統計量の動向情報を検索する動向情報検索装置であって、入力された検索条件に、動向情報を含む文書に特徴的に現れる文字列である動向情報要素を検索条件として付加して、拡張されたクエリを生成する拡張クエリ生成手段と、前記拡張クエリ生成手段で生成されたクエリを用いて外部データを検索するための検索手段と、前記検索手段によって検索された文書に、前記入力した条件に適合する統計量の動向情報が含まれる程度を、当該文書における前記動向情報要素の出現様態に基づいて評価する動向情報評価手段と、を備えることを特徴とする動向情報検索装置。前記動向情報要素は、トピック語、統計量名、期間表現、動向表現、比較表現、もしくは単位表現、またはそれらの組合せのうちの少なくとも1つを含み、前記拡張クエリ生成手段は、前記動向情報要素の同義語を用いて前記クエリを生成する、ことを特徴とする請求項1に記載の動向情報検索装置。前記動向情報要素は、トピック語、統計量名、期間表現、動向表現、比較表現、もしくは単位表現、またはそれらの組合せのうちの少なくとも1つを含み、前記動向情報評価手段は、前記動向情報要素の同義語の出現様態に基づいて、前記入力した条件に適合する統計量の動向情報が含まれる程度を評価する、ことを特徴とする請求項1または2に記載の動向情報検索装置。前記動向情報評価手段は、前記動向情報要素及びその同義語と、所定の言語パターンと、が前記文書に現れる頻度から算出されるスコアによって前記入力した条件に適合する統計量の動向情報が含まれる程度を評価する、ことを特徴とする請求項3に記載の動向情報検索装置。前記検索手段によって検索された文書から、原因を表す言語パターンを含む一又は複数の文を抽出し、前記入力した条件に適合する統計量の動向の原因を説明する原因文の候補とする原因文候補抽出手段と、前記原因文の候補が、前記統計量の動向の原因を説明する原因文である程度を、前記動向情報要素の出現頻度に基づいて評価する原因文評価手段と、をさらに備えることを特徴とする請求項1ないし4のいずれか1項に記載の動向情報検索装置。前記動向情報要素は、トピック語、統計量名、期間表現、動向表現、比較表現、もしくは単位表現、またはそれらの組合せのうちの少なくとも1つを含む、ことを特徴とする請求項5に記載の動向情報検索装置。前記原因文候補抽出手段によって前記原因文の候補が抽出された文書について、その文書の発信者情報を抽出し、前記文書内の評判がポジティブかネガティブかを評価する評判情報抽出手段を、さらに備えることを特徴とする請求項5または6に記載の動向情報検索装置。前記入力された条件の期間を含む前後の期間に拡張したクエリを生成する期間表現拡張手段を、さらに備えることを特徴とる請求項1ないし7のいずれか1項に記載の動向情報検索装置。統計量の動向情報を含む文書を検索する動向情報検索方法であって、入力された検索条件に、動向情報を表す文章に特徴的に現れる文字列である動向情報要素を付加し、拡張されたクエリを生成する拡張クエリ生成ステップと、前記拡張クエリ生成ステップで生成されたクエリを用いて外部データを検索するための検索ステップと、前記検索ステップで検索された文書に、前記入力した条件に適合する統計量の動向情報が含まれる程度を、当該文書における前記動向情報要素の出現様態に基づいて評価する動向情報評価ステップと、を備えることを特徴とする動向情報検索方法。コンピュータに、入力された条件に、動向情報を表す文章に特徴的に現れる文字列である動向情報要素を付加することによって拡張したクエリを生成する拡張クエリ生成ステップ、前記拡張クエリ生成ステップで生成されたクエリを用いて外部データを検索するための検索ステップ、前記検索ステップで検索された文書に、前記入力した条件に適合する統計量の動向情報が含まれる程度を、当該文書における前記動向情報要素の出現様態に基づいて評価する動向情報評価ステップ、を実行させることを特徴とする動向情報検索用プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。特許文献1~6に係る技術の第1の問題点は、分析対象とする企業業績や経済指標など、分析対象となる統計量のデータベースをシステムがあらかじめ保有しておく必要がある点である。そのため、データベースとして保有されていない統計量に関する分析ができない。例えば、特許文献1~6に係る技術では、2001年のN社の売上高が減少した原因を知りたいといった、利用者が興味を持った任意のトピックに関する統計量の変化の原因を抽出分析するためには、あらかじめN社の売上高に関するデータや関連ニュースを保有していない限りは困難である。任意の統計量データをWebなどの外部コーパスから取得する方法としては、例えば、2001年ANDN社AND売上高などの複数のキーワードからなるAND条件のクエリを使って、インターネットのサーチエンジンで検索する方法が考えられる。しかし、これらのキーワードが含まれる文書に、必ず所望の統計量の情報が記載されているとは限らない。例えば、2001年ANDN社AND売上高にヒットする文書には、求人情報やニュースリリースにおける会社概要等に関するノイズとなる文書が含まれ得る。会社概要には、社名、最新単年度での売上高、会社の沿革などが記述されているため、その文書に掲載されているのは2008年度のN社の売上高で、会社の沿革として2001年にコンタクトセンターを設置などの内容であったとしても、2001年ANDN社AND売上高がヒットしてしまう。一方、N社は、2001年9月中間期決算を発表、売上高は前年同期比04減の2兆4680億円のように、検索対象とする統計量の動向に関して記述されている文書は、利用者の興味に適合していると言える。このような利用者の興味に適合している統計量の動向に関する文書を外部コーパスから検索することが求められる。本発明は上述のような事情に鑑みてなされたもので、統計量の動向情報を含む文書を、外部コーパスから自動的に取得できる動向情報検索装置、動向情報検索方法および記録媒体を提供することを目的とする。本発明の第1の観点に係る動向情報検索装置は、統計量の動向情報を検索する動向情報検索装置であって、入力された検索条件に、動向情報を含む文書に特徴的に現れる文字列である動向情報要素を検索条件として付加して、拡張されたクエリを生成する拡張クエリ生成手段と、前記拡張クエリ生成手段で生成されたクエリを用いて外部データを検索するための検索手段と、前記検索手段によって検索された文書に、前記入力した条件に適合する統計量の動向情報が含まれる程度を、当該文書における前記動向情報要素の出現様態に基づいて評価する動向情報評価手段と、を備えることを特徴とする。本発明の第2の観点に係る動向情報検索方法は、統計量の動向情報を含む文書を検索する動向情報検索方法であって、入力された検索条件に、動向情報を表す文章に特徴的に現れる文字列である動向情報要素を付加し、拡張されたクエリを生成する拡張クエリ生成ステップと、前記拡張クエリ生成ステップで生成されたクエリを用いて外部データを検索するための検索ステップと、前記検索ステップで検索された文書に、前記入力した条件に適合する統計量の動向情報が含まれる程度を、当該文書における前記動向情報要素の出現様態に基づいて評価する動向情報評価ステップと、を備えることを特徴とする。本発明の第3の観点に係る動向情報検索用プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、コンピュータに、入力された条件に、動向情報を表す文章に特徴的に現れる文字列である動向情報要素を付加することによって拡張したクエリを生成する拡張クエリ生成ステップ、前記拡張クエリ生成ステップで生成されたクエリを用いて外部データを検索するための検索ステップ、前記検索ステップで検索された文書に、前記入力した条件に適合する統計量の動向情報が含まれる程度を、当該文書における前記動向情報要素の出現様態に基づいて評価する動向情報評価ステップ、を実行させることを特徴とするプログラムを記録している。本発明によれば、システムが保有していない統計量であっても、利用者が興味のあるトピックに関する統計量の動向情報を、Webなどの外部コーパスから自動的に取得できる。以下、本発明を実施するための形態について図を参照して詳細に説明する。なお図中、同一または同等の部分には同一の符号を付す。最初に、本実施形態において検索対象となる統計量の動向情報を含む文書の特徴について説明する。統計量の動向を記述する文章は、統計量の動向を記述するための要素となる表現が互いに関連しあって出現することを特徴とする。この要素を、動向情報要素と呼ぶ。動向情報要素には、トピック語、統計量名、期間表現、動向表現、比較表現、単位表現、などが含まれる。トピック語は、統計の対象となるトピックを表す表現である。N社の2001年の売上高であれば、N社がトピック語に当たる。統計量名は、統計の対象となる統計量の種類を表す表現である。N社の2001年の売上高であれば、売上高が統計量名に当たる。期間表現は、統計が計測された期間を表す表現である。N社の2001年の売上高であれば、2001年が期間表現に当たる。動向表現は、統計量値の増減を表す表現である。動向表現の例としては、増加減少横ばい乱高下ピーク底打ちなどが挙げられる。比較表現は、統計量を何らかの基準と比較するために使われる表現である。比較表現の具体例としては、前年比前年同期比前年同月比推移などが挙げられる。単位表現は、統計量の値を記述するために使われる表現である。例えば、売上高や純利益GDP世帯年収など、金額に関係する統計量であれば兆円10億円1000円円などがこれに当たる。また、出荷台数や販売台数などの統計量であれば10億台1000台100台台などがこれに当たる。さらに、総人口や利用者数など、人数に関する統計量であれば10億人100万人千人人などがこれに当たる。統計量の動向情報を効率良く収集するためには、上記のような動向情報要素を含む文書を検索し、その文書内で動向情報要素が互いに関連しあって出現しているか否かを判別する必要がある。実施形態1本発明の実施形態1に係る検索装置100動向情報検索装置は、図1に示すように、記憶装置1と、データ処理装置2と、入力部3と、出力部4と、を備える。記憶装置1は、物理的にはハードディスクやフラッシュメモリなどから構成され、機能的には動向情報記憶部11を備える。データ処理装置2は、物理的にはCPU等から構成され、機能的には、拡張クエリ生成部21、動向情報検索部22、動向情報判別部23から構成される。入力部3は、キーボード、およびマウスなどのポインティングデバイスから構成される。入力部3は、利用者による情報の入力を受け付け、当該入力された情報をデータ処理装置2に伝える。入力部3は、利用者から検索対象となるトピックを表すキーワードと、そのトピックに関係する統計量名と、統計の対象となる期間と、を検索条件として受け付ける。出力部4は、ディスプレイ等から構成される。出力部4は、データ処理装置2から伝達された画面を表示する。図2に利用者が検索条件を入力する画面の例を示す。図2の検索条件入力画面C1は、トピックの入力を受け付けるフォームC11と、統計量名の入力を受け付けるフォームC12と、年度の入力を受け付けるフォームC13と、検索ボタンC14と、を含む。利用者が検索ボタンC14を押すと、そのときフォームC11~C13に入力されている検索条件で検索が実行される。図2では、トピック語としてN社、統計量名として売上高、年度として2001、が入力されている。なお、検索条件を入力する画面は上記の例に限らない。例えば、期間表現は年度に限らず、四半期、月、週などであってもよい。また、期間表現を入力する方法は、期間の初めと終わりの日時を指定する方法であってもよい。また、利用者がある出来事を入力し、その出来事が起こった日時以前または以後を指定期間とする方法も可能である。拡張クエリ生成部21は、利用者が入力したトピック語、統計量名、期間表現、に関する動向情報が含まれる可能性の高い文書を検索するためのクエリを生成する。クエリを生成する単純な方法の例は、トピック語、統計量名、期間表現、をAND演算子でつないでクエリを生成する方法である。この方法を使用すると、例えば、図2の検索条件に対して、クエリN社AND売上高AND2001年が生成される。しかし、前記したように、単にN社売上高2001年が含まれる文書が、2001年のN社の売上高が減少した事実を記載した文書であるとは限らない。そこで、より高い確率で目的とする動向情報を得るために、拡張クエリ生成部21はクエリの拡張を行う。クエリの拡張には、同義語による拡張、動向表現による拡張、比較表現による拡張、単位による拡張、などが含まれる。同義語によるクエリの拡張とは、あらかじめ同義語辞書に登録している複数の同義語をOR演算子で接続したクエリを生成することである。同義語によるクエリの拡張には、トピック語の同義語による拡張、統計量名の同義語による拡張、年度表現の同義語による拡張、動向表現の同義語による拡張、等が含まれる。例えば、トピック語N社に対して、同義語であるN社の正式名称NXXXでクエリを拡張すると、クエリはN社ORNXXXとなる。統計量名売上高に対して、同義語所得でクエリを拡張すると、クエリは売上高OR所得となる。期間表現2001年に対して、同義語平成13年でクエリを拡張すると、クエリは2001年OR平成13年となる。図2の検索条件として入力されたすべての語句を上記同義語によってクエリを拡張すると、拡張されたクエリはN社ORNXXXAND売上高OR所得AND2001年OR平成13年となる。動向表現によるクエリの拡張とは、統計量の増減を記述する際に使われる典型的な表現をOR演算子で接続したクエリを生成することである。統計量の増減を記述する際に使われる典型的な表現の例は、増加減少などである。さらに、増加の同義は、拡大成長などである。減少の同義語は、落ち込み縮小などである。例えば、図2の検索条件に対してすべての語句を上記同義語により拡張し、上記動向表現でも拡張すると、拡張クエリはN社ORNXXXAND売上高OR収入AND2001年OR平成13年AND増加OR拡大OR成長OR減少OR落ち込みOR縮小となる。なお、動向表現によるクエリの拡張方法は、上記の例に限られない。例えば、利用者が既に検索対象となる統計量の対象年度における動向を知っているのであれば、利用者が、動向表現による拡張の範囲を限定できる方法も可能である。この方法を使用した場合において、利用者が検索条件を入力する画面を図3に示す。ここで、利用者が既に2001年のN社の売上高が減少傾向であったことを知っている場合を例にとって説明する。図3には、統計情報の動向の方向が、アイコンC24によって表示されている。この例では、利用者は減少を選択した後に検索ボタンC25を押す。拡張クエリ生成部21はこれに応答して、減少を意味する表現のみを使用して、動向表現によるクエリの拡張を行う。その場合、拡張クエリはN社ORNXXXAND売上高OR収入AND2001年OR平成13年AND減少OR落ち込みOR縮小となる。比較表現によるクエリの拡張とは、統計量の時間的推移を比較する際に使われる典型的な表現を、OR演算子で接続したクエリを生成することである。統計量の時間的推移を比較する際に使われる典型的な表現の例は、推移前年比前年同期比前年同月比である。例えば、図3の検索条件に、同義語によるクエリの拡張と、減少方向の動向表現によるクエリの拡張と、比較表現によるクエリの拡張を行った場合、拡張クエリは、N社ORNXXXAND売上高OR収入AND2001年OR平成13年ANDAND推移OR前年比OR前年同期比OR前年同月比となる。単位表現によるクエリの拡張とは、統計量の単位をOR演算子で接続したクエリを生成することである。単位は、統計量によって定まる。どの統計量にどの単位表現が対応するかは、定義して記憶している。統計量売上高に対応する単位は、兆円10億円100万円などである。例えば、図3の検索条件に対して、同義語によるクエリの拡張と、減少方向の動向表現によるクエリの拡張と、比較表現によるクエリの拡張と、単位表現によるクエリの拡張と、を行った場合、拡張クエリは、N社ORNXXXAND売上高OR収入AND2001年OR平成13年ANDAND推移OR前年比OR前年同期比OR前年同月比AND兆円OR10億円OR100万円となる。動向情報検索部22は、拡張クエリ生成部21が生成した拡張クエリを用いて外部データ5を検索し、検索結果の文書群を動向情報判別部23に渡す。ここで、外部データ5とは、インターネット上の文書や、イントラネット内の文書データベースにおさめられた文書などである。なお、動向情報検索部22は、独自の検索手段を備えていても良いし、外部の検索エンジンを使用して検索を実行する手段を備えていてもよい。動向情報判別部23は、動向情報検索部22から渡された検索結果の各文書について、その文書が、利用者が目的とする動向情報を含む文書であるかどうか判別する。判別のために、動向情報判別部22は、その文書が動向情報を含む程度を評価する。この評価は、文書に動向情報要素が現れる様態に基づいて行われる。ここで言う文書に動向情報要素が現れる様態とは、例えば、文書中に、動向情報要素が現れる頻度、所定の言語パターンが現れる頻度、文書のタイトルに動向情報が現れる頻度、を言う。なお、ここで言う言語パターンとは、動向情報を含む文書においてある意味を表すために用いられる単語配列の類型を表す。言語パターンの具体例は、<トピック語>の<年度>、<年度>の<トピック語>、<年度>の<統計量>、<統計量>の<年度>、等である本実施形態では、文書が動向情報要素を含む程度を統合スコアSによって表す。統合スコアSは、トピックスコアTS、統計量スコアSS、期間スコアPS、動向スコアMS、比較スコアCS、単位スコアUS、のいずれか一つまたは複数の組合せにより計算される。さらに、動向情報判別部23は、利用者の指定した検索キーワードと文書ID、および、判別の対象となった文章をまとめたデータを作成し、当該データを動向情報記憶部11に記憶する。ここで、トピックスコアTSとは、文書が利用者が入力したトピック語に関する文書か否かを数値化したスコアである。トピックスコアTSは、文書のタイトルに出現するトピック語の数ts1、本文中に出現するトピック語の数ts2、を用いて算出できる。具体的には、TSはts1とts2との重み付き線形和TS=W11ts1W12ts2から計算できる。ここで、重みW11と重みW12は実験に基づき任意に決められた値であるが、W11>W12であることが好ましい。なお、ここでは理解を容易にするために、トピックスコアTSの計算にトピック語そのものの出現頻度を用いる場合について述べた。しかし、トピックスコアTSの算出方法はこれに限られない。その他のトピックスコアTSの算出方法として、例えば、トピック語の関連語の出現頻度や、出現頻度と関連度との積をトピックスコアTSに加算する方法がある。なお、トピック語の関連語は、以下のようにして求めることができる。1動向表現拡張部21が生成した拡張クエリを用いて動向情報検索部22が検索した文書集合をG1とする。2動向表現拡張部21が生成した拡張クエリのうち、トピック語とその同義語を除いたクエリを用いて動向情報検索部22が検索した文書集合をG2とする。3文書集合G1での単語tの出現頻度をF_G1t、文書集合G2での単語tの出現頻度をF_G2tとする。4Rt=F_G1t/F_G2tの値を単語tとトピック要素の関連度数とする。文章に含まれるすべての単語tについてRtを計算する。文書に含まれる各単語をRtで降順に並べ、上位N個の単語をトピック語の関連語とする。なお、Nは所定の自然数としRをその関連度とする。統計量スコアSSは、検索した文書に利用者が入力した統計量に関する記述があるか否かを数値化したスコアである。統計量スコアSSは、のという言語パターンが本文中に出現する数ss1、文書のタイトルに出現する統計量の数ss2、本文中に出現する統計量の数ss3、から算出できる。具体的には、SSはss1とss2とss3との重み付き線形和SS=W21ss1W22ss2W23ss3として計算できる。ここで、重みW21、重みW22、重みW23、は実験に基づいて任意に決められた値であるが、W21>W22>W23であることが好ましい。期間スコアPSは、検索した文書に利用者が入力した期間に関する記述があるか否かを数値化したスコアである。特に年を期間の単位とした場合の期間スコアを年度スコアYSという。年度スコアYSは、例えばys1とys2とys3とを用いて計算できる。ys1は<トピック語>の<年度><年度>の<トピック語><年度>の<統計量><統計量>の<年度>という言語パターン動向情報要素の組み合わせのパターンが本文中に出現する数である。ys2は文書のタイトルに出現する年度表現の数である。ys3は本文中に出現する年度表現の数である。このとき、年度スコアYSは、ys1とys2とys3との重み付き線形和YS=W31ys1W32ys2W33ys3として計算できる。ここで、重みW31、W32、W33は実験に基づき任意に決められた値であるが、W31>W32>W33であることが好ましい。年度スコアYSの計算方法を一般的な期間表現に拡張して適応して、期間スコアPSが定義できる。入力された期間が四半期または月を表す場合、PSを求めるに当たっては、指定した四半期または月を表す要素だけでなく当該期間を含む年を表わす表現当然、その同義語を含むも計算の対象となる。例えば、まず当該入力された期間要素について年度スコアYSと同様に数値が計算される。次に、その期間を含む年を表す表現が出現するか否かを、年度スコアYSと同じように計算する。最後に、二つの数に重みを付けて加算することにより、期間スコアPSが算出される。動向スコアMSは、検索した文書に利用者が入力した動向表現が出現するか否かを数値化したスコアである。動向スコアMSは、ms1とms2とms3とを元に計算できる。ms1は<統計量>が<動向表現>という言語パターンが本文中に出現する数である。ms2は文書のタイトルに出現する動向表現の数である。ms3は本文中に出現する動向表現の数である。このとき、動向表現スコアMSは、ms1とms2とms3との重み付き線形和MS=W41ms1W42ms2W43ms3として計算できる。ここで、重みW41、重みW42、重みW43、は実験に基づき任意に決められた数値であるが、W41>W42>W43であることが好ましい。比較スコアCSは、検索結果文書に前年比や推移などの比較表現があるか否かを数値化したスコアである。比較表現スコアCSは、cs1とcs2とcs3とから計算できる。cs1は<統計量>は<比較表現><統計量>の<比較表現>という言語パターンが本文中に出現する数である。cs2は文書のタイトルに出現する比較表現の数である。cs3は本文中に出現する比較表現の数である。比較スコアCSは、cs1とcs2とcs3との重み付き線形和CS=W51cs1W52cs2W53cs3として計算できる。ここで、重みW51、重みW52、重みW53、は実験に基づき任意に定めた値であるが、W51>W52>W53であることが好ましい。単位表現スコアUSは、検索結果文書に利用者が入力した統計量に関する単位表現があるか否かを数値化したスコアである。単位スコアUSは、us1とus2とus3とから計算できる。us1は<統計量>は<数値><単位><統計量>が<数値><単位>という言語パターンが本文中に出現する数である。us2は文書のタイトルに出現する単位表現の数である。us3は本文中に出現する単位表現の数である。単位スコアUSは、us1とus2とus3の重み付き線形和CS=W61us1W62us2W63us3として計算できる。ここで、重みW61、重みW62、重みW63、は実験に基づき任意に定めた値であるが、W61>W62>W63であることが好ましい。動向情報判別部23は、統合スコアSを用いて判別を行う。統合スコアSは、トピックスコアTS、統計量スコアSS、年度スコアYS、動向表現スコアMS、比較表現スコアCS、単位表現スコアUS、を用いて算出される。統合スコアSは、その文書が検索条件に適合する統計量の動向情報が含まれる程度を評価した数値である。統合スコアS具体的には、各スコアの重み付線形和S=W1TSW2SSW3YSW4MSW5CSW6USとして計算できる。動向情報判別部23は、統合スコアSがあらかじめ定めた閾値θを超えた場合に、その文書に動向情報が含まれていると判別する。ここで、重みW1~W6は、実験に基づき任意に定めた数値である。動向情報判別部23は、動向情報が含まれていると判別した文書を、動向情報記憶部11に格納する。また、文書中の各段落に出現する動向表現要素の数を計数し、最も動向表現要素の出現回数が多かった段落を動向情報記憶部11における動向情報リストに格納する。なお、ここまで理解を容易にするために、トピックスコアTS、統計量スコアSS、年度スコアYS、動向表現スコアMS、比較表現スコアCS、単位表現スコアUS、の計算を、それぞれの表現の言語パターンへの一致数、タイトルでの出現頻度および本文での出現頻度の重み付線形和として計算する方法について述べた。しかし、各スコアを計算する方法はこれに限られない。また、検索結果の文章が、利用者が目的とする動向情報を含んでいるか否かの判別方法は、上記の例に限られない。判別方法は、例えば、パターン認識の手法を用いた方法でも良い。この場合は、例えば、それぞれの表現の言語パターンへの一致数、タイトルでの出現頻度、本文での出現頻度、を特徴ベクトルとして、周知の動向情報を含む文章を用いて教師有り学習を行った識別器を用いて判別を行う。このとき、使用する識別器の例として、サポートベクターマシンやニューラルネットワークが挙げられる。動向情報記憶部11には、動向情報検索部22によって検索され、動向情報判別部23によって動向情報であると判別された動向情報が、元になる文書情報と対応付けられて格納される。動向情報記憶部11に格納されるデータの例を図4に示す。図4の例では、トピック語N社の統計量名売上高について、年度2001年の動向情報が文書ID=D01に記述されている。文書ID=D01の文書が動向情報である根拠は、N社は、2001年9月中間期決算を発表、売上高は前年同期比04減の2兆4680億円という記述であることが分かる。なお、ここで文書IDとは、個別の文書を区別するための識別情報ID:IDentifierであり、URLUniformResourceLocatorやファイルパスのような、文書本体の所在を示すアドレスを使ってもよい。なお、図4では、動向情報記憶部11に格納されるデータの例として、トピック語、統計量名、年度期間表現、文書ID、動向情報リストとしているが、他にも、文書IDで示される文書本体の内容や、文書の作成日、更新日、作成者等の情報を格納してもよく、本実施の形態に述べた内容に限定されない。出力部4は、利用者に検索結果として動向情報記憶部11に記憶された動向情報リスト図4を表示する。以上で、検索装置100の機能の説明は終了する。次に、検索装置100で行われる処理が、フローチャートを参照して説明される。検索装置100において、拡張クエリを生成し、検索し、取得した文書を判別する、処理動向情報検索処理1の一例を、図5を参照して説明する。図2又は図3の検索条件入力画面C1、C2を用いて、利用者が入力部3から検索条件を入力し、検索ボタンを押すと、動向情報検索処理1が開始される。まず、拡張クエリ生成部21がS11で入力された検索条件を拡張して、クエリを生成するS11。検索条件の拡張とは、同義要素による拡張、動向要素による拡張、比較要素による拡張、単位要素による拡張、から選択された一つ又は複数の拡張処理である。生成されたクエリは、動向情報検索部22に渡される。例えば、S11の処理を、図2の検索条件入力画面C1でトピック語N社、統計量名売上高、年度表現2001、が入力された場合を例にとって具体的に説明する。同義語による拡張、動向表現による拡張、比較表現による拡張、単位表現による拡張、のすべてを行った場合を例に説明する。このとき、クエリはN社ORNXXXAND売上高OR収入AND2001年OR平成13年AND増加OR拡大OR成長OR減少OR落ち込みOR縮小AND推移OR前年比OR前年同期比OR前年同月比AND兆円OR10億円OR100万円となる。なお、クエリの拡張処理の組合せは、予め定められた任意の組合せでも良いし、利用者が設定した組み合わせでも良い。動向情報検索部22は、拡張クエリ生成部21から渡された拡張クエリを用いて外部データ5を検索し、検索結果の文書群を動向情報判別部23に渡すS12。次に、動向情報判別部23は、動向情報検索部22から渡された検索結果文書群の各文書について、利用者の指定した検索条件に一致する統計量の動向情報が記載されているか否かを判別するS13。当該判別は、トピックスコアTS、統計量スコアSS、年度スコアYS、動向表現スコアMS、比較表現スコアCS、単位表現スコアUS、のいずれかまたはそれらの組合せに基づいて行われる。なお、使用されるスコアは、予め定められたスコアであってもよいし、利用者が選択したスコアでも良い。そして、動向情報判別部23は、判別結果に基づいて図4に示したデータを作成し、当該データを動向情報記憶部11に記憶する。最後に、データ処理装置2は、動向情報記憶部11に記憶された動向情報リストを検索結果として出力部4に表示しS14、処理を終了する。以上説明したように、実施形態1に係る検索装置100は、利用者が入力したトピック語、統計量名、期間表現、を元に、動向情報要素を用いて拡張クエリを生成し、外部データから適合する動向情報が含まれる文書を検索する。また、トピック語、統計量名、年度期間表現、動向表現、比較表現、単位表現、などの動向情報要素の出現態様に基づいて、その文章に利用者が入力した検索条件に適合する動向情報を含むまれるか否かを判別する。このように、検索装置100はシステムが保有していない統計量であっても、利用者が興味のあるトピックに関する統計量の動向情報を、Webなどの外部コーパスから自動的に取得することができる。その理由は、利用者が入力したトピック語および統計量名を元に動向情報要素を用いて拡張されたクエリを生成し、外部データから適合する動向情報が含まれる文書を検索し、検索された文書中での動向情報要素の出現様態に基づいて利用者が入力した検索条件に適合する動向情報を含む程度を評価するからである。実施形態2次に本発明の実施形態2について説明する。実施形態2に係る検索装置200は、実施形態1と比べて、統計量の動向の原因を説明する原因文を抽出して記憶する機能を持つ点を特徴とする。実施形態2に係る検索装置200の構成例を、図6を参照して説明する。検索装置200は、実施形態1の検索装置100の構成に加えて、原因文記憶部12と、原因文候補抽出部24と、原因文判別部25と、を備える。原因文記憶部12には、原因文候補抽出部24によって動向情報記憶部11から抽出され、原因文判別部25によって動向情報の原因を説明する文であると判別された原因文が格納される。図7は、原因文記憶部に格納されるデータの例を示す。図7を見ると、トピック語N社の統計量名売上高について、2001年度に減少である文書D01の原因文は、パソコンを中心としたパーソナルプロダクツは258減になった影響で...という記述であることが分かる。なお、図7では、トピック語、統計量名、期間表現、動向表現、文書IDおよび原因文リストの組を、原因文記憶部12に格納されるデータの例としている。それら以外に、文書IDで示される文書本体の内容や、文書の作成日、更新日、作成者等の情報を格納してもよく、本実施の形態に述べた内容に限定されない。原因文候補抽出部24は、動向情報記憶部11に記憶された文書群の各文書から、影響原因~のため~に伴いなど、原因を表す言語パターンを含む文を抽出する。原因文候補抽出部24は、抽出した文を、利用者が指定した動向情報の原因を説明する原因文の候補として原因文判別部25に渡す。原因文判別部25は、原因文候補抽出部24から渡された原因文候補のそれぞれについて、原因文であるか判別する。判別は、以下の数値を用いて行われる。その数値とは、当該文における利用者が入力したトピック語またはその関連語の出現頻度FTと、当該文における統計量表現の出現頻度FSと、当該文における年度表現の出現頻度FYと、当該文における動向表現の出現頻度FMと、当該文における比較表現の出現頻度FCと、当該文における単位表現の出現頻度FUと、である。原因文判別部25は、以上の数値の、いずれか一つまたは複数の組合せに基づいて、原因文候補の文が利用者が指定した動向情報の原因を説明する原因文か否かを判別する。なお、年度表現の出現頻度FYは、一般的には期間表現の出現頻度に置き換えられうる。原因文判別部25は、利用者の指定した検索条件と文書ID、および、原因文と判別された文のリストを原因文記憶部12に格納する。上記判別は、統合スコアFによって行われる。統合スコアFは、原因文候補が原因文である程度を評価したスコアである。統合スコアFは、例えば、各スコアの重み付線形和F=V1FTV2FSV3FYV4FMV5FCV6FUから計算される。統合スコアFが所定の閾値ωを超えた場合に、原因文判別部25はその候補文が原因文であると判別する。ここで、重みV1~V6及び閾値ωは、経験的に求められた所定の値である。なお、使用されるスコアの組み合わせは、予め定められた任意の組み合わせでも良いし、利用者が設定した組み合わせでも良い。なお、理解を容易にするために、統合スコアFを、FTとFSとFYとFMとFCとFUとの重み付線形和として計算する方法について述べた。しかし、統合スコアFを求める方法はこれに限られない。また、原因文候補の文が原因文か否かを判別する方法は、上記の例に限られない。当該判別方法は、例えば、パターン認識の手法を用いて行っても良い。この場合は、例えば、それぞれの表現の言語パターンへの一致数、タイトルでの出現頻度、本文での出現頻度、を特徴ベクトルとして、周知の動向情報を含む文章を用いて教師有り学習を行った識別器を用いて判別を行う。このとき、使用する識別器の例として、サポートベクターマシンやニューラルネットワークが挙げられる。出力部4は、動向情報記憶部11に記憶された動向情報リストと、原因文記憶部12に記憶された原因文リストと、を統合し、検索結果として表示する。図8は、検索結果を表示する画面の例を示す。図8の例の検索結果画面C3は、動向情報と原因文を含むと判別された文書がリスト表示している。また、文書IDの部分はリンクになっており、クリックすることで、文書本体へアクセスすることができる。次に、検索装置200において、拡張クエリを生成し、動向情報を検索し、原因文を判別する、処理動向情報検索処理2の一例を、図9を参照して説明する。動向情報検索処理2は、図5に示される実施形態1の動向情報検索処理1と比較して、原因文候補抽出処理S24と、原因文判別処理S25とを含む点で異なる。動向情報検索処理2において、S21~S23の処理は、図5に示す動向情報検索処理1のS11~S13の処理と同様である。動向情報判別部23によって動向情報記憶部11に動向情報が記憶されると、原因文候補抽出部24は、動向情報記憶部11に記憶された文書群の各文書から、原因文の候補を抽出する。抽出される文書は、影響原因理由~のため~に伴いなど、原因を表す言語パターンを含む文である。原因文候補抽出部24は、抽出した原因文候補を原因文判別部25に渡すS24。次に、原因文判別部25は、原因文候補抽出部24が抽出した原因文候補の文のそれぞれが、原因文であるか否かを判別するS25。判別は、以下の数値を用いて計算された統合スコアFを用いて行われる。その数値とは、文書中における、利用者が入力したトピック語またはその関連語の出現頻度FTと、統計量表現の出現頻度FSと、年度表現の出現頻度FYと、動向表現の出現頻度FMと、比較表現の出現頻度FCと、単位表現の出現頻度FUと、の一又は複数の組み合わせである。なお、使用される数値の組み合わせは、予め定められた任意の組み合わせでも良いし、利用者が設定した組み合わせでも良い。原因文判別部25は、判別結果から図7に示したリストを作成し、当該リストを原因文記憶部12に記憶する。最後に、データ処理装置2は、動向情報記憶部11に記憶された動向情報リストと、原因文記憶部12に記憶された原因文リストと、を統合し、検索結果として出力部4に表示しS27、処理を終了する。以上説明したように、実施形態2の検索装置200は、原因を表す言語パターンを手がかりに動向情報の原因を説明する原因文の候補を抽出し、動向情報要素の出現頻度から原因文か否かの判別を行う。このように、Webなどの外部コーパスから自動的に取得した動向情報に対し、その動向情報を説明する原因文を抽出することができる。実施形態3次に実施形態3について説明する。実施形態3に係る検索装置300は、図5に示すように、実施形態2で説明した構成に加え年度表現拡張部26を備えている点に特徴がある。その他の構成は、実施の形態2と同様である。年度表現拡張部26は、利用者が入力した年度の前後Y年の年度それぞれに対応した年度表現のクエリを生成し、各年度それぞれについて、繰り返して動向情報検索処理、動向情報判別処理、原因文候補抽出処理、原因文判別処理、を行うよう下流に指令する。次に、検索装置300において行われる処理動向情報検索処理3の一例を、図11を参照して説明する。図11は、実施形態3に係る動向情報検索の動作の一例を示す流れ図である。本実施の形態3の動作は、図9に示される実施形態2の動作に加えて、年度表現拡張処理S30と、拡張した年度全てについて検索処理が終了したかどうか確認する処理S36とを含む点で異なる。まず、年度表現拡張部26は、利用者が入力した年度の前Y年の年度に検索条件を拡張し、処理対象となる年度に対応する年度表現に係るクエリを生成するステップS30。例えば、利用者が検索条件として入力した年度が2001年で、Y=3である例を用いて具体的に説明する。このとき、検索対象となるのは1998年度から2004年度までの期間である。検索処理は、1998年度から2004年度までの7年について実行される。最初の検索に使用される年度クエリは1998年度であり、二度目は1999年度である。その後、動向表現拡張部21では、年度表現拡張部26が生成した年度クエリを用いて、拡張クエリが生成されるS31。以降、動向情報検索部22と動向情報判別部23と原因文候補抽出部24と原因文判別部25とが、動向情報検索S32、動向情報判別S33、原因文候補抽出S34および原因文判別S35を実行する。ステップS32~ステップS35の処理は、図9のステップS22~ステップS25の処理と同様である。次に、年度表現拡張部26が、拡張された期間に含まれる全ての年度について処理が行われたかどうかをチェックステップS36する。未処理の年度が残っていればステップS36;NO、処理対象を次の年度に設定してステップS30に戻って動向表現拡張以下の処理を繰り返す。拡張された期間に含まれる全ての年度について処理が終了していた場合ステップS36;YES、処理は終了される。実施形態3において原因文記憶部に記憶されるデータの例を図12に示す。図12を見ると、1998年から2004年にかけて、それぞれ異なる原因でN社の売上高が増減していることがわかる。なお、ここでは理解を容易にするために動向情報を検索する期間の単位を年で設定することを例にして説明した。しかし、期間の単位は年に限らない。例えば、期間表現は四半期、月、週などの単位でもよいし、期間の初めと終わりの日時を指定する表現でもよい。この場合は、年度表現拡張部26に変わって期間拡張部が、指定された期間を単位として、検索対象となる期間を前後の所定の範囲に拡張する。以上説明したように、実施形態3の検索装置300は、利用者が入力した期間の前後の所定の範囲にわたって繰り返し拡張クエリを生成して検索を行い、動向情報及び原因文を抽出する。そのため、利用者は、利用者の興味がある期間の前後における、統計量の動向およびの当該動向の原因の変遷を把握することができる。実施形態4次に本発明の実施形態4について説明する。まず、実施形態4に係る検索装置400の構成例を、図13を参照して説明する。検索装置400の構成は、図10に示された検索装置300の構成と比較すると、評判情報抽出部27と評判情報記憶部13とを備える点で異なる。その他の構成は、実施の形態3と同様である。評判情報抽出部27は、原因文が抽出された文書の発信者情報を抽出し、文書内の評判がポジティブなのかネガティブなのかを判別する。評判判別部は、判別結果を評判情報記憶部13に記憶する。このとき、発信者情報は、Webサイトのドメイン名、文書のメタ情報、ニュース記事に記載されている署名、等である。また、評判情報の判別方法の例として、保持しておいた、ポジティブ表現辞書と、ネガティブ表現辞書と、を利用する方法がある。ポジティブ表現辞書は素晴らしい好調良いなどのポジティブ表現を記憶する。ネガティブ表現辞書は低迷悪化鈍いなどのネガティブ表現を記憶する。この例では、文書中におけるポジティブ表現の出現頻度FPとネガティブ表現の出現頻度FNの比FP/FNが1以上であれば、ポジティブな評判、1未満であればネガティブな評判と判別される。評判情報記憶部13は、原因文記憶部12に格納されている文書に関する追加の情報として、年度、文書ID、発信者ID、評判、の情報を格納する。図14は、評判情報記憶部に格納されるデータの例を示す。図14の例では、発信者P01は、年度によってポジティブとネガティブな評判の文書を発信しているが、発信者P02は年度によらず常にネガティブな文書を発信しており、発信者P03は年度によらず常にポジティブな文書を発信していることが分かる。次に、検索装置400において行われる処理動向情報検索処理4の一例を、図15を参照して説明する。実施形態4の動向情報検索の動作は、図11に示された動向情報検索処理3と比較して、評判情報抽出処理S46を含む点で異なる。利用者が検索実行ボタンを押すと、動向情報検索処理4が実行される。動向情報検索処理4において、図15の年度表現拡張処理S40から、原因文判別S45までの処理内容は、図11のS30~S35の動作と同じである。原因文判別部25が判別した原因文が原因文記憶部12に記憶されるとS45、評判情報抽出部27は、原因文が抽出された文書について、発信者情報を抽出する。次に、評判情報抽出部27は、この文書内の評判がポジティブなのかネガティブなのかを判別する。そして、評判情報抽出部27は、判別結果を評判情報記憶部13に記憶するS46。拡大された期間に含まれる全ての年度について処理が終わっていなければステップS47;NO、ステップS40に戻って処理対象を次の年度に設定して、動向表現拡張以下の処理を繰り返す。拡大された期間に含まれる全ての年度について処理が終了していればステップS47;YES、処理を終了する。以上説明したように、実施形態4に係る検索装置400は、原因文が抽出された文書について、発信者情報を抽出するとともに、文書内の評判がポジティブなのかネガティブなのかを判別する。これにより、利用者は、ある発信者が年度ごとにどのような評判の文書を発信しているか、その推移を把握することができる。図16に本発明の実施の形態に係る検索装置検索装置100及び検索装置200及び検索装置300及び検索装置400のハードウェア構成の例を示す。検索装置検索装置100及び検索装置200及び検索装置300及び検索装置400は、図16に示すように、制御部31、主記憶部32、外部記憶部33、操作部34、表示部35、送受信部36、を備える。主記憶部32、外部記憶部33、操作部34、表示部35、送受信部36、はいずれも内部バス38を介して制御部31に接続されている。制御部31はCPUCentralProcessingUnit等から構成される。制御部31は外部記憶部33に記憶されている動向情報検索用プログラム37に従って、処理を実行する。主記憶部32はRAMRandom-AccessMemory等から構成される。主記憶部32は外部記憶部33に記憶されている動向情報検索用プログラム37をロードし、制御部31の作業領域として用いられる。外部記憶部33は、フラッシュメモリ、ハードディスク、DVD-RAMDigitalVersatileDiscRandom-AccessMemory、DVD-RWDigitalVersatileDiscReWritable等から構成される。外部記憶部33は、動向情報検索用プログラム37を予め記憶する。また、外部記憶部33は、制御部31の指示に従って、記憶したデータを制御部31に供給し、制御部31から供給されたデータを記憶する。動向情報記憶部11、原因文記憶部12および評判情報記憶部13は、外部記憶部33内に確保された記憶領域で構成される。また、動向情報記憶部11、原因文記憶部12および評判情報記憶部13の一部または全部は、一時的に主記憶部32の記憶領域の一部で構成されうる。操作部34はキーボードおよびマウスなどのポインティングデバイス等と、キーボードおよびポインティングデバイス等を内部バス38に接続するインタフェース装置から構成される。操作部34を用いて、利用者は動向情報のキーワードの入力等を行う。表示部35は、CRTCathodeRayTubeまたはLCDLiquidCrystalDisplayなどから構成される。表示部35は、検索キーワードを入力する画面または検索結果を表示する。表示部35はまた、プリンタおよびそのインタフェース装置から構成される場合がある。送受信部36は、通信装置、およびそれらと接続するシリアルインタフェースまたはLANLocalAreaNetworkインタフェースから構成される。送受信部36は、ネットワーク図示せずを介して、インターネット上の検索エンジンや、イントラネット内の文書データベースなどにクエリを送信し、検索結果の文書データを受信する。拡張クエリ生成部21、動向情報検索部22、動向情報判別部23、原因文候補抽出部24、原因文判別部25、年度表現拡張部26および評判情報抽出部27の機能は、制御部31、主記憶部32、外部記憶部33、操作部34、表示部35および送受信部36などを用いて動向情報検索用プログラム37を実行することによって実現される。上記のハードウェア構成やフローチャートは一例である。ハードウェア構成や実行処理は発明の特徴を変更しない範囲で任意に変更および修正が可能である。例えば、制御部31、主記憶部32、外部記憶部33、送受信部36などから構成される検索装置のための処理を行う中心となる部分は、専用のシステムによらず、通常のコンピュータシステムを用いて実現可能である。たとえば、前記の動作を実行するためのコンピュータプログラムを、コンピュータが読み取り可能な記録媒体フレキシブルディスク、CD-ROM、DVD-ROM等に記憶して配布し、当該コンピュータプログラムをコンピュータにインストールすることにより、前記の処理を実行する検索装置を構成してもよい。また、インターネット等の通信ネットワーク上のサーバ装置が有する記憶装置1に当該コンピュータプログラムを記憶しておき、通常のコンピュータシステムがダウンロード等することで検索装置を構成してもよい。また、検索装置の機能を、OSオペレーティングシステムとアプリケーションプログラムの分担、またはOSとアプリケーションプログラムとの協働により実現する場合などには、アプリケーションプログラム部分のみを記録媒体や記憶装置1に記憶してもよい。また、搬送波にコンピュータプログラムを重畳し、通信ネットワークを介して配信することも可能である。たとえば、通信ネットワーク上の掲示板に前記コンピュータプログラムを掲示し、ネットワークを介して前記コンピュータプログラムを配信してもよい。そして、このコンピュータプログラムを起動し、OSの制御下で、他のアプリケーションプログラムと同様に実行することにより、前記の処理を実行できるように構成してもよい。なお、本発明は、本発明の広義の趣旨及び範囲を逸脱することなく、様々な実施形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施形態は、本発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。つまり、本発明の範囲は、実施形態ではなく、特許請求の範囲によって示される。そして、特許請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、本発明の範囲内とみなされる。本発明は2010年1月19日に出願された日本国特許出願2010-009085号に基づく。本明細書中に日本国特許出願2010-009085号の明細書、特許請求の範囲、図面全体を参照として取り込むものとする。