DEIM Forum 2013 B4-5

モバイル協調検索におけるユーザの検索行動分析と協調検索支援
大重 智志†

中村 聡史†

田中 克己†† 京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻 〒 606–8501 京都府京都市左京区吉田本町
E-mail: †{ohshige,nakamura,tanaka}@dl.kuis.kyoto-u.ac.jp
あらましスマートフォンの普及により，いつでもどこでも検索することが可能となった．それに伴い，複数ユーザが同時に同一場所で同一目的でモバイル検索を行う機会も増えてきている．グループによるモバイル検索では，最終的な解を決定する際にグループメンバーの主観に大きく左右されるかどうかによって，2 種類の検索があると考えており，我々は，これまで，メンバーの主観に大きく左右されるような意思決定検索の支援を目的として，様々な候補を提示するためのクエリと，ある候補に的を絞ったようなクエリを，ユーザの検索行動をモニターしながら動的に生成・推薦する機能を開発してきた．本論文では，メンバーの主観に大きく左右されないようなファクト検索においても同じ手法が有用であると考え，評価実験を行った．ファクト検索における提案手法の有用性を示し，意思決定検索とファクト検索におけるユーザの検索行動の違いについて分析し，それを踏まえてモバイル協調検索支援機能について考察する．
キーワード

モバイル協調検索，協調検索，クエリ推薦

1. は じ め に（ 3 ） 物理的制約がある（ 4 ） グループメンバーの影響を受ける

株式会社インプレス R&D の『スマートフォン/ケータイ利モバイル協調検索はその場で突発的に検索が始まる可能性が高用動向調査 2013』[1] によると，個人のスマートフォン利用率

く，それほど多くの時間を検索に充てられないという場合があは 39.9%に達し，特に，20 代の男女の利用率は約 60%となっり，(1) のような制約が考えられる．また，その場で検索が始まている．さらに，非利用者のうち 65.5%がスマートフォンの利

るということはその場所に関係のある検索である可能性が高く，用を検討している．このようなスマートフォンの爆発的な人気(2) のような制約が考えられる．さらに，モバイル端末は小型

によって，人々は時と場所を選ばずに Web 検索を行えるようであるため，ディスプレイが小さく，文字入力がやりづらいたになった．実際に，スマートフォン利用者のうち，66%が 1 日

めに，(3) のような制約が考えられる．そして，モバイル協調に 1 回以上検索エンジンを利用し，86%が外出先で使用してい検索は複数人で検索を行うために，自身では思いつかなかった

ることがわかっている [2]．

ようなクエリなどを，他のメンバーとの会話によって思いつく

ところで，近年，個人による単独での Web 検索が行われて場合があり，(4) が考えられる．

いるだけでなく，複数人によるグループでの Web 検索も多く

モバイル協調検索は，複数人で検索を行うため，解をひとつ行われている [3]．例えば，グループで旅行の計画を立てるために決める必要がある場合には必然的にグループでの意思決定がに，観光スポットや宿泊するホテルを皆で検索して探したり，行われる．このとき，複数の解候補の中からいずれを解とする

ネットショッピングをする際に，様々な候補の中から価格や品かは，主観に大きく左右される場合とそうでない場合がある．

質など最良の物を皆で検索して探したり，といった状況がある．

前者の場合，例えば，「旅行先で次にどこに行くかということを本論文では，このように複数人で協調して検索を行うような行

皆で検索して探す」という状況がある．検索によって行く場所

動を協調検索と呼ぶ．また，スマートフォンの普及により，時の候補はいくつかあげられるが，最終的に行く場所というのはと場所を選ばずに Web 検索を行えるようになったために，PC

メンバーの行きたい場所という主観によって決定される．また，を利用した協調検索だけでなく，スマートフォンによる協調検

後者の場合，例えば，「その場所にある綺麗な花の名前が気に索を行う機会も増えてきた．例えば，グループでの旅行の際に，なって皆で検索して探す」という状況がある．検索によってそ

次にどこで何をするかということを決めるために周辺の観光の花だと思われる候補はいくつかあげられるが，最終的にそのスポット情報を皆で検索して探す，災害に遭ってしまった際に花だと断定する際には，メンバーの主観には依存しない．本論

被災したメンバーで帰路を探す，うろ覚えの情報を皆に助けて

文では，前者の，メンバーの主観に依存するような，意思決定

もらって検索して探す，といった状況がある．本論文では，スが重要となる検索をモバイル協調検索における意思決定検索，

マートフォンなどの小型のモバイル端末を用いて協調検索を行

後者の，メンバーの主観に依存しないような，ある事実に関すうことをモバイル協調検索と呼ぶ．そのモバイル協調検索の特る検索をモバイル協調検索におけるファクト検索と呼ぶ．

徴として，以下のようなものが考えられる．

我々は，これまで，意思決定検索における問題をクエリ推薦（ 1 ） 時間的制約があるによって解決しようとしてきた [4]．具体的には，様々な候補を（ 2 ） 地理的制約がある

提示するためのクエリとある候補に的を絞ったようなクエリを，

ユーザの検索行動をモニターしながら動的に生成，推薦する手ことで，ウェブコンテンツの比較・検討を支援するインタフェー法である．本論文では，この手法がファクト検索においても有スを提案している．

効であるのではないかと考え，評価実験を行った．また，実験

小谷ら [12] の研究では，気に入ったウェブページを他のユーの結果から，意思決定検索とファクト検索におけるユーザの検ザの検索結果一覧に割り込ませることにより通知する機能や，索行動の違いについての分析を行い，ファクト検索における支

各ユーザの探索空間を共有する機能により，ユーザ間の情報共援方法についての考察を行った．

有を支援している．

2. 関 連 研 究

これらの研究は我々同様モバイル端末を用いた協調検索を想定している．しかし，これらの研究は情報の比較・共有に注目

2. 1 特殊な環境での協調検索しており，我々はクエリ推薦によって検索範囲をコントロール

WeSearch [5] では，机上ディスプレイを用いてグループで一して支援しているという点で異なる．

緒に Web 検索を行うインタフェースを提案している．クリッ
プと呼ばれる小さなコンテンツを用いることで，自身の特に主3. 提 案 手 法

張することを表現でき，机上が乱雑になるのを防ぐこともでき

我々はこれまで，モバイル協調検索の意思決定検索においてる．また，これまでのグループの検索行動の流れが分かるマー

意思決定までスムーズに進まないという問題を解決するために，キーという特徴もある．

話題を発散させるようなクエリと話題を収束させるようなクエ

谷ら [6] の研究では実世界での協調的な探索型検索について，

リを動的に生成・推薦する手法を提案してきた [4]．我々はこの自動車内での会話に着目している．内容としては，車内での会手法がファクト検索にも有用であるのではないかと考えている．

話からトピックと属性を抽出し，それに基づいて Web 検索を

以下では，ファクト検索にも有用であると考えた理由と，これ行い，結果を出力するシステムを提案している．

までに提案してきた我々の手法について簡単に説明する．

これらはいずれも，協調検索支援のための研究であるが，机3. 1 ファクト検索における問題と手法の適用

上ディスプレイが必要であったり，車内に限定されていたり，

ファクト検索において，グループのメンバーが皆，いつまで特殊な環境を想定している．この点が，我々の考える時と場所も同じような検索行動をとっていると，検索範囲が被ってしまを選ばないような協調検索と異なっている．

い，効率的な検索が行えなくなってしまい，解を見つけられる

2. 2 PC を用いた協調検索可能性も減ってくる．また，グループのメンバーが皆，いつまSearchTogether [7] は，遠隔地にいるユーザが PC を用いてでもバラバラな検索行動をとっていると，様々な候補を探すだ

同期的・非同期的に協調検索を行うためのシステムである．各

けで時間が経ってしまい，その候補が正しいのかという検証をユーザがそれぞれの PC で入力したクエリが他の協調ユーザと行うことが難しくなる可能性がある．これらの問題は，我々の共有されたり，気に入ったページを推薦したり，ページに対し考える意思決定検索における問題と似ており，そのため，先のて評価やコメントなどを付加できるなどの機能がある．ユーザ

手法がファクト検索にも適用できるのではないかと考えた．グはこうした機能を利用することで，効率的に協調検索を行える．

ループ内での検索の話題を発散させるようなクエリを推薦す

CoSearch [8] では，複数のユーザが 1 台の PC と複数のマウることで，重複した検索行動を防ぎ，様々な候補について検索

ス・モバイル端末を用いて協調検索を行う．各ユーザにはカーできるようにする．また，グループ内での話題を収束させるよ

ソルが 1 つずつ割り当てられ，ディスプレイ上に色で区別されうなクエリを推薦することで，検索の的を絞らせることができたカーソルが表示されている．各ユーザは自身のカーソルをマる．ここで，前者のような話題を発散させるクエリを「発散クウスで操作し，クエリや閲覧ページをキューに貯めて協調検索

エリ」，後者のような話題を収束させるクエリを「収束クエリ」を行う．モバイル端末では，マウスの機能に加え，クエリ入力と呼ぶ．具体的には，ユーザの入力クエリからグループがどのやページの閲覧，ページに対するメモなどが行える．これによような意図で検索を行っているかをシステムが動的に判断し，り，1 台の PC 上で効率的に協調検索を行うことができる．

状況に応じて，システムが発散クエリもしくは収束クエリを生

伊豆ら [9] [10] の研究では，ユーザの探索に同期してシステムが有用な Web ページをグループの共有データ内から選び提示することで，探索を支援する．検索結果に至るプロセスやそ成，推薦し，グループにおける話題の発散と収束をコントロー
ルし，ファクト検索を支援するというものである．

1 章で述べたように，我々はモバイル協調検索には次のようの行為を含めて共有することで，ユーザの探索目的や探索範囲な特徴があると考えている．

を把握する．

（ 1 ） 時間的制約がある

これらの研究では 1 台以上の PC を用いることを想定してお（ 2 ） 地理的制約がある

り，我々はモバイルを用いることを想定しているという点で異（ 3 ） 物理的制約があるなる．また，SearchTogether とは，我々が同じ場所にいるユー（ 4 ） グループメンバーの影響を受ける

ザによる協調検索を行うことを想定している点と異なる．

このうち，我々の手法は (1)，(3)，(4) に適しているのではない

2. 3 モバイルを用いた協調検索

かと考えられる．収束クエリによって (1) を考慮し，クエリ推

小牧ら [11] の研究では，ユーザの意見を反映したウェブコン

薦で入力の手間を省くことで (3) を考慮し，グループメンバー

テンツを共有し，それらをユーザの評価で整理および提示するのクエリ履歴を用いて新たなクエリを生成することで (4) の効

果をさらに高めていると考えられる．

クエリ自身と詳細語 t3 を組み合わせた “t1 t2 t3 ” を収束クエ

以下で，具体的なクエリの生成・推薦方法について述べる．

リとする．また，グループとして話題を収束させるという意味

3. 2 推薦クエリの生成で，シードクエリに的を絞らせるために，シードクエリ自身も各ユーザが入力したクエリから，グループとして主にどのよ

収束クエリとする．

うな背景で検索しているかを推定する．その後，その背景に基3. 2. 3 背景語の発見

づいて発散クエリと収束クエリを生成する．ここでの背景とは，

背景語はグループがどのような文脈で検索を行っているかをグループがどのような文脈で検索を行っているかを表すもので，表す語なので，ユーザの入力したクエリに含まれる語のうち，背景を表すような語を背景語と呼ぶ．

頻出の語を背景語とする．これは，クエリに多く現れる語はそ

3. 2. 1 発散クエリの生成
発散クエリとは，話題の発散を促すクエリのことである．具れだけグループの背景を示していると考えられるからである．

3. 2. 4 シードクエリの発見

体的には，あるクエリを基準として，そのクエリと関連はある

シードクエリの発見の前に，まずシードクエリの候補となるが別の観点であるようなクエリを指す．その基準となるクエリ

クエリ集合を見つける．クエリ履歴の中から背景語が含まれるのことを，ここではシードクエリと呼ぶ．

ような全てのクエリを見つけ，それをシードクエリ候補の集合

例えば，“絵画 フェルメール” というシードクエリについて考える．このクエリからいくつかの背景が考えられる．例えば，とする．次に，その集合に含まれるクエリのうち，以下を満たすものをシードクエリに決定する．

「ある絵画について知りたいので，まずはフェルメールという（ 1 ） クエリに含まれる語のうち背景語でない語が，クエリ

画家について調べる」という背景がある．この場合，絵画につ履歴に含まれる全ての語において頻出である．

いて調べるなら，フェルメールの他にレンブラントやホーホな（ 2 ） そのクエリが入力された時刻がより最近である．

どの画家もいるので，発散クエリとして “絵画 レンブラント”，

3. 2. 5 兄弟語と詳細語の発見“絵画 ホーホ” があげられる．

兄弟語や詳細語を発見するような研究は数多くあるが，本論ここで，“絵画 フェルメール”，“絵画 レンブラント”，“絵画

文では大島ら [13]，野田ら [14] の研究を参考にした．

ホーホ” という各クエリは「絵画」という共通の語が含まれて大島ら [13] は，兄弟語のことを同位語と呼んでいる．ある語

おり，「ある絵画について知りたい」という背景と対応している．

とその同位語は並列助詞「や」で連結されるという性質を利用

また，「フェルメール」，「レンブラント」，「ホーホ」という語につして，検索エンジンにクエリを与え，その結果から同位語を得

いては，いずれも画家という意味で，同位概念の語になっているというものである．

る．以降，このような同位概念にある語のことを兄弟語と呼ぶ．

野田ら [14] は，詳細語のことを話題語を呼んでいる．ある語

このことから，発散クエリを以下のように生成する．シードとその話題語は連体助詞「の」で連結されるという性質を利用

クエリ “t1 t2 ” が与えられると，そこから背景語 t1 を選び，残して，検索エンジンにクエリを与え，その結果から話題語を得りの語 t2 を基準として兄弟語 t′2 を発見する．そして，背景語るというものである．

t1 と兄弟語 t′2 を組み合わせた “t1 t′2 ” を発散クエリとする．
3. 2. 2 収束クエリの生成
収束クエリとは，話題の収束を促すクエリのことである．具
体的には，シードクエリを基準として，そのクエリと関連があり，さらに詳細化されたクエリを指す．

これら同位語と話題語を得る手法を用いて，本論文ではクエリの生成に利用させていただいた．

3. 3 クエリの推薦
グループの検索の話題がどの程度収束しているかの割合を，「話題の収束度」と定義する．この話題の収束度に応じて，推薦

例えば，“絵画 フェルメール” というシードクエリについて考する発散クエリと収束クエリの数の割合を決定する．すなわち，える．先と同じように，このクエリからはいくつかの背景が考ある時点での話題の発散・収束具合を動的に推定し，それに応えられ，例えば，「ある絵画について知りたいので，まずはフェじて推薦するクエリの内容も動的に変更するというものである．

ルメールという画家について調べる」という背景がある．この3. 3. 1 話題の収束度

場合，特にフェルメールの代表作や初期作品について調べたい

話題の収束度を計算するために，2 つの要素を用いる．1 つということが考えられるので，収束クエリとして “絵画 フェル

は閲覧ページの類似度で，もう 1 つは選択した収束クエリの割

メール 代表作”，“絵画 フェルメール 初期作品” があげられる．

合である．

ここで，
「代表作」は「絵画について知る」という背景におい

前者については，ある時点における，閲覧しているページとて「フェルメール」という語を詳細化したものであり，「初期作

今までにグループで閲覧した各ページとの類似度の重み付き平品」も「絵画について知る」という背景において「フェルメー

均を用いる．この値が低い時，グループとして類似していない

ル」という語を詳細化したものである．以降，フェルメールとページを閲覧していることになり，話題は発散の段階にある．

いう語を詳細化した代表作や初期作品のように，ある語を詳細

この値が高い時，グループとして類似したページを閲覧してい化する語のことを詳細語と呼ぶ．

ることになり，話題は収束の段階にある．

このことから，収束クエリを以下のように生成する．シード

後者については，各ユーザの選択した直近の推薦クエリのうクエリ “t1 t2 ” が与えられると，そこから背景語 t1 を選び，残ちで収束クエリの割合を用いる．推薦クエリのうち発散クエリ

りの語 t2 を基準として詳細語 t3 を発見する．そして，シードが多く選択されている場合，話題が発散の段階にあると考えら図1

システムの構成
図2

メイン画面

図 3 メイン画面のキーボードれる．一方，収束クエリが多く選択されている場合，話題が収束の段階にあると考えられる．
これら 2 つの値を組み合わせて，話題の収束度を得る．

4. システムの実装
我々は，3 章の手法をプロトタイプシステムとして実装した．
手法の性質から，サーバ/クライアントアーキテクチャを採用
し，サーバサイドは Python を用いて CGI として動作し，ク
ライアントサイドは Objective-C を用いて iOS5.0 を搭載した

iPod touch 上で動作する．システムの構成としては図 1 のよ
うになっており，各クライアントはサーバとやりとりし，サー
バは検索エンジンや兄弟語・詳細語を取得するためのサーバとやりとりしている．

図 4 ウェブ閲覧画面

図 5 お気に入り共有画面

以降で，システムの各画面についての説明を行う．
図 2 は検索を行うメイン画面である．上部にクエリを入力するサーチバーがあり，サーチバーを選択すると図 3 のように

5. 評 価 実 験キーボードが現れる．キーボードの「検索」ボタンを押すと，我々は提案手法の有用性を示し，意思決定検索とファクト検

画面の中央に検索結果がランキングで表示される．また，サー索におけるユーザの検索行動の違いを明らかにするために，評チバーと検索結果の間に，推薦クエリを表示するエリアがある．

価実験を行った．

本システムでは，6 つのクエリを推薦する．さらに，画面の下

5. 1 比較システム部にはメイン画面とお気に入り共有リスト（後に述べる）の画

我々は，提案手法との比較のために，4 章のプロトタイプとほ面に遷移するためのタブがある．

とんど同じではあるが，一部機能が異なるシステムを作成した．

図 4 はウェブページを閲覧する画面である．検索結果，もし提案手法によるプロトタイプシステム（以下，提案システム）

くはお気に入り共有リストから，任意のウェブページを選択しと比較のためのシステム（以下，比較システム）とでは，推薦たときにこの画面に遷移する．中央にはウェブページを表示すされるクエリの生成・推薦の仕方のみが異なっている．提案シるエリアがあり，左上部には元の画面に戻るためのバックボタ

ステムでは，推薦されるクエリを 4 章の手法により生成・推薦

ンがある．

しているが，比較システムでは，Yahoo!の関連検索ワードの

また，ウェブページ閲覧画面の右上部には閲覧中のウェブ

API （注 1） を用いている．ユーザの入力したクエリから API にページをお気に入り共有リストに登録するためのボタンがある．

よって関連検索ワードを取得し，それらを推薦する．比較シスお気に入り共有リストとは，各ユーザが気に入ったウェブペー

テムは，一般的な関連キーワードによるクエリ推薦を模したもジを共有するためのブックマーク機能である．モバイル協調検のであり，システムを通して協調することは想定していない．

索には情報の共有が必要であるので，機能的に付加した．お気5. 2 実 験 内 容に入り共有リストは図 5 に示す画面で表される．このリスト

我々は，システムを利用しモバイル協調検索におけるファク

中のウェブページは，お気に入りに登録したユーザが多いもの

ト検索のシチュエーションを模した実験を行った．実際にグルー程上位にランキングされて表示される．ただし，各ユーザは，

プ単位でタスクを与えて，協調検索を行ってもらい，その後に自身が既にお気に入りに登録したウェブページを再びお気に入りに登録することはできない．また，リストから任意のウェブ
ページを選択するとウェブページ閲覧画面に遷移する．

（注 1）：http://developer.yahoo.co.jp/webapi/search/assistsearch/v1/

webunitsearch.html

アンケートに回答してもらう．この流れを提案システムと比較システムで交互に計 10 タスクで行った．

ていたため，ほとんどのユーザが “沖縄 花 白” のようなクエリで検索をしていた．そこで，“沖縄 花 ピンク” という発散クエ

日常的に会話を行うメンバー 4 人をひとつのグループとしリが推薦され，あるユーザはそのクエリを選択した．そのユーて，合計 2 グループ，全部で 8 名の男女を被験者とした．年齢

ザは，「その花は白っぽい色をしているが，ピンク色ともとれは 22〜23 歳で，平均年齢は 22.8 歳である．我々が与えたタスる」と考え，選択したと考えられる．また他のグループのユー

クを，提案システムと比較システムとでそれぞれ 1 タスク 5〜

ザは，与えられたタスクの鳥の名前を探すために，“鳥 ウィキ

2

6 分程度で，20m 程度の場所で立った状態で，経過時間が分

ペディア” のようなクエリで検索していた．そこで，そのクエかるようにタイマーを被験者に見えるようにして行った．分析

リに対する “鳥 youtube” といった発散クエリが推薦され，別に用いるため，実験の様子はビデオで撮影した．また，実験ののユーザはそのクエリを選択した．そのユーザは，「鳥の鳴き声

一番最初には，システムに慣れてもらうために，仮のタスクをを youtube で検索しよう」と考えたのだと思われる．このよう用意して練習してもらった．

に，発散クエリによって他の候補を検索できたり，検索方法に実験で用いたタスクは，全部で以下の 3 種類ある．

気付いたりすることがあるということがわかる．

（ 1 ） メンバー全員に花の写真を見せ，その花の名前を探す

別のグループのユーザは，与えられたタスクの花に刺のよう（ 2 ） メンバーの 1 人だけに絵画の写真を見せ，その情報をなものがついていたため，“花 とげとげ” のようなクエリで検他のメンバーに伝えつつ，その絵画の作者と作品名を探す索していた．それによって，“花 とげとげ” といったクエリが（ 3 ） メンバー全員に鳥の鳴き声を聞かせ，その鳥の名前を推薦された．その「刺のようなもの」の表現方法は人によって探す異なったり，表現方法が思いつかなかったりするが，別のユー(1) については，季節，大きさ，場所などの情報も与え，グルー

ザはクエリ推薦欄にそのクエリを見て，「とげとげ」という表現

プで行動していてその場でふと気になったことについて皆で検方法に気付き，その表現方法を用いたクエリを生成している．

索して探すという状況を模している．(2) については，メンバー

このように，直接クエリを選択しなくても，他のユーザの入力の 1 人がうろ覚えで気になったことについて，皆で協力してそしたクエリから推薦クエリが生成され，そのクエリによる「気の情報を探すという状況を模している．(3) については，季節，付き」がある場合があることがわかる．

場所などの情報も与え，グループで行動していてその場でふと気になったことについて皆で検索して探すという状況を模している．

6. 2 提案システムと比較システムの違い
次の節でも述べるが，ファクト検索において，ユーザの入力
したクエリに含まれる単語数が比較的多くなっていることが5. 3 実 験 結 果分かった．一般のクエリ推薦は大規模ログに基づいて，多くの（注 2）に達したタスク

ユーザが使用しているクエリを推薦する仕組みになっている．

の数は，提案システムでは 4 つ，比較システムでは 4 つと，同各システムについて，時間内にほぼ正解

そのため，提案システムと比較システムとで使用した推薦クエじであった．

リ数に差ができた理由として，入力クエリが多くなってしまう

また，推薦クエリを選択した回数については，提案システム

ファクト検索においては，その入力クエリが特殊なものとなっが 7 回，比較システムが 0 回であった．使用された回数は圧倒てしまい，多くのユーザが入力するクエリを推薦する一般のク的に少ないが，提案システムの方が多く使用されていることがエリ推薦を用いた場合，適切に働かなかったということが考え分かる．さらに，各タスク毎に実施したアンケートにおいて，られる．

「クエリ推薦が役に立ったか」という質問では，1（全く役に立しかし，提案手法の場合，入力クエリが一般的に多く使用さたない）〜5（とても役に立つ）の 5 段階のリッカート尺度で，れているかということによらず，グループメンバーが入力した

提案システムが 2.0（σ = 1.0），比較システムが 1.4（σ = 0.7）

クエリを用いて推薦クエリが生成されるため，適切に働く場面であった．どちらも低い値ではあるが，相対的には有意差があがあったと考えられる．

り（p < 0.01），提案システムの方が良い結果となっている．
以上のことから，結果に大きな差は見られなかったものの，提案手法のクエリ推薦は一般的なクエリに推薦に比べて，比較的使用されたことがわかる．

6. 考

察

6. 3 意思決定検索とファクト検索の違い
我々は過去に行った意思決定検索のタスクによる実験との比較も行った．
意思決定検索とファクト検索における，クエリに含まれる単語数を表 1 に示す．表から，ファクト検索の方がクエリに含まれる単語数が多いことが分かる．これは，ある事実を検索する

6. 1 クエリ推薦がうまく働いた例

場合，その属性などをクエリに多く含める必要があるからだと実際にクエリ推薦が有用にはたらいているかどうかを撮影映考えられる．そのため，ファクト検索においては，特にクエリ

像と操作ログから確認した．
あるグループでは，与えられたタスクの花が白っぽい色をしに含まれる語のうち，どの語を基準として兄弟語や詳細語を取得するかをしっかりと考える必要があると思われる．
また，実際に使用された推薦クエリについては，意思決定検（注 2）：ほぼ正解というのは，花の検索であれば正解の花の上位にあるような花

索では発散クエリも収束クエリも同じように使用されていたを答えた場合，絵画の検索であれば作者だけを答えた場合を意味をするが，ファクト検索では発散クエリしか使用されていない．つま表 1 クエリに含まれる単語数関する研究」（研究代表者：中村聡史，#23680006）によるも意思決定検索ファクト検索提案システムのクエリ

2.3

3.6

比較システムのクエリ

2.2

3.5

全体のクエリ

2.3

3.5

り，意思決定検索においては，様々な候補をクエリとして推薦しつつ的を絞らせていくという方法で良いが，ファクト検索においては，様々な候補をクエリとして推薦するだけで良い可能性がある．すなわち，ある事実を検索する場合には網羅的に検索することが重要であり，そのために発散クエリが有用となる．
そのため，例えば，様々な候補をクエリとして推薦しつつも，最終的な解を決定するにあたっては，別の手法をとることも考えられる．別の手法としては，候補を一覧で表示するなどの別の管理方法を与えたり，どの候補がより正しいかということをユーザ間で共有する機能を与えたりなどが考えられる．しかし，今回の実験で収束クエリが使用されなかった理由として，単に収束クエリの精度が悪かったということも考えられるので，この点については検討する必要がある．

7. まとめと今後の課題
本論文では，複数のユーザがモバイル端末を用いてある事実に関する情報を協調して検索するようなファクト検索の際の支援方法について，提案した．具体的には，ユーザの入力クエリからグループがどのような意図で検索を行っているかをシステ
ムが動的に判断し，状況に応じて，システムが様々な候補を検索するための発散クエリもしくは的を絞らせるための収束クエ
リを生成，推薦し，グループにおける話題の発散と収束をコントロールし，ファクト検索を支援するというものである．
評価実験を行った結果，タスクの達成率に差はなかったが，使用されたクエリの数や，アンケートによるクエリの有用性については，良い結果を得ている．また，クエリ推薦が有効に働いた場面も観測できた．さらに，意思決定検索とファクト検索における大きな違いとして，ファクト検索の方がユーザは多くの単語をクエリに含めるということが分かった．このことが原因で，一般のクエリ推薦システムではクエリが推薦されにくかった可能性が考えられる．
今後の課題としては，実験のグループ数を増やして，さらなる分析を行い，提案手法の有用性について評価したり，意思決定検索とファクト検索におけるユーザの検索行動の違いについて調査したいと考えている．また，現在は意思決定検索においてもファクト検索においても同じ手法を用いているが，両者の違いを考慮した手法についても検討したい．
謝辞

本研究の一部は，文科省科研費基盤 (A)「ウエブ検索の意図検出と多元的検索意図指標にもとづく検索方式の研究」（24240013，研究代表者：田中克己），文部科学省科学研究費補助金 挑戦的萌芽研究「モバイル協調検索に関する研究」（研究代表者：中村 聡史，#22650018），若手研究（A）「インタラ
クティブな再ランキング・再サーチを可能とする次世代検索にのです．ここに記して謝意を表すものとします．
文

献[1] 株式会社インプレス R&D. スマートフォン/ケータイ利用動向調
査 2013. http://www.impressrd.jp/news/121120/kwp2013.
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