JP2017207827A - 情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】複数人が行う検索結果の内容を各人の許容範囲内とすることが可能な技術を提供する。
【解決手段】第１のユーザと関連づけられた第２のユーザに提示された複数の物件情報に含まれた各項目情報に対する前記第２のユーザの反応及び無反応に基づき採点された前記各項目情報に対する点数を示す情報を記憶する記憶装置を備えた情報処理装置が、前記情報を用いて前記点数が閾値未満の項目情報を含む物件情報が除外された結果を、前記第１のユーザに提示する複数の物件情報として前記第１のユーザに提供する。
【選択図】図７

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラムの技術に関する。

ユーザが購入や貸与を希望する物件（動産及び不動産を含む）をユーザが検索するＷｅｂサイト（検索サイトと呼ぶ）がある。検索サイトには、ユーザが指定した、検索対象に係る複数の絞り込み条件に合致する検索結果を提示（リコメンド）するものがある。

ユーザに商品をリコメンドするに当たり、ユーザに提供した情報のうち、ユーザに利用された情報に含まれる反応語句と、ユーザが利用しなかった無反応語句とに基づいて、ユーザに提示する検索結果を選択する手法がある（例えば、特許文献２）。

特開２００８−１３４８００号公報 特開２０１３−１３１１５４号公報

検索サイトの多くは、ユーザが単独であることを想定し、単独ユーザが指定した絞り込み条件に合致した検索結果を出力する。これに対し、例えば複数のユーザが共用ないし共有する物件を検索する場合に、各ユーザが個別に検索を行う場合がある。この場合、嗜好や興味範囲の違い等によって絞り込み条件がユーザ間で異なる場合がある。このような各ユーザについて得られた検索結果の論理積（ＡＮＤ）を、複数のユーザの検索結果として提示することが考えられる。

しかしながら、論理積による検索結果には、複数のユーザ中の或るユーザにとっては許容範囲であるが、他のユーザにとっては許容できない物件が含まれる場合があり得る。このような許容できない物件に係る情報は、そのような物件がユーザ間の話合い等により淘汰されることが明らかであるので、複数ユーザ全員にとって無用の情報である。

本発明は、複数人が行う検索結果の内容を各人の許容範囲内とすることが可能な技術を提供することを目的とする。

本発明の一実施形態に係る情報処理装置は、
第１のユーザと関連づけられた第２のユーザに提示された複数の物件情報に含まれた各項目情報に対する前記第２のユーザの反応及び無反応に基づき採点された前記各項目情報に対する点数を示す情報を記憶する記憶装置と、
前記情報を用いて前記点数が閾値未満の項目情報を含む物件情報が除外された結果を、前記第１のユーザに提示する複数の物件情報として前記第１のユーザに提供する処理装置と、を含む。

前記処理装置は、前記点数が閾値未満の項目情報を含む物件情報が検索結果から除外される内容の検索要求を送信し、前記検索要求に応じた検索結果中の複数の物件情報を前記第１のユーザに提示する複数の物件情報として受け取っても良い。

前記処理装置は、前記第１のユーザに提示する複数の物件情報の候補から前記点数が閾値未満の項目情報を含む物件情報の候補を除外して、前記第１のユーザに提示する複数の物件情報を生成してもよい。

前記記憶装置は、複数のユーザが属するグループの情報を記憶し、
前記処理装置は、物件の検索要求に応じた検索結果を前記検索要求の送信元に返信する場合に、前記グループの情報を用いて、前記複数のユーザのうちの前記検索要求の送信元のユーザを前記第１のユーザとして扱い、前記要求元以外のユーザを前記第２のユーザとして扱ってもよい。

本発明の一実施形態に係る情報処理方法は、
情報処理装置が、
第１のユーザと関連づけられた第２のユーザに提示された複数の物件情報に含まれた各項目情報に対する前記第２のユーザの反応及び無反応に基づき採点された前記各項目情報に対する点数を示す情報を記憶装置に記憶させる処理と、
前記情報を用いて前記点数が閾値未満の項目情報を含む物件情報が除外された結果を、前記第１のユーザに提示する複数の物件情報として前記第１のユーザに提供する処理とを実行する。

本発明の一実施形態に係るプログラムは、
情報処理装置に、
第１のユーザと関連づけられた第２のユーザに提示された複数の物件情報に含まれた各項目情報に対する前記第２のユーザの反応及び無反応に基づき採点された前記各項目情報に対する点数を示す情報を記憶装置に記憶させる処理と、
前記情報を用いて前記点数が閾値未満の項目情報を含む物件情報が除外された結果を、前記第１のユーザに提示する複数の物件情報として前記第１のユーザに提供する処理とを実行させる。

なお、上記実施形態の別態様としては、以上の各構成を実現する１又は複数の情報処理装置を含む情報処理システムであってもよいし、前記プログラムを記録したコンピュータその他装置、機械等が読み取り可能な記憶媒体であってもよい。ここで、コンピュータ等が読み取り可能な記録媒体とは、プログラム等の情報を、電気的、磁気的、光学的、機械的、又は、化学的作用によって蓄積する媒体である。

本発明によれば、複数人が行う検索結果の内容を各人の許容範囲内とすることが可能な技術を提供できる。

図１は、実施の形態に係る情報処理装置に、ネットワークを介して接続される装置を例示する。 図２は、情報処理装置の構成例を示す図である。 図３は、外部サーバの構成例を示す図である。 図４は、ユーザ端末の構成例を示す図である。 図５は、リコメンドサービスの全体の流れを示す図である。 図６は、グループ情報の一例を示す図である。 図７は、実施の形態に係る情報処理装置の処理の流れを例示する。 図８は、実施の形態に係るセッションと行動ログデータとの関係を例示する。 図９は、実施の形態に係る行動ログデータベースのレコードを例示する。 図１０は、実施の形態に係る行動ログデータベースのレコードを例示する。 図１１は、実施の形態に係る配点処理を例示する。 図１２は、実施の形態に係るユーザ反応データベースのレコードを例示する。 図１３は、実施の形態に係る点数の減衰処理を例示する。 図１４は、実施の形態に係る点数の減衰処理を例示する。 図１５は、複数のユーザに係るスコアの具体例を示す図である。 図１６は、実施の形態に係る情報処理装置による行動ログ取得時の処理を例示する。 図１７は、実施の形態に係る情報処理装置による配点処理を例示する。 図１８は、実施の形態に係る情報処理装置による点数の減衰処理を例示する。 図１９は、実施の形態に係る情報処理装置による物件コンテンツ取得時の処理を例示する。

以下、本発明の一側面に係る実施の形態（以下、「本実施形態」とも表記する）を、図面に基づいて説明する。ただし、以下で説明する本実施形態は、あらゆる点において本発明の例示に過ぎず、その範囲を限定しようとするものではなく、本発明の範囲を逸脱することなく種々の改良や変形を行うことができることは言うまでもない。つまり、本発明の実施にあたって、本実施形態に応じた具体的構成が適宜採用されてもよい。

なお、本実施形態において登場するデータを自然言語（日本語等）により説明しているが、より具体的には、コンピュータが認識可能な疑似言語、コマンド、パラメタ、マシン語等で指定される。

＜システム構成＞
図１は、実施形態に係るリコメンドシステムの全体構成例を示す図である。図１において、リコメンドシステムは、情報処理装置１と、ネットワーク５を介して情報処理装置１と接続される外部サーバ２及びユーザ端末とを含む。外部サーバ２は、便宜上、１台で示したが、複数含む構成としても、情報処理装置１が外部サーバ２の機能を実行することで、外部サーバ２を省略した構成としてもよい。また、以下の説明において、複数のユーザ端末をそれぞれ区別して示す場合には、「ユーザ端末３Ａ」、「ユーザ端末３Ｂ」のように個別の符号を付して表記し、区別せずに共通の事項等を説明する場合には、「ユーザ端末３」と表記する。

図１のリコメンドシステムは、例えば夫婦で購入する不動産を検討する場合のように、複数のユーザが共通の検討対象について検索する場合に使用され得る。共通の検討対象の検索が行われる場合、各ユーザがユーザ端末３を操作して情報処理装置１にアクセスし、キーワードを入力する。すると、情報処理装置１は、各ユーザのユーザ端末３に対して、それぞれが指定ないし入力したキーワードに基づく対象物件の情報（以下物件コンテンツと称す）を提供する。

このとき、各ユーザの嗜好や興味範囲の違い等により、提供される物件コンテンツが、或るユーザにとっては許容範囲（ＯＫ）であるが、他のユーザにとっては許容できない（ＮＧ）場合があり得る。このようなＮＧ物件に係る物件コンテンツは、ユーザ間の話合い等により淘汰されることが明らかであるので、複数ユーザ全員にとって無用なものである。

そこで、情報処理装置１は、共通の検討対象について検索する複数のユーザを紐付けてグループとして記憶しておき、各ユーザの過去のユーザ反応データに基づいて物件コンテンツを提供する。物件コンテンツは、「物件情報」に相当する。

図２は、情報処理装置１の構成例を示す図である。情報処理装置１は、汎用又は専用のコンピュータである、汎用のコンピュータとして、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）やワークステーションを適用できる。専用コンピュータとして、例えばサーバマシンを適用できる。但し、情報処理装置１は、後述する機能を提供できる限り、上記例示のコンピュータに制限されない。

情報処理装置１は、図２に示すように、例えば、ＣＰＵ１１にバスを介して接続されたメモリ１２，入力装置１３，出力装置１４，及び通信インタフェース（通信ＩＦ）１５を含む。

メモリ１２は、主記憶装置と補助記憶装置とを含む。主記憶装置は、は、ＣＰＵ１１の作業領域，プログラムやデータの記憶領域，通信データのバッファ領域として使用される。主記憶装置は、例えば、Random Access Memory（ＲＡＭ），或いはＲＡＭとRead Only Memory（ＲＯＭ）との組み合わせで形成される。

補助記憶装置は、ＣＰＵ１１によって実行されるプログラム，及びプログラムの実行に際して使用されるデータを記憶する。補助記憶装置は、例えば、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ），Solid State Drive（ＳＳＤ），フラッシュメモリ，Electrically Erasable
Programmable Read-Only Memory（ＥＥＰＲＯＭ）などである。また、補助記憶装置は、情報処理装置に対して着脱自在な可搬性記憶媒体を含む。可搬性記憶媒体は、例えばUniversal Serial Bus(ＵＳＢ)メモリである。また、補助記憶装置は、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−Ｒなどのディスク記憶媒体及びディスク記憶媒体のドライブ装置を含む。ディスク記憶媒体は可搬性記憶媒体の一つである。

入力装置１３は、情報処理装置１に情報やデータを入力するために使用される。入力装置１３は、例えば、ボタン、キー、マウスなどのポインティングデバイス，タッチパネルなどを含む。入力装置１３は、マイクロフォンのような音声入力装置を含み得る。

出力装置１４は、情報やデータを出力する。出力装置は、例えばディスプレイ装置、プリンター、記憶メディアへの書き込み装置等である。出力装置１４は、スピーカのような音声出力装置を含み得る。通信ＩＦ１５は、ネットワーク５に接続され、他の装置との通信を行うためのインタフェースである。通信ＩＦ１５は、例えばLocal Area Network（ＬＡＮ）カードである。

ＣＰＵ１１は、メモリ１２に記憶されたプログラムを主記憶装置にロードして実行する。メモリ１２には、オペレーティングシステム及びアプリケーションプログラムがインストールされている。アプリケーションプログラムは、例えばＰＨＰ（Hypertext Preprocessor）スクリプトが動作可能なApache，Apache2などのHyperText Transfer Protocol（ＨＴＴＰ）サーバと、MySQLのようなデータベースプログラムを含む。

ＣＰＵ１１がプログラムを実行することによって、情報処理装置１は、ＨＴＴＰサーバ１１１と、メモリ１２に記憶されたデータベース（ＤＢ）１２１とを含む装置として動作する。メモリ１２に記憶されるデータベース１２１は、例えば、後述の第１のユーザと関連づけられた第２のユーザに提示された複数の物件情報に含まれた各項目情報に対する前記第２ユーザの反応及び無反応に基づき採点された前記各項目情報に対する点数を示す情報を格納する。そして、ＣＰＵ１１は、前記情報を用いて前記点数が閾値未満の項目情報
を含む物件情報が除外された結果を、前記第１のユーザに提示する複数の物件情報として前記第１のユーザに提供する。なお、図２では、ＨＴＴＰサーバ１１１及びＤＢ１２１を含む情報処理装置１を例示しているが、情報処理装置１は、２以上の情報処理装置（コンピュータ）によって構成されても良い。例えば、情報処理装置１は、ＨＴＴＰサーバ１１１として動作するコンピュータと、ＤＢ１２１を備えるコンピュータとから構成されても良い。また、ＨＴＴＰサーバ１１１で行われる処理が複数のコンピュータで実行されるようにしても良い。

図３は、外部サーバ２の構成例を示す図である。外部サーバ２は、図３に示すように、例えば、ＣＰＵ２１にバスを介して接続されたメモリ２２，入力装置２３，出力装置２４，及び通信インタフェース（通信ＩＦ）２５を含む。ＣＰＵ２１，メモリ２２，入力装置２３，出力装置２４，通信ＩＦ２５については、ＣＰＵ１１，メモリ１２，入力装置１３及び出力装置１４，通信ＩＦ１５と同様のものを適用可能であるので、重ねての説明は省略する。

外部サーバ２は、情報処理装置１から送信される、物件コンテンツをリクエストするためのクエリに応じて、当該クエリの要素に適合する物件コンテンツを情報処理装置１に返信するサーバである。外部サーバ２は、例えば、１又は複数のサーバマシン、又は、ＰＣ（Personal Computer）等の汎用コンピュータによって実現される。物件コンテンツは、
外部サーバ２に格納されていてもよいし、外部サーバ２以外のサーバに格納されていてもよい。

図４は、ユーザ端末３の構成例を示す図である。ユーザ端末３は、ネットワークに接続する機能を持つ端末であり、例えば、スマートフォン，フィーチャーフォン，無線ＬＡＮ端末，タブレット端末のような無線通信機能を備えた携帯端末、ＰＣ等の汎用コンピュータである。ユーザ端末３は、図４に示すように、例えば、ＣＰＵ３１にバスを介して接続されたメモリ３２，入力装置３３，出力装置３４，及び通信インタフェース（通信ＩＦ）３５、無線モジュール３５Ａ、送受信アンテナ３６を含む。ＣＰＵ３１，メモリ３２，入力装置３３，出力装置３４，通信ＩＦ３５については、ＣＰＵ１１，メモリ１２，入力装置１３及び出力装置１４，通信ＩＦ１５と同様のものを適用可能であるので、重ねての説明は省略する。

無線モジュール３５Ａは、無線通信機能を提供する機器であり、例えば、データをディジタルベースバンド信号（ＢＢ信号）との間の変換処理を司るベースバンド回路（ＢＢ回路）と、ベースバンド信号と無線信号との変換処理を司るＲＦ（Radio Frequency）回路
とを含む。ＲＦ回路は、無線信号の送受信を行う送受信アンテナ３６と接続される。無線モジュール３５が適合又は準拠する無線アクセス方式として、適宜の方式が適用される。無線アクセス方式としては、３Ｇ（Ｗ−ＣＤＭＡなど），Long Term Evolution(ＬＴＥ)
，無線ＬＡＮ(IEEE802.11シリーズやWi-Fi)，WiMax（登録商標），Bluetooth（登録商標
）のような各種の方式を含む。

上記情報処理装置１，外部サーバ２，ユーザ端末３は、図１に示すようにネットワーク５に接続され、これら各装置間における情報の伝達は、例えば、３Ｇ（3rd Generation）ネットワーク、インターネット、電話網、及び、専用網等のネットワーク５を介したデータ通信で実現される。ネットワーク５の種類は、各データ通信に応じて、適宜選択される。

＜リコメンドサービス＞
次に本実施形態に係るリコメンドシステムが提供するリコメンドサービスについて説明する。
図５は、リコメンドサービスの全体の流れを示す図である。例えば、夫妻が購入する不動産を検討する場合のように、複数のユーザが共通の検討対象について検索する場合に、各ユーザのユーザＩＤを紐付けて記憶する(ステップ１０)。なお、図５では、ステップを「Ｓ」と略称する。後述する図７，図１６〜１３においても当該略称を利用する。

そして、夫妻がそれぞれ自身のスマートフォン等のユーザ端末３Ａ，３Ｂを利用して、リコメンドサービスを利用し、希望の不動産を検索する(ステップ１１，ステップ１２)。このとき各ユーザ（夫妻）は、興味のある物件コンテンツに対しては、当該物件コンテンツ中のハイパーリンクをクリックして詳細情報を閲覧するなどの反応を示し、興味のない物件コンテンツに対しては、反応せず無視する。情報処理装置１は、このユーザの反応の履歴をログとして記憶し(ステップ１３，ステップ１４)、このログを用いて抽出した物件コンテンツ（例えば、物件コンテンツを含むウェブページ７１）を各ユーザへ提供する(
ステップ１５，１６)。これにより、本実施形態のリコメンドサービスは、各ユーザの反
応の履歴に基づき、各ユーザの嗜好に沿った物件コンテンツを提供する。

また、本実施形態のリコメンドサービスでは、例えば、妻が許容できない物件コンテンツを夫に提示する検索結果から除外する。同様に夫が許容できない物件コンテンツを妻に提示する検索結果から除外する。これにより、各ユーザ（夫妻）に提供される物件コンテンツは、互いの許容範囲内のものとなるので、検索結果を突き合わせてた際、効率よく物件を選定することができる。

図６は、グループ情報の一例を示す図である。図６の例のグループ情報は、グループＩＤ，ユーザＩＤ，優先度を含む。グループＩＤは、グループを一意に識別する情報であり、ユーザＩＤは、ユーザを一意に識別する情報である。なお、情報処理装置１が単独使用される場合に、情報処理装置１の識別情報やアドレス（物理アドレスなど）がユーザＩＤとして使用されても良い。例えば、スマートフォン等のユーザ端末３について特定のユーザが単独利用とみなし、ユーザ端末３から取得可能な識別情報、例えばＵＵＩＤやＭＡＣアドレスをユーザＩＤとする。優先度は、各グループにおける各ユーザの優先の程度を示す情報である。優先度は、必須の構成ではなく、省略してもよい。

情報処理装置１は、このグループＩＤと、当該グループに属するユーザのユーザＩＤ及び優先度とを対応付けて記憶することにより、ユーザの紐付けを行う。

図５に戻って、ユーザ端末３Ａ，３Ｂがユーザの操作によって、情報処理装置１へ検索要求やウェブページの閲覧要求を行うと、情報処理装置１は、この要求に応じた物件コンテンツを当該ユーザ端末３Ａ，３Ｂへ送信する。この物件コンテンツを見たユーザが、物件コンテンツ中のリンクをクリックするなどの操作を行うと、この操作に基づく要求をユーザ端末３Ａ，３Ｂが情報処理装置１へ送信し、情報処理装置１が、この要求に応じた物件コンテンツを当該ユーザ端末３Ａ，３Ｂへ送信する処理を繰り返す。

このとき情報処理装置１は、ユーザが利用した情報と利用しなかった情報とに基づいて、後述のユーザ反応データを求め、データベース１２１に記憶する。そして、情報処理装置１は、ユーザ端末３Ａから物件コンテンツの要求を受けた場合、要求したユーザ端末３Ａのユーザ（ID:0001）のユーザ反応データと、同じグループに属する他のユーザ（ID:0009）のユーザ反応データとに基づいて物件コンテンツを選択して送信（リコメンド）する。

同様に、ユーザ端末３Ｂから物件コンテンツの要求を受けた場合、要求したユーザ端末３Ｂのユーザ（ID:0009）のユーザ反応データだけでなく、同じグループに属する他のユ
ーザ（ID:0001）のユーザ反応データに基づいて物件コンテンツを選択して送信（リコメ
ンド）する。

図７は、このリコメンドサービスの処理例を示すシーケンス図である。図７の例において、ユーザは、ユーザ端末３上でＷＥＢブラウザを操作することにより、情報処理装置１に、又は、情報処理装置１を中継して他のサーバにアクセスし、物件コンテンツを取得する。また、ユーザを区別して説明する場合には、第一のユーザ、第二のユーザのように表記する。なお、情報処理装置１は、物件の検索要求に応じた検索結果を送信元に返信する場合に、グループの情報を用いて、複数のユーザのうちの検索要求の送信元のユーザを第１のユーザとして扱い、要求元以外のユーザを第２のユーザとして扱う。

例えば、第一のユーザは、ユーザ端末３Ａ上のＷＥＢブラウザにおいて、検索語句（キーワード）を入力すると、ユーザ端末３Ａは、当該キーワードを含む検索要求を情報処理装置１へ送信する（ステップ１０１）。この場合、情報処理装置１は、ユーザにより入力された情報である検索語句に基づいて興味ワードを特定する。なお、当該興味ワードは、本発明の「興味語句」に相当する。興味ワードの特定は、例えば辞書を用いて検索語句を興味語句に変換することでなされる。これにより、検索語句として、一軒家、家屋、戸建て、戸建て住宅等と入力された場合に、興味ワードとして定めた「戸建て住宅」に変換し、標記の揺れをなくすようにしている。なお、興味ワードとして定められている語句、前記の例では「戸建て住宅」が検索語句として入力された場合には、検索語句と興味ワードは同じものを用いる。また、辞書などを用いずに、検索語句をそのまま興味ワードとして用いる構成としてもよい。例えば、検索語句をチェックボックスとともに提供し、チェックされた検索語句を含む検索要求が送信されるようにしても良い。

情報処理装置１は、取得した興味ワードを要素とするクエリを外部サーバ２に送信する（ステップ１０２）。なお、ここでは、まだ、当該興味ワードにより取得される物件コンテンツに対するユーザの反応を示すデータ（「ユーザ反応データ」と称する）が取得されていないとする。後述するとおり、このような場合であっても、情報処理装置１は、第一のユーザ以外の他のユーザ（第二のユーザ）に係るユーザ反応データを反映したクエリを外部サーバ２に送信してもよい。ただし、ここでは、説明を簡略にするため、情報処理装置１は、他のユーザに係るユーザ反応データをクエリに反映せず、当該興味ワードを要素とするクエリを外部サーバ２に送信する。

外部サーバ２は、情報処理装置１から興味ワードを要素とするクエリを受信すると、クエリに対する回答として、当該興味ワードに適合する物件コンテンツを情報処理装置１に返信する（ステップ１０３）。興味ワードに適合する物件コンテンツとは、例えば、タイトルや内容に当該興味ワードを含む物件コンテンツである。なお、外部サーバ２は、タイトルや内容に当該興味ワードを含む物件コンテンツから、所定の規則に従って、情報処理装置１に返信するコンテンツを選択してもよい。また、返信に係る物件コンテンツの数は、適宜設定されてよい。例えば、情報処理装置１から送信されるクエリにより、返信に係る物件コンテンツの数が設定されてよい。

情報処理装置１は、外部サーバ２から取得した物件コンテンツを、ユーザ端末３に送信する（ステップ１０４）。送信された物件コンテンツは、ユーザ端末３のＷＥＢブラウザ上に表示される。

当該物件コンテンツは、例えば、文字や画像として、ＷＥＢブラウザの画面上に表示される。このとき、情報処理装置１は、ユーザ端末３からユーザの挙動（行動）を示す情報を取得する。例えば、マウスポインタやカーソルの位置及び移動を示す情報や、画面に表示されている物件コンテンツを示す情報、印刷された物件コンテンツを示す情報、「お気に入り」や「ウォッチ」、「いいね」、「しおり」といったマークを付加（以下単にマー
キングと称す）された物件コンテンツを示す情報をユーザ端末３が情報処理装置１へ送信する。

これにより、当該物件コンテンツが表示される範囲の近傍にマウスポインタやカーソルが所定時間存在する場合に、ユーザが当該物件コンテンツを利用している（読んでいる）と推定できる。

また、物件コンテンツの表示される範囲がＷＥＢブラウザの表示範囲に所定時間含まれ続けている場合にも、ユーザが当該物件コンテンツを利用していると推定できる。また、印刷された物件コンテンツや、マーキングされた物件コンテンツも利用されたと推定できる。よって、情報処理装置１は、ユーザ端末３から送信されるユーザの挙動（行動）を示す情報に基づいて、物件コンテンツが利用されたか否かを判定することができる。

また、例えば、当該物件コンテンツは、当該物件のＷＥＢページへのリンクの役目を果たす。ユーザは、例えば、マウス等の入力装置によって、物件コンテンツをクリック（選択）することで、当該物件コンテンツを利用し、リンク先のＷＥＢページをＷＥＢブラウザ上に表示することができる。このとき、情報処理装置１は、物件コンテンツのリンクが辿られた場合に、ユーザが当該物件コンテンツを利用したと判定できる。

本実施形態では、このようにユーザが物件コンテンツを利用したと推定される場合、及び、物件コンテンツのリンクを辿った場合に、情報処理装置１は、対象の物件コンテンツをユーザが利用したと判定する。

情報処理装置１は、これらのような物件コンテンツに対するユーザの反応を行動ログデータとして取得し、データベース１２１に蓄積する（ステップ１０５）。以下、データベース１２１のレコードを行動ログデータとも記載する。なお、図７では、データベースを「ＤＢ」と略称する。後述する図１６，図１９においても当該略称を利用する。

図８は、情報処理装置１及びユーザ端末３間のセッションと行動ログデータとの関係を例示する。なお、図８は、ユーザが検索サービスを利用した場合に、検索結果として複数の物件コンテンツがユーザ端末３上のＷＥＢブラウザに表示される場面を例示する。このとき、ユーザは、ユーザ端末３上のＷＥＢブラウザを操作することで、物件コンテンツのリンクを辿り（物件コンテンツを利用し）、物件のＷＥＢページをＷＥＢブラウザ上で表示した後に、元の検索画面に戻ることができる。図８では、ユーザが物件Ａ及び物件Ｃを利用した場面が例示されている。本実施形態では、情報処理装置１は、このリンクの往来操作（「ページ遷移」及び「戻る」操作）を、１セッション内の操作としてとらえる。

他方、第一のユーザが、ユーザ端末３上のＷＥＢブラウザを操作し、新たな検索語句を入力し、ユーザ端末３が、この新たな検索要求を情報処理装置１に送信した場合、前回の検索語句によるセッションが終了したと判定する。即ち、情報処理装置１は、この新たな検索要求の前後のセッションを異なるセッションとしてとらえる。また、情報処理装置１は、検索画面が閉じられた場合にも、前回の検索語句によるセッションが終了したと判定する。即ち、情報処理装置１は、この検索画面を閉じた前後のセッションを異なるセッションとして判定する。

情報処理装置１は、ユーザ端末３との各セッションにおいて、ユーザ端末３に送信した物件コンテンツのうち、ユーザに利用された物件コンテンツと、ユーザに利用されなかったコンテンツを示す行動ログデータ２１ａを生成する。そして、同一の検索語句（キーワードＡ）についてのセッションから生成された行動ログデータ２１ａは１つのデータにマージしてよい。即ち、情報処理装置１は、一ユーザの行動ログデータのうち、異なるセッ
ションに係る行動ログデータであっても、同一の興味ワードに係る行動ログデータであるならば、１つのデータにマージしてもよい。なお、情報処理装置１は、一ユーザの行動ログデータのうち、グループと興味ワードの組み合わせが一致する行動ログデータ同士を１つのデータにマージしてもよい。

図８に例示される行動ログデータ２１ａは、興味ワードを示す情報、各物件コンテンツを識別する情報、各物件コンテンツをユーザが利用したか否かを示す情報、及び、各物件コンテンツに含まれる関連ワードを示す情報を含む。

情報処理装置１は、上述したステップ１０１において取得したキーワードから興味ワードを特定する。興味ワードは、ユーザが入力した情報に基づいて特定されるユーザの興味を示す語句である。また、興味ワードは、この興味ワード毎に生成される行動ログデータやユーザ反応データを識別する情報でもある。

また、情報処理装置１は、行動ログデータを生成する際、物件コンテンツから、当該物件コンテンツを識別するための情報（以下、物件ＩＤとも称す）、及び、物件ＩＤに対応する物件コンテンツに含まれる関連ワードを取得する。物件ＩＤは、例えば、物件コンテンツのタイトル名、又は、リンク先のＵＲＬであり、図８の例では、物件Ａ〜Ｄである。関連ワードは、興味ワードに関連するワードであり、物件コンテンツに含まれている。なお、興味ワードと同じ語句の関連ワードが取得されてもよい。当該関連ワードは、本発明の「項目情報」に相当する。

これら物件ＩＤや関連ワードは、例えば、物件コンテンツにメタ情報として記述され、情報処理装置１が、このメタ情報を物件コンテンツから抽出することで、物件ＩＤ及び関連ワードを取得する構成としてもよい。また、情報処理装置１が、物件コンテンツに対して形態素解析等の自然言語処理を適用することにより、物件ＩＤ及び関連ワードを取得してもよい。

図８において、ユーザＡがキーワード“Ａ”の検索要求を入力すると、物件Ａ，物件Ｂ及び物件Ｃなどの物件ＩＤを含む検索画面が表示される。これに対し、ユーザＡは、各物件の物件ＩＤに設定されたハイパーリンクを指定することで、各物件ＩＤに対応する詳細情報を含む物件コンテンツを表示するＷＥＢページにジャンプすることができる。ＷＥＢページに表示される物件コンテンツに関連ワードが含まれている。よって、図８の例では、検索画面にてユーザＡに物件を選択させる（物件の選択結果を入力させる）ことで、対応する関連ワードを抽出することができる。

情報処理装置１は、例えば、検索画面における各物件の詳細情報へのアクセスの有無（物件コンテンツへジャンプするハイパーリンクの使用の有無）により、各物件コンテンツに対するユーザの利用の有無を判定することができる。すなわち、情報処理装置１は、当該判定に基づいて、物件コンテンツそれぞれについて、ユーザが利用したか否かを示す情報を取得できる。

情報処理装置１は、これら取得した情報により、各セッションにおける行動ログデータ２１ａ（図８下段の表）を作成する。なお、図８に示される行動ログデータ２１ａでは、当該データの最初の行にユーザを識別するためのユーザＩＤ（ユーザＡ）、グループＩＤ（グループＡ０１）及び、興味ワードを示す情報（興味ワードＡ）が示されている。そして、２行目以降に、物件ＩＤ（物件Ａ等）、ユーザが利用したか否かを示す情報（「有」又は「無」）、及び、関連ワードを示す情報（関連ワードＡ等）が示されている。

図９及び図１０は、複数の興味ワードが取得される場合における行動ログデータの形態
を例示する。検索サービスにおいて複数の検索語句が指定されることで複数の興味ワードが取得される場合、情報処理装置１は、図９に示されるように、興味ワードごとに行動ログデータを作成してもよいし、図１０に示されるように、複数の興味ワードについて１つの行動ログデータを作成してもよい。複数の興味ワードが取得される場合と単一の興味ワードが取得される場合とを同様に扱う場合、情報処理装置１は、図９に示される行動ログデータを作成する。他方、複数の興味ワードが取得される場合と単一の興味ワードが取得される場合とを異なるように扱う場合、情報処理装置１は、図１０に示される行動ログデータを作成する。

図７に戻り、情報処理装置１は、作成した行動ログデータに基づいて、ユーザ反応データベースを更新する（ステップ１０６）。ユーザ反応データベースには、ユーザの興味を特定するための興味ワードと、当該興味ワードに関連する複数の関連ワードと、関連ワードそれぞれに対するユーザの興味具合を示すスコアと、を含むユーザ反応データが蓄積される。本ステップ１０６では、情報処理装置１は、行動ログデータに基づいて、関連ワードのスコアを更新する（配点処理）。これにより、情報処理装置１は、行動ログデータによって示される物件コンテンツに対するユーザの反応を当該ユーザ反応データに反映する。

図１１は、作成された行動ログデータとスコアの配点処理との関係を例示する。図１１に示される行動ログデータ２１ｂは、例えば、ユーザが検索サイトにおいて「マンション」を検索語句とする検索を実行した場合におけるセッションに係る行動ログデータである。当該行動ログデータ２１ｂは、当該セッションにおいて、「マンション」を検索語句とする検索結果として、物件（興味語句）として、物件ａ、物件ｂ、物件ｃ、物件ｄ、及び、物件ｅが提示され、これらのうちの物件ａ及び物件ｅの物件コンテンツがユーザ端末３のＷＥＢブラウザの画面に表示された例を示す。この例に従い、行動ログデータ２１ｂには、表示されたこれらの物件のうち、物件ａ及び物件ｅがユーザに利用された物件コンテンツであることを示すログと、物件ｂ、物件ｃ、及び、物件ｄがユーザに利用されなかった物件コンテンツであることを示すログとが含まれる。

なお、物件ａは、関連ワードとして「価格：３８００万円」「築年数：５年」を含む物件コンテンツである。物件ｂは、関連ワードとして「価格：５０００万円」「駅：目黒」「築年数：５年」「階数：１階」を含む物件コンテンツである。物件ｃは、関連ワードとして「価格：３９００万円」「駅：目黒」「築年数：１５年」を含む物件コンテンツである。物件ｄは、関連ワードとして「築年数：５年」「階数：１階」「駅：渋谷」を含む物件コンテンツである。物件ｅは、関連ワードとして「価格：４０００万円」「駅：目黒」を含む物件コンテンツである。

情報処理装置１は、各物件コンテンツから関連ワードを取得し、ユーザが利用した物件コンテンツに含まれる関連ワードのスコアに加点する。他方、情報処理装置１は、ユーザが利用しなかった物件コンテンツに含まれる関連ワードのスコアを減点する。なお、本実施形態では、スコアの基準（原点）は「０」であり、正の方向が、本発明の「ユーザがより興味を持っていることを示す方向」に相当する。また、負の方向が、本発明の「ユーザがより興味を持っていないことを示す方向」に相当する。スコアの基準や正負の意味は、適宜設定されるものである。例えば、正負の意味がそれぞれ入れ替わってもよいことは、言うまでもない。

図１１に示される例では、情報処理装置１は、ユーザが利用した物件コンテンツに含まれる「価格：３８００万円」「価格：４０００万円」「駅：目黒」「築年数：５年」を反応ワードとしてこれらのスコアに加点する。なお、本実施形態では、情報処理装置１は、反応ワードを含む、ユーザが利用した物件コンテンツの数に応じて、当該反応ワードのス
コアに係る加点の量を定める。なお、数値で示される反応ワードは、所定の数値範囲毎にまとめて示してもよい。例えば「価格：３８００万円」と「価格：４０００万円」の場合、最も高い価格以下、図の例では「価格：４０００万円以下」とまとめ、同じ反応ワードとして配点する。同様に「築年数：５年」の場合、「築年数：５年以下」として配点する。なお、物件コンテンツに含まれる関連ワードが「築年数：５年」の場合に、「築年数：５年以下」とするのは、「築年数：５年」に反応するユーザは、これ以下の築年数であれば反応すると推定できるためである。同様に、物件コンテンツに含まれる関連ワードが「価格：４０００万円」の場合、これ以下の価格であれば反応すると推定できるため「価格：４０００万円以下」とする。このように、数値で示される反応ワードは、ユーザが興味を持つ値、例えば築年数が少ないもの、価格が低いものとまとめるように設定する。

図１１に示される例では、情報処理装置１は、「価格：４０００万円以下」が、ユーザが利用した２つの物件コンテンツ（物件ａ及び物件ｅ）に含まれているため、「価格：４０００万円以下」のスコアに、「＋１０×２＝＋２０点」の加点をする。また、情報処理装置１は、「駅：目黒」が、ユーザが利用した１つの物件コンテンツ（物件ｅ）に含まれているため、「駅：目黒」のスコアに、「＋１０×１＝＋１０点」の加点をする。更に、情報処理装置１は、「築年数：５年以下」が、ユーザが利用した１つの物件コンテンツ（物件ａ）に含まれているため、「築年数：５年以下」のスコアに、「＋１０×１＝＋１０点」の加点をする。つまり、図１１に示される例では、情報処理装置１は、反応ワードのスコアに、「＋１０×（ユーザが利用した物件コンテンツのうち、反応ワードを含む物件コンテンツの数）」の加点をする。

また、図１１に示される例では、情報処理装置１は、ユーザが利用しなかった物件コンテンツに含まれる、反応ワードを除いた関連ワード「価格：５０００万円」「階数：１階」「築年数：１５年」「駅：渋谷」を無反応ワードとしてこれらのスコアを減点する。なお、本実施形態では、情報処理装置１は、ユーザに利用されなかった物件コンテンツに含まれる反応ワードの数に応じて、当該ユーザに利用されなかった物件コンテンツに含まれる無反応ワードのスコアに係る減点の量を定める。なお、数値で示される無反応ワードは、所定の数値範囲毎にまとめて示してもよい。例えば「価格：５０００万円」の場合、「価格：５０００万円以上」として配点する。同様に「徒歩：１５分」「徒歩：１７分」の場合、「徒歩：１５分以上」として配点する。「築年数：１５年」の場合、「築年数：１５年以上」として配点する。なお、物件コンテンツに含まれる関連ワードが「築年数：１５年」の場合に、「築年数：１５年以上」とするのは、「築年数：１５年」の場合に無反応であったユーザは、これ以上の築年数についても無反応であると推定できるためである。同様に、物件コンテンツに含まれる関連ワードが「価格：５０００万円」の場合、これ以上の価格であれば無反応であると推定できるため「価格：５０００万円以上」とする。このように、数値で示される無反応ワードは、ユーザが興味を持たない値、例えば築年数が多いいもの、価格が高いもの等とまとめるように設定する。

図１１に示される例では、ユーザに利用されなかった物件ｂには、「目黒」及び「築年数：５年」の２つの反応ワードが含まれている。情報処理装置１は、「−１０×２＝−２０点」によって、物件ｂの無反応ワードのスコアに係る減点の総和を求める。そして、情報処理装置１は、当該総和を無反応ワードの数で割ることにより、無反応ワードのスコアに係る減点の量を定める。すなわち、情報処理装置１は、「価格：５０００万円以上」及び「階数：１階」のスコアに、それぞれ、「−１０点」の減点をする。

物件ｃの場合、「価格：３９００万円」及び「目黒」の２つの反応ワードが含まれているため、情報処理装置１は、「−１０×２＝−２０点」によって、物件ｃの無反応ワードのスコアに係る減点の総和を求める。また、物件ｃの場合、物件ｂと異なり、無反応ワードは、「築年数：１５年」の１つである。そのため、情報処理装置１は、「築年数：１５
年」のスコアに、「−２０点」の減点をする。

また、物件ｄには、反応ワードが含まれていない。この場合、情報処理装置１は、無反応ワードのスコアに係る減点の総和を０としてもよいが、本実施形態では、反応ワードが１つ含まれている場合と同様に扱う。つまり、情報処理装置１は、「−１０×１＝−１０」により、物件ｄの無反応ワードのスコアに係る減点の総和を求める。物件ｄには、無反応ワードは、「駅：渋谷」の１つしか含まれていないため、情報処理装置１は、「駅：渋谷」のスコアに、「−１０点」の減点をする。

すなわち、図１１に示される例では、情報処理装置１は、無反応ワードのスコアに、「−１０×（物件コンテンツに含まれる反応ワードの数）÷（物件コンテンツに含まれる無反応ワードの数）」の減点をする。なお、本実施形態では、上述のとおり、情報処理装置１は、ユーザに利用されなかった物件コンテンツに反応ワードが含まれない場合、（物件コンテンツに含まれる反応ワードの数）を「１」として扱う。しかしながら、情報処理装置１は、ユーザに利用されなかった物件コンテンツに反応ワードが含まれない場合をこのような例外処理として扱わなくてもよい。例えば、情報処理装置１は、「−１０×（物件コンテンツに含まれる反応ワードの数＋１）÷（物件コンテンツに含まれる無反応ワードの数）」の減点をすることで、上記例外処理を考慮しなくてもよい。

なお、本実施形態における加点処理及び減点処理の基礎となっている点数（スコア）「＋１０」「−１０」は、それぞれ任意に設定される値であり、適宜、設定される。

図１２は、本実施形態に係るユーザ反応データベースのレコード（ユーザ反応データ）を例示する。図１２は、例えば、各関連ワードのスコアが０点であった場合に、図１１に示される行動ログデータに基づく配点処理がなされた後のユーザ反応データを示す。

図１２に示されるユーザ反応データでは、当該データの最初の行にユーザを識別するための情報（ユーザＡ）、興味ワードを示す情報（マンション）、及び、興味ワードのスコア（＋１０点）が示されている。なお、興味ワードのスコアは、例えば、セッションの回数に応じて加算される。本実施形態では、情報処理装置１は、興味ワードのスコアについて、１セッションあたり「＋１０点」の加点をする。当該興味ワードのスコアは、本実施形態では、後述する、外部サーバ２に送信するクエリの要素のうちノット検索の要素に対象の関連ワードを追加するか否かを判定する際に利用される。

そして、２行目以降に、関連ワードを示す情報（「４０００万円以下」等）、関連ワードのスコア（「＋２０点」等）、及び、更新日時を示す情報（「更新日時：2011/12/12/13:01」等）が示されている。

このようにして、情報処理装置１は、行動ログデータに基づいて、関連ワードのスコアを更新する（配点処理）。なお、本実施形態に係る情報処理装置１は、ユーザ反応データを更新してからの経過時間に応じて、興味ワード及び関連ワードのスコアをそれぞれ、減衰させてもよい。

図１３及び図１４は、本実施形態に係るスコアの減衰処理を例示する。図１３では、スコアの一例として、関連ワード「新築マンション」及び「千葉」のスコアが示されている。また、図１４では、図１３のスコアの変動が示されている。図１３及び図１４に示される例では、「新築マンション」のスコアの初期値は、「＋１００点」である。また、「千葉」のスコアの初期値は、「−５０点」である。情報処理装置１は、上記のような更新処理によりスコアが更新されてからの経過時間に応じて、絶対値を小さくするように、関連ワードのスコアを減衰させる。具体的には、情報処理装置１は、更新されてから一か月経
過するごとに、スコアを「０．９９倍」する。そして、情報処理装置１は、スコアの更新処理が実行された関連ワードについて、経過時間をリセットする。

図１３及び図１４は、関連ワード「千葉」について、スコアの更新処理が実行されてから４か月経過した後に、再度スコアの更新処理が実行されて、そのスコアが「−６０」になった場面を例示している。なお、情報処理装置１は、当該減衰処理をする際の時刻と各関連ワードの更新日時により示される時刻とを比較することで、当該経過時間を判定する。

これまでの処理によって、情報処理装置１は、ユーザが利用した物件コンテンツに含まれる関連ワード（反応ワード）のスコアを加点する。また、情報処理装置１は、ユーザが利用していない物件コンテンツに含まれる、反応ワード以外の関連ワード（無反応ワード）のスコアを減点する。これにより、関連ワードのスコアは、ユーザが利用した物件コンテンツに含まれるほど加点され、ユーザが利用していない物件コンテンツに含まれるほど減点される。すなわち、関連ワードのスコアは、物件コンテンツに対するユーザの反応によって変動する値であり、当該関連ワードに対するユーザの興味具合を示す。

ここで、情報処理装置１は、興味ワードに基づいて取得される物件コンテンツのうち、スコアの高い関連ワードを含む物件コンテンツほど、ユーザの興味を惹く物件コンテンツであると推測することができる。他方、情報処理装置１は、興味ワードに基づいて取得される物件コンテンツのうち、スコアの低い関連ワードを含む物件コンテンツほど、ユーザの興味を惹かない物件コンテンツであると推測することができる。

情報処理装置１は、このような推測を元に、物件コンテンツに対するユーザの過去の反応をフィードバックして、ユーザ端末３に送信する物件コンテンツを選択することで、ユーザにより価値のある物件コンテンツを配信しようとする。この場面を、ユーザが再び検索サービスを利用する場面を用いて説明する。

図７に戻り、第一のユーザが、再度、ユーザ端末３Ａ上のＷＥＢブラウザを操作して、ステップ１０１と同じ検索語句を入力すると、ユーザ端末３Ａは、この検索語句を含む検索要求を情報処理装置１へ送信する（ステップ２００）。

情報処理装置１は、検索要求のキーワードに基づいて興味ワードを特定し、この興味ワードを含む第一のユーザのユーザ反応データをデータベース１２１から取得して、興味ワードに関連する各関連ワードの点数（スコア）を求める(ステップ２０１)。

更に、情報処理装置１は、データベース１２１のグループ情報を参照して、第一のユーザと同じグループに属する第二のユーザを認識し、前記興味ワード「マンション」を含む第二のユーザのユーザ反応データをデータベース１２１から取得し、興味ワードに関連する各関連ワードの点数（スコア）を求める(ステップ２０２)。ここで、第一のユーザが、一つのグループにのみ属する場合には、第一のユーザのユーザＩＤに基づき、同じグループＩＤに対応付けられた他のユーザＩＤにより第二のユーザが特定できる。また、第一のユーザが、複数のグループに属する場合は、第一のユーザが、検索要求時等に、グループを指定する情報（例えばグループＩＤ）をユーザ端末３Ａに入力し、ユーザ端末３Ａが、このグループを指定する情報を情報処理装置１へ送信する。また、第一のユーザが、検索要求時等に、第二のユーザを指定する情報（例えばユーザＩＤ）をユーザ端末３Ａに入力し、ユーザ端末３Ａが、この第二のユーザを指定する情報を情報処理装置１へ送信してもよい。なお、グループを指定する情報は、興味ワードであってもよい。例えば、ユーザＩＤと興味ワードの組み合わせをグループＩＤと一意に対応付けておき、ユーザの入力に基づく興味ワードとユーザＩＤの組み合わせに応じて、グループＩＤを特定し、第二のユー
ザを認識する。具体的には、第一のユーザのユーザＩＤが「０００１」で、興味ワードが「マンション」の場合にはグループＩＤ「Ａ０１」のグループを特定し、第一のユーザのユーザＩＤが「０００１」で、興味ワードが「温泉」の場合にはグループＩＤ「Ｘ２３」のグループを特定するといったように、同じ第一のユーザによる検索であっても、興味ワードによって、第二のユーザを求めるグループを切り替えてもよい。

なお、本実施形態では、第一のユーザと同じグループに属する他のユーザを全て第二のユーザと認識するため、一グループに二人のユーザが属していた場合、第二のユーザは一人であるが、一グループに三人以上のユーザが属していた場合、第二のユーザは複数である。また、第一のユーザと第二のユーザは、特定のユーザに定められたものではなく、検索語句を入力して検索を開始したユーザが第一のユーザであり、この第一のユーザと同じグループに属する他のユーザが第二のユーザである。図６の例において、ユーザＩＤ「０００１」のユーザが検索を開始し、グループＩＤ「Ｘ２３」のグループを指定した場合、ユーザＩＤ「０００１」のユーザが第一のユーザであり、ユーザＩＤ「０２３４」「１０７８」のユーザが第二のユーザである。また、ユーザＩＤ「１０７８」のユーザが検索を開始し、グループＩＤ「Ｘ２３」のグループを指定した場合、ユーザＩＤ「１０７８」のユーザが第一のユーザであり、ユーザＩＤ「０２３４」「０００１」のユーザが第二のユーザである。

図７に戻り、情報処理装置１は、第一のユーザのユーザ反応データから得た関連ワードのスコアと、第二のユーザのユーザ反応データから得た関連ワードのスコアとに基づいて、物件コンテンツを要求するためのクエリの要素を特定し、外部サーバ２へ送信する（ステップ２０３）。例えば第二のユーザのユーザ反応データから得た関連ワードのスコアが閾値未満の場合には、ユーザに提示する物件コンテンツから除外するようにクエリの要素を特定する。これにより、情報処理装置１は、ユーザに提示する物件コンテンツを選択する。

ステップ１０３と同様、外部サーバ２は、クエリの要素に適合する物件コンテンツを情報処理装置１に返信し（ステップ２０４）、情報処理装置１は、外部サーバ２から取得した物件コンテンツを記載したウェブページ７１（図５）をユーザ端末３Ａへ送信する（ステップ２０５）。そして、第一のユーザが、この物件コンテンツを利用し、ユーザ端末３Ａから情報処理装置１へ閲覧要求を行った場合、ステップ１０５，ステップ１０６と同様に、行動ログを取得し、ユーザ反応データを求めてデータベース１２１へ記憶させ、データベース１２１のユーザ反応データを更新する。このようにユーザの行動に基づいてユーザ反応データを更新し、物件コンテンツの選択にフィードバックすることを繰り返すことで、ユーザの嗜好に沿った有用な物件コンテンツを提供（リコメンド）する。即ち、第二のユーザの反応が低くスコアが閾値未満の項目情報を含む物件情報が除外された結果を、第１のユーザに提供できる。

図１５は、複数のユーザに係るスコアの具体例を示す図である。図１５（Ａ）は、ユーザＩＤ「０００１」のユーザ（例えば夫）のスコアであり、「価格４０００万円以下：＋２０点」「目黒駅：＋１０点」「築５年以下：＋１０点」「価格５０００万円以上：−１０点」「１階：−１０点」「築１５年以上：−３０点」「渋谷駅：−５０点」となっている。

図１５（Ｂ）は、ユーザＩＤ「０００９」のユーザ（例えば妻）のスコアであり、「価格５０００万円以下：＋２０点」「渋谷駅：＋１０点」「築１５年以下：＋１０点」「徒歩１５分以上：−４０点」「北向き：−１５点」「目黒駅：−５点」となっている。

例えば、夫が第一のユーザ、妻が第二のユーザの場合、情報処理装置１は、夫のスコア
のうち、スコアがプラスの関連ワードをアンド検索の要素とし、夫及び妻のスコアのうち、マイナスの関連ワードをノット検索の要素として、外部サーバ２に送信するクエリの要素に追加する。この第１の閾値が「＋５点」、第２の閾値が「−５点」とすると、情報処理装置１から外部サーバ２に送信されるクエリは、「（価格４０００万円以下）∧（目黒駅）∧（築５年以下）∧（¬価格５０００万円以上）∧（¬１階）∧（¬築１５年以上））∧（¬徒歩１５分以上）∧（¬北向き）」となる。なお、「∧」は、アンド（論理積）を示し、「¬」は、ノット（否定）を示す。「目黒駅」は、第一のユーザのスコアが「＋１０点」、第二のユーザのスコアが「−５点」であるので、積算してプラスのスコア「目黒駅：＋５点」とし、アンド検索の要素とした。これに限らず、第一のユーザのスコアがプラスであった関連ワードは、第二のユーザのスコアがマイナスであってもアンド検索の要素にしてもよい。また、最も優先度の高いユーザのスコアが、プラスの関連ワードはアンド検索の要素、マイナスの関連ワードはノット検索の要素としてもよい。

図１５（Ａ）に示す夫のユーザ反応データだけに基づいて物件コンテンツを選択した場合、「徒歩１５分」や「北向き」の物件が提供される可能性があるが、このような物件を提供して、夫が気に入ったとしても、妻の許容範囲ではないので、その後の夫妻の話し合いで却下される可能性が高く、無駄な情報である。本実施形態のリコメンドシステムでは、情報処理装置１が、図１５（Ａ）に示す夫のユーザ反応データと図１５（Ｂ）に示す妻のユーザ反応データに基づいて、夫に提供する物件コンテンツを選択するので、夫に提供する物件コンテンツから妻の許容範囲にない情報、即ち「徒歩１５分」や「北向き」のコンテンツを排除する。これにより、本実施形態のリコメンドシステムは、共通の対象物件について検索を行う複数のユーザの許容範囲内とした有用な物件コンテンツをリコメンドする。

また、ユーザの反応データのスコアに基づいて物件コンテンツを選択する手法の別の例としては、閾値に基づいて検索の要素に採用する関連ワードを求めてもよい。例えばスコアが第一の閾値を超えた関連ワードをアンド検索の要素、スコアが第二の閾値未満の関連ワードをノット検索の要素とする。この第一の閾値が「＋１５点」、第二の閾値が「−１５点」とすると、情報処理装置１から外部サーバ２に送信されるクエリは、「（価格４０００万円以下）∧（目黒駅）∧（¬築１５年以上））∧（¬徒歩１５分以上）∧（¬北向き）」となる。

一方、妻が第一のユーザであった場合、情報処理装置１から外部サーバ２に送信されるクエリは、「（価格５０００万円以下）∧（渋谷駅）∧（¬築１５年以上））∧（¬徒歩１５分以上）∧（¬北向き）」となる。

＜行動ログデータの取得＞
図１６は、ユーザが検索サービスを利用した場合において行動ログデータを取得する際の情報処理装置１の処理手順を例示するフローチャートである。

ユーザが検索サービスを利用した場合、情報処理装置１のＣＰＵ１１は、ユーザ端末３から検索サイトに送信される検索語句をキーワードとして取得する（ステップ３０１）。次に、ＣＰＵ１１は、取得したキーワードを興味ワードとして、当該興味ワードを要素とするクエリを外部サーバ２に送信し、当該クエリの返信として、当該興味ワードに適合する物件コンテンツを外部サーバ２から取得する（ステップ３０２）。そして、ＣＰＵ１１は、外部サーバ２から取得した物件コンテンツをユーザ端末３に配信する（ステップ３０３）。なお、本ステップ３０１〜３０３の処理は、図７のステップ１０１〜１０４の処理に対応する。

物件コンテンツがユーザ端末３に配信されると、ＣＰＵ１１は、上述した選択の有無や
表示時間を検出する方法により、ユーザ端末３との１セッション間における、配信された物件コンテンツの利用の有無を判定する（ステップ３０４）。当該判定により、配信された物件コンテンツが１つでもユーザに利用された場合、ＣＰＵ１１は、図８により例示されるような当該セッションに係る行動ログデータを生成する（ステップ３０５）。そして、ＣＰＵ１１は、生成した行動ログデータをデータベース１２１に格納し（ステップ３０６）、処理を終了する（「エンド」）。他方、配信された物件コンテンツのいずれもユーザに利用されなかった場合（ステップ３０４の「ＮＯ」）、ＣＰＵ１１は、当該セッションに係る行動ログデータを生成せず、処理を終了する（「エンド」）。なお、本ステップ３０４〜ステップ３０６の処理は、図７のステップ１０５の処理に対応する。

＜ユーザ反応データの更新＞
図１７は、行動ログデータに基づいてユーザ反応データを更新する際の情報処理装置１の処理手順を例示するフローチャートである。図１７では、ループを「Ｌ」と略称する。なお、当該ユーザ反応データの更新処理は、図７のステップ１０６の処理に対応する。

ループ５０１内で実行される処理は、全てのユーザに係るユーザ反応データの更新処理に該当する。また、ループ５０３内で実行される処理は、対象のユーザについて得られた全ての興味ワードに係るユーザ反応データの更新処理に該当する。そして、ループ５０５内で実行される処理は、対象の興味ワードに係るユーザ反応データに含まれるスコアについての加点処理に該当する。また、ループ５０８内で実行される処理は、対象の興味ワードに係るユーザ反応データに含まれるスコアについての減点処理に該当する。

ＣＰＵ１１は、全てのユーザに係るユーザ反応データの更新処理の実行する（ループ５０１）。ＣＰＵ１１は、例えば、管理するユーザを一覧にしたユーザリストを参照し、先頭のユーザから順に当該処理を実行する。すべてのユーザについてユーザ反応データの更新処理が完了した際、当該処理は終了する。

ＣＰＵ１１は、全てのユーザに係るユーザ反応データの更新処理を開始すると、ユーザ名を指定してデータベース１２１を検索することで、更新処理の対象となるユーザの行動ログデータを取得する（ステップ５０２）。そして、ＣＰＵ１１は、取得した行動ログデータに基づいて、対象のユーザについて得られた全ての興味ワードに係るユーザ反応データの更新処理を実行する（ループ５０３）。ＣＰＵ１１は、例えば、ステップ５０２において得られた行動ログデータに含まれる興味ワードを一覧にした興味ワードリストを参照し、先頭の興味ワードから順に当該処理を実行する。すべての興味ワードに係るユーザ反応データの更新処理が完了した際、当該処理は完了する。

ＣＰＵ１１は、対象のユーザについて得られた全ての興味ワードに係るユーザ反応データの更新処理を開始すると、対象のユーザ及び対象の興味ワードに係るユーザ反応データをデータベース１２１から取得する（ステップ５０４）。具体的には、ＣＰＵ１１は、対象のユーザ名及び興味ワードを指定して、データベース１２１から該当するユーザ反応データを取得する。ここで、ユーザ反応データを取得できない場合、ＣＰＵ１１は、新規なユーザ反応データを作成し、作成した当該新規なユーザ反応データに対象の興味ワードに係る行動ログデータを反映する。他方、ユーザ反応データを取得できた場合、配点処理部３２は、取得したユーザ反応データベースに対象の興味ワードに係る行動ログデータを反映する。

具体的には、ＣＰＵ１１は、対象の興味ワードに係る行動ログデータを参照して、取得したユーザ反応データに含まれるスコアについての加点処理を実行する（ループ５０５）。そして、当該加点処理が終了すると、ＣＰＵ１１は、対象の興味ワードに係る行動ログデータを参照して、取得したユーザ反応データに含まれるスコアについての減点処理を実
行する（ループ５０８）。本実施形態では、ＣＰＵ１１は、ユーザに利用されなかった物件コンテンツに含まれる反応ワードの数に応じて、当該ユーザに利用されなかった物件コンテンツに含まれる無反応ワードのスコアに係る減点の量を定める。そのため、配点処理部３２は、加点処理を実行した後に、減点処理を実行する。

ループ５０５内では、ＣＰＵ１１は、対象の興味ワードに係る行動ログデータを参照して、ユーザが利用した物件を判定する（ステップ５０６）。具体的には、ＣＰＵ１１は、図８等で示される行動ログデータの各行データのうち、ユーザが物件コンテンツを利用したか否かを示す情報が「有」である行データを特定する。そして、ＣＰＵ１１は、行動ログデータの特定した行データに含まれる関連ワードを反応ワードとして、取得したユーザ反応データに含まれる当該反応ワードのスコアについて加点をする（ステップ５０７）。

取得したユーザ反応データに当該反応ワードに係る行データが存在しない場合は、ＣＰＵ１１は、例えば、スコアの初期値を０点として、ユーザ反応データに新たな行データを追加する。そして、ＣＰＵ１１は、反応ワードに対する加点処理として、追加した行データのスコアについて当該加点をする。ここで、上述のとおり、本実施形態では、ＣＰＵ１１は、反応ワードのスコアについて、「＋１０×（ユーザが利用した物件コンテンツのうち、当該反応ワードを含む物件コンテンツの数）」の加点をする。なお、この際、ＣＰＵ１１は、当該処理をしている時刻により、当該反応ワードに係る更新日時を示す情報も更新する。

また、ループ５０８内では、ＣＰＵ１１は、対象の興味ワードに係る行動ログデータを参照して、ユーザが利用していない物件を判定する（ステップ５０９）。具体的には、ＣＰＵ１１は、図８等で示される行動ログデータの各行データのうち、ユーザが物件コンテンツを利用したか否かを示す情報が「無」である行データを特定する。ＣＰＵ１１は、行動ログデータの特定した行データに含まれる関連ワードのうち、上記加点処理をした反応ワードを除く関連ワードを無反応ワードとして、取得したユーザ反応データに含まれる当該無反応ワードのスコアについて減点する（ステップ５１０）。

取得したユーザ反応データに当該無反応ワードに係る行データが存在しない場合は、上記反応ワードに係る加点処理と同様に処理される。本実施形態では、ＣＰＵ１１は、無反応ワードのスコアについて、「−１０×（物件コンテンツに含まれる反応ワードの数）÷（物件コンテンツに含まれる無反応ワードの数）」の減点をする。なお、本実施形態では、上述のとおり、ＣＰＵ１１は、ユーザに利用されなかった物件コンテンツに反応ワードが含まれない場合、（物件コンテンツに含まれる反応ワードの数）を「１」として扱う。

なお、ループ５０５及びループ５０８は、それぞれ、対象の興味ワードに係る行動ログデータにより示される物件コンテンツの数（行の数）だけ繰り返される。なお、ループ５０８の処理が完了した後に、ＣＰＵ１１は、ステップ５０４で取得したユーザ反応データに含まれる興味ワードのスコアについて加点処理をする（ステップ５１１）。例えば、ＣＰＵ１１は、興味ワードのスコアに、「＋１０」の加点をする（ステップ５１１）。このような処理によって、ＣＰＵ１１は、全てのユーザに係るユーザ反応データの更新処理を実行する。

＜スコアの減衰＞
図１８は、各スコアを減衰させる際の情報処理装置１の処理手順を例示するフローチャートである。

ＣＰＵ１１は、所定のタイミングで、データベース１２１に蓄積されているユーザ反応データに格納された興味ワード及び関連ワードそれぞれのスコア更新からの経過時間を判
定する（ステップ６０１）。

ＣＰＵ１１は、例えば、当該スコアの減衰処理を実行する時刻と関連ワードのスコアの更新日時により示される時刻とを比較することで、関連ワードのスコア更新からの経過時間を判定する。また、ＣＰＵ１１は、興味ワードのスコアを更新した更新日時を示す情報（不図示）がユーザ反応データに含まれる場合、関連ワードと同様にして、興味ワードのスコア更新からの経過時間を判定する。他方、ＣＰＵ１１は、ユーザ反応データに含まれる関連ワードの更新日時のうち、最新の更新日時を興味ワードのスコアを更新した更新日時として利用してもよい。この場合、ＣＰＵ１１は、当該スコアの減衰処理を実行する時刻と当該最新の更新日時により示される時刻とを比較することで、興味ワードのスコア更新からの経過時刻を判定する。

ＣＰＵ１１は、経過時間を判定した興味ワード及び関連ワードそれぞれのスコアを取得する（ステップ６０２）。そして、ＣＰＵ１１は、経過時間に応じて各スコアを減衰させた後のスコアを計算する（ステップ６０３）。具体的には、ＣＰＵ１１は、各スコアについて、更新されてから一か月経過するごとに、「０．９９倍」の乗算をする。この処理によって、各スコアは、更新日時から経過するほど、その絶対値が小さくなる。配点処理部３２は、当該乗算した結果により、対象のスコアを更新する（ステップ６０４）。なお、本ステップ６０１〜６０４の処理は、図７のステップ１０６の処理のうちスコアの減衰に係る処理に対応する。

＜物件コンテンツの取得＞
図１９は、物件コンテンツを要求するためのクエリを外部サーバ２に送信する際の情報処理装置１の処理手順を例示するフローチャートである。

ＣＰＵ１１は、ユーザ端末３に入力された入力情報に基づいて特定されるキーワードを取得する（ステップ７００）。本ステップ７００は、図１６におけるステップ３０１と図１０におけるステップ４０４に対応する。

また、ＣＰＵ１１は、ユーザ端末３に入力された入力情報から第一のユーザのユーザＩＤ及び共通の検索を行うグループのグループＩＤを取得し、データベース１２１のグループ情報を参照して第一のユーザと同じグループに属するユーザのユーザＩＤを求め、第二のユーザを特定する（ステップ７０１）。

ＣＰＵ１１は、ステップ７００で取得したキーワードを興味ワードとして含む第一のユーザに係るユーザ反応データをデータベース１２１から検索し、当該ユーザ反応データに含まれる関連ワードのスコアを求める（ステップ７０２）。同様に、ＣＰＵ１１は、ステップ７００で取得したキーワードを興味ワードとして含む第二のユーザに係るユーザ反応データをデータベース１２１から検索し、当該ユーザ反応データに含まれる関連ワードのスコアを求める（ステップ７０３）。

ステップ７０２の検索によって、第一のユーザのユーザ反応データが取得できた場合（ステップ７０４の「ＹＥＳ」）、ＣＰＵ１１は、取得したユーザ反応データを参照して、スコアが第１の閾値を超える関連ワードが存在するか否か判定する（ステップ７０５）。そして、ＣＰＵ１１は、スコアが第１の閾値を超える関連ワードをアンド検索の要素として、外部サーバ２に送信するクエリの要素に設定する。なお、第１の閾値は適宜設定される。また、本例では、アンド検索の要素を第一のユーザのユーザ反応データのみから求めることで、第一のユーザに提示する物件コンテンツを第一のユーザの意図に沿って絞り込めるようにしたが、必ずしもこれに厳密に限定されるものではなく、第二のユーザのユーザ反応データのうち、スコアの高い関連ワードをアンド検索の要素に設定してもよい。例
えば、第二のユーザのユーザ反応データのうち、最もスコアの高い関連ワードやスコアが第三の閾値（但し、第一の閾値＜第三の閾値）を超えた関連情報をアンド検索の要素に設定してもよい。このように第二のユーザのユーザ反応データから関連ワードを検索の要素に加える場合、各ユーザの優先度に応じて検索の要素に加える程度を異ならせてもよい。例えば、第一のユーザより優先度の高い第二のユーザのユーザ反応データから関連ワードを検索の要素に加える。また、第二のユーザに係るユーザ反応データの関連ワードのスコアを優先度に応じて低減させ、閾値を超えた関連ワードを検索の要素に加える。具体的には、優先度の高いユーザの関連ワードのスコアを一割、優先度の低いユーザの関連ワードのスコアを二割低減させ、第一又は第三の閾値を超えた関連ワードをアンド検索の要素に加える。

また、ＣＰＵ１１は、第一のユーザ及び第二のユーザのユーザ反応データを参照して、スコアが第２の閾値以下の関連ワードが存在するか否か判定する（ステップ７０７）。スコアが第２の閾値以下の関連ワードが存在しない場合（ステップ７０７の「ＮＯ」）、ＣＰＵ１１は、処理をステップ７０９に進める。他方、スコアが第２の閾値以下の関連ワードが存在する場合（ステップ７０７の「ＹＥＳ」）、ＣＰＵ１１は、第一のユーザ及び第二のユーザのユーザ反応データのうち、スコアが第２の閾値以下の関連ワードをノット検索の要素として、外部サーバ２に送信するクエリの要素に設定する（ステップ７０８）。このように第二のユーザのユーザ反応データから関連ワードをノット検索の要素に加える場合、各ユーザの優先度に応じて検索の要素に加える程度を異ならせてもよい。例えば、第二のユーザに係るユーザ反応データの関連ワードのスコアを優先度に応じて増減させ、閾値を超えた関連ワードを検索の要素に加える。具体的には、優先度の高いユーザの関連ワードのスコアを増加させ、優先度の低いユーザの関連ワードのスコアを低減させ、第二の閾値以下の関連ワードをアンド検索の要素に加える。

そして、ＣＰＵ１１は、ステップ７０５，ステップ７０６で設定したアンド検索の要素及びノット検索の要素を含むクエリを外部サーバ２へ送信し、このクエリに対応する物件コンテンツを取得する（ステップ７０９）。

一方、ステップ７０３の検索において、第一のユーザ反応データが取得できなかった場合（ステップ７０４の「ＮＯ」）、ＣＰＵ１１は、第二のユーザに係るユーザ反応データから、ステップ７００において取得したキーワードを興味ワードとして含むユーザ反応データを取得する（ステップ７１０）。

そして、ＣＰＵ１１は、ステップ７０６又はステップ７０８で設定したように、第二のユーザのユーザ反応データから、アンド検索の要素となる関連ワード、及び、ノット検索の要素となる関連ワードを取得し、取得した関連ワードをそれぞれの検索の要素として、クエリの要素に設定し（ステップ７１１）、ステップ７０９へ移行する。

以上のように、本実施形態によれば、夫婦で購入する不動産を検討する場合のように、共通の検討対象について検索する複数のユーザをグループとして記憶しておき、同じグループに属する各ユーザのユーザ反応データに基づいて物件コンテンツを選択するので、リコメンドする物件コンテンツの内容を各ユーザの許容範囲内とすることができる。

特に、本実施形態では、検索を開始した第一のユーザと同じグループに属する第二のユーザが興味を持っていない物件コンテンツ（ＮＧ物件）を第一のユーザに提示する物件コンテンツから除外することにより、提示したとしても、その後、第一のユーザと第二のユーザの話し合いによって淘汰されてしまう無駄な情報を排除できる。即ち、有用な物件コンテンツを精度よくリコメンドできる。

また、各ユーザの対象物件に対する行動を取得し、これに基づいてユーザ反応データを更新し、ユーザの反応をユーザ反応データにフィードバックするので、このユーザ反応データに基づき、ユーザの意図に適合した有用な物件コンテンツをリコメンドできる。

＜その他＞
以上、本発明の実施の形態を詳細に説明してきたが、前述までの説明はあらゆる点において本発明の例示に過ぎず、その範囲を限定しようとするものではない。本発明の範囲を逸脱することなく種々の改良や変形を行うことができることは言うまでもない。

例えば、本実施形態では、主に不動産の例を説明したが、対象の物件は、不動産に限らず、動産やサービスなど、検索の対象になるものであればよい。また、スコアの減衰に係る処理は、他の処理から独立して処理される。この場合、スコアの減衰に係る処理が実行される時間とスコアを減衰させる条件（一か月の経過）を満たす時間との間にずれが生じる場合がある。この場合、図１９により示される物件コンテンツの取得等の当該スコアを利用する場面において、正確な値が反映されない可能性がある。よって、ＣＰＵ１１は、図１９により示される処理に先駆けて、スコアの減衰に係る処理を実行してもよい。

また、本実施形態では、物件コンテンツに対するユーザの利用の有無を示す行動ログデータはデータベース１２１に蓄積されている。しかしながら、ＣＰＵ１１が、行動ログデータを取得するごとに、配点処理を実行する場合、行動ログデータは、データベース１２１に蓄積されなくてもよい。

１ 情報処理装置
２ 外部サーバ
３（３Ａ，３Ｂ） ユーザ端末
５ ネットワーク
１１ ＣＰＵ
１２ メモリ
１３ 入力装置
１４ 出力装置
１５ 通信ＩＦ
１２１ データベース

Claims (6)

1. 第１のユーザと関連づけられた第２のユーザに提示された複数の物件情報に含まれた各項目情報に対する前記第２のユーザの反応及び無反応に基づき採点された前記各項目情報に対する点数を示す情報を記憶する記憶装置と、
   前記情報を用いて前記点数が閾値未満の項目情報を含む物件情報が除外された結果を、前記第１のユーザに提示する複数の物件情報として前記第１のユーザに提供する処理装置と、
   を含む情報処理装置。
2. 前記処理装置は、前記点数が閾値未満の項目情報を含む物件情報が検索結果から除外される内容の検索要求を送信し、前記検索要求に応じた検索結果中の複数の物件情報を前記第１のユーザに提示する複数の物件情報として受け取る
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記処理装置は、前記第１のユーザに提示する複数の物件情報の候補から前記点数が閾値未満の項目情報を含む物件情報の候補を除外して、前記第１のユーザに提示する複数の物件情報を生成する
   請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記記憶装置は、複数のユーザが属するグループの情報を記憶し、
   前記処理装置は、物件の検索要求に応じた検索結果を前記検索要求の送信元に返信する場合に、前記グループの情報を用いて、前記複数のユーザのうちの前記検索要求の送信元のユーザを前記第１のユーザとして扱い、前記要求元以外のユーザを前記第２のユーザとして扱う
   請求項１から３のいずれかに記載の情報処理装置。
5. 情報処理装置が、
   第１のユーザと関連づけられた第２のユーザに提示された複数の物件情報に含まれた各項目情報に対する前記第２のユーザの反応及び無反応に基づき採点された前記各項目情報に対する点数を示す情報を記憶装置に記憶させる処理と、
   前記情報を用いて前記点数が閾値未満の項目情報を含む物件情報が除外された結果を、前記第１のユーザに提示する複数の物件情報として前記第１のユーザに提供する処理とを実行する情報処理方法。
6. 情報処理装置に、
   第１のユーザと関連づけられた第２のユーザに提示された複数の物件情報に含まれた各項目情報に対する前記第２のユーザの反応及び無反応に基づき採点された前記各項目情報に対する点数を示す情報を記憶装置に記憶させる処理と、
   前記情報を用いて前記点数が閾値未満の項目情報を含む物件情報が除外された結果を、前記第１のユーザに提示する複数の物件情報として前記第１のユーザに提供する処理とを実行させるプログラム。