(57)【要約】【課題】人工知能によって進化する検索エンジンに対応したＷｅｂページを制作するに際しての成分キーワードを効率よく選択して評価を行い、Ｗｅｂページ制作の品質向上に資する成分キーワードの評価プログラムを提供する。【解決手段】Ｗｅｂページを検索するための目的キーワードの入力を受け付けるステップと、入力された目的キーワードに基づいて、Ｗｅｂページを構成すべき言葉を成分キーワードとして自動抽出するステップと、抽出された個々の成分キーワードと目的キーワードとの相関度を第１評価値として演算するステップと、成分キーワードと第１評価値とを一覧表示させるステップと、一覧表示に基づいて特定の成分キーワードを選択するステップと、選択された全ての成分キーワードと目的キーワードとの相関度を第２評価値として演算するステップと、演算された第２評価値を画面表示させるステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｗｅｂページを検索するための目的キーワードの入力を受け付けるステップと、
入力された目的キーワードに基づいて、Ｗｅｂページを構成すべき言葉を成分キーワードとして自動抽出するステップと、
抽出された個々の成分キーワードと目的キーワードとの相関度を第１評価値として演算するステップと、
抽出された成分キーワードと前記第１評価値とを一覧表示させるステップと、
前記一覧表示に基づいて特定の成分キーワードを選択するステップと、
選択された全ての成分キーワードと目的キーワードとの相関度を第２評価値として演算するステップと、
演算された第２評価値を画面表示させるステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とするＷｅｂページを構成する成分キーワードの評価プログラム。
【請求項２】
前記第１評価値を演算するステップにおいて、
前記成分キーワードを用いてＷｅｂページを検索するステップと、
検索されたＷｅｂページのタイトルと説明文に目的キーワードが存在するか否かをチェックするステップと、を実行することを特徴とする請求項１に記載の評価プログラム。
【請求項３】
前記第１評価値を演算するステップにおいて、
検索されたＷｅｂページが上位にあるほど評価点数が高くなるような評価テーブルが予め記憶されており、この評価テーブルを用いて演算するステップを有することを特徴とする請求項２に記載の評価プログラム。
【請求項４】
前記第２評価値を演算するステップにおいて、
選択された前記成分キーワード群を用いてＷｅｂページを検索するステップと、
検索されたＷｅｂページのタイトルと説明文に目的キーワードが存在するか否かをチェックするステップと、を実行することを特徴とする請求項２に記載の評価プログラム。
【請求項５】
前記成分キーワードを自動抽出するステップは、
辞書データベースから前記目的キーワードを検索し、目的キーワードを説明する文章から言葉を抽出するステップを有することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の評価プログラム。
【請求項６】
前記成分キーワードを自動抽出するステップは、
検索クエリの入力エリアに目的キーワードを入力したときに、サジェストされる言葉を抽出するステップを有することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の評価プログラム。
【請求項７】
前記成分キーワードを自動抽出するステップは、
目的キーワード用いてＷｅｂページを検索するステップと、
検索された上位のＷｅｂページをクロールして、Ｗｅｂページを構成する文章から言葉を抽出するステップを有することを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、Ｗｅｂページを構成する成分キーワードの評価プログラムに関し、具体的には、人工知能によって進化する検索エンジンが判断するユーザー嗜好性と単語間の関連性を知るシステムを構築するためのコンピュータプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
Ｗｅｂページ（インターネットホームページ等）を検索するときに、検索クエリ（検索時に入力する単語やフレーズ）を所定の入力エリアに入力する。検索すると、検索されたＷｅｂページが上位から順に表示される。時には何十ページ以上にもわたって検索結果が表示される。ここでＷｅｂページを制作する側にとって重要なことは、出来るだけ上位に自分の制作したＷｅｂページが表示されるように、Ｗｅｂページを制作することである。１ページ目の上位に来れば来るほど、アクセスされる機会が多いと考えられるからである。
【０００３】
従前は、検索クエリに含まれる単語が多く含まれるＷｅｂページが上位の検索結果に表示されていた。従って、Ｗｅｂページ制作者も、目的とするキーワードを設定して、その目的キーワードが多く含むような文章を作成するなどの方法でＷｅｂページを制作していた。
【０００４】
しかしながら、近年の検索エンジン（例えば、Ｇｏｏｇｌｅ）は、下記非特許文献１に示すように、人工知能を取り入れており、上記のような単純な方法では対応しきれなくなっている。この点は、概ね次の２点に集約することができる。
【０００５】
（１）１つめは、ユーザーの操作情報（閲覧履歴）から、良いＷｅｂページの特徴を学習する精度が向上した結果、検索クエリ（キーワード）ごとにアルゴリズムが異なるようになったことである。
【０００６】
例えば、「弁理士  東京」というキーワードでＧｏｏｇｌｅ検索すると、図１のような画面が表示される。その検索結果において、符号Ａのように地理的な情報（Ｇｏｏｇｌｅサービスの１つ）が含まれている。これは、検索エンジンの人工知能が働き、検索クエリ「弁理士  東京」の場合、地理的情報が重要であると学習した結果である。
【０００７】
また、図１の符号Ｂで示される検索オプションメニューには、ニュース、地図、画像、ショッピングのリンクが表示されている。この表示も検索エンジンの人工知能が働き、これらのニーズがあると判断した結果なされたものである。
【０００８】
従って、検索クエリ「弁理士  東京」でＷｅｂページを上位に表示したい場合は、地図（地理的な情報）を必ず含むように記載し、さらに、ニュース（＝フレッシュな情報＝更新性）、画像（＝顔写真等）、ショッピング（＝書籍等）に関する情報を記載したコンテンツを制作することが、検索エンジンの人工知能に対応するためのＷｅｂページ制作ということができる。
【０００９】
つぎに、「弁理士  大阪」というキーワードでＧｏｏｇｌｅ検索すると、図２のような画面が表示される。ここで符号Ｃにより示されるのがナレッジグラフカードである。ナレッジグラフとは、情報を単なる文字列ではなく、現実世界の関係性で捉えようとする検索エンジンの取り組みであり、キーワードに対して意味づけをすることである。上記の場合、検索エンジンの人工知能は「弁理士  大阪」＝「日本弁理士会近畿支部」のことである、と意味づけをして認識したことが分かる。
【００１０】
従って、検索クエリ「弁理士  大阪」でＷｅｂページを上位に表示したい場合は、日本弁理士会近畿支部について大きく言及し、ニュース、ショッピング、画像に関する情報を記載したコンテンツを制作することが、検索エンジンの人工知能に対応するためのＷｅｂページ制作ということになる。
【００１１】
つぎに、「通天閣」というキーワードでＧｏｏｇｌｅ検索すると、図３のような画面が表示される。ここで、符号Ｄにより示されるのが、画像情報（Ｇｏｏｇｌｅサービスの１つ）が含まれている。符号Ｂで示される検索オプションメニューには、地図、画像、ニュース、動画のリンクが表示されている。符号Ｃで示されるナレッジグラフカードには、観光名所であること、所在地、営業時間等を意味づけして認識している。
【００１２】
従って、検索クエリ「通天閣」でＷｅｂページを上位に表示したい場合は、画像情報を豊富に含み、地図、ニュースについて言及し、動画を載せ、意味として認識されている観光情報にも言及したコンテンツを制作することが、検索エンジンの人工知能に対応するためのＷｅｂページ制作ということになる。
【００１３】
以上の結果から、検索クエリ（キーワード）ごとにアルゴリズムが異なるようになったため、その点に対応してＷｅｂページを制作する必要がある。
【００１４】
（２）２つめは、Ｗｅｂページに記載された文章の文脈や意味を学習するようになった結果、未知の言葉に関する学習をするようになった点である。
【００１５】
人工知能のアルゴリズムに対応するためには、検索エンジンによって言葉の意味がどのように認識されているかを把握する必要がある。従前の人工知能を取り入れる前の検索エンジンは、ユーザーによって入力される検索クエリに含まれる単語を多く含むＷｅｂページを検索結果として表示していた。
【００１６】
しかしながら、人工知能を取り入れた検索エンジンは、ベクトル空間や特異値分解という数理的なアプローチで、Ｗｅｂページの文章を黙示的に類推している。そして、検索エンジンがＷｅｂページの文章の意味を解析するということは、文章に含まれる単語の成分から表現したいであろうキーワード（単語）の意味を類推することである。
【００１７】
一方、Ｗｅｂページを制作する人間側が人工知能検索エンジンに対応するということは、Ｗｅｂページの文章で表現しようとしているテーマ（＝キーワード、単語）を因数分解し、その成分となる単語（以下、「成分キーワード」と定義する。）を含む文章をライティングすることである。従って、単語（成分キーワード）の選択が最も重要な要素になる。その事例を以下説明する。
【００１８】
図４は、検索クエリ「小麦粉  卵  豚肉  ソース  鉄板」での検索結果を表示する画面である。すなわち、「お好み焼き」をタイトルに含むＷｅｂページが検索されている。また図５は、検索クエリ「小麦粉  卵  豚肉  ニラ」での検索結果を表示する画面である。すなわち、「チヂミ」をタイトルに含むＷｅｂページが検索されている。
【００１９】
以上のことから、人工知能検索エンジンは、検索クエリに含まれる単語と、検索結果が指し示す目的キーワード（上記の場合、「お好み焼き」「チヂミ」）との相関が高いと判断している。すなわち、目的キーワードがテーマとなるＷｅｂページの文章に含まれる単語の成分から表現したいであろうキーワード（単語）の意味を類推した結果、「小麦粉  卵  豚肉  ソース  鉄板」は「お好み焼き」のことを示しており、「小麦粉  卵  豚肉  ニラ」は「チヂミ」を示していると意味づけて認識しようとしていることが分かる。
【００２０】
従って、目的キーワード「お好み焼き」でＷｅｂページを上位に表示したい場合は、相関が高い成分キーワード群「小麦粉  卵  豚肉  ソース  鉄板」を、目的キーワード「チヂミ」で上位に表示したい場合は、同様に成分キーワード群「小麦粉  卵  豚肉  ニラ」を使用して文章のライティングをすることが重要である。ここで「小麦粉  卵  豚肉」はお好み焼きとチヂミで共通するが、「ソース」「鉄板」は目的キーワード「お好み焼き」を決定づける特徴的な言葉であり、「ニラ」は目的キーワード「チヂミ」を決定づける特徴的な言葉である。成分キーワードのうち、特に、これらの言葉を「想起語」と定義する。
【００２１】
例えば、「ソース」「鉄板」の２つだけのキーワードを用いてＧｏｏｇｌｅ検索した場合にも、図４Ａに示すように「お好み焼き」に関するＷｅｂサイトが検索結果に表示され、「ニラ」だけで検索した場合も図５Ａに示すように、「チヂミ」に関するＷｅｂサイトが検索結果に表示される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００２２】
【非特許文献１】日本経済新聞、「グーグル、数カ月前から検索エンジンに人工知能を導入」［２０１５年１０月２８日付電子版］［平成２８年１１月２９日検索］、インターネット（URL: http://www.nikkei.com/article/DGXMZO93305300X21C15A0000000/）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００２３】
このような成分キーワードの選択は、Ｗｅｂページ制作の熟練者であれば、直感的に選択することも可能であるが、そうでない者が制作する場合は、キーワードの選択が難しく、試行錯誤で行うにも相当の時間を要する。また、仮に熟練者であったとしても、必ずしも選択した成分キーワードが最適かどうかを判断することは困難である。
【００２４】
本発明は上記実情に鑑みてなされたものであり、その課題は、人工知能によって進化する検索エンジンに対応したＷｅｂページを制作するに際しての成分キーワードを効率よく選択して評価を行い、Ｗｅｂページ制作の品質向上に資することが可能な成分キーワードの評価プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００２５】
上記課題を解決するため本発明に係る成分キーワードの評価プログラムは、
Ｗｅｂページを検索するための目的キーワードの入力を受け付けるステップと、
入力された目的キーワードに基づいて、Ｗｅｂページを構成すべき言葉を成分キーワードとして自動抽出するステップと、
抽出された個々の成分キーワードと目的キーワードとの相関度を第１評価値として演算するステップと、
抽出された成分キーワードと前記第１評価値とを一覧表示させるステップと、
前記一覧表示に基づいて特定の成分キーワードを選択するステップと、
選択された全ての成分キーワードと目的キーワードとの相関度を第２評価値として演算するステップと、
演算された第２評価値を画面表示させるステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とするものである。
【００２６】
かかる構成による評価プログラムの作用・効果を以下説明する。まず、入力された目的キーワードに基づいて、Ｗｅｂページを構成すべき言葉を成分キーワードとして自動抽出するステップを有する。目的キーワードとは、検索エンジンに認識させたいキーワードであり、ユーザーがホームページを検索するときに検索クエリに入力されるキーワードである。次いで、入力された目的キーワードに基づいて、Ｗｅｂページを構成すべき言葉を成分キーワードとして自動抽出するステップを有する。成分キーワードとは、Ｗｅｂページを制作するときにタイトルやコンテンツ（説明文などの文章等）で使用される言葉であり、複数（多数）の成分キーワードが自動抽出される。なお、「言葉」の概念には「単語」のみならず単語と単語の組み合わせ等による文章等が含まれるものとする。
【００２７】
次に、抽出された個々の成分キーワードと目的キーワードとの相関度を第１評価値として演算し、それぞれの成分キーワードに対する前記第１評価値とを一覧表示させる。相関度が高ければ高いほど、その成分キーワードが含まれるようにＷｅｂページを制作すればユーザーが検索したときに上位に表示される可能性が高くなる。相関度は第１評価値として演算され、例えば、数値が高いほど相関度が高くなるような演算式を設定することができる。ユーザーは、一覧表示をみて、どの成分キーワードの評価値が高いかを確認することができる。ユーザーは、一覧表示に基づいて特定の成分キーワードの選択が可能である。例えば、第１評価値の高い成分キーワードを適宜選択することができる。あるいは、ユーザーが選択するのではなく、ソフトウェアに分析機能を持たせ、人工知能の採用等により、自動的にソフトウェアにより選択するように構成してもよい。次に、選択された全ての成分キーワードと目的キーワードとの相関度を第２評価値として演算し、画面表示させる。この第２評価値ができるだけ高くなるように成分キーワードを選択することで、その選択された成分キーワードを使用してＷｅｂページの制作を行う。その結果、人工知能によって進化する検索エンジンに対応したＷｅｂページを制作するに際しての成分キーワードを効率よく選択して評価を行い、Ｗｅｂページ制作の品質向上に資することが可能になる。
【００２８】
本発明に係る、前記第１評価値を演算するステップにおいて、
前記成分キーワードを用いてＷｅｂページを検索するステップと、
検索されたＷｅｂページのタイトルと説明文に目的キーワードが存在するか否かをチェックするステップと、を実行することが好ましい。
【００２９】
第１評価値を演算するに際して、成分キーワードを用いてＷｅｂページを検索する。Ｗｅｂページを検索する場合に、人工知能に対応した検索エンジンが用いられる。検索されたＷｅｂページのタイトルと、その説明文がリスト的に表示されるが、そのタイトルと説明文の中に目的キーワードがあるか否かにより判断する。例えば、タイトルに存在するか否か、説明文に存在するか否か、両方に存在するか否か、により評価値を定めることができる。
【００３０】
本発明に係る前記第１評価値を演算するステップにおいて、
検索されたＷｅｂページが上位にあるほど評価点数が高くなるような評価テーブルが予め記憶されており、この評価テーブルを用いて演算するステップを有することが好ましい。
【００３１】
かかる評価テーブルを用いることで、演算処理を簡単に行うことができる。
【００３２】
本発明に係る前記第２評価値を演算するステップにおいて、
選択された前記成分キーワード群を用いてＷｅｂページを検索するステップと、
検索されたＷｅｂページのタイトルと説明文に目的キーワードが存在するか否かをチェックするステップと、を実行することが好ましい。
【００３３】
選択された成分キーワード群を用いてＷｅｂページを検索する。Ｗｅｂページを検索する場合に、人工知能に対応した検索エンジンが用いられる。検索されたＷｅｂページのタイトルと、その説明文がリスト的に表示されるが、そのタイトルと説明文の中に目的キーワードがあるか否かにより判断する。例えば、タイトルに存在するか否か、説明文に存在するか否か、両方に存在するか否か、により第２評価値を定めることができる。この第２評価値に基づいて、選択された成分キーワードが適格であるか否かを判断することができる。
【００３４】
本発明に係る前記成分キーワードを自動抽出するステップは、
辞書データベースから前記目的キーワードを検索し、目的キーワードを説明する文章から言葉を抽出するステップを有することが好ましい。
【００３５】
辞書データベースとして、例えば、Ｗｉｋｉｐｅｄｉａを使用することができる。この辞書データベースを利用して、成分キーワードを検索し、成分キーワードの説明文から言葉を抽出する。これにより、成分キーワードを自動抽出することができる。またユーザーの方で成分キーワードを何にするかについて考える必要がない。辞書データベースは上記に限定されるものではなく、他のデータベースを使用してもよい。なお、検索する場合には、人工知能に対応した検索エンジンが用いられる。
【００３６】
本発明に係る前記成分キーワードを自動抽出するステップは、
検索クエリの入力エリアに目的キーワードを入力したときに、サジェストされる言葉を抽出するステップを有することが好ましい。
【００３７】
例えば、「通天閣」という用語を入力エリアに入力すると「アクセス」「たこ焼き」「串カツ」・・・などの言葉がサジェストされる。これらの言葉は目的キーワードとの関係性があると考えられ、成分キーワードとして自動抽出することができる。これにより、ユーザーの方で成分キーワードを何にするかについて考える必要がない。
【００３８】
本発明に係る前記成分キーワードを自動抽出するステップは、
目的キーワード用いてＷｅｂページを検索するステップと、
検索された上位のＷｅｂページをクロールして、Ｗｅｂページを構成する文章から言葉を抽出するステップを有することが好ましい。
【００３９】
目的キーワードを用いてＷｅｂページを検索すると、検索されたＷｅｂページが順に表示される。検索するに際して、人工知能に対応した検索エンジンが用いられる。次いで検索された上位、例えば、１位〜１０位のＷｅｂページをクロールして、Ｗｅｂページを構成する文章から言葉を抽出する。かかる言葉は、目的キーワードとの関係性があると考えられ、成分キーワードとして自動抽出することができる。これにより、ユーザーの方で成分キーワードを何にするかについて考える必要がない。
【００４０】
なお、成分キーワードを自動抽出するステップとして、３通りを挙げたが、これらをすべて使用してもよく、１つまたは適宜の２つを用いてもよく、さらに別のステップを付け加えて自動抽出するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】検索クエリ「弁理士  東京」での検索結果を表示する画面を示す図
【図２】検索クエリ「弁理士  大阪」での検索結果を表示する画面を示す図
【図３】検索クエリ「通天閣」での検索結果を表示する画面を示す図
【図４】検索クエリ「小麦粉  卵  豚肉  ソース  鉄板」での検索結果を表示する画面を示す図
【図４Ａ】検索クエリ「ソース  鉄板」での検索結果を表示する画面を示す図
【図５】検索クエリ「小麦粉  卵  豚肉  ニラ」での検索結果を表示する画面を示す図
【図５Ａ】検索クエリ「ニラ」での検索結果を表示する画面を示す図
【図６】評価プログラムを用いたシステム全体の構成を示すブロック図
【図７Ａ】評価プログラムを使用するときの手順を示すフローチャート
【図７Ｂ】評価プログラムを使用するときの手順を示すフローチャート
【図７Ｃ】評価プログラムを使用するときの手順を示すフローチャート
【図８】目的キーワードの入力画面を示す図
【図９】サジェストの例を示す図
【図１０】点数マスタテーブル（評価テーブル）の一例を示す図
【図１１】点数マスタテーブルによる演算例を示す図
【図１２】点数マスタテーブルによる演算例を示す図
【図１３】成分キーワード候補の判定結果の画面表示例を示す図
【図１４】選択された成分キーワードの入力画面を示す図
【図１４Ａ】成分キーワードの中から想起語候補を自動判定して識別表示した例を示す図
【図１５】選択された成分キーワード候補と目的キーワードの各要素の画面表示例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００４２】
本発明に係る成分キーワードの評価プログラムの好適な実施形態を図面を用いて説明する。図６は、本発明に係る評価プログラムを用いたシステム全体の構成を示すブロック図である。
【００４３】
＜システム全体の構成＞
図６において、Ｗｅｂサーバー１００には、種々のプログラム（コンピュータソフトウェア）が格納されている。キーワードエクスプローラー１０１（本発明に係る評価プログラムに相当）は、Ｇｏｏｇｌｅ情報取得システム１０１ａ、Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ取得システム１０１ｂ、サイト解析システム１０１ｃ、成分キーワード判定システム１０１ｄを少なくとも備えている。各システムの機能については後述する。
【００４４】
また、Ｗｅｂサーバー１００には、会員管理システム１０２が格納されており、認証システム１０２ａと外部接続管理システム１０２ｂを少なくとも備えている。本発明に係る評価プログラムを利用できるのは、会員登録をした者に限定されるので、会員であるか否かを確認するための認証システム１０２ａが設けられている。外部接続管理システム１０２ｂは、会員データ等を外部サーバーに保存・管理させるためのシステムである。
【００４５】
ＤＢサーバー２００は、種々のデータを格納するためのデータベースを備えたサーバーであり、Ｗｅｂサーバー１００と連携して作動する。クロールサーバー２１０には、クロールシステムが格納されている。インターネット上には、種々のＷｅｂサイトが存在する。会員登録されたユーザーは、例えば、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）に格納されたクライアント・ブラウザ（例えば、インターネットエクスプローラ）を用いて、インターネットを介して、Ｗｅｂサーバー１００にアクセスして、本発明に係る評価プログラムを利用することができる。
【００４６】
Ｇｏｏｇｌｅ  ＡＰＩ検索サービスは、サーバー２４０に格納されており、Ｇｏｏｇｌｅが提供する検索エンジンを用いた検索サービスを提供する。なお、本実施形態では、検索エンジンとしてＧｏｏｇｌｅを例に挙げて説明するが、本発明としては、検索エンジンはＧｏｏｇｌｅに限定されるものではなく、人工知能に対応した他の検索エンジンを用いる場合にも適用される。
【００４７】
Ｗｉｋｉｐｅｄｉａは、辞書データベースであり、サーバー２５０に格納されている。辞書データベースについても、Ｗｉｋｉｐｅｄｉａに限定されるものではなく、他のデータベースを用いてもよい。また、複数の辞書データベースを用いてもよい。
【００４８】
＜評価プログラムの使用手順＞
つぎに、本発明に係る評価プログラムを使用するときの手順を図７Ａ，７Ｂ，７Ｃのフローチャートにより説明する。
【００４９】
この評価プログラムを用いてＷｅｂページの制作を使用しようとするユーザーは、ＰＣ等を用いてインターネットを介してＷｅｂサーバー１００にアクセスし、キーワードエクスプローラー１０１を開く。利用するに際して、会員管理システム１０２による会員認証が行われるが、公知のシステムであるので説明は省略する。
【００５０】
図８に示すような画面がユーザーのコンピュータ画面に表示される。なお、説明の便宜のため、画面構成の一部のみを概略化して示す。以下、他の画面表示も同様である。
【００５１】
入力エリア１０に、制作するＷｅｂサイトの目的キーワードを入力する（Ｓ１）。目的キーワードとは、Ｗｅｂサイトのテーマとなるものであり、検索エンジンに認識させたいキーワードになる。入力された目的キーワードは、記憶装置にデータベースとして保存・登録される（図７Ｂ）。
【００５２】
別途キーワードリストがある場合は読み込むようにする（Ｓ２）。キーワードリストは、クリックボタン１１を押すことでＤＢサーバー２００にアクセスして、別途キーワードリストを読み込む（Ｓ２ａ）。なお、このステップＳ２は、なくてもよい。
【００５３】
つぎに、Ｇｏｏｇｌｅによる検索結果に含まれるＧｏｏｇｌｅサービス（地図やニュース等）を自動取得する（Ｓ３）。取得された場合は、「重要コンテンツ要素」として定義され、データベースに保存される。これは図１のＡでは地図が例示される。このＧｏｏｇｌｅサービスは、Ｇｏｏｇｌｅの人工知能が、入力された検索クエリからユーザーのニーズを反映させたものであり、本来は、順位１位のＷｅｂサイトの表示エリアを削ってまで表示している。従って、検索エンジンが重要視しているコンテンツ要素と判断することができる。このステップＳ３は、Ｇｏｏｇｌｅ情報取得システム１０１ａによって実行される。
【００５４】
つぎに、Ｇｏｏｇｌｅによる検索結果の検索オプションメニュー項目を自動取得する（Ｓ４）。取得された項目は「コンテンツ要素」として定義され、これに即したコンテンツを作成すべき指標として、データベースに保存される。検索オプションメニュー項目は、図１の符号Ｂで示すエリアに表示される項目である。これも検索エンジンの人工知能が働き、これらのニーズがあると判断した結果が表示されている。このステップＳ４は、Ｇｏｏｇｌｅ情報取得システム１０１ａによって実行される。
【００５５】
つぎに、Ｇｏｏｇｌｅによる検索結果のナレッジグラフカードを自動取得する（Ｓ５）。これは図２の符号Ｃに例示される。Ｇｏｏｇｌｅの検索結果にナレッジグラフカードが表示される場合、入力された検索クエリを指し示す意味情報として機能していることを示す。この情報は、「意味要素」として区分し、これに即したコンテンツを作成すべき指標として、データベースに保存する。このステップＳ５は、最終的にＧｏｏｇｌｅ情報取得システム１０１ａによって実行される。
【００５６】
つぎに目的キーワードのＷｉｋｉｐｅｄｉａから単語を自動抽出する（Ｓ６）。Ｇｏｏｇｌｅは、Ｗｉｋｉｐｅｄｉａのデータベースを使用していることを公表しており、Ｗｉｋｉｐｅｄｉａから抽出された単語は、高い確率で成分キーワードの候補になりうる。これらの単語は、成分キーワード候補としてデータベースに保存される（Ｓ６ａ）。このステップＳ６は、Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ取得システム１０１ｂによって実行される。Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ取得システム１０１ｂはデータベース２５０にアクセスして単語を取得する。
【００５７】
単語の抽出を行う場合、英語の文章であれば、単語ごとに分かれているので容易であるが、日本語文章の場合は、単語ごとに分かれていないため、形態素解析の技術を用いて文章から単語を分解する。なお、形態素解析は公知の解析方法である。
【００５８】
つぎに、目的キーワードを含む検索クエリ（Ｇｏｏｇｌｅサジェスト）から単語を自動抽出する（Ｓ７）。図９は、検索クエリに「新大阪」と入力した例を示すが、その下に一覧的表示で「駅」「ランチ」「ホテル」・・・という単語がサジェストされている。Ｇｏｏｇｌｅサジェストとは、Ｇｏｏｇｌｅ検索画面にて単語を入力した際に候補が表示される機能のことをいう。これらの単語は、ユーザーのニーズそのものであり、高い確率で成分キーワードの候補になりうるので、これらの単語を成分キーワード候補としてデータベースに保存する（Ｓ６ａ）。このステップＳ７は、Ｇｏｏｇｌｅ情報取得システム１０１ａによって実行される。
【００５９】
つぎに、目的キーワードのＧｏｏｇｌｅ検索結果の上位のＷｅｂサイトをクロールし、単語と特徴語を自動抽出する（Ｓ８）。上位のＷｅｂサイトで使用されている単語は、Ｇｏｏｇｌｅが成分キーワードとして一定の評価をしている単語が使用されていると考えられ、高い確率で成分キーワードの候補になりうる。従って、この情報をインターネット上の当該Ｗｅｂサイトから成分キーワード候補として取得し、データベースに保存する（Ｓ６ａ）。文章から単語を分解する手法は前述の形態素解析の技術を使用する。このステップＳ８は、クロールサーバー２１０上のクロールシステムによって実行される。
【００６０】
一方、Ｇｏｏｇｌｅは、Ｗｅｂサイトの制作に独創性を求めており、一概に上位に表示されたＷｅｂサイトの単語ばかりを使用することは好ましくない。そこで、上位表示された各Ｗｅｂサイト内のページごとに特徴語を取得し、そのＷｅｂサイト内で単語がどのような特徴づけをされているか自動計算する。同じような特徴語の構成にせず、作成するＷｅｂサイトが独自の特徴語として単語を構成するための指標として活用する。特徴語の取得はＴＦ−ＩＤＦ法を使用して自動取得する。取得した特徴語はデータベースに保存する（Ｓ８ａ）。ＴＦ−ＩＤＦ法は、公知の手法であり、情報検索や文書推薦などで幅広く利用される特徴量の指標である。なお、この特徴語の取得は、サイト解析システム１０１ｃの機能により実行される。
【００６１】
つぎに、ステップＳ６ａにてデータベースに保存された成分キーワード候補を単体で自動判定する（Ｓ９）。このステップ９は、キーワードエクスプローラー１０１の成分キーワード判定システム１０１ｄにより実行される。この判定時に用いられるロジックを具体的に説明すると、成分キーワードを検索クエリとしてＧｏｏｇｌｅ検索を行う。検索結果あげられたＷｅｂサイトのタイトル及び説明文に目的キーワードが含まれるか否かで判定する。
【００６２】
検索により得られたＷｅｂサイトのタイトルと説明文は、ユーザーが視認できるダイレクトな情報である。ここに目的キーワードが含まれているか否かは、ユーザーが得たい情報かどうかを判別する上で非常に重要な要素である。Ｇｏｏｇｌｅの人工知能もタイトルと説明文に表示される情報を重要視していると考えられる。
【００６３】
図１０は、判定ロジックに用いられる点数マスタテーブル（評価テーブルの一例）を示す図である。検索結果の順位は１位から１０位までを評価対象とする。ただし、何位までを評価対象にするかは適宜設定することができる。目的キーワードがタイトルに存在する場合、説明文に存在する場合、両方に存在する場合の点数が示されている。両方に存在する場合は、タイトルに存在する場合の点数と説明文に存在する場合の点数を加算するのではなく、別途設定した点数を適用する。
【００６４】
当然に、上位のＷｅｂサイトに存在するほど、点数は高くなるように設定されている。なお、点数は単純に加算するのではなく、最高点を１００点とするため、１位〜３位までの合計点数の満点（上限値）は４０点、４位〜７位までの合計点数の満点は３５点、８位〜１０位の合計点数の満点は２５点に設定する。なお、具体的な点数設定は、これに限定されるものではなく、適宜設定することができる。
【００６５】
図１１は、図１０の点数マスタテーブルを用いた演算例を示す図である。左側の表は、検索結果の例を示し、目的キーワードが５位のＷｅｂサイトのタイトルに存在し、説明文が３位、５位、１０位に存在する場合である。具体的な点数例は右側の表に示される。Ｗｅｂサイトの５位にはタイトルと説明文の両方に存在するので２５点となる。１位〜３位までの合計は１８点、４位〜７位までの合計は２５点、８位〜１０位までの合計は９点であり、合計は５２点である。これらの合計点はいずれも満点（上限値）には届いていないので、それぞれの点数が適用され、最終評価点（第１評価値に相当）も５２点となる。
【００６６】
図１２は、別の演算例を示す図である。成分キーワード候補を同じようにＧｏｏｇｌｅ検索を行い、１位、２位、３位、５位、７位、９位のＷｅｂサイトのタイトルに目的キーワードが含まれ、１位、３位、５位、６位、９位、１０位の説明文に目的キーワードが存在する場合である。１位〜３位の合計点は８３点であるが、満点を超えているので４０点となる。４位〜７位の合計点は５８点であるが、満点を超えているので５８点となる。８位〜１０位の合計点は２９点であるが満点を超えているので２５点となる。最終的な第１評価値は１００点となる。
【００６７】
第１評価値が１００点に近いほど、成分キーワードと目的キーワードの相関度が高いということがいえる。成分キーワード単体の判定結果については、データベースに保存される（Ｓ９ａ）。
【００６８】
つぎに、それぞれの成分キーワード候補の判定結果を画面表示させる（Ｓ１０）。その画面表示例を図１３に示す。この例は、目的キーワードが「新宿」である。関連キーワードという項目の下に、成分キーワードの候補として「映画」「ランチ」「ラーメン」・・・が示されている。ブレインスコアという項目の下に第１評価値が点数として示されている。これが図１０の点数マスタテーブルを用いた判定結果である。一覧表示の一番右側に、個々の成分キーワードに対する選択ボタンが設けられている。
【００６９】
ユーザーは、この判定結果を見ながら、第１評価値が高いものを選択ボタンをクリックすることで選択することができる。例えば、評価値の高い「ビアガーデン」「映画」「カフェ」を選択できる。あるいは、ユーザーが選択するのではなく、ソフトウェアに分析機能を持たせ、人工知能の採用等により、自動的にソフトウェアにより選択するように構成してもよい。
【００７０】
なお、図７Ｂのフローチャートでは、特徴語についてステップＳ９の自動判定を行わないようになっているが、自動抽出された特徴語についてもステップＳ９の自動判定を行うようにしてもよい。
【００７１】
次に、選択された成分キーワード候補をＧｏｏｇｌｅ検索して自動判定する（Ｓ１１）。図１４は選択された成分キーワードの入力画面である。ここでは成分キーワード（群）として「女子会」「ルミネ」の２つか選択された状態である。目的キーワードは「新宿」である。図１３の選択ボタンをクリックすることで自動的に入力される。あるいは、ユーザーが自ら入力できるようにしてもよい。自動判定のロジックはステップＳ１０の場合と同じであり、同じ点数マスタテーブルが使用される。ステップＳ１０では、単体（１つ）の成分キーワードについての評価であったが、ステップＳ１１では、複数の成分キーワード（複合ワード）についての評価である。図１４において「調べる」ボタンをクリックすると、判定ロジックが動作し、関連性評価が演算・表示される（Ｓ１２）。図１４では、評価値（第２評価値に相当）として１００点（満点）が示されている。また判定結果はデータベースに保存される（Ｓ１１ａ）。
【００７２】
図１４Ａは、成分キーワードの中から、目的キーワードを決定づける特徴的な言葉（想起語）の候補を自動判定して識別表示した例を示す。識別表示させる方法としては、有色のマーカーを付する方法、字体やサイズを変える方法等、種々考えられる。この事例では、目的キーワード「チヂミ」に対して、「ニラ」が想起語であると自動判定されている。想起語の判定については、例えば、ステップＳ８で抽出された特徴語を自動的に想起語とすることができる。あるいは、ステップＳ９で自動判定された結果、第１評価値が高い成分キーワードを想起語とすることができる。
【００７３】
成分キーワードの選択を変えながら何度でも第２評価値の演算をすることもでき、これにより、適切な成分キーワードの選択を行うことができる。
【００７４】
第２評価値が低い成分キーワード候補は自動又は選択して除外される。例えば、図１４において評価値が低くなるような成分キーワードについては、図１３の一覧表示からユーザーが選択的に除外するか、自動的に除外される（表示されなくなる処理）ようにすることができる。また、図１３の一覧表示をする時にブレインスコア（第１評価値）が０点のものは、最初から表示されないような処理を行ってもよい。
【００７５】
Ｇｏｏｇｌｅに搭載された人工知能による評価を上げるためには、成分キーワードとして認識され、かつ特徴語として、ＴＦ−ＩＤＦ法が示す数値が高い単語を採用することが重要である。従って、それを満たす情報を表示し、選択または除外する。
【００７６】
つぎに、選択された成分キーワード候補と目的キーワードの各要素を表示する（Ｓ１３）。その画面表示例を図１５に示す。目的キーワードの各要素とは、図１５の上に表示される「重要コンテンツ要素」「コンテンツ要素」「ナレッジグラフカード」のことである。また、その結果はデータベースに保存される（Ｓ１３ａ）。
【００７７】
最終判定結果として、目的キーワードのユーザー嗜好性を反映するコンテンツの作成方法の要素、「重要コンテンツ」「コンテンツ」「意味要素（ナレッジグラフカード有）」が表示される。また、各成分キーワードの自動判定結果（第１評価値）と「重要コンテンツ」「コンテンツ」「意味要素（ナレッジグラフカード有）」が表示され、その結果リストが保存できる。
【００７８】
過去に行った評価結果は表示させて比較することができる。また結果リストはダウンロードすることができ、Ｗｅｂサイトの制作に活用することができる。
【００７９】
Ｗｅｂサイト制作者は、このシステムから得られた情報に基づいてＷｅｂサイト制作を進めていくことで、Ｇｏｏｇｌｅの人工知能に対応するためのＷｅｂサイト制作ができるようになる。
【００８０】
＜別実施形態＞
本発明における言葉（単語）は名詞に限定されるものではなく、形容詞、動詞なども含まれるものである。また、本発明における「言葉」は、複数の単語や助詞等が組み合わせられたフレーズ、文章等も含むものとする。
【００８１】
本発明における成分キーワードは、最終的にユーザーに選択される成分キーワードと、選択されるまでの候補（成分キーワード候補）も含むもの概念とする。
【００８２】
データベースが実際に構築されるハードウェアは、ハードディスク、半導体メモリ、外部記憶媒体（ＤＶＤ等）等、適宜の記憶装置を用いることができる。
【００８３】
本実施形態において、第１評価値、第２評価値は、数値の大小による評価を行っているが、これに限定されるものではなく、Ａ，Ｂ，Ｃのような評価を用いてもよい。また、数値を用いる場合、数値が小さいほど評価が高くなるように設定してもよい。
【００８４】
本実施形態において、評価プログラムはＷｅｂサーバーにインストールされる構成であるが、ユーザーの各ＰＣにそれぞれインストールされる構成を採用してもよい。
【符号の説明】
【００８５】
１０        入力エリア
１１        クリックボタン
１００      Ｗｅｂサーバー
１０１      キーワードエクスプローラー
１０１ａ    Ｇｏｏｇｌｅ情報取得システム
１０１ｂ    Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ取得システム
１０１ｃ    サイト解析システム
１０１ｄ    成分キーワード判定システム
１０２      会員管理システム
２００      ＤＢサーバー
２１０      クロールサーバー
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図４Ａ】
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【図５】
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【図５Ａ】
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【図６】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図７Ｃ】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１４Ａ】
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【図１５】
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