JP2020107269A - 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】検索クエリに対応する商品の購入先となる店舗を簡便に選択できるよう支援する情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを提供する。【解決手段】情報処理装置１００は、制御部１３０において、受付部１３１と、提示部１３６と、を有する。受付部１３１は、商品を検索するための検索クエリを受け付ける。提示部１３６は、受付部１３１により受け付けられた検索クエリに対応する商品を取り扱っている店舗に関する順位情報を提示する。【選択図】図４

Description

本発明の実施形態は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

従来、インターネットを介してユーザー端末と、そのユーザー端末にショッピングページを提供するサーバとを備え、そのショッピングページにてユーザーが商品を購入するシステムが知られている。

例えば、特許文献１には、ユーザーの要求にあった最適な商品を簡便に購入できるように支援する技術が開示されている。

特開２０１０−２１８１２７号公報

しかし、上記の従来技術では、商品の購入先となる店舗を簡便に選択できるよう支援することができるとは限らない。例えば、上記の従来技術では、所定の基準により評価した順序で、表示領域に購入予定の商品と同一の商品を表示させる。このような上記の従来技術では、ユーザーは、購入予定商品が、要求する基準を満たしているかどうかを容易に判断することができるようになる一方で、必ずしも商品の購入先となる店舗を簡便に選択できるようになるとは限らない。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、商品の購入先となる店舗を簡便に選択できるよう支援することができる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提供することを目的とする。

本願にかかる情報処理装置は、商品を検索するための検索クエリを受け付ける受付部と、前記受付部により受け付けられた検索クエリに対応する商品を取り扱っている店舗に関する順位情報を提示する提示部とを有することを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、商品の購入先となる店舗を簡便に選択できるよう支援することができるといった効果を奏する。

図１は、実施形態にかかる情報処理の一例を示す図である。 図２は、検索結果ページの一例を示す図である。 図３は、実施形態にかかる情報処理システムの構成例を示す図である。 図４は、実施形態にかかる情報処理装置の構成例を示す図である。 図５は、実施形態にかかる評価情報記憶部の一例を示す図である。 図６は、実施形態にかかるカテゴリ情報記憶部の一例を示す図である。 図７は、実施形態にかかる情報処理手順を示すフローチャートである。 図８は、情報処理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、本願にかかる情報処理装置、情報処理方法および情報処理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説明する。なお、この実施形態により本願にかかる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において、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。

〔１．情報処理の一例〕
まず、図１を用いて、実施形態にかかる情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態にかかる情報処理の一例を示す図である。実施形態にかかる情報処理は、図１に示す情報処理装置１００によって行われる。

図１の説明に先立って、図３を用いて、実施形態にかかる情報処理システムについて説明する。図３は、実施形態にかかる情報処理システム１の構成例を示す図である。実施形態にかかる情報処理システム１は、図３に示すように、端末装置１０と、情報処理装置１００とを含む。端末装置１０、情報処理装置１００は、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。なお、図３に示す情報処理システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の情報処理装置１００が含まれてよい。

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）等である。本実施形態では、端末装置１０には、ショッピングサービスを提供するアプリケーションであるアプリＡＰが予めインストールされているものとする。また、かかるショッピングサービスのサービス名、および、かかるショッピングサービスを提供するサイトのサイト名を以下では「ＹＳショッピング」と表記する場合がある。また、このようなことからアプリＡＰは、ＹＳショッピングに対応するアプリケーションである。

また、ＹＳショッピングには各種店舗（仮想店舗、実店舗のいずれであってもよい）の商品が出品されているため、ＹＳショッピングは電子モール等とも呼ばれる。そして、端末装置１０は、アプリＡＰの制御に従って、ＹＳショッピングにアクセスし、各種商品情報を表示する。例えば、端末装置１０は、ＹＳショッピングが表示されている状態において、商品を検索するための検索クエリの入力をユーザから受け付けると、受け付けた検索クエリを情報処理装置１００に送信する。また、端末装置１０は、情報処理装置１００が検索クエリを用いて検索した検索結果を表示する。

なお、以下の実施形態では、図１に示す情報処理装置１００が実施形態にかかる情報処理プログラムの制御に従って、実施形態にかかる情報処理を行うものとして説明するが、端末装置１０が実施形態にかかる情報処理プログラムの制御に従って、実施形態にかかる情報処理を行ってもよい。また、このような場合、アプリＡＰが情報処理プログラムの一例ということができる。また、端末装置１０と情報処理装置１００とが協働することにより実施形態にかかる情報処理が行われてもよく、かかる場合には、端末装置１０および情報処理装置１００の双方が、実施形態にかかる情報処理プログラムの制御に従って動作することになる。

ここで、実施形態にかかる情報処理が行われるにあたっての前提について説明する。例えば、ユーザは、ＹＳショッピングに出店している店舗の中に商品Ａを取り扱っている店舗があるかを探すために、検索クエリ「商品Ａ」を入力したとする。上記の通りＹＳショッピングには、多くの店舗が出品しているため、このように、検索クエリ「商品Ａ」が入力された場合、検索クエリ「商品Ａ」に対応する店舗（商品Ａを取り扱っている店舗）として、複数の異なる店舗それぞれが取り扱っている商品Ａが検索結果として表示される、といったことが起こり得る。そうすると、ユーザは、どの店舗で販売される商品Ａを購入すればよいか、店舗の選択に迷ってしまう場合がある。このため、店舗の選択を支援することができれば、ユーザは商品をよりスムーズに購入できるようになり便利である。

また、商品Ａを食品とすると、ユーザは、商品Ａを購入したいが商品Ａについて詳しくないためどのような状態のものが良いのか、商品Ａにはどのような種類（品種）が存在するのか、といったことがわからない場合がある。このような場合、商品Ａを取り扱う店舗の中で、例えば、所定の基準を満たす店舗が提示されれば、ユーザはその店舗であれば、おそらく良質な商品Ａを取り扱っているだろうとの安心感が得られるようになる。同様に、このように店舗の選択を支援することができれば、ユーザは商品をよりスムーズに購入できるようになり便利である。

以上のような前提を踏まえて、情報処理装置１００は、実施形態にかかる情報処理を行う。具体的には、情報処理装置１００は、商品を検索するための検索クエリを受け、受け付けた検索クエリに対応する商品を取り扱っている店舗に関する順位情報を提示する。例えば、情報処理装置１００は、検索クエリに対応する商品を取り扱っている店舗間での売上順位に基づき抽出された店舗での売上順位を示す順位情報を提示する。また、例えば、情報処理装置１００は、検索クエリに対応する商品を取り扱っている店舗間での評価順位であって顧客満足度に応じた評価順位に基づき抽出された店舗での評価順位を示す順位情報を提示する。また、例えば、情報処理装置１００は、店舗毎に当該店舗の順位情報を提示する。

また、情報処理装置１００は、順位情報が提示される店舗毎に当該店舗で取り扱われている商品であって検索クエリに対応する商品に関する商品情報を提示する。例えば、情報処理装置１００は、順位情報が提示される店舗毎に当該店舗で取り扱われている商品であって検索クエリに対応する商品のうち、当該商品に関する所定の評価値に基づき抽出された商品に関する商品情報を提示する。例えば、情報処理装置１００は、検索クエリに対応する検索結果とともに順位情報を提示する。

以下、実施形態にかかる情報処理の一例について説明する。本実施形態では、情報処理装置１００は、事業主Ｙによって管理されるものとする。また、情報処理装置１００は、ＹＳショッピングを提供するため、ＹＳショッピングは事業主Ｙにより運営されるサイト（サービス）と言い換えることができる。

まず、ユーザＵ１は、ＹＳショッピングにアクセスしている状態で、端末装置１０を用いて、検索クエリ「ハラミ」を入力したとする。かかる場合、端末装置１０は、検索クエリ「ハラミ」を情報処理装置１００に送信する（ステップＳ１）。情報処理装置１００は、検索クエリ「ハラミ」を受け付けると、検索クエリ「ハラミ」に対応する商品を検索する検索処理を実行する（ステップＳ２）。具体的には、検索クエリ「ハラミ」に対応する商品を取り扱っている取扱店舗を検索するとともに、この店舗が取り扱っている商品の中から検索クエリ「ハラミ」に対応する商品を検索する検索処理を実行する。また、言い換えると、情報処理装置１００は、後述する検索結果ページＰ１において表示される検索結果を得るための検索処理を行う。不図示であるが、情報処理装置１００は、例えば、店舗を識別する識別情報と、当該店舗の取扱商品を示す商品情報とが対応付けられた検索処理用の記憶部を有しているとすると、この記憶部から検索クエリ「ハラミ」に対応する商品を検索する。かかる例では、情報処理装置１００は、検索処理の検索結果として、検索結果ＲＥ１、ＲＥ２、ＲＥ３、ＲＥ４を得たとする。

ここで、上記の通り、情報処理装置１００は、検索クエリに対応する検索結果とともに順位情報を提示する。例えば、情報処理装置１００は、検索クエリに対応する検索結果一覧の中にこの順位情報が含まれたものを１つの検索結果ページとして提示する。このため、情報処理装置１００は、順位情報が提示される提示対象の店舗（以下、「対象店舗」とする）を抽出（決定）する抽出処理を行うことになるが（詳しくは、ステップＳ５で説明する）、これに先立って、情報処理装置１００は、検索クエリに対応する店舗、すなわち検索クエリに対応する商品を取り扱っている取扱店舗を特定する。図１の例では、情報処理装置１００は、検索クエリ「ハラミ」に対応する商品を取り扱っている取扱店舗を特定する（ステップＳ３）。情報処理装置１００は、ステップＳ２の検索処理で、実質、この取扱店舗を特定することになるため、ステップＳ２での結果を用いてもよい。しかしながら、本実施形態では、ステップＳ３は店舗情報記憶部１２１を用いることによる、ステップＳ２とは異なる処理として説明する。

例えば、情報処理装置１００は、ステップＳ３では店舗情報記憶部１２１を参照し、検索クエリ「ハラミ」に対応する商品を取り扱っている取扱店舗を特定する。店舗情報記憶部１２１について説明する。店舗情報記憶部１２１は、取扱商品に関する各種情報を記憶する。図１の例では、店舗情報記憶部１２１は、「店舗ＩＤ」、「取扱商品ＩＤ」、「商品名」、「価格」、「商品データ」、「満足度スコア」といった項目を有する。

「店舗ＩＤ」は、店舗を識別する識別情報を示す。「取扱商品ＩＤ」は、対応する店舗が取り扱っている取扱商品を識別する識別情報を示す。「商品名」は、「取扱商品ＩＤ」で識別される商品の商品名を示す。「価格」は、「取扱商品ＩＤ」で識別される商品の販売価格を示す。「商品データ」、「取扱商品ＩＤ」で識別される商品に関する各種データを示す。「商品データ」には、例えば、商品画像、商品の詳細説明文等のユーザに提示される情報が含まれる。「売上」は、「取扱商品ＩＤ」で識別される商品の売上を示す。「総売上」は、「店舗ＩＤ」で識別される店舗での総売上を示す。図１に示す店舗情報記憶部１２１の例では、「売上」および「総売上」に概念的な記号を用いているが、実際には、金額を示す数値が入力される。

すなわち、図１に示す店舗情報記憶部１２１の例では、店舗ＩＤ「ＳＨ１１」で識別される店舗（店舗ＳＨ１１）が、取扱商品ＩＤ「ＰＤ１１−１」で識別される商品（商品ＰＤ１１−１）を例を取り扱っている示す。また、図１に示す店舗情報記憶部１２１の例では、商品ＰＤ１１−１は、商品名「ハラミＡ１」、価格「２，６８９円」、商品データ「ＤＡ１」である例を示す。また、図１に示す店舗情報記憶部１２１の例では、店舗ＳＨ１１での商品ＰＤ１１−１の売上が「ＳＬＡ１」であり、店舗ＳＨ１１でのでの全ての商品を対象にした総売上が「Ｔｏｔａｌ１１」である例を示す。

なお、店舗情報記憶部１２１では、「取扱商品ＩＤ」で識別される商品毎に、当該商品が属する商品カテゴリが対応付けられてもよい。また、このような商品カテゴリは、図６に示すカテゴリ情報記憶部１２３に記憶される商品カテゴリで用いられるものに対応する。また、店舗情報記憶部１２１は、項目「満足度スコア」も有するが、「満足度スコア」については後ほど説明することにする。

さて、ステップＳ３の説明に戻る。情報処理装置１００は、店舗情報記憶部１２１を参照し、検索クエリ「ハラミ」に一致する「商品名」を有する商品を取り扱っている店舗を、検索クエリ「ハラミ」に対応する商品を取り扱っている取扱店舗として特定する。あるいは、情報処理装置１００は、検索クエリ「ハラミ」に一致する説明文等が「商品データ」登録されている商品を取り扱っている店舗を、検索クエリ「ハラミ」に対応する商品を取り扱っている取扱店舗として特定する。図１に示す店舗情報記憶部１２１の例では、店舗ＳＨ１１、店舗ＳＨ１２、店舗ＳＨ１３、店舗ＳＨ１４のいずれもが「商品名」に「ハラミ」を含む商品を取り扱っている。例えば、店舗ＳＨ１１であれば、商品名「ハラミＡ１」、商品名「ハラミＡ２」、商品名「ハラミＡ３」といったように「ハラミ」を含む商品を取り扱っている。したがって、情報処理装置１００は、店舗ＳＨ１１、店舗ＳＨ１２、店舗ＳＨ１３、店舗ＳＨ１４を取扱店舗として特定する。

次に、情報処理装置１００は、ステップＳ３で特定した各取扱店舗について、各店舗の所定の情報に基づいて、各取扱店舗の店舗間での順位付けを行う（ステップＳ４）。例えば、情報処理装置１００は、店舗情報記憶部１２１を参照し各取扱店舗の店舗間での売上（所定の情報の一例）を比較することにより、各取扱店舗の店舗間での順位付けを行う。情報処理装置１００は、店舗ＳＨ１１、店舗ＳＨ１２、店舗ＳＨ１３、店舗ＳＨ１４（店舗ＳＨ１１〜ＳＨ１４）を、検索クエリ「ハラミ」に対応する取扱店舗として特定しているため、店舗情報記憶部１２１を参照し店舗ＳＨ１１〜ＳＨ１４それぞれの検索クエリ「ハラミ」に対応する商品の売上に基づいて（売上を比較することにより）、かかる売上が高い取扱店舗ほど高い売上順位を付与する。

図１に示す店舗情報記憶部１２１の例では、店舗ＳＨ１１では、検索クエリ「ハラミ」に対応する商品は、商品名に「ハラミ」を含む商品ＰＤ１１−１、商品ＰＤ１１−２、商品ＰＤ１１−３である。このため、情報処理装置１００は、商品ＰＤ１１−１、商品ＰＤ１１−２、商品ＰＤ１１−３それぞれの売上を合計した合計売上を算出する。図１の例では、情報処理装置１００は、合計売上「ＳＡＭ１１」を算出したものとする。

また、図１に示す店舗情報記憶部１２１の例では、店舗ＳＨ１２では、検索クエリ「ハラミ」に対応する商品は、商品名に「ハラミ」を含む商品ＰＤ１２−１、商品ＰＤ１２−２、商品ＰＤ１２−３である。このため、情報処理装置１００は、商品ＰＤ１２−１、商品ＰＤ１２−２、商品ＰＤ１２−３それぞれの売上を合計した合計売上を算出する。図１の例では、情報処理装置１００は、合計売上「ＳＡＭ１２」を算出したものとする。

また、図１に示す店舗情報記憶部１２１の例では、店舗ＳＨ１３では、検索クエリ「ハラミ」に対応する商品は、商品名に「ハラミ」を含む商品ＰＤ１３−１、商品ＰＤ１３−２、商品ＰＤ１３−３である。このため、情報処理装置１００は、商品ＰＤ１３−１、商品ＰＤ１３−２、商品ＰＤ１３−３それぞれの売上を合計した合計売上を算出する。図１の例では、情報処理装置１００は、合計売上「ＳＡＭ１３」を算出したものとする。

また、図１に示す店舗情報記憶部１２１の例では、店舗ＳＨ１４では、検索クエリ「ハラミ」に対応する商品は、商品名に「ハラミ」を含む商品ＰＤ１４−１、商品ＰＤ１４−２、商品ＰＤ１４−３である。このため、情報処理装置１００は、商品ＰＤ１４−１、商品ＰＤ１４−２、商品ＰＤ１４−３それぞれの売上を合計した合計売上を算出する。図１の例では、情報処理装置１００は、合計売上「ＳＡＭ１４」を算出したものとする。

ここでは、説明を簡単にするために、「ＳＡＭ１１」、「ＳＡＭ１２」、「ＳＡＭ１３」、「ＳＡＭ１４」の大小関係が、単純に、「ＳＡＭ１１」＞「ＳＡＭ１２」＞「ＳＡＭ１３」＞「ＳＡＭ１４」であるとする。そうすると、情報処理装置１００は、店舗ＳＨ１１「１位」、店舗ＳＨ１２「２位」、店舗ＳＨ１３「３位」、店舗ＳＨ１４「４位」といったように売上順位を付与する。なお、情報処理装置１００は、店舗情報記憶部１２１の「総売上」に基づき売上順位を付与してもよい。かかる場合、情報処理装置１００は、店舗ＩＤ「ＳＨ１１」に対応付けられる総売上「Ｔｏｔａｌ１１」、店舗ＩＤ「ＳＨ１２」に対応付けられる総売上「Ｔｏｔａｌ１２」、店舗ＩＤ「ＳＨ１３」に対応付けられる総売上「Ｔｏｔａｌ１３」、店舗ＩＤ「ＳＨ１４」に対応付けられる総売上「Ｔｏｔａｌ１４」を比較し、その値が高い取扱店舗ほど高い売上順位を付与する。

このように、ステップＳ４では、情報処理装置１００が検索クエリに対応する商品の売上や、取扱店舗での総売上に基づいて、取扱店舗間での順位を付与する順位付けを行う例を示したが、いずれにしれも、図１の例では、情報処理装置１００は、店舗ＳＨ１１「１位」、店舗ＳＨ１２「２位」、店舗ＳＨ１３「３位」、店舗ＳＨ１４「４位」といったように売上順位を付与したものとする。そうすると、情報処理装置１００は、売上順位を示す順位情報に基づいて、取扱店舗である店舗ＳＨ１１〜ＳＨ１４の中から、順位情報が提示される対象の店舗（対象店舗）を抽出する（ステップＳ５）。例えば、情報処理装置１００は、売上順位が高い上位三つの店舗ＳＨ１１、ＳＨ１２、ＳＨ１３（ＳＨ１１〜ＳＨ１３）を対象店舗として抽出（決定）する。

次に、情報処理装置１００は、各対象店舗について、検索クエリ「ハラミ」に対応する商品の商品情報を抽出する（ステップＳ６）。例えば、情報処理装置１００は、対象店舗である店舗ＳＨ１１〜ＳＨ１３毎に、検索クエリ「ハラミ」に対応する商品に関する商品情報を抽出する。例えば、情報処理装置１００は、検索クエリ「ハラミ」に対応する商品のうち、当該商品に関する所定の評価値に基づいて、商品情報を抽出する。一例としては、情報処理装置１００は、検索クエリ「ハラミ」に対応する商品に対する閲情情報に基づく評価値、検索クエリ「ハラミ」に対応する商品が購入された購入数に基づく評価値、または、検索クエリ「ハラミ」に対応する商品に対する売上金額に基づく評価値の少なくともいずれか１つの商品情報に基づいて、この評価値が高い上位３つの商品に関する商品情報を抽出する。

例えば、情報処理装置１００は、評価情報記憶部１２２を参照することで、上記評価値の一例である評価スコアが高い上位３つの商品であって、検索クエリ「ハラミ」に対応する商品の商品情報を、対象店舗である店舗ＳＨ１１〜ＳＨ１３それぞれについて抽出する。評価情報記憶部１２２は、評価値に関する各種情報を記憶する。ここで、図５に実施形態にかかる評価情報記憶部１２２の一例を示す。図５の例では、評価情報記憶部１２２は、「店舗ＩＤ」、「取扱商品ＩＤ」、「商品名」、「評価スコア」といった項目を有する。

「店舗ＩＤ」は、店舗を識別する識別情報を示す。「取扱商品ＩＤ」は、対応する店舗が取り扱っている取扱商品を識別する識別情報を示す。「商品名」は、「取扱商品ＩＤ」で識別される商品の商品名を示す。評価情報記憶部１２２の「店舗ＩＤ」、「取扱商品ＩＤ」および「商品名」は、店舗情報記憶部１２１のものに対応する。

「評価スコア」は、「取扱商品ＩＤ」で識別される商品に対する閲情情報に基づき算出される評価値の一例である。また、「評価スコア」は、「取扱商品ＩＤ」で識別される商品に対する売上金額に基づき算出される評価値の一例である。また、「評価スコア」は、「取扱商品ＩＤ」で識別される商品が購入された購入数に基づき算出される評価値の一例である。また、「評価スコア」は、「取扱商品ＩＤ」で識別される商品に対する売上金額に基づき算出される評価値の一例である。例えば、「評価スコア」は、算出部１３７によって算出される。すなわち、図５の例では、取扱商品ＩＤ「ＰＤ１１−１」で識別される商品であって、店舗ＳＨ１１で取り扱われている商品（商品ＰＤ１１−１）について、評価スコア「Ｓｃｏ１１」が算出された例を示す。なお、図５の例では、評価スコアは、「Ｓｃｏ１１」といった概念的な記号で示されているが、実際には、数値で示される。

ステップＳ６の説明に戻る。情報処理装置１００は、図５の例によると、店舗ＳＨ１１については、検索クエリ「ハラミ」に対応する商品（例えば、商品名や商品データに「ハラミ」が含まれる商品）のうち、評価スコアが高い上位３つの商品の商品データを特定する。かかる例では、情報処理装置１００は、店舗ＳＨ１１については、商品ＰＤ１１−１、商品ＰＤ１１−２、商品ＰＤ１１−３を特定したとする。そうすると、情報処理装置１００は、店舗情報記憶部１２１から、商品ＰＤ１１−１、商品ＰＤ１１−２、商品ＰＤ１１−３それぞれに対応する商品データＤＡ１、商品データＤＡ２、商品データＤＡ３を抽出する。また、情報処理装置１００は、図５の例によると、店舗ＳＨ１２についても、検索クエリ「ハラミ」に対応する商品のうち、評価スコアが高い上位３つの商品の商品データを特定する。かかる例では、情報処理装置１００は、店舗ＳＨ１２については、商品ＰＤ１２−１、商品ＰＤ１２−２、商品ＰＤ１２−３を特定したとする。そうすると、情報処理装置１００は、店舗情報記憶部１２１から、商品ＰＤ１２−１、商品ＰＤ１２−２、商品ＰＤ１２−３それぞれに対応する商品データＤＢ１、商品データＤＢ２、商品データＤＢ３を抽出する。また、情報処理装置１００は、図５の例によると、店舗ＳＨ１３についても、検索クエリ「ハラミ」に対応する商品のうち、評価スコアが高い上位３つの商品の商品データを抽出する。かかる例では、情報処理装置１００は、店舗ＳＨ１３については、商品ＰＤ１３−１、商品ＰＤ１３−２、商品ＰＤ１３−３を特定したとする。そうすると、情報処理装置１００は、店舗情報記憶部１２１から、商品ＰＤ１３−１、商品ＰＤ１３−２、商品ＰＤ１３−３それぞれに対応する商品データＤＣ１、商品データＤＣ２、商品データＤＣ３を抽出する。

次に、情報処理装置１００は、検索クエリ「ハラミ」に対応する検索結果ページであって、対象店舗である店舗ＳＨ１１〜ＳＨ１３毎に当該店舗の順位情報と商品情報とが表示される検索結果ページである検索結果ページＰ１を生成する（ステップＳ７）。検索クエリ「ハラミ」に対応する検索結果は、ステップＳ２の検索処理での検索結果である。対象店舗である店舗ＳＨ１１〜ＳＨ１３それぞれの順位情報は、ステップＳ４で付与された順位を示す順位情報である。対象店舗である店舗ＳＨ１１〜ＳＨ１３それぞれ商品情報は、ステップＳ６で抽出された商品データである。

図２を用いて、情報処理装置１００が生成する検索結果ページＰ１について説明する。図２は、検索結果ページＰ１の一例を示す図である。図２に示すように、情報処理装置１００は、ステップＳ２で得た検索結果ＲＥ１、ＲＥ２、ＲＥ３、ＲＥ４が上から一覧表示されるような検索結果ページＰ１を生成するが、この一覧表示の中に混在させて設けられる領域ＡＲ内において、順位情報と商品情報とがひとまとめにされたランキング情報が表示されるような検索結果ページＰ１を生成する。例えば、対象店舗ＳＨ１１の順位情報と商品情報とがひとまとめにされたランキング情報をランキング情報ＲＫ１、対象店舗ＳＨ１２の順位情報と商品情報とがひとまとめにされたランキング情報をランキング情報ＲＫ２、対象店舗ＳＨ１３の順位情報と商品情報とがひとまとめにされたランキング情報をランキング情報ＲＫ３とする。そうすると、情報処理装置１００は、ランキング情報ＲＫ１、ＲＫ２、ＲＫ３が領域ＡＲ内において、ステップＳ４で付与された順位に応じて横に一覧表示されるような検索結果ページＰ１を生成する。

図２の例を用いて、検索結果ページＰ１についてより詳細に説明する。領域ＡＲ内には、検索クエリ「ハラミ」に応じたランキング情報であることを示す、「ハラミのストアランキング」が表示される。また、ランキング情報ＲＫ１内には、店舗ＳＨ１１が順位「１位」であることが表示され、また、ステップＳ６で抽出された商品データＤＡ１、商品データＤＡ２、商品データＤＡ３がおススメ商品といった態様で横一列に一覧表示されている。また、ランキング情報ＲＫ２内には、店舗ＳＨ１２が順位「２位」であることが表示され、また、ステップＳ６で抽出された商品データＤＢ１、商品データＤＢ２、商品データＤＢ３がおススメ商品といった態様で横一列に一覧表示されている。また、ランキング情報Ｒ３１内には、店舗ＳＨ１３が順位「３位」であることが表示され、また、ステップＳ６で抽出された商品データＤＣ１、商品データＤＣ２、商品データＤＣ３がおススメ商品といった態様で横一列に一覧表示されている。

情報処理装置１００は、以上のような検索結果ページＰ１を生成すると、生成した検索結果ページＰ１を、検索クエリ「ハラミ」送信元の端末装置１０に配信する（ステップＳ８）。端末装置１０は、検索結果ページＰ１を受信すると、図２に示すように検索結果ページＰ１を表示画面に表示する。

このようにして、情報処理装置１００は、検索クエリ「ハラミ」に対応する商品を取り扱っている取扱店舗に関する順位情報をユーザＵ１に提示する。また、情報処理装置１００は、順位情報とともに、この順位情報に対応する店舗での検索クエリ「ハラミ」に対応する商品のうち、よく閲覧されていたり、たくさん購入されていたり、売上金額が高い商品をおススメ商品として提示する。

例えば、ユーザＵ１は、検索クエリ「ハラミ」を入力した場合、「ハラミ」関連商品を取り扱っている様々な店舗の「ハラミ」関連商品が検索結果として提示されてしまうことにより、どの店舗の「ハラミ」関連商品を購入すればよいか迷ってしまう場合がある。しかし、実施形態にかかる情報処理装置１００の情報処理によれば、「ハラミ」関連商品を取り扱っている様々な店舗のうち、ランキング上位の店舗の店舗情報が検索結果とともに表示されることになるため、これを見ることにより購入先の店舗を選択し易くなる。このようなことから実施形態にかかる情報処理装置１００は、商品の購入先となる店舗を簡便に選択できるよう支援することができる。

〔２．情報処理装置の構成〕
次に、図４を用いて、実施形態にかかる情報処理装置１００について説明する。図４は、実施形態にかかる情報処理装置１００の構成例を示す図である。図４に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。例えば、情報処理装置１００は、図１で説明した情報処理を行うサーバ装置である。

（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ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。記憶部１２０は、店舗情報記憶部１２１と、評価情報記憶部１２２と、カテゴリ情報記憶部１２３とを有する。店舗情報記憶部１２１、評価情報記憶部１２２については、図１の中で既に説明済みであるため、ここでの詳細な説明を省略する。

（カテゴリ情報記憶部１２３について）
カテゴリ情報記憶部１２３は、商品が属するカテゴリ（商品カテゴリ）と、各商品カテゴリの互いの関係性を記憶する。カテゴリ情報記憶部１２３は、例えば、検索クエリに対応する商品に関連する関連商品を特定する際に用いられる。ここで、図６に実施形態にかかるカテゴリ情報記憶部１２３の一例を示す。図６の例では、カテゴリ情報記憶部１２３は、「上位カテゴリ」、「中位カテゴリ１」、「中位カテゴリ２」、「下位カテゴリ」といった項目を有する。

「上位カテゴリ」、「中位カテゴリ１」、「中位カテゴリ２」、「下位カテゴリ」は、この４つの商品カテゴリで階層構造になっており、「上位カテゴリ」から階層が下ってゆくことに応じて、「中位カテゴリ１」、「中位カテゴリ２」、「下位カテゴリ」といったように商品カテゴリが細分化されてゆく（粒度が小さくなる）。図６の例では、上位カテゴリ「食品」、中位カテゴリ１「肉」、中位カテゴリ２「ホルモン」、下位カテゴリ「ハラミ、タン、ハツ」となっている。かかる例は、上位カテゴリ「食品」に属する商品の中には中位カテゴリ１「肉」に属する商品が含まれ、さらに、中位カテゴリ１「肉」に属する商品の中には中位カテゴリ２「ホルモン」に属する商品が含まれ、さらに、中位カテゴリ２「ホルモン」に属する商品の中には下位カテゴリ「ハラミ、タン、ハツ」に属する商品が含まれることを示す。また、階層関係にある各商品、例えば、中位カテゴリ２に属する商品と下位カテゴリに属する商品は互いに関連する商品（関連商品）ということができる。また、同一カテゴリ内に属する商品、例えば、下位カテゴリ「ハラミ、タン、ハツ」に属する各商品（例えば、ハラミ１００ｇの商品と、タン５０ｇ）は互いに関連する商品（関連商品）ということができる。

（制御部１３０について）
制御部１３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置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、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４に示すように、制御部１３０は、受付部１３１と、検索部１３２と、付与部１３３と、抽出部１３４と、生成部１３５と、提示部１３６と、算出部１３７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。なお、制御部１３０の内部構成は、図４に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図４に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

（受付部１３１について）
受付部１３１は、商品を検索するための検索クエリを受け付ける。具体的には、受付部１３１は、商品を検索するための検索クエリを端末装置１０から受け付ける。例えば、受付部１３１は、ＹＳショッピングにアクセスされている状態で所定の検索用入力欄に検索クエリが入力され、検索ボタンが押下された場合に、この検索クエリを端末装置１０から受け付ける。また、例えば、受付部１３１は、ユーザＩＤを含む検索クエリを端末装置１０から受け付ける。

（検索部１３２について）
検索部１３２は、図１のステップＳ２で説明した検索処理を行う。具体的には、検索部１３２は、受付部１３１により検索クエリが受け付けられた場合に、この検索クエリに対応する商品を検索する検索処理を行う。例えば、検索部１３２は、検索クエリに対応する商品を取り扱っている取扱店舗を検索するとともに、検索した店舗が取り扱っている商品の中から検索クエリに対応する商品を検索する検索処理を実行する。例えば、検索部１３２は、店舗情報記憶部１２１に対して検索処理を実行する。

（付与部１３３について）
付与部１３３は、図１のステップＳ３およびＳ４で説明した処理を行う。具体的には、付与部１３３は、検索クエリに対応する店舗を特定し、特定した検索クエリに順位を付与する順位付けを行う。より具体的には、付与部１３３は、受付部１３１により受け付けられた検索クエリに対応する商品を取り扱っている取扱店舗を特定する。例えば、付与部１３３は、店舗情報記憶部１２１を参照し、検索クエリ「ハラミ」に対応する商品を取り扱っている取扱店舗を特定する。例えば、情報処理装置１００は、店舗情報記憶部１２１を参照し、検索クエリ「ハラミ」に一致する「商品名」を有する商品を取り扱っている店舗を、検索クエリ「ハラミ」に対応する商品を取り扱っている取扱店舗として特定する。あるいは、情報処理装置１００は、検索クエリ「ハラミ」に一致する説明文等が「商品データ」登録されている商品を取り扱っている店舗を、検索クエリ「ハラミ」に対応する商品を取り扱っている取扱店舗として特定する。

そして、付与部１３３は、特定した各取扱店舗について、各取扱店舗の所定の情報に基づいて、各取扱店舗の店舗間での順位付けを行う。例えば、付与部１３３は、店舗情報記憶部１２１を参照し各取扱店舗の店舗間での売上（所定の情報の一例）を比較することにより、各取扱店舗の店舗間での順位付けを行う。例えば、付与部１３３は、店舗情報記憶部１２１を参照し取扱店舗それぞれの、検索クエリに対応する商品の売上に基づいて（売上を比較することにより）、かかる売上が高い取扱店舗ほど高い売上順位を付与する。

なお、付与部１３３は、検索クエリに対応する商品の売上に基づき売上順位を付与するのではなく、店舗情報記憶部１２１の「総売上」に基づき売上順位を付与してもよい。

また、付与部１３３は、検索クエリに対応する商品として、検索クエリに対応する商品に関連する関連商品の売上に基づいて、順位付けしてもよい。例えば、付与部１３３は、カテゴリ情報記憶部１２３を参照し、どのような商品カテゴリに属する商品が検索クエリに対応する商品に関連する関連商品であるか、この商品カテゴリを特定する。そして、付与部１３３は、店舗情報記憶部１２１を参照し、特定した商品カテゴリに属する商品（関連商品）を特定し、特定した関連商品の売上に基づいて、順位付けすることができる。

この点について、図６に示すカテゴリ情報記憶部１２３の例を用いて説明する。また、適宜、図１の例を用いる。ここでは、一時的に、ユーザＵ１が、概念的な検索クエリ「肉」を入力したとする。つまり、受付部１３１が、検索クエリ「肉」を受け付けたとする。図６に示すカテゴリ情報記憶部１２３の例では、検索クエリ「肉」に最も近い粒度でのカテゴリは中位カテゴリ１「肉」である。このため、かかる場合、付与部１３３は、カテゴリ情報記憶部１２３を参照し、検索クエリ「肉」に対応する商品に関連する関連商品は、中位カテゴリ１「肉」よりも下位のカテゴリである中位カテゴリ２「ホルモン」、中位カテゴリ２「牛肉」、中位カテゴリ２「豚肉」のそれぞれに属すると判断する。

そうすると、付与部１３３は、店舗情報記憶部１２１を参照し、中位カテゴリ２「ホルモン」に属する商品を店舗ＳＨ１１〜ＳＨ１４毎に特定し、特定した商品の売上に基づいて、店舗ＳＨ１１〜ＳＨ１４に対して順位付けする。また、付与部１３３は、店舗情報記憶部１２１を参照し、中位カテゴリ２「牛肉」に属する商品を店舗ＳＨ１１〜ＳＨ１４毎に特定し、特定した商品の売上に基づいて、店舗ＳＨ１１〜ＳＨ１４に対して順位付けする。また、付与部１３３は、店舗情報記憶部１２１を参照し、中位カテゴリ２「豚肉」に属する商品を店舗ＳＨ１１〜ＳＨ１４毎に特定し、特定した商品の売上に基づいて、店舗ＳＨ１１〜ＳＨ１４に対して順位付けする。関連商品の特定は、付与部１３３以外の処理部によって行われてもよい。

また、付与部１３３は、売上順位ではなく、検索クエリに対応する商品を取り扱っている取扱店舗の店舗間での評価情報（所定の情報の一例）であって顧客満足度に応じた評価情報に基づいて、評価順位を付与してもよい。例えば、付与部１３３は、検索クエリに対応する商品に関する顧客満足度に応じた評価情報に基づいて、評価順位を付与する。図１の例では、付与部１３３は、検索クエリ「ハラミ」に対応する商品に関する顧客満足度に応じた評価情報に基づいて、評価順位を付与する。また、評価情報の一例としては、店舗情報記憶部１２１の「満足度スコア」が挙げられる。

「満足度スコア」は、対応する店舗自体に対する顧客満足度を数値化した満足度スコア、あるいは、対応する店舗での取扱商品それぞれに対する顧客満足度を数値化した満足度スコアを示す。満足度スコアは、対応する店舗を利用したユーザが、例えば、商品を購入する度に、購入した商品に関する一連の取り引き内容（例えば、店舗は迅速な対応を行ったか、届いた商品の質は良かったか、梱包状況は丁寧であったか等）を参考に付与した評価値（例えば、星３つ等）に基づいて算出される。図１の例では、満足度スコア「Ｓｃｏ１１−１」は、商品ＰＤ１１−１が購入された際の店舗ＳＨ１１との取り引きについて、各ユーザが付与した評価値に基づき算出された満足度スコアを示す。なお、情報処理装置１００は、店舗毎に、各取扱商品に対応付けられる満足度スコアを加算することで、店舗毎のトータル的な満足度スコアを算出してもよい。また、このような満足度スコアの算出は、後述する算出部１３７によって行われる。

説明を戻すと、付与部１３３は、店舗ＳＨ１１に対応付けられる満足度スコアのうち、検索クエリ「ハラミ」に対応する各商品の満足度スコアを合計した合計満足度スコアを算出する。また、付与部１３３は、店舗ＳＨ１２、店舗ＳＨ１３、店舗ＳＨ１４についても同様に、合計満足度スコアを算出する。そして、付与部１３３は、店舗ＳＨ１１、店舗ＳＨ１２、店舗ＳＨ１３、店舗ＳＨ１４の合計満足度スコアを比較し、その値が高い取扱店舗ほど高い評価順位を付与する。

（抽出部１３４について）
抽出部１３４は、図１のステップＳ５およびＳ６で説明した処理を行う。具体的には、抽出部１３４は、売上順位や評価順位を示す順位情報に基づいて、取扱店舗の中から、順位情報が提示される対象の店舗（対象店舗）を抽出する。また、抽出部１３４は、対象店舗毎に、検索クエリに対応する商品の商品情報を抽出する。例えば、抽出部１３４は、対象店舗毎に、検索クエリに対応する商品に関する商品情報を抽出する。例えば、抽出部１３４は、検索クエリに対応する商品のうち、当該商品に関する所定の評価値に基づいて、商品情報を抽出する。一例としては、抽出部１３４は、検索クエリに対応する商品に対する閲情情報に基づく評価値、検索クエリに対応する商品が購入された購入数に基づく評価値、または、検索クエリに対応する商品に対する売上金額に基づく評価値の少なくともいずれか１つの商品情報に基づいて、例えば、評価値が高い上位所定数の商品に関する商品情報を抽出する。なお、検索クエリに対応する商品に対する閲情情報に基づく評価値とは、例えば、検索クエリに対応する商品の商品情報が検索結果として表示された場合等において、表示された回数（インプレッション数）、この検索結果が選択された選択数（クリック数）、選択率（クリック率）である。

なお、抽出部１３４は、検索クエリに対応する商品として、検索クエリに関連する関連商品のうち、図５で説明した評価スコアが高い上位３つの商品の商品データを抽出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、カテゴリ情報記憶部１２３を参照し、どのような商品カテゴリに属する商品が検索クエリに対応する商品に関連する関連商品であるか、この商品カテゴリを特定する。そして、抽出部１３４は、店舗情報記憶部１２１を参照し、特定した商品カテゴリに属する商品（関連商品）を特定する。また、抽出部１３４、評価情報記憶部１２２を参照し、特定した関連商品のうち、評価スコアが高い上位３つの商品の商品の商品データを抽出することができる。この点について、図１および図６の例を用いて説明する。

例えば、図６に示すカテゴリ情報記憶部１２３の例では、検索クエリ「ハラミ」に最も近い粒度での商品カテゴリは下位カテゴリ「ハラミ」である。このため、抽出部１３４は、例えば、同じく下位カテゴリである下位カテゴリ「タン」に属する商品が検索クエリに「ハラミ」に対応する商品に関連する関連商品であると判断する。そうすると、抽出部１３４は、店舗情報記憶部１２１を参照し、下位カテゴリ「タン」に属する商品を対象店舗である店舗ＳＨ１１〜ＳＨ１３毎に特定する。また、抽出部１３４は、評価情報記憶部１２２を参照し、特定した下位カテゴリ「タン」に属する商品のうち、評価スコアが高い上位３つの商品の商品の商品データを店舗ＳＨ１１〜ＳＨ１３毎に抽出する。関連商品の特定は、抽出部１３４以外の処理部によって行われてもよい。

（生成部１３５について）
生成部１３５は、図１のステップＳ７で説明した処理を行う。具体的には、生成部１３５は、検索クエリに対応する検索結果ページであって、対象店舗毎に当該対象店舗の順位情報と商品情報とが表示される検索結果ページである検索結果ページを生成する。より具体的には、生成部１３５は、図２に示すように、検索部１３２による検索結果が上から一覧表示されるような検索結果ページであって、この一覧表示の中に混在させて設けられる領域ＡＲ内において、順位情報と商品情報とがひとまとめにされたランキング情報が表示されるような検索結果ページを生成する。

（提示部１３６について）
提示部１３６は、受付部１３１により受け付けられた検索クエリに対応する商品を取り扱っている店舗に関する順位情報を提示する。例えば、提示部１３６は、順位情報として、検索クエリに対応する商品を取り扱っている店舗間での売上順位に基づき抽出された店舗での売上順位を示す順位情報を提示する。例えば、提示部１３６は、順位情報として、検索クエリに対応する商品として、検索クエリに対応する商品に関連する関連商品を取り扱っている店舗間での売上順位に基づき抽出された店舗での売上順位を示す順位情報を提示する。また、例えば、提示部１３６は、順位情報として、検索クエリに対応する商品の売上順位に基づき抽出された店舗での売上順位を示す順位情報を提示する。

また、提示部１３６は、順位情報として、検索クエリに対応する商品を取り扱っている店舗間での評価順位であって顧客満足度に応じた評価順位に基づき抽出された店舗での評価順位を示す順位情報を提示する。例えば、提示部１３６は、順位情報として、検索クエリに対応する商品に関する顧客満足度に応じた評価順位に基づき抽出された店舗での評価順位を示す順位情報を提示する。また、提示部１３６は、店舗毎に当該店舗の順位情報を提示する。提示部１３６は、生成部１３５により生成された検索結果ページを配信することにより、検索結果ページ内において順位情報を提示する。

また、提示部１３６は、順位情報が提示される店舗（対象店舗）毎に、当該店舗で取り扱われている商品であって検索クエリに対応する商品に関する商品情報を提示する。例えば、提示部１３６は、商品情報として、検索クエリに対応する商品のうち、当該商品に関する所定の評価値に基づき抽出された商品に関する商品情報を提示する。例えば、提示部１３６は、所定の評価値として、商品に対する閲情情報に基づく評価値、商品が購入された購入数に基づく評価値、または、商品に対する売上金額に基づく評価値の少なくともいずれか１つに基づき抽出された商品に関する商品情報を提示する。提示部１３６は、生成部１３５により生成された検索結果ページを配信することにより、検索結果ページ内において商品情報を提示する。

（算出部１３７について）
算出部１３７は、店舗や商品に関する評価値を算出する。例えば、算出部１３７は、店舗自体に対する顧客満足度を数値化した満足度スコア、あるいは、店舗での取扱商品それぞれに対する顧客満足度を数値化した満足度スコアを算出する。例えば、算出部１３７は、店舗を利用したユーザが、例えば、商品を購入する度に、購入した商品に関する一連の取り引き内容（例えば、店舗は迅速な対応を行ったか、届いた商品の質は良かったか、梱包状況は丁寧であったか）を参考に付与した評価値（例えば、星３つ等）に基づいて、満足度スコアを算出する。

また、算出部１３７は、商品（例えば、検索クエリに対応する商品）に対する閲情情報に基づく評価値、商品が購入された購入数に基づく評価値、記商品に対する売上金額に基づく評価値を算出する。

〔３．処理手順〕
次に、図７を用いて、実施形態にかかる情報処理の手順について説明する。図７は、実施形態にかかる情報処理手順を示すフローチャートである。

まず、受付部１３１は、商品を検索する検索クエリを端末装置１０から受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１０１）。受付部１３１は、検索クエリを受け付けていない場合には（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、受け付けるまで待機する。一方、検索部１３２は、受付部１３１により検索クエリが受け付けられた合場合には（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、検索クエリに対応する商品を検索する検索処理を行う（ステップＳ１０２）。

次に、付与部１３３は、検索クエリに対応する商品を取り扱っている取扱店舗を特定する（ステップＳ１０３）。そして、付与部１３３は、特定した各取扱店舗について、各取扱店舗の所定の情報に基づいて、各取扱店舗の店舗間での順位付けを行う（ステップＳ１０４）。例えば、付与部１３３は、各取扱店舗の売上情報や評価情報に基づいて、各取扱店舗の店舗間での順位付けを行う。

次に、抽出部１３４は、ステップＳ１０３で付与された売上順位あるいは評価順位に基づいて、取扱店舗の中から、順位情報が提示される対象の店舗（対象店舗）を抽出する（ステップＳ１０５）。また、抽出部１３４は、対象店舗毎に、検索クエリに対応する商品に関する商品情報を抽出する（ステップＳ１０５）。

次に、生成部１３５は、検索クエリに対応する検索結果ページであって、対象店舗毎に当該対象店舗の順位情報と商品情報とが表示される検索結果ページである検索結果ページを生成する（ステップＳ１０６）。そして、提示部１３６は、ステップＳ１０６で生成された検索結果ページを端末装置１０に配信する（ステップＳ１０７）。

〔４．変形例〕
上記実施形態にかかる情報処理装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、情報処理装置１００の他の実施形態について説明する。

〔４−１．属性情報に応じた提示〕
上記実施形態では、提示部１３６が、図２に示すように、検索結果ページ内において、順位情報と商品情報とがひとまとめにされたランキング情報を提示する例を示した。また、かかる商品情報は、検索クエリに対応する商品に対する閲情情報に基づく評価値、検索クエリに対応する商品が購入された購入数に基づく評価値、または、検索クエリに対応する商品に対する売上金額に基づく評価値の少なくともいずれかであることも説明した。しかしながら、かかる商品情報は、ユーザの属性情報に基づき抽出された商品に関する商品情報であってもよい。具体的には、提示部１３６は、商品情報として、検索クエリに対応する商品のうち、この検索クエリを用いて検索したユーザの属性情報に基づき抽出された商品に関する商品情報を提示する。つまり、抽出部１３４は、検索クエリに対応する商品のうち、この検索クエリを用いて検索したユーザの属性情報に基づいて、この属性情報に応じた商品の商品情報を、例えば、店舗情報記憶部１２１から抽出する。図１の例を用いると、抽出部１３４は、ステップＳ６で評価値（評価スコア）に基づき商品情報を抽出するのではなく、検索クエリ「ハラミ」を用いて検索したユーザＵ１の属性情報に基づいて、この属性情報に応じた商品の商品情報を、対象店舗ＳＨ１１〜ＳＨ１３毎に、例えば、３つずつ抽出する。

ユーザＵ１の属性情報を「４０代、男性」として説明する。なお、属性情報は、年齢や性別に限定されない。例えば、ユーザＵ１が「４０代、男性」であることから、家族等の大勢での焼肉用にハラミ関連商品を購入しようとしている可能性があることから、抽出部１３４は、対象店舗ＳＨ１１が取り扱っているハラミ関連商品のうち、例えば、「ハラミを含む焼肉セット」、あるいは、「ハラミ５００ｇ」といったように、比較的大人数用のハラミ関連商品の商品データを、例えば、３つ抽出する。同様に、抽出部１３４は、対象店舗ＳＨ１２およびＳＨ１３についても商品データを抽出する。また、生成部１３５は、この商品データを用いて、これまでと同様に検索結果ページＰ１を生成し、提示部１３６は、生成された検索結果ページＰ１を配信する。

このように、実施形態にかかる情報処理装置１００は、検索を行ったユーザに応じてパーソナライズされたランキング情報の中で商品をレコメンドすることができるため、ユーザに対して購入先店舗の選択を支援するだけでなく、どの商品を購入すればよいか迷っている際の支援を行うこともできる。

〔４−２．直前の閲覧内容に応じた提示〕
また、提示部１３６は、検索クエリを用いて検索される直前に閲覧された商品がこの検索クエリに対応する商品である場合に、商品情報として、検索クエリを用いて検索される直前に閲覧された商品に関する商品情報を提示する。つまり、抽出部１３４は、検索クエリを用いて検索される直前に閲覧された商品がこの検索クエリに対応する商品である場合に、商品情報として、検索クエリを用いて検索される直前に閲覧された商品に関する商品情報を、例えば、店舗情報記憶部１２１から抽出する。図１の例を用いると、抽出部１３４は、ステップＳ６で評価値（評価スコア）に基づき商品情報を抽出するのではなく、ユーザＵ１が検索クエリ「ハラミ」を用いて検索したことに応じて、ユーザＵ１が検索クエリ「ハラミ」で検索する直前にアクセスしていたページで紹介されている商品と、検索クエリ「ハラミ」に対応する商品とが関連しているか否かを判定する。そして、抽出部１３４は、関連していると判定した場合には、ユーザＵ１が検索クエリ「ハラミ」で検索する直前にアクセスしていたページで紹介されている商品に関する商品情報を提示する。この点について、図１の例を用いてより詳細に説明する。

例えば、ユーザＵ１は、「タン」に関する商品ページに含まれるクエリ入力欄に検索クエリ「ハラミ」を入力したとする。つまり、ユーザＵ１は、検索クエリ「ハラミ」で検索する直前に「タン」に関する商品ページにアクセスしていたとする。かかる場合、抽出部１３４は、検索クエリ「ハラミ」で検索する直前にアクセスしていたページで紹介されている商品と、検索クエリ「ハラミ」に対応する商品とが関連していると判定する。例えば、抽出部１３４は、カテゴリ情報記憶部１２３を参照することで関連しているか否かを判定することができる。そして、抽出部１３４は、対象店舗ＳＨ１１が取り扱っている商品のうち、「タン」関連商品の商品データを店舗情報記憶部１２１から抽出する。同様に、抽出部１３４は、対象店舗ＳＨ１２およびＳＨ１３についても商品データを抽出する。また、生成部１３５は、この商品データを用いて、これまでと同様に検索結果ページＰ１を生成し、提示部１３６は、生成された検索結果ページＰ１を配信する。

このように、情報処理装置１００は、単に過去の閲覧履歴や購入履歴の基づき商品をレコメンドするのではなく、検索が行われる直前に閲覧（購入）された商品の商品情報をランキング情報に含めて提示することができる。上記例では、ユーザＵ１は、タン関連商品を閲覧した直後にハラミ関連商品を閲覧していることになるので、タン関連商品を購入するかハラミ関連商品を購入するか迷っている可能性がある。このように迷ってしまうと、購入すること自体を諦めてしまうといったことが起こり得るが、店舗のランキングとともにタン関連商品がレコメンドされることにより、ユーザＵ１は、ランキング上位の店舗なら良いタン関連商品を扱っていると考え購入に至るかもしれない。このようなことから、実施形態にかかる情報処理装置１００は、購買意欲を高めることができる。

〔４−３．店舗の絞込み〕
また、提示部１３６は、検索クエリに対応する商品を取り扱っている店舗のうち、所定値以上の評価実績、または、所定額以上の売上実績を有する店舗に関する順位情報を提示する。図１の例では、ステップＳ３において、付与部１３３が、検索クエリに対応する商品を取り扱っている取扱店舗を特定する例を示したが、この際、付与部１３３は、特定した取扱店舗の中から、さらに、所定値以上の評価実績、または、所定額以上の売上実績を有する取扱店舗を絞り込む。そして、付与部１３３は、絞り込んだ取扱店舗に対して順位付けを行う。このようなことから、一定上の評価や売上げを有する店舗のみに絞られたランキング情報が提示されることになるので、情報処理装置１００は、ユーザに対して満足度の高いランキング情報を提示することができる。

〔４−４．検索回数（１）〕
また、提示部１３６は、受付部１３１により受け付けられた検索クエリのうち、当該検索クエリを用いて行われた検索回数の実績値が所定値以上の検索クエリが、今回、受付部１３１により受け付けられた場合に、順位情報を提示する。例えば、受付部１３１は、これまでに受け付けた検索クエリ毎に、当該検索クエリでの検索回数を集計しておく。このような状態において、受付部１３１は、今回検索クエリを受け付けると、受け付けた検索クエリでの集計結果が所定値以上であるか否かを判定する。そして、受付部１３１は、受け付けた検索クエリでの集計結果が所定値以上である場合には、これまで説明してきた流れで順位情報（図２に示すランキング情報）を提示するための一連の処理を進めさせる。一方、受付部１３１は、受け付けた検索クエリでの集計結果が所定値以上ない場合には、順位情報（図２に示すランキング情報）を提示させない。

これにより、情報処理装置１００は、例えば、検索クエリ「さくらんぼ 山形」（検索回数所定値以上）が受け付けられた場合には順位情報を提示するが、検索クエリ「さくらんぼ 山形 母の日」（検索回数所定値未満）が受け付けられた場合には順位情報を提示しない、といった状況を作り出すことができる。このため、情報処理装置１００は、ユーザに飽きさせない検索結果ページを提供することができる。

検索クエリ「さくらんぼ 山形 母の日」といったように、検索クエリの内容が複雑になるほどヒットする商品は少なくなり、ヒットする商品が少ないということは検索結果の数も少なくなる。検索結果の数が少ない場合、ユーザは、全ての検索結果を容易にチェックすることができるため、店舗の選択にも困らないと考えられる。一方、検索クエリの内容がシンプルであったり、人気の検索クエリが入力されると、それだけ検索結果の数は多くなるため、ユーザは、店舗の選択に困ってしまうことになる。このような場合に、情報処理装置１００は、順位情報を提示することができるため、順位情報の出し分けを状況に応じて効果的に行うことができる。

〔４−５．検索回数（２）〕
また、提示部１３６は、複数のキーワードで構成される検索クエリのうち、当該検索クエリでの検索回数の実績値が所定値より少ない検索クエリが受付部１３１により受け付けられた場合には、当該検索クエリを構成する複数のキーワードの中から、少なくともいずれか１つのキーワードが除外され、当該キーワードが除外された後の検索クエリでの検索回数の実績値がこの所定値以上である場合には、順位情報を提示する。まず、複数のキーワードで構成される検索クエリとは、例えば、アンド検索のために、複数のキーワードが入力欄に入力されたものを示す。

例えば、受付部１３１は、これまでに受け付けた検索クエリであって、複数のキーワードで構成される検索クエリ毎に、当該検索クエリでの検索回数を集計しておく。このような状態において、受付部１３１は、今回、「さくらんぼ」、「山形」、「母の日」といった３つのキーワードから構成される検索クエリＱ１１を受け付けたとすると、検索クエリＱ１１に対応する集計結果が所定値以上であるか否かを判定する。そして、受付部１３１は、検索クエリＱ１１に対応する集計結果が所定値以上である場合には、これまで説明してきた流れで順位情報（図２に示すランキング情報）を提示するための一連の処理を進めさせる。

一方、受付部１３１は、検索クエリＱ１１での集計結果が所定値より少ない場合には、検索クエリＱ１１を構成するキーワードである「さくらんぼ」、「山形」、「母の日」のうち、少なくともいずれか１つのキーワードを除外する。例えば、受付部１３１は、キーワード「母の日」を除外したとする。そうすると、受付部１３１は、キーワード「母の日」を除外した除外後の検索クエリＱ１１（検索クエリＱ１２とする）に対応する集計結果が所定値以上であるか否かを判定する。そして、受付部１３１は、検索クエリＱ１２に対応する集計結果が所定値以上である場合には、これまで説明してきた流れで順位情報（図２に示すランキング情報）を提示するための一連の処理を進めさせる。つまり、提示部１３６は、検索クエリＱ１２に対応する集計結果が所定値以上である場合には、「さくらんぼ」、「山形」といった２つのキーワードから構成される検索クエリＱ１２に対応する商品を取り扱っている店舗に関する順位情報を提示する。

これにより、情報処理装置１００は、複数のキーワードを含む検索クエリでの検索回数が所定値より少ない場合には、この複数のキーワードの中から所定のキーワードを除外することにより検索クエリを編集することで、順位情報を提示する機会を増やすことができる。

なお、上記例では、受付部１３１が、検索クエリＱ１１での集計結果が所定値より少ない場合には、検索クエリＱ１１を構成するキーワードである「さくらんぼ」、「山形」、「母の日」のうち、キーワード「母の日」を除外する例を示した。しかし、受付部１３１は、様々な組合せでキーワードを除外することにより、どのような組合せでキーワード除外すれば除外後の検索クエリに対応する集計結果が所定値以上となるかを探ることができる。例えば、受付部１３１は、「さくらんぼ」、「山形」、「母の日」の中からキーワード「さくらんぼ」を除外した場合はどうか、あるいは、「さくらんぼ」、「山形」、「母の日」の中から、キーワード「山形」を除外した場合はどうか、といったように、どのような組合せでキーワード除外すれば除外後の検索クエリに対応する集計結果が所定値以上となるかを探る。

また、受付部１３１は、「さくらんぼ」、「山形」、「母の日」の中からキーワード「さくらんぼ」および「山形」を除外した場合はどうか、キーワード「さくらんぼ」および「母の日」を除外した場合はどうか、あるいは、キーワード「山形」および「母の日」除外した場合はどうか、といったように、どのような組合せでキーワード除外すれば除外後の検索クエリに対応する集計結果が所定値以上となるかを探ることもできる。

なお、上記例では、受付部１３１が、集計結果が所定値以上であるか否かを判定する例を示したが、かかる処理は受付部１３１以外の処理部によって行われてもよい。例えば、情報処理装置１００は、かかる処理を行う集計部あるいは判定部等を有してもよい。

〔５．ハードウェア構成〕
また、上記実施形態にかかる情報処理装置１００は、例えば図８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８は、情報処理装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００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、ＨＤＤ１４００、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又は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、および、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、通信網５０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、通信網５０を介して他の機器へ送信する。

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又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が実施形態にかかる情報処理装置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。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内のデータが格納される。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、通信網５０を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

〔６．その他〕
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。

以上、本願の実施形態をいくつかの図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄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。

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、受付部は、受付手段や受付回路に読み替えることができる。

１ 情報処理システム
１０ 端末装置
１００ 情報処理装置
１２０ 記憶部
１２１ 店舗情報記憶部
１２２ 評価実績記憶部
１２３ カテゴリ情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 受付部
１３２ 検索部
１３３ 付与部
１３４ 抽出部
１３５ 生成部
１３６ 提示部
１３７ 算出部

Claims (18)

1. 商品を検索するための検索クエリを受け付ける受付部と、
   前記受付部により受け付けられた検索クエリに対応する商品を取り扱っている店舗に関する順位情報を提示する提示部と
   を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記提示部は、前記順位情報として、前記検索クエリに対応する商品を取り扱っている店舗間での売上順位に基づき抽出された店舗での前記売上順位を示す順位情報を提示する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記提示部は、前記順位情報として、前記検索クエリに対応する商品として、前記検索クエリに対応する商品に関連する関連商品を取り扱っている店舗間での売上順位に基づき抽出された店舗での前記売上順位を示す順位情報を提示する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記提示部は、前記順位情報として、前記検索クエリに対応する商品の売上順位に基づき抽出された店舗での前記売上順位を示す順位情報を提示する
   ことを特徴とする請求項２または３に記載の情報処理装置。
5. 前記提示部は、前記順位情報として、前記検索クエリに対応する商品を取り扱っている店舗間での評価順位であって顧客満足度に応じた評価順位に基づき抽出された店舗での前記評価順位を示す順位情報を提示する
   ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
6. 前記提示部は、前記順位情報として、前記検索クエリに対応する商品に関する顧客満足度に応じた評価順位に基づき抽出された店舗での前記評価順位を示す順位情報を提示する
   ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記提示部は、前記店舗毎に当該店舗の順位情報を提示する
   ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の情報処理装置。
8. 前記提示部は、前記順位情報が提示される店舗毎に、当該店舗で取り扱われている商品であって前記検索クエリに対応する商品に関する商品情報を提示する
   ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１つに記載の情報処理装置。
9. 前記提示部は、前記商品情報として、前記商品のうち、当該商品に関する所定の評価値に基づき抽出された商品に関する商品情報を提示する
   ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
10. 前記提示部は、前記所定の評価値として、前記商品に対する閲情情報に基づく評価値、前記商品が購入された購入数に基づく評価値、または、前記商品に対する売上金額に基づく評価値の少なくともいずれか１つに基づき抽出された商品に関する商品情報を提示する
    ことを特徴とする請求項９に記載の情報処理装置。
11. 前記提示部は、前記商品情報として、前記商品のうち、前記検索クエリを用いて検索したユーザの属性情報に基づき抽出された商品に関する商品情報を提示する
    ことを特徴とする請求項８〜１０のいずれか１つに記載の情報処理装置。
12. 前記提示部は、前記検索クエリを用いて検索される直前に閲覧された商品が前記検索クエリに対応する商品である場合に、前記商品情報として、前記検索クエリを用いて検索される直前に閲覧された商品に関する商品情報を提示する
    ことを特徴とする請求項８〜１１のいずれか１つに記載の情報処理装置。
13. 前記提示部は、前記受付部により受け付けられた検索クエリに対応する商品を取り扱っている店舗のうち、所定値以上の評価実績、または、所定額以上の売上実績を有する店舗に関する順位情報を提示する
    ことを特徴とする請求項１〜１２のいずれか１つに記載の情報処理装置。
14. 前記提示部は、前記検索クエリのうち、当該検索クエリでの検索回数の実績値が所定値以上の検索クエリが前記受付部により受け付けられた場合に、前記順位情報を提示する
    ことを特徴とする請求項１〜１３のいずれか１つに記載の情報処理装置。
15. 前記提示部は、複数のキーワードで構成される検索クエリのうち、当該検索クエリでの検索回数の実績値が所定値より少ない検索クエリが前記受付部により受け付けられた場合には、当該検索クエリを構成する前記複数のキーワードの中から、少なくともいずれか１つのキーワードが除外され、当該キーワードが除外された後の検索クエリでの検索回数の実績値が当該所定値以上である場合には、前記順位情報を提示する
    ことを特徴とする請求項１〜１４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
16. 前記提示部は、前記検索クエリに対応する検索結果とともに前記順位情報を提示する
    ことを特徴とする請求項１〜１５のいずれか１つに記載の情報処理装置。
17. 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
    商品を検索するための検索クエリを受け付ける受付工程と、
    前記受付工程により受け付けられた検索クエリに対応する商品を取り扱っている店舗に関する順位情報を提示する提示工程と
    を含むことを特徴とする情報処理方法。
18. 商品を検索するための検索クエリを受け付ける受付手順と、
    前記受付手順により受け付けられた検索クエリに対応する商品を取り扱っている店舗に関する順位情報を提示する提示手順と
    をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。

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