JP2015084168A - 文書分別調査システム及び文書分別調査方法並びに文書分別調査プログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】時間的な変遷に伴って生じる文書の質の時系列的な変化を検出する。【解決手段】複数のコンピュータまたはサーバに記録されたデジタル情報を取得し、該取得されたデジタル情報に含まれる、複数の文書から構成される文書情報から文書を抽出し、抽出された文書について、文書と分別符号との結びつきの強さを示すスコアを時系列的に算出し、算出されたスコアからスコアの時系列的な変化を検出し、検出されたスコアの時系列的な変化から調査案件と抽出された文書の関連度を調査する。【選択図】図２
Description
本発明は、文書分別調査システム及び文書分別調査方法並びに文書分別調査プログラムに関するものであって、特に、調査案件に応じて文書を時系列的に分別及び調査する文書分別調査システム及び文書分別調査方法並びに文書分別調査プログラムに関する。
本発明の背景技術を、例えば、訴訟案件又は不正調査案件を調査案件とする場合について説明する。従来、不正アクセスや機密情報漏洩などコンピュータに関する犯罪や法的紛争が生じた際に、原因究明や捜査に必要な機器やデータ、電子的記録を収集・分析し、その法的な証拠性を明らかにする手段や技術が提案されている。
特に、米国民事訴訟では、ｅＤｉｓｃｏｖｅｒｙ（電子証拠開示）等が求められており、当該訴訟の原告および被告のいずれもが、関連するデジタル情報をすべて証拠として提出する責任を負う。そのため、コンピュータやサーバに記録されたデジタル情報を証拠として、提出しなければならない。
一方、ＩＴの急速な発達と普及に伴い、今日のビジネスの世界ではほとんどの情報がコンピュータで作成されているため、同一企業内であっても多くのデジタル情報が氾濫している。
そのため、法廷への証拠資料提出のための準備作業を行う過程において、当該訴訟に必ずしも関連しない機密なデジタル情報までも証拠資料として含めてしまうミスが生じやすい。また、当該訴訟に関連しない機密な文書情報を提出してしまうことが問題になっていた。
近年、フォレンジックシステムにおける文書情報に関する技術が、特許文献１乃至特許文献３に提案されている。特許文献１には、利用者情報に含まれる少なくとも１人以上の利用者から、特定の者を指定し、指定された特定の者に関するアクセス履歴情報に基づいて、特定の者がアクセスしたデジタル文書情報のみを抽出し、抽出されたデジタル文書情報の文書ファイルそれぞれが、訴訟に関連するものであるか否かを示す付帯情報を設定し、付帯情報に基づき、訴訟に関連する文書ファイルを出力するフォレンジックシステムについて開示されている。
また、特許文献２には、記録されたデジタル情報を表示し、複数の文書ファイル毎に、利用者情報に含まれる利用者のうちいずれの利用者に関連するものであるかを示す利用者特定情報を設定し、該設定された利用者特定情報を記憶部に記録するように設定し、少なくとも一人以上の利用者を指定し、指定された利用者に対応する利用者特定情報が設定された文書ファイルを検索し、表示部を介して、検索された文書ファイルが、訴訟に関連するものであるか否かを示す付帯情報を設定し、付帯情報に基づき、訴訟に関連する文書ファイルを出力するフォレンジックシステムについて開示されている。
さらに、特許文献３には、デジタル文書情報に含まれる少なくとも１以上の文書ファイルの指定を受け付け、指定された文書ファイルをいずれの言語に翻訳するかの指定を受け付け、指定を受け付けた文書ファイルを、指定を受け付けた言語に翻訳し、記録部に記録されたデジタル文書情報から、指定された文書ファイルと同一の内容を示す共通文書ファイルを抽出し、抽出された共通文書ファイルが、翻訳された文書ファイルの翻訳内容を援用することにより翻訳されたことを示す翻訳関連情報を生成し、翻訳関連情報に基づいて、訴訟に関連する文書ファイルを出力するフォレンジックシステムについて開示されている。
しかしながら、例えば、特許文献１乃至特許文献３のようなフォレンジックシステムおいては、複数のコンピュータ及びサーバを利用した利用者の膨大な文書情報を収集することになる。
このようなデジタル化された膨大な文書情報を訴訟の証拠資料として妥当であるか否かの分別をする作業は、レビュワーと呼ばれるユーザが目視により確認し、当該文書情報をひとつひとつ分別していく必要があり、多大な労力と費用がかかるという問題があった。
また、従来の文書分別においては、文書の性質の相違に基づく分別は行われていたが、人間又は人間の属する組織の変遷に伴って生じる文書の性質の時間的な変遷については、分別及び調査が行われていなかった。
また、従来の文書分別においては、文書の性質の相違に基づく分別は行われていたが、人間又は人間の属する組織の変遷に伴って生じる文書の性質の時間的な変遷については、分別及び調査が行われていなかった。
そこで、本発明は、上記事情に鑑み、文書の分別にあたって時間的な変遷に伴って生じる文書の質の時系列的な変化を検出するとともに分別作業の負担軽減を可能とする文書分別調査システム及び文書分別調査方法並びに文書分別調査プログラムを提供することを目的とするものである。
本発明の文書分別調査システムが、複数のコンピュータまたはサーバに記録されたデジタル情報を取得し、該取得されたデジタル情報に含まれる、複数の文書から構成される文書情報を分析し、調査案件への利用が容易になるように、調査案件との関連度を示す分別符号を文書に付与することを通して調査案件と文書との関連度を調査する文書分別調査システムにおいて、前記文書情報から文書を抽出し、抽出された文書について、文書と分別符号との結びつきの強さを示すスコアを時系列的に算出するスコア算出部と、算出されたスコアからスコアの時系列的な変化を検出するスコア変化検出部と、検出されたスコアの時系列的な変化から調査案件と抽出された文書の関連度を調査判定するスコア変化判定部とを備えることを特徴とする。
本発明の文書分別調査方法が、複数のコンピュータまたはサーバに記録されたデジタル情報を取得し、該取得されたデジタル情報に含まれる、複数の文書から構成される文書情報を分析し、調査案件への利用が容易になるように、調査案件との関連度を示す分別符号を文書に付与することを通して調査案件と文書との関連度を調査することを特徴とする文書分別調査方法において、コンピュータが、前記文書情報から文書を抽出し、抽出された文書について、文書と分別符号との結びつきの強さを示すスコアを時系列的に算出し、算出されたスコアからスコアの時系列的な変化を検出し、検出されたスコアの時系列的な変化から調査案件と抽出された文書の関連度を調査することを特徴とする。
本発明の文書分別調査プログラムが、複数のコンピュータまたはサーバに記録されたデジタル情報を取得し、該取得されたデジタル情報に含まれる、複数の文書から構成される文書情報を分析し、調査案件への利用が容易になるように、調査案件との関連度を示す分別符号を文書に付与することを通して調査案件と文書との関連度を調査する文書分別調査プログラムにおいて、コンピュータに、前記文書情報から文書を抽出し、抽出された文書について、文書と分別符号との結びつきの強さを示すスコアを時系列的に算出させる機能と、算出されたスコアからスコアの時系列的な変化を検出する機能と、検出されたスコアの時系列的な変化から調査案件と抽出された文書の関連度を調査させる機能とを実現させることを特徴とする。
なお、本発明において、「スコア」とは、ある文書において、特定の分別符号との結びつきの強さを定量的に評価したものをいう。
本発明は、文書情報から文書を抽出し、抽出された文書について、文書と分別符号との結びつきの強さを示すスコアを時系列的に算出し、算出されたスコアからスコアの時系列的な変化を検出し、検出されたスコアの時系列的な変化から調査案件と抽出された文書の関連度を調査する。これにより、文書の分別にあたって時間的な変遷に伴って生じる文書の質の時系列的な変化を検出するとともに分別作業の負担軽減を可能とする文書分別調査システム及び文書分別調査方法並びに文書分別調査プログラムを提供する。
［本発明の実施形態］
本発明の実施形態に係る文書分別調査システムは、複数のコンピュータまたはサーバに記録された大量のデジタル情報（ビッグデータ）を取得し、該取得されたデジタル情報に含まれる、複数の文書から構成される文書情報を時系列で分析し、調査案件との関連度を示す分別符号とスコアを文書に付与することにより、調査案件への利用を容易にするものである。
そこでは、例えば、訴訟、不正調査、金融事象、気象事象、又は病気の診断と治療に関する案件が調査案件として選択される。
本発明の実施形態に係る文書分別調査システムは、複数のコンピュータまたはサーバに記録された大量のデジタル情報（ビッグデータ）を取得し、該取得されたデジタル情報に含まれる、複数の文書から構成される文書情報を時系列で分析し、調査案件との関連度を示す分別符号とスコアを文書に付与することにより、調査案件への利用を容易にするものである。
そこでは、例えば、訴訟、不正調査、金融事象、気象事象、又は病気の診断と治療に関する案件が調査案件として選択される。
また、本発明の実施形態に係る文書の時系列データの解析は、時系列データの解析として単独に実行することが可能であるが、例えば、文書の分別と関連して文書の分別処理なかで実行される場合もある。そこで、本発明の実施形態に係る時系列データの解析の一例を、文書の分別と関連して記載する。
図１は、本発明の本発明の実施形態に係る文書分別調査システムの構成を示す。図１を参照して、本発明の実施形態に係る文書分別調査システムの構成について訴訟を調査案件とする場合を例として以下に記載する。
図１は、本発明の本発明の実施形態に係る文書分別調査システムの構成を示す。図１を参照して、本発明の実施形態に係る文書分別調査システムの構成について訴訟を調査案件とする場合を例として以下に記載する。
実施形態に係る文書分別調査システム１は、情報及びデータを格納するデータ格納部１００を有する。該データ格納部１００は、訴訟又は不正調査の解析に利用するために、複数のコンピュータまたはサーバから取得したデジタル情報をデジタル情報格納領域１０１に格納する。
そして、データ格納部１００は、反トラスト、特許、ＦＣＰＡ（Ｆｏｒｅｉｇｎ Ｃｏｒｒｕｐｔ Ｐｒａｃｔｉｃｅｓ Ａｃｔ）、ＰＬ（Ｐｒｏｄｕｃｔｓ Ｌｉａｂｉｌｉｔｙ）を含む訴訟案件又は情報漏洩、架空請求を含む不正調査のいずれのカテゴリーに属するかを示すカテゴリー属性、会社名、担当者、カストディアン、及び調査又は分別入力画面の構成を格納する調査基礎データベース１０３と、取得されたデジタル情報に含まれる文書の特定の分別符号と、該特定の分別符号と密接な関係を有するキーワード、及び該特定の分別符号と該キーワードとの対応関係を示すキーワード対応情報を登録するキーワードデータベース１０４と、所定の分別符号と、該所定の分別符号が付与された文書中において出現頻度が高い単語からなる関連用語と、該所定の分別符号と関連用語との対応関係を示す関連用語対応情報とを登録する関連用語データベース１０５と、文書と分別符号との結びつきの強さを示すスコアを算出するために該文書に含まれるワードの重みづけを登録するスコア算出データベース１０６とを格納する。更に、データ格納部１００は、カテゴリー、カストディアン、分別作業の内容に応じて定められる報告書の形式を登録する報告作成データベース１０７を格納する。このデータ格納部１００は、図１に示されるように、文書分別調査システム１内に設置されても良く、別個のストレージ装置として文書分別調査システム１の外部に設置されても良い。
そして、データ格納部１００は、反トラスト、特許、ＦＣＰＡ（Ｆｏｒｅｉｇｎ Ｃｏｒｒｕｐｔ Ｐｒａｃｔｉｃｅｓ Ａｃｔ）、ＰＬ（Ｐｒｏｄｕｃｔｓ Ｌｉａｂｉｌｉｔｙ）を含む訴訟案件又は情報漏洩、架空請求を含む不正調査のいずれのカテゴリーに属するかを示すカテゴリー属性、会社名、担当者、カストディアン、及び調査又は分別入力画面の構成を格納する調査基礎データベース１０３と、取得されたデジタル情報に含まれる文書の特定の分別符号と、該特定の分別符号と密接な関係を有するキーワード、及び該特定の分別符号と該キーワードとの対応関係を示すキーワード対応情報を登録するキーワードデータベース１０４と、所定の分別符号と、該所定の分別符号が付与された文書中において出現頻度が高い単語からなる関連用語と、該所定の分別符号と関連用語との対応関係を示す関連用語対応情報とを登録する関連用語データベース１０５と、文書と分別符号との結びつきの強さを示すスコアを算出するために該文書に含まれるワードの重みづけを登録するスコア算出データベース１０６とを格納する。更に、データ格納部１００は、カテゴリー、カストディアン、分別作業の内容に応じて定められる報告書の形式を登録する報告作成データベース１０７を格納する。このデータ格納部１００は、図１に示されるように、文書分別調査システム１内に設置されても良く、別個のストレージ装置として文書分別調査システム１の外部に設置されても良い。
本発明の実施形態に係る文書分別調査システム１は、調査基礎データベース１０３、キーワードデータベース１０４、関連用語データベース１０５、スコア算出データベース１０６、及び報告作成データベース１０７のデータ内容の更新を管理するデータベース管理部１０９を備える。データベース管理部１０９は、専用接続線又はインターネット回線９０１を経由して情報格納装置９０２に接続されても良い。そして、データベース管理部１０９が、情報格納装置９０２に記憶されるデータの内容に基づいて、調査基礎データベース１０３、キーワードデータベース１０４、関連用語データベース１０５、スコア算出データベース１０６、及び報告作成データベース１０７のデータ内容を更新しても良い。
本発明の実施形態に係る文書分別調査システム１は、文書情報から複数の文書を抽出する文書抽出部１１２と、データベースに記録されたキーワード又は関連用語を文書情報から検索するワード検索部１１４と、文書と分別符号との結びつきの強さを示すスコアを算出するスコア算出部１１６とを備える。本発明の実施形態では、スコア算出部１１６は、スコアを時系列的に算出する。
また、本発明の実施形態に係る文書分別調査システム１は、算出されたスコアからスコアの時系列的な変化を検出するスコア変化検出部１２０と、検出されたスコアの時系列的な変化から調査案件と抽出された文書の関連度を調査判定するスコア変化判定部１２２を有する。そして、スコアの時系列的な変化を検出するために、スコア変化検出部１２０は、スコアの移動平均を算出するスコア移動平均算出部１４０と、スコアの短期間移動平均と長期間移動平均からスコアの差分移動平均を算出するスコア差分移動平均算出部１４２とを備える。
本発明の実施形態に係る文書分別調査システム１は、ワード検索部１１４により前記キーワードデータベース１０４に記録したキーワードを検索し、前記キーワードを含む文書を文書情報から抽出し、該抽出した文書に対して、キーワード対応情報に基づき特定の分別符号を自動的に付与する第１自動分別部２０１と、文書情報から、関連用語データベースに記録した関連用語を含む文書を抽出し、該抽出した文書に含まれる関連用語の評価値及び該関連用語の数に基づいて、スコアを算出し、関連用語を含む文書のうち、該スコアが一定値を超過した文書に対して、スコアおよび前記関連用語対応情報に基づいて、所定の分別符号を自動的に付与する第２自動分別部３０１を有する。
更に、実施形態に係る文書分別調査システム１は、文書情報から抽出された複数の文書を画面上に表示する文書表示部１３０と、文書情報から抽出された分別符号が付与されていない複数の文書に対して、ユーザが前記訴訟との関連性に基づいて付与した分別符号を受け付け、分別符号を付与する分別符号受付付与部１３１と、分別符号受付付与部１３１により分別符号を付与された文書を解析する文書解析部１１８と、文書情報から抽出された複数の文書に対して、分別符号受付付与部１３１により分別符号を付与された文書を文書解析部１１８により解析した解析結果に基づいて、分別符号を自動的に付与する第３自動分別部４０１を備える。
文書解析部１１８は、ユーザから訴訟との関連性に基づいて受け付けて付与した文書に追加して、第１自動分別部２０１及び第２自動分別部３０１で、キーワード、関連用語、スコア値によりコンピュータにより自動的に分別符号を付与した文書についても解析し、ユーザからの分別符号受け付け文書とコンピュータによる自動分別符号付与文書を統合して総合的な解析結果を得ても良い。この場合、第３自動分別部４０１は、この総合的な解析結果に基づいて、分別符号を自動的に付与しても良い。
分別及び調査作業の進め方には、ワード検索による自動分別、ユーザによる分別及び調査の受け付け、スコア値を用いる自動分別及び調査、学習過程を介在させる自動分別及び調査、品質保証を介在させる自動分別及び調査等を含む多様な進め方がある。
文書解析部１１８が、これらの多様な分別作業及び調査作業がどのような順序でどのように組み合わせて進行したかを示す進行履歴と共に、分別符号を付与された複数の文書を解析し、後に記述する報告作成部７０１がこの解析結果を報告しても良い。
文書解析部１１８は、ユーザから訴訟との関連性に基づいて受け付けて付与した文書に追加して、第１自動分別部２０１及び第２自動分別部３０１で、キーワード、関連用語、スコア値によりコンピュータにより自動的に分別符号を付与した文書についても解析し、ユーザからの分別符号受け付け文書とコンピュータによる自動分別符号付与文書を統合して総合的な解析結果を得ても良い。この場合、第３自動分別部４０１は、この総合的な解析結果に基づいて、分別符号を自動的に付与しても良い。
分別及び調査作業の進め方には、ワード検索による自動分別、ユーザによる分別及び調査の受け付け、スコア値を用いる自動分別及び調査、学習過程を介在させる自動分別及び調査、品質保証を介在させる自動分別及び調査等を含む多様な進め方がある。
文書解析部１１８が、これらの多様な分別作業及び調査作業がどのような順序でどのように組み合わせて進行したかを示す進行履歴と共に、分別符号を付与された複数の文書を解析し、後に記述する報告作成部７０１がこの解析結果を報告しても良い。
また、本発明の実施形態に係る文書分別調査システム１は、図示を省略するが、抽出した文書の言語の種類を判定する言語判定部と、ユーザの指定を受け付けて、又は、自動的に、抽出した文書を翻訳する翻訳部とを備えても良い。１文多言語の複合言語にも対応できるように、言語判定部における言語の区切りを１文より小さくすることが望ましい。また、言語の判定に、プレディクティブコーディング、キャラクターコーディングのいずれか又は両方を用いても良い。更に、ＨＴＭＬのヘッダ等を翻訳の対象から除く処理を行うようにしても良い。
また、本発明の実施形態に係る文書分別調査システム１は、文書解析部１１８による解析を行うために、各文書が含む単語の種類、出現数、単語の評価値に基づいて、各文書が持つ分別符号が付与された文書との類似の度合いを表す傾向情報を生成する傾向情報生成部１２４を備えても良い。
また、本発明の実施形態に係る文書分別調査システム１は、分別符号受付付与部１３１が受け付けた分別符号と文書解析部１１８において傾向情報により付与された分別符号を比較し、分別符号受付付与部１３１が受け付けた分別符号の妥当性を検証する品質検査部５０１を備えても良い。
更に、本発明の実施形態に係る文書分別調査システム１は、文書分別処理の結果をもとに、各キーワード又は関連用語の重みづけを学習する学習部６０１を備えても良い。
更に、本発明の実施形態に係る文書分別調査システム１は、文書分別処理の結果をもとに、各キーワード又は関連用語の重みづけを学習する学習部６０１を備えても良い。
本発明の実施形態に係る文書分別調査システム１は、文書分別処理の結果をもとに、訴訟案件又は不正調査の調査種類に合わせて最適な調査レポートの出力を行うための報告作成部７０１を備える。訴訟案件には、 例えば、反トラスト（カルテル）、特許、海外賄賂禁止（ＦＣＰＡ）、又は製造物責任（ＰＬ）が含まれる。また、不正調査には、例えば、情報漏洩、架空請求が含まれる。
本発明の実施形態に係る文書分別調査システム１は、分別調査と報告の質を向上し、分別調査と報告の責任を明確にするために、主任弁護士又は主任弁理士のレビューを受け付ける弁護士レビュー受付部１３３を備える。
本発明の実施形態に係る文書分別調査システム１の理解を容易とするために、実施形態に特有な用語について以下に記載する。
「分別符号」とは、文書を分類する際に用いる識別子のことをいい、訴訟への利用が容易になるように、訴訟との関連度を示すものをいう。例えば、訴訟で文書情報を証拠として利用する際において、証拠の種類に応じて付与してもよい。
「分別符号」とは、文書を分類する際に用いる識別子のことをいい、訴訟への利用が容易になるように、訴訟との関連度を示すものをいう。例えば、訴訟で文書情報を証拠として利用する際において、証拠の種類に応じて付与してもよい。
「文書」とは、１つ以上の単語を含むデータをいう。「文書」の一例として、電子メール、プレゼンテーション資料、表計算資料、打ち合わせ資料、契約書、組織図、事業計画書等が挙げられる。
「単語」とは、意味をもつ最少の文字列のまとまりをいう。例えば、「文書とは、１つ以上の単語を含むデータをいう。」という文章の中には、「文書」「１つ」「以上」「単語」「含む」「データ」「いう」という単語が含まれる。
「キーワード」とは、ある言語において、一定の意味を持つ文字列のまとまりをいう。例えば、「文書を分別する」という文章からキーワードを選定すると、「文書」「分別」としてもよい。実施形態においては、「侵害」や「訴訟」、「特許公報〇〇号」といったキーワードが重点的に選定される。
本実施形態においては、キーワードには形態素が含まれるものとする。
本実施形態においては、キーワードには形態素が含まれるものとする。
また、「キーワード対応情報」とは、キーワードと特定の分別符号との対応関係を表すものをいう。例えば、訴訟において重要な文書を表す「重要」という分別符号が「侵害者」というキーワードと密接な関係を持つ場合、「キーワード対応情報」は分別符号「重要」とキーワード「侵害者」を紐づけて管理する情報のことをいってもよい。
「関連用語」とは、所定の分別符号が付与された文書に共通して出現頻度が高い単語のうち、評価値が一定値以上のものをいう。例えば、出現頻度は、ひとつの文書中に登場する単語の総数のうち、関連用語が出現する割合をいう。
また、「評価値」は、各単語がある文書中で発揮する情報量をいう。「評価値」は伝達情報量を基準に算出してもよい。例えば、所定の商品名を分別符号として付与する場合、「関連用語」は、該商品が属する技術分野の名称、該商品の販売国、該商品の類似商品名等を指してもよい。具体的には、画像符号化処理を行う装置の商品名を分別符号として付与する場合の「関連用語」は、「符号化処理」、「日本」、「エンコーダ」等が挙げられる。
「関連用語対応情報」とは、関連用語と分別符号との対応関係を表すものをいう。例えば、訴訟にかかる商品名である「製品Ａ」という分別符号が製品Ａの機能である、「画像符号化」という関連用語を持つ場合、「関連用語対応情報」は、分別符号「製品Ａ」と関連用語「画像符号化」とを紐づけて管理する情報のことをいってもよい。
「スコア」とは、ある文書において、特定の分別符号との結びつきの強さを定量的に評価したものをいう。本発明の各実施形態では、例えば、スコアを以下の式（１）を用いて、文書中に出現する単語と、各単語の持つ評価値とにより算出している。
また、本発明の文書分別調査システムはユーザが付与した分別符号が共通である文書中に頻出する単語を抽出しても良い。そして、文書ごとに含まれる、該抽出した単語の種類、各単語がもつ評価値及び出現数の傾向情報を文書ごとに解析し、分別符号受付付与部により分別符号を受け付けていない文書のうち、解析した傾向情報と同じ傾向をもつ文書に対して、共通の分別符号の付与を行ってもよい。
ここで、「傾向情報」とは、各文書が持つ、分別符号が付与された文書との類似の度合いを表すものをいい、各文書が含む単語の種類、出現数、単語の評価値に基づく、所定の分別符号との関連度で表される。例えば、各文書が、所定の分別符号を付与された文書と、該所定の分別符号との関連度において類似である場合に、該２つの文書は同じ傾向情報を持つという。また、含まれる単語の種類は異なっていても、評価値が同じ単語を同じ出現数で含む文書について、同じ傾向を持つ文書としてもよい。
また、本発明の文書分別調査システムは更に、ユーザが分別符号を付与した文書に対して、解析した傾向情報に基づいて付与すべき分別符号を決定し、該決定した分別符号とユーザが付与した分別符号を比較し、妥当性を検証する品質検査部とを備えても良い。
図２は、抽出された文書について、文書と分別符号との結びつきの強さを示すスコアを時系列的に算出することにより、調査目的と抽出された文書の関連度を調査判定する本発明の実施形態に係る文書分別調査方法のフローチャートを示す。図２を参照して、本発明の実施形態に係る文書分別調査方法について以下に記載する。
複数のコンピュータ又はサーバに記録されたデジタル文書情報から文書を抽出する（ＳＴＥＰ１１）。
予測コーディングのために抽出された文書について、文書と分別符号との結びつきの強さを示すスコアを時系列的に算出する（ＳＴＥＰ１２）。
算出されたスコアから文書毎にスコアの時系列的な変化を検出する（ＳＴＥＰ１３）。
検出されたスコアの時系列的な変化から調査目的と抽出された文書の関連度を調査判定する（ＳＴＥＰ１４）。スコアの時系列的な変化としては、例えば、所定の基準値を超えてスコアが変化した時期等が挙げられる。
調査目的と抽出された文書の関連度を調査判定しようとする文書について抽出が完了しているか否か判定する。そして、完了していれば抽出及び調査判定を終了し、完了していなければ抽出及び調査判定を繰り返す（ＳＴＥＰ１１〜ＳＴＥＰ１４）。
予測コーディングのために抽出された文書について、文書と分別符号との結びつきの強さを示すスコアを時系列的に算出する（ＳＴＥＰ１２）。
算出されたスコアから文書毎にスコアの時系列的な変化を検出する（ＳＴＥＰ１３）。
検出されたスコアの時系列的な変化から調査目的と抽出された文書の関連度を調査判定する（ＳＴＥＰ１４）。スコアの時系列的な変化としては、例えば、所定の基準値を超えてスコアが変化した時期等が挙げられる。
調査目的と抽出された文書の関連度を調査判定しようとする文書について抽出が完了しているか否か判定する。そして、完了していれば抽出及び調査判定を終了し、完了していなければ抽出及び調査判定を繰り返す（ＳＴＥＰ１１〜ＳＴＥＰ１４）。
本発明の実施形態に係る文書分別調査方法について更に以下に記載する。
図３は、本発明の実施形態に係る文書分別調査方法において調査対象となる文書案件１と案件２の属性を表にして示す。
案件１と案件２の文書は、共にｅメール等により構成される。
案件１と案件２の文書は、予測コーディング（その中でも、例えば、サンプリングや、ファイル種別分別等）を最適化するための事例として使用されても良い。
重み付けとスコアは、「関連あり（Ｒｅｓｐｏｎｓｉｖｅ）」文書に関する情報に基づいて算出される。
本発明の実施形態において、案件１のｅメール文書は、主として英語で記載され、案件２のｅメール文書は、日本語と英語の両方で記載される。
案件１と案件２のｅメール文書は、部分集合として利用することが可能である。
図３は、本発明の実施形態に係る文書分別調査方法において調査対象となる文書案件１と案件２の属性を表にして示す。
案件１と案件２の文書は、共にｅメール等により構成される。
案件１と案件２の文書は、予測コーディング（その中でも、例えば、サンプリングや、ファイル種別分別等）を最適化するための事例として使用されても良い。
重み付けとスコアは、「関連あり（Ｒｅｓｐｏｎｓｉｖｅ）」文書に関する情報に基づいて算出される。
本発明の実施形態において、案件１のｅメール文書は、主として英語で記載され、案件２のｅメール文書は、日本語と英語の両方で記載される。
案件１と案件２のｅメール文書は、部分集合として利用することが可能である。
また、本発明の実施形態においては、案件２のｅメール文書として、２０００年４月１日から２０１３年３月３１日のものが使用される。
案件２の文書を例として、スコアの時系列解析について以下に記載する。
最初に図４を参照しながら、案件２に関してカストディアン１のｅメール文書について、スコアと送信日付の関係の一例を示す。
次に、スコアを基にして、スコアの移動平均を求め、当該移動平均を分析することによって得られる特徴と傾向について検討する。
ここで、移動平均（ＭＡ：Ｍｏｖｉｎｇ Ａｖｅｒａｇｅ）は、
である。
ここで、ＳＭＡＭは、｛ＳｃｒＭ，ＳｃｒＭ−１，・・・，ＳｃｒＭ−（ｎ−１）｝の単純移動平均である。また、ＳｃｒＭは、ｅメール文書Ｍのスコアである。
最初に図４を参照しながら、案件２に関してカストディアン１のｅメール文書について、スコアと送信日付の関係の一例を示す。
次に、スコアを基にして、スコアの移動平均を求め、当該移動平均を分析することによって得られる特徴と傾向について検討する。
ここで、移動平均（ＭＡ：Ｍｏｖｉｎｇ Ａｖｅｒａｇｅ）は、
ここで、ＳＭＡＭは、｛ＳｃｒＭ，ＳｃｒＭ−１，・・・，ＳｃｒＭ−（ｎ−１）｝の単純移動平均である。また、ＳｃｒＭは、ｅメール文書Ｍのスコアである。
単純移動平均ＳＭＡは、各々の文書（ｅメール）Ｍに関して、そのスコアＳｃｒＭとｅメールＭの送信日前の所定日数を送信日とするｅメールのスコア｛ＳｃｒＭ−１，・・・，ＳｃｒＭ−（ｎ−１）｝に基づいて計算される。
所定日数は、適宜に定めることができ、本実施形態においては、短期として７日、中期として３０日、長期として９０日に定めている。
単純移動平均ＳＭＡを用いることにより、原スコア値の大きな揺らぎを滑らかにすることが可能である。
所定日数は、適宜に定めることができ、本実施形態においては、短期として７日、中期として３０日、長期として９０日に定めている。
単純移動平均ＳＭＡを用いることにより、原スコア値の大きな揺らぎを滑らかにすることが可能である。
図５は、スコアの移動平均と送信日付の関係を示すグラフである。
スコアの移動平均の所定日数は、上述したように短期（７日）、中期（３０日）、長期（９０日）とし、それぞれについて移動平均を算出し、図５に表示している。
なお、図５において、「ホット（ＨＯＴ）」の点は、送信日付のみを示す。
ここで、短期の移動平均については、大きく値が変動する箇所があり、当該箇所は「ホット（ＨＯＴ）」ｅメールとの相関が推測される。
スコアの移動平均の所定日数は、上述したように短期（７日）、中期（３０日）、長期（９０日）とし、それぞれについて移動平均を算出し、図５に表示している。
なお、図５において、「ホット（ＨＯＴ）」の点は、送信日付のみを示す。
ここで、短期の移動平均については、大きく値が変動する箇所があり、当該箇所は「ホット（ＨＯＴ）」ｅメールとの相関が推測される。
次に、差分移動平均の算出について以下に記載する。
移動平均の差分（ＤＭＡ）は、
と表される。
ここで、
ＭＡＭ１：移動平均１（短期間：例えば、短期（７日））
ＭＡＭ２：移動平均２（長期間：例えば、中期（３０日））
である。
差分移動平均△ＭＡＭ１２の値がプラスになる場合は、直前の期間（つまり、短期間）においてスコアの値が大きかったことを意味し、当該短期間中に比較的多くの「ホット（ＨＯＴ）」ｅメールの送付等がされ、調査すべき変化が発生したと推測される。したがって、差分移動平均によって、ｅメール文書に関して、スコアの単純な比較では得られない特徴と傾向を取得することが可能となる。ここでいう特徴と傾向の変化は、例えば、差分移動平均曲線の交差として検出される。
移動平均の差分（ＤＭＡ）は、
ここで、
ＭＡＭ１：移動平均１（短期間：例えば、短期（７日））
ＭＡＭ２：移動平均２（長期間：例えば、中期（３０日））
である。
差分移動平均△ＭＡＭ１２の値がプラスになる場合は、直前の期間（つまり、短期間）においてスコアの値が大きかったことを意味し、当該短期間中に比較的多くの「ホット（ＨＯＴ）」ｅメールの送付等がされ、調査すべき変化が発生したと推測される。したがって、差分移動平均によって、ｅメール文書に関して、スコアの単純な比較では得られない特徴と傾向を取得することが可能となる。ここでいう特徴と傾向の変化は、例えば、差分移動平均曲線の交差として検出される。
図６は、２００４年４月１日から２００６年３月３１日の間のスコアの移動平均の差分（ＤＭＡ）と送信日付の関係を示すグラフである。縦軸の移動平均の差分（ＤＭＡ）は移動平均によって正規化されている。
図７は、スコアの移動平均の差分（ＤＭＡ）、送信日付、主要（立ち上がり）端部（ＥＤＧＥ）、及び「イン（ＩＮ）」の関係を示す表である。
「ホット（ＨＯＴ）」ｅメールと移動平均の差分（ＤＭＡ）との間の相関について検討する。また、差分移動平均（ＤＭＡ）曲線の主要（立ち上がり）端部への近接度についても検討する。
主要（立ち上がり）端部（ＥＤＧＥ）とは、移動平均の差分（ＤＭＡ）がマイナスからプラスへ変化する箇所、すなわち、移動平均の差分（ＤＭＡ）曲線と水平軸の交差点をいう。
「イン（ＩＮ）」は、移動平均の差分（ＤＭＡ）がプラスである領域を意味する。
図７は、スコアの移動平均の差分（ＤＭＡ）、送信日付、主要（立ち上がり）端部（ＥＤＧＥ）、及び「イン（ＩＮ）」の関係を示す表である。
「ホット（ＨＯＴ）」ｅメールと移動平均の差分（ＤＭＡ）との間の相関について検討する。また、差分移動平均（ＤＭＡ）曲線の主要（立ち上がり）端部への近接度についても検討する。
主要（立ち上がり）端部（ＥＤＧＥ）とは、移動平均の差分（ＤＭＡ）がマイナスからプラスへ変化する箇所、すなわち、移動平均の差分（ＤＭＡ）曲線と水平軸の交差点をいう。
「イン（ＩＮ）」は、移動平均の差分（ＤＭＡ）がプラスである領域を意味する。
カストディアン１の「ホット（ＨＯＴ）」ｅメール文書について、例えば、同一日付及び同一スコア値の重複したｅメールの存否について検討する。重複したｅメール文書を削除することにより、「ホット（ＨＯＴ）」ｅメール文書の数は、９８ｅメールから８６ｅメールに低減される。異なるアドレスのため送信者を特定できないｅメールの数は、４ｅメールで数量的にはほとんど存在しない。
カストディアン１の「ホット（ＨＯＴ）」ｅメールについて、大半のスコアは大きな値ではないけれど、それらが送信された日付において、「端部（ＥＤＧＥ）」又は「イン（ＩＮ）」が検出されている。
カストディアン１の「ホット（ＨＯＴ）」ｅメールについて、大半のスコアは大きな値ではないけれど、それらが送信された日付において、「端部（ＥＤＧＥ）」又は「イン（ＩＮ）」が検出されている。
２０１２年１１月及びその後に送信されたｅメール文書は、「端部（ＥＤＧＥ）」も「イン（ＩＮ）」も有しない。したがって、これらのｅメールは、カストディアン１と同じドメインの特定人物の間で行われた頻度の高い通信に関するものであると推測される。
時系列データについて以下に記載する。
移動平均（ＭＡ）と移動平均の差分（ＤＭＡ）は、時系列データにおいて基本的な特徴と傾向を見出すための良い指標となる。
移動平均の差分（ＤＭＡ）の「端部（ＥＤＧＥ）」は、スコアの傾向の変化点を検出することが可能であるとともに、「ホット（ＨＯＴ）」ｅメールの存在を示す指標となりうる。
スコア値の移動平均（ＭＡ）又は移動平均の差分（ＤＭＡ）を用いる解析は、時系列データにおける特定の特徴（例えば可能性有「ホット（ＨＯＴ）」）を検出する可能性がある。それによって、特定のカストディアン又はカストディアンの特定のグループについての選択的情報提供（ＳＤＩ：Ｓｅｌｅｃｔｉｖｅ Ｄｉｓｓｅｍｉｎａｔｉｏｎ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）を可能にする。
移動平均（ＭＡ）と移動平均の差分（ＤＭＡ）は、時系列データにおいて基本的な特徴と傾向を見出すための良い指標となる。
移動平均の差分（ＤＭＡ）の「端部（ＥＤＧＥ）」は、スコアの傾向の変化点を検出することが可能であるとともに、「ホット（ＨＯＴ）」ｅメールの存在を示す指標となりうる。
スコア値の移動平均（ＭＡ）又は移動平均の差分（ＤＭＡ）を用いる解析は、時系列データにおける特定の特徴（例えば可能性有「ホット（ＨＯＴ）」）を検出する可能性がある。それによって、特定のカストディアン又はカストディアンの特定のグループについての選択的情報提供（ＳＤＩ：Ｓｅｌｅｃｔｉｖｅ Ｄｉｓｓｅｍｉｎａｔｉｏｎ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）を可能にする。
時系列データの解析の実行手順の一例を以下に記載する。
本発明の実施形態に係る時系列データの解析は、例えば、文書の分別と関連して文書の分別処理なかで行われる。文書の分別処理の一例を以下に記載する。文書の分別処理では、図８に示すようなフローチャートに従い、第１段階〜第５段階で、登録処理、分別処理、及び検査処理によって行われる。
第１段階では、過去の分別処理の結果を用いて、事前にキーワードと関連用語の更新登録を行う（ＳＴＥＰ１００）。このとき、キーワード及び関連用語は、分別符号とキーワード又は関連用語の対応情報であるキーワード対応情報及び関連用語対応情報とともに更新登録される。
第２段階では、第１段階で更新登録されたキーワードを含む文書を全文書情報から抽出し、該文書を発見すると第１段階で記録した更新キーワード対応情報を参照し、該キーワードに対応する分別符号を付与する第１分別処理を行う（ＳＴＥＰ２００）。
第３段階では、第１段階で更新登録された関連用語を含む文書を、第２段階で分別符号を付与されなかった文書情報から抽出し、該関連用語を含む文書のスコアを算出する。該算出したスコアと第１段階で更新登録された関連用語対応情報を参照し、分別符号の付与を実行する第２分別処理を行う（ＳＴＥＰ３００）。
第４段階では、第３段階までに分別符号を付与されなかった文書情報に対して、ユーザが付与した分別符号を受け付け、該文書情報に対してユーザから受け付けた分別符号を付与する。次に、ユーザから受け付けた分別符号を付与された文書情報を解析し、解析結果に基づいて、分別符号が付与されていない文書を抽出して、抽出した文書に分別符号を付与する第３分別処理を行う。例えば、該ユーザが付与した分別符号が共通である文書中に頻出する語を抽出し、文書ごとに含まれる、抽出した単語の種類、各単語が持つ評価値及び出現数の傾向情報を文書ごとに解析し、該傾向情報と同じ傾向を持つ文書に対して、共通の分別符号の付与を行う（ＳＴＥＰ４００）。
第５段階では、第４段階でユーザが分別符号を付与した文書に対して、解析した傾向情報に基づいて付与すべき分別符号を決定し、該決定した分別符号とユーザの付与した分別符号を比較し、分別処理の妥当性の検証を行う（ＳＴＥＰ５００）。また、必要に応じて、文書分別処理の結果に基づいて学習処理を行っても良い。
第４段階及び第５段階の処理に用いられる傾向情報は、各文書が持つ、分別符号が付与された文書との類似の度合いを表すものをいい、各文書が含む単語の種類、出現数、単語の評価値に基づくものをいう。例えば、各文書が、所定の分別符号を付与された文書と、該所定の分別符号との関連度において類似である場合に、該２つの文書は同じ傾向情報を持つという。また、含まれる単語の種類は異なっていても、評価値が同じ単語を同じ出現数で含む文書について、同じ傾向を持つ文書としてもよい。
第１段階から第５段階の各段階における詳細な処理フローを以下で説明する。
＜第１段階（ＳＴＥＰ１００）＞
第１段階におけるキーワードデータベース１０４の詳細な処理フローを図９を用いて説明する。
＜第１段階（ＳＴＥＰ１００）＞
第１段階におけるキーワードデータベース１０４の詳細な処理フローを図９を用いて説明する。
キーワードデータベース１０４は、過去の訴訟において文書を分別した結果を踏まえ、それぞれの分別符号ごとに管理用のテーブルを作成し、各分別符号に対応するキーワードを特定する（ＳＴＥＰ１１１）。この特定は、本発明の実施形態においては、各分別符号が付与された文書を解析し、該文書中の各キーワードの出現数及び評価値を用いて行うが、キーワードが持つ伝達情報量を用いる方法や、ユーザが手動で選択する方法等を用いてもよい。
本発明の実施形態においては、例えば、分別符号「重要」のキーワードとして「侵害」及び「弁理士」というキーワードが特定された場合、「侵害」及び「弁理士」が分別符号「重要」と密接な関係を持つキーワードであることを示すキーワード対応情報を作成する（ＳＴＥＰ１１２）。そして、特定されたキーワードをキーワードデータベース１０４に登録する。この際、特定されたキーワードとキーワード対応情報を関係付けてキーワードデータベース１０４の分別符号「重要」の管理テーブルに記録する（ＳＴＥＰ１１３）。
次に、関連用語データベース１０５の詳細な処理フローを図１０を用いて説明する。関連用語データベース１０５は、過去の訴訟において文書を分別した結果を踏まえ、それぞれの分別符号ごとに管理用のテーブルを作成し、各分別符号に対応する関連用語を登録する（ＳＴＥＰ１２１）。本発明の実施形態においては、例えば、「製品Ａ」の関連用語として「符号化処理」及び「製品ａ」並びに「製品Ｂ」の関連用語として「復号化」及び「製品ｂ」を登録する。
登録したそれぞれの関連用語がどの分別符号に対応するものかを示す関連用語対応情報を作成し（ＳＴＥＰ１２２）、各管理テーブルに記録する（ＳＴＥＰ１２３）。このとき、関連用語対応情報には、各関連用語の持つ評価値及び分別符号を決定するのに必要なスコアとなる閾値も併せて記録される。
実際に分別作業を行う前に、キーワードとキーワード対応情報、及び関連用語と関連用語対応情報を最新のものに更新登録する（ＳＴＥＰ１１３、ＳＴＥＰ１２３）。
＜第２段階（ＳＴＥＰ２００）＞
第２段階における第１自動分別部２０１の詳細な処理フローを、図１１を用いて説明する。本発明の実施形態において、第２段階では、第１自動分別部２０１によって、分別符号「重要」を文書に付与する処理を行う。
第２段階における第１自動分別部２０１の詳細な処理フローを、図１１を用いて説明する。本発明の実施形態において、第２段階では、第１自動分別部２０１によって、分別符号「重要」を文書に付与する処理を行う。
第１自動分別部２０１では、第１段階（ＳＴＥＰ１００）でキーワードデータベース１０４に登録したキーワード「侵害」及び「弁理士」を含む文書を文書情報から抽出する（ＳＴＥＰ２１１）。該抽出した文書に対して、キーワード対応情報から、該キーワードが記録されている管理テーブルを参照し（ＳＴＥＰ２１２）、「重要」という分別符号を付与する（ＳＴＥＰ２１３）。
＜第３段階（ＳＴＥＰ３００＞
第３段階における第２自動分別部３０１の詳細な処理フローを、図１２を用いて説明する。
本発明の実施形態において、第２自動分別部３０１では、第２段階（ＳＴＥＰ２００）で分別符号を付与しなかった文書情報に対して、「製品Ａ」及び「製品Ｂ」という分別符号を付与する処理を行う。
第３段階における第２自動分別部３０１の詳細な処理フローを、図１２を用いて説明する。
本発明の実施形態において、第２自動分別部３０１では、第２段階（ＳＴＥＰ２００）で分別符号を付与しなかった文書情報に対して、「製品Ａ」及び「製品Ｂ」という分別符号を付与する処理を行う。
第２自動分別部３０１は、該文書情報から、第１段階で関連用語データベース１０５に記録した関連用語「符号化処理」、「製品ａ」、「復号化」及び「製品ｂ」を含む文書を抽出する（ＳＴＥＰ３１１）。該抽出した文書に対して、記録した４つの関連用語の出現頻度、評価値に基づいて、式（１）を用いて、スコア算出部１１６によりスコアを算出する（ＳＴＥＰ３１２）。該スコアは各文書と分別符号「製品Ａ」及び「製品Ｂ」との関連度を表している。
該スコアが閾値を超過した場合、関連用語対応情報を参照し（ＳＴＥＰ３１３）、適切な分別符号を付与する（ＳＴＥＰ３１４）。
例えば、ある文書において関連用語「符号化処理」及び「製品ａ」の出現頻度並びに関連用語「符号化処理」が持つ評価値が高く、分別符号「製品Ａ」との関連度を示すスコアが閾値を超過した際、該文書には分別符号「製品Ａ」が付与される。
このとき、該文書に関連用語「製品ｂ」の出現頻度も高く、分別符号「製品Ｂ」との関連度を示すスコアが閾値を超過した場合、該文書には分別符号「製品Ａ」と併せて、「製品Ｂ」も付与される。一方、該文書に関連用語「製品ｂ」の出現頻度が低く、分別符号「製品Ｂ」との関連度を示すスコアが閾値を超過しなかった場合には、該文書には分別符号「製品Ａ」のみが付与される。
第２自動分別部３０１では、第４段階のＳＴＥＰ４３２において算出されるスコアを用いて以下に示す式（２）により、関連用語の評価値を再計算し、該評価値の重みづけを行う（ＳＴＥＰ３１５）。
例えば、「復号化」の出現頻度が非常に高いがスコアが一定値以上低い、という文書が一定数以上発生した場合、関連用語「復号化」の評価値を下げて再度、関連用語対応情報に記録する。
＜第４段階（ＳＴＥＰ４００）＞
第４段階では、図１３に示すように、第３段階までの処理において、分別符号が付与されなかった文書情報から抽出した一定の割合の文書情報に対して、レビュワーからの分別符号の付与を受け付け、当該文書情報に受け付けた分別符号を付与する。次に、図１４に示すように、レビュワーから受け付けた分別符号を付与された文書情報を解析し、その解析結果に基づいて、分別符号が付与されていない文書情報に分別符号を付与する。なお、本発明の実施形態においては、該文書情報に対して、第４段階では、例えば、「重要」、「製品Ａ」及び「製品Ｂ」という分別符号を付与する処理を行う。第４段階について、更に以下に記載する。
第４段階では、図１３に示すように、第３段階までの処理において、分別符号が付与されなかった文書情報から抽出した一定の割合の文書情報に対して、レビュワーからの分別符号の付与を受け付け、当該文書情報に受け付けた分別符号を付与する。次に、図１４に示すように、レビュワーから受け付けた分別符号を付与された文書情報を解析し、その解析結果に基づいて、分別符号が付与されていない文書情報に分別符号を付与する。なお、本発明の実施形態においては、該文書情報に対して、第４段階では、例えば、「重要」、「製品Ａ」及び「製品Ｂ」という分別符号を付与する処理を行う。第４段階について、更に以下に記載する。
第４段階における分別符号受付付与部１３１の詳細な処理フローを、図１３を用いて説明する。第４段階での処理対象となる文書情報からまず文書抽出部１１２が、ランダムに文書をサンプリングし、文書表示部１３０上で表示する。本発明の実施形態では、処理対象となる文書情報のうち２割の文書をランダムに抽出し、レビュワーによる分別対象とする。サンプリングは、文書の作成日時順や、名称順に文書を並べ、上から３割の文書を選ぶという抽出の仕方をしてもよい。
ユーザは文書表示部１３０上に表示される図１９に示す表示用画面１１を閲覧し、各文書に対して付与する分別符号を選択する。分別符号受付付与部１３１は、該ユーザが選択した分別符号を受け付け（ＳＴＥＰ４１１）、付与された分別符号に基づいて分別する（ＳＴＥＰ４１２）。
次に、文書解析部１１８の詳細な処理フローを、図１４を用いて説明する。文書解析部１１８では、分別符号受付付与部１３１で分別符号ごとに分別された文書に共通して頻出する単語を抽出する（ＳＴＥＰ４２１）。抽出した共通の単語の評価値を式（２）により解析し（ＳＴＥＰ４２２）、該共通の単語の文書中の出現頻度を解析する（ＳＴＥＰ４２３）。
さらに、ＳＴＥＰ４２２及びＳＴＥＰ４２３によって解析した結果を踏まえて、「重要」という分別符号が付与された文書の傾向情報を解析する（ＳＴＥＰ４２４）。
図１５は、ＳＴＥＰ４２４によって、「重要」という分別符号が付与された文書に共通して頻出する単語を解析した結果のグラフである。
図１５は、ＳＴＥＰ４２４によって、「重要」という分別符号が付与された文書に共通して頻出する単語を解析した結果のグラフである。
図１５において、縦軸Ｒ＿ｈｏｔは、ユーザによって分別符号「重要」が付与された全文書のうち、分別符号「重要」に紐づく単語として選定された単語を含み、かつ分別符号「重要」が付与された文書の割合を示している。横軸は、ユーザが分別処理を実施した全文書のうち、分別符号受付付与部１３１によってＳＴＥＰ４２１で抽出された単語を含む文書の割合を示している。
本発明の実施形態において、分別符号受付付与部１３１では、直線Ｒ＿ｈｏｔ＝Ｒ＿ａｌｌよりも上部にプロットされるような単語を、分別符号「重要」における共通の単語として抽出する。
ＳＴＥＰ４２１乃至ＳＴＥＰ４２４の処理を、「製品Ａ」及び「製品Ｂ」という分別符号が付与された文書に対しても実行し、該文書の傾向情報を解析する。
次に、第３自動分別部４０１の詳細な処理フローを、図１６を用いて説明する。第３自動分別部４０１では、第４段階での処理対象の文書情報のうち、ＳＴＥＰ４１１で分別符号受付付与部１３１によって分別符号の付与が受け付けられなかった文書に対して処理を行う。第３自動分別部４０１では、このような文書から、ＳＴＥＰ４２４で解析した、分別符号「重要」、「製品Ａ」及び「製品Ｂ」が付与された文書の傾向情報と、同じ傾向情報を持つ文書を、抽出し（ＳＴＥＰ４３１）、抽出した文書について、傾向情報をもとに式（１）を用いてスコアを算出する（ＳＴＥＰ４３２）。また、ＳＴＥＰ４３１で抽出した文書に対して、傾向情報に基づいて適切な分別符号を付与する（ＳＴＥＰ４３３）。
第３自動分別部４０１では、さらに、ＳＴＥＰ４３２で算出したスコアを用いて、分別結果を各データベースに反映する（ＳＴＥＰ４３４）。具体的には、スコアの低い文書に含まれているキーワード及び関連用語の評価値を下げ、スコアの高い文書に含まれているキーワード及び関連用語の評価値を上げる処理を行っても良い。
更に、第３自動分別部４０１の詳細な処理フローの１例を、図１７を用いて説明する。第３自動分別部４０１では、第４段階での処理対象の文書情報のうち、ＳＴＥＰ４１１で分別符号受付付与部１３１によって分別符号の付与が受け付けられなかった文書に対して分別処理を行っても良い。第３自動分別部４０１では、引数が与えられなかった場合には（ＳＴＥＰ４４１：なし）、該文書から、ＳＴＥＰ４２４で解析した、分別符号「重要」が付与された文書の傾向情報と、同じ傾向情報を持つ文書を、抽出し（ＳＴＥＰ４４２）、抽出した文書について、傾向情報をもとに式（１）を用いてスコアを算出する（ＳＴＥＰ４４３）。また、ＳＴＥＰ４４２で抽出した文書に対して、傾向情報に基づいて適切な分別符号を付与する（ＳＴＥＰ４４４）。
第３自動分別部４０１では、さらに、ＳＴＥＰ４４３で算出したスコアを用いて、分別結果を各データベースに反映する（ＳＴＥＰ４４５）。具体的には、スコアの低い文書に含まれているキーワード及び関連用語の評価値を下げ、一方、スコアの高い文書に含まれているキーワード及び関連用語の評価値を上げる処理を行う。
上述のように第２自動分別部３０１と第３自動分別部４０１の両方でスコア算出が行われ、スコア算出の回数が多くなる場合には、スコア算出のためのデータをスコア算出データベース１０６に一括して格納しても良い。
＜第５段階（ＳＴＥＰ５００）＞
第５段階における品質検査部５０１の詳細な処理フローを図１８を用いて説明する。品質検査部５０１では、分別符号受付付与部１３１が、ＳＴＥＰ４１１で受け付けた文書に対して、文書解析部１１８がＳＴＥＰ４２４で解析した傾向情報に基づいて、付与されるべき分別符号を決定する（ＳＴＥＰ５１１）。
分別符号受付付与部１３１が受け付けた分別符号とＳＴＥＰ５１１で決定した分別符号とを比較し（ＳＴＥＰ５１２）、ＳＴＥＰ４１１で受け付けた分別符号の妥当性を検証する（ＳＴＥＰ５１３）。
第５段階における品質検査部５０１の詳細な処理フローを図１８を用いて説明する。品質検査部５０１では、分別符号受付付与部１３１が、ＳＴＥＰ４１１で受け付けた文書に対して、文書解析部１１８がＳＴＥＰ４２４で解析した傾向情報に基づいて、付与されるべき分別符号を決定する（ＳＴＥＰ５１１）。
分別符号受付付与部１３１が受け付けた分別符号とＳＴＥＰ５１１で決定した分別符号とを比較し（ＳＴＥＰ５１２）、ＳＴＥＰ４１１で受け付けた分別符号の妥当性を検証する（ＳＴＥＰ５１３）。
本発明の実施形態に係る文書分別調査システム１は、学習部６０１を備えても良い。学習部６０１では、第１から第４の処理結果をもとに、各キーワード又は関連用語の重みづけを式（２）により学習する。該学習結果をキーワードデータベース１０４、関連用語データベース１０５、又はスコア算出データベース１０６に反映しても良い。
本発明の実施形態に係る文書分別調査システム１は、文書分別処理の結果をもとに、訴訟案件（ 例えば、訴訟であればカルテル・特許・ＦＣＰＡ・ＰＬなど）、又は不正調査（例えば、情報漏洩、架空請求など） の調査種類に合わせて最適な調査レポートの出力を行うための報告作成部７０１を備える。
［本発明の実施形態の効果］
本発明の実施形態では、文書情報から文書を抽出し、抽出された文書について、文書と分別符号との結びつきの強さを示すスコアを時系列的に算出し、算出されたスコアからスコアの時系列的な変化を検出し、検出されたスコアの時系列的な変化から調査案件と抽出された文書の関連度を調査する。これにより、文書の分別にあたって時間的な変遷に伴って生じる文書の質の時系列的な変化を検出するとともに分別作業の負担軽減を可能とする文書分別調査システム及び文書分別調査方法並びに文書分別調査プログラムを提供する。
本発明の実施形態では、文書情報から文書を抽出し、抽出された文書について、文書と分別符号との結びつきの強さを示すスコアを時系列的に算出し、算出されたスコアからスコアの時系列的な変化を検出し、検出されたスコアの時系列的な変化から調査案件と抽出された文書の関連度を調査する。これにより、文書の分別にあたって時間的な変遷に伴って生じる文書の質の時系列的な変化を検出するとともに分別作業の負担軽減を可能とする文書分別調査システム及び文書分別調査方法並びに文書分別調査プログラムを提供する。
１ 文書分別調査システム
２０１ 第１自動分別部
３０１ 第２自動分別部
４０１ 第３自動分別部
５０１ 品質検査部
６０１ 学習部
７０１ 報告作成部
１００ データ格納部
１０１ デジタル情報格納領域
１０３ 調査基礎データベース
１０４ キーワードデータベース
１０５ 関連用語データベース
１０６ スコア算出データベース
１０７ 報告作成データベース
１０９ データベース管理部
１１２ 文書抽出部
１１４ ワード検索部
１１６ スコア算出部
１１８ 文書解析部
１２０ スコア変化検出部
１２２ スコア変化判定部
１２４ 傾向情報生成部
１３０ 文書表示部
１３１ 分別符号受付付与部
１３３ 弁護士レビュー受付部
１４０ スコア移動平均算出部
１４２ スコア差分移動平均算出部
１１ 文書表示画面
２０１ 第１自動分別部
３０１ 第２自動分別部
４０１ 第３自動分別部
５０１ 品質検査部
６０１ 学習部
７０１ 報告作成部
１００ データ格納部
１０１ デジタル情報格納領域
１０３ 調査基礎データベース
１０４ キーワードデータベース
１０５ 関連用語データベース
１０６ スコア算出データベース
１０７ 報告作成データベース
１０９ データベース管理部
１１２ 文書抽出部
１１４ ワード検索部
１１６ スコア算出部
１１８ 文書解析部
１２０ スコア変化検出部
１２２ スコア変化判定部
１２４ 傾向情報生成部
１３０ 文書表示部
１３１ 分別符号受付付与部
１３３ 弁護士レビュー受付部
１４０ スコア移動平均算出部
１４２ スコア差分移動平均算出部
１１ 文書表示画面
Claims (7)
- 複数のコンピュータまたはサーバに記録されたデジタル情報を取得し、該取得されたデジタル情報に含まれる、複数の文書から構成される文書情報を分析し、調査案件への利用が容易になるように、調査案件との関連度を示す分別符号を文書に付与することを通して調査案件と文書との関連度を調査する文書分別調査システムにおいて、
前記文書情報から文書を抽出し、抽出された文書について、文書と分別符号との結びつきの強さを示すスコアを時系列的に算出するスコア算出部と、
算出されたスコアからスコアの時系列的な変化を検出するスコア変化検出部と、
検出されたスコアの時系列的な変化から調査案件と抽出された文書の関連度を調査判定するスコア変化判定部とを備えることを特徴とする文書分別調査システム。 - 前記スコア変化検出部が、
スコアの移動平均を算出するスコア移動平均算出部と、
スコアの短期間移動平均と長期間移動平均からスコアの差分移動平均を算出するスコア差分移動平均算出部とを備えることを特徴とする請求項１記載の文書分別調査システム。 - スコア変化判定部が、異なる移動平均の差分の符号が変化する点、又は、異なる移動平均の差分が正である領域により調査案件と抽出された文書の関連度を調査判定することを特徴とする請求項１又は２記載の文書分別調査システム。
- 複数のコンピュータまたはサーバに記録されたデジタル情報を取得し、該取得されたデジタル情報に含まれる、複数の文書から構成される文書情報を分析し、調査案件への利用が容易になるように、調査案件との関連度を示す分別符号を文書に付与することを通して調査案件と文書との関連度を調査することを特徴とする文書分別調査方法において、
コンピュータが、
前記文書情報から文書を抽出し、抽出された文書について、文書と分別符号との結びつきの強さを示すスコアを時系列的に算出し、
算出されたスコアからスコアの時系列的な変化を検出し、
検出されたスコアの時系列的な変化から調査案件と抽出された文書の関連度を調査することを特徴とする文書分別調査方法。 - スコアの移動平均を算出することにより、スコアの短期間移動平均と長期間移動平均を算出し、
前記スコアの短期間移動平均と長期間移動平均からスコアの差分移動平均を算出することにより、スコアの時系列的な変化を検出することを特徴とする請求項４記載の文書分別調査方法。 - 異なる移動平均の差分の符号が変化する点、又は、異なる移動平均の差分が正である領域により調査案件と抽出された文書の関連度を調査判定することを特徴とする請求項４又は５記載の文書分別調査方法。
- 複数のコンピュータまたはサーバに記録されたデジタル情報を取得し、該取得されたデジタル情報に含まれる、複数の文書から構成される文書情報を分析し、調査案件への利用が容易になるように、調査案件との関連度を示す分別符号を文書に付与することを通して調査案件と文書との関連度を調査する文書分別調査プログラムにおいて、
コンピュータに、
前記文書情報から文書を抽出し、抽出された文書について、文書と分別符号との結びつきの強さを示すスコアを時系列的に算出させる機能と、
算出されたスコアからスコアの時系列的な変化を検出する機能と、
検出されたスコアの時系列的な変化から調査案件と抽出された文書の関連度を調査させる機能とを実現させることを特徴とする文書分別調査プログラム。
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- 2013-10-25 JP JP2013222334A patent/JP5592552B1/ja not_active Expired - Fee Related
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2014
- 2014-03-17 US US14/397,852 patent/US9595071B2/en not_active Expired - Fee Related
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- 2014-09-02 TW TW103130212A patent/TWI518631B/zh not_active IP Right Cessation
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