(57)【要約】【課題】予め蓄積された電子文書データベースから、属性の関連付けがなされていない文書に対応する属性を適切に検出し推定する電子文書属性検出推定方法、電子文書属性検出推定装置、電子文書属性検出推定プログラム及び記憶媒体を提供することを目的とする。【解決手段】予め蓄積された電子文書データベースから、属性の関連付けがなされていない文書に対応する属性を検出し推定する電子文書属性検出推定方法であって、前記データベースに蓄積された電子文書のうち、前記文書と類似性の高い電子文書を検索する検索手順と、前記検索手順により検索された電子文書の属性毎に、該属性に対する前記文書の類似度と、該属性に対して調整された重要度に対応する閾値とを比較する比較手順と、  前記検索された電子文書の属性毎の類似度が前記閾値を超える場合に、前記電子文書の属性を前記文書の属性として推定する推定手順とを有することにより上記課題を解決する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め蓄積された電子文書データベースから、属性の関連付けがなされていない文書に対応する属性を検出し推定する電子文書属性検出推定方法であって、
前記データベースに蓄積された電子文書のうち、前記文書と類似性の高い電子文書を検索する検索手順と、
前記検索手順により検索された電子文書の属性毎に、該属性に対する前記文書の類似度と、該属性に対して調整された重要度に対応する閾値とを比較する比較手順と、
前記検索された電子文書の属性毎の類似度が前記閾値を超える場合に、前記電子文書の属性を前記文書の属性として推定する推定手順とを有することを特徴とする電子文書属性検出推定方法。
【請求項２】
前記比較手順は、
前記電子文書の属性毎に、属性と調整された重要度とを対応させた調整リストから重要度を取得して、重要度と閾値とを対応させた閾値リストから該取得した重要度に対応する閾値を取得して、前記類似度とを比較することを特徴とする請求項１に記載の電子文書属性検出推定方法。
【請求項３】
ユーザによる前記電子文書の属性に対する重要度の調整に応じて、前記調整リストが更新されることを特徴とする請求項２に記載の電子文書属性検出推定方法。
【請求項４】
前記推定手順は、
前記閾値を超えた前記文書が出力された場合に、前記属性毎に予め設定されたポリシーに基づいて、管理者に前記文書が出力された旨を示す情報を出力することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に電子文書属性検出推定方法。
【請求項５】
前記調整リストは、前記データベースに蓄積された電子文書の属性を学習する際に取得した重要度を属性毎に対応させたリストであることを特徴とする請求項２に記載の電子文書属性検出推定方法。
【請求項６】
予め蓄積された電子文書データベースから、属性の関連付けがなされていない文書に対応する属性を検出し推定する電子文書属性検出推定装置であって、
前記データベースに蓄積された電子文書のうち、前記文書と類似性の高い電子文書を検索する検索手段と、
前記検索手段により検索された電子文書の属性毎、該属性に対する前記文書の類似度と、該属性に対して調整された重要度に対応する閾値とを比較する比較手段と、
前記検索された電子文書の属性毎の類似度が前記閾値を超える場合に、前記電子文書の属性を前記文書の属性として推定する推定手段とを実行することを特徴とする電子文書属性検出推定装置。
【請求項７】
前記比較手段は、
前記電子文書の属性毎に、属性と調整された重要度とを対応させた調整リストから重要度を取得して、重要度と閾値とを対応させた閾値リストから該取得した重要度に対応する閾値を取得して、前記類似度とを比較することを特徴とする請求項６に記載の電子文書属性検出推定装置。
【請求項８】
ユーザによる前記電子文書の属性に対する重要度の調整に応じて、前記調整リストが更新されることを特徴とする請求項７に記載の電子文書属性検出推定装置。
【請求項９】
前記推定手段は、
前記閾値を超えた前記文書が出力された場合に、前記属性毎に予め設定されたポリシーに基づいて、管理者に前記文書が出力された旨を示す情報を出力することを特徴とする請求項６乃至８のいずれか一項に記載の電子文書属性検出推定装置。
【請求項１０】
前記調整リストは、前記データベースに蓄積された電子文書の属性を学習する際に取得した重要度を属性毎に対応させたリストであることを特徴とする請求項７に記載の電子文書属性検出推定装置。
【請求項１１】
予め蓄積された電子文書データベースから、属性の関連付けがなされていない文書に対応する属性を検出し推定する電子文書属性検出推定プログラムであって、
コンピュータを、
前記データベースに蓄積された電子文書のうち、前記文書と類似性の高い電子文書を検索する検索手段と、
前記検索手段により検索された電子文書の属性毎、該属性に対する前記文書の類似度と、該属性に対して調整された重要度に対応する閾値とを比較する比較手段と、
前記検索された電子文書の属性毎の類似度が前記閾値を超える場合に、前記電子文書の属性を前記文書の属性として推定する推定手段として機能させることを特徴とする電子文書属性検出推定プログラム。
【請求項１２】
前記比較手段は、
前記電子文書の属性毎に、属性と調整された重要度とを対応させた調整リストから重要度を取得して、重要度と閾値とを対応させた閾値リストから該取得した重要度に対応する閾値を取得して、前記類似度とを比較することを特徴とする請求項１１に記載の電子文書属性検出推定プログラム。
【請求項１３】
予め蓄積された電子文書データベースから、属性の関連付けがなされていない文書に対応する属性を検出し推定する電子文書属性検出推定プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
コンピュータを、
前記データベースに蓄積された電子文書のうち、前記文書と類似性の高い電子文書を検索する検索手段と、
前記検索手段により検索された電子文書の属性毎に、該属性に対する前記文書の類似度と、該属性に対して調整された重要度に対応する閾値とを比較する比較手段と、
前記検索された電子文書の属性毎の類似度が前記閾値を超える場合に、前記電子文書の属性を前記文書の属性として推定する推定手段として機能させるためのプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１４】
前記比較手段は、
前記電子文書の属性毎に、属性と調整された重要度とを対応させた調整リストから重要度を取得して、重要度と閾値とを対応させた閾値リストから該取得した重要度に対応する閾値を取得して、前記類似度とを比較することを特徴とする請求項１３に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、予め蓄積された電子文書データベースから、属性の関連付けがなされていない文書に対応する属性を検出し推定する電子文書属性検出推定方法、電子文書属性検出推定装置、電子文書属性検出推定プログラム及び記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般的に、企業では、その情報資産は電子文書（以下、単に文書という。）の形で形成され、蓄積され、利用されている。この企業内文書の機密性を考慮し、その機密性に応じて企業文書の取り扱いをコントロールすることは非常に重要である。このような背景のもと、企業文書の取り扱いを制限するための様々な技術が存在する。
【０００３】
例えば、特許文献１に記載されている技術では、類似文書検索技術を利用し、管理のされていない仕係かり文書などの中身を解析して、その属性（例えば、分類、カテゴリ、機密レベル、タイプなどの管理・整理するための属性等）を推定するためのシステムである。類似判定には、類似文書検索エンジンにより挙げられた、類似度を示す信頼度値を予め設定した閾値と比べて、超えていれば類似、超えていなければ非類似として判定している。この判定により、推定対象とした仕掛かり文書の属性を、類似と判定された文書の属性値として推定する。
【０００４】
これにより、管理されていなかった文書に対して、推定した属性値をもとに、アクセス制限規則であるポリシーに則り、アクセス制御等を行うことができる。
【特許文献１】特開２００６−１８５１５３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１等に記載されている技術によれば、類似判定時における閾値を、文書の属性によらず一定に設定するため、運用上不便な点が生じる場合がある。例えば、その文書の属性となる商品Ａテーマが、公開されていない極秘開発中の場合、その商品Ａに関する文書については、開発関係者以外一切知られたくない。このような商品Ａテーマに関する文書として推定された文書に対しては、アクセス権限のないものによるコピー、スキャン、印刷等による外部への流出を厳しくチェックする必要がある。
【０００６】
一方、商品がすでに発売済みであって、機能や性能については公開されている場合、その商品Ｂに関する極秘文書に関するもののみ外部への流出をチェックしたいという場合もある。
【０００７】
上記商品Ａテーマの場合には、類似度を測る閾値を低めに設定して、類似度が低い文書についても広くチェックする必要があるが、商品Ｂテーマの場合には、類似度を測る閾値を高めに設定して、類似度が高い情報のみチェックしたい。このように、類似判定時における閾値を一定に設定せずに、文書の属性毎に文書の属性の重要度に合わせて閾値を変更、調整することにより、例えば管理者に警告メッセージを送る場合にも、必要な場合にのみチェック機能を発揮するよう実運用に合った調整を行い、適切な警告メッセージを送信することが可能となる。
【０００８】
本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、予め蓄積された電子文書データベースから、属性の関連付けがなされていない文書に対応する属性を適切に検出し推定する電子文書属性検出推定方法、電子文書属性検出推定装置、電子文書属性検出推定プログラム及び記憶媒体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】
【０００９】
上記の課題を解決するために本発明では、次に述べる各手段を講じたことを特徴とするものである。
【００１０】
本発明は、予め蓄積された電子文書データベースから、属性の関連付けがなされていない文書に対応する属性を検出し推定する電子文書属性検出推定方法であって、前記データベースに蓄積された電子文書のうち、前記文書と類似性の高い電子文書を検索する検索手順と、前記検索手順により検索された電子文書の属性毎に、該属性に対する前記文書の類似度と、該属性に対して調整された重要度に対応する閾値とを比較する比較手順と、前記検索された電子文書の属性毎の類似度が前記閾値を超える場合に、前記電子文書の属性を前記文書の属性として推定する推定手順とを有する。
【００１１】
また、上記課題を解決するための手段として、本発明は、予め蓄積された電子文書データベースから、属性の関連付けがなされていない文書に対応する属性を検出し推定する電子文書属性検出推定装置であって、前記データベースに蓄積された電子文書のうち、前記文書と類似性の高い電子文書を検索する検索手段と、前記検索手段により検索された電子文書の属性毎、該属性に対する前記文書の類似度と、該属性に対して調整された重要度に対応する閾値とを比較する比較手段と、前記検索された電子文書の属性毎の類似度が前記閾値を超える場合に、前記電子文書の属性を前記文書の属性として推定する推定手段とを実行する。
【００１２】
更に、上記課題を解決するための手段として、本発明は、上記電子文書属性検出推定方法での手順を、コンピュータに実行させるプログラム、コンピュータに読み取り可能な記憶媒体とすることもできる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、予め蓄積された電子文書データベースから、属性の関連付けがなされていない文書に対応する属性を適切に検出し推定する電子文書属性検出推定方法、電子文書属性検出推定装置、電子文書属性検出推定プログラム及び記憶媒体を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
次に、本発明を実施するための最良の形態について図面と共に説明する。
【００１５】
図１は、第１システム１０１の概略構成例を示す図である。図１に示すシステム１０１は、電子文書属性検出推定装置１０、管理者端末２０、複合機３０−１、文書管理ＤＢ（データベース）や文書管理装置等としてのファイルサーバ４０とがＬＡＮ等のネットワーク（有線または無線の別は問わない）によって接続されることにより構成されている。なお、複合機３０−１は、少なくともスキャナ及びプロッタを備え、プリンタ、コピー、及びスキャナ等の複数の画像処理を可能とする。また、文書属性検出推定装置１０、管理者端末２０等は、同一の企業内またはオフィス内等、情報の機密性が保持されるべき空間内において構成されるものとする。
【００１６】
文書属性検出推定装置１０は、通信ネットワークを介して外部より取得される複数の文書学習プログラム群から構成される文書学習連携プログラム４１から文書属性学習プログラム１１をインストールする。また、文書属性検出推定装置１０は、通信ネットワークを介して接続されるファイルサーバ４０の文書管理ＤＢ等より各種文書データを取得し、文書属性学習データプログラム１１を用いて解析し、その結果生成される各種データを属性特徴ベースＤＢ１２−１に出力する。この文書属性学習プログラム１１及び属性特徴ベースＤＢ１２−１によりコンテンツ解析エンジン１６−１が構成される。
【００１７】
また、文書属性検出推定装置１０は、文書属性推定プログラム１３−１を用いて、属性特徴ベースＤＢ１２−１により得られる各種属性の特徴情報及び予め設定されるポリシー１４−１を参照する。これらの情報をもとに、文書属性検出推定装置１０は、通信ネットワークを介して外部に設けられた複合機３０−１より得られる解析対象文書３１−１に適応する属性を推定させ、推定により得られる解析結果１５を出力する。
【００１８】
なお、文書属性検出推定装置１０は、解析結果１５の結果をもとに、ポリシー１４−１に設定されたポリシー情報に則り、解析対象文書３１−１が出力された旨の警告情報等を通信ネットワークを介して外部に接続されるコンピュータ装置である管理者端末２０等に送信する。
【００１９】
管理者端末２０は、文書属性検出推定装置１０より、送信された警告情報等を取得し、表示等することができる。
【００２０】
図２は、電子文書属性検出推定装置１０のハードウェア構成例を示す図である。図２において、まず、電子文書属性検出推定装置１０は、コンピュータ装置であって、それぞれバスＢで相互に接続されている入力装置５１と、出力装置５２と、ドライブ装置５３と、補助記憶装置５４と、メモリ装置５５と、演算処理装置５６と、及びインターフェース装置５７とで構成される。
【００２１】
入力装置５１は、キーボードやマウス等で構成され、各種信号を入力するために用いられる。出力装置５２はディスプレイ装置等で構成され、各種ウインドウやデータ等を表示するために用いられる。インターフェース装置５７は、モデム、ＬＡＮカード等で構成されており、ネットワーク３に接続するために用いられる。
【００２２】
電子文書属性検出推定装置１０は、このインターフェース装置５７によってネットワーク３を介して外部に設けられファイルサーバ４０等より各種文書データを取得する。また、電子文書属性検出推定装置１０は、取得した各種文書データからコンテンツ解析エンジン１６−１として構成される文書属性学習プログラム１１によって属性特徴ベースＤＢ１２−１を生成する。
【００２３】
また、電子文書属性検出推定装置１０は、インターフェース装置５７によってネットワーク３を介して外部に設けられた複合機３０−１より解析対象となる文書を取得する。さらに、電子文書属性検出推定装置１０は、ネットワーク３を介して外部に設けられた管理者端末２０に対して、解析対象となる文書が出力された旨の情報等を送信する。
【００２４】
本実施形態に係る文書属性学習プログラム１１及び文書属性推定プログラム１３−１は、電子文書属性検出推定装置１０を制御する各種プログラムの少なくとも一部である。文書属性学習プログラム１１や文書属性推定プログラム１３−１は、例えば記憶媒体５８の配布やネットワーク３からのダウンロード等によって提供される。また、文書属性学習プログラム１１や文書属性推定プログラム１３−１を記憶した記憶媒体５８は、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等のように情報を光学的、電気的或いは磁気的に記憶する記憶媒体、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等のように情報を電気的に記憶する半導体メモリ等、様々なタイプの記憶媒体を用いて提供することができる。
【００２５】
また、文書属性学習プログラム１１や文書属性推定プログラム１３−１を記憶した記憶媒体５８がドライブ装置５３にセットされると、文書属性学習プログラム１１や文書属性推定プログラム１３−１は、記憶媒体５８からドライブ装置５３を介して補助記憶装置５４にインストールされる。
【００２６】
更に、文書属性学習プログラム１１や文書属性推定プログラム１３−１は、ネットワーク３からダウンロードされ、インターフェース装置５７を介して補助記憶装置５４にインストールされてもよい。
【００２７】
電子文書属性検出推定装置１０は、インストールされた文書属性学習プログラム１１や文書属性推定プログラム１３−１を格納すると共に、必要なファイル、データ等を格納する。メモリ装置５５は、起動時に補助記憶装置５４から文書属性学習プログラム１１や文書属性推定プログラム１３−１を読み出して格納する。そして、演算処理装置５６は、メモリ装置５５に格納された文書属性学習プログラム１１にしたがって、コンテンツ解析エンジン１６−１として属性特徴ベースＤＢ１２−１の生成処理を行い、また、文書属性推定プログラム１３−１にしたがって、後述するような各種処理を実現している。
【００２８】
次に、第２システムの概略構成例について説明する。第２システム１０２は、第１システム１０１と比較すると、複合機が電子文書属性検出推定装置１０内に設けられている構成である。
【００２９】
図３は、第２システム１０２の概略構成例を示す図である。図３に示す概略構成例おいて、文書属性学習・推定複合機６０は、文書属性学習プログラム１１、属性特徴ベースＤＢ１２−２、文書属性推定プログラム１３−２、複合機３０−２、コピー・スキャン・ファクシミリアプリ６１により構成されている。なお、複合機３０−２は、少なくともスキャナ及びプロッタを備え、プリンタ、コピー、及びスキャナ等の複数の画像処理を可能とする。
【００３０】
文書属性学習・推定複合機６０は、通信ネットワークを介して外部に設けられたファイルサーバ４０に接続して、ファイルサーバ４０の文書管理ＤＢ等より各種文書データを取得する。また、文書属性学習・推定複合機６０は、文書属性学習プログラム１１を用いて、各種文書データの取得要求を行い、取得した各種文書データを解析し、その結果生成される各種データを属性特徴ベースＤＢ１２−２に出力する。この文書属性学習プログラム１１及び属性特徴ベースＤＢ１２−２によりコンテンツ解析エンジン１６−２が構成される。
【００３１】
また、文書属性学習・推定複合機６０は、文書属性推定プログラム１３−２を用いて、属性特徴ベースＤＢ１２−２により得られる各種属性の特徴情報及び予めポリシー１４−１に設定されるポリシー情報を参照する。そして、文書属性学習・推定複合機装置６０は、コピー・スキャン・ファクシミリアプリ６１を介して複合機３０−２から得られる解析対象文書３１−２に適応する属性を推定させ、推定により得られる解析結果１５を出力する。
【００３２】
なお、文書属性学習・推定複合機６０は、解析結果１５の結果をもとに、ポリシー１４−１に設定されたポリシー情報に則り、解析対象文書３１−２が出力された旨の情報等をコピー・スキャン・ファクシミリアプリ６１を介して、解析対象文書３１−２を出力したユーザに対して複合機３０−２の画面上で警告情報等を発信する。
【００３３】
図４は、文書属性学習・推定複合機６０のハードウェア構成例を示す図である。図４において、文書属性学習・推定複合機装置６０は、コンピュータ装置であって、それぞれバスＢで相互に接続されている入力装置５１と、出力装置５２と、ドライブ装置５３と、補助記憶装置５４と、メモリ装置５５と、演算処理装置５６と、及びインターフェース装置５７とで構成される。
【００３４】
入力装置５１は、キーボードやマウス等で構成され、各種信号を入力するために用いられる。出力装置５２はディスプレイ装置等で構成され、各種ウインドウやデータ等を表示するために用いられる。インターフェース装置５７は、モデム、ＬＡＮカード等で構成されており、ネットワークに接続するために用いられる。
【００３５】
文書属性学習・推定複合機６０は、このインターフェース装置５７によってネットワーク４を介して外部に設けられたファイルサーバ４０等より各種文書データを取得する。また、文書属性学習・推定複合機６０は、取得した各種文書データからコンテンツ解析エンジン１６−２として構成される文書属性学習プログラム１１により属性特徴ベースＤＢ１２−２を生成する。
【００３６】
本実施形態に係る文書属性学習プログラム１１、文書属性推定プログラム１３−２、及びコピー・スキャン・ファクシミリアプリ６１は、文書属性学習・推定複合機装置６０を制御する各種プログラムの少なくとも一部である。文書属性学習プログラム１１、文書属性推定プログラム１３−２、及びコピー・スキャン・ファクシミリアプリ６１は、例えば記憶媒体５８の配布やネットワーク４からのダウンロード等によって提供される。また、文書属性学習プログラム１１、文書属性推定プログラム１３−２、コピー・スキャン・ファクシミリアプリ６１を記憶した記憶媒体５８は、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等のように情報を光学的、電気的或いは磁気的に記憶する記憶媒体、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等のように情報を電気的に記憶する半導体メモリ等、様々なタイプの記憶媒体を用いて提供することができる。
【００３７】
また、文書属性学習プログラム１１、文書属性推定プログラム１３−２、及びコピー・スキャン・ファクシミリアプリ６１を記憶した記憶媒体５８がドライブ装置５３にセットされると、文書属性学習プログラム１１、文書属性推定プログラム１３−２、及びコピー・スキャン・ファクシミリアプリ６１は、記憶媒体５８からドライブ装置５３を介して補助記憶装置１４にインストールされる。また、ネットワーク４からダウンロードされた文書属性学習プログラム１１や文書属性推定プログラム１３−２、及びコピー・スキャン・ファクシミリアプリ６１は、インターフェース装置５７を介して補助記憶装置５４にインストールされる。
【００３８】
文書属性学習・推定複合機６０は、インストールされた文書属性学習プログラム１１、文書属性推定プログラム１３−２、及びコピー・スキャン・ファクシミリアプリ６１を格納すると共に、必要なファイル、データ等を格納する。メモリ装置５５は、起動時に補助記憶装置５４から文書属性学習プログラム１１、文書属性推定プログラム１３−２、及びコピー・スキャン・ファクシミリアプリ６１を読み出して格納する。そして、演算処理装置５６は、メモリ装置５５に格納された文書属性学習プログラム１１にしたがって、コンテンツ解析エンジン１６−２として属性特徴ベースＤＢ１２−２の生成処理を行い、また、文書属性推定プログラム１３−２にしたがって、後述するような各種処理を実現している。
【００３９】
なお、コピー・スキャン・ファクシミリアプリ６１は、複合機３０−２におけるコピー・スキャン・ファクシミリの機能をそれぞれ実行させるためのアプリケーションである。コピー・スキャン・ファクシミリアプリ６１は、文書属性推定プログラム１３−２からの要求により解析対象となる文書（解析対象文書３１−２）を文書属性推定プログラム１３−２に出力する。
【００４０】
次に、文書属性検出推定処理の第１機能構成における学習データを生成する機能について説明する。図５は、第１機能構成における学習データの生成する機能を説明するため図である。
【００４１】
図５に示すように、学習データの元となるデータとして、例えば文書管理装置４０が有するハードディスク等の記憶装置等に、フォルダ等に階層分けされた各種文書が蓄積されている。このとき、電子文書属性検出推定装置１０は、例えば上述したコンテンツ解析エンジン１６−１等を用いて、上記蓄積された各種文書情報を取得し、フォルダ毎の文書の特徴を抽出し、抽出したフォルダ毎の文書の特徴とフォルダ名と関連づけて、例えばコンテンツ解析エンジン１６−１の属性特徴ベースＤＢ１２−１等に蓄積する。
【００４２】
ここで、コンテンツ解析エンジン１６−１について説明する。コンテンツ解析エンジン１６−１は、各種文書が属性毎に蓄積、管理されている文書管理装置４０より、例えば複合機等により取得された解析対象文書の属性を推定するための各種文書情報を取得する。
【００４３】
ここでいう属性とは、例えば、様々な情報が文書として管理・整理するときに用いられる分類名、カテゴリ名、フォルダ名等である。一般的に、様々な情報を文書として保存するときには、関連する文書がフォルダ毎にまとめられて分類・整理・管理される。このフォルダ毎にまとめられた文書を分類・整理・管理するためのラベル名を関連する文書の属性として考えることができる。したがって、属性は、関連する文書が、例えば、分類、カテゴリ、機密レベル、タイプ等に分類・整理・管理されるためのラベル（フォルダ）名として考えることができる。
【００４４】
コンテンツ解析エンジン１６−１は、文書管理装置４０より事前にフォルダ毎に纏められた文書のデータを取得し、取得したデータからフォルダ毎に纏められた文書の特徴を抽出し、抽出したフォルダ毎の文書の特徴と、フォルダ名、すなわちラベル（あるいは属性）とを関連づけて、学習データとして生成する。
【００４５】
上述の内容をより具体的に説明すると、図５に示すように、文書管理装置４０には、学習フォルダ・キャビネットの中に複数の商品テーマ（例えば、商品Ａテーマ，商品Ｂテーマ，…）が存在している。
【００４６】
また、商品Ａテーマのフォルダには、商品Ａの企画書、設計書等の商品Ａに関連する文書が分類され、それぞれ管理されている（商品Ａ企画．ｄｏｃ，商品Ａ設計．ｄｏｃ，…）。同様に、商品Ｂテーマのフォルダには、商品Ｂの企画書、設計書等の商品Ｂに関連する文書が分類され、管理されている（商品Ｂ設計．ｄｏｃ，商品Ａ設計．ｄｏｃ，…）。
【００４７】
コンテンツ解析エンジン１６−１は、文書管理装置４０よりフォルダ毎の文書情報を取得し、フォルダ毎に文書の特徴を抽出して解析する。また、コンテンツ解析エンジン１６−１は、解析結果として得られたフォルダ毎の特徴と属性（フォルダ名、ラベル等）とを関連づけ学習しておく。このようにして、コンテンツ解析エンジン１６−１は、例えば商品Ａテーマ、商品Ｂテーマの文書がフォルダ毎に分類し管理されている場合には、商品Ａテーマ、商品Ｂテーマ毎の文書の特徴を抽出し、フォルダ名である商品Ａテーマと商品Ａテーマの特徴、または、フォルダ名である商品Ｂテーマと商品Ｂテーマの特徴とを関連付けて、例えば、属性特徴ベースＤＢ１２−１等に蓄積することによって事前にデータ化する等により学習しておく。なお、上述の解析・抽出・学習方法等は、公知の方法を使用することができる。
【００４８】
次に、図６を用いて、第１機能構成における文書属性プログラム１３−１のモジュール構成を説明する。文書属性推定プログラム１３−１は、以下に説明するように、解析対象文書に対する属性推定依頼を受付け、その属性推定を実施し、属性推定の結果をポリシーに対応させて、ポリシーに基づいた実行を行うプログラムである。
【００４９】
文書属性推定プログラム１３−１は、属性推定依頼受付部７０、属性推定処理部７１、ポリシー判定部７２、ポリシー設定部７３より構成される。
【００５０】
属性推定依頼受付部７０は、複合機３０−１等のクライアントシステムから、解析対象文書３１−１の文書データ、ポリシー判定の材料となるコンテキスト情報(ユーザ情報、オペレーション)を受け取る。文書データは、以下に説明する属性推定処理部７１へ出力し、属性推定処理部７１から解析結果１５を受け取る。その後、解析結果１５とコンテキスト情報をポリシー判定部７２へ出力する。
【００５１】
属性推定処理部７１は、文書属性推定処理を行う制御モジュールである。属性推定処理部７１は、以下のサブモジュールにより文書データをピース分割し、ピースごとに属性推定を実施し、各結果に対する閾値判定を行い、最終結果を出力する。なお、属性推定処理部７１の文書属性推定処理の具体的な処理手順については後述する。
【００５２】
属性推定処理部７１は、以下に示すピース分割部７１−１、文書解析部７１−２、類似度収集部７１−３により構成される。
【００５３】
まず、ピース分割部７１−１は、文書の類似度を判定する単位をより細かい部分に分割して、部分単位でどの文書のどの部分に似ているかを判定する。一部の流用でも検出したいため、解析課程でこの処理を取り入れることができる。この分割の単位がピースである。分割の単位は、例えば、５００文字等の単位の一定長分割、ページ単位分割、段落単位分割（ページイメージ上の空白行などを識別して抽出）、１行単位の分割、文単位の分割等が考えられる。
【００５４】
次に、文書解析部７１−２では、分割した文書（テキスト）を類似文書検索により解析し、解析結果１５として属性及び類似度をＮ位まで抽出する。なお、上記類似文書検索処理の具体的な処理手順については後述する。
【００５５】
次に、類似度収集部７１−３は、分割した文書（ピース）毎の結果、重複する属性のマージ、属性ごとに最高値の類似度を抽出し、閾値判定を行う。なお、上記類似度収集処理の具体的な処理手順については後述する。
【００５６】
次に、閾値管理部７１−４は、閾値リスト８０を管理する。
【００５７】
ポリシー判定部７２は、予め設定されたポリシー１４−１を参照し、属性処理部７１が出力した解析結果１５の属性と、クライアントシステムから受け取った、ユーザ情報、オペレーション等のコンテキスト情報をもとにポリシー判定を行う。また、このポリシー判定結果と付随する警告メール、ログ記録等のアクションを実行する。なお、ポリシー情報の具体的な例については後述する。
【００５８】
ポリシー設定部７３は、ポリシーを設定するユーザインターフェースを有するモジュールである。本実施形態では、例えば、ポリシー設定画面上で閾値の強弱等を設定する機能をサブモジュールである微調整設定部７３−１に持たせる。なお、設定画面の具体的な例については後述する。
【００５９】
微調整設定部７３−１は、ポリシー設定時に属性毎に閾値の強弱等を設定し、ポリシー１４に微調整レベルを記述する。属性推定時に、閾値管理部７１−４はこの微調整レベルを参照する。
【００６０】
上述のモジュールを有することにより、文書属性推定プログラム１３−１は、属性推定を実施し、その属性推定結果をポリシーに対応させて、ポリシーに基づいた実行を行う。
【００６１】
次に、上述した文書属性推定プログラム１３−１の属性推定処理部７１が行う文書属性推定処理について説明する。図７は、第１機能構成における文書属性推定処理を説明するためのフローチャートである。
【００６２】
属性推定処理部７１は、まず閾値リスト８０を閾値管理部７１−４より取得し（Ｓ１）、解析対象文書３１−１を受け付ける（Ｓ２）。
【００６３】
次に、ピース分割部７１−１は、Ｓ２の処理で取得した解析対象文書３１−１のピース分割を行い（Ｓ３）、文書解析部７１−２は、分割された文書ピース毎に、類似文書検索処理により文書解析を行う（Ｓ４）。なお、Ｓ４の文書解析では、文書解析部７１−２は、閾値リスト８０の最低値で足切りを行い、解析結果１５−１として解析結果Ｘを出力する。また、Ｓ４の類似文書検索処理の具体的な処理及び解析結果Ｘの具体的な例については後述する。
【００６４】
次に、類似度収集部７１−３は、予め設定されたポリシー１４−１より微調整レベル９０の内容を取得し（Ｓ５）、類似度収集処理の類似結果を収集し、解析結果１５−３として最終結果Ｙを出力する（Ｓ６）。Ｓ６処理では、微調整レベル９０により属性毎に閾値を再調整することができる。なお、Ｓ６の類似度収集処理の具体的な処理及び最終結果Ｙの具体的な例については後述する。
【００６５】
ここで、本発明にて用いる類似度の閾値の決め方の一例について説明する。図８は、類似度の閾値に対する類似度の正解・誤り分布を示す図である。
【００６６】
類似度の閾値を設定する場合には、例えば予め設定された類似文書検索の分類器等によって類似度の値、分布が異なるため、予めサンプルデータセットにより実験を行う。図８（Ａ）に示すように、類似文書検索のサンプリングにより、期待する属性にヒットする類似度の正解分布と、期待外の属性にヒットする類似度の不正解分布が存在する。したがって、正解が多く、不正解が少なくなるように、例えば、図８（Ａ）のグラフ（３）に位置する基本閾値を設定する。
【００６７】
次に、上述したように、実際には様々な状況に応じた運用を行うため、属性毎に閾値を調整する。この閾値の調整は、予め設定するポリシー１４に規定する、例えば、図８（Ｂ）に示すような、閾値調整リスト７８を作成することができる。
【００６８】
図８（Ｂ）に示すように、閾値調整リスト７８は、属性重要度を示す「高め（８０）」、「やや高め（７５）」、「普通（７０）」、「やや低め（６５）」、「低め（６０）」等の、段階値のみをポリシー１４で指定させる。このように閾値調整リスト７８を指定させることにより、上述の商品Ａテーマについて、例えば「低め」を指定すると、類似する商品Ａテーマの情報に対して流出するより多くの情報を監視の対象とすることができる。また、ポリシー１４に規定する運用の複雑さも回避することが可能となる。
【００６９】
また、閾値調整リスト７８で示す属性重要度に関連して、予め設定される閾値リスト８０の一例について説明する。図９は、閾値リスト８０の一例を示す図である。図９に示すように、閾値リスト８０は、閾値に強弱を付けたリストのことであり、レベルを「＋２（８０）」、「＋１（７５）」、「０（７０）」、「−１（６５）」、「−２（６０）」として設定する。閾値リスト８０に、最低閾値を設けることにより（例えば、図９において「６０」）、後述する類似文書検索処理等において足切りに用いることもできる。
【００７０】
さらに、微調整レベル９０の一例について説明する。図１０は、微調整レベルの一例を示す図である。図１０に示す微調整レベル９０は、ポリシー１４−１で属性毎に閾値を規定するためのレベルのことであり、例えば、「（属性）Ａ→（レベル）−１」「（属性）Ｂ→（レベル）＋２」「（属性）Ｃ→（レベル）＋１」等として設定することができる。微調整レベル９０は、上記閾値調整リスト７８及び閾値リスト８０に対応されている。したがって、例えば微調整レベル９０「属性Ａ→レベル（−１）」と規定されると、属性Ａの閾値は、図９に示す閾値リスト８０に対応し、「６５」と変更させることができる。微調整レベル９０により、属性毎に属性の重要度に合わせた閾値を、運用上容易に変更させることができる。閾値調整リスト７８、閾値リスト８０、微調整レベル９０対応関係については後述する。
【００７１】
なお、本実施形態における閾値の設定では、５つのレベルを設定されているが、本発明においてはこの限りではなく複数のレベルに設定されていればよい。
【００７２】
次に、上述した文書属性推定プログラム１３−１の文書解析部７１−２が行う類似文書検索処理について説明する。図１１は、第１機能構成における類似文書検索処理を説明するためのフローチャートである。
【００７３】
図１１に示す類似文書検索処理では、まず文書解析部７１−２は、ピース分割部７１−１により分割した文書ピースを取得し、また属性特徴ベースＤＢ１２−１より属性毎の文書の特徴を参照し、取得した文書ピース毎に類似文書検索を行い、文書解析を行う（Ｓ１０）。なお、上記類似文書検索は、公知の技術を用いて行っても良いが、例えば特開２００６−１８５１５３に記載の方法を用いることもできる。
【００７４】
次に、文書解析部７１−２は、全ての文書ピースに対して文書解析が終了しているか判断する（Ｓ１１）。文書解析が終了していると判断した場合、解析結果Ｘを生成して（Ｓ１２）、処理を終了する。文書ピース解析が終了していないと判断した場合、文書ピースを１ピース取得する（Ｓ１３）。
【００７５】
次に、文書解析部７１−２は、Ｓ１３処理により取得した１ピースについて、類似文書検索を実施し、ランクＮ位までの類似文書との類似度を取得する（Ｓ１４）。なお、ランクＮ位は、予めシステムパラメータとして決定することができる。
【００７６】
次に、文書解析部７１−２は、Ｓ１４にて取得したＮ位全部について調べたかを判断する（Ｓ１５）。Ｎ位全部について調べていないと判断した場合、ランクレコードを取得する（Ｓ１６）。次に、そのランクレコードの類似度について、閾値リスト８０を閾値管理部７１−４より取得して最低閾値と比較し、最低閾値以上の類似度を有するランクレコードであるかを判断する（Ｓ１７）。
【００７７】
文書解析部７１−２は、ランクレコードの類似度が最低閾値以上であると判断した場合、その類似文書に対応する属性を取得する（Ｓ１８）。また、文書解析部７１−２は、そのランクレコードのピースＩＤ、ランク、属性、類似度を示す解析結果Ｘを、解析結果Ｘ用リストに出力し保存する（Ｓ１９）。
【００７８】
更に、文書解析部７１−２は、Ｓ１７の処理において、ランクレコードの類似度が最低閾値より小さいと判断した場合、そのレコードの足切りを行う（Ｓ１７）。これにより、処理対象のデータを減らして、効率アップを可能とする
また、文書解析部７１−２は、Ｓ１５の処理において、Ｓ１４にて取得したＮ位全部について調べたと判断した場合、Ｓ１１の処理に戻る。
【００７９】
次に、上述した文書属性推定プログラム１３−１の類似度収集部７１−３が行う類似度収集処理について説明する。図１２は、第１機能構成における類似度収集処理を説明するためのフローチャートである。
【００８０】
図１２に示す類似度収集処理では、類似度収集部７１−３は、文書解析部７１−２により出力された解析結果Ｘを取得し、取得した解析結果Ｘについて属性をマージし、類似度は属性毎に最高値を残す（Ｓ２０）。したがって、Ｓ２０の処理では、類似度収集部７１−３は、得られた解析結果１５−２として中間結果Ｙ'を出力する。
【００８１】
次に、類似度収集部７１−３は、出力された中間結果Ｙ'の個々について閾値微調整判定を実施する（Ｓ２１）。次に、中間結果Ｙ'の個々についての閾値微調整判定が終了しているか判断する（Ｓ２２）。類似度収集部７１−３は、閾値微調整判定が終了していると判断した場合、解析結果１５−３として最終結果Ｙを生成して（Ｓ２３）、処理を終了する。
【００８２】
次に、類似度収集部７１−３は、閾値微調整判定が終了していないと判断した場合、中間結果Ｙ'の１レコードを取得する（Ｓ２４）。次に、類似度収集部７１−３は、Ｓ２４処理にて取得したレコードについて属性毎の微調整レベル９０をポリシー１４より取得する（Ｓ２５）。次に、類似度収集部７１−３は、閾値管理部７１−４の閾値リスト８０を参照して、Ｓ２５処理にて取得した属性毎の微調整レベル９０に対応するレベルの閾値を取得する（Ｓ２６）。次に、類似度収集部７１−３は、Ｓ２６にて取得した属性毎の閾値とＳ２４で取得したレコードの属性毎の類似度とを比較し、閾値以上の類似度を有するレコードであるかを判断する（Ｓ２７）。
【００８３】
類似度収集部７１−３は、Ｓ２４処理にて取得したレコードの類似度が閾値以上であると判断した場合、そのレコードの属性、類似度について最終結果Ｙをリスト用に保存する（Ｓ２８）。
【００８４】
更に、類似度収集部７１−３は、Ｓ２７の処理において、Ｓ２４処理にて取得したレコードの類似度が閾値より小さいと判断した場合、そのレコードの足切りを行う（Ｓ２７）。
【００８５】
次に、上述した処理で生成される解析結果１５としての解析結果Ｘ、中間結果Ｙ'、解析結果及びＹについて説明する。図１３は、上述した処理で生成される解析結果Ｘ、中間結果Ｙ'、及び最終結果Ｙについての一例を示す図である。
【００８６】
図１３（Ａ）は、類似文書検索処理により生成される解析結果Ｘの一例である。解析結果Ｘは、分割したピースＩＤ及びランクが示され、ランクレコードには、類似する属性、類似度が示されている。例えば、ピースＩＤ「１」は、１位「Ａ、７０」とあり、ピースＩＤ「１」は、属性Ａに７０％類似していること、また２位以下に該当するものがないことが分かる。ピースＩＤ「２」は、１位「Ｃ、７０」、２位「Ａ、６５」、３位「Ｂ、６０」とあり、ピースＩＤ「２」は、属性Ｃに７０％類似し、属性Ａに６５％類似し、属性Ｂには６０％類似していることがわかる。
【００８７】
上記文書解析結果Ｘは、まず、類似文書検索処理のＳ１４にて類似検索を実施した後、予め設定されたランクＮ位（図１３（Ａ）では「３位」）までの類似する文書との類似度を取得するよう設定されているため、４位以下の類似度は足切りされリスト上には出てこない。また、類似文書検索処理のＳ１７において、閾値リスト８０を参照して、最低閾値（図１３（Ａ）では「６０」）以下の類似度のものは足切りされるよう設定されているため、リストには類似度６０以下のものは出てこない。
【００８８】
図１３（Ｂ）は、類似度収集処理により生成される中間結果Ｙ'の一例である。中間結果Ｙ'は、上記解析結果Ｘの属性をマージし、類似度は属性毎に最高値を残す処理により生成されるため、マージされた属性、属性毎の最高値の類似度が示されている。したがって、中間結果Ｙ'には、解析結果Ｘのマージされた属性、及びその属性における最高値の類似度である「Ｂ、９０」、「Ａ、７０」、「Ｃ、７０」のレコード示されている。
【００８９】
図１３（Ｃ）は、類似度収集処理により生成される最終結果Ｙの一例である。最終結果Ｙには、「Ｂ、９０」「Ａ、７０」と示されている。図１３（Ｂ）に示す中間結果Ｙのリストに「Ｃ、７０」が示されているが、類似度収集処理のＳ２５にて属性毎の微調整レベル９０を取得したことにより、属性Ｃの閾値は「７５」となる。したがってＳ２７の属性別判定により「Ｃ、７０」は振り落とされるため、最終結果Ｙのリストには残らない。
【００９０】
ここで、第１機能構成におけるポリシー１４−１の一例について説明する。図１４は、ポリシー１４−１の一例を示す図である。
【００９１】
図１４（Ａ）に示すように、ポリシー１４−１には、例えば、属性としてのラベル、属性毎の微調整レベルを示す閾値判定基準、操作可能な対象者、操作内容、操作が実行された後の警告等の内容が記載されている。
【００９２】
具体的には、図１４（Ａ）及び図１５（Ａ）に示すように、『ラベルが「商品Ａ」について、閾値判定基準は「低め」であること』であることが、図１５（Ｂ）の記述１４ａに示され、『関係者以外が、コピー、スキャン、印刷、ＦＡＸしたら違反』となることが、図１５（Ｂ）の記述１４ｂで示される。このポリシー１４−１に基づき、図１４（Ｂ）に示すように、「Ｘさん（関係者ではない）にコピーされた」を示す判定結果を得た場合には、商品Ａの管理者に警告メールが出される。
【００９３】
また、上述したポリシー１４−１の記述例について説明する。図１５は、上述したポリシー例をＸＭＬ表記した一例を示す図である。図１５（Ｂ）に示すように、ポリシー１４−１のＸＭＬ１４−２には、上記した記述１４ａは＜Ｒｅｓｏｕｃｅ  ｔｙｐｅ＝"ＬＡＢＥＬ"＞＜ｖａｌｕｅ＞ＰＲＯＪＥＣＴ−Ａ＜／ｖａｌｕｅ＞＜ＴｈｒｅｓｈｏｌｄＬａｖｅｌ＞ＬＯＷＥＲ＜／ＴｈｒｅｓｈｏｌｄＬａｖｅｌ＞と示されている。
【００９４】
また、上記した記述１４ｂは＜Ｕｓｅｒ＞関係者以外＜／Ｕｓｅｒ＞＜Ｏｐｅｒａｔｉｏｎ  ｉｄ＝"ＡＬＬ"／＞と示されている。
【００９５】
この記載にしたがって、ポリシー１４−１の『違反検出時には、商品Ａの管理者に警告メールを出す』ことが、図１５（Ｂ）の記述１４ｃ＜Ｏｂｌｉｇａｔｉｏｎ  ｉｄ＝"ＡＬＡＲＭ＿ＭＡＩＬ"＞＜ａｄｄｒｅｓｓ＞ａａａ＠ｘｘｘ．ｘｘｘ．ｘｘ＜／ａｄｄｒｅｓｓ＞と示されている。
【００９６】
次に、上述したポリシー設定画面の一例について説明する。図１６は、ポリシー設定画面等の一例を示す図である。なお、図１６（Ａ）は、ポリシー設定画面１００のレイアウト構成を示し、図１６（Ｂ）、図１６（Ｃ）は、微調整レベルを調整するためのインターフェース例を示している。
【００９７】
図１６（Ａ）に示すポリシー設定画面１００は、一例として、属性を設定する「分類ラベル」、操作可能な対象者を設定する「操作実行者」、操作内容を設定する「操作種別」、操作後のアクションを設定する「警告方法」、及び微調整レベルを調整する「属性重要度」の各設定領域を有している。設定後、例えば登録ボタンを選択することにより上記設定事項が登録され、ポリシー１４−１に規定される。
【００９８】
図１６（Ａ）に示すように、属性重要度１００−２は、「高め」、「やや高め」、「ふつう」、「やや低め」、「低め」のうち何れか１つをラジオボタンにより選択しているが、本発明においてはこれに限定されるものではなく、例えば図１６（Ｂ）に示すスライダーバー形式１０１や、図１６（Ｃ）に示すダイヤル形式１０２により設定することもできる。なお、文書の属性を管理する者によって、属性重要度１００−２が変更される度に、１４−１の微調整リスト９０は更新される。
【００９９】
また、属性重要度１００−２の「高め」、「やや高め」、「ふつう」、「やや低め」、「低め」は、図８（Ｂ）で説明した、ポリシー１４−１の閾値調整リスト７８「高め（８０）」、「やや高め（７５）」、「ふつう（７０）」、「やや低め（６５）」、「低め（６０）」に対応するよう設定されている。さらに、閾値調整リスト７８と閾値リスト８０とは、重要度において関連付けられ、閾値リスト８０と微調整リスト９０とは、レベルにおいて関連付けられている。
【０１００】
したがって、例えば、図１６に示すポリシー設定画面１００において、分類レベル「商品Ａテーマ」に対して、属性重要度１００−２「ふつう」を選択すると、ポリシー１４−１の閾値調整リスト７８において「ふつう（７０）」と規定される。閾値リスト８０において「閾値７０→レベル０」と設定されているため、ポリシー１４−１の微調整レベル９０には、属性「商品Ａテーマ」→レベル「０」と規定される。したがって、例えば、上述の第１及び後述する第２機能構成における閾値微調整判定において、微調整レベル９０に対応するレベルの閾値を取得する際には、属性「商品Ａテーマ」の閾値は「７０」として取得される。
【０１０１】
このように、ポリシー設定画面１００において、属性重要度１００−２を設けたことにより、属性の重要度に合わせた閾値の設定を容易化する。したがって、予め蓄積している文書の属性を管理する者は、時期により変動する属性の重要度に合わせ、閾値に容易に設定変更させることが可能となる。
【０１０２】
閾値を属性毎に容易に調整可能としたことにより、属性の関連づけがされていない文書の属性を推定する類似度検索を行う際に、属性の重要度に合わせた閾値の調整を可能とする。閾値の調整は、類似する文書の抽出度範囲を容易に変更することを可能とする。したがって、文書の属性を管理する者は、重要度の増した属性については、閾値を低く設定し類似する文書の抽出度範囲を広げ、類似度が低い文書であってもコピー等による外部への流出を厳しく監視することが可能となる、一方、重要度の低くなった属性については、閾値を高く設定し類似する文書の抽出度範囲を狭くして、類似度の高い文書のみ監視対象とすることができる。これによって、日々変動する属性の重要度に合わせた類似度検索を可能とすることができる。
【０１０３】
次に、文書属性検出推定処理の第１機能構成における処理概要について説明する。図１７は、第１機能構成における処理概要の流れを説明するための図である。
【０１０４】
図１７によれば、文書属性推定プログラム１３−１は、複合機３０−１等により属性の不明な、解析対象文書３１−１を受け付けると、解析対象文書３１−１の文書データを取得する。次に、文書属性推定プログラム１３−１は、事前にコンテンツ解析エンジン１６−１により学習した属性毎の文書特徴である「商品Ａテーマ文書の特徴」、「商品Ｂテーマ文書の特徴」と解析対象文書３１−１の文書データとを類似検索し、解析する。この解析から、中間結果Ｙ'が生成される。次に、ポリシー１４−１が参照されて、属性毎の微調整レベル９０が取得される。この微調整レベル９０取得後の属性毎の閾値と、中間結果Ｙ'の文書の類似度が比較判定され、最終結果Ｙが生成される。
【０１０５】
例えば、図１７によれば、ポリシー１４−１に「商品Ａ：低め（類似度６０以上）」、「商品Ｂ：やや高め（類似度７５以上）」と設定されている。中間結果Ｙ'は、「商品Ａテーマ(類似度６５％)」、「商品Ｂテーマ（類似度７０％）」であるため、属性毎の類似度判定により、「商品Ｂテーマ（類似度７０％）」は足切りされ、最終結果Ｙは、「商品Ａ（類似度６５％）」となった。これにより、解析対象文書３１−１は、「商品Ａ（類似度６５％）」と推定される。
【０１０６】
上述したように、第１機能構成によれば、属性の関連付けがされていない文書がコピー機等に印刷等された場合に、属性の関連付けがされていない文書データ（情報）と予め蓄積されている属性の文書特徴との類似解析を行う。この結果、属性の関連付けがされていない文書と類似度の高い文書の属性を、属性の関連付けがされていない文書の属性と推定し、その属性に規定されているポリシーを適用させることができる。属性の関連付けがされていない文書の属性を推定する際に、予め蓄積されている属性の重要度に応じた閾値を変更することにより、属性毎に類似度抽出範囲を調整することを可能とする。これにより、状況に応じて変動する属性の重要度に合わせた文書の属性を推定することができる。したがって、例えば、重要度が低くなった属性の類似度の閾値は高く設定して類似度抽出範囲を狭くし、重要度が高い属性の類似度の閾値は低く設定することにより類似度抽出範囲を広げ、属性の関連付けがされていない文書の属性を適切に推定し、その文書に適用される属性のポリシーに基づいて、運用に合った適切なアクションを行うことが可能となる。
【０１０７】
次に、文書属性検出推定処理の第２機能構成における学習データを生成する機能について説明する。図１８は、第２機能構成における学習データの生成する機能を説明するため図である。
【０１０８】
図１８に示すように、学習データの元となるデータとして、例えば文書管理装置４０が有するハードディスク等の記憶装置等に、フォルダ等に階層分けされた各種文書が蓄積されている。このとき、文書属性学習・推定複合機６０は、例えばコンテンツ解析エンジン１６−２等を用いて、蓄積された各種文書情報を取得し、フォルダ毎の文書の特徴を抽出する。そして、このフォルダ毎の文書の特徴とフォルダ名、すなわち属性と関連づけて、例えば属性特徴ベースＤＢ１２−２等に蓄積する。さらに、このとき、属性毎の類似度判定時の微調整レベル９０（低め、やや高め等）についても併せて蓄積する。この解析方法、学習方法等は公知の方法を使用する。
【０１０９】
次に、図１９を用いて、第２機能構成における文書属性推定プログラム１３−２のモジュール構成を説明する。文書属性推定プログラム１３−２は、第１機能構成で説明した文書属性推定プログラム１３−１とは、ポリシー設定部７３に微調整設定部７３−１がない点及び閾値管理部７１−４がポリシー１４−２を参照しない点が異なる。また、それ以外の同符号の機能については上述した第１機能構成で説明した機能と同様であるため、その説明は省略する。
【０１１０】
次に、上述した文書属性推定プログラム１３−２の属性処理部７１が行う文書属性推定処理について説明する。図２０は、第２機能構成における文書属性推定処理を説明するためのフローチャートである。
【０１１１】
図２０に示す文書属性推定処理では、属性推定処理部７１は、まず閾値リスト８０を閾値管理部７１−４より取得し（Ｓ３０）、解析対象文書３１−２を受け付ける（Ｓ３１）。
【０１１２】
次に、ピース分割部７１−１は、Ｓ３１処理で取得した解析対象文書のピース分割を行い（Ｓ３２）、文書解析部７１−２は、属性特徴ベースＤＢより微調整レベル９０を取得する（Ｓ３３）。
【０１１３】
次に、文書解析部７１−２は、分割された文書ピース毎に、類似文書検索処理により文書解析を行う（Ｓ３４）。Ｓ３４処理では、文書解析部７１−２は、微調整レベル９０の閾値を参照して、解析結果１５−４として解析結果Ｙ''を出力する。なお、Ｓ３４の類似文書検索処理の具体的な処理手順及び解析結果Ｙ''の具体的な例については後述する。
【０１１４】
次に、類似度収集部７１−３は、Ｓ３４処理での類似文書検索処理の類似結果について収集を行い、解析結果１５−３として最終結果Ｙを出力する（Ｓ３５）。なお、Ｓ３５の類似結果収集処理の具体的な処理手順及び最終結果Ｙの具体的な例については後述する。
【０１１５】
次に、上述した文書属性推定プログラム１３−２の文書解析部７１−２が行う類似文書検索処理について説明する。図２１は、第２機能構成における類似文書検索処理を説明するためのフローチャートである。
【０１１６】
図２１に示す類似文書検索処理では、まず文書解析部７１−２は、ピース分割部７１−１により分割された文書ピースを取得し、また属性特徴ベースＤＢ１２−２より属性毎の文書の特徴を参照し、取得した文書ピース毎に類似文書検索を行い、文書解析を行う（Ｓ４０）。なお、上記類似文書検索は、公知の技術を用いて行っても良いが、例えば特開２００６−１８５１５３に記載の方法を用いることもできる。
【０１１７】
次に、文書解析部７１−２は、全ての文書ピースに対して文書解析が終了しているか判断する（Ｓ４１）。文書解析が終了していると判断した場合、解析結果Ｙ''を生成して（Ｓ４２）、処理を終了する。文書ピース解析が終了していないと判断した場合、文書ピースを１ピース取得する（Ｓ４３）。
【０１１８】
次に、文書解析部７１−２は、S４３処理により取得した１ピースについて、類似文書検索を実施し、ランクＮ位までの類似文書との類似度を取得する（Ｓ４４）。なお、ランクＮ位は、予めシステムパラメータとして決定することができる。
【０１１９】
次に、文書解析部７１−２は、Ｓ４４にて取得したＮ位全部について調べたかを判断する（Ｓ４５）。Ｎ位全部について調べていないと判断した場合、ランクレコードを取得する（Ｓ４６）。次に、そのランクレコードの類似度について、閾値リスト８０を閾値管理部７１−４より取得して最低閾値と比較し、最低閾値以上の類似度を有するランクレコードであるかを判断する（Ｓ４７）。
【０１２０】
文書解析部７１−２は、ランクレコードの類似度が最低閾値以上であると判断した場合、その類似文書に対応する属性を取得する（Ｓ４８）。次に、文書解析部７１−２は、ランクレコードについての属性に対応する微調整レベル９０を属性特徴ベースＤＢ１２−２より取得する（Ｓ４９）。次に、文書解析部７１−２は、閾値リスト８０を参照して、ランクレコードの属性毎の微調整レベル９０に対応するレベルの閾値を取得する（Ｓ５０）。
【０１２１】
次に、文書解析部７１−２は、Ｓ５０にて取得した閾値とＳ４６にて取得したランクレコードの属性毎の類似度とを比較し、閾値以上の類似度を有するランクレコードであるかを判断する（Ｓ５１）。
【０１２２】
文書解析部７１−２は、ランクレコードの類似度が閾値以上である場合と判断した場合、ランクレコードのピースＩＤ、ランク、属性、類似度を示す解析結果Ｙ''を、解析結果Ｙ''用リストに出力し保存する（Ｓ５２）。
【０１２３】
更に、文書解析部７１−２は、Ｓ４７の処理において、ランクレコードの類似度が最低閾値より小さいと判断した場合、ランクレコードの足切りを行う（Ｓ４７）。これにより、処理対象のデータを減らして、効率アップを可能とする
更にまた、文書解析部７１−２は、Ｓ５１の処理において、ランクレコードの類似度が閾値より小さい場合と判断した場合、ランクレコードの足切りを行う（Ｓ５１）。
【０１２４】
また、Ｓ４５の処理において、Ｓ４４にて取得したＮ位全部について調べたと判断した場合、Ｓ４１の処理に戻る。
【０１２５】
次に、上述した処理で生成される解析結果Ｙ''について説明する。図２２は、上述した処理で生成される解析結果Ｙ''についての一例を示す図である。
【０１２６】
図２２に示すように、解析結果Ｙ''は、分割したピースＩＤ及びランクが示され、ランクレコードには、類似する属性値、類似度が示されている。例えば、分割したピースＩＤ「１」は、１位「Ａ、７０」とあり、ピースＩＤ「１」は、属性Ａに７０％類似していること、また２位以下に該当するものがないことが分かる。また、ピースＩＤ「２」には、該当するものがないことがわかる。
【０１２７】
上記文書解析結果Ｙ''は、まず、類似文書検索処理のＳ４４にて予め設定されたランクＮ位（図２２では「３位」）までの類似する文書との類似度を取得するよう設定されているため、４位以下の類似度は足切されリスト上には出てこない。また、類似文書研削処理のＳ４７において、閾値リスト８０を参照して、最低閾値（図２２では「６０」）以下の類似度のものは足切りされるよう設定されているため、リストには類似度６０以下のものは出てこない。さらに、Ｓ４９にて属性値に対応する微調整レベル９０を取得し、Ｓ５０にて微調整レベル９０に対応するレベルの閾値を取得し、Ｓ５１にて類似する文書の類似度がこの閾値以上のものリスト上に残る。
【０１２８】
次に、上述した文書属性推定プログラム１３−２の類似度収集部７１−３が行う類似結果収集処理について説明する。図２３は、第２機能構成における類似結果収集処理を説明するためのフローチャートである。
【０１２９】
図２３に示す類似度収集処理では、類似度収集部７１−３は、文書解析部７１−２により生成された解析結果Ｙ''を取得し、解析結果Ｙ''の属性をマージ、類似度は属性毎に最高値を残す（Ｓ６０）。次に、Ｓ６０の処理より最終結果Ｙリストを生成して保存する（Ｓ６１）。
【０１３０】
次に、上述した処理で生成される最終結果Ｙについて説明する。図２４は、上述した処理で生成される最終結果Ｙについての一例を示す図である。
【０１３１】
図２４に示す最終結果Ｙは、解析結果Ｙ''の属性をマージし、類似度は属性毎に最高値を残す処理により生成されるため、解析結果Ｙ''のマージされた属性、及びその属性における最高値の類似度である「Ｂ、９０」、「Ａ、７０」のレコード示されている。
【０１３２】
次に、文書属性検出推定処理の第２機能構成における処理概要について説明する。この構成では、コンテンツ解析エンジン１６−２が、ファイルサーバ文書管理ＤＢ４０に蓄積されている電子文書の属性を学習する際に、電子文書の属性毎に属性の重要度も合わせて学習した場合の構成例である。図２５は、第２機能構成における処理概要の流れを説明するための図である。
【０１３３】
図２５によれば、文書属性推定プログラム１３−２は、複合機３０−２等により属性（ラベル）の不明な解析対象文書３１−２を受け付けると、解析対象文書３１−２の文書データを取得する。次に、文書属性推定プログラム１３−２は、コンテンツ解析エンジン１６−２により学習した属性毎の文書特徴である「商品Ａテーマ文書の特徴」、「商品Ｂテーマ文書の特徴」と属性毎の微調整レベル９０を取得する。次に、解析対象文書３１−２の文書データと属性毎の文書特徴とを類似検索し、解析する。このとき属性毎の微調整レベル９０を参照して、文書データの類似度が比較判定されるため、属性毎の閾値の度合も加味された最終結果Ｙが生成される。この最終結果Ｙより、文書属性推定プログラム１３−２は、解析対象文書３１−２に対する属性（類似度を含む）を判定することができる。
【０１３４】
例えば、図２５によれば、コンテンツ解析エンジン１６−２には「商品Ａテーマ文書の特徴、閾値：低め」「商品Ｂテーマ文書の特徴、閾値：やや高め」がデータとして蓄積されている。微調整レベル９０には、属性毎に「低め（類似度６０以上）」「やや高め（類似度７５以上）」等と設定されている。文書属性推定プログラム１３−２は、解析対象文書３１−２の解析対象文書データ、コンテンツ解析エンジン１６−２及び閾値リスト８０を用いて、類似検索
と解析を行い、最終結果Ｙ（属性Ｂ（類似度９０％））を生成する。これにより、文書属性推定プログラム１３−２は、解析対象文書３１−２は「属性Ｂ（類似度９０％）」と推定される。
【０１３５】
ここで、第２機能構成におけるポリシー１４−２の一例について図を用いて説明する。図２６は、ポリシー１４−２の一例を示す図である。
【０１３６】
図２６（Ａ）に示すように、ポリシー１４−２には、例えば、属性としてのラベル、操作可能な対象者、操作内容、操作が実行された後の警告等の内容が記載されている。具体的には、図２６に示すように、『ラベルが「商品Ａ」の文書について、関係者以外が、コピー、スキャン、印刷、ＦＡＸしたら「違反」』であること、『違反検出時には、商品Ａの管理者に警告メールを出す』等と記載されている。このポリシー１４−２に基づき、図２６（Ｂ）に示すように、「Ｘさん（関係者ではない）にコピーされた」を示す判定結果を得た場合には、商品Ａの管理者に警告メールが出される。
【０１３７】
上述したように、第２機能構成によれば、属性の関連付けがされていない文書がコピー機等に印刷等された場合に、属性の関連付けがされていない文書データ（情報）と予め蓄積されている属性の文書特徴との類似解析を行う。この結果、属性の関連付けがされていない文書と類似度の高い文書の属性を、属性の関連付けがされていない文書の属性と推定し、その属性に規定されているポリシーを適用させることができる。属性の関連付けがされていない文書の属性を推定する際に、予め蓄積されている属性の重要度に応じた閾値に設定することにより、属性毎に類似度抽出範囲を調整することを可能とする。これにより、状況に応じて変動する属性の重要度に合わせた文書の属性を推定することができる。したがって、例えば、重要度が低くなった属性の類似度の閾値は高く設定して類似度抽出範囲を狭くし、重要度が高い属性の類似度の閾値は低く設定することにより類似度抽出範囲を広げ、属性の関連付けがされていない文書の属性を適切に推定し、その文書に適用される属性のポリシーに基づいて、運用に合った適切なアクションを行うことが可能となる。
【０１３８】
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係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。
【図面の簡単な説明】
【０１３９】
【図１】第１システムの概略構成例を示す図である。
【図２】電子文書属性検出推定装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図３】第２システムの概略構成例を示す図である。
【図４】文書属性学習・推定複合機のハードウェア構成例を示す図である。
【図５】第１機能構成における学習データの生成する機能を説明するため図である。
【図６】第１機能構成における文書属性プログラムのモジュール構成を説明するための図である。
【図７】第１機能構成における文書属性推定処理を説明するためのフローチャートである。
【図８】類似度の閾値に対する類似度の正解・誤り分布を示す図である。
【図９】閾値リストの一例を示す図である。
【図１０】微調整レベルの一例を示す図である。
【図１１】第１機能構成における類似文書検索処理を説明するためのフローチャートである。
【図１２】第１機能構成における類似度収集処理を説明するためのフローチャートである。
【図１３】解析結果Ｘ、中間結果Ｙ'、及び最終結果Ｙについての一例を示す図である。
【図１４】ポリシーの一例を示す図である。
【図１５】ポリシー例をＸＭＬ表記した一例を示す図である。
【図１６】ポリシー設定画面等の一例を示す図である
【図１７】第１機能構成における処理概要の流れを説明するための図である。
【図１８】第２機能構成における学習データの生成する機能を説明するため図である。
【図１９】第２機能構成における文書属性推定プログラムのモジュール構成を説明するための図である。
【図２０】第２機能構成における文書属性推定処理を説明するためのフローチャートである。
【図２１】第２機能構成における類似文書検索処理を説明するためのフローチャートである。
【図２２】解析結果Ｙ''についての一例を示す図である。
【図２３】第２機能構成における類似結果収集処理を説明するためのフローチャートである。
【図２４】最終結果Ｙについての一例を示す図である。
【図２５】第２機能構成における処理概要の流れを説明するための図である。
【図２６】ポリシーの一例を示す図である。
【符号の説明】
【０１４０】
１０  電子文書属性検出推定装置
１１  文書属性学習プログラム
１２  属性特徴ＤＢ
１３  文書属性推定プログラム
１４  ポリシー
１６  コンテンツ解析エンジン
２０  管理者端末
３０  複合機
４０  ファイルサーバ
５１  入力装置
５２  出力装置
５３  ドライブ装置
５４  補助記憶装置
５５  メモリ装置
５６  演算処理装置
５７  インターフェース装置
５８  記憶装置
６０  文書属性学習・推定複合機
６１  コピー・スキャン・ファクシミリアプリ
６２  ファイルサーバ
７０  属性確定依頼受付部
７１  属性推定処理部
７２  ポリシー判定部
７３  ポリシー設定部
７８  閾値調整リスト
８０  閾値リスト
９０  微調整リスト
１００  ポリシー設定画面
Ｂ  バス
【図１】
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【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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