JP4450063B2 - 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関し、特に、例えば、２つの情報の、適切な繋がりを検索することができるようにする情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。

例えば、インターネット上のwebページで提供されている検索エンジンでは、ユーザが、単語等の情報を入力すると、その情報をキーワードとして、そのキーワードを含む情報としてのwebページが検索される。

ここで、検索等の、ある情報から（ある情報を用いて）、その情報に関係する情報を取得するときの「ある情報」を、入力情報ともいい、入力情報から取得される、その入力情報に関係する情報を、関係情報ともいう。

検索エンジンでは、キーワードとなる単語等を入力情報として、そのキーワードを含むwebページが、関係情報として取得される。

ところで、webページ上の検索エンジンに対して、２つの単語等の、２つの情報を入力すると、その２つの情報それぞれをキーワードとして、その２つのキーワードを含むwebページが検索される。

したがって、２つの情報の繋がり（関係性）、すなわち、例えば、ある場所（例えば、横浜）から、他の場所（例えば、お台場）に移動する間に立ち寄ることができるレストラン等の情報や、一見、接点がないような企業どうし（例えば、エレクトロニクス製品等の分野で著名なソニー株式会社と、自動車等の分野で著名な本田技研工業株式会社）の繋がり等を、webページ上の検索エンジンによって検索することは困難である。

そこで、文書を構成する単語の共起関係に基づいて、単語どうしの関連度を登録した関連度テーブルを作成し、その関連度テーブルを用いて、第１キーワードから第２キーワードへ至る関連語の経路を求めて表示するテキストマイニング方法が提案されている（例えば、特許文献１を参照）。

特開2004-021763号公報

ところで、共起関係がない、又は薄い情報どうしであっても、関係がある場合がある。

すなわち、例えば、いわゆるネットサーフィンと呼ばれる行為では、ユーザは、例えば、ある情報を検索エンジンに入力して、その情報を含むwebページを検索し、そのwebページを閲覧し、さらに、そのwebページからリンクが張られているリンク先のwebページに飛んで、そのwebページを閲覧すること、又は、webページ内から、ある情報を選択し、その情報を検索エンジンに入力して、その情報を含むwebページを検索して閲覧することを繰り返す。

このようなネットサーフィンにおいて、検索エンジンに入力される情報と、その情報から検索エンジンが検索し、ユーザが閲覧するwebページとの間や、webページと、そのwebページからリンクがはられている、ユーザが閲覧するwebページとの間、さらには、webページと、そのwebページから、ユーザが検索エンジンに入力するのに選択する情報との間には、必ずしも共起関係があるとは限らない。

しかしながら、例えば、ユーザが、ある情報を検索エンジンに入力して、その情報を含むwebページを検索し、そのwebページを閲覧した場合には、検索エンジンに入力された情報と、ユーザが閲覧したwebページとの間には、共起関係がなくても、その情報とwebページを繋ぐ何らかの関係があるはずであり、そのような関係を含めて、２つの情報の繋がりを検索することにより、その２つの情報について、適切な繋がりを得ることができる。

本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、２つの情報の、適切な繋がりを検索することができるようにするものである。

本発明の一側面の情報処理装置、又はプログラムは、繋がりを検索する対象の２つの情報である検索対象情報を取得する取得手段と、入力情報から、その入力情報に関係する関係情報をユーザが取得する取得の仕方をモデル化したアクションモデルを用い、前記２つの検索対象情報を繋ぐための繋ぎ情報を求めることにより、前記２つの検索対象情報の繋がりを検索する繋がり検索手段と、前記２つの検索対象情報の繋がりの検索結果を出力する検索結果出力手段とを備え、前記アクションモデルは、キーワードからwebページを検索することで、webページを取得するユーザの行為、及び、webページ上の情報から、検索のキーワードとする情報を選択することで、検索のキーワードとする情報を取得するユーザの行為の履歴のデータである、キーワードとwebページとの並びの時系列データを用いて、各状態に、キーワード又はwebページが割り当てられたHMMの学習を、前記HMMにおいて前記時系列データが観測される尤度が最大になるように行うことにより得られる前記HMMであり、前記繋がり検索手段は、前記検索対象情報を、前記繋ぎ情報の初期値とし、前記HMMにおいて、前記繋ぎ情報に一致するキーワード又はwebページが割り当てられた状態との間での状態遷移が可能な状態のうちの、状態遷移確率が上位N個の状態に割り当てられたキーワード又はwebページを、前記繋ぎ情報に繋がる新たな繋ぎ情報として求めることを繰り返すことにより、前記２つの検索対象情報を含む前記繋ぎ情報の系列を、前記２つの検索対象情報の繋がりとして検索する情報処理装置、又は、情報処理装置として、コンピュータを機能させるためのプログラムである。

本発明の一側面の情報処理方法は、情報処理装置が、繋がりを検索する対象の２つの検索対象情報を取得し、入力情報から、その入力情報に関係する関係情報をユーザが取得する取得の仕方をモデル化したアクションモデルを用い、前記２つの検索対象情報を繋ぐための繋ぎ情報を求めることにより、前記２つの検索対象情報の繋がりを検索し、前記２つの検索対象情報の繋がりの検索結果を出力するステップを含み、前記アクションモデルは、キーワードからwebページを検索することで、webページを取得するユーザの行為、及び、webページ上の情報から、検索のキーワードとする情報を選択することで、検索のキーワードとする情報を取得するユーザの行為の履歴のデータである、キーワードとwebページとの並びの時系列データを用いて、各状態に、キーワード又はwebページが割り当てられたHMMの学習を、前記HMMにおいて前記時系列データが観測される尤度が最大になるように行うことにより得られる前記HMMであり、前記２つの検索対象情報の繋がりの検索では、前記検索対象情報を、前記繋ぎ情報の初期値とし、前記HMMにおいて、前記繋ぎ情報に一致するキーワード又はwebページが割り当てられた状態との間での状態遷移が可能な状態のうちの、状態遷移確率が上位N個の状態に割り当てられたキーワード又はwebページを、前記繋ぎ情報に繋がる新たな繋ぎ情報として求めることを繰り返すことにより、前記２つの検索対象情報を含む前記繋ぎ情報の系列を、前記２つの検索対象情報の繋がりとして検索する情報処理方法である。

以上のような一側面においては、繋がりを検索する対象の２つの検索対象情報が取得され、ユーザが、入力情報から、その入力情報に関係する関係情報を取得する取得の仕方をモデル化したアクションモデルを用い、前記２つの検索対象情報を繋ぐための繋ぎ情報を求めることにより、前記２つの検索対象情報の繋がりが検索される。そして、前記２つの検索対象情報の繋がりの検索結果が出力される。この場合において、前記アクションモデルは、キーワードからwebページを検索することで、webページを取得するユーザの行為、及び、webページ上の情報から、検索のキーワードとする情報を選択することで、検索のキーワードとする情報を取得するユーザの行為の履歴のデータである、キーワードとwebページとの並びの時系列データを用いて、各状態に、キーワード又はwebページが割り当てられたHMMの学習を、前記HMMにおいて前記時系列データが観測される尤度が最大になるように行うことにより得られる前記HMMであり、前記２つの検索対象情報の繋がりの検索では、前記検索対象情報を、前記繋ぎ情報の初期値とし、前記HMMにおいて、前記繋ぎ情報に一致するキーワード又はwebページが割り当てられた状態との間での状態遷移が可能な状態のうちの、状態遷移確率が上位N個の状態に割り当てられたキーワード又はwebページを、前記繋ぎ情報に繋がる新たな繋ぎ情報として求めることを繰り返すことにより、前記２つの検索対象情報を含む前記繋ぎ情報の系列が、前記２つの検索対象情報の繋がりとして検索される。

なお、プログラムは、伝送媒体を介して伝送することにより、又は、記録媒体に記録して、提供することができる。

また、情報処理装置は、独立した装置であっても良いし、１つの装置を構成している内部ブロックであっても良い。

本発明の一側面においては、２つの情報の、適切な繋がりを検索することができる。

図１は、本発明を適用した情報処理システム（システムとは、複数の装置が論理的に集合した物をいい、各構成の装置が同一筐体中にあるか否かは、問わない）の一実施の形態の構成例を示している。

図１において、情報処理システムは、情報処理装置１１、情報検索装置１２、及び情報データベース１３から構成され、情報処理装置１１、情報検索装置１２、及び情報データベース１３は、インターネット等のネットワーク１に接続している。

情報処理装置１１は、その情報処理装置１１のユーザ等が、繋がりを検索する対象の２つの情報（以下、検索対象情報ともいう）を入力すると、その２つの検索対象情報を取得し、後述するアクションモデルを用いて、２つの検索対象情報の繋がりを検索し、その検索結果を表示等することにより出力する検索処理を行う。

なお、情報処理装置１１は、２つの検索対象情報の繋がりを検索するにあたり、必要に応じて、ネットワーク１を介して、情報検索装置１２に、情報の検索を要求し、又は、情報データベース１３にアクセスして情報を検索する。

情報検索装置１２は、例えば、webページで提供されている検索エンジン（例えば、Google等の検索エンジン）等であり、情報処理装置１１からの要求に応じて、例えば、所定の文字列を含むwebページを検索し、その検索結果を、ネットワーク１を介して、情報処理装置１１に送信する。

情報データベース１３は、例えば、WWW(World Wide Web)であり、いわば、webページの集合である。情報検索装置１２は、例えば、情報データベース１３からwebページを検索する。

図２は、図１の情報処理装置１１のハードウェアの構成例を示している。

情報処理装置１１は、コンピュータ(PC)であり、CPU(Central Processing Unit)３２を内蔵している。

CPU３２には、バス３１を介して、ROM(Read Only Memory)３３，RAM(Random Access Memory)３４、ハードディスク３５、及び入出力インタフェース４０が接続されている。

CPU３２は、ROM３３に記憶されているプログラムや、ハードディスク３５に記憶されているプログラムを、RAM３４にロードして実行し、これにより、後述するフローチャートにしたがった処理、及び後述するブロック図の構成により行われる処理を行う。

ROM３３は、CPU３２が実行するプログラム（必要なデータを含む）を記憶している。RAM３４は、CPU３２が実行するプログラムや、CPU３２の動作上必要なデータを一時記憶する。

ハードディスク３５は、CPU３２が実行するプログラムや、必要なデータを記憶する。

出力部３６は、LCD(Liquid Crystal Display)やスピーカ等で構成され、CPU３２の制御に従い、画像の表示、及び音声の出力を行う。

入力部３７は、キーボードや、マウス、マイク等で構成される。入力部３７は、情報処理装置１１のユーザによって操作され、これにより、CPU３２に対して、必要な指令その他の情報が、入力部３７から、入出力インタフェース４０、及びバス３１を介して供給される。

通信部３８は、ネットワークインタフェース等で構成され、ネットワーク１を介しての通信を制御する。

ドライブ３９は、フレキシブルディスク、CD-ROM(Compact Disc Read Only Memory)，MO(Magneto Optical)ディスク，DVD(Digital Versatile Disc)、磁気ディスク、半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体４１を駆動し、そのリムーバブル記録媒体４１に対するデータ等の記録及び再生（読み出し）の制御を行う。

入出力インタフェース４０は、出力部３６、入力部３７、通信部３８、及びドライブ３９、その他の周辺装置と、バス３１とを接続するインタフェースとして機能する。

なお、CPU３２が実行するプログラムは、コンピュータである情報処理装置１１に内蔵されている記録媒体としてのハードディスク３５やROM３３に予め記録しておくことができる。

あるいはまた、プログラムは、リムーバブル記録媒体４１に、一時的あるいは永続的に格納（記録）しておくことができる。このようなリムーバブル記録媒体４１は、いわゆるパッケージソフトウエアとして提供することができる。

プログラムは、リムーバブル記録媒体４１からコンピュータである情報処理装置１１にインストールすることができる。また、プログラムは、ダウンロードサイトから、ディジタル衛星放送用の人工衛星を介して、情報処理装置１１に無線で転送し、又は、ネットワーク１を介して、情報処理装置１１に有線で転送し、情報処理装置１１では、そのようにして転送されてくるプログラムを、通信部３８で受信し、内蔵するハードディスク３５にインストールすることができる。

次に、上述したように、情報処理装置１１は、２つの検索対象情報を取得し、アクションモデルを用いて、２つの検索対象情報の繋がりを検索し、その検索結果を出力する検索処理を行う。

図３を参照して、情報処理装置１１が行う検索処理の概要について説明するとともに、以下で用いる用語を説明する。

図３Ａは、２つの検索対象情報の例を示している。

図３Ａでは、単語「ニューラルネット」及び「認知」が、検索対象情報になっている。

ここで、検索対象情報とする単語としては、有体物、無体物、概念その他を表す任意の語を採用することができる。また、検索対象情報は、単語に限定されるものではなく、例えば、文節や文、その他の文字列等であっても良い。

図３Ｂは、単語「ニューラルネット」及び「認知」を検索対象情報とした場合のアクションプラン（のグラフ表現）の例を示している。

ここで、”アクションプラン”とは、繋ぎ情報の系列（ツリー）（グラフ）である。

また、”繋ぎ情報”とは、２つの検索対象情報を繋げるための情報で、アクションプランの構成要素である。なお、検索対象情報も、繋ぎ情報に含まれる。

本実施の形態では、繋ぎ情報となる情報として、例えば、検索エンジンにキーワードとして与えられる文字列（以下、検索文字列ともいう）と、webページとがあることとする。

図３Ｂにおいて、pageは、webページを表しており、keyは、検索エンジンにキーワードとして与えられる検索文字列を表している。

検索処理では、２つの検索対象情報のそれぞれを、繋ぎ情報の初期値として、繋ぎ情報に繋がる新たな繋ぎ情報を求めることを繰り返すことにより、２つの検索対象情報を含む繋ぎ情報の系列、つまり、図３Ｂに示したようなアクションプランが、その２つの検索対象情報の繋がりとして検索される。

すなわち、検索処理では、２つの検索対象情報のうちの一方を、繋がり（アクションプラン）のスタート（始点）の情報であるスタート情報とするとともに、他方を、繋がりのゴール（終点）の情報であるゴール情報とし、スタート情報を、繋ぎ情報の初期値として、繋ぎ情報に繋がる新たな繋ぎ情報を求めることにより、スタート情報を含む繋ぎ情報の系列であるスタート系列を構成するスタート情報処理が行われる。

具体的には、スタート情報処理では、まず、スタート情報が、空集合に初期化されたスタート系列（を表す変数）に含められるとともに、繋がり検索対象に選択される。

ここで、”繋がり検索対象”とは、アクションプランの繋ぎ情報のうちの、その繋ぎ情報に繋がる情報（新たな繋ぎ情報）を取得する対象の繋ぎ情報である。スタート情報処理の開始直後においては、スタート情報が、繋がり検索対象に選択される。

繋がり検索対象が選択されると、何らかのアクションによって取得される情報が、繋がり検索対象に繋がる新たな繋ぎ情報の候補である候補情報として取得される。

ここで、”アクション”とは、ある入力情報から、その入力情報に関係する関係情報（入力情報に対応する関係情報）を取得する行為である。

アクションの種類には、例えば、サーチアクション、リンクアクション、及び、キーワードアクションの３種類がある。

”サーチアクション”とは、単語等の検索文字列を入力情報として、その検索文字列をキーワードに、webページ（キーワードを含むwebページ）を検索し、関係情報として取得するアクションである。

”リンクアクション”とは、あるwebページを入力情報として、そのwebページ中のリンクをクリック等することで選択し、そのリンク先のwebページを、関係情報として取得するアクションである。

キーワードアクションとは、あるwebページを入力情報として、そのwebページ中の単語等の文字列を、検索に用いるキーワードとして選択する（webページ中の文字列を、キーワードとして選択する）アクションである。

なお、繋がり検索対象に繋がる新たな繋ぎ情報（の候補情報）を取得するときのアクションの方式としては、フォワードアクションとバックワードアクションの２つの方式がある。

”フォワードアクション”とは、繋がり検索対象を入力情報として行われるアクションであり、その入力情報に対応する関係情報が、繋がり検索対象に繋がる新たな繋ぎ情報として得られる。

”バックワードアクション”とは、繋がり検索対象が関係情報として取得されるアクションであり、その関係情報に対応する入力情報が、繋がり検索対象に繋がる新たな繋ぎ情報として得られる。

繋がり検索対象に繋がる新たな繋ぎ情報の候補（候補情報）が取得されると、検索処理では、候補情報の中から、繋がり検索対象に繋げる新たな繋ぎ情報とするものが選択され、スタート系列に含められる。

さらに、スタート系列に含められた新たな繋ぎ情報の中から、繋がり検索対象が選択され、以下、同様の処理が繰り返される。

図３Ｂでは、２つの検索対象情報「ニューラルネット」及び「認知」のうちの検索対象情報「ニューラルネット」をスタート情報とするとともに、検索対象情報「認知」をゴール情報として、スタート情報処理が行われている。

すなわち、スタート情報「ニューラルネット」が、スタート系列に含められるとともに、繋がり検索対象に選択され、その繋がり検索対象に対して、サーチアクションによって取得される情報としてのwebページ(page)が、候補情報として取得されて、その候補情報の中から、新たな繋ぎ情報としての２つのwebページ(page)が選択され、スタート系列に含められている。

さらに、スタート系列に含められた新たな繋ぎ情報としての２つのwebページ(page)すべてが、繋がり検索対象に選択され、その繋がり検索対象としてのwebページ(page)に対して、キーワードアクションによって取得される情報としての検索文字列(key)が、候補情報として取得されて、その候補情報の中から、新たな繋ぎ情報としての６つの検索文字列(key)が選択され、スタート系列に含められている。

以下、同様の処理が繰り返し行われ、スタート系列における新たな繋ぎ情報として、ゴール情報「認知」に一致する情報が現れると、スタート情報処理は終了し、検索処理では、スタート情報処理によって得られたスタート系列、すなわち、図３Ｂに示すような、スタート情報「ニューラルネット」、及びゴール情報「認知」を繋ぐ、繋ぎ情報の系列であるアクションプランが表示される。

なお、アクションプランの表示では、図３Ｂに示すように、スタート情報処理で取得された繋ぎ情報の系列とともに、スタート情報「ニューラルネット」からゴール情報「認知」に至るパス（図３Ｂにおける太線の矢印）（以下、繋がりパスともいう）を表示することができる。

また、スタート情報「ニューラルネット」からゴール情報「認知」に至るパスとして、複数のパスが存在する場合には、そのうちの１つ、又は２以上を選択して表示することもできるし、全部を表示することもできる。

図３Ｃは、繋がりパスに沿った繋ぎ情報の系列の例を示している。

図３Ｃの繋ぎ情報の系列では、スタート情報である検索文字列「ニューラルネット」、ニューラルネットの「学習」に関するwebページ、ニューラルネットによる予測を表す検索文字列「予測」、ニューラルネットによる「認識」に関するwebページ、及び、ゴール情報である検索文字列「認知」が、その順で繋がれている。

かかる繋ぎ情報の系列によれば、検索対象情報「ニューラルネット」と「認知」とについて、「ニューラルネット」が、「学習」を行うことによって、未来の入力の「予測」をすることができ、さらに、その予測の、実際の入力に対する予測誤差が小さいことを規範（尺度）として、入力の「認識」をすることができ、「ニューラルネット」をロボットに適用することで、人等が物体を知覚し、その物体が何であるかを判断、解釈する「認知」に相当することを、ロボットに行わせることができる、といった繋がりがあることを知ることができる。

次に、図４は、図１の情報処理装置１１の機能的な構成例を示すブロック図である。

情報処理装置１１において、図４の機能的な構成は、CPU３２（図２）がプログラムを実行することで等価的に実現される。

図４において、情報処理装置１１は、取得部５１、検索結果出力部５２、検索履歴データベース５３、アクションモデル生成部５４、及び繋がり検索部５５から構成される。

取得部５１は、例えば、情報処理装置１１のユーザが、入力部３７（図２）を操作することによって入力する２つの検索対象情報を取得し、その２つの検索対象情報のうちの一方をスタート情報とするとともに、他方をゴール情報として、繋がり検索部５５に供給する。

ここで、取得部５１では、２つの検索対象情報のうちの、例えば、先に入力された検索対象情報が、スタート情報とされ、後に入力された検索対象情報が、ゴール情報とされる。

検索結果出力部５２は、繋がり検索部５５が出力する、２つの検索対象情報の繋がりの検索結果を、例えば、出力部３６に表示すること等によって出力する（提示する）。

検索履歴データベース５３は、例えば、不特定多数のユーザが行ったサーチアクションや、リンクアクション、キーワードアクションによる情報を取得するユーザの行為の履歴のデータ（以下、履歴データともいう）を記憶している。

すなわち、検索履歴データベース５３には、キーワードからwebページを検索することで、webページを取得するユーザ（不特定多数のユーザ）のサーチアクション、webページ上の情報から、検索のキーワードとする情報を選択することで、検索のキーワードとする情報を取得するユーザのキーワードアクション、及び、webページ上のリンクを選択することで、リンク先のwebページを取得するユーザのリンクアクションの履歴データが記憶されている。

より具体的には、例えば、あるユーザが、１番目のアクションとして、検索文字列key₁をキーワードとして検索エンジンに入力し、検索エンジンによって、そのキーワードからwebページpage₂を検索して閲覧（取得）するサーチアクションを行ったとする。

さらに、ユーザが、２番目のアクションとして、webページpage₂上のリンクを選択し、そのリンク先のwebページpage₃を閲覧するリンクアクションを行い、続けて、３番目のアクションとして、webページpage₃上の情報から、検索のキーワードとする情報（検索文字列）key₄を選択するキーワードアクションを行ったとする。

そして、その後、ユーザが、４番目のアクションとして、検索文字列key₄をキーワードとして検索エンジンに入力し、検索エンジンによって、そのキーワードからwebページpage₅を検索して閲覧するサーチアクションを行い、さらに、適宜、アクションを行ったとする。

この場合、ユーザのアクションに関わる情報（検索文字列、及びwebページ）を、アクションが行われた順に並べた時系列データは、key₁,page₂,page₃,key₄,page₅,・・・となるが、検索履歴データベース５３には、このような時系列データkey₁,page₂,page₃,key₄,page₅,・・・が、履歴データとして記憶されている。ここで、履歴データkey_t及びpage_tの下付のt（数字）は、履歴データkey_t及びpage_tがアクションによって取得された順番を表すが、履歴データkey_t及びpage_tが時系列データであることを考慮すれば、履歴データkey_t及びpage_tが現れる時刻を表しているということもできる。

なお、履歴データは、例えば、不特定多数のユーザのwebブラウザにおいて、そのwebブラウザを使用するユーザが入力した検索文字列や閲覧したwebページの情報を時系列に記録し、インターネット上のサーバによって収集して、情報処理装置１１に提供される。

アクションモデル生成部５４は、アクションモデルを生成して記憶する。

すなわち、アクションモデル生成部５４は、検索履歴データベース５３に記憶された履歴データを用いて、アクションモデルの学習を行い、その学習後のアクションモデルを記憶する。

ここで、”アクションモデル”とは、入力情報から関係情報を取得する取得の仕方、つまり、アクションをモデル化した計算モデルであり、本実施の形態では、サーチアクションをモデル化したサーチアクションモデル、リンクアクションをモデル化したリンクアクションモデル、及び、キーワードアクションをモデル化したキーワードアクションモデルがある。

繋がり検索部５５は、アクションモデル生成部５４に記憶されたアクションモデルを用い、取得部５１からの２つの検索対象情報であるスタート情報とゴール情報とを繋ぐための繋ぎ情報を求めることにより、そのスタート情報とゴール情報との繋がりを検索し、その検索結果を、検索結果出力部５２に供給する。

なお、繋がり検索部５５は、アクションモデルを用いて、繋ぎ情報を求めることができなかった場合には、必要に応じて、外部の検索エンジンである情報検索装置１２や、外部の情報データベース１３を用いて、繋ぎ情報を求める。

次に、図５のフローチャートを参照して、図４の情報処理装置１１が行う検索処理について説明する。

情報処理装置１１のユーザが、検索対象情報を入力するように、入力部３７（図２）を操作すると、取得部５１は、ステップＳ１１において、入力部３７が操作されることによって入力された２つの検索対象情報を取得し、その２つの検索対象情報のうちの一方をスタート情報とするとともに、他方をゴール情報として、繋がり検索部５５に供給し、処理は、ステップＳ１２に進む。

ステップＳ１２では、繋がり検索部５５は、アクションモデル生成部５４に記憶されたアクションモデルを用い、取得部５１からのスタート情報とゴール情報とを繋ぐための繋ぎ情報を求めることにより、そのスタート情報とゴール情報との繋がりを検索する繋がり検索処理を行い、その繋がり検索処理によって得られる検索結果を、検索結果出力部５２に出力して、処理は、ステップＳ１３に進む。

ステップＳ１３では、検索結果出力部５２は、繋がり検索部５５からの、スタート情報とゴール情報との繋がりの検索結果を表示することによって出力し、検索処理は終了する。

次に、図６は、図４の取得部５１の構成例を示している。

取得部５１は、スタート情報取得部６１、及び、ゴール情報取得部６２から構成される。

スタート情報取得部６１は、情報処理装置１１のユーザが、入力部３７（図２）を操作することによって入力した２つの検索対象情報のうちの、例えば、先に入力された検索対象情報を、スタート情報として取得し、繋がり検索部５５に供給する。

ゴール情報取得部６２は、情報処理装置１１のユーザが、入力部３７を操作することによって入力した２つの検索対象情報のうちの、例えば、後に入力された検索対象情報を、ゴール情報として取得し、繋がり検索部５５に供給する。

図７は、図４の検索結果出力部５２の構成例を示している。

検索結果出力部５２は、検索結果表示部７１から構成される。

検索結果表示部７１は、繋がり検索部５５から供給される、スタート情報とゴール情報との繋がりの検索結果としてのアクションプラン等を表示する。

図８は、図４のアクションモデル生成部５４の構成例を示している。

アクションモデル生成部５４は、サーチアクションモデル学習部８１、リンクアクションモデル学習部８２、キーワードアクションモデル学習部８３、サーチアクションモデル記憶部８４、リンクアクションモデル記憶部８５、及び、キーワードアクションモデル記憶部８６から構成される。

サーチアクションモデル学習部８１は、検索履歴データベース５３に記憶された履歴データを用いて、サーチアクションモデルの学習を行い、その学習後のサーチアクションモデルを、サーチアクションモデル記憶部８４に供給する。

ここで、サーチアクションモデルは、サーチアクション、つまり、検索文字列key_tを入力情報として、その検索文字列key_tをキーワードに、webページ（キーワードkey_tを含むwebページ）page_t+1を検索し、関係情報として取得する行為の計算モデルであり、サーチアクションモデルの学習では、入力情報としての検索文字列key_tと、その入力情報に対して得られる関係情報（その入力情報に対応する関係情報）としてのwebページpage_t+1との関係が学習される。すなわち、入力Aに対して、出力Bを出力することを、A→Bと表すこととすると、サーチアクションモデルでは、例えば、key_t→page_t+1が学習される。

リンクアクションモデル学習部８２は、検索履歴データベース５３に記憶された履歴データを用いて、リンクアクションモデルの学習を行い、その学習後のリンクアクションモデルを、リンクアクションモデル記憶部８５に供給する。

ここで、リンクアクションモデルは、リンクアクション、つまり、webページpage_tを入力情報として、そのwebページpage_t中のリンクをクリック等することで選択し、そのリンク先のwebページpage_t+1を、関係情報として取得する行為の計算モデルであり、リンクアクションモデルの学習では、入力情報としてのwebページpage_tと、その入力情報に対応する関係情報としてのwebページpage_t+1との関係が学習される。すなわち、入力Aに対して、出力Bを出力することを、A→Bと表すこととすると、リンクアクションモデルでは、例えば、page_t→page_t+1が学習される。

キーワードアクションモデル学習部８３は、検索履歴データベース５３に記憶された履歴データを用いて、キーワードアクションモデルの学習を行い、その学習後のキーワードアクションモデルを、キーワードアクションモデル記憶部８６に供給する。

ここで、キーワードアクションモデルは、キーワードアクション、つまり、webページpage_tを入力情報として、そのwebページpage_t中の単語等の文字列（検索文字列）key_t+1を、関係情報として取得する行為の計算モデルであり、キーワードアクションモデルの学習では、入力情報としてのwebページpage_tと、その入力情報に対応する関係情報としての検索文字列key_t+1との関係が学習される。すなわち、入力Aに対して、出力Bを出力することを、A→Bと表すこととすると、キーワードアクションモデルでは、例えば、page_t→key_t+1が学習される。

なお、アクションモデル（サーチアクションモデル、リンクアクションモデル、及びキーワードアクションモデル）には、入力情報の入力に対して、その入力情報に対応する関連情報を出力する計算モデル（いわゆる順モデル）と、関係情報の入力に対して、その関係情報に対応する入力情報を出力する計算モデル（いわゆる逆モデル）とが含まれる。

順モデルであるアクションモデルによれば、ある情報を、入力情報として行われるアクションによって取得される関連情報を求めることができ、逆モデルであるアクションモデルによれば、ある情報が関係情報として取得されるアクションが行われたときの入力情報を求めることができる。

サーチアクションモデル記憶部８４は、サーチアクションモデル学習部８１からのサーチアクションモデルを記憶する。

リンクアクションモデル記憶部８５は、リンクアクションモデル学習部８２からのリンクアクションモデルを記憶する。

キーワードアクションモデル記憶部８６は、キーワードアクションモデル学習部８３からのキーワードアクションモデルを記憶する。

ここで、時系列データである履歴データを用いての学習を行うアクションモデルとしては、ダイナミクスの記憶が可能なダイナミクスモデルである、例えば、RNN(Recurrent Neural Network)等や、状態遷移モデルである、例えば、HMM(Hidden Markov Model)等を採用することができる。

アクションモデルとして、RNNやHMMを採用する場合には、履歴データとしての検索文字列、及びwebページに対して、ユニークなID(Identification)（検索文字列であるのか、又はwebページであるのかを区別する情報を含む）を付し、そのIDの時系列、又は、IDを表すビット列の時系列を、RNNやHMMの学習に用いる学習データとして用いて、RNNやHMMの学習が行われる。

ここで、RNNやHMMを、関数f()で表すとともに、履歴データとしての検索文字列key_t、及びwebページpage_tのIDを、それぞれ、key_id_t、及びpage_id_tと表すこととすると、サーチアクションモデル（順モデル）は、式page_id_t+1=f(key_id_t)で表すことができる。また、リンクアクションモデル（順モデル）は、式page_id_t+1=f(page_id_t)で表すことができ、キーワードアクションモデル（順モデル）は、式key_id_t+1=f(page_id_t)で表すことができる。

RNNやHMMのような時系列データの学習を行うことができる計算モデル（以下、時系列データ学習モデルともいう）では、未来の時刻t+1の出力を、現在の時刻tの入力だけでなく、過去の時刻t-1,t-2,・・・の入力をも考慮して学習して予測することができる。

したがって、時系列データ学習モデルを、アクションモデルとして採用する場合には、現在の入力情報としての検索文字列key_tやwebページpage_tが同一であっても、それ以前にどのような検索文字列やwebページを取得したかによって、異なる検索文字列key_t+1やwebページpage_t+1が、関係情報として出力される。

また、RNNやHMMによれば、入力情報に対応する関係情報として、複数の関係情報の候補を、統計性を考慮して出力することができる。

すなわち、例えば、RNNについては、多数のRNNを用意し、一連の履歴データ（１つの時系列データ）key₁,page₂,page₃,key₄,page₅,・・・ごとに、（サーチアクション、リンクアクション、及びキーワードアクションの区別なく）１つのRNNを割り当て、現在の時刻tないしt₀(t＞t₀)の検索文字列、又はwebページの時系列を、入力情報として、次の時刻t+1ないしt₀+1の検索文字列、又はwebページの時系列の予測値を関係情報として出力する学習を行うことで、時刻tないしt₀の検索文字列、又はwebページの時系列が入力情報として与えられたときに、次の時刻t+1ないしt₀+1の検索文字列、又はwebページの時系列の予測値を関係情報として出力することができる。

この場合、各RNNに、時刻tないしt₀-1の検索文字列、又はwebページの時系列を与えて得られる、次の時刻t+1ないしt₀の検索文字列、又はwebページの時系列の予測値のうちの、予測誤差が小さい上位N個を、複数の関係情報の候補とすることができる。

また、例えば、HMMについては、HMMの各状態を、履歴データの各検索文字列key_tや各webページpage_tに割り当て、履歴データが観測される尤度を最大にする学習を行うことで、ある検索文字列key_t、又はwebページpage_tが割り当てられた状態から、他の検索文字列key_t+1、又はwebページpage_t+1が割り当てられた状態に遷移する状態遷移確率を得ることができる。

この場合、時刻tの検索文字列key_t、又はwebページpage_tが与えられたときに、その検索文字列key_t、又はwebページpage_tが割り当てられた状態から遷移可能な状態のうちの、状態遷移確率が高い上位N個の状態に割り当てられた検索文字列key_t+1、又はwebページpage_t+1を、複数の関係情報の候補とすることができる。

以上のように構成されるアクションモデル生成部５４では、検索履歴データベース５３に記憶された履歴データを用いて、アクションモデルの学習を行い、その学習後のアクションモデルを記憶するアクションモデル生成処理が行われる。

図９のフローチャートを参照して、図８のアクションモデル生成部５４が行うアクションモデル生成処理について説明する。

アクションモデル生成処理は、例えば、検索履歴データベースに記憶された履歴データが更新されると行われる。

アクションモデル生成処理では、まず最初に、ステップＳ２１において、サーチアクションモデル学習部８１が、サーチアクションモデルの学習の学習データとする履歴データを、検索履歴データベース５３から取得する。

さらに、ステップＳ２１では、リンクアクションモデル学習部８２が、リンクアクションモデルの学習の学習データとする履歴データを、検索履歴データベース５３から取得し、キーワードアクションモデル学習部８３が、キーワードアクションモデルの学習の学習データとする履歴データを、検索履歴データベース５３から取得する。

そして、処理は、ステップＳ２１からステップＳ２２に進み、サーチアクションモデル学習部８１が、ステップＳ２１で取得した履歴データを用いてのサーチアクションモデルの学習を、リンクアクションモデル学習部８２が、ステップＳ２１で取得した履歴データを用いてのリンクアクションモデルの学習を、キーワードアクションモデル学習部８３が、ステップＳ２１で取得した履歴データを用いてのキーワードアクションモデルの学習を、それぞれ行い、処理は、ステップＳ２３に進む。

ステップＳ２３では、サーチアクションモデル学習部８１が、ステップＳ２２での学習後のサーチアクションモデルを、サーチアクションモデル記憶部８４に記憶させる。さらに、ステップＳ２３では、リンクアクションモデル学習部８２が、ステップＳ２２での学習後のリンクアクションモデルを、リンクアクションモデル記憶部８５に記憶させるとともに、キーワードアクションモデル学習部８３が、ステップＳ２２での学習後のキーワードアクションモデルを、キーワードアクションモデル記憶部８６に記憶させ、アクションモデル生成処理は終了する。

以上のようにして、サーチアクションモデル記憶部８４に記憶されたサーチアクションモデル、リンクアクションモデル記憶部８５に記憶されたリンクアクションモデル、及び、キーワードアクションモデル記憶部８６に記憶されたキーワードアクションモデルは、繋がり検索部５５において、繋がり検索処理に用いられる。

なお、サーチアクションでは、検索文字列key_tを入力情報として、webページpage_t+1が関係情報として取得される。

また、リンクアクションでは、webページpage_tを入力情報として、webページpage_t+1が関係情報として取得される。

さらに、キーワードアクションでは、webページpage_tを入力情報として、検索文字列key_t+1が関係情報として取得される。

アクションが連続して行われる場合、あるアクションの後に行われるアクションは、あるアクションで取得された関係情報を、入力情報として行われるので、サーチアクションの後に行われるアクションは、リンクアクションか、又はキーワードアクションになる。

また、リンクアクションの後に行われるアクションは、リンクアクションか、又はキーワードアクションになり、キーワードアクションの後に行われるアクションは、サーチアクションのみになる。

ここで、３回以上連続して行われるアクションは、上述の３つのサーチアクションモデル、リンクアクションモデル、及びキーワードアクションモデルのうちの、サーチアクションモデル、及びキーワードアクションモデルだけ、又は、リンクアクションモデルだけで表現することができる。

したがって、アクションモデル生成部５４は、図８に示したように、サーチアクションモデル学習部８１ないしキーワードアクションモデル記憶部８６から構成する他、サーチアクションモデル学習部８１、キーワードアクションモデル学習部８３、サーチアクションモデル記憶部８４、及び、キーワードアクションモデル記憶部８６から構成するか、又は、リンクアクションモデル学習部８２、及び、リンクアクションモデル記憶部８５から構成することができる。

但し、アクションモデル生成部５４を、サーチアクションモデル学習部８１、キーワードアクションモデル学習部８３、サーチアクションモデル記憶部８４、及び、キーワードアクションモデル記憶部８６から構成する場合には、アクションモデルは、サーチアクションモデル、及び、キーワードアクションモデルだけとなり、したがって、３回以上連続して行われるアクションのうちの、アクションモデルで表現可能なアクションは、サーチアクションとキーワードアクションとが交互に行われるアクションだけとなる。

また、アクションモデル生成部５４を、リンクアクションモデル学習部８２、及び、リンクアクションモデル記憶部８５から構成する場合には、アクションモデルは、リンクアクションモデルだけとなり、したがって、３回以上連続して行われるアクションのうちの、アクションモデルで表現可能なアクションは、リンクアクションが繰り返し行われるアクションだけとなる。

なお、アクションモデルの学習は、上述したように、サーチアクション、リンクアクション、及びキーワードアクションのそれぞれごとに行うことができる他、そのようなサーチアクション、リンクアクション、及びキーワードアクションの区別なく行うことができる。すなわち、例えば、上述したように、アクションモデルとしてRNN等のNNを採用する場合には、一連の履歴データを１つのRNNに割り当てて、学習を行うことができる。

次に、図１０は、図４の繋がり検索部５５の構成例を示している。

繋がり検索部５５は、スタート情報処理部９１、ゴール情報処理部９２、及び、一致判定部９３から構成される。

スタート情報処理部９１には、取得部５１（図４）からスタート情報及びゴール情報が供給されるとともに、アクションモデル生成部５４からアクションモデル（サーチアクションモデル、リンクアクションモデル、及びキーワードアクションモデル）が供給される。

スタート情報処理部９１は、取得部５１からのスタート情報を、繋ぎ情報の初期値として、繋ぎ情報に繋がる新たな繋ぎ情報を求めることにより、スタート情報を含む繋ぎ情報の系列であるスタート系列を構成するスタート情報処理を、必要に応じて、外部の情報検索装置１２や情報データベース１３を用いて行う。

また、スタート情報処理部９１には、スタート情報処理において構成するスタート系列の繋ぎ情報が、ゴール情報処理部９２で得られる、後述するゴール系列を構成する繋ぎ情報のうちのいずれかに一致する一致情報であるかどうかの判定結果が、一致判定部９３から供給されるようになっている。

スタート情報処理部９１は、スタート情報処理において、一致情報となった繋ぎ情報を、新たな繋ぎ情報を求める繋がり検索対象として、その繋がり検索対象に繋がる新たな繋ぎ情報を求めることで、スタート系列を構成していく。

そして、スタート情報処理部９１は、一致情報となった繋ぎ情報がゴール情報であるときのスタート系列を、スタート情報及びゴール情報を含む繋ぎ情報の系列であるアクションプランとして出力する。

すなわち、スタート情報処理部９１は、一致情報となった繋ぎ情報がゴール情報となると、つまり、ゴール情報を繋ぎ情報として含むスタート系列が得られると、そのスタート系列を、スタート情報及びゴール情報を含む繋ぎ情報の系列であるアクションプランとして出力する。

ゴール情報処理部９２には、取得部５１（図４）からスタート情報及びゴール情報が供給されるとともに、アクションモデル生成部５４からアクションモデルが供給される。

ゴール情報処理部９２は、取得部５１からのゴール情報を、繋ぎ情報の初期値として、繋ぎ情報に繋がる新たな繋ぎ情報を求めることにより、ゴール情報を含む繋ぎ情報の系列であるゴール系列を構成するゴール情報処理を、必要に応じて、外部の情報検索装置１２や情報データベース１３を用いて行う。

また、ゴール情報処理部９２には、ゴール情報処理において構成するゴール系列の繋ぎ情報が、スタート情報処理部９１で得られるスタート系列を構成する繋ぎ情報のうちのいずれかに一致する一致情報であるかどうかの判定結果が、一致判定部９３から供給されるようになっている。

ゴール情報処理部９２は、ゴール情報処理において、一致情報となった繋ぎ情報を、新たな繋ぎ情報を求める繋がり検索対象として、その繋がり検索対象に繋がる新たな繋ぎ情報を求めることで、ゴール系列を構成していく。

そして、ゴール情報処理部９２は、一致情報となった繋ぎ情報がスタート情報であるときのゴール系列を、スタート情報及びゴール情報を含む繋ぎ情報の系列であるアクションプランとして出力する。

すなわち、ゴール情報処理部９２は、一致情報となった繋ぎ情報がスタート情報となると、つまり、スタート情報を繋ぎ情報として含むスタート系列が得られると、そのゴール系列を、スタート情報及びゴール情報を含む繋ぎ情報の系列であるアクションプランとして出力する。

一致判定部９３には、スタート情報処理部９１からスタート情報処理によって構成されるスタート系列が供給されるとともに、ゴール情報処理部９２からゴール情報処理によって構成されるゴール情報が供給される。

一致判定部９３は、スタート情報処理部９１からのスタート系列、及びゴール情報処理部９２からのゴール系列を評価する。

具体的には、一致判定部９３は、スタート情報処理部９１からのスタート系列、及びゴール情報処理部９２からのゴール系列のうちの一方の系列の新たな繋ぎ情報が、スタート系列及びゴール系列のうちの他方の系列を構成する繋ぎ情報のうちのいずれかに一致する一致情報であるかどうかを判定する一致判定処理を行い、その判定結果を、スタート情報処理部９１、及びゴール情報処理部９２に供給する。

すなわち、一致判定部９３は、スタート情報処理部９１からのスタート系列の新たな繋ぎ情報が、ゴール情報処理部９２からのゴール系列を構成する繋ぎ情報のうちのいずれかに一致する一致情報であるかどうかを判定し、その判定結果を、スタート情報処理部９１に供給する。

また、一致判定部９３は、ゴール情報処理部９２からのゴール系列の新たな繋ぎ情報が、スタート情報処理部９１からのスタート系列を構成する繋ぎ情報のうちのいずれかに一致する一致情報であるかどうかを判定し、その判定結果を、ゴール情報処理部９２に供給する。

次に、図１１のフローチャートを参照して、図１０の繋がり検索部５５で行われる繋がり検索処理（図５のステップＳ１２）について説明する。

スタート情報処理部９１、及びゴール情報処理部９２には、取得部５１からスタート情報及びゴール情報が供給されるとともに、アクションモデル生成部５４からアクションモデルが供給される。

そして、ステップＳ３１において、スタート情報処理部９１がスタート情報処理を行い、ゴール情報処理部９２がゴール情報処理を行うとともに、一致判定部９３が一致判定処理を行う。

そして、例えば、スタート情報処理において構成されたスタート系列の繋ぎ情報のうちの、一致判定処理で一致情報であると判定された繋ぎ情報がゴール情報であるか、又は、ゴール情報処理において構成されたゴール系列の繋ぎ情報のうちの、一致判定処理で一致情報であると判定された繋ぎ情報がスタート情報であると、つまり、スタート情報処理部９１において、ゴール情報を繋ぎ情報として含むスタート系列であるアクションプランが得られるか、又は、ゴール情報処理部９２において、スタート情報を繋ぎ情報として含むゴール系列であるアクションプランが得られると（あるいは、スタート情報処理部９１において、ゴール情報を繋ぎ情報として含むスタート系列であるアクションプランが得られるとともに、ゴール情報処理部９２において、スタート情報を繋ぎ情報として含むゴール系列であるアクションプランが得られると）、スタート情報処理部９１によるスタート情報処理、ゴール情報処理部９２によるゴール情報処理、及び、一致判定部９３による一致判定処理は、終了する。

なお、スタート情報処理部９１は、スタート情報処理において、ゴール情報を繋ぎ情報として含むスタート系列であるアクションプランを得ることができた場合、そのアクションプランを、検索結果出力部５２（図４）に供給（出力）する。ゴール情報処理部９２も、ゴール情報処理において、スタート情報を繋ぎ情報として含むゴール系列であるアクションプランを得ることができた場合、そのアクションプランを、検索結果出力部５２に供給する。

検索結果出力部５２では、スタート情報処理部９１、及びゴール情報処理部９２からのアクションプランのうちの一方、又は両方が、必要に応じて選択されて表示される。

次に、図１２は、図１０の繋がり検索部５５のスタート情報処理部９１、及びゴール情報処理部９２の第１の構成例を示している。

図１２の繋がり検索部５５では、スタート情報処理部９１が、スタート情報処理として、繋ぎ情報を、入力情報としたときに、アクションモデルから取得される関係情報を、新たな繋ぎ情報として求めることを、スタート情報を繋ぎ情報の初期値として行い、ゴール情報処理部９２が、ゴール情報処理として、繋ぎ情報を、入力情報としたときに、アクションモデルから取得される関係情報を、新たな繋ぎ情報として求めることを、ゴール情報を繋ぎ情報の初期値として行う。

また、スタート情報処理部９１、及びゴール情報処理部９２は、一致情報となった繋ぎ情報を、新たな繋ぎ情報を求める繋がり検索対象として、その繋がり検索対象に繋がる新たな繋ぎ情報を求める。

したがって、図１２では、スタート情報処理部９１において、図３で説明したフォワードアクション方式で、スタート系列が構成され、ゴール情報処理部９２でも、フォワードアクション方式で、ゴール系列が構成される。

すなわち、スタート情報処理部９１は、管理部１０１、候補情報取得部１０２、アクション実行部１０３、実行結果取得部１０４、繋がり検索対象選択部１０５、及び記憶部１０６から構成される。

管理部１０１には、取得部５１（図４）からのスタート情報、及びゴール情報が供給される。

管理部１０１は、スタート系列を構成するスタート情報処理を管理し、必要に応じて、取得部５１からのスタート情報やゴール情報に基づき、候補情報取得部１０２、繋がり検索対象選択部１０５、及び記憶部１０６を制御する。

そして、管理部１０１は、ゴール情報を繋ぎ情報として含むスタート系列が構成されると、そのスタート系列であるアクションプランを、検索結果出力部５２に出力する。

候補情報取得部１０２には、アクションモデル生成部５４（図４）からアクションモデルが供給される。

候補情報取得部１０２は、管理部１０１からの制御に従い、アクションモデル生成部５４からのアクションモデルを用いて、繋がり検索対象に繋がる新たな繋ぎ情報の候補（候補情報）を求め、管理部１０１に供給する。

すなわち、管理部１０１は、スタート系列（アクションプラン）の繋ぎ情報のうちの、繋ぎ情報に繋がる情報（新たな繋ぎ情報）を取得する対象の繋ぎ情報である繋がり検索対象を、候補情報取得部１０２に供給し、その繋がり検索対象に繋がる新たな繋ぎ情報の候補情報の取得を、候補情報取得部１０２に要求する。

候補情報取得部１０２は、管理部１０１からの要求に応じ、アクションモデル生成部５４からのアクションモデルを用いて、管理部１０１からの繋がり検索対象に繋がる新たな繋ぎ情報の候補情報を求め、管理部１０１に供給する。

また、候補情報取得部１０２は、アクションモデルを用いて、候補情報となる新たな繋ぎ情報を求めることができなかった場合、アクション実行部１０３を制御して、外部の情報検索装置１２（検索エンジン）（図４）や、又は外部の情報データベース１３（WWW)を用いて、候補情報（候補情報となる新たな繋ぎ情報）を求める。

すなわち、候補情報取得部１０２は、アクションモデルを用い、フォワードアクション方式で、繋がり検索対象に繋がる候補情報を求める。

この場合、アクションモデルが、例えば、多数のRNNであるときには、候補情報取得部１０２は、繋がり検索対象を入力情報として、その入力情報を各RNNに与え、その入力情報に対して多数のRNNそれぞれが出力する関係情報の予測値のうちの、予測誤差が小さい上位N個を、候補情報として求める。

すなわち、例えば、アクションモデルとしてのRNNの学習として、時刻tないしt₀(t＞t₀)の検索文字列、又はwebページの時系列を、入力情報として、次の時刻t+1ないしt₀+1の検索文字列、又はwebページの時系列の予測値を関係情報として出力する学習が行われている場合には、多数のRNNのそれぞれに、時刻tないしt₀-1の検索文字列、又はwebページの時系列を与えて、時刻t+1ないしt₀の検索文字列、又はwebページの時系列の予測値を求め、その予測値の予測誤差が小さい上位N個のRNNそれぞれが出力する関係情報の予測値が、候補情報として求められる。

なお、その他、アクションモデルとしての多数のRNNにおいて、例えば、入力情報の入力に対して、関係情報の他、その入力情報自体を予測する学習をしておき、候補情報取得部１０２では、繋がり検索対象を入力情報として、その入力情報を各RNNに与え、その入力情報に対して多数のRNNそれぞれが出力する入力情報の予測値のうちの、予測誤差が小さい上位N個のRNNそれぞれが出力する候補情報の予測値を、候補情報とすることができる。

但し、最小の予測誤差が、予測誤差の所定の閾値より大である場合には、RNNから出力される、入力情報に対応する関係情報の予測値は、信頼性が低いため、候補情報取得部１０２は、アクションモデルを用いて、候補情報（となる新たな繋ぎ情報）を求めることができないと判定（判断）して、外部の情報検索装置１２や情報データベース１３を用いて、候補情報を求める。

また、アクションモデルが、例えば、HMMであるときには、候補情報取得部１０２は、繋がり検索対象を入力情報として、その入力情報に割り当てられた状態から遷移可能な状態のうちの、状態遷移確率が高い上位N個の状態に割り当てられた関係情報を、候補情報として求める。

但し、最大の状態遷移確率が、状態遷移確率の所定の閾値より小である場合には、HMMから得られる、入力情報に対応する関係情報は、信頼性が低いため、候補情報取得部１０２は、アクションモデルを用いて、候補情報を求めることができないと判定して、外部の情報検索装置１２や情報データベース１３を用いて、候補情報を求める。

ここで、外部の情報検索装置１２や情報データベース１３を用いて、候補情報を求める場合、候補情報取得部１０２は、アクション実行部１０３に対して、繋がり検索対象を供給して、その繋がり検索対象に繋がる候補情報を取得するアクションを要求する。

この場合、アクション実行部１０３は、ネットワーク１（図１）を介して、情報検索装置１２や情報データベース１３にアクセスし、繋がり検索対象に繋がる候補情報を取得するアクションを実行する。そして、アクションの実行の結果得られる候補情報は、ネットワーク１を介して、実行結果取得部１０４で取得（受信）され、候補情報取得部１０２に供給される。

候補情報取得部１０２は、以上のようにして、アクションモデルを用いて求められる候補情報、又は、実行結果取得部１０４から供給される候補情報を、管理部１０１に供給する。

アクション実行部１０３は、候補情報取得部１０２からのアクションの要求に応じて、同じく、候補情報取得部１０２からの繋がり検索対象を入力情報としてアクションを実行する。

実行結果取得部１０４は、アクション実行部１０３によるアクションの実行の結果を、ネットワーク１を介して受信し、そのアクションの実行の結果から、候補情報を取得して、候補情報取得部１０２に供給する。

ここで、アクション実行部１０３は、候補情報取得部１０２からの繋がり検索対象が、検索文字列である場合には、サーチアクションを行い、候補情報取得部１０２からの繋がり検索対象が、webページである場合には、リンクアクション及びキーワードアクションのうちの一方、又は両方を行う。

アクション実行部１０３は、サーチアクションを行う場合、候補情報取得部１０２からの繋がり検索対象である検索文字列を含むwebページの検索を、情報検索装置１２（図１）に要求し、実行結果取得部１０４は、その検索の要求に応じて、情報検索装置１２から送信されてくる、検索文字列を含むwebページの一覧を受信する。

そして、実行結果取得部１０４は、情報検索装置１２からの、検索文字列を含むwebページの一覧において、例えば、より先に掲載されている上位N個のwebページを、候補情報として取得し、候補情報取得部１０２に供給する。

また、アクション実行部１０３は、リンクアクションを行う場合、候補情報取得部１０２からの繋がり検索対象であるwebページを、情報データベース１３（図１）に要求し、実行結果取得部１０４は、その要求に応じて、情報データベース１３から送信されてくるwebページを受信する。

実行結果取得部１０４は、情報データベース１３からのwebページから張られているリンクの中から、例えば、ランダムにN個のリンクを選択し、そのリンク先のwebページ（の情報（例えば、URL(Uniform Resource Locator)や、上述のID等））を、候補情報として、候補情報取得部１０２に供給する。

さらに、アクション実行部１０３は、キーワードアクションを行う場合、候補情報取得部１０２からの繋がり検索対象であるwebページを、情報データベース１３（図１）に要求し、実行結果取得部１０４は、その要求に応じて、情報データベース１３から送信されてくるwebページを受信する。

実行結果取得部１０４は、情報データベース１３からのwebページ中の、例えば、固有名詞等の所定の品詞等の単語を、ランダムにN個だけ選択し、そのN個の単語を、候補情報として、候補情報取得部１０２に供給する。

繋がり検索対象選択部１０５は、管理部１０１からの制御に従い、候補情報から選択された新たな繋ぎ情報の中から、繋がり検索対象（とする新たな繋ぎ情報）を選択し、管理部１０１に供給する。

すなわち、管理部１０１は、候補情報取得部１０２から候補情報が供給されると、その候補情報の中から、繋がり検索対象に繋げる新たな繋ぎ情報（となる候補情報）を選択し、その新たな繋ぎ情報を、繋がり検索対象に繋げる形で、スタート系列に含めて、記憶部１０６に記憶させる。

具体的には、例えば、いま、スタート系列における、ある１個の繋がり検索対象を、注目対象として注目し、注目対象に対して、N個の候補情報が、候補情報取得部１０２から管理部１０１に供給されることとすると、管理部１０１は、そのN個の候補情報から、注目対象に繋げる新たな繋ぎ情報（となる候補情報）を、必要に応じて０個以上選択する。

ここで、管理部１０１は、スタート系列において、繋がり検索対象が膨大な数になるこを防止するため、N個の候補情報から、注目対象に繋げる新たな繋ぎ情報を選択することで、繋がり検索対象となり得る新たな繋ぎ情報の数を制限する。

スタート系列において、繋がり検索対象がある程度の数になっていない場合には、管理部１０１では、例えば、各繋がり検索対象について、N個の候補情報のすべてを、繋がり検索対象に繋げる新たな繋ぎ情報に選択することが行われる。

また、スタート系列において、繋がり検索対象がある程度の数以上になっている場合には、例えば、各繋がり検索対象について、N個の候補情報のうちの、１以上N個未満の数の候補情報を、繋がり検索対象に繋げる新たな繋ぎ情報に選択することや、一部の繋がり検索対象については、N個の候補情報のすべてを、注目対象に繋げる新たな繋ぎ情報に選択し、残りの繋がり検索対象については、N個の候補情報のうちの０個の候補情報を、繋がり検索対象に繋げる新たな繋ぎ情報に選択すること、つまり、N個の候補情報のすべてを、必ずしも、注目対象に繋げる新たな繋ぎ情報に選択しないことが行われる。

管理部１０１は、候補情報から新たな繋ぎ情報を選択すると、その新たな繋ぎ情報を、繋がり検索対象に繋げる形で、記憶部１０６に記憶されたスタート系列に含める。

そして、管理部１０１は、新たな繋ぎ情報を、繋がり検索対象選択部１０５に供給し、その新たな繋ぎ情報からの（新たな）繋がり検索対象の選択を、繋がり検索対象選択部１０５に要求する。

繋がり検索対象選択部１０５は、管理部１０１からの要求に応じ、管理部１０１からの新たな繋ぎ情報の中から、繋がり検索対象を選択し、管理部１０１に供給する。

すなわち、繋がり検索対象選択部１０５は、管理部１０１から、繋がり検索対象の選択の要求があると、管理部１０１からの新たな繋ぎ情報（スタート系列の新たな繋ぎ情報）が、ゴール系列を構成する繋ぎ情報のうちのいずれかに一致する一致情報であるかどうかの判定（以下、一致判定ともいう）を、一致判定部９３に要求する。

一致判定部９３は、繋がり検索対象選択部１０５から一致判定の要求があると、スタート系列の新たな繋ぎ情報が、ゴール情報処理部９２の後述する記憶部１１６に記憶されたゴール系列を構成する繋ぎ情報のうちのいずれかに一致する一致情報であるかどうかの一致判定を行い、その一致判定の判定結果を、繋がり検索対象選択部１０５に供給する。

繋がり検索対象選択部１０５は、スタート系列の新たな繋ぎ情報が一致情報であることを表している判定結果が、一致判定部９３から供給された場合、一致情報となっている新たな繋ぎ情報だけを、繋がり検索対象に選択し、管理部１０１に供給する。

また、繋がり検索対象選択部１０５は、スタート系列の新たな繋ぎ情報が一致情報でないことを表している判定結果が、一致判定部９３から供給された場合、新たな繋ぎ情報すべてを、繋がり検索対象に選択し、管理部１０１に供給する。

ここで、管理部１０１は、以上のようにして、繋がり検索対象選択部１０５から供給される繋がり検索対象を、候補情報取得部１０２に供給し、上述したように、その繋がり検索対象に繋がる新たな繋ぎ情報の候補情報の取得を、候補情報取得部１０２に要求する。

記憶部１０６は、管理部１０１の制御に従い、スタート系列を記憶する。

すなわち、管理部１０１は、上述したように、候補情報取得部１０２からの候補情報から新たな繋ぎ情報を選択すると、記憶部１０６に記憶されたスタート系列を読み出し、そのスタート系列に、新たな繋ぎ情報を、繋がり検索対象に繋げる形で含めることにより、新たなスタート系列を構成して、記憶部１０６に供給する。

記憶部１０６は、以上のようにして、管理部１０１から供給される新たなスタート系列を記憶する。

ゴール情報処理部９２は、管理部１１１、候補情報取得部１１２、アクション実行部１１３、実行結果取得部１１４、繋がり検索対象選択部１１５、及び記憶部１１６から構成される。

管理部１１１ないし記憶部１１６は、スタート情報処理部９１を構成する管理部１０１ないし記憶部１０６の上述した説明の「スタート」を「ゴール」に、「ゴール」を「スタート」に、それれぞれ読み替えた処理を行う。

すなわち、管理部１１１には、取得部５１（図４）からのスタート情報、及びゴール情報が供給される。

管理部１１１は、ゴール系列を構成するゴール情報処理を管理し、必要に応じて、取得部５１からのスタート情報やゴール情報に基づき、候補情報取得部１１２、繋がり検索対象選択部１１５、及び記憶部１１６を制御する。

そして、管理部１１１は、スタート情報を繋ぎ情報として含むゴール系列が構成されると、そのゴール系列であるアクションプランを、検索結果出力部５２に出力する。

候補情報取得部１１２には、アクションモデル生成部５４（図４）からアクションモデルが供給される。

候補情報取得部１１２は、管理部１１１からの制御に従い、アクションモデル生成部５４からのアクションモデルを用いて、繋がり検索対象に繋がる新たな繋ぎ情報の候補（候補情報）を求め、管理部１１１に供給する。

すなわち、管理部１１１は、ゴール系列（アクションプラン）の繋ぎ情報のうちの、繋ぎ情報に繋がる情報（新たな繋ぎ情報）を取得する対象の繋ぎ情報である繋がり検索対象を、候補情報取得部１１２に供給し、その繋がり検索対象に繋がる新たな繋ぎ情報の候補情報の取得を、候補情報取得部１１２に要求する。

候補情報取得部１１２は、管理部１１１からの要求に応じ、アクションモデル生成部５４からのアクションモデルを用いて、管理部１１１からの繋がり検索対象に繋がる新たな繋ぎ情報の候補情報を求め、管理部１１１に供給する。

また、候補情報取得部１１２は、アクションモデルを用いて、候補情報となる新たな繋ぎ情報を求めることができなかった場合、候補情報取得部１０２と同様に、アクション実行部１１３を制御することにより、候補情報（候補情報となる新たな繋ぎ情報）を、実行結果取得部１１４から得る。

アクション実行部１１３は、アクション実行部１０３と同様に、候補情報取得部１１２からのアクションの要求に応じて、アクションを実行する。

実行結果取得部１１４は、実行結果取得部１０４と同様に、アクション実行部１１３によるアクションの実行の結果を、ネットワーク１を介して受信し、そのアクションの実行の結果から、候補情報を取得して、候補情報取得部１１２に供給する。

繋がり検索対象選択部１１５は、管理部１１１からの制御に従い、候補情報から選択された新たな繋ぎ情報の中から、繋がり検索対象（とする新たな繋ぎ情報）を選択し、管理部１１１に供給する。

すなわち、管理部１１１は、候補情報取得部１１２から候補情報が供給されると、その候補情報の中から、繋がり検索対象に繋げる新たな繋ぎ情報（となる候補情報）を、管理部１０１と同様にして選択し、その新たな繋ぎ情報を、繋がり検索対象に繋げる形で、ゴール系列に含めて、記憶部１１６に記憶させる。

さらに、管理部１１１は、候補情報から選択した新たな繋ぎ情報を、繋がり検索対象選択部１１５に供給し、その新たな繋ぎ情報からの繋がり検索対象の選択を、繋がり検索対象選択部１１５に要求する。

繋がり検索対象選択部１１５は、管理部１１１からの要求に応じ、管理部１１１からの新たな繋ぎ情報の中から、繋がり検索対象を選択し、管理部１１１に供給する。

すなわち、繋がり検索対象選択部１１５は、管理部１１１から、繋がり検索対象の選択の要求があると、管理部１１１からの新たな繋ぎ情報（ゴール系列の新たな繋ぎ情報）が、スタート系列を構成する繋ぎ情報のうちのいずれかに一致する一致情報であるかどうかの判定（一致判定）を、一致判定部９３に要求する。

一致判定部９３は、繋がり検索対象選択部１１５から一致判定の要求があると、ゴール系列の新たな繋ぎ情報が、スタート情報処理部９１の記憶部１０６に記憶されたスタート系列を構成する繋ぎ情報のうちのいずれかに一致する一致情報であるかどうかの一致判定を行い、その一致判定の判定結果を、繋がり検索対象選択部１１５に供給する。

繋がり検索対象選択部１１５は、ゴール系列の新たな繋ぎ情報が一致情報であることを表している判定結果が、一致判定部９３から供給された場合、一致情報となっている新たな繋ぎ情報だけを、繋がり検索対象に選択し、管理部１１１に供給する。

また、繋がり検索対象選択部１１５は、ゴール系列の新たな繋ぎ情報が一致情報でないことを表している判定結果が、一致判定部９３から供給された場合、新たな繋ぎ情報すべてを、繋がり検索対象に選択し、管理部１１１に供給する。

記憶部１１６は、管理部１１１の制御に従い、ゴール系列を記憶する。

すなわち、管理部１１１は、上述したように、候補情報取得部１１２からの候補情報から新たな繋ぎ情報を選択すると、記憶部１１６に記憶されたゴール系列を読み出し、そのゴール系列に、新たな繋ぎ情報を、繋がり検索対象に繋げる形で含めることにより、新たなゴール系列を構成して、記憶部１１６に供給する。

記憶部１１６は、以上のようにして、管理部１１１から供給される新たなゴール系列を記憶する。

次に、図１３のフローチャートを参照して、図１２のスタート情報処理部９１が行うスタート情報処理について説明する。

スタート情報処理は、スタート情報処理部９１の管理部１０１に、取得部５１（図４）からのスタート情報及びゴール情報が供給されると開始される。

スタート情報処理では、ステップＳ４１において、管理部１０１が、取得部５１からのスタート情報を、スタート系列の繋ぎ情報の初期値とし、すなわち、スタート情報のみを繋ぎ情報として含むスタート系列を構成し、記憶部１０６に供給して記憶させ、処理は、ステップＳ４２に進む。

ステップＳ４２では、管理部１０１は、スタート情報を、繋がり検索対象に選択し、候補情報取得部１０２に供給するとともに、その繋がり検索対象に繋がる新たな繋ぎ情報の候補情報の取得を、候補情報取得部１０２に要求して、処理は、ステップＳ４３に進む。

ステップＳ４３では、候補情報取得部１０２は、管理部１０１からの要求に応じ、アクションモデル生成部５４に記憶されたアクションモデルを用い、フォワードアクション方式により、管理部１０１からの繋がり検索対象それぞれについて、その繋ぎ検索対象に繋がる新たな繋ぎ情報の候補情報を求めて、処理は、ステップＳ４４に進む。

ステップＳ４４では、候補情報取得部１０２は、アクションモデルを用いたフォワードアクション方式で、候補情報を求めることができなかった繋ぎ検索対象（信頼性の低い候補情報が求められた繋ぎ検索対象）があるかどうかを、図１２で説明したように判定する。

ステップＳ４４において、アクションモデルを用いたフォワードアクション方式で、候補情報を求めることができなかった繋ぎ検索対象があると判定された場合、処理は、ステップＳ４５に進み、候補情報取得部１０２は、アクション実行部１０３を制御して、外部の情報検索装置１２（図１）や外部の情報データベース１３を用い、アクションモデルを用いたフォワードアクション方式で候補情報を求めることができなかった繋ぎ検索対象について、候補情報を求めさせ、その候補情報を、実行結果取得部１０４から取得する。

そして、候補情報取得部１０２は、管理部１０１からの繋がり検索対象それぞれについて取得した候補情報を、管理部１０１に供給し、処理は、ステップＳ４５からステップＳ４６に進む。

また、ステップＳ４４において、アクションモデルを用いたフォワードアクション方式で、候補情報を求めることができなかった繋ぎ検索対象がないと判定された場合、候補情報取得部１０２は、管理部１０１からの繋がり検索対象それぞれについて、アクションモデルを用いたフォワードアクション方式で求めた候補情報を、管理部１０１に供給し、処理は、ステップＳ４５をスキップして、ステップＳ４６に進む。

ステップＳ４６では、管理部１０１は、候補情報取得部１０２からの、各繋がり検索対象についての候補情報の中から、その繋がり検索対象に繋げる新たな繋ぎ情報を、図１２で説明したように、繋ぎ情報の個数を制限するために選択し、処理は、ステップＳ４７に進む。

ステップＳ４７では、管理部１０１は、ステップＳ４６で、各繋がり検索対象について選択した新たな繋ぎ情報を、その繋がり検索対象に繋げる形で、スタート系列に含め、そのスタート系列を、記憶部１０６に上書きの形で記憶させる。

さらに、管理部１０１は、各繋がり検索対象について選択した新たな繋ぎ情報を、繋がり検索対象選択部１０５に供給するとともに、その新たな繋ぎ情報からの繋がり検索対象の選択を、繋がり検索対象選択部１０５に要求して、処理は、ステップＳ４８に進む。

ステップＳ４８では、繋がり検索対象選択部１０５は、管理部１０１からの新たな繋ぎ情報（スタート系列の新たな繋ぎ情報）が、ゴール系列を構成する繋ぎ情報のうちのいずれかに一致する一致情報であるかどうかの一致判定を、一致判定部９３に要求し、その一致判定の判定結果が、一致判定部９３から供給されるのを待って、スタート系列の１以上の新たな繋ぎ情報が、ゴール情報処理部９２の記憶部１１６に記憶されたゴール系列を構成する繋ぎ情報のうちのいずれかに一致する一致情報になっているかどうかを判定する。

ステップＳ４８において、スタート系列の新たな繋ぎ情報すべてが、一致情報になっていないと判定された場合、処理は、ステップＳ４９に進み、繋がり検索対象選択部１０５は、スタート系列の新たな繋ぎ情報すべてを、繋がり検索対象に選択し、管理部１０１に供給する。

管理部１０１は、繋がり検索対象選択部１０５からの繋がり検索対象、すなわち、いまの場合、スタート系列の新たな繋ぎ情報すべてを、候補情報取得部１０２に供給するとともに、その繋がり検索対象に繋がる新たな繋ぎ情報の候補情報の取得を、候補情報取得部１０２に要求して、処理は、ステップＳ４３に戻り、以下、同様の処理が繰り返される。

また、ステップＳ４８において、スタート系列の１以上の新たな繋ぎ情報が、一致情報になっていると判定された場合、処理は、ステップＳ５０に進み、繋がり検索対象選択部１０５は、スタート系列の新たな繋ぎ情報のうちの、一致情報となっている新たな繋ぎ情報を、繋がり検索対象に選択し、管理部１０１に供給して、処理は、ステップＳ５１に進む。

ステップＳ５１では、管理部１０１は、繋がり検索対象選択部１０５からの繋がり検索対象、すなわち、いまの場合、スタート系列の新たな繋ぎ情報のうちの、一致情報となっている新たな繋ぎ情報のいずれかが、取得部５１（図４）からのゴール情報と一致するかどうかを判定する。

ステップＳ５１において、スタート系列における、一致情報となっている新たな繋ぎ情報（ここでは、繋がり検索対象）のいずれも、ゴール情報と一致しないと判定された場合、管理部１０１は、繋がり検索対象選択部１０５からの繋がり検索対象、すなわち、いまの場合、スタート系列における、一致情報となっている新たな繋ぎ情報を、候補情報取得部１０２に供給するとともに、その繋がり検索対象に繋がる新たな繋ぎ情報の候補情報の取得を、候補情報取得部１０２に要求して、処理は、ステップＳ４３に戻り、以下、同様の処理が繰り返される。

また、ステップＳ５１において、スタート系列における、一致情報となっている新たな繋ぎ情報のいずれかが、ゴール情報と一致すると判定された場合、すなわち、スタート情報を、繋ぎ情報の初期値として構成が開始されたスタート系列が、ゴール情報を繋ぎ情報として含むものとなり、したがって、スタート情報とゴール情報の繋がりを表すアクションプランが構成された場合、処理は、ステップＳ５２に進み、管理部１０１は、記憶部１０６に記憶されているアクションプラン、すなわち、スタート情報とゴール情報の繋がりを表すアクションプランを読み出し、検索結果出力部５２に出力して、スタート情報処理を終了する。

次に、図１４のフローチャートを参照して、図１２のゴール情報処理部９２が行うゴール情報処理について説明する。

ゴール情報処理は、ゴール情報処理部９２の管理部１１１に、取得部５１（図４）からのスタート情報及びゴール情報が供給されると開始され、スタート情報に代えて、ゴール情報が用いられる他は、図１３のスタート情報処理と同様の処理が行われる。

すなわち、ゴール情報処理では、ステップＳ６１において、管理部１１１が、取得部５１からのゴール情報を、ゴール系列の繋ぎ情報の初期値とし、つまり、ゴール情報のみを繋ぎ情報として含むゴール系列を構成し、記憶部１１６に供給して記憶させ、処理は、ステップＳ６２に進む。

ステップＳ６２では、管理部１１１は、ゴール情報を、繋がり検索対象に選択し、候補情報取得部１１２に供給するとともに、その繋がり検索対象に繋がる新たな繋ぎ情報の候補情報の取得を、候補情報取得部１１２に要求して、処理は、ステップＳ６３に進む。

ステップＳ６３では、候補情報取得部１１２は、管理部１１１からの要求に応じ、アクションモデル生成部５４に記憶されたアクションモデルを用い、フォワードアクション方式により、管理部１１１からの繋がり検索対象それぞれについて、その繋ぎ検索対象に繋がる新たな繋ぎ情報の候補情報を求めて、処理は、ステップＳ６４に進む。

ステップＳ６４では、候補情報取得部１１２は、アクションモデルを用いたフォワードアクション方式で、候補情報を求めることができなかった繋ぎ検索対象（信頼性の低い候補情報が求められた繋ぎ検索対象）があるかどうかを、候補情報取得部１０２と同様に判定する。

ステップＳ６４において、アクションモデルを用いたフォワードアクション方式で、候補情報を求めることができなかった繋ぎ検索対象があると判定された場合、処理は、ステップＳ６５に進み、候補情報取得部１１２は、アクション実行部１１３を制御して、外部の情報検索装置１２（図１）や外部の情報データベース１３を用い、アクションモデルを用いたフォワードアクション方式で候補情報を求めることができなかった繋ぎ検索対象について、候補情報を求めさせ、その候補情報を、実行結果取得部１１４から取得する。

そして、候補情報取得部１１２は、管理部１１１からの繋がり検索対象それぞれについて取得した候補情報を、管理部１１１に供給し、処理は、ステップＳ６５からステップＳ６６に進む。

また、ステップＳ６４において、アクションモデルを用いたフォワードアクション方式で、候補情報を求めることができなかった繋ぎ検索対象がないと判定された場合、候補情報取得部１１２は、管理部１１１からの繋がり検索対象それぞれについて、アクションモデルを用いたフォワードアクション方式で求めた候補情報を、管理部１１１に供給し、処理は、ステップＳ６５をスキップして、ステップＳ６６に進む。

ステップＳ６６では、管理部１１１は、管理部１０１と同様に、候補情報取得部１１２からの、各繋がり検索対象についての候補情報の中から、その繋がり検索対象に繋げる新たな繋ぎ情報を、繋ぎ情報の個数を制限するために選択し、処理は、ステップＳ６７に進む。

ステップＳ６７では、管理部１１１は、ステップＳ６６で、各繋がり検索対象について選択した新たな繋ぎ情報を、その繋がり検索対象に繋げる形で、ゴール系列に含め、そのゴール系列を、記憶部１１６に上書きの形で記憶させる。

さらに、管理部１１１は、各繋がり検索対象について選択した新たな繋ぎ情報を、繋がり検索対象選択部１１５に供給するとともに、その新たな繋ぎ情報からの繋がり検索対象の選択を、繋がり検索対象選択部１１５に要求して、処理は、ステップＳ６８に進む。

ステップＳ６８では、繋がり検索対象選択部１１５は、管理部１１１からの新たな繋ぎ情報（ゴール系列の新たな繋ぎ情報）が、スタート系列を構成する繋ぎ情報のうちのいずれかに一致する一致情報であるかどうかの一致判定を、一致判定部９３に要求し、その一致判定の判定結果が、一致判定部９３から供給されるのを待って、ゴール系列の１以上の新たな繋ぎ情報が、スタート情報処理部９１の記憶部１０６に記憶されたスタート系列を構成する繋ぎ情報のうちのいずれかに一致する一致情報になっているかどうかを判定する。

ステップＳ６８において、ゴール系列の新たな繋ぎ情報すべてが、一致情報になっていないと判定された場合、処理は、ステップＳ６９に進み、繋がり検索対象選択部１１５は、ゴール系列の新たな繋ぎ情報すべてを、繋がり検索対象に選択し、管理部１１１に供給する。

管理部１１１は、繋がり検索対象選択部１１５からの繋がり検索対象、すなわち、いまの場合、ゴール系列の新たな繋ぎ情報すべてを、候補情報取得部１１２に供給するとともに、その繋がり検索対象に繋がる新たな繋ぎ情報の候補情報の取得を、候補情報取得部１１２に要求して、処理は、ステップＳ６３に戻り、以下、同様の処理が繰り返される。

また、ステップＳ６８において、ゴール系列の１以上の新たな繋ぎ情報が、一致情報になっていると判定された場合、処理は、ステップＳ７０に進み、繋がり検索対象選択部１１５は、ゴール系列の新たな繋ぎ情報のうちの、一致情報となっている新たな繋ぎ情報を、繋がり検索対象に選択し、管理部１１１に供給して、処理は、ステップＳ７１に進む。

ステップＳ７１では、管理部１１１は、繋がり検索対象選択部１１５からの繋がり検索対象、すなわち、いまの場合、ゴール系列の新たな繋ぎ情報のうちの、一致情報となっている新たな繋ぎ情報のいずれかが、取得部５１（図４）からのスタート情報と一致するかどうかを判定する。

ステップＳ７１において、ゴール系列における、一致情報となっている新たな繋ぎ情報（ここでは、繋がり検索対象）のいずれも、スタート情報と一致しないと判定された場合、管理部１１１は、繋がり検索対象選択部１１５からの繋がり検索対象、すなわち、いまの場合、ゴール系列における、一致情報となっている新たな繋ぎ情報を、候補情報取得部１１２に供給するとともに、その繋がり検索対象に繋がる新たな繋ぎ情報の候補情報の取得を、候補情報取得部１１２に要求して、処理は、ステップＳ６３に戻り、以下、同様の処理が繰り返される。

また、ステップＳ７１において、ゴール系列における、一致情報となっている新たな繋ぎ情報のいずれかが、スタート情報と一致すると判定された場合、すなわち、ゴール情報を、繋ぎ情報の初期値として構成が開始されたゴール系列が、スタート情報を繋ぎ情報として含むものとなり、したがって、スタート情報とゴール情報の繋がりを表すアクションプランが構成された場合、処理は、ステップＳ７２に進み、管理部１１１は、記憶部１１６に記憶されているアクションプラン、すなわち、スタート情報とゴール情報の繋がりを表すアクションプランを読み出し、検索結果出力部５２に出力して、ゴール情報処理を終了する。

ここで、図１２の繋がり検索部５５では、スタート情報処理部９１、及びゴール情報処理部９２のいずれにおいても、フォワードアクション方式で、新たな繋ぎ情報が求められる。

すなわち、繋がり検索対象である繋ぎ情報を、入力情報としたときに、アクションモデルから取得される関係情報が、新たな繋ぎ情報として求められる。

この場合、取得部５１で取得された２つの検索対象情報のうちの一方をスタート情報とするとともに、他方をゴール情報としても、また、一方をゴール情報とするとともに、他方をスタート情報としても、同様のアクションプランが得られる。

なお、スタート情報処理において（ゴール情報処理でも同様）、スタート系列（ゴール系列）に、繋ぎ情報が含められてから、次に、新たな繋ぎ情報が含められるまでを、１サイクル処理ということとすると、図１３のスタート情報処理と、図１４のゴール情報処理とでは、１サイクル処理を同時に行うこともできるし、１サイクル処理を、交互に行うこともできる。

また、図１３のスタート情報処理では、１サイクル処理を複数回行い、その後、図１４のゴール情報処理において、１サイクル処理を１回、又は複数回行うことを繰り返すこともできるし、図１３のスタート情報処理では、１サイクル処理を１回行い、その後、図１４のゴール情報処理において、１サイクル処理を複数回行うことを繰り返すこともできる。

さらに、図１３のスタート情報処理、又は図１４のゴール情報処理のうちの一方だけを行うようにすることもできる。

図１３のスタート情報処理だけを行う場合、スタート系列に、ゴール情報が、繋ぎ情報として含まれるまで、１サイクル処理が繰り返し行われる。

また、図１４のゴール情報処理だけを行う場合、ゴール系列に、スタート系列が、繋ぎ情報として含まれるまで、１サイクル処理が繰り返し行われる。

ここで、図１２の繋がり検索部５５には、スタート情報処理部９１及びゴール情報処理部９２の両方を設けるのではなく、いずれか一方だけを設け、その一方に、スタート情報処理とゴール情報処理の両方を行わせることが可能である。

次に、図１５ないし図１８を参照して、図１２の繋がり検索部５５のスタート情報処理部９１で行われるスタート情報処理、及びゴール情報処理部９２で行われるゴール情報処理によって構成されるアクションプラン（スタート系列、及びゴール系列）について説明する。

なお、図１５ないし図１８では、検索文字列（キーワード）「横浜」がスタート情報になっており、検索文字列「お台場」がゴール情報になっている。

図１５は、スタート情報処理の開始直後のスタート系列と、ゴール情報処理の開始直後のゴール系列とを示している。

図１５では、スタート系列は、スタート情報である繋ぎ情報「横浜」のみから構成され、ゴール系列は、ゴール情報である繋ぎ情報「お台場」のみから構成されている。

図１６は、スタート情報である繋ぎ情報「横浜」を繋がり検索対象とし、フォワードアクション方式によって、新たな繋ぎ情報が求められた後のスタート系列と、ゴール情報である繋ぎ情報「お台場」を繋がり検索対象とし、フォワードアクション方式によって、新たな繋ぎ情報が求められた後のゴール系列とを示している。

図１６では、スタート系列は、スタート情報である繋ぎ情報「横浜」と、その繋ぎ情報「横浜」を繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められた新たな繋ぎ情報「横浜国際競技場」、「みなとみらい」、「東海道線」、及び「中華街」に関するwebページとから構成されている。

また、図１６では、ゴール系列は、ゴール情報である繋ぎ情報「お台場」と、その繋ぎ情報「お台場」を繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められた新たな繋ぎ情報「東京ビックサイト」、「メディアージュ」、「ソニーエクスプローラサイエンス」、「ゆりかもめ」、及び「船の科学館」に関するwebページとから構成されている。

図１７は、図１６のスタート系列の繋ぎ情報「横浜国際競技場」、「みなとみらい」、「東海道線」、及び「中華街」に関するwebページそれぞれを繋がり検索対象とし、フォワードアクション方式によって、新たな繋ぎ情報が求められた後のスタート系列と、図１６のゴール系列の繋ぎ情報「東京ビックサイト」、「メディアージュ」、「ソニーエクスプローラサイエンス」、「ゆりかもめ」、及び「船の科学館」に関するwebページそれぞれを繋がり検索対象とし、フォワードアクション方式によって、新たな繋ぎ情報が求められた後のゴール系列とを示している。

図１７では、スタート系列は、繋ぎ情報「横浜」、その繋ぎ情報「横浜」を繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められた繋ぎ情報「横浜国際競技場」、「みなとみらい」、「東海道線」、及び「中華街」に関するwebページ、繋ぎ情報「横浜国際競技場」に関するwebページを繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められた新たな繋ぎ情報としての検索文字列「マリノス」、繋ぎ情報「みなとみらい」に関するwebページを繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められた新たな繋ぎ情報としての検索文字列「パシフィコ横浜」及び「ランドマークタワー」、繋ぎ情報「東海道線」に関するwebページを繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められた新たな繋ぎ情報としての検索文字列「川崎」及び「横須賀線」、並びに、繋ぎ情報「中華街」に関するwebページを繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められた新たな繋ぎ情報としての検索文字列「飲茶」、「元町」、及び「山下公園」から構成されている。

また、図１７では、ゴール系列は、繋ぎ情報「お台場」、その繋ぎ情報「お台場」を繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められた繋ぎ情報「東京ビックサイト」、「メディアージュ」、「ソニーエクスプローラサイエンス」、「ゆりかもめ」、及び「船の科学館」に関するwebページ、並びに、その繋ぎ情報「東京ビックサイト」、「メディアージュ」、「ソニーエクスプローラサイエンス」、「ゆりかもめ」、又は「船の科学館」に関するwebページそれぞれを繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められた新たな繋ぎ情報としての検索文字列「モータショー」、「竹芝」、「ソニー」、「新橋」、及び「しながわ水族館」から構成されている。

ここで、図１７のゴール系列において、新たな繋ぎ情報「モータショー」は、繋ぎ情報「東京ビックサイト」に関するwebページを繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められている。

また、図１７のゴール系列において、新たな繋ぎ情報「竹芝」及び「新橋」は、繋ぎ情報「ゆりかもめ」に関するwebページを繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められている。

さらに、図１７のゴール系列において、新たな繋ぎ情報「ソニー」は、繋ぎ情報「メディアージュ」に関するwebページと、繋ぎ情報「ソニーエクスプローラサイエンス」に関するwebページとのそれぞれを繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められている。

また、図１７のゴール系列において、新たな繋ぎ情報「しながわ水族館」は、繋ぎ情報「船の科学館」に関するwebページを繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められている。

図１８は、図１７のスタート系列の繋ぎ情報「マリノス」、「パシフィコ横浜」、「ランドマークタワー」、「川崎」、「横須賀線」、「飲茶」、「元町」、及び「山下公園」それぞれを繋がり検索対象とし、フォワードアクション方式によって、新たな繋ぎ情報が求められた後のスタート系列と、図１７のゴール系列の繋ぎ情報「モータショー」、「竹芝」、「ソニー」、「新橋」、及び「しながわ水族館」それぞれを繋がり検索対象とし、フォワードアクション方式によって、新たな繋ぎ情報が求められた後のゴール系列とを示している。

図１８では、スタート系列は、繋ぎ情報「横浜」、その繋ぎ情報「横浜」を繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められた繋ぎ情報「横浜国際競技場」、「みなとみらい」、「東海道線」、及び「中華街」に関するwebページ、その繋ぎ情報「横浜国際競技場」、「みなとみらい」、「東海道線」、及び「中華街」に関するwebページそれぞれを繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められた繋ぎ情報「マリノス」、「パシフィコ横浜」、「ランドマークタワー」、「川崎」、「横須賀線」、「飲茶」、「元町」、及び「山下公園」、並びに、その繋ぎ情報「マリノス」、「パシフィコ横浜」、「ランドマークタワー」、「川崎」、「横須賀線」、「飲茶」、「元町」、及び「山下公園」それぞれを繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められた新たな繋ぎ情報「ニッサン」、「インターコンチネンタルホテル」、「品川」、「鎌倉」、「横須賀」、「みなとみらい線」、及び「氷川丸」に関するwebページから構成されている。

ここで、図１８のスタート系列において、新たな繋ぎ情報「ニッサン」に関するwebページは、繋ぎ情報「マリノス」を繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められている。

また、図１８のスタート系列において、新たな繋ぎ情報「インターコンチネンタルホテル」に関するwebページは、繋ぎ情報「パシフィコ横浜」と、繋ぎ情報「ランドマークタワー」のそれぞれを繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められている。

さらに、図１８のスタート系列において、新たな繋ぎ情報「品川」に関するwebページは、繋ぎ情報「川崎」と「横須賀線」のそれぞれを繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められている。

また、図１８のスタート系列において、新たな繋ぎ情報「鎌倉」、及び「横須賀」に関するwebページは、繋ぎ情報「横須賀線」を繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められている。

さらに、図１８のスタート系列において、新たな繋ぎ情報「みなとみらい線」に関するwebページは、繋ぎ情報「元町」を繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められている。

また、図１８のスタート系列において、新たな繋ぎ情報「氷川丸」に関するwebページは、繋ぎ情報「山下公園」を繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められている。

そして、図１８では、ゴール系列は、繋ぎ情報「お台場」、その繋ぎ情報「お台場」を繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められた繋ぎ情報「東京ビックサイト」、「メディアージュ」、「ソニーエクスプローラサイエンス」、「ゆりかもめ」、及び「船の科学館」に関するwebページ、その繋ぎ情報「東京ビックサイト」、「メディアージュ」、「ソニーエクスプローラサイエンス」、「ゆりかもめ」、又は「船の科学館」に関するwebページそれぞれを繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められた繋ぎ情報「モータショー」、「竹芝」、「ソニー」、「新橋」、及び「しながわ水族館」、並びに、その繋ぎ情報「モータショー」、「竹芝」、「ソニー」、「新橋」、及び「しながわ水族館」それぞれを繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められた新たな繋ぎ情報「ニッサン」、「インターコンチネンタルホテル」、及び「品川」に関するwebページから構成されている。

ここで、図１８のゴール系列において、新たな繋ぎ情報「ニッサン」に関するwebページは、繋ぎ情報「モータショー」を繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められている。

また、図１８のゴール系列において、新たな繋ぎ情報「インターコンチネンタルホテル」に関するwebページは、繋ぎ情報「竹芝」を繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められている。

さらに、図１８のゴール系列において、新たな繋ぎ情報「品川」に関するwebページは、繋ぎ情報「ソニー」、「新橋」、及び「しながわ水族館」のそれぞれを繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められている。

図１８のスタート系列において、繋ぎ情報「ニッサン」、「インターコンチネンタルホテル」、及び「品川」は、ゴール系列に存在するから一致情報であり、その後のスタート情報処理では、繋ぎ情報「ニッサン」、「インターコンチネンタルホテル」、及び「品川」のそれぞれを繋がり検索対象として、新たな繋ぎ情報が、フォワードアクション方式で求められる。

そして、スタート系列において、ゴール情報「お台場」が繋ぎ情報として求められると、スタート情報処理部９１（図１２）は、その繋ぎ情報「お台場」を含むスタート系列を、スタート情報「横浜」及びゴール情報「お台場」を含むアクションプランとして出力して、スタート情報処理を終了する。

また、図１８のゴール系列において、繋ぎ情報「ニッサン」、「インターコンチネンタルホテル」、及び「品川」は、スタート系列に存在するから一致情報であり、その後のゴール情報処理では、繋ぎ情報「ニッサン」、「インターコンチネンタルホテル」、及び「品川」のそれぞれを繋がり検索対象として、新たな繋ぎ情報が、フォワードアクション方式で求められる。

そして、ゴール系列において、スタート情報「横浜」が繋ぎ情報として求められると、ゴール情報処理部９２（図１２）は、その繋ぎ情報「横浜」を含むゴール系列を、スタート情報「横浜」及びゴール情報「お台場」を含むアクションプランとして出力して、ゴール情報処理を終了する。

次に、図１９は、図１０の繋がり検索部５５のスタート情報処理部９１、及びゴール情報処理部９２の第２の構成例を示している。

なお、図中、図１２の場合と対応する部分については、同一の符号を付してあり、以下では、その説明は、適宜省略する。

すなわち、図１９において、スタート情報処理部９１は、図１２の場合と同様に構成されている。

また、図１９において、ゴール情報処理部９２は、管理部１１１、繋がり検索対象選択部１１５、及び記憶部１１６が設けられている点で、図１２の場合と共通する。但し、図１９のゴール情報処理部９２は、候補情報取得部１１２に代えて、候補情報取得部１２２が設けられている点、並びに、アクション実行部１１３及び実行結果取得部１１４が設けられていない点で、図１２の場合と相違する。

図１９の繋がり検索部５５では、スタート情報処理部９１が、スタート情報処理として、繋ぎ情報を、入力情報としたときに、アクションモデルから取得される関係情報を、新たな繋ぎ情報として求めることを、スタート情報を繋ぎ情報の初期値として行い、ゴール情報処理部９２が、ゴール情報処理として、繋ぎ情報が関係情報としてアクションモデルから取得されるときの入力情報を、新たな繋ぎ情報として求めることを、ゴール情報を繋ぎ情報の初期値として行う。

また、スタート情報処理部９１、及びゴール情報処理部９２は、一致情報となった繋ぎ情報を、新たな繋ぎ情報を求める繋がり検索対象として、その繋がり検索対象に繋がる新たな繋ぎ情報を求める。

したがって、図１９では、スタート情報処理部９１において、図１２の場合と同様にフォワードアクション方式で、スタート系列が構成され、ゴール情報処理部９２では、図３で説明したバックワードアクション方式で、ゴール系列が構成される。

図１９のゴール情報処理部９２において、候補情報取得部１２２には、アクションモデル生成部５４（図４）からアクションモデルが供給される。

候補情報取得部１２２は、管理部１１１からの制御に従い、アクションモデル生成部５４からのアクションモデルを用いて、繋がり検索対象に繋がる新たな繋ぎ情報の候補（候補情報）を求め、管理部１１１に供給する。

すなわち、管理部１１１は、ゴール系列（アクションプラン）の繋ぎ情報のうちの、繋がり検索対象選択部１１５からの繋がり検索対象を、候補情報取得部１２２に供給し、その繋がり検索対象に繋がる新たな繋ぎ情報の候補情報の取得を、候補情報取得部１２２に要求する。

候補情報取得部１２２は、管理部１１１からの要求に応じ、アクションモデル生成部５４からのアクションモデルを用いて、管理部１１１からの繋がり検索対象に繋がる新たな繋ぎ情報の候補情報を求め、管理部１１１に供給する。

但し、候補情報取得部１２２は、図１２の候補情報取得部１１２と異なり、フォワードアクション方式ではなく、バックワードアクション方式で、候補情報を求める。

すなわち、候補情報取得部１２２は、繋ぎ情報が関係情報としてアクションモデルから取得されるときの入力情報を、新たな繋ぎ情報の候補情報として求める。

なお、図１２の、フォワードアクション方式で候補情報を求める候補情報取得部１１２では、候補情報を求めることができなかった繋ぎ検索対象（信頼性の低い候補情報が求められた繋ぎ検索対象）があった場合、アクション実行部１１３（図１２）を制御して、外部の情報検索装置１２（図１）や、又は外部の情報データベース１３を用いて、候補情報を求めるが、バックワード方式で候補情報を求める候補情報取得部１２２では、アクションモデルを用いて、候補情報を求めることができなかった繋ぎ検索対象については、候補情報を求めることを終了する。

候補情報取得部１２２において、このように、アクションモデルを用いて、候補情報を求めることができなかった繋ぎ検索対象について、候補情報を求めることを終了するのは、バックワードアクション方式では、例えば、検索文字列を入力情報として、その検索文字列を含むwebページを検索し、関係情報として取得するサーチアクションを例にすれば、検索結果であるwebページが与えられている場合に、そのwebページの検索に用いられた検索文字列を取得する必要があるので、そのような検索文字列を、外部の情報検索装置１２や情報データベース１３を用いて取得することは困難であるからである。

次に、図２０のフローチャートを参照して、図１９のゴール情報処理部９２が行うゴール情報処理について説明する。

ゴール情報処理は、ゴール情報処理部９２の管理部１１１に、取得部５１（図４）からのスタート情報及びゴール情報が供給されると開始される。

ゴール情報処理では、ステップＳ８１において、管理部１１１が、取得部５１からのゴール情報を、ゴール系列の繋ぎ情報の初期値とし、つまり、ゴール情報のみを繋ぎ情報として含むゴール系列を構成し、記憶部１１６に供給して記憶させ、処理は、ステップＳ８２に進む。

ステップＳ８２では、管理部１１１は、ゴール情報を、繋がり検索対象に選択し、候補情報取得部１１２に供給するとともに、その繋がり検索対象に繋がる新たな繋ぎ情報の候補情報の取得を、候補情報取得部１２２に要求して、処理は、ステップＳ８３に進む。

ステップＳ８３では、候補情報取得部１２２は、管理部１１１からの要求に応じ、アクションモデル生成部５４に記憶されたアクションモデルを用い、バックワードアクション方式により、管理部１１１からの繋がり検索対象それぞれについて、その繋ぎ検索対象に繋がる新たな繋ぎ情報の候補情報を求めて、処理は、ステップＳ８４に進む。

ステップＳ８４では、候補情報取得部１２２は、アクションモデルを用いたバックワードアクション方式で、候補情報を求めることができた繋ぎ検索対象（信頼性が低くない候補情報が求められた繋ぎ検索対象）があるかどうかを判定する。

ステップＳ８４において、アクションモデルを用いたバックワードアクション方式で、候補情報を求めることができた繋ぎ検索対象がないと判定された場合、つまり、すべての繋ぎ検索対象について求められた候補情報が、信頼性の低い候補情報である場合、ゴール情報処理は終了する。

したがって、すべての繋ぎ検索対象について求められた候補情報が、信頼性の低い候補情報である場合には、その時点で、ゴール系列の構成（ゴール情報から繋ぎ情報を繋いでいくこと）は終了される。

一方、ステップＳ８４において、アクションモデルを用いたバックワードアクション方式で、候補情報を求めることができた繋ぎ検索対象があると判定された場合、候補情報取得部１２２は、繋ぎ検索対象について求められた候補情報（信頼性が低くない候補情報）を、管理部１１１に供給し、処理は、ステップＳ８５に進む。

ステップＳ８５では、管理部１１１は、候補情報取得部１２２からの、各繋がり検索対象についての候補情報の中から、その繋がり検索対象に繋げる新たな繋ぎ情報を、繋ぎ情報の個数を制限するために選択し、処理は、ステップＳ８６に進む。

ステップＳ８６では、管理部１１１は、ステップＳ８５で、各繋がり検索対象について選択した新たな繋ぎ情報を、その繋がり検索対象に繋げる形で、ゴール系列に含め、そのゴール系列を、記憶部１１６に上書きの形で記憶させる。

さらに、管理部１１１は、各繋がり検索対象について選択した新たな繋ぎ情報を、繋がり検索対象選択部１１５に供給するとともに、その新たな繋ぎ情報からの繋がり検索対象の選択を、繋がり検索対象選択部１１５に要求して、処理は、ステップＳ８６からステップＳ８７に進む。

ステップＳ８７では、繋がり検索対象選択部１１５は、管理部１１１からの新たな繋ぎ情報（ゴール系列の新たな繋ぎ情報）が、スタート系列を構成する繋ぎ情報のうちのいずれかに一致する一致情報であるかどうかの一致判定を、一致判定部９３に要求し、その一致判定の判定結果が、一致判定部９３から供給されるのを待って、ゴール系列の１以上の新たな繋ぎ情報が、スタート情報処理部９１の記憶部１０６に記憶されたスタート系列を構成する繋ぎ情報のうちのいずれかに一致する一致情報になっているかどうかを判定する。

ステップＳ８７において、ゴール系列の新たな繋ぎ情報すべてが、一致情報になっていないと判定された場合、処理は、ステップＳ８８に進み、繋がり検索対象選択部１１５は、ゴール系列の新たな繋ぎ情報すべてを、繋がり検索対象に選択し、管理部１１１に供給する。

管理部１１１は、繋がり検索対象選択部１１５からの繋がり検索対象、すなわち、いまの場合、ゴール系列の新たな繋ぎ情報すべてを、候補情報取得部１２２に供給するとともに、その繋がり検索対象に繋がる新たな繋ぎ情報の候補情報の取得を、候補情報取得部１２２に要求して、処理は、ステップＳ８３に戻り、以下、同様の処理が繰り返される。

また、ステップＳ８７において、ゴール系列の１以上の新たな繋ぎ情報が、一致情報になっていると判定された場合、処理は、ステップＳ８９に進み、繋がり検索対象選択部１１５は、ゴール系列の新たな繋ぎ情報のうちの、一致情報となっている新たな繋ぎ情報を、繋がり検索対象に選択し、管理部１１１に供給して、処理は、ステップＳ９０に進む。

ステップＳ９０では、管理部１１１は、繋がり検索対象選択部１１５からの繋がり検索対象、すなわち、いまの場合、ゴール系列の新たな繋ぎ情報のうちの、一致情報となっている新たな繋ぎ情報のいずれかが、取得部５１（図４）からのスタート情報と一致するかどうかを判定する。

ステップＳ９０において、ゴール系列における、一致情報となっている新たな繋ぎ情報（ここでは、繋がり検索対象）のいずれも、スタート情報と一致しないと判定された場合、管理部１１１は、繋がり検索対象選択部１１５からの繋がり検索対象、すなわち、いまの場合、ゴール系列における、一致情報となっている新たな繋ぎ情報を、候補情報取得部１２２に供給するとともに、その繋がり検索対象に繋がる新たな繋ぎ情報の候補情報の取得を、候補情報取得部１２２に要求して、処理は、ステップＳ８３に戻り、以下、同様の処理が繰り返される。

また、ステップＳ９０において、ゴール系列における、一致情報となっている新たな繋ぎ情報のいずれかが、スタート情報と一致すると判定された場合、すなわち、ゴール情報を、繋ぎ情報の初期値として構成が開始されたゴール系列が、スタート情報を、繋ぎ情報として含むものとなり、したがって、スタート情報とゴール情報の繋がりを表すアクションプランが構成された場合、処理は、ステップＳ９１に進み、管理部１１１は、記憶部１１６に記憶されているアクションプラン、すなわち、スタート情報とゴール情報の繋がりを表すアクションプランを読み出し、検索結果出力部５２に出力して、ゴール情報処理を終了する。

ここで、図１９の繋がり検索部５５では、スタート情報処理部９１では、フォワードアクション方式で、新たな繋ぎ情報が求められ、ゴール情報処理部９２では、バックワードアクション方式で、新たな繋ぎ情報が求められる。

すなわち、スタート情報処理部９１では、繋がり検索対象である繋ぎ情報を、入力情報としたときに、アクションモデルから取得される関係情報が、新たな繋ぎ情報として求められる。一方、ゴール情報処理部９２では、アクションモデルから取得される関係情報が、繋がり検索対象であるときに、その関係情報に対応する入力情報が、繋がり検索対象に繋がる新たな繋ぎ情報として求められる。

したがって、図１９の繋がり検索部５５で行われる繋がり検索処理（スタート情報処理、及びゴール情報処理等）では、スタート情報処理部９１、及びゴール情報処理部９２のいずれにおいても、フォワードアクション方式で、新たな繋ぎ情報が求められる図１２の場合と異なり、観念的には、スタート情報からゴール情報に向かう方向性があるアクションプラン（繋ぎ情報の系列）が得られる。

つまり、図１９の繋がり検索部５５では、取得部５１で取得された２つの検索対象情報のうちの一方をスタート情報とするとともに、他方をゴール情報として、繋がり検索処理を行った場合と、一方をゴール情報とするとともに、他方をスタート情報として、繋がり検索処理を行った場合とで、異なるアクションプランが得られる。

なお、上述したように、スタート系列及びゴール系列に、繋ぎ情報が含められてから、次に、新たな繋ぎ情報が含められるまでを、１サイクル処理ということとすると、図１３のスタート情報処理と、図２０のゴール情報処理とでは、１サイクル処理を同時に行うこともできるし、１サイクル処理を、交互に行うこともできる。

また、図１３のスタート情報処理では、１サイクル処理を複数回行い、その後、図２０のゴール情報処理において、１サイクル処理を１回、又は複数回行うことを繰り返すこともできるし、図１３のスタート情報処理では、１サイクル処理を１回行い、その後、図２０のゴール情報処理において、１サイクル処理を複数回行うことを繰り返すこともできる。

さらに、図１３のスタート情報処理と、図２０のゴール情報処理とについては、図２０のゴール情報処理を先に行い、そのゴール情報処理が終了してから、図１３のスタート情報処理を行うことができる。

次に、図２１ないし図２６を参照して、図１９の繋がり検索部５５のスタート情報処理部９１で行われるスタート情報処理、及びゴール情報処理部９２で行われるゴール情報処理によって構成されるアクションプラン（ゴール系列、及びゴール系列）について説明する。

なお、図２１ないし図２６では、上述の図１５ないし図１８と同様に、検索文字列（キーワード）「横浜」がスタート情報になっており、検索文字列「お台場」がゴール情報になっている。

図２１は、スタート情報処理の開始直後のスタート系列と、ゴール情報処理の開始直後のゴール系列とを示している。

図２１では、スタート系列は、スタート情報である繋ぎ情報「横浜」のみから構成され、ゴール系列は、ゴール情報である繋ぎ情報「お台場」のみから構成されている。

図２２は、スタート情報である繋ぎ情報「横浜」を繋がり検索対象とし、フォワードアクション方式によって、新たな繋ぎ情報が求められた後のスタート系列と、ゴール情報である繋ぎ情報「お台場」を繋がり検索対象とし、バックワードアクション方式によって、新たな繋ぎ情報が求められた後のゴール系列とを示している。

図２２では、スタート系列は、スタート情報である繋ぎ情報「横浜」と、その繋ぎ情報「横浜」を繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められた新たな繋ぎ情報「横浜国際競技場」、「みなとみらい」、「東海道線」、及び「中華街」に関するwebページとから構成されている。

また、図２２では、ゴール系列は、ゴール情報である繋ぎ情報「お台場」と、その繋ぎ情報「お台場」を繋がり検索対象として、バックワードアクション方式で求められた新たな繋ぎ情報「東京ビックサイト」、「メディアージュ」、「ゆりかもめ」、及び「船の科学館」に関するwebページとから構成されている。

図２３は、図２２のスタート系列の繋ぎ情報「横浜国際競技場」、「みなとみらい」、「東海道線」、及び「中華街」に関するwebページそれぞれを繋がり検索対象とし、フォワードアクション方式によって、新たな繋ぎ情報が求められた後のスタート系列と、図２２のゴール系列の繋ぎ情報「東京ビックサイト」、「メディアージュ」、「ゆりかもめ」、及び「船の科学館」に関するwebページそれぞれを繋がり検索対象とし、バックワードアクション方式によって、新たな繋ぎ情報が求められた後のゴール系列とを示している。

図２３では、スタート系列は、繋ぎ情報「横浜」、その繋ぎ情報「横浜」を繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められた繋ぎ情報「横浜国際競技場」、「みなとみらい」、「東海道線」、及び「中華街」に関するwebページ、繋ぎ情報「横浜国際競技場」に関するwebページを繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められた新たな繋ぎ情報としての検索文字列「マリノス」、繋ぎ情報「みなとみらい」に関するwebページを繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められた新たな繋ぎ情報としての検索文字列「パシフィコ横浜」及び「ランドマークタワー」、繋ぎ情報「東海道線」に関するwebページを繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められた新たな繋ぎ情報としての検索文字列「川崎」及び「横須賀線」、並びに、繋ぎ情報「中華街」に関するwebページを繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められた新たな繋ぎ情報としての検索文字列「飲茶」、「元町」、及び「山下公園」から構成されている。

また、図２３では、ゴール系列は、繋ぎ情報「お台場」、その繋ぎ情報「お台場」を繋がり検索対象として、バックワードアクション方式で求められた繋ぎ情報「東京ビックサイト」、「メディアージュ」、「ゆりかもめ」、及び「船の科学館」に関するwebページから構成されている。

すなわち、図２３では、ゴール系列の繋ぎ情報「東京ビックサイト」、「メディアージュ」、「ゆりかもめ」、及び「船の科学館」に関するwebページそれぞれを繋がり検索対象として、バックワードアクション方式により、候補情報を求めることができず（図２０のステップＳ８４）、ゴール情報処理が終了し、ゴール系列は、図２２の状態のままとなっている。

ゴール系列については、以下説明する図２４ないし図２６においても、図２２の状態のままとなっているため、その説明は、適宜省略する。

図２４は、図２３のスタート系列の繋ぎ情報「マリノス」、「パシフィコ横浜」、「ランドマークタワー」、「川崎」、「横須賀線」、「飲茶」、「元町」、及び「山下公園」それぞれを繋がり検索対象とし、フォワードアクション方式によって、新たな繋ぎ情報が求められた後のスタート系列と、ゴール情報処理が終了した後のゴール系列とを示している。

図２４では、スタート系列は、繋ぎ情報「横浜」、その繋ぎ情報「横浜」を繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められた繋ぎ情報「横浜国際競技場」、「みなとみらい」、「東海道線」、及び「中華街」に関するwebページ、その繋ぎ情報「横浜国際競技場」、「みなとみらい」、「東海道線」、及び「中華街」に関するwebページそれぞれを繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められた繋ぎ情報「マリノス」、「パシフィコ横浜」、「ランドマークタワー」、「川崎」、「横須賀線」、「飲茶」、「元町」、及び「山下公園」、並びに、その繋ぎ情報「マリノス」、「パシフィコ横浜」、「ランドマークタワー」、「川崎」、「横須賀線」、「飲茶」、「元町」、及び「山下公園」それぞれを繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められた新たな繋ぎ情報「ニッサン」、「インターコンチネンタルホテル」、「品川」、「鎌倉」、「横須賀」、「みなとみらい線」、及び「氷川丸」に関するwebページから構成されている。

ここで、図２４のスタート系列において、新たな繋ぎ情報「ニッサン」に関するwebページは、繋ぎ情報「マリノス」を繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められている。

また、図２４のスタート系列において、新たな繋ぎ情報「インターコンチネンタルホテル」に関するwebページは、繋ぎ情報「パシフィコ横浜」と、繋ぎ情報「ランドマークタワー」のそれぞれを繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められている。

さらに、図２４のスタート系列において、新たな繋ぎ情報「品川」に関するwebページは、繋ぎ情報「川崎」と「横須賀線」のそれぞれを繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められている。

また、図２４のスタート系列において、新たな繋ぎ情報「鎌倉」、及び「横須賀」に関するwebページは、繋ぎ情報「横須賀線」を繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められている。

さらに、図２４のスタート系列において、新たな繋ぎ情報「みなとみらい線」に関するwebページは、繋ぎ情報「元町」を繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められている。

また、図２４のスタート系列において、新たな繋ぎ情報「氷川丸」に関するwebページは、繋ぎ情報「山下公園」を繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められている。

図２５は、図２４のスタート系列の繋ぎ情報「ニッサン」、「インターコンチネンタルホテル」、「品川」、及び「みなとみらい線」に関するwebページそれぞれを繋がり検索対象とし、フォワードアクション方式によって、新たな繋ぎ情報が求められた後のスタート系列と、ゴール情報処理が終了した後のゴール系列とを示している。

図２５では、スタート系列は、繋ぎ情報「横浜」、その繋ぎ情報「横浜」を繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められた繋ぎ情報「横浜国際競技場」、「みなとみらい」、「東海道線」、及び「中華街」に関するwebページ、その繋ぎ情報「横浜国際競技場」、「みなとみらい」、「東海道線」、及び「中華街」に関するwebページそれぞれを繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められた繋ぎ情報「マリノス」、「パシフィコ横浜」、「ランドマークタワー」、「川崎」、「横須賀線」、「飲茶」、「元町」、及び「山下公園」、その繋ぎ情報「マリノス」、「パシフィコ横浜」、「ランドマークタワー」、「川崎」、「横須賀線」、「飲茶」、「元町」、及び「山下公園」それぞれを繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められた新たな繋ぎ情報「ニッサン」、「インターコンチネンタルホテル」、「品川」、「鎌倉」、「横須賀」、「みなとみらい線」、及び「氷川丸」に関するwebページ、並びに、その新たな繋ぎ情報「ニッサン」、「インターコンチネンタルホテル」、「品川」、「鎌倉」、「横須賀」、「みなとみらい線」、及び「氷川丸」に関するwebページそれぞれを繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められた新たな繋ぎ情報としての検索文字列「モータショー」、「竹芝」、「ソニー」、「品川プリンスホテル」、「新橋」、「しながわ水族館」、及び「東横線」から構成されている。

ここで、図２５のスタート系列において、新たな繋ぎ情報「モータショー」は、繋ぎ情報「ニッサン」に関するwebページを繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められている。

また、図２５のスタート系列において、新たな繋ぎ情報「竹芝」は、繋ぎ情報「インターコンチネンタルホテル」に関するwebページを繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められている。

さらに、図２５のスタート系列において、新たな繋ぎ情報「ソニー」、「品川プリンスホテル」、「新橋」、及び「しながわ水族館」は、繋ぎ情報「品川」に関するwebページを繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められている。

また、図２５のスタート系列において、新たな繋ぎ情報「東横線」は、繋ぎ情報「みなとみらい線」に関するwebページを繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められている。

図２６は、図２５のスタート系列の繋ぎ情報「モータショー」、「竹芝」、「ソニー」、「新橋」、「しながわ水族館」、及び「東横線」それぞれを繋がり検索対象とし、フォワードアクション方式によって、新たな繋ぎ情報が求められた後のスタート系列と、ゴール情報処理が終了した後のゴール系列とを示している。

図２６では、スタート系列は、繋ぎ情報「横浜」、その繋ぎ情報「横浜」を繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められた繋ぎ情報「横浜国際競技場」、「みなとみらい」、「東海道線」、及び「中華街」に関するwebページ、その繋ぎ情報「横浜国際競技場」、「みなとみらい」、「東海道線」、及び「中華街」に関するwebページそれぞれを繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められた繋ぎ情報「マリノス」、「パシフィコ横浜」、「ランドマークタワー」、「川崎」、「横須賀線」、「飲茶」、「元町」、及び「山下公園」、その繋ぎ情報「マリノス」、「パシフィコ横浜」、「ランドマークタワー」、「川崎」、「横須賀線」、「飲茶」、「元町」、及び「山下公園」それぞれを繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められた新たな繋ぎ情報「ニッサン」、「インターコンチネンタルホテル」、「品川」、「鎌倉」、「横須賀」、「みなとみらい線」、及び「氷川丸」に関するwebページ、その繋ぎ情報「ニッサン」、「インターコンチネンタルホテル」、「品川」、「鎌倉」、「横須賀」、「みなとみらい線」、及び「氷川丸」に関するwebページそれぞれを繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められた新たな繋ぎ情報としての検索文字列「モータショー」、「竹芝」、「ソニー」、「品川プリンスホテル」、「新橋」、「しながわ水族館」、及び「東横線」、並びに、その新たな繋ぎ情報「モータショー」、「竹芝」、「ソニー」、「品川プリンスホテル」、「新橋」、「しながわ水族館」、及び「東横線」それぞれを繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められた新たな繋ぎ情報としての「東京ビックサイト」、「メディアージュ」、「ソニーエクスプローラサイエンス」、「ゆりかもめ」、「有楽町」、「船の科学館」、「自由ヶ丘」、及び「渋谷」に関するwebページから構成されている。

ここで、図２６のスタート系列において、新たな繋ぎ情報「東京ビックサイト」に関するwebページは、繋ぎ情報「モータショー」を繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められている。

また、図２６のスタート系列において、新たな繋ぎ情報「メディアージュ」、及び「ソニーエクスプローラサイエンス」に関するwebページそれぞれは、繋ぎ情報「ソニー」を繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められている。

さらに、図２６のスタート系列において、新たな繋ぎ情報「ゆりかもめ」に関するwebページは、繋ぎ情報「竹芝」及び「新橋」のそれぞれを繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められている。

また、図２６のスタート系列において、新たな繋ぎ情報「有楽町」に関するwebページは、繋ぎ情報「新橋」を繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められている。

さらに、図２６のスタート系列において、新たな繋ぎ情報「船の科学館」に関するwebページは、繋ぎ情報「しながわ水族館」を繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められており、新たな繋ぎ情報「自由ヶ丘」、及び「渋谷」に関するwebページそれぞれは、繋ぎ情報「東横線」を繋がり検索対象として、フォワードアクション方式で求められている。

図２６のスタート系列において、繋ぎ情報「東京ビックサイト」、「メディアージュ」、「ゆりかもめ」及び「船の科学館」は、ゴール系列に存在するから一致情報であり、その後のスタート情報処理では、繋ぎ情報「東京ビックサイト」、「メディアージュ」、「ゆりかもめ」及び「船の科学館」のそれぞれを繋がり検索対象として、新たな繋ぎ情報が、フォワードアクション方式で求められる。

そして、スタート系列において、ゴール情報「お台場」が繋ぎ情報として求められると、スタート情報処理部９１（図１９）は、その繋ぎ情報「お台場」を含むスタート系列を、スタート情報「横浜」及びゴール情報「お台場」を含むアクションプランとして出力して、スタート情報処理を終了する。

以上のように、情報処理装置１１（図１）では、ユーザが、入力情報から、その入力情報に関係する関係情報を取得する取得の仕方をモデル化したアクションモデルを用い、スタート情報とゴール情報とを繋ぐための繋ぎ情報を求めることにより、スタート情報とゴール情報との繋がりを検索するので、スタート情報及びゴール情報の２つの情報の、適切な繋がりを検索することができる。

すなわち、不特定多数のユーザが行ったサーチアクションや、リンクアクション、キーワードアクションをモデル化したアクションモデルを用いて、繋ぎ情報が求められるので、スタート情報とゴール情報との繋がりについて、他のユーザが行う検索の仕方のノウハウを活用して、多くのユーザのアクション時の思考プロセスを反映した適切な繋がりを検索することができ、さらに、その繋がりは、理解しやすいものとなる。

また、ユーザが、例えば、検索エンジン等を利用して、スタート情報とゴール情報との繋がりを検索しようとすれば、試行錯誤的に、検索文字列を選択して、検索エンジンによる検索を行ったり、検索の結果得られるwebページ上のリンクを選択して、そのリンク先のwebページを閲覧したりする手間が生じるのに対して、情報処理装置１１によれば、そのような手間を軽減することができる。

さらに、情報処理装置１１によれば、検索エンジンに、検索文字列を与えるだけでは直接には得ることができない情報を得ることができる。

すなわち、例えば、ある場所（例えば、横浜）から、他の場所（例えば、お台場）に移動する間に立ち寄ることができるレストラン等の情報や、一見、接点がないような人物（例えば、武田信玄とナポレオン等）、企業（例えば、エレクトロニクス製品等の分野で著名なソニー株式会社と、自動車等の分野で著名な本田技研工業株式会社）、学問（例えば、脳科学と量子力学等）どうしを繋ぐ情報を得ることができる。

ここで、本明細書において、コンピュータ（CPU３２（図２））に各種の処理を行わせるためのプログラムを記述する処理ステップは、必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に処理する必要はなく、並列的あるいは個別に実行される処理（例えば、並列処理あるいはオブジェクトによる処理）も含むものである。

また、プログラムは、１のコンピュータにより処理されるものであっても良いし、複数のコンピュータによって分散処理されるものであっても良い。さらに、プログラムは、遠方のコンピュータに転送されて実行されるものであっても良い。

なお、本発明の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。

本発明を適用した情報処理システムの一実施の形態の構成例を示す図である。 情報処理装置１１のハードウェアの構成例を示すブロック図である。 情報処理装置１１が行う検索処理の概要を説明する図である。 情報処理装置１１の機能的な構成例を示すブロック図である。 検索処理を説明するフローチャートである。 取得部５１の構成例を示すブロック図である。 検索結果出力部５２の構成例を示すブロック図である。 アクションモデル生成部５４の構成例を示すブロック図である。 アクションモデル生成処理を説明するフローチャートである。 繋がり検索部５５の構成例を示すブロック図である。 繋がり検索処理を説明するフローチャートである。 スタート情報処理部９１、及びゴール情報処理部９２の第１の構成例を示すブロック図である。 スタート情報処理を説明するフローチャートである。 ゴール情報処理を説明するフローチャートである。 スタート系列、及びゴール系列の例を示す図である。 スタート系列、及びゴール系列の例を示す図である。 スタート系列、及びゴール系列の例を示す図である。 スタート系列、及びゴール系列の例を示す図である。 スタート情報処理部９１、及びゴール情報処理部９２の第１の構成例を示すブロック図である。 ゴール情報処理を説明するフローチャートである。 スタート系列、及びゴール系列の例を示す図である。 スタート系列、及びゴール系列の例を示す図である。 スタート系列、及びゴール系列の例を示す図である。 スタート系列、及びゴール系列の例を示す図である。 スタート系列、及びゴール系列の例を示す図である。 スタート系列、及びゴール系列の例を示す図である。

符号の説明

１ ネットワーク， １１ 情報処理装置、１２ 情報検索装置， １３ 情報データベース， ３１ バス， ３２ CPU， ３３ ROM， ３４ RAM， ３５ ハードディスク， ３６ 出力部， ３７ 入力部， ３８ 通信部， ３９ ドライブ， ４０ 入出力インタフェース， ４１ リムーバブル記録媒体， ５１ 取得部， ５２ 検索結果出力部， ５３ 検索履歴データベース， ５４ アクションモデル生成部， ５５ 繋がり検索部， ６１ スタート情報取得部， ６２ ゴール情報取得部， ７１ 検索結果表示部， ８１ サーチアクションモデル学習部， ８２ リンクアクションモデル学習部， ８３ キーワードアクションモデル学習部， ８４ サーチアクションモデル記憶部， ８５ リンクアクションモデル記憶部， ８６ キーワードアクションモデル記憶部， ９１ スタート情報処理部， ９２ ゴール情報処理部， ９３ 一致判定部， １０１ 管理部， １０２ 候補情報取得部， １０３ アクション実行部， １０４ 実行結果取得部， １０５ 繋がり検索対象選択部， １０６ 記憶部， １１１ 管理部， １１２ 候補情報取得部， １１３ アクション実行部， １１４ 実行結果取得部， １１５ 繋がり検索対象選択部， １１６ 記憶部， １２２ 候補情報取得部

Claims (9)

1. 繋がりを検索する対象の２つの情報である検索対象情報を取得する取得手段と、
   入力情報から、その入力情報に関係する関係情報をユーザが取得する取得の仕方をモデル化したアクションモデルを用い、前記２つの検索対象情報を繋ぐための繋ぎ情報を求めることにより、前記２つの検索対象情報の繋がりを検索する繋がり検索手段と、
   前記２つの検索対象情報の繋がりの検索結果を出力する検索結果出力手段と
   を備え、
   前記アクションモデルは、
   キーワードからwebページを検索することで、webページを取得するユーザの行為、
   及び、webページ上の情報から、検索のキーワードとする情報を選択することで、検索のキーワードとする情報を取得するユーザの行為
   の履歴のデータである、キーワードとwebページとの並びの時系列データを用いて、各状態に、キーワード又はwebページが割り当てられたHMMの学習を、前記HMMにおいて前記時系列データが観測される尤度が最大になるように行うことにより得られる前記HMMであり、
   前記繋がり検索手段は、前記検索対象情報を、前記繋ぎ情報の初期値とし、前記HMMにおいて、前記繋ぎ情報に一致するキーワード又はwebページが割り当てられた状態との間での状態遷移が可能な状態のうちの、状態遷移確率が上位N個の状態に割り当てられたキーワード又はwebページを、前記繋ぎ情報に繋がる新たな繋ぎ情報として求めることを繰り返すことにより、前記２つの検索対象情報を含む前記繋ぎ情報の系列を、前記２つの検索対象情報の繋がりとして検索する
   情報処理装置。
2. 前記２つの検索対象情報のうちの一方を、繋がりのスタートの情報であるスタート情報とするとともに、他方を、繋がりのゴールの情報であるゴール情報とする場合において、
   前記繋がり検索手段は、
   前記スタート情報を、前記繋ぎ情報の初期値として、前記繋ぎ情報に繋がる新たな繋ぎ情報を求めることにより、前記スタート情報を含む前記繋ぎ情報の系列であるスタート系列を構成するスタート情報処理を行うスタート情報処理手段と、
   前記ゴール情報を、前記繋ぎ情報の初期値として、前記繋ぎ情報に繋がる新たな繋ぎ情報を求めることにより、前記ゴール情報を含む前記繋ぎ情報の系列であるゴール系列を構成するゴール情報処理を行うゴール情報処理手段と、
   前記スタート系列及びゴール系列のうちの一方の系列の前記新たな繋ぎ情報が、前記スタート系列及びゴール系列のうちの他方の系列を構成する前記繋ぎ情報のうちのいずれかに一致する一致情報であるかどうかを判定する一致判定手段と
   を有し、
   前記スタート情報処理手段、又は前記ゴール情報処理手段は、
   前記一致情報となった前記繋ぎ情報を、前記新たな繋ぎ情報を求める繋がり検索対象として、その繋がり検索対象に繋がる前記新たな繋ぎ情報を求め、
   前記一致情報となった前記繋ぎ情報が前記ゴール情報であるときの前記スタート系列、又は、前記一致情報となった前記繋ぎ情報が前記スタート情報であるときの前記ゴール系列を、前記スタート情報及びゴール情報を含む前記繋ぎ情報の系列として出力する
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記スタート情報処理手段は、前記スタート情報処理として、前記繋ぎ情報を、前記入力情報としたときに、前記アクションモデルから取得される前記関係情報を、前記新たな繋ぎ情報として求めることを、前記スタート情報を前記繋ぎ情報の初期値として行い、
   前記ゴール情報処理手段は、前記ゴール情報処理として、前記繋ぎ情報が前記関係情報として前記アクションモデルから取得されるときの前記入力情報を、前記新たな繋ぎ情報として求めることを、前記ゴール情報を前記繋ぎ情報の初期値として行い、
   前記スタート情報処理手段は、前記一致情報となった前記繋ぎ情報を、前記新たな繋ぎ情報を求める繋がり検索対象として、その繋がり検索対象に繋がる前記新たな繋ぎ情報を求める
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記スタート情報処理手段は、前記スタート情報処理として、前記繋ぎ情報を、前記入力情報としたときに、前記アクションモデルから取得される前記関係情報を、前記新たな繋ぎ情報として求めることを、前記スタート情報を前記繋ぎ情報の初期値として行い、
   前記ゴール情報処理手段は、前記ゴール情報処理として、前記繋ぎ情報を、前記入力情報としたときに、前記アクションモデルから取得される前記関係情報を、前記新たな繋ぎ情報として求めることを、前記ゴール情報を前記繋ぎ情報の初期値として行い、
   前記スタート情報処理手段、及びゴール情報処理手段は、前記一致情報となった前記繋ぎ情報を、前記新たな繋ぎ情報を求める繋がり検索対象として、その繋がり検索対象に繋がる前記新たな繋ぎ情報を求める
   請求項２に記載の情報処理装置。
5. 前記スタート情報処理手段、又は前記ゴール情報処理手段は、
   前記HMMにおいて、前記繋ぎ情報に一致するキーワード又はwebページが割り当てられた状態との間での状態遷移が可能な状態のうちの、状態遷移確率が所定の閾値以上の状態に割り当てられたキーワード又はwebページを、前記繋ぎ情報に繋がる新たな繋ぎ情報として求め、
   前記HMMにおいて、前記繋ぎ情報に一致するキーワード又はwebページが割り当てられた状態との間での状態遷移が可能な状態の中に、状態遷移確率が所定の閾値以上の状態が存在しない場合、外部の検索エンジン、又は外部のデータベースを用いて、前記新たな繋ぎ情報を求める
   請求項２に記載の情報処理装置。
6. 前記アクションモデルである前記HMMの学習を行うアクションモデル学習手段
   をさらに備える請求項１に記載の情報処理装置。
7. 前記アクションモデルは、
   キーワードからwebページを検索することで、webページを取得するユーザの行為、
   webページ上の情報から、検索のキーワードとする情報を選択することで、検索のキーワードとする情報を取得するユーザの行為、
   及び、webページ上のリンクを選択することで、リンク先のwebページを取得するユーザの行為
   の履歴のデータである、キーワードとwebページとの並びの時系列データを用いて、各状態に、キーワード又はwebページが割り当てられたHMMの学習を行って得られる前記HMMである
   請求項１に記載の情報処理装置。
8. 情報処理装置が、
   繋がりを検索する対象の２つの検索対象情報を取得し、
   入力情報から、その入力情報に関係する関係情報をユーザが取得する取得の仕方をモデル化したアクションモデルを用い、前記２つの検索対象情報を繋ぐための繋ぎ情報を求めることにより、前記２つの検索対象情報の繋がりを検索し、
   前記２つの検索対象情報の繋がりの検索結果を出力する
   ステップを含み、
   前記アクションモデルは、
   キーワードからwebページを検索することで、webページを取得するユーザの行為、
   及び、webページ上の情報から、検索のキーワードとする情報を選択することで、検索のキーワードとする情報を取得するユーザの行為
   の履歴のデータである、キーワードとwebページとの並びの時系列データを用いて、各状態に、キーワード又はwebページが割り当てられたHMMの学習を、前記HMMにおいて前記時系列データが観測される尤度が最大になるように行うことにより得られる前記HMMであり、
   前記２つの検索対象情報の繋がりの検索では、前記検索対象情報を、前記繋ぎ情報の初期値とし、前記HMMにおいて、前記繋ぎ情報に一致するキーワード又はwebページが割り当てられた状態との間での状態遷移が可能な状態のうちの、状態遷移確率が上位N個の状態に割り当てられたキーワード又はwebページを、前記繋ぎ情報に繋がる新たな繋ぎ情報として求めることを繰り返すことにより、前記２つの検索対象情報を含む前記繋ぎ情報の系列を、前記２つの検索対象情報の繋がりとして検索する
   情報処理方法。
9. 繋がりを検索する対象の２つの情報である検索対象情報を取得する取得手段と、
   入力情報から、その入力情報に関係する関係情報をユーザが取得する取得の仕方をモデル化したアクションモデルを用い、前記２つの検索対象情報を繋ぐための繋ぎ情報を求めることにより、前記２つの検索対象情報の繋がりを検索する繋がり検索手段と、
   前記２つの検索対象情報の繋がりの検索結果を出力する検索結果出力手段と
   して、コンピュータを機能させるためのプログラムであり、
   前記アクションモデルは、
   キーワードからwebページを検索することで、webページを取得するユーザの行為、
   及び、webページ上の情報から、検索のキーワードとする情報を選択することで、検索のキーワードとする情報を取得するユーザの行為
   の履歴のデータである、キーワードとwebページとの並びの時系列データを用いて、各状態に、キーワード又はwebページが割り当てられたHMMの学習を、前記HMMにおいて前記時系列データが観測される尤度が最大になるように行うことにより得られる前記HMMであり、
   前記繋がり検索手段は、前記検索対象情報を、前記繋ぎ情報の初期値とし、前記HMMにおいて、前記繋ぎ情報に一致するキーワード又はwebページが割り当てられた状態との間での状態遷移が可能な状態のうちの、状態遷移確率が上位N個の状態に割り当てられたキーワード又はwebページを、前記繋ぎ情報に繋がる新たな繋ぎ情報として求めることを繰り返すことにより、前記２つの検索対象情報を含む前記繋ぎ情報の系列を、前記２つの検索対象情報の繋がりとして検索する
   プログラム。

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