"複数の電子メールデータを記憶装置に記憶するメールデータ記憶部と、上記メールデータ記憶部が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分を示す引用符が最も多く付されている行の引用符の数を処理装置によりカウントする引用符数カウント部と、上記引用符数カウント部がカウントした引用符の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出部とを備えることを特徴とする電子メールデータの階層位置特定装置。複数の電子メールデータを記憶装置に記憶するメールデータ記憶部と、上記メールデータ記憶部が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分の始まりを示す引用区切情報の数を処理装置によりカウントする引用区切情報カウント部と、上記引用区切情報カウント部がカウントした引用区切情報の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出部とを備えることを特徴とする電子メールデータの階層位置特定装置。複数の電子メールデータを記憶装置に記憶するメールデータ記憶部と、上記メールデータ記憶部が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文の全行に対する上記メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分の行の割合を処理装置により算出する引用部行割合算出部と、上記引用部行割合算出部が算出した割合に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出部とを備えることを特徴とする電子メールデータの階層位置特定装置。複数の電子メールデータを記憶装置に記憶するメールデータ記憶部と、上記メールデータ記憶部が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれるヘッダ情報の所定の項目の数を処理装置によりカウントするヘッダ項目カウント部と、上記ヘッダ項目カウント部がカウントしたヘッダ情報の所定の項目の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出部とを備えることを特徴とする電子メールデータの階層位置特定装置。複数の電子メールデータを記憶装置に記憶するメールデータ記憶部と、上記メールデータ記憶部が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる送信者の署名の数を処理装置によりカウントする署名数カウント部と、上記署名数カウント部がカウントした送信者の署名の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出部とを備えることを特徴とする電子メールデータの階層位置特定装置。記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分を示す引用符が最も多く付されている行の引用符の数を処理装置によりカウントする引用符数カウント処理と、上記引用符数カウント処理でカウントした引用符の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする電子メールデータの階層位置特定プログラム。記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分の始まりを示す引用区切情報の数を処理装置によりカウントする引用区切情報カウント処理と、上記引用区切情報カウント処理でカウントした引用区切情報の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする電子メールデータの階層位置特定プログラム。記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文の全行に対する上記メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分の行の割合を処理装置により算出する引用部行割合算出処理と、上記引用部行割合算出処理で算出した割合に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする電子メールデータの階層位置特定プログラム。記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれるヘッダ情報の所定の項目の数を処理装置によりカウントするヘッダ項目カウント処理と、上記ヘッダ項目カウント処理でカウントしたヘッダ情報の所定の項目の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする電子メールデータの階層位置特定プログラム。記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる送信者の署名の数を処理装置によりカウントする署名数カウント処理と、上記署名数カウント処理でカウントした送信者の署名の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする電子メールデータの階層位置特定プログラム。処理装置が、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分を示す引用符が最も多く付されている行の引用符の数をカウントする引用符数カウントステップと、処理装置が、上記引用符数カウントステップでカウントした引用符の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を算出する階層位置算出ステップとを備えることを特徴とする電子メールデータの階層位置特定方法。処理装置が、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分の始まりを示す引用区切情報の数をカウントする引用区切情報カウントステップと、処理装置が、上記引用区切情報カウントステップでカウントした引用区切情報の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を算出する階層位置算出ステップとを備えることを特徴とする電子メールデータの階層位置特定方法。処理装置が、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文の全行に対する上記メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分の行の割合を算出する引用部行割合算出ステップと、処理装置が、上記引用部行割合算出ステップで算出した割合に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を算出する階層位置算出ステップとを備えることを特徴とする電子メールデータの階層位置特定方法。処理装置が、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれるヘッダ情報の所定の項目の数をカウントするヘッダ項目カウントステップと、処理装置が、上記ヘッダ項目カウントステップでカウントしたヘッダ情報の所定の項目の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を算出する階層位置算出ステップとを備えることを特徴とする電子メールデータの階層位置特定方法。処理装置が、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる送信者の署名の数をカウントする署名数カウントステップと、処理装置が、上記署名数カウントステップでカウントした送信者の署名の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を算出する階層位置算出ステップとを備えることを特徴とする電子メールデータの階層位置特定方法。メッセージIDと返信の履歴とのデータは、電子メールデータの送信者が使用する電子メール送信ソフトウェアメーラーが電子メールデータのヘッダ部分に添付する。ここで、使用するメーラーによっては、電子メールデータのヘッダ部分にメッセージIDと返信の履歴とのデータを添付しない場合がある。メッセージIDと返信の履歴とのデータが添付されていない電子メールデータは、メールの前後関係を把握するためのデータが不足しているため、正しくグループ分類及び階層化することができない。本発明は、例えば、メッセージIDと返信の履歴とのデータが添付されていない電子メールデータについても、正しくグループ分類及び階層化することを目的とする。本発明に係るメールデータ分類装置は、例えば、複数の電子メールデータを記憶装置に記憶するメールデータ記憶部と、上記メールデータ記憶部が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータの件名と、メール本文中の過去のメールの引用部分に含まれた件名が同一である電子メールデータを上記複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶する本文内同一件名データ抽出部と、本文内同一件名データ抽出部が抽出した電子メールデータと上記所定の電子メールデータとを同一グループに処理装置により分類するグループ分類部と、上記グループ分類部が同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示装置に表示するメールデータ表示部とを備えることを特徴とする。また、本発明に係るメールデータ分類装置は、例えば、複数の電子メールデータを記憶装置に記憶するメールデータ記憶部と、上記メールデータ記憶部が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータのヘッダ情報のTo句とFrom句とCc句とに記載されたメールアドレスの組と、To句とFrom句とCc句とに記載されたメールアドレスの組とが同一である電子メールデータを上記複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶する同一送受信者データ抽出部と、上記同一送受信者データ抽出部が抽出した電子メールデータと上記所定の電子メールデータとを同一グループに処理装置により分類するグループ分類部と、上記グループ分類部が同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示装置に表示するメールデータ表示部とを備えることを特徴とする。さらに、本発明に係るメールデータ分類装置は、例えば、複数の電子メールデータを記憶装置に記憶するメールデータ記憶部と、上記メールデータ記憶部が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータの添付ファイルのファイル名と、同一のファイル名の添付ファイルを有する電子メールデータを上記複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶する同一添付ファイル名データ抽出部と、上記同一添付ファイル名データ抽出部が抽出した電子メールデータと上記所定の電子メールデータとを同一グループに処理装置により分類するグループ分類部と、上記グループ分類部が同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示装置に表示するメールデータ表示部とを備えることを特徴とする。上記メールデータ分類装置は、さらに、電子メールデータ内から添付ファイルを削除したことを示す添付ファイル削除情報を検索して、上記添付ファイル削除情報が示す削除された添付ファイルのファイル名が上記所定の電子メールデータの添付ファイルのファイル名と同一である電子メールデータを上記複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶する同一削除添付ファイル名データ抽出部を備え、上記グループ分類部は、上記同一添付ファイル名データ抽出部と上記同一削除添付ファイル名データ抽出部とが抽出した電子メールデータを同一グループに分類することを特徴とする。上記メールデータ分類装置は、さらに、上記同一削除添付ファイル名データ抽出部が抽出した電子メールデータを、上記所定の電子メールデータを親データとする子データであるとの親子関係を処理装置により認定する親子関係認定部を備え、上記メールデータ表示部は、上記グループ分類部が同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示するとともに、上記親子関係認定部が認定した親子関係を示して表示することを特徴とする。また、本発明に係るメールデータ分類装置は、例えば、複数の電子メールデータを記憶装置に記憶するメールデータ記憶部と、所定の単語に対する返答の単語である応答句を上記所定の単語と対応させて記憶装置に記憶する応答句記憶部と、上記メールデータ記憶部が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータから上記所定の単語を処理装置により検索するキーワード検索部と、上記キーワード検索部が検索した所定の単語に対応させて上記応答句記憶部が記憶した応答句を含む電子メールデータを上記複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶する応答句データ抽出部と、上記応答句データ抽出部が抽出した電子メールデータと上記所定の電子メールデータとを同一グループに処理装置により分類するグループ分類部と、上記グループ分類部が同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示装置に表示するメールデータ表示部とを備えることを特徴とする。上記メールデータ分類装置は、さらに、上記応答句データ抽出部が抽出した電子メールデータを、上記所定の電子メールデータを親データとする子データであるとの親子関係を処理装置により認定する親子関係認定部を備え、上記メールデータ表示部は、上記グループ分類部が同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示するとともに、上記親子関係認定部が認定した親子関係を示して表示することを特徴とする。また、本発明に係るメールデータ分類装置は、例えば、複数の電子メールデータを記憶装置に記憶するメールデータ記憶部と、電子メールデータのヘッダ情報の各項目についての重みを示す係数値を記憶装置に記憶する係数値記憶部と、上記メールデータ記憶部が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータのヘッダ情報の上記各項目と、他の電子メールデータのメール本文中の過去のメールの引用部分に含まれたヘッダ情報の上記各項目とをそれぞれ比較して、上記各項目の内容が同一であるか否かを項目毎に処理装置により判定するヘッダ情報比較部と、上記ヘッダ情報比較部が同一であると判定した項目と、上記係数値記憶部が記憶した係数値とに基づき、上記所定の電子メールデータと上記他の電子メールデータとの一致度を処理装置により算出するヘッダ情報一致度算出部と、上記ヘッダ情報一致度算出部が算出した一致度が所定の値以上である電子メールデータを上記複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶するヘッダ情報一致データ抽出部と、上記ヘッダ情報一致データ抽出部が抽出した電子メールデータと上記所定の電子メールデータとを同一グループに処理装置により分類するグループ分類部と、上記グループ分類部が同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示装置に表示するメールデータ表示部とを備えることを特徴とする。上記メールデータ分類装置は、さらに、上記ヘッダ情報一致データ抽出部が抽出した電子メールデータを、上記所定の電子メールデータを親データとする子データであるとの親子関係を処理装置により認定する親子関係認定部を備え、上記メールデータ表示部は、上記グループ分類部が同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示するとともに、上記親子関係認定部が認定した親子関係を示して表示することを特徴とする。上記メールデータ分類装置は、さらに、所定の単語に対する返答の単語である応答句を上記所定の単語と対応させて記憶装置に記憶する応答句記憶部と、上記グループ分類部が同一グループに分類した電子メールデータの所定の電子メールデータから上記所定の単語を処理装置により検索するキーワード検索部と、上記キーワード検索部が検索した所定の単語に対応させて上記応答句記憶部が記憶した応答句を含む電子メールデータを上記複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶する応答句データ抽出部と、上記応答句データ抽出部が抽出した電子メールデータを、上記所定の電子メールデータを親データとする子データであるとの親子関係を処理装置により認定する親子関係認定部とを備え、上記メールデータ表示部は、上記グループ分類部が同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示するとともに、上記親子関係認定部が認定した親子関係を示して表示することを特徴とする。上記メールデータ分類装置は、さらに、電子メールデータのヘッダ情報の各項目についての重みを示す係数値を記憶装置に記憶する係数値記憶部と、上記グループ分類部が同一グループに分類した電子メールデータの所定の電子メールデータのヘッダ情報の上記各項目と、他の電子メールデータのメール本文中の過去のメールの引用部分に含まれたヘッダ情報の上記各項目とをそれぞれ比較して、上記各項目の内容が同一であるか否かを項目毎に処理装置により判定するヘッダ情報比較部と、上記ヘッダ情報比較部が同一であると判定した項目と、上記係数値記憶部が記憶した係数値とに基づき、上記所定の電子メールデータと上記他の電子メールデータとの一致度を処理装置により算出するヘッダ情報一致度算出部と、上記ヘッダ情報一致度算出部が算出した一致度が所定の値以上である電子メールデータを上記同一グループに分類された他の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶するヘッダ情報一致データ抽出部と、ヘッダ情報一致データ抽出部が抽出した電子メールデータを、上記所定の電子メールデータを親データとする子データであるとの親子関係を処理装置により認定する親子関係認定部とを備え、上記メールデータ表示部は、上記グループ分類部が同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示するとともに、上記親子関係認定部が認定した親子関係を示して表示することを特徴とする。本発明に係る電子メールデータの階層位置特定装置は、例えば、複数の電子メールデータを記憶装置に記憶するメールデータ記憶部と、上記メールデータ記憶部が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分を示す引用符が最も多く付されている行の引用符の数を処理装置によりカウントする引用符数カウント部と、上記引用符数カウント部がカウントした引用符の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出部とを備えることを特徴とする。また、本発明に係る電子メールデータの階層位置特定装置は、例えば、複数の電子メールデータを記憶装置に記憶するメールデータ記憶部と、上記メールデータ記憶部が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分の始まりを示す引用区切情報の数を処理装置によりカウントする引用区切情報カウント部と、上記引用区切情報カウント部がカウントした引用区切情報の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出部とを備えることを特徴とする。さらに、本発明に係る電子メールデータの階層位置特定装置は、例えば、複数の電子メールデータを記憶装置に記憶するメールデータ記憶部と、上記メールデータ記憶部が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文の全行に対する上記メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分の行の割合を処理装置により算出する引用部行割合算出部と、上記引用部行割合算出部が算出した割合に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出部とを備えることを特徴とする。また、さらに、本発明に係る電子メールデータの階層位置特定装置は、例えば、複数の電子メールデータを記憶装置に記憶するメールデータ記憶部と、上記メールデータ記憶部が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれるヘッダ情報の所定の項目の数を処理装置によりカウントするヘッダ項目カウント部と、上記ヘッダ項目カウント部がカウントしたヘッダ情報の所定の項目の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出部とを備えることを特徴とする。また、本発明に係る電子メールデータの階層位置特定装置は、例えば、複数の電子メールデータを記憶装置に記憶するメールデータ記憶部と、上記メールデータ記憶部が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる送信者の署名の数を処理装置によりカウントする署名数カウント部と、上記署名数カウント部がカウントした送信者の署名の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出部とを備えることを特徴とする。上記メールデータ分類装置は、さらに、上記複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分を示す引用符が最も多く付されている行の引用符の数を処理装置によりカウントする引用符数カウント部と、上記引用符数カウント部がカウントした引用符の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出部とを備え、上記メールデータ表示部は、上記階層位置算出部が算出した階層位置に上記電子メールデータを表示することを特徴とする。上記メールデータ分類装置は、さらに、上記複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分の始まりを示す引用区切情報の数を処理装置によりカウントする引用区切情報カウント部と、上記引用区切情報カウント部がカウントした引用区切情報の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出部とを備え、上記メールデータ表示部は、上記階層位置算出部が算出した階層位置に上記電子メールデータを表示することを特徴とする。上記メールデータ分類装置は、さらに、上記複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文の全行に対する上記メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分の行の割合を処理装置により算出する引用部行割合算出部と、上記引用部行割合算出部が算出した割合に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出部とを備え、上記メールデータ表示部は、上記階層位置算出部が算出した階層位置に上記電子メールデータを表示することを特徴とする。上記メールデータ分類装置は、さらに、上記複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれるヘッダ情報の所定の項目の数を処理装置によりカウントするヘッダ項目カウント部と、上記ヘッダ項目カウント部がカウントしたヘッダ情報の所定の項目の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出部とを備え、上記メールデータ表示部は、上記階層位置算出部が算出した階層位置に上記電子メールデータを表示することを特徴とする。上記メールデータ分類装置は、さらに、上記複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる送信者の署名の数を処理装置によりカウントする署名数カウント部と、上記署名数カウント部がカウントした送信者の署名の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出部とを備え、上記メールデータ表示部は、上記階層位置算出部が算出した階層位置に上記電子メールデータを表示することを特徴とする。本発明に係るメールデータ分類プログラムは、例えば、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータの件名と、メール本文中の過去のメールの引用部分に含まれた件名が同一である電子メールデータを上記複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶する本文内同一件名データ抽出処理と、本文内同一件名データ抽出処理で抽出した電子メールデータと上記所定の電子メールデータとを同一グループに処理装置により分類するグループ分類処理と、上記グループ分類処理で同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示装置に表示するメールデータ表示処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする。また、本発明に係るメールデータ分類プログラムは、例えば、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータのヘッダ情報のTo句とFrom句とCc句とに記載されたメールアドレスの組と、To句とFrom句とCc句とに記載されたメールアドレスの組とが同一である電子メールデータを上記複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶する同一送受信者データ抽出処理と、上記同一送受信者データ抽出処理で抽出した電子メールデータと上記所定の電子メールデータとを同一グループに処理装置により分類するグループ分類処理と、上記グループ分類処理で同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示装置に表示するメールデータ表示処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする。さらに、本発明に係るメールデータ分類プログラムは、例えば、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータの添付ファイルのファイル名と、同一のファイル名の添付ファイルを有する電子メールデータを上記複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶する同一添付ファイル名データ抽出処理と、上記同一添付ファイル名データ抽出処理で抽出した電子メールデータと上記所定の電子メールデータとを同一グループに処理装置により分類するグループ分類処理と、上記グループ分類処理で同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示装置に表示するメールデータ表示処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする。上記メールデータ分類プログラムは、さらに、電子メールデータ内から添付ファイルを削除したことを示す添付ファイル削除情報を検索して、上記添付ファイル削除情報が示す削除された添付ファイルのファイル名が上記所定の電子メールデータの添付ファイルのファイル名と同一である電子メールデータを上記複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶する同一削除添付ファイル名データ抽出処理をコンピュータに実行させ、上記グループ分類処理では、上記同一添付ファイル名データ抽出処理と上記同一削除添付ファイル名データ抽出処理とが抽出した電子メールデータを同一グループに分類することを特徴とする。上記メールデータ分類プログラムは、さらに、上記同一削除添付ファイル名データ抽出処理で抽出した電子メールデータを、上記所定の電子メールデータを親データとする子データであるとの親子関係を処理装置により認定する親子関係認定処理をコンピュータに実行させ、上記メールデータ表示処理では、上記グループ分類処理で同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示するとともに、上記親子関係認定処理で認定した親子関係を示して表示することを特徴とする。また、本発明に係るメールデータ分類プログラムは、例えば、所定の単語に対する返答の単語である応答句を上記所定の単語と対応させて記憶装置に記憶する応答句記憶処理と、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータから上記所定の単語を処理装置により検索するキーワード検索処理と、上記キーワード検索処理で検索した所定の単語に対応させて上記応答句記憶処理で記憶した応答句を含む電子メールデータを上記複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶する応答句データ抽出処理と、上記応答句データ抽出処理で抽出した電子メールデータと上記所定の電子メールデータとを同一グループに処理装置により分類するグループ分類処理と、上記グループ分類処理で同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示装置に表示するメールデータ表示処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする。上記メールデータ分類プログラムは、さらに、上記応答句データ抽出処理で抽出した電子メールデータを、上記所定の電子メールデータを親データとする子データであるとの親子関係を処理装置により認定する親子関係認定処理をコンピュータに実行させ、上記メールデータ表示処理では、上記グループ分類処理で同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示するとともに、上記親子関係認定処理で認定した親子関係を示して表示することを特徴とする。また、本発明に係るメールデータ分類プログラムは、例えば、電子メールデータのヘッダ情報の各項目についての重みを示す係数値を記憶装置に記憶する係数値記憶処理と、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータのヘッダ情報の上記各項目と、他の電子メールデータのメール本文中の過去のメールの引用部分に含まれたヘッダ情報の上記各項目とをそれぞれ比較して、上記各項目の内容が同一であるか否かを項目毎に処理装置により判定するヘッダ情報比較処理と、上記ヘッダ情報比較処理で同一であると判定した項目と、上記係数値記憶処理で記憶した係数値とに基づき、上記所定の電子メールデータと上記他の電子メールデータとの一致度を処理装置により算出するヘッダ情報一致度算出処理と、上記ヘッダ情報一致度算出処理で算出した一致度が所定の値以上である電子メールデータを上記複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶するヘッダ情報一致データ抽出処理と、上記ヘッダ情報一致データ抽出処理で抽出した電子メールデータと上記所定の電子メールデータとを同一グループに処理装置により分類するグループ分類処理と、上記グループ分類処理で同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示装置に表示するメールデータ表示処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする。上記メールデータ分類プログラムは、さらに、上記ヘッダ情報一致データ抽出処理で抽出した電子メールデータを、上記所定の電子メールデータを親データとする子データであるとの親子関係を処理装置により認定する親子関係認定処理をコンピュータに実行させ、上記メールデータ表示処理では、上記グループ分類処理で同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示するとともに、上記親子関係認定処理で認定した親子関係を示して表示することを特徴とする。上記メールデータ分類プログラムは、さらに、所定の単語に対する返答の単語である応答句を上記所定の単語と対応させて記憶装置に記憶する応答句記憶処理と、上記グループ分類処理で同一グループに分類した電子メールデータの所定の電子メールデータから上記所定の単語を処理装置により検索するキーワード検索処理と、上記キーワード検索処理で検索した所定の単語に対応させて上記応答句記憶処理で記憶した応答句を含む電子メールデータを上記複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶する応答句データ抽出処理と、上記応答句データ抽出処理で抽出した電子メールデータを、上記所定の電子メールデータを親データとする子データであるとの親子関係を処理装置により認定する親子関係認定処理とをコンピュータに実行させ、上記メールデータ表示処理では、上記グループ分類処理で同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示するとともに、上記親子関係認定処理で認定した親子関係を示して表示することを特徴とする。上記メールデータ分類プログラムは、さらに、電子メールデータのヘッダ情報の各項目についての重みを示す係数値を記憶装置に記憶する係数値記憶処理と、上記グループ分類処理で同一グループに分類した電子メールデータの所定の電子メールデータのヘッダ情報の上記各項目と、他の電子メールデータのメール本文中の過去のメールの引用部分に含まれたヘッダ情報の上記各項目とをそれぞれ比較して、上記各項目の内容が同一であるか否かを項目毎に処理装置により判定するヘッダ情報比較処理と、上記ヘッダ情報比較処理で同一であると判定した項目と、上記係数値記憶処理で記憶した係数値とに基づき、上記所定の電子メールデータと上記他の電子メールデータとの一致度を処理装置により算出するヘッダ情報一致度算出処理と、上記ヘッダ情報一致度算出処理で算出した一致度が所定の値以上である電子メールデータを上記同一グループに分類された他の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶するヘッダ情報一致データ抽出処理と、ヘッダ情報一致データ抽出処理で抽出した電子メールデータを、上記所定の電子メールデータを親データとする子データであるとの親子関係を処理装置により認定する親子関係認定処理とをコンピュータに実行させ、上記メールデータ表示処理では、上記グループ分類処理で同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示するとともに、上記親子関係認定処理で認定した親子関係を示して表示することを特徴とする。本発明に係る電子メールデータの階層位置特定プログラムは、例えば、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分を示す引用符が最も多く付されている行の引用符の数を処理装置によりカウントする引用符数カウント処理と、上記引用符数カウント処理でカウントした引用符の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする。また、本発明に係る電子メールデータの階層位置特定プログラムは、例えば、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分の始まりを示す引用区切情報の数を処理装置によりカウントする引用区切情報カウント処理と、上記引用区切情報カウント処理でカウントした引用区切情報の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする。さらに、本発明に係る電子メールデータの階層位置特定プログラムは、例えば、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文の全行に対する上記メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分の行の割合を処理装置により算出する引用部行割合算出処理と、上記引用部行割合算出処理で算出した割合に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする。また、さらに、本発明に係る電子メールデータの階層位置特定プログラムは、例えば、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれるヘッダ情報の所定の項目の数を処理装置によりカウントするヘッダ項目カウント処理と、上記ヘッダ項目カウント処理でカウントしたヘッダ情報の所定の項目の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする。また、本発明に係る電子メールデータの階層位置特定プログラムは、例えば、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる送信者の署名の数を処理装置によりカウントする署名数カウント処理と、上記署名数カウント処理でカウントした送信者の署名の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする。上記メールデータ分類プログラムは、さらに、上記複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分を示す引用符が最も多く付されている行の引用符の数を処理装置によりカウントする引用符数カウント処理と、上記引用符数カウント処理でカウントした引用符の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出処理とをコンピュータに実行させ、上記メールデータ表示処理では、上記階層位置算出処理で算出した階層位置に上記電子メールデータを表示することを特徴とする。上記メールデータ分類プログラムは、さらに、上記複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分の始まりを示す引用区切情報の数を処理装置によりカウントする引用区切情報カウント処理と、上記引用区切情報カウント処理でカウントした引用区切情報の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出処理とをコンピュータに実行させ、上記メールデータ表示処理では、上記階層位置算出処理で算出した階層位置に上記電子メールデータを表示することを特徴とする。上記メールデータ分類プログラムは、さらに、上記複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文の全行に対する上記メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分の行の割合を処理装置により算出する引用部行割合算出処理と、上記引用部行割合算出処理で算出した割合に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出処理とをコンピュータに実行させ、上記メールデータ表示処理では、上記階層位置算出処理で算出した階層位置に上記電子メールデータを表示することを特徴とする。上記メールデータ分類プログラムは、さらに、上記複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれるヘッダ情報の所定の項目の数を処理装置によりカウントするヘッダ項目カウント処理と、上記ヘッダ項目カウント処理でカウントしたヘッダ情報の所定の項目の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出処理とをコンピュータに実行させ、上記メールデータ表示処理では、上記階層位置算出処理で算出した階層位置に上記電子メールデータを表示することを特徴とする。上記メールデータ分類プログラムは、さらに、上記複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる送信者の署名の数を処理装置によりカウントする署名数カウント処理と、上記署名数カウント処理でカウントした送信者の署名の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する階層位置算出処理とをコンピュータに実行させ、上記メールデータ表示処理では、上記階層位置算出処理で算出した階層位置に上記電子メールデータを表示することを特徴とする。本発明に係るメールデータ分類方法は、例えば、処理装置が、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータの件名と、メール本文中の過去のメールの引用部分に含まれた件名が同一である電子メールデータを上記複数の電子メールデータから抽出して記憶する本文内同一件名データ抽出ステップと、処理装置が、本文内同一件名データ抽出ステップで抽出した電子メールデータと上記所定の電子メールデータとを同一グループに分類するグループ分類ステップと、表示装置が、上記グループ分類ステップで同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示するメールデータ表示ステップとを備えることを特徴とする。本発明に係るメールデータ分類方法は、例えば、処理装置が、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータのヘッダ情報のTo句とFrom句とCc句とに記載されたメールアドレスの組と、To句とFrom句とCc句とに記載されたメールアドレスの組とが同一である電子メールデータを上記複数の電子メールデータから抽出して記憶する同一送受信者データ抽出ステップと、上記同一送受信者データ抽出ステップで抽出した電子メールデータと上記所定の電子メールデータとを同一グループに処理装置により分類するグループ分類ステップと、上記グループ分類ステップで同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示装置に表示するメールデータ表示ステップとを備えることを特徴とする。本発明に係るメールデータ分類方法は、例えば、処理装置が、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータの添付ファイルのファイル名と、同一のファイル名の添付ファイルを有する電子メールデータを上記複数の電子メールデータから抽出して記憶する同一添付ファイル名データ抽出ステップと、上記同一添付ファイル名データ抽出ステップで抽出した電子メールデータと上記所定の電子メールデータとを同一グループに処理装置により分類するグループ分類ステップと、上記グループ分類ステップで同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示装置に表示するメールデータ表示ステップとを備えることを特徴とする。本発明に係るメールデータ分類方法は、例えば、記憶装置が、所定の単語に対する返答の単語である応答句を上記所定の単語と対応させて記憶する応答句記憶ステップと、処理装置が、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータから上記所定の単語を検索するキーワード検索ステップと、処理装置が、上記キーワード検索ステップで検索した所定の単語に対応させて上記応答句記憶ステップで記憶した応答句を含む電子メールデータを上記複数の電子メールデータから抽出して記憶する応答句データ抽出ステップと、処理装置が、上記応答句データ抽出ステップで抽出した電子メールデータと上記所定の電子メールデータとを同一グループに分類するグループ分類ステップと、表示装置が、上記グループ分類ステップで同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示するメールデータ表示ステップとを備えることを特徴とする。本発明に係るメールデータ分類方法は、例えば、電子メールデータのヘッダ情報の各項目についての重みを示す係数値を記憶装置に記憶する係数値記憶ステップと、処理装置が、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータのヘッダ情報の上記各項目と、他の電子メールデータのメール本文中の過去のメールの引用部分に含まれたヘッダ情報の上記各項目とをそれぞれ比較して、上記各項目の内容が同一であるか否かを項目毎に判定するヘッダ情報比較ステップと、処理装置が、上記ヘッダ情報比較ステップで同一であると判定した項目と、上記係数値記憶ステップで記憶した係数値とに基づき、上記所定の電子メールデータと上記他の電子メールデータとの一致度を算出するヘッダ情報一致度算出ステップと、記憶装置が、上記ヘッダ情報一致度算出ステップで算出した一致度が所定の値以上である電子メールデータを上記複数の電子メールデータから抽出して記憶するヘッダ情報一致データ抽出ステップと、処理装置が、上記ヘッダ情報一致データ抽出ステップで抽出した電子メールデータと上記所定の電子メールデータとを同一グループに分類するグループ分類ステップと、表示装置が、上記グループ分類ステップで同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示するメールデータ表示ステップとを備えることを特徴とする。本発明に係る電子メールデータの階層位置特定方法は、例えば、処理装置が、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分を示す引用符が最も多く付されている行の引用符の数をカウントする引用符数カウントステップと、処理装置が、上記引用符数カウントステップでカウントした引用符の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を算出する階層位置算出ステップとを備えることを特徴とする。本発明に係る電子メールデータの階層位置特定方法は、例えば、処理装置が、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分の始まりを示す引用区切情報の数をカウントする引用区切情報カウントステップと、処理装置が、上記引用区切情報カウントステップでカウントした引用区切情報の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を算出する階層位置算出ステップとを備えることを特徴とする。本発明に係る電子メールデータの階層位置特定方法は、例えば、処理装置が、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文の全行に対する上記メール本文中に含まれる過去のメールの引用部分の行の割合を算出する引用部行割合算出ステップと、処理装置が、上記引用部行割合算出ステップで算出した割合に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を算出する階層位置算出ステップとを備えることを特徴とする。本発明に係る電子メールデータの階層位置特定方法は、例えば、処理装置が、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれるヘッダ情報の所定の項目の数をカウントするヘッダ項目カウントステップと、処理装置が、上記ヘッダ項目カウントステップでカウントしたヘッダ情報の所定の項目の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を算出する階層位置算出ステップとを備えることを特徴とする。本発明に係る電子メールデータの階層位置特定方法は、例えば、処理装置が、記憶装置に記憶された複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文中に含まれる送信者の署名の数をカウントする署名数カウントステップと、処理装置が、上記署名数カウントステップでカウントした送信者の署名の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を算出する階層位置算出ステップとを備えることを特徴とする。本発明に係るメールデータ分類装置、メールデータ分類プログラム及びメールデータ分類方法によれば、メッセージIDと返信の履歴とのデータによらず、電子メールデータのグループ分類をすることができる。したがって、メッセージIDと返信の履歴とのデータが添付されていない電子メールデータについても、正しくグループ分類することができる。また、本発明に係る電子メールデータの階層位置特定装置、階層位置特定プログラム及び階層位置特定方法によれば、メッセージIDと返信の履歴とのデータによらず、電子メールデータの階層化をすることができる。したがって、メッセージIDと返信の履歴とのデータが添付されていない電子メールデータについても、正しく階層化することができる。図1は、実施の形態におけるメールデータ分類システムの外観の一例を示す図である。図1において、メールデータ分類システムは、サーバA916、サーバB917、サーバC918を備える。また、サーバA916、サーバB917、サーバC918は、LCD液晶901、キーボード902KeyBoard:K/B、マウス903、FDD904FlexibleDiscDrive、CDD905コンパクトディスク装置などのハードウェア資源を備え、これらのハードウェア資源はケーブルや信号線で接続されている。サーバA916、サーバB917、サーバC918は、コンピュータであり、ローカルエリアネットワーク942LANにより接続され、ゲートウェイ941とインターネット940とを介して外部ネットワークと接続されている。ここで、サーバA916は、実施の形態におけるメールサーバの一例である。また、サーバB917は、実施の形態におけるメールアーカイブサーバの一例である。また、サーバC918は、実施の形態におけるメールデータ分類装置100の一例である。図2は、実施の形態におけるメールデータ分類装置100のハードウェア構成の一例を示す図である。図2において、メールデータ分類装置100は、プログラムを実行するCPU911CentralProcessingUnit、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサともいうを備えている。CPU911は、バス912を介してROM913、RAM914、通信ボード915、LCD901、キーボード902、マウス903、FDD904、CDD905、磁気ディスク装置920と接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。磁気ディスク装置920の代わりに、光ディスク装置、メモリカード読み書き装置などの記憶装置でもよい。RAM914は、揮発性メモリの一例である。ROM913、FDD904、磁気ディスク装置920の記憶媒体は、不揮発性メモリの一例である。これらは、記憶装置の一例である。通信ボード915、キーボード902、FDD904、CDD905などは、入力装置の一例である。通信ボード915は、通信装置の一例である。通信ボード915は、LAN942等に接続されている。磁気ディスク装置920又はROM913などには、オペレーティングシステム921OS、ウィンドウシステム922、プログラム群923、ファイル群924が記憶されている。プログラム群923のプログラムは、CPU911、オペレーティングシステム921、ウィンドウシステム922により実行される。上記プログラム群923には、以下に述べる実施の形態の説明において~部等として説明する機能を実行するプログラム、及び、各サーバの処理を実行するその他のプログラムがそれぞれ記憶されている。プログラムは、CPU911により読み出され実行される。ファイル群924には、以下に述べる実施の形態の説明において、電子メールデータ、親子関係、階層位置等として説明する情報やデータや信号値や変数値やパラメータが、ファイルやデータベースの各項目として記憶されている。ファイルやデータベースは、ディスクやメモリなどの記録媒体に記憶される。ディスクやメモリになどの記憶媒体に記憶された情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、読み書き回路を介してCPU911によりメインメモリやキャッシュメモリに読み出され、抽出検索参照比較演算計算処理出力印刷表示などのCPU911の動作に用いられる。抽出検索参照比較演算計算処理出力印刷表示のCPU911の動作の間、情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、メインメモリやキャッシュメモリやバッファメモリに一時的に記憶される。また、以下に述べる実施の形態の説明において説明するフローチャートの矢印の部分は主としてデータや信号の入出力を示し、データや信号値は、RAM914のメモリ、FDD904のフレキシブルディスク、コンパクトディスク、磁気ディスク装置920の磁気ディスク、その他光ディスク、ミニディスク、DVDDigitalVersatileDisc等の記録媒体に記録される。また、データや信号は、バス912や信号線やケーブルその他の伝送媒体によりオンライン伝送される。また、以下に述べる実施の形態の説明において~部として説明するものは、~回路、~装置、~機器、~手段、~機能であってもよく、また、~ステップ、~手順、~処理であってもよい。また、~処理として説明するものは~ステップであっても構わない。すなわち、~部として説明するものは、ROM913に記憶されたファームウェアで実現されていても構わない。或いは、ソフトウェアのみ、或いは、素子デバイス基板配線などのハードウェアのみ、或いは、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、さらには、ファームウェアとの組み合わせで実施されても構わない。ファームウェアとソフトウェアは、プログラムとして、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、DVD等の記録媒体に記憶される。プログラムはCPU911により読み出され、CPU911により実行される。すなわち、プログラムは、以下に述べる~部としてコンピュータを機能させるものである。あるいは、以下に述べる~部の手順や方法をコンピュータに実行させるものである。次に、前提となる電子メールデータについて説明する。図3は、電子メールデータの大まかな構造を示す図である。電子メールデータは、エンベロープ1、ヘッダ部2、メール本文3とを有する。エンベロープ1は、電子メールデータの通信に使用される情報である。エンベロープ1は、送信元を示すMAILFROMと、宛先送信先を示すRCPTTOとを有する。ヘッダ部2は、メーラーを使用して電子メールデータを作成した場合に生成される情報である。ヘッダ部2の情報は、メール本文3の情報と共に送信される。また、電子メールデータを送信した後、電子メールデータが中継サーバにより中継された場合にも、ヘッダ部2には情報が付加される。ヘッダ部2の情報の内、実際に通信に使用しない情報については、改ざんや省略される可能性がある。図4は、電子メールデータのヘッダ部2の一例を示す図である。ヘッダ部2には、例えば、以下の情報が含まれる。1Received:送信中継サーバの情報を示す。2From:電子メールデータの作成者を示す。改ざんされる可能性がある。3To:電子メールデータの宛先を示す。4Cc:電子メールデータの宛先を示す。5Bcc:電子メールデータの宛先を示す。電子メールデータを受信したユーザからはBccに記載された内容は確認できない。6Date:電子メールデータの作成日を示す。7Message-IdメッセージID:電子メールデータを一意に識別する識別子である。8In-Reply-To返信の履歴:返答メールの場合、親メールのMessage-Idが入る。9References:返答関係の履歴を示す。親メールのMessage-Idが順に入る。10Subject:電子メールデータの件名を示す。ここで、上述したように、8In-Reply-Toと、9Referencesとは省略される可能性がある。メール本文3は、電子メールデータの作成者であるユーザが入力した内容である。メール本文3は、添付ファイルで構成されることもある。次に、スレッド表示について説明する。上述したようにスレッド表示には様々な呼び方があるが、ここではスレッド表示と呼ぶ。図5は、電子メールデータを日付順に整列した状態を示す図である。図6は、図5に示す電子メールデータをスレッド表示した状態を示す図である。図6に示すように、スレッド表示をすることにより、電子メールデータの返答関係が明らかになる。図5に示す状態では、電子メールによる会話のやりとりを捉えづらい。しかし、図6に示すように、スレッド表示をすることにより、容易に会話のやりとりを捉えることができる。特に、返答数が多く、電子メールの派生関係が複雑になった場合等には効果が高い。つまり、スレッド表示は、電子メールデータのやりとりや前後関係に従って、電子メールデータを階層表示する。電子メールデータを階層表示することにより、1つの話題がどのように進んでいったのかを再現することが可能となる。図7は、図5に示す電子メールデータを流れ図形式に表示した図である。図5に示す番号のメールがどのユーザからどのユーザへ送信したかを示す。また、矢尻の部分からさらに矢印が出ているものは返答メールであることを示す。返答関係を明らかにすることで、図7に示すように流れ図形式に電子メールデータを表示することも可能である。次に、スレッド表示が正しくされていない例について説明する。図8は、スレッド表示が正しくされていない状態を示す図である。図8において、崩れ1、崩れ2と表示している部分は、スレッド表示が正しくされていない。崩れ1の部分では、Installという同一の件名が2つに分かれて表示されている。また、崩れ2の部分では、セキュリティという件名とRe:セキュリティという件名とが2つに分かれて表示されている。ここで、Re:についてはメーラーにより付される文字列であるため、元の件名はセキュリティであったことが予想される。つまり、本来であれば返答関係を有すると推測される電子メールデータであるにもかかわらず、返答関係が崩れて表示される場合がある。この原因は、上述したメッセージIDと返信の履歴とのデータが添付されていないことによるものである。そこで、以下では、崩れ1、崩れ2のようにスレッド表示が正しくされていない電子メールデータを正しい位置に表示する方法について説明する。ここでは、次の3つの情報を得ることにより、スレッド表示を正しく行う。1グループ分類情報2親子関係情報3階層位置情報1グループ分類情報は、返答関係がある電子メールデータを同じグループに分類するための情報である。2親子関係情報は、電子メールデータがどの電子メールデータの返答メールであるかを示す情報である。3階層位置情報は、電子メールデータがグループにおいて階層のどの位置深さにあるかを示す情報である。ここで、2親子関係情報が全て得られた場合、この情報のみでスレッド表示が可能である。しかし、以下に説明する技術では全ての上記1から3までの情報を完全に得られない可能性がある。つまり、得られた上記1から3までの情報の一部があいまいな情報となる可能性がある。そのため、得られる全ての上記1から3までの情報を得ることにより、より正確なスレッド表示を行うことが可能となる。実施の形態1では、1グループ分類情報を得る方法について説明する。実施の形態2では、2親子関係情報を得る方法について説明する。実施の形態3では、3階層位置情報を得る方法について説明する。実施の形態4では、実施の形態1から実施の形態3までで説明した各処理の組合せ方法について説明する。実施の形態1.実施の形態1では、上記1グループ分類情報を得る方法について説明する。つまり、実施の形態1では、メッセージIDと返信の履歴とのデータを用いないグループ分類について説明する。1つ目に件名を利用した分類方法について説明する。件名を利用した分類方法は、件名の一致する電子メールデータを同一グループに分類する方法である。あるいは、件名の一致度の高い電子メールデータを同一グループに分類するとしても構わない。また、件名を利用した分類方法の応用として、メール本文3に存在する件名を利用する方法がある。これは、返答メール等においては、過去のメール親メール等のヘッダ部やメール本文3を引用する場合があるという特性を利用するものである。図9は、メール本文3における過去のメールのヘッダ部を引用した部分の一例を示す図である。図9に示すような記載がメール本文3にある可能性がある。そこで、メール本文3の過去のメールの引用部分から件名を抽出する。図9に示す例の場合、Subject:という文字列を検索することにより、件名が記載されている箇所を特定することが可能である。他にも件名、Fwd等という文字列を検索し、件名が記載されている箇所を特定することが可能である。そして、ある電子メールデータの件名と他の電子メールデータのメール本文3から抽出した件名とが一致する電子メールデータを同一グループに分類する。メール本文3に存在する件名を利用する方法は、返答メールを送信する際、件名を変更された場合等に特に有効である。次に、図10と図11とに基づき、件名とメール本文3に存在する件名とを利用した分類方法以下、件名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100について説明する。図10は、件名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100の機能を示す機能ブロック図である。図11は、件名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100の動作を示すフローチャートである。件名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100は、メールデータ記憶部110、メールデータ抽出部120、グループ分類部140、メールデータ表示部150を備える。メールデータ記憶部110は、複数の電子メールデータを記憶装置に記憶する。メールデータ記憶部110は、例えば、メールアーカイバサーバ等から検索条件に合った複数の電子メールデータを抽出して一時的に記憶する。また、メールデータ記憶部110は、メールアーカイバサーバを示すとしても構わない。メールデータ抽出部120は、同一グループに分類される電子メールデータを抽出する。メールデータ抽出部120は、同一件名データ抽出部121、本文内同一件名データ抽出部122を備える。同一件名データ抽出部121は、メールデータ記憶部110が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータの件名と、件名が同一である電子メールデータをメールデータ記憶部110が記憶した複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶する。本文内同一件名データ抽出部122は、メールデータ記憶部110が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータの件名と、メール本文3中の過去のメールの引用部分に含まれた件名が同一である電子メールデータをメールデータ記憶部110が記憶した複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶する。グループ分類部140は、同一件名データ抽出部121と本文内同一件名データ抽出部122とのいずれかが抽出した電子メールデータと所定の電子メールデータとを同一グループに処理装置により分類する。メールデータ表示部150は、グループ分類部140が同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示装置に表示する。次に、図11に基づき、件名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100の動作について説明する。まず、整列処理S101では、メールデータ抽出部120は、メールデータ記憶部110が記憶した複数の電子メールデータを日付の古い順に整列する。S101についてはグループ分類を行うことのみを考えるのであれば行わなくても構わない。次に、対象メール選択処理S102では、メールデータ抽出部120は、グループ分類されていない電子メールデータの中で、最も日付の古い電子メールデータを選択する。次に、同一件名データ抽出処理S103では、同一件名データ抽出部121は、S102で選択した電子メールデータの件名と、件名が同一である電子メールデータをメールデータ記憶部110が記憶した複数の電子メールデータから抽出する。次に、本文内同一件名データ抽出処理S104では、本文内同一件名データ抽出部122は、S102で選択した電子メールデータの件名と、メール本文3中の過去のメールの引用部分に含まれた件名が同一である電子メールデータをメールデータ記憶部110が記憶した複数の電子メールデータから抽出する。次に、グループ分類処理S105では、グループ分類部140は、同一件名データ抽出部121と本文内同一件名データ抽出部122とのいずれかがS103またはS104で抽出した電子メールデータとS102で選択した電子メールデータとを同一グループに分類する。次に、終了判定処理S106では、メールデータ抽出部120は、全ての電子メールデータがグループ分類されたか否かを判定する。ここで、グループ分類されたとは、例え同一グループに分類される電子メールデータが見つからなかった場合であっても、S102で選択された電子メールデータはグループ分類されたものとする。S101で日付順に整列した場合には、S102で次に選択される電子メールデータが、最も日付データが新しい電子メールデータである場合には、終了条件を満たすとしても構わない。全ての電子メールデータがグループ分類された終了条件を満たすとメールデータ抽出部120が判定した場合S106でYes、S107へ進む。一方、全ての電子メールデータがグループ分類されていない終了条件を満たさないとメールデータ抽出部120が判定した場合S106でNo、S102へ進み、再びグループ分類処理を行う。再びグループ分類処理を行う場合には、既にグループ分類処理されている電子メールデータは対象外とする。そして、メールデータ表示処理S107では、メールデータ表示部150は、グループ分類部140が同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示する。2つ目に宛先を利用した分類方法について説明する。宛先を利用した分類方法以下、宛先によるグループ分類は、ヘッダ部のTo句とFrom句とCc句との組合せが一致する電子メールデータを同一グループに分類する方法である。あるいは、To句とFrom句とCc句との組合せの一致度の高い電子メールデータを同一グループに分類するとしても構わない。例えば、上述した件名によるグループ分類では、件名がお願いします、会議召集等の一般的な語句を使用した場合には、返答関係のない電子メールデータが同一グループに分類されてしまう。このような場合に、宛先によるグループ分類を使用することで、偶然件名が一致した返答関係のない電子メールデータを異なるグループに分類することが可能である。つまり、宛先によるグループ分類は、件名によるグループ分類と合わせて用いることでより効果を発揮する。しかし、宛先によるグループ分類や件名によるグループ分類をそれぞれ単独で用いても構わない。次に、図12と図13とに基づき、宛先によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100について説明する。図12は、宛先によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100の機能を示す機能ブロック図である。図13は、宛先によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100の動作を示すフローチャートである。ここでは、宛先によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100について、件名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100と異なる部分についてのみ説明する。宛先によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100のメールデータ抽出部120は、同一送信者データ抽出部123を備える。また、メールデータ抽出部120は、同一件名データ抽出部121、本文内同一件名データ抽出部122とは備えていない。宛先によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100のその他の構成は、件名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100と同様である。同一送信者データ抽出部123は、メールデータ記憶部110が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータのヘッダ情報のTo句とFrom句とCc句とに記載されたメールアドレスの組と、To句とFrom句とCc句とに記載されたメールアドレスの組とが同一である電子メールデータをメールデータ記憶部110が記憶した複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶する。次に、図13に基づき、宛先によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100の動作について説明する。S201とS202とは、それぞれS101とS102と同様である。同一送信者データ抽出処理S203では、同一送信者データ抽出部123は、S202で選択した電子メールデータのヘッダ情報のTo句とFrom句とCc句とに記載されたメールアドレスの組と、To句とFrom句とCc句とに記載されたメールアドレスの組とが同一である電子メールデータをメールデータ記憶部110が記憶した複数の電子メールデータから抽出する。次に、グループ分類処理S204では、グループ分類部140は、同一送信者データ抽出部123がS203で抽出した電子メールデータとS202で選択した電子メールデータとを同一グループに分類する。S205とS206とは、それぞれS106とS107と同様である。3つ目に添付ファイル名を利用した分類方法について説明する。添付ファイルを利用した分類方法は、添付ファイル名の一致する電子メールデータを同一グループに分類する方法である。あるいは、添付ファイル名の一致度の高い電子メールデータを同一グループに分類するとしても構わない。また、ヘッダ部やメール本文3に存在する添付ファイルの削除情報を利用する方法がある。これは、返信などにより添付ファイルが削除された場合等に、ヘッダ部やメール本文3に存在する添付ファイルの削除情報が残される場合があるという特性を利用するものである。つまり、ある電子メールデータの添付ファイル名と他の電子メールデータの削除情報が示す添付ファイル名とが一致する場合、または一致度が高い場合、同一グループに分類する。添付ファイル、削除、delete等という文字列を検索し、添付ファイルの削除情報が記載されている箇所を特定することが可能である。添付ファイル名を利用した分類方法は、宛先によるグループ分類や件名によるグループ分類と合わせて用いることでより効果を発揮する。しかし、添付ファイル名を利用した分類方法を単独で用いても構わない。次に、図14と図15とに基づき、添付ファイル名と添付ファイルの削除情報とを利用した分類方法以下、添付ファイル名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100について説明する。図14は、添付ファイル名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100の機能を示す機能ブロック図である。図15は、添付ファイル名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100の動作を示すフローチャートである。添付ファイル名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100のメールデータ抽出部120は、同一添付ファイル名データ抽出部124、同一削除添付ファイル名データ抽出部125を備える。また、メールデータ抽出部120は、同一件名データ抽出部121、本文内同一件名データ抽出部122とは備えていない。添付ファイル名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100のその他の構成は、件名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100と同様である。同一添付ファイル名データ抽出部124は、メールデータ記憶部110が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータの添付ファイルのファイル名と、同一のファイル名の添付ファイルを有する電子メールデータをメールデータ記憶部110が記憶した複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶する。同一削除添付ファイル名データ抽出部125は、メールデータ記憶部110が記憶した複数の電子メールデータの各電子メールデータ内から添付ファイルを削除したことを示す添付ファイル削除情報を検索する。そして、同一削除添付ファイル名データ抽出部125は、検索した添付ファイル削除情報が示す削除された添付ファイルのファイル名が、メールデータ記憶部110が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータの添付ファイルのファイル名と同一である電子メールデータをメールデータ記憶部110が記憶した複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶する。次に、図15に基づき、添付ファイル名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100の動作について説明する。S301とS302とは、それぞれS101とS102と同様である。但し、S302では、添付ファイルがある電子メールデータのみを選択する。同一添付ファイル名データ抽出処理S303では、同一添付ファイル名データ抽出部124は、S302で選択した電子メールデータの添付ファイルのファイル名と、同一のファイル名の添付ファイルを有する電子メールデータをメールデータ記憶部110が記憶した複数の電子メールデータから抽出する。次に、同一削除添付ファイル名データ抽出処理S304では、同一削除添付ファイル名データ抽出部125は、メールデータ記憶部110が記憶した複数の電子メールデータの各電子メールデータ内から添付ファイルを削除したことを示す添付ファイル削除情報を検索する。そして、同一削除添付ファイル名データ抽出部125は、検索した添付ファイル削除情報が示す削除された添付ファイルのファイル名が、S302で選択した電子メールデータの添付ファイルのファイル名と同一である電子メールデータをメールデータ記憶部110が記憶した複数の電子メールデータから抽出する。次に、グループ分類処理S305では、グループ分類部140は、同一添付ファイル名データ抽出部124と同一削除添付ファイル名データ抽出部125とのいずれかがS303またはS304で抽出した電子メールデータとS302で選択した電子メールデータとを同一グループに分類する。S306とS307とは、それぞれS106とS107と同様である。4つ目に応答句を利用した分類方法について説明する。応答句とは、呼びかけの単語に対する返答と認められる単語である。例えば、お願いしますに対する応答句は了解しました等である。また、提出してくださいに対する応答句は提出します等である。さらに、Thankyouに対する応答句はYouarewelcome等である。つまり、この例に示したような、呼びかけの単語とそれに対応する応答句との組合せを予め登録して応答句対応表を作成する。そして、応答句対応表を用いて、まず、電子メールデータから呼びかけの単語を検索する。次に、その呼びかけの単語に対応する応答句を有する電子メールデータを検索する。応答句を利用した分類方法以下、応答句によるグループ分類は、呼びかけの単語を有する電子メールデータとその呼びかけの単語に対応する応答句を有する電子メールデータとを同一グループに分類する方法である。応答句によるグループ分類は、添付ファイル名を利用した分類方法、宛先によるグループ分類、件名によるグループ分類と合わせて用いることでより効果を発揮する。しかし、応答句によるグループ分類を単独で用いても構わない。次に、図16と図17とに基づき、応答句によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100について説明する。図16は、応答句によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100の機能を示す機能ブロック図である。図17は、応答句によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100の動作を示すフローチャートである。ここでは、応答句によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100について、件名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100と異なる部分についてのみ説明する。応答句によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100のメールデータ抽出部120は、応答句記憶部126、キーワード検索部127、応答句データ抽出部128を備える。また、メールデータ抽出部120は、同一件名データ抽出部121、本文内同一件名データ抽出部122とは備えていない。応答句によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100のその他の構成は、件名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100と同様である。応答句記憶部126は、所定の単語に対する返答の単語のである応答句を所定の単語と対応させて記憶装置に記憶する。つまり、応答句記憶部126は、呼びかけの単語とそれに対応する応答句とを組として記憶する。キーワード検索部127は、メールデータ記憶部110が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータから応答句記憶部126が記憶した所定の単語呼びかけ単語を処理装置により検索する。応答句データ抽出部128は、キーワード検索部127が検索した所定の単語に対応させて応答句記憶部126が記憶した応答句を含む電子メールデータをメールデータ記憶部110が記憶した複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶する。特に、応答句データ抽出部128は、応答句をメール本文3の内、過去のメールの引用部分以外に含む電子メールデータを抽出する。次に、図17に基づき、応答句によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100の動作について説明する。S401とS402とは、それぞれS101とS102と同様である。キーワード検索処理S403では、キーワード検索部127は、S402で選択した電子メールデータから応答句記憶部126が記憶した所定の単語呼びかけ単語を処理装置により検索する。次に、キーワード判定処理S404では、キーワード検索部127は、S403で所定の単語が検索されたか否かを判定する。所定の単語が検索されたとキーワード検索部127が判定した場合S404でYes、S405へ進む。一方、所定の単語が検索されなかったとキーワード検索部127が判定した場合S404でNo、S407へ進む。次に、応答句データ抽出処理S405では、応答句データ抽出部128は、キーワード検索部127がS403で検索した所定の単語に対応させて応答句記憶部126が記憶した応答句を含む電子メールデータをメールデータ記憶部110が記憶した複数の電子メールデータから抽出する。次に、グループ分類処理S406では、グループ分類部140は、応答句データ抽出部128がS405で抽出した電子メールデータとS402で選択した電子メールデータとを同一グループに分類する。S407とS408とは、それぞれS106とS107と同様である。5つ目に引用情報を利用した分類方法について説明する。上述したように、返信メールには、過去のメールを引用している電子メールデータがある。引用情報を利用した分類方法以下、引用情報によるグループ分類は、引用部分と過去のメールの本文との一致度を算出し、一致度の高い電子メールデータを同一グループに分類する方法である。特に、引用部分には過去のメールのヘッダ部の情報以下、ヘッダ情報が含まれている場合がある。そこで、例えば、電子メールデータのヘッダ情報と、その電子メールデータよりも後に送信された電子メールデータの引用部分に含まれる過去のメールのヘッダ情報との一致度が高い電子メールデータを同一グループに分類する。一致度を算出する対象は、ヘッダ情報に限らず、他の部分であっても構わない。一致度の算出方法としては、例えば、ヘッダ部の各項目に重み付けし点数を持たせる、一致した項目の重みの合計点数の合計を一致度として算出する。そして、一致度の合計が所定の値以上であれば、電子メールデータを同一グループに分類する。引用情報によるグループ分類は、応答句によるグループ分類、添付ファイル名を利用した分類方法、宛先によるグループ分類、件名によるグループ分類と合わせて用いることでより効果を発揮する。しかし、引用情報によるグループ分類を単独で用いても構わない。次に、図18と図19とに基づき、引用情報によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100について説明する。図18は、引用情報によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100の機能を示す機能ブロック図である。図19は、引用情報によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100の動作を示すフローチャートである。ここでは、引用情報によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100について、件名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100と異なる部分についてのみ説明する。引用情報によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100のメールデータ抽出部120は、係数値記憶部129、ヘッダ情報比較部130、ヘッダ情報一致度算出部131、ヘッダ情報一致データ抽出部132を備える。また、メールデータ抽出部120は、同一件名データ抽出部121、本文内同一件名データ抽出部122とは備えていない。引用情報によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100のその他の構成は、件名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100と同様である。係数値記憶部129は、電子メールデータのヘッダ情報の各項目についての重み得点を示す係数値を記憶装置に記憶する。ヘッダ情報比較部130は、メールデータ記憶部110が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータのヘッダ情報の各項目と、メールデータ記憶部110が記憶した他の電子メールデータのメール本文3中の過去のメールの引用部分に含まれたヘッダ情報の各項目とをそれぞれ比較して、各項目の内容が同一であるか否かを項目毎に処理装置により判定する。ここで、ヘッダ項目とは、例えば、図4に基づき説明した全ての項目であるが、その他の項目が含まれていても構わなく、また、一部の項目に限定しても構わない。ヘッダ情報一致度算出部131は、ヘッダ情報比較部130が同一であると判定した項目と、係数値記憶部129が記憶した係数値とに基づき、所定の電子メールデータと他の電子メールデータとの一致度を処理装置により算出する。つまり、ヘッダ情報一致度算出部131は、ヘッダ情報比較部130が同一であると判定した項目の重みを合計して一致度を算出する。ヘッダ情報一致データ抽出部132は、ヘッダ情報一致度算出部131が算出した一致度が所定の値以上である電子メールデータをメールデータ記憶部110が記憶した複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶する。次に、図19に基づき、引用情報によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100の動作について説明する。S501とS502とは、それぞれS101とS102と同様である。ヘッダ情報比較処理S503では、ヘッダ情報比較部130は、S502で選択した電子メールデータのヘッダ情報の各項目と、メールデータ記憶部110が記憶した他の電子メールデータのメール本文3中の過去のメールの引用部分に含まれたヘッダ情報の各項目とをそれぞれ比較して、各項目の内容が同一であるか否かを項目毎に判定する。次に、ヘッダ情報一致度算出処理S504では、ヘッダ情報一致度算出部131は、ヘッダ情報比較部130がS503で同一であると判定した項目と、係数値記憶部129が記憶した係数値とに基づき、S502で選択した電子メールデータと上記他の電子メールデータとの一致度を処理装置により算出する。次に、ヘッダ情報一致データ抽出処理S505では、ヘッダ情報一致データ抽出部132は、ヘッダ情報一致度算出部131がS504で算出した一致度が所定の値以上である電子メールデータをメールデータ記憶部110が記憶した複数の電子メールデータから抽出する。次に、グループ分類処理S506では、グループ分類部140は、ヘッダ情報一致データ抽出部132がS505で抽出した電子メールデータとS502で選択した電子メールデータとを同一グループに分類する。S507とS508とは、それぞれS106とS107と同様である。大きく5つに区分してメールデータ分類装置100のグループ分類方法について説明した。説明の簡単のため5つに区分したが、メールデータ分類装置100は上述した全てのグループ分類機能を備えているとしても構わない。また、メールデータ分類装置100は上述したグループ分類機能のいずれか1つ又は2つ以上を備えているとしても構わない。メールデータ分類装置100が上述したグループ分類機能の2つ以上を備えている場合の動作については後述する。上述したように、実施の形態1に係るメールデータ分類装置100は、メッセージIDと返信の履歴とのデータが添付されていない電子メールデータについても、正しくグループ分類することが可能である。実施の形態2.実施の形態2では、2親子関係情報を得る方法について説明する。つまり、実施の形態2では、メッセージIDと返信の履歴とのデータを用いることなく、電子メールデータがどの電子メールデータの返答メールであるかを示す情報を得る方法について説明する。1つ目に応答句を利用した親子関係情報取得方法について説明する。応答句を利用した親子関係情報取得方法は、実施の形態1で説明した応答句を利用した分類方法4つ目の方法と概ね同様である。つまり、まず、応答句対応表を作成する。そして、電子メールデータから呼びかけの単語を検索する。次に、その呼びかけの単語に対応する応答句を有する電子メールデータを検索する。実施の形態1で説明した応答句を利用した分類方法では、呼びかけの単語を有する電子メールデータとその呼びかけの単語に対応する応答句を有する電子メールデータとを同一グループに分類した。しかし、応答句を利用した親子関係情報取得方法では、呼びかけの単語を有する電子メールデータは、その呼びかけの単語に対応する応答句を有する電子メールデータの親メールであると認定する。次に、図20と図21とに基づき、応答句を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100親子関係認定装置について説明する。図20は、応答句を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の機能を示す機能ブロック図である。図21は、応答句を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の動作を示すフローチャートである。ここでは、応答句を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100について、実施の形態1で説明した件名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100と異なる部分についてのみ説明する。応答句を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100は、親子関係抽出部160を備える。また、メールデータ抽出部120は、実施の形態1で説明したグループ分類機能のいずれか1つ以上の機能を備えている。応答句を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100のその他の構成は、件名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100と同様である。親子関係抽出部160は、電子メールデータ間の親子関係情報を抽出する。親子関係抽出部160は、応答句記憶部126、キーワード検索部127、応答句データ抽出部128、親子関係認定部161を備える。応答句記憶部126とキーワード検索部127と応答句データ抽出部128とは、実施の形態1で説明した応答句記憶部126とキーワード検索部127と応答句データ抽出部128とそれぞれ同様である。親子関係認定部161は、応答句データ抽出部128が抽出した電子メールデータを、キーワード検索部127が所定の単語呼びかけ単語を検索した所定の電子メールデータを親データとする子データであるとの親子関係を処理装置により認定する。次に、図21に基づき、応答句を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の動作について説明する。まず、グループ分類処理S601では、メールデータ抽出部120とグループ分類部140とは、実施の形態1で説明した方法により、電子メールデータをグループ分類する。次に、対象メール選択処理S602では、親子関係抽出部160は、S602で選択されていない最も日付の古い電子メールデータを選択する。ここでは、説明を省略しているが、S601でメールデータ記憶部110が記憶した複数の電子メールデータを日付の古い順に整列しているものとする。つまり、親子関係抽出部160は、整列した電子メールデータの上から順に選択する。S603とS604とは、それぞれS403とS404と同様である。応答句データ抽出処理S605では、応答句データ抽出部128は、キーワード検索部127がS603で検索した所定の単語に対応させて応答句記憶部126が記憶した応答句を含む電子メールデータをS601においてS602で選択した電子メールデータと同一グループにグループ分類された電子メールデータから抽出する。次に、親子関係認定処理S606では、親子関係認定部161は、応答句データ抽出部128が抽出した電子メールデータを、キーワード検索部127が所定の単語呼びかけ単語を検索した所定の電子メールデータを親データとする子データであるとの親子関係を認定する。次に、終了判定処理S607では、親子関係抽出部160は、全ての電子メールデータがS602で選択されたか否かを判定する。S602で次に選択される電子メールデータが、最も日付データが新しい電子メールデータである場合には、終了条件を満たすとしても構わない。全ての電子メールデータがS602で選択された終了条件を満たすと親子関係抽出部160が判定した場合S607でYes、S608へ進む。一方、全ての電子メールデータがS602で選択されていない終了条件を満たさないと親子関係抽出部160が判定した場合S607でNo、S602へ進み、再び親子関係認定処理を行う。再び親子関係認定処理を行う場合には、直近のS602で選択したメールよりも古い電子メールデータは対象外とする。これは、過去に送信された電子メールデータが子メールであることはないためである。メールデータ表示処理S608では、メールデータ表示部150は、グループ分類部140が同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示する。また、親子関係認定部161が認定した親子関係を示した所定の方法で表示する。2つ目に引用情報を利用した親子関係情報取得方法について説明する。引用情報を利用した親子関係情報取得方法は、実施の形態1で説明した引用情報を利用した分類方法5つ目の方法と概ね同様である。つまり、引用部分と過去のメールの本文との一致度を算出し、一致度の高い電子メールデータを検索する。実施の形態1で説明した引用情報を利用した分類方法では、引用部分と過去のメールの本文との一致度を算出し、一致度の高い電子メールデータを同一グループに分類した。しかし、引用情報を利用した親子関係情報取得方法では、引用部分と過去のメールの本文との一致度を算出し、一致度の高い電子メールデータが見つかった場合、過去のメールが親メールであり、引用部分を含むメールを子メールであると認定する。次に、図22と図23とに基づき、引用情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100親子関係認定装置について説明する。図22は、引用情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の機能を示す機能ブロック図である。図23は、引用情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の動作を示すフローチャートである。ここでは、引用情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100について、応答句を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100と異なる部分についてのみ説明する。引用情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の親子関係抽出部160は、係数値記憶部129、ヘッダ情報比較部130、ヘッダ情報一致度算出部131、ヘッダ情報一致データ抽出部132を備える。また、引用情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の親子関係抽出部160は、応答句記憶部126、キーワード検索部127、応答句データ抽出部128を備えていない。引用情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100のその他の構成は、応答句を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100と同様である。係数値記憶部129とヘッダ情報比較部130とヘッダ情報一致度算出部131とヘッダ情報一致データ抽出部132とは、実施の形態1で説明した係数値記憶部129とヘッダ情報比較部130とヘッダ情報一致度算出部131とヘッダ情報一致データ抽出部132とそれぞれ同様である。親子関係認定部161は、ヘッダ情報一致データ抽出部132が抽出した電子メールデータを、ヘッダ情報比較部130が比較の基準とした所定の電子メールデータを親データとする子データであるとの親子関係を処理装置により認定する。次に、図23に基づき、引用情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の動作について説明する。S701とS702とは、それぞれS601とS602と同様である。ヘッダ情報比較処理S703では、ヘッダ情報比較部130は、S702で選択した電子メールデータのヘッダ情報の各項目と、S701においてS702で選択した電子メールデータと同一グループにグループ分類された他の電子メールデータのメール本文3中の過去のメールの引用部分に含まれたヘッダ情報の各項目とをそれぞれ比較して、各項目の内容が同一であるか否かを項目毎に判定する。S704とS705とは、それぞれS504とS505と同様である。親子関係認定処理S706では、親子関係認定部161は、ヘッダ情報一致データ抽出部132が抽出した電子メールデータを、S702で選択した電子メールデータを親データとする子データであるとの親子関係を認定する。S707とS708とは、それぞれS607とS608と同様である。但し、この方法においては、親メールに対する直接の子メールだけでなく、孫メールや曾孫メールも子メールであると認定される場合がある。つまり、子メールであると認定された電子メールデータが親メールの直接の返信メール等ではなく、親メールの返信メールに対する返信メールである場合がある。つまり、メール1に対する返信メールをメール2、メール2に対する返信メールをメール3とすると、メール2も、メール3もメール1を親とする子メールであると認定される場合がある。しかし、この場合、メール3は、メール1を親とする子メールであると認定されるとともに、メール2を親とする子メールであるとも認定される。つまり、最終的に得られた親子関係情報を参照することで、メール2はメール1の子メールであり、メール3はメール2の子メールつまり、メール1の孫メールであるということを判断することができる。そこで、図23に示す処理において、メールデータ表示処理S708の前に、得られた親子関係情報から直接の親子の関係のみを抽出する親子関係整理処理を加えるとしても構わない。3つ目に宛先情報を利用した親子関係情報取得方法について説明する。宛先情報とは、From句、To句、Cc句に指定したメールアドレスである。つまり、宛先情報を利用した親子関係情報取得方法は、From句、To句、Cc句に指定したメールアドレスを利用した親子関係情報取得方法である。From句にAのメールアドレスが記載されており、To句にB、Cc句にCのメールアドレスが記載されている電子メールデータメール1とするがある。また、この電子メールデータよりも後に送信された電子メールデータで、From句にBのメールアドレスが記載されており、To句にA、Cc句にCのメールアドレスが記載されている電子メールデータメール2とするがある。この場合、メール2は、メール1に対する返信メールであると認められる。つまり、メール2は、メール1を親メールとする子メールであると認められる。そこで、宛先情報を利用した親子関係情報取得方法では、所定の電子メールデータのFrom句に記載されたメールアドレスがTo句に記載されており、かつ、To句又はCc句に記載されたメールアドレスがFrom句に記載されている電子メールデータを検索する。そして、検索された電子メールデータは、上記所定の電子メールデータを親メールとする子メールであると認定する。ここで、検索する電子メールデータは、上記所定の電子メールデータが送信されたのよりも後に送信された電子メールデータのみを対象とすれば足りる。さらに、上記メール1とメール2との例において、メール1では、To句にBを指定しているにもかかわらず、メール本文3では、Cc句に指定したC宛であることを示すC様という文言が記載されている場合がある。このような場合には、一般に、メール1に対してBからではなくCから返信がされる場合がある。Cから返信された電子メールデータメール3は、メール1よりも後に送信された電子メールデータでFrom句にCのメールアドレスが記載されており、To句にA,Bのメールアドレスが記載されている電子メールデータである。メール3は、メール1を親メールとする子メールである。このような場合があるため、宛先情報を利用した親子関係情報取得方法では、To句又はCc句に記載されたメールアドレスがFrom句に記載されている電子メールデータを検索する。すなわち、To句に記載されたメールアドレスとCc句に記載されたメールアドレスとの全てを検索対象とする必要がある。検索対象の電子メールデータが膨大である場合には、To句に記載されたメールアドレスとCc句に記載されたメールアドレスとの全てを対象とした検索処理には処理時間がかかる。そこで、以下の方法により処理の高速化を図る。一般に返信メールを送るのは、メール本文3で宛先として指定されているユーザである。そして宛先として指定されているユーザに対しては、一般に~様、~さん、~殿、~先生、~宛、~行、~株式会社、~経理部長役職名等の敬称等を付して宛先を示す記載以下、宛先敬称がメール本文3にある。そこで、まず、宛先を示す記載以下、表示名とメールアドレスとの対応表以下、表示名対応表を予め作成しておく。表示名とは、実名、ニックネーム、会社名等である。そして、上記所定の電子メールデータから、宛先敬称を検索する。宛先敬称を検索することにより、表示名の記載箇所を特定し、表示名を抽出する。次に、表示名対応表に基づき、表示名をメールアドレスに変換する。そして、変換して得たメールアドレスがFrom句に記載された電子メールデータを検索する。つまり、To句に記載されたメールアドレスとCc句に記載されたメールアドレスとの全てを検索対象とするのではなく、表示名に基づき得られたメールアドレスのみを対象とする。これにより、処理の高速化を図ることができる。但し、表示名として記載がされていないユーザから返信があった場合、抽出されない。次に、図24と図25とに基づき、宛先情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100親子関係認定装置について説明する。まず、ここでは表示名対応表を用いない方法について説明する。図24は、宛先情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の機能を示す機能ブロック図である。図25は、宛先情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の動作を示すフローチャートである。ここでは、宛先情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100について、応答句を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100と異なる部分についてのみ説明する。宛先情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の親子関係抽出部160は、宛先データ抽出部162を備える。また、宛先情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の親子関係抽出部160は、応答句記憶部126、キーワード検索部127、応答句データ抽出部128を備えていない。宛先情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100のその他の構成は、応答句を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100と同様である。宛先データ抽出部162は、メールデータ記憶部110が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータのFrom句に記載されたメールアドレスがTo句に記載されており、かつ、To句又はCc句に記載されたメールアドレスがFrom句に記載されている電子メールデータをメールデータ記憶部110が記憶した複数の電子メールデータから検索して記憶装置に記憶する。また、親子関係認定部161は、宛先データ抽出部162が検索した電子メールデータは、上記所定の電子メールデータを親メールとする子メールであると認定する。次に、図25に基づき、宛先情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の動作について説明する。S801とS802とは、それぞれS601とS602と同様である。宛先データ抽出処理S803では、宛先データ抽出部162は、S802で選択した電子メールデータのFrom句に記載されたメールアドレスがTo句に記載されており、かつ、To句又はCc句に記載されたメールアドレスがFrom句に記載されている電子メールデータをS801においてS802で選択した電子メールデータと同一グループにグループ分類された電子メールデータから検索する。親子関係認定処理S804では、親子関係認定部161は、宛先データ抽出部162がS803で検索した電子メールデータは、S802で選択した電子メールデータを親メールとする子メールであると認定する。S805とS806とは、それぞれS607とS608と同様である。次に、図26と図27とに基づき、表示名対応表を用いた、宛先情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100親子関係認定装置について説明する。図26は、表示名対応表を用いた、宛先情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の機能を示す機能ブロック図である。図27は、表示名対応表を用いた、宛先情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の動作を示すフローチャートである。ここでは、表示名対応表を用いた、宛先情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100について、表示名対応表を用いない、宛先情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100と異なる部分についてのみ説明する。表示名対応表を用いた、宛先情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の親子関係抽出部160は、表示名対応表記憶部163、表示名検索部164を備える。表示名対応表を用いた、宛先情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100のその他の構成は、表示名対応表を用いない、宛先情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100と同様である。表示名対応表記憶部163は、メールデータ記憶部110が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータのメール本文3中の宛先を示す表示名とメールアドレスとの対応表である表示名対応表を記憶装置に記憶する。表示名検索部164は、メールデータ記憶部110が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータから宛先敬称を検索して表示名の記載箇所を特定し、表示名を抽出して記憶装置に記憶する。また、宛先データ抽出部162は、メールデータ記憶部110が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータのFrom句に記載されたメールアドレスがTo句に記載されており、かつ、表示名検索部164が抽出した表示名に対応して表示名対応表記憶部163が記憶したメールアドレスがFrom句に記載されている電子メールデータをメールデータ記憶部110が記憶した複数の電子メールデータから検索して記憶装置に記憶する。次に、図27に基づき、表示名対応表を用いた、宛先情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の動作について説明する。S901とS902とは、それぞれS801とS802と同様である。表示名検索処理S903では、表示名検索部164は、S902で検索した電子メールデータから宛先敬称を検索して表示名の記載箇所を特定し、表示名を抽出する。次に、宛先データ抽出処理S904では、宛先データ抽出部162は、S902で選択した電子メールデータのFrom句に記載されたメールアドレスがTo句に記載されており、かつ、表示名検索部164がS903で抽出した表示名に対応して表示名対応表記憶部163が記憶したメールアドレスがFrom句に記載されている電子メールデータをS901においてS902で選択した電子メールデータと同一グループにグループ分類された電子メールデータから検索する。親子関係認定処理S905では、親子関係認定部161は、宛先データ抽出部162がS904で検索した電子メールデータは、S902で選択した電子メールデータを親メールとする子メールであると認定する。S906とS907とは、それぞれS805とS806と同様である。4つ目に添付ファイルの削除情報を利用した親子関係情報取得方法について説明する。添付ファイルの削除情報を利用した親子関係情報取得方法は、実施の形態1で説明した添付ファイル名を利用した分類方法3つ目の方法と概ね同様である。実施の形態1で説明した添付ファイル名を利用した分類方法3つ目の方法では、返信などにより添付ファイルが削除された場合等に、ヘッダ部やメール本文3に存在する添付ファイルの削除情報が残される場合があるという特性を利用した。つまり、実施の形態1で説明した添付ファイル名を利用した分類方法3つ目の方法では、ある電子メールデータの添付ファイル名と他の電子メールデータの削除情報が示す添付ファイル名とが一致する場合、または一致度が高い場合、同一グループに分類した。しかし、添付ファイルの削除情報を利用した親子関係情報取得方法では、ある電子メールデータの添付ファイル名と他の電子メールデータの削除情報が示す添付ファイル名とが一致する場合、または一致度が高い場合、上記他の電子メールデータは、上記ある電子メールデータを親メールとする子メールであると認定する。次に、図28と図29とに基づき、添付ファイルの削除情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100親子関係認定装置について説明する。図28は、添付ファイルの削除情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の機能を示す機能ブロック図である。図29は、添付ファイルの削除情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の動作を示すフローチャートである。ここでは、添付ファイルの削除情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100について、応答句を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100と異なる部分についてのみ説明する。添付ファイルの削除情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の親子関係抽出部160は、同一削除添付ファイル名データ抽出部125を備える。また、添付ファイルの削除情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の親子関係抽出部160は、応答句記憶部126、キーワード検索部127、応答句データ抽出部128を備えていない。添付ファイルの削除情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100のその他の構成は、応答句を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100と同様である。同一削除添付ファイル名データ抽出部125は、メールデータ記憶部110が記憶した複数の電子メールデータの各電子メールデータ内から添付ファイルを削除したことを示す添付ファイル削除情報を検索する。そして、同一削除添付ファイル名データ抽出部125は、検索した添付ファイル削除情報が示す削除された添付ファイルのファイル名が、メールデータ記憶部110が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータの添付ファイルのファイル名と同一である電子メールデータをメールデータ記憶部110が記憶した複数の電子メールデータから抽出して記憶装置に記憶する。また、親子関係認定部161は、同一削除添付ファイル名データ抽出部125が抽出した電子メールデータは、上記所定の電子メールデータを親メールとする子メールであると認定する。次に、図29に基づき、添付ファイルの削除情報を利用した親子関係情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の動作について説明する。S1001とS1002とは、それぞれS601とS602と同様である。同一削除添付ファイル名データ抽出処理S1003では、同一削除添付ファイル名データ抽出部125は、添付ファイルを削除したことを示す添付ファイル削除情報が示すファイル名が、S1002で選択した電子メールデータの添付ファイルのファイル名と同一の電子メールデータをS1001においてS1002で選択した電子メールデータと同一グループにグループ分類された電子メールデータから検索する。親子関係認定処理S1004では、親子関係認定部161は、同一削除添付ファイル名データ抽出部125がS1003で検索した電子メールデータは、S1002で選択した電子メールデータを親メールとする子メールであると認定する。S1005とS1006とは、それぞれS607とS608と同様である。大きく4つに区分してメールデータ分類装置100の親子関係情報取得方法について説明した。説明の簡単のため4つに区分したが、メールデータ分類装置100は上述した全ての親子関係情報取得機能を備えているとしても構わない。また、メールデータ分類装置100は上述した親子関係情報取得機能のいずれか1つ又は2つ以上を備えているとしても構わない。メールデータ分類装置100が上述した親子関係情報取得機能の2つ以上を備えている場合の動作については後述する。上述したように、実施の形態2に係るメールデータ分類装置100は、メッセージIDと返信の履歴とのデータが添付されていない電子メールデータについても、親子関係情報を取得することが可能である。実施の形態3.実施の形態3では、3階層位置情報を得る方法について説明する。つまり、実施の形態3では、メッセージIDと返信の履歴とのデータを用いなることなく、電子メールデータがグループにおいて階層のどの位置深さにあるかを示す情報を得る方法について説明する。1つ目に引用符数を利用した階層位置情報取得方法について説明する。引用符数を利用した階層位置情報取得方法は、電子メールデータのメール本文3に含まれる過去のメールの引用部分を示す引用符が最も多く付されている行の引用符の数に基づき、階層位置情報を取得する方法である。引用符とは、例えば、>、|等である。メールの返答が繰り返されることにより、古い引用部分ほど引用符が多く重ねて付けられる。図30は、電子メールデータのメール本文3の一例を示す図である。図30では、引用符を>で示す。つまり、○△□株式会社の行以下が引用部分である。また、ここでは、引用符が重ね付けされている行はない。つまり、引用符が最も多く付されている行の引用符の数は1である。これは、1つの電子メールデータのみを引用していることを示す。つまり、グループにおいて一番初めに送信した電子メールデータ以下、ルートメールの階層の深さを0とすると、図30に示す電子メールデータの階層の深さは1である。つまり、引用符が最も多く付されている行の引用符の数は、階層の深さと一致する。次に、図31と図32とに基づき、引用符数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100電子メールデータの階層位置特定装置について説明する。図31は、引用符数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の機能を示す機能ブロック図である。図32は、引用符数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の動作を示すフローチャートである。ここでは、引用符数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100について、実施の形態1で説明した件名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100と異なる部分についてのみ説明する。引用符数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100は、階層位置推定部170を備える。また、引用符数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100は、メールデータ抽出部120、グループ分類部140を備えていない。引用符数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100のその他の構成は、件名によるグループ分類を実装したメールデータ分類装置100と同様である。階層位置推定部170は、電子メールデータの階層位置情報を抽出する。階層位置推定部170は、引用符数カウント部171、階層位置算出部172を備える。引用符数カウント部171は、メールデータ記憶部110が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文3中に含まれる過去のメールの引用部分を示す引用符が最も多く付されている行の引用符の数を処理装置によりカウントする。階層位置算出部172は、引用符数カウント部171がカウントした引用符の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する。つまり、階層位置算出部172は、引用符数カウント部171がカウントした引用符の数を階層の深さとする。次に、図32に基づき、引用符数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の動作について説明する。まず、対象メール選択処理S1101では、階層位置推定部170は、S1101で過去に1度も選択されていない電子メールデータを選択する。つまり、階層位置推定部170は、過去の処理で階層位置の推定ができていない電子メールデータを選択する。次に、引用符数カウント処理S1102では、引用符数カウント部171は、S1101で選択した電子メールデータにおいて、メール本文3中に含まれる過去のメールの引用部分を示す引用符が最も多く付されている行の引用符の数をカウントする。次に、階層位置算出処理S1103では、階層位置算出部172は、引用符数カウント部171がカウントした引用符の数に基づき、スレッド表示をする場合のS1101で選択した電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を算出する。次に、終了判定処理S1104では、階層位置推定部170は、全ての電子メールデータがS1101で選択されたか否かを判定する。全ての電子メールデータがS1101で選択された終了条件を満たすと親子関係抽出部160が判定した場合S1104でYes、S1105へ進む。一方、全ての電子メールデータがS1101で選択されていない終了条件を満たさないと親子関係抽出部160が判定した場合S1104でNo、S1101へ進み、再び階層位置推定処理を行う。メールデータ表示処理S1105では、メールデータ表示部150は、グループ分類部140が同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示する。また、階層位置算出部172が算出した階層位置を示した所定の方法で表示する。2つ目に引用区切情報を利用した階層位置情報取得方法について説明する。引用区切情報を利用した階層位置情報取得方法は、電子メールデータのメール本文3に含まれる引用区切情報の数に基づき、階層位置情報を取得する方法である。引用区切情報とは、例えば、~さんは書きました、~wrote、OriginalMessage等である。メールの返答が繰り返される度に、引用区切情報は付される。図30では、引用区切情報をOriginalMessageで示す。ここでは、引用区切情報の数は1である。これは、1つの電子メールデータのみを引用していることを示す。つまり、上述したように、図30に示す電子メールデータの階層の深さは1である。すなわち、引用区切情報の数は、階層の深さと一致する。次に、図33と図34とに基づき、引用区切情報を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100電子メールデータの階層位置特定装置について説明する。図33は、引用区切情報を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の機能を示す機能ブロック図である。図34は、引用区切情報を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の動作を示すフローチャートである。ここでは、引用区切情報を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100について、引用符数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100と異なる部分についてのみ説明する。引用区切情報を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の階層位置推定部170は、引用区切情報カウント部173を備える。また、引用区切情報を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の階層位置推定部170は、引用符数カウント部171を備えていない。引用区切情報を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100のその他の構成は、引用符数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100と同様である。引用区切情報カウント部173は、メールデータ記憶部110が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文3中に含まれる過去のメールの引用部分の始まりを示す引用区切情報の数を処理装置によりカウントする。また、階層位置算出部172は、引用区切情報カウント部173がカウントした引用区切情報の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する。つまり、階層位置算出部172は、引用区切情報カウント部173がカウントした引用区切情報の数を階層の深さとする。次に、図34に基づき、引用区切情報を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の動作について説明する。S1201は、S1101と同様である。引用区切情報カウント処理S1202では、引用区切情報カウント部173は、S1202で選択した電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文3中に含まれる過去のメールの引用部分の始まりを示す引用区切情報の数をカウントする。次に、階層位置算出処理S1203では、階層位置算出部172は、引用区切情報カウント部173がカウントした引用区切情報の数に基づき、スレッド表示をする場合のS1201で選択した電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を算出する。階層位置算出部172は、算出した階層位置を電子メールデータ毎に記憶する。S1204とS1205とは、それぞれS1104とS1105と同様である。3つ目に引用行の割合を利用した階層位置情報取得方法について説明する。引用行の割合を利用した階層位置情報取得方法は、電子メールデータのメール本文3全行に対するメール本文3に含まれる過去のメールの引用部分の行の割合に基づき、階層位置情報を取得する方法である。例えば、メール本文3に含まれる過去のメールの引用部分の行の割合が多い場合には、階層の深い位置にあるべき電子メールデータであると認められる。また、例えば、メール本文3に含まれる過去のメールの引用部分の行の割合が6、7割であれば、階層の深さは1又は2程度であると認められる。図30では、引用部分の行がメール本文3全体に占める割合は1/2である。したがって、1つの電子メールデータのみを引用していると認められる。つまり、上述したように、図30に示す電子メールデータの階層の深さは1である。例えば、引用部分の行がメール本文3全体に占める割合を、分子が1となるように分数で示した場合の分母の値-1は、階層の深さと一致する。次に、図35と図36とに基づき、引用行の割合を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100電子メールデータの階層位置特定装置について説明する。図35は、引用行の割合を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の機能を示す機能ブロック図である。図36は、引用行の割合を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の動作を示すフローチャートである。ここでは、引用行の割合を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100について、引用符数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100と異なる部分についてのみ説明する。引用行の割合を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の階層位置推定部170は、引用部行割合算出部174を備える。また、引用行の割合を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の階層位置推定部170は、引用符数カウント部171を備えていない。引用行の割合を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100のその他の構成は、引用符数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100と同様である。引用部行割合算出部174は、メールデータ記憶部110が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文3の全行に対するメール本文3中に含まれる過去のメールの引用部分の行の割合を処理装置により算出する。また、階層位置算出部172は、引用部行割合算出部174が算出した割合に基づき、スレッド表示をする場合の所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する。つまり、階層位置算出部172は、引用部行割合算出部174が算出した割合を分子が1となるように分数で示した場合の分母の値-1を階層の深さとする。次に、図36に基づき、引用行の割合を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の動作について説明する。S1301は、S1101と同様である。引用部行割合算出処理S1302では、引用部行割合算出部174は、S1301で選択した電子メールデータにおいて、メール本文3の全行に対するメール本文3中に含まれる過去のメールの引用部分の行の割合を算出する。次に、階層位置算出処理S1303では、階層位置算出部172は、引用部行割合算出部174が算出した割合に基づき、スレッド表示をする場合のS1301で選択した電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を算出する。階層位置算出部172は、算出した階層位置を電子メールデータ毎に記憶する。S1304とS1305とは、それぞれS1104とS1105と同様である。4つ目にヘッダ出現回数を利用した階層位置情報取得方法について説明する。ヘッダ出現回数を利用した階層位置情報取得方法は、メール本文3中に含まれるヘッダ情報の所定の項目の数に基づき、階層位置情報を取得する方法である。メール本文3中の引用箇所には、引用した電子メールデータのヘッダ情報が含まれていることが多い。そこでこの情報を利用する。ここで、ヘッダ情報の所定の項目とは、例えば、送信者From句である。その他の項目であっても、1件のヘッダ情報に現れる回数が決まっている項目であればどれでも構わない。ヘッダ情報の送信者の項目は、メール本文3中の引用箇所に含まれている可能性が高いため、ここで例示した。例えば、送信者は1件のヘッダ情報に1回のみ現れるため、ヘッダ情報の送信者の数は、階層の深さと一致する。次に、図37と図38とに基づき、ヘッダ出現回数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100電子メールデータの階層位置特定装置について説明する。図37は、ヘッダ出現回数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の機能を示す機能ブロック図である。図38は、ヘッダ出現回数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の動作を示すフローチャートである。ここでは、ヘッダ出現回数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100について、引用符数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100と異なる部分についてのみ説明する。ヘッダ出現回数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の階層位置推定部170は、ヘッダ項目カウント部175を備える。また、引用区切情報を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の階層位置推定部170は、引用符数カウント部171を備えていない。ヘッダ出現回数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100のその他の構成は、引用符数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100と同様である。ヘッダ項目カウント部175は、メールデータ記憶部110が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文3中に含まれるヘッダ情報の所定の項目の数を処理装置によりカウントする。また、階層位置算出部172は、ヘッダ項目カウント部175がカウントしたヘッダ情報の所定の項目の数に基づき、スレッド表示をする場合の上記所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する。つまり、階層位置算出部172は、ヘッダ項目カウント部175がカウントしたヘッダ情報の所定の項目の数/1件のヘッダ情報での上記所定の項目の出現回数を階層の深さとする。次に、図38に基づき、ヘッダ出現回数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の動作について説明する。S1401は、S1101と同様である。ヘッダ項目カウント処理S1402では、ヘッダ項目カウント部175は、S1401で選択した電子メールデータにおいて、メール本文3中に含まれるヘッダ情報の所定の項目の数を処理装置によりカウントする。次に、階層位置算出処理S1403では、階層位置算出部172は、階層位置算出部172は、ヘッダ項目カウント部175がカウントしたヘッダ情報の所定の項目の数に基づき、スレッド表示をする場合のS1401で選択した電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を算出する。階層位置算出部172は、算出した階層位置を電子メールデータ毎に記憶する。S1404とS1405とは、それぞれS1104とS1105と同様である。5つ目に署名出現数を利用した階層位置情報取得方法について説明する。署名出現数を利用した階層位置情報取得方法は、電子メールデータのメール本文3中に含まれる送信者の署名の数に基づき、階層位置情報を取得する方法である。署名とは、電子メールデータを送信したユーザを示す情報であり、シグネチャ等とも呼ばれる。署名であるか否かを判断するには、例えば、区切文字-が所定の個数以上連続している場合には署名であるとしてもよい。また、/から/までを署名であるとしてもよい。一般に署名を記載する場合の区切情報をデータベースに記憶することで署名であるか否かの判断をすることができる。また、例えば、署名は通常フルネームであり、1つのみ記載すると認められる。そこで、1フルネームが所定の範囲に1つのみであること、2フルネームがFrom句、To句、Cc句に記載されたメールアドレスから変換した名称と一致することのいずれも満たすフルネームを署名であるとしても構わない。ここで、フルネームが所定の範囲に1つのみであるとは、数行例えば1行又は2行等の中にフルネームと認められるデータが1つのみであること意味する。つまり、数行の中に複数のフルネームがある場合、宛先の記載である場合が考えられるためである。さらに、敬称が付されているフルネームを署名から除くとしても構わない。敬称が付されているフルネームもまた宛先の記載である場合が考えられるためである。また、フルネームであるか否かの判断は、例えば、電話帳データ等をデータベースに登録しておき、マッチングする等の方法が考えられる。もちろん、その他の方法によりフルネームか否かの判断を行っても構わない。また、メールアドレスから名称へ変換するのには、例えば、上述した表示名対応表を用いる。図30では、署名箇所を複数の_/からなる行で挟んでいる。署名の数をカウントする場合には、引用部分に含まれる署名の数のみカウントするとしてもよい。この場合、カウントした署名の数が階層の深さと一致する。次に、図39と図40とに基づき、署名出現数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100電子メールデータの階層位置特定装置について説明する。図39は、署名出現数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の機能を示す機能ブロック図である。図40は、署名出現数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の動作を示すフローチャートである。ここでは、署名出現数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100について、引用符数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100と異なる部分についてのみ説明する。署名出現数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の階層位置推定部170は、署名数カウント部176を備える。また、署名出現数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の階層位置推定部170は、引用符数カウント部171を備えていない。署名出現数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100のその他の構成は、引用符数を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100と同様である。署名数カウント部176は、メールデータ記憶部110が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文3中に含まれる送信者の署名の数を処理装置によりカウントする。署名数カウント部176は、メール本文3の引用部分に含まれる署名の数のみカウントするとしても構わない。また、階層位置算出部172は、署名数カウント部176がカウントした送信者の署名の数に基づき、スレッド表示をする場合の所定の電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を処理装置により算出する。つまり、階層位置算出部172は、署名数カウント部176が引用部分に含まれる署名の数のみカウントした場合には、カウントした送信者の署名の数を階層の深さとする。次に、図34に基づき、引用区切情報を利用した階層位置情報取得方法を実装したメールデータ分類装置100の動作について説明する。S1501とは、S1101と同様である。署名数カウント処理S1502では、署名数カウント部176は、メールデータ記憶部110が記憶した複数の電子メールデータの所定の電子メールデータにおいて、メール本文3中に含まれる送信者の署名の数をカウントする。次に、階層位置算出処理S1503では、階層位置算出部172は、署名数カウント部176がカウントした送信者の署名の数に基づき、スレッド表示をする場合のS1501で選択した電子メールデータの階層の深さを示す階層位置を算出する。階層位置算出部172は、算出した階層位置を電子メールデータ毎に記憶する。S1504とS1505とは、それぞれS1104とS1105と同様である。大きく5つに区分してメールデータ分類装置100の階層位置情報取得方法について説明した。説明の簡単のため5つに区分したが、メールデータ分類装置100は上述した全ての階層位置情報取得機能を備えているとしても構わない。また、メールデータ分類装置100は上述した階層位置情報取得機能のいずれか1つ又は2つ以上を備えているとしても構わない。メールデータ分類装置100が上述した階層位置情報取得機能の2つ以上を備えている場合の動作については後述する。上述したように、実施の形態3に係るメールデータ分類装置100は、メッセージIDと返信の履歴とのデータが添付されていない電子メールデータについても、階層位置情報を取得することが可能である。実施の形態4.実施の形態1から実施の形態3までで説明した内容により、メッセージIDと返信の履歴とのデータが添付されていない電子メールデータについても、1グループ分類情報、2親子関係情報、3階層位置情報を取得することが可能である。したがって、実施の形態1から実施の形態3までで説明した内容を組み合わせることによりメッセージIDと返信の履歴とのデータが添付されていない電子メールデータについても、スレッド表示を正しく行うことができる。また、実施の形態1から実施の形態3まででは、複数の機能を区分して説明した。また、区分して説明した複数の機能は組合せることも可能であると説明した。実施の形態4では、実施の形態1から実施の形態3までで説明した各機能を組合せる方法について説明する。まず、図41と図42とに基づき、実施の形態1から実施の形態3までで説明した各機能を組合せる基本的な方法について説明する。図41は、実施の形態4に係るメールデータ分類装置100の機能を示す機能ブロック図である。図42は、実施の形態4に係るメールデータ分類装置100の動作を示すフローチャートである。実施の形態4に係るメールデータ分類装置100は、メールデータ記憶部110、メールデータ抽出部120、グループ分類部140、メールデータ表示部150、親子関係抽出部160、階層位置推定部170を備える。メールデータ記憶部110は、上記実施の形態と同様である。メールデータ抽出部120は、実施の形態1で説明したいずれか少なくとも1つ以上のグループ分類機能を備えている。つまり、メールデータ抽出部120は、同一件名データ抽出部121、本文内同一件名データ抽出部122、同一送信者データ抽出部123、同一添付ファイル名データ抽出部124、同一削除添付ファイル名データ抽出部125、応答句記憶部126とキーワード検索部127と応答句データ抽出部128との組、係数値記憶部129とヘッダ情報比較部130とヘッダ情報一致度算出部131とヘッダ情報一致データ抽出部132との組のいずれか1つ以上を備えている。グループ分類部140は、実施の形態1で説明したように、メールデータ抽出部120が抽出したデータを同一グループとする。メールデータ抽出部120が複数の機能を備えている場合の動作については後述する。メールデータ表示部150は、グループ分類部140が同一グループに分類した電子メールデータを集合として表示する。また、親子関係認定部161が認定した親子関係を示した所定の方法で表示する。さらに、階層位置算出部172が算出した階層位置を示した所定の方法で表示する。つまり、メールデータ表示部150は、グループ分類部140が同一グループに分類した電子メールデータに、親子関係と階層位置とを示して表示する。すなわち、メールデータ表示部150は、スレッド表示する。親子関係抽出部160は、実施の形態2で説明したいずれか少なくとも1つ以上の機能を備えている。つまり、親子関係抽出部160は、まず親子関係認定部161を備えている。また、親子関係抽出部160は、応答句記憶部126とキーワード検索部127と応答句データ抽出部128との組、係数値記憶部129とヘッダ情報比較部130とヘッダ情報一致度算出部131とヘッダ情報一致データ抽出部132との組、宛先データ抽出部162又は宛先データ抽出部162と表示名対応表記憶部163と表示名検索部164との組、同一削除添付ファイル名データ抽出部125のいずれか1つ以上を備えている。階層位置推定部170は、実施の形態3で説明したいずれか少なくとも1つ以上の機能を備えている。つまり、階層位置推定部170は、まず階層位置算出部172を備えている。また、階層位置推定部170は、引用符数カウント部171、引用区切情報カウント部173、引用部行割合算出部174、ヘッダ項目カウント部175、署名数カウント部176のいずれか少なくとも1つ以上を備えている。また、親子関係抽出部160と階層位置推定部170とのいずれか一方は備えていないとしても構わない。次に、図42に基づき、実施の形態4に係るメールデータ分類装置100の基本的な動作について説明する。まず、グループ分類処理S1601では、メールデータ抽出部120とグループ分類部140とは、電子メールデータのグループ分類を行う。つまり、グループ分類情報を取得する。次に、親子関係抽出処理S1602では、親子関係抽出部160は、S1601でグループ分類された各グループ内で電子メールデータの親子関係情報を取得する。S1602と並行して、階層位置推定処理S1603では、階層位置推定部170は、S1601でグループ分類された各グループ内で電子メールデータの階層位置情報を取得する。次に、メールデータ表示処理S1604では、メールデータ表示部150は、S1601で取得したグループ分類情報と、S1602で取得した親子関係情報と、S1603で取得した階層位置情報とに基づきスレッド表示を行う。つまり、メールデータ表示部150は、例えば、S1601で取得したグループ分類情報と、S1602で取得した親子関係情報と、S1603で取得した階層位置情報とから、ヘッダ部のメッセージIDと返信の履歴とが入っていない電子メールデータのメッセージIDと返信の履歴とを補う。そして、メールデータ表示部150は、正確なスレッド表示を行う。ここで、階層位置推定処理S1603は、グループ分類処理S1601と平行して実行するとしても構わない。この場合、階層位置推定処理S1603では、全ての電子メールデータ内での階層位置情報を取得する。次に、メールデータ抽出部120が複数の機能を備えている場合のグループ分類方法について説明する。メールデータ抽出部120が複数の機能を備えている場合のグループ分類方法には、大きく2つの動作がある。1つ目は、グループ分類の精度を高める動作である。2つ目は、グループ分類の漏れを防止する動作である。まず、1つ目のグループ分類の精度を高める動作について説明する。一例として、メールデータ抽出部120が同一送信者データ抽出部123と同一添付ファイル名データ抽出部124とを備える場合の動作を説明する。初めに、動作の概要を説明する。メールデータ抽出部120は、同一送信者データ抽出部123が抽出し、かつ、同一添付ファイル名データ抽出部124が抽出した電子メールデータを抽出する。つまり、同一送信者データ抽出部123の抽出条件と同一添付ファイル名データ抽出部124の抽出条件との両方を満たす電子メールデータを同一グループに分類する。すなわち、同一送信者データ抽出部123の抽出条件と同一添付ファイル名データ抽出部124の抽出条件との論理積が、同一グループに分類される条件となる。次に、具体的な動作を説明する。まず、1同一送信者データ抽出部123は、ある電子メールデータとヘッダ部のTo句とFrom句とCc句との組合せが一致する電子メールデータをメールデータ記憶部110が記憶した電子メールデータから抽出する。次に、2同一添付ファイル名データ抽出部124は、上記ある電子メールデータの添付ファイル名と同じファイル名の添付ファイルを有する電子メールデータを1で抽出された電子メールデータから抽出する。そして、3結果として、グループ分類部140により2で抽出された電子メールデータが同一グループに分類される。つまり、同一グループに分類する条件を厳しくすることで、グループ分類の精度を高くしている。ここでは、一例として2つの機能のみを備えていることとしたが、3つ以上の機能を備えているとした場合にはさらにグループ分類の精度を高くすることができる。次に、2つ目のグループ分類の漏れを防止する動作について説明する。一例として、上記1つ目の動作と同様に、メールデータ抽出部120が同一送信者データ抽出部123と同一添付ファイル名データ抽出部124とを備える場合の動作を説明する。初めに、動作の概要を説明する。メールデータ抽出部120は、同一送信者データ抽出部123が抽出した電子メールデータ、又は、同一添付ファイル名データ抽出部124が抽出した電子メールデータを抽出する。つまり、同一送信者データ抽出部123の抽出条件と同一添付ファイル名データ抽出部124の抽出条件とのいずれか一方を満たす電子メールデータを同一グループに分類する。すなわち、同一送信者データ抽出部123の抽出条件と同一添付ファイル名データ抽出部124の抽出条件との論理和が、同一グループに分類される条件となる。次に、具体的な動作を説明する。まず、1同一送信者データ抽出部123は、ある電子メールデータとヘッダ部のTo句とFrom句とCc句との組合せが一致する電子メールデータをメールデータ記憶部110が記憶した電子メールデータから抽出する。次に、2同一添付ファイル名データ抽出部124は、上記ある電子メールデータの添付ファイルのファイル名と、同一のファイル名の添付ファイルを有する電子メールデータをメールデータ記憶部110が記憶した電子メールデータから抽出する。そして、3結果として、グループ分類部140により1と2とのいずれかで抽出された電子メールデータが同一グループに分類される。つまり、同一グループに分類する条件を緩くすることで、グループ分類の漏れを防止している。ここでは、一例として2つの機能のみを備えていることとしたが、3つ以上の機能を備えているとした場合にはさらにグループ分類の漏れを防止することができる。さらに、1つ目のグループ分類の精度を高める動作と2つ目のグループ分類の漏れを防止する動作とを組合せることができる。一例として、メールデータ抽出部120が同一件名データ抽出部121と同一送信者データ抽出部123と同一添付ファイル名データ抽出部124とを備える場合の動作を説明する。初めに、動作の概要を説明する。まず、同一件名データ抽出部121と同一送信者データ抽出部123との抽出条件の論理積で電子メールデータを抽出する。次に、同一送信者データ抽出部123と同一添付ファイル名データ抽出部124との論理積で電子メールデータを抽出する。そして、メールデータ抽出部120は、いずれかで抽出された電子メールデータを抽出する。次に、具体的な動作を説明する。まず、1同一件名データ抽出部121は、ある電子メールデータと件名が一致する電子メールデータをメールデータ記憶部110が記憶した電子メールデータから抽出する。次に、2同一送信者データ抽出部123は、上記ある電子メールデータのヘッダ部のTo句とFrom句とCc句との組合せが一致する電子メールデータを1で抽出された電子メールデータから抽出する。次に、3同一送信者データ抽出部123は、上記ある電子メールデータのヘッダ部のTo句とFrom句とCc句との組合せが一致する電子メールデータをメールデータ記憶部110が記憶した電子メールデータから抽出する。次に、4同一添付ファイル名データ抽出部124は、上記ある電子メールデータの添付ファイル名と同じファイル名の添付ファイルを有する電子メールデータを3で抽出された電子メールデータから抽出する。そして、5結果として、グループ分類部140により2と4とのいずれかで抽出された電子メールデータが同一グループに分類される。つまり、1つ目のグループ分類の精度を高める動作と2つ目のグループ分類の漏れを防止する動作とを組合せることにより、グループ分類の精度を高めるとともに、グループ分類の漏れを防止することが可能である。次に、親子関係抽出部160が複数の機能を備えている場合の親子関係情報取得方法について説明する。親子関係抽出部160が複数の機能を備えている場合の親子関係情報取得方法には、上述したメールデータ抽出部120の場合と同様、大きく2つの動作がある。1つ目は、親子関係情報取得の精度を高める動作である。2つ目は、親子関係情報取得の漏れを防止する動作である。2つの動作の基本的な考え方は、メールデータ抽出部120の場合と同様である。つまり、各機能の抽出条件の論理積と論理和とを組合せることにより、親子関係情報取得の精度を高めるとともに、親子関係情報取得の漏れを防止することが可能である。また、1つ目の処理でメール2はメール1を親メールとする子メールであると認定されたとする。このとき、2つ目の処理でメール1はメール2を親メールとする子メールであると認定されたとする。つまり、1つ目の処理と2つ目の処理とで矛盾する結果が出たとする。この場合は、例えば、1つ目の処理の結果を2つ目の処理の結果よりも優先する等の優先度を予め決めておくことで解決できる。次に、階層位置推定部170が複数の機能を備えている場合の階層位置情報取得方法について説明する。階層位置推定部170が複数の機能を備えている場合の階層位置情報取得方法には、階層位置情報取得方法の精度を高める動作がある。階層位置情報取得方法の精度を高める動作では、複数の機能により階層位置情報を取得し、その平均値小数点以下を四捨五入、切捨て、切り上げ等を階層位置情報として採用する。実施の形態4に係るメールデータ分類装置100によれば、グループ分類の精度を高めるとともに、グループ分類の漏れを防止することが可能である。また、親子関係情報取得の精度を高めるとともに、親子関係情報取得の漏れを防止することが可能である。さらに、階層位置情報取得の精度を高めることが可能である。したがって、実施の形態4に係るメールデータ分類装置100によれば、精度の高い正確なスレッド表示が可能である。実施の形態5.実施の形態5では、上記実施の形態のメールデータ表示部150の表示方法について説明する。メールアーカイバサーバには、ネットワークの所定の箇所を通過した電子メールデータが全て記憶される。ここで、所定のユーザが送信先又は送信元となっている電子メールデータを表示させる場合、上記実施の形態で説明した方法によりスレッド表示を行う。これにより、上記所定のユーザの電子メールでのやりとりを把握することが可能である。したがって、上記所定のユーザが電子メールを使用して不正を行っていないかを容易に確認することが可能である。しかし、スレッド表示が正しくされていたとしても、電子メールデータが多い場合に全ての電子メールのやりとりを確認するのは労力がかかる。そこで、不正を行っている可能性が特に高い電子メールデータについて警告表示することが考えられる。警告表示とは、例えば、表示する色を変更する等である。例えば、いわゆるBcc送信している電子メールは不正を行っている可能性が高いと認められる。Bcc送信している電子メールとは、送信先のメールアドレスをBccに記載して送信した電子メールデータである。つまり、他者へBcc句に記載されたメールアドレスへ送信したことを何らかの理由により秘匿しようとしていることが伺えるため不正を行っている可能性が高い。そこで、エンベロープ1のRCPTTOにあるメールアドレスがTo句とCc句とに存在しない場合には、Bcc送信であると認定し、メールデータ表示部150は警告表示を行う。また、メールデータ表示部150は、何らかの警告を送信するとしても構わない。実施の形態5では、メールデータ表示部150がBcc送信している電子メールを警告表示することにより、不正の発見を容易に行うことが可能である。"