(57)【要約】【課題】通信販売を目的とする既存のサイトに新たなシステムを構築することなく、検索キーワードに一致する商品とともにその商品と関連する商品を提示する。【解決手段】商品販売サーバ１３に検索キーワードが入力されると、その検索キーワードは、商品検索サーバ１７に転送され、関連語検索部５９及び商品検索部６０に入力される。検索キーワードが入力された関連語検索部５９によって、辞書ＤＢ５０から検索キーワードの関連語が検索される。検索された関連語の情報は、商品検索部６０に入力される。検索キーワード及び関連語の情報が入力された商品検索部６０によって、商品タグＤＢ５１から検索商品情報６５、関連商品情報６６が検索される。検索された各商品情報６５，６６は、パーソナルコンピュータ１８に送信され、表示制御部３０に入力される。モニタ１９には、表示制御部３０によって、検索結果表示ウィンドウ６３が表示される。【選択図】図１０
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の商品を記憶した商品記憶部と、前記商品を検索するためのキーワードがクライアント端末から入力されるキーワード入力部と、入力されたキーワードに基づく商品検索の結果を前記クライアント端末に返信する検索結果返信部とを有した商品販売サーバと、
前記商品販売サーバから前記商品の情報を予め取得しておく商品情報取得部と、予め取得した前記商品の情報を記憶しておく商品情報記憶部と、単語同士の関連性によって単語を分類し、体系化した関連語辞書を記憶した辞書記憶部と、前記商品販売サーバから前記キーワードを取得し、そのキーワードの関連語を前記関連語辞書から検索する関連語検索部と、前記キーワード又は前記関連語に一致する商品の情報を前記商品情報記憶部から検索する商品検索部と、検索された商品の情報を前記商品販売サーバに出力する検索結果出力部とを有した商品検索サーバとを備え、
前記クライアント端末に返信した商品の情報を、前記クライアント端末が有するモニタに表示することを特徴とする商品提示システム。
【請求項２】
１個の前記商品検索サーバに対して複数の前記商品販売サーバを備えたことを特徴とする請求項１記載の商品提示システム。
【請求項３】
前記関連語検索部は、前記キーワードに対する前記関連語の意味的な関連性を取得し、
前記モニタには、前記関連語検索部で取得した意味的な関連性に応じた形態で、商品検索の結果が表示されることを特徴とする請求項１又は２記載の商品提示システム。
【請求項４】
前記関連語辞書に体系化された単語同士の関連性の度合を数値化したスコアの調整を行うことを特徴とする請求項３記載の商品提示システム。
【請求項５】
前回までの商品検索で前記モニタに表示された商品の情報に含まれている単語の出現頻度に基づいて前記調整を行うことを特徴とする請求項４記載の商品提示システム。
【請求項６】
前回までの商品検索で前記モニタ上において選択された商品の情報に含まれている単語の出現頻度に基づいて前記調整を行うことを特徴とする請求項４又は５記載の商品提示システム。
【請求項７】
前回までの商品検索で販売された商品の情報に含まれている単語の出現頻度に基づいて前記調整を行うことを特徴とする請求項４ないし６いずれか記載の商品提示システム。
【請求項８】
前記商品販売サーバの管理者の入力操作に基づいて前記調整を行うことを特徴とする請求項４ないし７いずれか記載の商品提示システム。
【請求項９】
顧客の入力操作に基づいて商品検索の結果を絞り込み、前記モニタに表示させることを特徴とする請求項１ないし８いずれか記載の商品提示システム。
【請求項１０】
前記商品検索サーバは、
前記関連語検索部で取得した前記キーワードに対する前記関連語の関連性を、それらの相対関係の強弱を数値化した関連語スコアとして取得する関連語スコア取得部と、
今回の商品検索で前記関連語検索部が検索した関連語毎に、今回の商品検索で前記関連語スコア取得部が取得した前記関連語スコア、及び直前の商品検索で前記関連語スコア取得部が取得した前記関連語スコア、から商品検索の指向性の強さを示す指向性スコアを算出する指向性スコア算出部とを有し、
前記商品検索部は、前記指向性スコアが所定の得点以上である前記関連語に絞り込んでから商品の情報を検索することを特徴とする請求項１ないし９いずれか記載の商品提示システム。
【請求項１１】
前記商品検索サーバは、
前記商品情報記憶部に記憶された商品の情報にテキストが含まれる場合に前記テキストを解析して単語を抽出し、検索の対象となる被検索キーワードを特定するキーワード特定部を有したことを特徴とする請求項１ないし１０いずれか記載の商品提示システム。
【請求項１２】
前記商品検索サーバは、
前記商品情報記憶部に記憶された商品の情報に画像が含まれる場合に前記画像を解析し、検索の対象となる被検索キーワードになり得る特徴を抽出する特徴抽出部と、
前記特徴と単語とが関連付けて記録されているワードテーブルを記憶したテーブル記憶手段と、
前記特徴抽出部で抽出された特徴に基づいて前記ワードテーブルを検索し、前記被検索キーワードを選択するキーワード選択部とを有したことを特徴とする請求項１ないし１１いずれか記載の商品提示システム。
【請求項１３】
前記商品検索サーバは、
前記商品情報記憶部に新たに記憶された商品の情報に、商品に付すための複数のタグが含まれる場合に前記タグ同士の関連度合を示す関連スコアを算出する関連スコア算出部を有し、
前記タグの組合せを、その関連スコアとともに前記関連語辞書に登録することを特徴とする請求項１ないし１２いずれか記載の商品提示システム。
【請求項１４】
複数の商品を記憶した商品記憶部と、前記商品を検索するためのキーワードがクライアント端末から入力されるキーワード入力部と、入力されたキーワードに基づく商品検索の結果を前記クライアント端末に返信する検索結果返信部とを備えた商品販売サーバと通信する商品検索サーバであって、
前記商品販売サーバから前記商品の情報を予め取得しておく商品情報取得部と、
予め取得した前記商品の情報を記憶しておく商品情報記憶部と、
単語同士の関連性によって単語を分類し、体系化した関連語辞書を記憶した辞書記憶部と、
前記商品販売サーバから前記キーワードを取得し、そのキーワードの関連語を前記関連語辞書から検索する関連語検索部と、
前記キーワード又は前記関連語に一致する商品の情報を前記商品情報記憶部から検索する商品検索部と、
検索された商品の情報を、前記クライアント端末が備えたモニタに表示させるために、前記商品販売サーバに出力する検索結果出力部とを備えたことを特徴とする商品検索サーバ。
【請求項１５】
複数の前記商品販売サーバと通信することを特徴とする請求項１４記載の商品検索サーバ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検索した商品とともにその商品に関連する商品を提示する商品提示システム、及びこの商品提示システムを構成する商品検索サーバに関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネット上には、通信販売を行っているアマゾンドットコム（amazon.com，登録商標）、セブンドリームドットコム（7dream.com，登録商標）などの通販サイトや、自社製品の通信販売を目的としたフジフイルムモール（Fujifilm Mall）などのＥＣサイトが存在する。このようなサイトでは、キーワード入力によって商品検索が行われる。具体的には、キーワードに一致する商品を検索にヒットさせて、検索にヒットした商品を一覧表示させる。そして、所定の手続を経ることで商品が注文される。
【０００３】
このようなサイトでは、顧客の購買意欲を喚起するために、キーワードに一致する商品だけでなく、その商品に関連する商品も併せて検索にヒットさせて、これら商品を一覧表示させることもある。関連する商品を表示させるための方法としては、人手を介した商品の関連付け、商品の閲覧履歴や注文履歴に基づく商品の抽出などがある（例えば、特許文献１，２参照）。
【特許文献１】特開２００６−００４３０３号公報
【特許文献２】特開２００６−３０２０９７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、人手を介して商品の関連付けを行うことは、商品の種類が少ない場合はまだしも、商品の種類が多い場合はその作業が大変である。また、新規商品を追加する度に関連付け作業を要し、面倒である。
【０００５】
また、人手を介さない場合でも、関連する商品を表示させるためのシステムを新たに構築して、そのシステムを保守・管理しなければならない。このため、個人商店がＥＣサイトを運営していくような場合には、このようなシステムの導入を避けることもあったと考えられる。
【０００６】
本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、通信販売を目的とする既存のサイトに新たなシステムを構築することなく、検索キーワードに一致する商品とともにその商品と関連する商品を提示することを可能にする商品提示システム及び商品検索サーバ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】
上記目的を達成するために、本発明の商品提示システムは、複数の商品を記憶した商品記憶部と、商品を検索するためのキーワードがクライアント端末から入力されるキーワード入力部と、入力されたキーワードに基づく商品検索の結果をクライアント端末に返信する検索結果返信部とを有した商品販売サーバと、商品販売サーバから商品の情報を予め取得しておく商品情報取得部と、予め取得した商品の情報を記憶しておく商品情報記憶部と、単語同士の関連性によって単語を分類し、体系化した関連語辞書を記憶した辞書記憶部と、商品販売サーバからキーワードを取得し、そのキーワードの関連語を関連語辞書から検索する関連語検索部と、キーワード又は関連語に一致する商品の情報を商品情報記憶部から検索する商品検索部と、検索された商品の情報を商品販売サーバに出力する検索結果出力部とを有した商品検索サーバとを備えている。また、クライアント端末に返信した商品の情報を、クライアント端末が有するモニタに表示する。
【０００８】
請求項２記載の発明では、１個の商品検索サーバに対して複数の商品販売サーバを備えている。
【０００９】
請求項３記載の発明では、関連語検索部は、キーワードに対する意味的な関連語の関連性を取得する。また、モニタには、関連語検索部で取得した意味的な関連性に応じた形態で、商品検索の結果が表示される。
【００１０】
請求項４記載の発明は、関連語辞書に体系化された単語同士の関連性の度合を数値化したスコアの調整を行う。
【００１１】
請求項５記載の発明は、前回までの商品検索でモニタに表示された商品の情報に含まれている単語の出現頻度に基づいて上記スコアの調整を行う。
【００１２】
請求項６記載の発明は、前回までの商品検索でモニタ上において選択された商品の情報に含まれている単語の出現頻度に基づいて上記スコアの調整を行う。
【００１３】
請求項７記載の発明は、前回までの商品検索で販売された商品の情報に含まれている単語の出現頻度に基づいて上記スコアの調整を行う。
【００１４】
請求項８記載の発明は、商品販売サーバの管理者の入力操作に基づいて上記スコアの調整を行う。
【００１５】
請求項９記載の発明は、顧客の入力操作に基づいて商品検索の結果を絞り込み、モニタに表示させる。
【００１６】
請求項１０記載の発明では、商品検索サーバは、関連語検索部で取得したキーワードに対する関連語の関連性を、それらの相対関係の強弱を数値化した関連語スコアとして取得する関連語スコア取得部と、今回の商品検索で関連語検索部が検索した関連語毎に、今回の商品検索で関連語スコア取得部が取得した関連語スコア、及び直前の商品検索で関連語スコア取得部が取得した関連語スコア、から商品検索の指向性の強さを示す指向性スコアを算出する指向性スコア算出部とを有している。また、商品検索部は、指向性スコアが所定の得点以上である関連語に絞り込んでから商品の情報を検索する。
【００１７】
請求項１１記載の発明では、商品検索サーバは、商品情報記憶部に記憶された商品の情報にテキストが含まれる場合にテキストを解析して単語を抽出し、検索の対象となる被検索キーワードを特定するキーワード特定部を有している。
【００１８】
請求項１２記載の発明では、商品検索サーバは、商品情報記憶部に記憶された商品の情報に画像が含まれる場合に画像を解析し、検索の対象となる被検索キーワードになり得る特徴を抽出する特徴抽出部と、その特徴と単語とが関連付けて記録されているワードテーブルを記憶したテーブル記憶手段と、特徴抽出部で抽出された特徴に基づいてワードテーブルを検索し、被検索キーワードを選択するキーワード選択部とを有している。
【００１９】
請求項１３記載の発明では、商品検索サーバは、商品情報記憶部に新たに記憶された商品の情報に、商品に付すための複数のタグが含まれる場合にタグ同士の関連度合を示す関連スコアを算出する関連スコア算出部を有している。また、タグの組合せを、その関連スコアとともに関連語辞書に登録する。
【００２０】
本発明の商品検索サーバは、複数の商品を記憶した商品記憶部と、商品を検索するためのキーワードがクライアント端末から入力されるキーワード入力部と、入力されたキーワードに基づく商品検索の結果をクライアント端末に返信する検索結果返信部とを備えた商品販売サーバと通信する商品検索サーバである。具体的に、商品検索サーバは、商品販売サーバから商品の情報を予め取得しておく商品情報取得部と、予め取得した商品の情報を記憶しておく商品情報記憶部と、単語同士の関連性によって単語を分類し、体系化した関連語辞書を記憶した辞書記憶部と、商品販売サーバからキーワードを取得し、そのキーワードの関連語を関連語辞書から検索する関連語検索部と、キーワード又は関連語に一致する商品の情報を商品情報記憶部から検索する商品検索部と、検索された商品の情報を、前記クライアント端末が備えたモニタに表示させるために、商品販売サーバに出力する検索結果出力部とを備えている。
【００２１】
請求項１５記載の発明は、複数の商品販売サーバと通信する。
【発明の効果】
【００２２】
本発明の商品提示システムによれば、通信販売を目的とする既存の商品販売サイトを、単語同士の関連性によって単語を分類し、体系化した関連語辞書を記憶した辞書記憶部と、商品販売サーバからキーワードを取得し、そのキーワードの関連語を関連語辞書から検索する関連語検索部と、キーワード又は関連語に一致する商品の情報を検索する商品検索部などを備えた商品検索サーバと通信させるだけで、キーワードに一致する商品とともにその商品と関連する商品を提示することが可能になる。また、１個の商品検索サーバに対して複数の商品販売サーバを備えることを可能にしたので、別途新たに商品販売サーバを接続させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
図１に示す商品提示システム１１は、インターネット１２上に構築されるシステムであって、インターネット１２を介して相互に接続された商品販売サーバ１３，１４，１５，１６、及び商品検索サーバ１７から構成される。この商品提示システム１１は、パーソナルコンピュータ１８で商品検索が行われた際に、検索された商品とともにそれに関連する商品を自動的に提示する。なお、商品検索は、キーワード検索によって行われるものとする。
【００２４】
パーソナルコンピュータ（クライアント端末）１８は、各種操作画面などを表示するモニタ１９と、操作信号を入力するマウス２０及びキーボード２１からなる操作部２２とを備えている。操作部２２が操作されて商品検索が行われると、その検索結果はモニタ１９に表示される。
【００２５】
図２に示すように、パーソナルコンピュータ１８を構成するＣＰＵ２５は、操作部２２から入力される操作信号などに従ってパーソナルコンピュータ１８全体を統括的に制御する。ＣＰＵ２５には、操作部２２の他に、データバス２６を介して、ＲＡＭ２７、ＲＯＭ２８、通信インターフェース（通信Ｉ／Ｆ）２９、表示制御部３０、及びハードディスクドライブ（ＨＤＤ）３１が接続されている。
【００２６】
ＲＡＭ２７は、ＣＰＵ２５が処理を実行するための作業用メモリである。ＲＯＭ２８には、パーソナルコンピュータ１８を動作させる種々のプログラムがインストールされている。ＣＰＵ２５は、ＲＯＭ２８からプログラムを読み出してＲＡＭ２７に展開し、読み出したプログラムを逐次処理する。
【００２７】
通信Ｉ／Ｆ２９は、インターネット１２に接続された、商品販売サーバ１３〜１６や商品検索サーバ１７などとのデータの遣り取りを媒介する。表示制御部３０は、モニタ１９の表示を制御し、ウィンドウ（例えば、検索結果表示ウィンドウ６３（図８参照））をモニタ１９に表示させる。ＨＤＤ３１には、各種データが記憶されている。
【００２８】
図３に示すように、商品販売サーバ１３を構成するＣＰＵ３４は、各種信号に従って商品販売サーバ１３全体を統括的に制御する。ＣＰＵ３４には、データバス３５を介して、操作部３６、ＲＡＭ３７、ＲＯＭ３８、通信インターフェース（通信Ｉ／Ｆ）３９、及びハードディスクドライブ（ＨＤＤ）４０が接続されている。
【００２９】
操作部３６は、ＣＰＵ３４に操作信号を入力する。ＲＡＭ３７は、ＣＰＵ３４が処理を実行するための作業用メモリである。ＲＯＭ３８には、商品販売サーバ１３を動作させる種々のプログラムがインストールされている。ＣＰＵ３４は、ＲＯＭ３８からプログラムを読み出してＲＡＭ３７に展開し、読み出したプログラムを逐次処理する。
【００３０】
通信Ｉ／Ｆ（キーワード入力部、検索結果返信部）３９は、インターネット１２に接続された、パーソナルコンピュータ１８や商品検索サーバ１７などとのデータの遣り取りを媒介する。
【００３１】
ＨＤＤ４０には、商品データベース（商品ＤＢ）４１が設けられている。商品ＤＢ（商品記憶部）４１には、商品販売サーバ１３の管理者などが登録した、商品に関する情報（商品情報）や、その商品に付されたタグなどが記憶されている。商品情報としては、商品の画像、動画、価格、メーカー、その他コンテンツ、あらゆるものが考えられる。商品情報は、商品毎に与えられた連番の商品ＩＤによって識別されている。この商品情報は、パーソナルコンピュータ１８で商品検索が行われると、その検索結果としてモニタ１９に表示される。
【００３２】
なお、その他の商品販売サーバ１４〜１６の構成は、商品販売サーバ１３の構成と同様であり、詳しい説明は省略する。
【００３３】
図４に示すように、商品検索サーバ１７を構成するＣＰＵ４４は、各種信号に従って商品検索サーバ１７全体を統括的に制御する。ＣＰＵ４４には、データバス４５を介して、ＲＡＭ４６、ＲＯＭ４７、通信インターフェース（通信Ｉ／Ｆ）４８、及びハードディスクドライブ（ＨＤＤ）４９が接続されている。
【００３４】
ＲＡＭ４６は、ＣＰＵ４４が処理を実行するための作業用メモリである。ＲＯＭ４７には、商品検索サーバ１７を動作させる種々のプログラムがインストールされている。ＣＰＵ４４は、ＲＯＭ４７からプログラムを読み出してＲＡＭ４６に展開し、読み出したプログラムを逐次処理する。
【００３５】
通信Ｉ／Ｆ（商品情報取得部、検索結果出力部）４８は、インターネット１２に接続された商品販売サーバ１３〜１６などとのデータの遣り取りを媒介する。
【００３６】
ＨＤＤ４９には、辞書データベース（辞書ＤＢ）５０、及び商品タグデータベース（商品タグＤＢ）５１，５２，５３，５４が設けられている。
【００３７】
辞書ＤＢ（辞書記憶部）５０には、単語同士の上位／下位関係、部分／全体関係、同義、類義関係などの関連性によって単語を分類し、体系化した日本語のシソーラス辞書のデータが記憶されている。
【００３８】
シソーラス辞書は、例えば、図５に示すような木構造で単語を分類している。すなわち、上位の単語「食材」の下に、その狭義語である下位の単語「肉」、「野菜」、「魚」が紐付けられ、さらに「肉」の下に「牛肉」、「豚肉」、「野菜」の下に「葉菜」、「根菜」、「魚」の下に「生魚」、「干物」といった狭義語が紐付けられている。また、「肉」の横には、同義語である「ミート」が紐付けられている。さらに、図示は省略するが、「牛肉」、「豚肉」といった下位の単語についても、それぞれ関連性のある単語が紐付けられている。
【００３９】
商品タグＤＢ（商品情報記憶部）５１には、商品販売サーバ１３から読み出されたテキストを含む商品情報、タグなどが記憶されている。具体的には、図６に示すように、商品販売サーバ１３から読み出した際に自動的に付けられる商品ＩＤ（読出し順に付した通し番号）毎に整理された商品データテーブル５５として記憶されている。これら商品情報、タグなどは、商品販売サーバ１３が商品の販売を開始する際に読み出される。また、商品販売サーバ１３に新たな商品が登録される際に、その都度、読み出されるようにしてもよい。さらに、所定のサイクル（例えば、毎日１回、決まった時間）で読み出されるようにしてもよい。このように、商品タグＤＢ５１に読み出されるタイミングやその更新頻度は任意である。
【００４０】
商品タグＤＢ（商品情報記憶部）５２〜５４には、商品タグＤＢ５１と同様に、商品販売サーバ１３〜１６のそれぞれに対応して読み出された商品情報、タグなどが商品ＩＤ毎に整理された商品データテーブルとして記憶されている。また、これらが読み出されるタイミングや更新頻度についても、商品タグＤＢ５１に記憶される商品情報、タグの場合と同様であり、任意である。
【００４１】
ＣＰＵ４４には、ＲＯＭ４７にインストールされたプログラムが起動することによって、図７に示すようなキーワード特定部５７、第１タグ生成部５８、関連語検索部５９、及び商品検索部６０が構築される。
【００４２】
キーワード特定部５７は、商品タグＤＢ５１〜５４のいずれかに、テキストを含む商品情報、タグなどが新たに記憶されると、新たに記憶されたテキストを解析して、キーワードを特定する。より具体的には、テキストが「花」、「ライオン」などの名詞である場合、キーワード特定部５７は、テキスト自体をキーワードとみなす。テキストが「進化した顔キレイナビ」などの文章である場合、キーワード特定部５７は、テキストの文法的な構造を解析する構文解析、及び文章を形態素（言語で意味を持つ最小単位）に分割し、品詞に分類する形態素解析をテキストに対して施す。そして、これらの解析結果に基づいて、テキストからキーワードになり得る適切な単語を抽出する。この場合では、例えば、「進化」、「顔」、「キレイナビ」が抽出される。なお、キーワード特定部５７によるキーワード抽出は、商品タグＤＢ５１〜５４のいずれかに商品情報などが新たに記憶される際に、タグが記憶されなかった場合にのみ行われるようにしてもよい。
【００４３】
第１タグ生成部５８は、抽出されたキーワードが記述されたタグを生成し、そのタグを商品ＩＤに関連付けて元の商品タグＤＢ５１〜５４に記憶する。このように、自動的にタグが付されるので、商品情報としてタグを準備する必要性がない。
【００４４】
パーソナルコンピュータ１８によって、商品販売サーバ１３〜１６のいずれかで商品検索が行われると、その検索キーワードは、商品検索サーバ１７に転送されて関連語検索部５９に入力される。関連語検索部５９は、辞書ＤＢ５０にアクセスし、入力された検索キーワードの関連語を辞書ＤＢ５０から検索する。なお、図５の例で説明すれば、検索キーワードが「食材」であった場合の関連語は、「食材」の下の「肉」や、「肉」の下の「牛肉」、「肉」の同義語の「ミート」などを含む。
【００４５】
また、関連語検索部５９は、関連語の検索に際して、検索キーワードに対する関連語の関連の度合を表すスコアを求める。スコアの求め方は、例えば、検索キーワードと関連語との意味的な距離を数値に換算する。具体例としては、検索キーワード自体の距離を１００点として、同義語は−１点、広義語、狭義語は−２点、反義語は−３点といったように、減点法によってスコアを求める。この場合、同義語の狭義語は（−１）＋（−２）＝−３点、狭義語の狭義語は（−２）＋（−２）＝−４点となる。再び図５の例で説明すると、検索キーワードが「食材」である場合、その下の「肉」のスコアは１００−２で９８点、「肉」の下の「牛肉」は１００−２−２で９６点、「肉」の同義語の「ミート」は１００−２−１で９７点となる。関連語検索部５９は、所定の個数、あるいは、所定のスコアを超える所定の個数の関連語を検索して、検索した関連語の情報を商品検索部６０に出力する。
【００４６】
商品検索部６０は、商品販売サーバ１３〜１６のいずれかから転送された検索キーワード、及び関連語検索部５９からの関連語の情報を受けて、転送元の販売サーバに対応する商品タグＤＢ５１〜５４のいずれかにアクセスし、商品販売サーバ１３〜１６のいずれかから転送された検索キーワード、又は関連語検索部５９で検索された関連語に一致する商品ＩＤをそれぞれ、転送元の販売サーバに対応する商品タグＤＢ５１〜５４のいずれかから検索する。商品ＩＤの検索は、検索キーワード又は関連語の情報と、商品ＩＤに関連付けられたタグとを照合して、検索キーワード又は関連語の情報がタグに記されているか否かを判定することにより行う。商品検索部６０は、所定の個数の画像を検索して、検索した商品ＩＤと、その商品ＩＤ関連付けられて商品タグＤＢ５１〜５４に商品データテーブルとして記憶された商品情報、タグなどを出力する。商品検索部６０から出力された商品ＩＤ、商品情報、タグなどは、インターネット１２を介してパーソナルコンピュータ１８に送信される。
【００４７】
商品ＩＤ、商品情報、タグなどがパーソナルコンピュータ１８に送信されると、表示制御部３０は、図８に示す検索結果表示ウィンドウ６３をモニタ１９に表示させる。検索結果表示ウィンドウ６３には、その中央部６４に、検索キーワード（この場合は「クロワッサン」）に一致する商品情報（検索商品情報）６５が配される。そして、検索商品情報６５の周りを略楕円形状に取り囲むように、関連語（広義語の「パン」、類義語の「サンドイッチ」、クロワッサン発祥の地である「ウィーン」など）に一致する商品情報（関連商品情報）６６が配される。検索商品情報６５は、関連商品情報６６よりも大きいサイズで表示される。また、各商品情報６５，６６の上部には、一致する検索キーワード、関連語が表示される。
【００４８】
次に、上記構成を有する商品提示システム１１のデータ構築処理手順について、図９のフローチャートを参照しながら、商品販売サーバ１３に商品登録された場合を例に説明する。
【００４９】
まず、商品販売サーバ１３の商品ＤＢ４１に、商品情報、タグなどが新たに記憶されると、商品検索サーバ１７は、商品ＤＢ４１に新たに記憶されたテキストを含む商品情報、タグなどを商品タグＤＢ５１に読み出す。
【００５０】
商品タグＤＢ５１に読み出されたテキストは、キーワード特定部５７で解析され、キーワードが特定される。そして、第１タグ生成部５８で、特定されたキーワードが記述されたタグが生成され、さらに、そのタグが商品ＩＤに関連付けられて元の商品タグＤＢ５１に記憶される。
【００５１】
次に、上記構成を有する商品提示システム１１の商品提示処理手順について、図１０のフローチャートを参照しながら、商品販売サーバ１３で商品検索された場合を例に説明する。
【００５２】
まず、パーソナルコンピュータ１８の操作部２２が操作され、商品販売サーバ１３に検索キーワードが入力されると、その検索キーワードは、商品検索サーバ１７に転送され、関連語検索部５９及び商品検索部６０に入力される。
【００５３】
検索キーワードが入力された関連語検索部５９によって、辞書ＤＢ５０から検索キーワードの関連語が検索される。そして、検索キーワードに対する関連語の関連の度合を表すスコアが求められる。関連語検索部５９による関連語の検索、及びスコアの算出は、所定の個数、あるいは所定のスコアを超える所定の個数の関連語が検索されるまで続行される。検索終了後、検索された関連語の情報は、商品検索部６０に入力される。
【００５４】
検索キーワード及び関連語の情報が入力された商品検索部６０によって、商品タグＤＢ５１から各商品情報６５，６６が検索される。所定の個数の商品情報６５，６６が検索されると、検索された各商品情報６５，６６は、パーソナルコンピュータ１８に送信され、表示制御部３０に入力される。
【００５５】
モニタ１９には、表示制御部３０によって、検索結果表示ウィンドウ６３が表示される。検索結果表示ウィンドウ６３上で、操作部２２のマウス２０が操作され、ポインタ６７が商品情報６５，６６に合わされてクリック（選択）されると、クリックされた商品情報に係る商品購入画面に切り替えられる。顧客は、商品購入画面にしたがって操作部２２を操作することで商品を購入することができる。
【００５６】
なお、上記実施形態では、操作部２２で入力されたテキストに基づいて商品検索が行われているが、選択された画像に付されたタグ（キーワード）に基づいて商品検索が行われるようにしてもよい。
【００５７】
また、上記実施形態では、商品販売サーバが１３〜１６の４個としたが、１個〜３個、あるいは５個以上であってもよい。
【００５８】
また、上記実施形態では、商品検索サーバ１７のＨＤＤ４９に、各商品販売サーバ１３〜１６のそれぞれに対応する商品タグＤＢ５１〜５４が設けられているが、商品販売サーバ１３〜１６の一つ一つに対応する商品タグＤＢ５１〜５４が設けられている必要はない。例えば、本、衣料品、魚といったジャンルが共通する販売サーバ毎に１個ずつ商品タグＤＢを設けたり、全ての販売サーバに対応する商品タグＤＢを１個だけ設けたりしてもよい。
【００５９】
また、上記実施形態では、商品検索サーバ１７のＨＤＤ４９に、全商品販売サーバ１３〜１６に対応する辞書ＤＢ５０が１個だけ設けられているが、複数の辞書ＤＢが設けられていてもよい。例えば、本、衣料品、魚といったジャンルが共通する販売サーバ毎に１個ずつ辞書ＤＢを設けたり、各販売サーバの一つ一つに対応する辞書ＤＢを設けたりしてもよい。
【００６０】
また、上記実施形態では、検索する関連語の数を所定の個数としたが、操作部２２を操作することで、これらの個数を商品の顧客が設定変更することが可能なようにしてもよい。
【００６１】
また、上記実施形態では、スコアの求め方を減点法としたが、辞書ＤＢ５０に予めスコアを登録しておいて、これを読み出すような構成としてもよい。また、単語に応じてスコアの重み付けを行い、意味的な距離は遠いが、特に関連性が高い単語（例えば、「富士山」に対する「日本一」など）のスコアを高く設定するなどしてもよい。
【００６２】
また、各商品情報６５，６６の表示履歴、選択履歴、あるいは販売履歴を記憶しておき、表示回数、選択回数、あるいは販売回数が多い商品情報の単語のスコアを上げるなどしてもよい。または、表示回数は多いが、選択回数あるいは販売回数が少ない商品情報の単語のスコアを下げるようにしてもよい。このようなスコアの調整は、商品の表示、選択、販売が発生したタイミングにリアルタイムで行われてもよいし、所定のサイクル（例えば、毎日１回、決まった時間）で行われてもよい。これにより、関連性のより強い商品が検索される確率を高めることができる。
【００６３】
また、上記実施形態では、検索された各商品情報６５，６６がスコアに応じてモニタ１９に表示される場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、検索された商品情報を所定の条件で絞り込み、絞り込んだ商品情報を表示するようにしてもよい。図１１のフローチャートに示すように、パーソナルコンピュータ１８の操作部２２を顧客に操作させ、例えば、メーカー「ＦＦ社」、サイズ「Ｍ」、カラー「赤」、価格「１０００円〜５０００円」といった条件を入力させるようにする。そして、入力された条件で絞り込み、絞り込んだ商品情報６５，６６をモニタ１９に表示させる。これにより、表示される商品の範囲を、顧客の興味、嗜好に応じて調整することができる。
【００６４】
また、今回の商品検索状況から次回の商品情報を自動的に絞り込むようにしてもよい。絞込みの方法は任意であるが、例えば、今回の商品検索で顧客が条件入力を行っている場合には、引き続きその条件で絞り込むことで条件入力の手間を省くことができる。逆に、次回の絞込みにおいて、今回入力された条件に合致しない商品情報に絞り込み、絞り込んだ商品情報をモニタ１９に表示することで、様々な商品を提示することが可能になる。これにより、顧客の発想を転換させることができる。
【００６５】
また、次に説明するように、直前の検索履歴の傾向から商品情報を絞り込むようにしてもよい。
【００６６】
［検索指向性に基づく商品情報の絞込み］
商品検索サーバ１７のＣＰＵ４４には、ＲＯＭ４７にインストールされたプログラムが起動することによって、図１２に示すように、関連語検索部５９、商品検索部６０などの他、関連語スコア取得部７０と、指向性スコア算出部７１とが構築される。
【００６７】
図１３のフローチャートに示すように、関連語スコア取得部７０は、関連語検索部５９で求めた、検索キーワードに対する関連語の関連の度合を表すスコアを、関連語固有の関連語スコアとして取得する。そして、取得した関連語スコアを、ＨＤＤ４９に記憶された関連語スコアテーブルに関連語毎に記憶する。
【００６８】
指向性スコア算出部７１は、ＨＤＤ４９に記憶された関連語スコアテーブルから、直前の商品検索の際に関連語スコア取得部７０が取得した関連語の関連語スコアと、今回の商品検索の際に関連語スコア取得部７０が取得した同一の関連語の関連語スコアとを読み出して、指向性スコアを算出する。指向性スコアの算出方法は任意であるが、例えば、各関連語スコアの相乗平均を取ることとしてもよい。この場合、具体的には、直前の商品検索の際の関連語「和食」の関連語スコアが１０点で、今回の商品検索の際の関連語「和食」の関連語スコアが９０点であるとすると、指向性スコアは（１０×９０）１／２＝３０点となる。一方、直前の商品検索の際に関連語「中華料理」の関連語スコアが８０点で、今回の商品検索の際の関連語「中華料理」の関連語スコアが８０点であるとすると、指向性スコアは（８０×８０）１／２＝８０点となる。
【００６９】
商品検索部６０は、指向性スコア算出部７１で算出された指向性スコアが所定の得点以上である関連語に絞り込み、絞り込んだ関連語と検索キーワードとから商品情報を検索する。上記例において、指向性スコアが６０点以上である関連語に絞り込むとすると、指向性スコアが３０点の「和食」と、指向性スコアが８０点の「中華料理」とでは、「中華料理」に絞り込まれる。つまり、今回の商品検索において、関連語スコアが８０点の「中華料理」より関連語スコアが高い「和食」が、絞込みにより除外される。このように、直前の検索履歴の傾向に基づいて絞り込むことで、顧客の指向性に沿った商品検索が可能になる。つまり、１回の検索として見れば検索キーワードに関連する商品であるが、連続する２、３回の検索として見れば関連する商品でないものを排除して表示することができる。
【００７０】
なお、直前１回の検索履歴に基づいて絞り込む場合を例に説明したが、直前２回、直前３回、あるいはそれ以上の回数の直前の検索履歴に基づいて絞り込むようにしてもよい。
【００７１】
また、商品販売サーバ１３の管理者が商品検索の結果をカスタマイズできるようにしてもよい。商品販売サーバ１３の操作部３６が操作されることでカスタマイズされるが、その方法は任意である。例えば、関連語検索部５９で検索される関連語を限定するために、単語Ａと単語Ｂとを関連付けたり、逆に関連付けをなくしたりすることで、辞書レベルでカスタマイズすることができる。また、単語同士の関連性を示すスコアの調整を行うようにしてもよい。なお、商品販売サーバ１３の操作部３６が操作されることでカスタマイズされることに限定されず、商品販売サーバ１３に接続された端末の操作部が操作されることでカスタマイズされるようにしてもよい。これにより、管理者の意図を反映することができ、特定の商品をプロモーションすることが可能になる。具体的には、冬のキャンペーン、季節品などに適用することができる。
【００７２】
また、商品検索部６０で検索される商品情報を限定するために、商品Ａと商品Ｂとを関連付けたり、逆に関連付けをなくしたりすることで、商品レベルでカスタマイズすることができる。これにより、上述した単語の関連付けの場合と同様の効果を得ることができる。
【００７３】
また、上記実施形態では、中央部６４に検索商品情報６５、検索商品情報６５の周りに関連商品情報６６をそれぞれ配した検索結果表示ウィンドウ６３を表示する場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。次に説明するように、例えば、図１４に示す検索結果表示ウィンドウ７４を表示してもよい。
【００７４】
［関連性の方向に分けて表示］
検索結果表示ウィンドウ７４には、その中央部７５に検索商品情報（この場合は「ラーメン」の情報）６５が配される。そして、関連語のうち、検索キーワードの広義語（「中華料理」、「麺類」など）に一致する関連商品情報６６が上部７６に、検索キーワードの狭義語（「坦々麺」、「インスタントラーメン」など）に一致する関連商品情報６６が下部７７に、それぞれ配される。また、検索キーワードの同義語、類義語（「うどん」、「チャーハン」など）に一致する関連商品情報６６が左右側部７８，７９に配される。検索商品情報６５は、縦横２×３の計６個表示される。一方、関連商品情報６６は、一つの関連語に対して１個表示される。これにより、単に関連商品を提示するだけでなく、意味的な関連性の強さや方向性を視覚的に示すことができ、関連商品をより効果的に提示することができる。
【００７５】
上記の場合、図１５のフローチャートに示すように、商品検索サーバ１７が関連語検索部５９で関連語を検索する際に、検索キーワードに対する関連語の関連性を辞書ＤＢ５０から同時に取得する。そして、その関連性は、算出したスコアとともに、インターネット１２を介してパーソナルコンピュータ１８に送信される。パーソナルコンピュータ１８に送信された上記関連性は、スコアとともにＲＡＭ２７に一時的に記憶される。表示制御部３０は、ＲＡＭ２７に記憶された情報を読み出し、これを参照して各商品情報６５，６６を検索結果表示ウィンドウ７４の各部７５〜７９に配し、表示する。このようにすれば、検索キーワードと関連語との関連性を視覚的に把握することができ、商品の顧客が商品検索を行う際の利便性を向上させることができる。さらに、これに加えて、関連性の度合も視覚的に把握することができるように、関連商品情報６６が配される各部７６〜７９や関連商品情報６６の表示サイズ、あるいは、関連商品情報６６の表示間隔などを、スコアに応じて変更してもよい。なお、図１５のフローチャートで、点線で省略している前後の処理手順は、図１０に示すフローチャートと同様である。
【００７６】
ここで、検索キーワードの表記には、漢字、平仮名、片仮名、ローマ字、半角、全角、大文字、小文字などの様々な態様が考えられる。つまり、同じ「犬」でも、「いぬ」、「イヌ」、「ｄｏｇ」というように表記される場合がある。また、使用分野による名称の違い（例えば、ＪＩＳ規格では「超電導」、学術用語では「超伝導」など）、外来語を片仮名表記するときの違い（例えば、「インターフェース」、「インターフェイス」など）、旧漢字、送り仮名や句読点の位置、誤字、脱字による違いなど、いわゆる表記揺れ（異表記語）が頻繁に起こる可能性がある。
【００７７】
さらに、日本語は、他の言語と比べて同義語が多い。一人称単数の表現を例にとると、「私」、「僕」、「俺」、「吾輩」、「小生」など数十あり、「東京大学」と「東大」のような省略形、「首相」と「内閣総理大臣」のような通称など、膨大な数にのぼる。
【００７８】
このため、図１６に示すように、ＣＰＵ４４に、関連語検索部５９などの他、表記揺れ正規化部８２と、同義語検索部８３とを構築することが好ましい。図１７のフローチャートにも示すように、表記揺れ正規化部８２は、例えば、辞書ＤＢ５０に記憶された表記揺れに関する情報を読み出す、あるいは、半角を全角、小文字を大文字に変換するなどして、検索キーワードの表記揺れの正規化を行う。同義語検索部８３は、辞書ＤＢ５０にアクセスし、辞書ＤＢ５０から検索キーワードの同義語の検索を行う。これにより、検索キーワードでそのまま検索を行う単純な一致検索ではヒットすることがない関連語を網羅することができ、検索の精度をより向上させることができる。
【００７９】
また、図１８に示すように、ＣＰＵ４４に、関連語検索部５９などの他に、反義語判定部８６を構築するようにしてもよい。図１９のフローチャートにも示すように、反義語判定部８６は、関連語検索部５９で反義語であるとして検索された関連語は採用せずに、次の関連語を検索する。なお、反義語の判定は、例えば、辞書ＤＢ５０に記憶された反義語に関する情報を読み出して行ってもよいし、関連語の関連語を判定の基準としてもよい。後者の場合、例えば、「夏」と「冬」では、四季という点で並列の関係にある関連語であるが、「夏」の関連語である形容詞の「暑い」と、「冬」の関連語である「寒い」とは、反義語の関係にあるため、「夏」と「冬」を反義語であると判定する。このようにすれば、より商品の顧客の意図に合った関連語を検索することができる。なお、図１５の場合と同様に、図１７及び図１９のフローチャートで、点線で省略している前後の処理手順は、図１０に示すフローチャートと同様である。
【００８０】
また、商品販売サーバ１３〜１６の管理者が検索結果の表示をカスタマイズできるようにしてもよい。商品販売サーバ１３の場合、その操作部３６が操作されることでカスタマイズされるが、その方法は任意である。具体例としては、単語Ａと単語Ｂとの関連性を示すスコアを上げたり下げたりして変更し、単語Ａと単語Ｂとの関連性を調整する。これにより、商品販売サーバ１３〜１６の管理者の意図を反映した表示が可能になる。
【００８１】
また、指向性スコア算出部７１（図１２参照）で算出した指向性スコアに基づいて表示することも可能である。
【００８２】
なお、上記実施形態では、テキスト形式の商品情報から自動タグ付けする場合を例に説明したが、次に説明する機能を付与しておくことで、商品の画像特徴量に基づいてタグ付けすることが可能になる。
【００８３】
［画像特徴量に基づくタグ付け］
商品検索サーバ１７のＣＰＵ４４には、ＲＯＭ４７にインストールされたプログラムが起動することによって、図２０に示すような特徴抽出部８９、キーワード選択部９０、及び第２タグ生成部９１が構築される。
【００８４】
特徴抽出部８９は、商品タグＤＢ５１〜５４のいずれかに、画像を含む商品情報、タグなどが新たに記憶されると、新たに記憶された画像を解析してキーワードになり得る特徴を抽出する。例えば、特徴抽出部８９は、画像データから画像の特徴色を抽出し、ＥＸＩＦデータから撮影日時などの時間情報や、緯度及び経度などの位置情報を抽出する。特徴色の抽出は、例えば、最も画素数の多い色、最も密度の高い色などを選択する。また、特開平１０−１４３６７０号公報に記載の発明のように、色味の出現頻度などに基づいて特徴色を抽出してもよい。なお、特徴色は１色に限定されず、複数の特徴色を抽出してもよい。また、特徴抽出部８９による特徴抽出は、商品タグＤＢ５１〜５４のいずれかに商品情報などが新たに記憶される際に、タグが記憶されなかった場合にのみ行われるようにしてもよい。
【００８５】
キーワード選択部９０は、特徴抽出部８９から入力された特徴色、時間情報、位置情報に基づいて、ＨＤＤ（テーブル記憶手段）４９に記憶されたワードテーブル９４（図２１参照）を検索し、該当する語句を選択する。
【００８６】
このワードテーブル９４には、特徴抽出部８９によって抽出された特徴と、キーワードとして用いられる語句とが関連付けて記録されている。図２１に示すように、ワードテーブル９４には、例えば、特徴色テーブル９５、時間情報テーブル９６、位置情報テーブル９７などが設けられている。特徴色テーブル９５には、赤色、緑色、青色の配分を００〜ＦＦの１６進数で記述したＲＧＢ値と、その色名とが関連付けて記録されている。この特徴色テーブル９５には、例えば、ＨＴＭＬ文書の作成で用いられているＮｅｔｓｃａｐｅ色パレットや、ＨＴＭＬ３．２の基本１６色パレットなどを用いてもよい。また、時間情報テーブル９６には、日付や時間に対応する季節、祝日、時間帯などの語句が、位置情報テーブル９７には、緯度及び経度に対応する都市名や国名、ランドマーク名などが記録されている。
【００８７】
第２タグ生成部９１は、選択されたキーワードが記述されたタグを生成し、そのタグを画像に関連付けて元の商品タグＤＢ５１〜５４に記憶する。
【００８８】
ＣＰＵ４４に構築された各部８９〜９１の動作を、図２２のフローチャートを参照しながら説明する。商品タグＤＢ５１〜５４のいずれかに、商品ＩＤとともに商品の画像を含む商品情報が記憶されたとする。
【００８９】
そうすると、特徴抽出部８９は、画像データから画像の特徴色を抽出し、ＥＸＩＦデータから撮影日時などの時間情報、緯度及び経度などの位置情報を抽出する。キーワード選択部９０は、特徴抽出部８９で抽出された特徴に基づいてワードテーブル９４を検索し、特徴に該当するキーワードを選択する。
【００９０】
例えば、画像データの特徴色が「赤」であるとき、特徴色テーブル９５から色名「Ｒｅｄ」が選択される。また、時間情報が「１月１日」であるとき、時間情報テーブル９６から「睦月」や「元旦」などのキーワードが選択される。さらに、位置情報の緯度、経度に基づいて、位置情報テーブル９７から「札幌市」などの都市名が選択される。第２タグ生成部９１は、選択されたキーワードが記述されたタグを生成し、そのタグを画像に関連付けて元の商品タグＤＢ５１〜５４に記憶する。
【００９１】
なお、画像データから特徴色を抽出する例で説明したが、画像内の物体の種類や形状などを識別してキーワードにしてもよい。例えば、図２３に示すように、商品検索サーバ１７のＣＰＵ４４に、特徴抽出部８９、キーワード選択部９０、第２タグ生成部９１の他に、画像データ内の物体や形状の識別を行う画像識別部１００を構築させる。
【００９２】
図２４のフローチャートに示すように、特徴抽出部８９での特徴抽出の前後、または特徴抽出と並行して画像識別部１００で画像識別を行い、ワードテーブル９４を検索するとともに、ＨＤＤ４９に記憶された物体名テーブルを検索し、該当する物体名、形状名などを選択する。この物体名テーブルには、物体の種類や形状と、物体名、形状名などとが関連付けて記録されている。そして、第２タグ生成部９１は、選択された物体名、形状名などが記述されたタグを生成し、そのタグを画像に関連付けて元の商品タグＤＢ５１〜５４に記憶する。
【００９３】
また、各種商品では、その商品のイメージに合わせて独自の色名が用いられていることがあり、この独自色名を識別してキーワードにしてもよい。
【００９４】
例えば、図２５のフローチャートに示すように、キーワード選択部９０により、特徴色の色名などを用いて、ＨＤＤ４９に記憶された色名変換テーブルを検索し、その商品独自の独自色名を選択する。この色名変換テーブルには、独自色名と、それに対応する一般的な色名とが関連付けて記録されている。そして、第２タグ生成部９１は、選択された独自色名が記述されたタグを生成し、そのタグを画像に関連付けて元の商品タグＤＢ５１〜５４に記憶する。
【００９５】
また、商品の中には、イベントに関連したものもあり、イベント名を識別してキーワードにしてもよい。例えば、図２６に示すように、商品検索サーバ１７のＣＰＵ４４に、特徴抽出部８９、キーワード選択部９０、第２タグ生成部９１の他に、イベントの名称、及びその日時を取得してＨＤＤ４９に記憶するイベント取得部１０３と、特徴抽出部８９で抽出した時間情報に基づいてＨＤＤ４９を検索し、時間情報に該当する日時のイベント名を取得するスケジュール連係部１０４とを構築させる。
【００９６】
イベント取得部１０３は、通信Ｉ／Ｆ４８を介して接続されたインターネット１２上からイベントの名称、及びその日時を自動的に取得する。取得するタイミングは任意であるが、例えば、毎日決められた時間に１回とするなど、定期的に取得するようにすることで最新のイベント情報に基づいてタグを生成することが可能となる。
【００９７】
図２７のフローチャートに示すように、スケジュール連係部１０４で取得されたイベント名は、第２タグ生成部９１に入力される。そして、第２タグ生成部９１は、他のキーワードとともに、スケジュール連係部１０４から入力されたイベント名が記述されたタグを生成し、そのタグを画像に関連付けて元の商品タグＤＢ５１〜５４に記憶する。
【００９８】
また、複数の色の組合せから様々な色彩イメージが得られることが知られている。例えば、明度の低い赤系と青系を中心にした配色では、「格調高い」というイメージを得ることができ、中明度のグレイ系の色を中心とした配色では、「ナチュラル」または「エコロジカル」などのイメージを得ることができる。この色彩イメージを識別してキーワードにしてもよい。
【００９９】
図２８のフローチャートに示すように、キーワード選択部９０により、特徴抽出部８９で抽出された複数の特徴色に基づいて、ＨＤＤ４９に記憶された色彩イメージテーブルを検索し、複数の特徴色から得られる色彩イメージを選択する。この色彩イメージテーブルには、複数の色の組合せと、その組合せから連想される色彩イメージとが関連付けて記録されている。そして、第２タグ生成部９１は、選択された色彩イメージが記述されたタグを生成し、そのタグを画像に関連付けて元の商品タグＤＢ５１〜５４に記憶する。
【０１００】
なお、上記実施形態では、辞書ＤＢ５０には、木構造のシソーラス辞書が記憶されている場合を例に説明したが、次に説明する関連語辞書を記憶しておくことで、辞書に存在しない語（未知語）を自動的に登録することができ、効果的に辞書の語彙を増やすことができる。
【０１０１】
［未知語に対応した辞書］
商品検索サーバ１７のＣＰＵ４４には、ＲＯＭ４７にインストールされたプログラムが起動することによって、図２９に示すようなホップ数カウント部１０７、出現頻度カウント部１０８、序列カウント部１０９、及び関連スコア算出部１１０が構築される。
【０１０２】
ホップ数カウント部１０７は、商品タグＤＢ５１〜５４のいずれかに、商品ＩＤ、商品情報、タグなどが新たに記憶されると、新たに記憶されたタグ（新規タグ）から見た、既に記憶されていたタグ（既存タグ）のホップ数をカウントする。ホップ数とは、共通のタグを介してたどることが可能な商品ＩＤの個数のことをいう。具体的には、新たに記憶された商品ＩＤ（新規ＩＤ）にＡという新規タグがあり、既に記憶されている商品ＩＤ（既存ＩＤ）にもＡという既存タグがあった場合は、たどれる商品ＩＤの個数は１であるので、その既存ＩＤのＡ以外の既存タグのホップ数は１である。また、ホップ数１の既存タグを有する既存ＩＤにＢという既存タグがあり、それ以外の既存ＩＤにもＢという既存タグがあった場合は、タグＡ，Ｂを介して２個の商品ＩＤをたどれることになり、その既存ＩＤのＢ以外の既存タグのホップ数は２となる。なお、同一の商品ＩＤのタグ同士のホップ数は０とする。
【０１０３】
出現頻度カウント部１０８は、タグ毎の出現頻度をカウントする。具体的には、既存タグとそれを有した商品ＩＤの個数との関係をデータテーブル化してＨＤＤ４９に記憶する。そして、商品タグＤＢ５１〜５４のいずれかに新規タグが記憶される度に、記憶された既存タグに新規タグと同一のものがあった場合は、その個数をインクリメントする。なかった場合は、その個数を１として新たに記憶する。
【０１０４】
序列カウント部１０９は、商品タグＤＢ５１〜５４のいずれかに、商品ＩＤ、商品情報、タグなどが新たに記憶されると、その商品ＩＤ内におけるタグの序列をカウントする。序列としては、例えば、その商品に付された順番や、商品販売サーバ１３〜１６の管理者により指定された優先順位などが挙げられる。
【０１０５】
関連スコア算出部１１０は、各カウント部１０７〜１０９でカウントされた数値に基づいた評価値を基準値に相乗することで、タグ同士の関連度合を示す関連スコアを算出する。対象となるタグの一方を第１タグ、その他方を第２タグとすると、関連スコアの算出式は、（基準値）×（ホップ数に基づく評価値）×（第１タグの出現頻度に基づく評価値）×（第２タグの出現頻度に基づく評価値）×（第１タグの序列順に基づく評価値）×（第２タグの序列順に基づく評価値）・・・（１）で表される。関連スコアは、タグ同士の関連度合が強いほど高くなるように設定されている。なお、基準値は何れでもよいが、１と設定されている。
【０１０６】
図３０に示すように、ホップ数の評価値は、０ホップが３ポイント、１ホップが２ポイント、２ホップが１ポイントと設定され、予めＨＤＤ４９に記憶されている。この評価値は、ホップ数が大きくタグ同士の繋がりが遠いほど低い。
【０１０７】
図３１に示すように、出現頻度の評価値は、１個が１ポイント、２個が２ポイント、３個が３ポイント、４個が４ポイント、・・・、Ｎ個がＮポイント（Ｎ；自然数）と設定され、予めＨＤＤ４９に記憶されている。この評価値は、出現頻度の増加に比例して高くなる。
【０１０８】
図３２に示すように、序列順の評価値は、１番がＮポイント、２番が（Ｎ−１）ポイント、・・・、（Ｎ−２）番が３ポイント、（Ｎ−１）番が２ポイント、Ｎ番が１ポイント（Ｎ；自然数）と設定され、予めＨＤＤ４９に記憶されている。この評価値は、序列順に従って低くなる。
【０１０９】
次に、ＣＰＵ４４に構築された各部１０７〜１１０の動作を、図３３のフローチャートを参照しながら、図３４及び図３５を例に挙げて説明する。商品タグＤＢ５１〜５４のいずれかに、「商品ＩＤ」ＭＡ１とともにタグＴＡ１，ＴＡ２，ＴＡ３，ＴＡ４，ＴＡ５，ＴＡ６が新たに記憶されたとする。
【０１１０】
そうすると、ホップ数カウント部１０７でカウントされる数は、図３４において、新規タグであるＴＡ１〜ＴＡ６の「富士山」、「樹海」、「御来光」、「火山」、「日本一」、「富士スバルライン」は、同一の「商品ＩＤ」ＭＡ１に付されたタグであるため、これらのタグ間のホップ数は０となる。既存タグであるＴＢ２，ＴＢ３，ＴＢ４，ＴＢ６，ＴＢ７，ＴＢ９の「日の出」、「露天風呂」、「温泉」、「琵琶湖」、「滋賀県」、「ラムサール条約」は、タグＴＡ１とＴＢ１，ＴＢ５の「富士山」、及びタグＴＡ５とＴＢ８の「日本一」でたどれるので、タグＴＡ１〜ＴＡ６から見たホップ数は１となる。また、タグＴＣ１，ＴＣ３，ＴＣ４の「鳥人間コンテスト」、「人力」、「飛行機」は、タグＴＢ６とＴＣ２の「琵琶湖」でたどれるので、タグＴＡ１〜ＴＡ６から見たホップ数は２となる。
【０１１１】
また、説明の都合から、図示したタグ以外は商品タグＤＢ５１〜５４に記憶されていないものと仮定すると、出現頻度カウント部１０８でカウントされる数は、「富士山」は３個、「日本一」、「琵琶湖」はそれぞれ２個、その他はそれぞれ１個となる。
【０１１２】
また、図面において、タグが序列の順に上から下に並んでいるものとすると、序列カウント部１０９でカウントされる序列は、「商品ＩＤ」ＭＡ１では、「富士山」は１番、「樹海」は２番、「御来光」は３番、「火山」は４番、「日本一」は５番、「富士スバルライン」は６番となる。
【０１１３】
以上を踏まえ、関連スコア算出部１１０は、上記算出式（１）で関連スコアを算出する。算出結果は、図３５のようになる。すなわち、「富士山」と「火山」を例にとると、ホップ数は０であるのでその評価値が３、「富士山」の出現頻度は３であるのでその評価値が３、「火山」の出現頻度は１であるので評価値が１、「富士山」の序列順は６個中１番であるのでその評価値が６、「火山」の序列順は６個中４番であるのでその評価値が３である。よって、関連スコアは１６２（＝３×３×１×６×３）である。但し、図３５の例示は、図３４において図示したタグ以外は存在しないものと仮定して算出した「出現頻度に基づく評価値」、「序列順に基づく評価値」を用いたものである。
【０１１４】
その他のタグの組合せも同様に評価値を求め、関連スコアを算出している。なお、詳しい説明は省略する。
【０１１５】
このようにして取得された関連スコアは、タグの組合せとともに辞書ＤＢ５０にデータテーブルとして登録される。具体的には、タグの組合せが既に登録されている場合には、関連スコアのみが上書きされる。また、新規タグに未知語があった場合には、その未知語のタグとの組合せが、関連スコアとともに新規に登録される。なお、図３６に示すようにタグテーブルには、例えば「富士山」と「日本一」との関連スコアが２１６と登録されているように、第１タグと第２タグとの組合せ毎に関連スコアが登録されている。
【０１１６】
なお、新規ＩＤを１個とする例で説明したが、新規ＩＤを複数個としてもよい。また、新規タグ同士、あるいは新規タグと既存タグとの関連スコアを取得する例で説明したが、新規ＩＤが複数個であることが前提であれば、新規タグ同士のみの関連スコアを取得するようにしてもよい。
【０１１７】
また、ホップ数が２のタグまでを評価して辞書ＤＢ５０に登録する例で説明したが、ホップ数が０や１、あるいは３以上のタグまでを評価の対象としてもよい。ホップ数がＮ（Ｎ；自然数）のタグまでを評価の対象とする場合、その評価値は、ホップ数が０のとき（Ｎ＋１）ポイント、ホップ数が１のときＮポイント、ホップ数が２のとき（Ｎ−１）ポイント、・・・、ホップ数が（Ｎ−１）のとき２ポイント、ホップ数がＮのとき１ポイントと設定される。
【０１１８】
また、ホップ数、出現頻度、序列順に係るそれぞれの評価値を、基準値に相乗して関連スコアを算出する例で説明したが、この算出方法に限定されるものではない。例えば、それぞれの評価値を加算してもよい。この場合、評価値毎に異なる重み付けをしてから加算してもよい。
【０１１９】
また、ホップ数の評価値は、ホップ数が１増加する毎に１ポイント減少するように設定した例で説明したが、ホップ数が大きくタグの関連性が遠くなるほどポイントが減少すればよく、ホップ数の増加とポイントの減少とが比例関係にある必要はない。
【０１２０】
また、出現頻度の評価値は、１個増加する毎に１ポイント増加するように設定した例で説明したが、個数が多く、タグの出現頻度が高くなるほどポイントが増加すればよく、出現頻度とポイントとが比例関係にある必要はない。
【０１２１】
また、序列順の評価値は、１個低くなる毎に１ポイント減少するように設定した例で説明したが、序列順が低くなるほどポイントが減少すればよく、序列順の低下とポイントの減少とが比例関係にある必要はない。
【０１２２】
また、ホップ数、出現頻度、序列順の全ての評価値に基づいて関連スコアを取得する例で説明したが、これら全ての評価値に基づくことに限定されるのではなく、これらのいずれか一つ評価値、あるいはこれらの二つの評価値に基づくのでもよい。
【０１２３】
また、全ての既存タグを対象として出現頻度をカウントする例で説明したが、新規タグから所定のホップ数（例えば、２ホップ）まででたどれる既存タグに限定して出現頻度をカウントしてもよい。
【０１２４】
なお、上記実施形態では、プログラムが起動することによって、商品検索サーバ１７のＣＰＵ４４に各部５７〜６０，７０，７１，８２，８３，８６，８９〜９１，１００，１０３，１０４，１０７〜１１０が構築される場合を例に説明したが、各部５７〜６０，７０，７１，８２，８３，８６，８９〜９１，１００，１０３，１０４，１０７〜１１０をハードウェアの形で商品検索サーバ１７に搭載してもよい。
【０１２５】
また、本発明の趣旨を逸脱しなければ、どのような態様にも適宜変更することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１２６】
【図１】商品自動提示システムの構成を示す概略図である。
【図２】パーソナルコンピュータの内部構成を示すブロック図である。
【図３】商品販売サーバの内部構成を示すブロック図である。
【図４】商品検索サーバの内部構成を示すブロック図である。
【図５】シソーラス辞書の構成例を示す説明図である。
【図６】商品データテーブルの構成例を示す説明図である。
【図７】商品検索サーバのＣＰＵに構築される各部の構成を示すブロック図である。
【図８】検索結果表示ウィンドウを示す説明図である。
【図９】商品提示システムのデータ構築処理手順を説明するフローチャートである。
【図１０】商品提示システムの商品提示処理手順を説明するフローチャートである。
【図１１】商品情報の絞込み処理手順を説明するフローチャートである。
【図１２】商品検索サーバのＣＰＵに構築される各部の構成を示すブロック図である。
【図１３】検索指向性に基づく商品情報の絞込み手順を説明するフローチャートである。
【図１４】検索結果表示ウィンドウを示す説明図である。
【図１５】商品提示システムの商品提示処理手順を説明するフローチャートである。
【図１６】商品検索サーバのＣＰＵに構築される各部の構成を示すブロック図である。
【図１７】商品提示システムの商品提示処理手順を説明するフローチャートである。
【図１８】商品検索サーバのＣＰＵに構築される各部の構成を示すブロック図である。
【図１９】商品提示システムの商品提示処理手順を説明するフローチャートである。
【図２０】商品検索サーバのＣＰＵに構築される各部の構成を示すブロック図である。
【図２１】ワードテーブルの構成例を示す説明図である。
【図２２】商品提示システムの自動タグ付け処理手順を説明するフローチャートである。
【図２３】商品検索サーバのＣＰＵに構築される各部の構成を示すブロック図である。
【図２４】商品提示システムの自動タグ付け処理手順を説明するフローチャートである。
【図２５】商品提示システムの自動タグ付け処理手順を説明するフローチャートである。
【図２６】商品検索サーバのＣＰＵに構築される各部の構成を示すブロック図である。
【図２７】商品提示システムの自動タグ付け処理手順を説明するフローチャートである。
【図２８】商品提示システムの自動タグ付け処理手順を説明するフローチャートである。
【図２９】商品検索サーバのＣＰＵに構築される各部の構成を示すブロック図である。
【図３０】ホップ数の評価テーブルの構成例を示す説明図である。
【図３１】出現頻度の評価テーブルの構成例を示す説明図である。
【図３２】序列順の評価テーブルの構成例を示す説明図である。
【図３３】商品提示システムの関連語辞書構築処理手順を説明するフローチャートである。
【図３４】タグ同士の関連性を示す説明図である。
【図３５】関連スコアの算出結果を例示するテーブルである。
【図３６】タグテーブルの構成例を示す説明図である。
【符号の説明】
【０１２７】
１１  商品提示システム
１３，１４，１５，１６  商品販売サーバ
１７  商品検索サーバ
１８  パーソナルコンピュータ（クライアント端末）
１９  モニタ
３９  通信インターフェース（通信Ｉ／Ｆ、キーワード入力部、検索結果返信部）
４１  商品データベース（商品ＤＢ、商品記憶部）
４８  通信インターフェース（通信Ｉ／Ｆ、商品情報取得部、検索結果出力部）
４９  ハードディスクドライブ（ＨＤＤ、テーブル記憶手段）
５０  辞書データベース（辞書ＤＢ、辞書記憶部）
５１，５２，５３，５４  商品タグデータベース（商品タグＤＢ、商品情報記憶部）
５７  キーワード特定部
５９  関連語検索部
６０  商品検索部
７０  関連語スコア取得部
７１  指向性スコア算出部
８９  特徴抽出部
９０  キーワード選択部
９４  ワードテーブル
１１０  関連スコア算出部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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