"データ格納部に格納されており且つ第1の数値を含むテキストデータから、第1の数値及び当該第1の数値の周辺に存在する複数個の特徴語を抽出する処理と、抽出された前記第1の数値から、当該第1の数値と近似するか否かを判断する上で基準となる1又は複数の第2の数値を生成する生成処理と、前記1又は複数の第2の数値と前記複数個の特徴語との各々について秘匿化処理を行って秘匿化データを生成し、前記データ格納部に格納する処理と、を含む処理を、コンピュータが実行する情報処理方法。前記生成処理が、抽出された前記第1の数値を異なる有効桁数で表した複数の第2の数値を生成する処理である請求項1記載の情報処理方法。前記生成処理が、抽出された前記第1の数値を含む所定の数値範囲の上限値及び下限値である複数の第2の数値を特定する処理と、前記第1の数値と前記下限値との差と、前記第1の数値と前記上限値との差とを算出し、前記データ格納部に格納する処理と、を含む請求項1記載の情報処理方法。前記生成処理が、抽出された前記第1の数値と、数値を分類するための数値範囲の設定とから、前記第1の数値を代表する1又は複数の第2の数値を特定する処理と、前記1又は複数の第2の数値と、前記第1の数値との差を算出し、前記データ格納部に格納する処理と、を含む請求項1記載の情報処理方法。前記生成処理が、抽出された前記第1の数値を、指示された有効桁数で表した第2の数値を1つ生成する処理である請求項1記載の情報処理方法。前記複数個の特徴語の同義語を抽出する処理と、前記同義語の秘匿化を行って秘匿化データを生成し、前記データ格納部に格納する処理と、を前記処理がさらに含む請求項1乃至5のいずれか1つ記載の情報処理方法。第1の数値の第1の秘匿化データ値と複数個の第1の特徴語の第2の秘匿化データ値とを含む1又は複数の検索データブロックを含む検索要求を受信する処理と、複数の第2の数値の第3の秘匿化データ値と複数個の第2の特徴語の第4の秘匿化データ値とを含む1又は複数のデータブロックと識別情報とを含む案件データブロックを複数格納するデータ格納部に格納されている前記案件データブロックの各々について、前記第1の秘匿化データ値と前記第3の秘匿化データ値とから算出される、数値についての第1の類似度と、前記第2の秘匿化データ値と一致する前記第4の秘匿化データ値の個数とから、処理対象の案件データブロックに含まれる前記データブロックと前記検索データブロックとの各組み合わせについての第2の類似度の合計値である第3の類似度を算出する算出処理と、前記第3の類似度が閾値を超えた案件データブロックの識別情報又は前記第3の類似度が上位所定数の案件データブロックの識別情報を、前記検索要求の送信元に送信する処理と、を含む処理を、コンピュータが実行する情報処理方法。前記算出処理が、前記第1の秘匿化データ値に一致する前記第3の秘匿化データ値が存在する場合には前記第1の類似度を1に設定し、前記第1の秘匿化データ値に一致する前記第3の秘匿化データ値が存在しない場合には前記第1の類似度を0に設定する処理を含む請求項7記載の情報処理方法。前記第1の秘匿化データ値が、前記第1の数値の元の数値についての代表値の秘匿化データ値であり、前記検索要求には、前記第1の数値の元の数値についての代表値との差である第1の補助数値と、近似判定のための範囲のデータとをさらに含み、前記複数の第2の数値が、元の数値が属する値域の下限値及び上限値であり、前記データブロックには、前記第2の数値の元の数値が属する値域の下限値と当該元の数値との差である第2の補助数値と当該元の数値と前記上限値との差である第3の補助数値とをさらに含み、前記算出処理が、前記第1の秘匿化データ値に一致する前記第3の秘匿化データ値が存在する場合には、前記第1の秘匿化データ値についての前記第1の補助数値と、前記第1の秘匿化データ値に一致する前記第3の秘匿化データ値についての前記第2の補助数値又は前記第3の補助数値との差を算出する処理と、前記第1の補助数値と前記第2の補助数値又は前記第3の補助数値との差が、前記近似判定のための範囲内であれば、前記第1の類似度を1に設定し、前記第1の補助数値と前記第2の補助数値又は前記第3の補助数値との差が、前記近似判定のための範囲内でない場合には前記第1の類似度を0に設定する処理と、を含む請求項7記載の情報処理方法。前記第1の数値の第1の秘匿化データ値が複数前記データブロックに含まれ、前記算出処理が、前記第1の秘匿化データ値に一致する前記第3の秘匿化データ値の個数に応じた類似度を前記第1の類似度に設定する処理を含む請求項7記載の情報処理方法。前記第1の秘匿化データ値が、前記第1の数値の元の数値についての代表値の秘匿化データ値であり、前記検索要求には、前記第1の数値の元の数値についての代表値との差である第1の補助数値と、近似判定のための範囲のデータとをさらに含み、前記複数の第2の数値が、元の数値が属する値域の下限値及び上限値であり、前記データブロックには、前記第2の数値の元の数値が属する値域の下限値と当該元の数値との差である第2の補助数値と当該元の数値と前記上限値との差である第3の補助数値とをさらに含み、前記算出処理が、前記第1の秘匿化データ値に一致する前記第3の秘匿化データ値が存在する場合には、前記第1の秘匿化データ値についての前記第1の補助数値と、前記第1の秘匿化データ値に一致する前記第3の秘匿化データ値についての前記第2の補助数値又は前記第3の補助数値との差を算出する処理と、前記第1の補助数値と前記第2の補助数値又は前記第3の補助数値と、前記近似判定のための範囲を表す数値と、の差に応じた類似度を前記第1の類似度に設定する処理と、を含む請求項7記載の情報処理方法。データ格納部と、前記データ格納部に格納されており且つ第1の数値を含むテキストデータから、第1の数値及び当該第1の数値の周辺に存在する複数個の特徴語を抽出し、抽出された前記第1の数値から、当該第1の数値と近似するか否かを判断する上で基準となる1又は複数の第2の数値を生成し、前記1又は複数の第2の数値と前記複数個の特徴語との各々について秘匿化処理を行って秘匿化データを生成し、第2のデータ格納部に格納する生成部と、を有する情報処理装置。第1の数値の第1の秘匿化データ値と複数個の第1の特徴語の第2の秘匿化データ値とを含む1又は複数の検索データブロックを含む検索要求を受信する受信部と、複数の第2の数値の第3の秘匿化データ値と複数個の第2の特徴語の第4の秘匿化データ値とを含む1又は複数のデータブロックと識別情報とを含む案件データブロックを複数格納するデータ格納部に格納されている前記案件データブロックの各々について、前記第1の秘匿化データ値と前記第3の秘匿化データ値とから算出される、数値についての第1の類似度と、前記第2の秘匿化データ値と一致する前記第4の秘匿化データ値の個数とから、処理対象の案件データブロックに含まれる前記データブロックと前記検索データブロックとの各組み合わせについての第2の類似度の合計値である第3の類似度を算出する検索処理部と、前記第3の類似度が閾値を超えた案件データブロックの識別情報又は前記第3の類似度が上位所定数の案件データブロックの識別情報を、前記検索要求の送信元に送信する送信部と、を有する情報処理装置。従って、本技術の目的は、一側面としては、秘匿化したまま類似するデータを抽出できるようにするための技術を提供することである。本技術の第1の形態に係る情報処理方法は、Aデータ格納部に格納されており且つ第1の数値を含むテキストデータから、第1の数値及び当該第1の数値の周辺に存在する複数個の特徴語を抽出するステップと、B抽出された第1の数値から、当該第1の数値と近似するか否かを判断する上で基準となる1又は複数の第2の数値を生成する生成ステップと、C1又は複数の第2の数値と複数個の特徴語との各々について秘匿化処理を行って秘匿化データを生成し、データ格納部に格納するステップとを含む。本技術の第2の技術に係る情報処理方法は、A第1の数値の第1の秘匿化データ値と複数個の第1の特徴語の第2の秘匿化データ値とを含む1又は複数の検索データブロックを含む検索要求を受信するステップと、B複数の第2の数値の第3の秘匿化データ値と複数個の第2の特徴語の第4の秘匿化データ値とを含む1又は複数のデータブロックと識別情報とを含む案件データブロックを複数格納するデータ格納部に格納されている案件データブロックの各々について、第1の秘匿化データ値と第3の秘匿化データ値とから算出される、数値についての第1の類似度と、第2の秘匿化データ値と一致する第4の秘匿化データ値の個数とから、処理対象の案件データブロックに含まれるデータブロックと検索データブロックとの各組み合わせについての第2の類似度の合計値である第3の類似度を算出する算出ステップと、C第3の類似度が閾値を超えた案件データブロックの識別情報又は第3の類似度が上位所定数の案件データブロックの識別情報を、検索要求の送信元に送信するステップとを含む。本技術の一側面によれば、秘匿化したまま類似するデータを抽出できるようになる。本技術の実施の形態に係るシステムの構成例を図1に示す。図1に示すように、例えばインターネットであるネットワーク1には、登録装置3と、管理装置5と、検索装置7とが接続されている。登録装置3は、以下で述べる処理を行って機密データを秘匿化して、管理装置5に登録する装置であり、登録装置3の数に制限はない。また、検索装置7は、以下で述べる処理を行って検索条件に係る機密データを秘匿化して、秘匿化データと他の検索条件とを含む検索要求を管理装置5に送信し、管理装置5から検索結果を受信する装置であり、検索装置7の数に制限はない。登録装置3と検索装置7は、専用の装置であっても良いし、秘匿化データを登録する際には登録装置3として機能し、検索を行う際には検索装置7として機能する装置であっても良い。図2に、登録装置3の機能ブロック図を示す。登録装置3は、入力部31と、機密データ格納部32と、FPFingerPrint生成部33と、FPルールデータ取得部34と、FPルールデータ格納部35と、FPデータ格納部36と、送信部37とを有する。入力部31は、ユーザからの指示に応じて、機密データ格納部32に、管理装置5に格納すべきデータを格納したり、ユーザから機密データの選択指示を受け付け、当該選択指示をFP生成部33に出力する。FP生成部33は、FPルールデータ格納部35に格納されているFPルールデータに従ってFPデータを生成して、FPデータ格納部36に格納する。なお、FPルールデータ格納部35にFPルールデータが格納されていない場合には、FP生成部33は、FPルールデータ取得部34に対して管理装置5からFPルールデータを取得するように指示する。FPルールデータ取得部34は、FP生成部33からの指示に応じて、管理装置5からFPルールデータを取得して、FPルールデータ格納部35に格納する。送信部37は、FPデータ格納部36に格納されているFPデータを、管理装置5に送信する。図3に、管理装置5の機能ブロック図を示す。管理装置5は、FPルールデータ格納部51と、FPルールデータ配布部52と、FP登録部53と、データベースDB54と、検索処理部55と、検索要求受信部56と、検索結果送信部57とを有する。FPルールデータ配布部52は、FPルールデータ格納部51に格納されているFPルールデータを、要求に応じて配信する。FP登録部53は、登録装置3からFPデータを受信し、DB54に格納する。検索要求受信部56は、検索装置7から、検索要求を受信し、受信した検索要求のデータを検索処理部55に出力する。検索結果送信部57は、検索処理部55から検索結果を受信すると、検索要求の送信元の検索装置7へ検索結果を送信する。検索処理部55は、FPルールデータに従って、検索要求受信部56から受け取った検索要求に含まれる秘匿化データ及び検索条件などを用いた検索処理を実施して、検索結果を検索結果送信部57に出力する。図4に、検索装置7の機能ブロック図を示す。検索装置7は、入力部71と、機密データ格納部72と、FP生成部73と、FPルールデータ取得部74と、FPルールデータ格納部75と、検索条件データ格納部76と、FPデータ格納部77と、検索要求部78と、出力部79とを有する。入力部71は、ユーザからの指示に応じて、機密データ格納部72に、検索のための機密データを格納したり、ユーザから機密データの選択指示を受け付け、当該選択指示をFP生成部73に出力する。また、入力部71は、ユーザから検索条件のデータを受け付け、検索条件データ格納部76に格納する。FP生成部73は、FPルールデータ格納部75に格納されているFPルールデータに従ってFPデータ等を生成して、FPデータ格納部77に格納する。なお、FPルールデータ格納部75にFPルールデータが格納されていない場合には、FP生成部73は、FPルールデータ取得部74に対して管理装置5からFPルールデータを取得するように指示する。FPルールデータ取得部74は、FP生成部73からの指示に応じて、管理装置5からFPルールデータを取得して、FPルールデータ格納部75に格納する。検索要求部78は、FPデータ格納部77に格納されているFPデータ等と、検索条件データ格納部76に格納されている検索条件データとを読み出して検索要求を生成して、管理装置5に送信する。また、検索要求部78は、管理装置5から検索結果を受信すると、出力部79に出力して、例えば表示装置などに検索結果を表示する。次に、図1乃至図4に示した装置の処理内容について説明する。まず、図5乃至図10を用いて、FPデータの登録処理について説明する。まず、入力部31は、FP生成対象の機密データの指定を受け付ける図5:ステップS1。例えば、機密データ格納部32に格納されている機密データを列挙して選択させるようにしても良いし、指定された機密データを他のコンピュータなどから取得して機密データ格納部32に格納するようにしても良い。そして、入力部31は、指定された機密データをFP生成部33に通知する。FP生成部33は、FPルールデータ格納部35にFPルールデータが格納されているか確認するステップS3。FPルールデータが格納されていない場合にはステップS5:Noルート、FP生成部33は、FPデータ取得部34に、FPルールデータを取得させ、FPルールデータ格納部35に格納させるステップS7。一方、FPルールデータがFPルールデータ格納部35に格納されている場合ステップS5:Yesルート、又はステップS7の後に、FP生成部33は、FPルールデータに従って、ユーザにより指定された機密データのFP生成処理を実施するステップS9。FP生成処理については、後に詳しく述べる。これによって、生成されたFPデータは、FPデータ格納部36に格納される。そして、送信部37は、FPデータ格納部36に格納されているFPデータを、管理装置5に送信するステップS11。これに対して、管理装置5のFP登録部53は、登録装置3からFPデータを受信すると、当該受信したFPデータ及び識別情報などを、DB54に格納するステップS13。識別情報は、例えば登録装置3の登録者IDと、登録日とを含み、FP登録部53が発行したFPIDをも含む。このような処理を繰り返すことで、DB54にFPデータが蓄積されてゆく。次に、図6乃至図9を用いて、FP生成処理について説明する。FP生成部33は、指定された機密データに対して正規化処理を実施する図6:ステップS21。本実施の形態における機密データは、数値を含むテキストデータである。しかしながら、数値は、半角数字、全角数字、漢数字、アラビア数字などで表されている場合があり、さらに単位の違いも含まれる可能性がある。本実施の形態における正規化処理では、このような異なる表現を統一させる処理である。例えば、全角で7000を、半角の7000へ、1万円を半角数字の10000に変換する。この正規化処理についてはよく知られているので、これ以上述べない。その後、FP生成部33は、指定された機密データ中の数値及び特徴語を抽出し、例えばメインメモリなどの記憶装置に格納するステップS23。例えば、機密データのテキストを形態素解析により形態素に分解し、さらにその中から数値及び特徴語例えば一般名詞、固有名詞などを抽出する。例えば、図7に示すようなテキストを処理する場合を考える。この例では、患者基本情報主訴朝体温38.5発熱症状検査心拍数測定結果85以上値血液検査...治療方針などが抽出される。次に、FP生成部33は、抽出された数値のうち未処理の数値を1つ特定するステップS25。そして、FP生成部33は、FPルールデータ格納部35に格納されているFPルールデータに従って、特定された数値から、FPのための数値を生成し、メインメモリなどの記憶装置に格納するステップS27。本実施の形態では、数値の近似を判断できるようにするために、単純に数値を秘匿化するのではなく、例えば2つの方式のいずれかで、特定された数値を展開する。第1の方式では、複数の有効桁数で、特定された数値を表すようにする。例えば、38.5であれば、有効桁数が1であれば3×101、有効桁数が2であれば3.8×101、有効桁数が3であれば3.82×101というように表現を変更する。使用すべき有効桁数についてのデータは、FPルールデータに含まれている。これによって、近似判断の幅を表す数値を生成している。第2の方式では、予め定められた数値の範囲のいずれに、特定された数値が属するかを判断し、特定された数値が属する範囲の上限値及び下限値を特定する。なお、補助データとして、下限値からの差及び上限値からの差をさらに算出する。例えば、10刻みで範囲が規定されている場合には、38.2の場合、30乃至40という範囲に属するので、上限値40及び下限値30が特定される。補助データは、下限値からの差8.2と上限値からの差-1.2が算出される。FPルールデータには、数値の範囲についての定義が含まれる。このようにして、近似判断の幅を表す数値とその補助数値とが生成される。そして、FP生成部33は、生成されたFPのための数値における秘匿部分に対するハッシュ値を生成し、メインメモリなどの記憶装置に格納するステップS29。ハッシュ値ではなく、暗号化であっても良い。鍵を用いる場合には、登録装置3及び検索装置7で共通の鍵を用いる。第1の方式の場合には、有効桁数が1乃至3であれば、3×101、3.8×101及び3.82×101のそれぞれについてハッシュ値を算出する。第2の方式の場合には、特定された数値が属する範囲の上限値及び下限値のそれぞれについてハッシュ値を算出する。補助データについてはハッシュ値を算出しない。このように、FPデータの登録処理の場合には、複数の数値に対して複数のハッシュ値が算出される。単純に数値のハッシュ値を1つだけ算出するだけでは、数値が完全一致するか否かしか判断できない。しかしながら、第1の方式によれば、1桁一致、2桁一致、3桁一致といったように、有効桁数の範囲で一致不一致を判断できるため、近似する数値の有無を判断できる。第2の方式によれば、特定された数値が属する範囲の上限値又は下限値が一致する場合を特定でき、以下で述べるように実際に数値の差をも判断できるため、近似する数値の有無も判断できる。FP生成部33は、特定された数値の周辺における特徴語を所定個数特定するステップS31。所定個数は、例えばFPルールデータに規定されている。そして、FP生成部33は、特定された各特徴語についてハッシュ値を算出し、メインメモリなどの記憶装置に格納するステップS33。そして、FP生成部33は、数値のハッシュ値等補助データがある場合には当該補助データと特徴語のハッシュ値とを含むデータブロックを、FPデータ格納部36に格納するステップS35。ここまで処理すると図8Aに示すようなデータブロックが、FPデータ格納部36に格納される。図8Aの例では、数値の周辺4個の特徴語についてハッシュ値を算出するようになっている。なお、図8Aは、第1の方式を採用した場合の例を示している。また、HashXは、Xのハッシュ値を表す。一方、第2の方式を採用した場合には、図8Bに示すようなデータブロックが生成される。その後、FP生成部33は、機密データから抽出された数値の中で未処理の数値が存在するか判断するステップS37。未処理の数値が存在している場合には処理はステップS25に戻る。一方、未処理の数値が存在していない場合には呼び出し元の処理に戻る。図7の機密データを第1の方式で処理すると、図9Aに示すようなもう一つデータブロックが生成される。一方、第2の方式で処理すると、図9Bに示すようなもう一つのデータブロックが生成される。このように、FPデータは、1又は複数のデータブロックを含む。一般的には、管理装置5のDB54は、例えば図10に示すようなデータが蓄積される。図10の例では、FPIDと、登録者IDと、登録日と、FPデータとが登録されるようになっている。FPデータは、データブロックのIDであるブロック番号と、数値部分と、特徴語部分とを含む。各データブロックの数値部分には、複数の数値のハッシュ値NUM1,1,NUM1,2などと、補助データがある場合には補助データAUX1などとを含む。さらに特徴語部分には、複数の特徴語のハッシュ値KW1,1,KW1,2などM個の特徴語のハッシュ値を含む。図10の例では、N個のデータブロックが含まれ、各データブロックの特徴語はM個である例を示している。次に、検索時に行われる処理について図11乃至図21を用いて説明する。まず、検索装置7の入力部71は、ユーザから検索に係る機密データの指定を受け付け、FP生成部73に機密データの指定を出力する図11:ステップS41。機密データ格納部72に格納されていない場合には、例えば他のコンピュータから、指定された機密データを取得して、FP生成部73に出力するようにしても良い。また、入力部71は、ユーザから検索条件の入力を受け付け、検索条件データ格納部76に格納するステップS43。以下で具体的な検索処理において用いられるパラメータを、ユーザが指定する。例えば、類似度の閾値や結果の出力数などが指定される。どのパラメータを指定すべきかは、例えばFPルールデータに含まれる場合もある。また、FPデータを生成する上で用いられるパラメータについては、FP生成部73に出力される。そして、FP生成部73は、FPルールデータ格納部75に、FPルールデータが格納されているか判断するステップS45。FPルールデータがFPルールデータ格納部75に格納されていない場合にはステップS47:Noルート、FP生成部73は、FPデータ取得部74に、FPルールデータを取得させ、FPルールデータ格納部75に格納させるステップS49。一方、FPルールデータがFPルールデータ格納部75に格納されている場合ステップS47:Yesルート、又はステップS49の後に、FP生成部73は、FPルールデータに従って、ユーザにより指定された機密データの第2FP生成処理を実施するステップS51。第2FP生成処理については、図12乃至図15Bを用いて説明する。FP生成部73は、指定された機密データに対して正規化処理を実施する図12:ステップS71。ステップS21と同様である。その後、FP生成部73は、指定された機密データ中の数値及び特徴語を抽出し、例えばメインメモリなどの記憶装置に格納するステップS73。ステップS23と同様である。例えば、図13に示すようなテキストを処理する場合を考える。この例では、患者基本情報主訴体温38測定発熱判定検査心拍数測定値80正常値...治療方針などが抽出される。次に、FP生成部73は、抽出された数値のうち未処理の数値を1つ特定するステップS75。そして、FP生成部73は、FPルールデータ格納部75に格納されているFPルールデータに従って、特定された数値から、FPのための1又は複数の数値を生成し、メインメモリなどの記憶装置に格納するステップS77。本ステップについてもステップS27と基本的には同様である。但し、本実施の形態では、第1の方式を採用する場合には、有効桁数の指定が検索条件に含まれる場合がある。その場合には、FPのための数値について、複数の数値を生成するのではなく、指定された有効桁数の数値を生成する。図13の例の場合、38については、指定された有効桁数が2であれば、3.8×101というような表現の数値が生成される。また、第2の方式を採用する場合には、上で述べた方法と同様の方法を採用しても良い。例えば、10刻みで数値の範囲が規定されている場合には、38の場合、30乃至40という範囲に属するので、上限値40及び下限値30が特定される。補助データは、下限値からの差8と上限値からの差-2が算出される。この場合、下限値及び上限値が代表値としてハッシュ値の算出対象数値として取り扱われる。但し、第2の方式の場合、検索条件として近似と判断する範囲を指定するため、この近似と判断する範囲に基づき、特定された数値を展開してもよい。例えば、プラスマイナス1の範囲が近似と判断する範囲として指定された場合、特定された数値が38であれば37から39までであれば近似していると判断される。従って、特定された数値が属する数値の範囲を超えて近似と判断されることがないので、所属範囲の下限値30を代表値として特定し、当該代表値からの差8が補助データとして特定される。一方、特定された数値が41である場合に、プラスマイナス3の範囲が近似と判断する範囲として指定されると、38から44までであれば近似していると判断される。従って、代表値としては、所属する範囲の1つ下の範囲の下限値30と、所属する範囲の下限値40を代表値として特定し、補助データとして、第1の下限値からの差11と第2の下限値からの差1が算出される。上で述べた例では、数値の範囲の刻みを超えて近似と判断される範囲が規定されないという前提があるが、このような前提が成り立たない場合には、以下のようにする。例えば、10刻みで範囲が規定されているが、特定された数値が123で、プラスマイナス15が近似と判断する範囲と指定された場合、108乃至138が近似と判断される。従って、100110120130を代表値として特定し、それぞれとの差を補助データとして生成する。そして、FP生成部73は、生成された1又は複数の数値における秘匿部分に対するハッシュ値を生成し、メインメモリなどの記憶装置に格納するステップS79。ステップS29と同様である。第2の方式の場合には、補助データはハッシュ値を算出しない。このように、検索を行う場合には、特定された数値に対して、FPのための数値として1又は複数の数値が生成される。但し、FP登録時と同様にFPデータを生成しても良い。上で述べたようなオプションについては、FPルールデータに規定されているものとする。FP生成部73は、特定された数値の周辺における特徴語を所定個数特定するステップS81。所定個数は、例えばFPルールデータに規定されている。そして、FP生成部73は、特定された各特徴語についてハッシュ値を算出し、メインメモリなどの記憶装置に格納するステップS83。そして、FP生成部73は、数値のハッシュ値等補助データがある場合には当該補助データと特徴語のハッシュ値とを含むデータブロックを、FPデータ格納部77に格納するステップS85。ステップS35と同様である。その後、FP生成部73は、機密データから抽出された数値の中で未処理の数値が存在するか判断するステップS87。未処理の数値が存在している場合には処理はステップS75に戻る。一方、未処理の数値が存在していない場合には呼び出し元の処理に戻る。例えば、図13に示した機密データについて、単純な第1の方式を採用した場合には、図14Aに示すようなFPデータが生成される。また、第1の方式で有効桁数が2である場合には、例えば図14Bに示したようなFPデータが生成される。一方、単純な第2の方式によれば、図15Aに示したようなFPデータが生成される。さらに、検索条件で近似と判断される範囲がプラスマイナス3であれば、図15Bに示したようなFPデータが生成される。このようにすれば、完全一致だけではなく数値が近似しているか否かを判定できるようになる。図11の処理の説明に戻って、検索装置7の検索要求部78は、FPデータ格納部77に格納されているFPデータ以下、区別するため検索FPデータと呼ぶと検索条件データ格納部76に格納されているデータとを含む検索要求を、管理装置5に送信するステップS53。管理装置5の検索要求受信部56は、検索装置7から、検索FPデータ及び検索条件を含む検索要求を受信するとステップS55、検索要求のデータを検索処理部55に出力する。検索処理部55は、検索要求のデータを受け取ると、検索処理を実施するステップS57。この検索処理については、図16乃至図21を用いて説明する。検索処理部55は、FPルールデータ格納部51からFPルールデータを読み出す図16:ステップS91。そして、検索処理部55は、類似すると判定されたFPについての識別情報を格納する類似FP配列を初期化するステップS93。さらに、検索処理部55は、類似判定のための閾値Tを、FPルールデータ又は検索条件から設定するステップS95。閾値は固定のこともあり、その場合にはFPルールデータに含まれる。その後、検索処理部55は、DB54内の未処理のFPデータを特定するステップS97。そして、検索処理部55は、特定されたFPデータと検索FPデータとについて類似度算出処理を実施するステップS99。類似度算出処理については、図17乃至図21を用いて説明する。まず、検索処理部55は、数値の類似度に応じた特徴語の共通度合いの累計値を算出するための変数c1及び特定されたFPデータに含まれるデータブロック数をカウントするための変数c2を0に初期化する図17:ステップS111。また、検索処理部55は、検索FPデータに含まれるデータブロックのうち未処理のデータブロックの数値データN1を特定するステップS113。ハッシュ値が複数ある場合、補助データがある場合も、それらを含めてN1として特定する。さらに、検索処理部55は、特定されたFPデータに含まれるデータブロックのうち未処理のデータブロックの数値データN2を特定するステップS115。ここでも、ハッシュ値が複数ある場合、補助データがある場合も、それらも含めてN2として特定する。そして、検索処理部55は、数値データN1と数値データN2とを比較して、数値類似度Simを設定するステップS119。本実施の形態では、上で述べた2つの方式が存在する。最初に、単純な比較方式について説明する。第1の方式の場合、数値データN1には1又は複数のハッシュ値が含まれ、数値データN2には複数のハッシュ値が含まれる。例えば、数値データN1に複数のハッシュ値が含まれる例を図18に示す。図18の例では、数値データN1の元の数値は38.2で、有効桁数1乃至3の場合のハッシュ値が数値データN1に含まれる。一方、図18には、元の数値が38.2であるデータブロックAの数値データN2と、元の数値が38であるデータブロックBの数値データN2と、元の数値が39であるデータブロックCの数値データN2とが比較対象として示されている。このように複数のハッシュ値が数値データN1に含まれる場合には、いずれかのハッシュ値が、比較対象の数値データN2に含まれるハッシュ値と一致すれば、Simに1を設定し、いずれのハッシュ値も、比較対象の数値データN2に含まれるハッシュ値と一致しなければ、Simに0を設定する。図18の例では、データブロックA乃至Cのいずれも有効桁数1について一致するので、Sim=1と設定される。一方、数値データN1に、指定された有効桁数のハッシュ値が1つだけ含まれる場合には、その1つのハッシュ値に一致するか否かを判断する。例えば、数値データN1について有効桁数2である3.8×101のみが含まれる場合には、データブロックA及びBについては有効桁数2についてのハッシュ値が一致するが、データブロックCについては一致するハッシュ値がないと判断される。第2の方式の場合、数値データN1には1又は複数のハッシュ値及び対応する補助データとが含まれ、数値データN2には複数のハッシュ値及び対応する補助データが含まれる。図19に、数値データN1と数値データN2との比較例を模式的に示す。例えば、元の数値38.2の数値データN2には、Hash30及び補助データ8.2とHash40及び補助データ-1.8とが含まれている。これに対して、元の数値39.1の数値データN1には、Hash30及び補助データ9.1とHash40及び補助データ-0.9とが含まれる。なお、検索条件として近似と判断する範囲のデータが指定され、ここではプラスマイナス1が指定されているものとする。この場合、数値データN1に含まれるハッシュ値と、数値データN2に含まれるハッシュ値とを比較して一致するものがあるか判断する。図19の例ではhash30及びhash40のいずれも一致すると判断される。そして、hash30の場合には、数値データN2の補助データ8.2と数値データN1の補助データ9.1との差が、指定された範囲内であるか否かを判断する。この場合、|9.1-8.2|=0.9であるから、指定された範囲内であるので、本実施の形態では、数値類似度Sim=1に設定する。もし、補助データの差が、指定された範囲を超えている場合には、数値類似度Sim=0に設定する。hash40については同じ値が得られるので、処理しなくとも良い。次に、数値の類似度合いに応じて数値類似度Simを0から1までの実数を設定する方式について説明する。第1の方式の場合には、図18に示すように、数値データN1に複数のハッシュ値が含まれ、数値データN2にも複数のハッシュ値が含まれる。従って、同一の有効桁数のハッシュ値同士を比較して、一致する回数をカウントする。例えばデータブロックAの場合、元の数値が一致するので、3回一致する。データブロックBの場合、有効桁数2まで一致するので、2回一致する。データブロックCについては、有効桁数1まで一致するので、1回一致する。従って、データブロックAについては、Sim=3回/3=有効桁数の種類数=1を設定し、データブロックBについては、Sim=2回/3=0.67を設定し、データブロックCについては、Sim=1回/3=0.33を設定する。一方、第2の方式の場合、上で述べたように補助データの差が算出されるので、指定された範囲-補助データの差の絶対値/指定された範囲で算出する。上で述べた例では、Sim=|1-0.9|/1=0.1と算出される。その後、検索処理部55は、数値類似度Simが0を超えているか判断するステップS121。数値類似度Simが0である場合には、端子Bを介して図21のステップS137に移行する。これは、数値類似度Simとの乗算によってそのデータブロックについての類似度が決定されるので、数値類似度Sim=0であれば、当該データブロックについて比較を行っても全体で0となってしまうためである。一方、数値類似度Sim>0であれば、端子Aを介して図20のステップS123の処理に移行する。図20の処理の説明に移行して、検索処理部55は、数値データN1に対応するデータブロックに含まれる特徴語のうち未処理の特徴語のハッシュ値KW1を特定するステップS123。また、検索処理部55は、数値データN2に対応するデータブロックに含まれる特徴語のうち未処理の特徴語のハッシュ値KW2を特定するステップS125。そして、検索処理部55は、ハッシュ値KW1とハッシュ値KW2とを比較するステップS127。なお、本実施の形態では同一のFPデータについて類似度を算出した場合には、1になることを前提としている。しかし、一般的には、数値について同一のハッシュ値が異なるデータブロックで出現する場合がある。この場合、異なる特徴語のハッシュ値が対応付けられている場合には特に問題ないが、同一の特徴語のハッシュ値が対応付けられている場合には同一のFPデータについて類似度を算出すると全体として類似度が1を超えてしまう。そこで、数値についてのハッシュ値と特徴語についてのハッシュ値との組み合わせが既に出現していたことが判明した場合には、その比較結果を類似度に反映しないようにする。従って、検索処理部55は、KW1=KW2であって且つ数値データN1とKW1の組み合わせが初出であるか判断するステップS129。KW1とKW2とが一致しない場合、又は数値データN1とKW1の組み合わせが既出である場合には、ステップS133に移行する。一方、KW1=KW1であって且つ数値データN1とKW1の組み合わせが初出である場合、検索処理部55は、変数c1に数値類似度Simを加算して新たな変数c1の値として設定するステップS131。数値類似度Simが0又は1の場合には、変数c1には、共通する特徴語の数が設定される。一方、数値類似度Simが0から1までの値で変化する場合には、変数c1には、データブロック毎に数値類似度Simで重み付けされた共通特徴語の数が累積される。そして、検索処理部55は、数値データN2に対応するデータブロックに未処理の特徴語のハッシュ値KW2が存在するか判断するステップS133。未処理の特徴語のハッシュ値が存在する場合にはステップS125に戻る。一方、未処理の特徴語のハッシュ値が存在しない場合には、検索処理部55は、数値データN1に対応するデータブロックに未処理の特徴語が存在するか判断するステップS135。未処理の特徴語のハッシュ値が存在する場合にはステップS123に戻る。一方、未処理の特徴語のハッシュ値が存在しない場合には、端子Bを介して図21のステップS137に移行する。図21の処理の説明に移行して、検索処理部55は、変数c2を1インクリメントするステップS137。検索処理部55は、特定されたFPデータに含まれるデータブロックに未処理のデータブロックがあるか判断するステップS139。特定されたFPデータに未処理のデータブロックが存在している場合には、処理は端子Cを介して図17のステップS115に戻る。一方、特定されたFPデータに未処理のデータブロックが存在しない場合には、検索処理部55は、検索FPデータに含まれるデータブロックに未処理のデータブロックが存在するか判断するステップS141。検索FPデータに未処理のデータブロックが存在する場合には、処理は端子Dを介して図17のステップS113に戻る。一方、検索FPデータに未処理のデータブロックが存在しない場合には、検索処理部55は、c1/c2×ブロックサイズにより類似度を算出し、FPデータの識別情報に対応付けて例えばメインメモリなどの記憶装置に格納するステップS143。ブロックサイズは、1データブロックに含まれる特徴語の数である。そして呼び出し元の処理に戻る。このような処理を実施することで、数値をベースに特徴語も類似する機密データを秘匿性を保持しつつ検索することができる。数値についても近似しているか否かを秘匿化したままで判断できる。さらに検索FPデータについても秘匿化されており、管理装置5に対しても、どのような検索を行っているのかについて秘密が保持されている。なお、ステップS143で計算される類似度については、特定されたFPデータにフォーカスし、そのデータに含まれるブロック数c2を類似度計算式に入れた。そのほかに、検索FPデータに含まれるブロック数NQをc2の代わりに使い、特徴語の共通度合いc1が検索FPデータのサイズブロック数NQ×ブロックサイズのどの程度の割合を占めるかを表す類似度も考えられる。その計算式は以下の式で表される。同様に、利用場面によっては、c2とNQの大きい方max、または小さい方minをc2の代わりに使うことも考えられる。ここでQが検索FPデータを表し、Dが比較対象のFPデータを表す。そして、Blocksizeは、上で述べたブロックサイズであり、NQは、検索FPデータのデータブロック数を表す。NumQiは、検索FPデータにおけるi番目のデータブロックの数値データを表し、NumDjは、比較対象のFPデータにおけるj番目のデータブロックの数値データを表す。SimNumQi,NumDjは、検索FPデータにおけるi番目のデータブロックの数値データと、比較対象のFPデータにおけるj番目のデータブロックの数値データとの類似度Simを表す。BQi∩BDjは、検索FPデータにおけるi番目のデータブロックに含まれる特徴語のハッシュ値と、比較対象のFPデータにおけるj番目のデータブロックに含まれる特徴語のハッシュ値とで共通するハッシュ値の個数を表す。図16の処理の説明に戻って、検索処理部55は、算出した類似度が、検索条件で指定された閾値Tを超えているか判断するステップS101。類似度が閾値Tを超えている場合には、検索処理部55は、特定されたFPデータの識別情報図10におけるFPID、登録者ID及び登録日などを含む書誌データを、類似FP配列に追加するステップS103。検索者の参照のため、類似度の数値自体を書誌データに含めるようにしても良い。一方、類似度が閾値T以下である場合には、ステップS105に移行する。ステップS101で類似度が閾値T以下であると判断された場合又はステップS103の後に、検索処理部55は、DB54内に未処理のFPデータが存在しているか判断するステップS105。未処理のFPデータが存在している場合には処理はステップS97に戻る。一方、未処理のFPデータが存在していない場合には、検索処理部55は、類似FP配列のデータを検索結果送信部57に出力するステップS107。そして呼び出し元の処理に戻る。なお、登録者の詳細データについて追加した形で、検索結果送信部57に出力するようにしても良い。このようにして完全一致だけではなく類似するFPデータを特定して、当該FPデータに関連するデータが抽出される。図11の処理の説明に戻って、検索結果送信部57は、検索処理部55から受け取った検索結果のデータを、検索要求の送信元である検索装置7に送信するステップS59。検索装置7の検索要求部78は、検索結果を管理装置5から受信し、出力部79に出力するステップS61。そして、出力部79は、検索結果を表示装置などに出力する。例えば、図22に示すようなデータが表示装置に表示される。図22の例では、FPIDと、登録者と、登録日と、類似度とが表示される。このように類似度が高い順にソートされた結果が提示されるようにしても良い。これによって、検索者は、類似するFPデータの登録者を特定できるので、当該登録者に具体的な情報提供を依頼することができるようになる。例えば、診療データについてFPデータを登録する場合には、診療データそのものを開示することがないので、プライバシ保護やセキュリティ保護の観点で問題が生じず、管理装置5へのFPデータ登録が促進される。一方、検索側でも患者のデータは秘匿化されたままであり、プライバシ保護やセキュリティ保護の観点で問題は無いので、利用の促進も図られる。そして、具体的に類似する症例の存在が確認できれば、別途問い合わせを行うことで、治療法などの情報を早期に取得でき、患者にも有効である。以上本技術の実施の形態を説明したが、本技術はこれに限定されるものではない。例えば、機密データから特徴語を特定するような処理を実施していたが、これに加えて、図23に示すような処理フローを実施しても良い。ステップS201乃至S205以外は、図6と同様である。FP生成部33は、特定された特徴語の同義語を辞書から抽出しステップS201、各特徴語及び各同義語についてハッシュ値を算出するステップS203。又、FP生成部33は、特徴語に加えて同義語のハッシュ値をも含むデータブロックをFPデータ格納部36に格納するステップS205。このようにして、同義語についてのハッシュ値をもFPデータに含めるようにしても良い。さらに、上では閾値Tを検索条件に含める例を示したが、例えば類似度が高い順で上位指定個数のFPデータを抽出するようにしても良い。さらに、上で示した機能ブロック図は一例であって、必ずしも実際のプログラムモジュール構成と一致しない場合もある。さらに、処理フローについても、処理結果が変わらない限り処理ステップの順番を入れ替えたり、並列実行するようにしても良い。また、FPルールデータは、管理装置5以外で管理しても良い。なお、上で述べた登録装置3、管理装置5及び検索装置7は、コンピュータ装置であって、図24に示すように、メモリ2501とCPUCentralProcessingUnit2503とハードディスクドライブHDD:HardDiskDrive2505と表示装置2509に接続される表示制御部2507とリムーバブルディスク2511用のドライブ装置2513と入力装置2515とネットワークに接続するための通信制御部2517とがバス2519で接続されている。オペレーティングシステムOS:OperatingSystem及び本実施例における処理を実施するためのアプリケーションプログラムは、HDD2505に格納されており、CPU2503により実行される際にはHDD2505からメモリ2501に読み出される。CPU2503は、アプリケーションプログラムの処理内容に応じて表示制御部2507、通信制御部2517、ドライブ装置2513を制御して、所定の動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、主としてメモリ2501に格納されるが、HDD2505に格納されるようにしてもよい。本技術の実施例では、上で述べた処理を実施するためのアプリケーションプログラムはコンピュータ読み取り可能なリムーバブルディスク2511に格納されて頒布され、ドライブ装置2513からHDD2505にインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部2517を経由して、HDD2505にインストールされる場合もある。このようなコンピュータ装置は、上で述べたCPU2503、メモリ2501などのハードウエアとOS及びアプリケーションプログラムなどのプログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。以上述べた本実施の形態をまとめると、以下のようになる。本実施の形態の第1の形態に係る情報処理方法は、Aデータ格納部に格納されており且つ第1の数値を含むテキストデータから、第1の数値及び当該第1の数値の周辺に存在する複数個の特徴語を抽出する処理と、B抽出された第1の数値から、当該第1の数値と近似するか否かを判断する上で基準となる1又は複数の第2の数値を生成する生成処理と、C1又は複数の第2の数値と複数個の特徴語との各々について秘匿化処理を行って秘匿化データを生成し、データ格納部に格納する処理とを含む。このように第2の数値を生成して当該第2の数値の秘匿化データを生成すれば、完全一致だけではなく近似する数値についても検出できるようになる。なお、第2の数値を1つだけ生成するのではなく複数生成すれば、より近似する数値を検出し易くなる。これはデータ登録時でもデータ検索時でも同様である。なお、第1の数値と類似するか否かを判断する上で基準となる数値は、近似判断の幅を表す数値とも言える。また、上で述べた生成処理が、抽出された第1の数値を異なる有効桁数で表した複数の第2の数値を生成する処理である場合もある。このようにすれば、有効桁数によって近似の精度を調整できる。さらに、上で述べた生成処理が、抽出された第1の数値を含む所定の数値範囲の上限値及び下限値である複数の第2の数値を特定する処理と、第1の数値と下限値との差と、第1の数値と上限値との差とを算出し、データ格納部に格納する処理とを含むようにしても良い。このようにすれば、検索の際に、元の数値との差を計算しやすくなる。さらに、上で述べた生成処理が、抽出された第1の数値と、数値を分類するための数値範囲の設定とから、第1の数値を代表する1又は複数の第2の数値を特定する処理と、1又は複数の第2の数値と、第1の数値との差を算出し、データ格納部に格納する処理とを含むようにしても良い。例えば、検索のためのデータを生成する際には、近似と判断する範囲なども加味して第2の数値を生成すれば、検索時に近似する数値についての秘匿化データを正確に特定できるようになる。また、上で述べた生成処理が、抽出された第1の数値を、指示された有効桁数で表した第2の数値を1つ生成する処理である場合もある。検索時にはこのように有効桁数を指定することで、所望の精度で近似を判断できるようになる。さらに、本実施の形態の第1の形態に係る情報処理方法は、複数個の特徴語の同義語を抽出する処理と、同義語の秘匿化を行って秘匿化データを生成し、データ格納部に格納する処理とをさらに含むようにしても良い。これによれば、類似する秘匿化データを抽出し易くなる。本実施の形態の第2の態様に係る情報処理方法は、A第1の数値の第1の秘匿化データ値と複数個の第1の特徴語の第2の秘匿化データ値とを含む1又は複数の検索データブロックを含む検索要求を受信する処理と、B複数の第2の数値の第3の秘匿化データ値と複数個の第2の特徴語の第4の秘匿化データ値とを含む1又は複数のデータブロックと識別情報とを含む案件データブロックを複数格納するデータ格納部に格納されている案件データブロックの各々について、第1の秘匿化データ値と第3の秘匿化データ値とから算出される、数値についての第1の類似度と、第2の秘匿化データ値と一致する第4の秘匿化データ値の個数とから、処理対象の案件データブロックに含まれるデータブロックと検索データブロックとの各組み合わせについての第2の類似度の合計値である第3の類似度を算出する算出処理と、C第3の類似度が閾値を超えた案件データブロックの識別情報又は第3の類似度が上位所定数の案件データブロックの識別情報を、検索要求の送信元に送信する処理とを含む。このようにすれば、データ格納部に格納されている案件データブロックも、検索要求に含まれるデータブロックについても秘匿された状態で、数値についての類似度も特定でき、全体としての類似度も算出できる。従って、より類似度の高い案件データブロックを特定できるようになる。なお、上で述べた算出処理が、第1の秘匿化データ値に一致する第3の秘匿化データ値が存在する場合には第1の類似度を1に設定し、第1の秘匿化データ値に一致する第3の秘匿化データ値が存在しない場合には第1の類似度を0に設定する処理を含むようにしても良い。例えば元の値の近似判断を表す複数の第2の数値について第3の秘匿化データ値を用意しておけば、近似する数値の存在を検出しやすくなる。また、上で述べた第1の秘匿化データ値が、第1の数値の元の数値についての代表値の秘匿化データ値である場合もある。そして、上で述べた検索要求には、第1の数値の元の数値についての代表値との差である第1の補助数値と、近似判定のための範囲のデータとをさらに含む場合もある。そして、複数の第2の数値が、元の数値が属する値域の下限値及び上限値であり、上で述べたデータブロックには、第2の数値の元の数値が属する値域の下限値と当該元の数値との差である第2の補助数値と当該元の数値と上記上限値との差である第3の補助数値とをさらに含むようにしてもよい。このような場合、上で述べた算出処理が、第1の秘匿化データ値に一致する第3の秘匿化データ値が存在する場合には、第1の秘匿化データ値についての第1の補助数値と、第1の秘匿化データ値に一致する第3の秘匿化データ値についての第2の補助数値又は第3の補助数値との差を算出する処理と、第1の補助数値と第2の補助数値又は第3の補助数値との差が、近似判定のための範囲内であれば、第1の類似度を1に設定し、第1の補助数値と第2の補助数値又は第3の補助数値との差が、近似判定のための範囲内でない場合には第1の類似度を0に設定する処理とを含むようにしても良い。さらに、第1の数値の第1の秘匿化データ値が複数データブロックに含まれる場合には、上で述べた算出処理が、第1の秘匿化データ値に一致する第3の秘匿化データ値の個数に応じた類似度を第1の類似度に設定する処理を含むようにしても良い。このようにすれば、0又は1だけではない第1の類似度を設定できるようになる。また、第1の秘匿化データ値が、第1の数値の元の数値についての代表値の秘匿化データ値であり、検索要求には、第1の数値の元の数値についての代表値との差である第1の補助数値と、近似判定のための範囲のデータとをさらに含むようにしても良い。さらに、上で述べた複数の第2の数値が、元の数値が属する値域の下限値及び上限値であり、上で述べたデータブロックには、第2の数値の元の数値が属する値域の下限値と当該元の数値との差である第2の補助数値と当該元の数値と上記上限値との差である第3の補助数値とをさらに含むようにしても良い。そして、上で述べた算出処理が、第1の秘匿化データ値に一致する第3の秘匿化データ値が存在する場合には、第1の秘匿化データ値についての第1の補助数値と、第1の秘匿化データ値に一致する第3の秘匿化データ値についての第2の補助数値又は第3の補助数値との差を算出する処理と、第1の補助数値と第2の補助数値又は第3の補助数値と、近似判定のための範囲を表す数値と、の差に応じた類似度を第1の類似度に設定する処理とを含むようにしても良い。このようにすれば0又は1だけではない第1の類似度が設定できるようになる。なお、上で述べたような処理をコンピュータに実施させるためのプログラムを作成することができ、当該プログラムは、例えばフレキシブルディスク、CD-ROMなどの光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ例えばROM、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体又は記憶装置に格納される。以上の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データ格納部に格納されており且つ第1の数値を含むテキストデータから、第1の数値及び当該第1の数値の周辺に存在する複数個の特徴語を抽出する処理と、抽出された前記第1の数値から、当該第1の数値と近似するか否かを判断する上で基準となる1又は複数の第2の数値を生成する生成処理と、前記1又は複数の第2の数値と前記複数個の特徴語との各々について秘匿化処理を行って秘匿化データを生成し、前記データ格納部に格納する処理と、を含む処理を、コンピュータが実行する情報処理方法。付記2前記生成処理が、抽出された前記第1の数値を異なる有効桁数で表した複数の第2の数値を生成する処理である付記1記載の情報処理方法。付記3前記生成処理が、抽出された前記第1の数値を含む所定の数値範囲の上限値及び下限値である複数の第2の数値を特定する処理と、前記第1の数値と前記下限値との差と、前記第1の数値と前記上限値との差とを算出し、前記データ格納部に格納する処理と、を含む付記1記載の情報処理方法。付記4前記生成処理が、抽出された前記第1の数値と、数値を分類するための数値範囲の設定とから、前記第1の数値を代表する1又は複数の第2の数値を特定する処理と、前記1又は複数の第2の数値と、前記第1の数値との差を算出し、前記データ格納部に格納する処理と、を含む付記1記載の情報処理方法。付記5前記生成処理が、抽出された前記第1の数値を、指示された有効桁数で表した第2の数値を1つ生成する処理である付記1記載の情報処理方法。付記6前記複数個の特徴語の同義語を抽出する処理と、前記同義語の秘匿化を行って秘匿化データを生成し、前記データ格納部に格納する処理と、を前記処理がさらに含む付記1乃至5のいずれか1つ記載の情報処理方法。付記7第1の数値の第1の秘匿化データ値と複数個の第1の特徴語の第2の秘匿化データ値とを含む1又は複数の検索データブロックを含む検索要求を受信する処理と、複数の第2の数値の第3の秘匿化データ値と複数個の第2の特徴語の第4の秘匿化データ値とを含む1又は複数のデータブロックと識別情報とを含む案件データブロックを複数格納するデータ格納部に格納されている前記案件データブロックの各々について、前記第1の秘匿化データ値と前記第3の秘匿化データ値とから算出される、数値についての第1の類似度と、前記第2の秘匿化データ値と一致する前記第4の秘匿化データ値の個数とから、処理対象の案件データブロックに含まれる前記データブロックと前記検索データブロックとの各組み合わせについての第2の類似度の合計値である第3の類似度を算出する算出処理と、前記第3の類似度が閾値を超えた案件データブロックの識別情報又は前記第3の類似度が上位所定数の案件データブロックの識別情報を、前記検索要求の送信元に送信する処理と、を含む処理を、コンピュータが実行する情報処理方法。付記8前記算出処理が、前記第1の秘匿化データ値に一致する前記第3の秘匿化データ値が存在する場合には前記第1の類似度を1に設定し、前記第1の秘匿化データ値に一致する前記第3の秘匿化データ値が存在しない場合には前記第1の類似度を0に設定する処理を含む付記7記載の情報処理方法。付記9前記第1の秘匿化データ値が、前記第1の数値の元の数値についての代表値の秘匿化データ値であり、前記検索要求には、前記第1の数値の元の数値についての代表値との差である第1の補助数値と、近似判定のための範囲のデータとをさらに含み、前記複数の第2の数値が、元の数値が属する値域の下限値及び上限値であり、前記データブロックには、前記第2の数値の元の数値が属する値域の下限値と当該元の数値との差である第2の補助数値と当該元の数値と前記上限値との差である第3の補助数値とをさらに含み、前記算出処理が、前記第1の秘匿化データ値に一致する前記第3の秘匿化データ値が存在する場合には、前記第1の秘匿化データ値についての前記第1の補助数値と、前記第1の秘匿化データ値に一致する前記第3の秘匿化データ値についての前記第2の補助数値又は前記第3の補助数値との差を算出する処理と、前記第1の補助数値と前記第2の補助数値又は前記第3の補助数値との差が、前記近似判定のための範囲内であれば、前記第1の類似度を1に設定し、前記第1の補助数値と前記第2の補助数値又は前記第3の補助数値との差が、前記近似判定のための範囲内でない場合には前記第1の類似度を0に設定する処理と、を含む付記7記載の情報処理方法。付記10前記第1の数値の第1の秘匿化データ値が複数前記データブロックに含まれ、前記算出処理が、前記第1の秘匿化データ値に一致する前記第3の秘匿化データ値の個数に応じた類似度を前記第1の類似度に設定する処理を含む付記7記載の情報処理方法。付記11前記第1の秘匿化データ値が、前記第1の数値の元の数値についての代表値の秘匿化データ値であり、前記検索要求には、前記第1の数値の元の数値についての代表値との差である第1の補助数値と、近似判定のための範囲のデータとをさらに含み、前記複数の第2の数値が、元の数値が属する値域の下限値及び上限値であり、前記データブロックには、前記第2の数値の元の数値が属する値域の下限値と当該元の数値との差である第2の補助数値と当該元の数値と前記上限値との差である第3の補助数値とをさらに含み、前記算出処理が、前記第1の秘匿化データ値に一致する前記第3の秘匿化データ値が存在する場合には、前記第1の秘匿化データ値についての前記第1の補助数値と、前記第1の秘匿化データ値に一致する前記第3の秘匿化データ値についての前記第2の補助数値又は前記第3の補助数値との差を算出する処理と、前記第1の補助数値と前記第2の補助数値又は前記第3の補助数値と、前記近似判定のための範囲を表す数値と、の差に応じた類似度を前記第1の類似度に設定する処理と、を含む付記7記載の情報処理方法。付記12データ格納部と、前記データ格納部に格納されており且つ第1の数値を含むテキストデータから、第1の数値及び当該第1の数値の周辺に存在する複数個の特徴語を抽出し、抽出された前記第1の数値から、当該第1の数値と近似するか否かを判断する上で基準となる1又は複数の第2の数値を生成し、前記1又は複数の第2の数値と前記複数個の特徴語との各々について秘匿化処理を行って秘匿化データを生成し、第2のデータ格納部に格納する生成部と、を有する情報処理装置。付記13第1の数値の第1の秘匿化データ値と複数個の第1の特徴語の第2の秘匿化データ値とを含む1又は複数の検索データブロックを含む検索要求を受信する受信部と、複数の第2の数値の第3の秘匿化データ値と複数個の第2の特徴語の第4の秘匿化データ値とを含む1又は複数のデータブロックと識別情報とを含む案件データブロックを複数格納するデータ格納部に格納されている前記案件データブロックの各々について、前記第1の秘匿化データ値と前記第3の秘匿化データ値とから算出される、数値についての第1の類似度と、前記第2の秘匿化データ値と一致する前記第4の秘匿化データ値の個数とから、処理対象の案件データブロックに含まれる前記データブロックと前記検索データブロックとの各組み合わせについての第2の類似度の合計値である第3の類似度を算出する検索処理部と、前記第3の類似度が閾値を超えた案件データブロックの識別情報又は前記第3の類似度が上位所定数の案件データブロックの識別情報を、前記検索要求の送信元に送信する送信部と、を有する情報処理装置。"