コンピュータを、複数のデータから予め定めた閾値以上の頻度で出現するデータ構造を複数種類抽出する抽出手段と、前記抽出手段が第1の閾値を用いて抽出した複数種類のデータ構造のうち類似するデータ構造を有するデータの集合において、当該類似するデータ構造のすべてに共通するデータが存在し、当該類似するデータ構造において当該共通するデータ以外のデータを有さないデータ構造が存在しない場合、前記共通するデータの数を第2の閾値として設定する設定手段と、前記抽出手段が第1の閾値を用いて抽出した複数種類のデータ構造のうち類似するデータ構造を有するデータの集合において、当該類似するデータ構造のすべてに共通するデータが存在し、当該類似するデータ構造において当該共通するデータ以外のデータを有さないデータ構造が存在する場合、当該共通するデータ以外のデータを有さないデータ構造を出力すべきデータ構造であると判断する出力判断手段と、前記出力判断手段が出力すべきデータ構造であると判断したデータ構造と、前記設定手段が対象としたデータから前記第2の閾値以上の頻度で前記抽出手段により抽出されるデータ構造を出力する出力手段として機能させるデータ構造抽出プログラム。複数のデータから予め定めた閾値以上の頻度で出現するデータ構造を複数種類抽出する抽出手段と、前記抽出手段が第1の閾値を用いて抽出した複数種類のデータ構造のうち類似するデータ構造を有するデータの集合において、当該類似するデータ構造のすべてに共通するデータが存在し、当該類似するデータ構造において当該共通するデータ以外のデータを有さないデータ構造が存在しない場合、前記共通するデータの数を第2の閾値として設定する設定手段と、前記抽出手段が第1の閾値を用いて抽出した複数種類のデータ構造のうち類似するデータ構造を有するデータの集合において、当該類似するデータ構造のすべてに共通するデータが存在し、当該類似するデータ構造において当該共通するデータ以外のデータを有さないデータ構造が存在する場合、当該共通するデータ以外のデータを有さないデータ構造を出力すべきデータ構造であると判断する出力判断手段と、前記出力判断手段が出力すべきデータ構造であると判断したデータ構造と、前記設定手段が対象としたデータから前記第2の閾値以上の頻度で前記抽出手段により抽出されるデータ構造を出力する出力手段とを有するデータ構造抽出装置。本発明の目的は、出現する複数のデータ構造のうち、共通するデータと当該共通するデータ以外のデータとの頻度を用い、当該データ構造から類似するものを判断して出力するデータ構造抽出プログラム及びデータ構造抽出装置を提供することにある。本発明の一態様は、上記目的を達成するため、以下のデータ構造抽出プログラム及びデータ構造抽出装置を提供する。[1]コンピュータを、複数のデータから予め定めた閾値以上の頻度で出現するデータ構造を複数種類抽出する抽出手段と、前記抽出手段が第1の閾値を用いて抽出した複数種類のデータ構造のうち類似するデータ構造を有するデータの集合において、当該類似するデータ構造のすべてに共通するデータが存在し、当該類似するデータ構造において当該共通するデータ以外のデータを有さないデータ構造が存在しない場合、前記共通するデータの数を第2の閾値として設定する設定手段と、前記抽出手段が第1の閾値を用いて抽出した複数種類のデータ構造のうち類似するデータ構造を有するデータの集合において、当該類似するデータ構造のすべてに共通するデータが存在し、当該類似するデータ構造において当該共通するデータ以外のデータを有さないデータ構造が存在する場合、当該共通するデータ以外のデータを有さないデータ構造を出力すべきデータ構造であると判断する出力判断手段と、前記出力判断手段が出力すべきデータ構造であると判断したデータ構造と、前記設定手段が対象としたデータから前記第2の閾値以上の頻度で前記抽出手段により抽出されるデータ構造を出力する出力手段として機能させるデータ構造抽出プログラム。[2]複数のデータから予め定めた閾値以上の頻度で出現するデータ構造を複数種類抽出する抽出手段と、前記抽出手段が第1の閾値を用いて抽出した複数種類のデータ構造のうち類似するデータ構造を有するデータの集合において、当該類似するデータ構造のすべてに共通するデータが存在し、当該類似するデータ構造において当該共通するデータ以外のデータを有さないデータ構造が存在しない場合、前記共通するデータの数を第2の閾値として設定する設定手段と、前記抽出手段が第1の閾値を用いて抽出した複数種類のデータ構造のうち類似するデータ構造を有するデータの集合において、当該類似するデータ構造のすべてに共通するデータが存在し、当該類似するデータ構造において当該共通するデータ以外のデータを有さないデータ構造が存在する場合、当該共通するデータ以外のデータを有さないデータ構造を出力すべきデータ構造であると判断する出力判断手段と、前記出力判断手段が出力すべきデータ構造であると判断したデータ構造と、前記設定手段が対象としたデータから前記第2の閾値以上の頻度で前記抽出手段により抽出されるデータ構造を出力する出力手段とを有するデータ構造抽出装置。請求項1又は2に係る発明によれば、本構成を採用しない場合に比べて、出現する複数のデータ構造から、類似する特徴を有するデータ構造を精度よく抽出することができる。データ構造抽出装置の構成図1は、本発明の実施の形態に係るデータ構造抽出装置の構成の一例を示す図である。データ構造抽出装置1は、CPU等から構成され各部を制御するとともに各種のプログラムを実行する制御部10と、HDDHardDiskDriveやフラッシュメモリ等の記憶媒体から構成され情報を記憶する記憶部11とを備え、例えば、患者臨床情報及び診療行為の電子データの解析に用いられる。制御部10は、後述するデータ構造抽出プログラム110を実行することで、パターン抽出手段100、サポートベクトル生成手段101、サポートベクトル分類手段102、共通サポート計算手段103、閾値設定手段104、パターン再抽出手段105、出力判断手段106及び出力手段107等として機能する。パターン抽出手段100は、抽出手段の一例であり、解析対象である電子データとして記憶部11から後述するDPCデータ111に含まれる複数の比較対象のデータ以下、サポートという。からデータ構造の一例として、対象として患者名を根ノードとした見本のツリー構造以下、パターンという。を複数取得する。ここで、パターンとは、パターン抽出技法を用いて、ツリー構造を有する複数のデータに予め定めた頻度第1の閾値で出現する共通のツリー構造として抽出されるもののことをいう。なお、パターン抽出手段100は、周知のパターン抽出技法を用いることで、複数のサポート間で後述するEファイル及びFファイルが共通したものをパターンとして抽出する。周知のパターン抽出技法として、例えば、シーケンシャルパターンマイニングのPrefixSpan、BIDE、CloSpan等又はサブツリーマイニング等を用いることができる。サポートベクトル生成手段101は、パターン抽出手段100が抽出したパターン毎にサポートの集合をベクトル化し、後述するサポートベクトルを生成する。サポートベクトル分類手段102は、サポートベクトル生成手段101が生成したサポートベクトル間の相関係数を計算し、この相関関数に基づいてサポートベクトルを複数のグループに分類する。共通サポート計算手段103は、サポートベクトル分類手段102が分類したグループに属するパターン間に共通するサポートの数を計算する。閾値設定手段104は、同じサポートベクトルのグループに属するパターン間に共通するサポートの集合が存在し、パターンのそれぞれに共通するサポート以外の他のサポートが存在する場合、共通するサポートの集合に含まれるサポートの数を第2の閾値として設定する。パターン再抽出手段105は、抽出手段の他の一例であり、閾値設定手段104が設定した第2の閾値に基づいてパターン抽出手段100が抽出しなかったパターンを抽出する。なお、パターン再抽出手段105を用いる代わりにパターン抽出手段100により第2の閾値に基づいてパターンを抽出するものであってもよい。出力判断手段106は、同じサポートベクトルのグループに属するパターン間に共通するサポートの集合が存在し、一方のパターンに共通するサポート以外の他のサポートが存在する場合、当該一方のパターンを出力しないと判断する。出力手段107は、パターン抽出手段100が抽出したパターンから出力判断手段106が出力しないと判断したパターンを削除し、パターン再抽出手段が抽出したパターンを加えて、パターン抽出結果として出力する。記憶部11は、制御部10を上述した各手段として動作させるデータ構造抽出プログラム110、DPCデータ111及び閾値情報112等を記憶する。DPCデータ111は、分析可能な全国統一形式の患者臨床情報及び診療行為の電子データセットである。患者臨床情報は、例えば、患者基本情報、病名、術式、各種のスコアステージ分類等であり、診療行為情報は、診療行為、医薬品、医療材料、実施日、回数数量、診療科、病棟、保険種別等である。また、DPCデータ111は、基本となるデータとして様式1、Eファイル及びFファイルと呼ばれるデータを有する。様式1とは、患者の臨床情報、傷病名、術式、補助治療等である。Eファイルとは、実施日、回数、診療科、病棟、オーダ医師等の情報である。Fファイルとは、Eファイルの詳細な内容であり、例えば、行為、薬剤、材料、数量等の情報である。本実施の形態では、患者を根ノードとし、その患者に属する日時データ及びEファイルを内部ノード、Eファイルに属するFファイルを葉ノードとして構成されるツリー構造をサポートとし、複数のサポートに予め定めた頻度以上で現れるサポートのデータ構造をパターンとして取得して、取得されたパターン間で類似度を算出し、算出された類似度に基づいて複数のパターンの集合を抽出する。閾値情報112は、パターン抽出手段100が用いる予め定められた第1の閾値と、閾値設定手段104が設定した第2の閾値とを格納する。図2は、パターン抽出手段100のパターンの取得元となるDPCデータ111のサポートの構成の一例を示す概略図である。DPCデータ111から取得される複数のサポート200a、200b...は、患者に属する日時データ22と、日時データ22に属するEファイル21と、Eファイル21に属するFファイルとを有し、ツリー構造を構成する。図3は、DPCデータ111から抽出されるパターンの構成の一例を示す概略図である。DPCデータ111から抽出されるパターン2a及びパターン2bは、患者に属する日時データ22と、日時データ22に属するEファイル21と、Eファイル21に属するFファイルとを有し、ツリー構造を構成する。データ構造抽出装置の動作以下に、データ構造抽出装置の動作例を各図を参照しつつ、1パターン抽出動作、2サポート分類動作、3パターン出力動作に分けて説明する。図9は、データ構造抽出装置の動作例を示すフローチャートである。1パターン抽出動作まず、パターン抽出手段100は、記憶部11のDPCデータ111からパターンを抽出する対象となる複数のサポートを取得するS1。図4は、データ構造抽出装置のパターン抽出動作を示すフローチャートである。以下、説明を簡単にするため、図4に示すように簡略表示した6つのサポート200A~200Fを取得した場合について説明する。パターン抽出手段100は、サポート200A~200DからEファイル21a及び21bを含むパターン21を抽出し、サポート200B、200E及び200FからEファイル21c及びFファイル20cを含むパターン22を抽出する。2サポート分類動作次に、サポートベクトル生成手段101は、パターン抽出手段100が抽出したパターン21及び22のそれぞれについてサポートの集合をベクトル化してサポートベクトルを生成するS4。図5は、サポートベクトルの構成の一例を示す概略図である。サポートベクトルSV1は、パターン21についてのサポートベクトルであり、サポート200A、200B...の順でベクトルの成分が記載されている。例えば、サポート200Aはパターン21を含むためベクトル成分は1であり、サポート200Fはパターン21を含まないためベクトル成分は0である。サポートベクトルSV2も同様に記載される。次に、サポートベクトル分類手段102は、サポートベクトル間の相関係数として内積を算出するS4。サポートベクトルSV1とSV2との内積は、1/√6となる。次に、サポートベクトル分類手段102は、サポートベクトルを以下に説明するようにクラスタリング分類するS5。以下に説明する例では、ステップS1においてサポートが7つ抽出され、7つのサポートそれぞれについてサポートベクトルSV1~SV7が生成され、サポートベクトルSV1~SV7間の内積が計算されたものとする。図6は、サポートベクトルの分類動作を説明するための図である。図6に示すように、サポートベクトル分類手段102は、それぞれの内積で行列を生成する。内積の値の大きなものがサポートベクトルに対応したパターンが類似していることを示す。そこで、サポートベクトル分類手段102は、内積の値に応じてサポートベクトルをクラスタリングし、サポートベクトルSV1~SV5のクラスター1と、サポートベクトルSV6及びSV7のクラスター2とに分類する。次に、サポートベクトル分類手段102は、分類したサポートグループをパターンで表上にマッピングする。マッピングの結果を以下に示す。3パターン出力動作図10は、データ構造抽出装置のパターン出力動作の一例を示すフローチャートである。また、図7a~cは、サポートベクトル分類手段がマッピングした表及び出力手段107が出力する出力内容の一例を示す概略図である。まず、共通サポート計算手段103は、クラスタリングされたサポートグループ間の共通サポート数を計算するS11。図7aに示すようにマッピングされた例において、サポートグループ1のサポートを概略化して図示すると図7bに示すようになるが、各パターン1~5において共通するサポートの数、ここでは8を共通サポート数として計算する。次に、サポートグループ1のように各パターンに共通サポート以外のサポートを含む場合S12;Yes、閾値設定手段104は、共通サポート数を第2の閾値として閾値情報112を設定するS13。次に、パターン再抽出手段105は、第1の閾値より小さく第2の閾値より以上の条件でサポートグループ1の共通サポートに該当するパターン8を再抽出するS14。次に、サポートグループ2に対して上記動作を繰り返すS16。サポートグループ2は、各パターンに共通サポート以外のサポートを含まない場合S12;Noである。図8a~cは、サポートベクトル分類手段がマッピングした表及び出力手段107が出力する出力内容の一例を示す概略図である。図8aに示すようにマッピングされた例において、サポートグループ2のサポートを概略化して図示すると図8bに示すようになるが、出力判断手段106は、共通サポート以外のサポートを含むパターン6は、共通サポートが支配的であるパターン7に比べて意味が薄い重要度が低いと判断できるため、パターン6を出力しないと判断するS15。次に、出力手段107は、ステップS12で各パターンに共通サポート以外のサポートを含むと判断されたサポートグループ1については、パターン抽出手段100が抽出したパターン1~パターン5に加え、パターン再抽出手段105が再抽出したパターン8を、図7cに示すようにサポートグループ1の出力内容107aとして出力するS17。また、出力手段107は、ステップS12で各パターンに共通サポート以外のサポートを含まないと判断されたサポートグループ2については、出力判断手段106が出力しないと判断したパターン6を除き、パターン7を、図8cに示すようにサポートグループ2の出力内容107bとして出力するS17。[実施例]図11a及びbは、データ構造抽出装置1によって抽出されるパターンの一例を示す概略図である。図11aに示すように、Eファイル21g、21h及びFファイル20gを含むパターン23のみ有する患者のサポートが4名、Eファイル21g、21h及びFファイル20g、20hを含むパターン23有する患者のサポートが8名、Eファイル21g及びFファイル20g、20hを含むパターン23のみ有する患者のサポートが4名存在する場合を考える。このとき、第1の閾値を12とすると、パターン抽出手段100は、パターン24はパターン23及び25を含み、パターン23のサポート数がパターン23と24のサポート数の和である12であり、パターン23のサポート数がパターン25と24のサポート数の和である12であるため、パターン23び25を抽出し、サポート数が8であるパターン24は抽出しない。しかし、パターン24は、パターン23及び25より患者の多い重要度の高いパターンであるため、抽出すべきパターンである。ここで、閾値設定手段104は、パターン抽出手段100によって抽出されたパターン23及び25に共通サポートが存在すると判断し、第2の閾値を共通サポート数である8に設定する。その結果、パターン再抽出手段105は、パターン抽出手段100が抽出しなかった重要度の高いパターン24を抽出する。次に、図11bに示すように、Eファイル21g、21h及びFファイル20gを含むパターン23のみ有する患者のサポートが2名、Eファイル21g、21h及びFファイル20g、20hを含むパターン23有する患者のサポートが10名存在する場合を考える。このとき、第1の閾値を9とすると、パターン抽出手段100は、パターン24はパターン23を含み、パターン23のサポート数がパターン23と24のサポート数の和である12であり、パターン23のサポート数が10であるため、パターン23び24を抽出する。しかし、パターン23は、パターン24に比べて患者の少ない重要度の低いパターンであるため、抽出すべきでないパターンである。そこで、出力判断手段107は、パターン23を出力すべきでないパターンであると判断する。[他の実施の形態]なお、本発明は、上記実施の形態に限定されず、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々な変形が可能である。例えば、本発明はDPCデータ111にのみ適用されるものではなく、木構造を代表とする任意のデータ構造を有するデータの集合であれば同様に適用することができる。また、上記実施の形態で使用されるデータ構造抽出プログラム110は、CD-ROM等の記憶媒体から装置内の記憶部に読み込んでも良く、インターネット等のネットワークに接続されているサーバ装置等から装置内の記憶部にダウンロードしてもよい。また、上記実施の形態で使用される手段100~107の一部または全部をASIC等のハードウェアによって実現してもよい。