DEIM Forum 2013 C9-4

クエリと解の特徴情報を付与するクエリ推薦インタフェース
正元

修平†

山本

岳洋††,†††

田中 克己††† 京都大学工学部情報学科 〒 606–8501 京都府京都市左京区吉田本町†† 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††† JST CREST
E-mail: †{shogen,tyamamot,tanaka}@dl.kuis.kyoto-u.ac.jp
あらまし 本稿では，Web 検索エンジンのクエリ推薦時に，推薦クエリとともにそのクエリと解の特徴をユーザに提示する手法を提案する．多くの商用検索エンジンでは，ユーザが入力したクエリに応じて動的にクエリを推薦するク
エリ自動補完インタフェースが用いられている．しかし，従来のクエリ自動補完インタフェースでは，ユーザは実際に推薦されたクエリを実行して検索結果を閲覧するまで，その推薦クエリを実行したときに求める情報が得られるかが分からない．そこで本研究では，推薦クエリから得られる画像や検索結果の特徴語，推薦クエリに対する推薦クエリに着目し，そうした情報をクエリ推薦時に付与する手法を提案する．これにより，ユーザは推薦クエリを実行する
前に，そのクエリが持つ情報の一部を閲覧でき，適切な推薦クエリを選択することができると考えられる．また，提案手法を実装し，ユーザ実験を通して提案手法の有用性を検証する．
キーワード

クエリ推薦，クエリ自動補完，ユーザインタフェース

1. は じ め に

ி㒔኱Ꮫ

᳨⣴

ி㒔኱Ꮫ ᅗ᭩㤋Web の発展に伴い，膨大な情報の中からユーザの求める情報を発見するための手段として，検索エンジンの重要性はますி㒔኱Ꮫ Ꮫᅬ⚍ி㒔኱Ꮫ ೫ᕪ್

ます高まってきている．検索エンジンを利用する際，ユーザは自らの求める情報（情報要求）を表すクエリを，1 語もしくは複数のキーワードの集合として表現する必要がある．しかし，ユーザが入力したクエリは曖昧性を含んでいたり，長さが不十分であったりすることが多く [1]，ユーザにとって自らの情報要
求をうまく表現したクエリを作成することは容易ではない．
ユーザのクエリ作成を支援するために，Google（注 1），Bing（注 2），

Yahoo!（注 3）に代表される多くの商用検索エンジンでは「クエリ自動補完」と呼ばれるインタフェースをユーザに提供している．
クエリ自動補完インタフェースでは，ユーザが入力したクエリに応じて，関連するクエリをリスト形式でユーザに推薦する．
図 1 に，一般的なクエリ自動補完インタフェースの例を示す．
この例では，「京都大学」という入力クエリに応じて，
「京都大学
図書館」，
「京都大学 学園祭」，「京都大学 偏差値」というクエリを推薦・提示している．ユーザは推薦されたクエリを見て，自らの情報要求に最も近い推薦クエリを選択して実行するか，別のクエリを入力して実行するかを選ぶことができる．例えば，
ユーザが京都大学の図書館について調べたいときには，「京都大学 図書館」という推薦クエリを選択して実行すれば，求める情報を得ることができる．このように，クエリ自動補完インタ

図1

一般的なクエリ自動補完インタフェース

フェース（以降，本稿では「クエリ推薦インタフェース」と呼ぶ）はユーザのクエリ作成支援に有用である．
しかし，クエリ推薦インタフェースを利用する際に，以下に示すような問題が生じることがある．京都大学の定期試験について知りたいユーザが，「京都大学 試験」という推薦クエリを見たとする．そして，この推薦クエリを実行すれば求める情報が得られると考え，実行したとする．しかし，実際に「京都大学 試験」というクエリを実行すると，検索結果には京都大学の入学試験についての情報が多く出現し，定期試験についての情
報はほとんど出現しないことが分かる．この場合，ユーザは求める情報を得るため，クエリを「京都大学 試験」から別のクエリに修正し，再び検索する必要がある．こうした問題が生じると，ユーザは本来自らの情報要求に適合する情報に到達できな
かったり，本来不必要なクエリ修正をしなければならなかった
りすることがある．
上記のような問題が生じる原因として，実際に推薦クエリを実行して検索結果を閲覧するまで，そのクエリの意味や，そのクエリを実行したときの検索結果の内容が分からないという点が挙げられる．そのため，実際に推薦クエリを実行するまで，（注 1）：http://www.google.com/

自らの情報要求に適合する情報を得られるかどうかの判断が難（注 2）：http://www.bing.com/

しくなっている．ここで，推薦クエリの実行前に，そのクエリ（注 3）：http://www.yahoo.com/

を実行したときに求める情報を得られるかどうかの判断に有用

2. 2 クエリ推薦の提示手法

な情報をユーザに提示することができれば，ユーザはその情報本研究では，クエリ推薦インタフェースによって推薦されたをもとに，その推薦クエリを実行すべきかどうかの適切な判断クエリに特徴を付加することで，ユーザがどの推薦クエリを実を下すことができるだろう．

行すべきかについての判断支援を行っている．これに関連する

そこで，本研究では，クエリ推薦インタフェースによって推研究として，Zha ら [6] は，Visual Query Suggestion という薦されたクエリから特徴を抽出し，得られた特徴を推薦クエリシステムを提案している．これは，画像検索を行う上で，クエとともにインタフェースに付与する手法を提案する．ここで，リ推薦インタフェースにより得られた推薦クエリとともに，ク「推薦クエリの特徴」とは，そのクエリを実行したときに自らエリの例としてその推薦クエリを実行した際の検索結果画像をの情報要求に適合する情報が得られるかを判断する上で有用な数件取り出し，インタフェースに付与するというものである．

情報を，ユーザの理解しやすい形で表したもののことである．

ユーザはクエリの例を見ることで，文字情報だけではうまく表

本稿では，推薦クエリに付与する特徴を，（1）その推薦クエ

現できなかった自らの情報要求を表現することができる．本研

リを実行した際の検索結果を表す特徴，（2）その推薦クエリの究は，Web 検索エンジンを対象にしており，さらに，目的も推意味を表す特徴，(3) その推薦クエリで検索されるトピックの薦クエリを選択する判断を支援することで検索タスクの効率化

範囲が適切であるかどうかをユーザに気づかせる特徴の 3 つにを図るものであるということが，彼らの研究と異なる．また，

分類し，実際にこれらの特徴を取得するための手法を提案する．

他にも推薦クエリをグループ化し構造的に提示する手法 [7] [8]

推薦クエリにこれらの特徴を付与することで，ユーザが推薦クや，階層的に提示する手法 [9] なども提案されている．Yahoo!

エリを選択すべきか，選択するのであればどの推薦クエリを選

では，クエリ推薦インタフェースにより得られた推薦クエリに択するかを判断することを支援し，検索タスクの効率化を図る

マウスカーソルを合わせると，その推薦クエリを実行した際のことができると考えられる．

検索結果の上位数件からタイトル・URL・アイコン（ファビコ

また，本稿では，提案手法を実際にシステムとして実装し，ン）を取り出して得られた検索結果情報が提示される．このシユーザ実験を通して提案手法の有用性を検証した．実験では，ステムは，推薦クエリの実行前に検索結果の一部を提示するこ

被験者 10 名に，既存のクエリ推薦インタフェースと，提案手とで，そのクエリを実行すべきかの判断を支援しているという法により得られたインタフェースを使って実際に検索タスクを意味で，本研究の一部と捉えることができる．しかし，このシ行ってもらい，その際の検索行動やアンケートを分析した．

ステムのアプローチは検索結果から数件を切り出して提示する

本稿の構成は以下の通りである．2 章では，本研究に関連する先行研究について述べる．3 章では，本研究が対象とする問題と基本的なアプローチについて説明する．4 章では，提案手法とその実装について述べる．5 章では，評価実験の方法とそというものであり，検索結果を集約したものを提示している本研究とは，アプローチの点で異なる．

3. 推薦クエリの実行適合性の判断支援の結果について述べる．6 章では，提案手法に対する考察につ本章では，最初に「クエリの実行適合性」という概念を導入いて述べる．7 章では，本稿のまとめと今後の課題について述する．その後，クエリの実行適合性の判断時における現状の問

べる．

題点を述べ，この問題点を解決するための方法について説明

2. 関 連 研 究
2. 1 クエリ推薦

する．

3. 1 クエリの実行適合性
現在のクエリ推薦インタフェースの問題点を述べるために，クエリ推薦とは，ユーザによって検索エンジンに入力された

まず，「クエリの実行適合性」という概念を定義する．クエリのクエリに応じて，関連するクエリを提示することでユーザのク

実行適合性とは，ユーザがそのクエリを実行したとき，得られエリ作成を支援する技術のことである．多くのクエリ推薦シス

た検索結果中に自らの情報要求に適合する情報が存在するかど

テムでは，入力クエリに対して，検索エンジンのクエリログ [2]

うかのことである．例えば，京都大学の学園祭について知りたやクリックスルーデータ [3] から関連クエリを抽出し，ユーザ

いユーザがいたとする．ここで，「京都大学 図書館」というクエに提示している．例えば，Cao ら [4] は，セッションデータとリについて考えると，このクエリを実行して検索結果を閲覧しクリックスルーデータの両者を用いて，現在の検索セッションたとしても，検索結果中にユーザの情報要求に適合する情報はに適したクエリを推薦する手法を提案している．本研究で提案ほとんどないため，このクエリの実行適合性は低い．それに対する手法は，どのようなクエリ推薦を提示するかによらないた

して，「京都大学 学園祭」というクエリについて考えると，このめ，こうした既存のクエリ推薦手法と組み合わせることが可能

クエリを実行して検索結果を閲覧すると，ユーザの情報要求にである．また，Kato ら [5] は，クエリ推薦がどのようなときに適合する情報が数多く出てくるため，このクエリの実行適合性

利用されるのかを分析しており，クエリ推薦は推薦クエリが曖は高い．

昧でないときによく利用されていると考察している．推薦クエ

この，クエリの実行適合性という概念を用いて，クエリ推薦

リの曖昧性を解決することは本研究の目的の 1 つであり，このインタフェースを利用した際のユーザの一連の検索プロセスを研究とも関連する．

表現したものを図 2 に示す．図に示すように，ユーザは検索エンジンから提示された推薦クエリを見ながら，各々の推薦クエ䛂ி㒔኱Ꮫ Ꮫᅬ⚍䛃䜢ᐇ⾜䛩䜜䜀䠈ồ䜑䜛᝟ሗ䛜ᚓ䜙䜜䛭䛖ி㒔኱Ꮫ䛾Ꮫᅬ⚍䛻䛴䛔䛶▱䜚䛯䛔͙
ி㒔኱Ꮫ

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ி㒔኱Ꮫ ᅗ᭩㤋ி㒔኱Ꮫி㒔኱Ꮫ Ꮫᅬ⚍ி㒔኱Ꮫ ᅗ᭩㤋ி㒔኱Ꮫ ೫ᕪ್

ி㒔኱Ꮫ Ꮫᅬ⚍᳨⣴ி㒔኱Ꮫ ᅗ᭩㤋᳨⣴᳨⣴ி㒔኱Ꮫ Ꮫᅬ⚍ி㒔኱Ꮫ ೫ᕪ᳨್⣴⤖ᯝ䝨䞊䝆ி㒔኱Ꮫ ೫ᕪ್

䜽䜶䝸ධຊ᥎⸀䜽䜶䝸䛻ᑐ䛩䜛ᐇ⾜㐺ྜᛶ䛾ุ᩿᥎⸀䜽䜶䝸䛾ྲྀᚓ

図2᳨⣴⤖ᯝ䜢☜ㄆ

クエリ推薦インタフェースを用いたときのユーザの一般的な検索プロセス

リについて実行適合性が高いかどうかを判断する．そして，あないユーザが推薦クエリの意味特徴を見れば，その推薦ク

る推薦クエリについて，その推薦クエリの実行適合性が高いとエリがどのようなトピックを表しているのかが分かり，そ判断した場合は，そのクエリを実行し検索結果を閲覧していくの推薦クエリの実行適合性を判断しやすくなると考えられる．

と考えられる．

3. 2 推薦クエリの実行適合性の判断における問題点•

検索範囲特徴3.1 節で述べたクエリの実行適合性を正しく判断できれば，推薦クエリの検索範囲特徴とは，その推薦クエリを実行す

ユーザは求める情報に到達することが可能となる．しかし，こることで検索されるトピックの範囲（以降，本稿では「推薦の判断はユーザの事前知識や主観に左右されるものであり，まクエリの検索範囲」と呼ぶ）が適切であるかどうか，ユー

た，非常に短い時間で行われることが多い．そのため，以下にザに気づかせるための特徴である．推薦クエリによる検索

示すような問題点が生じると考えられる．

範囲が適切であるか分からないユーザが推薦クエリの検索範囲特徴を見れば，より実行適合性の高いクエリを見つけ（ 1 ） クエリに曖昧性が含まれていると，ユーザはクエリの実行ることができると考えられる．

適合性を誤って判断してしまうことがある．1 章で述べた例がこれに相当する．

上記を満たすような情報を各々の推薦クエリから抽出し，クエ（ 2 ） クエリにユーザの知らない言葉が含まれていると，ユーザリ推薦インタフェースに付与することで，ユーザによる推薦クはそのクエリの実行適合性が高いかどうかを判断すること

エリの実行適合性の判断を支援することが本研究の目的である．

ができないことがある．

4. 推薦クエリに付与する特徴の抽出手法（ 3 ） 推薦クエリを実行したときの検索結果のトピックの範囲が適切であるかユーザには分からず，トピックの絞り込みを本章では，3.3 節で述べた解特徴，意味特徴，検索範囲特徴

行ったクエリと比べて，このクエリの実行適合性が高いかの 3 種類の特徴を抽出するための具体的な手法について説明すどうかを判断できないということがある．

る．以降，本章では，ユーザが入力したあるクエリに対する推

（1），
（2），
（3）のいずれの場合も，ユーザによる推薦クエリの

薦クエリの集合を Q = {q1 , q2 , . . . , qn } と表す．

4. 1 各特徴に共通する指標

実行適合性の判断が失敗してしまうことによって，本来情報要推薦クエリに付与する特徴に共通して重要な指標として，以求に適合するような情報を得られなくなったり，検索タスクの時間的効率が低下したりするといった問題点が生じている．

3. 3 推薦クエリの特徴提示による実行適合性の判断支援

下の 2 点を考えた．

•

クエリ推薦インタフェースによって推薦された他のクエリには出現しにくいものである必要がある．

本研究では，3.2 節で述べた問題点が生じる共通の原因として，ユーザが推薦クエリを見る段階では，その推薦クエリの実

これは，ユーザが推薦クエリのリストを見る上で，提示さ行適合性を判断するのに有用な情報が十分に示されていないこれる各々の推薦クエリの間の付加情報に差異がなければ，とがあると考えた．そこで本稿では，推薦クエリの実行適合性

その情報をもとにどの推薦クエリを実行すべきかを判断することが困難となるからである．

の判断に有用な情報を，ユーザが推薦クエリを見る段階で提示することを提案する．
本研究では，推薦クエリに付与する情報として，以下に示す•

ユーザが付加情報を理解しやすいような分量・表現形式である必要がある．

3 種類の「特徴」を提案する．

これは，ユーザが理解できないような大量の情報を提示し•解特徴たり，表現形式がユーザにとって理解しにくかったりする

推薦クエリの解特徴とは，その推薦クエリを実行したときと，その情報をもとに推薦クエリの実行適合性を判断するの検索結果の内容を，ユーザが理解しやすい形で表現した•ことが困難となるからである．

特徴である．推薦クエリを実行したときにどのような検索

これらの点に，各特徴に特有な指標を加えることで，各特徴に結果があるか分からないユーザが推薦クエリの解特徴を見必要な指標とする．

れば，その推薦クエリの実行適合性を判断しやすくなると

4. 2 検索結果を用いた解特徴の取得考えられる．

3.3 節で述べたように，推薦クエリの解特徴に重要な指標は，

意味特徴

推薦クエリを実行したときの検索結果を適切に表現しているこ

推薦クエリの意味特徴とは，その推薦クエリの言葉の意味とである．本稿では，解特徴として推薦クエリを実行した際のを説明する特徴である．推薦クエリの言葉の意味が分から

Web 検索結果から抽出した特徴語を取得する方法を提案する．

きを調整するためのパラメータである．

各推薦クエリを実行した際の検索結果ページからタイトルとスニペットを抽出・結合して文書とし，得られた文書集合から （ 5 ） 集合 U の要素 Ui の内，url(aij ) ∈ Ui となるような要素の数を df sem (aij ) とする．

tf-idf 法を用いて文書中の各単語の解特徴量を取得する．そして，解特徴量が上位に来るような単語をその推薦クエリの解特 （ 6 ） 画像検索結果 aij の意味特徴量 fsem (aij ) を次のように定
義する．

徴とする．

tf sem (aij )|U |fsem (aij ) = ∑∗ log
df sem (aij )tf sem (aij )実際の手法は以下の通りである．
（ 1 ） 推薦クエリ qi (∈ Q) を実行し，検索結果ページの内容を取
得する．

(2)

aij ∈Ai（ 2 ） 得られた検索結果ページの内容から，検索結果の上位 α 件 （ 7 ） fsem (aij ) を Ai 中のすべての画像検索結果 aij について求についてタイトルとスニペットを抽出し，これらすべてをめ，fsem (aij ) が上位 δ 件に来るような aij を，推薦クエリ

スペース区切りで連結することで，文書 di を得る．

の意味特徴として取得する．
（ 3 ）（1），（2）を，Q 中のすべての推薦クエリ qi について行い，（ 8 ）（4）〜（7）を U 中のすべての要素 Ui について行う．
文書集合 D = {d1 , d2 , . . . , dn } を得る．

4. 4 推薦クエリに対する推薦クエリを用いた検索範囲特徴（ 4 ） 文書 di を形態素解析することで，di 中に含まれる単語のの取得

集合 Wi = {wi1 , wi2 , . . . , wimi } を得る．

3.3 節で述べたように，推薦クエリの検索範囲特徴に重要な（ 5 ） Wi 中のすべての単語 wij について，di 中に wij が出現す指標は，その情報を見ることで，その推薦クエリの検索範囲をる回数 tf ans (wij ) と，全文書の内 wij が出現する文書数

適切に理解できることである．本稿では，検索範囲特徴として

df ans (wij ) を求める．

推薦クエリを入力クエリとみなしたときの推薦クエリ（以降，（ 6 ） これらを用いて，文書 di 中の単語 wij の解特徴量 fans (wij )本稿では「推薦クエリの推薦クエリ」と呼ぶ）を取得し，そこを次のように定義する．

fans (wij ) =

|D|
∗ log
∑
df
(wij )
ans
tf ans (wij )tf ans (wij )から特徴語を抽出する方法を提案する．ここで，クエリ修正の種類には 5 種類ある [10] と言われているが，本稿では，5 つの(1)

修正タイプの中でも特に頻度の高い，クエリの絞り込みに注目

wij ∈Wiすることとする．各推薦クエリについて得られた推薦クエリの（ 7 ） fans (wij ) を Wi 中 の す べ て の 単 語 wij に つ い て 求 め ，fans (wij ) が上位 β 件に来るような wij を，推薦クエリ

れをその推薦クエリの検索範囲特徴とする．

qi の解特徴として取得する．
（ 8 ）（4）〜（7）を D 中のすべての文書 di について行う．

推薦クエリから，絞り込みに使われるキーワードを抽出し，そ実際の手法は以下の通りである．

（ 1 ） 推薦クエリ qi (∈ Q) を入力クエリとみなして，クエリ推

4. 3 画像検索結果を用いた意味特徴の取得

薦インタフェースにより推薦クエリの推薦クエリの集合

3.3 節で述べたように，推薦クエリの意味特徴に重要な指標

Qi = {qi1 , qi2 , . . . , qimi } を取得する．

は，その推薦クエリの意味を適切に表現していることである．（ 2 ） 推薦クエリ qi について，これをスペースで区切ることで
(1)

(2)

(l )

キーワード集合 Ki = {ki , ki , . . . , ki i } を取得する．

本稿では，意味特徴として推薦クエリを入力クエリとしたときの画像検索結果から抽出した特徴画像を取得する方法を提案す （ 3 ） 推薦クエリ qi から取得された推薦クエリの推薦クエリ qijる．各推薦クエリを入力クエリとして画像検索を行い，得られについても，これをスペースで区切ることでキーワード集

た画像の URL 集合を文書として，得られた文書集合から tf-idf

合 Kij = {kij , kij , . . . , kijij } を取得する．

(1)

(2)

(l

)

法を用いて文書中の各画像の意味特徴量を取得する．そして，（ 4 ） Qi 中の推薦クエリ qij について，Ki ⊂ Kij が真であ意味特徴量が上位に来るような画像をその推薦クエリの意味特るかどうかを調べ，真であれば，キーワード集合 Sij を徴とする．

Sij = Kij − Ki のように定義する．

実際の手法は以下の通りである．

（ 5 ） Qi 中のすべての推薦クエリ qij について，qi1 , qi2 , . . . , qimi

（ 1 ） 推薦クエリ qi (∈ Q) を入力クエリとして画像検索を実行し，画像検索結果の上位 α 件を取得する．ここで，取得した画像検索結果集合を Ai = {ai1 , ai2 , . . . , aiα } とする．

α 件を検索範囲特徴として取得する．
（ 6 ）（1）〜（5）を Q 中のすべての推薦クエリ qi について行う．

（ 2 ） Ai 中のすべての画像検索結果 aij からその画像の URL を取得し，URL 集合 Ui = {url(ai1 ), url(ai2 ), . . . , url(aiα )}を得る．ただし，url(aij ) は画像検索結果 aij から取得した URL である．
（ 3 ）（1），（2）を，Q 中のすべての推薦クエリ qi について行い，
集合 U = {U1 , U2 , . . . , Un } を得る．
（ 4 ） tf sem (aij ) を，tf sem (aij ) = γ(α − βrank(aij )) のように定の順に（4）を実行し，Sij の各要素を取得する．その上位

5. 評 価 実 験
4 章で述べた特徴を付与したクエリ推薦インタフェースの有用性を検証するため，ユーザ実験を行った．本実験の目的は，4.2
節〜4.4 節で述べた各特徴を付与したクエリ推薦インタフェー
スが，検索ユーザの効率や検索行為に及ぼす影響を明らかにすることである．

義する．ただし，rank(aij ) は aij の画像検索における順位

5. 1 実験に用いたインタフェース

を表し，β, γ は rank(aij ) による tf sem (aij ) の値のばらつ

本実験では，以下に示す 5 つのインタフェースを実装して実䜲䞁䝍䝣䜵䞊䝇䠄Ă䠅䜲䞁䝍䝣䜵䞊䝇䠄Đ䠅䜲䞁䝍䝣䜵䞊䝇䠄ď䠅䜲䞁䝍䝣䜵䞊䝇䠄Ě䠅䜲䞁䝍䝣䜵䞊䝇䠄Ğ䠅

図 3 実験に用いた各インタフェースの動作例

験に用いた．

検索範囲特徴を付加したインタフェース（以降，本稿では(a) 付加情報なしのインタフェース「インタフェース（e）」と呼ぶ）は，検索範囲特徴として

付加情報なしのインタフェース（以降，本稿では「インタ

4.4 節で説明した手法を用いて取得した特徴語を推薦クエ

フェース（a）」と呼ぶ）は，本実験におけるベースライ

リに付加したものである．本実験では，得られた特徴語のン手法の１つである，既存のクエリ推薦インタフェースで内，上位 5 件を検索範囲特徴として提示した．

ある．

(b) 検索結果の一部をそのまま提示するインタフェース

これらのインタフェースでは，入力クエリに対する推薦クエ
リ，Web 検索結果，画像検索結果を，それぞれ Google Sug-

検索結果の一部をそのまま提示するインタフェース（以降，gest API（注 4），Yahoo!ウェブ 検 索 API（注 5），Yahoo!画 像 検 索

本稿では「インタフェース（b）」と呼ぶ）は，本実験におAPI（注 6）を用いて取得した．推薦クエリについては，関連ク

ける比較対象の１つである，2.2 節で述べた Yahoo!を模しエリの内，上位 10 件を取得するようにした．また，文書の形態

たインタフェースである．4.2 節で述べたように，本研究

素解析には，日本語形態素解析器である MeCab（注 7）を用いた．

では解特徴として特徴的な単語をインタフェースに追加す「京都大学」を入力クエリとした際の各インタフェースの動作

るが，このインタフェースはそのような集約を行わず，検例を図 3 に示す．なお，本実験では，特徴情報の付与がユーザ

索結果の一部をそのままの形で提示するというものである．

に与える影響のみを分析するため，インタフェース間で特徴抽

推薦クエリにマウスポインタを合わせると，その推薦クエ出にかかる計算時間が等しくなるようにシステムを実装した．

リを実行した際の検索結果上位 5 件のタイトル・URL・ス

5. 2 実験に用いたタスク

ニペットが提示される．

様々な条件下での提案手法の有用性を検証するため，本実験(c) 検索結果の特徴語を付加したインタフェース

では，「Lookup 型タスク」と「Exploratory 型タスク」[11] とい検索結果の特徴語を付加したインタフェース（以降，本稿

う二種類の検索タスクを用意した．Lookup 型タスクとは，特では「インタフェース（c）」と呼ぶ）は，解特徴として 4.2

定の事実やページを探すような，ユーザの情報要求が具体的な節で説明した手法を用いて取得した特徴語を推薦クエリに

検索タスクである．一方，Exploratory 型タスクは，物事の計

付加したものである．本実験では，Web 検索結果の上位

画や分析をするようなタスクで，Lookup 型タスクに比べて情10 件から解特徴量を取得し，解特徴量の上位 5 件を解特

報要求が曖昧な検索タスクである．実験では，表 1 に示すよう徴として提示した．

に，Lookup 型タスクと Exploratory 型タスクをそれぞれ 5 つ(d) 意味特徴を付加したインタフェース

ずつ，合計 10 個用意した．

意味特徴を付加したインタフェース（以降，本稿では「イ5. 3 実 験 手 順

ンタフェース（d）」と呼ぶ）は，意味特徴として 4.3 節で

本実験の被験者として，20 代の男性 9 人と女性 1 人の計 10

説明した手法を用いて取得した特徴画像を推薦クエリに付人に参加してもらった．以下に実験の手順を示す．

加したものである．本実験では，画像検索結果の上位 10件から意味特徴量を取得し，意味特徴量の上位 5 件を意味
特徴として提示した．

(e) 検索範囲特徴を付加したインタフェース（注 4）：http://www.google.com/complete/search（注 5）：http://developer.yahoo.co.jp/webapi/search/websearch/v2/websearch.html（注 6）：http://developer.yahoo.co.jp/webapi/search/imagesearch/v2/imagesearch.html（注 7）：http://mecab.googlecode.com/svn/trunk/mecab/doc/index.html

表1

検索タスクの内容と種類．表中の L は Lookup 型のタスク，E

表 2 1 検索タスクあたりに得られた適合ページ数の平均と，推薦クエ
リの実行ごとに得られた適合ページ数の平均のインタフェース

は Exploratory 型のタスクであることを示している．

2

スニーカーブランドの公式ページをできるだけ多く探してください．

JR 京都駅から JR 東京駅までの交通手段について書かれているページをできるだけ多く探してください．

L

ペペロンチーノの作り方について書かれているページをできるだけ多く探してください．

L

4

スペインの名産品についてのページをできるだけ多く探してください．

L

5

6

7

8

9

10

できるだけ多く探してください．
あなたはハブとマングースの関わりについてレポートを執筆することになりました．
執筆に有用だと思われる情報について調べてください．
あなたは北海道に観光旅行に行こうと思いました．
旅行計画を立てる際に有用だと思われる情報について調べてください．
あなたは前のスマートフォンを壊してしまい，買い換えようと思いました．
買い替えに有用だと思われる情報について調べてください．
あなたは今からダイエットをしようと思いました．
計画に有用だと思われる情報について調べてください．
あなたは来年中国に留学することになり，中国語を勉強する必要性に迫られています．
有用だと思われる情報について調べてください．

インタフェースaL

3

Windows パソコンに CD のデータを入れる方法について書かれているページを間での比較．
（）内は標準偏差を示している．

タスクの種類bcde9.10(4.39)

8.10(2.39)

1 検索タスクあたりの適合ページ数

1

タスク内容

Exploratory 型 12.50(5.70) 11.40(5.78) 10.60(5.57) 11.60(5.85) 12.60(6.92)

1 推薦クエリあたりの適合ページ数タスク ID

Lookup 型

1.85(2.67)

2.96(3.02)

4.19(3.21)

3.05(2.97)

2.77(3.00)

Exploratory 型

2.41(1.75)

2.03(1.82)

1.95(1.92)

1.72(1.55)

1.83(1.33)

全検索タスク

2.17(2.21)

2.39(2.41)

2.58(2.56)

2.14(2.20)

2.16(2.11)

Lookup 型

10.70(6.44) 11.00(4.20) 10.00(4.92)

全検索タスク11.60(6.14) 11.20(5.06) 10.30(5.26) 10.35(5.32) 10.35(5.64)

L

E

E

表 3 被験者が入力した平均クエリ数，被験者が推薦クエリを閲覧しEた平均回数，推薦クエリが提示されてから推薦クエリが選択されるまでの平均時間（秒）のインタフェース間での比較．

E（）内は標準偏差を示している．

E

インタフェース（ 1 ） はじめに，被験者に 5.1 節で示した 5 つのインタフェース

際，Lookup 型のタスクでは，主に使用するインタフェー
スによる検索タスクの時間的効率の違いを評価するため，5分間検索を実行し，タスクが示すトピックに適合するページをできるだけ多く探してもらった．Exploratory 型のタ
スクでは，主に使用するインタフェースによる検索行動の違いを評価するため，10 分間通常の検索と同じように検索を実行し，タスクが示すトピックに適合するページを探してもらった．どちらの種類のタスクにおいても，タスク実
行中は被験者の検索行動をログデータとして記録した．
（ 3 ） 各検索タスクの終了時と，全検索タスク終了後にアンケー
トに回答してもらい，被験者の主観に依存するような指標を得た．各アンケートは，5 段階のリッカート尺度にしたがって回答してもらった．また，これらとは別に，各アンケートには自由記述欄を設けた．
なお，それぞれのインタフェースを使用する順序及びそれぞれのタスクを実行する順序については，順序効果が生じないよう
被験者間でバランスを取った．

5. 4 実 験 結 果
5. 4. 1 検索タスクの効率
はじめに，本実験で得られたログデータから，検索タスクの効率についての分析を行った．表 2 に，（a）〜（e）の各インタ
フェースについての結果を示す．表中の「1 検索タスクあたりの適合ページ数」は，各検索タスクについて，被験者がトピックに適合していると判定した Web ページの数を求めた後，検索タスクの種類ごとに平均を求めたものである．また，表中の「1 推薦クエリあたりの適合ページ数」は，被験者が推薦クエリを選択して検索を行ったときについて，検索結果中で被験者がトピックに適合していると判定した Web ページの数を求めた
後，検索タスクの種類ごとに平均を求めたものである．まず，「1 検索タスクあたりの適合ページ数」を見ると，本実験で用いたどの種類のタスクにおいても，インタフェース（a）は他のインタフェースと比較して高い適合ページ数を示している．こe

5.30(4.50)

4.80(4.60)

5.20(5.19)

3.80(2.71)

5.20(1.99)

5.60(3.14)

6.50(2.97)

7.90(4.68)

6.80(2.18)

全検索タスク5.35(3.62)

5.45(3.88)

5.65(3.97)

6.55(5.12)

5.30(2.88)

入力クエリ数2 つずつ，計 10 個の検索タスクを実行してもらった．このd5.50(4.72)

推薦クエリの閲覧数（ 2 ） 被験者に，インタフェース（a）〜（e）のそれぞれについてc

Lookup 型
Exploratory 型

Exploratory 型

15.72(30.24) 14.04(18.11)

7.79(6.01)

Exploratory 型

5.26(2.83)

10.69(8.13)

12.00(19.90) 16.43(38.25) 7.91(4.21)

全検索タスク9.33(19.66)

12.13(13.46) 10.86(17.39) 15.00(34.01) 6.69(4.00)

推薦クエリのらった．

b

閲覧時間（秒）を使用してもらい，各インタフェースの使い方に慣れてもaLookup 型

5.90(4.39)

5.70(4.24)

6.30(4.17)

4.80(3.25)

4.30(2.57)

6.10(2.47)

7.00(3.41)

7.70(4.15)

7.70(3.69)

7.80(2.32)

全検索タスク6.00(3.56)

6.35(3.90)

7.00(4.22)

6.25(3.77)

6.05(3.01)

Lookup 型

11.96(22.16) 4.61(2.47)

れは，他のインタフェースでは，付加された情報を閲覧している時間が影響し，適合ページを探す時間が少なくなっていることが原因と考えられる．一方，「1 推薦クエリあたりの適合ページ数」を見ると，インタフェース（a）と比較してインタフェー
ス（b）〜（e）は，Lookup 型の検索タスクでは適合ページ数が増加している．特に，解特徴を提示するインタフェース（c）
は，Lookup 型の検索において，1 推薦クエリあたりに被験者が得た適合ページ数が多いことが分かる．これは，検索結果の内容をあらかじめ特徴語という形でユーザに提示することで，不要な推薦クエリの実行を抑制することができたためではないかと考えられる．それに対して，Exploratory 型の検索タスク
では適合ページ数が減少している．これは，Exploratory 型の検索タスクのような情報要求が曖昧なタスクでは，付加情報の種類によっては，被験者が付加情報を閲覧することで，どの推薦クエリを選ぶべきかについて，かえって混乱してしまう場合があるということが原因と考えられる．

5. 4. 2 ユーザの検索行動
次に，提案手法がユーザの検索行為にどのような影響を与えるのかを検証するため，本実験で得られたログデータから，ユーザの検索行動についての分析を行った．表 3 に，（a）〜（e）の各インタフェースについての結果を示す．表中の「入力クエリ
数」，「推薦クエリの閲覧数」，「推薦クエリの閲覧時間（秒）」は，それぞれ，各検索タスクについて，被験者が入力したクエリの数，被験者が推薦されたクエリを閲覧した回数，推薦クエリが提示されてから被験者が推薦クエリを選択するまでの時間を表している．
「入力クエリ数」を見ると，Exploratory 型の検索タ
スクでは，インタフェース（d）の入力クエリの数が比較的多くなっている．これは，Exploratory 型の検索タスクは，意味の分からない単語が現れることが多く，意味特徴によって推薦クスと比較して高い数値を示しており，被験者はインタフェース

エリの意味を理解することができたからではないかと考えられ（b），（d）に心理的な負担を感じていたことが分かる．インタ

る．また，副次的なものとして，推薦クエリに画像を付与する

フェース（b）は，検索結果の一部をそのまま特徴として付加ことで，推薦クエリに関する興味を誘発したことも原因の 1 つ

しているので，文字数が多くなってしまい，情報を閲覧する上と考えられる．
「推薦クエリの閲覧数」を見ると，Exploratory

で被験者の負担につながったのではないかと考えられる．また，型の検索タスクについて，インタフェース（a）と比較すると，インタフェース（d）は，特徴が画像であるため，クエリ推薦イ

インタフェース（b）〜（e）は推薦クエリを閲覧した回数が多ンタフェースの画面上でのサイズが大きくなってしまい，被験くなっている．これは，Exploratory 型の検索タスクはトピッ

者が推薦クエリを閲覧する上での負担が大きくなってしまった

クが曖昧で，被験者がクエリを作成するのが難しいため，クエのではないかと考えられる．インタフェースを実験で使用したリを作成する手がかりとして特徴を利用したことが原因ではな

際の推薦クエリの実行適合性に関する質問 Q8 については，イ

いかと考えられる．
「推薦クエリの閲覧時間」を見ると，インタ

ンタフェース（b）〜（e）がインタフェース（a）と比較して著

フェース（a）と比較して，インタフェース（b）〜（d）は推しく高い数値を示しており，インタフェース（b）〜（e）を用

薦クエリが提示されてから被験者が推薦クエリを選択するまでいて検索タスクを行った被験者は，推薦クエリの実行適合性をの時間が長くなっている．これは，被験者が付加情報を注視し，確信を持って判断することができたことが分かる．その中でも，閲覧している時間が長くなっていることが原因と考えられる．

特にインタフェース（b）の値の高さは顕著である．検索結果

また，インタフェース（c），（e）と比較すると，インタフェーの一部を特徴として付加しているので，検索結果の情報要求へ

ス（b），（d）では時間の増加が顕著である．これは，検索結果の適合性を判断するのは容易であると考えられる．また，インの一部をそのまま提示したり，画像を提示したりする手法では，

タフェース（c），（e）についても，インタフェース（b）には劣特徴語を提示する手法に対して，被験者が閲覧する情報量が多るが，実行適合性の判断に確信を持てたという結果が出ている．

くなってしまうことが原因と考えられる．

これは，特徴語の形で表された解特徴と検索範囲特徴が，クエ

5. 4. 3 主観的指標

リの実行適合性の判断のための手がかりになったことが原因と本実験で得られたアンケートから，ユーザの主観に依存す考えられる．インタフェース（d）については，インタフェー

る指標の分析を行った．各検索タスク終了時および実験後アン

ス（b），
（c），
（e）と比較すると低い値になっているが，これは，ケートの内容と，その回答を各インタフェースごとにまとめた

上で述べたインタフェースの使いにくさなどが原因ではないか

ものを表 4 に示す．検索タスクのトピックについての知識量にと考えられる．

関する質問 Q1 については，インタフェース間で大きな差はみ

5. 5 本実験のまとめられなかった．検索タスクの難易度に関する質問 Q2 について

本実験では，本稿で提案した 3 つの手法から得られたインタ

は，インタフェース（e）が他のインタフェースと比較して若干

フェース（c），（d），（e）が，推薦クエリの実行適合性の判断支高い数値を示しており，インタフェース（e）を用いて検索タス

援と検索タスクの時間的効率の向上に有用であるかをユーザ実クを実行した被験者は，自らが実行したタスクを難しいものと験を通して検証した．

捉えていた．検索タスクにクエリ推薦インタフェースがどれだ

この実験の結果として，解特徴として検索結果の特徴語を加け役に立ったかに関する質問 Q3 については，インタフェース

えたインタフェース（c）は，検索タスクの効率や推薦クエリの（b）〜（e）がインタフェース（a）と比較して若干高い数値を実行適合性の判断に対する確信度の観点から見て，比較的よい示しており，インタフェース（b）〜（e）を用いて検索タスク

結果が得られており，同じ解特徴として検索結果の一部をそのを実行した被験者は，クエリ推薦インタフェースを役に立つもまま付与したインタフェース（b）と比較しても，付加した特のだと捉えていた．検索タスクで見つけた情報に対する満足度

徴が被験者の心理的負担にならないといった利点があった．次に関する質問 Q4 については，インタフェース間で大きな差はに，意味特徴として画像検索結果を加えたインタフェース（d）

みられなかった．付加情報が推薦クエリの選択に役に立ったかは，インタフェース（a）と比較すると検索タスクの効率は若に関する質問 Q5 については，インタフェース（d）が他のイ

干低く，推薦クエリを見るのに心理的な負担が大きいというこ

ンタフェースと比較して低い数値を示しており，インタフェーとが分かった．最後に，検索範囲特徴として推薦クエリに対すス（d）を用いて検索タスクを実行した被験者は，付加情報が推る推薦クエリを加えたインタフェース（e）は，検索タスクの

薦クエリを選択する上で役に立たないものだと捉えていた．実

効率についてはインタフェース（a）を下回る結果となったが，験で使用したインタフェースの使いやすさに関する質問 Q6 に実行適合性の判断に対する確信度の点ではインタフェース（c）

ついては，インタフェース（b），（c），（e）が，インタフェース

を上回る結果となった．

（a）と比較して高い数値を示しており，被験者はこれらのイン
タフェースを使いやすいと捉えていたのに対し，インタフェー

6. 考

察

ス（d）は他のインタフェースと比較して低い数値を示してお

本章では，本稿で提案した手法と 5 章で述べた実験について

り，被験者はインタフェース（d）を使いにくいと捉えていた．

の全体的な考察を行う．5 章の実験で得られたアンケートの自実験で使用したインタフェースによる心理的負担に関する質問

由記述欄を見ると，「推薦クエリ単体で出てきそうな結果が分か

Q7 については，インタフェース（b），（d）が他のインタフェー

りやすいものだったので，確認程度に使った」（インタフェー

アンケートの質問内容とその回答の平均値．
（）内は標準偏差を示している．
インタフェース

質問 ID

質問各検索タスク終了時

表4

Q1

実行した検索タスクのトピック（話題）について，どのぐらい知っていましたか？

2.80(1.36) 2.65(1.31) 2.75(1.37) 2.85(1.31) 2.30(1.35)

Q2

実行した検索タスクはどのぐらい難しかったですか？

2.30(1.05) 2.20(1.08) 2.15(1.15) 2.65(1.16) 3.10(1.18)

Q3

実行した検索タスクに，クエリ推薦インタフェースは役に立ちましたか？

2.80(1.29) 3.25(0.89) 3.40(1.02) 3.25(1.18) 3.45(0.92)

Q4

実行した検索タスクで見つけた Web ページに，あなたは満足出来ましたか？

3.80(0.87) 4.00(0.71) 4.10(0.89) 3.85(0.73) 3.80(0.73)

実験後

Q5

a

実行した検索タスクにおいて，推薦クエリに追加された付加情報は，推薦クエリを選択する上で役に立ちましたか？

-

b

c

d

e

3.30(1.05) 2.90(1.00) 2.25(1.09) 2.95(0.92)

Q6

実験で使用したインタフェースはどのぐらい使いやすかったですか？

3.10(0.94) 3.80(0.60) 3.70(0.90) 2.70(0.64) 3.80(0.87)

Q7

実験で使用したインタフェースで推薦クエリを見るのは心理的に負担になりましたか？

1.80(1.17) 2.70(1.00) 1.80(0.75) 3.10(1.22) 1.80(0.60)

Q8

実験で使用したインタフェースを使ったとき，
自分の欲しい情報を得るために推薦クエリを実行すべきかどうかを自信を持って判断できましたか？

2.80(0.75) 4.20(0.75) 3.80(0.40) 3.20(0.75) 3.90(0.54)

ス（c）を用いて実験タスク 2 を行った被験者の回答），「付加情推薦インタフェースに付加することで，ユーザの検索タスクを

報に料理名が出ていたので探しやすかった」（インタフェース

より効率化できると考えられる．

（b）を用いて実験タスク 3 を行った被験者の回答），「中国語の謝辞 本研究の一部は，文科省科研費基盤 (A)「ウエブ検索

文法や発音を調べるのに画像はあまり役に立たなかった」（イ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」

ンタフェース（d）を用いて実験タスク 10 を行った被験者の回（24240013，研究代表者：田中克己）によるものです．ここに答）などの意見があった．これは，検索タスクの種類や，提示記して謝意を表します．

される推薦クエリの種類によって，それぞれの提案手法で得られた付加情報が役に立つ場合と役に立たない場合があるという可能性を示している．また，他に多かった意見として，「『ダイ
エット おすすめ』に対し，『リバウンド』などが付与された．このクエリも有用な情報を探すために必要なものとなるため，それを気づかせてくれた」（インタフェース（c）を用いて実験タ
スク 9 を行った被験者の回答），「『函館 観光』に対し，『史跡』という単語が付加されたので，気になって実行した」（インタフェース（c）を用いて実験タスク 4 を行った被験者の回答），「特徴語を直接クリックしたい」（実験後アンケートに対する回答）など，提示された特徴語をクエリ語として入力し，検索を行う被験者が多かった．これは，提案手法が，実行適合性の判
断支援だけでなく，クエリ推薦としてユーザのクエリ作成の支援にも寄与していることが理由だと考えられる．

7. ま と め
本稿では，推薦されたクエリから，ユーザの求める情報が得られるかどうかの判断に有用な情報を取得し，これを特徴としてクエリ推薦インタフェースに付与するという手法を提案した．
また，特徴を取得するための手法として，推薦クエリを実行したときの検索結果を集約して特徴語を得る方法，推薦クエリを入力クエリとして画像検索を行った際の検索結果から特徴画像を得る方法，推薦クエリに対する推薦クエリから特徴語を得る
方法の 3 つを提案した．また，提案手法をシステムとして実装
し，ユーザ実験を行うことで提案手法の有用性を検証した．
今後の課題としては，付加特徴を推薦クエリの種類に応じて変更するという手法を考えていく予定である．6 章で述べたよ
うに，例えば，実行適合性の判断支援に解特徴が有効なクエリ，
意味特徴が有効なクエリ，のように，提示する推薦クエリの種類によって有効な付加情報は異なる可能性がある．クエリに対してこれらの分類を行い，それぞれのクエリに対して最も有効な特徴を見つけ出すことができれば，その特徴を動的にクエリ

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