DEIM Forum 2019 G3-3

ページ適合型 Web Index(WIX) ファイル推薦システム新里匠†

遠山 元道†† 慶應義塾大学理工学部情報工学科 〒 223–8522 神奈川県横浜市港北区日吉E-mail: †shinzato@db.ics.keio.ac.jp, ††toyama@ics.keio.ac.jp
あらまし

Web Index（WIX）とは，Web ページの閲覧者が閲覧中のページ内に登場する単語に関連する他の Web

ページへのアクセスを容易にするために，単語をハイパーリンクに変換するシステムである．本システムでは，キー
ワードとそれに関連する URL を XML 形式で記述した WIX ファイルが WIX ライブラリに登録されており，ユーザーが WIX ライブラリ内に複数ある WIX ファイルの中から 1 つを選択することで，その WIX ファイルに基づいたハイパーリンクへの変換が実現する．今後 WIX ライブラリに登録される WIX ファイルの数は増加していくことが考えられ，その場合ユーザーは閲覧中のページ内容に沿った適切な WIX ファイルをたくさん存在する WIX ファイルの中から選択する必要がある．本研究では，閲覧中の Web ページの文章に対して形態素解析を用いて固有名詞を抽出し，それらをより多く含んだ WIX ファイルを検索することで，WIX ファイルの取捨選択を容易にすることを目的とした推薦システムを提案する．
キーワード Web 情報システム，Web Index，推薦
ファイルの数は増加していくことが想定される．その場合ユー

1 はじめに近年，インターネットの普及により Web 上での情報検索のニーズが著しく増加し，ユーザーは検索エンジンを使用することで必要な情報を得ることが可能となった．しかし，この検索エンジンを利用する情報検索において，検索結果として得られたページ内に存在する単語に対してさらなる詳細情報を得たい
場合には，再度新たに検索エンジンで再検索をし，選択しなければならない．Web ページの作成者は，ハイパーリンクを用いて Web ページに関連する複数の情報をあらかじめ結合することが可能であるが，これは Web ページ作成者が意図した関連
のみで結合されるため，必ずしもその Web ページを閲覧する
ユーザーのニーズを満たしているとは限らない．そこで，著者
らは Web における利用者主導による情報資源結合を実現するために，Web Index (以下 WIX と呼ぶ) システムという情報資源表現形式の提案，開発を行っている [1] [2]．

WIX システムでは，キーワードと URL とを組み合わたペ

ザーは閲覧中のページ内容に沿った適切な WIX ファイルをたくさん存在する WIX ファイルの中から選択する必要があり，

WIX システムを利用する際の負担となる可能性がある．そこ
で本論文では，閲覧中の Web ページの文章に対して形態素解
析を用いて固有名詞を抽出し，それらをより多く含んだ WIX
ファイルを検索することで，WIX ファイルの取捨選択を容易にすることを目的とした推薦システムを提案する．
本論文の構成は以下の通りである．まず 2 章で Web Index
システムの概要について述べる．3 章では本論文の関連研究を述べる．4 章では推薦システムについて述べる．5 章で本システムの利用例を示し，6 章で評価を行い，7 章で今後の課題と結論を述べる．

2 Web Index システム
2. 1 システムの概要
Web Index システムとは，キーワードと URL の組み合わせ

アの集合を XML 形式で記述した WIX ファイルというファイであるエントリの集合を，XML 形式で記述した WIX ファイ

ルを用いている．この WIX ファイルを用いて，閲覧中の Web

ルを用いて，Web ページ内の文章に出現するキーワードを対応

ページに対して結合（アタッチ）をすることで，閲覧中の Web

する URL へのハイパーリンクに変換する，Web における情報

ページ内の文章に出現するキーワードを，それに対応する URL

資源結合を実現するシステムである．

へのハイパーリンクへと変換する．このように，WIX システ
ムではユーザー主導でのハイパーリンクの生成を実現すること

2. 2 WIX ファイル

により，検索エンジンを何度も使う時間と負担を軽減し，ユーWIX ファイルはキーワードと URL の組み合わせを XML

ザーに素早く情報を提供することが可能となる．また，ユー形式で記述したファイルである．見出し語となるキーワード

ザー主導でハイパーリンクを生成できることにより，Web ペー

は keyword 要素として，それに対応する詳細情報を示す Web

ジ作成の時系列に依存することなく，古い Web ページから新ページの URL を target 要素として記述し，この 2 つを合わせ

しい Web ページへのリンクも可能となる．

てエントリと呼ぶ．また，header 要素にそのファイルの概要や全ての WIX ファイルは WIX ライブラリと呼ばれるシステ

メタデータ，作成者のコメント等を記述することも可能である．

ムで管理されており，今後 WIX ライブラリに登録される WIXWIX ファイルは，「日本語版 Wikipedia の見出し語一覧」「プロ野球公式サイト」「Ameba ブログ」などのように，内容をグルーピングしたファイルが複数存在する．WIX ファイルの例を図 1 に示す．

図 3 wix file entry テーブルのスキーマ

2. 3. 3 Find Index
Find Index は，WIX DB 内のエントリ情報をメモリ上に展開し，高速なアタッチを実現するためのオートマトンである．

WIX システムでは，Aho-Corasick 法に基づくオートマトンを構築し，辞書式マッチングを行う [3]．

2. 4 ハイパーリンクへの変換
WIX システムのクライアントサイドは Chrome Extension
によって実装されている．
この拡張機能を導入するとブラウザ下部に図 4 のようなツー
図 1 WIX ファイルの例

ルバーが表示される．

2. 3 アーキテクチャ
図 4 WIX ツールバー

2. 3. 1 WIX ライブラリ
WIX ライブラリは，WIX ファイル全てをファイル単位で管理しているシステムである．WIX ファイル作成者は，WIX ラ
イブラリを通じて WIX ファイルをアップロードすることができ，アップロードされた WIX ファイルはエントリ単位に分割され WIX DB に格納される．

2. 3. 2 WIX DB
WIX DB では，WIX ファイルをエントリ単位に分割し，そこのツールバー内のボタンをクリックすると，そのボタンに対応する WIX ファイル内のキーワードと Web ページ中の文章が照らし合わされる．キーワードが Web ページ中に存在した
場合，WIX ファイルの target 要素として記述された URL へのハイパーリンクに変換される．この結合操作のことをアタッチと呼ぶ．アタッチ前後の Web ページを図 5，図 6 に示す．

れぞれを RDB のタプルとして管理するデータベースである．

WIX ファイルのメタ情報を格納する wix file meta info テー
ブルでは，WIX ファイルの ID(wid)，WIX ファイルのタイ
トル (name)，WIX ファイルの作成者 (author)，作成者によるコメント (comment)，WIX ファイルの内容に関する記述(description)，言語情報 (language) を属性として持つ．
WIX ファイルのエントリ情報を管理する wix file entry テー
ブルでは，そのエントリが含まれている WIX ファイルのID(wid)，エントリの ID(eid)，キーワード (keyword) とそれに対応する URL(target) を属性として持つ．
図 5 アタッチ前の Web ページ

3 関連研究3. 1 Web Index における推薦を目的とした研究
Web Index システムにおいて本研究と同様に推薦を目的とし
図 2 wix file meta info テーブルのスキーマたものとして，「Web Index におけるキーワード適合型サービ
ス推薦システム」[4] が挙げられる．Web Index には，単語リス
トと検索エンジン，SNS，EC サイトなどの検索結果ページへのハイパーリンクを生成する仕組み (Wordtank アタッチと呼図 7 キーワード適合型サービス推薦システムで使用されるデータ

図 6 アタッチ後の Web ページ

ベースぶ) も構築されている．このような検索結果のページは，URL
内にクエリパラメータが結合されており，このパラメータとして適切なキーワードを指定することにより，Wordtank アタッチにおけるハイパーリンク生成が可能となる．この研究では，
こうした特徴を持つ Web サービスに対し，単語の分類ごとに検索先候補を推薦するシステムを提案している．
この研究では，何十万と存在するキーワードに対して似通った特性を持つ単語群を type と呼ぶものでグルーピングし，またその type に対して関連のあるサービスを指定して，図 7 に示
すようなデータベースを用意する．文章中のキーワードに対してアタッチする際，見つかったキーワードに対してその type 情報を取得し，変換したハイパーリンクの a タグ中の属性としてtype 情報を記述する．そのハイパーリンクのマウスオーバー時に，type 情報をもとにして関連するサービスを特定し，その情報をポップアップで表示する．例えば，アタッチ時に「大谷翔平」というキーワードが見つかった場合，図 7 のデータベース
からこのキーワードは「BaseballPlayer」という type に分類されると特定され、その情報はハイパーリンクの a タグ内の属性として記述される．そのリンクをマウスオーバーすると，今度んでいて知らない単語に出くわしたとき，テキストを選択，コ
ピー＆ペーストして検索することの煩わしさを解消するために開発されたアプリケーションである．Linkify では，ユーザが検索したくなるようなキーワードを機械学習によって自動的に認識しリンクに変換することで，キーワードをタップするだけ
で Google や Wikipedia，Twitter などのさまざまな Web サイ
ト上でキーワードを検索できる．
ま た ，テ キス ト を入 力 と して そ の中 の 単 語を Wikipediaの 記 事 と 関 連 づ け る 技 術 と し て Wikification が 存 在 す る ．

Wikipedia(http://ja.wikipedia.org) では，ページ内の単語に対し，その単語に対応するページが存在する場合に，そのページ
へのハイパーリンクが生成されており，ユーザーにとっての検索の負担が軽減される．Rada Mihalcea ら [6] や David Milne
ら [7] は Wikipedia へのリンクを自動生成する Wikify!のような Wikification システムを提案している．

4 WIX ファイル推薦システム
4. 1 概要はデータベースから「BaseballPlayer」type に紐づいたサービ

本論文で提案する推薦システムの概要を図 8 に示す．本シススである「Google(web)」「Yahoo(image)」「Twitter」が選択

テムではまず，Web ページの文章に対して形態素解析を用いてされ，これらがキーワードに適したサービスであるとして推薦

固有名詞を抽出し，それらをより多く含んだ WIX ファイルをされる．

特定することにより，推薦システムの実現を試みた．

上記の研究が Wordtank アタッチにおけるキーワード適合型の Web サービス推薦であるのに対し，本論文では 1 つの Web
ページに対して WIX ファイルを推薦する，すなわちページ適合型の WIX ファイル推薦システムと位置付けられる．
表 1 本研究の位置付け
キーワード適合型 ページ適合型

WIX ファイルによるアタッチ
Wordtank によるアタッチ

本研究
文献 [4]

3. 2 Web Index の関連研究
Web Index の Web 上の単語をハイパーリンクに変換すると

図 8 推薦システムのアーキテクチャ

いう観点から，関連研究として山田育矢ら [5] による Linkifyというアプリケーションが挙げられる．ニュースや文献を読まず図 4 に示したツールバーを拡張し，図 9 のようにレコメンドボタンを用意した．このレコメンドボタンをクリックするは wix file entry テーブルに格納されている．固有名詞抽出にと，body タグ内の文章が WIX システムが動作するサーバー

おいて，「紅白歌合戦」「北島三郎」「サザンオールスターズ」とに送信される．

いう単語が抽出されたとしたとき，wid が 1 の WIX ファイルにはこの 3 つの単語すべてが存在しており，wid が 2 の WIX
ファイルにはこれらが 1 つも含まれておらず，wid が 3 の WIX
図 9 拡張したツールバー

ファイルには 2 つの単語が含まれている．したがってこの場合，抽出された固有名詞を含んでいる数の順に，wid が 1，3 でサーバー内では，まず Web ページ内の文章を得るのに不要となるタグ部分をすべて除去する．続いて形態素解析を利用しある WIX ファイル，すなわち Wikipedia の WIX ファイルと，
音楽の WIX ファイルを推薦すべきとする．

て得られた Web ページ文章を分かち書きし，単語を抽出する．
表 2 wix file meta info テーブルの例

ここで，WIX システムにおいてはアタッチの対象となるキー
ワードは固有名詞が主に想定されるため，分かち書きした文章

wid

name

1

Wikipedia

2

スポーツ

3

音楽

中から固有名詞を抽出する．抽出された固有名詞を含む WIX
ファイルを特定するために，データベースを検索する．推薦すべき WIX ファイルを特定できたらその情報はクライアントサ
イドに返され，図 10 のようにブラウザ上にポップアップで結果を表示する．

表 3 wix file entry テーブルの例

wid eid

keyword
サザンオールスターズ

1

1

1

2

北島三郎

1

3

紅白歌合戦

3

1

サザンオールスターズ

3

2

北島三郎

データベースを検索する際のクエリは次のようになる．


推薦する WIX ファイルを特定するクエリ



SELECT wid, count(*) FROM wix file entry WHERE
keyword like k1 OR keyword like k2 OR … OR keyword
like kn GROUP BY wid ORDER BY count DESC;
図 10 実装イメージ図

WHERE 句には「keyword like kn 」が，Web ページから抽出されたキーワードの数だけ OR で繋げて並べられる．kn は

4. 2 形態素解析
本研究では，Web ページの文章中から固有名詞を抽出する
のに形態素解析を用いた．形態素解析は，自然言語のテキス
トデータを品詞等の情報に基づき分割する技術であり，本研
究では主要なオープンソースの形態素解析器である MeCab [8]を使用した．辞書ファイルには固有名詞に強い辞書とされる

mecab-ipadic-NEologd [9] を利用した．
4. 3 キーワードの出現数による推薦抽出された各キーワードを表す．

4. 4 キーワードの含有率を用いた推薦
上記の推薦手法と別に，次のような含有率を用いた推薦手法を提案する．
上記の方法でも利用した，抽出されたキーワードと WIX ファ
イル内のキーワードとの共通単語の種類数，すなわち |X ∩ Yi |を利用する．また，各 WIX ファイルに含まれる全キーワードの数を |Yi | とする．ここで，抽出されたキーワードと各 WIX

形態素解析によって抽出された固有名詞を含む WIX ファ

ファイル内のキーワードとの共通単語の種類数に対し，各 WIX

イルを検索する．抽出されたキーワードの集合を X ，各 WIX

ファイルに含まれている全キーワード数に対する割合を含有率

ファイルに含まれるキーワードの集合を Yi とする．ここで，iと呼ぶこととし，は WIX ファイルの ID に対応している．各 WIX ファイル Yiに対して，X ∩ Yi の要素数を取得し，その要素数の大きい WIX
ファイルから推薦すべきものであるとみなす．
例えば，WIX DB 内に表 2，3 のようにタプルが存在していたとする．WIX ファイルのファイル名を含むメタ情報は

wix file meta info テーブルに，それが含むキーワード等の情報

含有率 pi =|X ∩ Yi |
|Yi |

(1)

と定める．この含有率を各 WIX ファイルに対して求め，その値が大きいものから推薦すべき WIX ファイルであるとするのがこの推薦手法である．

4. 3 節に述べた手法では，抽出されたキーワードと WIX ファ

イル内のキーワードとの共通単語の絶対数，つまり |X ∩ Yi | の

表 5 AKB48 に関するページに対する含有率を用いた推薦結果

みによって推薦すべき WIX ファイルを特定していたため，各推薦順位

WIX ファイル名

WIX ファイルが含む全キーワードの数 |Yi | の多少によって，

1

SKE48 チーム KII

2

AKB48 チーム A

3

江崎グリコ

推薦に有利なものと不利なものが生じてしまう恐れがある．含有率を用いた推薦手法ではそのデメリットが軽減されると考え
られる．

4

SKE48

5

AKB48

例えば，図 2，図 3 に示した例において，「Wikipedia」WIX
ファイルのキーワード数を 100000，「スポーツ」WIX ファイルと「音楽」WIX ファイルのキーワード数を 1000 とする．このとき，4. 3 節の例で示した通り，|X ∩ Y1 | = 3 ，|X ∩ Y2 | = 0 ，|X ∩ Y3 | = 2 となる．(1) 式で示したように含有率を計算する
02
3= 0.00003, p2 = 1000
= 0, p3 = 1000
= 0.002と，p1 = 100000となる．得られた含有率を大きい順に並べると，p3 , p1 , p2 (= 0)となる．したがって，音楽の WIX ファイル，Wikipedia の

5. 2 例 2:野球選手に関するページ
野球選手に関するページ [11] に対して本推薦システムを用いた結果，「野球選手」という WIX ファイルが推薦順位上位 5
つの WIX ファイルの中に含まれたが，出現数による推薦では「サッカー日本代表選手」，含有率による推薦では加えて「ゴルファー」が上位の WIX ファイルであると推薦された．

WIX ファイルの順に推薦すべきと判断する．

5 WIX ファイル推薦システムの利用例
本推薦システムの用例として，3 つのニュース記事と，それに対して本システムを用いて推薦をおこなった結果を以下に示す．推薦手法はキーワードの出現数を用いたときのものと，含有率を用いたときのものの 2 種類を用い，それぞれの結果を示す．また，推薦順位の高かったものを上から 5 つ表示している．

5. 1 例 1:AKB48 に関するページ
AKB48 に関するページ [10] に対して本推薦システムを用いた結果，出現数を用いた推薦と含有率を用いた推薦ともに，「AKB48」や「SKE48」といった 48 グループに関連する WIX
ファイルが推薦順位上位 5 個の中で半分以上を占め，比較的多図 12 野球選手に関するページ

く推薦された．
表 6 野球選手に関するページに対する出現数を用いた推薦結果
推薦順位

WIX ファイル名1

Wikipedia ja

2

サッカー日本代表

3

野球選手

4

企業一覧 (小売業界)

5

江崎グリコ

表 7 野球選手に関するページに対する含有率を用いた推薦結果

図 11 AKB48 に関するページ

表 4 AKB48 に関するページに対する出現数を用いた推薦結果
推薦順位

WIX ファイル名1

Wikipedia ja

2

SKE48

3

AKB48

4

SKE48 チーム KII

5

AKB48 チーム A

推薦順位

WIX ファイル名

1

サッカー日本代表

2

ゴルファー

3

伊藤ハム

4

江崎グリコ

5

野球選手

5. 3 例 3:カルビーの商品に関するページ
カルビーの商品に関するページ [12] に対して本推薦シス

用例 1 では，図 14 より，出現数による推薦において「適切」という回答が最も多く，含有率による推薦においては「ある程テムを用いた結果，「カルビー」という WIX ファイルの他，

度適切」という意見が最も多かった．用例 2 では，図 15 より，「Wikipedia ja」「江崎グリコ」「企業一覧 (食品業界)」
「企業一

「適切」
「ある程度適切」という回答はほとんどなく，比較的ネ覧 (情報・通信業界)」が推薦順位上位の WIX ファイルである

ガティブな意見に偏った．用例 3 では，図 16 より出現率によとして推薦された．

る推薦では「ある程度適切」という意見が最も多く，ポジティ
ブな意見に偏った．含有率による推薦では「適切」「ある程度適切」「どちらとも言えない」の上位 3 つに均等にばらけたものの，こちらも比較的ポジティブな意見に偏った．また，用例 1〜3 においてニュース記事本文とは一見関係のなさそうな「江崎グリコ」が推薦されていたり，用例 2 において野球選手の記事であるにも関わらず「ゴルファー」や「サッカー日本代表選
手」が優先的に推薦されていることに違和感を感じるという意
見が多数寄せられた．
ユーザー調査の結果からは，出現率を用いた推薦と含有率を用いた推薦でどちらかが優位であるというわけではなく，テキスト本文の内容に左右されて両方ともポジティブもしくはネガ

図 13 カルビーの商品に関するページ

ティブな意見に偏るという結果となった．
今回用意した用例では，ニュースサイトのページに対して

WIX ファイルを推薦する例を示したが，このような Web ペー
表 8 カルビーの商品に関するページに対する出現数を用いた推薦結果

ジではメニューバーや他の関連記事へのリンクなど，本文記事

推薦順位

WIX ファイル名1

Wikipedia ja

2

カルビー

3

企業一覧 (食品業界)

薄い文章が多く含まれる場合，関連性の低い WIX ファイルま

4

江崎グリコ

でもが推薦される可能性が高まり，すなわち多くノイズが発生

5

企業一覧 (情報・通信業界)することが考えられる．ノイズの発生が多い場合は WIX ファとは直接関係のない文字列が出現することになる．したがって，
このようにテキストの中にメインコンテンツの本文とは関係のイルの取捨選択が容易になったとは言い難い．また，キーワー
ド数の少ない WIX ファイルほど，(1) 式において分母が小さ
表 9 カルビーの商品に関するページに対する含有率を用いた推薦結果
推薦順位

WIX ファイル名

1

カルビー

2

江崎グリコ

3

企業一覧 (食品業界)くなるため含有率が大きくなる．したがって含有率を用いた推薦では有利に働くと考えられるが，それだけノイズによる影響も大きく発生してしまうというデメリットもある．逆に，キーワード数の多い WIX ファイルほど，本文のテキストと一致す

4

Wikipedia ja

るキーワードが多く見つかる可能性が高いため出現数による5

企業一覧 (情報・通信業界)推薦において，より有利に働くと考えられる．しかし，やはりキーワードが多く見つかる分ノイズによる影響も受けやすい．
また，(1) 式において分母が大きくなってしまい含有率が小さ6 評価くなるため，含有率を用いた推薦ではやや不利になることが考えられる．

6. 1 評 価 方 法

用例 2 の野球選手に関する Web ページに対して「ゴルファー」

出現数を利用した方法と含有率を利用した方法の 2 種類の推や「サッカー日本代表選手」が優先的に推薦されていたのは，薦手法を比較し，本システムの推薦精度を評価するため，6 人

本文外の部分で得られた文字列によるノイズとこれらの WIXの被験者に対してアンケート調査を行なった．

ファイルの小ささによるものであると考えられる．

6. 2 ユーザー調査

7 今後の課題と結論

第 5 章で示した 3 つの用例で出現数を利用した推薦結果および含有率を利用した推薦結果それぞれに対し，ページ内容に関7. 1 今後の課題

連する WIX ファイルが適切に推薦されているかを問い，「適本研究では WIX ファイルの推薦手法として，Web ページに切」
「あまり適切でない」「どちらとも言えない」「あまり適切でおけるキーワードの出現数によるものと含有率によるものの 2ない」「適切でない」の 5 段階で評価してもらった．各用例につの手法を用いた．しかし，推薦の手法としてはこれらの方法

対するアンケートの結果を図 14 から図 16 に示す．

だけでなく他の方法も考慮するべきであろう．本論文の用例でとして，形態素解析により得られたキーワードをより多く含む

WIX ファイルを推薦する手法と，WIX ファイルの全単語数に対しての含有率を用いた手法の 2 つを提案した．アンケート調査による推薦精度の評価から，これらの手法の甲乙は付け難く，
また Web ページの内容に左右されて適切な推薦かそうでないか意見が分かれる結果となった．提案手法としてこれら 2 つでは十分なものとは言えないため，さらなる推薦手法による比較と評価が今後の課題である．
図 14 用例 1 に対するユーザー調査結果

文

図 15 用例 2 に対するユーザー調査結果

図 16 用例 3 に対するユーザー調査結果

は，推薦された結果としてノイズが発生していたり，WIX ファ
イルの大きさによる有利不利，また推薦精度が Web ページの内容に左右される結果となった．そのため，例えば単語間類似度を考慮した推薦手法など，さらなる推薦手法の提案とその精度の比較・評価が今後の課題となる．また，推薦システムを実現するにあたり形態素解析を利用した．だが，WIX システムにおいては従来より，アタッチ処理に Aho-Corasick 法によるオートマトンを利用しており，形態素解析と WIX システムの親和性については検討の余地がある．さらに，本システムは日
本語での使用を前提として形態素解析を用いた．英語などの場
合はその必要はなく、その代わり熟語やイディオムの表現の考慮が必要になると考えられる．このような多言語への対応が求められる．

7. 2 結論

本論文では，今後増加が想定される WIX ファイルに対し，閲覧中の Web ページに適したものを容易に取捨選択することを目的とした WIX ファイル推薦システムを提案した．実装にあたっては，形態素解析により Web ページの文章から固有名詞を抽出することでこのシステムを実現した．また，推薦手法

献[1] 林昌弘，青山峻，朱成敏，遠山元道. KeioWIX システム (1) ユー
ザインターフェース. データ工学ワークショップ，DEIM2011.
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2011.
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http://taku910.github.io/mecab/[9] 『mecab-ipadic-neologd/README.ja.md at master· neologd/mecabipadic-neologd』閲覧日時 2019 年 1 月 10 日
https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd/blob/master/
README.ja.md[10] 用例 1 で用いたサイト『AKB48 グループ成人式 3 千円の振袖に驚きの声も（THE PAGE） - Yahoo!ニュース』閲覧日時
2019 年 1 月 14 日
https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20190114-00010001-wordleafent[11] 用例 2 で用いたサイト『今季の復活期待の選手たち、ダルビッシュの名前も（日刊スポーツ） - Yahoo!ニュース』閲覧日時
2019 年 1 月 14 日
https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20190114-00446075-nksportsbase[12] 用例 3 で用いたサイト『好みの味が必ず見つかる！ カルビーから 6 つの「梅味」商品登場！（東京バーゲンマニア） - Yahoo!
ニュース』閲覧日時 2019 年 1 月 14 日
https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20190107-00000004-tkybgmnvlife