及び発表日時が対応付けられた情報を、「ニュース情報」という。
【０１０９】
続いて、判定部１３は、業務ユーザ評価テーブル１１１（図２７）から、各業務ユーザ（各評価ユーザＩＤ）に対する警告基準点を取得する（Ｓ１６２）。
【０１１０】
続いて、判定部１３は、検索評価テーブル１１３（図２６）に含まれている各検索条件について、ステップＳ１６２において抽出されたニュース情報に含まれているいずれかの氏名（以下、「抽出氏名」という。）を含み、かつ、当該検索条件に係る検索の日時が、当該抽出氏名を含むニュース原稿の発表日時より後であるか否かを判定する（Ｓ１６３）。以下、斯かる条件を満たす検索条件を、「対象検索条件」という。
【０１１１】
図２６の検索評価テーブル１１３と、図２７とによれば、「山田  太郎」による検索の検索条件「鈴木  花子」が、抽出氏名を含む。しかし、当該検索条件に係る検索の日時は「２０１５／１２／２０  １０：００：００」であり、「鈴木  花子」を含むニュース原稿の発表日時以前である。したがって、当該検索条件は、対象検索条件に該当しない。当該ニュース原稿に係るニュースの発表日時以前であれば、当該検索の検索者である「山田  太郎」は、当該ニュースとは無関係に当該検索を行ったことが推定されるからである。
【０１１２】
また、「近藤  一郎」による検索の検索条件「佐藤  裕子」が、抽出氏名を含む。当該検索条件に係る検索の日時は、「２０１５／１２／２１  １４：００：００」であり、「佐藤  裕子」を含むニュース原稿の発表日時より後である。したがって、当該検索条件は、対象検索条件に該当する。
【０１１３】
続いて、評価更新部１４は、の対象検索条件に該当すると判定された検索条件に対応する、検索評価テーブル１１３のレコードの警告点数に対して、当該レコードの評価ユーザＩＤに対してステップＳ１６２において取得された警告基準点（図２７）を加算する（Ｓ１６４）。
【０１１４】
図３０は、警告点数の第４の更新例を示す図である。図３０では、「近藤  一郎」に関して、検索条件「佐藤  裕子」に対応するレコードの警告点数に、「近藤  一郎」の警告基準点である５点が加算された結果が示されている。
【０１１５】
続いて、評価更新部１４は、ステップＳ１６３において対象検索条件に該当すると判定された検索条件に対応する評価ユーザＩＤに対する警告基準点に１点を加算する（Ｓ１６５）。
【０１１６】
図３１は、警告基準点の第６の更新例を示す図である。図３１に示される業務ユーザ評価テーブル１１１では、図２７の状態に対して、「近藤  一郎」の警告基準点に１点が加算された結果が示されている。
【０１１７】
続いて、図４のステップＳ１７の詳細について説明する。図３２は、評価結果に基づく警告処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【０１１８】
ステップＳ１７１において、評価履歴生成部１５は、業務ユーザ評価テーブル１１１の各レコードを、業務ユーザ評価履歴テーブル１１４へ転記する。
【０１１９】
図３３は、業務ユーザ評価履歴テーブルの構成例を示す図である。図３３において、業務ユーザ評価履歴テーブル１１４は、業務ユーザごとに、評価ユーザＩＤ、氏名、住所、所属、担当エリア、警告基準点、差分、及び記録日等を記憶する。このうち、警告基準点、差分、及び記録日については、前回の図３２の処理手順の実行時と、今回の図３２の処理手順の実行時とのそれぞれに対応する、２つのレコードが記憶される。上段のレコードが、前回の警告基準点等を示し、下段のレコードが、今回の警告基準点等を示す。警告基準点は、業務ユーザ評価テーブル１１１から転記される警告基準点である。差分は、前回の警告基準点と今回の警告基準点との差分である。記録日は、該当するレコード（警告基準点、差分）が、業務ユーザ評価履歴テーブル１１４に記録された日である。
【０１２０】
すなわち、ステップＳ１７１では、業務ユーザ評価履歴テーブル１１４において、業務ユーザごとに、下段のレコードの値（警告基準点、記録日）が上段のレコードに転記された後で、業務ユーザ評価テーブル１１１の警告基準点が下段のレコードに転記され、当該レコードの記録日に本日の日付が記録される。
【０１２１】
続いて、評価履歴生成部１５は、業務ユーザごとに、業務ユーザ評価履歴テーブル１１４に記憶されている、前回の警告基準点と今回の警告基準点との差分を計算する（Ｓ１７２）。具体的には、差分＝今回の警告基準点−前回の警告基準点が計算される。計算された差分は、業務ユーザ評価履歴テーブル１１４において、今回の警告基準点に対応するレコードに記憶される。なお、図３３には、ステップＳ１７２の実行結果も示されている。
【０１２２】
続いて、警告出力部１６は、業務ユーザ評価履歴テーブル１１４において、差分が１以上であるレコードの内容を、警告テーブル１１５に転記する（Ｓ１７３）。
【０１２３】
図３４は、警告テーブルの構成例を示す図である。図３４に示される警告テーブル１１５には、図３３の業務ユーザ評価履歴テーブル１１４から、差分の値が１以上である「山田  太郎」、「近藤  一郎」、及び高橋  次郎」のレコードが転記されている。なお、各業務ユーザについて、警告テーブル１１５の警告基準点には、今回の値が転記されている。また、業務ユーザ評価履歴テーブル１１４における「記録日」は、警告テーブル１１５において「警告日」に変更されている。
【０１２４】
続いて、警告出力部１６は、警告テーブル１１５の内容を出力する（Ｓ１７４）。例えば、警告出力部１６は、警告テーブル１１５の内容を含む警告通知画面の表示データ（電子メール又はＷｅｂページ等）を生成し、当該表示データを管理者端末７０へ送信してもよい。この場合、管理者端末７０は、当該表示データに基づいて警告通知画面を表示する。管理者は、警告通知画面を参照して、監視を強化すべき業務ユーザを把握することができる。
【０１２５】
なお、本実施の形態では、図４のステップＳ１３〜Ｓ１６の全てのステップが実行される例について説明したが、ステップＳ１３〜Ｓ１６のいずれか一つのステップのみが実行されてもよいし、任意の２以上のステップが組み合わされて実行されてもよい。
【０１２６】
上述したように、本実施の形態によれば、顧客ＤＢ２１に対する検索履歴に基づいて、各業務ユーザについてセキュリティに関する評価を行うことができる。この際、検索条件に、業務との関連性が低い文字列が含まれている場合には、当該検索条件を含む業務ユーザに対する評価が下げられる。その結果、セキュリティに関する評価の精度を高めることができる。
【０１２７】
なお、本実施の形態において、氏名は、個人を特定する情報の一例である。ニュース原稿情報記憶部５１及びニュース番組進行情報記憶部６１は、第１の記憶部の一例である。ＳＮＳへの投稿情報は、ネットワークを介して公開されている情報の一例である。顧客ＤＢ２１は、第２の記憶部の一例である。評価更新部１４は、評価部の一例である。
【０１２８】
以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【０１２９】
以上の説明に関し、更に以下の項を開示する。
（付記１）
検索者によるデータベースの検索履歴に基づき、前記検索者のセキュリティに関する評価をコンピュータに実行させる評価プログラムであって、
ニュース情報に含まれる個人を特定する情報を前記ニュース情報の発表日時に対応付けて記憶する第１の記憶部を参照して、いずれかの前記ニュース情報の発表より後に当該ニュース情報に含まれる個人を特定する情報を検索条件に含む検索が前記検索履歴に含まれているか否かを判定し、
前記検索が前記検索履歴に含まれている場合、前記検索者のセキュリティに関する評価を下げる、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする評価プログラム。
（付記２）
検索者によるデータベースの検索履歴に基づき、前記検索者のセキュリティに関する評価をコンピュータに実行させる評価プログラムであって、
発表されたニュース情報に含まれる個人を特定する情報を記憶する第１の記憶部を参照して、いずれかの前記ニュース情報に含まれる個人を特定する情報を検索条件に含む検索が前記検索履歴に含まれているか否かを判定し、
前記検索が前記検索履歴に含まれている場合、前記検索者のセキュリティに関する評価を下げる、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする評価プログラム。
（付記３）
個人を特定する情報と該個人の住所とを対応付けて記憶する第２の記憶部を参照して、前記検索者の住所と一部が共通する住所に対応付けられている個人を特定する情報を検索条件に含む検索が前記検索履歴に含まれているか否かを判定し、
前記検索が前記検索履歴に含まれている場合、前記検索者のセキュリティに関する評価を下げる、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする付記１又は２記載の評価プログラム。
（付記４）
ネットワークを介して公開されている情報に含まれている個人を特定する情報を検索条件に含む検索が前記検索履歴に含まれているか否かを判定し、
前記検索が前記検索履歴に含まれている場合、前記検索者のセキュリティに関する評価を下げる、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする付記１乃至３いずれか一項記載の評価プログラム。
（付記５）
検索者によるデータベースの検索履歴に基づき、前記検索者のセキュリティに関する評価を行う評価方法であって、
ニュース情報に含まれる個人を特定する情報を前記ニュース情報の発表日時に対応付けて記憶する第１の記憶部を参照して、いずれかの前記ニュース情報の発表より後に当該ニュース情報に含まれる個人を特定する情報を検索条件に含む検索が前記検索履歴に含まれているか否かを判定し、
前記検索が前記検索履歴に含まれている場合、前記検索者のセキュリティに関する評価を下げる、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする評価方法。
（付記６）
検索者によるデータベースの検索履歴に基づき、前記検索者のセキュリティに関する評価を行う評価方法であって、
発表されたニュース情報に含まれる個人を特定する情報を記憶する第１の記憶部を参照して、いずれかの前記ニュース情報に含まれる個人を特定する情報を検索条件に含む検索が前記検索履歴に含まれているか否かを判定し、
前記検索が前記検索履歴に含まれている場合、前記検索者のセキュリティに関する評価を下げる、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする評価方法。
（付記７）
個人を特定する情報と該個人の住所とを対応付けて記憶する第２の記憶部を参照して、前記検索者の住所と一部が共通する住所に対応付けられている個人を特定する情報を検索条件に含む検索が前記検索履歴に含まれているか否かを判定し、
前記検索が前記検索履歴に含まれている場合、前記検索者のセキュリティに関する評価を下げる、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする付記５又は６記載の評価方法。
（付記８）
ネットワークを介して公開されている情報に含まれている個人を特定する情報を検索条件に含む検索が前記検索履歴に含まれているか否かを判定し、
前記検索が前記検索履歴に含まれている場合、前記検索者のセキュリティに関する評価を下げる、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする付記５乃至７いずれか一項記載の評価方法。
（付記９）
検索者によるデータベースの検索履歴に基づき、前記検索者のセキュリティに関する評価を行う評価装置であって、
ニュース情報に含まれる個人を特定する情報を前記ニュース情報の発表日時に対応付けて記憶する第１の記憶部を参照して、いずれかの前記ニュース情報の発表より後に当該ニュース情報に含まれる個人を特定する情報を検索条件に含む検索が前記検索履歴に含まれているか否かを判定する判定部と、
前記検索が前記検索履歴に含まれている場合、前記検索者のセキュリティに関する評価を下げる評価部と、
を有することを特徴とする評価装置。
（付記１０）
検索者によるデータベースの検索履歴に基づき、前記検索者のセキュリティに関する評価を行う評価装置であって、
発表されたニュース情報に含まれる個人を特定する情報を記憶する第１の記憶部を参照して、いずれかの前記ニュース情報に含まれる個人を特定する情報を検索条件に含む検索が前記検索履歴に含まれているか否かを判定する判定部と、
前記検索が前記検索履歴に含まれている場合、前記検索者のセキュリティに関する評価を下げる評価部と、
を有することを特徴とする評価装置。
（付記１１）
前記判定部は、個人を特定する情報と該個人の住所とを対応付けて記憶する第２の記憶部を参照して、前記検索者の住所と一部が共通する住所に対応付けられている個人を特定する情報を検索条件に含む検索が前記検索履歴に含まれているか否かを判定し、
前記評価部は、前記検索が前記検索履歴に含まれている場合、前記検索者のセキュリティに関する評価を下げる、
ことを特徴とする付記９又は１０記載の評価装置。
（付記１２）
前記判定部は、ネットワークを介して公開されている情報に含まれている個人を特定する情報を検索条件に含む検索が前記検索履歴に含まれているか否かを判定し、
前記評価部は、前記検索が前記検索履歴に含まれている場合、前記検索者のセキュリティに関する評価を下げる、
ことを特徴とする付記９乃至１１いずれか一項記載の評価装置。
【符号の説明】
【０１３０】
１            評価システム
１０          評価装置
１１          業務ユーザ情報収集部
１２          検索履歴取得部
１３          判定部
１４          評価更新部
１５          評価履歴生成部
１６          警告出力部
２０          顧客管理システム
２１          顧客ＤＢ
２２          検索履歴記憶部
２３          業務ユーザ情報記憶部
３０          信用情報機関側システム
３１          信用情報管理部
４０          ＳＮＳ
５０          ニュース原稿情報管理システム
５１          ニュース原稿情報記憶部
６０          ニュース番組進行情報管理システム
６１          ニュース番組進行情報記憶部
７０          管理者端末
１００        ドライブ装置
１０１        記録媒体
１０２        補助記憶装置
１０３        メモリ装置
１０４        ＣＰＵ
１０５        インタフェース装置
１１１        業務ユーザ評価テーブル
１１２        担当エリア履歴テーブル
１１３        検索評価テーブル
１１４        業務ユーザ評価履歴テーブル
１１５        警告テーブル
１１６        芸能人名記憶部
Ｂ            バス
Ｎ１          ネットワーク
【図１】
2017204055.tif 000003
【図２】
2017204055.tif 000004
【図３】
2017204055.tif 000005
【図４】
2017204055.tif 000006
【図５】
2017204055.tif 000007
【図６】
2017204055.tif 000008
【図７】
2017204055.tif 000009
【図８】
2017204055.tif 000010
【図９】
2017204055.tif 000011
【図１０】
2017204055.tif 000012
【図１１】
2017204055.tif 000013
【図１２】
2017204055.tif 000014
【図１３】
2017204055.tif 000015
【図１４】
2017204055.tif 000016
【図１５】
2017204055.tif 000017
【図１６】
2017204055.tif 000018
【図１７】
2017204055.tif 000019
【図１８】
2017204055.tif 000020
【図１９】
2017204055.tif 000021
【図２０】
2017204055.tif 000022
【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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