JP7619476B2 - 開示資料秘匿化装置、開示資料秘匿化方法、及び、開示資料秘匿化プログラム - Google Patents

Description

本発明は、開示資料秘匿化装置、開示資料秘匿化方法、及び、開示資料秘匿化プログラムに関する。

例えば事件の裁判において、加害者側が被害者側に関する資料を、あるいは被害者側が加害者側に関する資料を閲覧したい場合がある。この場合、当該資料において、開示（閲覧）要求側に知られたくない情報（例えば個人情報等）は、紙面において黒塗り（マスキング）されることによって秘匿化されて開示要求側に提供される。このような開示要求側に対する開示資料に含まれる開示要求側に知られたくない情報を秘匿化する処理を支援する技術が期待されている。

このような技術に関連して、特許文献１には、マスキングすべき文字列またはその一部を記憶する単語辞書を基に、入力した文書からマスキング対象箇所を検出する文書処理方法が開示されている。この方法では、検出したマスキング対象箇所をマスキング結果リストに記憶するとともに、このマスキング結果リストに記憶されたマスキング対象箇所を表示画面上に表示する。この方法では、表示されたマスキング対象箇所のいずれかがユーザにより修正されると、マスキング結果リストに記憶されたマスキング対象箇所を、ユーザにより修正されたマスキング対象箇所に書き換える。そしてこの方法では、書き換えられたマスキング結果リストに記憶されたマスキング対象箇所を基に、文書中の当該マスキング対象箇所をマスキングする。

また、特許文献２には、文書から固有表現を抽出する際の抽出規則を逐次的に学習する方式を採用し、教師データとなる候補を作業者に提示する固有表現抽出方法が開示されている。この方法では、固有表現候補の判別には、その候補に関連する参考資料を作業者に提示して判別の支援を行う。

また、特許文献３には、法律等の学習を学習者のレベルに応じて学べると共に、法律等に関連する職務に従事する実務者の便にも供せられる学習システムが開示されている。このシステムは、複数の相互に似た条文と、当該条文同士の対照を対照条文ボタンにより指示する。このシステムは、当該対照条文ボタンで条文同士の対照が指示されたとき、条文を抽出し、抽出した条文を対照可能にする。

特開２００４－２２７１４１号公報 特開２００６－０２３９６８号公報 特開２０１２－０２７４９１号公報

開示要求側に開示する資料に含まれるある語句（文字列）を秘匿化するか否かを判定する際の基準は、例えば個人情報であれば全て秘匿化するといったような単純な基準にはならない。例えば、開示資料に含まれる個人情報であっても、当該個人情報が開示要求側にとって自明な個人情報（例えば開示要求側自身の個人情報、あるいは、開示要求側との人間関係が深い人物の個人情報等）に関しては、通常、秘匿化を行う必要がない。開示文書において、必要以上に秘匿化が行われた場合、開示要求側にとってわかりづらい資料となる。また、開示資料に含まれる情報と開示要求側との関係から、本来であれば秘匿化すべき語句の秘匿化が、判断ミス等によって行われなかった場合、開示要求側に知られたくない情報が漏れることになる。以上のことから、開示要求側に開示する資料に含まれるある語句を、当該情報と開示要求側との関係をふまえて高い精度で的確に秘匿化することが課題である。特許文献１乃至３は、この課題について言及していない。

本発明の主たる目的は、開示要求側に開示する資料に含まれるある語句を、当該情報と開示要求側との関係をふまえて高い精度で的確に秘匿化することにある。

本発明の一態様に係る開示資料秘匿化装置は、元の開示対象資料から語句を抽出する抽出手段と、抽出された前記語句の属性と、前記元の開示対象資料の開示先の属性と、秘匿化基準と、に基づいて、前記語句に対する秘匿化処理を行うか否かを判定する判定手段と、前記秘匿化処理を行うと判定された前記語句に対して前記秘匿化処理を行った秘匿化処理後の開示対象資料を生成する生成手段と、を備え、前記秘匿化基準は、前記語句の属性と、前記開示先の属性と、前記秘匿化処理を行う必要性との関係を表す。

上記目的を達成する他の見地において、本発明の一態様に係る開示資料秘匿化方法は、情報処理装置によって、元の開示対象資料から語句を抽出し、抽出された前記語句の属性と、前記元の開示対象資料の開示先の属性と、秘匿化基準と、に基づいて、前記語句に対する秘匿化処理を行うか否かを判定し、前記秘匿化処理を行うと判定された前記語句に対して前記秘匿化処理を行った秘匿化処理後の開示対象資料を生成する、方法であって、前記秘匿化基準は、前記語句の属性と、前記開示先の属性と、前記秘匿化処理を行う必要性との関係を表す。

また、上記目的を達成する更なる見地において、本発明の一態様に係る開示資料秘匿化プログラムは、元の開示対象資料から語句を抽出する抽出処理と、抽出された前記語句の属性と、前記元の開示対象資料の開示先の属性と、秘匿化基準と、に基づいて、前記語句に対する秘匿化処理を行うか否かを判定する判定処理と、前記秘匿化処理を行うと判定された前記語句に対して前記秘匿化処理を行った秘匿化処理後の開示対象資料を生成する生成処理と、をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記秘匿化基準は、前記語句の属性と、前記開示先の属性と、前記秘匿化処理を行う必要性との関係を表す。

更に、本発明は、係る開示資料秘匿化プログラム（コンピュータプログラム）が格納された、コンピュータ読み取り可能な、不揮発性の記録媒体によっても実現可能である。

本発明によれば、開示要求側に開示する資料に含まれるある語句を、当該情報と開示要求側との関係をふまえて高い精度で的確に秘匿化する開示資料秘匿化装置等が得られる。

本発明の第１の実施形態に係る開示資料秘匿化装置１０の構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係る元の開示対象資料１０１及び秘匿化処理後の開示対象資料１６４の構成を例示する図である。 本発明の第１の実施形態に係る開示資料秘匿化装置１０の動作（処理）を示すフローチャート（１／２）である。 本発明の第１の実施形態に係る開示資料秘匿化装置１０の動作（処理）を示すフローチャート（２／２）である。 本発明の第２の実施形態に係る開示資料秘匿化装置３０の構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係る開示資料秘匿化装置１０あるいは第２の実施形態に係る開示資料秘匿化装置３０を実現可能な情報処理装置９００の構成を示すブロック図である。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。

＜第１の実施形態＞
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る開示資料秘匿化装置１０の構成を示すブロック図である。開示資料秘匿化装置１０は、開示（閲覧）要求があった元の開示対象資料１０１に含まれる一部の語句（文字列）を秘匿化した秘匿化処理後の開示対象資料１６４を生成する装置である。

開示資料秘匿化装置１０には、管理端末装置２０が通信可能に接続されている。管理端末装置２０は、開示資料秘匿化装置１０を使用するユーザが、開示資料秘匿化装置１０に対して情報を入力したり、開示資料秘匿化装置１０から出力された情報を確認したりする際に使用する、例えばパーソナルコンピュータ、その他の情報処理装置である。管理端末装置２０は、開示資料秘匿化装置１０から出力された情報を表示する表示画面２００を備えている。

開示資料秘匿化装置１０は、取得部１１、抽出部１２、判定部１３、生成部１４、学習部１５、及び、記憶部１６を備えている。抽出部１２、判定部１３、生成部１４、及び、学習部１５は、順に、抽出手段、判定手段、生成手段、及び、学習手段の一例である。

記憶部１６は、例えば、図５を参照して後述するＲＡＭ（Random Access Memory）あるいはハードディスク９０４のような記憶デバイスである。記憶部１６は、抽出基準１６１、語句の属性情報１６２、秘匿化基準１６３、及び、秘匿化処理後の開示対象資料１６４を記憶している。記憶部１６に記憶されたこれらの情報の詳細については後述する。

取得部１１は、例えば管理端末装置２０に対して入力操作を行ったユーザの指示に応じて、図示しない外部の装置から、元の開示対象資料１０１、及び、開示先の属性情報１０２を取得する。

元の開示対象資料１０１は、例えば、ある事件の裁判において、加害者側が被害者側に関して、あるいは被害者側が加害者側に関して、開示（閲覧）することを要求した資料である。あるいは、元の開示対象資料１０１は、例えば、マスコミがある事件等に関して記事にして公開する資料である。あるいは、元の開示対象資料１０１は、例えば、組織（会社、官公庁等）におけるある部門により作成され、当該組織における別の部門あるいは当該組織の外部の機関（警察やマスコミ等）が開示することを要求した資料である。元の開示対象資料１０１は、前述の場合とは異なる場合において、開示することを要求された資料であってもよい。

開示先の属性情報１０２は、元の開示対象資料１０１を開示することを要求した人物あるいは組織の属性を表す情報である。尚、本実施形態では、以降、元の開示対象資料１０１を開示（閲覧）することを要求した人物あるいは組織を、開示先と称することとする。

開示先の属性情報１０２は、例えば、元の開示対象資料１０１に記載された人物に対する、開示先の人間関係を表す。当該人間関係は、より具体的には例えば、家族、親戚、友人、職場が同一であること（即ち、職場における上司、同僚、部下など）、及び、面識無し等の少なくともいずれかを表す。

あるいは、開示先の属性情報１０２は、例えば、元の開示対象資料１０１の作成部門に対する、開示先の業務上の関係を表す。当該業務上の関係は、より具体的には例えば、当該作成部門が属する組織（会社、官公庁等）の外部あるいは内部を表す。

取得部１１は、取得した元の開示対象資料１０１を抽出部１２へ入力し、開示先の属性情報１０２を判定部１３に入力する。取得部１１は、元の開示対象資料１０１及び開示先の属性情報１０２を、記憶部１６に格納してもよい。

抽出部１２は、取得部１１によって取得された元の開示対象資料１０１から、抽出基準１６１に基づいて語句（文字列）を抽出する。但し、抽出基準１６１は、構文解析技術を用いて文章から語句を抽出する際に使用する基準である。尚、構文解析技術は周知の技術であるので、本実施形態では、その詳細な説明を省略する。

図２は、本実施形態に係る元の開示対象資料１０１、及び、秘匿化処理後の開示対象資料１６４の構成を例示する図である。抽出部１２は、図２に例示する通り、元の開示対象資料１０１から、語句Ａ乃至語句Ｌを含む語句を、上述した通りに抽出する。抽出部１２は、この際、元の開示対象資料１０１における各語句の位置情報（例えば紙面として表される元の開示対象資料１０１における各語句の座標など）も合わせて抽出してもよい。

抽出部１２は、元の開示対象資料１０１から語句を抽出した結果を、判定部１３に入力する。抽出部１２は、元の開示対象資料１０１から語句を抽出した結果を、記憶部１６に格納してもよい。

判定部１３は、抽出部１２によって抽出された語句に関する語句の属性情報１６２と、取得部１１によって取得された開示先の属性情報１０２と、秘匿化基準１６３と、に基づいて、抽出された各語句に対する秘匿化処理を行うか否かを判定する。但し、秘匿化基準１６３は、抽出された語句の属性と、開示先の属性と、秘匿化処理を行う必要性との関係を表す基準である。

語句の属性情報１６２は、例えば個人情報の種別を表す。当該個人情報の種別は、より具体的には例えば、人名、年齢、住所、連絡先（例えば電話番後やメールアドレス等）、金融機関の口座番号、クレジットカード番号、年金番号、住民票コード、マイナンバー、免許証番号、自動車の車両番号、保険証番号、及び、パスポート番号等の少なくともいずれかを表す。尚、当該個人情報の種別は、前述したものに限定されない。

あるいは、語句の属性情報１６２は、例えば、組織情報の種別、あるいは、機密度の程度を表す。当該組織情報の種別は、より具体的には例えば、組織名、組織の所在、及び、連絡先等のいずれかを表す。また、当該機密度の程度は、より具体的には例えば、組織外秘あるいは関係者外秘等を表す。尚、当該組織情報の種別及び当該機密度の程度は、前述したものに限定されない。

あるいは、語句の属性情報１６２は、例えば日時を表す。例えば、元の開示対象資料１０１に記載された元の開示対象資料１０１が作成された日時を、場合によっては秘匿する必要がある。

例えば、ある事件の裁判において、被害者側あるいは加害者側から開示の要求があった元の開示対象資料１０１から抽出されたある語句に関して、語句の属性情報１６２が、「連絡先」であることを示すこととする。そして、開示先の属性情報１０２が「面識無し」であることを示すこととする。この場合、元々面識のない被害者と加害者との間において、「連絡先」の情報が相手に知られることは好ましくないので、秘匿化基準１６３は、当該語句を秘匿化することを表す。

例えば、ある事件の裁判において、被害者側あるいは加害者側から開示の要求があった元の開示対象資料１０１から抽出されたある語句に関して、語句の属性情報１６２が、「人名」であることを示すこととする。そして、開示先の属性情報１０２が「職場が同一である」ことを示すこととする。この場合、被害者と加害者との間において、相手の名前は既知であり当該語句を秘匿化する必要性が無いことから、秘匿化基準１６３は、当該語句を秘匿化しないことを表す。

例えば、会社におけるある部門によって作成された元の開示対象資料１０１から抽出されたある語句に関して、語句の属性情報１６２が、「社外秘（組織外秘）」であることを示すこととする。そして、開示先の属性情報１０２が、「社外」であることを示すこととする。この場合、社外秘の情報を社外に開示することはできないので、秘匿化基準１６３は、当該語句を秘匿化することを表す。また、語句の属性情報１６２が、「社外秘」であることを示し、開示先の属性情報１０２が、「社内」であることを示す場合、社外秘の情報を社内に開示することは可能であるので、秘匿化基準１６３は、当該語句を秘匿化しないことを表す。

ある人物に関する元の開示対象資料１０１を開示先に開示する場合において、一般的に、当該人物と開示先との間の人間関係が深いほど個人情報は互いに既知であるので、秘匿化基準１６３は、当該人間関係が深いほど、秘匿化の対象を少なくする傾向を示す。

また、マスコミ等がある事件やイベントに関する元の開示対象資料１０１を記事にして公開する場合において、一般人よりも著名人に関しての方が周知の情報が多い。したがって、秘匿化基準１６３は、語句の属性情報１６２が一般人の情報であること示す場合よりも、著名人の情報であることを示す場合の方が、秘匿化の対象を少なくする傾向を示す。

また、秘匿化基準１６３は、一般的には多次元のベクトルとして表される開示先の属性情報１０２及び語句の属性情報１６２と、語句の秘匿化処理を行う必要性との関係を表している。秘匿化基準１６３は、例えばユーザにより作成されたルールベースの基準でもよい。あるいは、秘匿化基準１６３は、例えば後述する学習部１５による学習によって生成あるいは更新される学習モデルでもよい。その場合、秘匿化基準１６３は、開示先の属性情報１０２及び語句の属性情報１６２を説明変数とし、語句の秘匿化処理を行う必要性を目的変数とする学習モデルである。

判定部１３は、抽出された各語句に関する秘匿化処理を行うか否かの判定結果を、生成部１４に入力する。

生成部１４は、判定部１３から入力された各語句に関する判定結果に基づいて、各語句に対して秘匿化処理を行った秘匿化処理後の開示対象資料１６４を生成する。図２に示す例では、生成部１４は、判定部１３によって秘匿化の対象として判定された語句Ｃ、語句Ｆ、語句Ｌに対して秘匿化処理を行った秘匿化処理後の開示対象資料１６４を生成する。

生成部１４は、図２に例示するように、表示画面２００に表示された、あるいは、印刷デバイス(不図示)によって紙面に印刷された秘匿化処理後の開示対象資料１６４において、秘匿化処理を行った語句を視認不能に塗りつぶす処理を行ってもよい。生成部１４は、この際、抽出部１２によって抽出されている元の開示対象資料１０１における各語句の位置情報（紙面として表される元の開示対象資料１０１における各語句の座標など）を利用して、塗りつぶしを行う位置を特定してもよい。

あるいは、生成部１４は、秘匿化の対象である固有名詞である語句を、例えば、人物Ａ、場所Ｂというように、抽象化することによって、秘匿化処理を行ってもよい。但し、この場合、固有名詞を抽象化するための基準（不図示）が記憶部１６に事前に格納されており、生成部１４は、当該基準を用いて、固有名詞の抽象化を行うこととする。

学習部１５は、語句の属性情報１６２と、開示先の属性情報１０２と、語句の秘匿化処理を行う必要性との関係を学習することによって、秘匿化基準１６３を生成あるいは更新する。

例えば、図２に示す例において、ユーザは、語句Ｃ、語句Ｆ、語句Ｌが秘匿化された秘匿化処理後の開示対象資料１６４を所望していたのに、開示資料秘匿化装置１０によって生成された秘匿化処理後の開示対象資料１６４では、語句Ｆに対する秘匿化が行われていなかったとする。この場合、ユーザは、管理端末装置２０の表示画面２００に表示された秘匿化処理後の開示対象資料１６４において、語句Ｆに対する秘匿化が行われていないことを確認可能である。そして、管理端末装置２０は、語句Ｆを秘匿化するように秘匿化処理後の開示対象資料１６４を修正するユーザによる入力操作を受け付ける。

上述の場合において、語句Ｆに対する秘匿化が行われなかったのは、語句の属性情報１６２によって示される語句Ｆの属性が正しくない、あるいは未登録である可能性がある。ユーザは、表示画面２００に表示された語句の属性情報１６２の確認及び更新を行うためのメニュー画面において、語句Ｆの属性を確認する。そして、語句Ｆの属性の更新が必要な場合、管理端末装置２０は、語句の属性情報１６２における語句Ｆの属性を更新するユーザによる入力操作を受け付ける。

学習部１５は、上述したユーザによる入力操作を表す情報を管理端末装置２０から受信して、秘匿化処理後の開示対象資料１６４及び語句の属性情報１６２を更新する。学習部１５は、開示先の属性情報１０２と、上述の通りに更新された語句の属性情報１６２及び秘匿化処理後の開示対象資料１６４を教師データとする学習を行うことによって、秘匿化基準１６３を生成あるいは更新する。

次に図３Ａ及び３Ｂのフローチャートを参照して、本実施形態に係る開示資料秘匿化装置１０の動作（処理）について詳細に説明する。

取得部１１は、外部の装置から、元の開示対象資料１０１、及び、開示先の属性情報１０２を取得する（ステップＳ１０１）。抽出部１２は、抽出基準１６１を用いて、取得部１１によって取得された元の開示対象資料１０１から語句を抽出する（ステップＳ１０２）。判定部１３は、抽出部１２によって抽出された個々の語句に関して、語句の属性情報１６２と、開示先の属性情報１０２と、秘匿化基準１６３とに基づいて、秘匿化処理を行うか否かを判定する（ステップＳ１０３）。

生成部１４は、判定部１３による判定において秘匿化処理を行う対象となった語句に対して秘匿化処理を行った秘匿化処理後の開示対象資料１６４を生成し、生成した秘匿化処理後の開示対象資料１６４を管理端末装置２０の表示画面２００に表示する（ステップＳ１０４）。

管理端末装置２０において、ある語句に関して、秘匿化処理後の開示対象資料１６４を修正するユーザによる入力操作が行われない場合（ステップＳ１０５でＮｏ）、全体の処理は終了する。管理端末装置２０において、ある語句に関して、秘匿化処理後の開示対象資料１６４を修正するユーザによる入力操作が行われた場合（ステップＳ１０５でＹｅｓ）、学習部１５は、当該語句に関して、秘匿化処理後の開示対象資料１６４を更新する（ステップＳ１０６）。

管理端末装置２０において、当該語句に関して、語句の属性情報１６２を更新する入力操作が行われない場合（ステップＳ１０７でＮｏ）、処理はステップＳ１０９へ進む。管理端末装置２０において、当該語句に関して、語句の属性情報１６２を更新する入力操作が行われた場合（ステップＳ１０７でＹｅｓ）、学習部１５は、当該語句に関して、語句の属性情報１６２を更新する（ステップＳ１０８）。

学習部１５は、当該語句に関して、語句の属性情報１６２と、開示先の属性情報１０２と、秘匿化処理後の開示対象資料１６４とを教師データとして用いた学習を行うことによって、秘匿化基準１６３を更新し（ステップＳ１０９）、全体の処理は終了する。

本実施形態に係る開示資料秘匿化装置１０は、開示要求側に開示する資料に含まれるある語句を、当該情報と開示要求側との関係をふまえて高い精度で的確に秘匿化することができる。その理由は、開示資料秘匿化装置１０は、資料に含まれる語句の属性と、開示先の属性と、秘匿化処理を行う必要性との関係を表す秘匿化基準１６３を用いて、当該資料に含まれる語句の秘匿化を行うからである。

以下に、本実施形態に係る開示資料秘匿化装置１０によって実現される効果について、詳細に説明する。

開示要求側に開示する資料に含まれるある語句（文字列）を秘匿化するか否かを判定する際の基準は、例えば個人情報であれば全て秘匿化するといったような単純な基準にはならない。例えば、開示資料に含まれる個人情報であっても、当該個人情報が開示要求側にとって自明な個人情報（例えば開示要求側自身の個人情報、あるいは、開示要求側との人間関係が深い人物の個人情報等）に関しては、通常、秘匿化を行う必要がない。開示文書において、必要以上に秘匿化が行われた場合、開示要求側にとってわかりづらい資料となる。また、開示資料に含まれる情報と開示要求側との関係から、本来であれば秘匿化すべき語句の秘匿化が、判断ミス等によって行われなかった場合、開示要求側に知られたくない情報が漏れることになる。以上のことから、開示要求側に開示する資料に含まれるある語句を、当該情報と開示要求側との関係をふまえて高い精度で的確に秘匿化することが課題である。

このような問題に対して、本実施形態に係る開示資料秘匿化装置１０は、抽出部１２と判定部１３と生成部１４を備え、例えば図１乃至図３Ｂを参照して上述した通り動作する。即ち、抽出部１２は、元の開示対象資料１０１から語句を抽出する。判定部１３は、抽出された語句の属性を表す語句の属性情報１６２と、元の開示対象資料１０１の開示先の属性を表す開示先の属性情報１０２と、秘匿化基準１６３と、に基づいて、当該語句に対する秘匿化処理を行うか否かを判定する。但し、秘匿化基準１６３は、語句の属性情報１６２と、開示先の属性情報１０２と、秘匿化処理を行う必要性との関係を表す。そして、生成部１４は、秘匿化処理を行うと判定された語句に対して秘匿化処理を行った秘匿化処理後の開示対象資料１６４を生成する。これにより、開示資料秘匿化装置１０は、開示要求側に開示する資料に含まれるある語句を、当該情報と開示要求側との関係をふまえて高い精度で的確に秘匿化することができる。

また、本実施形態に係る開示資料秘匿化装置１０は、語句の属性情報１６２と、開示先の属性情報１０２と、秘匿化処理を行う必要性との関係を学習することによって、秘匿化基準１６３を生成あるいは更新する学習部１５をさらに備える。そして、学習部１５は、語句の属性情報１６２を更新するユーザによる入力操作を受け付けることによって、秘匿化基準１６３を生成あるいは更新する。これにより、開示資料秘匿化装置１０は、開示要求側に開示する資料に含まれるある語句を、当該情報と開示要求側との関係をふまえて秘匿化する精度を高めていくことができる。

＜第２の実施形態＞
図４は、本発明の第２の実施形態に係る開示資料秘匿化装置３０の構成を示すブロック図である。開示資料秘匿化装置３０は、抽出部３１、判定部３２、及び、生成部３３を備えている。但し、抽出部３１、判定部３２、生成部３３は、順に、抽出手段、判定手段、生成手段の一例である。

抽出部３１は、元の開示対象資料３０１から語句３１０を抽出する。元の開示対象資料３０１は、例えば、第１の実施形態に係る元の開示対象資料１０１と同様な資料である。抽出部３１は、例えば、第１の実施形態に係る抽出部１２と同様に動作する。

判定部３２は、抽出された語句の属性３２１と、元の開示対象資料３０１の開示先の属性３０２と、秘匿化基準３２２と、に基づいて、語句３１０に対する秘匿化処理を行うか否かを判定する。但し、秘匿化基準３２２は、語句の属性３２１と、開示先の属性３０２と、秘匿化処理を行う必要性との関係を表す。秘匿化基準３２２は、例えば、第１の実施形態に係る秘匿化基準１６３と同様な基準である。

語句の属性３２１は、例えば、第１の実施形態に係る語句の属性情報１６２によって示される属性と同様な属性である。開示先の属性３０２は、例えば、第１の実施形態に係る開示先の属性情報１０２によって示される属性と同様な属性である。判定部３２は、例えば、第１の実施形態に係る判定部１３と同様に動作する。

生成部３３は、秘匿化処理を行うと判定された語句３１０に対して秘匿化処理を行った秘匿化処理後の開示対象資料３３０を生成する。秘匿化処理後の開示対象資料３３０は、例えば、第１の実施形態に係る秘匿化処理後の開示対象資料１６４と同様な資料である。生成部３３は、例えば、第１の実施形態に係る生成部１４と同様に動作する。

本実施形態に係る開示資料秘匿化装置３０は、開示要求側に開示する資料に含まれるある語句を、当該情報と開示要求側との関係をふまえて高い精度で的確に秘匿化することができる。その理由は、開示資料秘匿化装置３０は、資料に含まれる語句の属性と、開示先の属性と、秘匿化処理を行う必要性との関係を表す秘匿化基準３２２を用いて、当該資料に含まれる語句の秘匿化を行うからである。

＜ハードウェア構成例＞
上述した各実施形態において図１に示した開示資料秘匿化装置１０、あるいは、図４に示した開示資料秘匿化装置３０における各部は、専用のＨＷ（ＨａｒｄＷａｒｅ）（電子回路）によって実現することができる。また、図１及び図４において、少なくとも、下記構成は、ソフトウェアプログラムの機能（処理）単位（ソフトウェアモジュール）と捉えることができる。
・取得部１１、
・抽出部１２及び３１、
・判定部１３及び３２、
・生成部１４及び３３、
・学習部１５、
・記憶部１６における記憶制御機能。

但し、これらの図面に示した各部の区分けは、説明の便宜上の構成であり、実装に際しては、様々な構成が想定され得る。この場合のハードウェア環境の一例を、図５を参照して説明する。

図５は、本発明の第１の実施形態に係る開示資料秘匿化装置１０あるいは第２の実施形態に係る開示資料秘匿化装置３０を実現可能な情報処理装置９００（コンピュータ）の構成を例示的に説明する図である。即ち、図５は、図１及び図４に示した開示資料秘匿化装置１０及び３０を実現可能なコンピュータ（情報処理装置）の構成であって、上述した実施形態における各機能を実現可能なハードウェア環境を表す。

図５に示した情報処理装置９００は、構成要素として下記を備えているが、下記のうちの一部の構成要素を備えない場合もある。
・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ＿Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ＿Ｕｎｉｔ）９０１、
・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ＿Ｏｎｌｙ＿Ｍｅｍｏｒｙ）９０２、
・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ＿Ａｃｃｅｓｓ＿Ｍｅｍｏｒｙ）９０３、
・ハードディスク（記憶装置）９０４、
・外部装置との通信インタフェース９０５、
・バス９０６（通信線）、
・ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ＿Ｄｉｓｃ＿Ｒｅａｄ＿Ｏｎｌｙ＿Ｍｅｍｏｒｙ）等の記録媒体９０７に格納されたデータを読み書き可能なリーダライタ９０８、
・モニターやスピーカ、キーボード等の入出力インタフェース９０９。

即ち、上記構成要素を備える情報処理装置９００は、これらの構成がバス９０６を介して接続された一般的なコンピュータである。情報処理装置９００は、ＣＰＵ９０１を複数備える場合もあれば、マルチコアにより構成されたＣＰＵ９０１を備える場合もある。情報処理装置９００は、ＣＰＵ９０１に加えてＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ＿Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ＿Ｕｎｉｔ）（不図示）を備えてもよい。

そして、上述した実施形態を例に説明した本発明は、図５に示した情報処理装置９００に対して、次の機能を実現可能なコンピュータプログラムを供給する。その機能とは、その実施形態の説明において参照したブロック構成図（図１及び図４）における上述した構成、或いはフローチャート（図３Ａ及び図３Ｂ）の機能である。本発明は、その後、そのコンピュータプログラムを、当該ハードウェアのＣＰＵ９０１に読み出して解釈し実行することによって達成される。また、当該装置内に供給されたコンピュータプログラムは、読み書き可能な揮発性のメモリ（ＲＡＭ９０３）、または、ＲＯＭ９０２やハードディスク９０４等の不揮発性の記憶デバイスに格納すれば良い。

また、前記の場合において、当該ハードウェア内へのコンピュータプログラムの供給方法は、現在では一般的な手順を採用することができる。その手順としては、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ等の各種記録媒体９０７を介して当該装置内にインストールする方法や、インターネット等の通信回線を介して外部よりダウンロードする方法等がある。そして、このような場合において、本発明は、係るコンピュータプログラムを構成するコード或いは、そのコードが格納された記録媒体９０７によって構成されると捉えることができる。

以上、上述した実施形態を模範的な例として本発明を説明した。しかしながら、本発明は、上述した実施形態には限定されない。即ち、本発明は、本発明のスコープ内において、当業者が理解し得る様々な態様を適用することができる。

この出願は、２０２１年１０月２８日に出願された日本出願特願２０２１－１７６０７４を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

１０ 開示資料秘匿化装置
１０１ 元の開示対象資料
１０２ 開示先の属性情報
１１ 取得部
１２ 抽出部
１３ 判定部
１４ 生成部
１５ 学習部
１６ 記憶部
１６１ 抽出基準
１６２ 語句の属性情報
１６３ 秘匿化基準
１６４ 秘匿化処理後の開示対象資料
２０ 管理端末装置
２００ 表示画面
３０ 開示資料秘匿化装置
３０１ 元の開示対象資料
３０２ 開示先の属性
３１ 抽出部
３１０ 語句
３２ 判定部
３２１ 語句の属性
３２２ 秘匿化基準
３３ 生成部
３３０ 秘匿化処理後の開示対象資料
９００ 情報処理装置
９０１ ＣＰＵ
９０２ ＲＯＭ
９０３ ＲＡＭ
９０４ ハードディスク（記憶装置）
９０５ 通信インタフェース
９０６ バス
９０７ 記録媒体
９０８ リーダライタ
９０９ 入出力インタフェース

Claims (9)

1. 元の開示対象資料から語句を抽出する抽出手段と、
   抽出された前記語句の属性と、前記元の開示対象資料の開示先の属性と、秘匿化基準と、に基づいて、前記語句に対する秘匿化処理を行うか否かを判定する判定手段と、
   前記秘匿化処理を行うと判定された前記語句に対して前記秘匿化処理を行った秘匿化処理後の開示対象資料を生成する生成手段と、
   を備え、
   前記秘匿化基準は、前記語句の属性と、前記開示先の属性と、前記秘匿化処理を行う必要性との関係を表し、
   前記語句の属性は、個人情報の種別、あるいは、日時を表し、
   前記開示先の属性は、前記元の開示対象資料に記載された人物に対する、前記開示先の人間関係を表す、
   開示資料秘匿化装置。
2. 前記個人情報の種別は、人名、年齢、住所、連絡先、金融機関の口座番号、クレジットカード番号、年金番号、住民票コード、マイナンバー、免許証番号、自動車の車両番号、保険証番号、及び、パスポート番号の少なくともいずれかを表し、
   前記人間関係は、家族、親戚、友人、職場が同一であること、及び、面識無しの少なくともいずれかを表す、
   請求項１に記載の開示資料秘匿化装置。
3. 前記語句の属性は、組織情報の種別、あるいは、機密度の程度を表し、
   前記開示先の属性は、前記元の開示対象資料の作成部門に対する、前記開示先の業務上の関係を表す、
   請求項１に記載の開示資料秘匿化装置。
4. 前記組織情報の種別は、組織名、組織の所在、及び、連絡先のいずれかを表し、
   前記機密度の程度は、組織外秘あるいは関係者外秘を表し、
   前記業務上の関係は、前記作成部門が属する組織の外部あるいは内部を表す、
   請求項３に記載の開示資料秘匿化装置。
5. 前記語句の属性と、前記開示先の属性と、前記秘匿化処理を行う必要性との関係を学習することによって、前記秘匿化基準を生成あるいは更新する学習手段をさらに備える、
   請求項１乃至請求項４のいずれか一項に記載の開示資料秘匿化装置。
6. 前記学習手段は、前記語句の属性を更新するユーザによる入力操作を受け付けることによって、前記秘匿化基準を生成あるいは更新する、
   請求項５に記載の開示資料秘匿化装置。
7. 前記生成手段は、前記語句を視認不能に塗りつぶすことによって、あるいは、前記語句を抽象化することによって、前記秘匿化処理を行う、
   請求項１乃至請求項６のいずれか一項に記載の開示資料秘匿化装置。
8. 情報処理装置によって、
   元の開示対象資料から語句を抽出し、
   抽出された前記語句の属性と、前記元の開示対象資料の開示先の属性と、秘匿化基準と、に基づいて、前記語句に対する秘匿化処理を行うか否かを判定し、
   前記秘匿化処理を行うと判定された前記語句に対して前記秘匿化処理を行った秘匿化処理後の開示対象資料を生成する、
   方法であって、
   前記秘匿化基準は、前記語句の属性と、前記開示先の属性と、前記秘匿化処理を行う必要性との関係を表し、
   前記語句の属性は、個人情報の種別、あるいは、日時を表し、
   前記開示先の属性は、前記元の開示対象資料に記載された人物に対する、前記開示先の人間関係を表す、
   開示資料秘匿化方法。
9. 元の開示対象資料から語句を抽出する抽出処理と、
   抽出された前記語句の属性と、前記元の開示対象資料の開示先の属性と、秘匿化基準と、に基づいて、前記語句に対する秘匿化処理を行うか否かを判定する判定処理と、
   前記秘匿化処理を行うと判定された前記語句に対して前記秘匿化処理を行った秘匿化処理後の開示対象資料を生成する生成処理と、
   をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
   前記秘匿化基準は、前記語句の属性と、前記開示先の属性と、前記秘匿化処理を行う必要性との関係を表し、
   前記語句の属性は、個人情報の種別、あるいは、日時を表し、
   前記開示先の属性は、前記元の開示対象資料に記載された人物に対する、前記開示先の人間関係を表す、
   開示資料秘匿化プログラム。

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