JP5876181B1 - 電子メールの誤送信防止用の注意喚起装置、電子メール送信システム及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】電子メールの問題箇所への注意喚起において、直感的に問題箇所を把握させ、当該問題個所の確認を促す。【解決手段】メールクライアントは、宛先アドレスを含む電子メールを電子メール誤送信判定装置へ送信し、電子メール誤送信判定装置から電子メールの誤送信の可能性を示す判定結果を受信する通信部と、通信部により受信された判定結果が誤送信の可能性が高いことを示す場合に、宛先アドレスを連続的又は間欠的に変化させて表示する表示部と、を備えている。【選択図】図１３

Description

本発明は、電子メールの誤送信防止用の注意喚起装置、電子メール送信システム及びプログラムに関する。

従来、宛先に指定されたメールアドレス（宛先アドレス）と、電子メール本文中の記載事項に矛盾があった場合に、当該宛先アドレス及び当該記載事項を要確認事項として抽出し、当該要確認事項を含む確認画面を生成、表示することで、ユーザに当該要確認事項の確認を促す技術が開示されている（特許文献１参照）。

上記の確認画面は、電子メールの添付ファイル、電子メールの宛先（Ｔｏ／Ｃｃ）、電子メール本文のそれぞれに関して、タブの選択によって切り替え可能なそれぞれ独立した確認ページを有している。そして、各確認ページの要確認事項に対しては、警告アイコンが付与され表示される。

例えば、宛先アドレスと、電子メール本文中の宛名記述との間に矛盾があった場合、上述した宛先（Ｔｏ／Ｃｃ）の確認ページには、警告アイコンと共に、当該宛先アドレスと、電子メール本文において当該宛名が記述された箇所が部分的に表示され、ユーザへの確認が促される。

また、電子メールの宛先が自ドメイン以外もしくは所定のドメインの場合に、宛先アドレス確認画面において、宛先に指定されたメールアドレスの色分け表示を行い、ユーザに注意を喚起する技術が製品化されている（非特許文献１参照）。

特開２０１５−１８５４号公報 "MailBarrier[メールバリア] 機能一覧"の"誤送信防止機能"、富士通アドバンストエンジニアリング株式会社、［online］、［平成２７年５月１５日検索］、インターネット〈URL：http://www.fujitsu.com/jp/group/fae/solutions/business-technology/security/barrier/mailbarrier/tab/index.html〉

特許文献１の技術は、上述のように、電子メールの添付ファイル、電子メールの宛先（Ｔｏ／Ｃｃ）、電子メール本文のそれぞれについて、タブの選択により切り替え可能な独立した確認画面を有している。このため、ユーザは、それぞれのタブを選択しなければ問題個所を確認できず、直感的にメール文書全体の問題箇所を一度に把握できない問題があった。

また、非特許文献１の技術は、電子メールの宛先アドレスを色分けして、ユーザに注意喚起を図るだけである。このため、宛先アドレスの色分けの仕方によっては、当該宛先アドレスの色分けの識別が困難なユーザも存在することから、ユニバーサルデザインの点からみて適切でない問題があった。

さらに、ユーザが、色分けされた宛先アドレスの各色の意味を事前に十分に理解していない場合、宛先アドレスの色分けを単なる“お化粧”と捉えて見過ごす可能性がある。このため、宛先アドレスの単なる色分けは、十分な注意喚起にならない問題があった。

本発明は、このような実情を鑑みて提案されたものであり、電子メールの問題箇所への注意喚起において、直感的に問題箇所を把握させ、当該問題個所の確認を促すことができる電子メールの誤送信防止用の注意喚起装置、電子メール送信システム及びプログラムを提供することを目的とする。

本発明に係る電子メールの誤送信防止用の注意喚起装置は、宛先アドレスを含む電子メールを電子メール誤送信判定装置へ送信する送信手段と、前記電子メール誤送信判定装置から、前記電子メールの誤送信の可能性を示す判定結果であって、前記電子メールの内容に関する特徴情報と、前記宛先アドレスに過去に送信された電子メールの内容に関する特徴情報と、前記宛先アドレスに類似する送信先候補に過去に送信された電子メールの内容に関する特徴情報と、に基づく前記判定結果を受信する受信手段と、前記受信手段により受信された前記判定結果が誤送信の可能性が高いことを示す場合に、前記宛先アドレスを連続的又は間欠的に変化させて表示する表示手段と、を備えている。

あるいは、本発明に係る電子メール送信システムは、送信対象の電子メールの内容に関する特徴情報を生成する特徴情報生成手段と、送信済の電子メールの内容に関する特徴情報と当該電子メールの送信先とを対応付けて蓄積する蓄積手段と、前記送信対象の電子メールの送信先に類似する送信先候補を送信済みの電子メールの送信先の中から選択する送信先候補選択手段と、前記蓄積手段に蓄積された送信先毎に、当該送信先に対応付けられて前記蓄積手段に蓄積されている前記特徴情報と、前記送信先とは異なる他の送信先に対応づけられて前記蓄積手段に蓄積されている前記特徴情報と、に基づいて、電子メールに含まれる単語の数を次元数とする単語空間において、前記送信先に対応付けられた特徴情報の単語空間領域と、前記他の送信先に対応付けられた特徴情報の単語空間領域と、を分離するものであって、任意の電子メールの内容に関する特徴情報が、前記送信先に対応付けられた特徴情報の単語空間領域に属するかの判定基準となる類似度モデルを生成する類似度モデル生成手段と、前記特徴情報生成手段により生成された前記送信対象の電子メールの内容に関する特徴情報と、前記類似度モデル生成手段により生成された前記送信対象の電子メールの送信先に関する前記類似度モデルと、前記類似度モデル生成手段により生成された前記送信先候補に関する前記類似度モデルと、に基づいて、前記送信対象の電子メールの送信先及び送信先候補の各信頼度を算出する信頼度算出手段と、を有する電子メール誤送信判定装置と、上記の電子メールの誤送信防止用の注意喚起装置と、を備えている。

本発明に係る電子メールの誤送信防止用の注意喚起装置、電子メール送信システム及びプログラムは、電子メールの問題箇所への注意喚起において、直感的に問題箇所を把握させ、当該問題個所の確認を促すことを可能とする。

電子メール送信システムの概略構成を示す図である。 メールクライアントの構成を示す図である。 メールクライアントのメール送信処理ルーチンを示すフローチャートである。 メール誤送信判定装置の構成を示すブロック図である。 メール本文特徴ベクトル生成ルーチンを示すフローチャートである。 名詞辞書を示す図である。 メール本文特徴ベクトルを示す図である。 メール本文類似度モデル生成ルーチンを示すフローチャートである。 所定の宛先アドレスに関するメール本文類似度モデルの一例を示す図である。 誤送信判定処理ルーチンを示すフローチャートである。 メール本文類似度モデルを用いた信頼度の算出方法を説明するための図である。 注意喚起表示ルーチンを実行するフローチャートである。 注意喚起表示を模式的に示す図である。 頻度表を示す図である。 ＢＣＣ判定ルーチンを示すフローチャートである。 頻度表更新ルーチンを示すフローチャートである。 プルダウンメニューが表示された時の状態を示す図である。 注意喚起表示ルーチンを実行するフローチャートである。

以下、本発明を実施するための形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
[第１実施形態]
図１は、電子メール送信システム１の概略構成を示す図である。

電子メール送信システム１は、メール文書の作成及び送信処理を行うメールクライアント１０と、メールクライアント１０により作成された電子メールの誤送信の可能性を判定するメール誤送信判定装置３０と、メールクライアント１０から送信されるメール文書を宛先アドレスへ送信するメールサーバ５０と、を備えている。

図２は、メールクライアント１０の構成を示す図である。
メールクライアント１０は、ユーザの操作が行われる操作部１１と、表示部１２と、外部との間でデータの通信処理を行う通信部１３と、各部の動作制御を行う制御部１４と、を備えている。

操作部１１は、ユーザの操作に応じた情報、例えば、入力メール文書、送信指示、選択指示等の情報を出力する。
表示部１２は、操作部１１からの情報、通信部１３が外部から受信した情報、制御部１４からの制御情報等を表示する。例えば、表示部１２は、入力メール文書、候補宛先アドレス、その他ユーザの判断を仰ぐために必要な情報を表示する。

通信部１３は、制御部１４の制御に基づいて、メール誤送信判定装置３０又はメールサーバ５０との間で通信する。通信部１３は、例えば、メールサーバ５０に認証データを送信し、メールサーバ５０から認証された旨の認証データを受信する。通信部１３は、メール誤送信判定装置３０に送信予定のメール文書を送信し、メール誤送信判定装置３０からメール誤送信の可能性を示す判定結果などを受信する。さらに、通信部１３は、メール誤送信の可能性が小さい場合には、メール文書をメールサーバ５０へ送信する。

以上のように構成されたメールクライアント１０は、次の手順に従って、メール文書をメールサーバ５０へ送信する。
図３は、メールクライアント１０のメール送信処理ルーチンを示すフローチャートである。

ステップＳ１では、メールクライアント１０は、メールサーバ５０へ認証データを送信し、メールサーバ５０から認証された旨の認証データを受信すると、ステップＳ２に進む。
ステップＳ２では、メールクライアント１０は、メール誤送信判定装置３０に送信予定のメール文書を送信して、ステップＳ３へ進む。
ステップＳ３では、メールクライアント１０は、メール誤送信判定装置３０から誤送信の可能性を示す判定結果を受信するまで待機し、判定結果を受信すると、ステップＳ４へ進む。

なお、メール誤送信判定装置３０は、メールクライアント１０に対して、誤送信の可能性が大きい旨の判定結果を送信する場合は、併せて、宛先アドレスに代わる１つ以上の候補宛先アドレスも送信する。なお、メール誤送信判定装置３０は、その判定結果の検証をメールクライアント１０に促すべく、宛先アドレス及び候補宛先アドレスの各々についての信頼度を併せて送信してもよい。

ステップＳ４では、メールクライアント１０は、判定結果を分析して誤送信の可能性が大きいか否かを判定し、肯定判定の場合（誤送信の可能性が大きい場合）はステップＳ５に進む、否定判定の場合はステップＳ６へ進む。

ステップＳ５では、メールクライアント１０は、誤送信の可能性について注意喚起をするための表示処理を行う。メールクライアント１０は、具体的には、後述する注意喚起表示ルーチンを実行して、本ルーチンを終了する。

ステップＳ６では、メールクライアント１０は、誤送信の可能性が小さいので、メールサーバ５０へメール文書を送信して、本ルーチンを終了する。そして、メールサーバ５０は、メールクライアント１０から送信されたメール文書を、所定のプロトコルに従って、宛先アドレスに送信する。

図４は、メール誤送信判定装置３０の構成を示すブロック図である。
メール誤送信判定装置３０は、メールクライアント１０から送信されたメール文書を解析するメール文書解析部３１と、送信されたメール文書の宛先アドレスを記憶する記憶部であるアドレス帳３２と、アドレス帳３２に記憶されたアドレスから宛先アドレスに代わる候補宛先アドレスを選択する候補宛先アドレス選択部３３と、名詞を記憶する記憶部である名詞辞書３４と、メール文書の特徴ベクトルを生成するメール本文特徴ベクトル生成部３５と、を備えている。

なお、ユーザは、アドレス帳３２に記憶させるアドレスを選択することもできる。つまり、アドレス帳３２に記憶されたアドレスは、送信済みのメール文書のすべての宛先アドレスであってもよいし、当該すべての宛先アドレスのうちのユーザによって選択されたものであってもよい。

メール誤送信判定装置３０は、さらに、メール本文特徴ベクトルを蓄積するメール本文特徴ベクトル蓄積部３６と、メール本文類似度モデルを生成するメール本文類似度モデル生成部３７と、メール本文類似度モデルを蓄積するメール本文類似度モデル蓄積部３８と、信頼度を算出する信頼度算出部３９と、宛先アドレスの妥当性を判定する宛先アドレス妥当性判定部４０と、を備えている。

図５は、メール本文特徴ベクトル生成ルーチンを示すフローチャートである。
ステップＳ１１では、メール文書解析部３１は、メール文書からメール本文を抽出して、さらに、メール文書から宛先アドレスを抽出して、ステップＳ１２に進む。なお、抽出された宛先アドレスがアドレス帳３２に記憶されていない場合、当該宛先アドレスがアドレス帳３２に書き込まれる。

ただし、宛先アドレスが所定の特徴を持つ、例えば宛先アドレスが送信者のドメインと同じドメインを持つなどの場合、当該宛先アドレスはアドレス帳３２に書き込まれない場合もある。つまり、例えば送信者のドメインと異なるドメインに送信される電子メールのみを誤送信の判定対象にする、などとしてもよい。

ステップＳ１２では、メール文書解析部３１は、メール本文について形態素解析を行い、名詞辞書を用いて、メール本文に含まれるすべての名詞を抽出する。ここで抽出される名詞は、例えば、サ変接続名詞、一般名詞、固有名詞などが好適である。サ変接続名詞、一般名詞及び固有名詞の各々の出現頻度は、メール本文の内容に依存して大きく異なるからである。また、メール文書解析部３１は、名詞以外の品詞であっても、メール本文の内容を特徴付ける単語であれば、その単語を抽出してもよい。
ステップＳ１３では、メール文書解析部３１は、抽出したすべての名詞の中から、最初の名詞を選択して、ステップＳ１４に進む。

ステップＳ１４では、メール文書解析部３１は、選択中の名詞が名詞辞書３４に登録済みであるか否かを判定し、登録済みでない場合はステップＳ１５に進み、登録済みである場合はステップＳ１６に進む。

図６は、名詞辞書３４を示す図である。名詞辞書３４には、名詞、及び当該名詞に１対１に対応付けられたインデックスである対応インデックスが登録されている。対応インデックスは、名詞を特定するための値であり、本実施形態では、当該名詞が登録された順番（０から始まる連番）とする。

なお、対応インデックスは、名詞辞書３４の名詞を一意に特定することができる値であれば、登録された順番に限らず、例えばＵＵＩＤ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌｌｙ Ｕｎｉｑｕｅ ＩＤｅｎｔｉｆｉｅｒ）、あるいは当該名詞のハッシュ値（文字列を入力としたハッシュ関数により導出された数値）などでもよい。ＵＵＩＤあるいは当該ハッシュ値を用いた場合、当該対応インデックスは大域的一意となる。この結果、複数の名詞辞書３４をまとめて一つの名詞辞書３４にしたり、一つの名詞辞書３４を複数のメールクライアントユーザで共有したりすることが可能になる。

ステップＳ１５では、メール文書解析部３１は、選択中の名詞が名詞辞書３４に登録されていないので、当該名詞について新たな対応インデックスを生成し、当該名詞と，当該名詞に対応づけて生成された対応インデックスとをペアにした上で名詞辞書３４に登録して、ステップＳ１６へ進む。

ステップＳ１６では、メール文書解析部３１は、選択中の名詞の対応インデックスを名詞辞書３４から抽出して、ステップＳ１７へ進む。

ステップＳ１７では、メール文書解析部３１は、抽出した対応インデックスの出現頻度カウンタをインクリメントして、ステップＳ１８へ進む。したがって、メール本文から１つの名詞が抽出される毎に、当該名詞（対応インデックス）の出現頻度カウンタが１つ増加する。

ステップＳ１８では、メール文書解析部３１は、ステップＳ１２で抽出されたすべての名詞のうち未選択の名詞があるかを判定し、未選択の名詞がある場合はステップＳ１９へ進み、未選択の名詞がない場合はステップＳ２０へ進む。

ステップＳ１９では、メール文書解析部３１は、未選択の名詞の中から次の名詞を選択して、ステップＳ１４へ戻る。そして、ステップＳ１２で抽出されたすべての名詞について、対応インデックスの出現頻度カウンタがインクリメントされるまで、ステップＳ１４からステップＳ１９までの処理が繰り返される。

ステップＳ２０では、メール文書解析部３１は、メール本文に含まれるすべての名詞についての対応インデックス及び出現頻度カウンタのペアをメール本文特徴ベクトル生成部３５へ出力する。メール本文特徴ベクトル生成部３５は、メール文書解析部３１から出力された対応インデックス及び出現頻度カウンタを所定の順に配列することで、メール本文特徴ベクトルを生成する。

図７は、メール本文特徴ベクトルを示す図である。メール本文特徴ベクトルは、同図に示すように、対応インデックス及び出現頻度カウンタのペアが所定の順に配列されたものである。メール本文特徴ベクトル生成部３５により生成されたメール本文特徴ベクトルは、宛先アドレスに対応付けられて、メール本文特徴ベクトル蓄積部３６に蓄積される。

このように、メール誤送信判定装置３０に送信されたすべてのメール文書のメール本文特徴ベクトルは、メール本文特徴ベクトル蓄積部３６に逐次蓄積される。そして、本ルーチンが終了する。

なお、メール本文特徴ベクトル蓄積部３６は、送信済みのすべてのメール文書のメール本文特徴ベクトルを蓄積し続けるのではなく、現時点から所定期間前までに送信されたメール本文特徴ベクトルのみを蓄積してもよい。つまり、メール本文特徴ベクトル蓄積部３６は、現時点から所定期間前よりも古いメール本文特徴ベクトルを消去してもよい。

また、メール本文特徴ベクトル蓄積部３６は、送信済みのすべてのメール文書ではなく、アドレス帳３２の各アドレスを宛先アドレスとしたメール文書のメール本文特徴ベクトルのみを蓄積してもよい。

図８は、メール本文類似度モデル生成ルーチンを示すフローチャートである。本ルーチンは、一定時間毎、例えば２４時間毎にバッチ処理される。
ステップＳ２１では、メール本文類似度モデル生成部３７は、アドレス帳３２から最初のアドレスを選択して、ステップＳ２２へ進む。最初のアドレスとは、例えば、アドレス帳３２に最初に登録された宛先アドレスが該当するが、これに限定されるものではなく、アドレス帳３２に登録された任意のアドレスでよい。

ただし、アドレス帳３２から選択されるアドレスは、登録済みのすべてのアドレスではなく、更新すべきメール本文類似度モデルに関するアドレスに限定してもよい。更新すべきメール本文類似度モデルとは、メール本文類似度モデルに関するアドレス宛てに新たに電子メールが送信されたにもかかわらず、そのことが反映されていない当該アドレスに関するメール本文類似度モデルが該当する。

ステップＳ２２では、メール本文類似度モデル生成部３７は、メール本文特徴ベクトル蓄積部３６から、選択中のアドレスを宛先アドレスとしたすべてのメール本文特徴ベクトルを抽出して、ステップＳ２３へ進む。

ステップＳ２３では、メール本文類似度モデル生成部３７は、メール本文特徴ベクトル蓄積部３６から、選択中のアドレス以外のアドレスを宛先アドレスとしたメール本文特徴ベクトルをランダムに抽出して、ステップＳ２４に進む。なお、本ステップで抽出されるメール本文特徴ベクトルの数は、ステップＳ２２で抽出されるメール本文特徴ベクトルの数と同じである。

ステップＳ２３において、選択中のアドレス以外のアドレスを宛先アドレスとしたメール本文特徴ベクトルが「ランダム」に抽出されるのは、当該メール本文特徴ベクトル群が、選択中のアドレス以外のアドレスを宛先アドレスとしたすべてのメール本文特徴ベクトルのグループとしての特徴（ばらつきの傾向）を保持するためである。また、当該メール本文特徴ベクトルが、ステップＳ２２と「同じ」数だけ抽出されるのは、メール本文類似度モデルに対して、選択中のアドレスを宛先アドレスとしたメール本文特徴ベクトル群からの寄与と、選択中のアドレス以外のアドレスを宛先アドレスとしたメール本文特徴ベクトル群からの寄与と、を同等にするためである。

つまり、ステップＳ２３において、メール本文特徴ベクトルが「ランダム」に、かつ、ステップＳ２２と「同じ」数だけ抽出されるのは、メール誤送信判定を高精度に行うことを可能とするメール本文類似度モデルを生成するためである。ただし、ステップＳ２３において、メール本文特徴ベクトルが「ランダム」に、かつ、ステップＳ２２と「同じ」数だけ抽出されるのは必須ではない。つまり、このような条件を満たさなくても、メール誤送信判定に必要なメール本文類似度モデルは生成可能である。

ステップＳ２４では、メール本文類似度モデル生成部３７は、ステップＳ２２及びＳ２３で抽出されたメール本文特徴ベクトル群を用いて、選択中のアドレスに関するメール本文類似度モデルを生成する。メール本文類似度モデルは、例えばＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ）を用いて生成される。

ＳＶＭでは、すべての電子メールのメール本文で使用されるすべての名詞の数を次元数とする単語空間を仮定した場合、１通の電子メールのメール本文から抽出されたメール本文特徴ベクトルは、当該単語空間内の１つのデータ点として表される。当該単語空間内において、ステップＳ２２で抽出された、あるアドレスを宛先アドレスとしたすべてのメール本文特徴ベクトル群が表すデータ点と、ステップＳ２３で抽出された、それ以外のアドレスを宛先アドレスとしたメール本文特徴ベクトル群が表すデータ点と、を分離する最適な超平面が生成できれば、当該超平面によって、当該単語空間内における任意のデータ点を分類することが可能になる。

そこで、メール本文類似度モデル生成部３７は、当該超平面として、ＳＶＭを用いて、メール本文類似度モデルを生成する。そして、メール本文類似度モデル生成部３７は、当該メール本文類似度モデルをメール本文類似度モデル蓄積部３８に蓄積して、ステップＳ２５に進む。

ステップＳ２５では、メール本文類似度モデル生成部３７は、アドレス帳３２に登録されたアドレスの中で選択対象となるアドレスのうち未選択のアドレスがあるか否かを判定し、未選択のアドレスがある場合はステップＳ２６に進み、未選択のアドレスがない場合は本ルーチンを終了する。

ステップＳ２６では、メール本文類似度モデル生成部３７は、未選択のアドレスを選択して、ステップＳ２２に戻る。そして、ステップＳ２２からステップＳ２６までの処理を繰り返すことにより、メール本文類似度モデル生成部３７は、アドレス帳３２に登録されたアドレスの中で選択対象となるすべてのアドレスに関するメール本文類似度モデルを生成して、メール本文類似度モデル蓄積部３８に蓄積する。これにより、メール本文類似度モデル蓄積部３８には、アドレス帳３２に登録されているすべてのアドレスに関する最新のメール本文類似度モデルが蓄積される。

図９は、所定のアドレス（Ａ宛アドレス）に関するメール本文類似度モデルの一例を示す図である。ここでは、メール本文に含まれる名詞が「ＸＹＺ社」と「斉藤」だけの２次元単語空間とする。メール本文類似度モデルは、図９の破線として表現される。図９において、白丸印は、Ａ宛アドレスを宛先アドレスとした送信済みメール本文のメール本文特徴ベクトル群が表すデータ点である。また黒丸印は、Ａ宛アドレス以外のアドレスを宛先アドレスとした送信済みメール本文のメール本文特徴ベクトル群が表すデータ点である。そしてＡ宛アドレスに関するメール本文類似度モデルは、当該２次元単語空間内において、白丸印が存在する領域と黒丸印が存在する領域を最も高い蓋然性でもって分離する超平面（この場合は直線）として表現される。

図１０は、誤送信判定処理ルーチンを示すフローチャートである。
ステップＳ３１では、信頼度算出部３９は、送信予定メールの宛先アドレスに対する信頼度を算出する。具体的には、信頼度算出部３９は、メール本文特徴ベクトル生成部３５で生成された宛先アドレスのメール本文特徴ベクトルと、メール本文類似度モデル蓄積部３８に蓄積された当該宛先アドレスに関するメール本文類似度モデルと、に基づいて、宛先アドレスの信頼度を算出する。

図１１は、メール本文類似度モデルを用いた信頼度の算出方法を説明するための図である。白及び黒の三角印は、送信予定の二つのメール文書のメール本文特徴ベクトルである。信頼度は、メール本文類似度モデル（破線）から信頼度の算出対象としたメール本文特徴ベクトル（例えば各々の三角印）までの距離に相当する。つまり、その距離が長ければ長いほど、当該メール本文特徴ベクトルがその領域に属する信頼性は高くなる。

図１１において、白三角印は、白丸印の領域内の奥にあり、メール本文類似度モデルからの距離が長い。黒三角印は、黒丸印の領域内にあるが、メール本文類似度モデルの近くに存在し、メール本文類似度モデルからの距離が短い。よって、白三角印に対応するメール本文特徴ベクトルをもつメール本文はＡ宛アドレスを宛先アドレスとした送信メールと推定でき、その信頼性は高い。一方、黒三角印に対応するメール本文特徴ベクトルをもつメール本文はＡ宛アドレスを宛先アドレスとした送信メールでないと推定できるが、その信頼性は低い。

ステップＳ３２では、候補宛先アドレス選択部３３は、アドレス帳３２に登録されているすべてのアドレスの中から、メール文書解析部３１で抽出された宛先アドレスに代わる１つ以上の候補宛先アドレスを選択する。候補宛先アドレス選択部３３は、例えば、レーベンシュタイン法又はｎ−ｇｒａｍ法などを用いて、アドレス帳３２のアドレスから、当該宛先アドレスに似た字面のアドレスである候補宛先アドレスを選択する。

候補宛先アドレス選択部３３は、例えばｎ−ｇｒａｍ法を用いて、宛先アドレスのドメインを除いたローカル部（ユーザ名）と、アドレス帳に登録された各アドレスのローカル部とを対比し、アドレス帳３２のアドレス毎に、それが宛先アドレスに類似する指標であるところのアドレス類似度（０〜１００％）を演算する。そして候補宛先アドレス選択部３３は、アドレス帳３２のアドレス毎に求められたアドレス類似度のうち、閾値（例えば５０％）以上のアドレス類似度となるアドレスを、候補宛先アドレスとして選択する。

なお、候補宛先アドレス選択部３３は、メールアドレスのローカル部に限らず、メールアドレスのコメント部を含めて、宛先アドレスとアドレス帳３２の各アドレスとを対比させてもよい。

例えば、“新宿 太郎”＜shinjuku.tarou@example.co.jp＞の場合、コメント部は“新宿 太郎”である。候補宛先アドレス選択部３３は、アドレス帳３２に含まれるアドレスのローカル部だけでなく、そのコメント部を使用すれば、宛先アドレスに対して、より類似度の高い候補宛先アドレスを選択することができる。
そして、信頼度算出部３９は、候補宛先アドレス選択部３３で選択された１つ以上の候補宛先アドレスの中から、任意の候補宛先アドレスを選択して、ステップＳ３３に進む。

ステップＳ３３では、信頼度算出部３９は、選択中の候補宛先アドレスに対する信頼度を算出する。具体的には、信頼度算出部３９は、最初に、メール本文類似度モデル蓄積部３８から、選択中の候補宛先アドレスに関するメール本文類似度モデルを読み出す。信頼度算出部３９は、次に、メール本文特徴ベクトル生成部３５で生成された送信予定メールのメール本文特徴ベクトルと、読み出された選択中の候補宛先アドレスに関するメール本文類似度モデルと、に基づいて、選択中の候補宛先アドレスの信頼度を算出して、ステップＳ３４に進む。

ステップＳ３４では、宛先アドレス妥当性判定部４０は、選択中の「候補宛先アドレスに対する信頼度」が「宛先アドレスに対する信頼度」よりも大きいか否かを判定し、肯定判定の場合はステップＳ３５に進み、否定判定の場合はステップＳ３６へ進む。なお、宛先アドレス妥当性判定部４０は、否定判定の場合であっても、宛先アドレスに対する信頼度が所定の閾値より低い場合には、ステップS３５に進んでもよい。

ステップＳ３５では、宛先アドレス妥当性判定部４０は、送信予定のメール文書について誤送信の可能性があると判定し、選択中の候補宛先アドレスをメールクライアント１０に提示すべき候補宛先アドレスに設定して、ステップＳ３６に進む。なお、宛先アドレス妥当性判定部４０は、ステップＳ３４で否定判定の場合であり、かつ、宛先アドレスに対する信頼度が所定の閾値より低い場合には、当該候補宛先アドレスの設定を行ってもよい。

ステップＳ３６では、宛先アドレス妥当性判定部４０は、未選択の候補宛先アドレスがあるかを判定し、未選択の候補宛先アドレスがある場合はステップＳ３７に進み、未選択の候補宛先アドレスがない場合はステップＳ３８へ進む。

ステップＳ３７では、宛先アドレス妥当性判定部４０は、未選択の候補宛先アドレスを選択して、ステップＳ３３に戻る。そして、ステップＳ３３からステップＳ３７までが繰り返し実行されることにより、「宛先アドレスに対する信頼度」と、「候補宛先アドレスに対する信頼度」と、のすべての組み合わせがそれぞれ比較されて、ステップＳ３８に進む。

ステップＳ３８では、宛先アドレス妥当性判定部４０は、判定結果をメールクライアント１０へ送信する。具体的には、宛先アドレス妥当性判定部４０は、「宛先アドレスに対する信頼度」がすべての「候補宛先アドレスに対する信頼度」よりも高かった場合は、誤送信の可能性が低い旨の判定結果をメールクライアント１０に送信する。また、宛先アドレス妥当性判定部４０は、複数の候補宛先アドレスが存在する場合には、複数の候補宛先アドレスと共に、各々の信頼度に応じた候補宛先アドレスの優先順位をメールクライアント１０に送信する。

なお、宛先アドレス妥当性判定部４０は、宛先アドレス及び候補宛先アドレスの各々についての信頼度そのものを併せてメールクライアント１０に送信してもよい。

この結果、メールクライアント１０は、メール誤送信判定装置３０にメール文書を送信すると、誤送信か否かの可能性を示した判定結果を受信する。
また、メールクライアント１０は、誤送信の可能性が高い判定結果と共に、当初の宛先アドレスに代わる候補宛先アドレスをメール誤送信判定装置３０から受信することができる。さらに、メールクライアント１０は、複数の候補宛先アドレスがある場合には、候補宛先アドレスの優先順位を受信できる。

そして、メールクライアント１０は、誤送信の可能性が低い場合には、送信対象のメール文書をメールサーバ５０へ送信し（図３のステップＳ６）、誤送信の可能性が高い場合には、注意喚起表示を行う（図３のステップＳ５）。

図１２は、図３のステップＳ５に示す注意喚起表示を行うための注意喚起表示ルーチンを実行するフローチャートである。メールクライアント１０の制御部１４は、次のステップＳ４１以降の処理を実行する。

ステップＳ４１では、制御部１４は、メールサーバ５０へのメール文書の送信を一時的に保留する。そして、制御部１４は、表示部１２に、宛先アドレス及びメール文書を表示すると共に、宛先アドレスへの注意喚起表示を行って、ステップＳ４２へ進む。

図１３は、注意喚起表示を模式的に示す図である。指定した宛先アドレスの誤りの可能性が高い場合に、宛先アドレスがハイライト表示されると共に振動表示され、ユーザへの注意喚起が促されている。なお、振動の代わりに、点滅、フォント（種、色、大きさ）の連続的又は間欠的な変更などを用いてもよい。

更に図１３では、添付ファイルが存在する場合や、メール本文中に所定のキーワードが含まれる場合にも、添付ファイルのファイル名及び所定のキーワードがハイライト表示されると共に振動表示される。ここで所定のキーワードは、すべての宛先アドレスへのメール文書を対象にして登録されたものでもよいし、ある特定の宛先アドレスへのメール文書を対象に登録されたものでもよい。

振動表示における振動量は、その注意喚起の度合いに応じて変化してもよい。例えば、宛先アドレスの振動量は、当該宛先アドレスへの送信が誤送信である可能性が高いほど、大きくなってもよい。つまり、宛先アドレスの振動量は、図１１に示すように、当該宛先アドレスとは異なる宛先アドレスの領域にメール本文特徴ベクトルが存在する場合において、メール本文類似度モデルからの距離である信頼度の絶対値が大きくなるに従って、大きくなってもよい。

更に、宛先アドレスの振動量は、その信頼度が所定の範囲である場合（例えば、当該宛先アドレスとは異なる宛先アドレスの領域にメール本文特徴ベクトルが存在するものの、メール本文類似度モデルからの距離である信頼度の絶対値が十分には大きくない場合）に、宛先アドレスが電子メールの送信元にとって初めての送信先であること、宛先アドレスが電子メールの送信元のドメインとは異なるドメインを有すること、宛先アドレスが特定のドメインを有すること、宛先アドレスが電子メールのＢＣＣ欄に記載すべきものであること、の少なくとも１つに該当する場合に、その該当数に応じて、大きくなってもよい。さらには、振動表示以外により注意喚起を高めるような表示方法を用いてもよい。これらの条件に該当するか否かについては、制御部１４が、宛先アドレス及び過去の電子メールの送信情報に基づいて判定する。

ここで、宛先アドレスが電子メールのＢＣＣ欄に記載すべきものであるか否かの判定方法について、図１４乃至図１６を用いて説明する。
図１４は、頻度表を示す図である。頻度表とは、宛先アドレスがＴＯ欄、ＣＣ欄のいずれに記載されたかを問わず、過去に電子メールを同時送信したことがある宛先アドレスのペアと、その送信回数（頻度数）と、当該ペアへ最後に同時送信した日時（最終更新日時）と、をまとめて示すものである。ここでの頻度表は、送信元を問わず、宛先アドレスのペア、頻度数、最終更新日時をまとめたものであるが、送信元毎に、宛先アドレスのペア、頻度数、最終更新日時をまとめたものであってもよい。

例えば、過去のある時刻に送信した電子メールに設定された宛先アドレス（ＴＯ欄、ＣＣ欄のいずれでも可）が“ａａａ＠ａａａ．ｃｏｍ”、“ｂｂｂ＠ｂｂｂ．ｃｏｍ”、“ｃｃｃ＠ｃｃｃ．ｃｏｍ”である場合、次のように３組の宛先アドレスのペア（“アドレス１”；“アドレス２”）が抽出される。

“アドレス１” ；“アドレス２”
“ａａａ＠ａａａ．ｃｏｍ”；“ｂｂｂ＠ｂｂｂ．ｃｏｍ”
“ａａａ＠ａａａ．ｃｏｍ”；“ｃｃｃ＠ｃｃｃ．ｃｏｍ”
“ｂｂｂ＠ｂｂｂ．ｃｏｍ”；“ｃｃｃ＠ｃｃｃ．ｃｏｍ”
頻度表には、上記の３組の宛先アドレスのペアを含む、過去に同時送信されたすべての宛先アドレスのペアが項目として設けられている。そして、それぞれのペアの項目には、過去のすべての電子メールの同時送信が考慮された頻度数及び最終更新日時が記述されている。

図１５は、宛先アドレスがＢＣＣ欄に記載すべきものであるかを判定するためのＢＣＣ判定ルーチンを示すフローチャートである。
ステップＳ１０１では、制御部１４は、送信予定の電子メールのＴＯ欄及びＣＣ欄より、すべての宛先アドレスを抽出して、ステップＳ１０２へ進む。

ステップＳ１０２では、制御部１４は、最初の宛先アドレスのペアを選択して、ステップＳ１０３へ進む。例えば、ステップＳ１０１で３つの宛先アドレスが抽出された場合、３組の宛先アドレスのペアが存在する。この場合、３組の宛先アドレスのペアの中から最初の１組のペアが選択される。

ステップＳ１０３では、制御部１４は、ステップＳ１０２で選択された当該ペアの頻度数が所定値以上であるか否かを判定し、肯定判定のときはステップＳ１０４へ進み、否定判定のときはステップＳ１０５へ進む。ここでは、頻度数が所定値以上であるペアは、深いつながりがある宛先アドレス同士であるとみなされる。

ステップＳ１０４では、制御部１４は、当該ペアは深いつながりがあると考えられるので、当該ペアをマークして、ステップＳ１０５へ進む。
ステップＳ１０５では、制御部１４は、すべてのペアを選択したか否かを判定し、肯定判定のときはステップＳ１０７へ進み、否定判定のときはステップＳ１０６へ進む。例えば、送信予定の電子メールのＴＯ欄及びＣＣ欄に合わせて４つの宛先アドレスがあって、６組の宛先アドレスのペアが存在する場合、６組すべての宛先アドレスのペアが選択されたか否かが判定される。

ステップＳ１０６では、制御部１４は、次の宛先アドレスのペアを選択して、ステップＳ１０３へ戻る。ステップＳ１０３からステップＳ１０６までの処理が繰り返し実行され、すべての宛先アドレスのペアについてマークするか否かが判定されると、ステップＳ１０７へ進む。

ステップＳ１０７では、制御部１４は、マークされたペアを用いて、送信予定の電子メールのすべての宛先アドレスについてグループ化を行う。最初に、制御部１４は、マークされたそれぞれのペアを１つのグループとみなす。次に、制御部１４は、２つのグループを対比して、共通する宛先アドレスがある場合には、当該２つのグループを１つのグループにする。なお、共通する宛先アドレスがない場合には、当該２つのグループは、それぞれ別々のグループのままである。制御部１４は、すべてのグループ同士を対比して、共通する宛先アドレスがなくなるまで、グループ化を行う。

さらに、制御部１４は、ステップＳ１０４において、他のいずれの宛先アドレスとのペアにおいてもマークされなかった宛先アドレスの各々を、１つのグループとする。そして、ステップＳ１０８へ進む。

なお、各々の宛先アドレスをノード、二つの宛先アドレス間の関連付けをエッジ、頻度数をエッジの重み付けとすれば、ステップＳ１０２からステップＳ１０７までの処理は、所定の重み付け以上のエッジで結ばれるノードの集合体(クラスタ)を作るという汎用的な問題と同じである。すなわち、関連性の高い宛先アドレスのグループを作ることができれば、ステップＳ１０２からステップＳ１０７までの処理は、これに限定されるものではない。

ステップＳ１０８では、制御部１４は、全てのグループ数をカウントして、ＢＣＣ送信すべきかを判定するためのＢＣＣ判定値を演算する。ここで、ＢＣＣ判定値は、当該グループ数を、すべての宛先アドレスの数（ステップＳ１０１で抽出された数）で除した値である。

ステップＳ１０９では、制御部１４は、ＢＣＣ判定値が所定値より大きいか否かを判定し、肯定判定のときはステップＳ１１０へ進み、否定判定のときはステップＳ１１１へ進む。この所定値は、ゼロ以上１未満の数であり、ステップＳ１０１で抽出された宛先アドレス相互間において、深いつながりが存在する度合いを判定するための閾値である。

つまり、ＢＣＣ判定値がこの所定値より大きい場合は、深いつながりを持った宛先アドレスで作られるグループの数が、元の宛先アドレスの総数に近いこと、換言すれば、個々の宛先アドレス相互間において深いつながりがあまり存在しないこと示す。

一般に、ＢＣＣ送信は、互いに相互関係のない多くの宛先アドレスに同時送信する場合に実施される。したがって、ＢＣＣ判定値がこの所定値より大きい場合は、当該電子メールをＢＣＣにて送信すべきと考えられる。他方、ＢＣＣ判定値がこの所定値以下である場合は、宛先アドレス相互間で深いつながりが十分に存在することから、電子メールはＢＣＣで送信しなくてもよいと考えられる。

ステップＳ１１０では、制御部１４は、電子メールをＢＣＣ送信すべきと判定して、電子メールをＢＣＣ送信すべきである旨を表示部１２に表示させて、ステップＳ１１１へ進む。
ステップＳ１１１では、制御部１４は、頻度表を更新して、本ルーチンを終了する。本ステップでは、詳しくは次の頻度表更新ルーチンが実行される。

図１６は、頻度表更新ルーチンを示すフローチャートである。なお、頻度表の更新は、必ずしもステップＳ１１１のタイミングで行われる必要はなく、一日のうちの所定の時刻で行われてもよい。

ステップＳ１２１では、制御部１４は、送信予定の電子メールのＴＯ欄及びＣＣ欄より、すべての宛先アドレスを抽出して、ステップＳ１２２へ進む。
ステップＳ１２２では、制御部１４は、最初の宛先アドレスのペアを選択して、ステップＳ１２３へ進む。

ステップＳ１２３では、制御部１４は、ステップＳ１２２で選択された当該ペアが頻度表にあるか否かを判定し、肯定判定のときはステップＳ１２４へ進み、否定判定のときはステップＳ１２７へ進む。

ステップＳ１２４では、制御部１４は、当該ペアの頻度数をインクリメント（１増加）して、ステップＳ１２５へ進む。
ステップＳ１２５では、制御部１４は、すべてのペアを選択したかを判定し、肯定判定のときはステップＳ１２８へ進み、否定判定のときはステップＳ１２６へ進む。

ステップＳ１２６では、制御部１４は、次のペアを選択して、ステップＳ１２３へ戻る。
ステップＳ１２７では、制御部１４は、当該ペアを頻度表に登録して、当該ペアの頻度数１を設定して、ステップＳ１２５へ進む。

例えば、過去のある時刻に送信した電子メールの宛先アドレス（ＴＯ欄、ＣＣ欄のいずれでも可）が“ａａａ＠ａａａ．ｃｏｍ”、“ｂｂｂ＠ｂｂｂ．ｃｏｍ”、“ｃｃｃ＠ｃｃｃ．ｃｏｍ”である場合、次の３組の宛先アドレスのペアが抽出される。

“アドレス１” ；“アドレス２”
“ａａａ＠ａａａ．ｃｏｍ”；“ｂｂｂ＠ｂｂｂ．ｃｏｍ”
“ａａａ＠ａａａ．ｃｏｍ”；“ｃｃｃ＠ｃｃｃ．ｃｏｍ”
“ｂｂｂ＠ｂｂｂ．ｃｏｍ”；“ｃｃｃ＠ｃｃｃ．ｃｏｍ”
この場合、先頭の項目（“ａａａ＠ａａａ．ｃｏｍ”；“ｂｂｂ＠ｂｂｂ．ｃｏｍ”）は頻度表にないので新たに頻度表に登録され、当該ペアの頻度数が１に設定されている。他方、残りの項目は、既に頻度表にあることから、当該ペアのそれぞれの頻度数が１増加（インクリメント）し、その結果、それぞれの頻度数が５及び２に設定されている。

ステップＳ１２８では、制御部１４は、頻度表から所定時間経過した項目を削除して、本ルーチンを終了する。ここでは、制御部１４は、例えば頻度表の各ペアについて最終更新日時が現時点から所定時間以上前であるか否かを判定し、所定のペアがこの条件に該当する場合に、上記所定のペアを頻度表から削除する。制御部１４は、このように頻度表を常に更新することにより、電子メールをＢＣＣ送信するか否かの判定精度を維持している。

ここでは、図１５及び図１６に示す処理をメールクライアント１０の制御部１４が実行した事例を示したが、メール誤送信判定装置３０などサーバ側が実行してもよい。

再び図１２に戻って、ステップＳ４２では、制御部１４は、表示部１２に表示された送信ボタン（図１３右上部参照）が押された（クリックされた）か否かを判定し、肯定判定の場合はステップＳ４３へ進み、否定判定の場合はステップＳ４４へ進む。

ステップＳ４３では、制御部１４は、メール文書をメールサーバ５０へ送信して、本ルーチンを終了する。ここでは、ユーザが宛先アドレスを確認した上で強制送信を指示したと考えられるので、メール文書がメールサーバ５０へ強制的に送信される。

ステップＳ４４では、制御部１４は、表示部１２に表示されたキャンセルボタン（図１３右上部参照）が押された（クリックされた）か否かを判定し、肯定判定の場合はステップＳ４５へ進み、否定判定の場合はステップＳ４６へ進む。
ステップＳ４５では、制御部１４は、メール文書を破棄（消去）して、本ルーチンを終了する。

ステップＳ４６では、制御部１４は、候補宛先アドレスがあるか（メール誤送信判定装置３０から送信されたか）を判定し、肯定判定の場合はステップＳ４７へ進み、否定判定の場合はステップＳ５０へ進む。

ステップＳ４７では、制御部１４は、表示画面上の宛先アドレスの位置にカーソルがあてられるなど所定の操作がされたことを検出すると、プルダウンメニューを表示させて、ステップＳ４８へ進む。

図１７は、宛先アドレス及び候補宛先アドレスが含まれたプルダウンメニューが表示された時の状態を示す図である。プロダウンメニューは、ユーザに宛先アドレス又は候補宛先アドレスの選択を促すものである。そのため、プルダウンメニューには、最上部に宛先アドレスが表示され、続いて、候補宛先アドレスがその信頼度の高い順に上部から表示されている。

ステップＳ４８では、制御部１４は、プルダウンメニューの宛先アドレス又はいずれかの候補宛先アドレスがユーザによって選択されたかを判定し、宛先アドレス又はいずれかの候補宛先アドレスが選択されたと判定すると、ステップＳ４９へ進む。

ステップＳ４９では、制御部１４は、新たな送信先として、ステップＳ４８で選択されたアドレス（宛先アドレス又は候補宛先アドレス）を設定して、ステップＳ４２へ戻る。この結果、プルダウンメニューから選択されたアドレスが新たな宛先アドレスとなり、再びステップＳ４２以降の処理が実行される。

ステップＳ５０では、制御部１４は、送信先が最初の宛先アドレスのままであるかを判定し、肯定判定の場合はステップＳ４１へ戻り、否定判定の場合はステップＳ４２へ戻る。そして、再び、ステップＳ４１又はステップＳ４２以降の処理が実行される。

以上のように、メールクライアント１０は、電子メールの送信を保留する際に、宛先アドレスを振動表示することによって、ユーザに宛先アドレスへ注意を喚起させることができる。さらに、メールクライアント１０は、現在の宛先アドレスに代わる候補宛先アドレスをユーザに提示することができる。

また、メールクライアント１０は、複数の候補宛先アドレスがある場合には、優先順位の高い候補宛先アドレスから（例えば、優先順位のより高い候補宛先アドレスをプルダウンメニューの上位にして）、ユーザに提示することもできる。

なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された事項の範囲内で設計変更されたものにも適用可能である。
例えば、図１では、メール誤送信判定装置３０は、メールクライアント１０又はメールサーバ５０と独立して構成されているが、メールクライアント１０又はメールサーバ５０に組み込まれた構成でもよい。

上述した実施形態では、図４に示すメール誤送信判定装置３０に送信されたすべてのメール文書から宛先アドレスが抽出され、抽出されたすべての宛先アドレスがアドレス帳３２に登録されている。しかし、この例に限らず、メール誤送信の判定結果を経て送信された電子メールの宛先アドレスのみが、アドレス帳３２に登録されてもよい。

また、図４に示すメール文書解析部３１は、メール本文のみについて形態素解析を行ったが、電子メールに含まれているテキスト情報であれば、メールヘッダ、その他の情報を含めて形態素解析してもよい。

メール本文類似度モデルは、ＳＶＭに限定されるものではなく、メール本文が特定の宛先アドレスに関するものであることの確からしさを統計的に示すものであれば、特に限定されるものではない。メール本文類似度モデルは、例えば、ナイーブベイズ、決定木（ＣＡＲＴ）、最大エントロピー（ＭＥ）モデルなどを用いてもよい。

本実施形態のメール本文類似度モデルは、メール誤送信判定装置３０に送信されたすべてのメール文書のメール本文特徴ベクトルに基づいて、最初から、逐次更新されたものである。但し、メール本文類似度モデルは、過去の所定時点に生成されたものをベースにして、例えば、本日分のメール文書のメール本文特徴ベクトルとの差分を反映したものでもよい。

また、図４に示した宛先アドレス妥当性判定部４０は、メール誤送信判定装置３０ではなく、メールクライアント１０内にあってもよい。
この場合、図２に示したメールクライアント１０の制御部１４は、上述したような宛先アドレス妥当性判定部４０の機能を有することとなり、メール誤送信判定装置３０から送信された各信頼度を用いて、図１０に示したステップＳ３４〜Ｓ３７の処理を繰り返し実行する。このように、メールクライアント１０が、メール誤送信か否かの最終判断を行ってもよい。

［第２実施形態］
本発明の第２実施形態に係るメール誤送信判定装置３０は、候補宛先アドレスを生成することなく、送信対象の電子メールについて誤送信であるかを判定する。この場合、図１０に示す誤送信判定処理ルーチンにおいて、ステップＳ３２の候補宛先アドレスの選択処理、ステップＳ３３、Ｓ３６及びＳ３７が省略される。また、ステップＳ３４では、第１の実施形態と異なり、次の処理が実行される。

ステップＳ３４では、宛先アドレス妥当性判定部４０は、「宛先アドレスに対する信頼度」が所定の閾値よりも大きいか否かを判定し、肯定判定の場合は誤送信の可能性が低いと判定し、否定判定の場合は誤送信の可能性が高いと判定し、この判定結果をメールクライアント１０へ送信する。

メールクライアント１０は、メール誤送信判定装置３０による判定結果を用いて、電子メールの誤送信の可能性が低い場合には当該電子メールを送信し、電子メールの誤送信の可能性が高い場合には当該電子メールの送信を一時的に保留して、注意喚起表示することができる。

図１８は、第２実施形態において注意喚起表示を行うための注意喚起表示ルーチンを実行するためのフローチャートである。本ルーチンのステップＳ５１〜Ｓ５５は、図１２に示した注意喚起表示ルーチンのステップＳ４１〜Ｓ４５に対応している。但し、ステップＳ５４では、制御部１４は、表示部１２に表示されたキャンセルボタンが押された（クリックされた）か否かを判定し、肯定判定の場合はステップＳ５５へ進み、否定判定の場合はステップＳ５１へ戻る。

ここで、メールクライアント１０は、メール誤送信判定装置３０から送信された信頼度をそのままユーザに提示することで、メール送信の最終判断をユーザに仰ぐようにしてもよい。

なお、上述したメールクライアント１０、メール誤送信判定装置３０及びメールサーバ５０は、ハードウェア構成に限らず、上述した処理を実行させるためのプログラムがインストールされた汎用コンピュータであってもよい。

また、第２実施形態においても、図４に示した宛先アドレス妥当性判定部４０は、メール誤送信判定装置３０ではなく、メールクライアント１０内にあってもよい。
この場合、図２に示したメールクライアント１０の制御部１４は、上述したような宛先アドレス妥当性判定部４０の機能を有することとなり、メール誤送信判定装置３０から送信された信頼度を用いて、先述した第２実施形態でのステップＳ３４の処理を実行する。このように、メールクライアント１０が、メール誤送信か否かの最終判断を行ってもよい。

１０ メールクライアント
３０ メール誤送信判定装置
３１ メール文書解析部
３２ アドレス帳
３３ 候補宛先アドレス選択部
３４ 名詞辞書
３５ メール本文特徴ベクトル生成部
３６ メール本文特徴ベクトル蓄積部
３７ メール本文類似度モデル生成部
３８ メール本文類似度モデル蓄積部
３９ 信頼度算出部
４０ 宛先アドレス妥当性判定部
５０ メールサーバ

Claims (7)

1. 宛先アドレスを含む電子メールを電子メール誤送信判定装置へ送信する送信手段と、
   前記電子メール誤送信判定装置から、前記電子メールの誤送信の可能性を示す判定結果であって、前記電子メールの内容に関する特徴情報と、前記宛先アドレスに過去に送信された電子メールの内容に関する特徴情報と、前記宛先アドレスに類似する送信先候補に過去に送信された電子メールの内容に関する特徴情報と、に基づく前記判定結果を受信する受信手段と、
   前記受信手段により受信された前記判定結果が誤送信の可能性が高いことを示す場合に、前記宛先アドレスを連続的又は間欠的に変化させて表示する表示手段と、
   を備えた電子メールの誤送信防止用の注意喚起装置。
2. 前記受信手段は、前記電子メール誤送信判定装置から、前記電子メールに対する前記宛先アドレスの信頼性を示す信頼度を更に受信し、
   前記表示手段は、前記受信された信頼度に応じた変化量にて変化させる
   請求項１に記載の電子メールの誤送信防止用の注意喚起装置。
3. 前記表示手段は、前記受信された信頼度が所定の範囲である場合に、前記宛先アドレスが前記電子メールの送信元にとって初めての送信先であること、前記宛先アドレスが前記電子メールの送信元のドメインとは異なるドメインを有すること、前記宛先アドレスが特定のドメインを有すること、前記宛先アドレスが前記電子メールのＢＣＣ欄に記載すべきものであること、の少なくとも１つに該当する場合に、その該当数に応じて、前記宛先アドレスの表示態様を変化させる
   請求項２に記載の電子メールの誤送信防止用の注意喚起装置。
4. 前記表示手段は、前記電子メールに添付されたファイルのファイル名、及び前記電子メールの本文中に出現する単語であって予め登録された単語の少なくとも一方の表示態様を変化させる
   請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の電子メールの誤送信防止用の注意喚起装置。
5. 送信対象の電子メールの内容に関する特徴情報を生成する特徴情報生成手段と、送信済の電子メールの内容に関する特徴情報と当該電子メールの送信先とを対応付けて蓄積する蓄積手段と、前記送信対象の電子メールの送信先に類似する送信先候補を送信済みの電子メールの送信先の中から選択する送信先候補選択手段と、前記蓄積手段に蓄積された送信先毎に、当該送信先に対応付けられて前記蓄積手段に蓄積されている前記特徴情報と、前記送信先とは異なる他の送信先に対応づけられて前記蓄積手段に蓄積されている前記特徴情報と、に基づいて、電子メールに含まれる単語の数を次元数とする単語空間において、前記送信先に対応付けられた特徴情報の単語空間領域と、前記他の送信先に対応付けられた特徴情報の単語空間領域と、を分離するものであって、任意の電子メールの内容に関する特徴情報が、前記送信先に対応付けられた特徴情報の単語空間領域に属するかの判定基準となる類似度モデルを生成する類似度モデル生成手段と、前記特徴情報生成手段により生成された前記送信対象の電子メールの内容に関する特徴情報と、前記類似度モデル生成手段により生成された前記送信対象の電子メールの送信先に関する前記類似度モデルと、前記類似度モデル生成手段により生成された前記送信先候補に関する前記類似度モデルと、に基づいて、前記送信対象の電子メールの送信先及び送信先候補の各信頼度を算出する信頼度算出手段と、を有する電子メール誤送信判定装置と、
   請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の電子メールの誤送信防止用の注意喚起装置と、
   を備えた電子メール送信システム。
6. コンピュータを請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の電子メールの誤送信防止用の注意喚起装置の各手段として機能させるためのプログラム。
7. コンピュータを請求項５に記載の電子メール送信システムの各手段として機能させるためのプログラム。