情報を検索するために過去に入力された検索条件と該検索条件が入力された端末が携帯端末か固定端末かを示す端末情報との履歴に基づいて、今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が、該今回入力された検索条件が入力された入力場所に依存するか否かを推定する推定手段と、前記推定手段により、今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が前記入力場所に依存すると推定された場合に、前記今回入力された検索条件及び前記入力場所を用いて情報を検索する第1検索手段と、前記推定手段により、今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が前記入力場所に依存しないと推定された場合に、前記今回入力された検索条件を用いて情報を検索する第2検索手段と、を含む情報検索装置。前記推定手段は、前記携帯端末から入力された前記履歴における前記今回入力された検索条件の出現回数と、前記固定端末から入力された前記履歴における前記今回入力された検索条件の出現回数との比と、前記携帯端末から入力された前記履歴における全検索条件の出現回数と、前記固定端末から入力された前記履歴における全検索条件の出現回数との比とを比較して、前記今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が、前記入力場所に依存するか否かを推定する請求項1記載の情報検索装置。前記推定手段は、前記履歴における前記今回入力された検索条件の出現回数、及び前記携帯端末から入力された前記履歴における全検索条件の出現回数と、前記固定端末から入力された前記履歴における全検索条件の出現回数との比を用いて表されるポアソン確率に基づいて、前記今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が、前記入力場所に依存するか否かを推定する請求項1記載の情報検索装置。前記推定手段は、前記履歴における前記今回入力された検索条件の出現回数が予め定めた所定数以下の場合に、該今回入力された検索条件が入力された端末の端末情報を抽出し、前記第1検索手段は、前記推定手段により抽出された端末情報が携帯端末を示す場合に、前記今回入力された検索条件及び前記入力場所を用いて情報を検索し、前記第2検索手段は、前記推定手段により抽出された端末情報が固定端末を示す場合に、前記今回入力された検索条件を用いて情報を検索する請求項1~請求項3のいずれか1項記載の情報検索装置。推定手段と、第1検索手段と、第2検索手段とを含む情報検索装置における情報検索方法であって、推定手段は、情報を検索するために過去に入力された検索条件と該検索条件が入力された端末が携帯端末か固定端末かを示す端末情報との履歴に基づいて、今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が、該今回入力された検索条件が入力された入力場所に依存するか否かを推定し、前記推定手段により、今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が前記入力場所に依存すると推定された場合には、前記第1検索手段が、前記今回入力された検索条件及び前記入力場所を用いて情報を検索し、前記推定手段により、今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が前記入力場所に依存しないと推定された場合には、前記第2検索手段が、前記今回入力された検索条件を用いて情報を検索する情報検索方法。前記推定手段は、前記携帯端末から入力された前記履歴における前記今回入力された検索条件の出現回数と、前記固定端末から入力された前記履歴における前記今回入力された検索条件の出現回数との比と、前記携帯端末から入力された前記履歴における全検索条件の出現回数と、前記固定端末から入力された前記履歴における全検索条件の出現回数との比とを比較して、前記今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が、前記入力場所に依存するか否かを推定する請求項5記載の情報検索方法。前記推定手段は、前記履歴における前記今回入力された検索条件の出現回数、及び前記携帯端末から入力された前記履歴における全検索条件の出現回数と、前記固定端末から入力された前記履歴における全検索条件の出現回数との比を用いて表されるポアソン確率に基づいて、前記今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が、前記入力場所に依存するか否かを推定する請求項5記載の情報検索方法。前記推定手段は、前記履歴における前記今回入力された検索条件の出現回数が予め定めた所定数以下の場合に、該今回入力された検索条件が入力された端末の端末情報を抽出し、前記推定手段により抽出された端末情報が携帯端末を示す場合には、前記第1検索手段が、前記今回入力された検索条件及び前記入力場所を用いて情報を検索し、前記推定手段により抽出された端末情報が固定端末を示す場合には、前記第2手段が、前記今回入力された検索条件を用いて情報を検索する請求項5~請求項7のいずれか1項記載の情報検索方法。コンピュータを、請求項1~請求項4のいずれか1項記載の情報検索装置を構成する各手段として機能させるための情報検索プログラム。しかし、検索を行った場所によって、検索エンジンを自動的に切り替えるような手段をとった場合、外出先だからといって必ずしも場所に応じた検索が行いたいとは限らず、また、自宅だからといって必ずしも場所を考慮しない検索が行いたいとは限らない。つまり、外出先で場所に依存しないクエリを入力した際に、場所を考慮した検索結果が出力されてしまい、ユーザの求める検索結果を提示できない場合がある、という問題がある。同様に、自宅にいたとしても、自宅周辺の情報を検索するためのクエリを入力した際に、場所を考慮しない検索結果が出力されてしまい、ユーザの求める検索結果を提示できない場合がある、という問題がある。本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、検索を行った場所に関わらず、入力した検索条件に対して検索される情報が場所に依存するか否かを反映した検索結果を提示することができる情報検索装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。上記目的を達成するために、本発明の情報検索装置は、情報を検索するために過去に入力された検索条件と該検索条件が入力された端末が携帯端末か固定端末かを示す端末情報との履歴に基づいて、今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が、該今回入力された検索条件が入力された入力場所に依存するか否かを推定する推定手段と、前記推定手段により、今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が前記入力場所に依存すると推定された場合に、前記今回入力された検索条件及び前記入力場所を用いて情報を検索する第1検索手段と、前記推定手段により、今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が前記入力場所に依存しないと推定された場合に、前記今回入力された検索条件を用いて情報を検索する第2検索手段と、を含んで構成されている。本発明の情報検索装置によれば、推定手段が、情報を検索するために過去に入力された検索条件と検索条件が入力された端末が携帯端末か固定端末かを示す端末情報との履歴に基づいて、今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が、今回入力された検索条件が入力された入力場所に依存するか否かを推定する。携帯端末から行われた検索は外出先からの検索であると推定でき、固定端末から行われた検索は自宅や会社からの検索であると推定できる。自宅や会社からよりも外出先からの方が、入力場所に依存する検索が行われる場合が多いことに着目して、検索条件と端末情報との履歴に基づいて、入力場所に依存する検索を行うか否かを推定するものである。そして、第1検索手段は、推定手段により、今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が入力場所に依存すると推定された場合に、今回入力された検索条件及び入力場所を用いて情報を検索する。一方、第2検索手段は、推定手段により、今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が入力場所に依存しないと推定された場合に、今回入力された検索条件を用いて情報を検索する。このように、検索条件と端末情報との履歴に基づいて、今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が入力場所に依存するか否かを推定し、推定結果に応じて、入力場所を用いた検索を行うか、入力場所を用いない検索を行うかを選択するため、検索を行った場所に関わらず、入力した検索条件に対して検索される情報が場所に依存するか否かを反映した検索結果を提示することができる。また、前記推定手段は、前記携帯端末から入力された前記履歴における前記今回入力された検索条件の出現回数と、前記固定端末から入力された前記履歴における前記今回入力された検索条件の出現回数との比と、前記携帯端末から入力された前記履歴における全検索条件の出現回数と、前記固定端末から入力された前記履歴における全検索条件の出現回数との比とを比較して、前記今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が、前記入力場所に依存するか否かを推定することができる。これにより、入力された検索条件が、入力場所に依存する検索結果を返すべきものか、入力場所に依存しない検索結果を返すべきものかを、より精度良く推定することができる。また、前記推定手段は、前記履歴における前記今回入力された検索条件の出現回数、及び前記携帯端末から入力された前記履歴における全検索条件の出現回数と、前記固定端末から入力された前記履歴における全検索条件の出現回数との比を用いて表されるポアソン確率に基づいて、前記今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が、前記入力場所に依存するか否かを推定することができる。これにより、入力された検索条件が、入力場所に依存する検索結果を返すべきものか、入力場所に依存しない検索結果を返すべきものかを、より精度良く推定することができる。また、前記推定手段は、前記履歴における前記今回入力された検索条件の出現回数が予め定めた所定数以下の場合に、該今回入力された検索条件が入力された端末の端末情報を抽出し、前記第1検索手段は、前記推定手段により抽出された端末情報が携帯端末を示す場合に、前記今回入力された検索条件及び前記入力場所を用いて情報を検索し、前記第2検索手段は、前記推定手段により抽出された端末情報が固定端末を示す場合に、前記今回入力された検索条件を用いて情報を検索することができる。これにより、検索条件と端末情報との履歴に基づいた推定が行えない場合でも、今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が入力場所に依存するか否かを推定することができる。また、本発明の情報検索方法は、推定手段と、第1検索手段と、第2検索手段とを含む情報検索装置における情報検索方法であって、推定手段は、情報を検索するために過去に入力された検索条件と該検索条件が入力された端末が携帯端末か固定端末かを示す端末情報との履歴に基づいて、今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が、該今回入力された検索条件が入力された入力場所に依存するか否かを推定し、前記推定手段により、今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が前記入力場所に依存すると推定された場合には、前記第1検索手段が、前記今回入力された検索条件及び前記入力場所を用いて情報を検索し、前記推定手段により、今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が前記入力場所に依存しないと推定された場合には、前記第2検索手段が、前記今回入力された検索条件を用いて情報を検索する方法である。また、前記情報検索方法において、前記推定手段は、前記携帯端末から入力された前記履歴における前記今回入力された検索条件の出現回数と、前記固定端末から入力された前記履歴における前記今回入力された検索条件の出現回数との比と、前記携帯端末から入力された前記履歴における全検索条件の出現回数と、前記固定端末から入力された前記履歴における全検索条件の出現回数との比とを比較して、前記今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が、前記入力場所に依存するか否かを推定することができる。また、前記情報検索方法において、前記推定手段は、前記履歴における前記今回入力された検索条件の出現回数、及び前記携帯端末から入力された前記履歴における全検索条件の出現回数と、前記固定端末から入力された前記履歴における全検索条件の出現回数との比を用いて表されるポアソン確率に基づいて、前記今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が、前記入力場所に依存するか否かを推定することができる。また、前記情報検索方法において、前記推定手段は、前記履歴における前記今回入力された検索条件の出現回数が予め定めた所定数以下の場合に、該今回入力された検索条件が入力された端末の端末情報を抽出し、前記推定手段により抽出された端末情報が携帯端末を示す場合には、前記第1検索手段が、前記今回入力された検索条件及び前記入力場所を用いて情報を検索し、前記推定手段により抽出された端末情報が固定端末を示す場合には、前記第2手段が、前記今回入力された検索条件を用いて情報を検索することができる。また、本発明の情報検索プログラムは、コンピュータを、上記の情報検索装置を構成する各手段として機能させるためのプログラムである。以上説明したように、本発明の情報検索装置、方法、及びプログラムによれば、検索条件と端末情報との履歴に基づいて、今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が入力場所に依存するか否かを推定し、推定結果に応じて、入力場所を用いた検索を行うか、入力場所を用いない検索を行うかを選択するため、検索を行った場所に関わらず、入力した検索条件に対して検索される情報が場所に依存するか否かを反映した検索結果を提示することができる、という効果が得られる。以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。第1の実施の形態に係る情報検索装置10は、CPUCentralProcessingUnitと、RAMRandomAccessMemoryと、後述する情報検索処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したROMReadOnlyMemoryとを備えたコンピュータで構成されている。このコンピュータは、機能的には、図1に示すように、場所依存度推定部11、場所考慮検索部12、及び非場所考慮検索部13を含んだ構成で表すことができる。場所依存度推定部11は、今回入力されたクエリ以下、入力クエリともいうが場所に依存した検索結果を返すべきものか1:場所依存度が高い、場所に依存しない検索結果を返すべきものか0:場所依存度が低いを示す場所依存度を推定する。場所依存度の推定には、クエリログを用いる。クエリログとは、情報検索装置10へアクセスした端末クエリを入力した端末、クエリを入力した時間、入力されたクエリなどの情報を蓄積したものである。このクエリログから、外出先で検索されたと推定される入力クエリの出現回数、自宅等から検索されたと推定される入力クエリの出現回数、外出先で検索されたと推定される全クエリの出現回数、自宅等から検索されたと推定される全クエリの出現回数を抽出する。場所に依存しない検索結果を返すべきクエリは、外出先携帯端末よりも自宅等パーソナルコンピュータPCで検索を行う際に入力される方が多いという点に着目して、上記のように抽出された出現回数の比率等を用いて、場所依存度を推定する。なお、自宅等には、自宅だけでなく会社や学校等を含み、自宅等で検索を行う場合とは、このような自宅、会社、学校等に設置されたPCのような固定端末で検索を行う場合である。場所考慮検索部12は、場所依存度推定部11の推定結果が1の場合場所依存度が高い場合に、入力クエリが入力された場所入力場所を考慮した検索結果を返す。検索方法としては、例えば、非特許文献1のような従来既知の方法を用いることができる。非場所考慮検索部13は、場所依存度推定部11の推定結果が0の場合場所依存度が低い場合に、入力場所を考慮しない検索結果を返す。検索方法としては、例えば、非特許文献2のような従来既知の方法を用いることができる。次に、図2を参照して、第1の実施の形態の情報検索装置10において実行される情報検索処理ルーチンについて説明する。ステップ100で、例えば、図3に示すようなクエリログから、図4に示すような端末種別属性データベースDBを参照して、種別がPCの端末から検索されたクエリログを抽出する。そして、抽出したクエリログを、例えば、図5に示すようなPCクエリログDB14に記憶する。同様に、クエリログから、端末種別属性DBを参照して、種別が携帯携帯端末の端末から検索されたクエリログを抽出し、抽出したクエリログを、例えば、図6に示すような携帯端末クエリログDB15に記憶する。次に、ステップ102で、入力クエリが過去に外出先と思われる場所での検索時に入力された回数として、携帯端末クエリログDB15における入力クエリの出現回数を抽出する。同様に、入力クエリが過去に自宅等と思われる場所での検索時に入力された回数として、PCクエリログDB14における入力クエリの出現回数を抽出する。また、携帯端末クエリログDB15及びPCクエリログDB14各々における、全クエリの出現回数を抽出する。携帯端末クエリログDB15における全クエリの出現回数は、携帯端末クエリログDB15内のクエリログの総数であり、PCクエリログDB14における全クエリの出現回数は、PCクエリログDB14内のクエリログの総数である。携帯端末クエリログDB15から抽出された入力クエリ及び全クエリの出現回数の一例を図7に、PCクエリログDB14から抽出された入力クエリ及び全クエリの出現回数の一例を図8に示す。次に、ステップ104で、入力クエリの出現比率T、及び全クエリの出現比率Kを算出する。出現比率は、携帯端末クエリログDB15での出現回数/PCクエリログDB14中での出現回数で算出することができる。図7及び図8の例で、入力クエリラーメンとすると、入力クエリの出現比率T=300/200、全クエリの出現比率K=1000/10000000となる。この入力クエリの出現比率Tと、全クエリの出現比率Kとの比較により、場所依存度について以下のことが言える。K>T→場所依存度低いK<T→場所依存度高いK=T→どちらとも言えない次に、ステップ104で、入力クエリの出現比率Tが全クエリの出現比率Kより大きいか否かを判定する。K<Tの場合には、場所依存度が高いと判定することができるため、ステップ108へ移行して、場所依存度の推定結果として1を出力する。一方、K≧Tの場合には、場所依存度が高いとは言えないため、ステップ110へ移行して、場所依存度の推定結果として0を出力する。次に、ステップ112で、上記ステップ108または110で出力された場所依存度が1か否かを判定する。場所依存度が1の場合には、ステップ114へ移行して、入力クエリが入力された検索場所を考慮して、情報検索を行う。例えば、入力クエリを入力した端末の位置情報を取得して、その位置情報及び入力クエリを検索条件として情報検索を行い、検索結果を出力して、処理を終了する。一方、場所依存度が0の場合には、ステップ116へ移行して、入力クエリが入力された検索場所を考慮しないで、情報検索を行う。例えば、入力クエリを入力した端末の位置情報を取得することなく、入力クエリのみを検索条件として情報検索を行い、検索結果を出力して、処理を終了する。以上説明したように、第1の実施の形態の情報検索装置によれば、クエリログにおける入力クエリの出現比率と全クエリの出現比率とを比較することにより、入力クエリが場所に依存した検索結果を返すべきものか、場所に依存しない検索結果を返すべきものかを示す場所依存度を推定し、推定された場所依存度に応じた情報検索を行うため、検索を行った場所に関わらず、入力クエリに対して検索される情報が場所に依存するか否かを反映した検索結果を提示することができる。次に、第2の実施の形態について説明する。なお、第2の実施の形態の情報検索装置について、第1の実施の形態の情報検索装置10と同様の構成については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。第2の実施の形態の情報検索装置20を構成するコンピュータは、機能的には、図1に示すように、場所依存度推定部21、場所考慮検索部12、及び非場所考慮検索部13を含んだ構成で表すことができる。場所依存度推定部21は、第1の実施の形態の場所依存度推定部11と同様に、入力クエリが場所に依存した検索結果を返すべきものか1:場所依存度が高い、場所に依存しない検索結果を返すべきものか0:場所依存度が低いを示す場所依存度を推定する。また、場所依存度推定部21は、PCクエリログDB14及び携帯端末クエリログDB15における入力クエリの出現回数がいずれも0であるか否かを確認する。入力クエリの出現回数が0の場合には、端末種別属性DBを用いて、入力クエリが入力された端末の種別を抽出する。抽出した端末の種別が携帯の場合には、推定結果1場所依存度が高いを出力し、端末の種別がPCの場合には、推定結果0場所依存度が低いを出力する。なお、ここでは、入力クエリの出現回数が0の場合に、端末の種別を抽出することとしたが、入力クエリの出現回数が予め定めた所定数以下の場合に、端末の種別を抽出するようにしてもよい。次に、図9を参照して、第2の実施の形態の情報検索装置20において実行される情報検索処理ルーチンについて説明する。なお、第2の実施の形態における情報処理検索処理について、第1の実施の形態における情報検索処理と同様の処理については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。ステップ100で、クエリログから、PCから検索されたクエリログを抽出し、抽出したクエリログを、例えば図5に示すようなPCクエリログDB14に記憶する。同様に、クエリログから、携帯端末から検索されたクエリログを抽出し、抽出したクエリログを、例えば図6に示すような携帯端末クエリログDB15に記憶する。次に、ステップ102で、携帯端末クエリログDB15における入力クエリの出現回数、PCクエリログDB14における入力クエリの出現回数、及び携帯端末クエリログDB15及びPCクエリログDB14各々における全クエリの出現回数を抽出する。次に、ステップ200で、PCクエリログDB14及び携帯端末クエリログDB15における入力クエリの出現回数がいずれも0であるか否かを判定する。入力クエリの出現回数が0ではない場合には、ステップ104へ移行して、以下第1の実施の形態と同様に、場所依存度を推定して、場所依存度に応じた情報検索を行う。一方、入力クエリの出現回数が0の場合には、ステップ202へ移行する。ステップ202では、端末種別属性DBを用いて、入力クエリが入力された端末の種別を抽出する。次に、ステップ204で、上記ステップ202で抽出された端末の種別が携帯か否かを判定する。端末の種別が携帯の場合には、携帯端末から実行された検索は、場所依存度が高いと判定することができるため、ステップ108へ移行して、場所依存度の推定結果として1を出力する。一方、端末の種別がPCの場合には、PCから実行された検索は、携帯端末から実行された検索と比較して場所依存度が高いとは言えないため、ステップ110へ移行して、場所依存度の推定結果として0を出力する。次に、ステップ112以降で、第1の実施の形態と同様に、場所依存度に応じた情報検索を行う。以上説明したように、第2の実施の形態の情報検索装置によれば、クエリログを用いた場所依存度の推定が行えない場合でも、入力クエリを入力した端末の種別に基づいて場所依存度を推定するため、検索を行った場所に関わらず、入力クエリに対して検索される情報が場所に依存するか否かを反映した検索結果を提示することができる。次に、第3の実施の形態について説明する。なお、第3の実施の形態の情報検索装置について、第1の実施の形態の情報検索装置10と同様の構成については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。第3の実施の形態の情報検索装置30を構成するコンピュータは、機能的には、図1に示すように、場所依存度推定部31、場所考慮検索部12、及び非場所考慮検索部13を含んだ構成で表すことができる。場所依存度推定部31は、第1の実施の形態と同様に、入力クエリが場所に依存した検索結果を返すべきものか1:場所依存度が高い、場所に依存しない検索結果を返すべきものか0:場所依存度が低いを示す場所依存度を推定する。ただし、後述するように、場所依存度の推定手法が第1の実施の形態とは異なる。次に、図10を参照して、第3の実施の形態の情報検索装置30において実行される情報検索処理ルーチンについて説明する。なお、第3の実施の形態における情報処理検索処理について、第1の実施の形態における情報検索処理と同様の処理については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。ステップ100で、クエリログから、PCから検索されたクエリログを抽出し、抽出したクエリログを、例えば図5に示すようなPCクエリログDB14に記憶する。同様に、クエリログから、携帯端末から検索されたクエリログを抽出し、抽出したクエリログを、例えば図6に示すような携帯端末クエリログDB15に記憶する。次に、ステップ102で、携帯端末クエリログDB15における入力クエリの出現回数、PCクエリログDB14における入力クエリの出現回数、及び携帯端末クエリログDB15及びPCクエリログDB14各々における、全クエリの出現回数を抽出する。次に、ステップ300で、入力クエリの、携帯端末クエリログDB15及びPCクエリログDB14での出現比率に関するポアソン確率を求める。具体的には、入力クエリaの携帯端末クエリログDB15における出現回数をk、PCクエリログDB14における出現回数をjとし、携帯端末クエリログDB15及びPCクエリログDB14中の入力クエリの出現回数の和tを、t=kjとする。また、母比率λを、λ=携帯端末クエリログDB15における全クエリの出現回数/PCクエリログDB14における全クエリの出現回数とする。このときのポアソン確率Pは、下記1式で求められる。この入力クエリのポアソン確率Pと、予め定めた閾値Kとの比較により、場所依存度について以下のようになるとする。K>P→場所依存度高いK<P→場所依存度低いK=P→どちらとも言えない次に、ステップ302で、上記ステップ300で算出した入力クエリのポアソン確率Pが閾値Kより大きいか否かを判定する。K>Pの場合には、場所依存度が高いと判定できるため、ステップ108へ移行して、場所依存度の推定結果として1を出力する。一方、K≦Pの場合には、場所依存度が高いとは言えないため、ステップ110へ移行して、場所依存度の推定結果として0を出力する。以下、第1の実施の形態と同様に処理して、場所依存度に応じた情報検索を行う。以上説明したように、第3の実施の形態の情報検索装置によれば、クエリログから得られる入力クエリのポアソン確率と閾値とを比較することにより、入力クエリが場所に依存した検索結果を返すべきものか、場所に依存しない検索結果を返すべきものかを示す場所依存度を推定し、推定された場所依存度に応じた情報検索を行うため、検索を行った場所に関わらず、入力クエリに対して検索される情報が場所に依存するか否かを反映した検索結果を提示することができる。次に、第4の実施の形態について説明する。なお、第4の実施の形態の情報検索装置について、第1の実施の形態の情報検索装置10と同様の構成については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。第4の実施の形態の情報検索装置40を構成するコンピュータは、機能的には、図1に示すように、場所依存度推定部41、場所考慮検索部12、及び非場所考慮検索部13を含んだ構成で表すことができる。場所依存度推定部41は、第3の実施の形態の場所依存度推定部31と同様に、入力クエリが場所に依存した検索結果を返すべきものか1:場所依存度が高い、場所に依存しない検索結果を返すべきものか0:場所依存度が低いを示す場所依存度を、入力クエリのポアソン確率に基づいて推定する。また、場所依存度推定部41は、第2の実施の形態の場所依存度推定部21と同様に、PCクエリログDB14及び携帯端末クエリログDB15における入力クエリの出現回数がいずれも0の場合には、入力クエリが入力された端末の種別を抽出し、抽出した端末の種別が携帯の場合には、推定結果1場所依存度が高いを出力し、端末の種別がPCの場合には、推定結果0場所依存度が低いを出力する。次に、図11を参照して、第4の実施の形態の情報検索装置40において実行される情報検索処理ルーチンについて説明する。なお、第4の実施の形態における情報処理検索処理について、第1~第3の実施の形態における情報検索処理と同様の処理については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。ステップ100及び102で、携帯端末クエリログDB15における入力クエリの出現回数、PCクエリログDB14における入力クエリの出現回数、及び携帯端末クエリログDB15及びPCクエリログDB14各々における全クエリの出現回数を抽出する。次に、ステップ200で、PCクエリログDB14及び携帯端末クエリログDB15における入力クエリの出現回数がいずれも0であるか否かを判定する。入力クエリの出現回数が0ではない場合には、ステップ300へ移行して、以下第3の実施の形態と同様に、場所依存度を推定して、場所依存度に応じた情報検索を行う。一方、入力クエリの出現回数が0の場合には、ステップ202へ移行して、以下第2の実施の形態と同様に、入力クエリを入力した端末の種別を抽出し、抽出した端末の種別に基づいて場所依存度を推定する。以下、第1の実施の形態と同様に、場所依存度に応じた情報検索を行う。以上説明したように、第4の実施の形態の情報検索装置によれば、クエリログを用いた場所依存度の推定が行えない場合でも、入力クエリを入力した端末の種別に基づいて場所依存度を推定するため、検索を行った場所に関わらず、入力クエリに対して検索される情報が場所に依存するか否かを反映した検索結果を提示することができる。なお、上記各実施の形態では、クエリとして1つの単語を用いる場合について説明したが、複数の単語を組み合わせたクエリによる検索の場合にも適用することができる。例えば、クエリとして、ラーメン及びお花見が入力された場合には、この2つの単語をAND条件とする1つのクエリラーメンANDお花見として扱うことができる。この場合、クエリログから入力クエリの出現回数を抽出する際も、クエリがラーメンANDお花見であるクエリログをカウントするようにするとよい。また、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。また、上述の情報検索装置は、内部にコンピュータシステムを有しているが、コンピュータシステムは、WWWシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境あるいは表示環境も含むものとする。また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。