JP2000227919A - 個人情報管理装置および記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 多重登録されている会員の個人情報を迅速に
検索する。 【解決手段】 記憶手段１ｂには、入力手段１ａを介し
て入力された複数の会員の個人情報が記憶されている。
選択手段１ｃに対して、多重登録の場合に多い個人情報
の所定の特徴（例えば、多重登録は無料のプロバイダを
介してなされることが多い等）に基づいた選択情報（前
述の例では、無料プロバイダのアドレス）が入力される
と、選択手段１ｃは該当する個人情報を記憶手段１ｂか
ら取得して検索手段１ｄに供給する。検索手段１ｄは、
供給された個人情報に類似する項目を含む個人情報を記
憶手段１ｂから検索して提示手段１ｅと削除手段１ｆと
に供給する。提示手段１ｅは、供給された個人情報を作
業者に対して提示し、削除する旨の所定の操作がなされ
た場合には、削除手段１ｆは該当する個人情報を記憶手
段１ｂから削除する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は個人情報管理装置お
よび記録媒体に関し、特に、複数の項目からなる個人情
報を管理する個人情報管理装置および複数の項目からな
る個人情報をコンピュータに管理させるプログラムを記
録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、ネットワークを介して、ユーザの
個人情報等を提供する代わりにそのユーザが興味ある分
野のダイレクトメールの提供を受けたり、アンケートに
答える代わりに商品に交換可能なポイント等の提供を受
けるサービスが普及しつつある。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】ところで、このような
サービスでは、商品に交換可能なポイントや、金品等を
目当てにして同一のユーザが偽りの情報によって重複し
て会員登録を行う、いわゆる多重登録の発生が増加して
いる。

【０００４】このような多重登録が発生すると、ユーザ
からの有益な情報と引き替えにポイントや金品等を提供
しているサービスの提供側は、無益な情報（例えば、虚
偽の情報）に対して代価を支払う結果となる。

【０００５】このような多重登録を防止するためには、
入会時に疑わしい入会申請は留保しておいて資格審査を
厳重に行う方法が考えられる。しかしながら、このよう
な不正登録を行う悪意の会員は全体の１％程度であり、
これらの少数者のために必要以上に資格審査を厳重にす
ると、他の大多数の善意の会員に対して不便や不快感を
感じさせるおそれがあるという問題点があった。

【０００６】そこで、そのような行為を野放しにする
と、善意の一般会員に対して不快感を感じさせたり、ひ
いては会員全体のモラルハザードを引き起こすおそれが
あるという問題点もあった。

【０００７】本発明はこのような点に鑑みてなされたも
のであり、入会時の資格審査を厳格化することなく、悪
意の会員による多重登録に起因する弊害の発生を未然に
防止することが可能な個人情報管理装置を提供すること
を目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明では上記課題を解
決するために、図１に示す、複数の項目からなる個人情
報を管理する個人情報管理装置１において、個人情報の
入力を受ける入力手段１ａと、前記個人情報を記憶する
記憶手段１ｂと、前記記憶手段１ｂに記憶されている個
人情報から所定の個人情報を選択する選択手段１ｃと、
前記選択手段１ｃによって選択された個人情報に含まれ
ている項目と類似する項目を含む個人情報を検索する検
索手段１ｄと、前記検索手段１ｄによって検索された個
人情報を提示する提示手段１ｅと、を有することを特徴
とする個人情報管理装置が提供される。

【０００９】ここで、入力手段１ａは、個人情報の入力
を受ける。記憶手段１ｂは、個人情報を記憶する。選択
手段１ｃは、記憶手段１ｂに記憶されている個人情報か
ら所定の個人情報を選択する。検索手段１ｄは、選択手
段１ｃによって選択された個人情報に含まれている項目
と類似する項目を含む個人情報を検索する。提示手段１
ｅは、検索手段１ｄによって検索された個人情報を提示
する。

【００１０】

【発明の実施の形態】図１は、本発明の動作原理を説明
する原理図である。この図に示すように、本発明に係る
個人情報管理装置１は、入力手段１ａ、記憶手段１ｂ、
選択手段１ｃ、検索手段１ｄ、提示手段１ｅ、および、
削除手段１ｆによって構成されている。

【００１１】入力手段１ａは、新たな会員に関する個人
情報の入力を受ける。記憶手段１ｂは、入力手段１ａを
介して入力された個人情報を記憶する。選択手段１ｃ
は、検索の対象を選択するための選択情報を参照し、記
憶手段１ｂから検索対象となる個人情報を選択する。

【００１２】検索手段１ｄは、選択手段１ｃによって選
択された個人情報に含まれる項目と類似する項目を含む
個人情報を記憶手段１ｂから検索する。提示手段１ｅ
は、検索手段１ｄによって検索された個人情報を、例え
ば、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）モニタ等に表示させる
ことにより操作者に提示する。

【００１３】削除手段１ｆは、提示手段１ｅによって提
示された個人情報を削除する操作がなされた場合には、
記憶手段１ｂから該当する個人情報を削除する。次に、
以上の原理図の動作について説明する。

【００１４】入力手段１ａからは、新規会員に関する個
人情報が入力される。個人情報は、例えば、生年月日、
性別、メールアドレス、パスワード等の項目からなる情
報である。

【００１５】記憶手段１ｂは、入力手段１ａを介して入
力された個人情報を記憶する。選択手段１ｃは、例え
ば、ポイントの加算の対象となるアンケート等に所定の
会員が答える等の、所定のイベントが発生した場合に
は、そのイベントに係る会員の個人情報を特定するため
の情報を選択情報として入力し、該当する個人情報を記
憶手段１ｂから取得する。

【００１６】検索手段１ｄは、選択手段１ｃによって選
択された個人情報に含まれている項目に類似する項目を
含む個人情報を記憶手段１ｂから検索する。提示手段１
ｅは、検索手段１ｄによって検索された個人情報を、例
えば、ＣＲＴモニタ等に表示させ、例えば、アンケート
に答えた会員の個人情報に類似する項目を有する個人情
報を提示する。

【００１７】提示手段１ｅに提示された情報を参照する
ことにより、この会員が多重登録を行っていると判定さ
れる場合には、この会員に対するポイントの加算を停止
するなどの措置を講ずることができる。

【００１８】更に、悪質な会員であると判定された場合
には、所定の操作を行うことにより、該当する個人情報
を、削除手段１ｆによって記憶手段１ｂから削除するこ
とも可能である。

【００１９】なお、上述したイベントの種類としては、
以下のようなものが考えられる。 （１）定期的に発生するイベント 毎日所定の時間に、その日に入会した会員の確認作業
（登録内容のエラーの確認作業等） 毎月所定の日に、その月に入会した会員の確認作業
（登録内容に対する統計処理等） （２）不定期的に発生するイベント 紹介入会の発生（紹介入会にのみ入会承認を行う場
合） アンケートの発送（回答謝礼の大きいアンケートにつ
いて、発送対象を特定する場合） 入会してから所定の期間が経過した会員が発生（幽霊
会員、不良会員、または、不遇会員の検出等） 新規項目の追加（アンケートによって得られた新規の
項目を個人情報に追加する場合） メール返信 （３）ポイントに関するイベント アンケートに関するポイント付与（ポイントが大きい
アンケートに答えた場合等） 紹介に関するポイント付与（紹介入会に対するポイン
トを付与する場合等） ポイント交換請求（商品の発送前） 以上のような種々のイベントが発生した場合には、先
ず、そのイベントに係る会員を特定するための選択情報
を入力し、その選択情報に対応する個人情報を記憶手段
１ｂから取得する。次に、選択された個人情報に含まれ
ている項目と類似する項目を含む個人情報を記憶手段１
ｂから検索し、提示手段１ｅによって管理者等に提示す
る。

【００２０】その結果、サービスの管理者は、提示され
た情報を参照することにより、そのイベントに係る会員
が不正な会員であると判定される場合には、ポイントの
付与や商品の発送等を停止する措置を講ずることが可能
となる。

【００２１】以上に説明したように、本発明に係る個人
情報管理装置によれば、会員登録時のハードルは低く設
定する一方で、悪意の会員による不正行為の発生を未然
に防止することが可能となる。

【００２２】次に、図２を参照して、本発明の実施の形
態の構成例について説明する。図２は、本発明の実施の
形態の構成例を示すブロック図である。この図におい
て、サーバ１０は、ＣＰＵ（Central Processing Uni
t）１０ａ、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０ｂ、ＲＡ
Ｍ（Random Access Memory）１０ｃ、ＧＣ（Graphic Ca
rd）１０ｄ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０ｅ、およ
び、Ｉ／Ｆ（Interface）１０ｆによって構成されてお
り、前述したようなサービスを提供する。

【００２３】ここで、ＣＰＵ１０ａは、装置の各部を制
御するとともに、ＲＯＭ１０ｂ、ＲＡＭ１０ｃ、およ
び、ＨＤＤ１０ｅに格納されているプログラムに応じて
所定の処理を行う。

【００２４】ＲＯＭ１０ｂは、例えば、ＩＰＬ（Initia
l Program Loader）等のような基本的なプログラムやデ
ータ等を格納している。ＲＡＭ１０ｃは、ＣＰＵ１０ａ
が種々の処理を実行する場合に、実行途中のプログラム
や演算途中のデータ等を一時的に格納する。

【００２５】ＧＣ１０ｄは、ＣＰＵ１０ａから供給され
たテキストデータやグラフィックデータ等に応じて描画
処理を行い、得られた画像データを映像信号に変換して
ＣＲＴモニタ１１に供給する。

【００２６】ＨＤＤ１０ｅは、ＣＰＵ１０ａが実行する
各種プログラムや、個人情報等を格納している。Ｉ／Ｆ
１０ｆは、キーボードやマウス等の入力装置１２からの
情報を入力するとともに、例えば、インターネット等の
ネットワーク２０を介してクライアント３１〜３３との
間で情報を授受する場合に、データの変換処理等を行
う。

【００２７】ネットワーク２０は、例えば、インターネ
ット等であり、クライアント３１〜３３とサーバ１０と
の間で情報を伝送する。クライアント３１〜３３は、各
会員が所持するパーソナルコンピュータ等であり、サー
バ１０に対して所定の情報を送信するとともに、サーバ
１０から送信されてきた情報をＣＲＴモニタ等に表示す
る。

【００２８】次に、以上の実施の形態の動作について説
明する。先ず、図３を参照してサーバ１０が新規会員の
登録を行う場合の処理の一例について説明する。このフ
ローチャートが開始されると、以下の処理が実行される
ことになる。 ［Ｓ１］ＣＰＵ１０ａは、Ｉ／Ｆ１０ｆから入力される
情報を参照して、所定のクライアントから入会を希望す
るメッセージ等が送信されたか否かを判定する。その結
果、入会を希望するメッセージ等を着信した場合には、
ステップＳ２に進み、それ以外の場合には処理を終了す
る。 ［Ｓ２］ＣＰＵ１０ａは、Ｉ／Ｆ１０ｆを介して、入会
を希望したクライアントに対して個人情報の入力を促す
メッセージを送信する。なお、このときに入力される個
人情報の詳細については後述する。 ［Ｓ３］ＣＰＵ１０ａは、個人情報の全ての項目の入力
が終了したか否かを判定し、終了した場合にはステップ
Ｓ４に進み、それ以外の場合にはステップＳ３に戻って
同様の処理を繰り返す。 ［Ｓ４］ＣＰＵ１０ａは、図示せぬタイマ等からその時
点の日時を取得する。 ［Ｓ５］ＣＰＵ１０ａは、登録者毎に発行される登録者
ＩＤとメンバ番号とを発生する。なお、登録者ＩＤとメ
ンバ番号との詳細については後述する。 ［Ｓ６］ＣＰＵ１０ａは、Ｉ／Ｆ１０ｆを介して受信し
た個人情報に対して、ステップＳ５において発生した登
録者ＩＤとメンバ番号とを付加する。 ［Ｓ７］ＣＰＵ１０ａは、登録者ＩＤとメンバ番号とが
付加された個人情報を、ＨＤＤ１０ｅの所定の領域に格
納する。そして、処理を終了する。

【００２９】以上の処理の結果、ＨＤＤ１０ｅには、図
４に示すような個人情報が登録されることになる。この
例では、ステップＳ５において発生された「登録者Ｉ
Ｄ」と「メンバ番号」とが最初の項目として示されてい
る。また、その次には、ユーザが入力した「パスワー
ド」、「生年月日」、および、「性別」が示されてい
る。

【００３０】その次に示されている「ポイント」は、例
えば、会員がアンケートに答えた場合や、友人を紹介し
た場合に加算され、その値に応じた商品券や図書券等に
引き替え可能である。

【００３１】その次の「メールアドレス」は、各会員の
メールアドレスを示す。最後の「登録日」は、登録の申
請がなされた日付を示している。次に、図５〜図９に示
すフローチャートを参照して、多重登録を検出する場合
の処理について説明する。以下では、実際に発生した多
重登録の例について説明した後、そのような多重登録を
除外するための処理について説明する。

【００３２】図１１は、実際に発生した多重登録の一例
を示す図である。この図の例では、パスワードは全て
「ｈａｒｒｙ」であり、また、メールアドレスも最初の
アドレス以外は、同一のドメイン名に対して異なる数値
が付与されたユーザ名「ｈａｒｕｏ」が付加されて生成
されている。また、登録日も最初のものを除くと全て
「１９９８／１２／１０〜１９９８／１２／１１」の間
になされている。

【００３３】このように、多重登録された個人情報は、
特定のパターンを有している場合が多い。このようなパ
ターンをまとめると以下のようになる。 （１）最初に入会した人の（紹介した人の）登録は真実
の登録である。 （２）紹介によって入会した人の登録の多くが多重登録
であり、その数が異常に多い。 （３）誤字、誤記等が多いため、送信人を特定すること
ができない場合がある。 （４）多重登録は時期的に連続して行われる。 （５）多重登録ではパスワードが同じか、または、類似
する場合が多い（パスワードは、後の手続きにおいて使
用される場合が多いことから、記憶の便宜を図る目
的）。 （６）多重登録では、生年月日の月日が同じか、最初に
登録された内容と同一か、または、同一の数字が繰り返
される（１９９８／１０／１０等）場合が多い（生年月
日は後の手続きにおいて使用される場合もあることから
記憶の便宜を図る目的）。 （７）プロバイダが同一であり、また、無料プロバイダ
である場合が多い。

【００３４】本実施の形態では、以上の項目のうち
（４）〜（７）の特徴を利用し、項目間の類似度を算出
することにより多重登録を検出する。次に、図５〜図９
を参照して、多重登録を検出する処理の一例について説
明する。図５は、多重登録を検出するメイン処理の一例
を説明するフローチャートである。この処理は、入力装
置１２から所定の選択情報が入力された場合に実行され
る。このフローチャートが開始されると、以下の処理が
実行されることになる。 ［Ｓ２０］ＣＰＵ１０ａは、入力装置１２から入力され
た選択情報に対応する個人情報をＨＤＤ１０ｅから選択
する。

【００３５】例えば、選択情報として所定の無料プロバ
イダのドメインアドレス（例えば、図１１の例における
「ｍａｉｌ．ａｂｃ．ｎｅ．ｊｐ」）が入力された場合
には、ＣＰＵ１０ａは、ＨＤＤ１０ｅからこのアドレス
を含む個人情報を選択する。 ［Ｓ２１］ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ２０において選
択した個人情報を選択個人情報としてＲＡＭ１０ｃに格
納する。 ［Ｓ２２］ＣＰＵ１０ａは、ＨＤＤ１０ｅに登録されて
いる全会員の個人情報から所定の個人情報を１つ取得す
る。 ［Ｓ２３］ＣＰＵ１０ａは、ＲＡＭ１０ｃに格納されて
いる所定の選択個人情報を１つ取得する。 ［Ｓ２４］ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ２２において取
得した個人情報と、ステップＳ２３において取得した選
択個人情報との類似度を算定する処理を実行する。

【００３６】なお、この処理の詳細は、図６を参照して
詳述する。 ［Ｓ２５］ＣＰＵ１０ａは、算定された類似度が“５
０”を上回っているか否かを判定し、上回っている場合
にはステップＳ２６に進み、それ以外の場合にはステッ
プＳ２７に進む。 ［Ｓ２６］ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ２２において取
得した個人情報を、類似個人情報（即ち、多重登録が疑
われる個人情報）としてＲＡＭ１０ｃに格納する。 ［Ｓ２７］ＣＰＵ１０ａは、ＲＡＭ１０ｃに未処理の選
択個人情報が存在するか否かを判定し、存在する場合に
はステップＳ２３に戻って同様の処理を繰り返し、それ
以外の場合にはステップＳ２８に進む。 ［Ｓ２８］ＣＰＵ１０ａは、ＨＤＤ１０ｅに未処理の個
人情報が存在するか否かを判定し、存在する場合にはス
テップＳ２２に戻って同様の処理を繰り返し、それ以外
の場合にはステップＳ２９に進む。 ［Ｓ２９］ＣＰＵ１０ａは、ＲＡＭ１０ｃに格納されて
いる類似個人情報を、ＧＣ１０ｄに供給してＣＲＴモニ
タ１１に表示させる。

【００３７】その結果、例えば、先に入力した無料プロ
バイダのドメイン名「ｍａｉｌ.ａｂｃ．ｎｅ．ｊｐ」
をメールアドレスとして含む個人情報のうち、相互に類
似している（多重登録の疑いが強い）個人情報がＣＲＴ
モニタ１１に表示される。 ［Ｓ３０］ＣＰＵ１０ａは、ＣＲＴモニタ１１に表示さ
れた個人情報の一部（または、全て）を削除する所定の
操作が入力装置１２に対してなされた場合にはステップ
Ｓ３１に進み、それ以外の場合には処理を終了する。 ［Ｓ３１］ＣＰＵ１０ａは、指定された個人情報をＨＤ
Ｄ１０ｅから削除する。

【００３８】次に、図６を参照して図５に示すステップ
Ｓ２４の「類似度算定処理」の詳細について説明する。
このフローチャートが開始されると、以下の処理が実行
されることになる。 ［Ｓ４０］ＣＰＵ１０ａは、類似度を“０”に初期設定
する。 ［Ｓ４１］ＣＰＵ１０ａは、ＨＤＤ１０ｅから取得され
た個人情報（以下、対象個人情報と呼ぶ）が、比較の対
象となる選択個人情報と同一の情報であるか否かを判定
し、同一の個人情報である場合にはもとの処理に復帰
（リターン）し、それ以外の場合にはステップＳ４２の
処理に進む。 ［Ｓ４２］ＣＰＵ１０ａは、対象個人情報から性別を抽
出する。 ［Ｓ４３］ＣＰＵ１０ａは、同性であるか否かを判定
し、同性である場合にはステップＳ４４に進み、それ以
外の場合にはステップＳ４５に進む。 ［Ｓ４４］ＣＰＵ１０ａは、類似度に対して値“２０”
を加算する。 ［Ｓ４５］ＣＰＵ１０ａは、対象個人情報から生年月日
を抽出する。 ［Ｓ４６］ＣＰＵ１０ａは、生年月日の類似度を算定す
る処理である「生年月日類似度算定処理」を実行する。

【００３９】なお、この処理の詳細は、図７を参照して
後述する。 ［Ｓ４７］ＣＰＵ１０ａは、対象個人情報からパスワー
ドを抽出する。 ［Ｓ４８］ＣＰＵ１０ａは、パスワードの類似度を算定
する処理である「パスワード類似度算定処理」を実行す
る。

【００４０】なお、この処理の詳細は、図８を参照して
後述する。 ［Ｓ４９］ＣＰＵ１０ａは、対象個人情報からメールア
ドレスを抽出する。 ［Ｓ５０］ＣＰＵ１０ａは、メールアドレスの類似度を
算定する処理である「メールアドレス類似度算定処理」
を実行する。そして、もとの処理に復帰（リターン）す
る。

【００４１】なお、この処理の詳細は、図９を参照して
後述する。次に、図７を参照して、図６に示すステップ
Ｓ４６の「生年月日類似度算定処理」の詳細について説
明する。このフローチャートが開始されると、以下の処
理が実行される。 ［Ｓ６０］ＣＰＵ１０ａは、選択個人情報と対象個人情
報の生年月日を比較して「年」が一致するか否かを判定
し、一致する場合にはステップＳ６１に進み、それ以外
の場合にはステップＳ６２に進む。 ［Ｓ６１］ＣＰＵ１０ａは、類似度に対して値“５”を
加算する。 ［Ｓ６２］ＣＰＵ１０ａは、選択個人情報と対象個人情
報の生年月日を比較して「月」が一致するか否かを判定
し、一致する場合にはステップＳ６３に進み、それ以外
の場合にはステップＳ６４に進む。 ［Ｓ６３］ＣＰＵ１０ａは、類似度に対して値“１０”
を加算する。 ［Ｓ６４］ＣＰＵ１０ａは、選択個人情報と対象個人情
報の生年月日を比較して「日」が一致するか否かを判定
し、一致する場合にはステップＳ６５に進み、それ以外
の場合にはもとの処理に復帰（リターン）する。 ［Ｓ６５］ＣＰＵ１０ａは、類似度に対して値“２０”
を加算する。そして、もとの処理に復帰（リターン）す
る。

【００４２】次に、図８を参照して図６のステップＳ４
８に示す「パスワード類似度算定処理」の詳細について
説明する。この処理では、選択個人情報と対象個人情報
に含まれているパスワードの距離が０〜３の何れである
かを判定する。なお、距離が“０”であるとはパスワー
ドが同一であることを示す。また、距離が“１”，
“２”であるとは、パスワードの１文字または２文字が
それぞれ異なる場合を示す。更に、距離が“３”である
とは、パスワードの３文字以上が異なる場合を示す。

【００４３】このフローチャートが開始されると、以下
の処理が実行される。 ［Ｓ７０］ＣＰＵ１０ａは、距離を値“０”に初期設定
する。 ［Ｓ７１］ＣＰＵ１０ａは、配列Ｓ１に選択個人情報に
含まれているパスワードを格納する。

【００４４】例えば、ＣＰＵ１０ａは、選択個人情報に
含まれているパスワード“ａａｂ”を配列Ｓ１に格納す
る。 ［Ｓ７２］ＣＰＵ１０ａは、配列Ｓ２に対象個人情報に
含まれているパスワードを格納する。

【００４５】例えば、ＣＰＵ１０ａは、選択個人情報に
含まれているパスワード“ａａｃｂ”を配列Ｓ２に格納
する。 ［Ｓ７３］ＣＰＵ１０ａは、配列Ｓ１とＳ２にそれぞれ
格納されている文字列の文字数の差が“３”以上である
か否かを判定し、該当する場合にはステップＳ７４に進
み、それ以外の場合にはステップＳ７５に進む。

【００４６】即ち、文字数の差が“３”以上である場合
には、距離は“３”以上であるので、その場合には距離
を“３”に設定する。前述の例では、文字数の差は
“１”であるのでステップＳ７５に進む。 ［Ｓ７４］ＣＰＵ１０ａは、距離を“３”に設定する。 ［Ｓ７５］ＣＰＵ１０ａは、配列Ｓ１，Ｓ２の双方が空
であるか否かを判定し、空である場合にはステップＳ８
１に進み、それ以外の場合にはステップＳ７６に進む。

【００４７】いま、配列Ｓ１，Ｓ２には、“ａａｂ”と
“ａａｃｂ”がそれぞれ格納されており、空ではないの
で、ステップＳ７６に進む。 ［Ｓ７６］ＣＰＵ１０ａは、配列Ｓ１，Ｓ２の先頭の１
文字が同じであるか否かを判定し、同じである場合には
ステップＳ７７に進み、それ以外の場合にはステップＳ
７８に進む。なお、一方の配列が空の場合には無条件に
ステップＳ７８に進む。

【００４８】いま、配列Ｓ１，Ｓ２に格納されているパ
スワードの先頭の１文字は共に“ａ”であるので、ステ
ップＳ７７に進む。 ［Ｓ７７］ＣＰＵ１０ａは、配列Ｓ１，Ｓ２の先頭の１
文字を削除する。

【００４９】いまの例では、パスワードの先頭の“ａ”
が削除され、“ａｂ”と“ａｃｂ”とが配列Ｓ１，Ｓ２
にそれぞれ格納された状態となる。同様の処理は、次の
“ａ”に対しても実行されるので、配列Ｓ１，Ｓ２には
“ｂ”と“ｃｂ”とが格納された状態となる。その結
果、２回目の処理では、ステップＳ７６において先頭の
１文字が異なる（ＮＯ）と判定されてステップＳ７８に
進むことになる。 ［Ｓ７８］ＣＰＵ１０ａは、配列Ｓ１，Ｓ２に格納され
ている文字列のうち、文字数が多い方の文字列から最初
の１文字を削除する。なお、文字数が等しい場合には任
意の文字列から最初の１文字を削除する。

【００５０】いまの例では、配列Ｓ２に格納されている
文字列“ｃｂ”の方が文字数が多いため、ＣＰＵ１０ａ
は、文字列“ｃｂ”の最初の１文字を削除する。その結
果、配列Ｓ２の内容は“ｂ”となる。 ［Ｓ７９］ＣＰＵ１０ａは、距離を値“１”だけインク
リメントする。

【００５１】いまの例では、距離が“１”となる。 ［Ｓ８０］ＣＰＵ１０ａは、距離が“３”以上となった
か否かを判定し、“３”以上になった場合にはステップ
Ｓ８１に進み、それ以外の場合にはステップＳ７５に戻
って同様の処理を繰り返す。

【００５２】いまの例では、距離は“１”であることか
ら、ステップＳ７５に戻ることになる。２回目の処理で
は、配列Ｓ１，Ｓ２には共に文字列“ｂ”が格納されて
いることから、ステップＳ７６ではＹＥＳと判定されて
ステップＳ７７に進み、先頭の１文字が削除されて配列
Ｓ１，Ｓ２は共に空の状態となるので、ステップＳ７５
においてＹＥＳと判定されてステップＳ８１に進む。 ［Ｓ８１］ＣＰＵ１０ａは、算出された距離に対応する
類似度をＲＡＭ１０ｃから検索し、もとの処理に復帰
（リターン）する。なお、距離と類似度との関係は、距
離が“０”である場合には類似度を“５０”とし、以
下、距離が“１”，“２”，“３”の場合には類似度を
それぞれ“１５”，“５”，“０”とする。

【００５３】いまの例では、距離は“１”であることか
ら、類似度は“１５”となる。 ［Ｓ８２］ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ８１において取
得された値を、類似度に加算し、もとの処理に復帰（リ
ターン）する。

【００５４】次に、図９を参照して図６のステップＳ５
０に示す「メールアドレス類似度算定処理」の詳細につ
いて説明する。この処理は、メールアドレスをユーザ名
とドメイン名とに分割し、ユーザ名に関しては、図８の
パスワードの場合と同様に距離を求めることにより類似
度を算出し、また、ドメイン名に関してはドメインの構
造から距離を算出してその距離に応じた類似度を算出
し、ユーザ名とドメイン名それぞれの類似度を加算する
ことによりメールアドレスの類似度を求める。

【００５５】図９に示すフローチャートが開始される
と、以下の処理が実行されることになる。 ［Ｓ９０］ＣＰＵ１０ａは、選択個人情報と対象個人情
報とからユーザ名をそれぞれ取得する。 ［Ｓ９１］ＣＰＵ１０ａは、図８に示す処理と同様の処
理により、選択個人情報と対象個人情報に含まれている
メールアドレスのユーザ名の距離を算出する。 ［Ｓ９２］ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ９１において求
めた距離に対応する類似度を検索する。なお、距離と類
似度との関係は、距離が“０”である場合には類似度を
“３０”とし、以下、距離が“１”，“２”，“３”の
場合には類似度をそれぞれ“２０”，“１０”，“０”
とする。 ［Ｓ９３］ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ９２において得
られた類似度を累積加算する。 ［Ｓ９４］ＣＰＵ１０ａは、選択個人情報と対象個人情
報からホスト名をそれぞれ取得し、そのドメイン構造か
らこれらの距離を算出する。

【００５６】なお、ホスト名の距離の算出方法として
は、“．”（ピリオド）で区切られた各文字列を１つの
ノードとし、共通する文字列を共有化して木構造を構成
した場合に、最深のノード間の距離を求めるべき距離と
する。

【００５７】例えば、ドメイン名「ｗｗｗ．ｌｉｐ．ａ
ｂｃ．ｃｏ．ｊｐ」とドメイン名「ｍｂ．ｄｅｆ．ｎ
ｅ．ｊｐ」との場合では、これらから構成される木構造
は、図１０の上半分に示すようになる。即ち、これら２
つのドメイン名の共通部分である「ｊｐ」が共有化され
た木構造となる。従って、これらの距離は、最深のノー
ドである「ｗｗｗ」と「ｍｂ」の距離である“７”とな
る。

【００５８】また、図１０の下半分に示すように、ドメ
イン名「ｓｕｂ１．ｓｏｍｅｗｈｅｒｅ．ｃｏｍ」およ
びドメイン名「ｓｕｂ２．ｓｏｍｅｗｈｅｒｅ．ｃｏ
ｍ」との距離は“２”になる。

【００５９】従って、一方が他方のサブドメインである
ような場合（例えば、ドメイン名「ｓｏｍｅｗｈｅｒ
ｅ．ｃｏｍ」およびドメイン名「ｓｕｂ．ｓｏｍｅｗｈ
ｅｒｅ．ｃｏｍ」の場合）、これらの距離は“１”とな
る。

【００６０】なお、具体的な計算方法としては、先ず、
選択個人情報と対象個人情報に含まれているドメイン名
を“．”に応じてそれぞれ分割し、ノードに該当する各
文字列を抽出し、配列Ｄ１，Ｄ２にそれぞれ逆順に格納
する。即ち、選択個人情報に含まれているドメイン名が
「ｗｗｗ．ｌｉｐ．ａｂｃ．ｃｏ．ｊｐ」であるとする
と、配列Ｄ１の第１番目の要素として、文字列「ｊｐ」
が、第２番目の要素として「ｃｏ」が、また、第３〜第
５番目の要素としてそれぞれ「ａｂｃ」、「ｌｉｐ」、
「ｗｗｗ」が格納されることになる。また、対象個人情
報のドメイン名が「ｍｂ．ｄｅｆ．ｎｅ．ｊｐ」である
とすると、配列Ｄ２の第１〜第４番目の要素として、文
字列「ｊｐ」、「ｎｅ」、「ｄｅｆ」、「ｍｂ」がそれ
ぞれ格納される。

【００６１】ここで、配列Ｘに格納されている要素数を
求める関数をｌｅｎ（Ｘ）とし、また、２つの配列Ｘ，
Ｙに共通する要素の数を求める関数をｓｌｅｎ（Ｘ，
Ｙ）とすると、２つの配列Ｄ１，Ｄ２の距離ｄは、以下
の式によって求めることができる。

【００６２】

【数１】 ｄ＝ｌｅｎ（Ｄ１）−ｓｌｅｎ（Ｄ１，Ｄ２） ＋ｌｅｎ（Ｄ２）−ｓｌｅｎ（Ｄ１，Ｄ２） ＝ｌｅｎ（Ｄ１）＋ｌｅｎ（Ｄ２）−２・ｓｌｅｎ（Ｄ１，Ｄ２）・・・（１ ） 従って、ドメイン名が「ｗｗｗ．ｌｉｐ．ａｂｃ．ｃ
ｏ．ｊｐ」と「ｍｂ．ｄｅｆ．ｎｅ．ｊｐ」である場合
には、ｓｌｅｎ（Ｄ１，Ｄ２）＝１であり、また、ｌｅ
ｎ（Ｄ１）＝５，ｌｅｎ（Ｄ２）＝４であるので、ｄ＝
４＋５−２×１＝７となる。 ［Ｓ９５］ＣＰＵ１０ａは、求めた距離に対応する類似
度をＲＡＭ１０ｃから検索する。なお、距離と類似度と
の関係は、距離が“０”である場合には類似度を“２
０”とし、以下、距離が“１”，“２”，“３”の場合
には類似度をそれぞれ“１５”，“１０”，“０”とす
る。 ［Ｓ９６］ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ９５において得
られた類似度を累積加算した後、もとの処理に復帰（リ
ターン）する。

【００６３】以上の処理によれば、所定の選択情報（例
えば、著名な無料プロバイダのアドレス）を入力するこ
とにより、その選択情報に係る個人情報を選択し、選択
された個人情報に含まれている項目に類似する項目を含
む個人情報を検索してＣＲＴモニタ等に表示することが
可能となるので、多重登録していると可能性が高い個人
情報を簡単に検索することが可能となる。

【００６４】また、ＣＲＴモニタに表示された個人情報
を参照して多重登録であることが確信された場合には、
入力装置に対して所定の操作を行うことで、これらの個
人情報を削除することが可能となる。

【００６５】従って、例えば、全ての個人情報間の類似
度を算出し、類似する個人情報を表示するようにした場
合に比較すると、処理速度を向上させることが可能とな
る。また、前述したように多重登録された個人情報には
所定のパターンを有しており、そのようなパターンを有
効に利用して多重処理を検出することにより、作業者の
労力を削減することが可能となる。

【００６６】なお、以上の実施の形態においては、作業
者が所定の選択情報を入力し、この選択情報に応じて選
択された個人情報（選択個人情報）に類似する項目を含
む個人情報を提示するようにしたが、例えば、所定のイ
ベントが発生した場合に、そのイベントに係る個人情報
を用いて以上の場合と同様の処理を行うようにしてもよ
い。その場合の処理の一例を図１２に示すフローチャー
トを参照して説明する。このフローチャートが開始され
ると、以下の処理が実行されることになる。 ［Ｓ１００］ＣＰＵ１０ａは、所定のイベントが発生し
た場合には、そのイベントに係る個人情報をＨＤＤ１０
ｅから取得する。

【００６７】例えば、イベントとして、紹介による新規
会員の登録要請メッセージ等が所定のクライアントから
送信されてきた場合には、そのメッセージに含まれてい
る情報（例えば、紹介者の登録者ＩＤ）等を選択情報と
して、ＨＤＤ１０ｅから該当する個人情報を取得する。 ［Ｓ１０１］ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ１００におい
て選択した個人情報を選択個人情報としてＲＡＭ１０ｃ
に格納する。 ［Ｓ１０２］ＣＰＵ１０ａは、ＨＤＤ１０ｅに登録され
ている全会員の個人情報から所定の個人情報を１つ取得
する。 ［Ｓ１０３］ＣＰＵ１０ａは、ＲＡＭ１０ｃに格納され
ている所定の選択個人情報を１つ取得する。 ［Ｓ１０４］ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ１０２におい
て取得した個人情報と、ステップＳ１０３において取得
した選択個人情報との類似度を算定する処理を実行す
る。

【００６８】なお、この処理の詳細は、図６を参照して
既述したので省略する。 ［Ｓ１０５］ＣＰＵ１０ａは、算定された類似度が“５
０”を上回っているか否かを判定し、上回っている場合
にはステップＳ１０６に進み、それ以外の場合にはステ
ップＳ１０７に進む。 ［Ｓ１０６］ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ１０２におい
て取得した個人情報を、類似個人情報としてＲＡＭ１０
ｃに格納する。 ［Ｓ１０７］ＣＰＵ１０ａは、ＲＡＭ１０ｃに未処理の
選択個人情報が存在するか否かを判定し、存在する場合
にはステップＳ１０３に戻って同様の処理を繰り返し、
それ以外の場合にはステップＳ１０８に進む。 ［Ｓ１０８］ＣＰＵ１０ａは、ＨＤＤ１０ｅに未処理の
個人情報が存在するか否かを判定し、存在する場合には
ステップＳ１０２に戻って同様の処理を繰り返し、それ
以外の場合にはステップＳ１０９に進む。 ［Ｓ１０９］ＣＰＵ１０ａは、類似個人情報が存在する
場合には、そのイベントに係る所定の処理の実行を留保
する。

【００６９】例えば、前述の例では、紹介による新規会
員の個人情報に類似する情報が存在する場合には、多重
登録を企図していると考えられることから、新規会員の
登録は実行するものの、紹介を行った会員に対するポイ
ントの加算処理（前述の所定の処理）は留保する。

【００７０】以上の処理によれば、会員の登録時におけ
るハードルは低く保ったままで、サービス提供者側が被
害を被ることを防止することができる。なお、以上の実
施の形態においては、類似度が“５０”以上になった場
合に類似情報として記憶するようにしたが、本発明はこ
のような場合に限定されるものではなく、適用するケー
スに応じた最適の数値を選択することを妨げるものでは
ない。

【００７１】また、その他の数値に関しても同様であ
り、具体的な適用ケースに応じて最適な数値を選択する
ことを妨げるものではない。最後に、上記の処理機能
は、コンピュータによって実現することができる。その
場合、個人情報管理装置が有すべき機能の処理内容は、
コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されたプ
ログラムに記述されており、このプログラムをコンピュ
ータで実行することにより、上記処理がコンピュータで
実現される。コンピュータで読み取り可能な記録媒体と
しては、磁気記録装置や半導体メモリ等がある。

【００７２】市場に流通させる場合には、ＣＤ−ＲＯＭ
(Compact Disk Read Only Memory)やフロッピーディス
ク等の可搬型記録媒体にプログラムを格納して流通させ
たり、ネットワークを介して接続されたコンピュータの
記憶装置に格納しておき、ネットワークを通じて他のコ
ンピュータに転送することもできる。コンピュータで実
行する際には、コンピュータ内のハードディスク装置等
にプログラムを格納しておき、メインメモリにロードし
て実行するようにすればよい。

【００７３】

【発明の効果】以上説明したように本発明では、複数の
項目からなる個人情報を管理する個人情報管理装置にお
いて、個人情報の入力を受ける入力手段と、個人情報を
記憶する記憶手段と、記憶手段に記憶されている個人情
報から所定の個人情報を選択する選択手段と、選択手段
によって選択された個人情報に含まれている項目と類似
する項目を含む個人情報を検索する検索手段と、検索手
段によって検索された個人情報を提示する提示手段とを
有するようにしたので、多重登録を行っている会員の個
人情報を迅速にしかも簡単に特定することが可能とな
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の動作原理を説明する原理図である。

【図２】本発明の実施の形態の構成例を示すブロック図
である。

【図３】図２に示す実施の形態において新規会員の個人
情報を登録する場合に実行される処理の一例を説明する
フローチャートである。

【図４】図３に示す処理によって登録された個人情報の
一例を示す図である。

【図５】図２に示す実施の形態において、多重登録を検
出する場合に実行される処理の一例を説明するフローチ
ャートである。

【図６】図５に示す「類似度算定処理」の詳細を説明す
るフローチャートである。

【図７】図５に示す「生年月日類似度算定処理」の詳細
を説明するフローチャートである。

【図８】図５に示す「パスワード類似度算定処理」の詳
細を説明するフローチャートである。

【図９】図５に示す「メールアドレス類似度算定処理」
の詳細を説明するフローチャートである。

【図１０】メールアドレスのドメイン名をもとに生成さ
れた木構造の一例を示す図である。

【図１１】実際に発生した多重登録の一例を示す図であ
る。

【図１２】所定のイベントに係る個人情報に類似する項
目を有する個人情報を検索する処理の一例を説明するフ
ローチャートである。

【符号の説明】

１ 個人情報管理装置 １ａ 入力手段 １ｂ 記憶手段 １ｃ 選択手段 １ｄ 検索手段 １ｅ 提示手段 １ｆ 削除手段 １０ サーバ １０ａ ＣＰＵ １０ｂ ＲＯＭ １０ｃ ＲＡＭ １０ｄ ＧＣ １０ｅ ＨＤＤ １０ｆ Ｉ／Ｆ １１ ＣＲＴモニタ １２ 入力装置 ２０ ネットワーク ３１〜３３ クライアント

Claims (13)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 複数の項目からなる個人情報を管理する
   個人情報管理装置において、 個人情報の入力を受ける入力手段と、 前記個人情報を記憶する記憶手段と、 前記記憶手段に記憶されている個人情報から所定の個人
   情報を選択する選択手段と、 前記選択手段によって選択された個人情報に含まれてい
   る項目と類似する項目を含む個人情報を検索する検索手
   段と、 前記検索手段によって検索された個人情報を提示する提
   示手段と、 を有することを特徴とする個人情報管理装置。
2. 【請求項２】 前記選択手段は、入力された所定の選択
   情報に応じて、個人情報を選択することを特徴とする請
   求項１記載の個人情報管理装置。
3. 【請求項３】 前記選択手段は、所定のイベントが発生
   した場合に、そのイベントに係る個人情報を選択するこ
   とを特徴とする請求項１記載の個人情報管理装置。
4. 【請求項４】 前記イベントは、所定の期間が経過した
   ことであり、前記選択手段は、その期間内に新たに前記
   記憶手段に記憶された新規の個人情報を選択することを
   特徴とする請求項３記載の個人情報管理装置。
5. 【請求項５】 前記イベントは、前記個人情報に対応す
   る個人との間で情報の授受がなされたことであり、前記
   選択手段は、情報の授受を行った個人に関連する個人情
   報を前記記憶手段から選択することを特徴とする請求項
   ３記載の個人情報管理装置。
6. 【請求項６】 前記検索手段は、前記選択手段によって
   選択された個人情報に含まれている所定の項目に注目
   し、この所定の項目と類似度が高い項目を含む個人情報
   を検索することを特徴とする請求項１記載の個人情報管
   理装置。
7. 【請求項７】 前記所定の項目は、入会日時であること
   を特徴とする請求項６記載の個人情報管理装置。
8. 【請求項８】 前記所定の項目は、生年月日であること
   を特徴とする請求項６記載の個人情報管理装置。
9. 【請求項９】 前記所定の項目は、パスワードであるこ
   とを特徴とする請求項６記載の個人情報管理装置。
10. 【請求項１０】 前記所定の項目は、メールアドレスで
    あることを特徴とする請求項６記載の個人情報管理装
    置。
11. 【請求項１１】 前記検索手段は、前記選択手段によっ
    て選択された個人情報に含まれている複数の項目に注目
    し、これらの項目と類似度が高い項目を含む個人情報を
    検索することを特徴とする請求項１記載の個人情報管理
    装置。
12. 【請求項１２】 前記検索手段によって検索された個人
    情報を、前記記憶手段から削除する削除手段を更に有す
    ることを特徴とする請求項１記載の個人情報管理装置。
13. 【請求項１３】 複数の項目からなる個人情報を管理す
    る処理をコンピュータに実行させるプログラムを記録し
    たコンピュータ読み取り可能な記録媒体において、 コンピュータを、 個人情報の入力を受ける入力手段、 前記個人情報を記憶する記憶手段、 前記記憶手段に記憶されている個人情報から所定の個人
    情報を選択する選択手段、 前記選択手段によって選択された個人情報に含まれてい
    る項目と類似する項目を含む個人情報を検索する検索手
    段、 前記検索手段によって検索された個人情報を提示する提
    示手段、 として機能させるプログラムを記録したコンピュータ読
    み取り可能な記録媒体。