(57)【要約】【課題】ユーザデータを柔軟に活用すること。【解決手段】本願に係る抽出装置は、取得部と、通知部とを有する。取得部は、情報利用者から受け付けた任意のクエリに基づいて、所定のウェブ検索エンジンに抽出処理を実行させることにより、処理対象であるユーザの行動履歴の中から任意のクエリに対応するユーザの数を抽出結果として取得する。通知部は、任意のクエリを投稿した情報利用者に対して、取得部が取得したユーザの数を通知する。具体的には、取得部は、ユーザの行動又は属性に関する条件の設定に関するクエリに基づいて、クエリに対応するユーザの数を取得する。【選択図】図１
2016042213.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報利用者から受け付けた任意のクエリに基づいて、所定のウェブ検索エンジンに抽出処理を実行させることにより、所定の記憶部に行動履歴が記憶されているユーザのうち、前記任意のクエリに対応するユーザの数を抽出結果として取得する取得部と、
前記任意のクエリを送信した情報利用者に対して、前記取得部によって取得されたユーザの数を通知する通知部と、
を備えたことを特徴とする抽出装置。
【請求項２】
前記ウェブ検索エンジンに抽出対象を特定させる情報である抽出情報を生成する生成部
をさらに備え、
前記取得部は、
前記生成部によって生成された抽出情報を用いて、前記ウェブ検索エンジンに抽出処理を実行させる、
ことを特徴とした請求項１に記載の抽出装置。
【請求項３】
前記生成部は、
前記行動履歴に関するメタデータに基づいて、該行動履歴のうち前記ウェブ検索エンジンが検索の対象とする行動履歴か否かを判定する基準の日時である基準日時が設定された前記抽出情報を生成し、
前記取得部は、
前記抽出情報を用いて、該基準日時以前における行動履歴が記憶されているユーザのうち、前記任意のクエリに対応するユーザの数を前記ウェブ検索エンジンに抽出させる、
ことを特徴とした請求項２に記載の抽出装置。
【請求項４】
前記生成部は、
前記行動履歴に関するメタデータに基づいて、前記ウェブ検索エンジンが検索対象とした内容と同一又は類似の内容を示す前記クエリから、同一又は類似の検索対象を示す前記抽出情報を生成し、
前記取得部は、
前記生成部によって生成された抽出情報を用いて、前記ウェブ検索エンジンに抽出処理を実行させる、
ことを特徴とした請求項２又は３に記載の抽出装置。
【請求項５】
前記取得部は、
ユーザ毎に分散された前記ユーザの行動履歴に関する情報を処理する複数の前記ウェブ検索エンジンに対して、共通する任意のクエリに基づいて前記抽出処理を実行させることにより、各ウェブ検索エンジンが抽出したユーザの数を取得し、
前記通知部は、
前記取得部によって取得されたユーザの数を合算した数を通知する、
ことを特徴とした請求項１〜４のいずれか一つに記載の抽出装置。
【請求項６】
前記取得部は、
前記ユーザの行動又は属性に関する条件の設定に関するクエリに基づいて、該クエリに対応するユーザの数を取得する、
ことを特徴とした請求項１〜５のいずれか一つに記載の抽出装置。
【請求項７】
前記取得部は、前記ウェブ検索エンジンとして、ユーザの行動履歴に関する情報について転置インデックスを生成するとともに、該転置インデックスを利用することにより情報利用者から受け付けた任意のクエリに対応するユーザを抽出する検索エンジンに前記抽出処理を実行させる、
ことを特徴とした請求項１〜６のいずれか一つに記載の抽出装置。
【請求項８】
任意のクエリを受け付ける受付部と、所定の記憶部に行動履歴が記憶されているユーザのうち、前記受付部によって受け付けられた前記任意のクエリに基づいて、所定の記憶部に行動履歴が記憶されているユーザのうち、前記任意のクエリに対応するユーザの数を抽出する抽出部とを有するウェブ検索エンジン部と、
前記抽出部によって抽出されたユーザの数を前記任意のクエリの送信元に送信する送信部と、
を備えたことを特徴とする検索サーバ。
【請求項９】
所定のウェブ検索エンジンに抽出処理を実行させることにより、所定の記憶部に行動履歴が記憶されているユーザのうち、情報利用者から任意のクエリを受け付ける抽出装置によって送信された前記任意のクエリに対応するユーザの数を抽出結果として取得する取得部と、
前記取得部によって取得されたユーザの数を前記抽出装置に送信する送信部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項１０】
検索サーバと抽出装置とを有する抽出システムであって、
前記検索サーバは、
前記抽出装置から任意のクエリを受け付ける受付部と、前記受付部によって受け付けられた任意のクエリに基づいて、所定の記憶部に行動履歴が記憶されているユーザのうち、前記任意のクエリに対応するユーザの数を抽出する抽出部とを有するウェブ検索エンジン部と、
前記抽出部によって抽出されたユーザの数を前記抽出装置に送信する抽出結果送信部と、を備え、
前記抽出装置は、
情報利用者から受け付けた任意のクエリを前記検索サーバに送信する抽出情報送信部と、
前記抽出結果送信部によって抽出結果として送信されたユーザの数を取得する抽出結果取得部と、
前記任意のクエリを送信した情報利用者に対して、前記抽出結果取得部によって取得されたユーザの数を通知する通知部と、
を備えたことを特徴とする抽出システム。
【請求項１１】
コンピュータが実行する抽出方法であって、
情報利用者から受け付けた任意のクエリに基づいて、所定のウェブ検索エンジンに抽出処理を実行させることにより、所定の記憶部に行動履歴が記憶されているユーザのうち、前記任意のクエリに対応するユーザの数を抽出結果として取得する取得工程と、
前記任意のクエリを送信した情報利用者に対して、前記取得工程によって取得されたユーザの数を通知する通知工程と、
を含んだことを特徴とする抽出方法。
【請求項１２】
情報利用者から受け付けた任意のクエリに基づいて、所定のウェブ検索エンジンに抽出処理を実行させることにより、所定の記憶部に行動履歴が記憶されているユーザのうち、前記任意のクエリに対応するユーザの数を抽出結果として取得する取得手順と、
前記任意のクエリを送信した情報利用者に対して、前記取得手順によって取得されたユーザの数を通知する通知手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、抽出装置、検索サーバ、情報処理装置、抽出システム、抽出方法及び抽出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットの飛躍的な普及に伴い、インターネットを介した広告配信が盛んに行われている。かかる広告配信においては、宣伝効果を高めるために、ユーザの嗜好、性別、年齢、住所、職業などのユーザ属性を予めユーザデータとして登録しておき、ユーザデータに対応する広告を選択的に配信するターゲティング配信が行われている。
【０００３】
ターゲティング配信においては、ユーザ端末が任意のウェブサイトにアクセスした際の閲覧情報や、検索サイトの利用履歴などの行動履歴をユーザデータとしてデータベース化する。そして、データベース化されたユーザデータを活用することにより、効果の高い広告配信が期待できる。このようなデータベースの技術として、例えば、ユーザ間のプロフィールマッチングを適切に行う技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−１９４９００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、上記の従来技術では、ユーザデータを柔軟に活用できていたとは言い難い。具体的には、ユーザデータは、ユーザ端末がウェブサイトにアクセスした際の閲覧情報などで構成されるため、絶え間なくユーザデータを処理する装置に送信される。このため、例えば、ＤＭＰ（Data  Management  Platform）事業などで多数のユーザデータを管理する処理装置においては、膨大な情報量を含むユーザデータを扱うことになる。ゆえに、処理装置に蓄積するユーザデータについて、データの利用者（例えば、広告主）の様々な要求に応じて迅速にユーザデータを分析することなどに対応し辛い。
【０００６】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザデータを柔軟に活用することができる抽出装置、検索サーバ、情報処理装置、抽出システム、抽出方法及び抽出プログラ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】
【０００７】
本願に係る抽出装置は、情報利用者から受け付けた任意のクエリに基づいて、所定のウェブ検索エンジンに抽出処理を実行させることにより、所定の記憶部に行動履歴が記憶されているユーザのうち、任意のクエリに対応するユーザの数を抽出結果として取得する取得部と、任意のクエリを送信した情報利用者に対して、取得部によって取得されたユーザの数を通知する通知部と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
実施形態の一態様によれば、ユーザデータを柔軟に活用することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施形態に係る抽出処理の一例を示す図である。
【図２】図２は、実施形態に係る抽出装置の構成例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態に係る検索ＩＤ記憶部の一例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に係るメタデータ記憶部の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係る検索サーバの構成例を示す図である。
【図６】図６は、実施形態に係るユーザデータ記憶部の一例を示す図である。
【図７】図７は、実施形態に係る第１処理データテーブルの一例を示す図である。
【図８】図８は、実施形態に係る第２処理データテーブルの一例を示す図である。
【図９】図９は、実施形態に係る抽出処理システムによる抽出処理手順を示すシーケンス図である。
【図１０】図１０は、実施形態に係る抽出装置による抽出処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、抽出装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本願に係る抽出装置、検索サーバ、情報処理装置、抽出システム、抽出方法及び抽出プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る抽出装置、検索サーバ、情報処理装置、抽出システム、抽出方法及び抽出プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【００１１】
〔１．抽出処理〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る抽出処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る抽出処理の一例を示す図である。図１では、抽出処理システム１を例に挙げて、処理対象であるユーザの中から所定の条件に該当するユーザを抽出する処理について説明する。
【００１２】
図１に示すように、抽出処理システム１には、利用者端末１０と、検索サーバ２０と、ユーザデータサーバ４０と、メタデータサーバ５０と、抽出装置１００とが含まれる。抽出装置１００は、図示しないネットワークＮ（例えば、インターネット）を介して、利用者端末１０、検索サーバ２０、ユーザデータサーバ４０及びメタデータサーバ５０と通信可能に接続される。
【００１３】
なお、抽出処理システム１に含まれる利用者端末１０、検索サーバ２０、ユーザデータサーバ４０及びメタデータサーバ５０の台数は、図１に示した例に限られない。例えば、抽出処理システム１には、２台以上の利用者端末１０が含まれてもよい。
【００１４】
利用者端末１０は、情報利用者Ｐ１によって利用される情報端末である。利用者端末１０は、例えば、スマートフォンやタブレット端末やＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）等の移動端末や、デスクトップ型ＰＣ（Personal  Computer）や、ノート型ＰＣ等である。
【００１５】
情報利用者Ｐ１は、抽出処理システム１を利用して情報を取得する者である。例えば、情報利用者Ｐ１は、所定の商品「ＡＡＡ」を販売する販売業者や、商品「ＡＡＡ」に係る広告を配信させようとする広告主である。情報利用者Ｐ１は、抽出処理システム１を利用することで、例えば、商品「ＡＡＡ」に興味を持つユーザに関する情報を取得する。
【００１６】
検索サーバ２０は、所定のウェブ検索エンジンを利用して情報を抽出するサーバ装置である。図１に示すように、検索サーバ２０は、検索処理の負荷を分散させるため、検索サーバ２０１及び検索サーバ２０２のように複数台が備えられる。以下において、検索サーバ２０１と検索サーバ２０２とを区別する必要がない場合には、これらを総称して「検索サーバ２０」と表記する。
【００１７】
ユーザデータサーバ４０は、ユーザデータを取得し、取得したユーザデータを保持するサーバ装置である。ここで、ユーザとは、抽出処理システム１の抽出処理の対象となる者をいう。ユーザデータは、例えば、ネットワークＮを介して、ユーザが所定のウェブサイトを閲覧したり、検索サイトで検索をしたりした、ユーザの行動履歴に関するデータである。なお、ユーザの行動履歴には、例えば、所定のウェブサイトにおいてユーザの性別、年齢、住所などの情報を入力する行動（例えば、所定のウェブサイトにおける会員登録など）等も含まれる。このため、ユーザデータには、ユーザの性別、年齢、住所などのユーザの属性情報が含まれる場合がある。また、ユーザデータは、ウェブ上の行動履歴等に限られず、例えば、情報利用者Ｐ１が運営する実際の店舗でユーザが購入した履歴等を含んでもよい。
【００１８】
メタデータサーバ５０は、ユーザデータに関するメタデータ（metadata）を保持するサーバ装置である。メタデータは、例えば、ユーザデータの保存されているアドレスや、データの更新日時などを示すものであり、ユーザデータのインデックスとしての役割を有する。
【００１９】
抽出装置１００は、抽出処理された結果を情報利用者Ｐ１に提供するサーバ装置である。具体的には、抽出装置１００は、利用者端末１０から任意のクエリを受け付け、受け付けたクエリに基づいて検索サーバ２０に抽出処理を実行させ、抽出処理の結果を利用者端末１０に提供する。
【００２０】
上記の抽出処理システム１では、ユーザデータサーバ４０が保持するユーザデータの中から、情報利用者Ｐ１が投稿するクエリが示す条件に該当するユーザを抽出する処理が実行される。ここで、抽出処理は、情報利用者Ｐ１が活用しやすく、かつ、高速に結果が抽出されることが望ましい。そこで、抽出処理システム１では、所定のウェブ検索エンジンを利用してユーザデータを検索することにより、情報利用者Ｐ１の要望に沿う抽出結果を高速に求めることを可能にする。この点について、図１の例を用いて説明する。
【００２１】
図１の例では、抽出装置１００が、情報利用者Ｐ１から投稿されたクエリに該当するユーザ数に関する情報を情報利用者Ｐ１に提供する例について説明する。
【００２２】
図１に示した例において、ユーザデータサーバ４０は、取得したユーザデータを検索サーバ２０１及び検索サーバ２０２に分散して保持させる（ステップＳ１１）。検索サーバ２０１及び検索サーバ２０２は、後述する抽出処理において、自身が保持するユーザデータのみを処理対象とすることで、高速に抽出結果を返すことを可能にする。
【００２３】
すなわち、検索サーバ２０１及び検索サーバ２０２は、ユーザデータをユーザデータサーバ４０から取得する。そして、検索サーバ２０１及び検索サーバ２０２は、取得したユーザデータの読み込み処理が完了し、ユーザデータを抽出処理の対象とすることが可能になった時点で、保持するユーザデータのメタデータを更新する（ステップＳ１２）。具体的には、検索サーバ２０１及び検索サーバ２０２は、保持するユーザデータについて抽出処理が可能になったことや、保持するユーザデータの所在場所を示す情報などのメタデータをメタデータサーバ５０に送信する。そして、メタデータサーバ５０は、取得したメタデータをメタデータ記憶部５１に格納することで、メタデータを更新する。
【００２４】
ここで、抽出処理システム１を利用する情報利用者Ｐ１は、利用者端末１０を介して、任意のクエリを抽出装置１００に送信する（ステップＳ１３）。任意のクエリは、例えば、情報利用者Ｐ１が利用者端末１０に入力する任意のテキストで示される。図１に示した例において、利用者端末１０は、「都内在住で、一週間以内に商品「ＡＡＡ」を検索したユーザ数は？」というクエリを抽出装置１００に送信する。
【００２５】
そして、抽出装置１００は、利用者端末１０から受け付けたクエリを解析する（ステップＳ１４）。具体的には、抽出装置１００は、利用者端末１０から受け付けたクエリを解析し、検索サーバ２０に係るウェブ検索エンジンが処理可能な形態に分解する。一例としては、抽出装置１００は、受け付けたクエリを、「都内在住」と、「直近一週間、商品「ＡＡＡ」、検索」という２種類の検索対象に分解する。これにより、検索サーバ２０は、ユーザの属性情報に基づいて、「都内在住」のユーザであるか否かを判定し得る。また、検索サーバ２０は、ユーザの行動履歴に基づいて、「直近一週間、商品「ＡＡＡ」、検索」に合致する行動をしたユーザか否かを判定し得る。このように、抽出装置１００は、利用者端末１０から受け付けた任意のクエリについて、検索サーバ２０が利用可能な形態に変換する。
【００２６】
続いて、抽出装置１００は、メタデータサーバ５０にアクセスし、メタデータ記憶部５１に記憶されているメタデータを取得する（ステップＳ１５）。そして、抽出装置１００は、解析したクエリに関するメタデータを参照することにより、情報利用者Ｐ１が要望する条件に沿った結果を抽出するための情報である抽出情報を生成する。
【００２７】
抽出情報には、「都内在住」など検索サーバ２０が検索を実行するための検索対象となる情報と、検索を実行する際の基準となる時間情報（以下、「基準日時」と表記する）とが含まれる。
【００２８】
以下に、基準日時について説明する。基準日時は、上記のように、情報利用者Ｐ１が要望する条件に沿った抽出結果を得るために利用される。ここで、ユーザデータは、ユーザデータサーバ４０により随時取得され、検索サーバ２０１又は検索サーバ２０２に随時分散されて処理される。このため、検索サーバ２０１及び検索サーバ２０２がユーザデータを処理できるようになる時間について、検索サーバ２０１及び検索サーバ２０２間に差が生じる場合がある。そして、抽出装置１００が、基準日時を参照せずに抽出処理のための情報を検索サーバ２０１及び検索サーバ２０２に送信した場合には、所定の日時において、抽出されるユーザに差異が生じうる可能性がある。
【００２９】
例えば、同一の日時に同一の検索行動を行った二人のユーザがいて、一のユーザデータは検索サーバ２０１に保持され、残りの一のユーザデータは検索サーバ２０２に保持されたとする。そして、検索サーバ２０１においては一のユーザデータの読み込み処理が終了して抽出処理の対象となっているのに対し、検索サーバ２０２においては残りの一のユーザデータの読み込み処理が終了しておらず、抽出処理の対象となっていないものとする。ここで、検索サーバ２０１及び２０２において抽出処理が実行された場合、検索サーバ２０１においては、条件に該当するユーザとして一のユーザが抽出されるのに対して、検索サーバ２０２においては、同一の行動履歴を持つユーザであっても、条件に該当するユーザとして抽出されないことになる。このことは、同時刻に複数の検索サーバ２０が検索を行った場合に、抽出される結果に齟齬が生じ得ることを示す。このため、基準日時を参照せずに実行される抽出処理では、抽出されるデータの信頼性が担保されない場合がある。
【００３０】
そこで、抽出装置１００は、メタデータを参照することにより、抽出処理を行う全ての検索サーバ２０においてユーザデータの読み込みが完了しているか否かを参照する。そして、抽出装置１００は、メタデータにおいて、ユーザデータの読み込みが完了していることを示している日時を抽出情報における基準日時として設定する。そして、抽出装置１００は、設定された基準日時と、検索対象の内容とを含む抽出情報を生成する。抽出装置１００は、生成した抽出情報に基づいて各検索サーバ２０に検索を実行させることで、各検索サーバ２０間で齟齬のない、信頼性の高いデータを取得することができる。
【００３１】
そして、抽出装置１００は、生成した抽出情報に基づいて、検索サーバ２０１及び検索サーバ２０２に検索の問い合わせを行う（ステップＳ１６）。言い換えれば、抽出装置１００は、検索サーバ２０１及び検索サーバ２０２に抽出情報を送信し、送信した抽出情報に基づいた抽出処理を検索サーバ２０１及び検索サーバ２０２に実行させる。検索サーバ２０１及び検索サーバ２０２は、送信された抽出情報に基づいて、ウェブ検索エンジンを利用して保持するユーザデータの中から条件に合致したユーザを検索する（ステップＳ１７）。そして、検索サーバ２０１及び検索サーバ２０２は、検索されたユーザを計数することにより、結果であるユーザ数を算出する。そして、検索サーバ２０１及び検索サーバ２０２は、算出されたユーザ数を抽出処理の結果として抽出装置１００に送信する。
【００３２】
抽出装置１００は、検索サーバ２０１及び検索サーバ２０２から送信された抽出結果を受信することにより、各抽出結果を取得する（ステップＳ１８）。そして、抽出装置１００は、検索サーバ２０１及び検索サーバ２０２から取得したユーザ数を合算することにより、情報利用者Ｐ１が要望するユーザ数を計数する。そして、抽出装置１００は、計数した抽出結果（ユーザ数）を利用者端末１０に通知する（ステップＳ１９）。
【００３３】
上記のように、実施形態に係る抽出装置１００は、情報利用者Ｐ１から受け付けた任意のクエリに基づいて、所定のウェブ検索エンジンに抽出処理を実行させることにより、所定の記憶部に行動履歴が記憶されているユーザのうち、任意のクエリに対応するユーザの数を抽出結果として取得する。また、実施形態に係る抽出装置１００は、任意のクエリを送信した情報利用者Ｐ１に対して、取得されたユーザの数を通知する。
【００３４】
このように、実施形態に係る抽出装置１００は、ユーザデータに対して既存のウェブ検索エンジンを利用することによって、情報利用者Ｐ１が要望する条件に沿ったユーザを高速に抽出することができる。一般的には、ユーザデータ等のデータは、ＲＤＢ（Relational  Database、関係データベース）やＫＶＳ（Key-Value  Store、キーバリューストア）のような方式により保持される。そして、データの利用の際には、各方式に対応する読出し方式によって目的のデータが抽出される。しかしながら、ＲＤＢを利用する場合には、情報利用者Ｐ１による自由なカラムの追加が困難であり、膨大なデータの中から適切なデータを抽出することができるとは言い難い。また、ＫＶＳにおいては、一定の標識（キー）を指定してデータの読出し処理を行うため、情報利用者が柔軟に条件を指定してデータを活用することができるとは言い難い。一方、実施形態に係る抽出装置１００によれば、ユーザの行動履歴などのユーザデータに対して、ウェブ検索エンジンを利用して検索を行うため、情報利用者は自由な条件を用いてデータを抽出することができる。また、ウェブ検索エンジンでは、各ユーザの詳細なデータを抽出結果として返さずに、ユーザデータの中から条件に沿って抽出された（検索でヒットした）ユーザの人数を返す。これにより、実施形態に係る抽出装置１００は、ＤＭＰ事業などで用いられる膨大な量のユーザデータの中から、情報利用者Ｐ１の目的に沿った抽出結果を高速に返すことができる。すなわち、情報利用者Ｐ１は、特定の商品に興味を持つユーザの数を素早く認識することができる。例えば、情報利用者Ｐ１が広告主である場合には、特定の商品に関して広告配信すべきユーザ数を素早く認識することができる。また、情報利用者Ｐ１は、ユーザの抽出に関する条件を自由に設定しうるので、より広告効果が高いと想定される需要者層のユーザ数を容易に把握することができる。このように、実施形態に係る抽出装置１００によれば、情報利用者Ｐ１は、ユーザデータを柔軟に活用することができる。
【００３５】
〔２．抽出装置１００の構成〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る抽出装置１００の構成について説明する。図２は、実施形態に係る抽出装置１００の構成例を示す図である。図２に示すように、抽出装置１００は、通信部１１０と、検索ＩＤ記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。
【００３６】
（通信部１１０について）
通信部１１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、利用者端末１０、検索サーバ２０及びメタデータサーバ５０との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部１１０は、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。
【００３７】
（検索ＩＤ記憶部１２０について）
検索ＩＤ記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory)、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。
【００３８】
検索ＩＤ記憶部１２０は、利用者端末１０から投稿されるクエリに基づいた検索ＩＤを記憶する。ここで、図３に、実施形態に係る検索ＩＤ記憶部１２０の一例を示す。図３に示した例では、検索ＩＤ記憶部１２０は、「検索ＩＤ」、「検索対象」といった項目を有する。
【００３９】
「検索ＩＤ」は、利用者端末１０から投稿されたクエリが示す条件の内容であって、検索サーバ２０に実行させる検索処理の内容を識別するための識別情報を示す。具体的には、「検索ＩＤ」は、解析されたクエリに関する、「直近一週間、商品「ＡＡＡ」、検索」などの行動履歴や、「都内在住」などのユーザの属性情報を識別するための識別情報である。なお、以下では、検索ＩＤを検索対象の参照符号として用いる場合がある。例えば、検索ＩＤ「Ｃ１０」によって識別される検索対象を「検索対象Ｃ１０」と表記する場合がある。
【００４０】
「検索対象」は、利用者端末１０から投稿されたクエリが示す条件の内容であって、検索対象とするユーザの属性や行動の内容を示す。具体的には、抽出装置１００は、利用者端末１０から「都内在住で、一週間以内に商品「ＡＡＡ」を検索したユーザ数は？」というクエリを受け付けた場合には、「直近一週間、商品「ＡＡＡ」、検索」と、「都内在住」とを検索対象とするように、クエリが示す条件を解析する。そして、抽出装置１００は、それぞれの検索対象に検索ＩＤを付与するとともに、検索ＩＤと検索対象とを対応付けて検索ＩＤ記憶部１２０に格納する。
【００４１】
すなわち、図３では、検索対象「直近一週間、商品「ＡＡＡ」、検索」には、検索ＩＤ「Ｃ１０」が付与され、検索対象「都内在住」には、検索ＩＤ「Ｃ２０」が付与されている例を示している。
【００４２】
（制御部１３０について）
制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、抽出装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭ（Random  Access  Memory)を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現される。
【００４３】
図２に示すように、制御部１３０は、クエリ受付部１３１と、検索アクセス部１３２と、通知部１３７とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図２に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図２に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
【００４４】
（クエリ受付部１３１について）
クエリ受付部１３１は、投稿されるクエリを受け付ける。具体的には、実施形態に係るクエリ受付部１３１は、情報利用者Ｐ１の要望に対応する任意のクエリを利用者端末１０から受け付ける。
【００４５】
（検索アクセス部１３２について）
検索アクセス部１３２は、検索処理を実行する装置にアクセスし、所定の情報の送受信を行う。図２に示すように、実施形態に係る検索アクセス部１３２は、クエリ解析部１３３と、抽出情報生成部１３４と、抽出情報送信部１３５と、抽出結果取得部１３６とを有する。
【００４６】
（クエリ解析部１３３について）
クエリ解析部１３３は、検索サーバ２０に係るウェブ検索エンジンが検索処理を実行可能なように、受け付けたクエリを解析する。具体的には、実施形態に係るクエリ解析部１３３は、ウェブ検索エンジンがクエリの示す条件を認識可能となるように、受け付けたクエリを検索対象とするユーザの属性情報や行動情報の単位に解析する。例えば、クエリ解析部１３３は、クエリ受付部１３１が利用者端末１０から「都内在住で、一週間以内に商品「ＡＡＡ」を検索したユーザ数は？」というクエリを受け付けた場合には、受け付けたクエリを、「都内在住」と、「直近一週間、商品「ＡＡＡ」、検索」との２種類の検索対象に解析する。
【００４７】
そして、クエリ解析部１３３は、各検索対象について、過去に検索ＩＤを付与したことがあるか否かを判定する。具体的には、クエリ解析部１３３は、検索ＩＤ記憶部１２０に記憶されている検索ＩＤを参照する。そして、クエリ解析部１３３は、過去に検索ＩＤを付与したことがない検索対象が解析したクエリに含まれている場合には、新たに検索ＩＤを発行し、検索対象に付与する。そして、クエリ解析部１３３は、検索ＩＤと検索対象とを対応付けて検索ＩＤ記憶部１２０に格納する。
【００４８】
（抽出情報生成部１３４について）
抽出情報生成部１３４は、抽出情報を生成する。具体的には、実施形態に係る抽出情報生成部１３４は、クエリ解析部１３３が解析した情報に基づいて、ウェブ検索エンジンに抽出対象を特定させる情報である抽出情報を生成する。上述のように、抽出情報は、検索サーバ２０が検索処理を実行するための検索対象に係る情報と、メタデータに基づいて特定される基準日時に係る情報とを含む。ここで、メタデータが記憶されるメタデータ記憶部５１について説明する。
【００４９】
（メタデータ記憶部５１について）
メタデータ記憶部５１は、メタデータサーバ５０内に備えられる記憶装置である。例えば、メタデータ記憶部５１は、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。
【００５０】
メタデータ記憶部５１は、検索サーバ２０が保持するユーザデータに関するメタデータを記憶する。ここで、図４に、実施形態に係るメタデータ記憶部５１の一例を示す。図４に示した例では、メタデータ記憶部５１は、「検索ＩＤ」、「基準日時」、「状態」といった項目を有する。
【００５１】
「検索ＩＤ」は、検索サーバ２０がユーザデータサーバ４０から取得したユーザデータを解析した結果得られる情報であって、検索サーバ２０が検索対象とするユーザの属性や行動履歴を含む情報を識別するための識別情報を示す。なお、検索サーバ２０がユーザデータを解析した際に検索対象に付与する検索ＩＤと、抽出装置１００がクエリを解析した際に検索対象に付与する検索ＩＤとは、同様の検索対象に対して、共通した検索ＩＤが発行される。言い換えれば、抽出装置１００は、取得したメタデータに記憶されている検索対象と同じ内容を示すクエリに対して、同じ検索ＩＤを付与する。これにより、検索サーバ２０は、抽出装置１００から送信される検索対象に該当するユーザを検索することができる。
【００５２】
「基準日時」は、検索サーバ２０が検索を実行する際の基準となる日時を示す。図４に示すように、例えば、検索ＩＤ「Ｃ１０」の検索対象の内容は、「２０１４年６月１２日００時００分００秒」、「２０１４年６月１３日００時００分００秒」、「２０１４年６月１４日００時００分００秒」、・・・、のように、２４時間単位で基準日時が更新される。また、検索ＩＤ「Ｃ２０」の検索対象の内容は、「２０１４年５月１日００時００分００秒」、「２０１４年６月１日００時００分００秒」、「２０１４年７月１日００時００分００秒」、・・・、のように、１カ月単位で基準日時が更新されることを示している。このように、基準日時は、保持するユーザデータの内容によって更新タイミングが異なる場合がある。例えば、検索ＩＤ「Ｃ１０」が示す検索対象である検索行動のように、比較的新しいデータの方がより信頼性の高いデータに関しては、メタデータは頻繁に更新されることが望ましい。一方、検索ＩＤ「Ｃ２０」が示す検索対象であるユーザの住所などの属性情報に関しては、メタデータの更新を検索行動等と比較して頻繁に行わなくても、信頼性の高いデータが得られる可能性が高い。このように、検索サーバ２０は、メタデータを更新するタイミングを検索対象毎に適宜変えることにより、更新の処理負荷を軽減する。
【００５３】
「状態」は、検索ＩＤに対応する基準日時の時点で、検索サーバ２０１、検索サーバ２０２、・・・、検索サーバ２０ｎ（ｎは任意の数）におけるユーザデータの読み込み状態を示す。「状態」の項目における「終了」は、より新しい基準日時が設定されたため、現時点において検索処理に用いない基準日時であることを示す。「状態」の項目における「完了」は、現時点において、全ての検索サーバ２０のユーザデータの読み込み処理が完了していることを示す。すなわち、抽出装置１００に係る抽出情報生成部１３４は、「完了」状態である基準日時を用いて、検索サーバ２０に対象を抽出させるための抽出情報を生成する。「状態」の項目における「読み込み中」は、現時点において、いずれかの検索サーバ２０でユーザデータを読み込んでいる途中であることを示す。抽出情報生成部１３４が「読み込み中」状態である基準日時を用いて抽出情報を生成した場合には、上述のように、検索サーバ２０毎に抽出結果の食い違いが生じる抽出処理を実行させる可能性がある。このため、抽出情報生成部１３４は、「読み込み中」状態にある基準日時を用いて抽出情報を生成しない。
【００５４】
すなわち、図４では、検索ＩＤ「Ｃ１０」が付与された検索対象についての基準日時「２０１４年６月１２日００時００分００秒」は、「終了」状態であることを示している。また、基準日時「２０１４年６月１３日００時００分００秒」は、「完了」状態であることを示している。また、基準日時「２０１４年６月１４日００時００分００秒」は、「読み込み中」状態であることを示している。
【００５５】
ここで、抽出情報生成部１３４は、メタデータ記憶部５１に記憶された上記の情報を取得する。そして、抽出情報生成部１３４は、行動履歴に関するメタデータに基づいて、行動履歴のうちウェブ検索エンジンが検索の対象とする行動履歴か否かを判定する基準の日時である基準日時が設定された抽出情報を生成する。なお、抽出情報生成部１３４は、行動履歴に関するメタデータに基づいて、ウェブ検索エンジンが検索対象とした内容と同一又は類似の内容を示すクエリから、同一又は類似の検索対象を示す抽出情報を生成する。これにより、抽出情報生成部１３４は、ウェブ検索エンジンが検索対象とした内容と整合性のとれた抽出情報を生成することができる。上記のように、ウェブ検索エンジンが検索対象とした内容と、抽出情報生成部１３４が検索対象とする行動履歴の内容とは、完全に一致することを要しない。すなわち、抽出情報生成部１３４は、ウェブ検索エンジンが検索対象とした内容について、拡張して解釈することができる。例えば、抽出情報生成部１３４は、ウェブ検索エンジンが検索対象とした内容を示すクエリの類似語や、類義語や、関連語に該当するクエリに基づいて、ウェブ検索エンジンが検索対象とした内容と類似する内容や、関連する内容の検索対象を示す抽出情報を生成してもよい。
【００５６】
具体的には、抽出情報生成部１３４は、検索ＩＤ「Ｃ１０」に係る検索対象においては、「完了」状態である「２０１４年６月１３日００時００分００秒」の基準日時を用いて抽出情報を生成する。この場合、抽出情報生成部１３４は、例えば、抽出情報「Ｃ１０−２０１４０６１３」のように表される抽出情報を生成する。抽出情報「Ｃ１０−２０１４０６１３」は、検索ＩＤ「Ｃ１０」に関して、検索サーバ２０が保持するユーザデータのうち、「２０１４年６月１３日００時００分００秒」以前における行動履歴であって、「直近一週間、商品「ＡＡＡ」、検索」に該当する行動履歴を持つユーザを抽出させる指示をウェブ検索エンジンに与えるための情報である。言い換えれば、検索サーバ２０は、抽出情報「Ｃ１０−２０１４０６１３」を受け付けることにより、抽出情報「Ｃ１０−２０１４０６１３」に示される条件に該当するユーザを検索する。同様に、抽出情報生成部１３４は、検索ＩＤ「Ｃ２０」に係る抽出情報においては、「完了」状態である「２０１４年６月１日００時００分００秒」の基準日時を用いる。この場合、抽出情報生成部１３４は、例えば、抽出情報「Ｃ２０−２０１４０６０１」のように表される抽出情報を生成する。抽出情報「Ｃ２０−２０１４０６０１」は、検索サーバ２０が保持するユーザデータのうち、「２０１４年６月１日００時００分００秒」以前において「都内在住」に該当する属性情報を有するユーザを抽出させる指示をウェブ検索エンジンに与える情報である。
【００５７】
（抽出情報送信部１３５について）
抽出情報送信部１３５は、抽出情報を送信する。具体的には、実施形態に係る抽出情報送信部１３５は、抽出情報生成部１３４が生成した抽出情報を各検索サーバ２０に送信する。
【００５８】
（抽出結果取得部１３６について）
抽出結果取得部１３６は、抽出結果を取得する。具体的には、実施形態に係る抽出結果取得部１３６は、抽出情報送信部１３５が送信した抽出情報を受け付けた検索サーバ２０から、送信した抽出情報に対応した抽出結果を取得する。言い換えれば、抽出結果取得部１３６は、情報利用者Ｐ１から受け付けた任意のクエリに基づいて、所定のウェブ検索エンジン（ここでは、検索サーバ２０が相当する）に抽出処理を実行させることにより、処理対象であるユーザの行動履歴の中から任意のクエリに対応するユーザの数を抽出結果として取得する。例えば、抽出結果取得部１３６は、ユーザの行動又は属性に関する条件の設定に関するクエリに基づいて、クエリに対応するユーザの数を取得する。
【００５９】
また、抽出結果取得部１３６は、基準日時が設定された抽出情報を用いて、基準日時以前における行動履歴が記憶されているユーザのうち、基準日時が設定された抽出情報に対応するユーザの数をウェブ検索エンジンに抽出させることにより、送信した抽出情報に対応した抽出結果を取得する。
【００６０】
また、抽出結果取得部１３６は、ユーザ毎に分散されたユーザの行動履歴に関する情報を処理する複数のウェブ検索エンジンに対して、共通する任意のクエリに基づいて抽出処理を実行させることにより、各ウェブ検索エンジンが抽出したユーザの数を取得する。
【００６１】
（通知部１３７について）
通知部１３７は、抽出結果を通知する。具体的には、実施形態に係る通知部１３７は、抽出結果取得部１３６が取得した抽出結果として、情報利用者Ｐ１から受け付けた任意のクエリに該当するユーザ数に関する情報を利用者端末１０に通知する。
【００６２】
なお、通知部１３７は、抽出結果取得部１３６が複数の検索サーバ２０から抽出結果を取得した場合には、抽出結果取得部１３６によって各検索サーバ２０から取得されたユーザの数を合算した数を通知する。
【００６３】
〔３．検索サーバ２０の構成〕
次に、図５を用いて、実施形態に係る検索サーバ２０の構成について説明する。図５は、実施形態に係る検索サーバ２０の構成例を示す図である。図５に示すように、検索サーバ２０は、通信部２１と、ユーザデータ記憶部２２と、処理データ記憶部２３と、制御部２４とを有する。なお、検索サーバ２０は、検索サーバ２０を利用する管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。
【００６４】
（通信部２１について）
通信部２１は、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。通信部２１は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、抽出装置１００やメタデータサーバ５０との間で情報の送受信を行う。
【００６５】
（ユーザデータ記憶部２２について）
ユーザデータ記憶部２２及び処理データ記憶部２３は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。
【００６６】
ユーザデータ記憶部２２は、ユーザデータを記憶する。具体的には、実施形態に係るユーザデータ記憶部２２は、ユーザデータサーバ４０がユーザデータに係るユーザ毎に各検索サーバ２０に分散したユーザデータを記憶する。
【００６７】
ここで、ユーザデータサーバ４０について説明する。ユーザデータサーバ４０は、ユーザデータを保持するサーバ装置である。上述のように、ユーザとは、抽出処理システム１の抽出処理の対象となる者であり、例えば、ネットワークＮを介して、所定のウェブサイトを閲覧したり、検索サイトで検索をしたりした者である。このようなユーザの行動履歴を含むユーザデータは、例えば、ユーザが利用する情報端末とウェブサイトを提供するウェブサーバとの間でやり取りされるＨＴＴＰクッキー（HyperText  Transfer  Protocol  Cookie：以下、単に「クッキー」と表記する）に含まれる。ユーザデータサーバ４０は、例えば、クッキーに含まれるユーザ識別情報等をウェブサーバから取得し、各ユーザと、各ユーザの行動履歴とを対応付けて記憶する。なお、ユーザデータサーバ４０がユーザデータを取得する手法は上記に限られない。例えば、所定のウェブサイトには、ウェブビーコン（web  beacon）等によって実現される、ユーザデータに関する通知機能が埋め込まれる場合がある。例えば、ウェブビーコンは、ウェブページにアクセスしたユーザが利用する情報端末をユーザデータサーバ４０内に格納される透明な画像又は非常に小さな画像（「クリアＧＩＦ」と呼ばれることもある）にアクセスさせる機能を有する。これにより、ユーザデータサーバ４０は、ユーザが利用する情報端末からユーザデータを受信し、取得する。
【００６８】
また、ユーザデータサーバ４０は、各ユーザの属性情報等についても保持する。例えば、ユーザデータサーバ４０は、ユーザデータサーバ４０の管理者と同一又は関連する管理者が提供するポータルサイトにおいてユーザがユーザデータを登録する内容等に基づいて、ユーザの年齢や、性別や、住所等の属性情報を取得することができる。すなわち、ユーザデータは、ユーザの行動情報のみならず、ユーザの行動に伴って取得されるユーザの属性情報をも含むデータである。
【００６９】
そして、ユーザデータサーバ４０は、取得したユーザデータを各検索サーバ２０に分散して処理させる。なお、ユーザデータサーバ４０は、ユーザデータを各検索サーバ２０に分散する際には、各ユーザデータが示すユーザ毎に各検索サーバ２０に分散する。すなわち、ユーザデータは、ある特定のユーザの一のユーザデータが検索サーバ２０１に保持され、かつ、同一のユーザの他のユーザデータが検索サーバ２０２に保持されることはない。このように同一のユーザを示すユーザデータが分散して検索サーバ２０に保持された場合、抽出処理において、抽出されるユーザが重複したり、適切にユーザの抽出がなされなかったりする可能性があるからである。
【００７０】
ユーザデータ記憶部２２の説明に戻る。ここで、図６に、実施形態に係るユーザデータ記憶部２２の一例を示す。図６は、実施形態に係るユーザデータ記憶部２２の一例を示す図である。図６に示した例では、ユーザデータ記憶部２２は、「行動日時」、「ユーザＩＤ」、「ユーザ属性データ」、「検索クエリ」といった項目を有するアクセスログを含むユーザデータファイルＦ０１を記憶する。
【００７１】
「行動日時」は、ユーザが情報端末等を利用して、ユーザデータファイルＦ０１に記憶される行動を行った日時を示す。ユーザデータファイルＦ０１において、「行動日時」は、例えば、「２０１４／０６／１１＿１０：００：００」のように表される。言い換えれば、「行動日時」は、ユーザが所定のポータルサイト等において検索行動を実行したときに作成されるアクセスログに記憶される日時のことを示す。
【００７２】
「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報である。ユーザデータファイルＦ０１において、「ユーザＩＤ」は、例えば、「ＵｓｅｒＩＤ＝Ｕ１１」のように表される。ここで、ユーザの識別は、例えば、ユーザが利用する情報端末と所定のウェブサーバとの間でやり取りされるクッキーにユーザ識別情報を含めることよって行うことができる。また、ユーザを識別する手法は上記に限られない。例えば、ユーザが利用する情報端末に専用のプログラムを設定し、かかる専用プログラムからユーザ識別情報をユーザデータサーバ４０に送信させるようにすることもできる。また、ユーザデータにはユーザの属性情報が含まれるので、ユーザＩＤ毎にユーザの属性情報が特定される。ユーザデータファイルＦ０１において、ユーザの属性情報は、例えば、「Ｕｓｅｒ  ｄａｔａ＝・・・」や、「Ａｄｄｒｅｓｓ＝Ｔｏｋｙｏ」のように表される。なお、ユーザデータ記憶部２２は、ユーザの行動情報と、ユーザの属性情報を別々に記憶してもよい。この場合、ユーザの属性情報は、ユーザデータファイルＦ０１には記載されずに、別の所定のデータファイルに記憶される。この場合、検索サーバ２０は、ユーザＩＤを各々のファイル間で対応させることにより、各ファイルの情報をユーザ毎に関連付けることができる。
【００７３】
「検索クエリ」は、検索要求を文字列として表したものである。ここでは、ユーザが利用する情報端末によって検索が行われる際に入力された文字列を意味する。例えば、検索に用いた任意の商品名「ＡＡＡ」などが該当する。図６に示すように、ユーザデータファイルＦ０１において、「検索クエリ」は、例えば、「Ｑｕｅｒｙ＝ＡＡＡ」のように表される。
【００７４】
すなわち、図６に示したユーザデータファイルＦ０１には、ユーザＩＤが「Ｕ１１」であるユーザに操作される情報端末が、検索クエリ「ＡＡＡ」を入力して「２０１４年６月１１日１０時００分００秒」に検索を行ったことを示す。
【００７５】
なお、ここでは、実施形態に係るユーザデータ記憶部２２の記憶するユーザデータとして、図６に示すように、ユーザの行動履歴として検索履歴が含まれる例を示した。しかし、ユーザデータ記憶部２２は、アクセスログとして、行動履歴である「Ｑｕｅｒｙ」に代わり、例えば、商品の購入を示す行動履歴や、バナー広告をクリックしたことを示す行動履歴などを記憶してもよい。この場合には、ユーザデータ記憶部２２は、行動履歴の種別毎に新たなユーザデータファイルを作成する。
【００７６】
（処理データ記憶部２３について）
処理データ記憶部２３は、ユーザデータを検索処理に適する形態に処理した後のデータである処理データを記憶する。図５に示すように、実施形態に係る処理データ記憶部２３は、第１処理データテーブル２３ａ及び第２処理データテーブル２３ｂを有する。
【００７７】
第１処理データテーブル２３ａは、ユーザデータを検索処理に適する形態に処理した後のデータである処理データを記憶する。ここで、図７に、実施形態に係る第１処理データテーブル２３ａの一例を示す。図７に示した例では、第１処理データテーブル２３ａは、「抽出情報ＩＤ」、「ユーザＩＤ」といった項目を有する。
【００７８】
「抽出情報ＩＤ」は、ユーザデータから条件に該当するユーザを抽出するための抽出情報を識別するための識別情報を示す。また、「ユーザＩＤ」は、ユーザデータのうち、抽出情報に対応するユーザを識別する識別情報を示す。
【００７９】
すなわち、図７では、抽出情報ＩＤ「Ｃ１０―２０１４０６１２」に対応するユーザは、ユーザＩＤ「Ｕ１１、Ｕ１４、Ｕ１５、Ｕ１６」であることを示している。また、抽出情報ＩＤ「Ｃ１０―２０１４０６１３」に対応するユーザは、ユーザＩＤ「Ｕ１１、Ｕ１４、Ｕ１５、Ｕ１６、Ｕ３１」であることを示している。また、抽出情報ＩＤ「Ｃ１０―２０１４０６１４」に対応するユーザは、ユーザＩＤ「Ｕ１１、Ｕ１４、Ｕ１５、Ｕ１６、Ｕ３１、Ｕ４１、・・・」であり、いまだ全てのユーザＩＤが確定していない状態であることを示している。言い換えれば、抽出情報ＩＤ「Ｃ１０―２０１４０６１４」に対応するユーザデータは、検索サーバ２０において読み込み中であることを示している。
【００８０】
図７に示すように、第１処理データテーブル２３ａは、ユーザを抽出するための情報である抽出情報ＩＤを有するとともに、抽出情報に対応するユーザを配置して記憶する、いわゆる転置インデックスの形態を有する。これにより、検索サーバ２０は、処理データ記憶部２３に記憶されたデータに関して、ウェブ検索エンジンを利用して高速に検索処理を実行することができる。
【００８１】
第２処理データテーブル２３ｂについても、ユーザデータを検索処理に適する形態に処理した後のデータである処理データを記憶する。ここで、図８に、実施形態に係る第２処理データテーブル２３ｂの一例を示す。図８に示すように、第２処理データテーブル２３ｂは、第１処理データテーブル２３ａと同様に、「抽出情報ＩＤ」、「ユーザＩＤ」といった項目を有する。
【００８２】
すなわち、図８では、抽出情報ＩＤ「Ｃ２０―２０１４０５０１」に対応するユーザは、ユーザＩＤ「Ｕ１１、Ｕ１２、Ｕ１３、Ｕ１５、Ｕ１７、Ｕ１８、Ｕ３１、Ｕ４１」であることを示している。また、抽出情報ＩＤ「Ｃ２０―２０１４０６０１」に対応するユーザも、ユーザＩＤ「Ｕ１１、Ｕ１２、Ｕ１３、Ｕ１５、Ｕ１７、Ｕ１８、Ｕ３１、Ｕ４１」であることを示している。また、抽出情報ＩＤ「Ｃ２０―２０１４０７０１」に対応するユーザは、いまだ全てのユーザＩＤが確定していない状態であることを示している。
【００８３】
（制御部２４について）
制御部２４は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、検索サーバ２０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部２４は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。
【００８４】
図５に示すように、制御部２４は、ユーザデータ受付部２５と、処理エンジン部２６と、検索エンジン部２９と、抽出結果送信部３２とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部２４の内部構成は、図５に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部２４が有する各処理部の接続関係は、図５に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
【００８５】
（ユーザデータ受付部２５について）
ユーザデータ受付部２５は、ユーザデータを受け付ける。具体的には、実施形態に係るユーザデータ受付部２５は、ユーザデータサーバ４０から送信されるユーザデータを受け付け、受け付けたユーザデータをユーザデータ記憶部２２に記憶する。
【００８６】
（処理エンジン部２６について）
処理エンジン部２６は、ウェブ検索エンジンにおけるデータの処理段階に関する処理を実行する。図５に示すように、処理エンジン部２６は、ユーザデータ処理部２７と、メタデータ更新部２８を有する。
【００８７】
（ユーザデータ処理部２７について）
ユーザデータ処理部２７は、検索エンジン部が検索処理を実行することができるように、ユーザデータを分析処理する。具体的には、ユーザデータ処理部２７は、ユーザデータ記憶部２２に記憶されているユーザデータについて、ユーザの行動情報とユーザの属性情報とに分解し、各々の情報に検索ＩＤを付与する。なお、ユーザの行動情報や、ユーザの属性情報に付与される検索ＩＤは、抽出装置１００に係るクエリ解析部１３３が付与する検索ＩＤと共通する。
【００８８】
ここで、ユーザデータ処理部２７が、図６に示すユーザデータ記憶部２２内のユーザデータファイルＦ０１に記憶されているユーザデータを処理する例について説明する。ユーザデータ処理部２７は、ユーザＵ１１に関するデータを処理する場合、行動日時と、検索クエリの項目に基づき、「直近一週間、商品「ＡＡＡ」、検索」に該当する行動履歴に対して検索ＩＤ「Ｃ１０」を付与する。また、ユーザデータ処理部２７は、ユーザＵ１１が有する属性情報を分析する。そして、ユーザデータ処理部２７は、ユーザＵ１１が「ａｄｄｒｅｓｓ＝Ｔｏｋｙｏ」で示される属性情報を有することから、「都内在住」を示す検索ＩＤ「Ｃ２０」を付与する。このように、ユーザデータ処理部２７は、他のユーザＵ１２、Ｕ１３、Ｕ１４、・・・、の行動を示すユーザデータに対しても、それぞれ該当する検索ＩＤを付与する。
【００８９】
そして、ユーザデータ処理部２７は、処理したユーザデータと抽出情報ＩＤとを対応付けて第１処理データテーブル２３ａ及び第２処理データテーブル２３ｂに記憶する。この場合の抽出情報ＩＤとは、検索ＩＤに図４で示すような基準日時を含ませて生成される抽出情報を識別する情報である。すなわち、ユーザデータ処理部２７は、検索ＩＤと、基準日時をともに満たすユーザＩＤを検出し、抽出情報ＩＤに対応付けて記憶する。例えば、図６において、ユーザＵ１１は、「２０１４年６月１１日１０時００分００秒」に検索行動を行っている。この場合、ユーザＵ１１は、基準日時「２０１４年６月１２日００時００分００秒」の時点で、検索ＩＤ「Ｃ１０」を満たすユーザである。言い換えれば、ユーザＵ１１は、基準日時「２０１４年６月１２日００時００分００秒」の時点で、「直近一週間以内に、商品「ＡＡＡ」について、検索を実行した」ユーザに該当する。このとき、第１処理データテーブル２３ａにおいて、抽出情報ＩＤ「Ｃ１０−２０１４０６１２」に対応するユーザとして、ユーザＵ１１が配置される。また、ユーザＵ１１は、基準日時「２０１４年６月１３日００時００分００秒」及び基準日時「２０１４年６月１４日００時００分００秒」の時点においても、検索ＩＤ「Ｃ１０」を満たすユーザである。よって、図７に示すように、第１処理データテーブル２３ａにおいて、抽出情報ＩＤ「Ｃ１０−２０１４０６１３」及び抽出情報ＩＤ「Ｃ１０−２０１４０６１４」に対応するユーザとしても、ユーザＵ１１は配置される。ユーザデータ処理部２７は、随時ユーザデータ受付部２５が受け付けるユーザデータに関して上記処理を実行する。このようにして、ユーザデータ処理部２７は、各ユーザデータの転置インデックスとして、各処理データテーブルを生成する。そして、ユーザデータ処理部２７は、生成したデータテーブルを処理データ記憶部２３に記憶する。
【００９０】
（メタデータ更新部２８について）
メタデータ更新部２８は、ユーザデータに関するメタデータを更新する。具体的には、実施形態に係るメタデータ更新部２８は、ユーザデータ処理部２７が実行する分析処理が完了した時点で、ユーザデータの読み込み処理が完了したことを示すメタデータを生成する。そして、メタデータ更新部２８は、メタデータサーバ５０にアクセスし、生成したメタデータを送信することで、記憶されているメタデータを更新させる。例えば、ユーザデータ処理部２７が、検索ＩＤ「Ｃ１０」に係るユーザデータであって、「２０１４年６月１２日」に係るユーザデータの読み込みを完了させたものとする。この場合、メタデータ更新部２８は、「読み込み中」の状態であった検索ＩＤ「Ｃ１０」、かつ、基準日時「２０１４年６月１３日００時００分００秒」に該当するメタデータの状態を「完了」に更新する。
【００９１】
なお、メタデータ更新部２８は、ユーザデータの格納場所を示すメタデータに関してもメタデータ記憶部５１のデータを更新する。これにより、ユーザデータサーバ４０から分散されたユーザデータについて、いずれの検索サーバ２０により保持され、またいずれの検索サーバ２０において抽出処理等が実行されているかを識別することができる。
【００９２】
（検索エンジン部２９について）
検索エンジン部２９は、ウェブ検索エンジンにおいてデータの検索に関する処理を実行する。図５に示すように、検索エンジン部２９は、抽出情報受付部３０と、抽出部３１を有する。
【００９３】
（抽出情報受付部３０について）
抽出情報受付部３０は、抽出処理における任意のクエリを受け付ける。具体的には、実施形態に係る抽出情報受付部３０は、抽出装置１００に係る抽出情報送信部１３５が送信する抽出情報を任意のクエリとして受け付ける。なお、抽出情報受付部３０が受け付ける任意のクエリとは、情報利用者Ｐ１が抽出装置１００に送信したクエリと同一であることを要しない。ここでいう任意のクエリとは、ウェブ検索エンジンにおける抽出処理の契機となる要求（問い合わせ）を文字列として表したものを意味する。すなわち、抽出情報受付部３０は、抽出装置１００に係る抽出情報送信部１３５が送信する抽出情報を、検索処理の契機となる要求である任意のクエリとして受け付ける。
【００９４】
（抽出部３１について）
抽出部３１は、処理対象とするデータのうち、任意のクエリにより示される所定の条件に対応するデータを抽出する。具体的には、実施形態に係る抽出部３１は、処理データ記憶部２３に行動履歴が記憶されているユーザのうち、抽出情報受付部３０によって受け付けられた任意のクエリ（すなわち、抽出情報受付部３０によって受け付けられた抽出情報）に対応するユーザの数を抽出する。例えば、抽出部３１は、受け付けた抽出情報が「Ｃ１０−２０１４０６１３」及び「Ｃ２０−２０１４０６０１」である場合には、各抽出情報に対応するユーザを検索結果として抽出する。すなわち、抽出部３１は、受け付けた抽出情報「Ｃ１０−２０１４０６１３」に対しては、図７に示すように、ユーザＩＤ「Ｕ１１、Ｕ１４、Ｕ１５、Ｕ１６、Ｕ３１」を検索する。また、抽出部３１は、受け付けた抽出情報「Ｃ２０−２０１４０６０１」に対しては、図８に示すように、ユーザＩＤ「Ｕ１１、Ｕ１２、Ｕ１３、Ｕ１５、Ｕ１７、Ｕ１８、Ｕ３１、Ｕ４１」を検索する。そして、抽出部３１は、両方の検索結果に共通するユーザＩＤ「Ｕ１１、Ｕ１５、Ｕ３１」を抽出する。この場合、抽出部３１は、受け付けた抽出情報に対する抽出結果として、該当するユーザ数である「３」を算出する。
【００９５】
（抽出結果送信部３２について）
抽出結果送信部３２は、抽出結果を送信する。具体的には、実施形態に係る抽出結果送信部３２は、抽出情報受付部３０が受け付けた抽出情報に対して、抽出部３１が抽出処理を実行した結果として、抽出情報に該当するユーザ数を抽出装置１００に送信する。
【００９６】
〔４．抽出処理手順〕
次に、図９を用いて、実施形態に係る抽出処理システム１による抽出処理の手順について説明する。図９は、実施形態に係る抽出処理システム１による抽出処理手順を示すシーケンス図である。
【００９７】
図９に示すように、ユーザデータサーバ４０は、ユーザデータを検索サーバ２０に分散する（ステップＳ１０１）。そして、検索サーバ２０は、ユーザデータの読み込みが完了した旨等を示すユーザデータのメタデータについて、メタデータサーバ５０内に記憶されるメタデータを更新する（ステップＳ１０２）。
【００９８】
続いて、利用者端末１０は、情報利用者Ｐ１が抽出を所望するユーザの条件に沿うクエリを抽出装置１００に送信する（ステップＳ１０３）。抽出装置１００は、受け付けたクエリを解析する（ステップＳ１０４）。また、抽出装置１００は、解析したクエリごとの検索ＩＤに対応するメタデータをメタデータサーバ５０から取得する（ステップＳ１０５）。
【００９９】
そして、抽出装置１００は、検索ＩＤとメタデータに基づいて抽出情報を生成する（ステップＳ１０６）。続いて、抽出装置１００は、抽出情報に該当するユーザを検索させるために、検索サーバ２０に抽出情報を問い合わせる（ステップＳ１０７）。
【０１００】
そして、抽出情報を受け付けた検索サーバ２０は、抽出情報に該当するユーザを抽出する（ステップＳ１０８）。続いて、検索サーバ２０は、抽出結果を抽出装置１００に送信する（ステップＳ１０９）。そして、抽出装置１００は、各検索サーバ２０から受け付けた抽出結果を合算した結果を抽出結果として、利用者端末１０に送信する(ステップＳ１１０)。
【０１０１】
〔５．抽出装置の抽出処理手順〕
次に、図１０を用いて、実施形態に係る抽出装置１００による抽出処理の手順について説明する。図１０は、実施形態に係る抽出装置１００による抽出処理手順を示すフローチャートである。
【０１０２】
図１０に示すように、抽出装置１００は、利用者端末１０からクエリを受け付けたか否かを判定する（ステップＳ２０１）。そして、抽出装置１００は、クエリを受け付けていない場合には（ステップＳ２０１；Ｎｏ）、クエリを受け付けるまで待機する。
【０１０３】
一方、抽出装置１００は、利用者端末１０からクエリを受け付けた場合には（ステップＳ２０１；Ｙｅｓ）、受け付けたクエリを解析する（ステップＳ２０２）。
【０１０４】
そして、抽出装置１００は、解析したクエリについて、検索対象とする内容ごとに検索ＩＤを付与する（ステップＳ２０３）。続いて、抽出装置１００は、メタデータサーバ５０からメタデータを取得する（ステップＳ２０４）。そして、抽出装置１００は、検索ＩＤと、取得したメタデータとに基づいて、抽出情報を生成する（ステップＳ２０５）。
【０１０５】
続いて、抽出装置１００は、各検索サーバ２０に対して、抽出情報を問い合わせる（ステップＳ２０６）。すなわち、抽出装置１００は、各検索サーバ２０に対して抽出処理を実行させる。そして、抽出装置１００は、処理結果として、抽出された各検索サーバ２０のユーザ数を計数する（ステップＳ２０７）。そして、抽出装置１００は、抽出結果を利用者端末１０に通知する（ステップＳ２０８）。
【０１０６】
〔６．変形例〕
上述した実施形態は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、他の実施形態について説明する。
【０１０７】
〔６−１．メタデータ〕
上記実施形態では、図４に示したように、検索サーバ２０がユーザデータの読み込みを完了する毎に、メタデータを更新する例を示した。ここで、メタデータの状態は、常に最新のユーザデータが「完了」状態になることを要しない。
【０１０８】
例えば、メタデータ更新部２８は、適宜メタデータの状態を更新することができる。メタデータの状態が更新された場合、抽出情報生成部１３４が生成する抽出情報における基準日時には、更新された後の基準日時が設定される。これにより、例えば、ユーザデータの最新の更新データにエラーが存在していた場合であって、最新の更新データを破棄して、過去の時点のユーザデータを使用して抽出処理をしたい場合などに、抽出処理システム１は、柔軟に対応することができる。
【０１０９】
また、抽出情報生成部１３４は、メタデータにおいて、常に「完了」状態の基準日時を設定して抽出情報を生成することを要しない。例えば、情報利用者が、ある過去の時点から遡った所定の行動履歴を有するユーザの抽出を望む場合がありうる。この場合、抽出情報生成部１３４は、メタデータにおける状態が「終了」である基準日時であっても、かかる基準日時を設定して抽出情報を生成することができる。このように、抽出装置１００は、情報利用者の柔軟な要望に応答することができる。
【０１１０】
なお、上記実施形態では、図４のように、検索ＩＤ「Ｃ１０」の基準日時の更新タイミングが２４時間である例を示した。しかし、メタデータ更新部２８は、基準日時の更新タイミングをより短くしてもよいし、より長く設定してもよい。メタデータ更新部２８は、基準日時の更新タイミングをより短くすることによって、より新しい行動履歴に該当するユーザを抽出させることが可能になる。
【０１１１】
〔６−２．ユーザデータの関連性〕
上記実施形態では、検索サーバ２０に係る検索エンジン部２９は、抽出情報に合致したユーザを抽出する例を示した。ここで、検索エンジン部２９は、抽出情報に関連するユーザ数について抽出してもよい。
【０１１２】
例えば、検索対象に係る内容が「直近一週間、クエリ「野球」、検索」であるものとする。この場合、検索エンジン部２９は、基準日時以前の直近一週間のうち、クエリ「野球」を検索したユーザを抽出する。ここで、クエリ「野球」に、クエリ「サッカー」が関連付けられていたとする。この場合には、検索エンジン部２９は、検索対象「直近一週間、クエリ「野球」、検索」に該当するユーザのみならず、検索対象「直近一週間、クエリ「サッカー」、検索」に該当するユーザの数についても抽出する。
【０１１３】
すなわち、抽出装置１００は、情報利用者Ｐ１が投稿した任意のクエリに関連する内容についても検索対象として、検索サーバ２０に検索を実行させることができる。これにより、抽出装置１００は、情報利用者Ｐ１が入力した条件に関連する条件に対する結果についても、同時に情報利用者Ｐ１に提供することができるので、情報利用者Ｐ１が抽出処理システム１を利用する際の利便性を向上させることができる。
【０１１４】
〔６−３．ウェブ検索エンジン〕
上記実施形態において、検索サーバ２０がウェブ検索エンジンを利用してユーザデータを検索し、条件に該当するユーザを抽出する例を示した。また、検索サーバ２０は、例えば図７及び図８で示すような転置インデックスを生成し、生成したデータテーブルを利用する例を示した。また、検索サーバ２０が有するウェブ検索エンジンは、処理エンジン部２６や検索エンジン部２９に相当し、例えば、図７及び図８で示すような転置インデックスを利用して検索を実行する例を示した。
【０１１５】
上記のように、実施形態におけるウェブ検索エンジンとは、「クローラー」あるいは「スパイダー」と呼ばれるロボット（プログラム）を用いてウェブ上のページの情報を収集し（例えば、ユーザデータサーバ４０が実行する処理に相当する）、収集したデータをもとにインデックスに登録する情報の作成、登録及び更新を行い（例えば、処理エンジン部２６が実行する処理に相当する）、インデックスに登録されたデータの中から、情報利用者Ｐ１から送信されるクエリに対応するデータを抽出する（例えば、検索エンジン部２９が実行する処理に相当する）ウェブ検索エンジンである。
【０１１６】
すなわち、上記実施形態におけるウェブ検索エンジンは、ＲＤＢやＫＶＳの方式以外の読出し方式により、ユーザデータを読み出す処理を実行する。例えば、実施形態に係るウェブ検索エンジンは、ＲＤＢ方式とは異なり、処理対象とするユーザデータに関して、動的にユーザの行動履歴に関する情報を追加することや、削除することや、変更することができる。具体的には、抽出装置１００に係る抽出結果取得部１３６は、ウェブ検索エンジンとして、ユーザの行動履歴に関する情報について転置インデックスを生成するとともに、転置インデックスを利用することにより情報利用者Ｐ１から受け付けた任意のクエリに対応するユーザを抽出する検索エンジンに抽出処理を実行させる。
【０１１７】
なお、検索サーバ２０が抽出処理において利用するウェブ検索エンジンは、実施形態で示した処理手法に限定されるものではない。すなわち、検索サーバ２０が利用するウェブ検索エンジンは、処理対象とするユーザデータに関して、自然文及び論理式の片方、もしくはその両方による任意のクエリを受け付け、受け付けたクエリが示す条件に該当するユーザ数を抽出する抽出手段（例えば、サーバ装置上で動作するプログラム）であればよい。すなわち、実施形態に係るウェブ検索エンジンとは、処理エンジン部２６や、抽出結果送信部３２等を有することを要しない。例えば、受け付けたクエリに対して検索処理を実行する検索エンジン部２９や、検索エンジン部２９が有する抽出部３１のみを、ウェブ検索エンジンと捉えてもよい。また、上記実施形態において、図５に示すように、検索サーバ２０は、処理エンジン部２６と検索エンジン部２９と、抽出結果送信部３２とを各別に有する例を示した。しかし、検索サーバ２０は、処理エンジン部２６と、検索エンジン部２９と、抽出結果送信部３２とが統合されたウェブ検索エンジン部を有していてもよい。この場合、検索サーバ２０に係るウェブ検索エンジン部は、いわゆる既存のウェブ検索エンジンとして機能し、クエリに該当する検索対象を抽出する処理を実行する。すなわち、ウェブ検索エンジン部は、ユーザデータ受付部２５が受け付けたユーザデータを処理対象とし、抽出装置１００から受け付けた任意のクエリに基づいて、所定のウェブ検索エンジン（処理エンジン部２６及び検索エンジン部２９の全部又は一部に相当する）を利用することにより、処理データ記憶部２３に行動履歴が記憶されているユーザのうち、任意のクエリに対応するユーザの数を抽出する抽出部と、抽出部によって抽出されたユーザの数を任意のクエリの送信元に送信する送信部とを有する。
【０１１８】
また、いわゆる既存のウェブ検索エンジンは、クエリに対して優先度が高い順番に検索結果を出力する仕組みを有する。一方、実施形態に係る検索サーバ２０が利用するウェブ検索エンジンは、検索対象とする行動履歴を有するユーザを計数することを目的とするため、必ずしも尤度順に結果を出力することを要しない。このように、上記実施形態におけるウェブ検索エンジンとは、既存のウェブ検索エンジンの仕組みや設計に限定されるものではなく、処理対象に応じて機能や検索手法に調整が加えられたウェブ検索エンジンも含むものとする。
【０１１９】
〔６−４．クエリ〕
上記実施形態において、抽出装置１００は、利用者端末１０から任意のクエリを受け付け、受け付けたクエリを解析することにより、検索対象とする内容を導出する例を示した。上述のように、任意のクエリは、例えば、任意のテキストで表示される。抽出装置１００は、例えば、受け付けたテキストに対して形態素解析を実行することにより、受け付けたテキストの内容をウェブ検索エンジンが処理可能な形態に分析する。
【０１２０】
しかしながら、抽出装置１００は、任意のクエリをテキストとして受け付けるのではなく、例えば、所定のユーザインターフェースを提供することにより抽出処理に係るクエリを受け付けてもよい。この場合、ユーザインターフェースには、検索対象とするユーザの属性や、検索対象とする期間や、検索対象とする行動履歴などを入力するためのスペースが予め設けられる。情報利用者Ｐ１は、かかるユーザインターフェースに条件を入力することにより、抽出装置１００に検索条件を提示する。抽出装置１００は、入力された条件に従い、ウェブ検索エンジンが処理可能なように抽出情報を生成する。
【０１２１】
このように、抽出装置１００は、種々の形態により情報利用者Ｐ１からクエリを受け付けてもよい。例えば、抽出装置１００は、ユーザインターフェースを提供することにより、任意のテキストを解析する手間を省くので、処理を高速化することができる。
【０１２２】
〔６−５．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【０１２３】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【０１２４】
例えば、図２に示した検索ＩＤ記憶部１２０は、抽出装置１００が保持せずに、図示しないストレージサーバ等が保持してもよい。この場合、抽出装置１００は、ストレージサーバから検索ＩＤ等の情報を取得する。
【０１２５】
また、例えば、上記実施形態では、抽出装置１００が抽出サービスを提供する例を示したが、抽出サービスを提供する主体は異なるサーバ装置であってもよい。また、例えば、上述した抽出装置１００は、クエリ受付部１３１を有する受付装置と、検索アクセス部１３２を有する抽出装置と、通知部１３７を有する通知装置とに分散されてもよい。また、例えば、上述した検索サーバ２０は、ユーザデータ受付部２５と、処理エンジン部２６と、抽出結果送信部３２とを有する情報処理装置と、検索エンジン部２９を有する検索装置とに分散されてもよい。この場合、かかる情報処理装置は、所定のウェブ検索エンジン（例えば、抽出部３１を有する検索装置）を制御する情報処理装置であってもよい。すなわち、情報処理装置は、ユーザデータサーバ４０からユーザデータを受け付け、受け付けたユーザデータを所定のウェブ検索エンジンが処理を実行可能な形態に変換処理する。また、この場合、情報処理装置は、所定のウェブ検索エンジンに抽出処理を実行させることにより、処理データ記憶部２３に行動履歴が記憶されているユーザのうち、任意のクエリに対応するユーザの数を抽出結果として取得する取得部をさらに有してもよい。この場合、情報処理装置に係る抽出結果送信部３２は、上記取得部によって取得されたユーザの数を抽出装置１００に送信する。
【０１２６】
〔７．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る抽出装置１００は、例えば図１１に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、抽出装置１００を例に挙げて説明する。図１１は、抽出装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
【０１２７】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に記憶されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を記憶する。
【０１２８】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を記憶する。通信インターフェイス１５００は、通信網５００（ネットワークＮに対応）を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、また、通信網５００を介してＣＰＵ１１００が生成したデータを他の機器へ送信する。
【０１２９】
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを出力装置へ出力する。
【０１３０】
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に記憶されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【０１３１】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る抽出装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、検索ＩＤ記憶部１２０内のデータが記憶される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から通信網５００を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【０１３２】
〔８．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る抽出装置１００は、抽出結果取得部１３６（取得部の一例）と、通知部１３７とを備える。抽出結果取得部１３６は、情報利用者Ｐ１から受け付けた任意のクエリに基づいて、所定のウェブ検索エンジンに抽出処理を実行させることにより、所定の記憶部に行動履歴が記憶されているユーザのうち、任意のクエリに対応するユーザの数を抽出結果として取得する。通知部１３７は、任意のクエリを送信した情報利用者Ｐ１に対して、抽出結果取得部１３６によって取得されたユーザの数を通知する。
【０１３３】
このように、実施形態に係る抽出装置１００は、処理対象となるユーザデータに対して既存のウェブ検索エンジンを利用することによって、情報利用者Ｐ１が要望する条件に沿ったユーザを高速に抽出することができる。これにより、実施形態に係る抽出装置１００によれば、情報利用者Ｐ１にユーザデータを柔軟に活用させることができる。
【０１３４】
また、実施形態に係る抽出装置１００は、抽出情報生成部１３４（生成部の一例）を備える。抽出情報生成部１３４は、ウェブ検索エンジンに抽出対象を特定させる情報である抽出情報を生成する。そして、抽出結果取得部１３６は、抽出情報生成部１３４によって生成された抽出情報を用いて、ウェブ検索エンジンに抽出処理を実行させる。
【０１３５】
このように、実施形態に係る抽出装置１００は、ＲＤＢやＫＶＳなどの方式でデータベース化された情報と比較して、情報利用者Ｐ１が自由に設定した条件により生成される抽出情報を用いてユーザを抽出することができる。これにより、実施形態に係る抽出装置１００によれば、ユーザデータを柔軟に活用することができる。
【０１３６】
また、抽出情報生成部１３４は、行動履歴に関するメタデータに基づいて、行動履歴のうちウェブ検索エンジンが検索の対象とする行動履歴か否かを判定する基準の日時である基準日時が設定された抽出情報を生成する。抽出結果取得部１３６は、基準日時が設定された抽出情報を用いて、基準日時以前における行動履歴が記憶されているユーザのうち、任意のクエリに対応するユーザの数をウェブ検索エンジンに抽出させる。
【０１３７】
これにより、実施形態に係る抽出装置１００は、検索サーバ２０が保持するデータの状態に適した抽出処理を実行させることができるので、情報利用者Ｐ１の要望に沿うユーザを適切に抽出させることができる。
【０１３８】
また、抽出情報生成部１３４は、行動履歴に関するメタデータに基づいて、ウェブ検索エンジンが検索対象とした内容と同一又は類似の内容を示すクエリから、同一又は類似の検索対象を示す抽出情報を生成する。抽出結果取得部１３６は、抽出情報生成部１３４によって生成された抽出情報を用いて、ウェブ検索エンジンに抽出処理を実行させる。
【０１３９】
このように、実施形態に係る抽出装置１００は、検索サーバ２０が検索対象として処理したデータと整合性のある抽出情報を生成するので、ウェブ検索エンジンに適切に抽出処理を実行させることができる。
【０１４０】
また、抽出結果取得部１３６は、ユーザ毎に分散されたユーザの行動履歴に関する情報を処理する複数のウェブ検索エンジンに対して、共通する任意のクエリに基づいて抽出処理を実行させることにより、各ウェブ検索エンジンが抽出したユーザの数を取得する。通知部１３７は、抽出結果取得部１３６によって取得されたユーザの数を合算した数を通知する。
【０１４１】
このように、実施形態に係る抽出装置１００は、複数の検索エンジンに対して抽出処理を実行させることができるので、高速にユーザ数の抽出を実行させることができる。
【０１４２】
また、抽出結果取得部１３６は、ユーザの行動又は属性に関する条件の設定に関するクエリに基づいて、クエリに対応するユーザの数を抽出結果として取得する。
【０１４３】
このように、実施形態に係る抽出装置１００は、情報利用者Ｐ１の具体的な要望に応答してユーザを抽出することができる。
【０１４４】
また、抽出結果取得部１３６は、ウェブ検索エンジンとして、ユーザの行動履歴に関する情報について転置インデックスを生成するとともに、転置インデックスを利用することにより情報利用者Ｐ１から受け付けた任意のクエリに対応するユーザを抽出する検索エンジンに抽出処理を実行させる。
【０１４５】
これにより、実施形態に係る抽出装置１００は、ＲＤＢやＫＶＳなどの方式でデータベース化された情報と比較して、高速に、かつ、柔軟な条件設定の下でユーザを抽出することができる。
【０１４６】
また、実施形態に係る検索サーバ２０は、ウェブ検索エンジン部（処理エンジン部２６及び検索エンジン部２９を含む）と、抽出結果送信部３２（送信部の一例）とを備える。ウェブ検索エンジン部は、任意のクエリとして抽出情報を受け付ける抽出情報受付部３０と、抽出情報受付部３０によって受け付けられた任意のクエリに基づいて、所定の記憶部に行動履歴が記憶されているユーザのうち、任意のクエリに対応するユーザの数を抽出する抽出部３１とを有する。抽出結果送信部３２は、抽出部３１によって抽出されたユーザの数を任意のクエリの送信元に送信する。
【０１４７】
このように、実施形態に係る検索サーバ２０は、情報利用者Ｐ１の要望に対して柔軟に応答してユーザの数を抽出することができる。
【０１４８】
また、実施形態に係る情報処理装置は、所定のウェブ検索エンジン（例えば、抽出部３１に相当する）に抽出処理を実行させることにより、所定の記憶部に行動履歴が記憶されているユーザのうち、情報利用者Ｐ１から任意のクエリを受け付ける抽出装置１００によって送信された任意のクエリに対応するユーザの数を抽出結果として取得する取得部と、取得部によって取得されたユーザの数を抽出装置１００に送信する送信部とを備える。
【０１４９】
このように、実施形態に係る情報処理装置は、ウェブ検索エンジンを制御することにより、抽出装置１００からの要求に従い、任意のクエリに該当するユーザの数を抽出することができる。
【０１５０】
また、実施形態に係る抽出システム１は、検索サーバ２０に係るウェブ検索エンジン部と抽出装置１００とを有する。ウェブ検索エンジン部は、抽出装置１００から任意のクエリを受け付ける抽出情報受付部３０と、所定の記憶部に行動履歴が記憶されているユーザのうち、抽出情報受付部３０によって受け付けられた任意のクエリに対応するユーザの数を抽出する抽出部３１と、抽出部３１によって抽出されたユーザの数を抽出装置１００に送信する抽出結果送信部３２とを備える。抽出装置１００は、情報利用者Ｐ１から受け付けた任意のクエリを検索サーバ２０に送信する抽出情報送信部１３５と、抽出結果送信部３２によって抽出結果として送信されたユーザの数を取得する抽出結果取得部１３６と、任意のクエリを送信した情報利用者Ｐ１に対して、抽出結果取得部１３６によって取得されたユーザの数を通知する通知部１３７とを備える。
【０１５１】
このように、実施形態に係る抽出システム１は、情報利用者Ｐ１の自由な要望に応答してユーザ数を返すので、情報利用者Ｐ１にユーザデータを柔軟に活用させることができる。
【０１５２】
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【０１５３】
また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、通知部は、通知手段や通知回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【０１５４】
１  抽出処理システム
１０  利用者端末
２０  検索サーバ
２５  ユーザデータ受付部
２６  処理エンジン部
２９  検索エンジン部
３２  抽出結果送信部
４０  ユーザデータサーバ
５０  メタデータサーバ
５１  メタデータ記憶部
１００  抽出装置
１１０  通信部
１２０  検索ＩＤ記憶部
１３１  クエリ受付部
１３２  検索アクセス部
１３３  クエリ解析部
１３４  抽出情報生成部
１３５  抽出情報送信部
１３６  抽出結果取得部
１３７  通知部
【図１】
2016042213.tif 000003
【図２】
2016042213.tif 000004
【図３】
2016042213.tif 000005
【図４】
2016042213.tif 000006
【図５】
2016042213.tif 000007
【図６】
2016042213.tif 000008
【図７】
2016042213.tif 000009
【図８】
2016042213.tif 000010
【図９】
2016042213.tif 000011
【図１０】
2016042213.tif 000012
【図１１】
2016042213.tif 000013