JP5500070B2 - データ分類システム、データ分類方法、及びデータ分類プログラム - Google Patents

Description

本発明は、データ分類システム、データ分類方法、及びデータ分類プログラムに関する。
本願は、２００８年７月３０日に、日本に出願された特願２００８−１９５８９５号に基づき優先権を主張し、その内容をここに援用する。

データ整理を行う場合、大量のデータを整理するために階層的な分類項目を付与することが多い。例えば、非特許文献１に記載されているデータベースでは、各文献にＭｅＳＨタームと呼ばれる階層的な分類項目が付与されている。また、例えば、特許庁が運営する特許データベースにおいても、各特許文献にＦターム等の階層的な分類項目を複数付与している。以下、このようなデータに付与される階層的な分類項目を分類階層という。

また、非特許文献２には、上記のような階層的な分類項目を付与した文書群を閲覧できる関連技術が記載されている。非特許文献２には、ＯＬＡＰと呼ばれる多面的なデータ表示方法を拡張し、階層が非常に大きな場合でも高速に処理できるようにしたシステムが記載されている。非特許文献２に記載された関連技術では、ユーザが分類項目を選択することにより、その分類項目に含まれるデータ件数等を高速に表示することができる。また、非特許文献２に記載された関連技術では、縦軸の分類項目と横軸の分類項目とをユーザが選択し、その結果を表形式で表示する。

上記のようにすることにより、非特許文献２に記載された関連技術では、複数の分類項目が付与されている文書を一覧表示することができる。以下、データを表示する際に用いる分類項目群を分類軸という。

しかし、分類階層が非常に大きい場合、ユーザがどの分類項目を選んだらよいのか判断するのは難しい。例えば、非特許文献２に記載されたシステムで用いている文書群では、文書数が約５０万件存在し、分類項目数が約３４万分類存在する。従って、この分類階層中から表示したい分類項目をユーザが選択することは非常に困難である。

また、非特許文献３には、関連する分類項目選択方法が記載されている。非特許文献３には、文書検索において検索結果文書リストとともに、それら検索結果文書リストに関連する分類軸を表示する方法が示されている。非特許文献３に記載された方法では、キーワードを入力して文書を検索し、検索結果文書を表示するとともに、検索結果文書群に予め付与された分類項目を複数表示し分類軸とする。また、分類軸を表示する際に、表示領域が限られているため分類項目を選択する。

また、非特許文献３には、分類項目のうち、検索結果文書が多い分類項目から順番に決められた上限まで選択する方法や、検索結果文書群を最も多く表示できる分類項目の組合せを選択する方法が記載されている。更に、非特許文献３には、全てのコンテンツを表示するクリック回数等のコストを最小にする方法が示されている。

"PubMed"、National Center for Biotechnology Information、［平成２０年７月４日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://www.ncbi.nlm.nih.gov/sites/entrez?db=PubMed＞ 猪口、武田、"テキスト分析のためのＯＬＡＰシステム"、情報処理学会論文誌、vol.48、No.SIG11(TOD34)、p.58-p.68 Wisam Dakka, Panagiotis G. Ipeirotis, Kenneth R. Wood,"Automatic Construction of Multifaceted Browsing Interfaces", Proc.of CIKM’05, p.768-p.775.

しかし、非特許文献１〜非特許文献３に記載された関連技術を用いたとしても、分類軸の優先度を計算する際に、ユーザにわかりやすい分類軸を選択するためには、多くの計算量を必要としている。その理由は、非特許文献１〜非特許文献３に記載された関連技術を用いたとしても、計算対象となる分類軸を効果的に絞り込むことができていないためである。

また、非特許文献３に記載された分類項目の選択方法を用いれば、計算時間を短縮するため、対応するデータ量が多い分類項目から順番に分類項目を選ぶことができる。又は、２つ目以降の分類項目を選択する際に、それまでに選択した分類項目と対応づけられていない分類項目のうちデータ量の多いものを選ぶことができる。

しかし、非特許文献３に記載された方法では、単にデータ量の多い分類項目を選んでいるにすぎず、分類項目の意味的な関連性を考慮して分類項目を選択することはできない。そのため、非特許文献３に記載された方法を用いたとしても、分類項目を効果的に絞込むことはできない。従って、分類項目間の意味的な関連性を考慮して分類項目を選択できるようにすることが望ましい。

そこで、本発明が解決しようとする課題は、分類階層とその分類項目とに対応するデータ群が与えられたときに、分類軸の優先度の計算時間を短縮することのできるデータ分類システム、データ分類方法、及びデータ分類プログラムを提供することである。

本発明は、上述の課題を解決するために為されたものであり、本発明に係るデータ分類システムは、階層的な分類項目と、当該分類項目に対応するデータ群とに基づいて、前記データ群に対応する分類項目を複数選択して分類軸として出力するデータ分類システムであって、前記分類項目を選択するための基準項目となる分類項目群を予め蓄積する基準項目蓄積手段と、前記基準項目の子孫の分類項目から複数の分類項目を選択して分類軸候補とし、分類項目に対応するデータ量と、分類項目間の階層的な距離とに基づいて、計算対象となる分類軸候補を絞り込む分類軸絞込手段と、前記分類軸絞込手段が絞り込んだ分類軸候補について、当該分類軸候補を表示する優先度を計算する優先度計算手段と、を備える。

本発明に係るデータ分類システムの他の態様は、階層的な分類項目と、当該分類項目に対応するデータ群とに基づいて、前記データ群に対応する分類項目を複数選択して分類軸を作成し、複数の分類軸の組合せを多次元分類軸として出力するデータ分類システムであって、前記分類項目を選択するための基準項目となる分類項目群を予め蓄積する基準項目蓄積手段と、前記基準項目の子孫の分類項目においてデータに少なくとも１つ対応する分類項目の組合せに基づいて分類軸を作成する際に、分類項目に対応するデータ量と、分類項目間の階層的な距離と、に基づいて、計算対象となる分類軸候補を絞り込む分類軸絞込手段と、前記分類軸絞込手段が絞り込んだ分類軸候補を組合せることによって、多次元の分類軸候補を作成する多次元分類軸作成手段と、分類階層における分類項目間の階層的な距離に基づいて、多次元分類軸候補の優先度を計算する多次元優先度計算手段と、を備えるものとしてもよい。

本発明に係るデータ分類方法は、階層的な分類項目と、当該分類項目に対応するデータ群とに基づいて、前記データ群に対応する分類項目を複数選択して分類軸として出力するデータ分類方法であって、前記分類項目を選択するための基準項目となる分類項目群を予めデータベースに蓄積し、前記基準項目の子孫の分類項目から複数の分類項目を選択して分類軸候補とし、分類項目に対応するデータ量と、分類項目間の階層的な距離とに基づいて、計算対象となる分類軸候補を絞り込む分類軸絞込行程と、絞り込んだ前記分類軸候補について、当該分類軸候補を表示する優先度を計算する優先度計算行程と、を含む。

本発明に係るデータ分類方法の他の態様は、階層的な分類項目と、当該分類項目に対応するデータ群とに基づいて、前記データ群に対応する分類項目を複数選択して分類軸を作成し、複数の分類軸の組合せを多次元分類軸として出力するデータ分類方法であって、前記分類項目を選択するための基準項目となる分類項目群を予めデータベースに蓄積し、前記基準項目の子孫の分類項目においてデータに少なくとも１つ対応する分類項目の組合せに基づいて分類軸を作成する際に、分類項目に対応するデータ量と、分類項目間の階層的な距離とに基づいて、計算対象となる分類軸候補を絞り込む分類軸絞込行程と、絞り込んだ前記分類軸候補を組合せることによって、多次元の分類軸候補を作成する多次元分類軸作成行程と、分類階層における分類項目間の階層的な距離に基づいて、多次元分類軸候補の優先度を計算する多次元優先度計算行程と、を含むものとしてもよい。

本発明に係るデータ分類プログラムは、階層的な分類項目と、当該分類項目に対応するデータ群とに基づいて、前記データ群に対応する分類項目を複数選択して分類軸として出力するためのデータ分類プログラムであって、前記分類項目を選択するための基準項目となる分類項目群を予め蓄積する基準項目蓄積手段を備えたコンピュータに、前記基準項目の子孫の分類項目から複数の分類項目を選択して分類軸候補とし、分類項目に対応するデータ量と、分類項目間の階層的な距離とに基づいて、計算対象となる分類軸候補を絞り込む分類軸絞込処理と、絞り込んだ前記分類軸候補について、当該分類軸候補を表示する優先度を計算する優先度計算処理と、を実行させる。

本発明に係るデータ分類プログラムの他の態様は、階層的な分類項目と、当該分類項目に対応するデータ群とに基づいて、前記データ群に対応する分類項目を複数選択して分類軸を作成し、複数の分類軸の組合せを多次元分類軸として出力するためのデータ分類プログラムであって、前記分類項目を選択するための基準項目となる分類項目群を予め蓄積する基準項目蓄積手段を備えたコンピュータに、前記基準項目の子孫の分類項目においてデータに少なくとも１つ対応する分類項目の組合せに基づいて分類軸を作成する際に、分類項目に対応するデータ量と、分類項目間の階層的な距離と、に基づいて、計算対象となる分類軸候補を絞り込む分類軸絞込処理と、絞り込んだ前記分類軸候補を組合せることによって、多次元の分類軸候補を作成する多次元分類軸作成処理と、分類階層における分類項目間の階層的な距離に基づいて、多次元分類軸候補の優先度を計算する多次元優先度計算処理と、を実行させてもよい。

本発明によれば、分類階層とその分類項目とに対応するデータ群が与えられたときに、分類軸の優先度の計算時間を短縮することができる。

本発明に係るデータ分類システムの構成の一例を示すブロック図である。 分類階層蓄積部が記憶する情報の一例を示す図である。 基準項目蓄積部が記憶する情報の一例を示す図である。 データ蓄積部が記憶する情報の一例を示す図である。 データ分類システムが行うデータ分類処理の一例を示す流れ図である。 図６（Ａ）は、分類軸ＩＤ、基準項目、分類項目群及びスコアを対応付けたレコードを含むテーブルの例を示す図である。図６（Ｂ）は、分類軸ＩＤ、分類項目及びデータＩＤ群を対応付けたレコードを含むテーブルの例を示す図である。 第２の実施形態におけるデータ分類システムの構成の一例を示すブロック図である。 分類階層の例を示す図である。 第２の実施形態におけるデータ分類システムが行うデータ分類処理の一例を示す流れ図である。 図１０（Ａ）は、分類項目別データ数表の例を示す図である。図１０（Ｂ）は、データ別分類項目数表の例を示す図である。 第３の実施形態におけるデータ分類システムの構成の一例を示すブロック図である。 表示手段が一覧形式で表示する情報の例を示す図である。 表示手段が表形式で表示する情報の例を示す図である。 第４の実施形態におけるデータ分類システムの構成の一例を示すブロック図である。 第４の実施形態におけるデータ分類システムが行うデータ分類処理の一例を示す流れ図である。 図１６（Ａ）は、次元ＩＤと分類軸ＩＤ群とスコアとを対応づけたレコードを含むテーブルの例を示す図である。図１６（Ｂ）は、分類軸ＩＤと基準項目と分類項目群とを対応付けたレコードを含むテーブルの例を示す図である。図１６（Ｃ）は、分類軸ＩＤと分類項目とデータＩＤ群とを対応付けたレコードを含むテーブルの例を示す図である。 第５の実施形態におけるデータ分類システムの構成の一例を示すブロック図である。 図１８（Ａ）は、分類項目別データ数表の例を示す図である。図１８（Ｂ）は、データ別分類項目数表の例を示す図である。 第６の実施形態におけるデータ分類システムの構成の一例を示すブロック図である。 多次元表示手段が一覧形式で表示する情報の例を示す図である。 多次元表示手段が表形式で表示する情報の例を示す図である。 第７の実施形態におけるデータ分類システムの構成の一例を示すブロック図である。 第８の実施形態におけるデータ分類システムの構成の一例を示すブロック図である。 データ分類システムの最小の構成例を示すブロック図である。

以下、具体的な実施形態を参照しながら、本発明について説明する。当業者であれば、本発明の記載を基に、多様な異なる実施形態を採り得るであろうし、本発明は、説明の目的で図示された実施形態に限定されるものではない。

以下、本発明の実施形態について説明する。まず、本発明によるデータ分類システムの概要について説明する。データ分類を行う場合、ユーザが分類軸を見る際に、データ量と分類項目との意味的な独立性が保たれていることが必要であると考えられる。また、データ量については、できるだけデータ量が多いことがよいと考えられる。例えば、分類軸を用いて概要把握を行なおうとする場合、分類軸に対応するデータが多くなければ、データ群の概要を把握することはできない。

意味的な独立性については、例えば、分類軸を用いて概要把握や絞込みを行なう場合、類似する分類項目ばかりでは、その他に関連する分類項目があったか否かかわからない。そのため、ユーザによる選択操作が繰り返し行われてしまうことになる。また、類似する分類項目は分類階層の兄弟となることが多いので、本発明では、意味的な独立性を評価するために分類階層での分類項目間の距離を用いる。

本発明によるデータ分類システムは、分類軸候補絞込み手段と、指標計算手段とを備える。分類階層とその分類項目に対応するデータ群とが与えられたときに、分類軸候補絞込み手段は、分類項目に対応するデータ量と分類項目間の階層的な距離とが特定の条件を満たすように分類軸候補を作成する。また、指標計算手段は、分類階層における分類項目間の階層的な距離に基づいてその独立性を考慮して、分類軸候補の優先度を決定する。

また、本発明によるデータ分類システムは、分類軸候補絞込み手段と、第２指標計算手段とを備える。分類階層とその分類項目に対応するデータ群が与えられたときに、分類軸候補絞込み手段は、分類項目に対応するデータ量と分類項目間の階層的な距離とが特定の条件を満たすように分類軸候補を作成する。また、第２指標計算手段は、分類階層における分類項目間の階層的な距離に基づいてその独立性を考慮し、分類項目の分類階層での深さに基づいてその具体性を考慮し、分類項目に対応するデータ量に基づいて網羅性を考慮し、データの重複度合いに基づいて一意性を考慮して、分類軸候補の優先度を決定する。

また、本発明によるデータ分類システムは、分類軸候補絞込み手段と、第２指標計算手段と、表示手段とを備える。分類階層とその分類項目に対応するデータ群が与えられたときに、分類軸候補絞込み手段は、分類項目に対応するデータ量と分類項目間の階層的な距離とが特定の条件を満たすように分類軸候補を作成する。また、第２指標計算手段は、分類階層における分類項目間の階層的な距離に基づいてその独立性を考慮し、分類項目の分類階層での深さに基づいてその具体性を考慮し、分類項目に対応するデータ量に基づいて網羅性を考慮し、データの重複度合いに基づいて一意性を考慮して、分類軸候補の優先度を決定する。また、表示手段は、分類軸候補のうち優先度が高いものを分類軸として用いて、データ一覧と分類軸内の分類項目群とを表示する。

また、本発明によるデータ分類システムは、多次元分類軸候補絞込み手段と、多次元分類軸指標計算手段とを備える。分類階層とその分類項目に対応するデータ群が与えられたときに、多次元分類軸候補絞込み手段は、分類項目に対応するデータ量と分類項目間の階層的な距離の条件とを満たす分類項目に基づいて分類軸を作成し、分類軸の組合せによって多次元分類軸を作成する。また、多次元分類指標計算手段は、各次元の分類軸の分類項目間の階層的な距離を用いて、多次元分類軸候補の優先度を計算する。

また、本発明によるデータ分類システムは、多次元分類軸候補絞込み手段と、第２の多次元分類軸指標計算手段とを備える。分類階層とその分類項目に対応するデータ群が与えられたときに、多次元分類軸候補絞込み手段は、分類項目に対応するデータ量と分類項目間の階層的な距離の条件とを満たす分類項目に基づいて分類軸を作成し、分類軸の組合せによって多次元分類軸を作成する。また、第２の多次元分類指標計算手段は、各次元の分類軸の分類項目間の階層的な距離だけでなく、各次元の分類軸の分類候補の分類階層での深さ、対応するデータ量、又は対応するデータの重複度合いのうちの少なくともいずれか１つを用いて、多次元分類軸候補の優先度を決定する。

また、本発明によるデータ分類システムは、多次元分類軸候補絞込み手段と、第２の多次元分類軸指標計算手段と、多次元表示手段とを備える。分類階層とその分類項目に対応するデータ群が与えられたときに、多次元分類軸候補絞込み手段は、分類項目に対応するデータ量と分類項目間の階層的な距離の条件とを満たす分類項目に基づいて分類軸を作成し、分類軸の組合せによって多次元分類軸を作成する。また、第２の多次元分類指標計算手段は、各次元の分類軸の分類項目間の階層的な距離だけでなく、各次元の分類軸の分類候補の分類階層での深さ、対応するデータ量、又は対応するデータの重複度合いのうちの少なくともいずれか１つを用いて、多次元分類軸候補の優先度を決定する。また、多次元表示手段は、各次元の分類軸とその分類項目とを表示し、分類項目の１つ又は複数を選択することによってデータ群を絞り込み、データ一覧を表示する。

また、本発明によるデータ分類システムは、データ検索手段と、多次元分類軸候補絞込み手段と、第２の多次元分類軸指標計算手段と、多次元表示手段とを備える。分類階層とその分類項目に対応するデータ群が与えられたときに、データ検索手段は、データを検索し検索結果データ群を絞り込む。また、多次元分類軸候補絞込み手段は、分類項目に対応する検索結果データ量と分類項目間の階層的な距離の条件とを満たす分類項目に基づいて分類軸を作成し、分類軸の組合せによって多次元分類軸を作成する。また、第２の多次元分類指標計算手段は、各次元の分類軸の分類項目間の階層的な距離だけでなく、各次元の分類軸の分類候補の分類階層での深さ、対応する検索結果データ量、又は対応する検索結果データの重複度合いのうちの少なくともいずれか１つを用いて、多次元分類軸候補の優先度を決定する。また、多次元表示手段は、各次元の分類軸とその分類項目とを表示し、分類項目の１つ又は複数を選択することによってデータ群を絞り込み、検索結果データ一覧を表示する。

また、本発明によるデータ分類システムは、データ対応付け手段と、データ検索手段と、多次元分類軸候補絞込み手段と、第２の多次元分類軸指標計算手段と、多次元表示手段とを備える。分類階層とその分類項目に対応するデータ群が与えられたときに、データ対応付け手段は、分類項目とデータとの対応付けがないデータ、又は対応付けが不十分なデータに対して対応付けを行う。また、データ検索手段は、データを検索し検索結果データ群を絞り込む。また、多次元分類軸候補絞込み手段は、分類項目に対応する検索結果データ量と分類項目間の階層的な距離の条件とを満たす分類項目に基づいて分類軸を作成し、分類軸の組合せによって多次元分類軸を作成する。また、第２の多次元分類指標計算手段は、各次元の分類軸の分類項目間の階層的な距離だけでなく、各次元の分類軸の分類候補の分類階層での深さ、対応する検索結果データ量、又は対応する検索結果データの重複度合いのうちの少なくともいずれか１つを用いて、多次元分類軸候補の優先度を決定する。また、多次元表示手段は、各次元の分類軸とその分類項目とを表示し、分類項目の１つ又は複数を選択することによってデータ群を絞り込み、検索結果データ一覧を表示する。

（第１の実施形態）
次に、本発明の第１の実施形態について図面を参照して説明する。図１は、本発明に係るデータ分類システムの構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、データ分類システムは、入力手段１０１と、分類軸候絞込み手段１０２１と、指標計算手段１０３と、出力手段１０４と、分類階層蓄積部２０１と、基準項目蓄積部２０２と、データ蓄積部２０３とを含む。

本実施形態において、データ分類システムは、具体的には、プログラムに従って動作するパーソナルコンピュータ等の情報処理装置によって実現される。なお、データ分類システムは、１つの情報処理装置にかぎらず、例えば、複数の情報処理装置を用いて実現されてもよい。

分類階層蓄積部２０１は、具体的には、磁気ディスク装置や光ディスク装置等のデータベース装置によって実現される。分類階層蓄積部２０１は、分類階層とその階層関係とを示す情報を予め蓄積する。図２は、分類階層蓄積部２０１が記憶する情報の一例を示す図である。図２に示すように、分類階層蓄積部２０１は、各レコードを親子関係とし、親分類項目と子分類項目群とを対応付けて含むテーブルを記憶する。

なお、図２に示すテーブルは、例えば、データ整理のために、システム管理者等によって予め作成され、分類階層蓄積部２０１に蓄積される。また、例えば、データ分類システムは、文書データベース等に蓄積するデータに基づいて分類項目を自動抽出してテーブルを作成し、分類階層蓄積部２０１に記憶させるようにしてもよい。

図２に示す例において、親分類項目は、親子関係の親となる分類項目を表す。また、子分類項目群は、「、」を区切り文字として子の分類項目群を示す。なお、図中の「・・・」は、記載の省略を表している。

なお、図２に示す記憶方法は一例であり、分類階層蓄積部２０１は、例えば、子の分類項目をレコード毎に分割して記憶してもよいし、階層構造データとして記憶してもよい。本実施形態では、表現を簡単にするために、図２に示すように表現している。

基準項目蓄積部２０２は、具体的には、磁気ディスク装置や光ディスク装置等のデータベース装置によって実現される。基準項目蓄積部２０２は、分類軸の基準となる分類項目名を予め蓄積する。図３は、基準項目蓄積部２０２が記憶する情報の一例を示す図である。図３に示すように、基準項目蓄積部２０２は、基準項目のリストを記憶する。

なお、基準項目蓄積部２０２に記憶させる基準項目は、分類階層蓄積部２０１が記憶する分類項目から予め選択する。なお、この場合、例えば、システム管理者等によって予め選択され基準項目蓄積部２０２に蓄積されてもよいし、データ分類システムが分類階層蓄積部２０１から自動抽出して基準項目蓄積部２０２に記憶させてもよい。

データ蓄積部２０３は、具体的には、磁気ディスク装置や光ディスク装置等のデータベース装置によって実現される。データ蓄積部２０３は、分類項目とデータの対応関係とを予め蓄積する。また、データ蓄積部２０３は、データのその他の属性である作成日等の属性情報やコンテンツ実体等を蓄積してもよい。図４は、データ蓄積部２０３が記憶する情報の一例を示す図である。図４に示すように、データ蓄積部２０３は、データＩＤ、コンテンツ、及び対応分類項目を対応づけて含むレコードを記憶するデータベースである。

なお、図４に示す例において、図中の「・・・」は、記載の省略を表している。また、図４に示す例において、データＩＤは、データを識別するための識別子である。また、対応分類項目は、データＩＤで識別されるデータに対応する分類項目を、「、」区切りを用いて示している。なお、図４に示す記憶方法は一例であり、データ蓄積部２０３は、コンテンツ以外の作成日等の属性を示す属性情報を含むレコードを記憶してもよい。

なお、上記に示すデータは、例えば、システム管理者等によって予め収集され、データ蓄積部２０３に蓄積される。また、例えば、データ分類システムは、ネットワークを介して文書データベース等に蓄積されるデータを収集し、データ蓄積部２０３に記憶させるようにしてもよい。

入力手段１０１は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵ、キーボードやマウス等の入力デバイス、及び入出力インタフェース部によって実現される。入力手段１０１は、ユーザ操作に従って、各種情報を入力する機能を備える。又は、入力手段１０１は、他のシステムからの入力情報を受け取る（入力する）機能を備える。なお、本実施形態では、データ分類システムにおいて、入力手段１０１は、ユーザ操作に従って、分類項目数Ｎを受け取る（入力する）ものとする。

分類軸候補絞込み手段１０２１は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。分類軸候補絞込み手段１０２１は、分類階層蓄積部２０１が記憶する分類項目と、基準項目蓄積部２０２が記憶する基準項目とに基づいて、分類項目数分の分類項目を組合せて分類軸候補を作成する機能を備える。

本実施形態では、分類軸候補絞込み手段１０２１は、分類軸候補を作成する際に、基準項目の全ての子孫の分類項目を組合せるのではなく、分類項目に対応するデータ量と、分類項目間の階層的な距離とに基づき作成する分類軸の絞込みを行う。そのようにすることにより、分類軸候補絞込み手段１０２１は、優先度を計算する対象となる分類軸を減らすことができ、計算を高速化できる。

なお、「分類項目に対応するデータの量」とは、分類項目に対応づけられているデータ数である。また、「分類項目に対応するデータ」とは、分類項目に直接対応しているデータ、又は分類項目とその子孫の分類項目に対応しているデータのことである。なお、本実施の形態では、「分類項目に対応するデータ」は、分類項目とその子孫の分類項目に対応しているデータであるとする。また、データの量が多い場合、網羅性が高いと考えられる。そのため、このような分類項目をもつ分類軸は、データ群を良く表しているため、データの概要把握に役立つと考えられる。

また、「分類項目間の階層的な距離」とは、共通する祖先までの最短のパス長や最長のパス長、又は共通の子孫までの最短のパス長や最長のパス長等である。この場合、分類項目間の階層的な距離が遠いほど、意味的に独立している分類項目であることがわかる。

分類軸候補絞込み手段１０２１は、以上に基づいた分類項目の選択を行う場合、分類項目に対応するデータ量が一定数以上で、テータ量順で上位から一定割合の分類項目の条件を満たし、かつ分類項目間の階層的な距離が特定の一定数以上若しくは一定の範囲内にある分類項目、又はその子孫の分類項目を含む分類軸を選択する。

指標計算手段１０３は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。指標計算手段１０３は、分類軸候補絞込み手段１０２１から分類軸候補を受け取り（入力し）、分類階層蓄積部２０１が記憶する情報と、データ蓄積部２０３が記憶する情報とを参照して、分類軸候補の優先度を計算する機能を備える。

指標計算手段１０３は、優先度を、分類項目の分類階層での階層的な距離に基づいて計算する。ここで、「分類項目間の階層的な距離」とは、共通する祖先までの最短のパス長や最長のパス長、又は共通の子孫までの最短のパス長や最長のパス長等である。また、指標計算手段１０３は、優先度として、分類軸の各分類項目間の階層的な距離の平均や、最大、最小等の値を求める。

本実施形態では、指標計算手段１０３は、分類項目間の階層的な距離として、共通する祖先までの最短パス長を求め、優先度として、階層的な距離の平均の値を求めるものとする。そのようにすることで、階層的な距離が長い方の分類軸の方が、意味的に独立しているということができる。

出力手段１０４は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵ、ディスプレイ装置等の表示装置、及び入出力インタフェース部によって実現される。出力手段１０４は、指標計算手段１０３から、分類軸候補と優先度とのペアを受け取る（入力する）機能を備える。また、出力手段１０４は、入力した分類軸候補と優先度とのペアを、分類項目と対応するデータとともに出力する機能を備える。なお、出力手段１０４が出力する分類軸数は予め決められていてもよい。また、出力手段１０４は、出力方法として、ディスプレイ装置等の表示装置に表示してもよいし、記憶媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ）や別なプログラムにファイル出力するようにしてもよい。

なお、本実施形態において、データ分類システムを実現する情報処理装置の記憶装置（図示せず）は、データ分類を行うための各種プログラムを記憶している。例えば、データ分類システムを実現する情報処理装置の記憶装置は、コンピュータに、基準項目の子孫の分類項目から複数の分類項目を選択して分類軸候補とし、分類項目に対応するデータ量と、分類項目間の階層的な距離とに基づいて、計算対象となる分類軸候補を絞り込む分類軸絞込処理と、絞り込んだ分類軸候補について、当該分類軸候補を表示する優先度を計算する優先度計算処理とを実行させる、データ分類プログラムを記憶している。

次に、動作について説明する。図５は、データ分類システムが行うデータ分類処理の一例を示す流れ図である。

まず、データ分類システムの入力手段１０１は、ユーザの操作に従って、分類項目数Ｎを受け取る（ステップＳ１）。例えば、入力手段１０１は、分類項目数としてＮ＝３を入力する。次に、分類軸候補絞込み手段１０２１は、基準項目蓄積部２０２から、分類軸の基準項目を取得（抽出）する（ステップＳ２）。例えば、図３に示す例において、分類軸候補絞込み手段１０２１は、基準項目蓄積部２０２から、「社会」、「自然」及び「文化」等の情報を抽出する。

次に、分類軸候補絞込み手段１０２１は、分類項目に対応するデータ量と、分類項目間の階層的な距離都に基づき作成する分類軸の絞込みを行う（ステップＳ３１）。

次に、分類軸候補絞込み手段１０２１は、分類階層蓄積部２０１が記憶する情報を参照し、分類項目間の階層的な距離に基づいて分類項目を組合せて分類軸を作成する（ステップＳ３２）。本実施形態では、分類軸候補絞込み手段１０２１は、分類項目間の階層的な距離として、分類項目間の共通する先祖の分類項目までの長さを用いる。また、分類軸候補絞込み手段１０２１は、ステップＳ３１で絞り込んだ分類項目とその子孫の分類項目とに基づいて、分類項目間の階層的な距離が一定数以上である分類項目対を１つ以上含む分類軸を作成する。但し、分類軸中には、先祖と子孫との関係になる分類項目同士はないものとする。

例えば、分類軸候補絞込み手段１０２１は、先に絞り込んだ分類項目「生活」、「医療」、「家族」、「家庭」、「医学」、「移植」及び「健康」の中で、分類項目間の階層的な距離が３以上である分類項目を用いて分類軸を作成する。本実施形態では、例えば、分類項目「生活」と階層的な距離が３以上である分類項目に「医学」がある。よって、分類軸候補絞込み手段１０２１は、分類項目「生活」と「医学」とその他の先に絞り込んだ分類項目のうちいずれかを用いて分類軸を作成する。この場合、分類軸候補絞込み手段１０２１は、この「生活」及び「医学」の２つの分類項目と、先祖と子孫との関係にある分類項目ではない分類項目の中から処理対象の分類項目を選択する。本例では、分類軸候補絞込み手段１０２１は、分類軸（社会：生活、医学、移植）を作成する。

また、同様に、分類項目「医療」に対して距離が３以上である分類項目は、「家庭」、「家族」及び「健康」である。従って、分類軸候補絞込み手段１０２１は、分類軸（社会：医療、家庭、家族）、（社会：医療、家庭、健康）、及び（社会：医療、家族、健康）を作成する。

なお、本例では、分類軸候補絞込み手段１０２１は、分類軸内の分類項目間のいずれか１つが階層的な距離の条件を満たすように分類項目を作成しているが、分類項目内の全ての分類項目間が階層的な距離の条件を満たすように分類項目を作成してもよい。

以上のように、ステップＳ３２の処理が実行されることにより、意味的な独立性を保っていない分類項目が除外される。上記に示す例では、分類軸候補絞込み手段１０２１は、分析軸（社会：家族、家庭、健康）の分類軸を除外するように分類軸を作成する。

次に、指標計算手段１０３は、分類軸候補絞込み手段１０２１から分類軸候補を取得（入力）し、分類階層蓄積部２０１が記憶する情報を参照して、各分類軸の優先度を計算する（ステップＳ４）。なお、優先度の計算を行う場合、本実施形態では、指標計算手段１０３は、分類項目の意味的な独立性を図るため、分類項目間の階層的な距離の平均値を計算する。ここで、本実施形態では、指標計算手段１０３は、分類項目間の階層的な距離として、分類項目間で共通する先祖分類項目までの最短パスを求めるものとする。

具体的には、指標計算手段１０３は、優先度を、以下の式（１）を用いて求める。

優先度（Ｘ：Ｃ）
＝１／Ｍａｘ（Ｘ）×１／（２×組合せ数）×ΣＣｏｍＤｉｓｔ（ｃｉ，ｃｊ）
・・・式（１）

ここで、式（１）において、Ｘは基準項目を示し、Ｃは分類項目群を示している。また、ｃｉ，ｃｊは、それぞれ分類項目群内のｉ番目の分類項目及びｊ番目の分類項目を示している。また、Ｍａｘ（Ｘ）は、基準項目Ｘの子孫の分類項目で最も深い分類項目までの深さを示している。また、ＣｏｍＤｉｓｔ（ｃｉ，ｃｊ）は、分類項目ｃｉとｃｊとの距離を示している。更に、組合せ数は、分類項目群Ｃから２つを選択する組合せ回数である。なお、式（１）において、平均値をＭａｘ（Ｘ）で除算している理由は、基準項目によって深さが異なるためである。

指標計算手段１０３は、式（１）を用いて、分類軸（社会：家庭、健康、医療）の優先度を、次の式（２）のように求める。

優先度（社会：家庭、健康、医療）
＝１／２×１／６×（ＣｏｍＤｉｓｔ（家庭，健康）＋ＣｏｍＤｉｓｔ（家庭，医療）＋ＣｏｍＤｉｓｔ（健康，医療））
・・・式（２）

指標計算手段１０３は、分類項目「家族」と「健康」との共通先祖が「生活」であるので、ＣｏｍＤｉｓｔ（家庭，健康）＝２と求める。また、指標計算手段１０３は、「家庭」と「医療」との共通祖先が「社会」であるので、ＣｏｍＤｉｓｔ（家庭，医療）＝３及びＣｏｍＤｉｓｔ（健康，医療）＝３と求める。従って、指標計算手段１０３は、分類軸（社会：家庭、健康、医療）の優先度を、次の式（３）のように求める。

優先度（社会：家庭、健康、医療）
＝１／２×１／６×（ＣｏｍＤｉｓｔ（家庭，健康）＋ＣｏｍＤｉｓｔ（家庭，医療）＋ＣｏｍＤｉｓｔ（健康，医療））
＝１／２×１／６×（２＋３＋３）
＝０．６７
・・・式（３）

次に、出力手段１０４は、指標計算手段１０３の計算結果に基づいて、分類軸と、優先度と対応するデータとを出力する（ステップＳ５）。図６（Ａ）及び図６（Ｂ）は、出力手段１０４が出力する情報の例を示す図である。図６（Ａ）及び図６（Ｂ）に示す例では、出力手段１０４は、２つのテーブルを出力している。

例えば、出力手段１０４は、図６（Ａ）に示すように、分類軸ＩＤ、基準項目、分類項目群及びスコアを対応付けたレコードを含むテーブルを出力する。なお、図６（Ａ）において、１つの行で示されるレコードが、それぞれ１つの分類軸を表している。分類軸ＩＤは、分類軸の候補を識別するためのＩＤである。分類項目群は、「、」で分類項目毎に分けられた複数の分類項目を含む。

また、例えば、出力手段１０４は、図６（Ｂ）に示すように、分類軸ＩＤ、分類項目及びデータＩＤ群を対応付けたレコードを含むテーブルを出力する。なお、図６（Ｂ）において、１つのレコードが、それぞれ各分類軸の分類項目に対応している。データＩＤ群は、データＩＤを「，」で区切って複数のデータＩＤを含む。また、図中の「・・・」は、記載の省略を表している。

なお、図６（Ａ）及び図６（Ｂ）に示す出力方法は一例であり、出力手段１０４は、例えば、２つのテーブルを１つにまとめたテーブルを出力してもよいし、各データの属性情報を含んだテーブルを新たに追加して出力してもよい。

上記のような構成とすることで、分類項目の意味的な独立性を用いて分類軸を選択することができる。また、そのようにすることにより、ユーザがわかりやすい分類軸を選択することができる。

以上に説明したように、本実施形態によれば、基準項目の子孫の分類項目から複数の分類項目を選択して分類軸候補とする。また、分類項目に対応するデータ量と、分類項目間の階層的な距離とに基づいて、計算対象となる分類軸候補を絞り込む。そして、絞り込んだ分類軸候補について、その分類軸候補を表示する優先度を計算する。そのため、絞り込んだ分類軸候補のみについて優先度計算を行うようにすることによって、分類軸の優先度の計算時間を短縮することができる。従って、分類階層とその分類項目とに対応するデータ群が与えられたときに、分類軸の優先度の計算時間を短縮することができる。

また、本実施形態によれば、分類階層が非常に大きな場合であっても、分類項目の階層的な距離を用いて効果的に分類項目を絞り込むことによって、高速に分類軸の優先度を計算することができる。

（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。図７は、第２の実施形態におけるデータ分類システムの構成の一例を示すブロック図である。図７に示すように、本実施形態では、データ分類システムが、図１に示した指標計算手段１０３に代えて、第２の指標計算手段１０３１を含む点で、第１の実施形態と異なる。

第２の指標計算手段１０３１は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。第２の指標計算手段１０３１は、分類軸候補絞込み手段１０２１から分類軸候補群を受け取り（入力し）、分類軸の優先度を計算する機能を備える。本実施形態では、第２の指標計算手段１０３１は、分類項目間の階層的な距離だけでなく、分類項目の階層的な深さ、分類項目に対応するデータの量、分類項目に対応するデータの重複度合い、又はこれらの組合せに基づいて、優先度を計算する。

「分類項目の階層的な距離」とは、分類階層での分類項目間の距離のことであり、第１の実施形態で示したものと同様である。なお、本実施形態では、この「分類項目の階層的な距離」という指標を、以下、独立性の指標という。

また、「分類項目の階層的な深さ」とは、基準項目又は分類階層のルートとなる分類項目から分類項目までの最短又は最長のパス長である。階層的な深さが深い場合、分類項目名は、意味的により具体的なものであると考えられる。

例えば、図８に示すような分類階層を例に考える。図８に示す分類階層の場合、最も深い分類項目「家族法」や「親族」は、分類項目「社会」よりも具体的な分類項目であるといえる。具体性のある分類項目は、ユーザにとって理解しやすく概要把握に役立つと考えられる。そこで、本実施形態では、第２の指標計算手段１０３１は、分類項目の階層的な深さを基準項目から分類項目までの最短パス長とし、分類項目の階層的な深さが深いほど大きな値となるように優先度を計算する。なお、本実施形態では、この「分類項目の階層的な深さ」という指標を、以下、具体性の指標という。

また、「分類項目に対応するデータの量」とは、分類項目に対応づけられているデータ数である。また、「分類項目に対応するデータ」とは、分類項目に直接対応しているデータ、又は分類項目とその子孫の分類項目に対応しているデータのことである。本実施形態では、第２の指標計算手段１０３１は、「分類項目に対応するデータ」として、分類項目とその子孫の分類項目に対応しているデータを用いるものとする。この場合、データの量が多い場合、網羅性が高いと考えられる。そのため、網羅性が高い分類項目を用いて作成した分類軸は、データ蓄積部２０３が蓄積するデータを良く表しているため、概要把握に役立つと考えられる。本実施形態では、第２の指標計算手段１０３１は、データ量が大きいほど大きな値となるように優先度を計算する。なお、本実施形態では、この「分類項目に対応するデータの量」という指標を、以下、網羅性の指標という。

また、「分類項目に対応するデータの重複度合い」とは、分類軸内の各分類項目でデータがどの程度同じであるかを示す値である。重複度合いが少ない場合、データ蓄積部２０３が蓄積するデータには一意性があり、概要把握しやすい。もし、一意性がなく、重複するデータばかりであれば、分類軸の各分類項目のデータ数を表示する際に、そのデータ数が重複ばかりであり、良い分類軸とはいえない。

例えば、データ蓄積部２０３が図４に示すデータを蓄積している場合、分類項目「家族」に対応するデータは、データＩＤが「ｄ１」、「ｄ２」及び「ｄ３」であるデータである。また、分類項目「家庭」に対応するデータも、同じくデータＩＤが「ｄ１」、「ｄ２」及び「ｄ３」であるデータである。この場合、表示方法として、分類軸の各分類項目のデータ数のみを表示した場合、分類項目「家族」と分類項目「家庭」とは、データ数が３であるが、実際の中身は同じであるので、この分類軸にはあまり情報量がない。この場合、第２の指標計算手段１０３１は、重複度合いが高いほど優先度が低い値となるように優先度を計算する。重複度合いとして、各分類項目に対応するデータ数の合計を重複なしのデータ数で除算した値を用いてもよく、データの出現確率から情報量（エントロピー）を計算してもよい。なお、本実施形態では、この「分類項目に対応するデータの重複度合い」という指標を、以下、一意性の指標という。

本実施形態では、第２の指標計算手段１０３１は、最終的には、上記に示した各指標を用いて総合的に優先度を計算する。

なお、本実施形態において、第２の指標計算手段１０３１以外の構成要素の機能は、第１の実施形態で示したそれらの機能と同様である。

次に、動作について説明する。図９は、第２の実施形態におけるデータ分類システムが行うデータ分類処理の一例を示す流れ図である。図９に示すように、本実施形態では、分類項目の階層的な距離に基づいて分類軸候補の優先度を計算するステップＳ４の処理に代えて、計算用テーブルを作成するステップＳ４１、及び分類軸候補の優先度を計算するステップＳ４２の処理を実行する点で、第１の実施形態と異なる。以下、主として、第１の実施形態と異なる処理について説明する。

まず、第１の実施形態で示した処理と同様に、データ分類システムの入力手段１０１は、ユーザの操作に従って、分類項目数Ｎを受け取る（ステップＳ１）。例えば、入力手段１０１は、分類項目数としてＮ＝３を入力する。次に、第１の実施形態で示した処理と同様に、分類軸候補絞込み手段１０２１は、基準項目蓄積部２０２から、分類軸の基準項目を取得（抽出）する（ステップＳ２）。例えば、図３に示す例において、分類軸候補絞込み手段１０２１は、基準項目蓄積部２０２から、「社会」、「自然」及び「文化」等の情報を抽出する。

次に、第１の実施形態で示した処理と同様に、分類軸候補絞込み手段１０２１は、分類項目に対応するデータ量と、分類項目間の階層的な距離とに基づき作成する分類軸の絞込みを行う（ステップＳ３１）。

次に、第１の実施形態で示した処理と同様に、分類軸候補絞込み手段１０２１は、分類階層蓄積部２０１が記憶する情報とデータ蓄積部２０３が記憶する情報とを参照し、基準項目の子孫で特定個数以上のデータと対応づけられている分類項目を取得（抽出）する。そして、分類軸候補絞込み手段１０２１は、抽出した分類項目数分の組合せを用いて分類軸候補を作成する（ステップＳ３２）。但し、分類軸候補絞込み手段１０２１は、先祖子孫関係の分類項目を含む場合には分類軸候補としないようにする。

次に、第２の指標計算手段１０３１は、分類軸候補絞込み手段１０２１から分類軸候補を取得（入力）し、分類階層蓄積部２０１が記憶する情報とデータ蓄積部２０３が記憶する情報とを参照し、計算用テーブルを作成する（ステップＳ４１）。ここで、計算用テーブルとは、指標計算のために作成される一時的なテーブルで、第２の指標計算手段１０３１は、分類項目別データ数表とデータ別分類項目数表との２つのテーブルを作成する。

分類項目別データ数表とは、各分類項目に対応しているデータ数を集計したテーブルであり、分類項目、データ数及び分類項目の深さを対応付けたレコードを含む。また、データ別分類項目数表とは、各データに対応している分類軸内の分類項目の数を集計したテーブルであり、データＩＤ及び分類項目数を含む。なお、第２の指標計算手段１０３１は、作成した計算用の一時的なテーブルを、メモリ上に展開しておくことが望ましい。

図１０（Ａ）及び図１０（Ｂ）は、分類項目別データ数表とデータ別分類項目数表との例を示す図である。このうち、図１０（Ａ）は、分類項目別データ数表の例を示している。また、図１０（Ｂ）は、データ別分類項目数表の例を示している。なお、図１０（Ａ）及び図１０（Ｂ）に示す例では、第２の指標計算手段１０３１が、分類軸（社会：家族、外交、医療）、図２に示した分類階層蓄積部２０１が記憶する情報、及び図４に示したデータ蓄積部２０３が記憶する情報に基づいて、分類項目別データ数表とデータ別分類項目数表とを作成した場合が示されている。

図１０（Ａ）に示す例では、分類項目別データ数表は、分類項目、データ数、及び分類項目の深さを対応付けた各レコードを含む表である。本実施形態では、前述したように、分類項目の深さは、基準項目から各分類項目までのパス長を表している。例えば、分類項目「家族」は、図４に示したデータ蓄積部２０３が記憶する情報を参照すると「ｄ１」、「ｄ２」及び「ｄ３」であるので、図１０（Ａ）に示すように、データ数が３である。また、図２に示した分類蓄積部２０１が記憶する情報を参照すると、基準項目「社会」から分類項目「家庭」までは、「生活」を介して深さが２である。

また、本実施形態では、前述したように、分類項目とデータの対応は、分類項目とその子孫の分類項目とに直接対応しているデータとしている。例えば、分類項目「医療」に直接対応しているデータはないが、その子孫の分類項目に直接対応するデータを見る。ここで、子孫の分類項目「医学」又は「健康」に対応するデータＩＤは、「ｄ２」、「ｄ４」及び「ｄ６」である。よって、図１０（Ａ）に示すように、データ数を３としている。

データ別分類項目数表は、データＩＤと分類項目数とを対応付けたレコードを含む表である。本実施形態では、データ別分類項目数表は、図１０（Ｂ）に示すように、各データＩＤに対して、分類軸（社会：家族、外交、医療）と対応する分類項目数を含む。例えば、データＩＤ「ｄ１」は、図４に示したデータ蓄積部２０３が記憶する情報を参照すると、分類軸内の分類項目「家族」に対応しているので、図１０（Ｂ）に示すように、分類項目数が１である。また、データＩＤ「ｄ６」は、分類項目「医療」の子孫の分類項目に対応しているので、図１０（Ｂ）に示すように、分類項目数が１である。

次に、第２の指標計算手段１０３１は、計算用テーブルを用いて、分類軸の優先度を計算する（ステップＳ４２）。本実施形態では、第２の指標計算手段１０３１は、前述したように、独立性、具体性、網羅性及び一意性の指標の値を計算し、これら指標の重み付き線形和を求めることによって、式（４）を用いて総合的な優先度を計算する。

優先度（Ｘ：Ｃ）
＝Ｗ１×独立性（Ｘ：Ｃ）＋Ｗ２×具体性（Ｘ：Ｃ）＋Ｗ３×網羅性（Ｘ：Ｃ）＋Ｗ４×一意性（Ｘ：Ｃ）
・・・式（４）

ここで、式（４）において、Ｘは基準項目であり、Ｃは分類項目群である。また、Ｗ１、Ｗ２、Ｗ３及びＷ４は、それぞれの指標の重み係数である。なお、これらの重み係数は、予めシステムがもっていてもよいし（例えば、予めメモリ等の記憶部に設定値として記憶していてもよい）、ユーザによって設定されてもよい。本実施形態では、これらの重み係数は、システムに予め設定されているものする。

なお、本実施形態では、独立性の指標値は、第1の実施形態と同様であり、第２の指標計算手段１０３１は、式（５）を用いて求める。

独立性（Ｘ：Ｃ）
＝１／Ｍａｘ（Ｘ）×１／（２×組合せ数）×ΣＣｏｍＤｉｓｔ（ｃｉ，ｃｊ）
・・・式（５）

ここで、式（５）において、Ｘ、Ｃ、Ｍａｘ（Ｘ）、組合せ数、及びＣｏｍＤｉｓｔ（ｃｉ，ｃｊ）は、第1の実施形態で示したものと同様である。

また、第２の指標計算手段１０３１は、具体性の指標値を、以下の式（６）を用いて計算する。ここでは、具体性の指標値は、基準項目から分類軸の各分類項目までのパス長の平均の値である。

具体性（Ｘ：Ｃ）
＝１／Ｍａｘ（Ｘ）×１／Ｎ×ΣＤｅｐｔｈ（Ｘ，ｃｉ）
・・・式（６）

式（６）において、Ｍａｘ（Ｘ）は、基準項目Ｘの子孫の分類項目で最大の深さである。また、Ｎは、入力手段１０１から与えられた（入力した）分類項目数である。また、Ｄｅｐｔｈ（Ｘ，ｃｉ）は、基準項目Ｘから分類項目ｃｉまでの最短パス長である。ここで、パス長の平均をＭａｘ（ｘ）で除算しているのは、基準項目によって、子孫の分類項目の深さが異なるためである。第２の指標計算手段１０３１は、この具体性の指標値を、分類項目別データ数表を用いて、以下の式（７）のように計算することができる。

具体性（Ｘ：Ｃ）
＝１／Ｍａｘ（Ｘ）×１／Ｎ×ΣＤｅｐｔｈ（Ｘ，ｃｉ）
＝１／Ｍａｘ（Ｘ）×１／Ｎ×Σ（分類項目別データ数表の分類項目の深さ）
・・・式（７）

式（７）に示すように、分類項目の深さが深いほど、具体性の指標の値が大きくなることがわかる。

また、第２の指標計算手段１０３１は、網羅性の指標値を、以下の式（８）を用いて計算する。ここで、網羅性の指標値は、分類項目に対応するデータの全データに対するカバー率である。

網羅性（Ｘ：Ｃ）
＝１／ＤａｔａＮｕｍ×｜∪データ（ｃｉ）｜
・・・式（８）

式（８）において、ＤａｔａＮｕｍは、分類対象データの数である。また、データ（ｃｉ）は、分類項目ｃｉに対応するデータ集合である。また、「∪データ（ｃｉ）」は、分類軸内の分類項目ｃ１からｃＮまでのデータの和集合である。また、「｜∪データ（ｃｉ）｜」は、分類軸内の分類項目ｃ１からｃＮまでのデータ集合の要素数である。つまり、「｜∪データ（ｃｉ）｜」は、分類項目に対応するデータ数を表す。第２の指標計算手段１０３１は、この網羅性の指標値を、先に作成したデータ別分類項目表を用いて、次の式（９）のように計算することができる。

網羅性（Ｘ：Ｃ）
＝１／ＤａｔａＮｕｍ×｜∪データ（ｃｉ）｜
＝１／ＤａｔａＮｕｍ×ＲｅｃＮｕｍ（データ別項目分類表，分類項目数＞０）
・・・式（９）

式（９）において、ＲｅｃＮｕｍ（データ別分類項目数表，分類項目数＞０）は、データ別分類項目数表の分類項目数が０よりも大きいレコード数である。このＲｅｃＮｕｍ（データ別分類項目数表，分類項目数＞０）は、分類項目に対応しているデータ数に等しい。よって、上記の式（９）のように書き換えることができる。

また、第２の指標計算手段１０３１は、一意性の指標値を、以下の式（１０）を用いて計算する。ここで、データの重複度合いは、各分類項目に対応するデータ数の合計を重複なしのデータ数の合計で除算した値とする。なお、一意性の指標値は、このデータの重複度合いの逆数で表す。

一意性（Ｘ：Ｃ）
＝１／（１／｜∪データ（ｃｉ）｜×ΣＣａｔＮｕｍ（ｃｉ））
・・・式（１０）

ここで、式（１０）において、｜∪データ（ｃｉ）｜は、分類項目に対応する重複なしのデータ数である。また、ＣａｔＮｕｍ（ｃｉ）は、ｃｉに対応するデータ数である。また、ΣＣａｔＮｕｍ（ｃｉ）は、分類軸内の分類項目ｃ１からｃＮそれぞれに対応するデータ数の合計を表す。第２の指標計算手段１０３１は、この一意性の指標値を、先に作成した分類項目別データ数表を用いて、次の式（１１）のように計算することができる。

一意性（Ｘ：Ｃ）
＝１／（１／｜∪データ（ｃｉ）｜×ΣＣａｔＮｕｍ（ｃｉ））
＝１／（ＲｅｃＮｕｍ（データ別項目分類表，分類項目数＞０）×Σ（データ別項目分類表のデータ数））
・・・式（１１）

例えば、第２の指標計算手段１０３１は、分類軸（社会：家族、外交、医療）の場合、図１０（Ａ）及び図１０（Ｂ）に示すテーブルと、図２に示す分類階層蓄積部２０１が記憶する情報とを参照し、上記の各指標値を、以下の式（１２）〜式（１５）のように計算する。

独立性（Ｘ：Ｃ）
＝１／Ｍａｘ（Ｘ）×１／（２×組合せ数）×ΣＣｏｍＤｉｓｔ（Ｃ１，Ｃ２）
＝１／Ｍａｘ（社会）×１／（２×３）×（ＣｏｍＤｉｓｔ（家族，外交）＋ＣｏｍＤｉｓｔ（家族，医療）＋ＣｏｍＤｉｓｔ（外交，医療））
＝１／２×１／６×（４＋４＋４）
＝１
・・・式（１２）

具体性（Ｘ：Ｃ）
＝１／Ｍａｘ（Ｘ）×１／Ｎ×Σ（分類項目別データ数表の分類項目の深さ）
＝１／Ｍａｘ（社会）×１／３×（２＋２＋１）
＝１／２×１／３×（２＋２＋１）
＝０．８３３
・・・式（１３）

網羅性（Ｘ：Ｃ）
＝１／ＤａｔａＮｕｍ×ＲｅｃＮｕｍ（データ別項目分類表，分類項目数＞０）
＝１／６×６
＝１
・・・式（１４）

一意性（Ｘ：Ｃ）
＝１／（ＲｅｃＮｕｍ（データ別項目分類表，分類項目数＞０）×Σ（データ別項目分類表のデータ数））
＝１／（１／６×（３＋２＋３））
＝６／８
＝０．７５
・・・式（１５）

ここで、重み係数を全て０．２５とすると、第２の指標計算手段１０３１は、次の式（１６）を用いて優先度を求めることができる。

優先度（Ｘ：Ｃ）
＝Ｗ１×独立性（Ｘ：Ｃ）＋Ｗ２×具体性（Ｘ：Ｃ）＋Ｗ３×網羅性（Ｘ：Ｃ）＋Ｗ４×一意性（Ｘ：Ｃ）
＝０．２５×１＋０．２５×０．８３３＋０．２５×１＋０．２５×０．７５
＝０．８９５
＝０．９０
・・・式（１６）

次に、第１の実施形態で示した処理と同様に、出力手段１０４は、分類軸、優先度及びデータを出力する（ステップＳ５）。

以上に説明したように、本実施形態によれば、分類項目間の階層的な距離だけでなく、分類項目の階層的な深さ、分類項目に対応するデータの量、分類項目に対応するデータの重複度合い、又はこれらの組合せに基づいて、優先度を計算する。そのため、分類項目間の階層的な距離に加えて、分類項目の階層的な深さや、分類項目に対応するデータの量、分類項目に対応するデータの重複度合いを考慮して、より効果的に分類軸の優先度の計算時間を短縮することができる。

（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。図１１は、第３の実施形態におけるデータ分類システムの構成の一例を示すブロック図である。図１１に示すように、本実施形態では、データ分類システムが、図７に示した構成要素に加えて、表示手段１０５を含む点で、第２の実施形態と異なる。

表示手段１０５は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵ及びディスプレイ装置等の表示装置によって実現される。表示手段１０５は、第２の指標計算手段１０３１が求めた分類軸、優先度及びデータをディスプレイ装置等の表示装置に出力（表示）する機能を備える。例えば、表示手段１０５は、分類軸の各分類項目と対応するデータ数、及びデータとその属性を、一覧形式又は表形式で出力（表示）する。

まず、表示手段１０５が一覧形式で情報を表示する場合を説明する。図１２は、表示手段１０５が一覧形式で表示する情報の例を示す図である。図１２に示すように、表示手段１０５は、分類軸、分類軸候補一覧、及びデータ一覧のそれぞれの表示部分を含む表示画面を表示する。表示手段１０５は、分類軸には、優先度が最も高かった分類軸、又は分類軸候補一覧から選択した分析軸を表示する。また、表示手段１０５は、基準項目と分類項目とを表示し、その後ろにデータ件数を表示する。

図１２に示す例では、分類軸（社会：家族、健康、移植）を用いる場合が示されている。この場合、表示手段１０５は、それぞれの項目と対応するデータ件数をデータ蓄積部２０３から取得（抽出）し表示する。

また、図１２に示す例では、表示手段１０５が表示する表示画面には、項目「その他」の欄が新たに加えられている。ここで、「社会」の下の「その他」の欄は、基準項目「社会」に関連しているが、分類項目「家族」や「健康」、「移植」ではないことを示す分類項目である。また、基準項目「社会」と並列に並ぶ「その他」の欄は、基準項目「社会」とは関係のない分類項目を示す。なお、表示手段１０５は、これら「その他」の欄のデータ数を、データ蓄積部２０３を参照することによって得ることができる。また、本実施形態では、データ件数には子孫の分類項目に対応するデータ件数も含まれる。

また、図１２に示す例では、表示手段１０５は、分類軸候補一覧を、優先度を計算した分類軸を優先度順に表示する。表示手段１０５は、これらの分類軸を、第２の指標計算手段１０３１が計算した結果から得ることができる。

また、図１２に示す例では、表示手段１０５は、データ一覧を、各データを一覧で表示する。この場合、表示手段１０５は、各データを、データＩＤ、コンテンツ、及び対応する分類項目を対応付けて表示する。なお、表示手段１０５は、これらの情報を、データ蓄積部２０３が記憶する情報を参照することで得ることができる。

なお、本実施形態において、表示手段１０５以外の構成要素の機能は、第２の実施形態で示したそれらの機能と同様である。

次に、一覧形式で情報を表示する場合の表示手段１０５の動作について説明する。まず、表示手段１０５は、初期表示として、優先度の最も高い分類軸を分類軸表示部分に表示する。また、表示手段１０５は、その他の分類軸候補を分類軸候補一覧に優先度順に表示する。また、表示手段１０５は、データ一覧には、データ蓄積部２０３が蓄積する全てのデータを表示する。

次いで、表示手段１０５は、分類軸表示部分に表示する分類軸の中で、いずれかの分類項目又は基準項目が選択操作された場合、これに対応するデータをデータ一覧に表示する。また、表示手段１０５は、分類軸候補一覧表示部分に表示する分類軸候補の中のいずれかの分類軸候補が選択操作されると、分類軸表示部分の内容をこの選択した分類軸で置き換えて表示する。

次に、表示手段１０５が表形式で情報を表示する場合を説明する。図１３は、表示手段１０５が表形式で表示する情報の例を示す図である。図１３に示すように、表示手段１０５は、分類表、データ一覧、及び分類軸候補一覧の表示部分を含む表示画面を表示する。

表示手段１０５は、分類表には、横軸に、分類軸候補のうち最も優先度の高い分析軸を表示する。また、表示手段１０５は、縦軸に、関連する属性を表示する。本実施の形態では、表示手段１０５は、属性として分類項目を表示している。なお、これは一例であり、表示手段１０５は、データに作成者等があればこれを表示してもよいし、属性が複数あればユーザ操作に従って選択して表示してもよい。また、表示手段１０５は、表の各セルには、どのようなデータが存在するかを示す情報を表示する。本実施形態では、表示手段１０５は、データＩＤ群とその数を表示している。

次に、横軸の「その他」について説明する。図１３に示す分類表において、基準項目「社会」の下の「その他」は、基準項目以下で分類軸内の分類項目に対応しないデータ群を表す分類項目である。また、図１３において、最も右側に示す「その他」は、基準項目「社会」にも対応しないデータ群を示す分類項目である。また、縦軸に示す「その他」は、関連する属性のうち、表示しているものに対応しないデータ群を表す項目である。

以下、縦軸に関連する属性を表示する手順を示す。まず、表示手段１０５は、分類階層蓄積部２０１が記憶する情報とデータ蓄積部２０３が記憶する情報とを参照し、分類軸に対応するデータ群を取得（抽出）する。次いで、表示手段１０５は、取得（抽出）したデータ群の属性を参照し、属性値毎に対応するデータ数を調べる（求める）。そして、表示手段１０５は、データ数のうち、多いものから順番に縦軸に分類軸の分類項目数分だけ表示する。

本実施形態では、表示手段１０５は、基準項目より下の分類項目を属性値とし、これらの分類項目に対応するデータ数を取得（算出）する。また、表示手段１０５は、既に分類軸として表示しているもの以外の情報を表示する。具体的には、分析軸（社会：家族、健康、移植）を用いる場合、対応するデータは「ｄ１」、「ｄ２」、「ｄ３」、「ｄ４」及び「ｄ６」である。また、これらのデータに対応する分類項目でデータ数が多いもので分類軸にないものは、分類項目「生活」が４件（「ｄ１」、「ｄ２」、「ｄ３」及び「ｄ４」）であり、分類項目「家庭」が３件（「ｄ１」、「ｄ２」及び「ｄ３」）であり、分類項目「医療」が３件（「ｄ２」、「ｄ４」及び「ｄ６」）であり、分類項目「医学」が３件（「ｄ２」、「ｄ４」及び「ｄ６」）である。

上記の場合、表示手段１０５は、これらの分類項目の中から分類項目数３個をデータ数の多い順に選ぶ。なお、表示手段１０５は、データ数が同じである場合には、いずれか一方を選択して表示する。なお、本例は一例であり、表示手段１０５は、属性として、分類項目だけでなく他の情報を選択して表示してもよい。例えば、表示手段１０５は、データに付属する属性であれば、属性をユーザ操作に従って選択して表示してもよい。また、表示手段１０５は、属性値を、上記のように自動的に選択して決めてもよいし、ユーザ操作に従って選択してもよい。また、図１３において、縦軸に表示する属性値の数も、分類軸と同じでなくてもよい。

また、表示手段１０５は、分類表のいずれかのセルを選択した際に、その選択したセルに対応するデータ一覧を表示する。本実施形態では、表示手段１０５は、データＩＤ、コンテンツ及び分類項目を表示する。なお、表示手段１０５は、これらの情報を、データ蓄積部２０３が記憶する情報を参照して表示する。

また、表示手段１０５は、分類軸候補一覧において、優先度を計算した分類軸を優先度順に表示する。なお、表示手段１０５は、これらの情報を、第２の指標計算手段１０３１が計算した結果から得ることができる。

次に、表形式で情報を表示する場合の表示手段１０５の動作について説明する。まず、表示手段１０５は、初期表示として、分類表の横軸に、優先度の最も高い分類軸を表示する。この場合、表示手段１０５は、前述した方法に従って縦軸となる関連する属性も表示する。なお、表示手段１０５は、データ一覧には、まだ何も表示しない。

次に、表示手段１０５は、分類表のいずれかのセルが選択操作された場合、この選択操作されたセルに対応するデータをデータ一覧に表示する。

次に、表示手段１０５は、分類軸候補一覧からいずれかの分類軸が選択操作された場合、この選択操作された分類軸を分類表の横軸として表示し直す。この場合、表示手段１０５は、分類表の縦軸の関連する属性も新たに表示し直す。

以上に説明したように、本実施形態によれば、第２の指標計算手段１０３１が求めた分類軸、優先度及びデータを、一覧形式又は表形式で表示する。そのため、ユーザに対して、分類軸の選択状況や優先度、データを視覚的に認識させることができる。

（第４の実施形態）
次に、本発明の第４の実施形態について説明する。図１４は、第４の実施形態におけるデータ分類システムの構成の一例を示すブロック図である。図１４に示すように、本実施の形態では、データ分類システムが、図１に示した構成要素に加えて、多次元分類軸作成手段１０２３を含む点で、第１の実施形態と異なる。また、本実施形態では、データ分類システムが、指標計算手段１０３に代えて、多次元指標計算手段１０３２を含む点で、第１の実施形態と異なる。

本実施形態において、分類軸候補絞込み手段１０２１は、第１の実施形態と同様の処理に従って、基準項目の全ての子孫の分類項目を組合せるのではなく、分類項目に対応するデータ量と、分類項目間の階層的な距離とに基づき作成する分類軸の絞込みを行う。このようにすることにより、分類軸候補絞込み手段１０２１は、優先度を計算する対象となる分類軸を減らすことができ、計算を高速化できる。

多次元分類候補作成手段１０２３は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。多次元分類軸候補作成手段１０２３は、分類軸候補絞込み手段１０２１から分類軸候補を受け取り（入力し）、これら分類軸候補を複数組合せることによって、多次元分類軸を作成する機能を備える。なお、作成する多次元分類軸の次元数は、システムが予めもっていてもよいし（例えば、予めメモリ等の記憶部に設定値として記憶していてもよい）、ユーザ操作に従って入力してもよい。また、多次元分類候補作成手段１０２３は、作成した多次元分類軸を多次元指標計算手段１０３２に渡す（出力する）機能を備える。

例えば、多次元分類候補作成手段１０２３は、次元数が２である場合には、分類軸を２つ組み合わせた多次元分類軸候補を作成する。この場合、多次元分類候補作成手段１０２３は、例えば、多次元分類軸（社会：家庭、家族、健康）−（社会：外交、医学、移植）等を作成する。

以下、多次元分類候補作成手段１０２３が作成する多次元分類軸を（基準項目：分類項目Ｎ個）−（基準項目：分類項目Ｎ個）と表記する。なお、３次元以上の多次元分類軸であれば、更にその後に「−」記号を用いて新たな分類軸を追加することによって、多次元分類軸を示す。この場合、「−」記号を用いて繋がれた各分類軸は、それぞれの次元における分類軸を表している。例えば、多次元分類軸（社会：家庭、家族、健康）−（社会：外交、医学、移植）である場合には、１つ目の分類軸（社会：家庭、家族、健康）を第１次元分類軸といい、２つ目の分類軸（社会：外交、医学、移植）を第２次元分類軸という。

多次元指標計算手段１０３２は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。多次元指標計算手段１０３２は、多次元分類軸候補作成手段１０２３から多次元分類軸候補を受け取り（入力し）、分類階層蓄積部２０１が記憶する情報とデータ蓄積部２０３が記憶する情報とを参照し、分類軸候補の優先度を計算する機能を備える。この場合、多次元指標計算手段１０３２は、優先度を、分類項目の分類階層での階層的な距離に基づいて計算する。

「分類項目間の階層的な距離」とは、共通する祖先までの最短のパス長や最長のパス長、又は共通の子孫までの最短パス長や最長パス長等である。また、多次元指標計算手段１０３２は、優先度として、分類軸の各分類項目間の階層的な距離の平均や最大、最小の値等を求める。

本実施形態では、多次元指標計算手段１０３２は、「分類項目間の階層的な距離」として共通する祖先までの最短パス長を用いるものとし、優先度として階層的な距離の平均の値を求めるものとする。そのようにするのは、距離が長い方が意味的に独立しているといえるためである。更に、多次元指標計算手段１０３２は、分類軸内の分類項目だけでなく、分類軸の基準項目間の階層的な距離も用いて優先度を計算する。

なお、本実施形態において、多次元分類候補作成手段１０２３及び多次元指標計算手段１０３２以外の構成要素の機能は、第１の実施形態で示したそれらの機能と同様である。

次に、動作について説明する。図１５は、第４の実施形態におけるデータ分類システムが行うデータ分類処理の一例を示す流れ図である。

まず、第１の実施形態で示した処理と同様に、データ分類システムの入力手段１０１は、ユーザの操作に従って、分類項目数Ｎを受け取る（ステップＳ１）。例えば、入力手段１０１は、分類項目数としてＮ＝３を入力する。次に、第１の実施形態で示した処理と同様に、分類軸候補絞込み手段１０２１は、基準項目蓄積部２０２から、分類軸の基準項目を取得（抽出）する（ステップＳ２）。例えば、図３に示す例において、分類軸候補絞込み手段１０２１は、基準項目蓄積部２０２から、「社会」、「自然」及び「文化」等の情報を抽出する。

次に、第１の実施形態で示した処理と同様に、分類軸候補絞込み手段１０２１は、分類階層蓄積部２０１が記憶する情報とデータ蓄積部２０２が記憶する情報とを参照し、分類項目に対応するデータ量に基づいて分類項目を絞り込む（ステップＳ３１）。

次に、第１の実施形態で示した処理と同様に、分類軸候補絞込み手段１０２１は、分類階層蓄積部２０１が記憶する情報を参照し、分類項目間の階層的な距離に基づいて分類項目を組合せて分類軸を作成する（ステップＳ３２）。

次に、多次元分類軸候補作成手段１０２３は、作成した分類軸候補を次元数分組み合わせて、多次元分類軸を作成する（ステップＳ３２１）。なお、作成する多次元分類軸の次元数は予めシステムがもっていてもよいし（例えば、予めメモリ等の記憶部に設定値として記憶していてもよい）、ユーザ操作に従って入力してもよい。例えば、多次元分類候補作成手段１０２３は、次元数が２である場合には、多次元分類軸（社会：家庭、家族、健康）−（社会：外交、医学、移植）等を作成する。

次に、多次元指標計算手段１０３２は、多次元分類軸候補作成手段１０２３から多次元分類軸候補を取得（入力）し、分類階層蓄積部２０１が記憶する情報を参照して、各分類軸の優先度を計算する（ステップＳ４２１）。

多次元指標計算手段１０３２は、優先度の計算を行う場合、本実施形態では、分類項目の意味的な独立性を図るため、分類項目間の階層的な距離の平均値と、基準項目間の階層的な距離の平均値とを計算する。ここで、「分類項目間の階層的な距離」又は「基準項目間の階層的な距離」とは、分類項目間で共通する先祖分類項目までの最短パスである。また、多次元指標計算手段１０３２は、優先度を、以下の式（１７），（１８）を用いて求める。

多次元優先度（（Ｘ１：Ｃ１）−（Ｘ２：Ｃ２）−・・・）
＝１／次元数×Σ独立性（Ｘｉ：Ｃｉ）＋１／（２×次元数）×ΣＣｏｍＤｉｓｔ（Ｘｉ，Ｘｊ）
・・・式（１７）

独立性（Ｘ：Ｃ）
＝１／Ｍａｘ（Ｘ）×１／（２×組合せ数）×ΣＣｏｍＤｉｓｔ（ｃｉ，ｃｊ）
・・・式（１８）

ここで、式（１７）において、Ｘ１，Ｘ２，・・・，Ｘｉは、第ｉ次元の基準項目を示す。また、Ｃ１，Ｃ２，・・・，Ｃｉは、第ｉ次元の分類項目群を示す。なお、Ｍａｘ（Ｘ）及びＣｏｍＤｉｓｔ（ｃｉ，ｃｊ）は、第１の実施形態で示したものと同様である。式（１７）に示すように、多次元指標計算手段１０３２は、第１項目で次元毎に計算した独立性（分類項目間の階層的な距離）を次元数で除算することで平均値を求める。また、多次元指標計算手段１０３２は、第２項で基準項目間の階層的な距離の平均値を求める。

例えば、多次元指標計算手段１０３２は、多次元分類軸（社会：家庭、家族、健康）−（社会：外交、医学、移植）の優先度を、次の式（１９）のように計算する。この場合、分類項目数Ｎ＝３であるので、組合せ数を３とし、次元数を２とする。基準項目「社会」の子孫の分類項目で最も深い分類項目は、図２に示した分類階層の場合には２である。

優先度（（社会：家庭、家族、健康）−（社会：外交、医学、移植））
＝１／２（１／２×１／６×（ＣｏｍＤｉｓｔ（家庭，家族）＋ＣｏｍＤｉｓｔ（家庭，健康）＋ＣｏｍＤｉｓｔ（家族，健康））＋（１／２×１／６×（ＣｏｍＤｉｓｔ（外交，医学）＋ＣｏｍＤｉｓｔ（外交，移植）＋ＣｏｍＤｉｓｔ（医学，移植）））＋１／４×（ＣｏｍＤｉｓｔ（社会，社会））
＝１／２（１／２×１／６×（２＋２＋２）＋（１／２×１／６×（４＋４＋２））＋１／４×（０）
＝０．６７
・・・式（１９）

なお、３次元以上の多次元分類軸を用いる場合であっても、多次元指標計算手段１０３２は、同様の計算を行うことによって、複数次元の優先度を計算できる。

上記のように計算することによって、類似した分類項目ではなく、意味的に独立した分類項目を含む分類軸に高い優先度を与えることができる。更に、多次元の分類軸に対応することができる。

次に、出力手段１０４は、多次元指標計算手段１０３２の計算結果に基づいて、分類軸と、優先度と対応するデータとを出力する（ステップＳ５）。図１６（Ａ）、図１６（Ｂ）、及び図１６（Ｃ）は、第４の実施形態における出力手段１０４が出力する情報の例を示す図である。図１６（Ａ）、図１６（Ｂ）、及び図１６（Ｃ）に示す例では、出力手段１０４は、３つのテーブルを出力している。なお、図中の「・・・」は、記載の省略を表している。

例えば、出力手段１０４は、図１６（Ａ）に示すように、次元ＩＤと、分類軸ＩＤ群と、スコアとを対応づけたレコードを含むテーブルを出力する。すなわち、図１６（Ａ）のテーブルには、多次元分類軸候補毎の分類軸とそのスコアとが表されている。図１６（Ａ）に示す例では、分類軸ＩＤ群を、分類軸ＩＤを「，」で区切って表している。本実施形態では、次元数が２であるので、分類軸ＩＤ群は、２つの分類軸ＩＤを含む。なお、３次元以上の多次元分類軸である場合には、この分類軸ＩＤを増やすことによって多次元に対応することができる。

また、出力手段１０４は、図１６（Ｂ）に示すように、分類軸ＩＤ、基準項目及び分類項目群を対応付けたレコードを含むテーブルを出力する。すなわち、図１６（Ｂ）に示す例では、１つの行が１つの分類軸を表している。

また、出力手段１０４は、図１６（Ｃ）に示すように、分類軸ＩＤ、分類項目及びデータＩＤ群を対応付けたレコードを含むテーブルを出力する。すなわち、図１６（Ｃ）に示す例では、１つのレコードが各分類軸の分類項目に対応している。また、図１６（Ｃ）に示す例では、データＩＤ群を、データＩＤを「，」で区切って表している。また、図中の「・・・」は、記載の省略を表している。

なお、図１６（Ａ）、図１６（Ｂ）、及び図１６（Ｃ）に示す出力方法は一例であり、出力手段１０４は、例えば、２つのテーブルを１つにまとめて出力してもよいし、各データの属性情報を含んだテーブルを新たに追加して出力してもよい。

上記のような構成を備えることによって、分類項目の意味的な独立性を用いて分類軸を選択することができる。これにより、ユーザにわかりやすい分類軸を選択することができる。

以上に説明したように、本実施形態によれば、基準項目の子孫の分類項目においてデータに少なくとも１つ対応する分類項目の組合せに基づいて分類軸を作成する際に、分類項目に対応するデータ量と、分類項目間の階層的な距離とに基づいて、計算対象となる分類軸候補を絞り込む。また、絞り込んだ分類軸候補を組合せることによって、多次元の分類軸候補を作成する。そして、分類階層における分類項目間の階層的な距離に基づいて、多次元分類軸候補の優先度を計算する。従って、分類階層とその分類項目とに対応するデータ群が与えられたときに、多次元の分類軸についても優先度の計算時間を短縮することができる。

（第５の実施形態）
次に、本発明の第５の実施形態について説明する。図１７は、第５の実施形態におけるデータ分類システムの構成の一例を示すブロック図である。図１７に示すように、本実施形態では、データ分類システムが、図１４に示した多次元指標計算手段１０３２に代えて、第２の多次元指標計算手段１０３３を含む点で、第４の実施形態と異なる。

第２の多次元指標計算手段１０３３は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。第２の多次元指標計算手段１０３３は、多次元分類軸候補作成手段１０２２から分類軸候補群を受け取り（入力し）、分類軸の優先度を計算する機能を備える。この場合、第２の多次元指標計算手段１０３３は、分類項目間の階層的な距離だけでなく、分類項目の階層的な深さ、分類項目に対応するデータの量、分類項目に対応するデータの重複度合い、又はこれらの組合せに基づいて優先度を計算する。

なお、第２の多次元指標計算手段１０３３は、これらの優先度の計算方法として、例えば、第２の実施形態で示した優先度計算方法を多次元に拡張した方法を用いて、優先度を計算する。

なお、本実施形態において、第２の多次元指標計算手段１０３３以外の構成要素の機能は、第４の実施形態で示したそれらの機能と同様である。

次に、第２の多次元指標計算手段１０３３が優先度を計算する場合の優先度の計算方法について説明する。第２の実施形態と同様の処理に従って、第２の多次元指標計算手段１０３３は、多次元分類軸候補作成手段１０２３から多次元分類軸候補を取得（入力）し、分類階層蓄積部２０１が記憶する情報とデータ蓄積部２０３が記憶する情報とを参照して、計算用テーブルを作成する。但し、本実施形態では、第２の多次元指標計算手段１０３３は、計算用テーブルを、複数の次元にまたがって作成する点で、第２の実施形態と異なる。

第２の多次元指標計算手段１０３３は、計算用テーブルとして、分類項目別データ数表とデータ別分類項目数表との２つのテーブルを作成する。

分類項目別データ数表とは、異なる次元における分類項目の組合せに対応しているデータ数を集計したテーブルである。分類項目別データ数表は、分類項目組合せ、データ数及び分類項目の深さを対応付けたレコードを含む。また、データ別分類項目数表とは、各データに対応している分類軸内の分類項目の数を集計したテーブルであり、データＩＤ及び分類項目組合せ数を含む。なお、第２の多次元指標計算手段１０３３は、作成した計算用の一時的なテーブルを、メモリ上に展開しておくことが望ましい。

図１８（Ａ）及び図１８（Ｂ）は、分類項目別データ数表とデータ別分類項目数表との例を示す図である。このうち、図１８（Ａ）は、分類項目別データ数表の例を示している。また、図１８（Ｂ）は、データ別分類項目数表の例を示している。なお、図１８（Ａ）及び図１８（Ｂ）に示す例では、第２の多次元指標計算手段１０３３が、多次元分類軸（社会：家庭、家族、健康）−（社会：外交、医学、移植）、図２に示した分類階層蓄積部２０１が記憶する情報、及び図４に示したデータ蓄積部２０３が記憶する情報に基づいて、分類項目別データ数表とデータ別分類項目数表とを作成した場合が示されている。

図１０（Ａ）に示す例では、分類項目別データ数表は、分類項目組合せ、データ数、及び分類項目の深さを対応付けた各レコードを含む表である。本実施形態では、第２の多次元指標計算手段１０３３は、分類項目の深さを、以降の計算を簡単にするため、次の式（２０）のように計算する。

深さ（ｃｉｊ，ｃｋｌ，・・・）
＝１／次元数×Σ（１／Ｍａｘ（Ｘｉ）×Ｄｅｐｔｈ（Ｘｉ，ｃｉｊ）
・・・式（２０）

ここで、式（２０）において、ｃｉｊは第ｉ次元のｊ番目の分類項目であり、ｃｋｌは第ｋ次元のｌ番目の分類項目である。但し、ｉとｋとは、値が異なるものとする。また、Ｘｉは、第ｉ次元の基準項目である。また、Ｍａｘ（Ｘｉ）は、基準項目Ｘｉの子孫の分類項目で最も深い分類項目までの深さを示している。また、Ｄｅｐｔｈ（Ｘｉ，ｃｉｊ）は、第ｉ次元の基準項目Ｘｉからその分類項目ｃｉｊまでの最短パス長である。また、Σ記号は、異なる次元における分類項目の組合せで合計することを表している。すなわち、式（２０）では、分類項目の深さを、分類項目組合せ内での分類項目の深さの平均値で示している。

図１８（Ａ）において、例えば、１レコード目は、第１次元の分類項目「家庭」と第２次元の分類項目「外交」とにおけるデータを表したものである。図４に示すデータ蓄積部２０３が記憶する情報を参照すると、本例では、データ蓄積部２０３は、この２つの分類項目に対応するデータを記憶していないので、図１８（Ａ）に示すように、データ数が０である。また、分類項目の深さの部分については、社会から家族までが２であり、社会から医学までが２であり、Ｍａｘ（Ｘｉ）が２であり、次元数が２であるので、図１８（Ａ）に示すように、分類項目の深さが１となる。

データ別分類項目数表とは、データＩＤと分類項目組合せ数とを対応付けたレコードを含む表である。図１８（Ｂ）に示す例では、各データＩＤに対して、多次元分類軸（社会：家庭、家族、健康）−（社会：外交、医学、移植）と対応する分類項目数を含むデータ別分類項目数表が示されている。図１８（Ｂ）に示す例において、例えば、データＩＤ「ｄ２」は、図４に示すデータ蓄積部２０３が記憶する情報を参照すると、第１次元の分類項目「健康」と第２次元の分類項目「医学」とに対応しているので、分類項目数が１である。

次に、第２の多次元指標計算手段１０３３は、計算用テーブルを用いて、分類軸の優先度を計算する。本実施形態では、第２の多次元指標計算手段１０３３は、前述した独立性、具体性、網羅性及び一意性の指標の値を計算し、これらの指標値の重み付き線形和を求めることによって、式（２１）を用いて、総合的な優先度を計算する。

多次元優先度（（Ｘ１：Ｃ１）−（Ｘ２：Ｃ２）−・・・）
＝Ｗ１×多次元独立性（（Ｘ１：Ｃ１）−（Ｘ２：Ｃ２）−・・・）＋Ｗ２×多次元具体性（（Ｘ１：Ｃ１）−（Ｘ２：Ｃ２）−・・・）＋Ｗ３×多次元網羅性（（Ｘ１：Ｃ１）−（Ｘ２：Ｃ２）−・・・）＋Ｗ４×多次元一意性（（Ｘ１：Ｃ１）−（Ｘ２：Ｃ２）−・・・）
・・・式（２１）

ここで、式（２１）において、Ｘは基準項目であり、Ｃは分類項目群である。また、Ｗ１、Ｗ２、Ｗ３、Ｗ４は、それぞれ指標の重み係数である。なお、これらの重み係数は、予めシステムがもっていてもよいし（例えば、予めメモリ等の記憶部に設定値として記憶していてもよい）、ユーザによって設定されてもよい。本実施形態では、これらの重み係数は、システムに予め設定されているものする。

なお、本実施形態では、独立性の指標値は、第５の実施形態と同様であり、第２の多次元指標計算手段１０３３は、式（２２），（２３）を用いて多次元独立性の指標値を求める。

多次元独立性（（Ｘ１：Ｃ１）−（Ｘ２：Ｃ２）−・・・）
＝１／次元数×Σ独立性（Ｘｉ：Ｃｉ）＋１／（２×次元数）×ΣＣｏｍＤｉｓｔ（Ｘｉ，Ｘｊ）
・・・式（２２）

独立性（Ｘ：Ｃ）
＝１／Ｍａｘ（Ｘ）×１／（２×組合せ数）×ΣＣｏｍＤｉｓｔ（Ｃ１，Ｃ２）
・・・式（２３）

式（２２），（２３）において、Ｘ１、Ｘ２、Ｘｉ、Ｃ１、Ｃ２、Ｃｉ、Ｍａｘ（Ｘ）、ＣｏｍＤｉｓｔ、組合せ数及び次元数は、第４の実施形態で示したものと同様である。

また、第２の多次元指標計算手段１０３３は、具体性の指標値を、以下のように計算する。本実施形態において、具体性の指標は、分類軸毎の基準項目から各分類項目までのパス長の平均の値である。第２の多次元指標計算手段１０３３は、具体性の指標値を、分類項目別データ数表を用いて、以下の式（２４），（２５）のように計算できる。

多次元具体性（（Ｘ１：Ｃ１）−（Ｘ２：Ｃ２）−・・・）
＝１／次元数×Σ具体性（Ｘｉ：Ｃｉ）
・・・式（２４）

具体性（Ｘ：Ｃ）
＝１／Ｍａｘ（Ｘ）×１／Ｎ×ΣＤｅｐｔｈ（Ｘ，ｃｊ）
・・・式（２５）

式（２４），（２５）において、Ｍａｘ（Ｘ）、Ｎ、Ｄｅｐｔｈ（Ｘ，ｃｊ）は、第２の実施形態で示したものと同様である。ここで、図１８（Ａ）に示すように、分類項目別データ数表における分類項目の深さ指標については、１／次元数×Σ１／Ｍａｘ（Ｘｉ）×Ｄｅｐｔｈ（Ｘｉ，ｃｉｊ）として計算済みであるので、多次元具体性の指標を、以下の式（２６）のように計算できる。

多次元具体性（（Ｘ１：Ｃ１）−（Ｘ２：Ｃ２）−・・・）
＝１／次元数×１／Ｎ×ΣΣ（１／Ｍａｘ（Ｘｉ）×Ｄｅｐｔｈ（Ｘｉ，ｃｉｊ））
＝１／（Ｎ次元数）×Σ（分類項目別データ数表の深さ指標）
・・・式（２６）

また、第２の多次元指標計算手段１０３３は、網羅性の指標を、以下のように計算する。本実施形態において、網羅性の指標は、各次元の分類項目の組合せに対応するデータの全データに対するカバー率である。第２の多次元指標計算手段１０３３は、網羅性の指標を、先に作成したデータ別分類項目表を用いて、次の式（２７）のように求めることができる。

多次元網羅性（（Ｘ１：Ｃ１）−（Ｘ２：Ｃ２）−・・・）
＝１／ＤａｔａＮｕｍ×｜∪データ（ｃｉｊ，ｃｋｌ，・・・）｜
＝１／ＤａｔａＮｕｍ×ＲｅｃＮｕｍ（データ別項目分類表，分類項目数＞０）
・・・式（２７）

ここで、式（２７）において、「データ（ｃｉｊ，ｃｋｌ，・・・）」は、第ｉ次元のｊ番目の分類項目ｃｉｊ、第ｋ次元のｌ番目の分類項目ｃｋｌ、及びその他の次元の分類項目の全てに対応するデータ集合である。また、ＤａｔａＮｕｍは、データ集合の数である。ＲｅｃＮｕｍ（データ別分類項目数表，分類項目数＞０）は、データ別分類項目数表の分類項目数が０よりも大きいレコード数である。このＲｅｃＮｕｍ（データ別分類項目数表，分類項目数＞０）は、分類項目の組合せに対応しているデータ数に等しい。よって、上記の式（２７）のように書き換えることができる。

また、第２の多次元指標計算手段１０３３は、一意性の指標を、以下のように計算する。本実施形態において、一意性の指標は、データの重複度合いの逆数で表される。ここで、データの重複度合いは、各分類項目の組合せに対応するデータ数の合計値を重複なしのデータ数の合計値で除算した値とする。第２の多次元指標計算手段１０３３は、一意性の指標を、先に作成した分類項目別データ数表を用いて、次の式（２８）のように求めることができる。

多次元一意性（（Ｘ１：Ｃ１）−（Ｘ２：Ｃ２）−・・・）
＝｜∪データ（ｃｉｊ，ｃｋｌ，・・・）｜／ΣＣａｔＮｕｍ（ｃｉｊ，ｃｋｌ，・・・）
＝ＲｅｃＮｕｍ（データ別項目分類表，分類項目数＞０）／Σ（データ別項目分類表のデータ数）
・・・式（２８）

例えば、多次元分類軸（社会：家庭、家族、健康）−（社会：外交、医学、移植）である場合、第２の多次元指標計算手段１０３３は、図１０（Ａ）に示した分類項目別データ数表、及び図２に示す分類階層蓄積部２０１が記憶する情報を参照して、上記の各指標値を、以下の式（２９）〜式（３２）のように計算する。

多次元独立性（（Ｘ１：Ｃ１）−（Ｘ２：Ｃ２）−・・・）
＝１／次元数×Σ独立性（Ｘｉ：Ｃｉ）＋１／（２×次元数）×ΣＣｏｍＤｉｓｔ（Ｘｉ，Ｘｊ）
＝１／２（１／２×１／６×（ＣｏｍＤｉｓｔ（家庭，家族）＋ＣｏｍＤｉｓｔ（家庭，健康）＋ＣｏｍＤｉｓｔ（家庭，健康））＋（１／２×１／６×（ＣｏｍＤｉｓｔ（外交，医学）＋ｃｏｍＤｉｓｔ（外交，移植）＋ＣｏｍＤｉｓｔ（医学，移植）））＋１／４×（ＣｏｍＤｉｓｔ（社会，社会））
＝１／２（１／２×１／６×（２＋２＋２）＋（１／２×１／６×（４＋４＋２））＋１／４×（０）
＝０．６６７
・・・式（２９）

多次元具体性（（Ｘ１：Ｃ１）−（Ｘ２：Ｃ２）−・・・）
＝１／（Ｎ次元数）×Σ（分類項目別データ数表の深さ指標）
＝１／９×（１＋１＋１＋１＋１＋１＋１＋１＋１）
＝１
・・・式（３０）

多次元網羅性（（Ｘ１：Ｃ１）−（Ｘ２：Ｃ２）−・・・）
＝１／ＤａｔａＮｕｍ×ＲｅｃＮｕｍ（データ別項目分類表，分類項目数＞０）
＝１／６×２
＝０．３３３
・・・式（３１）

多次元一意性（（Ｘ１：Ｃ１）−（Ｘ２：Ｃ２）−・・・）
＝ＲｅｃＮｕｍ（データ別項目分類表，分類項目数＞０）／Σ（データ別項目分類表のデータ数）
＝２／（０＋１＋０＋２＋０＋０）
＝２／３
＝０．６６７
・・・式（３２）

ここで、重み係数を全て０．２５とすると、第２の多次元指標計算手段１０３３は、次の式（３３）を用いて優先度を求めることができる。

優先度（Ｘ：Ｃ）
＝Ｗ１×独立性（Ｘ：Ｃ）＋Ｗ２×具体性（Ｘ：Ｃ）＋Ｗ３×網羅性（Ｘ：Ｃ）＋Ｗ４×一意性（Ｘ：Ｃ）
＝０．２５×０．６６７＋０．２５×１＋０．２５×０．３３３＋０．２５×０．６６７
＝０．６７
・・・式（３３）

以上に説明したように、本実施形態によれば、分類項目間の階層的な距離だけでなく、分類項目の階層的な深さ、分類項目に対応するデータの量、分類項目に対応するデータの重複度合い、又はこれらの組合せに基づいて、優先度を計算する。そのため、分類項目間の階層的な距離に加えて、分類項目の階層的な深さや、分類項目に対応するデータの量、分類項目に対応するデータの重複度合いを考慮して、より効果的に多次元の分類軸の優先度の計算時間を短縮することができる。

（第６の実施形態）
次に、本発明の第６の実施形態について説明する。図１９は、第６の実施形態におけるデータ分類システムの構成の一例を示すブロック図である。図１９に示すように、本実施形態では、データ分類システムが、図１７に示した構成要素に加えて、多次元表示手段１０５１を含む点で、第５の実施形態と異なる。

多次元表示手段１０５１は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵ及びディスプレイ装置等の表示装置によって実現される。多次元表示手段１０５１は、第２の多次元指標計算手段１０３３が求めた分類軸、優先度及びデータをディスプレイ装置等の表示装置に出力（表示）する機能を備える。例えば、多次元表示手段１０５１は、各次元の分類軸の分類項目と対応するデータ数、及びデータとその属性を、一覧形式又は表形式で出力（表示）する。

まず、多次元表示手段１０５１が一覧形式で情報を表示する場合を説明する。図２０は、多次元表示手段１０５１が一覧形式で表示する情報の例を示す図である。図２０に示すように、多次元表示手段１０５１は、多次元分類軸、多次元分類軸候補一覧、及びデータ一覧のそれぞれの表示部分を含む表示画面を表示する。多次元表示手段１０５１は、多次元分類軸には、優先度が最も高かった多次元分類軸、又は多次元分類軸候補一覧から選択した分析軸を表示する。また、多次元表示手段１０５１は、各次元に基準項目と分類項目とを表示し、その後ろにデータ件数を表示する。

図２０に示す例では、多次元分類軸（社会：家族、健康、移植）−（社会：家庭、外交、医療）を用いる場合が示されている。この場合、多次元表示手段１０５１は、それぞれの項目と対応するデータ件数をデータ蓄積部２０３から取得（抽出）し表示する。

また、図２０に示す例では、多次元表示手段１０５１が表示する表示画面には、項目「その他」の欄が新たに加えられている。ここで、「社会」の下の「その他」の欄は、基準項目「社会」に関連しているが、分類軸内の分類項目に対応しないデータを分類する項目である。また、全データの子にある「その他」の欄は、全ての分類軸とは関係のない分類項目を示す。なお、多次元表示手段１０５１は、これら「その他」の欄のデータ数を、データ蓄積部２０３が記憶する情報を参照することによって得ることができる。また、本実施形態では、データ件数には子孫の分類項目に対応するデータ件数も含まれる。

また、図２０に示す例では、多次元表示手段１０５１は、多次元分類軸候補一覧を、優先度を計算した分類軸を優先度順に表示する。多次元表示手段１０５１は、これらの多次元分類軸を、第２の多次元指標計算手段１０３３が計算した結果から得ることができる。

また、図２０に示す例では、多次元表示手段１０５１は、データ一覧を、各データを一覧で表示する。この場合、多次元表示手段１０５１は、各データを、データＩＤ、コンテンツ、及び対応する分類項目を対応付けて表示する。なお、多次元表示手段１０５１は、これらの情報を、データ蓄積部２０３が記憶する情報を参照することで得ることができる。

なお、本実施形態において、多次元表示手段１０５１以外の構成要素の機能は、第５の実施形態で示したそれらの機能と同様である。

次に、一覧形式で情報を表示する場合の多次元表示手段１０５１の動作について説明する。まず、多次元表示手段１０５１は、初期表示として、優先度の最も高い多次元分類軸を多次元分類軸表示部分に表示する。また、多次元表示手段１０５１は、その他の多次元分類軸候補を多次元分類軸候補一覧に優先度順に表示する。また、多次元表示手段１０５１は、データ一覧には、データ蓄積部２０３が蓄積する全てのデータを表示する。

なお、多次元表示手段１０５１は、多次元分類軸表示部分に表示する多次元分類軸において、各次元内の分類項目を１つ又は複数選択することによって、それら全てに対応するデータのみをデータ一覧に表示する。

次いで、多次元表示手段１０５１は、多次元分類軸候補一覧表示部分に表示する多次元分類軸の中のいずれかの分類軸が選択操作されると、多次元分類軸表示部分の内容をこの選択した多次元分類軸で置き換えて表示する。

なお、本実施形態では、次元数が２次元である場合を示したが、多次元表示手段１０５１は、３次元以上の次元数の多次元分類軸についても、同様の処理に従って表示することができる。この場合、多次元表示手段１０５１は、多次元分類軸表示部分に３次元以降の分類軸を追加して表示することによって、データの一覧表示を行う。

次に、多次元表示手段１０５１が表形式で情報を表示する場合を説明する。図２１は、多次元表示手段１０５１が表形式で表示する情報の例を示す図である。図２１に示すように、多次元表示手段１０５１は、多次元分類表、データ一覧、及び多次元分類軸候補一覧の表示部分を含む表示画面を表示する。

多次元表示手段１０５１は、多次元分類表には、多次元分類軸候補のうち最も優先度の高い多次元分析軸を用いて、横軸に第１次元の情報を表示し、縦軸に第２次元の情報を表示する。なお、３次元以上の多次元分類表である場合には、多次元表示手段１０５１は、縦軸や横軸に更にもう１次元分の情報を追加して表示する。例えば、多次元分類表が３次元である場合、多次元表示手段１０５１は、横軸に第１次元の情報を表示し、その隣に第３次元の情報を表示し、縦軸に第２次元の情報を配置して表示する。また、多次元表示手段１０５１は、表の各セルには、どのようなデータが存在するかを示す情報を表示する。本実施形態では、多次元表示手段１０５１は、データＩＤ群とその数を表示している。

また、多次元表示手段１０５１は、多次元分類表のいずれかのセルを選択した際に、その選択したセルに対応するデータ一覧を表示する。本実施形態では、多次元表示手段１０５１は、データＩＤ、コンテンツ及び分類項目を表示する。なお、多次元表示手段１０５１は、これらの情報を、データ蓄積部２０３が記憶する情報を参照して表示する。

また、多次元表示手段１０５１は、多次元分類軸候補一覧において、優先度を計算した多次元分類軸を優先度順に表示する。なお、多次元表示手段１０５１は、これらの情報を、第２の多次元指標計算手段１０３２が計算した結果から得ることができる。

次に、表形式で情報を表示する場合の多次元表示手段１０５１の動作について説明する。まず、多次元表示手段１０５１は、初期表示として、多次元分類表に、優先度の最も高い多次元分類軸を表示する。この場合、多次元表示手段１０５１は、前述した方法に従って横軸と縦軸とを表示する。なお、多次元表示手段１０５１は、データ一覧には、まだ何も表示しない。

次に、多次元表示手段１０５１は、多次元分類表のいずれかのセルが選択操作された場合、この選択操作されたセルに対応するデータをデータ一覧に表示する。

次に、多次元表示手段１０５１は、多次元分類軸候補一覧からいずれかの多次元分類軸が選択操作された場合、この選択操作された分類軸を多次元分類表の各軸として表示し直す。

以上に説明したように、本実施形態によれば、第２の多次元指標計算手段１０３３が求めた多次元の分類軸、優先度及びデータを、一覧形式又は表形式で表示する。そのため、ユーザに対して、多次元の分類軸の選択状況や優先度、データを視覚的に認識させることができる。

（第７の実施形態）
次に、本発明の第７の実施形態について説明する。図２２は、第７の実施形態におけるデータ分類システムの構成の一例を示すブロック図である。図２２に示すように、本実施形態では、データ分類システムが、図１９に示した構成要素に加えて、検索手段１０６を含む点で、第６の実施形態と異なる。

検索手段１０６は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。検索手段１０６は、入力手段１０１から検索キーワードと分類項目数とを受け取り（入力し）、データ蓄積部２０３が記憶するコンテンツやその他の属性部分の情報を検索する機能を備える。また、検索手段１０６は、検索結果データＩＤ群を取得（抽出）し、分類軸候補絞込み手段１０２１に渡す（出力する）機能を備える。なお、検索手段１０６は、検索処理を実行する場合に、既存の全文検索エンジンやリレーショナルデータベースの手法を用いて、コンテンツや属性部分の情報を検索する。

本実施形態では、データ分類システムが、データ蓄積部２０３から検索結果のデータＩＤ群を選択したデータベースに対して処理を行う点が、第６の実施形態と異なる。なお、データ分類システムが実行するその他の処理は、第６の実施形態で示した処理と同様である。

なお、本実施形態において、データ分類システムは、第２の多次元指標計算手段１０３３に代えて、多次元指標計算手段１０３２を用いて処理を実行してもよい。更に、データ分類システムは、多次元分類軸作成手段１０２３を含まず、第２の多次元指標計算手段１０３３に代えて、指標計算手段１０３又は第２の指標計算手段１０３１を用いて処理を実行してもよい。また、データ分類システムは、多次元表示手段１０５１に代えて表示手段１０５を用いて処理を実行してもよい。

上記の構成によって、ユーザの検索結果に対してのみ多次元分類軸、又は分類軸を表示することができる。

以上に説明したように、本実施形態によれば、データ蓄積部２０３が記憶するコンテンツやその他の属性部分の情報を検索し、検索した情報についてのみ分類軸候補の絞り込みを行う。従って、分類階層とその分類項目とに対応するデータ群が与えられたときに、より効率的に分類軸の優先度の計算時間を短縮することができる。

（第８の実施形態）
次に、本発明の第８の実施形態について説明する。図２３は、第８の実施形態におけるデータ分類システムの構成の一例を示すブロック図である。図２３に示すように、本実施形態では、データ分類システムが、図２２に示した構成要素に加えて、データ対応付け手段１０７を含む点で、第７の実施形態と異なる。

データ対応付け手段１０７は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。データ対応付け手段１０７は、分類階層蓄積部２０１が記憶する情報とデータ蓄積部２０３が記憶する情報とを参照し、データと分類項目との対応付けを行う機能を備える。なお、データ対応付け手段１０７は、対応付け方法として、分類項目名のデータのコンテンツ中の出現による方法や、分類項目名とデータとのコンテンツのコサイン類似度を測る方法等の既存の手法を用いて、対応付けを行うことができる。

なお、データ対応付け手段１０７は、多次元分類候補作成手段１０２３が分類軸候補を作成する前に、対応付けを行うことが望ましい。

なお、本実施形態において、データ分類システムは、第２の多次元指標計算手段１０３３に代えて、多次元指標計算手段１０３２を用いて処理を実行してもよい。更に、データ分類システムは、多次元分類軸作成手段１０２３を含まず、第２の多次元指標計算手段１０３３に代えて、指標計算手段１０３又は第２の指標計算手段１０３１を用いて処理を実行してもよい。また、データ分類システムは、多次元表示手段１０５１に代えて、表示手段１０５を用いて処理を実行してもよい。

以上に説明したように、本実施形態によれば、分類階層蓄積部２０１が記憶する情報とデータ蓄積部２０３が記憶する情報とを参照し、データと分類項目との対応付けを行った上で、分類軸候補の絞り込みを行う。従って、分類階層とその分類項目とに対応するデータ群が与えられたときに、より的確に分類軸の優先度の計算時間を短縮することができる。

次に、データ分類システムの最小構成について説明する。図２４は、データ分類システムの最小の構成例を示すブロック図である。図２４に示すように、データ分類システムは、最小の構成要素として、基準項目蓄積部２０２、分類軸候補絞込み手段１０２１、及び指標計算手段１０３を含む。

基準項目蓄積部２０２は、分類項目を選択するための基準項目となる分類項目群を予め蓄積する。また、分類軸候補絞込み手段１０２１は、基準項目の子孫の分類項目から複数の分類項目を選択して分類軸候補とし、分類項目に対応するデータ量と、分類項目間の階層的な距離とに基づいて、計算対象となる分類軸候補を絞り込む機能を備える。また、指標計算手段１０３は、分類軸候補絞込み手段１０２１が絞り込んだ分類軸候補について、当該分類軸候補を表示する優先度を計算する機能を備える。

図２４に示す最小構成のデータ分類システムによれば、分類階層とその分類項目とに対応するデータ群が与えられたときに、分類軸の優先度の計算時間を短縮することができる。

なお、上記の各実施形態では、以下の（１）〜（１４）に示すようなデータ分類システムの特徴的構成が示されている。

（１）データ分類システムは、階層的な分類項目と、当該分類項目に対応するデータ群とに基づいて、データ群に対応する分類項目を複数選択して分類軸として出力するデータ分類システムであって、分類項目を選択するための基準項目となる分類項目群を予め蓄積する基準項目蓄積手段（例えば、基準項目蓄積部２０２によって実現される）と、基準項目の子孫の分類項目から複数の分類項目を選択して分類軸候補とし、分類項目に対応するデータ量と、分類項目間の階層的な距離とに基づいて、計算対象となる分類軸候補を絞り込む分類軸絞込手段（例えば、分類軸候補絞込み手段１０２１によって実現される）と、分類軸絞込手段が絞り込んだ分類軸候補について、当該分類軸候補を表示する優先度を計算する優先度計算手段（例えば、指標計算手段１０３によって実現される）とを備える。

（２）データ分類システムにおいて、分類軸絞込手段は、分類項目に対応するデータ量が所定数以上であること、又は分類項目に対応するデータ量が上位所定割合以内であることのうちの少なくともいずれか一方の条件と、分類項目間の共通祖先までの長さが特定の範囲内であることという条件とを満たす分類軸を選択するように構成されていてもよい。

（３）データ分類システムにおいて、優先度計算手段は、分類階層における分類項目間の共通の先祖までの長さに応じて、優先度を決定するように構成されていてもよい。

（４）データ分類システムにおいて、優先度計算手段は、分類階層における分類項目間の階層的な距離を計算し、更に、分類項目の分類階層での深さ、分類項目群に対応するデータ量、又は分類項目群に対応するデータの重複度合いのうちの少なくともいずれか１つに基づいて、分類軸候補の優先度を決定するように構成されていてもよい。

（５）データ分類システムは、分類軸絞込手段が絞り込んだ分析軸候補と、優先度計算手段が計算した優先度とを読み込み、データ群とともに表示制御する表示制御手段（例えば、表示手段１０５によって実現される）を備え、表示制御手段は、分類軸候補を優先度順に表示し、分類軸候補を選択することによって分類軸を切り替えて表示し、分類軸内の分類項目を選択することによって、データ群を選択又は絞り込み可能であるように構成されていてもよい。

（６）データ分類システムは、データ群を検索キーワードに基づいて検索し、データ群を検索した結果を分類軸候補絞込手段に出力するデータ検索手段（例えば、検索手段１０６によって実現される）を備え、分類軸絞込手段は、データ検索手段の検索結果に基づいて分類軸候補を絞り込み、優先度計算手段は、データ検索手段が検索したデータ群に対応する分類軸の優先度を計算するように構成されていてもよい。

（７）データ分類システムは、階層的な分類項目とデータ群とを入力し、入力した分類項目とデータとの対応付けを行うデータ対応付け手段（例えば、データ対応付け手段１０７によって実現される）を備えるように構成されていてもよい。

（８）データ分類システムは、階層的な分類項目と、当該分類項目に対応するデータ群とに基づいて、データ群に対応する分類項目を複数選択して分類軸を作成し、複数の分類軸の組合せを多次元分類軸として出力するデータ分類システムであって、分類項目を選択するための基準項目となる分類項目群を予め蓄積する基準項目蓄積手段（例えば、基準項目蓄積部２０２によって実現される）と、基準項目の子孫の分類項目においてデータに少なくとも１つ対応する分類項目の組合せに基づいて分類軸を作成する際に、分類項目に対応するデータ量と、分類項目間の階層的な距離と、に基づいて、計算対象となる分類軸候補を絞り込む分類軸絞込手段（例えば、分類軸候補絞込み手段１０２１によって実現される）と、分類軸絞込手段が絞り込んだ分類軸候補を組合せることによって、多次元の分類軸候補を作成する多次元分類軸作成手段（例えば、多次元分類候補作成手段１０２３によって実現される）と、分類階層における分類項目間の階層的な距離に基づいて、多次元分類軸候補の優先度を計算する多次元優先度計算手段（例えば、多次元指標計算手段１０３２によって実現される）と、を備えるように構成されていてもよい。

（９）データ分類システムにおいて、分類軸絞込手段は、各次元の分類軸の分類項目に対応するデータ量が所定数以上であるか、又は上位所定割合以内である分類項目を含み、且つ各次元の分類軸の分類項目間の階層的な距離として分類項目間の共通祖先までの長さが特定の範囲内となる分類項目を含む多次元分類軸を選択するように構成されていてもよい。

（１０）データ分類システムにおいて、多次元優先度計算手段は、各次元の分類軸の分類階層における分類項目間の共通の先祖までの長さに応じて、多次元分類軸の優先度を変更するように構成されていてもよい。

（１１）データ分類システムにおいて、多次元優先度計算手段は、各次元の分類軸の分類階層における分類項目間の階層的な距離を計算し、更に、各次元の分類軸の分類項目の分類階層での深さ、分類項目群に対応するデータ量、又は分類項目群に対応するデータの重複度合いのうちの少なくともいずれか１つに基づいて、多次元分類軸候補の優先度を決定するように構成されていてもよい。

（１２）データ分類システムは、分類軸絞込手段が絞り込んだ多次元分析軸候補と、多次元優先度計算手段が計算した優先度とを読み込み、データ群とともに一覧形式又は表形式で表示制御する多次元表示制御手段（例えば、多次元表示手段１０５１によって実現される）を備え、多次元表示制御手段は、多次元分析軸候補を選択し、各次元の分類項目を表形式又は一覧形式に配置して表示し、１つ又は複数の分類項目を選択することによって、選択した分類項目に対応するデータの数、データ名、データ属性又は特徴語のうちの少なくともいずれか１つを表示するように構成されていてもよい。

（１３）データ分類システムは、データ群を検索キーワードに基づいて検索し、データ群を検索した結果を多次元分類軸候補絞込手段に出力するデータ検索手段（例えば、検索手段１０６によって実現される）を備えるように構成されていてもよい。

（１４）データ分類システムは、階層的な分類項目とデータ群とを入力し、入力した分類項目とデータとの対応付けを行うデータ対応付け手段（例えば、データ対応付け手段１０７によって実現される）を備えるように構成されていてもよい。

本発明は、上述の実施形態に限定されず、本発明の主旨を逸脱しない範囲で、適宜修正や変更が可能である。

本発明は、大量文書群の概要把握を支援するための文書分類装置や、このような文書分類装置を実現するためのプログラムの用途に適用できる。また、本発明は、大量の画像を分類して表示する分類表示装置や、かかる分類表示装置を実現するためのプログラムの用途にも適用可能である。

１０１ 入力手段
１０３ 指標計算手段
１０４ 出力手段
１０５ 表示手段
１０６ 検索手段
１０７ データ対応付け手段
２０１ 分類階層蓄積部
２０２ 基準項目蓄積部
２０３ データ蓄積部
１０２１ 分類軸候補絞込み手段
１０２３ 多次元分類候補作成手段
１０３１ 第２の指標計算手段
１０３２ 多次元指標計算手段
１０３３ 第２の多次元指標計算手段
１０５１ 多次元表示手段

Claims (32)

1. 階層的な分類項目と、当該分類項目に対応するデータ群とに基づいて、前記データ群に対応する分類項目を複数選択して分類軸として出力するデータ分類システムであって、
   前記分類項目を選択するための基準項目となる分類項目群を予め蓄積する基準項目蓄積手段と、
   前記基準項目の子孫の分類項目から複数の分類項目を選択して分類軸候補とし、分類項目に対応するデータ量と、分類項目間の階層的な距離とに基づいて、計算対象となる分類軸候補を絞り込む分類軸絞込手段と、
   前記分類軸絞込手段が絞り込んだ分類軸候補について、当該分類軸候補を表示する優先度を計算する優先度計算手段と
   を備える、データ分類システム。
2. 請求項１に記載のデータ分類システムであって、
   分類軸絞込手段は、分類項目に対応するデータ量が所定数以上であること、又は前記分類項目に対応するデータ量が上位所定割合以内であることのうちの少なくともいずれか一方の条件と、分類項目間の共通祖先までの長さが特定の範囲内であることという条件とを満たす分類軸を選択する、データ分類システム。
3. 請求項１に記載のデータ分類システムであって、
   優先度計算手段は、分類階層における分類項目間の共通の先祖までの長さに応じて、優先度を決定する、データ分類システム。
4. 請求項１に記載のデータ分類システムであって、
   優先度計算手段は、分類階層における分類項目間の階層的な距離を計算し、更に、分類項目の分類階層での深さ、分類項目群に対応するデータ量、又は分類項目群に対応するデータの重複度合いのうちの少なくともいずれか１つに基づいて、分類軸候補の優先度を決定する、データ分類システム。
5. 請求項１に記載のデータ分類システムであって、
   分類軸絞込手段が絞り込んだ分析軸候補と、優先度計算手段が計算した優先度とを読み込み、データ群とともに表示制御する表示制御手段を更に備え、
   前記表示制御手段は、前記分類軸候補を優先度順に表示し、前記分類軸候補を選択することによって分類軸を切り替えて表示し、分類軸内の分類項目を選択することによって、データ群を選択又は絞り込み可能である、データ分類システム。
6. 請求項１に記載のデータ分類システムであって、
   データ群を検索キーワードに基づいて検索し、前記データ群を検索した結果を分類軸候補絞込手段に出力するデータ検索手段を備え、
   前記分類軸絞込手段は、前記データ検索手段の検索結果に基づいて分類軸候補を絞り込み、
   優先度計算手段は、前記データ検索手段が検索したデータ群に対応する分類軸の優先度を計算する、データ分類システム。
7. 請求項１に記載のデータ分類システムであって、
   階層的な分類項目とデータ群とを入力し、入力した分類項目とデータとの対応付けを行うデータ対応付け手段を備える、データ分類システム。
8. 階層的な分類項目と、当該分類項目に対応するデータ群とに基づいて、前記データ群に対応する分類項目を複数選択して分類軸を作成し、複数の分類軸の組合せを多次元分類軸として出力するデータ分類システムであって、
   前記分類項目を選択するための基準項目となる分類項目群を予め蓄積する基準項目蓄積手段と、
   前記基準項目の子孫の分類項目においてデータに少なくとも１つ対応する分類項目の組合せに基づいて分類軸を作成する際に、分類項目に対応するデータ量と、分類項目間の階層的な距離とに基づいて、計算対象となる分類軸候補を絞り込む分類軸絞込手段と、
   前記分類軸絞込手段が絞り込んだ分類軸候補を組合せることによって、多次元の分類軸候補を作成する多次元分類軸作成手段と、
   分類階層における分類項目間の階層的な距離に基づいて、多次元分類軸候補の優先度を計算する多次元優先度計算手段と
   を備える、データ分類システム。
9. 請求項８に記載のデータ分類システムであって、
   分類軸絞込手段は、各次元の分類軸の分類項目に対応するデータ量が所定数以上であるか、又は上位所定割合以内である分類項目を含み、且つ各次元の分類軸の分類項目間の階層的な距離として分類項目間の共通祖先までの長さが特定の範囲内となる分類項目を含む多次元分類軸を選択する、データ分類システム。
10. 請求項８に記載のデータ分類システムであって、
    多次元優先度計算手段は、各次元の分類軸の分類階層における分類項目間の共通の先祖までの長さに応じて、多次元分類軸の優先度を変更する、データ分類システム。
11. 請求項８に記載のデータ分類システムであって、
    多次元優先度計算手段は、各次元の分類軸の分類階層における分類項目間の階層的な距離を計算し、更に、各次元の分類軸の分類項目の分類階層での深さ、分類項目群に対応するデータ量、又は分類項目群に対応するデータの重複度合いのうちの少なくともいずれか１つに基づいて、多次元分類軸候補の優先度を決定する、データ分類システム。
12. 請求項８に記載のデータ分類システムであって、
    分類軸絞込手段が絞り込んだ多次元分析軸候補と、多次元優先度計算手段が計算した優先度とを読み込み、データ群とともに一覧形式又は表形式で表示制御する多次元表示制御手段を備え、
    前記多次元表示制御手段は、前記多次元分析軸候補を選択し、各次元の分類項目を表形式又は一覧形式に配置して表示し、１つ又は複数の分類項目を選択することによって、選択した分類項目に対応するデータの数、データ名、データ属性又は特徴語のうちの少なくともいずれか１つを表示する、データ分類システム。
13. 請求項８に記載のデータ分類システムであって、
    データ群を検索キーワードに基づいて検索し、前記データ群を検索した結果を多次元分類軸候補絞込手段に出力するデータ検索手段を更に備える、データ分類システム。
14. 請求項８に記載のデータ分類システムであって、
    階層的な分類項目とデータ群とを入力し、入力した分類項目とデータとの対応付けを行うデータ対応付け手段を更に備える、データ分類システム。
15. 階層的な分類項目と、当該分類項目に対応するデータ群とに基づいて、前記データ群に対応する分類項目を複数選択して分類軸として出力するデータ分類方法であって、
    基準項目蓄積手段が、前記分類項目を選択するための基準項目となる分類項目群を予めデータベースに蓄積する基準項目蓄積行程と、
    分類軸絞込手段が、前記基準項目の子孫の分類項目から複数の分類項目を選択して分類軸候補とし、分類項目に対応するデータ量と、分類項目間の階層的な距離とに基づいて、計算対象となる分類軸候補を絞り込む分類軸絞込行程と、
    優先度計算手段が、絞り込んだ前記分類軸候補について、当該分類軸候補を表示する優先度を計算する優先度計算行程と
    を含む、データ分類方法。
16. 請求項１５に記載のデータ分類方法であって、
    前記分類軸絞込手段が実行する分類軸絞込行程は、分類項目に対応するデータ量が所定数以上であること、又は前記分類項目に対応するデータ量が上位所定割合以内であることのうちの少なくともいずれか一方の条件と、分類項目間の共通祖先までの長さが特定の範囲内であることという条件とを満たす分類軸を選択する、データ分類方法。
17. 請求項１５に記載のデータ分類方法であって、
    前記優先度計算手段が実行する優先度計算行程は、分類階層における分類項目間の共通の先祖までの長さに応じて、優先度を決定する、データ分類方法。
18. 請求項１５に記載のデータ分類方法であって、
    前記優先度計算手段が実行する優先度計算行程は、分類階層における分類項目間の階層的な距離を計算し、更に、分類項目の分類階層での深さ、分類項目群に対応するデータ量、又は分類項目群に対応するデータの重複度合いのうちの少なくともいずれか１つに基づいて、分類軸候補の優先度を決定する、データ分類方法。
19. 階層的な分類項目と、当該分類項目に対応するデータ群とに基づいて、前記データ群に対応する分類項目を複数選択して分類軸を作成し、複数の分類軸の組合せを多次元分類軸として出力するデータ分類方法であって、
    基準項目蓄積手段が、前記分類項目を選択するための基準項目となる分類項目群を予めデータベースに蓄積する基準項目蓄積行程と、
    分類軸絞込手段が、前記基準項目の子孫の分類項目においてデータに少なくとも１つ対応する分類項目の組合せに基づいて分類軸を作成する際に、分類項目に対応するデータ量と、分類項目間の階層的な距離とに基づいて、計算対象となる分類軸候補を絞り込む分類軸絞込行程と、
    多次元分類軸作成手段が、絞り込んだ前記分類軸候補を組合せることによって、多次元の分類軸候補を作成する多次元分類軸作成行程と、
    多次元優先度計算手段が、分類階層における分類項目間の階層的な距離に基づいて、多次元分類軸候補の優先度を計算する多次元優先度計算行程と
    を含む、データ分類方法。
20. 請求項１９に記載のデータ分類方法であって、
    前記分類軸絞込手段が実行する分類軸絞込行程は、各次元の分類軸の分類項目に対応するデータ量が所定数以上であるか、又は上位所定割合以内である分類項目を含み、且つ各次元の分類軸の分類項目間の階層的な距離として分類項目間の共通祖先までの長さが特定の範囲内となる分類項目を含む多次元分類軸を選択する、データ分類方法。
21. 請求項１９に記載のデータ分類方法であって、
    前記多次元優先度計算手段が実行する多次元優先度計算行程は、各次元の分類軸の分類階層における分類項目間の共通の先祖までの長さに応じて、多次元分類軸の優先度を変更する、データ分類方法。
22. 請求項１９に記載のデータ分類方法であって、
    前記多次元優先度計算手段が実行する多次元優先度計算行程は、各次元の分類軸の分類階層における分類項目間の階層的な距離を計算し、更に、各次元の分類軸の分類項目の分類階層での深さ、分類項目群に対応するデータ量、又は分類項目群に対応するデータの重複度合いのうちの少なくともいずれか１つに基づいて、多次元分類軸候補の優先度を決定する、データ分類方法。
23. 階層的な分類項目と、当該分類項目に対応するデータ群とに基づいて、前記データ群に対応する分類項目を複数選択して分類軸として出力するためのデータ分類プログラムであって、
    前記分類項目を選択するための基準項目となる分類項目群を予め蓄積する基準項目蓄積手段を備えたコンピュータに、
    前記基準項目の子孫の分類項目から複数の分類項目を選択して分類軸候補とし、分類項目に対応するデータ量と、分類項目間の階層的な距離とに基づいて、計算対象となる分類軸候補を絞り込む分類軸絞込処理と、
    絞り込んだ前記分類軸候補について、当該分類軸候補を表示する優先度を計算する優先度計算処理と
    を実行させる、データ分類プログラム。
24. 請求項２３に記載のデータ分類プログラムであって、
    コンピュータに、
    分類軸絞込処理にて、分類項目に対応するデータ量が所定数以上であること、又は前記分類項目に対応するデータ量が上位所定割合以内であることのうちの少なくともいずれか一方の条件と、分類項目間の共通祖先までの長さが特定の範囲内であることという条件とを満たす分類軸を選択する処理を実行させる、データ分類プログラム。
25. 請求項２３に記載のデータ分類プログラムであって、
    コンピュータに、
    分類軸絞込処理で絞り込んだ分析軸候補と、優先度計算処理で計算した優先度とを読み込み、データ群とともに表示制御する表示制御処理を実行させ、
    前記表示制御処理にて、前記分類軸候補を優先度順に表示し、前記分類軸候補を選択することによって分類軸を切り替えて表示し、分類軸内の分類項目を選択することによって、データ群を選択又は絞り込み可能に処理を実行させる、データ分類プログラム。
26. 請求項２３に記載のデータ分類プログラムであって、
    コンピュータに、
    データ群を検索キーワードに基づいて検索し、前記データ群を検索した結果を出力するデータ検索処理を実行させ、
    分類軸絞込処理にて、前記データ検索処理の検索結果に基づいて分類軸候補を絞り込む処理を実行させ、
    優先度計算処理にて、前記データ検索処理で検索したデータ群に対応する分類軸の優先度を計算する処理を実行させる、データ分類プログラム。
27. 請求項２３に記載のデータ分類プログラムであって、
    コンピュータに、
    階層的な分類項目とデータ群とを入力し、入力した分類項目とデータとの対応付けを行うデータ対応付け処理を実行させる、データ分類プログラム。
28. 階層的な分類項目と、当該分類項目に対応するデータ群とに基づいて、前記データ群に対応する分類項目を複数選択して分類軸を作成し、複数の分類軸の組合せを多次元分類軸として出力するためのデータ分類プログラムであって、
    前記分類項目を選択するための基準項目となる分類項目群を予め蓄積する基準項目蓄積手段を備えたコンピュータに、
    前記基準項目の子孫の分類項目においてデータに少なくとも１つ対応する分類項目の組合せに基づいて分類軸を作成する際に、分類項目に対応するデータ量と、分類項目間の階層的な距離とに基づいて、計算対象となる分類軸候補を絞り込む分類軸絞込処理と、
    絞り込んだ前記分類軸候補を組合せることによって、多次元の分類軸候補を作成する多次元分類軸作成処理と、
    分類階層における分類項目間の階層的な距離に基づいて、多次元分類軸候補の優先度を計算する多次元優先度計算処理と
    を実行させる、データ分類プログラム。
29. 請求項２８に記載のデータ分類プログラムであって、
    コンピュータに、
    分類軸絞込処理にて、各次元の分類軸の分類項目に対応するデータ量が所定数以上であるか、又は上位所定割合以内である分類項目を含み、且つ各次元の分類軸の分類項目間の階層的な距離として分類項目間の共通祖先までの長さが特定の範囲内となる分類項目を含む多次元分類軸を選択する処理を実行させる、データ分類プログラム。
30. 請求項２８に記載のデータ分類プログラムであって、
    コンピュータに、
    分類軸絞込処理で絞り込んだ多次元分析軸候補と、多次元優先度計算処理で計算した優先度とを読み込み、データ群とともに一覧形式又は表形式で表示制御する多次元表示制御処理を実行させ、
    前記多次元表示制御処理で、前記多次元分析軸候補を選択し、各次元の分類項目を表形式又は一覧形式に配置して表示し、１つ又は複数の分類項目を選択することによって、選択した分類項目に対応するデータの数、データ名、データ属性又は特徴語のうちの少なくともいずれか１つを表示する処理を実行させる、データ分類プログラム。
31. 請求項２８に記載のデータ分類プログラムであって、
    コンピュータに、
    データ群を検索キーワードに基づいて検索し、前記データ群を検索した結果を出力するデータ検索処理を実行させる、データ分類プログラム。
32. 請求項２８に記載のデータ分類プログラムであって、
    コンピュータに、
    階層的な分類項目とデータ群とを入力し、入力した分類項目とデータとの対応付けを行うデータ対応付け処理を実行させる、データ分類プログラム。

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