"コンテンツ情報を記憶した記憶手段から検索条件に該当する複数の候補コンテンツを検索し、前記検索条件に対する各候補コンテンツのコンテンツ特徴量をそれぞれ解析し、前記コンテンツ特徴量に基づいて出力コンテンツ件数を決定して、前記件数分の候補コンテンツを検索結果ページに出力することを特徴とする情報検索装置。前記コンテンツ特徴量は、前記候補コンテンツの人気を数値化した人気度、及び、1つの検索結果ページに多くのコンテンツを出力するほどよくないことを数値化したペナルティ度であることを特徴とする請求項1記載の情報検索装置。前記人気度は、前記候補コンテンツの閲覧回数、前記候補コンテンツ内のキーワードと前記検索条件との意味的な類似度のうちいずれか1以上に基づいて解析されることを特徴とする請求項2記載の情報検索装置。前記ペナルティ度は、前記検索結果ページに含まれるコンテンツの数、前記検索結果ページに含まれるコンテンツ間の意味的な類似度、前記検索結果ページに含まれるコンテンツの大きさのうちいずれか1以上に基づいて解析されることを特徴とする請求項2又は3記載の情報検索装置。前記出力コンテンツ件数は、前記人気度が高く、前記ペナルティが低くなるように出力コンテンツ件数を算出する評価関数により決定されることを特徴とする請求項2乃至4のいずれかに記載の情報検索装置。コンピュータにより行う情報検索方法において、コンテンツ情報を記憶した記憶手段から検索条件に該当する複数の候補コンテンツを検索し、前記検索条件に対する各候補コンテンツのコンテンツ特徴量をそれぞれ解析し、前記コンテンツ特徴量に基づいて出力コンテンツ件数を決定して、前記件数分の候補コンテンツを検索結果ページに出力することを特徴とする情報検索方法。前記コンテンツ特徴量は、前記候補コンテンツの人気を数値化した人気度、及び、1つの検索結果ページに多くのコンテンツを出力するほどよくないことを数値化したペナルティ度であることを特徴とする請求項6記載の情報検索方法。請求項6又は7記載の情報検索方法をコンピュータに実行させることを特徴とする情報検索プログラム。しかしながら、そのようにコンテンツ件数を一定にして提示する先行技術は、検索エンジンの提供者及びユーザの双方にとって不都合という課題がある。その理由を以下説明する。まず、検索エンジンの提供者にとって、検索結果ページ上のスペースは、検索結果に含まれるコンテンツ情報を提示したり、広告情報等の表示に利用される重要な資源である。このため、閲覧される可能性の少ない無駄なコンテンツの提示にスペースを割くことは、検索結果ページ上のスペース資源を損なっていることに等しいと言える。特に、上記NQのようなクエリの場合、閲覧対象となるコンテンツは少数の場合が多いため、このような無駄が生じる機会が多い。次に、仮に1ページあたりの検索結果が10件含まれる検索エンジンを利用するユーザがいた場合、そのユーザが求めるコンテンツが11件目にランクされているのであれば、検索結果の2ページ目にページを遷移させない限り、目的のコンテンツを発見できない。ページ遷移はユーザにとって負荷障壁の高い行為であり、ユーザビリティを損なう。特に、上記IQのようなクエリの場合、多数のコンテンツが閲覧対象とされるため、このような悪影響を及ぼす機会が多い。以上の理由から把握されるように、検索結果ページを構成する際、どのようなクエリに対しても一定のコンテンツ件数となるような検索結果ページを提示する先行技術は不利益であった。なお、このような不利益は、パソコンを使用した検索に限られるものではない。モバイル端末のような、ディスプレイサイズ検索結果ページのサイズが限られている端末を用いた場合には、より顕在化する課題である。ここで、参考までに、クエリのタイプに応じて検索結果を調整する先行技術について説明する。特許文献1には、入力されたクエリの検索結果のうち、アクセスの集中する重要なコンテンツを特定し、得られた重要なコンテンツの文書から特徴的な重要キーワードを抽出し、この重要キーワードによってクエリと関連するキーワードを発見して、クエリを拡張する技術が開示されている。しかしながら、当該先行技術は、検索精度の向上を目的としたクエリ拡張の技術であり、検索結果ページのコンテンツ件数について考慮したものではない。また、非特許文献1、2には、あるクエリに対して閲覧されたコンテンツの集合と閲覧されなかったコンテンツの集合とを利用して、閲覧されやすいコンテンツの特徴を学習し、高精度なランキング関数を得る技術が開示されている。しかしながら、当該先行技術は、高精度なランキング関数をクエリ毎に獲得するための技術であって、やはり同様に、検索結果ページのコンテンツ件数について考慮したものではない。本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、その課題とするところは、検索結果ページに含まれるコンテンツ件数をクエリに応じて調整することにある。請求項1記載の情報検索装置は、コンテンツ情報を記憶した記憶手段から検索条件に該当する複数の候補コンテンツを検索し、前記検索条件に対する各候補コンテンツのコンテンツ特徴量をそれぞれ解析し、前記コンテンツ特徴量に基づいて出力コンテンツ件数を決定して、前記件数分の候補コンテンツを検索結果ページに出力することを特徴とする。本発明によれば、コンテンツ情報を記憶した記憶手段から検索条件に該当する複数の候補コンテンツを検索し、その検索条件に対する各候補コンテンツのコンテンツ特徴量をそれぞれ解析し、解析されたコンテンツ特徴量に基づいて出力コンテンツ件数を決定して、決定された件数分の候補コンテンツを検索結果ページに出力するため、検索結果ページに含まれるコンテンツ件数をクエリ検索条件に応じて調整できる。請求項2記載の情報検索装置は、請求項1記載の情報検索装置において、前記コンテンツ特徴量は、前記候補コンテンツの人気を数値化した人気度、及び、1つの検索結果ページに多くのコンテンツを出力するほどよくないことを数値化したペナルティ度であることを特徴とする。本発明によれば、候補コンテンツの人気を数値化した人気度、及び、1つの検索結果ページに多くのコンテンツを出力するほどよくないことを数値化したペナルティ度を解析するため、例えば、あるクエリにおいて、人気コンテンツのみを必要な件数だけ提示可能な検索結果ページを構成できる。より具体的には、検索結果ページの1ページ目には、よく閲覧されるコンテンツのみが提示されるようにすることができる。請求項3記載の情報検索装置は、請求項2記載の情報検索装置において、前記人気度は、前記候補コンテンツの閲覧回数、前記候補コンテンツ内のキーワードと前記検索条件との意味的な類似度のうちいずれか1以上に基づいて解析されることを特徴とする。本発明によれば、人気度は、候補コンテンツの閲覧回数、候補コンテンツ内のキーワードと前記検索条件との意味的な類似度のうちいずれか1以上に基づいて解析されるため、人気度をより高精度に解析できる。請求項4記載の情報検索装置は、請求項2又は3記載の情報検索装置において、前記ペナルティ度は、前記検索結果ページに含まれるコンテンツの数、前記検索結果ページに含まれるコンテンツ間の意味的な類似度、前記検索結果ページに含まれるコンテンツの大きさのうちいずれか1以上に基づいて解析されることを特徴とする。本発明によれば、ペナルティ度は、検索結果ページに含まれるコンテンツの数、検索結果ページに含まれるコンテンツ間の意味的な類似度、検索結果ページに含まれるコンテンツの大きさのうちいずれか1以上に基づいて解析されるため、同一の検索結果ページ内に多くのコンテンツを提示することによって生じる閲覧されることの少ない無駄なコンテンツの提示や、類似したコンテンツの重複提示を防止できる。請求項5記載の情報検索装置は、請求項2乃至4のいずれかに記載の情報検索装置において、前記出力コンテンツ件数は、前記人気度が高く、前記ペナルティが低くなるように出力コンテンツ件数を算出する評価関数により決定されることを特徴とする。本発明によれば、上記出力コンテンツ件数は、人気度が高く、ペナルティが低くなるように出力コンテンツ件数を算出する評価関数により決定されるため、検索結果ページに含まれるコンテンツ件数をクエリに応じて最適化できる。請求項6記載の情報検索方法は、コンピュータにより行う情報検索方法において、コンテンツ情報を記憶した記憶手段から検索条件に該当する複数の候補コンテンツを検索し、前記検索条件に対する各候補コンテンツのコンテンツ特徴量をそれぞれ解析し、前記コンテンツ特徴量に基づいて出力コンテンツ件数を決定して、前記件数分の候補コンテンツを検索結果ページに出力することを特徴とする。本発明によれば、コンテンツ情報を記憶した記憶手段から検索条件に該当する複数の候補コンテンツを検索し、その検索条件に対する各候補コンテンツのコンテンツ特徴量をそれぞれ解析し、解析されたコンテンツ特徴量に基づいて出力コンテンツ件数を決定して、決定された件数分の候補コンテンツを検索結果ページに出力するため、検索結果ページに含まれるコンテンツ件数をクエリに応じて調整できる。請求項7記載の情報検索方法は、請求項6記載の情報検索方法において、前記コンテンツ特徴量は、前記候補コンテンツの人気を数値化した人気度、及び、1つの検索結果ページに多くのコンテンツを出力するほどよくないことを数値化したペナルティ度であることを特徴とする。本発明によれば、候補コンテンツの人気を数値化した人気度、及び、1つの検索結果ページに多くのコンテンツを出力するほどよくないことを数値化したペナルティ度を解析するため、例えば、あるクエリにおいて、人気コンテンツのみを必要な件数だけ提示可能な検索結果ページを構成できる。より具体的には、検索結果ページの1ページ目には、よく閲覧されるコンテンツのみが提示されるようにすることができる。請求項8記載の情報検索情報検索プログラムは、請求項6又は7記載の情報検索方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。本発明によれば、検索結果ページに含まれるコンテンツ件数をクエリに応じて調整できる。本発明は、投入されたクエリ検索条件に対して、そのクエリにより検索された候補コンテンツ群の特徴を考慮して、検索結果ページのコンテンツ件数を決定することを主たる特徴としている。これにより、検索結果ページに含まれるコンテンツ件数をクエリ毎に調整最適化できることから、検索エンジン提供者及びユーザの双方が被っていた上記不利益を解消できる。以下、本発明を実施する一実施の形態について図面を用いて説明する。但し、本発明は多くの異なる様態で実施することが可能であり、本実施の形態の記載内容に限定して解釈すべきではない。情報検索装置の機能構成について図1は、本実施の形態に係る情報検索装置1の構成の一例を示す図である。この情報検索装置1は、検索条件を指示するユーザ端末100と、その検索条件に対応するコンテンツを検索する情報検索サーバ300とで主に構成される。ユーザ端末100と情報検索サーバ300とは、通信網500を介して相互に通信可能に接続されている。ユーザ端末100は、通信網500を介して情報検索サーバ300に対して検索条件を指定し、その指定に対する応答として情報検索サーバ300により提示された検索結果を閲覧可能に表示する機能を備える。このようなユーザ端末100としては、例えば、ウェブブラウザ機能を有する汎用的なパソコンや、PDAやスマートフォン等のモバイル端末等により実現できる。なお、ユーザ端末100は、1台である必要はなく複数台であってもよい。情報検索サーバ300は、コンテンツ群が格納されているコンテンツデータベース31と、ユーザ端末100からの検索要求をクエリとして受け付ける入力部32と、そのクエリに該当する複数のコンテンツを候補コンテンツとしてコンテンツデータベース31から検索する検索実行部33と、そのクエリに対する各候補コンテンツのコンテンツ特徴量のうち、候補コンテンツの人気を数値化した人気度をそれぞれ解析する人気度解析部34と、1つの検索結果ページに多くのコンテンツを出力するほどよくないことを数値化したペナルティ度をそれぞれ解析するペナルティ度解析部35と、解析されたコンテンツ特徴量人気度、ペナルティ度等に基づいて出力コンテンツ件数を決定するコンテンツ件数決定部36と、決定された件数分の候補コンテンツを検索結果として検索結果ページに出力する出力部37とで主に構成される。また、情報検索サーバ300は、必要に応じて、過去に閲覧されたコンテンツの閲覧回数等を記録したコンテンツの閲覧履歴情報を格納した閲覧履歴データベース38を更に備えている。なお、閲覧履歴データベース38を更に具備するのに代えて、コンテンツの閲覧履歴情報をコンテンツデータベース31に併せて格納させてもよい。コンテンツデータベース31には、例えば、図2に示すように、コンテンツ自体及びコンテンツに関連する情報コンテンツ情報が格納されている。具体的には、例えば、コンテンツを識別するコンテンツID、コンテンツ情報が格納されているウェブサイト上の場所を示すURL、コンテンツの内容自体を表現するデータコンテンツのタイトル、概要文、キーワード、コンテンツの形式に関するデータコンテンツのフォーマット、データ量、サムネイル等のサイズ等が含まれている。なお、キーワード、タイトル、概要文のうち、少なくともいずれか1つを含んでいればよい。また、コンテンツデータベース31に格納されているデータは、本実施の形態の実施にあたって入手方法は問わない。閲覧履歴データベース38には、例えば、図3に示すように、ユーザによって過去に閲覧されたコンテンツの閲覧回数が、閲覧された際に入力されたクエリに対応付けて格納されている。なお、閲覧回数については、一度閲覧される度に1ずつ加算するようにしてもよい。ユニークユーザが特定できる場合には、同一ユーザによる閲覧は重複して加算せず、コンテンツを閲覧したユニークユーザ数とすることが望ましい。情報検索サーバ300を構成している、入力部32と、検索実行部33と、人気度解析部34と、ペナルティ度解析部35と、コンテンツ件数決定部36と、出力部37とは、例えば、CPU等の制御手段により実現できる。コンテンツデータベース31と、閲覧履歴データベース38とは、メモリ、ハードディスク、いわゆるRDBMSRelationalDatabaseManagementSystem等で実現できる。また、それら各部で実行される上記各機能処理は、コンピュータプログラムにより実現できる。このコンピュータプログラムは、適当なコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して提供されたり、通信ネットワークを介して提供されたりしてもよく、本発明を実施する際にインストールされてCPU等の制御手段上で動作することにより本発明を実現することになる。情報検索装置の処理動作フローについて次に、情報検索サーバ300の動作について概説する。まず、入力部32が、ユーザ端末100からの検索条件をクエリとして受け取り、検索実行部33が、そのクエリに合致する候補コンテンツ群候補コンテンツの集合をコンテンツデータベース31から取得する。その後、人気度解析部34が、取得した候補コンテンツ群に対して、コンテンツデータベース31又は閲覧履歴データベース38に格納されたデータを解析し、与えられたクエリに対する人気度を解析する。その解析と同時その解析前又は解析後でも可に、ペナルティ度解析部35が、取得した候補コンテンツ群に対して、コンテンツデータベース31又は閲覧履歴データベース38に格納されたデータを解析し、与えられたクエリに対するペナルティ度を解析する。その後、コンテンツ件数決定部36が、上記解析された人気度とペナルティ度とに基づいて、与えられたクエリ下での検索結果ページのコンテンツ件数を算出し、出力部37が、その算出されたコンテンツ件数に従って検索結果ページを生成し、ユーザ端末100に出力する。以上が情報検索サーバ300の動作概説である。引き続き、図4に示す処理動作フローを参照しながら、本実施の形態における処理動作フローの一例を詳述する。なお、以降では、コンテンツとして映像を扱う場合について述べるものとする。言うまでもなく、本実施の形態は、映像以外にも、文書、画像、音声音楽等、特許請求の範囲に記載した技術的範囲において各種のコンテンツを扱うことが可能である。まず、ステップS101において、入力部32が、ユーザ端末100からの検索要求としてクエリを受け付ける。ここで受け付けるクエリは、キーワードクエリとする。そして、受け付けられたクエリは検索実行部33に送信される。続いて、ステップS102において、検索実行部33が、コンテンツデータベース31を参照し、受け付けたクエリに合致したコンテンツ情報を持つ候補コンテンツを候補コンテンツ群として取得する。本実施の形態では、コンテンツデータベース31に格納されているコンテンツは映像である。この時、各映像は、コンテンツ情報として、映像のメタデータと共に格納されているものとする。メタデータとは、映像に関連する情報を記載したデータであり、例えば、映像のタイトル、概要文、キーワード、時間長、フォーマット、検索結果の提示の際に用いるサムネイルやそのサイズ等を含むデータである。そして、取得した候補コンテンツ及びそれらのコンテンツ情報は、人気度解析部34及びペナルティ度解析部35に送信される。続いて、ステップS103において、人気度解析部34が、与えられたクエリに対する各候補コンテンツの人気度を解析する。なお、人気度解析処理は、閲覧履歴データベース38を参照する場合と参照しない場合とで処理を異にしてもよい。以下、それら各場合の処理詳細を説明する。[閲覧履歴データベースを参照する人気度解析処理]閲覧履歴データベース38を参照する場合には、閲覧回数データに基づいて人気度を解析する。図3に示した通り、閲覧履歴データベース38には、要求された各クエリに対して、各コンテンツが何回閲覧されたかを表す情報が格納されている。ここで、候補コンテンツ群をc={c1,c2,c3,...cm}mは自然数と表し、クエリをqと表す。また、クエリqに対する候補コンテンツci1≦i≦mの閲覧回数をfci|qと表す。このとき、クエリqに対する候補コンテンツciの人気度POPci|qは、例えば、下記の式1から計算できる。例えば、クエリqがサッカーである場合を例に、このクエリqに対する各候補コンテンツの閲覧回数が図5のように与えられた場合を考える。図5には、クエリq=サッカーに対して閲覧回数を持つ候補コンテンツとして、4つの候補コンテンツが挙げられている。式1に基づいて、各候補コンテンツの人気度を以下のように計算できる。Zサッカー=log4032log982log143log20POPコンテンツID=1|サッカー=log4032/Zサッカー≒0.359POPコンテンツID=55|サッカー=log982/Zサッカー≒0.298POPコンテンツID=103|サッカー=log143/Zサッカー≒0.214POPコンテンツID=459|サッカー=log20/Zサッカー≒0.129[閲覧履歴データベースを参照しない人気度解析処理]閲覧回数は、コンテンツの実際の人気度を反映した性質のよいデータであるが、必ずしも閲覧履歴データベース38を参照できない場合もあり得る。そこで、閲覧履歴データベース38閲覧回数を参照しない場合にも、人気度を推定して解析結果として得るための処理の一例を説明する。例えば、クエリがユーザの意図を表現したキーワードであると考えるならば、そのクエリが示す意味と類似した内容を持つコンテンツに人気が集まりやすいことが想定できる。この仮定に基づけば、コンテンツとクエリ間の意味的な類似性を測ることによって、人気度を推定により解析することができる。図2に示したように、コンテンツデータベース31には、各コンテンツのコンテンツ情報として、タイトル、概要文、キーワード等が保持されている。そこで、これらのメタデータに現れるキーワード群と、クエリとの意味的な類似性を測ることにより、人気度を推定解析してもよい。単一のキーワードとクエリとの意味的な類似性は、例えば、TheGoogleSimilarityDistanceRudiCilibrasi、他1名、IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering、2007年、Vol19、No3、p370383に記載されたNGDNormalizedGoogleDistanceのような公知の技術を利用することができる。候補コンテンツci1≦i≦mの意味的な内容は、候補コンテンツciに付与されたキーワード群Tci={t1ci,t2ci,...,tnci}nは自然数によって表現されると考える。このとき、キーワード群Tciに基づく、候補コンテンツciとクエリqとの意味的な類似度sci|qは、例えば、NGDを用いて下記の式2から計算できる。NGDtjci,q1≦j≦nは、キーワードtjciとクエリqとのNGDである。この意味的な類似度sci|qを利用して、クエリqに対する候補コンテンツciの人気度POPci|qを、例えば、下記の式3から推定解析する。以上、人気度解析処理の一例を説明した。閲覧履歴データベース38を利用できる場合には、上記説明した2通りの処理で求めた人気度について、その双方を考慮して最終的な人気度としてもよい。任意の二項演算、線形結合などを利用することができる。続いて、ステップS104において、ペナルティ度解析部35が、与えられたクエリに対する各候補コンテンツのペナルティ度を解析する。ペナルティ度とは、先述したように、単一の検索結果ページに多くの情報を掲載するほどよくないことを数値化した値、すなわち、同一検索結果ページ内にコンテンツを追加することによって被る被害の度合いである。以下にいくつかの解析処理の一例を説明する。[単純なペナルティ度解析処理]最も単純には、検索結果ページp毎に、掲載されるコンテンツ件数Cpに対して単調増加する関数を設定してやればよい。そのように件数に対して単調増加する関数であればどのような式でもよいが、例えば、logを用いることにより、ペナルティ度PENpを下記の式4から計算できる。[コンテンツデータベースを参照するペナルティ度解析処理1]また、コンテンツデータベース31に格納されたコンテンツ情報を参照して、候補コンテンツの意味内容を判断し、単一の検索結果ページに無駄な多くの情報を掲載するほどよくないと考えるペナルティ度解析処理を実施してもよい。無駄な情報の一例としては、例えば、ある検索結果ページに同じような意味内容を持つコンテンツを掲載すること等がある。ここでは、同じような意味内容のコンテンツが検索結果ページにある場合に、そのコンテンツにペナルティを科すペナルティ度解析処理の一例を説明する。人気度解析処理と同様に、候補コンテンツcx1≦x≦mの意味的な内容は、候補コンテンツcxに付与されたキーワード群Tcx={t1cx,t2cx,...,tncx}nは自然数によって表現されると考える。このとき、既に検索結果ページpに掲載されているコンテンツの集合コンテンツ件数をCp={cy}1≦y≦Cpとすると、この検索結果ページpに候補コンテンツcxを掲載するペナルティ度PENpは、例えば、下記の式5から計算できる。NGDtjcx,tkcyは、候補コンテンツ内のキーワードtjciと、既に検索結果ページpに掲載されているコンテンツ内のキーワードtkcy1≦k≦n’:n’は自然数とのNGDである。Cp内の各候補コンテンツに対して、PENcx|pの平均総和をとることにより、検索結果ページpのペナルティ度PENpを計算してもよい。[コンテンツデータベースを参照するペナルティ度解析処理2]検索結果ページのスペースは、重要な資源であるという立場に立てば、掲載する情報の占有するスペースも、ペナルティとして考慮されてしかるべき要因である。そこで、単一の検索結果ページに多くのスペースを占有する情報を掲載するほどよくないという考えに立ったペナルティ度解析処理を実施してもよい。例えば、本実施の形態で考えているような映像コンテンツの場合、通常は映像の中から1フレームを切り出したサムネイルスティルが検索結果に提示されることがあるが、このサムネイルの大きさも占有するスペースを左右する。先述したように、図2に示したコンテンツ情報には、サムネイルのサイズを格納したカラムが用意されている。ここでは、このサムネイルのサイズを利用してペナルティ度を解析する処理について説明する。検索結果ページpの面積をsizep、候補コンテンツcxのサムネイルのサイズをsizecxと表すと、占有サイズによるペナルティ度PENpは、例えば、下記の式6から計算できる。以上、ペナルティ度解析処理の一例を説明した。それぞれのペナルティ度は独立に用いてもよいし、任意の組み合わせで複合してもよい。この複合には、任意の二項演算、線形結合などを利用することができる。なお、ステップS104は、ステップS103の前又は同時に実行してもよい。続いて、ステップS105において、コンテンツ件数決定部36が、解析された各候補コンテンツの人気度、ペナルティ度に基づいて、検索結果ページに含むコンテンツ件数を決定する。ここでは、評価関数の最適化に基づく処理の一例を説明する。基本的な考え方は、人気度の高いコンテンツをなるべく多く含むように、そして、ペナルティ度をなるべく小さくするように、検索結果ページのコンテンツ件数を決定することにある。この考えを反映した評価関数Op|qとしては、人気度POPci|qとペナルティ度PENp,PENci|pの線形結合を用いてもよい。例えば、下記の式7のように設計できる。λは結合重みである。第1項は人気度であるため、人気の高いコンテンツをなるべく多く含めるほど大きな正の値となる。また、第2項はペナルティ度であり、無駄なコンテンツを多く含むほど大きな負の値となる。また、検索された候補コンテンツが多い場合には、検索結果は複数のページに分割して提示されることになるが、人気度の高い候補コンテンツは、最初の方の検索結果ページに集中するため、後の方のページになればなるほど、人気度のあるコンテンツが少なくなる傾向となる。この影響により、後の方のページではペナルティの影響が強くなりすぎるため、式7では、ページ番号θθは自然数に依存して、第2項のペナルティ度を割り引くための定数α≦1.0をページ番号分乗じている。最終的には、この評価関数Op|qを最大化するコンテンツ件数Cpを、検索結果ページpに含めるコンテンツ件数として定める。なお、このコンテンツ件数の算出は非線形整数計画問題であり、一般的に効率的な解法は存在しない。ここでは、貪欲法に基づいて、最適なコンテンツ件数Cpを求める処理の一例を説明する。なお、予め、仮の検索結果ページpをp’とし、仮想検索結果ページp’に含めるコンテンツ件数の最大値Lim>1を事前に設定し、k=1としておく。まず、人気度POPci|qの最も高い候補コンテンツciを仮想検索結果ページp’に含めるステップS201。次に、評価関数Op’|qを計算し、これをOkp’|qとおくステップS202。次に、仮想検索結果ページp’に含まれていないすべての候補コンテンツciついて、仮に仮想検索結果ページp’に含めた場合の評価関数Oip’|qを下記の式8から計算するステップS203。次に、評価関数Oip’|qが最大値である候補コンテンツciを仮想検索結果ページp’に含め、その評価関数Oip’|qを評価関数Okp’|qとし、k1をkとするステップS204。次に、kがコンテンツ件数の最大値Limに一致する場合には、ステップS203に戻り、一致しない場合には、ステップS206に進むステップS205。最後に、評価関数Okp’|q1≦k≦Limの中で、最大の値をとったときのkを探索し、そのkを最適なコンテンツ件数Cpとして出力し、終了するステップS206。以上の処理により、式7を最大化するコンテンツ件数Cpを近似的に求めることができる。以上、検索結果ページpに含まれるコンテンツ件数Cpを求める処理の一例について説明した。最後に、ステップS106において、検索実行部33を介して、出力部37が、Cp分のコンテンツを含む検索結果ページpを生成し、ユーザ端末100に出力する。以上より、本実施の形態によれば、コンテンツ情報を記憶したコンテンツデータベース31からクエリに該当する複数の候補コンテンツを検索し、そのクエリに対する各候補コンテンツのコンテンツ特徴量をそれぞれ解析し、解析されたコンテンツ特徴量に基づいて出力コンテンツ件数を決定して、決定された件数分の候補コンテンツを検索結果ページに出力するので、検索結果ページに含まれるコンテンツ件数をクエリに応じて調整できる。本実施の形態によれば、人気度及びペナルティ度を解析するので、例えば、あるクエリにおいて、人気コンテンツのみを必要な件数だけ提示可能な検索結果ページを構成できる。より具体的には、検索結果ページの1ページ目には、よく閲覧されるコンテンツのみが提示されるようにすることができる。本実施の形態によれば、人気度は、候補コンテンツの閲覧回数、候補コンテンツ内のキーワードとクエリとの意味的な類似度のうちいずれか1以上に基づいて解析されるので、人気度をより高精度に解析できる。本実施の形態によれば、ペナルティ度は、検索結果ページに含まれるコンテンツの数、検索結果ページに含まれるコンテンツ間の意味的な類似度、検索結果ページに含まれるコンテンツの大きさのうちいずれか1以上に基づいて解析されるので、同一の検索結果ページ内に多くのコンテンツを提示することによって生じる閲覧されることの少ない無駄なコンテンツの提示や、類似したコンテンツの重複提示を防止できる。本実施の形態によれば、出力コンテンツ件数は、人気度が高く、ペナルティが低くなるように出力コンテンツ件数を算出する評価関数により決定されるので、検索結果ページに含まれるコンテンツ件数をクエリに応じて最適化できる。以上説明した様々な効果により、検索サービスの提供者及びユーザの双方に対して下記の価値を提供できる。本実施の形態によれば、検索エンジンの提供者にとって、クエリの検索結果ページ上に、人気度の高い閲覧されやすいコンテンツのみを提示することができる。特に、上記NQのような閲覧されるコンテンツの数が少ないようなクエリの場合、多数のユーザが求めるコンテンツを少数だけ検索結果ページに提示できるので、検索要求を充足しつつ、検索結果ページのスペースを削減できる。削減されたスペースは、検索結果ページに含まれるコンテンツの情報をよりリッチに提示したり、広告を挿入したりすることで、有効活用できるため、検索エンジン提供者にとってメリットがある。また、上記IQのような、よく閲覧されるコンテンツが1ページあたりのコンテンツ件数を超える数以上ある場合には、これらは検索結果ページの2ページ目以降に配置されていたことから、ユーザはページ遷移要求を実施する必要があった。しかし、本実施の形態によれば、よく閲覧されるコンテンツは検索結果の1ページ目に提示するよう配置できるので、2ページ目以降にページを遷移させなくとも目的のコンテンツを発見でき、ユーザの利用負荷障壁を避けることができる。また、本実施の形態では、検索結果ページスペースを資源として捉え、これを最大限有効活用する方法であると換言できる。特に、ページスペースの限られるモバイル端末における検索結果の提示等において特段の効果を発揮する。また、本実施の形態によれば、閲覧され易さを表す人気度と、ディスプレイに対してコンテンツが占有する割合を表すペナルティ度を考慮しているので、閲覧されやすいコンテンツを1ページ目に提示することと、視認性ユーザビリティを担保することの双方のバランスを考慮した検索結果ページを提示することができる。以上が、本実施の形態における情報検索装置及び当該装置で実行される情報検索方法の説明である。この情報検索方法で実行される処理プロセスを、コンピュータで読み取り可能なプログラムとして記述することも可能であることはいうまでもない。また、本実施の形態では、コンテンツとして映像コンテンツを例に説明したが、文書、音声、音楽コンテンツ等についても、同様に適用できることはいうまでもない。最後に、本発明は、本実施の形態で説明した一例に限定されるものでなく,特許請求の範囲に記載した技術的範囲において各種の変形を行うことが可能である。"