JP7087180B1 - 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】柔軟にランキングを生成する情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供すること。
【解決手段】情報処理システム１において、外部装置２０から利用者利用者情報及び取引対象情報を取得し、利用者が入力した検索クエリを端末装置１０から受け付ける情報処理装置１００は、決定部１３３と、推定部１３４とを有する。決定部１３３は、取引対象のうち、ランキングにおけるブーストを行うブースト処理の対象とする取引対象であるブースト対象を決定する。推定部１３４は、決定部１３３により決定されたブースト対象についてブースト処理が行われた結果を反映したランキングを生成する。
【選択図】図９

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。

従来、利用者に情報提供を行う商品等の取引対象のランキングに関する種々の技術が提供されている。例えば、複数のランキング処理によるランキング結果を混合して統合ランキング結果として出力する技術が提供されている（例えば、特許文献１）。

特開２０２０－１７７５１５号公報

しかしながら、上記の従来技術には改善の余地がある。上記の従来技術では、複数のランキング処理によるランキング結果を混合させているに過ぎず、例えば特定の季節に需要が高まる取引対象等について評価を高めたり、順位を上昇させたりすることにより、柔軟にランキングを生成することは難しい。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、柔軟にランキングを生成することができる情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを目的とする。

本願に係る情報処理装置は、取引対象のうち、ランキングにおけるブーストを行うブースト処理の対象とする取引対象であるブースト対象を決定する決定部と、前記決定部により決定された前記ブースト対象について前記ブースト処理が行われた結果を反映した前記ランキングを生成する生成部と、を備えることを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、柔軟にランキングを生成することができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る情報処理装置が実行する情報処理の一例を示す図である。 図２は、コンテンツの一例を示す図である。 図３は、複数の切り口での取引対象のランキングの一例を示す図である。 図４は、検索結果及びランキングの一例を示す図である。 図５は、検索結果及びランキングの一例を示す図である。 図６は、検索結果及びランキングの一例を示す図である。 図７は、検索結果及びランキングの一例を示す図である。 図８は、製品に基づくランキングの概念を示す図である。 図９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１０は、実施形態に係る利用者情報記憶部の一例を示す図である。 図１１は、実施形態に係る取引対象情報記憶部の一例を示す図である。 図１２は、実施形態に係るコンテンツ記憶部の一例を示す図である。 図１３は、情報処理装置が実行する情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１４は、情報処理装置が実行する情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１５は、情報処理装置が実行する情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１６は、情報処理装置が実行する情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１７は、情報処理装置が実行する情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１８は、情報処理装置が実行する情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１９は、情報処理装置が実行する情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図２０は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

（実施形態）
〔１．情報処理の一例〕
まず、図１を用いて、情報処理装置１００が実行する情報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１００が実行する情報処理の一例を示す図である。情報処理装置１００は、電子商取引（ＥＣ：Electronic Commerce）サービスで取引される取引対象に関する情報処理を実行する。ここで、取引対象とは、商品又はサービスの利用である。なお、電子商取引サービスで取引される取引対象には、電子商店街（オンラインモール）、オンラインショッピングサイト、オークションサイト、フリーマーケットサイト等の様々な態様にて取引される取引対象が含まれる。なお、図１では、電子商店街にて取引される取引対象に対する情報処理を一例として示す。

〔１－１．情報処理の概要〕
まず、情報処理装置１００が行う情報処理の流れの概要を説明する。情報処理装置１００は、端末装置１０を利用する利用者が入力した検索クエリ（単に「クエリ」ともいう）を用いて利用者に情報提供を行う。具体的には、情報処理装置１００は、利用者が入力した検索クエリに対応する検索結果を配置したタブ（「第１タブ」ともいう）と、検索クエリに対応する取引対象のランキングを配置したタブ（「第２タブ」ともいう）とを含むコンテンツを生成する。そして、情報処理装置１００は、生成した第１タブと第２タブとを含むコンテンツを提供する。このような情報処理装置１００が行う情報処理の流れを、図１を用いて説明する。

なお、図１では、情報処理装置１００がクエリを入力した利用者が利用する端末装置１０に、検索結果を提供する検索装置として機能する場合を一例として説明する。例えば、情報処理装置１００は、電子商店街にて取引される取引対象を対象として検索処理を実行する検索エンジンとしての機能を有する。例えば、情報処理装置１００は、クエリを用いた検索処理の対象となる取引対象が、インデックスされて格納されたデータベース（「取引対象データベース」ともいう）を有し、その取引対象データベースの情報を対象として検索処理を実行する。例えば、取引対象データベースの情報は記憶部１２０（図９参照）に格納される。

このように、図１では情報処理装置１００が検索装置としても機能する、すなわち情報処理装置１００と検索装置とが一体である場合を説明するが、情報処理装置１００と検索装置とは別体であってもよい。この場合、情報処理システム１（図９参照）には、クエリを対象とした検索処理を実行し、検索結果を提供する検索サービスを提供する検索装置が含まれる。例えば、情報処理装置１００は、利用者が入力したクエリを検索装置へ送信し、検索装置から検索結果を受信し、その検索結果を用いて生成したコンテンツを利用者が利用する端末装置１０に送信する。例えば外部装置２０が検索装置である場合、情報処理装置１００は、利用者が入力したクエリを外部装置２０へ送信し、外部装置２０から検索結果を受信し、その検索結果を用いて生成したコンテンツを利用者が利用する端末装置１０に送信する。なお、上記のシステム構成は一例に過ぎず、クエリを入力した利用者に対して所望の情報を提供可能であれば、情報処理システム１はどのような装置構成であってもよい。

まず、情報処理装置１００は、外部装置２０から利用者に関する情報（「利用者情報」ともいう）を取得する（ステップＳ１）。外部装置２０は、利用者に関する利用者情報を情報処理装置１００へ送信する。例えば、外部装置２０は、利用者の属性情報を含む利用者情報を情報処理装置１００へ送信する。例えば、属性情報には、年齢、性別、居住地域、職業等のデモグラフィック属性を示す情報や、興味・関心、ライフスタイル等のサイコグラフィック属性を示す情報等の様々な情報が含まれる。なお、属性情報は一例に過ぎず、利用者情報には、利用者に関する情報であれば、どのような情報が含まれてもよい。例えば、利用者情報には、インターネットにおける行動等の利用者の行動の履歴が含まれてもよい。例えば、利用者情報には、電子商店街等の電子商取引サービスにおける取引対象についての情報の閲覧履歴、購買履歴等の利用者の行動履歴が含まれてもよい。

また、情報処理装置１００は、外部装置２０から取引対象に関する情報（「取引対象情報」ともいう）を取得する（ステップＳ２）。例えば、情報処理装置１００は、電子商店街にて取引される取引対象の取引対象情報を外部装置２０から取得する。例えば、情報処理装置１００は、電子商店街にて販売（出品）中の取引対象の取引対象情報を外部装置２０から取得する。例えば、情報処理装置１００は、所定の期間毎に、取引対象の取引対象情報を外部装置２０から取得する。

ここで、取引対象情報には、取引対象に関する様々な情報が含まれる。例えば、取引対象情報には、取引対象の情報提供に用いられる様々な情報が含まれる。例えば、取引対象情報には、販売元、販売価格、取引対象の画像、カテゴリ、タイトル、説明文、支払方法、販売期間、販売個数等が含まれる。

また、例えば、取引対象情報には、取引対象の販売履歴が含まれる。例えば、取引対象情報には、取引対象の予約数、注文数、販売数、注文金額（売上）等の情報が含まれる。また、例えば、取引対象情報には、取引対象が販売された日時から経過した期間、取引対象を示す情報の閲覧回数（ＰＶ（ページビュー）数）、取引対象に対するレビュー数、取引対象に対する評価等の情報が含まれる。

また、取引対象情報には、取引対象に関する外的要因の情報が含まれてもよい。例えば、取引対象情報には、ＳＮＳ（Social Networking Service）における取引対象に関する投稿の情報が含まれてもよい。例えば、取引対象情報には、ＳＮＳにおいて利用者が投稿した投稿情報が含まれてもよい。例えば、投稿情報は、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）、Ｆａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）、Ｉｎｓｔａｇｒａｍ（登録商標）、ＹｏｕＴｕｂｅ（登録商標）等に、利用者が投稿した文字情報、または画像や動画等の画像情報等であってもよい。例えば、取引対象情報には、取引対象に関する検索数の情報が含まれてもよい。

また、取引対象情報には、取引対象に関する内的要因の情報が含まれてもよい。例えば、取引対象情報には、取引対象を対象とするインセンティブの情報が含まれてもよい。例えば、取引対象情報には、取引対象を対象として、利用者に与えられるインセンティブの情報が含まれてもよい。例えば、取引対象情報には、取引対象を対象とするクーポンの情報が含まれてもよい。例えば、取引対象情報には、取引対象に関する値下げの情報が含まれてもよい。なお、上記は一例に過ぎず、取引対象情報には、取引対象に関する情報であれば、どのような情報が含まれてもよい。

なお、上記例では、情報処理装置１００が、ステップＳ１と、ステップＳ２とに分けて取得処理を行う例を挙げて説明したが、情報処理装置１００は、外部装置２０から利用者情報と、取引対象情報とを同時に取得してもよい。

また、情報処理装置１００は、利用者が入力した検索クエリを端末装置１０から受け付ける（ステップＳ３）。例えば、端末装置１０は、利用者が入力した検索クエリを情報処理装置１００へ送信する。例えば、利用者Ｕ１が利用する端末装置１０は、利用者Ｕ１が入力した検索クエリを情報処理装置１００へ送信する。これにより、情報処理装置１００は、利用者Ｕ１が入力した検索クエリを取得する。図１では、利用者Ｕ１は、検索クエリ「テレビ」を端末装置１０に入力し、端末装置１０は、利用者Ｕ１が入力した検索クエリ「テレビ」を情報処理装置１００へ送信する。例えば、利用者Ｕ１は、図２中の検索ボックスＢＸ１のような検索クエリを入力する入力欄に検索クエリ「テレビ」を入力する。

そして、検索クエリ「テレビ」を受信した情報処理装置１００は、利用者に情報提供するための処理を行う。図１では、情報処理装置１００は、検索クエリ「テレビ」を用いた検索処理により検索結果を生成する（ステップＳ４）。情報処理装置１００は、取引対象データベースの情報を用いて、検索クエリ「テレビ」に対応する取引対象情報を抽出する。例えば、情報処理装置１００は、取引対象データベースを対象として検索クエリ「テレビ」を用いて検索処理を行い、検索クエリ「テレビ」に対応する取引対象情報を抽出する。例えば、情報処理装置１００は、取引対象情報に検索クエリ「テレビ」に対応する文字列等の情報が含まれる取引対象情報を抽出する。

なお、クエリに対応する情報の抽出は従来技術を用いて行われ、取引対象が特定可能であればどのような処理であってもよく、詳細な説明は省略する。また、検索処理を情報処理装置１００以外の装置（検索装置）が行う場合、情報処理装置１００は、検索装置に検索クエリ「テレビ」を送信し、検索装置から検索クエリ「テレビ」の検索結果を受信する。情報処理装置１００は、検索クエリ「テレビ」に対応する情報として抽出された取引対象情報を用いて、検索クエリ「テレビ」の検索結果を生成する。例えば、情報処理装置１００は、抽出した取引対象情報の取引対象の一覧情報を、検索クエリ「テレビ」の検索結果として生成する。

また、情報処理装置１００は、検索クエリ「テレビ」に対応する取引対象のランキングを生成する（ステップＳ５）。例えば、情報処理装置１００は、検索クエリ「テレビ」を用いた検索処理の検索結果に含まれる取引対象を順位付けを行う対象（「ランキング対象」ともいう）として、各取引対象に順位付けすることにより、ランキングを生成する。例えば、情報処理装置１００は、ランキング対象となる各取引対象についてスコアを算出し、算出したスコアを用いて取引対象のランキングを生成する。例えば、情報処理装置１００は、スコアが高い方から順に高い順位を付けることにより、ランキングを生成する。

例えば、情報処理装置１００は、取引対象に関する取引対象情報に基づいて取引対象のスコアを算出する。情報処理装置１００は、取引対象の取引対象情報を入力として、その取引対象のスコアを出力する関数（「スコア関数」ともいう）を用いて、取引対象のスコアを算出する。情報処理装置１００は、取引対象の注文数、注文金額、閲覧回数（ＰＶ数）等の複数の要素が大きくなる程、出力する値が大きくなるスコア関数を用いて、取引対象のスコアを算出してもよい。

例えば、情報処理装置１００は、取引対象の注文数、注文金額、閲覧回数（ＰＶ数）等の複数の要素の各々と、各要素の重み（係数）を乗算した値（「部分スコア」ともいう）を用いて取引対象のスコアを算出する。情報処理装置１００は、取引対象の複数の要素の各々の部分スコアの合計を、取引対象のスコアとして算出してもよい。情報処理装置１００は、取引対象の複数の要素の各々の部分スコアの平均を、取引対象のスコアとして算出してもよい。

また、情報処理装置１００は、取引対象の注文数、注文金額、閲覧回数（ＰＶ数）等の複数の要素の各々について、所定の期間ごとに集計した集計値を用いて取引対象のスコアを算出してもよい。情報処理装置１００は、取引対象の複数の要素の各々について、日付ごとに集計した集計値を用いて取引対象のスコアを算出してもよい。この場合、情報処理装置１００は、所定の期間ごとに集計した取引対象の複数の要素の集計値と、各要素の重み（係数）を乗算した値（「期間スコア」ともいう）を用いて取引対象のスコアを算出してもよい。情報処理装置１００は、各期間の期間スコアに、期間と算出時点との差に応じた減衰係数を乗算した値を用いて取引対象のスコアを算出してもよい。情報処理装置１００は、各期間の期間スコアに、過去の期間程値が小さくなる減衰係数を乗算した値を用いて取引対象のスコアを算出してもよい。

なお、上記は一例に過ぎず、情報処理装置１００は、どのような情報を用いて取引対象のスコアを算出してもよい。情報処理装置１００は、算出した取引対象のスコアにその取引対象を販売する販売元（ストア）の評価に基づく係数を用いて、取引対象のスコアを補正してもよい。情報処理装置１００は、算出した取引対象のスコアにその取引対象を販売する販売元の評価に基づく係数を乗算して、取引対象のスコアを補正してもよい。

そして、情報処理装置１００は、検索クエリ「テレビ」の検索結果と、検索クエリ「テレビ」に対応する取引対象のランキングとを用いて、利用者に提供するコンテンツを生成する（ステップＳ６）。情報処理装置１００は、検索クエリ「テレビ」の検索結果を配置した第１タブと、検索クエリ「テレビ」に対応する取引対象のランキングを配置した第２タブとを含むコンテンツを生成する。

そして、情報処理装置１００は、生成した第１タブと第２タブとを含むコンテンツを提供する（ステップＳ７）。情報処理装置１００は、生成した第１タブと第２タブとを含むコンテンツを、検索クエリ「テレビ」を入力した利用者が利用する端末装置１０に送信する。

ここで、図２を用いて、端末装置１０に提供されるコンテンツの一例について説明する。図２は、コンテンツの一例を示す図である。図２のコンテンツＣ１は、検索クエリ「テレビ」の検索結果を配置した第１タブコンテンツ（図示省略）と、検索クエリ「テレビ」に対応する取引対象のランキングを配置した第２タブコンテンツＣ２とを含むコンテンツである。また、図２のコンテンツＣ１の検索ボックスＢＸ１には、利用者が入力した検索クエリ「テレビ」が配置される。

また、図２のコンテンツＣ１には、第１タブコンテンツと第２タブコンテンツＣ２とを切り替えて表示するための第１見出しＴＢ１及び第２見出しＴＢ２が含まれる。第１見出しＴＢ１及び第２見出しＴＢ２はいずれかを選択可能であり、コンテンツＣ１の表示領域ＡＲ１には、第１見出しＴＢ１または第２見出しＴＢ２の利用者の選択に応じて、第１タブコンテンツまたは第２タブコンテンツのいずれかが表示される。

図２では、情報処理装置１００は、第１タブコンテンツ、第２タブコンテンツＣ２、及び第１タブコンテンツと第２タブコンテンツＣ２とを切り替えて表示するための第１見出しＴＢ１及び第２見出しＴＢ２を含むコンテンツＣ１を生成する。そして、情報処理装置１００は、第１タブコンテンツ、第２タブコンテンツＣ２、及び第１タブコンテンツと第２タブコンテンツＣ２とを切り替えて表示するための第１見出しＴＢ１及び第２見出しＴＢ２を含むコンテンツＣ１を端末装置１０へ送信する。情報処理装置１００からコンテンツＣ１を受信した端末装置１０は、コンテンツＣ１を表示する。

図２に示すように、第１見出しＴＢ１は、「検索」と表記され、第１見出しＴＢ１が選択された場合、検索結果を配置した第１タブコンテンツが表示領域ＡＲ１に表示される。また、第２見出しＴＢ２は、「ランキング」と表記され、第２見出しＴＢ２が選択された場合、取引対象のランキングを配置した第２タブコンテンツが表示領域ＡＲ１に表示される。

図２では、利用者により第１見出しＴＢ１が選択された場合、検索クエリ「テレビ」の検索結果を配置した第１タブコンテンツが表示領域ＡＲ１に表示される。また、利用者により第２見出しＴＢ２が選択された場合、検索クエリ「テレビ」に対応する取引対象のランキングを配置した第２タブコンテンツＣ２が表示領域ＡＲ１に表示される。

図２は第２見出しＴＢ２が選択された状態を示し、端末装置１０は、表示領域ＡＲ１に検索クエリ「テレビ」に対応する取引対象のランキングを配置した第２タブコンテンツＣ２を表示する。具体的には、コンテンツＣ１の表示領域ＡＲ１には、スコアが高い方から順に検索クエリ「テレビ」に対応する取引対象が並べられたランキングを示す第２タブコンテンツＣ２が表示される。

図２では、コンテンツＣ１の表示領域ＡＲ１には、順位が１位である取引対象（「取引対象Ｇ１」とする）の情報が表示された場合を示す。取引対象Ｇ１は販売元ＳＡが販売するテレビＸである。販売元ＳＡは、例えば電子商店街で販売を行う店舗（ストア）である。端末装置１０は、取引対象Ｇ１の情報として、取引対象Ｇ１の製品名、値段、送料無料等の各種情報を表示する。また、端末装置１０は、取引対象Ｇ１の情報の近傍に、取引対象Ｇ１の順位が１位となった理由を示す理由情報ＲＳ１を表示するが、理由の点についての詳細は後述する。

なお、図２では、順位が１位の取引対象Ｇ１の情報のみを図示するが、第２タブコンテンツＣ２において、順位が１位の取引対象Ｇ１の下には順位が２位の取引対象を示す情報が配置され、その下には順位が３位以降の取引対象（テレビ）を示す情報が並べて配置される。例えば、端末装置１０の利用者は、端末装置１０の表示画面にタッチしスクロール操作をすることにより、表示領域ＡＲ１に表示を下へスクロールさせて、表示領域ＡＲ１に順位が２位以降の取引対象（テレビ）を示す情報を表示させることができる。なお、上記の利用者の操作は一例に過ぎず、端末装置１０は、利用者の操作に応じて、表示領域ＡＲ１における表示を変更可能であれば、利用者によるどのような操作を受け付けてもよい。

また、図２では、利用者が第１見出しＴＢ１を選択し、選択された見出しが第２見出しＴＢ２から第１見出しＴＢ１に切り替えられた場合、端末装置１０は、表示領域ＡＲ１に検索クエリ「テレビ」の検索結果を配置した第１タブコンテンツを表示する。すなわち、端末装置１０は、第２タブコンテンツＣ２から、検索クエリ「テレビ」の検索結果を配置した第１タブコンテンツに表示領域ＡＲ１の表示を切り替える。なお、第１タブコンテンツにおける検索クエリ「テレビ」の検索結果は、ランダムに取引対象が配置されてもよいし、新着順や売れている順等の任意の基準で取引対象が配置されてもよい。

このように、端末装置１０は、利用者の選択に応じて、第１タブコンテンツと第２タブコンテンツＣ２とを切り替えて表示領域ＡＲ１に表示する。すなわち、端末装置１０は、利用者の選択に応じて、コンテンツＣ１の表示領域ＡＲ１に第１タブコンテンツと第２タブコンテンツＣ２とのいずれかを表示する。

上述したように、情報処理装置１００は、利用者の選択に応じて、第１タブコンテンツと第２タブコンテンツＣ２とを切り替えて表示領域ＡＲ１に表示するコンテンツＣ１を利用者の端末装置１０に提供する。これにより、コンテンツＣ１の提供を受けた端末装置１０を利用する利用者は、単純に検索結果を見たい場合は、第１タブコンテンツを端末装置１０に表示させ、ランキングを見たい場合は、第２タブコンテンツＣ２を端末装置１０に表示させる。このように情報を切り替えて表示するコンテンツＣ１の場合、端末装置１０を利用する利用者は、自身が見たい内容に応じて、表示を切り替えて端末装置１０に表示させて、その内容を確認することができる。したがって、情報処理装置１００は、適切なコンテンツを提供することができる。

〔１－２．各種処理の詳細〕
上述した情報処理を前提として、各種の処理の詳細を説明する。なお、上記で説明した内容と同様の点については適宜説明を省略する。また、以下で説明する各種の処理は適宜組み合わせてもよい。例えば、後述する複数の切り口でのランキングにおいてもその取引対象の順位の理由を説明する情報を提供してもよい。なお、上記は一例に過ぎず、各種の処理は組合せた処理が可能である範囲でどのように組み合わされてもよい。

〔１－２－１．切り口〕
情報処理装置１００は、取引対象に対応する複数の切り口のうち、検索クエリとの関連が所定の条件を満たす切り口（「関連切り口」ともいう）と検索クエリとに基づく取引対象のランキングを示すコンテンツを提供してもよい。

なお、ここでいう取引対象に対応する切り口とは、例えば取引対象に対する視点（観点）である。例えば取引対象に対応する切り口には、その取引対象が該当するカテゴリ、ブランド、利用シーン、スペック（製品の仕様や機能）、取引対象により解決され得る課題、取引対象により解決され得る人の悩み等、取引対象に対応する様々な切り口（観点）が含まれる。以下ではランキングの表示対象とする切り口の決定の処理について説明した後、決定した切り口でのランキングの表示について説明する。

情報処理装置１００は、複数の切り口のうち、検索クエリとの関連度が高い切り口を関連切り口に決定する。例えば、情報処理装置１００は、複数の切り口のうち、検索クエリとの関連度を示す関連度スコア（単に「関連度」ともいう）が所定の閾値以上である切り口を、検索クエリとの関連度が高い関連切り口に決定する。例えば、情報処理装置１００は、関連度を算出する所定のアルゴリズムを用いて、検索クエリについて複数の切り口の各々の関連度を算出する。情報処理装置１００は、検索クエリの意図を解釈し、その検索クエリと各切り口の関連度を推定するアルゴリズムを用いて、検索クエリについて複数の切り口の各々の関連度を算出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、正規化された関連度を算出する所定のアルゴリズムを用いて、検索クエリについて複数の切り口の各々の関連度を算出する。例えば、情報処理装置１００は、各切り口の関連度の合計が１となるように、検索クエリについて複数の切り口の各々の関連度を算出する。

なお、上記は一例に過ぎず、情報処理装置１００は、どのような情報を用いて、複数の切り口の各々と検索クエリとの関連度を算出してもよい。情報処理装置１００は、キーワードに複数の切り口の各々の関連度が対応付けられた関連度一覧情報を用いて、検索クエリについて複数の切り口の各々の関連度を算出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、関連度一覧情報を参照し、検索クエリに対応するキーワードを決定し、決定したキーワードに対応付けられた複数の切り口の各々の関連度を用いてもよい。

例えば、情報処理装置１００は、関連度が所定の閾値以上である切り口を、検索クエリとの関連度が高い関連切り口に決定する。例えば、情報処理装置１００は、関連度が第１閾値（例えば０．５）以上である切り口がある場合、その切り口のみを関連切り口に決定する。この場合、情報処理装置１００は、１つの関連切り口と検索クエリとに基づく一のランキングを含むコンテンツを提供する。

例えば、情報処理装置１００は、関連度が第１閾値以上の切り口がない場合、関連度が第２閾値（例えば０．１）以上第１閾値未満の切り口を、関連切り口に決定する。例えば、情報処理装置１００は、第２閾値以上第１閾値未満の切り口（関連切り口）が複数ある場合、複数の関連切り口の各々と検索クエリとに基づく複数のランキング（マルチランキング）を含むコンテンツを提供する。情報処理装置１００は、関連度が第２閾値以上の切り口がない場合、関連切り口と検索クエリとに基づくランキング無しのコンテンツを提供してもよい。なお、上記は一例に過ぎず、情報処理装置１００は、どのような条件を基に提供するランキングを決定してもよい。情報処理装置１００は、第１閾値を用いずに、第２閾値以上の切り口を関連切り口として、その関連切り口の各々と検索クエリとに基づく複数のランキング（マルチランキング）を含むコンテンツを提供してもよい。

上記の点を前提として、切り口に応じた情報処理について、図３を用いて説明する。図３は、複数の切り口での取引対象のランキングの一例を示す図である。なお、図３では、説明のために切り口ごとに分割した状態を示す。図３では、複数の切り口が関連切り口として決定された場合のランキングについて説明する。図３では、検索クエリが文字列「ＸＸＸＸ」である場合を一例として説明する。なお、図３では、文字列「ＸＸＸＸ」といった抽象的な文字列で説明するが、文字列「ＸＸＸＸ」は、所定の対象（図４の例では所定のゲームソフトシリーズの名称）を示すものとする。

また、図３では、切り口＃１、切り口＃２、切り口＃３の３つの切り口が関連切り口として決定された場合を示す。なお、図３では、切り口＃１、切り口＃２、切り口＃３といった抽象的な文字列で示すが、各切り口は、例えば図４の場合は「ぬいぐるみ」、「ヒーロー遊び」、「トレーディングカード」といった具体的な切り口を示す情報である。

例えば、情報処理装置１００は、検索クエリ「ＸＸＸＸ」を用いた検索処理の検索結果に含まれる取引対象（検索結果取引対象）のうち、切り口＃１、切り口＃２、切り口＃３の各々に該当する取引対象を決定する。例えば、情報処理装置１００は、検索結果取引対象の取引対象情報を用いて、切り口＃１、切り口＃２、切り口＃３の各々に該当する取引対象を決定する。

ここで、取引対象情報には、各取引対象が該当する切り口を示す情報が含まれる。例えば、取引対象情報には、各取引対象が該当するカテゴリ、ブランド、利用シーン、スペック、取引対象により解決され得る課題、取引対象により解決され得る人の悩み等の複数の切り口を示す情報が含まれる。

例えば、情報処理装置１００は、検索結果取引対象の取引対象情報を参照し、切り口＃１、切り口＃２、切り口＃３の各々に該当する取引対象を決定（特定）する。情報処理装置１００は、切り口＃１に該当する取引対象を切り口＃１のランキング対象として、順位付けすることにより、切り口＃１のランキングを生成する。

例えば、情報処理装置１００は、ランキング対象となる切り口＃１に該当する取引対象についてスコアを算出し、算出したスコアを用いて切り口＃１のランキングを生成する。なお、取引対象のスコアの算出は、図１で説明した内容と同様であるため説明を省略する。例えば、情報処理装置１００は、スコアが高い方から順に高い順位を付けることにより、切り口＃１のランキングを生成する。

図３に示す一覧情報ＴＡ１は、取引対象の順位と、取引対象を識別する識別情報である取引対象ＩＤ（Identifier）と、スコアとを対応付けた一覧を示す。一覧情報ＴＡ１では、順位「１位」が、取引対象ＩＤ「Ｍ３４」であり、スコアが「０．９４」である。順位「２位」が、取引対象ＩＤ「Ｍ７」であり、スコアが「０．８９」である。順位「３位」が、取引対象ＩＤ「Ｍ１」であり、スコアが「０．６３」である。情報処理装置１００は、一覧情報ＴＡ１に示すような情報を用いて、切り口＃１のランキングを生成する。

同様に、情報処理装置１００は、切り口＃２に該当する取引対象を切り口＃２のランキング対象として、順位付けすることにより、切り口＃２のランキングを生成する。例えば、情報処理装置１００は、ランキング対象となる切り口＃２に該当する取引対象についてスコアを算出し、算出したスコアを用いて切り口＃２のランキングを生成する。

図３に示す一覧情報ＴＡ２は、取引対象の順位と、取引対象を識別する識別情報である取引対象ＩＤと、スコアとを対応付けた一覧を示す。一覧情報ＴＡ２では、順位「１位」が、取引対象ＩＤ「Ｍ１６２」であり、スコアが「０．８４」である。順位「２位」が、取引対象ＩＤ「Ｍ７７」であり、スコアが「０．７４」である。順位「３位」が、取引対象ＩＤ「Ｍ１８」であり、スコアが「０．６８」である。情報処理装置１００は、一覧情報ＴＡ２に示すような情報を用いて、切り口＃２のランキングを生成する。

同様に、情報処理装置１００は、切り口＃３に該当する取引対象を切り口＃３のランキング対象として、順位付けすることにより、切り口＃３のランキングを生成する。例えば、情報処理装置１００は、ランキング対象となる切り口＃３に該当する取引対象についてスコアを算出し、算出したスコアを用いて切り口＃３のランキングを生成する。

図３に示す一覧情報ＴＡ３は、取引対象の順位と、取引対象を識別する識別情報である取引対象ＩＤと、スコアとを対応付けた一覧を示す。一覧情報ＴＡ３では、順位「１位」が、取引対象ＩＤ「Ｍ１５」であり、スコアが「０．９８」である。順位「２位」が、取引対象ＩＤ「Ｍ４１」であり、スコアが「０．７９」である。順位「３位」が、取引対象ＩＤ「Ｍ９１」であり、スコアが「０．５３」である。情報処理装置１００は、一覧情報ＴＡ３に示すような情報を用いて、切り口＃３のランキングを生成する。なお、切り口ごとのランキングの生成処理は上記に限らず、上述した複数の切り口のランキングが生成可能であれば、どのような処理であってもよい。情報処理装置１００は、検索結果取引対象の各々のスコアを算出した後、切り口ごとに該当する取引対象を分類して、分類後に切り口ごとにスコアが高い方から順にソートすることにより、切り口ごとのランキングを生成してもよい。

そして、情報処理装置１００は、切り口＃１のランキング、切り口＃２のランキング及び切り口＃３のランキングを含むコンテンツを生成する。例えば、情報処理装置１００は、検索クエリ「ＸＸＸＸ」の検索結果を配置した第１タブコンテンツと、切り口＃１のランキング、切り口＃２のランキング及び切り口＃３のランキングを配置した第２タブコンテンツを含むコンテンツを生成する。そして、情報処理装置１００は、検索クエリ「ＸＸＸＸ」の検索結果を配置した第１タブコンテンツと、切り口＃１のランキング、切り口＃２のランキング及び切り口＃３のランキングを配置した第２タブコンテンツを含むコンテンツを端末装置１０へ送信する。情報処理装置１００からコンテンツを受信した端末装置１０は、受信したコンテンツを表示する。

このように、情報処理装置１００は、検索クエリとの関連が所定の条件を満たす関連切り口と検索クエリとに基づく取引対象のランキングを示すコンテンツを提供することにより、適切なコンテンツを提供することができる。

なお、上記は一例に過ぎず、情報処理装置１００は、様々な情報を適宜用いて切り口を決定してもよい。情報処理装置１００は、ユーザ属性またはユーザの悩みに応じて切り口を決定してもよい。また、情報処理装置１００は、検索履歴に基づいて切り口を決定してもよい。検索クエリ「花束」が検索クエリ「プレゼント」と組合せて用いられる割合が所定割合以上である場合、検索クエリ「花束」の切り口を「プレゼント」に決定してもよい。

また、情報処理装置１００は、検索履歴から推定される興味関心に基づいて切り口を決定してもよい。上述したように、情報処理装置１００は、検索クエリと切り口とに対応する情報（タイトル、本文、レビュー）と紐づく取引対象のランキングを生成してもよい。また、情報処理装置１００は、ある切り口の関連度が高すぎる（所定条件を満たす）場合は、その切り口のランキングのみを生成してもよい。

〔１－２－２．検索結果及びランキング例〕
次に、図４～図７を用いて検索結果及びランキングの例について説明する。図４～図７は、検索結果及びランキングの一例を示す図である。

〔１－２－２－１．複数の切り口〕
まず、図４の例について説明する。図４では、検索クエリとして用いられた文字列「ＸＸＸＸ」は、所定のゲームソフトシリーズの名称を示すものとする。情報処理装置１００は、検索クエリ「ＸＸＸＸ」を用いた検索処理により検索結果を生成する。

また、情報処理装置１００は、第２閾値以上第１閾値未満の切り口である「ぬいぐるみ」、「ヒーロー遊び」及び「トレーディングカード」の３つの切り口を関連切り口に決定する。そして、情報処理装置１００は、切り口「ぬいぐるみ」のランキング、切り口「ヒーロー遊び」のランキング及び切り口「トレーディングカード」のランキングを含むコンテンツを生成する。図４では、情報処理装置１００は、切り口「ぬいぐるみ」のランキングＲＬ１１、切り口「ヒーロー遊び」のランキングＲＬ１２及び切り口「トレーディングカード」のランキングＲＬ１３を含む第２タブコンテンツＣ１２を含むコンテンツを生成する。

図４では、情報処理装置１００は、第１タブコンテンツＣ１１、第２タブコンテンツＣ１２、及び第１タブコンテンツＣ１１と第２タブコンテンツＣ１２とを切り替えて表示するための第１見出しＴＢ１及び第２見出しＴＢ２を含むコンテンツを生成する。そして、情報処理装置１００は、第１タブコンテンツＣ１１、第２タブコンテンツＣ１２、及び第１タブコンテンツＣ１１と第２タブコンテンツＣ１２とを切り替えて表示するための第１見出しＴＢ１及び第２見出しＴＢ２を含むコンテンツを端末装置１０へ送信する。情報処理装置１００から第１タブコンテンツＣ１１、第２タブコンテンツＣ１２、第１見出しＴＢ１及び第２見出しＴＢ２を含むコンテンツを受信した端末装置１０は、受信したコンテンツを表示する。

第１タブコンテンツＣ１１及び第２タブコンテンツＣ１２は、コンテンツＣ１の領域ＡＲ１のようなコンテンツ中のタブ（コンテンツ）を表示する領域に表示される。例えば、第１タブコンテンツＣ１１及び第２タブコンテンツＣ１２は、図２中のコンテンツＣ１の検索ボックスＢＸ１に利用者が入力した検索クエリ「ＸＸＸＸ」が配置された状態での領域ＡＲ１に表示される。

例えば、利用者により第１見出しＴＢ１が選択された場合、検索クエリ「ＸＸＸＸ」の検索結果を配置した第１タブコンテンツＣ１１が表示領域ＡＲ１に表示される。また、利用者により第２見出しＴＢ２が選択された場合、検索クエリ「ＸＸＸＸ」に対応する取引対象のランキングを配置した第２タブコンテンツＣ１２が表示領域ＡＲ１に表示される。すなわち、端末装置１０は、利用者の選択に応じて、第１タブコンテンツＣ１１と第２タブコンテンツＣ１２とを切り替えて表示領域ＡＲ１に表示する。

次に、図５の例について説明する。図５では、文字列「出産祝い」が検索クエリとして用いられた場合を示す。情報処理装置１００は、検索クエリ「出産祝い」を用いた検索処理により検索結果を生成する。情報処理装置１００は、検索クエリ「出産祝い」に対応する検索結果を配置した第１タブコンテンツＣ２１を含むコンテンツを生成する。

また、情報処理装置１００は、第２閾値以上第１閾値未満の切り口である「おむつケーキ」、「おくるみ」及び「ベビー食器」の３つの切り口を関連切り口に決定する。そして、情報処理装置１００は、切り口「おむつケーキ」のランキング、切り口「おくるみ」のランキング及び切り口「ベビー食器」のランキングを含むコンテンツを生成する。図５では、情報処理装置１００は、切り口「おむつケーキ」のランキングＲＬ２１、切り口「おくるみ」のランキングＲＬ２２及び切り口「ベビー食器」のランキングＲＬ２３を含む第２タブコンテンツＣ２２を含むコンテンツを生成する。

図５では、情報処理装置１００は、第１タブコンテンツＣ２１、第２タブコンテンツＣ２２、及び第１タブコンテンツＣ２１と第２タブコンテンツＣ２２とを切り替えて表示するための第１見出しＴＢ１及び第２見出しＴＢ２を含むコンテンツを生成する。そして、情報処理装置１００は、第１タブコンテンツＣ２１、第２タブコンテンツＣ２２、及び第１タブコンテンツＣ２１と第２タブコンテンツＣ２２とを切り替えて表示するための第１見出しＴＢ１及び第２見出しＴＢ２を含むコンテンツを端末装置１０へ送信する。情報処理装置１００から第１タブコンテンツＣ２１、第２タブコンテンツＣ２２、第１見出しＴＢ１及び第２見出しＴＢ２を含むコンテンツを受信した端末装置１０は、受信したコンテンツを表示する。

第１タブコンテンツＣ２１及び第２タブコンテンツＣ２２は、コンテンツＣ１の領域ＡＲ１のようなコンテンツ中のタブ（コンテンツ）を表示する領域に表示される。例えば、第１タブコンテンツＣ２１及び第２タブコンテンツＣ２２は、図２中のコンテンツＣ１の検索ボックスＢＸ１に利用者が入力した検索クエリ「出産祝い」が配置された状態での領域ＡＲ１に表示される。

例えば、利用者により第１見出しＴＢ１が選択された場合、検索クエリ「出産祝い」の検索結果を配置した第１タブコンテンツＣ２１が表示領域ＡＲ１に表示される。また、利用者により第２見出しＴＢ２が選択された場合、検索クエリ「出産祝い」に対応する取引対象のランキングを配置した第２タブコンテンツＣ２２が表示領域ＡＲ１に表示される。すなわち、端末装置１０は、利用者の選択に応じて、第１タブコンテンツＣ２１と第２タブコンテンツＣ２２とを切り替えて表示領域ＡＲ１に表示する。

次に、図６の例について説明する。図６では、文字列「香水」が検索クエリとして用いられた場合を示す。情報処理装置１００は、検索クエリ「香水」を用いた検索処理により検索結果を生成する。情報処理装置１００は、検索クエリ「香水」に対応する検索結果を配置した第１タブコンテンツＣ３１を含むコンテンツを生成する。

また、情報処理装置１００は、第２閾値以上第１閾値未満の切り口である「ブランド＃１」、「ブランド＃２」及び「ブランド＃３」の３つの切り口を関連切り口に決定する。そして、情報処理装置１００は、切り口「ブランド＃１」のランキング、切り口「ブランド＃２」のランキング及び切り口「ブランド＃３」のランキングを含むコンテンツを生成する。なお、図６では、ブランド＃１、ブランド＃２、ブランド＃３といった抽象的な文字列で示すが、各ブランドは、具体的なブランドを特定可能な情報である。図６では、情報処理装置１００は、切り口「ブランド＃１」のランキングＲＬ３１、切り口「ブランド＃２」のランキングＲＬ３２及び切り口「ブランド＃３」のランキングＲＬ３３を含む第２タブコンテンツＣ３２を含むコンテンツを生成する。

図６では、情報処理装置１００は、第１タブコンテンツＣ３１、第２タブコンテンツＣ３２、及び第１タブコンテンツＣ３１と第２タブコンテンツＣ３２とを切り替えて表示するための第１見出しＴＢ１及び第２見出しＴＢ２を含むコンテンツを生成する。そして、情報処理装置１００は、第１タブコンテンツＣ３１、第２タブコンテンツＣ３２、及び第１タブコンテンツＣ３１と第２タブコンテンツＣ３２とを切り替えて表示するための第１見出しＴＢ１及び第２見出しＴＢ２を含むコンテンツを端末装置１０へ送信する。情報処理装置１００から第１タブコンテンツＣ３１、第２タブコンテンツＣ３２、第１見出しＴＢ１及び第２見出しＴＢ２を含むコンテンツを受信した端末装置１０は、受信したコンテンツを表示する。

第１タブコンテンツＣ３１及び第２タブコンテンツＣ３２は、コンテンツＣ１の領域ＡＲ１のようなコンテンツ中のタブ（コンテンツ）を表示する領域に表示される。例えば、第１タブコンテンツＣ３１及び第２タブコンテンツＣ３２は、図２中のコンテンツＣ１の検索ボックスＢＸ１に利用者が入力した検索クエリ「香水」が配置された状態での領域ＡＲ１に表示される。

例えば、利用者により第１見出しＴＢ１が選択された場合、検索クエリ「香水」の検索結果を配置した第１タブコンテンツＣ３１が表示領域ＡＲ１に表示される。また、利用者により第２見出しＴＢ２が選択された場合、検索クエリ「香水」に対応する取引対象のランキングを配置した第２タブコンテンツＣ３２が表示領域ＡＲ１に表示される。すなわち、端末装置１０は、利用者の選択に応じて、第１タブコンテンツＣ３１と第２タブコンテンツＣ３２とを切り替えて表示領域ＡＲ１に表示する。

〔１－２－２－２．１つの切り口〕
次に、図７に示す関連切り口が１つである場合について説明する。図７では、文字列「洗濯機」が検索クエリとして用いられた場合を示す。情報処理装置１００は、検索クエリ「洗濯機」を用いた検索処理により検索結果を生成する。情報処理装置１００は、検索クエリ「洗濯機」に対応する検索結果を配置した第１タブコンテンツＣ４１を含むコンテンツを生成する。

また、情報処理装置１００は、第１閾値以上の１つの切り口を関連切り口に決定する。そして、情報処理装置１００は、１つの切り口のランキングを含むコンテンツを生成する。図７では、情報処理装置１００は、１つの切り口のランキングを含む第２タブコンテンツＣ４２を含むコンテンツを生成する。この場合、情報処理装置１００は、複数の切り口のランキングを含む場合と比べて、１つの切り口のランキングの取引対象を多く一覧表示させることができる。なお、情報処理装置１００は、１つの切り口を示す文字情報を含む第２タブコンテンツＣ４２を生成してもよい。

図７では、情報処理装置１００は、第１タブコンテンツＣ４１、第２タブコンテンツＣ４２、及び第１タブコンテンツＣ４１と第２タブコンテンツＣ４２とを切り替えて表示するための第１見出しＴＢ１及び第２見出しＴＢ２を含むコンテンツを生成する。そして、情報処理装置１００は、第１タブコンテンツＣ４１、第２タブコンテンツＣ４２、及び第１タブコンテンツＣ４１と第２タブコンテンツＣ４２とを切り替えて表示するための第１見出しＴＢ１及び第２見出しＴＢ２を含むコンテンツを端末装置１０へ送信する。情報処理装置１００から第１タブコンテンツＣ４１、第２タブコンテンツＣ４２、第１見出しＴＢ１及び第２見出しＴＢ２を含むコンテンツを受信した端末装置１０は、受信したコンテンツを表示する。

第１タブコンテンツＣ４１及び第２タブコンテンツＣ４２は、コンテンツＣ１の領域ＡＲ１のようなコンテンツ中のタブ（コンテンツ）を表示する領域に表示される。例えば、第１タブコンテンツＣ４１及び第２タブコンテンツＣ４２は、図２中のコンテンツＣ１の検索ボックスＢＸ１に利用者が入力した検索クエリ「洗濯機」が配置された状態での領域ＡＲ１に表示される。

例えば、利用者により第１見出しＴＢ１が選択された場合、検索クエリ「洗濯機」の検索結果を配置した第１タブコンテンツＣ４１が表示領域ＡＲ１に表示される。また、利用者により第２見出しＴＢ２が選択された場合、検索クエリ「洗濯機」に対応する取引対象のランキングを配置した第２タブコンテンツＣ４２が表示領域ＡＲ１に表示される。すなわち、端末装置１０は、利用者の選択に応じて、第１タブコンテンツＣ４１と第２タブコンテンツＣ４２とを切り替えて表示領域ＡＲ１に表示する。

〔１－２－３．取引対象の絞り込み〕
情報処理装置１００は、取引対象に関する取引対象情報に基づいて、ランキングとして表示する取引対象（「対象取引対象」ともいう）を決定してもよい。この点について以下説明する。例えば、情報処理装置１００は、検索クエリを用いた検索処理の検索結果に含まれる取引対象（検索結果取引対象）のうち、取引対象情報に基づいて、ランキングとして表示する取引対象（対象取引対象）を決定する。この場合、情報処理装置１００は、決定した（絞り込まれた）対象取引対象を対象としてランキングを生成する。例えば、情報処理装置１００は、対象取引対象を対象として生成したランキングが配置された第２タブコンテンツを含むコンテンツを生成する。

そして、情報処理装置１００は、対象取引対象を対象として生成したランキングを示すコンテンツを提供する。例えば、情報処理装置１００は、対象取引対象を対象として生成したランキングが配置された第２タブコンテンツを含むコンテンツを提供する。

例えば、情報処理装置１００は、販売履歴（売れた売れない等の情報、注文数）に基づいて対象取引対象を決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、取引対象が売れた日時から経過した期間に基づいて対象取引対象を決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、最後に売れた日時から経過した期間が所定期間以内の取引対象を対象取引対象に決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、最後に売れた日時が近い方から順に所定数の取引対象を対象取引対象に決定してもよい。

例えば、情報処理装置１００は、取引対象が売れた数に基づいて対象取引対象を決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、売れた数が所定数以上である取引対象を対象取引対象に決定してもよい。

例えば、情報処理装置１００は、取引対象の情報の閲覧回数（ＰＶ数）に基づいて対象取引対象を決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、情報の閲覧回数（ＰＶ数）が所定回数以上である取引対象を対象取引対象に決定してもよい。

例えば、情報処理装置１００は、取引対象対するレビュー数に基づいて対象取引対象を決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、レビュー数が所定数以上である取引対象を対象取引対象に決定してもよい。

例えば、情報処理装置１００は、取引対象対する評価に基づいて対象取引対象を決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、評価が所定値以上である取引対象を対象取引対象に決定してもよい。

また、例えば、情報処理装置１００は、取引対象のスコアに基づいて対象取引対象を決定してもよい。情報処理装置１００は、スコアが所定の条件を満たす取引対象を対象取引対象に決定してもよい。

また、例えば、情報処理装置１００は、ブーム、ＳＮＳ、検索数等の外部要因に基づいて対象取引対象を決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ＳＮＳでの投稿回数が所定回数以上である取引対象を対象取引対象に決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、検索数が所定数以上である取引対象を対象取引対象に決定してもよい。

また、例えば、情報処理装置１００は、クーポン、値下げ等の内部要因に基づいて対象取引対象を決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、所定の期間以内にクーポンが提供された取引対象を対象取引対象に決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、所定の期間以内に値下げされた取引対象を対象取引対象に決定してもよい。

例えば、情報処理装置１００は、検索クエリの検索結果を配置した第１タブコンテンツと、検索クエリに対応する検索結果取引対象のうち、取引対象情報に基づいて決定された（絞り込まれた）対象取引対象を対象（母集団）として生成されたランキングを配置した第２タブコンテンツを含むコンテンツを端末装置１０へ送信する。情報処理装置１００からコンテンツを受信した端末装置１０は、受信したコンテンツを表示する。

上記の処理により、情報処理装置１００は、ランキングの対象とする取引対象を適切に決定することができる。これにより、情報処理装置１００は、適切なコンテンツを提供することができる。なお、上記は一例に過ぎず、情報処理装置１００は、様々な情報を適宜用いて対象取引対象を決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、情報提供先の利用者の利用者情報を適宜用いて対象取引対象を決定してもよいが、この点については後述する。

〔１－２－４．順位の理由〕
図２に示したように、情報処理装置１００は、取引対象がその順位となった理由を示す理由情報を含むコンテンツを提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、取引対象の取引対象情報に基づいて、ランキングとして表示する取引対象（対象取引対象）の順位の理由を推定し、推定した対象取引対象の理由を示すコンテンツを提供する。

情報処理装置１００は、ランキングとともに推定した理由を提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ランキングにおける対象取引対象を示す情報の近傍に理由を配置されたコンテンツを生成する。図２では、情報処理装置１００は、販売元ＳＡが販売するテレビＸである取引対象Ｇ１の順位が１位となった理由を示す理由情報ＲＳ１を取引対象Ｇ１の画像の右横（近傍）に配置した第２タブコンテンツＣ２を含むコンテンツＣ１を生成する。情報処理装置１００は、取引対象Ｇ１の順位が１位となった理由を示す理由情報ＲＳ１を取引対象Ｇ１の画像の右横に配置した第２タブコンテンツＣ２を含むコンテンツＣ１を端末装置１０に送信する。

例えば、情報処理装置１００は、取引対象情報に含まれる複数の要素（種別）の取引対象情報の傾向に基づいて推定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、最も特徴的な要素を対象取引対象の順位の理由であると推定する。例えば、情報処理装置１００は、最も評価が高い要素を対象取引対象の順位の理由であると推定する。なお、取引対象情報に含まれる複数の要素は、取引対象の注文数、情報の閲覧回数、レビュー数、予約数、外的要因、内的要因等に関する様々な要素が含まれる。

例えば、情報処理装置１００は、閲覧（ＰＶ）、注文、レビュー等に関する複数の要素のうち最もスコアが高いものを、対象取引対象の順位の理由であると推定する。この場合、情報処理装置１００は、取引対象情報に含まれる複数の要素の各々に対応する部分スコアを算出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、取引対象情報に含まれる複数の要素の情報を入力として、その要素の部分スコアを出力する関数（スコア関数）を用いて、取引対象情報に含まれる複数の要素の各々の部分スコアを算出する。例えば、情報処理装置１００は、取引対象情報に含まれる複数の要素の各々に対応する部分スコアの平均値を、取引対象のスコアとして算出する。例えば、情報処理装置１００は、取引対象情報に含まれる複数の要素の各々に対応する部分スコアを合算することにより、取引対象のスコアを算出する。情報処理装置１００は、対象取引対象について部分スコアが最大である要素を、その対象取引対象の順位の理由であると推定する。例えば、情報処理装置１００は、対象取引対象について、要素「注文数」の部分スコアが最大である要素を、その対象取引対象の順位の理由が要素「注文数」であると推定する。

上記の処理により、情報処理装置１００は、ランキングにおける取引対象の順位の理由を適切に推定することができる。なお、上記は一例に過ぎず、情報処理装置１００は、様々な情報を適宜用いて対象取引対象の順位の理由を推定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、他の取引対象の各要素の傾向との比較結果に基づいて対象取引対象の順位の理由を推定してもよい。この場合、情報処理装置１００は、比較結果を示す理由を提供する。例えば、情報処理装置１００は、１位の取引対象よりも評価が悪い等、他の取引対象との比較結果を示す理由を提供する。

また、情報処理装置１００は、電子商取引サービス以外の要因等も含む外的要因を考慮したランキング及び、対象取引対象の順位の理由を提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、対象取引対象について、外的要因が生じてから特徴的になった要因を外的要因と共に理由として推定する。情報処理装置１００は、対象取引対象について、ＳＮＳで投稿されてから閲覧回数（ＰＶ数）が上がって、順位も上がった場合、ＳＮＳでの投稿と閲覧回数の両方を対象取引対象の順位の理由であると推定してもよい。この場合、情報処理装置１００は、ＳＮＳでの投稿と閲覧回数の両方を対象取引対象の順位の理由として提供してもよい。また、情報処理装置１００は、内的要因を考慮したランキング及び、対象取引対象の順位の理由を提供してもよい。また、情報処理装置１００は、利用者の属性に応じた要因を理由として推定してもよい。

情報処理装置１００は、ランキングの要素に基づく順位の理由を推定する。情報処理装置１００は、「この取引対象は、昔に出ているものだけど、評価が高いので１位です」といった理由を推定し、提供してもよい。また、情報処理装置１００は、外部要因、内部要因、先行指標、レビュー評価等、ランキングの要素を分析して、順位の理由を推定してもよい。

例えば、情報処理装置１００は、スコアの算出に用いる要素である閲覧回数（ＰＶ）、注文及びレビューの比率（重み付け）が、１０：１：１の場合、対象取引対象の順位の理由を要素「閲覧回数（ＰＶ）」であると推定する。

例えば、情報処理装置１００は、スコアの算出に用いる要素である閲覧回数（ＰＶ）、注文及びレビューの比率（重み付け）が、１：１：１０の場合、対象取引対象の順位の理由を要素「レビュー」であると推定してもよい。このように、情報処理装置１００は、スコア算出に用いる要素の比較結果、重みから、対象取引対象の順位の理由を推定してもよい。情報処理装置１００は、スコアが高い特異点となる要素を見つけて、この要素が対象取引対象の順位の理由であると推定してもよい。

また、情報処理装置１００は、他の順位の取引対象との相対的な比較結果に応じて対象取引対象の順位の理由を推定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、「１位の取引対象よりも評価が低いので２位です」等といった、他の順位との比較に応じて、比較結果に応じて対象取引対象の順位の理由を推定する。

また、情報処理装置１００は、「〇〇芸人が提供したから」等といったブームに関する外部要因が対象取引対象の順位の理由であると推定してもよい。情報処理装置１００は、「クーポンが発行された後で売れているから」、「値下げされたから」等といった内部要因が対象取引対象の順位の理由であると推定してもよい。情報処理装置１００は、ルールベースで、外部要因、内部要因の発生後に注文数が高くなったら、その要素が対象取引対象の順位の理由であると推定してもよい。情報処理装置１００は、検索数が多くなったら、それを分析して要因を推定して、推定要素が対象取引対象の順位の理由であると推定してもよい。情報処理装置１００は、バズワードが対象取引対象の順位の理由であると推定してもよい。情報処理装置１００は、テレビで紹介されたかを音声認識して分析し、分析結果を基に対象取引対象の順位の理由を推定してもよい。

情報処理装置１００は、閲覧回数（ＰＶ）のうち、プロモーションリンクの数を除外した値を用いてもよい。この場合、情報処理装置１００は、プロモーションリンクの数を除外した閲覧回数（ＰＶ）を用いて生成したランキングを提供してもよい。情報処理装置１００は、プロモーションリンクの数を除外した閲覧回数（ＰＶ）を用いて生成したランキングにおける対象取引対象の順位の理由を、プロモーションリンクの数を除外した閲覧回数（ＰＶ）の情報を用いて推定してもよい。

また、情報処理装置１００は、利用者の属性ごとに理由を切り替えてもよい。例えば、情報処理装置１００は、値下げが好きか、新商品が好きか等で、利用者ごとにどの理由を提供するかを決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、値下げが好きな利用者である場合、対象取引対象の順位の理由として要素「値下げ」を提供すると決定してもよい。また、情報処理装置１００は、利用者の属性ごとに閾値を変更してもよい。

〔１－２－５．ランキング対象(製品等)〕
上述した例では、取引対象の各々をランキング対象とする例を示したが、ランキング対象は、取引対象に限られない。この点について以下説明する。まず、以下で説明するランキングについての前提を説明する。

図２に示す販売元ＳＡが販売する取引対象Ｇ１であるテレビＸは、販売元ＳＡ以外の販売元が別の取引対象として販売する場合があるもの（品物）である。このように、複数の販売元（ショップ）の各々が販売する複数の取引対象であっても同一の製品である場合がある。例えば、販売元ＳＡが販売するテレビＸである取引対象Ｇ１と、販売元ＳＢが販売するテレビＸである取引対象Ｇ２とは、取引対象として見た場合は異なる取引対象であるが、製品として見た場合は同一の製品（テレビＸ）である。

例えば、同一の製品に対応する取引対象の数が大量にある場合、同一の製品であるが異なる取引対象の情報ばかりが表示される可能性がある。例えば、数千の販売元がテレビＸを販売しており、テレビＸである複数の取引対象が順位１位～１００位までを独占した場合、ランキング上位に取引対象としては異なるものの同じ製品（テレビＸ）が並ぶことになり、利用者にとって有益な情報提供とは言い難い。このように、取引対象の各々をランキング対象とした場合、利用者にとって有益な情報提供を行うことが難しい場合がある。

そこで、情報処理装置１００は、同一の製品である取引対象群を１つのランキング対象として、ランキングを生成し、生成したランキングを利用者に提供する。情報処理装置１００は、検索クエリに対応する複数の取引対象のうち、同一の製品とする取引対象群を決定し、決定した取引対象群を一の製品としたランキングを生成する。例えば、情報処理装置１００は、検索クエリ「テレビ」に対応する複数の取引対象のうち、製品「テレビＸ」である取引対象群を決定し、その取引対象群を一の製品「テレビＸ」としたランキングを生成する。

例えば、情報処理装置１００は、どの取引対象が同一の製品であるかを、製品を識別するための識別情報（「製品特定情報」ともいう）が一致する取引対象を用いて決定する。例えば、製品特定情報は、ＪＡＮコードである。例えば、情報処理装置１００は、ＪＡＮコードが一致する取引対象群を同一の製品であると決定する。

また、情報処理装置１００は、製品特定情報が対応付けられていない取引対象を製品ではない個別取引対象（「非製品」ともいう）であると決定する。例えば、情報処理装置１００は、ＪＡＮコードが対応付けられていない取引対象を製品ではない個別取引対象であると決定する。

そして、情報処理装置１００は、製品と個別取引対象との２種類のランキング対象が順位付けされたランキング（「製品有ランキング」ともいう）を生成する。情報処理装置１００は、製品と個別取引対象との２種類のランキング対象が混在する製品有ランキングを生成する。以下では、検索クエリとして「出産祝い」が用いられた場合を例示しつつ処理を説明する。

例えば、情報処理装置１００は、個別取引対象の第１スコアと製品の第２スコア（「製品スコア」ともいう）とを用いて製品有ランキングを生成する。例えば、情報処理装置１００は、検索クエリ「出産祝い」を用いた検索処理の検索結果に含まれる取引対象（検索結果取引対象）の各々のスコアを算出する。なお、取引対象のスコアの算出は、図１で説明した内容と同様であるため説明を省略する。情報処理装置１００は、検索結果取引対象のうち個別取引対象である取引対象については、そのスコアを第１スコアとして用いる。

また、情報処理装置１００は、検索結果取引対象のうち一の製品とされた取引対象群の各々のスコアを用いて一の製品の第２スコア（製品スコア）を算出する。情報処理装置１００は、一の製品とされた取引対象群の各々のスコアの合計に基づいて、一の製品の製品スコアを算出してもよい。情報処理装置１００は、一の製品とされた取引対象群の各々のスコアの平均を一の製品の製品スコアとして算出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、検索クエリ「出産祝い」の検索結果取引対象のうち、製品「おくるみＷ」とされた取引対象Ｇ１１、Ｇ１２、Ｇ１３の各々のスコアを用いて製品「おくるみＷ」の製品スコアを算出する。例えば、情報処理装置１００は、製品「おくるみＷ」とされた取引対象Ｇ１１、Ｇ１２、Ｇ１３の各々のスコアの平均を、製品「おくるみＷ」の製品スコアとして算出する。

上記の処理により、情報処理装置１００は、製品を含むランキング対象について適切にランキングを生成することができる。これにより、情報処理装置１００は、適切なコンテンツを提供することができる。なお、上記は一例に過ぎず、情報処理装置１００は、様々な情報を適宜用いた処理により個別取引対象の第１スコアと製品の第２スコアとを算出してもよい。情報処理装置１００は、検索クエリ「出産祝い」を用いた検索処理の検索結果に含まれる検索結果取引対象のうち、個別取引対象のみ図１と同様にスコアを算出し、製品に該当する取引対象群のスコアを算出せずに、製品の製品スコアのみを算出してもよい。なお、情報処理装置１００は、取引対象の各々を販売する販売元の評価等に基づいてスコアの算出やランキングの生成を行ってもよいがこの点については後述する。

例えば、情報処理装置１００は、個別取引対象の第１スコアと製品の第２スコア（製品スコア）を用いて、第１スコアまたは第２スコアが高い方から順に高い順位を付けることにより、個別取引対象と製品とが混在する製品有ランキングを生成する。情報処理装置１００は、取引対象Ｇ１１、Ｇ１２、Ｇ１３に対応する一の製品「おくるみＷ」を含む製品有ランキングを生成する。

そして、情報処理装置１００は、製品有ランキングを含むコンテンツを生成する。例えば、情報処理装置１００は、製品有ランキング中の一の製品「おくるみＷ」が選択された場合に、一の製品「おくるみＷ」に対応する取引対象Ｇ１１、Ｇ１２、Ｇ１３の情報が表示されるコンテンツを生成する。例えば、情報処理装置１００は、検索クエリ「出産祝い」の検索結果を配置した第１タブコンテンツと、検索クエリ「出産祝い」に対応する製品有ランキングを配置した第２タブコンテンツを含むコンテンツを生成する。

そして、情報処理装置１００は、検索クエリ「出産祝い」の検索結果を配置した第１タブコンテンツと、検索クエリ「出産祝い」に対応する製品有ランキングを配置した第２タブコンテンツを含むコンテンツを端末装置１０へ送信する。情報処理装置１００からコンテンツを受信した端末装置１０は、受信したコンテンツを表示する。端末装置１０は、表示した製品有ランキング中の一の製品「おくるみＷ」が利用者に選択された場合に、一の製品「おくるみＷ」に対応する取引対象Ｇ１１、Ｇ１２、Ｇ１３の情報を表示する。

〔１－２－５－１．処理イメージ、限定解除〕
以下、上述した処理イメージ及び限定解除について記載する。まず、図８を用いて処理イメージを説明する。図８は、製品に基づくランキングの概念を示す図である。

図８では、商品Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄの４つの取引対象とする処理イメージＰＳ１を一例として示す。図８では、情報処理装置１００は、商品Ａ及び商品Ｃを同一の製品Ｘであると決定する。また、情報処理装置１００は、商品Ｂを個別取引対象（非製品）であると決定する。また、情報処理装置１００は、商品Ｄを製品Ｙであると決定する。例えば、商品Ｄ以外にも製品Ｙである他の商品がある場合、情報処理装置１００は、その他の商品と商品Ｄとを同一の製品Ｙであると決定する。

そして、情報処理装置１００は、製品Ｘ、商品Ｂ，製品Ｙをランキング対象としてランキング（製品有ランキング）を生成する。なお、製品Ｙが商品Ｄのみである場合、情報処理装置１００は、商品Ｄをランキング対象としてもよい。

上述した処理は、製品有ランキングを生成する処理の一例に過ぎず、情報処理装置１００は、様々な情報を適宜用いて製品有ランキングを生成してもよい。この点についての限定解除を以下記載する。

情報処理装置１００は、取引対象を販売する販売元のスコア（販売元スコア）と、取引対象自体のスコア（取引対象スコア）とを算出してもよい。情報処理装置１００は、販売元スコアと取引対象スコアとを用いて第１スコアや第２スコア（製品スコア）等の各種スコアを算出してもよい。情報処理装置１００は、販売元スコアと取引対象スコアとの合計をスコアとしてもよい。

情報処理装置１００は、同一の製品となる取引対象の数に基づいて製品スコアを補正してもよい。情報処理装置１００は、同一の製品となる取引対象の販売数に基づいて製品スコアを補正してもよい。情報処理装置１００は、同一の製品となる取引対象を販売する販売元（店舗）の評価に基づいて製品スコアを補正してもよい。例えば、情報処理装置１００は、いずれかの販売元の評価が悪くても、他の販売元の評価が高ければ、補正量を少なくしてもよい。

情報処理装置１００は、各取引対象に対するレビュー内容に基づいて、スコアを算出してもよい。情報処理装置１００は、レビュー内容を解析して、販売元の評価と取引対象に対する評価とを推定し、取引対象に対する評価から、スコアを算出してもよい。

情報処理装置１００は、取引対象情報に基づいて製品有ランキングを生成する。情報処理装置１００は、取引対象、製品のそれぞれの順位に基づいた製品有ランキングを生成する。情報処理装置１００は、販売元の評価で、取引対象スコアを算出してもよい。情報処理装置１００は、同一の製品を販売する各販売元のうち、いずれかの販売元が悪いとしても、製品に対する評判が高いと推定される場合は、その同一の製品の順位を高くしてもよい。情報処理装置１００は、同一の製品を販売する各販売元のうち、いずれかの販売元が悪い場合、その販売元の取引対象のスコアを除外して製品スコアを算出してもよい。情報処理装置１００は、１つの製品とする取引対象の数に応じた、スコアリングを行ってもよい。

情報処理装置１００は、取引対象に対する評価（スコア等）から、製品に対する評価（販売元に対する評価を除いた評価）を推定して、製品スコアを算出してもよい。情報処理装置１００は、評価が悪い販売元（ストア）の取引対象については、処理の対象から除外してもよい。情報処理装置１００は、レビュー平均点で製品評価（スコア算出等）をしてもよい。情報処理装置１００は、明らかに値の乖離が閾値以上である販売元の取引対象については、処理の対象から除外してもよい。

情報処理装置１００は、レビューの内容を言語解析して、取引対象（製品）の評価（スコア算出等）を行ってもよい。情報処理装置１００は、販売個数を考慮してもよい。情報処理装置１００は、出品する販売元の数、販売個数、価格等を考慮してランキングを生成してもよい。情報処理装置１００は、製品単位、取引対象単位で、販売数、ＰＶ等で、スコアリングして、製品有ランキングを生成してもよい。情報処理装置１００は、販売元ごとのレビューの評価から中央値を算出して、製品、取引対象スコアを統合する重みづけを行ってもよい。情報処理装置１００は、検索クエリから、製品検索か、取引対象検索かを推定して、重みづけを変えてもよい。情報処理装置１００は、製品の推定を行ってもよい。情報処理装置１００は、取引対象情報の文字解析や画像解析により、同一の製品とする取引対象群を決定してもよい。情報処理装置１００は、セット売りについては１つの取引対象としてもよい。

〔１－２－６．利用者に応じた取引対象〕
情報処理装置１００は、検索クエリを入力した利用者の利用者情報に基づいて、ランキングとして表示する取引対象（「対象取引対象」ともいう）を決定してもよい。すなわち、情報処理装置１００は、利用者情報に応じて対象取引対象が変動するランキングを提供してもよい。この点について以下説明する。例えば、情報処理装置１００は、検索クエリを用いた検索処理の検索結果に含まれる取引対象（検索結果取引対象）のうち、利用者情報に基づいて、ランキングとして表示する取引対象（対象取引対象）を決定してもよい。この場合、情報処理装置１００は、決定した対象取引対象を対象としてランキングを生成する。例えば、情報処理装置１００は、対象取引対象を対象として生成したランキングが配置された第２タブコンテンツを含むコンテンツを生成する。

そして、情報処理装置１００は、対象取引対象を対象として生成したランキングを示すコンテンツを提供する。例えば、情報処理装置１００は、対象取引対象を対象として生成したランキングが配置された第２タブコンテンツを含むコンテンツを提供する。

情報処理装置１００は、利用者の属性情報を含む利用者情報に基づいて対象取引対象を決定してもよい。情報処理装置１００は、利用者の属性に類似する類似利用者が選択した取引対象を対象取引対象に決定してもよい。情報処理装置１００は、利用者Ｕ１に類似する類似利用者が過去に選択した取引対象群を対象取引対象に決定してもよい。

情報処理装置１００は、利用者の属性に類似する類似利用者が購入した取引対象を対象取引対象に決定してもよい。情報処理装置１００は、利用者Ｕ１に類似する類似利用者が過去に購入した取引対象群を対象取引対象に決定してもよい。

情報処理装置１００は、ランキングの提供先となる利用者が３０代男性である場合、３０代男性に該当する類似利用者の購入履歴に含まれる取引対象を対象取引対象に決定してもよい。検索クエリ「掃除機」を入力した利用者Ｕ１が２０代女性である場合、情報処理装置１００は、検索クエリ「掃除機」を用いた検索処理の検索結果に含まれる取引対象（検索結果取引対象）のうち、２０代女性に該当する類似利用者への販売履歴がある取引対象を対象取引対象に決定してもよい。

情報処理装置１００は、利用者の属性に類似する類似利用者に提供した他のランキングに対応するランキングを示すコンテンツを提供してもよい。情報処理装置１００は、検索クエリ「ＹＹＹＹ」を入力した利用者Ｕ１に類似する利用者Ｕ２が過去に検索クエリ「ＹＹＹＹ」を入力した際に、利用者Ｕ２に提供したランキングに含まれる取引対象群を対象取引対象（対象取引対象ＴＧ）に決定する。そして、情報処理装置１００は、対象取引対象ＴＧのランキングを生成し、生成したランキングを利用者Ｕ１に提供する。

情報処理装置１００は、類似利用者が取引対象を選択した際に提供された他のランキングに対応するランキングを示すコンテンツを提供してもよい。情報処理装置１００は、検索クエリ「ＹＹＹＹ」を入力した利用者Ｕ１に類似する利用者Ｕ２が過去に検索クエリ「ＹＹＹＹ」の検索結果のうち取引対象を選択した際に、利用者Ｕ２に提供したランキングに含まれる取引対象群を対象取引対象（対象取引対象ＴＧ）に決定する。そして、情報処理装置１００は、対象取引対象ＴＧのランキングを生成し、生成したランキングを利用者Ｕ１に提供する。

例えば、情報処理装置１００は、検索クエリの検索結果を配置した第１タブコンテンツと、検索クエリに対応する検索結果取引対象のうち、利用者情報に基づいて決定された（絞り込まれた）対象取引対象を対象（母集団）として生成されたランキングを配置した第２タブコンテンツを含むコンテンツを端末装置１０へ送信する。情報処理装置１００からコンテンツを受信した端末装置１０は、受信したコンテンツを表示する。

また、情報処理装置１００は、対象取引対象の順位の理由を示すコンテンツを提供してもよい。情報処理装置１００は、利用者の属性ごとに理由を切り替えてもよい。情報処理装置１００は、品質（スペック）重視か、値段重視等で、利用者ごとにどの理由を提供するかを決定してもよい。情報処理装置１００は、品質重視の利用者である場合、対象取引対象の順位の理由として要素「スペック」を提供すると決定してもよい。

上記の処理により、情報処理装置１００は、ランキングの対象とする取引対象を適切に決定することができる。これにより、情報処理装置１００は、適切なコンテンツを提供することができる。なお、上記は一例に過ぎず、情報処理装置１００は、様々な情報を適宜用いて対象取引対象を決定してもよい。

上述したように、情報処理装置１００は、利用者の属性に応じて対象取引対象を決定（選択）する。例えば、情報処理装置１００は、類似利用者が選択した取引対象を対象取引対象として選択する。例えば、情報処理装置１００は、類似利用者が購入した取引対象を対象取引対象として選択する。

また、情報処理装置１００は、利用者の属性に応じた種別のランキングを生成してもよい。情報処理装置１００は、利用者の類似利用者が取引対象を選択した際に表示されていた種別（切り口）のランキングを生成してもよい。情報処理装置１００は、ランキング理由を表示してもよい。情報処理装置１００は、利用者の属性に応じた理由を含むコンテンツを生成してもよい。

上述したように、情報処理装置１００は、利用者の属性に応じた取引対象のランキングを提供する。例えば、情報処理装置１００は、新規利用者、性別、年代に応じて、取引対象のランキングを生成する。例えば、情報処理装置１００は、利用者の属性に対応する類似利用者が購入したもののみを対象としたランキングを生成する。例えば、情報処理装置１００は、利用者の属性に対応する類似属性の利用者が閲覧した取引対象、やカートに追加した取引対象等を対象取引対象に決定し、ランキングを生成する。また、情報処理装置１００は、利用者の家族構成、購入履歴、購入する価格帯等の個人の特徴情報に基づいて対象取引対象（母集団）を決定し、その母集団のランキングを生成してもよい。

情報処理装置１００は、複数の切り口（視点）のランキングのうち、利用者属性に応じた切り口のランキングを生成してもよい。情報処理装置１００は、複数の切り口のうち、利用者情報に基づいて決定した切り口のランキングを生成してもよい。情報処理装置１００は、ブランド、価格等の各切り口のランキングのうち、利用者自身、または利用者の属性に類似する類似利用者が選択（クリック）した切り口のランキングを生成し、利用者に提供する。表示対象となる利用者でもよい。情報処理装置１００は、利用者の年代の人が取引対象を選択（クリック）した際に表示されていた理由を合わせて表示するコンテンツを生成してもよいし、属性に対応する理由を表示するコンテンツを生成してもよい。

〔１－２－７．ブースト〕
情報処理装置１００は、取引対象のうち、ランキングにおけるブーストを行うブースト処理の対象とする取引対象であるブースト対象を決定し、ブースト対象についてブースト処理が行われた結果を反映したランキングを生成してもよい。この点について以下説明する。例えば、情報処理装置１００は、ブースト対象を決定し、決定したブースト対象についてブースト処理が行われた結果を反映したランキングが配置された第２タブコンテンツを含むコンテンツを生成する。

そして、情報処理装置１００は、ブースト対象についてブースト処理が行われた結果を反映したランキングを示すコンテンツを提供する。例えば、情報処理装置１００は、ブースト対象についてブースト処理が行われた結果を反映したランキングが配置された第２タブコンテンツを含むコンテンツを提供する。

例えば、情報処理装置１００は、取引対象に関する取引対象情報に基づいて、ブースト対象を決定する。情報処理装置１００は、取引対象の販売履歴に基づいてブースト対象を決定してもよい。情報処理装置１００は、取引対象の販売数に基づいてブースト対象を決定してもよい。情報処理装置１００は、取引対象の販売数の遷移に基づいてブースト対象を決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、取引対象の販売数の遷移が上昇傾向にある場合、その取引対象をブースト対象に決定する。例えば、情報処理装置１００は、取引対象の販売数の上昇率が所定値以上である場合、その取引対象をブースト対象に決定する。

情報処理装置１００は、取引対象を示す情報の閲覧回数に基づいてブースト対象を決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、取引対象を示す情報の閲覧回数の遷移が上昇傾向にある場合、その取引対象をブースト対象に決定する。例えば、情報処理装置１００は、取引対象を示す情報の閲覧回数の上昇率が所定値以上である場合、その取引対象をブースト対象に決定する。

情報処理装置１００は、取引対象に対するレビュー数に基づいてブースト対象を決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、取引対象に対するレビュー数の遷移が上昇傾向にある場合、その取引対象をブースト対象に決定する。例えば、情報処理装置１００は、取引対象に対するレビュー数の上昇率が所定値以上である場合、その取引対象をブースト対象に決定する。

また、情報処理装置１００は、ＳＮＳ、検索数等の外部要因に基づいてブースト対象を決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、取引対象に対するＳＮＳでの投稿回数の遷移が上昇傾向にある場合、その取引対象をブースト対象に決定する。例えば、情報処理装置１００は、取引対象に対するＳＮＳでの投稿回数の上昇率が所定値以上である場合、その取引対象をブースト対象に決定する。例えば、情報処理装置１００は、取引対象の検索数の遷移が上昇傾向にある場合、その取引対象をブースト対象に決定する。例えば、情報処理装置１００は、取引対象の検索数の上昇率が所定値以上である場合、その取引対象をブースト対象に決定する。

また、情報処理装置１００は、クーポン、値下げ等の内部要因に基づいてブースト対象を決定してもよい。情報処理装置１００は、所定の期間以内にクーポンが提供された取引対象をブースト対象に決定してもよい。情報処理装置１００は、所定の期間以内に値下げされた取引対象をブースト対象に決定してもよい。

また、情報処理装置１００は、ランキングの提供先となる利用者に応じて、ブースト対象を決定してもよい。情報処理装置１００は、ランキングの提供先となる利用者が直近（例えばランキング提供時から１日以内）に情報を閲覧した取引対象を、ブースト対象に決定してもよい。情報処理装置１００は、ランキングの提供先となる利用者に類似する類似利用者が直近（例えばランキング提供時から３日以内）に購入した取引対象を、ブースト対象に決定してもよい。

また、情報処理装置１００は、取引対象情報に基づいて、ブースト処理のタイミングを決定してもよい。情報処理装置１００は、取引対象に応じて変動するブースト処理のタイミングを決定してもよい。情報処理装置１００は、取引対象の販売数に周期的な変動がある場合、周期的な変動に応じてタイミングをブースト処理のタイミングに決定してもよい。情報処理装置１００は、ある取引対象の販売数のピークが１０月３１日である場合、そのピークよりも前の時点（例えば９月１日）を、その取引対象のブースト処理の開始タイミングに決定してもよい。

情報処理装置１００は、取引対象の販売数に季節性の変動がある場合、季節性の変動に応じてタイミングをブースト処理のタイミングに決定してもよい。情報処理装置１００は、ある取引対象の販売数が年末（１２月末）のピークに向けて上昇傾向にある場合、その取引対象のブースト処理の開始タイミングをピークから数カ月前（例えば１０月）に決定してもよい。また、情報処理装置１００は、ある取引対象の販売数が年末（１２月末）のピークに向けて上昇傾向にある場合、その取引対象のブースト処理をピークから数カ月前から年末までの間にブースト処理の対象にすると決定してもよい。

なお、上記は一例に過ぎず、情報処理装置１００は、様々な情報を適宜用いてブースト対象やブースト処理のタイミングを決定してもよい。情報処理装置１００は、決定したブースト対象についてブースト処理が行われた結果を反映したランキングを生成する。

例えば、情報処理装置１００は、ランキングにおけるブースト対象の順位を上昇させる処理をブースト処理として行い、ランキングを生成する。例えば、情報処理装置１００は、取引対象Ｇ２１、Ｇ２２、Ｇ２３、Ｇ２４の順で順付けされたランキングで、取引対象Ｇ２３をブースト対象に決定した場合、取引対象Ｇ２３の順位を上昇させる。

この場合、例えば、情報処理装置１００は、取引対象Ｇ２３のブースト処理を実行し、取引対象Ｇ２１、Ｇ２３、Ｇ２２、Ｇ２４の順で順付けしたランキングを生成してもよい。また、情報処理装置１００は、取引対象Ｇ２３のブースト処理を実行し、取引対象Ｇ２３、Ｇ２１、Ｇ２２、Ｇ２４の順で順付けしたランキングを生成してもよい。なお、上述した処理はブースト処理の一例に過ぎず、情報処理装置１００は、ランキングにおけるブースト対象の順位を変動（上昇）させ得る処理であれば、どのような処理をブースト処理として行ってもよい。

例えば、情報処理装置１００は、ランキングにおけるブースト対象のスコアを上昇させる処理をブースト処理として行い、ランキングを生成してもよい。この場合、情報処理装置１００は、ブースト処理後のスコアを用いて各取引対象の順位を決定する。例えば、情報処理装置１００は、ブースト対象に決定された取引対象のスコアに所定の係数（例えば１．２等）を乗算し、ブースト処理がされた後のスコアを用いて各取引対象の順位を決定し、ランキングを生成してもよい。

例えば、情報処理装置１００は、検索クエリの検索結果を配置した第１タブコンテンツと、検索クエリに対応し、ブースト対象のブースト処理が行われた後のランキングを配置した第２タブコンテンツを含むコンテンツを端末装置１０へ送信する。情報処理装置１００からコンテンツを受信した端末装置１０は、受信したコンテンツを表示する。

上記の処理により、情報処理装置１００は、ランキングにおけるブーストを行うブースト処理の対象とする取引対象（ブースト対象）を決定し、決定したブースト対象についてブースト処理が行われた結果を反映したランキングを生成する。これにより、情報処理装置１００は、適切なコンテンツを提供することができる。なお、上記は一例に過ぎず、情報処理装置１００は、様々な情報を適宜用いてブースト対象の決定、ブースト処理の実行、ランキングの生成を行ってもよい。

上述したように、情報処理装置１００は、季節性を考慮してブースト対象を決定してもよい。情報処理装置１００は、「春の〇〇」、「夏の〇〇」のように季節性を示す情報が取引対象情報に含まれる取引対象をブースト対象に決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、販売履歴、検索数、ＰＶ数、ＳＮＳの投稿数、価格等を含む取引対象情報報に応じて、ピークが近づいてきた取引対象をブースト対象に決定する。情報処理装置１００は、取引対象の種別（カテゴリ）に応じてブースト処理を行う期間を決定してもよい。情報処理装置１００は、実際にブースト処理を行った結果に応じて、ブースト対象またはブースト処理を行う期間を決定してもよい。

情報処理装置１００は、販売履歴に応じて、ピークを過ぎた取引対象については、ブースト対象とせずにあと倒ししてもよい。情報処理装置１００は、ピークが来そうな取引対象については、前倒ししてブースト対象に決定してもよい。情報処理装置１００は、販売が急拡大した取引対象については、前倒ししてブースト対象に決定してもよい。情報処理装置１００は、同種（カテゴリ）の取引対象についての割合に応じてブースト対象を決定してもよい。

情報処理装置１００は、ある取引対象の販売数、検索数、ＰＶ数等のいずれかの要素が少しでも上昇したタイミングで、その取引対象のブースト処理を実行してもよい。また、情報処理装置１００は、ある取引対象の販売数、検索数、ＰＶ数等のいずれかの要素が所定の閾値以上上昇したタイミングで、その取引対象のブースト処理を実行してもよい。なお、情報処理装置１００は、取引対象に応じてタイミングを変更してもよい。

情報処理装置１００は、天気関連の製品等のように、ピークの原因として変動要因がある取引対象については、変動要因の変化に応じてブースト処理のタイミングを決定してもよい。情報処理装置１００は、ハロウィン製品等のような期間性製品等のように、ピークの原因として非変動要因がある取引対象については、非変動要因に応じてブースト処理のタイミングを決定してもよい。このように、情報処理装置１００は、様々な情報を適宜用いて、ブースト処理を行うタイミングを決定してもよい。

〔１－３．まとめ〕
上述した各種の処理により、情報処理装置１００は、コンテンツにランキングに関するタブを設けることで、ファーストビューの目立つ位置に「ランキング」という決め手になり得るコンテンツから選ぶという探し方を提案することができる。したがって、情報処理装置１００は、検索結果から自力で取引対象を選べなかった利用者が離脱する可能性を低減させることができる。また、情報処理装置１００は、利用時間が所定時間よりも少ない利用者（ライトユーザ）の回遊を促進させることができる。

例えば、利用者が入力した検索クエリに対応する選択肢（取引対象）が多数ある、前提知識が少なく、どんなものを買おうかから迷っているユースケースが想定される。この場合、例えば、情報処理装置１００は、カテゴリ、スペック等に関する切り口ごとにランキングを提供する。これにより、広い意図のクエリでも、利用者が取引対象の概要をつかみやすく、意図を深められ、選択肢を自然に絞り込むことができる。また、情報処理装置１００は、特定のカテゴリに強制的に絞り込まないので、利用者への提案の幅が広がり、利用者が離脱する可能性を低減させることができる。

また、情報処理装置１００は、切り口ごとに取引対象を整理したコンテンツを提供することにより、利用者が取引対象を購入するイメージを具体化しやすくすることができる。また、情報処理装置１００は、ブランドごと等の切り口に整理したコンテンツを提供することにより、利用者がトレンドや人気などから、選択肢をしぼりやすくすることができる。

例えば、高価な取引対象や、利用者自身で吟味したいこだわりの有るもの（取引対象）である場合、取引対象を見比べて、失敗なく取引対象を購入したいというユースケースが想定される。この場合、例えば、情報処理装置１００は、過去に他の利用者が購入した取引対象に基づいて、トレンドや購入後の満足度等も加味した取引対象のランキングを含めたコンテンツを提供する。例えば、情報処理装置１００は、複数の販売元（ストア）の販売実績を、集計してランキング化することで、取引対象の提示の重複を抑制し、製品及び非製品を並列にしたランキングを提供することができる。これにより、情報処理装置１００は、網羅性が高い取引対象が並ぶためランキングを利用者が納得しながら比較することができる。また、情報処理装置１００は、同一の製品を１つのランキング対象とすることにより、販売元（ストア）ごとの違いを切り離し、見比べるための選択肢を適切に提供することができる。

このように、情報処理装置１００は、種々の処理によりランキングを提供することにより、適切なコンテンツを提供することができる。

〔２．情報処理システムの構成〕
図９に示すように、情報処理システム１は、端末装置１０と、外部装置２０と、情報処理装置１００とを含む。端末装置１０、外部装置２０及び情報処理装置１００は、ネットワークＮを介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図９に示す情報処理システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の外部装置２０や、複数台の情報処理装置１００が含まれてもよい。

実施形態に係る端末装置１０は、ブラウザに表示されるウェブページやアプリケーション用のコンテンツ等のコンテンツにアクセスする利用者によって利用される情報処理装置である。例えば、端末装置１０は、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）や、ノート型ＰＣや、タブレット端末や、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等である。なお、端末装置１０は、上記例に限定されなくともよく、例えば、スマートウォッチや、ウェアラブルデバイス（Wearable Device）であってもよい。

実施形態に係る外部装置２０は、各種情報を提供する情報処理装置であり、例えば、サーバ装置又はクラウドシステム等により実現される。例えば、外部装置２０は、各種情報として、利用者情報を提供する。また、他の例として、外部装置２０は、インターネットショッピングや、電子商店街や、フリーマーケットサイトや、オークションサイトや、旅行又は飲食店等予約サイトや、クレジットカード契約サイトや、金融商品提供サイト等における取引対象に関する情報を提供する。

実施形態に係る情報処理装置１００は、インターネット等の所定のネットワークＮを介して、各種の装置と通信可能な情報処理装置であり、例えば、サーバ装置又はクラウドシステム等により実現される。例えば、情報処理装置１００は、ネットワークＮを介して、他の各種装置と通信可能に接続される。

〔３．情報処理装置の構成〕
以下、上記した情報処理装置１００が有する機能構成の一例について説明する。図９は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す図である。図９に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。

（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、他の各種装置との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ（Flash Memory）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１２０は、利用者情報記憶部１２１と、取引対象情報記憶部１２２と、コンテンツ記憶部１２３と、ランキング用情報記憶部１２４とを有する。

（利用者情報記憶部１２１）
利用者情報記憶部１２１は、利用者に関する各種利用者情報を記憶する。図１０は、実施形態に係る利用者情報記憶部の一例を示す図である。図１０に示した例では、利用者情報記憶部１２１は、「利用者ＩＤ」、「利用者情報」といった項目を有する。例えば、「利用者情報」は、「属性情報」、「購買履歴」、「閲覧履歴」といった項目を含む。

「利用者ＩＤ」は、利用者を識別する識別子である。「属性情報」は、「利用者ＩＤ」に対応付けられた利用者の属性に関する属性情報である。例えば、属性情報は、利用者の年齢や、性別や、電話番号や、住所等を含む。なお、上述した属性情報は、一例に過ぎず、年齢、性別以外、例えば職業等のデモグラフィック属性を示す情報や、興味・関心、ライフスタイル等のサイコグラフィック属性を示す情報等の様々な情報が含まれてもよい。

「購買履歴」は、「利用者ＩＤ」に対応付けられた利用者によって購買された購買履歴である。例えば、購買履歴は、利用者によって購買された取引対象に関する情報や、取引対象の種別や、取引対象が購買された購買回数や、取引対象が購買された日時に関する情報等である。

「閲覧履歴」は、「利用者ＩＤ」に対応付けられた利用者によってコンテンツが閲覧された履歴である。例えば、「閲覧履歴」は、利用者が利用する端末装置１０にコンテンツが表示された履歴であってもよい。例えば、閲覧履歴は、利用者によって閲覧（表示）されたコンテンツに関する情報や、コンテンツの種別や、コンテンツが表示された表示回数や、コンテンツが表示された日時に関する情報等である。

例えば、図１０では、利用者ＩＤによって識別された「Ｕ１」は、属性情報が「ＣＨ１」であり、購買履歴が「ＰＨ１」であり、表示履歴が「ＷＡ１」である。なお、図１０に示した例では、属性情報等を、「ＣＨ１」等の抽象的な符号で表現したが、属性情報等は、具体的な数値や、具体的な文字列や、各種情報を含むファイル形式等であってもよい。

なお、利用者情報記憶部１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。利用者情報記憶部１２１は、各取引対象についてその情報の表示回数、例えば利用者の閲覧回数を示す情報を利用者毎に記憶してもよい。

（取引対象情報記憶部１２２）
取引対象情報記憶部１２２は、取引対象に関する各種取引対象情報を記憶する。図１１は、実施形態に係る取引対象情報記憶部の一例を示す図である。図１１に示した例では、取引対象情報記憶部１２２は、「取引対象ＩＤ」、「取引対象」、「取引対象情報」、「カテゴリ」、「製品特定情報」といった項目を含む。なお、図１１では、「カテゴリ」及び「製品特定情報」を説明するために、「取引対象情報」と別の項目として説明するが、カテゴリの情報や製品の情報は、取引対象情報に含まれてもよい。

また、図示は省略するが、取引対象情報記憶部１２２は、カテゴリ以外にも、各取引対象が該当する切り口を示す情報を記憶する。例えば、取引対象情報記憶部１２２は、各取引対象が該当するカテゴリ、ブランド、利用シーン、スペック、取引対象により解決され得る課題、取引対象により解決され得る人の悩み等の複数の切り口を示す情報を各取引対象に対応付けて記憶する。

「取引対象ＩＤ」は、取引対象を識別する識別子である。「取引対象」は、「取引対象ＩＤ」に対応付けられた取引対象を示す。「取引対象情報」は、「取引対象ＩＤ」により識別される取引対象の取引対象情報である。

「カテゴリ」は、「取引対象ＩＤ」により識別される取引対象が該当するカテゴリに関する情報である。「製品特定情報」は、「取引対象ＩＤ」により識別される取引対象が該当する製品に関する情報である。

例えば、図１１では、取引対象ＩＤによって識別された「Ｍ１」は、取引対象が「ＭＡ１」である。なお、図１１に示した例では、取引対象を、「ＭＡ１」といった抽象的な符号で表現したが、取引対象は、各販売元が販売する商品等を示す具体的な文字列（商品名等）である。

また、図１１では、取引対象ＩＤによって識別された「Ｍ１」は、取引対象情報が「ＭＤ１」である。なお、図１１に示した例では、取引対象情報を、「ＭＤ１」といった抽象的な符号で表現したが、取引対象情報は、取引対象に関する各種情報を含むファイル形式等であってもよい。

また、図１１では、取引対象ＩＤによって識別された「Ｍ１」は、カテゴリが「ＣＴ１」である。なお、図１１に示した例では、カテゴリを、「ＣＴ１」といった抽象的な符号で表現したが、カテゴリは、取引対象のカテゴリを示す情報である。

また、図１１では、取引対象ＩＤによって識別された「Ｍ１」は、製品特定情報が「ＰＤ１」である。なお、図１１に示した例では、製品特定情報を、「ＰＤ１」といった抽象的な符号で表現したが、製品特定情報は、取引対象が該当する製品がある場合、その製品を特定するための情報（例えばＪＡＮコード等）である。また、製品特定情報は、取引対象が該当する製品がない場合、その取引対象に対応する製品が無いことを示す情報（例えば該当製品無しを示すフラグ等）である。

なお、取引対象情報記憶部１２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、取引対象情報記憶部１２２は、各取引対象に対応するスコアや表示回数等といった情報を記載してもよい。

（コンテンツ記憶部１２３）
コンテンツ記憶部１２３は、コンテンツに関する情報を記憶する。図１２は、実施形態に係るコンテンツ記憶部の一例を示す図である。図１２に示した例では、コンテンツ記憶部１２３は、「コンテンツＩＤ」、「コンテンツ」といった項目を有する。

「コンテンツＩＤ」は、コンテンツを識別する識別子である。「コンテンツ」は、「コンテンツＩＤ」に対応付けられたコンテンツに関する情報である。具体的には、コンテンツは、コンテンツの内容に関する情報を示してもよい。

例えば、コンテンツは、ポータルサイトに関するコンテンツである。また、他の例として、コンテンツは、コンテンツは、ニュースサイトや、オークションサイトや、天気予報サイトや、ショッピングサイトや、ファイナンス（株価）サイト等に関するコンテンツであってもよい。

また、コンテンツは、路線検索サイトや、地図提供サイトや、旅行サイトや、飲食店紹介サイトや、ウェブブログサイトや、ＳＮＳサイト等に関するコンテンツであってもよい。

例えば、図１２では、コンテンツＩＤによって識別された「Ｃ１」は、コンテンツが「ＣＯ１」である。なお、図１２に示した例では、コンテンツ等を、「ＣＯ１」等の抽象的な符号で表現したが、コンテンツ等は、具体的な数値や、具体的な文字列や、各種情報を含むファイル形式等であってもよい。

なお、コンテンツ記憶部１２３は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。

（ランキング用情報記憶部１２４）
ランキング用情報記憶部１２４は、ランキングの生成に用いる各種の情報を記憶する。ランキング用情報記憶部１２４は、取引対象の順位付けの基準（ランキング基準）を示す情報を記憶する。ランキング用情報記憶部１２４は、スコアが高い方から順に高い順位を付けるというランキング基準を示す情報を記憶する。例えば、ランキング用情報記憶部１２４は、取引対象の各種スコアの算出に用いる情報を記憶する。ランキング用情報記憶部１２４は、取引対象の各種スコアの算出に用いるスコア関数を記憶する。

なお、ランキング用情報記憶部１２４は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。

（制御部１３０）
制御部１３０は、コントローラ（Controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

図９に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、受付部１３２と、決定部１３３と、推定部１３４と、生成部１３５と、提供部１３６とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図９に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。

（取得部１３１）
取得部１３１は、各種情報を取得する。取得部１３１は、記憶部１２０から各種の情報を取得する。取得部１３１は、利用者情報記憶部１２１、取引対象情報記憶部１２２、コンテンツ記憶部１２３、及びランキング用情報記憶部１２４等から各種の情報を取得する。

取得部１３１は、通信部１１０を介して、外部の情報処理装置から各種情報を受信する。取得部１３１は、端末装置１０または外部装置２０から各種情報を受信する。例えば、取得部１３１は、外部装置２０から利用者に関する利用者情報を取得する。図１では、取得部１３１は、利用者情報として、利用者の属性情報や、インターネットショッピング、電子商店街、オークションサイト又はフリーマーケットサイト等における購買履歴や、コンテンツの表示履歴等を外部装置２０から取得する。そして、取得部１３１は、かかる利用者情報を利用者情報記憶部１２１に記憶する。例えば、取得部１３１は、所定の期間毎に、利用者情報を外部装置２０から取得し、利用者情報記憶部１２１に記憶される利用者情報を更新する。

また、取得部１３１は、外部装置２０から取引対象に関する情報を取得する。例えば、取得部１３１は、オークションサイト又はフリーマーケットサイトにて取引される取引対象に関する情報を外部装置２０から取得する。そして、取得部１３１は、かかる取引対象に関する情報を取引対象情報記憶部１２２に記憶する。例えば、取得部１３１は、所定の期間毎に、取引対象に関する情報を外部装置２０から取得し、取引対象情報記憶部１２２に記憶される取引対象に関する情報を更新する。

取得部１３１は、取引対象に関する取引対象情報を取得する。取得部１３１は、取引対象の販売履歴を含む取引対象情報を取得する。取得部１３１は、取引対象の注文数を含む取引対象情報を取得する。取得部１３１は、取引対象が販売された日時から経過した期間を含む取引対象情報を取得する。取得部１３１は、取引対象の販売数を含む取引対象情報を取得する。取得部１３１は、取引対象を示す情報の閲覧回数を含む取引対象情報を取得する。

取得部１３１は、取引対象に対するレビュー数を含む取引対象情報を取得する。取得部１３１は、取引対象に対する評価を含む取引対象情報を取得する。取得部１３１は、取引対象に関する外的要因を含む取引対象情報を取得する。取得部１３１は、ＳＮＳにおける取引対象に関する投稿を含む取引対象情報を取得する。取得部１３１は、取引対象に関する検索数を含む取引対象情報を取得する。取得部１３１は、取引対象に関する内的要因を含む取引対象情報を取得する。取得部１３１は、取引対象を対象とするインセンティブを含む取引対象情報を取得する。取得部１３１は、取引対象を対象とするクーポンを含む取引対象情報を取得する。取得部１３１は、取引対象に関する値下げを含む取引対象情報を取得する。

取得部１３１は、取引対象情報に含まれる複数の要素に関する要素情報を取得する。取得部１３１は、取引対象情報に含まれる複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部１３１は、複数の要素の各々に対応するスコアを取得する。

取得部１３１は、取引対象の注文数を含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部１３１は、取引対象を示す情報の閲覧回数を含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部１３１は、取引対象に対するレビュー数を含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部１３１は、取引対象の予約数を含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。

取得部１３１は、取引対象に関する外的要因を含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部１３１は、ＳＮＳにおける取引対象に関する投稿を含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部１３１は、取引対象に関する検索数を含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部１３１は、取引対象に関する内的要因を含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部１３１は、取引対象を対象とするインセンティブを含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部１３１は、取引対象を対象とするクーポンを含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部１３１は、取引対象に関する値下げを含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。

また、取得部１３１は、取引対象に対する表示回数（利用者の閲覧回数）を示す情報を端末装置１０から取得する。例えば、取得部１３１は、コンテンツの表示回数と、各取引対象の表示回数とを端末装置１０から取得する。また、取得部１３１は、コンテンツとともに、予め提供された表示回数を取得する制御情報によって取得される。そして、取得部１３１は、かかる表示回数を取引対象情報記憶部１２２に記憶する。

（受付部１３２）
受付部１３２は、各種要求を受け付ける。受付部１３２は、外部の情報処理装置から各種要求を受け付ける。受付部１３２は、通信部１１０を介して、外部の情報処理装置から各種要求を示す情報を受信する。例えば、受付部１３２は、端末装置１０または外部装置２０から要求を受け付ける。受付部１３２は、利用者が入力した検索クエリ（クエリ）を端末装置１０から受け付ける。例えば、受付部１３２は、利用者が入力した検索クエリ（クエリ）を、クエリに関するコンテンツの提供の要求として、端末装置１０から受け付ける。

（決定部１３３）
決定部１３３は、種々の情報を決定する決定処理を実行する。例えば、決定部１３３は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、決定処理を実行する。決定部１３３は、記憶部１２０に記憶された各種情報に基づいて、決定処理を実行する。例えば、決定部１３３は、外部の情報処理装置から受信された各種情報に基づいて、決定処理を実行する。

例えば、決定部１３３は、推定部１３４により推定された情報に基づいて、決定処理を実行する。例えば、決定部１３３は、生成部１３５により生成された情報に基づいて、決定処理を実行する。

決定部１３３は、取引対象に対応する複数の切り口のうち、検索クエリとの関連が所定の条件を満たす切り口である関連切り口を決定する。決定部１３３は、複数の切り口のうち、検索クエリとの関連度が高い切り口を、関連切り口に決定する。決定部１３３は、複数の切り口のうち、検索クエリとの関連度を示すスコアが所定の閾値以上である切り口を、関連切り口に決定する。

決定部１３３は、取引対象のカテゴリに関する切り口を含む複数の切り口のうち、関連切り口を決定する。決定部１３３は、取引対象のブランドに関する切り口を含む複数の切り口のうち、関連切り口を決定する。決定部１３３は、取引対象の利用シーンに関する切り口を含む複数の切り口のうち、関連切り口を決定する。決定部１３３は、取引対象のスペックに関する切り口を含む複数の切り口のうち、関連切り口を決定する。決定部１３３は、取引対象により解決され得る課題に関する切り口を含む複数の切り口のうち、関連切り口を決定する。決定部１３３は、取引対象により解決され得る人の悩みに関する切り口を含む複数の切り口のうち、関連切り口を決定する。

決定部１３３は、取引対象に関する取引対象情報に基づいて、ランキングとして表示する取引対象である対象取引対象を決定する。決定部１３３は、取引対象の販売履歴を含む取引対象情報に基づいて、対象取引対象を決定する。決定部１３３は、取引対象の注文数を含む取引対象情報に基づいて、対象取引対象を決定する。決定部１３３は、取引対象が販売された日時から経過した期間を含む取引対象情報に基づいて、対象取引対象を決定する。

決定部１３３は、取引対象の販売数を含む取引対象情報に基づいて、対象取引対象を決定する。決定部１３３は、取引対象を示す情報の閲覧回数を含む取引対象情報に基づいて、対象取引対象を決定する。決定部１３３は、取引対象に対するレビュー数を含む取引対象情報に基づいて、対象取引対象を決定する。決定部１３３は、取引対象に対する評価を含む取引対象情報に基づいて、対象取引対象を決定する。

決定部１３３は、取引対象に関する外的要因を含む取引対象情報に基づいて、対象取引対象を決定する。決定部１３３は、ＳＮＳにおける取引対象に関する投稿を含む取引対象情報に基づいて、対象取引対象を決定する。決定部１３３は、取引対象に関する検索数を含む取引対象情報に基づいて、対象取引対象を決定する。決定部１３３は、取引対象に関する内的要因を含む取引対象情報に基づいて、対象取引対象を決定する。決定部１３３は、取引対象を対象とするインセンティブを含む取引対象情報に基づいて、対象取引対象を決定する。決定部１３３は、取引対象を対象とするクーポンを含む取引対象情報に基づいて、対象取引対象を決定する。決定部１３３は、取引対象に関する値下げを含む取引対象情報に基づいて、対象取引対象を決定する。

決定部１３３は、検索クエリに対応する複数の取引対象のうち、同一の製品とする取引対象群を決定する。決定部１３３は、複数の取引対象の各々の取引対象情報に基づいて、取引対象群を決定する。決定部１３３は、複数の取引対象の各々に対応付けられた識別情報を含む取引対象情報に基づいて、取引対象群を決定する。決定部１３３は、複数の取引対象の各々に対応付けられた識別情報を含む取引対象情報に基づいて、取引対象群を決定する。決定部１３３は、識別情報が一致する取引対象を取引対象群に決定する。決定部１３３は、電子商取引において取引される複数の取引対象のうち、取引対象群を決定する。

決定部１３３は、検索クエリを入力した利用者の利用者情報に基づいて、検索クエリに対応する取引対象から、ランキングとして表示する取引対象である対象取引対象を決定する。決定部１３３は、利用者の属性情報を含む利用者情報に基づいて、対象取引対象を決定する。決定部１３３は、利用者の属性に類似する類似利用者が選択した取引対象を対象取引対象に決定する。決定部１３３は、利用者の属性に類似する類似利用者が購入した取引対象を対象取引対象に決定する。

決定部１３３は、取引対象のうち、ランキングにおけるブーストを行うブースト処理の対象とする取引対象であるブースト対象を決定する。決定部１３３は、取引対象に関する取引対象情報に基づいて、ブースト対象を決定する。

決定部１３３は、取引対象の販売履歴を含む取引対象情報に基づいて、ブースト対象を決定する。決定部１３３は、取引対象の販売数を含む取引対象情報に基づいて、ブースト対象を決定する。決定部１３３は、取引対象の販売数の遷移を含む取引対象情報に基づいて、ブースト対象を決定する。決定部１３３は、取引対象を示す情報の閲覧回数を含む取引対象情報に基づいて、ブースト対象を決定する。決定部１３３は、取引対象に対するレビュー数を含む取引対象情報に基づいて、ブースト対象を決定する。

決定部１３３は、取引対象に関する外的要因を含む取引対象情報に基づいて、ブースト対象を決定する。決定部１３３は、ＳＮＳにおける取引対象に関する投稿を含む取引対象情報に基づいて、ブースト対象を決定する。決定部１３３は、取引対象に関する検索数を含む取引対象情報に基づいて、ブースト対象を決定する。

決定部１３３は、取引対象情報に基づいて、ブースト処理のタイミングを決定する。決定部１３３は、取引対象に応じて変動するブースト処理のタイミングを決定する。決定部１３３は、取引対象に変動要因がある場合、ブースト処理のタイミングを決定する。

決定部１３３は、ランキングの提供先となる利用者に応じて、ブースト対象を決定する。決定部１３３は、利用者に関する利用者情報に基づいて、ブースト対象を決定する。決定部１３３は、電子商取引において取引される取引対象のうち、ブースト対象を決定する。

（推定部１３４）
推定部１３４は、種々の情報を推定する推定処理を実行する。例えば、推定部１３４は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、推定処理を実行する。推定部１３４は、記憶部１２０に記憶された各種情報に基づいて、推定処理を実行する。推定部１３４は、外部の情報処理装置から受信された各種情報に基づいて、推定処理を実行する。

例えば、推定部１３４は、決定部１３３により決定された情報に基づいて、推定処理を実行する。例えば、推定部１３４は、生成部１３５により生成された情報に基づいて、推定処理を実行する。

推定部１３４は、取引対象に関する取引対象情報に基づいて、ランキングとして表示する取引対象である対象取引対象の順位の理由を推定する。推定部１３４は、取引対象情報に含まれる複数の要素の傾向に基づいて、理由を推定する。推定部１３４は、複数の要素の各々に対応するスコアに基づいて理由を推定する。推定部１３４は、複数の要素のうち影響度が高い要素に基づいて理由を推定する。

推定部１３４は、取引対象の注文数を含む複数の要素の傾向に基づいて、対象取引対象を推定する。推定部１３４は、取引対象を示す情報の閲覧回数を含む複数の要素の傾向に基づいて、対象取引対象を推定する。推定部１３４は、取引対象に対するレビュー数を含む複数の要素の傾向に基づいて、対象取引対象を推定する。推定部１３４は、取引対象の予約数を含む複数の要素の傾向に基づいて、対象取引対象を推定する。

推定部１３４は、取引対象に関する外的要因を含む複数の要素の傾向に基づいて、対象取引対象を推定する。推定部１３４は、ＳＮＳにおける取引対象に関する投稿を含む複数の要素の傾向に基づいて、対象取引対象を推定する。推定部１３４は、取引対象に関する検索数を含む複数の要素の傾向に基づいて、対象取引対象を推定する。推定部１３４は、取引対象に関する内的要因を含む複数の要素の傾向に基づいて、対象取引対象を推定する。推定部１３４は、取引対象を対象とするインセンティブを含む複数の要素の傾向に基づいて、対象取引対象を推定する。推定部１３４は、取引対象を対象とするクーポンを含む複数の要素の傾向に基づいて、対象取引対象を推定する。推定部１３４は、取引対象に関する値下げを含む複数の要素の傾向に基づいて、対象取引対象を推定する。

（生成部１３５）
生成部１３５は、種々の情報を推定する生成処理を実行する。例えば、生成部１３５は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、生成処理を実行する。生成部１３５は、記憶部１２０に記憶された各種情報に基づいて、生成処理を実行する。生成部１３５は、外部の情報処理装置から受信された各種情報に基づいて、生成処理を実行する。

例えば、生成部１３５は、決定部１３３により決定された情報に基づいて、生成処理を実行する。例えば、生成部１３５は、生成部１３５により生成された情報に基づいて、生成処理を実行する。

生成部１３５は、取引対象に関する取引対象情報に基づいてランキングを生成する。生成部１３５は、取引対象の販売履歴を含む取引対象情報に基づいてランキングを生成する。生成部１３５は、取引対象の注文数を含む取引対象情報に基づいてランキングを生成する。生成部１３５は、取引対象が販売された日時から経過した期間を含む取引対象情報に基づいてランキングを生成する。生成部１３５は、取引対象の販売数を含む取引対象情報に基づいてランキングを生成する。生成部１３５は、取引対象を示す情報の閲覧回数を含む取引対象情報に基づいてランキングを生成する。生成部１３５は、取引対象に対するレビュー数を含む取引対象情報に基づいてランキングを生成する。生成部１３５は、取引対象に対する評価を含む取引対象情報に基づいてランキングを生成する。

生成部１３５は、取引対象に関する外的要因を含む取引対象情報に基づいてランキングを生成する。生成部１３５は、ＳＮＳにおける取引対象に関する投稿を含む取引対象情報に基づいてランキングを生成する。生成部１３５は、取引対象に関する検索数を含む取引対象情報に基づいてランキングを生成する。生成部１３５は、取引対象に関する内的要因を含む取引対象情報に基づいてランキングを生成する。生成部１３５は、取引対象を対象とするクーポンを含む取引対象情報に基づいてランキングを生成する。生成部１３５は、取引対象に関する値下げを含む取引対象情報に基づいてランキングを生成する。

生成部１３５は、取引対象に関する取引対象情報に基づいて取引対象のスコアを算出する。生成部１３５は、取引対象の取引対象情報を入力として、その取引対象のスコアを出力する関数（スコア関数）を用いて、取引対象のスコアを算出する。生成部１３５は、算出したスコアに基づいて取引対象のランキングを生成する。

生成部１３５は、取引対象情報に含まれる複数の要素の各々に対応する部分スコアを算出する。生成部１３５は、取引対象情報に含まれる複数の要素の情報を入力として、その要素の部分スコアを出力する関数（スコア関数）を用いて、取引対象情報に含まれる複数の要素の各々の部分スコアを算出する。例えば、生成部１３５は、取引対象情報に含まれる複数の要素の各々に対応する部分スコアの平均値を、取引対象のスコアとして算出する。例えば、生成部１３５は、取引対象情報に含まれる複数の要素の各々に対応する部分スコアを合算することにより、取引対象のスコアを算出する。

生成部１３５は、第１タブと第２タブとを含むコンテンツを生成する。生成部１３５は、検索クエリに対応する検索結果を配置した第１タブと、検索クエリに対応する取引対象のランキングを配置した第２タブとを含むコンテンツを生成する。生成部１３５は、利用者の選択に応じて、コンテンツの所定の表示領域に第１タブまたは第２タブのいずれかが表示されるコンテンツを生成する。生成部１３５は、利用者が入力した検索クエリを対象とする第１タブと第２タブとを含むコンテンツを生成する。

生成部１３５は、決定部１３３により決定された関連切り口と検索クエリとに基づく取引対象のランキングを示すコンテンツを生成する。生成部１３５は、決定部１３３により決定された関連切り口が複数ある場合、複数の関連切り口の各々と検索クエリとに基づく複数のランキングを含むコンテンツを生成する。生成部１３５は、決定部１３３により決定された関連切り口が１つである場合、一の関連切り口と検索クエリとに基づく一のランキングを含むコンテンツを生成する。生成部１３５は、電子商取引において取引される取引対象のコンテンツを生成する。生成部１３５は、利用者の選択に応じて、第１タブと第２タブとを切り替えて表示するコンテンツを生成する。

生成部１３５は、決定部１３３により決定された対象取引対象のランキングを示すコンテンツを生成する。生成部１３５は、電子商取引において取引される対象取引対象のコンテンツを生成する。

生成部１３５は、推定部１３４により推定された対象取引対象の理由を示すコンテンツを生成する。生成部１３５は、ランキングにおける対象取引対象を示す情報の近傍に理由を配置されたコンテンツを生成する。生成部１３５は、電子商取引において取引される対象取引対象の理由を示すコンテンツを生成する。

生成部１３５は、決定部１３３により決定された取引対象群を一の製品としたランキングを生成する。生成部１３５は、一の製品とされた取引対象群を一のランキング対象とするランキングを生成する。生成部１３５は、同一の製品とされなかった取引対象である個別取引対象と、取引対象群に対応する製品とを対象に順位が付されたランキングを生成する。生成部１３５は、個別取引対象と製品とが混在するランキングを生成する。

生成部１３５は、個別取引対象の第１スコアと製品の第２スコアとを用いてランキングを生成する。生成部１３５は、複数の取引対象の各々を対象として算出されたスコアに基づく第１スコアと第２スコアとを用いてランキングを生成する。生成部１３５は、取引対象群の各々の販売数に基づいて算出された製品の第２スコアを用いてランキングを生成する。生成部１３５は、取引対象群の各々のレビューに基づいて算出された製品の第２スコアを用いてランキングを生成する。生成部１３５は、複数の取引対象の各々を販売する販売元の評価に基づいて算出された製品の第２スコアを用いてランキングを生成する。

生成部１３５は、利用者の属性に類似する類似利用者に提供した他のランキングに対応するランキングを示すコンテンツを生成する。生成部１３５は、類似利用者が取引対象を選択した際に提供された他のランキングに対応するランキングを示すコンテンツを生成する。生成部１３５は、決定部１３３により決定されたブースト対象についてブースト処理が行われた結果を反映したランキングを生成する。

生成部１３５は、種々の技術を適宜用いて、外部の情報処理装置へ提供する画面（コンテンツ）等の種々の情報を生成する。生成部１３５は、端末装置１０へ提供する画面（コンテンツ）等を生成する。例えば、生成部１３５は、記憶部１２０に記憶された情報に基づいて、端末装置１０へ提供する画面（コンテンツ）等を生成する。生成部１３５は、コンテンツＣＴ１、ＣＴ２等の各コンテンツを生成する。生成部１３５は、外部の情報処理装置へ提供する画面（コンテンツ）等が生成可能であれば、どのような処理により画面（コンテンツ）等を生成してもよい。例えば、生成部１３５は、画像生成や画像処理等に関する種々の技術を適宜用いて、端末装置１０へ提供する画面（コンテンツ）を生成する。例えば、生成部１３５は、Ｊａｖａ（登録商標）等の種々の技術を適宜用いて、端末装置１０へ提供する画面（コンテンツ）を生成する。なお、生成部１３５は、ＣＳＳやＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）やＨＴＭＬの形式に基づいて、端末装置１０へ提供する画面（コンテンツ）を生成してもよい。また、例えば、生成部１３５は、ＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）やＧＩＦ（Graphics Interchange Format）やＰＮＧ（Portable Network Graphics）など様々な形式で画面（コンテンツ）を生成してもよい。

（提供部１３６）
提供部１３６は、各種情報を提供する。提供部１３６は、通信部１１０を介して、外部の情報処理装へ各種情報を送信する。提供部１３６は、端末装置１０または外部装置２０へ各種情報を送信する。提供部１３６は、コンテンツを端末装置１０へ送信する。提供部１３６は、取引対象に関する情報を端末装置１０へ送信する。

提供部１３６は、生成部１３５によって生成された情報を提供する。提供部１３６は、生成部１３５によって生成された情報を含むコンテンツを提供する。提供部１３６は、取引対象のランキングを含むコンテンツを提供する。提供部１３６は、図２のコンテンツＣ１を端末装置１０に送信する。

提供部１３６は、検索クエリに対応する検索結果を配置した第１タブと、検索クエリに対応する取引対象のランキングを配置した第２タブとを含むコンテンツを提供する。提供部１３６は、生成部１３５により生成されたコンテンツを提供する。提供部１３６は、電子商取引において取引される取引対象のランキングを配置した第２タブを含むコンテンツを提供する。

提供部１３６は、利用者が利用する端末装置１０にコンテンツを送信する。提供部１３６は、利用者の選択に応じて、コンテンツの所定の表示領域に第１タブまたは第２タブのいずれかを表示する端末装置１０に、コンテンツを送信する。提供部１３６は、利用者が入力した検索クエリを対象とする第１タブと第２タブとを含むコンテンツを端末装置１０に提供する。

提供部１３６は、取引対象に関する取引対象情報に基づいて生成されたランキングを配置した第２タブを含むコンテンツを提供する。提供部１３６は、取引対象の販売履歴を含む取引対象情報に基づいて生成されたランキングを配置した第２タブを含むコンテンツを提供する。提供部１３６は、取引対象の注文数を含む取引対象情報に基づいて生成されたランキングを配置した第２タブを含むコンテンツを提供する。提供部１３６は、取引対象が販売された日時から経過した期間を含む取引対象情報に基づいて生成されたランキングを配置した第２タブを含むコンテンツを提供する。

提供部１３６は、取引対象の販売数を含む取引対象情報に基づいて生成されたランキングを配置した第２タブを含むコンテンツを提供する。提供部１３６は、取引対象を示す情報の閲覧回数を含む取引対象情報に基づいて生成されたランキングを配置した第２タブを含むコンテンツを提供する。提供部１３６は、取引対象に対するレビュー数を含む取引対象情報に基づいて生成されたランキングを配置した第２タブを含むコンテンツを提供する。提供部１３６は、取引対象に対する評価を含む取引対象情報に基づいて生成されたランキングを配置した第２タブを含むコンテンツを提供する。

提供部１３６は、取引対象に関する外的要因を含む取引対象情報に基づいて生成されたランキングを配置した第２タブを含むコンテンツを提供する。提供部１３６は、ＳＮＳにおける取引対象に関する投稿を含む取引対象情報に基づいて生成されたランキングを配置した第２タブを含むコンテンツを提供する。提供部１３６は、取引対象に関する検索数を含む取引対象情報に基づいて生成されたランキングを配置した第２タブを含むコンテンツを提供する。

提供部１３６は、取引対象に関する内的要因を含む取引対象情報に基づいて生成されたランキングを配置した第２タブを含むコンテンツを提供する。提供部１３６は、取引対象を対象とするクーポンを含む取引対象情報に基づいて生成されたランキングを配置した第２タブを含むコンテンツを提供する。提供部１３６は、取引対象に関する値下げを含む取引対象情報に基づいて生成されたランキングを配置した第２タブを含むコンテンツを提供する。

提供部１３６は、決定部１３３により決定された関連切り口と検索クエリとに基づく取引対象のランキングを示すコンテンツを提供する。提供部１３６は、決定部１３３により決定された関連切り口が複数ある場合、複数の関連切り口の各々と検索クエリとに基づく複数のランキングを含むコンテンツを提供する。提供部１３６は、決定部１３３により決定された関連切り口が１つである場合、一の関連切り口と検索クエリとに基づく一のランキングを含むコンテンツを提供する。提供部１３６は、電子商取引において取引される取引対象のコンテンツを提供する。提供部１３６は、利用者の選択に応じて、第１タブと第２タブとを切り替えて表示する端末装置１０に、コンテンツを送信する。

提供部１３６は、決定部１３３により決定された対象取引対象のランキングを示すコンテンツを提供する。提供部１３６は、電子商取引において取引される対象取引対象のコンテンツを提供する。

提供部１３６は、推定部１３４により推定された対象取引対象の理由を示すコンテンツを提供する。提供部１３６は、ランキングを含むコンテンツを利用者が利用する端末装置１０に送信する。提供部１３６は、ランキングにおける対象取引対象を示す情報の近傍に理由を配置されたコンテンツを送信する。提供部１３６は、電子商取引において取引される対象取引対象の理由を示すコンテンツを提供する。

提供部１３６は、生成部１３５により生成されたランキングを示すコンテンツを提供する。提供部１３６は、検索クエリに対応する検索結果を配置した第１タブと、ランキングを配置した第２タブとを含むコンテンツを提供する。

提供部１３６は、取引対象群を一の製品としたランキングを提供する。提供部１３６は、一の製品とされた取引対象群を一のランキング対象とするランキングを提供する。提供部１３６は、同一の製品とされなかった取引対象である個別取引対象と、取引対象群に対応する製品とを対象に順位が付されたランキングを提供する。提供部１３６は、個別取引対象と製品とが混在するランキングを提供する。

提供部１３６は、利用者の属性に類似する類似利用者に提供した他のランキングに対応するランキングを示すコンテンツを提供する。提供部１３６は、類似利用者が取引対象を選択した際に提供された他のランキングに対応するランキングを示すコンテンツを提供する。

提供部１３６は、ブースト処理が行われた結果を反映したランキングを示すコンテンツを提供する。提供部１３６は、利用者が利用する端末装置１０に、ブースト処理が行われた結果を反映したランキングを示すコンテンツを送信する。

〔４．処理手順〕
次に、図１３～図１９を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００が実行する情報処理の手順について説明する。図１３～図１９は、情報処理装置が実行する情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。

まず、図１３について説明する。例えば、図１３は、情報処理装置１００が行う利用者からの検索クエリの取得からコンテンツの提供までの処理の一例を示す。図１３では、情報処理装置１００は、利用者から検索クエリを取得する（ステップＳ１０１）。そして、情報処理装置１００は、検索クエリに対応する検索結果を配置した第１タブと、検索クエリに対応する取引対象のランキングを配置した第２タブとを含むコンテンツを生成する（ステップＳ１０２）。そして、情報処理装置１００は、第１タブと第２タブとを含むコンテンツをする（ステップＳ１０３）。

次に、図１４について説明する。例えば、図１４は、情報処理装置１００が行うクエリの関連切り口に基づくランキング提供の例を示す。図１４では、情報処理装置１００は、取引対象に対応する複数の切り口のうち、検索クエリとの関連が所定の条件を満たす切り口である関連切り口を決定する（ステップＳ２０１）。そして、情報処理装置１００は、関連切り口と検索クエリとに基づく取引対象のランキングを示すコンテンツを提供する（ステップＳ２０２）。

次に、図１５について説明する。例えば、図１５は、情報処理装置１００が行う絞り込んだ取引対象を対象とするランキング提供の例を示す。図１５では、情報処理装置１００は、取引対象に関する取引対象情報に基づいて、ランキングとして表示する取引対象である対象取引対象を決定する（ステップＳ３０１）。そして、情報処理装置１００は、対象取引対象のランキングを示すコンテンツを提供する（ステップＳ３０２）。

次に、図１６について説明する。例えば、図１６は、情報処理装置１００が行う順位の理由を示すランキング提供の例を示す。図１６では、情報処理装置１００は、取引対象に関する取引対象情報に基づいて、ランキングとして表示する取引対象である対象取引対象の順位の理由を推定する（ステップＳ４０１）。そして、情報処理装置１００は、対象取引対象の理由を示すコンテンツを提供する（ステップＳ４０２）。

次に、図１７について説明する。例えば、図１７は、情報処理装置１００が行う同じ製品の商品（取引対象）を１つのランキング対象としたランキング生成の例を示す。図１７では、情報処理装置１００は、検索クエリに対応する複数の取引対象のうち、同一の製品とする取引対象群を決定する（ステップＳ５０１）。そして、情報処理装置１００は、取引対象群を一の製品としたランキングを生成する（ステップＳ５０２）。例えば、情報処理装置１００は、生成したコンテンツを提供する。

次に、図１８について説明する。例えば、図１８は、情報処理装置１００が行う利用者に応じた取引対象を対象とするランキング提供の例を示す。図１８では、情報処理装置１００は、検索クエリを入力した利用者の利用者情報に基づいて、検索クエリに対応する取引対象から、ランキングとして表示する取引対象である対象取引対象を決定する（ステップＳ６０１）。そして、情報処理装置１００は、対象取引対象のランキングを示すコンテンツを提供する（ステップＳ６０２）。

次に、図１９について説明する。例えば、図１９は、情報処理装置１００が行うブースト処理により特定の取引対象のブーストしたランキング生成の例を示す。図１９では、情報処理装置１００は、取引対象のうち、ランキングにおけるブーストを行うブースト処理の対象とする取引対象である対象取引対象を決定する（ステップＳ７０１）。そして、情報処理装置１００は、対象取引対象についてブースト処理が行われた結果を反映したランキングを生成する（ステップＳ７０２）。例えば、情報処理装置１００は、生成したコンテンツを提供する。

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

〔５－１．利用者〕
上記実施形態では、所定のサービスの会員に登録している利用者を例に挙げて説明したが、上記例に限定されなくともよい。例えば、利用者は、如何なる利用者であってもよく、例えば、所定のサービスの会員に登録していない利用者等であってもよい。

〔５－２．取引対象〕
上記実施形態では、電子商店街において取引される取引対象を例に挙げて説明したが、上記例に限定されなくともよい。例えば、取引対象は、如何なる取引対象であってもよい。例えば、取引対象は、数量が限定された取引対象であってもよい。また、取引対象は、インターネットショッピング、オークションサイト、フリーマーケットサイト等によって取引される取引対象であってもよい。

〔５－３．取引対象に関する情報を提供〕
上記実施形態では、情報処理装置１００がコンテンツを端末装置１０に提供する情報処理の一例を挙げて説明したが、上記例に限定されなくともよい。例えば、外部サーバがコンテンツを端末装置１０に提供してもよい。この場合、情報処理装置１００は、取引対象に関する情報を外部サーバに提供してもよい。

例えば、外部サーバは、コンテンツの一例として、ポータルサイトに関するコンテンツを提供する。この場合、情報処理装置１００は、取引対象に関する情報として、取引対象の画像や、コンテンツに配置されたときのレイアウトに関する情報等を外部サーバに提供してもよい。

〔５－４．プログラム〕
また、上述した実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば、図２０に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図２０は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Interface）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。

演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ等により実現される。

出力ＩＦ１０６０は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High Definition Multimedia Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力ＩＦ１０７０は、マウス、キーボード、およびスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。

なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、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から情報を読み出す装置であってもよい。また、入力装置１０２０は、ＵＳＢメモリ等の外付け記憶媒体であってもよい。

ネットワークＩＦ１０８０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演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。

演算装置１０３０は、出力ＩＦ１０６０や入力ＩＦ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。

例えば、コンピュータ１０００が情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。

〔５－５．その他〕
また、上記実施形態及び変形例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

〔６．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１００は、決定部１３３と、生成部１３５とを有する。決定部１３３は、取引対象のうち、ランキングにおけるブーストを行うブースト処理の対象とする取引対象であるブースト対象を決定する。生成部１３５は、決定部１３３により決定されたブースト対象についてブースト処理が行われた結果を反映したランキングを生成する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、取引対象のうち、ランキングにおけるブーストを行うブースト処理の対象とする取引対象であるブースト対象を決定し、決定したブースト対象についてブースト処理を行った後、ランキングを生成することにより、柔軟にランキングを生成することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、決定部１３３は、取引対象に関する取引対象情報に基づいて、ブースト対象を決定する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、取引対象に関する取引対象情報に基づいて、ブースト対象を決定することにより、ブースト処理の対象とする取引対象を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、決定部１３３は、取引対象の販売履歴を含む取引対象情報に基づいて、ブースト対象を決定する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、取引対象の販売履歴を含む取引対象情報に基づいて、ブースト対象を決定することにより、ブースト処理の対象とする取引対象を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、決定部１３３は、取引対象の販売数を含む取引対象情報に基づいて、ブースト対象を決定する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、取引対象の販売数を含む取引対象情報に基づいて、ブースト対象を決定することにより、ブースト処理の対象とする取引対象を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、決定部１３３は、取引対象の販売数の遷移を含む取引対象情報に基づいて、ブースト対象を決定する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、取引対象の販売数の遷移を含む取引対象情報に基づいて、ブースト対象を決定することにより、ブースト処理の対象とする取引対象を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、決定部１３３は、取引対象を示す情報の閲覧回数を含む取引対象情報に基づいて、ブースト対象を決定する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、取引対象を示す情報の閲覧回数を含む取引対象情報に基づいて、ブースト対象を決定することにより、ブースト処理の対象とする取引対象を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、決定部１３３は、取引対象に対するレビュー数を含む取引対象情報に基づいて、ブースト対象を決定する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、取引対象に対するレビュー数を含む取引対象情報に基づいて、ブースト対象を決定することにより、ブースト処理の対象とする取引対象を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、決定部１３３は、取引対象に関する外的要因を含む取引対象情報に基づいて、ブースト対象を決定する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、取引対象に関する外的要因を含む取引対象情報に基づいて、ブースト対象を決定することにより、ブースト処理の対象とする取引対象を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、決定部１３３は、ＳＮＳにおける取引対象に関する投稿を含む取引対象情報に基づいて、ブースト対象を決定する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、ＳＮＳにおける取引対象に関する投稿を含む取引対象情報に基づいて、ブースト対象を決定することにより、ブースト処理の対象とする取引対象を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、決定部１３３は、取引対象に関する検索数を含む取引対象情報に基づいて、ブースト対象を決定する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、取引対象に関する検索数を含む取引対象情報に基づいて、ブースト対象を決定することにより、ブースト処理の対象とする取引対象を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、決定部１３３は、取引対象情報に基づいて、ブースト処理のタイミングを決定する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、取引対象情報に基づいて、ブースト処理のタイミング（例えば時期等）を決定することにより、ブースト処理を行うタイミングを適切に決定することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、決定部１３３は、取引対象に応じて変動するブースト処理のタイミングを決定する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、取引対象に応じて変動するブースト処理のタイミングを決定することにより、ブースト処理を行うタイミングを適切に決定することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、決定部１３３は、取引対象に変動要因がある場合、ブースト処理のタイミングを決定する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、取引対象に変動要因がある場合、ブースト処理のタイミングを決定することにより、ブースト処理を行うタイミングを適切に決定することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、決定部１３３は、ランキングの提供先となる利用者に応じて、ブースト対象を決定する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、ランキングの提供先となる利用者に応じて、ブースト対象を決定することにより、ブースト処理の対象とする取引対象を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、決定部１３３は、利用者に関する利用者情報に基づいて、ブースト対象を決定する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、利用者に関する利用者情報に基づいて、ブースト対象を決定することにより、ブースト処理の対象とする取引対象を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、決定部１３３は、電子商取引において取引される取引対象のうち、ブースト対象を決定する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、電子商取引において取引される取引対象のうち、ブースト対象を決定することにより、ブースト処理の対象とする取引対象を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、生成部１３５により生成されたランキングを示すコンテンツを提供する提供部１３６をさらに有する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、生成したランキングを示すコンテンツを提供することにより、適切なランキングを提供することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、提供部１３６は、利用者が利用する端末装置にコンテンツを送信する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、利用者が利用する端末装置にコンテンツを送信することにより、適切なランキングを提供することができる。

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

Ｎ ネットワーク
１ 情報処理システム
１０ 端末装置
２０ 外部装置
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 利用者情報記憶部
１２２ 取引対象情報記憶部
１２３ コンテンツ記憶部
１２４ ランキング用情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 受付部
１３３ 決定部
１３４ 推定部
１３５ 生成部
１３６ 提供部

Claims (21)

1. 取引対象のうち、ランキングにおけるブーストを行うブースト処理の対象とする取引対象であるブースト対象を決定する決定部と、
   前記決定部により決定された前記ブースト対象について前記ブースト処理が行われた結果を反映した前記ランキングを生成する生成部と、
   を備え、
   前記決定部は、
   前記取引対象に関する取引対象情報に基づいて、前記ブースト処理のタイミングを決定する
   ことを特徴とする情報処理装置。
2. 取引対象のうち、ランキングにおけるブーストを行うブースト処理の対象とする取引対象であるブースト対象を決定する決定部と、
   前記決定部により決定された前記ブースト対象について前記ブースト処理が行われた結果を反映した前記ランキングを生成する生成部と、
   を備え、
   前記決定部は、
   前記ランキングの提供先となる利用者に応じて、前記ブースト対象を決定する
   ことを特徴とする情報処理装置。
3. 前記決定部は、
   前記取引対象に応じて変動する前記ブースト処理の前記タイミングを決定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記決定部は、
   前記取引対象に変動要因がある場合、前記ブースト処理の前記タイミングを決定する
   ことを特徴とする請求項１または請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記決定部は、
   前記利用者に関する利用者情報に基づいて、前記ブースト対象を決定する
   ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
6. 前記決定部は、
   前記取引対象に関する取引対象情報に基づいて、前記ブースト対象を決定する
   ことを特徴とする請求項１～５のいずれか１つに記載の情報処理装置。
7. 前記決定部は、
   前記取引対象の販売履歴を含む前記取引対象情報に基づいて、前記ブースト対象を決定する
   ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記決定部は、
   前記取引対象の販売数を含む前記取引対象情報に基づいて、前記ブースト対象を決定する
   ことを特徴とする請求項６または請求項７に記載の情報処理装置。
9. 前記決定部は、
   前記取引対象の販売数の遷移を含む前記取引対象情報に基づいて、前記ブースト対象を決定する
   ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
10. 前記決定部は、
    前記取引対象を示す情報の閲覧回数を含む前記取引対象情報に基づいて、前記ブースト対象を決定する
    ことを特徴とする請求項６～９のいずれか１つに記載の情報処理装置。
11. 前記決定部は、
    前記取引対象に対するレビュー数を含む前記取引対象情報に基づいて、前記ブースト対象を決定する
    ことを特徴とする請求項６～１０のいずれか１つに記載の情報処理装置。
12. 前記決定部は、
    前記取引対象に関する外的要因を含む前記取引対象情報に基づいて、前記ブースト対象を決定する
    ことを特徴とする請求項６～１１のいずれか１つに記載の情報処理装置。
13. 前記決定部は、
    ＳＮＳ（Social Networking Service）における前記取引対象に関する投稿を含む前記取引対象情報に基づいて、前記ブースト対象を決定する
    ことを特徴とする請求項１２に記載の情報処理装置。
14. 前記決定部は、
    前記取引対象に関する検索数を含む前記取引対象情報に基づいて、前記ブースト対象を決定する
    ことを特徴とする請求項１２または請求項１３に記載の情報処理装置。
15. 前記決定部は、
    電子商取引において取引される取引対象のうち、前記ブースト対象を決定する
    ことを特徴とする請求項１～１４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
16. 前記生成部により生成された前記ランキングを示すコンテンツを提供する提供部、
    をさらに備えることを特徴とする請求項１～１５のいずれか１つに記載の情報処理装置。
17. 前記提供部は、
    利用者が利用する端末装置に前記コンテンツを送信する
    ことを特徴とする請求項１６に記載の情報処理装置。
18. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
    取引対象のうち、ランキングにおけるブーストを行うブースト処理の対象とする取引対象であるブースト対象を決定する決定工程と、
    前記決定工程により決定された前記ブースト対象について前記ブースト処理を行った後、前記ランキングを生成する生成工程と、
    を含み、
    前記決定工程は、
    前記取引対象に関する取引対象情報に基づいて、前記ブースト処理のタイミングを決定する
    ことを特徴とする情報処理方法。
19. 取引対象のうち、ランキングにおけるブーストを行うブースト処理の対象とする取引対象であるブースト対象を決定する決定手順と、
    前記決定手順により決定された前記ブースト対象について前記ブースト処理を行った後、前記ランキングを生成する生成手順と、
    をコンピュータに実行させ、
    前記決定手順は、
    前記取引対象に関する取引対象情報に基づいて、前記ブースト処理のタイミングを決定する
    ことを特徴とする情報処理プログラム。
20. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
    取引対象のうち、ランキングにおけるブーストを行うブースト処理の対象とする取引対象であるブースト対象を決定する決定工程と、
    前記決定工程により決定された前記ブースト対象について前記ブースト処理を行った後、前記ランキングを生成する生成工程と、
    を含み、
    前記決定工程は、
    前記ランキングの提供先となる利用者に応じて、前記ブースト対象を決定する
    ことを特徴とする情報処理方法。
21. 取引対象のうち、ランキングにおけるブーストを行うブースト処理の対象とする取引対象であるブースト対象を決定する決定手順と、
    前記決定手順により決定された前記ブースト対象について前記ブースト処理を行った後、前記ランキングを生成する生成手順と、
    をコンピュータに実行させ、
    前記決定手順は、
    前記ランキングの提供先となる利用者に応じて、前記ブースト対象を決定する
    ことを特徴とする情報処理プログラム。

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