一般家庭にもPC，ブロードバンドが普及し，ユーザは手軽に情報を収集できるようになってきている．しかし一方では，情報が過度に溢れ過ぎ，利用者の要求に合った情報を探し出す必要性が高まっている．その中で要求に適合した情報のみを選出するのではなく，情報をランキング付けして提示することも重要となっている．ランキング付けは，検索要求と検索対象との間の類似性や関連性をもとに行われ，これらを定量化することが求められる．その際，従来の情報検索でよく用いられているベクトル空間モデル\cite{Salton:75}などでは文書における単語の出現頻度や統計情報などを利用して検索要求と文書間の類似性を判断し，文書を選別している．このような手法は検索要求と文書内の各単語の表記が一致しない場合は関連性がないとの仮定にもとづいている．しかし，実際の文書において，語の表記が同じでも異なる意味を有したり（多義性），同じ意味でも語の表記が異なる場合（表記揺れ，同類義語）がある．さらに単語間には，互いに意味的な関連性を持って存在しており，表記だけを頼りに検索を行う手法ではユーザが入力する語によって検索結果が異なってしまう．そのためユーザが適切なキーワードを考えなければならない．その問題を解消するために，ユーザが入力したキーワードの意味を捉えた検索手法が必要である．このような背景から，本研究では文書における意味を捉えた検索を実現すべく，単語の意味特徴を定義した概念ベース\cite{okumura:07}を用いた検索手法を提案する．概念ベースを用いることによって，単語の表記のみでの検索方式とは異なり，意味を捉えた検索が可能になる．つまり，ユーザの入力語の表記的揺らぎに影響されず，意味的近さを定量化できる手法である．具体的には，概念ベースによって単語間の意味的な関連性を0から1までの数値として算出する．そして，その値をもとに検索要求と検索対象との類似度を画像検索等の分野で注目されている距離尺度であるEarthMover'sDistance(EMD)\cite{Rubner:00}により求める方法を提案する．また，概念ベースに存在しない固有名詞や新語に対して，Webをもとに新概念として定義し概念ベースを自動的に拡張する手法を提案する．