JP2023046452A - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】システム間での連携を図ることを容易にする情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供する。【解決手段】貿易取引での情報処理に用いられる情報処理装置１は、第一システムで用いられる複数の第一項目に関する情報と、第二システムで用いられる複数の第二項目に関する情報の入力を受け付ける受付部１０と、ある第一項目に対応する第二項目を判断し、複数の第一項目の一部又は全部の各々に対応する第二項目を判断する判断部２０と、判断部２０による判断結果を出力する出力部９０と、を有する。【選択図】図１

Description

本発明は、貿易取引で用いられる情報の処理に用いられる情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。

貿易物流業界各社では、輸出入情報等の貿易手続き情報を電子データとして保存し処理している。電子データは、TradeLens等の貿易物流プラットフォームシステム（ＰＦ）や、各社の独自構築システム（個社システム）に保存されることが一般的である。各社が新規で電子的に貿易取引を行う際、電子データの相互連携が必要となる。しかしながら、各社が利用するＰＦごと及び個社システムごとにデータ形式、データ項目は統一されていない状況である。

電子データ連携の国際標準としてEDIFACT（Electronic Data Interchange For Administration Commerce Transpor）が存在するものの、必ずしもEDIFACTは採用されておらず、独自フォーマットが存在しているのが現状である。また、システム間での連携を行おうとしても手作業での作業が必要であるが、データ形式、データ項目は様々であり手作業での判断自体が難しい。また、貿易物流業界全てのシステムに対してシステムの統一を図るためにＡＰＩマッピングしようとすると、ＰＦ及び個社システムの合計だけ作業が発生することになり、手作業だけでは処理しきれない。

貿易取引に関する自動化が進んできており、例えば特許文献１では、Ｌ／Ｃ決済における手続きを円滑化することのできる貿易取引電文の意味解析装置が提案されている。しかしながら、データ形式を統一するために有効な手段は従来においては提案されていない。

特開２０２１－７１８６６号

本発明は、システム間での連携を図ることを容易にする情報処理装置等を提供する。

本発明による情報処理装置は、
貿易取引で用いられる情報の処理に用いられる情報処理装置であって、
第一システムで用いられる複数の第一項目に関する情報と、第二システムで用いられる複数の第二項目に関する情報の入力を受け付ける受付部と、
ある第一項目に対応する第二項目を判断し、複数の第一項目の一部又は全部の各々に対応する第二項目を判断する判断部と、
判断部による判断結果を出力する出力部と、
を備えてもよい。

本発明による情報処理装置において、
判断部は、第一システムにおけるデータ項目定義及び公開仕様と、第二システムにおけるデータ項目定義及び公開仕様とを用いて、ある第一項目に対応する第二項目を判断してもよい。

本発明による情報処理装置において、
判断部は、ある第一項目に対する第二項目候補を複数選定し、複数の第二候補項目に対する類似度の評価値を算出してもよい。

本発明による情報処理装置は、
第一システムで用いられる第一データ形式と第二システムで用いられる第二データ形式とを合致させるための形式変換部を備えてもよい。

本発明による情報処理装置において、
形式変換部は、第一システムで用いられる複数の第一項目の各々又は第二システムで用いられる複数の第二項目の各々を、１又は複数の項目要素に分類して入力することで対応リストを生成してもよい。

本発明による情報処理装置において、
第一項目の項目要素に対する第二項目候補の項目要素の類似度を用いて、判断部が第一項目に対する第二項目候補の評価値を算出してもよい。

本発明による情報処理装置において、
項目要素における類似度に重みをかけて加重平均することで、判断部は第一項目に対する第二項目候補の評価値を算出してもよい。

本発明による情報処理装置において、
項目要素における類似度の算出には自然言語処理、判定モデル又はＡＩ（機械学習）の手法を用いてもよい。

本発明による情報処理装置は、
複数の第一項目の各々に対する第二項目への合致情報を用いて、第一システムにおける第一項目の各々を第二システムにおける第二項目に変換する項目変換部を備えてもよい。

本発明による情報処理方法は、
貿易取引で用いられる情報の処理に用いられる情報処理方法であって、
受付部によって、第一システムで用いられる複数の第一項目に関する情報と、第二システムで用いられる複数の第二項目に関する情報の入力を受け付ける工程と、
判断部によって、ある第一項目に対応する第二項目を判断し、複数の第一項目の一部又は全部の各々に対応する第二項目を判断する工程と、
出力部によって、判断部による判断結果を出力する工程と、
を備えてもよい。

本発明によるプログラムは、
貿易取引で用いられる情報の処理に用いられる情報処理装置にインストールするためのプログラムであって、
プログラムをインストールされた情報処理装置は、
第一システムで用いられる複数の第一項目に関する情報と、第二システムで用いられる複数の第二項目に関する情報の入力を受け付ける受付機能と、
ある第一項目に対応する第二項目を判断し、複数の第一項目の一部又は全部の各々に対応する第二項目を判断する判断機能と、
判断部による判断結果を出力する出力機能と、
を備えてもよい。

本発明によれば、システム間での連携を図ることを容易にすることができる。

図１は、本発明の実施の形態による情報処理装置の構成を示した概略図である。 図２は、本発明の実施の形態における情報の流れの一例を示す図である。 図３は、本発明の実施の形態における情報処理装置での処理内容を説明するための図である。 図４は、本発明の実施の形態における情報処理装置での処理内容を説明するための別の図である。 図５は、本発明の実施の形態において、データ形式をデータ項目突合用データに統一する態様を説明するための図である。 図６は、本発明の実施の形態において、多層構造のデータ構造をデータ項目突合用データに変換する態様を説明するための図である。 図７は、本発明の実施の形態において、第一項目の項目１に対して、第二項目の各項目の類似度を算出する過程を説明するための図である。 図８は、本発明の実施の形態において、第一項目の項目１に対して、第二項目の各項目の類似度を加重平均によって算出する過程を説明するための図である。

以下、本発明に係る情報処理装置及び情報処理方法の実施の形態について説明する。本実施の形態において「又は」は「及び」を含む概念であり、Ａ又はＢは、Ａ、Ｂ、並びにＡ及びＢのいずれかを意味している。

本実施の形態の情報処理装置１は例えばサーバであり、いずれの場所に設置されてもよく、クラウド環境が利用されてもよい。本実施の形態の情報処理装置１は、一つの装置から構成されてもよいし複数の装置から構成されてもよい。また、複数の装置から情報処理装置１が構成される場合には、各装置が同じ部屋等の同じ空間に設けられる必要はなく、異なる部屋、異なる建物、異なる地域等に設けられてもよい。

本実施の形態によるプログラムは、インストールされることで以下に示す情報処理装置１を生成するために利用され、本実施の形態による記録媒体は当該プログラムを記録するために利用される。また、本実施の形態の情報処理方法は上記プログラムがインストールされた情報処理装置１によって実施される。

図１に示すように、本実施の形態の情報処理装置１は、一例として貿易取引に用いられる。本実施の形態では、貿易取引に用いられるシステムについて説明するが、これに限られることはなく、貿易取引以外の分野であっても、複数のシステムにおける統一を行うためにも本実施の形態の情報処理装置１を用いることができる。情報処理装置１は、貿易取引で利用される第一システムで用いられる複数の第一項目に関する情報と、貿易取引で利用される第二システムで用いられる複数の第二項目に関する情報の入力を受け付ける受付部１０と、ある第一項目に対応する第二項目を判断する判断部２０と、判断部２０による判断結果を出力する出力部９０と、を有してもよい。出力部９０による出力結果は、ユーザ端末の表示部１１０で表示されるようにしてもよい。判断部２０は、複数の第一項目の一部又は全部の各々に対応する第二項目を判断するようにしてもよい。つまり、複数の第一項目が存在するが、その複数の第一項目のうちの一部だけに対して対応する第二項目を見出すための処理を行ってもよいし、複数の第一項目のうちの全部に対して対応する第二項目を見出すための処理を行ってもよい。

情報処理装置１は、複数のユーザ端末１００と送受信して通信可能な通信部５を有してもよい。情報処理装置１は様々な情報を記憶する記憶部６０を有してもよい。

ユーザ端末１００は、スマートフォン、タブレット端末、ＰＣ等のであってもよい。ユーザ端末１００がスマートフォンやタブレット端末等からなる場合には、タッチパネルになっている画面が表示部１１０及び入力部１２０の両方の機能を備えており、入力表示部として機能することになる。

本実施の形態のような判断部２０が設けられることで、第一システムで用いられる第一項目と第二システムで用いられる第二項目との対応を確認することができ、第一システムと第二システムでの連携を図ることを容易にすることができる。このように本態様を採用した場合にはシステム間の連携を図ることを容易にできることから、例えば異なるＰＦ（プラットフォームシステム）間や個社システム間でのデータ連携を容易にすることができる。この結果、例えば新規貿易取引（異なるシステムを用いている事業者間での新規な貿易取引）の促進を図ることができる。例えば異なるシステムを用いている事業者間ではシステム連携がされていないことから紙でのやり取りが必要になるが、本態様を採用することで電子データでのやり取りが可能となる。また本態様を採用することで、電子データを用いて業界のデータ分析や当該データの活用を促進することができる点でも有益である。図２に示す態様では、第一システムであるＰＦと第二システムである個社システムとの間の項目間の対応を確定する態様を示しており、第一項目であるＰＦ項目の各々が、第二項目である個社項目のいずれに対応するかが類似度とともに出力される態様が開示されている。項目を対応させる場合の一例として、あるシステムでは「輸入申告事項登録」という用語が用いられ、別のシステムでは「Deals」という用語が用いられ、さらに別のシステムでは「Transactions」という用語が用いられている場合に、これらの項目が合致するものとして判断部２０が判断して、システム間での情報の認識を統一させるようにしてもよい。特許請求の範囲では「第一システム」及び「第二システム」という用語を用いているが、３つ以上のシステム連携にも本発明を利用できることは当然である。本実施の形態のように異なるシステム間の「項目」を合致させることで、精度の向上と作業効率の向上を図ることができるようになる。

システムとしては様々なものが考えられる。一例としては、NACCS、TradeLens、Cyber Port等のＰＦの他、各社が個別に採用している個社システムを挙げることができる。本実施の形態によれば、このような異なるシステム間での連携を図ることができるようになる。

判断部２０は、第一システムにおけるデータ項目定義及び仕様（公開仕様だけではなく、公開されていない仕様も含む。）と、第二システムにおけるデータ項目定義及び仕様とを用いて、ある第一項目に対応する第二項目を判断してもよい。つまり、対応を図りたいシステムにおけるデータ項目定義及びＡＰＩ等の公開仕様を情報処理装置１に入力することで、項目間の対応を判断部２０が判断するようにしてもよい。このようにデータ項目定義及び仕様を用いることで、システム間での項目の対応を正確に行うことができる。

判断部２０は、ある第一項目に対する第二項目候補を複数選定し、複数の第二候補項目に対する類似度の評価値を算出してもよい。また各第一項目に対して複数の第二項目候補を選定し、その類似度の評価値を示すことで、ユーザが最終的に判断するようにしてもよい。この場合、ユーザが第一項目に対する第二項目の対応関係を最終的に決定することを支援することができる。この場合には、評価値が最も高い項目が対応する可能性が高いものの、最終的なユーザの判断がその結果に合致するとは限らないことには留意が必要である。

第一システムで用いられる第一データ形式と第二システムで用いられる第二データ形式とが異なる場合に、第一データ形式と第二データ形式とを合致させる形式変換部３０が設けられてもよい（図１参照）。このような形式変換部３０を用いることで、異なるデータ形式を採用しているシステム間での連携をスムーズに行うことができる。データ形式には様々なものがあるが、改行コードで項目を区切るフラット形式、JavaScriptのオブジェクト記法を用いたデータ交換フォーマットであるJSON形式の他、XML形式やCSV形式等を一例として挙げることができる。

一例としては、図３に示すように、第二システムとの整合を図りたい第一システムにおけるデータ項目定義及び仕様等のマッピング対象情報を情報処理装置１に入力し、その入力情報を受付部１０が受け付ける。形式変換部３０が、第一システムと第二システムとの間におけるデータ形式の不一致を解消する処理を行う。その後で、判断部２０が、データ項目の対応を判断して、データ項目の不一致を解消するための処理を行い、出力部９０が項目単位の類似度算出結果を出力する。出力結果は、複数の第一項目毎に評価値の高い第二項目（所定個数の第二項目）が表示部１１０で表示されるようにしてもよい。

形式変換部３０は、各システムで用いられる複数の項目（用語）の各々を、名称、説明、データ型、桁数、コード値等のいずれか１つ以上を含む項目要素に分類して入力することで対応リストを生成してもよい（図５参照）。ここで名称、説明、データ型、桁数、コード値等の各々が項目要素であり、複数の項目要素を含む概念が情報項目となる。ある項目（用語）に関するデータ項目定義書及び公開仕様の記載が複数の項目要素にわたる場合には、該当する項目要素の各々にデータ項目定義書及び公開仕様で記載されている内容が入力されることになる。ある項目（用語）に関するデータ項目定義書及び公開仕様の中に項目要素に対応する記載がない場合には、当該項目要素は空欄となる。ある項目（用語）の抜き出しは、データ項目定義書や公開仕様等において、「：」（コロン）、「；」（セミコロン）、「,」（カンマ）等で区切られている区間にある用語毎に行ってもよい。

一例としては、第一システムで用いられる複数の第一項目の各々及び第二システムで用いられる複数の第二項目の各々を、名称、説明、データ型、桁数、コード値等の項目要素に入力することで対応リストを生成してもよい（図５参照）。各システムで用いられるデータ項目定義書及び公開仕様における内容を、用語（項目毎）で区切っていき、用語毎（項目毎）に名称、説明、データ型、桁数、コード値等の項目要素のいずれに該当するかを判断するようにしてもよい。一例としては、「項目１」である用語については「フラット形式データ項目」の「名称」として情報を入力し、「項目１」に関する説明を「説明」として情報入力し、その他のデータ型、桁数、コード値等の項目要素は空欄としてもよい。また「項目２」である用語については「フラット形式データ項目」の「名称」、「説明」及び「データ型」として情報を入力し、その他のコード値等の項目要素は空欄としてもよい。このように予め定まったテーブルに用語をはめ込んでいく態様を採用することで、データ突合用のテーブルを効率よく準備することができ、各システムにおける形式の統一を簡易に行うことができる。テーブルにはめ込まれた用語の妥当性について、ユーザが最終的に判断するようにしてもよい。

図６ではJSON形式のデータをデータ項目突合用のデータに書き換える態様を示しているが、図６に示すような多層構造のデータ構造になっている場合には、親項目の情報を修飾情報として付加して、例えば名称で入力するようにしてもよい。このような修飾情報を付加することで、（多層化の性質上、重複した用語が用いられる可能性が高いが）用語の重複があったとしても一意性を確保できる点で有益である。なお図６に示す例では、項目１の名称は「dealName」であり、その説明が「×××」であるという態様になっている。同様に、項目２－１の名称は「項目2のbusinessTypeName」であり、その説明が「項目2のXXX」であるという態様になっている。

第一項目の項目要素における第二項目候補の項目要素に対する類似度を用いて、判断部２０は第一項目に対する第二項目候補の評価値を算出してもよい（図７参照）。この場合、項目要素における類似度に重みをかけて加重平均することで、判断部２０は第一項目に対する第二項目候補の評価値を算出してもよい（図８参照）。例えば、フラット形式を採用している第一システムの「項目１」として入力された名称、説明、データ型、桁数、コード値等の項目要素の各々に対して、JSON形式を採用している第二システムの「項目１」「項目２」・・・・「項目Ｍ」の名称、説明、データ型、桁数、コード値等の項目要素の各々に対する基礎類似度を算出し、算出された基礎類似度に重み（重要度）を掛けて、加重平均を算出することで、第一システムの「項目１」と第二システムの「項目１」「項目２」・・・・「項目Ｍ」の各々との間の類似度を算出するようにしてもよい。類似度の高い順にソートして出力するようにしてもよい（図４の「出力情報の統合・ソート処理」参照）。逆方向への返還も当然に可能であり、前述したのと同様の態様を採用して、第二項目の項目要素における第一項目候補の項目要素に対する類似度を用いて、判断部２０は第二項目に対する第一項目候補の評価値を算出してもよい。加重平均を取る際、空欄となっている項目要素はデータが入っていないことから、類似度「０」として計算されることになる。なお、ベクトルの類似度の算出にはコサイン類似度、Word2Vec等を用いてもよい。

判断部２０での項目要素における類似度の算出には自然言語処理又は判定モデルを用いてもよい。自然言語処理を用いる際には、図４で「入力情報のベクトル化処理」と示されているように、項目要素に入力されている用語のベクトルを比較することで基礎類似度を算出してもよい。つまり、第一システムの「項目１」として入力された名称、説明、データ型、桁数、コード値等の項目要素におけるベクトルと、第二システムの「項目１」「項目２」・・・・「項目Ｍ」の各々での名称、説明、データ型、桁数、コード値等の項目要素におけるベクトルとを比較することで、第一システムの「項目１」に対する基礎類似度を算出してもよい。また、判定モデルを用いて、項目要素に入力されている用語をベクトル化してもよい。この場合には、用語を入力情報とし、用語に対するベクトルを出力情報として、ＡＩ機能を用いて機械学習することで判定モデルを生成してもよい。このような判定モデルの生成は判断部２０で行われてもよいし、別途作成されて記憶部６０で記憶されてもよい。ベクトル化の手法としては特に限定されるものではなく、既に一般的に提供されている手法（Word2Vec等）を用いることもできる。

予め準備された判定モデルに、第一システムの「項目１」として入力された名称、説明、データ型、桁数、コード値等の項目要素と、第二システムの「項目１」「項目２」・・・・「項目Ｍ」の各々での名称、説明、データ型、桁数、コード値等の項目要素とを入力することで、第一システムの「項目１」に対する基礎類似度を算出するようにしてもよい。このような判定モデルも機械学習によって生成されてもよい。この場合には、過去の実績として蓄積されているシステム間の項目を突合した結果を学習情報として、機械学習させたモデルを用いてもよい。例えば、第一システムの「項目１」として入力された名称、説明、データ型、桁数、コード値等の項目要素と、第二システムの「項目１」「項目２」・・・・「項目Ｍ」の各々での名称、説明、データ型、桁数、コード値等の項目要素とを入力情報とし、専門家によって判断された第一システムの「項目１」と第二システムの「項目１」「項目２」・・・・「項目Ｍ」の各々との間の類似度を出力情報として、機械学習するようにしてもよい。このような判定モデルの生成も判断部２０で行われてもよいし、別途作成されて記憶部６０で記憶されてもよい。

複数の第一項目の各々に対する第二項目への合致情報を用いて、第一システムにおける入力情報を第二システムにおける入力情報に変換する項目変換部７０が設けられてもよい（図１参照）。第一システムの各第一項目に対応する第二システムの第二項目が確定されるとその結果が記憶部６０に記憶されることになる。このように項目間の対応関係が記憶部６０で記憶された状態で、第一システムにおける情報を入力することで、当該情報が項目変換部７０によって第二システムで利用可能な情報に変換されて、出力されるようにしてもよい。また逆に、第二システムにおける情報を入力すると、当該情報が項目変換部７０によって第一システムで利用可能な情報に変換されて、出力されるようにしてもよい。一例としては、第一システムで用いられている第一項目の各々が第二項目に書き換えられた上で出力される。同様に、第二システムで用いられている第二項目の各々が第一項目に書き換えられた上で出力される。このような態様を採用することで、システム間の情報を自動で連携することができる点で有益である。

判断部２０がＡＩ機能を有し、学習情報を用いて機械学習することでモデルを生成する場合には、判断部２０は、過去の実績データから、目標事象が生じる確率が最も確からしくなるように、機械学習技術によって、利用する採用変数（要素）と、その係数（重み）を定めてもよい。機械学習の際には様々なモデルを利用でき、例えばツリーモデルを利用してもよいし、その他のモデルを利用してもよい。

なお、本実施の形態の受付部１０、出力部９０、判断部２０、形式変換部３０、項目変換部７０等の各部材は、一つ又は複数のＩＣチップ又は電子モジュール等で実現されてもよいし、回路構成によって実現されてもよい。

本実施の形態による情報処理装置１による情報処理方法の一例について説明する。

まず統一を図りたい第一システムにおけるデータ項目定義及び公開仕様と、第二システムにおけるデータ項目定義及び公開仕様を情報処理装置１に入力する。この際、ユーザ端末２００からデータ項目定義及び公開仕様が送信され、通信部５を介して受付部１０でデータ項目定義及び仕様が受け付けられる。

第一システムのデータ形式と第二システムのデータ形式が異なっている場合には、形式変換部３０によってこれらのデータ形式の不一致を解消し、データ構造の統一が図られる（図４の「入力情報の突合用処理」参照）。データ形式が同一であるか否かは、形式変換部３０によって判断されてもよいし、入力部１２０からユーザによって入力されるようにしてもよい。仮に第一システムのデータ形式と第二システムのデータ形式が同一である場合には、形式変換部３０によるデータ形式の一致処理は行われないようにしてもよい。

第一システムのデータ形式と第二システムのデータ形式のいずれの形式を他方の形式に合わせるかは、形式変換部３０が判断してもよいし、入力部１２０からユーザによって入力されるようにしてもよい。形式変換部３０が判断する場合には、第一システムのデータ形式と第二システムのデータ形式のうち、簡易な形式の方に統一するようにしてもよい。また、このような態様に限られることはなく、図５で示すように、形式変換部３０は第一システムのデータ形式と第二システムのデータ形式の両方をデータ項目突合用の形式（予め準備された突合用の形式）に変換してもよい。データ項目突合用の形式に合致される態様を採用する場合には、第一システムのデータ形式と第二システムのデータ形式が同一であっても、形式変換部３０によるデータ項目突合用の形式への変換は行われることになる。

次に、判断部２０が自然言語処理又は判定モデルを用いて、各項目要素で記入されている情報をベクトル化処理する。一例としては、第一システムの複数の第一項目の各々における名称、説明、データ型、桁数、コード値等の項目要素の各々をベクトル化し、第二システムの複数の第二項目の各々における名称、説明、データ型、桁数、コード値等の項目要素の各々をベクトル化する（図４の「入力情報のベクトル化処理」参照）。この際には、既存の自然言語処理を用いてもよいし、予め準備した判定モデル（ＡＩによって生成された判定モデル）を用いてもよいし、その他の既存のベクトル化手法を用いてもよい。

このように第一項目及び第二項目の各々における名称、説明、データ型、桁数、コード値等の項目要素をベクトル化した上で、第一システムの第一項目の項目要素の各々と第二システムの第二項目の項目要素の各々との間の類似度を算出する。一例としては、第一項目の項目１における名称、説明、データ型、桁数、コード値等の項目要素の各々におけるベクトルと、第二システムの第二項目の「項目１」「項目２」・・・・「項目Ｍ」の各々における名称、説明、データ型、桁数、コード値等の項目要素の各々におけるベクトルとを比較し、第一項目の項目１に対する項目要素毎の基礎類似度を算出する（図８参照）。この工程を第一項目の項目２以降にも行い、第一項目の全ての項目に対して、項目要素毎の基礎類似度を算出する（図４の「出力情報の算出処理」参照）。

このように基礎類似度が算出されると、算出された基礎類似度に重みである重要度を掛け合わせて加重平均をとることで、類似度が算出される（図８）。この際、類似度が高い順に項目が並ぶようにソートされてもよい（図４の「出力情報の統合・ソート処理」参照）。重みは入力部１２０からユーザが入力してもよいし、予め定められた重みが記憶部６０に記憶されており、記憶部６０における重みが判断部２０によって読み出されてもよい。ユーザが重みを入力部１２０から入力する場合には、ユーザの要望に合わせた運用が可能になる点で有益である。

出力部９０によって出力される各第一項目に対する第二項目は、類似度の高いものが３～５個だけ出力されてもよい。出力される項目数は入力部１２０からの入力によって適宜変更されてもよい。

出力部９０によって出力された結果は表示部１１０で表示されることになるが、各第一項目に対する第二項目の対応はユーザが最終的に決定してもよい。最終的に決定した結果は記憶部６０で記憶され、以降、第一システムと第二システムとの情報のやり取りで利用されることになる。このように項目の対応関係が分かることで、システム間で異なる記載となっている項目を共通の認識で用いることができ、システム間の連携を格段にスムーズに行うことができるようになる。

項目変換部７０が設けられている態様では、第一システムで入力されている貿易に関する第一貿易情報が情報処理装置１に入力され、第二システムでの項目への変換が入力部１２０から指示されると、第一貿易情報における第一項目の各々が第二システムで用いられている項目に変換されて、出力部９０によって出力データとして出力されることになる。同様に、第二システムで入力されている貿易に関する第二貿易情報が情報処理装置１に入力され、第一システムでの項目への変換が入力部１２０から指示されると、第二貿易情報における第二項目の各々が第一システムで用いられている項目に変換されて、出力部９０によって出力データとして出力されることになる。

この結果、第一システム及び第二システムでの貿易に関する電子データを互いに利用することができるようになる。このため、第一貿易情報を第二システムに入力し、データの処理を容易に行うことができるようになり、同様に、第二貿易情報を第一システムに入力し、データの処理を容易に行うことができるようになる。

上述した実施の形態の記載及び図面の開示は、特許請求の範囲に記載された発明を説明するための一例に過ぎず、上述した実施の形態の記載又は図面の開示によって特許請求の範囲に記載された発明が限定されることはない。

１ 情報処理装置
１０ 受付部
２０ 判断部
３０ 形式変換部
６０ 記憶部
７０ 項目変換部
９０ 出力部

Claims (11)

1. 貿易取引で用いられる情報の処理に用いられる情報処理装置であって、
   第一システムで用いられる複数の第一項目に関する情報と、第二システムで用いられる複数の第二項目に関する情報の入力を受け付ける受付部と、
   ある第一項目に対応する第二項目を判断し、複数の第一項目の一部又は全部の各々に対応する第二項目を判断する判断部と、
   判断部による判断結果を出力する出力部と、
   を備える、情報処理装置。
2. 判断部は、第一システムにおけるデータ項目定義及び公開仕様と、第二システムにおけるデータ項目定義及び公開仕様とを用いて、ある第一項目に対応する第二項目を判断する、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 判断部は、ある第一項目に対する第二項目候補を複数選定し、複数の第二候補項目に対する類似度の評価値を算出する、請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 第一システムで用いられる第一データ形式と第二システムで用いられる第二データ形式とを合致させるための形式変換部を備える、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. 形式変換部は、第一システムで用いられる複数の第一項目の各々又は第二システムで用いられる複数の第二項目の各々を、１又は複数の項目要素に分類して入力することで対応リストを生成する、請求項４に記載の情報処理装置。
6. 第一項目の項目要素に対する第二項目候補の項目要素の類似度を用いて、判断部が第一項目に対する第二項目候補の評価値を算出する、請求項５に記載の情報処理装置。
7. 項目要素における類似度に重みをかけて加重平均することで、判断部は第一項目に対する第二項目候補の評価値を算出する、請求項６に記載の情報処理装置。
8. 項目要素における類似度の算出には自然言語処理又は判定モデルを用いる、請求項７に記載の情報処理装置。
9. 複数の第一項目の各々に対する第二項目への合致情報を用いて、第一システムにおける第一項目の各々を第二システムにおける第二項目に変換する項目変換部を備える、請求項１乃至８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
10. 貿易取引で用いられる情報の処理に用いられる情報処理方法であって、
    受付部によって、第一システムで用いられる複数の第一項目に関する情報と、第二システムで用いられる複数の第二項目に関する情報の入力を受け付ける工程と、
    判断部によって、ある第一項目に対応する第二項目を判断し、複数の第一項目の一部又は全部の各々に対応する第二項目を判断する工程と、
    出力部によって、判断部による判断結果を出力する工程と、
    を備える、情報処理方法。
11. 貿易取引で用いられる情報の処理に用いられる情報処理装置にインストールするためのプログラムであって、
    プログラムをインストールされた情報処理装置は、
    第一システムで用いられる複数の第一項目に関する情報と、第二システムで用いられる複数の第二項目に関する情報の入力を受け付ける受付機能と、
    ある第一項目に対応する第二項目を判断し、複数の第一項目の一部又は全部の各々に対応する第二項目を判断する判断機能と、
    判断部による判断結果を出力する出力機能と、
    を備える、プログラム。

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