JP6019156B2 - 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

近年、インターネットを介した広告配信が盛んに行われており、ウェブページには、種々の広告コンテンツが掲載されている。上述したウェブページに広告コンテンツを新たに掲載させる場合、例えば広告配信業者は、広告主から広告コンテンツを含む広告情報を受け付け、かかる広告情報が適正であるか否かの審査を事前に行っている。

かかる広告審査に関連して、例えば広告コンテンツが掲載されるウェブページの内容を解析処理し、予め登録されている不適切な用語がウェブページ内で検出された場合に通知を行う技術が提案されている（例えば特許文献１参照）。

特開２００２−１８９９２５号公報

ところで、上述した広告情報にはキーワードが含まれ、かかるキーワードに応じて広告コンテンツが配信されている場合がある。例えば、ユーザによって検索サイトに入力された検索ワードと、広告情報のキーワードとが照合され、それらがマッチした場合に検索結果ページに広告コンテンツが掲載される場合がある。

この場合、上述したキーワードが、広告コンテンツの内容や広告コンテンツのリンク先であるランディングページの内容とは関係がない不適切なワードに設定される場合があった。例えば、広告主によっては、広告コンテンツが掲載され易くするため、検索サイトに入力され易い検索ワードをキーワードとして不正に含ませることがあった。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、不適切なキーワードが含まれている可能性のある広告情報を抽出することができるようにした情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る情報処理装置は、取得部と、受付部と、抽出部とを備える。取得部は、ネットワーク上での注目度が急上昇する急上昇ワードの情報を取得する。受付部は、キーワードを含む複数の広告情報を受け付ける。抽出部は、前記受付部によって受け付けられた前記複数の広告情報のうち、前記取得部によって取得された前記急上昇ワードが前記キーワードの一部または全部として含まれる広告情報を前記複数の広告情報から抽出する。

実施形態の一態様によれば、不適切なキーワードが含まれている可能性のある広告情報を抽出することができる。

図１は、実施形態に係る情報処理装置が実行する処理の概要を示す図である。 図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。 図３は、急上昇ワードテーブルの一例を示す図である。 図４は、予測ワードテーブルの一例を示す図である。 図５は、優先度合いワードテーブルの一例を示す図である。 図６は、広告情報テーブルの一例を示す図である。 図７は、情報処理装置による抽出処理手順を示すフローチャートである。 図８は、判定処理の処理手順を示すフローチャートである。 図９は、プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムの実施形態について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムが限定されるものではない。

［１．情報処理装置の処理］
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理装置１０が実行する処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理装置１０が実行する処理の概要を示す図である。

情報処理装置１０は、広告配信装置、広告主の端末装置（いずれも図１で図示せず）および急上昇ワード検出装置３０とインターネット等を介して接続されており、これらの装置との間で各種情報の送受信を行うサーバである。上述した各種情報には、広告情報４０や急上昇ワード３１の情報などが含まれており、情報処理装置１０は、これらの情報等に基づき、例えば複数の広告情報４０から所定の条件を満たす広告情報４０を抽出する抽出処理を行う。

なお、上述した情報処理装置１０および急上昇ワード検出装置３０は、単体の処理装置である必要はなく、クラウドシステム等の複数の処理装置が協調して動作することで実現されてもよい。また、図１では、情報処理装置１０と急上昇ワード検出装置３０とを別々の装置としたが、これは例示であって限定されるものではなく、例えば情報処理装置１０が急上昇ワード検出装置３０を備えるようにしてもよい。

広告情報４０は、広告主の端末装置から情報処理装置１０に対して入稿される広告情報である。かかる広告情報４０には、例えば、キーワード４１の情報と、タイトル４２ａおよびディスクリプション４２ｂの情報と、ランディングページ４３（Landing Page。以下「ＬＰ４３」と記載する場合がある）の情報とが含まれる。なお、以下では、タイトル４２ａおよびディスクリプション４２ｂをまとめてＴＤ（Title and Description）４２と記載する場合がある。

キーワード４１は、例えば、広告コンテンツを配信する際の条件を示す情報である。具体的には、例えば、広告配信装置においては、ユーザによって検索サイトに入力された検索ワードと、広告情報４０のキーワード４１とが照合され、それらがマッチした場合に検索結果ページに広告コンテンツが配信される。かかる広告コンテンツは、タイトル４２ａおよびディスクリプション４２ｂを含み、ランディングページ４３をリンク先とするコンテンツである。

なお、上述した例は、検索連動型広告と呼ばれる広告配信手法であるが、この例に限られない。例えば、キーワード４１が、ユーザによって選択されたウェブページと関連する場合に広告コンテンツを配信するコンテンツマッチングと呼ばれる広告配信手法であってもよい。さらには、例えば、キーワード４１が、ユーザの属性情報（サイコグラフィック属性など）とマッチする場合に広告コンテンツを配信するターゲティング配信などの手法であってもよい。なお、上述した広告コンテンツのマッチングは、キーワード４１に加え、または、キーワード４１に代えてＴＤ４２やＬＰ４３の情報に基づいて行われてもよい。

ＴＤ４２のタイトル４２ａは、ウェブページに掲載される広告コンテンツにタイトルとして表示される文章を示す情報であり、ディスクリプション４２ｂは、広告コンテンツの説明として表示される文章を示す情報である。

ＬＰ４３は、ウェブページに掲載された広告コンテンツのリンク先のウェブページの情報であり、例えば、ＬＰ４３のデータが置かれたＵＲＬ（Uniform Resource Locator）を示す情報や、ＬＰ４３を構成するＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）ファイル等である。なお、図１では、理解の便宜のため、ＬＰ４３を図示しないユーザの端末装置に表示されるウェブページで示した。

以下、上述した広告情報４０のキーワード４１、ＴＤ４２およびＬＰ４３について、図１に示す具体例を用いて説明するが、これはあくまでも例示であって限定されるものではない。

広告情報４０は、サプリメントの販売に関する広告情報である。キーワード４１には、「サプリメント」、「ビタミン」および「人気俳優Ａ」など複数個のテキストデータが含まれている。なお、ここでは、「サプリメント」および「ビタミン」は、サプリメントの販売に対応した適切なキーワード４１であるものとする。他方、「人気俳優Ａ」は、サプリメントの販売とは対応しない不適切なキーワード４１、換言すれば、サプリメントの販売とは関連性が極めて低いキーワード４１であるものと仮定する。

また、ＴＤ４２のタイトル４２ａには「サプリメント販売」、ディスクリプション４２ｂには「今売れているサプリメントはこちら・・・」等のテキストデータが含まれている。また、ＬＰ４３には、サプリメント販売のウェブページのＵＲＬ等が含まれている。

なお、上記では、広告情報４０のキーワード４１やＴＤ４２としてテキストデータが含まれるようにしたが、これに限定されるものではなく、例えば、画像や動画などその他のデータであってもよい。

急上昇ワード検出装置３０は、例えば検索サイトやニュースサイトなどにアクセスして、急上昇ワード３１の情報を検出し、検出された急上昇ワード３１の情報を記憶する処理を行うサーバである。かかる急上昇ワード３１の情報の検出については、後述する。

ここで、急上昇ワード３１とは、例えばインターネット上での注目度が急上昇しているワードを意味しており、言い換えれば、例えば多くのユーザによって検索サイトなどに入力される可能性が比較的高い検索ワードである。

なお、図１の具体例を挙げて説明すると、急上昇ワード３１の情報としては、「人気俳優Ａ」、「人気スポーツ選手Ｂ」、「大ヒット映画Ｃ」、「地震」および「花粉対策」等のテキストデータが含まれている。

ところで、インターネット上のウェブページに掲載される広告コンテンツは、広告主から入稿される広告情報４０が適正であるか否かの審査を事前に行った上で掲載されることが好ましい。

しかしながら、上述した広告審査の件数は年々増加している。そのため、例えば、入稿される複数の広告情報４０から、不適切なキーワード４１が含まれている可能性のある広告情報４０を抽出し、抽出された広告情報４０を審査対象とすることができれば、審査の負担軽減を図ることができる。

そこで、本実施形態に係る情報処理装置１０では、不適切なキーワード４１が含まれている可能性のある広告情報４０を抽出することができるような構成とした。

以下、詳しく説明すると、情報処理装置１０は、急上昇ワード情報要求を急上昇ワード検出装置３０へ送信し、急上昇ワード検出装置３０は、送信された急上昇ワード情報要求を受け付ける（ステップＳ１）。

続いて、急上昇ワード検出装置３０は、急上昇ワード３１の情報を情報処理装置１０へ送信し、情報処理装置１０は、送信された急上昇ワード３１の情報を取得する（ステップＳ２）。

また、情報処理装置１０は、広告主の端末装置から広告情報４０の入稿を受け付ける（ステップＳ３）。なお、図１では、広告情報４０を１つのみ示したが、これに限られず、複数であってもよい。また、ステップＳ１〜Ｓ３の処理の順番は上記に限られず、例えば、ステップＳ１，Ｓ２の処理とステップＳ３の処理とが、同じタイミング、または、ステップＳ３、ステップＳ１，Ｓ２の順番で行われてもよい。

そして、情報処理装置１０は、取得された急上昇ワード３１が広告情報４０のキーワード４１の一部または全部として含まれる広告情報４０を複数の広告情報４０から抽出する（ステップＳ４）。

図１に示す例では、破線Ｄで囲んで示すように、「人気俳優Ａ」という急上昇ワード３１が、広告情報４０のキーワード４１にも含まれていることから、情報処理装置１０は、かかる広告情報４０を抽出する。

すなわち、「人気俳優Ａ」は、上述したように、多くのユーザによって検索サイトなどに入力される可能性が比較的高い急上昇ワード３１である。そのため、例えば広告コンテンツが掲載され易くすることを意図して、広告主が、検索サイトに入力され易いと考えた検索ワード（ここでは「人気俳優Ａ」）を、広告情報４０のキーワード４１として不正に含ませた可能性がある、と推定することができる。

そこで、情報処理装置１０は、このようなキーワード４１を含む広告情報４０を抽出するようにした。これにより、情報処理装置１０にあっては、不適切なキーワード４１が含まれている可能性のある広告情報４０を抽出することができる。

そして、例えば、入稿された複数の広告情報４０の審査がなされる際、複数の広告情報４０のうち、抽出された広告情報４０を審査対象とするようにすれば、審査の負担軽減を図ることも可能である。

なお、上記では、「人気俳優Ａ」はサプリメントの販売とは関連性が極めて低いキーワード４１であると仮定した。しかしながら、例えば、人気俳優Ａが当該サプリメントの宣伝活動を行っている場合などは、「人気俳優Ａ」はサプリメントの販売と関連性があるキーワード４１であるといえる。このような場合は、審査において、上述の広告情報４０が適切であるという審査結果がなされる。

［２．情報処理システムの構成］
次に、図２を用いて、実施形態に係る情報処理装置１０が含まれる情報処理システム１の構成について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理システム１の構成例を示す図である。

図２に示すように、実施形態に係る情報処理システム１には、ユーザＵの端末装置５０と、複数の広告主Ｍ１，Ｍ２の端末装置６０，６０と、ウェブサーバ７０と、急上昇ワード検出装置３０と、広告配信装置８０とが含まれる。なお、以下では、ユーザＵの端末装置５０を「ユーザ端末５０」、広告主Ｍ１，Ｍ２の端末装置６０，６０を「広告主端末６０，６０」と記載する場合がある。

これらの各種装置は、ネットワークＮ（例えば、インターネット等の通信ネットワーク）を介して、有線または無線により相互に通信可能に接続される。ネットワークＮは、例えば、インターネットなどのＷＡＮ（Wide Area Network）である。

なお、情報処理システム１を構成する各種装置の数は、図２に例示したものに限られない。例えば、図２に示した情報処理システム１には、複数台のユーザ端末５０や、１台の広告主端末６０や、複数台のウェブサーバ７０が含まれていてもよい。

ユーザ端末５０は、例えば、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）、ノート型ＰＣ、スマートフォン、タブレット端末、携帯電話機、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等により実現される。

例えば、ユーザ端末５０は、ウェブサーバ７０にアクセスすることで、ウェブサーバ７０から提供されるウェブページを取得し、取得したウェブページを表示装置（例えば、液晶ディスプレイ）に表示する。そして、ユーザ端末５０は、ウェブページ内の広告枠に表示される広告コンテンツを配信させるため、広告コンテンツの配信要求を広告配信装置８０に送信する。

広告主端末６０，６０は、広告コンテンツの配信を依頼する広告主Ｍ１，Ｍ２によって利用される。また、広告主端末６０，６０は、例えば、デスクトップ型ＰＣ、ノート型ＰＣ、スマートフォン、タブレット端末、携帯電話機、ＰＤＡ等により実現される。

広告主端末６０，６０は、広告主Ｍ１，Ｍ２による操作に従って、情報処理装置１０に広告情報４０を入稿する。なお、図２に示す例では、広告主Ｍ１，Ｍ２が、別々の人物であるように示したが、同一人物であってもよく、また同じ広告主端末６０，６０から複数の広告情報４０を情報処理装置１０に入稿するようにしてもよい。

また、広告主Ｍ１，Ｍ２は、広告主端末６０，６０を用いて、情報処理装置１０に広告情報４０を入稿せずに、かかる入稿を代理店に依頼する場合もある。この場合、情報処理装置１０に広告情報４０を入稿するのは代理店となる。したがって、以下では、「広告主」といった表記は、広告主だけではなく代理店を含む概念であり、「広告主端末」といった表記は、広告主端末だけではなく代理店によって利用される代理店装置を含む概念であるものとする。

ウェブサーバ７０は、ユーザ端末５０からアクセスされた場合に、各種ウェブページを提供するサーバ装置である。ウェブサーバ７０は、例えば、検索サイト、ニュースサイト、投稿サイト、ブログサイト、ショッピングサイト、路線検索サイト、地図提供サイト、旅行サイト、飲食店紹介サイト、ウェブブログなどに関する各種ウェブページを提供する。

なお、上述のように、ウェブサーバ７０によって配信されるウェブページには、広告コンテンツを表示するための広告枠が含まれる。そして、広告枠を含むウェブページには、上述した配信要求が含まれる。例えば、ウェブページを形成するＨＴＭＬファイル等には、広告配信装置８０のＵＲＬ等が配信要求として記述される。この場合、ユーザ端末５０は、ＨＴＭＬファイル等に記述されているＵＲＬにアクセスすることで、広告配信装置８０から広告コンテンツの配信を受ける。

急上昇ワード検出装置３０は、上述したように、急上昇ワード３１の情報を検出する処理を行う。例えば、急上昇ワード検出装置３０は、ウェブサーバ７０から提供される検索サイトやニュースサイト、投稿サイト、ブログサイトなどに所定期間ごとにアクセスし、各サイト内のワードを含むコンテンツ情報を取得する。

そして、急上昇ワード検出装置３０は、今回取得されたコンテンツと前回取得されたコンテンツとを比較して、新たなワードが含まれるコンテンツの数を新たなワードの種類ごとに集計する。続いて、急上昇ワード検出装置３０は、集計したコンテンツの数が基準値を超えたワードを急上昇ワード３１として検出するようにしている。

なお、急上昇ワード検出装置３０における急上昇ワード３１の検出は、上記に限られない。すなわち、上記では、ワードが含まれるコンテンツの数を集計したが、ワード自体の数を集計して、集計したワードの数（すなわち出現数）の上昇率が基準値を超えたワードを急上昇ワード３１とするなどその他の手法で急上昇ワード３１を検出するようにしてもよい。

広告配信装置８０は、上述のように、ウェブページが表示されたユーザ端末５０から送信される広告コンテンツの配信要求に基づいて、広告コンテンツの配信を行うサーバ装置である。

［３．情報処理装置１０の構成例］
図２に示すように、情報処理装置１０は、通信部１１と、記憶部１２と、制御部１３とを備える。なお、以下においては、「データベース」を「ＤＢ」と記載するものとする。

［３．１．通信部１１の構成例］
通信部１１は、ネットワークＮを介して広告主端末６０や急上昇ワード検出装置３０などと通信するための通信インターフェイスであり、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。

［３．２．記憶部１２の構成例］
記憶部１２は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。また、記憶部１２は、急上昇ワードＤＢ１４、予測ワードＤＢ１５、優先度合いワードＤＢ１６、および、広告情報ＤＢ１７を記憶する。

急上昇ワードＤＢ１４には、急上昇ワード検出装置３０から取得した急上昇ワード３１の情報が登録されている。図３は、急上昇ワードＤＢ１４に記憶された急上昇ワードテーブルの一例を示す図である。

図３に示すように、急上昇ワードテーブルは、「検索サイト」、「ニュースサイト」、「投稿サイト」および「ブログサイト」など、急上昇ワード３１が検出されたサイトの情報を含み、かかるサイトごとに順位付けされた急上昇ワード３１が登録されている。

上述した順位付けは、例えば、所定期間の間に各サイト内での注目度の上昇率が高い順番で行われるが、これは例示であって限定されるものではない。なお、図３に示す例では、例えば検索サイトにおいては、「人気俳優Ａ」、「人気スポーツ選手Ｂ」、「大ヒット映画Ｃ」の順番で上昇率が高いものとする。

予測ワードＤＢ１５は、例えば、インターネット上での注目度が急上昇すると予測されるワードと期間とを、「予測ワード」および「予測期間」として関連付けた情報が登録されている。図４は、予測ワードＤＢ１５に記憶された予測ワードテーブルの一例を示す図である。

なお、図４に示す例では、予測期間「夏期」と予測ワード「夏休み、海水浴、・・・」とが関連付けられている。また、予測期間「１２月」と予測ワード「クリスマス、プレゼント、・・・」とが関連付けられ、予測期間「７月〜９月」と予測ワード「イベント名、イベント開催地名、・・・」とが関連付けられて登録される。

このように、予測ワードとは、例えば、季節的な意味合いをもつワードや、予め開催日程が決まっているイベント名など、注目度がその時期になれば上昇すると予め予測することのできるワードである。

優先度合いワードＤＢ１６は、後述する広告情報４０の抽出処理において、優先的に抽出するワードが登録されており、詳しくは、所定の基準に基づいて優先度合いが関連付けられたワード（以下、「優先ワード」ともいう）の情報が登録されている。図５は、優先度合いワードＤＢ１６に記憶された優先度合いワードテーブルの一例を示す図である。

ここで、所定の基準の一例は、優先ワードが比較的ネガティブな要素や意味合いを含んでいるか否かであり、ネガティブな要素を含んでいる優先ワードの優先度合いが高くなるように設定される。なお、図５に示す例では、「地震」や「事件名」、「事故名」などの優先ワードは、ネガティブな要素や意味合いを含んでいることが多いため、高い優先度合いが関連付けられている。他方、「人気俳優Ａ」や「人気スポーツ選手Ｂ」などの優先ワードは、ネガティブな要素を含まないことが多いため、低い優先度合いが関連付けられている。

広告情報ＤＢ１７には、広告情報４０が登録されている。図６は、広告情報ＤＢ１７に記憶された広告情報テーブルの一例を示す図である。図６に示すように、広告情報テーブルの一例は、「広告ＩＤ」、「広告主アドレス」、「キーワード」、「ＴＤ」、「ＬＰ」、「キーワード更新回数」、「キーワード同士の関連性」、「分析結果とキーワードとの関連性」、「判定フラグ」および「通知フラグ」などの情報を含み、これらの情報は互いに関連付けられている。

「広告ＩＤ」は、広告情報４０毎に割り当てられる識別情報である。「広告主アドレス」は、広告主Ｍ１，Ｍ２のアドレスを示す情報であり、後述する通知処理の際に利用される。

「キーワード」は、上述した広告情報４０のうちのキーワード４１の情報である。なお、図６に示す例では、広告ＩＤ「ａ００１」、「ａ００２」のキーワード４１に、急上昇ワード３１である「人気俳優Ａ」および「地震」がそれぞれ含まれていることを示している。

「ＴＤ」は、広告情報４０のＴＤ４２の情報であり、「ＬＰ」は広告情報４０のＬＰ４３の情報である。なお、図６に示す例においては、「ＬＰ」として、ＬＰ４３のデータが置かれたＵＲＬを示している。

「キーワード更新回数」は、情報処理装置１０が、広告情報４０の入稿後に受け付けたキーワード４１の更新回数を示す情報である。図６に示す例では、広告ＩＤ「ａ００１」、「ａ００２」ではキーワード４１の更新を「１０回」受け付け、広告ＩＤ「ａ００３」では「１回」受け付けたことを示している。

「キーワード同士の関連性」は、キーワード４１同士の関連性の有無を示す情報である。なお、図６に示す例では、例えば広告ＩＤ「ａ００１」にあっては、キーワード４１「サプリメント」、「ビタミン」および「人気俳優Ａ」の関連性の意味であり、ここでは「関連性なし」とされていることを示している。他方、例えば広告ＩＤ「ａ００３」にあっては、キーワード４１「サプリメント」および「ビタミン」について、「関連性あり」とされていることを示している。

「分析結果とキーワードとの関連性」は、ＴＤ４２およびＬＰ４３に基づいて行われるクラスタ分析（後述）の結果と、キーワード４１との関連性の有無を示す情報である。

「判定フラグ」は、広告情報４０に対する判定処理の結果を示す情報である。例えば、情報処理装置１０は、広告情報４０に不適切なキーワード４１が含まれている可能性があると判定した場合は、対応する広告ＩＤの判定フラグに「０」を登録する。一方、情報処理装置１０は、広告情報４０に不適切なキーワード４１が含まれている可能性がない、あるいは低いと判定した場合は、判定フラグに「１」を登録する。

「通知フラグ」は、後述する判定処理の内容に応じ、かかる内容を広告配信業者や広告主に対して通知するか否かを示す情報である。なお、図６に示す例では、情報処理装置１０は、広告情報４０に不適切なキーワード４１が含まれている可能性があると判定した場合は、通知フラグに「１」を登録して通知を行う。また、情報処理装置１０は、広告情報４０に不適切なキーワード４１が含まれている可能性がない、あるいは低いと判定した場合は、通知フラグに「０」を登録して通知を行わない。

なお、上記では、「判定フラグ」および「通知フラグ」に「１」や「０」を登録する条件を示したが、これらは例示であって、かかる条件は任意に設定可能である。

［３．３．制御部１３の構成例］
制御部１３は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、制御部１３内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。

図２に示すように、制御部１３は、要求部２０と、取得部２１と、受付部２２と、抽出部２３と、判定部２４と、分析部２５と、通知部２６とを備える。なお、制御部１３の内部構成は、図２に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３が有する各処理部の接続関係は、図２に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

要求部２０は、急上昇ワード検出装置３０に対し、急上昇ワード情報要求を送信する。取得部２１は、上述した急上昇ワード情報要求に応じて急上昇ワード検出装置３０から送信された急上昇ワード３１の情報を取得する。

このとき、取得部２１は、例えば、所定期間の間にインターネット上での注目度の上昇率が所定条件を満たすワードを急上昇ワード３１として取得する。かかる所定条件の例としては、例えば、上昇率の上位１００番までのワードを急上昇ワード３１として取得する。これにより、例えば、検索サイト等に入力され易い検索ワードを、急上昇ワード３１として確実に取得することができる。なお、上記した「上位１００番」という具体的な数値は、あくまでも例示であって限定されるものではなく、任意に設定可能である。

また、取得部２１は、予測ワードＤＢ１５に登録された予測期間の開始タイミングから終了タイミングの間である場合、予測ワードＤＢ１５から予測ワードを読み出し、かかる予測ワードを急上昇ワード３１として取得する。

すなわち、上述した急上昇ワード検出装置３０から得られる急上昇ワード３１は、各サイト内での注目度の上昇率に基づくワードであり、言い換えると、ユーザＵがリアルタイムに興味を持っているワード、あるいは興味を持ち始めているワードといえる。

これに対し、予測ワードは、上述したように、季節的な要因等で注目度が上昇すると予測されるワード（例えば「夏休み」や「クリスマス」）である。このような予想ワードを、急上昇ワード３１とすることで、季節的な要因で注目度が上昇するワードをも適切に反映させた急上昇ワード３１とすることができ、よって後述する広告情報４０の抽出精度をより向上させることができる。そして、取得部２１は、取得した急上昇ワード３１の情報を急上昇ワードＤＢ１４に登録する。

受付部２２は、広告主端末６０，６０から入稿される複数の広告情報４０を直接または他の装置を介して受け付ける。受付部２２は、受け付けた広告情報４０を広告情報ＤＢ１７に登録する。また、受付部２２は、入稿後に広告主端末６０，６０から送信される、広告情報４０のキーワード４１の更新を受け付ける。受付部２２は、キーワード４１の更新を受け付けると、広告情報ＤＢ１７の広告情報４０のキーワード４１を更新するとともに、広告情報４０の「キーワード更新回数」を１つ増やす。

抽出部２３は、急上昇ワードＤＢ１４から急上昇ワード３１を読み出すとともに、広告情報ＤＢ１７から広告情報４０を読み出す。また、抽出部２３は、優先度合いワードＤＢ１６から優先ワードを読み出す。抽出部２３は、急上昇ワード３１等に基づいて広告情報４０の抽出処理を行うがこれについては、後述する。

判定部２４は、広告情報ＤＢ１７から広告情報４０を読み出し、広告情報４０に含まれる複数のキーワード４１の関連性が所定条件を満たしているか否かを判定する、具体的には、複数のキーワード４１の間に関連性があるか否かを判定する。

例えば、判定部２４は、広告情報４０に複数のキーワード４１が含まれている場合、かかるキーワード４１がいずれのカテゴリ（例えば食品、車、旅行など）に属するかを分類する。

判定部２４は、例えば、キーワード４１が同じまたは類似のカテゴリに属していた場合、キーワード４１同士の関連性がある、すなわち、所定条件を満たすと判定する。一方、判定部２４は、キーワード４１が非類似で異なるカテゴリに属していた場合、キーワード４１同士の関連性はないと判定する、すなわち、所定条件を満たさないと判定する。

そして、判定部２４は、上述したキーワード４１同士の関連性の有無を示す情報を、広告情報ＤＢ１７の広告情報４０の「キーワード同士の関連性」に登録する。

分析部２５は、広告情報ＤＢ１７から広告情報４０を読み出し、広告情報４０に含まれるＴＤ４２およびＬＰ４３のうち少なくとも一つに基づいて、広告情報４０のクラスタ分析を行う。そして、分析部２５は、分析結果とキーワード４１との関連性が所定条件を満たしているか否かを判定する、具体的には、分析結果とキーワード４１との間に関連性があるか否かを判定する。

詳しくは、ＴＤ４２やＬＰ４３のテキストデータは、数量が比較的多いことから、分析部２５は、まずクラスタ分析によって、ＴＤ４２やＬＰ４３の複数のテキストデータの中から、互いに似たものを集めて分類する。

そして、分析部２５は、例えば互いに似ていると最も多く分類されたＴＤ４２等の類似のテキストデータを分析の結果とし、かかる分析結果とキーワード４１との関連性の有無を判定する。例えば、分析部２５は、上述した類似のテキストデータおよびキーワード４１がいずれのカテゴリ（例えば食品、車、旅行など）に属するかを分類する。

分析部２５は、例えば、分析結果である類似のテキストデータおよびキーワード４１が同じまたは類似のカテゴリに属していた場合、これらには関連性があると判定する、すなわち、所定条件を満たすと判定する。一方、判定部２４は、類似のテキストデータおよびキーワード４１が非類似で異なるカテゴリに属していた場合、これらには関連性はないと判定する、すなわち、所定条件を満たさないと判定する。

そして、分析部２５は、上述した類似のテキストデータおよびキーワード４１の関連性の有無を示す情報を、広告情報ＤＢ１７の広告情報４０の「分析結果とキーワードとの関連性」に登録する。

通知部２６は、広告配信業者や広告主に対して通知を行う。具体的には、通知部２６は、例えば、入稿された広告情報４０において不適切なキーワード４１が含まれている可能性があるとして抽出されたことを、広告配信業者や広告主に対して通知する。

［４．情報処理装置１０の処理フロー］
次に、情報処理装置１０による広告情報４０の抽出処理の手順の一例について説明する。図７は、情報処理装置１０による抽出処理手順を示すフローチャートである。

なお、図７に示す処理は、広告情報４０が入稿されたときのみならず、入稿されて広告情報４０の広告コンテンツがウェブページに掲示された後も、情報処理装置１０の制御部１３によって繰り返し実行されるようにしてもよい。

図７に示すように、制御部１３は、急上昇ワード３１の取得タイミングであるか否かを判定する（ステップＳ１０１）。なお、かかる取得タイミングは、任意に設定可能である。また、制御部１３は、例えば現在、上述した予測期間の開始タイミングから終了タイミングの間である場合には、急上昇ワード３１の取得タイミングであると判定するようにしてもよい。

制御部１３は、急上昇ワード３１の取得タイミングであると判定した場合（ステップＳ１０１，Ｙｅｓ）、急上昇ワード３１を急上昇ワードＤＢ１４や予測ワードＤＢ１５から取得する（ステップＳ１０２）。

制御部１３は、ステップＳ１０２の処理後、または、急上昇ワード３１の取得タイミングではないと判定した場合（ステップＳ１０１，Ｎｏ）、広告情報４０が広告主端末６０，６０から入稿されたか否かを判定する（ステップＳ１０３）。

制御部１３は、広告情報４０の入稿があると判定された場合（ステップＳ１０３，Ｙｅｓ）、広告情報４０が不適切なキーワードが含まれている可能性のある広告情報４０であるか否かの判定処理を行う（ステップＳ１０４）。図８は、かかる判定処理の処理手順を示すフローチャートである。

図８に示すように、制御部１３は、急上昇ワード３１が広告情報４０のキーワード４１の一部または全部として含まれているか否かを判定する（ステップＳ２０１）。制御部１３は、広告情報４０のキーワード４１に急上昇ワード３１が含まれていないと判定された場合（ステップＳ２０１，Ｎｏ）、判定フラグを１にセットする（ステップＳ２０２）。すなわち、制御部１３は、広告情報４０に不適切なキーワード４１が含まれている可能性がない、あるいは低いと判定する。

他方、制御部１３は、広告情報４０のキーワード４１に急上昇ワード３１が含まれていると判定された場合（ステップＳ２０１，Ｙｅｓ）、広告情報４０のキーワード４１について更新がなされ、かかる更新が所定条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ２０３）。

ここで、ステップＳ２０３の所定条件は、例えば、更新回数が任意に設定された所定回数以上である場合、または、更新されてからの期間が任意に設定された所定時間未満である場合などであるが、これに限定されるものではない。

制御部１３は、キーワード４１の更新が所定条件を満たさないと判定された場合（ステップＳ２０３，Ｎｏ）、後述するステップＳ２０４の処理をスキップする。一方、制御部１３は、キーワード４１の更新が所定条件を満たすと判定された場合（ステップＳ２０３，Ｙｅｓ）、急上昇ワード３１が広告主端末６０，６０によって更新がなされたキーワード４１に含まれるか否かを判定する（ステップＳ２０４）。

制御部１３は、急上昇ワード３１が更新されたキーワード４１に含まれていない場合（ステップＳ２０４，Ｎｏ）、例えばステップＳ２０１で急上昇ワード３１とされたキーワード４１は、入稿時にも存在して審査を既に通過したものと推定できることから、判定フラグを１にセットする（ステップＳ２０２）。

他方、制御部１３は、急上昇ワード３１が更新されたキーワード４１に含まれていると判定した場合（ステップＳ２０４，Ｙｅｓ）、続いて、キーワード４１同士に関連性があるか否かを判定する（ステップＳ２０５）。

ステップＳ２０５の処理は、キーワード４１には急上昇ワード３１が含まれていることから、急上昇ワード３１とその他のキーワード４１との関連性の有無を判定する処理である。

制御部１３は、キーワード４１同士に関連性があると判定された場合（ステップＳ２０５，Ｙｅｓ）、例えば急上昇ワード３１は、他のキーワード４１と同様、広告コンテンツに適したキーワード４１であると推定できることから、判定フラグを１にセットする（ステップＳ２０２）。

制御部１３は、広告情報４０についてキーワード４１同士に関連性がないと判定された場合（ステップＳ２０５，Ｎｏ）、広告情報４０のクラスタ分析を行う（ステップＳ２０６）。

続いて、制御部１３は、分析結果とキーワード４１とに関連性があるか否かを判定する（ステップＳ２０７）。ステップＳ２０７の処理は、キーワード４１には急上昇ワード３１が含まれていることから、急上昇ワード３１を含むキーワード４１とＴＤ４２やＬＰ４３との関連性の有無を判定する処理である。

制御部１３は、分析結果とキーワード４１とに関連性があると判定された場合（ステップＳ２０７，Ｙｅｓ）、例えば急上昇ワード３１は、ＴＤ４２やＬＰ４３などの広告コンテンツに適したキーワード４１であると推定できることから、判定フラグを１にセットする（ステップＳ２０２）。

他方、分析結果とキーワード４１とに関連性がないと判定された場合（ステップＳ２０７，Ｎｏ）、広告情報４０に不適切なキーワード４１が含まれている可能性があると判定し、判定フラグを０にセットする（ステップＳ２０８）。

このように、情報処理装置１０にあっては、ステップＳ２０３〜Ｓ２０７の処理を行うことで、急上昇ワード３１が含まれている広告情報４０を、直ちに、不適切なキーワード４１が含まれている可能性のある広告情報４０とは判定しないようにした。これにより、情報処理装置１０にあっては、広告情報４０に不適切なキーワード４１が含まれている可能性があるか否かをより正確に判定することができる。

なお、上記したステップＳ２０３，Ｓ２０４と、ステップＳ２０５と、ステップＳ２０６，Ｓ２０７とについては、必ずしも全てを実行することを要せず、例えば、これらのうちのいずれか１つまたは２つを組み合わせてもよく、さらには処理を行わなくてもよい。

図７の説明に戻ると、制御部１３は、ステップＳ１０４の処理後、または、広告情報４０の入稿がないと判定された場合（ステップＳ１０３，Ｎｏ）、上記した判定処理の内容に基づいて、広告情報４０の抽出および通知設定処理を行う（ステップＳ１０５）。

具体的には、制御部１３は、上記した判定処理において、判定フラグが０とされ、広告情報４０に不適切なキーワード４１が含まれている可能性がある広告情報４０を、複数の広告情報４０から抽出する。

なお、このとき、制御部１３は、キーワード４１に含まれた急上昇ワード３１に優先度合いの高い優先ワードが含まれる場合、かかる優先ワードを優先して、広告情報４０の抽出を行うことが好ましい。

すなわち、優先度合いの高い優先ワードは、ネガティブな要素や意味合いを含んでいるため、このような優先ワードをキーワード４１として含む広告情報４０は、不適切なキーワード４１が含まれている可能性がより一層高いと推定することができる。

このように、制御部１３は、上述した優先ワードを優先して広告情報４０の抽出を行うことで、例えば、不適切なキーワードが含まれている可能性がより一層高いと推定される広告情報４０を早期に審査の対象にすることが可能となる。

また、制御部１３は、上記した判定処理の内容に基づき、かかる内容を広告配信業者や広告主に対して通知するか否かの設定を行う。ここでは、例えば、広告情報４０に不適切なキーワード４１が含まれている可能性があると判定されて抽出された広告情報４０について、その旨を広告配信業者等に通知するように設定する、すなわち、通知フラグに「１」を登録する。

続いて、制御部１３は、広告配信業者等に対して通知を行う対象があるか否かを判定する（ステップＳ１０６）。制御部１３は、通知対象がないと判定された場合（ステップＳ１０６，Ｎｏ）、そのまま処理を終了する。一方、制御部１３は、通知対象があると判定された場合（ステップＳ１０６，Ｙｅｓ）、通知フラグが「１」に登録された広告情報４０について、広告配信業者へ通知を行う（ステップＳ１０７）。そして、広告配信業者は、通知された広告情報４０に対して審査を開始するようにしてもよい。なお、制御部１３は、広告主に通知を行う場合は、広告情報４０に対応する「広告主アドレス」を用いてもよい。

［５．効果］
実施形態に係る情報処理装置１０は、ネットワーク上での注目度が急上昇するキーワード４１の情報を取得し、キーワード４１を含む複数の広告情報４０を受け付ける。そして、情報処理装置１０は、複数の広告情報４０のうち、急上昇ワード３１がキーワード４１の一部または全部として含まれる広告情報４０を複数の広告情報４０から抽出する。これにより、不適切なキーワードが含まれている可能性のある広告情報４０を抽出することができる。

また、情報処理装置１０は、所定期間の間にネットワーク上での注目度の上昇率が所定条件を満たすワードを急上昇ワード３１として取得する。これにより、例えば、検索サイト等に入力され易い検索ワードを、急上昇ワード３１として確実に取得することができる。

情報処理装置１０は、ネットワーク上での注目度が急上昇すると予測されるワードと期間とを予測ワードおよび予測期間として関連付けて記憶し、予測期間の開始タイミングから終了タイミングの間、予測ワードを急上昇ワード３１として取得する。これにより、季節的な要因で注目度が上昇するワードをも適切に反映させた急上昇ワード３１とすることができ、よって広告情報４０の抽出精度をより向上させることができる。

情報処理装置１０は、キーワード４１の更新を受け付け、キーワード４１の更新が所定条件を満たし、かつ、急上昇ワード３１が更新されるキーワード４１の一部または全部として含まれる場合に、更新されるキーワード４１を含む広告情報４０を複数の広告情報４０から抽出する。これにより、例えばキーワード４１の更新頻度が高く、不適切なキーワードが含まれている可能性がより一層高いと推定される広告情報４０を抽出することができる。

また、情報処理装置１０は、広告情報４０に含まれる複数のキーワード４１の関連性を判定し、キーワード４１の関連性が所定条件を満たさないと判定され、かつ、キーワード４１が複数のキーワード４１の一部または全部として含まれる場合に、複数のキーワード４１を含む広告情報４０を複数の広告情報４０から抽出する。これにより、広告情報４０に不適切なキーワード４１が含まれている可能性がより一層高いと推定される広告情報４０を抽出することができる。

また、情報処理装置１０は、広告情報４０に含まれる広告のＴＤ４２およびＬＰ４３の情報のうち少なくとも一つに基づいて、広告情報４０のクラスタ分析を行い、クラスタ分析された結果とキーワード４１との関連性が所定条件を満たさず、かつ、急上昇ワード３１がキーワード４１の一部または全部として含まれる場合に、複数のキーワード４１を含む広告情報４０を複数の広告情報４０から抽出する。これにより、広告情報４０に不適切なキーワード４１が含まれている可能性がより一層高いと推定される広告情報４０を抽出することができる。

情報処理装置１０は、所定の基準に基づいて優先度合いをワード（優先ワード）に関連付けて記憶し、急上昇ワード３１のうち、優先度合いの高い優先ワードを優先して広告情報４０の抽出を行う。これにより、例えば、不適切なキーワードが含まれている可能性がより一層高いと推定される広告情報４０を早期に審査の対象にすることが可能となる。

［６．ハードウェア構成］
なお、上述した実施形態における情報処理装置１０は、例えば、図９に示すような構成のコンピュータ１００がプログラムを実行することによって実現される。図９は、プログラムを実行するコンピュータ１００のハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１００は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０３、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０４、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１０５、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１０６、およびメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１０７を備える。

ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０３またはＨＤＤ１０４に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１０３は、コンピュータ１００の起動時にＣＰＵ１０１によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１０４は、ＣＰＵ１０１によって実行されるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１０５は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１０１へ送り、ＣＰＵ１０１が生成したデータを、ネットワークＮを介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１０１は、入出力インターフェイス１０６を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、および、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１０１は、入出力インターフェイス１０６を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１０１は、生成したデータを、入出力インターフェイス１０６を介して出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１０７は、記録媒体１０８に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１０２を介してＣＰＵ１０１に提供する。ＣＰＵ１０１は、当該プログラムを、メディアインターフェイス１０７を介して記録媒体１０８からＲＡＭ１０２上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１０８は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

コンピュータ１００が上述した実施形態に係る情報処理装置１０として機能する場合、コンピュータ１００のＣＰＵ１０１は、ＲＡＭ１０２上にロードされたプログラムを実行することにより、例えば、制御部１３の機能を実現する。また、ＨＤＤ１０４には、記憶部１２内のデータが記憶される。コンピュータ１００のＣＰＵ１０１は、プログラムを、記録媒体１０８から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、ネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。

なお、上述した実施形態では、審査や抽出する対象として広告情報を例に挙げたが、これに限定されるものではない。すなわち、例えば、審査や抽出する対象としては、キーワードなどを含むものであればどのような情報であってもよい。

［７．その他］
以上、本願の実施形態の一態様を図面に基づいて詳細に説明したが、これは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

上述した情報処理装置１０は、それぞれ複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。また、情報処理装置１０および急上昇ワード検出装置３０を一つのサーバコンピュータで実現してもよい。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、抽出部は、抽出手段や抽出回路に読み替えることができる。

１ 情報処理システム
１０ 情報処理装置
１１ 通信部
１２ 記憶部
１３ 制御部
２０ 要求部
２１ 取得部
２２ 受付部
２３ 抽出部
２４ 判定部
２５ 分析部
２６ 通知部
３０ 急上昇ワード検出装置
３１ 急上昇ワード
４０ 広告情報
４１ キーワード
４２ａ タイトル
４２ｂ ディスクリプション
４３ ランディングページ
７０ ウェブサーバ
８０ 広告配信装置

Claims (12)

1. ネットワーク上での注目度が急上昇する急上昇ワードの情報を取得する取得部と、
   キーワードを含む複数の広告情報の入稿、および、入稿後に広告主の広告主端末から送信される前記キーワードの更新を受け付ける受付部と、
   前記受付部によって入稿が受け付けられてから配信可能になる前の前記複数の広告情報のうち、前記取得部によって取得された前記急上昇ワードが前記キーワードの一部または全部として含まれる広告情報を前記複数の広告情報から抽出する抽出部と
   を備え、
   前記抽出部はさらに、
   前記受付部によって受け付けられた前記キーワードの更新が所定条件を満たし、かつ、前記急上昇ワードが前記更新されるキーワードの一部または全部として含まれる場合に、前記更新されるキーワードを含む広告情報を前記複数の広告情報から抽出すること
   を特徴とする情報処理装置。
2. ネットワーク上での注目度が急上昇する急上昇ワードの情報を取得する取得部と、
   キーワードを含む複数の広告情報を受け付ける受付部と、
   前記受付部によって受け付けられた前記複数の広告情報のうち、前記取得部によって取得された前記急上昇ワードが前記キーワードの一部または全部として含まれる広告情報を前記複数の広告情報から抽出する抽出部と、
   前記広告情報に含まれる複数のキーワードの関連性を判定する判定部とを備え、
   前記抽出部は、
   前記判定部によって前記複数のキーワードの関連性が所定条件を満たさないと判定され、かつ、前記急上昇ワードが前記複数のキーワードの一部または全部として含まれる場合に、前記複数のキーワードを含む広告情報を前記複数の広告情報から抽出する
   ことを特徴とする情報処理装置。
3. ネットワーク上での注目度が急上昇する急上昇ワードの情報を取得する取得部と、
   キーワードを含む複数の広告情報を受け付ける受付部と、
   前記受付部によって受け付けられた前記複数の広告情報のうち、前記取得部によって取得された前記急上昇ワードが前記キーワードの一部または全部として含まれる広告情報を前記複数の広告情報から抽出する抽出部と、
   前記広告情報に含まれる広告のタイトル、説明および前記広告のリンク先の情報のうち少なくとも一つに基づいて、前記広告情報のクラスタ分析を行う分析部とを備え、
   前記抽出部は、
   前記分析部によってクラスタ分析された結果と前記キーワードとの関連性が所定条件を満たさず、かつ、前記急上昇ワードが前記キーワードの一部または全部として含まれる場合に、前記キーワードを含む広告情報を前記複数の広告情報から抽出する
   ことを特徴とする情報処理装置。
4. 前記取得部は、
   所定期間の間に前記ネットワーク上での注目度の上昇率が所定条件を満たすワードを前記急上昇ワードとして取得する
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の情報処理装置。
5. 前記ネットワーク上での注目度が急上昇すると予測されるワードと期間とを予測ワードおよび予測期間として関連付けて記憶する記憶部を備え、
   前記取得部は、
   前記予測期間の開始タイミングから終了タイミングの間、前記予測ワードを前記急上昇ワードとして前記記憶部から取得する
   ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の情報処理装置。
6. 所定の基準に基づいて優先度合いをワードに関連付けて記憶する記憶部を備え、
   前記抽出部は、
   前記取得部によって取得された前記急上昇ワードのうち、前記優先度合いの高いワードを優先して前記広告情報の抽出を行う
   ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の情報処理装置。
7. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
   ネットワーク上での注目度が急上昇する急上昇ワードの情報を取得する取得工程と、
   キーワードを含む複数の広告情報の入稿、および、入稿後に広告主の広告主端末から送信される前記キーワードの更新を受け付ける受付工程と、
   前記受付工程によって入稿が受け付けられてから配信可能になる前の前記複数の広告情報のうち、前記取得工程によって取得された前記急上昇ワードが前記キーワードの一部または全部として含まれる広告情報を抽出する抽出工程と
   を含み、
   前記抽出工程はさらに、
   前記受付工程によって受け付けられた前記キーワードの更新が所定条件を満たし、かつ、前記急上昇ワードが前記更新されるキーワードの一部または全部として含まれる場合に、前記更新されるキーワードを含む広告情報を前記複数の広告情報から抽出する
   ことを特徴とする情報処理方法。
8. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
   ネットワーク上での注目度が急上昇する急上昇ワードの情報を取得する取得工程と、
   キーワードを含む複数の広告情報を受け付ける受付工程と、
   前記受付工程によって受け付けられた前記複数の広告情報のうち、前記取得工程によって取得された前記急上昇ワードが前記キーワードの一部または全部として含まれる広告情報を抽出する抽出工程と、
   前記広告情報に含まれる複数のキーワードの関連性を判定する判定工程と
   を含み、
   前記抽出工程は、
   前記判定工程によって前記複数のキーワードの関連性が所定条件を満たさないと判定され、かつ、前記急上昇ワードが前記複数のキーワードの一部または全部として含まれる場合に、前記複数のキーワードを含む広告情報を前記複数の広告情報から抽出する
   ことを特徴とする情報処理方法。
9. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
   ネットワーク上での注目度が急上昇する急上昇ワードの情報を取得する取得工程と、
   キーワードを含む複数の広告情報を受け付ける受付工程と、
   前記受付工程によって受け付けられた前記複数の広告情報のうち、前記取得工程によって取得された前記急上昇ワードが前記キーワードの一部または全部として含まれる広告情報を抽出する抽出工程と、
   前記広告情報に含まれる広告のタイトル、説明および前記広告のリンク先の情報のうち少なくとも一つに基づいて、前記広告情報のクラスタ分析を行う分析工程と
   を含み、
   前記抽出工程は、
   前記分析工程によってクラスタ分析された結果と前記キーワードとの関連性が所定条件を満たさず、かつ、前記急上昇ワードが前記キーワードの一部または全部として含まれる場合に、前記キーワードを含む広告情報を前記複数の広告情報から抽出する
   ことを特徴とする情報処理方法。
10. コンピュータに、
    ネットワーク上での注目度が急上昇する急上昇ワードの情報を取得する取得手順と、
    キーワードを含む複数の広告情報の入稿、および、入稿後に広告主の広告主端末から送信される前記キーワードの更新を受け付ける受付手順と、
    前記受付手順によって入稿が受け付けられてから配信可能になる前の前記複数の広告情報のうち、前記取得手順によって取得された前記急上昇ワードが前記キーワードの一部または全部として含まれる広告情報を抽出する抽出手順と
    を実行させ、
    前記抽出手順はさらに、
    前記受付手順によって受け付けられた前記キーワードの更新が所定条件を満たし、かつ、前記急上昇ワードが前記更新されるキーワードの一部または全部として含まれる場合に、前記更新されるキーワードを含む広告情報を前記複数の広告情報から抽出する
    ことを特徴とする情報処理プログラム。
11. コンピュータに、
    ネットワーク上での注目度が急上昇する急上昇ワードの情報を取得する取得手順と、
    キーワードを含む複数の広告情報を受け付ける受付手順と、
    前記受付手順によって受け付けられた前記複数の広告情報のうち、前記取得手順によって取得された前記急上昇ワードが前記キーワードの一部または全部として含まれる広告情報を抽出する抽出手順と、
    前記広告情報に含まれる複数のキーワードの関連性を判定する判定手順と
    を実行させ、
    前記抽出手順は、
    前記判定手順によって前記複数のキーワードの関連性が所定条件を満たさないと判定され、かつ、前記急上昇ワードが前記複数のキーワードの一部または全部として含まれる場合に、前記複数のキーワードを含む広告情報を前記複数の広告情報から抽出する
    ことを特徴とする情報処理プログラム。
12. コンピュータに、
    ネットワーク上での注目度が急上昇する急上昇ワードの情報を取得する取得手順と、
    キーワードを含む複数の広告情報を受け付ける受付手順と、
    前記受付手順によって受け付けられた前記複数の広告情報のうち、前記取得手順によって取得された前記急上昇ワードが前記キーワードの一部または全部として含まれる広告情報を抽出する抽出手順と、
    前記広告情報に含まれる広告のタイトル、説明および前記広告のリンク先の情報のうち少なくとも一つに基づいて、前記広告情報のクラスタ分析を行う分析手順と
    を実行させ、
    前記抽出手順は、
    前記分析手順によってクラスタ分析された結果と前記キーワードとの関連性が所定条件を満たさず、かつ、前記急上昇ワードが前記キーワードの一部または全部として含まれる場合に、前記キーワードを含む広告情報を前記複数の広告情報から抽出する
    ことを特徴とする情報処理プログラム。

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