JP5870677B2 - 情報処理装置、情報処理方法、プログラム - Google Patents

Description

本発明は、迷惑メールか否かの判定技術に関する。

近年、情報の伝達を行う手段として電子メールが広く利用されている。電子メールは商品の宣伝・広告としても利用されるなど、発信者から定期的に一方的に情報を発信する際にも用いられている。

このような宣伝広告などについては、受信者にとって必ずしも必要な情報であるとは限らない。そのため、メール自体は受信したものの未読のまま放置される電子メールも少なくない。

未読のまま放置される電子メールについては、迷惑メールとしてその都度削除したり、または必要な電子メールとは別管理をすることが行われている。

このような迷惑メールか否かの判断にあたり、従来からベイズ推論を用いた迷惑メールフィルタリングが行われている。

また、特許文献１には、未読メール件数が所定値を超えた場合は、当該メールの送信元からのメール受信を拒否するという技術が記載されている。

特開２００３―８５１０１号公報

しかし、特許文献１には「未読件数」を基準に判断しているもので、受信者にとって必要な電子メールであっても、一定件数以上が未読のままであると、当該電子メールの送信元からの電子メールを受信できなくなり、不都合が生じてしまう。

また、ベイズ推論型迷惑メールフィルタは、学習ＤＢを生成するために利用者が手動で迷惑として判断したメールを学習ＤＢへ登録するか、迷惑メールに多く含まれていると言われている単語や送信元などの辞書情報をもとにメールを判定し、これを学習ＤＢに保存するものが多い。

辞書情報をもとに判定する場合は、一般的な迷惑メールの学習パターンとして登録できるが、利用者が迷惑メールと判断することとは異なり、利用者自身に依存した学習パターンまでは登録できない。そのため、利用者個人に依存する学習パターンを登録するためには、当該利用者が手動で登録するしかない。

しかし、利用者が手動で判断し学習ＤＢへ登録するのは、迷惑メールが多くなると非常に煩雑な作業となる。

またベイズ推論型迷惑メールフィルタは、学習する際に登録されたメールデータ自体を解析することから、利用者の利用方法や時間経過を要因とする判断は、学習パターンに反映されない。

そこで、本発明では、ベイズ推論型迷惑メールフィルタなどにおける学習ＤＢへメールデータを登録する方法として、利用者が受信した電子メールに対する振る舞いから、迷惑メールであると判断し、学習ＤＢへ自動で登録する仕組みを提供することを目的とする。

本発明は、受信した電子メールについてフィルタリング処理を行う情報処理装置であって、電子メールを受信するメール受信手段と、前記メール受信手段で受信した電子メールのうち未読の電子メールを抽出する未読メール抽出手段と、前記未読メール抽出手段により抽出された未読メールについて、所定の時間を超えて未読であるか否かを判断する未読判定手段と、前記未読判定手段により所定の時間を超えて未読であると判定された場合、当該電子メールのデータをフィルタリングのための判断材料とするデータとして登録する学習ＤＢ生成手段と、を備えることを特徴とする。

また、本発明は、受信した電子メールについてフィルタリング処理を行う情報処理装置における情報処理方法であって、前記情報処理装置のメール受信手段が、電子メールを受信するメール受信工程と、前記情報処理装置の未読メール抽出手段が、前記メール受信工程で受信した電子メールのうち未読の電子メールを抽出する未読メール抽出工程と、前記情報処理装置の未読判定手段が、前記未読メール抽出工程により抽出された未読メールについて、所定の時間を超えて未読であるか否かを判断する未読判定工程と、前記情報処理装置の学習ＤＢ生成手段が、前記未読判定工程により所定の時間を超えて未読であると判定された場合、当該電子メールのデータをフィルタリングのための判断材料とするデータとして登録する学習ＤＢ生成工程と、を備えることを特徴とする。

また、本発明は、受信した電子メールについてフィルタリング処理を行う情報処理装置において実行可能なプログラムであって、前記情報処理装置を、電子メールを受信するメール受信手段と、前記メール受信手段で受信した電子メールのうち未読の電子メールを抽出する未読メール抽出手段と、前記未読メール抽出手段により抽出された未読メールについて、所定の時間を超えて未読であるか否かを判断する未読判定手段と、前記未読判定手段により所定の時間を超えて未読であると判定された場合、当該電子メールのデータをフィルタリングのための判断材料とするデータとして登録する学習ＤＢ生成手段として機能させることを特徴とする。

本発明によれば、ベイズ推論型迷惑メールフィルタなどにおける学習ＤＢへメールデータを登録する方法として、利用者が受信した電子メールに対する振る舞いから、迷惑メールであると判断し、学習ＤＢへ自動で登録することが可能となる。

本発明の情報処理システムの構成の一例を示す図である 図１の情報処理装置１０１のハードウエア構成の一例を示す図である 本発明の実施形態における迷惑メールのフィルタリング処理を示すフローチャートである。 本発明における学習ＤＢ登録処理の第１の実施形態を示すフローチャートである 本発明における学習ＤＢ登録処理の第２の実施形態を示すフローチャートである 未読期間の判定に用いられるデータテーブルである 未読期間の判定に用いられるデータテーブルである

以下、図面を参照して、本発明の実施の形態の一例について説明する。

図１は、本発明の情報処理システムのシステム構成図の一例を示す図である。図１に示すように、本発明の情報システムは、クライアント端末（情報処理装置）１０１、メールサーバ１０２、プロキシサーバ１０３を備えている。また、上記の装置は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）１０４を介して相互に通信可能に接続されている。

また、メールサーバ１０２や情報処理装置１０１は、プロキシサーバ１０３を介して広域ネットワーク１０５に接続されている外部メールサーバ１０６−１、１０６−２と相互に通信可能に接続されている。

プロキシサーバ１０３は、メールサーバ１０２や情報処理装置１０１から送信される電子メールデータに対する中継制御処理を行うサーバ装置である。

メールサーバ１０２は、電子メールの送受信を行うために用いられるサーバ装置であって、電子メールのメールアドレス管理や、当該メールアドレスに送信されてきた電子メールを保存する等の機能を持ったサーバ装置である。

情報処理装置１０１は、電子メールの送信元端末（不図示）から送信された電子メールを受信する。

以下、図２を用いて、図１に示した情報処理装置１０１に適用可能な情報処理装置のハードウエア構成の一例について説明する。

図２において、２０１はＣＰＵで、システムバス２０４に接続される各デバイスやコントローラを統括的に制御する。また、ＲＯＭ２０３あるいは外部メモリ２１１には、ＣＰＵ２０１の制御プログラムであるＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ Ｉｎｐｕｔ ／ Ｏｕｔｐｕｔ Ｓｙｓｔｅｍ）やオペレーティングシステムプログラム（以下、ＯＳ）や、各サーバ或いは各ＰＣの実行する機能を実現するために必要な各種プログラム等が記憶されている。

２０２はＲＡＭで、ＣＰＵ２０１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。ＣＰＵ２０１は、処理の実行に際して必要なプログラム等をＲＯＭ２０３あるいは外部メモリ２１１からＲＡＭ２０２にロードして、該ロードしたプログラムを実行することで各種動作を実現するものである。

また、２０５は入力コントローラで、入力装置２０９等からの入力を制御する。２０６はビデオコントローラで、液晶ディスプレイ等のディスプレイ装置２１０への表示を制御する。なお、ディスプレイ装置は、液晶ディスプレイに限られず、ＣＲＴディスプレイなどであっても良い。これらは必要に応じてクライアントが使用するものである。

２０７はメモリコントローラで、ブートプログラム，各種のアプリケーション，フォントデータ，ユーザファイル，編集ファイル，各種データ等を記憶するハードディスク（ＨＤ）や、フレキシブルディスク（ＦＤ）、或いはＰＣＭＣＩＡカードスロットにアダプタを介して接続されるコンパクトフラッシュ（登録商標）メモリ等の外部メモリ２１１へのアクセスを制御する。

２０８は通信Ｉ／Ｆコントローラで、ネットワーク（例えば、図１に示したＬＡＮ４００）を介して外部機器と接続・通信するものであり、ネットワークでの通信制御処理を実行する。例えば、ＴＣＰ／ＩＰを用いた通信等が可能である。

なお、ＣＰＵ２０１は、例えばＲＡＭ２０２内の表示情報用領域へアウトラインフォントの展開（ラスタライズ）処理を実行することにより、ディスプレイ装置２１０上での表示を可能としている。また、ＣＰＵ２０１は、ディスプレイ装置２１０上の不図示のマウスカーソル等でのユーザ指示を可能とする。

ハードウエア上で動作する各種プログラムは、外部メモリ２１１に記録されており、必要に応じてＲＡＭ２０２にロードされることによりＣＰＵ２０１によって実行されるものである。

なお、全ての装置がこれらの構成を備えているわけではなく、必要なものを夫々備えていればよい。

次に、図３を用いて、本発明の実施形態において情報処理装置１０１が行う学習ＤＢへの登録処理について説明する。

なお、図３のフローチャートで示す処理については、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１が所定の制御プログラムを読み出して実行する処理である。

ステップＳ３０１では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、外部の送信者端末（不図示）から送信された電子メールを受信する。

ステップＳ３０２では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、ステップＳ３０１で受信した電子メールに対して迷惑メールフィルタ処理を実行する。ステップＳ３０２において用いられる迷惑メールフィルタは、ステップＳ４０６で学習ＤＢに登録されたデータをもとに判断を行うものである。この処理により、受信した電子メールが迷惑メールであると判断された場合は、当該電子メールは削除等の処理がなされる。

ステップＳ３０２における迷惑メールフィルタリング処理については、プロキシサーバ１０３において実行されてもよい。この場合、ステップＳ３０１でプロキシサーバ１０３が電子メールを受信し、当該受信した電子メールに対してプロキシサーバ１０３が迷惑メールフィルタリング処理を実行し、迷惑メールではないと判定された電子メールを情報処理装置１０１に配送する。

次に、図４を用いて、本発明の実施形態において情報処理装置１０１が行う学習ＤＢへの登録処理の第１の実施形態について説明する。

学習ＤＢについては、情報処理装置１０１に記憶されていても、プロキシサーバ１０３に記憶されていても良い。

なお、図４のフローチャートに示す処理については、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１が所定の制御プログラムを読み出して実行する処理である。

ステップＳ４０１では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、ステップＳ３０２で迷惑メールであると判断されなかった電子メールのうち、未読である電子メールを抽出する。

そして、ステップＳ４０３〜Ｓ４０６に示す処理をステップＳ４０１で抽出した未読メール毎に実行する（ステップＳ４０２）。

ステップＳ４０２では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、ステップＳ４０１で抽出された電子メールが所定の期間未読状態が続いたか否かを判断する。ここで判断基準となる所定期間については、図６または図７に示すテーブルに設定された情報を用いて判断する。なお、図６、図７に示すテーブルは、不図示の設定画面を介してユーザから設定を受け付けることで作成される。

また具体的な判断方法については、当該電子メールの受信時刻と現在時刻とを比較する方法によるが、この方法に限られずいずれの方法でも良い。
ここで、図６について説明する。

図６は、電子メールを受信した時間帯ごとに迷惑メールであると判定される（ステップＳ４０３でＹＥＳと判定される）未読時間に違いを持たせる場合に用いられる。

例えば図６の例では、０：００〜０５：００の間に受信した電子メールについては、２４時間以上未読期間があった場合には、迷惑メールであると判定される（ステップＳ４０３においてＹＥＳと判定される）。また０５：００〜２４：００の間に受信した電子メールについては、４８時間以上未読期間があった場合に迷惑メールであると判定される（ステップＳ４０３でＹＥＳと判定される）ことを示す。

このように電子メールを受信した時間帯によって未読期間に違いを持たせることで、より適切な判定が可能となる。すなわち、例えば、夜中の３時にビジネスメールが送られてくることは稀であると言えるため、夜中の３時に受信した電子メールについては業務とは関係のないメールである可能性が高い。そのようなメールについては早めに迷惑メールであると判定することで、より適切な統計をとることが可能となる。

逆に、日中に受信した電子メールについては、業務と関係のある電子メールであることが多いといえる。そのため、そのような電子メールについてはある程度未読期間がであっても、受信者にとって必要な電子メールである可能性があるため、迷惑メールであるとの判断をさせないようにする必要がある。

以上のことから、図６のように電子メールを受信した時間帯によって迷惑メールと判定されるまでの未読期間に違いを持たせることが必要となる。
次に図７について説明する。

図７は、電子メールを受信した曜日ごとに迷惑メールであると判定される（ステップＳ４０３でＹＥＳであると判定される）未読時間に違いを持たせる場合に用いられる。

例えば図７の例では、月曜日〜木曜日に受信した電子メールについては、２４時間以上未読であってメールについて、迷惑メールであると判定される（ステップＳ４０３でＹＥＳと判定される）。

また、金曜日に受信した電子メールについては９６時間、土曜日に受信した電子メールについては７２時間、日曜日に受信した電子メールについては４８時間以上未読であったメールについて、迷惑メールであると判定される（ステップＳ４０３でＹＥＳと判定される）ことを示す。

このように曜日によって迷惑メールであると判定されるまでの時間に違いを持たせることで、図６に示した場合と同様、適切な判定が可能となる。

すなわち、例えば金曜日に受信した電子メールについては、金曜日に開封しなかった場合、翌週の月曜日に開封することが多いと考えられる（土日は休業であるため）。このような場合に、金曜日に受信した電子メールについても一律に迷惑メールであると判定される未読期間を決めてしまうと、必要なメールであるにもかかわらず迷惑メールと判定されてしまうことになる。

このようなケースを想定して、図７のように電子メールを受信した曜日に応じて迷惑メールと判定されるまでの未読時間に違いを持たせることが必要となる。
図４の説明に戻る。

所定期間未読状態である場合（ステップＳ４０２：ＹＥＳ）は、処理をステップＳ４０３に移行する。

未読状態が所定の期間に達していない場合（ステップＳ４０２：ＮＯ）は、処理をステップＳ４０２に戻し、ステップＳ４０１で抽出された他の電子メールに対する処理を実行する。

ステップＳ４０４では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、処理対象の電子メールと同一の送信元からの電子メールを受信したことがあるか否かを判断する。ステップＳ４０４における処理は、いわゆるメールマガジンなどで未読のものを学習ＤＢに登録しないようにするための処理である。メールマガジンなどは未読であることが多いが、必ずしもメールマガジンが迷惑メールとは判断できないために実行される処理である。

同一の送信元からの電子メールを受信していた場合（ステップＳ４０４：ＹＥＳ）は、処理をステップＳ４０２に戻し、ステップＳ４０１で抽出された他の電子メールに対する処理を実行する。

同一の送信元からの電子メールを受信していない場合（ステップＳ４０４：ＮＯ）は、処理をステップＳ４０５に移行する。

ステップＳ４０５では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、処理対象の電子メールと同一または類似の件名の電子メールを受信したことがあるか否かを判断する。ステップＳ４０５における処理についても、メールマガジンなどを想定した処理である。

同一または類似の件名の電子メールを受信したことがあると判断された場合（ステップＳ４０５：ＹＥＳ）は、処理をステップＳ４０２に戻し、ステップＳ４０１で抽出された他の電子メールに対する処理を実行する。

同一または類似の件名の電子メールを受信したことがないと判断された場合（ステップＳ４０５：ＮＯ）は、処理をステップＳ４０６に移行する。

ステップＳ４０６では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、処理対象となっている電子メールデータを学習ＤＢへ登録する。

ここで、学習ＤＢが情報処理装置１０１にある場合は、当該電子メールデータを情報処理装置１０１の学習ＤＢに登録し、学習ＤＢがプロキシサーバ１０３にある場合は、当該電子メールデータをプロキシサーバ１０３に送信し、プロキシサーバ１０３が登録する。

そして、処理をステップＳ４０２に戻し、ステップＳ４０１で抽出された他の電子メールに対する処理を実行する。

ステップＳ４０１で抽出された電子メールの全てについてステップＳ４０３〜Ｓ４０６の処理が実行されると、本フローチャートの処理を終了する。

なお、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、図４のフローチャートに示す処理を常時行っている。

次に、図５を用いて、本発明の実施形態において情報処理装置１０１が行う学習ＤＢへの登録処理の第２の実施形態について説明する。

なお、図５のフローチャートに示す処理については、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１が所定の制御プログラムを読み出して実行する処理である。

また、図５のフローチャートに示す処理のうち、図４のフローチャートの処理と同じ処理（ステップＳ４０１〜Ｓ４０３、Ｓ４０６）については、説明を省略する。ここでは、図４とは異なる処理であるステップＳ５０４の処理について説明する。

ステップＳ５０４では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、処理対象の電子メールではない他の電子メールも未読であるか否かを判断する。

他の電子メールも未読であると判断された場合（ステップＳ５０４：ＹＥＳ）は、処理をステップＳ４０２に戻し、ステップＳ４０１で抽出された他の電子メールに対する処理を実行する。

他の電子メールは未読ではないと判断された場合（ステップＳ５０４：ＮＯ）は、処理をステップＳ４０６に移行する。

ステップＳ５０４のように、他の電子メールも未読であるか否かを判断することにより、例えば休暇に入ったため受診済みメールを未読であったという場合などにも適切に迷惑メールであるか否かの判断が可能となる。すなわち、休暇に入った場合、本来は迷惑メールではない電子メールについても未読のまま長時間放置されることとなる。このような場合にも当該電子メールを迷惑メールであると判断されてしまうのは適切な判断とはいえないため、処理対象の電子メールの前後一定期間に受信した電子メールも未読である場合には、休暇などにより未読であると判断することで、迷惑メールと判定しないようにすることが可能となる。

また、迷惑メールについては、短期間で大量の電子メールを送りつけてくるケースも想定される。このような場合には上述の方法で対処すると、迷惑メールではないと判定される可能性もあり適切ではなくなる。

そこで、処理対象の電子メールの前後一定期間に受信した電子メールのうち、処理対象の電子メールの送信元とは異なる送信元から送信された電子メールが未読であるか否かを判断するようにすることで、上述の不都合を解消することが可能となる。

また、送信元での判断以外にも、処理対象の電子メールの件名とは類似しない件名の電子メールついて未読か否かを判断することによっても可能である。

以上の処理により、ベイズ推論型迷惑メールフィルタなどにおける学習ＤＢへメールデータを登録する方法として、利用者が受信した電子メールに対する振る舞いから、迷惑メールであると判断し、学習ＤＢへ自動で登録することが可能となる。

なお、上述した各種データの構成及びその内容はこれに限定されるものではなく、用途や目的に応じて、様々な構成や内容で構成されることは言うまでもない。

また、本発明におけるプログラムは、図３〜図５の処理方法をコンピュータが実行可能なプログラムである。なお、本発明におけるプログラムは図３〜図５の各装置の処理方法ごとのプログラムであってもよい。

以上のように、前述した実施形態の機能を実現するプログラムを記録した記録媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に格納されたプログラムを読み出し、実行することによっても本発明の目的が達成されることは言うまでもない。

この場合、記録媒体から読み出されたプログラム自体が本発明の新規な機能を実現することになり、そのプログラムを記録した記録媒体は本発明を構成することになる。

プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、シリコンディスク等を用いることが出来る。

また、コンピュータが読み出したプログラムを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。

さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。

また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても、ひとつの機器から成る装置に適用しても良い。また、本発明は、システムあるいは装置にプログラムを供給することによって達成される場合にも適応できることは言うまでもない。この場合、本発明を達成するためのプログラムを格納した記録媒体を該システムあるいは装置に読み出すことによって、そのシステムあるいは装置が、本発明の効果を享受することが可能となる。

さらに、本発明を達成するためのプログラムをネットワーク上のサーバ、データベース等から通信プログラムによりダウンロードして読み出すことによって、そのシステムあるいは装置が、本発明の効果を享受することが可能となる。なお、上述した各実施形態およびその変形例を組み合わせた構成も全て本発明に含まれるものである。

１０１ 情報処理装置
１０２ メールサーバ
１０３ プロキシサーバ
１０４ ＬＡＮ
１０５ 広域ネットワーク
１０６ 外部メールサーバ

Claims (5)

1. 受信した電子メールについてフィルタリング処理を行う情報処理装置であって、
   電子メールを受信するメール受信手段と、
   前記メール受信手段で受信した電子メールのうち未読の電子メールを抽出する未読メール抽出手段と、
   前記未読メール抽出手段により抽出された未読メールについて、所定の時間を超えて未読であるかを判定する未読判定手段と、
   前記未読判定手段により所定の時間を超えて未読であると判定された場合、当該未読メールのデータをフィルタリングのための判断材料とするデータとして登録する学習ＤＢ生成手段と、
   を備え、
   前記未読判定手段は、さらに、前記所定の時間を超えて未読であると判定された未読メールの前または後に受信した電子メールが未読であるかにより、他の電子メールも未読であるかを判定することを特徴とし、
   前記学習ＤＢ生成手段は、さらに、前記未読判定手段により当該他の電子メールも未読であると判定された場合は、当該未読メールのデータをフィルタリングのための判断材料とするデータとして登録しないことを特徴とする情報処理装置。
2. 前記所定の時間は、電子メールを受信した時刻によって異なることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記所定の時間は、電子メールを受信した曜日によって異なることを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 受信した電子メールについてフィルタリング処理を行う情報処理装置における情報処理方法であって、
   前記情報処理装置のメール受信手段が、電子メールを受信するメール受信工程と、
   前記情報処理装置の未読メール抽出手段が、前記メール受信工程で受信した電子メールのうち未読の電子メールを抽出する未読メール抽出工程と、
   前記情報処理装置の未読判定手段が、前記未読メール抽出工程により抽出された未読メールについて、所定の時間を超えて未読であるかを判定する未読判定工程と、
   前記情報処理装置の学習ＤＢ生成手段が、前記未読判定工程により所定の時間を超えて未読であると判定された場合、当該未読メールのデータをフィルタリングのための判断材料とするデータとして登録する学習ＤＢ生成工程と、
   を備え、
   前記未読判定工程は、さらに、前記所定の時間を超えて未読であると判定された未読メールの前または後に受信した電子メールが未読であるかにより、他の電子メールも未読であるかを判定することを特徴とし、
   前記学習ＤＢ生成工程は、さらに、前記未読判定工程により当該他の電子メールも未読であると判定された場合は、当該未読メールのデータをフィルタリングのための判断材料とするデータとして登録しないことを特徴とする情報処理方法。
5. 受信した電子メールについてフィルタリング処理を行う情報処理装置において実行可能なプログラムであって、
   前記情報処理装置を、
   電子メールを受信するメール受信手段と、
   前記メール受信手段で受信した電子メールのうち未読の電子メールを抽出する未読メール抽出手段と、
   前記未読メール抽出手段により抽出された未読メールについて、所定の時間を超えて未読であるかを判定する未読判定手段と、
   前記未読判定手段により所定の時間を超えて未読であると判定された場合、当該未読メールのデータをフィルタリングのための判断材料とするデータとして登録する学習ＤＢ生成手段として機能させ、
   前記未読判定手段を、さらに、前記所定の時間を超えて未読であると判定された未読メールの前または後に受信した電子メールが未読であるかにより、他の電子メールも未読であるかを判定する手段として機能させ、
   前記学習ＤＢ生成手段を、さらに、前記未読判定手段により当該他の電子メールも未読であると判定された場合は、当該未読メールのデータをフィルタリングのための判断材料とするデータとして登録しないことを特徴とする手段として機能させることを特徴とするプログラム。
   

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