コンピュータに、指定された文字コード群と類似する文字コード群を複数の文字コード群の中から検索する際に、該指定された文字コード群に含まれる各文字コードが、所定の数値範囲内である場合に、前記複数の文字コード群から、前記所定の数値範囲内に属さない文字コードを含む文字コード群を除いた文字コード群を抽出する、処理を実行させることを特徴とする類似文字コード群検索支援方法。コンピュータに、複数の文字コード群それぞれについて、予め定められた複数の数値範囲のいずれに属するかの判定を行ない、前記複数の文字コード群のうち、いずれかの文字コード群が選択された場合に、前記複数の文字コード群のうち、選択された文字コード群と異なる数値範囲に属する文字コード群を除いた文字コード群を、前記選択された文字コード群と類似する文字コード群の候補として抽出する、ことを実行させることを特徴とする類似候補抽出方法。前記コンピュータに、前記判定において、文字コード群が前記複数の数値範囲うちの2以上の数値範囲に属する場合は、より狭い範囲の数値範囲に属すると判定する、ことを実行させることを特徴とする請求項2に記載の類似候補抽出方法。前記コンピュータに、前記複数の文字コード群のそれぞれを順に選択し、選択されたそれぞれの文字コード群について類似する文字コード群の候補を抽出する、ことを実行させることを特徴とする請求項2又は請求項3に記載の類似候補抽出方法。前記コンピュータに、前記複数の文字コード群各々に対応するデータ各々について、データを各文字ごとに分類し、前記データを形成する文字の最大データ長である最大文字データ長、前記データを形成する文字のデータ長を平均した平均文字データ長、前記データの中に含まれるNULLの割合であるNULL率、前記データを形成する文字のうち重複していない文字の数であるユニーク数、前記データを形成する文字数における前記ユニーク数の割合である離散度の少なくとも1つを算出し、類似すると決定された文字コード群の間で、前記算出した最大文字データ長、平均文字データ長、NULL率、ユニーク数、離散度を用いて類似度を算出する、ことを特徴とする請求項2に記載の類似候補抽出方法。前記類似度を算出する処理は、前記算出した最大文字データ長、平均文字データ長、NULL率、ユニーク数、離散度各々について、予め定めた重みを乗算し、乗算した結果を用いて類似度を算出することを特徴とする請求項3に記載の類似候補抽出方法。前記類似度を算出する処理は、前記類似すると決定された文字コード群の名称である項目名間における編集距離を算出し、算出した編集距離をさらに用いて、前記類似度を算出することを特徴とする請求項3に記載の類似候補抽出方法。コンピュータに、複数の文字コード群それぞれについて、予め定められた複数の数値範囲のいずれに属するかの判定を行ない、前記複数の文字コード群のうち、いずれかの文字コード群が選択された場合に、前記複数の文字コード群のうち、選択された文字コード群と異なる数値範囲に属する文字コード群を除いた文字コード群を、前記選択された文字コード群と類似する文字コード群の候補として抽出する、処理を実行させることを特徴とする類似候補抽出プログラム。データベースを有するデータベースサーバとネットワークを介して接続される類似判定装置であって、前記データベースに格納される複数の文字コード群それぞれについて、予め定められた複数の数値範囲のいずれに属するかの判定を実行する判定部と、前記複数の文字コード群のうち、いずれかの文字コード群が選択された場合に、前記複数の文字コード群のうち、選択された文字コード群と異なる数値範囲に属する文字コード群を除いた文字コード群を、前記選択された文字コード群と類似する文字コード群の候補として抽出する抽出部とを有することを特徴とする類似候補抽出装置。しかしながら、従来の技術を用いた場合でも、データ項目の数や類似度の算出結果によっては、類似候補を判定する処理時間が増大するという問題がある。例えば、目視による手法の場合、各データベースのデータ項目名には通常バラツキがあるので、設計書に記載されるデータ項目名や項目説明だけでは判断できないことが多い。また、過去のシステムでは、データベースの設計書自体が残っていないことも多く、残っていても更新部分が未反映である場合もある。これらの場合には、作業者が、データ項目の属性値すなわちデータそのものを確認した上で判断することになるので、データ項目数が多い場合には膨大な時間がかかる。また、自動推定による手法の場合、データ項目同士の組み合わせについて計算を行なうため、データ項目数が多い場合や予め類似項目が絞り込めていない場合には、かえって時間がかかる。例えば、10万個のデータ項目がある場合には、10万×10万/2=50億回の類似度算出を実行することになり現実的でない。また、自動推定による手法の場合、統合対象の可能性が高いデータ項目として類似度が高いデータ項目同士を自動的に抽出し、類似度が低いデータ項目同士については自動的に対象外となる。したがって、類似度が低くても関連性が高く、統合対象となるデータ項目については、目視による手法を実施することになる。1つの側面では、類似候補を判定する処理時間の増大を抑制することを目的とする。第1の案では、コンピュータに、以下の処理を実行させる。すなわち、指定された文字コード群と類似する文字コード群を複数の文字コード群の中から検索する。この際に、該指定された文字コード群に含まれる各文字コードが、所定の数値範囲内である場合に、前記複数の文字コード群から、前記所定の数値範囲内に属さない文字コードを含む文字コード群を除いた文字コード群を抽出する。類似候補を判定する処理時間の増大を抑制できる。以下に、本願の開示する類似文字コード群検索支援方法、類似候補抽出方法、類似候補抽出プログラムおよび類似候補抽出装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。図1は、実施例1に係る類似判定装置を含むシステムの全体構成例を示す図である。図1に示すように、データベース統合システム1は、統合元DB2と、統合先DB3と、統合結果DB4と、類似判定装置10と、データベース統合装置50とを有する。このデータベース統合システム1は、統合元DB2と統合先DB3とを名寄せして、統合する項目を決定し、新たなデータベースである統合結果DB4を生成する。なお、この例では、統合対象言い換えると類似判定対象のDBが2つの場合を例示しているが、これに限定されるものではなく、同じDB間であってもよく、1つ以上のDBであればよい。統合元DB2は、少なくとも1つの項目と当該項目に対応付けられたデータとを有するデータベースである。同様に、統合先DB3は、少なくとも1つの項目と当該項目に対応付けられたデータとを有するデータベースである。統合結果DB4は、データベース統合システム1によって統合元DB2と統合先DB3とから生成された新たなデータベースである。類似判定装置10は、統合対象のデータベースである統合元DB2と統合先DB3との各々の項目について、類似判定を実施するサーバである。この類似判定装置10は、分割部10aと、第1特定部10bと、第2特定部10cと、除外部10dとを有する。分割部10aは、統合元DB2および統合先DB3各々の項目について、項目に対応付けられたデータを文字単位に分割する処理部である。第1特定部10bは、統合元DB2および統合先DB3各々の項目について、データの種別とデータの種別に属する文字コードの範囲とを対応付けた対応表から、分割部10aが分割した各文字の文字コードを特定する。第2特定部10cは、統合元DB2の各項目について、第1特定部10bが特定した各文字の文字コードのうち少なくとも1つの文字コードを、属する文字コードの範囲として含まないデータの種別を対応表から特定する。除外部10dは、統合元DB2の各項目について、第2特定部10cが特定したデータの種別を有する統合先DB3の項目を当該統合元DB2の項目の類似対象から除外する。データベース統合装置50は、統合元DB2と統合先DB3各々に記憶される項目やデータを用いて、新たなデータベースである統合結果DB4を生成するサーバである。例えば、データベース統合装置50は、類似判定装置10から類似しないと判定された項目同士を受け付けて、ディスプレイ等に表示する。そして、データベース統合装置50は、マウスなどの入力部を介して、作業者から統合元DB2と統合先DB3との間で統合対象とする項目同士の指定を受け付ける。その後、データベース統合装置50は、指定された項目各々に属するデータを用いて、新たな項目およびデータを統合結果DB4に生成する。ここで、類似判定装置10が実行する処理について説明する。図2は、類似対象を除外する処理例を説明する図である。図2のAに示すように、類似判定装置10は、データの種別とデータの種別に属する文字コードの範囲とを対応付けた対応表を保持する。図2の場合、類似判定装置10は、データ種別1が文字コード範囲Bと対応付けられた種別であり、データ種別2が文字コード範囲Aおよび文字コード範囲Bと対応付けられた種別であり、データ種別3が文字コード範囲Aから文字コード範囲Cと対応付けられた種別であることを示す。そして、分割部10aは、統合先DB3の項目1に属するデータXXX6あアを文字単位に分割する。続いて、第1特定部10cは、XXX6あアから分割された文字ごとに、文字コード範囲A、文字コード範囲B、文字コード範囲Cのいずれに属するかを判定する。ここでは、第1特定部10cは、図2のBに示すように、文字コード範囲Aと文字コード範囲Bと文字コード範囲CとのいずれについてもXXX6あアを形成するいずれかの文字が属すると判定したとする。同様に、図2に示すように、分割部10aは、統合先DB3の項目2に属するデータYYYYYYを文字単位に分割する。続いて、第1特定部10bは、YYYYYYから分割された文字ごとに、文字コード範囲A、文字コード範囲B、文字コード範囲Cのいずれに属するかを判定する。ここでは、第1特定部10bは、図2のBに示すように、YYYYYYを形成する各文字が文字コード範囲Aに属すると判定したとする。同様に、図2に示すように、分割部10aは、統合先DB3の項目3のデータ123456を文字単位に分割する。続いて、第1特定部10bは、123456から分割された文字ごとに、文字コード範囲A、文字コード範囲B、文字コード範囲Cのいずれに属するかを判定する。ここでは、第1特定部10bは、図2のBに示すように、123456を形成する各文字が文字コード範囲Bに属すると判定したとする。続いて、第2特定部10cは、第1特定部10bによって判定された結果から、項目1のデータXXX6あアが属する文字コード範囲うち、文字コード範囲AまたはCを有さない種別としてデータ種別1とデータ種別2とを特定する。すなわち、項目1は、データ種別1に分類される項目の類似候補にも、データ種別2に分類される項目の類似候補にされない項目とする。例えば、データ種別1に分類される項目と比較した場合には、データ種別1ならば文字コード範囲Aまたは文字コード範囲Bに属する文字を含まないので、データ種別1に分類される項目と項目1とは類似でないことが予想される。また、第2特定部10cは、第1特定部10bによって判定された結果から、項目2のデータYYYYYYが属する文字コード範囲Aを有さない種別としてデータ種別1を特定する。また、第2特定部10cは、第1特定部10bによって判定された結果から、項目2のデータ123456が属する文字コード範囲Bを有さないデータは存在しないと特定する。この結果、除外部10dは、図2のCに示すように、データ種別1とデータ種別2を統合先DBの項目1の類似候補外に設定する。また、除外部10dは、図2のCに示すように、データ種別1を統合先DBの項目2の類似候補外に設定する。また、除外部10dは、図2のCに示すように、統合先DB3の項目3には類似候補外のデータ種別を設定しない。また、除外部10dは、統合元DB2の項目のうち、例えば、データ種別2に分類されている項目0が類似判定対象に指定された場合に、統合先DB3に格納された項目1、項目2および項目3のうち、データ種別2を類似候補外に設定する項目1を類似判定対象から除外する。項目0は、類似判定装置の制御により、項目2および項目3と類似判定される。一例として、文字コード範囲Aに属する文字が数字を示し、文字コード範囲Bに属する文字が英字を示し、文字コード範囲Cがカタカナを示し、項目0に対応付けられたデータが英字で表記されるIDの集合であるとすると、項目0が類似判定対象に指定されることでカタカナを含む項目1が項目0の類似候補から除外される。この例では、数字のみを含む項目3は類似候補から除外されない。この例においては、項目0がIDの集合であり、カタカナを含まないデータ種別データ種別2に分類されていることを、項目0が類似判定対象に指定される前に確認できるものとしている。すなわち、項目0を類似判定対象に指定するユーザは、IDの集合が、英数字を含み、カタカナを含まないデータ種別データ種別2であることが妥当か判断したうえで、項目0を類似判定対象に指定する。このように、実施例1によれば、類似判定装置10は、統合対象であるDBの項目について、従来から実施されている類似度に基づいて類似する項目を抽出する手法と異なり、項目に属するデータの種別により類似としない項目を特定する。つまり、類似判定装置10は、類似判定対象の項目について、当該項目のデータそのものと関連性がない他の項目を類似候補から除外する。この結果、類似度による類似する項目の絞り込みすぎを抑止でき、類似では図れない関連性のある項目同士を抽出する作業者の作業時間など、類似候補を判定する処理時間の増大を抑制できる。また、類似度による類似候補の絞込みの処理対象を削減できる。次に、図3から図15を用いて、図1に示した類似判定装置の構成例、処理の流れ等について説明する。なお、ここで説明する類似判定装置の構成はあくまで例示であり、これに限定されるものではない。また、類似判定装置が有する各DBに記憶される情報についても、あくまで例示であり、ここで説明する構成に限定されるものではない。[類似判定装置の構成]図3は、実施例2に係る類似判定装置の構成を示す機能ブロック図である。図3に示すように、類似判定装置10は、通信インタフェース部11と、入力部12と、表示部13と、記憶部14と、制御部30とを有する。通信インタフェース部11は、ネットワークインターフェースカードなどの通信モジュールであり、他の装置との間の通信を制御する。例えば、通信インタフェース部11は、類似判定装置10による類似判定結果を管理者の端末や、図1に示したデータベース統合装置50に出力する。入力部12は、例えばキーボードやマウスなどの入力装置であり、類似判定を開始する指示や終了する指示などの各種指示を受け付ける。表示部13は、例えばディスプレイやタッチパネルなどの表示装置であり、制御部30によって得られた同一候補の抽出結果などの各種情報を表示する。記憶部14は、制御部30が実行するプログラムや制御部30が各種処理を実行する際に使用する作業領域などを有する半導体メモリ素子やハードディスクなどの記憶装置である。この記憶部14は、対応表DB15と、重みルールDB16と、比較元DB17と、比較先DB18と、比較元属性DB19と、比較先属性DB20と、比較結果DB21と、同一候補DB22とを有する。対応表DB15は、データの種別とデータの種別に属する文字コードの範囲とを対応付けた対応表を記憶するデータベースである。図4は、対応表DBに記憶される対応表の例を示す図である。図4に示すように、この対応表DB15は、文字コード分類、コード範囲、データ種別を対応付けて記憶する。文字コード分類は、文字コードの範囲を分類したものである。図4の場合、半角制御文字は、0x00~0x1Fの範囲に属する文字のグループであり、半角記号は、0x21~0x2Fの範囲に属する文字のグループであり、半角数字は、0x30~0x39の範囲に属する文字のグループである。半角英大は、0x41~0x5Aの範囲に属する文字のグループであり、半角英小は、0x61~0x7Aの範囲に属する文字のグループであり、半角カナは、0xA1~0xDFの範囲に属する文字のグループである。全角記号は、0x8140~0x81FCの範囲に属する文字のグループであり、全角数字は、0x8250~0x8258の範囲に属する文字のグループである。全角英大は、0x8260~0x8279の範囲に属する文字のグループであり、全角英小は、0x8280~0x829Aの範囲に属する文字のグループである。全角カナは、0x8340~0x8396の範囲に属する文字のグループであり、全角かなは、0x829F~0x82F1の範囲に属する文字のグループである。全角漢字は、0x8140~0xA0FCの範囲に属する文字のグループである。上記以外の範囲は全角その他に属するグループである。なお、ここで文字コードの例として、シフトJISを用いた例を示したが、これに限定されるものではなく、UNICODEなどの他の文字コードを用いることもでき、その場合の例としてキリル文字、ギリシャ文字についても例示している。UNICODEを用いた場合には、対応表にUNICODEに規定に沿ったコード範囲が定義される。図4を説明すると、半角制御文字は、データ種別未定義に属する。半角記号は、データ種別記号、数値、識別子、かな、日本語、ロシア語、ギリシャ語、未定義に属する。半角数字は、データ種別数値、識別子、かな、日本語、ロシア語、ギリシャ語、未定義に属する。半角英大と半角英小各々は、データ種別識別子、かな、日本語、ロシア語、ギリシャ語、未定義に属する。半角カナは、データ種別かな、日本語、ロシア語、ギリシャ語、未定義に属する。全角記号と全角数字各々は、データ種別数値、識別子、かな、日本語、未定義に属する。全角英大と全角英小各々は、データ種別識別子、かな、日本語、未定義に属する。全角カナと全角かな各々は、データ種別かな、日本語、未定義に属する。全角漢字は、データ種別日本語、未定義に属する。キリル文字は、データ種別ロシア語に属し、ギリシャ文字は、データ種別ギリシャ文字に属し、全角その他は、データ種別未定義に属する。また、図4に示したデータ種別記号、数値、識別子、かな、日本語、ロシア語、ギリシャ語、未定義は、この順番で文字コード範囲の包含関係を形成する。すなわち、あるデータ種別に対応する文字コード分布に包含される他の文字コード分布に対応する他のデータ種別には、あるデータ種別よりも先の順番を付与する。例えば、データ種別数値は、データ種別記号に属する文字コードを包含し、データ種別識別子は、データ種別記号または数値に属する文字コードを包含する。同様に、データ種別かなは、データ種別記号または数値または識別子に属する文字コードを包含し、データ種別日本語は、データ種別記号または数値または識別子またはかなに属する文字コードを包含する。また、データ種別ロシア語とギリシャ語各々は、データ種別記号、数値、識別子、かな、日本語の一部の文字コードを包含する。データ種別未定義は、データ種別記号、数値、識別子、かな、日本語、ロシア語、ギリシャ語の全ての文字コードを包含する。図3に戻り、重みルールDB16は、統合元と統合先とを照合する際に使用される照合方法と重み付けとを記憶するデータベースである。図5は、重みルールDBに記憶される情報の例を示す図である。図5に示すように。重みルールDB16は、照合項目、照合方法、重み付けを対応付けて記憶する。ここで記憶される照合項目は、統合元と統合先との間で照合対象とするデータを示し、照合方法は、照合する際の手法を示し、重み付けは、照合結果に対して付加する重みを示す。図5の場合、項目名については編集距離で照合し、照合結果には重み10を乗算する。最大長については常用対数で照合し、照合結果には重み2を乗算する。平均長については常用対数で照合し、照合結果には重み3を乗算する。データ種別については文字列一致で照合し、照合結果には重み9を乗算する。NULL率については常用対数で照合し、照合結果には重み1を乗算する。ユニーク数については照合対象から除外する。離散度については常用対数で照合し、照合結果には重み1を乗算する。ここで記憶される項目名は、比較元DB17または比較先DB18の各項目を示す。最大長は、項目に属するデータを形成する文字の最大データ長を示し、平均長は、項目に属するデータを形成する文字のデータ長の平均値を示す。データ種別は、後述するデータ種別判定部31bによって判定された、項目に属するデータの種別を示す。NULL率は、項目に属するデータの中に含まれるNULLの割合を示し、ユニーク数は、項目に属するデータを形成する文字のうち重複する文字列の数であり、離散度は、項目に属するデータを形成する文字列数におけるユニーク数の割合を示す。比較元DB17は、類似項目を決定する比較元のデータベースであり、本実施例ではここに記憶される各項目に対して、比較先DB18から類似項目を抽出する。図6は、比較元DBに記憶される情報の例を示す図である。なお、ここでは、一例として家電売上データを図示する。図6に示すように、比較元DB17は、価格、機器種別、型番、売上日を対応付けて記憶する。図6では、比較元DB17は、価格、機器種別、型番、売上日として98000、冷蔵庫、GAH2000、20091216、2800、イヤフォン、HSZ1000、20091221、24800、シェーバー、QA87913、20091222を記憶する。同様に、比較元DB17は、価格、機器種別、型番、売上日として980、充電池、A37Z19、201015、18800、ゲーム機、X2AZ4000、2010325などを記憶する。ここで記憶される価格は、商品の販売価格であり、機器種別は、販売された商品の種別であり、型番、販売された商品の製造番号や型を示す番号などであり、売上日は、商品が販売された日である。比較先DB18は、類似項目を決定する比較先のデータベースであり、本実施例では比較元DB17の各項目に類似する項目を、ここに記憶される各項目から抽出する。図7は、比較先DBに記憶される情報の例を示す図である。なお、ここでは、一例として家電仕入れデータを図示する。図7に示すように、仕入れ日、型番、製品種目、数量として2009121、FSX7878、掃除機、20、2009128、TZ12328、パソコン、5、20091215、32Z294GY、エアコン、25、20091222、HSZ1000、イヤフォン、10などを記憶する。ここで記憶される仕入れ日は、商品が仕入れられた日であり、型番は、仕入れられた商品の製造番号や型を示す番号などであり、製品種目は、仕入れられた製品の種目名であり、数量は、仕入れられた商品の数量である。比較元属性DB19は、後述する数値化処理部31によって生成された情報を記憶するデータベースであり、比較元DB17に記憶される情報を数値化した情報を記憶する。図8は、比較元属性DBに記憶される情報の例を示す図である。図8に示すように、比較元属性DB19は、項目名、最大長、平均長、データ種別、NULL率、ユニーク数、離散度を対応付けて記憶する。なお、ここで記憶される各情報の説明は、図5と同様なので詳細な説明は省略する。図8の場合、比較元属性DB19は、項目名、最大長、平均長、データ種別、NULL率、ユニーク数、離散度として価格、6、5、数値、0、5、100、機器種別、10、8、日本語、0、5、100を記憶する。同様に、比較元属性DB19は、項目名、最大長、平均長、データ種別、NULL率、ユニーク数、離散度として型番、8、7、識別子、0、5、100、売上日、10、9、数値、0、5、100などと記憶する。比較先属性DB20は、後述する数値化処理部31によって生成された情報を記憶するデータベースであり、比較先DB18に記憶される情報を数値化した情報を記憶する。図9は、比較先属性DBに記憶される情報の例を示す図である。図9に示すように、比較先属性DB20は、項目名、最大長、平均長、データ種別、NULL率、ユニーク数、離散度を対応付けて記憶する。なお、ここで記憶される各情報の説明は、図5と同様なので詳細な説明は省略する。図9の場合、比較先属性DB20は、項目名、最大長、平均長、データ種別、NULL率、ユニーク数、離散度として仕入れ日、10、9、数値、0、4、100、型番、8、7、識別子、0、4、100を記憶する。同様に、比較先属性DB20は、項目名、最大長、平均長、データ種別、NULL率、ユニーク数、離散度として製品種目、10、8、日本語、0、4、100、数量、2、1、数値、0、4、100などと記憶する。比較結果DB21は、候補抽出部32によって生成された情報を記憶するデータベースであり、比較元属性DB19、比較先属性DB20、重みルールDB16を用いて生成された類似判定結果を記憶する。図10は、比較結果DBに記憶される情報の例を示す図である。なお、図10には一例として、比較元属性DB19の項目名機器種別と比較先属性DB20の各項目との類似判定結果を示す。図10に示すように、比較結果DB21は、項目名、項目名の合致度、最大長の近さ、平均長の近さ、データ種別の一致、NULL率、ユニーク数、離散度、類似度を対応付けて記憶する。ここで記憶される項目名は、比較先の項目名であり、ここでは、比較元DB17の機器種別の比較先となる仕入れ日、型番、製品種目、数量が該当する。項目名の合致度は、編集距離によって判定された項目名の合致度ある。最大長の近さは、比較元属性DB19に記憶される最大長の常用対数から比較先属性DB20に記憶される最大長の常用対数を減算した値の絶対値を1から減算した値である。平均長の近さは、比較元属性DB19に記憶される平均長の常用対数から比較先属性DB20に記憶される平均長の常用対数を減算した値の絶対値を1から減算した値である。データ種別の一致は、比較元属性DB19に記憶されるデータ種別を形成する文字列と、比較先属性DB20に記憶されるデータ種別を形成する文字列とが一致するか否かであり、一致する場合には1、一致しない場合には0が格納される。NULL率は、比較元属性DB19に記憶されるNULL率の常用対数から比較先属性DB20に記憶されるNULL率の常用対数を減算した値の絶対値を1から減算した値である。ユニーク数は、比較元属性DB19に記憶されるユニーク数の常用対数から比較先属性DB20に記憶されるユニーク数の常用対数を減算した値の絶対値を1から減算した値である。離散度は、比較元属性DB19に記憶される離散度の常用対数から比較先属性DB20に記憶される離散度の常用対数を減算した値の絶対値を1から減算した値である。類似度は、項目名の合致度、最大長の近さ、平均長の近さ、データ種別の一致、NULL率、ユニーク数、離散度、類似度に重みを加えて正規化した値である。図10の場合、比較結果DB21は、項目名、項目名の合致度、最大長の近さ、平均長の近さ、データ種別の一致、NULL率、ユニーク数、離散度、類似度として仕入れ日、0、1、095、0、1、0、1、0263を記憶する。同様に、比較結果DB21は、型番、0、090、094、0、1、0、1、0255、製品種目、025、1、1、1、1、0、1、0712、数量、0、030、010、0、1、0、1、0111を記憶する。同一候補DB22は、抽出された同一候補を記憶するデータベースである。図11は、同一候補DBに記憶される情報の例を示す図である。図11に示すように、同一候補DB22は、項目、同一候補1類似度、同一候補2類似度、を記憶する。ここで記憶される項目は、比較元の項目名すなわち比較元DB17に記憶される各項目の名称である。同一候補類似度は、算出された類似度のうち所定値以上の類似度を値が大きい順に並べたものである。つまり、図11の場合、比較元DB17の項目機器種別については、類似度が0712と算出された比較先DB18の項目製品種目が最も類似していることを示す。同様に、比較元DB17の項目価格については、類似度が0665と算出された比較先DB18の項目数量が最も類似しており、次に、類似度が0542と算出された比較先DB18の項目仕入れ日が類似していることを示す。なお、所定値は、例えば類似度05など任意に設定できる。制御部30は、数値化処理部31と候補抽出部32とを有し、データベース間の項目について類似判定を実施するFPGAField-ProgrammableGateArrayなどの集積回路やCPUCentralProcessingUnitなどの電子回路である。数値化処理部31は、数値化部31aとデータ種別判定部31bとを有し、比較元DB17と比較先DB18との各々について、項目に対応付けられたデータを数値化する処理部である。例えば、数値化部31aは、比較元DB17に記憶される価格、機器種別、型番、売上日各々のデータについて、最大長、平均長、データ種別、NULL率、ユニーク数、離散度を算出して、比較元属性DB19に格納する。同様に、数値化部31aは、比較先DB18に記憶される仕入れ日、型番、製品種目、数量各々のデータについて、最大長、平均長、データ種別、NULL率、ユニーク数、離散度を算出して、比較先属性DB20に格納する。一例を挙げると、数値化部31aは、比較元DB17に記憶される機器種別に対応付けられたデータ冷蔵庫、イヤフォン、シェーバー、充電池、ゲーム機を抽出する。続いて、数値化部31aは、半角などの1バイト文字を1として最大長を検出する。つまり、数値化部31aは、6バイトである冷蔵庫を6、10バイトであるイヤフォンを10、10バイトであるシェーバーを10、6バイトである充電池を6、8バイトであるゲーム機を8と検出する。この結果、数値化部31aは、比較元DB17に記憶される機器種別の最大長を10と特定する。また、数値化部31aは、算出した各データの文字長の平均値を算出する。上記例では、数値化部31aは、6101068=40を5で除算した8を比較元DB17に記憶される機器種別の平均長と特定する。さらに、数値化部31aは、データ冷蔵庫、イヤフォン、シェーバー、充電池、ゲーム機の中にある空白すなわちNULLの数を計数する。この例では、NULLの数が0なので、数値化部31aは、比較元DB17に記憶される機器種別のNULL率を0と特定する。また、数値化部31aは、データ冷蔵庫、イヤフォン、シェーバー、充電池、ゲーム機のうち、重複しているデータを計数する。この例では、重複しているデータの数が0なので、数値化部31aは、比較元DB17に記憶される機器種別のユニーク数を0と特定する。なお、数値化部31aは、一般的な文字認識等を用いて、重複しているデータを検索することができる。さらに、数値化部31aは、データ冷蔵庫、イヤフォン、シェーバー、充電池、ゲーム機の各データが重複していないことより、比較元DB17に記憶される機器種別の離散度を100と特定する。別例を挙げると、数値化部31aは、比較先DB18に記憶される仕入れ日に対応付けられたデータ2009121、2009128、20091215、20091222を抽出する。続いて、数値化部31aは、半角などの1バイト文字を1として最大長を検出する。つまり、数値化部31aは、9バイトである2009121および2009128各々を9、10バイトである20091215および20091222各々を10と検出する。この結果、数値化部31aは、比較先DB18に記憶される仕入れ日の最大長を10と特定する。また、数値化部31aは、算出した各データの文字長の平均値を算出する。上記例では、数値化部31aは、991010=38を4で除算した値が9.5であることから、比較先DB18に記憶される仕入れ日の平均長を9と特定する。さらに、数値化部31aは、データ2009121、2009128、20091215、20091222の中にある空白すなわちNULLの数を計数する。この例では、NULLの数が0なので、数値化部31aは、比較先DB18に記憶される仕入れ日のNULL率を0と特定する。また、数値化部31aは、データ2009121、2009128、20091215、20091222のうち、重複しているデータを計数する。この例では、重複しているデータの数が0なので、数値化部31aは、比較先DB18に記憶される仕入れ日のユニーク数を4と特定する。さらに、数値化部31aは、データ2009121、2009128、20091215、20091222の各データが重複していないことより、比較先DB18に記憶される仕入れ日の離散度を100と特定する。なお、例えば、数値化部31aは、機器種別に対応するデータが冷蔵庫、イヤフォン、シェーバー、充電池、ゲーム機である場合には、ユニーク数を4と特定する。そして、数値化部31aは、5つのデータのうち、4つが重複していないユニークなデータであることから、4/5×100=80をユニーク度と特定する。図3に戻り、データ種別判定部31bは、比較元DB17に記憶される価格、機器種別、型番、売上日各々のデータについて、データ種別を判定して比較元属性DB19に格納する処理部である。同様に、データ種別判定部31bは、比較先DB18に記憶される仕入れ日、型番、製品種目、数量各々のデータについて、データ種別を判定して比較先属性DB20に格納する。一例を挙げると、データ種別判定部31bは、比較元DB17に記憶される機器種別のデータ冷蔵庫イヤフォンシェーバー充電池ゲーム機を文字単位に分割する。つまり、データ種別判定部31bは、冷、蔵、庫、イ、ヤ、フ、ォ、ン、シ、ェ、ー、バ、ー、充、電、池、ゲ、ー、ム、機と分割する。そして、データ種別判定部31bは、分割した各文字コードを特定し、図4に示したどの文字コード分類に該当するかを判定する。つまり、データ種別判定部31bは、冷、蔵、庫、イ、ヤ、フ、ォ、ン、シ、ェ、ー、バ、ー、充、電、池、ゲ、ー、ム、機各々がどの文字コード分類に該当するかを判定する。この例では、データ種別判定部31bは、比較元DB17に記憶される機器種別のデータ冷蔵庫イヤフォンシェーバー充電池ゲーム機が全角カナまたは全角漢字のいずれかに該当すると判定する。この結果、データ種別判定部31bは、文字コード分類全角カナおよび全角漢字が属するデータ属性が日本語と未定義であることを対応表DB15から特定する。そして、データ種別判定部31bは、データ属性日本語と未定義のうち、文字コード範囲がより小さい方、図4の図では識別子である番号が小さい方の日本語を、当該機器種別のデータ種別と特定して、比較元属性DB19に格納する。すなわち、データ種別判定部31bは、データ属性日本語より文字コードの範囲が小さい記号、数値、識別子、かなについて、類似候補の対象外と決定する。別例を挙げると、データ種別判定部31bは、比較先DB18に記憶される型番のデータFSX7878TZ1232832Z294GYHSZ1000を文字単位に分割する。つまり、データ種別判定部31bは、F、S、X、7、8、7、8、T、Z、1、2、、3と分割する。さらに、データ種別判定部31bは、2、8、3、2、Z、2、9、4、G、Y、H、S、Z、、1、0、0、0と分割する。そして、データ種別判定部31bは、分割した各文字コードを特定し、図4に示したどの文字コード分類に該当するかを判定する。この例では、データ種別判定部31bは、比較先DB18に記憶される型番のデータFSX7878TZ1232832Z294GYHSZ1000が半角記号または半角数字または半角英大のいずれかに該当すると判定する。この結果、データ種別判定部31bは、文字コード分類半角記号かつ半角数字かつ半角英大が属するデータ属性が識別子、かな、日本語、ロシア語、ギリシャ語、未定義であることを対応表DB15から特定する。そして、データ種別判定部31bは、これらのデータ属性のうち、文字コード範囲がより小さい方、図4の図では識別子である番号が小さい方の識別子を、当該型番のデータ種別と特定して、比較先属性DB20に格納する。すなわち、データ種別判定部31bは、データ属性識別子より文字コードの範囲が小さい記号、数値について、類似候補の対象外と決定する。候補抽出部32は、比較テーブル生成部32aと編集距離算出部32bと同一候補抽出部32cとを有し、比較元属性DB19の各項目と比較先属性DB20の各項目とを比較して同一項目を抽出する処理部である。なお、ここでは、比較元属性DB19の項目機器種別に対する類似項目を比較先属性DB20から抽出する例を説明する。比較テーブル生成部32aは、図5に示した照合方法にしたがって、比較元属性DB19の各項目と比較先属性DB20の各項目とを照合した値を算出して、比較結果DB21に格納する。例えば、比較テーブル生成部32aは、1-比較元の最大長の常用対数-比較先の最大長の常用対数の絶対値を最大長の近さとして算出する。一例を挙げると、比較テーブル生成部32aは、比較元属性DB19の項目機器種別の最大長10の常用対数である1から比較先属性DB20の項目製品種目の最大長10の常用対数である1を減算した0を算出する。そして、比較テーブル生成部32aは、1から0を減算した1を機器種別と製品種目との最大長の近さとして、比較結果DB21に格納する。また、比較テーブル生成部32aは、1-比較元の平均長の常用対数-比較先の平均長の常用対数の絶対値を平均長の近さとして算出する。一例を挙げると、比較テーブル生成部32aは、比較元属性DB19の項目機器種別の平均長8の常用対数である0.90から比較先属性DB20の項目製品種目の平均長8の常用対数である0.90を減算した0を算出する。そして、比較テーブル生成部32aは、1から0を減算した1を機器種別と製品種目との平均長の近さとして、比較結果DB21に格納する。また、比較テーブル生成部32aは、データ種別の文字列の一致によって、1または0を比較結果DB21に格納する。一例を挙げると、比較テーブル生成部32aは、比較元属性DB19の項目機器種別のデータ種別日本語と、比較先属性DB20の項目製品種目のデータ種別日本語とが一致すると判定する。この結果、比較テーブル生成部32aは、機器種別と製品種目とのデータ種別の一致を1として、比較結果DB21に格納する。また、比較テーブル生成部32aは、1-比較元のNULL率の常用対数-比較先のNULL率の常用対数の絶対値をNULL率として算出する。一例を挙げると、比較テーブル生成部32aは、比較元属性DB19の項目機器種別のNULL率1の常用対数である0から比較先属性DB20の項目製品種目のNULL率1の常用対数である0を減算した0を算出する。そして、比較テーブル生成部32aは、1から0を減算した1を機器種別と製品種目とのNULL率として、比較結果DB21に格納する。また、比較テーブル生成部32aは、ユニーク数は無視することより、機器種別と製品種目とのユニーク数を0として、比較結果DB21に格納する。また、比較テーブル生成部32aは、1-比較元の離散度の常用対数-比較先の離散度の常用対数の絶対値を離散度として算出する。一例を挙げると、比較テーブル生成部32aは、比較元属性DB19の項目機器種別の離散度100の常用対数である10から比較先属性DB20の項目製品種目の離散度100の常用対数である10を減算した0を算出する。そして、比較テーブル生成部32aは、1から0を減算した1を機器種別と製品種目との離散度として、比較結果DB21に格納する。図3に戻り、編集距離算出部32bは、項目の項目名間における編集距離を算出して、比較結果DB21に格納する処理部である。例えば、編集距離算出部32bは、比較元属性DB19の項目名機器種別と比較先属性DB20の項目名製品種目との編集距離を、レーベンシュタイン距離などの一般的なアルゴリズムを用いて算出する。なお、レーベンシュタイン距離などの一般的なアルゴリズムについては、詳細な説明は省略する。同一候補抽出部32cは、比較テーブル生成部32aや編集距離算出部32bで生成された比較結果DB21に格納される各種情報に対して、重みルールDB16の重みを与えて類似度を算出し、算出した類似度に基づいて同一候補を特定する処理部である。一例として、図10に示した仕入れ日と製品種目とを例にして説明する。つまり、比較元DB17の項目機器種別と比較先DB18の項目仕入れ日との類似度、比較元DB17の項目機器種別と比較先DB18の項目製品種目との類似度の算出について説明する。例えば、同一候補抽出部32cは、図10の仕入れ日の項目名の合致度0に図5に示した項目名の重み10を乗算した合算値0を算出する。同様に、同一候補抽出部32cは、仕入れ日の最大長の近さ1に最大長の重み2を乗算した値を合算値2を算出する。同様に、同一候補抽出部32cは、仕入れ日の平均長の近さ0.95に平均長の重み3を乗算した値を合算値2.85を算出する。また、同一候補抽出部32cは、仕入れ日のデータ種別の一致0にデータ種別の重み9を乗算した値を合算値0を算出する。また、同一候補抽出部32cは、仕入れ日のNULL率1にNULL率の重み1を乗算した値を合算値1を算出する。また、同一候補抽出部32cは、仕入れ日のユニーク数0にユニーク数の重み0を乗算した値を合算値0を算出する。また、同一候補抽出部32cは、仕入れ日の離散度1に離散度の重み1を乗算した値を合算値1を算出する。その後、同一候補抽出部32cは、上記算出した各合算値を合計した022.850101=6.85を算出し、さらに、重みの合計値10239101=26を算出する。そして、同一候補抽出部32cは、6.85/26=0.263を算出する。この結果、同一候補抽出部32cは、比較元DB17の項目機器種別と比較先DB18の項目仕入れ日との類似度を0.263と決定し、比較結果DB21に格納する。別例を説明すると、同一候補抽出部32cは、図10の製品種目の項目名の合致度0.25に図5に示した項目名の重み10を乗算した値を合算値2.5を算出する。同様に、同一候補抽出部32cは、製品種目の最大長の近さ1に最大長の重み2を乗算した値を合算値2を算出する。同様に、同一候補抽出部32cは、製品種目の平均長の近さ1に平均長の重み3を乗算した値を合算値3を算出する。また、同一候補抽出部32cは、製品種目のデータ種別の一致1にデータ種別の重み9を乗算した値を合算値9を算出する。また、同一候補抽出部32cは、製品種目のNULL率1にNULL率の重み1を乗算した値を合算値1を算出する。また、同一候補抽出部32cは、製品種目のユニーク数0にユニーク数の重み0を乗算した値を合算値0を算出する。また、同一候補抽出部32cは、製品種目の離散度1に離散度の重み1を乗算した値を合算値1を算出する。その後、同一候補抽出部32cは、上記算出した各合算値を合計し、2.5239101=18.5を算出し、さらに、重みの合計値26を算出する。そして、同一候補抽出部32cは、18.5/26=0.7115を算出する。この結果、同一候補抽出部32cは、比較元DB17の項目機器種別と比較先DB18の項目仕入れ日との類似度を0.712と決定し、比較結果DB21に格納する。このようにして、同一候補抽出部32cは、各項目間の類似度を算出する。そして、同一候補抽出部32cは、各項目について、所定値以上の類似度を高い順に並び替えて、同一候補DB22に格納する。一例を挙げると、同一候補抽出部32cは、図10に示した比較元DB17の項目機器種別と比較先DB18の各項目との類似度のうち、0.5以上の類似度である項目製品種目を特定する。そして、同一候補抽出部32cは、図11に示すように、項目機器種別の同一候補1類似度として製品種目0.712を同一候補DB22に格納する。また、同一候補抽出部32cは、図11に示した格納結果を管理者端末に送信したり、表示部13に表示したりする。なお、本実施例は、図10に示した比較結果に重みを乗算した値を用いて類似度を算出する例で説明したが、これに限定されるものではない。例えば、同一候補抽出部32cは、図10に示した比較結果の合計値や平均値を類似度として算出することもできる。[処理の流れ]次に、図12から図15を用いて、実施例2に係る類似判定装置が実行する処理の流れについて説明する。ここでは、全体的な処理の流れ、数値化処理の流れ、データ種別判定処理の流れ、候補抽出処理の流れについて説明する。全体的な処理の流れ図12は、実施例2に係る類似判定装置が実行する処理の流れを示すフローチャートである。図12に示すように、類似判定装置10の制御部30が類似判定処理の開始指示を受け付けるとS101肯定、数値化処理部31は、比較元DB17の各項目および各項目に対応付けられているデータを読み込むS102。S102において、比較元DBの項目のうち、選択された項目について、項目および項目に対応付けられているデータを読み込むように構成しても良い。そして、数値化処理部31は、読み込んだ項目とデータごとに数値化処理を実行しS103、その結果を比較元属性DB19に格納するS104。続いて、数値化処理部31は、比較先DB18の各項目および各項目に対応付けられているデータを読み込むS105。そして、数値化処理部31は、読み込んだ項目とデータごとに数値化処理を実行しS106、その結果を比較先属性DB20に格納するS107。その後、候補抽出部32は、比較元属性DB19のデータを読み込みS108、比較先属性DB20のデータを読み込みS109、これらを用いて候補抽出処理を実行しS110、その結果に基づいて同一候補を表示部13等に出力するS111。S102において項目を選択した場合には、選択された項目についての同一候補が出力される。なお、S102からS107までの処理の順番は、図示したものに限られず、任意に順番を変更できる。数値化処理の流れ図13は、実施例2に係る類似判定装置が実行する数値化処理の流れを示すフローチャートである。なお、この処理は、図12のS103やS106で実行される。図13に示すように、数値化処理部31の数値化部31aは、比較元DB17または比較先DB18の項目に対応付けられているデータを読み込むS201。そして、数値化部31aは、読み込んだデータを用いて、最大データ長を算出しS202、平均データ長を算出しS203、NULL合計値を算出しS204、ユニーク数を特定しS205、データ種別判定処理を実行するS206。そして、数値化部31aは、比較元DB17の各項目に対応付けられているデータ各々と、比較先DB18の各項目に対応付けられているデータ各々とについて、S201からS207までの処理を繰り返すS207否定。その後、数値化部31aは、比較元DB17および比較先DB18の全項目について数値化処理が終了するとS207肯定、数値化処理の結果を比較元属性DB19または比較先属性DB20に格納するS208。なお、数値化部31aは、S201からS207までの処理を繰り返す間は、記憶部14の作業領域等に一時的に格納しておく。また、S202からS206までの処理の順番は、図示したものに限られず、任意に順番を変更できる。データ種別判定処理の流れ図14は、実施例2に係る類似判定装置が実行するデータ種別判定処理の流れを示すフローチャートである。なお、この処理は、図13のS206で実行される。数値化処理部31のデータ種別判定部31bは、項目に対応付けられたデータを読み込んで、当該データを文字単位に分割するS301。続いて、データ種別判定部31bは、分割した文字を1つ抽出しS302、抽出した文字の文字コードを特定するS303。そして、データ種別判定部31bは、対応表DB15に記憶される対応表に基づいて、特定した文字コードが該当する文字コード分類を特定するS304。データ種別判定部31bは、分割した各文字について、S302からS304の処理を繰り返すS305否定。その後、データ種別判定部31bは、分割した各文字についてS302からS304の処理を実行した後S305肯定、S306を実行する。すなわち、データ種別判定部31bは、対応表DB15に記憶される対応表と、S302からS304で得られた文字コードの分布から、S301で読み込んだデータのデータ種別を決定するS306。データ種別の決定は、例えば、図4の対応表に示すデータ種別を、データ種別に付された番号順に選択し、選択されたデータ種別に対応する文字コードの分布がS304で得られた文字コードの分布を含む場合に、S301で読み込んだデータのデータ種別を、選択したデータ種別に決定して行う。また、選択されたデータ種別に対応する文字コードの分布がS304で得られた文字コードの分布を含まない場合には、図4の対応表において、次の番号のデータ種別を再選択して、再選択されたデータ種別に対応する文字コードの分布がS304で得られた文字コード分布を含むか否かの判断を再度行う。以後、その判断に応じて、順次データ種別を選択し、文字コード分布の包含関係の比較処理を繰り返し行う。候補抽出処理の流れ図15は、実施例2に係る類似判定装置が実行する候補抽出処理の流れを示すフローチャートである。なお、この処理は、図12のS110で実行される。候補抽出部32の比較テーブル生成部32aは、比較元属性DB19に格納される情報のうち1つの項目に対応したデータを読み込みS401、比較先属性DB20に格納される情報のうち1つの項目に対応したデータを読み込むS402。続いて、比較テーブル生成部32aは、読み込んだデータ間で最大長を比較し、その結果を比較結果DB21に格納するS403。同様に、比較テーブル生成部32aは、読み込んだデータ間で平均長を比較し、その結果を比較結果DB21に格納するS404。同様に、比較テーブル生成部32aは、読み込んだデータ間でユニーク数を比較し、その結果を比較結果DB21に格納するS405。同様に、比較テーブル生成部32aは、読み込んだデータ間で離散度を比較し、その結果を比較結果DB21に格納するS406。同様に、比較テーブル生成部32aは、読み込んだデータ間でデータ種別の一致を比較し、その結果を比較結果DB21に格納するS407。なお、S403からS407の処理は、図示したものに限られず、任意に順番を変更することもできる。そして、比較テーブル生成部32aは、比較元属性DB29の1つの項目と比較先属性DB20の全項目との組み合わせに対して、S403からS407まで繰り返すS408否定。その後、比較テーブル生成部32aは、比較元属性DB19の1つの項目と比較先属性DB20の全項目との組み合わせに対して、S403からS407を実行した後S408肯定、S409を実行する。すなわち、比較テーブル生成部32aは、比較元属性DB19の全項目についてS402からS408を実行したかを判定する。そして、比較テーブル生成部32aは、比較元属性DB19の全項目についてS402からS408を実行するまで上記処理を繰り返すS409否定。一方、比較元属性DB19の全項目についてS402からS408を実行された場合S409肯定、編集距離算出部32bは、比較元属性DB19の各項目名と比較先属性DB20の各項目名との間の編集距離を算出して比較結果DB21に格納するS410。続いて、同一候補抽出部32cは、比較結果DB21の情報と重みルールDB16との情報を用いて、比較結果DB21に対して重みを合算するS411。その後、同一候補抽出部32cは、比較元属性DB19の各項目と比較先属性DB20の各項目との間で、類似度を算出するS412。そして、同一候補抽出部32cは、比較元属性DB19の各項目について、類似度の高い比較先属性DB20の項目順に並び替えた同一候補を同一候補DB22に格納するS413。このように、実施例2によれば、データ項目の数に応じた類似候補判定の処理時間増大を抑制できる。経営的視点で分析を行う場合、得意先と受注先といった明らかに人間の目にわかる類似項目の統合だけでは不十分である。例えば一見関連の薄い、出張報告書の出張先と売上集計データの顧客名について、その中身のデータの類似性が判断できれば、出張回数とその顧客への売上を関連づけた分析ができる。経営的視点からデータ同士を関連付けることで新たな意味を発生させる可能性もある。この点において、実施例2の類似判定装置10は、項目名や文字列などを比較した一般的な類似度ではなく、項目に属するデータの文字コード分布から特定したデータ種別を用いて類似度を算出する。この結果、実施例2の類似判定装置10は、類似度の高低に限らず、比較元の項目とは関係性が低い比較先項目を類似候補から除外できる。したがって、より類似度が高い項目を抽出しようとする従来と比較して、無用な絞込みを防止できる。これにより、上記経営的視点等からデータ統合を行う場合など、類似性だけではなく関係性の高い項目同士を抽出することに有用である。また、データの言語を自動的に推定できることから、多国籍企業のシステムやクラウドシステムなど多言語データを扱うシステムや、言語特定結果を用いて全てを英語に機械翻訳するなどの場面で効率的なデータ活用が図れる。さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下に異なる実施例を説明する。類似度算出の手法例えば、上記実施例では、比較元DB17の各項目と比較先DB18の各項目とを比較して類似度を算出する例について説明したが、これに限定されるものではない。例を挙げると、類似判定装置10は、同じデータ種別と判定された項目間について、比較テーブルの生成、編集距離の算出、同一候補抽出を実行することもできる。このようにすることで、データ種別が異なる項目間同士の処理を抑止できるので、サーバの処理負荷を軽減できる。また、図4から図11で示したデータベースの情報は、数値、項目、照合手法等が図示したものに限定されない。適用例例えば、上記実施例では、データベースの統合における名寄せの前処理として説明したがこれに限定されるものではない。例えば、新たなデータベースやシステムを作る場合、既存システムをクラウドシステムに移管する場合など、様々な契機でデータ属性およびデータの数値化を実行できる。この結果、実際に類似度を判定するタイミングで、予め特定したデータ属性やデータの数値化を用いて類似度を算出することもできる。ネットワーク例えば、上記実施例では、類似判定装置10に比較元のデータベースと比較先のデータベースとを組み込んだ例について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、どちらか一方または両方をネットワーク経由で取得することもできる。図16は、ネットワークを介して類似判定を実行するシステムの例を示す図である。図16に示すように、比較元DBを有するデータベースサーバ60と、比較先DBを有するデータベースサーバ70と、図3と同様の処理部を有する類似判定装置10とがネットワークを介して相互に通信可能に接続されている。このような状態において、類似判定装置10は、データベースサーバ60およびデータベースサーバ70各々から項目やデータを受信して、図12から図15で説明した処理を実行することもできる。システムまた、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともできる。あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散統合の具体的形態は図示のものに限られない。つまり、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、CPUおよび当該CPUにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。プログラムところで、上記の実施例で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータシステムの一例を説明する。図17は、類似判定プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成の例を示す図である。図17に示すように、コンピュータ100は、CPU102、入力装置103、出力装置104、通信インタフェース105、媒体読み取り装置106、HDDHardDiskDrive107、RAMRandomAccessMemory108を有する。また、図17に示した各部は、バス101で相互に接続される。入力装置103は、マウスやキーボードであり、出力装置104は、ディスプレイなどであり、通信インタフェース105は、NICNetworkInterfaceCardなどのインタフェースである。HDD107は、類似判定プログラム107aととともに、図3に示した各DB等を記憶する。記録媒体の例としてHDD107を例に挙げたが、ROMReadOnlyMemory、RAM、CD-ROM等の他のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に各種プログラムを格納しておき、コンピュータに読み取らせることとしてもよい。なお、記録媒体を遠隔地に配置し、コンピュータが、その記憶媒体にアクセスすることでプログラムを取得して利用してもよい。また、その際、取得したプログラムをそのコンピュータ自身の記録媒体に格納して用いてもよい。CPU102は、類似判定プログラム107aを読み出してRAM108に展開することで、図3等で説明した各機能を実行する類似判定プロセス108aを動作させる。すなわち、類似判定プロセス108aは、図3に記載した数値化部31a、データ種別判定部31b、比較テーブル生成部32a、編集距離算出部32b、同一候補抽出部32cと同様の機能を実行する。このようにコンピュータ100は、プログラムを読み出して実行することで類似判定方法を実行する情報処理装置として動作する。例えば、コンピュータ100は、媒体読み取り装置106によって記録媒体から類似判定プログラムを読み出し、読み出された類似判定プログラムを実行することで上記した実施例と同様の機能を実現することもできる。なお、この他の実施例でいうプログラムは、コンピュータ100によって実行されることに限定されるものではない。例えば、他のコンピュータまたはサーバがプログラムを実行する場合や、これらが協働してプログラムを実行するような場合にも、本発明を同様に適用することができる。