JP7249446B1 - 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

Abstract

【課題】処理負荷を軽減すること。【解決手段】本願に係る情報処理装置は、受付部と、推定部と、提供部とを備える。受付部は、検索クエリを受け付ける。推定部は、受付部によって受け付けられた検索クエリの意図を推定する。提供部は、推定部によって推定された検索クエリの意図に応じたコンテンツと推定部によって推定された検索クエリの意図を示す情報とを提供する。【選択図】図１

Description

特許法第３０条第２項適用 令和３年１１月９日公開アドレス ｈｔｔｐｓ：／／ｔｏｐｉｃｓ．ｓｈｏｐｐｉｎｇ．ｙａｈｏｏ．ｃｏ．ｊｐ／ｎｏｔｉｃｅ／ａｒｃｈｉｖｅｓ／２０２１１１１０２０２１．ｈｔｍｌ 令和３年１１月１９日公開アドレス ｈｔｔｐｓ：／／ｓｔｏｒｅ－ｉｎｆｏ．ｙａｈｏｏ．ｃｏ．ｊｐ／ｓｈｏｐｐｉｎｇ／ｔｏｐｉｃｓ／ｔｏｏｌ２０２１／ｔｅｓｔ／２１１１１９－３．ｈｔｍｌ 令和３年１２月３日投稿および公開アドレス ｈｔｔｐｓ：／／ａｐｐｓｔｏｒｅｃｏｎｎｅｃｔ．ａｐｐｌｅ．ｃｏｍ／ａｐｐｓ／４４６０１６１８０／ａｐｐｓｔｏｒｅ／ｒｅｖｉｅｗｓｕｂｍｉｓｓｉｏｎｓ／ｄｅｔａｉｌｓ／ｅ９ａｅ２２４１－ｅ０ｆ９－４９６０－９ｃｆ０－９４ｄ６４ｆ０５２７ｂｆ ｈｔｔｐｓ：／／ａｐｐｓ．ａｐｐｌｅ．ｃｏｍ／ｊｐ／ａｐｐ／ｙａｈｏｏ－％Ｅ３％８２％Ｂ７％Ｅ３％８３％Ａ７％Ｅ３％８３％８３％Ｅ３％８３％９４％Ｅ３％８３％Ｂ３％Ｅ３％８２％Ｂ０／ｉｄ４４６０１６１８０ 令和４年１月６日投稿アドレス ｈｔｔｐｓ：／／ｐｌａｙ．ｇｏｏｇｌｅ．ｃｏｍ／ｃｏｎｓｏｌｅ／ｕ／０／ｄｅｖｅｌｏｐｅｒｓ／９０５９０３１０７６６７４８０８７４７／ａｐｐ／４９７２９７４４３０６２４３９０７３５／ｔｒａｃｋｓ／４６９８２４０７５９１７４２７９２６０／ｒｅｌｅａｓｅｓ／２７８／ｄｅｔａｉｌｓ

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。

従来、利用者に様々な情報を提供する技術が知られている。例えば、検索クエリに対応するコンテンツを表示する技術が提供されている（例えば特許文献１）。

特許第６７７６０７２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。例えば、上記の従来技術では、検索クエリに対応するコンテンツを利用者に提供することができるが、コンテンツを提供するサーバなどの情報処理装置における処理負荷の観点から改善の余地がある。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、処理負荷を軽減することができる情報処理装置、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、受付部と、推定部と、提供部とを備える。受付部は、検索クエリを受け付ける。推定部は、受付部によって受け付けられた検索クエリの意図を推定する。提供部は、推定部によって推定された検索クエリの意図に応じたコンテンツと推定部によって推定された検索クエリの意図を示す情報とを提供する。

実施形態の一態様によれば、処理負荷を軽減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行う情報処理方法を説明するための図である。 図２は、実施形態に係る情報処理装置から利用者に提供されるコンテンツの一例を示す図である。 図３は、実施形態に係る情報処理装置におけるカテゴリおよびブランドの各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアの区分分けの一例を示す図である。 図４は、実施形態に係る情報処理装置が有するケース分け判定情報の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る情報処理装置が有するランキング情報決定用情報の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係る情報処理装置における複数の切り口での取引対象の順位付けの一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る情報処理装置の動作モードが第１モードである場合の情報処理装置および端末装置における処理の流れを示すシーケンス図である。 図８は、実施形態に係る端末装置におけるコンテンツの表示例を示す図である。 図９は、実施形態に係る情報処理装置の動作モードが第２モードである場合の情報処理装置および端末装置における処理の流れを示すシーケンス図である。 図１０は、実施形態に係る情報処理装置によって提供される検索結果およびランキング情報の一例を示す図である。 図１１は、実施形態に係る情報処理装置によって提供されるランキング情報の他の例を示す図である。 図１２は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。 図１３は、実施形態に係る利用者情報記憶部に記憶される利用者情報テーブルの一例を示す図である。 図１４は、実施形態に係る取引対象情報記憶部に記憶される取引対象情報テーブルの一例を示す図である。 図１５は、実施形態に係るコンテンツ記憶部に記憶されるコンテンツテーブルの一例を示す図である。 図１６は、実施形態に係る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、実施形態に係る情報処理装置が実行する第１モード処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１８は、実施形態に係る情報処理装置が実行する第２モード処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１９は、実施形態に係る情報処理装置が実行する第３モード処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図２０は、実施形態に係る端末装置が実行する情報処理の一例を示す図である。 図２１は、実施形態に係る情報処理装置および端末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、およ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、およ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。

〔１．情報処理の一例〕
〔１．１．情報処理の概要〕
まず、図１を参照し、実施形態に係る情報処理装置が行う情報処理方法について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理装置が行う情報処理方法を説明するための図である。

情報処理装置１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、商品また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などの様々な態様にて取引される取引対象が含まれる。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。

図１では、情報処理装置１が、検索クエリを入力する利用者Ｕが利用する端末装置２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。検索クエリの入力は、検索キーワードの入力によって行われ、かかる検索キーワードを含む検索クエリが端末装置２から情報処理装置１に送信される。なお、検索クエリの入力は、端末装置２に表示されるキーボードを用いた入力に限定されず、端末装置２に表示されるキーワード候補の指定による入力であってもよい。以下においては、検索クエリには、検索キーワードが含まれるものとして説明するが、検索キーワードに代えてまたは加えて、検索用画像が含まれていてもよい。また、図１では、端末装置２が１つだけ図示されているが、情報処理装置１は、複数の端末装置２の各々から送信される検索クエリに応じた検索結果などを含むコンテンツを複数の端末装置２の各々に提供する。

情報処理装置１は、例えば、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１は、検索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１１（図１２参照）に格納される。

このように、図１では情報処理装置１が検索装置としても機能する、すなわち情報処理装置１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１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１００（図１２参照）には、検索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１は、利用者Ｕが入力した検索キーワードを含む検索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Ｕの端末装置２に送信する。

例えば、外部装置３が検索装置である場合、情報処理装置１は、利用者Ｕが入力した検索キーワードを含む検索クエリを外部装置３へ送信し、外部装置３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Ｕが利用する端末装置２に送信する。なお、上記のシステム構成は一例に過ぎず、検索キーワードを入力した利用者Ｕ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１００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１は、外部装置３から利用者Ｕに関する情報である利用者情報を取得する（ステップＳ１）。外部装置３は、利用者情報を情報処理装置１に送信する。例えば、外部装置３は、利用者Ｕの属性情報を含む利用者情報を情報処理装置１に送信する。属性情報には、例えば、年齢、性別、居住地域、職業などのデモグラフィック属性を示す情報や、興味・関心、ライフスタイルなどのサイコグラフィック属性を示す情報など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Ｕ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などの利用者Ｕの行動の履歴が含まれてもよい。例えば、利用者情報には、電子商店街など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、購買履歴などの利用者Ｕの行動履歴が含まれてもよい。

また、情報処理装置１は、外部装置３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１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３から取得する。例えば、情報処理装置１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３から取得する。例えば、情報処理装置１は、所定の期間毎に、取引対象の取引対象情報を外部装置３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、販売個数などが含まれる。

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）などの情報が含まれる。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（Page View）数）、取引対象に対するレビュー数、取引対象に対する評価などの情報が含まれる。

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Ｕ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）などに、利用者Ｕが投稿した文字情報、または画像や動画などの画像情報などであってもよい。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Ｕ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１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１は、外部装置３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１は、利用者Ｕが入力した検索クエリを端末装置２から受け付ける（ステップＳ３）。例えば、端末装置２は、利用者Ｕが検索キーワードを入力した場合、利用者Ｕが入力した検索キーワードを含む検索クエリを情報処理装置１に送信する。これにより、情報処理装置１は、利用者Ｕが入力した検索クエリを取得する。

例えば、利用者Ｕは、検索キーワードとして「スニーカ」を端末装置２に入力した場合、端末装置２は、利用者Ｕが入力した検索キーワード「スニーカ」を含む検索クエリを情報処理装置１へ送信する。例えば、利用者Ｕは、後述する図２中の検索ボックスＢＸ１のような入力欄に検索キーワードとして「スニーカ」を入力する。

そして、検索クエリを受信した情報処理装置１は、利用者Ｕに情報提供するための処理として、検索クエリを用いた検索処理によって、検索クエリに対応する検索結果を生成する（ステップＳ４）。例えば、情報処理装置１は、検索クエリに含まれる検索キーワードが「スニーカ」である場合、「スニーカ」を用いた検索処理によって、「スニーカ」に対応する検索結果を生成する。以下において、検索キーワードとして「スニーカ」が含まれる検索クエリを、検索クエリ「スニーカ」と記載する場合がある。

情報処理装置１は、取引対象データベースの情報を用いて、検索クエリ「スニーカ」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１は、取引対象データベースを対象として検索クエリ「スニーカ」を用いて検索処理を行い、検索クエリ「スニーカ」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１は、取引対象情報に検索クエリ「スニーカ」に対応する文字列などの情報が含まれる取引対象情報を抽出する。

なお、検索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１以外の装置（検索装置）が行う場合、情報処理装置１は、検索装置に検索クエリを送信し、検索装置から検索クエリの検索結果を受信する。情報処理装置１は、検索クエリ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、検索クエリの検索結果を生成する。例えば、情報処理装置１は、抽出した取引対象情報の取引対象のリスト情報を、検索クエリに対する検索結果として生成する。

また、情報処理装置１は、ステップＳ３で受け付けた検索クエリの意図（以下、クエリ意図と記載する場合がある）を推定する（ステップＳ５）。情報処理装置１は、例えば、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を検索クエリの意図として推定する。意図候補は、例えば、取引対象のカテゴリ、取引対象のブランド、取引対象の利用シーン、取引対象のスペック、取引対象の価格帯、または取引対象の利用層などである。

情報処理装置１は、検索クエリに基づいて、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアを算出し、これらのスコアまたはスコアに応じた情報などを検索クエリの意図として扱う。以下においては、複数の意図候補が取引対象のカテゴリおよび取引対象のブランドである場合の例を主に説明するが、意図候補は、カテゴリやブランドに限定されない。

情報処理装置１は、例えば、意図候補毎の推定モデルを用いて、各意図候補に対する検索クエリの関連度を示すスコアを算出し、これらのスコアまたはスコアに応じた情報をクエリ意図として推定することができる。推定モデルは、機械学習によって生成された学習済みモデルであり、検索クエリに含まれる検索キーワードを入力とし、意図候補に対する検索クエリの関連度を示すスコアを出力する。

意図候補毎の推定モデルは、畳み込みニューラルネットワークまたは回帰型ニューラルネットワークなどのニューラルネットワークによる機械学習によって生成されるが、かかる例に限定されない。例えば、意図候補毎の推定モデルは、ニューラルネットワークに代えて、線形回帰またはロジスティック回帰といった学習アルゴリズムによる機械学習を用いて生成されてもよい。また、情報処理装置１は、意図候補毎の推定モデルに代えて、検索クエリに含まれる検索キーワードを入力とし、複数の意図候補に対する検索クエリの関連度を示すスコアを出力する１つの推定モデルを用いることもできる。

次に、情報処理装置１は、ステップＳ５で推定されたクエリ意図に応じたランキング情報を生成する（ステップＳ６）。例えば、情報処理装置１は、クエリ意図に基づいて、利用者Ｕに提供する複数のランキング情報の種別および並び順のうち少なくとも１番目（最上位）のランキング情報とその種別を決定する。そして、情報処理装置１は、決定した並び順の１番目（最上位）のランキング情報を決定した種別のランキング情報として生成する。ランキング情報の種別は、例えば、ランキングの切り口およびランキング情報の表示形式によって規定される。

ランキングの切り口は、取引対象に対する視点（観点）である。例えば、取引対象に対する視点（観点）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など、取引対象に対応する様々な切り口（観点）が含まれる。

また、ランキング情報の表示形式は、ランキング情報を構成する複数のランキング要素の配置形式であり、リスト形式（第１表示形式の一例）やグリッド形式（第２表示形式の一例）などがある。リスト形式は、ランキング情報を構成する複数のランキング要素を一列に配列する表示形式であり、グリッド形式は、複数のランキング要素をｎ行×ｍ列の行列（マトリクス）状に配列する表示形式である。ｎおよびｍは、２以上の整数である。

なお、ランキング情報の表示形式は、第２表示形式に代えてまたは加えて、複数のランキング要素を一行で配列する表示形式が含まれていてもよい。また、ランキング情報の表示形式は、取引対象の写真を含む表示形式と取引対象の写真を含まない表示形式に分けられてもよい。

情報処理装置１は、例えば、クエリ意図に基づいて、利用者Ｕに提供する複数のランキング情報の種別を決定し、クエリ意図に対する関連性が高いランキング情報ほど優先して上位になる並び順を複数のランキング情報の並び順として決定する。

例えば、情報処理装置１は、検索クエリで特定されるカテゴリをさらに分類したカテゴリに対する検索クエリの関連度を示すスコアと検索クエリで特定されるカテゴリにおける取引対象のブランドに対する検索クエリの関連度とに基づいて、複数のランキング情報の種別および並び順を決定する。

情報処理装置１は、上述したように、決定した並び順の１番目のランキング情報を決定した種別のランキング情報として生成する。ここで、１番目のランキング情報の種別で示される切り口を第１切り口とすると、情報処理装置１は、第１切り口でランキング要素となる取引対象を抽出または決定し、抽出または決定した各取引対象についてスコアを算出する処理を行う。以下、第１切り口で抽出または決定したランキング要素となる取引対象を第１取引対象と記載する場合がある。

情報処理装置１は、算出したスコアを用いて第１取引対象の順位付けを行い、決定した種別で示される表示形式で複数のランキング要素が配列されるランキング情報を生成する。例えば、情報処理装置１は、スコアが高い方から順に高い順位をランキング要素に付け、上位の予め設定された順位までの複数のランキング要素を高い順位から並べることによって、ランキング情報を生成する。

例えば、情報処理装置１は、第１取引対象に関する取引対象情報に基づいて、第１切り口でランキング要素として抽出または決定した取引対象のスコアを算出する。情報処理装置１は、第１取引対象の取引対象情報を入力として、その第１取引対象のスコアを出力する関数であるスコア関数を用いて、第１取引対象のスコアを算出する。情報処理装置１は、第１取引対象の注文数、注文金額、閲覧回数（ＰＶ数）など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、第１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１は、第１取引対象の注文数、注文金額、閲覧回数（ＰＶ数）などの複数の要素の各々と、各要素の重み（係数）を乗算した値（以下、「部分スコア」と記載する場合がある）を用いて第１取引対象のスコアを算出する。情報処理装置１は、第１取引対象の複数の要素の各々の部分スコアの合計を、第１取引対象のスコアとして算出してもよい。情報処理装置１は、第１取引対象の複数の要素の各々の部分スコアの平均を、第１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１は、第１取引対象の注文数、注文金額、閲覧回数（ＰＶ数）など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第１取引対象のスコアを算出してもよい。情報処理装置１は、第１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第１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１は、所定の期間ごとに集計した第１取引対象の複数の要素の集計値と、各要素の重み（係数）を乗算した値である期間スコアを用いて第１取引対象のスコアを算出してもよい。情報処理装置１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第１取引対象のスコアを算出してもよい。情報処理装置１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第１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１は、どのような情報を用いて第１取引対象のスコアを算出してもよい。情報処理装置１は、算出した第１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、第１取引対象のスコアを補正してもよい。情報処理装置１は、算出した第１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、第１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１は、検索クエリに対応する検索結果と、検索クエリに対応する複数のランキング情報のうち並び順が１番目のランキング情報とを含むコンテンツと特定情報とを用いて、利用者Ｕに提供する情報である提供情報を生成する（ステップＳ７）。特定情報は、並び位置が最上位から２番目のランキング情報または２番目以降のすべてのランキング情報を特定するための情報である。情報処理装置１は、検索クエリに対応する検索結果と検索クエリに対応するランキング情報とに加えて、検索クエリに対応する検索結果を表示するための第１タブと、検索クエリに対応するランキング情報を表示するための第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１は、検索クエリに対応する検索結果と検索クエリに対応する複数のランキング情報のうち並び順が１番目のランキング情報（第１ランキング情報の一例）などを含むコンテンツと特定情報とを含む提供情報を、検索クエリを入力した利用者Ｕが利用する端末装置２に送信する（ステップＳ８）。情報処理装置１は、例えば、動作モードが第１モードである場合、特定情報として、ステップＳ５で推定したクエリ意図を示す情報を含む。また、情報処理装置１は、例えば、動作モードが第２モードである場合、特定情報として、ステップＳ５で推定したクエリ意図を示す情報に基づいて決定した２番目に上位のランキング情報（第２切り口のランキング情報）を特定するパラメータ（第１パラメータの一例）を含む。

端末装置２は、情報処理装置１から送信される提供情報に含まれる検索結果および１番目のランキン情報の一方を表示する。端末装置２は、１番目のランキング情報が表示されている状態で、１番目のランキング情報の表示状態が予め定められた状態になった場合に、特定情報に基づいて、並び位置が最上位から２番目のランキング情報（第２ランキング情報の一例）の送信を情報処理装置１に要求する。１番目のランキング情報の表示状態が予め定められた状態になった場合であるとは、１番目のランキング情報のうち端末装置２に表示される領域がスクロールなどによって予め設定された領域になった場合である。

例えば、端末装置２は、特定情報がパラメータである場合、パラメータを含むクエリを情報処理装置１に送信する。また、端末装置２は、特定情報がクエリ意図を示す情報である場合、クエリ意図を示す情報から２番目に上位のランキング情報を特定するパラメータを決定し、決定したパラメータを含むクエリを情報処理装置１に送信する。情報処理装置１は、クエリに含まれるパラメータに対応するランキング情報である２番目のランキング情報を生成し、生成した２番目のランキング情報を端末装置２に送信する。端末装置２は、情報処理装置１から送信される２番目のランキング情報を表示する。情報処理装置１において、２番目のランキング情報の生成方法は、切り口が異なる以外は、１番目のランキング情報の生成方法と同じである。

ここで、図２を用いて、端末装置２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、実施形態に係る情報処理装置１から利用者Ｕに提供されるコンテンツの一例を示す図である。図２において、情報処理装置１から端末装置２に提供されて端末装置２に表示されるコンテンツＣは、検索ボックスＢＸ１、第１タブＴＢ１、第２タブＴＢ２、および第２タブコンテンツＣ２が含まれる。図２に示す検索ボックスＢＸ１には、利用者Ｕが入力した検索キーワードとして「スニーカ」が示されている。また、コンテンツＣには、後述する第１タブコンテンツＣ１（図１０参照）も含まれる。

図２に示す第１タブＴＢ１は、後述する第１タブコンテンツＣ１（図１０参照）を端末装置２に表示させるために選択されるＧＵＩ（Graphical User Interface）であり、図２に示す第２タブＴＢ２は、第２タブコンテンツＣ２を端末装置２に表示させるために選択されるＧＵＩである。第１タブコンテンツＣ１および第２タブコンテンツＣ２は、第１タブＴＢ１または第２タブＴＢ２への操作によって選択的にコンテンツＣの表示領域ＡＲに表示される。

図２では、利用者Ｕにより第１タブＴＢ１が選択された場合、検索クエリ「スニーカ」の検索結果を配置した第１タブコンテンツＣ１が表示領域ＡＲに表示される。また、利用者Ｕにより第２タブＴＢ２が選択された場合、検索クエリ「スニーカ」に対応する取引対象のランキング情報を複数配置した第２タブコンテンツＣ２が表示領域ＡＲに表示される。

図２は、第２タブＴＢ２が選択された状態を示し、端末装置２は、表示領域ＡＲに検索クエリ「スニーカ」に対応する取引対象のランキング情報を配置した第２タブコンテンツＣ２を表示する。具体的には、コンテンツＣの表示領域ＡＲには、検索クエリ「スニーカ」に対応する複数の取引対象がランキング要素としてスコアが高い方から順に並べられたランキング情報が第２タブコンテンツＣ２として表示される。

このように、情報処理装置１は、利用者Ｕの選択に応じて、第１タブコンテンツＣ１と第２タブコンテンツＣ２とを切り替えて表示領域ＡＲに表示するコンテンツを利用者Ｕの端末装置２に提供する。これにより、コンテンツＣの提供を受けた端末装置２を利用する利用者Ｕは、単純に検索結果を見たい場合は、第１タブコンテンツＣ１を端末装置２に表示させ、ランキング情報を見たい場合は、第２タブコンテンツＣ２を端末装置２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Ｃの場合、端末装置２を利用する利用者Ｕ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２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１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。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．クエリ意図の推定〕
情報処理装置１は、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアを複数の範囲に区分分けして、クエリ意図を推定することもできる。例えば、情報処理装置１は、カテゴリおよびブランドの各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアをＭ段階に区分分けする。Ｍは２以上の整数である。

図３は、実施形態に係る情報処理装置１におけるカテゴリおよびブランドの各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアの区分分けの一例を示す図である。図３に示す例では、情報処理装置１は、カテゴリおよびブランドの各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアを第１範囲、第２範囲、および第３範囲の３段階に区分分けする。

第１範囲は、関連度を示すスコアが第１閾値Ｔｈ１未満の範囲であり、例えば、意図候補に対する関連度がないことを示す。第２範囲は、関連度を示すスコアが第１閾値Ｔｈ１から第２閾値Ｔｈ２（＞Ｔｈ１）までの範囲であり、例えば、意図候補に対する関連度はあるが意図候補が１つの具体的範囲に絞り切れないことを示す。第３範囲は、関連度を示すスコアが第２閾値Ｔｈ２超の範囲であり、例えば、意図候補が１つの具体的範囲に絞られることを示す。第１閾値Ｔｈ１および第２閾値Ｔｈ２は、例えば、Ｔｈ１＝０．１、Ｔｈ２＝０．９であるが、かかる例に限定されない。また、第１閾値Ｔｈ１および第２閾値Ｔｈ２は、意図候補毎に設定されてもよい。

図３に示す例では、第１範囲を「意図なし」として表し、第２範囲を「Ｎ強」と表し、第３範囲を「１強」と表しており、以下において、同様に記載する場合がある。また、以下において、ブランドに対する検索クエリの関連度をカテゴリ意図と記載し、ブランドに対する検索クエリの関連度をブランド意図と記載する場合がある。

カテゴリは、例えば、ツリー状の階層で規定される。この場合、カテゴリ意図は、ツリー状の階層の最下層のカテゴリの１つを絞り込めるような場合には、１強である。また、カテゴリ意図は、複数の最下層のカテゴリから２以上の最下層のカテゴリ（または予め設定された規定数の最下層のカテゴリ）を絞り込めるような場合には、Ｎ強である。かかる２以上の最下層のカテゴリは、例えば、ツリー状の階層の上層のカテゴリが同一または類似する最下層のカテゴリであるが、かかる例に限定されない。また、カテゴリ意図は、ツリー状の階層の直上層のカテゴリが同一である複数の最下層のカテゴリから２以上の最下層のカテゴリの１つを絞り込めないような場合には、意図なしである。なお、カテゴリ意図が意図なしであるとは、例えば、検索クエリで特定されるカテゴリが最下層よりも上層のカテゴリである場合などであってもよい。

例えば、カテゴリ「スニーカ」は、大分類のカテゴリ「靴」を分類した中分類のカテゴリである。中分類のカテゴリ「スニーカ」を分類した小分類のカテゴリは、カテゴリ「レディーススニーカ」、カテゴリ「メンズスニーカ」、カテゴリ「レディーススリッポン」、カテゴリ「子供用スニーカ」などである。レディーススリッポンは、スニーカではないが、スニーカともに検索または選択される頻度が高い取引対象である。カテゴリ「スニーカ」を分類した小分類のカテゴリは、ツリー状の階層における最下層のカテゴリの一例である。

この場合、カテゴリ意図は、１つの小分類のカテゴリ（最下層のカテゴリ）に絞り込める場合、「１強」であり、複数の小分類のカテゴリ（最下層のカテゴリ）のうちの２以上のカテゴリ（４つ未満のカテゴリ）に絞り込める場合、「Ｎ強」である。また、複数の小分類のカテゴリ（最下層のカテゴリ）のうちの２以上のカテゴリ（４つ未満のカテゴリ）に絞り込めない場合、カテゴリ意図は「意図なし」である。

また、ブランド意図は、例えば、複数のブランドのうちの２以上のブランド（または規定数以下のブランド）に絞り込めない場合、「意図なし」であり、複数のブランドのうちの２以上のブランド（または規定数以下のブランド）に絞り込める場合、「Ｎ強」であり、１つの小分類のブランドに絞り込める場合、「１強」である。

なお、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアに対する区分分けは３段階に代えて２段階であってもよく４段階以上であってもよい。複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアを区分分けした結果は、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示す情報の一例である。また、情報処理装置１は、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアを区分分けせずに用いることもできる。この場合、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアは、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示す情報の一例である。

〔１．２．２．ランキング情報の種別および表示形式の決定〕
情報処理装置１は、クエリ意図に基づいて、利用者Ｕに提供する複数のランキング情報の種別および並び順を決定する。ランキング情報の種別は、例えば、ランキングの切り口およびランキング情報の表示形式によって規定されるが、かかる例に限定されない。

情報処理装置１は、クエリ意図に加えて、さらに検索クエリに含まれる検索キーワードを用いて、利用者Ｕに提供する複数のランキング情報の種別および並び順を決定することもできる。この場合、情報処理装置１は、検索クエリに含まれる検索キーワードが１つの最下層のカテゴリを指定するものか否かを判定する。また、情報処理装置１は、検索クエリに含まれる検索キーワードが１つのブランドを指定するものか否かを判定する。

以下において、検索キーワードが１つの最下層のカテゴリを指定する場合、「カテゴリ指定あり」と記載し、そうでない場合、「カテゴリ指定なし」と記載する場合がある。また、検索キーワードが１つのブランドを指定する場合、「ブランド指定あり」と記載し、そうでない場合、「ブランド指定なし」と記載する場合がある。また、カテゴリおよびブランドの指定の有無の判定結果を「クエリ指定判定結果」と記載する場合がある。

情報処理装置１は、クエリ意図とクエリ指定判定結果とに基づいて、利用者Ｕに提供する複数のランキング情報の種別および並び順を決定する。例えば、情報処理装置１は、クエリ指定判定結果、カテゴリ意図、およびブランド意図の組み合わせに基づいて、利用者Ｕに提供する複数のランキング情報の種別および並び順を決定する。

情報処理装置１は、カテゴリ指定とカテゴリ意図とブランド指定とブランド意図との組み合わせ毎に、利用者Ｕに提供する複数のランキング情報の種別および並び順を関連付けたケース分け判定情報を有している。情報処理装置１は、判定したカテゴリ指定とカテゴリ意図とブランド指定とブランド意図との組み合わせがケース分け判定情報のいずれのケースに該当するかを判定する。

図４は、実施形態に係る情報処理装置１が有するケース分け判定情報の一例を示す図である。図４に示すケース分け判定情報では、例えば、カテゴリ指定があるかまたはカテゴリ意図が１強であり、且つ、ブランド指定がなくブランド意図が意図なしである場合にケースＫ１が適用される。また、カテゴリ指定があるかまたはカテゴリ意図が１強であり、且つ、ブランド指定がなくブランド意図がＮ強である場合にケースＫ２が適用される。また、カテゴリ指定があるかまたはカテゴリ意図が１強であり、且つ、ブランド指定があるかまたはブランド意図が１強である場合にケースＫ３が適用される。

また、カテゴリ指定がなくカテゴリ意図がＮ強であり、且つ、ブランド指定がなくブランド意図が意図なしである場合にケースＫ４が適用される。また、カテゴリ指定がなくカテゴリ意図がＮ強であり、且つ、ブランド指定がなくブランド意図がＮ強である場合にケースＫ５が適用される。また、カテゴリ指定がなくカテゴリ意図がＮ強であり、且つ、ブランド指定があるかまたはブランド意図が１強である場合にケースＫ６が適用される。

また、カテゴリ指定がなくカテゴリ意図が意図なしであり、且つ、ブランド指定がなくブランド意図が意図なしである場合にケースＫ７が適用される。また、カテゴリ指定がなくカテゴリ意図が意図なしであり、且つ、ブランド指定がなくブランド意図がＮ強である場合にケースＫ８が適用される。また、カテゴリ指定がなくカテゴリ意図が意図なしであり、且つ、ブランド指定があるかまたはブランド意図が１強である場合にケースＫ９が適用される。

情報処理装置１は、判定したケースに関連付けられた複数のランキング情報の種別および並び順の情報に基づいて、利用者Ｕに提供する複数のランキング情報の種別および並び順を決定する。情報処理装置１は、例えば、ケース毎にランキング情報の種別および並び順の情報が規定されたランキング情報決定用情報を有しており、かかるランキング情報決定用情報を用いて、利用者Ｕに提供する複数のランキング情報の種別および並び順を決定する。

図５は、実施形態に係る情報処理装置１が有するランキング情報決定用情報の一例を示す図である。図５に示すランキング情報決定用情報では、ケースＫ１～Ｋ９までの各々のケースに対してランキング情報の種別および並び順が規定されている。

ケースＫ１には、第１のランキング情報の種別（ランキングの切り口と表示形式）として「１カテゴリ総合」および「リスト形式」が規定され、第２のランキング情報の種別として「クエリ総合」と「グリッド形式」が規定されている。「１カテゴリ総合」は、ランキングの切り口が、カテゴリ指定またはカテゴリ意図で特定される１つの最下層のカテゴリに含まれる複数の取引対象をブランドの限定なしで順位付けする切り口であることを示す。「クエリ総合」は、検索クエリに含まれる検索キーワードによる検索で絞られる複数の取引対象をカテゴリおよびブランドの限定なしで順位付けする切り口であることを示す。

情報処理装置１は、クエリ意図およびクエリ指定判定結果から判定したケースがケースＫ１の場合、１つ目のランキング情報の種別を「１カテゴリ総合」および「リスト形式」に決定し、２番目のランキング情報の種別を「クエリ総合」および「グリッド形式」に決定する。

ケースＫ２には、第１のランキング情報の種別（ランキングの切り口と表示形式）として「１カテゴリ総合」および「グリッド形式」が規定され、第２のランキング情報の種別として「マルチブランド」と「グリッド形式」が規定され、第３のランキング情報の種別として「クエリ総合」と「グリッド形式」が規定されている。「マルチブランド」は、カテゴリ指定またはカテゴリ意図で特定される１つの最下層のカテゴリに含まれる複数の取引対象をブランド別に順位付けする複数の切り口を含む切り口群であることを示す。

ここで、クエリ意図およびクエリ指定判定結果から判定されるケースがケースＫ２であり且つブランドがブランド＃１～＃３であるとする。この場合、情報処理装置１は、１つ目のランキング情報の種別を「１カテゴリ総合」および「グリッド形式」に決定し、２番目～４番目のランキング情報の種別を、「１カテゴリブランド＃１」および「グリッド形式」、「１カテゴリブランド＃２」および「グリッド形式」、および「１カテゴリブランド＃３」および「グリッド形式」に決定する。

「１カテゴリブランド＃１」、「１カテゴリブランド＃２」、および「１カテゴリブランド＃３」の並び位置は、対応するブランドのスコアが最も高いものほど優先して上位になる位置である。なお、ブランドのスコアは、例えば、取引対象のスコアと同様の算出方法によって算出される。例えば、ブランドのスコアは、検索キーワードで特定される非最下層のカテゴリ（例えば、カテゴリ「スニーカ」）に含まれる複数の取引対象のうちブランドに含まれる取引対象のスコアの合計値、または検索キーワードで特定される非最下層のカテゴリに含まれる複数の取引対象のうちブランドに含まれ且つスコアが上位の予め設定された数の取引対象のスコアの合計値などであってもよい。「１カテゴリブランド＃Ｐ」（Ｐは、１～３のいずれか）は、カテゴリ指定またはカテゴリ意図で特定される１つの最下層のカテゴリに含まれる複数の取引対象のうちブランド＃Ｐの取引対象を順位付けする切り口であることを示す。

同様に、情報処理装置１は、クエリ意図およびクエリ指定判定結果から判定したケースがケースＫ３～Ｋ９のいずれかである場合、判定したケースに対応するランキング情報の種別および並び順を、ランキング情報決定用テーブルを用いて決定する。

なお、図５において、「１カテゴリ＆１ブランド総合」は、カテゴリ指定またはカテゴリ意図で特定される１つの最下層のカテゴリに含まれる複数の取引対象のうち、ブランド指定またはブランド意図で特定される１つのブランドの複数の取引対象を順位付けする切り口であることを示す。また、「１ブランド総合」は、カテゴリ指定で特定される非最下層のカテゴリ（例えば、カテゴリ「スニーカ」）に含まれる複数の取引対象のうち、ブランド指定またはブランド意図で特定される１つのブランドの取引対象を順位付けする切り口であることを示す。

また、「マルチブランド（１カテゴリ）」は、例えば、カテゴリ指定またはカテゴリ意図で特定される複数のカテゴリのうち特定の条件を満たすカテゴリ（例えば、カテゴリのスコアが最も高いカテゴリ）またはランダムに選択されたカテゴリの取引対象をブランド別に順位付けする複数の切り口を含む切り口群であることを示す。カテゴリのスコアは、例えば、取引対象のスコアと同様の算出方法によって算出される。例えば、カテゴリのスコアは、対象となるカテゴリに含まれる複数の取引対象のスコアの平均値、または対象となるカテゴリに含まれる複数の取引対象のうち上位の予め設定された数の取引対象のスコアの合計値などであってもよい。

また、「マルチカテゴリ」は、例えば、検索キーワードで特定されるカテゴリの下層のカテゴリ毎に複数の取引対象を順位付けする複数の切り口を含む切り口群であることを示す。例えば、検索キーワードで特定されるカテゴリが「スニーカ」である場合、下層の複数のカテゴリは、レディーススニーカ、メンズスニーカ、レディーススリッポン、子供用スニーカなどである。

「１ブランド総合」は、検索キーワードで特定されるカテゴリに含まれる複数の取引対象のうち、ブランド指定またはブランド意図で特定される１つのブランドの複数の取引対象を順位付けする切り口であることを示す。

なお、情報処理装置１によるランキング情報の種別および並び順の決定方法は、上述した例に限定されない。例えば、ランキング情報決定用情報は、図５に示す例に限定されない。また、ランキング情報決定用情報は、利用者Ｕの属性毎に設けられてもよい。この場合、情報処理装置１は、検索クエリを入力した利用者Ｕの属性に対応するランキング情報決定用情報を用いて、ランキング情報の種別および並び順を決定する。

また、上記は一例に過ぎず、情報処理装置１は、クエリ意図に加えてまたは代えて、様々な情報を適宜用いてランキング情報の種別および並び順を決定してもよい。情報処理装置１は、クエリ意図に加えてまたは代えて、利用者属性または利用者Ｕ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１は、検索履歴に基づいて切り口を決定してもよい。例えば、情報処理装置１は、クエリ意図に加えてまたは代えて、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。

また、ランキング情報決定用情報は、非最下層のカテゴリ毎に設けられてもよい。この場合、情報処理装置１は、検索クエリに含まれる検索キーワードで特定されるカテゴリが非最下層のカテゴリであれば、検索クエリに含まれる検索キーワードで特定される非最下層のカテゴリに対応するランキング情報決定用情報を用いて、ランキング情報の種別および並び順を決定する。

〔１．２．３．決定した切り口でのランキング情報の生成〕
情報処理装置１は、上述のように決定した互いに異なる複数の切り口の各々で複数の取引対象の順位付けを行って、複数のランキング情報を生成する。図６は、実施形態に係る情報処理装置１における複数の切り口での取引対象の順位付けの一例を示す図である。なお、図６では、説明のために切り口ごとに分割した状態を示す。

また、図６では、切り口＃１、切り口＃２、・・・といった抽象的な文字列で示すが、これらの切り口は、例えば、情報処理装置１によって判定されるケースがケースＫ１である場合、「１カテゴリ総合」、「クエリ総合」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１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、切り口＃１、切り口＃２、・・・の各々に該当する取引対象を決定（特定）する。例えば、情報処理装置１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、・・・の各々に該当する取引対象を決定する。

情報処理装置１は、切り口＃１に該当する取引対象を切り口＃１のランキング要素として、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１は、ランキング要素となる切り口＃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１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のランキング情報を生成する。

図６に示すリスト情報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情報である。リスト情報ＴＡ１では、順位「１位」の取引対象が、取引対象ＩＤ「Ｍ３４」の取引対象であり、スコアが「０．９４」である。順位「２位」の取引対象が、取引対象ＩＤ「Ｍ７」の取引対象であり、スコアが「０．８９」である。順位「３位」の取引対象が、取引対象ＩＤ「Ｍ１の取引対象」であり、スコアが「０．８５」である。情報処理装置１は、リスト情報ＴＡ１に示すような情報を用いて、切り口＃１のランキング情報を生成する。

同様に、情報処理装置１は、切り口＃２に該当する取引対象を切り口＃２のランキング要素として、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１は、ランキング要素となる切り口＃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のランキング情報を生成する。

図６に示すリスト情報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情報である。リスト情報ＴＡ２では、順位「１位」の取引対象が、取引対象ＩＤ「Ｍ１６２」の取引対象であり、スコアが「０．８４」である。順位「２位」の取引対象が、取引対象ＩＤ「Ｍ７８」の取引対象であり、スコアが「０．７４」である。順位「３位」の取引対象が、取引対象ＩＤ「Ｍ１８」の取引対象であり、スコアが「０．７３」である。情報処理装置１は、リスト情報ＴＡ２に示すような情報を用いて、切り口＃２のランキング情報を生成する。

情報処理装置１は、切り口＃１，＃２以外の切り口がある場合、同様の処理により、切り口＃１，＃２以外の切り口のランキング情報を生成する。

〔１．２．４．動作モード毎の処理について〕
〔１．２．４．１．動作モードが第１モードである場合の処理の流れの一例〕
図７は、実施形態に係る情報処理装置１の動作モードが第１モードである場合の情報処理装置１および端末装置２における処理の流れを示すシーケンス図である。

端末装置２は、利用者Ｕによって検索ボックスＢＸ１などの入力欄に検索キーワードが入力されると（ステップＳ１０）、入力された検索キーワードを含む検索クエリを情報処理装置１に送信する（ステップＳ１１）。情報処理装置１は、端末装置２から送信される検索クエリを受け付け（ステップＳ１２）、受け付けた検索クエリの意図であるクエリ意図を推定する（ステップＳ１３）。ステップＳ１３において、情報処理装置１は、例えば、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示す情報をクエリ意図として推定する。

情報処理装置１は、クエリ意図に応じた複数のランキング情報のうち１番目（最上位）のランキング情報を第１コンテンツとして生成する（ステップＳ１４）。例えば、情報処理装置１は、クエリ意図に対応するケースが上述したケースＫ１である場合、「１カテゴリ総合」を切り口としたランキング情報を第１コンテンツとして生成する。また、情報処理装置１は、クエリ意図に対応するケースが上述したケースＫ６である場合、「１ブランド総合」を切り口としたランキング情報を第１コンテンツとして生成する。

次に、情報処理装置１は、ステップＳ１３で推定したクエリ意図を示す情報とステップＳ１４で生成した第１コンテンツとを含む提供情報を端末装置２に送信する（ステップＳ１５）。ステップＳ１５で端末装置２に送信される提供情報には、例えば、検索クエリに応じた検索結果なども含まれる。提供情報に含まれるクエリ意図を示す情報は、例えば、検索クエリで特定されるカテゴリと、クエリ指定判定結果と、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示す情報とを含む。複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示す情報は、例えば、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアを複数段階に区分分けした情報である。

例えば、検索クエリ「スニーカ」の場合、検索クエリで特定されるカテゴリは、カテゴリ「スニーカ」であり、カテゴリ意図およびブランド意図の各々は、Ｎ強であり、クエリ指定判定結果は、カテゴリ指定なしおよびブランド指定なしである。また、検索クエリ「スニーカ レディース」の場合、検索クエリで特定されるカテゴリは、カテゴリ「レディーススニーカ」であり、カテゴリ意図は、１強であり、ブランド意図は、Ｎ強であり、クエリ指定判定結果は、カテゴリ指定ありおよびブランド指定なしである。また、検索クエリ「スニーカ ブランド＃１」の場合、検索クエリで特定されるカテゴリは、カテゴリ「スニーカ」であり、カテゴリ意図は、Ｎ強であり、ブランド意図は、１強であり、クエリ指定判定結果は、カテゴリ指定なしおよびブランド指定ありである。

端末装置２は、情報処理装置１から送信される提供情報を受信し、受信した提供情報に基づいて、第１コンテンツを表示する（ステップＳ１６）。第１コンテンツは、例えば、図２に示す第２タブコンテンツＣ２である。なお、端末装置２は、利用者Ｕの操作に応じて、提供情報に含まれる検索履歴を第１コンテンツに代えて、検索クエリに対応する検索結果を表示することもできる。検索クエリに対応する検索結果は、上述した第１タブコンテンツである。

図８は、実施形態に係る端末装置２におけるコンテンツの表示例を示す図である。図８（ａ）に示す例では、第１コンテンツとして１番目のランキング情報ＲＫ１が端末装置２に表示されている。利用者Ｕは端末装置２を操作（例えば、スクロール操作）することによって、１番目のランキング情報ＲＫ１における４位以下のランキング要素の情報を確認することができる。利用者Ｕは、端末装置２を操作（例えば、スクロール操作）することによって、１番目のランキング情報ＲＫ１のうち端末装置２に表示される領域を変更していくことで、例えば、１番目のランキング情報ＲＫ１における最終順位（ここでは、２０位）のランキング要素の情報を確認することができる。

端末装置２は、第１コンテンツである１番目のランキング情報ＲＫ１の表示状態が予め定められた条件を充足した場合（ステップＳ１７）、２番目のランキング情報を特定するパラメータである第１パラメータを決定する（ステップＳ１８）。予め定められた条件は、例えば、１番目のランキング情報ＲＫ１のうち端末装置２に表示される領域が特定の領域になることである。例えば、端末装置２は、１番目のランキング情報ＲＫ１のうち図８（ｂ）に示す領域が表示領域となった場合に、１番目のランキング情報ＲＫ１の表示状態が予め定められた条件を充足したと判定する。なお、予め定められた条件は、１番目のランキング情報ＲＫ１が端末装置２に表示されてからの経過時間の条件であってもよく、また、利用者Ｕによる端末装置２への特定の操作があることであってもよい。また、予め定められた条件は、利用者Ｕ毎に設定されてもよい。

端末装置２は、１番目のランキング情報ＲＫ１の表示状態が予め定められた条件を充足した場合、提供情報に含まれるクエリ意図を示す情報に基づいて、２番目のランキング情報を特定するパラメータを決定する。提供情報に含まれるクエリ意図を示す情報は、例えば、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示す情報である。端末装置２は、例えば、図４に示すケース分け判定情報と図５に示すランキング情報決定用情報とを有しており、提供情報に含まれるクエリ意図を示す情報に基づいて、２番目のランキング情報を特定するための第１パラメータを決定する。

第１パラメータは、例えば、検索クエリで特定されるカテゴリを示すパラメータ要素、２番目のランキング情報の切り口を示すパラメータ要素、および２番目のランキング情報の表示形式がリスト形式であることを示すパラメータ要素などを含む。例えば、２番目のランキング情報のランキングの切り口が「１カテゴリ総合」である場合、第１パラメータは、検索クエリで特定されるカテゴリを示すパラメータ要素、切り口「１カテゴリ総合」を示すパラメータ要素、および表示形式がリスト形式であることを示すパラメータ要素などを含む。第１パラメータにおいて、複数のパラメータ要素が例えばカンマ区切りまたはスペース区切りなどによって互いに区切られている。なお、第１パラメータは、上述した例に限定されない。すなわち、第１パラメータは、２番目のランキング情報を特定することができればよく、上述した例に限定されない。

端末装置２は、ステップＳ１８で決定した第１パラメータを含むクエリを情報処理装置１に送信する（ステップＳ１９）。情報処理装置１は、第１パラメータを含むクエリを受信すると、第１パラメータで特定される２番目のランキング情報を第２コンテンツとして生成し（ステップＳ２０）、生成した第２コンテンツを端末装置２に送信する（ステップＳ２１）。

端末装置２は、情報処理装置１から送信される第２コンテンツを受信し、受信した第２コンテンツを表示する（ステップＳ２２）。例えば、端末装置２は、図８（ｃ）に示すように、第２コンテンツとして２番目のランキング情報ＲＫ２を表示する。端末装置２は、第２コンテンツである２番目のランキング情報ＲＫ２の表示状態が予め定められた条件を充足した場合（ステップＳ２３）、３番目のランキング情報を特定するパラメータである第２パラメータを決定する（ステップＳ２４）。２番目のランキング情報ＲＫ２の表示状態が予め定められた条件を充足したとは、例えば、２番目のランキング情報ＲＫ２のうち端末装置２に表示される領域が特定の領域になることであるが、１番目のランキング情報ＲＫ１の場合と同様に他の条件であってもよい。また、第２パラメータは、例えば、第１パラメータの形式と同様に、検索クエリで特定されるカテゴリを示すパラメータ要素、３番目のランキング情報の切り口を示すパラメータ要素、および３番目のランキング情報の表示形式がリスト形式であることを示すパラメータ要素などを含むが、第１パラメータと共にかかる例に限定されない。

端末装置２は、ステップＳ２４で決定した第２パラメータを含むクエリを情報処理装置１に送信する（ステップＳ２５）。情報処理装置１は、第２パラメータを含むクエリを受信すると、第２パラメータで特定される３番目のランキング情報を第３コンテンツとして生成し（ステップＳ２６）、生成した第３コンテンツを端末装置２に送信する（ステップＳ２７）。端末装置２は、情報処理装置１から送信される第３コンテンツを受信し、受信した第３コンテンツを表示する（ステップＳ２８）。クエリ意図で決定される複数のランキング情報の数が４以上である場合、情報処理装置１および端末装置２によって同様の処理が行われる。

なお、情報処理装置１から端末装置２に送信されるクエリ意図を示す情報は、複数の意図候補の各々の検索クエリに対する関連度を示すスコアを複数段階に区分分けした情報に限定されず、複数の意図候補の各々の検索クエリに対する関連度を示すスコアであってもよい。この場合、端末装置２は、図３に示す情報を用いて、複数の意図候補の各々の検索クエリに対する関連度を示すスコアを複数段階に区分分けする。

このように、実施形態に係る情報処理装置１は、クエリ意図に基づいて１番目のランキング情報を端末装置２に送信した後は、２番目以降のランキング情報の種別および並び順が端末装置２によって決定される。そのため、実施形態に係る情報処理システム１００（図１２参照）では、情報処理装置１の処理負荷を軽減することができる。

なお、上述した例では、クエリ意図に基づいて種別および並び順などが決定されるコンテンツは、ランキング情報であるが、かかる例に限定されず、ランキング情報以外のコンテンツであってもよい。

〔１．２．４．２．動作モードが第２モードである場合の処理の流れの一例〕
図９は、実施形態に係る情報処理装置１の動作モードが第２モードである場合の情報処理装置１および端末装置２における処理の流れを示すシーケンス図である。

端末装置２は、利用者Ｕによって検索ボックスＢＸ１などの入力欄に検索キーワードが入力されると（ステップＳ３０）、入力された検索キーワードを含む検索クエリを情報処理装置１に送信する（ステップＳ３１）。情報処理装置１は、端末装置２から送信される検索クエリを受け付け（ステップＳ３２）、受け付けた検索クエリの意図であるクエリ意図を推定する（ステップＳ３３）。ステップＳ３３において、情報処理装置１は、例えば、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示す情報をクエリ意図として推定する。

情報処理装置１は、クエリ意図に応じた複数のランキング情報のうち１番目（最上位）のランキング情報を第１コンテンツとして生成する（ステップＳ３４）。例えば、情報処理装置１は、クエリ意図に対応するケースが上述したケースＫ１である場合、「１カテゴリ総合」を切り口としたランキング情報を第１コンテンツとして生成する。また、情報処理装置１は、クエリ意図に対応するケースが上述したケースＫ６である場合、「１ブランド総合」を切り口としたランキング情報を第１コンテンツとして生成する。

次に、情報処理装置１は、ステップＳ３４で生成した第１コンテンツと第１パラメータとを含む提供情報を端末装置２に送信する（ステップＳ３５）。第１パラメータは、第２コンテンツである２番目のランキング情報を特定するパラメータである。２番目のランキング情報は、ステップＳ３３で推定されたクエリ意図によって種別および並び順が決定される複数のランキング情報のうち最上位から２番目のランキング情報であり、１番目のランキング情報とランキングの切り口が異なるランキング情報である。ステップＳ３５で端末装置２に送信される提供情報には、例えば、検索クエリに応じた検索結果なども含まれる。

第１パラメータは、例えば、ステップＳ３２で受け付けられた検索クエリで特定されるカテゴリを示すパラメータ要素、２番目のランキング情報の切り口を示すパラメータ要素、および２番目のランキング情報の表示形式がリスト形式であることを示すパラメータ要素などを含む。例えば、切り口「１カテゴリ総合」である場合、第１パラメータは、検索クエリで特定されるカテゴリを示すパラメータ要素、切り口「１カテゴリ総合」を示すパラメータ要素、および表示形式がリスト形式であることを示すパラメータ要素などを含む。第１パラメータにおいて、複数のパラメータ要素が例えばカンマ区切りまたはスペース区切りなどによって互いに区切られている。なお、第１パラメータは、上述した例に限定されない。すなわち、第１パラメータは、２番目のランキング情報を特定することができればよく、上述した例に限定されない。

端末装置２は、情報処理装置１から送信される提供情報を受信し、受信した提供情報に基づいて、第１コンテンツを表示する（ステップＳ３６）。第１コンテンツは、図８（ａ）に示す例では、１番目のランキング情報ＲＫ１であり、図２に示す例では、第２タブコンテンツＣ２である。なお、端末装置２は、利用者Ｕの操作に応じて、提供情報に含まれる検索履歴を第１コンテンツに代えて、検索クエリに対応する検索結果を表示することもできる。検索クエリに対応する検索結果は、上述した第１タブコンテンツである。

図８（ａ）に示す１番目のランキング情報ＲＫ１が端末装置２に表示されている状態で、利用者Ｕは端末装置２を操作（例えば、スクロール操作）することによって、１番目のランキング情報ＲＫ１における４位以下のランキング要素の情報を確認することができる。利用者Ｕは、端末装置２を操作（例えば、スクロール操作）することによって、１番目のランキング情報ＲＫ１のうち端末装置２に表示される領域を変更していくことで、例えば、１番目のランキング情報ＲＫ１における最終順位（ここでは、２０位）のランキング要素の情報を確認することができる。

端末装置２は、第１コンテンツである１番目のランキング情報ＲＫ１の表示状態が予め定められた条件を充足した場合（ステップＳ３７）、ステップＳ３５で情報処理装置１から送信された第１パラメータを含むクエリを情報処理装置１に送信する（ステップＳ３８）。予め定められた条件は、例えば、１番目のランキング情報ＲＫ１のうち端末装置２に表示される領域が特定の領域になることである。例えば、端末装置２は、１番目のランキング情報ＲＫ１のうち図８（ｂ）に示す領域が表示領域となった場合に、１番目のランキング情報ＲＫ１の表示状態が予め定められた条件を充足したと判定する。なお、予め定められた条件は、１番目のランキング情報ＲＫ１が端末装置２に表示されてからの経過時間の条件であってもよく、また、利用者Ｕによる端末装置２への特定の操作があることであってもよい。また、予め定められた条件は、利用者Ｕ毎に設定されてもよい。

情報処理装置１は、第１パラメータを含むクエリを受信すると、第１パラメータで特定される２番目のランキング情報を第２コンテンツとして生成し（ステップＳ３９）、生成した第２コンテンツと第２パラメータとを端末装置２に送信する（ステップＳ４０）。第２パラメータは、第３コンテンツである３番目のランキング情報（第３ランキング情報の一例）を特定するパラメータである。３番目のランキング情報は、ステップＳ３３で推定されたクエリ意図によって種別および並び順が決定される複数のランキング情報のうち最上位から３番目のランキング情報であり、１番目のランキング情報および２番目のランキング情報の各々とランキングの切り口が異なるランキング情報である。第２パラメータは、例えば、第１パラメータの形式と同様に、ステップＳ３２で受け付けた検索クエリで特定されるカテゴリを示すパラメータ要素、３番目のランキング情報の切り口を示すパラメータ要素、および３番目のランキング情報の表示形式がリスト形式であることを示すパラメータ要素などを含むが、第１パラメータと同様にかかる例に限定されない。

端末装置２は、情報処理装置１から送信される第２コンテンツと第２パラメータを受信し、受信した第２コンテンツを表示する（ステップＳ４１）。例えば、端末装置２は、図８（ｃ）に示すように、第２コンテンツとして２番目のランキング情報ＲＫ２を表示する。端末装置２は、第２コンテンツである２番目のランキング情報ＲＫ２の表示状態が予め定められた条件を充足した場合（ステップＳ４２）、情報処理装置１によって端末装置２に送信された第２パラメータを含むクエリを情報処理装置１に送信する（ステップＳ４３）。２番目のランキング情報ＲＫ２の表示状態が予め定められた条件を充足したとは、例えば、２番目のランキング情報ＲＫ２のうち端末装置２に表示される領域が特定の領域になることであるが、１番目のランキング情報ＲＫ１の場合と同様に他の条件であってもよい。

情報処理装置１は、第２パラメータを含むクエリを受信すると、第２パラメータで特定される３番目のランキング情報を第３コンテンツとして生成し（ステップＳ４４）、生成した第３コンテンツを端末装置２に送信する（ステップＳ４５）。端末装置２は、情報処理装置１から送信される第３コンテンツを受信し、受信した第３コンテンツを表示する（ステップＳ４６）。

なお、情報処理装置１は、ステップＳ３３で推定されたクエリ意図によって種別および並び順が決定されるランキング情報の数が４つ以上である場合、ステップＳ４４において、第３コンテンツと共に第３パラメータを端末装置２に送信し、第２パラメータの場合と同様の処理が行われる。第３パラメータは、第４コンテンツである４番目のランキング情報を特定するパラメータである。４番目のランキング情報は、ステップＳ３３で推定されたクエリ意図によって種別および並び順が決定される複数のランキング情報のうち最上位から４番目のランキング情報である。

このように、実施形態に係る情報処理装置１は、クエリ意図に応じた検索対象が第１の切り口でランキングされた１番目のランキング情報ＲＫ１（第１ランキング情報の一例）と、第１の切り口とは異なる第２の切り口でランキング要素（検索対象）がランキングされた２番目のランキング情報ＲＫ２（第２ランキング情報）を特定するパラメータとを提供する。これにより、情報処理装置１は、同一の検索クエリに対応する複数のランキング情報を適切に提供することができる。

なお、上述した例では、クエリ意図に基づいて種別および並び順などが決定されるコンテンツは、ランキング情報であるが、かかる例に限定されず、ランキング情報以外のコンテンツであってもよい。

〔１．２．５．検索結果およびランキング情報を含むコンテンツの例〕
次に、図１０を用いて、情報処理装置１から端末装置２に提供されるコンテンツＣに含まれる検索結果（第１タブコンテンツ）およびランキング情報（第２タブコンテンツ）の例について説明する。図１０は、実施形態に係る情報処理装置１によって提供される検索結果およびランキング情報の一例を示す図である。

図１０では、検索クエリ「スニーカ」が端末装置２から情報処理装置１に送信されて情報処理装置１によって生成されるコンテンツＣに含まれる第１タブコンテンツＣ１と第２タブコンテンツＣ２とが示されている。利用者Ｕは、第１タブＴＢ１（図２参照）を選択することで、表示領域ＡＲに第１タブコンテンツＣ１を表示させることができ、第２タブＴＢ２（図２参照）を選択することで、表示領域ＡＲに第２タブコンテンツＣ２を表示させることができる。第１タブコンテンツＣ１と第２タブコンテンツＣ２との切り替えは、情報処理装置１および端末装置２のいずれが行う構成であってもよい。

情報処理装置１は、端末装置２から取得した検索クエリ「スニーカ」のカテゴリに含まれる下層のカテゴリの数が規定数以下であり、また「スニーカ」のカテゴリの取引対象のブランドが規定数以下であるため、カテゴリ意図およびブランド意図の各々がＮ強であると判定する。また、情報処理装置１は、検索クエリ「スニーカ」であることから、カテゴリ指定およびブランド指定の各々が指定なしであると判定する。この場合、情報処理装置１は、ケース分け判定情報が図４に示す状態であれば、ケースＫ５に該当すると判定する。

この場合、情報処理装置１は、ランキング情報決定用情報が図５に示す状態であれば、切り口の種別が「マルチカテゴリ」である複数のランキング情報と、切り口の種別が「マルチブランド（１カテゴリ）」である複数のランキング情報と、切り口の種別が「クエリ総合」であるランキング情報とを第２タブコンテンツＣ２として生成する。切り口の種別が「マルチカテゴリ」である複数のランキング情報は、レディーススニーカのランキング情報、メンズスニーカのランキング情報、レディーススリッポンのランキング情報、子供用スニーカのランキング情報などである。切り口の種別が「マルチブランド（１カテゴリ）」である複数のランキング情報の各々は、スニーカにおける１つのカテゴリ（例えば、レディーススニーカ）に分類される複数の取引対象をブランド別に順位付けしたランキング情報である。切り口の種別が「クエリ総合」は、「スニーカ」で検索される取引対象をランキング要素として順位付けしたランキング情報である。

図１０に示す第２タブコンテンツＣ２では、レディーススニーカのランキング情報、メンズスニーカのランキング情報などが順に並べられている。図１０に示す各ランキング情報では、上位６つの取引対象が示されており、利用者Ｕは、７位以下の取引対象の順位付けを知りたい場合、第２タブコンテンツＣ２に含まれる文字列「もっと見る」を選択することによって、７位以下の取引対象の順位付けを含むランキング情報を含む第２タブコンテンツＣ２が情報処理装置１から端末装置２に送信され、端末装置２によって７位以下の取引対象の順位付けを含むランキング情報が含まれる第２タブコンテンツＣ２が表示される。

図１１は、実施形態に係る情報処理装置１によって提供されるランキング情報の他の例を示す図である。図１１に示す例では、端末装置２から取得した検索クエリに含まれる検索キーワードが「スニーカ レディース」である場合に、情報処理装置１から端末装置２に送信されるコンテンツＣに含まれる第２タブコンテンツＣ２の一例を示す図である。情報処理装置１は、検索クエリに含まれる検索キーワードが「スニーカ レディース」である場合、カテゴリ指定があるかまたはカテゴリ意図が１強であると判定し、また、ブランド指定がなくブランド意図が意図なしであると判定する。情報処理装置１は、ケース分け判定情報が図４に示す状態であれば、ケースＫ１に該当すると判定する。

この場合、情報処理装置１は、ランキング情報決定用情報が図５に示す状態であれば、切り口の種別が「１カテゴリ総合」であるランキング情報と、切り口の種別が「クエリ総合」であるランキング情報とを含む第２タブコンテンツＣ２を生成する。切り口の種別が「１カテゴリ総合」であるランキング情報は、レディーススニーカのランキング情報である。切り口の種別が「クエリ総合」であるランキング情報は、検索キーワード「スニーカ レディース」で検索される取引対象をランキング要素として順位付けしたランキング情報である。

切り口の種別が「１カテゴリ総合」であるランキング情報の表示形式は、リスト形式であり、図１１に示す例では、レディーススニーカに属する取引対象がランキング要素として２０位まで順位付けされて配列されている。リスト形式では、グリッド形式に比べて、ランクング対象に関する情報が多く付加されており、情報量が多く、また、含まれるランキング要素の数も多い。

例えば、リスト形式では、グリッド形式に比べて、ブランド名、商品名、色、素材、およびその他の情報（例えば、利用者評価値、利用者評価数など）が含まれており、情報量が多い。そのため、利用者Ｕは、ランキング情報に含まれるランキング要素の情報によってランキング要素がどのようなものかをより明確に把握することができる。また、リスト形式では、グリッド形式に比べて、含まれるランキング要素の数も多いことから、次の順位から始まるランキング情報を取得するために「もっと見る」を選択する頻度が少なくても済み、利用者Ｕの利便性を高めることができる。なお、グリッド形式においても、ブランド名や商品名が含まれていてもよい。

図５に示す例では、リスト形式は、意図候補の指定があるかまたは意図候補が１強である場合などのように具体度が高いクエリ意図に対して設定され、そうでない場合には、グリッド形式が設定されている。そのため、利用者Ｕは、検索キーワードを具体的な内容にすることで、リスト形式のランキング情報を確認したり、検索キーワードを抽象的な内容にすることで、グリッド形式のランキング情報を確認したりすることができる。なお、図５に示す例では、複数のランキング情報のうち２番目以降のランキング情報はグリッド形式であるが、クエリ意図に基づいて一部のランキング情報をリスト形式に決定することもできる。また、切り口の種別が「クエリ総合」であるランキング情報の表示形式は、グリッド形式であり、図１１に示す例では、検索キーワード「スニーカ レディース」で検索される取引対象がランキング要素として６位まで順位付けされて配列されているが、ランキング要素の数は６つに限定されない。

〔１．３．まとめ〕
上述した各種の処理により、情報処理装置１は、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１は、検索結果から自力で取引対象を選べなかった利用者Ｕ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１は、利用時間が所定時間よりも少ない利用者Ｕ（ライト利用者）の回遊を促進させることができる。

例えば、利用者Ｕが入力した検索キーワードに対応する選択肢（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１は、カテゴリ、スペックなど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、広い意図の検索クエリでも、利用者Ｕ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１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Ｕ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１は、ブランドごとなど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Ｕ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。

また、情報処理装置１は、クエリ意図に基づいて決定した並び順の互いに異なる複数のランキング情報を利用者Ｕに提供することができる。これにより、情報処理装置１は、検索クエリに対応する複数のランキング情報をより適切に提供することができる。例えば、情報処理装置１は、クエリ意図に関連度が高いランキング情報ほど優先して上位になるように並び順で複数のランキング情報を提供することで、複数のランキング情報をより適切に提供することができる。

また、情報処理装置１は、クエリ意図に基づいて決定した表示形式でランキング情報を提供することができる。これにより、情報処理装置１は、検索クエリに対応するランキング情報をより適切に提供することができる。例えば、情報処理装置１は、クエリ意図の具体度が高い場合には、リスト形式でランキング情報を提供し、そうでない場合には、グリッド形式でランキング情報を提供する。これにより、情報処理装置１は、検索クエリに対応するランキング情報をより適切に提供することができる。

また、情報処理装置１は、動作モードが第１モードである場合、クエリ意図に基づいて１番目のランキング情報を端末装置２に送信した後は、２番目以降のランキング情報の種別および並び順が端末装置２によって決定される。そのため、情報処理装置１の処理負荷を軽減することができる。

また、情報処理装置１は、動作モードが第２モードである場合、クエリ意図に応じた検索対象が第１の切り口でランキングされた１番目のランキング情報ＲＫ１（第１ランキング情報の一例）と、第１の切り口とは異なる第２の切り口でランキング要素（検索対象）がランキングされた２番目のランキング情報ＲＫ１（第２ランキング情報）を特定するパラメータとを提供する。これにより、情報処理装置１は、同一の検索クエリに対応する複数のランキング情報を適切に提供することができる。

以下、このような処理を行う情報処理装置１、端末装置２、および外部装置３を含む情報処理システムの構成などについて、詳細に説明する。

〔２．情報処理システム１００の構成〕
図１２に示すように、情報処理システム１００は、情報処理装置１と、端末装置２と、外部装置３とを含む。情報処理装置１、端末装置２、および外部装置３は、ネットワークＮを介して、有線または無線により通信可能に接続される。なお、図１２に示す情報処理システム１００には、複数台の情報処理装置１や、複数台の端末装置２や、複数台の外部装置３が含まれてもよい。

実施形態に係る端末装置２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などのコンテンツにアクセスする利用者Ｕ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２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）などである。なお、端末装置２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３は、各種情報を提供する情報処理装置であり、例えば、サーバ装置またはクラウドシステムなどにより実現される。例えば、外部装置３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３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、旅行または飲食店などの予約サイトや、クレジットカード契約サイトや、金融商品提供サイトなど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１は、インターネットなど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、サーバ装置またはクラウドシステムなどにより実現される。例えば、情報処理装置１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１の構成〕
以下、上記した情報処理装置１が有する機能構成の一例について説明する。図１２は、実施形態に係る情報処理装置１の構成例を示す図である。図１２に示すように、情報処理装置１は、通信部１０と、記憶部１１と、処理部１２とを有する。

〔３．１．通信部１０〕
通信部１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）などによって実現される。そして、通信部１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、他の各種装置との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部１０は、端末装置２および外部装置３の各々との間でネットワークＮを介して情報の送受信を行う。

〔３．２．記憶部１１〕
記憶部１１は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）などの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置によって実現される。また、記憶部１１は、利用者情報記憶部２０と、取引対象情報記憶部２１と、コンテンツ記憶部２２と、ランキング用情報記憶部２３とを有する。

〔３．２．１．利用者情報記憶部２０〕
利用者情報記憶部２０は、利用者Ｕに関する各種利用者情報を記憶する。図１３は、実施形態に係る利用者情報記憶部２０に記憶される利用者情報テーブルの一例を示す図である。図１３に示した例では、利用者情報記憶部２０に記憶される利用者情報テーブルは、「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Ｕ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Ｕ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Ｕの年齢や、性別や、電話番号や、住所などを含む。なお、上述した属性情報は、一例に過ぎず、年齢、性別以外、例えば職業などのデモグラフィック属性を示す情報や、興味・関心、ライフスタイルなどのサイコグラフィック属性を示す情報など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Ｕ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Ｕ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などである。

「閲覧履歴」は、「利用者ＩＤ」に対応付けられた利用者Ｕ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Ｕの端末装置２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Ｕ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などである。

例えば、図１３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１３に示した例では、属性情報などを、「ＣＨ１」などの抽象的な符号で表現したが、属性情報などは、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などであってもよい。

なお、利用者情報記憶部２０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２０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Ｕの閲覧回数を示す情報を利用者Ｕ毎に記憶してもよい。

〔３．２．２．取引対象情報記憶部２１〕
取引対象情報記憶部２１は、取引対象に関する各種取引対象情報を記憶する。図１４は、実施形態に係る取引対象情報記憶部２１に記憶される取引対象情報テーブルの一例を示す図である。図１４に示した例では、取引対象情報記憶部２１に記憶される取引対象情報テーブルは、「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１４では、「カテゴリ」および「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２１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２１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など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。例えば、カテゴリが階層構造（例えば、ツリー状階層構造）で定義される場合、「カテゴリ」は、取引対象が該当する最下層カテゴリの情報、または取引対象が該当する最上層のカテゴリから最下層のカテゴリまでの各カテゴリの情報を含む。「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１４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１４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などを示す具体的な文字列（商品名など）である。

また、図１４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１４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などであってもよい。

また、図１４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１４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１４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１４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コードなど）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など）である。

なお、取引対象情報記憶部２１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２１は、各取引対象に対応するスコアや表示回数などといった情報を記載してもよい。

〔３．２．３．コンテンツ記憶部２２〕
コンテンツ記憶部２２は、コンテンツに関する情報を記憶する。図１５は、実施形態に係るコンテンツ記憶部２２に記憶されるコンテンツテーブルの一例を示す図である。図１５に示した例では、コンテンツ記憶部２２に記憶されるコンテンツテーブルは、「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、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）サイトなど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サイトなどに関するコンテンツであってもよい。

例えば、図１５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１５に示した例では、コンテンツなどを、「ＣＯ１」などの抽象的な符号で表現したが、コンテンツなどは、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などであってもよい。

なお、コンテンツ記憶部２２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。

〔３．２．４．ランキング用情報記憶部２３〕
ランキング用情報記憶部２３は、ランキングの生成に用いる各種の情報を記憶する。例えば、ランキング用情報記憶部２３は、図４に示すケース分け判定情報、図５に示すランキング情報決定用情報、および取引対象の順位付けの基準（ランキング基準）を示す順位付け基準情報、および取引対象の各種スコアの算出に用いるスコア算出用情報などを記憶する。

順位付け基準情報は、例えば、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である。スコア算出用情報は、例えば、取引対象の各種スコアの算出に用いるスコア関数などの情報である。

なお、ランキング用情報記憶部２３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。

〔３．３．処理部１２〕
処理部１２は、コントローラ（Controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）などのプロセッサによって、情報処理装置１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、処理部１２は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積回路により実現される。

図９に示すように、処理部１２は、取得部３０と、受付部３１と、推定部３２と、決定部３３と、生成部３４と、提供部３５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、処理部１２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。

〔３．３．１．取得部３０〕
取得部３０は、各種情報を取得する。取得部３０は、記憶部１１から各種の情報を取得する。取得部３０は、利用者情報記憶部２０、取引対象情報記憶部２１、コンテンツ記憶部２２、およびランキング用情報記憶部２３などから各種の情報を取得する。

取得部３０は、通信部１０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３０は、端末装置２または外部装置３から各種情報を受信する。例えば、取得部３０は、外部装置３から利用者Ｕに関する利用者情報を取得する。図１では、取得部３０は、利用者情報として、利用者Ｕ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またはフリーマーケットサイトなどにおける購買履歴や、コンテンツの表示履歴などを外部装置３から取得する。そして、取得部３０は、かかる利用者情報を利用者情報記憶部２０に記憶する。例えば、取得部３０は、所定の期間毎に、利用者情報を外部装置３から取得し、利用者情報記憶部２０に記憶される利用者情報を更新する。

また、取得部３０は、外部装置３から取引対象に関する情報を取得する。例えば、取得部３０は、オークションサイトまた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３から取得する。そして、取得部３０は、かかる取引対象に関する情報を取引対象情報記憶部２１に記憶する。例えば、取得部３０は、所定の期間毎に、取引対象に関する情報を外部装置３から取得し、取引対象情報記憶部２１に記憶される取引対象に関する情報を更新する。

取得部３０は、取引対象に関する取引対象情報を取得する。取得部３０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３０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３０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３０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３０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３０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３０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３０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３０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３０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３０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３０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３０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３０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３０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３０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３０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３０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３０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３０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３０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３０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３０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３０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３０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３０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３０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３０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３０は、取引対象に対する表示回数（利用者Ｕの閲覧回数）を示す情報を端末装置２から取得する。例えば、取得部３０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２から取得する。また、取得部３０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３０は、かかる表示回数を取引対象情報記憶部２１に記憶する。

〔３．３．２．受付部３１〕
受付部３１は、各種要求を受け付ける。受付部３１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３１は、通信部１０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３１は、端末装置２または外部装置３から要求を受け付ける。受付部３１は、利用者Ｕが入力した検索キーワードを含む検索クエリを端末装置２から受け付ける。例えば、受付部３１は、利用者Ｕが入力した検索キーワードを含む検索クエリを、検索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２から受け付ける。また、受付部３１は、端末装置２からパラメータを含むクエリを、コンテンツの提供の要求として、受け付ける。

〔３．３．３．推定部３２〕
推定部３２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３２は、取得部３０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３２は、記憶部１１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３２は、端末装置２から受信された検索クエリや外部の情報処理装置から受信された各種情報などに基づいて、推定処理を実行する。

例えば、推定部３２は、受付部３１によって受け付けられた検索クエリの意図であるクエリ意図を推定する。推定部３２は、例えば、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度をクエリ意図として推定する。意図候補は、例えば、取引対象のカテゴリ、取引対象のブランド、取引対象の利用シーン、取引対象のスペック、取引対象の価格帯、または取引対象の利用層などである。

推定部３２は、検索クエリに含まれる検索キーワードに基づいて、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアを算出し、これらのスコアまたはスコアに応じた情報をクエリ意図として扱う。推定部３２は、例えば、意図候補毎の推定モデルを用いて、各意図候補に対する検索クエリの関連度を示すスコアを算出し、これらのスコアまたはスコアに応じた情報をクエリ意図として推定することができる。推定モデルは、機械学習によって生成された学習済みモデルであり、検索クエリに含まれる検索キーワードを入力とし、意図候補に対する検索クエリの関連度を示すスコアを出力する。

意図候補毎の推定モデルは、畳み込みニューラルネットワークまたは回帰型ニューラルネットワークなどのニューラルネットワークによる機械学習によって生成されるが、かかる例に限定されない。例えば、意図候補毎の推定モデルは、ニューラルネットワークに代えて、線形回帰またはロジスティック回帰といった学習アルゴリズムによる機械学習を用いて生成されてもよい。

また、推定部３２は、例えば、各検索キーワードと関連度を示すスコアとが互いに関連付けられた意図候補毎のテーブルを用いて、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を検索クエリの意図として推定することもできる。

また、推定部３２は、検索クエリに含まれる検索キーワードに加えて、検索クエリに含まれる検索キーワードを入力した利用者Ｕである検索利用者の利用者情報に基づいて、クエリ意図を推定することもできる。例えば、推定部３２は、検索クエリに含まれる検索キーワードと検索利用者の利用者情報とに基づいて、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアを算出し、これらのスコアを検索クエリの意図として扱う。

この場合も、推定部３２は、例えば、意図候補毎の推定モデルを用いて、各意図候補に対する検索クエリの関連度を示すスコアを算出し、これらのスコアまたはスコアに応じた情報をクエリ意図として推定することができる。推定モデルは、機械学習によって生成された学習済みモデルであり、検索クエリに含まれる検索キーワードと検索利用者の利用者情報とを入力とし、意図候補に対する検索クエリの関連度を示すスコアを出力する。

また、推定部３２は、例えば、受付部３１によって前回以前に受け付けられた検索クエリに含まれる検索キーワードと受付部３１によって今回受け付けられた検索クエリに含まれる検索キーワードとに基づいて、クエリ意図を推定することもできる。

この場合も、推定部３２は、例えば、意図候補毎の推定モデルを用いて、各意図候補に対する検索クエリの関連度を示すスコアを算出し、これらのスコアまたはスコアに応じた情報をクエリ意図として推定することができる。推定モデルは、機械学習によって生成された学習済みモデルであり、前回以前の検索クエリと今回の検索クエリとに各々含まれる検索キーワードを入力とし、意図候補に対する検索クエリの関連度を示すスコアを出力する。なお、意図候補毎の推定モデルに代えて、複数の意図候補に対する検索クエリの関連度を示すスコアを出力する１つの推定モデルを用いてもよい。

推定部３２は、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアを複数の範囲に区分分けして、クエリ意図を推定することもできる。例えば、推定部３２は、カテゴリおよびブランドの各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアをＭ段階に区分分けする。Ｍは２以上の整数である。

また、推定部３２は、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアに基づいて、クエリ意図の具体度を判定することもできる。推定部３２は、例えば、意図候補が意図ありである場合、クエリ意図の具体度が相対的に高く、意図候補が意図なしである場合に、クエリ意図の具体度が相対的に低いと判定する。また、推定部３２は、例えば、意図候補が指定ありである場合に、クエリ意図の具体度が相対的に高いと推定することもできる。

なお、推定部３２は、クエリ意図の具体度を高低で判定することに代えて、クエリ意図の具体度を数値で判定することもできる。例えば、推定部３２は、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアのうち最も高いスコアをクエリ意図の具体度とすることができ、また、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアの平均値をクエリ意図の具体度とすることもできる。

〔３．３．４．決定部３３〕
決定部３３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３３は、推定部３２によって推定されたクエリ意図に基づいて、利用者Ｕに提供する複数のランキング情報の種別および並び順を決定する。ランキング情報の種別は、例えば、ランキングの切り口およびランキング情報の表示形式によって規定される。なお、ランキング情報の種別には、ランキング情報に含まれるランキング候補の数なども規定される。

決定部３３は、例えば、推定部３２によって推定されたクエリ意図に対する関連度が高いランキング情報ほど優先して上位になる並び順を複数のランキング情報の並び順として決定することができる。例えば、決定部３３は、推定部３２によって複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアが算出される場合、これらのスコアに基づいて、複数のランキング情報の並び順を決定する。

また、決定部３３は、推定部３２によって複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアが複数の範囲に区分分けされる場合、推定部３２による区分分けの結果に基づいて、複数のランキング情報の並び順を決定する。

また、決定部３３は、推定部３２によって複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアが複数の範囲に区分分けされる場合、推定部３２による区分分けの結果とカテゴリ指定の有無とブランド指定の有無とに基づいて、複数のランキング情報の並び順を決定することもできる。

この場合、決定部３３は、検索クエリに含まれる検索キーワードに基づいて、カテゴリ指定の有無およびブランド指定の有無を判定する。そして、決定部３３は、ランキング用情報記憶部２３に記憶され取得部３０によって取得されたケース分け判定情報（例えば、図４参照）とランキング情報決定用情報（例えば、図５参照）などを用い、推定部３２による区分分けの結果に基づいて、複数のランキング情報の並び順を決定することができる。

なお、ケース分け判定情報およびランキング情報決定用情報は、ランキング情報に対する利用者Ｕの閲覧履歴、およびランキング情報に含まれるランキング要素に対する利用者Ｕの閲覧履歴（例えば、クリック履歴など）などに基づいて、処理部１２によって変更されてもよい。また、決定部３３は、推定部３２によって推定されたクエリ意図を入力とし、ランキング情報の種別および並び順を出力する決定モデルを用いて、ランキング情報の種別および並び順を決定することもできる。決定モデルは、推定モデルと同様に、畳み込みニューラルネットワークまたは回帰型ニューラルネットワークなどのニューラルネットワークによる機械学習によって生成されるが、かかる例に限定されない。

また、決定部３３は、複数の意図候補の各々が意図なしであると判定されている場合、複数の意図候補のうち利用者Ｕが確認する可能性が高い意図候補に関するランキング情報を優先して上位になる並び順を決定する。例えば、決定部３３は、カテゴリ意図およびブランド意図が各々意図なしである場合、カテゴリ別のランキング情報を、ブランド別のランキング情報よりも優先して上位になる並び順を決定する。なお、利用者Ｕが確認する可能性が高い意図候補に関するランキング情報は、例えば、ランキング要素が閲覧（例えば、クリック）される可能性（例えば、閲覧頻度）が高いランキング情報であるが、かかる例に限定されない。

決定部３３は、クエリ意図に基づいて、ランキング情報を構成する複数のランキング要素を一列に配列する第１表示形式と、複数のランキング要素を行列状に配列する第２表示形式とを含む複数の表示形式の中からランキング情報の表示形式を決定する。

決定部３３は、例えば、クエリ意図の具体度が相対的に高い場合にランキング情報の表示形式を第１表示形式に決定し、クエリ意図の具体度が相対的に低い場合にランキング情報の表示形式を第２表示形式に決定する。

決定部３３は、動作モードが第１モードである場合、推定部３２によって推定されたクエリ意図に基づいて、クエリ意図に応じた種別および並び順の複数のランキング情報のうち１番目（最上位）のランキング情報の種別を決定し、２番目以降のランキング情報の種別を決定しない。これにより、決定部３３は、動作モードが第１モードである場合、２番目以降のランキング情報の種別を決定する処理を行わないため、処理負荷を軽減することができる。

また、決定部３３は、動作モードが第２モードである場合、推定部３２によって推定されたクエリ意図に基づいて、クエリ意図に応じた種別および並び順の複数のランキング情報のうち１番目（最上位）のランキング情報の種別と２番目のランキング情報の種別とを決定する。そして、決定部３３は、２番目のランキング情報を特定するパラメータである第１パラメータを含むクエリが端末装置２から送信されて受付部３１によって受け付けられた場合、クエリ意図に応じた種別および並び順の複数のランキング情報のうち３番目のランキング情報（第３ランキング情報の一例）の種別を決定する。また、決定部３３は、３番目のランキング情報を特定するパラメータである第２パラメータを含むクエリが端末装置２から送信されて受付部３１によって受け付けられた場合、クエリ意図に応じた種別および並び順の複数のランキング情報のうち４番目のランキング情報の種別を決定する。同様に、決定部３３は、４番目以降のランキング情報を特定するパラメータであるパラメータを含むクエリが端末装置２から送信されて受付部３１によって受け付けられた場合、クエリ意図に応じた種別および並び順の複数のランキング情報のうち５番目以降のランキング情報の種別を決定する。なお、決定部３３は、動作モードが第２モードである場合、クエリ意図に応じた種別および並び順の複数のランキング情報を一括して一度に決定することもできる。

また、決定部３３は、動作モードが第３モードである場合、推定部３２によって推定されたクエリ意図に基づいて、クエリ意図に応じた種別および並び順の複数のランキング情報を一括して一度に決定する。なお、動作モードは、情報処理装置１の管理者などによって予め設定されているが、決定部３３は、端末装置２に実装されている機能に応じて動作モードを決定することができる。例えば、決定部３３は、第１モードで動作する端末装置２に対しては、動作モードを第１モードとし、第２モードで動作する端末装置２に対しては、動作モードを第２モードとし、第１モードおよび第２モードのいずれも実行可能である端末装置２に対しては、動作モードを第１モードとする。また、決定部３３は、第１モードおよび第２モードのいずれも実行できない端末装置２に対しては、動作モードを第３モードとする。

〔３．３．５．生成部３４〕
生成部３４は、種々の情報を生成する生成処理を実行する。例えば、生成部３４は、取得部３０により取得された各種情報、記憶部１１に記憶された各種情報、または外部の情報処理装置から受信された各種情報などに基づいて、生成処理を実行する。

生成部３４は、例えば、第１タブＴＢ１、第２タブＴＢ２、検索ボックスＢＸ１、第１タブコンテンツＣ１、および第２タブコンテンツＣ２を含む上述したコンテンツＣを生成する。

例えば、生成部３４は、利用者Ｕが入力した検索キーワードを含む検索クエリに対応する検索結果を配置した第１タブコンテンツＣ１を生成する。生成部３４は、利用者Ｕが入力した検索キーワードを用いた検索処理によって得られる検索結果を配置した第１タブコンテンツＣ１を生成する。

検索処理は、例えば、検索キーワードを含む取引対象情報の取引対象を抽出することによって行われる。例えば、検索クエリに含まれる検索キーワードが「テレビ」である場合、生成部３４は、検索処理において、検索クエリ「テレビ」に対応する取引対象情報を取引対象情報記憶部２１から抽出する。なお、検索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１以外の装置（検索装置）が行う場合、取得部３０は、検索装置に検索クエリを送信し、検索装置から検索クエリの検索結果を受信する。生成部３４は、検索クエリ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、検索クエリの検索結果を生成する。例えば、生成部３４は、抽出した取引対象情報の取引対象のリスト情報を、検索クエリの検索結果として生成する。

また、生成部３４は、決定部３３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３４は、決定部３３により決定されたランキング情報の種別および並び順に基づいて、生成処理を実行する。

例えば、生成部３４は、動作モードが第１モードである場合、決定部３３によって決定された１番目のランキング情報の種別と取引対象に関する取引対象情報に基づいて、１番目のランキング情報を生成する。

例えば、生成部３４は、決定部３３によって決定された１番目のランキング情報の種別で示される切り口に該当する取引対象を決定または特定し、決定または特定した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。例えば、生成部３４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３４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３４は、算出したスコアを用いて取引対象の順位付けを行い、決定部３３によって決定された１番目のランキング情報の種別で示される表示形式で複数の取引対象が配列されるランキング情報を生成する。生成部３４は、例えば、表示形式がリスト形式（第１表示形式の一例）である場合、表示形式がグリッド形式（第２表示形式の一例）である場合に比べて、複数の取引情報（ランキング要素）の各々についての情報量が多く設定する。そして、生成部３４は、１番目のランキング情報と推定部３２で推定されたクエリ意図を示す情報とを含む第２タブコンテンツＣ２を生成する。

また、生成部３４は、動作モードが第２モードである場合、動作モードが第１モードである場合と同様に、決定部３３によって決定された１番目のランキング情報の種別と取引対象に関する取引対象情報に基づいて、１番目のランキング情報を生成する。

そして、生成部３４は、１番目のランキング情報と決定部３３で決定された第１パラメータとを含む第２タブコンテンツＣ２を生成する。このように、生成部３４は、検索クエリに応じた検索対象である取引対象が第１の切り口でランキングされた１番目のランキング情報（第１ランキング情報の一例）と、第１の切り口とは異なる第２の切り口で検索対象がランキングされた２番目のランキング情報（第２ランキング情報の一例）を特定する第１パラメータとを含む第２タブコンテンツＣ２を生成する。第２タブコンテンツＣ２には、例えば、第１パラメータを含むクエリの送信契機となる条件として、１番目のランキング情報ＲＫ１の表示状態が予め定められた条件を示す情報を含む。

第１パラメータは、例えば、検索クエリで特定されるカテゴリを示すパラメータ要素、２番目のランキング情報の切り口を示すパラメータ要素、および２番目のランキング情報の表示形式がリスト形式であることを示すパラメータ要素などを含むが、２番目のランキング情報を特定することができればよく、上述した例に限定されない。

また、生成部３４は、第１パラメータを含むクエリが受付部３１によって受け付けられた場合、第１パラメータで特定される切り口に該当する取引対象を決定または特定し、決定または特定した取引対象に関する取引対象情報に基づいて、第１パラメータで特定される２番目のランキング情報を生成する。そして、生成部３４は、２番目のランキング情報と決定部３３で決定された第２パラメータとを含む提供情報を第２タブコンテンツＣ２に含まれる情報として生成する。第２パラメータは、第１パラメータと同様の形式で３番目のランキング情報（第３ランキング情報の一例）を特定するパラメータである。

また、生成部３４は、第２パラメータを含むクエリが受付部３１によって受け付けられた場合、取引対象に関する取引対象情報に基づいて、第２パラメータで特定される３番目のランキング情報を生成する。そして、生成部３４は、３番目のランキング情報と決定部３３で決定された第３パラメータとを含む提供情報を第２タブコンテンツＣ２に含まれる情報として生成する。生成部３４は、第３パラメータなどを含むクエリが受付部３１によって受け付けられた場合に、取引対象に関する取引対象情報に基づいて、第３パラメータなどで特定される４番目以降のランキング情報を生成する。第３パラメータなどは、第１パラメータと同様の形式で４番目以降のランキング情報を特定するパラメータである。

また、生成部３４は、動作モードが第３モードである場合、決定部３３により決定されたランキング情報の種別（以下、決定種別と記載する場合がある）および並び順と取引対象に関する取引対象情報に基づいて、複数のランキング情報を生成する。例えば、生成部３４は、決定部３３により決定されたランキング情報の種別で示される切り口でランキング要素となる各取引対象についてスコアを算出する処理を決定種別毎に行う。そして、生成部３４は、決定部３３によって決定された並び順で複数のランキング情報を並べた第２タブコンテンツＣ２を生成する。

生成部３４は、画像生成や画像処理などに関する種々の技術を適宜用いて、端末装置２へ提供する画面（コンテンツＣ）を生成する。例えば、生成部３４は、Ｊａｖａ（登録商標）などの種々の技術を適宜用いて、端末装置２へ提供する画面（コンテンツＣ）を生成する。なお、生成部３４は、ＣＳＳやＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）やＨＴＭＬの形式に基づいて、端末装置２へ提供する画面（コンテンツＣ）を生成してもよい。また、例えば、生成部３４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。

〔３．３．６．提供部３５〕
提供部３５は、各種情報を提供する。提供部３５は、通信部１０を介して、外部の情報処理装置へ各種情報を送信する。提供部３５は、端末装置２または外部装置３へ各種情報を送信する。提供部３５は、コンテンツを端末装置２に送信する。提供部３５は、取引対象に関する情報を端末装置２に送信する。

提供部３５は、生成部３４によって生成された情報を提供する。例えば、提供部３５は、生成部３４によって生成されたコンテンツＣを提供する。コンテンツＣの提供は、例えば、コンテンツＣを端末装置２に送信することによって行われる。なお、提供部３５は、コンテンツＣに代えて、第１タブコンテンツＣ１と同じコンテンツと第２タブコンテンツＣ２と同じコンテンツとを独立して提供することもできる。

提供部３５から端末装置２に送信されたコンテンツは、端末装置２に表示される。例えば、端末装置２は、図２に示すように、提供部３５から提供されたコンテンツＣを表示することができる。

提供部３５は、動作モードが第１モードである場合、１番目のランキング情報とクエリ意図を示す情報とを含む第２タブコンテンツＣ２が含まれるコンテンツＣを端末装置２に送信する。その後、提供部３５は、第１パラメータを含むクエリが受付部３１で受け付けられた場合、第１パラメータで特定され生成部３４で生成された２番目のランキング情報を端末装置２に送信する。また、その後、提供部３５は、第２パラメータ以降のパラメータを含むクエリが受付部３１で受け付けられた場合、第２パラメータ以降のパラメータで特定され生成部３４で生成された３番目以降のランキング情報を端末装置２に送信する。

また、提供部３５は、動作モードが第２モードである場合に検索クエリが受付部３１で受け付けられると、１番目のランキング情報と第１パラメータとを含む第２タブコンテンツＣ２が含まれるコンテンツＣを端末装置２に送信する。その後、提供部３５は、第１パラメータを含むクエリが受付部３１で受け付けられた場合、第１パラメータで特定され生成部３４で生成された２番目のランキング情報と第２パラメータとを含む提供情報を端末装置２に送信する。また、その後、提供部３５は、第２パラメータ以降のパラメータを含むクエリが受付部３１で受け付けられた場合、第２パラメータ以降のパラメータで特定され生成部３４で生成された３番目以降のランキング情報と第３パラメータ以降のパラメータとを含む提供情報を端末装置２に送信する。１番目のランキング情報、２番目のランキング情報、および３番目以降のランキング情報を含む複数のランキング情報は、互いに異なる切り口でランキング要素が順位付けされた情報である。

また、提供部３５は、動作モードが第３モードである場合、決定部３３によって決定された並び順で複数のランキング情報を並べた第２タブコンテンツＣ２を含むコンテンツＣを端末装置２に送信する。

〔４．端末装置２〕
図１２に示すように、実施形態に係る端末装置２は、通信部４０と、表示部４１と、操作部４２と、記憶部４３と、処理部４４とを備える。

〔４．１．通信部４０〕
通信部４０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）などによって実現される。通信部４０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、ネットワークＮを介して、情報処理装置１との間で情報の送受信を行う。

〔４．２．表示部４１〕
表示部４１は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）または有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイなどである。

〔４．３．操作部４２〕
操作部４２は、例えば、文字、数字、およびスペースを入力するためのキー、エンターキーおよび矢印キーなどを含むキーボード、マウス、および電源ボタンなどを含む。表示部４１がタッチパネルディスプレイの表示装置である場合、操作部４２はタッチパネルであってもよい。

〔４．４．記憶部４３〕
記憶部４３は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）などの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置によって実現される。

記憶部４３には、各種の情報が記憶される。例えば、記憶部４３には、図３に示す情報、図４に示すケース分け判定情報、図５に示すランキング情報決定用情報などが記憶される。また、記憶部４３には、例えば、情報処理装置１から送信されネットワークＮおよび通信部４０を介して処理部４４によって取得された情報などが記憶される。

〔４．５．処理部４４〕
処理部４４は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）またはＭＰＵ（Micro Processing Unit）などによって、端末装置２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、処理部４４は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）またはＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積回路により実現されてもよい。処理部４４は、取得部４６（送信部、第１取得部、および第２取得部の一例）と、表示処理部４７（第１表示処理部および第２表示処理部の一例）とを備える。

〔４．５．１．取得部４６〕
取得部４６は、情報処理装置１から送信されネットワークＮを介して通信部４０で受信される情報を取得する。情報処理装置１から送信される情報は、例えば、上述した第１タブコンテンツＣ１や第２タブコンテンツＣ２などを構成する情報である。

取得部４６は、例えば、利用者Ｕによる操作部４２への操作に応じた情報である操作情報を情報処理装置１へ通信部４０を介して送信する。例えば、取得部４６は、利用者Ｕによる操作に応じた検索クエリを情報処理装置１に通信部１０を介して送信する。利用者Ｕによる操作に応じた検索クエリには、例えば、図２中の検索ボックスＢＸ１のような入力欄に利用者Ｕによって入力された検索キーワードが含まれる。

例えば、取得部４６は、送信した検索クエリに応じて情報処理装置１から送信されるコンテンツＣの情報を取得する。情報処理装置の動作モードが第１モードである場合、コンテンツＣにはクエリ意図を示す情報が含まれ、取得部４６は、１番目のランキング情報を取得した後、２番目以降のランキング情報を順次コンテンツＣの一部として情報処理装置１から取得する。

取得部４６は、例えば、１番目のランキング情報の表示状態が予め定められた条件を充足した場合、動作モードが第１モードである情報処理装置１から取得部４６が取得したクエリ意図を示す情報に基づいて第１パラメータを決定する。例えば、取得部４６は、取得部４６が取得したクエリ意図と、記憶部４３に記憶されている図３に示す情報、図４に示すケース分け判定情報、図５に示すランキング情報決定用情報などに基づいて、第１パラメータを決定する。第１パラメータの決定方法は、動作モードが第２モードである情報処理装置１における第１パラメータの決定方法と同じである。例えば、取得部４６は、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示す情報などに基づいて、第１パラメータを決定する。取得部４６は、決定した第１パラメータを含むクエリを情報処理装置１へ通信部４０を介して送信する。

また、取得部４６は、例えば、２番目のランキング情報の表示状態が予め定められた条件を充足した場合、動作モードが第１モードである情報処理装置１から取得部４６が取得したクエリ意図を示す情報に基づいて第２パラメータを決定する。第２パラメータの決定方法は、動作モードが第２モードである情報処理装置１における第２パラメータの決定方法と同じである。例えば、取得部４６は、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示す情報などに基づいて、第２パラメータを決定する。取得部４６は、決定した第２パラメータを含むクエリを情報処理装置１へ通信部４０を介して送信する。

また、取得部４６は、例えば、３番目以降のランキング情報についても、表示状態が予め定められた条件を充足した場合、動作モードが第１モードである情報処理装置１から取得部４６が取得したクエリ意図に基づいて第３パラメータ以降のパラメータを決定する決定部として機能する。第３パラメータ以降のパラメータの決定方法は、動作モードが第２モードである情報処理装置１における第３パラメータ以降のパラメータの決定方法と同じである。取得部４６は、決定した第３パラメータ以降のパラメータを含むクエリを情報処理装置１へ通信部４０を介して送信する。

また、取得部４６は、例えば、１番目のランキング情報の表示状態が予め定められた条件を充足した場合、動作モードが第２モードである情報処理装置１から取得部４６が取得した第１パラメータを含むクエリを情報処理装置１へ通信部４０を介して送信する。取得部４６は、第１パラメータを含むクエリの送信に応じて情報処理装置１から送信される２番目のランキング情報および第２パラメータを取得する。

また、取得部４６は、例えば、２番目のランキング情報の表示状態が予め定められた条件を充足した場合、動作モードが第２モードである情報処理装置１から取得部４６が取得した第２パラメータを含むクエリを情報処理装置１へ通信部４０を介して送信する。取得部４６は、第２パラメータを含むクエリの送信に応じて情報処理装置１から送信される３番目のランキング情報および第３パラメータを取得する。

また、取得部４６は、例えば、３番目以降のランキング情報についても、表示状態が予め定められた条件を充足した場合、動作モードが第２モードである情報処理装置１から取得部４６が取得した第３パラメータ以降のパラメータを含むクエリを情報処理装置１へ通信部４０を介して送信する。取得部４６は、第３パラメータ以降のパラメータを含むクエリに応じて情報処理装置１から送信される４番目以降のランキング情報および第４パラメータ以降のパラメータを取得する。

また、取得部４６は、情報処理装置１の動作モードが第３モードである場合、クエリ意図に応じた複数のランキング情報を含む第２タブコンテンツと、第１タブコンテンツとを含むコンテンツＣを一度に取得する。なお、取得部４６によるコンテンツＣの取得方法は上述した例に限定されない。

〔４．５．２．表示処理部４７〕
表示処理部４７は、取得部４６によって取得された情報を表示部４１に表示させる。例えば、表示処理部４７は、取得部４６によって取得された第１タブコンテンツＣ１や第２タブコンテンツＣ２などを含むコンテンツＣを表示部４１に表示させる。また、表示処理部４７は、操作部４２への利用者Ｕの操作に基づいて、第１タブコンテンツＣ１や第２タブコンテンツＣ２などのうち表示部４１に表示させる領域を変更する。

表示処理部４７は、例えば、取得部４６によって１番目のランキング情報が取得された場合、１番目のランキング情報を表示部４１に表示させ、取得部４６によって２番目のランキング情報が取得された場合、２番目のランキング情報を表示部４１に表示させる。また、表示処理部４７は、取得部４６によって３番目のランキング情報が取得された場合、３番目のランキング情報を表示部４１に表示させ、取得部４６によって４番目以降のランキング情報が取得された場合、４番目以降のランキング情報を表示部４１に表示させる。

〔５．処理手順〕
次に、図１６を用いて、実施形態に係る情報処理装置１が実行する情報処理の手順について説明する。図１６は、実施形態に係る情報処理装置１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に示すように、情報処理装置１の処理部１２は、端末装置２から検索クエリをネットワークＮおよび通信部１０を介して受け付ける（ステップＳ５０）。そして、処理部１２は、ステップＳ５０で受け付けた検索クエリに基づいて、クエリ意図を推定する（ステップＳ５１）。例えば、処理部１２は、ステップＳ５１の処理において、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度をクエリ意図として推定する。

次に、処理部１２は、意図候補に対する指定の有無を判定する（ステップＳ５２）。例えば、処理部１２は、ステップＳ５２の処理において、カテゴリの指定があるか否か、およびブランドの指定があるか否かなどを判定する。

次に、処理部１２は、動作モードが第１モードであるか否かを判定する（ステップＳ５３）。処理部１２は、動作モードが第１モードであると判定した場合（ステップＳ５３：Ｙｅｓ）、第１処理モードを実行する（ステップＳ５４）。ステップＳ５４の処理は、図１７に示すステップＳ６０～Ｓ６６の処理であり、後で詳述する。

処理部１２は、動作モードが第１モードではないと判定した場合（ステップＳ５３：Ｎｏ）、動作モードが第２モードであるか否かを判定する（ステップＳ５５）。処理部１２は、動作モードが第２モードであると判定した場合（ステップＳ５５：Ｙｅｓ）、第２処理モードを実行する（ステップＳ５６）。ステップＳ５６の処理は、図１８に示すステップＳ７０～Ｓ７６の処理であり、後で詳述する。

処理部１２は、動作モードが第２モードではないと判定した場合（ステップＳ５５：Ｎｏ）、第３処理モードを実行する（ステップＳ５７）。ステップＳ５７の処理は、図１９に示すステップＳ８０～Ｓ８２の処理であり、後で詳述する。

処理部１２は、ステップＳ５４の処理が終了した場合、ステップＳ５６の処理が終了した場合、またはステップＳ５７の処理が終了した場合、図１６に示す処理を終了する。

図１７は、実施形態に係る情報処理装置１が実行する第１モード処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１７に示すように、処理部１２は、ステップＳ５１で推定したクエリ意図に基づいて、１番目のランキング情報を生成する（ステップＳ６０）。次に、処理部１２は、ステップＳ６０で生成した１番目のランキング情報とステップＳ５１で推定したクエリ意図を示す情報とを含むコンテンツＣを生成し（ステップＳ６１）、ステップＳ６１で生成したコンテンツＣを提供する（ステップＳ６２）。

次に、処理部１２は、パラメータを含むクエリを端末装置２から受け付け（ステップＳ６３）、ステップＳ６３で受け付けたクエリに含まれるパラメータで特定されるランキング情報を生成する（ステップＳ６４）。そして、処理部１２は、ステップＳ６４で生成したランキング情報を提供する（ステップＳ６５）。

次に、処理部１２は、次のパラメータを含む次のクエリがあるか否かを判定する（ステップＳ６６）。処理部１２は、次のクエリがあると判定した場合（ステップＳ６６：Ｙｅｓ）、ステップＳ６３に移行し、次のクエリがないと判定した場合（ステップＳ６６：Ｎｏ）、図１７に示す処理を終了する。

図１８は、実施形態に係る情報処理装置１が実行する第２モード処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１８に示すように、処理部１２は、ステップＳ５１で推定したクエリ意図に基づいて、１番目のランキング情報を生成する（ステップＳ７０）。次に、処理部１２は、ステップＳ６０で生成した１番目のランキング情報とクエリ意図に応じた第１パラメータとを含むコンテンツＣを生成し（ステップＳ７１）、ステップＳ７１で生成したコンテンツＣを提供する（ステップＳ７２）。

次に、処理部１２は、パラメータを含むクエリを端末装置２から受け付け（ステップＳ７３）、ステップＳ７３で受け付けたクエリに含まれるパラメータで特定されるランキング情報を生成する（ステップＳ７４）。そして、処理部１２は、ステップＳ７４で生成した次のランキング情報とクエリ意図に応じた次のパラメータとを提供する（ステップＳ７５）。

次に、処理部１２は、次のパラメータを含む次のクエリがあるか否かを判定する（ステップＳ７６）。処理部１２は、次のクエリがあると判定した場合（ステップＳ７６：Ｙｅｓ）、ステップＳ７３に移行し、次のクエリがないと判定した場合（ステップＳ７６：Ｎｏ）、図１８に示す処理を終了する。

図１９は、実施形態に係る情報処理装置１が実行する第３モード処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１９に示すように、処理部１２は、ステップＳ５１で推定したクエリ意図とステップＳ５２で判定した意図候補の指定の有無とに基づいて、ランキング情報の種別と並び順を決定する（ステップＳ８０）。

次に、処理部１２は、ステップＳ８０で決定した種別のランキング情報をステップＳ８０で決定した並び順で配置した第２タブコンテンツＣ２を含むコンテンツＣを生成する（ステップＳ８１）。そして、処理部１２は、ステップＳ１４で生成したコンテンツＣを提供し（ステップＳ８２）、図１９に示す処理を終了する。

図２０は、実施形態に係る端末装置２が実行する情報処理の一例を示す図である。図２０に示すように、端末装置２の処理部４４は、利用者Ｕに入力された検索キーワードを含む検索クエリを情報処理装置１に通信部４０を介して送信する（ステップＳ９０）。処理部４４は、ステップＳ９０で送信した検索クエリに応じたコンテンツＣを情報処理装置１から通信部４０を介して取得し（ステップＳ９１）、取得したコンテンツＣを表示部４１に表示させる（ステップＳ９２）。

次に、処理部４４は、ステップＳ９１で取得したコンテンツＣにクエリ意図を示す情報があるか否かを判定する（ステップＳ９３）。処理部４４は、クエリ意図を示す情報があると判定した場合（ステップＳ９３：Ｙｅｓ）、クエリ意図を示す情報に基づいて、次のランキング情報を特定するパラメータを決定し、決定したパラメータを含むクエリを情報処理装置１に通信部４０を介して送信する（ステップＳ９４）。

そして、処理部４４は、ステップＳ９４で送信したクエリに応じて情報処理装置１から送信され通信部４０を介してランキング情報を取得し、取得したランキング情報を表示部４１に表示させる（ステップＳ９５）。次に、処理部４４は、クエリ意図を示す情報に基づいて、次のランキング情報があるか否かを判定する（ステップＳ９６）。処理部４４は次のランキング情報があると判定した場合（ステップＳ９６：Ｙｅｓ）、処理をステップＳ９４に移行する。

処理部４４は、ステップＳ９３において、クエリ意図を示す情報がないと判定した場合（ステップＳ９３：Ｎｏ）、次のランキング情報を特定するパラメータを取得しているか否かを判定する（ステップＳ９７）。処理部４４は、パラメータを取得していると判定した場合（ステップＳ９７：Ｙｅｓ）、かかるパラメータを含むクエリを情報処理装置１に通信部４０を介して送信する（ステップＳ９８）。

そして、処理部４４は、ステップＳ９８で送信したクエリに応じて情報処理装置１から送信され通信部４０を介してランキング情報を取得し、取得したランキング情報を表示部４１に表示させる（ステップＳ９９）。次に、処理部４４は、ステップＳ９９で取得したランキング情報と共に次のランキング情報を取得しているか否かを判定する（ステップＳ１００）。処理部４４は、次のパラメータを取得していると判定した場合（ステップＳ１００：Ｙｅｓ）、処理をステップＳ９８に移行する。

処理部４４は、次のランキング情報がないと判定した場合（ステップＳ９６：Ｎｏ）、パラメータを取得していないと判定した場合（ステップＳ９７：Ｎｏ）、または次のパラメータを取得していないと判定した場合（ステップＳ１００：Ｎｏ）、図２０に示す処理を終了する。

〔６．変形例〕
上述した情報処理装置１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もよい。そこで、以下では、情報処理装置１の他の実施形態について説明する。

〔６．１．利用者Ｕ〕
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Ｕ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Ｕは、如何なる利用者Ｕ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Ｕなどであってもよい。

〔６．２．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などによって取引される取引対象であってもよい。また、検索クエリによる検索対象およびランキング対象は取引対象に限定されず、取引対象以外であってもよい。

〔６．３．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１がコンテンツを端末装置２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２に提供してもよい。この場合、情報処理装置１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１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などを外部サーバに提供してもよい。

〔６．４．その他〕
情報処理装置１の処理部１２は、例えば、処理部１２による処理負荷に動作モードを変更することもできる。例えば、処理部１２は、処理負荷が第１閾値未満である場合に動作モードを第３モードとし、処理負荷が第１閾値以上且つ第２閾値未満である場合に、動作モードを第２モードとし、処理負荷が第２閾値以上である場合に動作モードを第１モードとすることもできる。

また、処理部１２は、検索クエリで特定される取引対象の種別である対象種別に応じて、動作モードを変更することもできる。例えば、処理部１２は、対象種別が第１種別である場合に動作モードを第３モードとし、対象種別が第２種別である場合に、動作モードを第２モードとし、対象種別が第３種別である場合に動作モードを第１モードとすることもできる。

また、処理部１２は、利用者Ｕの属性に応じて対象種別に応じて、動作モードを変更することもできる。例えば、処理部１２は、利用者Ｕの属性が第１種別である場合に動作モードを第３モードとし、利用者Ｕの属性が第２種別である場合に、動作モードを第２モードとし、利用者Ｕの属性が第３種別である場合に動作モードを第１モードとすることもできる。

〔７．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る情報処理装置１または端末装置２は、例えば図２１に示すような構成のコンピュータ８０によって実現される。以下、情報処理装置１を例に挙げて説明する。図２１は、実施形態に係る情報処理装置１の機能を実現するコンピュータ８０の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ８０は、ＣＰＵ８１、ＲＡＭ８２、ＲＯＭ（Read Only Memory）８３、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）８４、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）８５、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）８６、およびメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）８７を有する。

ＣＰＵ８１は、ＲＯＭ８３またはＨＤＤ８４に記憶されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ８３は、コンピュータ８０の起動時にＣＰＵ８１によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ８０のハードウェアに依存するプログラムなどを記憶する。

ＨＤＤ８４は、ＣＰＵ８１によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータなどを記憶する。通信インターフェイス８５は、ネットワークＮ（図９参照）を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ８１へ送り、ＣＰＵ８１が生成したデータを、ネットワークＮを介して他の機器に送信する。

ＣＰＵ８１は、入出力インターフェイス８６を介して、ディスプレイやプリンタなどの出力装置、および、キーボードまたはマウスなどの入力装置を制御する。ＣＰＵ８１は、入出力インターフェイス８６を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ８１は、入出力インターフェイス８６を介して生成したデータを出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス８７は、記録媒体８８に記憶されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ８２を介してＣＰＵ８１に提供する。ＣＰＵ８１は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス８７を介して記録媒体８８からＲＡＭ８２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８８は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）などの光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）などの光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリなどである。

例えば、コンピュータ８０が実施形態に係る情報処理装置１として機能する場合、コンピュータ８０のＣＰＵ８１は、ＲＡＭ８２上にロードされたプログラムを実行することにより、処理部１２の機能を実現する。また、コンピュータ８０が実施形態に係る端末装置２として機能する場合、コンピュータ８０のＣＰＵ８１は、ＲＡＭ８２上にロードされたプログラムを実行することにより、処理部４４の機能を実現する。また、ＨＤＤ８４には、記憶部１１内のデータが記憶される。コンピュータ８０のＣＰＵ８１は、これらのプログラムを記録媒体８８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。

〔８．その他〕
また、上記実施形態およ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および変形例は、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。例えば、複数のランキング情報の種別および並び順の決定の一部は、端末装置２で行うことができ、この場合、情報処理装置１と端末装置２の一部とが情報処理装置として機能する。

〔９．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１は、受付部３１と、推定部３２と、提供部３５とを備える。受付部３１は、検索クエリを受け付ける。推定部３２は、受付部３１によって受け付けられた検索クエリの意図を推定する。提供部３５は、推定部３２によって推定された検索クエリの意図に応じたコンテンツと推定部３２によって推定された検索クエリの意図を示す情報とを提供する。これにより、情報処理装置１の処理負荷を軽減することができる。

また、受付部３１は、推定部３２によって推定された検索クエリの意図を示す情報に基づく新たなクエリを受け付け、提供部３５は、新たなクエリが受付部３１によって受け付けられた場合に、コンテンツに続く次のコンテンツを提供する。これにより、情報処理装置１の処理負荷を軽減することができる。

また、提供部３５は、検索クエリの意図に応じたランキング情報を検索クエリの意図に応じたコンテンツとして提供し、新たなクエリが受付部３１によって受け付けられた場合に、ランキング情報とは切り口が異なるランキング情報を次のコンテンツとして提供する。これにより、情報処理装置１は、同一の検索クエリに対応する複数のランキング情報をより適切に提供することができる。

また、推定部３２は、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を検索クエリの意図として推定する。これにより、情報処理装置１は、検索クエリの意図をより精度よく推定することができる。

また、情報処理装置１は、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示す情報に基づいて、検索クエリの意図に応じたコンテンツを決定する決定部３３を備える。これにより、情報処理装置１は、検索クエリの意図に応じたコンテンツをより適切に生成することができる。

また、検索クエリの意図に応じたコンテンツは、複数の取引対象のうち検索クエリの意図に該当する２以上の取引対象を含み、複数の意図候補は、取引対象のカテゴリと取引対象のブランドとを含む。これにより、情報処理装置１は、取引対象に対する検索クエリの意図をより精度よく推定することができ、検索クエリに対応する複数のランキング情報をより適切に提供することができる。

また、２以上の取引対象の情報は、電子商取引において取引される２以上の取引対象の情報を含む。これにより、情報処理装置１は、電子商取引において取引される取引対象を各々順位付けした複数のランキング情報をより適切に提供することができる。

また、提供部３５は、利用者が利用する端末装置にコンテンツを送信する。これにより、情報処理装置１は、検索クエリに対応するコンテンツを適切に利用者Ｕに提供することができる。

以上、本願の実施形態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。

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。

１ 情報処理装置
２ 端末装置
３ 外部装置
１０ 通信部
１１ 記憶部
１２ 処理部
２０ 利用者情報記憶部
２１ 取引対象情報記憶部
２２ コンテンツ記憶部
２３ ランキング用情報記憶部
３０ 取得部
３１ 受付部
３２ 推定部
３３ 決定部
３４ 生成部
３５ 提供部
４０ 通信部
４１ 表示部
４２ 操作部
４３ 記憶部
４４ 処理部
４６ 取得部（送信部、第１取得部、第２取得部の一例）
４７ 表示処理部（第１表示処理部、第２表示処理部の一例）
１００ 情報処理システム

Claims (8)

1. 検索クエリ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検索クエリのカテゴリ意図およびブランド意図を前記検索クエリの意図として推定する推定部と、
   複数の種別のうち前記検索クエリの検索キーワードから特定されるカテゴリ指定の有無およびブランド指定の有無と前記推定部によって推定された前記カテゴリ意図および前記ブランド意図との組み合わせに対応付けられた種別のコンテンツと前記推定部によって推定された前記検索クエリの意図を示す情報とを提供する提供部と、を備える
   ことを特徴とする情報処理装置。
2. 前記受付部は、
   前記推定部によって推定された前記検索クエリの意図を示す情報に基づく新たなクエリを受け付け、
   前記提供部は、
   前記新たなクエリが前記受付部によって受け付けられた場合に、前記コンテンツに続く次のコンテンツを提供する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記提供部は、
   前記複数の種別のうち前記検索クエリの検索キーワードから特定される前記カテゴリ指定の有無および前記ブランド指定の有無と前記推定部によって推定された前記カテゴリ意図および前記ブランド意図との組み合わせに対応付けられた種別のランキング情報を前記コンテンツとして提供し、前記新たなクエリが前記受付部によって受け付けられた場合に、前記ランキング情報とは種別が異なるランキング情報を前記次のコンテンツとして提供する
   ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記検索クエリの意図に応じたコンテンツは、
   複数の取引対象のうち前記検索クエリの意図に応じた２以上の取引対象を含む
   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２以上の取引対象の情報は、
   電子商取引において取引される２以上の取引対象の情報を含む
   ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
6. 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１～５のいずれか１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、
   検索クエリ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検索クエリのカテゴリ意図およびブランド意図を前記検索クエリの意図として推定する推定工程と、
   複数の種別のうち前記検索クエリの検索キーワードから特定されるカテゴリ指定の有無およびブランド指定の有無と前記推定工程によって推定された前記カテゴリ意図および前記ブランド意図との組み合わせに対応付けられた種別のコンテンツと前記推定工程によって推定された前記検索クエリの意図を示す情報とを提供する提供工程と、を含む
   ことを特徴とする情報処理方法。
8. 検索クエリ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検索クエリのカテゴリ意図およびブランド意図を前記検索クエリの意図として推定する推定手順と、
   複数の種別のうち前記検索クエリの検索キーワードから特定されるカテゴリ指定の有無およびブランド指定の有無と前記推定手順によって推定された前記カテゴリ意図および前記ブランド意図との組み合わせに対応付けられた種別のコンテンツと前記推定手順によって推定された前記検索クエリの意図を示す情報とを提供する提供手順と、をコンピュータに実行させる
   ことを特徴とする情報処理プログラム。

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