(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子メールメッセージから監査対象の特性を検出する装置であって、
前記電子メールメッセージのテキスト情報に基づいて、当該電子メールメッセージの内容の第１の特性情報を取得する第１の取得部と、
前記電子メールメッセージのアドレス情報に基づいて、当該電子メールメッセージの発信人及び宛先人の第２の特性情報であって、当該発信人の特定の種類の特性を示す発信人特性情報と、当該宛先人の当該特定の種類の特性を示す宛先人特性情報とを含む第２の特性情報を取得する第２の取得部と、
前記第１の取得部により取得された前記第１の特性情報を、前記電子メールメッセージが前記監査対象の特性を有するための第１の条件と照合し、かつ、前記第２の取得部により取得された前記第２の特性情報に含まれる前記発信人特性情報と前記宛先人特性情報との関係を、前記電子メールメッセージが他人との関係を利用した行為を当該他人に対して行うという前記監査対象の特性を有するための前記発信人と前記宛先人との関係に関する第２の条件と照合することにより、前記電子メールメッセージが前記監査対象の特性を有しているかどうかを判定する判定部と
を備えた、装置。
【請求項２】
前記第１の取得部及び前記第２の取得部は、それぞれ前記第１の特性情報及び前記第２の特性情報をメモリに記憶し、
前記判定部は、前記第１の特性情報及び前記第２の特性情報が前記メモリに記憶されるのとは非同期に、前記電子メールメッセージが前記監査対象の特性を有しているかどうかを判定する、請求項１の装置。
【請求項３】
前記第１の条件は、前記電子メールメッセージが前記監査対象の特性を有するための複数の条件を組み合わせてなる、請求項１の装置。
【請求項４】
前記判定部は、前記第１の取得部により取得された前記第１の特性情報を、前記電子メールメッセージが前記監査対象の特性を有するための前記第１の条件と照合し、かつ、前記第２の取得部により取得された前記第２の特性情報に含まれる前記発信人特性情報を、前記電子メールメッセージが特定の行為に対する権限に反するという前記監査対象の特性を有するための当該特定の行為に対する前記発信人の権限に関する前記第２の条件と照合することにより、前記電子メールメッセージが前記監査対象の特性を有しているかどうかを判定する、請求項１の装置。
【請求項５】
前記判定部による判定結果に基づいて、前記電子メールメッセージを、前記監査対象の特性に対して予め定められた複数の区分のいずれかに分類する分類部を更に備えた、請求項１の装置。
【請求項６】
前記分類部により前記電子メールメッセージが分類された区分に応じた情報を、当該電子メールメッセージの発信人の属性として登録する登録部を更に備えた、請求項５の装置。
【請求項７】
前記監査対象の特性に対して予め定義されたスケジュールに従い、前記第１の取得部、前記第２の取得部、前記判定部の少なくともいずれか１つが動作するよう制御する制御部を更に備えた、請求項１の装置。
【請求項８】
電子メールメッセージから監査対象の特性を検出する方法であって、
前記電子メールメッセージのテキスト情報に基づいて、当該電子メールメッセージの内容の第１の特性情報を取得するステップと、
ユーザごとに当該ユーザが有する電子メールのアドレス情報と当該ユーザの特性情報とを含む個人情報を、記憶手段から読み込むステップと、
前記記憶手段から読み込まれた前記個人情報を前記電子メールメッセージのアドレス情報に基づいて検索することにより、当該電子メールメッセージの発信人及び宛先人の第２の特性情報であって、当該発信人の特定の種類の特性を示す発信人特性情報と、当該宛先人の当該特定の種類の特性を示す宛先人特性情報とを含む第２の特性情報を取得するステップと、
前記第１の特性情報を、前記電子メールメッセージが前記監査対象の特性を有するための第１の条件と照合し、かつ、前記第２の特性情報に含まれる前記発信人特性情報と前記宛先人特性情報との関係を、前記電子メールメッセージが他人との関係を利用した行為を当該他人に対して行うという前記監査対象の特性を有するための前記発信人と前記宛先人との関係に関する第２の条件と照合することにより、前記電子メールメッセージが前記監査対象の特性を有しているかどうかを判定するステップと
を含む、方法。
【請求項９】
前記判定するステップでの判定結果に基づいて、前記電子メールメッセージを、前記監査対象の特性に対して予め定められた複数の区分のいずれかに分類するステップを更に含む、請求項８の方法。
【請求項１０】
電子メールメッセージから監査対象の特性を検出する装置としてコンピュータを機能させるプログラムであって、
前記コンピュータを、
前記電子メールメッセージのテキスト情報に基づいて、当該電子メールメッセージの内容の第１の特性情報を取得する第１の取得部と、
前記電子メールメッセージのアドレス情報に基づいて、当該電子メールメッセージの発信人及び宛先人の第２の特性情報であって、当該発信人の特定の種類の特性を示す発信人特性情報と、当該宛先人の当該特定の種類の特性を示す宛先人特性情報とを含む第２の特性情報を取得する第２の取得部と、
前記第１の取得部により取得された前記第１の特性情報を、前記電子メールメッセージが前記監査対象の特性を有するための第１の条件と照合し、かつ、前記第２の取得部により取得された前記第２の特性情報に含まれる前記発信人特性情報と前記宛先人特性情報との関係を、前記電子メールメッセージが他人との関係を利用した行為を当該他人に対して行うという前記監査対象の特性を有するための前記発信人と前記宛先人との関係に関する第２の条件と照合することにより、前記電子メールメッセージが前記監査対象の特性を有しているかどうかを判定する判定部と
して機能させる、プログラム。
【請求項１１】
前記第１の取得部及び前記第２の取得部は、それぞれ前記第１の特性情報及び前記第２の特性情報をメモリに記憶し、
前記判定部は、前記第１の特性情報及び前記第２の特性情報が前記メモリに記憶されるのとは非同期に、前記電子メールメッセージが前記監査対象の特性を有しているかどうかを判定する、請求項１０のプログラム。
【請求項１２】
前記第１の条件は、前記電子メールメッセージが前記監査対象の特性を有するための複数の条件を組み合わせてなる、請求項１０のプログラム。
【請求項１３】
前記コンピュータを、
前記判定部による判定結果に基づいて、前記電子メールメッセージを、前記監査対象の特性に対して予め定められた複数の区分のいずれかに分類する分類部として更に機能させる、請求項１０のプログラム。
【請求項１４】
前記コンピュータを、
前記分類部により前記電子メールメッセージが分類された区分に応じた情報を、当該電子メールメッセージの発信人の属性として登録する登録部として更に機能させる、請求項１３のプログラム。
【請求項１５】
前記コンピュータを、
前記監査対象の特性に対して予め定義されたスケジュールに従い、前記第１の取得部、前記第２の取得部、前記判定部の少なくともいずれか１つが動作するよう制御する制御部として更に機能させる、請求項１０のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子メールメッセージの特性を検出する装置及び方法に関する。特に、本発明は、電子メールメッセージから監査対象の特性を検出する装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、電子メールは、企業等の組織にとって中心的なコミュニケーション手段となっている。ところが、電子メールで交換されるメッセージ（電子メールメッセージ）には、組織にとってのリスクとなり得る様々な情報が含まれる可能性が高い。このようなリスクとなり得る情報には、例えば、コンプライアンス違反やモラル違反がある。
【０００３】
そこで、従来から、電子メールを監査する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。この特許文献１では、電子メールを検索条件式との適合度により少なくとも２種以上に分類し、この分類された２種以上の電子メールをその種類に応じた表示内容を表示すると共にクライアント装置又はネットワークの外部の送信先コンピュータに宛先を設定している。
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−２９０４６９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
このように、電子メールを監査して分類することは、従来から行われていた。
しかしながら、電子メールの分類に用いる電子メールメッセージの特性は、特性の種類によっては、メッセージの内容からだけでは精度よく検出できない場合がある。特許文献１の技術は、メッセージの内容しか考慮していないので、電子メールメッセージの特性を精度よく検出できないという問題があった。
【０００６】
本発明の目的は、電子メールメッセージから監査対象の特性を精度よく検出できるようにすることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
かかる目的のもと、本発明は、電子メールメッセージの発信人や宛先人の特性情報も加味して、電子メールメッセージの特性を検出するようにした。即ち、本発明は、電子メールメッセージから監査対象の特性を検出する装置であって、電子メールメッセージのテキスト情報に基づいて、電子メールメッセージの内容の第１の特性情報を取得する第１の取得部と、電子メールメッセージのアドレス情報に基づいて、電子メールメッセージの発信人及び宛先人の少なくともいずれか一方の第２の特性情報を取得する第２の取得部と、第１の取得部により取得された第１の特性情報を、電子メールメッセージが監査対象の特性を有するための第１の条件と照合し、かつ、第２の取得部により取得された第２の特性情報を、電子メールメッセージが監査対象の特性を有するための第２の条件と照合することにより、電子メールメッセージが監査対象の特性を有しているかどうかを判定する判定部とを備えた、装置を提供する。
【０００８】
また、この装置において、第１の取得部及び第２の取得部は、それぞれ第１の特性情報及び第２の特性情報をメモリに記憶し、判定部は、第１の特性情報及び第２の特性情報がメモリに記憶されるのとは非同期に、電子メールメッセージが監査対象の特性を有しているかどうかを判定する、ものであってもよい。
更に、第１の条件は、電子メールメッセージが監査対象の特性を有するための複数の条件を組み合わせてなる、ものであってもよい。
更にまた、監査対象の特性が特定の行為に対する権限に反するという特性である場合に、第２の条件は、特定の行為に対する発信人の権限に関する条件を含む、ものでよい。また、監査対象の特性が他人との関係を利用した行為をその他人に対して行うという特性である場合に、第２の条件は、発信人と宛先人との関係に関する条件を含む、ものでよい。
【０００９】
加えて、この装置は、判定部による判定結果に基づいて、電子メールメッセージを、監査対象の特性に対して予め定められた複数の区分のいずれかに分類する分類部を更に備えた、ものであってよい。
また、分類部により電子メールメッセージが分類された区分に応じた情報を、電子メールメッセージの発信人の属性として登録する登録部を更に備えた、ものであってもよい。
更に、監査対象の特性に対して予め定義されたスケジュールに従い、第１の取得部、第２の取得部、判定部の少なくともいずれか１つが動作するよう制御する制御部を更に備えた、ものであってよい。
【００１０】
また、本発明は、電子メールメッセージから監査対象の特性を検出する方法であって、電子メールメッセージのテキスト情報に基づいて、電子メールメッセージの内容の第１の特性情報を取得するステップと、ユーザごとにユーザが有する電子メールのアドレス情報とユーザの特性情報とを含む個人情報を、記憶手段から読み込むステップと、記憶手段から読み込まれた個人情報を電子メールメッセージのアドレス情報に基づいて検索することにより、電子メールメッセージの発信人及び宛先人の少なくともいずれか一方の第２の特性情報を取得するステップと、第１の特性情報を、電子メールメッセージが監査対象の特性を有するための第１の条件と照合し、かつ、第２の特性情報を、電子メールメッセージが監査対象の特性を有するための第２の条件と照合することにより、電子メールメッセージが監査対象の特性を有しているかどうかを判定するステップとを含む、方法も提供する。
【００１１】
更に、本発明は、電子メールメッセージから監査対象の特性を検出する装置としてコンピュータを機能させるプログラムであって、コンピュータを、電子メールメッセージのテキスト情報に基づいて、電子メールメッセージの内容の第１の特性情報を取得する第１の取得部と、電子メールメッセージのアドレス情報に基づいて、電子メールメッセージの発信人及び宛先人の少なくともいずれか一方の第２の特性情報を取得する第２の取得部と、第１の取得部により取得された第１の特性情報と、第２の取得部により取得された第２の特性情報とを、電子メールメッセージに関連付ける関連付け部として機能させる、プログラムも提供する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、電子メールメッセージから監査対象の特性が精度よく検出できるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための最良の形態（以下、「実施の形態」という）について詳細に説明する。
従来から、企業内に潜む様々なリスクを電子メールメッセージ（以下、単に「電子メール」という）からタイムリーに検出し、そのようなリスクを回避したいという要求がある。
そこで、法律に基づいて策定されている規定や企業独自の規定に対する違反の早期発見を目的として、電子メールの監査が行われる。
ところで、電子メールの監査に関する企業の実際の要求には、次のようなものがある。
第一に、不必要な私的メールがどの程度送受信されているかを知りたいということである。私的メールを削減すれば、サーバの負荷やディスクの使用量も軽減されるからである。また、私的メールは、社員間の勧誘行為や売買行為等の危険性をもたらすことからも好ましくないからである。
【００１４】
第二に、企業内に潜在的に存在する様々なリスクを顕在化させたいということである。
例えば、業務時間中の購買行為には、次のような危険性が潜んでいることが指摘される。まず、企業のメールＩＤを使った私的メールで購買行為を行った場合、購入品の内容によっては、企業イメージを損なうことになってしまう。一方、業務として購買行為を行った場合であっても、購買権限がなければ、コンプライアンス違反の可能性がある。
また、セクシャルハラスメント、パワーハラスメント、ストーカー行為等の危険性が社員間に潜んでいる場合もある。尚、本明細書では、職場での上下関係を利用した嫌がらせのことを「パワーハラスメント」と称する。
更に、業務外の活動に関する危険性が潜んでいる場合もある。例えば、副業のための活動や宗教的な活動である。
更にまた、コンプライアンス違反につながる活動に関する危険性が潜んでいることも考えられる。コンプライアンス違反には、例えば、賄賂、談合等の法律違反行為があり、企業はこのような行為により損失を被ることになる。
こうした要求に応え、本実施の形態では、電子メールの監査により、企業内に潜む様々なリスクを検出する。即ち、本実施の形態では、電子メールにおける監査対象の特性の一例として、企業リスクを例にとり説明する。
【００１５】
まず、本実施の形態が適用されるコンピュータシステムについて説明する。
図１は、本実施の形態が適用されるコンピュータシステムの構成例を示したものである。
図示するように、このコンピュータシステムは、クライアント１０ａ，１０ｂ，１０ｃと、メールサーバ２０とを含む。
このうち、クライアント１０ａ，１０ｂ，１０ｃは、ユーザが電子メールを送信するために用いる端末であり、それぞれに１つのメールアドレスが割り当てられているものとする。このクライアント１０ａ，１０ｂ，１０ｃは、例えば、パーソナルコンピュータによって実現される。尚、図では、クライアント１０ａ，１０ｂ，１０ｃのみを示したが、その台数は３台に限られるものではない。
【００１６】
また、メールサーバ２０は、自ネットワーク内のクライアント１０ａ，１０ｂ，１０ｃから送信された電子メールを一時的に蓄積し、他のネットワークに送信するサーバコンピュータ（ＳＭＴＰサーバ）である。このメールサーバ２０は、メールデータベース（メールＤＢ）２１ａ，２１ｂ，２１ｃと、ジャーナルデータベース（ジャーナルＤＢ）２２と、メール監査プログラム２３と、分類エンジン２４とを含んでいる。また、スケジュール情報記憶部２５と、個人情報記憶部２６と、分類結果記憶部２７とを備える。
【００１７】
メールＤＢ２１ａ，２１ｂ，２１ｃは、メールアドレスごとに設けられ、対応するメールアドレスから送信された電子メールを格納するデータベースである。ここでは、前述の通り、クライアント１０ａ，１０ｂ，１０ｃにそれぞれ１つのメールアドレスが割り当てられているので、メールＤＢ２１ａ，２１ｂ，２１ｃは、それぞれ、クライアント１０ａ，１０ｂ，１０ｃに対して設けられている。
ジャーナルＤＢ２２は、メールＤＢ２１ａ，２１ｂ，２１ｃに格納された電子メールを統合し、例えば送信日時順に蓄積するデータベースである。
【００１８】
メール監査プログラム２３は、このジャーナルＤＢ２２に蓄積された電子メールを読み込み、電子メールを監査し分類するプログラムである。このメール監査プログラム２３は、スケジュール情報記憶部２５に記憶された情報に従い、個人情報記憶部２６に記憶された情報を用いて実行される。そして、メール監査プログラム２３による電子メールの分類結果は、分類結果記憶部２７に出力される。
【００１９】
分類エンジン２４は、メール監査プログラム２３が電子メールを監査する際に使用するエンジンである。この分類エンジン２４は、知識ベース４１ａ，４１ｂ，４１ｃを有しており、電子メールの内容の特性をこの知識ベース４１ａ，４１ｂ，４１ｃを用いて決定する。メール監査プログラム２３は、例えばＡＰＩ（Application Program Interface）を呼び出すことにより分類エンジン２４を使用できるようになっており、その際にどの知識ベースを用いればよいかは、メール監査プログラム２３から分類エンジン２４に対してパラメータとして受け渡される。
【００２０】
ここで、知識ベース４１ａは、電子メールが業務に関係するメール（以下、「公的メール」という）であるか業務に関係しないメール（以下、「私的メール」という）であるかを判定するための公私知識ベースである。また、知識ベース４１ｂは、電子メールが購買行為に関係するメール（以下、「購買メール」という）であるか購買行為に関係しないメール（以下、「非購買メール」という）であるかを判定するための購買知識ベースである。更に、知識ベース４１ｃは、電子メールがハラスメントを行うメール（以下、「ハラスメントメール」という）であるかハラスメントを行わないメール（以下、「非ハラスメントメール」という）であるかを判定するためのハラスメント知識ベースである。
尚、購買行為は、見積もり、注文、支払い等に細分化されるので、これらの細分化された要素ごとに知識ベースを設けてもよい。また、ハラスメントも、セクシャルハラスメント、パワーハラスメント、ストーカー等に細分化されるので、これらの細分化された要素ごとに知識ベースを設けてもよい。更に、公私知識ベース、購買知識ベース、ハラスメント知識ベースという知識ベースの種類もあくまで後述する実施の形態に対応する例示であって、これらと異なる種類の知識ベースを用意してもよい。
【００２１】
スケジュール情報記憶部２５は、メール監査プログラム２３の実行スケジュール等に関するスケジュール情報を記憶する。ここで、実行スケジュールとしては、例えば、毎日、毎週、毎月といった指定や、曜日、特定日による指定が考えられる。
個人情報記憶部２６は、クライアント１０ａ，１０ｂ，１０ｃから電子メールを送信するユーザの個人情報を記憶する。
分類結果記憶部２７は、メール監査プログラム２３による電子メールの分類結果を記憶する。この分類結果記憶部２７に記憶された分類結果は、監査人が必要な調整を行ったり、必要な対応を実施したりするために参照されるものである。従って、分類結果記憶部２７に記憶された分類結果が更新されると、更新された旨が自動的に監査人に通知されるようにしてもよい。
【００２２】
尚、図１では、ジャーナルＤＢ２２に蓄積された電子メールに対して事後的かつ定期的にメール監査を行う構成について示したが、かかるメール監査は、電子メールの送信時にリアルタイムに行うようにしてもよい。その場合、例えば、クライアント１０ａ，１０ｂ，１０ｃとメールサーバ２０との間に設けられた通信機器にて、メール監査を行うことが考えられる。或いは、クライアント１０ａ，１０ｂ，１０ｃが電子メールを送信する際にメール監査を行うようにしてもよい。また、このようにメール監査をリアルタイムに行うようにした場合、スケジュール情報記憶部２５に実行スケジュールを記憶しておく必要はなくなる。
【００２３】
次に、図１に示したメールサーバ２０に含まれる構成のうち、メール監査プログラム２３について説明する。
図２は、メール監査プログラム２３を単体の装置で実行するものとし、その装置をメール監査装置３０としてその機能構成例を示したものである。
図示するように、メール監査装置３０は、情報抽出部３１と、テキスト正規化部３２と、分類情報登録部３３と、個人情報登録部３４と、メール管理情報記憶部３５と、区分情報記憶部３６と、リスク度判定部３７とを備えている。
【００２４】
情報抽出部３１は、ジャーナルＤＢ２２に蓄積された電子メールからテキスト部分（メール内容）及びメールアドレスを抽出する。
テキスト正規化部３２は、情報抽出部３１が抽出した電子メールのテキスト部分について表記のゆれや同一語の認定を行い、表記のゆれをなくしたり異なる語を１つの語に統一したりする。つまり、分類エンジン２４による分類が可能な正規化されたテキストを生成する。尚、ここでは、テキスト正規化部３２をメール監査装置３０内に設けたが、その処理の性質上、分類エンジン２４内に設けるようにしてもよい。
【００２５】
分類情報登録部３３は、個々の分類目的に応じて定められた複数の分類基準のそれぞれを電子メールのテキスト部分が満たすかどうかを示す分類情報を生成し、メール管理情報記憶部３５に登録する。ここで、分類目的には、例えば、購買コンプライアンス違反の検出やハラスメントの検出がある。そして、分類目的に応じた分類基準としては、購買コンプライアンス違反については、公的メールか私的メールかといった基準や、購買メールか非購買メールかといった基準がある。また、ハラスメントについては、公的メールか私的メールかといった基準や、ハラスメントメールか非ハラスメントメールかといった基準がある。本実施の形態では、電子メールの内容の特性情報を取得する第１の取得部の一例として、分類情報登録部３３を設けている。
【００２６】
個人情報登録部３４は、個々の分類目的に応じて必要となる個人情報を個人情報記憶部２６から取り出し、メール管理情報記憶部３５に追加登録する。例えば、購買コンプライアンス違反については、購買権限のあるユーザが電子メールを送信したかどうかが問題となるので、職務に関する情報を取り出して登録する。また、ハラスメントについては、職場での上下関係や性別の相違が問題となるので、職位や性別に関する情報を取り出して登録する。本実施の形態では、電子メールの発信人及び宛先人の少なくともいずれか一方の特性情報を取得する第２の取得部の一例として、個人情報登録部３４を設けている。
【００２７】
メール管理情報記憶部３５は、分類情報登録部３３が生成した分類情報や個人情報登録部３４が取り出した個人情報を電子メールに関連付けたメール管理情報を記憶する。
区分情報記憶部３６は、電子メールを分類する際の分類先である区分に関する区分情報を記憶する。この場合、区分は、個々の分類基準を満たすかどうかの組み合わせのパターンの数だけ設定される。例えば、分類基準が３つであれば、１つの基準を満たすかどうかで２通りの区分があるので、全体の区分の数は８（＝２３）となる。また、分類基準が４つであれば、同様にして、全体の区分の数は１６（＝２４）となる。そして、各区分が示すリスクについて、緊急度の高い方から「即検査」、「警告」、「問題なし」の対処方法が設定されている。
【００２８】
リスク度判定部３７は、メール管理情報記憶部３５に記憶されたメール管理情報を、区分情報記憶部３６に記憶された区分情報と照合することにより、各電子メールがどの区分に分類されるかを判定する。そして、この分類結果を分類結果記憶部２７に出力する。本実施の形態では、電子メールメッセージが監査対象の特性を有しているかどうかを判定する判定部の一例として、また、電子メールを複数の区分のいずれかに分類する分類部の一例として、更には、電子メールが分類された区分に応じた情報を登録する登録部の一例として、リスク度判定部３７を設けている。
【００２９】
尚、図２でも、ジャーナルＤＢ２２に蓄積された電子メールに対して事後的かつ定期的にメール監査を行う構成について示したが、かかるメール監査は、電子メールの送信時にリアルタイムに行うようにしてもよい。その場合、例えば、クライアント１０ａ，１０ｂ，１０ｃからメールサーバ２０へ送信された電子メールが直接、情報抽出部３１に入力される。また、このようにメール監査をリアルタイムに行うようにした場合、スケジュール情報記憶部２５に実行スケジュールを記憶しておく必要はなくなる。
【００３０】
次いで、図２に示したメール監査装置３０の動作について詳細に説明する。
このメール監査装置３０では、まず、情報抽出部３１が、ジャーナルＤＢ２２に蓄積された電子メールを読み込む。その際、例えば、前回の監査時以降に蓄積された電子メールを読み込むようにするとよい。そして、情報抽出部３１は、読み込んだ電子メールからテキスト部分（メール内容）及びメールアドレスを抽出し、抽出した情報をテキスト正規化部３２に受け渡す。
これにより、テキスト正規化部３２は、渡された情報のうち、テキスト部分の正規化を行う。例えば、テキスト内の表記のゆれを解消したり、同一の語が異なる語で記述されている場合に語を統一したりする。この処理の後、テキスト正規化部３２は、分類情報登録部３３に制御を移す。
【００３１】
以下、分類情報登録部３３及び個人情報登録部３４の動作について詳細に述べる。尚、ここでは、企業リスクとして、先に述べた購買コンプライアンス違反とハラスメントを例にとり、電子メールからこれらの企業リスクを検出するものとする。
【００３２】
図３は、これらのリスクとそのリスクに対する対処方法の一例を示した図である。
まず、（ａ）に、購買コンプライアンス違反に関するリスク処理例を示す。
購買コンプライアンス違反に関しては、細分化した分類基準（メール内容に関する分類基準）として、公的メールか私的メールかという基準と、購買メールか非購買メールかという基準とがある。ここで、購買メールには、図示するように見積もりメールや注文メールがある。従って、購買メールか非購買メールかという基準は、更に細分化し、見積もりメールかそうでないか、注文メールかそうでないか、といった基準にしてもよい。また、個人情報に関する分類基準としては、購買部門からの発信か購買部門以外からの発信かという基準がある。
【００３３】
そして、購買コンプライアンス違反に対する対応は、次のようなものとなる。
公的メールかつ購買メールで、購買部門から発信された電子メールは、適切であり、問題がない。しかしながら、公的メールかつ購買メールで、購買部門以外から発信された電子メールは、購買権限違反（コンプライアンス違反）で問題があり、即検査が必要である。また、私的メールかつ購買メールは、発信人が誰であるかに関わらず、企業のメールＩＤを利用した私的購買行為のため、問題がある。購買物品内容や購買取引状況により、企業イメージを損失する可能性があるからである。そこで、この場合は、即検査が必要である。一方、私的メールかつ非購買メールは、発信人が誰であるかに関わらず、企業ルール上、倫理上の問題があるので、警告が必要である。
【００３４】
また、（ｂ）に、ハラスメントに関するリスク処理例を示す。
ハラスメントに関しては、細分化した分類基準（メール内容に関する分類基準）として、公的メールか私的メールかという基準と、ハラスメントメールか非ハラスメントメールかという基準とがある。ここで、ハラスメントメールには、図示するように強制、恐喝、恫喝、性的表現を含むメールがある。従って、ハラスメントメールか非ハラスメントメールかという基準は、更に細分化し、強制メールかそうでないか、恐喝メールかそうでないか、恫喝メールかそうでないか、性的表現を含むメールかそうでないか、といった基準にしてもよい。また、個人情報に関する分類基準としては、発信人が宛先人よりも職位が高いかという基準と、発信人と宛先人の性別が異なるかという基準とがある。
【００３５】
そして、ハラスメントに対する対応は、次のようなものとなる。
公的メールかつハラスメントメールで、発信人が宛先人よりも職位が高い電子メールは、性別に関わらず、パワーハラスメントの可能性があり、即検査が必要である。公的メールかつハラスメントメールで、発信人と宛先人の性別が異なる電子メールは、職位に関わらず、セクシャルハラスメント又はストーカーの可能性があり、即検査が必要である。公的メールかつハラスメントメールで、上記以外の場合は、モラル上の問題があるので、警告が必要である。また、私的メールかつハラスメントメールは、職位及び性別に関わらず、モラル上の問題があるので、警告が必要である。一方、私的メールかつ非ハラスメントメールは、職位及び性別に関わらず、企業ルール上、倫理上の問題があるので、警告が必要である。
【００３６】
ところで、本実施の形態では、図３に示した通り、メール内容に関する分類基準を細分化している。
これは、次のような理由によるものである。
第一に、複雑な条件により電子メールを分類する場合、その複雑な条件に合致する教師メールを揃える必要がある。ところが、分類基準を細分化しなかった場合、そのような教師メールを揃えるのは困難だからである。これに対し、本実施の形態のように分類基準を細分化すれば、教師メールが複雑な条件に完全に合致する必要はない。従って、多彩なパターンの教師メールを容易に揃えることができる。例えば、業務用の発注メールを抽出したい場合、業務用と発注という２つの条件を満たす教師メールを揃えることは困難かもしれない。しかしながら、業務用メールと発注メールを分けてしまえば、それぞれは日常的に交わされているメールであるため、比較的容易に教師メールを揃えることができるのである。
【００３７】
第二に、分類基準を細分化しなかった場合、教師メールとの比較で算出されたスコアに基づき、電子メールは予め設定された幾つかのカテゴリのうちの１つに強制的に分類されてしまう。従って、複雑な条件の場合、正しい分類結果が得られない可能性が高い。これに対し、本実施の形態のように分類基準を細分化すれば、電子メールを単純化したカテゴリに分類してから、最終的な分類結果を得ることになるので、間違った結果になる可能性が低い。例えば、業務用の発注メールを抽出したい場合、業務用／私用メールの分類と見積もり／発注メールの分類とを異なる知識ベースを用いて行うことにより、条件が単純化され、高い認識率となるのである。
【００３８】
更に、ここで、分類情報登録部３３及び個人情報登録部３４で用いる情報について説明しておく。
図４は、図１に示したスケジュール情報記憶部２５に記憶されたスケジュール情報の例を示したものである。このスケジュール情報は、分類情報登録部３３及び個人情報登録部３４にて用いられる。
図示するように、スケジュール情報は、電子メールの分類目的ごとに、重点的に監査を実行すべき発信人の情報と、監査を実行すべきタイミングの情報と、分類で使用する知識ベースの情報と、分類で使用する個人情報の種類とを対応付けたものになっている。
【００３９】
本実施の形態では、既に述べた通り、購買コンプライアンス違反とハラスメントを例にとっているので、分類目的としてこの２つの検出が設定されている。
これら２つの分類目的に対し、重点的に監査すべき発信人としては、「ブラックリスト」と「購買」が指定されている。ここで、「ブラックリスト」とは、後述するリスク度判定部３７の処理により注意人物に設定されているユーザを意味する。また、「購買」は、電子メールの発信に関しシビアな組織の一例である購買部門を意味する。そして、これらを発信人の情報として設定することにより、そのような発信人からの電子メールは例えば毎日全てのリスクについて監査するようにする。
また、タイミングとしては、「購買コンプライアンス違反検出」に対して「Ｄａｉｌｙ」が、「ハラスメント検出」に対して「Ｗｅｅｋｌｙ」が指定されている（或いは、「Ｍｏｎｔｈｌｙ」を指定してもよい）。これは、上記発信人以外のからの電子メールを監査すべきタイミングを指定するものである。つまり、「購買コンプライアンス違反」といった緊急度の高いリスクは毎日監査し、「ハラスメント」といった緊急度が比較的低いリスクは週単位（或いは月単位）で監査するようにしている。
【００４０】
更に、「購買コンプライアンス違反検出」においては、知識ベースとして公私知識ベースと購買知識ベースを使用し、個人情報として発信人の職務の情報が必要であることも定義されている。また、「ハラスメント検出」においては、知識ベースとして公私知識ベースとハラスメント知識ベースを使用し、個人情報として発信人と宛先人の職位及び発信人と宛先人の性別の情報が必要であることも定義されている。
【００４１】
図５は、図１に示した個人情報記憶部２６に記憶された個人情報の例を示したものである。この個人情報は、個人情報登録部３４にて用いられる。
図示するように、個人情報は、メールアドレスと、そのメールアドレスに対応するユーザの職務、職位、性別と、警告回数と、ブラックリストフラグ（図では、「ブラックリスト」と表記）とを対応付けたものになっている。
【００４２】
これらの情報のうち、メールアドレス、職務、職位、性別については、一般に個人情報として管理されているものと同様なので、説明は省略する。
また、警告回数とは、後述するリスク度判定部３７により一定期間内に「警告」と判定された回数を意味する。図では、回数のみを示しているが、「警告」と判定された電子メールの発信日時の情報も保持しており、その発信日時から一定期間が経過すれば警告回数から「１」が減算されるようになっている。
更に、ブラックリストフラグも、後述するリスク度判定部３７による判定結果に基づいて設定されるものである。具体的には、リスク度判定部３７により「即検査」と判定された場合、又は、リスク度判定部３７により一定期間内に「警告」と判定された回数が所定値を超えた場合、「ＯＮ」に設定される。
尚、警告回数やブラックリストフラグは、電子メールが分類される区分に応じた情報の一例である。
【００４３】
このように、スケジュール情報記憶部２５にスケジュール情報が記憶され、個人情報記憶部２６に個人情報が記憶されているものとして、分類情報登録部３３及び個人情報登録部３４の動作について詳細に説明する。
図６は、このときの分類情報登録部３３及び個人情報登録部３４の動作例を示したフローチャートである。
分類情報登録部３３は、まず、スケジュール情報記憶部２５に記憶されたスケジュール情報から、１つの分類目的に対応するレコードを読み込む（ステップ３０１）。そして、読込みが成功したかどうかを判定する（ステップ３０２）。
ここで、読込みが成功しなければ、つまり、読み込むべきレコードがなければ、処理は終了する。
【００４４】
一方、読込みが成功すれば、分類情報登録部３３は、情報抽出部３１が抽出したメールアドレスに対応する発信人が、今回監査すべき発信人であるかどうかを判定する（ステップ３０３）。具体的には、個人情報記憶部２６に記憶された個人情報を、ステップ３０３で抽出したメールアドレスをキーとして検索し、そのメールアドレスを有するユーザの職務及びブラックリストフラグを参照する。そして、職務が「購買」である場合、又は、ブラックリストフラグが「ＯＮ」である場合に、今回監査すべき発信人であると判定する。
【００４５】
ここで、メールアドレスに対応する発信人が今回監査すべき発信人であると判定されれば、次に、現在の日付が監査すべきタイミングであるかどうかを判定する（ステップ３０４）。具体的には、現在の日付が、ステップ３０１で読み込んだレコードに含まれるタイミングにより決まる監査日であるかどうかを判定する。例えば、図６の処理が毎日起動される場合に、タイミングが「Ｄａｉｌｙ」となっていれば、現在の日付は監査日であると判定される。また、図６の処理が毎日起動される場合に、タイミングが「Ｗｅｅｋｌｙ」となっていれば、例えば現在の曜日が監査すべき曜日であるときに限り、現在の日付は監査日であると判定される。
【００４６】
ここで、現在の日付が監査日であると判定されれば、分類情報登録部３３は、ステップ３０１で読み出したレコードに含まれる知識ベースをパラメータとして、スコア計算ＡＰＩを呼び出す（ステップ３０５）。
これにより、スコア計算ＡＰＩは、指定された知識ベースを用いて電子メールのメール内容の特性に関する尤度を算出し、分類情報登録部３３に返す。例えば、購買知識ベースが指定された場合であれば、購買メールである尤度が「Ｘ％」で、非購買メールである尤度が「Ｙ％」である、といった情報を返す。
【００４７】
図７は、電子メールが購買メールか非購買メールかを尤度スコアで示した例である。図では、電子メールのタイトルに対し、購買メールである尤度を「Ｐｕｒｃｈａｓｅ」で示し、非購買メールである尤度を「ＮｏＰｕｒｃｈａｓｅ」で示している。
このような尤度スコアを算出するために、分類エンジン２４に対しては、初回学習プロセスにおいて、学習を行わせる。即ち、まず、購買メールと非購買メールとを含む学習データから多量の特徴語の統計情報を取得する。そして、購買メールである尤度（確率）と非購買メールである尤度（確率）のスコアを算出する関数（ＡＰＩ）を作成する。つまり、変数の最適なパラメータを決定する。例えば、購買メールにおける特徴語の出現頻度や非購買メールにおける特徴語の出現頻度の情報をパラメータとして決定する。そして、この作成された関数（ＡＰＩ）を知識ベースに蓄積する。
これにより、分類エンジン２４は、新たな電子メールのスコアの算出が分類情報登録部３３から指示されると、知識ベースに蓄積された関数（ＡＰＩ）を用いてスコアを算出する。
【００４８】
このようにして分類エンジン２４からスコアが返されると、分類情報登録部３３は、電子メールが各知識ベースに対応する分類基準を満たすかどうかを判定し、その判定結果を示す分類情報をメール管理情報記憶部３５に記憶する（ステップ３０６）。
その後、個人情報登録部３４は、個人情報記憶部２６に記憶された個人情報から、ステップ３０１で読み出したレコードに含まれる種類の個人情報を取り出す（ステップ３０７）。具体的には、情報抽出部３１により抽出されたメールアドレスに対応する職務、職位、性別のうち、ステップ３０１で読み出したレコードに含まれる種類の情報を取り出す。そして、取り出した個人情報をメール管理情報記憶部３５に記憶する（ステップ３０８）。
【００４９】
尚、本実施の形態では、スケジュール情報記憶部２５に記憶されたスケジュール情報に従い、電子メールの監査を行うようにした。これは、分類目的ごとに優先順位等が異なるからである。しかしながら、このような監査実行時期のカスタマイズ機能は、必ず備えなければならないというものではない。
また、本実施の形態では、スケジュール情報記憶部２５に記憶されたスケジュール情報に、分類エンジン２４で使用する知識ベースの種類や、個人情報記憶部２６から取り出すべき個人情報の種類に関する情報も含めるようにした。しかしながら、このような情報をスケジュール情報に含めない構成を採用してもよい。例えば、「購買コンプライアンス違反」や「ハラスメント」といった分類目的が伝えられると、分類エンジン２４が、どの知識ベースを用いればよいかを判断し、その知識ベースを用いてスコアを算出するようにしてもよい。
【００５０】
次に、分類情報登録部３３及び個人情報登録部３４によりメール管理情報記憶部３５に記憶された情報の内容について説明する。
図８は、メール管理情報記憶部３５に記憶されたメール管理情報の一例を示した図である。
図示するように、メール管理情報記憶部３５に記憶される情報は、メールＩＤと、分類情報と、発信人情報と、宛先人情報とを対応付けたものになっている。
ここで、メールＩＤとは、電子メールを一意に識別する情報であり、例えば、ユーザ識別情報に一連番号を付加したものを用いるとよい。
また、分類情報は、メール内容が各分類基準を満たすかどうかを示す情報である。ここでは、分類基準として、公的メールか私的メールか、購買メールか非購買メールか、ハラスメントメールか非ハラスメントメールかを用いているので、基準ごとに電子メールがいずれのタイプのメールに該当するかを記憶する。
【００５１】
更に、発信人情報及び宛先人情報は、それぞれ職務、職位、性別の情報を含む。尚、「未登録」とは、社外のメールアドレスのため、個人情報記憶部２６に個人情報が登録されていないことを示す。また、ここでは、購買コンプライアンス違反及びハラスメントの検出を例にとっているので、これらの検出に最低限必要な個人情報のみを記憶している。しかしながら、最終的にどのような個人情報をどのように用いて電子メールを分類するかは、企業のリスクに対する考え方に応じて決まるものでもある。従って、この時点では必要になるかどうか分からない個人情報を記憶するようにしてもよい。
【００５２】
その後、リスク度判定部３７が、このメール管理情報記憶部３５に記憶された情報に基づいてリスク度を判定し、電子メールを分類することになる。そこで、リスク度判定部３７によるリスク度の判定において用いられる区分情報について説明する。
図９は、区分情報記憶部３６に記憶された区分情報の一例を示したものである。
（ａ）に、購買コンプライアンス違反に関するリスク度を判定するために参照される区分情報の一例を示す。図示するように、私的メールであるか、購買メールであるか、購買部員であるか、の個々の組み合わせに対して、図３に示した対処方法が記憶されている。尚、ここでは、購買権限に関する条件を設定したが、その他の権限に関する条件を設定してもよい。即ち、特定の行為に対する権限に反する電子メールを、その特定の行為に対する発信人の権限に関する条件により検出する、というものであってよい。
【００５３】
また、（ｂ）に、ハラスメントに関するリスク度を判定するために参照される区分情報の一例を示す。図示するように、私的メールであるか、ハラスメントメールであるか、発信人の職位が宛先人の職位よりも高いか、発信人の性別が宛先人の性別と異なるか、の個々の組み合わせに対して、図３に示した対処方法が記憶されている。尚、ここでは、発信人及び宛先人の職位と性別に関する条件を設定したが、その他の属性に関する条件を設定してもよい。即ち、他人との関係を利用した行為を行う電子メールを、発信人と宛先人との関係に関する条件により検出する、というものであってよい。
【００５４】
このように、メール管理情報記憶部３５にメール管理情報が記憶され、区分情報記憶部３６に区分情報が記憶されているものとして、リスク度判定部３７の動作について詳細に説明する。
図１０は、このときのリスク度判定部３７の動作例を示したフローチャートである。
リスク度判定部３７は、まず、メール管理情報記憶部３５に記憶されたメール管理情報から１レコードを読み込む（ステップ３５１）。そして、読込みが成功したかどうかを判定する（ステップ３５２）。
ここで、読込みが成功しなければ、つまり、読み込むべきレコードがなければ、処理は終了する。
【００５５】
一方、読込みが成功すれば、リスク度判定部３７は、読み込んだレコードに含まれる分類情報及び個人情報を取り出す（ステップ３５３）。そして、区分情報記憶部３６に記憶された区分情報を参照して、ステップ３５３で取り出した分類情報及び個人情報に対応する対処方法を特定する（ステップ３５４）。
例えば、図８のメールＩＤ「aaaaa000336699」のメールについては、分類情報としてメール内容が「公的」かつ「購買」であることが記憶されている。従って、区分情報において、私的メールが「×」、購買メールが「○」となっている行を参照する。また、発信人情報として職務が「購買」であることが記憶されている。従って、購買部員が「○」になっている行を参照する。結局、図９（ａ）の区分情報の５行目を参照することになり、対処方法として「問題なし」が取り出される。
また、図８のメールＩＤ「ccccc001020305」のメールについては、分類情報としてメール内容が「公的」かつ「ハラスメント」であることが記憶されている。従って、区分情報において、私的メールが「×」、ハラスメントメールが「○」となっている行を参照する。また、発信人情報として職位が「係長」で性別が「男」であることが記憶され、宛先人情報として職位が「一般」で性別が「男」であることが記憶されている。従って、「発信人職位＞宛先人職位」の欄が「○」、「発信人性別≠宛先人性別」の欄が「×」になっている行を参照する。結局、図９（ｂ）の区分情報の１０行目を参照することになり、対処方法として「即検査」が取り出される。
【００５６】
その後、リスク度判定部３７は、ユーザごとのリスク度を管理するための処理を行う。尚、これ以降に述べるリスク度のカスタマイズ処理は、本実施の形態に対する追加機能であり、必須の処理ではない。
この追加機能を実現する場合、リスク度判定部３７は、まず、対処方法が「即検査」であるかどうかを判定する（ステップ３５５）。
ここで、「即検査」であれば、個人情報記憶部２６におけるブラックリストフラグを、そのメールアドレスを有するユーザが注意人物であることを意味する「ＯＮ」に設定する（ステップ３５６）。
一方、「即検査」でなければ、対処方法が「警告」であるかどうかを判定する（ステップ３５７）。そして、「警告」であれば、個人情報記憶部２６に記憶された警告回数を参照し、一定期間内における警告回数が所定回数を超えたかどうかを判定する（ステップ３５８）。その結果、一定期間内における警告回数が所定回数を超えていれば、個人情報記憶部２６におけるブラックリストフラグを、そのメールアドレスを有するユーザが注意人物であることを意味する「ＯＮ」に設定する（ステップ３５６）。また、ステップ３５７で「警告」でなかった場合、又は、ステップ３５８で所定回数を超えていなかった場合は、ブラックリストに関する処理は行わずにステップ３５１へ戻る。
【００５７】
尚、本実施の形態では、分類情報登録部３３及び個人情報登録部３４によるメール管理情報の登録と、メール管理情報に基づく電子メールの特性の検出とは、非同期に行うようにした。これは、新たな条件を追加して電子メールを分類する場合に、これまでの処理結果を再利用し、これまで分類に用いなかった条件だけを追加して分類を行えばよいからである。このように、既に分類済みの結果と複合することにより、容易に新たな分類を行うことができる。また、条件を追加するのではなく、条件の一部を変えて分類する場合も同様である。
【００５８】
また、本実施の形態においては、次のような追加機能を設けてもよい。
そのような追加機能としては、まず、特定の発信人と宛先人の間における調査対象内容に関するリスク度を表示する機能がある。また、特定リスクに関するユーザ関係の割り出し（グループ割り出し）を行って表示する機能もある。更には、特定リスクと個人情報（部署、役職等）の相関関係を表示する機能もある。
【００５９】
最後に、本実施の形態を適用するのに好適なコンピュータのハードウェア構成について説明する。図１１は、このようなコンピュータのハードウェア構成の一例を示した図である。図示するように、コンピュータは、演算手段であるＣＰＵ(Central Processing Unit）１０ａと、Ｍ／Ｂ(マザーボード）チップセット１０ｂを介してＣＰＵ１０ａに接続されたメインメモリ１０ｃと、同じくＭ／Ｂチップセット１０ｂを介してＣＰＵ１０ａに接続された表示機構１０ｄとを備える。また、Ｍ／Ｂチップセット１０ｂには、ブリッジ回路１０ｅを介して、ネットワークインターフェイス１０ｆと、磁気ディスク装置（ＨＤＤ）１０ｇと、音声機構１０ｈと、キーボード／マウス１０ｉと、フレキシブルディスクドライブ１０ｊとが接続されている。
【００６０】
尚、図１１において、各構成要素は、バスを介して接続される。例えば、ＣＰＵ１０ａとＭ／Ｂチップセット１０ｂの間や、Ｍ／Ｂチップセット１０ｂとメインメモリ１０ｃの間は、ＣＰＵバスを介して接続される。また、Ｍ／Ｂチップセット１０ｂと表示機構１０ｄとの間は、ＡＧＰ（Accelerated Graphics Port）を介して接続されてもよいが、表示機構１０ｄがＰＣＩ Ｅｘｐｒｅｓｓ対応のビデオカードを含む場合、Ｍ／Ｂチップセット１０ｂとこのビデオカードの間は、ＰＣＩ Ｅｘｐｒｅｓｓ（ＰＣＩｅ）バスを介して接続される。また、ブリッジ回路１０ｅと接続する場合、ネットワークインターフェイス１０ｆについては、例えば、ＰＣＩ Ｅｘｐｒｅｓｓを用いることができる。また、磁気ディスク装置１０ｇについては、例えば、シリアルＡＴＡ（AT Attachment）、パラレル転送のＡＴＡ、ＰＣＩ（Peripheral Components Interconnect）を用いることができる。更に、キーボード／マウス１０ｉ、及び、フレキシブルディスクドライブ１０ｊについては、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）を用いることができる。
【００６１】
ここで、本発明は、全てハードウェアで実現してもよいし、全てソフトウェアで実現してもよい。また、ハードウェア及びソフトウェアの両方により実現することも可能である。また、本発明は、コンピュータ、データ処理システム、コンピュータプログラムとして実現することができる。このコンピュータプログラムは、コンピュータにより読取り可能な媒体に記憶され、提供され得る。ここで、媒体としては、電子的、磁気的、光学的、電磁的、赤外線又は半導体システム（装置又は機器）、或いは、伝搬媒体が考えられる。また、コンピュータにより読取り可能な媒体としては、半導体、ソリッドステート記憶装置、磁気テープ、取り外し可能なコンピュータディスケット、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、リジッド磁気ディスク、及び光ディスクが例示される。現時点における光ディスクの例には、コンパクトディスク−リードオンリーメモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、コンパクトディスク−リード／ライト（ＣＤ−Ｒ／Ｗ）及びＤＶＤが含まれる。
【００６２】
このように、本実施の形態では、電子メールの発信人や宛先人に関する情報も、メール内容に関する情報と同じレベルで利用することにより、電子メールを分類するようにした。これにより、従来よりも高度な分類を精度よく行うことが可能となった。
【００６３】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態には限定されない。本発明の精神及び範囲から逸脱することなく様々に変更したり代替態様を採用したりすることが可能なことは、当業者に明らかである。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】本発明の実施の形態が適用されるコンピュータシステムの構成図である。
【図２】本発明の実施の形態におけるメール監査装置の機能構成例を示したブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態で例として用いるリスク処理について説明するための図である。
【図４】本発明の実施の形態で用いるスケジュール情報の例を示した図である。
【図５】本発明の実施の形態で用いる個人情報の例を示した図である。
【図６】本発明の実施の形態における分類情報登録部及び個人情報登録部の動作例を示したフローチャートである。
【図７】本発明の実施の形態で分類エンジンから返される情報の例を示した図である。
【図８】本発明の実施の形態で記録されるメール管理情報の例を示した図である。
【図９】本発明の実施の形態で用いる区分情報の例を示した図である。
【図１０】本発明の実施の形態におけるリスク度判定部の動作例を示したフローチャートである。
【図１１】本発明の実施の形態を適用可能なコンピュータのハードウェア構成を示した図である。
【符号の説明】
【００６５】
２２…ジャーナルＤＢ、２４…分類エンジン、２５…スケジュール情報記憶部、２６…個人情報記憶部、２７…分類結果記憶部、３０…メール監査装置、３１…情報抽出部、３２…テキスト正規化部、３３…分類情報登録部、３４…個人情報登録部、３５…メール管理情報記憶部、３６…区分情報記憶部、３７…リスク度判定部
【図１】
0005046158.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】
0005046158.tif 000008
【図８】
0005046158.tif 000009
【図９】
0005046158.tif 000010
【図１０】
0005046158.tif 000011
【図１１】
0005046158.tif 000012