JP6404294B2 - Forensic system, forensic method, and forensic program - Google Patents

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Description

本発明は、フォレンジックシステムおよびフォレンジック方法並びにフォレンジックプログラムに関するものであって、特に、訴訟に関連する文書データを収集するためのフォレンジックシステムおよびフォレンジック方法並びにフォレンジックプログラムに関する。 The present invention relates to a forensic system, a forensic method, and a forensic program, and more particularly, to a forensic system, a forensic method, and a forensic program for collecting document data related to a lawsuit.

従来、不正アクセスや機密情報漏洩などコンピュータに関する犯罪や法的紛争が生じた際に、原因究明や捜査に必要な機器やデータ、電子的記録を収集・分析し、その法的な証拠性を明らかにする手段や技術が提案されている。   Conventionally, when computer crimes and legal disputes such as unauthorized access and leakage of confidential information occur, the equipment, data, and electronic records necessary for investigation and investigation are collected and analyzed, and the legal evidence is revealed. Means and techniques to make it have been proposed.

また、米国民事訴訟では、eDiscovery(電子証拠開示)等が求められており、当該訴訟の原告および被告のいずれもが、関連するデジタル情報をすべて証拠として提出する責任を負う。そのため、コンピュータやサーバに記録されたデジタル情報を証拠として、提出しなければならない。   Also, eDiscovery (electronic disclosure) is required in US civil lawsuits, and both the plaintiff and the defendant in the lawsuit are responsible for submitting all relevant digital information as evidence. Therefore, digital information recorded on a computer or server must be submitted as evidence.

一方、ITの急速な発達と普及に伴い、今日のビジネスの世界ではほとんどの情報がコンピュータで作成されているため、同一企業内であっても多くのデジタル情報が氾濫している。   On the other hand, with the rapid development and spread of IT, since most information is created by computers in today's business world, a lot of digital information is flooded even within the same company.

そのため、法廷への証拠資料提出のための準備作業を行う過程において、当該訴訟に必ずしも関連しない機密なデジタル情報までも証拠資料として含めてしまうミスが生じやすい。また、当該訴訟に関連しない機密な文書データを提出してしまうことが問題になっていた。   Therefore, in the process of preparing for submission of evidence to the court, it is easy to make mistakes that include confidential digital information not necessarily related to the lawsuit as evidence. Moreover, it has been a problem to submit confidential document data not related to the lawsuit.

近年、フォレンジックシステムにおける文書データに関する技術が、特許文献1乃至特許文献3に提案されている。特許文献1には、文書提出命令の対象者情報に含まれる少なくとも1人以上の対象者から、特定の者を指定し、指定された特定の者に関するアクセス履歴情報に基づいて、特定の者がアクセスしたデジタル文書データのみを抽出し、抽出されたデジタル文書データの文書ファイルそれぞれが、訴訟に関連するものであるか否かを示す付帯情報を設定し、付帯情報に基づき、訴訟に関連する文書ファイルを出力するフォレンジックシステムについて開示されている。   In recent years, Patent Documents 1 to 3 have proposed techniques relating to document data in a forensic system. In Patent Document 1, a specific person is specified from at least one target person included in the target person information of the document submission order, and the specific person is based on the access history information regarding the specified specific person. Extracts only the accessed digital document data, sets incidental information indicating whether each document file of the extracted digital document data is related to a lawsuit, and documents related to a lawsuit based on the incidental information A forensic system for outputting a file is disclosed.

また、特許文献2には、記録されたデジタル情報を表示し、複数の文書ファイル毎に、対象者情報に含まれる対象者のうちいずれの対象者に関連するものであるかを示す対象者特定情報を設定し、該設定された対象者特定情報を記憶部に記録するように設定し、少なくとも一人以上の対象者を指定し、指定された対象者に対応する対象者特定情報が設定された文書ファイルを検索し、表示部を介して、検索された文書ファイルが、訴訟に関連するものであるか否かを示す付帯情報を設定し、付帯情報に基づき、訴訟に関連する文書ファイルを出力するフォレンジックシステムについて開示されている。   Further, Patent Document 2 displays recorded digital information, and for each of a plurality of document files, specifies a target person indicating which target person is included in the target person information included in the target person information. Information is set, the set target identification information is set to be recorded in the storage unit, at least one target is specified, and target identification information corresponding to the specified target is set Searches the document file, sets incidental information indicating whether or not the retrieved document file is related to the lawsuit, and outputs the document file related to the lawsuit based on the supplementary information. A forensic system is disclosed.

さらに、特許文献3には、デジタル文書データに含まれる少なくとも1以上の文書ファイルの指定を受け付け、指定された文書ファイルをいずれの言語に翻訳するかの指定を受け付け、指定を受け付けた文書ファイルを、指定を受け付けた言語に翻訳し、記録部に記録されたデジタル文書データから、指定された文書ファイルと同一の内容を示す共通文書ファイルを抽出し、抽出された共通文書ファイルが、翻訳された文書ファイルの翻訳内容を援用することにより翻訳されたことを示す翻訳関連情報を生成し、翻訳関連情報に基づいて、訴訟に関連する文書ファイルを出力するフォレンジックシステムについて開示されている。   Further, Patent Document 3 accepts designation of at least one or more document files included in the digital document data, accepts designation of which language the designated document file is to be translated, The common document file that shows the same contents as the specified document file is extracted from the digital document data that has been translated into the language in which the designation is accepted and recorded in the recording unit, and the extracted common document file is translated There has been disclosed a forensic system that generates translation-related information indicating that a document file has been translated by using the translation content of the document file, and outputs a document file related to a lawsuit based on the translation-related information.

特開2011−209930号公報JP 2011-209930 A 特開2011−209931号公報JP 2011-209931 A 特開2012−32859号公報JP 2012-32859 A

しかしながら、例えば、特許文献1乃至特許文献3のようなフォレンジックシステムおいては、複数のコンピュータおよびサーバを利用した対象者の膨大な文書データを収集することになる。   However, for example, in a forensic system such as Patent Document 1 to Patent Document 3, a large amount of document data of a target person using a plurality of computers and servers is collected.

このようなデジタル化された膨大な文書データを訴訟の証拠資料として妥当であるか否かの分別を行う、「レビュー」と言われる作業は、「レビュワー」と呼ばれる利用者が目視により確認し、当該文書データをひとつひとつ分別していく必要があり、レビュワーの能力や体調に応じて、分別作業の精度や効率が左右されるという問題があった。The work called "review", which sorts whether such a large amount of digitized document data is appropriate as evidence for the lawsuit, is visually confirmed by a user called a "reviewer" The document data needs to be sorted one by one, and there is a problem that the accuracy and efficiency of the sorting work are affected by the ability and physical condition of the reviewer.

そこで、本発明は、上記事情に鑑み、実績情報と予測情報とが異なる場合、利用者に注意を喚起するデータを生成して出力することにより、利用者のモチベーションを維持し、レビューの効率化を図ることを可能とするフォレンジックシステムおよびフォレンジック方法並びにフォレンジックプログラムを提供することを目的とするものである。 The present invention has been made in view of the above circumstances, if the the record information and the prediction information differs, by generating and outputting a arouse data attention to the user, to maintain the motivation of a Subscriber, review the efficiency of it is an object to provide a forensic system and forensic method, and forensic program that allows to achieve reduction.

本発明は、デジタル情報を記録するメモリと、前記デジタル情報を分析するコントローラと、を備えるフォレンジックシステムであって、前記コントローラは、前記デジタル情報から複数の文書データを抽出し、前記複数の文書データに対して、訴訟との関連性に関する入力を利用者に実行させ、前記入力に基づいて、前記関連性を複数の種類のうち何れかの種類に分別する第1の情報と、前記入力の速度に関する第2の情報と、のうち少なくとも1つを、前記利用者の実績情報として前記入力に係る文書データに設定し、前記設定された実績情報に基づいて、前記利用者にレビューされる文書データについて前記関連性の入力に関する予測情報を生成し、前記文書データに実績情報が設定された場合、当該実績情報と前記予測情報とを比較し、前記実績情報と、前記予測情報と、が異なる場合、前記利用者に注意を喚起するデータを生成して出力する、ことを特徴とする。本発明はさらにフォレンジック方法、及び、フォレンジックプログラムである。 The present invention includes a memory for recording digital information, and a controller for analyzing the digital information, a forensic system Ru wherein the controller, the extracts a plurality of document data from the digital information, the plurality of documents Causing the user to input data relating to the relevance with the lawsuit, and based on the input, the first information for classifying the relevance into one of a plurality of types; and the input At least one of the second information related to speed is set in the document data related to the input as the user's performance information, and the document is reviewed by the user based on the set performance information Prediction information related to the input of the relevance is generated for the data, and when the record information is set in the document data, the record information is compared with the prediction information. , Said record information, if said prediction information, are different, and generates and outputs arouse data attention to the user, it is characterized. The invention forensic methods to further, and a forensic program.

本発明のフォレンジックシステムによれば、実績情報と予測情報とが異なる場合、利用者に注意を喚起するデータを生成して出力することにより、利用者のモチベーションを維持し、レビューの効率化を図ることが可能になる。 According to the onset Ming forensic system, if the record information and the prediction information differs, by generating and outputting a arouse data attention to the user, to maintain the motivation of the user, the efficiency of reviews It becomes possible to plan.

本発明の第1の実施形態におけるフォレンジックシステムのブロック図The block diagram of the forensic system in the 1st Embodiment of this invention 本発明の第1の実施形態におけるレビュー画面を模式的に示した図The figure which showed typically the review screen in the 1st Embodiment of this invention 本発明の第1の実施形態におけるレビュー画面を模式的に示した図The figure which showed typically the review screen in the 1st Embodiment of this invention 本発明の第1の実施形態におけるアイコン生成部が生成するアイコンを例示した図The figure which illustrated the icon which the icon production | generation part in the 1st Embodiment of this invention produces | generates 本発明の第1の実施形態の処理を表すフローチャートThe flowchart showing the process of the 1st Embodiment of this invention. 本発明の第2の実施形態におけるフォレンジックシステムのブロック図Block diagram of the forensic system in the second embodiment of the present invention 本発明の第2の実施形態における選定部での解析結果を示したグラフThe graph which showed the analysis result in the selection part in the 2nd Embodiment of this invention 本発明の第2の実施形態の予測情報生成処理を表すフローチャートThe flowchart showing the prediction information generation process of the 2nd Embodiment of this invention.

[第1の実施形態]
以下、本発明の第1の実施形態を図1乃至図5を用いて説明する。
[First Embodiment]
Hereinafter, a first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.

本発明の第1の実施形態に係るフォレンジックシステムは、複数のコンピュータまたはサーバに記録されたデジタル情報を取得し、該取得されたデジタル情報を分析するフォレンジックシステムにおいて、デジタル情報に含まれる複数の文書データに対して、利用者が行った訴訟との関連性判断の結果を示す結果情報または、利用者の関連性判断の進捗速度に関する情報を示す進捗情報のうち少なくともいずれか1つを実績情報として取得する判断取得部111と、判断取得部111が取得した、実績情報を記録する記録部112と、結果情報または進捗情報のうち少なくともいずれか1つに関する予測情報を生成する予測情報生成部113と、実績情報および予測情報を比較する情報比較部114と、情報比較部114の比較結果に基づいて、利用者の関連性判断に対する評価を呈示するアイコンを生成するアイコン生成部115とを備える。   A forensic system according to a first embodiment of the present invention is a forensic system that acquires digital information recorded in a plurality of computers or servers and analyzes the acquired digital information, and a plurality of documents included in the digital information. The result information is at least one of the result information indicating the result of the relevance determination with the lawsuit performed by the user and the progress information indicating the information regarding the progress speed of the relevance determination of the user. A determination acquisition unit 111 to be acquired, a recording unit 112 that records performance information acquired by the determination acquisition unit 111, and a prediction information generation unit 113 that generates prediction information related to at least one of result information and progress information; , Based on the comparison result of the information comparison unit 114 that compares the performance information and the prediction information, and the information comparison unit 114 , And a icon generating unit 115 that generates the icon to present the evaluation to the user of the relevance determination.

フォレンジックシステムは、コンピュータまたはサーバを備え、各種入力に基づきCPUがROMに記録されたプログラムを実行することで、各種機能部として動作する。該プログラムは、CD−ROM等の記憶媒体に記憶され、もしくはインターネット等のネットワークを介して配布され、コンピュータにインストールされるものであってもよい。   The forensic system includes a computer or a server, and operates as various functional units when a CPU executes a program recorded in a ROM based on various inputs. The program may be stored in a storage medium such as a CD-ROM, or distributed via a network such as the Internet and installed in a computer.

本実施形態においては、レビュワーと呼ばれる利用者が、文書データの中から、訴訟に提出が必要な文書を抽出するために、訴訟との関連性の判断を行う。関連性判断は、関連性の度合いに応じて分別符号を付与するものとしてもよい。この、システム又は利用者が訴訟に関連するか否かを判断する行為をレビューという。レビューでは、レビューの対象となる文書データを、訴訟の関連の度合いや、訴訟との関連の仕方に基づいて、複数の種類に分類を行う。   In this embodiment, a user called a reviewer determines relevance with a lawsuit in order to extract a document that needs to be submitted in the lawsuit from document data. In the relevance determination, a classification code may be given according to the degree of relevance. This act of determining whether the system or user is related to a lawsuit is called review. In the review, the document data to be reviewed is classified into a plurality of types based on the degree of relation of the lawsuit and the manner of relation with the lawsuit.

文書データは、1つ以上の単語を含む情報をいう。文書データの一例として、電子メール、プレゼンテーション資料、表計算資料、打ち合わせ資料、契約書、組織図、事業計画書等が挙げられる。また、スキャンデータを文書データとして扱うことも可能である。この場合、スキャンデータをテキストデータへと変換できるように、フォレンジックシステム内にOCR(Optical Character Reader)装置を備えてもよい。   Document data refers to information including one or more words. Examples of document data include electronic mail, presentation materials, spreadsheet materials, meeting materials, contracts, organization charts, business plans, and the like. It is also possible to handle scan data as document data. In this case, an OCR (Optical Character Reader) device may be provided in the forensic system so that the scan data can be converted into text data.

図1は、第1の実施形態におけるフォレンジックシステムのブロック図を示している。本実施形態において、フォレンジックシステムは、サーバ装置100と、クライアント端末200とを備えている。   FIG. 1 shows a block diagram of a forensic system in the first embodiment. In the present embodiment, the forensic system includes a server device 100 and a client terminal 200.

サーバ装置100とクライアント端末200とは通信ネットワークを介して接続されている。通信ネットワークは、有線あるいは無線の通信回線をいう。例えば、電話回線、インターネット回線等である。   Server apparatus 100 and client terminal 200 are connected via a communication network. A communication network refers to a wired or wireless communication line. For example, a telephone line or an internet line.

サーバ装置100は、判断取得部111と、記録部112と、予測情報生成部113と、情報比較部114と、アイコン生成部115とを備えている。   The server device 100 includes a determination acquisition unit 111, a recording unit 112, a prediction information generation unit 113, an information comparison unit 114, and an icon generation unit 115.

本実施形態において、各構成はサーバ装置100上に搭載されているが、それぞれ別筐体に搭載されるものであってもよい。   In the present embodiment, each component is mounted on the server device 100, but may be mounted in separate housings.

クライアント端末200は、コンピュータであり、図2に示すレビュー画面I1を表示する画面表示部211および指示部290(図1では図示を省略)を有している。   The client terminal 200 is a computer, and has a screen display unit 211 and an instruction unit 290 (not shown in FIG. 1) for displaying the review screen I1 shown in FIG.

画面表示部211は、表示用のディスプレイ(液晶ディスプレイ、CRTモニター、有機ELディスプレイ等)をいう。また、指示部290はマウスまたはキーボードをいう。   The screen display unit 211 refers to a display for display (liquid crystal display, CRT monitor, organic EL display, etc.). The instruction unit 290 is a mouse or a keyboard.

利用者は、クライアント端末200を介して、サーバ装置100と接続し、画面表示部211が表示するレビュー画面I1上でレビューを行う。   The user connects to the server apparatus 100 via the client terminal 200 and performs a review on the review screen I1 displayed by the screen display unit 211.

図1を用いて各構成要素の機能について説明する。   The function of each component will be described with reference to FIG.

判断取得部111は、利用者が文書データに行った関連性判断の実績情報を取得する。実績情報は、結果情報および進捗情報のうち少なくともいずれかを含んでいる。   The determination acquisition unit 111 acquires the result information of the relevance determination performed on the document data by the user. The performance information includes at least one of result information and progress information.

結果情報は、利用者が文書データに対して行った、訴訟との関連性判断の結果、つまり関連性の有無を示すものをいう。利用者が文書データに付与した、訴訟との関連性の度合いを表す分別符号を指してもよい。   The result information refers to a result of determination of relevance with a lawsuit performed on document data by a user, that is, information indicating the presence or absence of relevance. A classification code indicating the degree of relevance with a lawsuit given to document data by a user may be indicated.

進捗情報は、利用者の関連性判断の速度に関するものをいう。具体的には、単位時間当たりに利用者が関連性判断を行った文書データ数を指す。なお、関連性判断が必要な全文書データに対する、単位時間当たりの関連性判断を行った文書データ数としてもよい。本実施形態では、判断情報取得部は、ある利用者がある文書データの関連性判断にかかった時間および、該文書データのデータ容量を取得し、時間で容量を割った値から、進捗情報を取得する。   Progress information refers to the speed of the user's relevance judgment. Specifically, it refers to the number of document data for which the user has made a relevance determination per unit time. Note that the number of document data for which the relevance determination per unit time is performed on all the document data requiring relevance determination may be used. In this embodiment, the determination information acquisition unit acquires the progress information from the time taken by a user to determine the relevance of document data and the data capacity of the document data, and the value divided by the time. get.

記録部112は、判断取得部111が取得した実績情報を記録する。本実施形態においては、サーバ装置100内のハードディスク上に記録するが、サーバ装置100外に設置されたデータベースとしてもよい。   The recording unit 112 records the record information acquired by the determination acquisition unit 111. In the present embodiment, the data is recorded on the hard disk in the server device 100, but may be a database installed outside the server device 100.

予測情報生成部113は、予測情報を生成する。予測情報は、利用者の関連性判断を予測したものをいう。結果情報および進捗情報のうち少なくともいずれか1つを含んでいる。また予測情報生成部113は、取得した結果情報から利用者の関連性判断の特徴を解析し、該解析の結果に基づいて、結果情報に関する予測情報を生成するものとしてもよい。また、予測情報生成部113は、更に、他の利用者の関連性判断の進捗状況を解析し、該解析の結果に基づいて関連性判断の進捗速度に関する予測情報を生成するものとしてもよい。また、予測情報生成部113は、更に、利用者の過去の関連性判断の進捗状況を解析し、該解析の結果に基づいて関連性判断の進捗速度に関する予測情報を生成するものとしてもよい。   The prediction information generation unit 113 generates prediction information. Prediction information refers to information that predicts a user's relevance judgment. At least one of result information and progress information is included. Moreover, the prediction information generation part 113 is good also as what analyzes the characteristic of a user's relevance judgment from the acquired result information, and produces | generates the prediction information regarding result information based on the result of this analysis. Further, the prediction information generation unit 113 may further analyze the progress of the relevance determination of other users and generate prediction information related to the progress speed of the relevance determination based on the result of the analysis. Further, the prediction information generation unit 113 may further analyze the progress status of the user's past relevance determination and generate prediction information regarding the progress speed of the relevance determination based on the analysis result.

本実施形態において、予測情報生成部113は、利用者が関連性の判断を行った文書データの類似の文書データに対して、結果情報に関する予測情報を生成する。後述する実施例2の方法を用いて結果情報に関する予測情報を生成するものとしてもよい。また、予測情報生成部113は、判断取得部111が取得したこれまでの進捗情報から、次の単位時間あたりに利用者がレビューする文書データ数およびデータ容量を予測することも可能である。   In the present embodiment, the prediction information generation unit 113 generates prediction information related to result information for document data similar to document data for which the user has determined relevance. It is good also as what produces | generates the prediction information regarding result information using the method of Example 2 mentioned later. Further, the prediction information generation unit 113 can also predict the number of document data and the data capacity to be reviewed by the user per next unit time from the progress information acquired so far by the determination acquisition unit 111.

情報比較部114は、実績情報と予測情報とを比較する。なお、予測情報と実績情報が同じ情報を含む場合に比較する。具体的には、それぞれが結果情報を含む予測情報と実績情報とを比較するものとしてもよいし、それぞれが進捗情報を含む予測情報と実績情報とを比較するものとしてもよい。また、それぞれが結果情報および進捗情報の双方を含む予測情報と実績情報とを比較するものとしてもよい。   The information comparison unit 114 compares the performance information with the prediction information. In addition, it compares when prediction information and performance information contain the same information. Specifically, the prediction information including the result information and the actual information may be compared with each other, or the prediction information including the progress information and the actual information may be compared with each other. Moreover, it is good also as what compares the prediction information and performance information which each contain both result information and progress information.

情報比較部114は、比較した結果をアイコン生成部115に通知する。   The information comparison unit 114 notifies the icon generation unit 115 of the comparison result.

アイコン生成部115は、比較結果に基づいてアイコンを生成する。また、アイコン生成部115は、比較結果に基づいて、アイコンの動作、セリフ、表情の少なくともいずれか1つの表示形式を変更するものとしてもよい。   The icon generation unit 115 generates an icon based on the comparison result. Further, the icon generation unit 115 may change the display format of at least one of icon operation, speech, and facial expression based on the comparison result.

アイコンは、利用者に対して評価を呈示するものをいう。キャラクターのような親しみを感じやすいものとしてもよい。図3は、本実施形態におけるアイコン生成部115がアイコンを呈示した状態のレビュー画面I1の模式図である。図3のa1は、アイコン生成部115が生成したアイコンを、図3のb1はその評価内容をセリフとして表している。   The icon refers to an item that presents an evaluation to the user. It may be easy to feel a friendliness like a character. FIG. 3 is a schematic diagram of the review screen I1 in a state where the icon generation unit 115 according to the present embodiment presents an icon. 3 represents the icon generated by the icon generation unit 115, and b1 in FIG. 3 represents the evaluation content as a serif.

評価は、利用者が行った関連性判断に対するフィードバックをいう。比較結果に基づくものとしてもよい。具体的には、例えば、予測情報として予測した進捗情報よりも実績情報として取得した進捗情報が有意に遅い場合に、判断速度の向上を促すコメントを評価として呈示するものとしてもよい。また、予測した結果情報と実績として取得した結果情報が異なる場合に、注意喚起する評価を呈示してもよい。   Evaluation refers to feedback on relevance judgment made by the user. It may be based on the comparison result. Specifically, for example, when progress information acquired as performance information is significantly slower than progress information predicted as prediction information, a comment that prompts an improvement in determination speed may be presented as an evaluation. In addition, when the predicted result information is different from the result information acquired as a result, an evaluation to call attention may be presented.

アイコン生成部115の処理を、情報比較部114が、進捗情報に関する実績情報と予測情報とを比較した場合を例にして具体的に説明する。図4はアイコン生成部115が生成するアイコンの例である。これまでの実績情報から、予測情報生成部113の予測した予測情報が単位時間当たり文書データ50件とする。   The process of the icon generation unit 115 will be specifically described by taking as an example a case where the information comparison unit 114 compares the performance information related to the progress information with the prediction information. FIG. 4 shows an example of an icon generated by the icon generation unit 115. It is assumed that the prediction information predicted by the prediction information generation unit 113 is 50 document data per unit time based on the past performance information.

図4の(A1)は、困った表情で、首をかしげるという動作をしながら、「今日はどうしたの?」というセリフを言うアイコンを示している。これは、判断情報取得部が取得した実績情報が、50件より有意に少なかった場合に、生成される。これによって、利用者にレビュー速度の向上を促すことが可能となる。   (A1) in FIG. 4 shows an icon that says a line “What happened today?” While performing an operation of raising the neck with a troubled expression. This is generated when the performance information acquired by the determination information acquisition unit is significantly less than 50. As a result, it is possible to prompt the user to improve the review speed.

図4の(A2)は、笑った表情で、応援しながら、「その調子で頑張って」というセリフを言うアイコンを示している。このアイコンは、予測情報と実績情報のどちらも同じ進捗情報であった場合に生成される。これにより、利用者に現状のペースでレビューを行っていれば問題ない、と自信を持たせることが可能となる。   (A2) in FIG. 4 shows an icon that says a line “Please do your best” while cheering with a laughed expression. This icon is generated when both the prediction information and the performance information are the same progress information. This makes it possible to give the user confidence that there is no problem if the review is performed at the current pace.

図4の(A3)は、苦しそうな表情で、走りながら、「しっかり注意も必要だよ」というセリフを言うアイコンを示している。このアイコンは、実績情報が予測情報のペースを上回っている場合に、利用者の注意を喚起するために生成される。これにより、利用者が文書データを注意深く読まずに関連性判断を行うことを抑止することが可能となる。   (A3) in FIG. 4 shows an icon that says a line saying “You need to be careful” while running with a painful expression. This icon is generated to call the user's attention when the performance information exceeds the pace of the prediction information. As a result, it is possible to prevent the user from making a relevance determination without carefully reading the document data.

次に、図5を用いて、本実施形態に係るフォレンジックシステムの処理フローについて説明する。   Next, a processing flow of the forensic system according to the present embodiment will be described with reference to FIG.

利用者がある文書データ(文書1)について関連性ありと判断を行うと(STEP101)、判断情報取得部が文書1についての実績情報を取得する(STEP102)。具体的には、文書1が訴訟と関連性がある、という結果情報と、文書1について判断するのにかかった時間で文書1のデータサイズを割った値から求められる進捗情報を実績情報として取得する。取得された実績情報は、記録部112によってサーバ装置100のハードディスクに記録される(STEP103)。   When the user determines that there is relevance for a certain document data (document 1) (STEP 101), the determination information acquisition unit acquires the actual information about the document 1 (STEP 102). Specifically, the result information that the document 1 is related to the lawsuit and the progress information obtained from the value obtained by dividing the data size of the document 1 by the time taken to determine the document 1 are obtained as the performance information. To do. The acquired performance information is recorded on the hard disk of the server apparatus 100 by the recording unit 112 (STEP 103).

次に、予測情報生成部113が、過去の実績情報や他の利用者の実績情報から予測情報を生成する(STEP104)。情報比較部114が、実績情報と予測情報を比較する(STEP105)。アイコン生成部115が、比較結果をもとにアイコンを生成し、利用者に対して関連性判断の評価を随時呈示する(STEP106)。   Next, the prediction information generation part 113 produces | generates prediction information from the past performance information and the performance information of another user (STEP104). The information comparison unit 114 compares the result information with the prediction information (STEP 105). The icon generation unit 115 generates an icon based on the comparison result, and presents an evaluation of relevance judgment to the user as needed (STEP 106).

[第2の実施形態]
以下、本発明の第2の実施形態を図6乃至図8を用いて説明する。
[Second Embodiment]
Hereinafter, a second embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.

本発明の第2の実施形態に係るフォレンジックシステムは、複数のコンピュータまたはサーバに記録されたデジタル情報を取得し、該取得されたデジタル情報を分析するフォレンジックシステムにおいて、デジタル情報に含まれる複数の文書データに対して、利用者が行った訴訟との関連性判断の結果を示す結果情報または、利用者の関連性判断の進捗速度に関する情報を示す進捗情報のうち少なくともいずれか1つを実績情報として取得する判断取得部111と、判断取得部111が取得した、実績情報を記録する記録部112と、結果情報または進捗情報のうち少なくともいずれか1つに関する予測情報を生成する予測情報生成部113と、実績情報および予測情報を比較する情報比較部114と、情報比較部114の比較結果に基づいて、利用者の関連性判断に対する評価を呈示するアイコンを生成するアイコン生成部115とを備える。   A forensic system according to a second embodiment of the present invention acquires digital information recorded in a plurality of computers or servers, and analyzes the acquired digital information in a forensic system that includes a plurality of documents included in the digital information. The result information is at least one of the result information indicating the result of the relevance determination with the lawsuit performed by the user and the progress information indicating the information regarding the progress speed of the relevance determination of the user. A determination acquisition unit 111 to be acquired, a recording unit 112 that records performance information acquired by the determination acquisition unit 111, and a prediction information generation unit 113 that generates prediction information related to at least one of result information and progress information; , Based on the comparison result of the information comparison unit 114 that compares the performance information and the prediction information, and the information comparison unit 114 , And a icon generating unit 115 that generates the icon to present the evaluation to the user of the relevance determination.

また、本実施形態に係るフォレンジックシステムは、更に、デジタル情報から所定数の文書データを抽出する抽出部121と、抽出された文書データを画面上に表示する表示部122と、表示された文書データに対して、利用者が行った関連性の判断結果を受け付ける結果受付部123と、判断結果に基づいて、抽出された文書データを判断結果ごとに分別し、該分別された文書データにおいて、共通して出現するキーワードを解析し、選定する選定部124と、選定したキーワードを記録するキーワード記録部125と、キーワード記録部125に記録されたキーワードを文書データから探索する探索部126と、探索部126の探索結果と選定部124の解析結果を用いて、判断結果と文書データとの関連性を示すスコアを算出するスコア算出部127とを備え、予測情報生成部113は、スコアを用いて結果情報に関する予測情報を生成するものである。   The forensic system according to the present embodiment further includes an extraction unit 121 that extracts a predetermined number of document data from digital information, a display unit 122 that displays the extracted document data on a screen, and the displayed document data. On the other hand, the result receiving unit 123 that receives the determination result of the relevance performed by the user, and the extracted document data is classified according to the determination result based on the determination result. A keyword selection unit 124 that analyzes and selects a keyword that appears, a keyword recording unit 125 that records the selected keyword, a search unit 126 that searches the document data for keywords recorded in the keyword recording unit 125, and a search unit Using the search result of 126 and the analysis result of the selection unit 124, a score for calculating a score indicating the relationship between the determination result and the document data is calculated. And a calculation unit 127, the prediction information generating unit 113 is for generating a prediction information about the result information by using the score.

図6は、本実施形態に係るフォレンジックシステムのブロック図を示している。   FIG. 6 shows a block diagram of the forensic system according to this embodiment.

サーバ装置100は、判断取得部111と、記録部112と、予測情報生成部113と、情報比較部114と、アイコン生成部115と、抽出部121と、表示部122と、結果受付部123と、選定部124と、キーワード記録部125と、探索部126と、スコア算出部127とを備えている。   The server apparatus 100 includes a determination acquisition unit 111, a recording unit 112, a prediction information generation unit 113, an information comparison unit 114, an icon generation unit 115, an extraction unit 121, a display unit 122, and a result reception unit 123. , A selection unit 124, a keyword recording unit 125, a search unit 126, and a score calculation unit 127.

本実施形態において、各構成はサーバ装置100上に搭載されているが、それぞれ別筐体に搭載されるものであってもよい。   In the present embodiment, each component is mounted on the server device 100, but may be mounted in separate housings.

クライアント端末200は、図2に示すレビュー画面I1を表示する画面表示部211を有している。レビュワーと呼ばれる利用者は、クライアント端末200を介して、サーバ装置100と接続し、レビュー画面I1上でレビューを行う。   The client terminal 200 has a screen display unit 211 that displays the review screen I1 shown in FIG. A user called a reviewer connects to the server apparatus 100 via the client terminal 200 and performs a review on the review screen I1.

図6を用いて各構成要素の機能について説明する。   The function of each component will be described with reference to FIG.

抽出部121は、デジタル情報から文書データを抽出する。抽出する際には、デジタル情報からランダムにサンプリングする。また、文書データの更新日時等の属性に基づいて抽出するものとしてもよい。   The extraction unit 121 extracts document data from digital information. When extracting, it samples at random from digital information. Further, it may be extracted based on attributes such as update date and time of document data.

表示部122は、抽出した文書データを表示する。具体的には、抽出した文書データを利用者が利用するクライアント端末200上に表示するよう指示を出す。   The display unit 122 displays the extracted document data. Specifically, an instruction is issued to display the extracted document data on the client terminal 200 used by the user.

結果受付部123は、利用者の関連性判断の結果を受け付ける。   The result receiving unit 123 receives the result of the user's relevance determination.

選定部124は、キーワードを選定する。同一の判断結果がなされた文書データに共通して出現するキーワードを解析し、選定するものとしてもよい。   The selection unit 124 selects a keyword. It is also possible to analyze and select keywords that appear in common in document data for which the same determination result has been made.

図7は、関連性ありと判断された文書データに共通して頻出するキーワードを選定部124が解析した結果のグラフである。図7において、縦軸R_hotは、ユーザによって関連性がありと判断された全文書データのうち、関連性がありと判断される文書データに紐づくキーワードとして選定されたキーワードを含み、かつ関連性がありと判断された文書データの割合を示している。横軸R_allは、利用者がレビューを実施した全文書データのうち、後述する探索部126によって探索されたキーワードを含む文書データの割合を示している。本実施形態において、選定部124では、直線R_hot=R_allよりも上部にプロットされるキーワードを、関連性ありと判断される文書データに共通のキーワードとして選定する。   FIG. 7 is a graph showing a result of the selection unit 124 analyzing keywords that frequently appear in document data determined to be relevant. In FIG. 7, the vertical axis R_hot includes a keyword selected as a keyword associated with the document data determined to be relevant among all the document data determined to be relevant by the user, and the relevance The ratio of the document data determined to be present is shown. The horizontal axis R_all indicates the ratio of document data including a keyword searched by the search unit 126 described later, out of all document data reviewed by the user. In the present embodiment, the selection unit 124 selects keywords plotted above the straight line R_hot = R_all as keywords common to document data determined to be relevant.

キーワードは、ある言語において、一定の意味を持つ文字列のまとまりをいう。例えば、「文書を分別する」という文章のキーワードは、「文書」「分別」「する」としてもよい。   A keyword is a group of character strings having a certain meaning in a certain language. For example, the keyword of a sentence “classify a document” may be “document”, “classify”, and “do”.

キーワード記録部125は、キーワードを記録するものをいう。データベースとしてもよい。   The keyword recording unit 125 is for recording a keyword. It may be a database.

探索部126は、キーワードを文書データから探索するものをいう。   The search unit 126 searches for a keyword from document data.

スコア算出部127は、文書データのスコアを算出するものをいう。文書データに含まれるキーワードの評価値に基づいてスコアを算出するものとしてもよい。評価値は、文書データ中のキーワードの出現頻度や伝達情報量に基づいて算出され、各キーワードがある文書データ中で発揮する情報量をいってもよい。   The score calculation unit 127 is a unit that calculates the score of document data. The score may be calculated based on the evaluation value of the keyword included in the document data. The evaluation value is calculated based on the appearance frequency of keywords in the document data and the amount of transmitted information, and may be the amount of information that is exhibited in each document data.

スコアは、ある文書データにおいて、訴訟との関連度合を示すものをいう。スコアは文書データに含まれるキーワードに基づいて算出される。例えば、訴訟時に提出する必要が高いキーワードが含まれる文書データほど、高いスコアを有するとしてもよい。文書データは、一定の要件に基づいてスコアの初期値を与えられるものとしてもよい。例えば、文書データに出現するキーワードと、各キーワードの持つ評価値とにより初期スコアを算出するものとしてもよい。   A score refers to the degree of relevance with a lawsuit in certain document data. The score is calculated based on keywords included in the document data. For example, document data including a keyword that needs to be submitted at the time of litigation may have a higher score. The document data may be given an initial score based on certain requirements. For example, the initial score may be calculated based on keywords appearing in the document data and evaluation values of the keywords.

スコア算出部127は、文書群中に出現するキーワードと、各キーワードの持つ重みづけにより、以下の式からスコアを算出することが可能である。   The score calculation unit 127 can calculate a score from the following formula using the keywords appearing in the document group and the weighting of each keyword.

各キーワードがもつ重みづけは、該キーワードが持つ伝達情報量をもとに決定する。該重みづけは以下の式により、学習することが可能である。 The weight of each keyword is determined based on the amount of information transmitted by the keyword. The weighting can be learned by the following equation.

予測情報生成部113は、スコア算出部127が算出したスコアに基づいて、結果情報に関する予測情報を生成する。具体的には、所定の閾値をスコアが超過した文書データについては、関連性ありと予測し、閾値を超過しない文書データに対しては関連性なしと予測して予測情報を生成する。   The prediction information generation unit 113 generates prediction information related to the result information based on the score calculated by the score calculation unit 127. Specifically, the document data whose score exceeds a predetermined threshold is predicted to be relevant, and the document data that does not exceed the threshold is predicted to be unrelated, and prediction information is generated.

図8を用いて、本実施形態における予測情報生成処理のフローについて説明する。まず、抽出部121が、デジタル情報から所定数の文書データを抽出する(STEP201)。抽出された文書データを、表示部122がクライアント端末200の画面上に表示させる(STEP202)。結果受付部123が利用者の関連性判断の結果を受け付け(STEP203)、選定部124が利用者の関連性判断の結果から文書データを解析し、キーワードを選定する(STEP204)。選定されたキーワードはキーワード記録部125によって記録される(STEP205)。次に、各文書データから記録されたキーワードを探索部126が探索し(STEP206)、スコア算出部127が式(1)を用いて各文書データのスコアを算出する(STEP207)。算出されたスコアに基づいて、予測情報生成部113が、結果情報に関する予測情報を生成する(STEP208)。   The flow of the prediction information generation process in this embodiment will be described using FIG. First, the extraction unit 121 extracts a predetermined number of document data from digital information (STEP 201). The display unit 122 displays the extracted document data on the screen of the client terminal 200 (STEP 202). The result receiving unit 123 receives the result of the user's relevance determination (STEP 203), and the selection unit 124 analyzes the document data from the result of the user's relevance determination and selects a keyword (STEP 204). The selected keyword is recorded by the keyword recording unit 125 (STEP 205). Next, the search unit 126 searches for the keyword recorded from each document data (STEP 206), and the score calculation unit 127 calculates the score of each document data using the formula (1) (STEP 207). Based on the calculated score, the prediction information generation unit 113 generates prediction information related to the result information (STEP 208).

その他の構成、機能については第1の実施形態と同様である。   Other configurations and functions are the same as those in the first embodiment.

[その他の実施形態]
アイコン生成部115は、第1の実施形態および第2の実施形態で示した以外にも、利用者が現在レビューを行っている文書データの内容に基づいても評価を呈示することが可能である。
[Other Embodiments]
In addition to those shown in the first embodiment and the second embodiment, the icon generation unit 115 can present an evaluation based on the content of the document data currently being reviewed by the user. .

例えば、文書データの作成日時、作成者、セキュリティレベルに基づいて呈示するものとしてもよい。具体的には、訴訟と関連性の高い人物が作成した文書データに対して、利用者がレビューを行う際に、特に注意喚起を促すようなアイコンを生成し、評価を呈示するものとしてもよい。   For example, it may be presented based on the date and time of creation of the document data, the creator, and the security level. Specifically, when a user performs a review on document data created by a person highly relevant to a lawsuit, an icon that particularly calls attention may be generated to present an evaluation. .

その他の構成、機能については第1の実施形態と同様である。   Other configurations and functions are the same as those in the first embodiment.

フォレンジックシステムは、複数のコンピュータまたはサーバに記録されたデジタル情報を取得し、該取得されたデジタル情報を分析するフォレンジックシステムにおいて、デジタル情報に含まれる複数の文書データに対して、利用者が行った訴訟との関連性判断の結果を示す結果情報または、利用者の関連性判断の進捗速度に関する情報を示す進捗情報のうち少なくともいずれか1つを実績情報として取得する判断取得部111と、判断取得部111が取得した、実績情報を記録する記録部112と、結果情報または進捗情報のうち少なくともいずれか1つに関する予測情報を生成する予測情報生成部113と、実績情報および予測情報を比較する情報比較部114と、情報比較部114の比較結果に基づいて、利用者の関連性判断に対する評価を呈示するアイコンを生成するアイコン生成部115とを備える際には、アイコンがレビューの進捗状況または、レビュー中の文書データの訴訟との関連度合に応じて、利用者に適宜フィードバックを実施することにより、利用者のモチベーションを維持し、レビューの効率化を図ることを可能となる。   A forensic system acquires digital information recorded in a plurality of computers or servers, and analyzes the acquired digital information. A forensic system performs a plurality of document data included in the digital information by a user. A determination acquisition unit 111 for acquiring at least one of the result information indicating the result of the relevance determination with the lawsuit and the progress information indicating the information regarding the progress speed of the relevance determination of the user, and the determination acquisition; Information obtained by the unit 111 for recording the record information, the prediction information generating unit 113 for generating the prediction information related to at least one of the result information and the progress information, and the information for comparing the record information and the prediction information Based on the comparison result of the comparison unit 114 and the information comparison unit 114, it is possible to determine the relevance of the user. When the icon generation unit 115 for generating an icon for presenting an evaluation is provided, feedback is appropriately provided to the user according to the progress of the review or the degree of relevance of the document data being reviewed. This makes it possible to maintain user motivation and improve the efficiency of reviews.

また、予測情報生成部113が、取得した結果情報から利用者の関連性判断の特徴を解析し、解析の結果に基づいて、結果情報に関する予測情報を生成する際においては、ある文書データに対して、利用者の関連性判断の結果をシステムが予測し、該予測結果と実際の利用者の判断結果が異なる場合に、利用者に対して注意喚起を行うことが可能となる。   Further, when the prediction information generation unit 113 analyzes the characteristics of the user's relevance determination from the acquired result information and generates prediction information related to the result information based on the analysis result, Thus, when the system predicts the relevance determination result of the user and the prediction result and the actual determination result of the user are different, the user can be alerted.

また、予測情報生成部113が、更に、他の利用者の関連性判断の進捗状況を解析し、該解析の結果に基づいて関連性判断の進捗速度に関する予測情報を生成する際においては、他の利用者の関連性判断の結果から、ある文書データに対しての特定の利用者の判断結果をシステムが予測し、該予測結果と実際の利用者の判断結果が異なる場合に、特定の利用者に対して注意喚起を行うことが可能となる。   In addition, when the prediction information generation unit 113 further analyzes the progress of the relevance determination of another user and generates the prediction information regarding the progress speed of the relevance determination based on the result of the analysis, If the system predicts the judgment result of a specific user for a certain document data from the result of the relevance judgment of the user, and the prediction result and the judgment result of the actual user are different, the specific use It is possible to alert the person.

また、予測情報生成部113が、更に、利用者の過去の関連性判断の進捗状況を解析し、該解析の結果に基づいて関連性判断の進捗速度に関する予測情報を生成する際においては、ある利用者の過去の進捗速度からレビューの進捗速度を予測し、予測した進捗速度と実際の利用者の進捗速度が異なる場合に、利用者に対して注意喚起を行うことが可能となる。   Further, when the prediction information generation unit 113 further analyzes the progress status of the user's past relevance determination and generates prediction information related to the progress speed of the relevance determination based on the result of the analysis. The review progress speed is predicted from the user's past progress speed, and when the predicted progress speed is different from the actual user's progress speed, the user can be alerted.

また、アイコン生成部115が、比較結果に基づいて、アイコンの動作、セリフ、表情の少なくともいずれか1つの表示形式を変更する際においては、利用者の状況に応じて適切な評価を呈示することが可能となる。
以上説明したように、本願発明に係るフォレンジック分析システムは、複数のコンピュータまたはサーバに記録されたデジタル情報を取得し、該取得されたデジタル情報を分析するフォレンジック分析システムにおいて、デジタル情報に含まれる複数の文書データに対して、利用者が行った訴訟との関連性判断の結果を示す結果情報または、利用者の関連性判断の進捗速度に関する情報を示す進捗情報のうち少なくともいずれか1つを実績情報として取得する判断取得部と、判断取得部が取得した、実績情報を記録する記録部と、結果情報または進捗情報のうち少なくともいずれか1つに関する予測情報を生成する予測情報生成部と、実績情報および予測情報を比較する情報比較部と、情報比較部の比較結果に基づいて、利用者の関連性判断に対する評価を呈示するアイコンを生成するアイコン生成部とを備える。
「文書データ」は、1つ以上の単語を含む情報をいう。文書データの一例として、電子メール、プレゼンテーション資料、表計算資料、打ち合わせ資料、契約書、組織図、事業計画書等が挙げられる。
「関連性判断」は、文書データに対して、訴訟への提出の必要の有無を判断するものをいう。関連性判断は、関連性の度合いに応じて分別符号を付与するものとしてもよい。
「結果情報」は、利用者が文書データに対して行った、訴訟との関連性判断の結果を示すものをいう。結果情報は、利用者が文書データに付与した、訴訟との関連性の度合いを表す分別符号を指してもよい。
「進捗情報」は、利用者の関連性判断の速度に関するものをいう。進捗情報は、単位時間当たりに利用者が関連性判断を行った文書データ数を指してもよい。また、進捗情報は、関連性判断が必要な全文書データに対する、単位時間当たりの関連性判断を行った文書データ数としてもよい。
「実績情報」は、結果情報または進捗情報のうち少なくともいずれか1つに関するものをいう。実績情報は、結果情報および進捗情報の双方を含むものとしてもよい。
「判断取得部」は、利用者が文書データに対して行った判断結果に関する情報を取得するものをいう。
「記録部」は、実績情報を記録するものをいう。
「予測情報」は、利用者の関連性判断を予測したものをいう。予測情報は、結果情報または進捗情報のうち少なくともいずれか1つに関するものとしてもよい。
「予測情報生成部」は、予測情報を生成するものをいう。予測情報生成部は、結果情報または進捗情報のうち少なくともいずれか1つに関する予測情報を生成するものとしてもよい。また予測情報生成部は、取得した結果情報から利用者の関連性判断の特徴を解析し、該解析の結果に基づいて、結果情報に関する予測情報を生成するものとしてもよい。また、予測情報生成部は、更に、他の利用者の関連性判断の進捗状況を解析し、該解析の結果に基づいて関連性判断の進捗速度に関する予測情報を生成するものとしてもよい。また、予測情報生成部は、更に、利用者の過去の関連性判断の進捗状況を解析し、該解析の結果に基づいて関連性判断の進捗速度に関する予測情報を生成するものとしてもよい。
「情報比較部」は、複数の情報を比較するものをいう。情報比較部は、予測情報と実績情報が同じ情報を含む場合に比較するものとしてもよい。具体的には、情報比較部は、それぞれが結果情報を含む予測情報と実績情報とを比較するものとしてもよいし、それぞれが進捗情報を含む予測情報と実績情報とを比較するものとしてもよい。また、情報比較部は、それぞれが結果情報および進捗情報の双方を含む予測情報と実績情報とを比較するものとしてもよい。
「評価」は、利用者が行った関連性判断に対するフィードバックをいう。評価は、比較結果に基づくものとしてもよい。具体的には、例えば、予測情報として予測した進捗情報よりも実績情報として取得した進捗情報が有意に遅い場合に、判断速度の向上を促すコメントを評価として呈示するものとしてもよい。また、予測した結果情報と実績として取得した結果情報が異なる場合に、注意喚起する評価を呈示してもよい。
「アイコン」は、利用者に対して評価を呈示する簡単な絵柄で表現されたものをいう。例えば、アイコンは、キャラクターのような親しみを感じやすいものとしてもよい。
「アイコン生成部」は、比較結果に基づいてアイコンを生成するものをいう。また、アイコン生成部は、比較結果に基づいて、アイコンの動作、セリフ、表情の少なくともいずれか1つの表示形式を変更するものとしてもよい。また、アイコン生成部は、利用者が関連性判断を行っている文書データの内容に応じても評価を呈示するものとしてもよい。例えば、特定の年代に作成された文書データに対して利用者が関連性判断を行っている場合に、注意を喚起するような評価を呈示するものとしてもよい。
また、本発明に係るフォレンジック分析システムは、更に、デジタル情報から所定数の文書データを抽出する抽出部と、抽出された文書データを画面上に表示する表示部と、表示された文書データに対して、利用者が行った関連性の判断結果を受け付ける結果受付部と、判断結果に基づいて、抽出された文書データを判断結果ごとに分別し、該分別された文書データにおいて、共通して出現するキーワードを解析し、選定する選定部と、選定したキーワードを記録するキーワード記録部と、キーワード記録部に記録されたキーワードを文書データから探索する探索部と、探索部の探索結果と選定部の解析結果を用いて、判断結果と文書データとの関連性を示すスコアを算出するスコア算出部とを備え、予測情報生成部は、スコアを用いて結果情報に関する予測情報を生成するものとしてもよい。
「抽出部」は、デジタル情報から文書データを抽出するものをいう。抽出部は、ランダムにサンプリングし抽出するものとしてもよい。また、文書データの更新日時等の属性に基づいて抽出するものとしてもよい。
「表示部」は、抽出した文書データを表示する。表示部は、利用者が利用するクライアント端末上に表示するものとしてもよい。
「結果受付部」は、利用者の関連性判断の結果を受け付けるものをいう。
「選定部」は、キーワードを選定するものをいう。選定部は、同一の判断結果がなされた文書データに共通して出現するキーワードを解析し、選定するものとしてもよい。
「キーワード」は、ある言語において、一定の意味を持つ文字列のまとまりをいう。例えば、「文書を分別する」という文章のキーワードは、「文書」「分別」「する」としてもよい。
「キーワード記録部」は、キーワードを記録するものをいう。キーワード記録部は、データベースとしてもよい。
「探索部」は、キーワードを文書データから探索するものをいう。
「スコア算出部」は、文書データのスコアを算出するものをいう。スコア算出部は、文書データに含まれるキーワードの評価値に基づいてスコアを算出するものとしてもよい。スコア算出部は、評価値は各キーワードが、ある文書データ中で発揮する情報量をいってもよい。評価値は、文書データ中のキーワードの出現頻度や伝達情報量に基づいて算出するとしてもよい。
「スコア」は、ある文書データにおいて、訴訟との関連度合を示すものをいう。スコアは文書データに含まれるキーワードに基づいて算出される。例えば、訴訟時に提出する必要が高いキーワードが含まれる文書データほど、高いスコアを有するとしてもよい。文書データは、一定の要件に基づいてスコアの初期値を与えられるものとしてもよい。例えば、文書データに出現するキーワードと、各キーワードの持つ評価値とにより初期スコアを算出するものとしてもよい。
また、本発明に係るフォレンジック分析方法は、複数のコンピュータまたはサーバに記録されたデジタル情報を取得し、該取得されたデジタル情報を分析するフォレンジック分析方法において、コンピュータが、デジタル情報に含まれる複数の文書データに対して、利用者が行った訴訟との関連性判断の結果を示す結果情報または、利用者の関連性判断の進捗速度に関する情報を示す進捗情報のうち少なくともいずれか1つを実績情報として取得するステップと、取得した、実績情報を記録するステップと、結果情報または進捗情報のうち少なくともいずれか1つに関する予測情報を生成するステップと、実績情報および予測情報を比較するステップと、情報比較部の比較結果に基づいて、利用者の関連性判断に対する評価を呈示するアイコンを生成するステップとを実行する。
また、本発明に係るフォレンジック分析プログラムは、複数のコンピュータまたはサーバに記録されたデジタル情報を取得し、該取得されたデジタル情報を分析するフォレンジック分析プログラムにおいて、コンピュータに、デジタル情報に含まれる複数の文書データに対して、利用者が行った訴訟との関連性判断の結果を示す結果情報または、利用者の関連性判断の進捗速度に関する情報を示す進捗情報のうち少なくともいずれか1つを実績情報として取得させる機能と、取得した、実績情報を記録させる機能と、結果情報または進捗情報のうち少なくともいずれか1つに関する予測情報を生成させる機能と、実績情報および予測情報を比較させる機能と、情報比較部の比較結果に基づいて、利用者の関連性判断に対する評価を呈示するアイコンを生成させる機能とを実現する。
本発明のフォレンジック分析システムは、複数のコンピュータまたはサーバに記録されたデジタル情報を取得し、該取得されたデジタル情報を分析するフォレンジック分析システムにおいて、デジタル情報に含まれる複数の文書データに対して、利用者が行った訴訟との関連性判断の結果を示す結果情報または、利用者の関連性判断の進捗速度に関する情報を示す進捗情報のうち少なくともいずれか1つを実績情報として取得する判断取得部と、判断取得部が取得した、実績情報を記録する記録部と、結果情報または進捗情報のうち少なくともいずれか1つに関する予測情報を生成する予測情報生成部と、実績情報および予測情報を比較する情報比較部と、情報比較部の比較結果に基づいて、利用者の関連性判断に対する評価を呈示するアイコンを生成するアイコン生成部とを備える際には、アイコンがレビューの進捗状況または、レビュー中の文書データの訴訟との関連度合に応じて、利用者に適宜フィードバックを実施することにより、利用者のモチベーションを維持し、レビューの効率化を図ることを可能となる。
また、本発明に係る予測情報生成部が、取得した結果情報から利用者の関連性判断の特徴を解析し、解析の結果に基づいて、結果情報に関する予測情報を生成する際においては、ある文書データに対して、利用者の関連性判断の結果をシステムが予測し、該予測結果と実際の利用者の判断結果が異なる場合に、利用者に対して注意喚起を行うことが可能となる。
また、本発明に係る予測情報生成部が、更に、他の利用者の関連性判断の進捗状況を解析し、該解析の結果に基づいて関連性判断の進捗速度に関する予測情報を生成する際においては、他の利用者の関連性判断の結果から、ある文書データに対しての特定の利用者の判断結果をシステムが予測し、該予測結果と実際の利用者の判断結果が異なる場合に、特定の利用者に対して注意喚起を行うことが可能となる。
また、本発明に係る予測情報生成部が、更に、利用者の過去の関連性判断の進捗状況を解析し、該解析の結果に基づいて関連性判断の進捗速度に関する予測情報を生成する際においては、ある利用者の過去の進捗速度からレビューの進捗速度を予測し、予測した進捗速度と実際の利用者の進捗速度が異なる場合に、利用者に対して注意喚起を行うことが可能となる。
また、本発明に係るアイコン生成部は、比較結果に基づいて、アイコンの動作、セリフ、表情の少なくともいずれか1つの表示形式を変更する際においては、利用者の状況に応じて適切な評価を呈示することが可能となる。
In addition, when the icon generation unit 115 changes the display format of at least one of icon operation, speech, and facial expression based on the comparison result, the icon generation unit 115 presents an appropriate evaluation according to the situation of the user. Is possible.
As described above, the forensic analysis system according to the present invention is a forensic analysis system that acquires digital information recorded in a plurality of computers or servers and analyzes the acquired digital information. At least one of the result information indicating the result of the relevance judgment with the lawsuit performed by the user and the progress information indicating the information regarding the progress speed of the relevance judgment of the user for the document data A determination acquisition unit acquired as information, a recording unit that records the actual information acquired by the determination acquisition unit, a prediction information generation unit that generates prediction information related to at least one of the result information and the progress information, and the results Based on the comparison result of the information comparison unit and the information comparison unit that compares information and prediction information Against and a icon generating unit that generates an icon to present evaluation.
“Document data” refers to information including one or more words. Examples of document data include electronic mail, presentation materials, spreadsheet materials, meeting materials, contracts, organization charts, business plans, and the like.
“Relevance determination” refers to determining whether document data needs to be submitted to a lawsuit. In the relevance determination, a classification code may be given according to the degree of relevance.
“Result information” refers to information indicating a result of determination of relevance with a lawsuit performed on document data by a user. The result information may refer to a classification code that represents the degree of relevance with a lawsuit given to document data by a user.
“Progress information” refers to the speed of the user's relevance judgment. The progress information may indicate the number of document data for which the user has made a relevance determination per unit time. Further, the progress information may be the number of document data for which the relevance determination per unit time is performed on all the document data for which the relevance determination is necessary.
“Result information” refers to information related to at least one of result information and progress information. The record information may include both result information and progress information.
The “determination acquisition unit” refers to a unit that acquires information about a determination result made by a user on document data.
The “recording unit” refers to a unit that records performance information.
“Prediction information” refers to information that predicts a user's relevance judgment. The prediction information may be related to at least one of the result information and the progress information.
The “prediction information generation unit” refers to a unit that generates prediction information. A prediction information generation part is good also as what produces | generates the prediction information regarding at least any one among result information or progress information. The prediction information generation unit may analyze the characteristics of the user's relevance determination from the acquired result information, and generate prediction information related to the result information based on the analysis result. Further, the prediction information generation unit may further analyze the progress of the relevance determination of other users and generate prediction information related to the progress speed of the relevance determination based on the result of the analysis. Further, the prediction information generation unit may further analyze the progress status of the user's past relevance determination and generate prediction information related to the progress speed of the relevance determination based on the analysis result.
The “information comparison unit” refers to a unit that compares a plurality of pieces of information. An information comparison part is good also as what compares, when prediction information and track record information contain the same information. Specifically, each of the information comparison units may compare the prediction information including the result information and the actual information, or may compare the prediction information including the progress information and the actual information, respectively. . In addition, the information comparison unit may compare the prediction information including both the result information and the progress information with the result information.
“Evaluation” refers to feedback on relevance judgment made by the user. The evaluation may be based on the comparison result. Specifically, for example, when progress information acquired as performance information is significantly slower than progress information predicted as prediction information, a comment that prompts an improvement in determination speed may be presented as an evaluation. In addition, when the predicted result information is different from the result information acquired as a result, an evaluation to call attention may be presented.
“Icon” refers to a simple picture that presents an evaluation to the user. For example, the icon may be easy to feel familiarity like a character.
The “icon generation unit” refers to a unit that generates an icon based on the comparison result. The icon generation unit may change the display format of at least one of icon operation, speech, and facial expression based on the comparison result. Further, the icon generation unit may present an evaluation according to the content of the document data for which the user is making the relevance determination. For example, when the user makes a relevance determination for document data created in a specific age, an evaluation that calls attention may be presented.
The forensic analysis system according to the present invention further includes an extraction unit that extracts a predetermined number of document data from the digital information, a display unit that displays the extracted document data on a screen, and the displayed document data. A result receiving unit that receives the determination result of the relevance performed by the user, and the extracted document data is classified according to the determination result based on the determination result, and appears in common in the classified document data Analyzing a keyword to be selected, a keyword recording unit for recording the selected keyword, a search unit for searching the keyword recorded in the keyword recording unit from document data, a search result of the search unit, and a selection unit A score calculation unit that calculates a score indicating the relationship between the determination result and the document data using the analysis result, and the prediction information generation unit uses the score to obtain a result Or as generating prediction information about the broadcast.
“Extractor” refers to a unit that extracts document data from digital information. The extraction unit may sample and extract at random. Further, it may be extracted based on attributes such as update date and time of document data.
The “display unit” displays the extracted document data. The display unit may be displayed on a client terminal used by the user.
The “result reception unit” refers to a unit that receives a result of a user's relevance determination.
The “selection unit” means a keyword selection unit. The selection unit may analyze and select keywords that appear in common in document data having the same determination result.
“Keyword” refers to a group of character strings having a certain meaning in a certain language. For example, the keyword of a sentence “classify a document” may be “document”, “classify”, and “do”.
“Keyword recording unit” refers to a unit that records a keyword. The keyword recording unit may be a database.
The “search unit” is a unit that searches a keyword from document data.
The “score calculating unit” is a unit that calculates the score of document data. The score calculation unit may calculate a score based on an evaluation value of a keyword included in the document data. In the score calculation unit, the evaluation value may be the amount of information that each keyword exhibits in a certain document data. The evaluation value may be calculated based on the appearance frequency of keywords in the document data and the amount of transmitted information.
“Score” refers to the degree of relevance with a lawsuit in certain document data. The score is calculated based on keywords included in the document data. For example, document data including a keyword that needs to be submitted at the time of litigation may have a higher score. The document data may be given an initial score based on certain requirements. For example, the initial score may be calculated based on keywords appearing in the document data and evaluation values of the keywords.
Further, the forensic analysis method according to the present invention is a forensic analysis method for acquiring digital information recorded in a plurality of computers or servers, and analyzing the acquired digital information. At least one of the result information indicating the result of the relevance determination with the lawsuit performed by the user and the progress information indicating the information regarding the progress speed of the relevance determination of the user with respect to the document data is the performance information. A step of acquiring the actual information, a step of recording the acquired actual information, a step of generating prediction information related to at least one of the result information or the progress information, a step of comparing the actual information and the prediction information, and information An icon that presents an evaluation of the user's relevance judgment based on the comparison result of the comparison unit And a step of generating a.
In addition, the forensic analysis program according to the present invention acquires digital information recorded in a plurality of computers or servers, and in the forensic analysis program for analyzing the acquired digital information, the computer includes a plurality of digital information included in the digital information. At least one of the result information indicating the result of the relevance determination with the lawsuit performed by the user and the progress information indicating the information regarding the progress speed of the relevance determination of the user with respect to the document data is the performance information. A function for acquiring the information, a function for recording the acquired result information, a function for generating prediction information related to at least one of the result information or the progress information, a function for comparing the result information and the prediction information, and information Based on the comparison result of the comparison unit, an application that presents an evaluation of the user's relevance judgment Implementing a function to generate a con.
The forensic analysis system of the present invention acquires digital information recorded in a plurality of computers or servers, and analyzes the acquired digital information in a forensic analysis system for a plurality of document data included in the digital information. A determination acquisition unit that acquires at least one of the result information indicating the result of the relevance determination with the lawsuit performed by the user and the progress information indicating the information regarding the progress speed of the relevance determination of the user as the performance information. And the record information recording result information acquired by the judgment acquisition unit, the prediction information generation unit generating prediction information related to at least one of the result information and the progress information, and the result information and the prediction information are compared. Based on the comparison result between the information comparison unit and the information comparison unit If the icon is provided with an icon generation unit that generates a user's icon, feedback is provided to the user appropriately according to the progress of the review or the degree of relevance of the document data being reviewed. This makes it possible to maintain the motivation and improve the efficiency of reviews.
In addition, when the prediction information generation unit according to the present invention analyzes the characteristics of the user's relevance determination from the acquired result information, and generates the prediction information related to the result information based on the analysis result, a certain document When the system predicts the result of the user's relevance judgment for the data, and the prediction result is different from the actual user's judgment result, the user can be alerted.
In addition, when the prediction information generation unit according to the present invention further analyzes the progress of the relevance determination of another user and generates prediction information related to the progress speed of the relevance determination based on the analysis result. The system predicts the determination result of a specific user for a certain document data from the result of the relevance determination of other users, and when the prediction result and the actual user determination result are different, It is possible to alert a specific user.
In addition, when the prediction information generation unit according to the present invention further analyzes the progress of the user's past relevance determination and generates prediction information related to the progress speed of the relevance determination based on the analysis result. Makes it possible to predict the review progress speed from the past progress speed of a user, and to alert the user when the predicted progress speed differs from the actual user progress speed. .
In addition, the icon generation unit according to the present invention performs an appropriate evaluation according to the user's situation when changing the display format of at least one of icon operation, speech, and facial expression based on the comparison result. It can be presented.

100 サーバ装置
111 判断取得部
112 記録部
113 予測情報生成部
114 情報比較部
115 アイコン生成部
121 抽出部
122 表示部
123 結果受付部
124 選定部
125 キーワード記録部
126 探索部
127 スコア算出部
200 クライアント端末
211 画面表示部
290 指示部
I1 レビュー画面
DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 Server apparatus 111 Judgment acquisition part 112 Recording part 113 Prediction information generation part 114 Information comparison part 115 Icon generation part 121 Extraction part 122 Display part 123 Result reception part 124 Selection part 125 Keyword recording part 126 Search part 127 Score calculation part 200 Client terminal 211 Screen display unit 290 Instruction unit I1 Review screen

Claims (10)

デジタル情報を記録するメモリと、
前記デジタル情報を分析するコントローラと、
を備えるフォレンジックシステムであって、
前記コントローラは、
前記デジタル情報から複数の文書データを抽出し、
前記複数の文書データに対して、訴訟との関連性に関する入力を利用者に実行させ、
前記入力に基づいて、前記関連性を複数の種類のうち何れかの種類に分別する第1の情報と、前記入力の速度に関する第2の情報と、のうち少なくとも1つを、前記利用者の実績情報として前記入力に係る文書データに設定し、
前記設定された実績情報に基づいて、前記利用者にレビューされる文書データについて前記関連性の入力に関する予測情報を生成し、
前記文書データに実績情報が設定された場合、当該実績情報と前記予測情報とを比較し、
前記実績情報と、前記予測情報と、が異なる場合、前記利用者に注意を喚起するデータを生成して出力する
フォレンジックシステム。
A memory for recording digital information;
A controller for analyzing the digital information;
A forensic system that Ru with a,
The controller is
Extracting a plurality of document data from the digital information;
For the plurality of document data, the user is caused to input related to the lawsuit ,
Based on the input, at least one of the first information for classifying the relevance into any one of a plurality of types and the second information regarding the speed of the input is determined by the user. Set in the document data related to the input as performance information,
Based on the set performance information, generate prediction information related to the input of the relevance for the document data reviewed by the user,
When the record information is set in the document data, the record information is compared with the prediction information,
If the performance information and the prediction information are different, generate and output data to alert the user ,
Forensic system.
前記コントローラは、
前記第2の情報に関する実績情報と、前記第2の情報に関する予測情報と、が同じ場合、前記入力の速度に問題がないことを前記利用者に知らせるデータを生成して出力する、
請求項1記載のフォレンジックシステム。
The controller is
If the performance information related to the second information and the prediction information related to the second information are the same, generate and output data informing the user that there is no problem in the input speed,
The forensic system according to claim 1 .
前記コントローラは、
前記第2の情報に関する実績情報が、前記第2の情報に関する予測情報より早い場合、前記利用者にレビューを注意して行うことを促すデータを生成して出力する、
請求項1または2記載のフォレンジックシステム。
The controller is
If the performance information related to the second information is earlier than the prediction information related to the second information, generate and output data that prompts the user to perform the review carefully.
The forensic system according to claim 1 or 2 .
前記コントローラは、
前記第2の情報に関する実績情報が、前記第2の情報に関する予測情報より遅い場合、前記利用者に前記入力を早めるように促すデータを生成して出力する、
請求項1から3いずれか1項記載のフォレンジックシステム。
The controller is
If the performance information related to the second information is slower than the prediction information related to the second information, generate and output data that prompts the user to speed up the input.
The forensic system according to any one of claims 1 to 3 .
前記コントローラは、
前記複数の文書データに対して、前記訴訟との関連性が高い人物が当該文書データを作成したか否かをそれぞれ判定し、
前記作成したと判定された場合、前記利用者が前記入力を実行する際に、前記利用者に注意を喚起するデータを生成して出力する、
請求項1から4いずれか1項記載のフォレンジックシステム。
The controller is
Wherein for a plurality of document data, highly relevant person from the previous SL litigation determines whether to create the document data respectively,
When it is determined that the user has created, when the user performs the input, the user generates and outputs data for calling attention to the user,
The forensic system according to any one of claims 1 to 4 .
前記コントローラは、
前記入力を複数の利用者に実行させ、
第1の利用者に対応する前記第2の情報に関する予測情報を、第2の利用者に対応する前記第2の情報に関する実績情報に基づいて生成する、
請求項1から5いずれか1項記載のフォレンジックシステム。
The controller is
Allowing multiple users to perform the input,
Generating prediction information related to the second information corresponding to the first user based on performance information related to the second information corresponding to the second user;
The forensic system according to any one of claims 1 to 5 .
前記データは、アイコンを示すデータまたはメッセージを示すデータを含み、
前記コントローラは、
前記比較した結果に基づいて、前記アイコンの動作、前記アイコンの態様、前記メッセージの少なくともいずれか1つの表示形式を変更する、
請求項1から6いずれか1項記載のフォレンジックシステム。
The data includes data indicating an icon or data indicating a message,
The controller is
Based on the comparison result, the display format of at least one of the operation of the icon, the mode of the icon, and the message is changed.
The forensic system according to claim 1 .
前記コントローラは、
前記文書データに含まれるキーワードに基づいて前記訴訟との関連性を示すスコアを算出することにより、前記文書データを評価し、
前記スコアを用いて、前記文書データに対応する前記第1の情報に関する予測情報を生成する
請求項1から7いずれか1項記載のフォレンジックシステム。
The controller is
By calculating a score indicating the relevance of the previous SL litigation based on keywords included in the document data, evaluating the document data,
The forensic system according to any one of claims 1 to 7, wherein prediction information relating to the first information corresponding to the document data is generated using the score .
メモリに記録されたデジタル情報を、コントローラが、フォレンジックプログラムに基づいて分析するフォレンジック方法であって、
前記コントローラは、
前記デジタル情報から複数の文書データを抽出するステップと、
前記複数の文書データに対して、訴訟との関連性に関する入力を利用者に実行させるステップと、
前記入力に基づいて、前記関連性を複数の種類のうち何れかの種類に分別する第1の情報と、前記入力の速度に関する第2の情報と、のうち少なくとも1つを、前記利用者の実績情報として前記入力に係る文書データに設定するステップと、
前記設定された実績情報に基づいて、前記利用者にレビューされる文書データについて前記関連性の入力に関する予測情報を生成するステップと、
前記文書データに実績情報が設定された場合、当該実績情報と前記予測情報とを比較するステップと、
前記実績情報と、前記予測情報と、が異なる場合、前記利用者に注意を喚起するデータを生成して出力するステップと、
を備えるフォレンジック方法。
The digital information recorded in the memory, the controller, a forensic how to analysis based on the forensic program,
The controller is
Extracting a plurality of document data from the digital information;
A step of causing a user to perform an input related to a lawsuit with respect to the plurality of document data;
Based on the input, at least one of the first information for classifying the relevance into any one of a plurality of types and the second information regarding the speed of the input is determined by the user. Setting document data related to the input as performance information;
Generating prediction information regarding the input of the relevance for the document data reviewed by the user based on the set achievement information;
When the record information is set in the document data, the record information is compared with the prediction information;
If the performance information and the prediction information are different, generating and outputting data for calling attention to the user;
Forensic method of Ru with a.
メモリに記録されたデジタル情報をコンピュータに分析させるためのフォレンジックプログラムであって、
前記デジタル情報から複数の文書データを抽出する機能と、
前記複数の文書データに対して、訴訟との関連性に関する入力を利用者に実行させる機能と、
前記入力に基づいて、前記関連性を複数の種類のうち何れかの種類に分別する第1の情報と、前記入力の速度に関する第2の情報と、のうち少なくとも1つを、前記利用者の実績情報として前記入力に係る文書データに設定する機能と、
前記設定された実績情報に基づいて、前記利用者にレビューされる文書データについて前記関連性の入力に関する予測情報を生成する機能と、
前記文書データに実績情報が設定された場合、当該実績情報と前記予測情報とを比較する機能と、
前記実績情報と、前記予測情報と、が異なる場合、前記利用者に注意を喚起するデータを生成して出力する機能と、
をコンピュータに実現させるためのフォレンジックプログラム。
A forensic program for causing a computer to analyze digital information recorded in a memory,
A function of extracting a plurality of document data from the digital information;
A function that allows a user to perform input related to a lawsuit for the plurality of document data;
Based on the input, at least one of the first information for classifying the relevance into any one of a plurality of types and the second information regarding the speed of the input is determined by the user. A function to set the document data related to the input as performance information;
A function for generating prediction information related to the input of the relevance for the document data reviewed by the user based on the set record information;
When performance information is set in the document data, a function of comparing the performance information and the prediction information;
When the results information and the prediction information are different, a function to generate and output data for calling attention to the user;
A forensic program for realizing a computer
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