Vol.2014-MUS-104 No.1
2014/8/25

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

QueryShare: 音楽の探索的検索のためのクエリを検索・推薦可能なインタフェース
濱崎 雅弘1,a)

後藤 真孝1,b)

概要：本稿では，音楽の探索的検索のためのクエリを検索・推薦可能なインタフェース QueryShare を提案する．音楽コンテンツや動画コンテンツなどのメディアコンテンツは，テキストコンテンツ以上にユーザが適切なクエリを作成するのが難しく，対象コンテンツをよく知る熟練ユーザでないと，コンテンツのメタデータや特徴量を駆使して複雑なクエリを作成し検索するのは困難である．本研究では，熟練ユーザが作成したクエリを共有し一般ユーザでも利活用できる新しい検索インタフェースを提案する．提案イン
タフェースではクエリの検索・推薦，さらに再編集が可能になっており，音楽の探索的検索が可能になる．

1. はじめに
膨大な音楽コンテンツの中から目当てのコンテンツをし前述のとおり，検索クエリの作成は容易ではない．そこで本研究では作成した検索クエリを共有することで問題の解決を図る．

見つけ出すことは容易ではない．これは多くのユーザに

本研究では，音楽の探索的検索を実現するために，検索

とって音楽コンテンツの検索意図（どのような音楽を探

クエリの作成を直接的に支援するのではなく，ユーザが作したいか）を明示化すること，言い換えると検索クエリ

りこんだ貴重な「知的資源」である検索クエリを共有してを作成することが，困難だからである．既存研究では，ハ活用する新しい検索インタフェース QueryShare を提案す

ミング [1][2] や音楽コンテンツの断片 [3][4] をクエリとする．これにより，大多数のユーザは，自分では作成が困難でる音楽検索や，音楽コンテンツをクエリとして検索する

あった，熟練ユーザによって作りこまれたクエリを利用す

Query-by-Example [5][6]，視聴履歴等からおすすめの音楽ることができる．熟練ユーザもまた，他の熟練ユーザのクコンテンツを推定する音楽推薦 [7][8][9]，インタラクショ

エリを利用したり，クエリ修正の参考にしたりすることで，ンを通してユーザによる音楽コンテンツ発見を促すインタ

自らの探索的検索を充実させることができる．QueryShare

フェース [10][11] などが提案されてきた．いずれもユーザ

ではコンテンツを検索するためのクエリを検索・推薦可能が複雑な検索クエリを苦労して作る必要はなく，ユーザのにすることで，クエリを試行錯誤しながら作成してコンテ

音楽コンテンツ発見を支援する強力な手段である．しかしンツを発見するという従来の検索インタラクションだけでながら，ユーザがリッチなメタデータや特徴量を駆使してなく，クエリをブラウジングしながらコンテンツを発見す

音楽コンテンツを探索的に検索 [12] する，いわば検索クエるという新しい検索インタラクションを実現する．

リを作りこむような検索行動は支援対象となっていない．

音楽コンテンツの探索的な検索が困難である理由の一つ

一方で，現在，特に音楽に関連した CGM（Consumer

は，多くのユーザにとって，音楽コンテンツの検索はテキ

Generated Media，消費者生成メディア）現象 [13] の広がストコンテンツ検索以上に，適切なクエリの作成が困難もりにより，自分が知らない多くのクリエータたちが膨大なしくは手間がかかるからである．例えば「良さげな新曲をコンテンツを日々生み出している状況にある．このような探したい」という検索要求に対して「公開日が 7 日前以降

新しい音楽コンテンツ空間においては，まだ評価されていで，お気に入り登録数が 10 件以上」というクエリが，「○ない音楽コンテンツが数多く眠っているため，ユーザが能○みたいなピコピコ系のサウンドで中性的な歌声の曲を探動的に音楽コンテンツを探索することに価値がある．しかしたい」という検索要求に対して「○○と音響特徴ベクトルの距離が 0.2 未満で，『テクノ』または『エレクトロ』と

1

a)
b)

産業技術総合研究所
AIST, 1-1-1 Umezono, Tsukuba, Ibaraki 305-8568, Japanmasahiro.hamasaki［at］aist.go.jp
m.goto［at］aist.go.jp

c 2014 Information Processing Society of Japan⃝いうタグがついて，歌声男女度が 0.4 から 0.6 の間にある曲」というクエリが思いつけるかというと，これは多くのユーザにとって容易ではない．検索対象となるコンテンツ1

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本稿の構成は以下のとおりである．第 2 章にて本研究が提案する新しい検索インタラクションについて説明し，第3 章では提案する検索インタラクションを実現するための技術的課題とその解決方法について述べる．第 4 章では提案手法を音楽コンテンツに適用したプロトタイプを紹介する．第 5 章にて関連研究および発展可能性について議論
し，第 6 章にて本稿をまとめる．

2. QueryShare: 音楽の探索的検索のための検索・推薦インタフェース
本研究では，音楽の探索的検索のためのクエリ検索・推薦インタフェース QueryShare を提案する．QueryShareは一般にクエリ作成が困難なメディアコンテンツ検索におけるクエリを共有し，検索・推薦を可能にする（図 1-(b)）．
本章では，QueryShare のコンセプトと QueryShare が提供する新しい検索インタラクションについて説明する．
図 1

従来の検索モデルと提案する検索モデル

2.1 コンセプト
QueryShare ではユーザが作成したクエリは，それを用およびメタデータ・音響特徴量を熟知しているユーザにしいてコンテンツ検索を行い検索結果を得られるだけでなか難しく，また，そのようなユーザにとっても簡単な作業でく，クエリページとして他のユーザと共有される．図 2 ははない．音楽検索に限らず情報検索分野において，クエリ

QueryShare におけるクエリページの表示イメージである．

修正 [14][15]，クエリ提案 [16]，適合性フィードバック [17]クエリページは，コンテンツを検索するための検索パラなど数多くのクエリ作成支援技術が研究されている．しかメータだけでなく，他のユーザがこのクエリを発見できる

し大多数のユーザが利用するのは，スペルミス修正や追加

よう，クエリのタイトルや説明文なども持つ．つまりクエ

キーワード候補提案にとどまっており，複雑なクエリの作

リページは，検索意図の説明（メタデータ），検索パラメー成にはつながっていない．依然として，コンテンツが持つ

タ，検索結果，さらにはこのクエリページと関連する他の数多くの特徴量・メタデータを意識した複雑なクエリを作

クエリページ一覧からなる，一つのコンテンツ（Web ペー

成することは，多くのユーザにとって容易ではない．シスジ）としてユーザ間で共有される．

テムがどれだけ支援をしたとしても，複雑なクエリを適切

クエリページのメタデータや検索パラメータはいつでもに作るためにはユーザにある程度の知識と手間を求めるこ

再編集可能である．パスワードをかけることで作成者しかとは不可避であり，それゆえに大多数のユーザに複雑なク編集できないようにすることも，Wiki のように誰でも編

エリ作成を行ってもらうというのは本質的に難しいといえ集できるようにすることも可能である．あるクエリページ

る（図 1-a）．そこで本研究ではクエリ作成を直接的に支援の検索パラメータをコピーした新しいクエリページ（派生するのではなく，ユーザによって作りこまれた検索クエリ

クエリページ）を作成し，編集することも可能である．

を共有して活用するアプローチを採用する．

簡単なクエリであれば，ユーザがおのおの自分でクエリ

本稿で提案する QueryShare は，一般的に個人で完結しを作った方が，クエリページを探す手間が省ける分だけ便ていたクエリの作成を共有可能にする検索インタフェー

利であるといえる．しかし，一つのタグでは表現できないスである．一部の熟練ユーザが作った複雑なクエリを他のようなカテゴリの場合にどのようなタグ集合を用意する

ユーザと共有することで，結果的に全てのユーザが複雑なか，どの程度の再生回数があれば人気コンテンツといえそ

クエリを利活用できる（図 1-b）．ユーザ間で円滑なクエ

うか，など，一見すると単純そうなクエリであっても，そリ共有を行うにはクエリの検索・推薦が必要となるが，本の作成は必ずしも容易ではない．現在の Web 検索のよう研究ではこれを，クエリのパラメータの類似性を用いて検な，ある特定のコンテンツを見つけるのが主な目的であれ

索・推薦を行うアプローチと，クエリの検索結果の類似性

ば，ユーザの熟練度にかかわらずクエリの善し悪しが判断を用いて検索・推薦を行うアプローチとの，二つにより実できる．なぜなら，そのコンテンツが検索結果上位に出る

現する．我々は，提案する QueryShare を Web 上で公開

クエリは良いクエリであり，そうでないクエリは悪いクエされている音楽コンテンツに適用したプロトタイプを実装

リだからである．一方で，ある条件を満たすコンテンツ集した．

合を発見したい場合，そのクエリの善し悪しを判断するのc 2014 Information Processing Society of Japan⃝2

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自身の検索意図にあう修正を行う．この際，現在閲覧中のクエリページの検索パラメータを編集するのか，派生クエ
リページを作成して編集を行うのかは，そのクエリページの編集権限の設定およびユーザの判断にゆだねられる．このようにして一般ユーザはクエリ検索とクエリ推薦，さらにクエリの再編集によって，自分一人では作成が困難なメ
ディアコンテンツ向けの複雑なクエリを発見し利用しながら検索をすることができる．
熟練ユーザにとっては，自身の力で適切なクエリを作成可能なため，一般ユーザほどにはクエリを共有するメリッ
トはない．しかし自ら作る手間が省けるだけでなく，自分がよく知らないコンテンツ領域においては一般ユーザと同等のメリットを享受できる．さらに，他の熟練ユーザのクエリを見ることで，自らのクエリを改善したり，場合によっては他人のクエリを改変したり再利用したりすることで，より良いクエリを作成することができる．オープン
ソースや CGM において見られるように，自身が作成した
図 2

クエリページの表示例

クエリが他の人に利用されたり評価されたりすることで作成意欲がわき，より良いクエリが生み出される可能性もあは容易ではない．そして音楽コンテンツのようなメディア

る．これは検索インタラクションの共有化・オープン化にコンテンツ検索にはそのようなニーズがテキストコンテン

よって生じるメリットである．

ツ検索以上に高い．熟練ユーザが作ったクエリページを利用したり，参考にしたり，時には Wiki のように共同編集

3. QueryShare の実現方法

によって作ることができる検索インタフェースは，今後まQueryShare では，ユーザが作りこんだ検索クエリをクすます増加するメディアコンテンツ検索において，より高エリページとして共有し活用可能にすることで，音楽コン

い価値を持つと考える．

テンツの探索的検索を可能にする．ユーザ間でクエリペー

一般に検索においては試行錯誤が欠かせないが，変更可

ジを共有し再利用可能にするには，まず，ユーザがクエリ

能なパラメータが多くなってくると，ある程度うまくでき

ページを発見できなくてはならない．QueryShare はクエ

たパラメータの組み合わせをベースに作成してしまい，かリページを検索・推薦可能にすることで，これを解決する．

えって試行錯誤の幅が狭まる恐れがある．QueryShare で

本章では QueryShare がどのようにしてクエリページの検はクエリをユーザ間で共有し，さらにクエリ推薦によって索と推薦を実現するのかを説明する．

関連するクエリを自動的にユーザに提示することで，そのようなクエリ作成における試行錯誤を支援する．また，推3.1 クエリページの検索

薦されたクエリをブラウジングしていく「クエリブラウジ

ユーザはまずクエリを見つけられなくてはならない．つング」によって，適切なクエリに出会える可能性もある．

まり，ユーザによるクエリ検索を支援する必要がある．

QueryShare では，大きく分けて三つのアプローチでこれ
2.2 提案する検索インタラクション
本節では，ユーザが QueryShare を利用する際の一連のを支援する．

3.1.1 キーワードによるクエリページ検索

振る舞いについて述べる．QueryShare では，検索パラメー

一般的なキーワード検索によりクエリ検索を行う．各クタを駆使してクエリを作成できる熟練ユーザと，それが容エリにはタイトル，説明文，タグなどが付与されており，易ではない一般ユーザの二種類のユーザがいることを想これを手がかりにクエリページを検索する．2.1 節に例と定している．一般ユーザは，まずコンテンツではなく熟練して挙げたクエリに「中性的な歌声のバラードの新着注

ユーザが作成したクエリページを，キーワード検索や不完目コンテンツ」というタイトルが付いていれば，ユーザは全ながらも検索パラメータを指定することで検索する．そ「中性的」というキーワードでこのクエリを検索することがして発見したクエリページにある検索結果を確認する．検できる．男女度や再生回数でどの程度の値を取ったときに索結果に不満があれば，再びクエリページ検索を行うか，「中性的」「注目コンテンツ」といえるかは自明でない．こ

現在閲覧中のクエリページに対して推薦された別のクエのような問題は Semantic Gap と呼ばれるが，QueryShare

リページに移動する．もしくは検索パラメータを確認し，はクエリページを作成するユーザによってそのギャップを

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表 1

埋める．

対象とする音楽コンテンツに付与されたメタデータの例

名前

メタデータの説明

歌手 ID

歌手の ID

投稿日

投稿された日時タグ

コンテンツにつけられたタグに適切に作りこむことができれば，そのクエリを用いてコ再生回数再生された回数

ンテンツを検索することができるが，十分なクエリを作る

マイリスト数登録されたブックマークの数

ことは容易ではない．そこで断片的にパラメータを指定すコメント数つけられたコメントの数

ることで，そのパラメータ設定に近いクエリを検索するこ

楽曲 ID

楽曲の IDとができる．

作曲者 ID

作曲者の ID

楽曲投稿日

投稿された日時

楽曲タグ

楽曲動画につけられたタグ

楽曲再生回数

楽曲動画の再生された回数

で，クエリ検索を行う．コンテンツをクエリとして入力す楽曲マイリスト数

楽曲動画のブックマーク数

る Query by Example と近いが，コンテンツ検索のために

楽曲コメント数

楽曲動画につけられたコメントの数

3.1.2 検索パラメータによるクエリページ検索
クエリを構成する検索パラメータを指定することで，クエリ検索を行う．クエリを構成する検索パラメータを十分

3.1.3 コンテンツによるクエリページ検索
検索結果に含まれてほしいコンテンツを指定することコンテンツを入力するのではなく，クエリ検索のためにコンテンツを入力している点が異なる．

表 2

Query by Example では入力したコンテンツに近いコン
テンツが検索結果として返ってくることが期待される．例

対象とする音楽コンテンツから自動推定される特徴量の例
名前

特徴量の説明歌声の男女度

歌声の男声/女声らしさを示す値

楽曲の音響特徴量

楽曲の曲調を示す特徴ベクトル

えば人物画像をクエリとして入力すると，同一人物が写っている画像を見つけてきてくれるのが，典型的な挙動であコミュニケーションサイト「ニコニコ動画 *1 」にて公開さる．しかし提案システムでは，コンテンツを入力すると，れている，ユーザが歌唱した音楽コンテンツ（歌ってみた動

まず，そのようなコンテンツを見つけられるクエリを見つ画）を対象とする．現在，ニコニコ動画に限らず，YouTube

ける．

*2 など多くの動画共有サイトで，ユーザが楽曲を歌唱した

音楽コンテンツが大量に公開されている．ニコニコ動画だ

3.2 クエリページの推薦

けに限っても，執筆時点でそのようなコンテンツが 65 万

ユーザが検索ではクエリを見つけられない場合，適切な件あり，そのうち 100 万回以上再生されたものは 200 件をクエリを推薦することが重要となる．推薦には，ユーザが越える，人気のコンテンツカテゴリである．そのようなコ

どのようなクエリに関心があるかを推定するためのユーザ

ンテンツが毎日 100 作品以上のペースで新規公開されておプロファイルが必要となる．QueryShare では，ユーザがり，しかも楽曲や歌手もさまざまであるため，ユーザがコ

現在アクセスしているクエリをユーザプロファイルと見ンテンツを探すのは容易ではない．そのため，多くのユー立て，関連するクエリを提示することでクエリ推薦を実現

ザは月間や日間など期間を区切った再生回数のランキング

する．

を利用して新しいコンテンツと出会う．このように，対象

3.2.1 検索パラメータによるクエリページ推薦

コンテンツは様々な条件でコンテンツを検索できるクエリ

クエリで用いる検索パラメータが類似しているかどうかの共有が求められているドメインであるといえる．

をもとに，クエリページ推薦を行う．検索パラメータの値

我々はこのような音楽コンテンツの中から，特に歌声合が似ているクエリや，用いている検索パラメータの種類が成ソフトウェア VOCALOID のオリジナル楽曲を歌唱した似ているクエリなどが推薦される．仕組みは先述の検索パものを収集した．収集した音楽コンテンツは論文執筆時点

ラメータによるクエリページ検索と同様である．

では 363,518 件，歌手は 64,774 人，楽曲は 13,138 曲，作

3.2.2 コンテンツによるクエリページ推薦

曲者は 3,514 人である．対象となる音楽コンテンツには表

検索結果の類似性をもとに，クエリページ推薦を行う．

1 のようなメタデータが付与されている．対象コンテンツ

つまり現在アクセスしているクエリページの検索結果と似は，オリジナル楽曲そのものも動画として投稿されている

た検索結果が得られることになるが，検索パラメータが異ので，楽曲動画に対するメタデータと歌ってみた動画に対なるクエリページを推薦する．これはユーザのクエリ修正

するメタデータの両方が存在する．さらに表 2 のような特にとって有益な推薦であると考えられる．

徴量も自動推定することができる．

4. プロトタイプシステム
4.2 検索パラメータ
4.1 対象データセット
プロトタイプシステムでは，対象コンテンツとして動画検索パラメータは大きく分けて 3 種類ある．膨大なコン*1*2

c 2014 Information Processing Society of Japan⃝

http://www.nicovideo.jp
http://youtube.com

4Vol.2014-MUS-104 No.1
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テンツの中から適合するコンテンツを指定するための適合条件，コンテンツの並び順を示す並べ替え条件，共通性のあるコンテンツをまとめる集約条件，である．適合条件は，
例えば「『バラード』タグが付いている動画」「再生回数が1 万回以下の動画」などであり，SQL における WHERE
句に相当する．並び替え条件は，例えば「再生回数の大きい順」「公開日が新しい順」などであり，同じく SQL における ORDER BY 句に相当する．集約条件は，「同じ歌手の動画は検索結果に表示しない」「同じ曲の動画は検索結果に表示しない」などであり，SQL における GROUP BY
句が近い役割を持つ．
一般的に Web 検索においては，ユーザはキーワードをクエリとして入力し，そのキーワードの有無でコンテンツが選択され，キーワードとの関連度によって順序付けされる．また，同じ Web サイトのページや同じ内容のページなどは一つの検索結果にまとめられる．つまりキーワードだけで適合条件・並べ替え条件・集約条件を入力したこと

図 3になる．これはユーザの負荷を下げる方向のクエリデザイ

クエリエディタのスクリーンショット

ンであるといえるが，本研究のアプローチは複雑なクエリを作成可能にし共有することであるため，適合条件・並び

4.4 クエリページ編集画面

替え条件・集約条件それぞれをユーザが入力可能にする．

図 3 にクエリページ編集画面のスクリーンショットを示

プロトタイプが扱うクエリでは，適合条件は表 1 およびす．編集画面にはクエリのメタデータや検索パラメータを表 2 で示したメタデータ・特徴量すべてを用いることがで入力するクエリエディタ部と，実際にその検索パラメータ

きる．例えば再生回数やコメント数であれば上限値と下限で検索した結果である検索結果部からなる．検索パラメー

値を指定し，この範囲内にある音楽コンテンツだけが適合

タは数多くあるため，熟練ユーザであってもクエリの作成

コンテンツとみなされる．なお，複数条件はすべて ANDは容易ではない．そこで QueryShare のクエリエディタに条件とみなす．楽曲 ID を指定した場合は，その楽曲を歌は二つのクエリ作成支援機能がある．

唱した音楽コンテンツのみが適合コンテンツとなる．これ

4.4.1 各適合条件の適合コンテンツ数の表示

ら適合条件は適合コンテンツであるかどうかを判断するのにのみ用いられる．

適合条件は複数の条件の組み合わせとなる．厳しすぎる
条件を入れると，適合するコンテンツがなくなってしま

並び替え条件は表 1 および表 2 で示したもののうち，連う．よってユーザは条件に適合するコンテンツがどの程続値であるものを用いる．具体的には投稿日，再生回数，度かを見積もりながら条件設定していくことが望ましい．

マイリスト数，コメント数，男女度，になる．集約条件は，QueryShare では各条件単独での適合コンテンツ数と，各「同じ歌手の動画を出さない」「同じ楽曲の動画を出さない」

条件を取り除いた場合における本クエリの適合コンテンツ「同じ作曲者の動画をださない」の三つである．

数とを表示する．これにより，厳しすぎる条件や，逆に緩すぎて絞り込みに貢献していない条件を容易に見つけるこ

4.3 クエリページとができ，クエリの作成を支援する．

クエリページ（図 2 ）には，クエリのメタデータと検索

図 3 中央に各項目の上限値と下限値の入力欄がある．検結果，さらにはクエリに対するクエリ推薦の結果が表示さ

索結果はすべての条件を AND したものであるが，画面右れる．検索パラエータについては，具体的な値は表示され側には各条件を満たす音楽コンテンツの数が表示される．

ず，どのパラメータが利用されているかだけ表示される．

これにより，ユーザが改善すべき条件を見つけ出しやすく

後述するクエリページ編集画面にて，具体的な値を確認しなる．

たり編集したり，さらには派生クエリページを作成できる．

4.4.2 コンテンツ集合からの検索パラメータの自動生成

クエリページでは，ユーザはクエリ検索結果を確認した

条件として明示化されていないが，マイリストやプレり，音楽コンテンツを実際に視聴したりすることができ

イリスト，お気に入りリストなどの形式で自身が関心のる．また，クエリ推薦結果をうけて他のクエリページへ移あるコンテンツ集合を持っているということはよくある．

動することで，クエリページをどんどん辿っていくこともQueryShare のエディタでは，マイリストを入力すると，そできる．

のコンテンツ集合がヒットするような適合条件を自動的に

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IPSJ SIG Technical Reportが入力したクエリと関連するクエリを追加・代替候補として提示するものである [16]．テキスト検索の分野では様々な研究がなされており，関連するクエリを見つける方法として検索結果 [22] やシソーラス [23][24] を用いる方法のほ
かに，クエリログ [16] や検索ログ [25] を用いる方法もある．
これは検索が成功したユーザのクエリを他のユーザに対して提示することで再利用している，と捉えることもできる．
つまり，適切なクエリの再利用という点では，QueryShareと同じである．しかし QueryShare は明示的に共有することで，ユーザがクエリの作成を学ぶことができる．これは
図 4

クエリによる検索結果を Songrium 上で連続再生

一回の検索で終わらず，継続性のある情報探索において，重要な特徴であると考える．

生成する．マイリストから生成された検索パラメータを初QueryShare の特徴の一つであるクエリ共有を行うサービ

期値として，ユーザはそれらの数値を修正することで目的スとして，Yahoo! Pipes *3 が挙げられる．SQL や SPARQLとするクエリの作成が行える．

のような複雑なクエリの作成を，フロー図形式の GUI を用
いて支援するツールが提案されている [26][27] が，Yahoo!

4.5 システム構成

Pipes はそのような GUI に加えて，ユーザが作成した「パQueryShare のプロトタイプは Web アプリケーションのイプ」と呼ばれるクエリを共有する機能を持つ．公開されインタフェースとして実装している．ユーザは Web ブラ

たパイプは誰でも見ることができ，具体的にどのようなウザを用いてシステムにアクセスする．QueryShare を介

ルールが記述されているのかも見ることができる．しかしてクエリを作成しコンテンツを検索したり，クエリの共し，Yahoo! Pipes ではクエリにつけられたタグや使ってい有・検索・推薦をしたりする．

るモジュールの種類，検索対象としている情報源などを手QueryShare は検索インタフェースであるため，クエリ

がかりに検索する機能しか提供されていない．そのため，

ページのデータベースは持つが，コンテンツ検索そのもの

一般的なユーザが手軽にクエリを探したり，探索的検索のは背後にあるコンテンツ検索エンジンが行う．コンテンツ

ように関連するクエリをいろいろと試したりといったこと

検索エンジンは QueryShare より受け取ったコンテンツ検は困難である．QueryShare はクエリ検索に加えクエリ推索クエリに基づき，自身のコンテンツデータベースから適薦によって，クエリブラウジングという新しい検索インタ

合するコンテンツを見つけランク付けしたコンテンツ集合

ラクションを提供している点で異なっている．

を，検索結果として QueryShare に返す．
プロトタイプで扱う音楽コンテンツの収集と特徴量の抽5.2 Folk + Query = Folkquery

出は，音楽視聴支援サービス Songrium [18][19] と能動的

デビッド・ワインバーガーは著書において，専門家では音楽鑑賞サービス Songle [20][21] が，それぞれ収集・抽出

なく人々が作り上げたフォークソノミー (Folksonomy) にしたものを用いる．また，実際に音楽コンテンツを視聴す

よる情報の分類の未来を説いた [28]．それまで知の権威にる際には Songrium の連続再生機能を利用する（図 4）．

よって整理された情報しか流通できなかったのが，イン

5. 議論

ターネットの登場によって大きく変わった．だが，膨大なコンテンツがあふれ検索や推薦を介してしかコンテンツ

本研究は，特にメディアコンテンツ検索におけるインタに出会えない現在，私たちは真に膨大なコンテンツに出会

ラクションに取り組む従来にない研究であるが，複数ユー

い，フォークソノミーによって新しい分類を付与できていザが作成したクエリを利活用する研究は数多くなされてきるだろうか．イーライ・パリサーはパーソナライゼーショ

た．以下では，それらを紹介するとともに，QueryShare がンによって私たちは小さなバブルの中に閉じこもっている

提案する明示的に多数のクエリを共有することの意義につと指摘した [29]．本来，検索はそのような壁を飛び越える

いて，ユーザから見た場合（Folkquery），コンテンツからものであったはずだが，十分にクエリを作り込まず，大半見た場合（価値最大化コンテキスト），さらに音楽配信サーを検索エンジンに任せている限り，やはり我々は検索シス

ビスで一般的に利用されているマイリスト共有との違いとテム・推薦システムが作り出した小さなバブルの中から出いう点から議論する．

られないと考えられる．

QueryShare が提案するクエリページは，コンテンツを
5.1 関連研究
クエリ提案またはクエリ拡張と呼ばれる技術は，ユーザ

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http://pipes.yahoo.com/pipes/

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探し出すための手がかり（クエリ）を人々の手で作ろうと

5.4 マイリスト共有 vs クエリページ共有

するフォーククエリ (Folk+Query=Folkquery) といえる．

ユーザがお気に入りの楽曲を登録したマイリストを共有

フォーククエリは，コンテンツが分類されただけでは多くする行為は，音楽共有サイトでよく行われている．クエリの人々はアクセスできず，検索があって初めてコンテンツ

共有は，検索結果という形でコンテンツの集合が生成され，に出会える状況において，フォークソノミーを補完する重それがユーザ間で共有されるため，マイリスト共有と似て要な役割を担うと考える．

いる．しかし異なるのは，マイリストはユーザが選択したコンテンツの列挙（外延）であるのに対し，クエリは選択さ

5.3 価値最大化コンテキスト

れるべきコンテンツの集合の中に共通する特徴の列挙（内

音楽や動画などメディアコンテンツでは，しばしば「人包）だという点と，マイリストは持ち主であるユーザが作気であることがコンテンツの価値を高め，さらなる人気を成するが，クエリページは共同編集や派生クエリページ作

呼び込む」ということが起きている．また，後藤はコンテ

成を介して複数ユーザで作成が可能な点である．この違い

ンツはそれが置かれた文脈次第で人々に与える感動の大きは，(1) 日々新たに生み出される大規模コンテンツへの対さが変わると指摘している [30]．これらが示すことは，コ応力，(2) ユーザのコンテンツ発見力強化への発展性，とンテンツの価値（人々からの評価）を高める要素には，コ

いう点において差が生じる．

ンテンツの内容だけではなく，「人気であること」や文脈

マイリストはユーザによるコンテンツの列挙であるため，といったコンテンツの背景情報（コンテキスト）も含まれ持ち主であるユーザがメンテナンスをしない限り，日々増るということである．これは見方を変えると，コンテキス

え続けるコンテンツに対応できない．一方でクエリページ

トには価値を高めるコンテキスト（価値最大化コンテキス

であれば，定義された条件を用いることで新しいコンテント）が存在し，より大きく価値を高めるコンテキストを見ツにも自動的に対応することができる．また，共同編集やつけることがコンテンツにとって有用であるといえる．

派生クエリページ作成により，持ち主以外のユーザもそのQueryShare のクエリページは，それ自体が一つのコン

クエリの改良に参加することができる．

テキストであるといえる．適合条件や並び替え条件によっ

また，マイリストでは，なぜそれが選ばれたかがわからてコンテンツが置かれるコンテキストを作りだしている．

ないため，作成したユーザ以外はそれを拡張する手段をもでは，QueryShare によってユーザが自由にたくさんのコ

たない．一方でクエリであれば，共有したユーザは検索パ

ンテキストを作成し共有できることにどのような価値があ

ラメータという形でコンテンツの選択基準がわかるため，るだろうか．

自身による新しいコンテンツ集合の作成に役立てることが広い意味でのコンテンツの価値向上という点では，寄与できる．

の仕方として 2 種類あると考えられる．一つは，アノテー

ユーザの個性が直接的に表れるマイリストの共有は，膨ションとしてのコンテキストである．これは E コマースサ

大な楽曲が視聴可能になったサブスクリプション型の音楽

イトでよく見られる「○○年度○○部門販売個数第 1 位！」

配信サービスにおいて強力な楽曲発見手段であり，ほとんといった文言と同じである．「○○年度」「○○部門」「売どのサービスで採用されている．しかしマイリストには前上数」というコンテキストにおいて 1 位であるという事実

述したような短所があり，クエリ共有と相補的な関係にあを可視化することが，ユーザから見てそのコンテンツが魅ると考える．

力的であると思わせることに寄与する．もう一つは，クリエータに対する創作の指針としてのコンテキストである．

6. おわりに

例えば「タグ○○が付いた楽曲の男女度 0.8 以上の歌って

本稿では，コンテンツ検索のためのクエリを検索・推薦可

みた動画の中でマイリスト数が 1 位」であることがわかれ能なインタフェース QueryShare を提案した．QueryShare

ば，「タグ○○が付いた楽曲」「男女度 0.8 以上」「マイリス

は一部の熟練ユーザが作成した，複雑な検索パラメータをト数」というコンテキストに自身のコンテンツクリエータ

持つクエリをクエリページ としてユーザ間で共有することとしての強み（他に対する優位性）があると気づくことがで，熟練ユーザに限らずより多くのユーザが，複雑なクエリでき，今後の創作に活かすことができる．

を用いたコンテンツ検索をできるようにする．QueryShare

QueryShare によって数多くのクエリページが共有されはクエリの検索と推薦とを可能にすることで，ユーザ間のることは，コンテキストの数を増やすことに他ならない．

クエリの共有を実現する．これにより単に複雑なクエリをそしてクエリページによって提供されるコンテキストは説用いた検索が利用できるだけでなく，類似する他のクエリ明可能であることから，上記二つの効用が両方とも成立すを試したり（クエリブラウジング），クエリを改造したりとる．以上のことから，クエリページ共有はユーザに情報検いった，探索的な検索も可能にする．

索の選択肢を増やすだけでなく，コンテンツの価値向上にも寄与するといえる．

c 2014 Information Processing Society of Japan⃝

本稿では QueryShare の実装例として，音楽コンテンツを対象としたプロトタイプシステムを示した．QueryShare7Vol.2014-MUS-104 No.1
2014/8/25

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

はシンプルな仕組みであるが，それゆえに幅広いドメインに適用可能なインタフェースである．メディアコンテ
ンツだけでなく，テキストコンテンツにおいても，論文検[12]索や特許検索など多くのメタデータを持ち，かつ，条件を満たすコンテンツを一覧したいという検索目的の場合[13]

は，QueryShare は有効である．他にも近年注目されている Linked Open Data のような複雑な構造化データに対し[14]ても有効であると思われる．
今後はプロトタイプのテスト運用を行い，ユーザからの[15]

フィードバックをもとにクエリ検索・推薦手法の改良を行う．さらに，ユーザがどのようなクエリを作成するか，どの[16]ようにクエリをブラウジングするか，といった QueryShareが提供する新しい検索インタラクションにおけるユーザの[17]

振る舞いの分析も行っていきたい．
謝辞 本研究の一部は JST CREST「OngaCREST プロ
ジェクト」の支援を受けた．
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