"項目に対応した値の集合から構成される複数のレコードについて、レコード間を照合し、レコード間の同一性、類似性および関連性を判定する情報照合装置であって、複数のレコード間について、レコード間毎に照合した結果を示す照合結果値を取得し、取得した照合結果値を階級とする度数分布表を作成する指標情報作成部と、前記指標情報作成部によって作成された度数分布表に基づいて、複数の照合結果を総合的に評価する指標を出力する指標出力部とを有することを特徴とする情報照合装置。前記指標出力部は、前記度数分布表に基づいて、照合結果値のヒストグラムを指標として出力することを特徴とする請求項1に記載の情報照合装置。前記指標出力部は、さらに、前記判定に用いられる判定基準を指標として出力することを特徴とする請求項2に記載の情報照合装置。前記指標出力部によって出力された判定基準を変更し、前記度数分布表に基づいて、変更した判定基準を用いた指標に応じた処理を実行させ、実行させた処理結果を変更した判定基準に対応した指標として再び出力させる閾値調整部を有することを特徴とする請求項3に記載の情報照合装置。項目に対応した値の集合から構成される複数のレコードについて、レコード間を照合し、レコード間の同一性、類似性および関連性を判定する情報照合装置であって、判定結果が同一と判定されたレコードの組の情報を示す同一判定情報と、判定結果が判定不能と判定されたレコードの組の情報を示す判定不能情報と、判定結果の総数を記憶する記憶部と、前記記憶部によって記憶された各レコードの組について、前記判定に用いられた判定基準を変動させた場合の判定結果と照合して、判定結果の変化数を集計し、集計した結果を出力する判定結果集計部とを有することを特徴とする情報照合装置。項目に対応した値の集合から構成される複数のレコードについて、レコード間を照合し、レコード間の同一性、類似性および関連性を判定する情報照合装置および当該情報照合装置と接続する情報処理装置を備える情報照合システムであって、前記情報照合装置は、複数のレコード間について、レコード間毎に照合した結果を示す照合結果値を取得し、取得した照合結果値を階級とする度数分布表を作成する指標情報作成部を有し、前記情報処理装置は、前記指標情報作成部によって作成された度数分布表に基づいて、照合結果を評価する指標を出力する指標出力部を有することを特徴とする情報照合システム。項目に対応した値の集合から構成される複数のレコードについて、レコード間を照合し、レコード間の同一性、類似性および関連性を判定する情報照合装置に実行させる情報照合方法であって、複数のレコード間について、レコード間毎に照合した結果を示す照合結果値を取得し、取得した照合結果値を階級とする度数分布表を作成し、該作成した度数分布表に基づいて、複数の照合結果を総合的に評価する指標を出力することを特徴とする情報照合方法。項目に対応した値の集合から構成される複数のレコードについて、レコード間を照合し、レコード間の同一性、類似性および関連性を判定する情報照合装置に、複数のレコード間について、レコード間毎に照合した結果を示す照合結果値を取得し、取得した照合結果値を階級とする度数分布表を作成し、該作成した度数分布表に基づいて、複数の照合結果を総合的に評価する指標を出力する処理を実行させる情報照合プログラム。まず、従来の名寄せ機能について、図25~図29を参照しながら説明する。図25は、名寄せ機能の動作を説明する図である。図25に示すように、名寄せ機能を実現する名寄せ処理は、名寄せ元のレコードJ1について、名寄せ先のレコードMM1~Mnとの照合を行い、名寄せを実行する。名寄せ処理は、名寄せ元のレコードJ1および名寄せ先のレコードM1の各名寄せ対象の項目名寄せ対象項目という。の値について、予め名寄せ対象項目毎に規定されている評価関数を適用して照合を行う。ここでは、名寄せ対象項目が氏名、住所および生年月日であるものとし、名寄せ処理は、名寄せ対象項目のうち氏名をfa、住所をfb、生年月日をfcとする各評価関数を適用して照合を行う。そして、名寄せ処理は、照合の結果として導出される各名寄せ対象項目の評価値に名寄せ対象項目毎の重み付けを行い、得られた各値を加算することによって、総合評価値を導出する。さらに、名寄せ処理は、名寄せ元のレコードJ1に対する残り全ての名寄せ先のレコードM2~Mnについて、総合評価値を導出する。名寄せ処理は、これら名寄せ元のレコードJ1および名寄せ先のレコードM1~Mnの組についての総合評価値を含む名寄せ候補集合を作成する。そして、名寄せ処理は、予め規定された閾値に基づいて、名寄せ候補集合に属するレコードの組について名寄せに関する判定を行う。例えば、名寄せ処理は、完全に一致していると判定されたレコードの組をWhite、完全に一致していないと判定されたレコードの組をBlackとして自動判定を行い、名寄せ結果に出力する。名寄せ処理は、自動判定できない組をGrayとして候補リストに出力する。そして、候補リストに出力された組の判定が人により任せられる。なお、人による設定が必要な名寄せ定義として、名寄せ対象項目の選定、評価関数の選定、重みおよび閾値の設定がある。次に、名寄せ処理の手順について、図28および図29を参照しながら説明する。図28は名寄せ機能の手順を示すフローチャートであり、図29は照合処理の手順を示すフローチャートである。まず、名寄せ処理は、名寄せ定義を読み込んで動作環境を設定しステップS100、名寄せ元から名寄せする対象となる名寄せ元のレコード以降、名寄せ元レコードという。を順に取り出すステップS101。そして名寄せ処理は名寄せ元レコード毎に、名寄せ先から名寄せ相手となる名寄せ先のレコード以降、名寄せ先レコードという。を順に取り出すステップS102。ここで、名寄せ元レコードが変わるときには、名寄せ先の先頭に戻って名寄せ先レコードを取り出す。次に、名寄せ処理は、名寄せ元レコードと名寄せ先との照合処理を行うステップS103。そして、名寄せ処理は、照合結果を名寄せ候補集合に格納するステップS104。なお、照合結果には、総合評価値が含まれる。続いて、名寄せ処理は、名寄せ先に残りの名寄せ先レコードが有るか否かを判定するステップS105。名寄せ先に残りの名寄せ先レコードが有ると判定された場合にはステップS105;Yes、名寄せ処理は、残りの名寄せ先レコードを取り出すべく、ステップS102に移行する。一方、名寄せ寄せ先に残りの名寄せ先レコードが無いと判定された場合にはステップS105;No、名寄せ処理は、名寄せ候補集合に格納された各総合評価値について閾値による判定を実行して判定結果を出力するステップS106。例えば、名寄せ処理は、総合評価値が上位の閾値以上である場合には、照合した名寄せ元レコードと名寄せ先レコードの組について、一致しているレコードの組であると判断してWhiteと判定する。また、名寄せ処理は、総合評価値が上位閾値未満且つ下位の閾値以上である場合には、照合した名寄せ元レコードと名寄せ先レコードの組について、自動判定できないと判断してGrayと判定する。また、名寄せ処理は、総合評価値が下位の閾値未満である場合には、照合した名寄せ元レコードと名寄せ先レコードの組について、不一致であるレコードの組であると判断してBlackと判定する。そして、名寄せ処理は、Black以外の判定結果を結果に出力しても良い。Blackと判定された判定結果のレコードの組はWhiteおよびGrayと判定された判定結果のレコードの組以外であるものと判断できるので、Blackの判定結果は結果に出力する必要は無い。また、結果の出力をWhiteとGrayに分けて、Grayは人による判定候補として候補リストとする場合もある。尚、以降の説明および図表では上位の閾値を上位閾値、下位の閾値を上位閾値と略称する。そして、名寄せ処理は、名寄せ元に残りの名寄せ元レコードが有るか否かを判定するステップS107。そして、名寄せ元に残りの名寄せ元レコードが有ると判定された場合にはステップS107;Yes、名寄せ処理は、残りの名寄せ元レコードを取り出すべく、ステップS101に移行する。一方、名寄せ元に残りの名寄せ元レコードが無いと判定された場合にはステップS107;No、名寄せ処理は名寄せ処理を終了する。次に、図28に示すステップS103の照合処理の手順について、図29を参照しながら説明する。図29は、照合処理の手順を示すフローチャートである。照合処理は、名寄せ元レコードと名寄せ先レコードの1組毎に、照合を行い総合評価値を導出する処理である。まず、名寄せ処理は、名寄せ定義に定義された名寄せ対象項目を順に選択するステップS110。なお、名寄せ対象項目は、名寄せ元の項目と名寄せ先の項目で構成される比較の対象とする項目の対として予め名寄せ定義に定義されているものとする。そして、名寄せ処理は、名寄せ元レコードおよび名寄せ先レコードについて、それぞれ選択した名寄せ対象項目に対応した各値を指定しステップS111、指定した2つの値に評価関数を適用しステップS112、評価値を算出する。なお、評価関数は、名寄せ対象項目について予め規定されている関数であり、名寄せ定義に定義されているものとする。続いて、名寄せ処理は、残りの名寄せ対象項目が有るか否かを判定するステップS113。残りの名寄せ対象項目が有ると判定された場合にはステップS113;Yes、名寄せ処理は、残りの名寄せ対象項目について評価関数を適用すべく、ステップS110に移行する。一方、残りの名寄せ対象項目が無いと判定された場合にはステップS113;No、名寄せ処理は、各名寄せ対象項目の評価値に名寄せ対象項目毎の重み付けを行い、重み付けを行った結果の各評価値を加算するステップS114。そして、名寄せ処理は、加算結果の値を対象のレコード組に対する総合評価値として出力を行いステップS1151組に対する照合処理を終える。次に、名寄せ処理の具体例について、図26および図27を参照しながら説明する。図26は、名寄せ定義のデータ構造の一例を示す図であり、図26Aが、名寄せ定義の内容を示し、図26Bが、名寄せ定義の具体例を示す。図27は、名寄せの具体例を説明する図である。図26Aに示すように、名寄せ定義は、名寄せ方法d1、名寄せ元指定d2、名寄せ先指定d3、名寄せ対象項目指定d4および閾値d5を対応付けて定義される。名寄せ方法d1には、名寄せの方法が指定される。例えば、名寄せの方法には、1つのレコード集合を対象として集合内のレコード間の総当りで名寄せを行い、一致しているレコードを検出して重複するレコードを除去する自己名寄せがある。自己名寄せは、名寄せ元と名寄せ先が同じ集合なので、その構造レコードの項目も同じであるという特徴を有する。また、名寄せの方法には、名寄せ元および名寄せ先として異なるレコード集合を対象として名寄せ元レコードと名寄せ先レコードの組み合わせによる名寄せを行い、一致しているレコードを検出して該当レコード間の関連付けを行う他者名寄せがある。他者名寄せは、名寄せ元と名寄せ先が異なる集合なので、一般的にその構造レコードの項目が異なるという特徴を有する。名寄せ元指定d2には、名寄せ元のデータベース名等のアクセス情報および名寄せ元のレコードの項目が指定される。名寄せ先指定d3には、名寄せ先のデータベース名等のアクセス情報および名寄せ先のレコードの項目が指定される。名寄せ対象項目指定d4には、名寄せ対象項目が名寄せ元の項目と名寄せ先の項目の組み合わせとして指定され、名寄せ対象項目毎に適用される評価関数および重みが指定される。閾値d5には、White判定用の上位閾値およびBlack判定用の下位閾値が指定される。図26Bに示すように、例えば、名寄せ方法d1には、自己名寄せが指定されている。名寄せ元指定d2のアクセス情報には、顧客表が指定され、名寄せ元指定d2のレコード情報には、IDidentification、氏名、郵便番号、住所および生年月日の項目が指定されている。なお、名寄せ先指定d3は、名寄せ方法が自己名寄せの場合には、名寄せ元の情報と同様であるので定義が不要となる。名寄せ対象項目指定d4には、名寄せ対象項目を氏名:氏名、郵便番号:郵便番号、住所:住所および生年月日:生年月日として指定されている。これは、名寄せ元の項目:名寄せ先の項目の組として名寄せ対象項目を指定しており、名寄せ方法が自己名寄せの場合には、同じレコード構成なので一般的に同じ項目名となる。この名寄せ対象項目に対して、適用する評価関数と重みを指定する。例えば名寄せ対象項目が氏名:氏名の場合には、評価関数に編集距離、重みに0.3が指定されている。名寄せ対象項目が郵便番号:郵便番号の場合には、評価関数に完全一致、重みに0.2が指定されている。閾値d5には、上位閾値に0.72、下位閾値に0.26が指定されている。以下では、同じ項目名を対とする名寄せ対象項目について、1つの項目名で表現することとする。例えば、名寄せ対象項目氏名:氏名を名寄せ対象項目氏名と表現する。なお、編集距離とは、名寄せ元と名寄せ先との名寄せ対象項目の値の照合において名寄せ先の値を名寄せ元の値に変形させる際の最小編集回数を距離として表す評価関数である。例えば、変形不要の場合には1.0を返し、全ての変形が必要な場合には0を返し、一部の変形で良い場合には変形回数に応じて変形回数が多くなる程小さくなる値であって0から1.0までの値を返す。また、完全一致とは、名寄せ元と名寄せ先との名寄せ対象項目の値の照合において2つの値が完全に一致するか否かを表す評価関数である。2つの値が完全に一致する場合には1.0を返し、それ以外は0を返す。なお、評価関数には、これらのみならず、名寄せ元の値について隣り合うN文字が名寄せ先の値に含まれる度合いを評価するN-gram等がある。図27では、図26で定義された名寄せ処理の一部として、名寄せ元の1件のレコードM1に対する名寄せ先との名寄せ処理の途中経過と結果を示す。名寄せ先の顧客表Mには、例えば200万件のレコードが格納されている。そして、名寄せ処理は、これら各レコードを名寄せ先として名寄せ元のレコードM1との間で照合を行う。例えば、名寄せ処理は、照合の途中結果として、名寄せ元のレコードM1および名寄せ先のレコードM1~M6の組毎に、評価関数の適用結果、重み付け結果および総合評価値を対応付けて出力する。そして、名寄せ処理は、照合後に、名寄せ元のレコードM1および名寄せ先のレコードM1~M6の組毎に、名寄せに関する判定をし、判定結果を出力する。しかしながら、大規模な名寄せにおいて、名寄せ結果の全体を明確に把握させることが困難であるという問題があった。すなわち、従来の名寄せ処理では、名寄せ元および名寄せ先のレコードについて、総当りで照合することとなるので、全ての組み合わせの照合結果を記憶するには相当な記憶容量が必要であり、その分析にも膨大な時間を要することとなる。加えて、名寄せに係る照合に要する処理時間が膨大となる。例えば、自己名寄せであって名寄せ元および名寄せ先が200万件である場合には、200万件×200万件=4兆組の組み合わせを照合することが必要となる。ここで、1組の照合結果に係るデータ容量が50バイトであるとすると、全ての組の照合結果に係るデータ容量は200テラバイトTBとなり、その分析には膨大化時間を要する。そうすると、全ての組の照合結果を記憶し、記憶した全ての組の照合結果を分析して可視化することは現実的でないといえる。この結果、全ての組の照合結果を明確に把握させることは困難である。また、名寄せ処理を適切に実行するためには経験に基づく設定と試行結果のフィードバックによる調整が必要であり、有効なフィードバックには名寄せ結果および照合結果の明確な把握が必要とされる。1つの側面では、大規模な名寄せにおいて、名寄せ結果の全体を明確に把握させることを目的とし、二次的には名寄せ結果の全体を明確に把握させることによって適切な名寄せ設定の実現を支援することを目的とする。第1の案では、情報照合装置は、項目に対応した値の集合から構成される複数のレコードについて、レコード間を照合し、レコード間の同一性、類似性および関連性を判定する情報照合装置であって、複数のレコード間について、レコード間毎に照合した結果を示す照合結果値を取得し、取得した照合結果値を階級とする度数分布表を作成する指標情報作成部と、前記指標情報作成部によって作成された度数分布表に基づいて、複数の照合結果を総合的に評価する指標を出力する指標出力部とを備える。大規模な名寄せにおいて、名寄せ結果の全体を明確に把握させることができる。また、名寄せ結果の全体を明確に把握させることによって適切な名寄せ設定の実現を支援することができる。以下に、本願の開示する情報照合装置、情報照合システム、情報照合方法および情報照合プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。以下の実施例では、情報照合装置を大規模な名寄せに適用した場合について説明する。なお、実施例によりこの発明が限定されるものではない。[実施例に係る情報照合装置の構成]図1は、実施例に係る情報照合装置の構成を示す機能ブロック図である。情報照合装置1は、項目に対応する値の集合から構成される複数のレコードについて、レコード間を照合し、レコード間の同一性、類似性および関連性を判定する装置である。図1に示すように、情報照合装置1は、記憶部11および制御部12を有する。記憶部11は、名寄せ元DB111、名寄せ先DB112、名寄せ定義113、チェックポイント114、名寄せ結果115および候補リスト116を有する。なお、記憶部11は、例えば、RAMRandomAccessMemory、フラッシュメモリflashmemory等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置である。名寄せ元DB111は、名寄せするレコード名寄せ元レコードを複数記憶するDBdatabaseである。名寄せ先DB112は、名寄せ相手となるレコード名寄せ先レコードを複数記憶するDBである。なお、名寄せ元DB111および名寄せ先DB112は、項目が完全に一致している場合であっても、項目が一部一致である場合であっても、項目が完全に一致していなくても一部の項目に関連性がある場合であっても良い。また、名寄せ元DB111および名寄せ先DB112が同じ情報を有するDBであっても良いし、1つのDBであっても良い。さらに、名寄せ元DB111は必ずしもDBDatabaseである必要はなく、レコードを順次取り出す機能を有すればXMLやCSVファイル等でも良い。同様に名寄せ先DB112は必ずしもDBDatabaseである必要はなく、レコードを順次取り出す機能とキーIDによる検索機能を有すればXMLやCSVファイル等でも良い。名寄せ定義113は、名寄せを行うために必要な名寄せ方法、名寄せ元指定、名寄せ先指定、名寄せ対象項目指定および閾値を対応付けて定義される。名寄せ方法には、自己名寄せまたは他者名寄せ等の名寄せの方法が指定される。名寄せ元指定には、名寄せ元DB111のデータベース名等のアクセス情報および名寄せ元DB111のレコードの項目が指定される。名寄せ先指定には、名寄せ先DB112のデータベース名等のアクセス情報および名寄せ先DB112のレコードの項目が指定される。名寄せ対象項目指定には、名寄せ対象項目が指定され、名寄せ対象項目毎に適用される評価関数および重みが指定される。閾値には、White判定用の上位閾値およびBlack判定用の下位閾値が指定される。名寄せ候補集合図示せず、は名寄せ部121のメモリ上に作成され、名寄せ元レコード1件毎に名寄せ先レコードとの組について、名寄せの照合結果を記憶する。なお、照合結果にはレコードの組毎に算出される総合評価値が含まれる。名寄せ結果115は、名寄せ元レコードおよび名寄せ先レコードの組について、名寄せの判定結果であって同一とみなすWhite判定または異なるとみなすBlack判定の判定結果を記憶する。候補リスト116は、名寄せ元レコードおよび名寄せ先レコードの組について、名寄せの判定結果であって判定不能とみなすGray判定の判定結果を記憶する。なお、チェックポイント114については後述する。制御部12は、名寄せエンジン名寄せ部121に相当からの情報を入力として指標情報作成部122により作成されて提供される指標情報に基づいて名寄せ結果の可視化を行い、加えて名寄せ結果について総合的な判断に基づく閾値の調整を行う。さらに、制御部12は、名寄せ部121、指標情報作成部122、可視化部123、サンプル抽出部124、判定結果集計部125および閾値調整部126を有する。なお、制御部12は、例えば、ASICApplicationSpecificIntegratedCircuitやFPGAFieldProgrammableGateArray等の集積回路またはCPUCentralProcessingUnitやMPUMicroProcessingUnit等の電子回路である。名寄せ部121は、名寄せ定義113を使って、名寄せ元DB111を名寄せ元とし、名寄せ先DB112を名寄せ先とした照合により名寄せを行う。例えば、名寄せ部121は、名寄せ元DB111に記憶された名寄せ元レコードおよび名寄せ先DB112に記憶された名寄せ先レコードの各名寄せ対象項目の値について照合し、名寄せ定義113に定義された名寄せ対象項目毎の評価関数を適用してそれぞれ評価値を算出する。そして、名寄せ部121は、算出した名寄せ対象項目毎の評価値を、名寄せ定義113に定義された名寄せ対象項目毎の重みで名寄せ対象項目毎に重み付けを行い、得られた各値を加算し、総合評価値を算出する。名寄せ部121は、名寄せ元レコードおよび名寄せ先レコードの組と総合評価値を対応付けて前述した名寄せ候補集合を内部に記憶する。さらに、名寄せ部121は、名寄せ定義113に定義された閾値に基づいて、名寄せ候補集合に属するレコードの組について名寄せに関する判定を行う。ここで、閾値に基づく判定処理を総合評価値の導出直後に実施して判定結果を1組の照合毎に出力するように構成してもよく、この場合には総合評価値を含む名寄せ候補集合を記憶する必要は無くなり、後述する指標情報作成部122は1組毎に照合結果総合評価値等と判定結果を名寄せ部121から取得する構成となる。以下の説明では、名寄せ部121は名寄せ元1レコード毎に対応する名寄せ先との照合結果を名寄せ候補集合として記憶する構成を例として使用する。すなわち、名寄せ部121は、名寄せ候補集合に属するレコードの組について、総合評価値が上位閾値以上である場合には、同一とみなすWhite判定を判定結果として名寄せ結果115に格納する。また、名寄せ部121は、レコードの組について、総合評価値が下位閾値未満である場合には、異なるとみなすBlack判定を判定結果として名寄せ結果115に格納する。また、名寄せ部121は、レコードの組について、総合評価値が上位閾値未満且つ下位閾値以上の場合には、判定不能とみなすGray判定を判定結果として候補リスト116に格納する。指標情報作成部122は、名寄せ対象のレコードの組毎に生成される総合評価値等を名寄せ部121から取得し、取得した総合評価値等を用いて指標情報に必要な情報を作成して記憶し、可視化部123や閾値調整部126の要求に応じて指標情報を提供する。指標情報作成部122で作成されたこの情報は記憶部11に指標情報117として記憶させるようにしても良い。この指標情報は、可視化部123によって名寄せ結果の可視化のために用いられる。例えば、指標情報作成部122は、名寄せ部121の名寄せ候補集合から名寄せ元レコードおよび名寄せ先レコードの組毎の総合評価値を取得する。また、指標情報作成部122は、名寄せ部121または後述する閾値調整部126から閾値を取得する。また、指標情報作成部122は、レコードの組毎の総合評価値を階級とし、階級に含まれるレコードの組数照合数を度数とする度数分布表を指標情報として作成する。ここで、階級の幅は、後述する閾値調整部126によって調整可能とする閾値の粒度最小単位によって決定される。例えば、閾値の粒度を0.xxxの有効桁3桁とすると、階級の幅は、0.001となり、総合評価値0~1の範囲では、階級数が1000件となる。閾値の粒度のデフォルトは、後述する可視化部124によって出力されるヒストグラムの階級数の10倍程度の数となるように設定される。なお、指標情報作成部122は、ヒストグラムの階級数を100階級程度とし、その10倍である1000階級の度数分布表を提供することで、閾値調整に必要かつ十分な粒度で微調整が可能なヒストグラムを最小限の情報量で作成する。閾値の粒度と階級数は、利用者によって設定されても良い。また、指標情報作成部122は、レコードの組毎の総合評価値および閾値について正規化をし、正規化された総合評価値についてシグモイドSigmoid変換をし、Sigmoid変換後の総合評価値を階級とする度数分布表を作成する。例えば、指標情報作成部122は、上位閾値が1、下位閾値が-1となるように、レコードの組毎の総合評価値を正規化する。一例として、指標情報作成部122は、式1で示すように、総合評価値旧評価値を正規化し、正規化された総合評価値新評価値を算出する。なお、式1では、総合評価値を旧評価値とし、正規化された総合評価値を新評価値としている。また、式1では、正規化前の上位閾値を旧上位閾値とし、正規化前の下位閾値を旧下位閾値としている。新評価値=旧評価値-旧上位閾値旧下位閾値÷2×2÷旧上位閾値-旧下位閾値式1また、Sigmoid変換とは、式2で表されるSigmoid関数を用いて、正規化することにより総合評価値を確率に変換するものである。xは、変換対象の上位閾値=1、下位閾値-1として正規化された総合評価値であり、0を中心に-∞~∞の値を示す。また、yは、確率であり、0.550を中心に0~1.00~100の値を示す。aは、ゲインを指し、ゲインが大きくなるにしたがって、正規化された総合評価値の0付近確率の0.5付近を中心にして上位閾値と下位閾値の間および閾値付近を増幅拡大する効果がある。aが1である場合を、標準Sigmoid関数といい、以降の説明では、Sigmoid関数を標準Sigmoid関数として説明する。また、eは、ネイピア数Nepier’sconstantを指す。ここで、総合評価値の正規化とSigmoid変換について、図2を参照しながら説明する。図2は、総合評価値の正規化とSigmoid変換について説明する図である。図2に示すように、x軸は、正規化された総合評価値、y軸は、Sigmoid変換した結果である確率を示す。ここでは、上位閾値=1.0、下位閾値=-1となるように正規化された総合評価値をSigmoid変換する。これにより、正規化された総合評価値の0付近、すなわち下位閾値-1と上位閾値1との間の判定不能とみなすGray判定と閾値部分が上位閾値U≒0.73、下位閾値L≒0.27の範囲に増幅拡大され、中心を0.550とし、00~1.0100の範囲で示される確率として変換されることとなり、閾値付近の微妙な調整が容易になる。図1に戻って、指標情報作成部122は、さらに、WhiteのチェックポイントおよびBlackのチェックポイントについて、チェックポイント毎に名寄せ部121によって生成される総合評価値を取得し、取得した総合評価値を階級とする度数分布表を作成する。ここで、チェックポイントとは、予め同一か異なるかがわかっているレコードの組を指し、予め同一Whiteであることがわかっているレコードの組をWhiteのチェックポイントといい、予め異なるBlackことがわかっているレコードの組をBlackのチェックポイントという。チェックポイントは予め記憶部11のチェックポイント114として設定される。また、指標情報作成部122は、度数分布表の階級毎に各階級のより中心値に近い一定数の総合評価値を持つレコードの組サンプルレコードの組を各階級と対応付けて記憶部11に格納する。すなわち、指標情報作成部122は、レコードの組毎の総合評価値から算出される度数分布表と度数分布表の各階級に対応付けられたサンプルレコードの組を記憶しておくことによって、全レコードの組を記憶する場合と異なり、情報量の巨大化を防止できる。例えば、指標情報作成部122は、サンプルレコードの組について、階級毎に先着のN組を格納し、N組を格納した後はより中心に近い総合評価値を持つ組と順次入れ替えることで、最終的に中心値により近いN組のサンプルレコードの組を記憶部11に格納する。なお、仮にN=10組として指標情報作成部122が作成した度数分布表を使用して、可視化部123で10個の階級をまとめて1個の階級として可視化する場合には、可視化後の1階級あたりのサンプルレコード数は100組となり、各階級のサンプルレコードの組は、階級の幅の1/10毎に均等に10件づつ保有することとなる。ここで、指標情報作成部122による指標情報作成の具体例を、図3を参照しながら説明する。図3は、実施例に係る指標情報作成部による指標情報作成の具体例を説明する図である。図3に示すように、指標情報作成部122は、名寄せ部121の名寄せ候補集合に記憶された名寄せ元および名寄せ先のレコードの組毎の総合評価値を階級とし、各階級に該当するレコードの組の数を度数とした指標情報Sigmoid変換前の度数分布表H1を作成する。そして、指標情報作成部122は、度数分布表H1の階級毎に、各階級の中心値に近い総合評価値を持つサンプルレコードの組をそれぞれN組記憶する。ここでは、例えば、階級-9.98では、サンプルレコードのN組がファイルP1に記憶される。また、指標情報作成部122は、名寄せ部121から取得した総合評価値について、上位閾値が1.0u0、下位閾値が-1.0l0となるように正規化を行いこの例では、名寄せ部121で既に正規化されているものとして説明している、正規化した各値についてSigmoid変換をする。ここでは、Sigmoid変換後の総合評価値が、正規化値117Aとして示されている。そして、指標情報作成部122は、Sigmoid変換後の総合評価値を階級とし、各階級に該当するレコードの組の数を度数とする指標情報Sigmoid変換済の度数分布表H2を作成する。そして、指標情報作成部122は、度数分布表H2の階級毎に、各階級の中心値に近い総合評価値を持つサンプルレコードの組をN組記憶する。図1に戻って、可視化部123は、可視化要求受付部131、指標出力部132、サンプルレコード出力部133および判定結果出力部134を有し、複数の名寄せの照合結果を可視化する指標を出力する。言い換えると、可視化部123は、指標情報作成部122によって作成された指標情報度数分布表他に基づいて、複数の名寄せの照合結果を総合的に評価する指標を出力する。加えて、可視化部123は、閾値の調整に応じた指標を出力したり、利用者からの指示にしたがってサンプルレコードを出力したり、判定結果の集計結果を出力する。ここで、指標の具体例について、図4を参照しながら説明する。図4は、実施例に係る指標の具体例を説明する図である。図4では、Nos0毎に、指標名称s1、入力データs2、導出手順s3および用途s4が対応付けられる。Nos0とは、指標を表す項番を示す。指標名称s1とは、指標の名称を示す。入力データs2とは、指標を導出する際の入力データを示す。導出手順s3とは、指標を導出する際の手順を示す。用途s4とは、指標を出力した場合の用途を示す。例えば、Nos0が1の場合、指標名称s1を総合評価値のヒストグラムとする。この場合の導出手順s3は、入力データs2を名寄せ元および名寄せ先の全てのレコードの組の総合評価値とし、全てのレコードの組の総合評価値を級数として、各級数の範囲内に含まれるレコード組の数を度数として度数分布表に集計し、ヒストグラムを表示する。用途s4として、全てのレコードの組を対象として、総合評価値の分布を理解し、評価できる。なお、総合評価値の度数の集計は、指標情報作成部122によって行われる。また、Nos0が2の場合、指標名称s1を閾値とする。この場合の導出手順s3は、入力データs2を閾値とし、各指標の座標に閾値を直線で表示する。用途s4として、各指標の中で閾値の位置を確認できる。また、Nos0が3の場合、指標名称s1を判定結果数White、Gray、Blackと割合とする。この場合の導出手順s3は、入力データs2を指標No1で作成した度数分布表および予測対象の閾値とする。そして、導出手順s3は、与えられた閾値を前提として、指標No1で作成した度数分布表の各級数について集計を行い、White判定、Gray判定およびBlack判定について判定結果毎の度数の総数を算出し、全体数の中での割合を算出する。用途s4として、閾値に基づく判定結果の予測を可能とする。また、Nos0が4の場合、指標名称s1をチェックポイントの総合評価値のヒストグラムとする。この場合の導出手順s3は、入力データs2をWhiteのチェックポイントの総合評価値およびBlackのチェックポイントの総合評価値とする。そして、導出手順s3は、WhiteのチェックポイントおよびBlackのチェックポイント毎に総合評価値を級数とし、各級数に含まれるチェックポイントの組の数を度数とする度数分布表を作成して、WhiteとBlackのチェックポイントに対する総合評価値のヒストグラムを表示する。用途s4として、WhiteとBlackのチェックポイントに関する総合評価値の分布を評価できる。また、Nos0が5の場合、指標名称s1をチェックポイントによるWhite判定とBlack判定の正解率とする。この場合の導出手順s3は、入力データs2をWhiteのチェックポイントの総合評価値およびBlackのチェックポイントの総合評価値とする。そして、導出手順s3は、White判定の正解率はNo4で導出したWhiteのチェックポイントに対応する総合評価値の度数分布表について、各級数を仮の上位閾値とした時のWhite判定結果についてWhite判定数÷Whiteチェックポイント数としてWhite判定の正解率を導出する。また、Black判定の正解率はNo4で導出したBlackのチェックポイントに対応する総合評価値の度数分布表について、各級数を仮の下位閾値とした時のBlack判定結果についてBlack判定数÷Blackチェックポイント数としてBlack判定の正解率を導出する。そして、各正解率をNo4のヒストグラム上にプロットする。用途s4として、White判定の正解率およびBlack判定の正解率を全領域の閾値について確認できるので、正解率の視点で最適な閾値を導出できる。また、Nos0が6の場合、指標名称s1を総合評価値の正規化とSigmoid変換とする。この場合の導出手順s3は、入力データs2をNo1~No5およびNo7で使用した総合評価値および閾値とし、各閾値および総合評価値を正規化し、正規化した値をSigmoid関数を適用して変換し、変換した結果ヒストグラムおよび閾値を表示する。用途s4として、閾値の間および閾値付近を増幅拡大することで、閾値付近を詳細に評価できる。なお、総合評価値の正規化、Sigmoid変換は、指標情報作成部122によって行われる。また、この指標は、Nos0が1~5および後述する7の指標に適用される。また、Nos0が7の場合、指標名称s1をサンプルレコードの組とする。この場合の導出手順s3は、導出するポイントとなる総合評価値を入力データs2とする。そして、導出手順s3は、利用者から指示された総合評価値と同じ評価のレコードの組を予め級数毎に取得したサンプルレコードの組から選定し、選定したレコードの情報を名寄せ元DB111および名寄せ先DB112から抽出して表示する。用途s4として、利用者から指示された総合評価値付近のレコードの組を確認できる。また、Nos0が8の場合、指標名称s1を判定結果集計とする。この場合の導出手順s3は、入力データs2を名寄せ結果115および候補リスト116とする。そして、導出手順s3は、個々のレコードの組の判定結果を記憶する名寄せ結果と候補リストを集計して表示する。用途s4として、White判定、Black判定およびGray判定の各判定結果を集計し、個々のレコードの組について判定結果の動向を確認できる。なお、各指標の導出手順s3の詳細については、指標出力部132、サンプルレコード出力部133および判定結果出力部134において説明する。図1に戻って、可視化要求受付部131は、キーボードから各種可視化要求を受け付け、受け付けた可視化要求に基づいて、処理を振り分ける。例えば、可視化要求受付部131は、Nos0が1から6までの指標に関する可視化要求を受け付けた場合には、受け付けた指標に関する可視化要求を指標出力部132に通知する。また、可視化要求受付部131は、Nos0が7の指標に関する可視化要求を受け付けた場合には、受け付けた指標7に関する可視化要求をサンプルレコード出力部133に通知する。この可視化要求には、利用者から指示された総合評価値が含まれる。また、可視化要求受付部131は、Nos0が8の指標に関する可視化要求を受け付けた場合には、受け付けた指標8に関する可視化要求を判定結果出力部134に通知する。また、可視化要求受付部131は、閾値調整に関する可視化要求を受け付けた場合、受け付けた閾値調整に関する可視化要求を閾値調整部126に通知する。なお、可視化要求受付部131は、1個の指標に関する可視化要求を受け付けても良いし、複数の指標に関する可視化要求を受け付けても良い。指標出力部132は、指標情報作成部122によって作成された指標情報度数分布表に基づいて、複数の名寄せの照合結果を総合的に評価する指標を出力する。例えば、指標出力部132は、可視化要求受付部131によって指標に関する可視化要求を取得すると、取得した可視化要求に応じた指標を出力する。なお、指標出力部132は、可視化要求受付部131によって複数の指標に関する可視化要求を取得した場合には、複数の指標を順番に処理し、処理した結果を組み合わせて出力する。指標出力部132は、指標がNos01の総合評価値のヒストグラムの場合、総合評価値の度数分布表を指標情報作成部122に要求する。そして、指標出力部132は、指標情報作成部122によって提供された度数分布表に基づいて、横軸を総合評価値である階級とし、縦軸を階級の度数とするヒストグラムを出力する。また、指標出力部132は、正規化とSigmoid変換を行った総合評価値の度数分布表を指標情報作成部122に要求する。そして、指標出力部132は、指標情報作成部122によって提供された正規化とSigmoid変換を行った総合評価値の度数分布表に基づいて、横軸を正規化された総合評価値である階級とし、縦軸を階級の度数とするヒストグラムを出力する。なお、指標出力部132は、指標がNos06の総合評価値の正規化とSigmoid変換の場合に、指標情報作成部122によって提供されたSigmoid変換前オリジナルの総合評価値の度数分布表をSigmoid変換後の度数分布表に代えてヒストグラムを算出し出力する。ここで、指標Noが1の正規化とSigmoid変換を行った総合評価値の度数分布表に基づいたヒストグラムの算出について、図5を参照しながら説明する。図5は、総合評価値正規化された総合評価値のヒストグラム算出の具体例を説明する図である。図5に示すように、指標出力部132は、Sigmoid変換を行った総合評価値の指標情報度数分布表H2Aを入力情報として、出力情報となるヒストグラム用の集計表H2Bを作成する。まず、ヒストグラムの仕様として横軸の最小値、最大値、階級の幅および階級の倍率が決定されると、指標出力部132は、度数分布表H2Aの仕様とヒストグラムの仕様との差を検出して、検出した差を補正するべく、度数分布表H2Aから集計表H2Bへの変換を行う。ここでは、度数分布表H2Aの仕様は階級の倍率=1倍、最小値=0、最大値=1.0、階級幅=0.001、階級数1000であるとき、ヒストグラムの仕様として階級の倍率=100倍、最小値=0、最大値=100、階級幅=1と決定される。すると、ヒストグラムの階級数=最大値-最小値÷階級幅=100-0÷1=100として導出できるので、度数分布表H2Aの仕様とヒストグラムの仕様との差は、階級の倍率=100倍、最小値が100倍すると0なので同じ、最大値が100倍すると100なので同じ、階級幅=100倍すると0.1なので10倍、階級数=0.1倍となる。そして、指標出力部132は、度数分布表H2Aの階級の倍率を100倍に拡大し、全領域の階級0~100について各階級の幅を10倍に調整する。すなわち、指標出力部132は、度数分布表H2Aの10個の階級を集計表H2Bの1つの階級に纏めるべくこれら階級に対応する度数を加算してヒストグラムのための集計表H2Bの1個の階級の度数を算出する。加えて、指標出力部132は、度数分布表H2Aの10個の階級のサンプルレコードの組を纏めてヒストグラムのための集計表H2Bの1個の階級に対応付ける。例えば、度数分布表H2Aの階級が0.001~0.010を集計表H2Bの1つの階級1に纏めるべく、これら階級に対応する度数を加算してヒストグラム用集計表H2Bの度数h1を算出し、サンプルレコードの組h2を対応付ける。指標出力部132は、指標がNos02の閾値の場合、指標情報作成部122から閾値を取得すると、取得した閾値をヒストグラムと合わせて出力する。この際、指標出力部132は、取得した閾値について、閾値を調整する最小単位の精度の1つ下の桁とするべくで丸めることが望ましい。丸めた閾値は階級の倍率に相当する補正が行われてヒストグラムと合成して表示される。図5の例では、上位閾値=0.731058579であり、閾値の調整桁数=0.001なので、小数点以下4桁にするために小数点以下5桁を四捨五入して0.7311とする。さらに、階級の倍率である100倍が行われ、ヒストグラム上の上位閾値は73.11となる。下位閾値も同様に26.89となる。なお、指標出力部132は、名寄せ部121で実際に使用された閾値を取得しても良いし、記憶部11の名寄せ定義113として定義された閾値を取得しても良いし、閾値調整部126から調整済の閾値を取得しても良いし、名寄せにおいて教師あり学習を適用している場合には、学習結果として導出された論理的な閾値を取得しても良い。指標出力部132は、指標がNos03の判定結果数White、Gray、Blackと割合の場合、指標情報作成部122から取得した度数分布表について閾値で階級の区間を設定し、区間毎に度数を集計する。そして、指標出力部132は、集計した区間毎の度数の合計および度数の合計の全体数における割合を出力する。この区間について、最小の階級から下位閾値未満までを異なるとみなすBlack判定の区間、下位閾値から上位閾値未満までを判定不能とみなすGray判定の区間、上位閾値から最大の階級までを同一とみなすWhite判定の区間とする。すなわち、指標出力部132は、区間毎の度数の合計に相当する判定結果数および判定結果数の全体数における割合を出力する。なお、指標出力部132は、指標がNos06の総合評価値の正規化とSigmoid変換の場合には、指標情報作成部122からSigmoid変換後の度数分布表を取得して判定結果数と割合を算出して出力する。この際に使用される閾値もSigmid変換された値が使用される。また、指標としてSigmoid変換後が指定されていない場合には、指標情報作成部122からSigmoid変換前の度数分布表を取得して判定結果数と割合を算出して出力する。ここで、指標6でSigmoid変換が指定されている場合の判定結果数と割合の算出について、図6を参照しながら説明する。図6は、判定結果数と割合の算出の具体例を説明する図である。図6は先述した図5と同じ入力情報を使用しており、図6に示すように、上位閾値u2が73.110.7311、下位閾値l2が26.890.2689であるので、指標出力部132は、Black判定の区間を最小の階級0.001から下位閾値に対応する階級0.268までの区間とする。また、指標出力部132は、Gray判定の区間を下位閾値に対応する階級0.269から上位閾値に対応する階級0.731までの区間とする。また、指標出力部132は、White判定の区間を上位閾値に対応する階級0.732から最大の階級1.0までの区間とする。そして、指標出力部132は、区間毎の度数を合計し、区間毎の判定結果数を求める。ここでは、指標出力部132は、Black判定の区間の度数を合計し、合計した結果である298,922,973組をBlack判定の判定結果数CBとする。また、指標出力部132は、Gray判定の区間の度数を合計し、合計した結果である4,534,875組をGray判定の判定結果数CGとする。また、指標出力部132は、White判定の区間の度数を合計し、合計した結果である611,050組をWhite判定の判定結果数CWとする。さらに、指標出力部132は、全体数が304,068,898組であるので、Gray判定の区間の割合をGray判定の判定結果数CG÷全体数で算出し、算出した結果1.49を求める。この指標で導出され、表示される各区間の判定結果数および割合は、概算値であり、閾値を変化させた場合の各区間の判定結果数および割合を名寄せ処理をやり直すことなく推定するものである。すなわち、区間に相当する度数分布表の階級について、その度数を合計して当該区間の判定結果数を導出するため、閾値となる階級について、厳密には閾値が階級の中間に位置して1つの階級を分離する必要がある場合がある概算値である。具体的には図6においてWhite判定の区間である階級0.732の度数は、0.731を越えて0.732までの総合評価値となる組の数であるが、実際の上位閾値は0.731058579であるので、厳密な閾値は階級0.732の間に位置し、その度数の一部はGray判定となる組が含まれるので、最大当該階級の度数に相当する誤差を生じる可能性がある。但し、調整可能な閾値の桁数に相当する階級の幅を持たせることにより、閾値調整の結果を予想する目的では十分な精度を確保することができるため、実用上は有効である。ここで、指標出力部132がNo1からNo3までの複数の指標を組み合わせて出力した場合の具体例について、図7を参照しながら説明する。図7は、指標出力部によりNo1~No3の指標を組み合わせた場合の出力例を示す図である。図7に示すように、指標出力部132は、No1の指標である総合評価値のヒストグラムとNo2の指標である閾値とNo3の指標である判定結果数と割合とを組み合わせて出力する。また、図7はSigmoid変換した各指標値を使用しているので、No6の指標である正規化とSigmoid変換も組み合わせた例である。ここでは、総合評価値のヒストグラムとしてSigmoid変換により正規化された総合評価値のヒストグラムHGが示されている。このヒストグラムの仕様は、階級の倍率=100倍、最小値=0、最大値=100、階級幅=1、階級数100であり、度数は0~100万件の範囲を表示している。また、閾値として下位閾値l2および上位閾値u2と閾値の中心が示されている。さらに、判定結果数と割合としてBlack判定の判定結果数CBとGray判定の判定結果数CGとWhite判定の判定結果数CWと各判定結果数の全体数における割合が示されている。図1に戻って、指標出力部132は、指標がNos04のチェックポイントの総合評価値のヒストグラムの場合、指標情報作成部122によって提供されたチェックポイントの度数分布表に基づいて、ヒストグラムを出力する。例えば、指標出力部132は、横軸を総合評価値である階級とし、縦軸を階級毎のチェックポイントの件数である度数とし、縦軸の中心を0件とし、中心より上方向にWhiteのヒストグラムを出力し、中心より下方向にBlackのヒストグラムを出力する。また、指標出力部132は、閾値を組み合わせて出力することにより、閾値によって分割されるWhite判定となる領域の総合評価値、Gray判定となる領域の総合評価値、およびBlack判定となる領域の総合評価値におけるチェックポイントの度数分布を判りやすく出力できる。ここでは、WhiteのヒストグラムとBlackのヒストグラムを上下に分けて1つのグラフにする場合について説明しているが、各ヒストグラムを別々に表示しても良い。なお、指標出力部132は、指標がNos06の総合評価値の正規化とSigmoid変換の場合に、指標情報作成部122によって提供されたSigmoid変換後のチェックポイントの度数分布表基づいてヒストグラムを出力する。指標出力部132は、指標がNos05のチェックポイントによるWhite判定とBlack判定の正解率の場合、指標情報作成部122によって提供されたWhiteのチェックポイントの度数分布表に基づいて、Whiteのチェックポイントの正解率を各階級が上位閾値である場合について階級毎に算出する。そして、指標出力部132は、算出したWhite判定の正解率を指標として出力する。また、指標出力部132は、指標情報作成部122によって提供されたBlackのチェックポイントの度数分布表に基づいて、Blackのチェックポイントの正解率を各階級が下位閾値である場合について階級毎に算出する。そして、指標出力部132は、算出したBlack判定の正解率を指標として出力する。これらの正解率は、横軸を総合評価値である階級とし、縦軸を百分率0~100で表す正解率として出力する。ここで、指標6の総合評価値の正規化とSigmoid変換が指定されている場合の、指標5のチェックポイントによるWhite判定の正解率の算出について、図8Aを参照しながら説明する。図8Aは、Whiteのチェックポイントによる正解率の算出の具体例を説明する図である。図8Aに示すように、指標出力部132は、Sigmoid変換を行った総合評価値の指標情報度数分布表であってWhiteのチェックポイントの度数分布表H3Aを入力情報として、出力情報となるヒストグラム用の集計表H3Bを作成する。なお、指標情報度数分布表からヒストグラム用の集計表H3Bへの算出については、この指標で追加する累積c1および正解率c2を除く項目行は図5の総合評価値のヒストグラムの算出で説明したとおりであるので、この説明を省略する。まず、指標出力部132は、指標情報として入力した度数分布表に累積c1と正解率c2の項目行を追加する。次に、指標出力部132は、最上位White寄りの階級については、その階級の度数を類型とし、その他の階級についてはより上位の階級から順に度数を累積一つ上位の階級の累積の値について、自身の度数を加算して各階級の累積c1を算出する。加えて、指標出力部132は、階級毎に累積c1を全体数で割ることによりWhite判定の正解率c2を算出する。ここでは、Whiteのチェックポイントの全体数が870組であるとすると、階級が1.0の場合、累積c1は1であり、正解率c2は1を870組で割った結果を百分率で表した0.11となる。また、階級が0.999の場合、累積c1は自己の度数7を1つ上位の階級の累積である1に加算した8であり、正解率c2は8を870で割った結果を百分率で表した0.91となる。そして、Whiteのチェックポイントの度数分布表H3Aに追加した2つの項目累積c1、正解率c2について、ヒストグラム用の集計表H3Bの同項目累積、正解率に対応する階級の最も下位の階級に相当する度数分布表H3Aの値を集計表H3Bの同項目の値として設定する。ここでは、集計表H3Bの階級1について、対応する度数分布表H3Aの階級は0.001~0.0010なので、その中で最も下位である度数分布表H3Aの階級0.001の累積と正解率が集計表H3Bの階級1の累積と正解率となる。また、指標6の総合評価値の正規化とSigmoid変換が指定されている場合の、指標5のチェックポイントによるBlack判定の正解率の算出について、図8Bを参照しながら説明する。図8Bは、Blackのチェックポイントによる正解率の算出の具体例を説明する図である。図8Bに示すように、指標出力部132は、Sigmoid変換を行った総合評価値の指標情報度数分布表であってBlackのチェックポイントの度数分布表H4Aを入力情報として、出力情報となるヒストグラム用の集計表H4Bを作成する。なお、指標情報度数分布表からヒストグラム用の集計表H4Bへの算出については、この指標で追加する累積c3および正解率c4を除く項目行は図5の総合評価値のヒストグラムの算出で説明したとおりであるので、この説明を省略する。まず、指標出力部132は、指標情報として入力した度数分布表に累積c3と正解率c4の項目行を追加する。次に、指標出力部132は、最上位の階級については、その累積の値を全体数から自身の度数を減じた値とし、その他の階級については、より上位の階級から順に一つ上の階級の累積の値から当該階級の度数を減算して各階級の累積c3を算出する。加えて、指標出力部132は、階級毎に累積c3を全体数で割ることによりBlack判定の正解率c4を算出する。ここでは、Blackのチェックポイントの全体数が1340であるとすると、階級が1.0の場合、累積c3は全体数1340-度数0で算出される1340であり、正解率c4は累積1340を全体数1340で割った結果を百分率で表した100となる。また、階級が0.999の場合、累積c3は一つ上の階級1.0の累積1340から自身の度数0を減じた1340であり、正解率c4は累積1340を全体数1340で割った結果を百分率で表した100となる。また、階級が0.731の場合は、累積c3は一つ上の階級0.732の累積1286から自己の度数1を減算した1285であり、正解率c4は1285を1340で割った結果を百分率で表した95.90となる。そして、Blackのチェックポイントの度数分布表H4Aに追加した2つの項目累積c3、正解率c4について、ヒストグラム用の集計表H4Bの同項目累積、正解率に対応する階級の最も下位の階級に相当する度数分布表H4Aの値を集計表H4Bの同項目の値として設定する。ここでは、集計表H4Bの階級1について、対応する度数分布表H4Aの階級は0.001~0.0010なので、その中で最も下位である度数分布表H4Aの階級0.001の累積と正解率が集計表H4Bの階級1の累積と正解率となる。なお、図8Aおよび図8Bでは、累計および正解率の項目をチェックポイントの度数分布表H3A、H4Aに対して追加しているが、ヒストグラム集計表H3B、H4Bに対して追加する構成にしても良い。この場合の累積と正解率の前述した方法で導出できる。また、指標出力部132がNo4およびNo5の複数の指標を組み合わせて出力した場合の具体例は、図9のように表わすことができる。図9は、指標出力部によりNo4、No5の指標を組み合わせた場合の出力例を示す図である。この場合も指標No6のSigmoid変換も併せて指定されている例である。図9に示すように、指標出力部132は、No4の指標であるチェックポイントの総合評価値のヒストグラムとNo5の指標であるチェックポイントによるWhite判定とBlack判定の正解率とを組み合わせて出力する。ここでは、Whiteのチェックポイントにおける総合評価値のヒストグラムとしてH1Gが示され、Blackのチェックポイントにおける総合評価値のヒストグラムとしてH2Gが示されている。また、White判定の正解率としてR1Gが示され、Black判定の正解率としてR2Gが示されている。ここで、正解率の解釈について説明する。例えば、下位閾値を27にすると、White判定の正解率r1は99.20である。このWhite判定の正解率99.20とは、下位閾値を27としたときに、同一と判定すべきWhiteのチェックポイントのうち0.8を異なるBlackと判定してしまう誤りが生じていることを示している。また、上位閾値を73にすると、Black判定の正解率r2は96.19である。このBlack判定の正解率96.19とは、上位閾値を73としたときに、異なると判定すべきBlackのチェックポイントのうち3.81を同一Whiteと判定してしまう誤りが生じていることを示している。加えて、最下位の階級におけるBlack判定の正解率r3は51.12を示す。このBlack判定の正解率51.12とは、下位閾値を0としたとき、すなわち照合結果を全て一致Whiteまたは判定不能Grayと判定したときのBlack判定の正解率となる。さらに、最下位の階級におけるWhite判定の正解率r4は99.31を示す。このWhite判定の正解率99.31とは、上位閾値を0としたとき、すなわち照合結果を全て同一と判定したときのWhite判定の正解率となる。これらの正解率r3、r4は照合前に事前に照合対象の組み合わせから不要と判断できる組を排除する処理を実行した場合に、排除する処理の能力と正しさを示すものである。すなわち、r3は事前に排除する処理で不一致Blackの51.12は排除できるという意味で排除する処理の能力を示し、r4は事前に排除する処理で本来照合で一致するWhiteと判定すべき組の0.79を誤って排除しているという意味で排除する処理の正しさを評価できる値である。図1に戻って、指標出力部132は、指標がNos06の総合評価値の正規化とSigmoid変換の場合、指標情報作成部122によって提供されたSigmoid変換後の度数分布表や閾値を適用する。逆に指標がNos06が指定されない場合は、指標情報作成部122によって提供されたSigmoid変換していない度数分布表や閾値を適用する。なお、No6の適用は、No1~No5およびNo7であるものとする。ここで、No6の適用前後のNo1~No3、No5の指標を組み合わせた場合の出力例について、図10および図11を参照しながら説明する。図10は、No6を適用する前のNo1~No3、No5の指標を組み合わせた場合の出力例を示し、図11は、No6を適用した後のNo1~No3、No5の指標を組み合わせた場合の出力例を示す。図10に示すように、正規化とSigmoid変換前では、名寄せ対象項目毎の評価関数の評価値に名寄せ対象項目毎の重み付けをして得た値を加算した総合評価値についての度数分布表に基づくヒストグラムが示されている。そして、下位閾値を73、上位閾値83として、Black判定、Gray判定およびWhite判定の各判定結果数が示されている。さらに、チェックポイントによるWhite判定およびBlack判定の正解率が示されている。かかる正規化とSigmoid変換前の出力は、全域を均等に概観する用途に適している。図11に示すように、正規化とSigmoid変換後では、中心の閾値78が50に対応し、上位閾値83および下位閾値73がそれぞれ73および27に対応している。そして、さらに上位閾値と下位閾値との間と閾値付近を拡大するように総合評価値の正規化とSigmoid変換した結果の度数分布表に基づくヒストグラムが示されている。さらに、Black判定、Gray判定およびWhite判定の各判定結果数が示され、WhiteおよびBlackのチェックポイントの正解率が示されている。かかる正規化とSigmoid変換後では、上位閾値と下位閾値との間と閾値付近が拡大され、閾値を微調整する用途に適している。図1に戻って、サンプルレコード出力部133は、指標がNos07のサンプルレコードの組の場合、可視化対象の総合評価値を可視化要求受付部131から取得し、取得した総合評価値に対応するサンプルレコードの組を出力する。例えば、サンプルレコード出力部133は、可視化要求から利用者が指示した総合評価値を取得する。そして、サンプルレコード出力部133は、取得した総合評価値のSigmoid変換の有無により決定する、指標情報作成部122によって作成された度数分布表からサンプルレコード組のIDを抽出する。すなわち、サンプルレコード出力部133は、可視化要求受付部131から取得した総合評価値を範囲に含む度数分布表の階級を選択し、選択した階級に対応付けられたサンプルレコードIDの組を抽出する。この度数分布表は、Sigmoid変換の無しの場合は図3で説明したSigmoid変換前の度数分布表H1から作成した度数分布表を指し、Sigmoid変換の有の場合は図3で説明したSigmoid変換済の度数分布表H2から作成した度数分布表を指す。そして、サンプルレコード出力部133は、抽出したサンプルレコード組のIDを、後述するサンプル抽出部124に引き渡す。そして、サンプルレコード出力部133は、引き渡したサンプルレコード組のIDに対応する実際のレコードの内容をサンプル抽出部124から受け取り、受け取ったレコードの内容を出力する。判定結果出力部134は、指標がNos08の判定結果集計の場合、名寄せ元および名寄せ先の各レコードの組の判定結果について、名寄せの判定に用いられた以前の判定基準による判定結果との差を集計して出力する。なお、名寄せの判定に用いられた判定基準には、閾値が含まれものとする。例えば、判定結果出力部134は、判定結果集計の可視化要求を取得すると、新旧の閾値に基づく判定結果を集計する旨を後述する判定結果集計部125に通知する。そして、判定結果出力部134は、新旧の閾値に基づく判定結果を集計した結果を判定結果集計部125から受け取り、受け取った集計結果を出力する。サンプル抽出部124は、サンプルレコード出力部133から可視化対象のサンプルレコード組のIDを取得すると、取得したサンプルレコード組のIDをキーとして、サンプルレコードの組の実際のレコードを名寄せ元DB111および名寄せ先DB112から検索する。そして、サンプル抽出部124は、検索したサンプルレコードの組をサンプルレコード出力部133に引き渡す。ここで、サンプル抽出部124によって抽出されたサンプルレコードの組をサンプルレコード出力部133により出力された出力例について、図12および図5を参照しながら説明する。図12は、サンプルレコード出力部により出力された出力例を示す図である。図12に示すように、サンプルレコード出力部133は、利用者から指示された総合評価値近辺の名寄せ元および名寄せ先のサンプルレコードの組を度数分布表から抽出して実際のサンプルレコードの組を表示する。ここでは、サンプルレコード出力部133は、指示された総合評価値が例えばSigmoid変換された73.0であるとすると、Sigmoid変換済の度数分布表である図5に示す指標H2Aから作成した現在表示中の度数分布表H2Bを対象として選択し、対象の度数分布表H2Bにおける当該総合評価値近辺のサンプレコードの組として、指定された総合評価値の階級73に対応するサンプルであるS721~S730から総合評価値72.85と73.04のサンプルレコードの組を抽出する。そして、サンプルレコード出力部133は、総合評価値72.85と73.04の各サンプルレコードの組のIDとして、ID1000100:100113とID100101:100121を取り出し、サンプル抽出部124に渡す。サンプルレコードの組のIDを受け取ったサンプル抽出部124は、総合評価値72.85のサンプルレコードの組について、ID1000100をキーにして名寄せ元DB111からレコードを検索し、ID1000113をキーにして名寄せ先DB112からレコードを検索する。加えて、サンプル抽出部124は、総合評価値73.04のサンプルレコードの組について、ID1000101をキーにして名寄せ元DB111からレコードを検索し、ID1000121をキーにして名寄せ先DB112からレコードを検索する。そして、サンプルレコード出力部133は、サンプル抽出部124によって検索されたサンプルレコードの組についてそれぞれ出力する。ここでは、総合評価値が72.85の名寄せ元および名寄せ先のレコード組sr1および総合評価値が73.04の名寄せ元および名寄せ先のレコード組sr2が出力される。例えば、図12の例で指定している総合評価値73は、図11の例における上位閾値であり、閾値付近のサンプルレコードを実際に確認しながら後述する閾値調整をすることができる機能である。ここでは、サンプルレコード出力部133が指定された総合評価値の前後各1組のサンプルレコードを抽出して表示する例を示した。しかしながら、サンプルレコード出力部133によるサンプルレコードの抽出方法および抽出するサンプル数は予めサンプルレコード出力部133に設定する方法または、可視化要求部131を介して利用者が指定する方法により任意に決定することができる。判定結果集計部125は、新旧の閾値に基づく判定結果を集計する旨を判定結果出力部134から取得すると、新旧の閾値による名寄せの判定結果をそれぞれ取得して、個々のレコードの組について、判定結果の動向チェックを行う。例えば、判定結果集計部125は、名寄せの判定結果である、White判定リスト、Gray判定上部の判定リストおよびGray判定下部の判定リストを記憶部11の一時領域に予め記憶しておき、この一時領域から旧閾値に基づく判定結果を取得する。また、判定結果集計部125は、旧閾値に基づく名寄せの判定結果の全体数を記憶部11の一時領域に予め記憶する。このとき、判定結果集計部125は、Black判定の判定結果を一時領域に記憶しないものとする。Black判定の判定結果は、全体数からWhite判定リスト、Gray判定上部の判定リストおよびGray判定下部の判定リストの各組数を減じた残りの数として求められるからである。また、判定結果集計部125は、新閾値に基づく名寄せの判定結果である、White判定リストを名寄せ結果115から取得し、Gray判定上部および下部の判定リストを候補リスト116から取得する。なお、Gray判定上部の判定リストとは、上位閾値と下位閾値との中心から上位閾値未満の総合評価値となる判定結果のリストであり、以降ではGrayUと略記する。一方、Gray判定下部の判定リストとは、下位閾値以上の総合評価値であって閾値の中心未満の総合評価値となる判定結果のリストであり、以降ではGrayLと略記する。また、判定結果集計部125は、旧閾値に基づく判定結果の個々のレコードの組について、新閾値に基づく判定結果と比較して集計する。例えば、判定結果集計部125は、旧閾値に基づく判定結果がWhite判定であったレコードの組について、新閾値に基づく判定結果がGrayU判定となった場合には、White判定からGrayU判定への変化数をレコードの組数分だけ加算する。また、判定結果集計部125は、旧閾値に基づく判定結果がWhite判定であったレコードの組について、新閾値に基づく判定結果がGrayL判定となった場合には、White判定からGrayL判定への変化数をレコードの組数分だけ加算する。同様に、判定結果集計部125は、White判定からBlack判定、GrayU判定から各判定およびBlack判定から各判定への変化数を算出する。ここで、判定結果を集計した出力例について、図13を参照しながら説明する。図13は、判定結果出力部による判定結果集計の出力例を示す図である。図13に示すように、判定結果出力部134は、旧閾値によるWhite、GrayU、GrayLおよびBlackの各判定結果の数と判定結果の全体数とを出力する。また、判定結果集計部125は、旧閾値によるBlackの判定数を、一時領域に予め記憶された全体数、Whiteの判定数、GrayUの判定数およびGrayLの判定数を用いて、式3で示すように算出する。Black判定数CBO=全体数CAO-White判定数CWO-GrayU判定数CGUO-GrayL判定数CGLO式3ここでは、Black判定数CBOは、式3に基づいて298,922,973組となる。また、判定結果出力部134は、旧閾値による各判定結果に存在する個々のレコードの組について、新閾値による各判定結果との比較を行い、新閾値による各判定結果へ変化した数および変化しない数を出力する。ここでは、例えば、旧閾値による判定でWhite判定だったものが新閾値による判定でGrayL判定となったレコードの組数が9,497組CWL存在することが表される。このレコードの組数は、判定結果集計部125によって旧閾値によるWhite判定リストに存在するレコードの組の中で、新閾値によるGrayL判定リストにも存在するレコードの組の数として集計される。一方、旧閾値による判定でWhite判定だったものが新閾値による判定でBlack判定となったレコードの組数が7,605組CWB存在することが表される。このレコードの組数は、判定結果集計部125によって旧閾値によるWhite判定リストに存在するレコードの組の中で、新閾値によるWhite,GrayU,GrayLのいずれのリストにも存在しないレコードの組の数として集計される。さらに、旧閾値による判定でBlack判定だったものが新閾値による判定でWhite判定となったレコードの組数が206,832組CBW存在することが表される。このレコードの組数は、判定結果集計部125によって新閾値によるWhite判定リストに存在するレコードの組の中で、旧閾値によるいずれのリストにも存在しないレコードの組の数として集計される。このように、判定結果出力部134は、Black判定リストを記憶しない場合であっても、個々のレコードの組について、判定結果の変化を全て可視化する。また、各判定リストには、1個のレコードの組につきレコードの識別番号の組のみが記憶される。新旧閾値の全ての判定結果をレコードの組とともに記憶すると、記憶すべき情報量は、式4に示すとおりとなる。なお、1レコードの情報量を30バイトとする。1レコードの情報量30バイト×旧閾値による判定結果の全体数304,068,898新閾値による判定結果の全体数304,068,898≒18,244MB式4一方、Black判定の判定結果を記憶しない場合の記憶すべき情報量は、式5に示すとおりとなる。なお、1レコードの情報量を20バイトとする。ここで、1レコードの情報量が従来の方法と比べて10バイト少ないと仮定しているのは、レコードの識別番号の組のみを記憶し、予め分類することにより判定結果を記憶する必要が無いことによる。1レコードの情報量20バイト×旧閾値による判定結果の全体数5,145,925新閾値による判定結果の全体数8,547,465≒274MB式5このように、Black判定の判定結果を記憶しないので、White判定とGray判定の情報量はBlack判定を記憶する場合と比較して1.5となり、記憶すべき情報量を現実的なものとすることができる。図1に戻って、閾値調整部126は、可視化部123によって出力された閾値を、手動または自動で変更し、指標情報作成部122によって提供された度数分布表に基づいて、変更した閾値に対応した各種指標を再び可視化部123に出力させる。さらに、閾値調整部126は、閾値手動調整部141および閾値自動調整部142を有する。閾値手動調整部141は、閾値を手動で変更する場合、モニターに表された指標上の位置であって手動で変更した閾値の位置を取得し、取得した位置から指標上における閾値を算出する。そして、閾値手動調整部141は、算出した閾値を指標情報作成部122に通知する。さらに、閾値手動調整部141は、現在モニターに出力された各種指標を再び出力させるべく、指標出力部132に可視化要求を通知する。閾値自動調整部142は、閾値を自動で変更する場合、モニターに表された指標上の閾値を予め定められた調整ポリシーに基づいて変更する。そして、閾値自動調整部142は、算出した閾値を指標情報作成部122に通知する。さらに、閾値自動調整部142は、現在モニターに出力された各種指標を再び出力させるべく、指標出力部132に可視化要求を通知する。例えば、調整ポリシーを度数の変化量に基づく最適値とする場合、閾値自動調整部142は、総合評価値のヒストグラムの微分を下位の階級の度数との差として算出し、ヒストグラムの中心または現在の閾値から追い、算出した微分量の絶対値が高くなる直前の総合評価値を閾値の最適値として導出する。図14は、調整ポリシーを度数の変化量に基づく最適値とした場合の最適閾値を説明する図である。図14に示すように、総合評価値のヒストグラムが表され、X軸は総合評価値を示し、Y軸は度数の変化量を示している。そして、下位閾値が27、上位閾値が73と表されている。そして、閾値自動調整部142は、閾値を現在の下位閾値である27からから追い、変化量微分量の絶対値が増える直前の総合評価値を閾値の最適値として導出する。ここでは、閾値自動調整部142は、下位閾値27を27から追い、変化量が増える直前まで上位に移動し、変化量の絶対値が十分小さくなった点として61を最適値l2とする。また、閾値自動調整部142は、上位閾値73を73から追い、変化量の絶対値が増える直前まで上位に移動し、90を最適値u2とする。なお、調整ポリシーを度数の変化量に基づく最適値とする場合、閾値自動調整部142は、閾値を移動して変化量が増える直前を最適値とすると説明したが、変化量が連続して大きい部分から閾値を移動する場合には変化量が少なくなる所を最適値としても良い。図1に戻って、閾値自動調整部142は、調整ポリシーをWhite判定の正解率の変化量に基づく最適値とする場合、White判定の正解率の微分を上位の階級の度数との差として算出し、下位閾値を前後に動かして微分量の絶対値が高くなる直前の総合評価値を閾値の最適値として導出する。このとき、閾値自動調整部142は、Gray判定の領域を最小化するためには閾値の最適値を可能な限り大きい値とすることが望ましい。かかる調整ポリシーは、White判定の正解率を優先するポリシーであり、同一と判定すべきWhiteのレコードの組の見落としをなくすことを優先するものである。図15は、調整ポリシーをWhite判定の正解率の変化量に基づく最適値とした場合の最適閾値を説明する図である。図15に示すように、Whiteのチェックポイントにおける総合評価値のヒストグラムの変化量が表され、X軸は総合評価値を示し、Y軸は度数の変化量を示している。そして、下位閾値が27と表されている。そして、閾値自動調整部142は、下位閾値を前後に動かして変化量微分量が増える直前の総合評価値を閾値の最適値として導出する。ここでは、閾値自動調整部142は、下位閾値27を前後に動かして変化量が増える直前まで移動し、32を最適値l3とする。さらに、閾値自動調整部142は、閾値の最適値を可能な限り大きい値とすべく、変化量が少ない間は移動し、最終的に52.5を最適値l4とする。図1に戻って、閾値自動調整部142は、調整ポリシーをBlack判定の正解率の変化量に基づく最適値とする場合、Black判定の正解率の微分を上位の階級の度数との差として算出し、上位閾値を前後に動かして微分量の絶対値が高くなる直前の総合評価値を閾値の最適値として導出する。このとき、閾値自動調整部142は、Gray判定の領域を最小化するためには閾値の最適値を可能な限り小さい値とすることが望ましい。かかる調整ポリシーは、Black判定の正解率を優先するポリシーであり、異なると判定すべきBlackのレコードの組を誤って同一Whiteと判定しないようにすることを優先するものである。図16は、調整ポリシーをBlack判定の正解率の変化量に基づく最適値とした場合の最適閾値を説明する図である。図16に示すように、Blackのチェックポイントにおける総合評価値のヒストグラムの変化量が表され、X軸は総合評価値を示し、Y軸は度数の変化量を示している。そして、上位閾値が73と表されている。そして、閾値自動調整部142は、上位閾値を前後に動かして変化量微分量の絶対値が増える直前の総合評価値を閾値の最適値として導出する。ここでは、閾値自動調整部142は、上位閾値73を前後に動かして変化量の絶対値が小さくなる所まで移動し、さらに変化量の絶対値が増える直前まで移動し、93を最適値u3とする。図1に戻って、閾値自動調整部142は、調整ポリシーをGray判定のコストの最小化とする場合、上記調整ポリシーを組み合わせて、Gray判定の数が最小化するように、上位閾値および下位閾値を調整する。かかる調整ポリシーは、Gray判定の数を最小化することで、Gray判定のコストを最小化するものである。ここで、閾値調整部126による閾値調整の具体例について、図17および図18を参照しながら説明する。図17は、閾値調整部による閾値調整の具体例であり、図18は、閾値調整に伴う検討の具体例である。なお、図17では、下位閾値の調整は、White判定の正解率の変化量に基づく最適値を調整ポリシーとし、上位閾値の調整は、Black判定の正解率の変化量に基づく最適値を調整ポリシーとして説明する。図17に示すように、閾値自動調整部142は、White判定の正解率の変化量に基づく最適値の調整ポリシーにしたがって、下位閾値の候補を検出する。ここでは、閾値自動調整部142は、下位閾値27l5を前後に動かして変化量が増える直前まで移動し、32l6を下位閾値の候補とする。さらに、閾値自動調整部142は、変化量が少ない間は移動を繰り返し、53l7を下位閾値の候補とする。つまり、閾値自動調整部142は、32l6および53l7を下位閾値の候補とする図15参照。次に、閾値自動調整部142は、Black判定の正解率の変化量に基づく最適値の調整ポリシーにしたがって、上位閾値の候補を検出する。ここでは、閾値自動調整部142は、上位閾値73u5を前後に動かして変化量が少なくなる所まで移動し、87u6を上位閾値の候補とする。さらに、閾値自動調整部142は、変化量が増える直前まで移動し、93u7を上位閾値の候補とする。つまり、閾値自動調整部142は、87u6および93u7を上位閾値の候補とする図16参照。最後に、閾値自動調整部142は、Gray判定のコストの最小化の調整ポリシーにしたがって、上位閾値および下位閾値の調整を総合的に検討する。図18に示すように、閾値自動調整部142は、下位閾値を27l5から32l6に移動しても、White判定の正解率は双方とも99.20r3であり変化しないと判断する。ところが、閾値自動調整部142は、下位閾値を27l5から53l7に移動すると、White判定の正解率は99.20r3から98.16r4に低下すると判断する。そこで、閾値自動調整部142は、下位閾値をWhite判定の正解率が高い方の32l6に仮決定する。次に、閾値自動調整部142は、上位閾値を73u5から87u6に移動すると、Black判定の正解率は96.19r5から99.63r6に上昇すると判断する。また、閾値自動調整部142は、上位閾値を73u5から93u7に移動すると、Black判定の正解率は100r7になると判断する。ところが、閾値自動調整部142は、下位閾値を仮決定した32l6、上位閾値を93u7とすると、Gray判定数が3,643,712組CG1となり、上位閾値を87u6とする場合と比較して204,021組増加すると判断する。そこで、閾値自動調整部142は、Gray判定のコストの最小化の調整ポリシーにしたがって、上位閾値を87u6に仮決定する。なお、閾値自動調整部142は、調整ポリシーを度数の変化量に基づく最適値とした場合であっても、上位閾値87、下位閾値32を妥当であると判断し、87を上位閾値の最適値とし、32を下位閾値の最適値とする。この結果、下位閾値を27から32、上位閾値を73から87に移動することで、閾値自動調整部142は、White判定の正解率を99.20r3と変化させないまま、Black判定の正解率を96.19r5から99.63r6に上昇させる。また、閾値自動調整部142は、Gray判定数を4,534,875組図11参照から3,439,691組CG2に1,095,184組24.1減少させる。なお、これらの閾値調整は可視化部から提示される各種の指標情報を参照して閾値手動調整部141により人が行うことも可能である。しかしながら、最初に自動調整部142による自動判定を行い、人はその結果を総合的に判断して閾値手動調整部141により補正するのが効率的である。[指標情報作成処理の手順]次に、指標情報作成処理の手順について、図19A~図19Dを参照しながら説明する。図19Aは、実施例に係る指標情報作成処理の主処理の手順を示し、図19Bは、名寄せ結果の指標情報作成処理の手順を示し、図19Cは、チェックポイントの指標情報作成処理の手順を示し、図19Dは、名寄せを実行して指標情報を作成する処理の手順を示す。図19Aは、実施例に係る指標情報作成処理の主処理の手順を示すフローチャートである。まず、名寄せ部121による名寄せ処理が開始される前に、指標情報作成部122は記憶部11の指標情報117等の自ら管理している情報の初期化を行うステップS10。次に、指標情報作成部122は名寄せ部121に依頼して名寄せ元DB111と名寄せ先DB112の名寄せを実行し、指標情報を作成して指標情報作成部122に一時的に記憶するステップS11。次に、指標情報作成部122は名寄せ部で使用した閾値を名寄せ部から取得してSigmoid変換を行い、Sigmoid変換前後の閾値およびステップS11で一時的に記憶した指標情報と共に記憶部11の指標情報117に記憶するステップS12。続いて、指標情報作成部122は、Whiteのチェックポイントの指標情報を作成し、作成した指標情報を記憶部11の指標情報117に記憶するステップS13。さらに、指標情報作成部122は、Blackのチェックポイントの指標情報を作成し、作成した指標情報を記憶部11の指標情報117に記憶するステップS14。その後、指標情報作成部122は、指標情報作成処理を終了する。[名寄せ結果の指標情報作成処理の手順]次に、図19Aに示す名寄せを実行して指標情報を作成して記憶するS11の処理手順について、図19Dおよび図19Bを用いて説明する。図19Dは、名寄せを実行して指標情報を作成する処理の手順を示すフローチャートである。なお、図19Dに示す処理の手順は名寄せ部121で実行される名寄せ処理照合処理であり、ステップS60~S66およびステップS69は、図28で前述した名寄せ処理の手順のステップS100~S106およびステップS107と同一であるので、その説明を省略し、ステップS107の直前で実行するステップS67およびステップS68について説明する。また、ステップS63の照合処理は前述した図29と同一であるので、その説明を省略する。名寄せ部121でステップS66が完了すると、名寄せ元の1レコードに関する名寄せ処理は全て完了しており、名寄せ部121の名寄せ候補集合には1件の名寄せ元レコードに対する名寄せ先レコード全件の組み合わせに対応する照合結果が記憶されている。そこで名寄せ部121は記憶した名寄せ候補集合から指標情報を作成する処理を指標情報作成部122に依頼して実行するステップS67。この処理については図19Bで後述する。指標情報作成部122による指標情報作成が完了すると、名寄せ部121は記憶している名寄せ元の1レコードに関する名寄せ候補集合を削除して次の名寄せ元レコードに関する処理に備えるステップS68。次に、図19Dに示す名寄せ候補集合から指標情報を作成する処理ステップS67の手順について図19Bを用いて説明する。図19Bは、名寄せ結果の指標情報作成処理の手順を示すフローチャートである。なお、ここで使用する度数分布表等の指標情報は、指標情報作成部122内に一時的に記憶されているものを使用する。まず、指標情報作成部122は、名寄せ部121の名寄せ候補集合から名寄せ元および名寄せ先の1組のレコード対の総合評価値を取得するステップS23。そして、指標情報作成部122は、取得した総合評価値をSigmoid変換するステップS24。さらに、指標情報作成部122は、総合評価値を階級とする度数分布表において、取得した総合評価値に対応する度数分布表の階級の度数を加算し、該取得した総合評価値に対する階級にサンプルレコードの組を対応付けて指標情報作成部122内に一時的に記憶するステップS25。そして、指標情報作成部122は、Sigmoid変換後の総合評価値を階級とする度数分布表において、Sigmoid変換後の総合評価値に対応する度数分布表の階級の度数を加算し、当該総合評価値に対する階級にサンプルレコードの組を対応付ける。そして、指標情報作成部122は、Sigmoid変換後の度数分布表を指標情報作成部122内に一時的に記憶するステップS26。続いて、指標情報作成部122は、名寄せ部121の名寄せ候補集合について、残りのレコード対の組はあるか否かを判定するステップS27。残りのレコード対の組があると判定された場合にはステップS27;Yes、指標情報作成部122は、次の1組を取得すべく、ステップS23に移行する。一方、残りのレコードの対の組がないと判定された場合にはステップS27;No、指標情報作成部122は、名寄せ結果の指標情報作成処理を終了する。[チェックポイントの指標情報作成処理の手順]次に、図19Aに示すWhiteまたはBlackのチェックポイントの指標情報を記憶するS13またはS14の処理手順について、図19Cを用いて説明する。図19Cは、チェックポイントの指標情報作成処理の手順を示すフローチャートである。なお、S13から呼び出された場合には、チェックポイントとは、Whiteのチェックポイントであるものとし、S14から呼び出された場合には、チェックポイントとは、Blackのチェックポイントであるものとする。まず、指標情報作成部122は、初期設定を行うステップS31。例えば、指標情報作成部122は、記憶部11の指標情報117のチェックポイントに関する指標情報の記憶領域を初期化する。そして、指標情報作成部122は、名寄せ対象としてチェックポイントである対象レコードの組を設定するステップS32。次に、指標情報作成部122は、チェックポイントである対象レコードを1組取得するステップS33。そして、指標情報作成部122は、取得したチェックポイントである1組の対象レコードを名寄せ部121によって照合するステップS34。この照合処理は前述した図29と同様なので、説明を省略するが、照合結果には、総合評価値が含まれる。そして、指標情報作成部122は、名寄せ結果の指標情報作成処理の手順により、照合したチェックポイントの指標情報を作成し、作成した指標情報に当該チェックポイントをサンプルレコードの組として対応付ける。そして、指標情報作成部122は、指標情報を内部に一時的に記憶するステップS35。続いて、指標情報作成部122は、残りのチェックポイントのレコードの組はあるか否かを判定するステップS36。残りのチェックポイントのレコードの組があると判定された場合にはステップS36;Yes、指標情報作成部122は、次の1組を取得すべく、ステップS33に移行する。一方、残りのチェックポイントのレコードの組がないと判定された場合にはステップS36;No、指標情報作成部122は、作成したチェックポイントの指標情報の全てを記憶部11の指標情報117に記憶する。そして、指標情報作成部122は、チェックポイントの指標情報作成処理を終了する。[可視化処理の手順]次に、可視化処理の手順について、図20を参照しながら説明する。図20は、実施例に係る可視化処理の手順を示すフローチャートである。この手順は本発明の技術を使用する実施例として名寄せの可視可の目的で実施する場合の実施例を示すものである。まず、指標情報作成部122は名寄せ部121による名寄せを実行して、可視可に必要な指標情報を作成するステップS40。この処理は図19Aを用いて前述したように初期化を行い、Sigmoid変換前とSigoid変換済の指標情報を作成し、Sigmoid変換前とSigoid変換済の閾値を作成し、WhiteおよびBlackのチェックポイントの指標情報を作成して、これら可視可に必要な指標情報を記憶部11の指標情報117に記憶する。次に、可視化要求受付部131は、可視化要求があったか否かを判定するステップS41。可視化要求がなかったと判定された場合にはステップS41;No、可視化要求があるまで待つ。一方、可視化要求があったと判定された場合にはステップS41;Yes、可視化要求受付部131は、可視化要求が指標No7のサンプルレコードの組のサンプル表示を示す要求であるか否かを判定するステップS42。可視化要求がサンプル表示を示す要求であると判定された場合にはステップS42;Yes、サンプルレコード出力部133は、サンプルレコードの組を抽出し、抽出した組の実際のレコードを出力するステップS43。例えば、サンプルレコード出力部133は、可視化要求受付部131から可視化対象の総合評価値を取得してSigmoid変換の有無を確認して対象となる指標情報作成部122によって作成された度数分布表を決定する。そして、サンプルレコード出力部133は、可視化要求受付部131から取得した総合評価値に対応するサンプルレコードの組を対象の度数分布表に基づいて抽出し、抽出したサンプルレコードIDの組をサンプル抽出部124に通知する。そして、サンプル抽出部124は、受け取ったサンプルレコードIDの組の実際のレコードを名寄せ元DB111および名寄せ先DB112から検索してサンプルレコード出力部133に通知する。さらに、サンプルレコード出力部133は、サンプル抽出部124によって検索されたサンプルレコードの組の実際のレコードを出力してステップS43を完了する。その後、可視化要求受付部131は可視化処理を終了するか否かを確認するステップS48。可視化処理を終了する場合にはステップS48;Yes可視化処理を終了する。一方、可視化処理を終了しない場合にはステップS48;No次の可視化要求を受け付けるべくステップS41に戻る。一方、可視化要求がサンプル表示を示す要求でないと判定された場合にはステップS42;No、可視化要求受付部131は、可視化要求が指標選択であるか否かを判定するステップS44。可視化要求が指標選択であると判定された場合にはステップS44;Yes、指標出力部132は、指標選択に基づいて指標を出力するステップS45。例えば、指標出力部132は、指標としてNo1からNo6までとNo8が選択された場合には、No毎に処理を実行し、処理結果を出力する。一例として、指標出力部132は、指標として指標No1が選択された場合には、指標情報作成部122によって作成された度数分布表に基づいて、総合評価値を階級とするヒストグラムを出力する。また、一例として、指標出力部132は、指標としてNo2が選択された場合には、指標情報作成部122から閾値を取得し、取得した閾値をヒストグラムと合わせて出力する。可視化要求が指標選択でないと判定された場合にはステップS44;No、可視化要求受付部131は、可視化要求が閾値調整に関する要求であるか否かを判定するステップS46。可視化要求が閾値調整に関する要求でないと判定された場合にはステップS46;No、可視化要求受付部131は、該当する可視化要求がないので、可視化処理の終了を確認すべく前述のステップS48に移行する。一方、可視化要求が閾値調整に関する要求であると判定された場合にはステップS46;Yes、閾値調整部126は、閾値を調整するステップS47。そして、閾値調整部126は、調整後の閾値で指標出力部132に指標を再出力させるべく、ステップS45に移行する。[閾値調整の手順]次に、実施例に係る閾値調整の手順について、図21を参照しながら説明する。図21は、実施例に係る閾値調整の手順を示すフローチャートである。この手順は本発明の技術を使用する実施例として、閾値調整の目的で実施する場合の実施例を示すものであるが、閾値調整、指標による名寄せの可視可、サンプルレコードの表示、名寄せ判定結果の変化の可視可の各目的毎の単体でも使用できるメイン処理の手順としても有効である。まず、指標情報作成部122は名寄せ部121による名寄せを実行して、可視可に必要な指標情報を作成するステップS51。この処理は図20のステップS40と同様で、前述の図19Aの処理なので、処理の詳細な説明は省略するが、最新の名寄せ結果等を保存するフラグがONである場合には、初期化する処理図19AのステップS10の前に、最新の名寄せ結果115、候補リスト116、指標情報117等の判定結果集計に必要な情報を旧閾値による情報として記憶部11の別の領域に保存する処理を実施する。次に、指標出力部132は、指標情報作成部122によって作成された指標情報に基づいて、指示された指標を作成し、組み合わせて出力するステップS52。さらに、可視化要求受付部131は、次の可視化要求が閾値調整であるか否かを判定するステップS53。次の可視化要求が閾値調整でないと判定された場合にはステップS53;No、可視化要求受付部131は、次の可視化要求がサンプル表示を示す要求であるか否かを判定するステップS54。次の可視化要求がサンプル表示を示す要求であると判定された場合にはステップS54;Yes、サンプルレコード出力部133は、指示された総合評価値に対応するサンプルレコードの組を指標情報から抽出する。そして、サンプルレコード出力部133は、抽出したサンプルレコードの組の実際のレコードを出力しステップS55、ステップS52に移行する。一方、次の可視化要求がサンプル表示を示す要求でないと判定された場合にはステップS54;No、可視化要求受付部131は、次の可視化要求が判定結果集計であるか否かを判定するステップS56。次の可視化要求が判定結果集計であると判定された場合にはステップS56;Yes、判定結果出力部134は、新旧閾値の判定結果数の変化を出力しステップS57、ステップS52に移行する。また、次の可視化要求が判定結果集計でないと判定された場合にはステップS56;No、該当する可視化要求がないので、処理を終了する。また、次の可視化要求が閾値調整であると判定された場合にはステップS53;Yes、閾値調整部126は、閾値を調整するステップS58。その後、制御部12は、調整された閾値を確定するか否かを判定するステップS59。調整された閾値を確定すると判定された場合にはステップS59;Yes、制御部12は、確定された閾値を用いて名寄せを再度実行すべく、最新の名寄せ結果等を保存するフラグをONにして、ステップS51に移行する。一方、調整された閾値を確定しないと判定された場合にはステップS59;No、制御部12は、調整された閾値を用いて指標を再出力させるべく、ステップS52に移行する。ところで、上記した情報照合装置1では、名寄せ元および名寄せ先を照合する名寄せ部121と照合結果から作成される指標情報度数分布表に基づいて可視化を行う可視化部123等を内包する場合を説明した。しかしながら、情報照合装置1は、名寄せ元および名寄せ先を照合する名寄せ部121を備える装置とし、情報照合装置1と接続する情報処理装置1Bが照合結果から作成される指標情報に基づいて可視化を行う可視化部123を備えても良い。さらに、指標情報作成部122は、名寄せ部121の照合処理中に指標情報に必要な情報を作成する指標情報作成部Aと、名寄せ後に必要な指標情報を作成して提供する指標情報作成部Bに分割して、前者を指標情報作成部A122Aとして情報照合装置1Aに内包させ、後者を指標情報作成部B122Bとして情報処理装置1Bに内包させても良い。[実施例に係る情報照合システムの構成]そこで、変形例として、情報照合装置1は、名寄せ元および名寄せ先を照合する名寄せ部121を備え、情報照合装置1Aと接続する情報処理装置1Bが、照合結果から作成される指標情報に基づいて可視化を行う可視化部123等を備える場合を説明する。図22は、実施例に係る情報照合システム9を示す機能ブロック図である。なお、実施例に係る情報照合装置1図1と同一の構成については同一符号を示すことでその重複する構成および動作の説明については省略する。実施例と変形例とが異なるところは、可視化を行う可視化部123等を情報照合装置1Aと異なる情報処理装置1Bに備えた点にある。具体的には、指標情報作成部122を名寄せ部121の照合処理中に指標情報に必要な情報を作成する指標情報作成部A122Aと、名寄せ後に必要な指標情報を作成して提供する指標情報作成部B122Bに分割し、サンプル抽出部124をサンプル抽出部124Bに変更し、判定結果集計部125を判定結果集計部125Bに変更した点にある。情報照合装置1Aと情報処理装置1Bとはネットワークで接続された独立したコンピュータで稼動させることができる。その場合、情報照合装置1Aは、名寄せ元DB111や名寄せ先DB112等多くの情報を記憶する記憶部と膨大な組み合わせとなる名寄せを実行する名寄せ部121を含むため、ワークステーション等のサーバ上で稼動させるのに適している。また、情報処理装置1Bは、指標情報作成部122Bで作成される小規模の情報を使いやすマンマシンインタフェースで可視化する可視化部を主としており、必要な情報は情報照合装置1Aから取得し、その際のネットワーク上の情報も少ないので、パーソナルコンピュータ等のクライアント上で稼動させるのに適している。さらに、1台の情報照合装置1Aに対して複数の情報処理装置1Bを接続する構成も可能である。指標情報作成部122Aは、図19Aで前述した手順によって名寄せを実行して、可視化に必要な指標情報Sigmoid変換前とSigoid変換済の指標情報、Sigmoid変換前とSigoid変換済の閾値、WhiteおよびBlackのチェックポイントの指標情報等を作成して記憶部11の指標情報117に記憶する。指標情報作成部B122Bは、指標情報作成部A122Aで作成された指標情報をネットワークを介して記憶部11から取得する。そして、指標情報作成部122Bは、取得した指標情報から可視化部等から要求される指標情報を作成して提供する。なお、指標情報を作成する処理については、指標情報作成部122により説明したので、この説明を省略する。また、指標情報とは、例えば度数分布表を指す。サンプル抽出部124Bは、サンプルレコード出力部133から可視化対象のサンプルレコードの組のIDを取得すると、そのIDをキーとして、サンプルレコードの組の実際のレコードを、ネットワークを介して名寄せ元DB111および名寄せ先DB112から検索する。そして、サンプル抽出部124Bは、検索した実際のレコードをサンプルレコード出力部133に引き渡す。判定結果集計部125Bは、新閾値に基づく判定結果である、White判定リストを含む名寄せ結果115と、Gray判定上部の判定リストおよびGray判定下部の判定リストを含む候補リスト116とを、ネットワークを介して取得する。そして、判定結果集計部125Bは、取得した新閾値に基づく判定結果および旧閾値に基づく判定結果の動向チェックを行う。なお、旧閾値に基づく判定結果を予め記憶部11または判定結果集計部125Bの一時領域に記憶しておく点は、判定結果集計部125により説明したとおりである。また、新旧閾値に基づく判定結果の動向チェックの処理については、判定結果集計部125により説明したので、この説明を省略する。[実施例の効果]上記実施例によれば、情報照合装置1は、複数のレコード間について、レコード間毎に照合した結果を示す総合評価値を取得し、取得した総合評価値を階級とする度数分布表を作成する。そして、情報照合装置1は、作成した度数分布表に基づいて、複数の照合結果を総合的に評価する指標を出力する。かかる構成によれば、情報照合装置1は、照合結果を示す総合評価値を階級とする度数分布表を作成することで、複数の照合結果そのものを保存することなく、複数の照合結果の全体を表す指標情報を作成することとなり、作成した指標情報を用いて可視化が可能となる。すなわち、情報照合装置1は、照合対象のレコードが大規模な場合であっても、複数の照合結果の全体を、少ない情報量で明確に把握させることが可能となる。また、上記実施例によれば、指標出力部132は、度数分布表に基づいて、総合評価値のヒストグラムを指標として出力する。かかる構成によれば、指標出力部132は、総合評価値のヒストグラムを指標として出力することとしたので、総合評価値の全体を的確に把握させることができる。また、上記実施例によれば、指標出力部132は、総合評価値のヒストグラム上に、さらに、名寄せの判定に用いられる判定基準閾値を指標として出力する。かかる構成によれば、指標出力部132は、総合評価値のヒストグラム上に、さらに閾値を指標として出力することとしたので、名寄せの判定に用いられる判定基準としての閾値との関係を踏まえた総合評価値の全体を的確に把握させることができる。また、上記実施例によれば、指標出力部132は、度数分布表に基づいて、名寄せの判定に用いられる判定基準閾値で区分された階級の区間毎に度数の合計を算出して、算出した区間毎の度数の合計を指標として出力する。かかる構成によれば、指標出力部132は、名寄せの判定に用いられる判定基準としての閾値に対応した判定結果White判定、Gray判定、Black判定のレコード組の数を実際の名寄せによる照合及び判定処理を行うことなく推定することが可能となり、判定基準閾値の変更についても短時間でその影響効果をシミュレーションすることが可能となる。また、上記実施例によれば、指標情報作成部122は、判定結果が同一と判定すべきレコードの組をWhiteのチェックポイントとする。また、指標情報作成部122は、判定結果が異なると判定すべきレコードの組をBlackのチェックポイントとする。そして、指標情報作成部122は、WhiteのチェックポイントおよびBlackのチェックポイントについて、チェックポイント毎に照合した結果を示す総合評価値を取得し、取得した総合結果値を階級とする度数分布表を作成する。さらに、指標出力部132は、指標情報作成部122によって作成された度数分布表に基づいて、判定に用いられる判定基準閾値から導出されるWhiteのチェックポイントまたはBlackのチェックポイントの階級毎の正解率を算出する。そして、指標出力部132は、算出した階級毎の正解率を指標として出力する。かかる構成によれば、指標出力部132は、Whiteのチェックポイントの正解率およびBlackのチェックポイントの正解率を指標として出力することとしたので、階級の全領域について判定基準閾値を変更した場合の正解率を一括して視覚的に評価することができる。また、上記実施例によれば、指標情報作成部122は、総合評価値を判定に用いられる判定基準閾値を用いて正規化して、正規化した値をSigmoid変換して得た値を階級とする度数分布表をさらに作成する。かかる構成によれば、指標情報作成部122は、総合評価値を、閾値を用いて正規化し、正規化した値をSigmoid変換して得た値を階級とする度数分布表を作成し、指標出力部132はその度数分布表をヒストグラムとして表示することで、閾値近辺を増幅して出力することが可能となり、閾値の微妙な調整が容易になる。また、上記実施例によれば、指標情報作成部122は、階級毎に各階級に属する所定数のサンプルレコードの組を対応付けて記憶する。そして、サンプルレコード出力部133は、出力対象の総合評価値を取得し、取得した総合評価値に対応するレコードの組を指標情報作成部122によって階級に対応付けられた所定数のサンプルレコードの組から抽出する。さらに、サンプルレコード出力部133は、抽出したサンプルレコードの組を指標として出力する。かかる構成によれば、指標情報作成部122が、各階級に属するサンプルレコードの組を、数を決めて対応付けることとしたので、対応付けて記憶するサンプルレコードの組のデータ量を抑制しながら、出力対象の総合評価値に対応するサンプルレコードの組を把握できる。また、上記実施例によれば、閾値調整部126は、指標出力部132によって出力された判定基準閾値を変更する。そして、閾値調整部126は、度数分布表に基づいて、変更した閾値を用いた指標に応じた指標情報作成処理を実行させ、実行させた処理結果を変更した閾値に対応した指標として再び出力させる。かかる構成によれば、閾値調整部126は、閾値の変更に追従して名寄せ処理を再実行することなく指標を動的に再出力できるので、指標を確認させながら最適な閾値を決定できる。また、閾値調整部126は、閾値を変更しても、指標情報の基となる度数分布表を再作成しないで一度作成した度数分布表を用いて、変更した閾値に対応した指標を効率的に再出力させることができる。また、上記実施例によれば、閾値自動調整部142は、得られた指標情報と、予め定められた調整ポリシーに基づいて判定基準閾値を変更する。かかる構成によれば、閾値自動調整部142は、調整ポリシーに基づいて閾値を変更することとしたので、調整ポリシーに則った理想的な閾値を効率的に導出できる。また、上記実施例によれば、記憶部11は、判定結果が同一と判定されたレコードの組の情報を示すWhite判定リストと、判定結果が判定不能と判定されたレコードの組の情報を示すGray判定リストと、判定結果の全体数を記憶する。そして、判定結果集計部125は、記憶部11によって記憶された各レコードの組について、判定に用いられた判定基準閾値を変更させた場合の判定結果と照合して、具体的な個々のレコードの組ついて全ての組の判定結果の変化数を集計し、集計した結果を出力する。かかる構成によれば、記憶部11は、White判定リストとGray判定リストと判定結果の全体数とを記憶することとしたので、判定結果の数が相当数であるBlack判定リストを記憶しなくても、Black判定となったレコードの組を判別して集計できる。この結果、記憶部11は、判定結果集計部125が判定結果の変化数を集計する際に必要な記憶領域及び集計の処理時間を減らすことができる。なお、判定結果集計部125は、名寄せの判定結果であるGray判定をGray判定上部とGray判定下部とに分けて、判定結果の個々のレコードの組について、新旧閾値に基づく判定結果の変化数を算出するものとして説明した。しかしながら、判定結果集計部125は、名寄せの判定結果であるGray判定をGray判定上部とGray判定下部とに分けないで、判定結果の個々のレコードの組について、新旧閾値に基づく判定結果の変化数を算出するものとしても良い。また、上記実施例によれば、記憶部11と名寄せ部121を含み、多くの情報と高い処理能力を必要とする情報照合装置1Aと、可視化部および閾値調整部を主として少ない情報量を扱う情報処理装置1Bに分離してネットワークを介して接続するように構成する。例えば情報照合装置1Aをワークステーション等のサーバで稼動させ、情報処理装置1Bをパーソナルコンピュータ等のクライアントで稼動させることにより低コストで情報照合システム9を実現し、複数の利用者が平行して作業を行うことが可能になる。[プログラム等]なお、情報照合装置1は、既知のパーソナルコンピュータ、ワークステーション等の情報処理装置に、上記した記憶部11および制御部12等の各機能を搭載することによって実現することができる。また、図示した情報照合装置1の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、情報照合装置1の分散統合の具体的態様は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散統合して構成することができる。例えば、サンプルレコード出力部133および判定結果出力部134を指標出力部132に組み込んで1個の部として統合しても良い。また、サンプルレコード出力部133およびサンプル抽出部124を1個の部として統合しても良い。一方、指標情報作成部122を、総合評価値を階級とする度数分布表を作成する第1の指標情報作成部と総合評価値をSigmoid変換し変換後の総合評価値を階級とする度数分布表を作成する第2の指標情報作成部とに分散しても良い。さらに、指標情報作成部122を、WhiteおよびBlackのチェックポイントの総合評価値を階級とする度数分布表を作成する第3の指標情報作成部に分散しても良い。また、名寄せ先DB112や名寄せ元DB111等を記憶する記憶部11を情報照合装置1の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしても良い。また、上記実施例で説明した各種の処理は、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って実現することができる。そこで、以下では、図23を用いて、図1に示した情報照合装置1の制御部12と同様の機能を有する情報照合プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図23は、情報照合プログラムを実行するコンピュータを示す図である。図23に示すように、コンピュータ1000は、RAM1010と、ネットワークインタフェース装置1020と、HDD1030と、CPU1040、媒体読取装置1050及びバス1060とを有する。RAM1010、ネットワークインタフェース装置1020、HDD1030、CPU1040、媒体読取装置1050は、バス1060によって接続されている。そして、HDD1030には、図1に示した制御部12と同様の機能を有する情報照合プログラム1031が記憶される。また、HDD1030には、図1に示した名寄せ先DB112、名寄せ元DB111、名寄せ定義113、チェックポイント114、名寄せ結果115および候補リスト116、指標情報117に対応する情報照合関連情報1032が記憶される。そして、CPU1040が情報照合プログラム1031をHDD1030から読み出してRAM1010に展開することにより、情報照合プログラム1031は、情報照合プロセス1011として機能するようになる。そして、情報照合プロセス1011は、情報照合関連情報1032から読み出した情報等を適宜RAM1010上の自身に割り当てられた領域に展開し、この展開したデータ等に基づいて各種データ処理を実行する。媒体読取装置1050は、情報照合プログラム1031がHDD1030に格納されていない場合であっても情報照合プログラム1031を記憶する媒体等から情報照合プログラム1031を読み取る。媒体読取装置1050には、例えばCD-ROMや光ディスク装置がある。また、ネットワークインタフェース装置1020は、外部装置とネットワーク経由で接続する装置であり、有線、無線に対応するものである。なお、図23のコンピュータ1000は、図22に示した情報処理装置1Bの制御部12Bと同様の機能を有する情報照合プログラムを実行しても良い。なお、上記の情報照合プログラム1031は、必ずしもHDD1030に格納されている必要はなく、CD-ROM等の媒体読取装置1050に記憶されたこのプログラムを、コンピュータ1000が読み出して実行するようにしても良い。また、公衆回線、インターネット、LAN、WANWideAreaNetwork等を介してコンピュータ1000に接続される他のコンピュータまたはサーバ等にこのプログラムを記憶させておいても良い。この場合には、コンピュータ1000がネットワークインタフェース装置1020を介してこれらからプログラムを読み出して実行する。以上の実施例に係る実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。付記1項目に対応した値の集合から構成される複数のレコードについて、レコード間を照合し、レコード間の同一性、類似性および関連性を判定する情報照合装置であって、複数のレコード間について、レコード間毎に照合した結果を示す照合結果値を取得し、取得した照合結果値を階級とする度数分布表を作成する指標情報作成部と、前記指標情報作成部によって作成された度数分布表に基づいて、複数の照合結果を総合的に評価する指標を出力する指標出力部とを有することを特徴とする情報照合装置。付記2前記指標出力部は、前記度数分布表に基づいて、照合結果値のヒストグラムを指標として出力することを特徴とする付記1に記載の情報照合装置。付記3前記指標出力部は、さらに、前記判定に用いられる判定基準を指標として出力することを特徴とする付記2に記載の情報照合装置。付記4前記指標出力部は、前記度数分布表に基づいて、前記判定に用いられる判定基準で区分された階級の区間毎に度数を合計して、算出した区間毎の度数の合計を判定結果数を推定する指標として出力することを特徴とする付記1から付記3のいずれか1つに記載の情報照合装置。付記5前記指標情報作成部は、判定結果が同一と判定すべきレコードの組であるWhiteのチェックポイントおよび判定結果が異なると判定すべきレコードの組であるBlackのチェックポイントについて、チェックポイント毎に照合した結果を示す照合結果値を取得し、取得した照合結果値を階級とする度数分布表を作成し、前記指標出力部は、前記指標情報作成部によって作成された度数分布表に基づいて、前記判定に用いられる判定基準から導出されるWhiteのチェックポイントまたはBlackのチェックポイントの階級毎の正解率を算出し、算出した階級毎の正解率を指標として出力することを特徴とする付記1に記載の情報照合装置。付記6前記指標情報作成部は、前記照合結果値を前記判定に用いられる判定基準を用いて正規化し、正規化した値をSigmoid変換して得た値を階級とする度数分布表をさらに作成することを特徴とする付記2から付記5のいずれか1つに記載の情報照合装置。付記7前記指標情報作成部は、前記階級毎に各階級に属する所定数のレコードの組を対応付けておき、前記指標出力部は、出力対象の照合結果値を取得し、取得した照合結果値に対応するレコードの組を前記指標情報作成部によって階級に対応付けられた所定数のレコードの組から抽出し、抽出したレコードの組を指標として出力することを特徴とする付記2から付記6のいずれか1つに記載の情報照合装置。付記8前記指標出力部によって出力された判定基準を変更し、前記度数分布表に基づいて、変更した判定基準を用いた指標に応じた処理を実行させ、実行させた処理結果を変更した判定基準に対応した指標として再び出力させる閾値調整部を有することを特徴とする付記3に記載の情報照合装置。付記9前記閾値調整部は、得られた指標情報と、予め定められた調整ポリシーに基づいて前記判定基準を変更することを特徴とする付記8に記載の情報照合装置。付記10項目に対応した値の集合から構成される複数のレコードについて、レコード間を照合し、レコード間の同一性、類似性および関連性を判定する情報照合装置であって、判定結果が同一と判定されたレコードの組の情報を示す同一判定情報と、判定結果が判定不能と判定されたレコードの組の情報を示す判定不能情報と、判定結果の総数を記憶する記憶部と、前記記憶部によって記憶された各レコードの組について、前記判定に用いられた判定基準を変動させた場合の判定結果と照合して、判定結果の変化数を集計し、集計した結果を出力する判定結果集計部とを有することを特徴とする情報照合装置。付記11項目に対応した値の集合から構成される複数のレコードについて、レコード間を照合し、レコード間の同一性、類似性および関連性を判定する情報照合装置および当該情報照合装置と接続する情報処理装置を備える情報照合システムであって、前記情報照合装置は、複数のレコード間について、レコード間毎に照合した結果を示す照合結果値を取得し、取得した照合結果値を階級とする度数分布表を作成する指標情報作成部を有し、前記情報処理装置は、前記指標情報作成部によって作成された度数分布表に基づいて、照合結果を評価する指標を出力する指標出力部を有することを特徴とする情報照合システム。付記12項目に対応した値の集合から構成される複数のレコードについて、レコード間を照合し、レコード間の同一性、類似性および関連性を判定する情報照合装置に実行させる情報照合方法であって、複数のレコード間について、レコード間毎に照合した結果を示す照合結果値を取得し、取得した照合結果値を階級とする度数分布表を作成し、該作成した度数分布表に基づいて、複数の照合結果を総合的に評価する指標を出力することを特徴とする情報照合方法。付記13項目に対応した値の集合から構成される複数のレコードについて、レコード間を照合し、レコード間の同一性、類似性および関連性を判定する情報照合装置に、複数のレコード間について、レコード間毎に照合した結果を示す照合結果値を取得し、取得した照合結果値を階級とする度数分布表を作成し、該作成した度数分布表に基づいて、複数の照合結果を総合的に評価する指標を出力する処理を実行させる情報照合プログラム。"