JP2010108141A - ウェブサイト診断装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ウェブサイト利用者がウェブサイト利用中に遭遇する障害を、ウェブサイト利用者の立場に立って、効率的に減少させることができるウェブサイト診断装置及びプログラムを提供することを目的とする。
【解決手段】ウェブサイトを構成するコンテンツ文書のＵＲＬのリストであるＵＲＬリストを取得するＵＲＬリスト取得手段と、上記コンテンツ文書に診断規則を適用して診断結果を取得する診断手段と、上記診断結果に積算する重み付け係数を取得する重み付け係数取得手段と、上記診断結果と上記重み付け係数とに基づいて上記ウェブサイトの評価値を算出する評価値算出手段とを有するウェブサイト診断装置である。
【選択図】図１

Description

本発明は、ウェブサイトの評価スコアを算出するために、ウェブサイトを構成するそれぞれのコンテンツ文書の評価スコアと上記コンテンツ文書に応じて得た重み付け係数とを使用するコンテンツ診断技術に関する。

情報通信機器の発達により、近年、インターネットが広く普及している。この普及に伴って、インターネットを用いた情報配信が、重要な社会的基幹技術になっている。このために、ウェブコンテンツには、高齢者や視覚障害者等、様々な特徴を持つユーザ（ウェブ閲覧者）にもアクセスできることが要求され、つまり、アクセシビリティに配慮することが要求されている。

そこで、コンテンツ制作者に対して、コンテンツ制作の際に、アクセシビリティの観点から配慮すべき事項を記載したウェブアクセシビリティ・ガイドライン（以下、「ガイドライン」という）が発行されている。このガイドラインとして、Ｗ３Ｃ（World Wide Web Consortium）によるＷＣＡＧ１．０（Web Content Accessibility Guidelines 1.0）や、日本規格協会によるＪＩＳ Ｘ８３４１−３「高齢者・障害者等配慮設計指針−情報通信における機器、ソフトウェア、及びサービス」（以下、ＪＩＳ）等が挙げられる。

また、上記ガイドラインに基づいて、ウェブコンテンツを診断し、アクセシビリティの観点から問題のある箇所（修正すべき箇所）を自動的に抽出するアクセシビリティ診断ツールが開発されている（たとえば、非特許文献１参照）。

上記のように、ウェブコンテンツのアクセシビリティを向上する作業を支援する仕組みの技術は整備されているが、現状では、ウェブコンテンツのアクセシビリティ配慮が十分であるとは言えず、高齢者や障害者等は、ウェブコンテンツを利用する際に、困難に遭遇することが多い。具体的には、文字が固定値に設定されているために、ブラウザ等の機能で文字を大きくしても文字が大きくならず、高齢者等、視力が衰えた利用者が見えない場合に、利用者が困難に遭遇する。つまり、リンク部分やボタンが小さく、マウスがうまく使えないユーザは、当該個所を押すことができない。

そこで、アクセシビリティに配慮しているウェブサイトを第三者が診断し、上記ウェブサイトについて、アクセシビリティ配慮度合いに応じたアクセシブルレベルを認定する取り組みが検討されている（たとえば、非特許文献２参照）。

利用者は、上記認定されたアクセシブルレベルに基づいて、利用するウェブサイトを選択することによって、困難に遭遇する機会を事前に軽減することができる。
朝井大介、渡辺昌洋、浅野陽子著「ウェブアクセシビリティ向上支援ツールの開発」ヒューマンインタフェースシンポジウム２００６論文集、ヒューマンインタフェース学会（２００６）、pp.１１３５−１１３８ ＷＡＢ ＣＬＵＳＴＥＲ．"Ｄ−ＷＡＢ４ Ｕｎｉｆｉｅｄ Ｗｅｂ Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ Ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ（ＵＷＥＭ １．２ Ｃｏｒｅ）"（ＵＲＬ：http://www.wabcluster.org/uwem1_2/UWEM_1_2_CORE.pdf）

ウェブサイトのアクセシビリティ配慮度合いに応じて、アクセシビリティレベルを認定するためには、統一的な評価尺度が必要である。ウェブサイトは、複数個のウェブコンテンツから構成され、各ウェブコンテンツを診断した診断結果に応じて、上記ウェブサイトの評価値を取得する。

ウェブコンテンツを診断する場合、予め用意されている複数個の診断項目に従って診断する。この診断結果を用いて、非特許文献２で挙げた取り組み中では、次の式（１）を用いて、ウェブサイトの評価値ｆ（ｓ）を算出する。

ｆ（ｓ）＝（Ｂ_ｐ１＋Ｂ_ｐ２＋…＋Ｂ_ｐｎ）／（Ｎ_ｐ１＋Ｎ_ｐ２＋…＋Ｎ_ｐｎ）） ……式（１）
Ｂ_ｐｉ：サイト内のページｐ_ｉについて実施された診断において不適切であると判断された数、
Ｎ_ｐｉ：サイト内のページｐ_ｉについて実施された診断回数。

なお、診断において不適切である場合とは、文字サイズが固定値に設定されている場合や、画像を示す要素に代替テキストが設定されていない場合や、ページタイトルが設定されていない場合や、文字色と背景色のコントラスト差が十分でない場合等である。

同一ウェブサイトを構成するコンテンツの利用頻度は、コンテンツによって異なる。たとえば、トップページは、利用が多いが、階層が深いコンテンツは、利用が少ない傾向にある。つまり、アクセシビリティが不適正であると判断される箇所が利用者に及ぼす影響は、利用される頻度が低いコンテンツに含まれている不適正箇所が利用者に及ぼす影響よりも、利用される頻度が高いコンテンツに含まれている不適正箇所が利用者に及ぼす影響は、大きいと言える。このために、ウェブサイト利用者の立場に立てば、利用頻度が高いコンテンツに含まれている不適正箇所を、優先的に修正することが望ましい。

一方、コンテンツ提供者の立場に立てば、良いアクセシビリティ認定を受けるために、上記式（１）に示す評価値の値を大きくしようとする。しかし、上記式（１）において、何れのコンテンツに含まれている不適正箇所も等価に扱われ、どの不適正箇所を修正しても、増加する評価値は同じである。不適正箇所の中でも、直しやすさにはばらつきがあり、コンテンツ提供者は、効率的に評価値を向上したいので、容易に修正できる不適正箇所から順に修正することが考えられる。このために、本来は尊重されるべき利用者の望む不適正箇所の順とは異なる順で、不適正箇所が修正されるという問題がある。

本発明は、ウェブサイト利用者がウェブサイト利用中に遭遇する障害を、ウェブサイト利用者の立場に立って、効率的に減少させることができるウェブサイト診断装置及びプログラムを提供することを目的とする。

本発明は、ウェブサイト診断において、上記ウェブサイトを構成する各コンテンツの利用頻度を考慮して、上記ウェブサイトの評価値を取得するウェブサイト診断装置及びプログラムである。

本発明によれば、ウェブサイト利用者がウェブサイト利用中に遭遇する障害を、コンテンツ利用者の立場に立って、効率的に減少させることができるという効果を奏する。

発明を実施するための最良の形態は、以下の実施例である。

図１は、本発明の実施例１であるウェブサイト診断装置ＷＣ１の構成を示す図である。

ウェブサイト診断装置ＷＣ１は、１つのコンピュータまたは複数のコンピュータによって実現されている。すなわち、ウェブサイト診断装置ＷＣ１を構成する各機能ブロックは、コンピュータのハードウェアリソース、ソフトウェアリソースによって実現されている。

実施例１では、診断対象ウェブサイトを構成するコンテンツのＵＲＬが記述されているファイルを、利用者から取得し、上記コンテンツ内に含まれている不適正箇所数と、上記コンテンツへのアクセス数とに基づいて、上記診断対象ウェブサイトの評価値を０から１の範囲で取得する。

ウェブサイト診断装置ＷＣ１は、ＣＰＵ１１と、ＨＤＤ１２と、メモリ１３と、ディスプレイ１４とを有する装置であり、たとえば、コンピュータ装置である。

ＣＰＵ１１は、ＵＲＬリスト取得手段１１１、重み付け係数取得手段１１２と、診断手段１１３と、評価値算出手段１１４とを有する。

ＵＲＬリスト取得手段１１１は、診断対象ウェブサイトを構成するコンテンツ２０のＵＲＬのリストであるＵＲＬリストを取得し、一時記憶手段等に保存する手段である。つまり、ＵＲＬリスト取得手段１１１は、ウェブサイトを構成するコンテンツ文書のＵＲＬのリストであるＵＲＬリストを取得するＵＲＬリスト取得手段の例である。

重み付け係数取得手段１１２は、上記ＵＲＬリスト中のＵＲＬに対応するコンテンツ２０に関する利用者の利用状況に基づいて、重み付け係数を算出する手段である。つまり、重み付け係数取得手段１１２は、上記診断結果に積算する重み付け係数を取得する重み付け係数取得手段の例である。

診断手段１１３は、上記ＵＲＬリスト中のＵＲＬに対応するコンテンツ２０に対して、診断規則を適用する手段である。つまり、診断手段１１３は、コンテンツ文書に診断規則を適用して診断結果を取得する診断手段の例である。なお、上記診断規則は、アクセシビリティに関する診断規則であり、たとえば、画像を示す要素に代替テキストが記述してあるかとか、文字のサイズが固定値に設定されていないとかの規則である。

評価値算出手段１１４は、上記利用状況と上記診断結果とに基づいて、ウェブサイト評価用の数値を算出する手段である。つまり、評価値算出手段１１４は、上記診断結果と上記重み付け係数とに基づいて、上記ウェブサイトの評価値を算出する評価値算出手段の例である。

ＨＤＤ１２は、診断規則を記憶する診断規則記憶手段１２１を有する。

また、上記重み付け係数取得手段は、上記コンテンツ文書の利用頻度に基づいて、重み付け係数を算出する手段である。さらに、上記重み付け係数取得手段は、上記コンテンツ文書の上記ウェブサイト内におけるファイル構造上の位置に基づいて、上記重み付け係数を算出する手段である。しかも、上記重み付け係数取得手段は、上記コンテンツ文書の更新頻度に基づいて、上記重み付け係数を算出する手段である。そして、上記重み付け係数取得手段は、上記ウェブサイトを構成する全てのコンテンツ文書中に含まれている上記コンテンツ文書へのリンク数に基づいて、上記重み付け係数を算出する手段である。

次に、実施例１におけるウェブサイト診断処理手順について説明する。

図２は、実施例１におけるウェブサイト診断処理手順を示すフローチャートである。

図３は、各コンテンツ２０を行に持つ診断結果テーブルＴＢ１を示す図である。

まず、診断対象ウェブサイトを構成するコンテンツ２０のＵＲＬが記述されているファイル（以下、「ＵＲＬリストファイル」という）を取得し、図３に示すように、各コンテンツ２０を行に持つ診断結果テーブルＴＢ１を生成する（Ｓ１０１）。

図４は、コンテンツ２０におけるアクセス数が保存されている診断結果テーブルＴＢ１ａを示す図である。

次に、コンテンツ２０におけるアクセス数を取得し、図４に示すように、上記診断結果テーブルＴＢ１に保存する（Ｓ１０２）。

そして、コンテンツ２０を取得し（Ｓ１０３）、コンテンツ２０に対して診断処理を実施し、コンテンツ２０中において、診断対象箇所の数である診断対象箇所数と、不適正と判断された箇所数である不適正箇所数とを取得する。

図５は、診断対象箇所数と、不適正箇所数とが保存されている診断結果テーブルＴＢ１ｂを示す図である。

まず、図５に示す診断結果テーブルＴＢ１に保存する（Ｓ１０４）。そして、Ｓ１０３、Ｓ１０４の作業を、全てのコンテンツ２０に対して実施する（Ｓ１０５）。

次に、Ｓ１０２で取得した上記アクセス数と、Ｓ１０４で取得した診断対象箇所数、不適正箇所数とに基づいて、次の式（２）によって、ウェブサイトの評価値Ｓを取得する。

Ａ_ｉ：コンテンツ番号ｉのコンテンツに対するアクセス数、
Ｔ_ｉ：コンテンツ番号ｉのコンテンツにおける診断対象箇所数、
Ｆ_ｉ：コンテンツ番号ｉのコンテンツにおける不適正箇所数。

上記ウェブサイトの評価値Ｓは、０から１の値をとり、不適正箇所数が少ないサイト（良いサイト）ほど、０に近い値である。上記式（２）の右項の分子を見ると、不適正箇所数Ｆ_ｉに、アクセス数Ａ_ｉが積算され、アクセス数Ａ_ｉが大きいコンテンツ２０中における不適正箇所数Ｆ_ｉがウェブサイトの評価値Ｓに与える影響は大きい。このために、ウェブサイトの評価値Ｓを良くするためには、アクセス数Ａ_ｉが大きいコンテンツ２０の順で修正することが効率的である。

なお、実施例１では、ウェブサイトの評価値Ｓを、０から１の数値であるとするが、ウェブサイトの評価値Ｓが０から１以外の数値であってもよい。

また、実施例１では、ウェブサイトの評価値Ｓが小さいほうが良い値であるとするが、次の式（３）のようにすることによって、ウェブサイトの評価値Ｓが大きいほうが良い値であるとしてもよい。

また、実施例１では、利用状況の指標として、アクセス数を用いているが、たとえば、訪問者数やユニークユーザ数等、コンテンツ２０の利用状況を把握できるものを、アクセス数の代わりに、利用状況の指標として使用するようにしてもよい。

［変形例］
実施例１において、利用状況の指標として、コンテンツ２０の更新頻度を使用するようにしてもよい。更新頻度が多いコンテンツ２０は、利用者が参照することが多いので、更新頻度の多いコンテンツ２０は、更新頻度の少ないコンテンツ２０よりも、大きな重みを付ける。

本発明の実施例２であるウェブサイト診断装置ＷＣ２の構成は、実施例１の構成と同様である。

ウェブサイト診断装置ＷＣ２は、１つのコンピュータまたは複数のコンピュータで実現される。すなわち、ウェブサイト診断装置ＷＣ２を構成する各機能ブロックは、コンピュータのハードウェアリソース、ソフトウェアリソースによって実現される。

実施例２では、利用者より指定された診断対象ウェブサイトを構成するコンテンツ２０のＵＲＬが記述されたファイルを取得し、コンテンツ２０の個別評価値と、コンテンツ２０の利用者数とに基づいて、上記診断対象ウェブサイトの評価値を、０から１００の範囲で取得する。

次に、実施例２におけるウェブサイト診断装置ＷＣ２の手順について説明する。

図６は、ウェブサイト診断装置ＷＣ２の動作を示すフローチャートである。

図７は、ウェブサイト診断装置ＷＣ２において、各コンテンツ２０を行に持つ診断結果テーブルＴＢ２を示す図である。

まず、診断対象ウェブサイトを構成するコンテンツ２０のＵＲＬが記述されているファイルであるＵＲＬリストファイルを取得し、図７に示す各コンテンツを行に持つ診断結果テーブルＴＢ２を生成する（Ｓ２０１）。

図８は、コンテンツ２０における利用者数が保存されている診断結果テーブルＴＢ２ａを示す図である。

次に、コンテンツ２０における利用者数を取得し、図８に示すように、上記診断結果テーブルＴＢ２に保存する（Ｓ２０２）。

次に、コンテンツ２０を取得する（Ｓ２０３）。コンテンツ２０に対して診断処理を実行し、コンテンツ２０中で診断対象箇所となった数である診断対象箇所数と、適正であると判断された箇所数である適正箇所数とに基づいて、コンテンツ２０の個別評価値Ｓ_ｉを、次の式（４）から取得する。

図９は、コンテンツ２０の個別評価値Ｓ_ｉが保存されている診断結果テーブルＴＢ２ｂを示す図である。

そして、図９に示すように、上記診断結果テーブルＴＢ２に、個別評価値Ｓ_ｉを保存する（Ｓ２０４）。

Ｓ_ｉ＝Ｃ_ｉ／Ｔ_ｉ ………式（４）
Ｔ_ｉ：コンテンツ番号ｉのコンテンツの診断対象箇所数、
Ｃ_ｉ：コンテンツ番号ｉのコンテンツの適正箇所数。

適正箇所数が多いほど、個別評価値Ｓ_ｉは大きな値である。

Ｓ２０３、Ｓ２０４の処理の全てを、コンテンツ２０に実行する（Ｓ２０５）。

次に、Ｓ２０２で取得した上記利用者数Ｒ_ｉと、Ｓ２０４で取得した個別評価値Ｓ_ｉとに基づいて、次の式（５）から、上記ウェブサイトの評価値Ｓを取得する。

Ｒ_ｉ＝コンテンツ番号ｉのコンテンツの利用者数。

ウェブサイトの評価値Ｓは、０から１００の値をとり、個別評価値Ｓ_ｉが大きいサイト（適正箇所数が多く、良いサイト）ほど、１００に近い値になる。式（５）の右項の分子を見ると、個別評価値Ｓ_ｉに利用者数Ｒ_ｉが積算され、利用者数Ｒ_ｉが大きいコンテンツ２０中における個別評価値Ｓ_ｉが、評価値Ｓに与える影響は大きい。したがって、良い評価値Ｓを取得するためには、利用者数Ｒ_ｉが大きいコンテンツ２０の個別評価値Ｓ_ｉを向上させることが効率的である。

なお、実施例２では、ウェブサイトの評価値Ｓが、０から１００の数値であるが、０から１００以外の数値であってもよい。

また、実施例２では、利用状況の指標として、利用者数を用いているが、アクセス数等、コンテンツ２０の利用状況が把握できるものであれば、利用状況の指標として使用するようにしてもよい。

本発明の実施例３であるウェブサイト診断装置ＷＣ３は、１つのコンピュータまたは複数のコンピュータで実現される。すなわち、ウェブサイト診断装置ＷＣ３を構成する各機能ブロックは、コンピュータのハードウェアリソース、ソフトウェアリソースによって実現される。

実施例３は、診断対象ウェブサイトを構成するコンテンツ階層構造上、最も上位に位置するコンテンツ２０であるトップページのＵＲＬを、利用者から入力として取得した上で、クローリング（コンピュータが自動的にリンクをたどりながら、サイトを構成するＵＲＬリストを取得すること）によって、上記ウェブサイトを構成するコンテンツ２０のＵＲＬリストを取得し、上記ＵＲＬで指定されるコンテンツ２０内に含まれている不適正箇所数と、コンテンツ２０が存在する階層数とに基づいて、診断対象ウェブサイトの評価値を０から１の範囲で取得する。

次に、実施例３におけるウェブサイト診断処理手順について説明する。

図１０は、実施例３におけるウェブサイト診断処理ＷＣ３の動作を示すフローチャートである。

まず、入力値として、利用者が与えた診断対象ウェブサイトのトップページのＵＲＬで示されるコンテンツ２０を起点として、上記ウェブサイトを構成するコンテンツ２０のＵＲＬを取得する。

図１１は、各コンテンツ２０を行に持つ診断結果テーブルＴＢ３を示す図である。

そして、図１１に示すように、各コンテンツ２０を行に持つ診断結果テーブルＴＢ３を生成する（Ｓ３０１）。

次に、次の式（６）から、コンテンツ２０のＵＲＬを用いて、コンテンツ２０が存在する階層数Ｎ_ｉを取得する。

図１２は、コンテンツ２０が存在している階層数Ｎ_ｉが保存されている診断結果テーブルＴＢ３ａを示す図である。

そして、図１２に示すように、階層数Ｎ_ｉを診断結果テーブルＴＢ３に保存する（Ｓ３０２）。

Ｎ_ｉ＝Ｕ_ｉ−Ｕ_ｔ＋１ ………式（６）
Ｕ_ｉ：コンテンツ番号ｉのＵＲＬに含まれているスラッシュ（／）の数、
Ｕ_ｔ：トップページのＵＲＬに含まれているスラッシュ（／）の数。

なお、階層数Ｎ_ｉは、トップページを１として、下位階層に行くほど大きな値になる数である。

次に、コンテンツ２０を取得し（Ｓ３０３）、この取得したコンテンツ２０に対して診断処理を実行し、コンテンツ２０中で診断対象箇所となった数である診断対象箇所数と、不適正であると判断された箇所数である不適正箇所数とを取得する。

図１３は、診断対象箇所数と不適正箇所数とを保存している診断結果テーブルＴＢ３ｂを示す図である。

そして、図１３に示すように、診断対象箇所数と不適正箇所数とを、上記診断結果テーブルＴＢ３に保存する（Ｓ４０４）。Ｓ３０３、Ｓ３０４の処理を、全てのコンテンツ２０について実行する（Ｓ３０５）。

次に、Ｓ３０２で取得した階層数と、Ｓ３０４で取得した診断対象箇所数と不適正箇所数とに基づいて、次の式（７）から、ウェブサイトの評価値Ｓを取得する。

Ｎ_ｉ：コンテンツ番号ｉのコンテンツの階層数、
Ｔ_ｉ：コンテンツ番号ｉのコンテンツの診断対象箇所数、
Ｆ_ｉ：コンテンツ番号ｉのコンテンツの不適正箇所数。

このウェブサイトの評価値Ｓは、０から１００の値をとり、不適正箇所数が少ないサイト（良いサイト）ほど、０に近い値となる。上記式（７）の右項の分子を見ると、不適正箇所数Ｆ_ｉに階層数Ｎ_ｉの逆数を積算し、階層数Ｎ_ｉが小さい。つまり、トップページに近いコンテンツ２０ほど、コンテンツ２０中にある不適正箇所数Ｆ_ｉがウェブサイトの評価値Ｓに与える影響は大きい。したがって、ウェブサイトの評価値Ｓを良くするためには、上位階層のコンテンツ２０から順に、修正することが効率的であり、コンテンツ２０の提供者が上位階層から修正することが期待される。

一般的に、ウェブサイトでは、利用者は、トップページを起点として、下位の階層に下りながらコンテンツ２０を閲覧するので、上位階層のコンテンツ２０が利用される頻度が多く、コンテンツ提供者の観点と、コンテンツ利用者の観点とが合致する。

なお、実施例３では、ウェブサイトの評価値Ｓが、０から１００の数値であるが、ウェブサイトの評価値Ｓが、０から１００以外の数値であってもよい。

また、実施例３では、ウェブサイトの評価値Ｓが小さい方が良い値であるが、次の式（８）のようにし、これによって、ウェブサイトの評価値Ｓが大きいほうが良い値であるとしてもよい。

本発明の実施例４であるウェブサイト診断装置ＷＣ４は、１つのコンピュータまたは複数のコンピュータで実現されている。すなわち、ウェブサイト診断装置ＷＣ４を構成している各機能ブロックは、コンピュータのハードウェアリソース、ソフトウェアリソースによって実現されている。

実施例４では、診断対象ウェブサイトを構成するコンテンツ階層構造上最も上位に位置するコンテンツ２０であるトップページのＵＲＬを、入力として、利用者から取得した上で、クローリングによって、上記ウェブサイトを構成するコンテンツ２０のＵＲＬリストを取得する。そして、上記ＵＲＬで指定されているコンテンツ２０の個別評価装置と、コンテンツ２０への参照リンク数Ｌとに基づいて、上記診断対象ウェブサイトの評価値を０から１の範囲で取得する。

ウェブサイト診断装置ＷＣ４の構成は、ウェブサイト診断装置ＷＣ１と同様である。

次に、ウェブサイト診断装置ＷＣ４におけるウェブサイト診断処理について説明する。

図１４は、ウェブサイト診断装置ＷＣ４の動作を示すフローチャートである。

まず、利用者によって入力値として与えられた診断対象ウェブサイトのトップページのＵＲＬで示されるコンテンツ２０を起点として、上記ウェブサイトを構成するコンテンツ２０のＵＲＬを取得する。

図１５は、各コンテンツ２０を行に持つ診断結果テーブルＴＢ４を示す図である。

そして、図１５に示すような、各コンテンツ２０を行に持つ診断結果テーブルＴＢ４を生成する（Ｓ４０１）。

次に、診断結果テーブルＴＢ４に含まれているコンテンツ２０を参照する参照リンク数Ｌを集計する（Ｓ４０２）。

図１６は、参照リンク数Ｌが保持されている診断結果テーブルＴＢ４ｂを示す図である。

実施例４では、上記ウェブサイトを構成するコンテンツ２０に含まれている参照リンク数Ｌを集計し、図１６に示すように、上記診断結果テーブルＴＢ４に保存する（Ｓ２０２）。そして、コンテンツ２０を取得する（Ｓ４０３）。

次に、コンテンツ２０について診断処理を実行する（Ｓ４０４）。コンテンツ２０中で診断対象箇所になっている数である診断対象箇所数と、適正であると判断された箇所数である適正箇所数とに基づいて、コンテンツ２０の個別評価値Ｓ_ｉを、次の式（９）から取得する。

図９に示すように、コンテンツ２０の個別評価値Ｓ_ｉを、上記診断結果テーブルＴＢ４に保存する（Ｓ４０５）。

Ｓ_ｉ＝Ｃ_ｉ／Ｔ_ｉ ………式（９）
Ｔ_ｉ：コンテンツ番号ｉのコンテンツの診断対象箇所数、
Ｃ_ｉ：コンテンツ番号ｉのコンテンツの適正箇所数。

適正箇所数が多いほど、個別評価値Ｓ_ｉは大きな値になる。

Ｓ４０３、Ｓ４０４、Ｓ４０５の処理を、全てのコンテンツ２０について実行する（Ｓ４０６）。

次に、Ｓ４０２で取得した参照リンク数Ｌと、Ｓ４０３で取得した個別評価値Ｓ_ｉとに基づいて、次の式（１０）から、上記ウェブサイトの評価値Ｓを取得する。

Ｌ_ｉ＝コンテンツ番号ｉの参照リンク数Ｌ。

上記個別評価値Ｓ_ｉは、０から１００の値をとり、個別評価値Ｓ_ｉが大きい（適正箇所数が多いサイトである良いサイト）ほど、１００に近い値になる。式（１０）の右項の分子を見ると、個別評価値Ｓ_ｉに参照リンク数Ｌ_ｉが積算され、利用者数Ｒ_ｉが大きいコンテンツ２０中における個別評価値Ｓ_ｉのほうが、評価値Ｓに与える影響は大きい。したがって、良い評価値Ｓを取得するためには、参照リンク数Ｌ_ｉが大きいコンテンツ２０の個別評価値Ｓ_ｉを向上することが効率的である。参照リンク数Ｌ_ｉが大きいと、それだけ、参照される数が多い（利用される回数が多い）と言える。

図１７は、実施例４において、参照リンク数Ｌ_ｉと、個別評価値Ｓ_ｉとが記載されている診断結果テーブルＴＢ４ｂを示す図である。

なお、実施例４では、評価値を、０から１００の数値であるが、評価値として、０から１００以外の数値を使用するようにしてもよい。

また、実施例４では、考慮に入れる参照リンクを、上記ウェブサイト内に限定しているが、限定しなくてもよい。たとえば、ウェブ上に存在する全てのコンテンツ２０からの参照リンク数を算出するようにしてもよい。

上記実施例によれば、ウェブサイトの品質を向上する過程で、ウェブサイトの評価値を向上するために、ウェブサイト利用者に与える影響が大きいコンテンツ順に修正することが効率的であり、上記ウェブサイト提供者が上記順に従って修正することが期待され、このようにすれば、ウェブサイト利用者が利用中に障害に遭遇する可能性を効率的に軽減することができる。

また、上記実施例によれば、ウェブサイト利用者がウェブサイト利用中に遭遇する障害を効率的に減少させることができるので、上記ウェブサイトへの上記利用者からの問い合わせやクレーム等が減り、対応に費やす稼働を削減することができる。

ウェブサイト利用者がウェブサイト利用中に遭遇する障害を効率的に減少させることができるので、上記ウェブサイトへの上記利用者からの問い合わせやクレーム等が減り、対応に費やす稼働を削減することができる。

なお、請求項１〜請求項５のいずれか１項記載のウェブサイト診断装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるプログラムを想定することができる。

本発明の実施例１であるウェブサイト診断装置ＷＣ１の構成を示す図である。 実施例１におけるウェブサイト診断処理手順を示すフローチャートである。 各コンテンツ２０を行に持つ診断結果テーブルＴＢ１を示す図である。 コンテンツ２０におけるアクセス数が保存されている診断結果テーブルＴＢ１ａを示す図である。 診断対象箇所数と、不適正箇所数とが保存されている診断結果テーブルＴＢ１ｂを示す図である。 ウェブサイト診断装置ＷＣ２の動作を示すフローチャートである。 ウェブサイト診断装置ＷＣ２において、各コンテンツ２０を行に持つ診断結果テーブルＴＢ２を示す図である。 コンテンツ２０における利用者数が保存されている診断結果テーブルＴＢ２ａを示す図である。 コンテンツ２０の個別評価値Ｓ_ｉが保存されている診断結果テーブルＴＢ２ｂを示す図である。 実施例３におけるウェブサイト診断処理ＷＣ３の動作を示すフローチャートである。 各コンテンツ２０を行に持つ診断結果テーブルＴＢ３を示す図である。 コンテンツ２０が存在する階層数Ｎ_ｉが保存されている診断結果テーブルＴＢ３ａを示す図である。 診断対象箇所数と不適正箇所数とを保存している診断結果テーブルＴＢ３ｂを示す図である。 ウェブサイト診断装置ＷＣ４の動作を示すフローチャートである。 各コンテンツ２０を行に持つ診断結果テーブルＴＢ４ａを示す図である。 参照リンク数Ｌが保持されている診断結果テーブルＴＢ４ｂを示す図である。 実施例４において、参照リンク数Ｌ_ｉと、個別評価値Ｓ_ｉとが記載されている診断結果テーブルＴＢ４ｂを示す図である。

符号の説明

ＷＣ１、ＷＣ２、ＷＣ３、ＷＣ４…ウェブサイト診断装置、
１１…ＣＰＵ、
１１１…ＵＲＬリスト取得手段、
１１２…重み付け係数取得手段、
１１３…診断手段、
１１４…評価値算出手段、
１２…ＨＤＤ、
１３…メモリ、
１４…ディスプレイ。

Claims (6)

1. ウェブサイトを構成するコンテンツ文書のＵＲＬのリストであるＵＲＬリストを取得するコンテンツリスト取得手段と；
   上記コンテンツ文書に診断規則を適用して診断結果を取得する診断手段と；
   上記診断結果に積算する重み付け係数を取得する重み付け係数取得手段と；
   上記診断結果と上記重み付け係数とに基づいて、上記ウェブサイトの評価値を算出する評価値算出手段と；
   を有することを特徴とするウェブサイト診断装置。
2. 請求項１において、
   上記重み付け係数取得手段は、上記コンテンツ文書の利用頻度に基づいて、重み付け係数を算出する手段であることを特徴とするウェブサイト診断装置。
3. 請求項１において、
   上記重み付け係数取得手段は、上記コンテンツ文書の上記ウェブサイト内におけるファイル構造上の位置に基づいて、上記重み付け係数を算出する手段であることを特徴とするウェブサイト診断装置。
4. 請求項１において、
   上記重み付け係数取得手段は、上記コンテンツ文書の更新頻度に基づいて、上記重み付け係数を算出する手段であることを特徴とするウェブサイト診断装置。
5. 請求項１において、
   上記重み付け係数取得手段は、上記ウェブサイトを構成する全てのコンテンツ文書中に含まれている上記コンテンツ文書へのリンク数に基づいて、上記重み付け係数を算出する手段であることを特徴とするウェブサイト診断装置。
6. 請求項１〜請求項５のいずれか１項記載のウェブサイト診断装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるプログラム。

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