"更新するデータレコードに含まれる複数のデータ項目と、更新されるデータレコードに含まれる複数のデータ項目とから、変更されるデータ項目の組合せを抽出する抽出部と、前記抽出部により抽出された変更されるデータ項目の組合せと、変更されたデータ項目のと当該組合せで変更された回数を示す情報とを対応づけて記憶する記憶部を参照して、前記抽出部により抽出された組合せで変更された回数と、他のデータ項目の組合せで変更された回数とから、前記抽出部により抽出された変更されるデータ項目の組合せが妥当か否かを判定する判定部と、前記判定部により前記組合せが妥当でないと判定された場合に、警告を出力する出力部とを備えたことを特徴とする更新装置。前記抽出部により抽出された組合せに基づいて、前記記憶部に記憶された当該組合せの妥当性を示す情報を更新する更新部をさらに備えたことを特徴とする請求項1に記載の更新装置。前記抽出部は、更新するデータレコードが複数存在する場合に、複数のデータレコードそれぞれについて、前記組合せをそれぞれ抽出し、前記判定部は、前記抽出部により抽出されたそれぞれの組合せのうち、一致する組合せの割合と、当該組合せの妥当性を示す情報とに基づいて、前記組合せごとに妥当か否かを判定することを特徴とする請求項1又は2に記載の更新装置。コンピュータに、更新するデータレコードに含まれる複数のデータ項目と、更新されるデータレコードに含まれる複数のデータ項目とから、変更されるデータ項目の組合せを抽出し、前記組合せを抽出する処理により抽出された変更されるデータ項目の組合せと、変更されたデータ項目のと当該組合せで変更された回数を示す情報とを対応づけて記憶する記憶部を参照して、前記組合せを抽出する処理により抽出された組合せで変更された回数と、他のデータ項目の組合せで変更された回数とから、前記組合せを抽出する処理により抽出された変更されるデータ項目の組合せが妥当か否かを判定し、前記判定する処理により前記組合せが妥当でないと判定された場合に、警告を出力する処理を実行させることを特徴とする更新プログラム。コンピュータが実行する更新方法であって、更新するデータレコードに含まれる複数のデータ項目と、更新されるデータレコードに含まれる複数のデータ項目とから、変更されるデータ項目の組合せを抽出し、前記組合せを抽出する処理により抽出された変更されるデータ項目の組合せと、変更されたデータ項目のと当該組合せで変更された回数を示す情報とを対応づけて記憶する記憶部を参照して、前記組合せを抽出する処理により抽出された組合せで変更された回数と、他のデータ項目の組合せで変更された回数とから、前記組合せを抽出する処理により抽出された変更されるデータ項目の組合せが妥当か否かを判定し、前記判定する処理により前記組合せが妥当でないと判定された場合に、警告を出力することを特徴とする更新方法。ところで、上記従来技術では、データレコードを更新する際にキーとなるデータ項目の値に誤りがあると、誤ってデータレコードを更新する誤更新が発生してしまう。例えば、ある従業員のデータレコードを更新する際に、キーとなる従業員IDに誤りがあると、その従業員の氏名、性別、年齢、所属、勤務地などの各データ項目が他の従業員のデータレコードに上書きされてしまう。開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、誤更新を防止することができる更新装置、更新プログラム及び更新方法を提供することを目的とする。本願の開示する技術は、一つの態様において、抽出部と、判定部と、出力部とを備える。抽出部は、更新するデータレコードに含まれる複数のデータ項目と、更新されるデータレコードに含まれる複数のデータ項目とから、変更されるデータ項目の組合せを抽出する。判定部は、抽出部により抽出された変更されるデータ項目の組合せと、変更されたデータ項目のと当該組合せで変更された回数を示す情報とを対応づけて記憶する記憶部を参照する。判定部は、抽出部により抽出された組合せで変更された回数と、他のデータ項目の組合せで変更された回数とから、抽出部により抽出された変更されるデータ項目の組合せが妥当か否かを判定する。出力部は、判定部により組合せが妥当でないと判定された場合に、警告を出力する。本願の開示する技術の一つの態様によれば、誤更新を防止することができるという効果を奏する。以下に、本願の開示する更新装置、更新プログラム及び更新方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。実施例1に係る更新装置の機能構成について説明する。図1は、実施例1に係る更新装置の機能構成を示すブロック図である。図1に示すように、この更新装置100は、通信制御部101と、記憶部110と、制御部120とを有する。また、更新装置100は、ネットワーク10を介してクライアント20a~20cにそれぞれ接続される。クライアント20a~20cは、Webサービスなど利用可能な情報端末装置であり、例えば、パーソナルコンピュータやワークステーションなどが対応する。例えば、クライアント20a~20cは、更新にかかるデータレコードを含む情報の入力を受け付ける入力装置と、更新にかかるデータレコードに含まれるデータ項目の組合せが妥当でない旨の警告を出力する出力装置とを有する。通信制御部101は、少なくとも1つの通信ポートを有するインターフェースである。例えば、通信制御部101は、更新装置100とクライアント20a~20cそれぞれとの間でやりとりする各種情報に関する通信を制御する。記憶部110は、個人情報テーブル111と、統計情報テーブル112とを有する。記憶部110は、例えば、RAMRandomAccessMemory、ROMReadOnlyMemory、フラッシュメモリFlashMemoryなどの半導体メモリ素子、ハードディスクや光ディスクなどの記憶装置に対応する。個人情報テーブル111は、個人の情報を記憶する。図2は、個人情報テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図2に示すように、個人情報テーブル111は、個人IDと、氏名と、性別と、所属と、内線番号とを対応づけて記憶する。このうち、個人IDIdentificationは、個人の識別情報を示す。氏名は、個人の氏名を示す。性別は、個人の性別を示す。所属は、個人の所属を示す。内線番号は、個人の内線番号を示す。なお、個人ID、氏名、性別、所属及び内線番号などを総称してデータ項目と称する。また、個人情報テーブル111に対応づけて記憶される一連のデータ項目をデータレコードと称する。つまり、1つのデータレコードは、1人の個人について対応づけた一連のデータ項目に対応する。図2に示すように、例えば、個人情報テーブル111は、個人ID0001と、氏名AAと、性別男と、所属開発A部と、内線番号1111とを対応づけて記憶する。つまり、個人情報テーブル111は、個人ID0001で識別される個人がAAという氏名の男性であり、開発A部に所属し、内線番号が1111であることを示す。なお、個人情報テーブル111は、他の個人の情報についても同様に記憶する。ここでは、更新装置100の処理対象となるマスタ情報の一例として、記憶部110が個人情報テーブル111を記憶する場合を説明したが、この例示に限定されるものではない。例えば、顧客の情報を管理するテーブルや商品の情報を管理するテーブルなどが更新装置100の処理対象となる場合には、記憶部110は、処理対象となるテーブルを記憶する。統計情報テーブル112は、データ項目の組合せと、その組合せの妥当性を示す情報とを対応づけて記憶する。図3は、統計情報テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図3に示すように、統計情報テーブル112は、更新パターンと、更新回数とを対応づけて記憶する。このうち、更新パターンは、1つのデータレコードが更新された際に、変更されたデータ項目の組合せを示す。例えば、更新パターン所属内線番号は、1つのデータレコードが更新された際に、個人情報テーブル111の所属と内線番号との組合せが変更されたことを示す。更新回数は、更新パターンが過去に更新された回数を示す。また、統計情報テーブル112は、更新回数合計を記憶する。この更新回数合計は、更新パターンが過去に更新された更新回数の累積値を示す。なお、統計情報テーブル112は、記憶部の一例である。図3に示すように、例えば、統計情報テーブル112は、更新パターン所属内線番号と、更新回数40とを対応づけて記憶する。つまり、統計情報テーブル112は、1つのデータレコードが更新された際に、個人情報テーブル111の所属と内線番号との組合せが、過去に40回更新されたことを示す。なお、この更新回数は、更新パターンの妥当性を示す。つまり、統計情報テーブル112に含まれる更新パターンのうち、他の更新パターンと比較して更新回数が多い更新パターンは妥当であると判定され、更新回数が少ない更新パターンは妥当でないと判定される。また、統計情報テーブル112は、他の更新パターンについても同様に更新回数を記憶する。また、統計情報テーブル112は、更新回数合計80を記憶する。つまり、統計情報テーブル112は、更新パターンが過去に更新された更新回数の累積値が80回であることを示す。制御部120は、受付部121と、抽出部122と、判定部123と、出力部124と、更新部125とを有する。制御部120の機能は、例えば、ASICApplicationSpecificIntegratedCircuitやFPGAFieldProgrammableGateArrayなどの集積回路により実現することができる。また、制御部120の機能は、例えば、CPUCentralProcessingUnitが所定のプログラムを実行することで実現することができる。受付部121は、クライアント20a~20cそれぞれから各種情報を受け付ける。例えば、受付部121は、更新にかかるデータレコードを含む情報をクライアント20aから受け付けて、受け付けた情報を抽出部122に出力する。なお、更新にかかるデータレコードを含む情報は、例えば、CSVファイルCommaSeparatedValuesである。以下では、受付部121がCSVファイルを受け付けた場合を説明する。図4は、受付部が受け付けたCSVファイルの一例を示す図である。CSVファイルは、各属性値をカンマで区切り、所定の順序で並べたファイルである。CSVファイルの1行は、更新にかかるデータレコード1行に対応する。また、CSVファイルの各属性値は、データレコードの各データ項目に対応する。図4に示すように、例えば、CSVファイルの1行目は、個人ID,氏名,性別,所属,内線番号を含み、CSVファイルの2行目は、0001,AA,男,開発D部,4444を含む。つまり、CSVファイルは、更新にかかるデータレコードとして、個人ID0001と、氏名AAと、性別男と、所属開発D部と、内線番号4444とを含むことを示す。受付部121は、クライアント20aからCSVファイルを受け付けて、受け付けたCSVファイルを抽出部122に出力する。抽出部122は、更新するデータレコードに含まれる複数のデータ項目と、更新されるデータレコードに含まれる複数のデータ項目とから、変更されるデータ項目の組合せを抽出する。例えば、抽出部122は、CSVファイルの1行と、対応する個人情報テーブル111のデータレコード1行とを比較し、変更されるデータ項目の組合せを更新パターンとして抽出する。以下では、図2及び図4を参照しつつ、抽出部122が更新パターンを抽出する処理について説明する。例えば、抽出部122は、受付部121からCSVファイルを受け付けて、受け付けたCSVファイルから1行読み込む。例えば、抽出部122は、図4に示したCSVファイルから2行目0001,AA,男,開発D部,4444を読み込む。抽出部122は、読み込んだCSVファイルの1行の個人IDをキーとして、個人情報テーブル111を検索する。例えば、抽出部122は、2行目の先頭のデータ項目である個人ID0001をキーとして、図2に示した個人情報テーブル111を検索する。抽出部122は、個人IDが個人情報テーブル111に存在する場合には、個人IDに対応するデータレコードを個人情報テーブル111から読み込む。例えば、個人ID0001は個人情報テーブル111に存在するので、抽出部122は、対応するデータレコード0001,AA,男,開発A部,1111を個人情報テーブル111から読み込む。抽出部122は、CSVファイルの1行のデータ項目と、データレコード1行のデータ項目とを先頭から順に比較し、比較したデータ項目が相違する場合に、そのデータ項目を変更されるデータ項目として取得する。例えば、抽出部122は、CSVファイルの1行のデータ項目と、データレコード1行のデータ項目とを先頭から順に比較する。個人ID0001の所属を比較した場合、CSVファイルでは開発D部であり、個人情報テーブル111では開発A部である。このように、個人ID0001の所属が相違する場合には、抽出部122は、変更されるデータ項目として所属を取得する。また、同様に、個人ID0001の内線番号が相違するので、抽出部122は、変更されるデータ項目として内線番号取得する。抽出部122は、CSVファイルの1行について取得したデータ項目の組合せを更新パターンとして抽出する。例えば、CSVファイルの2行目から所属と内線番号とを取得した場合には、抽出部122は、更新パターンとして所属内線番号を抽出する。抽出部122は、抽出した更新パターンをカウントアップする。抽出部122は、個人IDが個人情報テーブル111に存在しない場合には、読み込んだCSVファイルの1行が新規のデータレコードであると判定する。例えば、CSVファイルの6行目の個人ID0300は個人情報テーブル111に存在しないので、抽出部122は、CSVファイルの6行目を新規のデータレコードとしてカウントアップする。抽出部122は、CSVファイルに含まれる各行について、同様の処理を実行する。図5は、カウントアップ結果を説明するための図である。図5に示すように、カウントアップ結果は、更新パターンと、更新予定数とを対応付ける。この更新予定数は、CSVファイルに含まれる更新パターンの数に対応する。例えば、カウントアップ結果は、更新パターン所属内線番号と、更新予定数2とを対応付ける。つまり、カウントアップ結果は、CSVファイルに所属と内線番号との組合せを変更する行が2行含まれることを示す。また、カウントアップ結果は、他の更新パターンについても同様に更新予定数を対応付ける。判定部123は、CSVファイルから抽出した更新パターンが妥当か否かを判定する。判定部123は、第1の処理として、更新回数合計に対する更新パターンの更新回数が占める割合を算出する。これは、個人情報テーブル111が更新されるごとに更新パターンを記録し、過去に記録された更新パターンが多いほど妥当とみなすという趣旨である。また、判定部123は、第2の処理として、CSVファイル中の更新パターンの割合を算出する。これは、CSVファイル中で一致する更新パターンが多いほど妥当とみなすという趣旨である。ここで、第1の処理について説明する。判定部123は、抽出部122により抽出された変更されるデータ項目の組合せと、変更されたデータ項目のと当該組合せで変更された回数を示す情報とを対応づけて記憶する記憶部を参照する。判定部123は、抽出部122により抽出された組合せで変更された回数と、他のデータ項目の組合せで変更された回数とから、抽出部122により抽出された変更されるデータ項目の組合せが妥当か否かを判定する。例えば、判定部123は、統計情報テーブル112を参照し、抽出部122により抽出された更新パターンが妥当か否かを判定する。例えば、判定部123は、CSVファイルから抽出された各更新パターンについて、統計情報テーブル112から更新回数と更新回数合計とを取得する。判定部123は、統計情報テーブル112から取得した各更新パターンの更新回数を更新回数合計でそれぞれ除算することで、更新回数合計に対する更新パターンの更新回数が占める割合を算出する。例えば、図3に示したように、更新パターン所属内線番号の更新回数が占める割合は、40/80=0.5となる。また、第2の処理について説明する。判定部123は、抽出部122により抽出された組合せのうち、一致する組合せの割合と、その組合せの妥当性を示す情報とに基づいて、前記組合せごとに妥当か否かを判定する。例えば、判定部123は、CSVファイル中の各更新パターンの更新予定数を、CSVファイル中の各更新パターンの更新予定数の合計数で除算することで、CSVファイル中の更新パターンの割合を算出する。例えば、図5に示したように、CSVファイル中の更新パターン所属内線番号の割合は、2/2111=0.4となる。例えば、判定部123は、上述した第1の処理と第2の処理とを組み合わせて、CSVファイルから抽出した更新パターンが妥当か否かを判定する。例えば、判定部123は、下記の式1を用いてスコアを算出する。式1において、Mは、更新対象となる更新パターンを示す。スコア={1-更新回数合計に対する更新パターンの更新回数が占める割合M}×{1-CSVファイル中の更新パターンの割合M}1例えば、判定部123は、更新回数合計に対する更新パターンの更新回数が占める割合と、CSVファイル中の更新パターンの割合とを式1に代入することで、更新パターンのスコアを算出する。このスコアは、0~1の間の値を有し、1に近づくほど誤更新である可能性が高くなる値である。判定部123は、算出したスコアが閾値より大きいか否かを判定する。この閾値は、スコアが妥当であるか否かを判定するために用いられる値であり、例えば、0.5である。例えば、更新パターン所属内線番号のスコアは、1-0.5×1-0.4=0.3となる。この場合、更新パターン所属内線番号のスコア0.3は、閾値0.5より小さいので、更新パターン所属内線番号は妥当である、言い換えると、誤更新ではないと判定される。なお、閾値については、この例示に限定されるものではなく、例えば、更新装置100を利用する者が任意の値に設定して良い。また、ここでは、全ての更新パターンに共通の閾値が設定される場合を説明したが、更新パターンごとに閾値が設定されても良い。また、スコアの算出方法は、上記の式1に限定されるものではない。例えば、上記1つ目の処理により算出した更新回数合計に対する更新パターンの更新回数が占める割合をスコアとして用いても良い。この場合、スコアが0に近づくほど誤更新である可能性が高くなると判定される。出力部124は、判定部123によりデータ項目の組合せが妥当でないと判定された場合に、警告を出力する。例えば、出力部124は、判定部123による判定された結果に基づいて、更新対象を選択する画面を生成する。そして、出力部124は、生成した更新対象を選択する画面をクライアント20aに出力させる。図6は、更新対象を選択する画面の一例を示す図である。図6に示すように、更新対象を選択する画面6aには、更新するデータレコードの一覧6bが含まれる。この一覧6bは、妥当でない更新パターンを含むデータレコードに、色、メッセージ、記号などを付加して表示する。図6に示す例では、データレコードに網掛けを行うことで、個人ID0002及び0004のデータレコードが妥当でない更新パターンを含む旨を示す。また、一覧6bは、新規に追加されるデータレコードを含む。図6に示す例では、個人ID0300のデータレコードが新規に追加されるデータレコードである旨を示す。また、一覧6bは、利用者による選択を受け付けるチェックボックスを含む。このチェックボックスがチェックされたデータレコードは、利用者により更新対象として選択された旨を示す。図6に示す例では、個人ID0003及び0004のデータレコードが更新対象として選択された旨を示す。更新部125は、抽出部122により抽出されたデータ項目の組合せに基づいて、記憶部に記憶されたデータ項目の組合せの妥当性を示す情報を更新する。例えば、更新部125は、更新対象を選択する画面に対する利用者の入力を受け付けることで、更新対象となるデータレコードを受け付ける。更新部125は、利用者により選択された更新対象に基づいて、統計情報テーブル112を更新する。例えば、利用者により選択された更新対象となるデータレコードの更新パターンが所属内線番号であった場合には、更新部125は、統計情報テーブル112の更新パターン所属内線番号に対応する更新回数に1を加算する。また、更新部125は、個人情報テーブル111を更新する。更新部125は、利用者により選択された更新対象に基づいて、個人情報テーブル111を更新する。例えば、更新部125は、利用者により選択された更新対象となるデータレコードを、対応する個人情報テーブル111のデータレコードに上書きする。次に、実施例1に係る更新装置100の処理手順について説明する。図7は、実施例1に係る更新装置100の処理手順を示すフローチャートである。図7に示す処理は、例えば、更新装置100に電源から電力が供給されている間、所定時間間隔で実行される。図7に示すように、受付部121がCSVファイルを受け付けた場合にステップS101,Yes、抽出部122は、更新パターン抽出処理を実行するステップS102。図8を用いて、図7のステップS102に示した更新パターン抽出処理について説明する。図8は、更新パターン抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。図8に示すように、抽出部122は、受け付けたCSVファイルから1行読み込むステップS201。抽出部122は、読み込んだCSVファイルの1行の個人IDをキーとして、個人情報テーブル111を検索するステップS202。個人IDが個人情報テーブル111に存在する場合にはステップS203,Yes、抽出部122は、個人IDに対応するデータレコードを個人情報テーブル111から読み込むステップS204。抽出部122は、読み込んだCSVファイルの1行と、読み込んだデータレコード1行とを比較し、変更されるデータ項目を解析するステップS205。例えば、抽出部122は、CSVファイルの1行のデータ項目と、データレコード1行のデータ項目とを先頭から順に比較し、比較したデータ項目が相違する場合に、そのデータ項目を変更されるデータ項目として取得する。抽出部122は、CSVファイルの1行について取得したデータ項目の組合せを更新パターンとして抽出するステップS206。そして、抽出部122は、抽出した更新パターンの数をカウントアップするステップS207。一方、個人IDが個人情報テーブル111に存在しない場合にはステップS203,No、ステップS207の処理に移行する。つまり、抽出部122は、読み込んだCSVファイルの1行を新規のデータレコードとしてカウントアップする。CSVファイルに未処理の行が存在する場合にはステップS208,Yes、抽出部122は、ステップS201の処理に移行する。一方、CSVファイルに未処理の行が存在しない場合にステップS208、No、抽出部122は、更新パターン抽出処理を終了する。図7の説明に戻る。判定部123は、統計情報テーブル112から更新パターンの更新回数を取得するステップS103。つまり、判定部123は、CSVファイルから抽出された各更新パターンについて、統計情報テーブル112から更新回数と更新回数合計とを取得する。判定部123は、更新回数合計に対する更新パターンの更新回数が占める割合を算出するステップS104。つまり、判定部123は、統計情報テーブル112から取得した各更新パターンの更新回数を更新回数合計でそれぞれ除算することで、更新回数合計に対する更新パターンの更新回数が占める割合を算出する。判定部123は、CSVファイル中の更新パターンの割合を算出するステップS105。つまり、判定部123は、CSVファイル中の各更新パターンの更新予定数を、CSVファイル中の各更新パターンの更新予定数の合計数で除算することで、CSVファイル中の更新パターンの割合を算出する。判定部123は、更新パターンのスコアを算出するステップS106。つまり、判定部123は、ステップS104の処理で算出した更新パターンの更新回数が占める割合と、ステップS105の処理で算出したCSVファイル中の更新パターンの割合とを上記の式1に代入することで、更新パターンのスコアを算出する。そして、判定部123は、算出したスコアが閾値より大きいか否かを判定するステップS107。出力部124は、更新対象を選択する画面を出力するステップS108。つまり、出力部124は、判定部123により判定された結果に基づいて更新対象を選択する画面を生成し、生成した画面をクライアント20aに出力させる。更新部125は、利用者により選択された更新対象を受け付けるステップS109。つまり、更新部125は、更新対象を選択する画面に対する利用者の入力を受け付けることで、更新対象を受け付ける。更新部125は、利用者により選択された更新対象に基づいて、個人情報テーブル111を更新するステップS110。更新部125は、利用者により選択された更新対象に基づいて、統計情報テーブル112を更新するステップS111。なお、上記の処理手順は、必ずしも上記の順序で実行されなくても良い。例えば、ステップS111の処理を実行した後に、ステップS110の処理を実行するようにしても良い。次に、実施例1に係る更新装置100の効果について説明する。更新装置100は、更新するデータレコードに含まれる複数のデータ項目と、更新されるデータレコードに含まれる複数のデータ項目とから、変更されるデータ項目の組合せを抽出する。更新装置100は、抽出した変更されるデータ項目の組合せと、変更されたデータ項目のと当該組合せで変更された回数を示す情報とを対応づけて記憶する記憶部を参照する。更新装置100は、抽出した組合せで変更された回数と、他のデータ項目の組合せで変更された回数とから、抽出した変更されるデータ項目の組合せが妥当か否かを判定する。更新装置100は、組合せが妥当でないと判定した場合に、警告を出力する。このように、更新装置100は、更新された組合せを記憶しておき、記憶した組合せが多いほど、更新するデータレコードに含まれる組合せを妥当であると判定するので、誤更新を防止することができる。また、更新装置100は、更新するデータレコードから抽出したデータ項目の組合せに基づいて、記憶部に記憶された組合せの妥当性を示す情報を更新する。このため、更新装置100は、データレコードが更新されるごとに、記憶部が記憶する妥当性を示す情報が更新されるので、誤更新を正確に防止することができる。また、更新装置100は、更新するデータレコードが複数存在する場合に、複数のデータレコードそれぞれについて、データ項目の組合せをそれぞれ抽出する。更新装置100は、抽出したそれぞれの組合せのうち、一致する組合せの割合と、当該組合せの妥当性を示す情報とに基づいて、前記組合せごとに妥当か否かを判定する。このように、更新装置100は、更新するデータレコードが複数存在する場合に、一致する組合せが多いほど、更新するデータレコードに含まれる組合せを妥当であると判定するので、誤更新を防止することができる。さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、その他の実施例にて実施されても良い。そこで、以下では、その他の実施例について説明する。図1に示した更新装置100の機能構成は一例であり、更新装置100は、必ずしも図1に示した各処理部を全て有していなくても良い。例えば、更新装置100は、抽出部122と、判定部123と、出力部124とを有していれば良い。すなわち、抽出部122は、更新するデータレコードに含まれる複数のデータ項目と、更新されるデータレコードに含まれる複数のデータ項目とから、変更されるデータ項目の組合せを抽出する。判定部123は、抽出部122により抽出された変更されるデータ項目の組合せと、変更されたデータ項目のと当該組合せで変更された回数を示す情報とを対応づけて記憶する記憶部を参照する。判定部123は、抽出部122により抽出された組合せで変更された回数と、他のデータ項目の組合せで変更された回数とから、抽出部122により抽出された変更されるデータ項目の組合せが妥当か否かを判定する。出力部124は、判定部123により組合せが妥当でないと判定された場合に、警告を出力する。このように、更新装置100は、更新された組合せを記憶しておき、記憶した組合せが多いほど、更新するデータレコードに含まれる組合せを妥当であると判定するので、誤更新を防止することができる。また、実施例1において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。例えば、図7に示した処理手順は、受付部121がCSVファイルを受け付けたことを契機として自動的に開始されると説明したが、更新装置100を利用する者により手動的に開始されても良い。この他、上述文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、図2に示した個人情報テーブル111は、個人の生年月日を示す情報を記憶しても良い。また、図1に示した更新装置100の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、更新装置100の分散統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散統合して構成することができる。例えば、図1に示した個人情報テーブル111を更新装置100が記憶する必要は無い。例えば、更新装置100の外部に設置された記憶装置が、個人情報テーブル111を備えていても良い。また、更新装置100は、更新装置100の各機能を既知の情報処理装置に搭載することによって実現することもできる。既知の情報処理装置は、例えば、サーバ、パーソナルコンピュータ、ワークステーションなどの装置に対応する。図9は、更新プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。図9に示すように、コンピュータ300は、各種演算処理を実行するCPU301と、ユーザからデータの入力を受け付ける入力装置302と、モニタ303とを有する。また、コンピュータ300は、記憶媒体からプログラム等を読み取る媒体読み取り装置304と、他の装置と接続するためのインターフェース装置305と、他の装置と無線により接続するための無線通信装置306とを有する。また、コンピュータ300は、各種情報を一時記憶するRAMRandomAccessMemory307と、ハードディスク装置308とを有する。また、各装置301~308は、バス309に接続される。ハードディスク装置308には、図1に示した抽出部122、判定部123及び出力部124の各処理部と同様の機能を有する更新プログラムが記憶される。また、ハードディスク装置308には、更新プログラムを実現するための各種データが記憶される。CPU301は、ハードディスク装置308に記憶された各プログラムを読み出して、RAM307に展開し、各種の処理を行う。また、これらのプログラムは、コンピュータを図1に示した抽出部122、判定部123及び出力部124として機能させることができる。なお、上記の更新プログラムは、必ずしもハードディスク装置308に記憶されている必要はない。例えば、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記憶されたプログラムを、コンピュータ300が読み出して実行するようにしても良い。コンピュータが読み取り可能な記録媒体は、例えば、CD-ROMやDVDディスク、USBメモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリ、ハードディスクドライブ等が対応する。また、公衆回線、インターネット、LANLocalAreaNetwork、WANWideAreaNetwork等に接続された装置にこのプログラムを記憶させておき、コンピュータ300がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしても良い。以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。付記1更新するデータレコードに含まれる複数のデータ項目と、更新されるデータレコードに含まれる複数のデータ項目とから、変更されるデータ項目の組合せを抽出する抽出部と、前記抽出部により抽出された変更されるデータ項目の組合せと、変更されたデータ項目のと当該組合せで変更された回数を示す情報とを対応づけて記憶する記憶部を参照して、前記抽出部により抽出された組合せで変更された回数と、他のデータ項目の組合せで変更された回数とから、前記抽出部により抽出された変更されるデータ項目の組合せが妥当か否かを判定する判定部と、前記判定部により前記組合せが妥当でないと判定された場合に、警告を出力する出力部とを備えたことを特徴とする更新装置。付記2前記抽出部により抽出された組合せに基づいて、前記記憶部に記憶された当該組合せの妥当性を示す情報を更新する更新部をさらに備えたことを特徴とする付記1に記載の更新装置。付記3前記抽出部は、更新するデータレコードが複数存在する場合に、複数のデータレコードそれぞれについて、前記組合せをそれぞれ抽出し、前記判定部は、前記抽出部により抽出されたそれぞれの組合せのうち、一致する組合せの割合と、当該組合せの妥当性を示す情報とに基づいて、前記組合せごとに妥当か否かを判定することを特徴とする付記1又は2に記載の更新装置。付記4コンピュータに、更新するデータレコードに含まれる複数のデータ項目と、更新されるデータレコードに含まれる複数のデータ項目とから、変更されるデータ項目の組合せを抽出し、前記組合せを抽出する処理により抽出された変更されるデータ項目の組合せと、変更されたデータ項目のと当該組合せで変更された回数を示す情報とを対応づけて記憶する記憶部を参照して、前記組合せを抽出する処理により抽出された組合せで変更された回数と、他のデータ項目の組合せで変更された回数とから、前記組合せを抽出する処理により抽出された変更されるデータ項目の組合せが妥当か否かを判定し、前記判定する処理により前記組合せが妥当でないと判定された場合に、警告を出力する処理を実行させることを特徴とする更新プログラム。付記5前記組合せを抽出する処理により抽出された組合せに基づいて、前記記憶部に記憶された当該組合せの妥当性を示す情報を更新する処理をさらに実行させること特徴とする付記4に記載の更新プログラム。付記6前記組合せを抽出する処理は、更新するデータレコードが複数存在する場合に、複数のデータレコードそれぞれについて、前記組合せをそれぞれ抽出し、前記判定する処理は、前記組合せを抽出する処理により抽出されたそれぞれの組合せのうち、一致する組合せの割合と、当該組合せの妥当性を示す情報とに基づいて、前記組合せごとに妥当か否かを判定することを特徴とする付記4又は5に記載の更新プログラム。付記7コンピュータが実行する更新方法であって、更新するデータレコードに含まれる複数のデータ項目と、更新されるデータレコードに含まれる複数のデータ項目とから、変更されるデータ項目の組合せを抽出し、前記組合せを抽出する処理により抽出された変更されるデータ項目の組合せと、変更されたデータ項目のと当該組合せで変更された回数を示す情報とを対応づけて記憶する記憶部を参照して、前記組合せを抽出する処理により抽出された組合せで変更された回数と、他のデータ項目の組合せで変更された回数とから、前記組合せを抽出する処理により抽出された変更されるデータ項目の組合せが妥当か否かを判定し、前記判定する処理により前記組合せが妥当でないと判定された場合に、警告を出力することを特徴とする更新方法。付記8前記組合せを抽出する処理により抽出された組合せに基づいて、前記記憶部に記憶された当該組合せの妥当性を示す情報を更新する処理をさらに実行させること特徴とする付記7に記載の更新方法。付記9前記組合せを抽出する処理は、更新するデータレコードが複数存在する場合に、複数のデータレコードそれぞれについて、前記組合せをそれぞれ抽出し、前記判定する処理は、前記組合せを抽出する処理により抽出されたそれぞれの組合せのうち、一致する組合せの割合と、当該組合せの妥当性を示す情報とに基づいて、前記組合せごとに妥当か否かを判定することを特徴とする付記7又は8に記載の更新方法。"