JP2018041308A - 決定装置、決定方法、及び決定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】検索結果のランキングを適切に決定する。【解決手段】本願に係る決定装置は、取得部と、決定部とを有する。取得部は、端末装置から検索におけるクエリを取得する。決定部は、クエリに対応する複数の種別が検索結果の表示に関する所定の範囲に含まれるように検索結果のランキングを決定する。例えば、決定部は、クエリを用いた複数のユーザが選択した種別の割合に基づいて、検索結果のランキングを決定する。【選択図】図２

Description

本発明は、決定装置、決定方法、及び決定プログラムに関する。

従来、所定の検索クエリ（以下、単に「クエリ」ともいう）に対応する検索結果における順位（ランキング）を決定する技術が提供されている。例えば、検索結果の並び順（ランキング）をブックマーク情報に基づいて並び替える技術が提供されている。

特開２０１３−０３７４０４号公報

しかしながら、上記の従来技術では、検索結果のランキングが適切に決定されるとは限らない。例えば、ブックマーク情報に基づいて並び替えるだけでは、ユーザが利用する端末装置に表示される場合に、適切な並び順になっているとは限らない。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、検索結果のランキングを適切に決定する決定装置、決定方法、及び決定プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る決定装置は、端末装置から検索におけるクエリを取得する取得部と、前記クエリに対応する複数の種別が検索結果の表示に関する所定の範囲に含まれるように検索結果のランキングを決定する決定部と、を備えることを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、検索結果のランキングを適切に決定することができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る決定処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る決定装置の構成例を示す図である。 図３は、実施形態に係る種別情報記憶部の一例を示す図である。 図４は、実施形態に係る索引情報記憶部の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る商品情報記憶部の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係るクエリの抽出の一例を示すフローチャートである。 図７は、決定装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る決定装置、決定方法、及び決定プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る決定装置、決定方法、及び決定プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

（実施形態）
〔１．決定処理〕
図１を用いて、実施形態に係る決定処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る決定処理の一例を示す図である。図１では、決定装置１００は、ユーザが入力したクエリ（検索クエリ）に対応する検索結果をユーザが利用する端末装置１０に初期表示する際に、複数の種別に対応する情報が範囲に含まれるように検索結果のランキングを決定する場合を示す。また、以下では、検索結果に含まれる１つ１つの情報を結果情報と記載する場合がある。なお、図１の例では、種別がクエリに対応する物品名（以下、単に「物品」ともいう）である場合を示す。すなわち、図１では、決定装置１００は、端末装置１０に初期表示される１０個の結果情報に、複数の物品に対応する情報が範囲に含まれるように検索結果のランキングを決定する。また、図１の例では、検索結果に含まれる各結果情報は、物品に関する複数の種別「本体」、「ケース」、「充電池」のいずれかに対応する場合を示す。なお、種別は、物品に限らず、色やサイズや商品カテゴリ等、どのような情報であってもよい。

図１に示すように、決定システム１には、端末装置１０と、決定装置１００とが含まれる。端末装置１０と、決定装置１００とは図示しない所定の通信網を介して、有線または無線により通信可能に接続される。また、図１に示した決定システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の決定装置１００が含まれてもよい。

端末装置１０は、ユーザによって利用される情報処理装置である。端末装置１０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等により実現される。図１に示す例においては、端末装置１０がユーザが利用するスマートフォンである場合を示す。なお、以下では、端末装置１０をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザを端末装置１０と読み替えることもできる。具体的には、図１では、端末装置１０がユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（以下、「ユーザＵ１」とする場合がある）が利用するスマートフォンである場合を示す。

また、図１に示す例においては、端末装置１０の画面の表示に応じて、端末装置１０を端末装置１０−１、１０−２として説明する。なお、端末装置１０−１、１０−２は同一の端末装置１０である。また、以下では、端末装置１０−１、１０−２について、特に区別なく説明する場合には、端末装置１０と記載する。

決定装置１００は、クエリに対応する複数の種別が検索結果の表示に関する所定の範囲に含まれるように検索結果のランキングを決定する情報処理装置である。以下、複数の種別が含まれるようにランキングを決定する所定の範囲を調節範囲ともいう。また、決定装置１００は、端末装置１０から取得したクエリに対する検索結果を端末装置１０に提供する検索サービスを提供する。図１の例では、決定装置１００は、決定したランキングに基づいて結果情報が並べられたランキング情報を、クエリの送信元である端末装置１０へ提供する。図１に示す例では、決定装置１００が所定の商取引サービスを提供する場合を示す。また、図１に示す例では、決定装置１００は、所定のインデクサにより生成された索引（インデックス）と、所定の順位（ランキング）決定ロジックを用いて、商取引サービスにおいてユーザに提供される商品に関する検索結果を提供するものとする。

まず、決定装置１００は、ユーザＵ１が利用する端末装置１０−１からクエリを取得する（ステップＳ１１）。図１の例では、決定装置１００は、端末装置１０−１からクエリ「スマホＡ」を取得する。図１に示す例において、ユーザＵ１は、端末装置１０−１の画面に表示された決定装置１００が提供する商取引サービスに関するショップサイトＡのページＷ１１中の検索窓にクエリ「スマホＡ」を入力し、検索ボタンを押下する。そして、端末装置１０−１は、決定装置１００へクエリ「スマホＡ」を送信する。また、図１の例では、端末装置１０−１は、端末装置１０における検索結果の初期表示に含まれる結果情報の数が１０個であることを示す情報を送信する。

なお、端末装置１０は、端末装置１０の画面サイズやフォントサイズに関する情報を決定装置１００へ送信してもよい。この場合、決定装置１００は、端末装置１０の画面サイズやフォントサイズに基づいて、端末装置１０における検索結果の初期表示に含まれる結果情報の数を推定してもよい。また、決定装置１００が端末装置１０における検索結果の初期表示に含まれる結果情報の数に関する情報を取得済みである場合、端末装置１０は、端末装置１０における検索結果の初期表示に含まれる結果情報の数に関する情報を送信しなくてもよい。

端末装置１０からクエリを取得した決定装置１００は、クエリに対応する商品情報を抽出する（ステップＳ１２）。図１の例では、決定装置１００は、索引情報記憶部１２２に記憶された情報に基づいて、商品情報記憶部１２３からクエリに対応する商品情報を抽出する。

図１に示す索引情報記憶部１２２には、所定のインデクサが生成した索引に関する情報（以下、単に「索引情報」ともいう）が記憶される。図１の例では、索引情報記憶部１２２に示すように、検索対象となる商品情報記憶部１２３に記憶された商品情報群の各々に対して索引が所定のインデクサにより生成される。索引情報記憶部１２２には、「索引ＩＤ」、「索引」、「商品数」、「対応商品」といった項目が含まれる。

図１の索引情報記憶部１２２に示すように、索引ＩＤ「Ｎ１１」により識別される索引「スマホＡ」は、対応する商品情報が、商品ＧＤ１や商品ＧＤ２や商品ＧＤ１１１や商品ＧＤ１１２や商品ＧＤ１１１１や商品ＧＤ１１１２等に関する商品情報であることを示す。なお、上記のように、「商品ＧＤ＊（＊は任意の数値）」と記載した場合、その商品は商品ＩＤ「ＧＤ＊」により識別される商品であることを示す。例えば、「商品ＧＤ１」と記載した場合、その商品は商品ＩＤ「ＧＤ１」により識別される商品である。なお、図１では、説明を簡単にするために、「＃１」、「＃２」、「＃５０」、「＃５１」、「＃１００」、「＃１０１」は、索引に対応する商品情報の順位に対応するものとする。例えば、「対応商品」中の「＃１」は、索引に対応する商品情報のうちランキングが「１位」の商品情報であるものとする。例えば、索引ＩＤ「Ｎ１１」により識別される索引「スマホＡ」に対応する商品情報のうち、商品ＧＤ１の商品情報のランキングが「１位」である。上述のように、図１では、各索引に対応する対応商品には、ランキングが決定されているものとするが、各索引に対応する対応商品の順位の決定は、クエリを取得した際に所定のランキング決定ロジックにより行ってもよい。

また、図１の商品情報記憶部１２３に示すように、商品ＧＤ１は、商品「スマホＡ」であり、ストアＡにより提供される商品であることを示す。また、商品ＧＤ１のカテゴリは、「スマホ本体」であることを示す。また、例えば、商品ＧＤ１１１は、商品「ケースＡ」であり、ストアＤにより提供される商品であることを示す。また、商品ＧＤ１１１のカテゴリは、「スマホアクセサリ」であることを示す。また、例えば、商品ＧＤ１１１１は、商品「充電器Ａ」であり、ストアＦにより提供される商品であることを示す。また、商品ＧＤ１１１１のカテゴリは、「スマホ周辺機器」であることを示す。

図１に示す例において、決定装置１００は、索引情報記憶部１２２に記憶された索引情報に基づいて、対応商品一覧ＬＴ１１に示すように、クエリ「スマホＡ」に対応する商品ＧＤ１や商品ＧＤ２や商品ＧＤ１１１や商品ＧＤ１１２や商品ＧＤ１１１１や商品ＧＤ１１１２等に関する商品情報を商品情報記憶部１２３から抽出する。決定装置１００は、商品ＧＤ１や商品ＧＤ２や商品ＧＤ１１１や商品ＧＤ１１２や商品ＧＤ１１１１や商品ＧＤ１１１２等に関する商品情報を検索結果の結果情報として抽出する。

その後、決定装置１００は、検索結果中の結果情報のランキングを決定する（ステップＳ１３）。例えば、決定装置１００は、クエリに対応する各種別の結果情報が検索結果の初期表示の１０個に含まれるように検索結果のランキングを決定する。図１の例では、決定装置１００は、種別情報記憶部１２１に記憶されたクエリ「スマホＡ」に対応する３つの種別「本体」、「ケース」、「充電池」の各々に対応する結果情報が検索結果の初期表示に含まれるように検索結果のランキングを決定する。例えば、決定装置１００は、クエリを用いた複数のユーザが選択した種別の割合に基づいて、検索結果のランキングを決定する。

図１の種別情報記憶部１２１に示すように、クエリ「スマホＡ」に対応する種別が「本体」、「ケース」、「充電池」であることを示す。また、図１の例では、クエリ「スマホＡ」を用いた検索においてユーザに提供された検索結果のうち、種別「本体」に対応する情報が３０％の確率でユーザに選択されたことを示す。また、図１の例では、クエリ「スマホＡ」を用いた検索においてユーザに提供された検索結果のうち、種別「ケース」に対応する情報が４０％の確率でユーザに選択されたことを示す。また、図１の例では、クエリ「スマホＡ」を用いた検索においてユーザに提供された検索結果のうち、種別「充電池」に対応する情報が３０％の確率でユーザに選択されたことを示す。なお、種別の数は３つに限らず、クエリに応じて２つや４以上等、種々の数であってもよい。

そのため、図１の例では、決定装置１００は、クエリを用いた複数のユーザが選択した種別の割合に基づいて、検索結果のランキングを決定する。例えば、決定装置１００は、「本体」、「ケース」、「充電池」の３つの物品の各々に対応する結果情報が、検索結果の初期表示に各物品の選択率に基づく割合（比）で含まれるように検索結果のランキングを決定する。具体的には、決定装置１００は、選択率「本体：ケース：充電池」が「３：４：３」であるため、検索結果の初期表示には、「本体」に対応する結果情報が３個、「ケース」に対応する結果情報が４個、「充電池」に対応する結果情報が３個の計１０個が含まれるように検索結果のランキングを決定する。

図１の例では、決定装置１００は、ランキング情報ＲＫ１１に示すように、「本体」に対応する商品ＧＤ１〜ＧＤ３の３個の結果情報、「ケース」に対応する商品ＧＤ１１１〜ＧＤ１１４の４個の結果情報、「充電器」に対応する商品ＧＤ１１１１〜ＧＤ１１１３の３個の結果情報が、１位〜１０位に並ぶように検索結果のランキングを決定する。なお、図１では、説明を簡単にするために、検索結果の初期表示の１０個の検索結果をランキングの通り並べた場合を示すが、各物品に対応する結果情報ができる限り連続しないようにランキングを決定してもよい。

また、図１の例では、決定装置１００は、１１位の結果情報を、１位〜１０位に決定された商品以外で最もランキングが高い「＃４」（４位）である商品ＧＤ４の結果情報に決定する。なお、１０位より下位（１１位〜）のランキングについては、決定装置１００は、所定の基準により決定してもよい。例えば、決定装置１００は、１位〜１０位と同様に、３つの物品に対応する結果情報が「本体：ケース：充電池＝３：４：３」となるように、１１位〜２０位や２１位〜３０位等の検索結果のランキングを決定してもよい。

その後、決定装置１００は、ステップＳ１３において決定したランキングに基づく検索結果を端末装置１０へ提供する（ステップＳ１４）。図１の例では、決定装置１００は、ランキング情報ＲＫ１１を端末装置１０−１へ提供する。

決定装置１００からランキング情報ＲＫ１１を提供された端末装置１０は、ランキング情報ＲＫ１１を表示する（ステップＳ１５）。図１の例では、端末装置１０−１から端末装置１０−２へ表示が遷移される。

端末装置１０−２の画面には、検索結果を表示するページＷ１２が表示される。具体的には、端末装置１０−２の画面には、クエリ「スマホＡ」に対応する検索結果を表示するページＷ１２が表示される。図１の例では、端末装置１０−２の画面において、検索結果の初期表示に対応する領域ＡＲ１１には、「本体」に対応する商品ＧＤ１〜ＧＤ３の３個の結果情報、「ケース」に対応する商品ＧＤ１１１〜ＧＤ１１４の４個の結果情報、「充電器」に対応する商品ＧＤ１１１１〜ＧＤ１１１３の３個の結果情報が並べて表示される。

上述したように、決定装置１００は、クエリを用いた複数のユーザが選択した種別の割合に基づいて、検索結果の初期表示には、各種別の結果情報が選択率に基づく割合で含まれるように検索結果のランキングを決定する。このように、決定装置１００は、クエリに対応する複数の種別が検索結果の表示に関する所定の範囲に含まれるように検索結果のランキングを決定することにより、検索結果のランキングを適切に決定することができる。

また、上述のように、決定装置１００が端末装置１０の画面に複数の種別が同時に表示されるように検索結果のランキングを決定することにより、端末装置１０は、複数の種別の情報が含まれる態様で、検索結果をユーザに提供することができる。すなわち、端末装置１０は、多様性のある情報を一覧で視認可能な態様で、検索結果をユーザに提供することができる。したがって、端末装置１０は、適切にランキングが決定された検索結果を表示することができる。

上述した例では、決定装置１００が検索結果の初期表示に含まれる１０個の結果情報のランキングを決定する場合を示したが、決定装置１００がクエリに対応する複数の種別が含まれるように検索結果のランキングを決定する対象とする所定の範囲は、適宜設定されてもよい。例えば、決定装置１００が検索結果のランキング上位１００個に複数の種別の結果情報が含まれるように結果情報のランキングを決定してもよい。

上述した例では、決定装置１００が物品を種別としてランキングを決定する場合を示すが、種別は、クエリに対応する対象に対応する種別となるものであれば、どのような情報であってもよい。例えば、決定装置１００は、商品のカテゴリを種別として、上述した決定処理を行ってもよい。この場合、決定装置１００は、「スマホ本体」、「スマホアクセサリ」、「スマホ周辺機器」等の各カテゴリに対応する結果情報が、検索結果の初期表示に各カテゴリの選択率に基づく割合で含まれるように検索結果のランキングを決定してもよい。例えば、決定装置１００は、選択率「スマホ本体：スマホアクセサリ：スマホ周辺機器」が「２：４：４」である場合、検索結果の初期表示には、「スマホ本体」に対応する結果情報が２個、「スマホアクセサリ」に対応する結果情報が４個、「スマホ周辺機器」に対応する結果情報が４個の計１０個が含まれるように検索結果のランキングを決定してもよい。

また、例えば、決定装置１００は、商品のサイズを種別として、上述した決定処理を行ってもよい。ここで、種別がサイズである場合をクエリが「テレビＡ」である場合を例に説明する。この場合、決定装置１００は、「３２型」、「４２型」、「５２型」の各サイズに対応する結果情報が、クエリ「テレビＡ」の検索結果の初期表示に各サイズの選択率に基づく割合で含まれるように検索結果のランキングを決定してもよい。例えば、決定装置１００は、選択率「３２型：４２型：５２型」が「５：４：１」である場合、検索結果の初期表示には、「３２型」に対応する結果情報が５個、「４２型」に対応する結果情報が４個、「５２型」に対応する結果情報が１個の計１０個が含まれるように検索結果のランキングを決定してもよい。なお、決定装置１００は、「３２型シルバー」、「３２型黒」、「４２型シルバー」等のように複数の情報が組み合わされた種別に基づいて決定処理を行ってもよい。

また、例えば、決定装置１００は、商品の色を種別として、上述した決定処理を行ってもよい。ここで、種別が色である場合をクエリが「財布Ａ」である場合を例に説明する。この場合、決定装置１００は、「黒」、「赤」、「白」の各色に対応する結果情報が、クエリ「財布Ａ」の検索結果の初期表示に各色の選択率に基づく割合で含まれるように検索結果のランキングを決定してもよい。例えば、決定装置１００は、選択率「黒：赤：白」が「２：２：６」である場合、検索結果の初期表示には、「黒」に対応する結果情報が２個、「赤」に対応する結果情報が２個、「白」に対応する結果情報が６個の計１０個が含まれるように検索結果のランキングを決定してもよい。このように、決定装置１００は、どのような種別に基づいて決定処理を行ってもよい。

また、上述した例では、決定装置１００が選択率に基づく割合に応じて各種別の結果情報が所定の範囲に含まれるように、検索結果のランキングを決定する場合を示したが、決定装置１００は、各種別の他の情報を基に所定の範囲に含まれる各種別の割合を決定してもよい。例えば、決定装置１００は、クエリに対応する各種別の結果情報に基づいて所定の範囲に含まれる各種別の割合を決定してもよい。

例えば、クエリ「スマホＡ」に対応する結果情報の数が、「本体」が１００個、「ケース」が２００個、「充電池」が７００個である場合を以下に説明する。この場合、決定装置１００は、結果情報数「本体：ケース：充電池」が「１００：２００：７００」であるため、各種別の割合を「１：２：７」と決定する。そのため、図１の例では、決定装置１００は、各種別の結果情報数の割合に基づいて、検索結果の初期表示には、「本体」に対応する結果情報が１個、「ケース」に対応する結果情報が２個、「充電池」に対応する結果情報が７個の計１０個が含まれるように検索結果のランキングを決定する。なお、上記は一例であり、決定装置１００は、種々の情報を適宜用いて、各種別の結果情報が所定の範囲に含まれる割合を決定してもよい。

また、上述した例では、決定装置１００が選択率の基づく割合に応じて各種別の結果情報が所定の範囲に含まれるように、検索結果のランキングを決定したが、決定装置１００は、ランキング決定の処理を適宜切り替えてもよい。例えば、決定装置１００は、上述した複数の種別が所定の範囲に含まれるようにランキングを決定する処理（以下、「第１決定処理」ともいう）と、第１決定処理と異なる所定のランキングを決定する処理（以下、「第２決定処理」ともいう）とを適宜切り替えてランキングの決定を行ってもよい。例えば決定装置１００は、クエリに対応する種別が複数の場合、クエリに対応する種別が検索結果の表示に関する所定の範囲に含まれるように検索結果のランキングを決定する第１決定処理を行い、クエリに対応する種別が１つの場合、第１決定処理と異なる第２決定処理を行ってもよい。なお、ここでいう第２決定処理は、第１決定処理と異なればどのようなランキング決定ロジックを用いてもよく、例えば各商品情報の選択率等に基づく決定処理であってもよい。また、例えば、決定装置１００は、ユーザによる指定に基づいてランキングの決定を行ってもよい。例えば、決定装置１００は、ユーザが第１決定処理を指定した場合、第１決定処理によりランキングを決定し、ユーザが第２決定処理を指定した場合、第２決定処理によりランキングを決定してもよい。この場合、決定装置１００は、ユーザの指定を受け付ける画面を端末装置１０に表示してもよいし、ショップサイトＡのページＷ１１中の検索窓の近傍に第１決定処理か第２決定処理かを選択するボタン等を表示してもよい。このような画面を用いることにより、決定装置１００は、ユーザによる指定を取得してもよい。

〔２．決定装置の構成〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る決定装置１００の構成について説明する。図２は、実施形態に係る決定装置１００の構成例を示す図である。図２に示すように、決定装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、決定装置１００は、決定装置１００の管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。

（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークと有線または無線で接続され、例えば決定システム１に含まれる端末装置１０や提供元装置５０との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。実施形態に係る記憶部１２０は、図２に示すように、種別情報記憶部１２１と、索引情報記憶部１２２と、商品情報記憶部１２３とを有する。

（種別情報記憶部１２１）
実施形態に係る種別情報記憶部１２１は、検索に関する各種情報を記憶する。例えば、図３では、種別情報記憶部１２１は、決定装置１００が提供する検索サービスにおいて使用されたクエリに対応する種別に関する情報を記憶する。図３に、実施形態に係る種別情報記憶部１２１の一例を示す。図３に示す種別情報記憶部１２１は、「クエリＩＤ」、「クエリ」、「種別」、「選択率」といった項目を有する。

「クエリＩＤ」は、クエリを識別するための識別情報を示す。「クエリ」は、クエリを示す。「種別」は、対応するクエリに対応する種別を示す。「選択率」は、対応するクエリを用いた検索においてユーザに提供された検索結果のうち、どの種別に対応する情報が選択されたかの割合を示す。

図３の例では、クエリＩＤ「Ｑ１１」により識別されるクエリ「スマホＡ」に対応する種別が「本体」、「ケース」、「充電池」であることを示す。また、図３の例では、クエリ「スマホＡ」を用いた検索においてユーザに提供された検索結果のうち、種別「本体」に対応する情報が３０％の確率でユーザに選択されたことを示す。また、図３の例では、クエリ「スマホＡ」を用いた検索においてユーザに提供された検索結果のうち、種別「ケース」に対応する情報が４０％の確率でユーザに選択されたことを示す。また、図３の例では、クエリ「スマホＡ」を用いた検索においてユーザに提供された検索結果のうち、種別「充電池」に対応する情報が３０％の確率でユーザに選択されたことを示す。

図３の例では、クエリＩＤ「Ｑ１２」により識別されるクエリ「テレビＡ」に対応する種別が「３２型」、「４２型」、「５２型」であることを示す。また、図３の例では、クエリ「テレビＡ」を用いた検索においてユーザに提供された検索結果のうち、種別「３２型」に対応する情報が５０％の確率でユーザに選択されたことを示す。また、図３の例では、クエリ「テレビＡ」を用いた検索においてユーザに提供された検索結果のうち、種別「４２型」に対応する情報が４０％の確率でユーザに選択されたことを示す。また、図３の例では、クエリ「テレビＡ」を用いた検索においてユーザに提供された検索結果のうち、種別「５２型」に対応する情報が１０％の確率でユーザに選択されたことを示す。

図３の例では、クエリＩＤ「Ｑ１３」により識別されるクエリ「財布Ａ」に対応する種別が「黒」、「赤」、「白」であることを示す。また、図３の例では、クエリ「財布Ａ」を用いた検索においてユーザに提供された検索結果のうち、種別「黒」に対応する情報が２０％の確率でユーザに選択されたことを示す。また、図３の例では、クエリ「財布Ａ」を用いた検索においてユーザに提供された検索結果のうち、種別「赤」に対応する情報が２０％の確率でユーザに選択されたことを示す。また、図３の例では、クエリ「財布Ａ」を用いた検索においてユーザに提供された検索結果のうち、種別「白」に対応する情報が６０％の確率でユーザに選択されたことを示す。

なお、種別情報記憶部１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、種別情報記憶部１２１は、各クエリの入力総数を記憶してもよい。また、例えば、種別情報記憶部１２１は、クエリの入力毎に日時に関する情報を記憶してもよい。また、例えば、種別情報記憶部１２１は、クエリを入力したユーザに関する情報を記憶してもよい。

（索引情報記憶部１２２）
実施形態に係る索引情報記憶部１２２は、索引に関する各種情報を記憶する。図４に、実施形態に係る索引情報記憶部１２２の一例を示す。図４に示す索引情報記憶部１２２は、「索引ＩＤ」、「索引」、「対応商品」といった項目を有する。また、「対応商品」には、「＃１」、「＃２」、「＃５０」、「＃５１」、「＃１００」、「＃１０１」といった項目を有する。

「索引ＩＤ」は、索引を識別するための識別情報を示す。「索引」は、索引（インデックス）を示す。「対応商品」中の「＃１」、「＃２」、「＃５０」、「＃５１」、「＃１００」、「＃１０１」は、索引に対応する商品情報を示す。なお、「＃１」、「＃２」、「＃５０」、「＃５１」、「＃１００」、「＃１０１」は、索引に対応する商品情報の順位に対応してもよい。例えば、「対応商品」中の「＃１」は、索引に対応する商品情報のうちランキングが「１位」の商品情報であってもよい。また、「対応商品」中の「＃２」は、索引に対応する商品情報のうちランキングが「２位」の商品情報であってもよい。

図４の例は、索引ＩＤ「Ｎ１１」により識別される索引「スマホＡ」は、対応する商品情報が、商品ＧＤ１や商品ＧＤ２や商品ＧＤ１１１や商品ＧＤ１１２や商品ＧＤ１１１１や商品ＧＤ１１１２等に関する商品情報であることを示す。

なお、索引情報記憶部１２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、索引情報記憶部１２２は、各索引や各商品情報が追加された日時に関する情報を記憶してもよい。

（商品情報記憶部１２３）
実施形態に係る商品情報記憶部１２３は、商品に関する各種情報を記憶する。図５に、実施形態に係る商品情報記憶部１２３の一例を示す。図５に示す商品情報記憶部１２３は、「商品ＩＤ」、「商品」、「ストア」、「カテゴリ」といった項目を有する。

「商品ＩＤ」は、商品を識別するための識別情報を示す。「商品」は、商品の具体的な名称等を示す。「ストア」は、対応する商品を提供する提供元、すなわち売主を示す。また、「カテゴリ」は、対応する商品が属するカテゴリを示す。

例えば、図５に示す例において、商品ＩＤ「ＧＤ１」により識別される商品（商品ＧＤ１）は、商品「スマホＡ」であり、ストアＡにより提供される商品であることを示す。また、商品ＧＤ１のカテゴリは、「スマホ本体」であることを示す。また、例えば、図５に示す例において、商品ＩＤ「ＧＤ１１１」により識別される商品（商品ＧＤ１１１）は、商品「ケースＡ」であり、ストアＤにより提供される商品であることを示す。また、商品ＧＤ１１１のカテゴリは、「スマホアクセサリ」であることを示す。また、例えば、図５に示す例において、商品ＩＤ「ＧＤ１１１１」により識別される商品（商品ＧＤ１１１１）は、商品「充電器Ａ」であり、ストアＦにより提供される商品であることを示す。また、商品ＧＤ１１１１のカテゴリは、「スマホ周辺機器」であることを示す。

なお、商品情報記憶部１２３は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、商品情報記憶部１２３は、商品情報が追加された日時や商品情報が作成された日時に関する情報を記憶してもよい。また、例えば、商品情報記憶部１２３は、各ストアの評価値に関する情報を記憶してもよい。

（制御部１３０）
図２の説明に戻って、制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、決定装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（決定プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

図２に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、抽出部１３２と、決定部１３３と、提供部１３４とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。

（取得部１３１）
例えば、取得部１３１は、各種情報を取得する。例えば、取得部１３１は、種別情報記憶部１２１や索引情報記憶部１２２や商品情報記憶部１２３から各種情報を取得する。例えば、取得部１３１は、端末装置１０から検索におけるクエリを取得する。図１の例では、取得部１３１は、ユーザＵ１が利用する端末装置１０からクエリを取得する。

また、取得部１３１は、各種情報を外部の情報処理装置から取得してもよい。例えば、取得部１３１は、ユーザＵ１が利用する端末装置１０からクエリを取得する。図１の例では、取得部１３１は、ユーザＵ１が利用する端末装置１０−１からクエリを取得する。図１の例では、取得部１３１は、端末装置１０−１からクエリ「スマホＡ」を取得する。

また、取得部１３１は、端末装置１０を利用するユーザからクエリによる検索処理を第１決定処理と第２決定処理とのいずれで行うかの指定を取得する。例えば、取得部１３１は、クエリに対応する複数の種別が検索結果の表示に関する所定の範囲に含まれるように検索結果のランキングを決定する第１決定処理を行うことの指定を取得する。例えば、取得部１３１は、所定のランキング決定ロジックに基づいてランキングを決定する第２決定処理を行うことの指定を取得する。

（抽出部１３２）
抽出部１３２は、種々の情報を抽出する。例えば、抽出部１３２は、クエリに対応する検索結果を抽出する。例えば、抽出部１３２は、取得部１３１により取得されたクエリに対応する検索結果を抽出する。例えば、抽出部１３２は、端末装置１０から送信されたクエリに対応する検索結果を抽出する。

図１の例では、抽出部１３２は、端末装置１０から取得したクエリに対応する商品情報を抽出する。図１の例では、抽出部１３２は、索引情報記憶部１２２に記憶された情報に基づいて、商品情報記憶部１２３からクエリに対応する商品情報を抽出する。図１に示す例において、抽出部１３２は、索引情報記憶部１２２に記憶された索引情報に基づいて、対応商品一覧ＬＴ１１に示すように、クエリ「スマホＡ」に対応する商品ＧＤ１や商品ＧＤ２や商品ＧＤ１１１や商品ＧＤ１１２や商品ＧＤ１１１１や商品ＧＤ１１１２等に関する商品情報を商品情報記憶部１２３から抽出する。また、例えば、抽出部１３２は、商品ＧＤ１や商品ＧＤ２や商品ＧＤ１１１や商品ＧＤ１１２や商品ＧＤ１１１１や商品ＧＤ１１１２等に関する商品情報を検索結果の結果情報として抽出する。

（決定部１３３）
決定部１３３は、種々の情報を決定する。例えば、決定部１３３は、クエリに対応する複数の種別が検索結果の表示に関する所定の範囲に含まれるように検索結果のランキングを決定する。例えば、決定部１３３は、クエリに対応する各種別に関する情報が検索結果の表示に関する所定の範囲に含まれるように検索結果に含まれる各種別に関する情報のランキングを決定する。例えば、決定部１３３は、クエリを用いた複数のユーザが選択した種別の割合に基づいて、検索結果のランキングを決定する。例えば、決定部１３３は、ユーザの検索履歴におけるクエリを用いたカテゴリの割合に基づいて、検索結果のランキングを決定する。例えば、決定部１３３は、端末装置１０の画面に複数の種別が同時に表示されるように検索結果のランキングを決定する。例えば、決定部１３３は、端末装置１０の画面に検索結果が初期表示される際に、複数の種別が同時に表示されるように検索結果のランキングを決定する。

例えば、決定部１３３は、抽出部１３２により抽出された検索結果のランキングを決定する。図１の例では、決定部１３３は、検索結果中の結果情報のランキングを決定する。例えば、決定部１３３は、クエリに対応する各種別の結果情報が検索結果の初期表示の１０個に含まれるように検索結果のランキングを決定する。図１の例では、決定部１３３は、種別情報記憶部１２１に記憶されたクエリ「スマホＡ」に対応する３つの種別「本体」、「ケース」、「充電池」の各々に対応する結果情報が検索結果の初期表示に含まれるように検索結果のランキングを決定する。例えば、決定部１３３は、クエリを用いた複数のユーザが選択した種別の割合に基づいて、検索結果のランキングを決定する。例えば、決定部１３３は、クエリを用いた複数のユーザが選択した種別に関する情報に対応する種別の割合に基づいて、検索結果のランキングを決定する。

図１の例では、決定部１３３は、クエリを用いた複数のユーザが選択した種別の割合に基づいて、検索結果のランキングを決定する。例えば、決定部１３３は、「本体」、「ケース」、「充電池」の３つの区分の各々に対応する結果情報が、検索結果の初期表示に各区分の選択率の比に基づく割合で含まれるように検索結果のランキングを決定する。具体的には、決定部１３３は、選択率「本体：ケース：充電池」が「３：４：３」であるため、検索結果の初期表示には、「本体」に対応する結果情報が３個、「ケース」に対応する結果情報が４個、「充電池」に対応する結果情報が３個の計１０個が含まれるように検索結果のランキングを決定する。

図１の例では、決定部１３３は、ランキング情報ＲＫ１１に示すように、「本体」に対応する商品ＧＤ１〜ＧＤ３の３個の結果情報、「ケース」に対応する商品ＧＤ１１１〜ＧＤ１１４の４個の結果情報、「充電器」に対応する商品ＧＤ１１１１〜ＧＤ１１１３の３個の結果情報が、１位〜１０位に並ぶように検索結果のランキングを決定する。また、図１の例では、例えば、決定部１３３は、１１位の結果情報を、１位〜１０位に決定された商品以外で最もランキングが高い「＃４」（４位）である商品ＧＤ４の結果情報に決定する。

例えば、決定部１３３は、クエリに対応する種別が複数の場合、クエリに対応する種別が検索結果の表示に関する所定の範囲に含まれるように検索結果のランキングを決定する第１決定処理を行い、クエリに対応する種別が１つの場合、第１決定処理と異なる第２決定処理を行う。例えば、決定部１３３は、取得部１３１により取得された指定に基づいて、第１決定処理と第２決定処理とのいずれかを行う。

（提供部１３４）
提供部１３４は、外部の情報処理装置へ各種情報を提供する。例えば、提供部１３４は、決定部１３３により決定されたランキングに基づく検索結果を外部の情報処理装置へ提供する。例えば、提供部１３４は、決定部１３３により決定されたランキングに基づく検索結果をクエリの送信元である端末装置１０へ提供する。

例えば、提供部１３４は、ユーザＵ１が利用する端末装置１０へランキング情報を提供する。例えば、提供部１３４は、決定部１３３により決定されたランキングに基づく検索結果を端末装置１０へ提供する。図１の例では、提供部１３４は、ランキング情報ＲＫ１１を端末装置１０−１へ提供する。

〔３．決定処理のフロー〕
ここで、図６を用いて、実施形態に係る決定装置１００による決定処理の手順について説明する。図６は、実施形態に係るクエリの抽出の一例を示すフローチャートである。

図６に示すように、決定装置１００は、クエリを取得する（ステップＳ１０１）。図１では、決定装置１００は、端末装置１０からクエリを取得する。その後、決定装置１００は、クエリに対応する情報を抽出する（ステップＳ１０２）。図１では、決定装置１００は、索引情報記憶部１２２からクエリに対応する商品ＩＤを抽出し、抽出した商品ＩＤに対応する商品情報を商品情報記憶部１２３から抽出する。図１に示す例において、決定装置１００は、索引情報記憶部１２２に記憶された索引情報に基づいて、クエリ「スマホＡ」に対応する商品ＧＤ１や商品ＧＤ２や商品ＧＤ１１１や商品ＧＤ１１２や商品ＧＤ１１１１や商品ＧＤ１１１２等に関する商品情報を商品情報記憶部１２３から抽出する。

また、決定装置１００は、クエリに対応する種別情報を取得する（ステップＳ１０３）。例えば、決定装置１００は、種別情報記憶部１２１からクエリに対応する種別情報を取得する。図１の例では、決定装置１００は、種別情報記憶部１２１に記憶されたクエリ「スマホＡ」に対応する種別「本体」、「ケース」、「充電池」等の選択率に関する情報を取得する。

また、決定装置１００は、割合を調節する調節範囲を取得する（ステップＳ１０４）。図１では、決定装置１００は、端末装置１０から初期表示に含まれる検索結果の１０個が調節範囲（所定の範囲）であることを示す情報を取得する。例えば、決定装置１００は、端末装置１０から端末装置１０における検索結果の初期表示に含まれる範囲を調節範囲として取得する。図１の例では、決定装置１００は、端末装置１０から端末装置１０における検索結果の初期表示に含まれる結果情報の数が１０個であることを示す情報を調節範囲として取得する。

その後、決定装置１００は、調節範囲と種別情報に基づいて抽出した情報のランキングを決定する（ステップＳ１０５）。図１の例では、決定装置１００は、ランキング情報ＲＫ１１に示すように、「本体」に対応する商品ＧＤ１〜ＧＤ３の３個の結果情報、「ケース」に対応する商品ＧＤ１１１〜ＧＤ１１４の４個の結果情報、「充電器」に対応する商品ＧＤ１１１１〜ＧＤ１１１３の３個の結果情報が、初期表示の１０個に含まれるように、検索結果のランキングを決定する。

その後、決定装置１００は、ランキング情報を提供する（ステップＳ１０６）。図１では、決定装置１００は、ランキング情報ＲＫ１１を端末装置１０へ提供する。

〔４．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る決定装置１００は、取得部１３１と、決定部１３３とを有する。取得部１３１は、端末装置１０から検索におけるクエリを取得する。決定部１３３は、クエリに対応する複数の種別が検索結果の表示に関する所定の範囲に含まれるように検索結果のランキングを決定する。

これにより、実施形態に係る決定装置１００は、クエリに対応する複数の種別が検索結果の表示に関する所定の範囲に含まれるように検索結果のランキングを決定することにより、検索結果のランキングを適切に決定することができる。

また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３３は、クエリを用いた複数のユーザが選択した種別の割合に基づいて、検索結果のランキングを決定する。

これにより、実施形態に係る決定装置１００は、クエリを用いた複数のユーザが選択した種別の割合に基づいて、検索結果の初期表示には、各種別の結果情報が選択率に基づく割合で含まれるように検索結果のランキングを決定する。このように、決定装置１００は、検索結果のランキングを適切に決定することができる。

また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３３は、複数のユーザの検索履歴におけるクエリを用いたカテゴリの割合に基づいて、検索結果のランキングを決定する。

これにより、実施形態に係る決定装置１００は、複数のユーザの検索履歴におけるクエリを用いたカテゴリの割合に基づくことにより、検索結果のランキングを適切に決定することができる。

また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３３は、端末装置１０の画面に前記複数の種別が同時に表示されるように検索結果のランキングを決定する。

これにより、実施形態に係る決定装置１００は、決定装置１００が端末装置１０の画面に複数の種別が同時に表示されるように検索結果のランキングを決定することにより、端末装置１０は、複数の種別の情報が含まれる態様で、検索結果をユーザに提供することができる。すなわち、端末装置１０は、多様性のある情報を一覧で視認可能な態様で、検索結果をユーザに提供することができる。したがって、端末装置１０は、適切にランキングが決定された検索結果を表示することができる。

また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３３は、端末装置１０の画面に検索結果が初期表示される際に、複数の種別が同時に表示されるように検索結果のランキングを決定する。

これにより、実施形態に係る決定装置１００が検索結果の初期表示に複数の種別が同時に表示されるように検索結果のランキングを決定することにより、端末装置１０は、複数の種別の情報が含まれる態様で、検索結果をユーザに提供することができる。すなわち、端末装置１０は、多様性のある情報を一覧で視認可能な態様で、検索結果をユーザに提供することができる。したがって、端末装置１０は、適切にランキングが決定された検索結果を表示することができる。

また、実施形態に係る決定装置１００は抽出部１３２を有する。抽出部１３２は、クエリに対応する検索結果を抽出する。決定部１３３は、抽出部１３２により抽出された検索結果のランキングを決定する。

これにより、実施形態に係る決定装置１００は、クエリに対応する検索結果を抽出し、抽出した検索結果のランキングを決定する２段階の処理により、検索結果のランキングを適切に決定することができる。

また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３３は、クエリに対応する種別が複数の場合、クエリに対応する複数の種別が検索結果の表示に関する所定の範囲に含まれるように検索結果のランキングを決定する第１決定処理を行い、クエリに対応する種別が１つの場合、第１決定処理と異なる第２決定処理を行う。

これにより、実施形態に係る決定装置１００は、クエリに対応する種別の数に応じて、処理を異ならせることにより、クエリに対応する種別の数に応じて検索結果のランキングを適切に決定することができる。

また、実施形態に係る決定装置１００において、取得部１３１は、端末装置１０を利用するユーザからクエリによる検索処理を第１決定処理と第２決定処理とのいずれで行うかの指定を取得する。決定部１３３は、取得部１３１により取得された指定に基づいて、前１決定処理と第２決定処理とのいずれかを行う。

これにより、実施形態に係る決定装置１００は、クエリによる検索処理を第１決定処理と第２決定処理とのいずれで行うかのユーザからの指定に基づいて処理を行うことにより、ユーザの希望に沿った検索結果のランキングを適切に決定することができる。

〔５．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る決定装置１００は、例えば図７に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図７は、決定装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータをネットワークＮを介して他の機器へ提供する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る決定装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。

以上、本願の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の行に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

〔６．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

また、上述してきた実施形態に記載した各処理は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

１ 決定システム
１００ 決定装置
１２１ 種別情報記憶部
１２２ 索引情報記憶部
１２３ 商品情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 抽出部
１３３ 決定部
１３４ 提供部
１０ 端末装置
Ｎ ネットワーク

Claims (10)

1. 端末装置から検索におけるクエリを取得する取得部と、
   前記クエリに対応する複数の種別が検索結果の表示に関する所定の範囲に含まれるように検索結果のランキングを決定する決定部と、
   を備えることを特徴とする決定装置。
2. 前記決定部は、
   前記クエリを用いた複数のユーザが選択した種別の割合に基づいて、前記検索結果のランキングを決定する
   を備えることを特徴とする請求項１に記載の決定装置。
3. 前記決定部は、
   複数のユーザの検索履歴における前記クエリを用いたカテゴリの割合に基づいて、前記検索結果のランキングを決定する
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の決定装置。
4. 前記決定部は、
   前記端末装置の画面に前記複数の種別が同時に表示されるように検索結果のランキングを決定する
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の決定装置。
5. 前記決定部は、
   前記端末装置の画面に前記検索結果が初期表示される際に、前記複数の種別が同時に表示されるように検索結果のランキングを決定する
   ことを特徴とする請求項４に記載の決定装置。
6. 前記クエリに対応する検索結果を抽出する抽出部、
   をさらに備え、
   前記決定部は、
   前記抽出部により抽出された検索結果のランキングを決定する
   ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の決定装置。
7. 前記決定部は、
   前記クエリに対応する種別が複数の場合、前記クエリに対応する複数の種別が検索結果の表示に関する所定の範囲に含まれるように検索結果のランキングを決定する第１決定処理を行い、前記クエリに対応する種別が１つの場合、前記第１決定処理と異なる第２決定処理を行う
   ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の決定装置。
8. 前記取得部は、
   前記端末装置を利用するユーザから前記クエリによる検索処理を前記第１決定処理と前記第２決定処理とのいずれで行うかの指定を取得し、
   前記決定部は、
   前記取得部により取得された前記指定に基づいて、前記第１決定処理と前記第２決定処理とのいずれかを行う
   ことを特徴とする請求項７に記載の決定装置。
9. コンピュータが実行する決定方法であって、
   端末装置から検索におけるクエリを取得する取得工程と、
   前記クエリに対応する複数の種別が検索結果の表示に関する所定の範囲に含まれるように検索結果のランキングを決定する決定工程と、
   を含むことを特徴とする決定方法。
10. 端末装置から検索におけるクエリを取得する取得手順と、
    前記クエリに対応する複数の種別が検索結果の表示に関する所定の範囲に含まれるように検索結果のランキングを決定する決定手順と、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする決定プログラム。

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