システム
【課題】正確かつ使い勝手のよい名刺データを提供すること。
【解決手段】名刺の画像から文字認識によって読み出されたメールアドレスに対応づけてデータを格納するデータベースに情報を記録するシステムを提供する。システムは、電子メールを取得するメール取得部と、電子メール内の署名文字列から、電子メールの送信者の属性を示す属性情報を抽出する属性抽出部と、属性抽出部が抽出した属性情報を、電子メールの送信者のメールアドレスと一致するメールアドレスに対応づけてデータベースに記録する属性記録部とを備える。
【解決手段】名刺の画像から文字認識によって読み出されたメールアドレスに対応づけてデータを格納するデータベースに情報を記録するシステムを提供する。システムは、電子メールを取得するメール取得部と、電子メール内の署名文字列から、電子メールの送信者の属性を示す属性情報を抽出する属性抽出部と、属性抽出部が抽出した属性情報を、電子メールの送信者のメールアドレスと一致するメールアドレスに対応づけてデータベースに記録する属性記録部とを備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
電子メールから差出人の姓名等の情報を抽出する技術が知られている（例えば、下記特許文献１−６、非特許文献１および２を参照）。
特許文献１ 特開平９−２４４９６９号公報
特許文献２ 特開平１０−１７１８２７号公報
特許文献３ 特開平１１−１５４１５７号公報
特許文献４ 特開２０００−１７２５８７号公報
特許文献５ 特開２００３−２１６６２５号公報
特許文献６ 特開２００４−１０２５２３号公報
非特許文献１ 浅野久子他，電子メールからのパーソナル情報抽出方法の検討，情報処理学会第５２回全国大会講演論文集，日本，社団法人 情報処理学会，１９９６年 ３月６日，Ｖｏｌ．３，Ｎｏ．４Ｊ−４，ｐｐ．３−３０１〜３−３０２．
非特許文献２ 浅野久子他，電子メールを利用した住所録管理システム，情報処理学会第５５回全国大会講演論文集，日本，社団法人 情報処理学会，１９９７年 ９月２４日，Ｖｏｌ．４，Ｎｏ．３Ｌ−１，ｐｐ．４−３２７〜４−３２８．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
名刺の画像を名刺データとして利用するシステムにおいて、名刺の画像を文字認識して姓名等の情報を読み取って文字データとして利用するためには、非常に高い文字認識精度が必要となる。一方、電子メールから抽出した情報は文字情報に過ぎず、使い勝手のよい名刺データとして利用することができない、という課題があった。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記課題を解決するために、本発明の第１の態様においては、名刺の画像から文字認識によって読み出されたメールアドレスに対応づけてデータを格納するデータベースに情報を記録するシステムであって、電子メールを取得するメール取得部と、電子メール内の署名文字列から、電子メールの送信者の属性を示す属性情報を抽出する属性抽出部と、属性抽出部が抽出した属性情報を、電子メールの送信者のメールアドレスと一致するメールアドレスに対応づけてデータベースに記録する属性記録部とを備える。
【０００５】
属性抽出部は、署名文字列から、送信者の姓名、送信者が所属する団体、送信者の肩書き、送信者の住所、送信者の連絡先電話番号の少なくとも一つを、属性情報として抽出してよい。
【０００６】
メール取得部は、メールサーバから定期的に電子メールを取得し、属性抽出部は、メール取得部が新たな電子メールを取得した場合に、新たな電子メール内の署名文字列から、新たな電子メールの送信者の属性情報を抽出し、属性記録部は、属性抽出部が抽出した新たな電子メールの送信者の属性情報を、新たな電子メールの送信者のメールアドレスと一致するメールアドレスに対応づけてデータベースに記録してよい。
【０００７】
名刺の画像を取得する画像取得部と、画像取得部が取得した名刺の画像から、文字認識によってメールアドレスを読み出す文字認識部と、文字認識部が読み出したメールアドレスに対応づけて属性情報を記憶するデータベースとをさらに備えてよい。
【０００８】
名刺の画像から文字認識によって読み出されたメールアドレスを取得するメールアドレス取得部をさらに備え、メール取得部は、メールアドレス取得部が取得したメールアドレスと送信者のメールアドレスが一致する電子メールを取得し、属性抽出部は、メール取得部が取得した電子メール内の署名文字列から、電子メールの送信者の属性情報を抽出し、属性記録部は、属性抽出部が抽出した属性情報を、メールアドレス取得部が取得したメールアドレスに対応づけてデータベースに記録してよい。
【０００９】
名刺の画像を取得する画像取得部と、画像取得部が取得した名刺の画像から、文字認識によってメールアドレスを読み出す文字認識部と、データベースとをさらに備え、メールアドレス取得部は、文字認識部が読み出したメールアドレスを取得してよい。
【００１０】
電子メールの送信者から、電子メールの送信者本人の属性情報を取得する本人属性取得部をさらに備え、属性記録部は、本人属性取得部が電子メールの送信者から属性情報を取得した場合に、当該取得した属性情報を、電子メールの送信者のメールアドレスに対応づけてデータベースに記録してよい。
【００１１】
データベースは、ユーザを識別する情報に対応づけて、当該ユーザが受信した電子メールから抽出された属性情報を記録しており、システムは、データベースが、特定メールアドレスに対応づけられた属性情報が、複数のユーザを識別する情報にそれぞれ対応づけて記録されている場合に、複数のユーザが属性情報を記録している旨を、当該特定メールアドレスによって特定されるユーザに通知する通知処理部をさらに備えてよい。
【００１２】
本発明の第２の態様においては、システムであって、個人の属性を示す属性情報の種類と当該種類の属性情報が表示されるべき位置とを対応づけるテンプレートを記憶するテンプレート記憶部と、受信した電子メール内の署名文字列から、電子メールの送信者の属性情報を抽出する属性抽出部と、属性抽出部が抽出した属性情報を、テンプレートに従って対応する位置に配置することにより、名刺画像データを生成する名刺画像生成部とを備える。
【００１３】
電子メールの送信者のメールアドレスに基づいて、電子メールの送信者が所属する団体のウェブサイトのアドレスを特定するウェブサイトアドレス特定部と、ウェブサイトアドレス特定部が特定したアドレスのウェブサイトから、団体のロゴ画像を取得するロゴ画像取得部とをさらに備え、テンプレート記憶部は、ロゴ画像が表示されるべき位置であるロゴ位置を記憶しており、名刺画像生成部は、ロゴ画像取得部が取得したロゴ画像をロゴ位置に配置された名刺画像データを生成してよい。
【００１４】
電子メールの送信者のメールアドレスに基づいて、電子メールの送信者が所属する団体のウェブサイトのアドレスを特定するウェブサイトアドレス特定部と、ウェブサイトアドレス特定部が特定したアドレスのウェブサイトのコンテンツに基づいて、コンテンツに使用されている特徴色を特定する特徴色特定部とをさらに備え、名刺画像生成部は、特徴色特定部が特定した特徴色でカラーリングした名刺画像データを生成してよい。
【００１５】
テンプレート記憶部は、団体を特定する情報に対応づけてテンプレートを記憶しており、名刺画像生成部は、属性抽出部が抽出した属性情報を、電子メールの送信者が属する団体を特定する情報に対応づけてテンプレート記憶部が記憶しているテンプレートに従って配置することにより、名刺画像データを生成してよい。
【００１６】
属性抽出部は、電子メールの本文のうち、電子メールのヘッダ情報から抽出した送信者のメールアドレスと一致する文字列を含む行を特定するアドレス行特定部と、アドレス行特定部が特定した行を含む予め定められた範囲内の行を、署名文字列を含むべき行として特定する署名行特定部と、署名行特定部が特定した行の文字列から、属性情報を含む文字列を特定する属性文字列特定部とを有してよい。
【００１７】
電子メールの引用部分の行頭に付与されるべき引用符を記憶する引用符記憶部をさらに備え、属性抽出部は、引用符記憶部が記憶している引用符を行頭に含む行を除く行から、署名文字列を含む行を特定してよい。
【００１８】
属性抽出部が電子メールの送信者の属性情報を抽出した場合に、当該属性情報を抽出したタイミングを、当該電子メールの送信者を特定する情報に対応づけて記憶するデータ記憶部をさらに備え、属性抽出部は、電子メールを新たに受信した場合に、当該電子メールの送信者を特定する情報に対応づけてデータ記憶部が記憶しているタイミングを読み出して、当該タイミングから予め定められた時間長さを超える期間が経過していることを条件として、当該電子メールの署名文字列から属性情報を抽出してよい。
【００１９】
電子メールの受信者に、電子メールから抽出された属性情報とともに電子メール内の署名文字列を提示する署名提示部をさらに備えてよい。
【００２０】
なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】システム１０のネットワーク構成の一例を示す図である。
【図２】属性データ取得部１２８の機能ブロック構成を模式的に示す図である。
【図３】ユーザ端末１００ａの機能ブロック構成を模式的に示す図である。
【図４】システム１０における処理シーケンスの一例を示す図である。
【図５】名刺５００から読み出され得る情報の一例を示す図である。
【図６】電子メールの本文６００から抽出される情報の一例を示す図である。
【図７】メール解析装置１２０の処理フローの一例を示す図である。
【図８】システム１０における処理シーケンスの他の一例を示す図である。
【図９】抽出された属性文字列を確認する画面内容の一例を模式的に示す図である。
【図１０】名刺画像データ生成用のテンプレートの一例を示す図である。
【図１１】テンプレートと勤務先との対応付けデータの一例を示す図である。
【図１２】名刺画像データの表示例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【００２３】
図１は、システム１０のネットワーク構成の一例を示す。本実施形態のシステム１０は、電子メールを用いて、正確かつ使い勝手のよい名刺データをユーザに提供することを目的とする。システム１０は、メール解析装置１２０、名刺データサーバ１５０、ユーザ端末１００ａ、ユーザ端末１００ｂ、ユーザ端末１１０ａ、ユーザ端末１１０ｂおよびメールサーバ１８０を備える。
【００２４】
ユーザ端末１００ａおよびユーザ端末１００ｂは、システム１０のユーザ１９０が所有する情報通信端末とする。本実施形態の説明において、ユーザ端末１００ａおよびユーザ端末１００ｂを、ユーザ端末１００と総称する場合がある。ユーザ１９２は、システム１０が解析対象とする電子メールの送信者とする。ユーザ端末１１０ａおよびユーザ端末１１０ｂは、ユーザ１９２が所有する情報通信端末とする。本実施形態の説明において、ユーザ端末１１０ａおよびユーザ端末１１０ｂを、ユーザ端末１１０と総称する場合がある。ユーザ端末１００およびユーザ端末１１０としては、パーソナルコンピュータ、スマートフォンを含む携帯電話、ＰＤＡを含む携帯情報端末等の、通信機能を有する機器を例示することができる。
【００２５】
ユーザ端末１００、ユーザ端末１１０、メールサーバ１８０、メール解析装置１２０および名刺データサーバ１５０は、通信回線１５を通じて相互に通信することができる。通信回線１５は、インターネット等のコンピュータネットワークを含む。通信回線１５は、携帯電話網、イントラネットワーク、専用線等を含むことができる。
【００２６】
システム１０の動作の概要を説明すると、ユーザ端末１００は、名刺の画像を、名刺データサーバ１５０に送信して登録する。当該名刺の画像のことを、名刺画像と呼ぶ。名刺データサーバ１５０は、登録された名刺画像から、名刺に印刷された電子メールアドレスを文字認識で読み出して保持する。本実施形態では、電子メールアドレスをメールアドレスと略称する。
【００２７】
ここで、ユーザ端末１１０がユーザ１９０宛の電子メールを作成し送信すると、当該電子メールは、ユーザ１９０がアクセスできるメールサーバ１８０によって取得される。メールサーバ１８０は、ＰＯＰサーバまたはＩＭＡＰサーバ等のメールサーバであってよい。メール解析装置１２０は、ユーザ１９０宛の電子メールをメールサーバ１８０から取得して、取得した電子メールの本文の署名部分から、ユーザ１９２の姓名、勤務先、連絡先電話番号等の属性を文字列として抽出する。メール解析装置１２０は、抽出した属性を、ユーザ１９２のメールアドレスをキーにして名刺データサーバ１５０に登録する。属性としては、姓名の他、よみがな、メールアドレス、勤務先、部署、役職、郵便番号、住所、電話番号、ファクシミリ番号、勤務先のウエブサイトのＵＲＬ等を例示することができる。
【００２８】
システム１０によれば、ユーザ１９２の属性をメールの署名部分から文字列として抽出するので、名刺画像から文字認識で読み出す場合と比較すると、極めて正確に属性を抽出することができる。また、名刺とは異なり電子メールは頻繁にやりとりされるので、システム１０によれば、ユーザ１９２の属性を最新の情報に保つことができる。このため、ユーザ１９０は、名刺データサーバ１５０に登録された属性を安心して使用することができる。このように、システム１０によれば、ユーザ１９０にとって使い勝手のよい名刺データを提供することができる。
【００２９】
名刺データサーバ１５０の機能および動作について説明する。名刺データサーバ１５０は、テキストデータ、画像データ、種々の様式の文書データ等のデジタルデータを保存し提供する外部ストレージサーバの一例とする。名刺データサーバ１５０は、通信部１５２、情報取得部１５４、文字認識部１６８、属性データベース１７０および情報提供部１５６を有する。情報取得部１５４は、属性情報取得部１５８および画像取得部１６０を有する。通信部１５２は、通信回線１５を介して、外部装置との間でデータを送受信する。通信部１５２が取得したデータは、情報取得部１５４に供給される。なお、名刺データサーバ１５０は、パスワード等の認証によってユーザ１９０を認識してデータの送受信をすることができる。ユーザ１９０を識別する情報を特にユーザ識別子と総称する。
【００３０】
名刺データサーバ１５０において、画像取得部１６０は、ユーザ端末１００から名刺画像を取得する。画像取得部１６０は、取得した名刺画像を文字認識部１６８に供給する。文字認識部１６８は、ＯＣＲ処理等の文字認識処理によって、名刺に印刷された文字を名刺画像から読み出して、文字データを生成する。文字認識部１６８は特に、名刺画像からメールアドレスを文字データとして読み出す。文字認識部１６８は、メールアドレスの文字データを、名刺画像とともに属性データベース１７０に供給する。
【００３１】
属性データベース１７０は、文字認識部１６８から取得した文字データを、ユーザ識別子および名刺画像に対応づけて格納する。情報提供部１５６は、ユーザ端末１００およびメール解析装置１２０等の外部装置からのリクエストに応じて、属性データベース１７０が格納しているデータを読み出して、通信部１５２を介して送信する。属性情報取得部１５８は、後述するように、メール解析装置１２０、ユーザ端末１００等から、名刺画像に関する属性情報を取得して、属性データベース１７０に格納する。
【００３２】
メール解析装置１２０の機能および動作の概要を説明する。メール解析装置１２０は、通信部１２２、情報取得部１２４、情報提供部１２６、属性データ取得部１２８およびデータ保持部１３０を有する。情報取得部１２４は、メールアドレス取得部１３２、メール取得部１３４、コンテンツ取得部１３６、記録指示取得部１３７および本人属性取得部１３８を含む。情報提供部１２６は、属性記録部１４２、署名提示部１４４および通知処理部１４６を含む。メール解析装置１２０が備える構成要素のうち、メール取得部１３４、属性データ取得部１２８、データ保持部１３０、属性記録部１４２、通信部１２２の機能および動作の概要を説明する。
【００３３】
メール取得部１３４は、ユーザ１９０宛の電子メールを、通信部１２２を介してメールサーバ１８０から取得する。属性データ取得部１２８は、メール取得部１３４が取得した電子メールの送信者のメールアドレスとともに、当該電子メールの本文の署名部分を特定する。特定した署名部分の文字列から、電子メールの送信者の姓名等の属性を示す文字列と当該属性の種類を示す情報とを含む属性データを、文字解析により抽出する。データ保持部１３０は、属性データ取得部１２８が抽出した属性データを、電子メールの送信者のメールアドレスとともに保持する。属性記録部１４２は、データ保持部１３０に保持された属性データおよび電子メール送信者のメールアドレスを、通信部１２２を介して名刺データサーバ１５０に送信して、名刺データサーバ１５０に登録させる。他の構成要素の機能および動作については、後に説明する。
【００３４】
図２は、属性データ取得部１２８の機能ブロック構成を模式的に示す。属性データ取得部１２８は、属性抽出部２８０、ウェブサイトアドレス特定部２４０、ロゴ画像取得部２５０および特徴色特定部２６０を含む。属性抽出部２８０は、非引用行抽出部２００、アドレス行特定部２１０、署名行特定部２２０および属性文字列特定部２３０を持つ。
【００３５】
属性データ取得部１２８は、メール取得部１３４から電子メールの本文と、ヘッダ情報から抽出した送信者のメールアドレスとを取得する。非引用行抽出部２００は、電子メールの本文から、引用符を行頭に含む行を除く行を、非引用行として抽出する。引用符は、電子メールの引用部分の行頭に付与されるべき予め定められた文字または文字列を示す。引用符としては、"＞"、"｜"等を例示することができる。なお、これらの引用符は、データ保持部１３０が保持していてよい。この場合、データ保持部１３０は、引用符を記憶する引用符記憶部として機能することができる。
【００３６】
非引用行抽出部２００は、抽出した非引用行の文字列を、署名行特定部２２０に供給する。また、非引用行抽出部２００は、非引用行の文字列および送信者のメールアドレスを、アドレス行特定部２１０に供給する。アドレス行特定部２１０は、非引用行の文字列のうち、送信者のメールアドレスと一致する文字列を含む行を特定する。アドレス行特定部２１０は、文字列マッチングにより、当該行を特定することができる。アドレス行特定部２１０は、特定した行を示す情報を、署名行特定部２２０に供給する。
【００３７】
署名行特定部２２０は、アドレス行特定部２１０が特定した行を含む予め定められた範囲内の行を、署名文字列を含むべき行として特定する。署名行特定部２２０は、非引用行抽出部２００から取得した非引用行の文字列のうち、当該署名文字列を含むべき行の文字列を抽出して、属性文字列特定部２３０に供給する。属性文字列特定部２３０は、当該署名文字列を含むべき行の文字列から、姓名等の属性を示す文字列を特定する。また、属性文字列特定部２３０は、属性の種類を示す情報を特定する。送信者のメールアドレス、電子メールの宛先のメールアドレス、署名文字列、属性文字列特定部２３０が特定した属性文字列、および、属性の種類を示す情報は、データ保持部１３０に供給され、データ保持部１３０に保持される。
【００３８】
このように、アドレス行特定部２１０は、電子メールの本文のうち、電子メールのヘッダ情報から抽出した送信者のメールアドレスと一致する文字列を含む行を特定する。そして、署名行特定部２２０は、アドレス行特定部２１０が特定した行を含む予め定められた範囲内の行を、署名文字列を含むべき行として特定する。そして、属性文字列特定部２３０は、署名行特定部２２０が特定した行の文字列から、属性情報を含む文字列を特定する。
【００３９】
このように、属性抽出部２８０は、電子メール内の署名文字列から、ユーザ１９２の属性を示す属性情報を抽出する。特に属性抽出部２８０によると、引用符を行頭に含む行を除く行から、署名文字列を含む行を特定することができる。したがって、署名文字列を含む行を正確かつ速やかに特定することができる。
【００４０】
なお、ウェブサイトアドレス特定部２４０は、メール取得部１３４が取得した電子メールの送信者のメールアドレスを取得する。ウェブサイトアドレス特定部２４０は、ヘッダ情報に含まれる送信者のメールアドレスを取得する。ウェブサイトアドレス特定部２４０は、電子メールの送信者のメールアドレスに基づいて、電子メールの送信者の勤務先のウェブサイトのアドレスを特定する。例えば、ウェブサイトアドレス特定部２４０は、電子メールの送信者のメールアドレスからドメインパートを抽出する。そして、ウェブサイトアドレス特定部２４０は、予め定められた文字列"ｗｗｗ．"を当該ドメインパートに結合した文字列を、ウェブサイトのアドレスとして特定する。ウェブサイトアドレス特定部２４０は、特定したウェブサイトのアドレスを、コンテンツ取得部１３６に供給する。
【００４１】
コンテンツ取得部１３６は、ウェブサイトアドレス特定部２４０から供給されたアドレスで特定されるウェブサイトから、当該ウェブサイトが提供するコンテンツを取得して、ロゴ画像取得部２５０および特徴色特定部２６０に供給する。ここでいうコンテンツとは、画像データを含むコンテンツとしてのデータ一式であってよいが、ＨＴＭＬデータ等のテキストデータであってもよい。
【００４２】
ロゴ画像取得部２５０は、ウェブサイトアドレス特定部２４０が特定したアドレスのウェブサイトから、電子メールの送信者の勤務先のロゴ画像を取得する。具体的には、ロゴ画像取得部２５０は、コンテンツ取得部１３６から供給されたコンテンツから、ロゴ画像を抽出する。ロゴ画像取得部２５０は、一例として、"ｉｍｇ"等のタグ文字、"ｌｏｇｏ"等の予め定められた文字列、画像ファイルであることを示す"．ｇｉｆ" "．ｊｐｇ"等の予め定められた拡張子を含む文字列部分から、ロゴ画像のＵＲＬを特定することができる。ロゴ画像取得部２５０は、当該ＵＲＬでロケーションが特定される画像データをコンテンツ取得部１３６に取得させることで、ロゴ画像を取得することができる。ロゴ画像取得部２５０が取得したロゴ画像は、データ保持部１３０に供給され保持される。
【００４３】
特徴色特定部２６０は、コンテンツ取得部１３６が取得したコンテンツから、ウェブサイトで使用されている特徴的な色である特徴色を特定する。例えば、当該コンテンツからは、文字の表示色、画像に含まれる色、ならびに、文字および／または画像の背景色などの色情報を抽出することができる。一例として、特徴色特定部２６０は、コンテンツから抽出される色のうち、予め定められたサイズよりも大きいサイズで表示される文字の表示色、予め定められた画素数よりも多い画素数を持つ画像に含まれる色、上記ロゴ画像に含まれる色など、代表的なコンテンツに使用される色の中から、特徴色を選択してよい。特徴色特定部２６０は、これらの色のうち、使用頻度がより高い色を、特徴色としてより優先して選択してよい。なお、特徴色特定部２６０が色の使用頻度を算出する場合に、色空間において近傍の色領域に属する色は、同じ色として取り扱ってよい。このように、特徴色特定部２６０は、ウェブサイトアドレス特定部２４０が特定したアドレスのウェブサイトのコンテンツに基づいて、当該コンテンツに使用されている特徴色を特定する。特徴色特定部２６０が特定した特徴色を示す情報は、データ保持部１３０に供給され保持される。なお、ロゴ画像および特徴色は、ユーザ端末１００が仮想の名刺データを表示する場合に効果的に使用される。
【００４４】
図３は、ユーザ端末１００ａの機能ブロック構成を模式的に示す。ユーザ端末１００ａは、制御部３００、ユーザＩＦ部３４０、撮像部３５０、データ記憶部３３０および通信部３２０を有する。
【００４５】
通信部３２０は、例えば通信モジュールにより実装され、通信回線１５を介して外部との間でデータを送受信することができる。撮像部３５０は、例えば撮像モジュールで実装され、被写体光により撮像して画像データを生成することができる。ユーザＩＦ部３４０は、表示部３４２および操作入力部３４４を含む。表示部３４２は、例えば液晶ディスプレイ等の表示デバイスで実装され、制御部３００から供給された表示データを表示することができる。操作入力部３４４は、例えばキーボードなどのキー入力デバイス、タッチパネルデバイス等で実装され、ユーザの操作入力を受け付けることができる。
【００４６】
データ記憶部３３０は、揮発性または不揮発性記憶媒体で実装され、種々のデジタルデータを記憶することができる。制御部３００は、一例として演算処理装置で実装され、通信部３２０、データ記憶部３３０、ユーザＩＦ部３４０、撮像部３５０の動作を制御する。制御部３００の機能は、ＯＳ、ミドルウェア、アプリケーションソフトウェア等のソフトウェアに従って中央演算処理装置が動作することで実現される。
【００４７】
制御部３００は、通信部３２０を介して取得した電子メールを、電子メール３３６としてデータ記憶部３３０に記憶する。また、制御部３００は、撮像部３５０が生成した画像データを、画像３３４としてデータ記憶部３３０に記憶する。
【００４８】
データ記憶部３３０は、画像３３４および電子メール３３６の他、制御部３００に提供するテンプレート３３２を記憶している。テンプレート３３２は、個人の属性を示す属性情報の種類と当該種類の属性情報が表示されるべき位置とを対応づけるデータとする。このため、データ記憶部３３０は、テンプレートを記憶するテンプレート記憶部として機能することができる。制御部３００が有する機能ブロックである名刺画像生成部３１０の機能は、例えばアプリケーションソフトウェアによって実装され、データ記憶部３３０が記憶しているテンプレート３３２を用いて、表示部３４２に表示される名刺画像データを生成する。具体的には、名刺画像生成部３１０は、属性抽出部２８０が抽出した属性情報を、テンプレート３３２に従って対応する位置に配置することにより、表示用の名刺画像を生成する。
【００４９】
なお、当該属性情報は、名刺画像データを生成する場合に、通信部３２０がメール解析装置１２０または名刺データサーバ１５０の少なくとも一方から取得してよい。また、当該属性情報は、データ記憶部３３０に予め記憶されていてもよい。名刺画像データの生成処理および名刺画像データの具体例については、後に説明する。ここではユーザ端末１００ａのブロック構成の機能および動作を説明したが、ユーザ端末１００ｂも同様の機能構成を有することができるので、説明を省略する。
【００５０】
ユーザ端末１００によると、電子メールから抽出された正確かつ最新の属性データを用いて、名刺画像データを作成することができる。ユーザ端末１００、メール解析装置１２０および名刺データサーバ１５０によれば、ユーザ１９０にとって極めて使い勝手のよい名刺提示システムを提供することができる。
【００５１】
図４は、システム１０の各構成要素による処理シーケンスの一例を示す。Ｓ４１０において、ユーザ端末１００が備える撮像部３５０が名刺を撮影する。ここでは、ユーザ１９２の名刺を撮像したとする。
【００５２】
撮像部３５０によって得られた名刺画像は、データ記憶部３３０に一時的に記憶される。なお、ユーザ端末１００は、外部から名刺画像を取得してもよい。例えば、名刺画像はスキャナ等の外部機器が名刺をスキャンすることで生成してよく、ユーザ端末１００は、外部機器で生成された名刺画像を取得してもよい。
【００５３】
Ｓ４１２において、ユーザ端末１００は、通信回線１５を介して名刺画像を名刺データサーバ１５０に送信する。送信された名刺画像は、名刺データサーバ１５０において画像取得部１６０が取得する。このとき、画像取得部１６０は、ユーザＩＤおよびパスワード等の認証手段でユーザ１９０を認証した状態で、名刺画像を受信する。属性データベース１７０は、認証したユーザ１９０を識別する情報に対応づけて、名刺画像を格納する。ユーザ１９０を識別する情報としては、ユーザ１９０のメールアドレス等を例示することができる。
【００５４】
Ｓ４１４において、文字認識部１６８は、属性データベース１７０から名刺画像を読み出して、名刺画像にＯＣＲ処理を施す。文字認識部１６８は、名刺画像をＯＣＲ処理することにより、ユーザ１９２のメールアドレスおよび他の文字列を読み出す。このように、文字認識部１６８は、画像取得部１６０が取得した名刺画像から、文字認識によってメールアドレスを読み出す。Ｓ４１６において、属性データベース１７０は、読み出したメールアドレスおよび他の属性の文字列を、名刺画像に対応づけて記録する。
【００５５】
さて、ユーザ１９２からユーザ１９０宛の電子メールに係る処理シーケンスについて説明する。Ｓ４２０において、ユーザ端末１１０は、ユーザ１９２の操作に従って、ユーザ１９０のメールアドレスを宛先とする電子メールを生成する。Ｓ４２２において、ユーザ端末１１０は、生成した電子メールを、ユーザ１９０のメールアドレスを宛先として送信する。当該電子メールは、通信回線１５を介して、ユーザ１９２がアクセスできる電子メール転送サーバに送信され最終的にメールサーバ１８０によって受け付けられる（Ｓ４２４）。
【００５６】
メール解析装置１２０では、メール取得部１３４が、ユーザ１９０宛の電子メールを、メールサーバ１８０に定期的に要求している（Ｓ４３０）。メール解析装置１２０は、メール解析装置１２０が以前に取得していない新たな電子メールが存在する場合、メールサーバ１８０から当該電子メールを取得する（Ｓ４３２）。このように、メール取得部１３４は、メールサーバ１８０から定期的に電子メールを取得することができる。
【００５７】
そして、属性抽出部２８０は、メール取得部１３４が新たな電子メールを取得した場合に、新たな電子メール内の署名文字列から、新たな電子メールの送信者の属性情報を抽出する（Ｓ４３４）。本フローの説明では、ユーザ１９２が、新たな電子メールを送信した送信者であるとする。メール解析装置１２０は、ユーザ１９２のメールアドレスに対応づけてデータ保持部１３０が属性情報を既に保持しているか否かを判断する。ここでは、ユーザ１９２のメールアドレスに対応づけてデータ保持部１３０が属性情報を既に保持しているとして、説明を続ける。
【００５８】
メール解析装置１２０は、データ保持部１３０が既に保持している属性情報とは異なる属性情報がＳ４３４で抽出されたことを条件として、Ｓ４３４で抽出された属性情報を名刺データサーバ１５０に記録する処理を進める。具体的には、メール解析装置１２０は、既に保持している種類の属性情報につき値が異なる属性情報がＳ４３４で抽出されたことを条件として、Ｓ４３４で抽出された属性情報を名刺データサーバ１５０に記録する処理を進める。当該条件が満たされた場合、データ保持部１３０は、Ｓ４３４で抽出された属性情報を、ユーザ１９０のメールアドレスおよびユーザ１９２のメールアドレスに対応づけて一時的に記憶する。ここでは、データ保持部１３０は、既に保持しているユーザ１９２の属性情報を更新せずに、Ｓ４３４で抽出された属性情報を一時的に記憶する。そして、通知処理部１４６は、メール解析装置１２０で属性情報が新たに抽出された旨をユーザ１９０に通知する。例えば、ユーザ端末１００からメール解析装置１２０へのログイン等のアクセスがあった場合に、通知処理部１４６が当該通知をユーザ端末１００に送信してよい。そして、記録指示取得部１３７が、ユーザ端末１００から当該属性情報を記録すべき旨の指示を取得した場合に、データ保持部１３０は、既に保持しているユーザ１９２の属性情報を、データ保持部１３０が一時的に記憶していた属性情報で更新する。
【００５９】
続いて、Ｓ４４０において、属性記録部１４２は、ユーザ１９２のメールアドレスおよび属性データを名刺データサーバ１５０に送信して、属性データの記録を名刺データサーバ１５０に依頼する。なお、Ｓ４４０の処理をする場合、属性記録部１４２は、属性データベース１７０がユーザ１９２のメールアドレスに対応する属性データを格納しているか否かを名刺データサーバ１５０に問い合わせて、属性データベース１７０が対応する属性データを格納していることを条件として、属性データの記録を名刺データサーバ１５０に依頼する。
【００６０】
名刺データサーバ１５０では、Ｓ４４０で送信されたメールアドレスおよび属性データを属性情報取得部１５８が取得する。属性情報取得部１５８は、取得したメールアドレスと一致するメールアドレスに対応づけて、取得した属性データを属性データベース１７０に記録する（Ｓ４４２）。このように、属性データベース１７０は、文字認識部１６８が読み出したメールアドレスに対応づけて、属性情報を記憶することができる。名刺データサーバ１５０は、属性データベース１７０への属性データの記録が成功したか否かを示す情報を、メール解析装置１２０に返却する（Ｓ４４４）。そして、データ保持部１３０は、属性情報の抽出をしたタイミング情報として、現在の日時を保持する。このように、属性記録部１４２は、属性抽出部２８０が抽出したユーザ１９２の属性情報を、ユーザ１９２のメールアドレスと一致するメールアドレスに対応づけて属性データベース１７０に記録する。
【００６１】
なお、記録指示取得部１３７がユーザ端末１００から属性情報を記録すべき旨の指示を取得しなかった場合には、データ保持部１３０は、属性情報の抽出をしたタイミング情報として、現在の日時を保持し、Ｓ４４０以後の処理を実行せずに処理を終了する。
【００６２】
以上において、ユーザ１９２のメールアドレスに対応づけてデータ保持部１３０が属性情報を既に保持しており、データ保持部１３０が既に保持している属性情報とは異なる属性情報がＳ４３４で抽出された場合の処理フローを説明した。ユーザ１９２のメールアドレスに対応づけてデータ保持部１３０が属性情報を保持していなかった場合、または、データ保持部１３０が既に保持している属性情報と異なる属性情報がＳ４３４で抽出されなかった場合、属性情報が新たに抽出された旨を通知処理部１４６がユーザ１９０に通知することなく、Ｓ４３４で抽出された属性情報を、データ保持部１３０がユーザ１９０のメールアドレスおよびユーザ１９２のメールアドレスに対応づけて保持する。そして、Ｓ４４０以後の処理を進める。なお、データ保持部１３０が現在保持していない新たな種類の属性情報が抽出された場合でも、既に保持している種類の属性情報につき値が異なる属性情報がＳ４３４で抽出されなかった場合には、属性情報が新たに抽出された旨を通知処理部１４６がユーザ１９０に通知することなく、Ｓ４３４で抽出された属性情報を、データ保持部１３０がユーザ１９０のメールアドレスおよびユーザ１９２のメールアドレスに対応づけて保持しＳ４４０以後の処理を進めてよい。
【００６３】
ユーザ端末１００を用いてユーザ１９０が属性情報を利用する場合の処理シーケンスについて説明する。Ｓ４５０において、ユーザ端末１００が名刺データサーバ１５０に属性情報を要求する。Ｓ４５２において、情報提供部１５６は、属性データベース１７０から属性情報を読み出してユーザ端末１００に送信する。Ｓ４５４において、ユーザ端末１００は、Ｓ４５２で取得した属性データを表示したり、属性データから生成された名刺画像データを表示する。
【００６４】
以上に説明したように、システム１０によれば、名刺画像から文字認識によって読み出されたメールアドレスに対応づけて種々のデータを記録することができる。具体的には、属性データベース１７０が当該データを記録する。そして、メール解析装置１２０によると、ユーザ１９０宛のメール本文の署名を用いて、属性データベース１７０が格納する属性データを随時更新することができる。このため、ユーザ端末１００は、最新の属性データをユーザ１９０に提供することができる。
【００６５】
図５は、名刺５００から読み出され得る情報の一例を示す。名刺５００には、ユーザ１９２が所属する団体の一例である勤務先会社名、所属、肩書き、姓名、郵便番号、住所、電話番号、ＦＡＸ番号およびメールアドレスが記載されている。電話番号およびＦＡＸ番号は、連絡先電話番号の一例である。文字認識部１６８は、ＯＣＲ処理によって、メールアドレスを文字データとして読み出す。
【００６６】
文字認識部１６８は、特に、名刺画像から読み出した文字列データが、メールアドレスを表すか否かを判別する。例えば、文字認識部１６８は、いわゆるアットマーク等と呼ばれる単価記号およびピリオド等の予め定められた文字を含むひと続きの文字データを、メールアドレスとして判定してよい。また、文字認識部１６８は、"ｅｍａｉｌ"、"ｅ−ｍａｉｌ"、"ＥＭＡＩＬ"、"Ｅ−ＭＡＩＬ"等の予め定められた文字列に一致する文字データが読み出された場合に、その近傍から読み出されたひと続きの文字データを、メールアドレスとして判定してもよい。メールアドレスには、アルファベット等の比較的に限られた種類の文字が使用される。また、メールアドレスは、比較的に定型な構文を持つ。このため、文字認識部１６８は、比較的に高い精度でメールアドレスとして判定することができ、かつ、メールアドレスを示す文字データを高精度で読み出すことができる。
【００６７】
属性データベース１７０は、ユーザ１９０を識別するユーザ識別子５１０に対応づけて、メールアドレスを文字データとして格納する。ここで、文字認識部１６８は、メールアドレスの他に、姓名、勤務先、部署、役職、郵便番号、住所、電話番号およびＦＡＸ番号等の、属性の種類を、読み出した文字データから判定してもよい。属性データベース１７０は、メールアドレスの他に、文字認識部１６８によって判定された属性の種類に対応づけて、読み出した文字データを格納してもよい。例えばアルファベットなどの文字体系に属する文字であれば、比較的に高い精度で文字認識でき、それにより属性の種類も比較的に高い精度で判定できる場合がある。
【００６８】
しかし、世界では数多くの文字体系が存在する。中でも漢字が属する文字体系は、文字の種類が極めて多く、かつ、字形も極めて複雑な文字体系の一つである。日本国で使用される漢字だけでも極めて膨大な種類の文字が存在する。日本国では、漢字に加えて、平仮名およびカタカナも使用される。平仮名およびカタカナには、濁点または半濁点が付され得る。このような文字体系に属する文字を認識する技術は、アルファベット等の文字体系に属する文字を認識する技術と比較して、認識の難易度は極めて高い。
【００６９】
図示の例では、実際に名刺に印刷された「山田 太郎」とは異なり、「山田 太朗」として姓名が認識され属性データベース１７０に格納される。しかしながら、システム１０によれば、メール解析装置１２０が電子メールの署名から抽出した属性データを用いて、属性データベース１７０の姓名データを正しく更新することができる。
【００７０】
図６は、電子メールの本文６００から抽出し得る情報の一例を示す。非引用行抽出部２００は、電子メールの本文６００の開始行から行頭部分をパーシングして、行頭に引用符"＞"が存在しない非引用行６２０をアドレス行特定部２１０に供給する。アドレス行特定部２１０は、ユーザ１９２のメールアドレスと一致する文字列が存在する行６１０を特定する。そして、署名行特定部２２０は、行６１０を中心として前後の予め定められた数の行の中から、署名の範囲を特定する。例えば、署名行特定部２２０は、行６１０を中心として前後の６行の中から、署名の範囲を特定する。例えば、署名行特定部２２０は、予め定められた文字"−"が繰り返し現れる行で囲まれた範囲を、署名行６３０として切り出す。属性文字列特定部２３０は、署名行６３０に含まれる文字列から、属性を表す文字列を抽出するとともに、対応する属性の種類を特定する。
【００７１】
図示の署名からは、属性文字列特定部２３０は、署名行６３０の中から、姓名、勤務先、郵便番号、住所、電話番号、ＦＡＸ番号を文字解析により抽出することができる。属性情報６５０に示されるように、属性文字列特定部２３０は、ユーザ１９２の姓名を「山田 太郎」として正しく抽出することができる。なお、属性の種類は、「株式会社」、「ＴＥＬ」、「ＦＡＸ」、郵便番号を表す記号等の文字や、住所辞書、人名辞書等に基づき、特定することができる。
【００７２】
署名にはユーザ１９２のメールアドレスが含まれる場合が多い。属性抽出部２８０によると、アドレス行特定部２１０がメールアドレスと一致する文字列を含む行を特定することで、署名が存在する行を高い確率で特定することができる。また、非引用行抽出部２００の処理によって、解析対象を非引用行に限定することができる。このため、引用部分の署名がユーザ１９２の署名として扱われる可能性を低減することができる。また、比較的に短時間で属性情報を抽出することができ、属性情報を抽出するための演算量を削減することができる場合がある。
【００７３】
なお、属性抽出部２８０は、例示した解析処理の他に、種々の解析技術を組み合わせることで、属性データを高速かつ確実に抽出することができる。例えば、属性抽出部２８０は、例示した解析処理の他に、ヒートマップ分析技術を応用して署名を特定することができる。例えば、属性抽出部２８０は、メールの本文６００の中から、署名内に含まれるべき要素、例えば住所、電話番号、ＦＡＸ番号等の文字が存在する箇所を検出して、検出した箇所がより集中している箇所を署名箇所としてより優先して選択してよい。また、属性抽出部２８０は、署名を囲む文字、例えばハイフン、アスタリスク等の文字が繰り返し現れる行を特定して、当該行の近傍を署名箇所として選択してよい。
【００７４】
また、データ保持部１３０は、実際に使用される住所の文字列をパターン化して予め記憶してよい。そして、属性抽出部２８０は、データ保持部１３０が記憶しているパターンと本文６００とをパターンマッチングで比較して一致度を算出して、一致度が予め定められた値より高い文字列を、住所の属性文字列として特定してよい。
【００７５】
また、データ保持部１３０は人名辞書を予め記憶してよい。そして、属性抽出部２８０は、当該人名辞書を用いて本文６００を検索して、一致した文字列を姓名の属性文字列として特定してよい。また、属性抽出部２８０は、本文６００を正規表現で検索して人名候補の１以上の文字を検出して、当該１以上の文字の読みをアルファベット化する。例えば、日本語であればローマ字でアルファベット化することができ、中国語であればピン音でアルファベット化することができる。そして、属性抽出部２８０は、当該アルファベット化した文字列とメールアドレスのローカルパートとを比較して、予め定められた値より高い一致度が得られた場合に、当該人名候補の文字を姓名の属性文字列として特定してよい。
【００７６】
また、属性抽出部２８０は、姓名の漢字文字列と、人名辞書が漢字に対して格納しているよみがなとに基づき、当該姓名のよみがなを特定してよい。属性抽出部２８０は、特定したよみがなを示す文字列を、よみがなの属性文字列として抽出してよい。姓名の文字列に対して人名辞書が複数のよみがなを格納している場合、属性抽出部２８０は、メールアドレスのローカルパートの文字列と、よみがなとを比較して、１のよみがなを選択してよい。例えば、属性抽出部２８０は、一方をローマ字読みで変換した文字列と他方の文字列とを比較して、予め定められた値より高い一致度が得られた文字列に対応するよみがなを選択してよい。なお、属性抽出部２８０は、メールアドレスのローカルパートをローマ字読みでひらがなまたはカタカナに変換して、よみがなと比較してよい。
【００７７】
属性抽出部２８０は、署名文字列の中に、メールアドレスのうちのドメインパートの文字列と一致する文字列が存在する場合に、当該行に含まれる文字列からＵＲＬ文字列を抽出して、当該ＵＲＬ文字列を勤務先のウェブサイトのＵＲＬを表す属性文字列として抽出してよい。属性抽出部２８０は、ドメイン文字列と一致しないＵＲＬ文字列が存在する場合、当該ＵＲＬ文字列を関連ＵＲＬを表す属性文字列として抽出してよい。
【００７８】
図７は、電子メールを取得した場合のメール解析装置１２０の一連の処理フローの一例を示す。メール取得部１３４は、取得した電子メールのヘッダ情報からユーザ１９２のメールアドレスを抽出する（Ｓ７１０）。属性抽出部２８０は、前回属性データを抽出した時から予め定められた時間長さを超える期間が経過したか否かを判断する（Ｓ７１２）。例えば、１ヶ月以上経過したか否かを判断する。Ｓ７１２の判定結果が否である場合、処理を終了する。
【００７９】
Ｓ７１２の判定結果が正である場合、Ｓ７１４において、非引用行抽出部２００は非引用行を抽出する。Ｓ７１６において、アドレス行特定部２１０は、Ｓ７１０で抽出したメールアドレスを含む行を特定する。Ｓ７１８において、署名行特定部２２０は、署名行の範囲を決定する。
【００８０】
Ｓ７２０において、属性文字列特定部２３０は、Ｓ７１８で決定された署名行の文字列から、姓名等の属性を示す属性文字列と、当該属性の種類とを特定する。Ｓ７２２において、Ｓ７２０で抽出した属性文字列をデータベースに記録する。具体的には、Ｓ７２０で抽出した属性文字列をデータ保持部１３０が保持する。そして、属性記録部１４２は、Ｓ７２０で抽出した属性文字列を、Ｓ７１０で抽出したメールアドレスをキーにして属性データベース１７０に記録する。そして、データ保持部１３０は、現在の日時を、属性情報の抽出をしたタイミング情報として保持する（Ｓ７２６）。なお、タイミング情報は、属性情報を抽出したタイミングを実質的に表すデータであればどのような情報であってよく、現在の日時、日付等に限られない。
【００８１】
なお、Ｓ７２４で記録したタイミング情報は、上述したＳ７１２の処理で前回属性データを抽出した時からの経過時間を算出する場合に利用することができる。このように、データ保持部１３０は、属性抽出部２８０がユーザ１９２の属性情報を抽出した場合に、当該属性情報を抽出したタイミングを、ユーザ１９２を特定する情報に対応づけて記憶する。属性抽出部２８０は、電子メールを新たに受信した場合に、ユーザ１９２を特定する情報に対応づけてデータ保持部１３０が記憶しているタイミングを読み出して、当該タイミングから予め定められた時間長さを超える期間が経過していることを条件として、当該電子メールの署名文字列から属性情報を抽出する。
【００８２】
Ｓ７２８において、データ保持部１３０は、Ｓ７１８で特定した署名行の文字列である署名文字列および属性データを、ユーザ１９０のメールアドレスおよびユーザ１９２のメールアドレスに対応づけて記憶する。なお、図４に関連して説明したようにユーザ端末１００から属性情報を記録すべき旨の指示を取得しなかった場合には、Ｓ７２２およびＳ７２８の処理はスキップしてよい。Ｓ７２８で記憶した情報は、ユーザ端末１００において、署名文字列と属性データとを対比表示する場合に利用することができる。具体的には、ユーザ端末１００からの要求に応じて、署名提示部１４４が、ユーザ１９０のメールアドレスに対応づけてデータ保持部１３０が記憶している署名文字列および属性データを読み出して、ユーザ端末１００に送信する。このように、署名提示部１４４は、ユーザ１９０に、電子メールから抽出された属性情報とともに電子メール内の署名文字列を提示することができる。
【００８３】
Ｓ７３０において、データ保持部１３０は、ユーザ１９２のメールアドレスと、宛先であるユーザ１９０のメールアドレスとを対応づけて記憶する。Ｓ７３０で記憶した情報は、ユーザ１９２の属性情報がいずれのユーザに記録されているかを判定する場合に利用することができる。具体的には、通知処理部１４６は、ユーザ１９２のメールアドレスに対応づけて複数のユーザのメールアドレスがデータ保持部１３０に記憶されている場合に、ユーザ１９２の属性情報が複数のユーザに記録されている旨の通知を、ユーザ１９２に送信する。例えば、通知処理部１４６は、通知メッセージを含む電子メールをユーザ１９２宛に送信することで、当該通知処理をしてよい。他にも、ユーザ端末１１０からメール解析装置１２０にアクセスがあった場合に、通知処理部１４６が当該通知をユーザ端末１１０に送信してよい。このように、特定メールアドレスに対応づけられた属性情報が、複数のユーザを識別する情報にそれぞれ対応づけてデータ保持部１３０に記憶されている場合に、通知処理部１４６は、複数のユーザが属性情報を記録している旨を、当該特定メールアドレスによって特定されるユーザに通知する。このため、ユーザ１９２は、自身の属性データが複数のユーザによって取り扱われている旨を把握することができる。
【００８４】
なお、本人属性取得部１３８は、電子メールの送信者であるユーザ１９２から、ユーザ１９２本人の属性情報を取得する。属性記録部１４２は、本人属性取得部１３８がユーザ１９２から属性情報を取得した場合に、当該取得した属性情報を、ユーザ１９２のメールアドレスに対応づけて属性データベース１７０に記録する。例えば、ユーザ１９２が所有するユーザ端末１１０から属性情報を取得した場合に、属性記録部１４２は、取得した属性情報を、ユーザ１９２のメールアドレスに対応づけて属性データベース１７０に更新または追加する。例えばユーザ１９２が属性データベース１７０に格納されている情報を最新の情報に更新してもらいたい場合に、ユーザ１９２はメール解析装置１２０にアクセスして更新を依頼することができる。このため、複数のユーザがユーザ１９２の属性データを利用している場合でも、属性データを一気に最新のデータに更新することができる。
【００８５】
図８は、システム１０による他の処理シーケンスの一例を示す。図４に関連して、メール解析装置１２０の処理として、メール解析装置１２０が電子メールを新たに取得した場合に名刺データサーバ１５０にアクセスして、属性データを記録する処理シーケンスを説明した。本図の処理シーケンスでは、属性データを取得すべきユーザのメールアドレスを特定して、当該メールアドレスが送信者である送信済みの電子メールを検索する。この処理シーケンスによれば、過去に受け取った電子メールを用いて、属性データベース１７０に属性データを登録することができる。
【００８６】
Ｓ８１２において、メール解析装置１２０は、属性データベース１７０の更新を要求するリクエストをユーザ端末１００から受信する。ユーザ端末１００からリクエストを取得すると、メールアドレス取得部１３２は、名刺データサーバ１５０に、名刺データのリストを要求するリクエストを送信する（Ｓ８２２）。メールアドレス取得部１３２は、ユーザ１９０のメールアドレスを指定して、当該リクエストを送信する。
【００８７】
Ｓ８２４において、情報提供部１５６は、属性データベース１７０を検索して、指定されたメールアドレスに対応づけて記憶している名刺データのリストを返却する。このとき、情報提供部１５６は、名刺画像から読み出したメールアドレスのリストを、名刺データのリストとして返却する。ここで、メールアドレス取得部１３２は、返却されたメールアドレスのリストのうち、予め定められた条件に適合する特定のメールアドレスを選択して、メール取得部１３４に供給する。例えば、図７のＳ７３０に関連して説明したように、データ保持部１３０は、ユーザ１９０のメールアドレスとユーザ１９２のメールアドレスとを対応づけて記憶している。そこで、メールアドレス取得部１３２は、名刺データサーバ１５０から返却されたメールアドレスのリストのうち、データ保持部１３０がユーザ１９０のメールアドレスに対応づけて記憶していないメールアドレスを選択してよい。これにより、属性データベース１７０に新たに記録された名刺画像に関する属性を抽出すべく、過去に受け取った電子メールを解析対象として選択することができる。
【００８８】
Ｓ８３０において、メール取得部１３４は、ユーザ１９０宛の電子メールのうち、メールアドレス取得部１３２から供給されたメールアドレスを送信者とする電子メールを、メールサーバ１８０に要求する。メール取得部１３４は、メールサーバ１８０が保持しているユーザ１９０宛の電子メールのリストを取得して、リストの中から特定のメールアドレスを送信者とする最新の電子メールを指定することができる。Ｓ８３２において、メール取得部１３４は、メールサーバ１８０から最新の電子メールを取得する。なお、メール取得部１３４は、送信日時が新しい順に１以上の電子メールを指定してメールサーバ１８０から取得してよい。
【００８９】
Ｓ８３４〜Ｓ８４４は、Ｓ４３４〜Ｓ４４４の処理と同様である。すなわち、Ｓ８３４では、属性抽出部２８０は、メール取得部１３４が取得した電子メール内の署名文字列から、属性データを抽出する。Ｓ８４０において、属性記録部１４２は、抽出した属性データを特定のメールアドレスとともに名刺データサーバ１５０に送信して、属性データの記録を名刺データサーバ１５０に依頼する。Ｓ８４２において、属性情報取得部１５８は、特定のメールアドレスと一致するメールアドレスに対応づけて、取得した属性データを属性データベース１７０に記録する。Ｓ８４４において、名刺データサーバ１５０は、属性データベース１７０への属性データの記録が成功したか否かを示す情報を、メール解析装置１２０に返却する。以上に説明したように、属性記録部１４２は、属性抽出部２８０が抽出した属性情報を、ユーザ１９２のメールアドレスと一致するメールアドレスに対応づけて属性データベース１７０に記録することができる。
【００９０】
本処理シーケンスでは、ユーザ端末１００がメール解析装置１２０に属性データベース１７０の更新を要求するとした。その他にも、ユーザ端末１００は、属性データベース１７０に既に登録されている名刺画像に関する人物の属性、または、新たに登録すべき名刺画像に関する人物の属性を登録すべく、メール解析装置１２０に属性の抽出を依頼してもよい。例えば、ユーザ端末１００は、撮像部３５０で撮像した名刺画像からメールアドレスを文字認識により読み出して、メール解析装置１２０に送信してよい。また、ユーザ端末１００は、属性データベース１７０にアクセスして、文字認識部１６８によって文字認識されたメールアドレスを情報提供部１５６から取得して、メール解析装置１２０に送信してよい。いずれの場合でも、メールアドレス取得部１３２は、属性データを取得する対象となる人物のメールアドレスを、ユーザ端末１００から取得する。この場合、メール解析装置１２０は、Ｓ８３０以後の処理と同様の処理により、指定されたメールアドレスが送信者である電子メールから属性データを抽出して、属性データベース１７０に記録することができる。
【００９１】
以上に例示した処理シーケンスによれば、メール解析装置１２０は、ユーザ端末１００からの要求を契機に、Ｓ８３０以後の処理を実行することができる。その他、メール解析装置１２０は、名刺データサーバ１５０からの要求を契機に、Ｓ８３０以後の処理を実行することもできる。例えば、名刺データサーバ１５０に名刺画像が新たに登録され、当該名刺画像からメールアドレスを読み出して属性データベース１７０に記録された場合に、名刺データサーバ１５０が、属性データを取得するようメール解析装置１２０に要求してよい。例えば、名刺データサーバ１５０は、新たに登録された名刺画像から読み出したメールアドレスをメール解析装置１２０に送信して、当該メールアドレスを送信者とする電子メールから属性データを抽出すべき旨をメール解析装置１２０に要求してよい。この場合、メール解析装置１２０は、Ｓ８３０以後の処理と同様の処理により、名刺データサーバ１５０から受け取ったメールアドレスを送信者とする電子メールから属性データを抽出して、属性データベース１７０に記録することができる。この処理シーケンスによれば、ユーザ１９０は、名刺データサーバ１５０に名刺画像が登録するだけで、電子メールから抽出した正しい属性データを速やかに利用することができる。
【００９２】
以上に例示した処理シーケンスでは、メール解析装置１２０の外部からの要求を契機に、メール解析装置１２０がＳ８３０以後の処理を実行するとした。その他に、メール解析装置１２０は、Ｓ８３０以後の処理を定期的に実行することもできる。一例として、メール解析装置１２０は、本図のＳ８２２の要求処理を、予め定められた時間間隔で名刺データサーバ１５０に定期的に実行する。例えば、メール解析装置１２０は、各ユーザにつき１週間毎にＳ８２２の要求処理を実行する。メール解析装置１２０は、当該要求処理を実行した後、本図のＳ８２４で名刺データサーバ１５０から名刺データのリストが返却されると、本図のＳ８３０以後の処理を実行する。この処理シーケンスによれば、メール解析装置１２０は、ユーザ１９０からの指示を受けずとも、名刺データサーバ１５０に登録されている名刺リストと同期して電子メールから正しい属性データを抽出して、属性データベース１７０に記録することができる。
【００９３】
以上に説明したように、メールアドレス取得部１３２は、名刺画像から文字認識によって読み出されたメールアドレスを取得する。そして、メール取得部１３４は、メールアドレス取得部１３２が取得したメールアドレスとユーザ１９２のメールアドレスが一致する電子メールを取得する。そして、属性抽出部２８０は、メール取得部１３４が取得した電子メール内の署名文字列から、ユーザ１９２の属性情報を抽出する。そして、属性記録部１４２は、属性抽出部２８０が抽出した属性情報を、メールアドレス取得部１３２が取得したメールアドレスに対応づけて属性データベース１７０に記録する。
【００９４】
以上図１から図８にかけて説明したように、システム１０によれば、最新の電子メールの署名から姓名、所属先等の情報を抽出して、名刺データサーバ１５０内のデータを更新することができる。また、名刺データサーバ１５０に新たな人物の名刺画像を登録する場合に、当該人物から過去に受け取った電子メールをメールサーバ１８０から取得して、姓名、所属先等の情報を抽出して、名刺データサーバ１５０に登録することができる。
【００９５】
図９は、抽出された属性文字列を確認する画面内容の一例を模式的に示す。署名データ９１０はユーザ１９２がユーザ１９０宛に送信した電子メールから抽出された署名文字列であり、抽出データ９２０は、メール解析装置１２０が抽出した属性データである。図７のＳ７２８等に関連して説明したように、データ保持部１３０は、署名文字列および属性データを、ユーザ１９０のメールアドレスおよび送信者のメールアドレスに対応づけて記憶している。本表示画面の元となる確認画像は、データ保持部１３０が記憶している署名文字列および属性データを用いて生成することができる。
【００９６】
一例として、当該確認画像は、ユーザ端末１００ａが生成してよい。具体的には、ユーザ端末１００ａは、ユーザ１９０の識別情報およびユーザ１９２のメールアドレスをリクエストとしてメール解析装置１２０に送信すると、署名提示部１４４は、データ保持部１３０から対応する署名文字列および属性データを取得して、ユーザ端末１００ａに送信する。ユーザ端末１００ａの制御部３００は、取得した署名文字列と属性データとを対応づける確認画像を生成し表示画面のデータを生成して、表示部３４２に供給する。
【００９７】
他にも、確認画像は、メール解析装置１２０が生成してもよい。具体的には、ユーザ端末１００ａがメール解析装置１２０にリクエストを送信すると、署名提示部１４４は、データ保持部１３０から取得した署名文字列および属性データを用いて確認画像を生成して、ユーザ端末１００ａに画像データとして送信する。ユーザ端末１００ａの制御部３００は、取得した確認画像を用いて、表示部３４２に表示すればよい。
【００９８】
システム１０によると、ユーザ１９０は、メール解析装置１２０が抽出した署名文字列と、署名文字列から抽出した属性文字列とを対比させて確認をすることができる。このため、署名が正しく抽出されたか否か、および、勤務先等の属性を正しく抽出できたか否かを同一表示内で目視により比較しながら判断することができる。このため、システム１０を安心して使用することができる。
【００９９】
図１０は、名刺画像データを生成するに使用されるテンプレートの一例を示す。ユーザ端末１００ａのデータ記憶部３３０は、複数のテンプレート１０００−１、テンプレート１０００−２、テンプレート１０００−３・・・を記憶している。データ記憶部３３０は、複数のテンプレートを記憶するテンプレート記憶部として機能することができる。
【０１００】
テンプレート１０００−１には、勤務先用の枠情報１００２が含まれる。枠情報１００２は、属性の種類が勤務先である属性文字列を配置すべき旨の情報を含む。枠情報１００２は、属性文字列を配置する位置の他、属性文字列のフォント、サイズおよび表示色、ならびに背景色を特定する情報を含むことができる。
【０１０１】
テンプレート１０００−１は、勤務先用の枠情報１００２の他、部署用の枠情報１００４、役職用の枠情報１００６、姓名用の枠情報１００８、郵便番号用の枠情報１０１０、住所用の枠情報１０１２、電話番号用の枠情報１０１４、ＦＡＸ番号用の枠情報１０１６、電子メール用の枠情報１０１８およびウェブサイトアドレス用の枠情報１０２０を含む。各枠情報に含まれる内容は、勤務先用の枠情報１００２と同様であるので、説明を省略する。
【０１０２】
また、テンプレート１０００−１は、ロゴ画像用の枠情報１０２２、および、特徴色に関する枠情報１０２４を含む。枠情報１０２２は、ロゴ画像を配置すべき旨の情報を含む。また、枠情報１０２４は、特徴色で配色すべき旨の情報を含む。一例として、枠情報１０２４は、名刺領域の外枠部分を特徴色で配色すべき旨の情報を含む。
【０１０３】
データ記憶部３３０は、属性文字列の表示位置、フォント等が異なる種々のレイアウトのテンプレート１０００−２、テンプレート１０００−３・・・を記憶している。このため、ユーザ端末１００ａは、多様なデザインの名刺画像データを表示することができる。
【０１０４】
図１１は、テンプレートとともに記憶している対応付けデータの一例を示す。データ記憶部３３０は、勤務先を特定する情報である勤務先識別子に対応づけて、テンプレートＩＤを記憶する。勤務先識別子としてはメールアドレスのドメイン部分を例示することができる。このように、データ記憶部３３０は、ユーザ１９２が所属する勤務先を特定する情報に対応づけてテンプレート３３２を記憶している。このため、ユーザ１９０は、勤務先毎に望ましいテンプレートを指定することができる。
【０１０５】
図１２は、名刺画像データの表示例を示す。名刺画像生成部３１０は、ユーザ１９２用の名刺画像データを生成する場合、ユーザ１９２の勤務先を識別する勤務先識別子に対応づけてデータ記憶部３３０が記憶しているテンプレートに従って、名刺画像データを生成する。本図の例では、ユーザ１９２用の名刺画像データ１２３０を、テンプレート１０００−１に従って生成する。具体的には、名刺画像生成部３１０は、テンプレート１０００−１に定められた各枠情報が示す位置に、対応する種類の属性文字列を配置することによって、名刺画像データ１２３０を生成する。名刺画像生成部３１０は、各枠情報が示すフォント、サイズ、表示色、背景色等の装飾情報に従って、属性文字列を装飾する。
【０１０６】
また、名刺画像生成部３１０は、ロゴ画像用の枠情報が示す位置にロゴ画像を配置する。また、名刺画像生成部３１０は、枠情報１０２４が示す領域１２３２が特徴色で塗りつぶされた名刺画像データ１２３０を生成する。このように、データ記憶部３３０は、ロゴ画像が表示されるべき位置であるロゴ位置を記憶している。そして、名刺画像生成部３１０は、ロゴ画像取得部２５０が取得したロゴ画像を、データ記憶部３３０が記憶しているロゴ位置に配置された名刺画像データ１２３０を生成する。また、名刺画像生成部３１０は、特徴色特定部２６０が特定した特徴色でカラーリングした名刺画像データを生成する。このため、ユーザ１９０は、ユーザ端末１００ａに表示された名刺画像を見て、いずれの会社の名刺画像データであるかを瞬時に見分けることができる。
【０１０７】
また、名刺画像データ１２１０、名刺画像データ１２２０、名刺画像データ１２４０、名刺画像データ１２５０は、他の人物の属性データから名刺画像生成部３１０が生成した名刺画像データである。ユーザ端末１００ａの表示画面部分は、操作入力部３４４のうちのタッチ操作入力機能と表示部３４２の表示機能とを有するタッチパネル構造を有してよい。この場合、ユーザ端末１００ａは、表示画面に対するタッチ入力を検出することができる。ユーザ１９０が表示画面上を指等でスライド操作すると、名刺画像生成部３１０は、スライド方向に応じて名刺画像データの表示位置を順次にシフトさせた画面データを生成する。例えば、名刺画像データ１２３０が表示されている状態で右から左にスライドした場合、名刺画像生成部３１０は、本図の名刺画像データ１２１０、名刺画像データ１２２０、名刺画像データ１２３０、名刺画像データ１２４０の位置に、それぞれ名刺画像データ１２２０、名刺画像データ１２３０、名刺画像データ１２４０、名刺画像データ１２５０を表示する画面データを生成する。
【０１０８】
ユーザ端末１００ａによれば、名刺をめくるような感覚で次々と名刺を切り替えて閲覧することができる。また、特定の人物の名刺を閲覧したい場合に、その人物の勤務先が分かっていれば、その人物の勤務先の名刺であるか否かを視覚的に瞬時に見分けることができる。姓名等の文字を頭で識別する必要がないので疲れることもなく、短時間で目的の人物の名刺を発見することができる場合がある。また、単なる住所録、電話帳などのような無機質なデータを閲覧する場合と比べて、ロゴ画像、特徴色などでカラーリングされた名刺画像を閲覧することができるので、ユーザ１９０は名刺画像を楽しく閲覧することができる。また、本図で例示されるように、名刺画像生成部３１０は、名刺の外枠部分を特徴色でカラーリングした名刺画像データを生成するとともに、名刺の表示位置がずれた名刺画像データを生成する。このため、ユーザ１９０は、名刺画像データ１２３０の背後の名刺画像データ１２４０の名刺がどの会社の名刺であるかを容易に予測することができる場合がある。したがって、目的の人物の勤務先の会社の名刺が現れるまで、名刺を次々にめくっていくことができる場合がある。
【０１０９】
以上、図１０から図１２に関連して説明したように、データ記憶部３３０は、勤務先を特定する情報に対応づけてテンプレート３３２を記憶している。そして、名刺画像生成部３１０は、属性抽出部２８０が抽出した属性情報を、ユーザ１９２の勤務先を特定する情報に対応づけてデータ記憶部３３０が記憶しているテンプレート３３２に従って配置することにより、名刺画像データを生成することができる。
【０１１０】
システム１０の構成として、以上に説明した態様以外に様々な態様の構成を採用することができる。
【０１１１】
例えば、メール解析装置１２０および名刺データサーバ１５０を１つの装置で提供することもできる。また、メール解析装置１２０および名刺データサーバ１５０を、同じネットワーク位置に存在する別個の装置として提供して、同一の運用者が運用することもできる。また、ユーザ端末１００、メール解析装置１２０および名刺データサーバ１５０を含むシステムを同一の運用者が運用することもできる。例えば、社内の名刺サーバ−クライアントシステムとして運用することもできる。当該システムでは、さらにメールサーバ１８０を社内のメールサーバとして運用する構成を採用することもできる。
【０１１２】
また、名刺データサーバ１５０の少なくとも一部の機能を、ユーザ端末１００が有する構成を採用することもできる。例えば、ユーザ端末１００が、属性データベース１７０の少なくとも一部の機能および文字認識部１６８の機能の少なくとも一方を有することができる。例えば、ユーザ端末１００が、名刺画像および属性データを保持する機能を有する構成を採用することができる。また、ユーザ端末１００が、メール解析装置１２０および名刺データサーバ１５０の少なくとも一部の機能を有する構成を採用することもできる。例えば、ユーザ端末１００が、名刺データサーバ１５０および名刺画像データ１２３０の各部の機能を有することができる。例えば、電子メールを新たに受信した場合に、新たに受信した電子メールから属性文字列を抽出して名刺画像データを生成するまでの一連の処理を、例えば通信回線１５を介することなく、ユーザ端末１００が行うこともできる。また、ユーザ端末１００が新たに名刺画像を撮像した場合に、名刺画像からメールアドレスを文字認識で読み出して、例えばメールクライアント等で管理している電子メールを検索して属性文字列を抽出して、名刺画像データを生成するまでの一連の処理を、例えば通信回線１５を介することなく、ユーザ端末１００が行うことができる。
【０１１３】
その他にも、メール解析装置１２０が、データ記憶部３３０の機能を有してよい。また、メール解析装置１２０が、データ記憶部３３０および名刺画像生成部３１０の機能を有してもよい。例えば、メール解析装置１２０がテンプレート３３２を記憶することができる。この場合、メール解析装置１２０は、データ保持部１３０が保持している属性データをテンプレート３３２に従ってレイアウトして名刺画像データを生成して、ユーザ端末１００に送信してよい。
【０１１４】
なお、以上に説明したメール解析装置１２０によれば、ユーザ１９２とユーザ１９０とを相互に結びつける情報を抽出することができる。メール解析装置１２０が存在しない場合だと、ユーザ１９２とユーザ１９０との間で電子メールのやりとりがあったか否かは、ユーザ端末１００のメールクライアントまたはユーザ端末１１０のメールクライアントでしかわからない。また、ユーザ１９０には、ユーザ１９２が電子メールをやりとりした他のユーザに関する情報は全くわからない場合が多い。
【０１１５】
一方、メール解析装置１２０によれば、ユーザ１９２がユーザ１９０宛に送信した電子メール、および、ユーザ１９０がユーザ１９２宛に送信した電子メールから種々の情報を抽出することができる。上述のように、署名から属性データを抽出した日時をデータ保持部１３０が記憶するとしたが、この情報から、最後にやりとりがあった日時を特定することができる。メール解析装置１２０は、ユーザ端末１００からのリクエストに応じて、予め定められた期間内で電子メールのやりとりをした相手のメールアドレスのリストを、ユーザ１９０に提供してよい。例えば、メール解析装置１２０は、過去１年間に電子メールの送受信があった相手のメールアドレスを提供したり、過去に電子メールの送受信した実態があり過去１ヶ月内で電子メールの送受信がなかった相手のメールアドレスを提供するなど、ユーザ１９２とユーザ１９０との結びつきを示す情報を外部に提供する公開ＡＰＩを、メール解析装置１２０に実装することもできる。
【０１１６】
また、メール解析装置１２０によれば、各ユーザ用のメールサーバ１８０にアクセスして、属性情報を抽出すべく電子メールを取得するので、複数のユーザ間で電子メールがやりとりされたタイミングと、送信／受信の種別とを特定することができる。このため、メール解析装置１２０によれば、複数のユーザ間で電子メールの送受信がされた頻度であったり、その電子メールのやりとりの方向を特定することができる。メール解析装置１２０は、このような情報を数値化するなどデータ化して、ソーシャルグラフとして外部に提供することができる。このようなソーシャルグラフデータを外部に提供する公開ＡＰＩをメール解析装置１２０に実装することもできる。
【０１１７】
また、メール解析装置１２０によれば、複数のユーザの住所情報を特定することができる。そして、住所情報を緯度経度情報に変換して複数のユーザ間で比較することで、複数のユーザ間の住所の距離を算出することができる。従って、メール解析装置１２０によれば、ユーザ１９２の住所に近い位置に住所がある他のユーザを特定して、ユーザ１９０に知らせることができる。また、ユーザ端末１００が有するＧＰＳ機能を用いて現在位置の緯度経度情報を取得して、現在位置に近い位置に住所があるユーザの情報を提供することができる。このような住所情報に基づく近さ情報を外部に提供する公開ＡＰＩを、メール解析装置１２０に実装することもできる。
【０１１８】
また、メール解析装置１２０によれば、コンテンツ取得部１３６がコンテンツを取得したり、コンテンツからロゴ画像取得部２５０がロゴ画像を取得することができる。同様に、メール解析装置１２０は、コンテンツから種々のデータを抽出することができる。例えば、コンテンツから証券コードを特定することができ、証券コードに基づき、他のウェブサイトから株価情報、四季報情報等を取得することができる。また、ソーシャル・ネットワーキング・サービス等、種々のウェブサービスのアカウント情報を取得することができる。これらの情報をユーザ端末１００に提供することで、ユーザ１９０は当該情報をワンタッチで読み出したり、当該情報に紐付けられたウェブサービスにワンタッチでアクセスしたりすることができる。
【０１１９】
以上に説明したメール解析装置１２０によると、複数のユーザ間で送受信される電子メールから、各ユーザに有益な情報を抽出して提供するサービスを実現することができる。ところで、メール解析装置１２０が提供するサービスに新たにユーザが参加した場合、当該新規ユーザ宛の過去の電子メールを大量に取得し解析し関連情報を取得する処理が必要となる。例えば複数の新規ユーザ宛の電子メールを処理する場合に、あるユーザ宛の全電子メールを処理した後に次のユーザ宛の電子メールを処理するというフローを採用すると、後に処理されるユーザに対してなかなか情報を提供できなくなる場合がある。そこで、メール解析装置１２０は、複数のユーザについて処理する場合、予め定められた期間の電子メールを処理する毎に処理対象のユーザを順次に切り替えて選択することが望ましい。例えば、第１ユーザ宛の電子メールを新着順に１ヶ月分を処理し終えた場合に、第２ユーザ宛の電子メールを新着順に１ヶ月分処理する、というフローを採用してよい。メール解析装置１２０は、全ユーザにつき１ヶ月分の電子メールの処理を終えると、さらに前の電子メールを対象として、同様に期間を区切ってユーザを切り替えて処理してよい。メール解析装置１２０は、古い電子メールほど処理対象として低いプライオリティを与えてよい。このようなフローを採用することで、ユーザ全体として新しい電子メールをより優先して処理対象とすることとなる。このため、最近やりとりした電子メールに基づく有用な情報を各ユーザに速やかに提供することができる。
【０１２０】
ユーザ端末１００、メール解析装置１２０、名刺データサーバ１５０は、いわゆるコンピュータ装置で実装することができる。当該コンピュータ装置は、プログラムに従ってＣＰＵ等の中央演算処理装置が動作して、メモリ、表示デバイス、撮像デバイス、ユーザインタフェースデバイス等の機器を制御することで、ユーザ端末１００、メール解析装置１２０、名刺データサーバ１５０の各部の機能を実現することができる。当該プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ、ハードディスク等の種々の記録媒体に記憶することができ、コンピュータ装置が当該記録媒体からプログラムを読み込むことによって、コンピュータ装置にプログラムを提供することができる。当該プログラムは、通信回線１５等のネットワークを通じてコンピュータ装置に提供されてもよい。
【０１２１】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【０１２２】
特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。
【符号の説明】
【０１２３】
１０ システム、１５ 通信回線、１００ ユーザ端末、１１０ ユーザ端末、１２０ メール解析装置、１２２ 通信部、１２４ 情報取得部、１２６ 情報提供部、１２８ 属性データ取得部、１３０ データ保持部、１３２ メールアドレス取得部、１３４ メール取得部、１３６ コンテンツ取得部、１３７ 記録指示取得部、１３８ 本人属性取得部、１４２ 属性記録部、１４４ 署名提示部、１４６ 通知処理部、１５０ 名刺データサーバ、１５２ 通信部、１５４ 情報取得部、１５６ 情報提供部、１５８ 属性情報取得部、１６０ 画像取得部、１６８ 文字認識部、１７０ 属性データベース、１８０ メールサーバ、１９０、１９２ ユーザ、２００ 非引用行抽出部、２１０ アドレス行特定部、２２０ 署名行特定部、２３０ 属性文字列特定部、２４０ ウェブサイトアドレス特定部、２５０ ロゴ画像取得部、２６０ 特徴色特定部、２８０ 属性抽出部、３００ 制御部、３１０ 名刺画像生成部、３２０ 通信部、３３０ データ記憶部、３３２ テンプレート、３３４ 画像、３３６ 電子メール、３４０ ユーザＩＦ部、３４２ 表示部、３４４ 操作入力部、３５０ 撮像部、５００ 名刺、５１０ ユーザ識別子、６００ 本文、６１０ 行、６２０ 非引用行、６３０ 署名行、６５０ 属性情報、９１０ 署名データ、９２０ 抽出データ、１０００ テンプレート、１００２、１００４、１００６、１００８、１０１０、１０１２、１０１４、１０１６、１０１８、１０２０、１０２２、１０２４ 枠情報、１２１０、１２２０、１２３０、１２４０、１２５０ 名刺画像データ、１２３２ 領域
【技術分野】
【０００１】
本発明は、システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
電子メールから差出人の姓名等の情報を抽出する技術が知られている（例えば、下記特許文献１−６、非特許文献１および２を参照）。
特許文献１ 特開平９−２４４９６９号公報
特許文献２ 特開平１０−１７１８２７号公報
特許文献３ 特開平１１−１５４１５７号公報
特許文献４ 特開２０００−１７２５８７号公報
特許文献５ 特開２００３−２１６６２５号公報
特許文献６ 特開２００４−１０２５２３号公報
非特許文献１ 浅野久子他，電子メールからのパーソナル情報抽出方法の検討，情報処理学会第５２回全国大会講演論文集，日本，社団法人 情報処理学会，１９９６年 ３月６日，Ｖｏｌ．３，Ｎｏ．４Ｊ−４，ｐｐ．３−３０１〜３−３０２．
非特許文献２ 浅野久子他，電子メールを利用した住所録管理システム，情報処理学会第５５回全国大会講演論文集，日本，社団法人 情報処理学会，１９９７年 ９月２４日，Ｖｏｌ．４，Ｎｏ．３Ｌ−１，ｐｐ．４−３２７〜４−３２８．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
名刺の画像を名刺データとして利用するシステムにおいて、名刺の画像を文字認識して姓名等の情報を読み取って文字データとして利用するためには、非常に高い文字認識精度が必要となる。一方、電子メールから抽出した情報は文字情報に過ぎず、使い勝手のよい名刺データとして利用することができない、という課題があった。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記課題を解決するために、本発明の第１の態様においては、名刺の画像から文字認識によって読み出されたメールアドレスに対応づけてデータを格納するデータベースに情報を記録するシステムであって、電子メールを取得するメール取得部と、電子メール内の署名文字列から、電子メールの送信者の属性を示す属性情報を抽出する属性抽出部と、属性抽出部が抽出した属性情報を、電子メールの送信者のメールアドレスと一致するメールアドレスに対応づけてデータベースに記録する属性記録部とを備える。
【０００５】
属性抽出部は、署名文字列から、送信者の姓名、送信者が所属する団体、送信者の肩書き、送信者の住所、送信者の連絡先電話番号の少なくとも一つを、属性情報として抽出してよい。
【０００６】
メール取得部は、メールサーバから定期的に電子メールを取得し、属性抽出部は、メール取得部が新たな電子メールを取得した場合に、新たな電子メール内の署名文字列から、新たな電子メールの送信者の属性情報を抽出し、属性記録部は、属性抽出部が抽出した新たな電子メールの送信者の属性情報を、新たな電子メールの送信者のメールアドレスと一致するメールアドレスに対応づけてデータベースに記録してよい。
【０００７】
名刺の画像を取得する画像取得部と、画像取得部が取得した名刺の画像から、文字認識によってメールアドレスを読み出す文字認識部と、文字認識部が読み出したメールアドレスに対応づけて属性情報を記憶するデータベースとをさらに備えてよい。
【０００８】
名刺の画像から文字認識によって読み出されたメールアドレスを取得するメールアドレス取得部をさらに備え、メール取得部は、メールアドレス取得部が取得したメールアドレスと送信者のメールアドレスが一致する電子メールを取得し、属性抽出部は、メール取得部が取得した電子メール内の署名文字列から、電子メールの送信者の属性情報を抽出し、属性記録部は、属性抽出部が抽出した属性情報を、メールアドレス取得部が取得したメールアドレスに対応づけてデータベースに記録してよい。
【０００９】
名刺の画像を取得する画像取得部と、画像取得部が取得した名刺の画像から、文字認識によってメールアドレスを読み出す文字認識部と、データベースとをさらに備え、メールアドレス取得部は、文字認識部が読み出したメールアドレスを取得してよい。
【００１０】
電子メールの送信者から、電子メールの送信者本人の属性情報を取得する本人属性取得部をさらに備え、属性記録部は、本人属性取得部が電子メールの送信者から属性情報を取得した場合に、当該取得した属性情報を、電子メールの送信者のメールアドレスに対応づけてデータベースに記録してよい。
【００１１】
データベースは、ユーザを識別する情報に対応づけて、当該ユーザが受信した電子メールから抽出された属性情報を記録しており、システムは、データベースが、特定メールアドレスに対応づけられた属性情報が、複数のユーザを識別する情報にそれぞれ対応づけて記録されている場合に、複数のユーザが属性情報を記録している旨を、当該特定メールアドレスによって特定されるユーザに通知する通知処理部をさらに備えてよい。
【００１２】
本発明の第２の態様においては、システムであって、個人の属性を示す属性情報の種類と当該種類の属性情報が表示されるべき位置とを対応づけるテンプレートを記憶するテンプレート記憶部と、受信した電子メール内の署名文字列から、電子メールの送信者の属性情報を抽出する属性抽出部と、属性抽出部が抽出した属性情報を、テンプレートに従って対応する位置に配置することにより、名刺画像データを生成する名刺画像生成部とを備える。
【００１３】
電子メールの送信者のメールアドレスに基づいて、電子メールの送信者が所属する団体のウェブサイトのアドレスを特定するウェブサイトアドレス特定部と、ウェブサイトアドレス特定部が特定したアドレスのウェブサイトから、団体のロゴ画像を取得するロゴ画像取得部とをさらに備え、テンプレート記憶部は、ロゴ画像が表示されるべき位置であるロゴ位置を記憶しており、名刺画像生成部は、ロゴ画像取得部が取得したロゴ画像をロゴ位置に配置された名刺画像データを生成してよい。
【００１４】
電子メールの送信者のメールアドレスに基づいて、電子メールの送信者が所属する団体のウェブサイトのアドレスを特定するウェブサイトアドレス特定部と、ウェブサイトアドレス特定部が特定したアドレスのウェブサイトのコンテンツに基づいて、コンテンツに使用されている特徴色を特定する特徴色特定部とをさらに備え、名刺画像生成部は、特徴色特定部が特定した特徴色でカラーリングした名刺画像データを生成してよい。
【００１５】
テンプレート記憶部は、団体を特定する情報に対応づけてテンプレートを記憶しており、名刺画像生成部は、属性抽出部が抽出した属性情報を、電子メールの送信者が属する団体を特定する情報に対応づけてテンプレート記憶部が記憶しているテンプレートに従って配置することにより、名刺画像データを生成してよい。
【００１６】
属性抽出部は、電子メールの本文のうち、電子メールのヘッダ情報から抽出した送信者のメールアドレスと一致する文字列を含む行を特定するアドレス行特定部と、アドレス行特定部が特定した行を含む予め定められた範囲内の行を、署名文字列を含むべき行として特定する署名行特定部と、署名行特定部が特定した行の文字列から、属性情報を含む文字列を特定する属性文字列特定部とを有してよい。
【００１７】
電子メールの引用部分の行頭に付与されるべき引用符を記憶する引用符記憶部をさらに備え、属性抽出部は、引用符記憶部が記憶している引用符を行頭に含む行を除く行から、署名文字列を含む行を特定してよい。
【００１８】
属性抽出部が電子メールの送信者の属性情報を抽出した場合に、当該属性情報を抽出したタイミングを、当該電子メールの送信者を特定する情報に対応づけて記憶するデータ記憶部をさらに備え、属性抽出部は、電子メールを新たに受信した場合に、当該電子メールの送信者を特定する情報に対応づけてデータ記憶部が記憶しているタイミングを読み出して、当該タイミングから予め定められた時間長さを超える期間が経過していることを条件として、当該電子メールの署名文字列から属性情報を抽出してよい。
【００１９】
電子メールの受信者に、電子メールから抽出された属性情報とともに電子メール内の署名文字列を提示する署名提示部をさらに備えてよい。
【００２０】
なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】システム１０のネットワーク構成の一例を示す図である。
【図２】属性データ取得部１２８の機能ブロック構成を模式的に示す図である。
【図３】ユーザ端末１００ａの機能ブロック構成を模式的に示す図である。
【図４】システム１０における処理シーケンスの一例を示す図である。
【図５】名刺５００から読み出され得る情報の一例を示す図である。
【図６】電子メールの本文６００から抽出される情報の一例を示す図である。
【図７】メール解析装置１２０の処理フローの一例を示す図である。
【図８】システム１０における処理シーケンスの他の一例を示す図である。
【図９】抽出された属性文字列を確認する画面内容の一例を模式的に示す図である。
【図１０】名刺画像データ生成用のテンプレートの一例を示す図である。
【図１１】テンプレートと勤務先との対応付けデータの一例を示す図である。
【図１２】名刺画像データの表示例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【００２３】
図１は、システム１０のネットワーク構成の一例を示す。本実施形態のシステム１０は、電子メールを用いて、正確かつ使い勝手のよい名刺データをユーザに提供することを目的とする。システム１０は、メール解析装置１２０、名刺データサーバ１５０、ユーザ端末１００ａ、ユーザ端末１００ｂ、ユーザ端末１１０ａ、ユーザ端末１１０ｂおよびメールサーバ１８０を備える。
【００２４】
ユーザ端末１００ａおよびユーザ端末１００ｂは、システム１０のユーザ１９０が所有する情報通信端末とする。本実施形態の説明において、ユーザ端末１００ａおよびユーザ端末１００ｂを、ユーザ端末１００と総称する場合がある。ユーザ１９２は、システム１０が解析対象とする電子メールの送信者とする。ユーザ端末１１０ａおよびユーザ端末１１０ｂは、ユーザ１９２が所有する情報通信端末とする。本実施形態の説明において、ユーザ端末１１０ａおよびユーザ端末１１０ｂを、ユーザ端末１１０と総称する場合がある。ユーザ端末１００およびユーザ端末１１０としては、パーソナルコンピュータ、スマートフォンを含む携帯電話、ＰＤＡを含む携帯情報端末等の、通信機能を有する機器を例示することができる。
【００２５】
ユーザ端末１００、ユーザ端末１１０、メールサーバ１８０、メール解析装置１２０および名刺データサーバ１５０は、通信回線１５を通じて相互に通信することができる。通信回線１５は、インターネット等のコンピュータネットワークを含む。通信回線１５は、携帯電話網、イントラネットワーク、専用線等を含むことができる。
【００２６】
システム１０の動作の概要を説明すると、ユーザ端末１００は、名刺の画像を、名刺データサーバ１５０に送信して登録する。当該名刺の画像のことを、名刺画像と呼ぶ。名刺データサーバ１５０は、登録された名刺画像から、名刺に印刷された電子メールアドレスを文字認識で読み出して保持する。本実施形態では、電子メールアドレスをメールアドレスと略称する。
【００２７】
ここで、ユーザ端末１１０がユーザ１９０宛の電子メールを作成し送信すると、当該電子メールは、ユーザ１９０がアクセスできるメールサーバ１８０によって取得される。メールサーバ１８０は、ＰＯＰサーバまたはＩＭＡＰサーバ等のメールサーバであってよい。メール解析装置１２０は、ユーザ１９０宛の電子メールをメールサーバ１８０から取得して、取得した電子メールの本文の署名部分から、ユーザ１９２の姓名、勤務先、連絡先電話番号等の属性を文字列として抽出する。メール解析装置１２０は、抽出した属性を、ユーザ１９２のメールアドレスをキーにして名刺データサーバ１５０に登録する。属性としては、姓名の他、よみがな、メールアドレス、勤務先、部署、役職、郵便番号、住所、電話番号、ファクシミリ番号、勤務先のウエブサイトのＵＲＬ等を例示することができる。
【００２８】
システム１０によれば、ユーザ１９２の属性をメールの署名部分から文字列として抽出するので、名刺画像から文字認識で読み出す場合と比較すると、極めて正確に属性を抽出することができる。また、名刺とは異なり電子メールは頻繁にやりとりされるので、システム１０によれば、ユーザ１９２の属性を最新の情報に保つことができる。このため、ユーザ１９０は、名刺データサーバ１５０に登録された属性を安心して使用することができる。このように、システム１０によれば、ユーザ１９０にとって使い勝手のよい名刺データを提供することができる。
【００２９】
名刺データサーバ１５０の機能および動作について説明する。名刺データサーバ１５０は、テキストデータ、画像データ、種々の様式の文書データ等のデジタルデータを保存し提供する外部ストレージサーバの一例とする。名刺データサーバ１５０は、通信部１５２、情報取得部１５４、文字認識部１６８、属性データベース１７０および情報提供部１５６を有する。情報取得部１５４は、属性情報取得部１５８および画像取得部１６０を有する。通信部１５２は、通信回線１５を介して、外部装置との間でデータを送受信する。通信部１５２が取得したデータは、情報取得部１５４に供給される。なお、名刺データサーバ１５０は、パスワード等の認証によってユーザ１９０を認識してデータの送受信をすることができる。ユーザ１９０を識別する情報を特にユーザ識別子と総称する。
【００３０】
名刺データサーバ１５０において、画像取得部１６０は、ユーザ端末１００から名刺画像を取得する。画像取得部１６０は、取得した名刺画像を文字認識部１６８に供給する。文字認識部１６８は、ＯＣＲ処理等の文字認識処理によって、名刺に印刷された文字を名刺画像から読み出して、文字データを生成する。文字認識部１６８は特に、名刺画像からメールアドレスを文字データとして読み出す。文字認識部１６８は、メールアドレスの文字データを、名刺画像とともに属性データベース１７０に供給する。
【００３１】
属性データベース１７０は、文字認識部１６８から取得した文字データを、ユーザ識別子および名刺画像に対応づけて格納する。情報提供部１５６は、ユーザ端末１００およびメール解析装置１２０等の外部装置からのリクエストに応じて、属性データベース１７０が格納しているデータを読み出して、通信部１５２を介して送信する。属性情報取得部１５８は、後述するように、メール解析装置１２０、ユーザ端末１００等から、名刺画像に関する属性情報を取得して、属性データベース１７０に格納する。
【００３２】
メール解析装置１２０の機能および動作の概要を説明する。メール解析装置１２０は、通信部１２２、情報取得部１２４、情報提供部１２６、属性データ取得部１２８およびデータ保持部１３０を有する。情報取得部１２４は、メールアドレス取得部１３２、メール取得部１３４、コンテンツ取得部１３６、記録指示取得部１３７および本人属性取得部１３８を含む。情報提供部１２６は、属性記録部１４２、署名提示部１４４および通知処理部１４６を含む。メール解析装置１２０が備える構成要素のうち、メール取得部１３４、属性データ取得部１２８、データ保持部１３０、属性記録部１４２、通信部１２２の機能および動作の概要を説明する。
【００３３】
メール取得部１３４は、ユーザ１９０宛の電子メールを、通信部１２２を介してメールサーバ１８０から取得する。属性データ取得部１２８は、メール取得部１３４が取得した電子メールの送信者のメールアドレスとともに、当該電子メールの本文の署名部分を特定する。特定した署名部分の文字列から、電子メールの送信者の姓名等の属性を示す文字列と当該属性の種類を示す情報とを含む属性データを、文字解析により抽出する。データ保持部１３０は、属性データ取得部１２８が抽出した属性データを、電子メールの送信者のメールアドレスとともに保持する。属性記録部１４２は、データ保持部１３０に保持された属性データおよび電子メール送信者のメールアドレスを、通信部１２２を介して名刺データサーバ１５０に送信して、名刺データサーバ１５０に登録させる。他の構成要素の機能および動作については、後に説明する。
【００３４】
図２は、属性データ取得部１２８の機能ブロック構成を模式的に示す。属性データ取得部１２８は、属性抽出部２８０、ウェブサイトアドレス特定部２４０、ロゴ画像取得部２５０および特徴色特定部２６０を含む。属性抽出部２８０は、非引用行抽出部２００、アドレス行特定部２１０、署名行特定部２２０および属性文字列特定部２３０を持つ。
【００３５】
属性データ取得部１２８は、メール取得部１３４から電子メールの本文と、ヘッダ情報から抽出した送信者のメールアドレスとを取得する。非引用行抽出部２００は、電子メールの本文から、引用符を行頭に含む行を除く行を、非引用行として抽出する。引用符は、電子メールの引用部分の行頭に付与されるべき予め定められた文字または文字列を示す。引用符としては、"＞"、"｜"等を例示することができる。なお、これらの引用符は、データ保持部１３０が保持していてよい。この場合、データ保持部１３０は、引用符を記憶する引用符記憶部として機能することができる。
【００３６】
非引用行抽出部２００は、抽出した非引用行の文字列を、署名行特定部２２０に供給する。また、非引用行抽出部２００は、非引用行の文字列および送信者のメールアドレスを、アドレス行特定部２１０に供給する。アドレス行特定部２１０は、非引用行の文字列のうち、送信者のメールアドレスと一致する文字列を含む行を特定する。アドレス行特定部２１０は、文字列マッチングにより、当該行を特定することができる。アドレス行特定部２１０は、特定した行を示す情報を、署名行特定部２２０に供給する。
【００３７】
署名行特定部２２０は、アドレス行特定部２１０が特定した行を含む予め定められた範囲内の行を、署名文字列を含むべき行として特定する。署名行特定部２２０は、非引用行抽出部２００から取得した非引用行の文字列のうち、当該署名文字列を含むべき行の文字列を抽出して、属性文字列特定部２３０に供給する。属性文字列特定部２３０は、当該署名文字列を含むべき行の文字列から、姓名等の属性を示す文字列を特定する。また、属性文字列特定部２３０は、属性の種類を示す情報を特定する。送信者のメールアドレス、電子メールの宛先のメールアドレス、署名文字列、属性文字列特定部２３０が特定した属性文字列、および、属性の種類を示す情報は、データ保持部１３０に供給され、データ保持部１３０に保持される。
【００３８】
このように、アドレス行特定部２１０は、電子メールの本文のうち、電子メールのヘッダ情報から抽出した送信者のメールアドレスと一致する文字列を含む行を特定する。そして、署名行特定部２２０は、アドレス行特定部２１０が特定した行を含む予め定められた範囲内の行を、署名文字列を含むべき行として特定する。そして、属性文字列特定部２３０は、署名行特定部２２０が特定した行の文字列から、属性情報を含む文字列を特定する。
【００３９】
このように、属性抽出部２８０は、電子メール内の署名文字列から、ユーザ１９２の属性を示す属性情報を抽出する。特に属性抽出部２８０によると、引用符を行頭に含む行を除く行から、署名文字列を含む行を特定することができる。したがって、署名文字列を含む行を正確かつ速やかに特定することができる。
【００４０】
なお、ウェブサイトアドレス特定部２４０は、メール取得部１３４が取得した電子メールの送信者のメールアドレスを取得する。ウェブサイトアドレス特定部２４０は、ヘッダ情報に含まれる送信者のメールアドレスを取得する。ウェブサイトアドレス特定部２４０は、電子メールの送信者のメールアドレスに基づいて、電子メールの送信者の勤務先のウェブサイトのアドレスを特定する。例えば、ウェブサイトアドレス特定部２４０は、電子メールの送信者のメールアドレスからドメインパートを抽出する。そして、ウェブサイトアドレス特定部２４０は、予め定められた文字列"ｗｗｗ．"を当該ドメインパートに結合した文字列を、ウェブサイトのアドレスとして特定する。ウェブサイトアドレス特定部２４０は、特定したウェブサイトのアドレスを、コンテンツ取得部１３６に供給する。
【００４１】
コンテンツ取得部１３６は、ウェブサイトアドレス特定部２４０から供給されたアドレスで特定されるウェブサイトから、当該ウェブサイトが提供するコンテンツを取得して、ロゴ画像取得部２５０および特徴色特定部２６０に供給する。ここでいうコンテンツとは、画像データを含むコンテンツとしてのデータ一式であってよいが、ＨＴＭＬデータ等のテキストデータであってもよい。
【００４２】
ロゴ画像取得部２５０は、ウェブサイトアドレス特定部２４０が特定したアドレスのウェブサイトから、電子メールの送信者の勤務先のロゴ画像を取得する。具体的には、ロゴ画像取得部２５０は、コンテンツ取得部１３６から供給されたコンテンツから、ロゴ画像を抽出する。ロゴ画像取得部２５０は、一例として、"ｉｍｇ"等のタグ文字、"ｌｏｇｏ"等の予め定められた文字列、画像ファイルであることを示す"．ｇｉｆ" "．ｊｐｇ"等の予め定められた拡張子を含む文字列部分から、ロゴ画像のＵＲＬを特定することができる。ロゴ画像取得部２５０は、当該ＵＲＬでロケーションが特定される画像データをコンテンツ取得部１３６に取得させることで、ロゴ画像を取得することができる。ロゴ画像取得部２５０が取得したロゴ画像は、データ保持部１３０に供給され保持される。
【００４３】
特徴色特定部２６０は、コンテンツ取得部１３６が取得したコンテンツから、ウェブサイトで使用されている特徴的な色である特徴色を特定する。例えば、当該コンテンツからは、文字の表示色、画像に含まれる色、ならびに、文字および／または画像の背景色などの色情報を抽出することができる。一例として、特徴色特定部２６０は、コンテンツから抽出される色のうち、予め定められたサイズよりも大きいサイズで表示される文字の表示色、予め定められた画素数よりも多い画素数を持つ画像に含まれる色、上記ロゴ画像に含まれる色など、代表的なコンテンツに使用される色の中から、特徴色を選択してよい。特徴色特定部２６０は、これらの色のうち、使用頻度がより高い色を、特徴色としてより優先して選択してよい。なお、特徴色特定部２６０が色の使用頻度を算出する場合に、色空間において近傍の色領域に属する色は、同じ色として取り扱ってよい。このように、特徴色特定部２６０は、ウェブサイトアドレス特定部２４０が特定したアドレスのウェブサイトのコンテンツに基づいて、当該コンテンツに使用されている特徴色を特定する。特徴色特定部２６０が特定した特徴色を示す情報は、データ保持部１３０に供給され保持される。なお、ロゴ画像および特徴色は、ユーザ端末１００が仮想の名刺データを表示する場合に効果的に使用される。
【００４４】
図３は、ユーザ端末１００ａの機能ブロック構成を模式的に示す。ユーザ端末１００ａは、制御部３００、ユーザＩＦ部３４０、撮像部３５０、データ記憶部３３０および通信部３２０を有する。
【００４５】
通信部３２０は、例えば通信モジュールにより実装され、通信回線１５を介して外部との間でデータを送受信することができる。撮像部３５０は、例えば撮像モジュールで実装され、被写体光により撮像して画像データを生成することができる。ユーザＩＦ部３４０は、表示部３４２および操作入力部３４４を含む。表示部３４２は、例えば液晶ディスプレイ等の表示デバイスで実装され、制御部３００から供給された表示データを表示することができる。操作入力部３４４は、例えばキーボードなどのキー入力デバイス、タッチパネルデバイス等で実装され、ユーザの操作入力を受け付けることができる。
【００４６】
データ記憶部３３０は、揮発性または不揮発性記憶媒体で実装され、種々のデジタルデータを記憶することができる。制御部３００は、一例として演算処理装置で実装され、通信部３２０、データ記憶部３３０、ユーザＩＦ部３４０、撮像部３５０の動作を制御する。制御部３００の機能は、ＯＳ、ミドルウェア、アプリケーションソフトウェア等のソフトウェアに従って中央演算処理装置が動作することで実現される。
【００４７】
制御部３００は、通信部３２０を介して取得した電子メールを、電子メール３３６としてデータ記憶部３３０に記憶する。また、制御部３００は、撮像部３５０が生成した画像データを、画像３３４としてデータ記憶部３３０に記憶する。
【００４８】
データ記憶部３３０は、画像３３４および電子メール３３６の他、制御部３００に提供するテンプレート３３２を記憶している。テンプレート３３２は、個人の属性を示す属性情報の種類と当該種類の属性情報が表示されるべき位置とを対応づけるデータとする。このため、データ記憶部３３０は、テンプレートを記憶するテンプレート記憶部として機能することができる。制御部３００が有する機能ブロックである名刺画像生成部３１０の機能は、例えばアプリケーションソフトウェアによって実装され、データ記憶部３３０が記憶しているテンプレート３３２を用いて、表示部３４２に表示される名刺画像データを生成する。具体的には、名刺画像生成部３１０は、属性抽出部２８０が抽出した属性情報を、テンプレート３３２に従って対応する位置に配置することにより、表示用の名刺画像を生成する。
【００４９】
なお、当該属性情報は、名刺画像データを生成する場合に、通信部３２０がメール解析装置１２０または名刺データサーバ１５０の少なくとも一方から取得してよい。また、当該属性情報は、データ記憶部３３０に予め記憶されていてもよい。名刺画像データの生成処理および名刺画像データの具体例については、後に説明する。ここではユーザ端末１００ａのブロック構成の機能および動作を説明したが、ユーザ端末１００ｂも同様の機能構成を有することができるので、説明を省略する。
【００５０】
ユーザ端末１００によると、電子メールから抽出された正確かつ最新の属性データを用いて、名刺画像データを作成することができる。ユーザ端末１００、メール解析装置１２０および名刺データサーバ１５０によれば、ユーザ１９０にとって極めて使い勝手のよい名刺提示システムを提供することができる。
【００５１】
図４は、システム１０の各構成要素による処理シーケンスの一例を示す。Ｓ４１０において、ユーザ端末１００が備える撮像部３５０が名刺を撮影する。ここでは、ユーザ１９２の名刺を撮像したとする。
【００５２】
撮像部３５０によって得られた名刺画像は、データ記憶部３３０に一時的に記憶される。なお、ユーザ端末１００は、外部から名刺画像を取得してもよい。例えば、名刺画像はスキャナ等の外部機器が名刺をスキャンすることで生成してよく、ユーザ端末１００は、外部機器で生成された名刺画像を取得してもよい。
【００５３】
Ｓ４１２において、ユーザ端末１００は、通信回線１５を介して名刺画像を名刺データサーバ１５０に送信する。送信された名刺画像は、名刺データサーバ１５０において画像取得部１６０が取得する。このとき、画像取得部１６０は、ユーザＩＤおよびパスワード等の認証手段でユーザ１９０を認証した状態で、名刺画像を受信する。属性データベース１７０は、認証したユーザ１９０を識別する情報に対応づけて、名刺画像を格納する。ユーザ１９０を識別する情報としては、ユーザ１９０のメールアドレス等を例示することができる。
【００５４】
Ｓ４１４において、文字認識部１６８は、属性データベース１７０から名刺画像を読み出して、名刺画像にＯＣＲ処理を施す。文字認識部１６８は、名刺画像をＯＣＲ処理することにより、ユーザ１９２のメールアドレスおよび他の文字列を読み出す。このように、文字認識部１６８は、画像取得部１６０が取得した名刺画像から、文字認識によってメールアドレスを読み出す。Ｓ４１６において、属性データベース１７０は、読み出したメールアドレスおよび他の属性の文字列を、名刺画像に対応づけて記録する。
【００５５】
さて、ユーザ１９２からユーザ１９０宛の電子メールに係る処理シーケンスについて説明する。Ｓ４２０において、ユーザ端末１１０は、ユーザ１９２の操作に従って、ユーザ１９０のメールアドレスを宛先とする電子メールを生成する。Ｓ４２２において、ユーザ端末１１０は、生成した電子メールを、ユーザ１９０のメールアドレスを宛先として送信する。当該電子メールは、通信回線１５を介して、ユーザ１９２がアクセスできる電子メール転送サーバに送信され最終的にメールサーバ１８０によって受け付けられる（Ｓ４２４）。
【００５６】
メール解析装置１２０では、メール取得部１３４が、ユーザ１９０宛の電子メールを、メールサーバ１８０に定期的に要求している（Ｓ４３０）。メール解析装置１２０は、メール解析装置１２０が以前に取得していない新たな電子メールが存在する場合、メールサーバ１８０から当該電子メールを取得する（Ｓ４３２）。このように、メール取得部１３４は、メールサーバ１８０から定期的に電子メールを取得することができる。
【００５７】
そして、属性抽出部２８０は、メール取得部１３４が新たな電子メールを取得した場合に、新たな電子メール内の署名文字列から、新たな電子メールの送信者の属性情報を抽出する（Ｓ４３４）。本フローの説明では、ユーザ１９２が、新たな電子メールを送信した送信者であるとする。メール解析装置１２０は、ユーザ１９２のメールアドレスに対応づけてデータ保持部１３０が属性情報を既に保持しているか否かを判断する。ここでは、ユーザ１９２のメールアドレスに対応づけてデータ保持部１３０が属性情報を既に保持しているとして、説明を続ける。
【００５８】
メール解析装置１２０は、データ保持部１３０が既に保持している属性情報とは異なる属性情報がＳ４３４で抽出されたことを条件として、Ｓ４３４で抽出された属性情報を名刺データサーバ１５０に記録する処理を進める。具体的には、メール解析装置１２０は、既に保持している種類の属性情報につき値が異なる属性情報がＳ４３４で抽出されたことを条件として、Ｓ４３４で抽出された属性情報を名刺データサーバ１５０に記録する処理を進める。当該条件が満たされた場合、データ保持部１３０は、Ｓ４３４で抽出された属性情報を、ユーザ１９０のメールアドレスおよびユーザ１９２のメールアドレスに対応づけて一時的に記憶する。ここでは、データ保持部１３０は、既に保持しているユーザ１９２の属性情報を更新せずに、Ｓ４３４で抽出された属性情報を一時的に記憶する。そして、通知処理部１４６は、メール解析装置１２０で属性情報が新たに抽出された旨をユーザ１９０に通知する。例えば、ユーザ端末１００からメール解析装置１２０へのログイン等のアクセスがあった場合に、通知処理部１４６が当該通知をユーザ端末１００に送信してよい。そして、記録指示取得部１３７が、ユーザ端末１００から当該属性情報を記録すべき旨の指示を取得した場合に、データ保持部１３０は、既に保持しているユーザ１９２の属性情報を、データ保持部１３０が一時的に記憶していた属性情報で更新する。
【００５９】
続いて、Ｓ４４０において、属性記録部１４２は、ユーザ１９２のメールアドレスおよび属性データを名刺データサーバ１５０に送信して、属性データの記録を名刺データサーバ１５０に依頼する。なお、Ｓ４４０の処理をする場合、属性記録部１４２は、属性データベース１７０がユーザ１９２のメールアドレスに対応する属性データを格納しているか否かを名刺データサーバ１５０に問い合わせて、属性データベース１７０が対応する属性データを格納していることを条件として、属性データの記録を名刺データサーバ１５０に依頼する。
【００６０】
名刺データサーバ１５０では、Ｓ４４０で送信されたメールアドレスおよび属性データを属性情報取得部１５８が取得する。属性情報取得部１５８は、取得したメールアドレスと一致するメールアドレスに対応づけて、取得した属性データを属性データベース１７０に記録する（Ｓ４４２）。このように、属性データベース１７０は、文字認識部１６８が読み出したメールアドレスに対応づけて、属性情報を記憶することができる。名刺データサーバ１５０は、属性データベース１７０への属性データの記録が成功したか否かを示す情報を、メール解析装置１２０に返却する（Ｓ４４４）。そして、データ保持部１３０は、属性情報の抽出をしたタイミング情報として、現在の日時を保持する。このように、属性記録部１４２は、属性抽出部２８０が抽出したユーザ１９２の属性情報を、ユーザ１９２のメールアドレスと一致するメールアドレスに対応づけて属性データベース１７０に記録する。
【００６１】
なお、記録指示取得部１３７がユーザ端末１００から属性情報を記録すべき旨の指示を取得しなかった場合には、データ保持部１３０は、属性情報の抽出をしたタイミング情報として、現在の日時を保持し、Ｓ４４０以後の処理を実行せずに処理を終了する。
【００６２】
以上において、ユーザ１９２のメールアドレスに対応づけてデータ保持部１３０が属性情報を既に保持しており、データ保持部１３０が既に保持している属性情報とは異なる属性情報がＳ４３４で抽出された場合の処理フローを説明した。ユーザ１９２のメールアドレスに対応づけてデータ保持部１３０が属性情報を保持していなかった場合、または、データ保持部１３０が既に保持している属性情報と異なる属性情報がＳ４３４で抽出されなかった場合、属性情報が新たに抽出された旨を通知処理部１４６がユーザ１９０に通知することなく、Ｓ４３４で抽出された属性情報を、データ保持部１３０がユーザ１９０のメールアドレスおよびユーザ１９２のメールアドレスに対応づけて保持する。そして、Ｓ４４０以後の処理を進める。なお、データ保持部１３０が現在保持していない新たな種類の属性情報が抽出された場合でも、既に保持している種類の属性情報につき値が異なる属性情報がＳ４３４で抽出されなかった場合には、属性情報が新たに抽出された旨を通知処理部１４６がユーザ１９０に通知することなく、Ｓ４３４で抽出された属性情報を、データ保持部１３０がユーザ１９０のメールアドレスおよびユーザ１９２のメールアドレスに対応づけて保持しＳ４４０以後の処理を進めてよい。
【００６３】
ユーザ端末１００を用いてユーザ１９０が属性情報を利用する場合の処理シーケンスについて説明する。Ｓ４５０において、ユーザ端末１００が名刺データサーバ１５０に属性情報を要求する。Ｓ４５２において、情報提供部１５６は、属性データベース１７０から属性情報を読み出してユーザ端末１００に送信する。Ｓ４５４において、ユーザ端末１００は、Ｓ４５２で取得した属性データを表示したり、属性データから生成された名刺画像データを表示する。
【００６４】
以上に説明したように、システム１０によれば、名刺画像から文字認識によって読み出されたメールアドレスに対応づけて種々のデータを記録することができる。具体的には、属性データベース１７０が当該データを記録する。そして、メール解析装置１２０によると、ユーザ１９０宛のメール本文の署名を用いて、属性データベース１７０が格納する属性データを随時更新することができる。このため、ユーザ端末１００は、最新の属性データをユーザ１９０に提供することができる。
【００６５】
図５は、名刺５００から読み出され得る情報の一例を示す。名刺５００には、ユーザ１９２が所属する団体の一例である勤務先会社名、所属、肩書き、姓名、郵便番号、住所、電話番号、ＦＡＸ番号およびメールアドレスが記載されている。電話番号およびＦＡＸ番号は、連絡先電話番号の一例である。文字認識部１６８は、ＯＣＲ処理によって、メールアドレスを文字データとして読み出す。
【００６６】
文字認識部１６８は、特に、名刺画像から読み出した文字列データが、メールアドレスを表すか否かを判別する。例えば、文字認識部１６８は、いわゆるアットマーク等と呼ばれる単価記号およびピリオド等の予め定められた文字を含むひと続きの文字データを、メールアドレスとして判定してよい。また、文字認識部１６８は、"ｅｍａｉｌ"、"ｅ−ｍａｉｌ"、"ＥＭＡＩＬ"、"Ｅ−ＭＡＩＬ"等の予め定められた文字列に一致する文字データが読み出された場合に、その近傍から読み出されたひと続きの文字データを、メールアドレスとして判定してもよい。メールアドレスには、アルファベット等の比較的に限られた種類の文字が使用される。また、メールアドレスは、比較的に定型な構文を持つ。このため、文字認識部１６８は、比較的に高い精度でメールアドレスとして判定することができ、かつ、メールアドレスを示す文字データを高精度で読み出すことができる。
【００６７】
属性データベース１７０は、ユーザ１９０を識別するユーザ識別子５１０に対応づけて、メールアドレスを文字データとして格納する。ここで、文字認識部１６８は、メールアドレスの他に、姓名、勤務先、部署、役職、郵便番号、住所、電話番号およびＦＡＸ番号等の、属性の種類を、読み出した文字データから判定してもよい。属性データベース１７０は、メールアドレスの他に、文字認識部１６８によって判定された属性の種類に対応づけて、読み出した文字データを格納してもよい。例えばアルファベットなどの文字体系に属する文字であれば、比較的に高い精度で文字認識でき、それにより属性の種類も比較的に高い精度で判定できる場合がある。
【００６８】
しかし、世界では数多くの文字体系が存在する。中でも漢字が属する文字体系は、文字の種類が極めて多く、かつ、字形も極めて複雑な文字体系の一つである。日本国で使用される漢字だけでも極めて膨大な種類の文字が存在する。日本国では、漢字に加えて、平仮名およびカタカナも使用される。平仮名およびカタカナには、濁点または半濁点が付され得る。このような文字体系に属する文字を認識する技術は、アルファベット等の文字体系に属する文字を認識する技術と比較して、認識の難易度は極めて高い。
【００６９】
図示の例では、実際に名刺に印刷された「山田 太郎」とは異なり、「山田 太朗」として姓名が認識され属性データベース１７０に格納される。しかしながら、システム１０によれば、メール解析装置１２０が電子メールの署名から抽出した属性データを用いて、属性データベース１７０の姓名データを正しく更新することができる。
【００７０】
図６は、電子メールの本文６００から抽出し得る情報の一例を示す。非引用行抽出部２００は、電子メールの本文６００の開始行から行頭部分をパーシングして、行頭に引用符"＞"が存在しない非引用行６２０をアドレス行特定部２１０に供給する。アドレス行特定部２１０は、ユーザ１９２のメールアドレスと一致する文字列が存在する行６１０を特定する。そして、署名行特定部２２０は、行６１０を中心として前後の予め定められた数の行の中から、署名の範囲を特定する。例えば、署名行特定部２２０は、行６１０を中心として前後の６行の中から、署名の範囲を特定する。例えば、署名行特定部２２０は、予め定められた文字"−"が繰り返し現れる行で囲まれた範囲を、署名行６３０として切り出す。属性文字列特定部２３０は、署名行６３０に含まれる文字列から、属性を表す文字列を抽出するとともに、対応する属性の種類を特定する。
【００７１】
図示の署名からは、属性文字列特定部２３０は、署名行６３０の中から、姓名、勤務先、郵便番号、住所、電話番号、ＦＡＸ番号を文字解析により抽出することができる。属性情報６５０に示されるように、属性文字列特定部２３０は、ユーザ１９２の姓名を「山田 太郎」として正しく抽出することができる。なお、属性の種類は、「株式会社」、「ＴＥＬ」、「ＦＡＸ」、郵便番号を表す記号等の文字や、住所辞書、人名辞書等に基づき、特定することができる。
【００７２】
署名にはユーザ１９２のメールアドレスが含まれる場合が多い。属性抽出部２８０によると、アドレス行特定部２１０がメールアドレスと一致する文字列を含む行を特定することで、署名が存在する行を高い確率で特定することができる。また、非引用行抽出部２００の処理によって、解析対象を非引用行に限定することができる。このため、引用部分の署名がユーザ１９２の署名として扱われる可能性を低減することができる。また、比較的に短時間で属性情報を抽出することができ、属性情報を抽出するための演算量を削減することができる場合がある。
【００７３】
なお、属性抽出部２８０は、例示した解析処理の他に、種々の解析技術を組み合わせることで、属性データを高速かつ確実に抽出することができる。例えば、属性抽出部２８０は、例示した解析処理の他に、ヒートマップ分析技術を応用して署名を特定することができる。例えば、属性抽出部２８０は、メールの本文６００の中から、署名内に含まれるべき要素、例えば住所、電話番号、ＦＡＸ番号等の文字が存在する箇所を検出して、検出した箇所がより集中している箇所を署名箇所としてより優先して選択してよい。また、属性抽出部２８０は、署名を囲む文字、例えばハイフン、アスタリスク等の文字が繰り返し現れる行を特定して、当該行の近傍を署名箇所として選択してよい。
【００７４】
また、データ保持部１３０は、実際に使用される住所の文字列をパターン化して予め記憶してよい。そして、属性抽出部２８０は、データ保持部１３０が記憶しているパターンと本文６００とをパターンマッチングで比較して一致度を算出して、一致度が予め定められた値より高い文字列を、住所の属性文字列として特定してよい。
【００７５】
また、データ保持部１３０は人名辞書を予め記憶してよい。そして、属性抽出部２８０は、当該人名辞書を用いて本文６００を検索して、一致した文字列を姓名の属性文字列として特定してよい。また、属性抽出部２８０は、本文６００を正規表現で検索して人名候補の１以上の文字を検出して、当該１以上の文字の読みをアルファベット化する。例えば、日本語であればローマ字でアルファベット化することができ、中国語であればピン音でアルファベット化することができる。そして、属性抽出部２８０は、当該アルファベット化した文字列とメールアドレスのローカルパートとを比較して、予め定められた値より高い一致度が得られた場合に、当該人名候補の文字を姓名の属性文字列として特定してよい。
【００７６】
また、属性抽出部２８０は、姓名の漢字文字列と、人名辞書が漢字に対して格納しているよみがなとに基づき、当該姓名のよみがなを特定してよい。属性抽出部２８０は、特定したよみがなを示す文字列を、よみがなの属性文字列として抽出してよい。姓名の文字列に対して人名辞書が複数のよみがなを格納している場合、属性抽出部２８０は、メールアドレスのローカルパートの文字列と、よみがなとを比較して、１のよみがなを選択してよい。例えば、属性抽出部２８０は、一方をローマ字読みで変換した文字列と他方の文字列とを比較して、予め定められた値より高い一致度が得られた文字列に対応するよみがなを選択してよい。なお、属性抽出部２８０は、メールアドレスのローカルパートをローマ字読みでひらがなまたはカタカナに変換して、よみがなと比較してよい。
【００７７】
属性抽出部２８０は、署名文字列の中に、メールアドレスのうちのドメインパートの文字列と一致する文字列が存在する場合に、当該行に含まれる文字列からＵＲＬ文字列を抽出して、当該ＵＲＬ文字列を勤務先のウェブサイトのＵＲＬを表す属性文字列として抽出してよい。属性抽出部２８０は、ドメイン文字列と一致しないＵＲＬ文字列が存在する場合、当該ＵＲＬ文字列を関連ＵＲＬを表す属性文字列として抽出してよい。
【００７８】
図７は、電子メールを取得した場合のメール解析装置１２０の一連の処理フローの一例を示す。メール取得部１３４は、取得した電子メールのヘッダ情報からユーザ１９２のメールアドレスを抽出する（Ｓ７１０）。属性抽出部２８０は、前回属性データを抽出した時から予め定められた時間長さを超える期間が経過したか否かを判断する（Ｓ７１２）。例えば、１ヶ月以上経過したか否かを判断する。Ｓ７１２の判定結果が否である場合、処理を終了する。
【００７９】
Ｓ７１２の判定結果が正である場合、Ｓ７１４において、非引用行抽出部２００は非引用行を抽出する。Ｓ７１６において、アドレス行特定部２１０は、Ｓ７１０で抽出したメールアドレスを含む行を特定する。Ｓ７１８において、署名行特定部２２０は、署名行の範囲を決定する。
【００８０】
Ｓ７２０において、属性文字列特定部２３０は、Ｓ７１８で決定された署名行の文字列から、姓名等の属性を示す属性文字列と、当該属性の種類とを特定する。Ｓ７２２において、Ｓ７２０で抽出した属性文字列をデータベースに記録する。具体的には、Ｓ７２０で抽出した属性文字列をデータ保持部１３０が保持する。そして、属性記録部１４２は、Ｓ７２０で抽出した属性文字列を、Ｓ７１０で抽出したメールアドレスをキーにして属性データベース１７０に記録する。そして、データ保持部１３０は、現在の日時を、属性情報の抽出をしたタイミング情報として保持する（Ｓ７２６）。なお、タイミング情報は、属性情報を抽出したタイミングを実質的に表すデータであればどのような情報であってよく、現在の日時、日付等に限られない。
【００８１】
なお、Ｓ７２４で記録したタイミング情報は、上述したＳ７１２の処理で前回属性データを抽出した時からの経過時間を算出する場合に利用することができる。このように、データ保持部１３０は、属性抽出部２８０がユーザ１９２の属性情報を抽出した場合に、当該属性情報を抽出したタイミングを、ユーザ１９２を特定する情報に対応づけて記憶する。属性抽出部２８０は、電子メールを新たに受信した場合に、ユーザ１９２を特定する情報に対応づけてデータ保持部１３０が記憶しているタイミングを読み出して、当該タイミングから予め定められた時間長さを超える期間が経過していることを条件として、当該電子メールの署名文字列から属性情報を抽出する。
【００８２】
Ｓ７２８において、データ保持部１３０は、Ｓ７１８で特定した署名行の文字列である署名文字列および属性データを、ユーザ１９０のメールアドレスおよびユーザ１９２のメールアドレスに対応づけて記憶する。なお、図４に関連して説明したようにユーザ端末１００から属性情報を記録すべき旨の指示を取得しなかった場合には、Ｓ７２２およびＳ７２８の処理はスキップしてよい。Ｓ７２８で記憶した情報は、ユーザ端末１００において、署名文字列と属性データとを対比表示する場合に利用することができる。具体的には、ユーザ端末１００からの要求に応じて、署名提示部１４４が、ユーザ１９０のメールアドレスに対応づけてデータ保持部１３０が記憶している署名文字列および属性データを読み出して、ユーザ端末１００に送信する。このように、署名提示部１４４は、ユーザ１９０に、電子メールから抽出された属性情報とともに電子メール内の署名文字列を提示することができる。
【００８３】
Ｓ７３０において、データ保持部１３０は、ユーザ１９２のメールアドレスと、宛先であるユーザ１９０のメールアドレスとを対応づけて記憶する。Ｓ７３０で記憶した情報は、ユーザ１９２の属性情報がいずれのユーザに記録されているかを判定する場合に利用することができる。具体的には、通知処理部１４６は、ユーザ１９２のメールアドレスに対応づけて複数のユーザのメールアドレスがデータ保持部１３０に記憶されている場合に、ユーザ１９２の属性情報が複数のユーザに記録されている旨の通知を、ユーザ１９２に送信する。例えば、通知処理部１４６は、通知メッセージを含む電子メールをユーザ１９２宛に送信することで、当該通知処理をしてよい。他にも、ユーザ端末１１０からメール解析装置１２０にアクセスがあった場合に、通知処理部１４６が当該通知をユーザ端末１１０に送信してよい。このように、特定メールアドレスに対応づけられた属性情報が、複数のユーザを識別する情報にそれぞれ対応づけてデータ保持部１３０に記憶されている場合に、通知処理部１４６は、複数のユーザが属性情報を記録している旨を、当該特定メールアドレスによって特定されるユーザに通知する。このため、ユーザ１９２は、自身の属性データが複数のユーザによって取り扱われている旨を把握することができる。
【００８４】
なお、本人属性取得部１３８は、電子メールの送信者であるユーザ１９２から、ユーザ１９２本人の属性情報を取得する。属性記録部１４２は、本人属性取得部１３８がユーザ１９２から属性情報を取得した場合に、当該取得した属性情報を、ユーザ１９２のメールアドレスに対応づけて属性データベース１７０に記録する。例えば、ユーザ１９２が所有するユーザ端末１１０から属性情報を取得した場合に、属性記録部１４２は、取得した属性情報を、ユーザ１９２のメールアドレスに対応づけて属性データベース１７０に更新または追加する。例えばユーザ１９２が属性データベース１７０に格納されている情報を最新の情報に更新してもらいたい場合に、ユーザ１９２はメール解析装置１２０にアクセスして更新を依頼することができる。このため、複数のユーザがユーザ１９２の属性データを利用している場合でも、属性データを一気に最新のデータに更新することができる。
【００８５】
図８は、システム１０による他の処理シーケンスの一例を示す。図４に関連して、メール解析装置１２０の処理として、メール解析装置１２０が電子メールを新たに取得した場合に名刺データサーバ１５０にアクセスして、属性データを記録する処理シーケンスを説明した。本図の処理シーケンスでは、属性データを取得すべきユーザのメールアドレスを特定して、当該メールアドレスが送信者である送信済みの電子メールを検索する。この処理シーケンスによれば、過去に受け取った電子メールを用いて、属性データベース１７０に属性データを登録することができる。
【００８６】
Ｓ８１２において、メール解析装置１２０は、属性データベース１７０の更新を要求するリクエストをユーザ端末１００から受信する。ユーザ端末１００からリクエストを取得すると、メールアドレス取得部１３２は、名刺データサーバ１５０に、名刺データのリストを要求するリクエストを送信する（Ｓ８２２）。メールアドレス取得部１３２は、ユーザ１９０のメールアドレスを指定して、当該リクエストを送信する。
【００８７】
Ｓ８２４において、情報提供部１５６は、属性データベース１７０を検索して、指定されたメールアドレスに対応づけて記憶している名刺データのリストを返却する。このとき、情報提供部１５６は、名刺画像から読み出したメールアドレスのリストを、名刺データのリストとして返却する。ここで、メールアドレス取得部１３２は、返却されたメールアドレスのリストのうち、予め定められた条件に適合する特定のメールアドレスを選択して、メール取得部１３４に供給する。例えば、図７のＳ７３０に関連して説明したように、データ保持部１３０は、ユーザ１９０のメールアドレスとユーザ１９２のメールアドレスとを対応づけて記憶している。そこで、メールアドレス取得部１３２は、名刺データサーバ１５０から返却されたメールアドレスのリストのうち、データ保持部１３０がユーザ１９０のメールアドレスに対応づけて記憶していないメールアドレスを選択してよい。これにより、属性データベース１７０に新たに記録された名刺画像に関する属性を抽出すべく、過去に受け取った電子メールを解析対象として選択することができる。
【００８８】
Ｓ８３０において、メール取得部１３４は、ユーザ１９０宛の電子メールのうち、メールアドレス取得部１３２から供給されたメールアドレスを送信者とする電子メールを、メールサーバ１８０に要求する。メール取得部１３４は、メールサーバ１８０が保持しているユーザ１９０宛の電子メールのリストを取得して、リストの中から特定のメールアドレスを送信者とする最新の電子メールを指定することができる。Ｓ８３２において、メール取得部１３４は、メールサーバ１８０から最新の電子メールを取得する。なお、メール取得部１３４は、送信日時が新しい順に１以上の電子メールを指定してメールサーバ１８０から取得してよい。
【００８９】
Ｓ８３４〜Ｓ８４４は、Ｓ４３４〜Ｓ４４４の処理と同様である。すなわち、Ｓ８３４では、属性抽出部２８０は、メール取得部１３４が取得した電子メール内の署名文字列から、属性データを抽出する。Ｓ８４０において、属性記録部１４２は、抽出した属性データを特定のメールアドレスとともに名刺データサーバ１５０に送信して、属性データの記録を名刺データサーバ１５０に依頼する。Ｓ８４２において、属性情報取得部１５８は、特定のメールアドレスと一致するメールアドレスに対応づけて、取得した属性データを属性データベース１７０に記録する。Ｓ８４４において、名刺データサーバ１５０は、属性データベース１７０への属性データの記録が成功したか否かを示す情報を、メール解析装置１２０に返却する。以上に説明したように、属性記録部１４２は、属性抽出部２８０が抽出した属性情報を、ユーザ１９２のメールアドレスと一致するメールアドレスに対応づけて属性データベース１７０に記録することができる。
【００９０】
本処理シーケンスでは、ユーザ端末１００がメール解析装置１２０に属性データベース１７０の更新を要求するとした。その他にも、ユーザ端末１００は、属性データベース１７０に既に登録されている名刺画像に関する人物の属性、または、新たに登録すべき名刺画像に関する人物の属性を登録すべく、メール解析装置１２０に属性の抽出を依頼してもよい。例えば、ユーザ端末１００は、撮像部３５０で撮像した名刺画像からメールアドレスを文字認識により読み出して、メール解析装置１２０に送信してよい。また、ユーザ端末１００は、属性データベース１７０にアクセスして、文字認識部１６８によって文字認識されたメールアドレスを情報提供部１５６から取得して、メール解析装置１２０に送信してよい。いずれの場合でも、メールアドレス取得部１３２は、属性データを取得する対象となる人物のメールアドレスを、ユーザ端末１００から取得する。この場合、メール解析装置１２０は、Ｓ８３０以後の処理と同様の処理により、指定されたメールアドレスが送信者である電子メールから属性データを抽出して、属性データベース１７０に記録することができる。
【００９１】
以上に例示した処理シーケンスによれば、メール解析装置１２０は、ユーザ端末１００からの要求を契機に、Ｓ８３０以後の処理を実行することができる。その他、メール解析装置１２０は、名刺データサーバ１５０からの要求を契機に、Ｓ８３０以後の処理を実行することもできる。例えば、名刺データサーバ１５０に名刺画像が新たに登録され、当該名刺画像からメールアドレスを読み出して属性データベース１７０に記録された場合に、名刺データサーバ１５０が、属性データを取得するようメール解析装置１２０に要求してよい。例えば、名刺データサーバ１５０は、新たに登録された名刺画像から読み出したメールアドレスをメール解析装置１２０に送信して、当該メールアドレスを送信者とする電子メールから属性データを抽出すべき旨をメール解析装置１２０に要求してよい。この場合、メール解析装置１２０は、Ｓ８３０以後の処理と同様の処理により、名刺データサーバ１５０から受け取ったメールアドレスを送信者とする電子メールから属性データを抽出して、属性データベース１７０に記録することができる。この処理シーケンスによれば、ユーザ１９０は、名刺データサーバ１５０に名刺画像が登録するだけで、電子メールから抽出した正しい属性データを速やかに利用することができる。
【００９２】
以上に例示した処理シーケンスでは、メール解析装置１２０の外部からの要求を契機に、メール解析装置１２０がＳ８３０以後の処理を実行するとした。その他に、メール解析装置１２０は、Ｓ８３０以後の処理を定期的に実行することもできる。一例として、メール解析装置１２０は、本図のＳ８２２の要求処理を、予め定められた時間間隔で名刺データサーバ１５０に定期的に実行する。例えば、メール解析装置１２０は、各ユーザにつき１週間毎にＳ８２２の要求処理を実行する。メール解析装置１２０は、当該要求処理を実行した後、本図のＳ８２４で名刺データサーバ１５０から名刺データのリストが返却されると、本図のＳ８３０以後の処理を実行する。この処理シーケンスによれば、メール解析装置１２０は、ユーザ１９０からの指示を受けずとも、名刺データサーバ１５０に登録されている名刺リストと同期して電子メールから正しい属性データを抽出して、属性データベース１７０に記録することができる。
【００９３】
以上に説明したように、メールアドレス取得部１３２は、名刺画像から文字認識によって読み出されたメールアドレスを取得する。そして、メール取得部１３４は、メールアドレス取得部１３２が取得したメールアドレスとユーザ１９２のメールアドレスが一致する電子メールを取得する。そして、属性抽出部２８０は、メール取得部１３４が取得した電子メール内の署名文字列から、ユーザ１９２の属性情報を抽出する。そして、属性記録部１４２は、属性抽出部２８０が抽出した属性情報を、メールアドレス取得部１３２が取得したメールアドレスに対応づけて属性データベース１７０に記録する。
【００９４】
以上図１から図８にかけて説明したように、システム１０によれば、最新の電子メールの署名から姓名、所属先等の情報を抽出して、名刺データサーバ１５０内のデータを更新することができる。また、名刺データサーバ１５０に新たな人物の名刺画像を登録する場合に、当該人物から過去に受け取った電子メールをメールサーバ１８０から取得して、姓名、所属先等の情報を抽出して、名刺データサーバ１５０に登録することができる。
【００９５】
図９は、抽出された属性文字列を確認する画面内容の一例を模式的に示す。署名データ９１０はユーザ１９２がユーザ１９０宛に送信した電子メールから抽出された署名文字列であり、抽出データ９２０は、メール解析装置１２０が抽出した属性データである。図７のＳ７２８等に関連して説明したように、データ保持部１３０は、署名文字列および属性データを、ユーザ１９０のメールアドレスおよび送信者のメールアドレスに対応づけて記憶している。本表示画面の元となる確認画像は、データ保持部１３０が記憶している署名文字列および属性データを用いて生成することができる。
【００９６】
一例として、当該確認画像は、ユーザ端末１００ａが生成してよい。具体的には、ユーザ端末１００ａは、ユーザ１９０の識別情報およびユーザ１９２のメールアドレスをリクエストとしてメール解析装置１２０に送信すると、署名提示部１４４は、データ保持部１３０から対応する署名文字列および属性データを取得して、ユーザ端末１００ａに送信する。ユーザ端末１００ａの制御部３００は、取得した署名文字列と属性データとを対応づける確認画像を生成し表示画面のデータを生成して、表示部３４２に供給する。
【００９７】
他にも、確認画像は、メール解析装置１２０が生成してもよい。具体的には、ユーザ端末１００ａがメール解析装置１２０にリクエストを送信すると、署名提示部１４４は、データ保持部１３０から取得した署名文字列および属性データを用いて確認画像を生成して、ユーザ端末１００ａに画像データとして送信する。ユーザ端末１００ａの制御部３００は、取得した確認画像を用いて、表示部３４２に表示すればよい。
【００９８】
システム１０によると、ユーザ１９０は、メール解析装置１２０が抽出した署名文字列と、署名文字列から抽出した属性文字列とを対比させて確認をすることができる。このため、署名が正しく抽出されたか否か、および、勤務先等の属性を正しく抽出できたか否かを同一表示内で目視により比較しながら判断することができる。このため、システム１０を安心して使用することができる。
【００９９】
図１０は、名刺画像データを生成するに使用されるテンプレートの一例を示す。ユーザ端末１００ａのデータ記憶部３３０は、複数のテンプレート１０００−１、テンプレート１０００−２、テンプレート１０００−３・・・を記憶している。データ記憶部３３０は、複数のテンプレートを記憶するテンプレート記憶部として機能することができる。
【０１００】
テンプレート１０００−１には、勤務先用の枠情報１００２が含まれる。枠情報１００２は、属性の種類が勤務先である属性文字列を配置すべき旨の情報を含む。枠情報１００２は、属性文字列を配置する位置の他、属性文字列のフォント、サイズおよび表示色、ならびに背景色を特定する情報を含むことができる。
【０１０１】
テンプレート１０００−１は、勤務先用の枠情報１００２の他、部署用の枠情報１００４、役職用の枠情報１００６、姓名用の枠情報１００８、郵便番号用の枠情報１０１０、住所用の枠情報１０１２、電話番号用の枠情報１０１４、ＦＡＸ番号用の枠情報１０１６、電子メール用の枠情報１０１８およびウェブサイトアドレス用の枠情報１０２０を含む。各枠情報に含まれる内容は、勤務先用の枠情報１００２と同様であるので、説明を省略する。
【０１０２】
また、テンプレート１０００−１は、ロゴ画像用の枠情報１０２２、および、特徴色に関する枠情報１０２４を含む。枠情報１０２２は、ロゴ画像を配置すべき旨の情報を含む。また、枠情報１０２４は、特徴色で配色すべき旨の情報を含む。一例として、枠情報１０２４は、名刺領域の外枠部分を特徴色で配色すべき旨の情報を含む。
【０１０３】
データ記憶部３３０は、属性文字列の表示位置、フォント等が異なる種々のレイアウトのテンプレート１０００−２、テンプレート１０００−３・・・を記憶している。このため、ユーザ端末１００ａは、多様なデザインの名刺画像データを表示することができる。
【０１０４】
図１１は、テンプレートとともに記憶している対応付けデータの一例を示す。データ記憶部３３０は、勤務先を特定する情報である勤務先識別子に対応づけて、テンプレートＩＤを記憶する。勤務先識別子としてはメールアドレスのドメイン部分を例示することができる。このように、データ記憶部３３０は、ユーザ１９２が所属する勤務先を特定する情報に対応づけてテンプレート３３２を記憶している。このため、ユーザ１９０は、勤務先毎に望ましいテンプレートを指定することができる。
【０１０５】
図１２は、名刺画像データの表示例を示す。名刺画像生成部３１０は、ユーザ１９２用の名刺画像データを生成する場合、ユーザ１９２の勤務先を識別する勤務先識別子に対応づけてデータ記憶部３３０が記憶しているテンプレートに従って、名刺画像データを生成する。本図の例では、ユーザ１９２用の名刺画像データ１２３０を、テンプレート１０００−１に従って生成する。具体的には、名刺画像生成部３１０は、テンプレート１０００−１に定められた各枠情報が示す位置に、対応する種類の属性文字列を配置することによって、名刺画像データ１２３０を生成する。名刺画像生成部３１０は、各枠情報が示すフォント、サイズ、表示色、背景色等の装飾情報に従って、属性文字列を装飾する。
【０１０６】
また、名刺画像生成部３１０は、ロゴ画像用の枠情報が示す位置にロゴ画像を配置する。また、名刺画像生成部３１０は、枠情報１０２４が示す領域１２３２が特徴色で塗りつぶされた名刺画像データ１２３０を生成する。このように、データ記憶部３３０は、ロゴ画像が表示されるべき位置であるロゴ位置を記憶している。そして、名刺画像生成部３１０は、ロゴ画像取得部２５０が取得したロゴ画像を、データ記憶部３３０が記憶しているロゴ位置に配置された名刺画像データ１２３０を生成する。また、名刺画像生成部３１０は、特徴色特定部２６０が特定した特徴色でカラーリングした名刺画像データを生成する。このため、ユーザ１９０は、ユーザ端末１００ａに表示された名刺画像を見て、いずれの会社の名刺画像データであるかを瞬時に見分けることができる。
【０１０７】
また、名刺画像データ１２１０、名刺画像データ１２２０、名刺画像データ１２４０、名刺画像データ１２５０は、他の人物の属性データから名刺画像生成部３１０が生成した名刺画像データである。ユーザ端末１００ａの表示画面部分は、操作入力部３４４のうちのタッチ操作入力機能と表示部３４２の表示機能とを有するタッチパネル構造を有してよい。この場合、ユーザ端末１００ａは、表示画面に対するタッチ入力を検出することができる。ユーザ１９０が表示画面上を指等でスライド操作すると、名刺画像生成部３１０は、スライド方向に応じて名刺画像データの表示位置を順次にシフトさせた画面データを生成する。例えば、名刺画像データ１２３０が表示されている状態で右から左にスライドした場合、名刺画像生成部３１０は、本図の名刺画像データ１２１０、名刺画像データ１２２０、名刺画像データ１２３０、名刺画像データ１２４０の位置に、それぞれ名刺画像データ１２２０、名刺画像データ１２３０、名刺画像データ１２４０、名刺画像データ１２５０を表示する画面データを生成する。
【０１０８】
ユーザ端末１００ａによれば、名刺をめくるような感覚で次々と名刺を切り替えて閲覧することができる。また、特定の人物の名刺を閲覧したい場合に、その人物の勤務先が分かっていれば、その人物の勤務先の名刺であるか否かを視覚的に瞬時に見分けることができる。姓名等の文字を頭で識別する必要がないので疲れることもなく、短時間で目的の人物の名刺を発見することができる場合がある。また、単なる住所録、電話帳などのような無機質なデータを閲覧する場合と比べて、ロゴ画像、特徴色などでカラーリングされた名刺画像を閲覧することができるので、ユーザ１９０は名刺画像を楽しく閲覧することができる。また、本図で例示されるように、名刺画像生成部３１０は、名刺の外枠部分を特徴色でカラーリングした名刺画像データを生成するとともに、名刺の表示位置がずれた名刺画像データを生成する。このため、ユーザ１９０は、名刺画像データ１２３０の背後の名刺画像データ１２４０の名刺がどの会社の名刺であるかを容易に予測することができる場合がある。したがって、目的の人物の勤務先の会社の名刺が現れるまで、名刺を次々にめくっていくことができる場合がある。
【０１０９】
以上、図１０から図１２に関連して説明したように、データ記憶部３３０は、勤務先を特定する情報に対応づけてテンプレート３３２を記憶している。そして、名刺画像生成部３１０は、属性抽出部２８０が抽出した属性情報を、ユーザ１９２の勤務先を特定する情報に対応づけてデータ記憶部３３０が記憶しているテンプレート３３２に従って配置することにより、名刺画像データを生成することができる。
【０１１０】
システム１０の構成として、以上に説明した態様以外に様々な態様の構成を採用することができる。
【０１１１】
例えば、メール解析装置１２０および名刺データサーバ１５０を１つの装置で提供することもできる。また、メール解析装置１２０および名刺データサーバ１５０を、同じネットワーク位置に存在する別個の装置として提供して、同一の運用者が運用することもできる。また、ユーザ端末１００、メール解析装置１２０および名刺データサーバ１５０を含むシステムを同一の運用者が運用することもできる。例えば、社内の名刺サーバ−クライアントシステムとして運用することもできる。当該システムでは、さらにメールサーバ１８０を社内のメールサーバとして運用する構成を採用することもできる。
【０１１２】
また、名刺データサーバ１５０の少なくとも一部の機能を、ユーザ端末１００が有する構成を採用することもできる。例えば、ユーザ端末１００が、属性データベース１７０の少なくとも一部の機能および文字認識部１６８の機能の少なくとも一方を有することができる。例えば、ユーザ端末１００が、名刺画像および属性データを保持する機能を有する構成を採用することができる。また、ユーザ端末１００が、メール解析装置１２０および名刺データサーバ１５０の少なくとも一部の機能を有する構成を採用することもできる。例えば、ユーザ端末１００が、名刺データサーバ１５０および名刺画像データ１２３０の各部の機能を有することができる。例えば、電子メールを新たに受信した場合に、新たに受信した電子メールから属性文字列を抽出して名刺画像データを生成するまでの一連の処理を、例えば通信回線１５を介することなく、ユーザ端末１００が行うこともできる。また、ユーザ端末１００が新たに名刺画像を撮像した場合に、名刺画像からメールアドレスを文字認識で読み出して、例えばメールクライアント等で管理している電子メールを検索して属性文字列を抽出して、名刺画像データを生成するまでの一連の処理を、例えば通信回線１５を介することなく、ユーザ端末１００が行うことができる。
【０１１３】
その他にも、メール解析装置１２０が、データ記憶部３３０の機能を有してよい。また、メール解析装置１２０が、データ記憶部３３０および名刺画像生成部３１０の機能を有してもよい。例えば、メール解析装置１２０がテンプレート３３２を記憶することができる。この場合、メール解析装置１２０は、データ保持部１３０が保持している属性データをテンプレート３３２に従ってレイアウトして名刺画像データを生成して、ユーザ端末１００に送信してよい。
【０１１４】
なお、以上に説明したメール解析装置１２０によれば、ユーザ１９２とユーザ１９０とを相互に結びつける情報を抽出することができる。メール解析装置１２０が存在しない場合だと、ユーザ１９２とユーザ１９０との間で電子メールのやりとりがあったか否かは、ユーザ端末１００のメールクライアントまたはユーザ端末１１０のメールクライアントでしかわからない。また、ユーザ１９０には、ユーザ１９２が電子メールをやりとりした他のユーザに関する情報は全くわからない場合が多い。
【０１１５】
一方、メール解析装置１２０によれば、ユーザ１９２がユーザ１９０宛に送信した電子メール、および、ユーザ１９０がユーザ１９２宛に送信した電子メールから種々の情報を抽出することができる。上述のように、署名から属性データを抽出した日時をデータ保持部１３０が記憶するとしたが、この情報から、最後にやりとりがあった日時を特定することができる。メール解析装置１２０は、ユーザ端末１００からのリクエストに応じて、予め定められた期間内で電子メールのやりとりをした相手のメールアドレスのリストを、ユーザ１９０に提供してよい。例えば、メール解析装置１２０は、過去１年間に電子メールの送受信があった相手のメールアドレスを提供したり、過去に電子メールの送受信した実態があり過去１ヶ月内で電子メールの送受信がなかった相手のメールアドレスを提供するなど、ユーザ１９２とユーザ１９０との結びつきを示す情報を外部に提供する公開ＡＰＩを、メール解析装置１２０に実装することもできる。
【０１１６】
また、メール解析装置１２０によれば、各ユーザ用のメールサーバ１８０にアクセスして、属性情報を抽出すべく電子メールを取得するので、複数のユーザ間で電子メールがやりとりされたタイミングと、送信／受信の種別とを特定することができる。このため、メール解析装置１２０によれば、複数のユーザ間で電子メールの送受信がされた頻度であったり、その電子メールのやりとりの方向を特定することができる。メール解析装置１２０は、このような情報を数値化するなどデータ化して、ソーシャルグラフとして外部に提供することができる。このようなソーシャルグラフデータを外部に提供する公開ＡＰＩをメール解析装置１２０に実装することもできる。
【０１１７】
また、メール解析装置１２０によれば、複数のユーザの住所情報を特定することができる。そして、住所情報を緯度経度情報に変換して複数のユーザ間で比較することで、複数のユーザ間の住所の距離を算出することができる。従って、メール解析装置１２０によれば、ユーザ１９２の住所に近い位置に住所がある他のユーザを特定して、ユーザ１９０に知らせることができる。また、ユーザ端末１００が有するＧＰＳ機能を用いて現在位置の緯度経度情報を取得して、現在位置に近い位置に住所があるユーザの情報を提供することができる。このような住所情報に基づく近さ情報を外部に提供する公開ＡＰＩを、メール解析装置１２０に実装することもできる。
【０１１８】
また、メール解析装置１２０によれば、コンテンツ取得部１３６がコンテンツを取得したり、コンテンツからロゴ画像取得部２５０がロゴ画像を取得することができる。同様に、メール解析装置１２０は、コンテンツから種々のデータを抽出することができる。例えば、コンテンツから証券コードを特定することができ、証券コードに基づき、他のウェブサイトから株価情報、四季報情報等を取得することができる。また、ソーシャル・ネットワーキング・サービス等、種々のウェブサービスのアカウント情報を取得することができる。これらの情報をユーザ端末１００に提供することで、ユーザ１９０は当該情報をワンタッチで読み出したり、当該情報に紐付けられたウェブサービスにワンタッチでアクセスしたりすることができる。
【０１１９】
以上に説明したメール解析装置１２０によると、複数のユーザ間で送受信される電子メールから、各ユーザに有益な情報を抽出して提供するサービスを実現することができる。ところで、メール解析装置１２０が提供するサービスに新たにユーザが参加した場合、当該新規ユーザ宛の過去の電子メールを大量に取得し解析し関連情報を取得する処理が必要となる。例えば複数の新規ユーザ宛の電子メールを処理する場合に、あるユーザ宛の全電子メールを処理した後に次のユーザ宛の電子メールを処理するというフローを採用すると、後に処理されるユーザに対してなかなか情報を提供できなくなる場合がある。そこで、メール解析装置１２０は、複数のユーザについて処理する場合、予め定められた期間の電子メールを処理する毎に処理対象のユーザを順次に切り替えて選択することが望ましい。例えば、第１ユーザ宛の電子メールを新着順に１ヶ月分を処理し終えた場合に、第２ユーザ宛の電子メールを新着順に１ヶ月分処理する、というフローを採用してよい。メール解析装置１２０は、全ユーザにつき１ヶ月分の電子メールの処理を終えると、さらに前の電子メールを対象として、同様に期間を区切ってユーザを切り替えて処理してよい。メール解析装置１２０は、古い電子メールほど処理対象として低いプライオリティを与えてよい。このようなフローを採用することで、ユーザ全体として新しい電子メールをより優先して処理対象とすることとなる。このため、最近やりとりした電子メールに基づく有用な情報を各ユーザに速やかに提供することができる。
【０１２０】
ユーザ端末１００、メール解析装置１２０、名刺データサーバ１５０は、いわゆるコンピュータ装置で実装することができる。当該コンピュータ装置は、プログラムに従ってＣＰＵ等の中央演算処理装置が動作して、メモリ、表示デバイス、撮像デバイス、ユーザインタフェースデバイス等の機器を制御することで、ユーザ端末１００、メール解析装置１２０、名刺データサーバ１５０の各部の機能を実現することができる。当該プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ、ハードディスク等の種々の記録媒体に記憶することができ、コンピュータ装置が当該記録媒体からプログラムを読み込むことによって、コンピュータ装置にプログラムを提供することができる。当該プログラムは、通信回線１５等のネットワークを通じてコンピュータ装置に提供されてもよい。
【０１２１】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【０１２２】
特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。
【符号の説明】
【０１２３】
１０ システム、１５ 通信回線、１００ ユーザ端末、１１０ ユーザ端末、１２０ メール解析装置、１２２ 通信部、１２４ 情報取得部、１２６ 情報提供部、１２８ 属性データ取得部、１３０ データ保持部、１３２ メールアドレス取得部、１３４ メール取得部、１３６ コンテンツ取得部、１３７ 記録指示取得部、１３８ 本人属性取得部、１４２ 属性記録部、１４４ 署名提示部、１４６ 通知処理部、１５０ 名刺データサーバ、１５２ 通信部、１５４ 情報取得部、１５６ 情報提供部、１５８ 属性情報取得部、１６０ 画像取得部、１６８ 文字認識部、１７０ 属性データベース、１８０ メールサーバ、１９０、１９２ ユーザ、２００ 非引用行抽出部、２１０ アドレス行特定部、２２０ 署名行特定部、２３０ 属性文字列特定部、２４０ ウェブサイトアドレス特定部、２５０ ロゴ画像取得部、２６０ 特徴色特定部、２８０ 属性抽出部、３００ 制御部、３１０ 名刺画像生成部、３２０ 通信部、３３０ データ記憶部、３３２ テンプレート、３３４ 画像、３３６ 電子メール、３４０ ユーザＩＦ部、３４２ 表示部、３４４ 操作入力部、３５０ 撮像部、５００ 名刺、５１０ ユーザ識別子、６００ 本文、６１０ 行、６２０ 非引用行、６３０ 署名行、６５０ 属性情報、９１０ 署名データ、９２０ 抽出データ、１０００ テンプレート、１００２、１００４、１００６、１００８、１０１０、１０１２、１０１４、１０１６、１０１８、１０２０、１０２２、１０２４ 枠情報、１２１０、１２２０、１２３０、１２４０、１２５０ 名刺画像データ、１２３２ 領域
【特許請求の範囲】
【請求項１】
名刺の画像から文字認識によって読み出されたメールアドレスに対応づけてデータを格納するデータベースに情報を記録するシステムであって、
電子メールを取得するメール取得部と、
前記電子メール内の署名文字列から、前記電子メールの送信者の属性を示す属性情報を抽出する属性抽出部と、
前記属性抽出部が抽出した属性情報を、前記電子メールの送信者のメールアドレスと一致するメールアドレスに対応づけて前記データベースに記録する属性記録部と
を備えるシステム。
【請求項２】
前記属性抽出部は、前記署名文字列から、前記送信者の姓名、前記送信者が所属する団体、前記送信者の肩書き、前記送信者の住所、前記送信者の連絡先電話番号の少なくとも一つを、前記属性情報として抽出する
請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記メール取得部は、メールサーバから定期的に電子メールを取得し、
前記属性抽出部は、前記メール取得部が新たな電子メールを取得した場合に、前記新たな電子メール内の署名文字列から、前記新たな電子メールの送信者の属性情報を抽出し、
前記属性記録部は、前記属性抽出部が抽出した前記新たな電子メールの送信者の属性情報を、前記新たな電子メールの送信者のメールアドレスと一致するメールアドレスに対応づけて前記データベースに記録する
請求項１または２に記載のシステム。
【請求項４】
名刺の画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部が取得した名刺の画像から、文字認識によってメールアドレスを読み出す文字認識部と、
前記文字認識部が読み出したメールアドレスに対応づけて前記属性情報を記憶する前記データベースと
をさらに備える請求項１から３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項５】
名刺の画像から文字認識によって読み出されたメールアドレスを取得するメールアドレス取得部
をさらに備え、
前記メール取得部は、前記メールアドレス取得部が取得したメールアドレスと送信者のメールアドレスが一致する電子メールを取得し、
前記属性抽出部は、前記メール取得部が取得した前記電子メール内の署名文字列から、前記電子メールの送信者の属性情報を抽出し、
前記属性記録部は、前記属性抽出部が抽出した属性情報を、前記メールアドレス取得部が取得したメールアドレスに対応づけて前記データベースに記録する
請求項１または２に記載のシステム。
【請求項６】
前記名刺の画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部が取得した名刺の画像から、文字認識によってメールアドレスを読み出す文字認識部と、
前記データベースと
をさらに備え、
前記メールアドレス取得部は、前記文字認識部が読み出したメールアドレスを取得する
請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記電子メールの送信者から、前記電子メールの送信者本人の属性情報を取得する本人属性取得部
をさらに備え、
前記属性記録部は、前記本人属性取得部が前記電子メールの送信者から属性情報を取得した場合に、当該取得した属性情報を、前記電子メールの送信者のメールアドレスに対応づけて前記データベースに記録する
請求項１から６のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項８】
前記データベースは、ユーザを識別する情報に対応づけて、当該ユーザが受信した電子メールから抽出された前記属性情報を記録しており、
前記システムは、
前記データベースが、特定メールアドレスに対応づけられた前記属性情報が、複数のユーザを識別する情報にそれぞれ対応づけて記録されている場合に、複数のユーザが属性情報を記録している旨を、当該特定メールアドレスによって特定されるユーザに通知する通知処理部
をさらに備える請求項１から７のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項９】
個人の属性を示す属性情報の種類と当該種類の属性情報が表示されるべき位置とを対応づけるテンプレートを記憶するテンプレート記憶部と、
受信した電子メール内の署名文字列から、前記電子メールの送信者の属性情報を抽出する属性抽出部と、
前記属性抽出部が抽出した属性情報を、前記テンプレートに従って対応する前記位置に配置することにより、名刺画像データを生成する名刺画像生成部と
を備えるシステム。
【請求項１０】
前記電子メールの送信者のメールアドレスに基づいて、前記電子メールの送信者が所属する団体のウェブサイトのアドレスを特定するウェブサイトアドレス特定部と、
前記ウェブサイトアドレス特定部が特定したアドレスのウェブサイトから、前記団体のロゴ画像を取得するロゴ画像取得部と
をさらに備え、
前記テンプレート記憶部は、ロゴ画像が表示されるべき位置であるロゴ位置を記憶しており、
前記名刺画像生成部は、前記ロゴ画像取得部が取得したロゴ画像を前記ロゴ位置に配置された前記名刺画像データを生成する
請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記電子メールの送信者のメールアドレスに基づいて、前記電子メールの送信者が所属する団体のウェブサイトのアドレスを特定するウェブサイトアドレス特定部と、
前記ウェブサイトアドレス特定部が特定したアドレスのウェブサイトのコンテンツに基づいて、コンテンツに使用されている特徴色を特定する特徴色特定部と
をさらに備え、
前記名刺画像生成部は、前記特徴色特定部が特定した特徴色でカラーリングした前記名刺画像データを生成する
請求項９に記載のシステム。
【請求項１２】
前記テンプレート記憶部は、団体を特定する情報に対応づけて前記テンプレートを記憶しており、
前記名刺画像生成部は、前記属性抽出部が抽出した属性情報を、前記電子メールの送信者が属する団体を特定する情報に対応づけて前記テンプレート記憶部が記憶しているテンプレートに従って配置することにより、前記名刺画像データを生成する
請求項９から１１のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１３】
前記属性抽出部は、
電子メールの本文のうち、前記電子メールのヘッダ情報から抽出した前記送信者のメールアドレスと一致する文字列を含む行を特定するアドレス行特定部と、
前記アドレス行特定部が特定した行を含む予め定められた範囲内の行を、前記署名文字列を含むべき行として特定する署名行特定部と、
前記署名行特定部が特定した行の文字列から、前記属性情報を含む文字列を特定する属性文字列特定部と
を有する請求項１から１２のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１４】
電子メールの引用部分の行頭に付与されるべき引用符を記憶する引用符記憶部
をさらに備え、
前記属性抽出部は、前記引用符記憶部が記憶している引用符を行頭に含む行を除く行から、前記署名文字列を含む行を特定する
請求項１から１３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１５】
前記属性抽出部が前記電子メールの送信者の属性情報を抽出した場合に、当該属性情報を抽出したタイミングを、当該電子メールの送信者を特定する情報に対応づけて記憶するデータ記憶部
をさらに備え、
前記属性抽出部は、電子メールを新たに受信した場合に、当該電子メールの送信者を特定する情報に対応づけて前記データ記憶部が記憶しているタイミングを読み出して、当該タイミングから予め定められた時間長さを超える期間が経過していることを条件として、当該電子メールの署名文字列から前記属性情報を抽出する
請求項１から１４のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１６】
前記電子メールの受信者に、前記電子メールから抽出された前記属性情報とともに前記電子メール内の前記署名文字列を提示する署名提示部
をさらに備える請求項１から１５のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１】
名刺の画像から文字認識によって読み出されたメールアドレスに対応づけてデータを格納するデータベースに情報を記録するシステムであって、
電子メールを取得するメール取得部と、
前記電子メール内の署名文字列から、前記電子メールの送信者の属性を示す属性情報を抽出する属性抽出部と、
前記属性抽出部が抽出した属性情報を、前記電子メールの送信者のメールアドレスと一致するメールアドレスに対応づけて前記データベースに記録する属性記録部と
を備えるシステム。
【請求項２】
前記属性抽出部は、前記署名文字列から、前記送信者の姓名、前記送信者が所属する団体、前記送信者の肩書き、前記送信者の住所、前記送信者の連絡先電話番号の少なくとも一つを、前記属性情報として抽出する
請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記メール取得部は、メールサーバから定期的に電子メールを取得し、
前記属性抽出部は、前記メール取得部が新たな電子メールを取得した場合に、前記新たな電子メール内の署名文字列から、前記新たな電子メールの送信者の属性情報を抽出し、
前記属性記録部は、前記属性抽出部が抽出した前記新たな電子メールの送信者の属性情報を、前記新たな電子メールの送信者のメールアドレスと一致するメールアドレスに対応づけて前記データベースに記録する
請求項１または２に記載のシステム。
【請求項４】
名刺の画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部が取得した名刺の画像から、文字認識によってメールアドレスを読み出す文字認識部と、
前記文字認識部が読み出したメールアドレスに対応づけて前記属性情報を記憶する前記データベースと
をさらに備える請求項１から３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項５】
名刺の画像から文字認識によって読み出されたメールアドレスを取得するメールアドレス取得部
をさらに備え、
前記メール取得部は、前記メールアドレス取得部が取得したメールアドレスと送信者のメールアドレスが一致する電子メールを取得し、
前記属性抽出部は、前記メール取得部が取得した前記電子メール内の署名文字列から、前記電子メールの送信者の属性情報を抽出し、
前記属性記録部は、前記属性抽出部が抽出した属性情報を、前記メールアドレス取得部が取得したメールアドレスに対応づけて前記データベースに記録する
請求項１または２に記載のシステム。
【請求項６】
前記名刺の画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部が取得した名刺の画像から、文字認識によってメールアドレスを読み出す文字認識部と、
前記データベースと
をさらに備え、
前記メールアドレス取得部は、前記文字認識部が読み出したメールアドレスを取得する
請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記電子メールの送信者から、前記電子メールの送信者本人の属性情報を取得する本人属性取得部
をさらに備え、
前記属性記録部は、前記本人属性取得部が前記電子メールの送信者から属性情報を取得した場合に、当該取得した属性情報を、前記電子メールの送信者のメールアドレスに対応づけて前記データベースに記録する
請求項１から６のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項８】
前記データベースは、ユーザを識別する情報に対応づけて、当該ユーザが受信した電子メールから抽出された前記属性情報を記録しており、
前記システムは、
前記データベースが、特定メールアドレスに対応づけられた前記属性情報が、複数のユーザを識別する情報にそれぞれ対応づけて記録されている場合に、複数のユーザが属性情報を記録している旨を、当該特定メールアドレスによって特定されるユーザに通知する通知処理部
をさらに備える請求項１から７のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項９】
個人の属性を示す属性情報の種類と当該種類の属性情報が表示されるべき位置とを対応づけるテンプレートを記憶するテンプレート記憶部と、
受信した電子メール内の署名文字列から、前記電子メールの送信者の属性情報を抽出する属性抽出部と、
前記属性抽出部が抽出した属性情報を、前記テンプレートに従って対応する前記位置に配置することにより、名刺画像データを生成する名刺画像生成部と
を備えるシステム。
【請求項１０】
前記電子メールの送信者のメールアドレスに基づいて、前記電子メールの送信者が所属する団体のウェブサイトのアドレスを特定するウェブサイトアドレス特定部と、
前記ウェブサイトアドレス特定部が特定したアドレスのウェブサイトから、前記団体のロゴ画像を取得するロゴ画像取得部と
をさらに備え、
前記テンプレート記憶部は、ロゴ画像が表示されるべき位置であるロゴ位置を記憶しており、
前記名刺画像生成部は、前記ロゴ画像取得部が取得したロゴ画像を前記ロゴ位置に配置された前記名刺画像データを生成する
請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記電子メールの送信者のメールアドレスに基づいて、前記電子メールの送信者が所属する団体のウェブサイトのアドレスを特定するウェブサイトアドレス特定部と、
前記ウェブサイトアドレス特定部が特定したアドレスのウェブサイトのコンテンツに基づいて、コンテンツに使用されている特徴色を特定する特徴色特定部と
をさらに備え、
前記名刺画像生成部は、前記特徴色特定部が特定した特徴色でカラーリングした前記名刺画像データを生成する
請求項９に記載のシステム。
【請求項１２】
前記テンプレート記憶部は、団体を特定する情報に対応づけて前記テンプレートを記憶しており、
前記名刺画像生成部は、前記属性抽出部が抽出した属性情報を、前記電子メールの送信者が属する団体を特定する情報に対応づけて前記テンプレート記憶部が記憶しているテンプレートに従って配置することにより、前記名刺画像データを生成する
請求項９から１１のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１３】
前記属性抽出部は、
電子メールの本文のうち、前記電子メールのヘッダ情報から抽出した前記送信者のメールアドレスと一致する文字列を含む行を特定するアドレス行特定部と、
前記アドレス行特定部が特定した行を含む予め定められた範囲内の行を、前記署名文字列を含むべき行として特定する署名行特定部と、
前記署名行特定部が特定した行の文字列から、前記属性情報を含む文字列を特定する属性文字列特定部と
を有する請求項１から１２のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１４】
電子メールの引用部分の行頭に付与されるべき引用符を記憶する引用符記憶部
をさらに備え、
前記属性抽出部は、前記引用符記憶部が記憶している引用符を行頭に含む行を除く行から、前記署名文字列を含む行を特定する
請求項１から１３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１５】
前記属性抽出部が前記電子メールの送信者の属性情報を抽出した場合に、当該属性情報を抽出したタイミングを、当該電子メールの送信者を特定する情報に対応づけて記憶するデータ記憶部
をさらに備え、
前記属性抽出部は、電子メールを新たに受信した場合に、当該電子メールの送信者を特定する情報に対応づけて前記データ記憶部が記憶しているタイミングを読み出して、当該タイミングから予め定められた時間長さを超える期間が経過していることを条件として、当該電子メールの署名文字列から前記属性情報を抽出する
請求項１から１４のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１６】
前記電子メールの受信者に、前記電子メールから抽出された前記属性情報とともに前記電子メール内の前記署名文字列を提示する署名提示部
をさらに備える請求項１から１５のいずれか一項に記載のシステム。
【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２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【公開番号】特開２０１２−５９０８３（Ｐ２０１２−５９０８３Ａ）
【公開日】平成２４年３月２２日（２０１２．３．２２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−２０２５１７（Ｐ２０１０−２０２５１７）
【出願日】平成２２年９月９日（２０１０．９．９）
【出願人】（５０９１９４１２７）株式会社ソーシャルグループウェア (1)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年３月２２日（２０１２．３．２２）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年９月９日（２０１０．９．９）
【出願人】（５０９１９４１２７）株式会社ソーシャルグループウェア (1)
【Ｆターム（参考）】
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