"データベースにおけるカラム毎に、レコード間の第1のデータ類似度を算出し、データ格納部に格納し、前記カラムの組み合わせの各々について前記データ格納部に格納されている前記第1のデータ類似度の相関係数を算出し、前記データ格納部に格納する相関係数算出部と、前記カラムのうちの任意のカラムである注目カラムにおける任意のレコードである注目レコード内のデータに類似する又は類似するとされるデータを有するレコードを特定し、前記注目レコードと特定されたレコードとの間の各々における、前記カラム毎の第2のデータ類似度を算出又は特定して前記データ格納部に格納すると共に、前記注目カラムと他のカラムとの組み合わせの各々について前記データ格納部に格納されている前記第2のデータ類似度の相関係数を近傍相関係数として算出して前記データ格納部に格納する近傍相関係数算出部と、正の相関係数が算出され且つ所定の有意水準を超える正の近傍相関係数又はデータ欠損が発生していないレコードの割合が乗じられた前記正の近傍相関係数が算出された前記カラムの組み合わせを、前記データ格納部から抽出する第1抽出処理を実施するカラム処理部と、を有する名寄せ支援処理装置。前記近傍相関係数算出部が、前記注目カラムのデータで前記レコードをソートし、当該ソート後の並びにおいて前記注目レコードの前後所定数のレコードを前記注目レコード内のデータに類似する又は類似するとされるデータを有するレコードとして特定する請求項1記載の名寄せ支援処理装置。前記カラム処理部は、抽出された前記カラムの組み合わせに含まれるカラムである抽出カラムの各々について、当該抽出カラムと他の抽出カラムとの間の前記相関係数と前記近傍相関係数との差を有用度として算出し、前記データ格納部に格納し、前記抽出カラムの各々について、当該抽出カラムについて算出された前記有用度と前記他の抽出カラムについて算出された当該抽出カラムとの前記有用度とから優先度を算出し、前記データ格納部に格納する、請求項1又は2記載の名寄せ支援処理装置。前記カラム処理部は、前記データ格納部から、所定の有意水準を超える正の相関係数又はデータ欠損が発生していないレコードの割合が乗じられた前記正の近傍相関係数が算出された前記カラムの組み合わせを抽出する第2抽出処理を実施し、前記第1抽出処理において抽出された前記カラムの組み合わせに含まれるカラムと前記第2抽出処理において抽出された前記カラムの組み合わせに含まれるカラムとに共通するカラムのうち、前記優先度が最も高いカラムを抽出する、請求項3記載の名寄せ支援処理装置。前記カラム処理部は、前記第1抽出処理において抽出された前記カラムの組み合わせに含まれるカラムから前記第2抽出処理において抽出された前記カラムの組み合わせに含まれるカラムを除外した後のカラムである第2抽出カラムと、前記優先度が最も高いカラムとの組み合わせを生成する請求項4記載の名寄せ支援処理装置。前記データ格納部に格納されている前記第2抽出カラムの優先度と前記優先度が最も高いカラムの優先度とが、所定の閾値以上である場合に組み合わせることを特徴とする請求項5記載の名寄せ支援処理装置。前記カラム処理部により抽出されたカラム又は生成された組み合わせに係るカラムである第1のカラム以外のカラムである第2のカラムのうち、データ欠損が発生しており且つ前記第1のカラムとの相関係数が閾値以上であるという条件を含む第1の所定の条件を満たす第3のカラムを特定し、各レコードペアについて、前記第1のカラムにおけるデータの類似度が第2の閾値以上であるという条件を含む第2の所定の条件を満たす場合には前記第3のカラムにおける当該レコードペアの非欠損データとの類似度が第3の閾値以上であり且つ前記第3カラムに出現する類似データの類似度の重み付け加算値を前記第3のカラムについての類似度として算出し、前記第2の所定の条件を満たさない場合には前記第1のカラムと前記第3のカラムとの他の方法に基づき算出した第2の値を前記第3のカラムについての類似度として算出し、前記データ格納部に格納する類似度推定部と、をさらに有し、前記類似度推定部の処理結果を格納する前記データ格納部に格納されているデータを用いて、前記相関係数算出部が、前記第1の類似度の相関係数を再度算出し、前記近傍相関係数算出部が、前記第2の類似度の相関係数を再度算出し、前記カラム処理部が処理を再度行う請求項1乃至6のいずれか1つ記載の名寄せ支援処理装置。前記第1の所定の条件が、前記第1のカラムと前記第2のカラムとにおいて共にデータ欠損となっていないレコード数が第4の閾値以上存在するという条件をさらに含む請求項7記載の名寄せ支援処理装置。前記第2の所定の条件が、当該レコードペアについて前記第1のカラムにおけるデータの出現頻度が第5の閾値未満である条件をさらに含む請求項7又は8記載の名寄せ支援処理装置。前記重み付け加算値の重み値が、前記類似データの出現頻度の総和に対する当該類似データの出現頻度の比である請求項7乃至9のいずれか1つ記載の名寄せ支援処理装置。前記第2の値が、前記第1のカラムと前記第3のカラムとの回帰計算結果から前記第1のカラムにおけるデータの類似度に対応する前記第3のカラムにおける類似度を算出し、当該算出した類似度に対して乱数値を加算した結果である請求項7乃至10のいずれか1つ記載の名寄せ支援処理装置。データベースにおけるカラム毎に、レコード間の第1のデータ類似度を算出し、データ格納部に格納するステップと、前記カラムの組み合わせの各々について前記データ格納部に格納されている前記第1のデータ類似度の相関係数を算出し、前記データ格納部に格納するステップと、前記カラムのうちの任意のカラムである注目カラムにおける任意のレコードである注目レコード内のデータに類似する又は類似するとされるデータを有するレコードを特定し、前記注目レコードと特定されたレコードとの間の各々における、前記カラム毎の第2のデータ類似度を算出又は特定して前記データ格納部に格納すると共に、前記注目カラムと他のカラムとの組み合わせの各々について前記データ格納部に格納されている前記第2のデータ類似度の相関係数を近傍相関係数として算出して前記データ格納部に格納する近傍相関係数算出ステップと、正の相関係数が算出され且つ所定の有意水準を超える正の近傍相関係数又はデータ欠損が発生していないレコードの割合が乗じられた前記正の近傍相関係数が算出された前記カラムの組み合わせを、前記データ格納部から抽出する第1抽出ステップと、を含み、コンピュータにより実行される名寄せ支援処理方法。データベースにおけるカラム毎に、レコード間の第1のデータ類似度を算出し、データ格納部に格納するステップと、前記カラムの組み合わせの各々について前記データ格納部に格納されている前記第1のデータ類似度の相関係数を算出し、前記データ格納部に格納するステップと、前記カラムのうちの任意のカラムである注目カラムにおける任意のレコードである注目レコード内のデータに類似する又は類似するとされるデータを有するレコードを特定し、前記注目レコードと特定されたレコードとの間の各々における、前記カラム毎の第2のデータ類似度を算出又は特定して前記データ格納部に格納すると共に、前記注目カラムと他のカラムとの組み合わせの各々について前記データ格納部に格納されている前記第2のデータ類似度の相関係数を近傍相関係数として算出して前記データ格納部に格納する近傍相関係数算出ステップと、正の相関係数が算出され且つ所定の有意水準を超える正の近傍相関係数又はデータ欠損が発生していないレコードの割合が乗じられた前記正の近傍相関係数が算出された前記カラムの組み合わせを、前記データ格納部から抽出する第1抽出ステップと、を、コンピュータに実行させる名寄せ支援処理プログラム。従って、本技術の目的は、一側面において、名寄せを精度良く行うのに役立つ可能性のあるカラムを自動的に選択するための技術を提供することである。本技術の一側面に係る名寄せ支援処理方法は、Aデータベースにおけるカラム毎に、レコード間の第1のデータ類似度を算出し、データ格納部に格納するステップと、Bカラムの組み合わせの各々についてデータ格納部に格納されている第1のデータ類似度の相関係数を算出し、データ格納部に格納するステップと、Cカラムのうちの任意のカラムである注目カラムにおける任意のレコードである注目レコード内のデータに類似する又は類似するとされるデータを有するレコードを特定し、注目レコードと特定されたレコードとの間の各々における、カラム毎の第2のデータ類似度を算出又は特定してデータ格納部に格納すると共に、注目カラムと他のカラムとの組み合わせの各々についてデータ格納部に格納されている第2のデータ類似度の相関係数を近傍相関係数として算出してデータ格納部に格納する近傍相関係数算出ステップと、D正の相関係数が算出され且つ所定の有意水準を超える正の近傍相関係数又はデータ欠損が発生していないレコードの割合が乗じられた正の近傍相関係数が算出されたカラムの組み合わせを、データ格納部から抽出する第1抽出処理を実施する第1抽出ステップとを含む。名寄せを精度良く行うのに役に立つ可能性のあるカラムを自動的に選択できるようになる。[実施の形態1]本実施の形態では、名寄せに役に立つカラム、すなわち実体を1又は少数に限定することができるカラム例えば顧客企業の名寄せであれば企業名、住所などを、新たな指標を導入することによって抽出する。具体的には、よく知られている相関より具体的には相関係数と近傍相関より具体的には近傍相関係数とを組み合わせて用いる。近傍相関とは、後に詳細な計算方法を示すが、特定のカラムにおいて類似する少数のレコードの範囲で複数のカラムの値が同時に一致又は類似している度合いを表す指標である。以下、相関と近傍相関との関係について説明する。まず、図1を用いて相関と近傍相関について概観する。ここでは、以下のような典型例が成り立つものとする。1名寄せ可能なレコードの集合においては、名寄せに役立つカラムのペアのカラム値は、ともに一致又は非常に類似することが多い。すなわち、この場合、2つのカラムの類似度は連動する。2名寄せ可能性の高いレコードが存在する場合でも、その部分のデータ数はデータベースの全レコード数に比べると非常に小さい。図1左上に示すように、相関は、分析対象のデータベース全体における、特定のカラムペアの類似度の連動性を示している。カラムペアの相関係数が大きい場合、主な原因はカラムの冗長性である。例えば、会社漢字名と会社カナ名とは相関係数が大きくなるが、名寄せとしては冗長なカラムのペアであり、そのまま両方とも用いると、精度には変わりがないものの、処理時間が増大する。なお、典型例2より、名寄せの可能性が高いレコードの絶対数は非常に少ないので、それらは相関の増加にはほとんど寄与しない。すなわち、相関係数単独では、名寄せに役立つカラムは埋もれてしまって抽出できない。一方、近傍相関は、図1左上でハッチングが付されている部分のように、特定カラム例えば会社漢字名のカラム値が類似するレコードの集合図1右下を抽出することによって得られる、局所的に類似性が強いデータ集合における、カラムペアの類似性の連動性を示している。カラムペアの近傍相関係数が大きい場合、典型例1から名寄せの可能性が高いレコードを多く含むことが推定され、名寄せに役立つカラムが含まれる可能性が高くなる。但し、冗長性を完全に排除できるわけではない。次に、図2及び図3を用いて相関についてもう少し詳細に検討する。図2は散布図であって、横軸は例えば取引商品カラム内のカラム値の類似度を表し、縦軸は例えば住所カラム内のカラム値の類似度を表し、黒点はレコードのペアを表す。図2の例のように、相関がほぼ0無相関の場合には、いずれのカラムの類似度の大小も互いに無関係であり、このようなカラムペアは名寄せに役に立つことはない。なお、相関の大小の判定には、統計学における相関係数の有意性の判定を用いるものとする。すなわち、有意水準の限界値αと相関係数rとの関係がr>αを満たせば相関大であり、満たさない場合には相関小ということとする。一方、図3も散布図であり、横軸は例えば会社漢字名カラム内のカラム値の類似度を表し、縦軸は例えば会社カナ名カラム内のカラム値の類似度を表す。図3の例では、一方のカラムの類似度が大きい場合には他方のカラムの類似度も大きく、一方のカラムの類似度が小さい場合には他方のカラムの類似度も小さくなっている。このように、両方のカラムの類似度の挙動がほぼ同じになっている場合には、冗長なカラムペアということになる。従って、いずれのカラムを用いてもほぼ同様の結果が期待される。このように、図3のような類似度の相関係数が大きいカラムペアについては、冗長性のあるカラムペアであり、以下で述べるように近傍相関との関係で利用することができる。次に、図4乃至図8を用いて相関と近傍相関についてもう少し詳細に検討する。なお、近傍相関の大小判定についても、相関の大小の判定と同様に、相関係数の有意性の検定手法を用いるものとする。図4は散布図であり、縦軸は例えば住所カラムの類似度を表し、横軸は取引商品カラムの類似度を表している。このカラムペアについては、類似度の相関が非常に小さいことが分かる。また、取引商品カラムの類似度を基準にして、取引商品カラムの類似度が高いレコードすなわち取引商品カラムの類似度が1に近いハッチング部分の住所カラムの類似度もばらばらであるから、近傍相関も小さいことがわかる。このようなカラムペアは、名寄せには役に立たない。また、図5も散布図であり、縦軸は例えば会社カナ名の類似度を表し、横軸は会社漢字名カラムの類似度を表している。このカラムペアについては、類似度の相関が大きいことが分かる。また、会社漢字名カラムの類似度を基準として、会社漢字名カラムの類似度が高いレコードすなわち会社漢字名カラムの類似度が1に近いハッチング部分の会社カナ名カラムの類似度も高くなっている。すなわち近傍相関も大きくなっている。しかし、カラムペアの相関の大きさがそのまま近傍相関の値に反映されているだけなので、相関が大きく且つ近傍相関が大きいというカラムペアは、それだけで名寄せに役に立つペアとは言えない。さらに、図6も散布図であり、縦軸は例えば会社カナ名カラムの類似度を表し、横軸は住所カラムの類似度を表している。このカラムペアについては、全体の相関は小さいことが分かる。しかしながら、住所カラムの類似度を基準として、会社カナ名カラムの類似度が高いレコードすなわち住所カラムの類似度が1に近いハッチング部分の会社カナ名カラムの類似度は高くなっている。すなわち近傍相関が大きくなっている。このように、特定のカラムについての類似度が高いレコードに着目すると他方のカラムについても類似度が高いということであれば、名寄せすべきレコードが存在していることを暗示しているので、このようなカラムペアについては、名寄せに役立つカラムペアと言える。さらに、図7も散布図であり、縦軸は例えば電話番号カラムの類似度を表し、横軸は会社カナ名カラムの類似度を表している。このカラムペアについては、全体として相関が高いことが分かる。さらに、会社カナ名カラムの類似度を基準として、会社カナ名カラムの類似度が高いレコードすなわち会社カナ名カラムの類似度が1に近いハッチング部分の電話番号カラムの類似度の連動性が高くなっていることが分かる。すなわち、近傍相関の大きさは、相関の大きさよりも大きくなっている。このようなカラムペアは、特定のカラムについての類似度が高いレコードに着目すると他方のカラムについても類似度が非常に連動して高いということであれば、名寄せすべきレコードが存在していることを暗示している。従って、このようなカラムペアについては、名寄せに役立つカラムペアと言える。なお、会社漢字名カラムと会社カナ名カラムとがこのような態様に該当する場合には、漢字と読みの関係が多対一同音異字語、一対多複数読みの語のケースを多く含む場合などが該当する。このように近傍相関が大きい場合には、特定のカラムについての類似度が高いレコードに着目すると他方のカラムについても類似度が高く連動性がある、すなわち散布図であれば直線的に並ぶということである。図4乃至図7を用いて説明した典型的なケースをまとめると図8のようになる。なお、後に詳細を述べるが、本実施の形態においては、近傍相関の値から相関の値を引いたものを有用度とする。具体的には、図4のような相関:小且つ近傍相関:小のケースであれば、カラムペアに冗長性は無いが、カラムペアが名寄せに役立つ可能性は無い。従って、名寄せに対する有用度は0に近いものである。また、図5のような相関:大且つ近傍相関:大のケースであれば、カラムペアに冗長性があるだけで、カラムペアが名寄せに役に立つ可能性は無い。従って、名寄せに対する有用度は0に近い。一方、図6のような相関:小且つ近傍相関:大のケースであれば、カラムペアに冗長性も無く、カラムペアが名寄せに役に立つ可能性がある。従って、名寄せに対する有用度は正の値となる。さらに、図7のような相関:大且つ近傍相関:非常に大のケースであれば、カラムペアに冗長性もあるが、カラムペアが名寄せに役に立つ可能性がある。従って、名寄せに対する有用度は正の値となる。従って、まず図8のテーブルにおいて下2行のように、類似度の相関が正で小又は大で、類似度の近傍相関が正で大又は非常に大といった特徴のあるカラムペアを探索することが好ましい。その後、以下で述べるような指標を導入することで、適切に名寄せに役に立つカラムを抽出することができるようになる。なお、本実施の形態では、データベースにはテーブル状のデータ構造が用意されており、カラムとレコードとして把握されるものを念頭に説明する。図9に、本実施の形態における名寄せ支援処理装置の機能ブロック図を示す。本名寄せ支援処理装置100は、A名寄せ対象データベース500からデータを読み出すデータ読み込み部110と、B第1データ格納部120と、C相関計算部130と、D近傍相関計算部140と、E第2データ格納部150と、Fカラム処理部160と、G出力データ格納部170とを有する。データ読み込み部110は、名寄せ対象データベース500から読み込んだデータを第1データ格納部120に格納するようになっている。また、相関計算部130は、第1データ格納部120に格納されているデータを用いて処理を行い、処理途中のデータ及び処理結果を第2データ格納部150に格納するようになっている。近傍相関計算部140は、第1データ格納部120に格納されているデータを用いて処理を行い、処理途中のデータ及び処理結果を第2データ格納部150に格納するようになっている。カラム処理部160は、第1データ格納部120及び第2データ格納部150に格納されているデータを用いて処理を行い、最終の処理結果を出力データ格納部170に格納するようになっている。また、カラム処理部160も、処理途中のデータについては第2データ格納部150に格納する。また、カラム処理部160は、カラム優先度計算部161とカラム抽出処理部162と出力部163とを有する。なお、名寄せ対象データベース500は、例えばネットワークを介して接続されている他のコンピュータに管理されているものとする。なお、当該他のコンピュータが名寄せ支援処理装置であってもよい。次に、図10乃至図28を用いて、図9に示した名寄せ支援処理装置100の処理内容について説明する。まず、データ読み込み部110は、名寄せ対象データベース500から処理対象データを読み込み、第1データ格納部120に格納する図10:ステップS1。なお、本実施の形態では、レコードを識別するためのレコードIDが各レコードに付与されており、このレコードIDのカラムとカラム選択の対象となるカラムとが読み出されるものとする。図11に、読み出されたデータの一例を示す。図11の例では、レコードIDのカラムと、会社漢字名のカラムと、会社カナ名のカラムと、住所のカラムと、取引部品名のカラムとが含まれ、全部で11レコードが抽出された例を示している。このほかのカラムが含まれても良いし、レコード数はより多い方が正しい処理が行われる。次に、相関計算部130は、カラム間の相関算出処理を実施するステップS3。この処理については、図12乃至図16を用いて説明する。まず、相関計算部130は、未処理のレコードペアを、第1データ格納部120内において1つ特定する図12:ステップS21。また、相関計算部130は、未処理のカラムを1つ特定するステップS23。そして、相関計算部130は、特定されたカラムにおけるレコードペア間について類似度を算出し、第2データ格納部150に格納するステップS25。本実施の形態では、類似度は、編集距離に基づく類似度を用いる。例えば、レコードID10000001と10000004のレコードペアが特定された場合には、会社漢字名カラムにおける△△△株式会社と○○ヤユヨ株式会社とを比較する。そうすると、図13に示すように株式会社の4文字以外は全て異なっているので、以下のように類似度は算出される。なお、図13において二重丸は一致を示しており、×は編集置換、削除、挿入が必要な部分を示している。類似度=1.0-同一化に必要な文字の編集数/長い方の文字数=1.0-5/9=0.4444そして、相関計算部130は、全てのカラムについて処理したか判断するステップS27。未処理のカラムが存在している場合には、ステップS23に戻る。全てのカラムについて処理した場合には、相関計算部130は、全てのレコードペアについて処理したか判断するステップS29。未処理のレコードペアが存在する場合にはステップS21に戻る。一方、全てのレコードペアについて処理した場合には、ステップS31に移行する。この段階で、図11に示したデータを処理すると、図14に示すような類似度テーブルが得られる。図14の例では、レコードIDペアの列と、会社漢字名の類似度の列と、会社カナ名の類似度の列と、住所の類似度の列と、取引部品名の類似度の列とが設けられており、各レコードペアについて、類似度が登録されている。そして、相関計算部130は、図14のような類似度テーブルにおいて、未処理のカラムペアを特定するステップS31。図14においては既に会社漢字名と会社カナ名のカラムペアを選択する場面を一例として示している。その後、相関計算部130は、カラムペアの類似度から、類似度についての相関係数を算出し、第2データ格納部150に格納するステップS33。相関係数の算出方法は、従来と同じであるが、以下に示すような算式が用いられる。なお、xiは、カラムXにおけるi番目の類似度を表し、yiは、カラムYにおけるi番目の類似度とを表す。また、xバーxの上にバーを乗せた記号はカラムXについての類似度の平均値を表し、yバーyの上にバーを乗せた記号はカラムYについての類似度の平均値を表す。そして、相関計算部130は、全てのカラムペアについて処理したか判断するステップS35。未処理のカラムペアが存在する場合にはステップS31に戻る。一方、全てのカラムペアについて処理した場合には、元の処理に戻る。ここまで処理を行うと、例えば図15に示すようなデータが、第2データ格納部150に格納される。図15の例では、同一のカラムペアであっても順番が異なれば異なるカラムペアとして値を示しているが、実際は同一の相関係数が得られるので、いずれかを算出すればよい。上で述べた例では、太字で示されている会社漢字名と会社カナ名のカラムペアについて相関係数が算出されているが、会社カナ名と会社漢字名のカラムペアについての相関係数も同一の値になる。図10の処理の説明に戻って、次に、近傍相関計算部140は、カラム間の近傍相関算出処理を実施するステップS5。カラム間の近傍相関算出処理については、図16乃至図21を用いて説明する。まず、近傍相関計算部140は、第1データ格納部120に格納されている処理対象データにおける未処理のカラムを1つ特定する図16:ステップS41。また、近傍相関計算部140は、特定されたカラムをベースにレコードをソートし、ソート結果を例えば第2データ格納部150に格納するステップS43。図11に示した処理対象データを会社漢字名カラムをベースに辞書順でソートすると、図17に示すようなデータが得られるものとする。辞書順にソートすると、あるレコードに着目した場合、特定されたカラムにおいて、そのレコードの近傍には、ある程度類似した値を有するレコードが配置されるようになる。このような性質を用いて、特定されたカラムにおいて類似した値を有するレコードを比較的軽い処理で収集しやすくしている。但し、図14に示したように、カラム毎に既に各レコードペアについての類似度が計算されている場合には、特定されたカラムにおいて、同じレコードIDをレコードペアの片方のレコードのIDとして有する行について類似度でソートすることによって、正確に類似度が高い行、すなわち特定されたカラムについて特定のレコードに着目した場合に類似度が高い他方のレコードを特定することができる。次に、近傍相関計算部140は、各レコードについて、ソート結果に基づき近傍レコードを抽出し、当該近傍レコードのデータを第2データ格納部150に格納するステップS45。例えば、特定のレコードの上下3つのレコードを抽出すものとする。例えば、図17の例で、第1のレコードを選択した場合、上レコードは存在しないので、下レコード3つを近傍レコードとして特定する。なお、自レコードは近傍に含めない。また、近傍レコードの抽出方法は、例えば編集距離、すなわち上で述べた類似度を採用してもよいし、bigram検索などを採用しても良い。さらに、近傍の抽出範囲については、固定レコード単位でなくともよい。類似度が閾値を超えたレコードのみを抽出するようにしても良い。さらに、全てのレコードを基準とするのではなく、無作為に抽出するようにしても良い。例えば、上で最初に述べた基準で近傍レコードを抽出すると、例えば図18に示すようなデータが第2データ格納部150に格納されるようになる。図18の例では、比較元レコードのIDと、比較先近傍レコードのIDとが対応付けて登録されるようになっている。そして、近傍相関計算部140は、図18のようなテーブルにおいて、未処理の比較元レコードを1つ特定するステップS47。そして、近傍相関計算部140は、特定された比較元レコードとその各比較先近傍レコードとの間について、各カラムの類似度を算出し、第2データ格納部150に格納するステップS49。例えば、比較元レコードのIDが10000010であれば、比較先近傍レコードは1000001100000071000000410000009であるから、これらのレコードとの間について、各カラムで類似度を算出して登録すると、図19に示すようなデータ始めの4レコードが得られる。図19の例では、レコードIDペアの行と、会社漢字名の類似度の列と、会社カナ名の類似度の列と、住所の類似度の列と、取引部品名の類似度の列とが設けられており、比較元レコードと比較先近傍レコードとの組み合わせ毎に、各カラムの類似度が登録されるようになっている。なお、類似度は既にステップS3で計算されているので、レコードペアとカラムペアとから既に計算された類似度を読み出して、第2データ格納部150に登録するようにしても良い。その後、近傍相関計算部140は、全ての比較元レコードについて処理したか判断するステップS51。未処理の比較元レコードが存在している場合にはステップS47に戻る。全ての比較元レコードを処理した場合には、図19に示すようなデータが揃うことになる。そして、近傍相関計算部140は、図19のようなデータにおいて未処理のカラムペアを1つ特定するステップS53。その後、近傍相関計算部140は、特定されたカラムペアの類似度から、相関係数を近傍相関係数として算出し、第2データ格納部150に格納するステップS55。相関係数の算出方法については、ステップS33で説明した方法と同様の方法で算出する。そして処理は端子Aを介して図20の処理に移行する。図20の処理の説明に移行して、近傍相関計算部140は、全てのカラムペアについて処理したか判断するステップS57。未処理のカラムペアが存在する場合には端子Cを介してステップS53に戻る。一方、全てのカラムペアについて処理した場合には、近傍相関計算部140は、図11に示すようなデータにおける全てのカラムについて処理したか判断するステップS59。未処理のカラムが存在する場合にはステップS41に戻る。一方、全てのカラムについて処理した場合には、元の処理に戻る。ここまで処理すると例えば図21に示すようなデータが、第2データ格納部150に格納される。図21の例では、各カラムペアについて、近傍相関係数が登録されるようになっている。同一カラム間の近傍相関係数については計算することはないが、1であるので図21では示している。また、カラム毎にレコードをソートするので、相関とは異なり、カラムペアにおける比較元カラムが異なれば近傍相関係数の値は異なってくる。なお、ステップS53乃至S57を1回実行すると、図21のようなテーブルにおける1行中の1つの近傍相関係数が算出され、ステップS53乃至S57を全てのカラムペアについて繰り返すと図21のようなテーブルにおける1行分の近傍相関係数が算出される。そして、ステップS41乃至ステップS59を全てのカラムについて繰り返せば、図21のようなテーブルの全ての行の近傍相関係数が算出されるようになる。また、図19に示すようなデータは、ステップS41乃至ステップS51を実施する毎に異なるデータが生成される。このようにして、近傍相関が算出され、第2データ格納部150に格納される。このように、相関計算部130によって算出され且つ第2データ格納部150に格納されている類似度を用いずに近傍相関算出処理を実施する場合には、ステップS3とステップS5との処理順番については入れ替え可能であり、さらに並列実行可能である。図10の処理の説明に戻って、次に、カラム処理部160のカラム優先度計算部161は、カラムの優先度算出処理を実施するステップS7。このカラムの優先度算出処理については、図22A乃至図23を用いて説明する。まず、カラム優先度計算部161は、データ数から、各相関係数及び各近傍相関係数について有意水準の限界値を算出し、例えば第2データ格納部150に格納するステップS61。例えば、相関係数の場合には図14のようなデータのレコード数を計数して自由度として特定する。また、近傍相関係数の場合には図19のようなデータのレコード数を計数して自由度として特定する。また、有意水準には5と1が良く用いられるが、いずれかの限界値表r表とも呼ぶ。限界値は危険率とも呼ぶ。を予め用意しておき、自由度に応じた限界値を特定する。自由度に対応する限界値が登録されていない場合には、自由度が近い値の限界値を補間して算出するようにしても良い。第2データ格納部150に格納されている、ステップS5及びS7の処理結果及び限界値をまとめると、図22Bに示すようになる。図22Bの例では、各カラムについて、対応するカラムの相関係数及び近傍相関係数の値が登録されており、さらに、相関係数及び近傍相関係数のデータ数及び当該データ数に対応する5有意水準の限界値も登録されている。次に、カラム優先度計算部161は、相関係数が正であって、対応する有意水準の限界値を超えるカラムペアを、全てのカラムペアから抽出し、例えば第2データ格納部150に格納するステップS63。図22Bの例では、会社漢字名と会社カナ名のカラムペアが該当する。具体的には、このカラムペアの相関係数0.8902と、対応する5有意水準の限界値0.2649とを比較して判断している。なお、ステップS63を実行することによって、冗長性のあるカラムペアが特定されたことになる。このようなカラムペアは、後に以下で抽出するカラムペアとの関係で用いられる。また、カラム優先度計算部161は、相関係数及び近傍相関係数が正であって、近傍相関係数が対応する有意水準の限界値を超えているカラムペアを、全てのカラムペアから抽出し、例えば第2データ格納部150に格納するステップS65。図22Bの例では、ハッチングが付加されている部分、すなわち会社漢字名と会社カナ名のカラムペアと、会社カナ名と会社漢字名のカラムペアと、会社カナ名と住所のカラムペアと、住所と会社カナ名のカラムペアとが抽出される。相関のみが検討対象であれば比較元と比較先の区別はないが、近傍相関の場合には比較元と比較先とを区別する。これによって名寄せに役立つ可能性のあるカラムペアが特定される。しかしながら、ステップS65で得られたカラムペアには、上でも述べたように冗長性を有するカラムペアも含まれている可能性がある。そこで、カラム優先度算出部161は、ステップS63で得られたカラムペアとステップS65で得られたカラムペアから、名寄せに役に立つカラムを特定するステップS67。例えば、ステップS63及びS65で得られたカラムペアに含まれるカラムの和集合で特定される。上で述べた例では、会社漢字名と会社カナ名と住所とが特定される。なお、上で述べた例ではステップS63及びS65で特定されるカラムの数が少ないのでこのような処理が可能である。一方、ステップS63及びS65で特定されたカラムの数が多い場合には、例えばデータベースの各カラムについて、ステップS63及びS65に含まれるカラムペアのいずれかに含まれているか否かを判断する。そして、含まれている場合には名寄せに役に立つ可能性のあるカラムと判定し、含まれていない場合には名寄せに役に立たないカラムと判定するようにしてもよい。そして、カラム優先度算出部161は、特定されたカラムの各々について、有用度及び優先度を計算し、第2データ格納部150に格納するステップS69。処理はこの後元の処理に戻る。本実施の形態では、ステップS67で特定されたカラムの各組み合わせについて、以下の計算を行う。例えば、比較元カラムCiと比較先カラムCjとについて考える。有用度Δ=近傍相関-相関,Δ}この意味は、自カラムからみた有用度及び他のカラムから自カラムをみた有用度の最大値を求めるということである。具体的には、上で述べた例からすると、会社漢字名を自カラムとすると、他のカラム会社カナ名住所との有用度と、会社カナ名から会社漢字名に対する有用度と、住所から会社漢字名に対する有用度とを比較することになる。図23に有用度及び優先度の計算結果を表す。図23の例では、各カラムについて、相関係数、近傍相関係数及び有用度を対応する他のカラム毎に列挙すると共に優先度も示すようになっている。上で述べたように会社漢字名を自カラムとすると、比較すべき有用度はハッチングが付されている部分の数値となるため、矢印で示すように優先度0.0811が選択される。同様にして、各カラムの優先度の根拠を矢印で示している。なお、優先度の算出方法は、他の方法であってもよい。例えば上で述べた有用度の総和、平均値などであってもよい。以上述べたように、相関に加えて近傍相関を用いて、名寄せの役に立つ可能性の度合いを表す有用度と、比較時に優先すべき度合いを表す優先度とが決定される。図10の処理の説明に戻って、カラム処理部160のカラム抽出処理部162は、冗長カラム群の一元化処理を実施するステップS9。この処理については図24乃至図28を用いて説明する。カラム抽出処理部162は、有用性のあるカラムステップS67で特定されたカラムのうち、相関が有意であるカラムペアステップS63で抽出されたカラムと共通するカラムとを、冗長カラムグループに分類し、分類結果を第2データ格納部150に格納する図24:ステップS71。図25に模式的に示すように、会社漢字名会社カナ名住所が有用性のあるカラムとしてステップS67で抽出されており、ステップS63では会社漢字名と会社カナ名のカラムペアが抽出されているので、冗長カラムグループは、共通する会社漢字名及び会社カナ名を冗長カラムグループとして分類する。上で述べた例ではカラムペアが1つしか抽出されていないので、冗長カラムグループも1つしか生成されない。一方、冗長でないカラムは住所カラムである。次に、カラム抽出処理部162は、有用性のあるカラムのうち、冗長カラムグループに属さないカラムを非冗長カラムグループに登録して、非冗長カラムグループについてのデータを第2データ格納部150に格納するステップS73。さらに、カラム抽出処理部162は、各冗長カラムグループの中で優先度が最大のカラムを代表カラムとして選択して、選択結果を第2データ格納部150に格納するステップS75。図26に模式的に示すように、会社漢字名及び会社カナ名のうち、優先度が高い会社カナ名が代表カラムとして選択される。そして、カラム抽出処理部162は、代表カラムと非冗長カラムとのうち、閾値以上の優先度を有するカラムを抽出し、最終的なカラム選択結果として当該カラムのデータを第2データ格納部150に格納するステップS77。閾値は、例えば近傍相関についての有意水準の限界値/2を採用する。図27に模式的に示すように、冗長カラムグループの代表カラムも非冗長カラムグループのカラムも、優先度閾値より大きいので、会社カナ名及び住所が両方とも選択される。そして元の処理に戻る。図10の処理の説明に戻って、出力部163は、第2データ格納部150に格納されているデータを読み出して、出力データ格納部170に格納する又は出力装置表示装置や印刷装置などなどに出力するステップS11。例えば、図28に示すようなデータを出力する。図28の例では、カラム毎に、優先度及び冗長グループについてのデータとを含む。冗長グループについては、当該冗長グループに属する他のカラムの名称と、相関係数=冗長度及び優先度が含まれている。このようなデータを参照すれば、ユーザはどのカラムを名寄せに用いるべきか分かるようになる。このように選択されたカラムを用いれば、名寄せの精度を高めることができ、処理速度も速くなることが期待される。なお、ユーザに出力しないでそのまま名寄せ処理を行うコンピュータやプロセスに出力するようにしても良い。[実施の形態2]次に、レコードの何れかのカラムにデータ欠損が存在している場合の実施の形態について説明する。本実施の形態では、第1の実施の形態の構成を利用する。本実施の形態では、図9において名寄せ支援処理装置に含まれる機能を一部以下で述べるように変更したカラム選択部600として含み、図29に示すような名寄せ支援処理装置700を用いる。名寄せ支援処理装置700は、カラム選択部600と、前処理部710と、推定部720と、第3データ格納部730とを有する。カラム選択部600は、図9に示したように、第1データ格納部120と、第2データ格納部150と、出力データ格納部170とを有する。前処理部710は、第1データ格納部120に格納されている名寄せ対象データベース500に格納されているデータに対して以下で説明する前処理を実施して処理結果を第3データ格納部730に格納する。推定部720は、第1データ格納部120と第2データ格納部150と出力データ格納部170と第3データ格納部730とに格納されているデータを用いて処理を行い、第2データ格納部150に処理結果を格納する。なお、推定部720は、処理途中のデータを第3データ格納部730に格納する。次に、図30乃至図45を用いて本実施の形態における処理を説明する。最初に、カラム選択部600は、第1カラム選択処理を実施する図30:ステップS101。第1カラム選択処理は、第1の実施の形態で説明した処理を一部変更した処理である。第1データ格納部120には、例えば図31AにおいてN/Aと示すようにデータ欠損が含まれるレコード群を格納されているので、一部異なる処理を行うことになる。よって、あるカラムについてあるレコードペアの類似度を算出する際に、一方又は両方のデータが存在していないという場合が生ずる。この場合には、類似度が算出されないことになる。すなわち、図14に示すような類似度のデータにおいても類似度が算出されない欄が発生する。そうすると、その欄に係るカラムと他のカラムとの組み合わせについての相関係数算出には、その欄に係るレコードペアは考慮されなくなる。同様に、図19に示すような類似度のデータにおいても類似度が算出されない欄が発生する。但し、図19の場合には、特定のカラム図19の場合には会社漢字名について類似するレコードとのレコードペアについて類似度を算出するので、特定のカラムについては類似度の欠損は存在しないが、他のカラムについては類似度が算出できないため、類似度が算出されない欄が発生する。そうすると、その欄に係るカラムとの組み合わせについての近傍相関係数算出には、その欄に係るレコードペアは考慮されなくなる。このように有効なレコードペアの数が減少するので、相関係数及び近傍相関係数についてはそのままの値を用いることができない。本実施の形態では、有意水準については、有効なレコードペアの数に応じて設定する。従って、有効なレコードペアの数を図14及び図19のデータにおいて計数する。一方、相関係数又は近傍相関係数に対しては重みdを乗じた値を用いる。重みdは、本願発明者の実験等によれば、レコード単位の非欠損率を用いることが好ましい。図31Aの例で、企業漢字名カラムと企業カナ名カラムとのカラムペアを検討する場合には、図31Bに模式的に示すように、1レコードで何れか一方又は両方のデータが欠損している場合には、そのレコードを除外して、両方ともデータが登録されているレコードの割合を算出し、重みdとして用いる。具体的には、2つのカラムについて両方共にデータが登録されているレコード数を全レコード数で除することによって重みdを算出する。図31Bの場合には、8レコード中3レコードが除外されるので、0.625がdに設定される。よって、相関係数及び近傍相関係数の有意性判定においては、有意水準<相関係数又は近傍相関係数×dが成立するかを判断する。なお、重みdを算出する処理については、カラム選択部600の処理の途中で行っても良いし、前処理部710が、カラム選択部600が第1データ格納部120に名寄せ対象データベース500からデータを読み込んだ後にカラムペア毎に一括して算出して、カラム選択部600の第1データ格納部120等第2データ格納部150などに出力するようにしても良い。さらに、図14のような類似度を算出する際には、各カラムについて、類似度の平均値及び分散値なども算出して、第2データ格納部150等に格納しておく。次に、前処理部710は、前処理を実施し、処理結果を第3データ格納部730に格納するステップS103。前処理は、本実施の形態において用いるデータを生成する処理であり、各カラムの出現頻度表を生成する処理を含む。出現頻度表は、例えば図32のような表である。図32は企業カナ名についての出現頻度表であり、企業カナ名のカラムに各データ値が何回出現したかをカウントした結果が登録される。その後、推定部720は、欠損値推定処理を実施するステップS105。欠損値推定処理については、図33乃至図43を用いて説明する。まず、推定部720は、推定可能カラム決定処理を実施する図33:ステップS111。この推定可能カラム決定処理については、図34乃至図36を用いて説明する。まず、推定部720は、非選択カラム第1カラム選択処理において選択され且つ出力データ格納部170に格納されているカラム以外のカラムのうち未処理のカラムC1を1つ特定する図34:ステップS131。そして、推定部720は、第1データ格納部120に格納されている名寄せ対象データにおいて、特定されたカラムC1に欠損値が存在するか判断するステップS133。特定されたカラムC1に欠損値が存在しない場合には、推定することはないので、端子Jを介して図36のステップS145に移行する。一方、特定されたカラムC1に欠損値が存在する場合には、推定部720は、選択カラム第1カラム選択処理において選択され且つ出力データ格納部170に格納されているカラムのうち未処理のカラムC2を1つ特定するステップS135。そして、推定部720は、第2データ格納部150に格納されている、カラムC1とカラムC2の相関係数は閾値以上であるか判断するステップS137。本ステップにおける閾値には、例えば統計的有意水準を用いる。両カラム共に類似度が算出されたレコードペアの数で統計的有意水準を特定する。本ステップS137では、第1カラム選択処理において計算された相関係数をそのまま用いる。これは、本処理は、欠損値が多いために、正しく評価されなかったカラムを救済するために行うためである。カラムC1とカラムC2の相関係数が閾値未満であれば端子Hを介して図36のステップS143に移行する。一方、カラムC1とカラムC2の相関係数が閾値以上であれば、推定部720は、カラムC1及びC2のデータ値が共に欠損値となっていないレコードが所定数以上又は所定割合以上であるか判断するステップS139。重みdを算出する際に得られたレコード数を用いるか、重みdそのもので判断する。本ステップは、統計的な信頼性を保持するためである。カラムC1及びC2のデータ値が共に欠損値となっていないレコードが所定数未満であれば、端子Hを介して図36のステップS143に移行する。一方、カラムC1及びC2のデータ値が共に欠損値となっていないレコードが所定数以上であれば、推定部720は、第3データ格納部730における推定可能カラムペアリストに、カラムC1及びC2を登録するステップS141。そして、端子Hを介して図36のステップS143に移行する。例えば図35Aに示すように第1カラム選択処理の処理結果であるカラムC2が特定されており、図35Bに示すように残余の非選択カラムC1が特定されているものとする。ここで、図35Bに示すようにデータ値の欠損が存在しているか否かを判断すると、ステップS135以降では図35Cに示すような非選択カラムC1が処理されることになる。そして、選択カラムC2とデータの欠損がある非選択カラムC1との相関係数と、その有意水準とを図35Dに示すように比較すると、企業漢字名カラムと企業カナ名カラムとのカラムペアと、郵便番号カラムと住所カラムとのカラムペアとが、相関係数が有意水準以上となるカラムペアとして特定される。そうすると、それらのカラムペアが、図35Eに示すように、推定可能カラムペアリストに登録される。図36の処理の説明に端子Hを介して移行して、推定部720は、選択カラムについて未処理のカラムが存在しているか判断する図36:ステップS143。選択カラムにおいて未処理のカラムが存在する場合には、端子Iを介して図34のステップS135に戻る。一方、選択カラムにおいて未処理のカラムが存在しない場合には、非選択カラムについて未処理のカラムが存在するか判断するステップS145。非選択カラムについて未処理のカラムが存在する場合には、端子Kを介して図34のステップS131に戻る。一方、非選択カラムについて未処理のカラムが存在しない場合には、呼び出し元の処理に戻る。このようにすれば、図35Eに示すように推定可能カラムペアリストの非選択カラムの列において推定可能な非選択カラムが特定される。推定可能カラムペアリストの選択カラムの列に登録された選択カラムについては、類似度を推定する際の根拠として用いられる。図33の処理の説明に戻って、推定部720は、第2データ格納部150に格納されているデータ例えば図14に示す各レコードペアについての類似度のデータから、推定可能なカラムの回帰分析を実施して回帰係数を算出し、第3データ格納部730に格納するステップS113。以下で述べるように名寄せの可能性が低いカラムペアについては回帰分析の結果を用いて類似度を推定するためである。なお、推定可能なカラムのカラムペアとして推定可能カラムペアリストに登録されている選択カラムとの間の回帰計算を実施する。推定可能カラムペアリストに登録されている選択カラムが複数存在している場合には、重回帰分析を実施して、その回帰係数を第3データ格納部730に格納しておく。なお、他のカラムをさらに用いて回帰分析を実施するようにしても良い。そして、推定部720は、第1データ格納部120において、未処理のレコードペアを1つ特定するステップS115。その後、推定部720は、名寄せ可能性推定処理を実施するステップS117。この名寄せ可能性推定処理については、図37を用いて説明する。まず、推定部720は、特定されたレコードペアにおける選択カラムのデータの類似度が閾値例えば0.8や0.9などを超えるか判断する図37:ステップS151。ここで用いられる選択カラムは、推定可能カラムペアリストの選択カラムに登録されているカラムである。第1の実施の形態でも述べたように、名寄せに役立つカラムの類似度が名寄せ可能性の度合いを反映するためである。推定可能カラムペアリストの選択カラムが複数含まれている場合には、類似度の和が閾値を超えているかを判断したり、類似度の最小値が閾値を超えているか判断する。特定されたレコードペアにおける選択カラムのデータの類似度が閾値を超えた場合には、推定部720は、特定されたレコードペアを、第3データ格納部730における高名寄せ可能性リストに登録するステップS153。その後呼び出し元の処理に戻る。一方、特定されたレコードペアにおける選択カラムのデータの類似度が閾値以下であれば、呼び出し元の処理に戻る。例えば図38Aに模式的に示すように、ID100001100009のレコードペアについて、選択カラムC2企業漢字名の類似度が1.0であり、閾値0.9を超えている場合には、推定可能な非選択カラムである企業カナ名についても、類似度が高いものと推定される。すなわち、これらのレコードペアの名寄せの可能性は高いと推定され、このようなレコードペアの場合には高名寄せ可能性リストに登録する。一方、図38Bに模式的に示すように、ID100014100017のレコードペアについて、選択カラムC2企業漢字名の類似度が0.36であり、閾値0.9以下である場合には、推定可能な非選択カラムである企業カナ名についても、類似度が低いものと推定される。すなわち、これらのレコードペアの名寄せの可能性は低いと推定され、このようなレコードペアの場合には高名寄せ可能性リストには登録されない。図33の処理の説明に戻って、推定部720は、未処理の推定可能な非選択カラムを1つ特定するステップS119。そして、推定部720は、特定された推定可能な非選択カラムにおいて、特定されたレコードペアの一方のみ欠損しているか判断するステップS121。両方共欠損していない場合には推定は不要であり、両方共欠損している場合には推定不可と判断する。従って、特定された推定可能な非選択カラムにおいて、特定されたレコードペアの一方のみが欠損している状態ではない場合には、端子Eを介して図39のステップS167に移行する。一方、特定された推定可能な非選択カラムにおいて、特定されたレコードペアの一方のみが欠損している場合には、端子Dを介して図39のステップS161に移行する。図39の処理の説明に端子Dを介して移行して、推定部720は、本レコードペアがステップS117で高名寄せ可能性リストに登録されたか判断する図39:ステップS161。本レコードペアが高名寄せ可能性リストに登録されていれば、推定部720は、第1推定処理を実施するステップS163。第1推定処理については、図40乃至図41Cを用いて説明する。なお、第1推定処理が完了すると、ステップS167に移行する。まず、推定部720は、推定可能な非選択カラムC1の出現頻度表から、特定されたレコードペアの非欠損値v1を特定する図40:ステップS171。図41Aに模式的に示すように、ID100001100009のレコードペアについて処理する場合、推定可能な非選択カラム企業カナ名において非欠損値v1は、エービーシーショウジである。そして、図41Bに模式的に示す、企業カナ名の出現頻度表において、矢印の行エービーシーショウジを特定する。そして、推定部720は、出現頻度表において非欠損値v1の前後近傍a個のデータ値について、非欠損値v1との類似度を算出するステップS173。ステップS175の処理と併せて、閾値未満になるまで近傍のデータ値について非欠損値v1との類似度を算出するようにしても良い。図41Bの例では、a=1であるとして、前後1つずつ非欠損値v1エービーシーショウジとの類似度を算出する。図41Bの例では、エービーシについては類似度0.60、エービーシーショウテンについては類似度0.82が算出されている。なお、a=1より大きな値を採用するようにしても良い。そうすると、推定部720は、閾値例えば0.8以上の類似度が算出された近傍のデータ値自分自身を含むの出現頻度を用いて重み付けした類似度の加算値を、類似度の推定値として算出し、第2データ格納部150に格納するステップS175。図41Bの例では、閾値が0.8なので、エービーシーは用いられず、エービーシーショウジ及びエービーシーショウテンが用いられる。そして、出現頻度の総数に対する、該当する出現頻度の割合で重み付けした類似度を加算する。すなわち、エービーシーショウジについては3/31×1.0=0.75が算出され、エービーシーショウテンについては1/31×0.82=0.205が算出される。従って、これらを合計して、類似度の推定値は0.955が得られる。一般的には以下のように表される。なお、Wkは、類似度が閾値以上の近傍データ値kについての重みを表し、該当近傍データ値kの出現頻度/類似度が閾値以上の近傍データ値についての出現頻度の総和である。Skは、近傍データ値kと非欠損値v1との類似度を表す。図41A及び41Bの例からすれば、ステップS175では、図41Cに示すようなデータが、第2データ格納部150に格納される。すなわち、ID100001100009のレコードペアについて、企業カナ名についての類似度の推定値は0.955と登録される。このようにして、名寄せの可能性が高いレコードペアについては、出現頻度表における非欠損値v1の近傍のデータ値の類似度から推定される。図39の処理の説明に戻って、特定されたレコードペアが高名寄せ可能性リストに登録されていない場合、推定部720は、第2推定処理を実施するステップS165。第2推定処理については、従来技術を用いる。具体的には、ステップS113で算出され第3データ格納部730に格納された回帰係数を用いる。例えば、図38Bのような場合、推定可能な非選択カラム企業カナ名に対して相関係数が閾値以上の選択カラムが企業漢字名のみである場合には、図42に示すような回帰直線が、回帰分析によって得られる。そこで、この回帰直線から、図38Bで示すようにID100014100017というレコードペアの選択カラムの類似度0.36に対応する推定類似度0.39を得る。さらに、図14のような類似度を算出する際に併せて算出した推定可能な非選択カラムの平均値及び分散値に従う正規乱数を生成して、推定類似度に加算する。例えば、乱数0.01が算出されれば、0.390.01=0.40が最終的な推定類似度として算出される。この最終的な推定類似度が、図43に示したように、第2データ格納部150に格納される。これによって、分散値の偏りを是正する。そしてステップS167に移行する。ステップS167に移行して、推定部720は、推定可能カラムペアリストにおいて未処理の推定可能な非選択カラムが存在するか判断するステップS167。未処理の推定可能な非選択カラムが存在する場合には、端子Fを介してステップS119に戻る。一方、未処理の推定可能な非選択カラムが存在しない場合には、推定部720は、未処理のレコードペアが存在しているか判断するステップS169。未処理のレコードペアが存在している場合には、端子Gを介してステップS115に戻る。一方、未処理のレコードペアが存在していない場合には、呼び出し元の処理に戻る。このように、名寄せの可能性が高い場合には、類似するデータ値についての類似度及び出現頻度を基に類似度を算出する。一方、名寄せの可能性が低い場合には、他のデータの傾向にあった類似度を分散値の偏りを是正しつつ算出する。但し、全ての欠損についてレコードペアの類似度を算出できるわけではない。図30の処理の説明に戻って、推定部720は、第2データ格納部150に格納した推定類似度のデータを、相関係数算出用のテーブル図14及び近傍相関係数算出用のテーブル図19に設定するステップS107。このようにすれば、欠損部分を減少させることができる。そして、カラム選択部600は、第2カラム選択処理を実施するステップS109。第2カラム選択処理については、第1カラム選択処理とは異なり、図14及び図19のようなデータは生成されているので、各カラムペアについて相関係数及び近傍相関係数を算出する。その他は同じである。欠損はまだ存在するので、重みdについては算出し直し、有意水準も欠損の状況に応じて特定し直す。以上のような処理を実施することで、名寄せ分野におけるカラム選択において、分析対象データに欠損部分があっても、これに名寄せ問題に適した推定を行うことにより、より正確な相関係数を計算することができ、有用なカラム選択結果を得ることができるようになる。なお、名寄せ可能性推定処理図37については、図44に示すような処理に変更することも可能である。具体的には、推定部720は、特定されたレコードペアにおける選択カラムの類似度が閾値を超え且つ選択カラムのデータ値が珍しいかを判断する図44:ステップS181。具体的には、選択カラムの出現頻度表において、出現頻度が閾値未満であるかを判断する。例えば、図38Aのような状況を想定した場合、選択カラムC2のABC商事について図45に示すような出現頻度表から出現頻度3を得る。出現頻度に対する閾値10から、ABC商事を珍しいと判断しても良いし、レコード数で除した相対頻度出現確率を算出し、相対頻度に対する閾値との比較で珍しいと判断しても良い。なお、選択カラムC2の値がレコードペアにおいて異なる場合があるが、その場合には例えば両方の値を加算した上で判断する。平均値で判断しても良い。このような処理は、名寄せされるようなレコードのデータ値は頻繁に出現するようなデータ値ではないので、珍しいという条件を付加したものである。以上本技術の形態について説明したが、本技術はこれに限定されるものではない。例えば、上では優先度を算出する処理を実施する例を示したが、十分少ない数までカラムが絞り込むことができていれば、例えばステップS67まで実施するだけでも十分な場合もある。同様に絞り込みができていれば、ステップS65の処理結果だけを提示するだけでも、ユーザが判断可能な場合もある。さらに、図9及び図29に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がある。また、処理フローについても処理結果が変わらない限り、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、処理フロー中のループの構成も同様の処理結果が得られるのであれば変更可能である。第2の実施の形態では、カラムペア毎に、レコード単位の非欠損率を算出することになるので、欠損レコード又は非欠損レコードをカウントしやすいように処理フローを変更することも可能である。なお、上で述べた名寄せ支援処理装置100及び700は、コンピュータ装置であって、図46に示すように、メモリ2501とCPU2503とハードディスクドライブHDD2505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。必要に応じてCPU2503は、表示制御部2507、通信制御部2517、ドライブ装置2513を制御して、必要な動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、メモリ2501に格納され、必要があればHDD2505に格納される。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及び必要なアプリケーション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。本実施の形態に係る名寄せ支援処理方法は、Aデータベースにおけるカラム毎に、レコード間の第1のデータ類似度を算出し、データ格納部に格納するステップと、Bカラムの組み合わせの各々についてデータ格納部に格納されている第1のデータ類似度の相関係数を算出し、データ格納部に格納するステップと、Cカラムのうちの任意のカラムである注目カラムにおける任意のレコードである注目レコード内のデータに類似する又は類似するとされるデータを有するレコードを特定し、注目レコードと特定されたレコードとの間の各々における、カラム毎の第2のデータ類似度を算出又は特定してデータ格納部に格納すると共に、注目カラムと他のカラムとの組み合わせの各々についてデータ格納部に格納されている第2のデータ類似度の相関係数を近傍相関係数として算出してデータ格納部に格納する近傍相関係数算出ステップと、D正の相関係数が算出され且つ所定の有意水準を超える正の近傍相関係数又はデータ欠落が発生していないレコードの割合が乗じられた正の近傍相関係数が算出されたカラムの組み合わせを、データ格納部から抽出する第1抽出処理を実施する第1抽出ステップとを含む。このように相関に加えて近傍相関を導入することによって、名寄せに役立つ可能性のあるカラムを自動的に抽出することができるようになる。また、処理も高速化される。なお、データ欠損が発生していないレコードの割合は、抽出しようとするカラムの組み合わせで判断することが好ましい。なお、上で述べた近傍相関係数算出ステップが、c1注目カラムのデータでレコードをソートするステップと、c2ソート後の並びにおいて注目レコードの前後所定数のレコードを注目レコード内のデータに類似する又は類似するとされるデータを有するレコードとして特定するステップとを含むようにしてもよい。このようにすれば処理負荷を下げて近傍相関係数を算出することができるようになる。なお、第1のデータ類似度を基に類似するレコードを特定するようにしても良い。さらに、本名寄せ支援処理方法は、E抽出されたカラムの組み合わせに含まれるカラムである抽出カラムの各々について、当該抽出カラムと他の抽出カラムとの間の相関係数と近傍相関係数との差を有用度として算出し、データ格納部に格納するステップと、F抽出カラムの各々について、当該抽出カラムについて算出された有用度と他の抽出カラムについて算出された当該抽出カラムとの有用度とから優先度を算出し、データ格納部に格納するステップとをさらに含むようにしてもよい。このようにすれば、名寄せに役立つ度合いと、抽出されたカラムの組み合わせに含まれるカラムを比較する際の基準とが得られるようになる。なお、優先度の算出方法は、最大値、平均値、総和などであっても良い。さらに、名寄せ支援処理方法は、Gデータ格納部から、所定の有意水準を超える正の相関係数が算出されたカラムの組み合わせを抽出する第2抽出ステップと、H第1抽出ステップにおいて抽出されたカラムの組み合わせに含まれるカラムと第2抽出ステップにおいて抽出されたカラムの組み合わせに含まれるカラムとに共通するカラムのうち、優先度が最も高いカラムを抽出するステップとをさらに含むようにしてもよい。このようにすれば、冗長性を有するカラム群のうち最も優先すべきカラムを特定することができるようになる。さらに、名寄せ支援処理方法は、I第1抽出ステップにおいて抽出されたカラムの組み合わせに含まれるカラムから第2抽出ステップにおいて抽出されたカラムの組み合わせに含まれるカラムを除外した後のカラムである第2抽出カラムと、優先度が最も高いカラムとの組み合わせを生成する組み合わせ生成ステップをさらに含むようにしてもよい。このようにすれば自動的に名寄せに使用すべきカラムが得られるようになる。なお、データ格納部に格納されている第2抽出カラムの優先度と優先度が最も高いカラムの優先度とが、所定の閾値以上である場合に組み合わせられるようにしてもよい。名寄せの精度を高めるためである。さらに、名寄せ支援処理方法は、J第1抽出ステップにおいて抽出されたカラム又は組み合わせ生成ステップにおいて生成された組み合わせに係るカラムである第1のカラム以外のカラムである第2のカラムのうち、データ欠損が発生しており且つ第1のカラムとの相関係数が閾値以上であるという条件を含む第1の所定の条件を満たす第3のカラムを特定するステップと、K各レコードペアについて、第1のカラムにおけるデータの類似度が第2の閾値以上であるという条件を含む第2の所定の条件を満たす場合には第3のカラムにおける当該レコードペアの非欠損データとの類似度が第3の閾値以上であり且つ第3カラムに出現する類似データ例えば、類似度の条件のみで抽出される場合もあれば、データ数の制限がある場合もあるの類似度の重み付け加算値を第3のカラムについての類似度として算出し、第2の所定の条件を満たさない場合には第1のカラムと第3のカラムとの他の方法に基づき算出した第2の値を第3のカラムについての類似度として算出し、データ格納部に格納する推定ステップと、L推定ステップの処理結果を格納するデータ格納部に格納されているデータを用いて、第1の類似度の相関係数を再度算出し、第2の類似度の相関係数を再度算出するステップと、M相関係数の再計算結果及び近傍相関係数の再計算結果から、正の相関係数が算出され且つ所定の有意水準を超える正の近傍相関係数が算出されたカラムの組み合わせを、データ格納部から抽出する第3抽出ステップとを含むようにしても良い。このようにすればデータの欠落がある場合においても、名寄せの可能性に応じた適切な手法にて類似度を推定することができ、推定結果を用いれば全体としても適切なカラムが抽出されるようになる。なお、上で述べた第1の所定の条件が、第1のカラムと第2のカラムとにおいて共にデータ欠損となっていないレコード数が第4の閾値以上存在するという条件をさらに含むようにしてもよい。推定の信頼性を担保するためである。さらに、上で述べた第2の所定の条件が、当該レコードペアについて第1のカラムにおけるデータの出現頻度が第5の閾値未満である条件をさらに含むようにしてもよい。名寄せの可能性が高い場合には、そのカラムのデータ値は頻繁に出現するようなデータ値ではないためである。さらに、上で述べた重み付け加算値の重み値が、上記類似データの出現頻度の総和に対する当該類似データの出現頻度の比であってもよい。このようにすれば、出現頻度を適切に推定類似度に反映させることができるようになる。さらに、上で述べた第2の値が、第1のカラムと第3のカラムとの回帰計算結果から第1のカラムにおけるデータの類似度に対応する第3のカラムにおける類似度を算出し、当該算出した類似度に対して乱数値を加算した結果である場合もある。これによって推定値の分散の偏りを是正できるようになる。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、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データベースにおけるカラム毎に、レコード間の第1のデータ類似度を算出し、データ格納部に格納し、前記カラムの組み合わせの各々について前記データ格納部に格納されている前記第1のデータ類似度の相関係数を算出し、前記データ格納部に格納する相関係数算出部と、前記カラムのうちの任意のカラムである注目カラムにおける任意のレコードである注目レコード内のデータに類似する又は類似するとされるデータを有するレコードを特定し、前記注目レコードと特定されたレコードとの間の各々における、前記カラム毎の第2のデータ類似度を算出又は特定して前記データ格納部に格納すると共に、前記注目カラムと他のカラムとの組み合わせの各々について前記データ格納部に格納されている前記第2のデータ類似度の相関係数を近傍相関係数として算出して前記データ格納部に格納する近傍相関係数算出部と、正の相関係数が算出され且つ所定の有意水準を超える正の近傍相関係数又はデータ欠損が発生していないレコードの割合が乗じられた前記正の近傍相関係数が算出された前記カラムの組み合わせを、前記データ格納部から抽出する第1抽出処理を実施するカラム処理部と、を有する名寄せ支援処理装置。付記2前記近傍相関係数算出部が、前記注目カラムのデータで前記レコードをソートし、当該ソート後の並びにおいて前記注目レコードの前後所定数のレコードを前記注目レコード内のデータに類似する又は類似するとされるデータを有するレコードとして特定する付記1記載の名寄せ支援処理装置。付記3前記カラム処理部は、抽出された前記カラムの組み合わせに含まれるカラムである抽出カラムの各々について、当該抽出カラムと他の抽出カラムとの間の前記相関係数と前記近傍相関係数との差を有用度として算出し、前記データ格納部に格納し、前記抽出カラムの各々について、当該抽出カラムについて算出された前記有用度と前記他の抽出カラムについて算出された当該抽出カラムとの前記有用度とから優先度を算出し、前記データ格納部に格納する、付記1又は2記載の名寄せ支援処理装置。付記4前記カラム処理部は、前記データ格納部から、所定の有意水準を超える正の相関係数又はデータ欠損が発生していないレコードの割合が乗じられた前記正の近傍相関係数が算出された前記カラムの組み合わせを抽出する第2抽出処理を実施し、前記第1抽出処理において抽出された前記カラムの組み合わせに含まれるカラムと前記第2抽出処理において抽出された前記カラムの組み合わせに含まれるカラムとに共通するカラムのうち、前記優先度が最も高いカラムを抽出する、付記3記載の名寄せ支援処理装置。付記5前記カラム処理部は、前記第1抽出処理において抽出された前記カラムの組み合わせに含まれるカラムから前記第2抽出処理において抽出された前記カラムの組み合わせに含まれるカラムを除外した後のカラムである第2抽出カラムと、前記優先度が最も高いカラムとの組み合わせを生成する付記4記載の名寄せ支援処理装置。付記6前記データ格納部に格納されている前記第2抽出カラムの優先度と前記優先度が最も高いカラムの優先度とが、所定の閾値以上である場合に組み合わせることを特徴とする付記5記載の名寄せ支援処理装置。付記7前記カラム処理部により抽出されたカラム又は生成された組み合わせに係るカラムである第1のカラム以外のカラムである第2のカラムのうち、データ欠損が発生しており且つ前記第1のカラムとの相関係数が閾値以上であるという条件を含む第1の所定の条件を満たす第3のカラムを特定し、各レコードペアについて、前記第1のカラムにおけるデータの類似度が第2の閾値以上であるという条件を含む第2の所定の条件を満たす場合には前記第3のカラムにおける当該レコードペアの非欠損データとの類似度が第3の閾値以上であり且つ前記第3カラムに出現する類似データの類似度の重み付け加算値を前記第3のカラムについての類似度として算出し、前記第2の所定の条件を満たさない場合には前記第1のカラムと前記第3のカラムとの他の方法に基づき算出した第2の値を前記第3のカラムについての類似度として算出し、前記データ格納部に格納する類似度推定部、をさらに有し、前記類似度推定部の処理結果を格納する前記データ格納部に格納されているデータを用いて、前記相関係数算出部が、前記第1の類似度の相関係数を再度算出し、前記近傍相関係数算出部が、前記第2の類似度の相関係数を再度算出し、前記カラム処理部が処理を再度行う付記1乃至6のいずれか1つ記載の名寄せ支援処理装置。付記8前記第1の所定の条件が、前記第1のカラムと前記第2のカラムとにおいて共にデータ欠損となっていないレコード数が第4の閾値以上存在するという条件をさらに含む付記7記載の名寄せ支援処理装置。付記9前記第2の所定の条件が、当該レコードペアについて前記第1のカラムにおけるデータの出現頻度が第5の閾値未満である条件をさらに含む付記7又は8記載の名寄せ支援処理装置。付記10前記重み付け加算値の重み値が、前記類似データの出現頻度の総和に対する当該類似データの出現頻度の比である付記7乃至9のいずれか1つ記載の名寄せ支援処理装置。付記11前記第2の値が、前記第1のカラムと前記第3のカラムとの回帰計算結果から前記第1のカラムにおけるデータの類似度に対応する前記第3のカラムにおける類似度を算出し、当該算出した類似度に対して乱数値を加算した結果である付記7乃至10のいずれか1つ記載の名寄せ支援処理装置。付記12データベースにおけるカラム毎に、レコード間の第1のデータ類似度を算出し、データ格納部に格納するステップと、前記カラムの組み合わせの各々について前記データ格納部に格納されている前記第1のデータ類似度の相関係数を算出し、前記データ格納部に格納するステップと、前記カラムのうちの任意のカラムである注目カラムにおける任意のレコードである注目レコード内のデータに類似する又は類似するとされるデータを有するレコードを特定し、前記注目レコードと特定されたレコードとの間の各々における、前記カラム毎の第2のデータ類似度を算出又は特定して前記データ格納部に格納すると共に、前記注目カラムと他のカラムとの組み合わせの各々について前記データ格納部に格納されている前記第2のデータ類似度の相関係数を近傍相関係数として算出して前記データ格納部に格納する近傍相関係数算出ステップと、正の相関係数が算出され且つ所定の有意水準を超える正の近傍相関係数又はデータ欠損が発生していないレコードの割合が乗じられた前記正の近傍相関係数が算出された前記カラムの組み合わせを、前記データ格納部から抽出する第1抽出ステップと、を含み、コンピュータにより実行される名寄せ支援処理方法。付記13前記近傍相関係数算出ステップが、前記注目カラムのデータで前記レコードをソートするステップと、ソート後の並びにおいて前記注目レコードの前後所定数のレコードを前記注目レコード内のデータに類似する又は類似するとされるデータを有するレコードとして特定するステップと、を含む付記12記載の名寄せ支援処理方法。付記14抽出された前記カラムの組み合わせに含まれるカラムである抽出カラムの各々について、当該抽出カラムと他の抽出カラムとの間の前記相関係数と前記近傍相関係数との差を有用度として算出し、前記データ格納部に格納するステップと、前記抽出カラムの各々について、当該抽出カラムについて算出された前記有用度と前記他の抽出カラムについて算出された当該抽出カラムとの前記有用度とから優先度を算出し、前記データ格納部に格納するステップと、をさらに含む付記12又は13記載の名寄せ支援処理方法。付記15前記データ格納部から、所定の有意水準を超える正の相関係数が算出された前記カラムの組み合わせを抽出する第2抽出ステップと、前記第1抽出ステップにおいて抽出された前記カラムの組み合わせに含まれるカラムと前記第2抽出ステップにおいて抽出された前記カラムの組み合わせに含まれるカラムとに共通するカラムのうち、前記優先度が最も高いカラムを抽出するステップと、をさらに含む付記14記載の名寄せ支援処理方法。付記16前記第1抽出ステップにおいて抽出された前記カラムの組み合わせに含まれるカラムから前記第2抽出ステップにおいて抽出された前記カラムの組み合わせに含まれるカラムを除外した後のカラムである第2抽出カラムと、前記優先度が最も高いカラムとの組み合わせを生成する組み合わせ生成ステップをさらに含む付記15記載の名寄せ支援処理方法。付記17前記データ格納部に格納されている前記第2抽出カラムの優先度と前記優先度が最も高いカラムの優先度とが、所定の閾値以上である場合に組み合わせられることを特徴とする付記16記載の名寄せ支援処理方法。付記18前記第1抽出ステップにおいて抽出されたカラム又は前記組み合わせ生成ステップにおいて生成された組み合わせに係るカラムである第1のカラム以外のカラムである第2のカラムのうち、データ欠損が発生しており且つ前記第1のカラムとの相関係数が閾値以上であるという条件を含む第1の所定の条件を満たす第3のカラムを特定するステップと、各レコードペアについて、前記第1のカラムにおけるデータの類似度が第2の閾値以上であるという条件を含む第2の所定の条件を満たす場合には前記第3のカラムにおける当該レコードペアの非欠損データとの類似度が第3の閾値以上であり且つ前記第3カラムに出現する類似データの類似度の重み付け加算値を前記第3のカラムについての類似度として算出し、前記第2の所定の条件を満たさない場合には前記第1のカラムと前記第3のカラムとの他の方法に基づき算出した第2の値を前記第3のカラムについての類似度として算出し、前記データ格納部に格納する推定ステップと、前記推定ステップの処理結果を格納する前記データ格納部に格納されているデータを用いて、前記第1の類似度の相関係数を再度算出し、前記第2の類似度の相関係数を再度算出するステップと、前記相関係数の再計算結果及び前記近傍相関係数の再計算結果から、正の相関係数が算出され且つ所定の有意水準を超える正の近傍相関係数が算出された前記カラムの組み合わせを、前記データ格納部から抽出する第3抽出ステップと、をさらに含む付記12乃至17のいずれか1つ記載の名寄せ支援処理方法。付記19前記第1の所定の条件が、前記第1のカラムと前記第2のカラムとにおいて共にデータ欠損となっていないレコード数が第4の閾値以上存在するという条件をさらに含む付記18記載の名寄せ支援処理方法。付記20前記第2の所定の条件が、当該レコードペアについて前記第1のカラムにおけるデータの出現頻度が第5の閾値未満である条件をさらに含む付記18又は19記載の名寄せ支援処理方法。付記21前記重み付け加算値の重み値が、前記類似データの出現頻度の総和に対する当該類似データの出現頻度の比である付記18乃至20のいずれか1つ記載の名寄せ支援処理方法。付記22前記第2の値が、前記第1のカラムと前記第3のカラムとの回帰計算結果から前記第1のカラムにおけるデータの類似度に対応する前記第3のカラムにおける類似度を算出し、当該算出した類似度に対して乱数値を加算した結果である付記18乃至21のいずれか1つ記載の名寄せ支援処理方法。付記23データベースにおけるカラム毎に、レコード間の第1のデータ類似度を算出し、データ格納部に格納するステップと、前記カラムの組み合わせの各々について前記データ格納部に格納されている前記第1のデータ類似度の相関係数を算出し、前記データ格納部に格納するステップと、前記カラムのうちの任意のカラムである注目カラムにおける任意のレコードである注目レコード内のデータに類似する又は類似するとされるデータを有するレコードを特定し、前記注目レコードと特定されたレコードとの間の各々における、前記カラム毎の第2のデータ類似度を算出又は特定して前記データ格納部に格納すると共に、前記注目カラムと他のカラムとの組み合わせの各々について前記データ格納部に格納されている前記第2のデータ類似度の相関係数を近傍相関係数として算出して前記データ格納部に格納する近傍相関係数算出ステップと、正の相関係数が算出され且つ所定の有意水準を超える正の近傍相関係数又はデータ欠損が発生していないレコードの割合が乗じられた前記正の近傍相関係数が算出された前記カラムの組み合わせを、前記データ格納部から抽出する第1抽出ステップと、を、コンピュータに実行させるための名寄せ支援処理プログラム。付記24前記近傍相関係数算出ステップが、前記注目カラムのデータで前記レコードをソートするステップと、ソート後の並びにおいて前記注目レコードの前後所定数のレコードを前記注目レコード内のデータに類似する又は類似するとされるデータを有するレコードとして特定するステップと、を含む付記23記載の名寄せ支援処理プログラム。付記25抽出された前記カラムの組み合わせに含まれるカラムである抽出カラムの各々について、当該抽出カラムと他の抽出カラムとの間の前記相関係数と前記近傍相関係数との差を有用度として算出し、前記データ格納部に格納するステップと、前記抽出カラムの各々について、当該抽出カラムについて算出された前記有用度と前記他の抽出カラムについて算出された当該抽出カラムとの前記有用度とから優先度を算出し、前記データ格納部に格納するステップと、をさらに含む付記23又は24記載の名寄せ支援処理プログラム。付記26前記データ格納部から、所定の有意水準を超える正の相関係数が算出された前記カラムの組み合わせを抽出する第2抽出ステップと、前記第1抽出ステップにおいて抽出された前記カラムの組み合わせに含まれるカラムと前記第2抽出ステップにおいて抽出された前記カラムの組み合わせに含まれるカラムとに共通するカラムのうち、前記優先度が最も高いカラムを抽出するステップと、をさらに含む付記25記載の名寄せ支援処理プログラム。付記27前記第1抽出ステップにおいて抽出された前記カラムの組み合わせに含まれるカラムから前記第2抽出ステップにおいて抽出された前記カラムの組み合わせに含まれるカラムを除外した後のカラムである第2抽出カラムと、前記優先度が最も高いカラムとの組み合わせを生成する組み合わせ生成ステップをさらに含む付記26記載の名寄せ支援処理プログラム。付記28前記データ格納部に格納されている前記第2抽出カラムの優先度と前記優先度が最も高いカラムの優先度とが、所定の閾値以上である場合に組み合わせられることを特徴とする付記27記載の名寄せ支援処理プログラム。付記29追加前記第1抽出ステップにおいて抽出されたカラム又は前記組み合わせ生成ステップにおいて生成された組み合わせに係るカラムである第1のカラム以外のカラムである第2のカラムのうち、データ欠損が発生しており且つ前記第1のカラムとの相関係数が閾値以上であるという条件を含む第1の所定の条件を満たす第3のカラムを特定するステップと、各レコードペアについて、前記第1のカラムにおけるデータの類似度が第2の閾値以上であるという条件を含む第2の所定の条件を満たす場合には前記第3のカラムにおける当該レコードペアの非欠損データとの類似度が第3の閾値以上であり且つ前記第3カラムに出現する類似データの類似度の重み付け加算値を前記第3のカラムについての類似度として算出し、前記第2の所定の条件を満たさない場合には前記第1のカラムと前記第3のカラムとの他の方法に基づき算出した第2の値を前記第3のカラムについての類似度として算出し、前記データ格納部に格納する推定ステップと、前記推定ステップの処理結果を格納する前記データ格納部に格納されているデータを用いて、前記第1の類似度の相関係数を再度算出し、前記第2の類似度の相関係数を再度算出するステップと、前記相関係数の再計算結果及び前記近傍相関係数の再計算結果から、正の相関係数が算出され且つ所定の有意水準を超える正の近傍相関係数が算出された前記カラムの組み合わせを、前記データ格納部から抽出する第3抽出ステップと、をさらに含む付記23乃至28のいずれか1つ記載の名寄せ支援処理プログラム。付記30前記第1の所定の条件が、前記第1のカラムと前記第2のカラムとにおいて共にデータ欠損となっていないレコード数が第4の閾値以上存在するという条件をさらに含む付記29記載の名寄せ支援処理プログラム。付記31前記第2の所定の条件が、当該レコードペアについて前記第1のカラムにおけるデータの出現頻度が第5の閾値未満である条件をさらに含む付記29又は30記載の名寄せ支援処理プログラム。付記32前記重み付け加算値の重み値が、前記類似データの出現頻度の総和に対する当該類似データの出現頻度の比である付記29乃至31のいずれか1つ記載の名寄せ支援処理プログラム。付記33前記第2の値が、前記第1のカラムと前記第3のカラムとの回帰計算結果から前記第1のカラムにおけるデータの類似度に対応する前記第3のカラムにおける類似度を算出し、当該算出した類似度に対して乱数値を加算した結果である付記29乃至32のいずれか1つ記載の名寄せ支援処理プログラム。"