JP2018128872A - 提供装置、提供方法、及び提供プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】所定の商品またはサービスを販売する提供元に適切な情報を提供する。【解決手段】本願に係る提供装置は、取得部と、提供部とを有する。取得部は、一の提供元が指定したキーワードに関する指定情報を取得する。提供部は、商品またはサービスに関する第１キーワードと、当該第１キーワードと共起する第２キーワードとの組み合わせのうち、指定情報に対応するカテゴリに属する第１キーワードとの組み合わせの共起頻度が所定の条件を満たす第２キーワードに関する情報を、一の提供元に提供する。【選択図】図３

Description

本発明は、提供装置、提供方法、及び提供プログラムに関する。

近年、インターネットの飛躍的な普及に伴い、例えば、ＥＣ（Electronic Commerce）サイトにおいて商品またはサービスを販売する技術が提供されている。例えば、時期のトレンドを考慮して顧客を分析する技術が知られている。

特開２０１５−１４６１４５号公報

しかしながら、上記の従来技術では、所定の商品またはサービスを販売する提供元に適切な情報を提供することができるとは限らない。例えば、期間の指定に基づくだけでは、提供元にとって有用ではないトレンドに関する情報が提供される場合があり、商品またはサービスの提供元にとって適切な情報でない場合がある。例えば、提供元が提供する商品またはサービスについて、新商品等の開発において有用な情報が提供元に提供されることが望ましい。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、所定の商品またはサービスを販売する提供元に適切な情報を提供する提供装置、提供方法、及び提供プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る提供装置は、一の提供元が指定したキーワードに関する指定情報を取得する取得部と、商品またはサービスに関する第１キーワードと、当該第１キーワードと共起する第２キーワードとの組み合わせのうち、前記指定情報に対応するカテゴリに属する第１キーワードとの組み合わせの共起頻度が所定の条件を満たす第２キーワードに関する情報を、前記一の提供元に提供する提供部と、を備えることを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、所定の商品またはサービスを販売する提供元に適切な情報を提供することができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る提供処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る提供システムの構成例を示す図である。 図３は、実施形態に係る提供装置の構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係る登録情報記憶部の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係る行動情報記憶部の一例を示す図である。 図７は、実施形態に係るトレンドワード情報記憶部の一例を示す図である。 図８は、実施形態に係る提供処理の一例を示すフローチャートである。 図９は、提供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、本願に係る提供装置、提供方法、及び提供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提供装置、提供方法、及び提供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．提供処理〕
図１を用いて、実施形態に係る提供処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る提供処理の一例を示す図である。具体的には、図１は、提供装置１００が商品またはサービスを提供する一の提供元への情報提供を行う際に用いる情報を収集する一例を示す図である。ここでいう一の提供元とは、例えば、商品またはサービスを提供（販売）するストアである。また、以下では、商品またはサービスを併せて「商品」と記載する場合がある。図１では、提供装置１００は、ユーザが検索に用いたキーワード（以下、「検索クエリ」や「クエリ」ともいう）に基づいてトレンドワードを抽出する。なお、ここでいうトレンドワードとは、例えば、あるカテゴリにおいて、ユーザの興味・関心が上昇していると推定されるキーワードをいう。また、図１では、提供装置１００は、ストアからキーワードの指定を取得し、取得したキーワードが属するカテゴリに対応するトレンドワードに関する情報をストアに提供する。

〔提供システムの構成〕
まず、図１及び図２に示す提供システム１について説明する。図２に示すように、提供システム１は、端末装置１０と、ストア装置２０と、提供装置１００とが含まれる。端末装置１０と、ストア装置２０と、提供装置１００とは所定のネットワークＮを介して、有線または無線により通信可能に接続される。図２は、実施形態に係る提供システムの構成例を示す図である。なお、図２に示した提供システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台のストア装置２０や複数台の提供装置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を利用するユーザに応じて、端末装置１０を端末装置１０−１〜１０−５として説明する。例えば、端末装置１０−１は、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（ユーザＵ１）により使用される端末装置１０である。また、例えば、端末装置１０−２は、ユーザＩＤ「Ｕ２」により識別される（ユーザＵ２）により使用される端末装置１０である。また、以下では、端末装置１０−１〜１０−５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。

提供装置１００は、対応情報に基づいて、一の提供元が指定したキーワードに関する指定情報に対応するカテゴリに属する第１キーワードとの組み合わせの共起頻度が所定の条件を満たす第２キーワードに関する情報を、一の提供元に提供する情報処理装置である。

また、提供装置１００は、端末装置１０から取得したクエリ（検索クエリ）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、提供装置１００は、クエリに対応する所定の情報を検索結果として、クエリの送信元である端末装置１０へ提供する。

なお、図１では、提供装置１００が検索サービスを提供する場合を示すが、外部の情報処理装置が検索サービスを提供する場合、提供装置１００は検索サービスを提供しなくてもよい。この場合、提供装置１００は、検索サービスを提供する外部の情報処理装置等から各種情報を取得し、ストアへの情報提供のみを行ってもよい。

ストア装置２０は、販売元であるストアＸの管理者Ｍ１によって利用される情報処理装置である。例えば、ストアＸの管理者Ｍ１は、ストア装置２０を用いて、提供装置１００に対してキーワードに関する指定を行う。また、ストア装置２０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や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ等により実現される。図１は、ストア装置２０がノート型ＰＣである場合を示す。

また、図１の例に示す各日時「ｄｔ＊」中の「ｄｔ」に続く「＊（＊は任意の数値）」は、対応する行動等が行われた日時を示し、日時「ｄｔ＊」は、「＊」の値が大きい程、日付が新しいものとする。例えば、日時「ｄｔ１１−２」は、日時「ｄｔ１１−１」に比べて、「ｄｔ」に続く数値が大きいため、日付がより新しいことを示す。図１に示す例では、日時「ｄｔ１１−２」においてユーザＵ２が行った行動は、日時「ｄｔ１１−１」においてユーザＵ１が行った行動よりも後に行われたことを示す。また、例えば、日時「ｄｔ１２」は、日時「ｄｔ１１−５」に比べて、「ｄｔ」に続く数値が大きいため、日付がより新しいことを示す。なお、図１の例では、「日時ｄｔ１２」等のように抽象的に図示するが、「日時ｄｔ１１」は、「２０１７年１月２３日２３時４１分３２秒」等の具体的な日時が対応するものとする。

まず、提供装置１００は、ストアが指定したキーワードに関する指定情報を取得する（ステップＳ１０）。図１の例では、提供装置１００は、ストアＸのストア装置２０からキーワード「シャンプー」を指定する指定情報を取得する。例えば、提供装置１００は、ストアＸのストア装置２０から取得したキーワード「シャンプー」に関する情報を登録情報記憶部１２１に記憶する。

図１中の登録情報記憶部１２１に示す「登録ＩＤ」は、ストアに指定された指定情報の登録を識別するための識別情報を示す。また、図１中の登録情報記憶部１２１に示す「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。図１中の登録情報記憶部１２１に示す「キーワード」は、対応するストアが指定したキーワードを示す。また、図１中の登録情報記憶部１２１に示す「カテゴリ」は、指定されたキーワードに対応するカテゴリを示す。

図１に示す例において、ストアＢは、キーワード「スマホ」を指定したことを示す。また、キーワード「スマホ」は、カテゴリ「電化製品」に属することを示す。図１に示す例において、ストアＸは、キーワード「シャンプー」を指定したことを示す。また、キーワード「シャンプー」は、カテゴリ「コスメ」に属することを示す。例えば、提供装置１００は、記憶部１２０（図３参照）に記憶カテゴリに関する情報に基づいて、ストアが指定したキーワードのカテゴリを特定する。

また、提供装置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Ｓ１１−１）。図１の例では、提供装置１００は、日時ｄｔ１１−１において、端末装置１０−１からクエリ「ハンドクリーム よもぎ」を取得する。そして、提供装置１００は、クエリ「ハンドクリーム よもぎ」に対応する検索結果を端末装置１０−１へ提供する（ステップＳ１２−１）。また、提供装置１００は、日時ｄｔ１１−１において、ユーザＵ１がクエリ「ハンドクリーム よもぎ」を用いて検索を行ったことを示す行動情報を行動情報記憶部１２３に記憶する。

また、提供装置１００は、ユーザＵ２が利用する端末装置１０−２からクエリを取得する（ステップＳ１１−２）。図１の例では、提供装置１００は、日時ｄｔ１１−２において、端末装置１０−２からクエリ「化粧水 よもぎ」を取得する。そして、提供装置１００は、クエリ「化粧水 よもぎ」に対応する検索結果を端末装置１０−２へ提供する（ステップＳ１２−２）。また、提供装置１００は、日時ｄｔ１１−２において、ユーザＵ２がクエリ「化粧水 よもぎ」を用いて検索を行ったことを示す行動情報を行動情報記憶部１２３に記憶する。

また、提供装置１００は、ユーザＵ３が利用する端末装置１０−３からクエリを取得する（ステップＳ１１−３）。図１の例では、提供装置１００は、日時ｄｔ１１−３において、端末装置１０−３からクエリ「スマホ バッテリ」を取得する。そして、提供装置１００は、クエリ「スマホ バッテリ」に対応する検索結果を端末装置１０−３へ提供する（ステップＳ１２−３）。また、提供装置１００は、日時ｄｔ１１−２において、ユーザＵ２がクエリ「スマホ バッテリ」を用いて検索を行ったことを示す行動情報を行動情報記憶部１２３に記憶する。

また、提供装置１００は、ユーザＵ４が利用する端末装置１０−４からクエリを取得する（ステップＳ１１−４）。図１の例では、提供装置１００は、日時ｄｔ１１−４において、端末装置１０−４からクエリ「天気」を取得する。そして、提供装置１００は、クエリ「天気」に対応する検索結果を端末装置１０−４へ提供する（ステップＳ１２−４）。また、提供装置１００は、日時ｄｔ１１−２において、ユーザＵ２がクエリ「天気」を用いて検索を行ったことを示す行動情報を行動情報記憶部１２３に記憶する。

まず、提供装置１００は、ユーザＵ５が利用する端末装置１０−５からクエリを取得する（ステップＳ１１−５）。図１の例では、提供装置１００は、日時ｄｔ１１−５において、端末装置１０−５からクエリ「ハンドクリーム よもぎ」を取得する。そして、提供装置１００は、クエリ「ハンドクリーム よもぎ」に対応する検索結果を端末装置１０−５へ提供する（ステップＳ１２−５）。また、提供装置１００は、日時ｄｔ１１−５において、ユーザＵ５がクエリ「ハンドクリーム よもぎ」を用いて検索を行ったことを示す行動情報を行動情報記憶部１２３に記憶する。

以下、ステップＳ１１−１〜Ｓ１１−５を区別せずに説明する場合、ステップＳ１１と総称する。また、ステップＳ１１−１〜Ｓ１１−５に限らず、各ユーザの検索は、複数回行われてもよい。また、以下、ステップＳ１２−１〜Ｓ１２−５を区別せずに説明する場合、ステップＳ１２と総称する。なお、図１では、５人のユーザＵ１〜Ｕ５を図示するが、提供装置１００は、ユーザＵ１〜Ｕ５に限らず、多数のユーザ（例えば、１００万ユーザや１０００万ユーザ等）が検索に用いたクエリを取得する。

そして、提供装置１００は、クエリの使用回数の変化を分析する（ステップＳ１３）。図１の例では、提供装置１００は、行動情報記憶部１２３に記憶された行動情報に基づいてクエリの使用回数の変化を分析する。例えば、提供装置１００は、各カテゴリに属する商品名とともに用いられたキーワード（クエリ）の使用回数の変化を分析する。例えば、提供装置１００は、各カテゴリに属する商品名とともに用いられたキーワード（クエリ）の使用回数の変化をカテゴリに対応付けて分析する。例えば、提供装置１００は、ストアが指定したキーワードに対応するカテゴリに属するキーワード（商品名等）とともに用いられたキーワード（クエリ）の使用回数の変化を分析する。例えば、提供装置１００は、ストアＢが指定したキーワード「スマホ」に対応するカテゴリ「電化製品」に属するキーワードとともに用いられたクエリの使用回数の変化を分析する。また、例えば、提供装置１００は、ストアＸが指定したキーワード「シャンプー」に対応するカテゴリ「コスメ」に属するキーワードとともに用いられたクエリの使用回数の変化を分析する。

例えば、提供装置１００は、ストアＸが指定したキーワード「シャンプー」に対応するカテゴリ「コスメ」に属するキーワードとともに用いられたクエリの使用回数の変化を分析する。図１の例では、提供装置１００は、カテゴリ「コスメ」に属するキーワードとともに用いられたキーワード「よもぎ」の使用回数の変化を示す推移グラフＳＧ１１を生成する。また、提供装置１００は、推移グラフＳＧ１１を用いて、カテゴリ「コスメ」に属するキーワードとともにキーワード「よもぎ」を用いて検索された回数を分析する。

そして、提供装置１００は、取得したクエリに関する情報に基づいてトレンドワードを抽出する（ステップＳ１４）。例えば、提供装置１００は、ストアが指定した商品に対応するカテゴリに属する他の商品に関する第１クエリと第２クエリとが組み合わされて使用された回数が、所定の期間において所定の閾値以上上昇した場合、第２クエリをトレンドワードとして抽出する。

図１の例では、提供装置１００は、ストアＸが指定した商品のカテゴリ「コスメ」に属する他の商品に関する第１クエリとの組み合わせ使用が、日時ｄｔ１１から日時ｄｔ１２の間において、上昇率が２倍以上となった第２クエリである文字列「よもぎ」をトレンドワードとして抽出する。具体的には、提供装置１００は、カテゴリ「コスメ」に対応する第１クエリとキーワード「よもぎ」が組み合わせて検索された回数が、日時ｄｔ１１においては検索回数ｃ１１（例えば、１万回）であり、日時ｄｔ１２においては検索回数ｃ１１の２倍以上の検索回数ｃ１２（例えば、３万回）となっている。そのため、図１の例では、提供装置１００は、カテゴリ「コスメ」に対応するトレンドワードとしてキーワード「よもぎ」を抽出する。また、図１の例では、提供装置１００は、カテゴリ「家電製品」に対応するトレンドワードとしてキーワード「バッテリ」を抽出する。

なお、上記の所定の期間における上昇率が２倍以上となることをトレンドワードとして抽出する条件とする場合は一例であり、提供装置１００は、種々の条件に基づいて、トレンドワードを抽出してもよい。例えば、提供装置１００は、所定の期間における上昇率が３倍以上や５倍以上であることを条件として、トレンドワードを抽出してもよい。また、例えば、提供装置１００は、所定の期間において検索回数が所定の閾値以上上昇したことを条件として、トレンドワードを抽出してもよい。例えば、提供装置１００は、所定の期間において検索回数が１０００回以上や１万回以上上昇したことを条件として、トレンドワードを抽出してもよい。なお、上記は一例であり、提供装置１００は、種々の情報を適宜用いて条件判定を行い、トレンドワードを抽出してもよい。

そして、提供装置１００は、ストアにトレンドワードに関する情報を提供する（ステップＳ１５）。例えば、提供装置１００は、トレンドワードに対応するカテゴリに関する登録を行ったストアにトレンドワードに関する情報を提供する。例えば、提供装置１００は、カテゴリ「コスメ」に関する登録を行ったストアに、カテゴリ「コスメ」における現状のトレンドワード「よもぎ」であることを示す情報を提供する。図１の例では、提供装置１００は、カテゴリ「コスメ」に属する商品「シャンプー」を指定情報として登録したストアＸに、カテゴリ「コスメ」における現状のトレンドワード「よもぎ」であることを示す情報を提供する。

このように、提供装置１００は、ストアが指定したキーワードに対応するカテゴリのキーワードとともに用いられた回数が所定の期間において上昇したキーワードをトレンドワードとして、ストアに提供する。これにより、トレンドワードの提供を受けたストアは、自身が提供する商品またはサービスについて、提供されたトレンドワードに基づいて、新商品等の開発やマーケティング等を行うことができる。

〔１−１．抽出対象〕
図１の例では、提供装置１００が検索に用いられたクエリを用いてトレンドワードを抽出する場合を示したが、提供装置１００は、種々の情報を対象として、トレンドワードを抽出してもよい。例えば、提供装置１００は、所定のネットワークで通信される文字情報からトレンドワードを抽出してもよい。例えば、提供装置１００は、所定のサービスにおける文字情報において、ストアの指定情報に対応するカテゴリに属する第１キーワードとの組み合わせの共起頻度が所定の条件を満たす第２キーワードをトレンドワードとして抽出してもよい。

例えば、提供装置１００は、ソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ：Social Networking Service）においてユーザが投稿した投稿情報を対象として、トレンドワードを抽出してもよい。例えば、提供装置１００は、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）やＦａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）等においてユーザが投稿した投稿情報を対象として、トレンドワードを抽出してもよい。例えば、提供装置１００は、ユーザがＴｗｉｔｔｅｒにおいて投稿した文章（文字情報）を対象として、トレンドワードを抽出してもよい。

例えば、提供装置１００は、ユーザがメッセージサービスにおいて入力した入力情報を対象として、トレンドワードを抽出してもよい。例えば、提供装置１００は、ユーザがＬＩＮＥ（登録商標）等のメッセージサービスにおいて入力した入力情報を対象として、トレンドワードを抽出してもよい。例えば、提供装置１００は、電子メールにおいて入力した入力情報を対象として、トレンドワードを抽出してもよい。例えば、提供装置１００は、ウェブ上におけるコンテンツン（情報）に関する検索サービスにおける情報（検索クエリ）を対象として、トレンドワードを抽出してもよい。また、例えば、提供装置１００がウェブ上におけるコンテンツ（情報）に関する検索サービスを提供する情報処理装置であり、ストア装置２０が所定の電子商取引サービスを利用するストアＸの情報処理装置であってもよい。このように、提供装置１００は、例えば、自身が提供するサービスとは異なる他のサービスを利用する管理者からの要求に応じて、情報提供を行ってもよい。このような場合、例えば、提供装置１００は、他のサービスを利用する管理者にキーワードを登録するページを提供してもよいし、管理者が利用する他のサービスにおいて管理者が登録したキーワードを他のサービスから取得して、管理者に情報提供を行ってもよい。

〔１−２．提供する情報〕
図１の例では、説明を簡単にするために、提供装置１００がトレンドワードとそのトレンドワードに対応するカテゴリとを示す情報を提供する場合を示したが、提供装置１００は、トレンドワードに関する種々の情報をストアに提供してもよい。例えば、提供装置１００は、上昇率に基づくトレンドワードのスコアをストアに提供してもよい。例えば、提供装置１００は、上昇率が２倍である場合、トレンドワードのスコア「２」をストアに提供してもよい。

〔１−３．集計対象〕
図１の例では、説明を簡単にするために、提供装置１００がストアにより指定されたキーワードに対応するカテゴリに属する全キーワードを対象にトレンドワードを抽出する場合を示したが、提供装置１００は、ストアが指定したキーワード以外を対象にトレンドワードを抽出してもよい。

例えば、図１の例では、提供装置１００は、ストアＸが指定したキーワード「シャンプー」に関する検索以外を対象にトレンドワードを抽出してもよい。図１の例では、提供装置１００は、ストアＸが指定したキーワード「シャンプー」とともにキーワード「よもぎ」を用いた検索を除外してもよい。すなわち、提供装置１００は、ストアＸが指定した商品に対応するカテゴリに属する他の商品に関する第１クエリ（第１キーワード）と共起する第２クエリ（第２キーワード）の使用回数を分析してもよい。これにより、提供装置１００は、ストア自身の指定したキーワード（商品）ではなく、ストアの指定したキーワード（商品）とカテゴリが共通するキーワード（商品）、すなわちストアがターゲットとする商品の周辺の商品についてのトレンドワードをストアに提供することが可能となる。

また、提供装置１００は、カテゴリごとに限らず、各キーワードを対象にトレンドワードを抽出してもよい。例えば、提供装置１００は、一のキーワードとともに検索に用いられる他のキーワードをトレンドワードとして抽出してもよい。

〔２．提供装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る提供装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る提供装置の構成例を示す図である。図３に示すように、提供装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、提供装置１００は、提供装置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、例えば提供システム１に含まれる端末装置１０やストア装置２０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３に示すように、登録情報記憶部１２１と、ユーザ情報記憶部１２２と、行動情報記憶部１２３と、トレンドワード情報記憶部１２４とを有する。

（登録情報記憶部１２１）
実施形態に係る登録情報記憶部１２１は、商品に関する各種情報を記憶する。図４は、実施形態に係る登録情報記憶部の一例を示す図である。図４に示す登録情報記憶部１２１は、「登録ＩＤ」、「ストア」、「キーワード」、「カテゴリ」といった項目を有する。

「登録ＩＤ」は、ストアに指定された指定情報の登録を識別するための識別情報を示す。「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。「キーワード」は、対応するストアが指定したキーワードを示す。また、「カテゴリ」は、指定されたキーワードに対応するカテゴリを示す。なお、ユーザがキーワードの指定ではなく、カテゴリを指定した場合、「キーワード」は、「−（指定無）」として登録され、「カテゴリ」にユーザが指定したカテゴリ（例えば、コスメやエンターテインメント等）が登録されてもよい。

図４に示す例において、登録ＩＤ「ＲＧ１１」により識別される指定情報の登録は、ストアＢにより行われたことを示す。図４に示す例において、ストアＢは、キーワード「スマホ」を指定したことを示す。また、キーワード「スマホ」は、カテゴリ「電化製品」に属することを示す。図４に示す例において、登録ＩＤ「ＲＧ１００」により識別される指定情報の登録は、ストアＸにより行われたことを示す。図４に示す例において、ストアＸは、キーワード「シャンプー」を指定したことを示す。また、キーワード「シャンプー」は、カテゴリ「コスメ」に属することを示す。なお、提供装置１００は、カテゴリに関する情報を記憶部１２０に記憶してもよい。例えば、提供装置１００は、階層構造を有するカテゴリに関する情報及び各カテゴリに属する各商品が対応付けられ情報を記憶部１２０に記憶してもよい。

なお、登録情報記憶部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、登録情報記憶部１２１は、指定情報が登録された日時に関する情報を記憶してもよい。また、例えば、登録情報記憶部１２１には、一のストアについて複数のキーワードの指定情報が登録されてもよい。例えば、登録情報記憶部１２１には、一のストアについて、所定の上限値までの複数のキーワードの指定情報が登録されてもよい。

（ユーザ情報記憶部１２２）
実施形態に係るユーザ情報記憶部１２２は、ユーザ属性に関する各種情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部１２２は、ユーザ属性情報を記憶する。図５は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。図５に示すユーザ情報記憶部１２２は、「ユーザＩＤ」、「年齢」、「性別」といった項目が含まれる。

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、図１の例に示したユーザＵ１に対応する。「年齢」は、端末装置１０を利用するユーザの年齢を示す。なお、「年齢」は、例えば３５歳など、ユーザＩＤにより識別されるユーザの具体的な年齢であってもよい。「性別」は、端末装置１０を利用するユーザの性別を示す。

例えば、図５に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザの年齢は、「２０代」であり、ユーザの性別は、「男性」であることを示す。また、例えば、図５に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ２」により識別されるユーザの年齢は、「２０代」であり、ユーザの性別は、「女性」であることを示す。

なお、ユーザ情報記憶部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、ユーザ情報記憶部１２２は、ユーザのデモグラフィック属性に関する情報やサイコグラフィック属性に関する情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部１２２は、氏名、家族構成、収入、興味、ライフスタイル等の情報を記憶してもよい。

（行動情報記憶部１２３）
実施形態に係る行動情報記憶部１２３は、ユーザの行動に関する各種情報を記憶する。図６は、実施形態に係る行動情報記憶部の一例を示す図である。例えば、行動情報記憶部１２３は、各ユーザの端末装置１０を用いて行った検索等を含む種々の行動情報を記憶する。図６に示す行動情報記憶部１２３には、「行動ＩＤ」、「ユーザＩＤ」、「日時」、「クエリ情報」といった項目が含まれる。また、「クエリ情報」には、「クエリ１」、「クエリ２」等といった項目が含まれる。

また、「行動ＩＤ」は、ユーザの行動を識別する情報を示す。「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、図１の例に示したユーザＵ１に対応する。「日時」は、対応するユーザの行動が行われた日時を示す。「日時」には、「ｄｔ１１−１」等のように抽象的に図示するが、「２０１７年１月２３日２２時３１分５２秒」等の具体的な日時が記憶されてもよい。また、「クエリ情報」は、対応する検索において用いられたクエリに関する情報を示す。「クエリ１」や「クエリ２」は、対応する検索において用いられたクエリを示す。例えば、「クエリ１」は、第１クエリに対応し、「クエリ２」は、第１クエリに対応する。

例えば、図６に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（ユーザＵ１）は、行動ＡＣ１１を行ったことを示す。具体的には、図６に示す例においてユーザＵ１は、第１クエリ「ハンドクリーム」と第２クエリ「よもぎ」とを用いた検索（行動ＡＣ１１）を日時ｄｔ１１−１に行ったことを示す。また、例えば、図６に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ２」により識別されるユーザ（ユーザＵ２）は、行動ＡＣ１２を行ったことを示す。具体的には、図６に示す例においてユーザＵ２は、第１クエリ「化粧水」と第２クエリ「よもぎ」とを用いた検索（行動ＡＣ１２）を日時ｄｔ１１−２に行ったことを示す。

なお、行動情報記憶部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。また、図６では、ユーザＩＤごとに行動情報が行動情報記憶部１２３に記憶される場合を示したが、行動情報は、日時順に限らず、例えばユーザＩＤごとに記憶されてもよい。

（トレンドワード情報記憶部１２４）
実施形態に係るトレンドワード情報記憶部１２４は、索引に関する各種情報を記憶する。図７は、実施形態に係るトレンドワード情報記憶部の一例を示す図である。図７に示すトレンドワード情報記憶部１２４は、「トレンドワードＩＤ」、「カテゴリ」、「トレンドワード」といった項目を有する。

「トレンドワードＩＤ」は、トレンドワードを識別するための識別情報を示す。「カテゴリ」は、トレンドワードが抽出されたカテゴリを示す。「トレンドワード」は、抽出されたトレンドワードを示す。

図７の例は、トレンドワードＩＤ「ＴＷ１１」により識別されるトレンドワード情報は、カテゴリ「コスメ」においてトレンドワード「よもぎ」が抽出されたことを示す。また、図７の例は、トレンドワードＩＤ「ＴＷ１２」により識別されるトレンドワード情報は、カテゴリ「電化製品」においてトレンドワード「バッテリ」が抽出されたことを示す。

また、トレンドワード情報記憶部１２４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、トレンドワード情報記憶部１２４は、トレンドワードが抽出された日時や抽出に用いた情報が収集された期間に関する情報を記憶してもよい。例えば、トレンドワード情報記憶部１２４は、トレンドワードの上昇率に基づくスコアを記憶してもよい。

（制御部１３０）
図３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、提供装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（提供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３に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、生成部１３２と、抽出部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）
取得部１３１は、各種情報を取得する。例えば、取得部１３１は、登録情報記憶部１２１やユーザ情報記憶部１２２や行動情報記憶部１２３やトレンドワード情報記憶部１２４から各種情報を取得する。

例えば、取得部１３１は、一の提供元が指定したキーワードに関する指定情報を取得する。また、例えば、取得部１３１は、一の提供元が指定したキーワードを指定情報として取得する。また、例えば、取得部１３１は、一の提供元が指定したキーワードに基づくカテゴリを指定情報として取得する。例えば、取得部１３１は、一の提供元が指定したキーワードが一のカテゴリと一致する場合、指定されたキーワードをカテゴリの指定として取得する。また、例えば、取得部１３１は、一の提供元が指定したクエリに関する指定情報を取得する。

図１の例では、取得部１３１は、ストア装置２０からキーワードを指定する指定情報を取得する。図１の例では、提供装置１００は、ストアＸのストア装置２０からキーワード「シャンプー」を指定する指定情報を取得する。例えば、提供装置１００は、ストアＸのストア装置２０から取得したキーワード「シャンプー」に関する情報を登録情報記憶部１２１に記憶する。

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する。例えば、取得部１３１は、行動情報記憶部１２３からユーザが検索に用いたクエリを取得する。例えば、取得部１３１は、端末装置１０からユーザが検索に用いるクエリを取得する。

図１の例では、取得部１３１は、端末装置１０−１からクエリ「ハンドクリーム よもぎ」を取得する。また、図１の例では、取得部１３１は、端末装置１０−２からクエリ「化粧水 よもぎ」を取得する。また、図１の例では、取得部１３１は、端末装置１０−３からクエリ「スマホ バッテリ」を取得する。また、図１の例では、取得部１３１は、端末装置１０−４からクエリ「天気」を取得する。また、図１の例では、取得部１３１は、端末装置１０−５からクエリ「ハンドクリーム よもぎ」を取得する。

（生成部１３２）
生成部１３２は、種々の情報を生成する。例えば、生成部１３２は、クエリの使用回数の変化を分析する。図１の例では、生成部１３２は、行動情報記憶部１２３に記憶された行動情報に基づいてクエリの使用回数の変化を分析する。例えば、生成部１３２は、各カテゴリに属する商品名とともに用いられたキーワード（クエリ）の使用回数の変化を分析する。例えば、生成部１３２は、各カテゴリに属する商品名とともに用いられたキーワード（クエリ）の使用回数の変化をカテゴリに対応付けて分析する。

例えば、生成部１３２は、ストアが指定したキーワードに対応するカテゴリに属するキーワード（商品名等）とともに用いられたキーワード（クエリ）の使用回数の変化を分析する。図１の例では、生成部１３２は、ストアＢが指定したキーワード「スマホ」に対応するカテゴリ「電化製品」に属するキーワードとともに用いられたクエリの使用回数の変化を分析する。また、図１の例では、生成部１３２は、ストアＸが指定したキーワード「シャンプー」に対応するカテゴリ「コスメ」に属するキーワードとともに用いられたクエリの使用回数の変化を分析する。

図１の例では、生成部１３２は、ストアＸが指定したキーワード「シャンプー」に対応するカテゴリ「コスメ」に属するキーワードとともに用いられたクエリの使用回数の変化を分析する。図１の例では、生成部１３２は、カテゴリ「コスメ」に属するキーワードとともに用いられたキーワード「よもぎ」の使用回数の変化を示す推移グラフＳＧ１１を生成する。図１の例では、生成部１３２は、推移グラフＳＧ１１を用いて、カテゴリ「コスメ」に属するキーワードとともにキーワード「よもぎ」を用いて検索された回数を分析する。

（抽出部１３３）
抽出部１３３は、種々の情報を抽出する。例えば、抽出部１３３は、種々の情報を抽出する。

例えば、抽出部１３３は、取得部１３１により取得されたクエリに関する情報に基づいてトレンドワードを抽出する。図１の例では、抽出部１３３は、ストアが指定した商品に対応するカテゴリに属する他の商品に関する第１クエリと第２クエリとが組み合わされて使用された回数が、所定の期間において所定の閾値以上上昇した場合、第２クエリをトレンドワードとして抽出する。

図１の例では、抽出部１３３は、ストアＸが指定した商品のカテゴリ「コスメ」に属する他の商品に関する第１クエリとの組み合わせ使用が、日時ｄｔ１１から日時ｄｔ１２の間において、上昇率が２倍以上となった第２クエリである文字列「よもぎ」をトレンドワードとして抽出する。図１の例では、抽出部１３３は、カテゴリ「コスメ」に対応する第１クエリとキーワード「よもぎ」が組み合わせて検索された回数が、日時ｄｔ１１においては検索回数ｃ１１（例えば、１万回）であり、日時ｄｔ１２においては検索回数ｃ１１の２倍以上の検索回数ｃ１２（例えば、３万回）となっている。図１の例では、抽出部１３３は、カテゴリ「コスメ」に対応するトレンドワードとしてキーワード「よもぎ」を抽出する。また、図１の例では、抽出部１３３は、カテゴリ「家電製品」に対応するトレンドワードとしてキーワード「バッテリ」を抽出する。

（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、商品またはサービスに関する第１キーワードと、その第１キーワードと共起する第２キーワードとの組み合わせのうち、指定情報に対応するカテゴリに属する第１キーワードとの組み合わせの共起頻度が所定の条件を満たす第２キーワードに関する情報を、一の提供元に提供する。例えば、提供部１３４は、指定情報に対応するカテゴリに属する第１キーワードとの組み合わせの共起頻度の所定の期間における上昇が所定の条件を満たす第２キーワードに関する情報を、一の提供元に提供する。例えば、提供部１３４は、キーワードとは異なる第１キーワードであって、キーワードとカテゴリが共通する第１キーワードとの組み合わせの共起頻度が所定の条件を満たす第２キーワードに関する情報を、一の提供元に提供する。

また、例えば、提供部１３４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提供する。図１の例では、提供部１３４は、クエリ「ハンドクリーム よもぎ」に対応する検索結果を、記憶部１２０に記憶された所定の情報群から抽出し、端末装置１０−１へ提供する。

例えば、提供部１３４は、抽出部１３３により抽出されたトレンドワードに関する情報を提供する。例えば、提供部１３４は、ストアにトレンドワードに関する情報を提供する。図１の例では、提供部１３４は、トレンドワードに対応するカテゴリに関する登録を行ったストアにトレンドワードに関する情報を提供する。

図１の例では、提供部１３４は、抽出部１３３により抽出されたカテゴリ「コスメ」に対応するトレンドワード「よもぎ」をストア端末２０へ提供する。図１の例では、提供部１３４は、カテゴリ「コスメ」に関する登録を行ったストアに、カテゴリ「コスメ」における現状のトレンドワード「よもぎ」であることを示す情報を提供する。図１の例では、提供部１３４は、カテゴリ「コスメ」に属する商品「シャンプー」を指定情報として登録したストアＸに、カテゴリ「コスメ」における現状のトレンドワード「よもぎ」であることを示す情報を提供する。また、例えば、提供部１３４は、生成部１３２により生成された分析情報をストア端末２０へ提供してもよい。図１の例では、提供部１３４は、生成部１３２により生成された推移グラフＳＧ１１をストア端末２０へ提供してもよい。

〔３．提供処理のフロー〕
ここで、図８を用いて、実施形態に係る提供装置１００による提供処理の手順について説明する。図８は、実施形態に係る提供処理の一例を示すフローチャートである。

図８に示すように、提供装置１００は、ストアが指定したキーワードに関する指定情報を取得する（ステップＳ１０１）。図１の例では、提供装置１００は、ストアＸのストア装置２０からキーワード「シャンプー」を指定する指定情報を取得する。

また、提供装置１００は、検索に用いられたクエリを取得する（ステップＳ１０２）。図１の例では、提供装置１００は、端末装置１０−１からクエリ「ハンドクリーム よもぎ」を取得する。また、図１の例では、提供装置１００は、端末装置１０−２からクエリ「化粧水 よもぎ」を取得する。また、図１の例では、提供装置１００は、端末装置１０−３からクエリ「スマホ バッテリ」を取得する。また、図１の例では、提供装置１００は、端末装置１０−４からクエリ「天気」を取得する。また、図１の例では、提供装置１００は、端末装置１０−５からクエリ「ハンドクリーム よもぎ」を取得する。

そして、提供装置１００は、取得したクエリに関する情報に基づいてトレンドワードを抽出する（ステップＳ１０３）。例えば、提供装置１００は、クエリの使用回数の変化を分析する。例えば、提供装置１００は、ストアが指定した商品に対応するカテゴリに属する他の商品に関する第１クエリ（第１キーワード）と共起する第２クエリ（第２キーワード）の使用回数を分析する。図１の例では、提供装置１００は、行動情報記憶部１２３に記憶された行動情報に基づいてクエリの使用回数の変化を分析する。

例えば、提供装置１００は、ストアが指定した商品に対応するカテゴリに属する他の商品に関する第１クエリと第２クエリとが組み合わされて使用された回数が、所定の期間において所定の閾値以上上昇した場合、第２クエリをトレンドワードとして抽出する。図１の例では、提供装置１００は、ストアＸが指定した商品のカテゴリ「コスメ」に属する他の商品に関する第１クエリとの組み合わせ使用が、日時ｄｔ１１から日時ｄｔ１２の間において、上昇率が２倍以上となった第２クエリである文字列「よもぎ」をトレンドワードとして抽出する。

そして、提供装置１００は、トレンドワードに対応するカテゴリに関する登録を行ったストアにトレンドワードに関する情報を提供する（ステップＳ１０４）。例えば、提供装置１００は、カテゴリ「コスメ」に関する登録を行ったストアに、カテゴリ「コスメ」における現状のトレンドワード「よもぎ」であることを示す情報を提供する。図１の例では、提供装置１００は、カテゴリ「コスメ」に属する商品「シャンプー」を指定情報として登録したストアＸに、カテゴリ「コスメ」における現状のトレンドワード「よもぎ」であることを示す情報を提供する。

〔４．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る提供装置１００は、取得部１３１と、提供部１３４とを有する。取得部１３１は、一の提供元が指定したキーワードに関する指定情報を取得する。提供部１３４は、商品またはサービスに関する第１キーワードと、当該第１キーワードと共起する第２キーワードとの組み合わせのうち、指定情報に対応するカテゴリに属する第１キーワードとの組み合わせの共起頻度が所定の条件を満たす第２キーワードに関する情報を、一の提供元に提供する。

これにより、実施形態に係る提供装置１００は、指定情報に対応するカテゴリに属する第１キーワードとの組み合わせの共起頻度が所定の条件を満たす第２キーワードに関する情報を、一の提供元に提供することができるため、所定の商品またはサービスを販売する提供元に適切な情報を提供することができる。

また、実施形態に係る提供装置１００において、提供部１３４は、指定情報に対応するカテゴリに属する第１キーワードとの組み合わせの共起頻度の所定の期間における上昇が所定の条件を満たす第２キーワードに関する情報を、一の提供元に提供する。

これにより、実施形態に係る提供装置１００は、指定情報に対応するカテゴリに属する第１キーワードとの組み合わせの共起頻度の所定の期間における上昇が所定の条件を満たす第２キーワードに関する情報を、一の提供元に提供することができるため、所定の商品またはサービスを販売する提供元に適切な情報を提供することができる。

また、実施形態に係る提供装置１００において、取得部１３１は、一の提供元が指定したキーワードを指定情報として取得する。

これにより、実施形態に係る提供装置１００は、一の提供元が指定したキーワードを指定情報として取得するにより、所定の商品またはサービスを販売する提供元に適切な情報を提供することができる。

また、実施形態に係る提供装置１００において、取得部１３１は、キーワードとは異なる第１キーワードであって、キーワードとカテゴリが共通する第１キーワードとの組み合わせの共起頻度が所定の条件を満たす第２キーワードに関する情報を、一の提供元に提供する。

これにより、実施形態に係る提供装置１００は、キーワードとは異なる第１キーワードであって、キーワードとカテゴリが共通する第１キーワードとの組み合わせの共起頻度が所定の条件を満たす第２キーワードに関する情報を、一の提供元に提供することができ、所定の商品またはサービスを販売する提供元に適切な情報を提供することができる。

また、実施形態に係る提供装置１００において、取得部１３１は、一の提供元が指定したキーワードに基づくカテゴリを指定情報として取得する。

これにより、実施形態に係る提供装置１００は、一の提供元が指定したキーワードに基づくカテゴリを指定情報として取得することにより、所定の商品またはサービスを販売する提供元に適切な情報を提供することができる。

また、実施形態に係る提供装置１００において、取得部１３１は、一の提供元が指定したクエリに関する指定情報を取得する。提供部１３４は、商品またはサービスに関する第１クエリとともに検索に用いられた第２クエリと第１キーワードとの組み合わせのうち、指定情報に対応するカテゴリに属する第１クエリとの組み合わせで検索に用いられた使用頻度が所定の条件を満たす第２クエリに関する情報を、一の提供元に提供する。

これにより、実施形態に係る提供装置１００は、指定情報に対応するカテゴリに属する第１クエリとの組み合わせで検索に用いられた使用頻度が所定の条件を満たす第２クエリに関する情報を、一の提供元に提供することができるため、所定の商品またはサービスを販売する提供元に適切な情報を提供することができる。

〔５．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る提供装置１００は、例えば図９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９は、提供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が実施形態に係る提供装置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生成することができる。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された各処理は、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 提供システム
１００ 提供装置
１２１ 登録情報記憶部
１２２ ユーザ情報記憶部
１２３ 行動情報記憶部
１２４ トレンドワード情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 生成部
１３３ 抽出部
１３４ 提供部
１０ 端末装置
２０ ストア装置
Ｎ ネットワーク

Claims (8)

1. 一の提供元が指定したキーワードに関する指定情報を取得する取得部と、
   商品またはサービスに関する第１キーワードと、当該第１キーワードと共起する第２キーワードとの組み合わせのうち、前記指定情報に対応するカテゴリに属する第１キーワードとの組み合わせの共起頻度が所定の条件を満たす第２キーワードに関する情報を、前記一の提供元に提供する提供部と、
   を備えることを特徴とする提供装置。
2. 前記提供部は、
   前記指定情報に対応するカテゴリに属する第１キーワードとの組み合わせの共起頻度の所定の期間における上昇が所定の条件を満たす第２キーワードに関する情報を、前記一の提供元に提供する
   ことを特徴とする請求項１に記載の提供装置。
3. 前記取得部は、
   前記一の提供元が指定したキーワードを前記指定情報として取得する
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の提供装置。
4. 前記提供部は、
   前記キーワードとは異なる第１キーワードであって、前記キーワードとカテゴリが共通する第１キーワードとの組み合わせの共起頻度が所定の条件を満たす第２キーワードに関する情報を、前記一の提供元に提供する
   ことを特徴とする請求項３に記載の提供装置。
5. 前記取得部は、
   前記一の提供元が指定したキーワードに基づくカテゴリを前記指定情報として取得する
   ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の提供装置。
6. 前記取得部は、
   前記一の提供元が指定したクエリに関する指定情報を取得し、
   前記提供部は、
   商品またはサービスに関する第１クエリとともに検索に用いられた第２クエリと前記第１キーワードとの組み合わせのうち、前記指定情報に対応するカテゴリに属する第１クエリとの組み合わせで検索に用いられた使用頻度が所定の条件を満たす第２クエリに関する情報を、前記一の提供元に提供する
   ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の提供装置。
7. コンピュータが実行する提供方法であって、
   一の提供元が指定したキーワードに関する指定情報を取得する取得工程と、
   商品またはサービスに関する第１キーワードと、当該第１キーワードと共起する第２キーワードとの組み合わせのうち、前記指定情報に対応するカテゴリに属する第１キーワードとの組み合わせの共起頻度が所定の条件を満たす第２キーワードに関する情報を、前記一の提供元に提供する提供工程と、
   を含むことを特徴とする提供方法。
8. 一の提供元が指定したキーワードに関する指定情報を取得する取得手順と、
   商品またはサービスに関する第１キーワードと、当該第１キーワードと共起する第２キーワードとの組み合わせのうち、前記指定情報に対応するカテゴリに属する第１キーワードとの組み合わせの共起頻度が所定の条件を満たす第２キーワードに関する情報を、前記一の提供元に提供する提供手順と、
   をコンピュータに実行させることを特徴とする提供プログラム。

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