JP5428866B2 - 分類装置、分類プログラム及び分類方法 - Google Patents

Description

本発明は、分類装置及び分類プログラムに関する。

人が亡くなると、遺族は、故人の親戚や友人などに対して、亡くなった旨を通知する。例えば、遺族は、故人の年賀状やはがきの差出人を手動にて分類することで、故人の親戚や友人などを把握する。

なお、ネットワークを介して送信されたメッセージ情報を受信すると、受信したメッセージ情報から発信者と宛先人を特定し、発信者と宛先人とのつながりを示す関係情報を作成する作成装置がある。また、亡くなった旨を通知する通知先を記憶するデータベースを用いて、亡くなった旨を通知する通知装置がある。通知装置のデータベースは、ユーザによって、生前に連絡先が設定される。また、携帯電話が、携帯電話に登録してある個人データを画面に表示し、ＰＯＳ（Point of sale system）レジなどの端末が、携帯電話の画面に表示された個人データを取得するシステムもある。

特開２０００−６６９７０号公報 特開２００６−２３８２５号公報 特開２００４−１７８２９５号公報

しかしながら、差出人を手動にて分類する手法では、差出人を分類するのに手間がかかっていたという課題があった。例えば、はがきや年賀状の数が多ければ多いほど、分類するのに手間がかかり、遺族にとって負担になっていた。また、差出人を分類するのに手間がかかる結果、故人の親戚や友人を把握するのに時間がかかっていた。なお、上述した作成装置では、電子化されていない年賀状やはがきに対応していなかった。また、上述した通知装置では、ユーザが生前にデータベースを設定しなければならなかった。

開示の技術は、上述に鑑みてなされたものであって、差出人を分類可能である分類装置及び分類プログラムを提供することを目的とする。

開示する分類装置は、一つの態様において、差出人から受取人に送付されるカードを光学的に読み取ることで得られる画像データを受け付ける受付部を備える。また、分類装置は、前記受付部により受け付けられた前記画像データを分析し、当該画像データに含まれる色の割合を算出する算出部を備える。また、分類装置は、前記算出部により算出された色の割合のパターンごとに、前記カードの差出人を分類する分類部を備える。

開示する分類装置の一つの態様によれば、差出人を分類可能であるという効果を奏する。

図１は、実施例１に係る分類装置の構成の一例について説明するブロック図である。 図２は、実施例２に係る分類装置の構成の一例について説明するブロック図である。 図３は、実施例２に係る分類装置の全体像について説明する図である。 図４は、実施例２における個人情報テーブルによって記憶された情報の一例について説明する図である。 図５は、実施例２における画像データテーブルによって記憶された情報の一例について説明する図である。 図６は、実施例２におけるキーワードマスタテーブルによって記憶された情報の一例について説明する図である。 図７は、実施例２における設定マスタテーブルによって記憶された情報の一例について説明する図である。 図８は、実施例２における入力画面の一例を示す図である。 図９は、実施例２における色情報マスタテーブルによって記憶された情報の一例について説明する図である。 図１０は、実施例２における入力画面の一例を示す図である。 図１１は、実施例２における通知設定マスタテーブルによって記憶された情報の一例について説明する図である。 図１２は、実施例２における入力画面の一例について説明する図である。 図１３は、実施例２に係る分類装置による全体処理の流れの一例について説明するフローチャートである。 図１４は、実施例２における登録処理部による処理の流れの一例について説明するフローチャートである。 図１５は、親族分類処理におけるキーワード登録処理の流れの一例について説明するフローチャートである。 図１６は、実施例２における分類部による分類処理の流れの一例について説明するフローチャートである。 図１７は、実施例２における色の割合を用いた分類処理の流れの一例について説明するフローチャートである。 図１８は、実施例２における通知先設定部による処理の流れの一例について説明するフローチャートである。 図１９は、実施例２に係る分類プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する図である。

以下に、本願の開示する分類装置及び分類プログラムの実施例について、図面に基づいて詳細に説明する。なお、本実施例により開示する発明が限定されるものではない。各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

図１を用いて、実施例１に係る分類装置１００の構成の一例について説明する。図１は、実施例１に係る分類装置の構成の一例について説明するブロック図である。実施例１に係る分類装置１００では、受付部１０１は、差出人から受取人に送付されるカードを光学的に読み取ることで得られる画像データを受け付ける。そして、算出部１０２は、受付部１０１により受け付けられた画像データを分析し、画像データに含まれる色の割合を算出する。そして、分類部１０３は、算出部１０２により算出された色の割合のパターンごとに、カードの差出人を分類する。

すなわち、カードの差出人と受取人との交友関係によってカードの色使いが異なることを踏まえ、分類装置１００は、カードに含まれる色の割合を分析し、色の割合のパターンごとに差出人を分類する。

このように、実施例１に係る分類装置１００によれば、差出人を分類可能である。この結果、実施例１によれば、例えば、遺族による分類の手間を省くことができ、遺族の負担を軽減可能である。また、実施例１によれば、例えば、亡くなった旨を通知する通知先を迅速に把握可能である。

［実施例２に係る分類装置の構成］
次に、実施例２に係る分類装置２００について説明する。図２を用いて、実施例２に係る分類装置２００の構成の一例について説明する。図２は、実施例２に係る分類装置の構成の一例について説明するブロック図である。分類装置２００は、図２に示す例では、入力部２０１と、出力部２０２と、記憶部３００と、制御部４００とを有する。

図３を用いて、実施例２に係る分類装置２００の全体像について説明する。図３は、実施例２に係る分類装置の全体像について説明する図である。図３において、５０１は、遺族を示し、５０２は、亡くなった旨を通知する通知先を示し、５０３は、差出人から受取人に送付されるカードを示す。カード５０３は、例えば、はがきや年賀状などが該当する。５０４は、携帯電話を示す。

図３のステップＳ１に示すように、分類装置２００は、遺族５０１から故人の個人情報を受け付けると、ステップＳ２に示すように、個人情報を分類する。例えば、分類装置２００は、故人の個人情報として、故人の携帯電話５０４に記憶された個人情報や、故人を受取人とするカード５０３などを受け付ける。そして、図３のステップＳ３に示すように、分類装置２００は、分類結果に基づいて決定される通知先５０２に対して、亡くなった旨を通知する。例えば、分類装置２００は、故人の親戚や友人に分類された人々に対して、亡くなった旨を通知する。

図２の説明に戻る。入力部２０１は、制御部４００と接続される。入力部２０１は、データや指示を利用者から受け付け、受け付けたデータや指示を制御部４００に入力する。入力部２０１は、スキャナやネットワーク端子、各種データ入力端子などが該当する。出力部２０２は、制御部４００と接続される。出力部２０２は、制御部４００からデータを受け付け、受け付けたデータを出力する。出力部２０２は、モニタやディスプレイ、各種データ出力端子などが該当する。なお、入力部２０１によって受け付けられるデータや指示の詳細や、出力部２０２によって出力されるデータの詳細については、ここでは説明を省略し、関係する各部について説明する際に併せて説明する。

記憶部３００は、制御部４００と接続される。記憶部３００は、制御部４００による各種分類処理に用いられるデータを記憶する。記憶部３００は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）などの半導体メモリ素子、又は、ハードディスクや光ディスクなどが該当する。記憶部３００は、図２に示す例では、個人情報テーブル３０１と、画像データテーブル３０２と、キーワードマスタテーブル３０３と、設定マスタテーブル３０４と、色情報マスタテーブル３０５と、通知設定マスタテーブル３０６とを有する。

個人情報テーブル３０１は、分類対象となる個人情報を記憶する。例えば、個人情報テーブル３０１は、故人を受取人とするはがきの差出人についての個人情報や、故人の携帯電話５０４に記憶された個人情報を記憶する。例えば、図４に示すように、個人情報テーブル３０１は、「Ｎｏ．」に対応付けて、「グループ名称」と「氏名」と「郵便番号」と「住所」と「電話番号」と「Ｅ−ｍａｉｌ」と「年度」と「通知設定」とを記憶する。なお、図４は、実施例２における個人情報テーブルによって記憶された情報の一例について説明する図である。

図４において、「Ｎｏ」は、個人情報テーブル３０１に記憶された個人情報を識別する識別情報を示す。「グループ名称」は、交友関係のグループを識別する情報である。後述するように、制御部４００は、個人情報テーブル３０１に記憶された個人情報を交友関係ごとに分類する。個人情報テーブル３０１に記憶された「グループ名称」は、制御部４００による分類結果となる交友関係のグループを示す。交友関係のグループとは、例えば、故人の親族が該当する「親族」や、故人の友人が該当する「友人」、故人と関係のあった法人が該当する「法人」などが該当する。また、交友関係のグループとは、例えば、故人と親交のあった人が該当する「親交」や、故人と疎遠だった人が該当する「疎遠」、上述したグループのいずれにも該当しないことを示す「その他」などが該当する。

図４において、「氏名」は、氏名や法人の名称を示す。「郵便番号」と「住所」と「Ｅ−ｍａｉｌ」と「電話番号」とは、それぞれ、連絡先を示す。「年度」は、故人に連絡があった日時に関する情報を示す。図４には、年度として、個人情報テーブル３０１が、各年度において連絡があったか否かを示す情報を記憶する場合を例に示した。年度「○」である場合には、対応する年度において故人に連絡があったことを示し、年度「×」である場合には、対応する年度において故人に連絡がなかったことを示す。例えば、図４に示す例では、１０年度「○」は、１０年度に故人に連絡があったことを示す。なお、以下では、個人情報テーブル３０１が、年度として、各年度における連絡の有無を用いる場合を例に説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、個人情報テーブル３０１は、日付そのものを記憶しても良く、各年度における連絡の回数を記憶しても良い。

図４において、「通知設定」は、亡くなった旨を通知するか否かを示す情報である。通知設定「通知する」である場合には、亡くなった旨を通知することを示し、通知設定「通知しない」である場合には、亡くなった旨を通知しないことを示す。後述するように、制御部４００は、個人情報テーブル３０１に記憶された個人情報について、亡くなった旨を通知するかしないかを設定する。個人情報テーブル３０１に記憶された通知設定は、制御部４００による設定結果を示す。

図４に示す例では、個人情報テーブル３０１は、Ｎｏ「０００１」に対応付けて、グループ名称「親族」と、氏名「山田太郎」と、郵便番号「８８８−８８８８」と、住所「福岡市○○」と、電話番号「０９２−ＸＸＸ−ＸＸＸＸ」とを記憶する。また、個人情報テーブル３０１は、Ｎｏ「０００１」に対応付けて、Ｅ−ｍａｉｌ「ｎｕｌｌ」を記憶する。また、個人情報テーブル３０１は、Ｎｏ「０００１」に対応付けて、１０年度から１年度すべてについて「○」を記憶する。また、個人情報テーブル３０１は、Ｎｏ「０００１」に対応付けて、通知設定「通知する」を記憶する。なお、「ｎｕｌｌ」は、何のデータも含まれない状態を示す。

つまり、図４に示す例では、個人情報テーブル３０１は、「山田太郎」が「親族」に分類されたことを記憶する。また、個人情報テーブル３０１は、山田太郎の郵便願号が「８８８−８８８８」であることを記憶し、住所が「福岡市○○」であることを記憶し、電話番号「０９２−ＸＸＸ−ＸＸＸＸ」であることを記憶する。また、個人情報テーブル３０１は、山田太郎のＥ−ｍａｉｌは記憶していない。また、個人情報テーブル３０１は、１０年度から１年度の間のそれぞれの年度において、山田太郎から故人に連絡があったことを記憶する。また、個人情報テーブル３０１は、山田太郎に対して亡くなった旨を通知することを記憶する。また、個人情報テーブル３０１は、Ｎｏ「０００１」と同様に、他のＮｏについても情報を記憶する。

個人情報テーブル３０１に記憶された情報のうち「氏名」「郵便番号」「住所」「Ｅ−ｍａｉｌ」「電話番号」「年度」については、制御部４００の登録処理部４０３によって入力される。個人情報テーブル３０１に記憶された情報のうち「グループ名称」については、制御部４００の分類部４０４によって入力される。個人情報テーブル３０１に記憶された情報のうち「通知設定」については、制御部４００の通知先設定部４０５によって入力される。また、個人情報テーブル３０１に記憶された情報は、制御部４００の分類部４０４や通知先設定部４０５、通知処理部４０６によって用いられる。

図２の説明に戻る。画像データテーブル３０２は、図５に示すように、画像データを記憶する。図５は、実施例２における画像データテーブルによって記憶された情報の一例について説明する図である。例えば、画像データテーブル３０２は、「Ｎｏ」や「氏名」に対応付けて、「画像データ」を記憶する。図５に示す例では、画像データテーブル３０２は、Ｎｏ「０００１」や氏名「山田太郎」に対応付けて、画像データ「Ａ」を記憶する。なお、図５に示す例では、画像データを「Ａ」や「Ｂ」などのアルファベットを用いて表した。

ここで、画像データテーブル３０２によって記憶される画像データは、例えば、入力部２０１がカードを光学的に読み取ることで作成された画像データや、利用者がスキャナを用いて作成した画像データなどが該当する。画像データテーブル３０２によって記憶される情報は、制御部４００の登録処理部４０３によって入力され、制御部４００の分類部４０４によって用いられる。

キーワードマスタテーブル３０３や設定マスタテーブル３０４、色情報マスタテーブル３０５は、以下に説明するように、制御部４００による処理において用いられる分類条件を記憶する。なお、キーワードマスタテーブル３０３や設定マスタテーブル３０４、色情報マスタテーブル３０５に記憶された情報が如何に用いられるかについては、制御部４００について説明する際に記載し、ここでは簡単に説明するにとどめたり、説明を省略したりする。

キーワードマスタテーブル３０３は、図６に示すように、氏名に関するキーワードに対応付けて、グループ名称を記憶する。図６は、実施例２におけるキーワードマスタテーブルによって記憶された情報の一例について説明する図である。例えば、キーワードマスタテーブル３０３は、キーワード「山田」に対応付けて、グループ名称「親族」を記憶する。つまり、例えば、キーワードマスタテーブル３０３は、氏名に「山田」が含まれている場合に、制御部４００が「親族」に分類することを記憶する。また、キーワードマスタテーブル３０３は、キーワード「山田」と同様に、他のキーワードについてもグループ名称を記憶する。

キーワードマスタテーブル３０３に記憶された情報は、制御部４００による分類処理に先だって、分類装置２００の製造者や利用者によって入力されたり、後述するように制御部４００によって入力されたりする。キーワードマスタテーブル３０３に記憶された情報は、制御部４００の分類部４０４によって用いられる。

設定マスタテーブル３０４は、図７に示すように、親族分類処理についての設定や、英数字分類処理についての設定、親交分類処理についての設定、疎遠分類処理についての設定などを記憶する。図７は、実施例２における設定マスタテーブルによって記憶された情報の一例について説明する図である。

親族分類処理とは、氏名の苗字ごとに個人情報を分類し、閾値以上の個人情報が分類された苗字であるか否かに基づいて、個人情報を分類する処理を示す。つまり、親族分類処理では、同一の苗字となる個人情報の数を用いて、個人情報を分類する。以下では、同一の苗字となる個人情報の数が閾値以上ある場合に「親族」に分類する場合を用いて説明する。しかしながら、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、同一の苗字となる氏名の数が閾値以上ある場合に、「親族」以外のグループに分類しても良い。

例えば、図７に示すように、設定マスタテーブル３０４は、親族分類処理を実行するか否かを示す「親族分類」と、親族分類処理にて用いる閾値を示す「親族件数」とを記憶する。例えば、図７に示す例では、設定マスタテーブル３０４は、親族分類「する」と親族件数「３件」とを記憶する。つまり、設定マスタテーブル３０４は、制御部４００が親族分類処理を実行することを記憶し、同一の苗字となる氏名の数が「３件」以上ある場合に「親族」に分類することを記憶する。

英数字分類処理とは、氏名に英数字が含まれるか否かを用いて、個人情報を分類する処理を示す。以下では、氏名に英数字が含まれる場合に「法人」に分類する場合を用いて説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、氏名に英数字が含まれる場合に、「法人」以外のグループに分類しても良い。

例えば、図７に示すように、設定マスタテーブル３０４は、英数字分類処理を実行するか否かを示す「英数字分類」を記憶する。図７に示す例では、設定マスタテーブル３０４は、英数字分類「する」を記憶する。つまり、設定マスタテーブル３０４は、制御部４００が英数字分類を実行することを記憶する。

親交分類処理や疎遠分類処理は、故人への連絡の頻度を用いて、個人情報を分類する処理を示す。具体的には、親交分類処理では、閾値以上の年度において連絡があったか否かを用いて、個人情報を分類する。以下では、親交分類処理では、閾値以上の年度において連絡があった場合に「親交」に分類する場合を用いて説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、閾値以上の年度において連絡がある場合に、「親交」以外のグループに分類しても良い。

例えば、図７に示すように、設定マスタテーブル３０４は、親交分類処理を実行するか否かを示す「親交分類」と、親交分類処理にて用いる閾値を示す「親交年数」を記憶する。図７に示す例では、設定マスタテーブル３０４は、親交分類「する」と親交年数「３年／５年」を記憶する。つまり、設定マスタテーブル３０４は、制御部４００が親交分類処理を実行することを記憶し、直近５年以内に３年以上連絡がある場合に「親交」に分類することを記憶する。

また、疎遠分類処理では、閾値以上の年度において連絡がなかった否かを用いて、個人情報を分類する。以下では、疎遠分類処理では、閾値以上の年度において連絡がなかった場合に「疎遠」に分類する場合を用いて説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、閾値以上の年度において連絡がない場合に、「疎遠」以外のグループに分類しても良い。

例えば、図７に示すように、設定マスタテーブル３０４は、疎遠分類処理を実行するか否かを示す「疎遠分類」と、疎遠分類処理にて用いる閾値を示す「疎遠年数」とを記憶する。図７に示す例では、設定マスタテーブル３０４は、疎遠分類「する」と疎遠年数「３年」を記憶する。つまり、設定マスタテーブル３０４は、制御部４００が疎遠分類処理を実行することを記憶し、直近３年に連絡がない場合に「疎遠」に分類することを記憶する。

設定マスタテーブル３０４に記憶された情報は、制御部４００による分類処理に先だって、分類装置２００の製造者や利用者によって入力される。例えば、図８に示すような入力画面を用いて、利用者が設定する。図８は、実施例２における入力画面の一例を示す図である。図８において、６０１は、入力画面を示す。６０２ａ、６０３ａ、６０４ａ、６０５ａは、それぞれ、「親族分類」「英数字分類」「親交分類」「疎遠分類」を受け付けるフィールドを示す。６０２ｂは、「親族件数」を受け付けるフィールドを示す。６０４ｂ及び６０４ｃは、「親交年数」を受け付けるフィールドを示す。６０５ｂは、「疎遠年数」を受け付けるフィールドを示す。なお、設定マスタテーブル３０４に記憶された情報は、制御部４００の分類部４０４によって用いられる。

色情報マスタテーブル３０５は、図９に示すように、交友関係のグループに対応付けて、差出人から受取人に送付されるカードに含まれる色の割合を記憶する。図９は、実施例２における色情報マスタテーブルによって記憶された情報の一例について説明する図である。例えば、色情報マスタテーブル３０５は、「グループ名称」に対応付けて、カードに含まれる黒色の割合を示す「黒」と、カードに含まれる黒色以外の色の割合を示す「カラー」と、カードに含まれる肌色の割合を示す「肌色」とを対応付けて記憶する。

図９に示す例では、色情報マスタテーブル３０５は、グループ名称「親族」に対応付けて、黒「５％以上」カラー「１％以下」肌色「５％以下」を記憶する。また、色情報マスタテーブル３０５は、グループ名称「法人」に対応付けて、黒「ｎｕｌｌ」カラー「５％以上」肌色「１０％以上」を記憶する。色情報マスタテーブル３０５は、グループ名称「友人」に対応付けて、黒「ｎｕｌｌ」カラー「５％以下」肌色「５％以上」を記憶する。なお、図９において「ｎｕｌｌ」となっている場合には、対応する色の割合について、制御部４００が考慮しないことを示す。つまり、例えば、図９の「法人」では、黒「ｎｕｌｌ」となっており、制御部４００は、色の割合を用いて法人に分類する場合には、カードにおいて黒が占める割合を考慮しないことを示す。

色情報マスタテーブル３０５によって記憶される色の割合は、例えば、カードに含まれるのが「文字」なのか「イラスト」なのか「写真」なのかを想定した上で、交友関係ごとに設定される。例えば、「文字」が含まれることが多いと想定される交友関係については、色情報マスタテーブル３０５は、「黒」の割合を他の交友関係のグループと比較して大きな値が設定される。また、例えば、「イラスト」が含まれることが多いと想定される交友関係については、色情報マスタテーブル３０５は、「カラー」の割合を他の交友関係のグループと比較して大きな値が設定される。また、例えば、「写真」が含まれることが多いと想定される交友関係については、カードに含まれる写真には人が含まれることが多いことを踏まえ、色情報マスタテーブル３０５は、「肌色」の割合を他の交友関係のグループと比較して大きな値が設定される。

つまり、親族からは、文字が含まれたカードであって、落ち着いた色合いのカードが届くことが多いことを踏まえ、色情報マスタテーブル３０５は、他の交友関係と比較して、カードに含まれる黒色の割合として大きな値を記憶する。また、法人からは、広告用途でカードが送られることが多く、広告においては人の写真が多用されることを踏まえ、色情報マスタテーブル３０５は、他の交友関係と比較して、カードに含まれる肌色の割合として大きな値を記憶する。また、友人からは、親族と比較して明るい色合いのカードが届くことが多いことを踏まえ、色情報マスタテーブル３０５は、親族の交友関係と比較して、カードに含まれるカラーや肌色の割合として大きな値を記憶する。

色情報マスタテーブル３０５に記憶された情報は、制御部４００による分類処理に先だって、分類装置２００の製造者や利用者によって入力される。例えば、図１０に示すような入力画面を用いて、利用者が設定する。図１０は、実施例２における入力画面の一例を示す図である。図１０において、７０１は、入力画面を示す。７０２は、交友関係のグループ名称を示す。また、７０３ａ、７０４ａ、７０５ａは、それぞれ、「黒」「カラー」「肌色」の値を受け付けるフィールドを示す。７０３ｂ、７０４ｂ、７０５ｂは、それぞれ、「黒」「カラー」「肌色」についての等号や不等号の選択を受け付けるフィールドを示し、図１０に示す例では、「以上」「以下」「見ない」のうちいずれかの選択を受け付けるフィールドを示す。

例えば、図１０において、７０３ａに「５」が入力され、７０３ｂにおいて「以上」が選択されると、図９に示すように、色情報マスタテーブル３０５は、「親族」に対応する「黒」に対して、「５％以上」が入力される。また、例えば、「黒」について等号や不等号の選択を受け付けるフィールドにおいて「見ない」が選択されると、図９に示すように、色情報マスタテーブル３０５は、「黒」の値が「ｎｕｌｌ」になる。なお、色情報マスタテーブル３０５に記憶された情報は、制御部４００の分類部４０４によって用いられる。

通知設定マスタテーブル３０６は、図１１に示すように、亡くなった旨を通知するか否かを交友関係ごとに記憶する。例えば、通知設定マスタテーブル３０６は、グループ名称に対応付けて通知設定を記憶する。図１１は、実施例２における通知設定マスタテーブルによって記憶された情報の一例について説明する図である。

図１１に示す例では、通知設定マスタテーブル３０６は、グループ名称「親族」に対応付けて、通知設定「通知する」を記憶し、グループ名称「法人」に対応付けて、通知設定「通知しない」を記憶する。通知設定マスタテーブル３０６によって記憶された通知設定は、個人情報テーブル３０１の通知設定を制御部４００が入力する場合に用いられる。例えば、通知設定マスタテーブル３０６が、グループ名称「親族」に対応付けて通知設定「通知する」を記憶する場合には、制御部４００は、個人情報テーブル３０１に入力された個人情報のうち親族に分類された個人情報について、通知設定「通知する」を入力する。

通知設定マスタテーブル３０６に記憶された情報は、制御部４００による分類処理に先だって、分類装置２００の製造者や利用者によって入力される。また、通知設定マスタテーブル３０６に記憶された情報は、制御部４００によって用いられる。

制御部４００は、入力部２０１、出力部２０２及び記憶部３００と接続される。制御部４００は、各種の分類処理手順などを規定したプログラムを記憶する内部メモリを有し、種々の分類処理を制御する。制御部４００は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）などの電子回路が該当する。制御部４００は、図２に示す例では、画像データ受付部４０１と、文字認識処理部４０２と、登録処理部４０３と、分類部４０４と、通知先設定部４０５と、通知処理部４０６とを有する。

画像データ受付部４０１は、カードを光学的に読み取ることで得られる画像データを受け付ける。例えば、故人に届いていた年賀状やはがきを用いて分類処理を実行する場合には、画像データ受付部４０１は、故人に届いていた年賀状やはがきすべてについて、それぞれ、画像データを受け付ける。

ここで、画像データ受付部４０１が受け付ける画像データは、入力部２０１がカードを光学的に読み取ることで作成された画像データであっても良く、利用者がスキャナを用いて作成した画像データであっても良い。また、画像データ受付部４０１は、携帯電話に含まれる個人情報を利用者から受け付ける。

文字認識処理部４０２は、画像データ受付部４０１により受け付けられた画像データに対して文字認識処理を実行する。そして、文字認識処理部４０２は、文字認識処理を実行することで得られる文字データから、カードの差出人や、カードの日付に関する日付情報、差出人の住所や郵便番号、電話番号、Ｅ−ｍａｉｌをカードごとに識別する。つまり、文字認識処理部４０２は、画像データに含まれる差出人の個人情報を識別する。例えば、文字認識処理部４０２は、画像データＡについて、差出人が「山田太郎」であることを識別し、カードの日付が「２０１０年５月５日」であることなどを識別する。なお、文字認識処理部４０２により実行される文字認識処理は、公知の技術を用いて実行して良い。

登録処理部４０３は、文字認識処理部４０２によって識別された個人情報を個人情報テーブル３０１に入力する。また、登録処理部４０３は、携帯電話に含まれる個人情報についても同様に、個人情報テーブルに入力する。また、登録処理部４０３は、文字認識処理部４０２によって識別された氏名に対応付けて、画像データを画像データテーブル３０２に入力する。なお、登録処理部４０３による処理の流れの一例については、図１４を用いて後述するため、ここでは説明を省略する。

分類部４０４は、キーワードマスタテーブル３０３を用いての分類処理や、親族分類処理、英数字分類処理、親交分類処理、疎遠分類処理、色の割合を用いた分類処理などを実行することで、個人情報テーブル３０１の個人情報を交友関係ごとに分類する。例えば、以下に説明するように、分類部４０４は、個人情報テーブル３０１の個人情報を、「親族」や「法人」、「友人」などのグループに分類する。なお、分類部４０４による処理の流れの一例については、図１６や図１７を用いて説明し、ここでは説明を省略する。

キーワードマスタテーブル３０３を用いての分類処理について説明する。分類部４０４は、キーワードマスタテーブル３０３からキーワードを読み出し、読み出したキーワードが氏名に含まれる個人情報を個人情報テーブル３０１から検索する。つまり、分類部４０４は、個人情報ごとに、読み出したキーワードが氏名に含まれるかを判定し、含まれると判定した個人情報を抽出する。そして、分類部４０４は、キーワードに対応付けられたグループ名称をキーワードマスタテーブル３０３から読み出し、検索結果として得られた個人情報を読み出したグループ名称に分類する。また、分類部４０４は、キーワードマスタテーブル３０３に記憶された他のキーワードについても、それぞれ、処理を実行する。

例えば、分類部４０４は、キーワード「山田」を読み出し、個人情報テーブル３０１から「山田」が含まれる氏名を検索する。そして、分類部４０４は、キーワード「山田」に対応付けられたグループ名称「親族」をキーワードマスタテーブル３０３から読み出し、検索結果として得られた個人情報各々のグループ名称に「親族」を入力する。

親族分類処理について説明する。分類部４０４は、氏名の苗字ごとに個人情報を分類し、閾値以上の個人情報が分類された苗字であるか否かを用いて、個人情報を分類する。具体的には、分類部４０４は、個人情報テーブル３０１の個人情報について、氏名に含まれる苗字をキーとして仕分けし、同一の苗字について仕分けされた個人情報の数をカウントする。ここで、分類部４０４は、閾値以上の個人情報がカウントされた苗字を識別し、識別した苗字に仕分けされた個人情報各々について、グループ名称「親族」を入力する。

また、分類部４０４は、設定マスタテーブル３０４の親族分類が「する」である場合に、親族分類処理を実行する。つまり、分類部４０４は、設定マスタテーブル３０４の親族分類を読み出し、親族分類「する」を読み出した場合に、親族分類処理を実行する。図７に示す例では、分類部４０４は、閾値として「３件」を用いて実行する。つまり、３件以上の個人情報がカウントされた苗字について、「親族」に分類する。

また、分類部４０４は、例えば、キーワードマスタテーブル３０３を用いての分類処理にて、親族分類処理を併せて実行しても良い。つまり、分類部４０４は、苗字を用いて個人情報テーブル３０１を分類し、同一の苗字について分類された個人情報の数をカウントする。そして、分類部４０４は、閾値以上の個人情報がカウントされた苗字がある場合に、親族に対応するキーワードとしてキーワードマスタテーブル３０３に登録する。つまり、例えば、苗字が「藤井」である個人情報が３件以上あった場合に、キーワード「藤井」とグループ名称「親族」との対応付けをキーワードマスタテーブル３０３に登録する。そして、その後、分類部４０４は、キーワードマスタテーブル３０３を用いての分類処理を実行することで、親族分類処理を実行しても良い。なお、親族分類処理におけるキーワード登録処理の流れの一例については、図１５を用いて後述するため、ここでは説明を省略する。

英数字分類処理について説明する。分類部４０４は、個人情報テーブル３０１から、英数字が含まれる氏名を検索する。つまり、分類部４０４は、個人情報ごとに、英数字が氏名に含まれるかを判定し、含まれると判定した個人情報を抽出する。例えば、分類部４０４は、「ｃｏ」などの英数字が氏名に含まれている個人情報を抽出する。そして、分類部４０４は、検索結果として得られた個人情報について、グループ名称「法人」を入力する。また、分類部４０４は、設定マスタテーブル３０４の英数字分類が「する」である場合に、英数字分類処理を実行する。つまり、分類部４０４は、設定マスタテーブル３０４の英数字分類を読み出し、英数字分類「する」を読み出した場合に、英数字分類を実行する。

親交分類処理について説明する。分類部４０４は、故人への連絡の頻度を用いて個人情報を分類する。具体的には、分類部４０４は、個人情報テーブル３０１から、所定の年度範囲において閾値以上連絡があった個人情報を検索する。そして、分類部４０４は、検索結果として得られた個人情報について、グループ名称「親交」を入力する。

また、分類部４０４は、設定マスタテーブル３０４の親交分類が「する」である場合に、親族分類処理を実行する。具体的には、分類部４０４は、設定マスタテーブル３０４の親交分類を読み出し、親交分類「する」を読み出した場合に、親交分類処理を実行する。図７に示す例では、分類部４０４は、親交年数「３年／５年」を用いて実行する。つまり、５つの年度において３つの年度にて連絡があった個人情報について、「親交」に分類する。

疎遠分類処理について説明する。分類部４０４は、故人への連絡の頻度を用いて個人情報を分類する。具体的には、分類部４０４は、個人情報テーブル３０１から、所定の年度範囲において閾値以上連絡がなかった個人情報を検索する。そして、分類部４０４は、検索結果として得られた個人情報について、グループ名称「疎遠」を入力する。

また、分類部４０４は、設定マスタテーブル３０４の疎遠分類が「する」である場合に、疎遠分類処理を実行する。つまり、分類部４０４は、設定マスタテーブル３０４の疎遠分類を読み出し、疎遠分類「する」を読み出した場合に、親交分類処理を実行する。図７に示す例では、分類部４０４は、親交年数「３年」を用いて実行する。つまり、直近の３つの年度において連絡がなかった個人情報について、「疎遠」に分類する。

色の割合を用いた分類処理について説明する。分類部４０４は、画像データ受付部４０１により受け付けられた画像データを分析し、画像データに含まれる色の割合を算出する。具体的には、分類部４０４は、画像データに含まれる黒色が占める黒色割合や黒色以外の色が占める黒以外割合を算出する。より詳細には、分類部４０４は、画像データテーブル３０２から画像データを読み出し、読み出した画像データにおいて黒色が占める割合を算出し、カラーが占める割合を算出し、肌色が占める割合を算出する。なお、黒色が占める割合「黒色割合」とも称し、カラーが占める割合や肌色が占める割合を「非黒色割合」とも称する。

色の割合を算出する手法の一例について説明する。分類部４０４は、画像データを形成する画素各々のうち、黒色に該当する画素の数をカウントすることで、黒色に該当する画素の数を算出する。そして、分類部４０４は、画像データを形成する画素数を分母とし、黒色に該当する画素を分子とする値を算出することで、黒色が占める割合を算出する。また、分類部４０４は、黒色が占める割合を算出する手法と同様に、カラーが占める割合や肌色が占める割合についても算出する。なお、分類部４０４は、カードの背景色となる色について画像データから除外した上で、カラーが占める割合や肌色が占める割合を算出しても良い。

また、分類部４０４は、算出した色の割合のパターンごとに、カードの差出人を分類する。つまり、分類部４０４は、黒色割合に基づいて親族か非親族かに分類したり、肌色が占める割合に基づいて法人か非法人かに分類したり、カラーが占める割合に基づいて友人か非友人に分類したりする。

例えば、分類部４０４は、色情報マスタテーブル３０５に記憶されたレコードを上から順に１つ読み出す。そして、分類部４０４は、読み出したレコードと算出した色の割合とが一致したかを判定し、一致した場合には、読み出したレコードに対応するグループに個人情報を分類する。図９に示す例では、分類部４０４は、グループ名称「親族」に対応付けられたレコードを色情報マスタテーブル３０５から読み出し、算出した色の割合と一致した場合には、個人情報のグループ名称に「親族」を入力する。また、分類部４０４は、色情報マスタテーブル３０５から次のレコードを読み出し、同様に処理を実行する。

通知先設定部４０５は、通知設定マスタテーブル３０６に基づいて、個人情報テーブル３０１に通知設定を入力する。図１１に示す例では、通知先設定部４０５は、グループ名称が「親族」や「友人」「親交」となっている個人情報について、通知設定「通知する」を入力する。また、図１１に示す例では、通知先設定部４０５は、グループ名称が「法人」や「その他」「疎遠」となっている個人情報について、通知設定「通知しない」を入力する。

また、通知先設定部４０５は、利用者からの指示に基づいて、通知設定を変更する。例えば、図１２に示すように、通知先設定部４０５は、通知設定が入力された個人情報を出力し、利用者から変更を受け付ける。図１２は、実施例２における入力画面の一例について説明する図である。図１２の８０１は、入力画面を示す。８０２は、グループ名称の選択を受け付けるフィールドである。図１２に示す例では、８０２に「親族」が選択されており、入力画面には、親族に分類された個人情報が出力される。８０３は、通知設定の選択を受け付けるフィールドである。図１２に示す例では、８０３に「通知する」が選択されており、入力画面には、通知設定に「通知する」が入力された個人情報が出力される。８０４は、通知設定の変更を受け付けるフィールドを示す。

図１２に示す例では、通知先設定部４０５は、８０４において、通知設定が利用者によって変更されると、変更された通知設定を個人情報テーブル３０１に反映する。図１２に示す例では、氏名「藤井幸子」についての通知設定が「通知する」から「通知しない」に変更されており、かかる変更内容を個人情報テーブル３０１に反映する。なお、通知先設定部４０５による処理の流れの一例については、図１８を用いて説明し、ここでは説明を省略する。

通知処理部４０６は、個人情報テーブル３０１を参照し、亡くなった旨を通知する。具体的には、通知処理部４０６は、個人情報テーブル３０１に記憶された個人情報のうち、通知設定が「通知する」となっている個人情報を読み出す。そして、読み出した個人情報に含まれる通知先に対して、亡くなった旨を通知する。例えば、通知処理部４０６は、個人情報に含まれるＥ−ｍａｉｌを宛先として、亡くなった旨を通知するメッセージを送信し、郵便番号や住所を用いて、亡くなった旨を通知するためのはがきや手紙を作成する。なお、通知処理部４０６によって作成されたはがきや手紙は、各種の郵便手段を用いて郵送される。

なお、分類装置２００は、既知のパーソナルコンピュータやサーバなどの情報処理装置やスキャナを利用して実現しても良い。例えば、スキャナに、図２に示した個人情報テーブル３０１と、キーワードマスタテーブル３０３と、設定マスタテーブル３０４と、色情報マスタテーブル３０５を搭載する。また、スキャナに、通知設定マスタテーブル３０６と、画像データ受付部４０１と、文字認識処理部４０２と、登録処理部４０３と、分類部４０４と、通知先設定部４０５と、通知処理部４０６との各機能を搭載することによって実現しても良い。

［実施例２に係る分類装置による処理］
次に、図１３を用いて、実施例２に係る分類装置２００による全体処理の流れの一例について説明する。図１３は、実施例２に係る分類装置による全体処理の流れの一例について説明するフローチャートである。

図１３に示すように、分類装置２００は、データを受け付けると（ステップＳ１０１肯定）、つまり、画像データを受け付けると、文字認識処理部４０２は、画像データに対して文字認識処理を実行する（ステップＳ１０２）。そして、文字認識処理部４０２は、文字認識処理を実行ことで得られる文字データから、画像データに含まれる差出人の個人情報を識別する（ステップＳ１０３）。例えば、文字認識処理部４０２は、画像データＡについて、差出人が「山田太郎」であることを識別し、カードの日付が「２０１０年５月５日」であることなどを識別する。

そして、登録処理部４０３は、文字認識処理部４０２によって識別された個人情報を個人情報テーブルに入力する（ステップＳ１０４）。そして、分類部４０４は、個人情報テーブル３０１の個人情報を交友関係ごとに分類する（ステップＳ１０５）。例えば、分類部４０４は、個人情報を「親族」や「法人」、「友人」などのグループに分類する。そして、通知先設定部４０５は、通知設定マスタテーブル３０６に基づいて、個人情報テーブル３０１に通知設定を入力する（ステップＳ１０６）。

そして、通知処理部４０６は、個人情報テーブル３０１を参照し、亡くなった旨を通知する（ステップＳ１０７）。例えば、通知処理部４０６は、個人情報に含まれるＥ−ｍａｉｌを宛先として、亡くなった旨を通知するメッセージを送信する。

［登録処理部による処理］
次に、図１４を用いて、実施例２における登録処理部４０３による処理の流れの一例について説明する。図１４は、実施例２における登録処理部による処理の流れの一例について説明するフローチャートである。なお、以下に説明する処理は、画像データごとに実行されるものである。例えば、同じ氏名についての個人情報であったとしても、異なる年度の年賀状であったり、異なるはがきであったりする場合には、それぞれについて実行される。図１４を用いて説明する一連の処理は、図１３におけるステップＳ１０４に対応する。

図１４に示すように、登録処理部４０３は、文字認識処理部４０２によって識別された個人情報を個人情報テーブル３０１に入力する場合に、入力対象となる個人情報に含まれる氏名が入力済みであるかを判定する（ステップＳ２０１）。ここで、登録処理部４０３は、氏名が入力済みであると判定しなかった場合には（ステップＳ２０１否定）、入力対象となる個人情報を入力する（ステップＳ２０２）。例えば、登録処理部４０３は、個人情報テーブル３０１に「山田太郎」についての個人情報が登録されていなかった場合には、氏名「山田太郎」を入力し、山田太郎についての郵便番号や住所、電話番号、Ｅ−ｍａｉｌなどを入力する。そして、登録処理部４０３は、年度を入力する（ステップＳ２０３）。つまり、文字認識処理部４０２によって識別された日付に対応する年度に「○」を入力する。例えば、文字認識処理部４０２は、１０年度に「○」を入力する。

また、登録処理部４０３は、氏名が入力済みであると判定した場合には（ステップＳ２０１肯定）、日付が最新であるかを判定する（ステップＳ２０４）。つまり、例えば、文字認識処理部４０２によって識別された日付に対応する年度より最近の年度について、「○」が入力されていないかを判定する。例えば、入力対象となる個人情報の日付に対応する年度が「１０年度」である場合に、「１０年度」より新しい年度に「○」が入力されていないかを判定する。

ここで、登録処理部４０３は、最新であると判定すると（ステップＳ２０４肯定）、入力対象となる個人情報を入力する（ステップＳ２０５）。つまり、登録処理部４０３は、既に入力されていた個人情報があったとしても、入力済みの個人情報は、入力対象となる個人情報についての日付よりも古い日付における情報であることを踏まえ、個人情報を更新する。そして、登録処理部４０３は、年度を入力する（ステップＳ２０６）。

一方、登録処理部４０３は、最新でないと判定すると（ステップＳ２０４否定）、入力対象となる個人情報を入力することなく、年度を入力する（ステップＳ２０６）。つまり、登録処理部４０３は、既に入力されていた個人情報は、入力対象となる個人情報についての日付よりも新しい日付における情報であることを踏まえ、個人情報を更新せず、年度を入力するにとどめる。

なお、上述の処理手順は、上述の順番に限定されるものではなく、処理内容を矛盾させない範囲で適宜変更しても良い。例えば、上述のステップＳ２０２をＳ２０３の後に実行しても良い。

［キーワード登録処理］
次に、図１５を用いて、親族分類処理におけるキーワード登録処理の流れの一例について説明する。図１５は、親族分類処理におけるキーワード登録処理の流れの一例について説明するフローチャートである。以下に説明する一連の処理は、例えば、図７に示した設定マスタテーブル３０４において、親族分類「する」となっている場合に実行される。以下では、特に言及しない限り、親族件数が「３」である場合を例に説明する。以下に説明する一連の処理は、例えば、図１３におけるステップＳ１０４の後であって、ステップＳ１０５の前に実行される。

図１５に示すように、分類部４０４は、親族分類処理を実行するかを判定する（ステップＳ３０１）。例えば、分類部４０４は、設定マスタテーブル３０４の親族分類を読み出し、親族分類が「する」となっているかを判定する。そして、分類部４０４は、親族分類処理を実行すると判定した場合には（ステップＳ３０１肯定）、苗字を用いて個人情報テーブル３０１を分類する（ステップＳ３０２）。例えば、分類部４０４は、個人情報テーブル３０１に記憶された個人情報について、苗字が「山田」となっている個人情報を１つに分類し、苗字が「藤井」となっている個人情報を１つに分類し、他の苗字についても同様に分類する。

そして、分類部４０４は、閾値以上の個人情報が分類された苗字があるかを判定する（ステップＳ３０３）。例えば、分類部４０４は、苗字ごとに、分類された個人情報の数をカウントし、３件以上あるかを判定する。ここで、分類部４０４は、閾値以上の個人情報が分類された苗字があると判定すると（ステップＳ３０３肯定）、判定した苗字について、親族に対応するキーワードとして入力する（ステップＳ３０４）。つまり、例えば、苗字「藤井」について分類された個人情報が３件以上あると判定した場合に、分類部４０４は、キーワードマスタテーブル３０３に対して、グループ名称「親族」に対応するキーワードとして「藤井」を入力する。一方、分類部４０４は、閾値以上登録されている苗字がないと判定すると（ステップＳ３０３否定）、そのまま処理を終了する。

［分類部による分類処理］
次に、図１６を用いて、実施例２における分類部４０４による分類処理の流れの一例について説明する。図１６は、実施例２における分類部による分類処理の流れの一例について説明するフローチャートである。以下では、キーワードマスタテーブル３０３を用いての分類処理、英数字分類処理、親交分類処理、疎遠分類処理、色の割合を用いた分類処理を順に実行する場合における処理の流れの一例について説明する。また、以下では、各個人情報について、以下に説明する一連の処理が実行される場合を例に説明する。また、親交分類処理では、親交年数「３年／５年」を用いて実行する場合を例に説明する。疎遠分類処理では、親交年数「３年」を用いて実行する場合を例に説明する。図１６を用いて説明する一連の処理は、図１３におけるステップＳ１０５に対応する。

図１６に示すように、分類部４０４は、氏名にキーワードが含まれるかを判定する（ステップＳ４０１）。例えば、分類部４０４は、キーワードマスタテーブル３０３からキーワード「山田」や「藤田」を読み出し、氏名に「山田」や「藤田」が含まれるかを判定する。つまり、分類部４０４は、キーワードマスタテーブル３０３を用いての分類処理を実行する。

ここで、分類部４０４は、氏名にキーワードが含まれると判定すると（ステップＳ４０１肯定）、個人情報をキーワードに紐づくグループに分類する（ステップＳ４０２）。図６に示す例では、キーワード「山田」とグループ名称「親族」とが対応付けられており、分類部４０４は、「山田」が氏名に含まれると判定した場合には、「親族」に分類する。

一方、分類部４０４は、氏名にキーワードが含まれないと判定すると（ステップＳ４０１否定）、氏名に英数字が含まれるかを判定する（ステップＳ４０３）。例えば、分類部４０４は、「ｃｏ」などの英数字が氏名に含まれているかを判定する。つまり、分類部４０４は、英数字分類処理を実行する。ここで、分類部４０４は、氏名に英数字が含まれると判定すると（ステップＳ４０３肯定）、「法人」に分類する（ステップＳ４０４）。

一方、分類部４０４は、氏名に英数字が含まれないと判定すると（ステップＳ４０３否定）、過去５年中３年以上連絡があったかを判定する（ステップＳ４０５）。つまり、分類部４０４は、親交分類処理を実行する。ここで、分類部４０４は、過去５年中３年以上連絡があったと判定すると（ステップＳ４０５肯定）、「親交」に分類する（ステップＳ４０６）。

一方、分類部４０４は、過去５年中３年以上連絡があったと判定しないと（ステップＳ４０５否定）、直近３年以上連絡がないかを判定する（ステップＳ４０７）。つまり、分類部４０４は、疎遠分類処理を実行する。ここで、分類部４０４は、直近３年以上連絡がないと判定すると（ステップＳ４０７肯定）、個人情報を「疎遠」に分類する（ステップＳ４０８）。

一方、分類部４０４は、直近３年以上連絡がないと判定しないと（ステップＳ４０７否定）、色の割合を用いた分類処理を実行する（ステップＳ４０９）。ここで、色の割合を用いた分類処理の流れの一例については、図１７を用いて説明するため、ここでは説明を省略する。

なお、上述の処理手順は、上述の順番に限定されるものではなく、処理内容を矛盾させない範囲で適宜変更しても良い。例えば、上述のステップＳ４０１、Ｓ４０３、Ｓ４０５、Ｓ４０７、Ｓ４０９については、任意の順番において実行して良く、一部を実行しなくても良い。

［分類装置による処理］
次に、図１７を用いて、実施例２における色の割合を用いた分類処理の流れの一例について説明する。図１７は、実施例２における色の割合を用いた分類処理の流れの一例について説明するフローチャートである。なお、図１７を用いて説明する一連の処理は、図１６におけるステップＳ４０９に対応する。

図７に示すように、分類部４０４は、分類対象となる個人情報について、画像データテーブル３０２から画像データを取得する（ステップＳ５０１）。そして、分類部４０４は、画像データの色の割合を算出する（ステップＳ５０２）。例えば、分類部４０４は、画像データを形成する画素各々のうち、黒色に該当する画素の数をカウントすることで、黒色に該当する画素の数を算出する。そして、分類部４０４は、画像データを形成する画素数を分母とし、黒色に該当する画素を分子とする値を算出することで、黒色が占める割合を算出する。また、分類部４０４は、黒色が占める割合を算出する手法と同様に、カラーが占める割合や肌色が占める割合についても算出する。

そして、分類部４０４は、色情報マスタテーブル３０５からレコードを１つ読み出し（ステップＳ５０３）、算出した色の割合と一致するかを判定する（ステップＳ５０４）。例えば、分類部４０４は、図９に示す例では、グループ名称「親族」についてのレコードを読み出す。ここで、分類部４０４は、一致した場合には（ステップＳ５０４肯定）、読み出したレコードに対応する交友関係に個人情報を分類する（ステップＳ５０５）。例えば、分類部４０４は、個人情報を「親族」に分類する。

一方、分類部４０４は、一致しなかった場合には（ステップＳ５０４否定）、色情報マスタテーブル３０５に次のレコードがあるかを判定する（ステップＳ５０６）。ここで、分類部４０４は、次のレコードがあると判定すると（ステップＳ５０６肯定）、色情報マスタテーブル３０５から次のレコードを読み出す（ステップＳ５０７）。そして、分類部４０４は、上述したステップＳ５０４に戻り、一致するかを判定する（ステップＳ５０４）。一方、分類部４０４は、次のレコードがないと判定すると（ステップＳ５０６否定）、「その他」に分類する（ステップＳ５０８）。

［通知先設定部による処理］
次に、図１８を用いて、実施例２における通知先設定部４０５による処理の流れの一例について説明する。図１８は、実施例２における通知先設定部による処理の流れの一例について説明するフローチャートである。なお、図１８を用いて説明する一連の処理は、図１３におけるステップＳ１０６に対応する。

図１８に示すように、通知先設定部４０５は、通知設定マスタテーブル３０６に基づいて、個人情報テーブル３０１に通知設定を入力する（ステップＳ６０１）。図１１に示す例では、通知先設定部４０５は、グループ名称が「親族」や「友人」「親交」となっている個人情報について、通知設定「通知する」を入力する。また、図１１に示す例では、通知先設定部４０５は、グループ名称が「法人」や「その他」「疎遠」となっている個人情報について、通知設定「通知しない」を入力する。

そして、通知先設定部４０５は、通知設定が入力された個人情報を利用者に出力する（ステップＳ６０２）。そして、通知先設定部４０５は、通知設定が利用者によって変更されると（ステップＳ６０３肯定）、変更された通知設定を個人情報テーブル３０１に反映する（ステップＳ６０４）。図１２に示す例では、氏名「藤井幸子」についての通知設定が「通知する」から「通知しない」に変更されており、かかる変更内容を個人情報テーブル３０１に反映する。一方、通知先設定部４０５は、通知設定が利用者によって変更されないと（ステップＳ６０３否定）、そのまま処理を終了する。

［実施例２の効果］
上述したように、実施例２によれば、分類装置２００は、差出人から受取人に送付されるカードを光学的に読み取ることで得られる画像データを受け付ける。そして、分類装置２００は、受け付けた画像データを分析し、画像データに含まれる色の割合を算出する。そして、分類装置２００は、算出した色の割合のパターンごとに、カードの差出人を分類する。この結果、実施例２によれば、例えば、遺族による分類の手間を省くことができ、遺族の負担を軽減可能である。また、実施例２によれば、例えば、亡くなった旨を通知する通知先を迅速に把握可能である。

また、実施例２によれば、分類装置２００は、画像データに含まれる黒色が占める割合と黒色以外の色が占める割合とを算出し、算出した割合に基づいて、親族か非親族かにカードの差出人を分類する。この結果、例えば、親族か否かを遺族が簡単に把握でき、遺族の負担を軽減可能である。

さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、その他の実施例にて実施されても良い。そこで、以下では、その他の実施例について説明する。

［携帯電話］
例えば、上述した実施例では、画像データに加えて、故人の携帯電話に記憶された個人情報を受け付ける場合について説明した。しかしながら、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、故人の携帯電話に記憶された個人情報を受け付けなくても良い。

［グループ］
また、例えば、上述した実施例では、グループとして、「親族」や「法人」、「友人」、「親交」、「その他」、「疎遠」などを用いる場合を例に説明した。しかしながら、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、「親族」や「法人」、「友人」、「親交」、「その他」、「疎遠」のうち一部を用いなくても良く、他のグループを更に追加しても良い。例えば、グループに「公人」を追加し、キーワードマスタテーブル３０３にグループ名称「公人」に対応するキーワードとして「先生」を追加しても良い。

［画像データ］
また、例えば、上述した実施例では、画像データは、カードを光学的に読み取ることで得られる場合を例に説明した。しかしながら、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、画像データは、利用者によって初めから電子データとして作成されても良い。

［個人情報テーブル］
また、例えば、個人情報テーブル３０１に記憶された個人情報を名寄せしても良い。例えば、結婚や離婚を契機として、苗字が変わる場合がある。このことを踏まえ、分類装置２００は、例えば、苗字は異なるが名前は同一となる個人情報を検索する。そして、分類装置２００は、検索結果として得られた個人情報について、住所や電話番号、メールアドレスなどのいずれかが一致した場合に、個人情報を名寄せしても良い。

［写真分類］
また、例えば、分類装置２００は、はがきに写真が付けられていた場合には、例えば、「友人」に分類しても良い。具体的には、写真が付けられたはがきは、他のはがきと比較して厚さが異なることに着目し、分類装置２００は、他のはがきと比較して厚みが厚いはがきである場合に、「友人」に分類する。なお、分類装置２００は、はがきの厚さについて、スキャナにて画像データを作成する場合に、はがきの厚さを併せて測定することで取得したり、利用者によって入力されることで取得したりする。

［システム構成］
また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行っても良い。例えば、個人情報テーブル３０１に入力された通知設定を用いて、利用者が手動にて亡くなった旨を通知しても良い。この他、上述文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については（図１〜図１８）、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、図３に示す例では、記憶部３００を分類装置２００の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしても良い。

［コンピュータ］
また、上述の実施例で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１９を用いて、上述の実施例と同様の機能を有する分類プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。なお、図１９は、実施例２に係る分類プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する図である。

図１９に示すように、実施例２におけるコンピュータ３０００は、スキャナ３００１、ディスプレイ３００２、通信部３００６、ＣＰＵ３０１０、ＲＯＭ３０１１、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）３０１２を有する。また、コンピュータ３０００は、ＲＡＭ３０１３を有する。また、コンピュータ３０００は、各部がバス３００９などで接続して構成される。

ＲＯＭ３０１１は、上述の実施例２で示した画像データ受付部４０１と、文字認識処理部４０２と、登録処理部４０３と、分類部４０４と、通知先設定部４０５と、通知処理部４０６と同様の機能を発揮する制御プログラムを記憶する。つまり、ＲＯＭ３０１１は、図１９に示すように、画像データ受付プログラム３０１１ａと、文字認識処理プログラム３０１１ｂと、登録処理プログラム３０１１ｃと、分類プログラム３０１１ｄと、通知先設定プログラム３０１１ｅとを記憶する。また、ＲＯＭ３０１１は、通知処理プログラム３０１１ｆを記憶する。なお、これらのプログラム３０１１ａ〜３０１１ｆについては、図２に示した分類装置の各構成要素と同様、適宜統合又は分離しても良い。

そして、ＣＰＵ３０１０が、これらのプログラム３０１１ａ〜３０１１ｆをＲＯＭ３０１１から読み出して実行する。この結果、図１９に示すように、各プログラム３０１１ａ〜３０１１ｃについては、画像データ受付プロセス３０１０ａと、文字認識処理プロセス３０１０ｂと、登録処理プロセス３０１０ｃとして機能する。また、図１９に示すように、各プログラム３０１１ｄ〜３０１１ｆについては、分類プロセス３０１０ｄと、通知先設定プロセス３０１０ｅと、通知処理プロセス３０１０ｆとして機能する。なお、各プロセス３０１０ａ〜３０１０ｆは、図２に示した、画像データ受付部４０１と、文字認識処理部４０２と、登録処理部４０３と、分類部４０４と、通知先設定部４０５と、通知処理部４０６とにそれぞれ対応する。

ＨＤＤ３０１２には、個人情報テーブル３０１２ａと、画像データテーブル３０１２ｂと、キーワードマスタテーブル３０１２ｃと、設定マスタテーブル３０１２ｄと、色情報マスタテーブル３０１２ｅと、通知設定マスタテーブル３０１２ｆとが設けられる。なお、各テーブル３０１２ａ〜３０１２ｃは、それぞれ、個人情報テーブル３０１と、画像データテーブル３０２と、キーワードマスタテーブル３０３とに対応する。また、各テーブル３０１２ｄ〜３０１２ｆは、それぞれ、設定マスタテーブル３０４と、色情報マスタテーブル３０５と、通知設定マスタテーブル３０６とに対応する。

そして、ＣＰＵ３０１０は、個人情報テーブル３０１２ａ〜通知設定マスタテーブル３０１２ｆを読み出してＲＡＭ３０１３に格納する。そして、ＣＰＵ３０１０は、ＲＡＭ３０１３に格納された個人情報データ３０１３ａ〜通知設定マスタデータ３０１３ｆを用いて、分類プログラムを実行する。

［その他］
なお、本実施例で説明した分類プログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することができる。また、分類プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなど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することもできる。

１００ 分類装置
１０１ 受付部
１０２ 算出部
１０３ 分類部
２００ 分類装置
２０１ 入力部
２０２ 出力部
３００ 記憶部
３０１ 個人情報テーブル
３０２ 画像データテーブル
３０３ キーワードマスタテーブル
３０４ 設定マスタテーブル
３０５ 色情報マスタテーブル
３０６ 通知設定マスタテーブル
４００ 制御部
４０１ 画像データ受付部
４０２ 文字認識処理部
４０３ 登録処理部
４０４ 分類部
４０５ 通知先設定部
４０６ 通知処理部

Claims (10)

1. 差出人から送付されるカードの画像データに含まれる色の割合を取得する取得部と、
   取得された前記色の割合の、前記画像データに含まれる黒色が占める黒色割合に基づいて、前記カードの差出人を分類する分類部と
   を備えたことを特徴とする分類装置。
2. 前記分類部は、前記黒色割合と前記黒色以外の色が占める黒以外割合とに基づいて、親族か非親族かに前記カードの差出人を分類することを特徴とする請求項１に記載の分類装置。
3. コンピュータに、
   差出人から送付されるカードの画像データに含まれる色の割合を取得し、
   取得された前記色の割合の、前記画像データに含まれる黒色が占める黒色割合に基づいて、前記カードの差出人を分類する
   処理を実行させることを特徴とする分類プログラム。
4. コンピュータが、
   差出人から送付されるカードの画像データに含まれる色の割合を取得し、
   取得された前記色の割合の、前記画像データに含まれる黒色が占める黒色割合に基づいて、前記カードの差出人を分類する
   ことを特徴とする分類方法。
5. 差出人から送付されるカードの画像データに含まれる複数の色の割合を取得する取得部と、
   取得された前記複数の色の割合を用いて、前記カードの差出人を分類する分類部と
   を備えたことを特徴とする分類装置。
6. コンピュータに、
   差出人から送付されるカードの画像データに含まれる複数の色の割合を取得し、
   取得された前記複数の色の割合を用いて、前記カードの差出人を分類する
   処理を実行させることを特徴とする分類プログラム。
7. コンピュータが、
   差出人から送付されるカードの画像データに含まれる複数の色の割合を取得し、
   取得された前記複数の色の割合を用いて、前記カードの差出人を分類する
   ことを特徴とする分類方法。
8. 差出人から送付されるカードの画像データに含まれる色の割合を取得する取得部と、
   前記画像データに含まれるカラー部分の割合に基づいて、前記カードの差出人を分類する分類部と
   を備えたことを特徴とする分類装置。
9. コンピュータに、
   差出人から送付されるカードの画像データに含まれる色の割合を取得し、
   前記画像データに含まれるカラー部分の割合に基づいて、前記カードの差出人を分類する
   処理を実行させることを特徴とする分類プログラム。
10. コンピュータが、
    差出人から送付されるカードの画像データに含まれる色の割合を取得し、
    前記画像データに含まれるカラー部分の割合に基づいて、前記カードの差出人を分類する
    ことを特徴とする分類方法。

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