"ナビゲーションサービスに関する構造型データに含まれる非構造型データを構造型データに変換するデータ構造化装置による非構造型データの構造化処理方法であって、前記データ構造化装置による処理手順が、前記ナビゲーションサービスに関する構造型データから、所定の項目に関する非構造型データである項目情報を抽出するステップと、前記項目情報に含まれる情報要素の記載パターン及び情報要素の記載順に応じて、前記項目情報に含まれる情報要素を抽出する情報要素抽出ステップと、抽出された前記情報要素を構造型データに変換するステップと、を含む非構造型データの構造化処理方法。前記情報要素抽出ステップにおいて、前記情報要素の記載パターンに応じた正規表現による文字列検索により、前記項目情報に含まれる前記情報要素を抽出する請求項1に記載の非構造型データの構造化処理方法。前記情報要素抽出ステップにおいて、前記項目情報を形態素解析して得られる固有名詞と、前記情報要素の記載パターンに基づく特徴語とからなる文字列を検索することにより、前記項目情報に含まれる前記情報要素を抽出する請求項1又は2に記載の非構造型データの構造化処理方法。前記情報要素抽出ステップにおいて、第1の情報要素の記載パターンに基づき当該第1の情報要素を抽出した後、前記項目情報における前記情報要素の前記記載順に応じて、前記第1の情報要素を基点として他の情報要素の抽出を行う請求項1乃至3のいずれか一項に記載の非構造型データの構造化処理方法。前記情報要素抽出ステップにおいて、前記項目情報の情報要素パターンを識別し、識別した前記項目情報の情報要素パターンにおける情報要素の記載パターン及び情報要素の記載順に応じて、前記項目情報に含まれる情報要素を抽出する請求項1乃至4のいずれか一項に記載の非構造型データの構造化処理方法。ここで、携帯端末からナビゲーションサービスを利用する場合は、端末の表示能力画面サイズに限りがあるため、また、利用者の手間を極力省くために、利用者の意図や目的沿った情報のみを選択/強調した形でナビゲーション結果などが表示されることが望ましい。従来の店舗情報DBにおいては、店舗情報はXML等の構造型データであり、店舗情報の各項目情報例えば、アクセス方法、住所、営業予定などは、所定のXMLタグによって規定されている。しかし、項目情報自体は、テキスト形式、即ち非構造型データとして蓄積されているものであって、例えばアクセス方法に関して、最寄りの駅名や駅の出口などの情報は構造化されていない。携帯端末を用いたナビゲーションサービスにおいて、利用者の意図や目的に沿った選択/強調には様々な態様が考えられるが、かかる選択/強調を実現するためには、選択/強調に対して有用となりうる情報を構造型データとして予め用意しておくことが望ましい。このような問題を鑑み、本発明の目的は、ナビゲーションサービスに関する構造型データに含まれる非構造型データから、有用な情報を抽出、洗練し、構造型データへと変換する非構造型データの構造化処理方法を提供することである。本発明に係る非構造型データの構造化処理方法は、ナビゲーションサービスに関する構造型データに含まれる非構造型データを構造型データに変換するデータ構造化装置による非構造型データの構造化処理方法であって、前記データ構造化装置による処理手順が、前記ナビゲーションサービスに関する構造型データから、所定の項目に関する非構造型データである項目情報を抽出するステップと、前記項目情報に含まれる情報要素の記載パターン及び情報要素の記載順に応じて、前記項目情報に含まれる情報要素を抽出する情報要素抽出ステップと、抽出された前記情報要素を構造型データに変換するステップと、を含むものである。本発明による非構造型データの構造化処理方法によれば、ナビゲーションサービスに関する構造型データに含まれる非構造型データから、有用な情報を抽出、洗練し、構造型データへと変換することが可能となる。以降、諸図面を参照しながら、本発明の実施態様を詳細に説明する。図1は、本発明の一実施形態に係るデータ構造化装置を含むシステム全体の構成を示す図である。データ構造化装置1は、データ取得部10と、データ構造化部20と、店舗メタデータDB30とを備えている。また、データ構造化装置1に接続する外部サーバ装置40は、形態素解析部41と駅名DB42とを備えている。なお、本実施形態においては、形態素解析部41と駅名DB42とを、外部サーバ装置40の機能として記載しているが、データ構造化装置1が形態素解析部41と駅名DB42との機能を備えても良いことに留意されたい。データ取得部10は、既存のナビゲーションサービスが提供するAPIを用いて、外部の店舗情報DBより、項目別に記載された店舗情報を取得する。ここで、店舗情報は、例えばXML文書等の構造型データであって、店舗情報の項目とは、例えば、XML文書に含まれる所定のXMLタグなどを示すものである。これ以降、各項目に関するデータ例えばXMLタグで規定されたデータを項目情報と称する。データ構造化部20は、データ取得部10が取得した店舗情報から、有用な非構造型データを含む項目を抽出するとともに、当該項目に関する項目情報から、有用な情報要素例えば、メタ情報を付与可能な数値や単語を取得する。ここで、詳細は後述するが、データ構造化部20は、情報要素の記載パターンに応じた正規表現による文字列検索や、項目情報における情報要素の記載順等に応じて、項目情報に含まれる情報要素を抽出する。また、データ構造化部20は、外部サーバ装置40の形態素解析部41及び駅名DB42を利用し、項目情報を形態素解析して得られる固有名詞と、情報要素の記載パターンに基づく特徴語例えば駅、口など、情報要素検索にとって有用となる単語とからなる文字列を検索することにより、項目情報に含まれる情報要素を抽出することができる。データ構造化部20は、抽出した情報要素を、SemanticWebなどの機械的なデータ解釈に適した構造型データメタデータ、例えばRDF:ResourceDescriptionFrameworkに変換し、店舗メタデータDB30に格納する。ここで、情報要素をメタデータに変換するとは、例えば各情報要素を所定のXMLタグで規定するなど、各情報要素に対して所定のメタ情報を付与することを示すものである。店舗メタデータDB30は、メタデータを格納するとともに、外部のサードパーティに対してメタデータへのアクセスに関するAPIを提供する。外部のサードパーティ事業者は、店舗メタデータDB30が提供するAPIを用いて必要なメタデータを取得し、クライアント端末に対して、例えばWebサービスとして、利用者の意図や目的に沿った選択/強調を行うナビゲーションサービスを提供することができる。図2は、図1に示すデータ構造化装置1の構成をより詳細に示す図である。上述の通り、データ構造化装置1は、データ取得部10と、データ構造化部20と、店舗メタデータDB30とを備え、データ構造化部20は、データ抽出部21と、データ洗練部22と、データ変換部23とを備えている。データ取得部10及び店舗メタデータDB30の処理は上述の通りであり、これ以降、データ構造化部20が備えるデータ抽出部21、データ洗練部22、及びデータ変換部23の各処理について詳述する。データ抽出部21は、データ取得部10が取得した店舗情報から、有用な非構造型データを含む項目を抽出する。例えば、有用な非構造型データを含む項目は、事前にオフラインで定義しておくことができる。図3は、有用な非構造型データを含む項目の一例を示す図である。図3aはアクセス方法に関する項目であり、タグによって項目情報が規定されている。図示の通り、タグで規定される項目情報は、非構造型データではあるが、駅名、出口、移動方法、移動時間、時間単位などの有用な情報要素を含むものである。図3bは住所に関する項目であり、タグによって項目情報が規定されている。図示の通り、タグで規定される項目情報は、非構造型データではあるが、都道府県市町村、番地、建物名、階数などの有用な情報要素を含むものである。図3cは営業予定に関する項目であり、タグによって項目情報が規定されている。図示の通り、タグで規定される項目情報は、非構造型データではあるが、営業日、営業時間などの有用な情報要素を含むものである。データ抽出部21は、異なる店舗情報DB間においてデータ構造項目名、例えばXMLタグの名前にバラつきがある場合にも、例えばXMLのスキーマ定義などを参照することにより、かかるバラつきを吸収することができる。データ抽出部21は、有用な非構造型データを含む項目を抽出すると、当該項目に含まれる項目情報をデータ洗練部22に供給する。データ洗練部22は、データ抽出部22が抽出した項目に含まれる項目情報から、有用な情報要素を抽出する。情報要素とは、例えばある意味を持った数値や単語であって、図3aのアクセス方法場合、駅名、出口、移動方法、移動時間、時間単位など、図3bの住所の場合、都道府県市町村、番地、建物名、階数など、図3cの営業予定の場合、営業日、営業時間などが情報要素の例として挙げられる。データ洗練部22は、情報要素の記載パターンに応じた正規表現による文字列検索や、項目情報における情報要素の記載順等に応じて、項目情報に含まれる情報要素を抽出する。また、データ構造化部20は、外部サーバ装置40の形態素解析部41及び駅名DB42を利用し、項目情報を形態素解析して得られる固有名詞と、情報要素の記載パターンに基づく特徴語例えば駅、口などとからなる文字列を検索することにより、項目情報に含まれる情報要素を抽出することができる。なお、情報要素の取得の詳細については後述するものとする。データ洗練部22は、取得した情報要素をデータ変換部23に供給する。データ変換部23は、データ洗練部22から供給された情報要素を、SemanticWebなどの機械的なデータ解釈に適した構造型データメタデータに変換する。具体的には、データ変換部23は、各情報要素の意味メタ情報を示すタグで各情報要素を規定することにより、各情報要素を構造型データに変換する。ここで、各情報要素の意味を示すタグとは、図3aのアクセス方法の場合、駅名を示す、出口を示す、移動方法を示す、移動時間を示す、時間単位を示すなど、図3bの住所の場合、都道府県市町村を示す、番地を示す、建物名を示す、階数を示すなど、図3cの営業予定の場合、営業日を示す、営業時間を示すなどである。データ変換部23は、変換した構造型データメタデータを店舗メタデータDB30に格納する。これ以降、データ洗練部22による項目情報からの情報要素の取得について詳述する。具体的には、図3a~cに示すアクセス方法、住所、営業予定の各項目順に、データ洗練部22の処理を詳述する。aアクセス方法アクセス方法に関する項目情報からの情報要素の取得には、アクセス方法に関する項目情報の記載内容が一定の法則各情報要素の記載パターンや各情報要素の記載順などにより類型化されていることに着目する。例えば、非特許文献1のAPIから得られるアクセス方法に関する項目情報は、駅名、出口、移動方法、移動時間、時間単位の順で記載されており、また、駅名、出口、移動方法、移動時間、時間単位それぞれの情報要素は、共通の記載パターンで表現されている。なお、一部のアクセス方法に関し、類型化されていない項目情報も存在し得るが、かかる一部アクセス方法の項目情報については、個別に例外処理を定義すればよく、本発明の有効性に影響を与えるものではないことに留意されたい。図4は、アクセス方法に関する項目情報のデータ構造化の一例を示す図である。例えば、タグで規定されるA駅A出口徒歩1分B出口徒歩3分という項目情報は、A駅という駅名に関する情報要素と、A出口B出口という出口に関する情報要素と、徒歩という移動手段に関する情報要素と、13という移動時間に関する情報要素と、分という時間単位に関する情報要素という、複数の情報要素を含んでおり、図4に示すグラフの通り構造化することができる。以下、データ洗練部22による駅名、出口、移動方法、移動時間、時間単位の各情報要素の取得について詳述する。図5は、アクセス方法に関する項目情報から駅名に関する情報要素を取得するフローチャートである。データ洗練部22は、前処理として、、[]、<>など、駅名を強調するための記号をすべて除去しステップS101、前処理を行った項目情報を外部サーバ装置40の形態素解析部41に提供する。次に、データ洗練部22は、形態素解析部41から受信した解析結果に基づく駅名抽出を行うステップS102。具体的には、データ洗練部22は、項目情報を形態素解析して得られる固有名詞と、情報要素の記載パターンに基づく特徴語である駅とからなる文字列を検索する。データ洗練部22は、固有名詞駅となる単語を検索し、該当する単語が検出されると、かかる単語を駅名に関する情報要素として抽出する。また、例えば、三鷹駅が三鷹と省略されている場合など、形態素解析により駅名に関する情報要素が検出されない場合ステップS103のNo、データ洗練部22は、外部サーバ装置40の駅名DB42を照合して駅名に関する情報要素を抽出するステップS104。具体的には、データ洗練部22は、形態素解析により項目情報から得られた固有名詞と、駅名DB42に記憶される駅名との比較を行う。データ洗練部22は、例えば店舗の都道府県等の情報を取得している場合には、当該情報を用いて駅名DB42の検索範囲を狭めることができる。また、データ洗練部22は、駅名DB42から複数の駅名が候補として検出された場合、固有名詞と駅名との文字列の最長一致などに基づいて、1つの駅名を情報要素として選択することができる。なお、固有名詞と駅名との比較や、最長一致法による駅名の選択については、データ洗練部22ではなく、駅名DB42において処理を行い、データ洗練部22は駅名DB42から選択結果のみ受信する態様も可能である。図6は、アクセス方法に関する項目情報から出口に関する情報要素を取得するフローチャートである。データ洗練部22は、前処理として、、[]、<>など、出口を強調するための記号をすべて除去するステップS201。次に、データ洗練部22は、出口に関する情報要素の記載パターンに応じた正規表現により、項目情報に含まれる出口に関する情報要素を抽出するステップS202。例えば、データ洗練部22は、下記の正規表現により出口に関する情報要素を抽出することができる。なお、下記正規表現はあくまで一例を示すものであって、当業者であれば、下記正規表現とは別に、種々の正規表現を作成可能であることに留意されたい。AZd口d番また、例えば、八重洲口といった固有名詞口で表現される出口など、正規表現により出口に関する情報要素が検出されない場合ステップS203のNo、データ洗練部22は、項目情報を形態素解析して得られる固有名詞と、情報要素の記載パターンに基づく特徴語である口とからなる文字列を検索するステップS204。データ洗練部22は、固有名詞口となる単語を検索し、該当する単語が検出されると、かかる単語を出口に関する情報要素として抽出するステップS204。なお、ここで用いる形態素解析の結果については、例えば駅名抽出に関しステップS102で取得した解析結果を用いても良いし、形態素解析部41に項目情報を再度送信し、新たに形態素解析の結果を取得しても良い。図7は、アクセス方法に関する項目情報から移動情報移動方法、移動時間、及び時間単位に関する情報要素を取得するフローチャートである。データ洗練部22は、前処理として、、[]、<>など、移動情報を強調するための記号をすべて除去するステップS301。次に、データ洗練部22は、複数の情報要素を含む移動情報の記載パターンに応じた正規表現により、項目情報から移動情報を抽出するステップS302。例えば、データ洗練部22は、下記の正規表現により複数の情報要素を含む移動情報を抽出することができる。なお、下記正規表現はあくまで一例を示すものであって、当業者であれば、下記正規表現とは別に、種々の正規表現を作成可能であることに留意されたい。bb分データ洗練部22は、複数の情報要素を含む移動情報を取得すると、移動情報における記載順などを基に、移動方法、移動時間、及び時間単位それぞれに関する情報要素を取得するステップS303。例えば、移動時間は一般的にアラビア数字で記載されるため、データ洗練部22は、移動時間第1の情報要素の記載パターンに基づき移動時間を抽出した後、移動情報項目情報における情報要素の記載順に応じて、移動時間を基点として他の情報要素である移動方法及び時間単位の抽出を行うことができる。図5~7においてアクセス方法に関する項目情報から各情報要素を取得する方法を説明したが、1つの項目情報に複数のアクセス方法が記載されていることも考えられる。図8は、複数のアクセス方法を含む項目情報の一例を示す図である。図8のような場合であっても、各アクセス方法の記載は、上述の通り、一定の法則各情報要素の記載パターンや各情報要素の記載順などにより類型化されている。即ち、例えば、各アクセス方法に関する項目情報は、駅名、出口、移動方法、移動時間、時間単位の順で記載されており、また、駅名、出口、移動方法、移動時間、時間単位それぞれの情報要素は、共通のパターンで表現されている。このため、データ洗練部22は、例えば図5~図7に示す処理を複数回繰り返すことにより、複数のアクセス方法それぞれの情報要素を取得することができる。また、2番目以降のアクセス方法について、駅名、出口、移動方法、移動時間、時間単位のうち、省略された情報要素がある場合にも、例えば、省略された第1の情報要素例えば駅名の後に記載されたデータ例えば出口及び移動情報を、直前に記載された第1の情報要素=駅名に関連付けることによって、構造型データを生成することができる。具体的には、例えば図4の項目情報A駅A出口徒歩1分B出口徒歩3分では、2番目のアクセス方法であるB出口徒歩3分に関し、駅名の情報要素第1の情報要素が省略されている。この場合、駅名の後に記載されたデータであるB出口徒歩3分を、直前に記載された第1の情報要素駅名であるA駅に関連付けることによって、構造型データを作成することができる。b住所住所に関する項目情報からの情報要素の取得には、住所に関する項目情報の記載内容が一定の法則各情報要素の記載パターンや各情報要素の記載順などにより類型化されていることに着目する。例えば、一般的な住所は、都道府県市町村、番地、建物名、階数の順で記載されており、また、番地、階数などの情報要素は、共通の記載パターンで表現されている。なお、一部の住所に関し、類型化されていない項目情報も存在し得るが、かかる一部住所の項目情報については、個別に例外処理を定義すればよく、本発明の有効性に影響を与えるものではないことに留意されたい。図9は、住所に関する項目情報のデータ構造化の一例を示す図である。例えば、タグで規定される神奈川県相模原市相模大野3-16-1レガロビルB1,1Fという項目情報は、神奈川県相模原市相模大野という都道府県市町村に関する情報要素と、3-16-1という番地に関する情報要素と、レガロビルという建物名に関する情報要素と、B11Fという階数に関する情報要素という、複数の情報要素を含んでおり、図9に示すグラフの通り構造化することができる。以下、データ洗練部22による都道府県市町村、番地、建物名、階数の各情報要素の取得について詳述する。図10は、住所に関する項目情報から各情報要素を取得するフローチャートである。データ洗練部22は、番地がアラビア数字を用いて記載されることを利用して、番地アラビア数字の前の文字列を都道府県市町村に関する情報要素として抽出するステップS401。なお、都道府県市町村に関する情報要素は、例えば既存の方式によって、都道府県単位や市町村単位など、より細かい情報要素に細分化することが可能だが、本発明ではかかる細分化の詳述は行わない。データ洗練部22は、都道府県市町村に関する情報要素に続くアラビア数字及び記号例えばハイフン-などからなる文字列を、番地に関する情報要素として取得するステップS402。なお、例えば、ハイフン等により複数のアラビア数字が記載されている場合には、先頭のアラビア数字から順に、丁目、番、号などより細かい情報要素に対応させることも可能である。データ洗練部22は、番地に関する情報要素に続く文字列を建物名に関する情報要素として抽出するステップS403。ステップS403で抽出される建物名に関する情報要素には、建物の階数に関する情報要素が含まれる場合もあるため、データ洗練部22は、階B等の階数を示す文字列を正規表現等で抽出するステップS404。なお、階数に関する情報要素が抽出された場合には、データ洗練部22は、建物名に関する情報要素から、階数に関する情報要素に対応する文字列を除外することに留意されたい。c営業予定営業予定に関する項目情報からの情報要素の取得には、営業予定に関する項目情報の記載内容が一定の法則各情報要素の記載パターンや各情報要素の記載順などにより類型化されていることに着目する。例えば、営業予定に関する項目情報は、営業日、営業区分、開店時間、閉店時間、LOラストオーダー時間を含んでおり、また、営業日、営業区分、開店時間、閉店時間、LO時間の情報要素は、共通の記載パターンで表現されている。なお、これ以降、説明の便宜上、開店時間、閉店時間、LO時間を含む総称として、適宜、営業時間という表現を用いるものとする。特に、営業予定に関する項目情報に含まれる情報要素のパターン以下、情報要素パターンは、下記の3つの情報要素パターンに大別される。このような項目情報に含まれる情報要素に関する情報は、情報要素の抽出に有用となる。1情報要素パターン1営業時間のみ例:11:30~翌5:002情報要素パターン2最初に営業日、後続に営業時間例:月~土/17:00~23:30L.O.23:00日祝/17:30~23:00L.O.22:303情報要素パターン3最初に営業区分、後続に営業日、営業時間例:ランチ月~金11:30~14:00ディナー月~土17:00~23:30日祝16:30~22:30なお、一部の営業予定に関し、類型化されていない項目情報も存在し得るが、かかる一部営業予定の項目情報については、個別に例外処理を定義すればよく、本発明の有効性に影響を与えるものではないことに留意されたい。図11は、営業予定に関する項目情報のデータ構造化の一例を示す図である。例えば、タグで規定されるランチ月~金11:00~15:00LO14:00ディナー月~金18:00~23:00LO22:00土日祝18:00~22:00LO21:00という項目情報は、月曜日~日曜日祝日という営業日に関する情報要素と、ランチディナーという営業区分に関する情報要素と、11:0018:0019:00という開店時間に関する情報要素と、15:0023:0022:00という閉店時間に関する情報要素と、14:0022:0021:00というLO時間に関する情報要素という、複数の情報要素を含んでおり、図11に示すグラフの通り構造化することができる。なお、図11において、説明の便宜上、火曜日及び日曜日に関してのみ後続のデータ構造を記載しているが、月曜日水曜日木曜日金曜日については火曜日と同様のデータ構造、土曜日祝日については日曜日と同様なデータ構造を有している点に留意されたい。以下、データ洗練部22による営業日、営業区分、開店時間、閉店時間、LO時間の各情報要素の取得について詳述する。データ洗練部22は、営業予定に関する項目情報の情報要素パターンを識別するステップS501。上述の通り、営業予定に関する項目情報の情報要素パターンは3つのパターンに大別される。データ洗練部22は、項目情報の先頭の文字列を確認することにより、項目情報がどの情報要素パターンに対応するか識別することができる。具体的には、データ洗練部22は、項目情報の先頭文字列が営業時間例えばアラビア数字などを示す場合、項目情報は情報要素パターン1であると識別し、項目情報の先頭文字列が営業日例えば月~日曜日、祝日などを示す場合、項目情報は情報要素パターン2であると識別し、項目情報の先頭文字列が営業区分例えばランチ、ディナーなどを示す場合、項目情報は情報要素パターン3であると識別することができる。次に、データ洗練部22は、識別した情報要素パターンにおける情報要素の記載パターン及び情報要素の記載順に応じて、項目情報に含まれる情報要素を抽出する。まず、データ洗練部22は、営業時間の記載パターンに応じた正規表現による文字列検索により、項目情報から営業時間を抽出するステップS502。これは、営業時間は、情報要素パターン1~3の全てに含まれるためである。ここで、営業情報の記載パターンは、09:00~22:00という時間帯としての形式と、21:00という時刻としての形式との2つの記載パターンが含まれる。ここで、データ洗練部22は、09:00~22:00など時間帯を示す記載パターンからなる文字列を検出すると、先頭の時間を開店時間に関する情報要素として抽出し、末尾の時間を閉店時間に関する情報要素として抽出する。また、データ洗練部22は、21:00など時刻を示す記載パターンからなる文字列を検出すると、当該時刻をLO時間に関する情報要素として抽出する。なお、データ洗練部22は、LO時間の抽出に関しては、ラストオーダーLOL.O.等の文字列を時刻と組み合わせ、組み合わせに該当する文字列が検出することによりLO時間に関する情報要素を抽出することができる。データ洗練部22は、営業時間の抽出後、識別した情報要素パターンに含まれる情報要素の記載パターンに応じた正規表現により、各情報要素を抽出するステップS503。具体的には、データ洗練部22は、識別した情報要素パターンが情報要素パターン2である場合、情報要素パターンに含まれる営業日の記載パターンに応じた正規表現により、営業日に関する情報要素を抽出する。また、データ洗練部22は、識別した情報要素パターンが情報要素パターン3である場合、情報要素パターンに含まれる営業区分及び営業日それぞれの記載パターンに応じた正規表現により、営業区分及び営業日それぞれに関する情報要素を抽出する。なお、データ洗練部22は、識別した情報要素パターンが情報要素パターン1である場合、情報要素パターンには営業時間以外の情報要素が含まれないため、情報要素の抽出を終了する。営業日及び営業区分の抽出に関し、データ洗練部22は、営業予定に関する同義語を考慮した正規表現によって、営業日及び営業区分の抽出を行うことができる。図13は、営業予定に関する同義語リストの一例を示す図である。かかる同義語を踏まえた正規表現により文字列検索を行うことにより、営業日及び営業区分に関する情報要素をより確実に抽出することが可能となる。なお、ステップS501~S503に示す営業予定に関する項目情報からの情報要素の抽出に関し、具体的な正規表現の例示は行っていないが、当業者であれば、営業区分、営業日、営業時間の記載パターンに応じた、種々の正規表現を作成可能であることに留意されたい。このように、本実施形態によれば、データ構造化装置1は、非構造型データである項目情報に含まれる情報要素の記載パターン及び情報要素の記載順に応じて、項目情報に含まれる情報要素を抽出し、抽出した情報要素を構造型データに変換する。これにより、ナビゲーションサービスに関する構造型データに含まれる非構造型データから、有用な情報を抽出、洗練し、構造型データへと変換することが可能となる。また、データ構造化装置1は、非構造型データから変換した構造型データを店舗メタデータDB30に格納する。サードパーティ事業者は、店舗メタデータDB30を核として新たなナビゲーションサービスを実施することにより、新たな利用形態に沿った店舗情報検索、即ち利用者の意図や目的に沿った新たな選択/強調を高精度で行うことが可能となる。また、アクセス方法、住所、営業予定などの有用な情報要素を含む非構造型データの項目情報から、情報要素毎に抽出、洗練したメタデータを、構造型データへ形式変換して店舗メタデータDB30へ蓄積しておくことにより、既存の機械的なデータ解釈の基盤を活用することが可能となり、新たなナビゲーションサービスを迅速かつ経済的に実現することが可能となる。また、本実施形態によれば、データ構造化装置1は、情報要素の記載パターンに応じた正規表現による文字列検索により、項目情報に含まれる情報要素を抽出することができる。これにより、記載パターンに従う様々な情報要素を共通の正規表現により抽出することが可能になる。また、正規表現は柔軟な検索条件を作成することが可能であり、例えば、記載パターンから多少ゆらぎがある情報要素であっても、正規表現の設計に応じて、共通の正規表現により抽出すること可能である。また、本実施形態によれば、データ構造化装置1は、項目情報を形態素解析して得られる固有名詞と、情報要素の記載パターンに基づく特徴語とからなる文字列を検索することにより、項目情報に含まれる情報要素を抽出することができる。これにより、正規表現では抽出されない情報要素を抽出することが可能となる。また、例えば外部データベースと連携して、形態素解析で得られた固有名詞と外部データベースとの値を比較することにより、情報要素を抽出することも可能となる。また、本実施形態によれば、データ構造化装置1は、ある第1の情報要素の記載パターンに基づき当該第1の情報要素を抽出した後、項目情報における情報要素の記載順に応じて、第1の情報要素を基点として他の情報要素の抽出を行うことができる。これにより、例えば正規表現や形態素解析では抽出が難しい情報要素であっても、他の情報要素を基点として抽出することが可能となる。また、本実施形態によれば、データ構造化装置1は、項目情報の情報要素パターンを識別し、識別した情報要素パターンにおける情報要素の記載パターン及び情報要素の記載順に応じて、項目情報に含まれる情報要素を抽出することができる。これにより、予め項目情報に含まれる情報要素を正確に把握した上で、各情報要素を抽出できるため、情報要素の抽出を高精度で行うことが可能となる。本発明を諸図面や実施例に基づき説明してきたが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形や修正を行うことが容易であることに注意されたい。従って、これらの変形や修正は本発明の範囲に含まれることに留意されたい。例えば、各構成部、各ステップなどに含まれる機能などは論理的に矛盾しないように再配置可能であり、複数の構成部やステップなどを1つに組み合わせたり、或いは分割したりすることが可能である。"