(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の条件を満たす特定の検索者が過去に検索した第２の検索キーワードと、前記第２の検索キーワードに対応した、前記特定の検索者が過去に参照した参照情報の履歴とを関連付けて記憶した検索データベースを有するコンピュータに、
第１の検索キーワードを取得し、
取得した前記第１の検索キーワードと、前記検索データベースに記憶された前記第２の検索キーワードとに基づき、前記第１の検索キーワードと前記第２の検索キーワードとの合致率を算出し、
前記検索データベースから抽出した、前記合致率に応じて選択された前記第２の検索キーワードに関連付けて記憶された参照情報の履歴を出力し、
前記合致率が所定以上の前記第２の検索キーワードに関連付けて記憶された参照情報の履歴のうち予め定められた個数以上の参照情報のグループが参照された比率を示す参照率又は、前記参照率と前記合致率との乗算値に応じた重み値に基づき、前記参照情報のグループを強調して出力する、
処理を実行させる検索プログラム。
【請求項２】
前記参照情報内で繰り返し参照される複数の参照情報のグループを強調して出力する、
請求項１に記載の検索プログラム。
【請求項３】
所定の条件を満たす特定の検索者が過去に検索した第２の検索キーワードと、前記第２の検索キーワードに対応した、前記特定の検索者が過去に参照した参照情報の履歴とを関連付けて記憶した検索データベースを有するコンピュータが、
第１の検索キーワードを取得し、
取得した前記第１の検索キーワードと、前記検索データベースに記憶された前記第２の検索キーワードとに基づき、前記第１の検索キーワードと前記第２の検索キーワードとの合致率を算出し、
前記検索データベースから抽出した、前記合致率に応じて選択された前記第２の検索キーワードに関連付けて記憶された参照情報の履歴を出力し、
前記合致率が所定以上の前記第２の検索キーワードに関連付けて記憶された参照情報の履歴のうち予め定められた個数以上の参照情報のグループが参照された比率を示す参照率又は、前記参照率と前記合致率との乗算値に応じた重み値に基づき、前記参照情報のグループを強調して出力する、
処理を実行する検索方法。
【請求項４】
第１の検索キーワードを取得する取得部と、
所定の条件を満たす特定の検索者が過去に検索した第２の検索キーワードと、前記第２の検索キーワードに対応した、前記特定の検索者が過去に参照した参照情報の履歴とを関連付けて検索データベースに記憶する記憶部と、
取得した前記第１の検索キーワードと、前記検索データベースに記憶された前記第２の検索キーワードとに基づき、前記第１の検索キーワードと前記第２の検索キーワードとの合致率を算出する合致率算出部と、
前記検索データベースから抽出した、前記合致率に応じて選択された前記第２の検索キーワードに関連付けて記憶された参照情報の履歴を出力する出力部と、
を有し、
前記出力部は、前記合致率が所定以上の前記第２の検索キーワードに関連付けて記憶された参照情報の履歴のうち予め定められた個数以上の参照情報のグループが参照された比率を示す参照率又は、前記参照率と前記合致率との乗算値に応じた重み値に基づき、前記参照情報のグループを強調して出力する、
情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検索プログラム、検索方法及び情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータシステムにトラブルが生じた場合、そのトラブルを調査するために、過去に同様のトラブルを解決するために検索者が検索した検索結果の履歴情報（以下、「検索履歴情報」ともいう。）を利用することがある。
【０００３】
その場合、検索者が設定した検索条件と、その検索条件に基づき検索した検索履歴情報とを関連付けて記録した検索データベースが利用される（例えば、特許文献１）。検索方法の一例としては、新規検索条件との関連度が閾値以上の検索条件に基づき検索データベース内を検索し、その検索結果から前記新規検索条件に対する応答データを生成する方法が知られている（例えば、特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００１−１０９７５２号公報
【特許文献２】特開２０１０−５５１７３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、検索履歴情報は、過去に行われた検索結果を示すものであって、過去に参照した検索履歴情報がどの順番で参照されたか、例えばＵＲＬ等の参照順を示す参照履歴情報（以下、「参照情報」ともいう。）ではない。よって、特許文献１，２では、検索履歴情報により過去に行われた検索結果は参照できるものの、検索履歴情報がどの順番で参照されたかを知ることは困難である。
【０００６】
一方、他の検索者が過去の検索においてＵＲＬ等をどの参照順番で参照したかを知ることは検索者にとって有益である。特に、高い検索技術を有する検索のスペシャリストが参照したＵＲＬ等の参照順番から検索スキルを得ることは非常に有益である。
【０００７】
そこで、一側面では、本発明は、所定の条件を満たす特定の検索者が過去に行った検索のスキルを利用することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
一つの案では、所定の条件を満たす特定の検索者が過去に検索した第２の検索キーワードと、前記第２の検索キーワードに対応した、前記特定の検索者が過去に参照した参照情報の履歴とを関連付けて記憶した検索データベースを有するコンピュータに、第１の検索キーワードを取得し、取得した前記第１の検索キーワードと、前記検索データベースに記憶された前記第２の検索キーワードとに基づき、前記第１の検索キーワードと前記第２の検索キーワードとの合致率を算出し、前記検索データベースから抽出した、前記合致率に応じて選択された前記第２の検索キーワードに関連付けて記憶された参照情報の履歴を出力し、前記合致率が所定以上の前記第２の検索キーワードに関連付けて記憶された参照情報の履歴のうち予め定められた個数以上の参照情報のグループが参照された比率を示す参照率又は、前記参照率と前記合致率との乗算値に応じた重み値に基づき、前記参照情報のグループを強調して出力する、処理を実行させる検索プログラムが提供される。
【発明の効果】
【０００９】
一態様によれば、所定の条件を満たす特定の検索者が過去に行った検索のスキルを利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】一実施形態にかかる情報処理装置の機能構成例を示す図。
【図２】一実施形態にかかる検索データベースを説明するための図。
【図３】一実施形態にかかる検索処理例を示すフローチャート。
【図４】一実施形態にかかる検索処理を説明するための図。
【図５】一実施形態にかかる合致率の算出処理例を示すフローチャート。
【図６】一実施形態にかかる検索処理結果の画面表示例。
【図７】一実施形態の変形例にかかる検索結果の画面表示例。
【図８】一実施形態の変形例にかかる重み付けテーブル一例を示す図。
【図９】一実施形態の変形例にかかる重み付け処理を示すフローチャート。
【図１０】一実施形態の変形例にかかる重み付け処理を説明するための図。
【図１１】一実施形態の検索結果の表示例。
【図１２】一実施形態の検索結果の表示例。
【図１３】一実施形態にかかる情報処理装置のハードウェア構成例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施形態について添付の図面を参照しながら説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省く。
【００１２】
（はじめに）
トラブルの調査では、過去に発生したトラブルを解決した時の検索履歴情報を参考にしてトラブルの早期解決方法を探る。例えば、トラブルの原因を究明及び解決するために、以下の作業を行うことがある。なお、検索に使用する検索ＤＢ（データベース）には、過去の事例（過去の検索履歴情報）が保存されている。
（１）検索者は、トラブルについての出力メッセージから、トラブルを表す又はトラブルと関連が深い一つ以上の検索キーワードを抽出する。
（２）次に、検索者は、抽出した検索キーワードと一致又は類似する検索キーワードの検索履歴情報を検索ＤＢから抽出する。
（３）次に、検索者は、検索の結果抽出された検索履歴情報から解決しようするトラブルと同じ現象又は類似する現象の事例において検索に使用された検索履歴情報を探し出し、その事例に示されている検索履歴情報を参考にしてトラブルの解決を進める。検索の結果、検索するトラブルと完全に一致する過去に発生したトラブルの過去の事例が見つかった場合、その他の過去の事例を参照する必要はない。しかし、ヒットした事例数が多い場合であっても、過去の事例がトラブルの解決にそのまま役立つことは稀である。
【００１３】
検索方法を実行する装置のハードウェア構成の相違、装置にインストールされているソフトウェアの相違、装置に繋がるネットワーク環境の違い等、検索方法を実行するシステムの環境やトラブルを起こしたシステムの形態が異なることがその理由の一つである。また、特に経験の浅い検索者の場合、参照した過去の事例の現象と解決しようとしているトラブルの現象とを比較し、トラブルの原因が同一かどうかを判断すること自体が難しい作業である。
（４）次に、検索者は、複数の類似した過去の事例における検索履歴情報を参照し、解決しようとしているトラブルと比較及び分析し、他の関連情報なども参考にしながらトラブルの原因等を絞り込み、トラブルの問題解決を行う。例えば、解決しようとしているトラブルの現象は、参照した過去の事例と異なっていても、同じ原因であるケースがある。このため、関連すると考えられる複数の過去の事例を参考にして問題を解決する。トラブルの原因等に関する最終結論に至るまでには多くの事例を参照し、解決に役立つ検索履歴情報を絞り込んで解決する。
【００１４】
しかしながら、過去の事例を検索及び参照する際、以下の課題がある。
（１）前述のとおり、検索結果から得た単独（１つ）の検索履歴情報では、トラブルの問題解決は困難である。検索履歴情報は、主に指定した検索キーワードにおいて参照されたＵＲＬのページであり、殆どの場合、そのページに表示された情報だけを参照してもトラブルは解決できない。トラブルと過去の事例の現象が一致している場合にはトラブルの解決は可能であるが、トラブルと過去の事例の現象が一致すること自体が稀である。
【００１５】
よって、通常、トラブルを解決する場合、一つのサイトを見るだけではなく、複数のサイトを見て判断する。過去に類似したトラブルを解決した人たちが見た複数のサイトを検証することによって、自分のトラブルを迅速に解決することができる。あるＵＲＬのサイトのページを参照し、そのページからヒントなどを得て、そのページの中に記述している別のＵＲＬのページやその他の情報を参照し、これを繰り返して原因究明を進める。
【００１６】
トラブル調査で過去の事例のページを参照し原因究明を行うために重要な情報を得られるページを参照すると、そのページから別のベージを参照し、更にそこから別のページを参照したり、最初の重要なページに戻り、更に別のページを参照したりする。問題を解決するためには、１つのページだけでは不十分で、参照した一連のページから獲得した情報に基づきトラブルの原因を特定する。参照した一連のページが問題解決に役立つ情報であるため、その一連のページを問題解決に有益な一グループの情報として扱うことが重要である。
（２）トラブルを解決する場合、解決しようとしているトラブルと類似した現象のトラブルに関する情報を参照しながら、トラブルの原因を特定していく。
【００１７】
しかしながら、いままでの検索方法では、検索者は、所定の条件を満たす特定の検索者が参照した一連のＵＲＬと同じアクセス手順で参照することはできない。検索ＤＢに記憶された検索履歴情報は、過去に行われた検索結果（例えば、上記検索したＵＲＬのページ）を示し、過去に参照した参照情報（例えば、参照したＵＲＬ）の履歴ではないため、過去に参照したＵＲＬ等の参照順番を知ることはできないためである。
【００１８】
そのため、検索者は、トラブルを解決した特定の検索者の検索のスキル（ノウハウ）を利用できない。さらに、特定の検索者は、問題を効率的に解決する熟練者であり、複数人存在する。そのため、複数人の特定の検索者の参照したページはより重要である。しかしながら、いままでの検索方法では、検索者は、過去の検索者が参照したＵＲＬ等の参照情報の履歴のうち、複数の検索者により繰り返し参照されるような特に重要な一連のＵＲＬ群の参照情報を有しない。このため、検索者は、過去に参照したＵＲＬ等の参照順番のうち、特に繰り返し参照されたＵＲＬ等の参照順番のグループを知ることはできない。その点においてもスムーズなトラブルの解決は困難である。
【００１９】
直接、特定の検索者にトラブルに関する相談や質問をすれば、参考資料として複数の情報が提示されるケースが多い。すなわち、特定の検索者は上記複数のＵＲＬにアクセスし、そのサイトの情報を参照したことを意味する。これに対して、上記検索方法の場合、特定の検索者がトラブルを解決するにあたり検索及び参照した一連のサイト間のつながりや、繰り返し参照した重要情報のページが分からない。このように、熟練した検索技術を持つ特定の検索者がトラブルを解決するために採用した検索手順を検索スキルとして利用することは重要であるにもかかわらず上記検索方法ではその検索スキルを再利用することは困難であった。
【００２０】
そこで、以下に説明する一実施形態及びその変形例では、所定の条件を満たす特定の検索者が過去に行った検索のスキルを利用することが可能な検索方法及びその検索方法を実行する情報処理装置を提供する。
【００２１】
なお、「所定の条件を満たす特定の検索者」は、熟練した検索技術とトラブルを解決する技術を持つ検索者を想定し、例えば、ある分野のトラブル調査に５年以上従事して、熟練者の属している組織から熟練者として認定されている者が挙げられる。以下では、「所定の条件を満たす特定の検索者」を検索のスペシャリストとも称呼する。熟練者の属している組織から熟練者として認定されている者は、組織から特定のＩＤを与えられ、他の検索者と区別することができる。
【００２２】
［情報処理装置の機能構成］
まず、本発明の一実施形態にかかる情報処理装置１０の機能構成について、図１を参照しながら説明する。図１は、一実施形態にかかる情報処理装置１０の機能構成の一例である。本実施形態にかかる情報処理装置１０は、一実施形態にかかる検索方法を実施可能な電子機器であれば、どのような機器であってもよい。本実施形態にかかる情報処理装置１０の一例としてはサーバーが挙げられるが、パーソナルコンピュータやタブレット型端末であってもよい。
【００２３】
本実施形態にかかる情報処理装置１０は、取得部１１、記憶部１２、検索ＤＢ（データベース）１３、合致率算出部１４、選択部１５、出力部１６及び制御部１７を有する。
【００２４】
取得部１１は、検索者が入力した検索キーワード（以下、「第１の検索キーワード」ともいう。）を取得する。第１の検索キーワードは、トラブルを表す又はトラブルと関連が深いと検索者が想定する一つ以上の検索キーワードから構成されてもよい。
【００２５】
記憶部１２は、検索のスペシャリストが過去に検索に使用した一つ以上の検索キーワード（以下、「第２の検索キーワード」ともいう。）と、第２の検索キーワードにより抽出され、スペシャリストにより検索された検索履歴情報と、検索された検索履歴情報がどの順番で参照されたか、例えばＵＲＬ等の参照順を示す参照情報と、を関連付けて検索ＤＢ１３に記憶する。
【００２６】
このようにして予め定められた検索者（検索のスペシャリストを含む）に対する過去の検索結果（検索履歴情報）及び参照情報が記憶された管理テーブル１３０が事前に作成されている。つまり、記憶部１２は、指定された検索キーワード（第２の検索キーワード）とその時の検索結果の検索履歴情報と参照情報とを定期的に集計し、管理テーブル１３０に保存して管理する。また、記憶部１２は、検索の際に参照されたＵＲＬ等の参照情報とともに、繰り返し参照されるＵＲＬ等の参照情報のグループ情報、そのグループ情報の利用頻度を記憶してもよい。
【００２７】
スペシャリストが過去に検索した検索履歴情報及びその際の参照情報は、各スペシャリストのＩＤとリンクさせてスペシャリスト毎に検索ＤＢ１３内の管理テーブル１３０に保存してもよい。通常、スペシャリストは複数人いる。このため、管理テーブル１３０はスペシャリストの人数分存在する。
【００２８】
記憶部１２は、スペシャリスト以外の検索者（すなわち、一般の検索者）により検索された検索履歴情報を検索ＤＢ１３に記憶してもよい。その場合、スペシャリストの検索履歴情報と一般の検索者の検索履歴情報とを区別できるように、検索者がスペシャリストかスペシャリスト以外かを示すＩＤが検索履歴情報毎又は参照情報毎に付けられる。
【００２９】
図２（ａ）に示すように、管理テーブル１３０には、検索者のＩＤ（検索のスペシャリストのＩＤを含む）１３１、入力キーワード情報１３２及び参照したＵＲＬ情報のリスト１３３が記憶される。
【００３０】
検索者のＩＤ１３１によって、スペシャリストとそれ以外の検索者とを区別することができる。例えば、検索者のＩＤ１３１が「ＳＰｎ（ｎは１以上の整数）」の場合、検索者はスペシャリストであることを示す。検索者のＩＤ１３１は、本実施形態にかかる情報処理装置１０を使用する際のログインＩＤとして機能し得る。
【００３１】
入力キーワード情報１３２は、検索者が入力したキーワードに関する情報であり、具体的には、キーワード個数１３２ａ、第２の検索キーワード１３２ｂ及び検索日時１３２ｃを有する。キーワード個数１３２ａには、検索者が入力したキーワードの個数が記憶される。第２の検索キーワード１３２ｂには、検索者が検索時に指定した検索キーワード（キーワード）が記憶される。検索日時１３２ｃには、検索した日や時間が記憶される。
【００３２】
図２（ａ）には、第２の検索キーワード１３２ｂが「Ａ  Ｂ  Ｃ」、「Ａ  Ｂ  Ｃ  Ｄ」、「Ａ  Ｂ  Ｃ  Ｄ  Ｅ」のときに参照されたＵＲＬ情報のリスト１３３が例示されている。参照したＵＲＬ情報のリスト１３３には、参照サイトのＵＲＬの情報とそのＵＲＬの参照時間（分）が参照順に記憶される。参照サイトのＵＲＬの情報は、参照情報の一例である。なお、参照したＵＲＬ情報のリスト１３３には、参照サイトのＵＲＬのアクセス日時、アクセス時間、アクセス回数、アクセスしたＩＤが含まれてもよい。
【００３３】
なお、アクセスしたＩＤは、参照したＵＲＬ情報のリスト１３３内の参照情報（参照したＵＲＬ）をアクセスした人（ＩＤ）を意味する。リスト１３３をアクセスした人（ＩＤ）は、類似したトラブル、あるいは同じトラブルを解決しようとしてリスト１３３を参照した別の人（スペシャリスト）と考えられる。よって、リスト１３３をアクセスした人（ＩＤ）の参照情報を参照すれば有益な情報を得られる可能性がある。そこで、リスト１３３に、リスト１３３をアクセスした別のＩＤを管理し、検索者がより有益な情報を獲得し易いようにする。
【００３４】
かかる構成によれば、管理テーブル１３０には、スペシャリスト毎に第２の検索キーワード１３２ｂに関連付けられた検索履歴情報及び参照情報が保存される。
【００３５】
合致率算出部１４は、検索ＤＢ１３に基づき、第１の検索キーワードと第２の検索キーワードとの合致率を算出する。具体的には、合致率算出部１４は、検索者により指定された第１の検索キーワードと、検索ＤＢ１３に保存されている第２の検索キーワードとの合致率を算出する。
【００３６】
選択部１５は、合致率に応じて検索ＤＢ１３から第１の検索キーワードと一致又は類似する第２の検索キーワードを選択する。具体的には、選択部１５は、第１の検索キーワードとの合致率が所定の閾値以上の第２の検索キーワードを選択する。
【００３７】
出力部１６は、選択された第２の検索キーワードに関連付けられた検索履歴情報及び参照情報を出力する。出力部１６は、第２の検索キーワード、検索履歴情報及び参照情報を所定の画面に表示してもよいし、紙等の媒体に出力してもよい。制御部１７は、ログイン認証等の情報処理装置１０の全体の制御を行う。
【００３８】
例えば、図２（ｂ）に示すように、検索キーワード「Ａ、Ｂ、Ｃ」に対して、検索ＤＢ１３内に記憶されたすべての情報を対象に上記検索キーワードの合致率を算出し、その合致率が所定の閾値以上の第２の検索キーワードを選択する場合について考える。この場合、検索時間が長く、かつ検索の結果抽出された参照情報が膨大になり、検索結果には欲しい情報と異なる情報が含まれる可能性が高くなり、検索が非効率になる。また、検索ＤＢ内に第２の検索キーワードに関連付けて記憶されたＵＲＬ等の参照情報が記憶されていなければ、検索のスペシャリストの検索手順を知ることはできない。この結果、検索者は、検索のスペシャリストの検索のノウハウ（検索のスキル）を利用することは困難である。
【００３９】
一方、本実施形態における検索対象は、図２（ａ）に示すように、検索ＤＢ１３に記憶されているデータ全体ではなく、「スペシャリスト」が検索に使用した情報である。例えば、第１の検索キーワードが「Ａ、Ｂ、Ｃ」の場合、検索ＤＢ１３に記憶された「スペシャリスト」の情報に含まれる第２の検索キーワードが比較され、スペシャリスト以外の検索者の情報に含まれる第２の検索キーワードは検索対象外となる。その結果、第１の検索キーワード「Ａ、Ｂ、Ｃ」と一致又は類似する第２の検索キーワードに関連付けて記憶された「スペシャリスト」の検索履歴情報及び参照情報が検索結果として出力される。
【００４０】
この検索方法によれば、スペシャリストの検索実績を効率的に利用することができる。また、検索ＤＢ１３に記憶されている検索対象のデータをスペシャリストの情報に限って検索するため、検索時間が短くかつ検索結果に有益な情報以外の情報が含まれる可能性が低くなり、検索効率が上がる。なお、有益な情報が参照できなかった場合、第１の検索キーワードの一部を変更、削除又は追加して、再度本実施形態にかかる検索方法を実行することが好ましい。
【００４１】
［検索処理］
次に、本発明の一実施形態にかかる情報処理装置１０が行う検索処理について、図３を参照しながら説明する。図３は、一実施形態にかかる検索処理の一例を示すフローチャートである。
【００４２】
まず、検索者が、自己のＩＤ１３１をログインＩＤとして入力し、ログイン操作を行うと、制御部１７は、入力したログインＩＤにより検索者のログイン認証を実行する（ステップＳ１０）。制御部１７が検索者のログイン認証に成功したと判定した場合、取得部１１は、第１の検索キーワードを取得する（ステップＳ１２）。制御部１７がログイン認証に失敗したと判定した場合、本検索処理は実行されずに終了する。
【００４３】
次に、合致率算出部１４は、第１の検索キーワードと、検索ＤＢ１３に記憶された、スペシャリストが指定した第２の検索キーワードとを比較する（ステップＳ１４）。例えば、図４に示すように、検索者の指定した第１の検索キーワードが「Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ」の場合、制御部１７は、第１の検索キーワード「Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ」と、検索ＤＢ１３に記憶されたＩＤ１３１がスペシャリストのＩＤを持つ管理テーブル１３０内の第２の検索キーワード１３２とを比較する。この結果、図４の比較「ａ」では、第１の検索キーワード「Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ」と第２の検索キーワード「Ａ、Ｂ、Ｃ」とが比較される。比較「ｂ」では、第１の検索キーワード「Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ」と第２の検索キーワード「Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ」とが比較される。比較「ｃ」では、第１の検索キーワード「Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ」と第２の検索キーワード「Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ」とが比較される。
【００４４】
図３に戻り、次に、合致率算出部１４は、合致率を算出する（ステップＳ１６）。ここで、合致率の算出方法について、合致率の算出処理の一例を示す図５を参照しながら説明する。なお、図５では、「ｎ」は、ログインした検索者が指定した検索キーワード数（第１の検索キーワード数）を示し、「ｍｘ」は、スペシャリストが検索時に指定した検索キーワード数（第２の検索キーワード数）を示す。
【００４５】
（合致率の算出処理）
図３のステップＳ１６の呼び出しに応じて図５の合致率の算出処理が開始されると、合致率算出部１４は、第１の検索キーワード数ｎと第２の検索キーワード数ｍｘとを比較する（ステップＳ１４１）。比較の結果、合致率算出部１４は、第１の検索キーワード数ｎが第２の検索キーワード数ｍｘよりも小さいと判定した場合、重みαに（ｎ／ｍｘ）×１００を代入し（ステップＳ１４２）、ステップＳ１４５に進む。一方、合致率算出部１４は、第１の検索キーワード数ｎが第２の検索キーワード数ｍｘに等しいと判定した場合、重みαに１００を代入し（ステップＳ１４３）、ステップＳ１４５に進む。他方、合致率算出部１４は、第１の検索キーワード数ｎが第２の検索キーワード数ｍｘよりも大きいと判定した場合、重みαに（ｍｘ／ｎ）×１００を代入し（ステップＳ１４４）、ステップＳ１４５に進む。
【００４６】
ステップＳ１４５では、合致率算出部１４は、第１の検索キーワードが第２の検索キーワードと一致した数をｋに代入する。次いで、合致率算出部１４は、検索キーワードの合致率Ｍを以下の式（１）から算出する。
合致率Ｍ＝α×（ｋ／ｍｘ）・・・（１）
合致率Ｍの算出後、本処理を終了して図３の検索処理に戻り、ステップＳ１８にて、合致率算出部１４は、合致率が所定の閾値以上のスペシャリストの第２の検索キーワードがあるかを判定する。合致率算出部１４は、合致率が所定の閾値以上の第２の検索キーワードがあると判定した場合、合致率の高い上位Ｎ個（Ｎ：１以上の整数）のスペシャリストが参照したＵＲＬを参照順に表示し（ステップＳ２０）、本処理を終了する。
【００４７】
一方、合致率算出部１４は、合致率が所定の閾値以上の第２の検索キーワードがないと判定した場合、取得部１１は、検索者に対して第１の検索キーワードの再入力を要求し（ステップＳ２２）、ステップＳ１２に戻る。このようにして、合致率が所定の閾値以上の第２の検索キーワードがあると判定されるまで、再入力された第１の検索キーワードに対してステップＳ１２〜Ｓ１８及びステップＳ２２の処理が繰り返される。
（検索結果の画面表示例）
上記に説明した一実施形態にかかる検索処理を実行し、得られた検索結果の画面表示例を図６に示す。検索者が視聴可能な情報処理装置１０の画面には、図６のように検索結果の一覧が示される。検索結果では、検索者の指定した検索キーワード４０（第１の検索キーワード）は、「Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ」である。これに対して、合致率が所定の閾値以上のスペシャリストの情報４１が画面に表示される。ここでは、合致率が６４％以上のスペシャリストの情報４１が３件画面に表示されている。
【００４８】
スペシャリストの第２の検索キーワード１４２が「Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ」の場合、ｎ＝４，ｍｘ＝４である。この場合、α＝１００、上記式（１）に基づき、
合致率Ｍ＝１００×（４／４）＝１００、つまり、合致率１４３は「１００％」となる。
【００４９】
参照ページ一覧１４４には、スペシャリストが第２の検索キーワードに「Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ」を指定したときにスペシャリストが参照したＵＲＬの参照順（参照情報）が表示される。図６の例では、スペシャリストが最後に参照したＵＲＬから順番に一連の参照に用いたＵＲＬが表示される。この場合、出力部１６は、スペシャリストが「Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ」を指定して参照した一連の参照情報を新しい順にソートして、検索結果として表示する。なお、出力部１６は、スペシャリストが「Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ」を指定して参照した一連の参照情報を古い順にソートして、検索結果として表示してもよい。
【００５０】
スペシャリストが第２の検索キーワード１４２「Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ」を用いて参照した参照情報(スペシャリストが参照したＵＲＬ及びその参照順)は以下である。
(事例URL-3 2.0)→(事例URL-5 8.1)→（事例URL-9 9.4)→(事例URL-20)→(事例URL-21 11.3)→(事例URL-26 2.1)
以上のように、参照情報には、スペシャリストが指定した検索キーワード（第２の検索キーワード）に加えて参照日時や参照時間等を表示してもよい。上記矢印は便宜上、参照情報を視覚的に示したものであり、実際には、矢印を省略してもよいし、矢印を付けて表示してもよい。
【００５１】
また、スペシャリストが指定して参照したサイトで各参照処理の間で関連した共通の参照サイトがあれば、そのサイトは特にスペシャリストがトラブルを解決するために詳しく参照した情報であり、検索者にとって有益と考えられる。このため、関連性のある共通の参照情報には下線を引いたり、太字で表示したりして検索者に明示する。
【００５２】
更に、検索者の検索を容易にするために、検索者が参照情報のＵＲＬをクリックすると、画面がそのＵＲＬのページに遷移し、そのページの内容が表示されるようにすることが好ましい。
【００５３】
図６のスペシャリストの第２の検索キーワード１４２が「Ａ、Ｂ、Ｃ」の場合、ｎ＝４，ｍｘ＝３である。この場合、α＝（３／４）×１００＝７５、上記式（１）に基づき、
合致率Ｍ＝７５×（３／３）＝７５、つまり、合致率１４３は「７５％」となる。ここで表示される検索結果は、スペシャリストが第２の検索キーワード１４２「Ａ、Ｂ、Ｃ」を用いて参照した参照情報であり、以下で示される。
(事例URL-3 7.4)→(事例URL-5 10.1)→(事例URL-8 0.2)→(事例URL-9 15.5)→(事例URL-15 0.5)→(事例URL-21 15.1)→(事例URL-26 18.1)→(事例URL-35 18.1)→(事例URL-38 18.1)
図６のスペシャリストの第２の検索キーワード１４２が「Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ」の場合、ｎ＝４，ｍｘ＝５である。この場合、α＝（４／５）×１００＝８０、上記式（１）に基づき、
合致率Ｍ＝８０×（４／５）＝６４、つまり、合致率１４３は「６４％」となる。ここで表示される検索結果は、スペシャリストが第２の検索キーワード１４２「Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ」を用いて参照した参照情報であり、以下で示される。
(事例URL-5 9.1)→(事例URL-9 7.1)→(事例URL-11)→(事例URL-21 9.1)
以上、一実施形態にかかる情報処理装置１０により実行される検索方法について説明した。検索ＤＢ１３内の全情報を検索対象とすれば、検索結果に有益でない情報が含まれる可能性が高まり、検索時間も長時間を要し、膨大な検索結果から検索者が実際に必要な参照情報が抽出され難くなるため、検索効率が低下する。
【００５４】
一方、本実施形態にかかる検索方法では、検索ＤＢ１３内のスペシャリストの情報のみを検索対象とする。これにより、スペシャリストが過去に検索に使用した情報からスペシャリストの熟練した検索スキルを得ることができる。また、検索ＤＢ１３内の全情報を検索対象とした場合と比べて検索結果に有益な情報以外の情報が含まれる可能性が低下し、検索時間も短時間となり、検索者が実際に必要な参照情報が抽出され易くなるため、検索効率が向上する。よって、本実施形態によれば、検索者は、スペシャリストの参照情報を有効に利用して、トラブルを効率的に解決することができる。
【００５５】
スペシャリストは、トラブルを解決するために検索を実行する場合、トラブルの現象、あるいは出力されたメッセージから過去の事例を検索する検索キーワードを決定し、それらを検索時に指定する。次に、スペシャリストは、決定した検索キーワードを用いて情報を参照し、その参照情報が解決に有益なページの場合は、参照情報やＵＲＬのリンクを辿って別のサイト（ページ）を参照し、これを繰り返して、解決のヒントなどを得た重要なページに戻るケースが多い。
【００５６】
例えば、以下の参照順の例を挙げて説明する。
・・・→URL3→URL4→URL7→URL5→URL3→・・・
スペシャリストは、URL3で有益な情報を獲得し、そのページ内にトラブルの解決に有益な別のページ(URL4)の情報のリンクがある場合、そのリンク先（URL4）を参照する。スペシャリストは、この操作を繰り返して、元のURL3に戻る。
【００５７】
以上の検索手順に鑑みて、本実施形態にかかる検索方法では、１つのページを扱うのではなく、上の例で示したトラブルの解決に有益な「URL3→URL4→URL7→URL5→URL3」で示される参照情報のグループをトラブルの解決に有益な１つの情報として扱う。このように、本実施形態にかかる検索方法では、情報処理装置１０は、スペシャリストがトラブルの解決時に検索及び参照した一連のＵＲＬを問題解決に有益な参照情報のグループと見做し、その一連の参照情報を検索者に表示する。これにより、検索者は、スペシャリストの検索履歴情報及び参照情報を有効に利用してトラブルを効率的に解決することができる。
＜変形例＞
次に、一実施形態の変形例にかかる検索方法について、図７〜図１１を参照しながら説明する。本実施形態の変形例にかかる検索方法では、上記実施形態にかかる検索方法に対してさらに効率的な検索が提案される。
【００５８】
例えば、図７の検索結果の表示例では、本変形例にかかる検索方法で抽出された、一連のＵＲＬの情報（参照情報のグループ）を参照順に表示する。図７では、第１の検索キーワードと第２の検索キーワードとの合致率が所定の閾値以上の１〜３のスペシャリスト（「ＳＰ１」、「ＳＰ５」、「ＳＰ７」）の参照情報が表示されている。図７では、各スペシャリスト毎に、破線内に示すように、トラブルを解決するために必要な一連のＵＲＬの順番（参照情報のグループ）が参照された順に表示されている。つまり、参照情報のグループには、問題解決のためにスペシャリストが参照したＵＲＬのページ（検索履歴情報）だけでなく、参照したＵＲＬの順番（参照情報）が示される。参照された一連のＵＲＬは、矢印（→）で参照した順に表示される。図７の破線内に表示されているスペシャリストが参照したＵＲＬのうち、頻繁に参照されているＵＲＬは下線で表示され、各ＵＲＬをクリックすればＵＲＬのページが参照できる。
【００５９】
トラブルの原因調査を行う場合、解決に必要とする情報は１つのＵＲＬの情報ではなく複数のＵＲＬの情報である可能性が高い。スペシャリストの過去の事例の検索結果は、トラブルの解決に参照したＵＲＬを参照順に表示し、トラブル解決に必要な情報の参照順及び参照した各ＵＲＬの繋がりがわかるように表示する。また、参照した複数のＵＲＬは、トラブルを解決するために必要な一つの情報のグループとして扱われる。つまり、指定された検索キーワードによる検索及び参照の結果、頻繁に参照されている情報は重要と見做し、高輝度や太字表示や下線表示等、強調表示することで視覚的に明らかにし、重要なＵＲＬのページであることを示す。これにより、検索者による問題解決を効率化することができる。
【００６０】
このように、本変形例にかかる検索方法では、スペシャリストが過去の検索で指定した検索キーワードと、その時に参照したＵＲＬとその参照順を管理し、それらの情報を後の検索者が有効に利用する仕組みを提供する。なお、スペシャリストが参照したＵＲＬのうち、頻繁に参照されているページがない場合、一連の参照されたＵＲＬのグループの強調表示は行われない。
（参照情報のグループの表示例）
参照情報のグループの表示例としては、ある検索処理から新たに実行した次の検索処理の間のＵＲＬの参照内容について、参照したページを順に表示し、重要なＵＲＬや関係の深いＵＲＬを分り易く表示することが、検索の効率化のために好ましい。
（表示例ａ）
例えば、検索処理結果は以下のように参照順に表示してもよい。
【００６１】
URL1→URL4→URL3→URL7→URL4→URL2→URL5→URL4→URL3→URL2→URL7→URL4
（表示例ｂ）
一連のページ参照で、同じページが現れると（複数回参照）、その検索処理結果において、そのページは重要と判断し、太字や下線や斜体を用いてアクセスした回数の重み付けを視覚的に表示すると好ましい。以下では、重み付けが高いＵＲＬを下線や斜体で示す。
【００６２】
URL1→URL4→URL3→URL4→URL2→URL5→URL4→URL3→URL2→URL7→URL4
このように、各情報は単独で利用するのではなく、例えば、「URL4→URL3→URL7→URL4」などは一体化し、参照情報のグループとして扱う方が有益であることが分かるように表示される。一連の関連を持つ参照情報のグループの重み付けは以下で行う。ここで「関連を持つ」とは、あるＵＲＬｎ（ｎ:整数）を参照し、次に別のＵＲＬｍ（ｍ:整数）を参照した場合、この２つのＵＲＬの内容にはトラブル調査の検索時においてトラブルを解決する情報が含まれていて、トラブル解決に対して関連性があり有益と考えられることをいう。
（重み付けの処理概要）
情報処理装置１０は、ＣＰＵ使用率が低い時に、スペシャリストのＩＤ、そのＩＤのスペシャリストが指定した第２の検索キーワード、スペシャリストが参照した一連のＵＲＬの検索履歴情報及び参照情報を検索処理のログ情報から収集し、検索ＤＢ１３に保存する。なお、ＣＰＵ使用率が低いときとは、例えば、情報処理装置１０を利用している検索者数が少ないときをいう。
【００６３】
検索ＤＢ１３に保存された情報を解析して、スペシャリストの指定した第２の検索キーワードに対して、参照された一連の参照情報のグループの参照率を算出する。
【００６４】
参照率は、類似した検索キーワード（一定以上の合致率の検索キーワード）の検索処理で参照された全参照情報（ＵＲＬ）のグループにおいて、特定の情報のグループの参照されている割合をいう。
【００６５】
全く異なった検索キーワードを指定して検索し、その時に参照した情報のグループの参照率を算出しても、指定した検索キーワードが類似していないので「参照されている割合」としての意味を有しない。そこで、本実施形態では、情報（ＵＲＬ）のグループの「参照率」は、類似した検索キーワード(検索キーワードの合致率が一定以上のもの)を指定して検索処理を実行し、その時に参照された情報（ＵＲＬ）のグループを対象に算出される。
【００６６】
ＵＲＬｎ→ＵＲＬｍ、ＵＲＬｎ→ＵＲＬｍ→ＵＲＬｎのように、関連して参照されたＵＲＬの繋がりの数が２個や３個の場合、参照状況を採取し解析すると、膨大な数になり、その集計も膨大になる可能性がある。このため、集計対象とする情報の繋がりの数は、予め指定可能とする。また、集計対象とする情報の繋がりの数は、検索者が任意の値を指定可能である。集計対象とする情報の繋がりの数は、システムにより利用状況やマシン環境が異なるため、運用時にシステム毎に設定可能とし、その値以上の情報に対して以下を集計する。
（例）
参照情報のグループを構成する各参照情報（ここでは、ＵＲＬ）の数の最低値を５とすれば、重み付けの処理対象は参照情報の繋がりが５以上のものが対象となる。ＵＲＬｍ→ＵＲＬｎ→ＵＲＬｘ→ＵＲＬｙ→ＵＲＬｚでは、参照情報の繋がりは５であり重み付けの処理対象となる。参照情報の繋がりが５以上の長さのグループが、重み付けの処理対象となる。
【００６７】
図８に示す一実施形態の変形例にかかる重み付けテーブルの例では、参照情報のグループ中の参照情報の数（ここではＵＲＬの個数）の最低値は５である。つまり、参照情報の繋がりが５以上の長さのグループであるため、重み付けの処理対象となる。
【００６８】
重み付けテーブルは、検索者の第１の検索キーワード２００、番号２０１、スペシャリストのＩＤ２０２、スペシャリストの第２の検索キーワード２０３、合致率２０４、参照情報のグループの個数２０５、参照情報のグループの内容（順番）２０６、参照率２０７及び重み値２０８を有する。参照情報のグループの内容２０６に示される「Ｕｘ：ｘは整数」はＵＲＬ（ページ）を示す。
【００６９】
重み付けテーブルにおいて、参照情報のグループの内容２０６は、参照情報のグループの個数２０５に示される長さの参照情報の繋がり持つ。
【００７０】
重み付けテーブルの上記各項目は、情報処理装置１０が常に収集し、検索ＤＢ１３に保存する。検索者の第１の検索キーワード２００は、検索者がトラブルを解決するための情報を得るために指定する検索キーワードである。スペシャリストのＩＤ２０２は、各番号２０１のスペシャリストのログインＩＤである。スペシャリストは１人でも複数人存在してもよい。スペシャリストの第２の検索キーワード２０３は、スペシャリストが検索時に指定した検索キーワードである。合致率２０４は、第１の検索キーワードと第２の検索キーワードとの合致率であり、その算出方法は上記実施形態で説明したためここでは説明を省略する。
【００７１】
図８は、検索者が検索時に指定した第１の検索キーワード２００について、スペシャリストと合致率が高いもの（図８の例では６４％以上）について、情報のグループの参照率、重み値を示したものである。例えば、番号２０１が「Ｎｏ．４」では、合致率２０４が「１００％」となり、検索者が指定した第１の検索キーワード及びスペシャリストが指定した第２の検索キーワードはともに「Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ」である。
【００７２】
合致率の閾値は変更することができる。参照率での精度を高くしたい場合は、合致率の閾値は８０％程度にしてもよい。
【００７３】
図８の例では、検索者が第１の検索キーワード２００に「Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ」を指定した場合に、第１の検索キーワード「Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ」と、スペシャリストがトラブルの調査で過去の事例を参照するために指定した第２の検索キーワードとの合致率２０４が示されている。情報処理装置１０は、過去にスペシャリストが指定した第２の検索キーワードのうち、合致率が高い第２の検索キーワードを使用して参照した参照情報のグループを収集し、重み付けテーブルを作成する。
【００７４】
合致率が高いか否かは、算出された合致率が、予め定められた所定の閾値以上であれば、合致率が高いと判定される。合致率が高いと判定された場合の第２の検索キーワードを用いたスペシャリストの参照情報が、重み付けの処理対象とされる。
【００７５】
参照情報のグループの個数２０５は、スペシャリストが過去に参照した一連の参照情報の繋がり（つまり、参照情報のグループ）の個数を示す。
【００７６】
参照情報のグループの内容２０６は、スペシャリストが検索した検索履歴情報とその際の参照順番を示す参照情報とを示す。参照情報のグループの内容２０６は、参照率の高い順及び重みの高い順の少なくともいずれかの順に表示可能とする。例えば、番号２０１が「Ｎｏ．４」では、過去に参照された参照情報のグループの内容２０６は、U2→U3→No2→U10→U2である。ここで、「No2」の部分は、重み付けテーブルの番号２０１が「Ｎｏ．２」の参照情報のグループ（U4→U5→U7→U3→U4）を含んでいることを示している。このようにして、一連の参照情報の中に入れ子の参照情報が存在することがわかるように表示することで、検索者の検索効率を高めることができる。入れ子の参照情報とは、参照順に検索された一連の参照情報中に、より検索頻度の高い参照情報のグループがあるときに、その検索頻度の高い参照情報のグループを入れ子の参照情報という。
【００７７】
例えば、番号２０１が「Ｎｏ．１」のときの参照率２０７を例にして説明すると、スペシャリストのすべてが検索し、参照した情報（ここでは、ＵＲＬ）の数が５以上のものを分母とする。ある検索でスペシャリストが、例えば１０個のＵＲＬを参照したとすると、その参照情報のグループから５つを順に切り出して、計算対象とする。例えば、
URL1→URL2→URL3→URL4→URL5→URL6→URL7→URL8→URL9→URL10の場合、「１．URL1→URL2→URL3→URL4→URL5」、「２．URL2→URL3→URL4→URL5→URL6」、「３．URL3→URL4→URL5→URL6→URL7」、「４．URL4→URL5→URL6→URL7→URL8」、「５．URL5→URL6→URL7→URL8→URL9」、「６．URL6→URL7→URL8→URL9→URL10」が処理対象となる。
【００７８】
上記中で参照情報のグループ(参照情報のグループの最低値を５としていれば５以上の参照情報のグループが対象)の割合を算出する。参照情報のグループの表示例としては、スペシャリスト別に参照情報のグループを表示する方法や全スペシャリストの参照情報のグループの総和を表示する方法等が挙げられる。図８の例では、スペシャリスト別に参照情報のグループを表示している。このため、番号２０１が「Ｎｏ．２」及び「Ｎｏ．３」は、スペシャリストの第２の検索キーワード２０３と参照情報のグループの内容２０６の内容が同じでも、スペシャリストＩＤ２０２が異なるため、参照情報のグループは別々に表示される。
【００７９】
参照率２０７の算出方法について、図８を例に挙げて説明する。例えば検索者が検索キーワード「Ａ、Ｂ，Ｃ，Ｄ」を指定して検索処理を行った場合、合致率が一定値以上（図８の場合は６４％以上）の検索キーワードを指定した全スペシャリスト（図８では、表の中に示される全てのスペシャリスト）が参照した全ての参照情報（ＵＲＬ）のうち、ＵＲＬの個数（長さ）が閾値以上のグループを取り出す。この例では参照情報（ＵＲＬ）のグループの閾値は、「５」として処理する。ただし、参照情報のグループの数は固定でなく変更することができる。
（１）全てのスペシャリストが参照した５以上のＵＲＬのグループを取り出す。番号２０１が「Ｎｏ．４」の場合は、参照した情報のグループ（参照情報のグループの内容２０６のＵＲＬのグループ）が５を超えているので、左端から５つの情報（ＵＲＬ）のグループを順に抽出する。具体的には、Ｕ２から５個、Ｕ３から５個と左から順に５つのグループが抽出される。
（２）上記（１）で抽出した参照情報（ＵＲＬ）グループの個数の総和Ｂｓｕｍを算出する。
（３）参照率を算出しようとしている情報のグループのパターンが上記（２）の総和Ｂｓｕｍの中に幾つ含まれているかを求め、その値をＢ１とする。例えば、番号２０１が「Ｎｏ．１」の参照率を出す場合、Ｂ１は、総和Ｂｓｕｍの中に含まれている「Ｎｏ．１」の２０６に示した参照情報のグループ「Ｕ４→Ｕ２→Ｕ３→Ｕ５→Ｕ４」のパターンの個数である。番号２０１が「Ｎｏ．１」の参照率Ｒ１は、Ｒ１＝Ｂ１／Ｂｓｕｍの式により算出される。同様にして、番号２０１が「Ｎｏ．２」の参照率（Ｒ２）は、Ｒ２＝Ｂ２／Ｂｓｕｍの式により算出される。ここで、Ｂ２は、総和Ｂｓｕｍの中に含まれている「Ｎｏ．２」の２０６に示した参照情報のグループ「Ｕ４→Ｕ５→Ｕ７→Ｕ３→Ｕ４」のパターンの個数である。
【００８０】
なお、参照率の計算で、参照情報のグループの長さを「４」とした場合は、番号２０１が「Ｎｏ．１」の参照率を出す場合、「Ｎｏ．１」の２０６に示した参照情報のグループ「Ｕ４→Ｕ２→Ｕ３→Ｕ５→Ｕ４」から４つの参照情報のグループを抽出する必要がある。参照情報のグループの長さを「６」とすれば番号２０１が「Ｎｏ．１」〜「Ｎｏ．３」は対象外となる。
【００８１】
重み値２０８は、以下の式（２）に参照率２０７と合致率２０４とを代入することにより算出される。
【００８２】
重み値Ｗｎ＝参照率Ｒｎ×合致率／１００・・・（２）
ただし、番号２０１が「Ｎｏ．４」の参照情報のグループの中に番号２０１が「Ｎｏ．２」の参照情報のグループ「Ｕ４→Ｕ５→Ｕ７→Ｕ３→Ｕ４」が含まれていると、重み値Ｗｎは以下の式（３）により算出される。
【００８３】
重み値Ｗｎ＝参照率Ｒｎ×合致率／１００＋（入れ子の参照情報のグループの重み値）・・・（３）
なお、図示していないが、入れ子の参照情報のグループに入れ子の参照情報のグループが含まれると、その重みも計算し加える。
【００８４】
図８の番号２０１が「Ｎｏ．４」の例では、重み値Ｗ４＝参照率Ｒ４×合致率／１００＋重み値Ｗ２となる。算出した重み値が極端に小さい場合、重み付け処理をしても意味を持たないと考えられる。このため、ある閾値（基準値）未満の重み値は、参照情報のグループの重み付けに採用せず、破棄してもよい。また、この閾値(基準値)は、検索者が指定してもよい。
【００８５】
次に、URL1→URL4→URL3→・・・→URL2→URL7→URL4の参照情報のグループを例に挙げて、参照情報のグループを抽出する際の参照情報のグループの重み付けについて、図９及び図１０を参照しながら説明する。図９は、一実施形態の変形例にかかる重み付け処理を示すフローチャートである。参照情報のグループの重み付けは、図１０に示す重み付けテーブルを用いて管理される。図９及び図１０では、参照情報のグループとして処理対象とする数は、５以上とする（グループを構成する対象情報の個数は変更可能）。図１０には、合致率が一定以上の検索キーワードでスペシャリストが検索処理した参照情報（ＵＲＬ）の一例として、sub_1〜sub_8が抽出された例が挙げられている。
【００８６】
図９に示す重み付け処理が開始されると、ステップＳ２００において、制御部１７は、合致率が一定以上の検索キーワードでスペシャリストが検索処理した参照情報（ＵＲＬ）のうち、ＵＲＬの個数が「５」未満の参照情報があるかを判定する。制御部１７は、ＵＲＬの個数が「５」未満の参照情報があると判定すると、ステップＳ２０２に進み、その参照情報のグループを重み付け処理の対象外とし、ステップＳ２０４に進む。制御部１７は、ＵＲＬの個数が「５」未満の参照情報がないと判定すると、直ちにステップＳ２０４に進む。
【００８７】
例えば、sub_1は、参照情報（ＵＲＬ）のグループの個数が「４」である。よって、検索処理したＵＲＬの個数が「４」のsub_1は重み付け処理の対象外となる。同様にして、sub_6は重み付け処理の対象外となる。sub_3は、参照情報のグループが「１１」である。よって、検索処理したＵＲＬの個数が「１１」のsub_3は重み付け処理の対象となる。同様にして、sub_2、sub_4、sub_5、sub_7、sub_8は重み付け処理の対象となる。
【００８８】
次に、ステップＳ２０４において、制御部１７は、対象となった参照情報（ＵＲＬ）のうち、重み値が閾値よりも小さいものがあるかを判定する。制御部１７は、対象となった参照情報（ＵＲＬ）のうち、重み値が閾値よりも小さいものがあると判定した場合、ステップＳ２０６に進み、重み値が閾値よりも小さい参照情報のグループを重み付け処理の対象外とし、ステップＳ２０８に進む。制御部１７は、対象となった参照情報（ＵＲＬ）のうち、重み値が閾値よりも小さいものがないと判定した場合、直ちにステップＳ２０８に進む。
【００８９】
例えば、sub_3は、検索処理対象としてsub_2、sub_4、sub_5、sub_7、sub_8を含む。そのうち、sub_4, sub_7は、算出した重み値が設定した所定の閾値より小さいので、重み付け処理の対象外となる。よって、重み付け処理の対象は、sub_2、sub_3、sub_5、sub_8である。
【００９０】
次に、ステップＳ２０８において、制御部１７は、重み値を算出する。重み値は、対象となった包含する参照情報（ＵＲＬ）の重み値の総和である。このため、sub_3の重み値を算出するには、内包するsub_2、sub_5、sub_8の重み値をsub_3の重み値に加算する。つまり、sub_3の重み値Ｗ３は、重み値Ｗ３に重み値Ｗ２、Ｗ５、Ｗ８を加算した値となる。図１０の例では、その他には包含関係はないので、sub_2、sub_5、sub_8の重み値Ｗ２、Ｗ５、Ｗ８については、包含関係による重み値の計算は発生しない。なお、各重み値Ｗｎ（Ｗ２、Ｗ３、Ｗ５、Ｗ８）は、式（３）により算出される。
【００９１】
なお、重み値の対象基準値（閾値）を設定していない場合には、sub_3の参照情報（ＵＲＬ）の内部に、入れ子の参照情報のグループとなって含まれるsub_2、sub_4、sub_5、sub_7、sub_8の全ての重みをsub_3の重みに加算する。
【００９２】
重みの処理対象を決める際の閾値（基準値）は検索者が指定することができる。閾値の設定を変更させることにより、重み付け処理の対象としたり、重み付け処理の対象外としたりすることができる。
【００９３】
上記のようにして重み付けを計算することで、参照情報のグループとして関連性が強く一つの纏まった情報として扱うことが有効な参照情報のグループを抽出することができる。
【００９４】
図１１に示すように、上記で示した検索結果が表示された画面において、マウスカーソルを検索結果のページ名の上に置くと、以下の表示が行われる。以下では、複数の表示例を示す。
（参照情報のグループの表示例１）
図１１（ａ）の表示例１では、マウスカーソルの操作で、マウスカーソルが置かれているＵＲＬ４を起点として、繰り返し参照されているページ（参照情報のグループ又は参照情報のグループのループ）を太字で強調表示する。これにより、検索者が参照する際に関係の深いＵＲＬのグループを視覚的に表示することができる。
【００９５】
表示例１では、「URL4→URL3→URL7→URL4」及び「URL4→URL3→URL2→URL7→URL4」が、「URL4→URL3→・・・→URL7→URL4」参照情報のループとして強調表示されている。強調表示では、参照情報のグループの重み値が大きいものが大きく表示されてもよい。
（参照情報のグループの表示例２）
図１１（ｂ）の表示例２では、繰り返し参照されている参照情報のグループのループ中に参照情報のループ（入れ子の参照情報のグループ）がある場合、入れ子の参照情報のグループの部分を繰り返し参照されているページの強調表示とは異なる強調表示で示す。このとき、入れ子の参照情報のグループ（URL4→URL2→URL5→URL4）を大きく表示したり、太字で表示したり、それらの組み合わせで表示してもよい。表示例２では、「URL4→URL3→URL7」及び「URL3→URL2→URL7→URL4」が、参照情報のループとして強調表示され、「URL4→URL2→URL5→URL4」が、入れ子の参照情報のグループとしてより強調して表示されている。
【００９６】
このように、参照情報のグループのループ(URLx→・・・→URLx)を強調表示することで、問題解決に有益と考えられる部分を視覚的に強調し、検索者が必要な情報を利用し易くする。また、参照情報のグループのループの中にあるループ（入れ子の参照情報のグループ）の方がより絞り込まれた重要情報と考え、より強調して表示する。
（参照情報のグループの表示例３）
ループの中に入れ子の参照情報のグループがなければ強調表示のみ行う。図１１（ｃ）の表示例２では、「URL4→URL2→URL5→URL4」が強調表示され、参照情報のグループであることがわかる。
（参照情報のグループの表示例４）
一連のまとまったＵＲＬの情報（参照情報）のグループを参照及び利用して問題題解決した別のスペシャリストの情報の参照内容を表示できるようにする。図１１（ｄ）の表示例４では、太字で強調表示された「URL4→URL2→URL5→URL4」の参照情報のグループを利用してトラブルを解決したスペシャリストの過去の事例がないか、他のスペシャリストの情報の利用状況をチェックすることができる。その際、検索者は、以下の（１）〜（４）の操作を行う。
（１）図１１（ｄ）に示すように、検索者は、対象とする参照情報のグループ「URL4→URL2→URL5→URL4」をマウスで選択状態にし、例えば右クリックして「パターン利用検索メニュー」を画面に表示させる。
（２）検索者は、「パターン利用検索メニュー」に表示されている参照情報のグループのうちから、上記（１）で指定した参照情報のグループ「URL4→URL2→URL5→URL4」と一致又は類似する参照情報のグループを参照している他のスペシャリストの情報を検索する。
（３）参照情報のグループ「URL4→URL2→URL5→URL4」と一致又は類似する参照情報のグループが、検索ＤＢ１３に記憶されている他のスペシャリストの情報に存在する場合、検索者は、その検索結果を画面上の別のウィンドウに表示させる。見つけられた他のスペシャリストの参照情報は、参照率又は重み値の高い順に表示してもよい。
（４）これにより、検索者は、表示された他のスペシャリストの参照情報の内容を参照し、利用することができる。
【００９７】
具体的には、検索者が指定した第１の検索キーワードと合致率が一定値以上(たとえば７５％以上の合致率の検索で、「URL4→URL2→URL5→URL4」と同じパターンの参照情報の繋がり（パターン）を表示する。これにより、一致又は類似したトラブルを解決した過去の事例の参照情報の内容を参照情報のグループとして把握でき、トラブルの解決に有効利用することができる。
（参照情報のグループの表示例５）
図１１（ｅ）に示すように、参照情報のグループ毎に色付け表示することで、検索結果で表示された情報の繋がりが分かるようにする。表示例５では、最外側の参照情報のグループが青色、その内側の参照情報のグループが赤色、最内側の参照情報のグループが緑色で示される。
（参照情報のグループの表示例６）
図１２に示すように参照情報のグループが視覚的に認識可能なように、検索者は、以下の操作をして別ウィンドウを開いて参照情報のグループを表示させるようにしてもよい。その際の操作の一例を以下の（１１）〜（１４）に示す。
（１１）検索者が、第１の検索キーワードを入力すると、検索処理が実行され、検索結果が画面に表示される。
（１２）ある検索結果のＵＲＬ上にマウスカーソルを置き、右クリックして「参照情報のグループの詳細表示」メニューを表示し、左クリックで実行すると、参照情報のグループを表示する別ウィンドウが画面の一部に表示される。例えば、図１２の下側の検索結果が表示された画面の左上にマウスカーソルを当て、ＵＲＬ４を指示して右クリックする。そうすると、例えば図１２の下側の右側に別のウインドウが表示される。別のウインドウに表示される参照情報のグループは、重み付け処理を考慮した表示である。つまり、別のウインドウ内の表示を、図１２の上側に拡大して示す。重み付け処理で算出された重み値の高い参照情報のグループが階層的に表示されている。
【００９８】
また、表示例４に示したように参照情報のグループを選択状態にして、他のスペシャリストの利用した参照情報を利用することができる。図１２には、（１）全体の参照順に対して、（２）URL4の参照情報のグループとして、「URL4→URL3→URL7→URL4」、「URL4→URL2→URL5→URL4」、「URL4→URL3→URL2→URL7→URL4」が階層的に表示される。重み値が高い参照情報のグループの順に上位の階層に表示されている。
【００９９】
また、（３）URL2の参照情報のグループとして、「URL2→URL5→URL4→URL3→URL2」が表示される。また、（４）URL3の参照情報のグループとして、「URL3→URL7→URL4→URL2→URL5→URL4→URL3」が表示される。
（まとめ）
本実施形態及びその変形例にかかる情報処理装置１０の検索方法及び検索結果の表示について、以下にまとめる。
（１）情報処理装置１０は、第１の検索キーワードが指定されると、第２の検索キーワードとの合致率が高いスペシャリストの検索結果を取り出す。
（２）情報処理装置１０は、スペシャリストが参照したＵＲＬ及びその参照順を解釈及び分析する。ある検索処理から次の検索処理の間で参照したページが処理対象となる。
（３）情報処理装置１０は、スペシャリストが参照したＵＲＬでループしている部分（参照頻度が高いＵＲＬとその参照順）を検出する。例えば、URL1→URL2→URL3→URL2→URL4の参照順にＵＲＬを参照している場合、URL2が２回現れるので、URL2が参照された際に一連の参照情報のグループが発生している。一連の参照情報のグループの中に入れ子になった参照情報のグループがある場合もある。
（４）情報処理装置１０は、入れ子になった参照情報のグループを検出する。
（５）情報処理装置１０は、検索結果として、スペシャリストが参照したＵＲＬのページを参照順に表示する。
（６）検索者が、マウスカーソルを検索結果のいずれかのページの上に設定すると、ページの状況を強調表示する（図１１（ａ）〜図１１（ｃ）を参照）。一連のＵＲＬを選択状態にして（図１１（ｄ）を参照）、選択されたＵＲＬのグループ（参照情報のグループ）と一致又は類似するＵＲＬのグループを他のスペシャリストの情報から抽出し、表示する。
【０１００】
上記に説明したように、上記実施形態及びその変形例にかかる検索方法によって抽出されたスペシャリストの過去の参照情報は、一つ一つのＵＲＬの情報ではなく、トラブルを対処する際にスペシャリストが参照及び利用した一連の参照情報のグループである。
【０１０１】
つまり、スペシャリストがトラブルの解決時に検索及び参照した一つ一つのＵＲＬだけでなく、ＵＲＬ間の関係性も含めた一連のＵＲＬを、問題解決に有益な一グループの参照情報と見做し、検索結果は一連の参照情報のグループとして表示する。これにより、検索者は、スペシャリストの参照順に参照情報を見ることで、熟練していない検索者であっても、熟練したスペシャリストに近い手法で有益な情報を順に参照可能となる。このようにして、スペシャリストの参照情報を有効に利用することにより、トラブルを効率的に解決することができる。
【０１０２】
また、検索結果の表示では、一連の参照情報のグループを強調表示することで、検索の効率化を図ることができる。強調表示とは、色を変えて表示、太線で表示、文字のサイズを変えて表示、下線を引いて表示、斜体にして表示、枠で囲って表示及びこれらを組み合わせた表示等が挙げられる。
【０１０３】
一連の参照情報のグループの中に、更に一連の参照情報のグループ（入れ子の参照情報のグループ）がある場合等、一連の参照情報のグループの中で特に問題解決に重要な参照情報のグループと考えられる。この場合、カーソルマウスの操作でその一連の参照情報のグループが分かるように表示することができる。
【０１０４】
（ハードウェア構成例）
最後に、本実施形態にかかる情報処理装置１０のハードウェア構成例について、図１３を参照して説明する。図１３は、本実施形態にかかる情報処理装置１０のハードウェア構成例を示す。
【０１０５】
情報処理装置１０は、入力装置１０１、表示装置１０２、外部Ｉ／Ｆ１０３、ＲＡＭ(Random Access Memory)１０４、ＲＯＭ(Read Only Memory)１０５、ＣＰＵ(Central Processing Unit)１０６、通信Ｉ／Ｆ１０７、及びＨＤＤ(Hard Disk Drive)１０８を備える。各部はバスＢで相互に接続されている。
【０１０６】
入力装置１０１は、キーボードやマウスなどを含み、情報処理装置１０に各操作信号を入力するのに用いられる。表示装置１０２は、検索結果等を表示する。
【０１０７】
通信Ｉ／Ｆ１０７は、情報処理装置１０をネットワークに接続するインタフェースである。これにより、情報処理装置１０は、通信Ｉ／Ｆ１０７を介して、他の機器とデータ通信を行うことができる。
【０１０８】
ＨＤＤ１０８は、プログラムやデータを格納している不揮発性の記憶装置である。格納されるプログラムやデータには、装置全体を制御する基本ソフトウェア及びアプリケーションソフトウェアがある。例えば、ＨＤＤ１０８には、検索ＤＢ１３やプログラム等が格納されている。
【０１０９】
外部Ｉ／Ｆ１０３は、外部装置とのインタフェースである。外部装置には、記録媒体１０３ａなどがある。これにより、情報処理装置１０は、外部Ｉ／Ｆ１０３を介して記録媒体１０３ａの読み取り及び／又は書き込みを行うことができる。記録媒体１０３ａには、ＣＤ(Compact Disk)、及びＤＶＤ(Digital Versatile Disk)、ならびに、ＳＤメモリカード(SD Memory card)やＵＳＢメモリ(Universal Serial Bus memory)などがある。
【０１１０】
ＲＯＭ１０５は、電源を切っても内部データを保持することができる不揮発性の半導体メモリ（記憶装置）である。ＲＯＭ１０５には、ネットワーク設定などのプログラムやデータが格納されている。ＲＡＭ１０４は、プログラムやデータを一時保持する揮発性の半導体メモリ（記憶装置）である。ＣＰＵ１０６は、上記記憶装置（例えば「ＨＤＤ１０８」や「ＲＯＭ１０５」など）から、プログラムやデータをＲＡＭ１０４上に読み出し、処理を実行することで、装置全体の制御や搭載機能を実現する演算装置である。
【０１１１】
上記ハードウェア構成により、本実施形態にかかる情報処理装置１０は、検索方法を実施することができる。例えば、ＣＰＵ１０６が、ＲＯＭ１０５やＨＤＤ１０８内に格納されたデータ及びプログラムを用いて検索処理を実行する。この結果、本実施形態では、検索者がスペシャリストの検索した参照情報及び参照情報を一連の情報のグループとして利用できる。なお、検索ＤＢ１３は、ＲＡＭ１０４、ＨＤＤ１０８、又はネットワークを介して情報処理装置１０に接続されるクラウド上のサーバー等に格納され得る。
【０１１２】
以上、検索プログラム、検索方法及び情報処理装置を上記実施形態により説明した。しかしながら、本発明にかかる検索プログラム、検索方法及び情報処理装置は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の範囲内で種々の変形及び改良が可能である。また、上記複数の実施形態に記載された事項は、矛盾しない範囲で組み合わせることができる。また、上記情報処理装置の各機能は、ハードウェアにより構成されてもよく、ソフトウェアにより構成されてもよく、ハードウェアとソフトウェアとを組み合わせて構成されてもよい。
【０１１３】
例えば、上記実施形態にかかる情報処理装置の機能構成は一例であり、本発明の範囲を限定するものではなく、用途や目的に応じて様々な機能構成例があることは言うまでもない。
【０１１４】
例えば、本発明にかかる情報処理装置は、１台又は２台以上であり得る。複数台の情報処理装置が設置される場合、検索処理は、複数台の情報処理装置で分散処理され得る。なお、用途や目的に応じて、複数台のうち１台の情報処理装置に選択的にそれら処理機能を集約させてもよい。
【０１１５】
以上の説明に関し、更に以下の項を開示する。
（付記１）
所定の条件を満たす特定の検索者が過去に検索した第２の検索キーワードと、前記第２の検索キーワードに対応した、前記特定の検索者が過去に参照した参照情報の履歴とを関連付けて記憶した検索データベースを有するコンピュータに、
第１の検索キーワードを取得し、
取得した前記第１の検索キーワードと、前記検索データベースに記憶された前記第２の検索キーワードとに基づき、前記第１の検索キーワードと前記第２の検索キーワードとの合致率を算出し、
前記検索データベースから抽出した、前記合致率に応じて選択された前記第２の検索キーワードに関連付けて記憶された参照情報の履歴を出力する、
処理を実行させる検索プログラム。
（付記２）
前記参照情報及び参照情報を出力する処理は、
前記参照情報内で繰り返し参照される前記複数の参照情報のグループを強調して出力する、
付記１に記載の検索プログラム。
（付記３）
前記参照情報及び参照情報を出力する処理は、
前記合致率が所定以上の前記第２の検索キーワードに関連付けて記憶された参照情報の履歴のうち予め定められた個数以上の参照情報のグループが参照された比率を示す参照率又は、前記参照率と前記合致率との乗算値に応じた重み値に基づき、前記複数の参照情報のグループを強調して出力する、
付記１又は２に記載の検索プログラム。
（付記４）
所定の条件を満たす特定の検索者が過去に検索した第２の検索キーワードと、前記第２の検索キーワードに対応した、前記特定の検索者が過去に参照した参照情報の履歴とを関連付けて記憶した検索データベースを有するコンピュータが、
第１の検索キーワードを取得し、
取得した前記第１の検索キーワードと、前記検索データベースに記憶された前記第２の検索キーワードとに基づき、前記第１の検索キーワードと前記第２の検索キーワードとの合致率を算出し、
前記検索データベースから抽出した、前記合致率に応じて選択された前記第２の検索キーワードに関連付けて記憶された参照情報の履歴を出力する、
処理を実行する検索方法。
（付記５）
前記参照情報及び参照情報を出力する処理は、
前記参照情報内で繰り返し参照される前記複数の参照情報のグループを強調して出力する、
付記４に記載の検索方法。
（付記６）
前記参照情報及び参照情報を出力する処理は、
前記合致率が所定以上の前記第２の検索キーワードに関連付けて記憶された参照情報の履歴のうち予め定められた個数以上の参照情報のグループが参照された比率を示す参照率又は、前記参照率と前記合致率との乗算値に応じた重み値に基づき、前記複数の参照情報のグループを強調して出力する、
付記４又は５に記載の検索方法。
（付記７）
第１の検索キーワードを取得する取得部と、
所定の条件を満たす特定の検索者が過去に検索した第２の検索キーワードと、前記第２の検索キーワードに対応した、前記特定の検索者が過去に参照した参照情報の履歴とを関連付けて検索データベースに記憶する記憶部と、
取得した前記第１の検索キーワードと、前記検索データベースに記憶された前記第２の検索キーワードとに基づき、前記第１の検索キーワードと前記第２の検索キーワードとの合致率を算出する合致率算出部と、
前記検索データベースから抽出した、前記合致率に応じて選択された前記第２の検索キーワードに関連付けて記憶された参照情報の履歴を出力する出力部と、
を有する情報処理装置。
（付記８）
前記出力部は、
前記参照情報内で繰り返し参照される前記複数の参照情報のグループを強調して出力する、
付記７に記載の情報処理装置。
（付記９）
前記出力部は、
前記合致率が所定以上の前記第２の検索キーワードに関連付けて記憶された参照情報の履歴のうち予め定められた個数以上の参照情報のグループが参照された比率を示す参照率又は、前記参照率と前記合致率との乗算値に応じた重み値に基づき、前記複数の参照情報のグループを強調して出力する、
付記７又は８に記載の情報処理装置。
【符号の説明】
【０１１６】
１０：情報処理装置
１１：取得部
１２：記憶部
１３：検索ＤＢ
１４：合致率算出部
１５：選択部
１６：出力部
１７：制御部
【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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