JP7414633B2 - 検索システム、検索方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本開示は、感動に基づいて検索する検索システム、検索方法、及びプログラムに関する。

従来、情報を検索する検索装置として、ユーザ情報に基づく幸福度スコアを用いて物件を検索し、検索結果の物件情報を生成することが知られている（特許文献１参照）。

国際公開第２０１６／１８９９０８号

近年、様々な検索対象を検索する際に、感動に基づいて検索したいというニーズがある。しかし、感動という単語を入力しても、感動という単語が用いられた検索結果が返されることが多く、感動の内容を加味した検索結果を提供することは困難である。特許文献１の検索条件には、幸福度スコアが用いられるが、感動の指標とは異なり、やはり感動の内容を加味した検索結果を提供することは困難である。

本開示は、感動の内容を加味して情報を検索できる検索システム、検索方法、及びプログラムを提供する。

本開示の一態様は、複数の感動要素を有する感動に基づいて検索対象を検索する検索装置を備える検索システムであって、前記検索装置は、検索対象の候補が提供する前記感動要素のスコアを示す対象候補スコアの少なくとも１つを取得し、前記検索対象を検索するユーザが受容する前記感動要素のスコアを示すユーザスコアの少なくとも１つを取得し、前記対象候補スコアと前記ユーザスコアとに基づいて、前記検索対象の候補に対して前記ユーザが感動するスコアを示す感動スコアを算出し、前記感動スコアに基づいて、前記検索対象を検索する、検索システムである。

本開示の一態様は、複数の感動要素を有する感動に基づいて検索対象を検索する検索方法であって、検索対象の候補が提供する前記感動要素のスコアを示す対象候補スコアの少なくとも１つを取得し、前記検索対象を検索するユーザが受容する前記感動要素のスコアを示すユーザスコアの少なくとも１つを取得し、前記対象候補スコアと前記ユーザスコアとに基づいて、前記検索対象の候補に対して前記ユーザが感動するスコアを示す感動スコアを算出し、前記感動スコアに基づいて、前記検索対象を検索する、検索方法である。

本開示の一態様は、上記の検索方法をコンピュータが実行するためのプログラムである。

本開示によれば、感動の内容を加味して情報を検索できる。

本開示の実施形態の検索システムの概要の一例を示す図 感動要素（感動連動先）毎の対象候補スコアの一例を示す図 感動要素（感動契機）毎の対象候補スコアの一例を示す図 感動要素（感動連動先）毎のユーザスコアの一例を示す図 感動要素（感動契機）毎のユーザスコアの一例を示す図 ユーザの各感動対象を加味した感動要素（感動連動先）毎のユーザスコアの一例を示す図 ユーザの各感動対象を加味した感動要素（感動契機）毎のユーザスコアの一例を示す図 ユーザの各気分を加味した感動要素（感動連動先）毎のユーザスコアの一例を示す図 ユーザの各気分を加味した感動要素（感動契機）毎のユーザスコアの一例を示す図 検索システムの動作例を示すシーケンス図 旅のルートを検索する画面の表示例を示す図 感動対象の指定の第１例を示す図 感動対象の指定の第２例を示す図 気分の指定の第1例を示す図 気分の指定の第２例を示す図 旅の検索結果の表示例を示す図 動画の検索の画面例を示す図 レーダーチャートによる感動対象の指定例を示す図 レーダーチャートによる気分の指定例を示す図 動画の検索結果の表示例を示す図 旅行の検索の画面例を示す図 エピソードの音声認識に基づく感動対象毎の重要度の決定例を示す図 各感動対象の重要度の決定結果の一例を示すレーダーチャートを示す図 画像選択に基づく気分毎の重要度の決定例を示す図 画像の選択例を示す図 各気分の重要度の指定結果の一例を示すレーダーチャートを示す図 旅行の検索結果の表示例を示す図

以下、適宜図面を参照しながら、本開示に係る検索システム、検索方法、及びプログラムを具体的に開示した実施形態を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。なお、添付図面及び以下の説明は、当業者が本開示を十分に理解するために提供されるのであって、これらにより特許請求の範囲に記載の主題を限定することは意図されていない。

また、実施形態でいう「部」又は「装置」とは単にハードウェアによって実現される物理的構成に限定されず、その構成が有する機能をプログラム等のソフトウェアにより実現されるものも含む。また、１つの構成が有する機能が２つ以上の物理的構成により実現されても、又は２つ以上の構成の機能が例えば１つの物理的構成によって実現されていても構わない。これらの用語の理解や解釈は、特許請求の範囲の記載についても同様である。

図１は、本開示の実施形態における検索システム５の構成例を示すブック図である。検索システム５は、感動に基づいてデータや情報を検索する。検索システム５は、端末１０と検索サーバ２０とを含む。端末１０は、携帯端末、スマートフォン、タブレット端末、ＰＣ（Personal Computer）、等を含んでよい。端末１０及び検索サーバ２０は、ネットワークを介して接続される。ネットワークは、インターネット、公衆通信網（例えばセルラー網）、有線ＬＡＮ（Local Area Network）、無線ＬＡＮ、等を含んでよい。

端末１０は、処理部１１、通信部１２、記憶部１３、操作部１４、及び表示部１５を備える。端末１０は、ユーザにより所持され、任意の検索対象のデータや情報について検索の処理を行う。ユーザは、例えば検索対象の検索を希望する人物である。端末１０は、１つだけ存在しても複数存在してもよい。

処理部１１は、例えば、プロセッサが記憶部１３に保持されたプログラムを実行することで、各種機能を実現する。プロセッサは、ＭＰＵ（Micro processing Unit）、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＧＰＵ（Graphical Processing Unit）、等を含んでよい。処理部１１は、端末１０の各部を統括的に制御し、各種処理を行う。

通信部１２は、各種データ、情報を通信する。通信部１２による通信方式は、例えば、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、電力線通信、赤外線通信、近距離無線通信（例えばBluetooth（登録商標）通信）、携帯電話用のモバイル通信等の通信方式を含んでよい。

記憶部１３は、一次記憶装置（例えばＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory））を含む。記憶部１３は、二次記憶装置（例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive））や三次記憶装置（例えば光ディスク、ＳＤカード）を含んでよい。記憶部１３は、その他の記憶装置を含んでよい。記憶部１３は、各種データ、情報、プログラム等を記憶する。

操作部１４は、マウス、キーボード、タッチパッド、タッチパネル、マイクロホン、又はその他の入力デバイスを含んでよい。操作部１４は、各種データや情報の入力を受け付ける。操作部１４は、検索対象を検索するための操作情報を受け付ける。操作部１４は、レーザーチャートを用いて入力を受け付けてよい。

表示部１５は、液晶表示デバイス、有機ＥＬデバイス、又はその他の表示デバイスを含んでよい。表示部は、各種データや情報を表示する。表示部１５は、例えば、検索対象を検索するための各種画面や操作情報、検索結果の情報を表示してよい。なお、端末１０は、操作部１４と表示部１５とを有するタッチパネルＴＰを備えてもよい。

検索サーバ２０は、処理部２１、通信部２２、及び記憶部２３を備える。検索サーバ２０は、任意の位置に配置され、検索対象に関する検索処理を実行し、その検索結果を提供する。

処理部２１は、例えば、プロセッサが記憶部２３に保持されたプログラムを実行することで、各種機能を実現する。プロセッサは、ＭＰＵ、ＣＰＵ、ＤＳＰ、ＧＰＵ、等を含んでよい。処理部２１は、検索サーバ２０の各部を統括的に制御し、各種処理を行う。処理部２１は、例えば、検索対象の検索に関する処理を行う。

通信部２２は、各種データ、情報を通信する。通信部２２による通信方式は、例えば、ＷＡＮ、ＬＡＮ、電力線通信、赤外線通信、近距離無線通信（例えばBluetooth（登録商標）通信）、携帯電話用のモバイル通信等の通信方式を含んでよい。

記憶部２３は、一次記憶装置（例えばＲＡＭやＲＯＭ）を含む。記憶部２３は、二次記憶装置（例えばＨＤＤやＳＳＤ）や三次記憶装置（例えば光ディスク、ＳＤカード）を含んでよい。記憶部２３は、その他の記憶装置を含んでよい。記憶部２３は、各種データ、情報、プログラム等を記憶する。

次に、本実施形態における感動に基づく検索について説明する。

感動は、複数の感動要素を含む。複数の感動要素に基づいて感動が形成される。検索サーバ２０は、複数の感動要素を有する感動に基づいて、データや情報を検索する。複数の感動要素は、感動連動先と感動契機とに分類される。感動契機とは、感動が発生する契機となる要素である。感動連動先とは、感動の契機に連動して発生する要素である。感動契機は、奇跡（希少性、めずらしさ）、社会（社会伝搬、他人が感動しているから感動する）、時間（懐かしさ、感動を想起させるきっかけ）、等を含む。感動連動先は、感性的快感（視聴覚などの互換による快感）（単に「快感」とも称する）、没入、社会関係、意味、達成、等の感動要素を含む。

感動連動先は、ポジティブ心理学により脳内にポジティブな心理を作り出すために知られている要素である。感動特徴情報（例えば、感動の特徴量）は、きっかけとなる感動契機の強さと、それらの感動契機それぞれについてもたらされる感動連動先の強さと、によって構成される。それぞれの検索対象（感動の検索を行う対象、感動スコアリングされる対象）が、感動特徴情報を持つ。感動契機は、例えば、感動を励起する確率である。感動連動先は、例えば、感動を励起する確率が発生したときに得られる感動の最大強さである。感動特徴情報は、例えば、与えられた情報が、どれほど強く、特定の感動を呼ぶ感動連動先を励起するかの強さを表す。感動を励起する確率が高ければ高いほど、連動される感動連動先の最大値が大きければ大きいほど、感動は大きくなる。

また、端末１０を所持するユーザに応じて、どのような感動の対象（以下、感動対象とも称する）に対して強く感動するかが異なる。例えば、自然に対して強く感動するユーザもいれば、歴史に対して強く感動するユーザもいる。感動に基づく検索では、感動対象も加味することは有益である。感動対象は、自然、民族、努力、勝利、奇跡、逆境、善、歴史、等を含んでよい。

また、端末１０を所持するユーザの気分に応じて、感動のし易さが異なる。例えば、悲惨な気分の際の感動の仕方と希望に満ちた気分の際の感動の仕方とは異なる。感動に基づく検索では、ユーザの気分も加味することは有益である。気分は、悲惨、ストレス、愛、興奮、希望、平和、仲間、健康、等を含んでよい。

検索サーバ２０の処理部２１は、対象候補スコアを取得する。対象候補スコアとは、検索対象の候補（検索した結果得られる検索結果の候補）毎に算出される感動に関するスコアである。対象候補スコアは、感動要素毎に得られる。各対象候補スコアは、予め記憶部２３に保持されていてもよいし、通信部２２を介して外部サーバから取得されてもよい。

検索サーバ２０の処理部２１は、ユーザスコアを取得する。ユーザスコアとは、ユーザ毎に算出される感動に関するスコアである。ユーザスコアは、感動要素毎に得られる。各ユーザスコアは、予め記憶部２３に保持されていてもよいし、通信部２２を介して外部サーバから取得されてもよい。

また、処理部２１は、感動対象毎にユーザスコアを取得してよい。よって、処理部２１は、感動対象毎且つ感動要素毎にユーザスコアを取得してよい。また、各感動対象の重要度は、同一でもよいし異なってもよい。処理部２１は、各感動対象の重要度の情報を取得し、感動対象の重要度に基づいて重みづけを行って、ユーザスコアを算出してよい。例えば、処理部２１は、ある感動要素のユーザスコアが０．８であり、ある感動対象の重要度が０．７である場合、この感動対象についてのこの感動要素のユーザスコアは、０．５６としてよい。

また、処理部２１は、気分毎にユーザスコアを取得してよい。よって、処理部２１は、気分毎且つ感動要素毎にユーザスコアを取得してよい。また、各気分の重要度は、同一でもよいし異なってもよい。処理部２１は、各気分の重要度の情報を取得し、気分の重要度に基づいて重みづけを行って、ユーザスコアを算出してよい。例えば、処理部２１は、ある感動要素のユーザスコアが０．８であり、ある気分の重要度が０．７である場合、この気分についてのこの感動要素のユーザスコアは、０．５６としてよい。

なお、記憶部２３には、複数のユーザのユーザスコアが保持されていてよい。処理部２１は、端末１０等からユーザに関するユーザ情報を取得し、複数のユーザのユーザスコアのうち特定のユーザのユーザスコアを取得してよい。

なお、ユーザスコアは、端末１０から取得されていてもよい。この場合、端末１０の処理部１１が、操作部１４を介して端末１０のユーザのユーザスコアを指定してもよいし、記憶部１３が端末１０のユーザ（特定のユーザの１つ）のユーザスコアを保持していてもよい。

図２Ａは、感動連動先の感動要素毎の対象候補スコアの一例を示す図である。図２Ｂは、感動契機の感動要素毎の対象候補スコアの一例を示す図である。図２Ａ及び図２Ｂでは、検索対象が動画であり、検索対象の候補としての動画Ａについての対象候補スコアが示されている。

図３Ａは、感動連動先の感動要素毎のユーザスコアの一例を示す図である。図３Ｂは、感動契機の感動要素毎のユーザスコアの一例を示す図である。図３Ａ及び図３Ｂでは、ユーザＡについてのユーザスコアが示されている。

図４Ａは、ユーザの各感動対象を加味した、感動連動先の感動要素毎のユーザスコアの一例を示す図である。図４Ｂは、ユーザの各感動対象を加味した、感動契機の感動要素毎のユーザスコアの一例を示す図である。図４Ａ及び図４Ｂでは、ユーザＡの感動対象毎のユーザスコアが示されている。

図５Ａは、ユーザの各気分を加味した、感動連動先の感動要素毎のユーザスコアの一例を示す図である。図５Ｂは、ユーザの各気分を加味した、感動契機の感動要素毎のユーザスコアの一例を示す図である。図５Ａ及び図５Ｂでは、ユーザＡの気分毎のユーザスコアが示されている。

次に、感動スコアの具体的な算出例について説明する。

検索サーバ２０の処理部２１は、感動要素毎の対象候補スコア及びユーザスコアに基づいて、感動スコアを算出する。感動スコアは、検索対象の候補に対してユーザが感動するスコアを示す。例えば、各感動要素Ｘを快感（Ｓｅ：Sensory）、没入（Ｆ：Flow）、社会関係（Ｓｏ：Social）、意味（Ｍ:Meaning）、達成（Ａ：Achievement）、奇跡（Ｓｕ：Surprise、）、社会（ＳＬ：Social propagation Link）、時間（Ｎ:Nostalgia）とし、対象候補スコアをｓ１とし、ユーザスコアをｓ２とし、各感動要素Ｘの対象候補スコアをｓ１（Ｘ）とし、各感動要素Ｘのユーザスコアをｓ２（Ｘ）とする。この場合、感動スコアＩＳは、例えば（式１）に従って算出される。

ＩＳ＝［ｓ１（Ｓｅ）×ｓ２（Ｓｅ）］＋［ｓ１（Ｆ）×ｓ２（Ｆ）］＋［ｓ１（Ｓｏ）×ｓ２（Ｓｏ）］＋［ｓ１（Ｍ）×ｓ２（Ｍ）］＋［ｓ１（Ａ）×ｓ２（Ａ）］＋［ｓ１（Ｓｕ）×ｓ２（Ｓｕ）］＋［ｓ１（ＳＬ）×ｓ２（ＳＬ）］＋［ｓ１（Ｎ）×ｓ２（Ｎ）］ ・・・（式１）

つまり、処理部２１は、同じ感動要素Ｘの対象候補スコアｓ１（Ｘ）とユーザスコアｓ２（Ｘ）とを乗算し、この乗算結果に基づいて、例えば各感動要素Ｘについての各乗算結果を加算して、感動スコアＩＳを算出してよい。なお、一部の感動要素の対象候補スコアｓ１及びユーザスコアｓ２は、感動スコアＩＳの算出対象に含まれなくてもよい。

また、処理部２１は、感動要素Ｘ毎に重みづけして、感動スコアＩＳを算出してもよい。この場合、感動要素Ｘ毎の乗算結果であるｓ１（Ｘ）×ｓ２（Ｘ）に対して、重みｗ（ｗ１，ｗ２，…）を加味してよい。この場合の感動スコアＩＳは、例えば（式２）に従って算出される。

ＩＳ＝ｗ１［ｓ１（Ｓｅ）×ｓ２（Ｓｅ）］＋ｗ２［ｓ１（Ｆ）×ｓ２（Ｆ）］＋ｗ３［ｓ１（Ｓｏ）×ｓ２（Ｓｏ）］＋ｗ４［ｓ１（Ｍ）×ｓ２（Ｍ）］＋ｗ５［ｓ１（Ａ）×ｓ２（Ａ）］＋ｗ６［ｓ１（Ｓｕ）×ｓ２（Ｓｕ）］＋ｗ７［ｓ１（ＳＬ）×ｓ２（ＳＬ）］＋ｗ８［ｓ１（Ｎ）×ｓ２（Ｎ）］ ・・・（式２）

また、処理部２１は、感動対象Ｙ（Ｙ１、Ｙ２、…）毎にユーザスコアを取得してよい。つまりユーザスコアｓ２は、感動対象Ｙ１のユーザスコアｓ２１ｙ、感動対象Ｙ２のユーザスコアｓ２２ｙ、…として用意されてよい。そして、感動要素Ｘ毎に、ユーザスコアｓ２１ｙ（Ｘ）、ユーザスコアｓ２２ｙ（Ｘ）、…、が用意されてよい。この場合、処理部２１は、感動対象Ｙ毎且つ感動要素Ｘ毎に、上記の乗算結果を得てよい。つまり、感動対象Ｙが加味された｛ｓ１（Ｘ）×［ｓ２１ｙ（Ｘ）＋ｓ２２ｙ（Ｘ）＋…］として感動要素Ｘ毎に乗算結果を得て、各感動要素Ｘについての乗算結果が加算して、感動スコアＩＳを算出してよい。

また、処理部２１は、気分Ｚ（Ｚ１、Ｚ２、…）毎にユーザスコアを取得してよい。つまりユーザスコアｓ２は、気分Ｚ１のユーザスコアｓ２１ｚ、気分Ｚ２のユーザスコアｓ２２ｚ、…として用意されてよい。そして、感動要素Ｘ毎に、ユーザスコアｓ２１ｚ（Ｘ）、ユーザスコアｓ２２ｚ（Ｘ）、…、が用意されてよい。この場合、処理部２１は、気分Ｚ毎且つ感動要素Ｘ毎に、上記の乗算結果を得てよい。つまり、気分Ｚが加味された｛ｓ１（Ｘ）×［ｓ２１ｚ（Ｘ）＋ｓ２２ｚ（Ｘ）＋…］として感動要素Ｘ毎に乗算結果を得て、各感動要素Ｘについての乗算結果が加算して、感動スコアＩＳを算出してよい。

さらに、処理部２１は、感動対象Ｙと気分Ｚとの双方を加味して感動スコアＩＳを算出してよい。例えば、処理部２１は、上記の感動対象Ｙを加味して得られた感動スコアＩＳと、上記の気分Ｚを加味して得られた感動スコアＩＳとを加算することで、感動対象Ｙと気分Ｚとの双方を加味した感動スコアＩＳを導出してよい。

このように、処理部２１は、感動要素毎の対象候補スコアの少なくとも１つ及び感動要素毎のユーザスコアの少なくとも１つに基づいて、感動スコアを算出する。感動スコアは、検索対象の候補が有する感動の特性と検索を行うユーザが有する感動の特性とを加味したスコアと言える。また、処理部２１は、感動対象毎にユーザスコアを取得してよく、気分毎にユーザスコアを取得してよく、感動対象と気分の少なくとも一方を加味して感動スコアを算出してよい。

次に、検索システム５の動作について説明する。
図６は、検索システム５の動作例を示すシーケンス図である。

端末１０では、処理部１１は、感動検索アプリケーションを起動する（Ｓ１１）。感動検索アプリケーションは、上記のような感動に基づいて検索対象を検索するためのアプリケーションである。

処理部１１は、操作部１４を介して検索対象を指定する（Ｓ１２）。この場合、処理部１１は、操作部１４を介して、複数の検索対象の中から１つの検索対象を選択してもよいし、１つの検索対象を直接入力してもよい。複数の検索対象は、旅のルート、動画、旅行、等でよい。

処理部１１は、操作部１４を介して感動関連項目についての情報を指定する（Ｓ１３）。感動関連項目は、検索対象を検索するための複数の項目のうち、ユーザの感動に関する項目であり、例えば感動対象及び気分を含んでよい。Ｓ１３では、処理部１１は、操作部１４を介して、感動関連項目（例えば感動対象）の情報に含まれる複数の候補（例えば自然、民族）の中から１つの候補（例えば自然）を選択してもよいし、１つの候補を直接入力してもよい。

処理部１１は、操作部１４を介して、検索対象の感動関連項目以外の他項目についての情報を指定する（Ｓ１４）。他項目は、検索対象を検索するための項目のうち、感動関連項目以外の項目である。処理部１１は、操作部１４を介して、他項目（例えば日時の項目）の情報に含まれる複数の候補（例えば複数の日時）の中から１つの候補（例えば１つの日時）を選択してもよいし、１つの候補を直接入力してもよい。他項目は、検索結果として得られる候補を限定するために用いられてよい。

処理部１１は、通信部１２を介して、Ｓ１２で得られた検索対象の指定情報と、感動関連項目の指定情報と、他項目の指定情報と、端末１０のユーザ情報とを、検索サーバ２０へ送信する（Ｓ１５）。ユーザ情報は、端末１０のユーザを識別するユーザ識別情報、端末１０を識別する端末識別情報、等であってもよい。

検索サーバ２０では、処理部２１は、通信部２２を介して、検索対象の指定情報と、感動関連項目の指定情報と、他項目の指定情報と、端末１０のユーザ情報とを、端末１０から受信する（Ｓ２０）。処理部２１は、記憶部２３等から、指定情報で指定された検索対象について、検索対象の候補毎に、各感動要素の対象候補スコアを取得する（Ｓ２１）。処理部２１は、記憶部２３等から、ユーザ情報に対応する端末１０のユーザについて、各感動要素のユーザスコアを取得する（Ｓ２２）。

処理部２１は、各感動要素の対象候補スコアと各感動要素のユーザスコアに基づいて、感動スコアを算出する（Ｓ２３）。感動スコアの算出例は、上述の通りである。

処理部２１は、感動スコアに基づいて、検索対象を検索し、検索結果を得る（Ｓ２４）。検索結果は、１つでも複数でもよい。処理部２１は、通信部２２を介して、得られた検索対象の検索結果を端末１０に送信する（Ｓ２５）。

端末１０では、処理部１１は、通信部１２を介して、検索対象の検索結果を受信する（Ｓ１６）。処理部１１は、受信された検索結果を表示部１５に表示させる（Ｓ１７）。処理部１１は、検索結果の全部又は一部を表示させてよい。処理部１１は、例えば、感動スコアが大きい方から所定数の感動スコアに対応する検索結果を、感動スコアが大きい順に表示させてよい。また、これ以外の順に、検索結果が表示されてもよい。

次に、検索システム５を使用するユースケースについて説明する。

［ユースケース１］
ユースケース１では、検索対象が旅のルートであり、感動に基づいて旅のルートが検索されることを例示する。

図７は、旅のルートを検索する画面の表示例を示す図である。端末１０では、タッチパネルＴＰに各種ボタンが表示されている。各種ボタンは、感動対象を指定するボタン、気分を指定するボタン、他項目を指定するボタン、等を有してよい。図７では、他項目は、旅の移動手段、旅の日時、旅の始点、旅の終点、等を有する。旅のルートの検索は、例えば感動に基づく車の運転のナビゲーション（感動ナビゲーション）の１つである。

図８Ａは、ユーザの感動対象の指定の第1例を示す図である。処理部１１は、タッチパネルＴＰを介して、感動対象指定のボタンを選択すると、感動対象の複数の候補を表示する。処理部１１は、タッチパネルＴＰを介して、複数の候補から１つの候補としての感動対象を選択してよい。

図８Ｂは、ユーザの感動対象の指定の第２例を示す図である。処理部１１は、タッチパネルＴＰを介して、感動対象指定のボタンを選択すると、感動対象の選択方法についての複数の候補を表示する。処理部１１は、タッチパネルＴＰを介して、複数の候補から１つの候補としての感動対象の選択方法を選択してよい。

図８Ｂでは、感動対象の選択方法は、標準選択（単に標準ともいう）、初期設定選択（単に初期設定とも記す）、前回設定選択（単に前回設定とも記す）、履歴選択（履歴から選ぶこと）、前回設定以外選択（前回設定以外から選ぶこと）、を含んでよい。標準は、標準的な選択であり、例えば、過去の感動対象の選択において、ユーザが選択した選択数が最大の感動対象を選択する方法であってよい。また、標準は、ユーザに依存せずに、選択された選択数が最大の感動対象を選択する方法であってもよい。この選択数は、記憶部１３又は記憶部２３に保持されていてよい。初期設定は、例えば、初期情報として設定された感動対象を選択する方法であってよい。初期設定は、予め設定され又はタッチパネルＴＰを介して設定され、記憶部１３又は記憶部２３に保持されていてよい。前回設定は、例えば、今回の感動対象の選択の直前である前回に選択された感動対象を選択する方法であってよい。前回設定の情報は、記憶部１３又は記憶部２３に保持されていてよい。履歴から選ぶ選択方法は、複数の感動対象のうち、実際にユーザが過去に選択したことがあることを示す感動対象の選択履歴から、感動対象を選択する方法であってよい。この場合、タッチパネルＴＰは、１つ以上の選択履歴を表示し、１つの感動対象を選択してよい。この選択履歴の情報は、記憶部１３又は記憶部２３に保持されていてよい。前回設定以外から選ぶ選択方法は、複数の感動対象のうち、前回選択された感動対象以外の感動対象を選択する方法であってよい。この場合、タッチパネルＴＰは、前回選択された感動対象以外の感動対象の１つ以上の選択候補を表示し、１つの感動対象を選択してよい。なお、上記の情報が記憶部２３に保持されている場合、通信部１２等を介して、検索サーバ２０から上記の情報が取得されてよい。

図９Ａは、ユーザの気分の指定の第1例を示す図である。処理部１１は、タッチパネルＴＰを介して、気分指定のボタンを選択すると、気分の複数の候補を表示する。処理部１１は、タッチパネルＴＰを介して、複数の候補から１つの候補としての気分を選択してよい。

図９Ｂは、ユーザの気分の指定の第２例を示す図である。処理部１１は、タッチパネルＴＰを介して、気分指定のボタンを選択すると、気分の選択方法についての複数の候補を表示する。処理部１１は、タッチパネルＴＰを介して、複数の候補から１つの候補としての気分の選択方法を選択してよい。

図９Ｂでは、気分の選択方法は、図８Ｂで説明した感動対象と同様に、標準、初期設定、前回設定、履歴から選ぶこと、前回設定以外から選ぶこと、を含んでよい。標準は、過去の気分の選択において、ユーザが選択した選択数が最大の気分を選択する方法であってよい。この選択数は、記憶部１３又は記憶部２３に保持されていてよい。初期設定は、例えば、初期情報として設定された気分を選択する方法であってよい。初期設定は、予め設定され又はタッチパネルＴＰを介して設定され、記憶部１３又は記憶部２３に保持されていてよい。前回設定は、例えば、今回の気分の選択の直前である前回に選択された気分を選択する方法であってよい。前回設定の情報は、記憶部１３又は記憶部２３に保持されていてよい。履歴から選ぶ選択方法は、複数の気分のうち、実際にユーザが過去に選択したことがあることを示す気分の選択履歴から、気分を選択する方法であってよい。この場合、タッチパネルＴＰは、１つ以上の選択履歴を表示し、１つの気分を選択してよい。この選択履歴の情報は、記憶部１３又は記憶部２３に保持されていてよい。前回設定以外から選ぶ選択方法は、複数の気分のうち、前回選択された気分以外の気分を選択する方法であってよい。この場合、タッチパネルＴＰは、前回選択された気分以外の気分の１つ以上の選択候補を表示し、１つの気分を選択してよい。なお、上記の情報が記憶部２３に保持されている場合、通信部１２等を介して、検索サーバ２０から上記の情報が取得されてよい。

なお、図８Ａ及び図８Ｂを用いて説明した感動対象の指定と、図９Ａ及び図９Ｂを用いて説明した気分の指定とは、図６のＳ１３の感動関連項目についての情報の指定に相当する。

図１０は、旅のルートの検索結果ＳＲの表示例を示す図である。検索結果ＳＲは、感動スコアに基づいて導出される。図１０では、旅のルートの検索結果ＳＲとして、Ｂ地点を経由するルート１と、Ｃ地点を経由するルート２と、Ｄ地点を経由するルート３と、が表示されている。図１０では、検索対象の候補（ここではルートの候補）が感動スコアの大きい順に配列されており、ルート１、ルート２、ルート３の順に感動スコアが大きいことが例示されている。また、処理部１１は、タッチパネルＴＰを介して、ルートの候補をさらに見ることを指示することで、感動スコアの大きさが４位以下のルートを表示させてもよい。また、タッチパネルＴＰは、検索結果ＳＲとして、各ルートの候補とともに、各ルートに対応する感動スコアを表示させてもよい。

また、タッチパネルＴＰに表示されたルート１、ルート２、ルート３の表示位置のそれぞれに対応して、ルート選択ボタンが配置されてよい。処理部１１は、タッチパネルＴＰを介していずれかのルート選択ボタンを選択することで、選択されたルート選択ボタンに対応するルートの詳細情報（例えばルート中の各経由地の情報、地図上にルートを示した情報）をタッチパネルＴＰに表示させてよい。

［ユースケース２］
ユースケース２では、検索対象が動画であり、感動に基づいて動画が検索されることを例示する。

図１１は、動画の検索の画面例を示す図である。端末１０では、タッチパネルＴＰに各種入力欄や各種ボタンが表示されている。各種入力欄は、キーワードを入力する入力欄を含む。各種ボタンは、感動対象を指定するボタン、気分を指定するボタン、他項目を指定するボタン、等を有してよい。

図１２は、感動対象の指定の第３例を示す図である。図１２は、レーダーチャートＲＣ１を用いた感動対象の指定例を示す。タッチパネルＴＰは、例えば図１１の感動対象指定ボタンが押下されると、感動対象毎の重要度を指定するレーダーチャートＲＣ１を表示する。レーダーチャートＲＣ１は、各感動対象の重要度の値を多角形により示している。多角形の中心位置が、感動対象の重要度が最小（例えば値０）であることを示し、頂点の位置が多角形の中心位置から離れると、その頂点に対応する感動対象の重要度が大きくなる。感動対象の重要度の最小値は例えば０であり、感動対象の重要度の最大値は例えば１であってよい。処理部１１は、レーダーチャートＲＣ１の多角形の各頂点の位置を調整することにより、感動対象の重要度を指定してよい。図１２では、一例として、自然及び奇跡の重要度が大きくされ、善及び勝利の重要度が小さくされている。各感動対象の重要度の指定情報は、図６のＳ１３で送信される感動関連項目の指定情報に含まれてよい。

図１３は、気分の指定の第３例を示す図である。図１３は、レーダーチャートＲＣ２を用いた気分の指定例を示す。タッチパネルＴＰは、例えば図１１の気分指定ボタンが押下されると、気分毎の重要度を指定するレーダーチャートＲＣ２を表示する。レーダーチャートＲＣ２は、各気分の重要度の値を多角形により示している。多角形の中心位置が、気分の重要度が最小（例えば値０）であることを示し、頂点の位置が多角形の中心位置から離れると、その頂点に対応する気分の重要度が大きくなる。気分の重要度の最小値は例えば０であり、気分の重要度の最大値は例えば１であってよい。処理部１１は、レーダーチャートＲＣ２の多角形の各頂点の位置を調整することにより、気分の重要度を指定してよい。図１３では、一例として、仲間及びストレスの重要度が大きくされ、健康、悲惨、愛、及び希望の重要度が小さくされている。各気分の重要度の指定情報は、図６のＳ１３で送信される感動関連項目の指定情報に含まれてよい。

図１４は、動画の検索結果ＳＲ２の表示例を示す図である。検索サーバ２０の処理部２１は、他項目のキーワードとして入力されたラグビーに動画の検索を限定して、ラグビーの動画を検索する。検索結果は、感動スコアに基づいて導出される。図１４では、動画の検索結果ＳＲ２として、感動動画１と、感動動画２と、感動動画３と、が表示されている。図１４では、検索対象の候補（ここでは動画の候補）が感動スコアの大きい順に配列されており、感動動画１、感動動画２、感動動画３の順に感動スコアが大きいことが例示されている。また、処理部１１は、タッチパネルＴＰを介して、例えば動画の候補をさらに見ることを指示することで、感動スコアの大きさが４位以下の動画を表示させてもよい。また、タッチパネルＴＰは、検索結果ＳＲ２として、各動画の候補とともに、各動画に対応する感動スコアを表示させている。なお、感動スコアが表示されなくてもよい。

また、タッチパネルＴＰに表示された感動動画１、感動動画２、感動動画３の表示位置のそれぞれに対応して、動画選択ボタンが配置されてよい。処理部１１は、タッチパネルＴＰを介していずれかの動画選択ボタンを選択することで、選択された動画選択ボタンに対応する感動動画を再生してもよいし、この感動動画が掲載されたＷｅｂページに画面遷移させてもよい。

［ユースケース３］
ユースケース３では、検索対象が旅行であり、感度に基づいて旅行が検索されることを例示する。

図１５は、旅行の検索の画面例を示す図である。端末１０では、タッチパネルＴＰに各種ボタンが表示されている。各種ボタンは、感動対象を指定するボタン、気分を指定するボタン、他項目を指定するボタン、等を有してよい。図１５では、他項目は、旅行の日程、等を含んでよい。

図１６は、感動対象の指定の第４例を示す図である。図１６の画面を用いて、エピソードの音声認識に基づく感動対象毎の重要度の指定が行われる。例えば、図１５の感動対象指定ボタンが押下されると、図１６の画面に遷移する。

端末１０の処理部１１は、タッチパネルＴＰを介して、ユーザが感動したエピソードを話すよう促す情報を表示する。処理部１１は、例えばエピソード１のボタンを選択することで、操作部１４としてのマイクロホンの音声入力が可能な状態とする。処理部１１は、マイクロホンを介して、ユーザが感動したエピソードを話す音声を収音して録音し、エピソードの音声情報を記憶部１３に保持させる。

処理部１１は、エピソードの音声情報に対して音声認識し、エピソードに係る言語情報と非言語情報とを取得する。言語情報は、音声情報がテキスト化された情報であり、例えば音声情報に含まれる単語や文脈の情報でよい。非言語情報は、ユーザがエピソードを話す際の抑揚や音声のトーン（音声の周波数情報）、話す速度、等を含んでよい。処理部１１は、取得された言語情報及び非言語情報に基づいて、ユーザの感動の特徴量を抽出する。

処理部１１は、ユーザの感動の特徴量に基づいて、ユーザの複数の感動対象の重要度を決定（指定）する。この場合、処理部１１は、ユーザの感動の特徴量とユーザの複数の感動対象の重要度との関係性を用いて、ユーザの感動の特徴量に基づいて、ユーザの複数の感動対象の重要度を決定してよい。例えば、エピソードが城の紅葉を見て感動した話である場合、処理部１１は、感動対象のうちの自然及び歴史の重要度を大きくし、その他の重要度を小さくするよう決定してよい。各感動対象の重要度の決定情報は、図６のＳ１３で送信される感動関連項目の指定情報に含まれてよい。ユーザの感動の特徴量とユーザの複数の感動対象の重要度との関係性は、詳細を後述する関係性でもよいし、公知の関係性であってもよい。

なお、処理部１１は、エピソードの録音に基づくユーザの感動の特徴量の導出及び感動対象の重要度の決定を、複数回（例えば３回）反復して行ってよい。そして、処理部１１は、例えば複数回におけるユーザの感動の特徴量の平均に基づいて、ユーザの感動対象の重要度を決定してよい。

なお、ユーザの感動の特徴量に基づくユーザの複数の感動対象の重要度を決定は、検索サーバ２０により実施されてもよい。この場合、端末１０の処理部１１は、通信部１２を介してエピソードの音声情報を検索サーバ２０に送信する。検索サーバ２０では、処理部２１は、通信部２２を介してエピソードの音声情報を受信する。処理部２１は、エピソードの音声情報に対して音声認識し、エピソードに係る言語情報と非言語情報とを取得する。処理部２１は、取得された言語情報及び非言語情報に基づいて、ユーザの感動の特徴量を抽出する。処理部２１は、ユーザの感動の特徴量に基づいて、ユーザの複数の感動対象の重要度を決定（指定）する。

図１７は、各感動対象の重要度の決定結果の一例を示すレーダーチャートを示す図である。処理部１１は、上記の複数の感動対象の重要度の決定の結果を、レーダーチャートＲＣ３を用いて表示してよい。レーダーチャートＲＣ３は、歴史、自然、努力、及び奇跡の重要度が大きく、善及び逆境の重要度が小さいことを例示している。これにより、ユーザは、各感動対象の重要度の配分を直感的に確認できる。

図１８は、気分の指定の第４例を示す図である。図１８の画面を用いて、画像選択に基づく気分毎の重要度の指定が開始される。例えば、図１５の気分指定ボタンが押下されると、図１８の画面に遷移する。端末１０の処理部１１は、タッチパネルＴＰを介して、ユーザの気分に合う画像（例えば写真）を選択するよう促す情報を表示する。

図１９は、画像の選択例を示す図である。処理部１１は、図１８において例えばタッチパネルＴＰの写真選択１のボタンを選択することで、図１９に示す気分を指定するための複数（例えば５個）の画像を表示する。処理部１１は、タッチパネルＴＰを介してユーザの気分に合う画像を選択する。処理部１１は、選択された複数の画像に対して画像認識し、画像認識の結果に基づいて、ユーザの感動の特徴量を抽出する。

処理部１１は、ユーザの感動の特徴量に基づいて、ユーザの複数の気分の重要度を決定（指定）する。この場合、処理部１１は、ユーザの感動の特徴量とユーザの複数の気分の重要度との関係性を用いて、ユーザの感動の特徴量に基づいて、ユーザの複数の気分の重要度を決定してよい。処理部１１は、例えば、スポーツの画像と動物の画像を選択した場合、気分のうちの興奮、平和、愛、希望、等の重要度を大きくし、その他の重要度を小さくよう決定してよい。各気分の重要度の決定情報は、図６のＳ１３で送信される感動関連項目の指定情報に含まれてよい。ユーザの感動の特徴量とユーザの複数の気分の重要度との関係性は、詳細を後述する関係性でもよいし、公知の関係性であってもよい。

なお、処理部１１は、画像選択に基づくユーザの感動の特徴量の導出及び気分の重要度の決定を、複数回（例えば３回）反復して行ってよい。そして、処理部１１は、例えば複数回におけるユーザの感動の特徴量の平均に基づいて、ユーザの気分の重要度を決定してよい。

なお、ユーザの感動の特徴量に基づくユーザの複数の感動対象の重要度を決定は、検索サーバ２０により実施されてもよい。この場合、端末１０の処理部１１は、通信部１２を介して画像の選択結果を検索サーバ２０に送信する。検索サーバ２０では、処理部２１は、通信部２２を介して画像の選択結果を受信する。処理部２１は、受信された選択結果が示すユーザにより選択された画像に対して画像認識し、画像認識の結果に基づいて、ユーザの感動の特徴量を抽出する。処理部２１は、ユーザの感動の特徴量に基づいて、ユーザの複数の感動対象の重要度を決定（指定）する。

図２０は、各気分の重要度の決定結果を示すレーダーチャートを示す図である。処理部１１は、上記の複数の気分の重要度の決定の結果を、レーダーチャートＲＣ４を用いて表示してよい。レーダーチャートＲＣ４は、愛及び希望の重要度が大きく、健康、悲惨及びストレスの重要度が小さいことを例示している。これにより、ユーザは、各気分の重要度の配分を直感的に確認できる。

ユーザの感動の特徴量とユーザの複数の感動対象や気分の重要度との関係性について、具体的に説明する。

感動の特徴量と各感動対象や各気分との重要度とは、以下のように処理される。
（１）処理部１１は、音声情報の場合、音声情報を音声認識し、ユーザが発した単語や、エピソードが示す概念（例えば場所、時刻、季節）を示す単語を抽出する。処理部１１は、画像情報の場合、画像に対して画像認識し、画像から物体（例えば馬、人）や画像が示す概念（例えば場所、時刻、季節）を示すＮ個の単語を抽出する。抽出される単語は、一例として名詞を想定するが、動詞等でもよい。ここでの単語数は、任意であるが、例えば数万のような大きな数字を想定してよい。
（２）処理部１１は、予め、広く一般名詞に対する感動契機の相関係数や広く一般名詞に対する感動連動先の相関係数を表す表（関係表）を作成しておき、関係表を記憶部１３に保持しておく。この場合、処理部１１は、各一般名詞に対する感動契機の相関係数（例えば０～１のいずれかの値）や各一般名詞に対する感動連動先の相関係数（例えば０～１のいずれかの値）を決定しておき、関係表に保持しておいてよい。この場合、処理部１１は、あらかじめ各一般名詞）と感動契機との相関関係や各一般名詞と感動連動先との相関関係を定義した基準となる言語ベクトル空間を保持しておき、日本語データ解析で使われる「コサイン類似度」などを用い、各一般名詞に対する感動契機の相関係数や各一般名詞に対する感動連動先の相関係数を決定してもよい。また、処理部１１は、操作部１４を介してユーザにより指定することで各一般名詞に対する感動契機の相関係数や各一般名詞に対する感動連動先の相関係数を決定してもよい。なお、関係表に予め保持されていない新たな名詞が（１）により得られた場合、この名詞に対する感動契機や感動連動先の相関係数も同様に決定し、関係表に追加してよい。
（３）処理部１１は、（２）で作成された関係表を参照し、（１）で抽出された名詞についての名詞重要度（抽出名詞重要度とも称する）を取得する。この場合、例えば、抽出された各名詞に対する各感動契機の相関係数や抽出された各名詞に対する各感動契機の相関係数のそれぞれを加算することで、抽出名詞重要度を算出する。
（４）処理部１１は、認識度に応じて、重みづけの値を算出する。認識度は、例えば、選択された画像から認識された物体の画像中での大きさや、ユーザが発した音声情報から認識された単語を発する際の音量の大きさ、等でよい。つまり、処理部１１は、ユーザの感動が強調された単語について重みづけしてよい。例えば、画像に大きな馬と小さな人が映っていれば、馬＝０．８，人＝０．４などの値を得る。この値は、例えば、最大値が１、最小値が０である。この認識度に応じた重みづけの値が、感動の特徴量の一例でよい。
（５）処理部１１は、（３）で得られた抽出名詞重要度と、（４）で得られた認識度に応じた重みづけと、を乗算して、認識度が加味された抽出名詞重要度（例えば０～１のいずれかの値）を算出する。
（６）処理部１１は、この認識度が加味された抽出名詞重要度を、抽出された全名詞に対して算出する。この場合、全名詞についての認識度が加味された抽出名詞重要度を加算したり加重平均を算出したりしてよい。この算出結果が、ユーザの複数の各感動対象や各気分の重要度となる。

なお、図１６及び図１７を用いて説明したようなエピソードの音声認識に基づくユーザの感動の特徴量の抽出は、各感動対象の重要度の決定に限らず、各気分の重要度の決定に用いられてよい。また、図１８～図２０に示したような画像選択に基づくユーザの感動の特徴量の抽出は、各気分の重要度の決定に限らず、各感動対象の重要度の決定に用いられてよい。

図２１は、旅行の検索結果ＳＲ３の表示例を示す図である。検索サーバ２０の処理部２１は、他項目として指定された秋の日程に旅行の検索を限定して、旅行を検索する。また、他の条件指定として、人数が２人であり、旅行先が日本であり、旅行の種別が冒険の旅行であることが指定され、この他の条件により検索が限定されてもよい。検索結果は、感動スコアに基づいて導出される。

図２１では、旅行の検索結果ＳＲ３として、感動旅１と、感動旅２と、感動旅３と、が表示されている。図２１では、検索対象の候補（ここでは旅行の候補）が感動スコアの大きい順に配列されており、感動旅１、感動旅２、感動旅３の順に感動スコアが大きいことが例示されている。また、処理部１１は、タッチパネルＴＰを介して、例えば旅行の候補をさらに見ることを指示することで、感動スコアの大きさが４位以下の旅行を表示させてもよい。また、タッチパネルＴＰは、検索結果ＳＲ３として、各旅行の候補とともに、各旅行に対応する感動スコアを表示している。なお、感動スコアが表示されなくてもよい。

また、タッチパネルＴＰに表示された感動旅１、感動旅２、感動旅３の表示位置のそれぞれに対応して、旅行選択ボタンが配置されてよい。処理部１１は、タッチパネルＴＰを介していずれかの旅行選択ボタンを選択することで、選択された旅行選択ボタンに対応する旅行の詳細情報（例えば旅行中の詳細な日程や行先）をタッチパネルＴＰに表示させてよい。

なお、ユースケース３では、エピソード録音や画像選択に基づいて複数の感動対象や気分の重要度が指定されることを例示したが、これに限られない。例えば、図８Ｂ及び図９Ｂに示したような感動対象や気分の選択方法によって、複数の感動対象や気分の重要度が指定されてもよい。

例えば、処理部１１は、図８Ｂに示した感動対象指定を、感動対象の重要度の決定方法（指定方法）として用いてもよい。この場合、標準は、標準的な選択であり、例えば、ユーザが決定した過去の各感動対象の重要度の平均値を、今回の各感動対象の重要度とし選択する方法でよい。この過去の各感動対象の重要度の平均値は、記憶部１３又は記憶部２３に保持されていてよい。初期設定は、例えば、初期情報として設定された各感動対象の重要度を、今回の各感動対象の重要度として選択する方法であってよい。初期設定は、予め設定され又はタッチパネルＴＰを介して設定され、記憶部１３又は記憶部２３に保持されていてよい。前回設定は、例えば、今回の感動対象の選択の直前である前回に決定された各感動対象の重要度を、今回の各感動対象の重要度として選択する方法であってよい。前回設定の情報は、記憶部１３又は記憶部２３に保持されていてよい。履歴から選ぶ決定方法は、各感動対象の重要度を１つのセットとして、実際にユーザが過去に選択したことがある１つ以上のセットの選択履歴から、１つのセットを選択する方法であってよい。この場合、タッチパネルＴＰは、１つ以上のセットの選択履歴を表示し、１つのセットを選択してよい。このセットの選択履歴の情報は、記憶部１３又は記憶部２３に保持されていてよい。前回設定以外から選ぶ選択方法は、各感動対象の重要度を１つのセットとして、前回選択されたセット以外の１つ以上のセットから、１つのセットを選択する方法であってよい。この場合、タッチパネルＴＰは、前回選択されたセット以外の１つ以上のセットを表示し、１つのセットを選択してよい。なお、上記の情報が記憶部２３に保持されている場合、通信部１２等を介して、検索サーバ２０から上記の情報が取得されてよい。

ここでは、図８に示した感動対象指定を感動対象の重要度の決定方法に用いることを示したが、これに限られない。例えば、処理部１１は、図９Ｂに示した気分指定を、気分の重要度の決定方法（指定方法）として用いてもよい。この場合、処理部１１は、上述した感動対象の重要度の決定方法の選択と同様の手法で、感動対象の重要度の決定方法を選択してよい。

このように、検索システム５によれば、検索対象の属性と、ユーザの属性との双方に基づいて、各感動要素を数値化し、感動スコアを算出することができる。よって、検索対象として客観的に推奨度が高く、ユーザの嗜好にも合う検索対象の感動スコアが大きくなる。これにより、検索サーバ２０は、検索対象の属性と、ユーザの属性との双方を加味して、感動の内容を解析し、検索結果を導出することができる。端末１０のユーザは、このユーザの嗜好のみに依存せず、客観的な推奨度も加味された感動スコアに対応する検索結果を確認できる。

以上示したように、本実施形態の検索システム５は、複数の感動要素を有する感動に基づいて検索対象を検索する検索サーバ２０（検索装置の一例）を備える。検索サーバ２０の処理部２１は、検索対象の候補が提供する感動要素のスコアを示す対象候補スコアの少なくとも１つを取得してよい。処理部２１は、検索対象を検索するユーザが受容する感動要素のスコアを示すユーザスコアの少なくとも１つを取得してよい。処理部２１は、対象候補スコアとユーザスコアとに基づいて、検索対象の候補に対してユーザが感動するスコアを示す感動スコアを算出してよい。処理部２１は、感動スコアに基づいて、検索対象を検索してよい。

対象候補スコアは、場所、物、サービス、等に関する感動の指標であり、場所、物、サービス、等の魅力度に相当する。ユーザスコアは、各個人であるユーザの感動の指標であり、ユーザの嗜好等を加味した値である。検索サーバ２０は、このような対象候補スコアとユーザスコアとに基づいて、検索対象の候補の総合的な感動スコアを算出可能である。よって、検索サーバ２０は、検索対象の候補に関する感動について総合的に評価して、検索を実施できる。これにより、検索システム５は、単に感動という単語が用いられた情報を単純に検索するのではなく、感動の内容を加味して情報を検索できる。

また、検索サーバ２０の処理部２１は、ユーザが感動する感動対象毎に、ユーザスコアを取得してよい。これにより、検索サーバ２０は、ユーザが何に感動するのかを示すユーザの感動対象を加味して情報を検索できる。

また、検索サーバ２０の処理部２１は、ユーザが感動する感動対象を指定する指定情報を取得してよい。処理部２１は、指定情報により指定された感動対象に係るユーザスコアを取得してよい。これにより、検索サーバ２０は、例えばユーザの意図を反映して、１つ以上の感動対象のうちの特定の感動対象を加味したユーザスコアを取得できる。

また、検索サーバ２０の処理部２１は、各感動対象の重要度の情報を取得してよい。処理部２１は、対象候補スコアと、各感動対象のユーザスコアと、各感動対象の重要度と、に基づいて、感動スコアを算出してよい。これにより、検索サーバ２０は、例えば、感動対象の重要度に応じて、感動対象毎のユーザスコアに重みづけすることで、感動スコアを算出できる。よって、検索サーバ２０は、感動スコアに、感動対象の重要度を一層反映できる。

また、検索サーバ２０の処理部２１は、ユーザの気分毎に、ユーザスコアを取得してよい。これにより、検索サーバ２０は、検索の際のユーザの気分を加味して情報を検索できる。

また、検索サーバ２０の処理部２１は、ユーザの気分を指定する指定情報を取得してよい。処理部２１は、指定情報により指定された気分に係るユーザスコアを取得してよい。これにより、検索サーバ２０は、例えばユーザの意図を反映して、１つ以上の気分のうちの特定の気分を加味したユーザスコアを取得できる。

また、検索サーバ２０の処理部２１は、各気分の重要度の情報を取得してよい。処理部２１は、対象候補スコアと、各気分のユーザスコアと、各気分の重要度と、に基づいて、感動スコアを算出してよい。これにより、検索サーバ２０は、例えば、気分の重要度に応じて、気分毎のユーザスコアに重みづけすることで、感動スコアを算出できる。よって、検索サーバ２０は、感動スコアに、気分の重要度を一層反映できる。

また、検索サーバ２０の処理部２１は、ユーザが感動する特徴を示す感動特徴情報（例えばユーザの感動の特徴量）を生成し、感動特徴情報に基づいて、ユーザの各感動対象又は各気分の重要度を指定してよい。これにより、検索サーバ２０は、例えば、ユーザが感動する特徴を各感動対象又は各気分の値に変換することで、感動対象又は気分に基づく感動スコアの導出が可能である。

また、検索サーバ２０の処理部２１は、ユーザが発話したエピソードの音声情報を取得し、音声情報を解析してユーザの感動特徴情報を生成してよい。これにより、ユーザがエピソードを発話するという簡単な動作をすることで済むので、検索サーバ２０は、ユーザの負担を低減して、音声情報に基づいてユーザが感動する特徴を導出できる。

また、検索サーバ２０の処理部２１は、ユーザが感動する画像の指定情報を取得し、指定情報で指定された画像を解析して、ユーザの感動特徴情報を生成してよい。これにより、ユーザが画像を指定するという簡単な動作をすることで済むので、検索サーバ２０は、ユーザの負担を低減して、画像指定に基づいてユーザが感動する特徴を導出できる。

また、検索サーバ２０は、感動要素毎に対象候補スコアとユーザスコアとを乗算して複数の乗算結果を取得し、複数の乗算結果に基づいて感動スコアを算出してよい。これにより、検索サーバ２０は、同じ感動要素について検索対象の候補を主眼とした感動とユーザを主眼とした感動とに基づいてスコア化できる。また、対象候補スコアとユーザスコアとの乗算結果を基に感動スコアを導出することで、例えば対象候補スコアが大きくユーザスコアも大きい感動要素のスコアは大きくなり、この検索対象の候補が選ばれ易くなる。

また、検索サーバ２０は、感動要素毎に重みづけして、感動スコアを算出してよい。これにより、検索サーバ２０は、例えば感動要素毎に重要度に基づいて重みづけすることで、感動に関する重要な観点を加味して感動スコアを算出できる。

また、検索対象は、設定された始点から終点に向かうためのルート、動画、又は旅行を含んでよい。これにより、検索サーバ２０は、感動スコアを用いて、様々な検索を実施できる。

また、検索システム５は、端末１０、を更に備えてよい。端末１０は、表示部１５（例えばタッチパネルＴＰ）を介して、複数の感動対象をレーダーチャートの形式で表示させ、操作部１４（例えばタッチパネルＴＰ）を介して、レーダーチャートで示された各感動対象の重要度を指定し、各感動対象の重要度の指定情報を検索サーバ２０へ送信してよい。検索サーバ２０は、各感動対象の重要度の指定情報を前記端末から取得してよい。これにより、検索システム５は、レーダーチャートを用いて簡単に直感的に各感動対象の重要度を指定できる。

また、検索システム５は、端末１０、を更に備えてよい。端末１０は、表示部１５を介して、複数の気分をレーダーチャートの形式で表示させ、操作部１４を介して、レーダーチャートで示された各気分の重要度を指定し、各気分の重要度の指定情報を検索サーバ２０へ送信してよい。検索サーバ２０は、各気分の重要度の指定情報を端末１０から取得してよい。これにより、検索システム５は、レーダーチャートを用いて簡単に直感的に各気分の重要度を指定できる。

以上、図面を参照しながら実施形態について説明したが、本開示はかかる例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。

本開示は、感動の内容を加味して情報を検索できる検索システム、検索方法、及びプログラム等に有用である。

５ 検索システム
１０ 端末
１１ 処理部
１２ 通信部
１３ 記憶部
１４ 操作部
１５ 表示部
２０ 検索サーバ
２１ 処理部
２２ 通信部
２３ 記憶部

Claims (17)

1. 複数の感動要素を有する感動に基づいて検索対象を検索する検索装置を備える検索システムであって、
   前記検索装置は、
   検索対象の候補が提供する前記感動要素のスコアを示す対象候補スコアの少なくとも１つを取得し、
   前記検索対象を検索するユーザが受容する前記感動要素のスコアを示すユーザスコアの少なくとも１つを取得し、
   前記対象候補スコアと前記ユーザスコアとに基づいて、前記検索対象の候補に対して前記ユーザが感動するスコアを示す感動スコアを算出し、
   前記感動スコアに基づいて、前記検索対象を検索する、
   検索システム。
2. 前記検索装置は、前記ユーザが感動する感動対象毎に、前記ユーザスコアを取得する、
   請求項１に記載の検索システム。
3. 前記検索装置は、
   前記感動対象を指定する指定情報を取得し、
   前記指定情報により指定された前記感動対象に係る前記ユーザスコアを取得する、
   請求項２に記載の検索システム。
4. 前記検索装置は、
   各感動対象の重要度の指定情報を取得し、
   前記対象候補スコアと、各感動対象の前記ユーザスコアと、前記指定情報により指定された各感動対象の重要度と、に基づいて、前記感動スコアを算出する、
   請求項２に記載の検索システム。
5. 前記検索装置は、前記ユーザの気分毎に、前記ユーザスコアを取得する、
   請求項１～４のいずれか１項に記載の検索システム。
6. 前記検索装置は、
   前記気分を指定する指定情報を取得し、
   前記指定情報により指定された前記気分に係る前記ユーザスコアを取得する、
   請求項５に記載の検索システム。
7. 前記検索装置は、
   各気分の重要度の指定情報を取得し、
   前記対象候補スコアと、各気分の前記ユーザスコアと、前記指定情報により指定された各気分の重要度と、に基づいて、前記感動スコアを算出する、
   請求項５に記載の検索システム。
8. 前記検索装置は、
   前記ユーザが感動する特徴を示す感動特徴情報を生成し、
   前記感動特徴情報に基づいて、前記ユーザの各感動対象又は各気分の重要度を指定する、
   請求項４又は７に記載の検索システム。
9. 前記検索装置は、
   前記ユーザが発話したエピソードの音声情報を取得し、
   前記音声情報を解析して前記ユーザの前記感動特徴情報を生成する、
   請求項８に記載の検索システム。
10. 前記検索装置は、
    前記ユーザが感動する画像の指定情報を取得し、
    前記指定情報で指定された画像を解析して、前記ユーザの前記感動特徴情報を生成する、
    請求項８に記載の検索システム。
11. 前記検索装置は、
    感動要素毎に前記対象候補スコアと前記ユーザスコアとを乗算して複数の乗算結果を取得し、
    前記複数の乗算結果に基づいて前記感動スコアを算出する、
    請求項１～１０のいずれか１項に記載の検索システム。
12. 前記検索装置は、前記感動要素毎に重みづけして、前記感動スコアを算出する、
    請求項１～１１のいずれか１項に記載の検索システム。
13. 前記検索対象は、設定された始点から終点に向かうためのルート、動画、又は旅行を含む、
    請求項１～１２のいずれか１項に記載の検索システム。
14. 端末、を更に備え、
    前記端末は、
    表示部を介して、複数の前記感動対象をレーダーチャートの形式で表示させ、
    操作部を介して、前記レーダーチャートで示された各感動対象の重要度を指定し、
    各感動対象の重要度の指定情報を前記検索装置へ送信し、
    前記検索装置は、前記各感動対象の重要度の指定情報を前記端末から取得する、
    請求項４に記載の検索システム。
15. 端末、を更に備え、
    前記端末は、
    表示部を介して、複数の前記気分をレーダーチャートの形式で表示させ、
    操作部を介して、前記レーダーチャートで示された各気分の重要度を指定し、
    各気分の重要度の指定情報を前記検索装置へ送信し、
    前記検索装置は、前記各気分の重要度の指定情報を前記端末から取得する
    請求項７に記載の検索システム。
16. 複数の感動要素を有する感動に基づいて検索対象を検索する検索方法であって、
    検索対象の候補が提供する前記感動要素のスコアを示す対象候補スコアの少なくとも１つを取得し、
    前記検索対象を検索するユーザが受容する前記感動要素のスコアを示すユーザスコアの少なくとも１つを取得し、
    前記対象候補スコアと前記ユーザスコアとに基づいて、前記検索対象の候補に対して前記ユーザが感動するスコアを示す感動スコアを算出し、
    前記感動スコアに基づいて、前記検索対象を検索する、
    検索方法。
17. 請求項１６に記載の検索方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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