JP6095222B2 - 商標侵害検知装置、商標侵害検知方法、およびプログラム - Google Patents

商標侵害検知装置、商標侵害検知方法、およびプログラム Download PDF

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Description

本発明は、商標侵害を検知する商標侵害検知装置等に関するものである。
従来、Ｗｅｂページから専門用語を抽出する専門用語抽出装置等が開発されている（特許文献１参照）。
特開２００８−２５７５１１号公報
Ｗｅｂ上には、膨大な量のあらゆる情報が存在している。しかしながら、当該情報は構造化されておらず、また、必要な情報が分散した状態で存在しているのが通常である。従来の専門用語抽出装置では、分散した情報を構造化して、データベースを構築することができなかった。
本第一の発明のデータベース構築装置は、属性の異なるｍ個（ｍ≧３）の属性値を有する１以上の属性値集合を有する第一の表と、属性の異なるｎ個（ｎ≦ｍ−１）の属性値を有する１以上の属性値集合を有する２以上の第二の表とが格納される表格納部と、１以上のＷｅｂページからｎ個の属性値を有する１以上の属性値集合を取得するための１以上のルールが、第二の表に対応付いて格納されるルール格納部と、ルールに従い、１以上のＷｅｂページからｎ個の属性値を有する１以上の属性値集合を取得し、第二の表に追記する取得部と、２以上の第二の表が有する２以上の属性値集合を結合し、ｍ個の属性値を有する１以上の属性値集合を生成し、第一の表に追記する結合部とを具備するデータベース構築装置である。
このような構成により、１以上のＷｅｂページから構造化されたデータベースを構築できる。
また、本第二の発明のデータベース構築装置は、第一の発明に対して、ルール格納部には、１以上のＷｅｂページからｍ個の属性値を有する１以上の属性値集合を取得するための１以上のルールが、第一の表に対応付いて格納され、取得部は、ルールに従い、１以上のＷｅｂページからｍ個の属性値を有する１以上の属性値集合を取得し、第一の表に追記するデータベース構築装置である。
このような構成により、第一の表が有する属性値集合を取得することができる。
また、本第三の発明のデータベース構築装置は、第一の発明に対して、表格納部には、属性がユニークであるか否かを示すユニーク識別子を有する第二の表が格納され、結合部は、２以上の異なる第二の表の各々が有する属性値集合であり、同一の属性の同一の属性値を有し、かつ属性がユニーク識別子によりユニークであることが示される２以上の属性値集合を、属性値をキーに結合し、ｍ個の属性値を有する１以上の属性値集合を生成し、第一の表に追記するデータベース構築装置である。
このような構成により、２以上の属性値集合を結合し、３以上の属性を有する属性値集合を生成することができる。
また、本第四の発明のデータベース構築装置は、第一の発明に対して、結合部は、３以上の異なる第二の表の各々が有する属性値集合であり、同一の属性の同一の属性値を２以上有する属性値集合を、属性値をキーに結合し、ｍ個の属性値を有する１以上の属性値集合を生成し、第一の表に追記するデータベース構築装置である。
このような構成により、２以上の属性を有する３以上の属性値集合から、３以上の属性を有する属性値集合を生成することができる。
また、本第五の発明のデータベース構築装置は、第一から第四いずれかの発明に対して、Ｗｅｂページは、Ｗｅｂページを識別するＷｅｂページ識別子を有し、取得部は、１以上の属性値集合を取得する際に、Ｗｅｂページが有するＷｅｂページ識別子をも取得し、１以上の属性値集合に対応付けてＷｅｂページ識別子を第一の表または第二の表に追記するデータベース構築装置である。
このような構成により、属性値集合の取得元を管理することができる。
また、本第六の発明のデータベース構築装置は、第一から第五いずれかの発明に対して、取得部は、１以上の属性値集合を取得する際に、属性値集合のスコアをも取得し、１以上の属性値集合に対応付けてスコアを第一の表または第二の表に追記し、結合部は、予め決められた条件を満たすほど高いスコアが対応付いた第二の表が有する２以上の属性値集合を結合し、ｍ個の属性値を有する１以上の属性値集合を生成し、第一の表に追記するデータベース構築装置である。
このような構成により、スコアの高い属性値集合を生成することができる。
また、本第七の発明のデータベース構築装置は、第五または第六の発明に対して、Ｗｅｂページ識別子が対応付けられた１以上のスコアが格納されるスコア格納部をさらに具備し、取得部は、１以上の属性値集合を取得する際に、Ｗｅｂページが有するＷｅｂページ識別子をも取得し、Ｗｅｂページ識別子に対応するスコアをスコア格納部から取得し、１以上の属性値集合に対応付けてＷｅｂページ識別子とスコアとを第一の表または第二の表に追記するデータベース構築装置である。
このような構成により、スコアの高い属性値集合を生成することができる。
また、本第八の発明のデータベース構築装置は、第六の発明に対して、属性ごとの１以上の属性値の集合である１以上の辞書が格納される辞書格納部をさらに具備し、取得部は、１以上の属性値集合を取得する際に、属性値集合が有する属性値と、属性値の属性と同一の属性の属性値であり、辞書が有する属性値との一致度をスコアとして算出し、１以上の属性値集合に対応付けてスコアを第一の表または第二の表に追記するデータベース構築装置である。
このような構成により、スコアの高い属性値集合を生成することができる。
また、本第九の発明のデータベース構築装置は、第一から第八の発明に対して、１以上のＷｅｂページから、表格納部に格納されている１以上の属性値集合が存在する文字列を取得し、文字列のうち、属性値集合以外の文字列をルールとして取得し、ルール格納部に蓄積するルール取得部をさらに具備するデータベース構築装置である。
このような構成により、ルールを増やすことができる。
また、本第十の発明のデータベース構築装置は、第九の発明に対して、ルール取得部は、取得した１以上のルールを、ルールを取得した際に用いた属性値集合を有する第一の表または第二の表に対応付けて、ルール格納部に蓄積するデータベース構築装置である。
このような構成により、取得できる属性値に対応する属性ごとにルールを管理することができる。
また、本第十一の発明のデータベース構築装置は、第一から第十の発明に対して、結合部は、表格納部に格納されている２以上の第二の表が有する属性値集合であり、取得部が取得した属性値集合または属性値生成部が生成した属性値集合のうちの２以上の属性値集合を結合し、ｍ個の属性値を有する１以上の属性値集合を生成し、第一の表に追記するデータベース構築装置である。
このような構成により、属性数の少ない属性値集合を用いて、当該属性数よりも属性数の多い属性値集合を生成することができる。
本発明によるデータベース構築装置等によれば、１以上のＷｅｂページから構造化されたデータベースを構築できる。
実施の形態１におけるデータベース構築装置のブロック図 同実施の形態におけるデータベース構築装置のブロック図 同実施の形態における商標侵害検知装置のブロック図 同実施の形態における商標侵害検知装置の商標類否判断部のブロック図 同実施の形態におけるデータベース構築装置の会社取得部の動作の一例を示すフローチャート 同実施の形態における会社ルールデータベースに格納されているデータの一例を示す図 同実施の形態における本発明の実施の形態におけるデータベース構築装置の商品取得部の動作の一例を示すフローチャート 同実施の形態における商品ルールデータベースに格納されているデータの一例を示す図 同実施の形態におけるデータベース構築装置の固有名称取得部の動作の一例を示すフローチャート 同実施の形態における固有名称ルールデータベースに格納されているデータの一例を示す図 同実施の形態におけるデータベース構築装置の知識獲得部の動作の一例を示すフローチャート 同実施の形態における知識増殖ルールデータベースに格納されているデータの一例を示す図 同実施の形態におけるデータベース構築装置のルール学習部の動作の一例を示すフローチャート１ 同実施の形態におけるデータベース構築装置のルール学習部の動作の一例を示すフローチャート２ 同実施の形態におけるデータベース構築装置の動作の一例を示すフローチャート 同実施の形態における商標侵害検知装置の動作の一例を示すフローチャート 同実施の形体における商標侵害検知装置の表示例を示す図 同実施の形態における同コンピュータシステムの外観の一例を示す図 同実施の形態における同コンピュータシステムの構成の一例を示す図 実施の形態２における商標侵害検知装置のブロック図 実施の形態３におけるデータベース構築装置５のブロック図 同実施の形態におけるデータベース構築装置５の全体動作について説明するフローチャート 同属性値集合の取得処理について説明するフローチャート 同属性値集合の生成処理について説明するフローチャート 同ルールの取得処理について説明するフローチャート 同ルールの例を示す図 同Ｗｅｂページの例を示す図 同Ｗｅｂページの例を示す図 同第一の表および第二の表の例を示す図 同第一の表および第二の表の例を示す図 同第一の表および第二の表の例を示す図 同第二の表の例を示す図 同第二の表の例を示す図 同第二の表の例を示す図 同第二の表の例を示す図 同第二の表の例を示す図
以下、データベース構築装置などの実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。
（実施の形態１）
図１は、本実施の形態におけるデータベース構築装置１のブロック図である。データベース構築装置１は、会社データベース１０１、商品データベース１０２、固有名称データベース１０３、会社商品データベース１０４、会社固有名称データベース１０５、商品固有名称データベース１０６、会社商品固有名称データベース１０７、会社ルールデータベース１０８、商品ルールデータベース１０９、固有名称ルールデータベース１１０、知識増殖ルールデータベース１１１、会社名取得部１１２、商品名取得部１１３、固有名称取得部１１４、知識獲得部１１５、ルール学習部１１６を備える。
会社データベース１０１は、１以上の会社名を格納し得る。会社名とは、商品またはサービスを提供する株式会社、有限会社、公益法人、社団法人、独立行政法人などの法人格をもつ名称、および個人の名称である。
また、会社名とは、その会社名を特定する情報でも良い。会社データベース１０１は、会社名だけでなく、会社名を取得した文書の情報、または会社名の取得回数や取得割合などを格納しても良い。会社名の会社を特定する情報とは、会社を一意に特定できる情報であればなんでも良い。例えば、ホームページのアドレスなどを示す情報、または住所、または電話番号などであっても良い。会社名を取得した文書の情報とは、例えば、文書の名称やそのページ数、またはＷｅｂサイトのＵＲＬ示す情報など、または会社名の前後の文章やＨＴＭＬのタグ構造などである。
格納とは、不揮発性の記録媒体による長期的な格納や、揮発性の記録媒体による一時的な格納も含む概念である。以下、本発明内における格納の概念は、同一のものとする。
また、会社データベース１０１に会社名が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して会社名が会社データベース１０１で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された会社名が会社データベース１０１で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された会社名が会社データベース１０１で記憶されるようになってもよい。また、会社データベース１０１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
なお、後述する商品データベース１０２、固有名称データベース１０３、会社商品データベース１０４、会社固有名称データベース１０５、商品固有名称データベース１０６、会社商品固有名称データベース１０７、会社ルールデータベース１０８、商品ルールデータベース１０９、固有名称ルールデータベース１１０、知識増殖ルールデータベース１１１、商品類似群コード対応データベース２１、会社類似群コード固有名称データベース２２、データベース３１、データベース４０１、商品コード管理手段４０２１の各構成要素について、これらに情報が記憶される過程や、これらの実現手段は、会社データベース１０１と同様であるので、説明を省略する。
商品データベース１０２は、１以上の商品名を格納し得る。商品名とは、法人、および個人が販売、または提供している商品、または役務の名称である。具体的には、「チョコレート」「パソコン」「宅配」「引越しサービス」などである。ここでいう商品、および役務の名称は、商標法施行規則第６条で規定されている商品および役務の区分（以下、類似群コード表という）に記載されている商品、および役務の名称に必ずしも準じていなくても良い。
また、商品名は、その商品名を特定する情報でも良い。商品データベース１０２は、商品名だけでなく、商品名を取得した文書の情報、または商品名の取得回数や取得割合などを格納しても良い。商品名の商品を特定する情報とは、商品を一意に特定できる情報であればなんでも良い。例えば、ホームページのアドレスなどを示す情報、または住所、または電話番号などであっても良い。商品名を取得した文書の情報とは、例えば、文書の名称やそのページ数、またはＷｅｂサイトのＵＲＬ示す情報など、または商品名の前後の文章やＨＴＭＬのタグ構造などである。
固有名称データベース１０３は、１以上の商品の固有名称を格納し得る。商品の固有名称とは、商品、および役務を識別可能な名称である。具体的には、「雪見だいふく（登録商標）」「宅急便（登録商標）」「ＰａｔｅｎｔＳｅａｒｃｈＡｓｓｉｓｔａｎｔ（登録商標）」などである。またここでいう商品の固有名称とは、商標登録されている商標であっても良いし、なくても良い。
また、商品の固有名称とは、その商品の固有名称を特定する情報でも良い。固有名称データベース１０３は、商品の固有名称だけでなく、商品の固有名称を取得した文書の情報、または商品の固有名称の取得回数や取得割合などを格納しても良い。商品の固有名称を特定する情報とは、商品の固有名称を一意に特定できる情報であればなんでも良い。例えば、商標の出願番号や公開番号などであっても良い。商品の固有名称を取得した文書の情報とは、例えば、文書の名称やそのページ数、またはＷｅｂサイトのＵＲＬ示す情報など、または商品の固有名称の前後の文章やＨＴＭＬのタグ構造などである。
会社商品データベース１０４は、会社名と商品名とを有する１以上の組を格納し得る。
会社商品データベース１０４は、会社名と、商品名だけでなく、同一レコードにある会社名と商品名を取得した文書の情報、または同一レコードにある会社名と商品名の取得回数、取得頻度や共起頻度、文書内で会社名と商品名の間に記載されている文字数や、形態素数、または単語数などによる平均距離、または、後述する各ルールの取得数や出現頻度の値の合計や平均など何らかの方法で用いて算出した値でも良い。などを格納しても良い。同一レコードにある会社名と商品名を取得した文書の情報とは、例えば、文書の名称やそのページ数、またはＷｅｂサイトのＵＲＬ示す情報、または会社名と商品名の前後の文章やＨＴＭＬのタグ構造などである。
会社固有名称データベース１０５は、会社名と商品の固有名称とを有する１以上の組を格納し得る。
会社固有名称データベース１０５は、会社名と、商品の固有名称だけでなく、同一レコードにある会社名と商品の固有名称を取得した文書の情報、または同一レコードにある会社名と商品の固有名称の取得回数、取得頻度や共起頻度、文書内で会社名と商品の固有名称の間に記載されている文字数や、形態素数、または単語数などによる平均距離、または、後述する各ルールの取得数や出現頻度の値の合計や平均など何らかの方法で用いて算出した値などを格納しても良い。同一レコードにある会社名と商品の固有名称を取得した文書の情報とは、例えば、文書の名称やそのページ数、またはＷｅｂサイトのＵＲＬ示す情報、または商品の固有名称の前後の文章やＨＴＭＬのタグ構造などである。
商品固有名称データベース１０６は、商品名と商品の固有名称とを有する１以上の組を格納し得る。
会社固有名称データベース１０５は、商品名と、商品の固有名称だけでなく、同一レコードにある商品名と商品の固有名称を取得した文書の情報、または同一レコードにある商品名と商品の固有名称の取得回数、取得頻度や共起頻度、文書内で商品名と商品の固有名称の間に記載されている文字数や、形態素数、または単語数などによる平均距離、または、後述する各ルールの取得数や出現頻度の値の合計や平均など何らかの方法で用いて算出した値などを格納しても良い。同一レコードにある商品名と商品の固有名称を取得した文書の情報とは、例えば、文書の名称やそのページ数、またはＷｅｂサイトのＵＲＬ示す情報、または商品の固有名称の前後の文章やＨＴＭＬのタグ構造などである。
会社商品固有名称データベース１０７は、会社名と商品名と商品の固有名称とを有する１以上の組を格納し得る。
会社商品固有名称データベース１０７は、会社名と、商品名と、商品の固有名称だけでなく、同一レコードにある会社名と商品名と商品の固有名称を取得した文書の情報、または同一レコードにある会社名と商品名と商品の固有名称の取得回数、取得頻度や共起頻度、文書内で会社名と商品名と商品の固有名称のそれぞれの間に記載されている文字数や、形態素数、または単語数などによる平均距離、または、後述する各ルールの取得数や出現頻度の値の合計や平均など何らかの方法で用いて算出した値などを格納しても良い。同一レコードにある商品名と商品の固有名称を取得した文書の情報とは、例えば、文書の名称やそのページ数、またはＷｅｂサイトのＵＲＬ示す情報、または商品の固有名称の前後の文章やＨＴＭＬのタグ構造などである。
また、会社商品固有名称データベース１０７は、既に出願公開されている商標の情報から登録しても良い。その場合、その識別情報（例えば登録番号）、または登録状況などの情報を格納しても良い。
会社ルールデータベース１０８は、文書から会社名を取得するためのルールである１以上の会社ルールを格納し得る。
文書とは、１以上の文の集合であり、会社名や商品名、商品の固有名称が必ずしも記載されている必要はなく、また日本語だけでなく、英語や中国語、その他あらゆる言語であっても良く、２種類以上の言語が混在していても良い。例えば、ＷｅｂページやＨＴＭＬ、ＸＭＬ、Ｗｏｒｄファイルなどあっても良い。
文書から会社名を取得するとは、文書から、会社名が記載されている部分を割り出し、会社名を抽出することである。
会社ルールとは、文書から会社名を抽出するルールである。例えば、会社名を直接抽出することができる文章のパターンであっても良く、会社名が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、会社名を直接抽出するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、会社名が記載されている文章を特定するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良い。また、会社名を抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらには上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％会社名％」の部分に記載された会社名を取得する会社ルールの場合、「＜ｔｄ＞社名＜／ｔｄ＞＜ｔｄ＞株式会社％会社名％＜／ｔｄ＞」などとして表す。
会社ルールデータベース１０８は、会社ルールだけでなく、会社ルールの取得回数や取得割合、または会社ルールが抽出する対象を格納しても良い。会社ルールが抽出する対象とは、文書から会社ルールを利用した結果、会社名を取得する場合と、会社名を含む文章を取得する場合など、複数の種類の情報を取得する可能性がある場合、何を取得するのか明示する値である。具体的には、「会社名」または「文章」などの値を格納しても良い。
商品ルールデータベース１０９は、文書から商品名を取得するためのルールである１以上の商品ルールを格納し得る。
文書から商品名を取得するとは、文書から、商品名が記載されている部分を割り出し、商品名を抽出することである。
商品ルールとは、文書から商品名を取得するルールである。例えば、商品名を直接抽出することができる文章のパターンであっても良く、商品名が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、商品名を直接抽出するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、商品名が記載されている文章を特定するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良い。また、商品名を抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらには上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％商品名％」の部分に記載された商品名を取得する商品ルールの場合、「＜ｔｉｔｌｅ＞商品名一覧＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｄｉｖ．＊？＞＜ｈ［１−５］．＊？＞一覧＜ｈ［１−５］＞＜／ｄｉｖ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％商品名％＜／ａ＞＜／＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。
商品ルールデータベース１０９は、商品ルールだけでなく、商品ルールの取得回数や取得割合、または商品ルールが抽出する対象を格納しても良い。商品ルールが抽出する対象とは、文書から商品ルールを利用した結果、商品名を取得する場合と、商品名を含む文章を取得する場合など、複数の種類の情報を取得する可能性がある場合、何を取得するのか明示する値である。具体的には、「商品名」または「文章」などの値を格納しても良い。
固有名称ルールデータベース１１０は、文書から商品の固有名称を取得するためのルールである１以上の固有名称ルールを格納し得る。
文書から商品の固有名称を取得するとは、文書から、商品の固有名称が記載されている部分を割り出し、商品名を抽出することである。
固有名称ルールとは、文書から商品の固有名称を取得するルールである。例えば、商品の固有名称を直接抽出することができる文章のパターンであっても良く、商品の固有名称が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、商品の固有名称を直接抽出するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、商品の固有名称が記載されている文章を特定するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良い。また、商品の固有名称が抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらには上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％固有名称％」の部分に記載された商品の固有名称を取得する固有名称ルールの場合、「＜ｔｉｔｌｅ＞製品一覧＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％固有名称％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。
固有名称ルールデータベース１１０は、固有名称ルールだけでなく、固有名称ルールの取得回数や取得割合、または固有名称ルールが抽出する対象を格納しても良い。固有名称ルールが抽出する対象とは、文書から固有名称ルールを利用した結果、商品の固有名称を取得する場合と、商品の固有名称を含む文章を取得する場合など、複数の種類の情報を取得する可能性がある場合、何を取得するのか明示する値である。具体的には、「商品の固有名称」または「文章」などの値を格納してもよい。
知識増殖ルールデータベース１１１は、文書から、構成数が少ない情報を用いて、より構成数の多い情報を取得するルールである１以上の知識増殖ルールを格納し得る。
構成数が少ない情報を用いて、より構成数の多い情報を取得するとは、以下の情報のことである。
・会社データベース１０１に格納されている情報を用いて、会社商品データベース１０４、および会社固有名称データベース１０５、および会社商品固有名称データベース１０７に格納されている情報を取得すること
・商品データベース１０２に格納されている情報を用いて、会社商品データベース１０４、および商品固有名称データベース１０６、および会社商品固有名称データベース１０７に格納されている情報を取得すること
・固有名称データベース１０３に格納されている情報を用いて、会社固有名称データベース１０５、および商品固有名称データベース１０６、および会社商品固有名称データベース１０７に格納されている情報を取得すること
・会社商品データベース１０４に格納されている情報を用いて、会社商品固有名称データベース１０７に格納されている情報を取得すること
・会社固有名称データベース１０５に格納されている情報を用いて、会社商品固有名称データベース１０７に格納されている情報を取得すること
・商品固有名称データベース１０６に格納されている情報を用いて、会社商品固有名称データベース１０７に格納されている情報。を取得すること
知識増殖ルールとは、文書から会社名、または商品名、または商品の固有名称から１、または２種類の情報を利用して、残る２、または１種類の情報を取得するルールである。具体的には、第一知識増殖ルールと、第二知識増殖ルールと、第三知識増殖ルールと、第四知識増殖ルールと、第五知識増殖ルールと、第六知識増殖ルールと、第七知識増殖ルールと、第八知識増殖ルールと、第九知識増殖ルールと、第十知識増殖ルールと、第十一知識増殖ルールと、第十二知識増殖ルールとがある。
第一知識増殖ルールは、文書から、会社名を用いて、会社名と商品名との組を取得する。会社名を用いてとは、例えば、上述する文書から会社データベース１０１に格納されている１以上の会社名が記載されている文書を選別することであっても良く、会社名が記載されている周辺の文字列を抽出することなどであっても良い。
第一知識増殖ルールとは、例えば、会社名が記載されている文書のうち、会社名にかかわりのある商品名を直接抽出することができる文章のパターンであっても良く、商品名が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、会社名が記載されているＷｅｂページのうち、会社名にかかわりのある商品名を直接抽出するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良く、商品名が記載されている文章を特定するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良い。また、会社名が記載されている文書のうち、会社名にかかわりのある商品名が抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらには上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％会社名％」の部分に記載された会社名と「％商品名％」の部分に記載された商品名の組を取得する場合、「＜ｔｉｔｌｅ＞％会社名％の（取り扱い）？商品＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％商品名％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。
第二知識増殖ルールは、文書から、会社名を用いて、会社名と商品の固有名称との組を取得する
会社名を用いてとは、例えば、上述する文書から会社データベース１０１に格納されている１以上の会社名が記載されている文書を選別することであっても良く、会社名が記載されている周辺の文字列を抽出することなどであっても良い。
第二知識増殖ルールとは、例えば、会社名が記載されている文書のうち、会社名にかかわりのある商品の固有名詞を直接抽出することができる文章のパターンであっても良く、商品の固有名詞が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、会社名が記載されているＷｅｂページのうち、会社名にかかわりのある商品の固有名詞を直接抽出するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良く、商品の固有名詞が記載されている文章を特定するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良い。また、会社名が記載されている文書のうち、会社名にかかわりのある商品の固有名詞が抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらには上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％会社名％」の部分に記載された会社名と「％固有名称％」の部分に記載された商品の固有名称の組を取得する場合、「＜ｔｉｔｌｅ＞％会社名％の（取り扱い）？商品＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞製品一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％固有名称％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。
第三知識増殖ルールは、文書から、会社名を用いて、会社名と商品名と商品の固有名称との組を取得する。
会社名を用いてとは、例えば、上述する文書から会社データベース１０１に格納されている１以上の会社名が記載されている文書を選別することであっても良く、会社名が記載されている周辺の文字列を抽出することなどであっても良い。
第三知識増殖ルールとは、例えば、会社名が記載されている文書のうち、会社名にかかわりのある商品名と商品の固有名詞を直接抽出することができる文章のパターンであっても良く、商品名を直接抽出し商品の固有名称を含む文章を特定する文章パターンであっても良く、商品名を含む文章を特定し商品の固有名詞を直接抽出する文章パターンであっても良く、商品名と商品の固有名詞が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、会社名が記載されているＷｅｂページのうち、会社名にかかわりのある商品名と商品の固有名詞を直接抽出するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良く、商品名を直接特定し商品の固有名称を含む文章を特定するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良く、商品名を含む文章を特定し商品の固有名詞を直接特定するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良く、商品名と商品の固有名詞が記載されている文章を特定するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良い。また、会社名が記載されている文書のうち、会社名にかかわりのある商品名と商品の固有名詞が抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらには上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％会社名％」の部分に記載された会社名と、「％商品名％」の部分に記載された商品名と、「％固有名称％」の部分に記載された商品の固有名称の組を取得する場合、「＜ｔｉｔｌｅ＞％会社名％の（取り扱い）？商品＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞％商品名％一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％固有名称％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。
第四知識増殖ルールは、文書から、商品名を用いて、会社名と商品名との組を取得する。
商品名を用いてとは、例えば、上述する文書から商品データベース１０２に格納されている１以上の商品名が記載されている文書を選別することであっても良く、商品名が記載されている周辺の文字列を抽出することなどであっても良い。
第四知識増殖ルールとは、例えば、商品名が記載されている文書のうち、商品名にかかわりのある会社名を直接抽出することができる文章のパターンであっても良く、会社名が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、商品名が記載されているＷｅｂページのうち、商品名にかかわりのある会社名を直接抽出するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、会社名が記載されている文章を特定するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良い。また、商品名が記載されている文書のうち、商品名にかかわりのある会社名が抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらには上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％会社名％」の部分に記載された会社名と「％商品名％」の部分に記載された商品名の組を取得する場合、「＜ｔｉｔｌｅ＞％会社名％の（取り扱い）？商品＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％商品名％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。
第五知識増殖ルールは、文書から、商品名を用いて、商品名と商品の固有名称との組を取得する。
商品名を用いてとは、例えば、上述する文書から商品データベース１０２に格納されている１以上の商品名が記載されている文書を選別することであっても良く、商品名が記載されている周辺の文字列を抽出することなどであっても良い。
第五知識増殖ルールとは、例えば、商品名が記載されている文書のうち、商品名にかかわりのある商品の固有名称を直接抽出することができる文章のパターンであっても良く、商品の固有名称が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、商品名が記載されているＷｅｂページのうち、商品名にかかわりのある商品の固有名称を直接抽出するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、商品の固有名称名が記載されている文章を特定するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良い。また、商品名が記載されている文書のうち、商品名にかかわりのある商品の固有名称が抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらには上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％商品名％」の部分に記載された商品名と「％固有名称％」の部分に記載された商品の固有名称の組を取得する場合、「＜ｓｐａｎ．＊？＞％商品名％一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％固有名称％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。
第六知識増殖ルールは、文書から、商品名を用いて、会社名と商品名と商品の固有名称との組を取得する。
商品名を用いてとは、例えば、上述する文書から商品データベース１０２に格納されている１以上の商品名が記載されている文書を選別することであっても良く、商品名が記載されている周辺の文字列を抽出することなどであっても良い。
第六知識増殖ルールとは、例えば、商品名が記載されている文書のうち、商品名にかかわりのある会社名と商品の固有名詞を直接抽出することができる文章のパターンであっても良く、会社名を直接抽出し商品の固有名称を含む文章を特定する文章パターンであっても良く、会社名を含む文章を特定し商品の固有名詞を直接抽出する文章パターンであっても良く、会社名と商品の固有名詞が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、商品名が記載されているＷｅｂページのうち、商品名にかかわりのある会社名と商品の固有名詞を直接抽出するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、会社名を直接特定し商品の固有名称を含む文章を特定するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、会社名を含む文章を特定し商品の固有名詞を直接特定するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、会社名と商品の固有名詞が記載されている文章を特定するタグＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良い。また、商品名が記載されている文書のうち、商品名にかかわりのある会社名と商品の固有名詞が抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらには上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％会社名％」の部分に記載された会社名と、「％商品名％」の部分に記載された商品名と、「％固有名称％」の部分に記載された商品の固有名称の組を取得する場合、「＜ｔｉｔｌｅ＞％会社名％の（取り扱い）？商品＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞％商品名％一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％固有名称％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。
第七知識増殖ルールは、文書から、商品の固有名称を用いて、会社名と商品の固有名称との組を取得する。
固有名称を用いてとは、例えば、上述する文書から固有名称データベース１０３に格納されている１以上の商品の固有名称が記載されている文書を選別することであっても良く、商品の固有名称が記載されている周辺の文字列を抽出することなどであっても良い。
第七知識増殖ルールとは、例えば、商品の固有名称が記載されている文書のうち、商品の固有名称にかかわりのある会社名を直接抽出することができる文章のパターンであっても良く、会社名が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、商品の固有名称が記載されているＷｅｂページのうち、商品の固有名称にかかわりのある会社名を直接抽出するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、会社名が記載されている文章を特定するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良い。また、商品の固有名称が記載されている文書のうち、商品の固有名称にかかわりのある会社名が抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらには上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％会社名％」の部分に記載された会社名と「％固有名称％」の部分に記載された商品の固有名称の組を取得する場合、「＜ｔｉｔｌｅ＞％会社名％の（取り扱い）？商品＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞製品一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％固有名称％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。
第八知識増殖ルールは、文書から、商品の固有名称を用いて、商品名と商品の固有名称との組を取得する。
固有名称を用いてとは、例えば、上述する文書から固有名称データベース１０３に格納されている１以上の商品の固有名称が記載されている文書を選別することであっても良く、商品の固有名称が記載されている周辺の文字列を抽出することなどであっても良い。
第八知識増殖ルールとは、例えば、商品の固有名称が記載されている文書のうち、商品の固有名称にかかわりのある商品名を直接抽出することができる文章のパターンであっても良く、商品名が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、商品の固有名称が記載されているＷｅｂページのうち、商品の固有名称にかかわりのある商品名を直接抽出するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、商品名が記載されている文章を特定するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良い。また、商品の固有名称が記載されている文書のうち、商品の固有名称にかかわりのある商品名が抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらには上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％商品名％」の部分に記載された商品名と「％固有名称％」の部分に記載された商品の固有名称の組を取得する場合、「＜ｓｐａｎ．＊？＞％商品名％一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％固有名称％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。
第九知識増殖ルールは、文書から、商品の固有名称を用いて、会社名と商品名と商品の固有名称との組を取得する。
固有名称を用いてとは、例えば、上述する文書から固有名称データベース１０３に格納されている１以上の商品の固有名称が記載されている文書を選別することであっても良く、商品の固有名称が記載されている周辺の文字列を抽出することなどであっても良い。
第九知識増殖ルールとは、例えば、商品の固有名称が記載されている文書のうち、商品の固有名称にかかわりのある会社名と商品名を直接抽出することができる文章のパターンであっても良く、会社名を直接抽出し商品名を含む文章を特定する文章パターンであっても良く、会社名を含む文章を特定し商品名を直接抽出する文章パターンであっても良く、会社名と商品名が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、商品の固有名称が記載されているＷｅｂページのうち、商品の固有名称にかかわりのある会社名と商品名を直接抽出するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、会社名を直接特定し商品名を含む文章を特定するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、会社名を含む文章を特定し商品名を直接特定するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、会社名と商品名が記載されている文章を特定するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良い。また、商品の固有名称が記載されている文書のうち、商品の固有名称にかかわりのある会社名と商品名が抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらには上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％会社名％」の部分に記載された会社名と、「％商品名％」の部分に記載された商品名と、「％固有名称％」の部分に記載された商品の固有名称の組を取得する場合、「＜ｔｉｔｌｅ＞％会社名％の（取り扱い）？商品＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞％商品名％一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％固有名称％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。
第十知識増殖ルールは、文書から、会社名と商品名の組を用いて、会社名と商品名と商品の固有名称との組を取得する。
会社名と商品名の組を用いてとは、例えば、上述する文書から会社データベース１０１に格納されている１以上の会社名と、商品データベース１０２に格納されている１以上の商品名が記載されている文書を選別することであっても良く、会社名と、商品名が記載されている周辺の文字列を抽出することなどであっても良い。
第十知識増殖ルールとは、例えば、会社名と商品名が記載されている文書のうち、会社名と商品名にかかわりのある商品の固有名称を直接抽出することができる文章のパターンであっても良く、商品の固有名称が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、会社名と商品名が記載されているＷｅｂページのうち、会社名と商品名にかかわりのある商品の固有名称を直接抽出するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、商品の固有名称が記載されている文章を特定するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良い。また、会社名と商品名が記載されている文書のうち、会社名と商品名にかかわりのある商品の固有名称が抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらには上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％会社名％」の部分に記載された会社名と、「％商品名％」の部分に記載された商品名と、「％固有名称％」の部分に記載された商品の固有名称の組を取得する場合、「＜ｔｉｔｌｅ＞％会社名％の（取り扱い）？商品＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞％商品名％一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％固有名称％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。
第十一知識増殖ルールは、文書から、会社名と商品の固有名称の組を用いて、会社名と商品名と固有名称との組を取得する。
会社名と固有名称の組を用いてとは、例えば、上述する文書から会社データベース１０１に格納されている１以上の会社名と、固有名称データベース１０３に格納されている１以上の商品の固有名称が記載されている文書を選別することであっても良く、会社名と、商品の固有名称が記載されている周辺の文字列を抽出することなどであっても良い。
第十一知識増殖ルールとは、例えば、会社名と商品の固有名称が記載されている文書のうち、会社名と商品の固有名称にかかわりのある商品名を直接抽出することができる文章のパターンであっても良く、商品名が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、会社名と商品の固有名称が記載されているＷｅｂページのうち、会社名と商品の固有名称にかかわりのある商品名を直接抽出するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、商品名が記載されている文章を特定するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良い。また、会社名と商品の固有名称が記載されている文書のうち、会社名と商品の固有名称にかかわりのある商品名が抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらには上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％会社名％」の部分に記載された会社名と、「％商品名％」の部分に記載された商品名と、「％固有名称％」の部分に記載された商品の固有名称の組を取得する場合、「＜ｔｉｔｌｅ＞％会社名％の（取り扱い）？商品＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞％商品名％一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％固有名称％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。
第十二知識増殖ルールは、文書から、商品名と商品の固有名称の組を用いて、会社名と商品名と固有名称との組を取得する。
商品名と固有名称の組を用いてとは、例えば、上述する文書から商品データベース１０２に格納されている１以上の商品名と、固有名称データベース１０３に格納されている１以上の商品の固有名称が記載されている文書を選別することであっても良く、商品名と、商品の固有名称が記載されている周辺の文字列を抽出することなどであっても良い。
第十二知識増殖ルールとは、例えば、商品名と商品の固有名称が記載されている文書のうち、商品名と商品の固有名称とかかわりのある会社名を直接抽出することができる文章のパターンであっても良く、会社名が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、商品名と商品の固有名称が記載されているＷｅｂページのうち、商品名と商品の固有名称とかかわりのある会社名を直接抽出するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、会社名が記載されている文章を特定するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良い。また、商品名と商品の固有名称が記載されている文書のうち、商品名と商品の固有名称とかかわりのある会社名が抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらには上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％会社名％」の部分に記載された会社名と、「％商品名％」の部分に記載された商品名と、「％固有名称％」の部分に記載された商品の固有名称の組を取得する場合、「＜ｔｉｔｌｅ＞％会社名％の（取り扱い）？商品＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞％商品名％一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％固有名称％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。
知識増殖ルールデータベース１１１は、知識増殖ルールだけでなく、知識増殖ルールの種類、または知識増殖ルールの取得回数や取得割合、または知識増殖ルールが抽出する対象を格納しても良い。知識増殖ルールが抽出する対象とは、文書から知識増殖ルールを利用した結果、会社名、または商品名、または商品の固有名称といった名称を取得する場合と、商品の固有名称を含む文章を取得する場合など、複数の種類の情報を取得する可能性がある場合、何を取得するのか明示する値である。具体的には、「名称」または「文章」などの値を格納してもよい。
また、知識増殖ルールデータベース１１１は、上述の各知識増殖ルールをフラグとして保持しても良く、または上述の知識増殖ルールごとに別々のデータベースであっても良い。
会社名取得部１１２は、１以上のＷｅｂサーバ装置から、１以上の会社ルールを用いて、１以上の会社名を取得し、会社データベース１０１に蓄積する。
Ｗｅｂサーバ装置とは、具体的には、Ｗｅｂサービス、またはデータベースを公開するサーバ装置である。Ｗｅｂサービスとは、ＨＴＭＬ形式などのマークアップ言語などにより構成されるものを公開していることに限るものではなく、例えば、Ｗｅｂブラウザ上や専用のアプリケーション実行環境上で動作可能なアプリケーションソフトウェアのシステムを公開していることであっても良い。Ｗｅｂサーバ装置は、インターネット上に公開されているものでも良く、ローカルエリア上に公開されているものでも良い。
会社名取得部１１２は、Ｗｅｂサーバ装置から取得したＷｅｂページから会社ルールを用いて会社名を取得する。Ｗｅｂサーバ装置からＷｅｂページを取得するとは、いわゆるＷｅｂブラウザが取得する処理と同様である。
会社ルールを用いて会社名を取得するとは、Ｗｅｂサーバ装置から取得した文書、またはＨＴＭＬの構造などから、会社ルールデータベース１０８に登録されている会社ルールから会社名を取得することである。例えば、任意の会社ルールで「％会社名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を取得する。
会社名を会社データベース１０１に蓄積する際、使用した会社ルールの取得回数や取得割合に対して、一定の閾値を設けてその閾値を超えた情報のみを会社データベース１０１に登録するようにしても良い。閾値は、運用に応じて任意に設定しても良い。
商品名取得部１１３は、１以上のＷｅｂサーバ装置から、１以上の商品ルールを用いて、１以上の商品名を取得し、商品データベース１０２に蓄積する。
商品名取得部１１３は、Ｗｅｂサーバ装置から取得したＷｅｂページから商品ルールを用いて商品名を取得する。Ｗｅｂサーバ装置からＷｅｂページを取得するとは、いわゆるＷｅｂブラウザが取得する処理と同様である。
商品ルールを用いて商品名を取得するとは、Ｗｅｂサーバ装置から取得した文書、またはＨＴＭＬの構造などから商品名を取得することである。例えば、任意の商品ルールで「％商品名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を取得する。
商品名を商品データベース１０２に蓄積する際、使用した商品ルールの取得回数や取得割合に対して、一定の閾値を設けてその閾値を超えた情報のみを商品データベース１０２に登録するようにしても良い。閾値は、運用に応じて任意に設定しても良い。
固有名称取得部１１４は、１以上のＷｅｂサーバ装置から、１以上の固有名称ルールを用いて、１以上の固有名称を取得し、固有名称データベース１０３に蓄積する。
固有名称取得部１１４は、Ｗｅｂサーバ装置から取得したＷｅｂページから固有名称ルールを用いて商品の固有名称を取得する。Ｗｅｂサーバ装置からＷｅｂページを取得するとは、いわゆるＷｅｂブラウザが取得する処理と同様である。
固有名称ルールを用いて商品の固有名称を取得するとは、Ｗｅｂサーバ装置から取得した文書、またはＨＴＭＬの構造などから商品の固有名称を取得することである。例えば、任意の固有名称ルールで「％固有名称％」と記載されている部分に当てはまる文字列を取得する。
商品の固有名称を固有名称データベース１０３に蓄積する際、使用した固有名称ルールの取得回数や取得割合に対して、一定の閾値を設けてその閾値を超えた情報のみを固有名称データベース１０３に登録するようにしても良い。閾値は、運用に応じて任意に設定しても良い。
知識獲得部１１５は、１以上のＷｅｂサーバ装置から、会社データベース１０１の１以上の各会社名と１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名、または１以上の会社名と固有名称、または１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得し、取得した情報を対応するデータベースに蓄積する。または、商品データベース１０２の１以上の各商品名と１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名、または１以上の商品名と固有名称、または１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得し、取得した情報を対応するデータベースに蓄積する。または、固有名称データベース１０３の１以上の各固有名称と１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と固有名称、または１以上の商品名と固有名称、または１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得し、取得した情報を対応するデータベースに蓄積する。または、会社商品データベース１０４の１以上の会社名と商品名の組と１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得し、取得した情報を会社商品固有名称データベース１０７に蓄積する。または、会社固有名称データベース１０５の１以上の会社名と商品の固有名称の組と１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得し、取得した情報を会社商品固有名称データベース１０７に蓄積する。または、商品固有名称データベース１０６の１以上の商品名と商品の固有名称の組と１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得し、取得した情報を会社商品固有名称データベース１０７に蓄積する。
知識獲得部１１５は、Ｗｅｂサーバ装置から取得したＷｅｂページから知識増殖ルールを用いて、会社名、または商品名、または商品の固有名称を取得する。Ｗｅｂサーバ装置からＷｅｂページを取得するとは、いわゆるＷｅｂブラウザが取得する処理と同様である。
会社データベース１０１の１以上の各会社名と１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名、または１以上の会社名と固有名称、または１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得するとは、Ｗｅｂサーバ装置から取得した文書、またはＨＴＭＬの構造などから、会社データベース１０１に蓄積されている会社名が出現し、かつ知識増殖データベースに蓄積されている第一知識増殖、または第二知識増殖ルール、または第三知識増殖ルールを用いて、会社名、または商品名、または商品の固有名称の２以上の組を取得することである。例えば、各ルールで「％会社名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を会社名、「％商品名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を商品名、「％固有名称％」と記載されている部分に当てはまる文字列を商品の固有名称として取得する。
商品データベース１０２の１以上の各商品名と１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名、または１以上の商品名と固有名称、または１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得するとは、Ｗｅｂサーバ装置から取得した文書、またはＨＴＭＬの構造などから、商品データベース１０２に蓄積されている商品名が出現し、かつ知識増殖データベースに蓄積されている第四知識増殖、または第五知識増殖ルール、または第六知識増殖ルールを用いて、会社名、または商品名、または商品の固有名称の２以上の組を取得することである。例えば、各ルールで「％会社名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を会社名、「％商品名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を商品名、「％固有名称％」と記載されている部分に当てはまる文字列を商品の固有名称として取得する。
固有名称データベース１０３の１以上の各固有名称と１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と固有名称、または１以上の商品名と固有名称、または１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得するとは、Ｗｅｂサーバ装置から取得した文書、またはＨＴＭＬの構造などから、固有名称データベース１０３に蓄積されている商品の固有名称が出現し、かつ知識増殖データベースに蓄積されている第七知識増殖ルール、または第八知識増殖ルール、または第九知識増殖ルールを用いて、会社名、または商品名、または商品の固有名称の２以上の組を取得することである。例えば、各ルールで「％会社名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を会社名、「％商品名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を商品名、「％固有名称％」と記載されている部分に当てはまる文字列を商品の固有名称として取得する。
会社商品データベース１０４の１以上の会社名と商品名の組と１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得するとは、Ｗｅｂサーバ装置から取得した文書、またはＨＴＭＬの構造などから、会社データベース１０１の会社名と商品データベース１０２に蓄積されている商品名が出現し、かつ知識増殖データベースに蓄積されている第十知識増殖ルールを用いて、会社名、商品名、商品の固有名称の組を取得することである。例えば、各ルールで「％会社名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を会社名、「％商品名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を商品名、「％固有名称％」と記載されている部分に当てはまる文字列を商品の固有名称として取得する。
会社固有名称データベース１０５の１以上の会社名と商品の固有名称の組と１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得するとは、Ｗｅｂサーバ装置から取得した文書、またはＨＴＭＬの構造などから、会社データベース１０１の会社名と固有名称データベース１０３に蓄積されている商品の固有名称が出現し、かつ知識増殖データベースに蓄積されている第十一知識増殖ルールを用いて、会社名、商品名、商品の固有名称の組取得することである。例えば、各ルールで「％会社名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を会社名、「％商品名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を商品名、「％固有名称％」と記載されている部分に当てはまる文字列を商品の固有名称として取得する。
商品固有名称データベース１０６の１以上の商品名と商品の固有名称の組と１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得するとは、Ｗｅｂサーバ装置から取得した文書、またはＨＴＭＬの構造などから、商品データベース１０２に蓄積されている商品名と固有名称データベース１０３に登録されている商品の固有名称が出現し、かつ知識増殖データベースに蓄積されている第十二知識増殖ルールを用いて、会社名、商品名、商品の固有名称の組を取得することである。例えば、各ルールで「％会社名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を会社名、「％商品名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を商品名、「％固有名称％」と記載されている部分に当てはまる文字列を商品の固有名称として取得する。
会社名、および商品名、および商品の固有名称を対応する各データベースに蓄積する際、使用した知識増殖ルールの取得回数や取得割合に対して、一定の閾値を設けてその閾値を超えた情報のみを各データベースに登録するようにしても良い。閾値は、運用に応じて任意に設定しても良い。
ルール学習部１１６は、１以上の各データベースに存在する１以上の情報を用いて、１以上のＷｅｂサーバ装置を検索し、１以上の情報が出現する１以上のパターンを取得し、パターンが予め決められた条件を満たすほどよく出現する１以上のパターンを取得し、１以上のパターンを対応する各ルールデータベースに蓄積する。
１以上の各データベースに存在する１以上の情報を用いて、１以上のＷｅｂサーバ装置を検索するとは、具体的には、会社データベース１０１、または商品データベース１０２、または固有名称データベース１０３、または会社商品データベース１０４、または会社固有名称データベース１０５、または商品固有名称データベース１０６から１以上のデータベースに格納されている１以上の任意の情報を検索キーワードとして、サーバ装置を検索することである。
Ｗｅｂサーバ装置を検索するとは、例えば、インターネット上のＷｅｂサーバ装置（図示せず）が提供するＷｅｂページに含まれる文字列情報を検索対象とした検索である。Ｗｅｂ検索は、例えば、検索用サイトを利用して行われる。ここでは、例えば、検索用サイトが提供するいわゆる検索エンジンに検索キーを含むクエリなどを送信し、検索エンジンが送信する検索結果を示す情報を受信することを、例えば、Ｗｅｂ検索を行うことと考える。検索キーの送信などは、検索エンジンが提供するＡＰＩなどを利用することで可能である。
１以上の情報が出現する１以上のパターンを取得するとは、サーバ装置を検索した結果取得した情報から、検索に使用した１以上の各データベースに存在する１以上の情報が含まれているパターンを取得することである。パターンとは、例えば、文章のパターンであっても良く、対象がＷｅｂページの場合は、ＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、上述したルールが複合的に合わさっていても良い。パターンの取得は、会社名、および商品名、および商品の固有名称を取得できる内容あれば何でも良く、例えば文章全体をパターンとして取得しても良く、複数の文章から検索に用いた情報を含む最長共通部分列を取得しても良い。
予め決められた条件を満たすほど良く出現する１以上のパターンを取得は、各ルールデータベースに登録する条件を予め定め、その条件を良く満たすパターンのみを取得する。
予め決められた条件とは、各ルールデータベースに登録する条件を予め定めたものである。条件は、パターンを評価できる値であればなんでも良い。例えば、パターンの取得回数であっても良く、取得したすべてのパターンのうちそのパターンが占める割合であっても良い。
１以上のパターンを対応する各ルールデータベースに蓄積するとは、予め決められた条件を満たすほど良く出現したパターンをそのパターンに対応するデータベースに登録する。対応するデータベースとは、会社名を取得するパターンであれば会社ルールデータベース１０８、商品名を取得するパターンであれば商品ルールデータベース１０９、商品の固有名称を取得するパターンであれば固有名称ルールデータベース１１０、会社名と商品名の組を取得するパターン、および会社名と商品の固有名称の組を取得するパターン、および商品名と商品の固有名称の組を取得するパターン、および会社名と商品名と商品の固有名称の組を取得するパターンであれば知識増殖ルールデータベース１１１に登録する。
また、ルール学習部１１６は、２種類以上の情報の組を格納しているデータベースに存在する１以上の情報を用いて、１以上のパターンを取得した場合は、２種類以上の情報の組に対応するルールデータベース、および２種類以上の情報の組の一部分の情報を用いて、２種類以上の情報の組に対応する１以上のルールデータベースに、１以上のパターンを蓄積する。
２種類以上の情報の組とは、会社名と商品名、または会社名と商品の固有名称、または商品名と商品の固有名称、または会社名と商品名と商品の固有名称の情報である。２種類以上の情報の組を格納しているデータベースとは、会社商品データベース１０４、または固有名称データベース１０３、または商品固有名称データベース１０６、または会社商品固有名称データベース１０７である。１以上のパターンを取得した場合とは、２種類以上の情報の組を用いて、会社名と商品名と商品の固有名称のうち２種類以上の組を含むパターンを取得した場合である。２種類以上の情報の組の一部分の情報を用いてとは、２種類の情報の組であった場合は各々の情報、３種類の情報の組であった場合は各々、および任意の２種類の情報の組のすべての組み合わせを用いることである。これら分解した情報を用いてパターンを取得し、取得したパターンを対応するデータベースに登録する。例えば、２種類以上の情報の組が会社名と商品名であった場合、会社名と商品名を取得するパターンを取得するだけでなく、会社名を取得するパターンと商品名を取得するパターンについても取得し、各々対応する知識増殖ルールデータベース１１１、または会社ルールデータベース１０８、または商品ルールデータベース１０９に蓄積する。
図２は、本実施の形態におけるデータベース構築装置２のブロック図である。データベース構築装置２は、会社商品固有名称データベース１０７、商品類似群コード対応データベース２１、会社類似群コード固有名称データベース２２、会社類似群コード固有名称データベース構築部２３を備える。
商品類似群コード対応データベース２１は、商品名と類似群コードを関連付けて保持するデータベースである。商品名は会社商品固有名称データベース１０７に格納されている商品名と同様、法人、および個人が販売、または提供している商品、または役務の名称である。ここでいう商品、および役務の名称は、類似群コード表に記載されている商品、および役務の名称に必ずしも準じていなくても良い。類似群コードとは、商標の審査基準上、互いに類似するものと考えられる商品、役務に付与されたコードで、数字２桁とアルファベット１桁と数字２桁のコードである。（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｊｐｏ．ｇｏ．ｊｐ／ｓｈｉｒｙｏｕ／ｋｉｊｕｎ／ｋｉｊｕｎ２／ｒｕｉｊｉ＿ｋｉｊｕｎ９．ｈｔｍ）
商品類似群コード対応データベース２１における商品名と類似群コードは、通常１対多の関係で格納されており、複数の商品名に対して同一の類似群コードが関連付けられて格納されている。
会社類似群コード固有名称データベース構築部２３は、会社商品固有名称データベース１０７に格納されている１以上の会社名と商品名と商品の固有名称の組から商品名を取得し、取得した商品名を用いて、商品類似群コード対応データベース２１から商品の類似群コードを取得し、会社名と取得した類似群コードと商品の固有名称との組を会社類似群コード固有名称データベース２２に蓄積する。
図３は、本実施の形態における商標侵害検知装置３のブロック図である。商標侵害検知装置３は、データベース３１、受付部３２、商標類否判断部３３、商品類否判断部３４、出力部３５を備える。
データベース３１は、データベース構築装置１が構築した会社商品固有名称データベース１０７であっても良く、データベース構築装置２が構築した会社類似群コード固有名称データベース２２であっても良い。
受付部３２は、商標および商品の類似群コードを特定する情報であるコード特定情報を有する調査対象商標情報を受け付ける。調査対象商標情報とは、例えば、商標の文字列である商標文字列と、１以上のコード特定情報の組である。コード特定情報とは、商品名、または類似群コードそのものなどの類似群コードを特定する文字列である。商標文字列、および商品名の文字列は１文字以上の文字で構成される。商標文字列、および商品名の文字列を構成する文字は、漢字やアルファベットやカタカナやひらがななど、種類は問わない。また２種類以上の文字が混在していてもよい。ここでの受け付けとは、キーボードやマウス、タッチパネルなどの入力デバイスから入力された情報の受け付け、有線または無線の通信回線を介して送信された情報の受信、光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなどの記録媒体から読み出された情報の受け付けなどを含む概念である。調査対象商標情報の入力手段は、テンキーやキーボードやマウスやメニュー画面によるものなど、何でも良い。受付部３２は、テンキーやキーボードなどの入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェアなどで実現され得る。
商標類否判断部３３は、データベース３１が有する１以上の商品の固有名称と、調査対象商標情報が有する商標とを用いて、商標の類否判断を行う。
図４は、本実施の形態における商標侵害検知装置３の商標類否判断部３３のブロック図である。商標類否判断部３３は、商標文字列取得部３３１、称呼取得部３３２、称呼表示部３３３、称呼指定受付部３３４、類似検索部３３５、商標類否判断結果取得部３３６を備える。
商標文字列取得部３３１は、商標の文字列である商標文字列を受け付ける。商標文字列は１文字以上の文字で構成される。商標文字列を構成する文字は、漢字やアルファベットやカタカナやひらがななど、種類は問わない。
称呼取得部３３２は、商標文字列取得部３３１が受け付けた商標文字列から、この商標文字列の称呼の情報である称呼情報を取得する。称呼取得部３３２は、一の商標文字列から複数の称呼情報を取得しても良い。称呼取得部３３２が取得する称呼情報は、ひらがなまたはカタカナまたはこれらと同などの情報である。称呼情報がこれらのいずれであるかは、例えば、この称呼情報を検索に利用する後述する類似検索部３３５の仕様などによって決定される。
称呼取得部３３２は、称呼情報をどのように取得しても良い。例えば、称呼取得部３３２は、１以上の文字列と、当該文字列の読みの情報とを対応付けて有する辞書を用いて、図示しない記憶媒体などに格納されている辞書を用いて商標文字列取得部３３１が受け付けた商標文字列に対応する１以上の称呼情報を自動取得するようにしてもよい。また、ユーザなどから図示しない入力デバイスなどを介して入力された商標文字列に対応する１以上の称呼情報を取得（受付）してもよい。この実施の形態においては、特に、称呼情報を自動取得する場合を例に挙げて説明する。
称呼取得部３３２は、例えば、商標文字列に対して形態素解析を行い、形態素解析により得られた商標文字列の読みの情報を称呼情報として取得する。例えば、形態素解析を用いることにより、商標文字列を形態素に分解し、分解された各文字列の読みを取得し、この文字列を組み合わせることで商標文字列の称呼情報を取得することが可能である。形態素解析においては、形態素の分解や形態素に分解された文字列からの読みの取得は、例えば、上記と同様の、形態素となりうる文字列と、その読みの情報とを対応付けて有する辞書を用いて行われる。形態素解析としては、例えば、「Ｍｅｃａｂ（和布蕪）」（ｈｔｔｐ：／／ｍｅｃａｂ．ｓｏｕｒｃｅｆｏｒｇｅ．ｎｅｔ／）や、「ＣｈａＳｅｎ（茶筌）」（ｈｔｔｐ：／／ｃｈａｓｅｎ．ｎａｉｓｔ．ｊｐ）などの形態素解析システムなどが利用可能である。
また、称呼取得部３３２は、商標文字列を構成する漢字や、数字や、アルファベットなどの文字や単語などを読みに変換して、称呼情報を取得しても良い。漢字や、数字の文字や単語を読みに変換する処理は、例えば、日本語のインプットメソッドのいわゆる再変換技術や、上述したような形態素解析システムの技術により実現可能である。また、アルファベットの文字や単語を読みに変換する処理は、例えば、日本語のインプットメソッドのアルファベット列の入力を日本語に変換する技術により実現可能である。アルファベット列を日本語の読みに変換する技術は、例えば、特開２００９−１９９４３４号公報などに開示されている。なお、アルファベットや、漢字や、数字の称呼（読み）は、一通りとは限らないため、称呼取得部３３２は、様々な組合せの複数の情報を取得しても良い。例えば「ＩＴ」から「アイティー」、「アイティイ」と「イット」という複数の称呼を取得しても良い。また、「山田」から「ヤマダ」、「ヤマタ」、「ヤマデン」、「サンデン」、「サンダ」、「サンタ」という複数の称呼を取得しても良い。
また、称呼取得部３３２は、商標文字列を構成し得る文字列（例えば、漢字や、アルファベットや、数字など）と、その読みの情報（辞書情報）を予め図示しない格納部に蓄積しておくようにし、商標文字列を構成する各文字についてそれぞれ１以上の読みの情報を取得して、取得した読みの情報を組み合わせたものを称呼情報として取得してもよい。
また、例えば、１以上の文字列とその読みを示すカタカナまたはひらがなとを対応付けて有する予め用意された形態素の辞書情報について、称呼取得部３３２が、商標文字列に含まれるカタカナまたはひらがな以外の文字列と一致する文字列を検索し、検出された文字列に対応付けられた読み（称呼）の情報を辞書情報から順次取得していくことで実現可能である。なお、一の文字列について読みが複数ある場合や、検索に用いる文字数の区切で異なる称呼が得られる場合には、複数の読みを組み合わせたり区切を変更したりしてこれらを適宜組み合わせて複数の称呼情報を取得する。このような辞書情報は、例えば、称呼取得部３３２が、予め保持しているようにすればよい。称呼取得部３３２は、このような辞書情報を保持する記憶媒体などを有していても良い。
称呼取得部３３２は、さらに、上記で取得した１以上の称呼情報を分割して１以上の分割称呼情報を取得してもよい。分割称呼情報は、具体的には、称呼情報の一部分の情報である。分割称呼情報は、例えば、後述する類似検索などで称呼情報と実質的に同じものとして利用される。例えば、称呼取得部３３２は、取得した称呼情報のそれぞれの文字列を、任意の位置で区切って、その区切った位置によって分割される前または後、またはその両方の文字列を分割称呼情報として取得する。また、称呼取得部３３２は、文字列の区切る位置を順次変更して、それぞれの区切る位置に応じて分割称呼情報を取得しても良い。例えば、称呼取得部３３２は、各称呼情報を構成する文字列をそれぞれの文字間で区切っていった場合にそれぞれ得られる区切り位置の前後の文字列を、すべて分割称呼情報として取得しても良い。
称呼表示部３３３は、称呼取得部３３２が取得した１以上の称呼情報を図示しないモニタなどの表示デバイスに表示する。また、称呼表示部３３３は、称呼取得部３３２が取得した１以上の分割称呼情報を表示してもよい。称呼表示部３３３は、表示デバイスを含むと考えても含まないと考えてもよい。称呼表示部３３３は、表示デバイスのドライバーソフト、または表示デバイスのドライバーソフトと表示デバイスなどで実現され得る。
称呼指定受付部３３４は、称呼取得部３３２が取得した称呼情報の１以上を指定する称呼指定情報をユーザなどから受け付ける。例えば、称呼指定情報は、称呼表示部３３３に表示された称呼情報の１以上を指定する称呼指定情報を受け付ける。また、称呼指定受付部３３４は、称呼取得部３３２が取得した称呼情報と分割称呼情報とのうちの１以上を指定する称呼指定情報をユーザなどから受け付けてもよい。例えば、称呼指定受付部３３４は、称呼表示部３３３により表示された称呼情報と分割称呼情報とのうちの１以上を指定する称呼指定情報を受け付ける。なお、称呼指定受付部３３４は、予めどのような称呼を指定するか定めたルールを設けることで、ユーザに選択させなくても良いようにしてもよい。称呼指定情報の入力手段は、テンキーやキーボードやマウスやメニュー画面によるものなど、何でも良い。称呼指定受付部３３４は、テンキーやキーボードなどの入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェアなどで実現され得る。
類似検索部３３５は、称呼取得部３３２が取得した各称呼情報を用いて類似検索を行う。または、類似検索部３３５は、称呼取得部３３２が取得した称呼情報のうちの、称呼指定情報が指定する各称呼情報を用いて類似検索を行うようにしてもよい。また、類似検索部３３５は、称呼取得部３３２が取得した各称呼情報と各分割称呼情報とを用いて類似検索を行うようにしてもよい。または、類似検索部３３５は、称呼取得部３３２が取得した各称呼情報と各分割称呼情報とのうちの、称呼指定情報が指定する称呼情報と分割称呼情報とを用いて類似検索を行うようにしてもよい。称呼指定情報が指定する称呼情報と分割称呼情報とを用いてとは、例えば、指定された称呼情報または分割称呼情報だけを用いることを意味する。類似検索部３３５は、図示しない記憶媒体などの格納部に予め格納されている固有名称の称呼の情報（以下、登録称呼情報と称す）の中から、称呼情報（または分割称呼情報）と類似する登録称呼情報を検索する。登録称呼情報は会社商品固有名称データベース１０７、または会社類似群コード固有名称データベース２２の固有名称から、予め作成構築しておく。
なお、固有名称の称呼の情報が格納されている図示しない格納部は、商標類否判断部３３が有していても良いし、図示しない外部のサーバ装置などが有していても良い。また、図示しない固有名称の類似検索の処理を行うサーバ装置などに、称呼情報または分割称呼情報、および類似群コードを送信して類似検索を実行させ、その検索結果を類似検索部３３５が受信するようにしても良く、このような場合も、類似検索部３３５が類似検索を行ったと考えて良い。
また、類似検索部３３５による類似検索の処理は、称呼情報の音響学的な判断処理であっても良い。称呼情報の音節などから類似しないと判断される要因を検出し、その要因をペナルティ値に換算し、換算したペナルティ値を用いて、称呼情報が類似するか否かを判断して、商標文字列から取得した称呼情報と類似する称呼情報を固有名称の称呼情報の中から検出する処理である。なお、ここでは、説明の便宜上、分割称呼情報も称呼情報と呼ぶこととする。また、ここでは、固有名称の称呼情報である登録称呼情報が、類似群コードと固有名称の識別情報などと対応付けて図示しない格納部に格納されているものとする。
類似検索部３３５が取得する類似検索の結果は、例えば、少なくとも類似する登録称呼情報が検出されたか否かを示すことが可能な情報である。例えば、類似検索の結果は、類似する登録称呼情報の有無を示す情報であっても良いし、類似する１以上の登録称呼情報を示す情報でもよい。また類似する登録称呼情報の数などを示す情報でも良い。また、称呼の情報が、登録商標や、その識別情報（例えば登録番号）などと対応付けて上述した図示しない格納部に格納されている場合、類似する登録称呼情報に対応する登録商標やその識別情報を図示しない格納部から取得して検索結果として出力してもよい。また、登録称呼情報に対応付けられた類似群コードの情報を含む情報を出力してもよい。固有名称の称呼について類似検索を行うための具体的な処理については、上述した特許文献１や、日本の特許庁が提供する称呼検索サービスや、商用データベースの称呼検索サービスなどの技術として公知であるので、ここでは詳細な説明は省略する。
商標類否判断結果取得部３３６は、例えば、類似検索部３３５による類似検索の結果と、類似検索の結果の各称呼情報と関連する会社名と類似群コード特定情報を取得する。類似検索の結果については、類似検索の結果を、類似検索を行った称呼情報ごとに取得する。また、類似検索の結果については、例えば、類似検索の結果を、類似検索を行った分割称呼情報ごとに取得する。また、称呼が類似すると判断された固有名称や、登録商標の識別情報を示す情報も各証拠情報に対して付加しても良い。
商品類否判断部３４は、データベース３１が有する１以上の商品名または１以上の類似群コードと、調査対象商標情報が有するコード特定情報とを用いて、商品の類否判断を行う。調査対象商標情報が商品名を保持していた場合、会社商品固有名称データベース１０７から調査対象商標情報の商品名に関連する商品名をもつレコードの会社名と商品の固有名称を取得する。調査対象商標情報の商品名に関連したとは、例えば、調査対象商標情報の商品名と会社商品固有名称データベース１０７の商品名とが同一である、または意味的に類似しているなどの場合である。調査対象商標情報が類似群コードを保持していた場合、会社類似群コード固有名称データベース２２から調査対象商標情報の類似群コードと同一の類似群コードをもつレコードの会社名と商品の固有名称を取得する。
出力部３５は、商標類否判断部３３の判断結果と、商品類否判断部３４の判断結果とから、商標の類似、および商品の類似に関する情報を出力する。例えば、類否する情報が検出されたか否かを示すことが可能な情報を出力する。例えば、商標類否判断部３３の判断結果の場合は、類似する登録称呼情報の有無を示す情報であっても良いし、類似する１以上の登録称呼情報を示す情報でも良い。また、類似する登録称呼情報の数などを示す情報でも良い。また、類似する任意数の類似する登録称呼情報であっても良い。また、類似する登録称呼情報に対応する登録商標やその識別情報を出力しても良い。また、上記すべての出力内容について、会社名、または商品名、または類似群コード、または商品の固有名称のうち、一部または全部を付加して出力しても良い。また、例えば商品類否判断部３４の判断結果の場合は、該当するコード特定情報の有無を示す情報であっても良いし、該当する１以上のコード特定情報を示す情報でも良い。また、該当するコード特定情報の数などを示す情報でも良い。また、上記すべての出力内容について、会社名、または固有名称のうち、一方または双方を付加して出力しても良い。
出力部３５は、商標類否判断部３３の判断結果すべてと、商品類否判断部３４の判断結果をすべて出力しても良く、どちらか一方であっても良い。また、出力部３５は商標類否判断部３３と商品類否判断部３４の結果のうち商品の固有名称が共通するものだけを出力しても良い。
ここで述べる出力とは、ディスプレイへの表示、プリンタによる紙などへの印字、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積などを含む概念である。出力部３５は、表示デバイスを含むと考えても含まないと考えてもよい。出力部３５は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイスなどで実現され得る。
図５は、本実施の形態にかかる会社名取得部１１２の動作の一例を示すフローチャートである。以下、図５を用いて動作について説明する。
（ステップＳ４０１）会社名取得部１１２は、会社ルールデータベース１０８から会社ルールを取得する。取得できた場合、ステップＳ４０２に進み、取得できなかった場合、終了する。
（ステップＳ４０２）会社名取得部１１２は、カウンターｍに１を代入する。
（ステップＳ４０３）会社名取得部１１２は、ステップＳ４０１で取得した会社ルールにｍ番目の会社ルールがあるか否かを判断する。ある場合は、ステップＳ４０４に進み、ない場合は、終了する。
（ステップＳ４０４）会社名取得部１１２は、Ｗｅｂサーバ装置からＷｅｂページを取得する。このとき取得する。Ｗｅｂページは、会社ルールデータベース１０８から会社名を含む文章を取得する会社ルールを用いて、予め取得した会社名が含まれる可能性のあるＷｅｂページであっても良いし、無作為に大量に取得しても良い。Ｗｅｂページを取得できた場合は、ステップＳ４０５へ進み、取得できなかった場合はステップＳ４１０に進む。
（ステップＳ４０５）会社名取得部１１２は、カウンターｎに１を代入する。
（ステップＳ４０６）会社名取得部１１２は、ステップＳ４０４で取得したＷｅｂページにｎ番目のＷｅｂページがあるか否かを判断する。ある場合は、ステップＳ４０７に進み、ない場合は、ステップＳ４１０に進む。
（ステップＳ４０７）会社名取得部１１２は、ステップＳ４０４で取得したＷｅｂページのｎ番目のＷｅｂページに対し、ステップＳ４０１で取得した会社ルールのｍ番目の会社ルールを用いて会社名を取得する。取得できた場合は、ステップＳ４０８へ進み、取得できなかった場合は、ステップＳ４０９に移動する。
（ステップＳ４０９）会社名取得部１１２は、カウンターｎをインクリメントする。そして、ステップＳ４０６に戻る。
（ステップＳ４１０）会社名取得部１１２は、カウンターｍをインクリメントする。そしてステップＳ４０３に戻る。
以下、本実施の形態における会社名取得部１１２の具体的な動作について説明する。なお、この具体例において示した会社名取得部１１２の取得結果は、説明のために便宜上用意されたものであって、実際のデータを示すものではない。
会社名取得部１１２が、会社ルールデータベース１０８から会社名を取得するためのすべてのルールを取得する。もし、会社ルールデータベース１０８に、会社ルールが抽出する対象に関するデータを保持していた場合、「会社名」が対象の会社ルールだけを取得する。また、もし会社ルールの取得回数や取得割合等の値を保持していた場合、任意の閾値を超えた会社ルールだけを取得しても良い。今回の具体例では、会社ルールを５種類取得したとする。
図６は会社ルールデータベース１０８に格納されているデータの一例を示す図である。会社ルールデータベース１０８は、会社名を取得するパターンを有している。具体例として、「％会社名％」と記載されている部分に該当する名詞句を会社名として取得する会社ルールを列挙した。
会社名取得部１１２は、Ｗｅｂページを取得する。今回の具体例では、Ｗｅｂページを無作為に１００種類取得したとする。
会社名取得部１１２は取得したすべての会社ルールを用いて、取得したすべてのＷｅｂページから会社名を取得する。今回の場合では、会社ルールが５種類、Ｗｅｂページが１００種類なので５００回会社名の取得を行う。具体的には、会社ルールが「＜ｔｉｔｌｅ＞％会社名％株式会社＜／ｔｉｔｌｅ＞」の場合、取得したＷｅｂページに「＜ｔｉｔｌｅ＞サンプル商事株式会社＜／ｔｉｔｌｅ＞」と記載されていれば、「サンプル商事」の部分を取得する。しかし、パターンに対応する内容が記載されていなければ何も取得しない。
会社名取得部１１２は、会社名が取得できた場合は、会社データベース１０１に登録する。今回の場合では、「サンプル商事」を登録する。また、もし会社ルールデータベース１０８が会社ルールの取得回数や取得割合等の値を保持していた場合、その値と一緒に登録しても良く、取得した情報の周辺である「＜ｔｉｔｌｅ＞サンプル商事株式会社＜／ｔｉｔｌｅ＞」も一緒に登録しても良い。
以上、本実施の形態によれば、任意のＷｅｂページから会社名を取得できる。
図７は、本実施の形態にかかる商品名取得部１１３の動作の一例を示すフローチャートである。以下、図７を用いて動作について説明する。
（ステップＳ５０１）商品名取得部１１３は、商品ルールデータベース１０９から商品ルールを取得する。取得できた場合、ステップＳ５０２に進み、取得できなかった場合、終了する。
（ステップＳ５０２）商品名取得部１１３は、カウンターｍに１を代入する。
（ステップＳ５０３）商品名取得部１１３は、ステップＳ５０１で取得した商品ルールにｍ番目の商品ルールがあるか否かを判断する。ある場合は、ステップＳ５０４に進み、ない場合は、終了する。
（ステップＳ５０４）商品名取得部１１３は、Ｗｅｂサーバ装置からＷｅｂページを取得する。このとき取得する。Ｗｅｂページは、商品ルールデータベース１０９から商品名を含む文章を取得する商品ルールを用いて、予め取得した商品名が含まれる可能性のあるＷｅｂページであっても良いし、無作為に大量に取得しても良い。Ｗｅｂページを取得できた場合は、ステップＳ５０５へ進み、取得できなかった場合はステップＳ５１０に進む。
（ステップＳ５０５）商品名取得部１１３は、カウンターｎに１を代入する。
（ステップＳ５０６）商品名取得部１１３は、ステップＳ５０４で取得したＷｅｂページにｎ番目のＷｅｂページがあるか否かを判断する。ある場合は、ステップＳ５０７に進み、ない場合は、ステップＳ５１０に進む。
（ステップＳ５０７）商品名取得部１１３は、ステップＳ５０４で取得したＷｅｂページのｎ番目のＷｅｂページに対し、ステップＳ５０１で取得した商品ルールのｍ番目の商品ルールを用いて商品名を取得する。取得できた場合は、ステップＳ５０８へ進み、取得できなかった場合は、ステップＳ５０９に移動する。
（ステップＳ５０９）商品名取得部１１３は、カウンターｎをインクリメントする。そして、ステップＳ５０６に戻る。
（ステップＳ５１０）商品名取得部１１３は、カウンターｍをインクリメントする。そしてステップＳ５０３に戻る。
以下、本実施の形態における商品名取得部１１３の具体的な動作について説明する。なお、この具体例において示した商品名取得部１１３の取得結果は、説明のために便宜上用意されたものであって、実際のデータを示すものではない。
商品名取得部１１３が、商品ルールデータベース１０９から商品名を取得するためのすべてのルールを取得する。もし、商品ルールデータベース１０９に、商品ルールが抽出する対象に関するデータを保持していた場合、「商品名」が対象の商品ルールだけを取得する。また、もし、商品ルールの取得回数や取得割合等の値を保持していた場合、任意の閾値を超えた商品ルールだけを取得しても良い。今回の具体例では、商品ルールを５種類取得したとする。
図８は商品ルールデータベース１０９に格納されているデータの一例を示す図である。商品ルールデータベース１０９は、商品名を取得するパターンを有している。具体例として、「％商品名％」と記載されている部分に該当する名詞句を商品名として取得する商品ルールを列挙した。
商品名取得部１１３は、Ｗｅｂページを取得する。今回の具体例では、Ｗｅｂページを無作為に１００種類取得したとする。
商品名取得部１１３は取得したすべての商品ルールを用いて、取得したすべてのＷｅｂページから商品名を取得する。今回の場合では、商品ルールが５種類、Ｗｅｂページが１００種類なので５００回商品名の取得を行う。具体的には、商品ルールが「＜ｔｉｔｌｅ＞商品名一覧＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞％商品名％＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」の場合、取得したＷｅｂページに「＜ｔｉｔｌｅ＞商品名一覧＜／ｔｉｔｌｅ＞・・・（省略）・・・＜ｓｐａｎ＞一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝"ｔｖ．ｈｔｍｌ"＞テレビ＜／ｌｉ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝"ｄｖｄ．ｈｔｍｌ"＞ＤＶＤプレイヤ＜／ｌｉ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝"ｐｃ．ｈｔｍｌ"＞パソコン＜／ｌｉ＞＜／ｕｌ＞・・・（省略）・・・」と記載されていれば、「テレビ」「ＤＶＤプレイヤ」「パソコン」の部分を取得する。しかし、パターンに対応する内容が記載されていなければ何も取得しない。
商品名取得部１１３は、商品名が取得できた場合は、商品データベース１０２に登録する。今回の場合では、「テレビ」と「ＤＶＤプレイヤ」と「パソコン」を登録する。また、もし商品ルールデータベース１０９が商品ルールの取得回数や取得割合等の値を保持していた場合、その値と一緒に登録しても良く、取得した情報の周辺である「＜ｔｉｔｌｅ＞商品名一覧＜／ｔｉｔｌｅ＞・・・（省略）・・・＜ｓｐａｎ＞一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝"ｔｖ．ｈｔｍｌ"＞テレビ＜／ｌｉ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝"ｄｖｄ．ｈｔｍｌ"＞ＤＶＤプレイヤ＜／ｌｉ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝"ｐｃ．ｈｔｍｌ"＞パソコン＜／ｌｉ＞＜／ｕｌ＞・・・（省略）・・・」も一緒に登録しても良い。
以上、本実施の形態によれば、任意のＷｅｂページから商品名を取得できる。
図９は、本実施の形態にかかる固有名称取得部１１４の動作の一例を示すフローチャートである。以下、図９を用いて動作について説明する。
（ステップＳ６０１）固有名称取得部１１４は、固有名称ルールデータベース１１０から固有名称ルールを取得する。取得できた場合、ステップＳ６０２に進み、取得できなかった場合、終了する。
（ステップＳ６０２）固有名称取得部１１４は、カウンターｍに１を代入する。
（ステップＳ６０３）固有名称取得部１１４は、ステップＳ６０１で取得した固有名称ルールにｍ番目の固有名称ルールがあるか否かを判断する。ある場合は、ステップＳ６０４に進み、ない場合は、終了する。
（ステップＳ６０４）固有名称取得部１１４は、Ｗｅｂサーバ装置からＷｅｂページを取得する。このとき取得する。Ｗｅｂページは、固有名称ルールデータベース１１０から商品の固有名称を含む文章を取得する固有名称ルールを用いて、予め取得した商品の固有名称が含まれる可能性のあるＷｅｂページであっても良いし、無作為に大量に取得しても良い。Ｗｅｂページを取得できた場合は、ステップＳ６０５へ進み、取得できなかった場合はステップＳ６１０に進む。
（ステップＳ６０５）固有名称取得部１１４は、カウンターｎに１を代入する。
（ステップＳ６０６）固有名称取得部１１４は、ステップＳ６０４で取得したＷｅｂページにｎ番目のＷｅｂページがあるか否かを判断する。ある場合は、ステップＳ６０７に進み、ない場合は、ステップＳ６１０に進む。
（ステップＳ６０７）固有名称取得部１１４は、ステップＳ６０４で取得したＷｅｂページのｎ番目のＷｅｂページに対し、ステップＳ６０１で取得した固有名称ルールのｍ番目の固有名称ルールを用いて商品の固有名称を取得する。取得できた場合は、ステップＳ６０８へ進み、取得できなかった場合は、ステップＳ６０９に移動する。
（ステップＳ６０９）固有名称取得部１１４は、カウンターｎをインクリメントする。そして、ステップＳ６０６に戻る。
（ステップＳ６１０）固有名称取得部１１４は、カウンターｍをインクリメントする。そしてステップＳ６０３に戻る。
以下、本実施の形態における固有名称取得部１１４の具体的な動作について説明する。なお、この具体例において示した固有名称取得部１１４の取得結果は、説明のために便宜上用意されたものであって、実際のデータを示すものではない。
固有名称取得部１１４が、固有名称ルールデータベース１１０から商品の固有名称を取得するためのすべてのルールを取得する。もし、固有名称ルールデータベース１１０に、固有名称ルールが抽出する対象に関するデータを保持していた場合、「商品の固有名称」が対象の固有名称ルールだけを取得する。また、もし固有名称ルールの取得回数や取得割合等の値を保持していた場合、任意の閾値を超えた固有名称ルールだけを取得しても良い。今回の具体例では、固有名称ルールを５種類取得したとする。
図１０は固有名称ルールデータベース１１０に格納されているデータの一例を示す図である。固有名称ルールデータベース１１０は、商品の固有名称を取得するパターンを有している。具体例として、「％固有名称％」と記載されている部分に該当する名詞句を商品の固有名称として取得する固有名称ルールを列挙した。
固有名称取得部１１４は、Ｗｅｂページを取得する。今回の具体例では、Ｗｅｂページを無作為に１００種類取得したとする。
固有名称取得部１１４は取得したすべての固有名称ルールを用いて、取得したすべてのＷｅｂページから商品の固有名称を取得する。今回の場合では、固有名称ルールが５種類、Ｗｅｂページが１００種類なので５００回商品の固有名称の取得を行う。具体的には、固有名称ルールが「＜ｔｉｔｌｅ＞製品一覧＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％固有名称％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」の場合、取得したＷｅｂページに「＜ｔｉｔｌｅ＞製品一覧＜／ｔｉｔｌｅ＞・・・（省略）・・・＜ｓｐａｎ＞一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝"ｓｃ．ｈｔｍｌ"＞サンプルカメラ＜／ｌｉ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝"ｓｃ２．ｈｔｍｌ"＞サンプルカメラ２＜／ｌｉ＞＜／ｕｌ＞・・・（省略）・・・」と記載されていれば、「サンプルカメラ」「サンプルカメラ２」を取得する。しかし、パターンに対応する内容が記載されていなければ何も取得しない。
固有名称取得部１１４は、商品の固有名称が取得できた場合は、固有名称データベースに登録する。今回の場合では、「サンプルカメラ」と「サンプルカメラ２」を登録する。なお、固有名称ルールデータベース１１０が固有名称ルールの取得回数や取得割合等の値を保持していた場合、その値と一緒に登録しても良く、取得した情報の周辺である「＜ｔｉｔｌｅ＞製品一覧＜／ｔｉｔｌｅ＞・・・（省略）・・・＜ｓｐａｎ＞一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝"ｓｃ．ｈｔｍｌ"＞サンプルカメラ＜／ｌｉ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝"ｓｃ２．ｈｔｍｌ"＞サンプルカメラ２＜／ｌｉ＞＜／ｕｌ＞・・・（省略）・・・」も一緒に登録しても良い。
以上、本実施の形態によれば、任意のＷｅｂページから商品の固有名称を取得できる。
図１１は、本実施の形態にかかる知識獲得部１１５の動作の一例を示すフローチャートである。以下、図１１を用いて動作について説明する。
（ステップＳ７０１）知識獲得部１１５は、知識増殖ルールデータベース１１１から知識増殖ルールを取得する。取得できた場合、ステップＳ７０２に進み、取得できなかった場合、終了する。
（ステップＳ７０２）知識獲得部１１５は、カウンターｍに１を代入する。
（ステップＳ７０３）知識獲得部１１５は、ステップＳ７０１で取得した知識増殖ルールにｍ番目の知識増殖ルールがあるか否かを判断する。ある場合は、ステップＳ７０４に進み、ない場合は、終了する。
（ステップＳ７０４）知識獲得部１１５は、ステップＳ７０１で取得した知識増殖ルールのｍ番目の知識増殖ルールが用いるために使用する情報を各データベースから取得する。知識増殖ルールが用いるために使用する情報とは、具体的には、第一から第三知識増殖ルールの場合は会社データベース１０１から会社名を取得し、第四から第六知識増殖ルールの場合は商品データベース１０２から商品名を取得し、第七から第九知識増殖ルールの場合は固有名称データベース１０３から商品の固有名称を取得し、第十知識増殖ルールの場合は会社データベース１０１と商品データベース１０２から会社名と商品名を取得し、第十一知識増殖ルールの場合は会社データベース１０１と固有名称データベース１０３から会社名と商品の固有名称を取得し、第十二知識増殖ルールの場合は商品データベース１０２と固有名称データベース１０３から商品名と商品の固有名称を取得する。
（ステップＳ７０５）知識獲得部１１５は、カウンターｎに１を代入する。
（ステップＳ７０６）ステップＳ７０４で取得した知識増殖ルールが用いるために使用する情報にｎ番目の情報があるか否かを判断する。ある場合は、ステップＳ７０７へ進み、ない場合はステップＳ７１３へ進む。
（ステップＳ７０７）知識獲得部１１５は、Ｗｅｂサーバ装置からＷｅｂページを取得する。この時取得するＷｅｂページは、ステップＳ７０４で取得した知識増殖ルールが用いるために使用する情報のうちｎ番目の情報を含んだＷｅｂページを取得する。Ｗｅｂページを取得できた場合は、ステップＳ７０８へ進み、取得できなかった場合はステップＳ７１４に進む。
（ステップＳ７０８）知識獲得部１１５は、カウンターｏに１を代入する。
（ステップＳ７０９）知識獲得部１１５は、ステップＳ７０７で取得したＷｅｂページにｏ番目のＷｅｂページがあるか否かを判断する。ある場合は、ステップＳ７１０に進み、ない場合は、ステップＳ７１４に進む。
（ステップＳ７１０）知識獲得部１１５は、ステップＳ７０７で取得したＷｅｂページのｏ番目のＷｅｂページに対し、ステップＳ７０１で取得した知識増殖ルールのｍ番目の知識増殖ルールを用いて会社名、または商品名、または商品の固有名称を取得する。取得できた場合は、ステップＳ７１１へ進み、取得できなかった場合は、ステップＳ７１２に移動する。
（ステップＳ７１１）ステップＳ７１０で取得した会社名、または商品名、または商品の固有名称を対応するデータベースに蓄積する。
（ステップＳ７１２）知識獲得部１１５は、カウンターｏをインクリメントする。そして、ステップＳ７０９に戻る。
（ステップＳ７１３）知識獲得部１１５は、カウンターｍをインクリメントする。そして、ステップＳ７０３に戻る。
（ステップＳ７１４）知識獲得部１１５は、カウンターｎをインクリメントする。そして、ステップＳ７０６に戻る。
以下、本実施の形態における知識獲得部１１５の具体的な動作について説明する。なお、この具体例において示した知識獲得部１１５の取得結果は、説明のために便宜上用意されたものであって、実際のデータを示すものではない。
知識獲得部１１５は、知識増殖ルールデータベース１１１から会社名、または商品名、または商品の固有名称を取得するためのすべてのルールを取得する。もし、知識増殖ルールデータベース１１１に、知識増殖ルールが抽出する対象に関するデータを保持していた場合、「名称」が対象の知識増殖ルールだけを取得する。また、もし知識増殖ルールの取得回数や取得割合等の値を保持していた場合、任意の閾値を超えた知識増殖ルールだけを取得しても良い。今回の具体例では、知識増殖ルールを５種類取得したとする。
図１２は知識増殖ルールデータベース１１１に格納されているデータの一例を示す図である。知識増殖ルールデータベース１１１は、会社名、または商品名、または商品の固有名称を取得するパターンを有している。具体例として、「％会社名％」と記載されている部分に該当する名詞句を会社名、同様に「％商品名％」と記載されている部分に該当する名詞句を商品名、「％固有名称％」と記載されている部分に該当する名詞句を商品の固有名称として取得する知識増殖ルールを列挙した。なお、今回の具体例では、知識増殖ルールの種類ごとにデータベースを作成するのではなく、知識増殖データベースに知識増殖ルールの種類を保持させた。
知識獲得部１１５は、取得した知識増殖ルールが用いるための情報を取得する。例えば、第一知識増殖ルールを取得した場合、会社データベース１０１に記載されている会社名をすべて取得する。なお、もし会社データベース１０１が会社名の取得回数や取得割合等の値を保持している場合は、任意の閾値以下の会社名を取得しないようにしても良い。今回の具体例では、会社名を１０種類取得したとする。
知識獲得部１１５は、Ｗｅｂページを取得する。Ｗｅｂページは、例えば今回の具体例では、取得した会社名一つに対して１００種類ずつ取得したとする。
知識獲得部１１５は取得したすべての知識増殖ルールを用いて、取得したすべてのＷｅｂページから会社名を取得する。今回の場合では、知識増殖ルールが５種類、知識増殖ルールが用いる情報が１０種類、Ｗｅｂページが１００種類なので５０００回会社名、商品名、商品の固有名称のうち、１または２種類の情報の取得を行う。
具体的には、知識増殖ルールが「＜ｔｉｔｌｅ＞％会社名％の（取り扱い）？商品＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％商品名％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」で第一の知識増殖ルールであり、用いる情報が「サンプル工業」であった場合、取得したＷｅｂページに「＜ｔｉｔｌｅ＞サンプル工業の商品＜／ｔｉｔｌｅ＞・・・（省略）・・・＜ｓｐａｎ＞一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝"ｓｃｒ．ｈｔｍｌ"＞ネジ＜／ａ＞＜／ｌｉ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝"ｄｒｉｖ．ｈｔｍｌ"＞ドライバー＜／ａ＞＜／ｌｉ＞＜／ｕｌ＞・・・（省略）・・・」と記載されていれば、「ネジ」「ドライバー」の部分を取得する。しかし、パターンに対応する内容が記載されていなければ何も取得しない。
知識獲得部１１５は、新たな情報が取得できた場合は、対応する各データベースに登録する。今回の場合では、「ネジ」と「ドライバー」を商品データベース１０２、「サンプル工業」と「ネジ」、「サンプル工業」と「ドライバー」を会社商品データベース１０４に登録する。なお、もし知識増殖ルールデータベース１１１が知識増殖ルールの取得回数や取得割合等の値を保持していた場合、その値と一緒に登録しても良く、取得した情報の周辺である「＜ｔｉｔｌｅ＞サンプル工業の商品＜／ｔｉｔｌｅ＞・・・（省略）・・・＜ｓｐａｎ＞一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝"ｓｃｒ．ｈｔｍｌ"＞ネジ＜／ａ＞＜／ｌｉ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝"ｄｒｉｖ．ｈｔｍｌ"＞ドライバー＜／ａ＞＜／ｌｉ＞＜／ｕｌ＞・・・（省略）・・・」も一緒に登録しても良い。
以上、本実施の形態によれば、任意のＷｅｂページから会社名、または商品名、または商品の固有名称を取得できる。
図１３と図１４は、本実施の形態にかかるルール学習部１１６の動作の一例を示すフローチャートである。以下、図１３と図１４を用いて動作について説明する。
（ステップＳ８０１）ルール学習部１１６は、カウンターｍに０を代入する。
（ステップＳ８０２）ルール学習部１１６は、カウンターｍをインクリメントする。
（ステップＳ８０３）ルール学習部１１６は、カウンターｍの値によって処理を分岐する。ｍの値が１の時はステップＳ８０４に進み、ｍの値が２の時はステップＳ８０５に進み、ｍの値が３の時はステップＳ８０６に進み、ｍの値が４の時はステップＳ８０７に進み、ｍの値が５の時はステップＳ８１０に進み、ｍの値が６の時はステップＳ８１３に進み、ｍの値が７の時はステップＳ８１６に進み、ｍの値が８の場合は終了する。
（ステップＳ８０４）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社データベース」、変数ｄに「会社名」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。
（ステップＳ８０５）ルール学習部１１６は、変数ｏに「商品データベース」、変数ｄに「商品名」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。
（ステップＳ８０６）ルール学習部１１６は、変数ｏに「固有名称データベース」、変数ｄに「商品の固有名称」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。
（ステップＳ８０７）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社商品データベース」、変数ｄに「会社名」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。
（ステップＳ８０８）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社商品データベース」、変数ｄに「商品名」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。
（ステップＳ８０９）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社商品データベース」、変数ｄに「会社名・商品名」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。
（ステップＳ８１０）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社固有名称データベース」、変数ｄに「会社名」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。
（ステップＳ８１１）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社固有名称データベース」、変数ｄに「固有名称」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。
（ステップＳ８１２）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社固有名称データベース」、変数ｄに「会社名・固有名称」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。
（ステップＳ８１３）ルール学習部１１６は、変数ｏに「商品固有名称データベース」、変数ｄに「商品名」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。
（ステップＳ８１４）ルール学習部１１６は、変数ｏに「商品固有名称データベース」、変数ｄに「固有名称」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。
（ステップＳ８１５）ルール学習部１１６は、変数ｏに「商品固有名称データベース」、変数ｄに「商品名・固有名称」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。
（ステップＳ８１６）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社商品固有名称データベース」、変数ｄに「会社名」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。
（ステップＳ８１７）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社商品固有名称データベース」、変数ｄに「商品名」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。
（ステップＳ８１８）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社商品固有名称データベース」、変数ｄに「固有名称」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。
（ステップＳ８１９）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社商品固有名称データベース」、変数ｄに「会社名・商品名」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。
（ステップＳ８２０）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社商品固有名称データベース」、変数ｄに「会社名・固有名称」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。
（ステップＳ８２１）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社商品固有名称データベース」、変数ｄに「商品名・固有名称」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。
（ステップＳ８２２）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社商品固有名称データベース」、変数ｄに「会社名・商品名・固有名称」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。
（ステップＳ８２３）ルール学習部１１６は、変数ｏに格納されているデータベースから、変数ｄに格納されている情報を取得する。例えば、変数ｏに「会社データベース」変数ｄに「会社名」が格納されている場合、会社データベース１０１から会社名をすべて取得する。また、変数ｄに格納されている情報が「会社名・商品名」など、「・」で区切って二種類の情報が登録されていた場合、「・」の前後で文字列を分割し、前と後ろの両方の情報の組を取得する。「会社名・商品名」の場合は、「会社名」と「商品名」の組を取得する。取得できた場合は、ステップＳ８２４へ進み、取得できなかった場合は８２９に進む。
（ステップＳ８２４）ルール学習部１１６は、カウンターｈに１を代入する。
（ステップＳ８２５）ルール学習部１１６は、ステップＳ８２３で取得したｏから取得したｄに関する情報にｈ番目の情報があるか否かを判断する。ある場合は、ステップＳ８２６に進み、ない場合は、ステップＳ８３１に進む。
（ステップＳ８２６）ルール学習部１１６は、Ｗｅｂサーバ装置からＷｅｂページを取得する。この時取得するＷｅｂページは、ステップＳ８２３で取得したｏから取得したｄに関するｈ番目の情報を含んだＷｅｂページを取得する。Ｗｅｂページを取得できた場合はステップＳ８２７へ進み、取得できなかった場合はステップＳ８２９へ進む。
（ステップＳ８２７）ルール学習部１１６は、ステップＳ８２６で取得したＷｅｂページから、ステップＳ８２３で取得したｏから取得したｄに関するｈ番目の情報の文字列を情報の内容がわかる文字列に置換する。例えば、会社名の部分を「％会社名％」に置換する。
（ステップＳ８２８）ルール学習部１１６は、ステップＳ８２７で置換したＷｅｂページを、例えば、図示しないメモリなどの記憶媒体に一時記憶する。
（ステップＳ８２９）ルール学習部１１６は、カウンターｈをインクリメントする。
（ステップＳ８３０）ルール学習部１１６は、ステップＳ８２８で記憶したすべてのＷｅｂページからパターンを取得する。パターンを取得できた場合は、ステップＳ８３１へ進み、取得できなかった場合はステップＳ８３３へ進む
（ステップＳ８３１）ルール学習部１１６は、ステップＳ８３０で取得したパターンから５回以上抽出したパターンを選別し取得する。パターンを取得できた場合は、ステップＳ８３２へ進み、取得できなかった場合はステップＳ８３３へ進む。
（ステップＳ８３２）ルール学習部１１６は、ステップＳ８３１で取得したパターンを変数ｄに対応するルールデータベースに格納する。具体的には、ｄの値が「会社名」であれば「会社ルールデータベース」、「商品名」であれば「商品ルールデータベース」、「固有名称」であれば「固有名称ルールデータベース」、「会社名・商品名」「会社名・固有名称」「商品名・固有名称」であれば「知識増殖ルールデータベース」に格納する。
（ステップＳ８３３）ルール学習部１１６は、ステップＳ８２３へ進む前に実行していた処理の次の処理進む。
以下、本実施の形態におけるルール学習部１１６の具体的な動作について説明する。なお、この具体例において示したルール学習部１１６の取得結果は、説明のために便宜上用意されたものであって、実際のデータを示すものではない。
ルール学習部１１６は、会社データベース１０１と商品データベース１０２と固有名称データベース１０３と会社商品データベース１０４と会社固有名称データベース１０５と商品固有名称データベース１０６と会社商品固有名称データベース１０７から、会社名、または商品名、または商品の固有名称、またはこれらの組み合わせを可能な限り取得し、取得した情報を取得できるＷｅｂページから、データベースから取得した情報を抽出するためのパターンを取得する。
今回は具体例として、会社データベース１０１から会社名を取得し会社ルールデータベース１０８に格納するルールを学習する場合について述べる。
まず、会社データベース１０１から会社名をすべて取得する。なお、もし会社データベース１０１が会社名の取得回数や取得割合等の値を保持している場合は、任意の閾値以下の会社名を取得しないようにしても良い。今回の具体例では、会社名を１０種類取得したとする。
ルール学習部１１６は、Ｗｅｂページを取得する。Ｗｅｂページは、例えば今回の具体例では、取得した会社名一つに対して１００種類ずつ取得したとする。
ルール学習部１１６は、取得したＷｅｂページから、取得するために用いた会社名を「％会社名％」に置換する。今回は「％会社名％」であったが、商品名を使用した場合は「％商品名％」、商品の固有名称を使用した場合は「％固有名称％」に置換する。例えば、「サンプル商事」を用いて「＜ｔａｂｌｅ＞＜ｔｂｏｄｙ＞＜ｔｒ＞＜ｔｄ＞社名＜／ｔｄ＞＜ｔｄ＞サンプル商事株式会社＜／ｔｄ＞＜／ｔｒ＞＜ｔｒ＞＜ｔｄ＞資本金＜／ｔｄ＞＜ｔｄ＞１０，０００，０００ 円＜／ｔｄ＞＜／ｔｒ＞」の文章を取得した場合は「＜ｔａｂｌｅ＞＜ｔｂｏｄｙ＞＜ｔｒ＞＜ｔｄ＞社名＜／ｔｄ＞＜ｔｄ＞％会社名％株式会社＜／ｔｄ＞＜／ｔｒ＞＜ｔｒ＞＜ｔｄ＞資本金＜／ｔｄ＞＜ｔｄ＞１０，０００，０００ 円＜／ｔｄ＞＜／ｔｒ＞」とする。
ルール学習部１１６は、取得したＷｅｂページからパターンを取得する。取得したＷｅｂページから２以上のＷｅｂページを取り出し、取得するために用いた「％会社名％」を含む最長共通部分列を取得する。最長共通部分の取得は、取得したＷｅｂページから２つを選ぶすべての組み合わせで行う。例えば「＜ｔａｂｌｅ＞＜ｔｂｏｄｙ＞＜ｔｒ＞＜ｔｄ＞社名＜／ｔｄ＞＜ｔｄ＞％会社名％株式会社＜／ｔｄ＞＜／ｔｒ＞＜ｔｒ＞＜ｔｄ＞資本金＜／ｔｄ＞＜ｔｄ＞１０，０００，０００ 円＜／ｔｄ＞＜／ｔｒ＞」と「＜ｔａｂｌｅ＞＜ｔｒ＞＜ｔｄ＞社名＜／ｔｄ＞＜ｔｄ＞％会社名％株式会社＜／ｔｄ＞＜／ｔｒ＞＜ｔｒ＞＜ｔｄ＞設立＜／ｔｄ＞＜ｔｄ＞１９５０年１月１日＜／ｔｄ＞＜／ｔｒ＞」の二つの文章を記載されているＷｅｂページがあった場合、「％会社名％」を保持した最も長い文字列である「＜ｔｒ＞＜ｔｄ＞社名＜／ｔｄ＞＜ｔｄ＞％会社名％株式会社＜／ｔｄ＞＜／ｔｒ＞＜ｔｒ＞＜ｔｄ＞」をパターンとして取得する。今回の場合では、会社名が１０種類、Ｗｅｂページが会社名に対して１００種類なので４９５００回パターンの取得を行う。なお、パターンの取得対象はＨＴＭＬのタグを含まない文章でも良く、また最長共通部分列以外の方法であっても良く、２つ以上のＷｅｂページの組み合わせからパターンを取得しても良い。
ルール学習部１１６は、取得したパターンからよく使われているパターンのみを知識増殖データベースに登録する。一定以上の頻度、例えば５回以上出現するパターンを知識増殖ルールデータベース１１１に登録する。
以上、本実施の形態によれば、任意のＷｅｂページから会社名、または商品名、または商品の固有名称を取得するパターンを取得できる。
図１５は、本実施の形態にかかる会社類似群コード固有名称データベース構築部２３の動作の一例を示すフローチャートである。以下、図１５を用いて動作について説明する。
（ステップＳ９０１）会社類似群コード固有名称データベース構築部２３は、会社商品固有名称データベース１０７から会社名と商品名と商品の固有名称の情報を取得する。取得できた場合はステップＳ９０２へ進み、取得できなかった場合は終了する。
（ステップＳ９０２）会社類似群コード固有名称データベース構築部２３は、カウンターｍに１を代入する。
（ステップＳ９０３）会社類似群コード固有名称データベース構築部２３は、ステップＳ９０１で取得した情報にｍ番目の情報があるか否かを判断する。あった場合はステップＳ９０４へ進み、なかった場合は終了する。
（ステップＳ９０４）会社類似群コード固有名称データベース構築部２３は、ステップＳ９０１で取得したｍ番目の情報の商品名をキーにし、商品類似群コード対応データベース２１から商品名に対応した類似群コードを取得する。
（ステップＳ９０５）会社類似群コード固有名称データベース構築部２３は、ステップＳ９０１で取得したｍ番目の情報の会社名と、商品の固有名称と、ステップＳ９０４で取得した類似群コードを１レコードとして会社類似群コード固有名称データベース２２に登録する。
（ステップＳ９０６）会社類似群コード固有名称データベース構築部２３は、カウンターｍをインクリメントする。
以下、本実施の形態における会社類似群コード固有名称データベース構築部２３の具体的な動作について説明する。なお、この具体例において示した会社類似群コード固有名称データベース構築部２３の取得結果は、説明のために便宜上用意されたものであって、実際のデータを示すものではない。
会社類似群コード固有名称データベース構築部２３は会社商品固有名称データベース１０７の商品名をキーにして、類似群コード対応データベースから類似群コードを取得し、会社類似群コード固有名称データベース２２を構築する。
まず、会社類似群コード固有名称データベース構築部２３は、会社商品固有名称データベース１０７から、会社名と商品名と商品の固有名称をすべて取得する。なお、もし会社商品固有名称データベース１０７が取得回数や取得割合等の値を保持している場合は、任意の閾値以下の会社名を取得しないようにしても良い。今回の具体例では、会社名と商品名と商品の固有名称の組を１０種類取得したとする。
次に、商品類似群コード対応データベース２１から各商品名に対応した類似群コードを取得する。なお、この時取得する類似群コードは、商品名の完全一致だけではなく、例えば「テレビ」と「ＴＶ」のような商品名が概念的に一致する類似群コードを取得しても良い。
そして、取得した会社名と類似群コードと商品の固有名称の組を会社類似群コード固有名称データベース２２に登録する。
以上、本実施の形態によれば、会社商品固有名称データベース１０７と類似群コード対応データベースから商品名をキーにして、会社名と類似群コードと商品の固有名称を保持する会社類似群コード固有名称データベース２２を構築できる。
図１６は、本実施の形態にかかる商標侵害検知装置３の動作の一例を示すフローチャートである。以下、図１６を用いて動作について説明する。
（ステップＳ１００１）受付部３２は、調査対象商標情報、具体的には商標文字列と商品名、または類似群コードとを受け付けたか否かを判断する。受け付けた場合、ステップＳ１００２に進み、受け付けていない場合、ステップＳ１００１に戻る。
（ステップＳ１００２）商標文字列取得部３３１は、調査対象商標情報から商標文字列を取得する。取得できた場合は、ステップＳ１００３に進み、取得できなかった場合はステップＳ１０１７へ進む。
（ステップＳ１００３）称呼取得部３３２は、ステップＳ１００２で取得した商標文字列を用いて、１以上の称呼情報を取得する。例えば、商標文字列を形態素解析することや、商標文字列を構成する各文字の読みを、予め用意された文字の読みが格納された辞書などから読み出し、それらの組合せを取得することで、称呼情報を取得する。
（ステップＳ１００４）称呼取得部３３２は、カウンターｍに１を代入する。
（ステップＳ１００５）称呼取得部３３２は、ステップＳ１００３で取得した称呼情報にｍ番目の称呼情報があるか否かを判断する。ある場合、ステップＳ１００６に進み、ない場合、ステップＳ１０１１に進む。
（ステップＳ１００６）称呼取得部３３２は、カウンターｎに１を代入する。
（ステップＳ１００７）称呼取得部３３２は、ｍ番目の称呼情報にｎ番目の区切位置があるか否かを判断する。例えば、称呼情報の全ての文字の間を区切り位置に設定していく場合、ｎ番目の区切り位置とは、例えば、称呼情報の先頭からｎ番目の文字と（ｎ＋１）番目の文字との間である。このため、称呼取得部３３２は、例えばｍ番目の称呼情報に、先頭から（ｎ＋１）番目の文字があるか否かを判断すればよい。ｎ番目の区切位置がある場合、ステップＳ１００８に進み、ない場合、ステップＳ１０１０に進む。なお、称呼情報のうちの、商標文字列を構成する各文字の読みの間や、商標文字列を構成する形態素の読みの間を、区切り位置に設定して称呼情報を分割していくようにしても良い。例えば、商標文字列「ＡＢＣ」の各文字の読み「エー」と「ビー」と「シー」を組み合わせて称呼情報「エービーシー」が取得された場合、区切り位置に設定できる位置を、「エー」と「ビー」との間、及び「ビー」と「シー」の間としてもよい。
（ステップＳ１００８）称呼取得部３３２は、ｎ番目の区切位置でｍ番目の称呼情報を区切って、その前後の文字列である分割称呼情報を取得する。なお、商標の称呼となり得ないような予め指定された文字が先頭に来る文字列は、分割称呼情報として取得しないことが好ましい。予め指定された文字は、例えば長音や、「ン」などである。取得した分割称呼情報は、図示しないメモリなどの記憶媒体に一時記憶する。既に他の分割称呼情報が記憶されている場合は、追記する。
（ステップＳ１００９）称呼取得部３３２は、カウンターｎを１インクリメントする。そして、ステップＳ１００７に戻る。
（ステップＳ１０１０）称呼取得部３３２は、カウンターｍを１インクリメントする。そして、ステップＳ１００５に戻る。
（ステップＳ１０１１）称呼表示部３３３は、ステップＳ１００３で取得した称呼情報と、ステップＳ１００８で取得した分割称呼情報を表示する。なお、ユーザに選択させず、特定のルールで称呼指定を選択する場合は、本ステップの表示、およびステップＳ１０１２の受付をスキップしても良い。
（ステップＳ１０１２）称呼指定受付部３３４は、称呼指定情報または分割称呼指定情報の少なくとも一方を指定する称呼指定情報を受け付けたか否かを判断する。受け付けた場合、例えば、称呼指定情報で指定された称呼情報と割称呼情報とをメモリなどの記憶媒体に一時記憶して、ステップＳ２１２に進み、受け付けていない場合、ステップＳ１０１２に戻る。
（ステップＳ１０１３）類似検索部３３５は、カウンターｋに１を代入する。
（ステップＳ１０１４）類似検索部３３５は、ステップＳ１０１２で受け付けた称呼指定情報によって指定された称呼情報と分割称呼情報とを合わせた中に、ｋ番目の称呼情報または分割称呼情報があるか否かを判断する。ある場合、ステップＳ１０１５に進み、ない場合、ステップＳ１０１７に進む。
（ステップＳ１０１５）ｋ番目の称呼情報または分割称呼情報とを用いて、類似検索を行う。そして、類似検索の結果を、図示しない記憶媒体などに蓄積する。類似検索の結果は、例えば、類似検索に用いられたｋ番目の称呼情報または分割称呼情報と、類似すると判断された称呼と、その称呼に対応付けられた会社名、および商品の固有名称とを含む情報である。
（ステップＳ１０１６）類似検索部３３５は、カウンターｋを１インクリメントする。そして、ステップＳ１０１４に戻る。
（ステップＳ１０１７）商品類否判断部３４は、ステップＳ１００１で取得した調査対象商標情報をもとに使用するデータベース３１を選択する。具体的には、調査対象商標情報に類似群コードが含まれていた場合は会社類似群コード固有名称データベース２２を選択し、商品名が含まれていた場合は会社商品固有名称データベース１０７を選択する。選択できた場合は、ステップＳ１０１８に進み、選択できなかった場合はステップＳ１０１９に進む。
（ステップＳ１０１８）商品類否判断部３４は、ステップＳ１０１７のデータベース３１からステップＳ１００１で取得した調査対象商標情報の商品名、または類似群コードをキーにして商品の類否判断を行う。そして、類否判断の結果を、図示しない記憶媒体などに蓄積する。類否判断の結果は、例えば、類否判断に用いられた商品名、または類似群コードと、一致すると判断された商品名、または類似群コードと、その称呼に対応付けられた会社名と商品の固有名称とを含む情報である。
（ステップＳ１０１９）ステップＳ１０１５で蓄積した類似検索結果と、ステップＳ１０１８で蓄積した情報から、商品の固有名称が共通する情報を取得する。
（ステップＳ１０２０）出力部３５は、ステップＳ１０１９で取得した情報を出力する。そして処理を終了する。
以下、本実施の形態における商標侵害検知装置３の具体的な動作について説明する。なお、この具体例において示したデータは、説明のために便宜上用意されたものであって、実際の運用時に使用するものではない。
まず、ユーザが、中華そばの麺についての「針金麺」という侵害の可能性を判断したいと考えて、「針金麺」という商標文字列と、中華そばの麺の類似群コードである「３２Ｆ０３」を、商標侵害検知装置３にキーボードなどを操作して入力したとする。受付部３２は、商標文字列「針金麺」を受け付ける。そして、商標文字列取得部３３１に商標文字列を取得させ、類似群コードを商品類否判断部３４に類似群コードを取得させる。
称呼取得部３３２は、商標文字列取得部３３１が受け付けた商標文字列「針金麺」の称呼情報を取得する。ここでは、まず、商標文字列に対して形態素解析を行って形態素ごとの読みの情報を取得する。例えば、形態素解析によって「針金麺」は２つの形態素「針金」と「麺」とに分けられ、形態素「針金」からは読みとして「ハリガネ」が、また、形態素「麺」からは読みとして「メン」が取得されたとする。それぞれの形態素には、１つの読みしか取得されないため、「針金麺」の称呼情報の一つとしてこれらの読みを単に結合した「ハリガネメン」を取得する。
さらに、称呼取得部３３２は、予め用意された漢字の読みが格納された辞書（図示せず）から、商標文字列「針金麺」の各文字の読みを取得する。例えば、「針」からは「ハリ」、「シン」という読みを取得したとする。また「金」からは、「キン」、「コガネ」、「コン」、「カネ」を取得したとする。また、「麺」からは「メン」を取得したとする。そして、取得した文字の読みを、取得元となる文字の並びに沿って組み合わせることで称呼情報を取得する。例えば、「ハリキンメン」、「ハリコガネメン」、「ハリコンメン」、「ハリカネメン」、「シンキンメン」、「シンコガネメン」などの称呼情報が取得される。なお、形態素解析で取得した称呼情報と一致するものは、削除する。
次に、称呼取得部３３２は、上記で取得した各称呼情報を分割して分割称呼情報を取得する。例えば、称呼情報「ハリガネメン」については、まず、区分位置を１文字目の「ハ」と２文字目の「リ」の間に設定して称呼情報を分割することで、「ハ」という分割称呼情報と、「リガネメン」という分割称呼情報とを取得する。更に、区分位置を２文字目の「リ」と３文字目の「ガ」の間に設定して称呼情報を分割することで、「ハリ」という分割称呼情報と、「ガネメン」という分割称呼情報とを取得する。同様にして、「ハリガ」、「ネメン」、「ハリガネ」、「メン」、「ハリガネメ」を取得する。但し「ン」は、分割称呼情報としては取得しない。同様にして、他の称呼情報についても分割称呼情報を取得する。なお、取得した分割称呼情報において、重複するものは一つを除いて削除する。
そして、称呼表示部３３３は、取得した称呼情報と分割称呼情報とをモニタなどに出力する。
図１７は、称呼表示部３３３による、称呼情報と分割称呼情報との表示例を示す図である。なお、ここでは、称呼情報も分割称呼情報も、後述する類似検索においては特に区別せずに利用されるため、称呼情報と分割称呼情報とを特に区別せずに称呼として表示している。
次に、ユーザが、図１７に示した称呼情報と分割称呼情報とのうちの、類似検索に利用したいと考えるものの横のチェックボックスにチェックを入れて、「指定完了」ボタン３１を押したとする。例えば、「ハリガネメン」、「ハリガネ」、「ハリキンメン」の横のチェックボックスに図１７に示すようにチェックをいれて「指定完了」ボタン３１を押すと、称呼指定受付部３３４は、チェックの入った称呼情報である「ハリガネメン」および「ハリキンメン」と、チェックの入った分割称呼情報である「ハリガネ」を受け付ける。
次に、類似検索部３３５は、称呼指定受付部３３４が受け付けた称呼情報と分割称呼情報とのそれぞれとを用いて、称呼の類似検索を行う。称呼の類似検索については、公知の技術であるので、詳細な具体例は省略する。例えば、類似検索の結果、称呼情報「ハリガネメン」と分割称呼情報「ハリガネ」については、称呼が類似する固有名称が検出されなかったが、称呼情報「ハリキンメン」については、称呼が類似する固有名称が検出されたとする。具体的には、称呼が「ハリキントン」という商品の固有名称が検出されたとする。商標類否判断結果取得部３３６は、この検出結果を図示しない記憶媒体などに一時記憶する。
そして、商標類否判断結果取得部３３６は、類似検索の結果を取得する。
さらに次に、商品の類否判断を行う、受付部３２から取得した類似群コードを用いて、会社類似群コード固有名称データベース２２から情報を取得する。「３２Ｆ０３」の場合、穀物の加工品に関する情報が「針金面」に関係なく取得されるが、全て取得する。
そして、商標類否判断部３３の判断結果と商品類否判断部３４の判断結果をのうち、商品の固有名称が共通する情報を取得し、会社名と商品の固有名称を出力する。なお、この際に会社データベース１０１に会社を特定する情報、または会社名の確信度、その他保持している情報があれば出力しても良い。
以上、本実施の形態によれば、ユーザが指定した調査対象商標文字列から、商標の文字列の称呼情報を自動的に取得して、これを用いた類似検索が行えるようにしたので、商標の総合的な侵害状況の判断材料となる情報をユーザに提供することができる。
また、称呼情報を分割した分割称呼情報を取得して、これを用いた類似検索が行えるようにしたので、例えば、ユーザが入力した商標が結合商標である場合には、結合商標を分割した場合の称呼を自動で取得することができ、分割した称呼情報を用いた適切な類似検索が可能となる。また、分割した称呼情報の入力を容易にすることができるとともに、分割した称呼情報を用いた類似検索をユーザに促すことができる。また、分割称呼情報を取得することで、商標の主要部だけを用いた適切な類似検索が可能となる。また、分割した称呼情報の入力を容易にすることができるとともに、主要部を用いた類似検索をユーザに促すことができる。
（実施の形態２）
本実施の形態は、調査対象商標情報が商品名を保持し、類似群コードを保持していない場合であっても、類似群コードを用いて商品の類否判断ができる事を特徴とする。
図２１は、本実施の形態における商標侵害検知装置４のブロック図である。商標侵害検知装置４は、データベース４０１、受付部３２、商標類否判断部３３、商品類否判断部４０２、出力部３５を備える。受付部３２、商標類否判断部３３、出力部３５については、実施の形態１と同様であるため、説明を省略する。
データベース４０１は、１以上の図示しないＷｅｂサーバ装置から取得した情報である、会社名と商品名と商品の固有名称との組を１組以上格納し得る。データベース４０１は、１以上のＷｅｂサーバ装置から取得した情報であれば何でもよく、データベース構築装置１を用いて構築してもよく、無作為、または調査対象商標情報の商品名をキーワードにして検索して収集したＷｅｂページから特定のルールを用いて情報を取得して構築してもよい。特定のルールとは、例えば、データベース構築装置１の各ルールデータベースに格納されるルールなどである。
商品類否判断部４０２は、データベース４０１が有する１以上の商品名と、調査対象商標情報が有するコード特定情報とを用いて、商品の類否判断を行い、データベース４０１に格納されている調査対象商標情報に類似する会社名と商品名と商品の固有名称を取得する。商品類否判断部４０２は、商品コード管理手段４０２１、コード特定情報取得手段４０２２、商品類否判断手段４０２３を備える。なお、本実施の形態におけるコード特定情報とは、商品名であってもよく、図示しない記憶部で管理されている類似群コードを参照するための番号等であってもよく、類似群コード表における見出しの商品または役務名（たとえば、０１Ａ０１であれば「化学品」）であってもよく、類似群コード表における商品・役務名であってもよく、類似群コードそのものであってもよい。
商品コード管理手段４０２１は、商品名とコード特定情報との対応を管理している。管理する商品名とコード特定情報は、類似群コードの説明文から特定のルールを用いて取得してもよく、図示しないＷｅｂサーバ装置から取得したＷｅｂページから特定のルールを用いて取得してもよく、人が手作業で入力してもよい。特定のルールとは、例えば「０４Ａ０１は、例えば、洗い粉やシャンプーなどがあげられる」といった文章から、コード特定情報として「０４Ａ０１」を、商品名として「洗い粉」と「シャンプー」を取得するようなルールであってもよく、「＜ｔａｂｌｅ＞＜ｔｒ＞＜ｔｄ＞染料＜／ｔｄ＞＜ｔｄ＞藍・あかね＜／ｔｄ＞＜／ｔｒ＞＜／ｔａｂｌｅ＞」といったＨＴＭＬの構造から、コード特定情報として「染料」を、商品名として「藍」と「あかね」を取得するルールであってもよい。また、商品コード管理手段４０２１はその対応を再帰的に探索することで類似群コードを取得できるような構成にしてもよい。具体的には、コード特定情報「０１Ａ０１」と商品名「化学品」、コード特定情報「化学品」と商品名「アンモニア水」という２組の情報があった場合、商品名「アンモニア水」からコード特定情報「０１Ａ０１」を取得できるように管理しても良い。
コード特定情報取得手段４０２２は、商品コード管理手段４０２１が管理する商品に対応するコード特定情報を用いて、データベース４０１が有する１以上の商品名に対応するコード特定情報を取得する。取得するコード特定情報は、データベース４０１が有する商品名に対応する任意のコード特定情報であっても良く、再帰的に対応を取得した結果取得した類似群コードであってもよく、類似群コードに到るまで再帰的に対応を取得する過程に取得したすべてのコード特定情報であっても良い。コード特定情報取得手段４０２２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。コード特定情報取得手段４０２２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
商品類否判断手段４０２３は、コード特定情報取得手段４０２２が取得したコード特定情報と、調査対象商標情報が有するコード特定情報とを用いて、商品の類否判断を行う。商品の類否判断は、調査対象商標情報が有するコード特定情報と、コード特定情報取得手段４０２２が取得したコード特定情報が同一、または含まれているかどうかを判断し、同一、または含まれていた場合、その情報に対応する会社名と商品名と商品の固有名称とを取得する。商品類否判断手段４０２３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。商品類否判断手段４０２３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
本実施の形態にかかる商標侵害検知装置４の動作は、商標侵害検知装置３における図１６のステップＳ１０１８の処理のみを変更したものもである。
以下、本実施の形態における商標侵害検知装置４における商品類否判断部４０２の具体的な動作について説明する。なお、この具体例において示した商品類否判断部４０２の出力結果は、説明のために便宜上用意されたものであって、実際のデータを示すものではない。ここでは、例として、受付部３２が受け付けた調査対象商標情報のコード特定情報を「ビール」とし、データベース４０１には、会社名が「Ａ社」、商品名が「ラガービール」、商品の固有名称が「Ｂビール」という１組の情報が少なくとも記憶されているものとし、商品コード管理手段４０２１は、コード特定情報「２８Ａ０２」と商品名「ビール」、コード特定情報「ビール」と商品名「ラガービール」という２組の情報が少なくとも記憶されているものとする。
コード特定情報取得手段４０２２は、データベース４０１から商品名に関する情報を取得する。例えば、「ラガービール」などの情報を取得する。そして、商品コード管理手段４０２１か管理している情報を用いて、各商品名からコード特定情報を取得する。具体的には、「ラガービール」から「ビール」、「ビール」から「２８Ａ０２」と類似群コードを取得するまでのコード特定情報をすべて取得し、商品名と対応付けて図示しない記憶部に記憶する。
商品類否判断手段４０２３は、受付部３２が受け付けた調査対象商標情報が有する「ビール」と同一のコード特定情報を保持した情報を、コード特定情報取得手段４０２２が取得し、図示しない記憶部に記憶した情報から探索し、データベース４０１に格納されている会社名と商品の固有名称を取得する。具体的には、「ビール」および「２８Ａ０２」と対応付けられている「ラガービール」を取得し、会社名が「Ａ社」、商品名が「ラガービール」、商品の固有名称が「Ｂビール」という情報を取得する。
以上、本実施の形態によれば、Ｗｅｂサーバ装置から取得した会社名と商品名と商品の固有名称との組に対して、類似群コードを指定しなくても、類似群コードを考慮した商標の類似検索が行えるようにしたため、商標の侵害状況の判断材料となる情報をユーザに提供することができる。
なお、本実施の形態では、コード特定情報取得手段４０２２でコード特定情報を取得したが、図示しない処理部を用いて、予めコード特定情報を取得しておき、データベース４０１に格納しておいても良い。
また、上記実施の形態１、実施の形態２において、会社名取得部１１２、商品名取得部１１３、固有名称取得部１１４、知識獲得部１１５、ルール学習部１１６、会社類似群コード固有名称データベース構築部２３、商品類否判断部３４、商標文字列取得部３３１、称呼取得部３３２、類似検索部３３５、商標類否判断結果取得部３３６、コード特定情報取得手段４０２２、商品類否判断手段４０２３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。商品名取得部１１３等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
（実施の形態３）
本実施の形態において、Ｗｅｂページから２以上の属性値集合を取得し、当該２以上の属性値集合から新たな属性値集合を生成するデータベース構築装置５について説明する。
なお、本実施の形態において、所定の情報が格納され得る格納部等において、当該格納部に情報が記憶される過程は問わないものとする。例えば、記録媒体を介して情報が格納部等で記憶されるようになってもよい。また、通信回線などを介して送信された情報が格納部等で記憶されるようになってもよい。さらに、入力デバイスを介して入力された情報が格納部等で記憶されるようになってもよい。また、本実施の形態において説明する各情報の形式、内容などは、あくまで例示であり、各情報の持つ意味を示すことができれば、形式、内容などは問わない。
図２１は、本実施の形態におけるデータベース構築装置５のブロック図である。データベース構築装置５は、表格納部５１、ルール格納部５２、スコア格納部５３、辞書格納部５４、取得部５５、結合部５６、ルール取得部５７を備える。
表格納部５１には、第一の表と２以上の第二の表とが格納される。第一の表は、属性の異なるｍ個（ｍ≧３）の属性値を有する１以上の属性値集合を有する。また、第二の表は、属性の異なるｎ個（ｎ≦ｍ−１）の属性値を有する１以上の属性値集合を有する。つまり、属性値集合は、一のデータモデルにおけるレコードである。また、第一の表および第二の表は、一のデータモデルにおける１以上のレコードの集合である。例えば、当該データモデルがリレーショナル型データモデルである場合、第一の表および第二の表は、テーブルである。なお、属性、および属性値の内容は問わない。
また、第一の表は、通常、第二の表になり得る。例えば、上記ｍが３である場合、属性の異なる３個の属性値を有する１以上の属性値集合を有する表が、第一の表であり、属性の異なる２個または１個の属性値を有する１以上の属性値集合を有する表が、第二の表である。また、上記ｍが４である場合、属性の異なる４個の属性値を有する１以上の属性値集合を有する表が、第一の表となり、属性の異なる３個または２個または１個の属性値を有する１以上の属性値集合を有する表が、第二の表となる。つまり、表格納部５１に格納されている表が、第一の表であるか第二の表であるかは、他の表との関係で相対的に決まるものである。
また、「属性の属性値」とは、「属性に対応する属性値」を意味する。また、「属性値の属性」とは、「属性値が対応する属性」を意味する。また、「属性の属性値集合」とは、「属性に対応する属性値集合」を意味し、当該属性の属性値を１以上有する属性値集合を意味する。また、「属性値集合の属性」とは、「属性値集合が対応する属性」を意味し、当該属性値集合が有する１以上の属性値の属性を意味する。
また、第二の表は、ｎ個の各属性がユニークであるか否かを示すユニーク識別子を有していてもよい。当該ユニーク識別子は、通常、各属性が有しているが、当該ユニーク識別子により、どの属性がユニークであるかが示されてもよい。当該ユニーク識別子は、例えば、いわゆるＲＤＢにおけるユニークキーであるが、主キーであってもよい。また、当該ユニーク識別子は、２以上の各第二の表がユニークであるか否かを示すものであってもよい。
また、第一の表および第二の表は、属性値集合に対応するスコアを有していてもよい。当該スコアは、通常、当該属性値集合の信頼度を示す。また、当該スコアは、属性値集合が有する各属性値に対応するものであってもよい。
「属性値集合の信頼度」とは、当該属性値集合に対する信頼の度合いを示すものである。「属性値集合の信頼度」は、例えば、当該属性値集合を取得したＷｅｂページの信頼度や、当該属性値集合そのものの信頼度などである。「Ｗｅｂページの信頼度」は、例えば、当該ＷｅｂページがいわゆるオフィシャルサイトのＷｅｂページである場合は高く、当該Ｗｅｂページがいわゆるオフィシャルサイト以外のＷｅｂページである場合は低いものなどである。また、「属性値集合そのものの信頼度」は、例えば、当該属性値集合の取得元であるＷｅｂページの信頼度や、当該属性値集合が有する各属性値と、当該属性値の条件である属性値条件との一致度などである。
属性値条件とは、例えば、属性値の例や、属性値のパターンなどである。つまり、「属性値条件との一致度」とは、当該属性値集合が有する各属性値と、当該属性値の属性と同一の属性の属性値の例との一致度や、当該属性値集合が有する各属性値と、当該属性値の属性と同一の属性の属性値のパターンとの一致度などである。なお、属性値の例とは、属性値そのものである。また、属性値のパターンとは、例えば、属性値が予め決められた文字を含むことや、属性値が漢字列であること、属性値がカタカナ列であること、属性値がひらがな列であること、属性値が数値であることなどを示すものなどである。
なお、「属性値集合の信頼度」は、「属性値集合の精度」や、「属性値集合の確度」と呼んでもよい。また、当該スコアは、属性値集合または当該属性値集合が有する各属性値に対応するスコアであり、当該属性値集合または当該属性値が信頼できるか否か、正しいか否かなどを判断できるものであれば、その内容は問わない。
ルール格納部５２には、１以上のルールが格納される。当該ルールとは、１以上のＷｅｂページから、上記ｍ個または上記ｎ個の属性値を有する１以上の属性値集合を取得するためのルールである。当該ルールは、通常、後述の取得部５５が使用するが、当該取得部５５が使用することで、１以上のＷｅｂページから１以上の属性値集合を取得できるルールであればよい。
ルールは、Ｗｅｂページが有するＨＴＭＬ（Ｈｙｐｅｒ Ｔｅｘｔ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を解釈して得られるテキスト文書（例えば、いわゆるＷｅｂブラウザが表示するＷｅｂページ）から、１以上の属性値集合を取得するためのルールや、いわゆるＨＴＭＬ文書であるＷｅｂページから、１以上の属性値集合を取得するためのルールなどである。
また、ルールは、通常、正規表現であるが、例えば、いわゆる文字列のパターンや、タグのパターン、ＵＲＩ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）のパターン、これら３つのパターンのうちの２以上のパターンの組み合わせなどであってもよい。また、ルールは、その他の表記や表現であってもよい。また、ルールは、通常、属性値を取得することを示す変数を有している。当該変数は、属性に対応するものである。
例えば、Ｗｅｂページがテキスト文書である場合、ルールは、（１）「＄会社名＄は、．＊？＄商品名＄、＄固有名称＄を発売しました」や、（２）「％固有名称％：％商品名％」、（３）「会社概要＜改行＞社名｜＆会社名＆＜改行＞設立｜＆設立年月日＆」などである。（１）は、会社名と、商品名と、固有名称とを取得するためのルールである。（１）において、例えば、「＄会社名＄」は、当該箇所にある文字列を会社名として取得することを示す変数である。また、「．＊？」は、正規表現である。また、（２）は、固有名称と、商品名とを取得するためのルールである。（２）において、例えば、「％固有名称％」は、当該箇所にある文字列を固有名称として取得することを示す変数である。また、（３）は、会社名と、設立年月日を取得するためのルールである。（３）において、例えば、「＆設立年月日＆」は、当該箇所にある文字列を設立年月日として取得することを示す変数である。また、「＜改行＞」は、改行を示す。
また、例えば、ＷｅｂページがＨＴＭＬ文書である場合、ルールは、（４）「＜ｐ＞＄会社名＄は、．＊？＄商品名＄、＄固有名称＄を発表しました＜／ｐ＞」や、（５）「＜ｔｄ＞％固有名称％：＜／ｔｄ＞＜ｔｄ＞％商品名％＜／ｔｄ＞」、（６）「＜ｄｉｖ．＊？＞会社概要＜／ｄｉｖ＞＜ｂｒ＞＜ｄｉｖ．＊？＞社名＜／ｄｉｖ＞＜ｄｉｖ．＊？＞＆会社名＆＜／ｄｉｖ＞＜ｂｒ＞＜ｄｉｖ．＊？＞設立＜／ｄｉｖ＞＜ｄｉｖ．＊？＞＆設立年月日＆＜／ｄｉｖ＞」などである。なお、当該（４）〜（６）の意味は、上記（１）〜（３）と同様であるので、説明を省略する。また、当該（４）〜（６）の各ルールにおける変数や記号の意味も、上記（１）〜（３）と同様であるので、説明を省略する。
また、ルール格納部５２には、上記各変数に対応するパターンが格納されてもよい。当該パターンとは、例えば、当該変数により取得することが示される文字列が、予め決められた文字を含むことや、当該文字列が漢字列であること、当該文字列がカタカナ列であること、当該文字列がひらがな列であること、当該文字列が数値であることなどを示すものなどである。
また、Ｗｅｂページは、通常、１以上のＷｅｂサイトが有するものであり、当該Ｗｅｂサイトを運用するサーバ装置が有する。また、Ｗｅｂページは、データベース構築装置５が備える任意の記憶装置や、記憶領域に格納されていてもよい。また、Ｗｅｂページは、前述のテキスト文書やＨＴＭＬ文書などの文書や、文、段落、文字、文字列、テキストなどを含み、広く解する。
また、Ｗｅｂページは、当該Ｗｅｂページを識別するＷｅｂページ識別子を有していてもよい。当該Ｗｅｂページ識別子は、当該ＷｅｂページのＵＲＬや、Ｗｅｂページのファイル名、Ｗｅｂページのタイトル（ＨＴＭＬのｔｉｔｌｅ要素の要素値）、メタ情報（ＨＴＭＬのｍｅｔａ要素のｋｅｙｗｏｒｄ属性値や、ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ属性値）などである。なお、ＵＲＬは、いわゆるドメイン名やホスト名などを含み、広く解する。
また、ルールは、通常、当該ルールにより取得できる属性値集合を有する第一の表または第二の表に対応付いてルール格納部５２に格納されている。これはつまり、ルールと、当該ルールにより取得できる属性値集合に対応する１以上の属性、または当該属性値集合を有し得る表との対応関係がわかるように格納されているということである。
スコア格納部５３には、Ｗｅｂページ識別子が対応付けられた１以上のスコアが格納される。当該スコアは、Ｗｅｂページのスコアであり、通常、当該Ｗｅｂページの信頼度を示すものである。
辞書格納部５４には、属性ごとの１以上の属性値の集合である１以上の辞書が格納される。辞書は、属性値の例の集合であると考えてもよい。また、一の辞書は、通常、一の属性の１以上の属性値の集合である。また、辞書格納部５４には、１以上の属性値のパターンが格納されてもよい。この場合、属性値のパターンは、通常、当該属性値の属性と対応付いている。
取得部５５は、ルール格納部５２に格納されている１以上のルールに従い、１以上のＷｅｂページから、１以上の属性値集合を取得する。このとき、取得部５５は、通常、当該１以上のＷｅｂページから、当該１以上のルールに合致する文字列を取得する。そして、取得部５５は、取得した文字列から、使用したルールが有する１以上の変数の箇所にある文字列を、属性値として取得する。そして、取得部５５は、当該取得した１以上の属性値集合を、表格納部５１に蓄積する。当該蓄積とは、第一の表または第二の表に追記することである。また、当該追記は、追加や挿入の意味も含む。
例えば、ルールに従い上記ｍ個の属性値を有する１以上の属性値集合を取得した場合、取得部５５は、当該属性値集合に対応する属性を有する表に、当該取得した属性値集合を追記する。当該表は、通常、第一の表である。また、例えば、ルールに従い上記ｎ個の属性値を有する１以上の属性値集合を取得した場合、取得部５５は、当該属性値集合に対応する属性を有する表に、当該取得した属性値集合を追記する。当該表は、通常、第二の表である。
また、取得部５５は、ルール格納部５２に格納されている１以上のルールが有する変数に、当該変数が対応する属性の属性値であり、表格納部５１に格納されている１以上の属性値を代入し、新たなルールを生成し、当該ルールに従い、１以上のＷｅｂページから１以上の属性値集合を取得してもよい。
また、取得部５５は、ルール格納部５２に格納されている１以上のルールが有する変数に、当該変数のパターンであり、ルール格納部５２に格納されているパターンを代入し、新たなルールを生成し、当該ルールに従い、１以上のＷｅｂページから１以上の属性値集合を取得してもよい。
また、取得部５５は、通常、いわゆるクローリングを行い、いわゆるＷｅｂから１以上のＷｅｂページを取得する。また、例えば、１以上のＷｅｂページが任意の記憶領域に格納されている場合、取得部５５は、当該記憶領域から、１以上のＷｅｂページを取得する。
例えば、１以上のＷｅｂページに文字列『特許分析株式会社は、特許明細書の分析を行うソフトウェア「ＰＡＴ−Ａｎａｌｙｚｅｒ」を発売した』が存在しており、ルールが『＄会社名＄は、．＊？＄商品名＄「＄固有名称＄」を発売した』である場合、取得部５５は、まず、当該ルールに合致する当該文字列を取得する。そして、取得部５５は、当該文字列から、属性値を取得するための変数「＄会社名＄」や、「＄商品名＄」の箇所にある文字列「特許分析株式会社」、「ソフトウェア」、「ＰＡＴ−Ａｎａｌｙｚｅｒ」を、それぞれ、会社名、商品名、固有名称として取得する。そして、取得部５５は、会社名、商品名、固有名称の３つの属性を有する表に、取得した属性値集合を追記する。
また、例えば、会社名「特許分析株式会社」が既に表格納部５１に格納されている場合、取得部５５は、当該会社名を上記ルールに代入し、新たなルール『特許分析株式会社は、．＊？＄商品名＄「＄固有名称＄」を発売した』を生成し、当該ルールを用いて、上記と同様に文字列「ソフトウェア」、「ＰＡＴ−Ａｎａｌｙｚｅｒ」を、それぞれ、商品名、固有名称として取得してもよい。そして、取得部５５は、商品名、固有名称の３つの属性を有する表に、取得した属性値集合を追記する。
また、例えば、上記の場合において、変数「＄会社名＄」に対応するパターンが「＜漢字列＞株式会社」であるとき、取得部５５は、上記ルールに「＜漢字列＞株式会社」を代入し、新たなルール『＜漢字列＞株式会社は、．＊？＄商品名＄「＄固有名称＄」を発売した』を生成する。そして、取得部５５は、当該ルールに合致する上記文字列を取得する。そして、取得部５５は、当該文字列から、属性値を取得するための変数「＄会社名＄」や、「＄商品名＄」の箇所にある文字列「特許分析株式会社」、「ソフトウェア」、「ＰＡＴ−Ａｎａｌｙｚｅｒ」を、それぞれ、会社名、商品名、固有名称として取得する。
また、取得部５５は、例えば、属性値集合の取得の際に、当該属性値集合を取得したＷｅｂページが有するＷｅｂページ識別子を取得してもよい。この場合、取得部５５は、当該属性値集合と、当該Ｗｅｂページ識別子とを対応付け、第一の表または第二の表に追記する。
また、取得部５５は、例えば、属性値集合の取得の際に、当該属性値集合に対応するスコアを算出してもよい。この場合、取得部５５は、当該属性値集合と、当該スコアとを対応付け、第一の表または第二の表に追記する。また、取得部５５は、例えば、取得した属性値集合が有する各属性値に対応するスコアを算出してもよい。この場合、取得部５５は、当該各属性値と、当該スコアとを対応付け、第一の表または第二の表に追記する。また、取得部５５は、当該各属性値に対応するスコアを用いて、当該属性値集合に対応するスコアを算出してもよい。当該算出とは、例えば、各属性値に対応するスコアの平均を算出することなどである。この場合、取得部５５は、当該属性値集合と、当該スコアとを対応付け、第一の表または第二の表に追記する。
例えば、取得部５５は、属性値集合を取得したＷｅｂページが有するＷｅｂページ識別子に対応するスコアを、スコア格納部５３から取得してもよい。例えば、属性値集合を取得したＷｅｂページのＵＲＬが「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｗｅｂｐａｇｅ．ｃｏｍ」であり、当該ＵＲＬがスコア格納部５３においてスコア「９５」と対応付いている場合、取得部５５は、当該スコア「９５」を取得する。そして、取得部５５は、当該属性値集合と、当該スコアとを対応付け、第一の表または第二の表に追記する。
また、例えば、取得部５５は、取得した属性値集合と、属性値条件との一致度を、スコアとして算出してもよい。この場合、取得部５５は、通常、当該属性値集合が有する各属性値と、当該属性値条件との一致度を算出する。また、この場合、取得部５５は、通常、当該各属性値の属性と同一の属性の属性値条件との一致度を算出する。
例えば、当該属性値集合が有する属性値が会社名「特許分析株式会社」であるとする。この場合において、属性値条件が会社名の例「特許分析株式会社」であるとき、当該会社名と会社名の例が一致するので、取得部５５は、一致度「１００」を取得する。また、この場合において、属性値条件が会社名の例「特許解析株式会社」であるとき、取得部５５は、当該会社名の文字のうち当該会社名の例と一致している文字数「７」と、当該会社名の文字数「８」を取得し、「７÷８」を計算し、一致度「０．８７５」を取得する。また、この場合において、属性値条件が会社名のパターン「漢字列」であるとき、当該会社名が漢字列であるので、取得部５５は、一致度「１００」を取得する。また、この場合において、属性値条件が会社名のパターン「カタカナ列」であるとき、当該会社名がカタカナを１文字も有さないため、取得部５５は、一致度「０」を取得する。
なお、属性値条件が属性値の例である場合、当該属性値の例は、通常、辞書格納部５４に格納されている属性値である。また、属性値条件が属性値のパターンである場合、当該属性値のパターンは、通常、取得部５５が保持しているが、任意の記憶領域または予め決められた記憶領域に格納されていてもよい。
また、取得部５５は、例えば、取得した属性値集合を、いわゆる検索エンジンにて検索し、当該属性値集合を有するＷｅｂページの件数をスコアとして取得してもよい。例えば、取得した属性値集合が会社名「特許分析株式会社」と商品名「ＰＡＴ−Ａｎａｌｙｚｅｒ」であり、当該２個の属性値の両方を有するＷｅｂページを検索エンジンにて検索した結果、「１，０００」件存在する場合、取得部５５は、当該件数「１，０００」をスコアとして取得する。
また、取得部５５は、例えば、取得した属性値集合の累積取得回数をスコアとして取得してもよい。当該累積取得回数の取得の方法は自明であるので、詳細な説明を省略する。
結合部５６は、第二の表が有する２以上の属性値集合を結合し、第一の表が有し得る新たな属性値集合を生成する。そして、結合部５６は、生成した属性値集合を、第一の表に追記する。ここで、「第一の表が有し得る」とは、第一の表が有する属性値集合になり得ることを意味し、上記ｍ個の属性値を有することを意味する。具体的には、属性値集合を生成する際に用いた２以上の属性値集合に対応する属性の数よりも、属性の数が多いことを意味する。
例えば、結合部５６は、上記ｍ個の属性値を有する属性値集合を、上記ｎ個の属性値を有する２つの属性値集合を結合し、生成したとする。この場合、結合の対象である属性値集合の属性の数（ｎ個）よりも、結合により生成した属性値集合の属性の数（ｍ個）の方が多い。従って、結合部５６は、当該生成した属性値集合を、第一の表に追記する。また、例えば、結合部５６は、属性の異なる３個の属性値を有する２つの属性値集合を結合し、当該属性の異なる３個の属性値を有する属性値集合を生成したとする。この場合、結合の対象である属性値集合の属性の数（３個）と、結合により生成した属性値集合の属性の数（３個）とが同じである。従って、結合部５６は、当該生成した属性値集合を、第一の表に追記しない。また、この場合、結合部５６は、通常、結合の対象とする属性値集合の属性の数と、結合により生成する属性値集合の属性の数とを比較し、前者の数よりも後者の数の方が多い場合に、新たな属性値を生成する。
また、結合部５６は、例えば、以下の方法にて、第一の表が有し得る新たな属性値集合を生成する。
（１）２以上の異なる第二の表の各々が有する属性値集合であり、同一の属性の同一の属性値を有し、かつ当該属性が前記ユニーク識別子によりユニークであることが示される２以上の属性値集合を結合する。
（２）３以上の異なる第二の表の各々が有する属性値集合であり、同一の属性の同一の属性値を２以上有する属性値集合を結合する。
なお、結合とは、いわゆるＲＤＢにおけるテーブルの結合（ＪＯＩＮ）と同義である。つまり、結合とは、結合の対象となる属性値集合において重複する属性値（キー）を１つにし、残りの属性値と対応付け、新たな属性値集合を生成することである。
（１）は、以下の条件に合致する２以上の属性値集合を結合することである。
（ａ）他の属性値集合の属性と同一の属性を有する。
（ｂ）（ａ）の属性の属性値であり、他の属性値集合が有する属性値と同一の属性値を有する。
（ｃ）（ａ）の属性がユニーク識別子によりユニークであることが示される。
なお、（１）は、例えば、結合の対象となる属性値集合のすべてが、当該属性値集合の属性がユニーク識別子を有する場合の結合方法であり、上記（ａ）〜（ｃ）は、当該結合を行う条件（結合条件）である。また、（１）では、ユニーク識別子によりユニークであることが示される属性をキーに、２以上の属性値集合を結合する。
また、（２）は、以下の条件に合致する３以上の属性値集合を結合することである。
（ａ）他の２以上の属性値集合の属性と同一の属性を２以上有する。
（ｂ）（ａ）の属性の属性値であり、他の属性値集合が有する属性値と同一の属性値を有する。
なお、（２）は、例えば、結合の対象となる属性値集合の少なくとも１つが、当該属性値集合の属性がユニーク識別子を有さない場合の結合方法であり、上記（ａ）、（ｂ）は、当該結合を行う条件（結合条件）である。また、結合部５６は、（２）の結合を行う場合、３以上の属性値集合であり、当該３以上の属性値集合の２個ずつの属性の対応関係が、当該３以上の属性値集合から明らかであるような属性値集合を結合することが好適である。
例えば、属性値「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」のいずれかを有する３つの属性値集合「Ａ−Ｂ」、「Ｂ−Ｃ」、「Ｃ−Ａ」があるとする。これら３つの各属性値集合は、他の２つの属性値集合が有する属性値と同一の属性値を、２以上有する。従って、結合部５６は、これら３つの属性値集合を結合し、新たな属性値集合「Ａ−Ｂ−Ｃ」を生成する。
また、例えば、属性値「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」のいずれかを有する３つの属性値集合「Ａ−Ｂ−Ｃ」、「Ｃ−Ｄ」、「Ｄ−Ａ」があるとする。これら３つの各属性値集合は、他の２つの属性値集合が有する属性値と同一の属性値を、２以上有する。従って、結合部５６は、これら３つの属性値集合を結合し、新たな属性値集合「Ａ−Ｂ−Ｃ−Ｄ」を生成する。なお、この場合、これら３つの属性値集合からは、「Ｂ」と「Ｄ」との対応関係が明らかではない。従って、結合部５６は、これら３つの属性値集合を結合しないことが好適である。
また、例えば、属性値「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」のいずれかを有する３つの属性値集合「Ａ−Ｂ」、「Ｂ−Ｃ」、「Ｃ−Ｄ」があるとする。これら３つの属性値集合のうち、「Ｃ−Ｄ」は、他の２つの属性値集合が有する属性値と同一の属性値を２以上有さない。従って、結合部５６は、これら３つの属性値集合を結合しない。これは、つまり、「Ａ」と「Ｄ」との対応関係が明らかではない状態で、「Ａ」と「Ｄ」との対応関係を構築することを防ぐためである。
また、例えば、属性値「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」のいずれかを有する３つの属性値集合「Ａ−Ｂ−Ｃ」、「Ａ−Ｂ−Ｄ」、「Ｃ−Ｄ−Ｅ」があるとする。これら３つの各属性値集合は、他の２つの属性値集合が有する属性値と同一の属性値を、２以上有する。従って、結合部５６は、これら３つの属性値集合を結合し、新たな属性値集合「Ａ−Ｂ−Ｃ−Ｄ−Ｅ」を生成する。なお、この場合、これら３つの属性値集合からは、「Ｅ」と「Ａ」、「Ｅ」と「Ｂ」との対応関係が明らかではない。従って、結合部５６は、これら３つの属性値集合を結合しないことが好適である。しかし、結合部５６は、これら３つの属性値集合の一部であり、対応関係が明らかである属性値集合を結合し、新たな属性値集合「Ａ−Ｂ−Ｃ−Ｄ」を生成してもよい。
なお、以上について、便宜上、属性値のみで説明したが、通常、当該属性値の属性も同一でないと結合は行わない。
また、結合部５６は、例えば、当該属性値集合に対応するスコアが、予め決められた条件を満たすほど高い属性値集合のみを用いて、新たな属性値集合を生成してもよい。当該条件は、通常、結合部５６が保持しているが、任意の記憶領域に格納されていてもよい。
なお、結合部５６は、第二の表が有する２以上の属性値集合を結合し、第一の表が有し得る新たな属性値集合を生成すればよく、当該結合の方法や手順などは問わない。また、当該生成の元となる第二の表が有する属性値集合は、表格納部５１に格納されているものであれば何でもよい。例えば、結合部５６は、取得部５５が取得した２以上の属性値集合を結合してもよいし、結合部５６が生成した２以上の属性値集合を結合してもよいし、取得部５５が取得した属性値集合または結合部５６が生成した属性値集合のうちの２以上の属性値集合を結合してもよい。
ルール取得部５７は、まず、１以上のＷｅｂページから、表格納部５１に格納されている１以上の属性値集合が存在する文字列を取得する。そして、ルール取得部５７は、当該文字列のうち、当該属性値集合以外の文字列を前記ルールとして取得する。そして、ルール取得部５７は、当該取得したルールを、ルール格納部５２に蓄積する。
ルール取得部５７は、例えば、いわゆるクローリングを行い、１以上のＷｅｂページを取得する。そして、ルール取得部５７は、通常、当該Ｗｅｂページから、属性値集合を有するＷｅｂページを取得する。また、ルール取得部５７は、例えば、属性値集合を検索キーとし、いわゆる検索エンジンを用いて、１以上のＷｅｂページを取得してもよい。
また、ルール取得部５７は、例えば、上記の様にして取得した１以上のＷｅｂページから、属性値集合が存在する文や、行、表など、１つのまとまりと言える文字列を取得する。
また、ルール取得部５７は、例えば、上記の様にして取得した文字列に存在する属性値集合を、予め決められた変数に置換する。そして、ルール取得部５７は、当該置換後の文字列を、ルールとして取得する。例えば、当該文字列に会社名が存在する場合、ルール取得部５７は、当該文字列に存在する会社名を、当該会社名に対応する変数（例えば、「％会社名％」）に置換する。また、例えば、当該文字列に商品名および固有名称が存在する場合、ルール取得部５７は、当該文字列に存在する商品名および固有名称を、当該商品名および固有名称に対応する変数（例えば、「＄商品名」、「＄固有名称＄」）に置換する。
また、ルール取得部５７は、例えば、対象が自明である文字列を、予め決められた変数に置換してもよい。「対象が自明である文字列」は、例えば、日付や、時刻、曜日、人名などである。また、ルール取得部５７は、例えば、いわゆる動詞や、助詞、名詞など以外の文字列を、任意の０以上の文字列を示す記号に置換してもよい。
また、ルール取得部５７は、例えば、取得したルールと、ルール格納部５２に既に格納されているルールとから、新たなルールを生成してもよい。この場合、ルール取得部５７は、通常、取得したルールとの類似度が予め決められた条件を満たすほど高いルールを、ルール格納部５２から取得し、当該２つのルールの共通部分を、新たなルールとして取得する。なお、このとき、共通部分以外は、任意の０以上の文字列を示す記号に置換してもよいし、いわゆる論理和で連結してもよい。また、ルール取得部５７は、例えば、取得した２以上のルールから、またはルール格納部５２に既に格納される２以上のルールから上記のような新たなルールを作成してもよい。
また、ルール取得部５７は、上記の様にして取得したルールを、ルール格納部５２に蓄積する。このとき、ルール取得部５７は、通常、取得したルールを、当該ルールを取得した際に用いた属性値集合を有する第一の表または第二の表に対応付けて、ルール格納部５２に蓄積する。なお、ルール取得部５７は、取得したルールと、当該ルールにより取得できる属性値集合（属性の集合）との対応関係がわかるように、取得したルールをルール格納部５２に蓄積すればよく、その方法や手順などは問わない。
なお、表格納部５１、ルール格納部５２、スコア格納部５３、辞書格納部５４は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
また、取得部５５、結合部５６、ルール取得部５７は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。取得部５５等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現してもよい。
次に、データベース構築装置５の動作について説明する。なお、所定の情報におけるｉ番目の情報は、「情報［ｉ］」と記載するものとする。図２２は、データベース構築装置５の全体動作を示すフローチャートである。
（ステップＳ２２０１）取得部５５は、属性値集合を取得するか否かを判断する。この判断は、具体的には、例えば、データベース構築装置５が、受付部（図示せず）を有しており、当該受付部が属性値集合を取得する旨の指示を受け付けたか否か判断することや、属性値集合を取得するタイミング（周期）が予め決められており、当該タイミングになったか否かを判断することなどである。取得する場合は、ステップＳ２２０２に進み、そうでない場合は、ステップＳ２２０３に進む。
（ステップＳ２２０２）取得部５５は、属性値集合を取得する。この処理の詳細は、図２３のフローチャートを用いて説明する。そして、ステップＳ２２０１に戻る。
（ステップＳ２２０３）結合部５６は、属性値集合を生成するか否かを判断する。この判断は、具体的には、例えば、データベース構築装置５が、受付部（図示せず）を有しており、当該受付部が属性値集合を生成する旨の指示を受け付けたか否か判断することや、属性値集合を生成するタイミング（周期）が予め決められており、当該タイミングになったか否かを判断することなどである。生成する場合は、ステップＳ２２０４に進み、そうでない場合は、ステップＳ２２０５に進む。
（ステップＳ２２０４）結合部５６は、属性値集合を生成する。この処理の詳細は、図２４のフローチャートを用いて説明する。そして、ステップＳ２２０１に戻る。
（ステップＳ２２０５）ルール取得部５７は、ルールを取得するか否かを判断する。この判断は、具体的には、例えば、データベース構築装置５が、受付部（図示せず）を有しており、当該受付部がルールを取得する旨の指示を受け付けたか否か判断することや、ルールを取得するタイミング（周期）が予め決められており、当該タイミングになったか否かを判断することなどである。取得する場合は、ステップＳ２２０６に進み、そうでない場合は、ステップＳ２２０１に戻る。
（ステップＳ２２０６）ルール取得部５７は、ルールを取得する。この処理の詳細は、図２５のフローチャートを用いて説明する。そして、ステップＳ２２０１に戻る。
なお、図２２のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理を終了してもよい。
また、図２２のフローチャートにおいて、ステップＳ２２０１の判断、ステップＳ２２０３の判断、ステップＳ２２０５の判断の順序は問わない。
図２３は、図２２のフローチャートのステップＳ２２０２の属性値集合の取得処理を示すフローチャートである。
（ステップＳ２３０１）取得部５５は、ルール格納部５２に格納されているすべてのルールを取得する。ここで、Ｍ個のルールが取得できたものとする。
（ステップＳ２３０２）取得部５５は、クローリングを行い、Ｗｅｂから１以上のＷｅｂページを取得する。ここで、Ｎ個のＷｅｂページが取得できたものとする。
（ステップＳ２３０３）取得部５５は、カウンタｉに１をセットする。
（ステップＳ２３０４）取得部５５は、カウンタｊに１をセットする。
（ステップＳ２３０５）取得部５５は、変数ｃｏｕｎｔに０をセットする。
（ステップＳ２３０６）取得部５５は、ルール［ｉ］に合致する文字列が、Ｗｅｂページ［ｊ］に存在するか否かを判断する。存在する場合は、ステップＳ２３０７に進み、そうでない場合は、ステップＳ２３１１に進む。
（ステップＳ２３０７）取得部５５は、ルール［ｉ］に合致する文字列を、Ｗｅｂページ［ｊ］から取得する。
（ステップＳ２３０８）取得部５５は、取得した文字列から属性値集合を取得する。
（ステップＳ２３０９）取得部５５は、ｃｏｕｎｔを１インクリメントする。
（ステップＳ２３１０）取得部５５は、変数ａｔｔｒｓ［ｃｏｕｎｔ］に、取得した属性値集合をセットする。
（ステップＳ２３１１）取得部５５は、ｊがＮであるか否かを判断する。Ｎである場合は、ステップ２３１３に進み、そうでない場合は、ステップＳ２３１２に進む。
（ステップＳ２３１２）取得部５５は、ｊを１インクリメントし、ステップＳ２３０６に戻る。
（ステップＳ２３１３）取得部５５は、ｃｏｕｎｔが１以上であるか否かを判断する。１以上である場合は、ステップＳ２３１４に進み、そうでない場合は、Ｓ２３１５に進む。
（ステップＳ２３１４）取得部５５は、第二の表にａｔｔｒｓを追記する。
（ステップＳ２３１５）取得部５５は、ｉがＭであるか否かを判断する。Ｍである場合は、上位処理にリターンし、そうでない場合は、ステップＳ２３１６に進む。
（ステップＳ２３１６）取得部５５は、ｉを１インクリメントし、ステップＳ２３０４に戻る。
なお、図２３のフローチャートにおいて、一のルールごとに、Ｎ個のＷｅｂページから１以上の属性値集合を取得している。これにより、当該ルールを用いて取得した属性値集合の属性ごとに、取得した属性値集合を、当該属性を有する第二の表に追記することができる。
また、図２３のフローチャートにおいて、Ｍ個のすべての各ルールについて、Ｎ個のＷｅｂページから１以上の属性値集合を取得し、当該取得したすべての属性値集合を、一括で第二の表に追記してもよい。
図２４は、図２２のフローチャートのステップＳ２２０４の属性値集合の生成処理を示すフローチャートである。
（ステップＳ２４０１）結合部５６は、表格納部５１に格納されているすべての第二の表を取得する。ここで、Ｍ個の属性値集合が取得できたものとする。
（ステップＳ２４０２）結合部５６は、カウンタｉに１をセットする。
（ステップＳ２４０３）結合部５６は、属性値集合［ｉ］に対応する属性のいずれかが、ユニーク識別子を有するか否かを判断する。有する場合は、ステップＳ２４０４に進み、そうでない場合は、ステップＳ２４１３に進む。
（ステップＳ２４０４）結合部５６は、属性値集合［ｉ］を有する第二の表、および属性値集合［ｉ］から、ユニーク識別子を有する属性、および当該属性に対応する属性値を取得する。
（ステップＳ２４０５）結合部５６は、カウンタｊに１をセットする。
（ステップＳ２４０６）結合部５６は、ｉとｊが異なるか否かを判断する。異なる場合は、ステップＳ２４０７に進み、そうでない場合は、ステップＳ２４０９に進む。
（ステップＳ２４０７）結合部５６は、属性値集合［ｊ］が、ステップＳ２４０４で取得した属性に対応し、かつステップＳ２４０４で取得した属性値と同一である属性値を有するか否かを判断する。有する場合は、ステップＳ２４０８に進み、そうでない場合は、ステップＳ２４０９に進む。
（ステップＳ２４０８）結合部５６は、属性値集合［ｉ］と属性値集合［ｊ］とを結合する。
（ステップＳ２４０９）結合部５６は、ｊがＭであるか否かを判断する。Ｍである場合は、ステップＳ２４１１に進み、そうでない場合は、ステップＳ２４１０に進む。
（ステップＳ２４１０）結合部５６は、ｊを１インクリメントし、ステップＳ２４０６に戻る。
（ステップＳ２４１１）結合部５６は、ｉがＭであるか否かを判断する。Ｍである場合は、上位処理にリターンし、そうでない場合は、ステップＳ２４１２に進む。
（ステップＳ２４１２）結合部５６は、ｉを１インクリメントし、ステップＳ２４０３に戻る。
（ステップＳ２４１３）結合部５６は、ｊに１をセットする。
（ステップＳ２４１４）結合部５６は、カウンタｋに１をセットする。
（ステップＳ２４１５）結合部５６は、ｉとｊとｋとが異なるか否かを判断する。異なる場合は、ステップＳ２４１６に進み、そうでない場合は、ステップＳ２４１８に進む。
（ステップＳ２４１６）結合部５６は、属性値集合［ｉ］と属性値集合［ｊ］と属性値集合［ｋ］とが、結合条件を満たすか否かを判断する。満たす場合は、ステップＳ２４１７に進み、そうでない場合は、ステップＳ２４１８に進む。
（ステップＳ２４１７）結合部５６は、属性値集合［ｉ］と属性値集合［ｊ］と属性値集合［ｋ］とを結合する。
（ステップＳ２４１８）結合部５６は、ｋがＭであるか否かを判断する。Ｍである場合は、ステップＳ２４２０に進み、そうでない場合は、Ｓ２４１９に進む。
（ステップＳ２４１９）結合部５６は、ｋを１インクリメントし、ステップＳ２４１５に戻る。
（ステップＳ２４２０）結合部５６は、ｊがＭであるか否かを判断する。Ｍである場合は、ステップＳ２４１１に進み、そうでない場合は、ステップＳ２４２１に進む。
（ステップＳ２４２１）結合部５６は、ｊを１インクリメントし、ステップＳ２４１４に戻る。
なお、図２４のフローチャートにおいて、２以上の属性値集合が、ユニーク識別子を有する場合の結合条件を満たすか否かを判断し、満たす場合は、当該２以上の属性値集合を結合するようにしてもよい。
また、図２４のフローチャートにおいて、３以上の属性値集合が、ユニーク識別子を有さない場合の結合条件を満たすか否かを判断し、満たす場合は、当該３以上の属性値集合を結合するようにしてもよい。
図２５は、図２２のフローチャートのステップＳ２２０６のルールの取得処理を示すフローチャートである。
（ステップＳ２５０１）ルール取得部５７は、表格納部５１に格納されているすべての属性値集合を取得する。ここで、Ｍ個の属性値集合が取得できたものとする。
（ステップＳ２５０２）ルール取得部５７は、クローリングを行い、Ｗｅｂから１以上のＷｅｂページを取得する。ここで、Ｎ個のＷｅｂページが取得できたものとする。
（ステップＳ２５０３）ルール取得部５７は、カウンタｉに１をセットする。
（ステップＳ２５０４）ルール取得部５７は、カウンタｊに１をセットする。
（ステップＳ２５０５）ルール取得部５７は、変数ｃｏｕｎｔに０をセットする。
（ステップＳ２５０６）ルール取得部５７は、属性値集合［ｉ］が存在する文字列が、Ｗｅｂページ［ｊ］に存在するか否かを判断する。存在する場合は、ステップＳ２５０７に進み、そうでない場合は、ステップＳ２５１１に進む。
（ステップＳ２５０７）ルール取得部５７は、属性値集合［ｉ］が存在する文字列を、Ｗｅｂページ［ｊ］から取得する。
（ステップＳ２５０８）ルール取得部５７は、取得した文字列からルールを取得する。
（ステップＳ２５０９）ルール取得部５７は、ｃｏｕｎｔを１インクリメントする。
（ステップＳ２５１０）ルール取得部５７は、変数ｒｕｌｅｓ［ｃｏｕｎｔ］に、取得した属性値集合をセットする。
（ステップＳ２５１１）ルール取得部５７は、ｊがＮであるか否かを判断する。Ｎである場合は、ステップ２５１３に進み、そうでない場合は、ステップＳ２５１２に進む。
（ステップＳ２５１２）ルール取得部５７は、ｊを１インクリメントし、ステップＳ２５０６に戻る。
（ステップＳ２５１３）ルール取得部５７は、ｃｏｕｎｔが１以上であるか否かを判断する。１以上である場合は、ステップＳ２５１４に進み、そうでない場合は、Ｓ２５１５に進む。
（ステップＳ２５１４）ルール取得部５７は、ルール格納部５２にｒｕｌｅｓを蓄積する。
（ステップＳ２５１５）ルール取得部５７は、ｉがＭであるか否かを判断する。Ｍである場合は、上位処理にリターンし、そうでない場合は、ステップＳ２５１６に進む
なお、図２５のフローチャートにおいて、一の属性値集合ごとに、Ｎ個のＷｅｂページから１以上のルールを取得している。これにより、当該属性値集合の属性ごとに、当該取得したルールを、ルール格納部５２に蓄積することができる。
また、図２５のフローチャートにおいて、Ｍ個のすべての各属性値集合について、Ｎ個のＷｅｂページから１以上のルールを取得し、当該取得したすべてのルールを、一括でルール格納部５２に蓄積してもよい。
（具体例）
次に、データベース構築装置５の動作の具体例について説明する。
（例１：属性値集合の取得）
本例において、ルール格納部５２には、図２６に示すルールが格納されているものとする。当該ルールは、各レコードを一意に特定するためのＩＤ（項目名：ＩＤ）と、ルール（項目名：取得ルール）と、当該ルールにより取得できる属性値集合の属性（項目名：属性）とを対応付けて有する。
まず、取得部５５は、図２６のすべてのルールを取得する。
次に、取得部５５は、クローリングを行い、Ｗｅｂから１以上のＷｅｂページを取得し、図２７および図２８に示すＷｅｂページを取得したものとする。図２７のＷｅｂページは、テキスト文書であり、図２８のＷｅｂページは、ＨＴＭＬ文書である。
次に、取得部５５は、取得したルールの各々に合致する文字列を、取得したＷｅｂページから取得する。ここで、図２７のテキスト文書には、図２６の「ＩＤ＝０１１」のルール「＄会社名＄、＄商品名＄、＄固有名称＄を．＊？発売」に合致する文字列「株式会社良品家電、フルＨＤテレビ、ＢｅａｕｔｙＳｃｒｅｅｎを発売」が、１２行目に存在する。また、図２８のＨＴＭＬ文書には、図２６の「ＩＤ＝０２１」のルール「＜ｈ２＞＄会社名＄、＄商品名＄、固有名称＄を．＊？発売＜／ｈ２＞」に合致する文字列「＜ｈ２＞株式会社良品家電、フルＨＤテレビ、ＢｅａｕｔｙＳｃｒｅｅｎを発売＜／ｈ２＞」が、１２行目に存在する。従って、取得部５５は、当該２つの文字列を取得する。
次に、取得部５５は、取得した文字列「株式会社良品家電、フルＨＤテレビ、ＢｅａｕｔｙＳｃｒｅｅｎを発売」から、当該文字列を取得した際に用いたルール「＄会社名＄、＄商品名＄、＄固有名称＄を．＊？発売」が有する属性値を示す変数の箇所にある文字列を取得する。そして、取得部５５は、会社名として「株式会社良品家電」、商品名として「フルＨＤテレビ」、固有名称として「ＢｅａｕｔｙＳｃｒｅｅｎ」を取得する。また、取得部５５は、取得した文字列「＜ｈ２＞株式会社良品家電、フルＨＤテレビ、ＢｅａｕｔｙＳｃｒｅｅｎを発売＜／ｈ２＞」から、当該文字列を取得した際に用いたルール「＜ｈ２＞＄会社名＄、＄商品名＄、＄固有名称＄を．＊？発売＜／ｈ２＞」が有する属性値を示す変数の箇所にある文字列を取得する。そして、取得部５５は、会社名として「株式会社良品家電」、商品名として「フルＨＤテレビ」、固有名称として「ＢｅａｕｔｙＳｃｒｅｅｎ」を取得する。
なお、当該取得した２つの属性値集合が重複しているため、取得部５５は、通常、いわゆるユニーク処理を行い、最終的に１つの属性値集合「株式会社良品家電｜フルＨＤテレビ｜ＢｅａｕｔｙＳｃｒｅｅｎ」を取得する。
次に、取得部５５は、取得した属性値集合「株式会社良品家電｜フルＨＤテレビ｜ＢｅａｕｔｙＳｃｒｅｅｎ」を、第二の表に追記する。このときの様子は、例えば、図２９である。また、このとき、例えば、表格納部５１に当該属性値集合に対応する属性を有する表が存在しない場合、取得部５５は、まず、取得した属性値集合に対応する属性を有する表を生成し、当該表に取得した属性値集合を追記する。
また、例えば、図２７のＷｅｂページのＵＲＬが「ｈｔｔｐ：／／ｏｆｆｉｃｉａｌ．ｂｅａｕｔｙｓｃｒｅｅｎ．ｃｏｍ」であったとする。この場合、取得部５５は、当該ＵＲＬを取得してもよい。そして、取得部５５は、当該取得したＵＲＬを、取得した属性値集合と対応付けて、第二の表に追記してもよい。このときの様子は、例えば、図３０である。
また、例えば、スコア格納部５３に、ＵＲＬ「ｈｔｔｐ：／／ｏｆｆｉｃｉａｌ．ｂｅａｕｔｙｓｃｒｅｅｎ．ｃｏｍ」とスコア「１００」とを対応付けて有するＷｅｂページスコア管理情報が格納されているとする。この場合、取得部５５は、上記ＵＲＬに対応するスコア「１００」を、スコア格納部５３から取得する。そして、取得部５５は、当該取得したスコアを、取得した属性値集合と対応付けて、第二の表に追記する。このときの様子は、例えば、図３１である。
（例２：属性値集合の生成）
本例において、表格納部５１には、図３２から図３６に示す第二の表が格納されているものとする。当該第二の表は、それぞれ、２つの属性を有し、かつ当該属性の属性値を有する。また、当該第二の表において、項目名「ＩＤ」は、通常、属性値ではないが、属性値としてもよい。また、図３２と図３３の第二の表において、「＊」はユニーク識別子であり、当該ユニーク識別子が付された属性がユニークであることを示す。
まず、結合部５６は、ユニーク識別子を有する図３２と図３３の第二の表を取得する。
次に、結合部５６は、図３２の「ＩＤ＝０１１」の固有名称「ＰＡＴ−Ａｎａｌｙｚｅｒ」と同一の属性および属性値を有する属性値集合である図３３の「ＩＤ＝０１４」の属性値集合「ＰＡＴ−Ａｎａｌｙｚｅｒ｜ソフトウェア」を取得する。そして、結合部５６は、図３２の「ＩＤ＝０１１」の属性値集合「特許分析株式会社｜ＰＡＴ−Ａｎａｌｙｚｅｒ」と、図３３の「ＩＤ＝０１４」の属性値集合「ＰＡＴ−Ａｎａｌｙｚｅｒ｜ソフトウェア」とを結合し、新たな属性値集合「特許分析株式会社｜ＰＡＴ−Ａｎａｌｙｚｅｒ｜ソフトウェア」を生成する。
次に、結合部５６は、生成した属性値集合「特許分析株式会社｜ＰＡＴ−Ａｎａｌｙｚｅｒ｜ソフトウェア」を、第一の表が有する属性値集合として、表格納部５１に蓄積する。このとき、結合部５６は、図３２に示すような表の形式にて、属性値集合を生成する。また、このとき、例えば、表格納部５１に当該属性値集合に対応する属性を有する表が存在しない場合、結合部５６は、まず、生成した属性値集合に対応する属性を有する表を生成し、当該表に取得した属性値集合を追記する。
次に、結合部５６は、上記と同様に、図３２の「ＩＤ＝０１２」の固有名称「ＢｅａｕｔｙＳｃｒｅｅｎ」と同一の属性および属性値を有する属性値集合である図３３の「ＩＤ＝０１１」の属性値集合「ＢｅａｕｔｙＳｃｒｅｅｎ｜フルＨＤテレビ」を取得する。そして、結合部５６は、図３２の「ＩＤ＝０１２」の属性値集合「株式会社良品家電｜ＢｅａｕｔｙＳｃｒｅｅｎ」と、図３３の「ＩＤ＝０１１」の属性値集合「ＢｅａｕｔｙＳｃｒｅｅｎ｜フルＨＤテレビ」とを結合し、新たな属性値集合「株式会社良品家電｜ＢｅａｕｔｙＳｃｒｅｅｎ｜フルＨＤテレビ」を生成する。そして、結合部５６は、上記と同様に、生成した属性値集合「株式会社良品家電｜ＢｅａｕｔｙＳｃｒｅｅｎ｜フルＨＤテレビ」を表格納部５１に蓄積する。
なお、結合部５６は、図３２の「ＩＤ＝０１３」と「ＩＤ＝０１４」の属性値集合については、図３３の属性値集合において、同一の属性および属性値を有する属性値集合が存在しないので、結合の処理を行わない。
次に、結合部５６は、ユニーク識別子を有さない図３４と図３５と図３６の第二の表を取得する。
次に、結合部５６は、取得した第二の表の各々から、属性値集合を１つずつ取得し、３つの属性値集合の組み合わせを生成する。例えば、図３４の「ＩＤ＝０１１」の属性値集合、図３５の「ＩＤ＝０１１」の属性値集合、図３６の「ＩＤ＝０１１」の属性値集合を取得し、これら３つの属性値集合の組み合わせ『「特許分析株式会社｜情報サービス」、「電気機械器具製造｜７６０，０００千円」、「株式会社建築物｜６４０，０００千円」』を生成したとする。当該組み合わせは、結合条件を満たさないので、結合部５６は、何も行わない。
次に、結合部５６は、上記と同様に、属性値集合の組み合わせを生成するために、図３４の「ＩＤ＝０１３」の属性値集合「株式会社建築物｜総合工事」、図３５の「ＩＤ＝０１１」の属性値集合「総合工事｜６４０，０００千円」、図３６の「ＩＤ＝０１１」の属性値集合「株式会社建築物｜６４０，０００千円」を取得し、属性値集合の組み合わせ『「株式会社建築物｜総合工事」、「総合工事｜６４０，０００千円」、「株式会社建築物｜６４０，０００千円」』を生成したとする。当該組み合わせは、結合条件を満たすので、結合部５６は、当該属性値集合を結合し、新たな属性値集合「株式会社建築物｜総合工事｜６４０，０００千円」を生成する。そして、結合部５６は、上記と同様に、生成した属性値集合を表格納部５１に蓄積する。
（例３：ルールの取得）
本例において、表格納部５１には、例２にて生成した第一の表、および図３２から図３６に示す第二の表が格納されているものとする。
まず、ルール取得部５７は、クローリングを行い、Ｗｅｂから１以上のＷｅｂページを取得し、図２７および図２８に示すＷｅｂページを取得したものとする。
次に、ルール取得部５７は、取得した属性値集合を順に用いて、取得した図２７と図２８のＷｅｂページから、当該属性値が出現する１以上のルールを取得する。ここで、例えば、ルール取得部５７は、図３２の「ＩＤ＝０１２」の属性値集合「株式会社良品家電｜ＢｅａｕｔｙＳｃｒｅｅｎ」を用いるとする。すると、ルール取得部５７は、当該属性値集合が有する２つの属性値の両方が存在する文字列を、図２７と図２８のＷｅｂページから取得する。図２７のテキスト文書には、当該属性値集合を有する文字列が、１２行目と、１３行目から１４行目に掛けて存在する。また、図２８のＨＴＭＬ文書には、当該属性値集合を有する文字列が、１２行目と、１３行目から１４行目に掛けて存在する。従って、ルール取得部５７は、当該行に存在する文字列「株式会社良品家電、フルＨＤテレビ、ＢｅａｕｔｙＳｃｒｅｅｎを発売」、「株式会社良品家電は、新型のフルＨＤテレビ、ＢｅａｕｔｙＳｃｒｅｅｎを、＜改行＞２０１１年１０月１４日に発売することを発表しました」、「＜ｈ２＞株式会社良品家電、フルＨＤテレビ、ＢｅａｕｔｙＳｃｒｅｅｎを発売＜／ｈ２＞」、「＜ｐ＞株式会社良品家電は、新型のフルＨＤテレビ、ＢｅａｕｔｙＳｃｒｅｅｎを、＜改行＞２０１１年１０月１４日に発売することを発表しました＜／ｐ＞」を取得する。
ここで、会社名に対応する変数を「％会社名％」、固有名称に対応する変数を「％固有名称」とする。次に、ルール取得部５７は、取得した文字列中の属性値を、これらの変数で置換し、新たなルール「％会社名％、フルＨＤテレビ、％固有名称％を発売」、「％会社名％は、新型のフルＨＤテレビ、％固有名称％を、＜改行＞２０１１年１０月１４日に発売することを発表しました」、「＜ｈ２＞％会社名％、フルＨＤテレビ、％固有名称％を発売＜／ｈ２＞」、「＜ｐ＞％会社名％は、新型のフルＨＤテレビ、％固有名称％を、＜改行＞２０１１年１０月１４日に発売することを発表しました＜／ｐ＞」を取得する。
なお、取得したルールが有する「フルＨＤテレビ」は、図１０の第二の表から、商品名であることが明らかである。また、取得したルールが有する「２０１１年１０月１４日」は、その書式から日付であることが明らかである。従って、ルール取得部５７は、これらの商品名、日付を、これらに対応する変数に置換したルール「％会社名％、％商品名％、％固有名称％を発売」、「％会社名％は、新型の％商品名％、％固有名称％を、＜改行＞％日付％に発売することを発表しました」、「＜ｈ２＞％会社名％、％商品名％、％固有名称％を発売＜／ｈ２＞」、「＜ｐ＞％会社名％は、新型の％商品名％、％固有名称％を、＜改行＞％日付％に発売することを発表しました＜／ｐ＞」を取得してもよい。
次に、ルール取得部５７は、当該取得したルールを、ルール格納部５２に蓄積する。
以上、本実施の形態によるデータベース構築装置５によれば、Ｗｅｂ上のあらゆる情報を取得し、データベース化することができる。
また、本実施の形態によるデータベース構築装置５によれば、データベース化した情報を自動的に結合し、属性数の少ない属性値集合から、当該属性数よりも属性数の多い属性値集合を生成することができる。
また、本実施の形態によるデータベース構築装置５によれば、属性値集合を取得する際のルールを、自動的に増やすことができる。
（実施の形態４）
上記実施の形態１をさらに明瞭に説明する。図１は、本実施の形態におけるデータベース構築装置１のブロック図である。データベース構築装置１は、会社データベース１０１、商品データベース１０２、固有名称データベース１０３、会社商品データベース１０４、会社固有名称データベース１０５、商品固有名称データベース１０６、会社商品固有名称データベース１０７、会社ルールデータベース１０８、商品ルールデータベース１０９、固有名称ルールデータベース１１０、知識増殖ルールデータベース１１１、会社名取得部１１２、商品名取得部１１３、固有名称取得部１１４、知識獲得部１１５、およびルール学習部１１６を備える。
会社データベース１０１は、１以上の会社名を格納し得る。会社名とは、商品またはサービスを提供する株式会社、有限会社、公益法人、社団法人、独立行政法人などの法人格をもつ名称、および個人の名称である。
また、会社名とは、その会社名を特定する情報でも良い。会社データベース１０１は、会社名だけでなく、会社名を取得した文書の情報、または会社名の取得回数や取得割合などを格納していても良い。会社名の会社を特定する情報とは、会社を一意に特定できる情報であればなんでも良い。会社名の会社を特定する情報は、例えば、ホームページのアドレスなどを示す情報、または住所、または電話番号などであっても良い。会社名を取得した文書の情報とは、例えば、文書の名称やそのページ数、またはＷｅｂサイトのＵＲＬ示す情報など、または会社名の前後の文章やＨＴＭＬのタグ構造などである。
格納とは、不揮発性の記録媒体による長期的な格納や、揮発性の記録媒体による一時的な格納も含む概念である。以下、本発明内における格納の概念は、同一のものとする。
また、会社データベース１０１に会社名が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して会社名が会社データベース１０１で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された会社名が会社データベース１０１で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された会社名が会社データベース１０１で記憶されるようになってもよい。また、会社データベース１０１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
なお、後述する商品データベース１０２、固有名称データベース１０３、会社商品データベース１０４、会社固有名称データベース１０５、商品固有名称データベース１０６、会社商品固有名称データベース１０７、会社ルールデータベース１０８、商品ルールデータベース１０９、固有名称ルールデータベース１１０、知識増殖ルールデータベース１１１、商品類似群コード対応データベース２１、会社類似群コード固有名称データベース２２、データベース３１、データベース４０１、商品コード管理手段４０２１の各構成要素について、これらに情報が記憶される過程や、これらの実現手段は、会社データベース１０１と同様であるので、説明を省略する。
商品データベース１０２は、１以上の商品名を格納し得る。商品名とは、法人、および個人が販売、または提供している商品、または役務の名称である。商品名は、具体的には、「チョコレート」「パソコン」「宅配」「引越しサービス」などである。ここでいう商品、および役務の名称は、商標法施行規則第６条で規定されている商品および役務の区分（以下、類似群コード表という）に記載されている商品、および役務の名称に必ずしも準じていなくても良い。
また、商品名は、その商品名を特定する情報でも良い。商品データベース１０２は、商品名だけでなく、商品名を取得した文書の情報、または商品名の取得回数や取得割合などを格納していても良い。商品名の商品を特定する情報とは、商品を一意に特定できる情報であればなんでも良い。商品名の商品を特定する情報は、例えば、ホームページのアドレスなどを示す情報、または住所、または電話番号などであっても良い。商品名を取得した文書の情報とは、例えば、文書の名称やそのページ数、またはＷｅｂサイトのＵＲＬ示す情報など、または商品名の前後の文章やＨＴＭＬのタグ構造などである。
固有名称データベース１０３は、１以上の商品の固有名称を格納し得る。商品の固有名称とは、商品、および役務を識別可能な名称である。商品、および役務を識別可能な名称は、具体的には、「雪見だいふく（登録商標）」「宅急便（登録商標）」「ＰａｔｅｎｔＳｅａｒｃｈＡｓｓｉｓｔａｎｔ（登録商標）」などである。またここでいう商品の固有名称とは、商標登録されている商標であっても良いし、そうでなくても良い。
また、商品の固有名称とは、その商品の固有名称を特定する情報でも良い。固有名称データベース１０３は、商品の固有名称だけでなく、商品の固有名称を取得した文書の情報、または商品の固有名称の取得回数や取得割合などを格納していても良い。商品の固有名称を特定する情報とは、商品の固有名称を一意に特定できる情報であればなんでも良い。商品の固有名称を一意に特定できる情報は、例えば、商標の出願番号や公開番号などであっても良い。商品の固有名称を取得した文書の情報とは、例えば、文書の名称やそのページ数、またはＷｅｂサイトのＵＲＬ示す情報など、または商品の固有名称の前後の文章やＨＴＭＬのタグ構造などである。
会社商品データベース１０４は、会社名と商品名とを有する１以上の組を格納し得る。
会社商品データベース１０４は、会社名と、商品名だけでなく、同一レコードにある会社名と商品名を取得した文書の情報、または同一レコードにある会社名と商品名の取得回数、取得頻度や共起頻度、文書内で会社名と商品名の間に記載されている文字数や、形態素数、または単語数などによる平均距離、または、後述する各ルールの取得数や出現頻度の値の合計や平均など何らかの方法で用いて算出した値でも良い。同一レコードにある会社名と商品名を取得した文書の情報とは、例えば、文書の名称やそのページ数、またはＷｅｂサイトのＵＲＬ示す情報、または会社名と商品名の前後の文章やＨＴＭＬのタグ構造などである。
会社固有名称データベース１０５は、会社名と商品の固有名称とを有する１以上の組を格納し得る。
会社固有名称データベース１０５は、会社名と、商品の固有名称だけでなく、同一レコードにある会社名と商品の固有名称を取得した文書の情報、または同一レコードにある会社名と商品の固有名称の取得回数、取得頻度や共起頻度、文書内で会社名と商品の固有名称の間に記載されている文字数や、形態素数、または単語数などによる平均距離、または、後述する各ルールの取得数や出現頻度の値の合計や平均など何らかの方法で用いて算出した値などを格納していても良い。同一レコードにある会社名と商品の固有名称を取得した文書の情報とは、例えば、文書の名称やそのページ数、またはＷｅｂサイトのＵＲＬ示す情報、または商品の固有名称の前後の文章やＨＴＭＬのタグ構造などである。
商品固有名称データベース１０６は、商品名と商品の固有名称とを有する１以上の組を格納し得る。
会社固有名称データベース１０５は、商品名と、商品の固有名称だけでなく、同一レコードにある商品名と商品の固有名称を取得した文書の情報、または同一レコードにある商品名と商品の固有名称の取得回数、取得頻度や共起頻度、文書内で商品名と商品の固有名称の間に記載されている文字数や、形態素数、または単語数などによる平均距離、または、後述する各ルールの取得数や出現頻度の値の合計や平均など何らかの方法で用いて算出した値などを格納していても良い。同一レコードにある商品名と商品の固有名称を取得した文書の情報とは、例えば、文書の名称やそのページ数、またはＷｅｂサイトのＵＲＬ示す情報、または商品の固有名称の前後の文章やＨＴＭＬのタグ構造などである。
会社商品固有名称データベース１０７は、会社名と商品名と商品の固有名称とを有する１以上の組を格納し得る。
会社商品固有名称データベース１０７は、会社名と、商品名と、商品の固有名称だけでなく、同一レコードにある会社名と商品名と商品の固有名称を取得した文書の情報、または同一レコードにある会社名と商品名と商品の固有名称の取得回数、取得頻度や共起頻度、文書内で会社名と商品名と商品の固有名称のそれぞれの間に記載されている文字数や、形態素数、または単語数などによる平均距離、または、後述する各ルールの取得数や出現頻度の値の合計や平均など何らかの方法で用いて算出した値などを格納していても良い。同一レコードにある商品名と商品の固有名称を取得した文書の情報とは、例えば、文書の名称やそのページ数、またはＷｅｂサイトのＵＲＬ示す情報、または商品の固有名称の前後の文章やＨＴＭＬのタグ構造などである。
また、会社商品固有名称データベース１０７に、既に出願公開されている商標の情報を格納していても良い。その場合は、会社商品固有名称データベース１０７は、商標の識別情報（例えば登録番号）や、登録状況などの情報を格納していても良い。
会社ルールデータベース１０８は、文書から会社名を取得するためのルールである１以上の会社ルールを格納し得る。
文書とは、１以上の文の集合であり、会社名や商品名、商品の固有名称が必ずしも記載されている必要はなく、また日本語だけでなく、英語や中国語、その他あらゆる言語であっても良く、２種類以上の言語が混在していても良い。例えば、文書は、ＷｅｂページやＨＴＭＬ、ＸＭＬ、Ｗｏｒｄファイルなどあっても良い。
文書から会社名を取得するとは、文書から、会社名が記載されている部分を割り出し、会社名を抽出することである。
会社ルールとは、文書から会社名を抽出するルールである。会社ルールは、例えば、会社名を直接抽出することができる文章のパターンであっても良く、会社名が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、会社ルールは、会社名を直接抽出するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、会社名が記載されている文章を特定するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良い。また、会社名を抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらに、会社ルールは、上述したルールが複合的に合わさっていても良い。会社ルールは、具体的には、「％会社名％」の部分に記載された会社名を取得する会社ルールの場合、「＜ｔｄ＞社名＜／ｔｄ＞＜ｔｄ＞株式会社％会社名％＜／ｔｄ＞」などとして表す。
会社ルールデータベース１０８は、会社ルールだけでなく、会社ルールの取得回数や取得割合、または会社ルールが抽出する対象を格納していても良い。会社ルールが抽出する対象とは、文書から会社ルールを利用した結果、会社名を取得する場合と、会社名を含む文章を取得する場合など、複数の種類の情報を取得する可能性がある場合、何を取得するのか明示する値である。具体的には、会社ルールデータベース１０８は、「会社名」または「文章」などの値を格納していても良い。
商品ルールデータベース１０９は、文書から商品名を取得するためのルールである１以上の商品ルールを格納し得る。
文書から商品名を取得するとは、文書から、商品名が記載されている部分を割り出し、商品名を抽出することである。
商品ルールとは、文書から商品名を取得するルールである。例えば、商品ルールは、商品名を直接抽出することができる文章のパターンであっても良く、商品名が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、商品ルールは、商品名を直接抽出するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、商品名が記載されている文章を特定するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良い。また、商品ルールは、商品名を抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらに、商品ルールは、上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％商品名％」の部分に記載された商品名を取得する商品ルールの場合、商品ルールは、「＜ｔｉｔｌｅ＞商品名一覧＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｄｉｖ．＊？＞＜ｈ［１−５］．＊？＞一覧＜ｈ［１−５］＞＜／ｄｉｖ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％商品名％＜／ａ＞＜／＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。
商品ルールデータベース１０９は、商品ルールだけでなく、商品ルールの取得回数や取得割合、または商品ルールが抽出する対象を格納していても良い。商品ルールが抽出する対象とは、文書から商品ルールを利用した結果、商品名を取得する場合と、商品名を含む文章を取得する場合など、複数の種類の情報を取得する可能性がある場合、何を取得するのか明示する値である。具体的には、商品ルールデータベース１０９は、「商品名」または「文章」などの値を格納していても良い。
固有名称ルールデータベース１１０は、文書から商品の固有名称を取得するためのルールである１以上の固有名称ルールを格納し得る。
文書から商品の固有名称を取得するとは、文書から、商品の固有名称が記載されている部分を割り出し、商品名を抽出することである。
固有名称ルールとは、文書から商品の固有名称を取得するルールである。例えば、固有名称ルールは、商品の固有名称を直接抽出することができる文章のパターンであっても良く、商品の固有名称が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、固有名称ルールは、商品の固有名称を直接抽出するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、商品の固有名称が記載されている文章を特定するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良い。また、固有名称ルールは、商品の固有名称が抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらに、固有名称ルールは、上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％固有名称％」の部分に記載された商品の固有名称を取得する固有名称ルールの場合、固有名称ルールは、「＜ｔｉｔｌｅ＞製品一覧＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％固有名称％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。
固有名称ルールデータベース１１０は、固有名称ルールだけでなく、固有名称ルールの取得回数や取得割合、または固有名称ルールが抽出する対象を格納していても良い。固有名称ルールが抽出する対象とは、文書から固有名称ルールを利用した結果、商品の固有名称を取得する場合と、商品の固有名称を含む文章を取得する場合など、複数の種類の情報を取得する可能性がある場合、何を取得するのか明示する値である。具体的には、固有名称ルールデータベース１１０は、「商品の固有名称」または「文章」などの値を格納していてもよい。
知識増殖ルールデータベース１１１は、文書から、構成数が少ない情報を用いて、より構成数の多い情報を取得するルールである１以上の知識増殖ルールを格納し得る。
構成数が少ない情報を用いて、より構成数の多い情報を取得するとは、以下の様なことである。
（１）会社データベース１０１に格納されている情報を用いて、会社商品データベース１０４、および会社固有名称データベース１０５、および会社商品固有名称データベース１０７に格納されている情報を取得すること
（２）商品データベース１０２に格納されている情報を用いて、会社商品データベース１０４、および商品固有名称データベース１０６、および会社商品固有名称データベース１０７に格納されている情報を取得すること
（３）固有名称データベース１０３に格納されている情報を用いて、会社固有名称データベース１０５、および商品固有名称データベース１０６、および会社商品固有名称データベース１０７に格納されている情報を取得すること
（４）会社商品データベース１０４に格納されている情報を用いて、会社商品固有名称データベース１０７に格納されている情報を取得すること
（５）会社固有名称データベース１０５に格納されている情報を用いて、会社商品固有名称データベース１０７に格納されている情報を取得すること
（６）商品固有名称データベース１０６に格納されている情報を用いて、会社商品固有名称データベース１０７に格納されている情報を取得すること
知識増殖ルールとは、文書から会社名、または商品名、または商品の固有名称から１、または２種類の情報を利用して、残る２、または１種類の情報を取得するためのルールである。具体的には、知識増殖ルールは、第一知識増殖ルールと、第二知識増殖ルールと、第三知識増殖ルールと、第四知識増殖ルールと、第五知識増殖ルールと、第六知識増殖ルールと、第七知識増殖ルールと、第八知識増殖ルールと、第九知識増殖ルールと、第十知識増殖ルールと、第十一知識増殖ルールと、第十二知識増殖ルールとがある。
第一知識増殖ルールは、文書から、会社名を用いて、会社名と商品名との組を取得するためのルールである。会社名を用いてとは、例えば、上述する文書から会社データベース１０１に格納されている１以上の会社名が記載されている文書を選別することであっても良く、会社名が記載されている周辺の文字列を抽出することなどであっても良い。
第一知識増殖ルールとは、例えば、会社名が記載されている文書のうち、会社名にかかわりのある商品名を直接抽出することができる文章のパターンであっても良く、商品名が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、第一知識増殖ルールは、会社名が記載されているＷｅｂページのうち、会社名にかかわりのある商品名を直接抽出するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良く、商品名が記載されている文章を特定するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良い。また、第一知識増殖ルールは、会社名が記載されている文書のうち、会社名にかかわりのある商品名が抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらに、第一知識増殖ルールは、上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％会社名％」の部分に記載された会社名と「％商品名％」の部分に記載された商品名の組を取得することを示す場合、第一知識増殖ルールは、例えば、「＜ｔｉｔｌｅ＞％会社名％の（取り扱い）？商品＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％商品名％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。
第二知識増殖ルールは、文書から、会社名を用いて、会社名と商品の固有名称との組を取得するためのルールである。
会社名を用いてとは、例えば、上述する文書から会社データベース１０１に格納されている１以上の会社名が記載されている文書を選別することであっても良く、会社名が記載されている周辺の文字列を抽出することなどであっても良い。
第二知識増殖ルールとは、例えば、会社名が記載されている文書のうち、会社名にかかわりのある商品の固有名詞を直接抽出することができる文章のパターンであっても良く、商品の固有名詞が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、第二知識増殖ルールは、会社名が記載されているＷｅｂページのうち、会社名にかかわりのある商品の固有名詞を直接抽出するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良く、商品の固有名詞が記載されている文章を特定するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良い。また、第二知識増殖ルールは、会社名が記載されている文書のうち、会社名にかかわりのある商品の固有名詞が抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらに、第二知識増殖ルールは、上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％会社名％」の部分に記載された会社名と「％固有名称％」の部分に記載された商品の固有名称の組を取得することを示す場合、第二知識増殖ルールは、例えば、「＜ｔｉｔｌｅ＞％会社名％の（取り扱い）？商品＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞製品一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％固有名称％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。
第三知識増殖ルールは、文書から、会社名を用いて、会社名と商品名と商品の固有名称との組を取得するためのルールである。
会社名を用いてとは、例えば、上述する文書から会社データベース１０１に格納されている１以上の会社名が記載されている文書を選別することであっても良く、会社名が記載されている周辺の文字列を抽出することなどであっても良い。
第三知識増殖ルールとは、例えば、会社名が記載されている文書のうち、会社名にかかわりのある商品名と商品の固有名詞を直接抽出することができる文章のパターンであっても良く、商品名を直接抽出し商品の固有名称を含む文章を特定する文章パターンであっても良く、商品名を含む文章を特定し商品の固有名詞を直接抽出する文章パターンであっても良く、商品名と商品の固有名詞が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、第三知識増殖ルールは、会社名が記載されているＷｅｂページのうち、会社名にかかわりのある商品名と商品の固有名詞を直接抽出するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良く、商品名を直接特定し商品の固有名称を含む文章を特定するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良く、商品名を含む文章を特定し商品の固有名詞を直接特定するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良く、商品名と商品の固有名詞が記載されている文章を特定するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良い。また、第三知識増殖ルールは、会社名が記載されている文書のうち、会社名にかかわりのある商品名と商品の固有名詞が抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらに、第三知識増殖ルールは、上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％会社名％」の部分に記載された会社名と、「％商品名％」の部分に記載された商品名と、「％固有名称％」の部分に記載された商品の固有名称の組を取得することを示す場合、第三知識増殖ルールは、例えば、「＜ｔｉｔｌｅ＞％会社名％の（取り扱い）？商品＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞％商品名％一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％固有名称％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。
第四知識増殖ルールは、文書から、商品名を用いて、会社名と商品名との組を取得するためのルールである。
商品名を用いてとは、例えば、上述する文書から商品データベース１０２に格納されている１以上の商品名が記載されている文書を選別することであっても良く、商品名が記載されている周辺の文字列を抽出することなどであっても良い。
第四知識増殖ルールとは、例えば、商品名が記載されている文書のうち、商品名にかかわりのある会社名を直接抽出することができる文章のパターンであっても良く、会社名が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、第四知識増殖ルールは、商品名が記載されているＷｅｂページのうち、商品名にかかわりのある会社名を直接抽出するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、会社名が記載されている文章を特定するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良い。また、第四知識増殖ルールは、商品名が記載されている文書のうち、商品名にかかわりのある会社名が抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらに、第四知識増殖ルールは、上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％会社名％」の部分に記載された会社名と「％商品名％」の部分に記載された商品名の組を取得することを示す場合、第四知識増殖ルールは、例えば、「＜ｔｉｔｌｅ＞％会社名％の（取り扱い）？商品＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％商品名％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。
第五知識増殖ルールは、文書から、商品名を用いて、商品名と商品の固有名称との組を取得するためのルールである。
商品名を用いてとは、例えば、上述する文書から商品データベース１０２に格納されている１以上の商品名が記載されている文書を選別することであっても良く、商品名が記載されている周辺の文字列を抽出することなどであっても良い。
第五知識増殖ルールとは、例えば、商品名が記載されている文書のうち、商品名にかかわりのある商品の固有名称を直接抽出することができる文章のパターンであっても良く、商品の固有名称が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、第五知識増殖ルールは、商品名が記載されているＷｅｂページのうち、商品名にかかわりのある商品の固有名称を直接抽出するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、商品の固有名称名が記載されている文章を特定するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良い。また、第五知識増殖ルールは、商品名が記載されている文書のうち、商品名にかかわりのある商品の固有名称が抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらに、第五知識増殖ルールは、上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％商品名％」の部分に記載された商品名と「％固有名称％」の部分に記載された商品の固有名称の組を取得することを示す場合、第五知識増殖ルールは、例えば、「＜ｓｐａｎ．＊？＞％商品名％一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％固有名称％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。
第六知識増殖ルールは、文書から、商品名を用いて、会社名と商品名と商品の固有名称との組を取得するためのルールである。
商品名を用いてとは、例えば、上述する文書から商品データベース１０２に格納されている１以上の商品名が記載されている文書を選別することであっても良く、商品名が記載されている周辺の文字列を抽出することなどであっても良い。
第六知識増殖ルールとは、例えば、商品名が記載されている文書のうち、商品名にかかわりのある会社名と商品の固有名詞を直接抽出することができる文章のパターンであっても良く、会社名を直接抽出し商品の固有名称を含む文章を特定する文章パターンであっても良く、会社名を含む文章を特定し商品の固有名詞を直接抽出する文章パターンであっても良く、会社名と商品の固有名詞が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、第六知識増殖ルールは、商品名が記載されているＷｅｂページのうち、商品名にかかわりのある会社名と商品の固有名詞を直接抽出するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、会社名を直接特定し商品の固有名称を含む文章を特定するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、会社名を含む文章を特定し商品の固有名詞を直接特定するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、会社名と商品の固有名詞が記載されている文章を特定するタグＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良い。また、第六知識増殖ルールは、商品名が記載されている文書のうち、商品名にかかわりのある会社名と商品の固有名詞が抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらに、第六知識増殖ルールは、上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％会社名％」の部分に記載された会社名と、「％商品名％」の部分に記載された商品名と、「％固有名称％」の部分に記載された商品の固有名称の組を取得することを示す場合、第六知識増殖ルールは、例えば、「＜ｔｉｔｌｅ＞％会社名％の（取り扱い）？商品＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞％商品名％一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％固有名称％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。
第七知識増殖ルールは、文書から、商品の固有名称を用いて、会社名と商品の固有名称との組を取得するためのルールである。
固有名称を用いてとは、例えば、上述する文書から固有名称データベース１０３に格納されている１以上の商品の固有名称が記載されている文書を選別することであっても良く、商品の固有名称が記載されている周辺の文字列を抽出することなどであっても良い。
第七知識増殖ルールとは、例えば、商品の固有名称が記載されている文書のうち、商品の固有名称にかかわりのある会社名を直接抽出することができる文章のパターンであっても良く、会社名が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、第七知識増殖ルールは、商品の固有名称が記載されているＷｅｂページのうち、商品の固有名称にかかわりのある会社名を直接抽出するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、会社名が記載されている文章を特定するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良い。また、第七知識増殖ルールは、商品の固有名称が記載されている文書のうち、商品の固有名称にかかわりのある会社名が抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらに、第七知識増殖ルールは、上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％会社名％」の部分に記載された会社名と「％固有名称％」の部分に記載された商品の固有名称の組を取得することを示す場合、第七知識増殖ルールは、例えば、「＜ｔｉｔｌｅ＞％会社名％の（取り扱い）？商品＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞製品一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％固有名称％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。
第八知識増殖ルールは、文書から、商品の固有名称を用いて、商品名と商品の固有名称との組を取得するためのルールである。
固有名称を用いてとは、例えば、上述する文書から固有名称データベース１０３に格納されている１以上の商品の固有名称が記載されている文書を選別することであっても良く、商品の固有名称が記載されている周辺の文字列を抽出することなどであっても良い。
第八知識増殖ルールとは、例えば、商品の固有名称が記載されている文書のうち、商品の固有名称にかかわりのある商品名を直接抽出することができる文章のパターンであっても良く、商品名が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、第八知識増殖ルールは、商品の固有名称が記載されているＷｅｂページのうち、商品の固有名称にかかわりのある商品名を直接抽出するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、商品名が記載されている文章を特定するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良い。また、第八知識増殖ルールは、商品の固有名称が記載されている文書のうち、商品の固有名称にかかわりのある商品名が抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらに、第八知識増殖ルールは、上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％商品名％」の部分に記載された商品名と「％固有名称％」の部分に記載された商品の固有名称の組を取得することを示す場合、第八知識増殖ルールは、例えば、「＜ｓｐａｎ．＊？＞％商品名％一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％固有名称％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。
第九知識増殖ルールは、文書から、商品の固有名称を用いて、会社名と商品名と商品の固有名称との組を取得するためのルールである。
固有名称を用いてとは、例えば、上述する文書から固有名称データベース１０３に格納されている１以上の商品の固有名称が記載されている文書を選別することであっても良く、商品の固有名称が記載されている周辺の文字列を抽出することなどであっても良い。
第九知識増殖ルールとは、例えば、商品の固有名称が記載されている文書のうち、商品の固有名称にかかわりのある会社名と商品名を直接抽出することができる文章のパターンであっても良く、会社名を直接抽出し商品名を含む文章を特定する文章パターンであっても良く、会社名を含む文章を特定し商品名を直接抽出する文章パターンであっても良く、会社名と商品名が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、第九知識増殖ルールは、商品の固有名称が記載されているＷｅｂページのうち、商品の固有名称にかかわりのある会社名と商品名を直接抽出するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、会社名を直接特定し商品名を含む文章を特定するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、会社名を含む文章を特定し商品名を直接特定するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、会社名と商品名が記載されている文章を特定するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良い。また、第九知識増殖ルールは、商品の固有名称が記載されている文書のうち、商品の固有名称にかかわりのある会社名と商品名が抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらに、第九知識増殖ルールは、上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％会社名％」の部分に記載された会社名と、「％商品名％」の部分に記載された商品名と、「％固有名称％」の部分に記載された商品の固有名称の組を取得することを示す場合、第九知識増殖ルールは、例えば、「＜ｔｉｔｌｅ＞％会社名％の（取り扱い）？商品＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞％商品名％一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％固有名称％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。
第十知識増殖ルールは、文書から、会社名と商品名の組を用いて、会社名と商品名と商品の固有名称との組を取得するためのルールである。
会社名と商品名の組を用いてとは、例えば、上述する文書から会社データベース１０１に格納されている１以上の会社名と、商品データベース１０２に格納されている１以上の商品名が記載されている文書を選別することであっても良く、会社名と、商品名が記載されている周辺の文字列を抽出することなどであっても良い。
第十知識増殖ルールとは、例えば、会社名と商品名が記載されている文書のうち、会社名と商品名にかかわりのある商品の固有名称を直接抽出することができる文章のパターンであっても良く、商品の固有名称が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、第十知識増殖ルールは、会社名と商品名が記載されているＷｅｂページのうち、会社名と商品名にかかわりのある商品の固有名称を直接抽出するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、商品の固有名称が記載されている文章を特定するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良い。また、第十知識増殖ルールは、会社名と商品名が記載されている文書のうち、会社名と商品名にかかわりのある商品の固有名称が抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらに、第十知識増殖ルールは、上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％会社名％」の部分に記載された会社名と、「％商品名％」の部分に記載された商品名と、「％固有名称％」の部分に記載された商品の固有名称の組を取得することを示す場合、第十知識増殖ルールは、例えば、「＜ｔｉｔｌｅ＞％会社名％の（取り扱い）？商品＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞％商品名％一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％固有名称％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。
第十一知識増殖ルールは、文書から、会社名と商品の固有名称の組を用いて、会社名と商品名と固有名称との組を取得するためのルールである。
会社名と固有名称の組を用いてとは、例えば、上述する文書から会社データベース１０１に格納されている１以上の会社名と、固有名称データベース１０３に格納されている１以上の商品の固有名称が記載されている文書を選別することであっても良く、会社名と、商品の固有名称が記載されている周辺の文字列を抽出することなどであっても良い。
第十一知識増殖ルールとは、例えば、会社名と商品の固有名称が記載されている文書のうち、会社名と商品の固有名称にかかわりのある商品名を直接抽出することができる文章のパターンであっても良く、商品名が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、第十一知識増殖ルールは、会社名と商品の固有名称が記載されているＷｅｂページのうち、会社名と商品の固有名称にかかわりのある商品名を直接抽出するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、商品名が記載されている文章を特定するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良い。また、第十一知識増殖ルールは、会社名と商品の固有名称が記載されている文書のうち、会社名と商品の固有名称にかかわりのある商品名が抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらに、第十一知識増殖ルールは、上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、第十一知識増殖ルールは、「％会社名％」の部分に記載された会社名と、「％商品名％」の部分に記載された商品名と、「％固有名称％」の部分に記載された商品の固有名称の組を取得することを示す場合、第十一知識増殖ルールは、例えば、「＜ｔｉｔｌｅ＞％会社名％の（取り扱い）？商品＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞％商品名％一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％固有名称％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。
第十二知識増殖ルールは、文書から、商品名と商品の固有名称の組を用いて、会社名と商品名と固有名称との組を取得するためのルールである。
商品名と固有名称の組を用いてとは、例えば、上述する文書から商品データベース１０２に格納されている１以上の商品名と、固有名称データベース１０３に格納されている１以上の商品の固有名称が記載されている文書を選別することであっても良く、商品名と、商品の固有名称が記載されている周辺の文字列を抽出することなどであっても良い。
第十二知識増殖ルールとは、例えば、商品名と商品の固有名称が記載されている文書のうち、商品名と商品の固有名称とかかわりのある会社名を直接抽出することができる文章のパターンであっても良く、会社名が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、第十二知識増殖ルールは、商品名と商品の固有名称が記載されているＷｅｂページのうち、商品名と商品の固有名称とかかわりのある会社名を直接抽出するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、会社名が記載されている文章を特定するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良い。また、第十二知識増殖ルールは、商品名と商品の固有名称が記載されている文書のうち、商品名と商品の固有名称とかかわりのある会社名が抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらに、第十二知識増殖ルールは、上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％会社名％」の部分に記載された会社名と、「％商品名％」の部分に記載された商品名と、「％固有名称％」の部分に記載された商品の固有名称の組を取得することを示す場合、第十二知識増殖ルールは、例えば、「＜ｔｉｔｌｅ＞％会社名％の（取り扱い）？商品＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞％商品名％一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％固有名称％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。
知識増殖ルールデータベース１１１は、知識増殖ルールだけでなく、知識増殖ルールの種類、または知識増殖ルールの取得回数や取得割合、または知識増殖ルールが抽出する対象を格納していても良い。知識増殖ルールが抽出する対象とは、知識増殖ルールを利用した結果、文書から、会社名、または商品名、または商品の固有名称といった名称を取得する場合と、商品の固有名称を含む文章を取得する場合など、複数の種類の情報を取得する可能性がある場合、何を取得するのか明示する値である。具体的には、知識増殖ルールデータベース１１１は、「名称」または「文章」などの値を格納していてもよい。
また、知識増殖ルールデータベース１１１は、上述の各知識増殖ルールをフラグとして保持しても良く、または上述の知識増殖ルールごとに別々のデータベースであっても良い。
会社名取得部１１２は、１以上の会社ルールを用いて、１以上の会社名を、１以上のＷｅｂサーバ装置から取得し、会社データベース１０１に蓄積する。
Ｗｅｂサーバ装置とは、具体的には、Ｗｅｂサービス、またはデータベースを公開するサーバ装置である。Ｗｅｂサービスとは、ＨＴＭＬ形式などのマークアップ言語などにより構成されるものを公開していることに限るものではなく、例えば、Ｗｅｂブラウザ上や専用のアプリケーション実行環境上で動作可能なアプリケーションソフトウェアのシステムを公開していることであっても良い。Ｗｅｂサーバ装置は、インターネット上に公開されているものでも良く、ローカルエリア上に公開されているものでも良い。
会社名取得部１１２は、Ｗｅｂサーバ装置から取得したＷｅｂページから、会社ルールを用いて会社名を取得する。Ｗｅｂサーバ装置からＷｅｂページを取得するとは、いわゆるＷｅｂブラウザが取得する処理と同様である。
会社ルールを用いて会社名を取得するとは、Ｗｅｂサーバ装置から取得した文書、またはＨＴＭＬの構造などに、会社ルールデータベース１０８に登録されている会社ルールを適用し、当該会社ルールに合致する会社名を取得することである。例えば、会社名取得部１１２は、任意の会社ルールで「％会社名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を取得する。
会社名取得部１１２は、会社名を会社データベース１０１に蓄積する際、使用した会社ルールの取得回数や取得割合に対して、一定の閾値を設けてその閾値を超えた情報のみを会社データベース１０１に登録するようにしても良い。
商品名取得部１１３は、１以上の商品ルールを用いて、１以上の商品名を、１以上のＷｅｂサーバ装置から取得し、商品データベース１０２に蓄積する。
商品名取得部１１３は、Ｗｅｂサーバ装置から取得したＷｅｂページから、商品ルールを用いて商品名を取得する。Ｗｅｂサーバ装置からＷｅｂページを取得するとは、いわゆるＷｅｂブラウザが取得する処理と同様である。
商品ルールを用いて商品名を取得するとは、Ｗｅｂサーバ装置から取得した文書、またはＨＴＭＬの構造などに、商品ルールデータベース１０９に登録されている商品ルールを適用し、当該商品ルールに合致する商品名を取得することである。例えば、商品名取得部１１３は、任意の商品ルールで「％商品名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を取得する。
商品名取得部１１３は、商品名を商品データベース１０２に蓄積する際、使用した商品ルールの取得回数や取得割合に対して、一定の閾値を設けてその閾値を超えた情報のみを商品データベース１０２に登録するようにしても良い。
固有名称取得部１１４は、１以上の固有名称ルールを用いて、１以上の固有名称を、１以上のＷｅｂサーバ装置から取得し、固有名称データベース１０３に蓄積する。
固有名称取得部１１４は、Ｗｅｂサーバ装置から取得したＷｅｂページから、固有名称ルールを用いて商品の固有名称を取得する。Ｗｅｂサーバ装置からＷｅｂページを取得するとは、いわゆるＷｅｂブラウザが取得する処理と同様である。
固有名称ルールを用いて商品の固有名称を取得するとは、Ｗｅｂサーバ装置から取得した文書、またはＨＴＭＬの構造などに、固有名称ルールデータベース１１０に格納されている固有名称ルールを適用し、当該固有名称ルールに合致する商品の固有名称を取得することである。例えば、固有名称取得部１１４は、任意の固有名称ルールで「％固有名称％」と記載されている部分に当てはまる文字列を取得する。
固有名称取得部１１４は、商品の固有名称を固有名称データベース１０３に蓄積する際、使用した固有名称ルールの取得回数や取得割合に対して、一定の閾値を設けてその閾値を超えた情報のみを固有名称データベース１０３に登録するようにしても良い。
知識獲得部１１５は、１以上のＷｅｂサーバ装置から取得したＷｅｂページから、所定の情報を用いて、所定の情報を取得し、取得した情報を対応するデータベースに蓄積する。具体的には、知識獲得部１１５は、以下の様にして所定の情報を取得する。
（１）会社データベース１０１の１以上の各会社名と、１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名、または１以上の会社名と固有名称、または１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得する。
（２）商品データベース１０２の１以上の各商品名と、１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名、または１以上の商品名と固有名称、または１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得する。
（３）固有名称データベース１０３の１以上の各固有名称と、１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と固有名称、または１以上の商品名と固有名称、または１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得する。
（４）会社商品データベース１０４の１以上の会社名と商品名の組と、１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得する。
（５）会社固有名称データベース１０５の１以上の会社名と商品の固有名称の組と、１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得する。
（６）商品固有名称データベース１０６の１以上の商品名と商品の固有名称の組と、１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得する。
（１）は、会社データベース１０１に蓄積されている会社名が含まれている文書をＷｅｂサーバ装置から取得し、当該文書に対して知識増殖データベースに蓄積されている第一知識増殖ルール、または第二知識増殖ルール、または第三知識増殖ルールを適用し、会社名、または商品名、または商品の固有名称の２以上の組を取得することである。例えば、知識獲得部１１５は、各ルールで「％会社名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を会社名、「％商品名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を商品名、「％固有名称％」と記載されている部分に当てはまる文字列を商品の固有名称として取得する。
（２）は、商品データベース１０２に蓄積されている商品名が含まれている文書をＷｅｂサーバ装置から取得し、当該文書に対して知識増殖データベースに蓄積されている第四知識増殖ルール、または第五知識増殖ルール、または第六知識増殖ルールを適用し、会社名、または商品名、または商品の固有名称の２以上の組を取得することである。例えば、知識獲得部１１５は、各ルールで「％会社名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を会社名、「％商品名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を商品名、「％固有名称％」と記載されている部分に当てはまる文字列を商品の固有名称として取得する。
（３）は、固有名称データベース１０３に蓄積されている商品の固有名称が含まれている文書をＷｅｂサーバ装置から取得し、当該文書に対して知識増殖データベースに蓄積されている第七知識増殖ルール、または第八知識増殖ルール、または第九知識増殖ルールを適用し、会社名、または商品名、または商品の固有名称の２以上の組を取得することである。例えば、知識獲得部１１５は、各ルールで「％会社名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を会社名、「％商品名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を商品名、「％固有名称％」と記載されている部分に当てはまる文字列を商品の固有名称として取得する。
（４）は、会社データベース１０１の会社名と、商品データベース１０２に蓄積されている商品名とが含まれている文書をＷｅｂサーバ装置から取得し、当該文書に対して知識増殖データベースに蓄積されている第十知識増殖ルールを適用し、会社名、商品名、商品の固有名称の組を取得することである。例えば、知識獲得部１１５は、各ルールで「％会社名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を会社名、「％商品名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を商品名、「％固有名称％」と記載されている部分に当てはまる文字列を商品の固有名称として取得する。
（５）は、会社データベース１０１の会社名と、固有名称データベース１０３に蓄積されている商品の固有名称とが含まれている文書をＷｅｂサーバ装置から取得し、当該文書に対して知識増殖データベースに蓄積されている第十一知識増殖ルールを適用し、会社名、商品名、商品の固有名称の組取得することである。例えば、知識獲得部１１５は、各ルールで「％会社名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を会社名、「％商品名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を商品名、「％固有名称％」と記載されている部分に当てはまる文字列を商品の固有名称として取得する。
（６）は、商品データベース１０２に蓄積されている商品名と、固有名称データベース１０３に登録されている商品の固有名称とが含まれている文書をＷｅｂサーバ装置から取得し、当該文書に対して知識増殖データベースに蓄積されている第十二知識増殖ルールを適用し、会社名、商品名、商品の固有名称の組を取得することである。例えば、知識獲得部１１５は、各ルールで「％会社名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を会社名、「％商品名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を商品名、「％固有名称％」と記載されている部分に当てはまる文字列を商品の固有名称として取得する。
知識獲得部１１５は、会社名、および商品名、および商品の固有名称を対応する各データベースに蓄積する際、使用した知識増殖ルールの取得回数や取得割合に対して、一定の閾値を設けてその閾値を超えた情報のみを各データベースに登録するようにしても良い。
ルール学習部１１６は、１以上の各データベースに存在する１以上の情報を用いて、１以上のＷｅｂサーバ装置を検索し、１以上の情報が出現する１以上のパターンを取得し、パターンが予め決められた条件を満たすほどよく出現する１以上のパターンを取得し、１以上のパターンを対応する各ルールデータベースに蓄積する。
１以上の各データベースに存在する１以上の情報を用いて、１以上のＷｅｂサーバ装置を検索するとは、具体的には、会社データベース１０１、または商品データベース１０２、または固有名称データベース１０３、または会社商品データベース１０４、または会社固有名称データベース１０５、または商品固有名称データベース１０６から１以上のデータベースに格納されている１以上の任意の情報を検索キーワードとして、サーバ装置を検索することである。
Ｗｅｂサーバ装置を検索するとは、例えば、インターネット上のＷｅｂサーバ装置（図示せず）が提供するＷｅｂページに含まれる文字列情報を検索対象とした検索である。Ｗｅｂ検索は、例えば、検索用サイトを利用して行われる。ここでは、例えば、検索用サイトが提供するいわゆる検索エンジンに検索キーを含むクエリなどを送信し、検索エンジンが送信する検索結果を示す情報を受信することを、例えば、Ｗｅｂ検索を行うことと考える。検索キーの送信などは、検索エンジンが提供するＡＰＩなどを利用することで可能である。
１以上の情報が出現する１以上のパターンを取得するとは、サーバ装置を検索した結果取得した情報から、検索に使用した１以上の各データベースに存在する１以上の情報が含まれているパターンを取得することである。パターンとは、例えば、文章のパターンであっても良く、対象がＷｅｂページの場合は、ＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、上述したルールが複合的に合わさっていても良い。パターンの取得は、会社名、および商品名、および商品の固有名称を取得できる内容あれば何でも良く、例えば文章全体をパターンとして取得しても良く、複数の文章から検索に用いた情報を含む最長共通部分列を取得しても良い。
予め決められた条件を満たすほど良く出現する１以上のパターンを取得は、各ルールデータベースに登録する条件を予め定め、その条件を良く満たすパターンのみを取得する。
予め決められた条件とは、各ルールデータベースに登録する条件を予め定めたものである。条件は、パターンを評価できる値であればなんでも良い。例えば、条件は、パターンの取得回数であっても良く、取得したすべてのパターンのうちそのパターンが占める割合であっても良い。
１以上のパターンを対応する各ルールデータベースに蓄積するとは、予め決められた条件を満たすほど良く出現したパターンをそのパターンに対応するデータベースに登録する。対応するデータベースとは、会社名を取得するパターンであれば会社ルールデータベース１０８、商品名を取得するパターンであれば商品ルールデータベース１０９、商品の固有名称を取得するパターンであれば固有名称ルールデータベース１１０、会社名と商品名の組を取得するパターン、および会社名と商品の固有名称の組を取得するパターン、および商品名と商品の固有名称の組を取得するパターン、および会社名と商品名と商品の固有名称の組を取得するパターンであれば知識増殖ルールデータベース１１１に登録する。
また、ルール学習部１１６は、２種類以上の情報の組を格納しているデータベースに存在する１以上の情報を用いて、１以上のパターンを取得した場合は、２種類以上の情報の組に対応するルールデータベース、および２種類以上の情報の組の一部分の情報を用いて、２種類以上の情報の組に対応する１以上のルールデータベースに、１以上のパターンを蓄積する。
２種類以上の情報の組とは、会社名と商品名、または会社名と商品の固有名称、または商品名と商品の固有名称、または会社名と商品名と商品の固有名称の情報である。２種類以上の情報の組を格納しているデータベースとは、会社商品データベース１０４、または会社固有名称データベース１０５、または商品固有名称データベース１０６、または会社商品固有名称データベース１０７である。１以上のパターンを取得した場合とは、２種類以上の情報の組を用いて、会社名と商品名と商品の固有名称のうち２種類以上の組を含むパターンを取得した場合である。２種類以上の情報の組の一部分の情報を用いてとは、２種類の情報の組であった場合は各々の情報、３種類の情報の組であった場合は各々、および任意の２種類の情報の組のすべての組み合わせを用いることである。ルール学習部１１６は、これら分解した情報を用いてパターンを取得し、取得したパターンを対応するデータベースに登録する。また、ルール学習部１１６は、例えば、２種類以上の情報の組が会社名と商品名であった場合、会社名と商品名を取得するパターンを取得するだけでなく、会社名を取得するパターンと商品名を取得するパターンについても取得し、取得したパターンを知識増殖ルールデータベース１１１、または会社ルールデータベース１０８、または商品ルールデータベース１０９に取得したパターンを蓄積しても良い。
図２は、本実施の形態におけるデータベース構築装置２のブロック図である。データベース構築装置２は、会社商品固有名称データベース１０７、商品類似群コード対応データベース２１、会社類似群コード固有名称データベース２２、会社類似群コード固有名称データベース構築部２３を備える。
商品類似群コード対応データベース２１は、商品名と類似群コードを関連付けて保持するデータベースである。商品名は、会社商品固有名称データベース１０７に格納されている商品名と同様、法人、および個人が販売、または提供している商品、または役務の名称である。ここでいう商品、および役務の名称は、類似群コード表に記載されている商品、および役務の名称に必ずしも準じていなくても良い。類似群コードとは、商標の審査基準上、互いに類似するものと考えられる商品、役務に付与されたコードで、数字２桁とアルファベット１桁と数字２桁のコードである。（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｊｐｏ．ｇｏ．ｊｐ／ｓｈｉｒｙｏｕ／ｋｉｊｕｎ／ｋｉｊｕｎ２／ｒｕｉｊｉ＿ｋｉｊｕｎ９．ｈｔｍ）
商品類似群コード対応データベース２１における商品名と類似群コードは、通常１対多の関係で格納されており、複数の商品名に対して同一の類似群コードが関連付けられて格納されている。
会社類似群コード固有名称データベース構築部２３は、会社商品固有名称データベース１０７に格納されている１以上の会社名と商品名と商品の固有名称の組から商品名を取得し、取得した商品名を用いて、商品類似群コード対応データベース２１から商品の類似群コードを取得し、会社名と取得した類似群コードと商品の固有名称との組を会社類似群コード固有名称データベース２２に蓄積する。
図３は、本実施の形態における商標侵害検知装置３のブロック図である。商標侵害検知装置３は、データベース３１、受付部３２、商標類否判断部３３、商品類否判断部３４、出力部３５を備える。
データベース３１は、データベース構築装置１が構築した会社商品固有名称データベース１０７であっても良く、データベース構築装置２が構築した会社類似群コード固有名称データベース２２であっても良い。
受付部３２は、商標および商品の類似群コードを特定する情報であるコード特定情報を有する調査対象商標情報を受け付ける。調査対象商標情報とは、例えば、商標の文字列である商標文字列と、１以上のコード特定情報の組である。コード特定情報とは、商品名、または類似群コードそのものなどの類似群コードを特定する文字列である。商標文字列、および商品名の文字列は、１文字以上の文字で構成される。商標文字列、および商品名の文字列を構成する文字は、漢字やアルファベットやカタカナやひらがななど、種類は問わない。また、商標文字列、および商品名の文字列を構成する文字は、２種類以上の文字が混在していてもよい。ここでの受け付けとは、キーボードやマウス、タッチパネルなどの入力デバイスから入力された情報の受け付け、有線または無線の通信回線を介して送信された情報の受信、光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなどの記録媒体から読み出された情報の受け付けなどを含む概念である。調査対象商標情報の入力手段は、テンキーやキーボードやマウスやメニュー画面によるものなど、何でも良い。受付部３２は、テンキーやキーボードなどの入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェアなどで実現され得る。
商標類否判断部３３は、データベース３１が有する１以上の商品の固有名称と、調査対象商標情報が有する商標とを用いて、商標の類否判断を行う。
図４は、本実施の形態における商標侵害検知装置３の商標類否判断部３３のブロック図である。商標類否判断部３３は、商標文字列取得部３３１、称呼取得部３３２、称呼表示部３３３、称呼指定受付部３３４、類似検索部３３５、商標類否判断結果取得部３３６を備える。
商標文字列取得部３３１は、商標の文字列である商標文字列を受け付ける。商標文字列は、１文字以上の文字で構成される。商標文字列を構成する文字は、漢字やアルファベットやカタカナやひらがななど、種類は問わない。
称呼取得部３３２は、商標文字列取得部３３１が受け付けた商標文字列から、この商標文字列の称呼の情報である称呼情報を取得する。称呼取得部３３２は、一の商標文字列から複数の称呼情報を取得しても良い。称呼取得部３３２が取得する称呼情報は、ひらがなまたはカタカナまたはこれらと同などの情報である。称呼情報がこれらのいずれであるかは、例えば、この称呼情報を検索に利用する後述する類似検索部３３５の仕様などによって決定される。
称呼取得部３３２は、称呼情報をどのように取得しても良い。例えば、称呼取得部３３２は、１以上の文字列と、当該文字列の読みの情報とを対応付けて有する辞書を用いて、図示しない記憶媒体などに格納されている辞書を用いて商標文字列取得部３３１が受け付けた商標文字列に対応する１以上の称呼情報を自動取得するようにしてもよい。また、称呼取得部３３２は、ユーザなどから図示しない入力デバイスなどを介して入力された商標文字列に対応する１以上の称呼情報を取得（受付）してもよい。この実施の形態においては、特に、称呼情報を自動取得する場合を例に挙げて説明する。
称呼取得部３３２は、例えば、商標文字列に対して形態素解析を行い、形態素解析により得られた商標文字列の読みの情報を称呼情報として取得する。例えば、称呼取得部３３２は、形態素解析を用いることにより、商標文字列を形態素に分解し、分解された各文字列の読みを取得し、この文字列を組み合わせることで商標文字列の称呼情報を取得することが可能である。形態素解析においては、形態素の分解や形態素に分解された文字列からの読みの取得は、例えば、上記と同様の、形態素となりうる文字列と、その読みの情報とを対応付けて有する辞書を用いて行われる。形態素解析としては、例えば、「Ｍｅｃａｂ（和布蕪）」（ｈｔｔｐ：／／ｍｅｃａｂ．ｓｏｕｒｃｅｆｏｒｇｅ．ｎｅｔ／）や、「ＣｈａＳｅｎ（茶筌）」（ｈｔｔｐ：／／ｃｈａｓｅｎ．ｎａｉｓｔ．ｊｐ）などの形態素解析システムなどが利用可能である。
また、称呼取得部３３２は、商標文字列を構成する漢字や、数字や、アルファベットなどの文字や単語などを読みに変換して、称呼情報を取得しても良い。漢字や、数字の文字や単語を読みに変換する処理は、例えば、日本語のインプットメソッドのいわゆる再変換技術や、上述したような形態素解析システムの技術により実現可能である。また、アルファベットの文字や単語を読みに変換する処理は、例えば、日本語のインプットメソッドのアルファベット列の入力を日本語に変換する技術により実現可能である。アルファベット列を日本語の読みに変換する技術は、例えば、特開２００９−１９９４３４号公報などに開示されている。なお、アルファベットや、漢字や、数字の称呼（読み）は、一通りとは限らないため、称呼取得部３３２は、様々な組合せの複数の情報を取得しても良い。例えば、称呼取得部３３２は、「ＩＴ」から「アイティー」、「アイティイ」と「イット」という複数の称呼を取得しても良い。また、称呼取得部３３２は、「山田」から「ヤマダ」、「ヤマタ」、「ヤマデン」、「サンデン」、「サンダ」、「サンタ」という複数の称呼を取得しても良い。
また、称呼取得部３３２は、商標文字列を構成し得る文字列（例えば、漢字や、アルファベットや、数字など）と、その読みの情報（辞書情報）を予め図示しない格納部に蓄積しておくようにし、商標文字列を構成する各文字についてそれぞれ１以上の読みの情報を取得して、取得した読みの情報を組み合わせたものを称呼情報として取得してもよい。
また、例えば、１以上の文字列とその読みを示すカタカナまたはひらがなとを対応付けて有する予め用意された形態素の辞書情報について、称呼取得部３３２が、商標文字列に含まれるカタカナまたはひらがな以外の文字列と一致する文字列を検索し、検出された文字列に対応付けられた読み（称呼）の情報を辞書情報から順次取得していくことで実現可能である。なお、称呼取得部３３２は、一の文字列について読みが複数ある場合や、検索に用いる文字数の区切で異なる称呼が得られる場合には、複数の読みを組み合わせたり区切を変更したりしてこれらを適宜組み合わせて複数の称呼情報を取得する。このような辞書情報は、例えば、称呼取得部３３２が、予め保持しているようにすればよい。称呼取得部３３２は、このような辞書情報を保持する記憶媒体などを有していても良い。
称呼取得部３３２は、さらに、上記で取得した１以上の称呼情報を分割して１以上の分割称呼情報を取得してもよい。分割称呼情報は、具体的には、称呼情報の一部分の情報である。分割称呼情報は、例えば、後述する類似検索などで称呼情報と実質的に同じものとして利用される。例えば、称呼取得部３３２は、取得した称呼情報のそれぞれの文字列を、任意の位置で区切って、その区切った位置によって分割される前または後、またはその両方の文字列を分割称呼情報として取得する。また、称呼取得部３３２は、文字列の区切る位置を順次変更して、それぞれの区切る位置に応じて分割称呼情報を取得しても良い。例えば、称呼取得部３３２は、各称呼情報を構成する文字列をそれぞれの文字間で区切っていった場合にそれぞれ得られる区切り位置の前後の文字列を、すべて分割称呼情報として取得しても良い。
称呼表示部３３３は、称呼取得部３３２が取得した１以上の称呼情報を図示しないモニタなどの表示デバイスに表示する。また、称呼表示部３３３は、称呼取得部３３２が取得した１以上の分割称呼情報を表示してもよい。称呼表示部３３３は、表示デバイスを含むと考えても含まないと考えてもよい。称呼表示部３３３は、表示デバイスのドライバーソフト、または表示デバイスのドライバーソフトと表示デバイスなどで実現され得る。
称呼指定受付部３３４は、称呼取得部３３２が取得した称呼情報の１以上を指定する称呼指定情報をユーザなどから受け付ける。例えば、称呼指定情報は、称呼表示部３３３に表示された称呼情報の１以上を指定する称呼指定情報を受け付ける。また、称呼指定受付部３３４は、称呼取得部３３２が取得した称呼情報と分割称呼情報とのうちの１以上を指定する称呼指定情報をユーザなどから受け付けてもよい。例えば、称呼指定受付部３３４は、称呼表示部３３３により表示された称呼情報と分割称呼情報とのうちの１以上を指定する称呼指定情報を受け付ける。なお、称呼指定受付部３３４は、予めどのような称呼を指定するか定めたルールを設けることで、ユーザに選択させなくても良いようにしてもよい。称呼指定情報の入力手段は、テンキーやキーボードやマウスやメニュー画面によるものなど、何でも良い。称呼指定受付部３３４は、テンキーやキーボードなどの入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェアなどで実現され得る。
類似検索部３３５は、称呼取得部３３２が取得した各称呼情報を用いて類似検索を行う。または、類似検索部３３５は、称呼取得部３３２が取得した称呼情報のうちの、称呼指定情報が指定する各称呼情報を用いて類似検索を行うようにしてもよい。また、類似検索部３３５は、称呼取得部３３２が取得した各称呼情報と各分割称呼情報とを用いて類似検索を行うようにしてもよい。または、類似検索部３３５は、称呼取得部３３２が取得した各称呼情報と各分割称呼情報とのうちの、称呼指定情報が指定する称呼情報と分割称呼情報とを用いて類似検索を行うようにしてもよい。称呼指定情報が指定する称呼情報と分割称呼情報とを用いてとは、例えば、指定された称呼情報または分割称呼情報だけを用いることを意味する。類似検索部３３５は、図示しない記憶媒体などの格納部に予め格納されている商品の固有名称の称呼の情報（以下、登録称呼情報と称す）の中から、称呼情報（または分割称呼情報）と類似する登録称呼情報を検索する。登録称呼情報は、会社商品固有名称データベース１０７、または会社類似群コード固有名称データベース２２の固有名称から、予め作成構築しておく。
なお、商品の固有名称の称呼の情報が格納されている図示しない格納部は、商標類否判断部３３が有していても良いし、図示しない外部のサーバ装置などが有していても良い。また、類似検索部３３５は、図示しない商品の固有名称の類似検索の処理を行うサーバ装置などに、称呼情報または分割称呼情報、および類似群コードを送信して類似検索を実行させ、その検索結果を受信するようにしても良く、このような場合も、類似検索部３３５が類似検索を行ったと考えて良い。
また、類似検索部３３５による類似検索の処理は、称呼情報の音響学的な判断処理であっても良い。類似検索の処理は、例えば、称呼情報の音節などから類似しないと判断される要因を検出し、その要因をペナルティ値に換算し、換算したペナルティ値を用いて、称呼情報が類似するか否かを判断して、商標文字列から取得した称呼情報と類似する称呼情報を商品の固有名称の称呼情報の中から検出する処理である。なお、ここでは、説明の便宜上、分割称呼情報も称呼情報と呼ぶこととする。また、ここでは、商品の固有名称の称呼情報である登録称呼情報が、類似群コードと商品の固有名称の識別情報などと対応付けて図示しない格納部に格納されているものとする。
類似検索部３３５が取得する類似検索の結果は、例えば、少なくとも類似する登録称呼情報が検出されたか否かを示すことが可能な情報である。例えば、類似検索の結果は、類似する登録称呼情報の有無を示す情報であっても良いし、類似する１以上の登録称呼情報を示す情報でもよい。また、類似検索の結果は、類似する登録称呼情報の数などを示す情報でも良い。また、称呼の情報が、商品の固有名称や、その識別情報（例えば登録番号）などと対応付けて上述した図示しない格納部に格納されている場合、類似検索部３３５は、類似する登録称呼情報に対応する商品の固有名称やその識別情報を図示しない格納部から取得して検索結果として出力してもよい。また、類似検索部３３５は、登録称呼情報に対応付けられた類似群コードの情報を含む情報を出力してもよい。商品の固有名称の称呼について類似検索を行うための具体的な処理については、上述した特許文献１や、日本の特許庁が提供する称呼検索サービスや、商用データベースの称呼検索サービスなどの技術として公知であるので、ここでは詳細な説明は省略する。
商標類否判断結果取得部３３６は、例えば、類似検索部３３５による類似検索の結果と、類似検索の結果の各称呼情報と関連する会社名と類似群コード特定情報を取得する。類似検索の結果については、類似検索の結果を、類似検索を行った称呼情報ごとに取得する。また、類似検索の結果については、例えば、類似検索の結果を、類似検索を行った分割称呼情報ごとに取得する。また、商標類否判断結果取得部３３６は、称呼が類似すると判断された商品の固有名称や、商品の固有名称の識別情報を示す情報も各証拠情報に対して付加しても良い。
商品類否判断部３４は、データベース３１が有する１以上の商品名または１以上の類似群コードと、調査対象商標情報が有するコード特定情報とを用いて、商品の類否判断を行う。調査対象商標情報が商品名を保持していた場合、商品類否判断部３４は、会社商品固有名称データベース１０７から調査対象商標情報の商品名に関連する商品名をもつレコードの会社名と商品の固有名称を取得する。調査対象商標情報の商品名に関連したとは、例えば、調査対象商標情報の商品名と会社商品固有名称データベース１０７の商品名とが同一である、または意味的に類似しているなどの場合である。調査対象商標情報が類似群コードを保持していた場合、商品類否判断部３４は、会社類似群コード固有名称データベース２２から調査対象商標情報の類似群コードと同一の類似群コードをもつレコードの会社名と商品の固有名称を取得する。
出力部３５は、商標類否判断部３３の判断結果と、商品類否判断部３４の判断結果とから、商標の類似、および商品の類似に関する情報を出力する。例えば、出力部３５は、類否する情報が検出されたか否かを示すことが可能な情報を出力する。類否する情報が検出されたか否かを示すことが可能な情報は、例えば、商標類否判断部３３の判断結果の場合は、類似する登録称呼情報の有無を示す情報であっても良いし、類似する１以上の登録称呼情報を示す情報でも良い。また、類否する情報が検出されたか否かを示すことが可能な情報は、類似する登録称呼情報の数などを示す情報でも良い。また、類否する情報が検出されたか否かを示すことが可能な情報は、類似する任意数の類似する登録称呼情報であっても良い。また、出力部３５は、類似する登録称呼情報に対応する商品の固有名称やその識別情報を出力しても良い。また、出力部３５は、上記すべての出力内容について、会社名、または商品名、または類似群コード、または商品の固有名称のうち、一部または全部を付加して出力しても良い。また、例えば、商品類否判断部３４の判断結果の場合は、類否する情報が検出されたか否かを示すことが可能な情報は、該当するコード特定情報の有無を示す情報であっても良いし、該当する１以上のコード特定情報を示す情報でも良い。また、類否する情報が検出されたか否かを示すことが可能な情報は、該当するコード特定情報の数などを示す情報でも良い。また、出力部３５は、上記すべての出力内容について、会社名、または固有名称のうち、一方または双方を付加して出力しても良い。
出力部３５は、商標類否判断部３３の判断結果すべてと、商品類否判断部３４の判断結果をすべて出力しても良く、どちらか一方であっても良い。また、出力部３５は、商標類否判断部３３と商品類否判断部３４の結果のうち商品の固有名称が共通するものだけを出力しても良い。
ここで述べる出力とは、ディスプレイへの表示、プリンタによる紙などへの印字、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積などを含む概念である。出力部３５は、表示デバイスを含むと考えても含まないと考えてもよい。出力部３５は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイスなどで実現され得る。
図５は、本実施の形態にかかる会社名取得部１１２の動作の一例を示すフローチャートである。以下、図５を用いて動作について説明する。
（ステップＳ４０１）会社名取得部１１２は、会社ルールデータベース１０８から会社ルールを取得する。取得できた場合、ステップＳ４０２に進み、取得できなかった場合、終了する。
（ステップＳ４０２）会社名取得部１１２は、カウンターｍに１を代入する。
（ステップＳ４０３）会社名取得部１１２は、ステップＳ４０１で取得した会社ルールにｍ番目の会社ルールがあるか否かを判断する。ある場合は、ステップＳ４０４に進み、ない場合は、終了する。
（ステップＳ４０４）会社名取得部１１２は、Ｗｅｂサーバ装置からＷｅｂページを取得する。なお、このとき取得するＷｅｂページは、会社ルールデータベース１０８から会社名を含む文章を取得する会社ルールを用いて、予め取得した会社名が含まれる可能性のあるＷｅｂページであっても良いし、無作為に大量に取得しても良い。Ｗｅｂページを取得できた場合は、ステップＳ４０５へ進み、取得できなかった場合はステップＳ４１０に進む。
（ステップＳ４０５）会社名取得部１１２は、カウンターｎに１を代入する。
（ステップＳ４０６）会社名取得部１１２は、ステップＳ４０４で取得したＷｅｂページにｎ番目のＷｅｂページがあるか否かを判断する。ある場合は、ステップＳ４０７に進み、ない場合は、ステップＳ４１０に進む。
（ステップＳ４０７）会社名取得部１１２は、ステップＳ４０４で取得したＷｅｂページのｎ番目のＷｅｂページに対し、ステップＳ４０１で取得した会社ルールのｍ番目の会社ルールを用いて会社名を取得する。取得できた場合は、ステップＳ４０８へ進み、取得できなかった場合は、ステップＳ４０９に進む。
（ステップＳ４０８）会社名取得部１１２は、ステップＳ４０７で取得した会社名を会社データベース１０１に格納する。
（ステップＳ４０９）会社名取得部１１２は、カウンターｎを１インクリメントする。そして、ステップＳ４０６に戻る。
（ステップＳ４１０）会社名取得部１１２は、カウンターｍを１インクリメントする。そしてステップＳ４０３に戻る。
以下、本実施の形態における会社名取得部１１２の具体的な動作について説明する。なお、この具体例において示した会社名取得部１１２の取得結果は、説明のために便宜上用意されたものであって、実際のデータを示すものではない。
会社名取得部１１２は、会社ルールデータベース１０８から会社名を取得するためのすべてのルールを取得する。会社名取得部１１２は、会社ルールデータベース１０８が、会社ルールが抽出する対象に関するデータを保持していた場合、「会社名」が対象の会社ルールだけを取得する。また、会社名取得部１１２は、会社ルールデータベース１０８が会社ルールの取得回数や取得割合等の値を保持していた場合、任意の閾値を超えた会社ルールだけを取得しても良い。今回の具体例では、会社ルールを５種類取得したとする。
図６は、会社ルールデータベース１０８に格納されているデータの一例を示す図である。会社ルールデータベース１０８は、会社名を取得するパターンを有している。ここでは、具体例として、「％会社名％」と記載されている部分に該当する名詞句を会社名として取得する会社ルールを列挙した。
会社名取得部１１２は、Ｗｅｂページを取得する。今回の具体例では、Ｗｅｂページを無作為に１００種類取得したとする。
会社名取得部１１２は、取得したすべての会社ルールを用いて、取得したすべてのＷｅｂページから会社名を取得する。今回の場合では、会社名取得部１１２は、会社ルールが５種類、Ｗｅｂページが１００種類なので５００回会社名を取得する処理を行う。具体的には、会社名取得部１１２は、会社ルールが「＜ｔｉｔｌｅ＞％会社名％株式会社＜／ｔｉｔｌｅ＞」の場合、取得したＷｅｂページに「＜ｔｉｔｌｅ＞サンプル商事株式会社＜／ｔｉｔｌｅ＞」と記載されていれば、「サンプル商事」の部分を取得する。しかし、会社名取得部１１２は、パターンに対応する内容が記載されていなければ何も取得しない。
会社名取得部１１２は、会社名が取得できた場合は、会社データベース１０１に登録する。今回の場合では、会社名取得部１１２は、「サンプル商事」を登録する。また、もし会社ルールデータベース１０８が会社ルールの取得回数や取得割合等の値を保持していた場合、会社名取得部１１２は、その値と一緒に会社データベース１０１に登録しても良く、取得した情報の周辺である「＜ｔｉｔｌｅ＞サンプル商事株式会社＜／ｔｉｔｌｅ＞」も一緒に登録しても良い。
図７は、本実施の形態にかかる商品名取得部１１３の動作の一例を示すフローチャートである。以下、図７を用いて動作について説明する。
（ステップＳ５０１）商品名取得部１１３は、商品ルールデータベース１０９から商品ルールを取得する。取得できた場合、ステップＳ５０２に進み、取得できなかった場合、終了する。
（ステップＳ５０２）商品名取得部１１３は、カウンターｍに１を代入する。
（ステップＳ５０３）商品名取得部１１３は、ステップＳ５０１で取得した商品ルールにｍ番目の商品ルールがあるか否かを判断する。ある場合は、ステップＳ５０４に進み、ない場合は、終了する。
（ステップＳ５０４）商品名取得部１１３は、Ｗｅｂサーバ装置からＷｅｂページを取得する。なお、このとき取得するＷｅｂページは、商品ルールデータベース１０９から商品名を含む文章を取得する商品ルールを用いて、予め取得した商品名が含まれる可能性のあるＷｅｂページであっても良いし、無作為に大量に取得しても良い。Ｗｅｂページを取得できた場合は、ステップＳ５０５へ進み、取得できなかった場合はステップＳ５１０に進む。
（ステップＳ５０５）商品名取得部１１３は、カウンターｎに１を代入する。
（ステップＳ５０６）商品名取得部１１３は、ステップＳ５０４で取得したＷｅｂページにｎ番目のＷｅｂページがあるか否かを判断する。ある場合は、ステップＳ５０７に進み、ない場合は、ステップＳ５１０に進む。
（ステップＳ５０７）商品名取得部１１３は、ステップＳ５０４で取得したＷｅｂページのｎ番目のＷｅｂページに対し、ステップＳ５０１で取得した商品ルールのｍ番目の商品ルールを用いて商品名を取得する。取得できた場合は、ステップＳ５０８へ進み、取得できなかった場合は、ステップＳ５０９に進む。
（ステップＳ５０８）商品名取得部１１３は、ステップＳ５０７で取得した商品名を商品データベース１０２に格納する。
（ステップＳ５０９）商品名取得部１１３は、カウンターｎを１インクリメントする。そして、ステップＳ５０６に戻る。
（ステップＳ５１０）商品名取得部１１３は、カウンターｍを１インクリメントする。そしてステップＳ５０３に戻る。
以下、本実施の形態における商品名取得部１１３の具体的な動作について説明する。なお、この具体例において示した商品名取得部１１３の取得結果は、説明のために便宜上用意されたものであって、実際のデータを示すものではない。
商品名取得部１１３は、商品ルールデータベース１０９から商品名を取得するためのすべてのルールを取得する。商品名取得部１１３は、商品ルールデータベース１０９が、商品ルールが抽出する対象に関するデータを保持していた場合、「商品名」が対象の商品ルールだけを取得する。また、商品名取得部１１３は、商品ルールデータベース１０９が、商品ルールの取得回数や取得割合等の値を保持していた場合、任意の閾値を超えた商品ルールだけを取得しても良い。今回の具体例では、商品ルールを５種類取得したとする。
図８は商品ルールデータベース１０９に格納されているデータの一例を示す図である。商品ルールデータベース１０９は、商品名を取得するパターンを有している。ここでは、具体例として、「％商品名％」と記載されている部分に該当する名詞句を商品名として取得する商品ルールを列挙した。
商品名取得部１１３は、Ｗｅｂページを取得する。今回の具体例では、Ｗｅｂページを無作為に１００種類取得したとする。
商品名取得部１１３は、取得したすべての商品ルールを用いて、取得したすべてのＷｅｂページから商品名を取得する。今回の場合では、商品名取得部１１３は、商品ルールが５種類、Ｗｅｂページが１００種類なので５００回商品名を取得する処理を行う。具体的には、商品名取得部１１３は、商品ルールが「＜ｔｉｔｌｅ＞商品名一覧＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞％商品名％＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」の場合、取得したＷｅｂページに「＜ｔｉｔｌｅ＞商品名一覧＜／ｔｉｔｌｅ＞・・・（省略）・・・＜ｓｐａｎ＞一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝"ｔｖ．ｈｔｍｌ"＞テレビ＜／ｌｉ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝"ｄｖｄ．ｈｔｍｌ"＞ＤＶＤプレイヤ＜／ｌｉ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝"ｐｃ．ｈｔｍｌ"＞パソコン＜／ｌｉ＞＜／ｕｌ＞・・・（省略）・・・」と記載されていれば、「テレビ」「ＤＶＤプレイヤ」「パソコン」の部分を取得する。しかし、商品名取得部１１３は、パターンに対応する内容が記載されていなければ何も取得しない。
商品名取得部１１３は、商品名が取得できた場合は、商品データベース１０２に登録する。今回の場合では、商品名取得部１１３は、「テレビ」と「ＤＶＤプレイヤ」と「パソコン」を登録する。また、もし商品ルールデータベース１０９が商品ルールの取得回数や取得割合等の値を保持していた場合、商品名取得部１１３は、その値と一緒に商品データベース１０２に登録しても良く、取得した情報の周辺である「＜ｔｉｔｌｅ＞商品名一覧＜／ｔｉｔｌｅ＞・・・（省略）・・・＜ｓｐａｎ＞一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝"ｔｖ．ｈｔｍｌ"＞テレビ＜／ｌｉ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝"ｄｖｄ．ｈｔｍｌ"＞ＤＶＤプレイヤ＜／ｌｉ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝"ｐｃ．ｈｔｍｌ"＞パソコン＜／ｌｉ＞＜／ｕｌ＞・・・（省略）・・・」も一緒に登録しても良い。
以上、本実施の形態によれば、任意のＷｅｂページから商品名を取得できる。
図９は、本実施の形態にかかる固有名称取得部１１４の動作の一例を示すフローチャートである。以下、図９を用いて動作について説明する。
（ステップＳ６０１）固有名称取得部１１４は、固有名称ルールデータベース１１０から固有名称ルールを取得する。取得できた場合、ステップＳ６０２に進み、取得できなかった場合、終了する。
（ステップＳ６０２）固有名称取得部１１４は、カウンターｍに１を代入する。
（ステップＳ６０３）固有名称取得部１１４は、ステップＳ６０１で取得した固有名称ルールにｍ番目の固有名称ルールがあるか否かを判断する。ある場合は、ステップＳ６０４に進み、ない場合は、終了する。
（ステップＳ６０４）固有名称取得部１１４は、Ｗｅｂサーバ装置からＷｅｂページを取得する。なお、このとき取得するＷｅｂページは、固有名称ルールデータベース１１０から商品の固有名称を含む文章を取得する固有名称ルールを用いて、予め取得した商品の固有名称が含まれる可能性のあるＷｅｂページであっても良いし、無作為に大量に取得しても良い。Ｗｅｂページを取得できた場合は、ステップＳ６０５へ進み、取得できなかった場合はステップＳ６１０に進む。
（ステップＳ６０５）固有名称取得部１１４は、カウンターｎに１を代入する。
（ステップＳ６０６）固有名称取得部１１４は、ステップＳ６０４で取得したＷｅｂページにｎ番目のＷｅｂページがあるか否かを判断する。ある場合は、ステップＳ６０７に進み、ない場合は、ステップＳ６１０に進む。
（ステップＳ６０７）固有名称取得部１１４は、ステップＳ６０４で取得したＷｅｂページのｎ番目のＷｅｂページに対し、ステップＳ６０１で取得した固有名称ルールのｍ番目の固有名称ルールを用いて商品の固有名称を取得する。取得できた場合は、ステップＳ６０８へ進み、取得できなかった場合は、ステップＳ６０９に進む。
（ステップＳ６０８）固有名称取得部１１４は、ステップＳ６０７で取得した商品の固有名称を固有名称データベース１０３に格納する。
（ステップＳ６０９）固有名称取得部１１４は、カウンターｎを１インクリメントする。そして、ステップＳ６０６に戻る。
（ステップＳ６１０）固有名称取得部１１４は、カウンターｍを１インクリメントする。そしてステップＳ６０３に戻る。
以下、本実施の形態における固有名称取得部１１４の具体的な動作について説明する。なお、この具体例において示した固有名称取得部１１４の取得結果は、説明のために便宜上用意されたものであって、実際のデータを示すものではない。
固有名称取得部１１４は、固有名称ルールデータベース１１０から商品の固有名称を取得するためのすべてのルールを取得する。固有名称取得部１１４は、固有名称ルールデータベース１１０が、固有名称ルールが抽出する対象に関するデータを保持していた場合、「商品の固有名称」が対象の固有名称ルールだけを取得する。また、固有名称取得部１１４は、固有名称ルールデータベース１１０が、固有名称ルールの取得回数や取得割合等の値を保持していた場合、任意の閾値を超えた固有名称ルールだけを取得しても良い。今回の具体例では、固有名称ルールを５種類取得したとする。
図１０は、固有名称ルールデータベース１１０に格納されているデータの一例を示す図である。固有名称ルールデータベース１１０は、商品の固有名称を取得するパターンを有している。ここでは、具体例として、「％固有名称％」と記載されている部分に該当する名詞句を商品の固有名称として取得する固有名称ルールを列挙した。
固有名称取得部１１４は、Ｗｅｂページを取得する。今回の具体例では、Ｗｅｂページを無作為に１００種類取得したとする。
固有名称取得部１１４は、取得したすべての固有名称ルールを用いて、取得したすべてのＷｅｂページから商品の固有名称を取得する。今回の場合では、固有名称取得部１１４は、固有名称ルールが５種類、Ｗｅｂページが１００種類なので５００回商品の固有名称を取得する処理を行う。具体的には、固有名称取得部１１４は、固有名称ルールが「＜ｔｉｔｌｅ＞製品一覧＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％固有名称％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」の場合、取得したＷｅｂページに「＜ｔｉｔｌｅ＞製品一覧＜／ｔｉｔｌｅ＞・・・（省略）・・・＜ｓｐａｎ＞一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝"ｓｃ．ｈｔｍｌ"＞サンプルカメラ＜／ｌｉ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝"ｓｃ２．ｈｔｍｌ"＞サンプルカメラ２＜／ｌｉ＞＜／ｕｌ＞・・・（省略）・・・」と記載されていれば、「サンプルカメラ」「サンプルカメラ２」を取得する。しかし、固有名称取得部１１４は、パターンに対応する内容が記載されていなければ何も取得しない。
固有名称取得部１１４は、商品の固有名称が取得できた場合は、固有名称データベースに登録する。今回の場合では、固有名称取得部１１４は、「サンプルカメラ」と「サンプルカメラ２」を登録する。なお、固有名称ルールデータベース１１０が固有名称ルールの取得回数や取得割合等の値を保持していた場合、固有名称取得部１１４は、その値と一緒に固有名称データベース１０３に登録しても良く、取得した情報の周辺である「＜ｔｉｔｌｅ＞製品一覧＜／ｔｉｔｌｅ＞・・・（省略）・・・＜ｓｐａｎ＞一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝"ｓｃ．ｈｔｍｌ"＞サンプルカメラ＜／ｌｉ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝"ｓｃ２．ｈｔｍｌ"＞サンプルカメラ２＜／ｌｉ＞＜／ｕｌ＞・・・（省略）・・・」も一緒に登録しても良い。
以上、本実施の形態によれば、任意のＷｅｂページから商品の固有名称を取得できる。
図１１は、本実施の形態にかかる知識獲得部１１５の動作の一例を示すフローチャートである。以下、図１１を用いて動作について説明する。
（ステップＳ７０１）知識獲得部１１５は、知識増殖ルールデータベース１１１から知識増殖ルールを取得する。取得できた場合、ステップＳ７０２に進み、取得できなかった場合、終了する。
（ステップＳ７０２）知識獲得部１１５は、カウンターｍに１を代入する。
（ステップＳ７０３）知識獲得部１１５は、ステップＳ７０１で取得した知識増殖ルールにｍ番目の知識増殖ルールがあるか否かを判断する。ある場合は、ステップＳ７０４に進み、ない場合は、終了する。
（ステップＳ７０４）知識獲得部１１５は、ステップＳ７０１で取得した知識増殖ルールのｍ番目の知識増殖ルールが用いるために使用する情報を各データベースからすべて取得する。知識増殖ルールが用いるために使用する情報とは、具体的には、第一から第三知識増殖ルールの場合は会社データベース１０１から会社名を取得し、第四から第六知識増殖ルールの場合は商品データベース１０２から商品名を取得し、第七から第九知識増殖ルールの場合は固有名称データベース１０３から商品の固有名称を取得し、第十知識増殖ルールの場合は会社商品データベース１０４から会社名と商品名を取得し、第十一知識増殖ルールの場合は会社固有名称データベース１０５から会社名と商品の固有名称を取得し、第十二知識増殖ルールの場合は商品固有名称データベース１０６から商品名と商品の固有名称を取得する。
（ステップＳ７０５）知識獲得部１１５は、カウンターｎに１を代入する。
（ステップＳ７０６）知識獲得部１１５は、ステップＳ７０４で取得した知識増殖ルールが用いるために使用する情報にｎ番目の情報があるか否かを判断する。ある場合は、ステップＳ７０７へ進み、ない場合はステップＳ７１３へ進む。
（ステップＳ７０７）知識獲得部１１５は、Ｗｅｂサーバ装置からＷｅｂページを取得する。なお、この時取得するＷｅｂページは、ステップＳ７０４で取得した知識増殖ルールが用いるために使用する情報のうちｎ番目の情報を含んだＷｅｂページを取得する。Ｗｅｂページを取得できた場合は、ステップＳ７０８へ進み、取得できなかった場合はステップＳ７１４に進む。
（ステップＳ７０８）知識獲得部１１５は、カウンターｏに１を代入する。
（ステップＳ７０９）知識獲得部１１５は、ステップＳ７０７で取得したＷｅｂページにｏ番目のＷｅｂページがあるか否かを判断する。ある場合は、ステップＳ７１０に進み、ない場合は、ステップＳ７１４に進む。
（ステップＳ７１０）知識獲得部１１５は、ステップＳ７０７で取得したＷｅｂページのｏ番目のＷｅｂページに対し、ステップＳ７０１で取得した知識増殖ルールのｍ番目の知識増殖ルールを用いて会社名、または商品名、または商品の固有名称を取得する。取得できた場合は、ステップＳ７１１へ進み、取得できなかった場合は、ステップＳ７１２に進む。
（ステップＳ７１１）知識獲得部１１５は、ステップＳ７１０で取得した会社名、または商品名、または商品の固有名称を対応するデータベースに蓄積する。
（ステップＳ７１２）知識獲得部１１５は、カウンターｏを１インクリメントする。そして、ステップＳ７０９に戻る。
（ステップＳ７１３）知識獲得部１１５は、カウンターｍを１インクリメントする。そして、ステップＳ７０３に戻る。
（ステップＳ７１４）知識獲得部１１５は、カウンターｎを１インクリメントする。そして、ステップＳ７０６に戻る。
以下、本実施の形態における知識獲得部１１５の具体的な動作について説明する。なお、この具体例において示した知識獲得部１１５の取得結果は、説明のために便宜上用意されたものであって、実際のデータを示すものではない。
知識獲得部１１５は、知識増殖ルールデータベース１１１から会社名、または商品名、または商品の固有名称を取得するためのすべてのルールを取得する。知識獲得部１１５は、知識増殖ルールデータベース１１１に、知識増殖ルールが抽出する対象に関するデータを保持していた場合、「名称」が対象の知識増殖ルールだけを取得する。なお、知識獲得部１１５は、知識増殖ルールの取得回数や取得割合等の値を保持していた場合、任意の閾値を超えた知識増殖ルールだけを取得しても良い。今回の具体例では、知識増殖ルールを５種類取得したとする。
図１２は知識増殖ルールデータベース１１１に格納されているデータの一例を示す図である。知識増殖ルールデータベース１１１は、会社名、または商品名、または商品の固有名称を取得するパターンを有している。本具体例の知識増殖ルールは、「％会社名％」と記載されている部分に該当する名詞句を会社名、同様に「％商品名％」と記載されている部分に該当する名詞句を商品名、「％固有名称％」と記載されている部分に該当する名詞句を商品の固有名称として取得する知識増殖ルールである。なお、今回の具体例では、知識増殖ルールの種類ごとにデータベースを作成するのではなく、知識増殖データベースに知識増殖ルールの種類を保持させた。
知識獲得部１１５は、取得した知識増殖ルールが用いるための情報を取得する。例えば、知識獲得部１１５は、第一知識増殖ルールを取得した場合、会社データベース１０１に記載されている会社名をすべて取得する。なお、知識獲得部１１５は、会社データベース１０１が会社名の取得回数や取得割合等の値を保持している場合は、任意の閾値以下の会社名を取得しないようにしても良い。今回の具体例では、会社名を１０種類取得したとする。
知識獲得部１１５は、Ｗｅｂページを取得する。Ｗｅｂページは、例えば今回の具体例では、知識獲得部１１５は、取得した会社名一つに対して１００種類ずつ取得したとする。
知識獲得部１１５は、取得したすべての知識増殖ルールを用いて、取得したすべてのＷｅｂページから会社名を取得する。今回の場合では、知識獲得部１１５は、知識増殖ルールが５種類、知識増殖ルールが用いる情報が１０種類、Ｗｅｂページが１００種類なので５０００回会社名、商品名、商品の固有名称のうち、１または２種類の情報の取得を行う。
具体的には、知識獲得部１１５は、知識増殖ルールが「＜ｔｉｔｌｅ＞％会社名％の（取り扱い）？商品＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％商品名％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」で第一の知識増殖ルールであり、用いる情報が「サンプル工業」であった場合、取得したＷｅｂページに「＜ｔｉｔｌｅ＞サンプル工業の商品＜／ｔｉｔｌｅ＞・・・（省略）・・・＜ｓｐａｎ＞一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝"ｓｃｒ．ｈｔｍｌ"＞ネジ＜／ａ＞＜／ｌｉ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝"ｄｒｉｖ．ｈｔｍｌ"＞ドライバー＜／ａ＞＜／ｌｉ＞＜／ｕｌ＞・・・（省略）・・・」と記載されていれば、「ネジ」「ドライバー」の部分を取得する。知識獲得部１１５は、パターンに対応する内容が記載されていなければ何も取得しない。
知識獲得部１１５は、新たな情報が取得できた場合は、対応する各データベースに登録する。今回の場合では、知識獲得部１１５は、「ネジ」と「ドライバー」を商品データベース１０２、「サンプル工業」と「ネジ」、「サンプル工業」と「ドライバー」を会社商品データベース１０４に登録する。なお、知識獲得部１１５は、知識増殖ルールデータベース１１１が知識増殖ルールの取得回数や取得割合等の値を保持していた場合、その値と一緒に登録しても良く、取得した情報の周辺である「＜ｔｉｔｌｅ＞サンプル工業の商品＜／ｔｉｔｌｅ＞・・・（省略）・・・＜ｓｐａｎ＞一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝"ｓｃｒ．ｈｔｍｌ"＞ネジ＜／ａ＞＜／ｌｉ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝"ｄｒｉｖ．ｈｔｍｌ"＞ドライバー＜／ａ＞＜／ｌｉ＞＜／ｕｌ＞・・・（省略）・・・」も一緒に登録しても良い。なお、知識獲得部１１５は、取得した全ての知識増殖ルールに対して上記処理を行う。
以上、本実施の形態によれば、任意のＷｅｂページから会社名、または商品名、または商品の固有名称を取得できる。
図１３と図１４は、本実施の形態にかかるルール学習部１１６の動作の一例を示すフローチャートである。以下、図１３と図１４を用いて動作について説明する。
（ステップＳ８０１）ルール学習部１１６は、カウンターｍに０を代入する。
（ステップＳ８０２）ルール学習部１１６は、カウンターｍを１インクリメントする。
（ステップＳ８０３）ルール学習部１１６は、カウンターｍの値によって処理を分岐する。ｍの値が１の時はステップＳ８０４に進み、ｍの値が２の時はステップＳ８０５に進み、ｍの値が３の時はステップＳ８０６に進み、ｍの値が４の時はステップＳ８０７に進み、ｍの値が５の時はステップＳ８１０に進み、ｍの値が６の時はステップＳ８１３に進み、ｍの値が７の時はステップＳ８１６に進み、ｍの値が８の場合は終了する。
（ステップＳ８０４）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社データベース」、変数ｄに「会社名」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。
（ステップＳ８０５）ルール学習部１１６は、変数ｏに「商品データベース」、変数ｄに「商品名」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。
（ステップＳ８０６）ルール学習部１１６は、変数ｏに「固有名称データベース」、変数ｄに「商品の固有名称」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。
（ステップＳ８０７）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社商品データベース」、変数ｄに「会社名」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。
（ステップＳ８０８）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社商品データベース」、変数ｄに「商品名」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。
（ステップＳ８０９）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社商品データベース」、変数ｄに「会社名・商品名」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。
（ステップＳ８１０）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社固有名称データベース」、変数ｄに「会社名」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。
（ステップＳ８１１）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社固有名称データベース」、変数ｄに「固有名称」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。
（ステップＳ８１２）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社固有名称データベース」、変数ｄに「会社名・固有名称」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。
（ステップＳ８１３）ルール学習部１１６は、変数ｏに「商品固有名称データベース」、変数ｄに「商品名」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。
（ステップＳ８１４）ルール学習部１１６は、変数ｏに「商品固有名称データベース」、変数ｄに「固有名称」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。
（ステップＳ８１５）ルール学習部１１６は、変数ｏに「商品固有名称データベース」、変数ｄに「商品名・固有名称」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。
（ステップＳ８１６）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社商品固有名称データベース」、変数ｄに「会社名」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。
（ステップＳ８１７）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社商品固有名称データベース」、変数ｄに「商品名」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。
（ステップＳ８１８）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社商品固有名称データベース」、変数ｄに「固有名称」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。
（ステップＳ８１９）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社商品固有名称データベース」、変数ｄに「会社名・商品名」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。
（ステップＳ８２０）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社商品固有名称データベース」、変数ｄに「会社名・固有名称」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。
（ステップＳ８２１）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社商品固有名称データベース」、変数ｄに「商品名・固有名称」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。
（ステップＳ８２２）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社商品固有名称データベース」、変数ｄに「会社名・商品名・固有名称」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。
（ステップＳ８２３）ルール学習部１１６は、変数ｏに格納されているデータベースから、変数ｄに格納されている情報に関する情報を取得する。例えば、変数ｏに「会社データベース」変数ｄに「会社名」が格納されている場合、ルール学習部１１６は、会社データベース１０１から会社名をすべて取得する。また、ルール学習部１１６は、変数ｄに格納されている情報が「会社名・商品名」など、「・」で区切って二種類の情報が登録されていた場合、「・」の前後で文字列を分割し、前と後ろの両方の情報の組を取得する。「会社名・商品名」の場合は、ルール学習部１１６は、「会社名」と「商品名」の組を取得する。取得できた場合は、ステップＳ８２４へ進み、取得できなかった場合は８２９に進む。
（ステップＳ８２４）ルール学習部１１６は、カウンターｈに１を代入する。
（ステップＳ８２５）ルール学習部１１６は、ステップＳ８２３で取得したｏから取得したｄに関する情報にｈ番目の情報があるか否かを判断する。ある場合は、ステップＳ８２６に進み、ない場合は、ステップＳ８３０に進む。
（ステップＳ８２６）ルール学習部１１６は、Ｗｅｂサーバ装置からＷｅｂページを取得する。この時取得するＷｅｂページは、ステップＳ８２３で取得したｏから取得したｄに関するｈ番目の情報を含んだＷｅｂページを取得する。Ｗｅｂページを取得できた場合はステップＳ８２７へ進み、取得できなかった場合はステップＳ８２９へ進む。
（ステップＳ８２７）ルール学習部１１６は、ステップＳ８２６で取得したＷｅｂページから、ステップＳ８２３で取得したｏから取得したｄに関するｈ番目の情報の文字列を情報の内容がわかる文字列に置換する。例えば、ルール学習部１１６は、会社名の部分を「％会社名％」に置換する。
（ステップＳ８２８）ルール学習部１１６は、ステップＳ８２７で置換したＷｅｂページを、例えば、図示しないメモリなどの記憶媒体に一時記憶する。
（ステップＳ８２９）ルール学習部１１６は、カウンターｈを１インクリメントする。
（ステップＳ８３０）ルール学習部１１６は、ステップＳ８２８で記憶したすべてのＷｅｂページからパターンを取得する。パターンを取得できた場合は、ステップＳ８３１へ進み、取得できなかった場合はステップＳ８３３へ進む。
（ステップＳ８３１）ルール学習部１１６は、ステップＳ８３０で取得したパターンから５回以上抽出したパターンを選別し取得する。パターンを取得できた場合は、ステップＳ８３２へ進み、取得できなかった場合はステップＳ８３３へ進む。
（ステップＳ８３２）ルール学習部１１６は、ステップＳ８３１で取得したパターンを変数ｄに格納されている情報に対応するルールデータベースに格納する。具体的には、ルール学習部１１６は、ｄの値が「会社名」であれば「会社ルールデータベース」、「商品名」であれば「商品ルールデータベース」、「固有名称」であれば「固有名称ルールデータベース」、「会社名・商品名」「会社名・固有名称」「商品名・固有名称」であれば「知識増殖ルールデータベース」に格納する。
（ステップＳ８３３）ルール学習部１１６は、ステップＳ８２３へ進む前に実行していた処理の次の処理進む。
以下、本実施の形態におけるルール学習部１１６の具体的な動作について説明する。なお、この具体例において示したルール学習部１１６の取得結果は、説明のために便宜上用意されたものであって、実際のデータを示すものではない。
ルール学習部１１６は、会社データベース１０１と商品データベース１０２と固有名称データベース１０３と会社商品データベース１０４と会社固有名称データベース１０５と商品固有名称データベース１０６と会社商品固有名称データベース１０７から、会社名、または商品名、または商品の固有名称、またはこれらの組み合わせを可能な限り取得し、取得した情報が記載されたＷｅｂページから、各データベースから取得した情報を抽出するためのパターンを取得する。
今回は具体例として、ルール学習部１１６が、会社データベース１０１から会社名を取得し会社ルールデータベース１０８に格納されるルールを学習する場合について述べる。上記以外のルールを学習する場合については、適宜読み替えるものとする。
まず、ルール学習部１１６は、会社データベース１０１から会社名をすべて取得する。なお、ルール学習部１１６は、会社データベース１０１が会社名の取得回数や取得割合等の値を保持している場合は、任意の閾値以下の会社名を取得しないようにしても良い。今回の具体例では、ルール学習部１１６は、会社名を１０種類取得したとする。
ルール学習部１１６は、Ｗｅｂページを取得する。Ｗｅｂページは、例えば今回の具体例では、取得した会社名一つに対して１００種類ずつ取得したとする。
ルール学習部１１６は、取得したＷｅｂページから、取得するために用いた会社名を「％会社名％」に置換する。今回は、例えば、ルール学習部１１６は、「サンプル商事」を用いて「＜ｔａｂｌｅ＞＜ｔｂｏｄｙ＞＜ｔｒ＞＜ｔｄ＞社名＜／ｔｄ＞＜ｔｄ＞サンプル商事株式会社＜／ｔｄ＞＜／ｔｒ＞＜ｔｒ＞＜ｔｄ＞資本金＜／ｔｄ＞＜ｔｄ＞１０，０００，０００ 円＜／ｔｄ＞＜／ｔｒ＞」の文章を取得した場合は「＜ｔａｂｌｅ＞＜ｔｂｏｄｙ＞＜ｔｒ＞＜ｔｄ＞社名＜／ｔｄ＞＜ｔｄ＞％会社名％株式会社＜／ｔｄ＞＜／ｔｒ＞＜ｔｒ＞＜ｔｄ＞資本金＜／ｔｄ＞＜ｔｄ＞１０，０００，０００ 円＜／ｔｄ＞＜／ｔｒ＞」とする。
ルール学習部１１６は、取得したＷｅｂページからパターンを取得する。ルール学習部１１６は、取得したＷｅｂページから２以上のＷｅｂページを取り出し、取得するために用いた「％会社名％」を含む最長共通部分列を取得する。最長共通部分の取得は、取得したＷｅｂページから２つを選ぶすべての組み合わせで行う。ルール学習部１１６は、例えば「＜ｔａｂｌｅ＞＜ｔｂｏｄｙ＞＜ｔｒ＞＜ｔｄ＞社名＜／ｔｄ＞＜ｔｄ＞％会社名％株式会社＜／ｔｄ＞＜／ｔｒ＞＜ｔｒ＞＜ｔｄ＞資本金＜／ｔｄ＞＜ｔｄ＞１０，０００，０００ 円＜／ｔｄ＞＜／ｔｒ＞」と「＜ｔａｂｌｅ＞＜ｔｒ＞＜ｔｄ＞社名＜／ｔｄ＞＜ｔｄ＞％会社名％株式会社＜／ｔｄ＞＜／ｔｒ＞＜ｔｒ＞＜ｔｄ＞設立＜／ｔｄ＞＜ｔｄ＞１９５０年１月１日＜／ｔｄ＞＜／ｔｒ＞」の二つの文章を記載されているＷｅｂページがあった場合、「％会社名％」を保持した最も長い文字列である「＜ｔｒ＞＜ｔｄ＞社名＜／ｔｄ＞＜ｔｄ＞％会社名％株式会社＜／ｔｄ＞＜／ｔｒ＞＜ｔｒ＞＜ｔｄ＞」をパターンとして取得する。今回の場合では、ルール学習部１１６は、会社名が１０種類、Ｗｅｂページが会社名に対して１００種類なので４９５００回パターンの取得を行う。なお、ルール学習部１１６は、パターンの取得対象はＨＴＭＬのタグを含まない文章でも良く、また最長共通部分列以外の方法であっても良く、２つ以上のＷｅｂページの組み合わせからパターンを取得しても良い。
ルール学習部１１６は、取得したパターンからよく使われているパターンのみを知識増殖データベースに登録する。また、ルール学習部１１６は、一定以上の頻度、例えば５回以上出現するパターンを知識増殖ルールデータベース１１１に登録する。
以上、本実施の形態によれば、任意のＷｅｂページから会社名、または商品名、または商品の固有名称を取得するパターンを取得できる。
図１５は、本実施の形態にかかる会社類似群コード固有名称データベース構築部２３の動作の一例を示すフローチャートである。以下、図１５を用いて動作について説明する。
（ステップＳ９０１）会社類似群コード固有名称データベース構築部２３は、会社商品固有名称データベース１０７から会社名と商品名と商品の固有名称の情報を取得する。取得できた場合はステップＳ９０２へ進み、取得できなかった場合は終了する。
（ステップＳ９０２）会社類似群コード固有名称データベース構築部２３は、カウンターｍに１を代入する。
（ステップＳ９０３）会社類似群コード固有名称データベース構築部２３は、ステップＳ９０１で取得した情報にｍ番目の情報があるか否かを判断する。あった場合はステップＳ９０４へ進み、なかった場合は終了する。
（ステップＳ９０４）会社類似群コード固有名称データベース構築部２３は、ステップＳ９０１で取得したｍ番目の情報の商品名をキーにし、商品類似群コード対応データベース２１から商品名に対応した類似群コードを取得する。
（ステップＳ９０５）会社類似群コード固有名称データベース構築部２３は、ステップＳ９０１で取得したｍ番目の情報の会社名と、商品の固有名称と、ステップＳ９０４で取得した類似群コードを１レコードとして会社類似群コード固有名称データベース２２に登録する。
（ステップＳ９０６）会社類似群コード固有名称データベース構築部２３は、カウンターｍを１インクリメントする。
以下、本実施の形態における会社類似群コード固有名称データベース構築部２３の具体的な動作について説明する。なお、この具体例において示した会社類似群コード固有名称データベース構築部２３の取得結果は、説明のために便宜上用意されたものであって、実際のデータを示すものではない。
会社類似群コード固有名称データベース構築部２３は、会社商品固有名称データベース１０７の商品名をキーにして、類似群コード対応データベースから類似群コードを取得し、会社類似群コード固有名称データベース２２を構築する。
まず、会社類似群コード固有名称データベース構築部２３は、会社商品固有名称データベース１０７から、会社名と商品名と商品の固有名称をすべて取得する。なお、会社類似群コード固有名称データベース構築部２３は、会社商品固有名称データベース１０７が取得回数や取得割合等の値を保持している場合は、任意の閾値以下の会社名を取得しないようにしても良い。今回の具体例では、会社名と商品名と商品の固有名称の組を１０種類取得したとする。
次に、会社類似群コード固有名称データベース構築部２３は、商品類似群コード対応データベース２１から各商品名に対応した類似群コードを取得する。具体的には、会社類似群コード固有名称データベース構築部２３は、商品名の完全一致だけではなく、例えば「テレビ」と「ＴＶ」のような商品名が概念的に一致する類似群コードを取得しても良い。
そして、会社類似群コード固有名称データベース構築部２３は、取得した会社名と類似群コードと商品の固有名称の組を会社類似群コード固有名称データベース２２に登録する。
以上、本実施の形態によれば、会社商品固有名称データベース１０７と類似群コード対応データベースから商品名をキーにして、会社名と類似群コードと商品の固有名称を保持する会社類似群コード固有名称データベース２２を構築できる。
図１６は、本実施の形態にかかる商標侵害検知装置３の動作の一例を示すフローチャートである。以下、図１６を用いて動作について説明する。
（ステップＳ１００１）受付部３２は、調査対象商標情報、具体的には商標文字列と商品名、または類似群コードとを受け付けたか否かを判断する。受け付けた場合、ステップＳ１００２に進み、受け付けていない場合、ステップＳ１００１に戻る。
（ステップＳ１００２）商標文字列取得部３３１は、調査対象商標情報から商標文字列を取得する。取得できた場合は、ステップＳ１００３に進み、取得できなかった場合はステップＳ１０１７へ進む。
（ステップＳ１００３）称呼取得部３３２は、ステップＳ１００２で取得した商標文字列を用いて、１以上の称呼情報を取得する。例えば、称呼取得部３３２は、商標文字列を形態素解析することや、商標文字列を構成する各文字の読みを、予め用意された文字の読みが格納された辞書などから読み出し、それらの組合せを取得することで、称呼情報を取得する。
（ステップＳ１００４）称呼取得部３３２は、カウンターｍに１を代入する。
（ステップＳ１００５）称呼取得部３３２は、ステップＳ１００３で取得した称呼情報にｍ番目の称呼情報があるか否かを判断する。ある場合、ステップＳ１００６に進み、ない場合、ステップＳ１０１１に進む。
（ステップＳ１００６）称呼取得部３３２は、カウンターｎに１を代入する。
（ステップＳ１００７）称呼取得部３３２は、ｍ番目の称呼情報にｎ番目の区切位置があるか否かを判断する。例えば、称呼情報の全ての文字の間を区切り位置に設定していく場合、ｎ番目の区切り位置とは、例えば、称呼情報の先頭からｎ番目の文字と（ｎ＋１）番目の文字との間である。このため、称呼取得部３３２は、例えばｍ番目の称呼情報に、先頭から（ｎ＋１）番目の文字があるか否かを判断すればよい。ｎ番目の区切位置がある場合、ステップＳ１００８に進み、ない場合、ステップＳ１０１０に進む。なお、称呼取得部３３２は、称呼情報のうちの、商標文字列を構成する各文字の読みの間や、商標文字列を構成する形態素の読みの間を、区切り位置に設定して称呼情報を分割していくようにしても良い。例えば、称呼取得部３３２は、商標文字列「ＡＢＣ」の各文字の読み「エー」と「ビー」と「シー」を組み合わせて称呼情報「エービーシー」が取得された場合、区切り位置に設定できる位置を、「エー」と「ビー」との間、及び「ビー」と「シー」の間としてもよい。
（ステップＳ１００８）称呼取得部３３２は、ｎ番目の区切位置でｍ番目の称呼情報を区切って、その前後の文字列である分割称呼情報を取得する。なお、商標の称呼となり得ないような予め指定された文字が先頭に来る文字列は、分割称呼情報として取得しないことが好ましい。予め指定された文字は、例えば長音や、「ン」などである。取得した分割称呼情報は、図示しないメモリなどの記憶媒体に一時記憶する。既に他の分割称呼情報が記憶されている場合は、追記する。
（ステップＳ１００９）称呼取得部３３２は、カウンターｎを１インクリメントする。そして、ステップＳ１００７に戻る。
（ステップＳ１０１０）称呼取得部３３２は、カウンターｍを１インクリメントする。そして、ステップＳ１００５に戻る。
（ステップＳ１０１１）称呼表示部３３３は、ステップＳ１００３で取得した称呼情報と、ステップＳ１００８で取得した分割称呼情報を表示する。なお、称呼表示部３３３は、ユーザに選択させず、特定のルールで称呼指定を選択する場合は、本ステップの表示、およびステップＳ１０１２の受付をスキップしても良い。
（ステップＳ１０１２）称呼指定受付部３３４は、称呼指定情報または分割称呼指定情報の少なくとも一方を指定する称呼指定情報を受け付けたか否かを判断する。受け付けた場合、称呼表示部３３３は、例えば、称呼指定情報で指定された称呼情報と割称呼情報とをメモリなどの記憶媒体に一時記憶して、ステップＳ２１２に進み、受け付けていない場合、ステップＳ１０１２に戻る。
（ステップＳ１０１３）類似検索部３３５は、カウンターｋに１を代入する。
（ステップＳ１０１４）類似検索部３３５は、ステップＳ１０１２で受け付けた称呼指定情報によって指定された称呼情報と分割称呼情報とを合わせた中に、ｋ番目の称呼情報または分割称呼情報があるか否かを判断する。ある場合、ステップＳ１０１５に進み、ない場合、ステップＳ１０１７に進む。
（ステップＳ１０１５）類似検索部３３５は、ｋ番目の称呼情報または分割称呼情報を用いて、データベース３１を検索し、類似検索を行う。そして、類似検索部３３５は、類似検索の結果を、図示しない記憶媒体などに蓄積する。類似検索の結果は、例えば、類似検索に用いられたｋ番目の称呼情報または分割称呼情報と、類似すると判断された称呼と、その称呼に対応付けられた会社名、および商品の固有名称とを含む情報である。
（ステップＳ１０１６）類似検索部３３５は、カウンターｋを１インクリメントする。そして、ステップＳ１０１４に戻る。
（ステップＳ１０１７）商品類否判断部３４は、データベース３１からステップＳ１００１で取得した調査対象商標情報をもとに使用するデータベースを選択する。具体的には、商品類否判断部３４は、調査対象商標情報に類似群コードが含まれていた場合は、会社類似群コード固有名称データベース２２を選択し、商品名が含まれていた場合は会社商品固有名称データベース１０７を選択する。選択できた場合は、ステップＳ１０１８に進み、選択できなかった場合はステップＳ１０１９に進む。
（ステップＳ１０１８）商品類否判断部３４は、ステップＳ１０１７のデータベース３１からステップＳ１００１で取得した調査対象商標情報の商品名、または類似群コードをキーにして商品の類否判断を行う。そして、商品類否判断部３４は、類否判断の結果を、図示しない記憶媒体などに蓄積する。類否判断の結果は、例えば、類否判断に用いられた商品名、または類似群コードと、一致すると判断された商品名、または類似群コードと、その称呼に対応付けられた会社名と商品の固有名称とを含む情報である。
（ステップＳ１０１９）商標侵害検知装置３は、ステップＳ１０１５で蓄積した類似検索結果と、ステップＳ１０１８で蓄積した情報から、商品の固有名称が共通する情報を取得する。
（ステップＳ１０２０）出力部３５は、ステップＳ１０１９で取得した情報を出力する。そして処理を終了する。
以下、本実施の形態における商標侵害検知装置３の具体的な動作について説明する。なお、この具体例において示したデータは、説明のために便宜上用意されたものである
まず、ユーザが、中華そばの麺である「針金麺」について、侵害の可能性を判断したいと考えて、「針金麺」という商標文字列と、中華そばの麺の類似群コードである「３２Ｆ０３」を、商標侵害検知装置３にキーボードなどを操作して入力したとする。受付部３２は、商標文字列「針金麺」を受け付ける。そして、商標文字列取得部３３１は、商標文字列を取得し、商品類否判断部３４は、類似群コードを取得する。
称呼取得部３３２は、商標文字列取得部３３１が受け付けた商標文字列「針金麺」の称呼情報を取得する。ここでは、まず、商標文字列に対して形態素解析を行って形態素ごとの読みの情報を取得する。例えば、形態素解析によって「針金麺」は、２つの形態素「針金」と「麺」とに分けられ、形態素「針金」からは読みとして「ハリガネ」が、また、形態素「麺」からは読みとして「メン」が取得されたとする。それぞれの形態素には、１つの読みしか取得されないため、「針金麺」の称呼情報の一つとしてこれらの読みを単に結合した「ハリガネメン」を取得する。
さらに、称呼取得部３３２は、予め用意された漢字の読みが格納された辞書（図示せず）から、商標文字列「針金麺」の各文字の読みを取得する。例えば、「針」からは「ハリ」、「シン」という読みを取得したとする。また「金」からは、「キン」、「コガネ」、「コン」、「カネ」を取得したとする。また、「麺」からは「メン」を取得したとする。そして、称呼取得部３３２は、取得した文字の読みを、取得元となる文字の並びに沿って組み合わせることで称呼情報を取得する。例えば、称呼取得部３３２は、「ハリキンメン」、「ハリコガネメン」、「ハリコンメン」、「ハリカネメン」、「シンキンメン」、「シンコガネメン」などの称呼情報が取得する。なお、形態素解析で取得した称呼情報と一致するものは、削除する。
次に、称呼取得部３３２は、上記で取得した各称呼情報を分割して分割称呼情報を取得する。例えば、称呼情報「ハリガネメン」については、まず、区分位置を１文字目の「ハ」と２文字目の「リ」の間に設定して称呼情報を分割することで、「ハ」という分割称呼情報と、「リガネメン」という分割称呼情報とを取得する。更に、称呼取得部３３２は、区分位置を２文字目の「リ」と３文字目の「ガ」の間に設定して称呼情報を分割することで、「ハリ」という分割称呼情報と、「ガネメン」という分割称呼情報とを取得する。同様にして、称呼取得部３３２は、「ハリガ」、「ネメン」、「ハリガネ」、「メン」、「ハリガネメ」を取得する。但し「ン」は、分割称呼情報としては取得しない。同様にして、称呼取得部３３２は、他の称呼情報についても分割称呼情報を取得する。なお、称呼取得部３３２は、取得した分割称呼情報において、重複するものは一つを除いて削除する。
そして、称呼表示部３３３は、取得した称呼情報と分割称呼情報とをモニタなどに出力する。
図１７は、称呼表示部３３３による、称呼情報と分割称呼情報との表示例を示す図である。なお、ここでは、称呼情報も分割称呼情報も、後述する類似検索においては特に区別せずに利用されるため、称呼情報と分割称呼情報とを特に区別せずに称呼として表示している。
次に、ユーザが、図１７に示した称呼情報と分割称呼情報とのうちの、類似検索に利用したいと考えるものの横のチェックボックスにチェックを入れて、「指定完了」ボタン３１を押したとする。例えば、「ハリガネメン」、「ハリガネ」、「ハリキンメン」の横のチェックボックスに図１７に示すようにチェックをいれて「指定完了」ボタン３１を押すと、称呼指定受付部３３４は、チェックの入った称呼情報である「ハリガネメン」および「ハリキンメン」と、チェックの入った分割称呼情報である「ハリガネ」を受け付ける。
次に、類似検索部３３５は、称呼指定受付部３３４が受け付けた称呼情報と分割称呼情報とのそれぞれとを用いて、データベース３１を検索し、称呼の類似検索を行う。称呼の類似検索については、公知の技術であるので、詳細な具体例は省略する。例えば、類似検索の結果、称呼情報「ハリガネメン」と分割称呼情報「ハリガネ」については、称呼が類似する商品の固有名称が検出されなかったが、称呼情報「ハリキンメン」については、称呼が類似する商品の固有名称が検出されたとする。具体的には、称呼が「ハリキントン」という商品の固有名称が検出されたとする。商標類否判断結果取得部３３６は、この検出結果を図示しない記憶媒体などに一時記憶する。
そして、商標類否判断結果取得部３３６は、類似検索の結果を取得する。
さらに次に、商品類否判断部３４は、商品の類否判断を行う、受付部３２から取得した類似群コードを用いて、会社類似群コード固有名称データベース２２から情報を取得する。商品類否判断部３４は、「３２Ｆ０３」の場合、穀物の加工品に関する情報が「針金面」に関係なく取得されるが、全て取得する。
そして、出力部３５は、商標類否判断部３３の判断結果と商品類否判断部３４の判断結果をのうち、商品の固有名称が共通する情報を取得し、会社名と商品の固有名称を出力する。なお、出力部３５は、この際に会社データベース１０１に会社を特定する情報、または会社名の確信度、その他保持している情報があれば出力しても良い。
以上、本実施の形態によれば、ユーザが指定した調査対象商標文字列から、商標の文字列の称呼情報を自動的に取得して、これを用いた類似検索が行えるようにしたので、商標の総合的な侵害状況の判断材料となる情報をユーザに提供することができる。
また、本実施の形態によれば、称呼情報を分割した分割称呼情報を取得して、これを用いた類似検索が行えるようにしたので、例えば、ユーザが入力した商標が結合商標である場合には、結合商標を分割した場合の称呼を自動で取得することができ、分割した称呼情報を用いた適切な類似検索が可能となる。また、分割した称呼情報の入力を容易にすることができるとともに、分割した称呼情報を用いた類似検索をユーザに促すことができる。また、分割称呼情報を取得することで、商標の主要部だけを用いた適切な類似検索が可能となる。また、分割した称呼情報の入力を容易にすることができるとともに、主要部を用いた類似検索をユーザに促すことができる。
（実施の形態５）
上記実施の形態２をさらに明瞭に説明する。本実施の形態は、調査対象商標情報が商品名を保持し、類似群コードを保持していない場合であっても、類似群コードを用いて商品の類否判断ができる事を特徴とする。
図２０は、本実施の形態における商標侵害検知装置４のブロック図である。商標侵害検知装置４は、データベース４０１、受付部３２、商標類否判断部３３、商品類否判断部４０２、出力部３５を備える。受付部３２、商標類否判断部３３、出力部３５については、実施の形態４と同様であるため、説明を省略する。
データベース４０１は、１以上の図示しないＷｅｂサーバ装置から取得した情報である、会社名と商品名と商品の固有名称との組を１組以上格納し得る。データベース４０１は、１以上のＷｅｂサーバ装置から取得した情報であれば何でもよく、データベース構築装置１を用いて構築してもよく、無作為、または調査対象商標情報の商品名をキーワードにして検索して収集したＷｅｂページから特定のルールを用いて情報を取得して構築してもよい。特定のルールとは、例えば、データベース構築装置１の各ルールデータベースに格納されるルールなどである。
商品類否判断部４０２は、データベース４０１が有する１以上の商品名と、調査対象商標情報が有するコード特定情報とを用いて、商品の類否判断を行い、データベース４０１に格納されている調査対象商標情報に類似する会社名と商品名と商品の固有名称を取得する。商品類否判断部４０２は、商品コード管理手段４０２１、コード特定情報取得手段４０２２、商品類否判断手段４０２３を備える。なお、本実施の形態におけるコード特定情報とは、商品名であってもよく、図示しない記憶部で管理されている類似群コードを参照するための番号等であってもよく、類似群コード表における見出しの商品または役務名（たとえば、０１Ａ０１であれば「化学品」）であってもよく、類似群コード表における商品・役務名であってもよく、類似群コードそのものであってもよい。
商品コード管理手段４０２１は、商品名とコード特定情報との対応を管理している。管理する商品名とコード特定情報は、類似群コードの説明文から特定のルールを用いて取得してもよく、図示しないＷｅｂサーバ装置から取得したＷｅｂページから特定のルールを用いて取得してもよく、人が手作業で入力してもよい。特定のルールとは、例えば「０４Ａ０１は、例えば、洗い粉やシャンプーなどがあげられる」といった文章から、コード特定情報として「０４Ａ０１」を、商品名として「洗い粉」と「シャンプー」を取得するようなルールであってもよく、「＜ｔａｂｌｅ＞＜ｔｒ＞＜ｔｄ＞染料＜／ｔｄ＞＜ｔｄ＞藍・あかね＜／ｔｄ＞＜／ｔｒ＞＜／ｔａｂｌｅ＞」といったＨＴＭＬの構造から、コード特定情報として「染料」を、商品名として「藍」と「あかね」を取得するルールであってもよい。また、商品コード管理手段４０２１は、その対応を再帰的に探索することで類似群コードを取得できるような構成にしてもよい。具体的には、コード特定情報「０１Ａ０１」と商品名「化学品」、コード特定情報「化学品」と商品名「アンモニア水」という２組の情報があった場合、商品名「アンモニア水」からコード特定情報「０１Ａ０１」を取得できるように管理しても良い。
コード特定情報取得手段４０２２は、商品コード管理手段４０２１が管理する商品に対応するコード特定情報を用いて、データベース４０１が有する１以上の商品名に対応するコード特定情報を取得する。取得するコード特定情報は、データベース４０１が有する商品名に対応する任意のコード特定情報であっても良く、再帰的に対応を取得した結果取得した類似群コードであってもよく、類似群コードに到るまで再帰的に対応を取得する過程に取得したすべてのコード特定情報であっても良い。コード特定情報取得手段４０２２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。コード特定情報取得手段４０２２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
商品類否判断手段４０２３は、コード特定情報取得手段４０２２が取得したコード特定情報と、調査対象商標情報が有するコード特定情報とを用いて、商品の類否判断を行う。商品の類否判断は、調査対象商標情報が有するコード特定情報と、コード特定情報取得手段４０２２が取得したコード特定情報が同一、または含まれているかどうかを判断し、同一、または含まれていた場合、その情報に対応する会社名と商品名と商品の固有名称とを取得する。商品類否判断手段４０２３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。商品類否判断手段４０２３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
本実施の形態にかかる商標侵害検知装置４の動作は、商標侵害検知装置３における図１６のステップＳ１０１８の処理のみを変更したものである。
以下、本実施の形態における商標侵害検知装置４における商品類否判断部４０２の具体的な動作について説明する。なお、この具体例において示した商品類否判断部４０２の出力結果は、説明のために便宜上用意されたものであって、実際のデータを示すものではない。ここでは、例として、受付部３２が受け付けた調査対象商標情報のコード特定情報を「ビール」とし、データベース４０１には、会社名が「Ａ社」、商品名が「ラガービール」、商品の固有名称が「Ｂビール」という１組の情報が少なくとも記憶されているものとし、商品コード管理手段４０２１は、コード特定情報「２８Ａ０２」と商品名「ビール」、コード特定情報「ビール」と商品名「ラガービール」という２組の情報が少なくとも記憶されているものとする。
コード特定情報取得手段４０２２は、データベース４０１から商品名に関する情報を取得する。例えば、コード特定情報取得手段４０２２は、「ラガービール」などの情報を取得する。そして、コード特定情報取得手段４０２２は、商品コード管理手段４０２１が管理している情報を用いて、各商品名からコード特定情報を取得する。具体的には、コード特定情報取得手段４０２２は、「ラガービール」から「ビール」、「ビール」から「２８Ａ０２」と類似群コードを取得するまでのコード特定情報をすべて取得し、商品名と対応付けて図示しない記憶部に記憶する。
商品類否判断手段４０２３は、受付部３２が受け付けた調査対象商標情報が有する「ビール」と同一のコード特定情報を保持した情報を、コード特定情報取得手段４０２２が取得し、図示しない記憶部に記憶した情報から探索し、データベース４０１に格納されている会社名と商品の固有名称を取得する。具体的には、商品類否判断手段４０２３は、「ビール」および「２８Ａ０２」と対応付けられている「ラガービール」を取得し、会社名が「Ａ社」、商品名が「ラガービール」、商品の固有名称が「Ｂビール」という情報を取得する。
以上、本実施の形態によれば、Ｗｅｂサーバ装置から取得した会社名と商品名と商品の固有名称との組に対して、類似群コードを指定しなくても、類似群コードを考慮した商標の類似検索が行えるようにしたため、商標の侵害状況の判断材料となる情報をユーザに提供することができる。
なお、本実施の形態では、コード特定情報取得手段４０２２でコード特定情報を取得したが、図示しない処理部を用いて、予めコード特定情報を取得しておき、データベース４０１に格納しておいても良い。
また、上記実施の形態４、実施の形態５において、会社名取得部１１２、商品名取得部１１３、固有名称取得部１１４、知識獲得部１１５、ルール学習部１１６、会社類似群コード固有名称データベース構築部２３、商品類否判断部３４、商標文字列取得部３３１、称呼取得部３３２、類似検索部３３５、商標類否判断結果取得部３３６、コード特定情報取得手段４０２２、商品類否判断手段４０２３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。商品名取得部１１３等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
なお、上記各実施の形態において、一の装置に存在する２以上の通信手段は、物理的に一の媒体で実現されてもよいことは言うまでもない。
また、上記各実施の形態におけるデータベース構築装置は、例えば、スタンドアロンの装置であってもよいし、サーバ・クライアントシステムにおけるサーバ装置であってもよい。後者の場合には、例えば、ＡＳＰ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｐｒｏｖｉｄｅｒ）としてデータベースの構築が行われてもよい。
また、上記各実施の形態において、各処理または各機能は、単一の装置または単一のシステムによって集中処理されることによって実現されてもよいし、あるいは、複数の装置または複数のシステムによって分散処理されることによって実現されてもよい。
また、上記各実施の形態において、各構成要素は専用のハードウェアにより構成されてもよいし、あるいは、ソフトウェアにより実現可能な構成要素については、プログラムを実行することによって実現されてもよい。例えば、ハードディスクや半導体メモリ等の記録媒体に記録されたソフトウェア・プログラムをＣＰＵ等のプログラム実行部が読み出して実行することによって、各構成要素が実現され得る。
また、上記各実施の形態におけるデータベース構築装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、記録媒体に、属性の異なるｍ個（ｍ≧３）の属性値を有する１以上の属性値集合を有する第一の表と、属性の異なるｎ個（ｎ≦ｍ−１）の属性値を有する１以上の属性値集合を有する２以上の第二の表と、１以上のＷｅｂページから前記ｎ個の属性値を有する１以上の属性値集合を取得するための１以上のルールが格納されており、コンピュータを、前記ルールに従い、１以上のＷｅｂページから前記ｎ個の属性値を有する１以上の属性値集合を取得し、前記第二の表に追記する取得部と、前記２以上の第二の表が有する２以上の属性値集合を結合し、前記ｍ個の属性値を有する１以上の属性値集合を生成し、前記第一の表に追記する結合部として機能させるためのプログラムである。
なお、上記プログラムにおいて、ハードウェアでしか行われない処理は少なくとも含まれない。
また、上記プログラムは、サーバなどからダウンロードされることによって実行されてもよいし、所定の記録媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭなどの光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなど）に記録されたプログラムが読み出されることによって実行されてもよい。また、このプログラムは、プログラムプロダクトを構成するプログラムとして用いられてもよい。
また、上記プログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよいし、複数であってもよい。つまり、集中処理を行ってもよいし、あるいは分散処理を行ってもよい。
また、図１８は、前述のプログラムを実行して、前述の実施の形態のデータベース構築装置等を実現するコンピュータシステム９の概観図である。前述の実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムで実現され得る。
図１８において、コンピュータシステム１１００は、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）ドライブ１１０５、ＦＤ（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ Ｄｉｓｋ）ドライブ１１０６を含むコンピュータ１１０１と、キーボード１１０２と、マウス１１０３と、モニタ１１０４とを備える。
図１９は、コンピュータシステム１１００のブロック図である。図１９において、コンピュータ１１０１は、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１１０５、ＦＤドライブ１１０６に加えて、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１１１と、ブートアッププログラムなどのプログラムを記憶するためのＲＯＭ１１１２と、ＭＰＵ１１１１に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶すると共に、一時記憶空間を提供するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１１１３と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するハードディスク１１１４と、ＭＰＵ１１１１、ＲＯＭ１１１２などを相互に接続するバス１１１５とを備える。なお、コンピュータ１１０１は、ＬＡＮへの接続を提供する図示しないネットワークカードを含んでいてもよい。
コンピュータシステム１１００に、上記実施の形態による本発明などの機能を実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ１１２１、またはＦＤ１１２２に記憶されて、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１１０５、またはＦＤドライブ１１０６に挿入され、ハードディスク１１１４に転送されてもよい。これに代えて、そのプログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ１１０１に送信され、ハードディスク１１１４に記憶されてもよい。プログラムは実行の際にＲＡＭ１１１３にロードされる。なお、プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ１１２１やＦＤ１１２２、またはネットワークから直接、ロードされてもよい。
プログラムは、コンピュータ１１０１に、上記実施の形態による本発明の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティプログラムなどを必ずしも含んでいなくてもよい。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいてもよい。コンピュータシステム１１００がどのように動作するのかについては周知であり、詳細な説明は省略する。
本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。
以上のように、本発明にかかるデータベース構築装置は、Ｗｅｂページからデータベースを構築できるという効果を有し、データベースシステム等として有用である。
１、２、５ データベース構築装置
３、４ 商標侵害検知装置
１０１ 会社データベース
１０２ 商品データベース
１０３ 固有名称データベース
１０４ 会社商品データベース
１０５ 会社固有名称データベース
１０６ 商品固有名称データベース
１０７ 会社商品固有名称データベース
１０８ 会社ルールデータベース
１０９ 商品ルールデータベース
１１０ 固有名称ルールデータベース
１１１ 知識増殖ルールデータベース
１１２ 会社名取得部
１１３ 商品名取得部
１１４ 固有名称取得部
１１５ 知識獲得部
１１６ ルール学習部
２１ 商品類似群コード対応データベース
２２ 会社類似群コード固有名称データベース
２３ 会社類似群コード固有名称データベース構築部
３１、４０１ データベース
３２ 受付部
３３ 商標類否判断部
３４、４０２ 商品類否判断部
３５ 出力部
５１ 表格納部
５２ ルール格納部
５３ スコア格納部
５４ 辞書格納部
５５ 取得部
５６ 結合部
５７ ルール取得部
３３１ 商標文字列取得部
３３２ 称呼取得部
３３３ 称呼表示部
３３４ 称呼指定受付部
３３５ 類似検索部
３３６ 商標類否判断結果取得部
４０２１ 商品コード管理手段
４０２２ コード特定情報取得手段
４０２３ 商品類否判断手段

Claims (4)

  1. Ｗｅｂページから取得された用語を有するデータベースであり、会社名と、商品名と、固有名称とを有する属性値集合を１以上格納しているデータベースと、
    商標と、商品の類似群コードを特定するコード特定情報とを有する調査対象商標情報を受け付ける受付部と、
    前記データベースが有する１以上の各属性値集合の固有名称と、調査対象商標情報が有する商標との類否判断を行う商標類否判断部と、
    前記データベースが有する１以上の商品名または前記データベースが有する商品名から取得した１以上の類似群コードと、調査対象商標情報が有するコード特定情報とを用いて、商品の類否判断を行う商品類否判断部と、
    前記商標類否判断部の判断結果と、前記商品類否判断部の判断結果とから、商標の類似および商品の類似に関する情報を出力する出力部とを具備する商標侵害検知装置。
  2. 前記データベースが有する１以上の各属性値集合の固有名称に対応する称呼と、前記調査対象商標情報が有する商標対応する称呼との一方または両方を取得する称呼取得部をさらに具備し、
    前記商標類否判断部は、
    前記データベースが有する１以上の各属性値集合の固有名称に対応する称呼と、前記調査対象商標情報が有する商標に対応する称呼との類否判断を行う請求項１記載の商標侵害検知装置。
  3. 記録媒体に、
    Ｗｅｂページから取得された用語を有するデータベースであり、会社名と、商品名と、固有名称とを有する属性値集合を１以上格納しているデータベースを格納しており、
    受付部、商標類否判断部、商品類否判断部、および出力部により実現され得る商標侵害検知方法であって、
    前記受付部が、商標と、商品の類似群コードを特定するコード特定情報とを有する調査対象商標情報を受け付ける受付部と、
    前記商標類否判断部が、前記データベースが有する１以上の各属性値集合の固有名称と、調査対象商標情報が有する商標との類否判断を行う商標類否判断部と、
    前記商品類否判断部が、前記データベースが有する１以上の商品名または前記データベースが有する商品名から取得した１以上の類似群コードと、調査対象商標情報が有するコード特定情報とを用いて、商品の類否判断を行う商品類否判断部と、
    前記出力部が、前記商標類否判断部の判断結果と、前記商品類否判断部の判断結果とから、商標の類似および商品の類似に関する情報を出力する出力部とを具備する商標侵害検知
    方法。
  4. コンピュータがアクセス可能な記録媒体に、Ｗｅｂページから取得された用語を有するデータベースであり、会社名と、商品名と、固有名称とを有する属性値集合を１以上格納しているデータベースを格納しており、
    コンピュータを、
    商標と、商品の類似群コードを特定するコード特定情報とを有する調査対象商標情報を受け付ける受付部と、
    前記データベースが有する１以上の各属性値集合の固有名称と、調査対象商標情報が有する商標との類否判断を行う商標類否判断部と、
    前記データベースが有する１以上の商品名または前記データベースが有する商品名から取得した１以上の類似群コードと、調査対象商標情報が有するコード特定情報とを用いて、商品の類否判断を行う商品類否判断部と、
    前記商標類否判断部の判断結果と、前記商品類否判断部の判断結果とから、商標の類似および商品の類似に関する情報を出力する出力部として機能させるためのプログラム。
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