JP7154253B2 - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。

従来、ユーザが入力したキーワードに対する情報を提供する技術が知られている（特許文献１参照）。

特開２０１９－１５９８８３号公報

しかしながら、上述した従来技術では、ユーザが所望する情報を提供できない場合がある。例えば、電子商店街においてユーザが入力した検索クエリと対応する取引対象を検索するといった手法が考えられる。しかしながら、このような処理では、検索クエリと対応する名称の取引対象のみならず、検索クエリと対応する販売者が販売する商品や、検索クエリと対応する属性の取引対象等、取引対象に付随する各種情報のうち、検索クエリとの関連性が低い情報に基づいた検索結果を提供するおそれがある。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザが所望する情報を提供するための技術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、ユーザが入力した検索クエリを取得する取得部と、前記取得部により取得された前記検索クエリに基づいて、検索対象とする情報の種別を選択する選択部と、前記選択部により選択された前記検索対象とする情報の種別から、前記検索クエリと対応する情報を検索する検索部と、前記検索部により前記検索クエリと対応する情報が検索された際に、前記検索クエリの検索結果として表示されたサイトのクリックされた回数に基づいて、前記ユーザが取引対象と、取引対象の提供元とのいずれを意図して検索しているか判定する判定部と、を有し、前記選択部は、前記判定部による判定が行われた後は、前記取得部により取得された前記検索クエリに基づいて、前記検索対象とする情報の種別を選択する際、過去に前記判定部により判定された結果に応じて、前記検索対象とする情報の種別を選択することを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、ユーザが所望する情報を提供することができる。

図１は、実施形態に係る情報処理システムの一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る検索範囲調整処理の一例を示す図である。 図３は、実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係る検索装置の構成例を示す図である。 図５は、実施形態に係る検索範囲調整処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図６は、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、情報処理方法及びプログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する。）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、情報処理方法及びプログラムが限定されるものではない。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．情報処理システムの構成〕
まず、図１を用いて、情報処理装置の一例である端末装置１００若しくは検索装置１０を有する情報処理システム１の構成について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理システム１の一例を示す図である。図１に示すように、情報処理システム１は、検索装置１０及び端末装置１００を有する。なお、情報処理システム１は、複数の端末装置１００を有する。ここで、検索装置１０及び端末装置１００は、ネットワークＮ（例えば、図４参照）を介して有線又は無線により通信可能に接続される。

検索装置１０は、検索エンジンとして、ユーザが入力した検索クエリ（キーワード等）に応じてネットワーク上での検索を行う情報処理装置であり、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。例えば、検索装置１０は、ネットワークを介して、ユーザが入力した検索クエリに応じたＷｅｂサイトやＳＮＳ（Social Networking Service）サイト、ＥＣ（Electronic Commerce：電子商取引）サイト等を検出する。あるいは、これらのサイトにおいて、ユーザが入力した検索クエリに応じたＷｅｂページや投稿等を検出する。また、検索装置１０は、電子商店街（オンラインモール）やオークションサイト、個人間取引サイト等において、ユーザが入力した検索クエリに応じた商品等を検出する。また、検索装置１０は、ユーザが入力した検索クエリに応じたファイルやアプリケーションプログラム（アプリ）等を検出してもよい。ここでは、検索装置１０は、ユーザが端末装置１００に入力した検索クエリを受信し、その応答として検索結果を端末装置１００に送信する。

端末装置１００は、スマートフォンやタブレット等のスマートデバイスであり、３Ｇ（Generation）やＬＴＥ（Long Term Evolution）等の無線通信網を介して任意のサーバ装置と通信を行うことができる携帯端末装置である。図１の例では、端末装置１００は、ユーザの一例であるユーザＵによって利用される。また、端末装置１００は、液晶ディスプレイ等の画面であって、タッチパネルの機能を有する画面を有し、ユーザから指やスタイラス等によりタップ操作、スライド操作、スクロール操作等、コンテンツ等の表示データに対する各種の操作を受付ける。なお、以下の説明では、画面のうち、コンテンツが表示されている領域上で行われた操作を、コンテンツに対する操作と記載する場合がある。なお、端末装置１００は、スマートデバイスのみならず、デスクトップＰＣ（Personal Computer）やノートＰＣ等の情報処理装置であってもよい。すなわち、検索クエリを入力可能であって、検索結果を表示可能な情報処理装置であれば良い。

しかし、従来の技術では、例えば商品検索のために入力した商品に関する検索クエリが、商品ではなく店舗名にヒットし、その店舗で取り扱われている無関係の商品が検索結果として表示される場合があった。例えば、検索クエリとして「木のおもちゃ」と入力したにもかかわらず、店舗名の一部に「木のおもちゃ」が含まれる店舗で取り扱われている「木のおもちゃ以外の商品」が検索結果として表示されることがあった。そこで、本実施形態に係る検索装置１０は、検索結果のＣＴＲ（Click Through Rate：クリック率）の分散傾向に基づいて、検索範囲の最適化を行う。ＣＴＲは、表示された回数（インプレッション数）のうちクリックされた回数（クリック数）の割合を示す指標である。

ＣＴＲは、下記の式で表すことができる。
ＣＴＲ（クリック率）［％］＝クリック数÷表示回数（×１００）

例えば、表示回数１０００に対してクリック数１０の場合には、ＣＴＲは１％となる。なお、ＣＴＲは一例に過ぎない。実際には、ＣＴＲの代わりに、ＣＶＲ（Conversion Rate：コンバージョン率）を用いてもよい。ＣＶＲは、Ｗｅｂサイトへの訪問数やページビューの数に対してコンバージョン（サイトでの成果）に至った件数の割合を示す指標であり、例えばクリックした先で購入に至った回数をクリック数で除算した値である。また、ＣＴＲはクリック数に基づいて決定される値であるため、ＣＴＲの代わりに、クリック数を用いてもよい。

〔２．情報処理システムが実行する処理について〕
情報処理システム１では、検索装置１０及び端末装置１００が、以下の提供処理を実行する。以下の説明では、検索装置１０が実行する処理により、提案データがユーザに提供される処理の一例について説明するが、以下に説明する提供処理は、一部若しくは全てを端末装置１００が実現してもよい。

例えば、検索装置１０は、ユーザが端末装置１００に入力した検索クエリ（キーワード等）を端末装置１００から受信する（ステップＳ１）。

このとき、従来の技術では、例えば電子商店街（オンラインモール）での商品検索において、検索クエリとして入力されたキーワードに該当しない商品（取引対象）を検索結果として返すような場合があった。例えば、検索クエリとして「ボアブルゾン メンズ」を入力して検索したのに、レディースの商品が検出されてしまうことがあった。その理由は、検索クエリとして入力されたキーワードが商品名であるにも関わらず、検索結果としてキーワードと関連する店舗を検出し、その店舗で取り扱われている商品を検索結果として返していたためである。そのため、従来の技術では、店舗名の一部に「メンズ」を含む店舗で、一部レディースの「ボアブルゾン」が取り扱われている場合には、そのレディースの「ボアブルゾン」を検索結果として返してしまう可能性がある。

そこで、検索装置１０は、このような不都合を解消すべく、ＣＴＲ分析を用いた検索範囲の最適化を行う（ステップＳ２）。

ここでは、検索装置１０は、ＣＴＲ分析を用いて、検索クエリに店舗名が含まれているか否かを判定する（店舗名の含有判定）。この店舗名の含有判定の方法としては、いくつか考えられる。

例えば、第１の方法として、検索装置１０は、クリックベースで、検索クエリに店舗名が含まれているか否かを判定する。

具体的には、検索装置１０は、検索クエリに応じた検索結果のうち、特定の店舗に関するサイトのＣＴＲが突出しているか否かで判定する。特定の店舗に関するサイトとは、その店舗自体のサイトや、その店舗が提供する商品のサイト等である。例えば、検索装置１０は、ＣＴＲが最大又は上位（３位以内等）である場合や、ＣＴＲが所定の閾値以上である場合、ＣＴＲが突出していると判定する。

検索装置１０は、特定の店舗に関するサイトのＣＴＲが突出している場合、検索クエリにその特定の店舗の名称（店舗名）が含まれており、ユーザがその特定の店舗での商品購入を意図して検索していると判定する。すなわち、検索装置１０は、ユーザが検索クエリを入力した場合に選択した検索結果に基づいて、その検索クエリをユーザが入力した意図として、希望する店舗を条件として商品検索しているものと推定する。

また、検索装置１０は、特定の店舗に関するサイトのＣＴＲが突出していない場合、すなわちユーザのクリックが店舗名の異なる複数のサイト（商品サイト）に分散していて、各サイトのＣＴＲに大きな差がない場合には、検索クエリに特定の店舗の名称（店舗名）が含まれておらず、ユーザが店舗に関わらず商品自体を意図して検索していると判定する。

また、第２の方法として、検索装置１０は、自然言語処理で検索クエリに店舗名が含まれているか否かを判定する。

具体的には、検索装置１０は、検索履歴に基づいて、検索クエリと店舗名の単語の重複率（合致率）を確認する。例えば、商品検索において、ユーザが商品サイトをクリックした際の、検索クエリと、その商品を提供する店舗の名称（店舗名）の単語の重複率を確認する。検索クエリと店舗名の単語の重複率が高い場合（所定の閾値以上である場合）には、検索クエリに店舗名が含まれていると判定する。

なお、検索クエリと店舗名の単語の重複率については、分散表現（例えばWord2vec等のベクトル表現化手法）により求めてもよい。また、Ｎグラム（Ｎ－ｇｒａｍ）言語モデル等を用いてもよい。また、固有表現認識には、機械学習を用いる。

機械学習は、例えばディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ：Deep Neural Network）を利用したディープラーニング（深層学習）等である。また、データマイニングやその他の機械学習アルゴリズムを利用してもよい。検索装置１０は、上述した各種の学習手法により、モデルの学習を行う。

なお、モデルは、任意の種別のモデルが採用可能である。例えば、検索装置１０は、ＳＶＭ（Support Vector Machine）やＤＮＮ（Deep Neural Network）をモデルとして採用してもよい。ここで、ＤＮＮは、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）やＲＮＮ（Recurrent Neural Network）であってもよい。また、ＲＮＮは、ＬＳＴＭ（Long short-term memory）等であってもよい。すなわち、モデルは、任意の形式のモデルが採用可能である。また、モデルは、例えば、ＣＮＮとＲＮＮとを組み合わせたモデル等、複数のモデルを組み合わせることで実現されるモデルであってもよい。

検索装置１０は、検索クエリに店舗名が含まれていると判定した場合、その店舗名に該当する特定の店舗を対象として（ユーザが特定の店舗を意図して）検索が行われたものと推定することができる。例えば、検索装置１０は、その検索クエリが入力された場合には、その特定の店舗が提供する商品のページを検索結果に含める。

検索装置１０は、検索クエリに店舗名が含まれていないと判定した場合、特定の店舗ではなく検索クエリに合致する商品を対象として検索が行われたものと推定することができる。例えば、検索装置１０は、その検索クエリが入力された場合には、店舗名のみにその検索クエリの単語が含まれるサイトを検索結果に含めず、商品名や商品の属性、ブランドやキャッチコピー等にその検索クエリの単語が含まれる商品のページを検索結果に含める。

ここで、図２を用いて、検索範囲調整処理の具体例について説明する。図２は、実施形態に係る検索範囲調整処理の一例を示す図である。

検索装置１０は、検索クエリについて店舗名の含有判定を行い、検索クエリによって索引（index）を動的に変化させる（ステップＳ２１）。

例えば、図２に示すように、「○○○マート サンダル」という店舗名を含むと判定された検索クエリが入力された場合、店舗「○○○マート」が提供する各種「サンダル」に関連する商品のページを検索結果とする。

また、図２に示すように、「ボアブルゾン メンズ」という店舗名を含まないと判定された検索クエリが入力された場合、店舗に関係なく（依存せず）、「メンズ」の「ボアブルゾン」に関連する商品のページを検索結果とする。この場合、店舗名のみに「ボアブルゾン」や「メンズ」が含まれる店舗が提供する「メンズ」の「ボアブルゾン」以外の商品のページは検索結果から除外される。

すなわち、検索装置１０は、商品検索において特定のキーワードの検索クエリに対して第一の範囲を検索対象とした検索結果のＣＴＲが分散している場合には、第一の範囲とは異なる第二の範囲を検索対象とする。

例えば、従来は、商品検索において、一つの検索クエリに対して、店舗名テーブル、商品名テーブル、商品属性テーブル、ブランドテーブル等を参照していたところを、ＣＴＲが分散傾向にある場合には、店舗名テーブルを参照せず、商品名テーブル、商品属性テーブル、ブランドテーブル等を参照するのみにする。

そして、検索装置１０は、検索クエリに応じた検索結果を端末装置１００に送信する（ステップＳ３）。

なお、上記では、店舗名を例に説明しているが、店舗名は一例に過ぎない。例えば、店舗名に限らず、サイト名、メーカ名、出品者名、生産地名等であってもよい。また、店舗名と商品に限らず、ホテル名と客室のタイプ（シングル、ツイン等）、旅行会社名と旅行先（国名、地域名等）等であってもよい。また、商品は、役務（サービス）であってもよい。

〔３．端末装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る端末装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る端末装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、端末装置１００は、通信部１１０と、入力部１２０と、出力部１３０と、物理センサ１４０と、制御部１５０とを有する。

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、検索装置１０との間で情報の送受信を行う。

入力部１２０は、ユーザから各種操作を受け付ける入力装置である。例えば、入力部１２０は、キーボードやマウスや操作キー等によって実現される。また、入力部１２０は、マイク等の音声入力装置であってもよい。これにより、例えば、音声認識により、音声データに含まれる文字をテキストデータに変換することができる。

出力部１３０は、各種情報を表示するための表示装置であり、すなわち、画面である。例えば、出力部１３０は、液晶ディスプレイ等によって実現される。なお、端末装置１００にタッチパネルが採用される場合には、入力部１２０と出力部１３０とは一体化される。また、以下の説明では、出力部１３０を画面と記載する場合がある。

物理センサ１４０は、端末装置１００の各種の物理的な情報を検出するセンサであり、例えば、ジャイロセンサ、加速度センサ、気圧センサ、温度センサ、音量センサ、明度センサ等である。なお、物理センサ１４０は、ＧＰＳ（Global Positioning System）等の測位システムを用いて、端末装置１００の現在位置を推定するセンサであってもよい。また、端末装置１００は、上記の加速度センサやジャイロセンサ、気圧センサ等を利用した歩行者自律航法（ＰＤＲ：Pedestrian Dead-Reckoning）等の技術を用いて端末装置１００の位置を測位することが可能である。

また、物理センサ１４０は、画像センサを含む。画像センサは、例えば、ＣＣＤ（Charge-Coupled Device）イメージセンサや、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサ等である。すなわち、物理センサ１４０は、端末装置１００のカメラ機能としての役割も果たす。これにより、例えば、画像認識により、画像データに含まれる文字をテキストデータに変換することができる。

制御部１５０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、検索装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭ（Random Access Memory）を作業領域として実行されることにより実現される。例えば、この各種プログラムは、ウェブブラウザと呼ばれるアプリケーションプログラムに該当する。また、制御部１５０は、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３に示すように、制御部１５０は、要求部１５１と、操作制御部１５２と、表示処理部１５３とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現又は実行する。なお、制御部１５０の内部構成は、図３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１５０が有する各処理部の接続関係は、図３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１５１は、操作制御部１５２から検索クエリに関する入力データを受信した場合は、検索装置１０に対して、検索クエリを送信する。

また、要求部１５１は、操作制御部１５２から検索クエリを受信した場合は、検索装置１０に対して、検索クエリを送信する。このとき、要求部１５１は、検索装置１０に対して、検索範囲調整処理要求を送信してもよい。

操作制御部１５２は、入力部１２０を介して受け付けたユーザの操作にしたがって、各種制御を実行する。例えば、操作制御部１５２は、ユーザが入力部１２０に対して各種選択操作を行った場合は、選択操作内容を表示処理部１５３に出力する。また、操作制御部１５２は、入力部１２０を介して受け付けたスクロール操作やタップ操作等、ユーザの操作の内容を表示処理部１５３に出力する。

表示処理部１５３は、受信した各種データを出力部１３０に表示する。例えば、表示処理部１５３は、検索クエリやコンテンツに関するデータを表示する処理を実行する。表示処理部１５３は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、ＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。

〔４．検索装置の構成〕
次に、図４を用いて、実施形態に係る検索装置１０の機能構成の一例について説明する。図４は、実施形態に係る検索装置１０の構成例を示す図である。図４に示すように、検索装置１０は、通信部２０と、記憶部３０と、制御部４０とを有する。

通信部２０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部２０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、端末装置１００、及び検索装置１０との間で情報の送受信を行う。

記憶部３０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、又は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、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３０は、検索履歴データベース３１と、店舗名データベース３２と、商品名データベース３３と、商品属性データベース３４と、ブランドデータベース３５を有する。

検索履歴データベース３１は、検索履歴（ログ）を記憶する。例えば、検索履歴データベース３１は、端末装置１００から受信した検索クエリと、その検索結果の中からユーザが選択したサイトのアドレス等を記憶する。

店舗名データベース３２は、店舗名を記憶する。例えば、店舗名データベース３２は、ユーザがクリックしたＷｅｂページに掲載されている店舗名を記憶する。店舗名は、店舗を示す固有名詞であり、正式名称でも略称でもよい。

商品名データベース３３は、商品名を記憶する。例えば、商品名データベース３３は、ユーザがクリックしたＷｅｂページに掲載されている商品名を記憶する。商品名は、商品の一般名称等であり、商品のカテゴリ等でもよい。

商品属性データベース３４は、商品属性を記憶する。商品属性は、商品のスペック、製造元、生産国等の商品に関する各種属性情報である。

ブランドデータベース３５は、ブランドを記憶する。ブランドは、特定の商品を示す固有名詞であり、正式名称でも略称でもよい。例えば、商標登録されている名称や、需要者に広く知られている名称等である。なお、ブランドデータベース３５は、ブランドに付随する商品のキャッチコピー等を記憶してもよい。また、ブランドデータベース３５は、商品名データベース３３の一部であってもよい。

なお、記憶部３０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４０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、検索装置１０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４０は、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４に示すように、制御部４０は、取得部４１と、選択部４２と、検索部４３と、判定部４４と、出力部４５を有する。

取得部４１は、通信部２０を介して、端末装置１００から、ユーザが入力した検索クエリを取得する。

選択部４２は、取得部４１により取得された検索クエリに基づいて、検索対象とする情報の種別（商品の名称、店舗の名称等）を選択する。例えば、選択部４２は、検索対象とする情報の種別として、商品の名称かそれ以外かを選択する。このとき、選択部４２は、商品の名称以外として、店舗の名称を選択してもよい。

なお、商品は取引対象の一例であり、店舗は取引対象の提供元の一例である。取引対象は、映画や音楽等の各種コンテンツでもよい。また、実際には、取引対象でなくともよい。例えば、選択部４２は、各種検索の目的となるデータと、そのデータに付随する各種のメタデータの中から、検索クエリとマッチングするデータの種別を選択してもよい。

また、選択部４２は、複数店舗をまとめた電子商店街ではなく、１つの運営元が運営するＥＣサイトにおいて、検索対象とする情報の種別として、取引対象自体の情報（取引対象の名称等）と、取引対象の属性等の付随情報とを選択してもよい。

検索部４３は、取得部４１により取得された検索クエリに基づいて検索を行う際に、ＣＴＲ分析を用いた検索範囲の最適化を行う。例えば、検索部４３は、選択部４２により選択された検索対象とする情報の種別から、検索クエリと対応する情報を検索する。

また、検索部４３は、検索クエリについて店舗名の含有判定を行い、検索クエリによって索引（index）を動的に変化させる。

また、検索部４３は、検索クエリに対して第一の範囲を検索対象とした検索結果のクリック数が分散している場合には、第一の範囲とは異なる第二の範囲を検索対象とする。

判定部４４は、検索部４３により検索クエリと対応する情報が検索された際に、クリック数に基づいて、ユーザが商品と、店舗とのいずれを意図して検索しているか判定する。そして、選択部４２は、判定部４４により判定された結果に応じて、検索対象とする情報の種別を選択する。

また、判定部４４は、店舗に関するサイトにクリック数が突出している場合、ユーザが店舗を意図して検索していると判定する。

また、判定部４４は、店舗が異なる商品に関する複数のサイトにクリック数が分散している場合には、ユーザが商品を意図して検索していると判定する。

また、判定部４４は、検索履歴に基づいて、検索クエリと店舗の名称との単語の重複率が所定の閾値以上である場合、ユーザが店舗を意図して検索していると判定する。

また、判定部４４は、ユーザが店舗を意図して検索していると判定した場合、検索クエリに、店舗の名称の少なくとも一部と合致する単語が含まれていると判定する。

また、判定部４４は、ユーザが商品を意図して検索していると判定した場合、検索クエリには、店舗の名称の少なくとも一部と合致する単語が含まれていないと判定する。

また、判定部４４は、表示回数に占めるクリック数の割合を示すＣＴＲに基づいて、ユーザが商品と店舗とのいずれを意図して検索しているか判定する。

出力部４５は、通信部２０を介して、検索クエリに応じた検索結果を端末装置１００に出力する。

〔５．端末装置１００の処理フロー〕
次に、図５を用いて、制御情報を実行した端末装置１００と検索装置１０が実行する検索範囲調整処理の手順について説明する。図５は、実施形態に係る検索範囲調整処理の流れの一例を示すフローチャートである。

例えば、検索装置１０は、ネットワークＮを介して、ユーザの端末装置１００又は検索装置１０から商品検索に関する検索クエリを取得する（ステップＳ１０１）。

そして、検索装置１０は、検索履歴に基づいて、取得された検索クエリに基づく検索結果のＣＴＲを分析し、特定の店舗に関するサイトのＣＴＲが突出しているか判定する（ステップＳ１０２）。

例えば、検索装置１０は、その検索クエリに含まれる単語と、検索結果として表示された商品サイトのうちクリックされた商品サイトに含まれる店舗名の単語との重複率（合致率）が高い場合（所定の閾値以上である場合）には、その検索クエリに、特定の店舗の名称（店舗名）の少なくとも一部と合致する単語が含まれており、特定の店舗に関するサイトのＣＴＲが突出していると判定する。

検索装置１０は、特定の店舗に関するサイトのＣＴＲが突出していると判定した場合には（ステップＳ１０２；Ｙｅｓ）、ユーザが当該特定の店舗を意図して検索していると判定する（ステップＳ１０３）。

この場合、検索装置１０は、検索の索引を変更し、検索クエリに対して、店舗名を含む第一の範囲を検索対象とする（ステップＳ１０４）。なお、第一の範囲は、制限なしの通常の検索範囲であってもよい。

反対に、検索装置１０は、特定の店舗に関するサイトのＣＴＲが突出しておらず、店舗の異なる複数の商品サイトにＣＴＲが分散していると判定した場合には（ステップＳ１０２；Ｎｏ）、ユーザが特定の店舗ではなく商品を意図して検索していると判定する（ステップＳ１０５）。

この場合、検索装置１０は、検索の索引を変更し、検索クエリに対して、店舗名を含まない第二の範囲を検索対象とする（ステップＳ１０６）。例えば、検索装置１０は、第二の範囲を検索対象とした場合、検索において店舗名データベースを使用せず、店舗名を検索対象から除外する。

そして、検索装置１０は、検索クエリに対して、検索対象を検索する（ステップＳ１０７）。

〔６．変形例〕
上記では、提供処理の一例について説明した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。以下、提供処理の変形例について説明する。なお、以下に説明する提供処理は、端末装置１００側が発揮する機能により実現されてもよく、検索装置１０側が発揮する機能により実現されてもよい。

〔６－１．装置構成〕
上記実施形態では、情報処理システム１に、検索装置１０と端末装置１００とが含まれる例について説明したが、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、検索装置１０は、ユーザの端末装置１００内の一機能として実装されてもよい。すなわち、検索装置１０は、ユーザの端末装置１００であってもよい。このような構成を有する場合、情報処理システム１において、検索装置１０と端末装置１００とは同一の装置である。

〔６－２．その他〕
また、上記実施形態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又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又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、その全部又は一部を、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又は物理的に分散・統合して構成することができる。

また、上記してきた各実施形態は、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。

〔６－３．プログラム〕
また、上述してきた実施形態に係る検索装置１０及び端末装置１００は、例えば図６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６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）、フラッシュメモリ、ＨＤＤ、ＳＳＤ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、及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、又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が端末装置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１５０の機能を実現する。また、コンピュータ１０００が検索装置１０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４０の機能を実現する。

〔７．効果〕
上述したように、検索装置１０は、ユーザが所望する情報を提供することができる。例えば、検索装置１０は、クリック数に基づいて、ユーザが取引対象と、取引対象の提供元とのいずれを意図して検索しているか判定し、その判定結果に応じて、検索クエリに基づく検索範囲を調整することができる。具体的には、判定結果に応じて、検索クエリに基づく検索に用いられる索引を動的に変化させることができる。また、検索クエリに対して第一の範囲を検索対象とした検索結果のクリック数が分散している場合には、第一の範囲とは異なる第二の範囲を検索対象とすることができる。

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。

また、上記してきた「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。

１ 情報処理システム
１０ 検索装置
２０、１１０ 通信部
３０ 記憶部
３１ 検索履歴データベース
３２ 店舗名データベース
３３ 商品名データベース
３４ 商品属性データベース
３５ ブランドデータベース
４０、１５０ 制御部
４１ 取得部
４２ 選択部
４３ 検索部
４４ 判定部
４５ 出力部
１００ 端末装置
１２０ 入力部
１３０ 出力部
１４０ 物理センサ
１５１ 要求部
１５２ 操作制御部
１５３ 表示処理部

Claims (13)

1. ユーザが入力した検索クエリを取得する取得部と、
   前記取得部により取得された前記検索クエリに基づいて、検索対象とする情報の種別を選択する選択部と、
   前記選択部により選択された前記検索対象とする情報の種別から、前記検索クエリと対応する情報を検索する検索部と、
   前記検索部により前記検索クエリと対応する情報が検索された際に、前記検索クエリの検索結果として表示されたサイトのクリックされた回数に基づいて、前記ユーザが取引対象と、取引対象の提供元とのいずれを意図して検索しているか判定する判定部と、
   を有し、
   前記選択部は、前記判定部による判定が行われた後は、前記取得部により取得された前記検索クエリに基づいて、前記検索対象とする情報の種別を選択する際、過去に前記判定部により判定された結果に応じて、前記検索対象とする情報の種別を選択する
   ことを特徴とする情報処理装置。
2. 前記選択部は、前記検索対象とする情報の種別として、取引対象の名称かそれ以外かを選択する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記選択部は、取引対象の名称以外として、取引対象の提供元の名称を選択する
   ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記検索部は、
   前記判定部により前記ユーザが特定の提供元を意図して検索していると判定された場合、前記検索クエリに対して、提供元の名称を含む第一の範囲を検索対象とし、
   前記判定部により前記ユーザが特定の提供元ではなく取引対象を意図して検索していると判定された場合、前記検索クエリに対して、提供元の名称を含まない第二の範囲を検索対象とする
   ことを特徴とする請求項１～３のいずれか１つに記載の情報処理装置。
5. 前記判定部は、前記取得部により取得された前記検索クエリに取引対象の提供元の名称が含まれているか判定し、
   前記検索部は、
   前記判定部により前記検索クエリに取引対象の提供元の名称が含まれていると判定された場合、前記提供元が提供する前記取引対象を検索結果とし、
   前記判定部により前記検索クエリに取引対象の提供元の名称が含まれていないと判定された場合、提供元に関係なく前記検索クエリに応じた取引対象を検索結果とする
   ことを特徴とする請求項１～４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
6. 前記選択部は、前記判定部により前記検索クエリに取引対象の提供元の名称と推測されるキーワードが含まれていないと判定された場合、前記検索対象とする情報の種別として、取引対象の名称を選択する
   ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記選択部は、前記判定部により前記検索クエリに取引対象の提供元の名称と推測されるキーワードが含まれていると判定された場合、前記検索対象とする情報の種別として、取引対象の提供元の名称を選択する
   ことを特徴とする請求項５又は６に記載の情報処理装置。
8. 前記判定部は、検索履歴に基づいて、前記検索クエリと前記提供元の名称との単語の重複率が所定の閾値以上である場合、前記ユーザが前記提供元を意図して検索していると判定する
   ことを特徴とする請求項１～７のいずれか１つに記載の情報処理装置。
9. 前記判定部は、前記ユーザが前記提供元を意図して検索していると判定した場合、前記検索クエリに、前記提供元の名称の少なくとも一部と合致する単語が含まれていると判定する
   ことを特徴とする請求項１～８のいずれか１つに記載の情報処理装置。
10. 前記判定部は、前記ユーザが前記取引対象を意図して検索していると判定した場合、前記検索クエリには、前記提供元の名称の少なくとも一部と合致する単語が含まれていないと判定する
    ことを特徴とする請求項１～９のいずれか１つに記載の情報処理装置。
11. 前記判定部は、前記検索クエリの検索結果として表示されたサイトの表示回数に占める、該サイトのクリックされた回数の割合を示すクリック率に基づいて、前記ユーザが前記取引対象と前記提供元とのいずれを意図して検索しているか判定する
    ことを特徴とする請求項１～１０のいずれか１つに記載の情報処理装置。
12. 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
    ユーザが入力した検索クエリを取得する取得工程と、
    前記取得工程において取得された前記検索クエリに基づいて、検索対象とする情報の種別を選択する選択工程と、
    前記選択工程において選択された前記検索対象とする情報の種別から、前記検索クエリと対応する情報を検索する検索工程と、
    前記検索工程において前記検索クエリと対応する情報が検索された際に、前記検索クエリの検索結果として表示されたサイトのクリックされた回数に基づいて、前記ユーザが取引対象と、取引対象の提供元とのいずれを意図して検索しているか判定する判定工程と、
    を含み、
    前記選択工程は、前記判定工程の実行後、前記取得工程において取得された前記検索クエリに基づいて、前記検索対象とする情報の種別を選択する際、過去に前記判定工程において判定された結果に応じて、前記検索対象とする情報の種別を選択する
    ことを特徴とする情報処理方法。
13. ユーザが入力した検索クエリを取得する取得手順と、
    前記取得手順において取得された前記検索クエリに基づいて、検索対象とする情報の種別を選択する選択手順と、
    前記選択手順において選択された前記検索対象とする情報の種別から、前記検索クエリと対応する情報を検索する検索手順と、
    前記検索手順において前記検索クエリと対応する情報が検索された際に、前記検索クエリの検索結果として表示されたサイトのクリックされた回数に基づいて、前記ユーザが取引対象と、取引対象の提供元とのいずれを意図して検索しているか判定する判定手順と、
    をコンピュータに実行させ、
    前記選択手順は、前記判定手順の実行後、前記取得手順において取得された前記検索クエリに基づいて、前記検索対象とする情報の種別を選択する際、過去に前記判定手順において判定された結果に応じて、前記検索対象とする情報の種別を選択する
    ことを特徴とするプログラム。

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