(57)【要約】【課題】個々のユーザ行動計画にあった検索結果を提示し、情報を活用してもらう機会の増加を図る。【解決手段】検索目的としてユーザから入力されるユーザ行動計画に沿ったタスクを、個人情報ＤＢ１１に予め登録されている個人情報とスケジュールＤＢ１３に予め登録されているスケジュール情報とに基づいて抽出する。抽出されたタスクとそのタスクに関連する検索サイトとを対応付ける。対応付けられた検索サイトに向けて送信されて検索結果を取得するためのクエリを作成する。取得された検索結果に基づいて、検索サイトに送信すべきクエリを更に作成する。【効果】飲み会、旅行などのユーザ行動計画に沿ったタスクに関連する検索サイトに向けてクエリを送信し、ユーザ行動計画にあった検索結果を提示することで、情報を活用してもらう機会の増加を図ることができる。【選択図】      図１
2008269480.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの個人情報が予め登録される個人情報記憶手段と、
ユーザのスケジュール情報が予め登録されるスケジュール記憶手段と、
検索目的としてユーザから入力されるユーザ行動計画に沿ったタスクを、前記個人情報記憶手段に登録されている個人情報と前記スケジュール記憶手段に登録されているスケジュール情報とに基づいて抽出するタスク抽出手段と、
前記タスク抽出手段によって抽出されたタスクとそのタスクに関連する検索サイトとを対応付ける検索サイト対応付け手段と、
前記検索サイト対応付け手段によって対応付けられた検索サイトに向けて送信されることによって検索結果を取得するためのクエリを作成するクエリ作成手段と、
を含むことを特徴とする検索支援システム。
【請求項２】
前記クエリ作成手段は、クエリを送信して取得された検索結果に基づいて、前記タスク抽出手段によって抽出されたタスクに関する検索サイトに送信すべきクエリを更に作成することを特徴とする請求項１に記載の検索支援システム。
【請求項３】
前記タスク抽出手段は、ユーザ行動計画に対して順序付けられたタスクがモデル化されたデータベースから、そのユーザ行動計画に沿ったタスクを抽出することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の検索支援システム。
【請求項４】
前記クエリを順に送信して取得された検索結果を統合してユーザに提示する検索結果提示手段を更に含むことを特徴とする請求項１から請求項３までのいずれか１項に記載の検索支援システム。
【請求項５】
前記検索結果提示手段によって提示された検索結果に基づくユーザ行動に関して発生した費用を同行者と共に負担する場合に、前記個人情報記憶手段に登録されている個人情報に基づいて負担額を算出する負担額算出手段を更に含むことを特徴とする請求項４に記載の検索支援システム。
【請求項６】
検索目的としてユーザから入力されるユーザ行動計画に沿ったタスクを、予め登録されている個人情報と予め登録されているスケジュール情報とに基づいて抽出するタスク抽出ステップと、
前記タスク抽出ステップにおいて抽出されたタスクとそのタスクに関連する検索サイトとを対応付ける検索サイト対応付けステップと、
前記検索サイト対応付けステップにおいて対応付けられた検索サイトに向けて送信されることによって検索結果を取得するためのクエリを作成するクエリ作成ステップと、
を含むことを特徴とする検索支援方法。
【請求項７】
前記クエリ作成ステップにおいては、クエリを送信して取得された検索結果に基づいて、前記タスク抽出ステップにおいて抽出されたタスクに関する検索サイトに送信すべきクエリを更に作成することを特徴とする請求項６に記載の検索支援方法。
【請求項８】
前記タスク抽出ステップにおいては、ユーザ行動計画に対して順序付けられたタスクがモデル化されたデータベースから、そのユーザ行動計画に沿ったタスクを抽出することを特徴とする請求項６又は請求項７に記載の検索支援方法。
【請求項９】
前記クエリを順に送信して取得された検索結果を統合してユーザに提示する検索結果提示ステップを更に含むことを特徴とする請求項６から請求項８までのいずれか１項に記載の検索支援方法。
【請求項１０】
前記検索結果提示ステップにおいて提示された検索結果に基づくユーザ行動に関して発生した費用を同行者と共に負担する場合に、予め登録されている前記個人情報に基づいて負担額を算出する負担額算出ステップを更に含むことを特徴とする請求項９に記載の検索支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は検索支援システム、検索支援方法に関し、特に飲み会、食事会、旅行など、検索目的としてユーザから入力されるユーザの行動計画に関する検索を行う検索支援システム、検索支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットのＷｅｂサイトには様々な検索サイトが存在している。これら検索サイトには、飲み会、食事会などの宴会や会合、旅行など、ユーザの行動計画を支援するためのサイトもある。この種の検索サイトでは、まず場所を選ぶ必要がある。飲み会であれば、横浜、川崎、銀座など、ユーザの行動計画に関連する場所や地区を始めに指定する必要がある。
【０００３】
また、飲み会、食事会、旅行などへの参加を希望するメンバのスケジュール調整を幹事役のユーザが行わなければならない。さらに、単なる飲み会ではなく、送別会などについては、主賓に渡す花束や贈り物を用意する必要があり、これらについても個別の検索サイトを利用して検索が行われることが多い。したがって、ユーザは行動計画の内容に応じて検索を複数回行う必要があり、手間がかかるという問題がある。
【０００４】
すなわち、検索サイトを利用して検索が行われても、ユーザの希望にあう情報を十分に提示できていないという問題がある。この場合、検索結果を絞り込むためには、検索条件としてユーザが必須としていないもの（例えば、“場所”）を指定する必要がある。
また、絞り込む目的でしか複数の条件を指定できない場合が多いという問題がある。したがって、複数の条件に対する検索結果を見るには、別途検索する必要がある。
【０００５】
さらに、参加者が集まる場所や日程を決める手間がかかるという問題もある。そして、関連する情報は、別途検索する必要があり、関連情報を比較してお店を絞り込むことが難しいという問題や、関連情報を参加者へ通知することに手間がかかるという問題もある。
ところで、特許文献１には、会議開催場所や日時を決定して会議開催の支援を行う技術が記載されている。また、特許文献２には、データベースからスケジュールレコードを読み出し、複数ユーザの参加が予定される共有スケジュールの設定を支援する技術が記載されている。さらに、特許文献３には、出欠確認をし、異なる組織に所属する複数の者のスケジュールを調整する技術が記載されている。
【特許文献１】特開２００２−１５１０１号公報
【特許文献２】特開２００３−２５６６２２号公報
【特許文献３】特開２００４−２５９０３２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述した問題が生じているため、ユーザが自分に合った情報や必要な情報を得るのに手間がかかることで、飲食店、店舗、宿泊施設などを選んでもらう機会が減ってしまっている。例えば、送別会を開催し、かつ、主賓に花束を贈呈したい場合を考えると、「花束を手配するための花屋が近くにある居酒屋」、「飲み会の時間帯に営業している花屋」、という検索を行うことができず、居酒屋や花屋の利用機会が減るという問題がある。
【０００７】
また、送別会を開催するための飲食店に関する検索を行う際に、主賓に贈呈する贈り物の手配に関する検索を同時に行うことができない、という問題がある。
ここで、特許文献１、特許文献２、特許文献３は、いずれも、スケジュール調整を行うに留まっており、上記問題を解決することはできない。
本発明は上述した従来技術の問題点を解決するためになされたものであり、その目的は個々のユーザ行動計画にあった検索結果を提示することで、情報を活用してもらう機会の増加を図ることのできる、検索支援システム、検索支援方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の請求項１に記載の発明は、
ユーザの個人情報が予め登録される個人情報記憶手段（例えば、図１中の個人情報管理ＤＢ１１に対応）と、
ユーザのスケジュール情報が予め登録されるスケジュール記憶手段（例えば、図１中のスケジュールＤＢ１３に対応）と、
検索目的としてユーザから入力されるユーザ行動計画に沿ったタスクを、前記個人情報記憶手段に登録されている個人情報と前記スケジュール記憶手段に登録されているスケジュール情報とに基づいて抽出するタスク抽出手段（例えば、図２中のタスク抽出機能１６１に対応）と、
前記タスク抽出手段によって抽出されたタスクとそのタスクに関連する検索サイトとを対応付ける検索サイト対応付け手段（例えば、図２中の検索サイト対応付け機能１６２に対応）と、
前記検索サイト対応付け手段によって対応付けられた検索サイトに向けて送信されることによって検索結果を取得するためのクエリを作成するクエリ作成手段（例えば、図２中のクエリ作成機能１６３に対応）と、
を含むことを特徴とする検索支援システムを提供する。
【０００９】
請求項１の発明によれば、ユーザ行動計画に沿ったタスクに関連する検索サイトに向けてクエリを送信し、個々のユーザ行動計画にあった検索結果を提示することで、情報を活用してもらう機会の増加を図ることができる。
本発明の請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の検索支援システムにおいて、
前記クエリ作成手段は、クエリを送信して取得された検索結果に基づいて、前記タスク抽出手段によって抽出されたタスクに関する検索サイトに送信すべきクエリを更に作成することを特徴とする。
請求項２の発明によれば、クエリを送信して取得された検索結果を考慮したクエリを作成して次の検索を行うことにより、適切な検索処理を行うことができる。
【００１０】
本発明の請求項３に記載の発明は、請求項１又は請求項２に記載の検索支援システムにおいて、
前記タスク抽出手段は、ユーザ行動計画に対して順序付けられたタスクがモデル化されたデータベースから、そのユーザ行動計画に沿ったタスクを抽出することを特徴とする。
請求項３の発明によれば、飲み会、旅行などの行動計画について、順序付けられたタスクを抽出することにより、適切な検索処理を行うことができる。例えば、「飲み会」については、会場となる飲み屋を予約する、２次会の場所を探す、地図を調べる、というタスクを抽出することにより、適切な検索処理を行うことができる。また、「旅行」については、宿泊施設を予約する、交通手段を確認する、切符を買う、というタスクを抽出することにより、適切な検索処理を行うことができる。
【００１１】
本発明の請求項４に記載の発明は、請求項１から請求項３までのいずれか１項に記載の検索支援システムにおいて、
前記クエリを順に送信して取得された検索結果を統合してユーザに提示する検索結果提示手段（例えば、図２中の検索結果提示機能１６４に対応）を更に含むことを特徴とする。
請求項４の発明によれば、クエリを順に送信して得られた検索結果を統合（merge）してユーザに提示することにより、ユーザは複数の検索サイトによる検索結果をも参考にして意思決定を行うことができる。
【００１２】
本発明の請求項５に記載の発明は、請求項４に記載の検索支援システムにおいて、
前記検索結果提示手段によって提示された検索結果に基づくユーザ行動に関して発生した費用を同行者と共に負担する場合に、前記個人情報記憶手段に登録されている個人情報に基づいて負担額を算出する負担額算出手段（例えば、図２中の負担額算出機能１６５に対応）を更に含むことを特徴とする。
請求項５の発明によれば、参加者の個人情報に基づいて負担額を算出することにより、負担額を公平かつ簡単に算出することができる。
【００１３】
本発明の請求項６に記載の発明は、検索目的としてユーザから入力されるユーザ行動計画に沿ったタスクを、予め登録されている個人情報と予め登録されているスケジュール情報とに基づいて抽出するタスク抽出ステップと、前記タスク抽出ステップにおいて抽出されたタスクとそのタスクに関連する検索サイトとを対応付ける検索サイト対応付けステップと、前記検索サイト対応付けステップにおいて対応付けられた検索サイトに向けて送信されることによって検索結果を取得するためのクエリを作成するクエリ作成ステップとを含むことを特徴とする検索支援方法を提供する。
請求項６の発明によれば、ユーザ行動計画に沿ったタスクに関連する検索サイトに向けてクエリを送信し、個々のユーザ行動計画にあった検索結果を提示することで、情報を活用してもらう機会の増加を図ることができる。
【００１４】
本発明の請求項７に記載の発明は、請求項６に記載の検索支援方法において、
前記クエリ作成ステップにおいては、クエリを送信して取得された検索結果に基づいて、前記タスク抽出ステップにおいて抽出されたタスクに関する検索サイトに送信すべきクエリを更に作成することを特徴とする。
請求項７の発明によれば、クエリを送信して取得された検索結果を考慮したクエリを作成して次の検索を行うことにより、適切な検索処理を行うことができる。
【００１５】
本発明の請求項８に記載の発明は、請求項６又は請求項７に記載の検索支援方法において、
前記タスク抽出ステップにおいては、ユーザ行動計画に対して順序付けられたタスクがモデル化されたデータベースから、そのユーザ行動計画に沿ったタスクを抽出することを特徴とする。
請求項８の発明によれば、飲み会、旅行などの行動計画について、順序付けられたタスクを抽出することにより、適切な検索処理を行うことができる。例えば、「飲み会」については、会場となる飲み屋を予約する、２次会の場所を探す、地図を調べる、というタスクを抽出することにより、適切な検索処理を行うことができる。また、「旅行」については、宿泊施設を予約する、交通手段を確認する、切符を買う、というタスクを抽出することにより、適切な検索処理を行うことができる。
【００１６】
本発明の請求項９に記載の発明は、請求項６から請求項８までのいずれか１項に記載の検索支援方法において、前記クエリを順に送信して取得された検索結果を統合してユーザに提示する検索結果提示ステップを更に含むことを特徴とする。
請求項９の発明によれば、クエリを順に送信して得られた検索結果を統合してユーザに提示することにより、ユーザは複数の検索サイトによる検索結果をも参考にして意思決定を行うことができる。
【００１７】
本発明の請求項１０に記載の発明は、請求項９に記載の検索支援方法において、前記検索結果提示ステップにおいて提示された検索結果に基づくユーザ行動に関して発生した費用を同行者と共に負担する場合に、予め登録されている前記個人情報に基づいて負担額を算出する負担額算出ステップを更に含むことを特徴とする。
請求項１０の発明によれば、参加者の個人情報に基づいて負担額を算出することにより、負担額を公平かつ簡単に算出することができる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、宴会・会合・旅行等の参加予定者全員に都合の良い時間および場所ならびに参加予定者の嗜好情報を考慮したクエリを作成し、それを検索サイトに向けて送信し、検索結果を提示することで、一連の行動の流れに沿って検索した結果を提示でき、情報を活用してもらう機会の増加を図ることができるという効果がある。
検索結果を提示する際、クエリを順に送信して得られた検索結果を統合（merge）してユーザに提示することにより、ユーザは複数の検索サイトによる検索結果、すなわち単一の検索サイトによる検索結果のみならず、別のサイトの情報も参考にして意思決定を行うことができるという効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、本発明の実施の形態を、図面を参照して説明する。なお、以下の説明において参照する各図では、他の図と同等部分は同一符号によって示されている。
（システムの構成）
図１は本発明の実施形態による検索支援システムの構成例を示す図である。同図において、本例の検索支援システムは、各ユーザについての個人情報が予め登録されている個人情報管理データベース（以下、ＤＢと略称する）１１と、この個人情報管理ＤＢ１１への個人情報の登録を管理する個人情報管理部１２と、各ユーザについてのスケジュールが予め登録されているスケジュールＤＢ１３と、このスケジュールＤＢ１３へのスケジュール情報の登録を管理するスケジュール管理部１４と、スケジュールＤＢ１３を参照し、飲み会の参加メンバである各ユーザについてスケジュール情報のマッチングを行うスケジュールマッチング部１５と、検索サイトへ送信するクエリを作成すると共に検索結果をユーザに提示する検索条件解析部１６とを含んで構成されている。
【００２０】
個人情報管理ＤＢ１１に登録される個人情報は、自宅や勤務先の最寄り駅に関する情報を含んでいる。このように、個人情報を予め登録しておき、それを参照して検索することにより、検索するごとそれらの情報をいちいち入力する必要がなく、入力の手間を省くことができる。また、個人の嗜好（例えば、魚料理が好き、焼酎が好き）や食品アレルギー情報が、個人情報として含まれていてもよい。
スケジュールＤＢ１３に、各ユーザのスケジュール情報を予め登録しておき、それを参照して検索することにより、参加希望者にいちいち連絡して予定の空きを確認する必要がない。
【００２１】
検索条件解析部１６の機能構成例が図２に示されている。同図に示されているように、検索条件解析部１６は、検索目的としてユーザから入力されるユーザ行動計画に沿ったタスクを、個人情報管理ＤＢ１１に登録されている個人情報とスケジュールＤＢ１３に登録されているスケジュール情報とに基づいて抽出するタスク抽出機能１６１と、タスク抽出機能１６１によって抽出されたタスクとそのタスクに関連する検索サイトとを対応付ける検索サイト対応付け機能１６２と、検索サイト対応付け機能１６２によって対応付けられた検索サイトに向けて送信されることによって検索結果を取得するためのクエリを作成するクエリ作成機能１６３とを含んで構成されている。
【００２２】
クエリ作成機能１６３は、クエリを送信して取得された検索結果に基づいて、タスク抽出機能１６１によって抽出されたタスクに関する検索サイトに送信すべきクエリを更に作成する。
タスク抽出機能１６１は、ユーザ行動計画に対して順序付けられたタスクがモデル化されたデータベースから、そのユーザ行動計画に沿ったタスクを抽出する。
また、検索条件解析部１６は、クエリを順に送信して取得された検索結果を統合してユーザに提示する検索結果提示機能１６４と、検索結果提示機能１６４によって提示された検索結果に基づくユーザ行動に関して発生した費用を同行者と共に負担する場合に、個人情報管理ＤＢ１１に登録されている個人情報に基づいて負担額を算出する負担額算出機能１６５とを更に含んでいる。
【００２３】
以上の機能構成は、本システムのＣＰＵがソフトウェア又はファームウェアを実行することによって実現できる。
以上のように、検索条件解析部１６は、検索目的としてユーザから入力されるユーザ行動計画に沿ったタスクを抽出し、タスクに関連する検索サイトへ送信するクエリを作成する。タスクを抽出する場合、ユーザ行動計画に沿ったタスクを、個人情報管理ＤＢに登録されている個人情報とスケジュールＤＢに登録されているスケジュール情報とに基づいて抽出する。
【００２４】
図１に戻り、本例の検索支援システムは、クレジット決済情報を保持する決済情報ＤＢ１７と、決済情報ＤＢ１７に保持されているクレジット決済情報を用いて決済処理を行う決済部１８と、本システムによる広告効果を測定する広告効果測定部１９とを含んで構成されている。
なお、同図に示されているように、居酒屋などの飲食店から飲食店検索サイトへの登録処理Ｓ３０が予め行われている必要がある。この登録が行われることにより、検索サイトの検索結果にその飲食店に関する情報が含まれることになる。この登録の際には、登録料の支払いが必要である。また、登録料の一部が仲介料Ｓ３１として、本システムに支払われる。
【００２５】
（システムの動作例）
以下、本システムの動作について説明する。
最初に、ユーザから個人情報管理ＤＢ１１へ、個人情報の登録Ｓ１１が行われる。また、ユーザからスケジュールＤＢ１３へ、スケジュールの登録Ｓ１２が行われる。なお、他のユーザの個人情報についても個人情報管理ＤＢ１１への登録が行われ、他のユーザのスケジュールについてもスケジュールＤＢ１３への登録が行われる。
以上の登録処理の後、ユーザから、検索目的としてユーザ行動計画Ｓ１３が入力される。例えば、参加希望メンバを指定し、「今週末に飲み会」などと入力する。参加希望メンバは、１人のみの場合もある。
【００２６】
ユーザ行動計画Ｓ１３が入力されると、スケジュールマッチング部１５は、個人情報管理ＤＢ１１およびスケジュールＤＢ１３を参照し、参加希望メンバのスケジュールを確認する。検索条件解析部１６は、スケジュールマッチング部１５に対してスケジュールのマッチング処理Ｓ１４を依頼する。これにより、候補となる条件が抽出される。例えば、「土曜日：横浜：１９時以降」、「日曜日：野比：１２時以降」という条件が抽出される。
【００２７】
また、検索条件解析部１６は、個人情報管理ＤＢ１１へのアクセスＳ１５を行い、ユーザの住所、居所などの関する情報抽出Ｓ１６を行う。例えば、場所「野比」が抽出される。参加希望メンバが３人指定された場合は、その３人によって予め登録されているスケジュールから、週末で予定の合う日時および場所が抽出される。
スケジュールマッチング部１５によって抽出された日時および場所に基づき、検索条件解析部１６は、クエリを作成する。このクエリは、以下の処理によって作成される。
【００２８】
まず、ユーザ行動計画である「今週末に飲み会」に沿ったタスクが、個人情報管理ＤＢ１１に登録されている個人情報とスケジュールＤＢ１３に登録されているスケジュール情報とに基づいて抽出される。単なる飲み会の場合、ここで抽出されるタスクは、例えば、会場である飲食店を決定するタスク、飲食店までの交通手段を確認するタスク、である。そして、前者のタスクについては飲食店検索サイト、後者のタスクについては乗り換え検索サイト、がそれぞれ対応付けられる。
【００２９】
そして、飲食店検索サイトに向けて送信されることによって検索結果を取得するための飲食店検索クエリ、乗り換え検索サイトに向けて送信されることによって検索結果を取得するための乗り換え検索クエリ、が順に作成される。
まず、作成された飲食店検索クエリについて、検索条件解析部１６から飲食店検索サイトへの送信Ｓ１７が行われる。そして、飲食店検索サイトから検索結果Ｓ１８が取得される。例えば、「飲み食い処：土曜日：横浜：２０時から」および「焼酎バー：日曜日：川崎：１９時から」という検索結果Ｓ１８が取得される。
【００３０】
次に、作成された乗り換え検索クエリについて、検索条件解析部１６から乗り換え検索サイトへの送信Ｓ１９が行われる。この場合、「出発地：野比、目的地：横浜、到着時刻：２０時」という条件で検索が行われ、検索結果が取得される。例えば、「野比１９：２５発」という検索結果が取得される。
以上の結果得られた検索結果は、検索条件解析部１６によって統合され、ユーザへの提示Ｓ２０が行われる。例えば、「飲み食い処：土曜日：横浜：２０時から：野比１９：２５発」という検索結果がユーザに提示される。この場合、本システムから、ユーザが使用しているパーソナルコンピュータ、携帯電話機などの通信端末へ検索結果が送信され、通信端末の表示部に表示される。
【００３１】
その後、ユーザによって飲食店への予約が行われる。ユーザの操作によって決済部１８に対する決済処理Ｓ３２が完了すると、その旨の通知Ｓ３３が飲食店である居酒屋へ送られる。居酒屋から返信Ｓ３４があれば、広告効果測定部１９からコンテンツプロバイダへ、その旨の通知Ｓ３５が送られる。これにより、仲介料について、コンテンツプロバイダから本システムへの支払いＳ３６が行われる。
【００３２】
以上の処理例は、飲み会に関する検索処理である。この他にも、ユーザの行動計画として観光や旅行についても、検索処理を行うことができる。必要であれば、飲み会モードか観光モードかを指定した後に、検索条件を入力するようにしてもよい。観光に関して検索する場合、飲食店である飲み屋ではなく、ホテルなどの宿泊施設を検索することになる。また、観光の目的を検索条件として入力することもできる。例えば、「観光  紅葉」と入力することができる。このように、目的を入力しても検索が行えるので、紅葉見物や花見など、時期によって見頃の地域が異なる場合についても、時期や場所を特定しなくても検索が行える。
【００３３】
（他の動作例）
次に、図３を参照して、本システムの他の動作例について説明する。同図は、飲み会の趣旨が送別会である場合の主要な処理を示している。ユーザによってユーザ行動計画Ｓ１３が入力されると検索条件が解析される。そして、図１の場合と同様に個人情報管理ＤＢおよびスケジュールＤＢが参照され、タスクからクエリが作成される。本例では、飲食店検索クエリ、乗り換え検索クエリ、花屋検索クエリ、が作成される。
【００３４】
作成された飲食店検索クエリについて、飲食店検索サイトへの送信Ｓ１７が行われ、飲食店検索サイトから検索結果Ｓ１８が取得される。例えば、「飲み食い処：土曜日：横浜：２０時から」および「焼酎バー：日曜日：川崎：１９時から」という検索結果Ｓ１８が取得される。
次に、作成された乗り換え検索クエリについて、乗り換え検索サイトへの送信Ｓ１９が行われる。例えば、「出発地：野比、目的地：横浜、（土曜日：到着時刻：２０時）」、「出発地：渋谷、目的地：川崎、（日曜日：到着時刻：１９時）」という条件で検索が行われ、検索結果が取得される。
【００３５】
さらに、作成された花屋検索クエリについて、お花屋さん検索サイトへの送信Ｓ１９ａが行われる。この場合、検索条件は、例えば「横浜、川崎」である。検索結果Ｓ１９ｂが取得されると、その検索結果について解析が行われる。その結果、「土曜日の２０時に営業している花屋」、「日曜日の１９時に営業している花屋」という検索結果Ｓ２０ａを取得できる。この検索結果と、飲食店の検索結果２０ｂ、および乗り換え検索結果とが統合された検索結果Ｓ２０ｃが送信されることで表示画面制御され、ユーザの通信端末の表示画面に検索結果が表示される。
【００３６】
この統合された検索結果の表示例が図４に示されている。同図を参照すると、ユーザの通信端末には、候補（１）として「土曜２０時から  お店：飲み食い処」、候補（２）として「土曜２０時半から  お店：「村民」」、候補（３）として「日曜１９時から  お店：焼酎バー」、がそれぞれ検索結果として表示される。以上の表示の他に、本システムでは、図中の破線部分が表示される。すなわち、
上記候補（１）の検索結果に、「乗り換え案内：４０分（乗換０回）  花屋：３店（詳細）」が統合された状態で表示される。また、上記候補（２）の検索結果に、「乗り換え案内：４０分（乗換０回）  花屋：１店（詳細）」が統合された状態で表示される。上記候補（３）の検索結果に、「乗り換え案内：３５分（乗換１回）  花屋：２店（詳細）」が統合された状態で表示される。
このように本システムでは、各検索サイトに送信したクエリによって取得された検索結果を統合して表示しているので、各検索サイトへの検索操作をいちいち行う必要がない。
【００３７】
次に、より具体的な検索処理例について説明する。
（飲食店に関する検索）
飲食店に関する検索を行う場合について、図５〜図８を参照して説明する。なお、これらの図中において、網掛けが付加されているステップは、ユーザが入力を行うステップである。
図５において、最初に検索目的が入力される（Ｓ１０１）。例えば、「ランチ」、「送別会」、「飲み会」など、検索目的がユーザによって入力される。
次に、実施期間の指定があるかユーザに問い合わせる（Ｓ１０２）。例えば、「ランチ」なら１２：００〜１３：００、「送別会」なら何月何日の１９：００〜２１：００などの指定があるか問合せる。ユーザが実施期間を指定すると、その実施期間が設定される（Ｓ１０２→Ｓ１０３）。
【００３８】
実施期間の指定が無い場合、検索目的と予め保持されているモデルとのマッチングを行い、実施期間が設定される（Ｓ１０２→Ｓ１０４）。この保持されているモデルは、検索目的に対し、目的を達成するためにかかる標準的な時間がモデル化されたものである。
次に、検索期間の範囲がユーザによって入力される（Ｓ１０５）。例えば、「３月中」、「今週中」、「１／４−１／３１の間の水曜日」などが入力される。続いて、場所条件がユーザによって入力される（Ｓ１０６）。例えば、「横浜駅」、「２２時までに帰れる」、「○○線沿線」などが入力される。
【００３９】
以上の入力に基づき、スケジューラに登録されている情報とのマッチングが行われる（Ｓ１０７）。なお、会に参加するメンバが複数人の場合、複数人のスケジューラに登録されている情報とのマッチングが行われる。マッチングの結果、条件にあう、日時・場所の組や、その他の抽出された条件がユーザに提示される（Ｓ１０８）。なお、マッチングによって得られた結果が「０」の場合や、検索をやり直したい場合は、ステップＳ１０１に戻り、各情報をユーザが入力し直す必要がある。
【００４０】
次に、ステップＳ１０８において提示された組を絞り込むか否かについて、ユーザに判断される（Ｓ１０９）。組を絞り込む場合、日時・場所の組の絞り込みがユーザによって行われる（Ｓ１１０）。
図６に移行し、絞り込まれた組について、モデルとのマッチングが行われ、検索目的達成のためのタスクが抽出される（Ｓ１１１）。このモデルは、検索目的とタスクとがモデル化されてデータベース化されたものである。このモデルには、タスクの順序関係も表現しておく。例えば、お店を予約する、２次会の場所を探す、地図を調べる、である。つまり、検索目的に対して順序付けられたタスクがモデル化されたデータベースを用いることにより、その検索目的に沿ったタスクを抽出することができる。
【００４１】
次に、抽出されたタスクに対して設定できる条件が提示される（Ｓ１１２）。これにより、タスクに対して検索サイトやデータベースを対応付け、タスクに対して設定可能な検索条件を把握できる。例えば、「お店を予約する」タスクの場合、「飲み放題」、「個室あり」、「食べ放題」などが設定可能である。
ここで、ユーザにより検索条件が設定されると（Ｓ１１３）、日時、場所の候補、その他の抽出した条件、設定された条件を組み合わせることにより、飲食店検索のためのクエリが作成される（Ｓ１１４）。例えば、日時・場所の第１候補と飲み放題および駅から徒歩５分以内との組み合わせ、日時・場所の第２候補と飲み放題および駅から徒歩５分以内との組み合わせ、などの飲食店検索のためのクエリが作成される。
【００４２】
以上の処理によって作成されたクエリが飲食店検索サイトへ送信され（Ｓ１１５）、検索結果が受信される（Ｓ１１６）。
図７に移行し、次のタスクがあるか判断され（Ｓ１１７）、次のタスクがある場合は、検索結果のうち、次のタスクの検索条件となるものが抽出される（Ｓ１１７→Ｓ１１８）。例えば、乗り換え検索のための「最寄り駅」、近くの２次会場所検索のための「住所」、「所在地」、「現在位置」などが抽出される。そして、日時・場所の候補、その他の抽出された条件、ユーザによって設定された条件が組み合わされて、クエリが作成される（Ｓ１１９）。このクエリは、タスクを解決するためのサイトへ送信され（Ｓ１２０）、検索結果が受信される（Ｓ１２１）。その後、処理はステップＳ１１７へ戻り、同様の処理が繰返される。
【００４３】
ステップＳ１１７において、次のタスクが無い場合、検索結果が関連付けられ、ユーザに提示される（Ｓ１２２）。例えば、職員の送別会に関する検索結果の場合、飲食店の候補に対して、会社からの所要時間や、近くに花屋があるかなどを関連付けて表示することにより、ユーザに提示される。
次に、検索結果の詳細情報が絞り込み条件として提示される（Ｓ１２３）。例えば、花屋の営業時間、カラオケ店の部屋数などが提示される。提示された詳細情報については、ユーザによって絞り込み条件として選択される（Ｓ１２４）。その後、図８に移行し、選択された条件にあう結果がユーザに提示される（Ｓ１２５）。ここで、その結果を見たユーザにより、１つの飲食店が選択される（Ｓ１２６）。
そして、選択された飲食店の詳細情報を表示する画面や予約する画面が表示される（Ｓ１２７）。そして、飲食店の候補に関する情報が、日時や場所、その他の詳細情報とともに、参加メンバへ連絡される（Ｓ１２８）。なお、この参加メンバは、スケジュールマッチングの対象者である。
【００４４】
（旅行に関する検索）
旅行に関する検索を行う場合について、図９〜図１２を参照して説明する。なお、これらの図中において、網掛けが付加されているステップは、ユーザが入力を行うステップである。
図９において、最初に検索目的が入力される（Ｓ２０１）。例えば、「温泉」、「一人旅」、「出張」、「スキー」など、検索目的がユーザによって入力される。
次に、実施期間の指定があるかユーザに問い合わせる（Ｓ２０２）。ユーザが実施期間を指定すると、その実施期間が設定される（Ｓ２０２→Ｓ２０３）。
【００４５】
実施期間の指定が無い場合、検索目的と予め保持されているモデルとのマッチングを行い、実施期間が設定される（Ｓ２０２→Ｓ２０４）。この保持されているモデルは、検索目的に対し、目的を達成するためにかかる標準的な時間がモデル化されたものである。
次に、検索期間の範囲がユーザによって入力される（Ｓ２０５）。例えば、「３月中」、「今週中」、「１／４−１／３１の間の水曜日」などが入力される。続いて、場所条件がユーザによって入力される（Ｓ２０６）。例えば、「九州」、「電車で行ける」、「湯布院」などが入力される。
【００４６】
以上の入力に基づき、スケジューラに登録されている情報とのマッチングが行われる（Ｓ２０７）。なお、旅行に参加するメンバが複数人の場合、複数人のスケジューラに登録されている情報とのマッチングが行われる。マッチングの結果、条件にあう、日時・場所の組や、その他の抽出された条件がユーザに提示される（Ｓ２０８）。なお、マッチングによって得られた結果が「０」の場合や、検索をやり直したい場合は、ステップＳ２０１に戻り、各情報をユーザが入力し直す必要がある。
【００４７】
次に、ステップＳ２０８において提示された組を絞り込むか否かについて、ユーザに判断される（Ｓ２０９）。組を絞り込む場合、日時・場所の組の絞り込みがユーザによって行われる（Ｓ２１０）。
図１０に移行し、絞り込まれた組について、モデルとのマッチングが行われ、検索目的達成のためのタスクが抽出される（Ｓ２１１）。このモデルは、検索目的とタスクとがモデル化されてデータベース化されたものである。このモデルには、タスクの順序関係も表現しておく。例えば、ホテルを予約する、交通手段を確認する、切符を買う、である。つまり、検索目的に対して順序付けられたタスクがモデル化されたデータベースを用いることにより、その検索目的に沿ったタスクを抽出することができる。
【００４８】
次に、抽出されたタスクに対して設定できる条件が提示される（Ｓ２１２）。これにより、タスクに対して検索サイトやデータベースを対応付け、タスクに対して設定可能な検索条件を把握できる。例えば、「宿泊施設を予約する」タスクの場合、「バス・トイレ付き」、「大浴場あり」などが設定可能である。
ここで、ユーザにより検索条件が設定されると（Ｓ２１３）、日時、場所の候補、その他の抽出した条件、設定された条件を組み合わせることにより、宿泊施設検索のためのクエリが作成される（Ｓ２１４）。例えば、日時・場所の第１候補と温泉付、レイトチェックアウトとの組み合わせ、日時・場所の第２候補と温泉付、レイトチェックアウトとの組み合わせ、などの宿泊施設検索のためのクエリが作成される。
【００４９】
以上の処理によって作成されたクエリが宿泊施設検索サイトへ送信され（Ｓ２１５）、検索結果が受信される（Ｓ２１６）。
図１１に移行し、次のタスクがあるか判断され（Ｓ２１７）、次のタスクがある場合は、検索結果のうち、次のタスクの検索条件となるものが抽出される（Ｓ２１７→Ｓ２１８）。例えば、乗り換え検索のための「最寄り駅」、観光スポット検索のための「住所」、「所在地」、「現在位置」などが抽出される。そして、日時・場所の候補、その他の抽出された条件、ユーザによって設定された条件が組み合わされて、クエリが作成される（Ｓ２１９）。このクエリは、タスクを解決するためのサイトへ送信され（Ｓ２２０）、検索結果が受信される（Ｓ２２１）。その後、処理はステップＳ２１７へ戻り、同様の処理が繰返される。
【００５０】
ステップＳ２１７において、次のタスクが無い場合、検索結果が関連付けられ、ユーザに提示される（Ｓ２２２）。例えば、宿泊施設の候補に対して、自宅からの所要時間、交通費や、近くの観光スポット、お土産店などを関連付けて表示することにより、ユーザに提示される。
次に、検索結果の詳細情報が絞り込み条件として提示される（Ｓ２２３）。例えば、観光スポットの営業時間、お土産店の取り扱い商品などが提示される。提示された詳細情報については、ユーザによって絞り込み条件として選択される（Ｓ２２４）。その後、図１２に移行し、選択された条件にあう結果がユーザに提示される（Ｓ２２５）。ここで、その結果を見たユーザにより、１つの宿泊施設が選択される（Ｓ２２６）。
そして、選択された宿泊施設の詳細情報を表示する画面や予約する画面が表示される（Ｓ２２７）。そして、宿泊施設の候補に関する情報が、日時や場所、その他の詳細情報とともに、参加メンバへ連絡される（Ｓ２２８）。なお、この参加メンバは、スケジュールマッチングの対象者である。
【００５１】
（割り勘処理）
上記のように決定された飲食店での飲み会や旅行に参加するメンバの費用が割り勘である場合の処理例について、図１３を参照して説明する。
最初に、「飲み会の目的」と「主賓」、各メンバの「属性」を抽出する（Ｓ３０１）。「属性」は、例えば、役職や自宅最寄駅などの個人情報である。なお、参加メンバや、飲み会の目的、主賓の有無等の情報は、予め収集できているものとする。
次に、主賓がいる場合に、その会費を無料または割引にするか判断が行われる（Ｓ３０２）。主賓の会費を無料または割引にする場合、主賓の会費の割引率を設定する（Ｓ３０２→Ｓ３０３）。無料の場合には、割引率を１００％に設定する。また、「割引率」については、デフォルト値を予め設定してもよいし（例えば、管理職は１．２倍、送別会の主賓は無料）、手動でその都度設定してもよい。
【００５２】
さらに、属性に応じて会費の傾斜を設定するか判断が行われる（Ｓ３０４）。会費の傾斜を設定する場合、属性（役職や性別など）に応じた割引率を設定する（Ｓ３０４→Ｓ３０５）。最近に幹事をした人について、割引率を優遇してもよい。
次に、自宅までの距離に応じた傾斜を設定するか判断が行われる（Ｓ３０６）。自宅までの距離に応じた傾斜を設定する場合、距離に応じた割引率を設定する（Ｓ３０６→Ｓ３０７）。例えば、一番遠い人が割り勘の端数分を貰うなど、が考えられる。自宅までの距離を考慮する場合、ＧＰＳ（Global Positioning System）や携帯電話機の在圏基地局の位置によって現在位置を特定し、各人の自宅までの運賃を算出し、 各人の費用によって割引率を決定すればよい。
【００５３】
さらに、「通勤定期券の有無」や「会社と自宅」の経路以外の経路をどの程度使用するのか、などに応じて割引率を決定してもよい。例えば、「横浜」で飲み会がある場合、通勤定期券の経路が「野比⇔田園調布」の人に対して、同じく「野比⇔横須賀」の人の割引率を上げるようにしてもよい。
以上の処理によって決定された割引率に応じて、飲み会参加メンバの会費が決定される（Ｓ３０８）。つまり、提示された検索結果に基づくユーザ行動に関して発生した費用を、参加メンバ（つまり同行者）と共に負担する場合に、予め登録されている個人情報に基づいて負担額を算出することになる。
【００５４】
決定された会費の支払い方法については、以下の処理によって決定される。
まず、幹事が会費を一括で支払うか否かが決定される（Ｓ３０９）。幹事が一括で支払う場合、幹事が一括で支払い、各メンバへ金額をメール等で通知して、後日回収することになる（Ｓ３０９→Ｓ３１０）。
一方、幹事が一括で支払わない場合、各メンバが指定された金額を個別に支払うことになる（Ｓ３０９→Ｓ３１１）。この場合、続いて、その飲食店でクレジットカードは使えるか否か（つまりクレジットカードを利用した支払いが可能かどうか）が判断される（Ｓ３１２）。なお、ここでいうクレジットカードには、通信端末に内蔵されているＩＣチップとの間で所定のデータが授受されることによって実現されるクレジット機能も含まれる。
【００５５】
クレジットカードが使える場合、クレジットカードを使えるメンバに対してクレジットカードによる決済をお勧めする（Ｓ３１２→Ｓ３１３）。
さらに、その飲食店で電子マネーは使えるか否か（つまり電子マネーを利用した支払いが可能かどうか）が判断される（Ｓ３１４）。なお、ここでいう電子マネーには、通信端末に内蔵されているＩＣチップとの間で所定のデータが授受されることによって実現される電子マネー機能も含まれる。
【００５６】
電子マネーが使える場合、電子マネーを使えるメンバに対して電子マネー決済をお勧めする（Ｓ３１４→Ｓ３１５）。その後、各メンバへ支払額及び決済方法が提示され（Ｓ３１６）、費用支払いのための操作などが行われることになる。この操作については、各メンバが使用している通信端末を順次リーダ／ライタにかざすことで支払いが完了するようにするのが望ましい。この場合、リーダ／ライタに通信端末をかざすことにより、通信端末に内蔵されているＩＣチップとリーダ／ライタとの間で所定のデータが授受され、電子マネー機能やクレジット機能が実現される。
【００５７】
（検索支援方法）
上述した検索支援システムにおいては、図１４に示されている検索支援方法が実現されている。すなわち、検索目的としてユーザから入力されるユーザ行動計画に沿ったタスクを、予め登録されている個人情報と予め登録されているスケジュール情報とに基づいて抽出するタスク抽出ステップＳ４１と、上記タスク抽出ステップＳ４１において抽出されたタスクとそのタスクに関連する検索サイトとを対応付ける検索サイト対応付けステップＳ４２と、上記検索サイト対応付けステップＳ４２において対応付けられた検索サイトに向けて送信されることによって検索結果を取得するためのクエリを作成するクエリ作成ステップＳ４３とを含む検索支援方法が実現されている。このような検索支援方法によれば、ユーザ行動計画に沿ったタスクに関連する検索サイトに向けてクエリを送信し、個々のユーザ行動計画にあった検索結果を提示することで、情報を活用してもらう機会の増加を図ることができる。
【００５８】
また、クエリ作成ステップＳ４３においては、クエリを送信して取得された検索結果に基づいて、タスク抽出ステップＳ４１において抽出されたタスクに関する検索サイトに送信すべきクエリを更に作成する。すなわち、クエリを送信して取得された検索結果を考慮したクエリを作成して次の検索を行うことにより、適切な検索処理を行うことができる。
【００５９】
さらに、タスク抽出ステップＳ４１においては、ユーザ行動計画に対して順序付けられたタスクがモデル化されたデータベースから、そのユーザ行動計画に沿ったタスクを抽出する。すなわち、飲み会、旅行などの行動計画について、順序付けられたタスクを抽出することにより、適切な検索処理を行うことができる。例えば、「飲み会」については、会場となる飲み屋を予約する、２次会の場所を探す、地図を調べる、というタスクを抽出することにより、適切な検索処理を行うことができる。また、「旅行」については、宿泊施設を予約する、交通手段を確認する、切符を買う、というタスクを抽出することにより、適切な検索処理を行うことができる。
【００６０】
また図１４を参照すると、本検索支援方法は、クエリを順に送信して取得された検索結果を統合してユーザに提示する検索結果提示ステップＳ４４を更に含んでいる。クエリを順に送信して得られた検索結果を統合してユーザに提示することにより、ユーザは複数の検索サイトによる検索結果をも参考にして意思決定を行うことができる。
さらに図１４を参照すると、本検索支援方法は、検索結果提示ステップＳ４４において提示された検索結果に基づくユーザ行動に関して発生した費用を同行者と共に負担する場合に、予め登録されている個人情報に基づいて負担額を算出する負担額算出ステップＳ４５を更に含んでいる。主賓の有無や、役職かどうかなど、参加者の個人情報に基づいて負担額を算出することにより、負担額を公平かつ簡単に算出することができる。
【産業上の利用可能性】
【００６１】
本発明は、飲み会、食事会、旅行など、検索目的としてユーザから入力されるユーザの行動計画に関する検索を行う場合に利用できる。
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】本発明の実施の形態に係る検索支援システムの構成を示す図である。
【図２】図１中の検索条件解析部の機能構成例を示すブロック図である。
【図３】検索支援システムの他の動作例を示す図である。
【図４】検索結果の表示例を示す図である。
【図５】飲食店に関する検索を行う場合の処理内容の一部を示すフローチャートである。
【図６】飲食店に関する検索を行う場合の処理内容の一部を示すフローチャートである。
【図７】飲食店に関する検索を行う場合の処理内容の一部を示すフローチャートである。
【図８】飲食店に関する検索を行う場合の処理内容の一部を示すフローチャートである。
【図９】旅行に関する検索を行う場合の処理内容の一部を示すフローチャートである。
【図１０】旅行に関する検索を行う場合の処理内容の一部を示すフローチャートである。
【図１１】旅行に関する検索を行う場合の処理内容の一部を示すフローチャートである。
【図１２】旅行に関する検索を行う場合の処理内容の一部を示すフローチャートである。
【図１３】飲食店での飲み会や旅行に参加するメンバの費用が割り勘である場合の処理例を示すフローチャートである。
【図１４】図１の検索支援システムによって実現される検索支援方法を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００６３】
１１  個人情報管理ＤＢ
１２  個人情報管理部
１３  スケジュールＤＢ
１４  スケジュール管理部
１５  スケジュールマッチング部
１６  検索条件解析部
１７  決済情報ＤＢ
１８  決済部
１９  広告効果測定部
１６１  タスク抽出機能
１６２  検索サイト対応付け機能
１６３  クエリ作成機能
１６４  検索結果提示機能
１６５  負担額算出機能
【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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