JP2008269480A - Retrieval support system, and retrieval support method - Google Patents

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JP2008269480A JP2007114403A JP2007114403A JP2008269480A JP 2008269480 A JP2008269480 A JP 2008269480A JP 2007114403 A JP2007114403 A JP 2007114403A JP 2007114403 A JP2007114403 A JP 2007114403A JP 2008269480 A JP2008269480 A JP 2008269480A
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To increase opportunities to use information by presenting a retrieval result suited to an individual user action plan. <P>SOLUTION: A task corresponding to a user action plan inputted from a user for retrieval is extracted on the basis of individual information registered in an individual information DB 11 in advance and schedule information registered in a schedule DB 13 in advance. The extracted task is associated with a retrieval site relating to the task. A query to be transmitted to the associated retrieval site to acquire a retrieval result is prepared. A query to be transmitted to the retrieval site is further prepared on the basis of the acquired retrieval result. The query is transmitted to a retrieval site relating to a task corresponding to a user action plan, such as an alcoholic party and a travel, and retrieval results corresponding to the user action plan are presented so that opportunities to use information can thereby be increased. <P>COPYRIGHT: (C)2009,JPO&INPIT

Description

本発明は検索支援システム、検索支援方法に関し、特に飲み会、食事会、旅行など、検索目的としてユーザから入力されるユーザの行動計画に関する検索を行う検索支援システム、検索支援方法に関する。   The present invention relates to a search support system and a search support method, and more particularly to a search support system and a search support method for performing a search related to a user's action plan input from a user as a search purpose, such as a drinking party, a dinner party, and a trip.

インターネットのWebサイトには様々な検索サイトが存在している。これら検索サイトには、飲み会、食事会などの宴会や会合、旅行など、ユーザの行動計画を支援するためのサイトもある。この種の検索サイトでは、まず場所を選ぶ必要がある。飲み会であれば、横浜、川崎、銀座など、ユーザの行動計画に関連する場所や地区を始めに指定する必要がある。   There are various search sites on the Internet website. These search sites include sites for supporting user action plans such as banquets and meetings such as drinking parties and meals, and travel. For this type of search site, you first need to choose a location. If it is a drinking party, it is necessary to first specify a location or district related to the user's action plan, such as Yokohama, Kawasaki, or Ginza.

また、飲み会、食事会、旅行などへの参加を希望するメンバのスケジュール調整を幹事役のユーザが行わなければならない。さらに、単なる飲み会ではなく、送別会などについては、主賓に渡す花束や贈り物を用意する必要があり、これらについても個別の検索サイトを利用して検索が行われることが多い。したがって、ユーザは行動計画の内容に応じて検索を複数回行う必要があり、手間がかかるという問題がある。   Moreover, the user of the secretary must perform schedule adjustment of members who wish to participate in drinking parties, meals, trips, and the like. Furthermore, for farewell parties, not just drinking parties, it is necessary to prepare bouquets and gifts to be given to the host, and these are often searched using individual search sites. Therefore, there is a problem that the user needs to perform a search a plurality of times according to the contents of the action plan, which is troublesome.

すなわち、検索サイトを利用して検索が行われても、ユーザの希望にあう情報を十分に提示できていないという問題がある。この場合、検索結果を絞り込むためには、検索条件としてユーザが必須としていないもの(例えば、“場所”)を指定する必要がある。
また、絞り込む目的でしか複数の条件を指定できない場合が多いという問題がある。したがって、複数の条件に対する検索結果を見るには、別途検索する必要がある。
That is, there is a problem that even if a search is performed using a search site, information that meets the user's wishes cannot be presented sufficiently. In this case, in order to narrow down the search results, it is necessary to specify a search condition that is not essential by the user (for example, “location”).
There is also a problem that a plurality of conditions can often be specified only for the purpose of narrowing down. Therefore, a separate search is required to see the search results for a plurality of conditions.

さらに、参加者が集まる場所や日程を決める手間がかかるという問題もある。そして、関連する情報は、別途検索する必要があり、関連情報を比較してお店を絞り込むことが難しいという問題や、関連情報を参加者へ通知することに手間がかかるという問題もある。
ところで、特許文献1には、会議開催場所や日時を決定して会議開催の支援を行う技術が記載されている。また、特許文献2には、データベースからスケジュールレコードを読み出し、複数ユーザの参加が予定される共有スケジュールの設定を支援する技術が記載されている。さらに、特許文献3には、出欠確認をし、異なる組織に所属する複数の者のスケジュールを調整する技術が記載されている。
特開2002−15101号公報 特開2003−256622号公報 特開2004−259032号公報
In addition, there is a problem that it takes time and effort to decide where and where the participants gather. Further, there is a problem that related information needs to be searched separately, and it is difficult to narrow down a store by comparing the related information, and there is a problem that it takes time to notify the participant of the related information.
By the way, Patent Document 1 describes a technique for determining a meeting place and date and supporting the meeting. Patent Document 2 describes a technique for reading a schedule record from a database and supporting setting of a shared schedule in which multiple users are scheduled to participate. Furthermore, Patent Document 3 describes a technique for confirming attendance and adjusting the schedules of a plurality of persons belonging to different organizations.
JP 2002-15101 A JP 2003-256622 A JP 2004-259032 A

上述した問題が生じているため、ユーザが自分に合った情報や必要な情報を得るのに手間がかかることで、飲食店、店舗、宿泊施設などを選んでもらう機会が減ってしまっている。例えば、送別会を開催し、かつ、主賓に花束を贈呈したい場合を考えると、「花束を手配するための花屋が近くにある居酒屋」、「飲み会の時間帯に営業している花屋」、という検索を行うことができず、居酒屋や花屋の利用機会が減るという問題がある。   Since the problem mentioned above has arisen, the opportunity for a user to select a restaurant, a store, an accommodation facility, etc. has decreased because it takes time and effort for a user to obtain information suitable for himself or necessary information. For example, if you want to hold a farewell party and want to present a bouquet to the host, “a pub with a florist nearby to arrange a bouquet”, “a florist open during the drinking party”, There is a problem that it is not possible to perform a search, and the use opportunities of pubs and florists are reduced.

また、送別会を開催するための飲食店に関する検索を行う際に、主賓に贈呈する贈り物の手配に関する検索を同時に行うことができない、という問題がある。
ここで、特許文献1、特許文献2、特許文献3は、いずれも、スケジュール調整を行うに留まっており、上記問題を解決することはできない。
本発明は上述した従来技術の問題点を解決するためになされたものであり、その目的は個々のユーザ行動計画にあった検索結果を提示することで、情報を活用してもらう機会の増加を図ることのできる、検索支援システム、検索支援方法を提供することである。
In addition, when searching for a restaurant for holding a farewell party, there is a problem that it is not possible to simultaneously search for arrangements for gifts to be presented to the president.
Here, Patent Document 1, Patent Document 2, and Patent Document 3 are all limited to schedule adjustment and cannot solve the above problem.
The present invention has been made to solve the above-mentioned problems of the prior art, and its purpose is to increase the chances of using information by presenting search results that match individual user action plans. It is to provide a search support system and a search support method that can be achieved.

本発明の請求項1に記載の発明は、
ユーザの個人情報が予め登録される個人情報記憶手段(例えば、図1中の個人情報管理DB11に対応)と、
ユーザのスケジュール情報が予め登録されるスケジュール記憶手段(例えば、図1中のスケジュールDB13に対応)と、
検索目的としてユーザから入力されるユーザ行動計画に沿ったタスクを、前記個人情報記憶手段に登録されている個人情報と前記スケジュール記憶手段に登録されているスケジュール情報とに基づいて抽出するタスク抽出手段(例えば、図2中のタスク抽出機能161に対応)と、
前記タスク抽出手段によって抽出されたタスクとそのタスクに関連する検索サイトとを対応付ける検索サイト対応付け手段(例えば、図2中の検索サイト対応付け機能162に対応)と、
前記検索サイト対応付け手段によって対応付けられた検索サイトに向けて送信されることによって検索結果を取得するためのクエリを作成するクエリ作成手段(例えば、図2中のクエリ作成機能163に対応)と、
を含むことを特徴とする検索支援システムを提供する。
The invention described in claim 1 of the present invention
Personal information storage means (for example, corresponding to the personal information management DB 11 in FIG. 1) in which user personal information is registered in advance;
Schedule storage means (for example, corresponding to the schedule DB 13 in FIG. 1) in which user schedule information is registered in advance;
Task extraction means for extracting a task in accordance with a user action plan input from a user as a search purpose based on personal information registered in the personal information storage means and schedule information registered in the schedule storage means (For example, corresponding to the task extraction function 161 in FIG. 2),
A search site association unit (for example, corresponding to the search site association function 162 in FIG. 2) for associating a task extracted by the task extraction unit with a search site related to the task;
Query creation means (for example, corresponding to the query creation function 163 in FIG. 2) that creates a query for acquiring a search result by being transmitted toward the search site associated by the search site association means ,
The search support system characterized by including this is provided.

請求項1の発明によれば、ユーザ行動計画に沿ったタスクに関連する検索サイトに向けてクエリを送信し、個々のユーザ行動計画にあった検索結果を提示することで、情報を活用してもらう機会の増加を図ることができる。
本発明の請求項2に記載の発明は、請求項1に記載の検索支援システムにおいて、
前記クエリ作成手段は、クエリを送信して取得された検索結果に基づいて、前記タスク抽出手段によって抽出されたタスクに関する検索サイトに送信すべきクエリを更に作成することを特徴とする。
請求項2の発明によれば、クエリを送信して取得された検索結果を考慮したクエリを作成して次の検索を行うことにより、適切な検索処理を行うことができる。
According to the first aspect of the present invention, a query is transmitted to a search site related to a task in accordance with a user action plan, and a search result suitable for each user action plan is presented, thereby utilizing information. Increase the opportunity to receive
The invention according to claim 2 of the present invention is the search support system according to claim 1,
The query creation means further creates a query to be sent to a search site related to a task extracted by the task extraction means based on a search result acquired by sending a query.
According to the second aspect of the present invention, an appropriate search process can be performed by creating a query in consideration of a search result acquired by transmitting a query and performing the next search.

本発明の請求項3に記載の発明は、請求項1又は請求項2に記載の検索支援システムにおいて、
前記タスク抽出手段は、ユーザ行動計画に対して順序付けられたタスクがモデル化されたデータベースから、そのユーザ行動計画に沿ったタスクを抽出することを特徴とする。
請求項3の発明によれば、飲み会、旅行などの行動計画について、順序付けられたタスクを抽出することにより、適切な検索処理を行うことができる。例えば、「飲み会」については、会場となる飲み屋を予約する、2次会の場所を探す、地図を調べる、というタスクを抽出することにより、適切な検索処理を行うことができる。また、「旅行」については、宿泊施設を予約する、交通手段を確認する、切符を買う、というタスクを抽出することにより、適切な検索処理を行うことができる。
The invention according to claim 3 of the present invention is the search support system according to claim 1 or 2,
The task extracting unit extracts a task according to the user action plan from a database in which tasks ordered with respect to the user action plan are modeled.
According to the third aspect of the present invention, it is possible to perform an appropriate search process by extracting ordered tasks for an action plan such as a drinking party or a trip. For example, for “a drinking party”, an appropriate search process can be performed by extracting tasks such as reserving a bar serving as a venue, searching for a location for a secondary party, and examining a map. In addition, regarding “travel”, appropriate search processing can be performed by extracting tasks such as reservation of accommodation facilities, confirmation of transportation means, and purchase of tickets.

本発明の請求項4に記載の発明は、請求項1から請求項3までのいずれか1項に記載の検索支援システムにおいて、
前記クエリを順に送信して取得された検索結果を統合してユーザに提示する検索結果提示手段(例えば、図2中の検索結果提示機能164に対応)を更に含むことを特徴とする。
請求項4の発明によれば、クエリを順に送信して得られた検索結果を統合(merge)してユーザに提示することにより、ユーザは複数の検索サイトによる検索結果をも参考にして意思決定を行うことができる。
The invention according to claim 4 of the present invention is the search support system according to any one of claims 1 to 3,
It further includes search result presenting means (for example, corresponding to the search result presenting function 164 in FIG. 2) for integrating the search results obtained by transmitting the queries in order and presenting them to the user.
According to the invention of claim 4, the search results obtained by sequentially transmitting the queries are merged and presented to the user, so that the user makes a decision with reference to the search results from a plurality of search sites. It can be performed.

本発明の請求項5に記載の発明は、請求項4に記載の検索支援システムにおいて、
前記検索結果提示手段によって提示された検索結果に基づくユーザ行動に関して発生した費用を同行者と共に負担する場合に、前記個人情報記憶手段に登録されている個人情報に基づいて負担額を算出する負担額算出手段(例えば、図2中の負担額算出機能165に対応)を更に含むことを特徴とする。
請求項5の発明によれば、参加者の個人情報に基づいて負担額を算出することにより、負担額を公平かつ簡単に算出することができる。
The invention according to claim 5 of the present invention is the search support system according to claim 4,
A burden amount for calculating the burden amount based on the personal information registered in the personal information storage means when the accompanying user bears the expenses incurred with respect to the user behavior based on the search result presented by the search result presentation means. It further includes calculation means (for example, corresponding to the burden calculation function 165 in FIG. 2).
According to the invention of claim 5, by calculating the amount of burden based on the personal information of the participant, it is possible to calculate the amount of burden fairly and easily.

本発明の請求項6に記載の発明は、検索目的としてユーザから入力されるユーザ行動計画に沿ったタスクを、予め登録されている個人情報と予め登録されているスケジュール情報とに基づいて抽出するタスク抽出ステップと、前記タスク抽出ステップにおいて抽出されたタスクとそのタスクに関連する検索サイトとを対応付ける検索サイト対応付けステップと、前記検索サイト対応付けステップにおいて対応付けられた検索サイトに向けて送信されることによって検索結果を取得するためのクエリを作成するクエリ作成ステップとを含むことを特徴とする検索支援方法を提供する。
請求項6の発明によれば、ユーザ行動計画に沿ったタスクに関連する検索サイトに向けてクエリを送信し、個々のユーザ行動計画にあった検索結果を提示することで、情報を活用してもらう機会の増加を図ることができる。
The invention according to claim 6 of the present invention extracts a task in accordance with a user action plan input from a user as a search purpose based on pre-registered personal information and pre-registered schedule information. Transmitted to the search site associated with the task extraction step, the search site association step for associating the task extracted in the task extraction step with the search site associated with the task, and the search site association step And a query creation step of creating a query for acquiring a search result by providing a search support method.
According to the sixth aspect of the present invention, a query is transmitted to a search site related to a task according to a user action plan, and a search result suitable for each user action plan is presented, thereby utilizing information. Increase the opportunity to receive

本発明の請求項7に記載の発明は、請求項6に記載の検索支援方法において、
前記クエリ作成ステップにおいては、クエリを送信して取得された検索結果に基づいて、前記タスク抽出ステップにおいて抽出されたタスクに関する検索サイトに送信すべきクエリを更に作成することを特徴とする。
請求項7の発明によれば、クエリを送信して取得された検索結果を考慮したクエリを作成して次の検索を行うことにより、適切な検索処理を行うことができる。
The invention according to claim 7 of the present invention is the search support method according to claim 6,
In the query creation step, a query to be transmitted to a search site related to the task extracted in the task extraction step is further created based on a search result acquired by transmitting the query.
According to the seventh aspect of the present invention, an appropriate search process can be performed by creating a query in consideration of a search result acquired by transmitting a query and performing the next search.

本発明の請求項8に記載の発明は、請求項6又は請求項7に記載の検索支援方法において、
前記タスク抽出ステップにおいては、ユーザ行動計画に対して順序付けられたタスクがモデル化されたデータベースから、そのユーザ行動計画に沿ったタスクを抽出することを特徴とする。
請求項8の発明によれば、飲み会、旅行などの行動計画について、順序付けられたタスクを抽出することにより、適切な検索処理を行うことができる。例えば、「飲み会」については、会場となる飲み屋を予約する、2次会の場所を探す、地図を調べる、というタスクを抽出することにより、適切な検索処理を行うことができる。また、「旅行」については、宿泊施設を予約する、交通手段を確認する、切符を買う、というタスクを抽出することにより、適切な検索処理を行うことができる。
The invention according to claim 8 of the present invention is the search support method according to claim 6 or 7,
In the task extracting step, a task according to the user action plan is extracted from a database in which tasks ordered with respect to the user action plan are modeled.
According to the invention of claim 8, it is possible to perform an appropriate search process by extracting ordered tasks for an action plan such as a drinking party or a trip. For example, for “a drinking party”, an appropriate search process can be performed by extracting tasks such as reserving a bar serving as a venue, searching for a location for a secondary party, and examining a map. In addition, regarding “travel”, appropriate search processing can be performed by extracting tasks such as reservation of accommodation facilities, confirmation of transportation means, and purchase of tickets.

本発明の請求項9に記載の発明は、請求項6から請求項8までのいずれか1項に記載の検索支援方法において、前記クエリを順に送信して取得された検索結果を統合してユーザに提示する検索結果提示ステップを更に含むことを特徴とする。
請求項9の発明によれば、クエリを順に送信して得られた検索結果を統合してユーザに提示することにより、ユーザは複数の検索サイトによる検索結果をも参考にして意思決定を行うことができる。
According to a ninth aspect of the present invention, in the search support method according to any one of the sixth to eighth aspects, the search results obtained by sequentially transmitting the queries are integrated to obtain a user. The method further includes a search result presenting step to be presented.
According to the invention of claim 9, by integrating the search results obtained by transmitting the queries in order and presenting them to the user, the user makes a decision with reference to the search results from a plurality of search sites. Can do.

本発明の請求項10に記載の発明は、請求項9に記載の検索支援方法において、前記検索結果提示ステップにおいて提示された検索結果に基づくユーザ行動に関して発生した費用を同行者と共に負担する場合に、予め登録されている前記個人情報に基づいて負担額を算出する負担額算出ステップを更に含むことを特徴とする。
請求項10の発明によれば、参加者の個人情報に基づいて負担額を算出することにより、負担額を公平かつ簡単に算出することができる。
According to a tenth aspect of the present invention, in the search support method according to the ninth aspect, when the accompanying user bears the costs incurred regarding the user behavior based on the search result presented in the search result presenting step. The method further includes a burden calculation step of calculating a burden based on the personal information registered in advance.
According to the invention of claim 10, by calculating the burden amount based on the personal information of the participant, it is possible to calculate the burden amount fairly and easily.

本発明によれば、宴会・会合・旅行等の参加予定者全員に都合の良い時間および場所ならびに参加予定者の嗜好情報を考慮したクエリを作成し、それを検索サイトに向けて送信し、検索結果を提示することで、一連の行動の流れに沿って検索した結果を提示でき、情報を活用してもらう機会の増加を図ることができるという効果がある。
検索結果を提示する際、クエリを順に送信して得られた検索結果を統合(merge)してユーザに提示することにより、ユーザは複数の検索サイトによる検索結果、すなわち単一の検索サイトによる検索結果のみならず、別のサイトの情報も参考にして意思決定を行うことができるという効果がある。
According to the present invention, a query that takes into consideration the time and place convenient for all prospective participants such as banquets, meetings, and trips, and preference information of the prospective participants, is created, transmitted to a search site, and searched. By presenting the results, it is possible to present the search results along a series of actions, and to increase the chances of using the information.
When presenting search results, the search results obtained by sending the queries in order are merged and presented to the user so that the user can search results from multiple search sites, ie search by a single search site. There is an effect that it is possible to make a decision with reference to not only the result but also information on another site.

以下、本発明の実施の形態を、図面を参照して説明する。なお、以下の説明において参照する各図では、他の図と同等部分は同一符号によって示されている。
(システムの構成)
図1は本発明の実施形態による検索支援システムの構成例を示す図である。同図において、本例の検索支援システムは、各ユーザについての個人情報が予め登録されている個人情報管理データベース(以下、DBと略称する)11と、この個人情報管理DB11への個人情報の登録を管理する個人情報管理部12と、各ユーザについてのスケジュールが予め登録されているスケジュールDB13と、このスケジュールDB13へのスケジュール情報の登録を管理するスケジュール管理部14と、スケジュールDB13を参照し、飲み会の参加メンバである各ユーザについてスケジュール情報のマッチングを行うスケジュールマッチング部15と、検索サイトへ送信するクエリを作成すると共に検索結果をユーザに提示する検索条件解析部16とを含んで構成されている。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In the drawings referred to in the following description, the same parts as those in the other drawings are denoted by the same reference numerals.
(System configuration)
FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of a search support system according to an embodiment of the present invention. In this figure, the search support system of this example is a personal information management database (hereinafter abbreviated as DB) 11 in which personal information about each user is registered in advance, and registration of personal information in this personal information management DB 11. The personal information management unit 12 that manages the schedule, the schedule DB 13 in which the schedule for each user is registered in advance, the schedule management unit 14 that manages the registration of the schedule information in the schedule DB 13, and the schedule DB 13 It includes a schedule matching unit 15 that matches schedule information for each user who is a member of the society, and a search condition analysis unit 16 that creates a query to be transmitted to the search site and presents the search results to the user. Yes.

個人情報管理DB11に登録される個人情報は、自宅や勤務先の最寄り駅に関する情報を含んでいる。このように、個人情報を予め登録しておき、それを参照して検索することにより、検索するごとそれらの情報をいちいち入力する必要がなく、入力の手間を省くことができる。また、個人の嗜好(例えば、魚料理が好き、焼酎が好き)や食品アレルギー情報が、個人情報として含まれていてもよい。
スケジュールDB13に、各ユーザのスケジュール情報を予め登録しておき、それを参照して検索することにより、参加希望者にいちいち連絡して予定の空きを確認する必要がない。
The personal information registered in the personal information management DB 11 includes information related to the nearest station at home or work. In this way, by registering personal information in advance and searching for it by referring to it, it is not necessary to input such information every time it is searched, and it is possible to save the input effort. Moreover, personal preference (for example, I like fish dishes and shochu) and food allergy information may be included as personal information.
By registering the schedule information of each user in advance in the schedule DB 13 and searching for it by referring to it, there is no need to contact each person who wishes to participate and check the schedule availability.

検索条件解析部16の機能構成例が図2に示されている。同図に示されているように、検索条件解析部16は、検索目的としてユーザから入力されるユーザ行動計画に沿ったタスクを、個人情報管理DB11に登録されている個人情報とスケジュールDB13に登録されているスケジュール情報とに基づいて抽出するタスク抽出機能161と、タスク抽出機能161によって抽出されたタスクとそのタスクに関連する検索サイトとを対応付ける検索サイト対応付け機能162と、検索サイト対応付け機能162によって対応付けられた検索サイトに向けて送信されることによって検索結果を取得するためのクエリを作成するクエリ作成機能163とを含んで構成されている。   An example of the functional configuration of the search condition analysis unit 16 is shown in FIG. As shown in the figure, the search condition analysis unit 16 registers the task according to the user action plan input by the user as a search purpose in the personal information registered in the personal information management DB 11 and the schedule DB 13. A task extraction function 161 that extracts based on the schedule information that has been extracted, a search site association function 162 that associates a task extracted by the task extraction function 161 with a search site associated with the task, and a search site association function A query creation function 163 that creates a query for acquiring a search result by being transmitted to the search site associated with the page 162 is configured.

クエリ作成機能163は、クエリを送信して取得された検索結果に基づいて、タスク抽出機能161によって抽出されたタスクに関する検索サイトに送信すべきクエリを更に作成する。
タスク抽出機能161は、ユーザ行動計画に対して順序付けられたタスクがモデル化されたデータベースから、そのユーザ行動計画に沿ったタスクを抽出する。
また、検索条件解析部16は、クエリを順に送信して取得された検索結果を統合してユーザに提示する検索結果提示機能164と、検索結果提示機能164によって提示された検索結果に基づくユーザ行動に関して発生した費用を同行者と共に負担する場合に、個人情報管理DB11に登録されている個人情報に基づいて負担額を算出する負担額算出機能165とを更に含んでいる。
The query creation function 163 further creates a query to be transmitted to the search site related to the task extracted by the task extraction function 161 based on the search result acquired by transmitting the query.
The task extraction function 161 extracts a task according to the user action plan from a database in which tasks ordered with respect to the user action plan are modeled.
In addition, the search condition analysis unit 16 integrates the search results obtained by sequentially transmitting the queries and presents them to the user, and the user behavior based on the search results presented by the search result presentation function 164 And a burden amount calculating function 165 for calculating a burden amount based on the personal information registered in the personal information management DB 11 when the expenses incurred with the accompanying person are to be borne together with the accompanying person.

以上の機能構成は、本システムのCPUがソフトウェア又はファームウェアを実行することによって実現できる。
以上のように、検索条件解析部16は、検索目的としてユーザから入力されるユーザ行動計画に沿ったタスクを抽出し、タスクに関連する検索サイトへ送信するクエリを作成する。タスクを抽出する場合、ユーザ行動計画に沿ったタスクを、個人情報管理DBに登録されている個人情報とスケジュールDBに登録されているスケジュール情報とに基づいて抽出する。
The functional configuration described above can be realized by executing software or firmware by the CPU of this system.
As described above, the search condition analysis unit 16 extracts a task in accordance with a user action plan input from a user as a search purpose, and creates a query to be transmitted to a search site related to the task. When extracting a task, the task according to the user action plan is extracted based on the personal information registered in the personal information management DB and the schedule information registered in the schedule DB.

図1に戻り、本例の検索支援システムは、クレジット決済情報を保持する決済情報DB17と、決済情報DB17に保持されているクレジット決済情報を用いて決済処理を行う決済部18と、本システムによる広告効果を測定する広告効果測定部19とを含んで構成されている。
なお、同図に示されているように、居酒屋などの飲食店から飲食店検索サイトへの登録処理S30が予め行われている必要がある。この登録が行われることにより、検索サイトの検索結果にその飲食店に関する情報が含まれることになる。この登録の際には、登録料の支払いが必要である。また、登録料の一部が仲介料S31として、本システムに支払われる。
Returning to FIG. 1, the search support system of this example includes a payment information DB 17 that holds credit payment information, a payment unit 18 that performs payment processing using the credit payment information held in the payment information DB 17, and the present system. An advertisement effect measuring unit 19 that measures the advertisement effect is included.
As shown in the figure, registration processing S30 from a restaurant such as an izakaya to a restaurant search site needs to be performed in advance. By performing this registration, information about the restaurant is included in the search result of the search site. At the time of registration, payment of a registration fee is required. In addition, a part of the registration fee is paid to the system as an intermediary fee S31.

(システムの動作例)
以下、本システムの動作について説明する。
最初に、ユーザから個人情報管理DB11へ、個人情報の登録S11が行われる。また、ユーザからスケジュールDB13へ、スケジュールの登録S12が行われる。なお、他のユーザの個人情報についても個人情報管理DB11への登録が行われ、他のユーザのスケジュールについてもスケジュールDB13への登録が行われる。
以上の登録処理の後、ユーザから、検索目的としてユーザ行動計画S13が入力される。例えば、参加希望メンバを指定し、「今週末に飲み会」などと入力する。参加希望メンバは、1人のみの場合もある。
(System operation example)
The operation of this system will be described below.
First, registration S11 of personal information is performed from the user to the personal information management DB 11. In addition, schedule registration S12 is performed from the user to the schedule DB 13. The personal information of other users is also registered in the personal information management DB 11, and the schedule of other users is also registered in the schedule DB 13.
After the above registration process, the user action plan S13 is input as a search purpose from the user. For example, a member who wants to participate is designated and “Drinking this weekend” is entered. There may be only one member who wants to participate.

ユーザ行動計画S13が入力されると、スケジュールマッチング部15は、個人情報管理DB11およびスケジュールDB13を参照し、参加希望メンバのスケジュールを確認する。検索条件解析部16は、スケジュールマッチング部15に対してスケジュールのマッチング処理S14を依頼する。これにより、候補となる条件が抽出される。例えば、「土曜日:横浜:19時以降」、「日曜日:野比:12時以降」という条件が抽出される。   When the user action plan S13 is input, the schedule matching unit 15 refers to the personal information management DB 11 and the schedule DB 13 and confirms the schedule of members who want to participate. The search condition analysis unit 16 requests the schedule matching unit 15 to perform a schedule matching process S14. As a result, candidate conditions are extracted. For example, the conditions “Saturday: Yokohama: after 19:00” and “Sunday: Nobi: after 12:00” are extracted.

また、検索条件解析部16は、個人情報管理DB11へのアクセスS15を行い、ユーザの住所、居所などの関する情報抽出S16を行う。例えば、場所「野比」が抽出される。参加希望メンバが3人指定された場合は、その3人によって予め登録されているスケジュールから、週末で予定の合う日時および場所が抽出される。
スケジュールマッチング部15によって抽出された日時および場所に基づき、検索条件解析部16は、クエリを作成する。このクエリは、以下の処理によって作成される。
In addition, the search condition analysis unit 16 performs access S15 to the personal information management DB 11, and performs information extraction S16 related to the user's address, whereabouts, and the like. For example, the place “Nobi” is extracted. When three members who wish to participate are designated, the date, time, and place that are scheduled for the weekend are extracted from the schedules registered in advance by the three members.
Based on the date and place extracted by the schedule matching unit 15, the search condition analysis unit 16 creates a query. This query is created by the following process.

まず、ユーザ行動計画である「今週末に飲み会」に沿ったタスクが、個人情報管理DB11に登録されている個人情報とスケジュールDB13に登録されているスケジュール情報とに基づいて抽出される。単なる飲み会の場合、ここで抽出されるタスクは、例えば、会場である飲食店を決定するタスク、飲食店までの交通手段を確認するタスク、である。そして、前者のタスクについては飲食店検索サイト、後者のタスクについては乗り換え検索サイト、がそれぞれ対応付けられる。   First, a task along the user action plan “Drinking this weekend” is extracted based on the personal information registered in the personal information management DB 11 and the schedule information registered in the schedule DB 13. In the case of a simple drinking party, the tasks extracted here are, for example, a task for determining a restaurant that is a venue, and a task for confirming a transportation means to the restaurant. A restaurant search site is associated with the former task, and a transfer search site is associated with the latter task.

そして、飲食店検索サイトに向けて送信されることによって検索結果を取得するための飲食店検索クエリ、乗り換え検索サイトに向けて送信されることによって検索結果を取得するための乗り換え検索クエリ、が順に作成される。
まず、作成された飲食店検索クエリについて、検索条件解析部16から飲食店検索サイトへの送信S17が行われる。そして、飲食店検索サイトから検索結果S18が取得される。例えば、「飲み食い処:土曜日:横浜:20時から」および「焼酎バー:日曜日:川崎:19時から」という検索結果S18が取得される。
And a restaurant search query for acquiring a search result by being transmitted toward a restaurant search site, and a transfer search query for acquiring a search result by being transmitted toward a transfer search site in order. Created.
First, transmission S17 from the search condition analysis unit 16 to the restaurant search site is performed for the created restaurant search query. And search result S18 is acquired from a restaurant search site. For example, search results S18 such as “drinking place: Saturday: Yokohama: from 20:00” and “shochu bar: Sunday: Kawasaki: from 19:00” are acquired.

次に、作成された乗り換え検索クエリについて、検索条件解析部16から乗り換え検索サイトへの送信S19が行われる。この場合、「出発地:野比、目的地:横浜、到着時刻:20時」という条件で検索が行われ、検索結果が取得される。例えば、「野比19:25発」という検索結果が取得される。
以上の結果得られた検索結果は、検索条件解析部16によって統合され、ユーザへの提示S20が行われる。例えば、「飲み食い処:土曜日:横浜:20時から:野比19:25発」という検索結果がユーザに提示される。この場合、本システムから、ユーザが使用しているパーソナルコンピュータ、携帯電話機などの通信端末へ検索結果が送信され、通信端末の表示部に表示される。
Next, for the created transfer search query, transmission S19 from the search condition analysis unit 16 to the transfer search site is performed. In this case, a search is performed under the conditions of “departure point: Nobi, destination: Yokohama, arrival time: 20:00”, and a search result is acquired. For example, a search result of “Nobi 19:25 departure” is acquired.
The search results obtained as described above are integrated by the search condition analysis unit 16 and presented to the user S20. For example, a search result of “eating and drinking place: Saturday: Yokohama: from 20:00: Nobi 19:25” is presented to the user. In this case, the search result is transmitted from the system to a communication terminal such as a personal computer or a mobile phone used by the user, and displayed on the display unit of the communication terminal.

その後、ユーザによって飲食店への予約が行われる。ユーザの操作によって決済部18に対する決済処理S32が完了すると、その旨の通知S33が飲食店である居酒屋へ送られる。居酒屋から返信S34があれば、広告効果測定部19からコンテンツプロバイダへ、その旨の通知S35が送られる。これにより、仲介料について、コンテンツプロバイダから本システムへの支払いS36が行われる。   Thereafter, the user makes a reservation to the restaurant. When the payment process S32 for the payment unit 18 is completed by the user's operation, a notification S33 to that effect is sent to the tavern that is the restaurant. If there is a reply S34 from the pub, a notification S35 to that effect is sent from the advertisement effect measuring unit 19 to the content provider. Thereby, the payment S36 from the content provider to the present system is performed for the brokerage fee.

以上の処理例は、飲み会に関する検索処理である。この他にも、ユーザの行動計画として観光や旅行についても、検索処理を行うことができる。必要であれば、飲み会モードか観光モードかを指定した後に、検索条件を入力するようにしてもよい。観光に関して検索する場合、飲食店である飲み屋ではなく、ホテルなどの宿泊施設を検索することになる。また、観光の目的を検索条件として入力することもできる。例えば、「観光 紅葉」と入力することができる。このように、目的を入力しても検索が行えるので、紅葉見物や花見など、時期によって見頃の地域が異なる場合についても、時期や場所を特定しなくても検索が行える。   The above process example is a search process related to a drinking party. In addition, a search process can be performed for sightseeing and travel as a user's action plan. If necessary, search conditions may be input after designating the drinking party mode or the sightseeing mode. When searching for sightseeing, the search is for accommodation such as hotels, not restaurants. It is also possible to enter the purpose of sightseeing as a search condition. For example, “sightseeing colored leaves” can be entered. Thus, since the search can be performed even if the purpose is input, the search can be performed without specifying the time or place even when the region of the best time varies depending on the time such as viewing the autumn leaves or the cherry blossoms.

(他の動作例)
次に、図3を参照して、本システムの他の動作例について説明する。同図は、飲み会の趣旨が送別会である場合の主要な処理を示している。ユーザによってユーザ行動計画S13が入力されると検索条件が解析される。そして、図1の場合と同様に個人情報管理DBおよびスケジュールDBが参照され、タスクからクエリが作成される。本例では、飲食店検索クエリ、乗り換え検索クエリ、花屋検索クエリ、が作成される。
(Other operation examples)
Next, another operation example of the present system will be described with reference to FIG. This figure shows the main processing when the purpose of the drinking party is a farewell party. When the user action plan S13 is input by the user, the search condition is analyzed. Then, as in the case of FIG. 1, the personal information management DB and the schedule DB are referred to, and a query is created from the task. In this example, a restaurant search query, a transfer search query, and a florist search query are created.

作成された飲食店検索クエリについて、飲食店検索サイトへの送信S17が行われ、飲食店検索サイトから検索結果S18が取得される。例えば、「飲み食い処:土曜日:横浜:20時から」および「焼酎バー:日曜日:川崎:19時から」という検索結果S18が取得される。
次に、作成された乗り換え検索クエリについて、乗り換え検索サイトへの送信S19が行われる。例えば、「出発地:野比、目的地:横浜、(土曜日:到着時刻:20時)」、「出発地:渋谷、目的地:川崎、(日曜日:到着時刻:19時)」という条件で検索が行われ、検索結果が取得される。
About the created restaurant search query, transmission S17 to the restaurant search site is performed, and the search result S18 is acquired from the restaurant search site. For example, search results S18 such as “drinking place: Saturday: Yokohama: from 20:00” and “shochu bar: Sunday: Kawasaki: from 19:00” are acquired.
Next, transmission S19 to a transfer search site is performed about the created transfer search query. For example, search is performed under the conditions of “Departure: Nobi, Destination: Yokohama, (Saturday: Arrival Time: 20:00)”, “Departure: Shibuya, Destination: Kawasaki, (Sunday: Arrival Time: 19:00)” The search result is obtained.

さらに、作成された花屋検索クエリについて、お花屋さん検索サイトへの送信S19aが行われる。この場合、検索条件は、例えば「横浜、川崎」である。検索結果S19bが取得されると、その検索結果について解析が行われる。その結果、「土曜日の20時に営業している花屋」、「日曜日の19時に営業している花屋」という検索結果S20aを取得できる。この検索結果と、飲食店の検索結果20b、および乗り換え検索結果とが統合された検索結果S20cが送信されることで表示画面制御され、ユーザの通信端末の表示画面に検索結果が表示される。   Furthermore, transmission S19a to the flower shop search site is performed for the created flower shop search query. In this case, the search condition is, for example, “Yokohama, Kawasaki”. When the search result S19b is acquired, the search result is analyzed. As a result, it is possible to acquire the search results S20a of “florist open at 20:00 on Saturday” and “florist open at 19:00 on Sunday”. The search result S20c in which the search result, the restaurant search result 20b, and the transfer search result are integrated is transmitted to control the display screen, and the search result is displayed on the display screen of the user's communication terminal.

この統合された検索結果の表示例が図4に示されている。同図を参照すると、ユーザの通信端末には、候補(1)として「土曜20時から お店:飲み食い処」、候補(2)として「土曜20時半から お店:「村民」」、候補(3)として「日曜19時から お店:焼酎バー」、がそれぞれ検索結果として表示される。以上の表示の他に、本システムでは、図中の破線部分が表示される。すなわち、
上記候補(1)の検索結果に、「乗り換え案内:40分(乗換0回) 花屋:3店(詳細)」が統合された状態で表示される。また、上記候補(2)の検索結果に、「乗り換え案内:40分(乗換0回) 花屋:1店(詳細)」が統合された状態で表示される。上記候補(3)の検索結果に、「乗り換え案内:35分(乗換1回) 花屋:2店(詳細)」が統合された状態で表示される。
このように本システムでは、各検索サイトに送信したクエリによって取得された検索結果を統合して表示しているので、各検索サイトへの検索操作をいちいち行う必要がない。
A display example of this integrated search result is shown in FIG. Referring to the figure, the user's communication terminal has a candidate (1) “Saturday from 20:00: Drinking place” and candidate (2) as “Saturday from 20:30”: Villager. (3) “Search from 19:00 on Sunday: Shochu bar” is displayed as a search result. In addition to the above display, the broken line portion in the figure is displayed in this system. That is,
In the search result of the candidate (1), “transfer guidance: 40 minutes (0 transfers) florist: 3 stores (details)” is displayed in an integrated state. The search result of the candidate (2) is displayed in a state where “transfer guidance: 40 minutes (0 transfers) florist: 1 store (details)” is integrated. In the search result of the candidate (3), “transfer guidance: 35 minutes (one transfer) florist: 2 stores (details)” is displayed in an integrated state.
As described above, in this system, the search results acquired by the queries transmitted to the respective search sites are displayed in an integrated manner, so that it is not necessary to perform a search operation for each search site.

次に、より具体的な検索処理例について説明する。
(飲食店に関する検索)
飲食店に関する検索を行う場合について、図5〜図8を参照して説明する。なお、これらの図中において、網掛けが付加されているステップは、ユーザが入力を行うステップである。
図5において、最初に検索目的が入力される(S101)。例えば、「ランチ」、「送別会」、「飲み会」など、検索目的がユーザによって入力される。
次に、実施期間の指定があるかユーザに問い合わせる(S102)。例えば、「ランチ」なら12:00〜13:00、「送別会」なら何月何日の19:00〜21:00などの指定があるか問合せる。ユーザが実施期間を指定すると、その実施期間が設定される(S102→S103)。
Next, a more specific search processing example will be described.
(Search for restaurants)
The case where the search regarding a restaurant is performed is demonstrated with reference to FIGS. In these figures, the steps with shading are the steps for the user to input.
In FIG. 5, the search purpose is first input (S101). For example, the search purpose such as “lunch”, “farewell party”, “drinking party” is input by the user.
Next, the user is inquired whether an implementation period is specified (S102). For example, it is inquired about the designation of 12:00 to 13:00 for “lunch” and what day of the month for 19:00 to 21:00 for “farewell party”. When the user specifies an implementation period, the implementation period is set (S102 → S103).

実施期間の指定が無い場合、検索目的と予め保持されているモデルとのマッチングを行い、実施期間が設定される(S102→S104)。この保持されているモデルは、検索目的に対し、目的を達成するためにかかる標準的な時間がモデル化されたものである。
次に、検索期間の範囲がユーザによって入力される(S105)。例えば、「3月中」、「今週中」、「1/4−1/31の間の水曜日」などが入力される。続いて、場所条件がユーザによって入力される(S106)。例えば、「横浜駅」、「22時までに帰れる」、「○○線沿線」などが入力される。
When there is no designation of the execution period, the search purpose is matched with the model held in advance, and the execution period is set (S102 → S104). This retained model is a model of the standard time taken to achieve the objective for the search objective.
Next, the search period range is input by the user (S105). For example, “March”, “This week”, “Wednesday between 1 / 4-1 / 31”, and the like are input. Subsequently, the location condition is input by the user (S106). For example, “Yokohama Station”, “return by 22:00”, “along line XX”, and the like are input.

以上の入力に基づき、スケジューラに登録されている情報とのマッチングが行われる(S107)。なお、会に参加するメンバが複数人の場合、複数人のスケジューラに登録されている情報とのマッチングが行われる。マッチングの結果、条件にあう、日時・場所の組や、その他の抽出された条件がユーザに提示される(S108)。なお、マッチングによって得られた結果が「0」の場合や、検索をやり直したい場合は、ステップS101に戻り、各情報をユーザが入力し直す必要がある。   Based on the above input, matching with information registered in the scheduler is performed (S107). In addition, when there are a plurality of members participating in the meeting, matching with information registered in a plurality of schedulers is performed. As a result of matching, the user is presented with a date / place pair that meets the conditions and other extracted conditions (S108). When the result obtained by matching is “0” or when it is desired to perform the search again, it is necessary to return to step S101 and input the information again by the user.

次に、ステップS108において提示された組を絞り込むか否かについて、ユーザに判断される(S109)。組を絞り込む場合、日時・場所の組の絞り込みがユーザによって行われる(S110)。
図6に移行し、絞り込まれた組について、モデルとのマッチングが行われ、検索目的達成のためのタスクが抽出される(S111)。このモデルは、検索目的とタスクとがモデル化されてデータベース化されたものである。このモデルには、タスクの順序関係も表現しておく。例えば、お店を予約する、2次会の場所を探す、地図を調べる、である。つまり、検索目的に対して順序付けられたタスクがモデル化されたデータベースを用いることにより、その検索目的に沿ったタスクを抽出することができる。
Next, it is judged by the user as to whether or not to narrow down the pairs presented in step S108 (S109). When narrowing down the pairs, the user narrows down the date / place pairs (S110).
Shifting to FIG. 6, matching with the model is performed for the narrowed down set, and a task for achieving the search purpose is extracted (S111). This model is a database in which search objectives and tasks are modeled. This model also expresses the order relationship of tasks. For example, search for a place for a secondary party to reserve a shop, or check a map. That is, by using a database in which tasks ordered for a search purpose are modeled, it is possible to extract a task according to the search purpose.

次に、抽出されたタスクに対して設定できる条件が提示される(S112)。これにより、タスクに対して検索サイトやデータベースを対応付け、タスクに対して設定可能な検索条件を把握できる。例えば、「お店を予約する」タスクの場合、「飲み放題」、「個室あり」、「食べ放題」などが設定可能である。
ここで、ユーザにより検索条件が設定されると(S113)、日時、場所の候補、その他の抽出した条件、設定された条件を組み合わせることにより、飲食店検索のためのクエリが作成される(S114)。例えば、日時・場所の第1候補と飲み放題および駅から徒歩5分以内との組み合わせ、日時・場所の第2候補と飲み放題および駅から徒歩5分以内との組み合わせ、などの飲食店検索のためのクエリが作成される。
Next, conditions that can be set for the extracted task are presented (S112). As a result, the search site or database is associated with the task, and the search conditions that can be set for the task can be grasped. For example, in the case of the task of “reserving a shop”, “all-you-can-drink”, “with private room”, “all-you-can-eat”, etc. can be set.
Here, when the search condition is set by the user (S113), a query for restaurant search is created by combining the date and time, the location candidate, other extracted conditions, and the set condition (S114). ). For example, search for restaurants such as the combination of the first candidate for date / place and all-you-can-drink and within 5 minutes walk from the station, the combination of the second candidate for date / place and all-you-can-drink and within 5 minutes walk from the station, etc. A query for is created.

以上の処理によって作成されたクエリが飲食店検索サイトへ送信され(S115)、検索結果が受信される(S116)。
図7に移行し、次のタスクがあるか判断され(S117)、次のタスクがある場合は、検索結果のうち、次のタスクの検索条件となるものが抽出される(S117→S118)。例えば、乗り換え検索のための「最寄り駅」、近くの2次会場所検索のための「住所」、「所在地」、「現在位置」などが抽出される。そして、日時・場所の候補、その他の抽出された条件、ユーザによって設定された条件が組み合わされて、クエリが作成される(S119)。このクエリは、タスクを解決するためのサイトへ送信され(S120)、検索結果が受信される(S121)。その後、処理はステップS117へ戻り、同様の処理が繰返される。
The query created by the above processing is transmitted to the restaurant search site (S115), and the search result is received (S116).
Shifting to FIG. 7, it is determined whether there is a next task (S117). If there is a next task, the search result is extracted as a search condition for the next task (S117 → S118). For example, “nearest station” for transfer search, “address”, “location”, “current position”, etc. for nearby secondary meeting place search are extracted. Then, a query is created by combining date / place candidates, other extracted conditions, and conditions set by the user (S119). This query is transmitted to the site for solving the task (S120), and the search result is received (S121). Thereafter, the process returns to step S117, and the same process is repeated.

ステップS117において、次のタスクが無い場合、検索結果が関連付けられ、ユーザに提示される(S122)。例えば、職員の送別会に関する検索結果の場合、飲食店の候補に対して、会社からの所要時間や、近くに花屋があるかなどを関連付けて表示することにより、ユーザに提示される。
次に、検索結果の詳細情報が絞り込み条件として提示される(S123)。例えば、花屋の営業時間、カラオケ店の部屋数などが提示される。提示された詳細情報については、ユーザによって絞り込み条件として選択される(S124)。その後、図8に移行し、選択された条件にあう結果がユーザに提示される(S125)。ここで、その結果を見たユーザにより、1つの飲食店が選択される(S126)。
そして、選択された飲食店の詳細情報を表示する画面や予約する画面が表示される(S127)。そして、飲食店の候補に関する情報が、日時や場所、その他の詳細情報とともに、参加メンバへ連絡される(S128)。なお、この参加メンバは、スケジュールマッチングの対象者である。
If there is no next task in step S117, the search result is associated and presented to the user (S122). For example, in the case of a search result related to a farewell party for staff members, a candidate for a restaurant is presented to the user by displaying the required time from the company and whether there is a florist nearby.
Next, detailed information of the search result is presented as a narrowing condition (S123). For example, the opening hours of a florist, the number of rooms in a karaoke shop, etc. are presented. The presented detailed information is selected as a narrowing condition by the user (S124). Thereafter, the process proceeds to FIG. 8, and a result that satisfies the selected condition is presented to the user (S125). Here, one restaurant is selected by the user who saw the result (S126).
And the screen which displays the detailed information of the selected restaurant, and the screen to make a reservation are displayed (S127). Then, information on restaurant candidates is notified to the participating members together with the date and time, location, and other detailed information (S128). This participating member is a target person for schedule matching.

(旅行に関する検索)
旅行に関する検索を行う場合について、図9〜図12を参照して説明する。なお、これらの図中において、網掛けが付加されているステップは、ユーザが入力を行うステップである。
図9において、最初に検索目的が入力される(S201)。例えば、「温泉」、「一人旅」、「出張」、「スキー」など、検索目的がユーザによって入力される。
次に、実施期間の指定があるかユーザに問い合わせる(S202)。ユーザが実施期間を指定すると、その実施期間が設定される(S202→S203)。
(Search related to travel)
A case where a search related to travel is performed will be described with reference to FIGS. In these figures, the steps with shading are the steps for the user to input.
In FIG. 9, the search purpose is first input (S201). For example, the search purpose such as “hot spring”, “travel alone”, “business trip”, and “ski” is input by the user.
Next, the user is inquired whether an implementation period is specified (S202). When the user designates an implementation period, the implementation period is set (S202 → S203).

実施期間の指定が無い場合、検索目的と予め保持されているモデルとのマッチングを行い、実施期間が設定される(S202→S204)。この保持されているモデルは、検索目的に対し、目的を達成するためにかかる標準的な時間がモデル化されたものである。
次に、検索期間の範囲がユーザによって入力される(S205)。例えば、「3月中」、「今週中」、「1/4−1/31の間の水曜日」などが入力される。続いて、場所条件がユーザによって入力される(S206)。例えば、「九州」、「電車で行ける」、「湯布院」などが入力される。
When there is no designation of the execution period, the search purpose is matched with the model held in advance, and the execution period is set (S202 → S204). This retained model is a model of the standard time taken to achieve the objective for the search objective.
Next, the search period range is input by the user (S205). For example, “March”, “This week”, “Wednesday between 1 / 4-1 / 31”, and the like are input. Subsequently, the location condition is input by the user (S206). For example, “Kyushu”, “Can go by train”, “Yufuin”, etc. are entered.

以上の入力に基づき、スケジューラに登録されている情報とのマッチングが行われる(S207)。なお、旅行に参加するメンバが複数人の場合、複数人のスケジューラに登録されている情報とのマッチングが行われる。マッチングの結果、条件にあう、日時・場所の組や、その他の抽出された条件がユーザに提示される(S208)。なお、マッチングによって得られた結果が「0」の場合や、検索をやり直したい場合は、ステップS201に戻り、各情報をユーザが入力し直す必要がある。   Based on the above input, matching with information registered in the scheduler is performed (S207). When there are a plurality of members participating in the trip, matching with information registered in a plurality of schedulers is performed. As a result of matching, the user is presented with a date / place pair that meets the conditions and other extracted conditions (S208). If the result obtained by the matching is “0” or if it is desired to redo the search, it is necessary to return to step S201 and input the information again by the user.

次に、ステップS208において提示された組を絞り込むか否かについて、ユーザに判断される(S209)。組を絞り込む場合、日時・場所の組の絞り込みがユーザによって行われる(S210)。
図10に移行し、絞り込まれた組について、モデルとのマッチングが行われ、検索目的達成のためのタスクが抽出される(S211)。このモデルは、検索目的とタスクとがモデル化されてデータベース化されたものである。このモデルには、タスクの順序関係も表現しておく。例えば、ホテルを予約する、交通手段を確認する、切符を買う、である。つまり、検索目的に対して順序付けられたタスクがモデル化されたデータベースを用いることにより、その検索目的に沿ったタスクを抽出することができる。
Next, it is determined by the user as to whether or not to narrow down the groups presented in step S208 (S209). When narrowing down the pairs, the user narrows down the date / place pairs (S210).
Shifting to FIG. 10, the narrowed-down group is matched with the model, and a task for achieving the search purpose is extracted (S211). This model is a database in which search objectives and tasks are modeled. This model also expresses the order relationship of tasks. For example, book a hotel, check transportation, buy a ticket. That is, by using a database in which tasks ordered for a search purpose are modeled, it is possible to extract a task according to the search purpose.

次に、抽出されたタスクに対して設定できる条件が提示される(S212)。これにより、タスクに対して検索サイトやデータベースを対応付け、タスクに対して設定可能な検索条件を把握できる。例えば、「宿泊施設を予約する」タスクの場合、「バス・トイレ付き」、「大浴場あり」などが設定可能である。
ここで、ユーザにより検索条件が設定されると(S213)、日時、場所の候補、その他の抽出した条件、設定された条件を組み合わせることにより、宿泊施設検索のためのクエリが作成される(S214)。例えば、日時・場所の第1候補と温泉付、レイトチェックアウトとの組み合わせ、日時・場所の第2候補と温泉付、レイトチェックアウトとの組み合わせ、などの宿泊施設検索のためのクエリが作成される。
Next, conditions that can be set for the extracted task are presented (S212). As a result, the search site or database is associated with the task, and the search conditions that can be set for the task can be grasped. For example, in the case of the “reservation of accommodation facility” task, “with bath / toilet”, “with public bath”, etc. can be set.
Here, when a search condition is set by the user (S213), a query for an accommodation facility search is created by combining the date and time, a place candidate, other extracted conditions, and the set condition (S214). ). For example, a query for accommodation search such as a combination of the first candidate for date / place with hot springs and late checkout, a combination of the second candidate for date / place with hot springs, late checkout, etc. is created. The

以上の処理によって作成されたクエリが宿泊施設検索サイトへ送信され(S215)、検索結果が受信される(S216)。
図11に移行し、次のタスクがあるか判断され(S217)、次のタスクがある場合は、検索結果のうち、次のタスクの検索条件となるものが抽出される(S217→S218)。例えば、乗り換え検索のための「最寄り駅」、観光スポット検索のための「住所」、「所在地」、「現在位置」などが抽出される。そして、日時・場所の候補、その他の抽出された条件、ユーザによって設定された条件が組み合わされて、クエリが作成される(S219)。このクエリは、タスクを解決するためのサイトへ送信され(S220)、検索結果が受信される(S221)。その後、処理はステップS217へ戻り、同様の処理が繰返される。
The query created by the above processing is transmitted to the accommodation facility search site (S215), and the search result is received (S216).
Shifting to FIG. 11, it is determined whether there is a next task (S217). If there is a next task, a search result that is a search condition for the next task is extracted (S217 → S218). For example, “nearest station” for transfer search, “address”, “location”, “current position”, etc. for sightseeing spot search are extracted. Then, a query is created by combining date / place candidates, other extracted conditions, and conditions set by the user (S219). This query is transmitted to the site for solving the task (S220), and the search result is received (S221). Thereafter, the process returns to step S217, and the same process is repeated.

ステップS217において、次のタスクが無い場合、検索結果が関連付けられ、ユーザに提示される(S222)。例えば、宿泊施設の候補に対して、自宅からの所要時間、交通費や、近くの観光スポット、お土産店などを関連付けて表示することにより、ユーザに提示される。
次に、検索結果の詳細情報が絞り込み条件として提示される(S223)。例えば、観光スポットの営業時間、お土産店の取り扱い商品などが提示される。提示された詳細情報については、ユーザによって絞り込み条件として選択される(S224)。その後、図12に移行し、選択された条件にあう結果がユーザに提示される(S225)。ここで、その結果を見たユーザにより、1つの宿泊施設が選択される(S226)。
そして、選択された宿泊施設の詳細情報を表示する画面や予約する画面が表示される(S227)。そして、宿泊施設の候補に関する情報が、日時や場所、その他の詳細情報とともに、参加メンバへ連絡される(S228)。なお、この参加メンバは、スケジュールマッチングの対象者である。
If there is no next task in step S217, the search result is associated and presented to the user (S222). For example, it is presented to the user by displaying the time required from home, transportation expenses, nearby sightseeing spots, souvenir shops, etc. in association with the accommodation facility candidates.
Next, the detailed information of the search result is presented as a narrowing condition (S223). For example, business hours of tourist spots, products handled at souvenir shops, etc. are presented. The presented detailed information is selected as a narrowing condition by the user (S224). Thereafter, the process proceeds to FIG. 12, and a result that satisfies the selected condition is presented to the user (S225). Here, one accommodation facility is selected by the user who saw the result (S226).
Then, a screen for displaying the detailed information of the selected accommodation facility and a screen for reservation are displayed (S227). Then, the information regarding the accommodation facility candidate is notified to the participating members together with the date, place, and other detailed information (S228). This participating member is a target person for schedule matching.

(割り勘処理)
上記のように決定された飲食店での飲み会や旅行に参加するメンバの費用が割り勘である場合の処理例について、図13を参照して説明する。
最初に、「飲み会の目的」と「主賓」、各メンバの「属性」を抽出する(S301)。「属性」は、例えば、役職や自宅最寄駅などの個人情報である。なお、参加メンバや、飲み会の目的、主賓の有無等の情報は、予め収集できているものとする。
次に、主賓がいる場合に、その会費を無料または割引にするか判断が行われる(S302)。主賓の会費を無料または割引にする場合、主賓の会費の割引率を設定する(S302→S303)。無料の場合には、割引率を100%に設定する。また、「割引率」については、デフォルト値を予め設定してもよいし(例えば、管理職は1.2倍、送別会の主賓は無料)、手動でその都度設定してもよい。
(Split processing)
A processing example in the case where the expenses of members participating in a drinking party or a trip determined as described above is a split account will be described with reference to FIG.
First, “the purpose of the drinking party”, “main staff”, and “attributes” of each member are extracted (S301). The “attribute” is, for example, personal information such as a job title or the nearest station at home. It should be noted that information on participating members, the purpose of the drinking party, the presence or absence of the host, etc. can be collected in advance.
Next, when there is a host, it is determined whether the membership fee is free or discounted (S302). In order to make the membership fee free or discounted, a discount rate for the membership fee of the president is set (S302 → S303). If it is free, the discount rate is set to 100%. The “discount rate” may be set in advance as a default value (for example, 1.2 times for managers and free for farewell parties) or may be set manually each time.

さらに、属性に応じて会費の傾斜を設定するか判断が行われる(S304)。会費の傾斜を設定する場合、属性(役職や性別など)に応じた割引率を設定する(S304→S305)。最近に幹事をした人について、割引率を優遇してもよい。
次に、自宅までの距離に応じた傾斜を設定するか判断が行われる(S306)。自宅までの距離に応じた傾斜を設定する場合、距離に応じた割引率を設定する(S306→S307)。例えば、一番遠い人が割り勘の端数分を貰うなど、が考えられる。自宅までの距離を考慮する場合、GPS(Global Positioning System)や携帯電話機の在圏基地局の位置によって現在位置を特定し、各人の自宅までの運賃を算出し、 各人の費用によって割引率を決定すればよい。
Further, a determination is made as to whether to set a membership fee inclination according to the attribute (S304). When setting the inclination of the membership fee, a discount rate is set according to the attribute (title, gender, etc.) (S304 → S305). A discount rate may be given preferential treatment for those who recently worked as secretaries.
Next, it is determined whether to set an inclination according to the distance to the home (S306). When setting the inclination according to the distance to the home, a discount rate according to the distance is set (S306 → S307). For example, the farthest person may ask for a fraction of the split. When considering the distance to home, the current position is determined by the position of the GPS (Global Positioning System) or mobile phone base station, the fare to each person's home is calculated, and the discount rate is calculated based on the cost of each person. Can be determined.

さらに、「通勤定期券の有無」や「会社と自宅」の経路以外の経路をどの程度使用するのか、などに応じて割引率を決定してもよい。例えば、「横浜」で飲み会がある場合、通勤定期券の経路が「野比⇔田園調布」の人に対して、同じく「野比⇔横須賀」の人の割引率を上げるようにしてもよい。
以上の処理によって決定された割引率に応じて、飲み会参加メンバの会費が決定される(S308)。つまり、提示された検索結果に基づくユーザ行動に関して発生した費用を、参加メンバ(つまり同行者)と共に負担する場合に、予め登録されている個人情報に基づいて負担額を算出することになる。
Further, the discount rate may be determined according to the degree of use of routes other than the “commuting commuter pass” and “company and home” routes. For example, when there is a drinking party in “Yokohama”, the discount rate for the person who is “Nobiyoko Yokosuka” may also be increased for the person whose commuter pass route is “Nobiyota Den Chofu”.
According to the discount rate determined by the above processing, the membership fee of the drinking party member is determined (S308). That is, when the expenses incurred regarding the user behavior based on the presented search result are to be borne together with the participating member (that is, the accompanying person), the borne amount is calculated based on the personal information registered in advance.

決定された会費の支払い方法については、以下の処理によって決定される。
まず、幹事が会費を一括で支払うか否かが決定される(S309)。幹事が一括で支払う場合、幹事が一括で支払い、各メンバへ金額をメール等で通知して、後日回収することになる(S309→S310)。
一方、幹事が一括で支払わない場合、各メンバが指定された金額を個別に支払うことになる(S309→S311)。この場合、続いて、その飲食店でクレジットカードは使えるか否か(つまりクレジットカードを利用した支払いが可能かどうか)が判断される(S312)。なお、ここでいうクレジットカードには、通信端末に内蔵されているICチップとの間で所定のデータが授受されることによって実現されるクレジット機能も含まれる。
The determined membership fee payment method is determined by the following processing.
First, it is determined whether or not the secretary pays the membership fee in a lump (S309). When the secretary pays in a lump, the secretary pays in a lump, and the amount is notified to each member by e-mail or the like and collected later (S309 → S310).
On the other hand, when the secretary does not pay in a lump, each member pays the designated amount individually (S309 → S311). In this case, it is subsequently determined whether or not the credit card can be used at the restaurant (that is, whether or not payment using the credit card is possible) (S312). Note that the credit card here includes a credit function realized by exchanging predetermined data with an IC chip built in the communication terminal.

クレジットカードが使える場合、クレジットカードを使えるメンバに対してクレジットカードによる決済をお勧めする(S312→S313)。
さらに、その飲食店で電子マネーは使えるか否か(つまり電子マネーを利用した支払いが可能かどうか)が判断される(S314)。なお、ここでいう電子マネーには、通信端末に内蔵されているICチップとの間で所定のデータが授受されることによって実現される電子マネー機能も含まれる。
When a credit card can be used, a credit card settlement is recommended for members who can use the credit card (S312 → S313).
Further, it is determined whether or not electronic money can be used at the restaurant (that is, whether or not payment using electronic money is possible) (S314). The electronic money here includes an electronic money function realized by exchanging predetermined data with an IC chip built in the communication terminal.

電子マネーが使える場合、電子マネーを使えるメンバに対して電子マネー決済をお勧めする(S314→S315)。その後、各メンバへ支払額及び決済方法が提示され(S316)、費用支払いのための操作などが行われることになる。この操作については、各メンバが使用している通信端末を順次リーダ/ライタにかざすことで支払いが完了するようにするのが望ましい。この場合、リーダ/ライタに通信端末をかざすことにより、通信端末に内蔵されているICチップとリーダ/ライタとの間で所定のデータが授受され、電子マネー機能やクレジット機能が実現される。   When electronic money can be used, electronic money settlement is recommended for members who can use electronic money (S314 → S315). Thereafter, a payment amount and a settlement method are presented to each member (S316), and an operation for paying expenses is performed. For this operation, it is desirable that payment be completed by sequentially holding the communication terminal used by each member over the reader / writer. In this case, by holding the communication terminal over the reader / writer, predetermined data is exchanged between the IC chip built in the communication terminal and the reader / writer, thereby realizing an electronic money function and a credit function.

(検索支援方法)
上述した検索支援システムにおいては、図14に示されている検索支援方法が実現されている。すなわち、検索目的としてユーザから入力されるユーザ行動計画に沿ったタスクを、予め登録されている個人情報と予め登録されているスケジュール情報とに基づいて抽出するタスク抽出ステップS41と、上記タスク抽出ステップS41において抽出されたタスクとそのタスクに関連する検索サイトとを対応付ける検索サイト対応付けステップS42と、上記検索サイト対応付けステップS42において対応付けられた検索サイトに向けて送信されることによって検索結果を取得するためのクエリを作成するクエリ作成ステップS43とを含む検索支援方法が実現されている。このような検索支援方法によれば、ユーザ行動計画に沿ったタスクに関連する検索サイトに向けてクエリを送信し、個々のユーザ行動計画にあった検索結果を提示することで、情報を活用してもらう機会の増加を図ることができる。
(Search support method)
In the search support system described above, the search support method shown in FIG. 14 is realized. That is, a task extraction step S41 for extracting a task in accordance with a user action plan inputted by a user as a search purpose based on pre-registered personal information and pre-registered schedule information, and the task extraction step A search site associating step S42 for associating the task extracted in S41 with a search site related to the task, and the search result is transmitted to the search site associated in the search site associating step S42. A search support method including a query creation step S43 for creating a query for acquisition is realized. According to such a search support method, a query is sent to a search site related to a task in accordance with a user action plan, and information is utilized by presenting a search result suitable for each user action plan. Increase the opportunity to receive

また、クエリ作成ステップS43においては、クエリを送信して取得された検索結果に基づいて、タスク抽出ステップS41において抽出されたタスクに関する検索サイトに送信すべきクエリを更に作成する。すなわち、クエリを送信して取得された検索結果を考慮したクエリを作成して次の検索を行うことにより、適切な検索処理を行うことができる。   In the query creation step S43, a query to be transmitted to the search site related to the task extracted in the task extraction step S41 is further created based on the search result obtained by transmitting the query. That is, an appropriate search process can be performed by creating a query in consideration of the search result acquired by transmitting the query and performing the next search.

さらに、タスク抽出ステップS41においては、ユーザ行動計画に対して順序付けられたタスクがモデル化されたデータベースから、そのユーザ行動計画に沿ったタスクを抽出する。すなわち、飲み会、旅行などの行動計画について、順序付けられたタスクを抽出することにより、適切な検索処理を行うことができる。例えば、「飲み会」については、会場となる飲み屋を予約する、2次会の場所を探す、地図を調べる、というタスクを抽出することにより、適切な検索処理を行うことができる。また、「旅行」については、宿泊施設を予約する、交通手段を確認する、切符を買う、というタスクを抽出することにより、適切な検索処理を行うことができる。   Furthermore, in task extraction step S41, a task according to the user action plan is extracted from a database in which tasks ordered with respect to the user action plan are modeled. That is, an appropriate search process can be performed by extracting ordered tasks for an action plan such as a drinking party or a trip. For example, for “a drinking party”, an appropriate search process can be performed by extracting tasks such as reserving a bar serving as a venue, searching for a location for a secondary party, and examining a map. In addition, regarding “travel”, appropriate search processing can be performed by extracting tasks such as reservation of accommodation facilities, confirmation of transportation means, and purchase of tickets.

また図14を参照すると、本検索支援方法は、クエリを順に送信して取得された検索結果を統合してユーザに提示する検索結果提示ステップS44を更に含んでいる。クエリを順に送信して得られた検索結果を統合してユーザに提示することにより、ユーザは複数の検索サイトによる検索結果をも参考にして意思決定を行うことができる。
さらに図14を参照すると、本検索支援方法は、検索結果提示ステップS44において提示された検索結果に基づくユーザ行動に関して発生した費用を同行者と共に負担する場合に、予め登録されている個人情報に基づいて負担額を算出する負担額算出ステップS45を更に含んでいる。主賓の有無や、役職かどうかなど、参加者の個人情報に基づいて負担額を算出することにより、負担額を公平かつ簡単に算出することができる。
Referring to FIG. 14, the search support method further includes a search result presentation step S <b> 44 for integrating the search results acquired by sequentially transmitting the queries and presenting them to the user. By integrating the search results obtained by sequentially transmitting the queries and presenting them to the user, the user can make a decision with reference to the search results from a plurality of search sites.
Further, referring to FIG. 14, the present search support method is based on personal information registered in advance in the case where the expenses incurred with respect to the user behavior based on the search result presented in the search result presentation step S44 are paid together with the accompanying person. Further included is a burden calculation step S45 for calculating the burden. By calculating the amount of burden based on the personal information of the participants, such as whether or not there is a presidency or whether it is a position, it is possible to calculate the amount of burden fairly and easily.

本発明は、飲み会、食事会、旅行など、検索目的としてユーザから入力されるユーザの行動計画に関する検索を行う場合に利用できる。   INDUSTRIAL APPLICABILITY The present invention can be used when searching for a user's action plan input from a user for search purposes such as a drinking party, a dinner party, and a trip.

本発明の実施の形態に係る検索支援システムの構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the search assistance system which concerns on embodiment of this invention. 図1中の検索条件解析部の機能構成例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the function structural example of the search condition analysis part in FIG. 検索支援システムの他の動作例を示す図である。It is a figure which shows the other operation example of a search assistance system. 検索結果の表示例を示す図である。It is a figure which shows the example of a display of a search result. 飲食店に関する検索を行う場合の処理内容の一部を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows a part of processing content in the case of performing the search regarding a restaurant. 飲食店に関する検索を行う場合の処理内容の一部を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows a part of processing content in the case of performing the search regarding a restaurant. 飲食店に関する検索を行う場合の処理内容の一部を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows a part of processing content in the case of performing the search regarding a restaurant. 飲食店に関する検索を行う場合の処理内容の一部を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows a part of processing content in the case of performing the search regarding a restaurant. 旅行に関する検索を行う場合の処理内容の一部を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows a part of processing content in the case of performing the search regarding a trip. 旅行に関する検索を行う場合の処理内容の一部を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows a part of processing content in the case of performing the search regarding a trip. 旅行に関する検索を行う場合の処理内容の一部を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows a part of processing content in the case of performing the search regarding a trip. 旅行に関する検索を行う場合の処理内容の一部を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows a part of processing content in the case of performing the search regarding a trip. 飲食店での飲み会や旅行に参加するメンバの費用が割り勘である場合の処理例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process example in case the expense of the member who participates in the drinking party and the trip in a restaurant is a split account. 図1の検索支援システムによって実現される検索支援方法を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the search assistance method implement | achieved by the search assistance system of FIG.

符号の説明Explanation of symbols

11 個人情報管理DB
12 個人情報管理部
13 スケジュールDB
14 スケジュール管理部
15 スケジュールマッチング部
16 検索条件解析部
17 決済情報DB
18 決済部
19 広告効果測定部
161 タスク抽出機能
162 検索サイト対応付け機能
163 クエリ作成機能
164 検索結果提示機能
165 負担額算出機能
11 Personal information management DB
12 Personal Information Management Department 13 Schedule DB
14 Schedule Management Unit 15 Schedule Matching Unit 16 Search Condition Analysis Unit 17 Settlement Information DB
18 Payment unit 19 Advertising effect measurement unit 161 Task extraction function 162 Search site association function 163 Query creation function 164 Search result presentation function 165 Burden calculation function

Claims (10)

ユーザの個人情報が予め登録される個人情報記憶手段と、
ユーザのスケジュール情報が予め登録されるスケジュール記憶手段と、
検索目的としてユーザから入力されるユーザ行動計画に沿ったタスクを、前記個人情報記憶手段に登録されている個人情報と前記スケジュール記憶手段に登録されているスケジュール情報とに基づいて抽出するタスク抽出手段と、
前記タスク抽出手段によって抽出されたタスクとそのタスクに関連する検索サイトとを対応付ける検索サイト対応付け手段と、
前記検索サイト対応付け手段によって対応付けられた検索サイトに向けて送信されることによって検索結果を取得するためのクエリを作成するクエリ作成手段と、
を含むことを特徴とする検索支援システム。
Personal information storage means for pre-registering user personal information;
Schedule storage means in which user schedule information is registered in advance;
Task extraction means for extracting a task in accordance with a user action plan input from a user as a search purpose based on personal information registered in the personal information storage means and schedule information registered in the schedule storage means When,
A search site association unit that associates a task extracted by the task extraction unit with a search site related to the task;
Query creation means for creating a query for obtaining a search result by being transmitted toward the search site associated by the search site association means;
A search support system characterized by including:
前記クエリ作成手段は、クエリを送信して取得された検索結果に基づいて、前記タスク抽出手段によって抽出されたタスクに関する検索サイトに送信すべきクエリを更に作成することを特徴とする請求項1に記載の検索支援システム。   The query creation unit further creates a query to be transmitted to a search site related to a task extracted by the task extraction unit based on a search result acquired by transmitting a query. The described search support system. 前記タスク抽出手段は、ユーザ行動計画に対して順序付けられたタスクがモデル化されたデータベースから、そのユーザ行動計画に沿ったタスクを抽出することを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の検索支援システム。   The task extracting unit extracts a task according to the user action plan from a database in which tasks ordered with respect to the user action plan are modeled. Search support system. 前記クエリを順に送信して取得された検索結果を統合してユーザに提示する検索結果提示手段を更に含むことを特徴とする請求項1から請求項3までのいずれか1項に記載の検索支援システム。   The search support according to any one of claims 1 to 3, further comprising search result presenting means for integrating the search results obtained by transmitting the queries in order and presenting them to the user. system. 前記検索結果提示手段によって提示された検索結果に基づくユーザ行動に関して発生した費用を同行者と共に負担する場合に、前記個人情報記憶手段に登録されている個人情報に基づいて負担額を算出する負担額算出手段を更に含むことを特徴とする請求項4に記載の検索支援システム。   A burden amount for calculating the burden amount based on the personal information registered in the personal information storage means when the accompanying user bears the expenses incurred with respect to the user behavior based on the search result presented by the search result presentation means. The search support system according to claim 4, further comprising calculation means. 検索目的としてユーザから入力されるユーザ行動計画に沿ったタスクを、予め登録されている個人情報と予め登録されているスケジュール情報とに基づいて抽出するタスク抽出ステップと、
前記タスク抽出ステップにおいて抽出されたタスクとそのタスクに関連する検索サイトとを対応付ける検索サイト対応付けステップと、
前記検索サイト対応付けステップにおいて対応付けられた検索サイトに向けて送信されることによって検索結果を取得するためのクエリを作成するクエリ作成ステップと、
を含むことを特徴とする検索支援方法。
A task extraction step for extracting a task in accordance with a user action plan inputted by a user as a search purpose based on pre-registered personal information and pre-registered schedule information;
A search site association step for associating the task extracted in the task extraction step with a search site related to the task;
A query creation step of creating a query for obtaining a search result by being transmitted toward the search site associated in the search site association step;
A search support method comprising:
前記クエリ作成ステップにおいては、クエリを送信して取得された検索結果に基づいて、前記タスク抽出ステップにおいて抽出されたタスクに関する検索サイトに送信すべきクエリを更に作成することを特徴とする請求項6に記載の検索支援方法。   The query creation step further creates a query to be transmitted to a search site related to the task extracted in the task extraction step based on a search result obtained by transmitting the query. The search support method described in. 前記タスク抽出ステップにおいては、ユーザ行動計画に対して順序付けられたタスクがモデル化されたデータベースから、そのユーザ行動計画に沿ったタスクを抽出することを特徴とする請求項6又は請求項7に記載の検索支援方法。   The task according to claim 6 or 7, wherein, in the task extraction step, a task according to the user action plan is extracted from a database in which tasks ordered with respect to the user action plan are modeled. Search support method. 前記クエリを順に送信して取得された検索結果を統合してユーザに提示する検索結果提示ステップを更に含むことを特徴とする請求項6から請求項8までのいずれか1項に記載の検索支援方法。   The search support according to any one of claims 6 to 8, further comprising a search result presentation step of integrating the search results obtained by transmitting the queries in order and presenting them to the user. Method. 前記検索結果提示ステップにおいて提示された検索結果に基づくユーザ行動に関して発生した費用を同行者と共に負担する場合に、予め登録されている前記個人情報に基づいて負担額を算出する負担額算出ステップを更に含むことを特徴とする請求項9に記載の検索支援方法。   A burden calculating step of calculating a burden based on the personal information registered in advance when the user incurs a cost incurred in association with the user behavior based on the search result presented in the search result presenting step; The search support method according to claim 9, further comprising:
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