JP5243730B2 - Search support system, search support method - Google Patents

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JP5243730B2 JP2007114403A JP2007114403A JP5243730B2 JP 5243730 B2 JP5243730 B2 JP 5243730B2 JP 2007114403 A JP2007114403 A JP 2007114403A JP 2007114403 A JP2007114403 A JP 2007114403A JP 5243730 B2 JP5243730 B2 JP 5243730B2
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本発明は検索支援システム、検索支援方法に関し、特に飲み会、食事会、旅行など、検索目的としてユーザから入力されるユーザの行動計画に関する検索を行う検索支援システム、検索支援方法に関する。 The present invention search support system, a search support method, especially drinking, dinner parties, such as travel, search support system to perform a search on the action plan of the user input from the user as the search purpose, about the search support method.

インターネットのWebサイトには様々な検索サイトが存在している。 There exists a wide variety of search sites on the Internet at the Web site. これら検索サイトには、飲み会、食事会などの宴会や会合、旅行など、ユーザの行動計画を支援するためのサイトもある。 These search sites, drinking, banquets and meetings, such as dinner, travel, etc., there is also a site to support the action plan of the user. この種の検索サイトでは、まず場所を選ぶ必要がある。 In this type search site, it is necessary to first choose a location. 飲み会であれば、横浜、川崎、銀座など、ユーザの行動計画に関連する場所や地区を始めに指定する必要がある。 If drinking, Yokohama, Kawasaki, such as Ginza, it is necessary to specify at the beginning of the location and district related to the action plan of the user.

また、飲み会、食事会、旅行などへの参加を希望するメンバのスケジュール調整を幹事役のユーザが行わなければならない。 In addition, drinking, dinner, a user of the secretary auditors schedule adjustment of members wishing to participate in the trip to such as must be done. さらに、単なる飲み会ではなく、送別会などについては、主賓に渡す花束や贈り物を用意する必要があり、これらについても個別の検索サイトを利用して検索が行われることが多い。 In addition, not just drinking, for such farewell party, it is necessary to prepare a bouquet and gifts to pass to the guest of honor, the search by using the individual search site is also about these is often performed. したがって、ユーザは行動計画の内容に応じて検索を複数回行う必要があり、手間がかかるという問題がある。 Therefore, the user must be done several times a search in accordance with the contents of the action plan, there is a problem in that time-consuming.

すなわち、検索サイトを利用して検索が行われても、ユーザの希望にあう情報を十分に提示できていないという問題がある。 In other words, it is made a search using a search site, there is information to meet the desire of the user problem of not fully presented. この場合、検索結果を絞り込むためには、検索条件としてユーザが必須としていないもの(例えば、“場所”)を指定する必要がある。 In this case, the search results to narrow down is, what the user is not required as the search conditions there is a need to specify the (for example, "location").
また、絞り込む目的でしか複数の条件を指定できない場合が多いという問題がある。 In addition, there is a problem in that if you can not specify more than one condition only for the purpose are often narrow. したがって、複数の条件に対する検索結果を見るには、別途検索する必要がある。 Thus, to see the search results for a plurality of conditions, it is necessary to separately search.

さらに、参加者が集まる場所や日程を決める手間がかかるという問題もある。 In addition, there is also a problem that it takes a long time to determine the location and dates that participants gather. そして、関連する情報は、別途検索する必要があり、関連情報を比較してお店を絞り込むことが難しいという問題や、関連情報を参加者へ通知することに手間がかかるという問題もある。 And, related information, it is necessary to separately search, and the problem that it is difficult to narrow down the shop by comparing the relevant information, there is also a problem that it takes time to notify the relevant information to the participants.
ところで、特許文献1には、会議開催場所や日時を決定して会議開催の支援を行う技術が記載されている。 By the way, in Patent Document 1, a technique for the support of the conference held to determine the conference venue and the date and time have been described. また、特許文献2には、データベースからスケジュールレコードを読み出し、複数ユーザの参加が予定される共有スケジュールの設定を支援する技術が記載されている。 Further, Patent Document 2, reads the schedule records from a database, help to technical configuration of the shared schedule participation of a plurality of users are scheduled is described. さらに、特許文献3には、出欠確認をし、異なる組織に所属する複数の者のスケジュールを調整する技術が記載されている。 Further, Patent Document 3, and the RSVP, a technique for adjusting a plurality of persons schedules belonging to different tissues have been described.
特開2002−15101号公報 JP 2002-15101 JP 特開2003−256622号公報 JP 2003-256622 JP 特開2004−259032号公報 JP 2004-259032 JP

上述した問題が生じているため、ユーザが自分に合った情報や必要な情報を得るのに手間がかかることで、飲食店、店舗、宿泊施設などを選んでもらう機会が減ってしまっている。 Since the above-mentioned problem occurs, a user in a can take time to get the suits information and necessary information in their own, restaurant, shop, we've reduced the opportunity to get to choose, such as accommodation. 例えば、送別会を開催し、かつ、主賓に花束を贈呈したい場合を考えると、「花束を手配するための花屋が近くにある居酒屋」、「飲み会の時間帯に営業している花屋」、という検索を行うことができず、居酒屋や花屋の利用機会が減るという問題がある。 For example, held a farewell party, and, considering the case you want to gift a bouquet of flowers to the guest of honor, "tavern where the florist to arrange a bouquet of flowers near", "flower shop, which is open to the time zone of the drinking party", it is not possible to do a search that, there is a problem that reduces the use opportunity of taverns and florist.

また、送別会を開催するための飲食店に関する検索を行う際に、主賓に贈呈する贈り物の手配に関する検索を同時に行うことができない、という問題がある。 In addition, when performing a search on the restaurant to hold a farewell party, it is not possible to conduct a search on the arrangements of gifts to be presented to the guest of honor at the same time, there is a problem in that.
ここで、特許文献1、特許文献2、特許文献3は、いずれも、スケジュール調整を行うに留まっており、上記問題を解決することはできない。 Here, Patent Document 1, Patent Document 2, Patent Document 3 are both and remains adjusts the schedule, it is impossible to solve the above problems.
本発明は上述した従来技術の問題点を解決するためになされたものであり、その目的は個々のユーザ行動計画にあった検索結果を提示することで、情報を活用してもらう機会の増加を図ることのできる、検索支援システム、検索支援方法を提供することである。 The present invention has been made to solve the problems of the prior art described above, an increase in the purpose to present search results that were in individual user action plan, opportunity get using information It can be achieved, search support system is to provide a search supporting method.

本発明のある態様による検索支援システムは、 Search support system in accordance with an aspect of the present invention,
複数のユーザ各々の自宅や勤務先の最寄り駅に関する情報を含む個人情報が予め登録される個人情報記憶手段(例えば、図1中の個人情報管理DB11に対応)と、 A personal information storage means for personal information is registered in advance containing information about home and work of nearest of a plurality of users each (for example, corresponding to the personal information management DB11 in FIG. 1),
複数のユーザ各々のスケジュールを示すスケジュール情報が予め登録されるスケジュール記憶手段(例えば、図1中のスケジュールDB13に対応)と、 Schedule storage means for scheduling information indicating a plurality of users each schedule is registered in advance (for example, corresponding to the schedule DB13 in FIG. 1),
飲み会、食事会、旅行などの検索目的および期間条件を含むユーザ行動計画を入力する入力手段と、 Drinking, and input means for a dinner party, to enter a user action plan that includes a search purpose and duration conditions, such as travel,
前記個人情報記憶手段に登録されている複数のユーザ各々の個人情報と前記スケジュール記憶手段に登録されている複数のユーザ各々のスケジュール情報とに基づき、 前記入力手段によって入力されたユーザ行動計画について前記複数ユーザの予定のあう日時および場所を抽出するスケジュールマッチング手段と、 Based on the scheduling information of a plurality of users each registered in the personal information and the schedule storage means of a plurality of users each registered in the personal information storage unit, wherein the user action plan inputted by said input means and schedule matching means for extracting the date, time and location meet the schedule of a plurality of users,
前記ユーザ行動計画の前記検索目的に沿った複数のタスクを、検索目的とタスクとがモデル化されたデータベースとマッチングして、抽出するタスク抽出手段(例えば、図2中のタスク抽出機能161に対応)と、 Wherein the plurality of tasks along the search object of a user action plan, matching a database and search purpose and tasks are modeled, extraction task extracting means (e.g., corresponding to a task extractor 161 in FIG. 2 )When,
前記タスク抽出手段によって抽出された複数のタスクとそれら複数のタスクそれぞれに関連する検索サイトとを一対一に対応付ける検索サイト対応付け手段(例えば、図2中の検索サイト対応付け機能162に対応)と、 Search correlation means for associating one to one and a search site related to the plurality of tasks and the plurality of tasks extracted by the task extracting means (for example, corresponding to the search site mapping function 162 in FIG. 2) ,
前記スケジュールマッチング手段が抽出した日時および場所に基づき、前記検索サイト対応付け手段によって対応付けられた検索サイトに向けて送信されることによって検索結果を取得するためのクエリであり、かつ、前記複数のタスクに一対一に対応する複数のクエリを作成するクエリ作成手段(例えば、図2中のクエリ作成機能163に対応)と、 Based on the time and place the schedule matching means has extracted a query to retrieve search results by being transmitted to the search site associated with the search correlation means and said plurality of query generation means for generating a plurality of queries that a one-to-one correspondence to the task (for example, corresponding to the query creation function 163 in FIG. 2),
前記クエリ作成手段によって作成されたクエリを前記検索サイトに向けて送信することによって取得された検索結果を統合し、前記ユーザ行動計画に沿った1つの検索結果としてユーザに提示する検索結果提示手段と、 Integrating the search results obtained by sending towards the search query created by the query creation unit, a search result presentation unit which presents to the user as one of the search results along the user action plan ,
を含むことを特徴とする。 Characterized in that it comprises a.

この構成によれば、ユーザ行動計画に沿ったタスクに関連する検索サイトに向けてクエリを送信し、個々のユーザ行動計画にあった検索結果を提示することで、情報を活用してもらう機会の増加を図ることができる。 According to this configuration, and sends a query towards the search site associated with the task along the user action plan, to present search results that were in individual user action plan, the opportunity to get leverage information it is possible to increase. また、クエリを順に送信して得られた検索結果を統合(merge)してユーザに提示することにより、ユーザは複数の検索サイトによる検索結果をも参考にして意思決定を行うことができる。 Moreover, by presenting to the user a search result obtained by sending a query in the order consolidation (merge), the user is able to make decisions with reference also search results from multiple search sites.
また、前記クエリ作成手段は、クエリを送信して取得された検索結果に基づいて、前記タスク抽出手段によって抽出されたタスクに関する検索サイトに送信すべきクエリを更に作成するようにしてもよい。 Also, the query generation means, query on the basis of the search result retrieval by sending further may create a query to be sent to the search site about tasks that have been extracted by the task extracting means.
この構成によれば、クエリを送信して取得された検索結果を考慮したクエリを作成して次の検索を行うことにより、適切な検索処理を行うことができる。 According to this configuration, by creating a query in consideration of the search results obtained by sending a query to: search, it is possible to perform appropriate retrieval processing.

記タスク抽出手段は、ユーザ行動計画に対して順序付けられたタスクがモデル化されたデータベースから、そのユーザ行動計画に沿ったタスクを抽出するようにしてもよい。 Before SL task extraction means, from a database tasks ordered to a user action plan is modeled, it may be extracted tasks along the user action plan.
このようにすれば、飲み会、旅行などの行動計画について、順序付けられたタスクを抽出することにより、適切な検索処理を行うことができる。 In this way to lever, meeting to drink, for the action plan, such as travel, by extracting the ordered task, it is possible to perform the appropriate search process. 例えば、「飲み会」については、会場となる飲み屋を予約する、2次会の場所を探す、地図を調べる、というタスクを抽出することにより、適切な検索処理を行うことができる。 For example, for "drinking party" is, to reserve the bar as a venue, look for the second meeting of the location, examining the map, by extracting a task that, it is possible to perform the appropriate search process. また、「旅行」については、宿泊施設を予約する、交通手段を確認する、切符を買う、というタスクを抽出することにより、適切な検索処理を行うことができる。 In addition, the "travel" is, book accommodations, to make sure the transportation means, buy a ticket, by extracting a task that, it is possible to perform the appropriate search process.

また、前記検索結果提示手段によって提示された検索結果に基づくユーザ行動に関して発生した費用を同行者と共に負担する場合に、前記個人情報記憶手段に登録されている個人情報に基づいて負担額を算出する負担額算出手段(例えば、図2中の負担額算出機能165に対応)を更に含んでいてもよい。 Further, in the case to bear with companion the costs incurred with respect to user action based on the search result presented by the search result display means, calculates the burden on the basis of personal information registered in the personal information storage unit burden calculation means (for example, corresponding to the burden calculating function 165 in FIG. 2) may also be further contains Ndei.
この構成によれば、参加者の個人情報に基づいて負担額を算出することにより、負担額を公平かつ簡単に算出することができる。 According to this configuration, by calculating the amount burden based on personal information of the participant may be fair and easily calculate the burden.

本発明のある態様による検索支援方法は、 コンピュータが、飲み会、食事会、旅行などの検索目的および期間条件を含むユーザ行動計画の入力を受け付ける入力ステップと、コンピュータが、予め登録されている、複数のユーザ各々の個人情報と複数のユーザ各々のスケジュールを示すスケジュール情報とに基づき、 前記入力ステップにおいて入力されたユーザ行動計画について前記複数ユーザの予定のあう日時および場所を抽出するスケジュールマッチングステップと、コンピュータが、 前記ユーザ行動計画の前記検索目的に沿った複数のタスクを、検索目的とタスクとがモデル化されたデータベースとマッチングして、抽出するタスク抽出ステップと、コンピュータが、前記タスク抽出ステップにおいて抽出された複数のタスクとそれら Search support method in accordance with an aspect of the present invention, the computer, drinking, dinner, and input step of accepting the input of a user action plan, including the search purpose and duration conditions, such as travel, computer, has been registered in advance, and schedule matching step on the basis of the schedule information indicating a plurality of users each of personal information and a plurality of user each schedule, extracts the user action plan that is input to suit time and place schedule of the plurality of users in said input step , computer, a plurality of tasks along the said search object of a user action plan search object and the task is matched with the database that is modeled, and a task extracting, computer, the task extracting step a plurality of tasks and their extracted in 数のタスクそれぞれに関連する検索サイトとを一対一に対応付ける検索サイト対応付けステップと、コンピュータが、前記スケジュールマッチングステップにおいて抽出された日時および場所に基づき、前記検索サイト対応付けステップにおいて対応付けられた検索サイトに向けて送信されることによって検索結果を取得するためのクエリであり、かつ、前記複数のタスクに一対一に対応する複数のクエリを作成するクエリ作成ステップと、コンピュータが、前記クエリ作成ステップにおいて作成されたクエリを前記検索サイトに向けて送信することによって取得された検索結果を統合し、前記ユーザ行動計画に沿った1つの検索結果としてユーザに提示する検索結果提示ステップと、を含むことを特徴とする。 A search correlation step for associating the search site associated with each number of tasks in one-to-one, the computer is based on the time and place that is extracted in the schedule matching step, associated in the search site mapping step a query to retrieve search results by being transmitted to the search site, and a query creation step of creating a plurality of queries that correspond one-to-one to the plurality of tasks, the computer creates the query the query created in step integrates the search results obtained by sending towards the search site, including the search result presentation step of presenting to the user as one of the search results along the user action plan it is characterized in.
この方法によれば、ユーザ行動計画に沿ったタスクに関連する検索サイトに向けてクエリを送信し、個々のユーザ行動計画にあった検索結果を提示することで、情報を活用してもらう機会の増加を図ることができる。 According to this method, and it sends the query towards the search site associated with the task along the user action plan, to present search results that were in individual user action plan, the opportunity to get leverage information it is possible to increase. また、クエリを順に送信して得られた検索結果を統合してユーザに提示することにより、ユーザは複数の検索サイトによる検索結果をも参考にして意思決定を行うことができる。 Moreover, by presenting to the user by integrating the search results obtained by transmitting a query in the order, the user can make decisions with reference also search results from multiple search sites.

上記のクエリ作成ステップにおいては、クエリを送信して取得された検索結果に基づいて、前記タスク抽出ステップにおいて抽出されたタスクに関する検索サイトに送信すべきクエリを更に作成するようにしてもよい In the above query creation step, a query based on the search result acquired by sending further may create a query to be sent to the search site about tasks extracted in the task extraction step.
この方法によれば、クエリを送信して取得された検索結果を考慮したクエリを作成して次の検索を行うことにより、適切な検索処理を行うことができる。 According to this method, by creating a query in consideration of the search result obtained by sending a query to: search, it is possible to perform appropriate retrieval processing.

記タスク抽出ステップにおいては、ユーザ行動計画に対して順序付けられたタスクがモデル化されたデータベースから、そのユーザ行動計画に沿ったタスクを抽出するようにしてもよい。 In prior Symbol task extraction step, from a database tasks ordered to a user action plan is modeled, it may be extracted tasks along the user action plan.
この構成によれば、飲み会、旅行などの行動計画について、順序付けられたタスクを抽出することにより、適切な検索処理を行うことができる。 According to this configuration, the drinking, for the action plan, such as travel, by extracting the ordered task, it is possible to perform the appropriate search process. 例えば、「飲み会」については、会場となる飲み屋を予約する、2次会の場所を探す、地図を調べる、というタスクを抽出することにより、適切な検索処理を行うことができる。 For example, for "drinking party" is, to reserve the bar as a venue, look for the second meeting of the location, examining the map, by extracting a task that, it is possible to perform the appropriate search process. また、「旅行」については、宿泊施設を予約する、交通手段を確認する、切符を買う、というタスクを抽出することにより、適切な検索処理を行うことができる。 In addition, the "travel" is, book accommodations, to make sure the transportation means, buy a ticket, by extracting a task that, it is possible to perform the appropriate search process.

また、コンピュータが、前記検索結果提示ステップにおいて提示された検索結果に基づくユーザ行動に関して発生した費用を同行者と共に負担する場合に、予め登録されている前記個人情報に基づいて負担額を算出する負担額算出ステップを更に含んでいてもよい。 Further, burden of the computer, the costs incurred with respect to user action based on the search results presented in the search result display step when bear with companion, calculates the burden on the basis of the personal information registered in advance the amount calculated step may further including Ndei.
この方法によれば、参加者の個人情報に基づいて負担額を算出することにより、負担額を公平かつ簡単に算出することができる。 According to this method, by calculating the amount of burden on the basis of the personal information of the participants, it can be fair and easily calculated the burden.

本発明によれば、宴会・会合・旅行等の参加予定者全員に都合の良い時間および場所ならびに参加予定者の嗜好情報を考慮したクエリを作成し、それを検索サイトに向けて送信し、検索結果を提示することで、一連の行動の流れに沿って検索した結果を提示でき、情報を活用してもらう機会の増加を図ることができるという効果がある。 According to the present invention, to create a query that takes into account the preference information of a convenient time and place, as well as prospective participants in the prospective participants all of such party, association and travel, and transmitted to it to the search site, search by presenting the results, it is possible to present the results of a search along the flow of a series of action, there is an effect that it is possible to increase the opportunity to ask them to take advantage of the information.
検索結果を提示する際、クエリを順に送信して得られた検索結果を統合(merge)してユーザに提示することにより、ユーザは複数の検索サイトによる検索結果、すなわち単一の検索サイトによる検索結果のみならず、別のサイトの情報も参考にして意思決定を行うことができるという効果がある。 Results When presenting, by integrating the search results obtained by transmitting a query in the order (merge) to be presented to the user, the user search results from multiple search sites, namely search by a single search not only the result, also information of another site there is an effect that it is possible to make decisions in the reference.

以下、本発明の実施の形態を、図面を参照して説明する。 Hereinafter, the embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. なお、以下の説明において参照する各図では、他の図と同等部分は同一符号によって示されている。 In each diagram to be referred to in the following description, other drawings the same parts are designated by the same reference numerals.
(システムの構成) (Configuration system of)
図1は本発明の実施形態による検索支援システムの構成例を示す図である。 Figure 1 is a diagram showing a configuration example of a search supporting system according to an embodiment of the present invention. 同図において、本例の検索支援システムは、各ユーザについての個人情報が予め登録されている個人情報管理データベース(以下、DBと略称する)11と、この個人情報管理DB11への個人情報の登録を管理する個人情報管理部12と、各ユーザについてのスケジュールが予め登録されているスケジュールDB13と、このスケジュールDB13へのスケジュール情報の登録を管理するスケジュール管理部14と、スケジュールDB13を参照し、飲み会の参加メンバである各ユーザについてスケジュール情報のマッチングを行うスケジュールマッチング部15と、検索サイトへ送信するクエリを作成すると共に検索結果をユーザに提示する検索条件解析部16とを含んで構成されている。 In the figure, the search supporting system of the present embodiment, the personal information management database personal information is previously registered for each user (hereinafter, abbreviated as DB) 11, registration of personal information to the personal information management DB11 a personal information management unit 12 for managing a schedule DB13 schedule for each user is registered in advance, the schedule management unit 14 for managing the registration of the schedule information to the schedule DB13, with reference to the schedule DB13, drink for each user that is a participating member of the meeting schedule and matching unit 15 for matching the schedule information, it is configured to include a search condition analysis unit 16 to present the user with search results as well as create a query to be sent to the search site there.

個人情報管理DB11に登録される個人情報は、自宅や勤務先の最寄り駅に関する情報を含んでいる。 Personal information that is registered in the personal information management DB11 contains the information about the home or office of the nearest station. このように、個人情報を予め登録しておき、それを参照して検索することにより、検索するごとそれらの情報をいちいち入力する必要がなく、入力の手間を省くことができる。 Thus, previously registered personal information, by searching see it, there is no need to enter the information each time each time search, it is possible to save the trouble of input. また、個人の嗜好(例えば、魚料理が好き、焼酎が好き)や食品アレルギー情報が、個人情報として含まれていてもよい。 In addition, personal preferences (for example, like the fish dishes, like shochu) and food allergy information, may be included as personal information.
スケジュールDB13に、各ユーザのスケジュール情報を予め登録しておき、それを参照して検索することにより、参加希望者にいちいち連絡して予定の空きを確認する必要がない。 To schedule DB13, registered in advance the schedule information of each user, by searching see it, there is no need to check the free of the appointment by one by one contact who wish to participate.

検索条件解析部16の機能構成例が図2に示されている。 Functional configuration example of the search condition analysis unit 16 is shown in FIG. 同図に示されているように、検索条件解析部16は、検索目的としてユーザから入力されるユーザ行動計画に沿ったタスクを、個人情報管理DB11に登録されている個人情報とスケジュールDB13に登録されているスケジュール情報とに基づいて抽出するタスク抽出機能161と、タスク抽出機能161によって抽出されたタスクとそのタスクに関連する検索サイトとを対応付ける検索サイト対応付け機能162と、検索サイト対応付け機能162によって対応付けられた検索サイトに向けて送信されることによって検索結果を取得するためのクエリを作成するクエリ作成機能163とを含んで構成されている。 As shown in the figure, the search condition analysis unit 16 registers the task along the user action plan which is input from the user as a search object, the personal information and schedule DB13 registered in the personal information management DB11 a task extractor 161 for extracting, based on the schedule information that is, a search correlation function 162 for associating the search sites related to the task and task extracted by the task extractor 161, a search site mapping function It is configured to include a query creation function 163 to create a query to retrieve search results by being transmitted to the search site associated by 162.

クエリ作成機能163は、クエリを送信して取得された検索結果に基づいて、タスク抽出機能161によって抽出されたタスクに関する検索サイトに送信すべきクエリを更に作成する。 Query creation function 163 queries based on the search result acquired by sending further to create a query to be sent to the search site about tasks that have been extracted by the task extractor 161.
タスク抽出機能161は、ユーザ行動計画に対して順序付けられたタスクがモデル化されたデータベースから、そのユーザ行動計画に沿ったタスクを抽出する。 Task extractor 161 from a database tasks ordered to a user action plan is modeled, it extracts the task along the user action plan.
また、検索条件解析部16は、クエリを順に送信して取得された検索結果を統合してユーザに提示する検索結果提示機能164と、検索結果提示機能164によって提示された検索結果に基づくユーザ行動に関して発生した費用を同行者と共に負担する場合に、個人情報管理DB11に登録されている個人情報に基づいて負担額を算出する負担額算出機能165とを更に含んでいる。 The search condition analyzing unit 16, a search result display function 164 to be presented to the user by integrating the search results obtained by sequentially transmitted queries, user behavior based on the search result presented by the search result presentation function 164 the costs incurred with respect to the case to bear with companion further includes a load amount calculating function 165 calculates the burden on the basis of personal information registered in the personal information management DB 11.

以上の機能構成は、本システムのCPUがソフトウェア又はファームウェアを実行することによって実現できる。 More functional configuration can be realized by the CPU of the system performs a software or firmware.
以上のように、検索条件解析部16は、検索目的としてユーザから入力されるユーザ行動計画に沿ったタスクを抽出し、タスクに関連する検索サイトへ送信するクエリを作成する。 As described above, the search condition analysis unit 16 extracts the task along the user action plan which is input from the user as a search object, to create a query to be sent to the search site related to the task. タスクを抽出する場合、ユーザ行動計画に沿ったタスクを、個人情報管理DBに登録されている個人情報とスケジュールDBに登録されているスケジュール情報とに基づいて抽出する。 When extracting task, the task along the user action plan, based on the schedule information registered in the personal information and schedule DB registered in the personal information management DB extracts.

図1に戻り、本例の検索支援システムは、クレジット決済情報を保持する決済情報DB17と、決済情報DB17に保持されているクレジット決済情報を用いて決済処理を行う決済部18と、本システムによる広告効果を測定する広告効果測定部19とを含んで構成されている。 Returning to Figure 1, the search supporting system of the present embodiment includes a payment information DB17 to hold the credit settlement information, a settlement unit 18 for performing settlement processing by using the credit settlement information stored in the settlement information DB17, by the present system It is configured to include an advertisement effect measuring unit 19 for measuring the advertising effect.
なお、同図に示されているように、居酒屋などの飲食店から飲食店検索サイトへの登録処理S30が予め行われている必要がある。 Incidentally, as shown in the figure, it is necessary to process of registration in the restaurant search site from restaurants, such as taverns S30 has been performed in advance. この登録が行われることにより、検索サイトの検索結果にその飲食店に関する情報が含まれることになる。 By this registration is performed, it will contain information about the restaurant in search results of a search site. この登録の際には、登録料の支払いが必要である。 At the time of the registration, it is necessary to pay the registration fee. また、登録料の一部が仲介料S31として、本システムに支払われる。 Also, part of the registration fee as commission fee S31, payable to the system.

(システムの動作例) (Example of the operation of the system)
以下、本システムの動作について説明する。 The following describes the operation of the system.
最初に、ユーザから個人情報管理DB11へ、個人情報の登録S11が行われる。 First, to the personal information management DB11 from the user, the registration of personal information S11 is performed. また、ユーザからスケジュールDB13へ、スケジュールの登録S12が行われる。 In addition, to schedule DB13 from the user, registration of schedule S12 is performed. なお、他のユーザの個人情報についても個人情報管理DB11への登録が行われ、他のユーザのスケジュールについてもスケジュールDB13への登録が行われる。 It should be noted that the registration of personal information management DB11 also for the personal information of other users is performed, registration to the schedule DB13 is also performed for other users of the schedule.
以上の登録処理の後、ユーザから、検索目的としてユーザ行動計画S13が入力される。 After the above registration process, from the user, the user action plan S13 is input as the search purpose. 例えば、参加希望メンバを指定し、「今週末に飲み会」などと入力する。 For example, if you specify the participation desired member, you enter such as "drinking party at the end of this week". 参加希望メンバは、1人のみの場合もある。 Wish to participate members, there is also a case of only one person.

ユーザ行動計画S13が入力されると、スケジュールマッチング部15は、個人情報管理DB11およびスケジュールDB13を参照し、参加希望メンバのスケジュールを確認する。 When a user action plan S13 is input, schedule matching section 15, refers to the personal information management DB11 and schedule DB13, to confirm the schedule of participation hope members. 検索条件解析部16は、スケジュールマッチング部15に対してスケジュールのマッチング処理S14を依頼する。 Query analysis unit 16 requests the matching process S14 in schedule for the schedule matching section 15. これにより、候補となる条件が抽出される。 Accordingly, conditions which are candidates are extracted. 例えば、「土曜日:横浜:19時以降」、「日曜日:野比:12時以降」という条件が抽出される。 For example, "Saturday: Yokohama: 19 pm or later", a condition referred to as "Sunday:: Nobi after 12:00" is extracted.

また、検索条件解析部16は、個人情報管理DB11へのアクセスS15を行い、ユーザの住所、居所などの関する情報抽出S16を行う。 The search condition analysis unit 16 performs the access S15 in the personal information management DB 11, performs information extraction S16 regarding the user's address, the like residence. 例えば、場所「野比」が抽出される。 For example, location "spreadability" is extracted. 参加希望メンバが3人指定された場合は、その3人によって予め登録されているスケジュールから、週末で予定の合う日時および場所が抽出される。 If you wish to participate member is specified 3 people, from the schedule that has been previously registered by the three people, the date, time and location fit the schedule at the weekend are extracted.
スケジュールマッチング部15によって抽出された日時および場所に基づき、検索条件解析部16は、クエリを作成する。 Based on the time and place that is extracted by the schedule matching unit 15, the search condition analysis unit 16 creates a query. このクエリは、以下の処理によって作成される。 This query is created by the following process.

まず、ユーザ行動計画である「今週末に飲み会」に沿ったタスクが、個人情報管理DB11に登録されている個人情報とスケジュールDB13に登録されているスケジュール情報とに基づいて抽出される。 First of all, the task along to a user action plan "drinking party at the end of this week" is extracted on the basis of the schedule information that is registered in the personal information and schedule DB13, which is registered in the personal information management DB11. 単なる飲み会の場合、ここで抽出されるタスクは、例えば、会場である飲食店を決定するタスク、飲食店までの交通手段を確認するタスク、である。 In the case of just a drinking party, a task that is extracted here is, for example, the task of determining the restaurant is a meeting place, a task to check the means of transportation to dining options, is. そして、前者のタスクについては飲食店検索サイト、後者のタスクについては乗り換え検索サイト、がそれぞれ対応付けられる。 The restaurant search site for the former task, the latter task transfer search site, but associated, respectively.

そして、飲食店検索サイトに向けて送信されることによって検索結果を取得するための飲食店検索クエリ、乗り換え検索サイトに向けて送信されることによって検索結果を取得するための乗り換え検索クエリ、が順に作成される。 The restaurant search query to obtain search results by being transmitted to the restaurant search site, transfer the search query to obtain search results by being transmitted to the transfer search site, but in order It is created.
まず、作成された飲食店検索クエリについて、検索条件解析部16から飲食店検索サイトへの送信S17が行われる。 First, the restaurant search queries created, the transmission S17 in the restaurant search site from the search condition analysis unit 16 is performed. そして、飲食店検索サイトから検索結果S18が取得される。 Then, the search result S18 is obtained from the restaurant search site. 例えば、「飲み食い処:土曜日:横浜:20時から」および「焼酎バー:日曜日:川崎:19時から」という検索結果S18が取得される。 For example, "eat and drink processing: Saturday: Yokohama: 20 pm from" and the search of "shochu bar: Sunday:: Kawasaki 19 o'clock" result S18 is obtained.

次に、作成された乗り換え検索クエリについて、検索条件解析部16から乗り換え検索サイトへの送信S19が行われる。 Next, the transfer search queries created, the transmission S19 in the transfer search is performed from the search condition analysis unit 16. この場合、「出発地:野比、目的地:横浜、到着時刻:20時」という条件で検索が行われ、検索結果が取得される。 In this case, the "starting point: Nobi, Destination: Yokohama, arrival time: 20 o'clock" search on the condition is done that, the search result is obtained. 例えば、「野比19:25発」という検索結果が取得される。 For example, the search result of "spreadability 19:25 shot" is acquired.
以上の結果得られた検索結果は、検索条件解析部16によって統合され、ユーザへの提示S20が行われる。 These results obtained results are integrated by the query analysis unit 16, presentation to the user S20 is performed. 例えば、「飲み食い処:土曜日:横浜:20時から:野比19:25発」という検索結果がユーザに提示される。 For example, "eat and drink processing: Saturday: Yokohama: 20 o'clock: Nobi 19:25 shot" search results that are presented to the user. この場合、本システムから、ユーザが使用しているパーソナルコンピュータ、携帯電話機などの通信端末へ検索結果が送信され、通信端末の表示部に表示される。 In this case, from the system, a personal computer the user is using a cellular telephone search result to the communication terminal, such as are transmitted and displayed on the display unit of the communication terminal.

その後、ユーザによって飲食店への予約が行われる。 Then, the reservation to the restaurant by the user is carried out. ユーザの操作によって決済部18に対する決済処理S32が完了すると、その旨の通知S33が飲食店である居酒屋へ送られる。 When settlement processing with respect to the settlement section 18 by a user operation S32 is completed, notification thereof S33 is sent to the pub is a restaurant. 居酒屋から返信S34があれば、広告効果測定部19からコンテンツプロバイダへ、その旨の通知S35が送られる。 If there is a reply S34 from the tavern, from the advertisement effect measuring unit 19 to the content provider, notification to that effect S35 is sent. これにより、仲介料について、コンテンツプロバイダから本システムへの支払いS36が行われる。 Thus, the commission fee payment S36 is performed from the content provider to the system.

以上の処理例は、飲み会に関する検索処理である。 Or more of the processing example, a search process related to drinking. この他にも、ユーザの行動計画として観光や旅行についても、検索処理を行うことができる。 In addition to this, also for the tourism and travel as the action plan of the user, it is possible to perform the search process. 必要であれば、飲み会モードか観光モードかを指定した後に、検索条件を入力するようにしてもよい。 If necessary, after you specify whether drinking party mode or tourist mode, it is also possible to enter search criteria. 観光に関して検索する場合、飲食店である飲み屋ではなく、ホテルなどの宿泊施設を検索することになる。 If you want to search in relation to tourism, rather than the bar is a restaurant, will be to search for accommodation, such as hotels. また、観光の目的を検索条件として入力することもできる。 In addition, it is also possible to enter the purpose of tourism as a search condition. 例えば、「観光 紅葉」と入力することができる。 For example, it is possible to input a "tourist autumn leaves". このように、目的を入力しても検索が行えるので、紅葉見物や花見など、時期によって見頃の地域が異なる場合についても、時期や場所を特定しなくても検索が行える。 In this way, since carried out a search also enter the purpose, such as autumn leaves sightseeing or cherry blossom viewing, even for the case where the region of full bloom is different depending on the time, it is not necessary to identify the time and location can be carried out the search.

(他の動作例) (Another example of the operation)
次に、図3を参照して、本システムの他の動作例について説明する。 Next, with reference to FIG. 3, a description of another exemplary operation of the system. 同図は、飲み会の趣旨が送別会である場合の主要な処理を示している。 The figure is, the spirit of the drinking session indicates a major process in the case is the farewell party. ユーザによってユーザ行動計画S13が入力されると検索条件が解析される。 The search criteria user action plan S13 is input is analyzed by the user. そして、図1の場合と同様に個人情報管理DBおよびスケジュールDBが参照され、タスクからクエリが作成される。 In the case of FIG. 1 as well as personal information management DB and schedule DB is referenced, the query is made from the task. 本例では、飲食店検索クエリ、乗り換え検索クエリ、花屋検索クエリ、が作成される。 In this example, restaurant search query, transfer the search query, florist search query is created.

作成された飲食店検索クエリについて、飲食店検索サイトへの送信S17が行われ、飲食店検索サイトから検索結果S18が取得される。 For restaurant search queries created, the restaurant search transmission to site S17 is performed, the search results S18 are acquired from the restaurant search site. 例えば、「飲み食い処:土曜日:横浜:20時から」および「焼酎バー:日曜日:川崎:19時から」という検索結果S18が取得される。 For example, "eat and drink processing: Saturday: Yokohama: 20 pm from" and the search of "shochu bar: Sunday:: Kawasaki 19 o'clock" result S18 is obtained.
次に、作成された乗り換え検索クエリについて、乗り換え検索サイトへの送信S19が行われる。 Next, the transfer search queries created, the transmission S19 to transfer search is performed. 例えば、「出発地:野比、目的地:横浜、(土曜日:到着時刻:20時)」、「出発地:渋谷、目的地:川崎、(日曜日:到着時刻:19時)」という条件で検索が行われ、検索結果が取得される。 For example, "the starting point: Nobi, Destination: Yokohama, (Saturday: Arrival time: 20:00)", "the starting point: Shibuya, Destination: Kawasaki, (Sunday: 19 pm: arrival time)" is searched under the condition performed, the search results are obtained.

さらに、作成された花屋検索クエリについて、お花屋さん検索サイトへの送信S19aが行われる。 In addition, for the florist search queries that have been created, the transmission S19a to the florist search site is carried out. この場合、検索条件は、例えば「横浜、川崎」である。 In this case, the search condition is, for example, "Yokohama, Kawasaki". 検索結果S19bが取得されると、その検索結果について解析が行われる。 When the search results S19b is obtained, analysis is performed for the search results. その結果、「土曜日の20時に営業している花屋」、「日曜日の19時に営業している花屋」という検索結果S20aを取得できる。 As a result, "Saturday 20 at the flower shop, which is open", can acquire the search result S20a of "flower shop, which is open at the time of Sunday 19". この検索結果と、飲食店の検索結果20b、および乗り換え検索結果とが統合された検索結果S20cが送信されることで表示画面制御され、ユーザの通信端末の表示画面に検索結果が表示される。 And the search result, restaurant search result 20b, and transfer search results and is integrated search results S20c is a display screen controlled by being sent, the search result is displayed on the display screen of the communication terminal of the user.

この統合された検索結果の表示例が図4に示されている。 Display examples of this integrated search results is shown in FIG. 同図を参照すると、ユーザの通信端末には、候補(1)として「土曜20時から お店:飲み食い処」、候補(2)として「土曜20時半から お店:「村民」」、候補(3)として「日曜19時から お店:焼酎バー」、がそれぞれ検索結果として表示される。 Referring to the figure, the communication terminal of the user, the candidate (1) as "the shop from at Saturday 20: eat and drink processing", candidate (2) as "the shop from Saturday 20 pm:" villagers' ", candidate (3) as "Sunday 19 o'clock from the shops: shochu bar", but are displayed as search results, respectively. 以上の表示の他に、本システムでは、図中の破線部分が表示される。 Besides the above display, the present system is displayed dashed portion in FIG. すなわち、 That is,
上記候補(1)の検索結果に、「乗り換え案内:40分(乗換0回) 花屋:3店(詳細)」が統合された状態で表示される。 In the search results of the candidate (1), "transfer guide: 40 minutes (transfer 0 times) florist: 3 shops (details)" is displayed in a state in which it is integrated. また、上記候補(2)の検索結果に、「乗り換え案内:40分(乗換0回) 花屋:1店(詳細)」が統合された状態で表示される。 Also, the search result of the candidate (2), "transfer guidance: 40 minutes (transfer 0 times) florist: 1 shops (Details)" is displayed in a state of being integrated. 上記候補(3)の検索結果に、「乗り換え案内:35分(乗換1回) 花屋:2店(詳細)」が統合された状態で表示される。 In the search results of the candidate (3), "transfer guide: 35 minutes (one-time transfer) Florist: 2 shops (details)" is displayed in a state in which it is integrated.
このように本システムでは、各検索サイトに送信したクエリによって取得された検索結果を統合して表示しているので、各検索サイトへの検索操作をいちいち行う必要がない。 In this way the system, since the display by integrating the search results obtained by the query sent to the search site, there is no need to perform every time a search operation for each search.

次に、より具体的な検索処理例について説明する。 Next, a description will be given more specific search processing example.
(飲食店に関する検索) (Search on the restaurant)
飲食店に関する検索を行う場合について、図5〜図8を参照して説明する。 , The case of searching about restaurant will be explained with reference to FIGS. なお、これらの図中において、網掛けが付加されているステップは、ユーザが入力を行うステップである。 Note that in these figures, the step of shading has been added, a step which the user performs input.
図5において、最初に検索目的が入力される(S101)。 5, first search object is input (S101). 例えば、「ランチ」、「送別会」、「飲み会」など、検索目的がユーザによって入力される。 For example, such as "lunch," "farewell party", "drinking", the search purpose is input by the user.
次に、実施期間の指定があるかユーザに問い合わせる(S102)。 Next, query the user whether there is specification of implementation period (S102). 例えば、「ランチ」なら12:00〜13:00、「送別会」なら何月何日の19:00〜21:00などの指定があるか問合せる。 For example, if the "lunch" 12:00 to 13:00, the "farewell party" if what month what day 19:00 to 21:00 is specified, such as whether the query. ユーザが実施期間を指定すると、その実施期間が設定される(S102→S103)。 When the user designates execution period, the implementation period is set (S102 → S103).

実施期間の指定が無い場合、検索目的と予め保持されているモデルとのマッチングを行い、実施期間が設定される(S102→S104)。 If there is no specified implementation period, performs matching between the models stored in advance as a search object, it is set implementation period (S102 → S104). この保持されているモデルは、検索目的に対し、目的を達成するためにかかる標準的な時間がモデル化されたものである。 Models this is held against the search object, in which standard time it takes to achieve the object is modeled.
次に、検索期間の範囲がユーザによって入力される(S105)。 Next, the range of the search period is entered by the user (S105). 例えば、「3月中」、「今週中」、「1/4−1/31の間の水曜日」などが入力される。 For example, "in March", such as "this week", "1 / 4-1 / 31 Wednesday between" is input. 続いて、場所条件がユーザによって入力される(S106)。 Subsequently, the location condition is input by the user (S106). 例えば、「横浜駅」、「22時までに帰れる」、「○○線沿線」などが入力される。 For example, "Yokohama Station", "go home until 22 o'clock", such as "○○ line along the road" is input.

以上の入力に基づき、スケジューラに登録されている情報とのマッチングが行われる(S107)。 Based on the above inputs, the matching of the information registered in the scheduler are performed (S107). なお、会に参加するメンバが複数人の場合、複数人のスケジューラに登録されている情報とのマッチングが行われる。 It should be noted that the members participating in the meeting is a case of more than one person, the matching of the information that has been registered in more than one person of the scheduler is done. マッチングの結果、条件にあう、日時・場所の組や、その他の抽出された条件がユーザに提示される(S108)。 As a result of the matching, it meets the conditions, set and the date and location, other extraction conditions are presented to the user (S108). なお、マッチングによって得られた結果が「0」の場合や、検索をやり直したい場合は、ステップS101に戻り、各情報をユーザが入力し直す必要がある。 Incidentally, and if the result obtained by the matching is "0", if you want to search again, the process returns to step S101, each information user needs to re-enter.

次に、ステップS108において提示された組を絞り込むか否かについて、ユーザに判断される(S109)。 Next, whether or not narrow the set presented in step S108, it is determined the user (S109). 組を絞り込む場合、日時・場所の組の絞り込みがユーザによって行われる(S110)。 If you narrow down the set, set of narrowing down the date and location is performed by the user (S110).
図6に移行し、絞り込まれた組について、モデルとのマッチングが行われ、検索目的達成のためのタスクが抽出される(S111)。 Proceeds to FIG. 6, the narrowed-down set, matching of the model is carried out, the task is extracted for search purposes achieved (S 111). このモデルは、検索目的とタスクとがモデル化されてデータベース化されたものである。 This model differs from that of the search object and the task is a database modeled. このモデルには、タスクの順序関係も表現しておく。 This model, keep representation also order relationship of tasks. 例えば、お店を予約する、2次会の場所を探す、地図を調べる、である。 For example, to reserve a shop, look for the second meeting of the location, examining the map, it is. つまり、検索目的に対して順序付けられたタスクがモデル化されたデータベースを用いることにより、その検索目的に沿ったタスクを抽出することができる。 That is, by using the database tasks ordered for the search object is modeled, it is possible to extract a task along that search purposes.

次に、抽出されたタスクに対して設定できる条件が提示される(S112)。 Next, conditions that can be set on the extracted task is presented (S112). これにより、タスクに対して検索サイトやデータベースを対応付け、タスクに対して設定可能な検索条件を把握できる。 Thereby, correspondence search sites and databases for the task, can grasp the settable search for the task. 例えば、「お店を予約する」タスクの場合、「飲み放題」、「個室あり」、「食べ放題」などが設定可能である。 For example, in the case of a task to "book shop", "you-can-drink", "private dining rooms", such as "all-you-can-eat" can be set.
ここで、ユーザにより検索条件が設定されると(S113)、日時、場所の候補、その他の抽出した条件、設定された条件を組み合わせることにより、飲食店検索のためのクエリが作成される(S114)。 Here, the search condition by the user is set (S113), date and time, the location of the candidate, the other extracted conditions, by combining the set conditions, the query is made for the restaurant search (S114 ). 例えば、日時・場所の第1候補と飲み放題および駅から徒歩5分以内との組み合わせ、日時・場所の第2候補と飲み放題および駅から徒歩5分以内との組み合わせ、などの飲食店検索のためのクエリが作成される。 For example, from the first candidate with the all-you-can-drink and station of the date and time and place of a less than a 5-minute walk combination, a combination of a less than a 5-minute walk from the second candidate with the all-you-can-drink and station of the date and time and place, such as a restaurant search of query for is created.

以上の処理によって作成されたクエリが飲食店検索サイトへ送信され(S115)、検索結果が受信される(S116)。 Query created by the above processing are sent to the restaurant search site (S115), the search result is received (S116).
図7に移行し、次のタスクがあるか判断され(S117)、次のタスクがある場合は、検索結果のうち、次のタスクの検索条件となるものが抽出される(S117→S118)。 Proceeds to FIG. 7, it is determined whether there is a next task (S117), if there is a next task, the search results, which the search conditions of the following tasks is extracted (S117 → S118). 例えば、乗り換え検索のための「最寄り駅」、近くの2次会場所検索のための「住所」、「所在地」、「現在位置」などが抽出される。 For example, "the nearest station" for the transfer search, "address" for the close of the second party location search, such as "location", "current position" is extracted. そして、日時・場所の候補、その他の抽出された条件、ユーザによって設定された条件が組み合わされて、クエリが作成される(S119)。 The date and location of the candidates, other extraction conditions, are combined conditions set by the user, query is made (S119). このクエリは、タスクを解決するためのサイトへ送信され(S120)、検索結果が受信される(S121)。 This query is sent to the site for solving the task (S120), the search result is received (S121). その後、処理はステップS117へ戻り、同様の処理が繰返される。 After that, the process returns to step S117, the same processing is repeated.

ステップS117において、次のタスクが無い場合、検索結果が関連付けられ、ユーザに提示される(S122)。 In step S117, the if there is no next task, the search results are associated with and presented to the user (S122). 例えば、職員の送別会に関する検索結果の場合、飲食店の候補に対して、会社からの所要時間や、近くに花屋があるかなどを関連付けて表示することにより、ユーザに提示される。 For example, in the case of the search results for the farewell party of the staff, to the restaurant of the candidate, the required time and from the company, by displaying in association with and whether there is a flower shop nearby, it is presented to the user.
次に、検索結果の詳細情報が絞り込み条件として提示される(S123)。 Next, details of the search results are presented as refiner (S123). 例えば、花屋の営業時間、カラオケ店の部屋数などが提示される。 For example, florist business hours, such as a room number of the karaoke shop is presented. 提示された詳細情報については、ユーザによって絞り込み条件として選択される(S124)。 The presented detailed information, is selected as the narrowing-down condition by the user (S124). その後、図8に移行し、選択された条件にあう結果がユーザに提示される(S125)。 Thereafter, the flow proceeds to FIG. 8, the results meet the conditions selected are presented to the user (S125). ここで、その結果を見たユーザにより、1つの飲食店が選択される(S126)。 Here, the user viewed a result, one restaurant is selected (S126).
そして、選択された飲食店の詳細情報を表示する画面や予約する画面が表示される(S127)。 Then, the screen is displayed on a screen or reserved to display detailed information of the selected restaurant (S127). そして、飲食店の候補に関する情報が、日時や場所、その他の詳細情報とともに、参加メンバへ連絡される(S128)。 Then, the information about the restaurant of the candidate, date and time and location, along with other detailed information, is communicated to the participating members (S128). なお、この参加メンバは、スケジュールマッチングの対象者である。 In addition, the participating members is the subject of the schedule matching.

(旅行に関する検索) (Search on the trip)
旅行に関する検索を行う場合について、図9〜図12を参照して説明する。 , The case of search related travel, will be described with reference to Figs. なお、これらの図中において、網掛けが付加されているステップは、ユーザが入力を行うステップである。 Note that in these figures, the step of shading has been added, a step which the user performs input.
図9において、最初に検索目的が入力される(S201)。 9, first search object is input (S201). 例えば、「温泉」、「一人旅」、「出張」、「スキー」など、検索目的がユーザによって入力される。 For example, "hot spring", "traveling alone", "business trip", such as "ski", the search purpose is input by the user.
次に、実施期間の指定があるかユーザに問い合わせる(S202)。 Next, query the user whether there is specification of implementation period (S202). ユーザが実施期間を指定すると、その実施期間が設定される(S202→S203)。 When the user designates execution period, the implementation period is set (S202 → S203).

実施期間の指定が無い場合、検索目的と予め保持されているモデルとのマッチングを行い、実施期間が設定される(S202→S204)。 If there is no specified implementation period, performs matching between the models stored in advance as a search object, it is set implementation period (S202 → S204). この保持されているモデルは、検索目的に対し、目的を達成するためにかかる標準的な時間がモデル化されたものである。 Models this is held against the search object, in which standard time it takes to achieve the object is modeled.
次に、検索期間の範囲がユーザによって入力される(S205)。 Next, the range of the search period is entered by the user (S205). 例えば、「3月中」、「今週中」、「1/4−1/31の間の水曜日」などが入力される。 For example, "in March", such as "this week", "1 / 4-1 / 31 Wednesday between" is input. 続いて、場所条件がユーザによって入力される(S206)。 Subsequently, the location condition is input by the user (S206). 例えば、「九州」、「電車で行ける」、「湯布院」などが入力される。 For example, "Kyushu", "go by train", such as "Yufuin" is input.

以上の入力に基づき、スケジューラに登録されている情報とのマッチングが行われる(S207)。 Based on the above inputs, the matching of the information registered in the scheduler are performed (S207). なお、旅行に参加するメンバが複数人の場合、複数人のスケジューラに登録されている情報とのマッチングが行われる。 In addition, members to participate in the trip is a case of more than one person, the matching of the information that has been registered in more than one person of the scheduler is done. マッチングの結果、条件にあう、日時・場所の組や、その他の抽出された条件がユーザに提示される(S208)。 As a result of the matching, meet the conditions, set and date and place, other extraction conditions are presented to the user (S208). なお、マッチングによって得られた結果が「0」の場合や、検索をやり直したい場合は、ステップS201に戻り、各情報をユーザが入力し直す必要がある。 Incidentally, and if the result obtained by the matching is "0", if you want to search again, the process returns to step S201, each information user needs to re-enter.

次に、ステップS208において提示された組を絞り込むか否かについて、ユーザに判断される(S209)。 Next, whether or not narrow the set presented in step S208, it is determined the user (S209). 組を絞り込む場合、日時・場所の組の絞り込みがユーザによって行われる(S210)。 If you narrow down the set, set of narrowing down the date and location is performed by the user (S210).
図10に移行し、絞り込まれた組について、モデルとのマッチングが行われ、検索目的達成のためのタスクが抽出される(S211)。 Proceeds to FIG. 10, the narrowed-down set, matching of the model is carried out, the task is extracted for search purposes achieved (S211). このモデルは、検索目的とタスクとがモデル化されてデータベース化されたものである。 This model differs from that of the search object and the task is a database modeled. このモデルには、タスクの順序関係も表現しておく。 This model, keep representation also order relationship of tasks. 例えば、ホテルを予約する、交通手段を確認する、切符を買う、である。 For example, to book a hotel, to make sure the transportation means, buy a ticket, it is. つまり、検索目的に対して順序付けられたタスクがモデル化されたデータベースを用いることにより、その検索目的に沿ったタスクを抽出することができる。 That is, by using the database tasks ordered for the search object is modeled, it is possible to extract a task along that search purposes.

次に、抽出されたタスクに対して設定できる条件が提示される(S212)。 Next, conditions that can be set on the extracted task is presented (S212). これにより、タスクに対して検索サイトやデータベースを対応付け、タスクに対して設定可能な検索条件を把握できる。 Thereby, correspondence search sites and databases for the task, can grasp the settable search for the task. 例えば、「宿泊施設を予約する」タスクの場合、「バス・トイレ付き」、「大浴場あり」などが設定可能である。 For example, in the case of "book accommodations" task, "with bath and toilet", "there is a public bath", or the like can be set.
ここで、ユーザにより検索条件が設定されると(S213)、日時、場所の候補、その他の抽出した条件、設定された条件を組み合わせることにより、宿泊施設検索のためのクエリが作成される(S214)。 Here, the search condition by the user is set (S213), date and time, the location of the candidate, the other extracted conditions, by combining the set conditions, the query for the accommodation search is created (S214 ). 例えば、日時・場所の第1候補と温泉付、レイトチェックアウトとの組み合わせ、日時・場所の第2候補と温泉付、レイトチェックアウトとの組み合わせ、などの宿泊施設検索のためのクエリが作成される。 For example, the first candidate and with hot springs of the date and time and place, the combination of a late check-out, the second candidate and with hot springs of the date and time and place, the combination of a late check-out, the query for the accommodation search, such as is created that.

以上の処理によって作成されたクエリが宿泊施設検索サイトへ送信され(S215)、検索結果が受信される(S216)。 Query created by the above processing are sent to the property search (S215), the search result is received (S216).
図11に移行し、次のタスクがあるか判断され(S217)、次のタスクがある場合は、検索結果のうち、次のタスクの検索条件となるものが抽出される(S217→S218)。 Proceeds to FIG. 11, it is determined whether there is a next task (S217), if there is a next task, the search results, which the search conditions of the following tasks is extracted (S217 → S218). 例えば、乗り換え検索のための「最寄り駅」、観光スポット検索のための「住所」、「所在地」、「現在位置」などが抽出される。 For example, "the nearest station" for the transfer search, "address" for the tourist spot search, "location", and "current position" is extracted. そして、日時・場所の候補、その他の抽出された条件、ユーザによって設定された条件が組み合わされて、クエリが作成される(S219)。 The date and location of the candidates, other extraction conditions, are combined conditions set by the user, query is made (S219). このクエリは、タスクを解決するためのサイトへ送信され(S220)、検索結果が受信される(S221)。 This query is sent to the site for solving the task (S220), the search result is received (S221). その後、処理はステップS217へ戻り、同様の処理が繰返される。 After that, the process returns to step S217, the same processing is repeated.

ステップS217において、次のタスクが無い場合、検索結果が関連付けられ、ユーザに提示される(S222)。 In step S217, if there is no next task, the search results are associated with and presented to the user (S222). 例えば、宿泊施設の候補に対して、自宅からの所要時間、交通費や、近くの観光スポット、お土産店などを関連付けて表示することにより、ユーザに提示される。 For example, against the candidate of accommodation, travel time from home, transportation costs and, nearby attractions, by displaying in association with, such as souvenir shops, are presented to the user.
次に、検索結果の詳細情報が絞り込み条件として提示される(S223)。 Next, details of the search results are presented as refiner (S223). 例えば、観光スポットの営業時間、お土産店の取り扱い商品などが提示される。 For example, opening hours of tourist attractions, such as Souvenirs of handling goods are presented. 提示された詳細情報については、ユーザによって絞り込み条件として選択される(S224)。 The presented detailed information, is selected as the narrowing-down condition by the user (S224). その後、図12に移行し、選択された条件にあう結果がユーザに提示される(S225)。 Thereafter, the flow proceeds to FIG. 12, the results that meet the selected criteria is presented to the user (S225). ここで、その結果を見たユーザにより、1つの宿泊施設が選択される(S226)。 Here, the user viewed a result, one accommodation is selected (S226).
そして、選択された宿泊施設の詳細情報を表示する画面や予約する画面が表示される(S227)。 Then, the screen is displayed on a screen or reserved to display detailed information of the selected accommodations (S227). そして、宿泊施設の候補に関する情報が、日時や場所、その他の詳細情報とともに、参加メンバへ連絡される(S228)。 Then, the information about the candidate of accommodation, date, time, and location, along with other detailed information, is communicated to the participating members (S228). なお、この参加メンバは、スケジュールマッチングの対象者である。 In addition, the participating members is the subject of the schedule matching.

(割り勘処理) (Split the bill processing)
上記のように決定された飲食店での飲み会や旅行に参加するメンバの費用が割り勘である場合の処理例について、図13を参照して説明する。 For example in the case of expenses of members to participate in the drinking party and travel in a restaurant that has been determined as described above is a Dutch treat, it will be described with reference to FIG. 13.
最初に、「飲み会の目的」と「主賓」、各メンバの「属性」を抽出する(S301)。 First, to extract a "drinking party purpose of", "guest of honor", the "attributes" of each member (S301). 「属性」は、例えば、役職や自宅最寄駅などの個人情報である。 "Attribute", for example, is a personal information, such as job title and home nearest station. なお、参加メンバや、飲み会の目的、主賓の有無等の情報は、予め収集できているものとする。 In addition, participating members and, drinking purpose of, information such as the presence or absence of the guest of honor is assumed to be pre-collection.
次に、主賓がいる場合に、その会費を無料または割引にするか判断が行われる(S302)。 Then, if there are honor, it determines whether to their dues to free or reduced performed (S302). 主賓の会費を無料または割引にする場合、主賓の会費の割引率を設定する(S302→S303)。 If you want a membership fee of guest of honor to free or discount, to set the discount rate of the membership fee of the guest of honor (S302 → S303). 無料の場合には、割引率を100%に設定する。 In the case of the free, to set the discount rate to 100%. また、「割引率」については、デフォルト値を予め設定してもよいし(例えば、管理職は1.2倍、送別会の主賓は無料)、手動でその都度設定してもよい。 In addition, for the "discount rate" may be pre-set the default value (for example, management is 1.2 times, the guest of honor of the farewell party is free), it may be set each time manually.

さらに、属性に応じて会費の傾斜を設定するか判断が行われる(S304)。 Further, determination whether to set the slope of the membership fee is performed according to the attribute (S304). 会費の傾斜を設定する場合、属性(役職や性別など)に応じた割引率を設定する(S304→S305)。 If you want to set the slope of the membership fee, to set the discount rate in accordance with the attributes (such as job title and sex) (S304 → S305). 最近に幹事をした人について、割引率を優遇してもよい。 About who the secretary recently, may favor the discount rate.
次に、自宅までの距離に応じた傾斜を設定するか判断が行われる(S306)。 Next, determine whether the inclination corresponding to the distance to home is performed (S306). 自宅までの距離に応じた傾斜を設定する場合、距離に応じた割引率を設定する(S306→S307)。 If you want to set the inclination corresponding to the distance to the home, the discount rate is set according to the distance (S306 → S307). 例えば、一番遠い人が割り勘の端数分を貰うなど、が考えられる。 For example, the farthest person and receive a Dutch treat of the fraction, can be considered. 自宅までの距離を考慮する場合、GPS(Global Positioning System)や携帯電話機の在圏基地局の位置によって現在位置を特定し、各人の自宅までの運賃を算出し、 各人の費用によって割引率を決定すればよい。 When considering the distance to the home, to identify the current position by the position of the GPS (Global Positioning System) or cellular phone of the serving base station calculates the fare to home each person, discount rates by each person's expense it may be determined.

さらに、「通勤定期券の有無」や「会社と自宅」の経路以外の経路をどの程度使用するのか、などに応じて割引率を決定してもよい。 Furthermore, or to what extent use a route other than the route of the "presence or absence of commuter ticket" and "company and at home", may be used to determine the discount rate in accordance with the. 例えば、「横浜」で飲み会がある場合、通勤定期券の経路が「野比⇔田園調布」の人に対して、同じく「野比⇔横須賀」の人の割引率を上げるようにしてもよい。 For example, if there is a drinking party in the "Yokohama", to the people of the path of the commuter ticket "spreadability ⇔ Denenchofu", it may be similarly to raise the discount rate of people of "spreadability ⇔ Yokosuka".
以上の処理によって決定された割引率に応じて、飲み会参加メンバの会費が決定される(S308)。 Depending on the discount rate, which is determined by the above processing, the membership fee of drinking participating members is determined (S308). つまり、提示された検索結果に基づくユーザ行動に関して発生した費用を、参加メンバ(つまり同行者)と共に負担する場合に、予め登録されている個人情報に基づいて負担額を算出することになる。 In other words, the costs incurred in relation to user behavior based on the presented results, in the case to bear along with the participating members (ie, travel companions), it will calculate the burden on the basis of the personal information that has been previously registered.

決定された会費の支払い方法については、以下の処理によって決定される。 The determined fee payment method is determined by the following process.
まず、幹事が会費を一括で支払うか否かが決定される(S309)。 First, whether or secretary pays collectively dues are determined (S309). 幹事が一括で支払う場合、幹事が一括で支払い、各メンバへ金額をメール等で通知して、後日回収することになる(S309→S310)。 If the secretary is paid at once, secretary payment at once, the amount of money to each member to be notified by e-mail, etc., will be recovered at a later date (S309 → S310).
一方、幹事が一括で支払わない場合、各メンバが指定された金額を個別に支払うことになる(S309→S311)。 On the other hand, if the secretary does not pay all at once, we will pay the amount of money each member is specified individually (S309 → S311). この場合、続いて、その飲食店でクレジットカードは使えるか否か(つまりクレジットカードを利用した支払いが可能かどうか)が判断される(S312)。 In this case, subsequently, the credit card in restaurants is available whether or not (whether that is possible to pay using a credit card) is determined (S312). なお、ここでいうクレジットカードには、通信端末に内蔵されているICチップとの間で所定のデータが授受されることによって実現されるクレジット機能も含まれる。 Note that the credit card here also includes a credit function realized by the predetermined data is exchanged between the IC chip built in the communication terminal.

クレジットカードが使える場合、クレジットカードを使えるメンバに対してクレジットカードによる決済をお勧めする(S312→S313)。 If a credit card can be used, to recommend the payment by credit card for members to use the credit card (S312 → S313).
さらに、その飲食店で電子マネーは使えるか否か(つまり電子マネーを利用した支払いが可能かどうか)が判断される(S314)。 In addition, the electronic money in restaurants is available whether or not (whether that is possible to pay using electronic money) is determined (S314). なお、ここでいう電子マネーには、通信端末に内蔵されているICチップとの間で所定のデータが授受されることによって実現される電子マネー機能も含まれる。 Here, the electronic money say, also includes an electronic money function realized by the predetermined data is exchanged between the IC chip built in the communication terminal.

電子マネーが使える場合、電子マネーを使えるメンバに対して電子マネー決済をお勧めする(S314→S315)。 If the electronic money available, to recommend the electronic money settlement for members that can be used for the electronic money (S314 → S315). その後、各メンバへ支払額及び決済方法が提示され(S316)、費用支払いのための操作などが行われることになる。 Then, to each member payment and settlement methods have been presented (S316), so that the operation for the cost payments and the like are carried out. この操作については、各メンバが使用している通信端末を順次リーダ/ライタにかざすことで支払いが完了するようにするのが望ましい。 This For instructions, it is desirable to be paid is completed by holding up sequentially reader / writer a communication terminal each member is using. この場合、リーダ/ライタに通信端末をかざすことにより、通信端末に内蔵されているICチップとリーダ/ライタとの間で所定のデータが授受され、電子マネー機能やクレジット機能が実現される。 In this case, by holding the communication terminal to the reader / writer, the predetermined data is transferred between the IC chip and the reader / writer incorporated in the communication terminal, the electronic money function or credit function is realized.

(検索支援方法) (Search support method)
上述した検索支援システムにおいては、図14に示されている検索支援方法が実現されている。 In search support system described above, the search supporting method shown in FIG. 14 is realized. すなわち、検索目的としてユーザから入力されるユーザ行動計画に沿ったタスクを、予め登録されている個人情報と予め登録されているスケジュール情報とに基づいて抽出するタスク抽出ステップS41と、上記タスク抽出ステップS41において抽出されたタスクとそのタスクに関連する検索サイトとを対応付ける検索サイト対応付けステップS42と、上記検索サイト対応付けステップS42において対応付けられた検索サイトに向けて送信されることによって検索結果を取得するためのクエリを作成するクエリ作成ステップS43とを含む検索支援方法が実現されている。 That is, the task along the user action plan which is input from the user as a search object, a task extracting step S41 of extracting, based on the schedule information registered in advance with the personal information registered in advance, the task extraction step tasks extracted in S41 and the search correlation step S42 for associating the search site associated with the task, the search results by being transmitted to the associated search in the search site associating step S42 search support method and a query creation step S43 to create a query to retrieve is realized. このような検索支援方法によれば、ユーザ行動計画に沿ったタスクに関連する検索サイトに向けてクエリを送信し、個々のユーザ行動計画にあった検索結果を提示することで、情報を活用してもらう機会の増加を図ることができる。 According to such a search supporting method, and it sends the query towards the search site associated with the task along the user action plan, to present search results that were in individual user action plan, using information it is possible to achieve an increase of getting opportunities.

また、クエリ作成ステップS43においては、クエリを送信して取得された検索結果に基づいて、タスク抽出ステップS41において抽出されたタスクに関する検索サイトに送信すべきクエリを更に作成する。 In the query creation step S43, a query based on the search result acquired by sending further to create a query to be sent to the search site relating to the extracted tasks in a task extracting step S41. すなわち、クエリを送信して取得された検索結果を考慮したクエリを作成して次の検索を行うことにより、適切な検索処理を行うことができる。 That is, by creating a query in consideration of the search results obtained by sending a query to: search, it is possible to perform appropriate retrieval processing.

さらに、タスク抽出ステップS41においては、ユーザ行動計画に対して順序付けられたタスクがモデル化されたデータベースから、そのユーザ行動計画に沿ったタスクを抽出する。 Furthermore, in the task extracting step S41, from a database tasks ordered to a user action plan is modeled, it extracts the task along the user action plan. すなわち、飲み会、旅行などの行動計画について、順序付けられたタスクを抽出することにより、適切な検索処理を行うことができる。 In other words, drinking, for the action plan, such as travel, by extracting the ordered task, it is possible to perform the appropriate search process. 例えば、「飲み会」については、会場となる飲み屋を予約する、2次会の場所を探す、地図を調べる、というタスクを抽出することにより、適切な検索処理を行うことができる。 For example, for "drinking party" is, to reserve the bar as a venue, look for the second meeting of the location, examining the map, by extracting a task that, it is possible to perform the appropriate search process. また、「旅行」については、宿泊施設を予約する、交通手段を確認する、切符を買う、というタスクを抽出することにより、適切な検索処理を行うことができる。 In addition, the "travel" is, book accommodations, to make sure the transportation means, buy a ticket, by extracting a task that, it is possible to perform the appropriate search process.

また図14を参照すると、本検索支援方法は、クエリを順に送信して取得された検索結果を統合してユーザに提示する検索結果提示ステップS44を更に含んでいる。 Referring also to FIG. 14, the search supporting method further includes a search result display step S44 to be presented to the user by integrating the search results obtained by sequentially transmitted queries. クエリを順に送信して得られた検索結果を統合してユーザに提示することにより、ユーザは複数の検索サイトによる検索結果をも参考にして意思決定を行うことができる。 By presenting the user to integrate search results obtained by transmitting a query in the order, the user can make decisions with reference also search results from multiple search sites.
さらに図14を参照すると、本検索支援方法は、検索結果提示ステップS44において提示された検索結果に基づくユーザ行動に関して発生した費用を同行者と共に負担する場合に、予め登録されている個人情報に基づいて負担額を算出する負担額算出ステップS45を更に含んでいる。 Still referring to FIG. 14, the search supporting method, based on the costs incurred with respect to user action based on the search result presentation step S44 the search results presented in the case to bear with companion, the personal information registered in advance and further includes a load amount calculating step S45 of calculating the burden Te. 主賓の有無や、役職かどうかなど、参加者の個人情報に基づいて負担額を算出することにより、負担額を公平かつ簡単に算出することができる。 The presence or absence of the guest of honor, such as whether or not the title, by calculating the burden on the basis of the personal information of the participants, can be fair and easily calculated the burden.

本発明は、飲み会、食事会、旅行など、検索目的としてユーザから入力されるユーザの行動計画に関する検索を行う場合に利用できる。 The present invention, drinking party, dinner, travel, etc., can be used when performing a search on the action plan of the user input from the user as the search purpose.

本発明の実施の形態に係る検索支援システムの構成を示す図である。 It is a diagram showing a configuration of a search supporting system according to an embodiment of the present invention. 図1中の検索条件解析部の機能構成例を示すブロック図である。 It is a block diagram illustrating a functional configuration example of the search condition analysis unit in FIG. 検索支援システムの他の動作例を示す図である。 It is a diagram illustrating another operation example of the search supporting system. 検索結果の表示例を示す図である。 It is a diagram showing a display example of the search result. 飲食店に関する検索を行う場合の処理内容の一部を示すフローチャートである。 It is a flowchart showing a part of the processing contents when performing a search about restaurant. 飲食店に関する検索を行う場合の処理内容の一部を示すフローチャートである。 It is a flowchart showing a part of the processing contents when performing a search about restaurant. 飲食店に関する検索を行う場合の処理内容の一部を示すフローチャートである。 It is a flowchart showing a part of the processing contents when performing a search about restaurant. 飲食店に関する検索を行う場合の処理内容の一部を示すフローチャートである。 It is a flowchart showing a part of the processing contents when performing a search about restaurant. 旅行に関する検索を行う場合の処理内容の一部を示すフローチャートである。 It is a flowchart showing a part of the processing contents when performing a search about travel. 旅行に関する検索を行う場合の処理内容の一部を示すフローチャートである。 It is a flowchart showing a part of the processing contents when performing a search about travel. 旅行に関する検索を行う場合の処理内容の一部を示すフローチャートである。 It is a flowchart showing a part of the processing contents when performing a search about travel. 旅行に関する検索を行う場合の処理内容の一部を示すフローチャートである。 It is a flowchart showing a part of the processing contents when performing a search about travel. 飲食店での飲み会や旅行に参加するメンバの費用が割り勘である場合の処理例を示すフローチャートである。 Cost of members to participate in the drinking party and travel in the restaurant is a flow chart showing an example of the processing of the case is a Dutch treat. 図1の検索支援システムによって実現される検索支援方法を示すフローチャートである。 Is a flowchart illustrating a search support method implemented by the search supporting system of FIG.

符号の説明 DESCRIPTION OF SYMBOLS

11 個人情報管理DB 11 personal information management DB
12 個人情報管理部13 スケジュールDB 12 personal information management unit 13 schedule DB
14 スケジュール管理部15 スケジュールマッチング部16 検索条件解析部17 決済情報DB 14 schedule management unit 15 schedule matching section 16 search condition analysis section 17 settlement information DB
18 決済部19 広告効果測定部161 タスク抽出機能162 検索サイト対応付け機能163 クエリ作成機能164 検索結果提示機能165 負担額算出機能 18 settlement unit 19 advertisement effect measuring unit 161 task extraction function 162 search site mapping function 163 queries creation function 164 search results presentation function 165 burden calculation function

Claims (8)

  1. 複数のユーザ各々の自宅や勤務先の最寄り駅に関する情報を含む個人情報が予め登録される個人情報記憶手段と、 A personal information storage means for personal information is registered in advance containing information about home and work of nearest of a plurality of users each
    複数のユーザ各々のスケジュールを示すスケジュール情報が予め登録されるスケジュール記憶手段と、 A schedule storage means for scheduling information indicating a plurality of users each schedule is registered in advance,
    飲み会、食事会、旅行などの検索目的および期間条件を含むユーザ行動計画を入力する入力手段と、 Drinking, and input means for a dinner party, to enter a user action plan that includes a search purpose and duration conditions, such as travel,
    前記個人情報記憶手段に登録されている複数のユーザ各々の個人情報と前記スケジュール記憶手段に登録されている複数のユーザ各々のスケジュール情報とに基づき、 前記入力手段によって入力されたユーザ行動計画について前記複数ユーザの予定のあう日時および場所を抽出するスケジュールマッチング手段と、 Based on the scheduling information of a plurality of users each registered in the personal information and the schedule storage means of a plurality of users each registered in the personal information storage unit, wherein the user action plan inputted by said input means and schedule matching means for extracting the date, time and location meet the schedule of a plurality of users,
    前記ユーザ行動計画の前記検索目的に沿った複数のタスクを、検索目的とタスクとがモデル化されたデータベースとマッチングして、抽出するタスク抽出手段と、 Wherein the plurality of tasks along the search object of a user action plan, matching a database and search purpose and tasks are modeled, and task extracting means for extracting,
    前記タスク抽出手段によって抽出された複数のタスクとそれら複数のタスクそれぞれに関連する検索サイトとを一対一に対応付ける検索サイト対応付け手段と、 A search correlation means for associating one to one and a search site related to the plurality of tasks and the plurality of tasks extracted by the task extracting means,
    前記スケジュールマッチング手段が抽出した日時および場所に基づき、前記検索サイト対応付け手段によって対応付けられた検索サイトに向けて送信されることによって検索結果を取得するためのクエリであり、かつ、前記複数のタスクに一対一に対応する複数のクエリを作成するクエリ作成手段と、 Based on the time and place the schedule matching means has extracted a query to retrieve search results by being transmitted to the search site associated with the search correlation means and said plurality of and query generation means for generating a plurality of queries that a one-to-one correspondence to the task,
    前記クエリ作成手段によって作成されたクエリを前記検索サイトに向けて送信することによって取得された検索結果を統合し、前記ユーザ行動計画に沿った1つの検索結果としてユーザに提示する検索結果提示手段と、 Integrating the search results obtained by sending towards the search query created by the query creation unit, a search result presentation unit which presents to the user as one of the search results along the user action plan ,
    を含むことを特徴とする検索支援システム。 Search support system, which comprises a.
  2. 前記クエリ作成手段は、クエリを送信して取得された検索結果に基づいて、前記タスク抽出手段によって抽出されたタスクに関する検索サイトに送信すべきクエリを更に作成することを特徴とする請求項1に記載の検索支援システム。 The query generation means, query on the basis of the search result retrieval by sending, to claim 1, characterized in that to create a query to be sent to the search site about tasks that have been extracted by the task extracting means further search support system described.
  3. 前記タスク抽出手段は、ユーザ行動計画に対して順序付けられたタスクがモデル化されたデータベースから、そのユーザ行動計画に沿ったタスクを抽出することを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の検索支援システム。 The task extraction means, from a database tasks ordered to a user action plan is modeled, according to claim 1 or claim 2, characterized in that extracting the task along the user action plan search support system.
  4. 前記検索結果提示手段によって提示された検索結果に基づくユーザ行動に関して発生した費用を同行者と共に負担する場合に、前記個人情報記憶手段に登録されている個人情報に基づいて負担額を算出する負担額算出手段を更に含むことを特徴とする請求項1から請求項3のいずれか1項に記載の検索支援システム。 Burden for calculating the results costs incurred with respect to user action based on the presented search results by the presentation means when bear with companion, burden on the basis of personal information registered in the personal information storage unit search support system according to any one of claims 1 to 3, characterized in that it comprises calculating means further.
  5. コンピュータが、飲み会、食事会、旅行などの検索目的および期間条件を含むユーザ行動計画の入力を受け付ける入力ステップと、 Computer, an input step of drinking party, dinner, receives an input of a user action plan, including the search purpose and duration conditions, such as travel,
    コンピュータが、予め登録されている、複数のユーザ各々の個人情報と複数のユーザ各々のスケジュールを示すスケジュール情報とに基づき、 前記入力ステップにおいて入力されたユーザ行動計画について前記複数ユーザの予定のあう日時および場所を抽出するスケジュールマッチングステップと、 Computer, are registered in advance, based on the schedule information indicating a plurality of users each of personal information and a plurality of user each schedule, meet the user action plan inputted in said input step intend the plurality users date and schedule matching step of extracting the location and,
    コンピュータが、 前記ユーザ行動計画の前記検索目的に沿った複数のタスクを、検索目的とタスクとがモデル化されたデータベースとマッチングして、抽出するタスク抽出ステップと、 Computer is the multiple tasks along the search object of a user action plan, matching a database and search intent and tasks are modeled, and tasks extracting,
    コンピュータが、前記タスク抽出ステップにおいて抽出された複数のタスクとそれら複数のタスクそれぞれに関連する検索サイトとを一対一に対応付ける検索サイト対応付けステップと、 Computer, a search site associating step for associating one to one and a search site related to the tasks extracted plurality of tasks and the plurality of tasks extracted in step,
    コンピュータが、前記スケジュールマッチングステップにおいて抽出された日時および場所に基づき、前記検索サイト対応付けステップにおいて対応付けられた検索サイトに向けて送信されることによって検索結果を取得するためのクエリであり、かつ、前記複数のタスクに一対一に対応する複数のクエリを作成するクエリ作成ステップと、 Computer, based on the time and place that is extracted in the schedule matching step, a query to retrieve search results by being transmitted to the search site associated in the search site mapping step, and , and query creation step of creating a plurality of queries that correspond one-to-one to the plurality of tasks,
    コンピュータが、前記クエリ作成ステップにおいて作成されたクエリを前記検索サイトに向けて送信することによって取得された検索結果を統合し、前記ユーザ行動計画に沿った1つの検索結果としてユーザに提示する検索結果提示ステップと、 Results a computer, the queries created in the query generation step integrates the search results obtained by sending towards the search site, presented to the user as one of the search results along the user action plan and the presenting step,
    を含むことを特徴とする検索支援方法。 Search support method, which comprises a.
  6. 前記クエリ作成ステップにおいては、クエリを送信して取得された検索結果に基づいて、前記タスク抽出ステップにおいて抽出されたタスクに関する検索サイトに送信すべきクエリを更に作成することを特徴とする請求項5に記載の検索支援方法。 Wherein in the query creation step, a query based on the search result acquired by transmitting the claim 5, characterized in that further create a query to be sent to the search site relating to the extracted tasks in the Task extraction step Search support method according to.
  7. 前記タスク抽出ステップにおいては、ユーザ行動計画に対して順序付けられたタスクがモデル化されたデータベースから、そのユーザ行動計画に沿ったタスクを抽出することを特徴とする請求項5又は6に記載の検索支援方法。 In the task extraction step, the search according from a database tasks ordered to a user action plan is modeled to claim 5 or 6, characterized in that extracting the task along the user action plan support method.
  8. コンピュータが、前記検索結果提示ステップにおいて提示された検索結果に基づくユーザ行動に関して発生した費用を同行者と共に負担する場合に、予め登録されている前記個人情報に基づいて負担額を算出する負担額算出ステップを更に含むことを特徴とする請求項5から請求項7のいずれか1項に記載の検索支援方法。 Computer, the search results costs incurred with respect to user action based on the presented search results in the presentation step when bear with companion, burden calculation for calculating the burden on the basis of the personal information registered in advance search support method according to claims 5 to any one of claims 7, characterized by further comprising the step.
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