閲覧 Web ページからのキーワード抽出に基づく
モバイル端末向け検索支援 UI
渡 辺 奈夕子†
岡 本 昌 之†菊 池†††飯 田 貴 之佐々木健太堀 内††
大 村 寿 美服 部 正 典†匡健晃††介††モバイル機器における Web 検索は一般的になりつつあるが，検索クエリの入力は PC の場合ほど容易ではない．本稿では，ユーザが Web ページを閲覧した際に，ページ中に含まれるクエリ候補のキーワードを抽出し，絞り込みをしてユーザに提示することで，ユーザが数回の選択操作だけで検索することを可能とする検索支援インタフェースを提案する．また 14 名の被験者によるオープン評価の結果を通じ，実用的な精度で利用できることを確認した．

Search Supporting UI for Mobile Terminal based on
Keyword Extraction from Browsing Web Page
Nayuko Watanabe,† Masayuki Okamoto,† Masaaki Kikuchi,††Takayuki Iida,†† Kenta Sasaki,† Kensuke Horiuchi,††Sumi Omura†† and Masanori Hattori †Inputting query terms on a mobile terminal is not easy though mobile web search is becoming popular. In this paper, we propose an information retrieval interface which enables
users to search the web with only selecting operation by automatically extracts query-term
candidates. According to our open evaluation with 14 users, our method achieved practicalquality.

1. は じ め にるコストを下げることが可能であると考えられる．
我々はこれまでに，閲覧中の Web ページの関連情

スマートフォンなどのモバイル端末を用いた情報ア

報検索を容易にする，キーワード抽出に基づく検索支クセスは増加しているが，Web 検索時の文字入力の援 UI を提案してきた6) ．本稿では，これまでの知見にコストは依然として課題である．このコストを減らす基づき改良した検索支援 UI を提案する．またスマーために，できるだけ少ない操作回数・操作時間で検索トフォン上に実装した提案 UI の利用評価を行い，どクエリを入力できる検索方式が望まれる．の程度の割合で検索結果が利用されるかを調査した．

ユーザが検索する可能性が高い単語をクエリ候補として推測・提示できれば，ユーザは選択操作のみで検索することが可能である．任意の状況でユーザが検索し2. 検索支援 UI
本章では，モバイル環境においてクエリ入力の手間たい単語を推測するのは困難だが，現在閲覧中のペーを削減しつつ Web 閲覧からの関連情報検索ニーズをジについて関連情報を調べる際には，検索クエリはそ満たす検索支援 UI の概要と，処理の流れを述べる．のページについての単語であることが多い5) ．従って，2.1 利用シナリオ

閲覧中の Web ページ文章から検索クエリ候補となる

提案 UI ではユーザが Web ページを閲覧した際，単語を抽出することで，関連情報検索時に操作にかかHTML に含まれるクエリ候補のキーワードを抽出し，絞り込みをしてユーザに提示する．このためユーザは† （株）東芝 研究開発センター Corporate R&D Center,Toshiba Corporation†† （株）東芝 ビジュアルプロダクツ社 コアテクノロジーセンター
Core Technology Center, Toshiba Corporation

以下のようにして，数回のタッチ操作のみで閲覧 Web
ページの関連情報の検索が可能である（図 1）．

(1)

Web ブラウザで Web ページを閲覧する．例え情報処理学会 インタラクション 2011

関連情報を調べたい時にアイコンをタッチ

調べたいことのジャンルをタッチ

2.2.1 キーワード抽出

キーワード検索キーワード抽出は本文抽出，固有表現抽出，キーワードスコアリングの 3 つの処理から構成される．

ニュース検索
トリビア検索本文抽出 本文抽出では HTML 文書を解析して本文領域を推定し，内部のテキストを抽出する．本文領域とはニュース記事などの Web ページのうち，広告部分などを除いた記事本文部分である．

HTML テキストをブロック要素毎に分割し，テキ(a) Web

ページ閲覧

(b)

キーワード・サービス選択(c)

検索結果表示図 1 検索支援インタフェースの利用例
Fig. 1 Example use of search-support application

スト長，a タグで囲まれたアンカーテキスト長，句読点数，ストップワードなどを元にブロック毎の採否を決定する．採用するブロック内のテキストを出現順に連結したものが本文となる．
固有表現抽出 本文に対して固有表現抽出を適用し，HTML

キーワード抽出

本文抽出
固有表現抽出
ページ

Web

キーワード
スコアリング

本文文字列
東芝（企業名）田中久重（人名） キーワード候補
万年時計（商品名）…

関連情報検索検索結果

固有表現クラスを付与する．固有表現クラスとは人
物名，企業名などの固有名詞や，日時，数量など表層表現の意味を表す属性のラベルであり，辞書とその組み合わせルールによって付与される．例えば辞書に「松阪（地名）」「牛（食品）」が登録されている
場合，登録されていない語「松坂牛」に対し，ルー抽出キーワード一覧

図 2 処理の流れ
Fig. 2 Process flow

ル「地名＋食品→食品」を適用することで，固有表現クラス「食品」を付与する．このように固有表現クラスが付与された単語の一覧が，抽出キーワードの候補となる．
キーワードスコアリング キーワード候補に対し，スば，万年時計についての記事を閲覧しているとする．

コアを付与する．スコアは，出現位置，文字列長，意

検索支援機能を利用可能な状態になると，画面

味属性毎のスコア，文書内の出現頻度，WebIDF に(2)

上部に通知アイコンが表示される（図 1(a)）．

よるスコアの線形和として算出される．線形和の重閲覧ページに関連する情報を調べたい際は通知

みは，ユーザがどのようなキーワードを検索するかアイコンをタッチすると，ページ内の単語で検索にの事前調査に基づいて決定した．最終的に，スコア利用されやすいとシステムが判断したキーワード一上位のものがユーザに提示されるキーワードとなる．

(3)

覧が表示される（図 1 (b)）．キーワードのボタンは以上のようにしてキーワード抽出が完了すると，画押す領域により通常のキーワード検索，ニュース検面に通知アイコンが表示され，ユーザが通知アイコン

索，トリビア（Wikipedia）検索が選択可能である．

をタッチすると，1 画面あたり 8 個，最大 16 個まで，

(4)

万年時計の作者「田中久重」について詳細を知キーワードが表示される．

りたい場合，「田中久重」と書かれたボタンの「トリ2.2.2 関連情報検索

ビア」部分を押すことで検索が行われ，検索結果が提示されたキーワードの 1 つをユーザがタッチした表示される（図 1 (c)）．

(5)

検索結果のスニペットをタッチすると対応する

場合，そのキーワードをクエリとして検索が行われる．
ユーザがタッチする場所に応じ，1 つのキーワードにWeb ページが表示される．

ついて検索ジャンルを切り替えられる．これはそれぞ

2.2 処理の流れ

れのジャンルについて，検索クエリにサイト指定を追以下では閲覧中の Web ページに対し，検索クエリ加する，特定の単語と AND 検索するといった処理をに用いる可能性の高いキーワードを抽出し検索する流れを説明する（図 2）．提案 UI での処理は，キーワード抽出と関連情報検索のステップから構成される．

割り当てることで実現される．

2.3 実

装

提案手法を，スマートフォン T-01A（OS: WindowsR
6.5，CPU: 1GHz, 4.1 インチシングルタッ
Mobile⃝Rチディスプレイ ）上のブラウザ（Internet Explorer⃝閲覧 Web ページからのキーワード抽出に基づくモバイル端末向け検索支援 UI
95
629
0400

979
800

439

1200 1600 2000 (msec.)
2400

検索利用目的（欲しい情報のイメージがあったか）• あった• なんとなく：特にイメージは無かった• 間違えた：間違えてボタンを押した

本文抽出
固有表現抽出
スコアリングその他

検索結果に対する評価値• 見たい：結果のWebページを見たい• 出ても良い：結果のWebページは見ないが検索結果に出ても良い• 見たくない：検索結果に出てほしくない

図 3 キーワード抽出の平均処理時間
Fig. 3 Mean length of time for terms extraction

ページ閲覧
キャンセル
A 通知アイコンを押す
キーワード一覧表示
キーワードをキーワードと B
B’ 手動入力して検索検索サービスを選択
評価入力 検索結果一覧表示
手動入力での検索後，C’
見たいページを選択 C
見たいページを選択
次のページ閲覧Web

図 4 操作フロー
Fig. 4 Operation flow

Mobile）のアドオンとして実装した．なお，検索エンジンには Google の API を用いた．

図 5 評価用 UI
Fig. 5 UI for evaluation

イメージがあったかどうかを回答する．
「あった」（能動的検索），「なんとなく」（受動的検索），「間違えた」（間違えてボタンを押した，集計対象外）の 3 種類から選択する．
各検索結果に対する評価値 それぞれの検索結果に対し，被験者の満足度合いに応じて 3 段階で評価

2.4 キーワード抽出の処理性能する．評価値は以下の通り．

ニュース，ブログなど複数分野の 15URL（ページサ3: 見たい（そのページの内容を閲覧したい）

イズは平均 89k バイト) に対し，キーワード抽出処理

2: 出ても良い（閲覧したいわけではないが，検索でかかった時間を 5 回ずつ測定した結果の平均を図 3

結果に含まれていてもよい）に示す．キーワード抽出全体で平均 2.14 秒であった．
キーワード抽出処理はユーザが Web ページを閲覧中にバックグラウンドで実行されるため，ユーザにとっては関連情報を検索したいと思った際には，既にキーワード抽出が終了していると考えられる．また実用する際には，長文ページ等で処理時間がかかってしまうのを防ぐため，閾値以上の長さのテキストでは本文抽出や固有表現抽出の途中で処理を打ち切っている．

3. 被験者評価
実際のユーザによる印象を調査するために，IT 系技術者 14 名を対象に利用評価を実施した．
評価の進め方は以下の通りである．また操作フローを図 4 に示す．

(1)

被験者は約 1 時間，自由に Web ブラウジングを行う．検索をしたいタイミングで通知アイコンを押し，検索支援機能を利用する (A)．検索に利用したいキーワードが表示されている場合は選択して検索し (B)，表示されていない場合は画面上の検索ボッ
クスでクエリを手動で入力して検索する (B’)．

(2)

検索結果の提示は図 1(C) の UI でなく，評価用 UI（図 5）で行われる．提示件数は最大 8 件とし，被験者は検索する毎に以下の評価を入力する．
検索利用目的 検索する前に出てきて欲しい情報の1: 見たくない（結果に表示されてほしくない）(3)

検索結果一覧から選択することで，次のページを閲覧する．
通知アイコンを押してから次のページに遷移するまでを 1 セッションとし，全検索結果の中に 3:見たいと評価された結果が含まれる場合，そのセッションの結果は受容されたとする．また，検索支援機能を利用したセッション数（通知アイコン押下数）を A，キーワード選択による検索セッション数を B，そのうち受容されたセッション数を C とする．関連情報を調べた
いと思った際に手軽に満足できる推薦結果を提示できるかどうかを測定するため，以下の評価指標を用いた．

• 提示キーワード利用率＝ B/A．検索したいキーワードが提示された割合を表す．

• 検索結果セッション受容率＝ C/B．キーワード選択後，結果が受容された割合を表す．

• ユーザセッション受容率＝ C/A．検索したいと思った時にキーワード選択による検索で結果が受容された割合を表す．
評価結果を表 1 に示す．最終的に，被験者は検索支援機能を利用した内 62.8%の割合で，選択操作のみの検索によって次の Web ページに到達したこととなる．
評価後，被験者にキーワードを手動入力した理由を確認した．図 6 にその分布を示す．キーワード抽出失情報処理学会 インタラクション 2011
表 1 評価結果（各数値は被験者毎の平均）
Table 1 Evaluation results (mean values of subjects)
項目

被験者平均

閲覧ページ数検索支援機能利用セッション数 (A)キーワード選択セッション数 (B, B’)
キーワード選択受容セッション数 (C, C’)
提示キーワード利用率 (B/A)
検索結果セッション受容率 (C/B)
ユーザセッション受容率 (C/A)

40.0
13.9
10.2, 1.7
8.36, 1.64
73.2%84.7%
62.8%

0%

キーワード抽出失敗
AND検索
検索ボックス
本文外キーワード
その他

10%

20%

30%

40%

50%

閲覧 Web ページからの関連情報検索では，補完情報を検索する WeBrowSearch7) が提案されている．
単語の意味に応じた検索方式の切り替えでは，選択した単語の意味分類に基づき検索方法を推薦する手法3) が提案されている．提案手法では意味分類を検索方式の切り替えには用いていないが，検索方式をユーザが別に選択する UI ではこの方式を組み合わせることも可能である．

60%

5. お わ り に
本稿では，数回の選択操作だけで閲覧中の Web ページの関連情報検索を行うワンタッチ検索支援インタフェースを提案した．また評価を通じ，実用的な検索精度が得られることを確認するとともに，ユーザニー

図 6 自分でキーワードを入力した理由
Fig. 6 Reason for manual query inputズに基づく今後の課題を明確にした．
提案手法では Web ページ全体に対して処理が行わ

表 2 検索利用目的毎の検索結果セッション受容率の比較
Table 2 Acceptability for each search intention
項目

能動的検索

受動的検索

6.57
93.0

3.64
70.7

キーワード選択セッション数
検索結果セッション受容率 (%)

敗の他，AND 検索のためや，本文領域と定義した領域外のキーワードを入力しているケースが見られた．
これらは現在の UI 仕様ではサポートしていない．
検索の利用目的別の受容率を表 2 に示す．受動的検索は能動的検索よりは少ないが，一定数の検索が行われている．一方能動的検索に比べ，受動的検索では受容率が低い．これは受動的検索時には単純なキーワード検索以上の結果が期待されているためと考えられる．
以上の考察から，暇つぶしなど受動的検索への潜在ニーズがあることが知見として得られた．課題として，

AND 検索などの現在はサポートしていない機能の追加が挙げられる．また受動的検索でも受容できる結果が得られるように，閲覧領域の考慮やユーザ嗜好への適応なども今後の課題である．

4. 関 連 研 究提案手法は検索クエリとして有用と考えられるキーワードを抽出するが，明示的にクエリとして使わない場合も含め，特定の機能で有用なキーワードを抽出・活用する研究は多数行われている．情報検索の観点では，クエリフリーな情報検索・提示インタフェースが提案されてきた．FIXIT1) では，クエリフリーでコピー機のマニュアルから修理情報を検索することができる．

TV 映像からクエリタームを抽出し，関連ニュースやWeb ページを検索する研究も行われている2)4) ．特にれるため，実際には表示されていない部分からもキーワードが抽出される．また，ユーザの閲覧・操作履歴を考慮していないため，今後はこれらの点も考慮の上，改良を図る予定である．

参 考

文献

1) Hart, P.E. and Graham, J.: Query-Free Information Retrieval, IEEE Expert, Vol.12, No.5,pp.32–37 (1997).
2) Henzinger, M., Chang, B.-W., Milch, B. andBrin, S.: Query-free news search, Proc. of
WWW ’03, ACM, pp.1–10 (2003).
3) 石谷康人，鈴木 優，布目光生：意味クラス解
析と意図推定に基づくインタラクティブな情報検
索インタフェース，情報処理学会論文誌，Vol.48,
No.12, pp.3793–3808 (2007).
4) Okamoto, M., Kikuchi, M. and Yamasaki,
T.: One-button search extracts wider interests:
an empirical study with video bookmarking
search, Proc. of SIGIR ’08, ACM, pp.779–780(2008).
5) Rahurkar, M. and Cucerzan, S.: Predicting
when Browsing Context is Relevant to Search,
Proc. of SIGIR ’08, ACM, pp.841–842 (2008).
6) 渡辺奈夕子，岡本昌之，菊池匡晃，飯田貴之，佐々木健太，堀内健介，服部正典：モバイル機器における閲覧 Web ページからのクエリ抽出を用いた検索支援システム，電子情報通信学会 Web インテ
リジェンスとインタラクション研究会，Vol.WI22010-49, pp.59–64 (2010).
7) Yoshida, T., Nakamura, S. and Tanaka, K.:
WeBrowSearch: toward web browser with autonomous search, Proc. of WISE ’07, SpringerVerlag, pp.135–146 (2007).