(57)【要約】【課題】言葉やフレーズなどで具体的に特定できない情報や漠然としたニーズに対応する情報を検索することができる店舗情報検索システムを提供する。【解決手段】店舗情報検索システムに、店舗情報を格納した店舗データベース２０と、店舗情報から抽出した特徴データ毎に、店舗情報から算出した各特徴データの関連度及び出現頻度を対応付けて格納した特徴データベース３０と、ユーザ端末３に店舗検索を受け付けるＷｅｂページを提供し、Ｗｅｂページから検索要求を受け付ける情報提供部１１とを設ける。また、情報提供部１１は、Ｗｅｂページ上で検索ワードが入力されると、特徴データベース３０を参照して入力された検索ワードと関連する特徴データを選択し、ユーザ端末３のＷｅｂページ上に、店舗を検索するためのキーワードとして特徴データを選択可能に表示させる。【選択図】図１
2013250608.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザ端末とネットワークを介して接続され、該ユーザ端末に店舗情報を提供する店舗情報検索システムであって、
店舗情報を格納した店舗データベースと、
前記店舗情報から抽出した店舗の特徴を示す特徴データ毎に、該店舗情報から算出した各特徴データの関連度及び出現頻度を対応付けて格納した特徴データベースと、
前記ユーザ端末に店舗検索を受け付けるＷｅｂページを提供し、該Ｗｅｂページから検索要求を受け付けると、前記店舗データベースを参照して該検索要求を満たす店舗情報を検索し、該ユーザ端末に該検索された店舗情報を提供する情報提供部とを備え、
前記情報提供部は、前記Ｗｅｂページ上で検索ワードが入力されると、前記特徴データベースを参照して該入力された検索ワードと関連する特徴データを選択し、前記ユーザ端末に該選択した特徴データを送信し、前記Ｗｅｂページ上に、店舗を検索するためのキーワードとして前記特徴データを選択可能に表示させる
ことを特徴とする店舗情報検索システム。
【請求項２】
前記店舗情報には、店舗のＰＲ情報、店舗が行うイベント情報、店舗が参加している特集情報が含まれており、
前記情報提供部は、前記検索ワード、前記選択した特徴データ及び前記店舗データベースを用いて、前記店舗データベースから前記検索ワードと関連する特集情報を抽出し、前記ユーザ端末に該抽出した特集情報を送信し、前記Ｗｅｂページ上に、店舗を検索するためのキーワードとして、前記特徴データと共に前記抽出した特集情報を選択可能に表示させる
ことを特徴とする請求項１に記載の店舗情報検索システム。
【請求項３】
所定時間毎に、前記店舗データベースに格納された店舗情報を解析し、前記店舗情報から特徴データを抽出すると共に、各特徴データの関連度及び出現頻度を算出して、前記特徴データ毎に前記関連度及び前記出現頻度を対応付けて格納する情報更新部を備えている
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の店舗検索システム。
【請求項４】
前記Ｗｅｂページは、前記検索ワードの入力と共に前記店舗のエリア選択及び料理ジャンル選択の受け付けができるように構成されており、
前記特徴データは、
前記店舗データベースに登録されている全店舗情報を解析して得られた特徴データから生成した全体特徴データベースと、
前記店舗データベースに登録されている店舗情報をエリア毎に分類し、エリア毎に店舗情報を解析して得られた特徴データから生成したエリア別特徴データと、
前記店舗データベースに登録されている店舗情報を料理ジャンル毎に分類し、料理ジャンル毎に店舗情報を解析して得られた特徴データから生成した料理別特徴データと、
前記店舗データベースに登録されている店舗情報をエリア毎且つ料理ジャンル毎に分類し、エリア毎且つ料理ジャンル毎に店舗情報を解析して得られた特徴データから生成したエリア・ジャンル別特徴データとを備え、
前記情報提供部は、前記エリア選択及び前記料理ジャンル選択がなされていない検索ワードを受け付けた場合には前記全体特徴データベースから前記特徴データを選択し、前記エリア選択された検索ワードを受け付けた場合には対応する前記エリア別特徴データから特徴データを選択し、前記料理ジャンル選択された検索ワードを受け付けた場合には対応する前記ジャンル別特徴データから特徴データを選択し、前記エリア及び料理ジャンル選択された検索ワードを受け付けた場合には対応する前記エリア・ジャンル別特徴データから特徴データを選択する
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の店舗情報検索システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ネットワークを介してユーザ端末に店舗情報を提供する店舗情報検索システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、通信ネットワークを介して、パソコンや携帯電話等のユーザ端末に飲食店等の情報検索サービスを提供する検索システムが知られている。この検索システムは、一般的に、ユーザ端末に対して、単語やフレーズ（或いはそれらの論理的組み合わせ）を入力する検索窓を有するＷｅｂサイトを提供し、ユーザ端末から前記検索窓に入力される単語やフレーズを検索条件として受け付けるようになっている。そして、検索システムは、受け付けた検索条件に該当する情報を検索し、ユーザ端末に検索した情報を提供している。
【０００３】
そして、上記のような検索システムによる店舗検索の技術が特許文献１に開示されている。特許文献１に記載された検索システム（情報検索表示サーバ）は、通信ネットワークを介してユーザ端末に接続されている。また、前記検索システムは、ユーザ端末から入力される「キーワード」及び「地域指定」を検索条件として受け付け、当該検索条件に該当する店舗を検索し、ユーザ端末に指定されたエリアの地図上に、店舗の位置を配置した表示データを送信するようになっている。また、上記のような検索システムでは、ユーザ端末から「キーワード（検索ワード）」が入力された際に、過去に入力された検索ワードの履歴情報から、前記検索ワードと類似し且つ入力頻度が高いキーワードを提示する検索サジェスト機能を提供するものも実用化されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−８２９５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、情報検索において、言葉やフレーズなどで具体的に特定できない情報や漠然としたニーズに対応する情報を検索ができれば、様々な分野において非常に有用である。例えば、外食目的の飲食店を探すときに、「何か（未知の）美味しいものが食べたい」、「何か（未知の）面白い店へ行きたい」等の漠然としたニーズや潜在ニーズを持っているものの、飲食店を特定するための具体的なキーワードやフレーズが思い付かないことが多くある。このような場合に、漠然としたニーズや潜在ニーズを満たす飲食店を検索することができれば便利である。
【０００６】
しかしながら、上述した従来技術の検索システムによる情報検索は、言葉やフレーズなどで具体的に特定できない情報や漠然としたニーズに対応する情報を検索できないという技術的課題を有している。具体的には、従来技術の検索システムにより所望の情報を検索して見付けるためには、検索するときに、所望の情報を表す言葉やフレーズを知っている必要がある。すなわち、従来技術の検索システムでは、言葉やフレーズなどで特定できる情報の検索はできるものの、知らないこと、無意識であること、忘れていること等を検索することができなかった。尚、上述した従来技術の検索サジェスト機能は、検索ワードの履歴情報からキーワードを抽出して提示している。しかし、「ユーザのニーズに対応する情報」を抽出するためのキーワードは、必ずしも、履歴情報と一致しておらず、履歴情報からのキーワードだけでは、ユーザの漠然としたニーズや潜在ニーズに対応する情報検索ができない。
【０００７】
本発明は上記技術的課題に鑑みてなされたものであって、言葉やフレーズなどで具体的に特定できない情報や漠然としたニーズに対応する情報を検索することができる店舗情報検索システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記技術的課題を解決するための本発明は、ユーザ端末とネットワークを介して接続され、該ユーザ端末に店舗情報を提供する店舗情報検索システムであって、店舗情報を格納した店舗データベースと、前記店舗情報から抽出した店舗の特徴を示す特徴データ毎に、該店舗情報から算出した各特徴データの関連度及び出現頻度を対応付けて格納した特徴データベースと、前記ユーザ端末に店舗検索を受け付けるＷｅｂページを提供し、該Ｗｅｂページから検索要求を受け付けると、前記店舗データベースを参照して該検索要求を満たす店舗情報を検索し、該ユーザ端末に該検索された店舗情報を提供する情報提供部とを備え、前記情報提供部は、前記Ｗｅｂページ上で検索ワードが入力されると、前記特徴データベースを参照して該入力された検索ワードと関連する特徴データを選択し、前記ユーザ端末に該選択した特徴データを送信し、前記Ｗｅｂページ上に、店舗を検索するためのキーワードとして前記特徴データを選択可能に表示させることを特徴とする。
【０００９】
このように、本発明では、ユーザ端末のＷｅｂページ上で検索ワードが入力されると、特徴データベースを参照して入力された検索ワードと関連する特徴データを選択し、ユーザ端末のＷｅｂページ上に、店舗を検索するためのキーワードとして特徴データを選択可能に表示させるようにしている。すなわち、本発明では、検索サジェスト機能として、従来技術では提示されない「店舗情報から抽出した店舗の特徴データ」が提示されるようになっている。そのため、ユーザは、検索する際に、自分が入力した検索ワードと関連する店舗の特徴データを見るようになり、その結果、自分の潜在ニーズやその方向性を認識できるようになる。また、検索するためのキーワードとして、特徴データが提示されるため、ユーザが検索する際にイメージしていなかった店舗情報にたどり着くこともある。また、検索サジェスト機能により、店舗の特徴データが提示されるため、ユーザに対して、店舗の特徴がＰＲされるようになる。
【００１０】
また、前記店舗情報には、店舗のＰＲ情報、店舗が行うイベント情報、店舗が参加している特集情報が含まれており、前記情報提供部は、前記検索ワード、前記選択した特徴データ及び前記店舗データベースを用いて、前記店舗データベースから前記検索ワードと関連する特集情報を抽出し、前記ユーザ端末に該抽出した特集情報を送信し、前記Ｗｅｂページ上に、店舗を検索するためのキーワードとして、前記特徴データと共に前記抽出した特集情報を選択可能に表示させることが望ましい。
【００１１】
このように、本発明では、店舗を検索するためのキーワードとして、単語のキーワードだけではなく、ユーザが入力した検索ワードと関連する特集情報が提示される。そのため、本発明では、ユーザが検索する際にイメージしていなかった情報が提示されることもあり、店舗を検索する際のユーザの視野を広げることができる。
【００１２】
また、所定時間毎に、前記店舗データベースに格納された店舗情報を解析し、前記店舗情報から特徴データを抽出すると共に、各特徴データの関連度及び出現頻度を算出して、前記特徴データ毎に前記関連度及び前記出現頻度を対応付けて格納する情報更新部を備えていることが望ましい。
【００１３】
このように構成したのは、店舗を紹介する店舗情報が、季節や時期に応じて頻繁に変更されるという特性を有していることによる。例えば、店舗情報が飲食店情報の場合、季節により提供するメニューやサービスが変更されることが多い（同じ飲食店でも、冬であれば、店舗の特徴データが「鍋物」等になることがあり、夏であれば、特徴データが「冷麺」等になることがある）。したがって、このように構成することにより、店舗の特徴データを現状の店舗の特徴に対応するものとして提供することができる。その結果、現状の店舗の状況に適応する店舗検索を行うことができる。
【００１４】
また、前記Ｗｅｂページは、前記検索ワードの入力と共に前記店舗のエリア選択及び料理ジャンル選択の受け付けができるように構成されており、前記特徴データは、前記店舗データベースに登録されている全店舗情報を解析して得られた特徴データから生成した全体特徴データベースと、前記店舗データベースに登録されている店舗情報をエリア毎に分類し、エリア毎に店舗情報を解析して得られた特徴データから生成したエリア別特徴データと、前記店舗データベースに登録されている店舗情報を料理ジャンル毎に分類し、料理ジャンル毎に店舗情報を解析して得られた特徴データから生成した料理別特徴データと、前記店舗データベースに登録されている店舗情報をエリア毎且つ料理ジャンル毎に分類し、エリア毎且つ料理ジャンル毎に店舗情報を解析して得られた特徴データから生成したエリア・ジャンル別特徴データとを備え、前記情報提供部は、前記エリア選択及び前記料理ジャンル選択がなされていない検索ワードを受け付けた場合には前記全体特徴データベースから前記特徴データを選択し、前記エリア選択された検索ワードを受け付けた場合には対応する前記エリア別特徴データから特徴データを選択し、前記料理ジャンル選択された検索ワードを受け付けた場合には対応する前記ジャンル別特徴データから特徴データを選択し、前記エリア及び料理ジャンル選択された検索ワードを受け付けた場合には対応する前記エリア・ジャンル別特徴データから特徴データを選択することが望ましい。
【００１５】
このように本発明では、エリアや料理ジャンルを反映させた特徴データベースを構築している。そのため、ユーザが、エリアや料理ジャンルを選択して検索ワードを入力した際に、検索用のキーワードとして、エリアの特性や料理ジャンルを反映させた特徴データが提示されるようになる。その結果、本発明によれば、ユーザに対して、そのエリアや料理ジャンルの特性を認識させた店舗情報検索を行わせることができる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、言葉やフレーズなどで具体的に特定できない情報や漠然としたニーズに対応する情報を検索することができる店舗情報検索システムを提供ができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施形態の店舗情報検索システムの構成を示したブロック図である。
【図２】本発明の実施形態の特徴データベースを構成する全体特徴データベースのデータ構造の一例を示した模式図である。
【図３】本発明の実施形態の特徴データベースを構成するエリア別特徴データベースのデータ構造の一例を示した模式図である。
【図４】本発明の実施形態の特徴データベースを構成するジャンル別データベースのデータ構造の一例を示した模式図である。
【図５】本発明の実施形態の特徴データベースを構成するエリア・ジャンル別特徴データベースのデータ構造の一例を示した模式図である。
【図６】本発明の実施形態の店舗情報検索システムが行う検索サジェスト処理を説明するためのフローチャートである。
【図７】本実施形態の店舗情報検索システムが行う検索ワードと関連する情報を抽出する処理を説明するための模式図であり、（ａ）が検索ワードと関連する特徴データの抽出処理を説明するための模式図であり、（ｂ）が検索ワードと関連する特集の抽出処理を説明するための模式図である。
【図８】本実施形態の店舗情報検索システムが提供する店舗情報検索用のＷｅｂページの一例を示した模式図である。
【図９】本実施形態の店舗情報検索システムによる検索サジェスト処理により提示されるＷｅｂページの一例を示した模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の実施形態について図面を用いて説明する。先ず、本実施形態の店舗情報検索システムの構成について図１に基づいて説明する。尚、図１は、本実施形態の店舗情報検索システムの構成を示したブロック図である。
【００１９】
図示するように、本実施形態の店舗情報検索システムは、インターネット等の通信ネットワークＮＷに接続されたサーバ群１と、通信ネットワークＮＷに接続されたユーザ端末３とを備えている。また、サーバ群１は、通信ネットワークＮＷを介して、ユーザ端末３との間でデータ通信が行えるようになっており、ユーザ端末３からの要求に応じて、飲食店情報を検索する。尚、サーバ群１は、１又は複数のサーバ装置により構成されている。
【００２０】
また、ユーザ端末３は、Ｗｅｂブラウザ機能を有する制御部と、液晶ディスプレイ等で構成される表示部と、キーボードや操作ボタン等で構成される入力部とを備えた情報処理装置（パソコン、ＰＤＡ、スマートフォン、携帯電話等の情報処理装置）により構成されている。
【００２１】
そして、ユーザ端末３は、通信ネットワークＮＷを介してサーバ群１にアクセスし、サーバ群１から送信されるＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページを受信し、前記表示部にＷｅｂページを表示できるようになっている。また、ユーザ端末３は、入力部を介して、ユーザからの操作を受け付け、Ｗｅｂページ上に表示された各種のデータを選択し、サーバ群１に当該選択したデータを送信したり、Ｗｅｂページ上に形成された検索窓に検索ワード（フリーワード）を入力してサーバ群１に送信したりできるようになっている。
【００２２】
また、サーバ群１は、ユーザ端末３からの要求に応じて、ユーザ端末３に、飲食店検索のためのＷｅｂサイト（画面情報（図８、９参照））を提供し、ユーザ端末３が画面情報上で入力するデータを検索条件として受け付ける。また、サーバ群１は、店舗データベース２０を用いて、前記受け付けた検索条件により飲食店情報を検索し、ユーザ端末３に検索された飲食店情報を送信するようになっている。なお、本実施形態の店舗情報検索システムは、サーバ群１に特徴があり、ユーザ端末３は周知技術のものと同じである。そのため、以下では、サーバ群１の構成を詳細に説明し、それ以外の構成の説明を簡略化する。
【００２３】
サーバ群１は、制御部１０と、情報提供部１１と、情報更新部１２と、記憶部１３とを有している。また、記憶部１３には、店舗データベース２０、特徴データベース３０、Ｗｅｂページデータ４０及び検索ワード履歴データ５０が格納されている。
【００２４】
上記の店舗データベース２０は、飲食店毎に、その飲食店を紹介する内容（店舗のＰＲ文等の店舗の特徴を示す情報、飲食店が行うイベント情報、飲食店の参加特集（特集情報）、飲食店の業態、飲食店のエリア）、飲食店の住所や電話番号、飲食店が提供するメニュー、ホームページアドレス等を関連付けた店舗情報が登録されたデータベースである。この店舗データベース２０に登録された店舗情報には、店舗の内容が詳細に示されている店舗詳細情報（店舗の口コミ情報等）、店舗情報から一定事項を抽出して作成される店舗案内情報も含まれている。尚、この店舗情報は、飲食店等からの要求に応じて、適宜変更できるように構成されている。
【００２５】
また、特徴データベース３０は、前記店舗情報を解析（例えば、テキストマイニング等のコンピュータによる自動解析）して、前記店舗情報から店舗の特徴を示す特徴データ（お店のウリとなるワード（ウリワード））を複数抽出し、各特徴データに、前記解析により算出される各特徴データの関連度及び出現頻度（頻度）を対応付けて登録したデータベースである。尚、前記解析により抽出される特徴データには、飲食店で体験できる内容を示したキーワードや飲食店を利用した場合のメリットを示したキーワード、料理の具体的な特徴等も含まれている。例えば、店ＡのＰＲ文が「銀座のイタリアンの名店で、ワインがおいしいあつあつ石窯ピザ」、店ＢのＰＲ文が「あつあつの銀のふわとろ親子丼」であったとき、「石窯ピザ」、「あつあつ」、「石窯ピザ」、「名店」等が特徴データとして抽出される。尚、本実施形態では、例えば、「石窯ピザ」の関連度と、「あつあつ」の関連度との差分が小さい場合、両者が関連している特徴データと認定される。
【００２６】
また、本実施形態の特徴データ３０は、全体特徴データベース３０Ａと、エリア別特徴データベース３０Ｂと、ジャンル別特徴データベース３０Ｃと、エリア・ジャンル別特徴データベース３０Ｄとにより構成されている。ここで、全体特徴データベース３０Ａとは、店舗データベース２０に登録されている全店舗情報を解析して得られた特徴データから生成したデータベースである。また、エリア別特徴データベース３０Ｂとは、店舗データベース２０に登録されている店舗情報をエリア毎に分類し、エリア毎に店舗情報を解析して得られた特徴データから生成したデータベースである。また、ジャンル別特徴データベース３０Ｃとは、店舗データベース２０に登録されている店舗情報を料理ジャンル毎に分類し、料理ジャンル毎に店舗情報を解析して得られた特徴データから生成したデータベースである。また、エリア・ジャンル別特徴データベース３０Ｄとは、店舗データベース２０に登録されている店舗情報をエリア毎且つ料理ジャンル毎に分類し、エリア毎且つ料理ジャンル毎に店舗情報を解析して得られた特徴データから生成したデータベースである。
【００２７】
また、Ｗｅｂページデータ４０は、ユーザ端末３に送信するＷｅｂページの生成に必要な画像、アイコン等の各種データが登録されたデータベースである。また、検索ワード履歴データ５０は、ユーザ端末３から入力（送信）された検索ワードを履歴情報として登録したデータベースである。
【００２８】
また、サーバ群１を構成するサーバ装置のハードウェア構成は特に限定されるものではないが、例えば、サーバ群１は、ＣＰＵ、補助記憶装置、主記憶装置、ネットワークインターフェース及び入出力インターフェースを備えるコンピュータ（１又は複数のコンピュータ）により構成される。この場合、前記補助記憶装置には、制御部１０、情報提供部１１及び情報更新部１２の機能を実現するためのプログラムが格納されている。また、前記補助記憶装置の所定領域には、上述した記憶部１３が形成されている。そして、制御部１０、情報提供部１１及び情報更新部１２の機能は、前記ＣＰＵが補助記憶装置に格納された前記プログラムを前記主記憶装置にロードして実行することにより実現される。以下、サーバ群１の機能を詳細に説明する。
【００２９】
具体的には、制御部１０は、サーバ群１全体の動作を制御すると共に、サーバ群１の各種設定を受け付ける。
【００３０】
情報提供部１１は、記憶部１３が記憶している店舗データベース２０、特徴データベース３０及びＷｅｂページデータ４０を用いて、ユーザ端末３に提供する飲食店検索のＷｅｂサイト（飲食店検索サイト）を構成するＷｅｂページ（画面情報）を生成する。また、情報提供部１１は、ユーザ端末３に、前記生成したＷｅｂページを送信し、ユーザ端末３の前記表示部に、Ｗｅｂページ１００（図８参照）を表示させる。尚、このＷｅｂページ１００には、検索ワード（フリーワード）の入力を受け付ける検索窓（入力欄）１０１が設けられている。情報提供部１１は、検索窓１０１に入力された検索ワードを受け付けると、店舗データ２０及び特徴データベース３０を参照し、その入力された検索ワードと関連している「特徴データ」及び「店舗の特集情報」を抽出する。また、情報提供部１１は、ユーザ端末３の表示部に、店舗を検索するためのキーワードとして、抽出した「特徴データ（図９の符号１０５ｂ参照）」及び「店舗の特集情報（図９の符号１０５ｃ参照）」を選択可能に表示させる。
【００３１】
また、情報更新部１２は、店舗データベース２０に登録された店舗情報から店舗の特徴を示す特徴データを複数抽出する。抽出方法としては、自動解析、特に、テキストマイニングが好ましい。この特徴データを抽出する際に、特徴データの関連度及び出現頻度（頻度）が算出される。そして、情報更新部１２は、各特徴データに、算出された頻度及び関連度を対応付けて、特徴データベース３０に格納する。
【００３２】
具体的には、情報更新部１２は、店舗データベース２０に登録された全ての店舗情報を対象にした自動解析により、全ての店舗情報を対象にした全体特徴データベース３０Ａ（図２参照）を生成する。また、情報更新部１２は、店舗データベース２０に登録された店舗情報を所定の地域（エリア）毎（エリアには、関東、東京、銀座、関西、大阪、京都等の他全国がある）に分類した上で、分類した店舗情報毎に自動解析を行い、地域毎のエリア別特徴データベース３０Ｂ（図３参照）を生成する。また、情報更新部１２は、店舗データベース２０に登録された店舗情報を所定の料理ジャンル毎（料理ジャンルには、和食、イタリアンなどのほか、ノンジャンルがある）に分類した上で、分類した店舗情報毎に自動解析を行い、料理ジャンル毎のジャンル別特徴データベース３０Ｃを生成する。また、情報更新部１２は、店舗データベース２０に登録された店舗情報を所定の地域毎且つ所定料理ジャンル毎に分類した上で、分類した店舗情報毎に自動解析を行い、地域毎且つ料理ジャンル毎のエリア・ジャンル別特徴データベース３０Ｄを生成する。また、情報更新部１２は、所定時間毎（例えば、２４時間毎）に、店舗情報を自動解析して特徴データベース３０を生成する処理を行い、特徴データベース３０の登録内容を更新するようになっている。
【００３３】
尚、情報更新部１２が行うテキストマイニング等の自動解析は、周知技術により実現されるものであるため、詳細な説明を省略する。また、本実施形態では、店舗データベース２０に登録された店舗情報から自動解析により店舗の特徴を示す特徴データを抽出しているが、特にこれに限定されるものではない。例えば、自動解析の対象とするデータは、前記店舗情報に加えて、その飲食店の広告やホームページ（Ｗｅｂサイト）に掲載されている情報を含めるようにしてもよい。
【００３４】
次に、特徴データベース３０のデータ構造を図２〜図５に基づいて説明する。尚、図２は、本実施形態の特徴データベースを構成する全体特徴データベースのデータ構造の一例を示した模式図である。また、図３は、本実施形態の特徴データベースを構成するエリア別特徴データベースのデータ構造の一例を示した模式図である。また、図４は、本実施形態の特徴データベースを構成するジャンル別データベースのデータ構造の一例を示した模式図である。また、図５は、本実施形態の特徴データベースを構成するエリア・ジャンル別特徴データベースのデータ構造の一例を示した模式図である。
【００３５】
図２に示す全体特徴データベース３０Ａは、店舗データベース２０に登録されている全店舗情報を対象とした自動解析により抽出した特徴データから生成したデータベースであり、前記抽出した特徴データ毎に、その特徴データの頻度及び関連度を対応付けて格納したものである。具体的には、全体特徴データベース３０Ａは、自動解析により抽出された特徴データを登録するフィールド３１と、自動解析により算出された頻度を登録するフィールド３２と、自動解析により算出された関連度を登録するフィールド３３とを備えて１つのレコードが構成され、複数のレコードが登録されるようになっている。この全体特徴データベース３０Ａは、エリア及び料理ジャンルを指定しない「検索ワード（フリーワード）」が入力された場合の検索サジェスト処理に用いられるようになっている。
【００３６】
また、図３に示すエリア別特徴データベース３０Ｂは、店舗データベース２０に登録されている店舗情報をエリア毎に自動解析して特徴データを抽出し、エリア毎に抽出した各特徴データに、その特徴データの頻度及び関連度を対応付けて格納したものである。具体的には、エリア別特徴データベース３０Ｂは、エリア毎に生成した複数のデータベース３０Ｂ１〜Ｂｎ（ｎは「２」以上の自然数）により構成されている。各データベース３０Ｂ１〜Ｂｎには、エリアを識別するエリア情報が設けられている。また、各データベース３０Ｂ１〜Ｂｎのレコードは、全体特徴データベース３０Ａと同様、特徴データを登録するフィールド３１と、頻度を登録するフィールド３２と、関連度を登録するフィールド３３とを備えている。このように、エリア毎に店舗情報を解析することにより、そのエリア（地域）の特性を反映させたデータベースを構築することができる。このエリア別特徴データベース３０Ｂは、エリアを指定した「検索ワード（フリーワード）」が入力された場合の検索サジェスト処理に用いられるようになっている。
【００３７】
図４に示すジャンル別特徴データベース３０Ｃは、店舗データベース２０に登録されている店舗情報を料理ジャンル毎に自動解析し、料理ジャンル毎に抽出した各特徴データに、その特徴データの頻度及び関連度を対応付けて格納したものである。具体的には、ジャンル別特徴データベース３０Ｃは、料理ジャンル毎に生成した複数のデータベース３０Ｃ１〜Ｃｎ（ｎは「２」以上の自然数）により構成されている。各データベース３０Ｃ１〜Ｃｎには、料理ジャンルを識別するジャンル情報が設けられている。また、各データベース３０Ｃ１〜Ｃｎのレコードは、全体特徴データベース３０Ａと同様、特徴データを登録するフィールド３１と、頻度を登録するフィールド３２と、関連度を登録するフィールド３３とを備えている。このように、料理ジャンル毎に店舗情報を解析することにより、料理ジャンルの特性を反映させたデータベースを構築することができる。このジャンル別特徴データベース３０Ｃは、料理ジャンルを指定した「検索ワード（フリーワード）」が入力された場合の検索サジェスト処理に用いられるようになっている。
【００３８】
図５に示すエリア・ジャンル別特徴データベース３０Ｄは、店舗データベース２０に登録されている店舗情報を「エリア毎且つ料理ジャンル毎」に自動解析し、「エリア毎且つ料理ジャンル毎」の店舗情報から抽出した各特徴データに、その特徴データの頻度及び関連度を対応付けて格納したものである。具体的には、エリア・ジャンル別特徴データ３０Ｄは、エリア毎且つ料理ジャンル毎に生成した複数のデータベース３０Ｄ１〜Ｄｎ（ｎは「２」以上の自然数）により構成されている。各データベース３０Ｄ１〜Ｄｎには、エリア及び料理ジャンルを識別するエリア・ジャンル情報が設けられている。また、各データベース３０Ｄ１〜Ｄｎのレコードは、全体特徴データベース３０Ａと同様、特徴データを登録するフィールド３１と、頻度を登録するフィールド３２と、関連度を登録するフィールド３３とを備えている。このように、「エリア毎且つ料理ジャンル毎」に店舗情報を解析することにより、各エリアの料理ジャンルの特性を反映させたデータベースを構築することができる。このエリア・ジャンル別特徴データベース３０Ｄは、「エリア及び料理ジャンル」を指定した「検索ワード（フリーワード）」が入力された場合の検索サジェスト処理に用いられるようになっている。
【００３９】
次に、本実施形態の店舗情報検索システムが行う検索サジェスト処理について図６〜図９を参照しながら説明する。ここで、図６は、本実施形態の店舗情報検索システムが行う検索サジェスト処理を説明するためのフローチャートである。また、図７は、入力された検索ワードと関連するデータを抽出する処理を説明するための模式図であり、（ａ）が検索ワードと関連する特徴データの選択処理を説明するための模式図であり、（ｂ）が検索ワードと関連する特集の選択処理を説明するための模式図である。また、図８は、本実施形態の店舗情報検索システムが提供する店舗情報検索用のＷｅｂページの一例を示した模式図である。また、図９は、本実施形態の店舗情報検索システムによる検索サジェスト処理により提示されるＷｅｂページの一例を示した模式図である。
【００４０】
先ず、ユーザ端末３は、通信ネットワークＮＷを介してサーバ群１にアクセスし、サーバ群１に対して飲食店検索サイトの提示要求をする。サーバ群１の情報提供部１１は、前記提示要求を受けると、飲食店検索サイトを構成するＷｅｂページを生成し、ユーザ端末３に生成したＷｅｂページを送信する（Ｓ１）。
【００４１】
具体的には、情報提供部１１は、前記提示要求を受けると、店舗データベース２０、特徴データベース３０及びＷｅｂページデータ４０を用いて、ユーザ端末３に提供する飲食店検索のＷｅｂサイト（飲食店検索サイト）を構成するＷｅｂページ１００（図８参照）を生成し、ユーザ端末３に送信する。これにより、ユーザ端末３の表示部には、Ｗｅｂページ１００が表示される。
【００４２】
このＷｅｂページ１００には、検索用のフリーワード（検索ワード）の入力を受け付ける検索窓（入力欄）１０１と、飲食店のエリア指定を受け付けるエリア指定欄１０２と、飲食店の料理ジャンルの指定を受け付けるジャンル指定欄１０３と、検索処理を受け付ける検索ボタン１０４とが設けられている。尚、情報提供部１１は、ユーザ端末３からの要求に応じて、「フリーワード」による飲食店情報の検索、「エリア指定」による飲食店情報の検索、「料理ジャンル指定」による飲食店情報の検索、及び「フリーワード、エリア及び料理ジャンルの組み合わせ」による飲食店情報の検索を行い、ユーザ端末３に、検索した飲食店情報を提供できるように構成されている。
【００４３】
次に、情報提供部１１は、ユーザ端末３からの検索ワードの入力を受け付け（Ｓ２）、Ｓ３以降の処理に進む。具体的には、ユーザがユーザ端末３を操作し、表示部に表示されているＷｅｂページ１００の検索窓１０１に検索ワードを入力することにより、情報提供部１１に検索ワードが送信される。
【００４４】
尚、本ステップにおいて、検索窓１０１に検索ワードが入力される際、エリア指定欄１０２にエリアが指定されている場合、情報提供部１１には、当該指定されたエリアと、検索ワードとが送信される（この場合、情報提供部１１は、エリアを指定した検索ワードの入力を受け付ける）。また、前記検索ワードが入力される際に、ジャンル指定欄１０２に料理ジャンルが指定されている場合、情報提供部１１に、当該指定された料理ジャンルと、検索ワードとが送信される（この場合、情報提供部１１は、料理ジャンルを指定した検索ワードの入力を受け付ける）。また、前記検索ワードが入力される際に、エリア指定欄１０１にエリアが指定され、且つジャンル指定欄１０２に料理ジャンルが指定されていた場合、情報提供部１１に、当該指定されたエリア及び料理ジャンルと、検索ワードとが送信される（この場合、情報提供部１１は、エリア及び料理ジャンルを指定した検索ワードの入力を受け付ける）。尚、以下の説明では、エリア指定欄１０２に「新宿」が入力された状態で、検索窓１０１に検索ワードとして「焼肉」が入力された場合を例にして説明する。
【００４５】
次に、Ｓ２の後に行われるＳ３、Ｓ４、Ｓ５の処理について説明する。尚、「Ｓ３」と、「Ｓ４及びＳ５」との処理の順序については特に限定しない。例えば、「Ｓ４、Ｓ５」の後に「Ｓ３」の処理を行っても良いし、「Ｓ３」と、「Ｓ４及びＳ５」の処理を並列的に行ってもよい。
【００４６】
具体的には、Ｓ３では、情報提供部１１は、記憶部１３に記憶している検索ワード履歴データ５０のなかから、Ｓ２で受け付けた検索ワードと類似するワード（以下、「類似ワード」という）を抽出する。尚、情報提供部１１は、類似ワードを抽出する際、入力回数の多いワードを抽出する。ここでは、検索ワード履歴データ５０のなかから、「焼肉」に類似している類似ワードのうち、入力回数が多いワード（焼肉個室、焼肉食べ放題等）が抽出される。尚、検索ワードと類似しているワードの抽出には、周知技術（例えば、ベクトル空間モデルを利用した類似判定技術）が用いられるため、詳細な説明を省略する。尚、本ステップにおいて、情報提供部１１は、Ｓ２で受け付けた検索ワードを、検索ワード履歴データ５０に登録する。
【００４７】
また、Ｓ４では、情報提供部１１は、記憶部１３に記憶している特徴データベース３０を用いて、Ｓ２で受け付けた検索ワードと関連する特徴データ（ウリワード）を抽出する。
【００４８】
具体的には、Ｓ４では、情報提供部１１は、Ｓ２で受け付けたデータに応じて、特徴データベース３０を構成するデータベース３０Ａ、３０Ｂ、３０Ｃ、３０Ｄのなかから、対応するデータベースを選択する。ここでは、「エリアに新宿」が指定され、且つ「検索ワードに焼肉」が指定されている例を示しているので、エリア別特徴データベース３０Ｂのエリアが新宿のデータベース３０Ｂ１（図３参照）を選択する。
【００４９】
尚、情報提供部１１は、Ｓ２において、エリア及びジャンルの指定がされていない検索ワードを受け付けた場合、全体特徴データベース３０Ａを選択する。また、情報提供部１１は、Ｓ２において、ジャンルが指定された検索ワードを受け付けた場合、ジャンル別特徴データベース３０Ｃの対応するジャンルのデータベース（データベース３０Ｃ１〜Ｃｎのいずれか）を選定する。また、例えば、情報提供部１１は、Ｓ２において、エリア及びジャンルが指定された検索ワードを受け付けた場合、エリア・ジャンル別特徴データベース３０Ｄの対応するエリア及びジャンルのデータベース（データベース３０Ｄ１〜Ｄｎのいずれか）を選択する。
【００５０】
そして、情報提供部１１は、上記の選択したデータベース３０Ｂ１（特徴データベース３０）を参照し、Ｓ２で受け付けた検索ワードの「焼肉」の関連度を読み出し、読み出した関連度を用いて、「焼肉」に関連する特徴データを抽出する。例えば、情報提供部１１は、「焼肉」の関連度を基準にして所定範囲の関連度を持つ特徴データを抽出する（複数の特徴データを抽出する）。また、情報提供部１１は、抽出した複数の特徴データの各々についてスコア（点数）を算出する。スコアの算出方法について特に限定しないが、例えば、情報提供部１１は、各特徴データの関連度及び頻度を用いてスコアを算出する（例えば、関連度及び頻度のそれぞれに重み付けをした上で加算するなどしてスコアを算出する）。また、情報提供部１１は、ユーザに提示する特徴データとして、スコアの大きい順に所定数の特徴データを選択し（例えば、スコアの上位１０位の特徴データを選択し）、受け付けた検索ワードに、選択した特徴データを関連付ける。例えば、情報提供部１１は、図７（ａ）に示すように、受け付けた検索ワードに、スコア上位の選択した特徴データを関連付けたサジェスト用特徴データ６０ａを生成する。
【００５１】
尚、本ステップ（Ｓ４）において、上記の選択したデータベース３０Ｂ１（特徴データベース３０）のなかに、Ｓ２で受け付けた検索ワードが無い場合、例えば、情報提供部１１は、データベース３０Ｂ１からＳ２で受け付けた検索ワードと類似する特徴データを選び、その選んだ特徴データと関連する特徴データを選択する。この場合、検索ワードと類似している特徴ワードの抽出には周知技術を用いる。
【００５２】
次にＳ５の処理を説明する。Ｓ５では、情報提供部１１は、Ｓ４で選択した特徴データと、記憶部１３に記憶している特徴データベース３０及び店舗データベース２０とを用いて、Ｓ２で受け付けた検索ワードと関連する「店舗の特集情報」を抽出する。
【００５３】
例えば、情報提供部１１は、Ｓ４で抽出した特徴データ（検索ワードと関連する特徴データ）を用いて、店舗データベース２０に登録された特集情報毎のスコアを算出する。スコアの算出方法について特に限定しないが、例えば、情報提供部１１は、Ｓ４において算出した特徴データ毎のスコアと、各特集情報における前記特徴データの頻度とを用いて、各特集情報のスコアを算出する。また、情報提供部１１は、ユーザに提案する特集情報として、スコアの大きい順に所定数の特集情報を選択し（例えば、スコアの上位１０位の特集情報を選択し）、受け付けた検索ワードに、スコア上位の選択した特集情報を関連付ける。例えば、情報提供部１１は、図７（ｂ）に示すように、受け付けた検索ワードに、選択した特集情報を関連付けたサジェスト用特集情報６０ｂを生成する。
【００５４】
次に、情報提供部１１は、ユーザ端末３に、Ｓ３の処理で得られた類似ワードと、Ｓ４の処理で得られた特徴データ（ウリワード）と、Ｓ５の処理で得られた特集情報とを送信し、ユーザ端末３の表示部に、店舗を検索するためのキーワードとして、類似ワード、特徴データ及び特集情報を選択可能に表示させる（Ｓ６）。例えば、情報提供部１１は、図９に示すように、ユーザ端末３に表示されたＷｅｂページ１００の検索窓１０１の下側領域に、前記類似ワードと、前記特徴データ（ウリワード）と、前記特集情報とを選択可能に提示したリストボックス１０５を表示させる。
【００５５】
尚、図９の例では、リストボックス１０５の上段領域１０５ａに「ユーザの入力履歴から抽出した類似ワード（個室、食べ放題等）」がリスト表示されている。また、リストボックス１０５の中段領域１０５ｂに「入力された検索ワードと関連する特徴データ（無煙ロースタ、お一人様、石垣牛等）」がリスト表示されている。また、リストボックス１０５の下段領域１０５ｃに「入力された検索ワードと関連する特集情報（「スタミナ抜群！焼肉・ホルモン特集」、「韓国料理が熱い特集」等）がリスト表示されている。
【００５６】
そして、ユーザが、ユーザ端末３を操作してリストボックス１０５に表示されたデータを選択し（類似ワード、特徴データ、特集情報のいずれかを選択し）、検索ボタン１０４をクリックすると、情報提供部１１は、選択されたデータを検索条件として受け付けて検索処理を実行する。具体的には、情報提供部１１は、店舗データベース２０を参照し、前記受け付けた検索条件を満たす店舗情報を検索し、ユーザ端末３に、検索された店舗情報を送信する。
【００５７】
このように本実施形態では、ユーザが検索ワードを入力すると、検索サジェスト機能により、サーバ１群が保持する入力履歴から抽出した類似ワードだけではなく、店舗の特徴データや店舗の特集情報が選択可能に表示され、その特徴データや特集情報により、飲食店の検索を行うことができるようになっている。すなわち、この検索サジェスト機能によれば、ユーザが自身のニーズを具体化できていない場合や、所望する店舗を探すために適切な検索ワードが思い付かない場合等においても、簡単な検索ワードを入力するだけで、店舗を検索するための特徴データや特集情報が選択可能に提示される。そのため、本実施形態によれば、ユーザは、検索サジェスト機能により表示された特徴データ（飲食店のウリワード）及び特集情報を参照することにより、自身の漠然としたニーズを具体化させていくことができる。
【００５８】
また、本実施形態の検索サジェスト機能では、一般的な検索サジェスト機能では提示されない「飲食店サイドがＰＲしているお店のウリ」となる情報であって且つ入力した検索ワードと関連している情報が提示されるようになっている。すなわち、本実施形態によれば、検索用キーワードとして、ユーザの潜在的なニーズとなっていても思い付かないワードが提示されることがあり、ユーザが潜在的に求めている店舗が検索される可能性を高めることができる。
【００５９】
また、本実施形態の特徴データベース３０には、店舗情報をエリア毎に自動解析して得られた特徴データが登録されたエリア別特徴データベース３０Ｂと、店舗情報を料理ジャンル毎に自動解析して得られた特徴データが登録されたジャンル別特徴データベース３０Ｃと、店舗情報をエリア毎且つジャンル毎に自動解析して得られた特徴データが登録されたエリア・料理別特徴データベース３０Ｄとが含まれている。このように構成することで、地域特性や料理ジャンルの内容を反映させた特徴データが登録されたデータベースを構築することができる。そして、本実施形態によれば、この特徴データベース３０を用いて、ユーザに提示する「特徴データ」及び「特集情報」を抽出しているため、地域特性や料理ジャンルを反映した検索用のキーワードの提示が可能となる。すなわち、本実施形態によれば、ユーザがエリア（又は料理ジャンル）を指定した上で検索ワードを入力すると、その地域（又は、料理）ならでは特徴を示す特徴データや特集情報が表示され、ユーザに対して、その地域特性（又は、料理ジャンル）を反映させたお店選びを提案することができる。
【００６０】
以上、説明したように本実施形態によれば、言葉やフレーズなどで具体的に特定できない情報や漠然としたニーズに対応する情報を検索することができる店舗情報検索システムを提供することができる。なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、その要旨の範囲内において種々の変形が可能である。
【００６１】
例えば、上述した実施形態では、店舗情報が飲食店である場合を例にしているが、あくまでもこれは一例に過ぎない。飲食店以外の店舗情報にも本発明は適用される。
【符号の説明】
【００６２】
１…サーバ群、３…ユーザ端末、１０…制御部、１１…情報提供部、１２…情報更新部、１３…記憶部、２０…店舗データベース、３０…特徴データベース、４０…Ｗｅｂページデータ、５０…検索ワード履歴データ
【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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