JP2006243803A - 情報処理システム、プログラム及び情報処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 重要度を判断する基礎となる情報の時間的な変化を考慮し、効率を向上した電子メールの重要度判定を行う情報処理システム、プログラム及び情報処理方法を提供する。
【解決手段】 第１の重要度推定部１０３が、過去にユーザが受信した電子メールの情報を用いて、電子メールを複数の第１の重要度区分のいずれかに分類し、第２の重要度推定部１０４が、過去にユーザが受信した電子メールの情報を用いて、前記第１の重要度区分の各々について、第１の重要度区分に属する電子メールの重要度を、前記第１の重要度推定部とは異なる判断基準により前記第１の重要度区分とは異なる第２の重要度区分のいずれかのうちから決定し、前記第１の重要度区分の各々に関連づけて設定し、前記第２の重要度区分の情報が所定の処理に供される情報処理システムである。
【選択図】 図１

Description

本発明は、電子メールの処理を行う情報処理システム、プログラム及び情報処理方法に関する。

近年では、電子メールを用いたコミュニケーションが一般化しており、日常、ユーザがやり取りする電子メールは非常に多数に及ぶ場合がある。これら大量の電子メールの中からユーザにとって重要な情報を選択的に提示する技術が要望されている。そこで、こうした要望に応えて、電子メールの重要度を判断し、ユーザに提示する様々な情報処理システムが提案されている。

たとえば、所定のアドレスからの電子メール又は所定のパスワードを含む電子メールを重要と判断する方法（特許文献１参照）、電子メールの同時受信者数に応じて重要度を判断する方法（特許文献２参照）、送信者が重要度情報及び納期情報を付加した電子メールを送ることにより受信者側の重要度情報を更新する方法（特許文献３参照）などが開発されている。しかしながら、これらの判断方法では、それぞれパスワードを用いる場合や、同時受信者がいる場合など、特定の状況では有効に機能するものの、多様な判断基準を持つ一般のユーザに対して、重要度の決定を行うことができない。

また、個々のユーザが過去に受信した電子メールの情報に基づいて、新たに受信した電子メールの重要度を判断する方法も提案されている。たとえば、過去の電子メールに対するユーザの応答を監視し、監視した結果の情報を用いてベイズネットにより電子メールを分類する方法（特許文献４参照）や、明示的なユーザの入力又は電子メールに対するユーザの応答の結果に基づいて、ベイズやサポートベクトルマシンなどにより電子メールを分類する方法（特許文献５参照）などがある。

しかし、これらの方法を実施する場合には、過去に受信した電子メールを蓄積し、これら全体をもとに重要度を判定するため、重要度の判断の基礎となる情報が時間的に変化している場合に、このような時間的変化に対応して重要度を判断することができない。
特開平１１−１５４９７５号公報 特開２０００−１６３３３６号公報 特開２０００−１７２５８０号公報 特表２００２−５２９８２０号公報 特表２００４−５０６９６１号公報

このように、上記従来例の技術では、例えば、ユーザに電子メールを送信した人物が、過去においてユーザの会社の同僚であったが、ある時点から転属によってユーザの同僚ではなくなった場合などに、そのような電子メールの重要度を判断する基礎となる情報の時間的変化を考慮して電子メールの重要度を判断することができない。過去のある時点から現在までの限られた期間に受信した電子メールのみを判断のための基礎情報として用いれば、最近の状況に応じた重要度の判断を行うことはできるが、限られた数の電子メールだけを基礎情報として用いるため、重要度の判断の精度は悪くなる。

さらに、過去にユーザが受信した全ての電子メールについて、その日時により重みづけをしたうえで重要度判断の基礎情報として用いた場合、重要度を判断するために必要な計算の量が多くなり、効率が悪い。

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的の一つは、重要度を判断する基礎となる情報の時間的な変化を考慮し、効率を向上した電子メールの重要度判定を行う情報処理システム、プログラム及び情報処理方法を提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明に係る情報処理システムは、過去にユーザが受信した電子メールの情報を用いて、電子メールを複数の第１の重要度区分のいずれかに分類する第１の重要度推定手段と、過去にユーザが受信した電子メールの情報を用いて、前記第１の重要度区分の各々について、第１の重要度区分に属する電子メールの重要度を、前記第１の重要度推定手段とは異なる判断基準により前記第１の重要度区分とは異なる第２の重要度区分のいずれかのうちから決定し、前記第１の重要度区分の各々に関連づけて設定する第２の重要度推定手段と、を含み、前記第２の重要度推定手段によって得られた第２の重要度区分の情報が所定の処理に供されることを特徴としている。

ここで、前記第１または第２の重要度推定手段の少なくとも一方は、ベイズの定理を用いて、前記電子メールの第１または第２の重要度区分を決定することとしてもよい。

また、前記第１の重要度推定手段は、過去にユーザが受信した電子メールの情報として、第１の電子メールの集合の情報を用い、前記第２の重要度推定手段は、過去にユーザが受信した電子メールの情報として、前記第１の電子メールの集合とは異なる第２の電子メールの集合の情報を用いることとしてもよい。

さらに、本発明に係る情報処理システムは、電子メールに対するユーザの反応を監視する監視手段と、前記監視手段によって得られたユーザの反応の情報を用いて、前記電子メールの重要度を評価する重要度評価手段と、を含み、前記第１及び前記第２の重要度推定手段は、前記重要度評価手段によって得られた結果を用いて重要度を決定することとしてもよい。

また、本発明の一態様に係る情報処理方法は、情報処理システムに、過去にユーザが受信した電子メールの情報を用いて、電子メールを複数の第１の重要度区分のいずれかに分類するステップと、過去にユーザが受信した電子メールの情報を用いて、前記第１の重要度区分の各々について、第１の重要度区分に属する電子メールの重要度を、前記第１の重要度推定手段とは異なる判断基準により前記第１の重要度区分とは異なる第２の重要度区分のいずれかのうちから決定し、前記第１の重要度区分の各々に関連づけて設定するステップと、を実行させ、前記第２の重要度区分の情報が所定の処理に供されることを特徴としている。

また、本発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータに、過去にユーザが受信した電子メールの情報を用いて、電子メールを複数の第１の重要度区分のいずれかに分類するステップと、過去にユーザが受信した電子メールの情報を用いて、前記第１の重要度区分の各々について、第１の重要度区分に属する電子メールの重要度を、前記第１の重要度推定手段とは異なる判断基準により前記第１の重要度区分とは異なる第２の重要度区分のいずれかのうちから決定し、前記第１の重要度区分の各々に関連づけて設定するステップと、を実行させ、前記第２の重要度区分の情報が所定の処理に供されることを特徴としている。

本発明によれば、電子メールを第１の重要度区分に分類し、さらに第１の重要度区分を用いて第１の重要度区分とは異なる判断基準により第２の重要度区分に分類することにより、重要度を判断する基礎となる情報の時間的な変化を考慮して、効率よく電子メールの重要度を判断することができる。

以下、本発明の好適な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、本発明の実施の形態に係る情報処理システムは、パーソナルコンピュータ、携帯情報端末、サーバコンピュータ等の情報処理装置として構成することができる。また、ネットワークにより接続された複数の情報処理装置により構成することもできる。さらに、当該情報処理システムが実行する処理がソフトウェアとして実現され、そのプログラムがコンピュータで読み取り可能な記憶媒体又はネットワークを介した通信によって提供され、前述の情報処理装置で実行されることとしてもよい。

本発明の実施の形態に係る情報処理システムは、機能的に図１に示すように、電子メール受信部１０１、電子メール情報抽出部１０２、第１の重要度推定部１０３、第２の重要度推定部１０４、出力部１０５、監視部１０６、重要度評価部１０７、送信者情報データベース２０１及び電子メールデータベース２０２を含んで構成されている。このうち、電子メール情報抽出部１０２、第１の重要度推定部１０３、第２の重要度推定部１０４、重要度評価部１０７は、例えばＣＰＵとＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）等の記憶装置に保持された処理プログラムとデータによって実現できる。また、送信者情報データベース２０１及び電子メールデータベース２０２は、ＲＡＭやハードディスクドライブ等の記憶装置に保持される。

電子メール受信部１０１は、ネットワークカードやモデム等であり、ネットワークを介して送られてくる電子メールを受信して、電子メール情報抽出部１０２に対して出力する。電子メール情報抽出部１０２は、電子メール受信部１０１から受け取った電子メールに対して、当該電子メールのヘッダ部分から送信者アドレスその他の情報を抽出する。また、当該電子メールの本文部分から、重要度の判定に使われる所定のキーワードの存在の有無や、広告の電子メールでよく使われる記号などの特定の文字について、本文内に含まれる当該特定の文字の数の情報などを抽出する。この電子メール情報抽出部１０２で抽出した情報は、第１の重要度推定部１０３及び第２の重要度推定部１０４において、当該電子メールの重要度の推定のために使用される。

第１の重要度推定部１０３は、受信した電子メールに対して、送信者情報データベース２０１と電子メールデータベース２０２に保持されている情報を用いて、電子メール情報抽出部１０２で得られた情報をもとに、当該電子メールの重要度を推定する処理を行う。第１の重要度推定部１０３で実行される処理は、後に詳しく述べる。

第２の重要度推定部１０４は、送信者情報データベース２０１と電子メールデータベース２０２に保持されている情報を用いて、電子メール情報抽出部１０２で得られた情報及び第１の重要度推定部１０３で得られた第１の重要度区分の情報をもとに、受信した電子メールの最終的な重要度を、複数の第２の重要度区分のいずれかのうちから決定する処理を行う。第２の重要度推定部１０４で実行される処理は、後に詳しく述べる。

出力部１０５は、ディスプレイ、スピーカ又はネットワークに接続された通信装置等であり、受信した電子メールの情報を、第２の重要度推定部１０４で得られた重要度区分の情報とともに出力する。これにより、重要度の高い電子メールのみを情報処理装置の画面に表示したり、重要度の高い順に配列して情報処理装置の画面に表示したりする処理が可能となる。また、重要度の高い電子メールの受信時にポップアップ表示、アラーム出力、携帯情報端末への転送などによりユーザに通知することも可能となる。なお、重要度に応じた処理の内容及び処理の対象とする重要度の範囲は、ユーザが指定することとしてもよい。

監視部１０６は、ユーザの情報処理装置上の操作を記録するプログラム及びセンサ、カメラ等から構成され、受信した電子メールに対するユーザの応答などを監視する。ユーザの情報処理装置上の操作を記録することにより、受信した電子メールに対してユーザが実行した処理を監視することができる。このようなユーザが実行した処理の例としては、電子メールを処理するソフトウェア内で当該電子メールを選択する、一定の時間画面に表示させる、当該電子メールの印刷又は削除を行う、当該電子メールに対して返信又は第三者への転送の電子メールを送信する、などがある。また、これらの処理を検知した場合には、処理を実行した日時、回数、実行の際の情報処理装置への入力の速度、他の処理と合わせて行ったか否かなどの情報を合わせて記録することもできる。さらに、センサ、カメラ等を用いて、ユーザが情報処理装置の前にいた時間やユーザが声を発したか否かなどを監視してもよい。

重要度評価部１０７は、監視部１０６で得られた情報及びユーザが明示的に入力した情報をもとに、受信した電子メールの重要度を評価する。評価の方法としては、単純に監視項目の閾値などにより条件判定を行う方法のほか、ベイズの定理や、サポートベクトルマシンを利用するなどの方法を用いることができる。また、評価した結果に基づいて、電子メールデータベース２０２及び送信者情報データベース２０１の情報を更新する。

送信者情報データベース２０１には、過去にユーザが送受信した電子メールのアドレスについての情報が蓄積されている。電子メールのアドレスについて蓄積されている情報の例としては、過去に当該アドレスからユーザが受信した電子メールの数、過去に当該アドレスに対してユーザが送信した電子メールの数、過去に当該アドレスから送られてきた電子メールに対して第２の重要度推定部１０４又は重要度評価部１０７で判定された重要度区分の情報などがある。さらに、当該アドレスから受信した過去の電子メールの重要度について、その平均値、最頻値又は重要度区分の各々が全体に占める割合についての情報を保持することとしてもよい。これらの情報は、電子メールデータベース２０２に蓄積されている情報とともに、第１の重要度推定部１０３及び第２の重要度推定部１０４で用いられる。

電子メールデータベース２０２には、過去にユーザが送受信した電子メールの履歴及び
当該電子メールから抽出された情報が蓄積されている。また、当該電子メールについて、第２の重要度推定部１０４又は重要度評価部１０７で判定された重要度区分の情報についても蓄積されている。これらの情報は、送信者情報データベース２０１に蓄積されている情報とともに、第１の重要度推定部１０３及び第２の重要度推定部１０４で用いられる。

次に、第１の重要度推定部１０３の実行する処理の内容について、詳細に説明する。第１の重要度推定部１０３は、機能的に図２に示すように、第１の重要度区分判定基準計算部１０８、第１の重要度区分判定部１０９及び第１の重要度区分判定基準データベース２０３を含んで構成されている。第１の重要度区分判定基準計算部１０８と第１の重要度区分判定部１０９は、例えばＣＰＵとＲＡＭやＲＯＭ等の記憶装置に保持された処理プログラムによって実現できる。また、第１の重要度区分判定基準データベース２０３は、ＲＡＭやハードディスクドライブ等の記憶装置に保持される。

第１の重要度区分判定基準計算部１０８は、送信者情報データベース２０１と電子メールデータベース２０２の情報をもとに、受信した電子メールを複数の第１の重要度区分のいずれかに分類するための、判断基準となる情報を決定する。具体的には、電子メールの内容に関して予め定められた複数の判定条件の組み合わせについて、当該判定条件の組み合わせに該当する電子メールが、複数の第１の重要度区分のいずれに該当するかを判定するための情報を計算する。計算の方法としては、ベイズの定理、サポートベクトルマシン又は共起パターンを利用するなどの方法を用いることができる。

ベイズの定理を用いた場合では、第１の重要度区分判定基準計算部１０８は、ある複数の判定条件の組み合わせに合致する電子メールが、第１の重要度区分の各々に該当する条件付確率を計算し、その結果を出力する。その際、計算のために、過去の電子メールについて、判定条件の組み合わせと、当該電子メールの重要度区分の判定結果の対応関係の情報を利用する。

ここで、第１の重要度区分の判定を行うための判定条件のうち、送信者アドレスに基づくものとしては、当該送信者アドレスの文字列、過去に当該送信者アドレスとの間でユーザが送受信した電子メールの件数、当該送信者アドレスから過去に受信した電子メールの重要度区分などを用いることができる。特に、当該送信者アドレスから過去に受信した電子メールの重要度を評価した結果について、その平均値、最頻値又は重要度区分の各々が全体に占める割合を、重要度区分の判定条件として用いることができる。

一方、第１の重要度区分の判定を行うための判定条件のうち、受信した電子メールの内容に基づくものとしては、当該電子メールの同時受信者数、添付ファイルの有無、本文の文字数、件名及び本文に含まれる特定の文字の個数、件名及び本文に含まれる会議・日付・約束・納期・広告・ニュースなどの重要度に関するキーワードの有無及び個数、挨拶語・敬語の有無及び種類、その他件名及び本文に対する自然言語処理を実行した結果などを用いることができる。また、当該電子メールに添付ファイルがある場合には、添付ファイルの種類、サイズ、ファイル名などを利用することができる。また、当該電子メールがユーザ以外の受信者にも送信されている場合には、他の受信者のメールアドレスからユーザが過去に受信した電子メールの重要度区分の情報を用いることもできる。また、当該電子メールの送信者アドレスに対して、過去にユーザが送信した電子メールについても、受信した電子メールと同様に判定条件として用いることができる。

また、過去に送受信した電子メールに基づく判定条件を計算する場合には、計算の対象とする電子メールを、過去の一定の期間に受信したものに制限することとしてもよい。

あるいは、一定の判定条件については、前述の計算によらずに予め設定されたものを用いることができる。例えば、電子メールの本文内に特定のキーワードを含むものについては、必ず特定の第１の重要度区分に分類するなどである。

第１の重要度区分判定基準計算部１０８により決定された複数の判定条件の組み合わせと第１の重要度区分の対応関係についての情報は、第１の重要度区分判定基準データベース２０３に保持される。第１の重要度区分判定基準計算部１０８による第１の重要度区分判定基準データベース２０３の更新は、電子メールが新たに受信されるごとに行ってもよいし、受信した電子メールの件数が一定の数に達するごと、一定の時間が経過するごとなどのタイミングで実行されることとしてもよい。また、更新する範囲は、データベース全体であってもよいし、新たに受信した電子メールに関する部分だけの更新であってもよい。

第１の重要度区分判定部１０９は、新たに電子メールを受信した場合に、当該電子メールから抽出した情報に基づいて、当該電子メールが第１の重要度区分判定基準データベース２０３に保持される判定条件の組み合わせのうちいずれに合致するかを判定し、対応する第１の重要度区分を決定する。決定された第１の重要度区分の情報は、第２の重要度推定部１０４における処理に供される。もしくは、「Expert Systems and Probabilistic Network Model （著者E.Castillo、J.M.Gutierrez、A.S.Hadi、出版社Springer-Verlag
New York, Inc. 出版年１９９７年）」などに示されるように例えばベイジアンネットワークの確率計算手法を用いて、第１の重要度区分に判定される条件付確率を保持し、第１の重要度区分判定基準データベース２０３に条件付確率として格納されるとともに、続く第２の重要度推定部１０４における処理に、伝播する確率として供されてもよい。この場合は第１の重要度区分判定基準計算部１０８と第２の重要度区分判定基準計算部１１０は同一のベイジアンネットワークを利用することとしてもよい。

次に、第２の重要度推定部１０４の実行する処理の内容について、説明する。第２の重要度推定部１０４は、機能的に図３に示すように、第２の重要度区分判定基準計算部１１０、第２の重要度区分判定部１１１及び第２の重要度区分判定基準データベース２０４を含んで構成されている。第２の重要度区分判定基準計算部１１０と第２の重要度区分判定部１１１は、例えばＣＰＵとＲＡＭやＲＯＭ等の記憶装置に保持された処理プログラムによって実現できる。また、第２の重要度区分判定基準データベース２０４は、ＲＡＭやハードディスクドライブ等の記憶装置に保持される。

第２の重要度区分判定基準計算部１１０は、送信者情報データベース２０１と電子メールデータベース２０２の情報をもとに、電子メールの第２の重要度区分を判定するための、判断基準となる情報を決定する。具体的には、電子メールの第１の重要度区分及び電子メールの内容に関して予め定められた複数の判定条件の組み合わせについて、当該判定条件の組み合わせに該当する電子メールが、複数の第２の重要度区分のいずれに該当するかを判定するための情報を計算する。計算の方法としては、ベイズの定理、サポートベクトルマシン又は共起パターンを利用するなどの方法を用いることができる。なお、第１の重要度区分判定基準計算部１０８と同様の方法を用いる場合には、両者は共通のプログラムルーチンとして構成することができる。

ベイズの定理を用いた場合では、第２の重要度区分判定基準計算部１１０は、ある第１の重要度区分と判定条件の組み合わせに合致する電子メールが、第２の重要度区分の各々に該当する条件付確率を計算し、その結果を出力する。その際、計算のために、過去にユーザが受信した電子メールについて、判定条件の組み合わせと当該電子メールの重要度区分の判定結果の対応関係の情報を利用する。

ここで、第２の重要度区分の判定基準を計算するために用いる過去の電子メールとしては、第１の重要度区分の判定基準を計算するために用いた過去の電子メールの集合とは異なる電子メールの集合を用いることができる。例えば、第１の重要度区分の判定基準を計算するためには、所定の第１の期間に受信した電子メールを用いたものとすると、これに対し、第２の重要度区分の判定基準を計算するためには、第１の期間とは異なる第２の期間に受信した電子メールを用いることができる。ここで、第２の期間は、第１の期間にその一部または全部が含まれる期間であってもよいし、第１の期間とは重なり合わない別の期間であってもよい。また、計算に用いる過去の電子メールの集合としては、所定の期間に受信した電子メールではなく、最近に受信したものから順に所定の件数の電子メールを用いることとしてもよい。

また、第２の重要度区分の判定を行うための判定条件としては、第１の重要度区分の判定を行うために用いた過去の電子メールの集合とは異なる電子メールの集合を対象として、前述の第１の重要度区分判定基準計算部１０８で用いるものと共通の条件について計算したものを用いてもよいし、第１の重要度区分判定基準計算部１０８とは異なる判定条件をさらに組み合わせたものを用いてもよい。

第２の重要度区分判定基準計算部１１０により決定された複数の判定条件の組み合わせと第２の重要度区分の対応関係についての情報は、第２の重要度区分判定基準データベース２０４に保持される。第２の重要度区分判定基準計算部１１０による第２の重要度区分判定基準データベース２０４の更新は、電子メールが新たに受信されるごとに行ってもよいし、受信した電子メールの件数が一定の数に達するごと、一定の時間が経過するごとなどのタイミングで実行されることとしてもよい。また、更新する範囲は、データベース全体であってもよいし、新たに受信した電子メールに関する部分だけの更新であってもよい。

第２の重要度区分判定部１１１は、新たに電子メールを受信した場合に、当該電子メールの第１の重要度区分及び当該電子メールから抽出した情報に基づいて、当該電子メールが第２の重要度区分判定基準データベース２０４に保持される判定条件の組み合わせのうちいずれに合致するかを判定し、対応する第２の重要度区分を決定する。決定された第２の重要度区分の情報は、送信者情報データベース２０１及び電子メールデータベース２０２に反映されるとともに、出力部１０５における電子メールの出力の方法の決定に利用される。

以下では、本発明の実施の形態に係る情報処理システムにより、既知の送信者から、ユーザに対して電子メールが送信された場合の処理の内容について、説明する。ここで、送信された電子メールは、過去ユーザが勤務する会社の同僚であったが、現在は異なる部署に転属された人物からのものであり、送信者アドレスが「[email protected]」で、電子メールの本文内に「会議」という文字列を含むものであるとする。

まず、電子メール受信部１０１で送信された電子メールが受信される。そして、受信された電子メールの内容は電子メール情報抽出部１０２に渡される。電子メール情報抽出部１０２では、受け取った電子メールの内容から、送信者アドレスが「[email protected]」であることや、本文中に所定の文字やキーワードを含んでいることなどの情報を抽出する。

第１の重要度推定部１０３では、電子メールを第１の重要度区分に分類する処理を行う。ここでは、送信者アドレス「[email protected]」は過去に会社の同僚であった人物のものであることから、送信者情報データベース２０１には、当該送信者アドレスから過去に受信した電子メールは、全体として重要度区分が「高」に該当する場合が最も多いとの情報が保持されているものとする。このことから、第１の重要度区分判定基準計算部１０８において、当該電子メールの第１の重要度区分は、「高」に該当する確率が最も高いとの結果が計算されたものとする。これにより、第１の重要度区分判定部１０９は、当該電子メールの第１の重要度区分を「高」に決定し、その結果を第２の重要度推定部１０４に対して出力する。

続いて、第２の重要度推定部１０４では、第１の重要度区分の情報を用いて、第１の重要度推定部１０３とは異なる判断基準により、電子メールの重要度を推定する処理を行う。具体的には、第１の重要度区分推定部１０３では過去にユーザが受信した全ての電子メールの情報を用いて判定基準を計算したのに対して、第２の重要度推定部１０４では、過去の一定の期間に受信した電子メールの情報と、第１の重要度区分の情報を組み合わせて判定基準を計算し、受信した電子メールについての第２の重要度区分を決定する。

第２の重要度推定部１０４は、送信者情報データベース２０１と電子メールデータベース２０２の情報をもとに第２の重要度区分判定基準計算部１１０で計算した結果を、第２の重要度区分判定基準データベース２０４に保持している。ここでは、判断基準の例として、図４に示したように、電子メール本文内に会議に関するキーワードが含まれているか否かと、第１の重要度区分及び過去１ヶ月間に当該送信者から受信した電子メールの重要度区分の最頻値の組み合わせにより、第２の重要度区分の各々について、当該第２の重要度区分に該当する確率を計算した結果が保持されているものとする。また、今回受信した電子メールの送信者は現在ユーザとは異なる部署に所属するため、送信者アドレス「[email protected]」から受信した過去１ヶ月間の電子メールは、重要度「低」に分類されるものが最も多かったものとする。この情報と、第１の重要度区分が「高」であったことと、さらに、電子メールの本文内に会議に関するキーワードである「会議」が含まれていることから、図４に示したように、当該電子メールは第２の重要度区分「中」である確率が0.45であり、もっとも高い。よって、第２の重要度区分判定部１１１により、当該電子メールの重要度区分は「中」であることが決定される。この結果は、出力部１０５に対して出力されるとともに、送信者情報データベース２０１及び電子メールデータベース２０２の電子メールの重要度に関する情報は、当該第２の重要度区分の判定結果を反映した情報に更新される。

以上の結果をもとに、出力部１０５により、受信した電子メールの重要度区分が「中」であることに応じて、当該電子メールの情報が出力される。

以上説明した本発明の実施の形態によれば、ユーザと送信者との社会的関係の変化により、電子メールの重要度を判定するための基礎となる情報に変化があった場合でも、その変化に対応して重要度を判定することができる。

なお、本実施の形態では、第１及び第２の重要度区分について、「高」、「中」、「低」の３段階としたが、さらに細分化した区分を用いることが可能である。さらに、これらの区分の数及び内容については、ユーザが任意に設定することもできる。例えば、「高」に属する確率の値をそのままユーザに知らせることも可能である。また、「高」、「中」、「低」の各々に属する確率を重み付けなどで加工した値をそのままユーザに知らせることも可能である。これらの場合には区分は離散的な区分から連続的な区分への拡張と言える。また複数の電子メールを同時に判定して表示する場合にはこれらの区分ごと、もしくは確率やその重み付けなどで加工した値の大きい順などにソートしてユーザに表示することも可能である。すなわち、特定の重要度区分に属する確率の値、各重要度区分に属する確率を重み付けで加工した値などの連続的な値を、重要度を評価するために用いることができる。

また、本実施の形態では、第２の重要度区分判定基準データベース２０４に保持される情報の例として、電子メール本文内の会議に関するキーワードの有無と、第１の重要度区分及び過去１ヶ月間に当該電子メールの送信者から送信された電子メールの重要度区分の最頻値を用いたが、これとは異なる判定条件を用いることが可能である。また、さらに多くの条件の組み合わせによって重要度区分の各々に該当する確率を計算することも可能である。

本発明の実施の形態に係る情報処理システムの機能ブロック図である。 本発明の実施の形態に係る情報処理システムにおける、第１の重要度推定部の機能ブロック図である。 本発明の実施の形態に係る情報処理システムにおける、第２の重要度推定部の機能ブロック図である。 本発明の実施の形態に係る情報処理システムにおける、第２の重要度区分判定基準データベースに格納される情報の一例を示す図である。

符号の説明

１０１ 電子メール受信部、１０２ 電子メール情報抽出部、１０３ 第１の重要度推定部、１０４ 第２の重要度推定部、１０５ 出力部、１０６ 監視部、１０７ 重要度評価部、１０８ 第１の重要度区分判定基準計算部、１０９ 第１の重要度区分判定部、１１０ 第２の重要度区分判定基準計算部、１１１ 第２の重要度区分判定部、２０１ 送信者情報データベース、２０２ 電子メールデータベース、２０３ 第１の重要度区分判定基準データベース、２０４ 第２の重要度区分判定基準データベース。

Claims (6)

1. 過去にユーザが受信した電子メールの情報を用いて、電子メールを複数の第１の重要度区分のいずれかに分類する第１の重要度推定手段と、
   過去にユーザが受信した電子メールの情報を用いて、前記第１の重要度区分の各々について、第１の重要度区分に属する電子メールの重要度を、前記第１の重要度推定手段とは異なる判断基準により前記第１の重要度区分とは異なる第２の重要度区分のいずれかのうちから決定し、前記第１の重要度区分の各々に関連づけて設定する第２の重要度推定手段と、
   を含み、
   前記第２の重要度推定手段によって得られた第２の重要度区分の情報が所定の処理に供されることを特徴とする情報処理システム。
2. 請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
   前記第１または第２の重要度推定手段の少なくとも一方は、ベイズの定理を用いて、前記電子メールの第１または第２の重要度区分を決定することを特徴とする情報処理システム。
3. 請求項１または２に記載の情報処理システムにおいて、
   前記第１の重要度推定手段は、過去にユーザが受信した電子メールの情報として、第１の電子メールの集合の情報を用い、
   前記第２の重要度推定手段は、過去にユーザが受信した電子メールの情報として、前記第１の電子メールの集合とは異なる第２の電子メールの集合の情報を用いることを特徴とする情報処理システム。
4. 請求項１乃至３のいずれか一項に記載の情報処理システムにおいて、
   電子メールに対するユーザの反応を監視する監視手段と、
   前記監視手段によって得られたユーザの反応の情報を用いて、前記電子メールの重要度を評価する重要度評価手段と、
   を含み、
   前記第１及び第２の重要度推定手段は、前記重要度評価手段によって得られた結果を用いて重要度を決定することを特徴とする情報処理システム。
5. 情報処理システムに、
   過去にユーザが受信した電子メールの情報を用いて、電子メールを複数の第１の重要度区分のいずれかに分類するステップと、
   過去にユーザが受信した電子メールの情報を用いて、前記第１の重要度区分の各々について、第１の重要度区分に属する電子メールの重要度を、前記第１の重要度推定手段とは異なる判断基準により前記第１の重要度区分とは異なる第２の重要度区分のいずれかのうちから決定し、前記第１の重要度区分の各々に関連づけて設定するステップと、
   を実行させ、
   前記第２の重要度区分の情報が所定の処理に供されることを特徴とする情報処理方法。
6. コンピュータに、
   過去にユーザが受信した電子メールの情報を用いて、電子メールを複数の第１の重要度区分のいずれかに分類するステップと、
   過去にユーザが受信した電子メールの情報を用いて、前記第１の重要度区分の各々について、第１の重要度区分に属する電子メールの重要度を、前記第１の重要度推定手段とは異なる判断基準により前記第１の重要度区分とは異なる第２の重要度区分のいずれかのうちから決定し、前記第１の重要度区分の各々に関連づけて設定するステップと、
   を実行させ、
   前記第２の重要度区分の情報が所定の処理に供されることを特徴とするプログラム。
   

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