JP7441576B1 - 情報処理システム、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】より有益なユーザのウェブサイトの検索エンジン最適化を支援する情報処理システム等を提供する。
【解決手段】本発明の一態様によれば、ユーザのウェブサイトの検索エンジン最適化を支援する情報処理システムが提供される。この情報処理システムは、少なくとも一つのプロセッサを備える。プロセッサは、次の各ステップを実行するように構成される。受付ステップでは、ユーザにより入力された第１の情報を受け付ける。第１の情報は、ユーザのウェブサイトに関連するトピックを含む。第１の生成ステップでは、第１の情報と予め設定された参照情報とに基づき、ウェブサイトを構成するコンテンツの記事構成を生成する。記事構成は、ウェブサイトの検索エンジン最適化に貢献する。
【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理システム、情報処理方法及びプログラムに関する。

特許文献１には、検索エンジンによる検索結果ページで上位に表示させることが可能なウェブサイトの検索最適化システムの提供することが記載されている。この検索最適化システムは、検索履歴データベースに対し検索キーワードごとの検索履歴の照会を行う検索履歴照会手段と、検索キーワードごとの検索履歴を受信して記憶する検索履歴記憶手段と、検索キーワードごとの検索履歴を集計する検索履歴集計手段と、検索キーワードを抽出する検索キーワード抽出手段と、抽出された検索キーワードに基づき、制作又は編集するウェブサイトのウェブページごとに検索キーワードを分類する検索キーワード分類手段と、ウェブページごとに分類された検索キーワードを配置する検索キーワード配置手段とを備え、検索履歴の集計によりウェブページごとに最適な検索キーワードを設定し検索のための最適化をする。

特開２００６－１４６４４６号公報

しかしながら、より効率的にユーザのウェブサイトの検索エンジン最適化を支援する情報処理システムが求められている。

本発明では上記事情に鑑み、より有益なユーザのウェブサイトの検索エンジン最適化を支援する情報処理システム等を提供することとした。

本発明の一態様によれば、ユーザのウェブサイトの検索エンジン最適化を支援する情報処理システムが提供される。この情報処理システムは、少なくとも一つのプロセッサを備える。プロセッサは、次の各ステップを実行するように構成される。受付ステップでは、ユーザにより入力された第１の情報を受け付ける。第１の情報は、ユーザのウェブサイトに関連するトピックを含む。第１の生成ステップでは、第１の情報と予め設定された参照情報とに基づき、ウェブサイトを構成するコンテンツの記事構成を生成する。記事構成は、ウェブサイトの検索エンジン最適化に貢献する。

本発明の一つによれば、より有益な情報処理システム等を提供することができる。

情報処理システム１を表す構成図である。 サーバ２のハードウェア構成を示すブロック図である。 ユーザ端末３のハードウェア構成を示すブロック図である。 情報処理システム１によって実行される処理の概要を示すフローチャートである。 情報処理システム１によって実行される処理の具体例を示すアクティビティ図である。 ウェブサイトの構成の一例を示す構成図６である。 記事構成７の一例を示す図である。

以下、図面を用いて本発明の実施形態について説明する。以下に示す実施形態中で示した各種特徴事項は、互いに組み合わせ可能である。

ところで、本実施形態に登場するソフトウェアを実現するためのプログラムは、コンピュータが読み取り可能な非一時的な記録媒体（Ｎｏｎ－Ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ－Ｒｅａｄａｂｌｅ Ｍｅｄｉｕｍ）として提供されてもよいし、外部のサーバからダウンロード可能に提供されてもよいし、外部のコンピュータで当該プログラムを起動させてクライアント端末でその機能を実現（いわゆるクラウドコンピューティング）するように提供されてもよい。

また、本実施形態において「部」とは、例えば、広義の回路によって実施されるハードウェア資源と、これらのハードウェア資源によって具体的に実現されうるソフトウェアの情報処理とを合わせたものも含みうる。また、本実施形態においては様々な情報を取り扱うが、これら情報は、例えば電圧・電流を表す信号値の物理的な値、０又は１で構成される２進数のビット集合体としての信号値の高低、又は量子的な重ね合わせ（いわゆる量子ビット）によって表され、広義の回路上で通信・演算が実行されうる。

広義の回路は、伝統的な回路（Ｃｉｒｃｕｉｔ）、回路類（Ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）、プロセッサ（Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、及びメモリ（Ｍｅｍｏｒｙ）等を少なくとも適当に組み合わせることによって実現されるシステムである。広義の回路には、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Ｓｉｍｐｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ：ＦＰＧＡ））等が含まれる。加えて、広義の回路は、コンテナベースのサービスを利用し、物理的なインフラストラクチャの管理から抽象化された環境でアプリケーションを実行するサーバーレスアーキテクチャを含む。

１．ハードウェア構成
本節では、ハードウェア構成について説明する。

<情報処理システム１>
図１は、情報処理システム１を表す構成図である。情報処理システム１は、サーバ２とユーザ端末３と情報処理装置４と情報処理装置５とを備える。サーバ２とユーザ端末３と情報処理装置４と情報処理装置５とは、電気通信回線を通じて通信可能に構成されている。ここで、情報処理システム１に例示されるシステムとは、１つ又はそれ以上の装置又は構成要素からなるものである。したがって、サーバ２単体であっても、あるいはサーバ２とユーザ端末３とのうち少なくとも２つの組合せであっても、情報処理システム１に含まれることに留意されたい。より詳細には、情報処理システム１は、サーバ２とユーザ端末３とからなる群より選択される要素を備えていてもよい。選択されない要素は、情報処理システム１に含まれずとも、外部の要素として、選択された要素と電気的に接続されていてもよい。以下、これらの構成要素について説明する。

<サーバ２>
図２は、サーバ２のハードウェア構成を示すブロック図である。サーバ２は、通信部２１と、記憶部２２と、制御部２３とを備え、これらの構成要素がサーバ２の内部において通信バス２０を介して電気的に接続されている。各構成要素についてさらに説明する。

通信部２１は、ＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４、Ｔｈｕｎｄｅｒｂｏｌｔ（登録商標）、有線ＬＡＮネットワーク通信等といった有線型の通信手段が好ましいものの、無線ＬＡＮネットワーク通信、３Ｇ／ＬＴＥ／５Ｇ等のモバイル通信、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）通信等を必要に応じて含めてもよい。すなわち、これら複数の通信手段の集合として実施することがより好ましい。すなわち、サーバ２は、通信部２１及びネットワークを介して、外部から種々の情報を通信してもよい。

記憶部２２は、前述の記載により定義される様々な情報を記憶する。これは、例えば、制御部２３によって実行されるサーバ２に係る種々のプログラム等を記憶するソリッドステートドライブ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ：ＳＳＤ）等のストレージデバイスとして、あるいは、プログラムの演算に係る一時的に必要な情報（引数、配列等）を記憶するランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ：ＲＡＭ）等のメモリとして実施されうる。記憶部２２は、制御部２３によって実行されるサーバ２に係る種々のプログラムや変数等を記憶している。

制御部２３は、サーバ２に関連する全体動作の処理・制御を行う。制御部２３は、例えば不図示の中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ：ＣＰＵ）である。制御部２３は、記憶部２２に記憶された所定のプログラムを読み出すことによって、サーバ２に係る種々の機能を実現する。すなわち、記憶部２２に記憶されているソフトウェアによる情報処理が、ハードウェアの一例である制御部２３によって具体的に実現されることで、後述の各機能に係る各ステップが実行されうる。これらについては、次節においてさらに詳述する。なお、制御部２３は単一であることに限定されず、機能ごとに複数の制御部２３を有するように実施してもよい。また、それらの組合せであってもよい。

<ユーザ端末３>
図３は、ユーザ端末３のハードウェア構成を示すブロック図である。ユーザ端末３は、通信部３１と、記憶部３２と、制御部３３と、表示部３４と、入力部３５とを備え、これらの構成要素がユーザ端末３の内部において通信バス３０を介して電気的に接続されている。各構成要素についてさらに説明する。通信部３１、記憶部３２及び制御部３３の説明は、サーバ２における各部の説明と同様のため省略する。各部の説明は、サーバ２及びユーザ端末３における各部の説明と同様のため省略する。

表示部３４は、ユーザ端末３筐体に含まれるものであってもよいし、外付けされるものであってもよい。表示部３４は、ユーザが操作可能なグラフィカルユーザインターフェース（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ：ＧＵＩ）の画面を表示する。これは例えば、ＣＲＴディスプレイ、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ及びプラズマディスプレイ等の表示デバイスを、ユーザ端末３の種類に応じて使い分けて実施することが好ましい。

入力部３５は、ユーザ端末３の筐体に含まれるものであってもよいし、外付けされるものであってもよい。例えば、入力部３５は、表示部３４と一体となってタッチパネルとして実施されてもよい。タッチパネルであれば、ユーザは、タップ操作、スワイプ操作等を入力することができる。もちろん、タッチパネルに代えて、スイッチボタン、マウス、ＱＷＥＲＴＹキーボード等を採用してもよい。すなわち、入力部３５がユーザによってなされた操作入力を受け付ける。当該入力が命令信号として、通信バス３０を介して制御部３３に転送され、制御部３３が必要に応じて所定の制御や演算を実行しうる。

<情報処理装置４>
情報処理装置４は、大規模言語モデルの機能を提供する。大規模言語モデルは、数億から数千億のパラメータを持つ深層学習モデルの一種である。大規模言語モデルは、大規模なテキストコーパスから学習し、自然言語理解のタスクを行うために使用される。大規模言語モデルは、プロンプトに与えられた文を解釈し、その文脈で適切な応答を生成する。大規模言語モデルとしては、例えば、Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ Ｐｒｅ－ｔｒａｉｎｅｄ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ（ＧＰＴ（登録商標））等がある。情報処理装置４は、クラウドサービスの機能として大規模言語モデルの機能を提供してもよい。

<情報処理装置５>
情報処理装置５は、ウェブサイト構築システムの機能を提供する。ウェブサイト構築システムは、ウェブサイトを作成、設計、管理するためのソフトウェアやプラットフォームである。ウェブサイト構築システムは、一般的にウェブサイトの機能を容易に追加したり変更したりできるようなツールや機能を提供する。情報処理装置５は、クラウドサービスの機能として大規模言語モデルの機能を提供してもよい。

２．サーバ２の機能構成
制御部２３は、受付ステップと、生成ステップと、取得ステップと、特定ステップと、入力ステップと、提示ステップと、更新ステップと、関連付けステップとを実行するように構成される。取得ステップと、特定ステップと、入力ステップと、提示ステップと、更新ステップと、関連付けステップと表示制御ステップとは、省略してもよい。

受付ステップは、ユーザ端末３から情報を受け付けるステップである。例えば、受付ステップは、ユーザ端末３の表示部３４を介して、ユーザから第１の情報を受け付けるステップである。詳細は後述する。

生成ステップは、サーバ２の記憶部２２に記憶された参照情報を参照し、記事構成やプロンプトを生成するステップである。例えば、第１の生成ステップは、第１の情報と予め設定された参照情報とに基づき、ウェブサイトを構成する記事構成を生成するステップである。第２の生成ステップは、記事構成と参照情報とに基づき、ウェブサイトのコンテンツのドラフトを生成させるためのプロンプトを生成するステップである。詳細は後述する。

取得ステップは、ユーザ端末３、情報処理装置４又は情報処理装置５から情報を取得するステップである。例えば、第１の取得ステップは、第１の情報と参照情報とに基づき、第１の情報に関連し且つ検索エンジン最適化に貢献する関連キーワードを取得するステップである。第２の取得ステップは、第１の情報に関連する、検索順位が高い既存のウェブサイトの記事構成を取得すするステップである。第３の取得ステップは、大規模言語モデルからコンテンツのドラフトを取得するステップである。詳細は後述する。

特定ステップは、第１の情報と参照情報とに基づき、カテゴリを特定するステップである。特定ステップは、第１の情報と関連キーワードとに基づき、コンテンツのカテゴリを特定するステップである。詳細は後述する。

入力ステップは、情報処理装置４又は情報処理装置５に情報を入力するステップである。入力ステップは、ウェブサイト構築システムに記事構成を入力するステップである。入力ステップは、ウェブサイト構築システムに記事構成とコンテンツのドラフトとを入力するステップであってもよい。入力ステップは、大規模言語モデルに対し、プロンプトを入力するステップであってもよい。詳細は後述する。

提示ステップは、ユーザ端末３に対し、情報を提示するステップである。提示ステップは、ウェブサイト構築システムにおいて生成されたウェブサイトをユーザに対し提示するステップである。詳細は後述する。

更新ステップは、参照情報に基づき、記事構成又はコンテンツのドラフトを更新するステップである。詳細は後述する。

関連付けステップは、ドメインとウェブサイトとを関連付けるステップである。詳細は後述する。

表示制御ステップは、ユーザ端末３の表示部３４に受付画面を表示させるステップである。具体的には、制御部２３は、表示制御ステップとして、画面、静止画又は動画を含む画像、アイコン、メッセージ等の視覚情報を、ユーザ端末３の表示部３４に表示させるように制御する。制御部２３は、表示制御ステップとして、ユーザ端末３の表示部３４に視覚情報を表示させるためのレンダリング情報だけを生成してもよい。詳細は後述する。

３．情報処理の流れ
本節では、情報処理システム１が実行する情報処理方法の流れについて説明する。下記に示す通り、情報処理方法は、情報処理システムが実行する各ステップを含む。本実施形態の情報処理プログラムは、コンピュータに、情報処理システムの各ステップを実行させる。なお、処理の順番は適宜入れ替えることができ、複数の処理が同時に実行されてもよいし、一部の処理が省略されてもよい。

３．１ 概要
図４は、情報処理システム１によって実行される処理の概要を示すフローチャートである。かかる処理では、まず、制御部２３はユーザ端末３の表示部３４に受付画面を表示させる（ステップＳ００１）。続いて、制御部２３は、受付ステップとして、ユーザ端末３の表示部３４を介して、ユーザからウェブサイトの関連トピックの情報を含む第１の情報を受け付ける（ステップＳ００２）。続いて、制御部２３が記憶部２２に記憶された参照情報を参照する（ステップＳ００３）。続いて、制御部２３は、生成ステップとして、第１の情報と参照情報とに基づき、ウェブサイトの記事構成を生成する（ステップＳ００４）。

以上をまとめると、一実施形態に係る情報処理システムは、ユーザのウェブサイトの検索エンジン最適化を支援する情報処理システムである。情報処理システムは、少なくとも一つのプロセッサを備える。プロセッサは、次の各ステップを備える。制御部２３は、受付ステップとして、ユーザにより入力された第１の情報を受け付ける。第１の情報は、ユーザのウェブサイトに関連するトピックを含む。制御部２３は、第１の生成ステップとして、第１の情報と予め設定された参照情報とに基づき、ウェブサイトを構成するコンテンツの記事構成を生成する。記事構成は、ウェブサイトの検索エンジン最適化に貢献する。このような態様によれば、ユーザが入力した情報と参照情報とに基づき、ウェブサイトの検索エンジン最適化に貢献する記事構成を生成することができる。

ユーザＸは、ユーザＸではない他のユーザが検索エンジンで検索した場合に、検索結果のランキングの上位に表示されるウェブサイトＷを作成したいと考えている。情報処理システム１は、ユーザ端末３の表示部３４を介して、ユーザＸからユーザＸが作成したいウェブサイトに関連するトピックＴを含む情報を受け付け、トピックＴで検索された場合に、ウェブサイトの検索エンジン最適化に貢献する記事構成を生成するシステムである。

検索エンジン最適化は、ウェブサイトを検索エンジンでより効果的に表示されるように最適化するプロセスや手法を指す。検索エンジン最適化に貢献する記事構成により、特定のキーワードやフレーズで検索された際に、検索エンジンの検索結果ページで上位にランク付けされるウェブサイトを作成することができる。このようなウェブサイトは、検索エンジンの検索結果ページで上位にランク付けされることによって、多くの他のユーザに閲覧される可能性が高まる。

３．２ 具体例
図５は、情報処理システム１によって実行される処理の具体例を示すアクティビティ図である。具体例は、前述した概要に規定される範囲に包含されうる。以下、このアクティビティ図の各アクティビティに沿って、説明するものとする。

まず、サーバ２の制御部２３は、ユーザ端末３の表示部３４に、受付画面を表示させる（アクティビティＡ１０１）。受付画面は、表示部３４を介して、ユーザＸから、ユーザＸが作成したいウェブサイトに関連するトピックＴを含む情報を受け付ける画面である。

次に、制御部２３は、ユーザ端末３の表示部３４を介して、受付ステップとして、ユーザＸにより入力されたウェブサイトに関連するトピックＴを含む情報（第１の情報の一例）を受け付ける。（アクティビティＡ１０２）トピックＴは、検索エンジンで検索する場合に他のユーザが検索に用いるキーワードやフレーズであると、ユーザＸが考えている情報である。例えば、ユーザＸが「営業の転職を支援するサイトを作成したい」と考えている場合、ユーザＸは、他のユーザが検索に用いるキーワードやフレーズを予測する。営業の転職について知りたいと考えている他のユーザは「営業 転職」等のキーワードで検索するとユーザＸが予測した場合、ユーザＸはトピックＴとして「営業 転職」を受付画面に入力する。

ここで、ウェブサイトのトピックＴを含む情報は、単語であってもよいし、フレーズであってもよい。単語の場合は、１単語であってもよいし、複数の単語であってもよい。複数の単語やフレーズを受け付けた場合には、制御部２３は、より具体的な内容のウェブサイトの作成を支援することができる。

次に、制御部２３は、参照情報を参照する（アクティビティＡ１０３）。参照情報としては、受け付けたトピックＴに基づき、ウェブサイトの検索エンジン最適化に貢献するコンテンツの記事構成を生成するために必要な情報が含まれる。参照情報は、例えば、トピックＴに関連する関連キーワードを取得するためのクエリやトピックＴに関連する検索順位が高い既存のウェブサイトの記事構成を取得するためのクエリを含む。参照情報は、記事構成に基づき、ウェブサイトのコンテンツのドラフトを生成させるためのプロンプトの雛形を含む。また、参照情報は、検索エンジン最適化に貢献する記事構成に必要な情報を含む。検索エンジンの最適化に貢献する記事構成に必要な情報は、要素ごとにデータベース化したものであってもよい。

次に、制御部２３は、第１の取得ステップとして、第１の情報と参照情報とに基づき、第１の情報に関連し且つ検索エンジン最適化に貢献する関連キーワードを取得する（アクティビティＡ１０４）。検索エンジン最適化に貢献する関連キーワードとは、トピックＴに関連した情報を検索する他のユーザが検索エンジンで検索に使用するキーワードである。アクティビティＡ１０２において受け付けたトピックＴは、検索エンジンで検索する場合に他のユーザが検索に用いるキーワードやフレーズであると、ユーザＸが考えている情報であり、必ずしも他のユーザが実際に検索エンジンで検索に使用するキーワードやフレーズとは一致しない場合もある。そこで、トピックＴに関連した他のユーザが実際に検索エンジンで検索に使用するキーワードやフレーズを取得する。具体的には、制御部２３は、競合他社や同様のウェブサイトがトピックＴに関連してどのようなキーワードやフレーズを使用しているかを調査してもよいし、トピックＴに関連するキーワードの検索エンジンでの検索ボリューム、競争度、関連性等を調査してもよい。制御部２３は、トピックＴに関連し且つ検索エンジン最適化に貢献する関連キーワードやフレーズを取得することができる。

次に、制御部２３は、第２の取得ステップとして、第１の情報に関連する、検索順位が高い既存のウェブサイトの記事構成を取得してもよい（アクティビティＡ１０５）。ウェブサイトの検索エンジン最適化に貢献する記事構成を生成するためには、競合となる既存ウェブサイトの情報を把握することが望ましい。そこで、制御部２３は、トピックＴに関連する検索順位の高いウェブサイトの記事構成を取得してもよい。同じ分野の検索順位の高いウェブサイトの記事構成の情報を取得し、参照情報とともに活用することで、より検索エンジン最適化に貢献する記事構成を生成することができる。

次に、制御部２３は、特定ステップとして、第１の情報と関連キーワードとに基づき、コンテンツのカテゴリを特定してもよい（アクティビティＡ１０６）。制御部２３は、トピックＴとトピックＴに関連する検索エンジン最適化に貢献する関連キーワードとに基づき、ウェブサイトＷの各コンテンツのカテゴリを特定する。このような態様により、検索エンジン最適化に貢献する記事のカテゴリを特定することができる。ウェブサイトがカテゴリ毎に整理されていると、ウェブサイトを閲覧する他のユーザに対するユーザビリティが向上し、かつ、検索エンジン最適化にも貢献する。カテゴリについての詳細は後述する。

次に、制御部２３は、第１の生成ステップとして、第１の情報と予め設定された参照情報とに基づき、ウェブサイトを構成するコンテンツの記事構成を生成する。制御部２３は、第１の生成ステップとして、第１の情報と関連キーワードとに応じた記事構成を生成してもよい。記事構成の詳細は後述する（アクティビティＡ１０７）。

次に、制御部２３は、第２の生成ステップとして、記事構成と参照情報とに基づき、ウェブサイトのコンテンツのドラフトを生成させるためのプロンプトを生成する（アクティビティＡ１０８）。ウェブサイトの検索エンジン最適化においては、ウェブサイト内のコンテンツの質が重要である。プロンプトは、記事構成に基づいてどのような文章を生成するかに関する要求を含む。

次に、制御部２３は、大規模言語モデルにプロンプトを入力する（アクティビティＡ１０９）。

次に、制御部２３は、第３の取得ステップとして、プロンプトを用いて大規模言語モデルからコンテンツのドラフトを取得する（アクティビティＡ１１０）。制御部２３は、アクティビティＡ１０９－１１０の処理を繰り返すことにより、コンテンツのドラフトを取得してもよい。コンテンツのドラフトは、文章だけではなく、画像や動画を含んでもよい。コンテンツのドラフトは、マークアップ言語による、文章の見出し、段落、画像の挿入、リンクの設定など、コンテンツの基本的な要素や構造の定義を含んでもよい。また、コンテンツのドラフトは、ＣＳＳ（Ｃａｓｃａｄｉｎｇ Ｓｔｙｌｅ Ｓｈｅｅｔｓ）や他のスタイリング言語による、文書の外観やデザインを指定するための規則の定義を含んでもよい。

次に、制御部２３は、入力ステップとして、記事構成をウェブサイト構築システムに入力する（アクティビティＡ１１１）。記事構成は、コンテンツのタイトルやカテゴリの情報を含んでもよいし、強調する部分を指定する情報を含んでもよい。また、制御部２３は、記事構成とともにコンテンツのドラフトを入力してもよいし、コンテンツのドラフトとともに、使用する画像データを入力してもよい。

次に、ウェブサイト構築システムにおいて、ウェブサイトＷが生成される（アクティビティＡ１１２）。制御部２３は、ウェブサイト構築システムから生成したウェブサイトＷへのリンクの情報を取得する。

次に、制御部２３は、提示ステップとして、ウェブサイト構築システムにおいて生成されたウェブサイトＷをユーザＸに対し提示する（アクティビティＡ１１３）。制御部２３は、表示部３４に対し、生成されたウェブサイトを表示させてもよいし、制御部２３は、表示部３４に対し、生成されたウェブサイトへのリンク情報を提示してもよい。

次に、制御部２３は、ウェブサイト構築システムに対して、ウェブサイトＷの公開指示を行う（アクティビティＡ１１４）。

制御部２３は、受付ステップとして、第１の情報を受け付けると、カテゴリの特定、記事構成の生成、ドラフトの生成等を自動で行い、提示ステップとして、ウェブサイトＷを提示することができる。従来、ウェブサイトの公開までには数ヶ月の期間を要していたが、このような態様により、第１の情報を受け付けてからウェブサイトの公開までに要する時間を大幅に短縮することができる。

４．情報処理の詳細
以下、図６及び図７を用いて、詳細を説明する。図６は、ウェブサイトの構成の一例を示す構成図６である。構成図６は、トピック６１と、カテゴリ６２と、コンテンツ６３を含む。構成図６は、階層構造を有する。トピック６１と、カテゴリ６２と、コンテンツ６３とは、階層構造を有する。トピック６１の下位階層にはカテゴリ６２があり、カテゴリ６２の下位階層には、コンテンツ６３がある。トピック６１は、第１の情報としてユーザから受け付ける情報である。

図６の例では、トピック６１は、「営業 転職」である。制御部２３は、「営業 転職」というトピックと参照情報とに基づき、検索エンジン最適化に貢献する関連キーワードや検索順位が高い既存のウェブサイトの記事構成を取得する。制御部２３は、取得した情報と参照情報とに基づき、ウェブサイトのカテゴリを特定し、各コンテンツの記事構成を生成する。構成図６の例では、制御部２３は、「営業 転職」に関するウェブサイトとして、９つのコンテンツを有するウェブサイトを構築する。９つのコンテンツは、３つのコンテンツずつ３つのカテゴリに分類されている。例えば、カテゴリ６２としては、「エージェント」、「履歴書」、「面接」が含まれ、カテゴリのそれぞれには、関連するコンテンツ３つずつ紐付けられている。このようにカテゴリ分けして、ウェブサイトの構成を階層化することは、ユーザビリティが向上し、検索エンジンの最適化にも貢献すると考えられる。制御部２３は、作成するコンテンツのカテゴリを特定した場合に、各カテゴリに対し、検索エンジン最適化に貢献するカテゴリ名を付与してもよい。

図７は、記事構成７の一例を示す図である。記事構成７は、領域７１～７５を含む。領域７１は、コンテンツのタイトルである。領域７２～７５は、コンテンツ内の見出しである。コンテンツ内の記事は、セクションごとに適切な見出しを付けることが好ましく、見出しは階層化されていることが好ましい。領域７２は、一番上の階層の見出しである。領域７３と領域７４とは、領域７２の一つ下の階層の見出しである。領域７５は、領域７４の一つ下の階層の見出しである。制御部２３は、見出しと見出しの階層を示す見出しタグを含む記事構成を生成してもよい。見出しタグを含むことにより、検索エンジンがウェブサイトの構造を理解しやすくなり検索エンジン最適化に貢献する可能性がある。

コンテンツは、段落ごとにまとまった内容であることが好ましいため、制御部２３は、受け付けたトピックや取得した情報に基づき、検索エンジン最適化に貢献する見出しを含む記事構成を生成してもよい。また、記事構成は、文字の強調や彩色、画像の挿入、グラフの挿入等の情報を含んでもよい。また、記事構成は、他の情報源からの引用や関連するリンクを挿入してもよいし、関連コンテンツへのリンク等の情報を含んでもよい。リンクは、ウェブサイト間やウェブサイト内での関連性を示すため、検索エンジンがウェブサイトのコンテンツの理解と評価を行う際に貢献する可能性がある。

５．変形例
さらに、以下のような態様を採用してもよい。

制御部２３は、更新ステップとして、参照情報に基づき、記事構成を更新する。制御部２３は、更新された記事構成と参照情報とに基づき、ウェブサイトのコンテンツのドラフトを生成させるためのプロンプトを生成し、当該プロンプトを大規模言語モデルに入力してもよい。さらに、制御部２３は、大規模言語モデルからコンテンツを更新するためのドラフトを取得する。制御部２３は、入力ステップとして、更新した記事構成とコンテンツのドラフトとをウェブサイト構築システムに入力することができる。このような態様により、制御部２３は、ウェブサイトを更新することができる。これにより、制御部２３は、継続的に検索エンジン最適化に貢献するウェブサイトを提供することができる。検索エンジン最適化には、更新頻度も関係するため、制御部２３は、定期的に更新の必要性を確認し、更新を行ってもよい。

上記実施形態では、制御部２３は、ユーザにより入力された第１の情報を受け付け、ウェブサイトの記事構成を生成したが、生成されるウェブサイトは、既に存在するメインサイト（第１のウェブサイトの一例）のサテライトサイト（第２のウェブサイトの一例）であってもよい。すなわち、ウェブサイトは、既存の第１のウェブサイトと、記事構成に基づいて生成される第２のウェブサイトとを含む。第２のウェブサイトは、第１のウェブサイトとは異なるドメインとして生成される。ウェブサイトは、第１のウェブサイトの検索エンジン最適化に貢献する。このような態様により、既に存在するメインサイトを補完するサテライトサイトを生成することができる。なお、制御部２３は、サテライトサイトを生成した場合には、サテライトサイト内に、メインサイトへのリンクを付与してもよい。

さらに、制御部２３は、複数のサテライトサイトを生成させてもよい。制御部２３は、受付ステップとして、第１のウェブサイトに関連する複数の第１の情報を受け付ける。制御部２３は、ウェブサイト構築システムにおいて、複数の第１の情報のそれぞれに応じた、複数の第２のウェブサイトを生成させる。このような態様により、例えば、異なるトピックに焦点を当てた複数のウェブサイトが生成し、相互に補完し合うことで、検索エンジン最適化に貢献することができる。

さらに、制御部２３は、関連付けステップとして、ユーザＸからの指示に基づき、生成したウェブサイトＷと、所定のドメインとを関連付けてもよい。所定のドメインは、ユーザＸからの指示に基づき制御部２３が取得したドメインであってもよいし、ユーザＸが取得済みのドメインを制御部２３がユーザＸから取得してもよい。ドメインとウェブサイトとの関連付けは、ウェブサイトの作成を開始する段階であってもよいし、仮のドメインを使用してウェブサイトを作成したあと公開前の段階であってもよい。

上記実施形態では、制御部２３は、複数のコンテンツを含むウェブサイトを作成するものであったが、ウェブサイトのコンテンツは一つのみであってもよい。

上記情報処理の態様はあくまで一例である。本発明はこれに限定されることなく、その発明の技術的思想を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。

図１に示す全体構成は一例であり、これに限られない。例えば、サーバ２は、２台以上の装置に分散されてもよいし、クラウドコンピューティングシステムに代替されてもよい。また、全ての処理がサーバ２で行われてもよいし、全ての処理がユーザ端末３で行われてもよい。ユーザ端末３にアプリケーションをインストールし、ユーザ端末３とサーバ２とが連携して上記したような処理を実行するようにしてもよい。

サーバ２は、オンプレミス形態であってもよく、クラウド形態であってもよい。クラウド形態のサーバ２としては、例えば、ＳａａＳ（Ｓｏｆｔｗａｒｅ ａｓ ａ Ｓｅｒｖｉｃｅ）、クラウドコンピューティングという形態で、上記の機能や処理を提供してもよい。

上記実施形態では、サーバ２が種々の記憶・制御を行ったが、サーバ２に代えて、複数の外部装置が用いられてもよい。すなわち、種々の情報やプログラムは、ブロックチェーン技術等を用いて複数の外部装置に分散して記憶されてもよい。

情報処理装置４は、オンプレミス形態であってもよく、クラウド形態であってもよい。クラウド形態の情報処理装置４としては、例えば、ＳａａＳ（Ｓｏｆｔｗａｒｅ ａｓ ａ Ｓｅｒｖｉｃｅ）、クラウドコンピューティングという形態で、上記の機能や処理を提供してもよい。また、サーバ２や情報処理装置５が情報処理装置４の機能や処理を提供してもよい。

情報処理装置５は、オンプレミス形態であってもよく、クラウド形態であってもよい。クラウド形態の情報処理装置５としては、例えば、ＳａａＳ（Ｓｏｆｔｗａｒｅ ａｓ ａ Ｓｅｒｖｉｃｅ）、クラウドコンピューティングという形態で、上記の機能や処理を提供してもよい。また、サーバ２や情報処理装置４が情報処理装置５の機能や処理を提供してもよい。

次に記載の各態様で提供されてもよい。

（１）ユーザのウェブサイトの検索エンジン最適化を支援する情報処理システムであって、少なくとも一つのプロセッサを備え、前記プロセッサは、次の各ステップを実行するように構成され、受付ステップでは、前記ユーザにより入力された第１の情報を受け付け、ここで、前記第１の情報は、前記ユーザの前記ウェブサイトに関連するトピックを含み、第１の生成ステップでは、前記第１の情報と予め設定された参照情報とに基づき、前記ウェブサイトを構成するコンテンツの記事構成を生成し、ここで、前記記事構成は、前記ウェブサイトの前記検索エンジン最適化に貢献する、システム。

このような態様により、ユーザが入力した第１の情報に基づき、ユーザのウェブサイトを生成させるための記事構成を生成することができる。

（２）上記（１）に記載の情報処理システムにおいて、さらに、第１の取得ステップでは、前記第１の情報と前記参照情報とに基づき、前記第１の情報に関連し且つ前記検索エンジン最適化に貢献する関連キーワードを取得し、前記第１の生成ステップでは、前記第１の情報と前記関連キーワードとに応じた記事構成を生成する、システム。

このような態様により、第１の情報に基づき、関連キーワードを取得することにより、ユーザのウェブサイトの検索エンジン最適化により貢献する、記事構成を生成することができる。

（３）上記（２）に記載の情報処理システムにおいて、さらに、特定ステップでは、前記第１の情報と前記関連キーワードとに基づき、前記コンテンツのカテゴリを特定する、システム。

このような態様により、検索エンジン最適化に貢献する記事のカテゴリを特定することができる。

（４）上記（１）～（３）までの何れか一つに記載の情報処理システムにおいて、さらに、第２の取得ステップでは、前記第１の情報に関連する、検索順位が高い既存のウェブサイトの記事構成を取得し、前記第１の生成ステップでは、前記既存のウェブサイトの記事構成と前記参照情報とに基づき、前記第１の情報に応じた記事構成を生成する、システム。

このような態様により、同じ分野の検索順位の高いウェブサイトの記事構成の情報を取得し、参照情報とともに活用することで、より当該分野にあった記事構成を生成することができる。

（５）上記（１）～（４）までの何れか一つに記載の情報処理システムにおいて、さらに、入力ステップでは、ウェブサイト構築システムに前記記事構成を入力し、さらに、提示ステップでは、前記ウェブサイト構築システムにおいて生成された前記ウェブサイトを前記ユーザに対し提示する、システム。

このような態様により、ウェブサイト構築システムによって生成されたウェブサイトをユーザに対し提示することができる。

（６）上記（５）に記載の情報処理システムにおいて、さらに、第２の生成ステップでは、前記記事構成と前記参照情報とに基づき、前記ウェブサイトの前記コンテンツのドラフトを生成させるためのプロンプトを生成し、さらに、第３の取得ステップでは、前記プロンプトを用いて大規模言語モデルから前記コンテンツのドラフトを取得し、前記入力ステップでは、前記記事構成と前記コンテンツのドラフトとを前記ウェブサイト構築システムに入力する、システム。

このような態様により、記事構成と参照情報とに基づき、コンテンツのドラフトを取得し、ウェブサイト構築システムに入力することで、質の高いコンテンツを含むウェブサイトを生成させることができる。

（７）上記（６）に記載の情報処理システムにおいて、さらに、更新ステップでは、前記参照情報に基づき、前記記事構成又は前記コンテンツのドラフトを更新し、前記入力ステップでは、更新した前記記事構成と前記コンテンツのドラフトとを前記ウェブサイト構築システムに入力する、システム。

このような態様により、継続的に検索エンジン最適化に貢献するウェブサイトを提供することができる。

（８）上記（５）～（７）までの何れか一つに記載の情報処理システムにおいて、さらに、関連付けステップでは、前記ユーザからの指示に基づき取得したドメインと前記ウェブサイトとを関連付ける、システム。

このような態様により、ウェブサイトをドメインと関連付けることができる。

（９）上記（１）～（８）までの何れか一つに記載の情報処理システムにおいて、前記ウェブサイトは、既存の第１のウェブサイトと、前記記事構成に基づいて生成される第２のウェブサイトとを含み、前記第２のウェブサイトは、前記第１のウェブサイトとは異なるドメインとして生成され、前記第１のウェブサイトの検索エンジン最適化に貢献する、システム。

（１０）上記（９）に記載の情報処理システムにおいて、前記受付ステップでは、前記第１のウェブサイトに関連する複数の前記第１の情報を受け付け、ウェブサイト構築システムにおいて、前記複数の前記第１の情報のそれぞれに応じた、複数の前記第２のウェブサイトを生成させる、システム。

このような態様により、複数のサテライトサイトが生成することにより、ユーザのウェブサイトの検索エンジン最適化に、より貢献することができる。

（１１）情報処理方法であって、上記（１）～（１０）までの何れか一つに記載の情報処理システムにおける各ステップを含む、方法。

このような態様により、ユーザが入力した第１の情報に基づき、ユーザのウェブサイトを生成させるための記事構成を生成することができる。

（１２）プログラムであって、コンピュータに、上記（１）～（１０）までの何れか一つに記載の情報処理システムにおける各ステップを実行させる、プログラム。

このような態様により、ユーザが入力した第１の情報に基づき、ユーザのウェブサイトを生成させるための記事構成を生成することができる。
もちろん、この限りではない。

最後に、本発明に係る種々の実施形態を説明したが、これらは、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。当該新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。当該実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１ ：情報処理システム
２ ：サーバ
２０ ：通信バス
２１ ：通信部
２２ ：記憶部
２３ ：制御部
３ ：ユーザ端末
３０ ：通信バス
３１ ：通信部
３２ ：記憶部
３３ ：制御部
３４ ：表示部
３５ ：入力部
４ ：情報処理システム
５ ：情報処理システム
６ ：構成図
６１ ：トピック
６２ ：カテゴリ
６３ ：コンテンツ
７ ：記事構成
７１ ：領域
７２ ：領域
７３ ：領域
７４ ：領域
７５ ：領域

Claims (10)

1. ユーザのウェブサイトの検索エンジン最適化を支援する情報処理システムであって、
   少なくとも一つのプロセッサを備え、
   前記プロセッサは、次の各ステップを実行するように構成され、
   受付ステップでは、前記ユーザにより入力された第１の情報を受け付け、ここで、前記第１の情報は、前記ユーザの前記ウェブサイトに関連するトピックを含み、
   第１の取得ステップでは、前記第１の情報と予め設定された参照情報とに基づき、前記第１の情報に関連し且つ前記検索エンジン最適化に貢献する関連キーワードを取得し、
   第１の生成ステップでは、前記第１の情報と前記参照情報とに基づき、前記ウェブサイトを構成するコンテンツの記事構成であって、かつ、前記第１の情報と前記関連キーワードとに応じた記事構成を生成し、ここで、前記記事構成は、前記ウェブサイトの前記検索エンジン最適化に貢献する、システム。
2. 請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
   さらに、特定ステップでは、前記第１の情報と前記関連キーワードとに基づき、前記コンテンツのカテゴリを特定する、システム。
3. ユーザのウェブサイトの検索エンジン最適化を支援する情報処理システムであって、
   少なくとも一つのプロセッサを備え、
   前記プロセッサは、次の各ステップを実行するように構成され、
   受付ステップでは、前記ユーザにより入力された第１の情報を受け付け、ここで、前記第１の情報は、前記ユーザの前記ウェブサイトに関連するトピックを含み、
   第２の取得ステップでは、前記第１の情報に関連する、検索順位が高い既存のウェブサイトの記事構成を取得し、
   第１の生成ステップでは、前記既存のウェブサイトの記事構成と予め設定された参照情報とに基づき、前記ウェブサイトを構成するコンテンツの記事構成を、前記第１の情報に応じて生成し、ここで、前記記事構成は、前記ウェブサイトの前記検索エンジン最適化に貢献する、システム。
4. ユーザのウェブサイトの検索エンジン最適化を支援する情報処理システムであって、
   少なくとも一つのプロセッサを備え、
   前記プロセッサは、次の各ステップを実行するように構成され、
   受付ステップでは、前記ユーザにより入力された第１の情報を受け付け、ここで、前記第１の情報は、前記ユーザの前記ウェブサイトに関連するトピックを含み、
   第１の生成ステップでは、前記第１の情報と予め設定された参照情報とに基づき、前記ウェブサイトを構成するコンテンツの記事構成を生成し、ここで、前記記事構成は、前記ウェブサイトの前記検索エンジン最適化に貢献し、
   第２の生成ステップでは、前記記事構成と前記参照情報とに基づき、前記ウェブサイトの前記コンテンツのドラフトを生成させるためのプロンプトを生成し、
   第３の取得ステップでは、前記プロンプトを用いて大規模言語モデルから前記コンテンツのドラフトを取得し、
   入力ステップでは、ウェブサイト構築システムに、前記記事構成と前記コンテンツのドラフトとを入力し、
   提示ステップでは、前記ウェブサイト構築システムにおいて生成された前記ウェブサイトを前記ユーザに対し提示する、システム。
5. 請求項４に記載の情報処理システムにおいて、
   さらに、更新ステップでは、前記参照情報に基づき、前記記事構成又は前記コンテンツのドラフトを更新し、
   前記入力ステップでは、更新した前記記事構成と前記コンテンツのドラフトとを前記ウェブサイト構築システムに入力する、システム。
6. ユーザのウェブサイトの検索エンジン最適化を支援する情報処理システムであって、
   少なくとも一つのプロセッサを備え、
   前記プロセッサは、次の各ステップを実行するように構成され、
   受付ステップでは、前記ユーザにより入力された第１の情報を受け付け、ここで、前記第１の情報は、前記ユーザの前記ウェブサイトに関連するトピックを含み、
   第１の生成ステップでは、前記第１の情報と予め設定された参照情報とに基づき、前記ウェブサイトを構成するコンテンツの記事構成を生成し、ここで、前記記事構成は、前記ウェブサイトの前記検索エンジン最適化に貢献し、
   入力ステップでは、ウェブサイト構築システムに前記記事構成を入力し、
   提示ステップでは、前記ウェブサイト構築システムにおいて生成された前記ウェブサイトを前記ユーザに対し提示し、
   関連付けステップでは、前記ユーザからの指示に基づき取得したドメインと前記ウェブサイトとを関連付ける、システム。
7. ユーザのウェブサイトの検索エンジン最適化を支援する情報処理システムであって、
   少なくとも一つのプロセッサを備え、
   前記プロセッサは、次の各ステップを実行するように構成され、
   受付ステップでは、前記ユーザにより入力された第１の情報を受け付け、ここで、前記第１の情報は、前記ユーザの前記ウェブサイトに関連するトピックを含み、
   第１の生成ステップでは、前記第１の情報と予め設定された参照情報とに基づき、前記ウェブサイトを構成するコンテンツの記事構成を生成し、ここで、前記記事構成は、前記ウェブサイトの前記検索エンジン最適化に貢献し、
   前記ウェブサイトは、既存の第１のウェブサイトと、前記記事構成に基づいて生成される第２のウェブサイトとを含み、
   前記第２のウェブサイトは、
   前記第１のウェブサイトとは異なるドメインとして生成され、
   前記第１のウェブサイトの検索エンジン最適化に貢献する、システム。
8. 請求項７に記載の情報処理システムにおいて、
   前記受付ステップでは、前記第１のウェブサイトに関連する複数の前記第１の情報を受け付け、
   ウェブサイト構築システムにおいて、前記複数の前記第１の情報のそれぞれに応じた、複数の前記第２のウェブサイトを生成させる、システム。
9. 情報処理方法であって、
   請求項１～請求項８までの何れか一つに記載の情報処理システムにおける各ステップを含む、方法。
10. プログラムであって、
    コンピュータに、請求項１～請求項８までの何れか一つに記載の情報処理システムにおける各ステップを実行させる、プログラム。