"制御部および記憶部を有するコンピュータに、前記制御部により、関連する文書群のうちの特定の文書に含まれる図形群の中から、前記文書群に含まれる項目群のうちの特定の項目に関連する項目値と類似する文字列を有する図形の集合を抽出して前記記憶部に記憶する抽出工程と、前記制御部により、前記抽出工程によって抽出された前記図形の集合に含まれる各々の図形の前記特定の文書における位置に基づいて、前記図形の集合の中から、前記特定の項目に対応する図形を選択して前記記憶部に記憶する選択工程と、前記制御部により、前記選択工程によって選択された前記図形と前記特定の項目とを対応付けて出力する出力工程と、を実行させることを特徴とする診断支援プログラム。前記選択工程は、前記特定の文書における前記図形の集合に含まれる図形間の距離に基づいて、前記図形の集合の中から前記特定の項目に対応する図形を選択することを特徴とする請求項1に記載の診断支援プログラム。前記コンピュータに、前記制御部により、前記特定の文書における前記図形の集合に含まれる一の図形と他の図形との図形間の最短距離に基づいて、前記図形間の最短距離の分布を特徴付ける値を算出して前記記憶部に記憶する算出工程を実行させ、前記選択工程は、前記算出工程によって算出された前記図形間の最短距離の分布を特徴付ける値に基づいて、前記図形の集合の中から前記特定の項目に対応する図形を選択することを特徴とする請求項2に記載の診断支援プログラム。前記コンピュータに、前記制御部により、前記図形の集合の中から、前記特定の文書における第1および第2の軸からなる直交座標系において、前記第1および第2の軸のいずれか一方の軸の座標値が所定範囲内となる所定の図形の集合を検出して前記記憶部に記憶する検出工程を実行させ、前記算出工程は、前記特定の文書における、前記検出工程によって検出された前記所定の図形の集合に含まれる一の図形と他の図形との図形間の最短距離に基づいて、前記図形間の最短距離の分布を特徴付ける値を算出し、前記選択工程は、前記算出工程によって算出された前記図形間の最短距離の分布を特徴付ける値に基づいて、前記所定の図形の集合の中から前記特定の項目に対応する図形を選択することを特徴とする請求項3に記載の診断支援プログラム。前記コンピュータに、前記制御部により、前記選択工程によって選択された前記特定の項目に対応する図形の集合に含まれる一の図形と他の図形との図形間の最短距離に基づいて、前記図形間の最短距離の分布を特徴付ける値を算出して前記記憶部に記憶する分布算出工程と、前記制御部により、前記分布算出工程によって算出された前記図形間の最短距離の分布を特徴付ける値に基づいて、前記図形群のうち前記選択工程によって選択された前記特定の項目に対応する図形を除く残余の図形群の中から、前記特定の項目に対応する図形を選択して前記記憶部に記憶する追加選択工程と、を実行させ、前記出力工程は、さらに、前記制御部により、前記追加選択工程によって選択された前記図形と前記特定の項目とを対応付けて出力することを特徴とする請求項1~4のいずれか一つに記載の診断支援プログラム。前記抽出工程は、前記図形群の中から、前記項目群のうちの第1の項目に関連する項目値と類似する文字列を有する第1の図形群および前記項目群のうちの第2の項目に関連する項目値と類似する文字列を有する第2の図形群を抽出し、前記選択工程は、前記特定の文書における前記第1の図形群に含まれる図形と前記第2の図形群に含まれる図形との距離に基づいて、前記第1の図形群の中から前記第1の項目に対応する図形を選択することを特徴とする請求項1に記載の診断支援プログラム。前記コンピュータに、前記制御部により、前記第1の図形群に含まれる図形と前記第2の図形群に含まれる図形との図形間の最短距離に基づいて、前記図形間の最短距離の分布を特徴付ける値を算出して前記記憶部に記憶する算出工程を実行させ、前記選択工程は、算出した前記図形間の最短距離の分布を特徴付ける値に基づいて、前記第1の図形群の中から前記第1の項目に対応する図形を選択することを特徴とする請求項6に記載の診断支援プログラム。前記コンピュータに、前記制御部により、前記文書群のいずれかの文書に含まれる前記特定の項目と項目値とを関連付けてあらわす表における、前記図形の集合に含まれる各々の図形が有する文字列と類似する各々の項目値の出現順序を特定して前記記憶部に記憶する特定工程を実行させ、前記選択工程は、前記特定工程によって特定された前記各々の項目値の出現順序と、前記特定の文書における前記図形の集合に含まれる各々の図形の出現順序とに基づいて、前記図形の集合の中から前記特定の項目に対応する図形を選択することを特徴とする請求項1に記載の診断支援プログラム。前記コンピュータに、前記制御部により、前記図形の集合の中から、前記特定の文書における第1および第2の軸からなる直交座標系において、前記第1および第2の軸のいずれか一方の軸の座標値が所定範囲内となる所定の図形の集合を検出して前記記憶部に記憶する検出工程を実行させ、前記特定工程は、前記表における、前記検出工程によって検出された前記所定の図形の集合に含まれる各々の図形が有する文字列と類似する各々の項目値の出現順序を特定し、前記選択工程は、前記特定工程によって特定された前記表における前記各々の項目値の出現順序と、前記特定の文書における前記所定の図形の集合に含まれる各々の図形の出現順序とに基づいて、前記所定の図形の集合の中から前記特定の項目に対応する図形を選択することを特徴とする請求項8に記載の診断支援プログラム。制御部および記憶部を有するコンピュータが、前記制御部により、関連する文書群のうちの特定の文書に含まれる図形群の中から、前記文書群に含まれる項目群のうちの特定の項目に関連する項目値と類似する文字列を有する図形の集合を抽出して前記記憶部に記憶する抽出工程と、前記制御部により、前記抽出工程によって抽出された前記図形の集合に含まれる各々の図形の前記特定の文書における位置に基づいて、前記図形の集合の中から、前記特定の項目に対応する図形を選択して前記記憶部に記憶する選択工程と、前記制御部により、前記選択工程によって選択された前記図形と前記特定の項目とを対応付けて出力する出力工程と、を実行することを特徴とする診断支援方法。関連する文書群のうちの特定の文書に含まれる図形群の中から、前記文書群に含まれる項目群のうちの特定の項目に関連する項目値と類似する文字列を有する図形の集合を抽出する抽出部と、前記抽出部によって抽出された前記図形の集合に含まれる各々の図形の前記特定の文書における位置に基づいて、前記図形の集合の中から、前記特定の項目に対応する図形を選択する選択部と、前記選択部によって選択された前記図形と前記特定の項目とを対応付けて出力する出力部と、を備えることを特徴とする診断支援装置。しかしながら、従来技術では、関連する複数の文書のいずれかの文書に、フローチャートや組織図などの図が含まれている場合、文書間の整合性診断を行うことが難しいという問題がある。例えば、ある形状の図形例えば、円柱や四角形が複数の項目名に対応している場合、図形の形状から対応する項目を一意に判断することが難しく、図形の内容と項目の内容との整合性を判断することが困難なものとなる。一側面では、本発明は、関連する文書群に含まれる図形と項目との対応付けを行うことができる診断支援プログラム、診断支援方法および診断支援装置を提供することを目的とする。本発明の一側面によれば、関連する文書群のうちの特定の文書に含まれる図形群の中から、前記文書群に含まれる項目群のうちの特定の項目に関連する項目値と類似する文字列を有する図形の集合を抽出し、抽出した前記図形の集合に含まれる各々の図形の前記特定の文書における位置に基づいて、前記図形の集合の中から、前記特定の項目に対応する図形を選択し、選択した前記図形と前記特定の項目とを対応付けて出力する診断支援プログラム、診断支援方法および診断支援装置が提案される。本発明の一側面によれば、関連する文書群に含まれる図形と項目との対応付けを行うことができるという効果を奏する。以下に添付図面を参照して、この発明にかかる診断支援プログラム、診断支援方法および診断支援装置の実施の形態を詳細に説明する。実施の形態1図1は、実施の形態1にかかる診断支援方法の一実施例を示す説明図である。図1において、診断支援装置100は、文書間の整合性診断を支援するコンピュータである。ここで、整合性診断とは、関連する文書群の各々の文書の記載内容が文書間で整合性がとれているかどうかを診断することである。関連する文書群は、整合性診断の対象となる文書の集合である。また、文書は、文、図、表などを含む電子文書である。各文書は、ファイル単位の情報であってもよく、また、ページ単位の情報であってもよい。図は、一以上の図形要素を含む。また、各図形要素は、文字列を有している場合がある。文字列は、一以上の文字例えば、漢字、かな文字、英数字、記号などのかたまりである。図としては、例えば、フローチャート、組織図、系統図、シーケンス図などがある。図形要素の形状としては、例えば、円、多角形、円柱、円錐などがある。具体的には、例えば、図形要素は、フローチャート内の各ステップや組織図内の各組織をあらわすものである。各図形要素が有する文字列は、例えば、各図形要素が内包する形で表示される。図形要素と文字列は、同一のデータとして表現されていてもよく、また、図形要素をあらわすイメージ画像と文字列をあらわすイメージ画像とが重畳表示されるもののように、別々のデータとして表現されていてもよい。表は、項目と項目値とを関連付けてあらわすものである。具体的には、例えば、表は、テーブルやデータベースなどである。項目は、例えば、テーブルにおけるインデックスやヘッダ、データベースにおけるデータ名などに相当する。項目値は、項目に関連する値である。例えば、項目住所に関連する項目値は、神奈川県川崎市や東京都港区などである。整合性診断の対象となる文書には、該文書の記載内容に応じて文書タイプが付与されている。また、文書タイプごとに、文書に記載すべき内容が定められている。ここでは、文書に記載すべき内容が項目に相当する。また、図形要素は、表の中のいずれかの項目に対応している場合がある。この場合、図形要素が有する文字列が図における項目値となる。したがって、図を含む文書と表を含む文書との間の整合性診断では、図に含まれる各図形要素に対応する項目を判断し、各図形要素が有する文字列と、表に含まれる項目の項目値との整合性を判断する。ところが、図形要素が有する文字列は、作成者の記載ミスなどにより誤った内容になっている場合がある。また、ある形状の図形要素が複数の項目に対応している場合がある。このため、単純に図形要素が有する文字列と項目値との類似性や図形要素の形状などから、図形要素に対応する項目を一意に特定することが難しい。そこで、本実施の形態では、診断支援装置100は、関連する文書群に含まれる図形要素と表中の項目とを突き合わせるため、ある項目の項目値と図形要素が有する文字列との類似性から、該項目に対応する図形要素群を推定する。そして、診断支援装置100は、文書上での図形要素間の位置関係をもとに、推定した図形要素群の中から仲間外れの図形要素を排除することで、該項目に相応しい図形要素を対応付ける。以下、実施の形態1にかかる診断支援装置100の診断支援処理の一実施例を説明する。1診断支援装置100は、関連する文書群のうちの特定の文書に含まれる図形要素群の中から、該文書群に含まれる項目群のうちの特定の項目に関連する項目値と類似する文字列を有する図形要素の集合を抽出する。ここで、関連する文書群は、整合性診断の対象となる文書群である。図1の例では、文書101~103は、整合性診断の対象となる文書群である。文書101は、図として、図形要素群111~116を含むフローチャート110を含んでいる。また、文書102は、表として、項目Aと項目値例えば、項目値121~124とを関連付けてあらわす表120を含んでいる。また、文書103は、表として、項目Bと項目値例えば、項目値131~133とを関連付けてあらわす表130を含んでいる。なお、図面では、各文書101~103の一部を抜粋して表示している。ここでは、図形要素群111~116のうち、図形要素112が有する文字列×××が、表120中の項目Aの項目値121×××と類似している。また、図形要素113が有する文字列○○○が、表120中の項目Aの項目値122○○○と類似している。また、図形要素114が有する文字列△△△が、表120中の項目Aの項目値123△△△と類似している。また、図形要素115が有する文字列□□□が、表120中の項目Aの項目値124□□□と類似している。このため、図1の例では、項目Aの項目値と類似する文字列を有する図形要素の集合として、図形要素群111~116の中から、図形要素112,113,114,115が抽出される。これにより、図形要素群111~116の中から、項目Aに対応する図形要素の候補を絞り込むことができる。なお、図1の例では、各図形要素111~116が有する文字列が、項目Bのいずれの項目値とも類似していないため、項目Bの項目値と類似する文字列を有する図形要素は抽出されない。2診断支援装置100は、抽出した図形要素の集合に含まれる各々の図形要素の特定の文書における位置に基づいて、抽出した図形要素の集合の中から、特定の項目に対応する図形要素を選択する。ここで、図を含む文書上での図形要素間の相対的な位置関係には、図特有の特性がある。例えば、フローチャートにおける各ステップをあらわす図形要素や、組織図における各組織をあらわす図形要素は、文書上で一定間隔に並んでいることが多い。また、システムのネットワーク構成図などでは、ある項目例えば、サーバをあらわす図形要素と別の項目例えば、データベースをあらわす図形要素とがセットになって並んでいることが多く、セットとなる図形要素間の間隔が一定であることが多い。また、業務フローのように向きが存在する図では、何らかの規則例えば、左から右、上から下にしたがって、各項目をあらわす図形要素が並んでいることが多い。本実施の形態では、このような図特有の特性に着目して、上記1で抽出された図形要素の集合の中から仲間外れとなる図形要素を特定することで、特定の項目に相応しくない図形要素を排除する。図1の例では、図形要素112~115はフローチャート110に含まれている。上述したように、フローチャート110内の各ステップをあらわす図形要素は文書101上で一定間隔に並んでいることが多い。このため、各ステップをあらわす図形要素は文書101上で一定間隔に並んでいると仮定して、診断支援装置100が、図形要素112~115の中から仲間外れとなる図形要素を特定する。具体的には、図形要素114と図形要素115との距離h4は、他の図形要素間の距離h1,h2,h3に比べて短くなっている。このため、診断支援装置100が、例えば、図形要素112~115の中から、仲間外れとなる図形要素として図形要素115を特定する。そして、診断支援装置100が、項目Aに対応する図形要素として、図形要素112~115のうち図形要素115を除く残余の図形要素112~114を選択する。3診断支援装置100は、選択した図形要素と特定の項目とを対応付けて出力する。上述した例では、図形要素112~114と項目Aとが対応付けられて出力される。このように、実施の形態1にかかる診断支援装置100によれば、関連する文書群のうちの特定の文書中の図に含まれる図形要素群の中から、特定の項目の項目値と文字列が類似する図形要素の集合を抽出することができる。また、診断支援装置100によれば、特定の文書上での図形要素間の位置関係に基づいて、抽出した図形要素の集合の中から仲間外れとなる図形要素を特定することができる。これにより、図形要素が有する文字列と特定の項目の項目値との類似性を手掛かりに絞り込まれた図形要素の集合の中から、特定の項目に相応しくない図形要素を排除して、特定の項目に相応しい図形要素を対応付けることができる。この結果、特定の文書に含まれる各図形要素に対応する項目を判断することができ、図を含む文書と表を含む文書との間の整合性診断を行うことが可能となる。診断支援装置100のハードウェア構成例図2は、診断支援装置100のハードウェア構成例を示すブロック図である。図2において、診断支援装置100は、CPUCentralProcessingUnit201と、ROMRead‐OnlyMemory202と、RAMRandomAccessMemory203と、磁気ディスクドライブ204と、磁気ディスク205と、光ディスクドライブ206と、光ディスク207と、ディスプレイ208と、I/FInterface209と、キーボード210と、マウス211と、スキャナ212と、プリンタ213と、を備えている。また、各構成部はバス200によってそれぞれ接続されている。ここで、CPU201は、診断支援装置100の全体の制御を司る。ROM202は、ブートプログラムなどのプログラムを記憶している。RAM203は、CPU201のワークエリアとして使用される。磁気ディスクドライブ204は、CPU201の制御にしたがって磁気ディスク205に対するデータのリード/ライトを制御する。磁気ディスク205は、磁気ディスクドライブ204の制御で書き込まれたデータを記憶する。光ディスクドライブ206は、CPU201の制御にしたがって光ディスク207に対するデータのリード/ライトを制御する。光ディスク207は、光ディスクドライブ206の制御で書き込まれたデータを記憶したり、光ディスク207に記憶されたデータをコンピュータに読み取らせたりする。ディスプレイ208は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。このディスプレイ208は、例えば、CRT、TFT液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどを採用することができる。I/F209は、通信回線を通じてLANLocalAreaNetwork、WANWideAreaNetwork、インターネットなどのネットワーク214に接続され、ネットワーク214を介して他の装置に接続される。そして、I/F209は、ネットワーク214と内部のインターフェースを司り、他の装置からのデータの入出力を制御する。I/F209には、例えば、モデムやLANアダプタなどを採用することができる。キーボード210は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを備え、データの入力を行う。また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。マウス211は、カーソルの移動や範囲選択、あるいはウィンドウの移動やサイズの変更などを行う。ポインティングデバイスとして同様に機能を備えるものであれば、トラックボールやジョイスティックなどであってもよい。スキャナ212は、画像を光学的に読み取り、診断支援装置100内に画像データを取り込む。なお、スキャナ212は、OCROpticalCharacterReader機能を持たせてもよい。また、プリンタ213は、画像データや文書データを印刷する。プリンタ213には、例えば、レーザプリンタやインクジェットプリンタを採用することができる。なお、診断支援装置100は、上述した構成部のうち、光ディスクドライブ206、光ディスク207、ディスプレイ208、キーボード210、マウス211、スキャナ212およびプリンタ213などを備えないことにしてもよい。図情報の具体例つぎに、診断支援装置100が用いる図情報の具体例について説明する。図情報は、関連する文書群のいずれかの文書に含まれる図例えば、フローチャートや組織図など内の図形要素群をあらわす情報である。ここでは、関連する文書群として、システムの要件定義書を例に挙げて説明する。また、図形要素群を含む文書として、システムの要件定義書に含まれる業務フローを例に挙げて説明する。図3は、図情報の具体例を示す説明図である。図3において、図情報300は、図形ID、イメージ、文字列および座標のフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、図形情報例えば、図形情報300-1~300-17をレコードとして記憶している。ここで、図形IDは、図形要素を一意に識別する識別情報である。図形IDは、例えば、図形要素の形状をあらわす文字列や図形要素の色をあらわす文字列の組み合わせによって表現される。ただし、ここでは説明の簡単化のため、図形IDを単にF1~F17と表記する。イメージは、図形要素のイメージ画像である。文字列は、図形要素が有する文字列である。座標は、文書上でのX軸およびY軸からなる直交座標系における図形要素の位置を特定する位置情報である。基準座標原点は、文書上の任意の点に設定可能であり、例えば、文書の描画領域の左下や中心に設定される。また、各図形要素の座標は、例えば、各図形要素の左上隅の点の座標をあらわしている。図形情報300-1を例に挙げると、図形要素F1のイメージ画像、図形要素F1が有する文字列ロジテクおよび文書上での図形要素F1の座標x1,y1が示されている。また、図形情報300-2を例に挙げると、図形要素F2のイメージ画像、図形要素F2が有する文字列在庫照会および文書上での図形要素F2の座標x2,y2が示されている。なお、図示は省略するが、各図形情報には、各図形要素のサイズを特定する情報が含まれている。表情報の具体例つぎに、診断支援装置100が用いる表情報の具体例について説明する。表情報は、関連する文書群のいずれかの文書に含まれる表例えば、テーブルやデータベースをあらわす情報である。ここでは、関連する文書群として、システムの要件定義書を例に挙げて説明する。図4は、表情報の具体例を示す説明図である。図4において、表情報400は、表401~404をあらわす情報である。各表401~404は、文書タイプと項目名と項目値とを関連付けてあらわす項目情報を記憶している。なお、図面では、各表401~404の一部を抜粋して表示している。具体的には、表401は、項目情報401-1~401-6を有している。表402は、項目情報402-1~402-4を有している。表403は、項目情報403-1~403-9を有している。表404は、項目情報404-1~404-7を有している。ここで、文書タイプは、各表401~404を内包している文書を識別する識別情報である。ここでは、文書タイプとして、文書の文書名が設定されている。例えば、文書タイプ概念データ一覧の表401は、文書名概念データ一覧の文書に含まれている。また、例えば、文書タイプ職務分掌の表402は、文書名職務分掌の文書に含まれている。項目名は、各表401~404に含まれる項目を識別する識別情報である。表401は、項目名概念データIDおよび概念データ名の項目を含んでいる。また、表402は、項目名組織名および責任権限の項目を含んでいる。表403は、項目名業務名の項目を含んでいる。表404は、項目名システム機能名の項目を含んでいる。項目値は、各項目名に関連する値である。例えば、表401の項目名概念データ名に関連する項目値は、在庫、商品、補充発注票、発注票、未達情報および発注データである。また、例えば、表402の項目名組織名に関連する項目値は、仕入先、販売本部、物品管理部および物流管理部ロジテクである。診断支援装置100の機能的構成例図5は、実施の形態1にかかる診断支援装置100の機能的構成を示すブロック図である。図5において、診断支援装置100は、取得部501と、抽出部502と、算出部503と、選択部504と、検出部505と、判定部506と、出力部507と、を含む構成である。この制御部となる機能取得部501~出力部507は、具体的には、例えば、図2に示したROM202、RAM203、磁気ディスク205、光ディスク207などの記憶部に記憶されたプログラムをCPU201に実行させることにより、または、I/F209により、その機能を実現する。また、各機能部の処理結果は、例えば、RAM203、磁気ディスク205、光ディスク207などの記憶部に記憶される。取得部501は、関連する文書群のうちのいずれかの文書に含まれる図に関する図情報を取得する機能を有する。ここで、関連する文書群は、整合性診断の対象となる文書群であり、例えば、要件定義書や運用手順書などである。図情報は、例えば、図に含まれる二以上の図形要素をあらわす情報例えば、図3に示した図情報300である。具体的には、例えば、取得部501が、図2に示したキーボード210やマウス211を用いたユーザの操作入力により、図情報300を取得することにしてもよい。また、取得部501が、ネットワーク214を介して、外部のコンピュータから図情報300を受信することで、図情報300を取得してもよい。また、関連する文書群に複数の図が含まれている場合には、取得部501が、例えば、図ごとの図情報を取得することにしてもよく、また、複数の図の各々の図に含まれる図形要素を一括してあらわす図情報を取得することにしてもよい。図情報には、例えば、図形情報の抽出元である文書の文書名などが含まれている。なお、図情報は、診断支援装置100において作成されることにしてもよい。具体的には、例えば、まず、診断支援装置100が、関連する文書群の入力を受け付ける。つぎに、診断支援装置100が、入力された文書群のうち図を内包している文書の中から、該図に含まれる図形要素の図形情報例えば、図3に示した図形情報300-1~300-17を抽出することにより、該図に関する図情報を作成する。また、取得部501は、関連する文書群のうちのいずれかの文書に含まれる表をあらわす表情報を取得する機能を有する。具体的には、例えば、取得部501が、キーボード210やマウス211を用いたユーザの操作入力により、図4に示した表情報400を取得することにしてもよい。また、取得部501が、ネットワーク214を介して、外部のコンピュータから表情報400を受信することで、表情報400を取得してもよい。表情報は、診断支援装置100において作成することにしてもよい。具体的には、例えば、診断支援装置100が、入力された文書群のうち表を内包している文書の中から、該表を抽出することにより、該表をあらわす表情報を作成する。抽出部502は、関連する文書群のうちの特定の文書に含まれる図形要素群の中から、該文書群に含まれる項目名群のうちの特定の項目名に関連する項目値と類似する文字列を有する図形要素の集合を抽出する機能を有する。ここで、特定の文書に含まれる図形要素群は、例えば、取得された図情報から特定することができる。また、関連する文書群に含まれる項目名群は、例えば、取得された表情報から特定することができる。以下の説明では、特定の文書に含まれる図形要素群を図形要素F1~Fnと表記しn:2以上の自然数、図形要素F1~Fnのうち任意の図形要素を図形要素Fiと表記するi=1,2,...,n。また、関連する文書群に含まれる各表の抽出元の文書タイプを文書タイプT1~Tmと表記しm:1以上の自然数、文書タイプT1~Tmのうち任意の文書タイプを文書タイプTjと表記するj=1,2,...,m。また、関連する文書群に含まれる項目名群のうち文書タイプTjの文書に含まれる項目名を項目名A1~AKと表記しK:1以上の自然数、項目名A1~AKのうち任意の項目名を項目名Akと表記するk=1,2,...,K。具体的には、例えば、抽出部502が、図形要素F1~Fnの中から、図形要素Fiが有する文字列の一部または全部が、各文書タイプTjの文書に含まれる項目名群A1~AKのうちの特定の項目名Akに関連する項目値と一致する図形要素の集合を抽出する。より具体的には、例えば、まず、抽出部502が、図形要素Fiが有する文字列と、文書タイプTjの項目名A1~AKの各々の項目名Akの項目値とのパターンマッチングにより類似度Rを算出する。類似度Rとは、図形要素Fiが有する文字列と項目名Akの項目値との類似度合いを示す値である。そして、類似度Rが所定の閾値Rth以上の場合、抽出部502が、文書タイプTjの項目名Akの項目値と類似する文字列を有する図形要素として図形要素Fiを抽出することにしてもよい。上記閾値Rthは、例えば、予め設定されてROM202、RAM203、磁気ディスク205、光ディスク207などの記憶部に記憶されている。例えば、類似度Rの最小値を0、最大値を1とすると、閾値Rthは0.5や1.0などに設定される。また、類似度Rを算出するアルゴリズムは、既存のアルゴリズムを用いることができる。抽出された抽出結果は、例えば、図6に示す仮項目名対応付けテーブル600に記憶される。仮項目名対応付けテーブル600は、例えば、RAM203、磁気ディスク205、光ディスク207などの記憶部により実現される。ここで、仮項目名対応付けテーブル600について説明する。図6は、仮項目名対応付けテーブルの記憶内容の一例を示す説明図である。図6において、仮項目名対応付けテーブル600は、図形要素Fiごとに、図形要素Fiが有する文字列と、各文書タイプTjの各項目名Akに関連する項目値との類似度を記憶するテーブルである。また、仮項目名対応付けテーブル600は、文書タイプTjの項目名Akに関連する項目値の出現順序を記憶している。出現順序は、文書タイプTjの項目名Akと項目値とを関連付けてあらわす表における、各項目値が出現する順序をあらわしている。例えば、図4に示した表401における、項目名概念データIDの項目値CD0001の出現順序は1である。また、表401における、項目名概念データ名の項目値商品の出現順序は2である。仮項目名対応付けテーブル600において、出現順序、項目値および類似度が設定されている図形要素Fiは、文書タイプTjの項目名Akの項目値と類似する文字列を有する図形要素として抽出されたものである。この類似度は、上述した、図形要素Fiが有する文字列と文書タイプTjの項目名Akの項目値との類似度Rである。図形要素F1を例に挙げると、例えば、図形要素F1が有する文字列ロジテクと、文書タイプ職務分掌の項目名組織名の項目値物流管理部ロジテクとの類似度0.4が記憶されている。すなわち、図形要素F1は、文書タイプ職務分掌の項目名組織名の項目値物流管理部ロジテクと類似する文字列を有する図形要素である。また、表402における、項目名組織名の項目値物流管理部ロジテクの出現順序4が記憶されている。また、図形要素F3を例に挙げると、例えば、図形要素F3が有する文字列仕入先と、文書タイプ職務分掌の項目名組織名の項目値仕入先との類似度1が記憶されている。すなわち、図形要素F3は、文書タイプ職務分掌の項目名組織名の項目値仕入先と類似する文字列を有する図形要素である。また、表402における、項目名組織名の項目値仕入先の出現順序1が記憶されている。なお、図6の例では、類似度として、図形要素Fiが有する文字列と文書タイプTjの項目名Akの項目値との類似度Rを設定することにしたが、これに限らない。例えば、類似度として、文書タイプTjの各項目名Akの項目値と類似する文字列を有するものとして抽出された各図形要素に対してすべて1を設定することにしてもよい。仮項目名対応付けテーブル600は、例えば、図情報ごとに作成される。また、図示は省略するが、仮項目名対応付けテーブル600には、例えば、図形要素F1~Fnの抽出元である特定の文書の文書名が含まれている。以下の説明では、特に指定する場合を除いて、図形要素F1~Fnの抽出元である特定の文書を抽出元文書という。また、図形要素F1~Fnの中から抽出された図形要素の集合を図形要素群L1と表記する。また、文書タイプTjの文書に含まれる項目名A1~AKのうちの特定の項目名を特定の項目名Tj,Akと表記する。図5の説明に戻り、算出部503は、抽出元文書における図形要素群L1に含まれる一の図形要素と他の図形要素との図形要素間の最短距離に基づいて、該図形要素間の最短距離の分布以下、分布Pというを特徴付ける値を算出する機能を有する。具体的には、例えば、まず、算出部503が、図形要素群L1に含まれる各々の図形要素の抽出元文書における位置に基づいて、図形要素群L1に含まれる図形要素ごとに、該図形要素と他の図形要素との図形要素間の最短距離を算出する。抽出元文書における図形要素の位置は、例えば、図情報300から特定することができる。そして、算出部503が、図形要素群L1に含まれる図形要素ごとの図形要素間の最短距離に基づいて、該図形要素間の最短距離の分布Pを特徴付ける値を算出することにしてもよい。ここで、分布Pを特徴付ける値とは、例えば、分布Pの平均、分散、標準偏差などである。選択部504は、算出された図形要素群L1に含まれる一の図形要素と他の図形要素との図形要素間の最短距離の分布Pを特徴付ける値に基づいて、図形要素群L1の中から特定の項目名Tj,Akに対応する図形要素を選択する。具体的には、例えば、選択部504が、図形要素群L1のうち、図形要素間の最短距離が、分布Pから外れている図形要素を、特定の項目名Tj,Akに相応しくない図形要素として特定する。そして、選択部504が、図形要素群L1のうち、特定した図形要素を除く残余の図形要素を、特定の項目名Tj,Akに対応する図形要素として選択する。すなわち、選択部504は、抽出元文書上での図形要素間の位置関係に基づいて、図形要素群L1の中から仲間外れとなる図形要素を特定する。これにより、図形要素群L1の中から、特定の項目名Tj,Akに相応しくない図形要素を除外して、特定の項目名Tj,Akに対応する図形要素を選択することができる。また、算出部503は、選択された特定の項目名Tj,Akに対応する図形要素の集合に含まれる一の図形と他の図形との図形要素間の最短距離に基づいて、該図形要素間の最短距離の分布Pを特徴付ける値を算出することにしてもよい。すなわち、算出部503が、特定の項目名Tj,Akに相応しいものとして選択された図形要素の集合について、図形要素間の最短距離の分布Pを特徴付ける平均、分散、標準偏差などを再計算する。また、選択部504は、算出された算出結果に基づいて、図形要素F1~Fnのうち、選択された特定の項目名Tj,Akに対応する図形要素を除く残余の図形要素群の中から、特定の項目名Tj,Akに対応する図形要素を選択することにしてもよい。この算出結果は、選択された特定の項目名Tj,Akに対応する図形要素の集合に含まれる一の図形と他の図形との図形要素間の最短距離の分布Pを特徴付ける値である。すなわち、選択部504は、図形要素間の最短距離の分布Pに準拠する図形要素については、特定の項目名Tj,Akに関連する項目値と類似する文字列を有していなくても、特定の項目名Tj,Akに対応する図形要素として選択する。検出部505は、図形要素群L1の中から、抽出元文書におけるX軸およびY軸からなる直交座標系において、X軸およびY軸のいずれか一方の軸の座標値が所定範囲T1内となる所定の図形要素の集合を検出する機能を有する。なお、X軸は、抽出元文書における直行座標系の横方向の軸である。Y軸は、抽出元文書における直行座標系の縦方向の軸である。所定範囲T1は、例えば、X軸およびY軸の軸ごとに設定される。例えば、Y軸についての所定範囲T1として、図形要素群L1のいずれかの図形要素の縦方向の長さを2倍した値などが設定される。また、X軸についての所定範囲T1として、図形要素群L1のいずれかの図形要素の横方向の長さを2倍した値などが設定される。ここで、業務フローのように向きが存在する図では、何らかの規則例えば、左から右、上から下にしたがって、図形要素が並んでいることが多い。そこで、検出部505が、例えば、図形要素群L1の中から、X軸または、Y軸の座標値が所定範囲T1内となる所定の図形要素の集合以下、図形要素群L2というを検出する。これにより、抽出元文書において一定の規則にしたがって並んでいる図形要素の集合単位で、抽出元文書上での図形要素間の位置関係を判断することができる。この場合、算出部503は、抽出元文書における図形要素群L2に含まれる一の図形要素と他の図形要素との図形要素間の最短距離に基づいて、該図形要素間の最短距離の分布Pを特徴付ける値を算出する。そして、選択部504は、算出された分布Pを特徴付ける値に基づいて、図形要素群L2の中から特定の項目名Tj,Akに対応する図形要素を選択する。以下、図形要素群L2に含まれる図形要素間の最短距離の分布Pを特徴付ける値に基づいて、図形要素群L2の中から特定の項目名Tj,Akに対応する図形要素を選択する手法を第1の選択手法という。第1の選択手法についての詳細な説明は、図8および図9を用いて後述する。判定部506は、選択された選択結果と、文書間で満たすべき条件が定義された定義情報とに基づいて、文書間の整合性を判定する機能を有する。具体的には、例えば、判定部506が、図7に示す文書関係DB700を参照して、文書間の整合性を判定することにしてもよい。文書関係DB700は、関連する文書群単位に、どのような文書ドキュメントを用意すべきか、各文書にはどのような項目名要件要素が書かれているべきかを定義する項目一覧を含むものである。また、文書関係DB700は、どの項目名と、どの項目名とが、どのように整合しているかを示す整合定義を含むものである。文書関係DB700は、例えば、ROM202、RAM203、磁気ディスク205、光ディスク207などの記憶部に記憶されている。ここで、関連する文書群として要件定義書を例に挙げて、文書関係DB700の記憶内容について説明する。図7は、文書関係DBの記憶内容の一例を示す説明図である。図7において、文書関係DB700は、項目一覧710と整合定義720とを含む。項目一覧710には、関連する文書群として用意すべき文書と、各文書に書かれているべき項目名とが定義されている。また、整合定義720には、ドキュメントAの要件要素Aが、ドキュメントBの要件要素Bとどのように整合しているべきかが定義されている。項目一覧710によれば、要件定義書として用意すべき文書の文書名例えば、概念データ一覧、職務分掌、業務一覧、システム機能一覧を特定することができる。また、項目一覧710によれば、各文書例えば、職務分掌に書かれているべき項目名例えば、組織名、責任権限を特定することができる。また、整合定義720によれば、ある文書に書かれている項目名が、他の文書の項目名とどのように整合しているべきかを特定することができる。例えば、項番3を例に挙げると、職務分掌の組織名が、業務フローの組織名にすべて記述されているべきであることを特定することができる。図5の説明に戻り、出力部507は、選択された選択結果を出力する機能を有する。具体的には、例えば、出力部507が、後述の図10に示すような対応付け結果一覧1000を出力することにしてもよい。対応付け結果一覧1000は、選択部504によって選択された図形要素と特定の項目名Tj,Akとを対応付けてあらわす情報である。出力形式としては、例えば、ディスプレイ208への表示、プリンタ213への印刷出力、I/F209による外部装置への送信がある。また、RAM203、磁気ディスク205、光ディスク207などの記憶領域に記憶することとしてもよい。また、出力部507は、判定された判定結果を出力する機能を有する。具体的には、例えば、出力部507が、後述の図11~図13に示すような整合性診断結果1110,1120,1130,1140を出力することにしてもよい。整合性診断結果1110,1120,1130,1140は、関連する文書群の文書間で整合性がとれているか否かをあらわす情報である。なお、特定の項目名Tj,Akとして、抽出元文書に書かれているべき項目名を対象とすることにしてもよい。抽出元文書に書かれているべき項目名は、例えば、図7に示した文書関係DB700から特定することができる。これにより、上記抽出部502、算出部503等の処理において、抽出元文書に書かれていなくてもよい項目名についての無駄な処理を削減することができる。また、上述した判定部506の判定処理は、診断支援装置100とは異なる他のコンピュータで実行することにしてもよい。この場合、診断支援装置100は、判定部506を含まない構成としてもよい。第1の選択手法つぎに、上述した第1の選択手法の具体的な処理内容について説明する。まず、図3に示した図情報300の抽出元文書である業務フローについて説明する。図8は、業務フローの一例を示す説明図である。図8において、業務フロー800は、システムの要件定義書に含まれる文書の一つであり、図形要素F1~F42を含む。図面では、業務フロー800の一部を抜粋して表示している。各図形要素F1~F42は、それぞれ文字列を有している。上記抽出部502によれば、業務フロー800に含まれる図形要素F1~F42の中から、特定の項目名Tj,Akに関連する項目値と類似する文字列を有する図形要素群L1が抽出される。例えば、図4に示した表401の文書タイプ概念データ一覧の項目名概念データ名に関連する項目値と類似する文字列を有する図形要素群L1として、図形要素F6,F15,F16,F27,F28,F33,F34,F35が抽出される。例えば、図4に示した表402の文書タイプ職務分掌の項目名組織名に関連する項目値と類似する文字列を有する図形要素群L1として、図形要素F1,F3,F4,F11,F12,F14が抽出される。例えば、図4に示した表403の文書タイプ業務一覧の項目名業務名に関連する項目値と類似する文字列を有する図形要素群L1として、図形要素F2,F5,F6,F7,F8,F9,F10,F23,F28が抽出される。例えば、図4に示した表404の文書タイプシステム機能一覧の項目名システム機能名に関連する項目値と類似する文字列を有する図形要素群L1として、図形要素F29,F31,F32,F36が抽出される。以下、図形要素群L1として、表403の文書タイプ業務一覧の項目名業務名に関連する項目値と類似する文字列を有する図形要素F2,F5,F6,F7,F8,F9,F10,F23,F28を例に挙げて、第1の選択手法について説明する。まず、検出部505が、図形要素群L1の中からいずれかの図形要素を選択する。この図形要素の選択は、例えば、図形要素群L1の中から選択されていない未選択の図形要素がなくなるまで繰り返し行われる。つぎに、検出部505が、図形要素群L1の中から、業務フロー800におけるX軸およびY軸からなる直交座標系において、X軸およびY軸のいずれか一方の軸の座標値が所定範囲T1内となる図形要素群L2を検出する。ここでは、図形要素群L1の中から図形要素F8が選択された場合を想定し、図9を用いて、図形要素間の最短距離の計算例について説明する。また、ここでは、X軸方向横方向の図形要素群L2を検出する場合を想定する。図9は、図形要素間の最短距離の計算例を示す説明図である。図9において、図形要素F6,F8,F9,F10,F23の図形ID、イメージ、文字列、座標およびサイズが示されている。サイズのうちXサイズは、各図形要素のX軸方向の長さである。Yサイズは、各図形要素のY軸方向の長さである。ここで、図形要素F8のY座標は404.25、図形要素F8のYサイズY軸方向の長さは38である。また、所定範囲T1を、図形要素F8のYサイズの2倍76とする。この場合、検出部505が、図形要素群L1の中から、Y座標が404.25±76の範囲内となる図形要素群L2を検出する。ここでは、図形要素群L2として、図9に示す図形要素F6,F8,F9,F10,F23が検出された場合を想定する。つぎに、算出部503が、図形要素群L2に含まれる図形要素ごとに、該図形要素と他の図形要素との図形要素間の最短距離を算出する。図9において、図形要素群L2に含まれる一の図形要素と他の図形要素との距離図形間距離が算出された結果、各図形要素間の最短距離が特定されている図9中、ハッチングで示す。具体的には、図形要素F6と他の図形要素図形要素F8との最短距離は140.97である。図形要素F8と他の図形要素図形要素F6との最短距離は140.97である。図形要素F9と他の図形要素図形要素F23との最短距離は113.32である。図形要素F10と他の図形要素図形要素F23との最短距離は81.73である。図形要素F23と他の図形要素図形要素F10との最短距離は81.73である。そして、算出部503が、図形要素群L2に含まれる図形要素ごとの図形要素間の最短距離に基づいて、図形要素間の最短距離の分布Pの平均μ1、分散ν1および標準偏差σ1を算出する。ここでは、平均μ1はμ1≒111.72となり、分散ν1はν1≒702.42となり、標準偏差σ1はσ1≒26.50となる。標準偏差σ1は、図形要素群L2に含まれる図形要素間の最短距離のばらつきをあらわす目安である。つぎに、算出部503が、図形要素群L2の中から、図形要素群L2に含まれる図形要素間の最短距離の分布Pからずれている図形要素の集合以下、図形要素群L3というを抽出する。ここで、分布Pからずれている図形要素とは、例えば、他の図形要素との最短距離と平均μ1との差異が、標準偏差σ1のα倍例えば、α=1.1を超えている図形要素である。上記αは、例えば、予め設定されてROM202、RAM203、磁気ディスク205、光ディスク207などの記憶部に記憶されている。ここでは、図形要素群L3として、図形要素群L2の中から図形要素F10,F23が抽出された場合を想定する。すなわち、図形要素F10,F23は、特定の項目名業務一覧,業務名に相応しくない図形要素の候補である。つぎに、算出部503が、図形要素群L3の中からいずれかの図形要素を選択する。この図形要素の選択は、図形要素群L3の中から選択されていない未選択の図形要素がなくなるまで繰り返し行われる。そして、算出部503が、図形要素群L2のうち、選択した図形要素を除く残余の図形要素群に含まれる図形要素間の最短距離の分布Pの分散ν2を算出する。このあと、算出部503が、分散ν1と分散ν2とに基づいて、分散の減少分以下、分散差異というを算出する。具体的には、例えば、算出部503が、分散ν1から分散ν2を引くことで分散差異を算出する。ここでは、図形要素群L3の中から図形要素F10が選択された場合の分散差異を509.86とし、図形要素群L3の中から図形要素F23が選択された場合の分散差異を605.15とする。つぎに、算出部503が、図形要素群L3の中から分散差異が最大の図形要素F23を選択する。そして、算出部503が、図形要素群L2のうち、選択した図形要素F23を除く残余の図形要素群に含まれる図形要素間の最短距離の分布Pの分散ν3を算出する。なお、この時点での分散ν3は、既に計算済みの分散ν2と同じため計算を省略することにしてもよい。つぎに、算出部503が、図形要素群L2の中から選択した図形要素F23を除く前後で分散が減少するか否かを判断する。例えば、図形要素群L2の中から選択した図形要素F23を除く前の分散ν1を702.42とし、図形要素F23を除いた後の分散ν3を97.27とする。この場合、算出部503が、図形要素群L2の中から図形要素F23を除く前後で分散が減少すると判断する分散の減少分:605.15=702.42-97.27。そして、算出部503が、図形要素群L2の中から選択した図形要素F23を削除する。つぎに、算出部503が、図形要素F23が有する文字列発注未達一覧と、表403の文書タイプ業務一覧の項目名業務名に関連する項目値との類似度を補正する。具体的には、例えば、算出部503が、図6に示した仮項目名対応付けテーブル600内の図形要素F23が有する文字列発注未達一覧と、特定の項目名業務一覧,業務名に関連する項目値との類似度が小さくなるように補正する。より具体的には、例えば、算出部503が、該類似度を0にしてもよく、該類似度から一定数を引くことにしてもよく、該類似度に1未満の値を掛けることにしてもよい。さらに、算出部503が、該類似度から、図形要素群L2の中から選択した図形要素F23を除く前後で減少した分散の減少分から得られる値を引くことにしてもよい。これにより、業務フロー800上での図形要素間の位置関係に基づいて、図形要素群L2の中から仲間外れとなる図形要素を特定して、図形要素群L2の中から、特定の項目名業務一覧,業務名に相応しくない図形要素を除外することができる。つぎに、算出部503が、図形要素群L3の中から未選択かつ分散差異が最大の図形要素F10を選択する。そして、算出部503が、図形要素群L2のうち、選択した図形要素F10を除く残余の図形要素群に含まれる図形要素間の最短距離の分布Pの分散ν3を再計算する。なお、この時点での図形要素群L2は、図形要素L23が削除された削除後のものである。つぎに、算出部503が、図形要素群L2の中から選択した図形要素F10を除く前後で分散が減少するか否かを判断する。例えば、図形要素群L2の中から選択した図形要素F10を除く前の分散ν1を97.27とし、図形要素F10を除いた後の分散ν3を6148.49とする。この場合、算出部503が、図形要素群L2の中から図形要素F10を除く前後で分散が減少しないと判断する。算出部503は、図形要素群L2の中から図形要素F10を除いても分散が減少しないため、図形要素群L2の中から図形要素F10を削除しない。なお、図形要素群L2に含まれるすべての図形要素が、図形要素群L2に含まれる図形要素間の最短距離の分布Pからずれている場合、算出部503は、図形要素群L3を抽出しないことにしてもよい。この場合、図形要素群L2に含まれるすべての図形要素の類似度の補正は行われない。つぎに、算出部503が、図形要素群L2に含まれる図形要素間の最短距離の分布Pの平均μ4、分散ν4、標準偏差σ4を算出する。この時点での図形要素群L2は、図形要素L23が削除された削除後のものである。このため、平均μ4および分散ν4については、既に計算済みのものを用いることにしてもよい。つぎに、算出部503が、図形要素群L2の中からいずれかの図形要素を選択する。そして、算出部503が、図形要素F1~Fnのうち図形要素群L2を除く残余の図形要素群の中から、下記条件1および下記条件2を満たす図形要素を検索する。ここで、条件1は、Y座標が所定範囲T1内となることである。また、条件2は、選択した図形要素との距離が所定範囲T2内となることである。所定範囲T2は、例えば、図形要素群L2に含まれる図形要素間の最短距離の分布の平均μ4および標準偏差σ4を用いて設定される。より具体的には、例えば、所定範囲T2として、μ4±β×σ4などが設定される。βは、予め設定された定数例えば、β=1.1であり、例えば、ROM202、RAM203、磁気ディスク205、光ディスク207などの記憶部に記憶されている。ここで、上記条件1および上記条件2を満たす図形要素が検索された場合、算出部503が、検索した図形要素が有する文字列と、特定の項目名業務一覧,業務名に関連する項目値との類似度を補正する。具体的には、例えば、算出部503が、仮項目名対応付けテーブル600内の検索した図形要素が有する文字列と、特定の項目名業務一覧,業務名に関連する項目値との類似度が大きくなるように補正する。より具体的には、例えば、算出部503が、該類似度を1にしてもよく、該類似度に一定数を足してもよく、該類似度に1より大きい値を掛けることにしてもよいただし、類似度の最大値は1である。。これにより、図形要素間の最短距離の分布Pに準拠する図形要素について、特定の項目名業務一覧,業務名に関連する項目値と類似する文字列を有していなくても、特定の項目名業務一覧,業務名と対応付けることが可能となる。また、選択部504は、補正された補正後の特定の項目名業務一覧,業務名に関連する項目値との類似度に基づいて、図形要素F1~Fnの中から特定の項目名業務一覧,業務名に対応する図形要素を選択することにしてもよい。具体的には、例えば、選択部504が、仮項目名対応付けテーブル600を参照して、特定の項目名業務一覧,業務名に関連する項目値との類似度が閾値Rth以上となる図形要素を選択することにしてもよい。また、選択部504は、図形要素群L2に含まれる図形要素を、特定の項目名業務一覧,業務名に対応する図形要素として選択することにしてもよい。上述した例では、選択部504が、図形要素F23が削除された削除後の図形要素群L2に含まれる図形要素F6,F8,F9,F10を選択することになる。また、選択部504は、検索された上記条件1および上記条件2を満たす図形要素を、特定の項目名業務一覧,業務名に対応する図形要素として選択することにしてもよい。このように、第1の選択手法によれば、業務フロー800上での図形要素間の位置関係に基づいて、図形要素群L2の中から仲間外れとなる図形要素を特定することができる。そして、第1の選択手法によれば、図形要素群L2の中から、特定の項目名業務一覧,業務名に相応しくない図形要素を除外して、特定の項目名業務一覧,業務名に対応する図形要素を選択することができる。また、第1の選択手法によれば、図形要素間の最短距離の分布Pに準拠する図形要素について、特定の項目名業務一覧,業務名に関連する項目値と類似する文字列を有していなくても、特定の項目名業務一覧,業務名と対応付けることができる。なお、上述した説明では、図形要素間の最短距離や図形要素間の最短距離の分布Pを特徴付ける値を一次元で表現したが、これに限らない。例えば、X軸とY軸の2次元ベクトルで表現し、その割合例えば、X軸のほうは偏差が大きくても許容範囲であるが、Y軸のほうは多少の偏差でも図形要素群L2からの除外対象とするを考慮することにしてもよい。また、上記算出部503は、例えば、下記式1を用いて、図形要素Fiの項目名が、特定の項目名Tj,Akである確度を算出することにしてもよい。ただし、XXは、図形要素Fiの項目名が、特定の項目名Tj,Akである確度である。得点は、図形要素Fiが有する文字列と特定の項目名Tj,Akに関連する項目値との類似度である。図形属性とは、図形要素を特徴付ける属性例えば、図色、形状などである。XX=得点×Σ得点1のものと一致している図形属性/全図形属性数1なお、各図形要素Fiの得点は、仮項目名対応付けテーブル600から特定することができる。この際、図形要素Fiの全項目名に対する得点が空白の場合、判定部506が、図形要素Fiの全項目名に対する得点として十分に小さい値dを設定する。また、少なくともいずれかの項目名に対する得点が設定されている場合、得点が未設定の他の項目名に対する得点として0を設定する。一例として、全図形属性数を4とする。また、図形要素Fiの図形属性を黄色図色、四角形状、属性a1、属性b1とする。図形要素Fiが有する文字列と特定の項目名Tj,Akに関連する項目値との類似度得点を0.5とする。また、XXの確率が1の図色の割合を黄色:白=3:7とする。また、XXの確率が1の図形状の割合を四角:三角=4:6とする。また、XXの確率が1の属性aの割合をa1:a2=8:2とする。また、XXの確率が1の属性bの割合をb1:b2=9:1とする。この場合、図形要素Fiの項目名が、特定の項目名Tj,Akである確度XXはXX=0.53/104/108/109/10/4=0.3である。そして、選択部504は、図形要素Fiと各項目名との確度XXのうち、確度XXが最大となる項目名を、図形要素Fiに対応する項目名として選択することにしてもよい。この際、選択部504は、最大の確度XXが所定値以下の場合、図形要素Fiに対応する項目名を選択しないことにしてもよい。例えば、最大の確度XXをdとする。この場合、図形要素Fiの特定の項目名Tj,Akに対する得点が空白であっても、その他の属性が特定の項目名Tj,Akと一致しているのであれば、図形要素Fiと特定の項目名Tj,Akとを対応付けることができる。また、確度XXが最大となる項目名が複数存在する場合、選択部504は、条件の優先度に応じて例えば、得点の高いほう、形状の割合が高いほう、図形要素Fiに対応する項目名を選択することにしてもよい。対応付け結果一覧1000の具体例ここで、選択部504によって選択された図形要素と特定の項目名Tj,Akとを対応付けてあらわす対応付け結果一覧1000について説明する。図10は、対応付け結果一覧1000の具体例を示す説明図である。図10において、対応付け結果一覧1000は、図形ID、イメージ、文字列および文書タイプ:項目名のフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、対応付け結果例えば、対応付け結果1000-1~1000-17をレコードとして記憶している。ここで、図形IDは、図形要素を一意に識別する識別情報である。イメージは、図形要素のイメージ画像である。文字列は、図形要素が有する文字列である。文書タイプ:項目名は、図形要素に対応する項目名を特定する情報である。対応付け結果1000-1を例に挙げると、図形要素F1のイメージ画像、図形要素F1が有する文字列ロジテク、および文書タイプ:項目名職務分掌:組織名が示されている。対応付け結果1000-1によれば、特定の項目名職務分掌,組織名に対応する図形要素F1を特定することができる。また、対応付け結果1000-2を例に挙げると、図形要素F2のイメージ画像、図形要素F2が有する文字列在庫照会、および文書タイプ:項目名業務一覧:業務名が示されている。対応付け結果1000-2によれば、特定の項目名業務一覧,業務名に対応する図形要素F2を特定することができる。なお、図形要素に対応する項目名が複数存在する場合、文書タイプ:項目名フィールドに複数の項目名を設定してもよく、また、図形要素に対応するいずれか一つの項目名を設定することにしてもよい。また、図形要素に対応する項目名が存在しない場合、例えば、文書タイプ:項目名フィールドにnullが設定される。整合性診断結果の具体例つぎに、関連する文書群の文書間で整合性がとれているか否かをあらわす整合性診断結果の具体例について説明する。図11は、文書間の整合性診断例を示す説明図である。図12および図13は、整合性診断結果の具体例を示す説明図である。図11において、テーブル1101は、業務フロー800図8参照に含まれる項目名概念データ一覧,概念データ名に対応する文字列をリスト化して示す表である。また、テーブル1102は、業務フロー800に含まれる項目名システム機能一覧,システム機能名に対応する文字列をリスト化して示す表である。また、テーブル1103は、業務フロー800に含まれる項目名職務分掌,組織名に対応する文字列をリスト化して示す表である。また、テーブル1104は、業務フロー800に含まれる項目名業務一覧,業務名に対応する文字列をリスト化して示す表である。ここで、図7に示した文書関係DB700の整合定義720の項番1には、概念データ一覧の概念データ名が、業務フローの概念データ名にすべて記述されていることが定義されている。この場合、判定部506によって判定された判定結果として、例えば、図12に示す整合性診断結果1110が出力される。整合性診断結果1110によれば、業務フロー800には、表401に含まれている補充発注票が含まれていないことを認識することができる。また、表401には、業務フロー800に含まれている発注予定が含まれていないことを認識することができる。また、文書関係DB700の整合定義720の項番2には、システム機能一覧のシステム機能名が、業務フローのシステム機能名にすべて記述されていることが定義されている。この場合、判定部506によって判定された判定結果として、例えば、図12に示す整合性診断結果1120が出力される。整合性診断結果1120によれば、業務フロー800には、表404に含まれている発注、補充、補充表作成、補充データ作成が含まれていないことを認識することができる。また、文書関係DB700の整合定義720の項番3には、職務分掌の組織名が、業務フローの組織名にすべて記述されていることが定義されている。この場合、判定部506によって判定された判定結果として、例えば、図13に示す整合性診断結果1130が出力される。整合性診断結果1130によれば、業務フロー800には、表402に含まれている物品管理部が含まれていないことを認識することができる。また、表402には、業務フロー800に含まれている版内本部が含まれていないことを認識することができる。また、文書関係DB700の整合定義720の項番4には、業務一覧の業務名が、業務フローの業務名にすべて記述されていることが定義されている。この場合、判定部506によって判定された判定結果として、例えば、図13に示す整合性診断結果1140が出力される。整合性診断結果1140によれば、業務フロー800には、表403に含まれている補充発注依頼、補充発注照会、補充発注確定が含まれていないことを認識することができる。診断支援装置100の診断支援処理手順つぎに、実施の形態1にかかる診断支援装置100の診断支援処理手順について説明する。図14は、診断支援装置100の診断支援処理手順の一例を示すフローチャートである。図14のフローチャートにおいて、まず、取得部501により、図情報および表情報を取得したか否かを判断するステップS1401。ここで、取得部501により、図情報および表情報を取得するのを待つステップS1401:No。そして、図情報および表情報が取得された場合ステップS1401:Yes、抽出部502により、図形要素が有する文字列と項目名Tj,Akに関連する項目値との類似度を算出する算出処理を実行するステップS1402。つぎに、算出部503により、図形要素が有する文字列と項目名Tj,Akに関連する項目値との類似度を補正する補正処理を実行するステップS1403。そして、選択部504により、補正された補正後の項目名Tj,Akに関連する項目値との類似度に基づいて、図形要素F1~Fnの中から項目名Tj,Akに対応する図形要素を選択する選択処理を実行するステップS1404。最後に、出力部507により、選択された図形要素と項目名Tj,Akとを対応付けてあらわす対応付け結果一覧図10参照を出力してステップS1405、本フローチャートによる一連の処理を終了する。これにより、特定の項目名Tj,Akに対応する図形要素を選択することができる。なお、図情報が複数存在する場合、診断支援装置100により、上述した一連の処理を図情報ごとに実行する。<算出処理の具体的処理手順>つぎに、図14に示したステップS1402の算出処理の具体的な処理手順について説明する。図15は、算出処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図15のフローチャートにおいて、まず、抽出部502により、図形要素Fiのiをi=1としてステップS1501、図形要素F1~Fnの中から図形要素Fiを選択するステップS1502。つぎに、抽出部502により、文書タイプTjのjをj=1としてステップS1503、文書タイプT1~Tmの中から文書タイプTjを選択するステップS1504。そして、抽出部502により、文書タイプTjの項目名Akのkをk=1としてステップS1505、項目名A1~AKの中から項目名Akを選択するステップS1506。つぎに、抽出部502により、図形要素Fiが有する文字列と項目名Tj,Akの項目値との類似度Rを算出するステップS1507。そして、抽出部502により、算出した類似度Rが閾値Rth以上か否かを判断するステップS1508。ここで、類似度Rが閾値Rth未満の場合ステップS1508:No、ステップS1510に移行する。一方、類似度Rが閾値Rth以上の場合ステップS1508:Yes、抽出部502により、図形要素Fiが有する文字列と項目名Tj,Akの項目値との類似度Rを1として仮項目名対応付けテーブル600に登録するステップS1509。つぎに、抽出部502により、項目名AkのkをインクリメントしてステップS1510、kがKより大きくなったか否かを判断するステップS1511。ここで、kがK以下の場合ステップS1511:No、ステップS1506に戻る。一方、kがKより大きくなった場合ステップS1511:Yes、抽出部502により、文書タイプTjのjをインクリメントしてステップS1512、jがmより大きくなったか否かを判断するステップS1513。ここで、jがm以下の場合ステップS1513:No、ステップS1504に戻る。一方、jがmより大きくなった場合ステップS1513:Yes、抽出部502により、図形要素FiのiをインクリメントしてステップS1514、iがnより大きくなったか否かを判断するステップS1515。ここで、iがn以下の場合ステップS1515:No、ステップS1502に戻る。一方、iがnより大きくなった場合ステップS1515:Yes、図14に示したステップS1403に移行する。これにより、項目名Tj,Akの項目値と類似する文字列を有する図形要素群L1を特定することが可能となる。なお、ステップS1509において、項目名Tj,Akの項目値の表における出現順序を仮項目名対応付けテーブル600に登録することにしてもよい。<補正処理の具体的処理手順>つぎに、図14に示したステップS1403の補正処理以下、第1の補正処理というの具体的な処理手順について説明する。図16は、第1の補正処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図16のフローチャートにおいて、まず、抽出部502により、文書タイプTjのjをj=1としてステップS1601、文書タイプT1~Tmの中から文書タイプTjを選択するステップS1602。つぎに、抽出部502により、文書タイプTjの項目名Akのkをk=1としてステップS1603、項目名A1~AKの中から項目名Akを選択するステップS1604。そして、抽出部502により、仮項目名対応付けテーブル600を参照して、図形要素L1~Lnの中から、項目名Tj,Akの項目値との類似度が1の図形要素群L1を抽出するステップS1605。つぎに、算出部503により、抽出元文書上におけるX軸方向に着目して、項目名Tj,Akの項目値との類似度を補正する横方向補正処理を実行するステップS1606。そして、算出部503により、抽出元文書上におけるY軸方向に着目して、項目名Tj,Akの項目値との類似度を補正する縦方向補正処理を実行するステップS1607。つぎに、抽出部502により、項目名AkのkをインクリメントしてステップS1608、kがKより大きくなったか否かを判断するステップS1609。ここで、kがK以下の場合ステップS1609:No、ステップS1604に戻る。一方、kがKより大きくなった場合ステップS1609:Yes、抽出部502により、文書タイプTjのjをインクリメントしてステップS1610、jがmより大きくなったか否かを判断するステップS1611。ここで、jがm以下の場合ステップS1611:No、ステップS1602に戻る。一方、jがmより大きくなった場合ステップS1611:Yes、図14に示したステップS1404に移行する。これにより、抽出元文書における図形要素間の位置関係に基づいて、項目名Tj,Akの項目値との類似度を補正することができる。<横方向補正処理の具体的処理手順>つぎに、図16に示したステップS1606の横方向補正処理の具体的な処理手順について説明する。図17~図19は、ステップS1606の横方向補正処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図17のフローチャートにおいて、まず、検出部505により、図形要素群L1の中から、いずれかの図形要素Faを選択するステップS1701。そして、検出部505により、図形要素群L1の中から、Y座標が所定範囲T1内の図形要素群L2を検出するステップS1702。なお、所定範囲T1は、例えば、図形要素FaのY座標±図形要素FaのYサイズの2倍である。つぎに、検出部505により、検出した図形要素群L2が検出済みの図形要素群か否かを判断するステップS1703。ここで、図形要素群L2が検出済みの図形要素群ではない場合ステップS1703:No、算出部503により、図形要素群L2の中から、いずれかの図形要素Fbを選択するステップS1704。そして、算出部503により、図形要素群L2に含まれる図形要素Fbと他の図形要素との図形要素間の最短距離を算出するステップS1705。つぎに、算出部503により、図形要素群L2の中から選択されていない未選択の図形要素があるか否かを判断するステップS1706。ここで、未選択の図形要素がある場合ステップS1706:Yes、ステップS1704に戻る。一方、未選択の図形要素がない場合ステップS1706:No、算出部503により、図形要素群L2に含まれる図形要素ごとの図形要素間の最短距離に基づいて、該図形要素間の最短距離の分布Pの平均μ1、分散ν1および標準偏差σ1を算出してステップS1707、図18に示すステップS1801に移行する。また、ステップS1703において、図形要素群L2が検出済みの図形要素群の場合ステップS1703:Yes、検出部505により、図形要素群L1の中から選択されていない未選択の図形要素があるか否かを判断するステップS1708。ここで、未選択の図形要素がある場合ステップS1708:Yes、ステップS1701に戻る。一方、未選択の図形要素がない場合ステップS1708:No、図16に示したステップS1607に移行する。図18のフローチャートにおいて、まず、算出部503により、図形要素群L2の中から、図形要素群L2に含まれる図形要素間の最短距離の分布Pからずれている図形要素群L3を抽出するステップS1801。そして、算出部503により、図形要素群L3の中から、いずれかの図形要素Fcを選択するステップS1802。つぎに、算出部503により、図形要素群L2のうち図形要素Fcを除く残余の図形要素群に含まれる図形要素間の最短距離の分布Pの分散ν2を算出するステップS1803。そして、算出部503により、分布Pの分散ν1と分散ν2との分散差異を算出するステップS1804。つぎに、算出部503により、図形要素群L3の中から選択されていない未選択の図形要素があるか否かを判断するステップS1805。ここで、未選択の図形要素がある場合ステップS1805:Yes、ステップS1802に戻る。一方、未選択の図形要素がない場合ステップS1805:No、算出部503により、図形要素群L3の中から分散差異が最大の図形要素Fdを選択するステップS1806。そして、算出部503により、図形要素群L2のうち図形要素Fdを除く残余の図形要素群に含まれる図形要素間の最短距離の分布Pの分散ν3を算出するステップS1807。つぎに、算出部503により、図形要素群L2の中から図形要素Fdを除く前後で分散が減少するか否かを判断するステップS1808。ここで、分散が減少する場合ステップS1808:Yes、算出部503により、図形要素群L2の中から図形要素Fdを削除するステップS1809。そして、算出部503により、仮項目名対応付けテーブル600内の図形要素Fdが有する文字列と、項目名Tj,Akに関連する項目値との類似度を0に補正するステップS1810。つぎに、算出部503により、図形要素群L3の中から選択されていない未選択の図形要素があるか否かを判断するステップS1811。ここで、未選択の図形要素がある場合ステップS1811:Yes、ステップS1806に戻る。一方、未選択の図形要素がない場合ステップS1811:No、図19に示すステップS1901に移行する。また、ステップS1808において、図形要素群L2の中から図形要素Fdを除く前後で分散が減少しない場合ステップS1808:No、図19に示すステップS1901に移行する。図19のフローチャートにおいて、まず、算出部503により、図形要素群L2に含まれる図形要素間の最短距離の分布Pの平均μ4、分散ν4、標準偏差σ4を算出するステップS1901。そして、算出部503により、図形要素群L2の中から、いずれかの図形要素Feを選択するステップS1902。つぎに、算出部503により、図形要素F1~Fnのうち図形要素群L2を除く残余の図形要素群の中から、条件1および条件2を満たす図形要素Ffを検索するステップS1903。ここで、条件1は、Y座標が所定範囲T1内となることである。ただし、所定範囲T1は、例えば図形要素FeのY座標±図形要素FeのYサイズの2倍である。また、条件2は、例えば、図形要素Feとの距離が所定範囲T2内となることである。そして、算出部503により、図形要素Ffが検索されたか否かを判断するステップS1904。ここで、図形要素Ffが検索されなかった場合ステップS1904:No、ステップS1906に移行する。一方、図形要素Ffが検索された場合ステップS1904:Yes、算出部503により、仮項目名対応付けテーブル600内の図形要素Ffが有する文字列と、項目名Tj,Akに関連する項目値との類似度を1に補正するステップS1905。そして、算出部503により、図形要素群L2の中から選択されていない未選択の図形要素があるか否かを判断するステップS1906。ここで、未選択の図形要素がある場合ステップS1906:Yes、ステップS1902に戻る。一方、未選択の図形要素がない場合ステップS1906:No、図17に示したステップS1708に移行する。これにより、図形要素群L2のうち、図形要素間の最短距離の分布Pからずれている図形要素の有する文字列と項目名Tj,Akに関連する項目値との類似度が小さくなるように補正することができる。また、項目名Tj,Akに関連する項目値と類似する文字列を有していなくても、図形要素間の最短距離の分布Pに準拠する図形要素の有する文字列と項目名Tj,Akに関連する項目値との類似度が大きくなるように補正することができる。なお、図16に示したステップS1607の縦方向補正処理については、図17~図19に示した横方向補正処理の処理手順とほぼ同様のため説明を省略する。ただし、縦方向補正処理の場合、図17に示したステップS1702において、検出部505により、図形要素群L1の中から、X座標が所定範囲T1内の図形要素群L2を検出する。この所定範囲T1は、例えば、図形要素FaのX座標±図形要素FaのYサイズの2倍である。また、図19に示したステップS1903における条件1は、X座標が所定範囲T1内となることである。この所定範囲T1は、例えば図形要素FeのX座標±図形要素FeのYサイズの2倍である。<選択処理の具体的処理手順>つぎに、図14に示したステップS1404の選択処理の具体的な処理手順について説明する。図20は、選択処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図20のフローチャートにおいて、まず、選択部504により、図形要素Fiのiをi=1としてステップS2001、図形要素F1~Fnの中から図形要素Fiを選択するステップS2002。そして、選択部504により、仮項目名対応付けテーブル600を参照して、図形要素Fiが有する文字列との類似度が1の項目名Tj,Akを特定するステップS2003。つぎに、選択部504により、複数の項目名が特定されたか否かを判断するステップS2004。ここで、複数の項目名が特定されていない場合ステップS2004:No、ステップS2006に移行する。一方、複数の項目名が特定された場合ステップS2004:Yes、選択部504により、複数の項目名の中からいずれかの項目名Tj,Akを選択するステップS2005。そして、選択部504により、図形要素Fiを項目名Tj,Akに対応する図形要素として選択するステップS2006。つぎに、選択部504により、図形要素FiのiをインクリメントしてステップS2007、iがnより大きくなったか否かを判断するステップS2008。ここで、iがn以下の場合ステップS2008:No、ステップS2002に戻る。一方、iがnより大きくなった場合ステップS2008:Yes、図14に示したステップS1405に移行する。これにより、項目名Tj,Akに対応する図形要素を選択することができる。以上説明したように、実施の形態1にかかる診断支援装置100によれば、図形要素F1~Fnの中から、特定の項目名Tj,Akの項目値と文字列が類似する図形要素群L1を抽出することができる。これにより、図形要素F1~Fnの中から、各図形要素Fiが有する文字列を手掛かりに、特定の項目名Tj,Akに対応する図形要素の候補を絞り込むことができる。また、診断支援装置100によれば、図形要素群L1の中から、X軸またはY軸の座標値が所定範囲T1内となる図形要素群L2を検出することができる。これにより、抽出元文書において一定の規則にしたがって並んでいる図形要素の集合単位で、抽出元文書上での図形要素間の位置関係を判断することができる。また、診断支援装置100によれば、図形要素群L2に含まれる図形要素間の最短距離の分布Pからずれている図形要素を図形要素群L2の中から特定して、特定の項目名Tj,Akに対応している確からしさをあらわす類似度を補正得点減少することができる。これにより、図形要素群L2の中から、特定の項目名Tj,Akに相応しくない図形要素を除外して、特定の項目名Tj,Akに対応する図形要素を選択することができる。また、診断支援装置100によれば、図形要素群L2に含まれる図形要素間の最短距離の分布Pに準拠する図形要素を特定して、特定の項目名Tj,Akに対応している確からしさをあらわす類似度を補正得点増加することができる。これにより、特定の項目名Tj,Akに関連する項目値と類似する文字列を有していない図形要素群の中から、特定の項目名Tj,Akに対応する図形要素を選択することができる。また、診断支援装置100によれば、特定の項目名Tj,Akに対応付けられた図形要素と、文書関係DB700の記憶内容とに基づいて、文書間の整合性を判定することができる。これにより、関連する文書群に含まれる図形要素があらわす項目値と表中の項目値との突き合わせを行うことができる。実施の形態2つぎに、実施の形態2にかかる診断支援装置100について説明する。実施の形態1では、同一項目名における図形要素間の最短距離の分布Pを利用する場合について説明したが、実施の形態2では、他項目名間における図形要素間の最短距離の分布Rを利用して、図形要素と項目名との対応付けを行う場合について説明する。なお、実施の形態1で説明した箇所と同様の箇所については、同一符号を付して図示および説明を省略する。診断支援装置100の機能的構成例まず、実施の形態2にかかる診断支援装置100の機能的構成例について説明する。なお、実施の形態2にかかる診断支援装置100は、実施の形態1にかかる診断支援装置100と同一の機能部を有していてもよい。図21は、実施の形態2にかかる診断支援装置100の機能的構成を示すブロック図である。図21において、診断支援装置100は、取得部501と、判定部506と、出力部507と、抽出部2101と、選択部2103と、算出部2102と、を含む構成である。この制御部となる機能取得部501、判定部506、出力部507、抽出部2101、選択部2103、算出部2102は、具体的には、例えば、図2に示したROM202、RAM203、磁気ディスク205、光ディスク207などの記憶部に記憶されたプログラムをCPU201に実行させることにより、または、I/F209により、その機能を実現する。また、各機能部の処理結果は、例えば、RAM203、磁気ディスク205、光ディスク207などの記憶部に記憶される。まず、抽出部2101は、図形要素F1~Fnの中から、特定の項目名Tj,Akに関連する項目値と類似する文字列を有する第1の図形要素群L1を抽出する。また、抽出部2101は、図形要素F1~Fnの中から、特定の項目名Tj,Akとは異なる他の項目名Tj’,Ak’に関連する項目値と類似する文字列を有する第2の図形要素群L2を抽出する。ここで、文書タイプTj’のj’は、j’=1,2,...,mである。また、項目名Ak’のk’は、k’=1,2,...,Kかつk’≠kである。すなわち、抽出部2101が、特定の項目名Tj,Akとは異なる他の項目名ごとに、該他の項目名に関連する項目値と類似する文字列を有する図形要素の集合を抽出する。算出部2102は、第1の図形要素群L1に含まれる図形要素と第2の図形要素群L1’に含まれる図形要素との図形要素間の最短距離に基づいて、該図形要素間の最短距離の分布Rを特徴付ける値を算出する。具体的には、例えば、まず、算出部2102が、第1の図形要素群L1に含まれる図形要素ごとに、該図形要素と第2の図形要素群L1’に含まれる図形要素との図形要素間の最短距離を算出する。そして、算出部2102が、第1の図形要素群L1に含まれる図形要素ごとの図形要素間の最短距離に基づいて、該図形要素間の最短距離の分布Rを特徴付ける値を算出することにしてもよい。なお、第1および第2の図形要素群L1,L1’に含まれる各々の図形要素の抽出元文書における位置は、例えば、図3に示した図情報300から特定することができる。選択部2103は、算出された算出結果に基づいて、第1の図形要素群L1の中から特定の項目名Tj,Akに対応する図形要素を選択する。この算出結果は、第1の図形要素群L1に含まれる図形要素と第2の図形要素群L1’に含まれる図形要素との図形要素間の最短距離の分布Rを特徴付ける値である。具体的には、例えば、選択部2103が、第1の図形要素群L1のうち、第2の図形要素群L1’の図形要素との図形要素間の最短距離が、図形要素間の最短距離の分布Rから外れた図形要素を、特定の項目名Tj,Akに相応しくない図形要素として特定する。そして、選択部2103が、第1の図形要素群L1のうち、特定した図形要素を除く残余の図形要素を、特定の項目名Tj,Akに対応する図形要素として選択する。すなわち、選択部2103は、第1の図形要素群L1と第2の図形要素群L1’との図形要素間の位置関係に基づいて、第1の図形要素群L1の中から仲間外れとなる図形要素を特定する。これにより、第1の図形要素群L1の中から、特定の項目名Tj,Akに相応しくない図形要素を除外して、特定の項目名Tj,Akに対応する図形要素を選択することができる。以下、第1の図形要素群L1に含まれる図形要素と第2の図形要素群L1’に含まれる図形要素との図形要素間の最短距離の分布Rを特徴付ける値に基づいて、第1の図形要素群L1の中から特定の項目名Tj,Akに対応する図形要素を選択する手法を第2の選択手法という。第2の選択手法についての詳細な説明は、図22を用いて後述する。また、算出部2102は、選択された特定の項目名Tj,Akに対応する図形要素の集合に含まれる一の図形と第2の図形要素群L1’に含まれる他の図形との図形要素間の最短距離に基づいて、該図形要素間の最短距離の分布Rを特徴付ける値を算出することにしてもよい。また、選択部2103は、算出された算出結果に基づいて、図形要素F1~Fnのうち選択された特定の項目名Tj,Akに対応する図形要素を除く残余の図形要素群の中から、他の項目名Tj’,Ak’に対応する図形要素を選択することにしてもよい。すなわち、選択部2103は、異なる項目名間の図形要素間の最短距離の分布Rに準拠する図形要素については、例え他の項目名Tj’,Ak’に関連する項目値と類似する文字列を有していなくても、他の項目名Tj’,Ak’に対応する図形要素として選択する。第2の選択手法つぎに、上述した第2の選択手法の具体的な処理内容について説明する。以下の説明では、第1の図形要素群L1として、図8に示した業務フロー800に含まれる図形要素F2,F5,F6,F7,F8,F9,F10,F23,F28が抽出された場合を例に挙げて説明する。図形要素F2,F5,F6,F7,F8,F9,F10,F23,F28は、図4に示した表403の文書タイプ業務一覧の項目名業務名に関連する項目値と類似する文字列を有する図形要素である。まず、算出部2102が、第1の図形要素群L1の中からいずれかの図形要素Faを選択する。図形要素Faの選択は、例えば、第1の図形要素群L1の中から選択されていない未選択の図形要素がなくなるまで繰り返し行われる。ここでは、図形要素Faとして、第1の図形要素群L1の中から図形要素F2が選択された場合を想定する。つぎに、算出部2102が、第2の図形要素群L1’ごとに、第2の図形要素群L1’に含まれる各々の図形要素と図形要素Faとの図形要素間の距離を算出する。そして、算出部2102が、第2の図形要素群L1’ごとに、第2の図形要素群L1’の中から図形要素Faとの図形要素間の距離が最短の図形要素Fbを選択する。この結果、第2の図形要素群L1’ごとに、図形要素Faと、図形要素Faとの図形要素間の距離が最短の図形要素Fbとのペアが作成される。ここで、他の項目名Tj’,Ak’を項目名職務分掌,組織名とすると、例えば、図形要素F2図形要素Faとの図形要素間の距離が最短の図形要素F3が選択される。以下、図形要素F2と図形要素F3との距離を最短距離L1という。また、他の項目名Tj’,Ak’を項目名概念データ一覧,概念データ名とすると、例えば、図形要素F2図形要素Faとの図形要素間の距離が最短の図形要素F15が選択される。以下、図形要素F2と図形要素F15との距離を最短距離L2という。また、他の項目名Tj’,Ak’を項目名システム機能一覧,システム機能名とすると、例えば、図形要素F2図形要素Faとの図形要素間の距離が最短の図形要素F31が選択される。以下、図形要素F2と図形要素F31との距離を最短距離L3という。つぎに、算出部2102が、図形要素Faと図形要素Fbとのペアごとの最短距離Lに基づいて、図形要素Faと図形要素Fbとの図形要素間の最短距離Lの分布Rの平均μ1、分散ν1、標準偏差σ1および各図形要素Fbの偏差を算出する。標準偏差σ1は、図形要素Faと図形要素Fbとの最短距離Lのばらつきをあらわす目安である。そして、算出部2102が、算出した標準偏差σ1が閾値γ以上か否かを判断する。ここで、すべての図形要素Fbが図形要素Faの近傍にある場合、標準偏差σ1は小さくなる。すなわち、標準偏差σ1が閾値γ以上とは、複数の図形要素Fbの中で特定の図形要素複数可が、図形要素Faの近傍にあり、それ以外は図形要素Faの近傍にないことを意味している。ある図形要素の隣に別の図形要素を描く場合、その図形要素間の距離は、図サイズの1倍完全に隣接から1.5倍少し離れる、あるいは、斜めに隣接程度と考えられる。すなわち、標準偏差σ1最短距離のばらつきは、少なくとも図サイズの1.5倍程度になることが望ましい。このため、閾値γは、図サイズ図形要素FaのXサイズまたはYサイズの1.5倍程度の値に設定される。ここで、標準偏差σ1が閾値γ以上の場合、算出部2102が、図形要素Faと図形要素Fbとの図形要素間の最短距離Lの分布Rの標準偏差σ1と、各図形要素Fbの最短距離Lおよび偏差を、図22に示す分布値テーブル2200に保存する。分布値テーブル2200は、例えば、RAM203、磁気ディスク205、光ディスク207などの記憶部により実現される。以上説明した一連の処理内容は、例えば、第1の図形要素群L1の中から選択されていない未選択の図形要素がなくなるまで繰り返し行われる。以下、図形要素Faと図形要素Fbとのペアをペアp1~pRと表記し、ペアp1~pRのうち任意のペアをペアprと表記するr=1,2,...,R。また、各ペアp1~pRの図形要素Faと図形要素Fbとの図形要素間の最短距離Lを最短距離L1~LRと表記する。また、図形要素Faと図形要素Fbとの図形要素間の最短距離Lの分布Rの標準偏差σ1を標準偏差Ps1~PsRと表記し、各ペアp1~pRの偏差を偏差P1~PRと表記する。ここで、分布値テーブル2200について説明する。図22は、分布値テーブル2200の記憶内容の一例を示す説明図である。図22において、分布値テーブル2200は、ペアp1~pRごとに、図形要素Faと図形要素Fbとの図形要素間の最短距離Lの分布Rの標準偏差Ps1~PsRと、各図形要素Fbの最短距離Lおよび偏差P1~PRを記憶している。一例として、ペアp1を例に挙げると、図形要素F2と図形要素F3との図形要素間の最短距離L1の分布Rの標準偏差Ps1と、最短距離L1および偏差P1が保存されている。また、ペアp7を例に挙げると、図形要素F7と図形要素F1との図形要素間の最短距離L7の分布Rの標準偏差Ps4と、最短距離L7および偏差P7が保存されている。つぎに、算出部2102が、分布値テーブル2200を参照して、他の項目名Tj’,Ak’単位に、図形要素Faとの図形要素間の最短距離Lを集計する。そして、算出部2102が、集計した最短距離Lに基づいて、他の項目名Tj’,Ak’単位の図形要素Faと図形要素Fbとの図形要素間の最短距離Lの分布Rの平均μ2および標準偏差σ2を算出する。例えば、特定の項目名Tj,Akを項目名業務一覧,業務名、他の項目名Tj’,Ak’を項目名職務分掌,組織名とする。この場合、算出部2102が、分布値テーブル2200の中から、項目名職務分掌,組織名の図形要素Fbである図形要素F3,F4,F11,F1の最短距離L1,L5,L6,L7を抽出する。そして、算出部2102が、最短距離L1,L5,L6,L7に基づいて、図形要素Faと図形要素Fbとの図形要素間の最短距離Lの分布Rの平均μ2および標準偏差σ2を算出する。つぎに、算出部2102が、各ペアp1~pRの偏差割合を算出する。ここで、偏差割合とは、ペアprの偏差を標準偏差σ2で割った値である。ただし、ペアprの偏差は、他の項目名Tj’,Ak’単位の図形要素Faと図形要素Fbとの図形要素間の最短距離Lの分布Rの偏差最短距離L-平均μ2である。例えば、ペアp1の偏差は、最短距離L1図形要素F2と図形要素F3との距離から、項目名職務分掌,組織名単位の図形要素Faと図形要素Fbとの図形要素間の最短距離Lの分布の平均μ2を引いた値L1-μ2である。そして、算出部2102が、ペアprの偏差割合が閾値η以上か否かを判断する。ここで、第1の図形要素群L1のうち、ある図形要素Faを除く他の図形要素が、第2の図形要素群L1’に含まれる図形要素とほぼ等距離最短距離がほぼ同じであるとする。この場合、図形要素Faのみが、その最短距離が外れており、図形要素Faは特定の項目名Tj,Akに相応しくないといえる。そこで、算出部2102が、ペアprの偏差割合が閾値η以上の場合、すなわち、標準偏差σ2が小さく、ペアprの偏差が大きい場合、ペアprの図形要素Faが有する文字列と、特定の項目名Tj,Akに関連する項目値との類似度を補正する。具体的には、例えば、算出部2102が、仮項目名対応付けテーブル600内のペアprの図形要素Faが有する文字列と、特定の項目名Tj,Akに関連する項目値との類似度が小さくなるように補正する。なお、上記閾値ηは、例えば、予め設定されてROM202、RAM203、磁気ディスク205、光ディスク207などの記憶部に記憶されている例えば、η=2。また、閾値ηとして、図形要素Faの図サイズに応じて変化する値例えば、η=1図サイズ/標準偏差σ2を設定してもよい。これにより、第1の図形要素群L1と第2の図形要素群L1’との図形要素間の最短距離の分布Rからずれている図形要素を特定して、特定の項目名Tj,Akに対応している確からしさをあらわす類似度を補正得点減少することができる。そして、選択部2103は、補正された補正後の特定の項目名Tj,Akに関連する項目値との類似度に基づいて、図形要素F1~Fnの中から特定の項目名Tj,Akに対応する図形要素を選択する。また、算出部2102が、ペアprの偏差割合が閾値η以上の場合、第1の図形要素群L1の中からペアprの図形要素Faを削除する。そして、算出部2102が、削除後の第1の図形要素群L1に含まれる図形要素と第2の図形要素群L1’に含まれる図形要素との図形要素間の最短距離に基づいて、該図形要素間の最短距離の分布Rの平均μ3、分散ν3および標準偏差σ3を算出する。削除後の第1の図形要素群L1として、例えば、補正された補正後の特定の項目名Tj,Akに関連する項目値との類似度に基づいて、図形要素F1~Fnの中から選択された特定の項目名Tj,Akに対応する図形要素の集合を用いてもよい。つぎに、算出部2102が、削除後の第1の図形要素群L1の中からいずれかの図形要素Faを選択する。そして、算出部2102が、図形要素F1~Fnのうち、削除後の第1の図形要素群L1を除く残余の図形要素群の中から、下記条件3を満たす図形要素を検索する。ここで、条件3は、選択した図形要素Faとの距離が所定範囲T3内となることである。所定範囲T3は、例えば、削除後の第1の図形要素群L1に含まれる図形要素と第2の図形要素群L1’に含まれる図形要素との図形要素間の最短距離の分布の平均μ3および標準偏差σ3を用いて設定される。具体的には、例えば、所定範囲T3として、μ3±τ×σ3などが設定される。τは、予め設定された定数例えば、τ=1.1であり、例えば、ROM202、RAM203、磁気ディスク205、光ディスク207などの記憶部に記憶されている。ここで、上記条件3を満たす図形要素が検索された場合、算出部2102が、検索した図形要素が有する文字列と、他の項目名Tj’,Ak’に関連する項目値との類似度を補正する。具体的には、例えば、算出部2102が、仮項目名対応付けテーブル600内の検索した図形要素が有する文字列と、他の項目名Tj’,Ak’に関連する項目値との類似度が大きくなるように補正する。これにより、また、第1の図形要素群L1と第2の図形要素群L1’との図形要素間の最短距離の分布Rに準拠する図形要素を特定して、特定の項目名Tj,Akに対応している確からしさをあらわす類似度を補正得点増加することができる。そして、選択部2103は、補正された補正後の他の項目名Tj’,Ak’に関連する項目値との類似度に基づいて、図形要素F1~Fnの中から他の項目名Tj’,Ak’に対応する図形要素を選択する。診断支援装置100の診断支援処理手順つぎに、実施の形態2にかかる診断支援装置100の診断支援処理手順について説明する。ただし、図14に示したステップS1403の補正処理以外の処理は、実施の形態1にかかる診断支援装置100の診断支援処理手順と同様のため説明を省略する。ここでは、図14に示したステップS1403の補正処理に相当する第2の補正処理の具体的な処理手順について説明する。図23~図25は、第2の補正処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図23のフローチャートにおいて、まず、抽出部2101により、文書タイプTjのjをj=1としてステップS2301、文書タイプT1~Tmの中から文書タイプTjを選択するステップS2302。つぎに、抽出部2101により、文書タイプTjの項目名Akのkをk=1としてステップS2303、項目名A1~AKの中から項目名Akを選択するステップS2304。そして、抽出部2101により、仮項目名対応付けテーブル600を参照して、図形要素L1~Lnの中から、項目名Tj,Akの項目値との類似度が1の第1の図形要素群L1を抽出するステップS2305。つぎに、算出部2102により、第1の図形要素群L1の中からいずれかの図形要素Faを選択するステップS2306。そして、抽出部2101により、項目名Tj,Akとは異なる他の項目名Tj’,Ak’を選択するステップS2307。つぎに、抽出部2101により、仮項目名対応付けテーブル600を参照して、図形要素L1~Lnの中から、他の項目名Tj’,Ak’の項目値との類似度が1の第2の図形要素群L1’を抽出するステップS2308。そして、算出部2102により、第2の図形要素群L1’の中から図形要素Faとの図形要素間の距離が最短の図形要素Fbを選択するステップS2309。つぎに、抽出部2101により、選択されていない未選択の他の項目名Tj’,Ak’があるか否かを判断するステップS2310。ここで、未選択の他の項目名Tj’,Ak’がある場合ステップS2310:Yes、ステップS2307に戻る。一方、未選択の他の項目名Tj’,Ak’がない場合ステップS2310:No、算出部2102により、分布Rの平均μ1、分散ν1、標準偏差σ1および各図形要素Fbの偏差を算出するステップS2311。具体的には、例えば、算出部2102が、図形要素Faと図形要素Fbとのペアごとの最短距離Lに基づいて、図形要素Faと図形要素Fbとの図形要素間の最短距離Lの分布Rの平均μ1、分散ν1、標準偏差σ1および各図形要素Fbの偏差を算出する。そして、算出部2102により、標準偏差σ1が閾値γ以上か否かを判断するステップS2312。ここで、標準偏差σ1が閾値γ未満の場合ステップS2312:No、ステップS2314に移行する。一方、標準偏差σ1が閾値γ以上の場合ステップS2312:Yes、算出部2102により、分布Rの標準偏差σ1と各図形要素Fbの最短距離Lおよび偏差を分布値テーブル2200に保存するステップS2313。そして、算出部2102により、第1の図形要素群L1の中から選択されていない未選択の図形要素があるか否かを判断するステップS2314。ここで、未選択の図形要素がある場合ステップS2314:Yes、ステップS2306に戻る。一方、未選択の図形要素がない場合ステップS2314:No、図24に示すステップS2401に移行する。図24のフローチャートにおいて、まず、算出部2102により、分布値テーブル2200を参照して、他の項目名Tj’,Ak’単位に、図形要素Faとの図形要素間の最短距離Lを集計するステップS2401。そして、算出部2102により、集計した最短距離Lに基づいて、他の項目名Tj’,Ak’単位の図形要素Faと図形要素Fbとの図形要素間の最短距離Lの分布Rの平均μ2および標準偏差σ2を算出するステップS2402。つぎに、算出部2102により、ペアprのrをr=1としてステップS2403、ペアp1~pRの中からペアprを選択するステップS2404。そして、算出部2102により、ペアprの偏差割合を算出するステップS2405。つぎに、算出部2102により、ペアprの偏差割合が閾値η以上か否かを判断するステップS2406。ここで、ペアprの偏差割合が閾値η未満の場合ステップS2406:No、ステップS2409に移行する。一方、ペアprの偏差割合が閾値η以上の場合ステップS2406:Yes、算出部2102により、仮項目名対応付けテーブル600内のペアprの図形要素Faが有する文字列と、特定の項目名Tj,Akに関連する項目値との類似度を0に補正するステップS2407。そして、算出部2102により、第1の図形要素群L1の中からペアprの図形要素Faを削除するステップS2408。つぎに、算出部2102により、ペアprのrをインクリメントしてステップS2409、rがRより大きくなったか否かを判断するステップS2410。ここで、rがR以下の場合ステップS2410:No、ステップS2404に戻る。一方、rがRより大きくなった場合ステップS2410:Yes、図25に示すステップS2501に移行する。図25のフローチャートにおいて、まず、算出部2102により、第1の図形要素群L1に含まれる図形要素と第2の図形要素群L1’に含まれる図形要素との図形要素間の最短距離に基づいて、該図形要素間の最短距離の分布Rの平均μ3、分散ν3および標準偏差σ3を算出するステップS2501。つぎに、算出部2102により、第1の図形要素群L1の中からいずれかの図形要素Faを選択するステップS2502。そして、算出部2102により、図形要素F1~Fnのうち、第1の図形要素群L1を除く残余の図形要素群の中から、条件3を満たす図形要素を検索するステップS2503。条件3は、図形要素Faとの距離が所定範囲T3内となることである。つぎに、算出部2102により、条件3を満たす図形要素が検索されたか否かを判断するステップS2504。ここで、条件3を満たす図形要素が検索されなかった場合ステップS2504:No、ステップS2506に移行する。一方、条件3を満たす図形要素が検索された場合ステップS2504:Yes、算出部2102により、仮項目名対応付けテーブル600内の検索した図形要素が有する文字列と、他の項目名Tj’,Ak’に関連する項目値との類似度を1に補正するステップS2505。つぎに、算出部2102により、第1の図形要素群L1の中から選択されていない未選択の図形要素があるか否かを判断するステップS2506。ここで、未選択の図形要素がある場合ステップS2506:Yes、ステップS2502に戻る。一方、未選択の図形要素がない場合ステップS2506:No、算出部2102により、項目名AkのkをインクリメントしてステップS2507、kがKより大きくなったか否かを判断するステップS2508。ここで、kがK以下の場合ステップS2508:No、図23に示したステップS2304に戻る。一方、kがKより大きくなった場合ステップS2508:Yes、算出部2102により、文書タイプTjのjをインクリメントしてステップS2509、jがmより大きくなったか否かを判断するステップS2510。ここで、jがm以下の場合ステップS2510:No、図23に示したステップS2302に戻る。一方、jがmより大きくなった場合ステップS2310:Yes、本フローチャートによる一連の処理を終了する。以上説明したように、実施の形態2にかかる診断支援装置100によれば、第1の図形要素群L1と第2の図形要素群L1’との図形要素間の最短距離の分布Rからずれている図形要素を特定して、特定の項目名Tj,Akに対応している確からしさをあらわす類似度を補正得点減少することができる。これにより、第1の図形要素群L1の中から、特定の項目名Tj,Akに相応しくない図形要素を除外して、特定の項目名Tj,Akに対応する図形要素を選択することができる。また、診断支援装置100によれば、第1の図形要素群L1と第2の図形要素群L1’との図形要素間の最短距離の分布Rに準拠する図形要素を特定して、特定の項目名Tj,Akに対応している確からしさをあらわす類似度を補正得点増加することができる。これにより、特定の項目名Tj,Akに関連する項目値と類似する文字列を有していない図形要素群の中から、特定の項目名Tj,Akに対応する図形要素を選択することができる。実施の形態3つぎに、実施の形態3にかかる診断支援装置100について説明する。実施の形態3では、抽出元文書における各図形要素の出現順序を利用して、図形要素と項目名との対応付けを行う場合について説明する。なお、実施の形態1,2で説明した箇所と同様の箇所については、同一符号を付して図示および説明を省略する。診断支援装置100の機能的構成例まず、実施の形態3にかかる診断支援装置100の機能的構成例について説明する。なお、実施の形態3にかかる診断支援装置100は、実施の形態1,2にかかる診断支援装置100と同一の機能部を有していてもよい。図26は、実施の形態3にかかる診断支援装置100の機能的構成を示すブロック図である。図26において、診断支援装置100は、取得部501と、抽出部502と、検出部505と、判定部506と、出力部507と、特定部2601と、選択部2602と、を含む構成である。この制御部となる機能取得部501、抽出部502、検出部505、判定部506、出力部507、特定部2601、選択部2602は、具体的には、例えば、図2に示したROM202、RAM203、磁気ディスク205、光ディスク207などの記憶部に記憶されたプログラムをCPU201に実行させることにより、または、I/F209により、その機能を実現する。また、各機能部の処理結果は、例えば、RAM203、磁気ディスク205、光ディスク207などの記憶部に記憶される。特定部2601は、特定の項目名Tj,Akと項目値とを関連付けてあらわす表における、図形要素群L1に含まれる各々の図形要素が有する文字列と類似する各々の項目値の出現順序を特定する機能を有する。ここで、特定の項目名Tj,Akと項目値とを関連付けてあらわす表とは、例えば、図4に示した表401~404である。また、図形要素群L1は、特定の項目名Tj,Akに関連する項目値と類似する文字列を有する図形要素の集合である。表における項目値の出現順序とは、表を一定の方向例えば、上から下、左から右などからみた場合の項目値の並び順序である。選択部2602は、特定された各々の項目値の出現順序と、抽出元文書における図形要素群L1に含まれる各々の図形要素の出現順序とに基づいて、図形要素群L1の中から特定の項目名Tj,Akに対応する図形要素を選択する機能を有する。また、特定部2601は、特定の項目名Tj,Akと項目値とを関連付けてあらわす表における、図形要素群L2に含まれる各々の図形要素が有する文字列と類似する各々の項目値の出現順序を特定することにしてもよい。ここで、図形要素群L2は、図形要素群L1のうち、抽出元文書におけるX軸およびY軸のいずれか一方の軸の座標値が所定範囲T1内となる図形要素の集合である。この場合、選択部2602は、特定された各々の項目値の出現順序と、抽出元文書における図形要素群L2に含まれる各々の図形要素の出現順序とに基づいて、図形要素群L2の中から特定の項目名Tj,Akに対応する図形要素を選択することにしてもよい。以下、抽出元文書における図形要素群L2に含まれる各々の図形要素の出現順序に基づいて、図形要素F1~Fnの中から特定の項目名Tj,Akに対応する図形要素を選択する手法を第3の選択手法という。ここで、図27を用いて、第3の選択手法の具体的な処理内容について説明する。第3の選択手法図27は、抽出元文書における図形要素の出現順序を示す説明図である。図27において、図8に示した業務フロー800が示されている。ここでは、図形要素群L2として、図4に示した表403の文書タイプ業務一覧の項目名業務名に関連する項目値と類似する文字列を有する図形要素F6,F8,F9,F10,F23が検出された場合を想定する図27中、太線丸囲い。まず、特定部2601が、抽出元文書における図形要素群L2に含まれる各々の図形要素の出現順序を特定する。ここでは、X軸方向横方向の図形要素群L2を検出する場合を想定している。このため、抽出元文書における出現順序は、抽出元文書業務フロー800において左から右に向かって出現する順序とする。具体的には、例えば、特定部2601が、図形要素群L2に含まれる複数の図形要素を、各々の図形要素のX軸の座標値が昇順となるようにソートすることにより、各々の図形要素の出現順序を特定する。なお、Y軸方向縦方向の図形要素群L2を検出する場合、抽出元文書における出現順序は、例えば、抽出元文書における上から下となる。業務フロー800における図形要素群L2に含まれる各々の図形要素の出現順序は、図形要素F8が1、図形要素F6が2、図形要素F10が3、図形要素F23が4、図形要素F9が5となる。すなわち、図形要素F6,F8,F9,F10,F23の出現順序はF8→F6→F10→F23→F9となる。つぎに、特定部2601が、特定の項目名業務一覧,業務名と項目値とを関連付けてあらわす表403における、図形要素群L2に含まれる図形要素が有する文字列と類似する項目値の出現順序を特定する。ここでの出現順序は、表403において上から下に向かって出現する順序とする。表403において、図形要素群L2に含まれる図形要素F6が有する文字列発注確定に類似する項目値は発注確定であり、項目値発注確定の出現順序は4である。また、表403において、図形要素群L2に含まれる図形要素F8が有する文字列発注照会に類似する項目値は発注照会であり、項目値発注照会の出現順序は3である。また、表403において、図形要素群L2に含まれる図形要素F9が有する文字列発注票印刷指示に類似する項目値は発注票印刷指示であり、項目値発注票印刷指示の出現順序は9である。また、表403において、図形要素群L2に含まれる図形要素F10が有する文字列発注票未達照会に類似する項目値は発注票未達照会であり、項目値発注票未達照会の出現順序は8である。また、表403において、図形要素群L2に含まれる図形要素F23が有する文字列発注未達一覧に類似する項目値は発注票未達照会であり、項目値発注票未達照会の出現順序は8である。このため、表403における図形要素F6,F8,F9,F10,F23が有する文字列と類似する項目値の出現順序を図形IDによって表現するとF8→F6→F10,F23→F9となる。なお、図形要素F10,F23については、表403における出現順序が同一である。業務フロー800における図形要素群L2に含まれる図形要素の出現順序と、表403における図形要素が有する文字列と類似する項目値の出現順序とを照合するとF83→F64→F108→F238→F99となる。なお、括弧内の数字は、表403における各図形要素が有する文字列と類似する項目値の出現順序である。つぎに、特定部2601が、業務フロー800における出現順序にしたがって並べられた図形要素F83→F64→F108→F238→F99のうち、表403における出現順序にしたがって並んでいる最大の部分集合を特定する。ここでは、第1の部分集合F83→F64→F108→F99および第2の部分集合F83→F64→F238→F99が特定される。そして、特定部2601が、特定した部分集合に含まれる図形要素の数が所定数N以上か否かを判断する。所定数Nは、例えば、予め設定されてROM202、RAM203、磁気ディスク205、光ディスク207などの記憶部に記憶されている。ここで、所定数NをN=3とする。この場合、特定部2601が、第1の部分集合に含まれる図形要素の数ここでは、4が所定数N以上であると判断する。また、特定部2601が、第2の部分集合に含まれる図形要素の数ここでは、4が所定数N以上であると判断する。以下、第1および第2の部分集合のうち第1の部分集合を例に挙げて説明する。つぎに、特定部2601が、第1の部分集合の中からいずれかの図形要素を選択する。この図形要素の選択は、例えば、第1の部分集合の中から選択されていない未選択の部分集合がなくなるまで繰り返し行われる。そして、特定部2601が、例えば、図6に示した仮項目名対応付けテーブル600を参照して、選択した図形要素についての類似度として、特定の項目名Tj,Akとは異なる他の項目名Tj’,Ak’の類似度が設定されているか否かを判断する。ここで、他の項目名Tj’,Ak’の類似度が設定されている場合、特定部2601が、選択した図形要素が有する文字列と他の項目名Tj’,Ak’の項目値との類似度を補正する。具体的には、例えば、特定部2601が、仮項目名対応付けテーブル600内の選択した図形要素が有する文字列と、他の項目名Tj’,Ak’に関連する項目値との類似度が小さくなるように補正する。より具体的には、例えば、特定部2601が、該類似度を0にしてもよく、該類似度から一定数を引くことにしてもよく、該類似度に1未満の値を掛けることにしてもよい。そして、選択部2602は、補正された補正後の他の項目名Tj’,Ak’に関連する項目値との類似度に基づいて、図形要素F1~Fnの中から他の項目名Tj’,Ak’に対応する図形要素を選択する。また、選択部2602は、特定された部分集合に含まれる図形要素を、特定の項目名Tj,Akに対応する図形要素として選択することにしてもよい。診断支援装置100の診断支援処理手順つぎに、実施の形態3にかかる診断支援装置100の診断支援処理手順について説明する。ただし、図14に示したステップS1403の補正処理以外の処理は、実施の形態1にかかる診断支援装置100の診断支援処理手順と同様のため説明を省略する。ここでは、図14に示したステップS1403の補正処理に相当する第3の補正処理の具体的な処理手順について説明する。図28は、第3の補正処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図28のフローチャートにおいて、まず、抽出部502により、文書タイプTjのjをj=1としてステップS2801、文書タイプT1~Tmの中から文書タイプTjを選択するステップS2802。つぎに、抽出部502により、文書タイプTjの項目名Akのkをk=1としてステップS2803、項目名A1~AKの中から項目名Akを選択するステップS2804。そして、抽出部502により、仮項目名対応付けテーブル600を参照して、図形要素L1~Lnの中から、項目名Tj,Akの項目値との類似度が1の図形要素群L1を抽出するステップS2805。つぎに、特定部2601により、抽出元文書上におけるX軸方向に着目して、項目名Tj,Akの項目値との類似度を補正する横方向補正処理を実行するステップS2806。そして、特定部2601により、抽出元文書上におけるY軸方向に着目して、項目名Tj,Akの項目値との類似度を補正する縦方向補正処理を実行するステップS2807。つぎに、抽出部502により、項目名AkのkをインクリメントしてステップS2808、kがKより大きくなったか否かを判断するステップS2809。ここで、kがK以下の場合ステップS2809:No、ステップS2804に戻る。一方、kがKより大きくなった場合ステップS2809:Yes、抽出部502により、文書タイプTjのjをインクリメントしてステップS2810、jがmより大きくなったか否かを判断するステップS2811。ここで、jがm以下の場合ステップS2811:No、ステップS2802に戻る。一方、jがmより大きくなった場合ステップS2811:Yes、本フローチャートによる一連の処理を終了する。<横方向補正処理の具体的処理手順>つぎに、図28に示したステップS2806の横方向補正処理の具体的な処理手順について説明する。図29は、ステップS2806の横方向補正処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図29のフローチャートにおいて、まず、検出部505により、図形要素群L1の中から、いずれかの図形要素Faを選択するステップS2901。そして、検出部505により、図形要素群L1の中から、Y座標が所定範囲T1内の図形要素群L2を検出するステップS2902。つぎに、検出部505により、検出した図形要素群L2が検出済みの図形要素群か否かを判断するステップS2903。ここで、図形要素群L2が検出済みの図形要素群の場合ステップS2903:No、ステップS2914に移行する。一方、図形要素群L2が検出済みの図形要素群ではない場合ステップS2903:No、特定部2601により、抽出元文書における図形要素群L2に含まれる各々の図形要素の出現順序を特定するステップS2904。つぎに、特定部2601により、特定の項目名Tj,Akと項目値とを関連付けてあらわす表における、図形要素群L2に含まれる図形要素が有する文字列と類似する項目値の出現順序を特定するステップS2905。そして、特定部2601により、抽出元文書における出現順序にしたがって並べられた図形要素のうち、表における出現順序にしたがって並んでいる最大の部分集合を特定するステップS2906。つぎに、特定部2601により、特定した部分集合の中からいずれかの部分集合を選択するステップS2907。そして、特定部2601により、選択した部分集合に含まれる図形要素の数が所定数N以上か否かを判断するステップS2908。ここで、所定数N未満の場合ステップS2908:No、ステップS2914に移行する。一方、所定数N以上の場合ステップS2908:Yes、特定部2601により、選択した部分集合の中からいずれかの図形要素Fbを選択するステップS2909。そして、特定部2601により、仮項目名対応付けテーブル600を参照して、図形要素Fbについての類似度として、特定の項目名Tj,Akとは異なる他の項目名Tj’,Ak’の類似度が設定されているか否かを判断するステップS2910。ここで、他の項目名Tj’,Ak’の類似度が設定されていない場合ステップS2910:No、ステップS2912に移行する。一方、他の項目名Tj’,Ak’の類似度が設定されている場合ステップS2910:Yes、特定部2601により、図形要素Fbが有する文字列と他の項目名Tj’,Ak’の項目値との類似度を0に補正するステップS2911。つぎに、特定部2601により、選択した部分集合の中から選択されていない未選択の図形要素があるか否かを判断するステップS2912。ここで、未選択の図形要素がある場合ステップS2912:Yes、ステップS2909に戻る。一方、未選択の図形要素がない場合ステップS2912:No、特定部2601により、特定した部分集合の中から選択されていない未選択の部分集合があるか否かを判断するステップS2913。ここで、未選択の部分集合がある場合ステップS2913:Yes、ステップS2907に戻る。なお、以降において、ステップS2901に戻るまでの間、ステップS2908の処理をスキップすることにしてもよい。一方、未選択の部分集合がない場合ステップS2913:No、特定部2601により、図形要素群L1の中から選択されていない未選択の図形要素があるか否かを判断するステップS2914。ここで、未選択の図形要素がある場合ステップS2914:Yes、ステップS2901に戻る。一方、未選択の図形要素がない場合ステップS2914:No、図28に示したステップS2807に移行する。なお、図28に示したステップS2807の縦方向補正処理については、図29に示した横方向補正処理の処理手順とほぼ同様のため説明を省略する。以上説明したように、実施の形態3にかかる診断支援装置100によれば、特定の項目名Tj,Akと項目値とを関連付けてあらわす表における、図形要素群L1に含まれる各々の図形要素が有する文字列と類似する各々の項目値の出現順序を特定することができる。これにより、図形要素群L1のうち抽出元文書における出現順序が表における出現順序と同様の並びになっている二以上の図形要素について、他の項目名Tj’,Ak’に比べて、特定の項目名Tj,Akに対応する確からしさが高いと判断することができる。また、診断支援装置100によれば、図形要素群L1の中から、X軸またはY軸の座標値が所定範囲T1内となる図形要素群L2を検出することができる。これにより、抽出元文書において一定の規則にしたがって並んでいる図形要素の集合単位で、表における出現順序に対応しているか否かを判断することができる。なお、各実施の形態は、矛盾の無い範囲で組み合わせて実施することができる。具体的には、例えば、上述した第1~第3の選択手法のうち、第1~第3の選択手法をすべて組み合わせて実施してもよく、また、第1および第3の選択手法や第2および第3の選択手法などのように2つの選択手法を組み合わせて実施することにしてもよい。また、抽出元文書の文書タイプに応じて、第1~第3の選択手法の中からいずれかの選択手法を選ぶことにしてもよい。例えば、フローチャートにおける各ステップをあらわす図形要素や、組織図における各組織をあらわす図形要素は、文書上で一定間隔に並んでいることが多く、その間隔から外れて並んでいる図形は、別の意味例えば、注釈をあらわすことが多い。このため、例えば、抽出元文書がフローチャートや組織図の場合は第1の選択手法を用いることにしてもよい。また、システムのネットワーク構成図では、ある項目名例えば、サーバをあらわす図形要素と別の項目名例えば、データベースをあらわす図形要素とがセットになって並んでいることが多く、セットとなる図形要素間の間隔が一定であることが多い。このため、例えば、抽出元文書がネットワーク構成図の場合は第2の選択手法を用いることにしてもよい。なお、本実施の形態で説明した診断支援方法は、予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等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本診断支援プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、CD-ROM、MO、DVD等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、本診断支援プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。付記1制御部および記憶部を有するコンピュータに、前記制御部により、関連する文書群のうちの特定の文書に含まれる図形群の中から、前記文書群に含まれる項目群のうちの特定の項目に関連する項目値と類似する文字列を有する図形の集合を抽出して前記記憶部に記憶する抽出工程と、前記制御部により、前記抽出工程によって抽出された前記図形の集合に含まれる各々の図形の前記特定の文書における位置に基づいて、前記図形の集合の中から、前記特定の項目に対応する図形を選択して前記記憶部に記憶する選択工程と、前記制御部により、前記選択工程によって選択された前記図形と前記特定の項目とを対応付けて出力する出力工程と、を実行させることを特徴とする診断支援プログラム。付記2前記選択工程は、前記特定の文書における前記図形の集合に含まれる図形間の距離に基づいて、前記図形の集合の中から前記特定の項目に対応する図形を選択することを特徴とする付記1に記載の診断支援プログラム。付記3前記コンピュータに、前記制御部により、前記特定の文書における前記図形の集合に含まれる一の図形と他の図形との図形間の最短距離に基づいて、前記図形間の最短距離の分布を特徴付ける値を算出して前記記憶部に記憶する算出工程を実行させ、前記選択工程は、前記算出工程によって算出された前記図形間の最短距離の分布を特徴付ける値に基づいて、前記図形の集合の中から前記特定の項目に対応する図形を選択することを特徴とする付記2に記載の診断支援プログラム。付記4前記コンピュータに、前記制御部により、前記図形の集合の中から、前記特定の文書における第1および第2の軸からなる直交座標系において、前記第1および第2の軸のいずれか一方の軸の座標値が所定範囲内となる所定の図形の集合を検出して前記記憶部に記憶する検出工程を実行させ、前記算出工程は、前記特定の文書における、前記検出工程によって検出された前記所定の図形の集合に含まれる一の図形と他の図形との図形間の最短距離に基づいて、前記図形間の最短距離の分布を特徴付ける値を算出し、前記選択工程は、前記算出工程によって算出された前記図形間の最短距離の分布を特徴付ける値に基づいて、前記所定の図形の集合の中から前記特定の項目に対応する図形を選択することを特徴とする付記3に記載の診断支援プログラム。付記5前記コンピュータに、前記制御部により、前記選択工程によって選択された前記特定の項目に対応する図形の集合に含まれる一の図形と他の図形との図形間の最短距離に基づいて、前記図形間の最短距離の分布を特徴付ける値を算出して前記記憶部に記憶する分布算出工程と、前記制御部により、前記分布算出工程によって算出された前記図形間の最短距離の分布を特徴付ける値に基づいて、前記図形群のうち前記選択工程によって選択された前記特定の項目に対応する図形を除く残余の図形群の中から、前記特定の項目に対応する図形を選択して前記記憶部に記憶する追加選択工程と、を実行させ、前記出力工程は、さらに、前記制御部により、前記追加選択工程によって選択された前記図形と前記特定の項目とを対応付けて出力することを特徴とする付記1~4のいずれか一つに記載の診断支援プログラム。付記6前記抽出工程は、前記図形群の中から、前記項目群のうちの第1の項目に関連する項目値と類似する文字列を有する第1の図形群および前記項目群のうちの第2の項目に関連する項目値と類似する文字列を有する第2の図形群を抽出し、前記選択工程は、前記特定の文書における前記第1の図形群に含まれる図形と前記第2の図形群に含まれる図形との距離に基づいて、前記第1の図形群の中から前記第1の項目に対応する図形を選択することを特徴とする付記1に記載の診断支援プログラム。付記7前記コンピュータに、前記制御部により、前記第1の図形群に含まれる図形と前記第2の図形群に含まれる図形との図形間の最短距離に基づいて、前記図形間の最短距離の分布を特徴付ける値を算出して前記記憶部に記憶する算出工程を実行させ、前記選択工程は、算出した前記図形間の最短距離の分布を特徴付ける値に基づいて、前記第1の図形群の中から前記第1の項目に対応する図形を選択することを特徴とする付記6に記載の診断支援プログラム。付記8前記コンピュータに、前記制御部により、前記選択工程によって選択された前記第1の項目に対応する図形の集合に含まれる図形と、前記第2の図形群に含まれる図形との図形間の最短距離に基づいて、前記図形間の最短距離の分布を特徴付ける値を算出して前記記憶部に記憶する分布算出工程と、前記制御部により、前記分布算出工程によって算出された前記図形間の最短距離の分布を特徴付ける値に基づいて、前記図形群のうち前記選択工程によって選択された前記第1の項目に対応する図形を除く残余の図形群の中から、前記第2の項目に対応する図形を選択して前記記憶部に記憶する追加選択工程と、を実行させ、前記出力工程は、さらに、前記制御部により、前記追加選択工程によって選択された前記図形と前記第2の項目とを対応付けて出力することを特徴とする付記6または7に記載の診断支援プログラム。付記9前記コンピュータに、前記制御部により、前記文書群のいずれかの文書に含まれる前記特定の項目と項目値とを関連付けてあらわす表における、前記図形の集合に含まれる各々の図形が有する文字列と類似する各々の項目値の出現順序を特定して前記記憶部に記憶する特定工程を実行させ、前記選択工程は、前記特定工程によって特定された前記各々の項目値の出現順序と、前記特定の文書における前記図形の集合に含まれる各々の図形の出現順序とに基づいて、前記図形の集合の中から前記特定の項目に対応する図形を選択することを特徴とする付記1に記載の診断支援プログラム。付記10前記コンピュータに、前記制御部により、前記図形の集合の中から、前記特定の文書における第1および第2の軸からなる直交座標系において、前記第1および第2の軸のいずれか一方の軸の座標値が所定範囲内となる所定の図形の集合を検出して前記記憶部に記憶する検出工程を実行させ、前記特定工程は、前記表における、前記検出工程によって検出された前記所定の図形の集合に含まれる各々の図形が有する文字列と類似する各々の項目値の出現順序を特定し、前記選択工程は、前記特定工程によって特定された前記表における前記各々の項目値の出現順序と、前記特定の文書における前記所定の図形の集合に含まれる各々の図形の出現順序とに基づいて、前記所定の図形の集合の中から前記特定の項目に対応する図形を選択することを特徴とする付記9に記載の診断支援プログラム。付記11前記コンピュータに、前記選択工程によって選択された選択結果と、前記文書群の文書間で満たすべき条件が定義された定義情報とに基づいて、前記文書間の整合性を判定して前記記憶部に記憶する判定工程と、前記判定工程によって判定された判定結果を出力する判定結果出力工程と、を実行させることを特徴とする付記1~10のいずれか一つに記載の診断支援プログラム。付記12制御部および記憶部を有するコンピュータが、前記制御部により、関連する文書群のうちの特定の文書に含まれる図形群の中から、前記文書群に含まれる項目群のうちの特定の項目に関連する項目値と類似する文字列を有する図形の集合を抽出して前記記憶部に記憶する抽出工程と、前記制御部により、前記抽出工程によって抽出された前記図形の集合に含まれる各々の図形の前記特定の文書における位置に基づいて、前記図形の集合の中から、前記特定の項目に対応する図形を選択して前記記憶部に記憶する選択工程と、前記制御部により、前記選択工程によって選択された前記図形と前記特定の項目とを対応付けて出力する出力工程と、を実行することを特徴とする診断支援方法。付記13関連する文書群のうちの特定の文書に含まれる図形群の中から、前記文書群に含まれる項目群のうちの特定の項目に関連する項目値と類似する文字列を有する図形の集合を抽出する抽出部と、前記抽出部によって抽出された前記図形の集合に含まれる各々の図形の前記特定の文書における位置に基づいて、前記図形の集合の中から、前記特定の項目に対応する図形を選択する選択部と、前記選択部によって選択された前記図形と前記特定の項目とを対応付けて出力する出力部と、を備えることを特徴とする診断支援装置。"