(57)【要約】      （修正有）【課題】検索に用いられた検索クエリをより有効に活用すること。【解決手段】ネットワークシステムにおいて解析装置は、対象期間において検索に用いられた文字列である各検索文字列の使用数について、過去の期間における前記各検索文字列の使用数に基づいて、各検索文字列が前記使用数が示す回数又は頻度で検索に使用されるという事象の発生しやすさを示す統計値である有意統計値を検索文字列毎に算出する有意統計値算出部と、前記有意統計値が所定値よりも発生しにくいことを示す検索文字列を特定検索文字列として判定する特定検索文字列判定部と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象期間において検索に用いられた文字列である各検索文字列の使用数について、過去の期間における前記各検索文字列の使用数に基づいて、各検索文字列が前記使用数が示す回数又は頻度で検索に使用されるという事象の発生しやすさを示す統計値である有意統計値を検索文字列毎に算出する有意統計値算出部と、
前記有意統計値が所定値よりも発生しにくいことを示す検索文字列を特定検索文字列として判定する特定検索文字列判定部と、
を備える解析装置。
【請求項２】
前記特定検索文字列を用いた前記対象期間における検索に関する情報を提供する情報提供部、をさらに備える請求項１に記載の解析装置。
【請求項３】
前記情報提供部は、前記特定検索文字列とともに前記対象期間において検索に用いられた検索文字列である補助文字列に関する情報も提供する、請求項２に記載の解析装置。
【請求項４】
前記特定検索文字列の中から、特定の事象に関連する所定の検索文字列を事象特定検索文字列として判定する事象判定部をさらに備え、
前記情報提供部は、予め定められた提供先に対し、前記事象特定検索文字列に関する情報を提供する、請求項２又は３に記載の解析装置。
【請求項５】
前記補助文字列の中から、特定の事象に関連する所定の検索文字列を事象補助文字列として判定する事象判定部をさらに備え、
前記情報提供部は、予め定められた提供先に対し、前記事象補助文字列に関する情報を提供する、請求項３に記載の解析装置。
【請求項６】
検索に用いられる検索文字列と、前記検索文字列と関連する文字列であって複数の検索文字列に共通して対応づけられる関連語と、を対応づけて記憶する関連語記憶部をさらに備え、
前記有意統計値算出部は、前記検索文字列を前記関連語に置き換えた結果に基づいて前記有意統計値を算出する、請求項１から５のいずれか一項に記載の解析装置。
【請求項７】
検索に用いられる検索文字列と、前記特定検索文字列とともに前記対象期間において検索に用いられた検索文字列である補助文字列と、が供に検索に用いられた実績が所定の条件を満たす場合に、前記検索文字列と前記補助文字列とをつなげて一つの文字列として生成された結合文字列を記憶する結合文字列記憶部をさらに備え、
前記有意統計値算出部は、前記検索文字列及び補助文字列の組み合わせを前記結合文字列に置き換えた結果に基づいて前記有意統計値を算出する、請求項１から５のいずれか一項に記載の解析装置。
【請求項８】
対象期間において検索に用いられた文字列である各検索文字列の使用数について、比較対象となる過去の期間における前記各検索文字列の使用数に基づいて、各検索文字列が前記使用数が示す回数又は頻度で検索に使用されるという事象の発生しやすさを示す統計値である有意統計値を検索文字列毎に算出する有意統計値算出ステップと、
前記有意統計値が所定値よりも発生しにくいことを示す検索文字列を特定検索文字列として判定する特定検索文字列判定ステップと、
を有する解析方法。
【請求項９】
対象期間において検索に用いられた文字列である各検索文字列の使用数について、比較対象となる過去の期間における前記各検索文字列の使用数に基づいて、各検索文字列が前記使用数が示す回数又は頻度で検索に使用されるという事象の発生しやすさを示す統計値である有意統計値を検索文字列毎に算出する有意統計値算出部と、
前記有意統計値が所定値よりも発生しにくいことを示す検索文字列を特定検索文字列として判定する特定検索文字列判定部と、
を備える解析装置、としてコンピューターを機能させるためのコンピュータープログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検索ログを解析する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、パーソナルコンピューターやスマートフォンを普及に伴い、検索エンジンを使用して気になる情報を検索する環境が普及してきている。人々がどのようなものに興味を示しているかを調べる一つの手法として、このような検索エンジンを用いた検索に使用された検索クエリのランキングを用いる技術が提案されている（例えば特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−３０９７６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、検索クエリの活用が十分にはなされておらず、新たな活用方法が求められていた。
上記事情に鑑み、本発明は、検索に用いられた検索クエリをより有効に活用することができる技術の提供を目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一態様は、対象期間において検索に用いられた文字列である各検索文字列の使用数について、過去の期間における前記各検索文字列の使用数に基づいて、各検索文字列が前記使用数が示す回数又は頻度で検索に使用されるという事象の発生しやすさを示す統計値である有意統計値を検索文字列毎に算出する有意統計値算出部と、前記有意統計値が所定値よりも発生しにくいことを示す検索文字列を特定検索文字列として判定する特定検索文字列判定部と、を備える解析装置である。
【０００６】
本発明の一態様は、上記の解析装置であって、前記特定検索文字列を用いた前記対象期間における検索に関する情報を提供する情報提供部、をさらに備える。
【０００７】
本発明の一態様は、上記の解析装置であって、前記情報提供部は、前記特定検索文字列とともに前記対象期間において検索に用いられた検索文字列である補助文字列に関する情報も提供する。
【０００８】
本発明の一態様は、上記の解析装置であって、前記特定検索文字列の中から、特定の事象に関連する所定の検索文字列を事象特定検索文字列として判定する事象判定部をさらに備え、前記情報提供部は、予め定められた提供先に対し、前記事象特定検索文字列に関する情報を提供する。
【０００９】
本発明の一態様は、上記の解析装置であって、前記補助文字列の中から、特定の事象に関連する所定の検索文字列を事象補助文字列として判定する事象判定部をさらに備え、前記情報提供部は、予め定められた提供先に対し、前記事象補助文字列に関する情報を提供する。
【００１０】
本発明の一態様は、上記の解析装置であって、検索に用いられる検索文字列と、前記検索文字列と関連する文字列であって複数の検索文字列に共通して対応づけられる関連語文字列と、を対応づけて記憶する関連語記憶部をさらに備え、前記有意統計値算出部は、前記検索文字列を前記関連語に置き換えた結果に基づいて前記有意統計値を算出する。
【００１１】
本発明の一態様は、上記の解析装置であって、検索に用いられる検索文字列と、前記特定検索文字列とともに前記対象期間において検索に用いられた検索文字列である補助文字列と、が供に検索に用いられた実績が所定の条件を満たす場合に、前記検索文字列と前記補助文字列とをつなげて一つの文字列として生成された結合文字列を記憶する結合文字列記憶部をさらに備え、前記有意統計値算出部は、前記検索文字列及び補助文字列の組み合わせを前記結合文字列に置き換えた結果に基づいて前記有意統計値を算出する。
【００１２】
本発明の一態様は、対象期間において検索に用いられた文字列である各検索文字列の使用数について、過去の期間における前記各検索文字列の使用数に基づいて、各検索文字列が前記使用数が示す回数又は頻度で検索に使用されるという事象の発生しやすさを示す統計値である有意統計値を検索文字列毎に算出する有意統計値算出ステップと、前記有意統計値が所定値よりも発生しにくいことを示す検索文字列を特定検索文字列として判定する特定検索文字列判定ステップと、を有する解析方法である。
【００１３】
本発明の一態様は、対象期間において検索に用いられた文字列である各検索文字列の使用数について、過去の期間における前記各検索文字列の使用数に基づいて、各検索文字列が前記使用数が示す回数又は頻度で検索に使用されるという事象の発生しやすさを示す統計値である有意統計値を検索文字列毎に算出する有意統計値算出部と、前記有意統計値が所定値よりも発生しにくいことを示す検索文字列を特定検索文字列として判定する特定検索文字列判定部と、を備える解析装置、としてコンピューターを機能させるためのコンピュータープログラムである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明により、検索に用いられた検索クエリをより有効に活用することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の解析装置３０が接続されるネットワークシステムの例を示す図である。
【図２】解析装置３０の機能構成例を示す概略ブロック図である。
【図３】検索ログテーブルの具体例を示す図である。
【図４】解析装置３０の処理の流れの具体例を示すフローチャートである。
【図５】ステップＳ１０１の処理の結果のうち、判定期間に関する処理の結果の例を示す図である。
【図６】ステップＳ１０３の処理の結果の例を示す図である。
【図７】ステップＳ１０４の処理の結果の例を示す図である。
【図８】提供情報の具体例を示す図である。
【図９】提供情報の具体例を示す図である。
【図１０】解析装置の変形例である解析装置３０ａの機能構成例を示す概略ブロック図である。
【図１１】関連語情報記憶部３５が記憶する情報の具体例を示す図である。
【図１２】結合検索文字列記憶部３６が記憶する情報の具体例を示す図である。
【図１３】変形例の解析装置３０ａの動作の具体例を示すフローチャートである。
【図１４】ＷＥＢサイトのアクセスログの具体例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の具体的な構成例について、図面を参照しながら説明する。
図１は、本発明の解析装置３０が接続されるネットワークシステムの例を示す図である。解析装置３０は、ネットワーク４０に接続される。ネットワーク４０には、解析装置３０に加えて、複数のユーザー端末１０及び検索サーバー２０が接続される。
【００１７】
ユーザー端末１０は、ユーザーによって使用される情報機器である。ユーザー端末１０は、例えばパーソナルコンピューター、スマートフォン、携帯電話機、テレビ受像器、スマートスピーカー、スマートウォッチ、ウェアラブルコンピューター、ゲーム機器等の情報処理機能及び通信機能を有した機器である。ユーザー端末１０は、ユーザーによって操作されることによって、１又は複数の検索文字列からなる検索クエリの入力を受け付ける。ユーザー端末１０は、入力された検索クエリを含む検索要求を検索サーバー２０に送信する。ユーザー端末１０は、検索要求に応じた検索結果を検索サーバー２０から受信すると、受信された検索結果をユーザーに対して出力する。
【００１８】
ユーザーによる検索クエリの入力は、キーボードやタッチパネルのようなデバイスがユーザーの身体によって操作されることによって行われてもよいし、マイクで集音されたユーザーの音声によって行われてもよいし、他の態様で行われてもよい。ユーザーに対する検索結果の出力は、ディスプレイ等の画像表示装置に検索結果を示す画面が表示されることによって行われてもよいし、スピーカーによって検索結果を示す音声が出力されることによって行われてもよいし、他の態様で行われてもよい。
【００１９】
検索クエリと検索文字列との定義について説明する。１つの検索文字列は、スペース等の特定の記号を含まず連続した文字によって構成される。１つの検索クエリが複数の検索文字列を含む場合、各検索文字列の間は、スペース等の特定の記号で表される。例えば、“メール  障害情報”という検索クエリが入力された場合、この検索クエリは“メール”という１つの検索文字列と、“障害情報”という１つの検索文字列と、の２つの検索文字列から構成される。複数の検索文字列を含む検索クエリは、それら複数の検索文字列を全て含む検索結果を要求していることを示す。検索クエリに複数の検索文字列が含まれる場合、ある検索文字列と供に検索クエリに含まれる他の検索文字列のことを補助文字列という。例えば、“メール  障害情報”という検索クエリが入力された場合、検索文字列“メール”にとって、“障害情報”は補助文字列である。逆に、検索文字列“障害情報”にとって、“メール”は補助文字列である。
【００２０】
検索サーバー２０は、サーバーやパーソナルコンピューター等の情報処理装置を用いて構成される。検索サーバー２０は、情報処理装置が所定の検索プログラムを実行することによって実現される。検索サーバー２０は、ユーザー端末１０から検索要求を受信すると、受信された検索要求に含まれる検索クエリに基づいて検索処理を実行する。検索サーバー２０は、例えばＷＥＢ上の情報を検索する装置である。検索サーバー２０は、ＷＥＢで公開されている情報に関して、検索クエリの検索文字列が含まれる情報を検索し、要求元のユーザー端末１０に検索結果を送信する。検索サーバー２０は、ユーザー端末１０から受信された検索クエリのログ情報を記録する。検索サーバー２０は、検索クエリのログ情報を解析装置３０に提供する。
【００２１】
解析装置３０は、サーバーやパーソナルコンピューター等の情報処理装置を用いて構成される。図２は、解析装置３０の機能構成例を示す概略ブロック図である。解析装置３０は、通信部３１、検索ログ記憶部３２、解析情報記憶部３３及び制御部３４を備える。
【００２２】
通信部３１は、通信インターフェースを用いて構成される。通信部３１は、ネットワーク４０を介して他の装置とデータ通信する。通信部３１は、例えば無線通信を行うことによってネットワーク４０に接続してもよいし、有線通信を行うことによってネットワーク４０に接続してもよい。
【００２３】
検索ログ記憶部３２は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。検索ログ記憶部３２は、検索サーバー２０において行われた検索処理のログ情報を記憶する。検索ログ記憶部３２は、例えば検索処理のログ情報として検索ログテーブルを記憶してもよい。図３は、検索ログテーブルの具体例を示す図である。検索ログテーブルは、複数の検索ログレコードを有する。検索ログレコードは、検索日時及び検索クエリの値を有する。検索日時は、検索サーバー２０において行われた検索処理の日時を示す情報である。検索クエリは、検索で用いられた検索クエリを示す情報である。
【００２４】
解析情報記憶部３３は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。解析情報記憶部３３は、制御部３４によって行われる検索ログの解析結果を示す情報を記憶する。
【００２５】
制御部３４は、バスで接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサとメモリとを用いて構成される。制御部３４は、プロセッサがプログラムを実行することによって、検索ログ取得部３４１、解析部３４２、特定検索文字列判定部３４３及び情報提供部３４４として機能する。
【００２６】
なお、プロセッサがプログラムを実行することによって実現される検索ログ取得部３４１、解析部３４２、特定検索文字列判定部３４３及び情報提供部３４４の全て又は一部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＰＬＤ（Programmable Logic Device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアを用いて実現されても良い。プログラムは、コンピューター読み取り可能な記録媒体に記録されても良い。コンピューター読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、半導体記憶装置（例えばＳＳＤ：Solid State Drive）等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスクや半導体記憶装置等の記憶装置である。プログラムは、電気通信回線を介して送信されても良い。
【００２７】
検索ログ取得部３４１は、通信部３１を介して検索サーバー２０と通信することによって、検索サーバー２０において行われた検索処理に関する検索クエリのログ情報を取得する。検索ログ取得部３４１は、検索クエリのログ情報として、検索処理が行われた日時を示す情報と、検索処理で用いられた検索クエリを示す情報と、を対応づけて取得する。検索ログ取得部３４１は、取得された検索ログの情報を検索ログ記憶部３２に記録する。
【００２８】
解析部３４２は、検索ログ記憶部３２に記録されている検索ログを解析する。解析部３４２は、検索ログを解析することによって、所定の対象期間（以下「判定期間」という。）において行われた検索処理に関して、検索文字列毎に有意統計値を算出する。有意統計値は、判定期間内に検索文字列を用いた検索がＭ回行われた場合に、そのような事象（検索文字列がＭ回用いられる事象）の発生のしやすさを示す統計値である。以下の説明では、このようなＭの値を、検索文字列のカウント値という。すなわち、カウント値とは、所定の期間内においてある検索文字列を用いた検索処理が行われた回数（使用数）を示す。
【００２９】
有意統計値についてより具体的な例を挙げる。解析部３４２は、判定期間内に行われた全検索処理の総数（以下「総カウント値」という。）を取得する。また、解析部３４２は、比較対象となる所定の過去の期間（以下「比較期間」という。）における総カウント値と、各検索文字列のカウント値と、をそれぞれ取得する。解析部３４２は、判定期間における総カウント値、比較期間における総カウント値、判定期間における各検索文字列のカウント値、比較期間における各検索文字列のカウント値、に基づいて有意統計値を算出する。
【００３０】
有意統計値は、例えばフィッシャーの正確確率検定で算出される確率ｐの値や、カイ二乗検定で算出される確率ｐの値として表されてもよい。この場合、ｐの値（以下「ｐ値」という。）が小さいほど、発生しにくい事象であることを示す。すなわち、ｐ値が小さく、且つ、過去の期間に比べて対象期間におけるカウント値が多い場合、過去に比べて急激にその検索文字列のカウント値（使用数）が増加したことが示される。フィッシャーの正確確率検定やかい二乗などを利用したｐ値の大小による外れ値を検出する方法以外にも、有意統計値は、他の方法の実行によって取得されてもよい。たとえば、異常期間の検知として、ｋ近傍法のようなものを用いて異常／非異常地点を検出し、異常度の大小により他の期間と異なる期間を算出する方法や、変化点を検知するもの、たとえばホテリング理論で検知モデルを自己回帰モデルとし、予測値と実測値との差分により変化点を検知する方法などもある。
【００３１】
特定検索文字列判定部３４３は、有意統計値が所定値よりも発生しにくいことを示す検索文字列を特定検索文字列として判定する。上述したように、ｐ値が小さいほど、発生しにくい事象であることが示される。そのため、特定検索文字列は、その使用数が急激に変化した文字列である。特定検索文字列判定部３４３は、ｐ値が小さく、且つ、過去の期間に比べて対象期間における使用数が多い文字列を特定検索文字列として判定してもよい。
【００３２】
情報提供部３４４は、特定検索文字列を用いた対象期間における検索に関する情報を提供する。情報提供部３４４が情報を提供する宛先は、例えば不特定多数のユーザーであってもよいし、解析装置３０の運営者との間で特定の契約を結んだ特定ユーザーであってもよいし、他の者であってもよい。情報提供部３４４は、例えば特定検索文字列と、そのＰ値と、を対応づけた情報を提供してもよい。情報提供部３４４は、例えば特定検索文字列と、その特定検索文字列と供に検索に用いられた検索文字列である補助文字列と、を対応づけた情報を提供してもよい。
【００３３】
図４は、解析装置３０の処理の流れの具体例を示すフローチャートである。図５〜図９は、処理の具体例を示す図である。以下、図４及び図５〜図９を用いて、解析装置３０の処理の具体例について説明する。なお、図４のフローチャートの処理が開始される時点で、必要な検索ログは既に検索ログ取得部３４１によって取得され検索ログ記憶部３２に記録されている。
【００３４】
まず、解析部３４２は、判定期間及び比較期間それぞれにおける各検索文字列のカウント値を集計する（ステップＳ１０１）。図５は、ステップＳ１０１の処理の結果のうち、判定期間に関する処理の結果の例を示す図である。解析部３４２は、検索ログ記憶部３２に記憶されている各検索ログレコードのうち、検索日時が判定期間に含まれる検索ログレコードを読み出し、読み出された検索ログレコードの検索クエリに含まれる検索文字列の数をカウントする。図５に示されるように、解析部３４２は、各検索文字列についてカウント値を取得する。なお、一つの検索クエリに複数の検索文字列が含まれている場合には、各検索文字列についてカウントが行われてもよい。
【００３５】
次に、解析部３４２は、判定期間及び比較期間それぞれにおいて総カウント値を算出する（ステップＳ１０２）。解析部３４２は、図５に示されるように、全ての検索文字列のカウント値を加算することによって、総カウント値を算出することができる。
【００３６】
次に、解析部３４２は、判定期間の各検索文字列の有意統計値を算出する（ステップＳ１０３）。図６は、ステップＳ１０３の処理の結果の例を示す図である。図６の例では、例えば“ランチ”という検索文字列の有意統計値は“０．０１”であり、“障害情報”という検索文字列の有意統計値は“０．００２”である。この結果により、“ランチ”という検索文字列に比べて、“障害情報”という検索文字列のカウント値が急激に変化していることがわかる。さらに、“接続障害”や“メール”という検索文字列のカウント値がさらに急激に変化していることがわかる。
【００３７】
次に、解析部３４２は、判定期間の各検索文字列を有意統計値でソートする（ステップＳ１０４）。図７は、ステップＳ１０４の処理の結果の例を示す図である。図７の例では、有意統計値が小さい値から順に上に並ぶようにソートされている。
【００３８】
次に、特定検索文字列判定部３４３は、解析部３４２による解析結果に基づいて特定検索文字列を判定する（ステップＳ１０５）。例えば、特定検索文字列判定部３４３は、有意統計値がｐ値として表されている場合に、ｐ値が所定の閾値よりも小さい検索文字列を特定検索文字列として判定してもよい。
【００３９】
次に、情報提供部３４４は、特定検索文字列として判定された検索文字列に関する情報として提供情報を生成する（ステップＳ１０６）。図８及び図９は、提供情報の具体例を示す図である。情報提供部３４４は、図８に示されるように、各特定検索文字列と、その補助文字列と、特定検索文字列及び補助文字列の組み合わせに関する有意統計値と、を対応づけた情報として提供情報を生成してもよい。情報提供部３４４は、図９に示されるように、各特定検索文字列と、その補助文字列と、特定検索文字列及び補助文字列の組み合わせに関するカウント値と、を対応づけた情報として提供情報を生成してもよい。図８及び図９に示される提供情報は具体例の一つにすぎない。例えば、提供情報は、補助文字列を含まない情報として構成されてもよい。例えば、提供情報は、特定検索文字列と、その有意統計値と、を対応づけた情報として構成されてもよい。
【００４０】
このように構成された解析装置３０によれば、検索に用いられた検索クエリをより有効に活用することが可能となる。具体的には以下のとおりである。解析装置３０は、検索に用いられた検索クエリに基づいて、検索に用いられた回数が急激に変化した検索文字列が判定される。このような判定結果に基づいて、多くのユーザーが興味を示す対象の変化を判断することが可能となる。そのため、例えば特定のキャンペーンやサービスに関する障害の発生を発見することも可能となる。すなわち、特定のキャンペーンやサービスについて障害が発生してしまった場合、多くのユーザーが障害状況を確認するために検索サーバー２０を用いて検索処理を行うことが予想される。そのような状況では、障害が発生していなかった期間に比べて、特定のキャンペーンやサービスに関する検索文字列と、障害に関する検索文字列との検索数が急激に増加する。解析装置３０の解析結果に基づいて、このような特定の検索文字列の急激な増加を判断することにより、障害の発生をより迅速に発見することが可能となる。
【００４１】
例えば、特定検索文字列としてキャンペーンやサービスに関する文字列が判定された場合、それらのキャンペーンやサービスに関してどのような関心が強まっているのかを特定検索文字列のみで判断することは難しい場合がある。このような場合に、情報提供部３４４が特定検索文字列とともに補助文字列に関する情報も提供することによって、より具体的にどのような関心が強まっているのか容易に判断することが可能となる。
【００４２】
（変形例）
図１０は、解析装置の変形例である解析装置３０ａの機能構成例を示す概略ブロック図である。解析装置３０ａは、制御部３４に代えて制御部３４ａを備える点と、関連語情報記憶部３５及び結合検索文字列記憶部３６をさらに備える点と、で変形されている。制御部３４ａは、検索ログ取得部３４１、解析部３４２、特定検索文字列判定部３４３及び情報提供部３４４に加えてさらに、関連語置換部３４５、結合検索文字列生成部３４６及び障害判定部３４７として機能する。以下、解析装置の変形例について説明する。
【００４３】
関連語情報記憶部３５は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。関連語情報記憶部３５は、関連語に関する情報を記憶する。関連語は、検索文字列と対応づけて記憶される文字列であって、複数の検索文字列に共通して対応づけられる文字列である。図１１は、関連語情報記憶部３５が記憶する情報の具体例を示す図である。例えば図１１に示されるように、“接続障害”という検索文字列と、“障害情報”という検索文字列に対して、共通の“障害”という文字列が関連語として登録されていてもよい。
【００４４】
関連語は、検索文字列が示す意味に関連性のある文字列で構成される。例えば、“接続障害”と“障害情報”とは、文字列の構成こそ異なるが、いずれも“障害”に関する文字列であるという点で共通している。そのため、障害に関する情報を検索しようとしたユーザーは、ある者は“接続障害”という検索文字列を使用して検索を行い、ある者は“障害情報”という検索文字列を使用して検索を行う可能性がある。このような場合に、それぞれ異なる検索文字列であるとして解析部３４２が解析を行ってしまうと、情報提供されるべき“障害”に関する二つの上記検索文字列が特定検索文字列として判定されないおそれがある。関連語を用いることによって、このような問題を解消することが可能となる。関連語情報記憶部３５が記憶する情報は、解析装置３０の管理者によって人手で登録されてもよいし、機械学習や統計処理の結果に応じて情報処理装置によって生成されてもよい。関連語として、誤記、誤変換、表記揺れなどに基づく文字列が登録されてもよい。例えば、“使用外”（誤記の例）、“しょうがい”（誤変換の例）、“トラブル”（表記揺れの例）、というような各検索文字列に対して共通の“障害”という文字列が関連語として登録されてもよい。なお、表記揺れに関しては、関連語として登録されることによって解決されるだけではなく、形態素解析エンジンによって解決されてもよい。
【００４５】
結合検索文字列記憶部３６は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。結合検索文字列記憶部３６は、結合検索文字列に関する情報を記憶する。結合検索文字列記憶部３６が記憶する結合検索文字列は、制御部３４ａの結合検索文字列生成部３４６によって生成された結合検索文字列であってもよいし、解析装置３０の管理者によって予め登録された結合検索文字列であってもよいし、他の機械学習装置における機械学習によって生成された結合検索文字列であってもよい。
【００４６】
図１２は、結合検索文字列記憶部３６が記憶する情報の具体例を示す図である。結合検索文字列とは、検索文字列と、１又は複数の補助文字列と、が特定の条件を満たす場合に、検索文字列と補助文字列とをつなげて一つの検索文字列として生成されたものである。図１２の例では、“メール”という検索文字列と、“障害”という補助文字列と、が特定の条件を満たしたために連結されることによって“メール障害”という一つの検索文字列が生成されている。また、図１２の他の例では、“ＨＰ”という検索文字列と、“ログイン”、“できない”という２つの補助文字列と、が特定の条件を満たしたために連結されることによって“ＨＰログインできない”という一つの検索文字列が生成されている。
【００４７】
障害文字列記憶部３７は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。障害文字列記憶部３７は、機器の障害に関連する所定の文字列として障害文字列を記憶する。例えば、“障害”、“固まる”、“落ちる”、“できない”のような文字列が障害文字列として障害文字列記憶部３７に予め登録されてもよい。なお、障害文字列記憶部３７は、解析装置３０ａが備えるのでは無く、他の装置によって構成されてもよい。また、障害文字列記憶部３７には、解析装置３０ａの管理者によって新たな障害文字列が追加されても良い。
【００４８】
関連語置換部３４５は、検索ログ記憶部３２に記憶されている検索ログに含まれる検索文字列のうち、関連語情報記憶部３５に記憶されている検索文字列を関連語に置換することにより、置換ログを生成する。置換ログは、検索ログ記憶部３２に記憶されている置換前の検索ログを上書きする形で記録されてもよいし、置換前の検索ログとは別の記憶領域に記録されてもよい。なお、関連語置換部３４５は、検索ログ記憶部３２に記憶されている全ての検索ログを置換処理の対象としてもよいし、判定期間及び比較期間における検索ログのみを置換処理の対象としてもよい。
【００４９】
結合検索文字列生成部３４６は、検索文字列と補助文字列とが特定の条件を満たした場合に、検索文字列と補助文字列とをつなげて一つの文字列として結合検索文字列を生成する。特定の条件とは、検索文字列及び補助文字列の組み合わせによる検索処理の実行頻度が高いことを示す条件である。例えば、ある検索文字列及び補助文字列の組み合わせの検索数の絶対数が所定の閾値を超えた場合に、結合検索文字列生成部３４６は、その検索文字列及び補助文字列を連結することによって結合検索文字列を生成してもよい。例えば、ある検索文字列及び補助文字列の組み合わせの所定期間におけるカウント値が、その所定期間における検索の総カウント値に占める割合が所定の閾値を超えた場合に、結合検索文字列生成部３４６は、その検索文字列及び補助文字列を連結することによって結合検索文字列を生成してもよい。なお、結合検索文字列生成部３４６は、検索ログ記憶部３２に記憶されている全ての検索ログにおいて結合検索文字列を生成してもよいし、判定期間及び比較期間における検索ログのみにおいて結合検索文字列を生成してもよい。
【００５０】
障害判定部３４７は、特定検索文字列の中から障害文字列に一致する文字列として障害特定検索文字列を判定する。障害判定部３４７は、特定検索文字列の補助文字列の中から障害文字列に一致する障害補助文字列を判定してもよい。障害判定部３４７によって障害特定検索文字列又は障害補助文字列が判定された場合、情報提供部３４４は、障害特定検索文字列又は障害補助文字列に関する提供情報を生成してもよい。障害判定部３４７は、障害文字列にかかわらず、特定検索文字列の中から、障害に関連して検索に用いられた特定検索文字列を機械学習の結果に基づいて判定してもよい。例えば、検索文字列と、その検索文字列が障害に関する検索に用いられたものであるか否かを示す情報と、を有する教師データを用いて予め機械学習を行い学習結果を得ておくことで、障害判定部３４７が上記動作を行ってもよい。
【００５１】
図１３は、変形例の解析装置３０ａの動作の具体例を示すフローチャートである。図１３において、図４に示されるフローチャートと同じ処理については、同じ符号を付して説明を省略する。まず、関連語置換部３４５は、検索ログ記憶部３２に記憶されている検索ログにおいて、関連語に対応づけられている検索文字列を関連語に置換する（ステップＳ２０１）。次に、結合検索文字列生成部３４６は、結合検索文字列を生成し、生成された結合検索文字列に関する情報を結合検索文字列記憶部３６に登録する（ステップＳ２０２）。ステップＳ１０１及びＳ１０２の処理では、共通の関連語に置換された検索文字列は、同じ関連語であるとしてカウントされる。また、結合検索文字列と、検索文字列とで同じ文字列のものが存在した場合にも、同じ検索文字列としてカウントされる。
【００５２】
このように構成されることによって、同じ意図で検索する場合にもユーザーによって選択する検索文字列が異なることによる情報のぶれを吸収することができる。関連語に関しては、上述した通りである。また、結合検索文字列に関しても、以下のような効果がある。
【００５３】
メールの障害に関する情報を検索しようとしたユーザーは、ある者は“メール  障害”という２つの検索文字列を使用して検索を行い、ある者は“メール障害”という１つの検索文字列を使用して検索を行う可能性がある。このような場合に、それぞれ異なる検索文字列であるとして解析部３４２が解析を行ってしまうと、情報提供されるべき“メール障害”に関する二つの上記検索クエリの検索文字列が特定検索文字列として判定されないおそれがある。結合検索文字列を用いることによって、このような問題を解消することが可能となる。
【００５４】
以下、他の変形例について説明する。
情報提供部３４４は、提供情報を生成する際に、各特定検索文字列を複数のグループに分類してもよい。各特定検索文字列をどのようなグループに分類するかは、予め定義されてもよいし、既存のクラスタリング技術を用いて動的に決定されてもよい。
【００５５】
本実施形態において処理対象となる検索クエリは、必ずしもウェブサイトの検索に用いられたクエリのみに限定される必要はない。例えば、ＳＮＳやショートブログにおいて投稿された文を検索するために用いられたクエリが処理対象として用いられてもよい。例えば、特定のＷＥＢサイトにおいてサイト内検索として利用された検索クエリが処理対象として用いられてもよい。このような検索クエリのログは、例えばＷＥＢサイトのアクセスログの一部として取得されてもよい。図１４は、ＷＥＢサイトのアクセスログの具体例を示す図である。また、このようなＷＥＢサイトのアクセスログの一部として取得される検索クエリのログについては、以下のような実装方法によって取得されてもよい。javascriptなどの言語で作成されたトラッキングコードが各ＷＥＢページのコード内に埋め込まれる。このようなトラッキングコードが埋め込まれたＷＥＢサイトへアクセスが行われると、埋め込まれたトラッキングコードが実行され、アクセスされた情報が所定のログ蓄積サーバーへ送信される。
【００５６】
障害判定部３４７は、事象判定部として構成されてもよい。事象判定部は、”障害文字列”に代えて、特定の事象に関連する文字列（以下「事象文字列」という。）を判定の対象として障害判定部３４７と同種の処理を行う。特定の事象とは、例えば契約に関すること、解約に関すること、苦情に関すること、利用方法の問い合わせに関すること、評判に関すること、他社との比較に関すること等のいずれか一つ又は複数の事象である。事象文字列を用いた処理は、例えば以下の通りである。事象判定部は、特定検索文字列の中から事象文字列に一致する文字列として事象特定検索文字列を判定する。事象判定部は、特定検索文字列の補助文字列の中から事象文字列に一致する事象補助文字列を判定してもよい。事象判定部によって事象特定検索文字列又は事象補助文字列が判定された場合、情報提供部３４４は、事象特定検索文字列又は事象補助文字列に関する提供情報を生成してもよい。なお、特定の事象には、障害が含まれてもよい。
上述した説明では、カウント値として、所定の期間内においてある検索文字列を用いた検索処理が行われた回数（使用数）が用いられていた。しかしながら、カウント値として他の値が用いられてもよい。例えば、所定の期間内においてある検索文字列を用いた検索処理が行われた頻度を示す値がカウント値として用いられてもよい。頻度を示す値とは、例えば単位時間当たり（例えば１時間当たり、１日当たりなど）に使用された回数であってもよい。この場合、カウント値としては、判定期間内において単位時間当たりに使用された回数の統計値（例えば平均値、最大値、最小値、最頻値など）が用いられてもよい。
【００５７】
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【符号の説明】
【００５８】
１０…ユーザー端末，  ２０…検索サーバー，  ３０…解析装置，  ３１…通信部，  ３２…検索ログ記憶部，  ３３…解析情報記憶部，  ３４…制御部，  ３５…関連語情報記憶部，  ３６…結合検索文字列記憶部，  ３７…障害文字列記憶部，  ３４１…検索ログ取得部，  ３４２…解析部，  ３４３…特定検索文字列判定部，  ３４４…情報提供部，  ３４５…関連語置換部，  ３４６…結合検索文字列生成部，  ３４７…障害判定部
【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５】
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【図６】
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【図７】
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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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