特許法第30条第2項適用申請有り 令和3年11月9日公開アドレス https://topics.shopping.yahoo.co.jp/notice/archives/202111102021.html 令和3年11月19日公開アドレス https://store-info.yahoo.co.jp/shopping/topics/tool2021/test/211119-3.html 令和3年12月3日投稿および公開アドレス https://appstoreconnect.apple.com/apps/446016180/appstore/reviewsubmissions/details/e9ae2241-e0f9-4960-9cf0-94d64f0527bf https://apps.apple.com/jp/app/yahoo-%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%83%E3%83%94%E3%83%B3%E3%82%B0/id446016180 令和4年1月6日投稿アドレス https://play.google.com/console/u/0/developers/9059031076674808747/app/4972974430624390735/tracks/4698240759174279260/releases/278/details
以下に、本願に係る情報処理装置、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詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、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、各実施形態は、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、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。
〔1.情報処理の一例〕
〔1.1.情報処理の概要〕
まず、図1を参照し、実施形態に係る情報処理装置が行う情報処理方法について説明する。図1は、実施形態に係る情報処理装置が行う情報処理方法を説明するための図である。
情報処理装置1は、電子商取引(EC:Electronic Commerce)サービスで取引される取引対象に関する情報処理を実行する。ここで、取引対象とは、商品またはサービスの利用である。なお、電子商取引サービスで取引される取引対象には、電子商店街(オンラインモール)、オンラインショッピングサイト、オークションサイト、フリーマーケットサイトなどの様々な態様にて取引される取引対象が含まれる。図1では、電子商店街にて取引される取引対象に対する情報処理を一例として示す。
図1では、情報処理装置1が、検索クエリを入力する利用者Uが利用する端末装置2に、検索結果を提供する検索装置として機能する場合を一例として説明する。検索クエリの入力は、検索キーワードの入力によって行われ、かかる検索キーワードを含む検索クエリが端末装置2から情報処理装置1に送信される。なお、検索クエリの入力は、端末装置2に表示されるキーボードを用いた入力に限定されず、端末装置2に表示されるキーワード候補の指定による入力であってもよい。以下においては、検索クエリには、検索キーワードが含まれるものとして説明するが、検索キーワードに代えてまたは加えて、検索用画像が含まれていてもよい。また、図1では、端末装置2が1つだけ図示されているが、情報処理装置1は、複数の端末装置2の各々から送信される検索クエリに応じた検索結果などを含むコンテンツを複数の端末装置2の各々に提供する。
情報処理装置1は、例えば、電子商店街にて取引される取引対象を対象として検索処理を実行する検索エンジンとしての機能を有する。例えば、情報処理装置1は、検索クエリを用いた検索処理の対象となる取引対象が、インデックスされて格納されたデータベース(「取引対象データベース」ともいう)を有し、その取引対象データベースの情報を対象として検索処理を実行する。例えば、取引対象データベースの情報は記憶部11(図9参照)に格納される。
このように、図1では情報処理装置1が検索装置としても機能する、すなわち情報処理装置1と検索装置とが一体である場合を説明するが、情報処理装置1と検索装置とは別体であってもよい。この場合、情報処理システム100(図9参照)には、検索クエリを対象とした検索処理を実行し、検索結果を提供する検索サービスを提供する検索装置が含まれる。例えば、情報処理装置1は、利用者Uが入力した検索キーワードを含む検索クエリを検索装置へ送信し、検索装置から検索結果を受信し、その検索結果を用いて生成したコンテンツを利用者Uの端末装置2に送信する。
例えば、外部装置3が検索装置である場合、情報処理装置1は、利用者Uが入力した検索キーワードを含む検索クエリを外部装置3へ送信し、外部装置3から検索結果を受信し、その検索結果を用いて生成したコンテンツを利用者Uが利用する端末装置2に送信する。なお、上記のシステム構成は一例に過ぎず、検索キーワードを入力した利用者Uに対して所望の情報を提供可能であれば、情報処理システム100はどのような装置構成であってもよい。
まず、情報処理装置1は、外部装置3から利用者Uに関する情報である利用者情報を取得する(ステップS1)。外部装置3は、利用者情報を情報処理装置1に送信する。例えば、外部装置3は、利用者Uの属性情報を含む利用者情報を情報処理装置1に送信する。属性情報には、例えば、年齢、性別、居住地域、職業などのデモグラフィック属性を示す情報や、興味・関心、ライフスタイルなどのサイコグラフィック属性を示す情報などの様々な情報が含まれる。なお、属性情報は一例に過ぎず、利用者情報には、利用者Uに関する情報であれば、どのような情報が含まれてもよい。例えば、利用者情報には、インターネットにおける行動などの利用者Uの行動の履歴が含まれてもよい。例えば、利用者情報には、電子商店街などの電子商取引サービスにおける取引対象についての情報の閲覧履歴、購買履歴などの利用者Uの行動履歴が含まれてもよい。
また、情報処理装置1は、外部装置3から取引対象に関する情報(「取引対象情報」ともいう)を取得する(ステップS2)。例えば、情報処理装置1は、電子商店街にて取引される取引対象の取引対象情報を外部装置3から取得する。例えば、情報処理装置1は、電子商店街にて販売(出品)中の取引対象の取引対象情報を外部装置3から取得する。例えば、情報処理装置1は、所定の期間毎に、取引対象の取引対象情報を外部装置3から取得する。
ここで、取引対象情報には、取引対象に関する様々な情報が含まれる。例えば、取引対象情報には、取引対象の情報提供に用いられる様々な情報が含まれる。例えば、取引対象情報には、販売元、販売価格、取引対象の画像、カテゴリ、タイトル、説明文、支払方法、販売期間、販売個数などが含まれる。
また、例えば、取引対象情報には、取引対象の販売履歴が含まれる。例えば、取引対象情報には、取引対象の予約数、注文数、販売数、注文金額(売上)などの情報が含まれる。また、例えば、取引対象情報には、取引対象が販売された日時から経過した期間、取引対象を示す情報の閲覧回数(PV(Page View)数)、取引対象に対するレビュー数、取引対象に対する評価などの情報が含まれる。
また、取引対象情報には、取引対象に関する外的要因の情報が含まれてもよい。例えば、取引対象情報には、SNS(Social Networking Service)における取引対象に関する投稿の情報が含まれてもよい。例えば、取引対象情報には、SNSにおいて利用者Uが投稿した投稿情報が含まれてもよい。例えば、投稿情報は、Twitter(登録商標)、Facebook(登録商標)、Instagram(登録商標)、YouTube(登録商標)などに、利用者Uが投稿した文字情報、または画像や動画などの画像情報などであってもよい。例えば、取引対象情報には、取引対象に関する検索数の情報が含まれてもよい。
また、取引対象情報には、取引対象に関する内的要因の情報が含まれてもよい。例えば、取引対象情報には、取引対象を対象とするインセンティブの情報が含まれてもよい。例えば、取引対象情報には、取引対象を対象として、利用者Uに与えられるインセンティブの情報が含まれてもよい。例えば、取引対象情報には、取引対象を対象とするクーポンの情報が含まれてもよい。例えば、取引対象情報には、取引対象に関する値下げの情報が含まれてもよい。なお、上記は一例に過ぎず、取引対象情報には、取引対象に関する情報であれば、どのような情報が含まれてもよい。
なお、上記例では、情報処理装置1が、ステップS1と、ステップS2とに分けて取得処理を行う例を挙げて説明したが、情報処理装置1は、外部装置3から利用者情報と取引対象情報とを同時に取得してもよい。
また、情報処理装置1は、利用者Uが入力した検索クエリを端末装置2から受け付ける(ステップS3)。例えば、端末装置2は、利用者Uが検索キーワードを入力した場合、利用者Uが入力した検索キーワードを含む検索クエリを情報処理装置1に送信する。これにより、情報処理装置1は、利用者Uが入力した検索クエリを取得する。
例えば、利用者Uは、検索キーワードとして「スニーカ」を端末装置2に入力した場合、端末装置2は、利用者Uが入力した検索キーワード「スニーカ」を含む検索クエリを情報処理装置1へ送信する。例えば、利用者Uは、後述する図2中の検索ボックスBX1のような入力欄に検索キーワードとして「スニーカ」を入力する。
そして、検索クエリを受信した情報処理装置1は、利用者Uに情報提供するための処理として、検索クエリを用いた検索処理によって、検索クエリに対応する検索結果を生成する(ステップS4)。例えば、情報処理装置1は、検索クエリに含まれる検索キーワードが「スニーカ」である場合、「スニーカ」を用いた検索処理によって、「スニーカ」に対応する検索結果を生成する。以下において、検索キーワードとして「スニーカ」が含まれる検索クエリを、検索クエリ「スニーカ」と記載する場合がある。
情報処理装置1は、取引対象データベースの情報を用いて、検索クエリ「スニーカ」に対応する取引対象情報を抽出する。例えば、情報処理装置1は、取引対象データベースを対象として検索クエリ「スニーカ」を用いて検索処理を行い、検索クエリ「スニーカ」に対応する取引対象情報を抽出する。例えば、情報処理装置1は、取引対象情報に検索クエリ「スニーカ」に対応する文字列などの情報が含まれる取引対象情報を抽出する。
なお、検索クエリに対応する情報の抽出は従来技術を用いて行われ、取引対象が特定可能であればどのような処理であってもよく、詳細な説明は省略する。また、検索処理を情報処理装置1以外の装置(検索装置)が行う場合、情報処理装置1は、検索装置に検索クエリを送信し、検索装置から検索クエリの検索結果を受信する。情報処理装置1は、検索クエリに対応する情報として抽出された取引対象情報を用いて、検索クエリの検索結果を生成する。例えば、情報処理装置1は、抽出した取引対象情報の取引対象のリスト情報を、検索クエリに対する検索結果として生成する。
また、情報処理装置1は、ステップS3で受け付けた検索クエリの意図(以下、クエリ意図と記載する場合がある)を推定する(ステップS5)。情報処理装置1は、例えば、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を検索クエリの意図として推定する。意図候補は、例えば、取引対象のカテゴリ、取引対象のブランド、取引対象の利用シーン、取引対象のスペック、取引対象の価格帯、または取引対象の利用層などである。
情報処理装置1は、検索クエリに基づいて、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアを算出し、これらのスコアまたはスコアに応じた情報などを検索クエリの意図として扱う。以下においては、複数の意図候補が取引対象のカテゴリおよび取引対象のブランドである場合の例を主に説明するが、意図候補は、カテゴリやブランドに限定されない。
情報処理装置1は、例えば、意図候補毎の推定モデルを用いて、各意図候補に対する検索クエリの関連度を示すスコアを算出し、これらのスコアまたはスコアに応じた情報をクエリ意図として推定することができる。推定モデルは、機械学習によって生成された学習済みモデルであり、検索クエリに含まれる検索キーワードを入力とし、意図候補に対する検索クエリの関連度を示すスコアを出力する。
意図候補毎の推定モデルは、畳み込みニューラルネットワークまたは回帰型ニューラルネットワークなどのニューラルネットワークによる機械学習によって生成されるが、かかる例に限定されない。例えば、意図候補毎の推定モデルは、ニューラルネットワークに代えて、線形回帰またはロジスティック回帰といった学習アルゴリズムによる機械学習を用いて生成されてもよい。また、情報処理装置1は、意図候補毎の推定モデルに代えて、検索クエリに含まれる検索キーワードを入力とし、複数の意図候補に対する検索クエリの関連度を示すスコアを出力する1つの推定モデルを用いることもできる。
次に、情報処理装置1は、ステップS5で推定されたクエリ意図に応じた複数のランキング情報を生成する(ステップS6)。例えば、情報処理装置1は、クエリ意図に基づいて、利用者Uに提供する複数のランキング情報の種別および並び順を決定し、決定したランキング情報の種別および並び順に基づいて、利用者Uに提供する複数のランキング情報を生成する。ランキング情報の種別は、例えば、ランキングの切り口およびランキング情報の表示形式によって規定される。
ランキングの切り口は、取引対象に対する視点(観点)である。例えば、取引対象に対する視点(観点)には、その取引対象が該当するカテゴリ、ブランド、利用シーン、スペック(製品の仕様や機能)、取引対象により解決され得る課題、取引対象により解決され得る人の悩みなど、取引対象に対応する様々な切り口(観点)が含まれる。
また、ランキング情報の表示形式は、ランキング情報を構成する複数のランキング要素の配置形式であり、リスト形式(第1表示形式の一例)やグリッド形式(第2表示形式の一例)などがある。リスト形式は、ランキング情報を構成する複数のランキング要素を一列に配列する表示形式であり、グリッド形式は、複数のランキング要素をn行×m列の行列(マトリクス)状に配列する表示形式である。nおよびmは、2以上の整数である。
なお、ランキング情報の表示形式は、第2表示形式に代えてまたは加えて、複数のランキング要素を一行で配列する表示形式が含まれていてもよい。また、ランキング情報の表示形式は、取引対象の写真を含む表示形式と取引対象の写真を含まない表示形式に分けられてもよい。
情報処理装置1は、例えば、クエリ意図に基づいて、利用者Uに提供する複数のランキング情報の種別を決定し、クエリ意図に対する関連性が高いランキング情報ほど優先して上位になる並び順を複数のランキング情報の並び順として決定する。
例えば、情報処理装置1は、検索クエリで特定されるカテゴリをさらに分類したカテゴリに対する検索クエリの関連度を示すスコアと検索クエリで特定されるカテゴリにおける取引対象のブランドに対する検索クエリの関連度とに基づいて、複数のランキング情報の種別および並び順を決定する。
情報処理装置1は、決定した複数のランキング情報の種別(例えば、切り口および表示形式。以下、決定種別と記載する場合がある)および複数のランキング情報の並び順に基づいて、複数のランキング情報を生成する。
情報処理装置1は、決定した種別で示される切り口でランキング要素となる取引対象を抽出または決定し、抽出または決定した各取引対象についてスコアを算出する処理を決定種別毎に行う。情報処理装置1は、算出したスコアを用いて取引対象の順位付けを決定種別毎に行い、決定種別で示される表示形式で複数のランキング要素が配列されるランキング情報を決定種別毎に生成する。例えば、情報処理装置1は、スコアが高い方から順に高い順位をランキング要素に付け、上位の予め設定された順位までの複数のランキング要素を高い順位から並べることによって、ランキング情報を生成する。
例えば、情報処理装置1は、取引対象に関する取引対象情報に基づいて、決定種別で示される切り口でランキング要素として抽出または決定した取引対象のスコアを決定種別毎に算出する。情報処理装置1は、取引対象の取引対象情報を入力として、その取引対象のスコアを出力する関数であるスコア関数を用いて、取引対象のスコアを算出する。情報処理装置1は、取引対象の注文数、注文金額、閲覧回数(PV数)などの複数の要素が大きくなる程、出力する値が大きくなるスコア関数を用いて、取引対象のスコアを算出してもよい。
例えば、情報処理装置1は、取引対象の注文数、注文金額、閲覧回数(PV数)などの複数の要素の各々と、各要素の重み(係数)を乗算した値(以下、「部分スコア」と記載する場合がある)を用いて取引対象のスコアを算出する。情報処理装置1は、取引対象の複数の要素の各々の部分スコアの合計を、取引対象のスコアとして算出してもよい。情報処理装置1は、取引対象の複数の要素の各々の部分スコアの平均を、取引対象のスコアとして算出してもよい。
また、情報処理装置1は、取引対象の注文数、注文金額、閲覧回数(PV数)などの複数の要素の各々について、所定の期間ごとに集計した集計値を用いて取引対象のスコアを算出してもよい。情報処理装置1は、取引対象の複数の要素の各々について、日付ごとに集計した集計値を用いて取引対象のスコアを算出してもよい。この場合、情報処理装置1は、所定の期間ごとに集計した取引対象の複数の要素の集計値と、各要素の重み(係数)を乗算した値である期間スコアを用いて取引対象のスコアを算出してもよい。情報処理装置1は、各期間の期間スコアに、期間と算出時点との差に応じた減衰係数を乗算した値を用いて取引対象のスコアを算出してもよい。情報処理装置1は、各期間の期間スコアに、過去の期間程値が小さくなる減衰係数を乗算した値を用いて取引対象のスコアを算出してもよい。
なお、上記は一例に過ぎず、情報処理装置1は、どのような情報を用いて取引対象のスコアを算出してもよい。情報処理装置1は、算出した取引対象のスコアにその取引対象を販売する販売元(ストア)の評価に基づく係数を用いて、取引対象のスコアを補正してもよい。情報処理装置1は、算出した取引対象のスコアにその取引対象を販売する販売元の評価に基づく係数を乗算して、取引対象のスコアを補正してもよい。
そして、情報処理装置1は、検索クエリに対応する検索結果と、検索クエリに対応する複数のランキング情報とを用いて、利用者Uに提供するコンテンツを生成する(ステップS7)。情報処理装置1は、検索クエリに対応する検索結果と検索クエリに対応するランキング情報とに加えて、検索クエリに対応する検索結果を表示するための第1タブと、検索クエリに対応するランキング情報を表示するための第2タブとを含むコンテンツを生成する。
そして、情報処理装置1は、検索クエリに対応する検索結果と検索クエリに対応するランキング情報などを含むコンテンツを、検索クエリに含まれる検索キーワードを入力した利用者Uの端末装置2に送信する(ステップS8)。情報処理装置1は、検索クエリに対応するランキング情報が複数ある場合、複数のランキング情報の一部を端末装置2に送信した後、端末装置2でのランキング情報の表示状態に応じて残りのランキング情報の一部または全部を端末装置2に送信するが、かかる例に限定されない。例えば、情報処理装置1は、複数のランキング情報を一度に端末装置2に送信することもできる。
ここで、図2を用いて、端末装置2に提供されるコンテンツの一例について説明する。図2は、実施形態に係る情報処理装置1から利用者Uに提供されるコンテンツの一例を示す図である。図2において、情報処理装置1から端末装置2に提供されて端末装置2に表示されるコンテンツCは、検索ボックスBX1、第1タブTB1、第2タブTB2、および第2タブコンテンツC2が含まれる。図2に示す検索ボックスBX1には、利用者Uが入力した検索キーワードとして「スニーカ」が示されている。また、コンテンツCには、後述する第1タブコンテンツC1(図7参照)も含まれる。
図2に示す第1タブTB1は、後述する第1タブコンテンツC1(図7参照)を端末装置2に表示させるために選択されるGUI(Graphical User Interface)であり、図2に示す第2タブTB2は、第2タブコンテンツC2を端末装置2に表示させるために選択されるGUIである。第1タブコンテンツC1および第2タブコンテンツC2は、第1タブTB1または第2タブTB2への操作によって選択的にコンテンツCの表示領域ARに表示される。
図2では、利用者Uにより第1タブTB1が選択された場合、検索クエリ「スニーカ」の検索結果を配置した第1タブコンテンツC1が表示領域ARに表示される。また、利用者Uにより第2タブTB2が選択された場合、検索クエリ「スニーカ」に対応する取引対象のランキング情報を複数配置した第2タブコンテンツC2が表示領域ARに表示される。
図2は、第2タブTB2が選択された状態を示し、端末装置2は、表示領域ARに検索クエリ「スニーカ」に対応する取引対象のランキング情報を配置した第2タブコンテンツC2を表示する。具体的には、コンテンツCの表示領域ARには、検索クエリ「スニーカ」に対応する複数の取引対象がランキング要素としてスコアが高い方から順に並べられたランキング情報が第2タブコンテンツC2として表示される。
このように、情報処理装置1は、利用者Uの選択に応じて、第1タブコンテンツC1と第2タブコンテンツC2とを切り替えて表示領域ARに表示するコンテンツを利用者Uの端末装置2に提供する。これにより、コンテンツCの提供を受けた端末装置2を利用する利用者Uは、単純に検索結果を見たい場合は、第1タブコンテンツC1を端末装置2に表示させ、ランキング情報を見たい場合は、第2タブコンテンツC2を端末装置2に表示させる。このように情報を切り替えて表示するコンテンツCの場合、端末装置2を利用する利用者Uは、自身が見たい内容に応じて、表示を切り替えて端末装置2に表示させて、その内容を確認することができる。したがって、情報処理装置1は、適切なコンテンツを提供することができる。
〔1.2.各種処理の詳細〕
上述した情報処理を前提として、各種の処理の詳細を説明する。なお、上記で説明した内容と同様の点については適宜説明を省略する。また、以下で説明する各種の処理は適宜組み合わせてもよい。なお、上記は一例に過ぎず、各種の処理は組合せた処理が可能である範囲でどのように組み合わされてもよい。
〔1.2.1.クエリ意図の推定〕
情報処理装置1は、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアを複数の範囲に区分分けして、クエリ意図を推定することもできる。例えば、情報処理装置1は、カテゴリおよびブランドの各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアをM段階に区分分けする。Mは2以上の整数である。
図3は、実施形態に係る情報処理装置1におけるカテゴリおよびブランドの各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアの区分分けの一例を示す図である。図3に示す例では、情報処理装置1は、カテゴリおよびブランドの各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアを第1範囲、第2範囲、および第3範囲の3段階に区分分けする。
第1範囲は、関連度を示すスコアが第1閾値Th1未満の範囲であり、例えば、意図候補に対する関連度がないことを示す。第2範囲は、関連度を示すスコアが第1閾値Th1から第2閾値Th2(>Th1)までの範囲であり、例えば、意図候補に対する関連度はあるが意図候補が1つの具体的範囲に絞り切れないことを示す。第3範囲は、関連度を示すスコアが第2閾値Th2超の範囲であり、例えば、意図候補が1つの具体的範囲に絞られることを示す。第1閾値Th1および第2閾値Th2は、例えば、Th1=0.1、Th2=0.9であるが、かかる例に限定されない。また、第1閾値Th1および第2閾値Th2は、意図候補毎に設定されてもよい。
図3に示す例では、第1範囲を「意図なし」として表し、第2範囲を「N強」と表し、第3範囲を「1強」と表しており、以下において、同様に記載する場合がある。また、以下において、ブランドに対する検索クエリの関連度をカテゴリ意図と記載し、ブランドに対する検索クエリの関連度をブランド意図と記載する場合がある。
カテゴリは、例えば、ツリー状の階層で規定される。この場合、カテゴリ意図は、ツリー状の階層の最下層のカテゴリの1つを絞り込めるような場合には、1強である。また、カテゴリ意図は、複数の最下層のカテゴリから2以上の最下層のカテゴリ(または予め設定された規定数の最下層のカテゴリ)を絞り込めるような場合には、N強である。かかる2以上の最下層のカテゴリは、例えば、ツリー状の階層の上層のカテゴリが同一または類似する最下層のカテゴリであるが、かかる例に限定されない。また、カテゴリ意図は、ツリー状の階層の直上層のカテゴリが同一である複数の最下層のカテゴリから2以上の最下層のカテゴリの1つを絞り込めないような場合には、意図なしである。なお、カテゴリ意図が意図なしであるとは、例えば、検索クエリで特定されるカテゴリが最下層よりも上層のカテゴリである場合などであってもよい。
例えば、カテゴリ「スニーカ」は、大分類のカテゴリ「靴」を分類した中分類のカテゴリである。中分類のカテゴリ「スニーカ」を分類した小分類のカテゴリは、カテゴリ「レディーススニーカ」、カテゴリ「メンズスニーカ」、カテゴリ「レディーススリッポン」、カテゴリ「子供用スニーカ」などである。レディーススリッポンは、スニーカではないが、スニーカともに検索または選択される頻度が高い取引対象である。カテゴリ「スニーカ」を分類した小分類のカテゴリは、ツリー状の階層における最下層のカテゴリの一例である。
この場合、カテゴリ意図は、1つの小分類のカテゴリ(最下層のカテゴリ)に絞り込める場合、「1強」であり、複数の小分類のカテゴリ(最下層のカテゴリ)のうちの2以上のカテゴリ(4つ未満のカテゴリ)に絞り込める場合、「N強」である。また、複数の小分類のカテゴリ(最下層のカテゴリ)のうちの2以上のカテゴリ(4つ未満のカテゴリ)に絞り込めない場合、カテゴリ意図は「意図なし」である。
また、ブランド意図は、例えば、複数のブランドのうちの2以上のブランド(または規定数以下のブランド)に絞り込めない場合、「意図なし」であり、複数のブランドのうちの2以上のブランド(または規定数以下のブランド)に絞り込める場合、「N強」であり、1つの小分類のブランドに絞り込める場合、「1強」である。
なお、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアに対する区分分けは3段階に代えて2段階であってもよく4段階以上であってもよい。複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアを区分分けした結果は、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示す情報の一例である。また、情報処理装置1は、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアを区分分けせずに用いることもできる。この場合、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアは、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示す情報の一例である。
〔1.2.2.ランキング情報の種別および表示形式の決定〕
情報処理装置1は、クエリ意図に基づいて、利用者Uに提供する複数のランキング情報の種別および並び順を決定する。ランキング情報の種別は、例えば、ランキングの切り口およびランキング情報の表示形式によって規定されるが、かかる例に限定されない。
情報処理装置1は、クエリ意図に加えて、さらに検索クエリに含まれる検索キーワードを用いて、利用者Uに提供する複数のランキング情報の種別および並び順を決定することもできる。この場合、情報処理装置1は、検索クエリに含まれる検索キーワードが1つの最下層のカテゴリを指定するものか否かを判定する。また、情報処理装置1は、検索クエリに含まれる検索キーワードが1つのブランドを指定するものか否かを判定する。
以下において、検索キーワードが1つの最下層のカテゴリを指定する場合、「カテゴリ指定あり」と記載し、そうでない場合、「カテゴリ指定なし」と記載する場合がある。また、検索キーワードが1つのブランドを指定する場合、「ブランド指定あり」と記載し、そうでない場合、「ブランド指定なし」と記載する場合がある。また、カテゴリおよびブランドの指定の有無の判定結果を「クエリ指定判定結果」と記載する場合がある。
情報処理装置1は、クエリ意図とクエリ指定判定結果とに基づいて、利用者Uに提供する複数のランキング情報の種別および並び順を決定する。例えば、情報処理装置1は、クエリ指定判定結果、カテゴリ意図、およびブランド意図の組み合わせに基づいて、利用者Uに提供する複数のランキング情報の種別および並び順を決定する。
情報処理装置1は、カテゴリ指定とカテゴリ意図とブランド指定とブランド意図との組み合わせ毎に、利用者Uに提供する複数のランキング情報の種別および並び順を関連付けたケース分け判定情報を有している。情報処理装置1は、判定したカテゴリ指定とカテゴリ意図とブランド指定とブランド意図との組み合わせがケース分け判定情報のいずれのケースに該当するかを判定する。
図4は、実施形態に係る情報処理装置1が有するケース分け判定情報の一例を示す図である。図4に示すケース分け判定情報では、例えば、カテゴリ指定があるかまたはカテゴリ意図が1強であり、且つ、ブランド指定がなくブランド意図が意図なしである場合にケースK1が適用される。また、カテゴリ指定があるかまたはカテゴリ意図が1強であり、且つ、ブランド指定がなくブランド意図がN強である場合にケースK2が適用される。また、カテゴリ指定があるかまたはカテゴリ意図が1強であり、且つ、ブランド指定があるかまたはブランド意図が1強である場合にケースK3が適用される。
また、カテゴリ指定がなくカテゴリ意図がN強であり、且つ、ブランド指定がなくブランド意図が意図なしである場合にケースK4が適用される。また、カテゴリ指定がなくカテゴリ意図がN強であり、且つ、ブランド指定がなくブランド意図がN強である場合にケースK5が適用される。また、カテゴリ指定がなくカテゴリ意図がN強であり、且つ、ブランド指定があるかまたはブランド意図が1強である場合にケースK6が適用される。
また、カテゴリ指定がなくカテゴリ意図が意図なしであり、且つ、ブランド指定がなくブランド意図が意図なしである場合にケースK7が適用される。また、カテゴリ指定がなくカテゴリ意図が意図なしであり、且つ、ブランド指定がなくブランド意図がN強である場合にケースK8が適用される。また、カテゴリ指定がなくカテゴリ意図が意図なしであり、且つ、ブランド指定があるかまたはブランド意図が1強である場合にケースK9が適用される。
情報処理装置1は、判定したケースに関連付けられた複数のランキング情報の種別および並び順の情報に基づいて、利用者Uに提供する複数のランキング情報の種別および並び順を決定する。情報処理装置1は、例えば、ケース毎にランキング情報の種別および並び順の情報が規定されたランキング情報決定用情報を有しており、かかるランキング情報決定用情報を用いて、利用者Uに提供する複数のランキング情報の種別および並び順を決定する。
図5は、実施形態に係る情報処理装置1が有するランキング情報決定用情報の一例を示す図である。図5に示すランキング情報決定用情報では、ケースK1~K9までの各々のケースに対してランキング情報の種別および並び順が規定されている。
ケースK1には、第1のランキング情報の種別(ランキングの切り口と表示形式)として「1カテゴリ総合」および「リスト形式」が規定され、第2のランキング情報の種別として「クエリ総合」と「グリッド形式」が規定されている。「1カテゴリ総合」は、ランキングの切り口が、カテゴリ指定またはカテゴリ意図で特定される1つの最下層のカテゴリに含まれる複数の取引対象をブランドの限定なしで順位付けする切り口であることを示す。「クエリ総合」は、検索クエリに含まれる検索キーワードによる検索で絞られる複数の取引対象をカテゴリおよびブランドの限定なしで順位付けする切り口であることを示す。
情報処理装置1は、クエリ意図およびクエリ指定判定結果から判定したケースがケースK1の場合、1つ目のランキング情報の種別を「1カテゴリ総合」および「リスト形式」に決定し、2番目のランキング情報の種別を「クエリ総合」および「グリッド形式」に決定する。
ケースK2には、第1のランキング情報の種別(ランキングの切り口と表示形式)として「1カテゴリ総合」および「グリッド形式」が規定され、第2のランキング情報の種別として「マルチブランド」と「グリッド形式」が規定され、第3のランキング情報の種別として「クエリ総合」と「グリッド形式」が規定されている。「マルチブランド」は、カテゴリ指定またはカテゴリ意図で特定される1つの最下層のカテゴリに含まれる複数の取引対象をブランド別に順位付けする複数の切り口を含む切り口群であることを示す。
ここで、クエリ意図およびクエリ指定判定結果から判定されるケースがケースK2であり且つブランドがブランド#1~#3であるとする。この場合、情報処理装置1は、1つ目のランキング情報の種別を「1カテゴリ総合」および「グリッド形式」に決定し、2番目~4番目のランキング情報の種別を、「1カテゴリブランド#1」および「グリッド形式」、「1カテゴリブランド#2」および「グリッド形式」、および「1カテゴリブランド#3」および「グリッド形式」に決定する。
「1カテゴリブランド#1」、「1カテゴリブランド#2」、および「1カテゴリブランド#3」の並び位置は、対応するブランドのスコアが最も高いものほど優先して上位になる位置である。なお、ブランドのスコアは、例えば、取引対象のスコアと同様の算出方法によって算出される。例えば、ブランドのスコアは、検索キーワードで特定される非最下層のカテゴリ(例えば、カテゴリ「スニーカ」)に含まれる複数の取引対象のうちブランドに含まれる取引対象のスコアの合計値、または検索キーワードで特定される非最下層のカテゴリに含まれる複数の取引対象のうちブランドに含まれ且つスコアが上位の予め設定された数の取引対象のスコアの合計値などであってもよい。「1カテゴリブランド#P」(Pは、1~3のいずれか)は、カテゴリ指定またはカテゴリ意図で特定される1つの最下層のカテゴリに含まれる複数の取引対象のうちブランド#Pの取引対象を順位付けする切り口であることを示す。
同様に、情報処理装置1は、クエリ意図およびクエリ指定判定結果から判定したケースがケースK3~K9のいずれかである場合、判定したケースに対応するランキング情報の種別および並び順を、ランキング情報決定用テーブルを用いて決定する。
なお、図5において、「1カテゴリ&1ブランド総合」は、カテゴリ指定またはカテゴリ意図で特定される1つの最下層のカテゴリに含まれる複数の取引対象のうち、ブランド指定またはブランド意図で特定される1つのブランドの複数の取引対象を順位付けする切り口であることを示す。また、「1ブランド総合」は、カテゴリ指定で特定される非最下層のカテゴリ(例えば、カテゴリ「スニーカ」)に含まれる複数の取引対象のうち、ブランド指定またはブランド意図で特定される1つのブランドの取引対象を順位付けする切り口であることを示す。
また、「マルチブランド(1カテゴリ)」は、例えば、カテゴリ指定またはカテゴリ意図で特定される複数のカテゴリのうち特定の条件を満たすカテゴリ(例えば、カテゴリのスコアが最も高いカテゴリ)またはランダムに選択されたカテゴリの取引対象をブランド別に順位付けする複数の切り口を含む切り口群であることを示す。カテゴリのスコアは、例えば、取引対象のスコアと同様の算出方法によって算出される。例えば、カテゴリのスコアは、対象となるカテゴリに含まれる複数の取引対象のスコアの平均値、または対象となるカテゴリに含まれる複数の取引対象のうち上位の予め設定された数の取引対象のスコアの合計値などであってもよい。
また、「マルチカテゴリ」は、例えば、検索キーワードで特定されるカテゴリの下層のカテゴリ毎に複数の取引対象を順位付けする複数の切り口を含む切り口群であることを示す。例えば、検索キーワードで特定されるカテゴリが「スニーカ」である場合、下層の複数のカテゴリは、レディーススニーカ、メンズスニーカ、レディーススリッポン、子供用スニーカなどである。
「1ブランド総合」は、検索キーワードで特定されるカテゴリに含まれる複数の取引対象のうち、ブランド指定またはブランド意図で特定される1つのブランドの複数の取引対象を順位付けする切り口であることを示す。
なお、情報処理装置1によるランキング情報の種別および並び順の決定方法は、上述した例に限定されない。例えば、ランキング情報決定用情報は、図5に示す例に限定されない。また、ランキング情報決定用情報は、利用者Uの属性毎に設けられてもよい。この場合、情報処理装置1は、検索クエリを入力した利用者Uの属性に対応するランキング情報決定用情報を用いて、ランキング情報の種別および並び順を決定する。
また、上記は一例に過ぎず、情報処理装置1は、クエリ意図に加えてまたは代えて、様々な情報を適宜用いてランキング情報の種別および並び順を決定してもよい。情報処理装置1は、クエリ意図に加えてまたは代えて、利用者属性または利用者Uの悩みに応じて切り口を決定してもよい。また、情報処理装置1は、検索履歴に基づいて切り口を決定してもよい。例えば、情報処理装置1は、クエリ意図に加えてまたは代えて、検索履歴から推定される興味関心に基づいて切り口を決定してもよい。
また、ランキング情報決定用情報は、非最下層のカテゴリ毎に設けられてもよい。この場合、情報処理装置1は、検索クエリに含まれる検索キーワードで特定されるカテゴリが非最下層のカテゴリであれば、検索クエリに含まれる検索キーワードで特定される非最下層のカテゴリに対応するランキング情報決定用情報を用いて、ランキング情報の種別および並び順を決定する。
〔1.2.3.決定した切り口でのランキング情報の生成〕
情報処理装置1は、上述のように決定した互いに異なる複数の切り口の各々で複数の取引対象の順位付けを行って、複数のランキング情報を生成する。図6は、実施形態に係る情報処理装置1における複数の切り口での取引対象の順位付けの一例を示す図である。なお、図6では、説明のために切り口ごとに分割した状態を示す。
また、図6では、切り口#1、切り口#2、・・・といった抽象的な文字列で示すが、これらの切り口は、例えば、情報処理装置1によって判定されるケースがケースK1である場合、「1カテゴリ総合」、「クエリ総合」といった具体的な切り口を示す情報である。
例えば、情報処理装置1は、検索クエリを用いた検索処理の検索結果に含まれる取引対象(検索結果取引対象)のうち、切り口#1、切り口#2、・・・の各々に該当する取引対象を決定(特定)する。例えば、情報処理装置1は、検索結果取引対象の取引対象情報を用いて、切り口#1、切り口#2、・・・の各々に該当する取引対象を決定する。
情報処理装置1は、切り口#1に該当する取引対象を切り口#1のランキング要素として、順位付けすることにより、切り口#1のランキングを生成する。例えば、情報処理装置1は、ランキング要素となる切り口#1に該当する取引対象についてスコアを算出し、算出したスコアを用いて切り口#1のランキングを生成する。なお、取引対象のスコアの算出は、図1で説明した内容と同様であるため説明を省略する。例えば、情報処理装置1は、スコアが高い方から順に高い順位を付けることにより、切り口#1のランキング情報を生成する。
図6に示すリスト情報TA1は、取引対象の順位と、取引対象を識別する識別情報である取引対象ID(Identifier)と、スコアとを対応付けた情報である。リスト情報TA1では、順位「1位」の取引対象が、取引対象ID「M34」の取引対象であり、スコアが「0.94」である。順位「2位」の取引対象が、取引対象ID「M7」の取引対象であり、スコアが「0.89」である。順位「3位」の取引対象が、取引対象ID「M1」の取引対象であり、スコアが「0.85」である。情報処理装置1は、リスト情報TA1に示すような情報を用いて、切り口#1のランキング情報を生成する。
同様に、情報処理装置1は、切り口#2に該当する取引対象を切り口#2のランキング要素として、順位付けすることにより、切り口#2のランキングを生成する。例えば、情報処理装置1は、ランキング要素となる切り口#2に該当する取引対象についてスコアを算出し、算出したスコアを用いて切り口#2のランキング情報を生成する。
図6に示すリスト情報TA2は、取引対象の順位と、取引対象を識別する識別情報である取引対象IDと、スコアとを対応付けた情報である。リスト情報TA2では、順位「1位」の取引対象が、取引対象ID「M162」の取引対象であり、スコアが「0.84」である。順位「2位」の取引対象が、取引対象ID「M78」の取引対象であり、スコアが「0.74」である。順位「3位」の取引対象が、取引対象ID「M18」の取引対象であり、スコアが「0.73」である。情報処理装置1は、リスト情報TA2に示すような情報を用いて、切り口#2のランキング情報を生成する。
情報処理装置1は、切り口#1,#2以外の切り口がある場合、同様の処理により、切り口#1,#2以外の切り口のランキング情報を生成する。
〔1.2.4.検索結果および複数のランキング情報を含むコンテンツの例〕
次に、図7を用いて、情報処理装置1から端末装置2に提供されるコンテンツCに含まれる検索結果(第1タブコンテンツ)およびランキング情報(第2タブコンテンツ)の例について説明する。図7は、実施形態に係る情報処理装置1によって提供される検索結果およびランキング情報の一例を示す図である。
図7では、検索クエリ「スニーカ」が端末装置2から情報処理装置1に送信されて情報処理装置1によって生成されるコンテンツCに含まれる第1タブコンテンツC1と第2タブコンテンツC2とが示されている。利用者Uは、第1タブTB1(図2参照)を選択することで、表示領域ARに第1タブコンテンツC1を表示させることができ、第2タブTB2(図2参照)を選択することで、表示領域ARに第2タブコンテンツC2を表示させることができる。第1タブコンテンツC1と第2タブコンテンツC2との切り替えは、情報処理装置1および端末装置2のいずれが行う構成であってもよい。
情報処理装置1は、端末装置2から取得した検索クエリ「スニーカ」のカテゴリに含まれる下層のカテゴリの数が規定数以下であり、また「スニーカ」のカテゴリの取引対象のブランドが規定数以下であるため、カテゴリ意図およびブランド意図の各々がN強であると判定する。また、情報処理装置1は、検索クエリ「スニーカ」であることから、カテゴリ指定およびブランド指定の各々が指定なしであると判定する。この場合、情報処理装置1は、ケース分け判定情報が図4に示す状態であれば、ケースK5に該当すると判定する。
この場合、情報処理装置1は、ランキング情報決定用情報が図5に示す状態であれば、切り口の種別が「マルチカテゴリ」である複数のランキング情報と、切り口の種別が「マルチブランド(1カテゴリ)」である複数のランキング情報と、切り口の種別が「クエリ総合」であるランキング情報とを第2タブコンテンツC2として生成する。切り口の種別が「マルチカテゴリ」である複数のランキング情報は、レディーススニーカのランキング情報、メンズスニーカのランキング情報、レディーススリッポンのランキング情報、子供用スニーカのランキング情報などである。切り口の種別が「マルチブランド(1カテゴリ)」である複数のランキング情報の各々は、スニーカにおける1つのカテゴリ(例えば、レディーススニーカ)に分類される複数の取引対象をブランド別に順位付けしたランキング情報である。切り口の種別が「クエリ総合」は、「スニーカ」で検索される取引対象をランキング要素として順位付けしたランキング情報である。
図7に示す第2タブコンテンツC2では、レディーススニーカのランキング情報、メンズスニーカのランキング情報などが順に並べられている。図7に示す各ランキング情報では、上位6つの取引対象が示されており、利用者Uは、7位以下の取引対象の順位付けを知りたい場合、第2タブコンテンツC2に含まれる文字列「もっと見る」を選択することによって、7位以下の取引対象の順位付けを含むランキング情報を含む第2タブコンテンツC2が情報処理装置1から端末装置2に送信され、端末装置2によって7位以下の取引対象の順位付けを含むランキング情報が含まれる第2タブコンテンツC2が表示される。
図8は、実施形態に係る情報処理装置1によって提供されるランキング情報の他の例を示す図である。図8に示す例では、端末装置2から取得した検索クエリに含まれる検索キーワードが「スニーカ レディース」である場合に、情報処理装置1から端末装置2に送信されるコンテンツCに含まれる第2タブコンテンツC2の一例を示す図である。情報処理装置1は、検索クエリに含まれる検索キーワードが「スニーカ レディース」である場合、カテゴリ指定があるかまたはカテゴリ意図が1強であると判定し、また、ブランド指定がなくブランド意図が意図なしであると判定する。情報処理装置1は、ケース分け判定情報が図4に示す状態であれば、ケースK1に該当すると判定する。
この場合、情報処理装置1は、ランキング情報決定用情報が図5に示す状態であれば、切り口の種別が「1カテゴリ総合」であるランキング情報と、切り口の種別が「クエリ総合」であるランキング情報とを含む第2タブコンテンツC2を生成する。切り口の種別が「1カテゴリ総合」であるランキング情報は、レディーススニーカのランキング情報である。切り口の種別が「クエリ総合」であるランキング情報は、検索キーワード「スニーカ レディース」で検索される取引対象をランキング要素として順位付けしたランキング情報である。
切り口の種別が「1カテゴリ総合」であるランキング情報の表示形式は、リスト形式であり、図8に示す例では、レディーススニーカに属する取引対象がランキング要素として20位まで順位付けされて配列されている。リスト形式では、グリッド形式に比べて、ランクング対象に関する情報が多く付加されており、情報量が多く、また、含まれるランキング要素の数も多い。
例えば、リスト形式では、グリッド形式に比べて、ブランド名、商品名、色、素材、およびその他の情報(例えば、利用者評価値、利用者評価数など)が含まれており、情報量が多い。そのため、利用者Uは、ランキング情報に含まれるランキング要素の情報によってランキング要素がどのようなものかをより明確に把握することができる。また、リスト形式では、グリッド形式に比べて、含まれるランキング要素の数も多いことから、次の順位から始まるランキング情報を取得するために「もっと見る」を選択する頻度が少なくても済み、利用者Uの利便性を高めることができる。なお、グリッド形式においても、ブランド名や商品名が含まれていてもよい。
図5に示す例では、リスト形式は、意図候補の指定があるかまたは意図候補が1強である場合などのように具体度が高いクエリ意図に対して設定され、そうでない場合には、グリッド形式が設定されている。そのため、利用者Uは、検索キーワードを具体的な内容にすることで、リスト形式のランキング情報を確認したり、検索キーワードを抽象的な内容にすることで、グリッド形式のランキング情報を確認したりすることができる。なお、図5に示す例では、複数のランキング情報のうち2番目以降のランキング情報はグリッド形式であるが、クエリ意図に基づいて一部のランキング情報をリスト形式に決定することもできる。また、切り口の種別が「クエリ総合」であるランキング情報の表示形式は、グリッド形式であり、図8に示す例では、検索キーワード「スニーカ レディース」で検索される取引対象がランキング要素として6位まで順位付けされて配列されているが、ランキング要素の数は6つに限定されない。
〔1-3.まとめ〕
上述した各種の処理により、情報処理装置1は、ランキングに関するタブを設けることで、ファーストビューの目立つ位置に「ランキング」という決め手になり得るコンテンツから選ぶという探し方を提案することができる。したがって、情報処理装置1は、検索結果から自力で取引対象を選べなかった利用者Uが離脱する可能性を低減させることができる。また、情報処理装置1は、利用時間が所定時間よりも少ない利用者U(ライト利用者)の回遊を促進させることができる。
例えば、利用者Uが入力した検索キーワードに対応する選択肢(取引対象)が多数ある、前提知識が少なく、どんなものを買おうかから迷っているユースケースが想定される。この場合、例えば、情報処理装置1は、カテゴリ、スペックなどに関する切り口ごとにランキングを提供する。これにより、広い意図の検索クエリでも、利用者Uが取引対象の概要をつかみやすく、意図を深められ、選択肢を自然に絞り込むことができる。
また、情報処理装置1は、切り口ごとに取引対象を整理したコンテンツを提供することにより、利用者Uが取引対象を購入するイメージを具体化しやすくすることができる。また、情報処理装置1は、ブランドごとなどの切り口に整理したコンテンツを提供することにより、利用者Uがトレンドや人気などから、選択肢をしぼりやすくすることができる。
また、情報処理装置1は、クエリ意図に基づいて決定した並び順の互いに異なる複数のランキング情報を利用者Uに提供することができる。これにより、情報処理装置1は、検索クエリに対応する複数のランキング情報をより適切に提供することができる。例えば、情報処理装置1は、クエリ意図に関連度が高いランキング情報ほど優先して上位になるように並び順で複数のランキング情報を提供することで、複数のランキング情報をより適切に提供することができる。
また、情報処理装置1は、クエリ意図に基づいて決定した表示形式でランキング情報を提供することができる。これにより、情報処理装置1は、検索クエリに対応するランキング情報をより適切に提供することができる。例えば、情報処理装置1は、クエリ意図の具体度が高い場合には、リスト形式でランキング情報を提供し、そうでない場合には、グリッド形式でランキング情報を提供する。これにより、情報処理装置1は、検索クエリに対応するランキング情報をより適切に提供することができる。
以下、このような処理を行う情報処理装置1、端末装置2、および外部装置3を含む情報処理システム100の構成などについて、詳細に説明する。
〔2.情報処理システム100の構成〕
図9に示すように、情報処理システム100は、情報処理装置1と、端末装置2と、外部装置3とを含む。情報処理装置1、端末装置2、および外部装置3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9に示す情報処理システム100には、複数台の情報処理装置1や、複数台の端末装置2や、複数台の外部装置3が含まれてもよい。
実施形態に係る端末装置2は、ブラウザに表示されるウェブページやアプリケーション用のコンテンツなどのコンテンツにアクセスする利用者によって利用される情報処理装置である。例えば、端末装置2は、デスクトップ型PC(Personal Computer)や、ノート型PCや、タブレット端末や、携帯電話機や、PDA(Personal Digital Assistant)などである。なお、端末装置2は、上記例に限定されなくともよく、例えば、スマートウォッチや、ウェアラブルデバイス(Wearable Device)であってもよい。
実施形態に係る外部装置3は、各種情報を提供する情報処理装置であり、例えば、サーバ装置またはクラウドシステムなどにより実現される。例えば、外部装置3は、各種情報として、利用者情報を提供する。また、他の例として、外部装置3は、インターネットショッピングや、電子商店街や、フリーマーケットサイトや、オークションサイトや、旅行または飲食店などの予約サイトや、クレジットカード契約サイトや、金融商品提供サイトなどにおける取引対象に関する情報を提供する。
実施形態に係る情報処理装置1は、インターネットなどの所定のネットワークNを介して、各種の装置と通信可能な情報処理装置であり、例えば、サーバ装置またはクラウドシステムなどにより実現される。例えば、情報処理装置1は、ネットワークNを介して、他の各種装置と通信可能に接続される。
〔3.情報処理装置1の構成〕
以下、上記した情報処理装置1が有する機能構成の一例について説明する。図9は、実施形態に係る情報処理装置1の構成例を示す図である。図9に示すように、情報処理装置1は、通信部10と、記憶部11と、処理部12とを有する。
〔3.1.通信部10〕
通信部10は、例えば、NIC(Network Interface Card)などによって実現される。そして、通信部10は、ネットワークNと有線または無線で接続され、他の各種装置との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部10は、端末装置2および外部装置3の各々との間でネットワークNを介して情報の送受信を行う。
〔3.2.記憶部11〕
記憶部11は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)などの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置によって実現される。また、記憶部11は、利用者情報記憶部20と、取引対象情報記憶部21と、コンテンツ記憶部22と、ランキング用情報記憶部23とを有する。
〔3.2.1.利用者情報記憶部20〕
利用者情報記憶部20は、利用者Uに関する各種利用者情報を記憶する。図10は、実施形態に係る利用者情報記憶部20に記憶される利用者情報テーブルの一例を示す図である。図10に示した例では、利用者情報記憶部20に記憶される利用者情報テーブルは、「利用者ID」、「利用者情報」といった項目を有する。例えば、「利用者情報」は、「属性情報」、「購買履歴」、「閲覧履歴」といった項目を含む。
「利用者ID」は、利用者Uを識別する識別子である。「属性情報」は、「利用者ID」に対応付けられた利用者Uの属性に関する属性情報である。例えば、属性情報は、利用者Uの年齢や、性別や、電話番号や、住所などを含む。なお、上述した属性情報は、一例に過ぎず、年齢、性別以外、例えば職業などのデモグラフィック属性を示す情報や、興味・関心、ライフスタイルなどのサイコグラフィック属性を示す情報などの様々な情報が含まれてもよい。
「購買履歴」は、「利用者ID」に対応付けられた利用者Uによって購買された購買履歴である。例えば、購買履歴は、利用者Uによって購買された取引対象に関する情報や、取引対象の種別や、取引対象が購買された購買回数や、取引対象が購買された日時に関する情報などである。
「閲覧履歴」は、「利用者ID」に対応付けられた利用者Uによってコンテンツが閲覧された履歴である。例えば、「閲覧履歴」は、利用者Uの端末装置2にコンテンツが表示された履歴であってもよい。例えば、閲覧履歴は、利用者Uによって閲覧(表示)されたコンテンツに関する情報や、コンテンツの種別や、コンテンツが表示された表示回数や、コンテンツが表示された日時に関する情報などである。
例えば、図10では、利用者IDによって識別された「U1」は、属性情報が「CH1」であり、購買履歴が「PH1」であり、表示履歴が「WA1」である。なお、図10に示した例では、属性情報などを、「CH1」などの抽象的な符号で表現したが、属性情報などは、具体的な数値や、具体的な文字列や、各種情報を含むファイル形式などであってもよい。
なお、利用者情報記憶部20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。利用者情報記憶部20は、各取引対象についてその情報の表示回数、例えば利用者Uの閲覧回数を示す情報を利用者毎に記憶してもよい。
〔3.2.2.取引対象情報記憶部21〕
取引対象情報記憶部21は、取引対象に関する各種取引対象情報を記憶する。図11は、実施形態に係る取引対象情報記憶部21に記憶される取引対象情報テーブルの一例を示す図である。図11に示した例では、取引対象情報記憶部21に記憶される取引対象情報テーブルは、「取引対象ID」、「取引対象」、「取引対象情報」、「カテゴリ」、「製品特定情報」といった項目を含む。なお、図11では、「カテゴリ」および「製品特定情報」を説明するために、「取引対象情報」と別の項目として説明するが、カテゴリの情報や製品の情報は、取引対象情報に含まれてもよい。
また、図示は省略するが、取引対象情報記憶部21は、カテゴリ以外にも、各取引対象が該当する切り口を示す情報を記憶する。例えば、取引対象情報記憶部21は、各取引対象が該当するカテゴリ、ブランド、利用シーン、スペック、取引対象により解決され得る課題、取引対象により解決され得る人の悩みなどの複数の切り口を示す情報を各取引対象に対応付けて記憶する。
「取引対象ID」は、取引対象を識別する識別子である。「取引対象」は、「取引対象ID」に対応付けられた取引対象を示す。「取引対象情報」は、「取引対象ID」により識別される取引対象の取引対象情報である。
「カテゴリ」は、「取引対象ID」により識別される取引対象が該当するカテゴリに関する情報である。例えば、カテゴリが階層構造(例えば、ツリー状階層構造)で定義される場合、「カテゴリ」は、取引対象が該当する最下層カテゴリの情報、または取引対象が該当する最上層のカテゴリから最下層のカテゴリまでの各カテゴリの情報を含む。「製品特定情報」は、「取引対象ID」により識別される取引対象が該当する製品に関する情報である。
例えば、図11では、取引対象IDによって識別された「M1」は、取引対象が「MA1」である。なお、図11に示した例では、取引対象を、「MA1」といった抽象的な符号で表現したが、取引対象は、各販売元が販売する商品などを示す具体的な文字列(商品名など)である。
また、図11では、取引対象IDによって識別された「M1」は、取引対象情報が「MD1」である。なお、図11に示した例では、取引対象情報を、「MD1」といった抽象的な符号で表現したが、取引対象情報は、取引対象に関する各種情報を含むファイル形式などであってもよい。
また、図11では、取引対象IDによって識別された「M1」は、カテゴリが「CT1」である。なお、図11に示した例では、カテゴリを、「CT1」といった抽象的な符号で表現したが、カテゴリは、取引対象のカテゴリを示す情報である。
また、図11では、取引対象IDによって識別された「M1」は、製品特定情報が「PD1」である。なお、図11に示した例では、製品特定情報を、「PD1」といった抽象的な符号で表現したが、製品特定情報は、取引対象が該当する製品がある場合、その製品を特定するための情報(例えばJANコードなど)である。また、製品特定情報は、取引対象が該当する製品がない場合、その取引対象に対応する製品が無いことを示す情報(例えば該当製品無しを示すフラグなど)である。
なお、取引対象情報記憶部21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、取引対象情報記憶部21は、各取引対象に対応するスコアや表示回数などといった情報を記載してもよい。
〔3.2.3.コンテンツ記憶部22〕
コンテンツ記憶部22は、コンテンツに関する情報を記憶する。図12は、実施形態に係るコンテンツ記憶部22に記憶されるコンテンツテーブルの一例を示す図である。図12に示した例では、コンテンツ記憶部22に記憶されるコンテンツテーブルは、「コンテンツID」、「コンテンツ」といった項目を有する。
「コンテンツID」は、コンテンツを識別する識別子である。「コンテンツ」は、「コンテンツID」に対応付けられたコンテンツに関する情報である。具体的には、コンテンツは、コンテンツの内容に関する情報を示してもよい。
例えば、コンテンツは、ポータルサイトに関するコンテンツである。また、他の例として、コンテンツは、ニュースサイトや、オークションサイトや、天気予報サイトや、ショッピングサイトや、ファイナンス(株価)サイトなどに関するコンテンツであってもよい。
また、コンテンツは、路線検索サイトや、地図提供サイトや、旅行サイトや、飲食店紹介サイトや、ウェブブログサイトや、SNSサイトなどに関するコンテンツであってもよい。
例えば、図12では、コンテンツIDによって識別された「C1」は、コンテンツが「CO1」である。なお、図12に示した例では、コンテンツなどを、「CO1」などの抽象的な符号で表現したが、コンテンツなどは、具体的な数値や、具体的な文字列や、各種情報を含むファイル形式などであってもよい。
なお、コンテンツ記憶部22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。
〔3.2.4.ランキング用情報記憶部23〕
ランキング用情報記憶部23は、ランキングの生成に用いる各種の情報を記憶する。例えば、ランキング用情報記憶部23は、図4に示すケース分け判定情報、図5に示すランキング情報決定用情報、および取引対象の順位付けの基準(ランキング基準)を示す順位付け基準情報、および取引対象の各種スコアの算出に用いるスコア算出用情報などを記憶する。
順位付け基準情報は、例えば、スコアが高い方から順に高い順位を付けるというランキング基準を示す情報である。スコア算出用情報は、例えば、取引対象の各種スコアの算出に用いるスコア関数などの情報である。
なお、ランキング用情報記憶部23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。
〔3.3.処理部12〕
処理部12は、コントローラ(Controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)などのプロセッサによって、情報処理装置1内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(情報処理プログラムの一例)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、処理部12は、コントローラであり、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)などの集積回路により実現される。
図9に示すように、処理部12は、取得部30と、受付部31と、推定部32と、決定部33と、生成部34と、提供部35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、処理部12の内部構成は、図9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。
〔3.3.1.取得部30〕
取得部30は、各種情報を取得する。取得部30は、記憶部11から各種の情報を取得する。取得部30は、利用者情報記憶部20、取引対象情報記憶部21、コンテンツ記憶部22、およびランキング用情報記憶部23などから各種の情報を取得する。
取得部30は、通信部10を介して、外部の情報処理装置から各種情報を受信する。取得部30は、端末装置2または外部装置3から各種情報を受信する。例えば、取得部30は、外部装置3から利用者Uに関する利用者情報を取得する。図1では、取得部30は、利用者情報として、利用者Uの属性情報や、インターネットショッピング、電子商店街、オークションサイトまたはフリーマーケットサイトなどにおける購買履歴や、コンテンツの表示履歴などを外部装置3から取得する。そして、取得部30は、かかる利用者情報を利用者情報記憶部20に記憶する。例えば、取得部30は、所定の期間毎に、利用者情報を外部装置3から取得し、利用者情報記憶部20に記憶される利用者情報を更新する。
また、取得部30は、外部装置3から取引対象に関する情報を取得する。例えば、取得部30は、オークションサイトまたはフリーマーケットサイトにて取引される取引対象に関する情報を外部装置3から取得する。そして、取得部30は、かかる取引対象に関する情報を取引対象情報記憶部21に記憶する。例えば、取得部30は、所定の期間毎に、取引対象に関する情報を外部装置3から取得し、取引対象情報記憶部21に記憶される取引対象に関する情報を更新する。
取得部30は、取引対象に関する取引対象情報を取得する。取得部30は、取引対象の販売履歴を含む取引対象情報を取得する。取得部30は、取引対象の注文数を含む取引対象情報を取得する。取得部30は、取引対象が販売された日時から経過した期間を含む取引対象情報を取得する。取得部30は、取引対象の販売数を含む取引対象情報を取得する。取得部30は、取引対象を示す情報の閲覧回数を含む取引対象情報を取得する。
取得部30は、取引対象に対するレビュー数を含む取引対象情報を取得する。取得部30は、取引対象に対する評価を含む取引対象情報を取得する。取得部30は、取引対象に関する外的要因を含む取引対象情報を取得する。取得部30は、SNSにおける取引対象に関する投稿を含む取引対象情報を取得する。取得部30は、取引対象に関する検索数を含む取引対象情報を取得する。取得部30は、取引対象に関する内的要因を含む取引対象情報を取得する。取得部30は、取引対象を対象とするインセンティブを含む取引対象情報を取得する。取得部30は、取引対象を対象とするクーポンを含む取引対象情報を取得する。取得部30は、取引対象に関する値下げを含む取引対象情報を取得する。
取得部30は、取引対象情報に含まれる複数の要素に関する要素情報を取得する。取得部30は、取引対象情報に含まれる複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部30は、複数の要素の各々に対応するスコアを取得する。
取得部30は、取引対象の注文数を含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部30は、取引対象を示す情報の閲覧回数を含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部30は、取引対象に対するレビュー数を含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部30は、取引対象の予約数を含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。
取得部30は、取引対象に関する外的要因を含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部30は、SNSにおける取引対象に関する投稿を含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部30は、取引対象に関する検索数を含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部30は、取引対象に関する内的要因を含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部30は、取引対象を対象とするインセンティブを含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部30は、取引対象を対象とするクーポンを含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部30は、取引対象に関する値下げを含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。
また、取得部30は、取引対象に対する表示回数(利用者Uの閲覧回数)を示す情報を端末装置2から取得する。例えば、取得部30は、コンテンツの表示回数と、各取引対象の表示回数とを端末装置2から取得する。また、取得部30は、コンテンツとともに、予め提供された表示回数を取得する制御情報によって取得される。そして、取得部30は、かかる表示回数を取引対象情報記憶部21に記憶する。
〔3.3.2.受付部31〕
受付部31は、各種要求を受け付ける。受付部31は、外部の情報処理装置から各種要求を受け付ける。受付部31は、通信部10を介して、外部の情報処理装置から各種要求を示す情報を受信する。例えば、受付部31は、端末装置2または外部装置3から要求を受け付ける。受付部31は、利用者Uが入力した検索キーワードを含む検索クエリを端末装置2から受け付ける。例えば、受付部31は、利用者Uが入力した検索キーワードを含む検索クエリを、検索クエリに関するコンテンツの提供の要求として、端末装置2から受け付ける。また、受付部31は、端末装置2からパラメータを含むクエリを、コンテンツの提供の要求として、受け付ける。
〔3.3.3.推定部32〕
推定部32は、種々の情報を推定する推定処理を実行する。例えば、推定部32は、取得部30により取得された各種情報に基づいて、推定処理を実行する。推定部32は、記憶部11に記憶された各種情報に基づいて、推定処理を実行する。推定部32は、端末装置2から受信された検索クエリや外部の情報処理装置から受信された各種情報などに基づいて、推定処理を実行する。
例えば、推定部32は、受付部31によって受け付けられた検索クエリの意図であるクエリ意図を推定する。推定部32は、例えば、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度をクエリ意図として推定する。意図候補は、例えば、取引対象のカテゴリ、取引対象のブランド、取引対象の利用シーン、取引対象のスペック、取引対象の価格帯、または取引対象の利用層などである。
推定部32は、検索クエリに含まれる検索キーワードに基づいて、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアを算出し、これらのスコアまたはスコアに応じた情報をクエリ意図として扱う。推定部32は、例えば、意図候補毎の推定モデルを用いて、各意図候補に対する検索クエリの関連度を示すスコアを算出し、これらのスコアまたはスコアに応じた情報をクエリ意図として推定することができる。推定モデルは、機械学習によって生成された学習済みモデルであり、検索クエリに含まれる検索キーワードを入力とし、意図候補に対する検索クエリの関連度を示すスコアを出力する。
意図候補毎の推定モデルは、畳み込みニューラルネットワークまたは回帰型ニューラルネットワークなどのニューラルネットワークによる機械学習によって生成されるが、かかる例に限定されない。例えば、意図候補毎の推定モデルは、ニューラルネットワークに代えて、線形回帰またはロジスティック回帰といった学習アルゴリズムによる機械学習を用いて生成されてもよい。
また、推定部32は、例えば、各検索キーワードと関連度を示すスコアとが互いに関連付けられた意図候補毎のテーブルを用いて、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を検索クエリの意図として推定することもできる。
また、推定部32は、検索クエリに含まれる検索キーワードに加えて、検索クエリに含まれる検索キーワードを入力した利用者Uである検索利用者の利用者情報に基づいて、クエリ意図を推定することもできる。例えば、推定部32は、検索クエリに含まれる検索キーワードと検索利用者の利用者情報とに基づいて、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアを算出し、これらのスコアを検索クエリの意図として扱う。
この場合も、推定部32は、例えば、意図候補毎の推定モデルを用いて、各意図候補に対する検索クエリの関連度を示すスコアを算出し、これらのスコアまたはスコアに応じた情報をクエリ意図として推定することができる。推定モデルは、機械学習によって生成された学習済みモデルであり、検索クエリに含まれる検索キーワードと検索利用者の利用者情報とを入力とし、意図候補に対する検索クエリの関連度を示すスコアを出力する。
また、推定部32は、例えば、受付部31によって前回以前に受け付けられた検索クエリに含まれる検索キーワードと受付部31によって今回受け付けられた検索クエリに含まれる検索キーワードとに基づいて、クエリ意図を推定することもできる。
この場合も、推定部32は、例えば、意図候補毎の推定モデルを用いて、各意図候補に対する検索クエリの関連度を示すスコアを算出し、これらのスコアまたはスコアに応じた情報をクエリ意図として推定することができる。推定モデルは、機械学習によって生成された学習済みモデルであり、前回以前の検索クエリと今回の検索クエリとに各々含まれる検索キーワードを入力とし、意図候補に対する検索クエリの関連度を示すスコアを出力する。なお、意図候補毎の推定モデルに代えて、複数の意図候補に対する検索クエリの関連度を示すスコアを出力する1つの推定モデルを用いてもよい。
推定部32は、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアを複数の範囲に区分分けして、クエリ意図を推定することもできる。例えば、推定部32は、カテゴリおよびブランドの各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアをM段階に区分分けする。Mは2以上の整数である。
また、推定部32は、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアに基づいて、クエリ意図の具体度を判定することもできる。推定部32は、例えば、意図候補が意図ありである場合、クエリ意図の具体度が相対的に高く、意図候補が意図なしである場合に、クエリ意図の具体度が相対的に低いと判定する。また、推定部32は、例えば、意図候補が指定ありである場合に、クエリ意図の具体度が相対的に高いと推定することもできる。
なお、推定部32は、クエリ意図の具体度を高低で判定することに代えて、クエリ意図の具体度を数値で判定することもできる。例えば、推定部32は、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアのうち最も高いスコアをクエリ意図の具体度とすることができ、また、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアの平均値をクエリ意図の具体度とすることもできる。
〔3.3.4.決定部33〕
決定部33は、種々の情報を決定する決定処理を実行する。例えば、決定部33は、推定部32によって推定されたクエリ意図に基づいて、利用者Uに提供する複数のランキング情報の種別および並び順を決定する。ランキング情報の種別は、例えば、ランキングの切り口およびランキング情報の表示形式によって規定される。なお、ランキング情報の種別には、ランキング情報に含まれるランキング候補の数なども規定される。
決定部33は、例えば、推定部32によって推定されたクエリ意図に対する関連度が高いランキング情報ほど優先して上位になる並び順を複数のランキング情報の並び順として決定することができる。例えば、決定部33は、推定部32によって複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアが算出される場合、これらのスコアに基づいて、複数のランキング情報の並び順を決定する。
また、決定部33は、推定部32によって複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアが複数の範囲に区分分けされる場合、推定部32による区分分けの結果に基づいて、複数のランキング情報の並び順を決定する。
また、決定部33は、推定部32によって複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアが複数の範囲に区分分けされる場合、推定部32による区分分けの結果とカテゴリ指定の有無とブランド指定の有無とに基づいて、複数のランキング情報の並び順を決定することもできる。
この場合、決定部33は、検索クエリに含まれる検索キーワードに基づいて、カテゴリ指定の有無およびブランド指定の有無を判定する。そして、決定部33は、ランキング用情報記憶部23に記憶され取得部30によって取得されたケース分け判定情報(例えば、図4参照)とランキング情報決定用情報(例えば、図5参照)などを用い、推定部32による区分分けの結果に基づいて、複数のランキング情報の並び順を決定することができる。
なお、ケース分け判定情報およびランキング情報決定用情報は、ランキング情報に対する利用者Uの閲覧履歴、およびランキング情報に含まれるランキング要素に対する利用者Uの閲覧履歴(例えば、クリック履歴など)などに基づいて、処理部12によって変更されてもよい。また、決定部33は、推定部32によって推定されたクエリ意図を入力とし、ランキング情報の種別および並び順を出力する決定モデルを用いて、ランキング情報の種別および並び順を決定することもできる。決定モデルは、推定モデルと同様に、畳み込みニューラルネットワークまたは回帰型ニューラルネットワークなどのニューラルネットワークによる機械学習によって生成されるが、かかる例に限定されない。
また、決定部33は、複数の意図候補の各々が意図なしであると判定されている場合、複数の意図候補のうち利用者Uが確認する可能性が高い意図候補に関するランキング情報を優先して上位になる並び順を決定する。例えば、決定部33は、カテゴリ意図およびブランド意図が各々意図なしである場合、カテゴリ別のランキング情報を、ブランド別のランキング情報よりも優先して上位になる並び順を決定する。なお、利用者Uが確認する可能性が高い意図候補に関するランキング情報は、例えば、ランキング要素が閲覧(例えば、クリック)される可能性(例えば、閲覧頻度)が高いランキング情報であるが、かかる例に限定されない。
決定部33は、クエリ意図に基づいて、ランキング情報を構成する複数のランキング要素を一列に配列する第1表示形式と、複数のランキング要素を行列状に配列する第2表示形式とを含む複数の表示形式の中からランキング情報の表示形式を決定する。
決定部33は、例えば、クエリ意図の具体度が相対的に高い場合にランキング情報の表示形式を第1表示形式に決定し、クエリ意図の具体度が相対的に低い場合にランキング情報の表示形式を第2表示形式に決定する。
〔3.3.5.生成部34〕
生成部34は、種々の情報を生成する生成処理を実行する。例えば、生成部34は、取得部30により取得された各種情報、記憶部11に記憶された各種情報、または外部の情報処理装置から受信された各種情報などに基づいて、生成処理を実行する。
生成部34は、例えば、第1タブTB1、第2タブTB2、検索ボックスBX1、第1タブコンテンツC1、および第2タブコンテンツC2を含む上述したコンテンツCを生成する。
例えば、生成部34は、利用者Uが入力した検索キーワードを含む検索クエリに対応する検索結果を配置した第1タブコンテンツC1を生成する。生成部34は、利用者Uが入力した検索キーワードを用いた検索処理によって得られる検索結果を配置した第1タブコンテンツC1を生成する。
検索処理は、例えば、検索キーワードを含む取引対象情報の取引対象を抽出することによって行われる。例えば、検索クエリに含まれる検索キーワードが「テレビ」である場合、生成部34は、検索処理において、検索クエリ「テレビ」に対応する取引対象情報を取引対象情報記憶部21から抽出する。なお、検索クエリに対応する情報の抽出は従来技術を用いて行われ、取引対象が特定可能であればどのような処理であってもよく、詳細な説明は省略する。
また、検索処理を情報処理装置1以外の装置(検索装置)が行う場合、取得部30は、検索装置に検索クエリを送信し、検索装置から検索クエリの検索結果を受信する。生成部34は、検索クエリに対応する情報として抽出された取引対象情報を用いて、検索クエリの検索結果を生成する。例えば、生成部34は、抽出した取引対象情報の取引対象のリスト情報を、検索クエリの検索結果として生成する。
また、生成部34は、決定部33により決定された情報に基づいて、生成処理を実行する。例えば、生成部34は、決定部33により決定されたランキング情報の種別および並び順に基づいて、生成処理を実行する。
生成部34は、決定部33により決定されたランキング情報の種別および並び順と取引対象に関する取引対象情報に基づいて、複数のランキング情報を生成する。例えば、生成部34は、決定部33により決定されたランキング情報の種別で示される切り口でランキング要素となる各取引対象についてスコアを算出する処理を決定種別毎に行う。
例えば、生成部34は、決定部33により決定されたランキング情報の種別で示される切り口に該当する取引対象の取引対象情報を入力として、その取引対象のスコアを出力する関数(スコア関数)を用いて、取引対象のスコアを算出する。例えば、生成部34は、取引対象情報に含まれる複数の要素の各々に対応する部分スコアの平均値を、取引対象のスコアとして算出する。例えば、生成部34は、取引対象情報に含まれる複数の要素の各々に対応する部分スコアを合算することにより、取引対象のスコアを算出する。
生成部34は、算出したスコアを用いて取引対象の順位付けを決定種別毎に行い、決定種別で示される表示形式で複数の取引対象が配列されるランキング情報を決定種別毎に生成する。例えば、生成部34は、スコアが高い方から順に高い順位を取引対象に付けし、順位が高い取引対象から順に、決定部33によって決定された表示形式で配列することによって、ランキング情報を生成する。
そして、生成部34は、決定部33によって決定された並び順で複数のランキング情報を並べた第2タブコンテンツC2を生成する。生成部34は、例えば、表示形式がリスト形式(第1表示形式の一例)である場合、表示形式がグリッド形式(第2表示形式の一例)である場合に比べて、複数の取引情報(ランキング要素)の各々についての情報量が多く設定する。
生成部34は、画像生成や画像処理などに関する種々の技術を適宜用いて、端末装置2へ提供する画面(コンテンツC)を生成する。例えば、生成部34は、Java(登録商標)などの種々の技術を適宜用いて、端末装置2へ提供する画面(コンテンツC)を生成する。なお、生成部34は、CSSやJavaScript(登録商標)やHTMLの形式に基づいて、端末装置2へ提供する画面(コンテンツC)を生成してもよい。また、例えば、生成部34は、JPEG(Joint Photographic Experts Group)やGIF(Graphics Interchange Format)やPNG(Portable Network Graphics)など様々な形式で画面(コンテンツ)を生成してもよい。
〔3.3.6.提供部35〕
提供部35は、各種情報を提供する。提供部35は、通信部10を介して、外部の情報処理装置へ各種情報を送信する。提供部35は、端末装置2または外部装置3へ各種情報を送信する。提供部35は、コンテンツを端末装置2に送信する。提供部35は、取引対象に関する情報を端末装置2に送信する。
例えば、提供部35は、生成部34によって生成された情報を提供する。例えば、提供部35は、生成部34によって生成されたコンテンツCを提供する。コンテンツCの提供は、例えば、コンテンツCを端末装置2に送信することによって行われる。なお、提供部35は、コンテンツCに代えて、第1タブコンテンツC1と同じコンテンツと第2タブコンテンツC2と同じコンテンツとを独立して提供することもできる。
提供部35から端末装置2に送信されたコンテンツは、端末装置2に表示される。例えば、端末装置2は、図2に示すように、提供部35から提供されたコンテンツCを表示することができる。
〔4.処理手順〕
次に、図13を用いて、実施形態に係る情報処理装置1が実行する情報処理の手順について説明する。図13は、情報処理装置1が実行する情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。
図13に示すように、情報処理装置1の処理部12は、端末装置2から検索クエリをネットワークNおよび通信部10を介して受け付ける(ステップS10)。そして、処理部12は、ステップS10で受け付けた検索クエリに基づいて、検索意図を推定する(ステップS11)。例えば、処理部12は、ステップS11の処理において、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を検索クエリの意図として推定する。
次に、処理部12は、意図候補に対する指定の有無を判定する(ステップS12)。例えば、処理部12は、カテゴリの指定があるか否か、およびブランドの指定があるか否かなどを判定する。
次に、処理部12は、ステップS11で推定したクエリ意図とステップS12で判定した意図候補の指定の有無とに基づいて、ランキング情報の種別と並び順を決定する(ステップS13)。
次に、処理部12は、ステップS13で決定した種別のランキング情報をステップS13で決定した並び順で配置した第2タブコンテンツC2を含むコンテンツCを生成する(ステップS14)。そして、処理部12は、ステップS14で生成したコンテンツCを提供し(ステップS15)、図13に示す処理を終了する。
〔5.変形例〕
上述した情報処理装置1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もよい。そこで、以下では、情報処理装置1の他の実施形態について説明する。
〔5.1.利用者U〕
上記実施形態では、所定のサービスの会員に登録している利用者Uを例に挙げて説明したが、上記例に限定されなくともよい。例えば、利用者Uは、如何なる利用者Uであってもよく、例えば、所定のサービスの会員に登録していない利用者Uなどであってもよい。
〔5.2.取引対象〕
上記実施形態では、電子商店街において取引される取引対象を例に挙げて説明したが、上記例に限定されなくともよい。例えば、取引対象は、如何なる取引対象であってもよい。例えば、取引対象は、数量が限定された取引対象であってもよい。また、取引対象は、インターネットショッピング、オークションサイト、フリーマーケットサイトなどによって取引される取引対象であってもよい。また、検索クエリによる検索対象およびランキング対象は取引対象に限定されず、取引対象以外であってもよい。
〔5.3.取引対象に関する情報を提供〕
上記実施形態では、情報処理装置1がコンテンツを端末装置2に提供する情報処理の一例を挙げて説明したが、上記例に限定されなくともよい。例えば、外部サーバがコンテンツを端末装置2に提供してもよい。この場合、情報処理装置1は、取引対象に関する情報を外部サーバに提供してもよい。
例えば、外部サーバは、コンテンツの一例として、ポータルサイトに関するコンテンツを提供する。この場合、情報処理装置1は、取引対象に関する情報として、取引対象の画像や、コンテンツに配置されたときのレイアウトに関する情報などを外部サーバに提供してもよい。
〔6.ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る情報処理装置1または端末装置2は、例えば図14に示すような構成のコンピュータ80によって実現される。以下、情報処理装置1を例に挙げて説明する。図14は、実施形態に係る情報処理装置1の機能を実現するコンピュータ80の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ80は、CPU81、RAM82、ROM(Read Only Memory)83、HDD(Hard Disk Drive)84、通信インターフェイス(I/F)85、入出力インターフェイス(I/F)86、およびメディアインターフェイス(I/F)87を有する。
CPU81は、ROM83またはHDD84に記憶されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ROM83は、コンピュータ80の起動時にCPU81によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ80のハードウェアに依存するプログラムなどを記憶する。
HDD84は、CPU81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などを記憶する。通信インターフェイス85は、ネットワークN(図9参照)を介して他の機器からデータを受信してCPU81へ送り、CPU81が生成したデータを、ネットワークNを介して他の機器に送信する。
CPU81は、入出力インターフェイス86を介して、ディスプレイやプリンタなどの出力装置、および、キーボードまたはマウスなどの入力装置を制御する。CPU81は、入出力インターフェイス86を介して、入力装置からデータを取得する。また、CPU81は、入出力インターフェイス86を介して生成したデータを出力装置へ出力する。
メディアインターフェイス87は、記録媒体88に記憶されたプログラムまたはデータを読み取り、RAM82を介してCPU81に提供する。CPU81は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス87を介して記録媒体88からRAM82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88は、例えばDVD(Digital Versatile Disc)、PD(Phase change rewritable Disk)などの光学記録媒体、MO(Magneto-Optical disk)などの光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリなどである。
例えば、コンピュータ80が実施形態に係る情報処理装置1として機能する場合、コンピュータ80のCPU81は、RAM82上にロードされたプログラムを実行することにより、処理部12の機能を実現する。また、HDD84には、記憶部11内のデータが記憶される。コンピュータ80のCPU81は、これらのプログラムを記録媒体88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。
〔7.その他〕
また、上記実施形態および変形例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および変形例は、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。例えば、複数のランキング情報の種別および並び順の決定の一部は、端末装置2で行うことができ、この場合、情報処理装置1と端末装置2の一部とが情報処理装置として機能する。
〔8.効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置1は、受付部31と、推定部32と、決定部33と、提供部35とを備える。受付部31は、検索クエリを受け付ける。推定部32は、受付部31によって受け付けられた検索クエリの意図を推定する。決定部33は、推定部32によって推定された検索クエリの意図に基づいて、ランキング情報の表示形式を決定する。提供部35は、決定部33によって決定された表示形式のランキング情報を提供する。これにより、情報処理装置1は、検索クエリに対応するランキング情報をより適切に提供することができる。
また、決定部33は、ランキング情報を構成する複数のランキング要素を一列に配列する第1表示形式と、複数のランキング要素を行列状に配列する第2表示形式とを含む複数の表示形式の中からランキング情報の表示形式を決定する。これにより、情報処理装置1は、検索クエリに対応するランキング情報をより適切な表示形式で提供することができる。
また、提供部35によって提供される前記ランキング情報は、表示形式が第1表示形式である場合、第2表示形式である場合に比べて、複数のランキング要素の各々についての情報量が多く設定される。これにより、情報処理装置1は、検索クエリに対応するランキング情報をより適切な表示形式で提供することができる。
また、決定部33は、検索クエリの意図の具体度が相対的に高い場合にランキング情報の表示形式を第1表示形式に決定し、検索クエリの意図の具体度が相対的に低い場合にランキング情報の表示形式を第2表示形式に決定する。これにより、情報処理装置1は、検索クエリに対応するランキング情報をより適切な表示形式で提供することができる。
また、推定部32は、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を検索クエリの意図として推定し、決定部33は、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度に基づいて、ランキング情報の表示形式を決定する。これにより、情報処理装置1は、検索クエリに対応するランキング情報をより適切な表示形式で提供することができる。
また、ランキング情報は、複数の取引対象のうち検索クエリの意図に応じた2以上の取引対象の情報を含む。複数の意図候補は、取引対象のカテゴリと取引対象のブランドとを含む。これにより、情報処理装置1は、検索クエリの意図をより精度よく推定することができ、検索クエリに対応するランキング情報をより適切に提供することができる。
また、提供部35は、電子商取引において取引される2以上の取引対象の情報を各々含むランキング情報を提供する。これにより、情報処理装置1は、電子商取引において取引される取引対象を各々順位付けしたランキング情報をより適切に提供することができる。
また、提供部35は、利用者Uの端末装置2にランキング情報を送信する。これにより、情報処理装置1は、検索クエリに対応するランキング情報をより適切に利用者Uに提供することができる。
また、提供部35は、検索クエリに対応する検索結果を端末装置2に表示させる第1タブTB1と、検索クエリに対応する複数のランキング情報を端末装置2に表示させる第2タブTB2とを含むコンテンツCを提供する。これにより、情報処理装置1は、利用者Uの選択に応じて、検索クエリに対応する複数のランキング情報をより適切に利用者Uに提供することができる。
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、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。