DEIM Forum 2015 D3-1

検索エンジン・サジェストの統計分布を用いた市場シェア推定
今田貴和†

守谷 一朗†

井上祐輔†

神門典子††††

宇津呂武仁††

河田容英†††† 筑波大学大学院システム情報工学研究科 〒 305-8573 茨城県つくば市天王台 1-1-1†† 筑波大学 システム情報系 知能機能工学域 〒 305-8573 茨城県つくば市天王台 1-1-1††† (株) ログワークス 〒 151-0051 東京都渋谷区千駄ヶ谷 5-13-18†††† 国立情報学研究所 〒 101-8430 東京都千代田区一ツ橋 2-1-2
あらまし本論文では，検索エンジン・サジェストによって測定される関心事項の情報を最大限に有効活用するタス

クとして，特定商品ジャンルにおける製品・サービス等の供給者である複数の企業の間で，検索における関心の割合を比較するというタスクを設定する．そして，検索における関心の割合が，実社会における市場シェア統計との間でどの程度の相関を持つのかについて分析を行う．また，両者の間の中間的な統計情報として，価格.com 等の商品比較
レビューサイトにおけるページビュー統計との間の相関の有無についての分析も併せて行う．
キーワード 検索エンジン・サジェスト, トピックモデル, 収集・集約, 商品ジャンル, 市場シェア

Market Share Estimation based on Statistics of Search Engine Suggests
Takakazu IMADA† , Ichiro MORIYA† , Yusuke INOUE† , Takehito UTSURO†† , Yasuhide
KAWADA††† , and Noriko KANDO††††† Grad. Sch. of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba, Tsukuba 305-8573 Japan†† Faculty of Engineering, Information and Systems, University of Tsukuba, Tsukuba 305-8573 Japan††† Logworks Co., Ltd. Tokyo 151-0051, Japan†††† National Institute of Informatics, Tokyo 101-8430, Japan

1. は じ め にい検索語等が報告されている．同レポートの，選挙結果の動向を見る取り組みにおいては，特定の検索語の急上昇度などを用

インターネットの普及により，日頃からウェブサイトを閲覧いて，各党の得票率を予測した結果が報告されている．近年こする機会が増えている．ウェブ閲覧者の多くは，自らの関心事のように，検索者の関心の割合と実社会の動向を比較する取り項について Google や Yahoo!，Bing といった検索エンジンを組みが盛んである．

用いてウェブ検索を行っている．各種検索エンジンの会社では，本研究では，このような検索者の関心の割合と実社会の動向検索ログを分析することにより，景気の動向（注 1），選挙結果のを比較する取り組みに関連して，特定商品ジャンルにおける製動向（注 2），インフルエンザの動向（注 3）（注 4），等を予測する試みが品・サービス等の供給者である複数の企業の間で，検索におけなされている．例えば，Yahoo! JAPAN ビッグデータレポーる関心の割合を比較するというタスクを設定する．そして，検ト（注 5）において検索語と景気との相関を分析した結果の報告に索における関心の割合が，実社会における売れ行きシェア統計

おいては，好景気との相関が高い検索語，不景気との相関が高との間でどの程度の相関を持つのかについて分析を行う．本研
究の方式によって，検索における関心の割合を事前に測定する（注 1）：http://docs.yahoo.co.jp/info/bigdata/economiccondition/2014/

ことができれば，市場シェアの事前予測情報として有効である

01/と考えられる．話題性の大きい商品ジャンルや各企業の命運を（注 2）：http://docs.yahoo.co.jp/info/bigdata/election/2014/02/（注 3）：http://docs.yahoo.co.jp/info/bigdata/influenza/2014/01/（注 4）：http://google.org/flutrends/about/how.html（注 5）：http://docs.yahoo.co.jp/info/bigdata/

握る商品ジャンルが対象の場合には，各企業の株価等にも影響しうるだけの情報を持つ可能性も考えられる．
本研究の方式では，検索における関心の割合を示す指標とし図 1 検索における関心の割合を企業間で比較する処理の流れて，検索エンジン・サジェストを使用する．検索エンジン・サの手順によって生成されたトピックにおいては，「テレビ関連製ジェストとは，検索エンジン会社に蓄積された検索語のログを品」，「パソコン関連製品」等，各企業が競合している商品ジャ用いて提示される語である．検索エンジン・サジェストには，ンルの話題が含まれる．そこで，それぞれの商品ジャンルに対検索における関心の割合が反映されている．そこで，本論文で応するトピックの一つ一つについて，検索エンジン・サジェス

は，図 1 に示す方式によって，特定商品ジャンルにおける製品・トの企業別割合の統計分布，及び，収集されたウェブページのサービス等の供給者である複数の企業の間で，検索における関企業別割合の統計分布を作成し，これを用いて各商品ジャンル心の割合を比較する．提案手法においては，まず，分析対象のにおいて高い関心が持たれている企業の内訳の比較分析を行

企業を検索対象として検索エンジン・サジェストを収集し，収う（注 6）．

集された検索エンジン・サジェストを索引としてウェブページさらに，検索エンジン・サジェストを用いて作成した関心の集合を収集する．ここで，「パナソニック」，「SONY」等の電気企業別割合が，実際の商品売り上げ統計との間で相関を持つかメーカ各社のように，特定の商品ジャンルにおいて競合する企否かを調べるために，価格.com（注 7）における統計情報との間の業の集合を検索対象する．これによって，競合企業数社全体で相関について分析する．具体的には，価格.com において掲載さ最大数万ページのウェブページを収集する．このウェブページれている実社会の市場シェア統計と，検索エンジン・サジェス集合は，複数の検索対象に対して収集されたウェブページから構成される混合文書集合となっている．この混合文書集合に対してトピックモデルを適用し，トピック集合を生成する．以上（注 6）：本論文では，検索エンジン・サジェストの企業別割合の統計分布のみを示す．
：http://kakaku.com/（注 7）

図 2 「テレビ関連製品」分野におけるウェブ検索者の関心の割合，価格.com 閲覧者の関心の割合，価格.com における市場シェアの相関分析

トを用いて作成した関心の企業別割合との間の相関を分析する．

ぶ．また，検索対象に対して，検索者が AND 検索の形で二つここで，一例として，「テレビ関連製品」分野において，ウェブ目以降のキーワードとして指定し，検索対象に対して詳細な情検索者の関心の割合，価格.com 閲覧者の関心の割合，および，報を得るために用いる観点を「情報要求観点」と呼ぶ．すると，価格.com における市場シェアの間の相関を分析した結果を図 2

検索エンジン・サジェストとして提示される言葉は，「検索対象」に示す．この結果においては，三種類の統計はいずれも相互にに対して，多数のウェブ検索者が「情報要求観点」として指定相関が高くなった．以上の考え方に基づき，本論文では，検索した語に相当しており，ウェブ検索者の関心事項そのものを反における関心の割合を手がかりとすることによって，実社会に映していることが分かる（注 8）．そこで，本論文では，検索エンおける市場シェア統計を推定する方式の有効性について分析をジン・サジェストに着目することによって，ウェブ検索者に焦行った結果について述べる．

点を当て，ウェブ検索者の関心事項の収集を行う．

2. 検索エンジン・サジェストを用いたウェブペー
ジの収集
2. 1 検索エンジン・サジェスト

2. 2 検 索 対 象「Lenovo」，「NEC」，
本研究では，検索対象として「ASUS」，「シャープ」，「パナソニック」，「三菱電機」，「富士「SONY」，通」，「日立」，「東芝」の電気メーカー 10 社を指定し，各種電気各検索エンジン会社においては，ウェブ検索者の検索ログが蓄積されており，多数のウェブ検索者が検索したキーワードに（注 8）：図 3 の例では，検索窓に「パナソニック」を入力すると，「洗濯機」，「ブ対して，検索者が強い関心を持つ語を抽出し，検索エンジン・ルーレイ」，「冷蔵庫」などが検索エンジン・サジェストとして 提示される．このサジェストとして提示するサービスを提供している．ここで，本論文では，詳細な情報を検索したい対象を「検索対象」と呼例では，「パナソニック」が検索対象であり，「洗濯機」，「ブルーレイ」，「冷蔵庫」等がサジェストである．また，実際の検索ログにおいては，「パナソニック AND洗濯機」のように，検索対象とサジェストの AND 検索の形式で表現された検索要求が蓄積されている．

ジには，一つ以上のサジェストが対応することになる．
各ウェブページ p に対して，p ∈ È(qj , s, N ) となるサジェス

ト s を集めた集合を Ë(qj, p) とし，以下のように定義する．

Ë(qj, p) =

 s ∈ Ë  p ∈ È(q , s, N ) j

2. 6 複数の検索対象に対する混合文書集合の作成
2. 4 節において，各企業 qj ごとに収集したウェブページ集合
D(qj ) を混合し，混合文書集合 D を作成する．

図 3 検索エンジン・サジェストの例
表1

検索対象ごとのサジェスト数および収集されたウェブページ数

D =D(qj )j

検索対象サジェスト数

ウェブページ数

ASUS

838

5,253

各検索対象ごとおよび混合文書集合のウェブページ数を表 1 にLenovo840

5,296示す．

NEC9026,611

SONY

812

5,632

シャープ

9026,272

パナソニック

9376,628

三菱電機

843

5,652

富士通

8986,643

本論文では，トピックモデルとして潜在的ディリクレ配分法

日立

925

7,031

(LDA; Latent Dirichlet Allocation) [3] を用いる．LDA を用い

東芝

901

6,540

たトピックモデルの推定においては，語 w の集合を V として，混合文書集合—

60,919

3. トピックモデルを用いた文書集合中の話題の集約
3. 1 トピックモデル

語 w(w ∈ V ) の列によって表現された文書の集合と，トピック数K を入力として，各トピック zn (n = 1, . . . , K) における語 w
製品ジャンルにおける関心の割合を比較する．以降では，これらの検索対象を qj (j = 1, . . . , 10) とする．の確率分布 P (w|zn ) (w ∈ V )，及び，各文書 b におけるトピッ
ク zn の確率分布 P (zn |b) (n = 1, . . . , K) を推定する．これらを推定するためのツールとしては，GibbsLDA++（注 11）を用いた．

2. 3 検索エンジン・サジェストの収集選定した評価用検索対象に対して，Google（注 9） 検索エンジン

LDA のハイパーパラメータである α，β には，GibbsLDA++を用いて，一検索対象当り約 100 通りの文字列を指定し，最大の基本設定値である α = 50/K ，β = 0.1 を用いた．LDA では

約 1,000 語のサジェストを収集する．100 通りの文字列とは具トピック数 K を人手で与える必要があるが，体的には，五十音，濁音，半濁音及び「きゃ」や「びゃ」などの開拗音である．例えば検索窓に「パナソニック そ」と入力すると，「掃除機」や「ソーラー」などがサジェストとして掲示されるので，それらの収集を行う. ある検索対象に対して収集されたサジェストの集合を Ë とする．検索対象毎に得られたサジェストの数を表 1 に示す．

2. 4 検索エンジン・サジェストを用いたウェブページの収集s ∈ Ë となるサジェスト s に対して，検索対象 qj との AND検索により上位 N 件以内に検索されるウェブページ p の集合を È(qj , s, N ) (ただし，本論文においては，N = 10 とする) とし，各検索対象あたりのウェブページの文書集合 D(qj ) を以下のように定義する．

s∈Ë

な お ，ウェブ ペ ー ジ の 収 集 に は Yahoo!

ク推定を行い，得られたトピックを人手で見比べ，トピックの推定結果の性能がより高くなったトピック数を採用するという手順を採った．なお，このツールは推定の際に Gibbs サンプリングを用いているが，その反復回数は 2,000 とした．
また，本論文において，語 w の集合 V としては，日本語

Wikipedia 中のタイトルの集合（注 12）を用いる
ま た ，GibbsLDA++では ，各 ト ピック zn に お い て 確 率

P (w|zn ) の高い順に語 w を W 件出力することができる．本研
究においては，W = 20 として，トピックの話題分析の際に参考情報として用いている．

3. 2 文書に対するトピックの割り当て
本研究では，各文書に対してトピックを一意に割り当てる

È(qj , s, N )D(qj ) =今回は，トピック数を 60 から 100 程度まで変化させてトピッことで，各文書を分類することとした．記事集合を D，トピック数を K ，1 つの文書を d (d ∈ D) とすると，トピック

Search BOSS

API（注 10） を用いた．
2. 5 ウェブページへの検索エンジン・サジェストの割り当て
各ウェブページは，検索対象および各サジェストの AND 検索によって検索されたものである．したがって，あるウェブペー

d ∈ D  z = argmax P (z |d)

zn (n = 1, . . . , K) の記事集合 D(zn ) は以下の式で表される．
D(zn ) =nzu (u=1,...,K)u

これはつまり，文書 d におけるトピックの分布において，確率（注 11）：http://gibbslda.sourceforge.net/（注 9）：http://www.google.com/（注 12）：2014 年 3 月にダウンロードした，エントリ数約 140 万 7,000 のもの（注 10）：http://developer.yahoo.com/search/bossを用いた．

が最大のトピックに，文書 d を割り当てていることになる．また，検索対象 qj ごとの記事集合 D(zn , qj ) を次式で定義する．

D(zn , qj ) = D(zn )D(qj )

3. 3 トピックに対する検索エンジンサジェストの割り当て
また，各ウェブページには，トピックが対応付けられている．
一つのトピックに対して割り当てられた一つ以上のウェブページに対応するサジェストを収集することにより，一つのトピックに一つ以上のサジェストが割り当てられていることになる．
検索対象 qj に対してあるトピック zn に割り当てられたウェブ
ページ集合を D(zn , qj ) とすると，トピックに割り当てられたサジェスト集合 Ë(zn, qj ) は次式となる．



Ë(zn, qj ) =図 4 「テレビ関連製品」分野における検索エンジン・サジェスト数の割合 (θlbd = 0.4 の場合)

Ë(qj, p)の企業別割合を算出する．

p∈ D(zn ,qj )トピック zn の話題分析を行う際には，全検索対象 qj (j =1, . . . , 10) に対する集合 Ë(zn, qj ) 中のサジェストのうち，全検索対象に対する総頻度の上位 20 個を参照することによって話題を分析する．

(1) 集合 Ë(zn, qj , θlbd ) における検索エンジン・サジェス

Ë(z , q , θ )
rate(z , q , θ ) = Ë(z , q , θ )ト数の企業別割合を次式で表す．
nn

3. 4 トピックモデル適用結果における話題分析の手順
本節では，2. 6 節において作成した混合文書集合 D に対して，トピックモデルにより推定されたトピックについて，各トピックに割り当てられたウェブページの話題がどの程度まとまっているのかの評価を行う．評価に際しては，各 zn の混合
記事集合 D(zn ) について，確率の降順に 20 記事選定し，人手でウェブページの内容を分析し，20 記事中，10 記事以上について話題が同一となれば，そのトピック zn のウェブページ集合 D(zn ) は，話題がまとまっていると判定した．

jjlbdlbdni

lbdi(2) 集合 Ë(zn, qj , Nubd ) における検索エンジン・サジェスË(z , q , N )

rate(z , q , N ) = Ë(z , q , N )

ト数の企業別割合を次式で表す．
nnjj

ubd

ubdni

ubdi

本論文では，下限値 θlbd ，および，上限値 Nubd の値を，それぞれ，0∼0.9 の範囲，および，50∼900 の範囲でそれぞれ変化

3. 5 検索対象ごとのサジェストおよび文書の集合の作成させて，検索エンジン・サジェスト数の企業別割合の分析を行っ

2. 6 節において作成された混合文書集合に対して，確率た．このうち，「テレビ関連製品」分野において θlbd = 0.4 とし

P (zn |d) の下限値，あるいは，ウェブページ数の上限値を設定た場合，および，「パソコン関連製品」分野において θlbd = 0.1

し，企業別のウェブページ集合および検索エンジン・サジェスとした場合について，検索エンジン・サジェスト数の企業別

ト集合を作成する．

割合を図 4，および，図 5 に示す（注 13）．これらの結果のうち，(1) 確率 P (zn |d) の値が下限値 θlbd 以上のウェブページを
D(z , q , θ ) = d ∈ D(z , q )  P (z |d) >=θ

収集し，集合 D(zk , qj , θlbd ) を作成する．
kj

nlbd

jnlbd

また，それらのウェブページに割り当てられているサジェストを収集した集合を Ë(zn, qj , θlbd ) とする．

Ë(zn, qj , θlbd ) =Ë(qj, p)p∈ D(zn ,qj ,θlbd )(2) P (zn |d) の降順に Nlbd 個のウェブページを収集し，集合 D(zn , qj , Nubd ) を作成する．また，それらのウェブページに割り当てられているサジェストを収集した集合を Ë(zn, qj , Nubd )とする．

Ë(zn, qj , Nubd ) =Ë(qj, p)p∈ D(zn ,qj ,Nubd )4. 検索エンジンサジェストの統計分布および市場シェアの分析
4. 1 検索エンジン・サジェストの統計分布の分析
3. 5 節で抽出したサジェストの集合に対して，サジェスト数「テレビ関連製品」分野においては，「パナソニック」が 30%，「東芝」が 19% と大きな割合を示していた．
「SONY」が 21%，一方，「パソコン関連製品」分野においては，「Lenovo」が 23%，「NEC」が 20% と大きな割合を示していた．
「ASUS」が 21%，

4. 2 市場シェアの分析
本節では，前節で示した検索エンジン・サジェストの企業別割合が，価格.com における市場シェア統計との間でどの程度の相関を持つのかについて分析を行う．また，両者の間の中間的な統計情報として，価格.com におけるページビュー統計（注 14）との間の相関の有無についての分析も合わせて行う．具体的には，2014 年 11 月において，価格.com の「テレビ関連製品」分
野における市場シェア，および，「パソコン関連製品」分野における市場シェアを，それぞれ，図 7，および，図 9 に示す．また，価格.com 閲覧者の「テレビ関連製品」分野における関心「パソコン関連製品」分野におの割合 (ページビュー)，および，（注 13）：これらの下限値 θlbd = 0.4 および θlbd = 0.1 は，いずれも，次節で述べる 価格.com における市場シェア統計との間の相関が高いパラメータである．
：https://ssl.kakaku.com/trendsearch/index.asp（注 14）

図 6 価格.com 閲覧者の関心の割合 (「テレビ関連製品」分野)

図 7 価格.com における市場シェア (「テレビ関連製品」分野)

ける関心の割合 (ページビュー) を，それぞれ，図 6，および，
図 8 に示す（注 15）．以上の統計分布は，概ね，図 4，および，図 5

5. 関 連 研 究に示す検索エンジン・サジェスト数の企業別割合との間で相関

本論文に関連する研究事例として，Twitter の情報拡散に着がとれている．これらの結果から，検索における関心の割合を目して，国政選挙の当選者予測を行う手法 [12]，ツイートに手がかりとすることによって，実社会における市場シェア統計

対してインフルエンザ流行予測を行う手法 [1]，Twitter の感を推定する方式が有効であると期待できる．

情分析に基づいて株式市場の予測をする手法 [4]，ツイートの内容から映画の興行収入の予測をする手法 [2]，検索エンジン，Twitter，Wikipedia の三種類の情報源から得られる情報を素性として消費トレンドを予測する手法 [6]，ブログから選挙結（注 15）：「テレビ関連製品」分野におけるページビュー統計としては 2014 年

12 月 08 日 ∼14 日の期間のものを，また，「パソコン関連製品」分野におけるページビュー統計としては 2014 年 11 月 24 日 ∼30 日の期間のものを，それぞれ用いた．

果や株価の予測を行う手法 [9]，Wikipedia の閲覧数から株価の動きの予想をする手法 [10] 等がある．これらの手法においては，Twitter，検索エンジンの検索数，ブログ，Wikipedia の閲

図 8 価格.com 閲覧者の関心の割合 (「パソコン関連製品」分野)

図 9 価格.com における市場シェア (「パソコン関連製品」分野)

覧数等の情報に基づいて，実社会の動きを予測している．一方，枠組みを提案している．さらに，サジェストに対して収集される

本論文では，実社会の動きを予測するための情報源として，検ウェブページ集合に対して，話題が重複する冗長なウェブペー索エンジン・サジェストを用いることにより，検索者の関心事ジを集約して俯瞰する枠組みを提案している．また，文献 [11]項を収集している．また，文献 [13] においては，検索エンジンにおいては，検索エンジン・サジェストの中でも，Wikipediaを活用して，同一の業界における複数の企業のウェブ上におけには掲載されていない観点に焦点を当てて，Wikipedia とは異る露出状況を比較することにより，実社会における企業の業績なる観点についての情報を収集して集約し，提示する方式を提との相関を分析している．これに対して，本論文では，検索エ案している．特に，Wikipedia においては，物事を解決するたンジン・サジェストおよびトピックモデルを利用することによめの実用的な知識や経験談，些細な雑談の類いや最新の話題等り，特定の商品ジャンルにおける競合企業間の市場シェアとのが掲載されることはあまり多くない．一方，文献 [11] において相関の分析を行っている点が異なる．

は，検索エンジン・サジェストを分析することによって，ウェ本論文に関連して，筆者らは，文献 [5,7,8] において，一検索対象当り最大約 1,000 語あるサジェストに対して，冗長なものを集約するとともに，関連するサジェストを集約的に俯瞰する

ブ検索者がそれらの話題についても高い関心を持っていることを示している．

図 5 「パソコン関連製品」分野における検索エンジン・サジェスト数の割合 (θlbd = 0.1 の場合)

6. お わ り に
本論文では，検索エンジン・サジェストによって測定される関心事項の情報を最大限に有効活用するタスクとして，特定商品ジャンルにおける製品・サービス等の供給者である複数の企業の間で，検索における関心の割合を比較するというタスクを設定した．そして，検索における関心の割合が，実社会における売れ行きシェア統計との間でどの程度の相関を持つのかについて分析を行った．また，両者の間の中間的な統計情報として，
価格.com 等の商品比較レビューサイトにおけるページビュー統計との間の相関の有無についての分析も併せて行った．
商品ジャンル「テレビ製品」の例のように，検索における関心の割合と実社会における売れ行きシェア統計との間で相関が認められれば，今後，多様な局面において，検索エンジン・サジェストを索引とする本研究の方式を有効に活用できる可能性が高まると考えられる．一方，商品ジャンルによっては，検索における関心の割合と実社会における売れ行きシェア統計との間で，一部相関が認められない場合も想定される．そのような場合に対しては，その現象の分析を行い，検索における関心の割合と実社会における売れ行きシェア統計との乖離の原因を解明する．
文

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