DEIM Forum 2023 4b-9-4

視野の広い情報取得のための他者の観点の SERP 上への提示方法の評価
小竹神†

北山 大輔†† 工学院大学大学院工学研究科情報学専攻 〒 163-8677 東京都新宿区西新宿 1-24-2
E-mail: †em22009@ns.kogakuin.ac.jp, ††kitayama@cc.kogakuin.ac.jp
あらまし 通常検索というものは，ユーザ自身の検索クエリと SERP（Search Engine Result Page）によって行われる．そのような背景から，ユーザ自身の観点での検索となる．また，情報ニーズ自体は，他者と類似していることも多い．しかし，同様の情報ニーズであっても，ユーザによって閲覧する情報は異なる．本研究では，過去に同様のトピッ
クを閲覧しているユーザの情報を用いることで他者の観点を考慮した知識獲得ができると考える．具体的には，他のユーザの閲覧履歴を利用し，対象ユーザが同様のトピックを検索している時の SERP にて他ユーザの閲覧履歴中で類似/非類似の観点をもつページを色別で強調して表示する．本稿では，単一のクエリによる実行結果の考察を述べる．
キーワード ユーザ支援，SERP，UI・UX
について述べる．4 章では，単一の検索クエリによる実行結果

1 背景

検索エンジンの発展によって，ウェブ検索を用いて情報収集することが多くなっている．検索ユーザは，自身の興味・観点に基づいて検索をする．具体的には，ユーザ自身が入力した検と考察について述べる．5 章ではまとめについて述べる．

2 関連研究2. 1 協調検索を対象とした研究

索クエリと SERP（Search Engine Result Page）によって検Pickens ら [3] は，協調検索の仲介をするシステムを構築し，索が行われる．また，複数人で同様のトピックを検索し，目的評価した．具体的には，複数のユーザの検索クエリに基づいてを達成する検索もある．それは，協調検索 [1] と呼ばれる．例

変換された検索結果を返すようなアルゴリズムの検索システム

えば，複数人で旅行計画を立てている際に，観光地について調を提案した．2 人の検索クエリを共有するようなアルゴリズム

べるときに協力して行われる検索である．また，そのような他の検索エンジンを使用した場合と 2 人の検索ユーザがそれぞれ者と検索内容を共有する検索を支援するサービスが登場してい独立した検索エンジンを使用した場合を使用した実験の結果，る．それは，Stamp 1 と呼ばれるサービスで，共有したい相手をユニークな関連文書の発見数等が向上することを示した．

登録し，その登録した相手とのみで検索履歴の共有が行われる．

Soulier ら [4] は，探索的な検索において複数のユーザで検索

このような背景から，情報ニーズ自体は，他者と類似している

する際のアプローチを提案した．具体的には，探索的タスクをことも多いが，同様の情報ニーズであっても，ユーザによって2 人のユーザが協力して行う際に，システムがどのような検索閲覧する情報は異なる場合はそのユーザにとって共有された情の違いなのかを発見し，検索における役割を提案する手法であ報は有用であると考える．

る．被験者実験の結果，4 つの比較手法と比べて，検索セッショ

本研究では，過去に同様のトピックを閲覧しているユーザのン全体の検索精度が，有意に向上していることを示した．

情報を用いることで他者の観点を考慮した知識獲得ができるとMorris [5] は，204 人のウェブ検索行動の調査を実施し，ユー

考える．まず，検索ユーザの入力した検索クエリの文字列含む

ザが検索の過程と結果の両方において共同作業を行っているこ

ページを閲覧したユーザを候補ユーザとする．次に，その候補とを明らかにした．この結果から，協調検索の方法や頻度等のユーザの特徴ベクトルを算出し，検索ユーザと候補ユーザとの知見を提供した．

類似度を求め，それによって類似/非類似ユーザに分ける．最Yamamoto ら [6] は，協調検索における 2 つの役割が検索性後に，類似/非類似ユーザが持つ検索ユーザと類似している検能とクエリ作成に与える影響を調査した．具体的には，検索ト

索クエリの特徴語を類似/非類似ユーザによって異なる方法でピックを深掘りする役割と探索対象を拡張し，多様な情報を探

検索ユーザの SERP にて強調表示する．本稿は，小竹ら [2] がす役割が検索行動に与える影響を調査した．被験者実験の結果，発表した研究を発展させたものである．具体的には，提案手法

前者はトピックの探索に時間を費やすため，探索されていないのユーザベクトル作成方法の改善および SERP の各 Web ペー

トピックを見つけることが難しくなることや後者は，前者が調ジの類似/非類似ユーザの観点の判定方法の改善である．本稿

査した内容をもとに検索する内容を決めていることを示した．

では類似/非類似ユーザの判定方法及び，ユーザ実験の実験計

Kim ら [7] は，複数人における共同作業が学習の過程や結果画について述べる．
以下，2 章では関連研究について述べる．3 章では提案手法
1：https://stamp-browser.com/にどのような影響を及ぼすかを調査した．具体的には，大学院生を複数人のグループに分け，共通の課題を共同作業で取り組んだ．その結果，多くの情報を得ることはできたが，その情報0を整理することが難しいことを明らかにした．

Moraes ら [8] は，協調検索におけるグループサイズが検索指標や検索の成果にどのような影響を与えるのかを調査した．具U1の全閲覧ページでのベクトル[v1, v2, v3,...,]

体的には，クラウドソーシングサービスにて 300 人規模での実U1（類似ユーザ）

験にて最大 6 人のグループでの共同検索でのグループサイズに

U2の全閲覧ページでのベクトル[v1, v2, v3,...,]

検索ユーザの全閲覧ページでのベクトル[v1, v2, v3,...,]

検索ユーザ

(2)

(2)

U2（非類似ユーザ）

クエリAのSERP

よる影響を仮説を立て調査した．実験の結果，グループサイズ(1)が大きくなることでグループの検索で得られる情報が増加する

閲覧ページリスト

クエリA
閲覧ページリスト

Webページ
Webページ

ことを示した．しかし，グループサイズによる認知負荷の増加
K1, K2, K3

を評価に含めていない結果である．

(3)

Webページ(3)

ページの特徴語

K4, K5, K6
ページの特徴語

本研究の目的は，他人の検索履歴を活用して，現在検索しているユーザに新たな情報取得のきっかけのための情報提示であ

図1る．また，本研究の焦点は，現在検索しているユーザの検索行
動中において，より幅広い情報を調べるきっかけを促すことである．一方で，これらの研究の目的は，複数人で協力して互いの調べたことを共有し，検索目的を達成することである．本
研究とのこれらの研究との違いは，ユーザ同士のコミュニケー
ションまたは共同作業を必要とするかしないかであり，本研究は必要としない．

2. 2 検索ユーザに対しての検索支援の研究

提案システムの概要てなが提供するはてなブックマークエントリー情報取得 API 2から取得したユーザのことを指す．次に，提案システムの流れについて述べる．以下の，4 つの処理である．
（ 1 ） 検索ユーザの入力した検索クエリ A を含んでいるページを保存しているユーザを候補ユーザとする（ 2 ） 検索ユーザベクトルと候補ユーザベクトルの類似度を算出し類似/非類似ユーザを決定

Palani ら [9] は，検索ユーザの検索中のメモと以前の検索の豊（ 3 ） 検索ユーザが入力した検索クエリ A の検索結果の各

富なコンテキスト情報を利用したクエリ推薦を提案している．具Web ページのスニペットが類似/非類似ユーザのどちらの観点

体的には，概念を掘り下げる単語を抽出する（NotesOverview）に似ているかを k 近傍に基づいて決定と上位 10 件の SERP の内容とユーザのメモにないフレーズや（ 4 ） 検索ユーザが入力した検索クエリ A の検索結果の各単語を抽出する（NoteGap）からランダムで 6 個のクエリを提Web ページに kNN の分類結果を色別でユーザに提示示する．一般的な検索システムと提案システムを被験者に使用

まず，検索ユーザの入力した検索クエリ A を含んでいるペー

してもらった実験にて，提案システムは，標準の Web 検索よジを保存しているユーザを候補ユーザとする．この処理は，図りも多くのクエリを発行し，ドメイン固有の用語を見つけるこ

1 の (1) の処理と対応している．候補ユーザの決定は，検索ユーとができ，トピックに関連する新しい用語や概念を発見するの

ザの検索トピックと類似しているページを保存しているユーザに役立つことを示した．

を絞るために行う．本稿では，この候補ユーザの決定は主題でHogue ら [10] は，検索ユーザが閲覧したウェブページに対しはないため，クエリ文字列を含むページを保存しているユーザてラベル付けや説明を追加する等のカスタマイズできる機能でとした．次に，検索ユーザベクトルと候補ユーザベクトルを作ある「Thresher」を提案した．具体的には，技術者でない検索成し，それらの類似度を算出し類似/非類似ユーザを決定する

ユーザを対象とし，ユーザ自身が閲覧したウェブページの情報処理を行う．この処理は，図 1 の (2) の処理と対応している．

を利用できるようにすることが目的である．

具体的には，3. 3 節で述べる．また，検索ユーザが入力した検

本研究の検索ユーザに対する支援方法は，検索行動中の SERP

索クエリ A の検索結果の各 Web ページのスニペットが類似/における情報提示ある．一方で，これらの研究は，検索行動中

非類似ユーザのどちらの観点に似ているかを k 近傍に基づいてのクエリ作成時での支援やウェブページの閲覧時での支援であ決定し，色別でユーザに提示する処理を行う．この処理は，図る．本研究とのこれらの研究との違いは，検索ユーザに対する

1 の (3) の処理と対応している．具体的には，3. 4 節で述べる．

支援が，SERP 閲覧時であることが異なる．

3. 2 ユーザの閲覧履歴の収集方法

3 提案手法3. 1 提案システムの概要
提案システムの概要を図 1 に示す．提案システムは，検索

ここでは，ユーザの閲覧履歴の収集方法と候補ユーザの決定
方法について述べる．収集期間は，2022 年 10 月から 2022 年

11 月の 1ヶ月である．以下は，ユーザの情報として収集した項目である．検索ユーザが入力した検索クエリの文字列を含む記ユーザと候補ユーザの関係から成り立つ．まず，ユーザについ事をブックマークしているユーザを候補ユーザとする．

て述べる．検索ユーザとは，現在検索しているユーザのことを（ 1 ） ブックマークされている URL

指す．候補ユーザとは，検索ユーザの入力した検索キーワード（ 2 ） ブックマークしたユーザ名を含むページを閲覧したユーザである．本稿では，全閲覧履歴の代わりにソーシャルブックマークを用いたため，株式会社は

2：https://developer.hatena.ne.jp/ja/documents/bookmark/apis/
getinfo（ 3 ） タグの配列（ユーザが任意で付与したタグ）（ 4 ） 判定した観点ラベルの含有割合に基づいてスニペット（ 4 ） ブックマークしている合計ユーザー数の観点を判定する
まず，検索結果の各 Web ページのスニペットと類似/非類似（ 5 ） ブックマークした時刻

3. 3 ユーザベクトルの作成および類似/非類似ユーザの決定方法

きする．次に，東北大学が公開している Word2Vec の学習済
み日本語モデル 3 を用いてスニペット中の単語とページ中の単

ここでは，検索ユーザベクトルと候補ユーザベクトルの類似度を算出し類似/非類似ユーザを決定する処理について述べる．
まず，ユーザの特徴を求めるために，SentenceBERT [11] によりユーザベクトルを生成した．ユーザベクトルの算出方法は，以下の手順である．

語をベクトル化をする．ベクトルの次元数は，200 次元である．
最後に，k 近傍に基づいて検索結果の各 Web ページのスニペッ
トが類似/非類似ユーザの観点なのかを分類する．まず，類似/
非類似ユーザの保存ページ中の単語集合に類似/無関係/非類似の観点ラベルを付与する．観点ラベルは全ユーザの保存ページ（ 1 ） 検索ユーザの閲覧したページリストと候補ユーザの閲覧した（保存した）ページリストがある

中での出現数に対する類似ユーザの保存ページ中での出現数の割合で決定する．この出現割合が 0.66 以上の場合に類似ラベ（ 2 ） 各ウェブページを 400 字程度に分割して，その平均をページベクトルにして，閲覧リスト分のページベクトルを生成する

ル，0.33 以上の場合に無関係ラベル，それ以外の場合に非類似
ラベルを付与する．ある単語が，類似ユーザの保存ページ中に3 回出現し，非類似ユーザの保存ページ中に 1 回出現する場合，（ 3 ） 閲覧リスト分のページベクトルの平均をそのユーザのユーザベクトルとする

出現割合は 0.75 となるため，類似ユーザの観点を示す単語としてラベルをつける．

2 の処理で 400 字程度に分割する理由は，SentenceBERT でベクトル化する際に，有効な文字数でベクトル化するためである．
次に，検索ユーザと候補ユーザとの類似度を求めるために，検索ユーザのベクトルと候補ユーザのベクトルをコサイン類似度を用いて算出した．コサイン類似度の値は，式 (1) より得られる．

A·B
Sim(A, B) =|A| · |B|

ユーザが保存したページ中の文章を MeCab を用いてわかち書

次に，スニペット中の単語 t の判定を説明する．スニペット
中の単語 t に対して，無関係ラベルがついた単語を除いた，類似/非類似ユーザの保存ページ中の単語集合の類似度上位 k 件を取得する．類似度は式 (1) を用いて算出する．これらの単語のラベルが類似観点であれば 1，非類似観点であれば-1 を類似度にかけ，それを平均したものを，単語 t のスコアとする．こ(1)

れを式 (2) によって定義する．W は，ラベルが無関係を除いた類似度上位 k 件の単語集合を表し，label(w) は，単語 w のラ

ユーザごとのベクトルの要素を算出後，検索ユーザのベクトルベルが類似であるときに 1，非類似である時に-1 を返す関数でと候補ユーザのベクトルのコサイン類似度を計算する．式 (1)ある．

について，Sim(A, B) の A は検索ユーザのベクトル，B は候
補ユーザのベクトルを示す．分母の |A| · |B| は，検索ユーザ A

score(t) =1 ∑label(w) × sim(w, t)
k

(2)

w∈W

のベクトルと候補ユーザ B のベクトルの大きさを掛け合わせ

また，式（2）のスコアは，1 から-1 までの値になる．閾値を±た値を示す．分子の A · B は，検索ユーザ A のベクトルと候補

0.3 とし，閾値内は無関係とし，0.3 より大きい値の場合は，類

ユーザ B のベクトルの内積を示す．検索ユーザと全ての候補

似判定となり，-0.3 より小さい値の場合は，非類似判定となる．

ユーザに対して式 (1) を行う．最後に，そのコサイン類似度の最後に，スニペット自体の分類について述べる．そのスニ値が上位 10 位のユーザを類似ユーザとし，下位 10 位のユーザ

ペットの各単語を式（2）により各単語のスコアを算出し，そを非類似ユーザとした．

のスコアにより類似/非類似/無関係の判定を行う．そして，ス

3. 4 検索結果の各 Web ページの分類方法
ここでは，検索ユーザが入力した検索クエリ A の検索結果の各 Web ページのスニペットが類似/非類似ユーザのどちらの観点に似ているかを k 近傍に基づいて決定する処理について述べる．検索結果の各 Web ページの分類方法は以下の手順である．
（ 1 ） 検索結果の各 Web ページのスニペットと類似/非類似
ユーザが保存したページ中の文章を MeCab を用いてわかち書
きする（ 2 ） Word2Vec の学習済み日本語モデルを用いてスニペッ
ト中の単語とページ中の単語をベクトル化する（ 3 ） スニペット中の単語に関して，類似/非類似ユーザの保存ページ中の単語集合の k 近傍の類似度とラベルを用いて，観点を判定する

ニペット中の単語の分類結果からの多数決でスニペット自体の分類を行う．
次に類似/非類似に分類されたスニペットの提示方法について述べる．検索ユーザの検索クエリ A での SERP における色別表示を図 2 に示す．これは，想定している提示結果である．
黄色枠に囲われているページは，類似ユーザの観点に近いと分類した結果である．赤色枠に囲われているページは，非類似ユーザの観点に近いと分類した結果である．枠に囲われていな
いページは，どちらの観点でもない結果である．

4 実行結果と考察
ここでは，提案手法の検索ユーザに対する類似/非類似ユー
3：https://github.com/singletongue/WikiEntVec

0

類似
非類似
図2

検索ユーザの検索クエリ A での SERP における強調表示

ザ判定が，理想的になった場合での出力結果を示す．類似/非類

観光，名所の単語は，類似ユーザの閲覧したページに多く出現

似ユーザ判定は，3. 3 節の流れで処理を行うが，検索ユーザベしたため，類似判定となったと考える．しかし，北海道や観光

クトルと候補ユーザベクトル同士の類似度の精度が低いため，という単語は類似/非類似ユーザの閲覧したどちらにも出現す

今回は，以下の条件での出力例の考察を述べる．

る可能性が高いため，今回扱ったデータに偶然，類似ユーザ側•対象としたスニペット：検索クエリ「北海道 観光」の検索結果中のスニペット 6 個•

類似ユーザの閲覧履歴：北海道のレジャーに関するペー

ジ5件•

非類似ユーザの閲覧履歴：北海道のグルメに関するペーに多く出現したと考える．このことから，類似/非類似ユーザの閲覧したページ中の単語のラベル付けにおいて出現頻度以外のアプローチも検討する．

3 番目のスニペットの判定結果は，類似判定が 11 語，非類似
判定が 3 語，無関係判定が 12 語であった．この結果から，ス

ジ5件

ニペット自体は，多数決決定のため無関係と判定された．アク

まず，検索クエリ「北海道 観光」の SERP における各スニペッ

ティビティや絶景，自然のような単語は，類似ユーザの閲覧しトの判定結果を表 1 に示す．ここでは，各スニペットについてたページ群が，レジャー関連であり，それらのページ中に多くの考察を述べる．1 つ目と 2 つ目のスニペットの正解は，無関

出現単語であるため，正しく判定されていると考える．しかし係である．3 つ目と 4 つ目のスニペットの正解は，類似である．

スニペット自体の判定は非類似となったため，多数決決定以外

5 つ目と 6 つ目のスニペットの正解は，非類似である．この正にも検討する．具体的には，単純な多数決ではなく，類似/非類解とした判定に対して，3. 3 節の流れで判定した結果について

似/無関係の割合に基づいてスニペットの判定をする等である．

考察する．

4 番目のスニペットの判定結果は，類似判定が 18 語，非類似

1 番目のスニペットの判定結果は，類似判定が 9 語，非類似

判定が 5 語，無関係判定が 2 語であった．この結果から，スニ

判定が 13 語，無関係判定が 10 語であった．この結果から，ス

ペット自体は，多数決決定のため類似と判定された．アクティ

ニペット自体は，多数決決定のため非類似と判定された．北海

ビティや絶景，自然のような単語は，類似ユーザの閲覧した

道や函館，小樽のような地名の単語は，非類似ユーザの閲覧しページ群に多く出現したため，類似判定となったと考える．またページに多く出現したため，それらの単語は非類似判定とた，スニペット自体の判定も類似となったため，想定通りの結なったと考える．地名の単語は，無関係となることが正解だと果となった．

考えるため，改善が必要である．一方で，旅行やおすすめ，ス

5 番目のスニペットの判定結果は，類似判定が 1 語，非類似

ポットのようなどちらにも出現するであろう単語は無関係判定

判定が 17 語，無関係判定が 7 語であった．この結果から，スされているため，正しい判定ができていると考える．

ニペット自体は，多数決決定のため非類似と判定された．グル

2 番目のスニペットの判定結果は，類似判定が 12 語，非類似

メや海鮮，スイーツのような単語は，非類似ユーザの閲覧した判定が 3 語，無関係判定が 5 語であった．この結果から，スニ

ページ群に多く出現したため，類似判定となったと考える．まペット自体は，多数決決定のため類似と判定された．北海道やた，スニペット自体の判定も非類似となったため，想定通りの結果となった．

6 番目のスニペットの判定結果は，類似判定が 3 語，非類似
判定が 27 語，無関係判定が 4 語であった．この結果から，ス
ニペット自体は，多数決決定のため非類似と判定された．5 番
目のスニペットと同様に，グルメや海鮮，寿司のような単語は，非類似ユーザの閲覧したページ群に多く出現したため，類似判定となったと考える．また，スニペット自体の判定も非類似となったため，想定通りの結果となった．
以上のことから，スニペットの判定手法の改善や判定に使用する単語の処理に改善が必要であることがわかった．

5 ま と め
本稿では，ウェブ検索の際に，情報ニーズ自体は，他者と類似していることも多いが，同様の情報ニーズであっても，ユー
ザによって閲覧する情報は異なる場合はそのユーザにとって共有された情報は有用であると考える．この考えから，過去に同様のトピックを閲覧した他ユーザの検索ログを用いることで，検索ユーザの SERP に類似/非類似ユーザの観点に近いものを強調提示させるシステムの実行結果の考察をした．3 章にて，

SERP を強調提示する提案システムを述べた．4 章にて，単一の検索クエリによる実行結果の考察をした．今後は，検索ユー
ザに対する類似/非類似ユーザの判定手法の改善およびスニペッ
トの分類手法の改善を実施する．また，提案システムはユーザ
ベクトル作成の際に閲覧履歴が必要になるため，長期的にユーザデータを収集する仕組みを作る予定である．また，集まるまでのコールドスタート状態では，閲覧履歴のかわりにソーシャ
ルブックマークで解決する．

謝

辞

本研究の一部は，2022 年度科研費基盤研究 (C)(課題番号：

21K12147) によるものです．ここに記して謝意を表すものとし
ます．

文

献

[1] Jonathan Foster. Collaborative information seeking and retrieval. Annual Rev. Info. Sci & Technol., Vol. 40, No. 1,
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[2] 小竹神, 北山大輔. 視野の広い情報取得のための他者の観点のserp 上への提示方法の検討. 電子情報通信学会技術研究報告,
Vol. 122, No. 176, pp. 35–40, Sep 2022.
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表 1 「北海道 観光」の SERP における各スニペットの判定結果
タイトル + スニペット

類似判定（語） 非類似判定（語） 無関係判定（語） スニペット判定

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13

10

非類似

12

3

5

類似

11

3

12

無関係

18

5

2

類似

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7

非類似

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