JP2020173675A - 同一事象判定プログラム、同一事象判定方法および同一事象判定システム - Google Patents

Abstract

【課題】二つの異なる単語が同一の事象であるか否かを精度良く判定できること。【解決手段】同一事象判定装置１００は、マスター照合部１０１が複数の組織１〜ｎがそれぞれ保有するマスター１にそれぞれアクセスし、任意の二つの単語Ｘ，Ｙが一つのマスター内に存在するか否かを、それぞれのマスター１について照合する。同一事象指標算出部１０２は、それぞれのマスター１について、照合の結果に基づき、一つのマスター１に、二つの単語Ｘ，Ｙが含まれているか否かを示す同一事象指標値を算出し、算出した同一事象指標値を同一の記憶部に記録する。二つの単語Ｘ，Ｙは、類似単語抽出部により、多数の単語集合の中から類似する二つの単語Ｘ，Ｙを抽出してもよい。【選択図】図１

Description

本発明は、異なる単語が同一事象であるか否かを判定する同一事象判定プログラム、同一事象判定方法および同一事象判定システムに関する。

複数の組織では、それぞれ同じような種類の情報が蓄積されたデータベースが存在している。例えば、複数の組織それぞれのデータベースを統合する場合、ある組織のデータベースのマスターに記載されている単語が、他の組織のマスターの単語と同じ事象（ものや行為等）を示すかどうかを精度よく判定する必要がある。例えば、病院で用いられる電子カルテは、複数の病院にそれぞれ同じ医療情報が蓄積されているデータベースである。ここで、病院１の電子カルテに記載された薬品（薬名）が、他の病院２の薬品と違っていた場合、データベース統合時には、同一の薬品か否かを判定する必要が生じる。

従来技術として、類義語を推定する技術がある。類義語の推定では、例えば、共通の文字が多く使われている単語同士を、類義語と推定する。他にも、ｗｏｒｄ２ｖｅｃという技術がある。この技術は、類義語なら文章中で同じような使われ方をすることに着目する。具体的には、文章中にでてくる前後の語句が共通なら同義語とみなす。

類義語抽出に関連する技術として、文書群から共起関係等の類似性により同義語候補を抽出し、抽出した定型文中の非定型部分を同義語候補から除外する技術が開示されている（例えば、下記特許文献１参照。）。また、閲覧商品のセッション情報から、ある単語の短期的セッションを抽出し、抽出した中で、共起頻度が所定値以上で単語ＩＤＦ（単語の重要度）が閾値以下となる単語を同義語候補から除外する技術が開示されている（例えば、下記特許文献２参照。）。

特開２０１４−１３２４０６号公報 特開２０１３−１６４７５１号公報

従来技術では、単語の使われ方が同じである単語は、同じ意味であるとして判断されている。しかし、同じ使われ方でも、実際の事象は異なる場合がある。例えば、ある病院１では、花粉症として診断された患者に薬品Ａを処方するが、他の病院２では、薬品Ｂを処方することを想定する。この例において、ＡとＢとの薬品の用途は「花粉症の患者に処方される」という点では共通しているが、別の薬品である。ここで、従来技術では、薬品Ａと薬品Ｂとの製品名に例えば共通する文字が複数含まれているなど類似している場合に、同じ薬品である確率が高いと判断されてしまう。このような抽出結果をそのまま用いてデータベース統合した場合、統合したデータベースには、実際には異なる薬品である薬品Ａと薬品Ｂとが「花粉症の患者に処方される」同一の薬品として登録されてしまう問題が生じる。

一つの側面では、本発明は、二つの異なる単語が同一の事象であるか否かを精度良く判定できることを目的とする。

本発明の一側面によれば、複数の組織がそれぞれ保有するマスターにそれぞれアクセスし、任意の二つの単語が一つの前記マスター内に存在するか否かを、それぞれの前記マスターについて照合し、それぞれの前記マスターについて、前記照合の結果に基づき、一つの前記マスターに、前記二つの単語が含まれているか否かを示す同一事象指標値を算出し、算出した前記同一事象指標値を同一の記憶部に記録する、ことを要件とする。

本発明の一態様によれば、二つの異なる単語が同一の事象であるか否かを精度良く判定できるという効果を奏する。

図１は、本発明による同一事象判定処理の概要を説明する図である。 図２は、実施の形態にかかる同一事象判定装置のハードウェア構成例を示す図である。 図３は、実施の形態にかかる同一事象判定装置の構成例１を示すブロック図である。 図４は、実施の形態にかかる同一事象判定装置の構成例２を示すブロック図である。 図５は、実施の形態にかかる同一事象判定装置による同一事象判定例１を示すフローチャートである。 図６は、実施の形態にかかる同一事象判定装置によるデータ処理の具体例１を説明する図である。 図７は、実施の形態にかかる同一事象判定装置による同一事象判定例２を示すフローチャートである。 図８は、実施の形態にかかる同一事象判定装置によるデータ処理の具体例２を説明する図である。 図９は、実施の形態にかかる同一事象判定装置による同一事象判定例３を示すフローチャートである。 図１０は、実施の形態にかかる同一事象判定装置によるデータ処理の具体例３を説明する図である。 図１１は、実施の形態にかかる同一事象判定装置によるデータ処理の具体例４を説明する図である。

以下に図面を参照して、開示の同一事象判定プログラム、同一事象判定方法および同一事象判定システムの実施の形態を詳細に説明する。

図１は、本発明による同一事象判定処理の概要を説明する図である。図１に示すように、異なる複数の組織１〜ｎでは、同じような種類の情報が蓄積されたデータベースが存在する。例えば、各組織１〜ｎは、それぞれ同様の種類の情報のマスター１を有する。マスターは、データベースに記録する静的な情報である。同様に、各組織１〜ｎは、それぞれ同様の種類の情報のマスター２がデータベース化されている。このように、組織は同様の種類の情報のマスターのデータベースを有しており、組織は、例えば、企業、団体等、所定の集合体である。

同一事象判定システムは、同一事象判定装置１００が各組織１〜ｎのマスターのデータベースにアクセスする構成である。例えば、同一事象判定装置１００は、各組織１〜ｎのサーバに通信接続し、マスターのデータベースにアクセスする。

同一事象判定装置１００は、例えば、ある組織のマスターに記載されている単語が、他組織のマスターの単語と同じ事象（ものや行為等）を示すかどうかを精度よく判定する。例えば、同一事象判定装置１００は、異なる二つの単語Ｘ，Ｙについて、ある組織１のマスター１に記載されている単語Ｘが組織２〜ｎのマスターの単語Ｙと同じ事象であるかどうかを判定する。

例えば、組織が病院である場合、マスター１は、各病院で使用する電子カルテで用いる「薬品」の情報であり、マスター２は、各病院で使用する電子カルテで用いる「病名」の情報である。電子カルテは、複数の病院（組織１〜ｎ）にそれぞれ同じ医療情報が蓄積されているデータベースである。

実施の形態の同一事象判定装置１００は、例えば、「薬品」に関する同一事象判定を行う場合、各組織１〜ｎの「薬品」のマスター１にアクセスする。そして、同一事象判定装置１００は、組織１「病院１」のマスター１に記載された「薬品Ｘ」と、組織２「病院２」のマスター１に記載された「薬品Ｙ」とが同一の薬品であるか否かを判定し、判定結果として同一事象指標を出力する。

実施の形態では、データベースのマスターが、所定の特性を持っていることを利用して、精度よく類義語を判定する。すなわち、どの組織１〜ｎでも、組織内のマスターには、同じ事象（例えば、薬品）が別々の単語として同時に記載されることはない（確率は低い）。この特性は、一般にデータベースは正規化（データの重複をなくし、整合的にデータを取り扱うこと）されているためである。この場合、マスターは同一の事象を別々の単語として保持しない。同一事象判定装置１００は、このような特性に着目することで、以下のように二つの異なる単語が同一の事象か判断する。

１．二つの異なる単語が同じ事象であった場合、どの組織のマスターにもその二つの単語は同時に出現しない（確率が低い）。
２．二つの異なる単語が同じ事象でなかった場合、その二つの単語が同時に記載されたマスターが、いずれかの組織には存在する可能性が高い。

例えば、ある組織１「病院１」では、花粉症として診断された患者に「薬品Ａ」を処方するが、ある組織２「病院２」では、「薬品Ｂ」を処方する。このようなケースでは、薬品の使い方が「花粉症の患者に処方される」という点では病院１，２で共通しているが、「薬品Ａ」と「薬品Ｂ」は別の薬である。ここで、従来技術では、「薬品Ａ」と「薬品Ｂ」は同じ薬品である確率が高いと判断してしまう。

これに対し、実施の形態の同一事象判定装置１００は、二つの単語Ｘ「薬品Ａ」，単語Ｙ「薬品Ｂ」について、同じ事象であるか否かを判定する。例えば、「薬品Ａ」と「薬品Ｂ」という二つの単語Ｘ，Ｙが同じ事象か否かを示す「同一事象指標」を算出する。「同一事象指標」は、二つの異なる単語が、同一の事象（ものや行為等）を示すのか、否かを示す指標である。実施の形態によれば、ある組織「病院」のマスター１には「薬品Ａ」と「薬品Ｂ」という異なる表記があることを「同一事象指標」で提示する。図１には、二つの単語Ｘ，Ｙが外部入力される形で記載したが、同一事象判定装置１００がマスター１にアクセスした際に、これら二つの単語Ｘ，Ｙを取得してもよい。

このように、実施の形態の同一事象判定装置１００を用いることでデータの利活用を拡大でき、例えば、異なる組織１〜組織ｎのデータの統合を効率的に行えるようになる。例えば、全国に多数ある病院１〜病院ｎのマスター（データベース）を統合して、保険商品の開発や、製薬プロセスの効率化、診断支援ＡＩ等の開発を行うことができるようになる。

ここで、ある組織１「病院１」内の電子カルテのシステムでは、「病院１」で使いやすい単語が用いられる傾向がある。このため、同一事象でも、「病院１」と異なる「病院２」〜「病院ｎ」では、それぞれ異なる表記の単語が用いられることが多い。例えば、「病院１」では、事象を正式名称で管理するが、他の「病院２」では略称で管理している。このため、異なる「病院１」〜「病院ｎ」のデータを統合して利活用するには、「同一事象＝同一表記」となるよう、表記を揃える必要がある。このデータの統合時には、異なる表記の単語が同一事象であるか否かを判断するための辞書（類義語の対応表に相当）を用意する必要がある。この辞書を作るのに工数がかかるため、できるだけ自動化したい要望がある。そのため、ある単語同士が同一事象であるかを、高精度に自動判定したいという要望がある。

実施の形態では、例えば、マスターのデータの統合等のために、ある単語同士が同一事象であるかを高精度で自動判定する。この同一事象指標を用いることで、異なる組織１「病院１」〜組織ｎ「病院ｎ」のデータの統合を効率的に行えるようになる。

同一事象判定装置１００は、上記判断を行うために、二つの単語が各組織のマスターに同時に記載されているか判断するマスター照合部１０１と、マスター照合部１０１の照合結果（記載されているか否か）を統合的に見て、二つの単語が同じ事象か否かを示す「同一事象指標」を算出する同一事象指標算出部１０２と、を含む。

マスター照合部１０１は、組織１「病院１」のマスター１に、単語Ｘ「薬品Ａ」と、単語Ｙ「薬品Ｂ」が同時に記載されているか判断する（照合１）。同様に、組織２「病院２」のマスター１に、単語Ｘ「薬品Ａ」と、単語Ｙ「薬品Ｂ」が同時に記載されているか判断する（照合２）。マスター照合部１０１は、同様の処理により、組織ｎ「病院ｎ」のマスター１に、単語Ｘ「薬品Ａ」と、単語Ｙ「薬品Ｂ」が同時に記載されているか否かを判断する（照合ｎ）。

同一事象指標算出部１０２は、マスター照合部１０１が照合したＮ個の照合結果「照合１」〜「照合ｎ」に基づき、二つの単語が同じ事象か否かを示す「同一事象指標」を算出する。この際、同一事象指標算出部１０２は、単語Ｘ，Ｙが同時に存在するマスター数（ｂｏｔｈ＿ｕｓｅ）、および、単語Ｘ，Ｙのどちらかが存在している組織数（Ｓｈａｒｅ）を算出する。

また、同一事象指標算出部１０２では、同一事象指標値を、下記処理Ａのみ、あるいは処理Ｂまたは処理Ｃに基づき算出する。処理Ａは、同一事象指標値の算出の基本処理である。処理Ｂと処理Ｃは、処理Ａの処理内容の発展形であり、同一事象指標算出部１０２は、処理Ａに代えて、処理Ｂまたは処理Ｃを実施する。

処理Ａでは、マスター照合部１０１のＮ個の照合結果「照合１」〜「照合ｎ」が、全ての組織において、二つの単語が同時に含まれなかった場合に、同一事象指標として値「１」を出力し、それ以外の場合に値「０」を出力する。

処理Ｂでは、マスター照合部１０１のＮ個の照合結果「照合１」〜「照合ｎ」に基づき、二つの単語が両方とも同一マスターに存在した組織の数が大きくなるに従い、小さな同一事象指標を算出する。例えば、同一事象指標＝１−（二つの単語が両方とも同一マスターに存在した組織の数）／（全組織の数）を算出する。ここで、上記処理Ａでは、同じ事象のものを別の単語としてマスターに記載している組織が一つでもある場合に判定を誤ってしまう場合があるが、処理Ｂによれば、この誤判定を防ぐことができる。例えば、一部の組織が歴史的経緯（システム移行）等により同じ意味の単語を二重管理したケースに対応できる。

処理Ｃでは、二つの単語のマスター登録数を考慮し、二つの単語が両方とも同一マスターに存在した組織の数が大きくなるに従い、また、二つの単語のいずれかがマスターに存在する組織の数が小さくなるに従い、小さな同一事象指標を算出する。例えば、同一事象指標＝１−（二つの単語が両方とも同一マスターに存在した組織の数）／（二つの単語のいずれかがマスターに存在する組織の数）を算出する。この場合、二つの単語Ｘ，Ｙを使っている組織が少ない場合に、同一事象指標が高くなることを防止できる。

なお、同一事象判定装置１００のマスター照合部１０１は、二つの単語Ｘ，Ｙについて、例えば、既存の技術（類義語検索等）の手法を用い、互いに似た使われ方をしていると判定された単語Ｘ，Ｙとしてもよい。

ここで、同一事象指標算出部１０２に、二つの単語Ｘ，Ｙの単語類似度を入力する場合には下記の処理Ａ〜処理Ｃとなる。

処理Ａでは、マスター照合部１０１のＮ個の照合結果「照合１」〜「照合ｎ」が、全ての組織において、二つの単語が同時に含まれていない場合に、同一事象指標として、例えば、単語類似度の値を出力し、それ以外の場合に値「０」を出力する。値「０」の場合、いずれかの組織に二つの単語Ｘ，Ｙが同時に含まれていることを示す。

処理Ｂでは、マスター照合部１０１のＮ個の照合結果「照合１」〜「照合ｎ」に基づき、例えば、同一事象指標＝単語類似度×（１−（二つの単語が両方とも同一マスターに存在した組織の数）／（全組織の数））を算出する。

処理Ｃでは、二つの単語のマスター登録数を考慮し、例えば、同一事象指標＝単語類似度×（１−（二つの単語が両方とも同一マスターに存在した組織の数）／（二つの単語のいずれかがマスターに存在する組織の数）を算出する。

図２は、本発明の同一事象判定装置のハードウェア構成例を示す図である。同一事象判定装置１００は、例えば、図２に示すハードウェアからなる汎用のサーバで構成することができる。

同一事象判定装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２０１、メモリ２０２、ネットワークインタフェース（ＩＦ）２０３、記録媒体ＩＦ２０４、記録媒体２０５、を含む。２００は各部を接続するバスである。

ＣＰＵ２０１は、同一事象判定装置１００の全体の制御を司る制御部として機能する演算処理装置である。メモリ２０２は、不揮発性メモリおよび揮発性メモリを含む。不揮発性メモリは、例えば、ＣＰＵ２０１のプログラムを格納するＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）である。揮発性メモリは、例えば、ＣＰＵ２０１のワークエリアとして使用されるＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等である。

ネットワークＩＦ２０３は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどのネットワーク２１０に対する通信インタフェースである。同一事象判定装置１００は、ネットワークＩＦ２０３を介してネットワーク２１０に通信接続する。例えば、同一事象判定装置１００は、ネットワーク２１０を介して、対象のマスターのデータベースを保持する組織（病院）のサーバにアクセスする。

記録媒体ＩＦ２０４は、ＣＰＵ２０１が処理した情報を記録媒体２０５との間で読み書きするためのインタフェースである。記録媒体２０５は、メモリ２０２を補助する記録装置であり、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）や、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）フラッシュドライブ等を用いることができる。

メモリ２０２または記録媒体２０５に記録されたプログラムをＣＰＵ２０１が実行することにより、図１に示した同一事象判定装置１００の各機能（マスター照合部１０１、同一事象指標算出部１０２）を実現する。また、メモリ２０２や記録媒体２０５は、同一事象判定装置１００が扱う情報を記録保持する。

図３は、実施の形態にかかる同一事象判定装置の構成例１を示すブロック図である。図３に示す同一事象判定装置１００は、図１に示したマスター照合部１０１と、同一事象指標算出部１０２、の各機能を含む。

マスター照合部１０１は、入力された二つの単語Ｘ，Ｙが各組織１〜ｎのマスター（例えばマスター１）に同時に記載されているか判断する。そして、同一事象指標算出部１０２は、単語Ｘ，Ｙが同時に存在するマスター数（ｂｏｔｈ＿ｕｓｅ）を計算する。そして、上記処理Ａの実行により、各マスター照合部のＮ個の照合結果（記載されているか否か）から、二つの単語が同じ事象か否かを示す同一事象指標「０／１」を求め、出力する。

図４は、実施の形態にかかる同一事象判定装置の構成例２を示すブロック図である。図４に示す同一事象判定装置１００は、図３同様の構成のマスター照合部１０１、同一事象指標算出部１０２のほかに、類似単語抽出部４０１の機能を有する。

類似単語抽出部４０１は、少なくとも単語集合から、同一事象を表す単語Ｘ，Ｙの組の候補を抽出し、マスター照合部１０１に単語Ｘ，Ｙを出力する機能を有する。この際、外部入力される単語集合から、単語Ｘ，Ｙの組み合わせを計算する。

また、類似単語抽出部４０１は、異なる単語Ｘ，Ｙ同士の類似度を算出し、類似度が大きい単語Ｘ，Ｙのみを抽出してもよい。これにより、同一事象を表す可能性が低い単語Ｘ，Ｙの組み合わせに対しては、マスター照合部１０１および同一事象指標算出部１０２での処理を不要にでき、装置全体の処理を効率化できるようになる。この単語Ｘ，Ｙ同士の類似度の計算は、例えば、レーベンシュタイン距離を用い、レーベンシュタイン距離の逆数を類似度とすればよい。

また、類似単語抽出部４０１は、単語そのもの以外に、単語に関わる特徴量（例えば、単語Ｘ，Ｙが含まれる文章）等を取得し、この特徴量を類似度の算出に利用してもよい。

また、上記の説明では、二つの異なる単語Ｘ，Ｙを抽出する例について説明したが、二つ以上の単語の組を用いて同一事象指標の算出処理を行ってもよい。この場合、類似単語抽出部４０１は、複数の単語の組を抽出する。この場合、マスター照合部１０１は、各組毎に照合結果×Ｎを算出し、同一事象指標算出部１０２は各組毎に同一事象指標を算出すればよい。この場合、同一事象指標算出部１０２は、単語類似度も鑑みて同一事象指標を算出する。

また、外部入力される単語集合、および単語に関わる特徴量は、マスターを保持しているＮ個の「組織１〜ｎ」からそれぞれ取得して統合したものでもよい。また、マスターを保持しているＮ個の「組織１〜ｎ」とは関係なく、取得してもよい。例えば、インターネット上に公開されている論文等から取得した文章を用いてもよい。さらには、文章に限らず、時系列データでもよい。これら文章や時系列データを用いることで、同時に使われている単語や、単語と同時、あるいは、前後の状況を特徴量（例えば、時間帯）として取得することができる。これによって、類似単語抽出部４０１では、「似た使われ方」の単語を精度よく求めることができる。

（同一事象の各判定例）
次に、同一事象判定装置１００が行う二つの単語Ｘ，Ｙに対する同一事象の各判定例について説明する。同一事象判定装置１００の制御部（ＣＰＵ２０１）は、プログラム実行することで、同一事象判定の処理を行う。この際、制御部は、二つの単語Ｘ，Ｙについて、構成例１または構成例２に基づき、同一事象指標の算出対象の二つの単語Ｘ，Ｙがマスター照合部１０１に入力される。例えば、構成例１の場合には、同一事象指標を算出する二つの単語Ｘ，Ｙは、例えばユーザ操作によりマスター照合部１０１に手動入力され、構成例２の場合には、類似単語抽出部４０１が抽出してマスター照合部１０１に入力する。そして、制御部は、抽出した二つの単語Ｘ，Ｙに対し、上記処理Ａ〜処理Ｃで説明した同一事象指標の算出処理を行う。

図５は、実施の形態にかかる同一事象判定装置による同一事象判定例１を示すフローチャートである。はじめに、制御部（マスター照合部１０１）は、単語の組（二つの単語Ｘ，Ｙ）の入力を待機する（ステップＳ５０１：Ｎｏのループ）。単語の組が入力されると（ステップＳ５０１：Ｙｅｓ）、制御部は、必要な全マスターの照合を終了したか判定する（ステップＳ５０２）。この照合は、図１で示した各組織１〜ｎのマスター１〜ｎに対する照合１〜ｎに相当する。

必要な全マスターの照合が終了していなければ（ステップＳ５０２：Ｎｏ）、制御部は、未照合のマスターを取得し（ステップＳ５０３）、取得したマスターに単語Ｘと単語Ｙが同時に存在するか照合を行い（ステップＳ５０４）、ステップＳ５０２の処理に戻る。

そして、全マスターの照合が終了すれば（ステップＳ５０２：Ｙｅｓ）、制御部（同一事象指標算出部１０２）は、単語Ｘ，Ｙが同時に存在するマスター数（ｂｏｔｈ＿ｕｓｅ）を計算する（ステップＳ５０５）。

また、制御部（同一事象指標算出部１０２）は、処理Ａの実施による同一事象指標を算出し、単語Ｘ，Ｙが同時に存在するマスター数（ｂｏｔｈ＿ｕｓｅ）がなければ（０の場合）には同一事象指標として「１」を出力し、それ以外（正の値）の場合「０」を出力し（ステップＳ５０６）、以上の処理を終了する。

図６は、実施の形態にかかる同一事象判定装置によるデータ処理の具体例１を説明する図である。図５に示した同一事象判定例１に対応する具体的なデータ処理例を示す。図６には、構成例１または２により、同一事象指標を算出する対象の単語Ｘ，Ｙが薬品であり、単語Ｘは「ピペラジンアジピン酸塩」、単語Ｙは「アジピン酸ピペラジン」である。これら単語Ｘ「ピペラジンアジピン酸塩」、単語Ｙ「アジピン酸ピペラジン」は、互いに類似する（似た使われ方をする）薬品である。

同一事象判定装置１００のマスター照合部１０１は、入力された単語Ｘ，Ｙに基づき、各組織１〜ｎに相当する「病院１〜ｎ」の薬品のマスター６００にアクセスする。例えば、「病院１」の薬品のマスター６００ａには、「ピペラジンアジピン酸塩」、「アトロピン硫酸塩水和物」、…、の各単語が記憶保持されているとする。

そして、マスター照合部１０１は、単語Ｘ「ピペラジンアジピン酸塩」、単語Ｙ「アジピン酸ピペラジン」の両方が「病院１〜ｎ」のそれぞれのマスター６００に存在するか否かを照合処理し、照合結果６０１を求める。この照合結果６０１では、「病院１」のマスター６００ａには、単語Ｘ，Ｙの両方が存在せず（記号：×）、「病院２」のマスター６００ｂにも、単語Ｘ，Ｙの両方が存在しない（記号：×）ことが示されている。

そして、同一事象指標算出部１０２は、マスター照合部１０１の照合結果６０１に基づき、単語Ｘ，Ｙについての同一事象指標算出結果６０２を算出する。図６の例の場合、同一事象指標算出部１０２は、単語Ｘ，Ｙの同時利用組織数（ｂｏｔｈ＿ｕｓｅ）が「０」であると算出する。

また、同一事象指標算出部１０２は、処理Ａの実施により、同一事象指標値「１」を算出する。同一事象判定装置１００（制御部）は、同一事象指標算出部１０２が算出した同一事象指標算出結果６０２を外部出力する。

上記処理によれば、同一事象指標算出結果６０２として、単語Ｘ，Ｙが同時に存在するマスター数（ｂｏｔｈ＿ｕｓｅ）と、同一事象指標値を得ることができる。上記例では、全ての「病院１〜ｎ」のマスター６００のうち、全ての病院のマスター６００に単語Ｘ，Ｙが同時に存在しないことを示す。

また、同一事象指標算出結果６０２として、「全ての病院１〜ｎに二つの単語Ｘ，Ｙが同時に含まれていない」という条件を満たしている旨を、同一事象指標値「１」で示している。すなわち、同一事象指標値「１」の場合、全ての病院１〜ｎに二つの単語が同時に含まれないことを明確に示すことができる。例えば、照合結果６０１が全ての病院Ａ＝×、病院Ｂ＝×、病院Ｃ＝×のとき、同一事象指標値は初めて「１」となる。病院Ａ〜Ｃのいずれか一つでも、照合結果に〇があれば、同一事象指標値は「０」となる。この同一事象指標算出結果６０２により、例えば、これら全ての「病院１〜ｎ」のマスターを統合した共通マスターの作成時、あるいはマスター間の共通辞書の作成時における単語に関する注意事項を明確に提示できるようになる。

図７は、実施の形態にかかる同一事象判定装置による同一事象判定例２を示すフローチャートである。はじめに、制御部（マスター照合部１０１）は、単語の組（二つの単語Ｘ，Ｙ）の入力を待機する（ステップＳ７０１：Ｎｏのループ）。単語の組が入力されると（ステップＳ７０１：Ｙｅｓ）、制御部は、必要な全マスターの照合を終了したか判定する（ステップＳ７０２）。

必要な全マスターの照合が終了していなければ（ステップＳ７０２：Ｎｏ）、制御部は、未照合のマスターを取得し（ステップＳ７０３）、取得したマスターに単語Ｘと単語Ｙが同時に存在するか照合を行い（ステップＳ７０４）、ステップＳ７０２の処理に戻る。

そして、全マスターの照合が終了すれば（ステップＳ７０２：Ｙｅｓ）、制御部（同一事象指標算出部１０２）は、単語Ｘ，Ｙが同時に存在するマスター数（ｂｏｔｈ＿ｕｓｅ）を計算する（ステップＳ７０５）。

また、制御部（同一事象指標算出部１０２）は、処理Ｂの実施により、同一事象指標を、１−（二つの単語が両方とも同一マスターに存在した組織の数）／（全組織の数）に基づき算出し（ステップＳ７０６）、以上の処理を終了する。

図８は、実施の形態にかかる同一事象判定装置によるデータ処理の具体例２を説明する図である。図７に示した同一事象判定例２に対応する具体的なデータ処理例を示す。図８においても、構成例１または２により、同一事象指標を算出する対象の単語Ｘが「ピペラジンアジピン酸塩」、単語Ｙが「アジピン酸ピペラジン」である例を示す。

同一事象判定装置１００のマスター照合部１０１は、入力された単語Ｘ，Ｙに基づき、各組織１〜ｎに相当する「病院１〜ｎ」の薬品のマスター６００にアクセスする。そして、マスター照合部１０１は、単語Ｘ「ピペラジンアジピン酸塩」、単語Ｙ「アジピン酸ピペラジン」の両方が「病院１〜ｎ」のそれぞれのマスター６００に存在するか否かを照合処理し、照合結果６０１を求める。照合結果６０１には、「病院１」のマスター６００ａには、単語Ｘ，Ｙの両方が存在せず（記号：×）、「病院２」のマスター６００ｂには、単語Ｘ，Ｙの両方が存在している（記号：〇）ことが示されている。

そして、同一事象指標算出部１０２は、マスター照合部１０１の照合結果に基づき、単語Ｘ，Ｙについての同一事象指標算出結果６０２を算出する。図８の例の場合、同一事象指標算出部１０２は、単語Ｘ，Ｙの同時利用組織数（ｂｏｔｈ＿ｕｓｅ）が「１」であると算出する。

また、同一事象指標算出部１０２は、処理Ｂの実施により、同一事象指標値を、１−（二つの単語が両方とも同一マスターに存在した組織の数）／（全組織の数）に基づき「０．９５」と算出する。同一事象指標値は、Ｎ（全マスター数）＝２０の場合で算出した。同一事象判定装置１００（制御部）は、同一事象指標算出部１０２が算出した同一事象指標算出結果６０２を外部出力する。

上記処理によれば、同一事象指標算出結果６０２として、単語Ｘ，Ｙが同時に存在するマスター数（ｂｏｔｈ＿ｕｓｅ）と、同一事象指標を得ることができる。上記例では、全ての「病院１〜ｎ」のマスター６００のうち、一部の病院（病院２）のマスター６００ｂに単語Ｘ，Ｙが同時に存在することを示すことができる。

また、同一事象指標算出結果６０２として、「全ての病院１〜ｎに二つの単語Ｘ，Ｙが同時に含まれていない」という条件を満たしていない割合を、同一事象指標値「０．９５」で明確に示している。値は「１」に近いほど「全ての病院１〜ｎに二つの単語Ｘ，Ｙが同時に含まれていない」という条件を満たしていない（「全ての病院１〜ｎに二つの単語Ｘ，Ｙが同時に含まれている」）旨を示す。このように同一事象指標値を処理Ｂにより細かく算出することで、全てのマスター６００の同一事象指標（「全ての病院１〜ｎに二つの単語Ｘ，Ｙが同時に含まれていない」）をより細かく提示できるようになる。

図９は、実施の形態にかかる同一事象判定装置による同一事象判定例３を示すフローチャートである。はじめに、制御部（マスター照合部１０１）は、単語の組（二つの単語Ｘ，Ｙ）の入力を待機する（ステップＳ９０１：Ｎｏのループ）。単語の組が入力されると（ステップＳ９０１：Ｙｅｓ）、制御部は、必要な全マスターの照合を終了したか判定する（ステップＳ９０２）。

必要な全マスターの照合が終了していなければ（ステップＳ９０２：Ｎｏ）、制御部は、未照合のマスターを取得する（ステップＳ９０３）。そして、制御部は、今回取得した一つのマスターに単語Ｘと単語Ｙどちらか一方が存在するか照合を行い（ステップＳ９０４）、また、今回取得したマスターに単語Ｘと単語Ｙが同時に存在するか照合を行い（ステップＳ９０５）、ステップＳ９０２の処理に戻る。

そして、全マスターの照合が終了すれば（ステップＳ９０２：Ｙｅｓ）、制御部（同一事象指標算出部１０２）は、単語Ｘ，Ｙのどちらかが存在している組織数（Ｓｈａｒｅ）を計算する（ステップＳ９０６）。また、単語Ｘ，Ｙが同時に存在するマスター数（ｂｏｔｈ＿ｕｓｅ）を計算する（ステップＳ９０７）。

そして、制御部（同一事象指標算出部１０２）は、処理Ｂの実施により、同一事象指標として、１−（二つの単語が両方とも同一マスターに存在した組織の数）／（全組織の数）に基づき算出する。また、制御部（同一事象指標算出部１０２）は、処理Ｃの実施により、同一事象指標＝１−（二つの単語が両方とも同一マスターに存在した組織の数）／（二つの単語のいずれかがマスターに存在する組織の数）を算出する（ステップＳ９０８）。以上により、制御部は、一連の処理を終了する。

図１０は、実施の形態にかかる同一事象判定装置によるデータ処理の具体例３を説明する図である。図９に示した同一事象判定例３に対応する具体的なデータ処理例１を示す。図１０においても、構成例１または２により、同一事象指標を算出する対象の単語Ｘが「ピペラジンアジピン酸塩」、単語Ｙが「アジピン酸ピペラジン」である例を示す。

同一事象判定装置１００のマスター照合部１０１は、入力された単語Ｘ，Ｙに基づき、各組織１〜ｎに相当する「病院１〜ｎ」の薬品のマスター６００にアクセスする。そして、マスター照合部１０１は、単語Ｘ「ピペラジンアジピン酸塩」、単語Ｙ「アジピン酸ピペラジン」の両方が取得した一つのマスターに同時に存在するか照合した照合結果６０１ａを求める。照合結果６０１ａには、「病院１」のマスター６００ａには、単語Ｘ，Ｙの両方が同時に存在せず（記号：×）、「病院２」のマスター６００ｂには、単語Ｘ，Ｙの両方が同時に存在している（記号：〇）ことが示されている。

また、マスター照合部１０１は、単語Ｘ「ピペラジンアジピン酸塩」、単語Ｙ「アジピン酸ピペラジン」の少なくともどちらか一方が取得した一つのマスターに同時に存在するか照合した照合結果６０１ｂを求める。照合結果６０１ｂには、「病院１」のマスター６００ａには、単語Ｘ，Ｙの少なくとも一方が存在し（記号：〇）、また、「病院２」のマスター６００ｂにも単語Ｘ，Ｙの少なくとも一方が存在している（記号：〇）ことが示されている。

そして、同一事象指標算出部１０２は、マスター照合部１０１の照合結果６０１ａ，６０１ｂに基づき、単語Ｘ，Ｙについての同一事象指標算出結果６０２を算出する。図１０の例の場合、同一事象指標算出部１０２は、照合結果６０１ｂに基づく処理Ｃの実施により、単語Ｘ，Ｙのいずれか一方を利用する利用組織数（Ｓｈａｒｅ）が「１３」と算出する。また、照合結果６０１ａに基づく処理Ｂの実施により、単語Ｘ，Ｙを同時に利用する同時利用組織数（ｂｏｔｈ＿ｕｓｅ）が「１」であると算出する。また、同一事象指標算出部１０２は、同一事象指標算出結果６０２として、「全ての病院１〜ｎに二つの単語Ｘ，Ｙが同時に含まれていない」という条件を満たしていない割合を、同一事象指標値「０．９２」を算出する。そして、同一事象判定装置１００（制御部）は、同一事象指標算出部１０２が算出した同一事象指標算出結果６０２を外部出力する。

上記処理によれば、同一事象指標算出結果６０２として、単語Ｘ，Ｙのいずれか一方を利用する利用組織数（Ｓｈａｒｅ）と、単語Ｘ，Ｙが同時に存在するマスター数（ｂｏｔｈ＿ｕｓｅ）と、同一事象指標を得ることができる。上記例では、全ての「病院１〜ｎ」のマスター６００のうち、一部の病院（病院２）のマスター６００ｂに単語Ｘ，Ｙが同時に存在することを示している。また、一部の病院（病院１，２）のマスター６００ａ，６００ｂには、単語Ｘ，Ｙの少なくともどちらか一方が存在することを示している。

また、同一事象指標算出部１０２は、同一事象指標算出結果６０２として、「全ての病院１〜ｎに二つの単語Ｘ，Ｙが同時に含まれていない」という条件を満たしていない割合を、同一事象指標値「０．９２」で明確に示している。このように同一事象指標値を処理Ｂ，処理Ｃにより細かく算出することで、全てのマスター６００の同一事象指標（「全ての病院１〜ｎに二つの単語Ｘ，Ｙが同時に含まれていない」）をより細かく提示できるようになる。

図１１は、実施の形態にかかる同一事象判定装置によるデータ処理の具体例４を説明する図である。図９に示した同一事象判定例３に対応する具体的なデータ処理例２を示す。上述した図１０に示したデータ処理例１は、一組（二つの単語Ｘ，Ｙ）の入力であった。これに対し、この図１１に示すデータ処理例２では、構成例２で説明した類似単語抽出部４０１を設け、類似単語抽出部４０１が多数の単語集合の中から単語Ｘ，Ｙの組を複数求め、マスター照合部１０１に出力する構成である。

図１１において、同一事象判定装置１００に入力される単語集合は、同一の薬品で異なる表記の薬品、または異なる薬品の集合体である。類似単語抽出部４０１は、この集合単語の中から任意（例えば総あたりで得た）の単語Ｘ，Ｙについてそれぞれの類似度を求める。図１１の例では、一組の単語Ｘ「ピペラジンアジピン酸塩」、単語Ｙ「アジピン酸ピペラジン」の類似度は０．１と算出する。他の一組の単語Ｘ「ピペラジンアジピン酸塩」、単語Ｙ「アトロピン硫酸塩水和物」の類似度は０．１と算出する。一組の単語Ｘ「アトロピン硫酸塩水和物」、単語Ｙ「アトロピン硫酸塩」の類似度は０．３３３と算出する。

同一事象判定装置１００のマスター照合部１０１は、類似単語抽出部４０１が抽出した一組の単語Ｘ，Ｙ毎に、各組織１〜ｎに相当する「病院１〜ｎ」の薬品のマスター６００にアクセスする。

そして、マスター照合部１０１は、一組の単語Ｘ「ピペラジンアジピン酸塩」、単語Ｙ「アジピン酸ピペラジン」の両方が取得した一つのマスターに同時に存在するか照合した照合結果６０１ａを求める。照合結果６０１ａには、「病院１」のマスター６００ａには、単語Ｘ「ピペラジンアジピン酸塩」、単語Ｙ「アジピン酸ピペラジン」の両方が同時に存在していない（記号：×）ことが示されている。また、「病院２」のマスター６００ｂには、単語Ｘ「ピペラジンアジピン酸塩」、単語Ｙ「アジピン酸ピペラジン」の両方が同時に存在している（記号：〇）ことが示されている。

また、マスター照合部１０１は、他の一組の単語Ｘ「ピペラジンアジピン酸塩」、単語Ｙ「アトロピン硫酸塩水和物」の両方が取得した一つのマスターに同時に存在するか照合した照合結果６０１ａを求める。照合結果６０１ａには、「病院１」のマスター６００ａと、「病院２」のマスター６００ｂには、単語Ｘ「ピペラジンアジピン酸塩」、単語Ｙ「アトロピン硫酸塩水和物」の両方が同時に存在する（記号：〇）ことが示されている。以降も同様に、マスター照合部１０１は、他の一組の単語Ｘ，Ｙの両方が取得した一つのマスターに同時に存在するか照合した照合結果６０１ａを求める。

また、マスター照合部１０１は、一組の単語Ｘ「ピペラジンアジピン酸塩」、単語Ｙ「アジピン酸ピペラジン」の少なくともどちらか一方が取得した一つのマスターに存在するか照合した照合結果６０１ｂを求める。照合結果６０１ｂには、「病院１」のマスター６００ａと、「病院２」のマスター６００ｂには、単語Ｘ「ピペラジンアジピン酸塩」、単語Ｙ「アジピン酸ピペラジン」の少なくとも一方が存在している（記号：〇）ことが示されている。

また、マスター照合部１０１は、他の一組の単語Ｘ「ピペラジンアジピン酸塩」、単語Ｙ「アトロピン硫酸塩水和物」の少なくとも一方が取得した一つのマスターに存在するか照合した照合結果６０１ｂを求める。照合結果６０１ｂには、「病院１」のマスター６００ａと、「病院２」のマスター６００ｂには、単語Ｘ「ピペラジンアジピン酸塩」、単語Ｙ「アトロピン硫酸塩水和物」の少なくとも一方が存在している（記号：〇）ことが示されている。以降も同様に、マスター照合部１０１は、他の一組の単語Ｘ，Ｙの少なくとも一方が取得した一つのマスターに存在するか照合した照合結果６０１ｂを求める。

そして、同一事象指標算出部１０２は、マスター照合部１０１の照合結果６０１ａ，６０１ｂに基づき、一組の単語Ｘ，Ｙ毎に同一事象指標算出結果６０２を算出する。図１１の例の場合、同一事象指標算出部１０２は、照合結果６０１ｂに基づく処理Ｃの実施により、一組の単語Ｘ，Ｙ毎に、単語Ｘ，Ｙのいずれか一方を利用する利用組織数（Ｓｈａｒｅ）を算出する。例えば、一組の単語Ｘ「ピペラジンアジピン酸塩」、単語Ｙ「アジピン酸ピペラジン」については、単語Ｘ，Ｙのいずれか一方を利用する利用組織数（Ｓｈａｒｅ）が「１３」と算出する。

また、照合結果６０１ａに基づく処理Ｂの実施により、単語Ｘ，Ｙを同時に利用する同時利用組織数（ｂｏｔｈ＿ｕｓｅ）を算出する。例えば、一組の単語Ｘ「ピペラジンアジピン酸塩」、単語Ｙ「アジピン酸ピペラジン」については、単語Ｘ，Ｙを同時に利用する同時利用組織数（ｂｏｔｈ＿ｕｓｅ）が「１」と算出する。また、同一事象指標算出部１０２は、単語Ｘ「ピペラジンアジピン酸塩」、単語Ｙ「アジピン酸ピペラジン」が、「全ての病院１〜ｎに二つの単語Ｘ，Ｙが同時に含まれていない」という条件を満たしていない割合を、同一事象指標値「０．０９２」と算出する。この値は、類似度「０．１」の乗算により算出している。

また、同一事象指標算出部１０２は、マスター照合部１０１の照合結果６０１ａ，６０１ｂに基づき、他の各組の単語Ｘ，Ｙ毎に同一事象指標算出結果６０２を算出する。そして、同一事象判定装置１００（制御部）は、同一事象指標算出部１０２が算出した同一事象指標算出結果６０２を外部出力する。

上記処理によれば、同一事象指標算出結果６０２として、一組の単語Ｘ，Ｙ毎に、単語Ｘ，Ｙのいずれか一方を利用する利用組織数（Ｓｈａｒｅ）と、単語Ｘ，Ｙが同時に存在するマスター数（ｂｏｔｈ＿ｕｓｅ）と、同一事象指標を得ることができる。また、同一事象指標算出結果６０２として、「全ての病院１〜ｎに二つの単語Ｘ，Ｙが同時に含まれていない」という条件を満たしていない割合を、一組の単語毎に同一事象指標値として明確に示すことができる。

以上説明した実施の形態によれば、複数の組織１〜ｎがそれぞれ保有するマスター１にアクセスし、任意の二つの単語Ｘ，Ｙが一つの組織１の一つのマスター１に存在するか否かを照合する。そして、照合の結果に基づき、全ての組織１〜ｎのマスター１のそれぞれに、二つの単語Ｘ，Ｙが含まれているか否かを示す同一事象指標値を算出する。例えば、どの組織１〜ｎでも、一つの組織内の一つのマスター１には、同じ事象（例えば、薬品）が別々の単語として同時に記載されることがないとする。この場合、どの組織のマスターにも二つの単語が同時に出現しない場合、二つの異なる単語が同じ事象と判断する。また、二つの単語が同時に記載されたマスターが、いずれかの組織のマスター１に存在する場合、二つの異なる単語が同じ事象ではないと判断する。

また、二つの単語を取得し、複数の組織１〜ｎがそれぞれ保有するマスター１にアクセスし、複数のマスター１の内の少なくとも１以上のマスター１に二つの単語Ｘ，Ｙのいずれもが存在する場合は、二つの単語Ｘ，Ｙの意味はそれぞれ異なると判定する。

これにより、実施の形態によれば、二つの異なる単語が同一の事象であるか否かを精度良く判定できるようになる。そして、多数の組織のマスター（データベース）のデータを統合して利活用する際、「同一事象＝同一表記」となるよう、表記を揃えるための事前作業を効率的に行うことができる。例えば、異なる表記の単語が同一事象であるか否かを判断するための辞書（類義語の対応表に相当）を容易に作成できるようになる。

また、二つの単語Ｘ，Ｙがともに存在するマスターの数を算出してもよい。これにより、複数の組織それぞれのマスターのうち、二つの単語Ｘ，Ｙが存在するマスターの数を具体的に示すことができるようになる。

また、照合の結果に基づき、全ての組織において、二つの単語Ｘ，Ｙが同時に含まれなかった場合に同一事象指標値を「１」、それ以外の場合に値を「０」と算出してもよい。これにより、対象とした一部の組織１〜ｎのマスター１について、二つの単語Ｘ，Ｙが同時に含まれているか否かを最も簡単で明確な数値で示すことができる。

また、照合の結果に基づき、同一事象指標値として、１−（二つの単語が両方とも同一マスターに存在した組織の数）／（全組織の数）を算出してもよい。これにより、対象とした全ての組織１〜ｎのマスター１について、二つの単語Ｘ，Ｙが存在する全体の組織数に対する割合を具体的な数値で示すことができる。また、同じ事象のものを別の単語としてマスターに記載している組織が一つでもある場合の誤判定を防ぐことができる。

また、二つの単語Ｘ，Ｙのいずれかが存在する組織１〜ｎの数を算出してもよい。これにより、複数の組織のうち、二つの単語Ｘ，Ｙのいずれかが存在する組織の数を具体的に示すことができるようになる。

また、照合の結果に基づき、同一事象指標値として、１−（二つの単語が両方とも同一マスターに存在した組織の数）／（二つの単語のいずれかがマスターに存在する組織の数）を算出してもよい。これにより、対象とした全ての組織１〜ｎのマスター１について、二つの単語Ｘ，Ｙいずれかが存在する組織数に対し、二つの単語Ｘ，Ｙが両方とも存在する割合を具体的な数値で示すことができる。また、二つの単語Ｘ，Ｙを使っている組織が少ない場合に、同一事象指標が高くなることを防止できる。

また、対象とする二つの単語を、任意の多数の単語集合のなかから類似する二つの単語の組を抽出してもよい。二つの単語の類似度は汎用の技術を用いることができ、類似度を用いて得た組毎の二つの単語を対象とすることで、同一事象指標にかかる全体処理を効率的に行えるようになる。例えば、複数のマスター１にアクセスして多数の単語集合が得られ、類似する二つの単語の組を多数の単語集合の中から抽出することができ、この後の同一事象指標算出にかかる処理を効率的に行えるようになる。

また、同一事象指標を算出するシステム（同一事象判定装置１００）は、対象となる組織のマスター１に通信接続するネットワークインタフェース２０３を備えてもよい。これにより、多数の組織のマスター１に対する通信接続で、これら多数の組織のマスター１に、二つの単語が含まれているか否かを示す同一事象指標値を算出する処理を効率的に行えるようになる。

これらのことから、実施の形態によれば、異なる組織の同じ種類（例えば薬品）のマスター全てにおいて、二つの異なる単語が同一の事象（ものや行為等）として記載されているか否かを精度良く判定できるようになる。この点、従来の類義語判定の処理だけでは、例えば、二つの単語「薬品Ａ」と「薬品Ｂ」が同じ薬品である確率が高いと誤判断されていた。これに対し、実施の形態では、これら異なる二つの薬品の単語が一つのマスターに同一の事象として記載されていることを明確に提示できるようになる。

なお、本発明の実施の形態で説明した同一事象判定にかかる方法は、あらかじめ用意されたプログラムをサーバ等のプロセッサに実行させることにより実現することができる。本方法は、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ−Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また本方法は、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。

上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）複数の組織がそれぞれ保有するマスターにそれぞれアクセスし、
任意の二つの単語が一つの前記マスター内に存在するか否かを、それぞれの前記マスターについて照合し、
それぞれの前記マスターについて、前記照合の結果に基づき、一つの前記マスターに、前記二つの単語が含まれているか否かを示す同一事象指標値を算出し、
算出した前記同一事象指標値を同一の記憶部に記録する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする同一事象判定プログラム。

（付記２）さらに、前記二つの単語がともに存在する前記マスターの数を算出する、
ことを特徴とする付記１に記載の同一事象判定プログラム。

（付記３）前記照合の結果に基づき、前記同一事象指標値として、
処理対象とするマスターの総数に対する二つの単語が両方とも存在したマスターの数に応じた値を算出する、
ことを特徴とする付記１に記載の同一事象判定プログラム。

（付記４）前記二つの単語として、任意の多数の単語集合のなかから類似する二つの単語を抽出する、
ことを特徴とする付記１〜３のいずれか一つに記載の同一事象判定プログラム。

（付記５）複数の組織がそれぞれ保有するマスターにアクセスし、
任意の二つの単語が一つの前記マスター内に存在するか否かを、それぞれの前記マスターについて照合し、
それぞれの前記マスターについて、前記照合の結果に基づき、一つの前記マスターに、前記二つの単語が含まれているか否かを示す同一事象指標値を算出し、
算出した前記同一事象指標値を同一の記憶部に記録する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする同一事象判定方法。

（付記６）複数の組織がそれぞれ保有するマスターにアクセスし、
任意の二つの単語が一つの前記マスター内に存在するか否かを、それぞれの前記マスターについて照合するマスター照合部と、
それぞれの前記マスターについて、前記照合の結果に基づき、一つの前記マスターに、前記二つの単語が含まれているか否かを示す同一事象指標値を算出する同一事象指標算出部と、
算出した前記同一事象指標値を記録する記憶部と、
を備えたことを特徴とする同一事象判定システム。

（付記７）多数の単語集合のなかから類似する二つの単語の組を複数抽出し、各組の前記二つの単語を前記マスター照合部に出力する類似単語抽出部、
を備えたことを特徴とする付記６に記載の同一事象判定システム。

（付記８）前記組織の前記マスターに通信接続するネットワークインタフェースを備えたことを特徴とする付記６または７に記載の同一事象判定システム。

（付記９）二つの単語を取得し、
複数の組織がそれぞれ保有するマスターにアクセスし、
複数の前記マスターの内の少なくとも１以上のマスターに前記二つの単語のいずれもが存在する場合は、前記二つの単語の意味はそれぞれ異なると判定する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする同一事象判定プログラム。

１００ 同一事象判定装置
１０１ マスター照合部
１０２ 同一事象指標算出部
２０１ ＣＰＵ（制御部）
２０２ メモリ
２０３ ネットワークインタフェース（ＩＦ）
２０５ 記録媒体
２１０ ネットワーク
４０１ 類似単語抽出部
６００ マスター
６０１（６０１ａ，６０１ｂ） 照合結果
６０２ 同一事象指標算出結果
Ｘ，Ｙ （一組の）単語

Claims (8)

1. 複数の組織がそれぞれ保有するマスターにそれぞれアクセスし、
   任意の二つの単語が一つの前記マスター内に存在するか否かを、それぞれの前記マスターについて照合し、
   それぞれの前記マスターについて、前記照合の結果に基づき、一つの前記マスターに、前記二つの単語が含まれているか否かを示す同一事象指標値を算出し、
   算出した前記同一事象指標値を同一の記憶部に記録する、
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする同一事象判定プログラム。
2. さらに、前記二つの単語がともに存在する前記マスターの数を算出する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の同一事象判定プログラム。
3. 前記照合の結果に基づき、前記同一事象指標値として、
   処理対象とするマスターの総数に対する二つの単語が両方とも存在したマスターの数に応じた値を算出する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の同一事象判定プログラム。
4. 前記二つの単語として、任意の多数の単語集合のなかから類似する二つの単語を抽出する、
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の同一事象判定プログラム。
5. 複数の組織がそれぞれ保有するマスターにアクセスし、
   任意の二つの単語が一つの前記マスター内に存在するか否かを、それぞれの前記マスターについて照合し、
   それぞれの前記マスターについて、前記照合の結果に基づき、一つの前記マスターに、前記二つの単語が含まれているか否かを示す同一事象指標値を算出し、
   算出した前記同一事象指標値を同一の記憶部に記録する、
   処理をコンピュータが実行することを特徴とする同一事象判定方法。
6. 複数の組織がそれぞれ保有するマスターにアクセスし、
   任意の二つの単語が一つの前記マスター内に存在するか否かを、それぞれの前記マスターについて照合するマスター照合部と、
   それぞれの前記マスターについて、前記照合の結果に基づき、一つの前記マスターに、前記二つの単語が含まれているか否かを示す同一事象指標値を算出する同一事象指標算出部と、
   算出した前記同一事象指標値を記録する記憶部と、
   を備えたことを特徴とする同一事象判定システム。
7. 多数の単語集合のなかから類似する二つの単語の組を複数抽出し、各組の前記二つの単語を前記マスター照合部に出力する類似単語抽出部、
   を備えたことを特徴とする請求項６に記載の同一事象判定システム。
8. 二つの単語を取得し、
   複数の組織がそれぞれ保有するマスターにアクセスし、
   複数の前記マスターの内の少なくとも１以上のマスターに前記二つの単語のいずれもが存在する場合は、前記二つの単語の意味はそれぞれ異なると判定する、
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする同一事象判定プログラム。

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