"単語と当該単語の文法上の役割を表す情報とを対応づける辞書情報を記憶した辞書情報記憶手段を参照し、処理対象の文字列である対象文字列に対して形態素解析を行い、対象文字列に含まれる単語と当該単語の文法上の役割とを特定する形態素解析ステップと、前記対象文字列中に残してよい単語として予め設定された許可単語を記憶した許可単語記憶手段を参照し、前記形態素解析の結果を用いて、前記対象文字列に含まれる単語のうち、前記許可単語を特定する特定ステップと、前記対象文字列において、前記特定ステップで特定された許可単語と異なる他の単語のそれぞれを、当該単語の識別情報であって当該単語と異なる文字列により表された識別情報で置換する置換ステップと、前記置換ステップによる処理を行った結果の前記対象文字列である匿名情報と、前記形態素解析の結果として得られた、前記対象文字列に含まれる各単語の文法上の役割を表す情報と、を関連付けて匿名情報記憶手段に出力する出力ステップと、をコンピュータに実行させるためのプログラム。前記形態素解析の結果を用いて、予め定められた構文解析規則に従って前記対象文字列に対して係り受け解析を行うことで、前記対象文字列に含まれる単語の1以上から成る分節を特定すると共に、各分節の係り受けの関係を表す情報を生成する係り受け解析ステップ、をコンピュータにさらに実行させ、前記出力ステップにおいて、前記係り受け解析の結果として得られた、前記対象文字列に含まれる各分節の係り受けの関係を表す情報を、前記匿名情報にさらに関連付けて前記匿名情報記憶手段に出力する、ことを特徴とする請求項1に記載のプログラム。請求項2に記載のプログラムに従った処理をコンピュータに複数回実行させることで複数の前記匿名情報が記憶された前記匿名情報記憶手段を参照し、前記複数の匿名情報のそれぞれに関連付けられた、各分節の係り受けの関係を表す情報および各単語の文法上の役割を表す情報を用いて、前記複数の匿名情報のそれぞれを表す複数の木構造を生成し、前記複数の木構造に共通して含まれる部分木を特定する部分木特定ステップ、をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。前記対象文字列は、文書記憶手段に記憶された文書から取得される文字列であり、前記部分木特定ステップにより特定された部分木と、当該部分木を含む前記木構造に対応する前記匿名情報に含まれる単語の識別情報との入力を受け付けた場合に、前記文書記憶手段に記憶された文書中の各文に対して前記形態素解析および前記係り受け解析を実行し、前記形態素解析および前記係り受け解析の結果を用いて表される前記各文の木構造において、前記入力における前記部分木を含む木構造に対応する文を特定する文特定ステップと、前記文特定ステップで特定された文についての前記形態素解析の結果を用いて、前記入力における前記単語の識別情報に対応する単語を特定する単語特定ステップと、をコンピュータにさらに実行させることを特徴とする請求項3に記載のプログラム。前記対象文字列において、前記特定ステップで特定された許可単語と異なる他の単語のうち、語尾または語頭に共通の文字列を含む単語を互いに関連付ける情報である共通文字列情報を生成する生成ステップ、をコンピュータにさらに実行させ、前記出力ステップにおいて、前記共通文字列情報を、前記匿名情報にさらに関連付けて前記匿名情報記憶手段に出力する、ことを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載のプログラム。単語と当該単語の文法上の役割を表す情報とを対応づける辞書情報を記憶した辞書情報記憶手段を参照し、処理対象の文字列である対象文字列に対して形態素解析を行い、対象文字列に含まれる単語と当該単語の文法上の役割とを特定する形態素解析手段と、前記対象文字列中に残してよい単語として予め設定された許可単語を記憶した許可単語記憶手段を参照し、前記形態素解析の結果を用いて、前記対象文字列に含まれる単語のうち、前記許可単語を特定する特定手段と、前記対象文字列において、前記特定手段で特定された許可単語と異なる他の単語のそれぞれを、当該単語の識別情報であって当該単語と異なる文字列により表された識別情報で置換する置換手段と、前記置換手段による処理を行った結果の前記対象文字列である匿名情報と、前記形態素解析の結果として得られた、前記対象文字列に含まれる各単語の文法上の役割を表す情報と、を関連付けて匿名情報記憶手段に出力する出力手段と、を備えることを特徴とする情報処理装置。文書中の個人情報を100の精度で特定するのは困難であり、文書中の全ての個人情報を適切に匿名化するために、個人情報を特定する処理を行った結果を人間が確認して、必要な修正を施すことがある。本発明の目的は、文法の情報を用いて、文書の匿名化を実行することができるプログラムおよび情報処理装置を提供することである。請求項1に係る発明は、単語と当該単語の文法上の役割を表す情報とを対応づける辞書情報を記憶した辞書情報記憶手段を参照し、処理対象の文字列である対象文字列に対して形態素解析を行い、対象文字列に含まれる単語と当該単語の文法上の役割とを特定する形態素解析ステップと、前記対象文字列中に残してよい単語として予め設定された許可単語を記憶した許可単語記憶手段を参照し、前記形態素解析の結果を用いて、前記対象文字列に含まれる単語のうち、前記許可単語を特定する特定ステップと、前記対象文字列において、前記特定ステップで特定された許可単語と異なる他の単語のそれぞれを、当該単語の識別情報であって当該単語と異なる文字列により表された識別情報で置換する置換ステップと、前記置換ステップによる処理を行った結果の前記対象文字列である匿名情報と、前記形態素解析の結果として得られた、前記対象文字列に含まれる各単語の文法上の役割を表す情報と、を関連付けて匿名情報記憶手段に出力する出力ステップと、をコンピュータに実行させるためのプログラムである。請求項2に係る発明は、請求項1に係る発明において、前記形態素解析の結果を用いて、予め定められた構文解析規則に従って前記対象文字列に対して係り受け解析を行うことで、前記対象文字列に含まれる単語の1以上から成る分節を特定すると共に、各分節の係り受けの関係を表す情報を生成する係り受け解析ステップ、をコンピュータにさらに実行させ、前記出力ステップにおいて、前記係り受け解析の結果として得られた、前記対象文字列に含まれる各分節の係り受けの関係を表す情報を、前記匿名情報にさらに関連付けて前記匿名情報記憶手段に出力する。請求項3に係る発明は、請求項2に記載のプログラムに従った処理をコンピュータに複数回実行させることで複数の前記匿名情報が記憶された前記匿名情報記憶手段を参照し、前記複数の匿名情報のそれぞれに関連付けられた、各分節の係り受けの関係を表す情報および各単語の文法上の役割を表す情報を用いて、前記複数の匿名情報のそれぞれを表す複数の木構造を生成し、前記複数の木構造に共通して含まれる部分木を特定する部分木特定ステップ、をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラムである。請求項4に係る発明は、請求項3に係る発明において、前記対象文字列は、文書記憶手段に記憶された文書から取得される文字列であり、前記部分木特定ステップにより特定された部分木と、当該部分木を含む前記木構造に対応する前記匿名情報に含まれる単語の識別情報との入力を受け付けた場合に、前記文書記憶手段に記憶された文書中の各文に対して前記形態素解析および前記係り受け解析を実行し、前記形態素解析および前記係り受け解析の結果を用いて表される前記各文の木構造において、前記入力における前記部分木を含む木構造に対応する文を特定する文特定ステップと、前記文特定ステップで特定された文についての前記形態素解析の結果を用いて、前記入力における前記単語の識別情報に対応する単語を特定する単語特定ステップと、をコンピュータにさらに実行させる。請求項5に係る発明は、請求項1から4のいずれか1項に係る発明において、前記対象文字列において、前記特定ステップで特定された許可単語と異なる他の単語のうち、語尾または語頭に共通の文字列を含む単語を互いに関連付ける情報である共通文字列情報を生成する生成ステップ、をコンピュータにさらに実行させ、前記出力ステップにおいて、前記共通文字列情報を、前記匿名情報にさらに関連付けて前記匿名情報記憶手段に出力する。請求項6に係る発明は、単語と当該単語の文法上の役割を表す情報とを対応づける辞書情報を記憶した辞書情報記憶手段を参照し、処理対象の文字列である対象文字列に対して形態素解析を行い、対象文字列に含まれる単語と当該単語の文法上の役割とを特定する形態素解析手段と、前記対象文字列中に残してよい単語として予め設定された許可単語を記憶した許可単語記憶手段を参照し、前記形態素解析の結果を用いて、前記対象文字列に含まれる単語のうち、前記許可単語を特定する特定手段と、前記対象文字列において、前記特定手段で特定された許可単語と異なる他の単語のそれぞれを、当該単語の識別情報であって当該単語と異なる文字列により表された識別情報で置換する置換手段と、前記置換手段による処理を行った結果の前記対象文字列である匿名情報と、前記形態素解析の結果として得られた、前記対象文字列に含まれる各単語の文法上の役割を表す情報と、を関連付けて匿名情報記憶手段に出力する出力手段と、を備えることを特徴とする情報処理装置である。請求項1または6に係る発明によると、処理対象の文字列に含まれる単語の文法上の役割を表す情報を用いて文書を匿名化することができ、文法の情報を記憶して文書の内容を管理することができる。請求項2に係る発明によると、匿名情報に対し、匿名情報の元の対象文字列に含まれる分節の係り受け関係を利用した自然言語処理を実行できる。請求項3に係る発明によると、複数の匿名情報において共通して表れる表現のパタンを特定できる。請求項4に係る発明によると、匿名情報に含まれる単語の識別情報と当該識別情報が表す単語との対応を表す情報を保存していなくても、匿名情報に含まれる単語の識別情報に対応する単語を特定できる。請求項5に係る発明によると、匿名情報に対し、複数の単語において共通する語尾または語頭の情報を利用した自然言語処理を実行できる。本発明の一実施形態の例では、個人情報を含む医療テキストを匿名化する処理を行う。医療テキストは、例えば、医療機関における患者の診療記録が記載されたカルテや、患者の入院から退院までの処置および症状等を記録した退院時要約等を含む文書である。ここで、個人情報とは、患者個人を特定するための参考になる情報を意味する。本例において、個人情報は、患者の氏名、性別、年齢、住所、および連絡先等、患者に関する情報、医療機関の名称および所在地等の医療機関に関する情報、ならびに医療機関で当該患者を担当する医師や看護師等、担当職員の氏名等を含む。また、本実施形態の例において、医療テキストは、各医療機関において、医師および看護師等の職員が作成し、電子文書として当該医療機関のデータベースに保存されるものとする。図1に、匿名データ生成装置10および匿名データ利用装置20の内部構成の概略の例を示す。匿名データ生成装置10は、例えば、各医療機関内に設置され、当該医療機関において作成された医療テキストを匿名化して、個人情報を含まない匿名データを生成する。匿名データ利用装置20は、匿名データに対して、各種の自然言語処理を行う。本実施形態の例では、匿名データ利用装置20は、匿名データに対する自然言語処理を行うことで、医薬品の副作用に関連する情報を抽出する処理を行う。本実施形態の例の匿名データ利用装置20は、匿名データ生成装置10が設置される医療機関の外部に設けられる。例えば、医療テキストに対して自然言語処理による分析を行う研究機関や企業等に匿名データ利用装置20が設けられる。ただし、匿名データ生成装置10と匿名データ利用装置20とを同じ医療機関内に設置してもよい。匿名データ生成装置10は、文書DBデータベース100、解析辞書110、形態素解析部120、係り受け解析部130、許可単語辞書140、匿名化処理部150、単語ID記憶部160、および匿名データ記憶部170を備える。文書DB100は、匿名データ生成装置10を設置する医療機関において作成された医療テキストを記憶したデータベースである。解析辞書110は、単語と当該単語の文法上の役割例えば、品詞等を表す情報とを対応付けて記憶すると共に、処理対象のテキストが記述された言語本例では日本語の文法規則を記憶した辞書である。また、本実施形態の例では、医療分野のテキストを匿名データ生成装置10で処理するため、解析辞書110には、一般的な単語と共に医療分野の専門用語を登録しておく。本例では、薬品の名称および副作用の名称を表す用語を解析辞書110に登録しておき、これらの用語の文法上の役割として、薬品または副作用の名称を表す名詞である旨を表す情報を解析辞書110に登録しておく。形態素解析部120は、解析辞書110を参照し、文書DB100に記憶された医療テキスト中の文に対して形態素解析を行う。この形態素解析の結果、処理対象の文は、形態素単語に分解され、各単語の品詞を表す情報が得られる。形態素解析部120は、一般に公開されている形態素解析ソフトウエアを用いて実現してよい。一般に公開されている形態素解析ソフトウエアとして、例えば、JUMAN、茶筌、MeCab等が知られている。なお、解析辞書110は、形態素解析部120を実現する形態素解析ソフトウエアに対応した構成の辞書情報としておく。係り受け解析部130は、形態素解析の結果に対して、予め定められた構文解析規則を用いて、係り受け解析を行う。係り受け解析部130は、形態素解析の結果として得られた複数の単語を、構文解析規則に従って分節にまとめ、各分節の係り先を特定する。許可単語辞書140は、匿名データ中に残すことが許されている単語を含む辞書情報である。匿名データ中に残すことが許されている単語以下、許可単語と呼ぶは、ユーザやシステムの設計者等により予め選択されて許可単語辞書140に登録される。許可単語としては、個人情報に該当しないとわかっている単語を登録しておく。例えば、個人情報に該当しない単語であって匿名データ利用装置20における自然言語処理に用いられる単語を許可単語として登録しておく。本実施形態の例では、匿名データ利用装置20は、医薬品の副作用に関連する情報を匿名データから抽出する処理を行うため、薬品名および副作用名を表す単語を用いる。したがって、許可単語辞書140において、各種の薬品名および副作用名のリストを登録しておく。薬品名および副作用名のリストは、一般に公開されているリストを用いればよい。例えば、薬品名のリスト医薬品マスター参考URL1:httpwwwiryohokengojpshinryohoshudownloadMenuおよび副作用名のリストMedDRA/J参考URL2:httpwwwsjpjpjmonew2006phpindexjphp等が公開されている。さらに、本例では、助詞等の機能語を許可単語として許可単語辞書140に登録しておく。機能語とは、それ自身では語彙的な意味を表さず、文法的な役割を有する単語である。匿名化処理部150は、形態素解析部120による形態素解析の結果と許可単語辞書140とを用いて、医療テキストを匿名化する。本実施形態の例の匿名化処理部150は、処理対象の文中の単語のうち、許可単語辞書140に登録された許可単語と異なる他の全ての単語を、当該単語の識別情報である単語IDで置換する。このとき、同じ単語には同じ単語IDを付与する。また、単語IDは、対応する単語の文字列と異なる文字列であって、対応する単語の内容を特定も類推もできないような文字列に設定される。匿名化処理部150は、例えば、形態素解析の結果の各単語を、許可単語辞書140に登録された許可単語と比較することで、形態素解析の結果の各単語が許可単語であるか否かを判定し、処理対象の文中の許可単語を特定する。そして、特定された許可単語と異なる他の各単語に対して単語IDを付与し、付与した単語IDで文中の各単語を置換する。匿名化処理部150による処理の結果の文において、許可単語以外の単語は、当該単語の表層の文字列ではなく、単語IDで表される。許可単語は、上述したように、個人情報を表す単語を含まない。このため、匿名化処理部150による処理の結果の文は、個人情報を含まない匿名データであると言える。単語ID記憶部160は、匿名化処理部150が各単語に付与した単語IDを記憶する。単語ID記憶部160の内容の例は後述する。匿名データ記憶部170は、匿名化処理部150の処理の結果の匿名データを記憶する。匿名データ記憶部170のデータ内容には、個人情報は含まれないので、匿名データ生成装置10を設置する医療機関の外部に持ち出しても、個人情報保護の観点による問題が生じることはない。本実施形態の例の匿名データ記憶部170中の匿名データは、複製されて、匿名データ利用装置20の匿名データ記憶部210に登録される。匿名データ記憶部170中の匿名データの複製は、インターネット等のネットワークを介して匿名データ利用装置20の匿名データ記憶部210に登録されてもよいし、移動可能な記憶媒体例えば、CD、DVD、USBメモリ、および持ち運び可能なハードディスク等を介して匿名データ記憶部210に登録されてもよい。匿名データ利用装置20は、匿名データ記憶部210に加えて、匿名データ処理部200を備える。匿名データ処理部200は、匿名データ記憶部210中のデータに対する処理を行う。匿名データ処理部200は、匿名データに対して、各種の自然言語処理を行う。例えば、匿名データ処理部200は、匿名データを自然言語処理の手法により解析し、その解析の結果から医療関連の知識を抽出する処理を行う。本例では、匿名データ処理部200は、医薬品の副作用に関連する情報を匿名データから抽出する。なお、匿名データ処理部200が行う自然言語処理は、テキストの表層の情報つまり、文中に現れる文字列そのものを用いなくても実行可能な処理であるとする。本例では、形態素解析の結果として得られる各単語の品詞および係り受け解析の結果として得られる分節間の係り受け関係を用いた自然言語処理が行われる。匿名データ処理部200の具体的な処理内容の例は後述する。図2に、匿名データ生成装置10が行う処理の手順の例を示す。匿名データ生成装置10の形態素解析部120は、処理対象の文字列である対象文字列を文書DB100から取得するステップS10。本実施形態の例では、文書DB100に含まれる文書から1文ずつ取得して対象文字列とする。例えば、文書において、文の区切りとして予め設定された記号句点、感嘆符、改行コード等を検索し、文書の先頭から検索された区切りの記号までの文字列、または、検索された区切りの記号のうちの1つの次の文字から他の区切りの記号までの文字列を1つの文の対象文字列として取得すればよい。以下では、説明のための具体例として、文薬品A投与後に浮腫が発現したため、投与を中断した。が対象文字列として取得されたとする。対象文字列を取得した形態素解析部120は、解析辞書110を参照して、対象文字列を形態素解析するステップS12。形態素解析の結果、対象文字列に含まれる各単語と、各単語の文法上の役割とが特定される。図3に、上述の例の対象文字列薬品A投与後に浮腫が発現したため、投与を中断した。に対する形態素解析の結果の例を示す。図3の例の表には、対象文字列中の各形態素単語と、当該単語の品詞とを関連付けて示す。本実施形態の例では、名詞である単語に対しては、その品詞として、一般名詞、薬品名、および副作用名のいずれかが特定される。例えば、図3を参照し、単語薬品Aの品詞は薬品名と特定され、単語浮腫の品詞は副作用名と特定されている。名詞である他の単語投与、後、発現、ため、および中断の品詞は一般名詞と特定されている。名詞である各単語の一般名詞、薬品名、および副作用名の別は解析辞書110に予め登録されているものとする。形態素解析部120は、形態素解析の結果を係り受け解析部130に渡す。再び図2を参照し、係り受け解析部130は、形態素解析の結果を用いて、係り受け解析を行うステップS14。係り受け解析部130は、予め定められた構文解析規則に従って、形態素解析の結果として得られた各単語を分節に纏め、分節同士の係り受け関係を特定する。図3の例の形態素解析の結果に対して係り受け解析を行うと、次の5つの分節薬剤A投与後に、浮腫が、発現したため、、投与を、および中断した。が得られる。また、各分節の係り受けの関係として図4に例示する結果が得られる。図4を参照し、分節薬剤A投与後におよび浮腫がは、分節発現したため、に係り、分節発現したため、および投与をは、分節中断した。に係り、分節中断した。には係り先の分節が存在しない。なお、本例の係り受け解析部130は、各分節に対して識別情報を付与する。係り受け解析部130は、係り受け解析の結果および形態素解析の結果を匿名化処理部150に渡す。匿名化処理部150は、許可単語辞書140を参照し、対象文字列中の許可単語を特定するステップS16。例えば、形態素解析の結果として得られた単語ごとに、許可単語辞書140に登録されている許可単語であるか否かを判定する。本例では、許可単語辞書140において薬品名および副作用名のリストと助詞等の機能語のリストとが登録されていることから、対象文字列中のこれらの単語が許可単語として特定される。図3の例の形態素解析の結果を処理する場合、薬品A、に、浮腫、が、た、、、を、た、および。が許可単語として特定される。対象文字列中の許可単語を特定すると、匿名化処理部150は、許可単語と異なる他の単語を単語IDに変換するステップS18。匿名化処理部150は、例えば、許可単語と異なる他の単語について、単語ID記憶部160を参照し、単語IDを付与済みであるか否かを確認する。付与済みでなければ、当該単語に対して付与するための新たな単語IDを生成する。本例では、単語IDは、当該単語の品詞を表す文字列と、当該単語の識別番号とを含む。単語の識別番号は、例えば、単語ID記憶部160に登録済みの単語IDに含まれる識別番号と重複しない番号とすればよい。あるいは、単語ID記憶部160に登録済みの単語IDのうち、当該単語の品詞と同じ品詞を含む単語IDに含まれる識別番号と重複しない番号を当該単語の識別番号としてもよい。対象文字列中の許可単語と異なる他の単語の単語IDが単語ID記憶部160に登録済みであれば、その単語IDを匿名化処理部150は取得する。対象文字列中の許可単語と異なる他の各単語の単語IDを生成あるいは単語ID記憶部160から取得すると、匿名化処理部150は、対象文字列において、これらの各単語を単語IDで置換する。このような置換を行った後の対象文字列は、個人情報を含まない匿名データとなる。図5に、各単語に付与される単語IDの例を示し、図6に、図5の例の単語IDで対象文字列中の各単語を置換した匿名データの例を示す。図5は、図3に例示する形態素解析の結果の各単語のうち、上述の許可単語薬品A、に、浮腫、が、た、、、を、た、および。に付与される単語IDの例を示す。図5の例の表の各行は、単語IDと対応する単語の文字列とを示す。図5の例の表の内容が単語ID記憶部160に登録される。図6は、ステップS18の処理の結果として得られる匿名データの例を示す。図6の表は、ステップS16の係り受け解析で特定された分節ごとの匿名データの例を示す。図6の表において、分節IDは、各分節に対して係り受け解析部130が付与した識別情報を表し、係り先は、対応する分節について係り受け解析部130が特定した係り先の分節の分節IDを示す。図6の例の匿名データにおいて、対象文字列中の許可単語と異なる他の単語投与、後、発現、する、ため、および中断は、それぞれ、図5に例示する各単語の単語IDで表される。例えば、単語投与には単語IDID一般名詞0001が付与され図5、この単語IDは、図6に示す分節IDSeg0001およびSeg0004の匿名データにおいて、元の対象文字列で単語投与が現れる位置に現れている。ここで、図7を参照し、図2のステップS18の処理の詳細な手順の例を説明する。図2のステップS18の処理が開始されると、匿名化処理部150は図7の例の手順を開始する。匿名化処理部150は、対象文字列中の単語を1つ選択するステップS30。例えば、形態素解析の結果として得られた各単語のうち、先頭から順に未処理のものを1つ選択すればよい。図3の例の形態素解析の結果の場合、例えば、薬品A、投与、後、...の順に1つを選択する。ステップS30で選択した単語が、図2のステップS16で許可単語として特定されていればステップS32でYES、対象文字列中の全ての単語を処理済か否かの判定ステップS40に進む。ステップS30で選択した単語が、図2のステップS16で特定された許可単語でない場合ステップS32でNO、匿名化処理部150は、選択した単語に対して単語IDを付与済みであるか否かを確認するステップS34。例えば、単語ID記憶部160を参照して、選択した単語の単語IDがすでに登録されていれば、単語IDを付与済みであり、選択した単語の単語IDが未だ登録されていなければ、単語IDを付与済みでない。単語IDを付与済みでなければステップS34でNO、匿名化処理部150は、ステップS30で選択した単語に付与するための単語IDを新たに生成するステップS36。本例では、ステップS36で、匿名化処理部150は、形態素解析の結果から、選択した単語の品詞を特定すると共に、単語ID記憶部160に登録済みの単語IDと重複しない識別番号を生成して、特定した品詞と生成した識別番号とを含む文字列を新たな単語IDとして生成する。さらに、匿名化処理部150は、生成した新たな単語IDとステップS30で選択した単語とを関連付けて単語ID記憶部160に登録する。ステップS30で選択した単語に単語IDを付与済みである場合ステップS34でYES、または、ステップS36で単語IDを付与した後、匿名化処理部150は、対象文字列において、ステップS30で選択した単語を当該単語の単語IDで置換するステップS38。その後、対象文字列中の全ての単語を処理済みであればステップS40でYES、図7の例の手順は終了し、未処理の単語があればステップS40でNO、ステップS30に戻って未処理の単語を1つ選択し、ステップS32以降の処理を繰り返す。図7の例の手順の処理により、対象文字列中の許可単語と異なる他の単語を単語IDで置換した匿名データが生成される。また、匿名データにおいて、同じ単語は同じ単語IDで表される。図2の説明に戻り、匿名化処理部150は、ステップS18で生成した匿名データを匿名データ記憶部170に保存させるステップS20。本例の匿名化処理部150は、例えば図6の表に示すように、許可単語と異なる他の単語を単語IDで置換した匿名データと共に、対象文字列の係り受け解析の結果を表す情報を匿名データ記憶部170に登録する。さらに、対象文字列中の許可単語について形態素解析の結果として得られた品詞を表す情報も匿名データと共に匿名データ記憶部170に登録する。ステップS20の後、図2の例の手順の処理は終了する。匿名データ生成装置10は、図2の例の手順の処理を、文書DB100中の医療テキストに含まれる各文に対して実行する。匿名データ生成装置10は、図示しない入力装置を介して得られるユーザの指示に応じて、文書DB100に含まれる全ての医療テキスト中の全ての文のそれぞれに対して図2の例の手順の処理を実行してもよいし、指定された医療テキスト中の全文または指定された文に対して実行してもよい。また、以上で説明した匿名データ生成装置10の処理の例では、図2の例の手順の処理において、ステップS16で対象文字列中の許可単語を特定した後に、図7の例の手順の処理により許可単語と異なる他の単語を単語IDに変換するステップS18。他の例では、図2の例の手順の許可単語を特定する処理ステップS16を省略して、係り受け解析ステップS14の後に図7の例の手順を開始し、ステップS32の判定処理許可単語か否かの判定において、許可単語辞書140を参照してステップS30で選択した単語が許可単語であるか否かを判定するようにしてもよい。以上、図1から図7を参照し、匿名データ生成装置10が医療テキストから匿名データを生成する処理の例を説明した。以下、生成された匿名データを利用して行う処理の例を説明する。本実施形態の例では、匿名データを用いて、医薬品の副作用に関する情報を医療テキストから抽出するためのキーワードとなり得る単語を特定する処理が匿名データ利用装置20によって行われる。匿名データ利用装置20における処理のため、匿名データ利用装置20の匿名データ記憶部210には、匿名データ生成装置10の匿名データ記憶部170のデータ内容の複製を予め記憶させておく。匿名データ記憶部210には、複数の異なる医療機関に設置された匿名データ生成装置10の匿名データ記憶部170のデータ内容の複製を集めて記憶させてもよい。この場合、各匿名データが、どの医療機関の匿名データ生成装置10により生成されたものであるかを表す情報をさらに匿名データ記憶部210に記憶させておく。図8に、匿名データ利用装置20が行う処理の手順の例を示す。図8を参照し、匿名データ利用装置20の匿名データ処理部200は、匿名データ記憶部210中の匿名データが表す係り受け関係のパタンのうち、薬品名および副作用名を含む頻出パタンを抽出するステップS50。頻出パタンとは、例えば、予め設定された閾値N自然数よりも多く出現するパタンを意味する。あるいは、匿名データ記憶部210中の匿名データが表す全ての係り受け関係のパタンに対する割合が予め設定された閾値よりも多いパタンを頻出パタンとしてもよい。本実施形態の例の匿名データは、図5を参照して説明したように、分節ごとに表され、各分節の係り先を表す情報を含む。分節の係り先を表す情報を用いて、匿名データを木構造で表現することができる。例えば、匿名データの各分節と各分節に含まれる各単語とを木構造のノードとし、分節間の係り受け関係および分節と当該分節に含まれる単語との包含関係を木構造のエッジとすればよい。匿名データの木構造において、例えば、分節のノードは分節IDで表し、単語のノードは品詞情報薬品名,副作用名,一般名詞,動詞,...等で表せばよい。本例のステップS50では、匿名データ記憶部210中の匿名データを上述のような木構造で表した上で、複数の木構造において共通する部分木を特定するツリーマイニングの技術を用いて、匿名データの木構造で閾値Nより多く出現する部分木のうち、薬品名および副作用名の単語のノードを含む部分木を抽出する。このように抽出された部分木が係り受け関係の頻出パタンを表す。ツリーマイニングの技術としては、従来から用いられている技術を利用すればよい。例えば、林千登,吉岡健大規模ドキュメント集合に適用可能な木構造マイニング技術,富士ゼロックス株式会社テクニカルレポート,No.19,2010年に記載されたマイニング技術を適用してもよい。匿名データから頻出パタンを抽出すると、匿名データ処理部200は、抽出した頻出パタンにおいて頻出する単語または単語IDを特定するステップS52。単語または単語IDが頻出するとは、例えば、予め設定された閾値M自然数より多く出現することを意味する。あるいは、頻出パタンに含まれる全ての単語および単語IDの合計に対する、当該単語または単語IDの出現回数の割合が予め設定された閾値を超えるものを頻出する単語または単語IDであるとしてもよい。本例のステップS52では、頻出パタンにおいて閾値Mより多く出現する単語のノードを特定する。このノードに対応する単語が許可単語であれば、単語そのものが特定され、このノードに対応する単語が許可単語でなければ、単語IDが特定される。ステップS52の後、図8の例の手順の処理は終了する。図8の例の手順の処理により、薬品名と副作用名とを含む係り受けパタンであって、匿名データにおける頻出パタンにおいて頻出する単語または単語IDが特定される。このように特定された単語または特定された単語IDに対応する単語は、薬品名が表す薬品の副作用に関する情報を記述した文に頻出する単語であると推測される。したがって、このように特定された単語を含み、かつ前述の頻出パタンに合致する文を医療テキストから抽出することで、医薬品の副作用に関する情報を抽出できる可能性がある。つまり、図8の例の手順の処理によって特定される単語は、副作用に関する情報を抽出するためのキーワードとして利用できる単語であると言える。図8の例の手順の処理によって単語IDが特定された場合、特定された単語IDを確認したユーザは、例えば、当該単語IDを含む匿名データを生成した匿名データ生成装置10が設置された医療機関に対し、当該単語IDに対応する実際の単語を問合せる。この問合せを受けた医療機関の職員等は、例えば、図示しない入力装置を用いて匿名データ生成装置10を操作して、当該匿名データ生成装置10の匿名データ記憶部170に記憶された、問合せ対象の単語IDの単語を確認し、当該単語が個人情報でなければ、問合せ元のユーザに当該単語を知らせる。例えば、頻出パタンにおいて頻出する単語の単語IDがID一般名詞0006である場合に、図5の例のデータ内容を記憶した匿名データ記憶部170を備える匿名データ生成装置10の医療機関への問合せにより、この単語IDの単語が中断であることが判明する。以上で説明した実施形態の例によると、医療テキストのうち、個人情報を表すものでないことがわかっている許可単語と異なる他の単語を全て単語IDに置換して匿名データが生成される。したがって、本実施形態の例の匿名データは、確実に個人情報を含まないデータとなる。よって、匿名データについて、人間が個人情報の有無の最終確認を行う必要はない。また、匿名データは、各単語の品詞を表す情報および各分節の係り受け関係を表す情報を含む。したがって、匿名データに対して、単語の品詞および分節の係り受け関係を用いる自然言語処理を実行することが可能である。以上で説明した実施形態の例では、匿名データ生成装置10において、単語と当該単語の単語IDとを記憶した単語ID記憶部160を備える。他の実施形態の例では、匿名データ生成装置10は、単語ID記憶部160を備えていなくてもよい。この実施形態の例の場合の匿名データ生成装置10の構成例を図9に示す。図9に例示する匿名データ生成装置10は、単語ID記憶部160を備えず、かつ単語特定処理部180を備える点で、図1に例示する匿名データ生成装置10と異なる。なお、図9において、図1と同様の構成要素には図1と同様の符号を付し、その詳細な説明を省略する。図9の例の匿名データ生成装置10の匿名化処理部150は、例えば、文書DB100において匿名化の対象として指定された文の全てについて匿名化が完了するまで、図示しない一時記憶装置に各単語の単語IDを記憶させておく。この一時記憶装置中の単語IDを参照して、匿名化処理部150は、図2および図7を参照して説明した手順の処理において、同じ単語に同じ単語IDを付与して、単語の単語IDへの置換を行う。さらに、匿名化処理部150は、匿名化の対象の全ての文について匿名化が完了すると、一時記憶装置に記憶された単語IDを削除する。単語特定処理部180は、指定された単語IDに対応する単語を特定する。本実施形態の例では、匿名データ利用装置20における上述の図8の例の手順の処理により特定された単語IDを匿名データの生成元の医療機関に問合わせる際、当該単語IDを含む頻出パタンを当該単語IDと共に医療機関に通知する。このように通知された単語IDおよび頻出パタンの入力を受け付けて、単語特定処理部180は、当該単語IDに対応する単語を特定する。本例の単語特定処理部180は、文書DB100において、匿名データ利用装置20に渡された匿名データの生成の基となった各文に対し、形態素解析部120による形態素解析および係り受け解析部130による係り受け解析を行わせる。そして、形態素解析および係り受け解析の結果において、受け付けた頻出パタンと同様の木構造で表されるパタンを含む文を検索する。そして、検索された文において、頻出パタン中の単語IDに相当する単語を、当該単語IDに対応する単語として特定する。図10に、単語特定処理部180による処理の手順の例を示す。単語特定処理部180は、まず、処理対象の頻出パタンおよび単語IDを取得するステップS60。この頻出パタンおよび単語IDは、図9の例の匿名データ生成装置10で生成された匿名データに対して匿名データ利用装置20において図8の例の手順の処理を行うことで得られた頻出パタンおよび単語IDであるとする。単語特定処理部180は、例えば、図示しない入力装置を用いて匿名データ生成装置10に入力された頻出パタンおよび単語IDを取得する。次に、単語特定処理部180は、形態素解析部120に依頼して、文書DB100中の匿名データの生成の基となった文書の形態素解析を実行させるステップS62。さらに、ステップS62の形態素解析の結果を用いて、係り受け解析部130により、文書DB100中の文書の係り受け解析が行われるステップS64。ステップS64の後、単語特定処理部180は、形態素解析および係り受け解析の結果を用いて、ステップS60で取得した頻出パタンに合致する文を特定するステップS66。例えば、文書DB100中の文書の各文に対する形態素解析および係り受け解析の結果と、頻出パタンが表す木構造とを比較して、頻出パタンと同様の木構造で表されるパタンを含む文を、頻出パタンに合致する文として特定すればよい。頻出パタンと合致する文を特定すると、単語特定処理部180は、特定した文中で、ステップS60で取得した単語IDに対応する単語を特定するステップS68。例えば、ステップS66で特定した文において、単語IDに含まれる品詞と同じ品詞を有し、かつ、頻出パタンにおける当該単語IDの単語の出現位置と同様の出現位置に現れる単語を、当該単語IDに対応する単語として特定すればよい。ここで、単語の出現位置が同様であるか否かは、例えば、同じ単語または同じ品詞の単語が前後に出現しているかを確認することで判定すればよい。ステップS68の後、図10の例の手順の処理は終了する。図10の例の手順の処理によって特定された単語は、医療機関の職員等によって個人情報を表すものであるか否かが判定され、個人情報を表すものでなければ、単語IDに対応する単語の問合せ元に対して、特定された単語が通知される。特定された単語が個人情報を表すものであれば、特定された単語の通知は行われない。図9および図10を参照して説明した実施形態の例では、匿名データ生成装置10において、単語IDと単語とを対応づけるリストを保持しておかなくても、単語IDに対応する単語が特定される。したがって、単語IDと単語とを対応づけるリストを保持しておく場合と比較して、個人情報を含み得る単語と単語IDとの対応が漏洩する可能性が低減される。本発明の実施の形態には、以上で説明した各種の実施形態の例の他にも、各種の変形例があってよい。例えば、一変形例では、匿名データ生成装置10において、匿名化処理の前の係り受け解析は省略してもよい。本変形例では、匿名データ生成装置10は、係り受け解析部130を備えない。匿名化処理部150は、許可単語と異なる他の単語を単語IDで置換した匿名データと、匿名データ中の各単語の品詞を表す情報形態素解析により得られるとを匿名データ記憶部170に記憶させればよい。本変形例による匿名データは、分節の係り受け関係の情報を必要としない自然言語処理に利用される。他の変形例では、匿名化処理部150において、単語IDで置換される単語のうち、語尾または語頭に共通の文字列を含む単語を特定し、特定した単語IDの組を表す情報を匿名データに関連付けてさらに匿名データ記憶部170に登録する。本変形例では、匿名データ利用装置20の匿名データ処理部200において、語尾または語頭が共通する単語間の関係を利用した自然言語処理が行われる。例えば、語尾として共通の文字列大学を含む単語は、いずれも大学の名称を表す単語であると推定され、このような推定の結果を利用した自然言語処理が行われる。また、以上で説明した実施形態の例では、匿名データ利用装置20において、匿名データを用いて、医薬品の副作用に関する情報の抽出のキーワードとなり得る単語を特定する処理を行う。匿名データは、副作用に関する情報の取得と異なる処理に利用されてもよい。例えば、手術と症状との間の関係を表す情報の抽出のキーワードとなり得る単語を特定する処理に匿名データを利用することが考えられる。この例の場合、匿名データ生成装置10の許可単語辞書140において、手術の名称および症状の名称を表す単語を登録しておき、手術および症状の名称を表す単語が匿名データ中に残るようにしておく。そして、例えば、図8を参照して説明したのと同様のツリーマイニングの技術を用いて、匿名データの係り受けのパタンのうち、手術名および症状名を含む頻出パタン例えばN個より多く現れるパタンを特定し、頻出パタンにおいて頻出する例えばM回より多く現れる単語または単語IDを特定する。このように特定された単語または単語IDに対応する単語は、手術と症状との間の関係を表す情報を医療テキストから抽出するためのキーワードとして利用され得る。さらに他の例では、匿名データを用いて、特定の薬品や処置等の名称を表すと考えられる単語を特定するための処理を行ってもよい。例えば、医療機関の職員等が作成する医療テキストにおいて、同じ薬品や処置等の名称を表す単語であっても異なる文字列で記述されていることがある。例えば、薬品や処置等の名称は、略語で記述されたり、同じ薬品が当該薬品の成分名で記述されたり、製品名で記述されたりすることがある。本例では、匿名データに対する自然言語処理により、同じ薬品や処置等の名称を表す異なる文字列の単語を特定するための情報を抽出する。本例において、匿名データ生成装置10の許可単語辞書140には、薬品や処置等の特定に関わる単語を登録しておく。薬品や処置等の特定に関わる単語として、例えば、身体の部位の名称を表す用語例:腹部、頭部、胃、腎臓等、病状を表す用語例:胃潰瘍、脳腫瘍等、および処置に関わる特定の動詞例:施す投与する等等が挙げられる。匿名データ利用装置20の匿名データ処理部200は、例えば、身体の部位の名称、病状の名称、および処置に関わる動詞のうちの1以上が共通する匿名データの頻出パタンを特定する。特定されたパタンに含まれる単語IDの単語を調べることで、同じ薬品や処置等を表す異なる文字列の単語の候補となる単語が得られる。また、上述の各種の実施形態の例および変形例では、許可単語と異なる他の単語に付与される単語IDは、当該単語の品詞を表す情報を含むが、単語IDは、必ずしも品詞の情報を含んでいなくてもよい。単語IDに品詞の情報を含めない場合、匿名データ記憶部170には、許可単語と異なる他の単語を単語IDで置換した匿名データと、当該匿名データに含まれる各単語許可単語の文字列または単語IDで表されるについて形態素解析の結果として得られた品詞の情報とを関連付けて記憶させておけばよい。なお、以上では、医療テキストに含まれる個人情報を匿名化する場合を例に取り本発明の実施の形態を説明したが、医療分野の他の文書の処理に本発明を適用してもよい。例えば、個人情報を含む文書に対して自然言語処理を行う場合に、当該自然言語処理に用いられる単語であって個人情報を表すものでないことがわかっている単語を予め許可単語として登録しておき、上述の各種の実施形態の例と同様に形態素解析、係り受け解析、および匿名化処理を行ってもよい。以上に例示した匿名データ生成装置10は、典型的には、汎用のコンピュータにて上述の匿名データ生成装置10の各部の機能または処理内容を記述したプログラムを実行することにより実現される。コンピュータは、例えば、ハードウエアとして、図4に示すように、CPU中央演算装置80、メモリ一次記憶82、各種I/O入出力インタフェース84等がバス86を介して接続された回路構成を有する。また、そのバス86に対し、例えばI/Oインタフェース84経由で、ハードディスクドライブHDD88やCDやDVD、フラッシュメモリなどの各種規格の可搬型の不揮発性記録媒体を読み取るためのディスクドライブ90が接続される。このようなドライブ88または90は、メモリに対する外部記憶装置として機能する。実施形態の処理内容が記述されたプログラムがCDやDVD等の記録媒体を経由して、またはネットワーク経由で、HDD88等の固定記憶装置に保存され、コンピュータにインストールされる。固定記憶装置に記憶されたプログラムがメモリに読み出されCPUにより実行されることにより、実施形態の処理が実現される。匿名データ利用装置20についても同様である。"