Eコマースの商品検索において，クエリに含まれるユーザの意図を正しく解釈することは重要あり，検索結果にその意図を適切に反映することで，さらなるユーザ体験の向上につながると考えられる．本研究では，Eコマースの商品検索におけるログデータを用いて検索されたクエリをクラスタリングし，その結果に対して詳細な分析を行うことで，クエリに含まれるユーザ意図についての理解を深める．さらに，類似した意図を持つクエリのひとつのバリエーションである表記ゆれの問題に着目し，ユーザーの意図を正しく反映できるクエリ集合が作成できたことを示す．

近年Eコマースが活発に利用されることに伴い，日々膨大なログデータが蓄積されている．蓄積されたログデータは，各Eコマースの商品検索や推薦といったサービスにおけるユーザ体験の向上に活用されている．商品検索では，ユーザが入力したクエリにマッチする検索結果を提示することが重要であるが，入力されるクエリにはユーザの意図が反映されることで多くの曖昧性が含まれているため，クエリからユーザの意図を正しく読み取って検索結果に反映することは難しい．さらに，クエリに含まれる意図の推定精度が十分に高くない商品検索サービスを提供すると，ユーザへ悪い印象を与える可能性があり，コマースサービスの全体的な信頼度の低下やCusterLifetimeValueの低下を招くと恐れがある．そのため，実際の商品検索のサービスとして提供するためには，非常に高精度なクエリの意図推定が必要となると考えられる．商品検索におけるクエリの分析として，様々な研究が実施されている．Guoらは，クエリに適切な分割を与えたり，逆に結合したりすることで，検索精度を向上させるクエリ整形の手法を提案している[1]．中山らは，日本語のEコマースにおける商品検索のクエリに対して，商品の詳細を示す属性値の抽出・活用したクエリ整形を実施しているが，その調査規模は限定的である[2]．このように，特に日本語を対象としたEコマースの商品検索におけるクエリの理解に関する研究は少なく，クエリに生じる曖昧性に関する分析も十分であるとは言えない．またクエリの分析には，ユーザ意図の類似したクエリをクラスタリングするアプローチが有用であることが知られており[3]，Caoら[4]のクラスタリングをベース手法として採用した．そこで本論文では，Eコマースの商品検索におけるクエリと商品クリックなどのログデータの関係に着目してクエリをクラスタリングすることで，意図が類似したクエリの集合を抽出し，その特徴を分析してクエリの理解を深める．目視の観察によって，同じ商品を求めているクエリには，表記ゆれや言い換えによる曖昧性によって異なる表現や，絞り込みを目的とした属性値，意味的な含意が生じているクエリペアが存在することを確認した．さらに，分析によって発見した表記ゆれの問題に対して，高い精度の同義関係の判定ルールを提案し，検証を行った．