JP7017865B2 - 判定装置、判定方法及び判定プログラム - Google Patents

Description

本発明は、判定装置、判定方法及び判定プログラムに関する。

近年、通信ネットワークの発達とともに、様々なサービスがネットワークを介して提供されている。これに関連して、ネットワーク上に存在するサービスを検索したり、サービス内において所望の商品や記事を検索したりするための様々な検索技術が提案されている。

例えば、ある名詞を検索クエリとして検索エンジンに入力した場合の検索結果に基づいて、与えられた文脈からは類型が不明な名詞について、名詞の類型を判定するための技術が提案されている。

特開２０１２－６８６８７号公報

ここで、上記のような検索クエリの判定に関して、ユーザの意図をより反映させた分類を行いたい（カテゴライズしたい）という需要があると考えられる。例えば、ユーザが入力した検索クエリを、ユーザの意図を反映して適切なカテゴリに分類することによって、ユーザの興味関心を推定することができる。具体的には、ユーザが入力した検索クエリが、ファッションに関するものか、あるいは化粧品に関するものかといったカテゴライズが適切に行われることで、当該ユーザが興味関心のある分野や商品群を推定することができる。しかしながら、検索クエリとなりうる商品名やブランド名等は、日々新たなものが生まれるため、ユーザの意図を反映させて適切に分類を行うことは難しい。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、適切に検索クエリの分類を行うことができる判定装置、判定方法、及び判定プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る判定装置は、ユーザから送信される検索クエリを取得する取得部と、前記取得部によって取得された検索クエリに基づいて検索されるコンテンツのうち、前記ユーザが選択したコンテンツである選択コンテンツを特定する特定部と、前記特定部によって特定された選択コンテンツに設定されたカテゴリに基づいて、前記取得部によって取得された検索クエリのカテゴリを判定する判定部と、を備えたことを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、適切に検索クエリの分類を行うことができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る判定処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る判定システムの構成例を示す図である。 図３は、実施形態に係る判定装置の構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係る定義情報記憶部の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る選択情報記憶部の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係るクエリ情報記憶部の一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。 図８は、変形例に係る処理手順を示すフローチャートである。 図９は、判定装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る判定装置、判定方法及び判定プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る判定装置、判定方法及び判定プログラムが限定されるものではない。また、各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

〔１．判定処理の一例〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る判定処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る判定処理の一例を示す図である。図１では、実施形態に係る判定装置１００によって、検索クエリ（以下、単に「クエリ」と表記する）のカテゴリを判定する処理が行われる一例を示している。

図１に示す判定装置１００は、ユーザから送信されるクエリを取得し、取得したクエリに基づいて検索されるコンテンツのうち、ユーザが選択したコンテンツである選択コンテンツを特定し、特定した選択コンテンツに設定されたカテゴリに基づいて当該クエリのカテゴリを判定する処理を行うサーバ装置である。なお、実施形態では、コンテンツとして、ウェブサイトを例に挙げて説明する。

図１に示すユーザ端末１０は、ユーザによって利用される情報処理端末である。図１の例では、ユーザ端末１０は、ユーザの一例であるユーザＵ０１によって利用される。ユーザ端末１０は、ユーザＵ０１の操作に従い、検索サイトに対してクエリを送信する。そして、ユーザ端末１０は、検索サイトから受信した検索結果を表示画面に表示する。また、ユーザ端末１０は、ユーザＵ０１から、検索結果に表示されたコンテンツのうち、ユーザＵ０１が所望するコンテンツの選択を受け付ける。具体的には、ユーザ端末１０は、ユーザＵ０１のタッチ操作等を受け付けることにより、検索結果の一覧に表示されたコンテンツのうち、遷移先となるコンテンツを特定する。そして、ユーザ端末１０は、遷移先として選択されたコンテンツ（以下、「選択コンテンツ」と表記する）を、新たに表示画面に表示する。なお、以下では、ユーザ端末１０と、ユーザ端末１０を利用するユーザとを同一視する場合がある。例えば、「ユーザＵ０１にコンテンツを送信する」とは、実際には、「ユーザＵ０１が利用するユーザ端末１０にコンテンツを送信する」ことを意味する場合がある。

なお、判定装置１００は、クエリが検索サイトに送信された回数を取得することで、ユーザからどのようなクエリが頻繁に検索されているかといった傾向を分析するために利用される装置であるものとする。この場合、判定装置１００は、クエリをカテゴライズすることで、よりユーザの興味関心のある分野や商品群を詳細に分析することができる。具体的には、判定装置１００は、ファッションという分野において、現時点で頻繁に検索されているワード（すなわち、クエリ）は何であるか、また、どのようなワードの検索頻度が上昇しているか、といった傾向を分析することができる。

しかしながら、クエリとして用いられるワード（例えば、ファッションや化粧品などのブランド名や商品名）は、日々新しいものが創作される。このため、クエリがどのような分野に属するものであるのか、一つ一つ人為的に設定を行うことは現実的ではない。

また、クエリのカテゴライズは、ユーザの意図に沿って行われることが望ましい。例えば、ファッションや化粧品などのブランド名や商品名は、既存の用語が利用される場合もある。このとき、ユーザが、ファッションに関するサイトを検索しようとして、その用語をクエリとして用いたのか、あるいは、その用語が元々有していた意味として検索を行ったのか、判定することは難しい。すなわち、クエリの検索数が上昇していたとしても、そのクエリがどのような意図をもって検索されたのかということが不明であれば、ユーザの消費傾向等を的確に分析できるとは言い難い。

そこで、実施形態に係る判定装置１００は、以下に説明するように、クエリに基づいて検索されるコンテンツのうち、ユーザが選択したコンテンツである選択コンテンツを特定し、特定した選択コンテンツに設定されたカテゴリに基づいて当該クエリのカテゴリを判定する処理を行う。すなわち、判定装置１００は、検索を行ったクエリと、そのクエリによってユーザが閲覧したかったコンテンツとを関連付ける。そして、判定装置１００は、ユーザの選択したコンテンツ（言い換えれば、検索結果ページからの遷移先となったコンテンツ）のカテゴリに応じて、そのコンテンツを検索させる契機となったクエリをカテゴライズする。一例として、判定装置１００は、クエリのカテゴリを、コンテンツに定義付けられたカテゴリと同じカテゴリと判定する。これにより、判定装置１００は、ユーザの意図に沿ったカテゴライズをクエリに行うことができる。以下、図１を用いて、判定装置１００によって行われる判定処理の一例を流れに沿って説明する。

まず、ユーザＵ０１は、所定のクエリを検索サイトにおいて入力し、コンテンツを検索する（ステップＳ１１）。図１の例では、ユーザＵ０１は、クエリとして「ＡＡＡ」というワードを入力する。ここで、「ＡＡＡ」とは、判定装置１００によってカテゴリが判定されていない（未設定）クエリである。また、「ＡＡＡ」とは、ファッションブランドとして用いられるワードであるとともに、例えば、料理名としても用いられ、また、会社名としても用いられているワードであるものとする。

なお、ユーザＵ０１が検索を行う検索サイトは、判定装置１００が提供するものであるか、あるいは、判定装置１００と関連するウェブサーバ等によって提供されるものであるとする。すなわち、判定装置１００は、ユーザＵ０１が行う検索に関する情報を取得可能である。例えば、判定装置１００は、ユーザが送信したクエリに関する情報、当該クエリによって検索されたコンテンツの一覧（検索結果）、また、検索結果に表示されたコンテンツのうち、ユーザＵ０１が選択したコンテンツに関する情報等を取得する。

図１に示すように、ユーザ端末１０は、クエリ「ＡＡＡ」を送信して検索を行った結果として、検索結果ページ６０を表示する。例えば、検索結果ページ６０では、検索結果として、リンク６１や、リンク６２や、リンク６３が含まれる。例えば、リンク６１は、コンテンツＷ０１に対するリンクである。また、リンク６２は、コンテンツＷ０２に対するリンクであり、リンク６３は、コンテンツＷ０３に対するリンクである。

ユーザＵ０１は、検索結果ページ６０に表示された各リンクのスニペット等を参照し、自身が所望するコンテンツのリンクを選択する（ステップＳ１２）。図１の例では、ユーザＵ０１は、クエリ「ＡＡＡ」をファッションブランドと意図して検索し、ファッションに関するサイトを検索していたものとする。この場合、ユーザＵ０１は、指Ｆ１０を用いて、自身が所望するコンテンツと想定されるリンク６１をタッチする。すなわち、ユーザＵ０１は、検索結果ページ６０からの遷移先として、コンテンツＷ０１を選択する。

ユーザ端末１０は、ユーザＵ０１が入力したクエリ、及び、ユーザＵ０１が選択したコンテンツに関する情報等を判定装置１００に送信する（ステップＳ１３）。なお、かかる情報は、検索サイトを提供するウェブサーバ等から判定装置１００に送信されてもよい。

判定装置１００は、ユーザＵ０１が検索サイトに送信したクエリを取得する。また、判定装置１００は、クエリに対応する選択コンテンツを特定する（ステップＳ１４）。具体的には、判定装置１００は、クエリに基づいて検索されたコンテンツのうち、いずれのコンテンツがユーザＵ０１から選択された選択コンテンツであるかを特定する。

そして、判定装置１００は、選択コンテンツに基づいて、クエリのカテゴリを判定する（ステップＳ１５）。判定装置１００が実行する判定処理に関して、具体例を挙げて説明する。

例えば、判定装置１００は、クエリ「ＡＡＡ」を取得した場合に、クエリ「ＡＡＡ」にカテゴリが設定されているか否かを判定する。判定装置１００は、例えば図１に示すデータベースＤＢ０１を参照し、クエリ「ＡＡＡ」のカテゴリが「未設定」であると判定する。この場合、判定装置１００は、クエリ「ＡＡＡ」のカテゴリを判定するための処理を行う。

続けて、判定装置１００は、例えば図１に示すデータベースＤＢ０２を参照し、ユーザＵ０１が選択したコンテンツＷ０１が、どのようなカテゴリに定義付けられているかを参照する。なお、判定装置１００は、コンテンツとカテゴリとを定義付けた定義情報を予め保持しているものとする。かかる定義情報は、例えば判定装置１００の管理者によって入力される。なお、詳細は後述するが、判定装置１００は、所定の学習処理を経て、定義情報を更新してもよい。

データベースＤＢ０２に示されるように、コンテンツＷ０１には、カテゴリ「ファッション」が定義付けられている。これは、コンテンツＷ０１が、ファッションに関するコンテンツであることを示す。例えば、コンテンツＷ０１は、被服や装飾品を販売するショッピングサイト等である。また、コンテンツＷ０２には、カテゴリ「料理」が定義付けられている。例えば、コンテンツＷ０２は、料理のレシピを紹介するレシピ提供サイト等である。また、コンテンツＷ０３は、カテゴリ「企業（商取引）」が定義付けられている。例えば、コンテンツＷ０３は、ワード「ＡＡＡ」を会社名とする株式会社ＡＡＡの公式サイト等である。なお、コンテンツＷ０１、コンテンツＷ０２及びコンテンツＷ０３は、いずれも「ＡＡＡ」というクエリによって検索されたコンテンツを示す。

判定装置１００は、コンテンツＷ０１、コンテンツＷ０２及びコンテンツＷ０３のうち、ユーザＵ０１がコンテンツＷ０１を選択したことを特定した場合、選択コンテンツであるコンテンツＷ０１に基づいて、クエリ「ＡＡＡ」のカテゴリを判定する。

なお、判定装置１００は、クエリ「ＡＡＡ」によって検索が行われ、その結果としてコンテンツが選択される傾向に基づいて、クエリ「ＡＡＡ」のカテゴリを判定してもよい。具体的には、判定装置１００は、クエリ「ＡＡＡ」によって検索が行われ、その結果として、いずれかのコンテンツが選択された回数に基づいて、クエリ「ＡＡＡ」のカテゴリを判定する。すなわち、判定装置１００は、ユーザＵ０１に限らず、ユーザＵ０１以外のユーザからも、ステップＳ１１～ステップＳ１４と同様の処理を通じて、選択されたコンテンツに関する情報を取得する。そして、判定装置１００は、各選択コンテンツが特定された回数を集計する。そして、判定装置１００は、集計結果を参照し、最も選択された回数の多いコンテンツのカテゴリと、クエリ「ＡＡＡ」のカテゴリが一致すると判定する。なお、判定装置１００は、選択コンテンツが特定された回数に限らず、選択コンテンツが特定される割合等に基づいて、クエリ「ＡＡＡ」のカテゴリを判定してもよい。

図１の例では、判定装置１００は、クエリ「ＡＡＡ」に基づいて検索されたコンテンツのうち、コンテンツＷ０１が選択コンテンツとして有意に（例えば、比較的多数のユーザから選択された等）特定されたものとする。この場合、判定装置１００は、コンテンツＷ０１に定義付けられているカテゴリと、クエリ「ＡＡＡ」のカテゴリとが一致すると判定する。このことは、クエリ「ＡＡＡ」を検索したユーザＵ０１は、「ＡＡＡ」というワードを料理名や会社名として検索したのではなく、ファッション関係のワードとして検索したと想定されることを意味する。上記の処理を経て、判定装置１００は、クエリ「ＡＡＡ」のカテゴリを「ファッション」と判定する。

判定装置１００は、判定結果に基づいて、データベースＤＢ０１を更新する。具体的には、判定装置１００は、クエリ「ＡＡＡ」に対して判定されたカテゴリ「ファッション」を、クエリ「ＡＡＡ」と対応付けて、データベースＤＢ０１に保存する（ステップＳ１６）。

このように、実施形態に係る判定装置１００は、ユーザＵ０１から送信されるクエリを取得する。そして、判定装置１００は、取得されたクエリに基づいて検索されるコンテンツのうち、ユーザＵ０１が選択したコンテンツである選択コンテンツを特定する。さらに、判定装置１００は、特定された選択コンテンツに設定されたカテゴリに基づいて、取得されたクエリのカテゴリを判定する。

これにより、実施形態に係る判定装置１００は、クエリを入力したユーザＵ０１の実際の行動に基づいて、クエリをカテゴライズすることができる。このため、判定装置１００は、クエリが有する文言上の意味そのものではなく、クエリを入力したユーザＵ０１の意図を反映させてクエリをカテゴライズできる。すなわち、判定装置１００は、適切にクエリの分類を行うことができる。また、実施形態に係る判定装置１００によれば、ユーザＵ０１や、他のユーザの行動に応じて、自動的にクエリをカテゴライズしていくことができる。このため、例えば、新規のワードが企業等に産み出された場合や、既存のワードに新しい意味が加わった場合（既存のワードがブランド名や商品名に新たに設定された場合など）であっても、判定装置１００によれば、人為的な処理を必要とせずに、クエリのカテゴライズを行うことができる。以下、このような処理を行う判定装置１００、及び、判定装置１００を含む判定システム１の構成等について、詳細に説明する。

〔２．判定システムの構成〕
図２を用いて、実施形態に係る判定装置１００が含まれる判定システム１の構成について説明する。図２は、実施形態に係る判定システム１の構成例を示す図である。図２に例示するように、実施形態に係る判定システム１には、ユーザ端末１０と、コンテンツサーバ３０と、判定装置１００とが含まれる。これらの各種装置は、ネットワークＮ（例えば、インターネット）を介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図２に示した判定システム１には、複数台のユーザ端末１０や、複数台のコンテンツサーバ３０が含まれてもよい。

ユーザ端末１０は、例えば、スマートフォンや、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）や、ノート型ＰＣや、タブレット型端末や、携帯電話機、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、ウェアラブルデバイス（Wearable Device）等の情報処理装置である。ユーザ端末１０は、ユーザによる操作に従って、コンテンツサーバ３０にアクセスすることで、コンテンツサーバ３０から提供されるコンテンツを取得する。そして、ユーザ端末１０は、取得したコンテンツを表示装置（例えば、液晶ディスプレイ）に表示する。

コンテンツサーバ３０は、ユーザ端末１０からアクセスされた場合に、各種コンテンツを提供するサーバ装置である。コンテンツの一例は、ウェブページによって構成されるウェブサイトである。具体的には、コンテンツサーバ３０は、オークションサイト、ニュースサイト、天気予報サイト、ショッピングサイト、ファイナンス（株価）サイト、路線検索サイト、地図提供サイト、旅行サイト、飲食店紹介サイト、ウェブブログなどに関する各種コンテンツを提供する。

また、図１で説明した検索サイトは、コンテンツサーバ３０によって提供されてもよい。また、コンテンツサーバ３０によって提供されるコンテンツには、コンテンツ内を検索するための検索窓が含まれてもよい。この場合、ユーザは、検索窓にクエリを入力することにより、コンテンツ内の情報を検索する。判定装置１００は、図１で示した検索サイト以外にも、上記のようなコンテンツごとの検索処理におけるクエリや、クエリによって検索された情報や、ユーザから選択された情報等を取得してもよい。

判定装置１００は、図１で示したように、特定された選択コンテンツに設定されたカテゴリに基づいて、取得されたクエリのカテゴリを判定するサーバ装置である。なお、判定装置１００は、図１で示したような検索サイト等を提供するコンテンツサーバ３０としての機能を兼ねてもよい。

〔３．判定装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る判定装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る判定装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、判定装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、判定装置１００は、判定装置１００を利用する管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。

（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。かかる通信部１１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、ユーザ端末１０や、コンテンツサーバ３０との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、定義情報記憶部１２１と、選択情報記憶部１２２と、クエリ情報記憶部１２３とを有する。

（定義情報記憶部１２１について）
定義情報記憶部１２１は、コンテンツとカテゴリとの関係性の定義に関する情報を記憶する。例えば、定義情報記憶部１２１は、図１に示したデータベースＤＢ０２に対応する。図４に、実施形態に係る定義情報記憶部１２１の一例を示す。図４は、実施形態に係る定義情報記憶部１２１の一例を示す図である。図４に示した例では、定義情報記憶部１２１は、「コンテンツＩＤ」、「カテゴリ」といった項目を有する。

「コンテンツＩＤ」は、コンテンツを識別するための識別情報を示す。なお、本明細書中では、図４に示したような識別情報を参照符号として用いる場合がある。例えば、コンテンツＩＤ「Ｗ０１」によって識別されるコンテンツを「コンテンツＷ０１」と表記する場合がある。「カテゴリ」は、コンテンツのカテゴリを示す。カテゴリは、例えば判定装置１００の管理者等によって予め設定される。

すなわち、図４に示したデータの一例は、コンテンツＩＤ「Ｗ０１」によって識別されるコンテンツＷ０１には、カテゴリ「ファッション」が定義付けられていることを示している。

（選択情報記憶部１２２について）
選択情報記憶部１２２は、ユーザによって選択されたコンテンツに関する情報を記憶する。より具体的には、選択情報記憶部１２２には、あるクエリによって検索されるコンテンツに関する情報と、検索されたコンテンツのうち、ユーザによって選択されたコンテンツを識別する情報や、選択された回数等の情報が記憶される。図５に、実施形態に係る選択情報記憶部１２２の一例を示す。図５は、実施形態に係る選択情報記憶部１２２の一例を示す図である。図５に示した例では、選択情報記憶部１２２は、「クエリ」、「集計期間」、「検索されたコンテンツ」、「選択回数」、「選択割合」といった項目を有する。

「クエリ」は、クエリとして検索に用いられたワードを示す。「集計期間」は、クエリを用いて行われた検索に関する情報が集計された期間を示す。なお、図５の例では、集計期間を１ヶ月とする例を示しているが、集計期間はこの例に限られず、例えば、一日や、一週間や、一年を集計期間としてもよい。

「検索されたコンテンツ」は、クエリによって検索されたコンテンツを示す。なお、図５で示した「検索されたコンテンツ」は、コンテンツＩＤと共通する符号で示されるものとする。「選択回数」は、検索されたコンテンツのうち、ユーザから選択された回数を示す。「選択割合」は、検索されたコンテンツ全体において、ユーザから選択された割合をパーセント表記で示したものである。

すなわち、図５に示したデータの一例は、クエリ「ＡＡＡ」を用いて検索が行われた情報であって、集計期間「２０１７年４月１日～２０１７年４月３０日」で集計された情報を示している。かかる情報において、検索されたコンテンツは、例えば「コンテンツＷ０１」や、「コンテンツＷ０２」や、「コンテンツＷ０３」等であり、そのうち、「コンテンツＷ０１」がユーザから選択された回数は「９２５」回であり、その選択割合は「８４」パーセントであったことを示している。

（クエリ情報記憶部１２３について）
クエリ情報記憶部１２３は、クエリに関する情報を記憶する。例えば、クエリ情報記憶部に記憶される情報の一部は、図１に示したデータベースＤＢ０１に対応する。図６に、実施形態に係るクエリ情報記憶部１２３の一例を示す。図６は、実施形態に係るクエリ情報記憶部１２３の一例を示す図である。図６に示した例では、クエリ情報記憶部１２３は、「クエリ」、「設定期間」、「カテゴリ」といった項目を有する。

「クエリ」は、図５に示した同様の項目に対応する。「設定期間」は、クエリにカテゴリが設定される期間を示す。例えば、設定期間は、図５に示した集計期間に対応する。これは、クエリに設定されるカテゴリが、集計期間ごとに更新される可能性があることを示している。例えば、クエリに設定されるカテゴリは、集計期間において、クエリによって検索されるコンテンツや、ユーザから選択されるコンテンツの傾向が変化するたびに、更新される可能性がある。「カテゴリ」は、クエリに設定されるカテゴリを示す。なお、カテゴリが設定されていないクエリについては、カテゴリの項目には「未設定」という内容が記憶される。

すなわち、図６に示したデータの一例は、クエリ「ＡＡＡ」は、設定期間「２０１７年４月１日～２０１７年４月３０日」においてカテゴリが「未設定」であり、設定期間「２０１７年５月１日～２０１７年５月３１日」においてカテゴリが「ファッション」に設定されていることを示している。

（制御部１３０について）
制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、判定装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（判定プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

図３に示すように、制御部１３０は、受付部１３１と、設定部１３２と、取得部１３３と、特定部１３４と、判定部１３５とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図３に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

（受付部１３１について）
受付部１３１は、コンテンツとカテゴリとの関係性を定義付けた情報である定義情報を受け付ける。例えば、受付部１３１は、判定装置１００の管理者等から定義情報の入力を受け付ける。受付部１３１は、受け付けた定義情報を定義情報記憶部１２１に格納する。

（設定部１３２について）
設定部１３２は、コンテンツとカテゴリとの関係性が定義された定義情報に基づいて、コンテンツに対してカテゴリを設定する。例えば、設定部１３２は、定義情報記憶部１２１に格納された定義情報を参照し、コンテンツに対してカテゴリを設定する。

（取得部１３３について）
取得部１３３は、各種情報を取得する。例えば、取得部１３３は、ユーザから送信されるクエリを取得する。

また、取得部１３３は、クエリに基づいて検索されたコンテンツに関する情報を取得する。具体的には、取得部１３３は、あるクエリに関して、当該クエリに基づいて検索が行われた回数や、当該クエリに基づいて検索が行われた結果として各コンテンツが検索された回数等を取得する。

なお、検索結果としてユーザに応答されるコンテンツの数は、検索エンジンや検索サイトによって共通でない場合がある。このため、取得部１３３は、クエリに基づいて検索が行われた結果として取得するコンテンツの数を予め定めていてもよい。例えば、取得部１３３は、例えば、検索結果の上位１０位までのコンテンツを取得するようにしてもよい。

また、取得部１３３は、クエリに基づいて検索されたコンテンツのうち、ユーザが選択したコンテンツである選択コンテンツに関する情報を取得する。例えば、取得部１３３は、選択コンテンツが選択された回数を取得する。

なお、取得部１３３は、ユーザ端末１０に表示された検索結果ページに含まれる複数のコンテンツに関する情報や、ユーザ端末１０においてコンテンツが選択されたか否かといった情報を取得する手法については、既知の種々の手法により実現してもよい。例えば、取得部１３３は、ウェブビーコン（web beacon）等によって実現される通知機能を利用して、コンテンツに関する情報や、ユーザ端末１０における操作情報を取得してもよい。

取得部１３３は、取得した情報を、適宜、記憶部１２０に格納する。例えば、取得部１３３は、取得したクエリに関する情報を選択情報記憶部１２２に格納する。

（特定部１３４について）
特定部１３４は、取得部１３３によって取得されたクエリに基づいて検索されるコンテンツのうち、ユーザが選択したコンテンツである選択コンテンツを特定する。

取得部１３３は、クエリに基づいて検索されたコンテンツの中から、ユーザが選択したコンテンツに関する情報を取得する。そして、特定部１３４は、クエリに基づいて検索されたコンテンツのうち、ユーザが選択する操作を行ったコンテンツ、すなわち、検索結果ページからの遷移先として選択したコンテンツを、選択コンテンツとして特定する。

なお、特定部１３４は、取得された情報に基づいて、所定の条件を満たしたコンテンツを選択コンテンツとして特定してもよい。

例えば、ユーザは、検索結果ページにおいて、誤ってリンクを選択する場合がある。また、ユーザが遷移先を選択した場合であっても、遷移先のコンテンツが、ユーザの意図とは異なるコンテンツである場合もある。これらのような場合、ユーザは、所定時間内（例えば１分など）に遷移先のコンテンツから離脱すると想定される。この場合、コンテンツに対する選択はユーザの意図とは異なるものであるため、かかる状況で選択されたコンテンツを選択コンテンツと特定すると、ユーザの意図とは異なる結果が生じることとなり、望ましくない。

このため、特定部１３４は、選択されたコンテンツであっても、所定時間内に遷移先からユーザが離脱したようなコンテンツについては、判定処理に用いる選択コンテンツと特定しなくてもよい。言い換えれば、特定部１３４は、ユーザが選択したコンテンツに遷移し、所定時間以上とどまった状況が取得された場合に、遷移先のコンテンツを選択コンテンツとして特定するようにしてもよい。

（判定部１３５について）
判定部１３５は、特定部１３４によって特定された選択コンテンツに設定されたカテゴリに基づいて、取得部１３３によって取得されたクエリのカテゴリを判定する。

例えば、判定部１３５は、特定部１３４によって選択コンテンツが特定された回数に基づいて、クエリのカテゴリを判定する。具体的には、判定部１３５は、選択コンテンツが特定される回数について所定の閾値を予め設定する。そして、判定部１３５は、あるクエリに関して、選択コンテンツが特定された回数が所定の閾値を超えた場合に、当該選択コンテンツのカテゴリと、当該クエリのカテゴリが一致すると判定する。

なお、かかる処理において、判定部１３５は、選択コンテンツそのものが特定された回数に限らず、選択コンテンツに設定されたカテゴリが選択された回数を用いてもよい。例えば、あるクエリがファッション関係のワードである場合、カテゴリ「ファッション」が設定されたコンテンツが複数検索されると想定される。この場合、ユーザは、ある特定のコンテンツを選択するとは限らないものの、少なくともカテゴリ「ファッション」が設定されたいずれかのコンテンツを選択する可能性が高い。このような場合、判定部１３５は、ある特定のコンテンツが選択された回数が所定の閾値を超えないとしても、カテゴリ「ファッション」が設定されたコンテンツの合計が所定の閾値を超えた場合に、当該クエリのカテゴリを「ファッション」と判定してもよい。

あるいは、判定部１３５は、特定部１３４によって複数の選択コンテンツが特定される場合、複数の選択コンテンツの各々が特定された割合に基づいて、クエリのカテゴリを判定してもよい。通常、クエリに基づいて検索されるコンテンツは複数存在する。このため、あるクエリに関して、選択コンテンツも複数存在すると想定される。そこで、判定部１３５は、複数の選択コンテンツの各々が特定される割合を算出し、所定の割合を超えた選択コンテンツについて、当該選択コンテンツのカテゴリと、当該クエリのカテゴリが一致すると判定してもよい。

なお、判定部１３５は、特定部１３４によって複数の選択コンテンツが特定される場合、複数の選択コンテンツの各々が特定された回数もしくは特定された割合が所定の条件を満たす場合には、クエリが複数のカテゴリを有すると判定してもよい。

例えば、クエリには、複数の意味を有するものがあり、それぞれの意味を有するクエリとしてユーザが検索を所望する場合がある。例えば、あるワードが、ファッションブランド名でもあり、ある作品のタイトルでもある場合がある。この場合、あるユーザがファッションブランド名と意図して検索を行い、他のユーザが作品のタイトルと意図して検索を行う状況が想定される。このような場合、判定装置１００は、そのクエリが複数のカテゴリを有すると判定してもよい。

具体的には、判定部１３５は、あるクエリに基づいて検索されるコンテンツのうち、カテゴリ「ファッション」が設定されたコンテンツと、カテゴリ「アート」が設定されたコンテンツとが特定された回数が略同数である場合に、当該クエリのカテゴリを「ファッション」と「アート」との二つと判定する。なお、判定部１３５は、カテゴリ「ファッション」が設定されたコンテンツと、カテゴリ「アート」が設定されたコンテンツとが特定された割合が略同率である場合に、当該クエリのカテゴリを「ファッション」と「アート」との二つと判定してもよい。また、これらの数や割合等の条件については、検索の状況等に応じて、適宜、適切な値が設定されてもよい。

また、判定部１３５は、直近の所定期間内における、特定部１３４によって特定された選択コンテンツの傾向に基づいて、検索クエリのカテゴリを判定してもよい。すなわち、クエリとなりうるワードは、世の中の流行や、新たなブランドの登場等によって、有する意味が異なってくる場合がある。このため、判定部１３５は、所定の集計期間と判定期間を設けて、かかる期間におけるユーザの検索行動の傾向に応じて、クエリのカテゴリを判定してもよい。なお、期間の長さについては、検索の状況等に応じて、適宜、適切な値が設定されてもよい。

〔４．処理手順〕
次に、図７を用いて、実施形態に係る判定装置１００による処理の手順について説明する。図７は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。なお、図７に示す手順においては、ユーザから取得されたクエリのカテゴリが未設定であり、また、選択コンテンツにはカテゴリが定義付けられているものとする。

図７に示すように、判定装置１００は、ユーザから送信されたクエリを取得したか否かを判定する（ステップＳ１０１）。クエリを取得していない場合（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、判定装置１００は、クエリを取得するまで待機する。

一方、クエリを取得した場合（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、判定装置１００は、検索結果ページにおいて、ユーザがコンテンツを選択したか否かをさらに判定する（ステップＳ１０２）。ユーザがコンテンツを選択していない場合には（ステップＳ１０２；Ｎｏ）、判定装置１００は、ユーザがコンテンツを選択するまで待機する。

一方、ユーザがコンテンツを選択した場合には（ステップＳ１０２；Ｙｅｓ）、判定装置１００は、ユーザが選択したコンテンツを選択コンテンツとして特定する（ステップＳ１０３）。そして、判定装置１００は、選択コンテンツが選択された回数を集計する（ステップＳ１０４）。

続けて、判定装置１００は、クエリのカテゴリを判定するための条件が満たされたか否かを判定する（ステップＳ１０５）。例えば、判定装置１００は、選択コンテンツが選択された回数が所定閾値を超えたか否か、あるいは、選択コンテンツが選択された割合が所定割合を超えたか否かを判定する。条件が満たされていない場合（ステップＳ１０５；Ｎｏ）、判定装置１００は、再びユーザからクエリを取得する処理を繰り返す。

一方、条件が満たされた場合（ステップＳ１０５；Ｙｅｓ）、判定装置１００は、選択コンテンツに設定されたカテゴリに基づいて、クエリのカテゴリを判定する（ステップＳ１０６）。そして、判定装置１００は、判定したカテゴリをクエリのカテゴリとして設定する（ステップＳ１０７）。具体的には、判定装置１００は、判定したカテゴリと、クエリとを対応付けた情報をクエリ情報記憶部１２３に格納する。

〔５．変形例〕
上述した判定装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、判定装置１００の他の実施形態について説明する。

〔５－１．コンテンツへのカテゴリ設定の拡張〕
上記実施形態では、判定装置１００が、予め保持される定義情報に基づいて、コンテンツにカテゴリを設定する例を示した。しかしながら、ネットワーク上の全てのコンテンツのカテゴリを網羅的に定義付けることは難しい。また、ネットワーク上では、日々新しいコンテンツが作成されるため、それらのカテゴリをリアルタイムに定義付けることも難しい。

そこで、判定装置１００は、以下に説明する処理によって、コンテンツへのカテゴリ設定を行う。これにより、判定装置１００は、予め保持していた定義情報によるカテゴリ設定によらず、コンテンツのカテゴリ設定を行うことができる。すなわち、判定装置１００は、コンテンツへのカテゴリ設定を拡張することができる。

例えば、判定装置１００は、カテゴリが判定済みのクエリに基づいて検索されるコンテンツのうち、ユーザから選択されたコンテンツであって、カテゴリとの関係性が定義されていないコンテンツに対して、クエリのカテゴリに基づいてカテゴリを設定してもよい。

すなわち、判定装置１００は、クエリのカテゴリが判定されている場合に、当該クエリによって検索されるコンテンツであれば、当該コンテンツは当該クエリと同様のカテゴリを有すると仮定する。これにより、判定装置１００は、カテゴリが未設定のコンテンツに対してもカテゴリを設定することができる。なお、判定装置１００は、クエリの判定時と同様、例えば、コンテンツがユーザから選択された回数や割合等を判定基準として、コンテンツにカテゴリを設定するか否かを判定してもよい。

また、判定装置１００は、クエリに基づいて検索されるコンテンツのうち、カテゴリとの関係性が定義されている一のコンテンツと、カテゴリとの関係性が定義されていない他のコンテンツとがある場合に、ユーザから当該一のコンテンツ又は他のコンテンツが選択される傾向に基づいて、当該他のコンテンツに対して、当該一のコンテンツのカテゴリに対応するカテゴリを設定してもよい。

すなわち、判定装置１００は、あるクエリに基づいて検索されるコンテンツが複数あり、例えばユーザから同じくらいの数や割合で選択される場合には、それらのコンテンツが、同じカテゴリに属するコンテンツである可能性が高いと仮定する。この場合、判定装置１００は、クエリにカテゴリが設定されていなくとも、カテゴリが未設定のコンテンツに対してカテゴリを設定することができる。なお、判定装置１００は、クエリと同様、コンテンツにカテゴリを設定したのちに集計された情報に応じて、コンテンツに設定したカテゴリを更新してもよい。また、判定装置１００は、カテゴリの設定や更新に応じて、定義情報記憶部１２１に格納された定義情報を更新したり、定義情報に新たなコンテンツの定義を書き込んだりしてもよい。

ここで、図８を用いて、変形例に係る判定装置１００が、コンテンツにカテゴリを設定する処理の流れについて説明する。図８は、変形例に係る処理手順を示すフローチャートである。なお、図８に示すステップＳ２０１からステップＳ２０４までの処理は、図７に示したステップＳ１０１からステップＳ１０４までの処理に対応するため、説明を省略する。

図８に示すように、判定装置１００は、選択コンテンツが特定された回数を集計したのちに、コンテンツのカテゴリ設定のための条件が満たされたか否かを判定する（ステップＳ２０５）。条件が満たされていない場合（ステップＳ２０５；Ｎｏ）、判定装置１００は、再びユーザからクエリを取得する処理を繰り返す。

一方、条件が満たされた場合（ステップＳ２０５；Ｙｅｓ）、判定装置１００は、定義情報を更新する（ステップＳ２０６）。なお、この場合の条件とは、例えばクエリのカテゴリが判定済みであり、当該選択コンテンツが、当該クエリに基づいて検索されたコンテンツであり、さらに、ユーザから所定回数を超えて選択されたことである。この場合、判定装置１００は、当該クエリのカテゴリと、当該選択コンテンツのカテゴリとが一致すると推定し、定義情報を更新する。

あるいは、条件とは、あるクエリに基づいて検索されたコンテンツが複数あり、そのうち、カテゴリが設定済みのコンテンツと、カテゴリが未設定のコンテンツとが、同じ数や同じ割合で選択されたこと等であってもよい。この場合、判定装置１００は、カテゴリが設定済みのコンテンツのカテゴリと、カテゴリが未設定のコンテンツのカテゴリとが一致すると推定し、定義情報を更新する。そして、判定装置１００は、更新した定義情報に従い、コンテンツにカテゴリを設定する（ステップＳ２０７）。

〔５－２．コンテンツの種類〕
上記実施形態では、コンテンツの例としてウェブサイト等を挙げたが、コンテンツはこの例に限られない。すなわち、コンテンツは、ユーザから送信されるクエリに基づいて検索される対象であれば、どのようなものであってもよい。例えば、コンテンツは、あるショッピングサイト内における商品であってもよい。この場合、ユーザは、商品を検索しようとしてクエリを送信し、かかるクエリに基づいて、ショッピングサイト内容の商品を検索する。そして、判定装置１００は、商品に予め設定されているカテゴリに基づいて、ユーザから送信されたクエリのカテゴリを判定する。

〔５－３．コンテンツの重み〕
上記実施形態では、判定装置１００は、選択コンテンツが特定される回数等に応じて、クエリのカテゴリを判定する例を示した。ここで、判定装置１００は、特定された選択コンテンツに対して所定の重みを与えてもよい。

例えば、判定装置１００は、ユーザに人気のあるコンテンツ（例えば、ページビューが比較的多いコンテンツ）が選択コンテンツとして特定される場合、他の選択コンテンツが特定されるよりも重みを付すようにしてもよい。例えば、世間一般に人気のあるコンテンツは、人気のないコンテンツと比較して、コンテンツに含まれる内容が広く知られていると想定される。このため、コンテンツを選択したユーザは、明確な意図をもってコンテンツを選択した可能性が高い。かかる状況に基づいて、判定装置１００は、選択コンテンツの特定に関して重みを付すことで、よりユーザの意図を的確に反映させたカテゴリの判定を行うことができる。

〔６．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る判定装置１００やユーザ端末１０やコンテンツサーバ３０は、例えば図９に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、判定装置１００を例に挙げて説明する。図９は、判定装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に記憶されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を記憶する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を記憶する。通信インターフェイス１５００は、通信網５００（図２に示したネットワークＮに対応）を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを、通信網５００を介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に記憶されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る判定装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内のデータが記憶される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から通信網５００を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

〔７．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、図３に示した受付部１３１と取得部１３３とは統合されてもよい。また、例えば、記憶部１２０に記憶される情報は、ネットワークＮを介して、外部に備えられた所定の記憶装置に記憶されてもよい。

また、上記実施形態では、判定装置１００が、例えば、クエリを取得する取得処理と、選択コンテンツを特定する特定処理と、クエリのカテゴリを判定する判定処理とを行う例を示した。しかし、上述した判定装置１００は、取得処理を行う取得装置と、特定処理を行う特定装置と、判定処理を行う判定装置とに分離されてもよい。この場合、取得装置は、少なくとも取得部１３３を有する。特定装置は、少なくとも特定部１３４を有する。判定装置は、少なくとも判定部１３５を有する。そして、上記の判定装置１００による処理は、取得装置と、特定装置と、判定装置との各装置を有する判定システム１によって実現される。

また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

〔８．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る判定装置１００は、取得部１３３と、特定部１３４と、判定部１３５とを有する。取得部１３３は、ユーザから送信される検索クエリを取得する。特定部１３４は、取得部１３３によって取得された検索クエリに基づいて検索されるコンテンツのうち、ユーザが選択したコンテンツである選択コンテンツを特定する。判定部１３５は、特定部１３４によって特定された選択コンテンツに設定されたカテゴリに基づいて、取得部１３３によって取得された検索クエリのカテゴリを判定する。

このように、実施形態に係る判定装置１００は、クエリを入力したユーザにおける、コンテンツの選択操作という行動に基づいて、クエリのカテゴリを判定する。このため、判定装置１００は、クエリが有する文言上の意味ではなく、クエリを入力したユーザの意図を反映させてクエリをカテゴライズできる。結果として、判定装置１００は、適切にクエリの分類を行うことができる。また、判定装置１００によれば、ユーザの行動に応じて、自動的にクエリをカテゴライズしていくことができる。このため、例えば、新規のワードが企業等に産み出された場合や、既存のワードに新しい意味が加わった場合であっても、判定装置１００によれば、人為的な処理を必要とせずに、適切なカテゴリを判定することができる。

また、判定部１３５は、特定部１３４によって選択コンテンツが特定された回数に基づいて、検索クエリのカテゴリを判定する。

このように、実施形態に係る判定装置１００は、回数に基づいてカテゴリを判定するので、例えば比較的少数のユーザが選択する選択コンテンツによる影響を受けず、多くの一般ユーザが当該クエリに対して抱いている意図を反映させて、クエリのカテゴリを判定できる。これにより、判定装置１００は、適切にクエリの分類を行うことができる。

また、判定部１３５は、特定部１３４によって複数の選択コンテンツが特定される場合、当該複数の選択コンテンツの各々が特定された割合に基づいて、検索クエリのカテゴリを判定する。

このように、実施形態に係る判定装置１００は、複数の選択コンテンツが特定される割合に基づいてカテゴリを判定してもよい。これにより、判定装置１００は、検索を行うユーザのうち多数派のユーザが当該クエリに対して抱いている意図を反映させて、クエリのカテゴリを判定できる。これにより、判定装置１００は、適切にクエリの分類を行うことができる。

また、判定部１３５は、特定部１３４によって複数の選択コンテンツが特定される場合、複数の選択コンテンツの各々が特定された回数もしくは特定された割合が所定の条件を満たす場合には、検索クエリが複数のカテゴリを有すると判定する。

このように、実施形態に係る判定装置１００は、一つのクエリに対して複数のカテゴリを判定してもよい。クエリとなりうるワードは、世の中で用いられるうちに複数の意味を有する場合もあるため、クエリとして用いるユーザの意図も、複数存在する場合がある。判定装置１００によれば、このような多様な意図を有するクエリに関しても、適切にカテゴリを判定することができる。

また、判定部１３５は、直近の所定期間内における、特定部１３４によって特定された選択コンテンツの傾向に基づいて、検索クエリのカテゴリを判定する。

このように、実施形態に係る判定装置１００は、所定期間を集計期間とし、集計された情報に基づいてカテゴリを判定してもよい。検索で用いられるワードは、流行に応じて検索の意図が変わる場合もありうる。判定装置１００によれば、このような時流によって異なる意図を有すると想定されるクエリに関しても、適切にカテゴリを判定することができる。

また、実施形態に係る判定装置１００は、コンテンツとカテゴリとの関係性が定義された定義情報に基づいて、コンテンツに対してカテゴリを設定する設定部１３２をさらに備える。

このように、実施形態に係る判定装置１００は、例えば管理者等によって入力される定義情報に従ってコンテンツのカテゴリを設定する。すなわち、判定装置１００は、管理者等に設定された基礎となるデータ（定義情報）に基づいて処理を行うことができるため、処理の開始時から、的確なカテゴリ判定を行うことができる。

また、設定部１３２は、カテゴリが判定済みの検索クエリに基づいて検索されるコンテンツのうち、ユーザから選択されたコンテンツであって、カテゴリとの関係性が定義されていないコンテンツに対して、当該検索クエリのカテゴリに基づいて、カテゴリを設定する。

このように、実施形態に係る判定装置１００は、クエリのカテゴリが判定された後には、かかる情報を用いて、コンテンツのカテゴリ判定を行ってもよい。これにより、判定装置１００は、実施形態に係るカテゴリ判定の処理を拡張させることができるため、様々なコンテンツやクエリに対して判定処理を行うことができる。

また、設定部１３２は、検索クエリに基づいて検索されるコンテンツのうち、カテゴリとの関係性が定義されている一のコンテンツと、カテゴリとの関係性が定義されていない他のコンテンツとがある場合に、ユーザから当該一のコンテンツ又は他のコンテンツが選択される傾向に基づいて、当該他のコンテンツに対して、当該一のコンテンツのカテゴリに対応するカテゴリを設定する。

このように、実施形態に係る判定装置１００は、コンテンツ同士の関係性に基づいて、コンテンツのカテゴリ設定を行ってもよい。これにより、判定装置１００は、クエリのカテゴリ判定がなされていなくても、新たにコンテンツにカテゴリを設定できるので、カテゴリが設定されたコンテンツの範囲を拡張させることができる。

以上、本願の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、これは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

１ 判定システム
１０ ユーザ端末
３０ コンテンツサーバ
１００ 判定装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 定義情報記憶部
１２２ 選択情報記憶部
１２３ クエリ情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 受付部
１３２ 設定部
１３３ 取得部
１３４ 特定部
１３５ 判定部

Claims (8)

1. ユーザから送信される検索クエリを取得する取得部と、
   前記取得部によって取得された検索クエリに基づいて検索されるコンテンツのうち、前記ユーザが選択したコンテンツであって、所定時間以上とどまった状況が取得されたコンテンツである選択コンテンツを特定する特定部と、
   前記特定部によって特定された選択コンテンツに設定されたカテゴリに基づいて、前記取得部によって取得された検索クエリのうち、カテゴリが設定されていないと判定した検索クエリのカテゴリを判定する判定部と、
   を備えたことを特徴とする判定装置。
2. 前記判定部は、
   前記特定部によって選択コンテンツが特定された回数に基づいて、前記検索クエリのカテゴリを判定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の判定装置。
3. 前記判定部は、
   前記特定部によって複数の選択コンテンツが特定される場合、当該複数の選択コンテンツの各々が特定された割合に基づいて、前記検索クエリのカテゴリを判定する、
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の判定装置。
4. 前記判定部は、
   前記特定部によって複数の選択コンテンツが特定される場合、前記複数の選択コンテンツの各々が特定された回数もしくは特定された割合が所定の条件を満たす場合には、前記検索クエリが複数のカテゴリを有すると判定する、
   ことを特徴とする請求項１～３のいずれか一つに記載の判定装置。
5. 前記判定部は、
   直近の所定期間内における、前記特定部によって特定された選択コンテンツの傾向に基づいて、前記検索クエリのカテゴリを判定する、
   ことを特徴とする請求項１～４のいずれか一つに記載の判定装置。
6. コンテンツとカテゴリとの関係性が定義された定義情報に基づいて、コンテンツに対してカテゴリを設定する設定部、
   をさらに備えたことを特徴とする請求項１～５のいずれか一つに記載の判定装置。
7. コンピュータが実行する判定方法であって、
   ユーザから送信される検索クエリを取得する取得工程と、
   前記取得工程によって取得された検索クエリに基づいて検索されるコンテンツのうち、前記ユーザが選択したコンテンツであって、所定時間以上とどまった状況が取得されたコンテンツである選択コンテンツを特定する特定工程と、
   前記特定工程によって特定された選択コンテンツに設定されたカテゴリに基づいて、前記取得工程によって取得された検索クエリのうち、カテゴリが設定されていないと判定した検索クエリのカテゴリを判定する判定工程と、
   を含んだことを特徴とする判定方法。
8. ユーザから送信される検索クエリを取得する取得手順と、
   前記取得手順によって取得された検索クエリに基づいて検索されるコンテンツのうち、前記ユーザが選択したコンテンツであって、所定時間以上とどまった状況が取得されたコンテンツである選択コンテンツを特定する特定手順と、
   前記特定手順によって特定された選択コンテンツに設定されたカテゴリに基づいて、前記取得手順によって取得された検索クエリのうち、カテゴリが設定されていないと判定した検索クエリのカテゴリを判定する判定手順と、
   をコンピュータに実行させることを特徴とする判定プログラム。

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