特許 7472652 分類プログラム、分類方法、及び分類装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-04-15

(45)【発行日】2024-04-23

(54)【発明の名称】分類プログラム、分類方法、及び分類装置

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/0639 20230101AFI20240416BHJP

   G06F 16/906 20190101ALI20240416BHJP

【ＦＩ】

G06Q10/0639

G06F16/906

【請求項の数】 9

(21)【出願番号】P 2020089137

(22)【出願日】2020-05-21

(65)【公開番号】P2021184164

(43)【公開日】2021-12-02

【審査請求日】2023-02-09

(73)【特許権者】

【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】100107766

【弁理士】

【氏名又は名称】伊東 忠重

(74)【代理人】

【識別番号】100070150

【弁理士】

【氏名又は名称】伊東 忠彦

(72)【発明者】

【氏名】阿部 修也

(72)【発明者】

【氏名】鈴木 利光

【審査官】塚田 肇

(56)【参考文献】

【文献】特開２００４－１９９３６３（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０２０／０４４５５８（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２００４－０７０６６４（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００

Ｇ０６Ｆ １６／９０６

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

キーワードに基づく第１分類規則により第１ログを分類する処理と、
前記第１ログを分類する処理によって特定のグループに分類された第２ログから、スケジュール情報、通信元情報、通信先情報、及び通信日時情報のうち少なくとも一つに関連する特定の情報を抽出する処理と、
前記特定の情報に基づく第２分類規則により第３ログを分類する処理と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする分類プログラム。

【請求項2】

抽出された前記特定の情報と、前記特定のグループの情報とに基づいて、前記第２分類規則を生成する処理、
を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１に記載の分類プログラム。

【請求項3】

前記第３ログを分類する処理は、前記第３ログが前記第２分類規則に合致する場合、前記第３ログを前記特定のグループに分類する処理を含む、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の分類プログラム。

【請求項4】

前記第２分類規則により前記第１ログを分類した場合に前記特定のグループに分類される第４ログのうち、前記第２ログと共通のログの割合は閾値以上である、
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の分類プログラム。

【請求項5】

前記通信元情報は、メッセージの送信元情報であり、
前記通信先情報は、メッセージの送信先情報である、
ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の分類プログラム。

【請求項6】

前記特定のグループに分類されたログにおける単語の出現頻度と、前記特定のグループ以外のグループに分類されたログにおける単語の出現頻度とに基づいて、特定の単語を抽出する処理と、
抽出された前記特定の単語に基づく第３分類規則により第４ログを分類する処理と、
を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の分類プログラム。

【請求項7】

前記特定の単語を抽出する処理は、第１期間に取得されたログのうち前記特定のグループに分類されるログの数と、前記第１期間よりも後の第２期間に取得されたログのうち前記特定のグループに分類されるログの数との比較に基づいて、実行される、
ことを特徴とする請求項６に記載の分類プログラム。

【請求項8】

キーワードに基づく第１分類規則により第１ログを分類する処理と、
前記第１ログを分類する処理によって特定のグループに分類された第２ログから、スケジュール情報、通信元情報、通信先情報、及び通信日時情報のうち少なくとも一つに関連する特定の情報を抽出する処理と、
前記特定の情報に基づく第２分類規則により第３ログを分類する処理と、
をコンピュータが実行する分類方法。

【請求項9】

キーワードに基づく第１分類規則により第１ログを分類する分類部と、
前記第１ログを分類する処理によって特定のグループに分類された第２ログから、スケジュール情報、通信元情報、通信先情報、及び通信日時情報のうち少なくとも一つに関連する特定の情報を抽出する抽出部と、を備え、
前記分類部は、前記特定の情報に基づく第２分類規則に合致するログを前記特定のグループに分類する、分類装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、分類技術に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、例えば、企業の従業員が利用するＰＣ（Personal Computer）のログに基づいて、当該従業員がどのような仕事にどれくらいの時間を費やしているかを把握できるようにする技術が知られている。また、管理システムが、予め設定された事業に関するキーワードに基づいてカレンダーの登録内容を分類する技術も知られている（例えば、特許文献１を参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０１８－１４７１７４号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、予め設定されているキーワードに基づく分類では、システムがログを適切に分類できない場合がある。

【0005】

一側面では、ログを適切に分類することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

一つの案では、キーワードに基づく第１分類規則により第１ログを分類する処理と、前記第１ログを分類する処理によって特定のグループに分類された第２ログから、スケジュール情報、通信元情報、通信先情報、及び通信日時情報のうち少なくとも一つに関連する特定の情報を抽出する処理と、前記特定の情報に基づく第２分類規則により第３ログを分類する処理と、をコンピュータに実行させる分類プログラムを提供する。

【発明の効果】

【0007】

一側面によれば、ログが適切に分類される。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】実施形態に係る分類システムの構成例を示す図である。

【図2】実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成例を示す図である。

【図3】実施形態に係る情報処理装置の機能構成の一例を示す図である。

【図4】第１の実施形態に係る情報処理装置において実行される処理の一例を示すフローチャートである。

【図5】第１の実施形態に係る分類規則データの一例について説明する図である。

【図6】実施形態に係るログの一例について説明する図である。

【図7】実施形態に係る管理者端末の表示画面の一例について説明する図である。

【図8】第２の実施形態に係るサーバにおいて実行される処理の一例を示すフローチャートである。

【図9】第２の実施形態に係る分類規則データの一例について説明する図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下、図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。

【0010】

［第１の実施形態］
第１の実施形態では、分類システム１が、設定されたキーワードに基づいて、ユーザの業務に関するログを分類する。そして、分類システム１が、特定のグループに分類されたログに基づいて、ログの分類に用いる情報を抽出する例について説明する。これにより、分類システム１は、ログを適切に分類することができる。

【0011】

また、分類システム１は、例えば、ユーザが業務で使用するＰＣ（Personal Computer）のログ（例えば、操作情報、スケジュール情報、通信情報）を各グループに分類することで、当該ユーザがどのような種別の業務等を行っているかを可視化してもよい。

【0012】

＜システム構成＞
図１は、実施形態に係る分類システム１の構成例を示す図である。図１において、分類システム１は、サーバ１０（「分類装置」の一例。）、端末２０Ａ、端末２０Ｂ、端末２０Ｃ（以下で、それぞれを区別する必要がない場合は、単に「端末２０」と称する。）、管理者端末３０を含む。なお、サーバ１０、端末２０、管理者端末３０のそれぞれの数は、図１の例に限定されない。更に、サーバ１０と管理者端末３０とが１つの装置であってもよいし、端末２０の１つと管理者端末３０とが１つの装置であってもよい。

【0013】

サーバ１０と端末２０と管理者端末３０とは、それぞれ、例えば、インターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）、無線ＬＡＮ、または携帯電話網等のネットワークＮにより接続されている。

【0014】

端末２０、及び管理者端末３０は、例えば、デスクトップＰＣ、ノートＰＣ、タブレットＰＣ、スマートフォン等の情報処理装置（コンピュータ）である。端末２０は、例えば、社員であるユーザが、各種の業務を行うために用いられてもよい。

【0015】

サーバ１０は、例えば、サーバ用の情報処理装置である。サーバ１０は、端末２０における各種のログを分類する。管理者端末３０は、サーバ１０により分類されたログに基づく情報を表示させる。

【0016】

＜ハードウェア構成＞
図２は、実施形態に係るサーバ１０、端末２０、及び管理者端末３０のハードウェア構成例を示す図である。以下では、サーバ１０を例として説明する。端末２０、及び管理者端末３０のハードウェア構成は、サーバ１０のハードウェア構成と同様でもよい。

【0017】

図２のサーバ１０は、それぞれバスＢで相互に接続されているドライブ装置１００、補助記憶装置１０２、メモリ装置１０３、ＣＰＵ１０４、インタフェース装置１０５、表示装置１０６、及び入力装置１０７等を有する。

【0018】

サーバ１０での処理を実現するプログラム（分類プログラム）は、記録媒体１０１によって提供されてもよい。この場合、プログラムを記録した記録媒体１０１がドライブ装置１００にセットされると、プログラムが記録媒体１０１からドライブ装置１００を介して補助記憶装置１０２にインストールされてもよい。また、当該プログラムは、例えば、ネットワークを介して他のコンピュータからサーバ１０にダウンロードされ、サーバ１０にインストールされてもよい。

【0019】

補助記憶装置１０２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。メモリ装置１０３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１０２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１０４は、メモリ装置１０３に格納されたプログラムに従ってサーバ１０に係る機能を実現する。インタフェース装置１０５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。

【0020】

表示装置１０６はプログラムによるＧＵＩ（Graphical User Interface）等を表示する装置である。表示装置１０６は、例えば、液晶ディスプレイ、タッチパネル、及びプロジェクタ等でもよい。

【0021】

入力装置１０７は様々な操作指示の入力を受け付ける。入力装置１０７は、例えば、キーボード、及びマウス等でもよい。

【0022】

なお、記録媒体１０１の一例としては、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、又はＵＳＢメモリ等の可搬型の記録媒体が挙げられる。また、補助記憶装置１０２の一例としては、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又はフラッシュメモリ等が挙げられる。記録媒体１０１及び補助記憶装置１０２のいずれについても、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に相当する。

【0023】

＜機能構成＞
次に、図３を参照し、実施形態に係るサーバ１０の機能構成について説明する。図３は、実施形態に係るサーバ１０の機能構成の一例を示す図である。

【0024】

サーバ１０は、記憶部１１、受付部１２、取得部１３、分類部１４、抽出部１５、及び出力部１６を有する。これら各部の機能は、サーバ１０にインストールされた１以上のプログラムと、サーバ１０のＣＰＵ１０４等との協働により実現されてもよい。

【0025】

記憶部１１は、各種の情報を記憶する。記憶部１１は、例えば、端末２０のログを分類するための規則（条件）の情報を含む分類規則データ５０１を記憶する。

【0026】

受付部１２は、管理者が管理者端末３０に入力した各種の情報を、管理者端末３０から受け付ける。受付部１２は、例えば、取得部１３により取得される端末２０のログを分類するための、管理者により入力された特定のキーワード（文字列）に基づく規則（指定規則。「第１分類規則」の一例。）を管理者端末３０から受け付ける。取得部１３は、各種の情報を取得する。取得部１３は、例えば、端末２０のログを取得する。取得部１３は、端末２０のログを端末２０から直接取得してもよい。また、取得部１３は、各端末２０から収集されたログを記憶するデータベースから、端末２０のログを取得してもよい。

【0027】

分類部１４は、取得部１３により取得された端末２０のログを、分類用の規則に基づいて、各種別（グループ）に分類する。抽出部１５は、分類部１４により特定の種別に分類されたログに基づいて、端末２０のログを当該特定の種別に分類するための規則で用いる情報を抽出し、抽出した情報に基づく規則を生成する。

【0028】

出力部１６は、各種の情報を管理者端末３０に出力する。出力部１６は、例えば、分類部１４による分類結果に基づく情報を管理者端末３０に出力する。

【0029】

＜処理＞
次に、図４、図５を参照し、第１の実施形態に係るサーバ１０において実行される処理の一例について説明する。図４は、第１の実施形態に係るサーバ１０において実行される処理の一例を示すフローチャートである。図５は、第１の実施形態に係る分類規則データ５０１の一例について説明する図である。図６は、実施形態に係るログの一例について説明する図である。図７は、実施形態に係る管理者端末３０の表示画面の一例について説明する図である。以下では、ユーザＡが使用する端末２０Ａの第１期間におけるログを分類する例について説明する。

【0030】

サーバ１０の受付部１２は、分類用の指定規則の登録要求を管理者端末３０から受け付ける（ステップＳ１）。ここで、分類用の指定規則は、例えば、ユーザＡ、及びユーザＡの上司に対するヒアリングに基づいて管理者により抽出されたキーワードに基づく分類の規則でもよい。

【0031】

続いて、サーバ１０の記憶部１１は、分類用の指定規則を、分類規則データ５０１に登録する（ステップＳ２）。図５の分類規則データ５０１の例では、指定規則として、メールの件名に「コンプライアンス」という文字列（キーワード）が含まれる場合、「教育」の種別に分類する等の規則が登録されている。

【0032】

続いて、サーバ１０の取得部１３は、第１期間における端末２０Ａの各種のログを取得する（ステップＳ３）。ここで、サーバ１０は、例えば、ユーザＡの操作情報、ユーザＡのスケジュール情報、及びユーザＡの通信情報のログを端末２０Ａから取得する。

【0033】

ユーザＡの操作情報には、端末２０Ａに対する操作履歴が含まれる。端末２０Ａに対する操作履歴は、例えば、端末２０Ａの電源ＯＮ／ＯＦＦの日時の情報、端末２０Ａの位置情報、ユーザＡのプレゼンス（入力操作の受け付け状態）に関する情報、各種アプリケーションに対する操作履歴が含まれてもよい。各種アプリケーションには、例えば、文書作成アプリケーション、メールを送受信するアプリケーション（メーラー）、及びインスタントメッセンジャー等が含まれてもよい。アプリケーションに対する操作履歴は、例えば、動作したアプリケーションの名前の情報、アプリケーションの起動／終了の日時の情報、アプリケーションのウィンドウのタイトル（例えば、ファイルのタイトル）の情報が含まれてもよい。

【0034】

ユーザＡのスケジュール情報には、例えば、スケジュール管理アプリケーションに登録された情報が含まれる。スケジュール情報は、例えば、登録されている出張に関する情報、及び登録されている会議に関する情報が含まれてもよい。登録されている出張に関する情報には、例えば、出張開始日時、出張終了日時、出張先の場所、相手の氏名、及び同行者の氏名等の情報が含まれてもよい。登録されている会議に関する情報には、例えば、会議開始日時、会議終了日時、会議が開催される場所、会議の参加者の氏名、及び会議の参加者の所属する部署名、会議の参加者の職制等の情報が含まれてもよい。

【0035】

ユーザＡの通信情報には、例えば、ユーザＡが送受信した、メール、インスタントメッセージ（チャット）、ユーザＡが行った通話（ＩＰ電話）、オンライン会議の通信履歴が含まれてもよい。通信履歴は、例えば、送信／受信アドレス、送信／受信日時、通話相手、通話日時、会議参加者、会議日時の情報が含まれてもよい。また、ユーザＡの通信情報には、例えば、ユーザＡが閲覧していたＷｅｂサイトの閲覧履歴が含まれてもよい。

【0036】

続いて、サーバ１０の分類部１４は、分類規則データ５０１に登録されている指定規則に基づいて、端末２０Ａから取得された第１期間におけるログを分類する（ステップＳ４）。ここで、サーバ１０は、分類の対象となる第１期間におけるログのうち、特定の種別の指定規則に合致するものを、当該特定の種別のログとして分類する。なお、サーバ１０は、例えば、図５に示す分類規則データ５０１に登録されている各種別の順に、各種別の各指定規則に合致するか否かを判定し、ログを分類してもよい。

【0037】

図６には、端末２０Ａにより受信されたメールのうち、図５に示す分類規則データ５０１に登録されている指定規則により「教育」の種別に分類されたメール６０１の例が示されている。サーバ１０は、件名に「コンプライアンス」という文字列が含まれているため、メール６０１を「教育」の種別に分類されている。また、図６の例では、メール６０１の送信元メールアドレス（Ｆｒｏｍ。「送信元情報」の一例。）は「[e-mail]」（以下で、「アドレスＡ」とも称する。）であり、送信先メールアドレス（Ｔｏ。「送信先情報」の一例。）は「[e-mail]」（以下で、「アドレスＢ」とも称する。）である。

【0038】

なお、サーバ１０は、図５に示す分類規則データ５０１に登録されている各規則のいずれにも合致しないため、いずれの種別にも分類されなかったログを、「その他」の種別に分類してもよい。

【0039】

続いて、サーバ１０の抽出部１５は、指定規則により各種別に分類された各ログに基づいて、分類用の第１追加規則（「第２分類規則」の一例。）の候補を１以上生成する（ステップＳ５）。ここで、サーバ１０は、例えば、指定規則により「教育」の種別に分類されたメール６０１に基づいて、送信元メールアドレスがアドレスＡ（「特定の情報」の一例。）の場合は「教育」の種別に分類するという第１追加規則の候補を生成してもよい。また、サーバ１０は、送信元メールアドレスがアドレスＢの場合は「教育」の種別に分類するという第１追加規則の候補を生成してもよい。また、サーバ１０は、送信元メールアドレスがアドレスＡであり、送信元メールアドレスがアドレスＢである場合は「教育」の種別に分類するという第１追加規則の候補を生成してもよい。

【0040】

なお、サーバ１０は、指定規則により分類された端末２０Ａのログに含まれる各項目のうち、例えば、時間の経過による変化の頻度が比較的少ない特定の項目の情報に基づいて、第１追加規則の候補を生成してもよい。この場合、時間の経過による変化の頻度が比較的少ない項目は、例えば、管理者によりサーバ１０に予め設定されてもよい。また、時間の経過による変化の頻度が比較的少ない項目は、例えば、ディープラーニング等を用いるＡＩ（Artificial Intelligence）により決定（推論）されてもよい。

【0041】

続いて、サーバ１０の分類部１４は、生成された第１追加規則の候補に基づいて、端末２０から取得された第１期間におけるログを分類する（ステップＳ６）。なお、生成された第１追加規則の候補が複数ある場合、サーバ１０は、各候補に基づいて、端末２０から取得されたログをそれぞれ分類する。

【0042】

続いて、サーバ１０の抽出部１５は、指定規則による分類の結果と、第１追加規則の候補による分類の結果とに基づいて、各候補のうち、第１追加規則とするものを決定する（ステップＳ７）。ここで、サーバ１０は、第１追加規則の候補により特定の種別に分類されるログが、指定規則により特定の種別に分類される第１度合いが閾値以上となる場合、当該候補を第１追加規則として決定する。この場合、サーバ１０は、第１度合いを、第１追加規則の候補により特定の種別に分類されたログ（以下で、「ログＢ」とも称する。）が、指定規則により当該特定の種別に分類されたログ（以下で、「ログＡ」とも称する。）に含まれる度合い（部分集合となっている度合い）に基づいて決定してもよい。そして、サーバ１０は、第１度合いが第１閾値以上である場合、当該候補を第１追加規則として決定してもよい。

【0043】

この場合、サーバ１０は、例えば、ログＡとログＢとで共通するログの数を、ログＡに含まれないログＢの数で除算した値を、第１度合いの値してもよい。この場合、第１度合いの逆数Ｅ（以下で、適宜「誤り率Ｅ」とも称する。）は、以下の式（１）で表すことができる。式（１）において、ＡはログＡの集合、ＢはログＢの集合を示す。

【0044】

Ｅ ＝ （Ｂ－Ａ）／Ａ∩Ｂ ・・・（１）
続いて、サーバ１０の記憶部１１は、決定した第１追加規則を、図５に示す分類規則データ５０１に登録する（ステップＳ８）。なお、図５の例では、送信元メールアドレスがアドレスＡである場合、「教育」の種別に分類するという第１追加規則が登録されている。

【0045】

続いて、サーバ１０の分類部１４は、分類規則データ５０１に登録されている第１追加規則に基づいて、端末２０Ａの第１期間より後の各期間におけるログを分類する（ステップＳ９）。ここで、サーバ１０は、第１期間より後の各期間における端末２０Ａのログを、分類規則データ５０１に登録されている各規則に基づいて分類してもよい。この場合、サーバ１０は、まず、各期間における端末２０Ａのログを、指定規則に基づいて分類してもよい。そして、サーバ１０は、各期間における端末２０Ａのログのうち、指定規則によりいずれの種別にも分類されなかったログ（「その他」の種別に分類されたログ）を、第１追加規則に基づいて再分類してもよい。これにより、サーバ１０は、例えば、ユーザＡへのヒアリング等に基づいて設定されたキーワードでは分類できないログ等を、適切に分類することができる。例えば、ｅ－ｌｅａｒｎｉｎｇの講座名等に含まれる特定のキーワードを用いた指定規則により「教育」に分類されたメールがアドレスＡから送信されていた場合、サーバ１０は、送信元メールアドレス等を用いた分類規則を生成する。これにより、サーバ１０は、講座名に当該特定のキーワードが含まれない講座のメールも、適切に分類することができる。また、例えば、ユーザＡが受講している講座がコンプライアンスの教育からセキュリティの教育に変化し、講座のメールの件名に「コンプライアンス」という文字列が含まれないように変化した場合でも、送信元メールアドレスがアドレスＡであるため、追加規則により「教育」に分類される。

【0046】

また、サーバ１０は、第１期間における端末２０Ａのログを、分類規則データ５０１に登録されている各規則に基づいて分類してもよい。

【0047】

例えば、講座名等に含まれる特定のキーワードを用いた指定規則により「教育」に分類されたメールがアドレスＡから送信されていた場合、サーバ１０は、時間の経過による変化の頻度が比較的少ないと考えられる送信元メールアドレス等を用いた分類規則を生成する。これにより、例えば、「教育」に分類するための当該特定のキーワードを講座名に含む講座が終了する等により、別の講座名に変更された場合であっても、サーバ１０はログを適切に分類することができる。また、例えば、「顧客対応」に分類するための特定のキーワードを含む会社名が変更された場合であっても、サーバ１０はログを適切に分類することができる。

【0048】

（分類結果の出力について）
サーバ１０の出力部１６は、端末２０Ａの所定期間におけるログの分類結果等に基づく情報を管理者端末３０に出力する。図７の例では、管理者端末３０は、サーバ１０の出力部１６により出力された情報に基づき、当該所定期間におけるユーザＡの各分類の作業時間の比率を示す円グラフ７０１を画面に表示させている。円グラフ７０１において、領域７０２の面積は、「組織業務」の作業時間の比率を示している。同様に、領域７０３から領域７０７の各面積は、それぞれ、「社内対応」、「顧客対応」、「教育」、「その他」、「業務外」の作業時間の比率を示している。これにより、例えば、ユーザＡの働き方の改善等に役立てることができる。

【0049】

なお、サーバ１０の出力部１６は、端末２０Ａの所定期間におけるログに含まれるユーザＡの操作情報に基づいて、各分類の作業時間を算出してもよい。この場合、サーバ１０は、例えば、インスタントメッセンジャーのプレゼンス機能によりユーザＡが「在席中」であり、「教育」に分類されたメールを表示するウィンドウにフォーカスが付与されている時間長を、「教育」の作業時間と判定してもよい。なお、端末２０Ａは、ユーザＡによりウィンドウがマウス等でクリックされた場合、当該ウィンドウにフォーカスを付与し、当該ウィンドウに対してキーボード等の操作による入力を受け付ける。

【0050】

［第２の実施形態］
第２の実施形態では、第１の実施形態と同様に、サーバ１０が、特定のグループに分類されたログに基づいて、ユーザの業務に関するログを当該特定のグループに分類するための第１情報を抽出する。そして、サーバ１０は、第１情報に基づいてユーザの業務に関するログを分類し、第１情報により特定のグループに分類されたログに基づいて、ユーザの業務に関するログを当該特定のグループに分類するための第２情報を抽出する例について説明する。これにより、サーバ１０は、各種のログを適切に分類することができる。なお、第２の実施形態は一部を除いて第１の実施形態と同様であるため、適宜説明を省略する。以下では、第１の実施形態と共通する部分については説明を省略し、異なる部分についてのみ説明する。なお、サーバ１０は、第１の実施形態の各処理と、第２の実施形態の各処理とを、適宜組み合わせて行うことができる。

【0051】

＜処理＞
次に、図８を参照し、第２の実施形態に係るサーバ１０において実行される処理の一例について説明する。図８は、第２の実施形態に係るサーバ１０において実行される処理の一例を示すフローチャートである。図９は、第２の実施形態に係る分類規則データ５０１Ａの一例について説明する図である。

【0052】

サーバ１０は、図４の各処理が実行された後、一定時間が経過した場合に図８の処理を実行してもよい。この場合、サーバ１０は、図４のステップＳ１からステップＳ７の処理が実行された後、所定の種別における指定規則、及び第１追加規則での分類の精度が低下した場合に、当該所定の種別に対して図８の処理を実行してもよい。

【0053】

この場合、サーバ１０は、例えば、運用当初（例えば、第１期間等を含む期間）のログが、各規則（指定規則、及び第１追加規則）により当該所定の種別へ分類される数（ログ数、件数）と、第１期間よりも後の第２期間のログが、当該各規則により当該所定の種別へ分類される数とに基づいて、図８の処理を実行してもよい。この場合、サーバ１０は、例えば、運用当初のログが各規則により当該所定の種別へ分類される割合と、第１期間よりも後の第２期間のログが各規則により当該所定の種別へ分類される割合との比の値が閾値以上になった場合、図８の処理を実行してもよい。また、この場合、サーバ１０は、分類対象のログの件数と、いずれの種別にも分類できないログ（「その他」の種別へ分類されたログ）の件数との比の値が閾値以上になった場合、図８の処理を実行してもよい。

【0054】

以下では、第１期間よりも後の第２期間における端末２０Ａのログを分類する例について説明する。

【0055】

サーバ１０の取得部１３は、第２期間における端末２０Ａの各種のログを取得する（ステップＳ１０１）。続いて、サーバ１０の分類部１４は、分類規則データ５０１に登録されている第１追加規則に基づいて、端末２０Ａの第２期間におけるログを分類する（ステップＳ１０２）。

【0056】

続いて、サーバ１０の抽出部１５は、第１追加規則により分類されたログに基づいて、分類用の第２追加規則（「第３分類規則」の一例。）の候補を１以上生成する（ステップＳ１０３）。ここで、サーバ１０は、例えば、ステップＳ１０２の処理により各種別に分類された各ログに含まれる文章を形態素解析することにより名詞の単語を抽出してもよい。そして、サーバ１０は、抽出した単語（キーワード）に基づく分類規則を、第２追加規則の候補としてもよい。

【0057】

続いて、サーバ１０の分類部１４は、第２追加規則の候補に基づいて、端末２０Ａのログを分類する（ステップＳ１０４）。続いて、サーバ１０の抽出部１５は、指定規則による端末２０Ａのログの分類の結果と、第２追加規則の候補による端末２０Ａのログの分類の結果とに基づいて、各候補のうち、第２追加規則とするものを決定する（ステップＳ１０５）。これにより、サーバ１０は、時間の経過による変化の頻度が比較的少ない項目の情報を用いる第１追加規則による分類結果に基づいて、時間の経過により変化した後のキーワード等による規則の候補を生成できる。

【0058】

ここで、サーバ１０は、ステップＳ１０２の処理により種別Ａに分類されたログにおける単語の出現頻度と、種別Ａ以外の各種別に分類されたログにおける当該単語の出現頻度とに基づいて、当該単語を第２追加規則に用いる単語として抽出するか否かを判定してもよい。この場合、サーバ１０は、ステップＳ１０２の処理により種別Ａに分類されたログにおける出現頻度が比較的高く、種別Ａ以外の各種別に分類されたログにおける出現頻度が比較的低い単語を抽出してもよい。そして、サーバ１０は、当該単語に基づく分類規則を、種別Ａに分類するための第２追加規則として決定してもよい。

【0059】

この場合、サーバ１０は、例えば、以下の式（２）により、キーワードの候補である各単語に対するスコアＳを算出し、第２閾値以上のスコアＳを有する単語に基づく分類規則を、第２追加規則の候補としてもよい。式（２）において、ｉは各単語のインデックスを示す。また、ｊは各種別のインデックスを示す。

【0060】

Ｓ_ｉ ＝ α_ｉ，ｊ ＋ ｔｆｉｄｆ_ｉ，ｊ ・・・（２）
ここで、α_ｉ，ｊは、インデックスｉにより示される単語ｔ_ｉが、インデックスｊにより示される種別ｄ_ｊに分類されたログにのみ出現する場合は定数Ａ（例えば、１）であり、それ以外の場合は定数Ａよりも小さい定数Ｂ（例えば、０）である。また、ｔｆｉｄｆ_ｉ，ｊは、以下の式（３）により算出される。

【0061】

ｔｆｉｄｆ_ｉ，ｊ ＝ ｔｆ_ｉ，ｊ・ｉｄｆ_ｊ ・・・（３）
ここで、ｔｆ_ｉ，ｊは、種別ｄ_ｊにおける単語ｔ_ｉの出現頻度である。ｔｆ_ｉ，ｊは、例えば、種別ｄ_ｊにおける単語ｔ_ｉの出現回数を、種別ｄ_ｊにおける全ての単語の出現回数の和の値で除算した値でもよい。また、ｉｄｆ_ｊは、種別の総数を、単語ｔ_ｉを含む種別の数で除算した値の対数（ｌｏｇ）でもよい。

【0062】

（第２閾値について）
サーバ１０は、指定規則に設定されているキーワードの運用当初（例えば、第１期間等を含む期間）のログに対するスコアＳと、第２追加規則の候補に用いられるキーワードの第２期間のログに対するスコアＳとが同様の程度となるように、第２閾値を決定してもよい。これにより、例えば、サーバ１０は、ヒアリングに基づいて設定されたキーワードと同様の精度で、一定時間経過後のログを分類可能なキーワードを決定できる。

【0063】

この場合、サーバ１０は、以下のような処理を行ってもよい。まず、サーバ１０は、第２期間よりも前の期間における端末２０Ａのログを取得する。そして、サーバ１０は、第１追加規則に基づいて、端末２０Ａの第２期間よりも前の期間におけるログを分類する。そして、サーバ１０は、第１追加規則による分類結果に基づいて、指定規則に設定されている種別Ａの各キーワードに対するスコアＳを、上述した式（２）によりそれぞれ算出する。そして、サーバ１０は、種別Ａの各キーワードに対するスコアＳの代表値（例えば、平均値、最頻値、または中央値）に所定の係数を乗算等した値を、種別Ａに対する第２閾値として決定する。そして、サーバ１０は、種別Ａ以外の各種別についても、同様に、第２閾値を決定する。

【0064】

続いて、サーバ１０の抽出部１５は、第１追加規則の候補と、第２追加規則の候補とに基づいて、分類用の第３追加規則（「第３分類規則」の一例。）の候補を１以上生成する（ステップＳ１０６）。ここで、サーバ１０は、第１追加規則の候補の規則と、第２追加規則の候補の規則とを組み合わせた規則を、第３追加規則の候補としてもよい。この場合、サーバ１０は、例えば、図４のステップＳ７の処理で算出した式（１）誤り率Ｅが閾値以下である第１追加規則の候補と、ステップＳ１０５の処理で算出した式（２）のスコアＳが閾値以上である第２追加規則の候補の規則とを組み合わせた規則を、第３追加規則の候補としてもよい。

【0065】

続いて、サーバ１０の抽出部１５は、各候補のうち、第３追加規則とするものを決定する（ステップＳ１０７）。ここで、サーバ１０は、例えば、第３追加規則の候補に含まれる第１追加規則の候補に対するスコアＳの値を、当該第３追加規則の候補に含まれる第１追加規則の候補に対する誤り率Ｅの値で除算したスコアＳ_２（Ｓ_２＝Ｓ／Ｅ）を算出してもよい。そして、サーバ１０は、スコアＳ_２が閾値以上である場合のみ、当該第３追加規則の候補を第３追加規則として決定してもよい。

【0066】

続いて、サーバ１０の記憶部１１は、決定した第２追加規則、及び第３追加規則を、図９に示す分類規則データ５０１Ａに登録する（ステップＳ１０８）。続いて、サーバ１０の分類部１４は、分類規則データ５０１に登録されている第２追加規則、及び第３追加規則のそれぞれに基づいて、端末２０Ａのログを分類する（ステップＳ１０９）。これにより、例えば、端末２０から取得されたログのうち、指定規則に基づいて分類されず、第１追加規則に基づいても分類されないログを、第２追加規則、または第３追加規則に基づいて分類させることができる。なお、サーバ１０は、例えば、第２追加規則を用いないようにしてもよい。

【0067】

なお、図９に示す分類規則データ５０１Ａの例では、メールの件名に「法令遵守」という文字列が含まれる場合、「教育」の種別に分類するという第２追加規則が登録されている。また、メールの件名に「優秀活動事例」という文字列が含まれる、かつ、送信先メールアドレスがアドレスＢである場合、「教育」の種別に分類するという第３追加規則が登録されている。

【0068】

（分類用の規則の適用順について）
サーバ１０は、分類規則データ５０１に登録されている各規則を、所定の順番で適用して、端末２０のログを分類してもよい。この場合、サーバ１０は、例えば、まず、指定規則に含まれる各規則を、当該各規則に対して予め設定されている所定の順番で適用してログを分類してもよい。そして、サーバ１０は、第１追加に含まれる各規則を、図４のステップＳ７の処理で算出した式（１）の誤り率Ｅが小さい順番で適用してログを分類してもよい。

【0069】

そして、サーバ１０は、第２追加に含まれる各規則を、ステップＳ１０５の処理で算出した式（２）のスコアＳが小さい順番で適用してログを分類してもよい。そして、サーバ１０は、第３追加に含まれる各規則を、ステップＳ１０７の処理で算出したスコアＳ_２が小さい順番で適用してログを分類してもよい。

【0070】

＜変形例＞
サーバ１０の各機能部は、例えば１以上のコンピュータにより提供されるクラウドコンピューティングにより実現されていてもよい。

【0071】

以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

【0072】

以上の説明に関し、更に以下の項を開示する。
（付記１）
キーワードに基づく第１分類規則により第１ログを分類する処理と、
前記第１ログを分類する処理によって特定のグループに分類された第２ログから、操作情報、スケジュール情報、及び通信情報のうち少なくとも一つに関連する特定の情報を抽出する処理と、
前記特定の情報に基づく第２分類規則により第３ログを分類する処理と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする分類プログラム。
（付記２）
抽出された前記特定の情報と、前記特定のグループの情報とに基づいて、前記第２分類規則を生成する処理、
を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１に記載の分類プログラム。
（付記３）
前記第３ログを分類する処理は、前記第３ログが前記第２分類規則に合致する場合、前記第３ログを前記特定のグループに分類する処理を含む、
ことを特徴とする付記１または２に記載の分類プログラム。
（付記４）
前記第２分類規則により前記第１ログを分類した場合に前記特定のグループに分類される第４ログのうち、前記第２ログと共通のログの割合は閾値以上である、
ことを特徴とする付記１乃至３のいずれか一項に記載の分類プログラム。
（付記５）
前記特定の情報は、前記通信情報に含まれるメッセージの送信元情報とメッセージの送信先情報との少なくとも一方の情報を含む、
ことを特徴とする付記１乃至４のいずれか一項に記載の分類プログラム。
（付記６）
前記特定のグループに分類されたログにおける単語の出現頻度と、前記特定のグループ以外のグループに分類されたログにおける単語の出現頻度とに基づいて、特定の単語を抽出する処理と、
抽出された前記特定の単語に基づく第３分類規則により第４ログを分類する処理と、
を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１乃至５のいずれか一項に記載の分類プログラム。
（付記７）
前記特定の単語を抽出する処理は、第１期間に取得されたログのうち前記特定のグループに分類されるログの数と、前記第１期間よりも後の第２期間に取得されたログのうち前記特定のグループに分類されるログの数との比較に基づいて、実行される、
ことを特徴とする付記６に記載の分類プログラム。
（付記８）
キーワードに基づく第１分類規則により第１ログを分類する処理と、
前記第１ログを分類する処理によって特定のグループに分類された第２ログから、操作情報、スケジュール情報、及び通信情報のうち少なくとも一つに関連する特定の情報を抽出する処理と、
前記特定の情報に基づく第２分類規則により第３ログを分類する処理と、
をコンピュータが実行する分類方法。
（付記９）
キーワードに基づく第１分類規則により第１ログを分類する分類部と、
前記第１ログを分類する処理によって特定のグループに分類された第２ログから、操作情報、スケジュール情報、及び通信情報のうち少なくとも一つに関連する特定の情報を抽出する抽出部と、を備え、
前記分類部は、前記特定の情報に基づく第２分類規則に合致するログを前記特定のグループに分類する、分類装置。

【符号の説明】

【0073】

１ 分類システム
１０ サーバ
１１ 記憶部
１２ 受付部
１３ 取得部
１４ 分類部
１５ 抽出部
１６ 出力部
２０ 端末
３０ 管理者端末

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】