特開 2024-100448 パターン抽出方法及びパターン抽出プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024100448

(43)【公開日】2024-07-26

(54)【発明の名称】パターン抽出方法及びパターン抽出プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 40/12 20230101AFI20240719BHJP

   G06Q 50/18 20120101ALI20240719BHJP

【ＦＩ】

G06Q40/12 410

G06Q50/18

【審査請求】未請求

【請求項の数】5

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023004458

(22)【出願日】2023-01-16

(71)【出願人】

【識別番号】000005223

【氏名又は名称】富士通株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110003421

【氏名又は名称】弁理士法人フィールズ国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】前田 一穂

(72)【発明者】

【氏名】遠藤 進

(72)【発明者】

【氏名】大塚 浩

【テーマコード（参考）】

5L040

5L049

5L050

5L055

【Ｆターム（参考）】

5L040BB63

5L049CC32

5L050CC32

5L055BB63

(57)【要約】

【課題】本質的パターンを効率的に抽出することを可能とするパターン抽出方法及びパターン抽出プログラムを提供する。
【解決手段】複数の書類のそれぞれに含まれる複数の項目に記入される情報間の関係をそれぞれ示す複数のパターンごとに、各パターンに対応する複数の項目間における意味の類似度を算出し、複数のパターンに含まれる第１パターンに対応する類似度が複数のパターンに含まれる第２パターンに対応する類似度よりも大きい場合、第１パターンを第２パターンよりも優先して出力する。
【選択図】図１６

【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数の書類のそれぞれに含まれる複数の項目に記入される情報間の関係をそれぞれ示す複数のパターンごとに、各パターンに対応する前記複数の項目間における意味の類似度を算出し、
前記複数のパターンに含まれる第１パターンに対応する前記類似度が前記複数のパターンに含まれる第２パターンに対応する前記類似度よりも大きい場合、前記第１パターンを前記第２パターンよりも優先して出力する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とするパターン抽出方法。

【請求項2】

請求項１において、
前記複数のパターンのそれぞれは、各パターンに対応する前記複数の項目に記入された各情報のうちのいずれかについての修正が行われたパターンである、
ことを特徴とするパターン抽出方法。

【請求項3】

請求項１において、
前記出力する処理では、前記類似度を用いて算出された補正信頼度が大きい順に前記複数のパターンを出力する、
ことを特徴とするパターン抽出方法。

【請求項4】

請求項３において、
前記出力する処理では、前記複数のパターンに含まれる特定のパターンに対応する正例のうち、前記出力する処理において前記特定のパターンよりも前に出力された前記複数のパターンのうちの少なくともいずれかのパターンに対応しない正例の数が所定の条件を満たさない場合、前記特定のパターンの出力を行わない、
ことを特徴とするパターン抽出方法。

【請求項5】

複数の書類のそれぞれに含まれる複数の項目に記入される情報間の関係をそれぞれ示す複数のパターンごとに、各パターンに対応する前記複数の項目間における意味の類似度を算出し、
前記複数のパターンに含まれる第１パターンに対応する前記類似度が前記複数のパターンに含まれる第２パターンに対応する前記類似度よりも大きい場合、前記第１パターンを前記第２パターンよりも優先して出力する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするパターン抽出プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、パターン抽出方法及びパターン抽出プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

例えば、市役所等の行政機関（以下、単に行政機関とも呼ぶ）には、住民税の計算に用いられる申請書類を含む多くの書類（以下、単に書類とも呼ぶ）が提出される。そして、このような行政機関の職員（以下、単に職員とも呼ぶ）は、例えば、提出された複数の書類の突き合せ（以下、突合処理とも呼ぶ）を行うことにより、複数の書類間において記入内容の不整合が存在するか否かについてのチェックを行う。

【0003】

その結果、例えば、複数の書類間において記入内容の不整合が特定された場合、職員は、当該不整合を解消するための記入内容の修正を手作業によって行う（例えば、特許文献１乃至３参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０２２－０７９３５２号公報

【特許文献2】特開２０１０－１８２１８３号公報

【特許文献3】特開平８－２８７１５２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

ここで、上記のような記入内容の不整合を特定する方法として、例えば、複数の書類間において不整合が存在していると判断可能な記入内容の組合せ（以下、不整合パターンとも呼ぶ）を予め形式化し、当該不整合パターンを用いることによって記入内容の不整合が存在するか否かのチェックを行うことが考えられる。不整合パターンは、例えば、複数の書類間における記入内容の関係を示す１以上の条件からなるパターンのうち、全ての条件が満たされる場合に、複数の書類間における記入内容に不整合が存在すると判断可能なパターンである。

【0006】

しかしながら、上記のような不整合パターンの形式化には、多くの工数を要する場合があり、職員の作業負担が大きくなる場合がある。そのため、職員は、この場合、例えば、書類における記入内容の修正を効率的に行うことができない可能性がある。

【0007】

さらに、上記のような不整合パターンの形式化では、職員が認識していない不整合パターンについての形式化が行われない。そのため、職員は、この場合、例えば、記入内容の不整合の特定を精度良く行うことができない可能性がある。

【0008】

これに対し、職員は、例えば、アソシエーションルール分析等の機械学習の手法を用いることによって不整合パターンを予め自動的に抽出し、抽出した不整合パターンを用いることによって記入内容に不整合が存在するか否かのチェックを行う場合がある。

【0009】

しかしながら、上記のような不整合パターンの抽出を行う場合、例えば、職員が自身の経験に基づく業務の背景知識（以下、単に背景知識とも呼ぶ）から不整合が存在していることを理解可能な不整合パターン（以下、本質的パターンとも呼ぶ）だけでなく、職員が背景知識に基づいても不整合が存在していることを理解することができない不整合パターン（以下、見かけパターンとも呼ぶ）についても抽出される場合がある。

【0010】

そのため、職員は、この場合、例えば、抽出された不整合パターンのそれぞれを検証し、抽出された不整合パターンから記入内容の修正に用いる不整合パターン（本質的パターン）を特定する必要がある。したがって、職員は、例えば、この場合においても、各書類における記入内容の修正を効率的に行うことができない可能性がある。

【0011】

そこで、一つの側面では、本発明は、本質的パターンを効率的に抽出することを可能とするパターン抽出方法及びパターン抽出プログラムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0012】

実施の形態の一態様では、複数の書類のそれぞれに含まれる複数の項目に記入される情報間の関係をそれぞれ示す複数のパターンごとに、各パターンに対応する前記複数の項目間における意味の類似度を算出し、前記複数のパターンに含まれる第１パターンに対応する前記類似度が前記複数のパターンに含まれる第２パターンに対応する前記類似度よりも大きい場合、前記第１パターンを前記第２パターンよりも優先して出力する、処理をコンピュータに実行させる。

【発明の効果】

【0013】

一つの側面によれば、本質的パターンを効率的に抽出することが可能になる。

【図面の簡単な説明】

【0014】

【図1】図１は、情報処理システム１０の構成について説明する図である。

【図2】図２は、突合処理の具体例について説明する図である。

【図3】図３は、突合処理の具体例について説明する図である。

【図4】図４は、突合処理の具体例について説明する図である。

【図5】図５は、情報処理装置１のハードウエア構成を説明する図である。

【図6】図６は、情報処理装置１の機能について説明する図である。

【図7】図７は、第１の実施の形態におけるパターン抽出処理の概略を説明するフローチャート図である。

【図8】図８は、第１の実施の形態におけるパターン抽出処理の概略を説明する図である。

【図9】図９は、第１の実施の形態におけるパターン抽出処理の詳細を説明するフローチャート図である。

【図10】図１０は、第１の実施の形態におけるパターン抽出処理の詳細を説明するフローチャート図である。

【図11】図１１は、第１の実施の形態におけるパターン抽出処理の詳細を説明するフローチャート図である。

【図12】図１２は、第１パターン候補情報１３３の具体例について説明する図である。

【図13】図１３は、第２パターン候補情報１３４の具体例について説明する図である。

【図14】図１４は、パターン情報１３５の具体例について説明する図である。

【図15】図１５は、特定結果情報１３６の具体例について説明する図である。

【図16】図１６は、第１の実施の形態におけるパターン抽出処理の詳細を説明する図である。

【発明を実施するための形態】

【0015】

［第１の実施の形態における情報処理システムの構成］
初めに、情報処理システム１０の構成について説明を行う。図１は、情報処理システム１０の構成について説明する図である。

【0016】

図１に示す情報処理システム１０は、例えば、情報処理装置１と、職員が必要な情報の入力等を行う操作端末５とを有する。図１に示す例において、情報処理装置１及び操作端末５は、例えば、インターネット等のネットワークＮＷを介して互いにアクセスが可能である。

【0017】

情報処理装置１は、例えば、１以上の物理マシンまたは１以上の仮想マシンであり、住民についての複数の書類（以下、帳票とも呼ぶ）の突合処理を行うとともに、複数の書類間における記入内容の不整合を特定する。以下、突合処理の具体例について説明を行う。

【0018】

［突合処理の具体例］
図２から図４は、突合処理の具体例について説明する図である。具体的に、図２は、住民自身や住民が勤務する企業等から提出された帳票Ｄ１、帳票Ｄ２及び帳票Ｄ３の間における突合処理の具体例を説明する図である。なお、図２から図４に示す例において、帳票Ｄ１は、確定申告書に対応し、帳票Ｄ２及び帳票Ｄ３のそれぞれは、給与支払報告書（以下、単に給報とも呼ぶ）に対応する。

【0019】

図２に示すように、帳票Ｄ１、帳票Ｄ２及び帳票Ｄ３のそれぞれは、例えば、「甲欄給与収入」と「社会保険料控除」とを項目として有する。

【0020】

具体的に、図２に示す例において、帳票Ｄ１には、「甲欄給与収入」として「２００（万円）」が記入されており、「社会保険料控除」として「２００（万円）」が記入されている。また、帳票Ｄ２には、「甲欄給与収入」として「１５０（万円）」が記入されており、「社会保険料控除」として「１００（万円）」が記入されている。さらに、帳票Ｄ３には、「甲欄給与収入」として「５０（万円）」が記入されており、「社会保険料控除」として「２０（万円）」が記入されている。

【0021】

ここで、例えば、帳票Ｄ２における「甲欄給与収入」の値と帳票Ｄ３における「甲欄給与収入」の値との合計値（以下、帳票Ｄ２等における「甲欄給与収入」の合計値とも呼ぶ）は、「２００（万円）」である。そのため、職員Ｓは、例えば、「帳票Ｄ１における甲欄給与収入の値と帳票Ｄ２等における甲欄給与収入の合計値とが不一致であること」が不整合パターンであると認識している場合、帳票Ｄ１、帳票Ｄ２及び帳票Ｄ３の「甲欄給与収入」のそれぞれに対して正しい値が記入されているものと判断する。

【0022】

一方、例えば、帳票Ｄ１及び帳票Ｄ２のそれぞれにおける「社会保険料控除」には、「２００万円」及び「１００万円」のそれぞれが記入されている。そのため、職員Ｓは、例えば、「帳票Ｄ１における社会保険料控除の値と帳票Ｄ２における社会保険料控除の値とが不一致であること」が不整合パターンであると認識している場合、帳票Ｄ１及び帳票Ｄ２における「社会保険料控除」のうちの少なくともいずれかを修正する必要があるものと判断する。

【0023】

すなわち、図３に示すように、例えば、事象である社会保険料Ｆ１に対応する内容が帳票Ｄ１の社会保険料控除の欄において正しく記入されている一方、帳票Ｄ２の社会保険料控除の欄において正しく記入されていない場合、職員Ｓは、自身が認識している不整合パターンに基づいて、帳票Ｄ１及び帳票Ｄ２における社会保険料控除の記入内容に不整合が存在していると判断する。そして、職員Ｓは、この場合、例えば、帳票Ｄ１及び帳票Ｄ２における社会保険料控除のうちの少なくともいずれかを修正することにより、帳票Ｄ１における記入内容と帳票Ｄ２における記入内容との不整合を解消する作業を行う。

【0024】

ここで、上記のような記入内容の不整合を特定する方法として、例えば、上記のような不整合パターンを予め形式化しておき、さらに、当該不整合パターンを用いることによって不整合が存在するか否かのチェックを行う方法が考えられる。

【0025】

しかしながら、上記のような不整合パターンの形式化には、多くの工数を要する場合があり、職員の作業負担が大きくなる場合がある。そのため、職員Ｓは、この場合、例えば、書類における記入内容の修正を効率的に行うことができない可能性がある。

【0026】

さらに、上記のような不整合パターンの形式化では、職員Ｓが認識していない不整合パターンについての形式化が行われない。そのため、職員Ｓは、この場合、例えば、記入内容の不整合の特定を精度良く行うことができない可能性がある。

【0027】

これに対し、職員Ｓは、例えば、アソシエーションルール分析等の機械学習の手法を用いることによって不整合パターンを予め自動的に抽出し、抽出した不整合パターンを用いることによって記入内容に不整合が存在するか否かのチェックを行う場合がある。

【0028】

しかしながら、上記のような不整合パターンの抽出（以下、比較例におけるパターン抽出とも呼ぶ）を行う場合、例えば、職員Ｓが背景知識から不整合が存在していることを理解可能な不整合パターン（本質的パターン）だけでなく、職員が背景知識に基づいても不整合が存在していることを理解することができない不整合パターン（見かけパターン）についても抽出される場合がある。

【0029】

すなわち、例えば、統計的に相関の高い複数の項目が存在する場合、比較例におけるパターン抽出では、本質的パターンだけでなく、本質的パターンにおける一部の項目が統計的に相関の高い他の項目に置き換えられた見かけパターンについても抽出される場合がある。言い換えれば、比較例におけるパターン抽出では、例えば、本質的パターンと見かけパターンとが統計的に区別されないため、本質的パターンと見かけパターンとの両方をそれぞれ抽出される場合がある。

【0030】

具体的に、図４に示す例では、例えば、事象である社会保険料Ｆ１に対応する内容が帳票Ｄ１の社会保険料控除の欄において正しく記入されており、かつ、事象である給与収入Ｆ２に対応する内容が帳票Ｄ２の甲欄給与収入の欄において正しく記入されているのに対し、社会保険料Ｆ１に対応する内容が帳票Ｄ２の社会保険料控除の欄において正しく記入されていない。この場合、比較例におけるパターン抽出では、例えば、「社会保険料控除」と「給与収入」との相関が高いことから、「帳票Ｄ１における社会保険料控除の値と帳票Ｄ２における社会保険料控除の値とが不一致であること」を不整合パターン（本質的パターン）として抽出するだけでなく、「帳票Ｄ２における社会保険料控除の値（の定数倍）と帳票Ｄ２における給与収入の値とが不一致であること」についても不整合パターン（見かけパターン）として出力する可能性がある。

【0031】

すなわち、比較例におけるパターン抽出では、この場合、例えば、本質的パターンに含まれる項目である「帳票Ｄ１における社会保険料控除」が相関の高い他の項目である「帳票Ｄ２における給与収入」に置き換えられた他の不整合パターン（見かけパターン）についても抽出を行う場合がある。

【0032】

そのため、職員Ｓは、この場合、例えば、比較例におけるパターン抽出によって抽出された不整合パターンのそれぞれを検証し、抽出された不整合パターンから記入内容の修正に用いる不整合パターン（本質的パターン）を特定する作業を行う必要がある。したがって、職員Ｓは、例えば、この場合においても、各書類における記入内容の修正を効率的に行うことができない可能性がある。

【0033】

そこで、本実施の形態における情報処理装置１は、例えば、不整合パターンの候補である複数のパターンごとに、各パターンを構成する複数の項目間における意味の類似度を算出する。そして、情報処理装置１は、例えば、複数のパターンに含まれるパターン（以下、第１パターンとも呼ぶ）に対応する類似度が、複数のパターンに含まれる他のパターン（以下、第２パターンとも呼ぶ）に対応する類似度よりも大きい場合、第１パターンを第２パターンよりも優先して不整合パターンとして抽出（出力）する。

【0034】

すなわち、本質的パターンは、職員が背景知識から不整合が存在していることを理解可能な不整合パターンである。これに対し、見かけパターンは、職員が背景知識に基づいても不整合が存在していることを理解できない不整合パターンであり、例えば、本質的パターンにおける一部の項目が相関（統計的な相関）の高い他の項目に置き換えられた不整合パターンである。そのため、本質的パターンを構成する複数の項目間における意味上の類似度は、例えば、見かけパターンを構成する複数の項目間における意味上の類似度よりも高いと判断することが可能である。

【0035】

したがって、本実施の形態における情報処理装置１は、例えば、不整合パターンの候補であるパターンのそれぞれに対応する複数の項目間における意味の類似度を算出する。そして、情報処理装置１は、例えば、類似度が高いパターンを類似度が低いパターンよりも優先して操作端末５に出力する。

【0036】

これにより、本実施の形態における情報処理装置１は、例えば、本質的パターンが見かけパターンよりも優先的に出力されるように制御を行うことが可能になる。言い換えれば、情報処理装置１は、例えば、見かけパターンが可能な限り出力されないように制御を行うことが可能になる。そのため、職員は、例えば、情報処理装置１から出力された各不整合パターンが本質的パターンであるか否かについての判断に要する作業負担を抑制することが可能になる。したがって、職員は、例えば、各書類における記入内容の修正に要する職員の作業負担を軽減させることが可能になる。

【0037】

［情報処理システムのハードウエア構成］
次に、情報処理システム１０のハードウエア構成について説明を行う。図５は、情報処理装置１のハードウエア構成を説明する図である。

【0038】

情報処理装置１は、図５に示すように、例えば、プロセッサであるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０１と、メモリ１０２と、通信装置（Ｉ／Ｏインタフェース）１０３と、ストレージ１０４とを有する。各部は、バス１０５を介して互いに接続される。

【0039】

ストレージ１０４は、例えば、本質的パターンの抽出を行う処理（以下、単にパターン抽出処理とも呼ぶ）を行うためのプログラム１１０を記憶するプログラム格納領域（図示せず）を有する。また、ストレージ１０４は、例えば、パターン抽出処理を行う際に用いられる情報を記憶する情報格納領域１３０（以下、記憶部１３０とも呼ぶ）を有する。なお、ストレージ１０４は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）であってよい。

【0040】

ＣＰＵ１０１は、例えば、ストレージ１０４からメモリ１０２にロードされたプログラム１１０を実行してパターン抽出処理を行う。

【0041】

また、通信装置１０３は、例えば、インターネット等のネットワークＮＷを介して操作端末５との通信を行う。

【0042】

［情報処理装置の機能］
次に、情報処理装置１の機能について説明を行う。図６は、情報処理装置１の機能について説明する図である。

【0043】

情報処理装置１は、図６に示すように、例えば、ＣＰＵ１０１やメモリ１０２等のハードウエアとプログラム１１０とが有機的に協働することにより、パターン候補特定部１１１と、参照値算出部１１２と、パターン特定部１１３と、パターン出力部１１４とを含む各種機能を実現する。

【0044】

また、情報処理装置１は、図６に示すように、例えば、複数の帳票を含む修正前帳票１３１と、複数の帳票を含む修正後帳票１３２と、パターン候補情報１３３（以下、第１パターン候補情報１３３とも呼ぶ）と、パターン候補情報１３４（以下、第２パターン候補情報１３４とも呼ぶ）と、パターン情報１３５と、特定結果情報１３６とを情報格納領域１３０に記憶する。

【0045】

パターン候補特定部１１１は、例えば、情報格納領域１３０に記憶された修正前帳票１３１と修正後帳票１３２とを参照して、予め定められた１以上の条件の組合せからなるパターンのそれぞれについて、各パターンを構成する全ての条件が満たされる場合に書類の記入内容についての修正が職員によって行われているか否かを判定する。修正前帳票１３１は、職員によって情報処理装置１に予め入力される帳票であり、例えば、職員によって記入内容の修正が行われる前の確定申告書等の書類である。また、修正後帳票１３２は、職員によって情報処理装置１に予め入力される帳票であり、例えば、職員によって記入内容の修正が行われた後の確定申告書等の書類である。すなわち、パターン候補特定部１１１は、例えば、情報格納領域１３０に記憶された修正前帳票１３１と修正後帳票１３２との差異点（変更点）を参照することにより、各パターンを構成する条件の全てを満たす書類のうちの、いずれかの書類の記入内容についての修正が職員によって行われているか否かの判定を行う。

【0046】

そして、パターン候補特定部１１１は、例えば、予め定められた１以上の条件のパターンのうち、各パターンを構成する全ての条件が満たされる場合に書類の記入内容についての修正が職員によって行われていると判定した１以上のパターンを、１以上の不整合パターンの候補として特定する。さらに、パターン候補特定部１１１は、例えば、特定した１以上の不整合パターンの候補を示す第１パターン候補情報１３３を生成する。その後、パターン候補特定部１１１は、例えば、生成した第１パターン候補情報１３３を情報格納領域１３０に記憶する。

【0047】

参照値算出部１１２は、例えば、情報格納領域１３０に記憶された第１パターン候補情報１３３（パターン候補特定部１１１によって生成された第１パターン候補情報１３３）が示す１以上の不整合パターンの候補ごとに、各候補に含まれる複数の項目間における意味の類似度（以下、単に類似度とも呼ぶ）を算出する。

【0048】

具体的に、参照値算出部１１２は、例えば、各項目の項目名から分割された単語の分散表現を用いることによって算出された類似度を示す辞書情報（図示せず）を参照することにより、各候補を構成する１以上の条件に含まれる複数の項目間における意味の類似度を算出する。辞書情報は、例えば、各項目の項目名から分割された単語に対応するベクトルの平均を類似度として有するものであってよい。なお、辞書情報は、例えば、職員等によって予め定義された情報であってもよい。

【0049】

パターン特定部１１３は、例えば、参照値算出部１１２が算出した類似度を用いることによって、情報格納領域１３０に記憶された第１パターン候補情報１３３が示す１以上の不整合パターンの候補から類似度の条件を満たす１以上の不整合パターンの候補を特定する。そして、パターン特定部１１３は、例えば、特定した１以上の不整合パターンの候補を示す第２パターン候補情報１３４を生成する。その後、パターン特定部１１３は、例えば、生成した第２パターン候補情報１３４を情報格納領域１３０に記憶する。

【0050】

さらに、パターン特定部１１３は、例えば、情報格納領域１３０に記憶された第２パターン候補情報１３４が示す不整合パターンの候補（第１パターン）に対応する類似度が、情報格納領域１３０に記憶された第２パターン候補情報１３４が示す他の不整合パターンの候補（第２パターン）に対応する類似度よりも大きい場合、第１パターンが第２パターンよりも優先されるように、情報格納領域１３０に記憶された第２パターン候補情報１３４が示す１以上の不整合パターンの候補から１以上の不整合パターンを特定する。そして、パターン特定部１１３は、例えば、特定した１以上の不整合パターンをパターン情報１３５として情報格納領域１３０に記憶する。

【0051】

パターン出力部１１４は、例えば、情報格納領域１３０に記憶されたパターン情報１３５が示す１以上の不整合パターンのそれぞれを操作端末５に出力する。なお、特定結果情報１３６の説明については後述する。

【0052】

［第１の実施の形態におけるパターン抽出処理の概略］
次に、第１の実施の形態の概略について説明を行う。図７は、第１の実施の形態におけるパターン抽出処理の概略を説明するフローチャート図である。また、図８は、第１の実施の形態におけるパターン抽出処理の概略を説明する図である。

【0053】

情報処理装置１は、図７に示すように、例えば、不整合パターンの候補である複数のパターンごとに、各パターンに対応する複数の項目間における意味の類似度を算出する（Ｓ１）。

【0054】

そして、情報処理装置１は、例えば、複数のパターンに含まれる第１パターンに対応する類似度が複数のパターンに含まれる第２パターンに対応する類似度よりも大きい場合、第１パターンを第２パターンよりも優先して出力する（Ｓ２）。

【0055】

すなわち、本質的パターンは、図８に示すように、背景知識と整合性がある不整合パターンであって、職員が背景知識から不整合が存在していることを理解可能な不整合パターンである。これに対し、見かけパターンは、図８に示すように、背景知識と整合性がない不整合パターンであって、職員が背景知識に基づいても不整合が存在していることを理解できない不整合パターンである。具体的に、見かけパターンは、例えば、本質的パターンにおける一部の項目が相関（統計的な相関）の高い他の項目に置き換えられた不整合パターンである。そのため、本質的パターンを構成する複数の項目間の意味上の類似度は、見かけパターンを構成する複数の項目間の意味上の類似度よりも高いと判断することが可能である。

【0056】

したがって、本実施の形態における情報処理装置１は、例えば、不整合パターンの候補であるパターンのそれぞれに対応する複数の項目間における意味の類似度を算出する。そして、情報処理装置１は、例えば、類似度が高いパターンを類似度が低いパターンよりも優先して操作端末５に出力する。

【0057】

これにより、本実施の形態における情報処理装置１は、例えば、本質的パターンが見かけパターンよりも優先的に出力されるように制御を行うことが可能になる。そのため、職員は、例えば、情報処理装置１から出力された各不整合パターンが本質的パターンであるか否かについての判断に要する作業負担を抑制することが可能になる。したがって、情報処理装置１は、例えば、各書類における記入内容の修正に要する職員の作業負担を軽減させることが可能になる。

【0058】

［第１の実施の形態におけるパターン抽出処理の詳細］
次に、第１の実施の形態の詳細について説明する。図９から図１１は、第１の実施の形態におけるパターン抽出処理の詳細を説明するフローチャート図である。また、図１２から図１６は、第１の実施の形態におけるパターン抽出処理の詳細を説明する図である。

【0059】

パターン候補特定部１１１は、図９に示すように、例えば、パターン抽出タイミングになるまで待機する（Ｓ１１のＮＯ）。パターン抽出タイミングは、例えば、職員によってパターン抽出処理を行う旨の情報が情報処理装置１に入力されたタイミングであってよい。

【0060】

そして、パターン抽出タイミングになった場合（Ｓ１１のＹＥＳ）、パターン候補特定部１１１は、例えば、修正前帳票１３１と修正後帳票１３２とに基づいて第１パターン候補情報１３３を特定する（Ｓ１２）。その後、パターン候補特定部１１１は、例えば、生成した第１パターン候補情報１３３を情報格納領域１３０に記憶する。

【0061】

具体的に、パターン候補特定部１１１は、例えば、情報格納領域１３０に記憶された修正前帳票１３１と修正後帳票１３２とを参照して、予め定められた１以上の条件からなるパターンのそれぞれについて、各パターンを構成する全ての条件が満たされる場合に書類の記入内容についての修正が職員によって行われているか否かを判定する。そして、パターン候補特定部１１１は、例えば、予め定められた１以上の条件のパターンのうち、各パターンを構成する全ての条件が満たされる場合に書類の記入内容についての修正が職員によって行われている１以上のパターンを１以上の不整合パターンの候補として特定する。その後、パターン候補特定部１１１は、例えば、特定した１以上の不整合パターンの候補を示す第１パターン候補情報１３３を生成する。以下、第１パターン候補情報１３３の具体例について説明を行う。

【0062】

［第１パターン候補情報の具体例］
図１２は、第１パターン候補情報１３３の具体例について説明する図である。図１２に示す第１パターン候補情報１３３は、例えば、複数の書類における不整合パターンの候補を構成する１以上の条件が設定される「条件」を項目として有する。また、図１２に示す第１パターン候補情報１３３は、例えば、「条件」に設定された１以上の条件が全て満たされた場合に複数の書類のうちの少なくともいずれかの記入内容が修正されたか否かを示す「修正有無」を項目として有する。

【0063】

具体的に、図１２に示す第１パターン候補情報１３３における１行目の情報には、例えば、「条件」として「確定申告書の給与収入＜給報の給与収入の合計値」という条件と「転職無」という条件との組合せが設定され、「修正有無」として「有り」が設定されている。

【0064】

すなわち、図１２に示す第１パターン候補情報１３３における１行目の情報は、例えば、転職を行っていない住民に対応する給与支払報告書における給与収入の合計値が、当該住民に対応する確定申告書における給与収入の値よりも大きい場合に、当該住民に対応する書類のうちの少なくともいずれかが職員によって修正されたことを示している。

【0065】

また、図１２に示す第１パターン候補情報１３３における２行目の情報には、例えば、「条件」として「確定申告書の給与収入＜給報の給与収入の合計値」という条件と「性別男」という条件との組合せが設定され、「修正有無」として「有り」が設定されている。

【0066】

すなわち、図１２に示す第１パターン候補情報１３３における２行目の情報は、例えば、男性の住民に対応する給与支払報告書における給与収入の合計値が、当該住民に対応する確定申告書における給与収入の値よりも大きい場合に、当該住民に対応する書類のうちの少なくともいずれかが職員によって修正されたことを示している。

【0067】

また、図１２に示す第１パターン候補情報１３３における４行目の情報には、例えば、「条件」として「給報の社会保険料控除×５＜給報の給与収入の合計値」という条件と「転職無」という条件との組合せが設定され、「修正有無」として「有り」が設定されている。

【0068】

すなわち、図１２に示す第１パターン候補情報１３３における４行目の情報は、例えば、転職を行っていない住民に対応する給与支払報告書における給与収入の合計値が、当該住民に対応する給与支払報告書における社会保険料控除の５倍の値よりも大きい場合に、当該住民に対応する書類のうちの少なくともいずれかが修正されたことを示している。図１２に含まれる他の情報についての説明は省略する。

【0069】

図９に戻り、参照値算出部１１２は、例えば、Ｓ１３の処理で特定した不整合パターンの候補を１つ取得する（Ｓ１４）。

【0070】

そして、参照値算出部１１２は、例えば、Ｓ１４の処理で特定した不整合パターンの候補に対応する補正信頼度を算出する（Ｓ１５）。

【0071】

具体的に、参照値算出部１１２は、例えば、Ｓ１４の処理で特定した不整合パターンの候補に含まれる複数の項目間における意味の類似度を算出し、算出した類似度を用いることによって補正信頼度を算出する。

【0072】

さらに具体的に、参照値算出部１１２は、例えば、以下の式（１）に従うことによって補正信頼度を算出する。

【0073】

【数1】

【0074】

上記の式（１）において、Ｉ_１，・・・，Ｉ_ｎは、Ｓ１４の処理で特定した不整合パターンの候補に含まれる各条件を示し、Ｉ_δは、Ｓ１４の処理で特定した不整合パターンの候補に含まれる修正有無を示す。また、上記の式（１）において、Ｐ（Ｉ_１，・・・，Ｉ_ｎ）は、Ｓ１４の処理で特定した不整合パターンの候補に対応する補正信頼度を示す。また、Ｆ（Ｉ_１，・・・，Ｉ_ｎ）は、Ｉ_１，・・・，Ｉ_ｎを全て含むトランザクションの数（住民の数）を示し、Ｆ（Ｉ_１，・・・，Ｉ_ｎ，Ｉ_δ）は、Ｉ_１，・・・，Ｉ_ｎ，Ｉ_δを全て含むトランザクションの数（住民の数）を示し、α_ｉ∈Ｉ_１，・・・，Ｉ_ｎは、項目α_ｉが条件Ｉ_１，・・・，条件Ｉ_ｎのうちの少なくともいずれかに含まれることを示す。また、上記の式（１）において、｜α｜は、α_ｉ∈Ｉ_１，・・・，Ｉ_ｎを満たす項目α_ｉの数を示し、ｒ（α_ｉ，α_ｊ）は、項目α_ｉと項目α_ｊとの意味の類似度を示す。なお、以下、各条件の組合せとしてＩ_１，・・・，Ｉ_ｎを含み、修正有無としてＩ_δとを含む不整合パターンの候補を［Ｉ_１，・・・，Ｉ_ｎ⇒Ｉ_δ］とも表現する。

【0075】

すなわち、上記の式（１）において、補正信頼度Ｐ（Ｉ_１，・・・，Ｉ_ｎ）は、ｒ（α_ｉ，α_ｊ）が大きいほど大きくなり、ｒ（α_ｉ，α_ｊ）が小さいほど小さくなる値である。そのため、上記の式（１）は、例えば、右辺の第２項を有しない場合の式よりも、ｒ（α_ｉ，α_ｊ）が大きいほど補正信頼度Ｐ（Ｉ_１，・・・，Ｉ_ｎ）が大きくなる式である。

【0076】

図９に戻り、参照値算出部１１２は、例えば、Ｓ１４の処理で特定した不整合パターンの候補に対応する支持度を算出する（Ｓ１６）。

【0077】

具体的に、参照値算出部１１２は、例えば、以下の式（２）に従うことによって支持度を算出する。

【0078】

【数2】

【0079】

そして、パターン特定部１１３は、例えば、Ｓ１５の処理及びＳ１６の処理で算出した補正信頼度と支持度とが条件を満たすか否かを判定する（Ｓ１７）。

【0080】

具体的に、パターン特定部１１３は、例えば、以下の式（３）及び式（４）の両方を満たすか否かを判定する。

【0081】

【数3】

【0082】

【数4】

【0083】

上記の式（３）及び（４）において、ｃ及びｓのそれぞれは、予め定められた閾値である。

【0084】

図１０に戻り、例えば、Ｓ１５の処理及びＳ１６の処理で算出した補正信頼度と支持度とが条件を満たすと判定した場合（Ｓ２１のＹＥＳ）、パターン特定部１１３は、Ｓ１４の処理で特定した不整合パターンの候補を示す第２パターン候補情報１３４を情報格納領域１３０に記憶する（Ｓ２２）。

【0085】

一方、例えば、Ｓ１５の処理及びＳ１６の処理で算出した補正信頼度と支持度とのうちの少なくともいずれかが条件を満たさないと判定した場合（Ｓ２１のＮＯ）、パターン特定部１１３は、Ｓ２２の処理を行わない。

【0086】

そして、パターン特定部１１３は、例えば、Ｓ１４の処理において不整合パターンの候補を全て特定したか否かを判定する（Ｓ２３）。

【0087】

その結果、Ｓ１４の処理において不整合パターンの候補を全て特定していないと判定した場合（Ｓ２３のＮＯ）、パターン特定部１１３は、Ｓ１４以降の処理を再度行う。

【0088】

一方、Ｓ１４の処理において不整合パターンの候補を全て特定したと判定した場合（Ｓ２３のＹＥＳ）、パターン特定部１１３は、Ｓ２４以降の処理を行う。

【0089】

すなわち、Ｓ１５の処理では、各不整合パターンに含まれる項目間における意味の類似度が小さいほど補正信頼度が小さくなるように（各不整合パターンに含まれる項目間における意味の類似度が大きいほど補正信頼度が大きくなるように）、各不整合パターンに対応する補正信頼度の算出が行われる。そのため、Ｓ２１の処理では、見かけパターンよりも本質的パターンの方が条件を満たす割合が高くなる。したがって、Ｓ２２の処理では、見かけパターンが情報格納領域１３０に記憶される割合よりも、本質的パターンが情報格納領域１３０に記憶される割合の方が大きくなる。

【0090】

これにより、情報処理装置１は、例えば、見かけパターンよりも本質的パターンを優先的に抽出することが可能になる。

【0091】

なお、情報処理装置１は、Ｓ１５の処理において、以下の式（５）に従うことによって補正信頼度を算出するものであってもよい。

【0092】

【数5】

【0093】

上記の式（５）において、Ｐｍｉｎ（Ｆ_１，Ｆ_２，β）は、標本数がＦ_１であり、標本比率がＦ_２／Ｆ_１であり、信頼係数がβある場合における母比率の信頼区間の下限である。以下、第２パターン候補情報１３４の具体例について説明を行う。

【0094】

［第２パターン候補情報の具体例］
図１３は、第２パターン候補情報１３４の具体例について説明する図である。

【0095】

図１３に示す第２パターン候補情報１３４は、例えば、図１２で説明した第１パターン候補情報１３３と同一の項目を有する。

【0096】

具体的に、図１３に示す第２パターン候補情報１３４は、例えば、図１２で説明した第１パターン候補情報１３３のうちの１行目の情報、２行目の情報、４行目の情報及び５行目の情報等を含む。

【0097】

すなわち、図１３に示す第２パターン候補情報１３４は、例えば、Ｓ２１の処理において、図１２で説明した第１パターン候補情報１３３のうちの１行目の情報等に対応する不整合パターンの候補が各条件を満たしていると判定されたことを示している。

【0098】

図１０に戻り、パターン特定部１１３は、例えば、情報格納領域１３０に記憶された第２パターン候補情報１３４が示す不整合パターンの候補から、Ｓ１５の処理で算出した補正信頼度が大きい順に１以上の不整合パターンを特定する（Ｓ２４）。そして、パターン特定部１１３は、例えば、特定した１以上の不整合パターンを示すパターン情報１３５を情報格納領域１３０に記憶する。以下、Ｓ２４の処理の詳細について説明を行う。

【0099】

［Ｓ２４の処理の詳細］
図１１は、Ｓ２４の処理の詳細について説明するフローチャート図である。以下、不整合パターンが［Ｉ_１，・・・，Ｉ_ｎ⇒Ｉ_δ］である場合、当該不整合パターンに含まれるＩ_１，・・・，Ｉ_ｎ，Ｉ_δの全てを含むトランザクション（住民）を不整合パターンの候補の正例とも呼ぶ。また、以下、Ｓ２４の処理においてまだ特定されていない不整合パターンの候補の正例であるが、Ｓ２４の処理において既に特定された不整合パターンの候補の正例でないトランザクション（住民）を非被覆正例とも呼ぶ。

【0100】

パターン特定部１１３は、図１１に示すように、例えば、情報格納領域１３０に記憶された第２パターン候補情報１３４が示す不整合パターンの候補を、Ｓ１５の処理で算出した補正信頼度が大きい順に１つ特定する（Ｓ３１）。

【0101】

すなわち、パターン特定部１１３は、例えば、Ｓ３１の処理においてまだ特定されていない不整合パターンの候補のうち、Ｓ１５の処理で算出した補正信頼度が最も大きい不整合パターンの候補を特定する。

【0102】

そして、パターン特定部１１３は、例えば、Ｓ３１の処理で特定した不整合パターンの候補に対応する非被覆正例の数（以下、単に非被覆正例数とも呼ぶ）を特定する（Ｓ３２）。

【0103】

具体的に、パターン特定部１１３は、例えば、情報格納領域１３０に記憶された修正前帳票１３１及び修正後帳票１３２を参照し、Ｓ３１の処理で特定された不整合パターンの正例であるが、情報格納領域１３０に記憶されたパターン情報１３５が示す不整合パターン（後述するＳ３４の処理において情報格納領域１３０に記憶された不整合パターン）のうちの少なくともいずれかの正例でないトランザクション（住民）の数を特定する。

【0104】

その後、パターン特定部１１３は、例えば、Ｓ３２の処理で特定した非被覆正例数が条件（以下、所定の条件とも呼ぶ）を満たすか否かを判定する（Ｓ３３）。

【0105】

具体的に、パターン特定部１１３は、この場合、例えば、Ｓ３２の処理で特定した非被覆正例数が予め定められた閾値以上であるか否かを判定する。

【0106】

その結果、例えば、Ｓ３２の処理で特定した非被覆正例数が条件を満たすと判定した場合（Ｓ３３のＹＥＳ）、パターン特定部１１３は、Ｓ３１の処理で特定した不整合パターンの候補を示すパターン情報１３５を情報格納領域１３０に記憶する（Ｓ３４）。

【0107】

すなわち、パターン特定部１１３は、この場合、例えば、Ｓ３１の処理で特定した不整合パターンの候補を不整合パターンとして特定する。

【0108】

一方、例えば、Ｓ３２の処理で特定した非被覆正例数が条件を満たさないと判定した場合（Ｓ３３のＮＯ）、パターン特定部１１３は、Ｓ３１以降の処理を再度行う。

【0109】

すなわち、パターン特定部１１３は、この場合、例えば、Ｓ３１の処理で特定した不整合パターンの候補を不整合パターンとして特定しない。

【0110】

そして、パターン特定部１１３は、例えば、Ｓ３１の処理において全ての不整合パターンの候補を特定したか否かを判定する（Ｓ３５）。

【0111】

その結果、Ｓ３１の処理において全ての不整合パターンの候補を特定していないと判定した場合（Ｓ３５のＮＯ）、パターン特定部１１３は、Ｓ３１以降の処理を再度行う。

【0112】

一方、Ｓ３１の処理において全ての不整合パターンの候補を特定したと判定した場合（Ｓ３５のＹＥＳ）、パターン特定部１１３は、Ｓ２４の処理を終了する。

【0113】

これにより、情報処理装置１は、例えば、後述するＳ２５の処理において出力される情報（不整合パターンを示す情報）の数を抑制することが可能になる。そのため、職員は、例えば、書類の記入内容についての修正を行う際に必要な情報をより効率的に参照することが可能になる。以下、パターン情報１３５の具体例について説明を行う。

【0114】

［パターン情報の具体例］
図１４は、パターン情報１３５の具体例について説明する図である。

【0115】

図１４に示すパターン情報１３５は、例えば、図１２で説明した第１パターン候補情報１３３及び図１３で説明した第２パターン候補情報１３４と同一の項目を有する。

【0116】

具体的に、図１４に示すパターン情報１３５は、例えば、図１３で説明した第２パターン候補情報１３４のうちの１行目の情報を含む。

【0117】

すなわち、図１４に示すパターン情報１３５は、例えば、Ｓ２４の処理において、図１３で説明した第２パターン候補情報１３４のうちの１行目の情報に対応する不整合パターンの候補が不整合パターン（本質的パターンである可能性が高い不整合パターン）として特定されたことを示している。

【0118】

図１０に戻り、パターン出力部１１４は、例えば、情報格納領域１３０に記憶したパターン情報１３５が示す不整合パターンを操作端末５に出力する（Ｓ２５）。

【0119】

［記入内容の不整合を特定する際の具体例］
次に、Ｓ２５の処理で出力された不整合パターンを用いることによって、新たな修正前帳票１３１（以下、修正前帳票１３１ａとも呼ぶ）における記入内容の不整合を特定する場合の具体例について説明を行う。

【0120】

情報処理装置１は、例えば、情報格納領域１３０に記憶されたパターン情報１３５が示す不整合パターンを参照し、情報格納領域１３０に記憶された修正前帳票１３１ａに含まれる複数の帳票間における記入内容の不整合を特定する。そして、情報処理装置１は、例えば、特定した不整合に対応する不整合パターンを示す特定結果情報１３６を生成する。

【0121】

その後、情報処理装置１は、例えば、生成した特定結果情報１３６を情報格納領域１３０に記憶するとともに、生成した特定結果情報１３６に含まれる情報を操作端末５に出力する。以下、特定結果情報１３６の具体例について説明を行う。

【0122】

［特定結果情報の具体例］
図１５は、特定結果情報１３６の具体例について説明する図である。図１５に示す特定結果情報１３６は、例えば、各住民を識別する「住民」と、各住民に対応する複数の書類における不整合パターンの候補を構成する１以上の条件が設定される「条件」とを項目として有する。

【0123】

具体的に、図１５に示す特定結果情報１３６における１行目の情報には、例えば、「住民」として「００１」が設定され、「条件」として「確定申告書の給与収入＜給報の給与収入の合計値」という条件と「転職無」という条件との組合せが設定されている。

【0124】

また、図１５に示す特定結果情報１３６における２行目の情報には、例えば、「住民」として「００２」が設定され、「条件」として「確定申告書の給与収入＜給報の給与収入の合計値」という条件と「転職無」という条件との組合せが設定されている。

【0125】

すなわち、図１５に示す特定結果情報１３６は、例えば、図１４に示すパターン情報１３５が示す不整合パターンに対応する不整合が修正前帳票１３１ａに存在していた住民が２人存在したことを示している。

【0126】

そして、職員は、例えば、操作端末５に出力された特定結果情報１３６の内容を参照することによって、修正前帳票１３１ａにおける記入内容についての修正を行い、修正前帳票１３１ａに含まれる不整合を解消する。

【0127】

このように、本実施の形態における情報処理装置１は、例えば、不整合パターンの候補である複数のパターンごとに、各パターンを構成する複数の項目間における意味の類似度を算出する。そして、情報処理装置１は、例えば、複数のパターンに含まれる第１パターンに対応する類似度が、複数のパターンに含まれる第２パターンに対応する類似度よりも大きい場合、第１パターンを第２パターンよりも優先して抽出（出力）する。

【0128】

すなわち、本質的パターンは、職員が背景知識から不整合が存在していることを理解可能な不整合パターンである。これに対し、見かけパターンは、職員が背景知識に基づいても不整合が存在していることを理解できない不整合パターンであり、例えば、本質的パターンにおける一部の項目が相関（統計的な相関）の高い他の項目に置き換えられた不整合パターンである。そのため、本質的パターンを構成する複数の項目間における意味上の類似度は、例えば、見かけパターンを構成する複数の項目間における意味上の類似度よりも高いと判断することが可能である。

【0129】

したがって、本実施の形態における情報処理装置１は、例えば、不整合パターンの候補であるパターンのそれぞれに対応する複数の項目間における意味の類似度を算出する。そして、情報処理装置１は、例えば、類似度が高いパターンを類似度が低いパターンよりも優先して操作端末５に出力する。

【0130】

これにより、本実施の形態における情報処理装置１は、例えば、本質的パターンが見かけパターンよりも優先的に出力されるように制御を行うことが可能になる。言い換えれば、情報処理装置１は、例えば、見かけパターンが可能な限り出力されないように制御を行うことが可能になる。そのため、職員は、例えば、情報処理装置１から出力された各不整合パターンが本質的パターンであるか否かについての判断に要する作業負担を抑制することが可能になる。したがって、情報処理装置１は、例えば、各書類における記入内容の修正に要する職員の作業負担を軽減させることが可能になる。

【0131】

具体的に、例えば、図１６（Ａ）に示す出力画面ＯＰ１のように、例えば、住民００１に対応する不整合パターンとして、「確定申告書の給与収入＜給報の給与収入の合計値、かつ、転職無」や「給報の社会保険料控除×５＜給報の給与収入の合計値、かつ、転職無」等の本質的パターンである可能性が高い不整合パターンだけでなく、「確定申告書の給与収入＜給報の給与収入の合計値、かつ、性別男」や「給報の社会保険料控除×５＜給報の給与収入の合計値、かつ、性別男」等の見かけパターンである可能性が高い不整合パターンについても操作端末５に出力される場合、職員は、操作端末５に出力された不整合パターンから本質的パターンである可能性が高い不整合パターンを特定するために多くの時間を費やす必要がある。

【0132】

これに対し、例えば、情報格納領域１３０に記載された特定結果情報１３６（図１５で説明した特定結果情報１３６）が出力される場合、情報処理装置１は、図１６（Ｂ）に示す出力画面ＯＰ２のように、例えば、住民００１に対応する不整合パターンとして、本質的パターンである可能性が高い「確定申告書の給与収入＜給報の給与収入の合計値、かつ、転職無」を操作端末５の出力装置（図示せず）に出力する。

【0133】

そのため、図１６（Ｂ）の出力画面ＯＰ２を参照する職員は、この場合、例えば、出力装置に出力された各不整合パターンが本質的パターンであるか否かについての判断に要する作業負担を抑制することが可能になる。したがって、職員は、例えば、各書類における記入内容の修正に要する作業負担を軽減させることが可能になる。

【0134】

また、本実施の形態における情報処理装置１は、見かけパターンである可能性が高い不整合パターンが排除された後の不整合パターン（すなわち、本質的パターンである可能性が高い１以上の不整合パターン）を出力することで、例えば、各不整合パターンが出力（抽出）された理由を職員が背景知識から理解できる可能性の高い不整合パターンを出力することが可能になる。そのため、情報処理装置１は、例えば、出力した各不整合パターンの内容を職員に参照させることで、各不整合パターンの内容自体を、各不整合パターンが出力された理由を職員に連想させる情報（いわゆるヒント）として与えることが可能になる。

【0135】

また、本実施の形態における情報処理装置１は、出力する必要がある不整合パターンの数を抑えることが可能になることで、例えば、図１６（Ｂ）に示すように、住民を示す情報を不整合パターンごとに纏める形で出力することが可能になる。そのため、情報処理装置１は、例えば、出力した各不整合パターンの内容を職員に効率的に把握させることが可能になる。

【0136】

以上の実施の形態をまとめると、以下の付記のとおりである。

【0137】

（付記１）
複数の書類のそれぞれに含まれる複数の項目に記入される情報間の関係をそれぞれ示す複数のパターンごとに、各パターンに対応する前記複数の項目間における意味の類似度を算出し、
前記複数のパターンに含まれる第１パターンに対応する前記類似度が前記複数のパターンに含まれる第２パターンに対応する前記類似度よりも大きい場合、前記第１パターンを前記第２パターンよりも優先して出力する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とするパターン抽出方法。

【0138】

（付記２）
付記１において、
前記複数のパターンのそれぞれは、各パターンに対応する前記複数の項目に記入された各情報のうちのいずれかについての修正が行われたパターンである、
ことを特徴とするパターン抽出方法。

【0139】

（付記３）
付記１において、
前記出力する処理では、前記類似度を用いて算出された補正信頼度が大きい順に前記複数のパターンを出力する、
ことを特徴とするパターン抽出方法。

【0140】

（付記４）
付記３において
前記補正信頼度は、前記類似度が大きいほど大きくなり、前記類似度が小さいほど小さくなる値である、
ことを特徴とするパターン抽出方法。

【0141】

（付記５）
付記４において、
前記出力する処理では、前記複数のパターンに含まれる特定のパターンに対応する正例のうち、前記出力する処理において前記特定のパターンよりも前に出力された前記複数のパターンのうちの少なくともいずれかのパターンに対応しない正例の数が所定の条件を満たさない場合、前記特定のパターンの出力を行わない、
ことを特徴とするパターン抽出方法。

【0142】

（付記６）
付記５において、
前記特定のパターンに対応する正例は、前記特定のパターンに対応する前記複数の項目の全てに対応するトランザクションである、
ことを特徴とするパターン抽出方法。

【0143】

（付記７）
複数の書類のそれぞれに含まれる複数の項目に記入される情報間の関係をそれぞれ示す複数のパターンごとに、各パターンに対応する前記複数の項目間における意味の類似度を算出し、
前記複数のパターンに含まれる第１パターンに対応する前記類似度が前記複数のパターンに含まれる第２パターンに対応する前記類似度よりも大きい場合、前記第１パターンを前記第２パターンよりも優先して出力する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするパターン抽出プログラム。

【0144】

（付記８）
複数の書類のそれぞれに含まれる複数の項目に記入される情報間の関係をそれぞれ示す複数のパターンごとに、各パターンに対応する前記複数の項目間における意味の類似度を算出する参照値算出部と、
前記複数のパターンに含まれる第１パターンに対応する前記類似度が前記複数のパターンに含まれる第２パターンに対応する前記類似度よりも大きい場合、前記第１パターンを前記第２パターンよりも優先して出力するパターン出力部と、を有する、
ことを特徴とする情報処理装置。

【符号の説明】

【0145】

１：情報処理装置 ５：操作端末
１０：情報処理システム １０１：ＣＰＵ
１０２：メモリ １０３：Ｉ／Ｏインタフェース
１０４：ストレージ １０５：バス
ＮＷ：ネットワーク

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】