JP2003271656A - 関係付候補生成装置，関係付候補生成方法，関係付システム，関係付候補生成プログラムおよび同プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 複数の情報源にそれぞれ存在する情報を関係
付けるための関係付候補を容易に生成することができる
ようにする。 【解決手段】 複数の情報源３０からそれぞれ情報を取
得する情報取得部１１０と、この情報取得部１１０によ
ってそれぞれ取得された情報どうしの類似度を算出する
類似度算出部１０６と、この類似度算出部１０６によっ
て算出された類似度に基づいて、対応関係にある情報対
を抽出する抽出部１１０と、この抽出部１１０によって
抽出された情報対を出力する出力部１０２とをそなえる
ように構成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、例えばＥＡＩ（En
terprise Application Integration）のように、複数の
情報源を連携・統合させるに際して、各情報源にそれぞ
れ存在する情報を関係付ける関係付候補の生成に用いて
好適な、関係付候補生成装置，関係付候補生成方法，関
係付システム， 関係付候補生成プログラムおよび同プ
ログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体に
関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、複数の情報源（例えば情報システ
ム等）の連携や統合を行なう、いわゆる情報統合やコン
テンツ管理は、これらの複数の情報源にそれぞれ存在す
る情報どうしを相互に関係付ける必要がある。一般に、
複数の情報システムを統合する場合には、企業のもつ既
存資産をうまくその枠組みに合わせたり、企業の内部だ
けでは制御できない外部の情報との関係を保持したり、
更に、一度構築した情報システムを、組織の変更や環境
の変化，システムの改版等によって別の形に変えたりし
ながら、各情報システムに管理される情報どうしの関係
付けを行なう。

【０００３】そして、このような散在する情報を関係付
けるための技術として、情報アクセスの仕方の違いを吸
収するアダプタ，分散する情報にアクセスするためのネ
ットワークシステムおよび情報の内容同どうし士をマッ
ピングする支援ツール等の技術が開発されている。例え
ば、ＥＡＩ（Enterprise Application Integration）
は、企業内および企業間の情報システムを連携・統合さ
せる手法であって、企業内の異なる業務システムの連携
・統合や、Ｂ to Ｂ（Business to Business）といった
企業間の電子商取引（ＥＣ：Electronic Commerce）に
伴う情報システム結合を実現するためのものである。

【０００４】図５は従来の関係付装置の画面の表示例を
示す図であって、複数の情報システムの内容（項目）ど
うしをマッピングする（関係付ける）支援ツールの表示
画面の例を示す図である。この図５においては、Ａメー
カにおける工場の在庫管理システムと物流システムとを
連携する場合に、各システムを構成する項目どうしの関
係付けを行なう例について示している。

【０００５】この図５に示すように、物流システム（図
５の右側部分参照）は、例えば、「カテゴリ」という項
目の下に「テレビ」という項目をそなえ、更に、この
「テレビ」の下に「ハイビジョンテレビ」，「ワイドテ
レビ」および「普通型テレビ」という項目をそなえてい
る。なお、物流システムにおいては、「テレビ」以下の
各項目名は全角の漢字およびカタカナによって表記され
ている。

【０００６】一方、在庫管理システム（図５の左側部分
参照）は、例えば、「カテゴリ」という項目の下に「Ｔ
ＶＳＥＴ」という項目をそなえ、この「ＴＶＳＥＴ」の
下に「ＴＶ」，「ＨＤＴＶ」および「ＷＴＶ」という項
目をそなえている。なお、在庫管理システムにおいて
は、「ＴＶＳＥＴ」以下の各項目名は全角の英文字によ
って表記されている。

【０００７】そして、物流システムにおける「カテゴ
リ」，「テレビ」，「ハイビジョンテレビ」，「ワイド
テレビ」および「普通型テレビ」と、在庫管理システム
における「カテゴリ」，「ＴＶＳＥＴ」，「ＴＶ」，
「ＨＤＴＶ」および「ＷＴＶ」とは、それぞれ、互いに
同一もしくは略同一の内容の項目であると考えられる。
これらの在庫管理システムの情報と物流システムとを連
携・統合する場合には、利用者（システム管理者等）
は、図５に示す関係付装置の表示画面において、在庫管
理システムの項目と物流システムの項目との内、相互に
関係付けることができると判断する項目どうしを選択し
て一つ一つ線で結びつける（関係付ける）ことにより、
各項目どうしを視覚的に関係付けることができるように
なっている。これにより、利用者は、プログラム等を記
述することなく視覚的な作業で関係付け作業を行なうこ
とができ、容易に関係付けを行なうことができる。

【０００８】そして、このようにして２つの情報システ
ム（物流システム，在庫管理システム）を関係付けるこ
とにより、これらの２つの情報システムを１つの情報シ
ステムとして取り扱うことができるのである。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来の関係付け手法においては、利用者は、情報
（項目）の関係付けを行なうために、各情報システムに
管理されている情報どうしの関係についての詳細な知識
を有している必要がある。すなわち、利用者は、関係付
けを希望する情報システムのそれぞれについて、システ
ム仕様等を予め調査・確認を行なう必要があり、システ
ムの規模や管理する情報量が増大している近年において
は、このような事前の調査・確認のために大変な時間や
コストがかかるという課題がある。

【００１０】また、上述した関係付け作業は、一度だけ
行なえば良いものではなく、システムの外部環境の変化
や組織の変化，システムの改版等に応じて適宜行なう必
要があり、又、情報の質そのものの変化に対する適応も
求められている。本発明は、このような課題に鑑み創案
されたもので、複数の情報源にそれぞれ存在する情報を
関係付けるための関係付候補を容易に生成することがで
きるようにした、関係付候補生成装置，関係付候補生成
方法，関係付候補生成プログラムおよび同プログラムを
記録したコンピュータ読取可能な記録媒体、並びに、か
かる情報の関係付けを容易に行なうことができる関係付
システムを提供することを目的とする。

【００１１】

【課題を解決するための手段】このため、本発明の関係
付候補生成装置（請求項１）は、複数の情報源にそれぞ
れ存在する情報を関係付けた情報対を関係付候補として
生成する関係付候補生成装置であって、複数の情報源か
らそれぞれ情報を取得する情報取得部と、この情報取得
部によってそれぞれ取得された情報どうしの類似度を算
出する類似度算出部と、この類似度算出部によって算出
された類似度に基づいて、対応関係にある情報対を抽出
する抽出部と、この抽出部によって抽出された情報対を
出力する出力部とをそなえることを特徴としている。

【００１２】なお、類似度算出部が、情報の項目名どう
しの類似性に基づいて、情報の類似度を算出してもよく
（請求項２）、又、情報の属性値の分布の類似性に基づ
いて、情報の類似度を算出してもよい（請求項３）。ま
た、類似度算出部が、情報の属性値の文字素の分布類似
性に基づいて、情報の類似度を算出してもよく（請求項
４）、又、類似度算出部が、情報の属性値の文字列長の
分布の類似性に基づいて、情報の類似度を算出してもよ
い（請求項５）。

【００１３】さらに、類似度算出部が類似度を算出する
前に、所定の処理を事前処理として実行する事前処理部
をそなえてもよい（請求項６）。また、本発明の関係付
候補生成方法（請求項７）は、複数の情報源にそれぞれ
存在する情報を関係付けた情報対を関係付候補として生
成する関係付候補生成方法であって、複数の情報源から
それぞれ該情報を取得する情報取得ステップと、この情
報取得ステップにおいてそれぞれ取得された情報どうし
の類似度を算出する類似度算出ステップと、この類似度
算出ステップにおいて算出された類似度に基づいて、対
応関係にある情報対を抽出する抽出ステップと、この抽
出ステップによって抽出された情報対を出力する出力ス
テップとをそなえることを特徴としている。

【００１４】さらに、本発明の関係付システム（請求項
８）は、複数の情報源にそれぞれ存在する情報を関係付
ける関係付システムであって、複数の情報源からそれぞ
れ情報を取得する情報取得部と、この情報取得部によっ
てそれぞれ取得された情報どうしの類似度を算出する類
似度算出部と、この類似度算出部によって算出された類
似度に基づいて、対応関係にある情報対を抽出する抽出
部と、この抽出部によって抽出された該情報対を出力す
る出力部と、この出力部によって出力された情報対に基
づいて、情報対を関係付ける関係付部とをそなえること
を特徴としている。

【００１５】また、本発明の関係付候補生成プログラム
（請求項９）は、複数の情報源にそれぞれ存在する情報
を関係付けた情報対を関係付候補として生成する関係付
候補生成機能をコンピュータに実行させるための関係付
候補生成プログラムであって、複数の情報源からそれぞ
れ情報を取得する情報取得部と、この情報取得部によっ
てそれぞれ取得された情報どうしの類似度を算出する類
似度算出部と、この類似度算出部によって算出された類
似度に基づいて、対応関係にある情報対を抽出する抽出
部と、この抽出部によって抽出された情報対を出力する
出力部として、コンピュータを機能させることを特徴と
している。

【００１６】さらに、本発明のコンピュータ読取可能な
記録媒体（請求項１０）は、上述した関係付候補生成プ
ログラムを記録したものである。

【００１７】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施の形態を説明する。図１は本発明の一実施形態として
の関係付システム１の構成を模式的に示す図、図２は本
関係付システム１によって関係付けを行なう２つのデー
タベースの例を示す図である。本関係付システム１は、
複数の情報システム（情報源３０）にそれぞれ存在する
情報を関係付けるものであって、図１に示すように、関
係付候補生成装置１００および関係付部２０をそなえて
構成されている。

【００１８】情報源３０は、本関係付システム１によっ
て関係付けを行なう情報をそなえるものであって、例え
ば、データベースシステムやＸＭＬ（eXtensible Marku
p Language）等のマークアップ言語を用いて構成された
構造化文書等によって構成される情報システムである。
そして、例えば、情報源３０がデータベースシステムで
ある場合には、本関係付システム１は、これらのデータ
ベースの項目どうしをそれぞれ関係付けることによっ
て、複数のデータベースどうしを連携・統合するように
なっている。以下、本実施形態においては、図２に示す
ような社員ＤＢ（Data Base）３０ａと研究所ＤＢ３０
ｂとの２つのデータベース（情報源３０）を連携・統合
する場合について説明する。

【００１９】なお、以下、本関係付システム１によって
統合する情報源としては、情報源３０として示すが、任
意の情報源（データベース）を指す場合には社員ＤＢ３
０ａおよび研究所ＤＢ３０ｂを用いる場合もある。関係
付部２０は、後述する関係付候補生成装置１００によっ
て生成された関係付候補に基づいて、複数の情報源３０
にそれぞれ存在する情報を関係付けるものであり、例え
ば、関係付候補を利用者が一つ一つ手動で関係付けるこ
とによって実現してもよく、又、関係付候補を、予め用
意したプログラム等によって自動的に関係付けることに
より実現してもよい。なお、このような関係付候補の関
係付けを自動的に行なう場合には、バッチ処理によって
行なってもよい。

【００２０】また、この関係付部２０は、項目（情報）
どうしの関係付けを行なった場合に、その内容（結果）
を関係付候補成装置１００（関係付確定入力部１０３）
に通知するようになっている。関係付候補生成装置１０
０は、複数の情報源３０にそれぞれ存在（散在）する情
報を関係付けた情報対を関係付候補として生成して、関
係付部２０に対して出力するものである。具体的には、
関係付候補生成装置１００は、特定の情報源３０に存在
する情報（項目）と他の情報源３０に存在する情報（項
目）とを比較して、それらの項目が類似する度合いを類
似度として算出するとともに、その比較の結果（計算結
果）に基づいて、互いに類似すると判断する項目ついて
は、それらの項目の対（情報対）を関係付候補として出
力するようになっている。

【００２１】すなわち、類似度は、複数の情報源３０に
それぞれ存在する項目どうしが類似するか否かの目安に
なるものであり、例えば、類似度を点数等によって表わ
すことにより、利用者は、この点数（類似度）が高い項
目どうしは類似度が高く、又、点数が低い項目どうしは
類似度が低いと判断することができる。そして、関係付
候補生成装置１００は、この類似度が高い（予め所定さ
れた閾値よりも高い）項目どうし（情報対）を関係付候
補として出力するとともに、その類似の度合いを類似度
として示すことができるのである。

【００２２】例えば、関係付候補生成装置１００は、社
員ＤＢ３０ａの「研究員名」（図２参照）という項目に
類似する項目を散在する情報源３０中から探し、研究所
ＤＢ３０ｂの「氏名」という項目が、社員ＤＢ３０ａの
「研究員名」という項目に類似していることを、その度
合い（類似度）も含めて示すようになっている。関係付
候補生成装置１００は、図１に示すように、問題入力部
１０１，関係付候補提示部（出力部）１０２，関係付確
定入力部１０３，動作確定部１０４，関係付実行部１０
５，類似度計算部（類似度算出部）１０６，類似度計算
補助部１０９および情報源アクセス部（情報取得部，抽
出部）１１０をそなえて構成されている。

【００２３】なお、この関係付候補生成装置１００は、
例えばコンピュータによって実現される。なお、本実施
形態においては、コンピュータとは、ハードウェアとオ
ペレーションシステムとを含む概念であり、オペレーシ
ョンシステムの制御の下で動作するハードウェアを意味
している。又、オペレーションシステムが不要でアプリ
ケーションプログラム単独でハードウェアを動作させる
ような場合には、そのハードウェア自体がコンピュータ
に相当する。ハードウェアは、少なくとも、ＣＰＵ（Ce
ntral Processing Unit：中央処理装置）等のマイクロ
プロセッサと、記録媒体に記録されたコンピュータプロ
グラムを読み取るための手段とをそなえている。

【００２４】情報源アクセス部（情報取得部）１１０
は、関係付けを行なう複数の情報源３０にアクセスし
て、これらの情報源３０にそれぞれ存在する情報を取得
するためのものであり、情報取得部として機能するよう
になっている。又、この情報源アクセス部１１０は、各
情報源３０に関する情報（例えば、アクセス方法や使用
されたアプリケーションの種類，関係付けを行なうか否
か等）を記録するようになっている。

【００２５】なお、この情報源アクセス部１１０による
情報源３０に関する情報の登録処理は、通常、利用者
が、各情報源３０へのアクセス方法のみを入力すること
により自動的に行なわれるようになっている。具体的に
は、利用者は、先ず、各情報源３０へのアクセス方法を
登録するとともに、その情報源３０の名前や種類などの
注釈を入力する。

【００２６】また、利用者がこのような入力を行なった
時点で、例えば同一ネットワーク上に存在し、アクセス
可能な情報源３０の一覧をブラウジングできるようにす
るとともに、標準として全ての情報源３０を登録の対象
とすることが望ましい。そして、表示された情報源３０
の一覧の中から、特定の情報源３０を選択することによ
り、その情報源３０を自動的に、登録したり、逆に、登
録しないように設定してもよく、更に、対象の情報源３
０に対して自動的にアクセスできない場合には、登録処
理のみを手動で行なってもよい。

【００２７】さらに、情報源３０へのアクセス方法の登
録や、情報源３０に関する情報の入力は、予め行なう代
わりに、随時、必要に応じて追加してもよい。更に、情
報源３０の定義（登録）手法としては、データベースを
直接登録する以外に、抽出文を情報源３０に依存する特
定の言語で記述することによって間接的に行なってもよ
く、その場合には、情報源３０とその抽出方法との組合
わせを一つの表のように表示させて、エージェントにお
いてその抽出文を利用してもよい。

【００２８】問題入力部１０１は、関係付けを行なう際
の参考となる情報を取得するための問題（以下、単に問
題という場合もある）を利用者が入力するためのもので
ある。この問題入力部１０１は、例えば、利用者が、図
示しないキーボードやマウス等の入力手段を用いて問題
を直接入力したり、図示しない種々のインターフェース
（例えば、通信ネットワークやバス等）を介して外部か
ら入力することによって実現される。

【００２９】また、この問題入力部１０１からの問題の
入力は、例えば、「社員ＤＢの項目「研究員名」（項目
[社員ＤＢ．研究員名]）に類似する項目は何か？」とい
った内容をキーボード等を用いて入力することによって
行なう。そして、この問題入力部１０１から入力された
問題は、類似度計算部１０６（もしくは類似度計算補助
部１０９）に入力されるようになっている。

【００３０】なお、本実施形態においては、問題を関係
付部２０から受け取る（入力する）こともでき、このよ
うに問題を関係付候補生成装置１００の外部から入力す
る場合には、問題は、問題入力部１０１を介して関係付
候補生成装置１００に入力されるようになっている。ま
た、問題入力部１０１においては、本関係付システム１
に予め登録された各データベース（情報源３０）の項目
の一覧を、関係付けを行なうきっかけとして利用者に提
示して、利用者がこれらの一覧の中から特定の項目を選
択・入力し、この選択された項目に類似する項目を問題
として扱ってもよい。なお、項目の一覧を表示させる場
合には、後述する前処理実行部１０７によって類似度が
高いものどうしであると判断されたものを優先的に提示
してもよく、又、仮想テーブル（後述）に含まれる項目
を順に示してもよい。

【００３１】関係付確定入力部１０３は、関係付けの決
定を関係付候補生成装置１００の外部から入力するため
のものであって、本関係付システム１においては、関係
付部２０から入力された関係付けに関する情報がこの関
係付確定入力部１０３を介して関係付候補生成装置１０
０に入力されるようになっている。又、この関係付確定
入力部１０３から入力された情報は類似度計算部１０６
に受け渡されるようになっている。

【００３２】類似度計算部１０６は、関係付候補を生成
するために必要な類似度計算を行なうものであって、情
報源アクセス部１１０によって取得された項目どうしの
類似度を算出するものである。なお、本実施形態におい
ては、類似度計算部１０６は、問題入力部１０１から入
力された問題に基づいて、各類似度計算補助部１０９に
対して、各アルゴリズムに応じた類似度の計算を行なわ
せ、その計算結果を取得するようになっている。又、類
似度計算部１０６は、各類似度計算補助部１０９によっ
て行なわれた類似度の計算内容を取得し、それらの結果
を組み合わせて処理し、総合的な類似度を計算するよう
になっている。

【００３３】また、類似度計算部１０６は、算出した類
似度や各観点からの特徴的な類似性等に基づいて、類似
性に応じた関係付候補を生成し、関係付候補提示部１０
２に渡すようになっている。例えば、類似度計算部１０
６は、特定の項目（情報）の組み合わせ（項目対；情報
対）について算出された類似度を、予め設定した閾値と
比較して、算出された類似度が閾値以上の場合に、その
項目対を関係付候補として特定するようになっている。

【００３４】また、類似度計算部１０６は、関係付確定
入力部１０３から入力された関係付けの内容を履歴保存
部１０８に渡して履歴として保存させるようになってい
る。又、類似度計算部１０６は、その入力を元に関係付
候補を提示するための計算を行なうようになっている。
また、類似度計算部１０６による類似性算出処理は、関
係付候補生成装置１００の外部からの指定をきっかけに
計算を行なってもよく、又、事前処理として計算の全部
もしくは一部を行なっておいてもよい。

【００３５】なお、事前処理が必要な場合には、関係付
候補生成装置１００の外部からの指定などによって前処
理実行部１０７（詳細は後述）が起動され、予め計算の
全部もしくは一部を行なう。又、その計算は、類似度計
算補助部１０９の各部分装置ごとに行なう。類似度計算
補助部１０９は、類似度計算部１０６の計算を補助的に
行なうものであって、項目どうしの類似度計算を部分的
に行なうものである。すなわち、類似度計算補助部１０
９は類似度計算の部分計算を行なうようになっている。
具体的には、類似度計算補助部１０９は、問題入力部１
０１から入力された問題について、指定された項目に類
似する項目について、類似度を計算し、その計算結果と
して、各項目を類似度に応じて順序付けたり、各項目に
対して点数付けを行なったりして類似度計算部１０６に
返すようになっている。

【００３６】本実施形態においては、後述する、（１）
項目名の類似，（２）項目の型の類似，（３）項目の属
性値の分布の類似，（４）項目の属性値の文字素の分布
の類似，（５）項目の属性値のサイズの分布の類似およ
び（６）項目の属性値の類似、の６種類の類似度計算手
法のアルゴリズムに応じて、６つの類似度計算補助部１
０９がそれぞれそなえられており、これらの類似度計算
手法のアルゴリズム毎に類似度計算補助部１０９がそれ
ぞれ設けられているのである。以下に、本関係付システ
ム１における類似度算出手法のアルゴリズムについて説
明する。

【００３７】（１）項目名の類似データベース（情報源
３０）の項目名どうしを比較してそれらの類似性（類似
度）を計算する手法であって、項目名が単純に一致する
か否かを判断するだけでなく、項目名を構成する文字列
を複数の部分に分離させ、これらの各部分についても類
似性を判断する。例えば図２（ａ），（ｂ）に示す例に
おいては、社員ＤＢ３０ａの項目名「研究員名」を「研
究員」と「名」とに分離して、研究所ＤＢ３０ｂの項目
名「氏名」との類似性を調べている。

【００３８】なお、文字列の分離には、例えば形態素解
析(Morphological analysis)技術を用いる方法や、
「名」や「番号」のような、項目の意味を特徴づける言
葉のみを抽出する方法などを用いることができる。又、
「名」と「氏名」との類似性を算出するには、例えば類
似性をはかるための辞書を使う方法がある。本実施形態
においては、これらの技術の組み合わせにより、単なる
項目名の一致に限定されない類似性を算出することがで
きるようになっている。

【００３９】（２）項目の型の類似 一般に、データベース（情報源）を構成する各項目に対
して、それぞれその項目を特徴づける型（例えば、日
付、数字、文字列等）を定義することができる。又、そ
れぞれの精度を表す属性も型の一部として扱うことがで
きる。このような特徴を利用して、各項目の型が互いに
類似しているか否かを判断することにより（例えば、日
付どうしなので類似している等）、類似性を算出するこ
とができる。

【００４０】（３）項目の属性値の分布の類似 項目に属する属性値の分布の類似を調べることによって
類似性（類似度）を計算する手法である。例えば、項目
の属性値が大小関係のある数値である場合に、その最大
値や最小値によって決定される値の範囲の類似性や、そ
れら平均値の類似性，各値の分布の類似性を調べ、それ
らの結果に基づいて類似性を算出する。なお、値が入っ
ていない（ブランク）レコードがある場合には、そのブ
ランクレコードが定義される頻度も類似性判断の指標と
してもよい。

【００４１】（４）項目の属性値の文字素の分布の類似 項目に属する属性値の文字素の分布の類似性を調べるこ
とによって類似性（類似度）を計算する手法である。具
体的には、項目の属性値をそれぞれ文字素に分解し、そ
の文字としての最大値や最小値，平均値等の分布の類似
を調べ、それらの結果に基づいて類似性を算出する。

【００４２】（５）項目の属性値のサイズの分布の類似 項目に属する属性値のサイズの分布の類似性を調べるこ
とによって、類似性（類似度）を計算する手法である。
例えば文字列のように、属性値のサイズが格納する情報
の内容によって大きく異なる場合には、その属性値のサ
イズの分布を調べることによって、類似性を判断するこ
とができる。すなわち、項目の属性値のサイズを値にし
て、その最大値や最小値，平均値等の分布の類似性を調
べ、それらの結果に基づいて類似性を算出する。

【００４３】（６）項目の属性値の類似 項目に属する属性値どうしを直接比較して一致する要素
の割合を調べることによって類似性を算出する手法であ
る。なお、本計算手法においては、情報源３０の全ての
項目に対してその属性値を比較することは時間がかかる
おそれがあるので、前処理実行部１０７によって事前処
理として行なったり、又、他の類似性算出の処理によっ
てある程度類似性が確認できたものに対して絞り込んで
行なうことにより、より効果的に類似性を算出すること
ができる。

【００４４】さて、本関係付システム１においては、上
述した各類似度計算補助部１０９によって行なわれる種
々の類似性算出処理としては、そのアルゴリズムの種類
によって、リアルタイムに行なうことが適している場合
と、リアルタイムに行なわずに後述する前処理実行部
（事前処理部）１０７によって事前処理として行なうこ
とが適している場合とがある。

【００４５】すなわち、各類似度計算補助部１０９によ
って行なわれる種々の類似性算出処理の内、基本的に、
個々の項目についての比較（マッチング）を行なう度に
必要となる処理（計算等）であるが、個々の項目のマッ
チングを行なう前に（事前に）一度だけ行なうことによ
って、個々のマッチング時に行なう必要が無くなるもの
については、事前処理として行なうことにより、同じ計
算を何度も行なう必要がなくなり効果的である。

【００４６】具体的には、関係付けを行なうべく登録さ
れた各データベース（情報源３０）からそれぞれの項目
の特徴をアルゴリズム毎に抽出したり（第１段階）、そ
れらの項目の属性値どうしを比較したりすることによ
り、ある項目に対して関係付けることが可能な項目の候
補をある程度まで絞り込む処理を行なう（第２段階）。
なお、この第２段階目の絞り込み処理は、全ての項目の
組合わせについて行なうのではなく、第１段階において
抽出した特徴に基づいて、各項目についての他との類似
性を粗く見積もることによって対象とする項目の組を発
見し、その組のセットに対して処理を行なうことが望ま
しい。

【００４７】換言すれば、プログラムや人間による確認
作業が必要な部分だけを残して、それ以外の処理を全て
事前に処理することができる。本実施形態においては、
類似度計算部１０６にそなえられた前処理実行部１０７
が、この事前処理を行なったり、各類似度計算補助部１
０９に対して事前処理として処理を行なわせたりするよ
うになっている。

【００４８】例えば、この前処理実行部１０７は、事前
処理として、例えば、上述の（６）項目の属性値の類似
に関する類似性算出において述べたように、処理に時間
のかかる処理については、類似度計算補助部１０９に対
して事前処理として、組み合わせ数を削減するための絞
り込み処理を行なわせるようになっており、これにより
処理に要する時間を低減することができる。

【００４９】なお、前処理実行部１０７は、全てのデー
タベース（情報源３０）の項目についての相互の類似度
を、事前処理として、類似度計算部１０６や類似度計算
補助部１０９に算出させてもよい。類似度計算部１０６
による類似度の算出に際しては、既に関係付けされた情
報対に基づいて、それぞれの情報源３０における同一イ
ンスタンスにある他の項目についても類似性を算出する
ようになっている。図３は本発明の一実施形態としての
関係付システム１における、既に関係付けされた情報対
に基づいて類似度を算出する手法を説明するための図で
ある。この図３においては社員ＤＢ３０ａと研究所ＤＢ
３０ｂとを関係付ける例を示しており、関係付部２０に
よって、既に、社員ＤＢ３０ａの項目「従業員番号」
と、研究所ＤＢ３０ｂの項目「番号」とが関係付けられ
ている（図３の矢印参照）。

【００５０】類似度計算部１０６は、これらの関係付け
が行なわれている複数の情報源３０（社員ＤＢ３０ａと
研究所ＤＢ３０ｂ）から、関係付けが行なわれた各項目
の属性値が一致（もしくはほぼ一致）するインスタンス
（レコード）をそれぞれ取得する。図３に示す例におい
ては、類似度計算部１０６は、社員ＤＢ３０ａにおける
従業員番号が９２００３３のインスタンスと、研究所Ｄ
Ｂ３０ｂにおける、番号が９２００３３のインスタンス
とをそれぞれ取得する（図３の矢印参照）。

【００５１】そして、類似度計算部１０６は、これらの
インスタンスにおいて、一方の情報源３０（社員ＤＢ３
０ａ）におけるインスタンス内の既に関係付けが行なわ
れている項目以外の項目（例えば、「年齢」；図３の矢
印参照）の属性値について、他方の情報源３０（研究
所ＤＢ３０ｂ）におけるインスタンス内に、同一の属性
値が含まれているか否かを調べる。ここで、一方のイン
スタンスにおける関係付けがまだ行なわれていない項目
の属性値と、他方のインスタンスにおける関係付けがま
だ行なわれていない項目の属性値とが一致した場合には
（図３の矢印参照）、これらの項目どうしが一致する
可能性が高い（図３の矢印参照）。

【００５２】そこで、類似度計算部１０６は、次に、各
情報源３０（社員ＤＢ３０ａ，研究所ＤＢ３０ｂ）か
ら、それぞれ他の属性値を含むインスタンスを複数取得
し、これらの複数のインスタンスについても、同様に、
それらの項目（「年齢」，「Ａｇｅ」）の属性値がそれ
ぞれ一致するか否かを確認し（図３の矢印参照）、例
えば、属性値が一致した回数が予め設定した閾値よりも
多くなった場合に、それらの新しい項目どうしの類似性
が高いと判断する。このような手法により、より効果的
に関係付候補を見つけることができる。

【００５３】関係付実行部１０５は、関係付部２０によ
って決定（入力）された関係付けに基づいて実際に各情
報源３０の情報（項目）の関係付けを行なうものであ
る。この関係付実行部１０５は、後述する動作確認部１
０４による動作確認（シミュレーション）時に、動作確
認部１０４からの指示に従って各項目を対応付け、その
結果を動作確認部１０４に渡すようになっている。これ
により、関係付けが正しいものであるかどうかを、実際
の情報源３０を用いて確認（動作確認）することができ
る。又、関係付実行部１０５が、複数の情報源３０の項
目（情報）どうしを関係付けることにより、上述したご
とく、類似度計算部１０６によって、既に関係付けされ
た情報対に基づいて類似度を算出する際に、関係付けら
れた結果を利用することができるのである。

【００５４】関係付候補提示部１０２は、類似度計算部
１０６によって特定された関係付候補を関係付候補生成
装置１００の外部に提示するものであって、本実施形態
においては、関係付部２０にその関係付候補を通知する
ようになっている。この対応付候補提示部１０２は、例
えば、利用者が関係部２０によって関係付けを行なう際
に、利用者が関係付けを行なう項目を選ぶと、その項目
に関係付けることができる候補を関係付候補として提示
するようになっている。

【００５５】なお、関係付候補提示部１０２による関係
付候補の提示手法は、これに限定されるものではなく、
例えば、事前処理などで高い類似度が設定された項目ど
うしを提示したり、仮想的に設けたテーブル（仮想テー
ブル；図示省略）として、情報源３０に含まれる項目を
類似度に従って並べた一覧を提示したりする等、利用者
が関係付けを始めるきっかけとなるような項目を提示し
てもよい。

【００５６】また、関係付候補提示部１０２は、前処理
実行部１０７による事前処理として事前に項目どうしの
類似度が計算されている場合には、関係付候補ととも
に、その計算結果（類似度）も提示するようになってい
る。又、事前処理として項目の特徴抽出までが行なわれ
ている場合には、関係付候補提示部１０２は、関係付候
補とともにそれらの特徴値を提示するようになってお
り、利用者は、それらの特徴値を他の項目と比較しなが
ら、リアルタイムに関係付処理を行なう。

【００５７】なお、類似度計算部１０６は、類似度の計
算結果を利用者に提示する際に、各類似度計算補助部１
０９によって設定された類似度（点数）を組み合わせて
計算したトータルスコアをランキングとして表示させた
り、各類似度計算補助部１０９によって算出された類似
度が予め設定した閾値を越えたものをその説明とともに
表示させたりしてもよい。

【００５８】また、類似度計算部１０６による類似度の
集計の手法としては、利用者がカスタマイズできるよう
にしてもよく、又、利用者が関係付部２０から関係付け
を進めるうちに、データの特徴や関係付けに対する利用
者の意図を取得し、類似度の設定等に反映するようにし
て、より的確な集計方法に変更することができるように
してもよい。

【００５９】さらに、関係付候補提示部１０２は、類似
度の計算結果を利用者に提示する際に、関係付候補が複
数ある場合には、特に類似性の高いものから先に提示す
るようにし、又、それ以外の関係付候補についても、１
つの表示画面内に数個の関係付候補を類似度が高いもの
から順番に表示させてもよく、これにより、利用者が一
度に大量の関係付候補を見る必要がなく、又、利用者が
類似度が高く関係付けることができる可能性が高いもの
を迅速に知ることができる。

【００６０】またさらに、情報源３０が、例えば、表形
式のデータベースである場合には、関係付候補提示部１
０２は、データベースどうしの対応付けを容易に行なう
ことができるように、関係付けを行なう複数のデータベ
ースの項目をそれぞれ並べて表示させるとともに、類似
度が高い項目どうしを線等で連結させて示すことによ
り、利用者は、容易に関係付けを行なうことができる。
一般に、データベースどうしは、その一部の項目が類似
している場合には、表単位でも類似していることが多い
ので、各データベースどうしを対応付ける際には、この
ような手法が効果的であると考えられる。

【００６１】特に、同一のデータベースの項目について
は、利用者が既に着目している部分に関係する項目であ
るので、一度にまとめて関係付けるようにすることによ
り、利用者の意識の飛躍等が生じることなく効率的に作
業を進められる。また、既に一部の項目について関係付
けが行なわれたデータベースどうしについては、それら
のデータベースどうしの中で他の関係付けを行なうこと
ができる項目が見つかる確度が高い。

【００６２】従って、本実施形態においては、関係付候
補提示部１０２は、データベースの一つの項目について
関係付けが完了した時点で、同一のデータベースに含ま
れる他の項目についての関係付候補を提示するようにな
っている。さらに、利用者が項目の関係付けを変更した
場合には、その変更に会わせてデータベース全体の関係
付け候補を、利用者が指定した項目以外の項目につい
て、類似度の計算をし直すことが望ましい。

【００６３】またさらに、関係付候補提示部１０２は、
関係付候補を提示する場合に、類似度計算補助部１０９
のアルゴリズムに合わせた説明（例えば、「定義域が一
致した」等）を、関係付候補とともに表示させることが
望ましい。さらにまた、利用者が、関係付候補を確認す
るために、例えば、各情報源３０のインスタンス等を実
際にディスプレイ等に表示させて確認することができる
ことが望ましく、これにより、利用者が関係付けの的確
性を判断することができ、利便性が向上する。

【００６４】また、関係付候補提示部１０２は、関係付
けを行なうデータベースの内、一方のデータベースの項
目に類似する第３のデータベースの項目についての情報
を関係付候補として提示してもよい。この第３のデータ
ベースの項目が、関係付けを行なうデータベースの内、
他方のデータベースの項目についての関係付候補となり
うるからである。

【００６５】なお、かかる手法においては、関係付候補
提示部１０２は、関係付候補を、利用者が関係付候補の
検討を行なう時点に提示するほか、それ以降の他のタイ
ミングにおいて利用者が関係付けを行なおうとしたとき
に関係付候補として提示してもよい。関係付候補提示部
１０２は、利用者の関係付け作業の流れを監視して、そ
の利用者の作業の傾向を調べ、その傾向に合った関係付
候補を優先的に表示させるようにしてもよい。例えば、
利用者がＩＤ的な項目を優先的に関係付ける傾向がある
場合には、そのようなＩＤ的な項目を関係付候補として
優先的に表示させるようにすることにより、利用者の作
業性を高めることができる。

【００６６】定義保持部１１１は、本関係付候補生成装
置１００によって関係付候補として生成される関係付候
補の関係付けの結果としての関係付定義を保持するもの
である。この定義保持部１１１は、本関係付候補生成装
置１００によって生成された関係付候補を利用する他の
システム等との間で関係付定義を共用できるように、こ
の関係付定義を記録するようになっている。

【００６７】関係付情報管理部１１２は、関係付け時に
用いられる対応表（例えば郵便番号と住所とを対応付け
るようなもの）や、関係付候補生成装置１００における
種々の処理の履歴を保持して管理するものである。動作
確認部１０４は、関係付候補として生成した情報対が実
際に関係がある情報どうしであるか否かを、実行時と同
じライブラリや定義を利用して、その関係付候補の実動
作を関係付実行部１０５によってシミュレートさせるこ
とで動作確認を行なうものである。

【００６８】利用者は、例えば、関係付部２０等の関係
付候補生成装置１００の外部から関係付けを確認するた
めの入力を行なうことができるようになっており、この
ような入力が行なわれると、関係付候補生成装置１００
においては、その入力を動作確認部１０４によって受け
取り、関係付実行部１０５によって関係付けを行なっ
て、その結果を外部に返すようになっている。

【００６９】本関係付システム１（関係付候補生成装置
１００）においては、この動作確認部１０４にシミュレ
ーションを実行させることによって、例えば複数のデー
タベースに並行にアクセスして結果が統合される様子を
確認しながら、関係付けを進めることができる。これに
より、利用者は、関係付けの定義がうまく行っているか
どうかを確認することができ、関係付候補生成装置１０
０によって生成される関係付候補生成の信頼性を向上さ
せることができる。

【００７０】なお、関係付け時に、上述の如き対応表を
用いる必要がある場合には、動作確認部１０４は、その
対応表を関係付情報管理部１１２から取得して、その対
応表を用いて関係付候補のシミュレーションを実行する
ようになっている。また、この動作確認部１０４による
シミュレーションは、実際のシステムの動作とできるだ
け同じであることがその役割上も望ましい。ところが、
データベースに対して直接アクセスするのと、いわゆる
エージェントのような分散システムを介してアクセスす
るのとでは、アクセス手順が異なるため、どうしても動
作の違いが生じる可能性がある。

【００７１】一方で、分散システムを構築する初期にお
いて、システムの構築を先に行なった後に分散システム
を介してデータベースにアクセスすることは、動作の確
認に時間がかかる他、システムの仕様が決定する前にシ
ステム構築を強いられたりするので、利用者に対する負
担が大きい。そこで、本実施形態においては、動作確認
部１０４は、各情報源３０に対して直接アクセスする手
法と、エージェントなどの分散システムを介してアクセ
スして確認する手法であって、より実行環境に近い手法
との両方の手法を実現することができるようになってい
る。

【００７２】そして、システムを構築する課程におい
て、実際のシステムを用いてシミュレートを行なう代わ
りに、動作確認部１０４によって関係付候補のシミュレ
ートを行なうことにより、スムーズにシステムの移行を
行なったり、システムを介したアクセスと直接アクセス
の結果とを比較したりすることができる。また、本関係
付システム１においては、分散システムと直接アクセス
とで同じことを可能とするため、データベースへのアク
セス定義や、関係付定義などは、関係付システムとエー
ジェントなどの分散システムとで同じものを用いるよう
になっている。

【００７３】なお、本関係付システム１においては、上
述した問題入力部１０１，関係付候補提示部１０２、関
係付確定入力部１０３および動作確認部１０４が、関係
付部２０との間で情報をやりとりするインタフェースと
して機能するようになっている。上述の如く構成された
本発明の一実施形態としての関係付システム１の動作
を、図４に示すフローチャート（ステップＡ１０〜Ａ８
０）に従って説明する。

【００７４】本関係付システム１によって関係付けを行
なう情報（項目）は、複数の情報システム（データベー
ス：情報源３０）に分散しているので、利用者は、先
ず、連携・統合させる対象となる情報源３０に関する情
報の登録を行なう（ステップＡ１０）。本関係付システ
ム１においては、この登録処理は、利用者が情報源３０
へのアクセス方法を入力することによって自動的に行な
われるようになっている。そこで、利用者は、先ず、ア
クセス方法を登録し、更に、必要に応じて、情報源３０
の名前や種類等の注釈を入力する。

【００７５】関係付候補生成装置１００においては、類
似度計算部１０６の前処理実行部１０７が、連携・統合
を行なうデータベース（情報源３０）を構成する各項目
をそれぞれ取得し、それらの項目についての特徴を抽出
する（ステップＡ２０；情報取得ステップ）。又、この
ステップＡ２０において抽出した特徴に基づいて、関係
付けを可能な項目の候補の絞り込みを行なう（ステップ
Ａ３０）。なお、本関係付システム１においては、これ
らのステップＡ１０〜Ａ３０が前処理として行なわれる
ものである。

【００７６】利用者は、キーボード等（問題入力部１０
１，関係付部２０）から、関係付けを行なう際の参考と
なる情報を取得するための問題を入力する。すなわち、
関係付けの一方の対象とすべき項目を入力もしくは選択
する（ステップＡ４０）。関係付候補生成装置１００
は、入力された項目に対する他の項目の類似度を、種々
のアルゴリズムに基づいて、類似度計算部１０６および
類似度計算補助部１０９によって算出する（ステップＡ
５０；類似度算出ステップ，事前処理ステップ）。な
お、前処理実行部１０７が、この類似度の算出を事前処
理として行なっている場合には、このステップＡ５０は
不要である。

【００７７】次に、類似度計算部１０６は、ステップＡ
４０において入力された項目に対して類似度が高い項目
を関係付候補として特定し、関係付候補提示部１０２に
よって提示させる（ステップＡ６０；抽出ステップ，出
力ステップ）。利用者は、提示された関係付候補の中か
ら特定の候補を選択し、その関係付候補について動作確
認を行なう（ステップＡ７０）。すなわち、動作確認部
１０７および関係付実行部１０５によって、実行時と同
じライブラリや定義を利用して実動作をシミュレートす
ることによって動作確認を行なう。

【００７８】利用者は、その動作確認の結果に基づい
て、その関係付候補が問題として選択した項目に関係付
けることができるものであるか否かを判断し（ステップ
Ａ８０）、その関係付候補が選択した候補に関係付ける
ことができる場合には（ステップＡ８０のＹＥＳルート
参照）、そのまま処理を終了する。又、動作確認の結
果、マン連付けることができないと判断した場合には
（ステップＡ８０のＮＯルート参照）ステップＡ７０に
戻る。

【００７９】このように、本発明の一実施形態としての
関係付システム１によれば、複数のデータベース（情報
源３０）にそれぞれ存在する項目どうしの類似度に基づ
いて特定された関係付候補を容易に取得することがで
き、データベース（情報源３０）どうしを容易に統合・
連携させることができる。すなわち、利用者は、類似度
に基づいて抽出された関係付候補の中から関係付けを行
なう情報対を選択することにより、各情報源３０を構成
する膨大な項目についての詳細な知識や調査、確認等を
必要とせずに項目どうしの関係付けを容易に行なうこと
ができ、利便性が高いほか、調査や確認等に要する時間
やコストを低減することもできる。

【００８０】また、各情報源３０にシステム変更等が生
じた場合においても、変更後の各情報源３０の項目につ
いても、容易に関係付候補を生成することができるの
で、それらの情報源３０においてシステム変更や改版等
が行なわれた場合においても、容易に対応することがで
き利便性が高く、又、情報の質そのものの変化に対して
柔軟に対応することができる。

【００８１】さらに、動作確認部１０４および関係付実
行部１０５によって、関係付候補についての動作のシミ
ュレーションを行なうことができ、生成された関係付候
補について、関係付けが正しいか否かを確認することが
でき、信頼性を向上させることができる。また、前処理
実行部１０７により、プログラムや人間による確認作業
が必要な処理以外の特定の処理を事前処理として行なう
ことにより、処理に要する時間を低減することができ利
便性が高い。

【００８２】なお、上述した実施形態に関わらず、本発
明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施すること
ができる。例えば、上述した実施形態では、２つの情報
源３０（社員ＤＢ３０ａ，研究所ＤＢ３０ｂ）を関係付
ける場合について説明しているが、かかる関係付けを行
なう情報源３０の数は２つに限定されるものではなく、
３以上の情報源３０を関係付けてもよい。その場合、３
以上の情報源３０に対して同時に関係付けを行なっても
よく、又、３以上の情報源３０から２つの情報源３０を
選択して関係付けを行なうことを、全ての情報源３０に
対して繰り返し行なってもよい。

【００８３】また、上述した実施形態では、統合・連携
を行なう情報源３０としてデータベース（社員ＤＢ３０
ａ，研究所ＤＢ３０ｂ）を用いて説明しているが、これ
に限定されるものではなく、情報源３０は、例えば、Ｘ
ＭＬ等のマークアップ言語を用いて構成された構造化文
書であってもよい。さらに、上述した実施形態では、６
種類の類似度計算手法のアルゴリズムに合わせて６つの
類似度計算補助部１０９がそなえられているが、これに
限定されるものではなく、上記以外のアルゴリズムを用
いてもよく、又、一部のアルゴリズムを用いなくてもよ
い。

【００８４】なお、本発明の各実施形態が開示されてい
れば、当業者によって製造することが可能である。ま
た、上述の実施形態にかかる関係付システム，関係付候
補生成装置，関係付候補生成方法，関係付候補生成プロ
グラムおよび同プログラムを記録したコンピュータ読取
可能な記録媒体は、以下の付記に示す特徴を有すること
になる。

【００８５】（付記１） 複数の情報源にそれぞれ存在
する情報を関係付けた情報対を関係付候補として生成す
る関係付候補生成装置であって、前記複数の情報源から
それぞれ該情報を取得する情報取得部と、該情報取得部
によってそれぞれ取得された該情報どうしの類似度を算
出する類似度算出部と、該類似度算出部によって算出さ
れた該類似度に基づいて、対応関係にある情報対を抽出
する抽出部と、該抽出部によって抽出された該情報対を
出力する出力部とをそなえることを特徴とする、関係付
候補生成装置。

【００８６】（付記２） 該類似度算出部が、該情報の
項目名どうしの類似性に基づいて、前記情報の類似度を
算出することを特徴とする、付記１記載の関係付候補生
成装置。 （付記３） 該類似度算出部が、該情報の属性値の分布
の類似性に基づいて、前記情報の類似度を算出すること
を特徴とする、付記１又は付記２記載の関係付候補生成
装置。

【００８７】（付記４） 該類似度算出部が、該情報の
属性値の文字素の分布類似性に基づいて、前記情報の類
似度を算出することを特徴とする、付記１〜付記３のい
ずれか１項に記載の関係付候補生成装置。 （付記５） 該類似度算出部が、該情報の属性値の文字
列長の分布の類似性に基づいて、前記情報の類似度を算
出することを特徴とする、付記１〜付記４のいずれか１
項に記載の関係付候補生成装置。

【００８８】（付記６） 該類似度算出部が、該情報の
型の類似性に基づいて、前記情報の類似度を算出するこ
とを特徴とする、付記１〜付記５のいずれか１項に記載
の関係付候補生成装置。 （付記７） 該類似度算出部が、該情報の属性値どうし
が一致する割合に基づいて該類似度を算出することを特
徴とする、付記１〜付記６のいずれか１項に記載の関係
付候補生成装置。

【００８９】（付記８） 該類似度算出部が該類似度を
算出する前に、所定の処理を事前処理として実行する事
前処理部をそなえることを特徴とする、付記１〜付記７
のいずれか１項に記載の関係付候補生成装置。 （付記９） 該事前処理部が、該類似度算出部によって
類似度の算出を行なう該情報の組み合わせを限定し、該
類似度算出部が、該事前処理部によって限定された前記
情報の組合わせに対して該類似度の算出を行なうことを
特徴とする、付記８記載の関係付候補生成装置。

【００９０】（付記１０） 該類似度算出部が、既に対
応付けを行なった情報を含むインスタンスどうしの類似
度に基づいて、当該インスタンス内の他の情報について
の該類似度を算出することを特徴とする、付記１〜付記
９のいずれか１項に記載の関係付候補生成装置。 （付記１１） 該抽出部によって抽出された該情報対に
ついての動作確認を行なう動作確認部をそなえることを
特徴とする、付記１〜付記１０のいずれか１項に記載の
関係付候補生成装置。

【００９１】（付記１２） 関係付けを行なう際の参考
となる情報を取得するための問題を入力可能な問題入力
部をそなえ、該類似度算出部が、該問題入力部によって
入力された問題に基づいて該類似度の算出を行なうこと
を特徴とする、付記１〜付記１１のいずれか１項に記載
の関係付候補生成装置。

【００９２】（付記１３） 所定の処理を、該抽出部が
情報対の抽出を行なう前に事前処理として行なう前処理
実行部をそなえることを特徴とする、付記１〜付記１２
のいずれか１項に記載の関係付候補生成装置。 （付記１４） 複数の情報源にそれぞれ存在する情報を
関係付けた情報対を関係付候補として生成する関係付候
補生成方法であって、前記複数の情報源からそれぞれ該
情報を取得する情報取得ステップと、該情報取得ステッ
プにおいてそれぞれ取得された該情報どうしの類似度を
算出する類似度算出ステップと、該類似度算出ステップ
において算出された該類似度に基づいて、対応関係にあ
る情報対を抽出する抽出ステップと、該抽出ステップに
おいて抽出された該情報対を出力する出力ステップとを
そなえることを特徴とする、関係付候補生成方法。

【００９３】（付記１５） 該類似度算出ステップが、
該情報の項目名どうしの類似性に基づいて、前記情報の
類似度を算出することを特徴とする、付記１４記載の関
係付候補生成方法。 （付記１６） 該類似度算出ステップが、該情報の属性
値の分布の類似性に基づいて、前記情報の類似度を算出
することを特徴とする、付記１４又は付記１５記載の関
係付候補生成方法。

【００９４】（付記１７） 該類似度算出ステップが、
該情報の属性値の文字素の分布類似性に基づいて、前記
情報の類似度を算出することを特徴とする、付記１４〜
付記１６のいずれか１項に記載の関係付候補生成方法。 （付記１８） 該類似度算出ステップが、該情報の属性
値の文字列長の分布の類似性に基づいて、前記情報の類
似度を算出することを特徴とする、付記１４〜付記１７
のいずれか１項に記載の関係付候補生成方法。

【００９５】（付記１９） 該類似度算出ステップが、
該情報の型の類似性に基づいて、前記情報の類似度を算
出することを特徴とする、付記１４〜付記１８のいずれ
か１項に記載の関係付候補生成方法。 （付記２０） 該類似度算出ステップが、該情報の属性
値どうしが一致する割合に基づいて該類似度を算出する
ことを特徴とする、付記１４〜付記１９のいずれか１項
に記載の関係付候補生成方法。

【００９６】（付記２１） 該類似度算出ステップが該
類似度を算出する前に、所定の処理を事前処理として実
行する事前処理ステップをそなえることを特徴とする、
付記１４〜付記２０のいずれか１項に記載の関係付候補
生成方法。 （付記２２） 該事前処理ステップが、該類似度算出部
によって類似度の算出を行なう該情報の組み合わせを限
定し、該類似度算出ステップが、該事前処理ステップに
おいて限定された前記情報の組合わせに対して該類似度
の算出を行なうことを特徴とする、付記２１記載の関係
付候補生成方法。

【００９７】（付記２３） 該類似度算出ステップが、
既に対応付けを行なった情報を含むインスタンスどうし
の類似度に基づいて、当該インスタンス内の他の情報に
ついての類似度を算出することを特徴とする、付記１４
〜付記２２のいずれか１項に記載の関係付候補生成方
法。 （付記２４） 該抽出ステップにおいて抽出された該情
報対についての動作確認を行なう動作確認ステップをそ
なえることを特徴とする、付記１４〜付記２３のいずれ
か１項に記載の関係付候補生成方法。

【００９８】（付記２５） 関係付けを行なう際の参考
となる情報を取得するための問題を入力可能な問題入力
ステップをそなえ、該類似度算出ステップが、該問題入
力ステップにおいて入力された問題に基づいて該類似度
の算出を行なうことを特徴とする、付記１４〜付記２４
のいずれか１項に記載の関係付候補生成方法。

【００９９】（付記２６） 所定の処理を、該抽出部が
情報対の抽出を行なう前に事前処理として行なう前処理
実行部をそなえることを特徴とする、付記１４〜付記２
５のいずれか１項に記載の関係付候補生成方法。 （付記２７） 複数の情報源にそれぞれ存在する情報を
関係付ける関係付システムであって、前記複数の情報源
からそれぞれ該情報を取得する情報取得部と、該情報取
得部によってそれぞれ取得された該情報どうしの類似度
を算出する類似度算出部と、該類似度算出部によって算
出された該類似度に基づいて、対応関係にある情報対を
抽出する抽出部と、該抽出部によって抽出された該情報
対を出力する出力部と、該出力部によって出力された該
情報対に基づいて、当該情報対を関係付ける関係付部と
をそなえることを特徴とする、関係付システム。

【０１００】（付記２８） 該類似度算出部が、該情報
の項目名どうしの類似性に基づいて、前記情報の類似度
を算出することを特徴とする、付記２７記載の関係付シ
ステム。 （付記２９） 該類似度算出部が、該情報の属性値の分
布の類似性に基づいて、前記情報の類似度を算出するこ
とを特徴とする、付記２７又は付記２８記載の関係付シ
ステム。

【０１０１】（付記３０） 該類似度算出部が、該情報
の属性値の文字素の分布類似性に基づいて、前記情報の
類似度を算出することを特徴とする、付記２７〜付記２
９のいずれか１項に記載の関係付システム。 （付記３１） 該類似度算出部が、該情報の属性値の文
字列長の分布の類似性に基づいて、前記情報の類似度を
算出することを特徴とする、付記２７〜付記３０のいず
れか１項に記載の関係付システム。

【０１０２】（付記３２） 該類似度算出部が、該情報
の型の類似性に基づいて、前記情報の類似度を算出する
ことを特徴とする、付記２７〜付記３１のいずれか１項
に記載の関係付システム。 （付記３３） 該類似度算出部が、該情報の属性値どう
しが一致する割合に基づいて該類似度を算出することを
特徴とする、付記２７〜付記３２のいずれか１項に記載
の関係付システム。

【０１０３】（付記３４） 該類似度算出部が該類似度
を算出する前に、所定の処理を事前処理として実行する
事前処理部をそなえることを特徴とする、付記２７〜付
記３３のいずれか１項に記載の関係付システム。 （付記３５） 該事前処理部が、該類似度算出部によっ
て類似度の算出を行なう該情報の組み合わせを限定し、
該類似度算出部が、該事前処理部によって限定された前
記情報の組合わせに対して該類似度の算出を行なうこと
を特徴とする、付記３４記載の関係付システム。

【０１０４】（付記３６） 該類似度算出部が、既に対
応付けを行なった情報を含むインスタンスどうしの類似
度に基づいて、当該インスタンス内の他の情報について
の該類似度を算出することを特徴とする、付記２７〜付
記３５のいずれか１項に記載の関係付システム。 （付記３７） 該抽出部によって抽出された該情報対に
ついての動作確認を行なう動作確認部をそなえることを
特徴とする、付記２７〜付記３６のいずれか１項に記載
の関係付システム。

【０１０５】（付記３８） 関係付けを行なう際の参考
となる情報を取得するための問題を入力可能な問題入力
部をそなえ、該類似度算出部が、該問題入力部によって
入力された問題に基づいて該類似度の算出を行なうこと
を特徴とする、付記２７〜付記３７のいずれか１項に記
載の関係付システム。

【０１０６】（付記３９） 所定の処理を、該抽出部が
情報対の抽出を行なう前に事前処理として行なう前処理
実行部をそなえることを特徴とする、付記２７〜付記３
８のいずれか１項に記載の関係付システム。 （付記４０） 複数の情報源にそれぞれ存在する情報を
関係付けた情報対を関係付候補として生成する関係付候
補生成機能をコンピュータに実行させるための関係付候
補生成プログラムであって、前記複数の情報源からそれ
ぞれ該情報を取得する情報取得部と、該情報取得部によ
ってそれぞれ取得された該情報どうしの類似度を算出す
る類似度算出部と、該類似度算出部によって算出された
該類似度に基づいて、対応関係にある情報対を抽出する
抽出部と、該抽出部によって抽出された該情報対を出力
する出力部として、該コンピュータを機能させることを
特徴とする、関係付候補生成プログラム。

【０１０７】（付記４１） 該類似度算出部が、該情報
の項目名どうしの類似性に基づいて、前記情報の類似度
を算出することを特徴とする、付記４０記載の関係付候
補生成プログラム。 （付記４２） 該類似度算出部が、該情報の属性値の分
布の類似性に基づいて、前記情報の類似度を算出するこ
とを特徴とする、付記４０又は付記４１記載の関係付候
補生成プログラム。

【０１０８】（付記４３） 該類似度算出部が、該情報
の属性値の文字素の分布類似性に基づいて、前記情報の
類似度を算出することを特徴とする、付記４０〜付記４
２のいずれか１項に記載の関係付候補生成プログラム。 （付記４４） 該類似度算出部が、該情報の属性値の文
字列長の分布の類似性に基づいて、前記情報の類似度を
算出することを特徴とする、付記４０〜付記４３のいず
れか１項に記載の関係付候補生成プログラム。

【０１０９】（付記４５） 該類似度算出部が、該情報
の型の類似性に基づいて、前記情報の類似度を算出する
ことを特徴とする、付記４０〜付記４４のいずれか１項
に記載の関係付候補生成プログラム。 （付記４６） 該類似度算出部が、該情報の属性値どう
しが一致する割合に基づいて該類似度を算出することを
特徴とする、付記４０〜付記４５のいずれか１項に記載
の関係付候補生成プログラム。

【０１１０】（付記４７） 該類似度算出部が該類似度
を算出する前に、所定の処理を事前処理として実行する
事前処理部をそなえることを特徴とする、付記４０〜付
記４６のいずれか１項に記載の関係付候補生成プログラ
ム。 （付記４８） 該事前処理部が、該類似度算出部によっ
て類似度の算出を行なう該情報の組み合わせを限定し、
該類似度算出部が、該事前処理部によって限定された前
記情報の組合わせに対して該類似度の算出を行なうこと
を特徴とする、付記４７記載の関係付候補生成プログラ
ム。

【０１１１】（付記４９） 該類似度算出部が、既に対
応付けを行なった情報を含むインスタンスどうしの類似
度に基づいて、当該インスタンス内の他の情報について
の該類似度を算出することを特徴とする、付記４０〜付
記４８のいずれか１項に記載の関係付候補生成プログラ
ム。 （付記５０） 該抽出部によって抽出された該情報対に
ついての動作確認を行なう動作確認部として、該コンピ
ュータを機能させることを特徴とする、付記４０〜付記
４９のいずれか１項に記載の関係付候補生成プログラ
ム。

【０１１２】（付記５１） 関係付けを行なう際の参考
となる情報を取得するための問題を入力可能な問題入力
部として、該コンピュータを機能させるとともに、該類
似度算出部が、該問題入力部によって入力された問題に
基づいて該類似度の算出を行なうことを特徴とする、付
記４０〜付記５０のいずれか１項に記載の関係付候補生
成プログラム。

【０１１３】（付記５２） 所定の処理を、該抽出部が
情報対の抽出を行なう前に事前処理として行なう前処理
実行部として、該コンピュータを機能させることを特徴
とする、付記４０〜付記５１のいずれか１項に記載の関
係付候補生成プログラム。 （付記５３） 複数の情報源にそれぞれ存在する情報を
関係付けた情報対を関係付候補として生成する関係付候
補生成機能をコンピュータに実行させるための関係付候
補生成プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記
録媒体であって、該関係付候補生成プログラムが、前記
複数の情報源からそれぞれ該情報を取得する情報取得部
と、該情報取得部によってそれぞれ取得された該情報ど
うしの類似度を算出する類似度算出部と、該類似度算出
部によって算出された該類似度に基づいて、対応関係に
ある情報対を抽出する抽出部と、該抽出部によって抽出
された該情報対を出力する出力部として、該コンピュー
タを機能させることを特徴とする、関係付候補生成プロ
グラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。

【０１１４】（付記５４） 該類似度算出部が、該情報
の項目名どうしの類似性に基づいて、前記情報の類似度
を算出することを特徴とする、付記５３記載の関係付候
補生成プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記
録媒体。 （付記５５） 該類似度算出部が、該情報の属性値の分
布の類似性に基づいて、前記情報の類似度を算出するこ
とを特徴とする、付記５３又は付記５４記載の関係付候
補生成プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記
録媒体。

【０１１５】（付記５６） 該類似度算出部が、該情報
の属性値の文字素の分布類似性に基づいて、前記情報の
類似度を算出することを特徴とする、付記５３〜付記５
５のいずれか１項に記載の関係付候補生成プログラムを
記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。 （付記５７） 該類似度算出部が、該情報の属性値の文
字列長の分布の類似性に基づいて、前記情報の類似度を
算出することを特徴とする、付記５３〜付記５６のいず
れか１項に記載の関係付候補生成プログラムを記録した
コンピュータ読取可能な記録媒体。

【０１１６】（付記５８） 該類似度算出部が、該情報
の型の類似性に基づいて、前記情報の類似度を算出する
ことを特徴とする、付記５３〜付記５７のいずれか１項
に記載の関係付候補生成プログラムを記録したコンピュ
ータ読取可能な記録媒体。 （付記５９） 該類似度算出部が、該情報の属性値どう
しが一致する割合に基づいて該類似度を算出することを
特徴とする、付記５３〜付記５８のいずれか１項に記載
の関係付候補生成プログラムを記録したコンピュータ読
取可能な記録媒体。

【０１１７】（付記６０） 該類似度算出部が該類似度
を算出する前に、所定の処理を事前処理として実行する
事前処理部をそなえることを特徴とする、付記５３〜付
記５９のいずれか１項に記載の関係付候補生成プログラ
ムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。（付記
６１） 該事前処理部が、該類似度算出部によって類似
度の算出を行なう該情報の組み合わせを限定し、該類似
度算出部が、該事前処理部によって限定された前記情報
の組合わせに対して該類似度の算出を行なうことを特徴
とする、付記６０記載の関係付候補生成プログラムを記
録したコンピュータ読取可能な記録媒体。

【０１１８】（付記６２） 該類似度算出部が、既に対
応付けを行なった情報を含むインスタンスどうしの類似
度に基づいて、当該インスタンス内の他の情報について
の該類似度を算出することを特徴とする、付記５３〜付
記６１のいずれか１項に記載の関係付候補生成プログラ
ムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。 （付記６３） 該抽出部によって抽出された該情報対に
ついての動作確認を行なう動作確認部として、該コンピ
ュータを機能させることを特徴とする、付記５３〜付記
６２のいずれか１項に記載の関係付候補生成プログラム
を記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。

【０１１９】（付記６４） 関係付けを行なう際の参考
となる情報を取得するための問題を入力可能な問題入力
部として、該コンピュータを機能させるとともに、該類
似度算出部が、該問題入力部によって入力された問題に
基づいて該類似度の算出を行なうことを特徴とする、付
記５３〜付記６３のいずれか１項に記載の関係付候補生
成プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒
体。

【０１２０】（付記６５） 所定の処理を、該抽出部が
情報対の抽出を行なう前に事前処理として行なう前処理
実行部として、該コンピュータを機能させることを特徴
とする、付記５３〜付記６４のいずれか１項に記載の関
係付候補生成プログラムを記録したコンピュータ読取可
能な記録媒体。

【０１２１】

【発明の効果】以上詳述したように、本発明の関係付候
補生成装置，関係付候補生成方法，関係付システム，関
係付候補生成プログラムおよび同プログラムを記録した
コンピュータ読取可能な記録媒体によれば、以下の効果
ないし利点がある。 （１）複数の情報源にそれぞれ存在する情報どうしの類
似度を算出し、この類似度に基づいて対応関係にある情
報対を抽出して関係付候補候補として生成するので、類
似度が高い情報対を関係付候補として取得することがで
きる。これにより、各情報源を構成する膨大な項目につ
いての詳細な知識や調査、確認等を必要とせずに情報ど
うしの関係付けを容易に行なうことができ、複数の情報
源を容易に連携・統合することができるので利便性が高
く、又、それらの調査や確認等に要する時間やコストを
低減することもできる（請求項１〜請求項５，請求項７
〜請求項１０）。 （２）各情報源にシステム変更等が生じた場合において
も、変更後の各情報源の項目についても、容易に関係付
候補を生成することができるので、それらの情報源にお
いてシステム変更や改版等が行なわれた場合において
も、容易に対応することができ利便性が高く、又、情報
の質そのものの変化に対して柔軟に対応することができ
る（請求項１〜請求項５，請求項７〜請求項１０）。

【０１２２】（３）類似度を算出する前に、所定の処理
を事前処理として実行することにより、関係付候補の生
成に要する時間を低減することができる（請求項６）。 （４）類似度の算出を行なう該情報の組み合わせを限定
した後に、これらの限定された情報の組合わせに対して
類似度の算出を行なうことによっても、関係付候補の生
成に要する時間を低減することができる。

【０１２３】（５）抽出された情報対についての動作確
認を行なうことにより、生成された関係付候補につい
て、関係付けが正しいか否かを確認することができ、信
頼性を向上させることができる。 （６）関係付けを行なう際の参考となる情報を取得する
ために入力された問題に基づいて類似度の算出を行なう
ことにより、入力した問題に類似する情報を得ることが
でき利便性が高い。

【０１２４】（７）所定の処理を、情報対の抽出を行な
う前に事前処理として行なうことにより、関係付候補の
生成に要する時間を低減することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態としての関係付システムの
構成を模式的に示す図である。

【図２】（ａ），（ｂ）は本関係付システムによって関
係付けを行なう２つのデータベースの例を示す図であ
る。

【図３】本発明の一実施形態としての関係付システムに
おける、既に関係付けされた情報対に基づいて類似度を
算出する手法を説明するための図である。

【図４】本発明の一実施形態としての関係付システムの
動作を説明するためのフローチャートである。

【図５】従来の関係付装置の画面の表示例を示す図であ
る。

【符号の説明】

１ 関係付システム ２０ 関係付部 ３０ 情報源（データベース） １００ 関係付候補生成装置 １０１ 問題入力部 １０２ 関係付候補提示部（出力部） １０３ 関係付確定入力部 １０４ 動作確認部 １０５ 関係付実行部 １０６ 類似度計算部（類似度算出部） １０７ 前処理実行部（事前処理部） １０８ 履歴保存部 １０９ 類似度計算補助部 １１０ 情報源アクセス部（情報取得部，抽出部） １１１ 定義保持部 １１２ 関係付情報管理部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 稲越 宏弥 神奈川県川崎市中原区上小田中４丁目１番 １号 富士通株式会社内 (72)発明者 尾崎 暢 神奈川県川崎市中原区上小田中４丁目１番 １号 富士通株式会社内 Ｆターム(参考） 5B075 QM08 5B082 GA04 GA08

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 複数の情報源にそれぞれ存在する情報を
   関係付けた情報対を関係付候補として生成する関係付候
   補生成装置であって、 前記複数の情報源からそれぞれ該情報を取得する情報取
   得部と、 該情報取得部によってそれぞれ取得された該情報どうし
   の類似度を算出する類似度算出部と、 該類似度算出部によって算出された該類似度に基づい
   て、対応関係にある情報対を抽出する抽出部と、 該抽出部によって抽出された該情報対を出力する出力部
   とをそなえることを特徴とする、関係付候補生成装置。
2. 【請求項２】 該類似度算出部が、該情報の項目名どう
   しの類似性に基づいて、前記情報の類似度を算出するこ
   とを特徴とする、請求項１記載の関係付候補生成装置。
3. 【請求項３】 該類似度算出部が、該情報の属性値の分
   布の類似性に基づいて、前記情報の類似度を算出するこ
   とを特徴とする、請求項１又は請求項２記載の関係付候
   補生成装置。
4. 【請求項４】 該類似度算出部が、該情報の属性値の文
   字素の分布類似性に基づいて、前記情報の類似度を算出
   することを特徴とする、請求項１〜請求項３のいずれか
   １項に記載の関係付候補生成装置。
5. 【請求項５】 該類似度算出部が、該情報の属性値の文
   字列長の分布の類似性に基づいて、前記情報の類似度を
   算出することを特徴とする、請求項１〜請求項４のいず
   れか１項に記載の関係付候補生成装置。
6. 【請求項６】 該類似度算出部が該類似度を算出する前
   に、所定の処理を事前処理として実行する事前処理部を
   そなえることを特徴とする、請求項１〜請求項５のいず
   れか１項に記載の関係付候補生成装置。
7. 【請求項７】 複数の情報源にそれぞれ存在する情報を
   関係付けた情報対を関係付候補として生成する関係付候
   補生成方法であって、 前記複数の情報源からそれぞれ該情報を取得する情報取
   得ステップと、 該情報取得ステップにおいてそれぞれ取得された該情報
   どうしの類似度を算出する類似度算出ステップと、 該類似度算出ステップにおいて算出された該類似度に基
   づいて、対応関係にある情報対を抽出する抽出ステップ
   と、 該抽出ステップにおいて抽出された該情報対を出力する
   出力ステップとをそなえることを特徴とする、関係付候
   補生成方法。
8. 【請求項８】 複数の情報源にそれぞれ存在する情報を
   関係付ける関係付システムであって、 前記複数の情報源からそれぞれ該情報を取得する情報取
   得部と、 該情報取得部によってそれぞれ取得された該情報どうし
   の類似度を算出する類似度算出部と、 該類似度算出部によって算出された該類似度に基づい
   て、対応関係にある情報対を抽出する抽出部と、 該抽出部によって抽出された該情報対を出力する出力部
   と、 該出力部によって出力された該情報対に基づいて、当該
   情報対を関係付ける関係付部とをそなえることを特徴と
   する、関係付システム。
9. 【請求項９】 複数の情報源にそれぞれ存在する情報を
   関係付けた情報対を関係付候補として生成する関係付候
   補生成機能をコンピュータに実行させるための関係付候
   補生成プログラムであって、 前記複数の情報源からそれぞれ該情報を取得する情報取
   得部と、 該情報取得部によってそれぞれ取得された該情報どうし
   の類似度を算出する類似度算出部と、 該類似度算出部によって算出された該類似度に基づい
   て、対応関係にある情報対を抽出する抽出部と、 該抽出部によって抽出された該情報対を出力する出力部
   として、該コンピュータを機能させることを特徴とす
   る、関係付候補生成プログラム。
10. 【請求項１０】 複数の情報源にそれぞれ存在する情報
    を関係付けた情報対を関係付候補として生成する関係付
    候補生成機能をコンピュータに実行させるための関係付
    候補生成プログラムを記録したコンピュータ読取可能な
    記録媒体であって、 該関係付候補生成プログラムが、 前記複数の情報源からそれぞれ該情報を取得する情報取
    得部と、 該情報取得部によってそれぞれ取得された該情報どうし
    の類似度を算出する類似度算出部と、 該類似度算出部によって算出された該類似度に基づい
    て、対応関係にある情報対を抽出する抽出部と、 該抽出部によって抽出された該情報対を出力する出力部
    として、該コンピュータを機能させることを特徴とす
    る、関係付候補生成プログラムを記録したコンピュータ
    読取可能な記録媒体。