日本データベース学会和文論文誌
一般論文

Vol. 22-J, Article No. 4, 2024 年 3 月

Search as Learning with Chatbot:

情報探索を諦めてしまうユーザも少なくない [12]．また，調べる

ウェブ検索におけるトピック理解へをしてしまう可能性もある．結果として，テーマとその周辺情報べき観点を見落としていたり，先入観に基づいた偏った情報検索を十分に理解せず，偏った情報や誤った情報に基づく根拠に乏しの内省を促す問いかけボット

い意見を形成してしまう恐れがある．
ウェブ検索行動における知識習得を狙った既存研究として，検奥瀬 雄哉 1

索トピックの各サブトピックに関するページ閲覧の程度をゲージ

山本 祐輔 2の増減でフィードバックするウェブ検索インタフェースが提案されている [4, 16]．しかし，上記検索インタフェースを用いた場

本稿では，あるテーマについてウェブ検索を行いながら意見形

合，ユーザは様々なサブトピックについて網羅的にウェブ検索を成を行うユーザに，テーマについてのより深い理解を促す問いか行うがゲージを上げることが目的となってしまい，知識習得に有けを行うチャットボットを提案する *1 ．提案するチャットボット

意な影響を与えないことが明らかになっている．このことから，（以下，問いかけボット）は，ウェブ検索エンジンに埋め込む形

網羅的なウェブ検索を行うことがユーザの目的となってしまうよ

で利用する．問いかけボットは，ユーザが意見形成に必要となる

うなウェブ検索インタフェースは，ユーザのウェブ検索を通した

様々な観点のうち，ある観点についてのウェブ検索を行っている知識習得に貢献するわけではないと考えられる．

と判定したタイミングで，その観点について内省を促すための問

本稿では，ウェブ検索を通して意見形成を行う際，ユーザが能いかけ文を提示する．意見形成のテーマについて調査が不足して動的なウェブ検索を行い意見形成に必要となる知識を習得したいる場合，ウェブ検索が不足している観点についての問いかけ文

状態で意見形成を行うための問いかけ文提示インタラクション

や，ウェブ検索中の観点に対するより深い理解を促すための問いを提案する．横田らは，学びは問いから始まり，問いかけの解決

かけ文を提示する．ウェブ検索状況に応じた問いかけ文の提示にへの希求が学習者の目的となり，学びへの原動力になると述べてより，テーマに関する深い理解に基づいた意見形成を支援する．

いる [24]．また，学習者は，自身の理解度を過信する傾向があ

クラウドソーシングを用いたユーザ実験の結果，問いかけボット

り，ある概念について理解していると感じた場合，学習を怠ってが埋め込まれた提案システムを使用したユーザは，検索トピック

しまうことがある．このようなケースでは，学習者を，学習中のについての理解を深めるために，より時間をかけてウェブ検索をトピックの学習に集中させるような問いかけを行うことで，能行い，様々なクエリを発行し，より多くのウェブページを閲覧す

動的かつ効果的な学習活動を引き出すことができるとされている傾向にあった．

る [15]．この知見を踏まえて，本研究では，ウェブ検索中のユー
ザに対して，ウェブ検索中のトピック理解への内省を促し，意見

1 はじめに形成に必要となる知識を獲得，整理するためのウェブ検索を支援する，問いかけ文の提示を行う問いかけボットを設計する．

今日，ウェブ検索エンジンは単なる調べ物だけでなく，学習や提案システムは，ウェブ検索サイト上で動作する問いかけボッ

意見形成のためにも利用されている．ある事柄を理解するためにトとして設計されている．図 1 は，提案システムの振る舞いを行われる情報検索は，Search as Learning（学習のための情報検示している．提案システムのプロトタイプは，問いかけインタラ索）として概念化されている [17]．学習のための情報検索では，クションを行うチャットエリアと，ユーザがウェブ検索を通して学習テーマに関する深い理解を得るために，探索的かつ反復的に形成した意見を入力する意見形成エリアから構成される．問いか

複数の文書にアクセスすることが求められる [18]．

けボットによる問いかけインタラクションは，検索結果画面右側

意見形成のための情報検索は，学習のための情報検索の一種と見なせる．説得力のある意見を形成するためには，テーマについにてチャット形式で行われる．問いかけの種別とタイミングは 2ての深い理解に加え，妥当な根拠が必要となる．それゆえ，意見種類ある．1 つ目は，ユーザが意見形成のテーマに関してある観点についてのウェブ検索を行っている際の提示である．問いかけ形成のためのウェブ検索を行う際には，ウェブページの比較や裏

ボットはその観点についての理解を深めるための問いかけ文を提付けとなる情報の確認を行い，意見を支える根拠の質を担保する

示する．例えば，「TPP（Trans-Paciﬁc Partnership：環太平洋パー必要がある [9, 22, 23]．

トナーシップ）について賛成か反対か」というトピックについしかし，説得力の高い意見を形成するために，幅広いかつ批判て意見形成を行う場合を考える．この場合，ユーザが TPP のメ的な視点でウェブ検索を行うことは容易ではない．一般に，ウェ

リットについてウェブ検索を行っているとき，提案システムは，

ブ検索は単独で行うことがほとんどである．自身の情報探索行動
やその結果についてフィードバックをもらう機会はほとんどな“TPP のメリットとデメリットは何ですか？” という問いかけ文

い．そのため，情報を集めたくても調べるべき観点が分からず，を提示し，デメリットを意識しながら TPP のメリットを考えることを促す．もう 1 つの問いかけタイミングは，ユーザが意見形

1 非会員

成エリアにて自身の意見を記述している際の提示である．意見形

株式会社ディー・エヌ・エー

成に必要となる観点のうち，ウェブ検索による調査が不足していyuya.okuse@dena.co.jp
2 正会員

名古屋市立大学 データサイエンス学部

る観点を推定し，その観点についての問いかけ文の提示を行う．

yusuke_yamamoto@acm.org*1 本論文は第 1 著者が大学在学時に執筆したものである．

例えば，TPP についてのレポートを書くためにウェブ検索をして1

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図1

提案システムの動作例．

いるユーザが，知的財産権についての調査が不足していると推定

2.2

された場合，“TPP における知的財産権の扱いについてどう思いますか？” という問いかけ文を提示する．

した検索結果を返すために，クエリの背後にあるユーザの検索
意図を把握するための問いかけシステムを提案した [1]．Ren ら

2 関連研究2.1

問いかけによるユーザ支援

Aliannejadi らは，ウェブ検索システムがユーザの意図に合致

は，会話型推薦システムにおいて，構造化された知識グラフを用
いてユーザの嗜好をモデル化し，ユーザの詳細な嗜好情報を把握

Search as Learning

情報検索における学習過程の理解や，学習を促進させるためするための質問を生成するフレームワークを提案している [13]．

のシステムや機能を対象とした研究分野は Search as Learning

Yamamoto は，クエリに関するトピックのうち，ウェブ上で反証（SAL）と称され，近年注目を集めている [6]．Roy らは，ハイラが存在するトピックに関する文（例：アトキンスダイエットは効

イトやメモを残すことで，探索的情報検索におけるユーザの学習

果がないと言われている）をウェブ検索時に見せることで，ウェを支援するアクティブラーニングツールを提案している．提案シ

ブ検索時における信憑性検証の意識を向上させるシステムを提案

ステムを使うことで，検索ユーザの検索行動が多くの指標におしている [20, 25]．本研究では，ウェブ検索中のユーザに対して，

いて有意に変化することが確認されている [14]．Câmara らは，

ウェブ検索中のトピックについての理解を深めるような問いかけ

ウェブ検索プロセスにおける学習者の知識習得を支援するウェブ

文を提示することにより，ユーザのウェブ検索を通した意見形成

検索システムを提案した．提案システムは検索行動に影響を与えの支援を行う．

ることが確認されたが，学習者の知識習得を向上させる効果は確

2.3

協調検索

認されなかったと報告している [4]．Kalyani らは，ユーザの学習

情報検索の分野では，目的を共有し複数人が協力し合いながら過程における認知レベルの違いによって，ユーザの検索行動や知行う検索行動は協調検索と呼ばれている [5]．Morris は，協調検識獲得がどのように異なるかを調査した．調査の結果，認知レベ

索の普及率や動機となる情報ニーズ，協調検索についての満足度

ルの高いウェブ検索タスクになるにつれて，検索インタラクショなどの調査を行った．調査の結果，多くのユーザが協調検索をンは増加し，クエリ発行回数やウェブページ回数が多くなること

行った経験があり，一般的な情報探索体験になってきていることが明らかになった [7]．Yamamoto らは，ウェブ検索プロセスにが明らかになった．また，情報検索を単独で行う場合に比べ，協おける批判的思考態度を喚起するために，認知心理学の知見に基調検索を行ったユーザは得られた情報の質や検索体験の点で高い

づくクエリ推薦手法，クエリプライミングを提案している [21]．

満足感を感じていることが明らかになっている [10]．Ringel ら

本研究では，意見形成のためのウェブ検索という，認知レベル

は，協調ウェブ検索をサポートするために，テーブル型ディスプの高い検索タスクを対象とし，ウェブ検索中のトピックについてレイである WeSearch というウェブ検索インタフェースを提案の理解を深めるような問いかけ文を提示することで，ウェブ検索

した．WeSearch を用いた協調検索実験の結果，WeSearch はユーザの意見形成時に必要となる学習を支援するシステムの提案

メンバー間で共通の認識を持つことを促し，意思決定を効果的にを行う．

支援できることを明らかにした [11]．Luyan らは，PairSearchという協調検索用インタフェースを提案し，ウェブ検索中の検索
行動やコミュニケーションが，ユーザの知識習得にどのように影

2

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検索トピッ
ク
問いかけ⽂提⽰なし
網羅的なウェブ検索を促す問いかけ検索トピック
ユーザが確認した観点

🔎観点A

🔎観点B

🔎観点A

🔎観点B

🔎観点C

観点Aʼ

観点Bʼ

観点Cʼ

観点C
検索トピッ
ク

観点Aʼ

観点Bʼ

※ 灰⾊：未確認の観点

図2

観点C’
🔎観点A

🔎観点B

観点C

🔎観点Aʼ

🔎観点Bʼ

観点Cʼ

観点の詳細な理解を促す問いかけ図 3 2 種類の問いかけ文提示を行うことによって期待される

提案システムの機能

ウェブ検索ユーザの行動．

響するのかを調査した [19]．調査の結果，メッセージのやり取り

けボットによる問いかけ文提示により期待されるウェブ検索ユーを行うグループほど，知識習得割合が高く，ウェブ検索中に発見

ザの行動の関係を示したものである．ある検索トピックについてした情報を共有するためのコミュニケーションが多いほど，知識意見形成を行う場合に必要となる観点として，観点 A，観点 B，習得割合が高くなることを明らかにした．本研究では，チャット

観点 C があり，各観点についてのより深い理解を行うためのよ

ボットとの問いかけインタラクションによる擬似的な協調検索体

り下位の観点として，観点 A’，観点 B’，観点 C’ があるとする．

験を通して，ユーザのウェブ検索を通した知識習得と意見形成を問いかけ文を提示しない場合，ウェブ検索するべき観点が分から支援する．

ずに情報検索を諦めてしまうユーザもいる [12]．そのため，調査するべき観点についてのウェブ検索が不足したり，観点について

3 提案システム

理解が不十分な状態で最終的な意見形成を行ってしまう可能性が本稿では，ユーザがあるテーマについて意見形成を行い，その考えられる．そこで，問いかけボットでは，情報探索が不足して内容を文章化するシナリオを想定し，ウェブ検索中のトピック理いる観点についてのウェブ検索を促す問いかけと，ウェブ検索中

解への内省を促し，意見形成に必要となる知識習得のための能動の観点についての深い理解を促す問いかけの 2 種類の問いかけ文

的ウェブ検索を促す問いかけ文を定期的に提示するウェブ検索シ

提示を行う．
1 で
図 4 は，問いかけインタラクションの流れを示している．⃝

ステムを提案する．
提案システムは，図 2 のように 3 つのエリアから構成される．

はウェブ探索中の観点について深い理解を促すための問いかけイ

1 は検索画面エリアである．検索窓に入力されたクエリに対し⃝

2 では網羅的な観点についてのウェブ検
ンタラクションを行い，⃝

2 は提案システムが問いて，ウェブ検索結果を取得し表示する．⃝

索を促すための問いかけインタラクションを行う．

かけを行うエリアである．ウェブ検索中のユーザに対して，ト2 種類の問いかけ文提示により，ユーザの調査するべき観点に

ピック理解を促すための問いかけ文をボットが提示する．ユーザ

ついてのウェブ検索を促したり，調査した観点についてのより深は，提示された問いかけ文に対して返答を行うことができる．問い理解を促すための問いかけ文を提示することで，ユーザが意見

いかけボットは，意見形成に必要となる観点についての網羅的な形成に必要となるトピックの構造を理解した上で最終的な意見形

ウェブ検索を促すための問いかけ文と，ウェブ検索を行う対象の成を行うことができるようになると期待される．

3 は意見形成
観点の理解を深めるための問いかけ文を提示する．⃝

1 の問いかけインタラクションについて説明する．
はじめに，⃝

エリアである．ユーザがウェブ検索を通して形成した意見を入力

このインタラクションでは，ユーザがウェブ探索している観点をすることができる．

推定し，その観点の内容についての理解を深めるような問いかけ

以下，問いかけインタラクションの設計，問いかけ文の生成手

文の提示を行う．

順，および提案システムに関する仮説の詳細を述べる．

本稿では，以下の方法でユーザが閲覧しているウェブページ
の観点を推定する．検索トピックを 𝑡 ，観点キーワード集合を

3.1 問いかけインタラクション
提案システムは，ウェブ検索中の検索トピックについての理解

𝐴 = {𝑎 1 , 𝑎 2 , ...𝑎 𝑛 } とする．𝑡 と観点キーワード集合 𝐴 のすべてを深めるための問いかけ文提示を行う．問いかけボットは，以下の組み合わせについて，検索トピックと観点キーワードを入力ク

の 2 種類の問いかけを行う．

エリとし，Bing Web Search API *2 を使用し，上位 30 件の検索結果を取得する．任意のウェブページについて，そのウェブページ

• ウェブ探索中の観点について深い理解を促すための問いかけが最も上位の検索結果として表示される場合の入力クエリに含• 情報探索が不足している観点についてのウェブ検索を促すた
めの問いかけ*2 https://learn.microsoft.com/en-us/rest/api/cognitiveservicesbingsearch/bing-web-api-v7-reference?source=recommendations

図 3 は，ウェブ検索中のトピックと観点の構造，および問いか3

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Vol. 22-J, Article No. 4, 2024 年 3 月のウェブ検索を行っていないと推定したため，提案システムはウェブ検索中の観点を推定①“TPP における知的財産権についてどう思いますか？” という問
いかけを行い，“メリット” とは別の観点からもウェブ検索を行い意見形成を行うよう促している．

問いかけ文提示

ユーザ実験

4
問いかけ文提示ウェブ検索中の問いかけインタラクションが説得力の高い意見

ウェブ検索不足観点の算出形成に寄与するかを検証するために，オンラインユーザ実験を行った．本ユーザ実験は検索インタフェースを要因とする 1 要
因被験者間計画で設計した．実験は 2023 年 1 月に実施した．ク
ラウドソーシングサービス Lancers.jp *3 を用いて，実験協力者を②

200 名募集した．各実験協力者には，実験参加の報酬として，250
意見形成円を支払った．

4.1
図 4 問いかけインタラクションの流れ

タスク

実験協力者には，指定したテーマについてウェブ検索を行い，意見形成を行うタスクに取り組んでもらった．意見は 200 文字
以上の文章で回答させた．

まれる観点キーワードを，そのウェブページの観点とする．例え

今回のユーザ実験での意見形成のトピックは，NTCIR INTENT-

ば，クエリ “𝑡 𝑎 1 ”，“𝑡 𝑎 2 ”，“𝑡 𝑎 3 ” でウェブ検索した際に，ウェブ

1，IMine-1 *4 タスクにおいて，サブトピックマイニングに関するページ 𝑤 は各検索結果の 1 位，3 位，5 位に表示されたとする．

サブタスクで提供されたトピックを利用し，以下の 2 つを用意

この時，𝑤 が最も検索結果の上位になる場合のクエリは “𝑡 𝑎 1 ” でした．

あるため，𝑤 は観点 𝑎 1 についてのウェブページであるとみなす．
提案システムは，ユーザが閲覧しているウェブページの観点が• 大気汚染トピック：大気汚染を防ぐための最善の方法を，理𝑎 のとき，そのユーザは観点 𝑎 でウェブ検索をしていると見な

由とともに記述してください．

す．提案システムは，観点 𝑎 に関するウェブページをユーザがは• ベトナム旅行トピック：あなたにとって，最高のベトナム旅

じめて閲覧したとき，観点 𝑎 に関するウェブ検索が始まったとみ行の計画を，その選択理由とともに記述してください．

なし，観点 𝑎 についての理解を深める問いかけ文を提示する．提4.2

案システムはウェブ検索中のユーザの行動をモニタリングするこ

実験システム本実験では，3 種類の検索 UI を用意した．3 つの検索 UI はとで，ユーザがウェブ検索中の観点を推定し，その観点について

Google や Yahoo などの一般的なウェブ検索エンジンを模したもの理解を深めるための問いかけ文の提示を定期的に行う．

のになっており，ウェブ検索結果リストの右エリアに表示される

図 5 は，“TPP について賛成か反対か” について意見形成を行

情報が UI によって異なる．

うために提案システムを利用した例である．この例では，提案シ

1 つ目は，ウェブ検索中に問いかけインタラクションを行う

ステムはユーザがメリットについてウェブ探索を行っていると推QuestionUI である．QuestionUI は本稿における提案システム定したため，“TPP のメリットとデメリットは何ですか？” といに該当する．検索タスク中に問いかけボットが提示する問いかけ

う問いかけ文の提示を行っている．

文の生成，およびウェブ検索中の実験協力者の検索観点の判定に

2 の問いかけインタラクションについて説明する．この次に，⃝は，NTCIR INTENT-1，IMine-1 タスクにおいて “大気汚染” ト

インタラクションでは，情報探索が不足している観点についてのピックおよび “ベトナム旅行” トピックに対して定義された観点

ウェブ検索を促すための問いかけ文の提示を行う．提案システムを用いた．実験を滞りなく行うために，各観点に対する問いかけ

は，意見形成エリアに入力された意見文章の文字数が 100 文字増

文はユーザ実験が始まる前にあらかじめ生成しておいた．

加する度に問いかけ文の提示を行う．この際，提案システムは意

2 つ目は，問いかけインタラクションは行わず，検索トピック

見形成に必要となる観点のうち，ウェブ検索による情報探索が不の観点の一覧を提示する PerspectiveUI である．図 7 に示すとお足している観点に関する問いかけ文を提示する．あらかじめ定義

り，PerspectiveUI は検索トピックの観点の一覧をウェブ検索結された意見形成に必要となる観点のうち，ユーザがまだウェブ検

果エリアの右に提示する．

索を行っていないと推定された観点を情報探索が不足している観

3 つ目は，問いかけインタラクション，観点の一覧提示のどち

点とし，その観点についての問いかけ文を提示する．なお，ユーらも行わない ControlUI である．ControlUI は一般的なウェブ

1 の問いかけインタラクション
ザがすでに情報探索した観点は，⃝

検索エンジンの検索 UI に対応する．

で説明した方法で同定する．

上記 3 つの検索 UI は背後で Bing Search API を利用しており，

図 6 は，TPP のメリットについてウェブ検索を行ったユーザ
2 の問いかけを提示しが意見文を書いた直後，提案システムが⃝*3 https://www.lancers.jp/*4 https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/ntcir/ntcir-taskdata.html

た例である．提案システムは，ユーザが “知的財産権” について4

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図 5 TPP のメリットについての理解を深めるための問いかけ文提示

図 6 TPP における知的財産権についての問いかけ文提示

実験協力者は任意のクエリでウェブ検索を行うことができる．まれぞれ問いかけボット機能と観点一覧提示機能の説明を行った．

た，すべての UI に共通して，検索結果リスト右側下エリアに実タスクの説明後，実験協力者には，割り当てられた検索 UI を

験協力者が形成した意見を入力するためのテキストボックスが設使用して，提示されたトピックについての意見形成を行ってもけられている．

らった．なお，検索タスク開始時にはあらかじめ筆者らが指定し4.3 実験手順

たクエリに関するウェブ検索結果が表示された状態にしておいた

各実験協力者は，(1) ユーザ登録，(2) ウェブ検索タスク，(3)（大気汚染トピック=“大気汚染”，ベトナム旅行トピック=“ベトナ事後アンケートの手順でタスクを実施した．

ム 旅行”）．タスクの制限時間は設けず，実験協力者が納得のできはじめに，実験協力者は Lancers.jp にてユーザ登録を行い，る意見形成をすることができたと思った時点で，タスクを終了しユーザ実験用ウェブサイトに移動してもらった．ユーザ実験用てもらった．意見文章の文字数については，字数制限として 200

ウェブサイトにてユーザ登録を行う際，実験協力者に意見形成を

文字以上を設定し，入力された意見文章が 200 文字未満の場合，行うトピックと UI 条件をランダムに振り分けた．

タスクを終了することができないようにした．

タスク開始前には，タスクの流れに関する説明文を提示した．

ウェブ検索タスク終了後，実験協力者には事後アンケートを

QuestionUI と PerspectiveUI を用いる実験協力者に対して，そ課した．事後アンケートでは，実験協力者に年齢や性別，学歴と5

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示すとおり，タスク所要時間について ControlUI 群と比較した
場合，QuestionUI 群の結果は，95%HDI にゼロが含まれていな
い．また，表 1 が示しているように，タスク所要時間の平均値
は ControlUI 群よりも QuestionUI 群のほうが大きい（1423 秒

vs. 1171 秒）．このことは，QuestionUI を用いた実験協力者はControlUI を用いた者よりもタスク所要時間が有意に長くなったことを示唆している．

5.2

クエリ発行回数

実験協力者が，意見形成のためのウェブ検索を行う上で，どの程度クエリを発行したかを調べるためにクエリ発行回数を分析し
図7

た．表 2 が示すとおり，クエリ発行回数について ControlUI 群

検索トピックの観点一覧を表示する PerspectiveUIと比較した場合，QuestionUI 群の結果は，95%HDI にゼロが含
まれていない．また，表 1 が示しているように，クエリ修正回数

いったデモグラフィック属性や，ウェブ検索タスク中のウェブ検の平均値は ControlUI 群よりも QuestionUI 群のほうが大きい

索行動について関する質問を行った．

（2.37 回 vs. 1.25 回）．このことは，QuestionUI を用いた実験協
力者は ControlUI を用いた者よりも追加のウェブ検索（クエリ5 結果修正）を頻繁に行ったことを示唆している．

5.3

ユーザ実験の結果，合計 188 名の実験協力者から行動ログ，事詳細ページ閲覧回数

後アンケートのデータを収集した．このうち 12 名の実験協力者

実験協力者が，意見形成のためのウェブ検索を行う上で，どのは，ウェブ検索タスクにてタスク内容を誤解していた，またはタ程度の情報源にアクセスしているかどうかを調べるために，検索

スクの実行に異常に時間がかかっていたため，外れ値として分析

結果に含まれるウェブページ（詳細ページ）の閲覧回数を分析し対象から除外した *5 ．最終的に，176 名の実験協力者のデータをた．表 2 が示すとおり，詳細ページ閲覧回数について ControlUI
群と比較した場合，QuestionUI 群の結果は，95%HDI にゼロが収集した．
本稿では，提案 UI が及ぼす影響について調べるための指標含まれていない．また，表 1 が示しているように，詳細ページ閲として，95% および 90% 最高密度区間（High Density Interval:

覧回数の平均値は ControlUI 群よりも QuestionUI 群のほうがHDI）に着目した．95%HDI はパラメータが確信度 95% で取り大きい（5.84 回 vs. 4.12）．このことは，QuestionUI を用いた実うる範囲を表したものであり，この区間にゼロを含まない場合，

験協力者は ControlUI を用いた者よりも様々なウェブページをパラメータが有効であることを意味する（頻度主義統計において閲覧したことを示唆している．

有意水準 5% で帰無仮説を棄却することに相当）．

6

本稿では，ユーザ のウェブ検索タスク中の行動指標として，“タ考察

スク所要時間”，“SERP 閲覧時間”，“クエリ発行回数”，“詳細ペー

行動指標についての分析結果から，ウェブ検索中にボットが問

ジ閲覧回数”，“最大クリック深度” を測定し，一般線形混合モデ

いかけを行う QuestionUI を使用した実験協力者は，既存のウェル (GLMM) を用いて分析を行った [3]．その上で，提案 UI が及ブ検索 UI を模した ControlUI を使用した実験協力者と比較しぼす影響について調べるための指標として，95% および 90% 最て，ウェブ検索タスク所要時間，詳細ページ閲覧回数，クエリ発

高密度区間（High Density Interval: HDI）に着目した．95%HDI

行回数が有意に増加することが明らかになった．クエリ発行回数

はパラメータが確信度 95% で取りうる範囲を表したものであり，が増加したことから，提案システムを用いた実験協力者は，より

この区間にゼロを含まない場合，パラメータが有効であることを多くの観点についてウェブ検索を行った，またはある観点につい意味する（頻度主義統計において有意水準 5% で帰無仮説を棄却て理解を深めるために複数のクエリからウェブ検索を行ったと考することに相当）．

えられる．また，詳細ページの閲覧回数が増加したことから，提5.1 タスク所要時間

案システムを用いた実験協力者は，検索トピックについての理解を深めるために複数の情報源にアクセスを行ったと考えられる．

表 1 に，各 UI 群における実験協力者の行動指標測定値および加えて，提案システムを用いた実験協力者は検索トピック理解の意見文の質の平均値と標準偏差を示す．

ための能動的なウェブ検索を行った結果，タスク所要時間が長く

実験協力者が，ウェブ検索タスクにどれほどの時間を費やなったと考えられる．

したかを調べるために，ウェブ検索タスクに費やした時間（タスク所要時間）を分析した．表 2 には，ControlUI 群に対する

今回のユーザ実験の結果を踏まえて，ウェブ検索中のトピック

QuestionUI 群，PerspectiveUI 群の GLMM の分析結果として，理解への内省を促し意見形成に必要となる知識を獲得，整理する

UI 要因の係数の平均値と 95%HDI 区間が記されている．表 2 がためのウェブ検索を促進する問いかけインタラクションの設計について考察する．事後アンケートの自由記述から，問いかけイン
タラクションについてのポジティブな評価として以下の回答が得*5 1.5 倍の四分位範囲（IQR）ルールを用いて，タスク所要時間が外れ値となられた．

る実験協力者を特定した

6日本データベース学会和文論文誌
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表1

実験協力者の行動指標測定値および意見文の質．括弧外の数値は平均値を表し，括弧内の数値は標準偏差を表す．

UI 要因
行動指標

QuestionUI

PerspectiveUI

ControlUI

タスク所要時間（秒）1423.6（715.5）

1060.9（583.5）

1171.4（620.2）

SERP 閲覧時間（秒）787.9（299.4）

700.2（316.9）

697.9（338.4）

クエリ発行回数

2.37（1.87）

1.34（0.61）

1.25（0.63）

詳細ページ閲覧回数

5.84（3.32）

4.50（2.49）

4.12（2.97）

最大クリック深度

6.80（4.45）

4.96（3.33）

5.42（3.85）

意見文の質

3.50（0.84）

2.96（1.08）

3.20（1.07）

しかし，問いかけボットについて改善するべき点は 2 つある．

表 2

ControlUI と比較したときの QuestionUI と PerspectiveUI の GLMM の 結 果 ．表 内 の 数 値 は ，平 均 値 お よ び
95%HDI を表している．95%HDI 区間にゼロが含まれない

1 つ目は，問いかけボットの返答内容である．今回の提案インタ

数値は太字で示す．

験協力者が返答を行った際，それに対する問いかけボットの返答

フェースでは，問いかけボットが提示した問いかけ文に対して実

UI 要因
行動指標
タスク所要時間SERP 閲覧時間
クエリ発行回数
詳細ページ閲覧回数
最大クリック深度

は，一律で “いいね” を表現する親指をあげた手の絵文字とした．

QuestionUI

PerspectiveUI

しかし，この返答ではウェブ検索ユーザの知識習得を支援するに

0.19

-0.04

は不十分であると考えられる．事後アンケートの自由記述にて，[0.01, 0.38][-0.24, 0.15]

0.11

-0.01

[-0.07, 0.28][-0.19, 0.17]

0.59

0.07

以上を踏まえると，ユーザの返答内容を分析しユーザの理解が不[0.26, 0.90][-0.29, 0.42]足している観点を推定し，ユーザのトピック理解をより深めるた

0.36

0.12

めの返答を行うことができると，ユーザの意見形成のための知識[0.11, 0.62][-0.14, 0.38]

0.23

-0.06

2 つ目は，問いかけ文の提示タイミングである．今回の Ques-[-0.05, 0.51][-0.35, 0.23]

tionUI では，意見形成エリアに入力された意見文章の文字数の以下の回答が得られた．
文章，言葉の返答があればよいなと思いました．

習得をより効果的に支援できると考えられる．

増加量に応じて，網羅的な観点のウェブ検索を促すための問いか
け文の提示を行った．文字数の増加量に応じた問いかけ文の提示

問いかけに表示されるキーワードをポイントに考えをは，問いかけ文の提示タイミングとして適当ではないと考えられ深めることができると感じました

る．事後アンケートの自由記述から，問いかけボットの評価につ
検索ワードに応じて，その内容を，別の観点から深掘いて以下の回答が得られた．

りしようとしてくれるシステムの存在は新鮮で，いい良さそうな機能だとは思いましたが，実現には更なるアイデアだと思う

ブラッシュアップを要するやに思います．文章を作成
上記の回答結果から，検索トピック理解への内省を促すことをして，まとめる作業をしながら問いかけにも対応した

狙った問いかけ文インタラクションは，ユーザのトピック理解を場合には更に労力を必要としました．

深める効果や，ウェブ検索が不足している点についてウェブ検索
上記の回答から，今回の問いかけ文の提示タイミングでは，問いを促す効果があると考えられる．

かけ文の提示がユーザの意見文章の入力の妨げになる場合がある

問いかけインタラクションについての評価として，以下の回答と考えられる．ユーザの意見文章入力を妨げないタイミングで，が得られた．

意見形成に必要となる観点のうち，ウェブ検索が不足している観とても画期的だし，面白いと思いました．何か学びた点についての問いかけ文の提示を行うことが必要である．また，

いと思って，検索によって知識を得る時は普通孤独な

ウェブ検索中の観点についての理解を深める目的で提示を行っものなのですが，問いかけ機能があると相手が存在た問いかけ文について本稿では，事前に各ウェブページと観点をするような感覚になって，少し楽しい気分になりま対応させることで，閲覧したウェブページからユーザのウェブ検した．

索中の観点の推定を行った．しかし，上記の方法では適切にユー
ザのウェブ検索中の観点を推定することは難しいと考える．ウェ

このことから，一般的に単独で行うウェブ検索において，問いか

ブ検索中のユーザの検索意図の推定 [2, 8] などを行い，ユーザがけインタラクションを行う提案システムを使用することで，ユー

ウェブ検索を行っている観点の推定精度を高める必要がある．

ザのウェブ検索のモチベーションを高め，能動的なウェブ検索を促す可能性があると考えられる．

7

日本データベース学会和文論文誌
一般論文

Vol. 22-J, Article No. 4, 2024 年 3 月

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7 おわりに本稿では，ウェブ検索中のユーザに対して，ウェブ検索中のト
ピック理解への内省を促し意見形成に必要となる知識を獲得，整理するためのウェブ検索を促進する問いかけインタラクションを設計した．また，問いかけインタラクションで提示するための問
いかけ文を自動生成するための問いかけ文自動生成モデルの構築も行った．問いかけインタラクションを行う提案インタフェースの効果を検証するために，クラウドソーシングを用いてオンライ
ンユーザ実験を実施した．ユーザ実験の結果，提案インタフェー
スを使用したユーザは，使用しないユーザと比べ，意見形成のためのウェブ検索により多くの時間をかけ，様々なクエリからウェ
ブ検索を行い，より多くのウェブページを閲覧するといった能動的なウェブ検索を行うことが明らかになった．今後は，問いかけ
インタラクションにおいて，提示する問いかけ文の内容やタイミ
ングの精度を高め，ユーザのウェブ検索体験を損なうことなく，
検索トピックの知識習得を促進するための改善が必要である．

謝辞
本研究は JSPS 科研費 21H03554， 21H03775，22H03905，および大幸財団の助成を受けたものです．ここに記して謝意を表し
ます．

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