"第1データ格納部に格納されており且つ各々複数の属性項目について属性値を有する複数のレコードについて、前記複数の属性項目のうち特定の属性項目について出現する属性値の出現頻度についての第1の分布を検出する第1処理と、前記第1の分布を当該第1の分布とは異なる第2の分布となるように、前記属性値のうち少なくとも一部の属性値の各々を、予め定められた第1のルールに従って特定される複数の第2の属性値のいずれかに変換する第2処理と、を、コンピュータに実行させるための変換処理プログラム。前記第2処理は、前記属性値の出現頻度についての第1の分布において所定基準以上の偏りを有する属性値を予め定められた第2のルールに従って複数の第2属性値に展開し、当該所定基準以上の偏りを有する属性値と前記複数の第2属性値との対応関係を第2データ格納部に格納する第3処理と、前記第2データ格納部に格納されている前記対応関係に従って、前記複数のレコードにおける前記特定の属性項目についての属性値を、前記複数の第2属性値のうちのいずれかの第2属性値に変換する第4処理と、を含む請求項1記載の変換処理プログラム。前記第2処理は、前記複数のレコードにおける前記特定の属性項目についての前記第2属性値を暗号化する第5処理をさらに含む請求項2記載の変換処理プログラム。前記第3処理が、前記特定の属性項目について出現する属性値のうち出現頻度が基準値を上回る属性値について、当該属性値の出現頻度及び前記基準値に基づき展開数を算出し、前記第2のルールに従って前記出現頻度が基準値を上回る属性値について前記展開数の第2属性値を生成する処理を含む請求項2又は3記載の変換処理プログラム。前記第3処理が、前記展開数に応じて前記第2の属性値の各々について出現確率を算出し、前記対応関係に関連付けて前記第2データ格納部に格納する処理を含み、前記第4処理において、前記対応関係及び出現確率に従って、前記複数のレコードにおける前記特定の属性項目についての属性値を、前記複数の第2属性値のうちのいずれかの第2属性値に変換する請求項4記載の変換処理プログラム。前記第1の処理を行った後の前記複数のレコードを、集計処理を行うコンピュータに送信する処理をさらに前記コンピュータに実行させるための請求項1乃至5のいずれか1つ記載の変換処理プログラム。集計対象の複数のレコードにおける第1の属性項目について出現する第1属性値から、予め定められたルールに従って複数の第2属性値を生成する第1処理と、前記第1の属性項目について出現した第3属性値の各々について第2の属性項目の属性値毎の計数値又は属性値の合計値を含む集計結果を格納する第1データ格納部において、前記複数の第2属性値の各々について、当該第2の属性値と一致する第3属性値が存在するか判断し、存在すれば当該第3属性値に対応付けられている前記第2の属性項目の属性値毎の計数値又は属性値の合計値を前記第1データ格納部から読み出し、当該第2の属性項目の属性値毎に累計し又は当該第2の属性項目の属性値を累計し、累計結果を前記第2の属性値に対応付けて第2データ格納部に格納する第2処理と、を、コンピュータに実行させるための復元処理プログラム。前記第1処理が、予め定められた第2のルールに従って、前記第1属性値を複数の第4属性値に展開する処理と、前記複数の第4属性値の各々を暗号化することで、前記複数の第2属性値を生成する処理と、を含む請求項7記載の復元処理プログラム。第1データ格納部に格納されており且つ各々複数の属性項目について属性値を有する複数のレコードについて、前記複数の属性項目のうち特定の属性項目について出現する属性値の出現頻度についての第1の分布を検出する第1処理と、前記第1の分布を当該第1の分布とは異なる第2の分布となるように、前記属性値のうち少なくとも一部の属性値の各々を、予め定められた第1のルールに従って特定される複数の第2の属性値のいずれかに変換する第2処理と、を、コンピュータが実行する変換処理方法。集計対象の複数のレコードにおける第1の属性項目について出現する第1属性値から、予め定められたルールに従って複数の第2属性値を生成する第1処理と、前記第1の属性項目について出現した第3属性値の各々について第2の属性項目の属性値毎の計数値又は属性値の合計値を含む集計結果を格納する第1データ格納部において、前記複数の第2属性値の各々について、当該第2の属性値と一致する第3属性値が存在するか判断し、存在すれば当該第3属性値に対応付けられている前記第2の属性項目の属性値毎の計数値又は属性値の合計値を前記第1データ格納部から読み出し、当該第2の属性項目の属性値毎に累計し又は当該第2の属性項目の属性値を累計し、累計結果を前記第2の属性値に対応付けて第2データ格納部に格納する第2処理と、を、コンピュータが実行する復元処理方法。第1データ格納部に格納されており且つ各々複数の属性項目について属性値を有する複数のレコードについて、前記複数の属性項目のうち特定の属性項目について出現する属性値の出現頻度についての第1の分布を検出する分布検出部と、前記第1の分布を当該第1の分布とは異なる第2の分布となるように、前記属性値のうち少なくとも一部の属性値の各々を、予め定められた第1のルールに従って特定される複数の第2の属性値のいずれかに変換する変換処理部と、を有する情報処理装置。集計対象の複数のレコードにおける第1の属性項目について出現する第1属性値から、予め定められたルールに従って複数の第2属性値を生成する属性値生成部と、前記第1の属性項目について出現した第3属性値の各々について第2の属性項目の属性値毎の計数値又は属性値の合計値を含む集計結果を格納する第1データ格納部において、前記複数の第2属性値の各々について、当該第2の属性値と一致する第3属性値が存在するか判断し、存在すれば当該第3属性値に対応付けられている前記第2の属性項目の属性値毎の計数値又は属性値の合計値を前記第1データ格納部から読み出し、当該第2の属性項目の属性値毎に累計し又は当該第2の属性項目の属性値を累計し、累計結果を前記第2の属性値に対応付けて第2データ格納部に格納する復元処理部と、を有する情報処理装置。従って、本技術の目的は、一側面によれば、データの分布からデータ漏洩が生ずることを防止するための技術を提供することである。本技術の第1の態様に係る変換処理方法は、A第1データ格納部に格納されており且つ各々複数の属性項目について属性値を有する複数のレコードについて、複数の属性項目のうち特定の属性項目について出現する属性値の出現頻度についての第1の分布を検出するステップと、B第1の分布を当該第1の分布とは異なる第2の分布となるように、上記属性値のうち少なくとも一部の属性値の各々を、予め定められた第1のルールに従って特定される複数の第2の属性値のいずれかに変換するステップとを含む。本技術の第2の態様に係る復元処理方法は、A集計対象の複数のレコードにおける第1の属性項目について出現する第1属性値から、予め定められたルールに従って複数の第2属性値を生成するステップと、B第1の属性項目について出現した第3属性値の各々について第2の属性項目の属性値の計数値又は属性値の合計値を含む集計結果を格納する第1データ格納部において、複数の第2属性値の各々について、当該第2の属性値と一致する第3属性値が存在するか判断し、存在すれば当該第3属性値に対応付けられている第2の属性項目の属性値毎の計数値又は属性値の合計値を第1データ格納部から読み出し、当該第2の属性項目の属性値毎に累計し又は当該第2の属性項目の属性値を累計し、累計結果を前記第2の属性値に対応付けて第2データ格納部に格納するステップとを含む。データの分布からデータ漏洩が生ずることを防止できるようになる。図4に、本実施の形態に係るシステム構成例を示す。インターネットなどのネットワーク1には、クロス集計などの集計処理を実施する集計サーバ300と、集計サーバ300に対してデータ提供を行ったり集計結果を利用する処理を実施する複数の情報処理装置図4では情報処理装置A乃至Cとが接続されている。集計サーバ300は、情報処理装置から集計対象のデータを受信するデータ受信部310と、データ受信部310により受信された集計対象のデータを格納するデータ格納部320と、情報処理装置からの集計要求に応じてクロス集計などの集計処理を実施して要求元の情報処理装置に集計結果を返信する集計処理部330とを有する。集計サーバ300の処理内容は従来と変わらないので、これ以上述べない。図5に、情報処理装置の機能ブロック図を示す。情報処理装置は、提供データ格納部101と、分布検出部102と、分布データ格納部103と、分布変換データ生成部104と、ルール格納部105と、分布変換データ格納部106と、変換処理部107と、変換済データ格納部108と、暗号化処理部109と、キー格納部110と、暗号化データ格納部111と、送信部112と、集計要求処理部121と、集計結果格納部122と、復元処理部123と、属性値生成部124と、復元集計結果格納部126とを有する。なお、情報処理装置は、各属性項目について出現する属性値のデータを格納する属性値格納部125を有する場合もある。なお、情報処理装置には、他のネットワークを介して当該情報処理装置を管理する管理者等が操作する端末装置が接続されており、当該端末装置からの指示に従って情報処理装置は処理を行う。例えば、端末装置から送られてきた提供データを受信すると、提供データ格納部101に格納する。提供データ格納部101は、集計サーバ300に送信すべきデータである提供データを格納する。分布検出部102は、提供データ格納部101に格納されている複数のレコードに対して、例えば管理者により指定された特定の属性項目について各属性値について出現頻度を計数する処理、属性値を合計する処理などを実施して、処理結果を分布データ格納部103に格納する。分布変換データ生成部104は、ルール格納部105に格納されているルールデータに従って、分布データ格納部103に格納されている分布データを処理することで、提供データに含まれる複数のレコードにおける特定の属性項目の属性値を変換するためのデータを生成し、分布変換データ格納部106に格納する。変換処理部107は、分布変換データ格納部106に格納されているデータに従って、提供データ格納部101に格納されている複数のレコードにおける特定の属性項目についての属性値を変換して、変換後のデータを変換済データ格納部108に格納する。暗号化処理部109は、キー格納部110に格納されているキーと所定のハッシュ関数に従って、変換済データ格納部108に格納されている複数のレコードにおける特定の属性項目についての属性値を暗号化する処理を実施し、処理結果を暗号化データ格納部111に格納する。送信部112は、暗号化データ格納部111に格納されているデータを、集計サーバ300に送信する。集計要求処理部121は、情報処理装置のユーザからの指示に応じて集計要求を集計サーバ300に送信し、集計サーバ300から集計結果を受信し、集計結果格納部122に格納する。復元処理部123は、属性値生成部124と連携して集計結果格納部122に格納されている集計結果のうち暗号化されており且つ属性値の変換が行われている属性項目の属性値を復元する処理を実施し、処理結果を復元集計結果格納部126に格納する。属性値生成部124は、分布データ格納部103又は属性値格納部125に格納されている特定の属性項目の属性値をルール格納部105に格納されているルールデータに従って変換すると共に、キー格納部110に格納されているキーと所定のハッシュ関数で暗号化することによって暗号化した変換済属性値を生成して、復元処理部123に出力する。図5の例では、情報処理装置は、提供データを集計サーバ300に送信するための処理を行う部分と、集計サーバ300から集計結果を受信して復元するための処理を行う部分とを含む。しかし、それらが別の装置に設けられるようにしても良い。キー格納部110に格納されているキーとハッシュ関数とについては、集計結果を共用する者又は会社で共有される。また、属性値格納部125については、集計結果を共用する者又は会社で、特定の属性項目について出現する可能性のある属性値のバリエーションを共通して格納するものである。これに用いることで自らの提供データには含まれない属性値が集計結果に出現しても対処することができるようになる。同様に、ルール格納部105についても、集計結果を共用する者又は会社で、共通のルールデータが格納されている。次に、図6乃至図25を用いて、情報処理装置の処理内容について説明する。なお、既に提供データについては提供データ格納部101に格納されているものとする。まず、分布検出部102は、提供データ格納部101に格納されている提供データである複数のレコードにおいて、処理の対象である特定の属性項目の属性値毎に出現頻度を計数し、出現頻度の平均値場合によっては最小値などを算出し、分布データ格納部103に格納する図6:ステップS1。例えば図7のような提供データが提供データ格納部101に格納されている場合には、特定の属性項目が性別であれば図8に示すようなデータが得られる。図8の例では、属性値Mの出現頻度と、属性値Fの出現頻度と、それらの平均値が含まれる。平均値は、出現頻度の偏りを判断するための基準値として用いられる。なお、最小値を、基準値として用いる場合もある。次に、分布変換データ生成部104は、分布変換データ生成処理を実施するステップS3。分布変換データ生成処理については、図9乃至図10Cを用いて説明する。分布変換データ生成部104は、分布データ格納部103に格納されている分布データにおいて未処理の属性値を1つ特定する図9:ステップS11。そして、分布変換データ生成部104は、特定された属性値の出現頻度が基準値未満であるか判断するステップS13。例えば平均値を基準値として用いる場合について説明すると、図8の場合、属性値Mの場合には、平均値以上の出現頻度が得られており、属性値Fの場合には、平均値未満の出現頻度が得られている。特定された属性値の出現頻度が基準値未満であればステップS13:Yesルート、分布変換データ生成部104は、ルール格納部105に格納されているルールデータに従って変換後属性値を1つ生成し、当該変換後属性値及び変換確率100を含むレコードを生成して、分布変換データ格納部106に格納するステップS15。そしてステップS23に移行する。ルール格納部105に格納されているルールデータは、例えば変換前の属性値にシリアルに番号を付加することで変換後属性値を生成するというルールを表すデータであるとすると、属性値Fの場合、変換後属性値はF1となる。なお、ルールデータが、例えば変換前の属性値に、所定範囲内の整数値をランダムに選択するようなルールを表すデータである場合もある。このようなルールは一例であって、規則的に変換できればどのようなルールであってもよい。図8の例では、図10Aに示すように変換前の属性値Fに対応付けて変換後の属性値F1及び確率100が格納される。一方、特定された属性値の出現頻度が基準値以上であればステップS13:Noルート、分布変換データ生成部104は、展開数分割数とも言うを算出するステップS17。例えば、特定された属性値の出現頻度を、基準値を下回るまで2で割り算を行い、展開数=2NNは割り算の回数というように算出するようにしても良い。また、特定された属性値の出現頻度を、基準値を下回るまで基準値で引き算してゆき、引き算の回数を展開数とするようにしてもよい。さらに、特定された属性値の出現頻度を基準値で割り算した場合の解余りがある場合には、1を、展開数とするようにしてもよい。図8の例で、変換前属性値Mについては、出現頻度10及び平均値6.5が得られているので、2で割り算する方法でも、基準値で引き算を行う方法でも、基準値で割り算する方法でも、展開数は2と算出される。そして、分布変換データ生成部104は、ルール格納部105に格納されているルールデータに従って算出された展開数に応じた個数の変換後属性値を生成し、当該変換後属性値を含むレコードを展開数だけ生成し、分布変換データ格納部106に格納するステップS19。図8の例では、展開数が2であるので、変換後属性値M1M2が生成され、それらについてレコードが生成され、分布変換データ格納部106に格納する。さらに、分布変換データ生成部104は、生成したレコードに、変換確率を設定するステップS21。変換確率は、100を展開数で除することで均一な値を設定するようにしても良い。図10Bに示すように、展開数が2であれば50が設定される。なお、変換確率は全て加算すると100になればよく、51と49といったように揺らぎを持たせるようにしても良い。不自然に均一な分布にならないようにするためである。このように変換確率は50であれば、属性値M1は出現頻度が5となり、属性値M2は出現頻度が5となり、属性値Fは出現頻度が3である。そうすると、図10Cに示すように、属性値Mに偏った分布が、是正されていることが分かる。すなわち、図10Cの左側に示すように、変換前で属性値Mの出現頻度が突出しているが、図10Cの右側に示すように、変換後では、全ての属性値の出現頻度が、平均値を下回っており、出現頻度の差が少なくなっている。その後、分布変換データ生成部104は、未処理の属性値が存在しているか判断するステップS23。未処理の属性値が存在している場合にはステップS11に戻る。一方、未処理の属性値が存在していない場合には呼び出し元の処理に戻る。このような処理を実施すれば、図10Bに示すような分布変換データが生成される。この分布変換データによって、特定の属性項目について属性値の出現頻度の分布を、秘匿化という目的において適切に変換することができるようになる。図6の処理の説明に戻って、変換処理部107及び暗号化処理部109は、変換処理を実施するステップS5。変換処理については、図11乃至図13Bを用いて説明する。まず、変換処理部107は、提供データ格納部101に格納されている提供データに含まれる複数のレコードのうち未処理のレコードを1つ特定する図11:ステップS31。そして、変換処理部107は、特定されたレコードにおける処理の対象である特定の属性項目の属性値から、分布変換データの該当部分を特定するステップS33。図7に示すようなデータの最初のレコードにおける属性項目性別の属性値Mの場合には、図10Bの分布変換データであれば、変換前の属性値Mの行を特定する。そして、変換処理部107は、分布変換データの該当部分に規定されている確率に応じて、特定されたレコードにおける特定の属性項目の属性値を、変換後属性値に変換し、処理後のレコードを変換済データ格納部108に格納するステップS35。変換後属性値が複数でそれらの確率が均一の場合には、ラウンドロビンで順番に変換後属性値を採用するようにしても良い。また、乱数を発生させて、確率値に応じて変換後属性値をその都度選択するようにしても良い。例えば図7のような提供データの場合、図10Bの分布変換データに従えば、ステップS35を実施すると、例えば図12に示すようなデータが得られる。性別の属性値Mに対してはM1とM2が均一に発生するように変換が行われる。また、性別の属性値FはF1に変換される。その後、暗号化処理部109は、キー格納部110に格納されているキーkと所定のハッシュ関数Hとで、変換済データ格納部108に格納されているレコードにおける特定の属性項目の変換後属性値を暗号化して、処理後のレコードを暗号化データ格納部111に格納するステップS37。例えば、変換後属性値がM1であればHM1,kの演算を実施する。図12のようなデータが得られた場合には、図13Aに模式的に示すような演算を実施して、図13Bに示すような暗号化データを生成する。図13Bからも分かるように、M1であればabc25432が生成される。なお、M1が出現する全てのレコードについてabc25432が生成されるので、クロス集計を実施しても、M1について疾患有1のレコード数及び疾患無0のレコード数を計数することができる。但し、M2に対応するawe34565との関連は、暗号化データにおいては不明であるから、abc25432とawe34565とが同一視されることはない。そして、変換処理部107は、未処理のレコードが存在するか判断するステップS39。未処理のレコードが存在する場合にはステップS31に戻る。一方、未処理のレコードが存在しない場合には、呼び出し元の処理に戻る。このような処理を実施すれば、特定の属性項目において属性値の出現頻度の分布を、異なった分布に変換し、さらに秘匿化されたデータが生成できたことになる。図6の処理の説明に戻って、送信部112は、暗号化データ格納部111に格納されているデータを集計サーバ300に送信するステップS7。集計サーバ300における処理については、上で述べたように、暗号化されたデータを受信して、データ格納部320に格納し、要求に応じて又は自動的に所定の集計処理例えばクロス集計を実施する。例えば、図1Aのようなデータ一部の場合、性別MをM1乃至M6に展開し、性別FをF1に変換するという分布変換データが生成されたとする。そうすると、例えば図14Aに示すようなデータが得られる。さらに、図1Bのようなデータ一部の場合、性別MをM1に変換し、性別FをF1乃至F5に展開するという分布変換データが生成されたとする。そうすると、例えば図14Bに示すようなデータが得られる。さらに、図1Cのようなデータ一部の場合、性別MをM1乃至M3に展開し、性別FをF1乃至F3に展開するという分布変換データが生成されたとする。そうすると、例えば図14Cに示すようなデータが得られる。さらに、キーkとハッシュ関数Hとで暗号化を行うと、図14Aのデータは図15Aのようになり、図14Bのデータは図15Bのようになり、図14Cのデータは図15Cのようになる。図15A、図15B及び図15Cのデータが、集計サーバ300に送信され、データ受信部310によりデータ格納部320に格納されるものとする。その後、集計処理部330は、自動的に又は要求に応じて、データ格納部320に格納されているデータに対して例えば性別毎に疾患の発生状況を集計するクロス集計を実施するとする。そうすると、図16A乃至図16Dに示すような集計結果が得られる。図16Aの例では、各学部について、性別毎に疾患の属性値0の出現頻度及び属性値1の出現頻度を計数した結果を示している。また、図16Bの例では、各学部について、性別毎に疾患の属性値1の出現頻度を計数した結果を示している。さらに、図16Cの例では、学部に関係なく全学部について、性別毎に疾患の属性値0の出現頻度及び属性値1の出現頻度を計数した結果を示している。さらに、図16Dの例では、学部に関係なく全学部について、性別毎に属性値1の出現頻度を計数した結果を示している。なお、上でも述べたように展開数を算出する場合の基準値については出現頻度の最小値を採用するようにしてもよい。例えば図8の場合には、最小値3を基準値として、属性値Mについては出現頻度10から上で述べたような方法で展開数を算出すると、図17に示すように展開数4が得られる。一方、属性値Fについては出現頻度3から上で述べたようなで展開数を算出すると、展開数0が得られる。このような展開数の場合には、属性値Mについては属性値M1乃至M4に展開し、属性値Fを属性値F1に変換する。すなわち、図18に示すような分布変換データが生成される。なお、出現頻度10で変換確率25の場合であっても、変換後属性値は整数回出現するので、例えばM1が3回、M2が2回、M3が3回、M4が2回出現する。すなわち、図19に示すように、出現頻度の偏りが少なくなるように、出現頻度の分布が変換されている。すなわち、図19の左側のような分布から、図19の右側のように、出現頻度が基準値である最小値以下になるように、分布の変換が行われている。なお、上で述べた例では、出現頻度がフラットになる方向で分布の変換を行う例を示したが、変換後の分布から変換前の分布が推定できなくなればよいので、例えば、変換前に正規分布でない分布が得られた場合に、正規分布になるように変換を行うようにしても良い。また、上で述べた例では処理対象の属性項目については、予め指定される例を示したが、属性値の出現頻度の分布から処理対象の属性項目を特定するようにしても良い。例えば、分布検出部102が、平均値だけではなく、標準偏差σを算出する。そして、分布変換データ生成部104が、平均値からプラスマイナス3σの範囲を超えるような出現頻度の属性値が存在するか確認し、このような属性値が存在すれば当該属性値の属性項目を処理の対象として選択する。次に、集計結果を集計サーバ300から取得した際の処理について図20乃至図24を用いて説明する。集計要求処理部121は、例えば集計サーバ300に、例えばユーザからの要求に従って特定の集計処理を要求する集計要求を送信する。集計サーバ300の集計処理部330は、当該集計要求に従って集計処理を実施し、集計結果を、要求元の情報処理装置に返信する。そうすると、集計要求処理部121は、集計サーバ300から集計結果を受信し、集計結果格納部122に格納する図20:ステップS41。次に、属性値生成部124は、集計要求処理部121からの指示に応じて、分布データ格納部103又は属性値格納部125に格納されている、処理対象の特定の属性項目における未処理の属性値を1つ特定するステップS43。また、属性値生成部124は、カウンタNを1に初期化するステップS45。属性値生成部124は、ルール格納部105に格納されているルールデータから、特定された属性値からN番目の変換後属性値を決定するステップS47。例えば、性別で、特定された属性値がMであれば、ルールデータに従えばM1が最初に決定される。その後、属性値生成部124は、N番目の変換後属性値に対して、キー格納部110に格納されているキーk及び所定のハッシュ関数Hから暗号化された変換後属性値を算出するステップS49。例えば図21Aに示すように、属性値MについてM1が生成されると、HM1,kという演算を実施して、暗号化された変換後属性値を算出する。属性値Fについても同様に、図21Bに示すように、F1が生成されると、HF1,kという演算を実施して、暗号化された変換後属性値を算出する。属性値生成部124は、このような暗号化された変換後属性値を復元処理部123に出力する。復元処理部123は、集計結果格納部122に格納されている集計結果を、暗号化された変換後属性値で検索を実施するステップS51。例えば、図16Cに示すような集計結果が取得された場合には、図16Cに示すような集計結果を、例えばM1に対応するabc25432で検索する。そうすると、1件目がヒットする。そして、復元処理部123は、集計結果に暗号化された変換後属性値が存在するか判断しステップS53、集計結果に暗号化された変換後属性値が存在する場合には、ステップS43で特定された属性値のカウントを集計値だけ増分するステップS55。計算結果については、復元集計結果格納部126に格納する。例えば図16Cの最初のレコードが特定された場合には、属性値Mについて、疾患0のカウント値に2を加算し、疾患1のカウント値に1を加算する。ここでは初期的にはカウント値が0であるから、疾患0のカウント値は2になり、疾患1のカウント値は1となる。そして、属性値生成部124は、Nを1インクリメントしてステップS57ステップS47に戻る。例えば、属性値Mの場合には、次にM2が変換後属性値として決定され、図21Aに示すように、暗号化された変換後属性値awe34565が算出される。そして、図16Cの集計結果をawe34565で検索する。そうすると、2行目のレコードが特定され、疾患0のカウント値に2を加算して4が得られ、疾患1のカウント値に1を加算して2が得られる。一方、集計結果に暗号化された変換後属性値が存在していない場合には、端子Aを介して図22の処理に移行する。図22の処理の説明に移行して、属性値生成部124は、Nが、予め定められたNの最大値以上であるか判断するステップS59。NがNの最大値以上でない場合には、属性値生成部124は、Nを1インクリメントしてステップS61、端子Bを介して図20のステップS47に戻る。一方、NがNの最大値以上である場合には、属性値生成部124は、分布データ格納部103又は属性値格納部125において未処理の属性値が存在するか判断するステップS63。未処理の属性値が存在する場合には、端子Cを介して図20のステップS43に戻る。一方、未処理の属性値が存在しない場合には、例えば復元処理部123は、情報処理装置のユーザの端末などに、復元集計結果格納部126に格納されている復元集計結果を送信するステップS65。このような処理を実施すれば、図16Cについては、図23に示すような結果が得られる。図23に示すように、属性項目性別の属性値M及びFについて、疾患0の計数値及び疾患1の計数値が得られるようになる。同様に、図16Bについて処理を行えば、図24に示すような結果が得られる。図24の例では、学部毎に疾患1の計数値が、性別M及びFについて計数された結果が得られるようになる。以上のような処理を実施すれば、集計サーバ300においては、暗号化もされているし、分布も変更されているので、元のデータを推定することは不可能であるが、集計結果については正しい結果を情報処理装置において復元することができる。よって、集計サーバ300にセンシティブな情報であっても登録しておき、クロス集計などの集計処理を実施させる。そして、情報処理装置においてクロス集計などの集計結果を復元して有効に活用することができるようになる。以上本技術の実施の形態を説明したが、本技術はこれらの実施の形態に限定されるわけではない。例えば、図5の機能ブロック図については、実際のプログラムモジュール構成は一致しない場合もある。また、処理フローについても、処理結果が変わらないかぎり、処理順番を入れ替えたり、並列実行するようにしても良い。例えば、ループを分割したり、ループを統合したりしても処理結果が変わらない場合には問題ない。例えば図20及び図22の処理フローにおいて、先に暗号化された変換後属性値を全て算出してから、集計結果の検索を実施するようにしても良い。同様に、図11の処理において、暗号化処理をループから外すようにしても良い。また、シリアルに番号を属性値に付加して変換後属性値を生成する場合には、ステップS59及びS61を設けないような処理フローであってもよい。また、分布変換データ格納部106に、暗号化された変換後属性値を登録して、変換前の属性値から直接暗号化された変換後属性値を抽出できるようにしてもよい。例えば図18のような分布変換データを、図25に示すように、暗号化された変換後属性値まで登録しておき、変換処理部107で直接暗号化された変換後属性値を、提供データ中の各レコードに割り当てるようにしても良い。なお、上で述べた例では、全ての情報処理装置A乃至Cが、同一の属性項目について分布の変換を行うような場合を説明したが、場合によっては一部の情報処理装置のみが特定の属性項目について分布の変換を実施したり、しなかったりする場合もある。従って、復元処理部123は、集計結果格納部122に処理がなされなかったレコードが残っている場合には、そのレコードをそのまま復元集計処理結果格納部126に格納するようにする。また、全ての情報処理装置A乃至Cで特定の属性項目について同一の属性値セットが出現しない可能性もある。その場合には、分布データ格納部103をベースに属性値生成部124が処理を行うと、未知の属性値については暗号化された変換後属性値を生成できない。このような場合にも、集計結果格納部122に処理がなされなかったレコードが残るので、そのレコードをそのまま復元集計処理結果格納部126に格納するようにする。但し、属性値格納部125に、情報処理装置A乃至Cで用いられる可能性のある全ての属性値を格納しておき、このデータを属性値生成部124が用いることにすれば、このような問題は生じない。なお、上で述べた情報処理装置及び集計サーバ300は、コンピュータ装置であって、図26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の側面に係る変換処理方法は、A第1データ格納部に格納されており且つ各々複数の属性項目について属性値を有する複数のレコードについて、複数の属性項目のうち特定の属性項目について出現する属性値の出現頻度についての第1の分布を検出する第1処理と、B第1の分布を当該第1の分布とは異なる第2の分布となるように、属性値のうち少なくとも一部の属性値の各々を、予め定められた第1のルールに従って特定される複数の第2の属性値のいずれかに変換する第2処理とを含む。このようにすれば、処理後のデータを見ても分布から元のデータを推定することが難しくなるので、データ漏洩を防止又は抑制することができる。また、上で述べた第2処理は、b1属性値の出現頻度についての第1の分布において所定基準以上の偏りを有する属性値を予め定められた第2のルールに従って複数の第2属性値に展開し、当該所定基準以上の偏りを有する属性値と複数の第2属性値との対応関係を第2データ格納部に格納する第3処理と、b2第2データ格納部に格納されている対応関係に従って、複数のレコードにおける特定の属性項目についての属性値を、複数の第2属性値のうちのいずれかの第2属性値に変換する第4処理とを含むようにしてもよい。このように出現頻度に偏りを有する属性値を複数の属性値のいずれかに変換すれば、出現頻度の偏りを是正して、分布の特徴を消すことができるようになる。すなわち、分布からのデータ漏洩を防止又は抑制できるようになる。また、上で述べた第2処理は、複数のレコードにおける特定の属性項目についての第2属性値を暗号化する第5処理をさらに含むようにしてもよい。上記対応関係において暗号化後の第2属性値も対応付けられている場合もあれば、このようにレコードについて暗号化処理を実施するようにしても良い。暗号化については、キーとハッシュ関数であってもよいし、他の暗号化手法を用いても良い。さらに、上で述べた第3処理が、特定の属性項目について出現する属性値のうち出現頻度が基準値を上回る属性値について、当該属性値の出現頻度及び基準値に基づき展開数を算出し、第2のルールに従って出現頻度が基準値を上回る属性値について展開数の第2属性値を生成するようにしてもよい。例えば第2属性値が均一に出現するように分布の変換を実施する場合には、出現頻度が基準値を下回るよう展開数を算出するようにしても良い。このようにすれば、出現頻度が突出した属性値を、見かけ上なくすことができるようになる。また、上で述べた第3処理が、展開数に応じて第2の属性値の各々について出現確率を算出し、対応関係に関連付けて第2データ格納部に格納する処理を含むようにしてもよい。その場合、上で述べた第4処理において、対応関係及び出現確率に従って、複数のレコードにおける特定の属性項目についての属性値を、複数の第2属性値のうちのいずれかの第2属性値に変換するようにしてもよい。出現確率を設定することで、柔軟に第2属性値を選択できるようになる。例えば、出現頻度が自然な形に揺らぐように出現確率を振れさせることで、分布の変換を第三者からわかりにくくすることができるようになる。さらに、本実施の形態の第1の側面において、第1の処理を行った後の複数のレコードを、集計処理を行うコンピュータに送信する処理をさらに含むようにしても良い。このように、集計処理を行うコンピュータでは様々な装置から得られたデータに対して総合した集計処理を実施することができる。本実施の形態の第2の側面に係る復元処理方法は、A集計対象の複数のレコードにおける第1の属性項目について出現する第1属性値から、予め定められたルールに従って複数の第2属性値を生成する第1処理と、B第1の属性項目について出現した第3属性値の各々について第2の属性項目の属性値毎の計数値又は属性値の合計値を含む集計結果を格納する第1データ格納部において、複数の第2属性値の各々について、当該第2の属性値と一致する第3属性値が存在するか判断し、存在すれば当該第3属性値に対応付けられている第2の属性項目の属性値毎の計数値又は属性値の合計値を第1データ格納部から読み出し、当該第2の属性項目の属性値毎に累計し又は当該第2の属性項目の属性値を累計し、累計結果を第2の属性値に対応付けて第2データ格納部に格納する第2処理とを含む。このようにすれば、特定の属性項目の属性値が複数の属性値に分けられている場合においても、その結果を集約することで、元々の集計結果を復元できるようになる。なお、上で述べた第1処理が、予め定められた第2のルールに従って、第1属性値を複数の第4属性値に展開する処理と、複数の第4属性値の各々を暗号化することで、複数の第2属性値を生成する処理とを含むようにしてもよい。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。なお、処理途中のデータについては、RAM等の記憶装置に一時保管される。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第1データ格納部に格納されており且つ各々複数の属性項目について属性値を有する複数のレコードについて、前記複数の属性項目のうち特定の属性項目について出現する属性値の出現頻度についての第1の分布を検出する第1処理と、前記第1の分布を当該第1の分布とは異なる第2の分布となるように、前記属性値のうち少なくとも一部の属性値の各々を、予め定められた第1のルールに従って特定される複数の第2の属性値のいずれかに変換する第2処理と、を、コンピュータに実行させるための変換処理プログラム。付記2前記第2処理は、前記属性値の出現頻度についての第1の分布において所定基準以上の偏りを有する属性値を予め定められた第2のルールに従って複数の第2属性値に展開し、当該所定基準以上の偏りを有する属性値と前記複数の第2属性値との対応関係を第2データ格納部に格納する第3処理と、前記第2データ格納部に格納されている前記対応関係に従って、前記複数のレコードにおける前記特定の属性項目についての属性値を、前記複数の第2属性値のうちのいずれかの第2属性値に変換する第4処理と、を含む付記1記載の変換処理プログラム。付記3前記第2処理は、前記複数のレコードにおける前記特定の属性項目についての前記第2属性値を暗号化する第5処理をさらに含む付記2記載の変換処理プログラム。付記4前記第3処理が、前記特定の属性項目について出現する属性値のうち出現頻度が基準値を上回る属性値について、当該属性値の出現頻度及び前記基準値に基づき展開数を算出し、前記第2のルールに従って前記出現頻度が基準値を上回る属性値について前記展開数の第2属性値を生成する処理を含む付記2又は3記載の変換処理プログラム。付記5前記第3処理が、前記展開数に応じて前記第2の属性値の各々について出現確率を算出し、前記対応関係に関連付けて前記第2データ格納部に格納する処理を含み、前記第4処理において、前記対応関係及び出現確率に従って、前記複数のレコードにおける前記特定の属性項目についての属性値を、前記複数の第2属性値のうちのいずれかの第2属性値に変換する付記4記載の変換処理プログラム。付記6前記第1の処理を行った後の前記複数のレコードを、集計処理を行うコンピュータに送信する処理をさらに前記コンピュータに実行させるための付記1乃至5のいずれか1つ記載の変換処理プログラム。付記7集計対象の複数のレコードにおける第1の属性項目について出現する第1属性値から、予め定められたルールに従って複数の第2属性値を生成する第1処理と、前記第1の属性項目について出現した第3属性値の各々について第2の属性項目の属性値毎の計数値又は属性値の合計値を含む集計結果を格納する第1データ格納部において、前記複数の第2属性値の各々について、当該第2の属性値と一致する第3属性値が存在するか判断し、存在すれば当該第3属性値に対応付けられている前記第2の属性項目の属性値毎の計数値又は属性値の合計値を前記第1データ格納部から読み出し、当該第2の属性項目の属性値毎に累計し又は当該第2の属性項目の属性値を累計し、累計結果を前記第2の属性値に対応付けて第2データ格納部に格納する第2処理と、を、コンピュータに実行させるための復元処理プログラム。付記8前記第1処理が、予め定められた第2のルールに従って、前記第1属性値を複数の第4属性値に展開する処理と、前記複数の第4属性値の各々を暗号化することで、前記複数の第2属性値を生成する処理と、を含む付記7記載の復元処理プログラム。付記9第1データ格納部に格納されており且つ各々複数の属性項目について属性値を有する複数のレコードについて、前記複数の属性項目のうち特定の属性項目について出現する属性値の出現頻度についての第1の分布を検出する第1処理と、前記第1の分布を当該第1の分布とは異なる第2の分布となるように、前記属性値のうち少なくとも一部の属性値の各々を、予め定められた第1のルールに従って特定される複数の第2の属性値のいずれかに変換する第2処理と、を、コンピュータが実行する変換処理方法。付記10集計対象の複数のレコードにおける第1の属性項目について出現する第1属性値から、予め定められたルールに従って複数の第2属性値を生成する第1処理と、前記第1の属性項目について出現した第3属性値の各々について第2の属性項目の属性値毎の計数値又は属性値の合計値を含む集計結果を格納する第1データ格納部において、前記複数の第2属性値の各々について、当該第2の属性値と一致する第3属性値が存在するか判断し、存在すれば当該第3属性値に対応付けられている前記第2の属性項目の属性値毎の計数値又は属性値の合計値を前記第1データ格納部から読み出し、当該第2の属性項目の属性値毎に累計し又は当該第2の属性項目の属性値を累計し、累計結果を前記第2の属性値に対応付けて第2データ格納部に格納する第2処理と、を、コンピュータが実行する復元処理方法。付記11第1データ格納部に格納されており且つ各々複数の属性項目について属性値を有する複数のレコードについて、前記複数の属性項目のうち特定の属性項目について出現する属性値の出現頻度についての第1の分布を検出する分布検出部と、前記第1の分布を当該第1の分布とは異なる第2の分布となるように、前記属性値のうち少なくとも一部の属性値の各々を、予め定められた第1のルールに従って特定される複数の第2の属性値のいずれかに変換する変換処理部と、を有する情報処理装置。付記12集計対象の複数のレコードにおける第1の属性項目について出現する第1属性値から、予め定められたルールに従って複数の第2属性値を生成する属性値生成部と、前記第1の属性項目について出現した第3属性値の各々について第2の属性項目の属性値毎の計数値又は属性値の合計値を含む集計結果を格納する第1データ格納部において、前記複数の第2属性値の各々について、当該第2の属性値と一致する第3属性値が存在するか判断し、存在すれば当該第3属性値に対応付けられている前記第2の属性項目の属性値毎の計数値又は属性値の合計値を前記第1データ格納部から読み出し、当該第2の属性項目の属性値毎に累計し又は当該第2の属性項目の属性値を累計し、累計結果を前記第2の属性値に対応付けて第2データ格納部に格納する復元処理部と、を有する情報処理装置。"