特開 2023-113371 情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023113371

(43)【公開日】2023-08-16

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/0251 20230101AFI20230808BHJP

   G06Q 30/0601 20230101ALI20230808BHJP

   G06F 16/908 20190101ALI20230808BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/02 398

G06Q30/06 330

G06F16/908

【審査請求】有

【請求項の数】12

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022015703

(22)【出願日】2022-02-03

(11)【特許番号】

(45)【特許公報発行日】2022-11-08

(71)【出願人】

【識別番号】319013263

【氏名又は名称】ヤフー株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】伊奈 拓郎

(72)【発明者】

【氏名】鍜治 伸裕

(72)【発明者】

【氏名】金子 剛志

(72)【発明者】

【氏名】上野 友裕

(72)【発明者】

【氏名】黒川 拓真

(72)【発明者】

【氏名】中村 晃

【テーマコード（参考）】

5B175

5L049

【Ｆターム（参考）】

5B175HA02

5L049BB05

5L049BB08

(57)【要約】

【課題】検索クエリに対応する取引対象を絞り込むこと。
【解決手段】本願に係る情報処理装置は、取得部と、算出部とを備える。取得部は、検索クエリに応じて提供される取引対象の情報に対する利用者の行動履歴の情報を取得する。算出部は、取得部によって取得された行動履歴の情報に基づいて、取引対象のスペックに対するスコアであるスペックスコアを検索クエリで示される情報毎に算出する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

検索クエリに応じて提供される取引対象の情報に対する利用者の行動履歴の情報を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記行動履歴の情報に基づいて、前記取引対象のスペックに対するスコアであるスペックスコアを前記検索クエリで示される情報毎に算出する算出部と、を備える
ことを特徴とする情報処理装置。

【請求項2】

前記行動履歴の情報は、
前記取引対象の情報に対する前記利用者の選択履歴の情報が含まれており、
前記算出部は、
前記選択履歴の情報に基づいて、前記スペックスコアを算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記行動履歴の情報は、
前記取引対象の情報で示される前記取引対象に対する前記利用者の取引履歴の情報が含まれており、
前記算出部は、
前記取引履歴の情報に基づいて、前記スペックスコアを算出する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

複数の前記スペックのうち前記スペックスコアが予め設定された条件を満たすスペックを有する複数の前記取引対象を順位付けしたランキング情報を生成する生成部と、
前記生成部によって生成された前記ランキング情報を前記利用者に提供する提供部と、を備える
ことを特徴とする請求項１～３のいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記検索クエリを受け付ける受付部を備え、
前記生成部は、
前記検索クエリで示される情報毎の前記スペックスコアのうち前記受付部によって受け付けられた前記検索クエリで示される情報に対応するスペックスコアに基づいて、前記ランキング情報を生成する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記生成部は、
互いに異なるスペック種別に属する複数の前記スペックの各々の前記ランキング情報を生成し、
前記提供部は、
複数の前記ランキング情報を予め設定されたスペック種別順で前記利用者に提供する
ことを特徴とする請求項４または５に記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記算出部は、
前記取得部によって取得された前記行動履歴の情報に基づいて、前記取引対象のスペック種別に対するスコアである種別スコアを算出し、
前記生成部は、
互いに異なるスペック種別に属する複数の前記スペックの各々の前記ランキング情報を生成し、
前記提供部は、
複数の前記ランキング情報を前記種別スコアが高い順に前記利用者に提供する
ことを特徴とする請求項４または５に記載の情報処理装置。

【請求項8】

前記提供部は、
複数の前記スペック種別を含むスペック一覧を前記利用者に提供し、前記スペック一覧のうち前記利用者に選択されたスペックに属する複数の前記取引対象の情報を前記利用者に提供し、
前記算出部は、
前記利用者による前記スペックの選択履歴に基づいて、前記スペックスコアおよび種別スコアのうちの少なくとも一方を補正する
ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。

【請求項9】

前記生成部は、
同一のスペック種別に属する複数の前記スペックの各々の前記ランキング情報を生成し、
前記提供部は、
複数の前記ランキング情報を前記スペックスコアが高い順に前記利用者に提供する
ことを特徴とする請求項４～８のいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項10】

前記生成部は、
同一の取引対象に対して複数の前記スペックが設定可能なスペック種別に属するスペックを前記ランキング情報の生成対象から除外する
ことを特徴とする請求項４～９のいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項11】

前記取引対象の情報は、
電子商取引において取引される取引対象の情報を含む
ことを特徴とする請求項１～１０のいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項12】

コンピュータが実行する情報処理方法であって、
検索クエリに応じて提供される取引対象の情報に対する利用者の行動履歴の情報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前記行動履歴の情報に基づいて、前記取引対象のスペックに対するスコアであるスペックスコアを前記検索クエリで示される情報毎に算出する算出工程と、を含む
ことを特徴とする情報処理方法。

【請求項13】

検索クエリに応じて提供される取引対象の情報に対する利用者の行動履歴の情報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前記行動履歴の情報に基づいて、前記取引対象のスペックに対するスコアであるスペックスコアを前記検索クエリで示される情報毎に算出する算出手順と、をコンピュータに実行させる
ことを特徴とする情報処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、利用者に様々な情報を提供する技術が知られている。例えば、検索クエリに対応する商品情報などの取引対象をランキング要素としたランキング情報を利用者に提供する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特許第６７７６０７２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、上記の従来技術には改善の余地がある。例えば、上記の従来技術では、検索クエリに対応する取引対象をランキング要素としたランキング情報を利用者に提供するが、検索クエリに対応する取引対象が多いと、利用者のニーズにあったランキング情報を提供できない場合がある。そのため、検索クエリに対応する取引対象であってランキング要素とする取引対象をさらに絞り込むことが望ましく、改善の余地がある。

【0005】

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、検索クエリに対応する取引対象を絞り込むことができる情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本願に係る情報処理装置は、取得部と、算出部とを備える。取得部は、検索クエリに応じて提供される取引対象の情報に対する利用者の行動履歴の情報を取得する。算出部は、取得部によって取得された行動履歴の情報に基づいて、取引対象のスペックに対するスコアであるスペックスコアを検索クエリで示される情報毎に算出する。

【発明の効果】

【0007】

実施形態の一態様によれば、検索クエリに対応する取引対象を絞り込むことができるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】図１は、実施形態に係る情報処理装置が行う情報処理方法を説明するための図である。

【図2】図２は、実施形態に係る情報処理装置から利用者に提供されるコンテンツの一例を示す図である。

【図3】図３は、実施形態に係る情報処理装置における複数の切り口での取引対象の順位付けの一例を示す図である。

【図4】図４は、実施形態に係る情報処理装置によって提供される検索結果およびランキング情報の一例を示す図である。

【図5】図５は、実施形態に係る情報処理装置によって提供されるランキング情報の他の例を示す図である。

【図6】図６は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。

【図7】図７は、実施形態に係る利用者情報記憶部に記憶される利用者情報テーブルの一例を示す図である。

【図8】図８は、実施形態に係る取引対象情報記憶部に記憶される取引対象情報テーブルの一例を示す図である。

【図9】図９は、実施形態に係るコンテンツ記憶部に記憶されるコンテンツテーブルの一例を示す図である。

【図10】図１０は、実施形態に係るランキング用情報記憶部に記憶される切り口判定辞書情報の一例を示す図である。

【図11】図１１は、実施形態に係るランキング用情報記憶部に記憶される切り口判定辞書情報の他の例を示す図である。

【図12】図１２は、実施形態に係る情報処理装置から利用者に提供されるスペック一覧の一例を示す図である。

【図13】図１３は、情報処理装置が実行する情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。

【図14】図１４は、情報処理装置が実行する情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。

【図15】図１５は、実施形態に係る情報処理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。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、および情報処理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情報処理装置、情報処理方法、および情報処理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。

【0010】

〔１．情報処理の一例〕
〔１．１．情報処理の概要〕
まず、図１を参照し、実施形態に係る情報処理装置が行う情報処理方法について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理装置が行う情報処理方法を説明するための図である。

【0011】

情報処理装置１は、電子商取引（ＥＣ：Electronic Commerce）サービスで取引される取引対象に関する情報処理を実行する。ここで、取引対象とは、商品またはサービスの利用である。なお、電子商取引サービスで取引される取引対象には、電子商店街（オンラインモール）、オンラインショッピングサイト、オークションサイト、フリーマーケットサイトなどの様々な態様にて取引される取引対象が含まれる。図１では、電子商店街にて取引される取引対象に対する情報処理を一例として示す。

【0012】

図１では、情報処理装置１が、検索クエリを入力する利用者Ｕが利用する端末装置２に、検索結果を提供する検索装置として機能する場合を一例として説明する。検索クエリの入力は、検索キーワードの入力によって行われ、かかる検索キーワードを含む検索クエリが端末装置２から情報処理装置１に送信される。なお、検索クエリの入力は、端末装置２に表示されるキーボードを用いた入力に限定されず、端末装置２に表示されるキーワード候補の指定による入力であってもよい。以下においては、検索クエリには、検索キーワードが含まれるものとして説明するが、検索キーワードに代えてまたは加えて、検索用画像が含まれていてもよい。また、図１では、端末装置２が１つだけ図示されているが、複数の利用者Ｕの各々によって複数の端末装置２のうち対応する端末装置２が用いられる。情報処理装置１は、複数の端末装置２の各々から送信される検索クエリに応じた検索結果などを含むコンテンツを複数の端末装置２の各々に提供する。

【0013】

情報処理装置１は、例えば、電子商店街にて取引される取引対象を対象として検索処理を実行する検索エンジンとしての機能を有する。例えば、情報処理装置１は、検索クエリを用いた検索処理の対象となる取引対象が、インデックスされて格納されたデータベース（「取引対象データベース」ともいう）を有し、その取引対象データベースの情報を対象として検索処理を実行する。例えば、取引対象データベースの情報は記憶部１１（図６参照）に格納される。

【0014】

このように、図１では情報処理装置１が検索装置としても機能する、すなわち情報処理装置１と検索装置とが一体である場合を説明するが、情報処理装置１と検索装置とは別体であってもよい。この場合、情報処理システム１００（図６参照）には、検索クエリを対象とした検索処理を実行し、検索結果を提供する検索サービスを提供する検索装置が含まれる。例えば、情報処理装置１は、利用者Ｕが入力した検索キーワードを含む検索クエリを検索装置へ送信し、検索装置から検索結果を受信し、その検索結果を用いて生成したコンテンツを利用者Ｕの端末装置２に送信する。

【0015】

例えば、外部装置３が検索装置である場合、情報処理装置１は、利用者Ｕが入力した検索キーワードを含む検索クエリを外部装置３へ送信し、外部装置３から検索結果を受信し、その検索結果を用いて生成したコンテンツを利用者Ｕが利用する端末装置２に送信する。なお、上記のシステム構成は一例に過ぎず、検索キーワードを入力した利用者Ｕに対して所望の情報を提供可能であれば、情報処理システム１００はどのような装置構成であってもよい。

【0016】

まず、情報処理装置１は、外部装置３から利用者Ｕに関する情報である利用者情報を取得する（ステップＳ１）。外部装置３は、利用者情報を情報処理装置１に送信する。例えば、外部装置３は、利用者Ｕの属性情報を含む利用者情報を情報処理装置１に送信する。属性情報には、例えば、年齢、性別、居住地域、職業などのデモグラフィック属性を示す情報や、興味・関心、ライフスタイルなどのサイコグラフィック属性を示す情報などの様々な情報が含まれる。なお、属性情報は一例に過ぎず、利用者情報には、利用者Ｕに関する情報であれば、どのような情報が含まれてもよい。例えば、利用者情報には、インターネットにおける行動などの利用者Ｕの行動の履歴が含まれてもよい。例えば、利用者情報には、電子商店街などの電子商取引サービスにおける取引対象についての情報の閲覧履歴、購買履歴などの利用者Ｕの行動履歴が含まれてもよい。

【0017】

また、情報処理装置１は、外部装置３から取引対象に関する情報（「取引対象情報」ともいう）を取得する（ステップＳ２）。例えば、情報処理装置１は、電子商店街にて取引される取引対象の取引対象情報を外部装置３から取得する。例えば、情報処理装置１は、電子商店街にて販売（出品）中の取引対象の取引対象情報を外部装置３から取得する。例えば、情報処理装置１は、所定の期間毎に、取引対象の取引対象情報を外部装置３から取得する。

【0018】

ここで、取引対象情報には、取引対象に関する様々な情報が含まれる。例えば、取引対象情報には、取引対象の情報提供に用いられる様々な情報が含まれる。例えば、取引対象情報には、販売元、販売価格、取引対象の画像、カテゴリ、タイトル、説明文、支払方法、販売期間、販売個数などが含まれる。

【0019】

また、例えば、取引対象情報には、取引対象の販売履歴が含まれる。例えば、取引対象情報には、取引対象の予約数、注文数、販売数、注文金額（売上）などの情報が含まれる。また、例えば、取引対象情報には、取引対象が販売された日時から経過した期間、取引対象を示す情報の閲覧回数（ＰＶ（Page View）数）、取引対象に対するレビュー数、取引対象に対する評価などの情報が含まれる。

【0020】

また、取引対象情報には、取引対象に関する外的要因の情報が含まれてもよい。例えば、取引対象情報には、ＳＮＳ（Social Networking Service）における取引対象に関する投稿の情報が含まれてもよい。例えば、取引対象情報には、ＳＮＳにおいて利用者Ｕが投稿した投稿情報が含まれてもよい。例えば、投稿情報は、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）、Ｆａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）、Ｉｎｓｔａｇｒａｍ（登録商標）、ＹｏｕＴｕｂｅ（登録商標）などに、利用者Ｕが投稿した文字情報、または画像や動画などの画像情報などであってもよい。例えば、取引対象情報には、取引対象に関する検索数の情報が含まれてもよい。

【0021】

また、取引対象情報には、取引対象に関する内的要因の情報が含まれてもよい。例えば、取引対象情報には、取引対象を対象とするインセンティブの情報が含まれてもよい。例えば、取引対象情報には、取引対象を対象として、利用者Ｕに与えられるインセンティブの情報が含まれてもよい。例えば、取引対象情報には、取引対象を対象とするクーポンの情報が含まれてもよい。例えば、取引対象情報には、取引対象に関する値下げの情報が含まれてもよい。なお、上記は一例に過ぎず、取引対象情報には、取引対象に関する情報であれば、どのような情報が含まれてもよい。

【0022】

なお、上記例では、情報処理装置１が、ステップＳ１と、ステップＳ２とに分けて取得処理を行う例を挙げて説明したが、情報処理装置１は、外部装置３から利用者情報と取引対象情報とを同時に取得してもよい。

【0023】

また、情報処理装置１は、利用者Ｕが入力した検索クエリを端末装置２から受け付ける（ステップＳ３）。例えば、端末装置２は、利用者Ｕが検索キーワードを入力した場合、利用者Ｕが入力した検索キーワードを含む検索クエリを情報処理装置１に送信する。これにより、情報処理装置１は、利用者Ｕが入力した検索クエリを取得する。

【0024】

例えば、利用者Ｕは、検索キーワードとして「スニーカ」を端末装置２に入力した場合、端末装置２は、利用者Ｕが入力した検索キーワード「スニーカ」を含む検索クエリを情報処理装置１へ送信する。例えば、利用者Ｕは、後述する図２中の検索ボックスＢＸ１のような入力欄に検索キーワードとして「スニーカ」を入力する。

【0025】

そして、検索クエリを受信した情報処理装置１は、利用者Ｕに情報提供するための処理として、検索クエリを用いた検索処理によって、検索クエリに対応する検索結果を生成する（ステップＳ４）。例えば、情報処理装置１は、検索クエリに含まれる検索キーワードが「スニーカ」である場合、「スニーカ」を用いた検索処理によって、「スニーカ」に対応する検索結果を生成する。以下において、検索キーワードとして「スニーカ」が含まれる検索クエリを、検索クエリ「スニーカ」と記載する場合がある。

【0026】

情報処理装置１は、取引対象データベースの情報を用いて、検索クエリ「スニーカ」に対応する取引対象情報を抽出する。例えば、情報処理装置１は、取引対象データベースを対象として検索クエリ「スニーカ」を用いて検索処理を行い、検索クエリ「スニーカ」に対応する取引対象情報を抽出する。例えば、情報処理装置１は、取引対象情報に検索クエリ「スニーカ」に対応する文字列などの情報が含まれる取引対象情報を抽出する。

【0027】

なお、検索クエリに対応する情報の抽出は従来技術を用いて行われ、取引対象が特定可能であればどのような処理であってもよく、詳細な説明は省略する。また、検索処理を情報処理装置１以外の装置（検索装置）が行う場合、情報処理装置１は、検索装置に検索クエリを送信し、検索装置から検索クエリの検索結果を受信する。情報処理装置１は、検索クエリに対応する情報として抽出された取引対象情報を用いて、検索クエリの検索結果を生成する。例えば、情報処理装置１は、抽出した取引対象情報の取引対象のリスト情報を、検索クエリに対する検索結果として生成する。

【0028】

次に、情報処理装置１は、ステップＳ３で受け付けた検索クエリに応じた複数のランキング情報を生成する（ステップＳ６）。例えば、情報処理装置１は、ステップＳ３で受け付けた検索クエリに基づいて、利用者Ｕに提供する複数のランキング情報の種別および並び順を決定し、決定したランキング情報の種別および並び順に基づいて、利用者Ｕに提供する複数のランキング情報を生成する。ランキング情報の種別は、例えば、ランキングの切り口およびランキング情報の表示形式などを含む。

【0029】

ランキングの切り口は、取引対象に対する視点（観点）である。例えば、取引対象に対する視点（観点）には、その取引対象が該当するカテゴリ、ブランド、利用シーン、スペック（例えば、取引対象の仕様、機能など）、スペックの種別など、取引対象に対応する様々な切り口（観点）が含まれる。なお、取引対象がセットで取り引きされる場合、取引対象のスペックには、取引対象の数なども含まれる。

【0030】

また、ランキング情報の表示形式は、ランキング情報を構成する複数のランキング要素の配置形式であり、リスト形式（第１表示形式の一例）やグリッド形式（第２表示形式の一例）などがある。リスト形式は、ランキング情報を構成する複数のランキング要素を一列に配列する表示形式であり、グリッド形式は、複数のランキング要素をｎ行×ｍ列の行列（マトリクス）状に配列する表示形式である。ｎおよびｍは、２以上の整数である。

【0031】

なお、ランキング情報の表示形式は、第２表示形式に代えてまたは加えて、複数のランキング要素を一行で配列する表示形式が含まれていてもよい。また、ランキング情報の表示形式は、取引対象の写真を含む表示形式と取引対象の写真を含まない表示形式に分けられてもよい。

【0032】

情報処理装置１は、決定した複数のランキング情報の種別（例えば、切り口および表示形式。以下、決定種別と記載する場合がある）および複数のランキング情報の並び順に基づいて、複数のランキング情報を生成する。

【0033】

情報処理装置１は、決定した種別で示される切り口でランキング要素となる取引対象を抽出または決定し、抽出または決定した各取引対象についてスコアを算出する処理を決定種別毎に行う。情報処理装置１は、算出したスコアを用いて取引対象の順位付けを決定種別毎に行い、決定種別で示される表示形式で複数のランキング要素が配列されるランキング情報を決定種別毎に生成する。例えば、情報処理装置１は、スコアが高い方から順に高い順位をランキング要素に付け、上位の予め設定された順位までの複数のランキング要素を高い順位から並べることによって、ランキング情報を生成する。

【0034】

例えば、情報処理装置１は、取引対象に関する取引対象情報に基づいて、決定種別で示される切り口でランキング要素として抽出または決定した取引対象のスコアを決定毎に算出する。情報処理装置１は、取引対象の取引対象情報を入力として、その取引対象のスコアを出力する関数であるスコア関数を用いて、取引対象のスコアを算出する。情報処理装置１は、取引対象の注文数、注文金額、閲覧回数（ＰＶ数）などの複数の要素が大きくなる程、出力する値が大きくなるスコア関数を用いて、取引対象のスコアを算出してもよい。

【0035】

例えば、情報処理装置１は、取引対象の注文数、注文金額、閲覧回数（ＰＶ数）などの複数の要素の各々と、各要素の重み（係数）を乗算した値（以下、「部分スコア」と記載する場合がある）を用いて取引対象のスコアを算出する。情報処理装置１は、取引対象の複数の要素の各々の部分スコアの合計を、取引対象のスコアとして算出してもよい。情報処理装置１は、取引対象の複数の要素の各々の部分スコアの平均を、取引対象のスコアとして算出してもよい。

【0036】

また、情報処理装置１は、取引対象の注文数、注文金額、閲覧回数（ＰＶ数）などの複数の要素の各々について、所定の期間ごとに集計した集計値を用いて取引対象のスコアを算出してもよい。情報処理装置１は、取引対象の複数の要素の各々について、日付ごとに集計した集計値を用いて取引対象のスコアを算出してもよい。この場合、情報処理装置１は、所定の期間ごとに集計した取引対象の複数の要素の集計値と、各要素の重み（係数）を乗算した値である期間スコアを用いて取引対象のスコアを算出してもよい。情報処理装置１は、各期間の期間スコアに、期間と算出時点との差に応じた減衰係数を乗算した値を用いて取引対象のスコアを算出してもよい。情報処理装置１は、各期間の期間スコアに、過去の期間程値が小さくなる減衰係数を乗算した値を用いて取引対象のスコアを算出してもよい。

【0037】

なお、上記は一例に過ぎず、情報処理装置１は、どのような情報を用いて取引対象のスコアを算出してもよい。情報処理装置１は、算出した取引対象のスコアにその取引対象を販売する販売元（ストア）の評価に基づく係数を用いて、取引対象のスコアを補正してもよい。情報処理装置１は、算出した取引対象のスコアにその取引対象を販売する販売元の評価に基づく係数を乗算して、取引対象のスコアを補正してもよい。

【0038】

ここで、決定したランキングの切り口が取引対象のスペックである場合について説明する。情報処理装置１は、決定したランキングの切り口が取引対象のスペックである場合、検索クエリで示される情報に対応する種別スコアおよびスペックスコアに基づいて、ランキング情報を生成する。種別スコアは、取引対象のスペックの種別であるスペック種別に対するスコアであり、例えば、検索クエリで示される情報毎に算出される。スペックスコアは、取引対象のスペックに対するスコアであり、例えば、検索クエリで示される情報毎に算出される。検索クエリで示される情報は、検索クエリで示される検索キーワードである。

【0039】

例えば、検索クエリ「スニーカ」の場合、決定したランキングの切り口は、スニーカのスペックである。スニーカのスペック種別は、例えば、色、カットなどである。スペック種別が色であるスニーカのスペックは、白色、赤色、青色、紺色などの特定の色である。スペック種別がカットであるスニーカのスペックは、ローカット、ミドルカット、ハイカットなどの特定のカット種別である。

【0040】

情報処理装置１は、検索クエリに応じて情報処理装置１から利用者Ｕに提供された取引対象の情報である取引対象情報に対する利用者Ｕの行動履歴の情報に基づいて、スペック項目およびスペックスコアの各々を検索クエリで示される情報毎に算出する。

【0041】

取引対象情報は、例えば、検索結果で示される取引対象の情報やランキング情報で示される取引対象の情報であり、取引対象のランディングページなどへのリンクが含まれている。取引対象情報が利用者Ｕのクリック操作によって選択された場合、情報処理装置１は、利用者Ｕが選択した取引対象情報で示される取引対象のランディングページの情報を利用者Ｕに提供する。ランディングページは、取引対象を取り引きするためのページ（例えば、ウェブページ）であり、利用者Ｕは、ランディングページにおいて取引対象を取り引きすることができる。

【0042】

取引対象情報に対する利用者Ｕの行動履歴は、例えば、取引対象情報に対する利用者Ｕの選択履歴（例えば、クリック履歴）および取引対象に対する利用者Ｕの取引履歴（例えば、コンバージョン履歴）のうちの少なくとも一方である。例えば、情報処理装置１は、選択回数が多い取引対象情報に含まれるスペックのスペック種別ほど種別スコアを高くしたり、取引回数が多い取引対象情報に含まれるスペックのスペック種別ほど種別スコアを高くしたりする。また、情報処理装置１は、選択回数が多い取引対象情報に含まれるスペックほどスペックスコアを高くしたり、取引回数が多い取引対象情報に含まれるスペックほどスペックスコアを高くしたりする。

【0043】

情報処理装置１は、例えば、利用者Ｕの行動履歴に基づいて、各スペックのスコアをスペックスコアとして算出し、各スペック種別のスコアを種別スコアとして算出する。情報処理装置１は、例えば、検索クエリ「スニーカ」の場合、利用者Ｕの行動履歴に基づいて、スペック種別「色」の種別スコア、スペック種別「カット」の種別スコアなどを算出する。

【0044】

また、情報処理装置１は、例えば、検索クエリ「スニーカ」の場合、利用者Ｕの行動履歴に基づいて、スペック種別「色」のスペックとして、色＃１、色＃２、および色＃３の各々のスペックスコアなどを算出する。なお、取引対象の色を、色＃１、色＃２、および色＃３などの抽象的な文字列で表現したが、色＃１、色＃２、および色＃３は、例えば、白色、赤色、および紺色などの具体的な色である。

【0045】

ここで、ステップＳ３で受け付けた検索クエリが検索クエリ「スニーカ」、すなわち、検索クエリで示される情報が「スニーカ」であるとする。また、検索クエリ「スニーカ」に対して算出された複数のスペック種別のうち、種別スコアが最も高いスペック種別が色であり、次に種別スコアが高いスペック種別がカットであるとする。

【0046】

この場合、情報処理装置１は、利用者Ｕに提供する複数のランキング情報におけるランキングの切り口として、スペック種別「色」のスペック、スペック種別「カット」のスペックを決定する。また、情報処理装置１は、複数のランキング情報の並び順を、スペック種別「色」のスペックを切り口としたランキング情報、スペック種別「カット」のスペックを切り口としたランキング情報の並び順に決定する。

【0047】

また、検索クエリで示される情報が「スニーカ」であり、スペックスコアが最も高いスペックがローカットであり、次にスペックスコアが高いスペックが色＃３であり、次にスペックスコアが高いスペックが色＃１であるとする。

【0048】

この場合、情報処理装置１は、ローカット、色＃３、色＃１を利用者Ｕに提供する複数のランキング情報におけるランキングの切り口として決定する。また、情報処理装置１は、複数のランキング情報の並び順を、ローカットのスニーカをランキング要素とするランキング情報、色＃３のスニーカをランキング要素とするランキング情報、色＃１のスニーカをランキング要素とするランキング情報の並び順に決定する。

【0049】

また、情報処理装置１は、利用者Ｕに提供する複数のランキング情報におけるランキングの切り口として、スペック種別毎に最もスペックスコアが大きいスペックを決定することができる。この場合、情報処理装置１は、複数のランキング情報の並び順を種別スコアが高い順に決定することができる。

【0050】

また、情報処理装置１は、利用者Ｕに提供する複数のランキング情報におけるランキングの切り口として、スペックスコアに基づく切り口に代えてまたは加えて、種別スコアに基づく切り口を決定することができる。例えば、情報処理装置１は、利用者Ｕに提供する複数のランキング情報におけるランキングの切り口として、種別スコアに基づく切り口と、スペックスコアに基づく切り口とを含む複数の切り口を決定することができる。この場合、情報処理装置１は、例えば、種別スコアが最も高いスペック種別「色」のスペック、スペックスコアが最も高いローカットを利用者Ｕに提供する複数のランキング情報の切り口として決定することもできる。

【0051】

また、情報処理装置１は、スペックスコアが最も大きいスペックまたはスペックスコアが閾値以上のスペックを有する取引対象をランキング要素とするランキング情報の表示形式をリスト形式（第１表示形式の一例）にし、その他のランキング情報の表示形式をグリッド形式にすることもできる。また、情報処理装置１は、スペックスコアが大きいスペックのランキング情報ほどランキング要素の数を多くすることもできる。

【0052】

また、情報処理装置１は、スペック種別またはスペックを切り口とするランキング情報よりもスペック種別およびスペック以外の切り口のランキング情報を上位の並び順にすることもできる。スペック種別およびスペック以外の切り口のランキング情報は、例えば、カテゴリ毎のランキング情報、ブランド毎のランキング情報などである。

【0053】

次に、情報処理装置１は、検索クエリに対応する検索結果と、検索クエリに対応する複数のランキング情報とを用いて、利用者Ｕに提供するコンテンツを生成する（ステップＳ６）。情報処理装置１は、検索クエリに対応する検索結果と検索クエリに対応するランキング情報とに加えて、検索クエリに対応する検索結果を表示するための第１タブと、検索クエリに対応するランキング情報を表示するための第２タブとを含むコンテンツを生成する。

【0054】

そして、情報処理装置１は、検索クエリに対応する検索結果と検索クエリに対応するランキング情報などを含むコンテンツを、検索クエリに含まれる検索キーワードを入力した利用者Ｕの端末装置２に送信する（ステップＳ７）。情報処理装置１は、検索クエリに対応するランキング情報が複数ある場合、複数のランキング情報の一部を端末装置２に送信した後、端末装置２でのランキング情報の表示状態に応じて残りのランキング情報の一部または全部を端末装置２に送信するが、かかる例に限定されない。例えば、情報処理装置１は、複数のランキング情報を一度に端末装置２に送信することもできる。

【0055】

ここで、図２を用いて、端末装置２に提供されるコンテンツの一例について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理装置１から利用者Ｕに提供されるコンテンツの一例を示す図である。図２において、情報処理装置１から端末装置２に提供されて端末装置２に表示されるコンテンツＣは、検索ボックスＢＸ１、第１タブＴＢ１、第２タブＴＢ２、および第２タブコンテンツＣ２が含まれる。図２に示す検索ボックスＢＸ１には、利用者Ｕが入力した検索キーワードとして「スニーカ」が示されている。また、コンテンツＣには、後述する第１タブコンテンツＣ１（図４参照）も含まれる。

【0056】

図２に示す第１タブＴＢ１は、後述する第１タブコンテンツＣ１（図４参照）を端末装置２に表示させるために選択されるＧＵＩ（Graphical User Interface）であり、図２に示す第２タブＴＢ２は、第２タブコンテンツＣ２を端末装置２に表示させるために選択されるＧＵＩである。第１タブコンテンツＣ１および第２タブコンテンツＣ２は、第１タブＴＢ１または第２タブＴＢ２への操作によって選択的にコンテンツＣの表示領域ＡＲに表示される。

【0057】

図２では、利用者Ｕにより第１タブＴＢ１が選択された場合、検索クエリ「スニーカ」の検索結果を配置した第１タブコンテンツＣ１が表示領域ＡＲに表示される。また、利用者Ｕにより第２タブＴＢ２が選択された場合、検索クエリ「スニーカ」に対応する取引対象のランキング情報を複数配置した第２タブコンテンツＣ２が表示領域ＡＲに表示される。図２に示す例では、検索クエリ「スニーカ」に対応する取引対象のランキング情報は、色＃３のスニーカをランキング要素とするランキング情報である。

【0058】

図２は、第２タブＴＢ２が選択された状態を示し、端末装置２は、表示領域ＡＲに検索クエリ「スニーカ」に対応する取引対象のランキング情報を配置した第２タブコンテンツＣ２を表示する。具体的には、コンテンツＣの表示領域ＡＲには、検索クエリ「スニーカ」に対応する複数の取引対象がランキング要素としてスコアが高い方から順に並べられたランキング情報が第２タブコンテンツＣ２として表示される。

【0059】

このように、情報処理装置１は、利用者Ｕの選択に応じて、第１タブコンテンツＣ１と第２タブコンテンツＣ２とを切り替えて表示領域ＡＲに表示するコンテンツを利用者Ｕの端末装置２に提供する。これにより、コンテンツＣの提供を受けた端末装置２を利用する利用者Ｕは、単純に検索結果を見たい場合は、第１タブコンテンツＣ１を端末装置２に表示させ、ランキング情報を見たい場合は、第２タブコンテンツＣ２を端末装置２に表示させる。このように情報を切り替えて表示するコンテンツＣの場合、端末装置２を利用する利用者Ｕは、自身が見たい内容に応じて、表示を切り替えて端末装置２に表示させて、その内容を確認することができる。したがって、情報処理装置１は、適切なコンテンツを提供することができる。

【0060】

〔１．２．各種処理の詳細〕
上述した情報処理を前提として、各種の処理の詳細を説明する。なお、上記で説明した内容と同様の点については適宜説明を省略する。また、以下で説明する各種の処理は適宜組み合わせてもよい。なお、上記は一例に過ぎず、各種の処理は組合せた処理が可能である範囲でどのように組み合わされてもよい。

【0061】

〔１．２．１．スコア算出〕
情報処理装置１は、上述したように、検索クエリに応じて提供される取引対象の情報に対する利用者Ｕの行動履歴の情報に基づいて、取引対象のスペック種別のスコアである種別スコアと、取引対象のスペックに対するスコアであるスペックスコアとを算出する。情報処理装置１は、各スペック種別の種別スコアおよび各スペックのスペックスコアを検索クエリで示される情報（検索キーワード）毎に算出する。

【0062】

例えば、情報処理装置１によって受け付けられた検索クエリが、検索クエリ「スニーカ」、検索クエリ「スニーカ ブランド＃１」、検索クエリ「スニーカ 最新」があるとする。この場合、「スニーカ」、「スニーカ ブランド＃１」、および「スニーカ 最新」の各々について、各スペック種別の種別スコアおよび各スペックのスペックスコアを算出する。なお、ここでは、便宜上、スニーカのブランドをブランド＃１といった抽象的な文字列で表現している。

【0063】

スペック種別は、取引対象のスペックの種別であり、取引対象のカテゴリ毎に予め設定された種別であるが、追加または削除などが可能である。例えば、スペック種別は、取引対象がスニーカである場合、色、カット、サイズ、シューズ素材、靴幅、高さ、着脱タイプ、重量、例えば、柄などである。スペック種別が色である場合、スペックは、白色、赤色、青色、紺色などの特定の色であり、スペック種別がカットである場合、スペックは、ローカット、ミドルカット、ハイカットなどの特定のカットである。

【0064】

また、スペック種別がサイズである場合、スペックは、２６．０ｃｍ、２６．５ｃｍ、２７．０ｃｍなどの特定のサイズであり、スペック種別がシューズ素材である場合、スペックは、キャンパス・布、本革、合皮、スエード、ナイロンなどの特定の素材である。スペック種別が柄である場合、スペックは、無地、ストライプ、ボーダー、幾何学模様、ドット、ワンポイント、文字などの特定の柄である。

【0065】

また、取引対象のスペック種別は、例えば、取引対象がテレビである場合、画面サイズ、録画機能、パネル性能、重量、高さ、奥行き、搭載チューナなどである。取引対象のスペック種別が画面サイズである場合、スペックは、２０～２９型、３０～３９型、４０～４９型、５０～５９型、６０～６９型などのように特定範囲のサイズである。また、取引対象のスペック種別が録画機能である場合、スペックは、内蔵ＨＤＤ、ブルーレイ、内蔵ＨＤＤ＋ブルーレイ、外付けＨＤＤ＋ブルーレイ対応などの特定の録画機能である。

【0066】

ここで、種別スコアの算出方法について説明する。情報処理装置１は、スペック種別に属するスペックを有する取引対象の情報である取引対象情報の利用者Ｕによる選択回数を、その取引対象情報に含まれるスペック種別数で除算してスペック種別毎のスコアである個別種別スコアを算出する処理を取引対象情報毎に行う。そして、情報処理装置１は、算出した個別種別スコアをスペック種別毎に合算することで、スペック種別毎の種別スコアを算出する。

【0067】

例えば、利用者Ｕに選択された取引対象情報が取引対象Ａ，Ｂの２つであり、これら取引対象Ａ，Ｂがスニーカであるとする。また、取引対象Ａの情報に含まれるスペックが属するスペック種別が色、サイズ、素材であるとし、取引対象Ｂの情報に含まれるスペックが属するスペック種別が色、サイズであるとする。また、取引対象Ａの情報の利用者Ｕによる選択回数が９０回であり、取引対象Ｂの情報の利用者Ｕによる選択回数が４０回であるとする。

【0068】

この場合、取引対象Ａの情報において、スペック種別「色」、「サイズ」、および「素材」の各々の個別種別スコアは、３０（＝９０÷３）であり、取引対象Ｂの情報において、スペック種別「色」および「サイズ」の各々の個別種別スコアは、２０（＝４０÷２）である。そのため、スペック種別「色」および「サイズ」の各々の種別スコアは、５０（＝３０＋２０）であり、スペック種別「素材」の種別スコアは、３０である。

【0069】

また、情報処理装置１は、利用者Ｕによる取引対象情報の選択回数に代えて、利用者Ｕによる取引対象の取引回数に基づいて、スペック種別毎に種別スコアを算出することもできる。例えば、情報処理装置１は、スペック種別に属するスペックを有する取引対象の利用者Ｕによる取引回数を、その取引対象情報に含まれるスペック種別数で除算してスペック種別毎のスコアである個別種別スコアを算出する処理を取引対象情報毎に行う。そして、情報処理装置１は、算出した個別種別スコアをスペック種別毎に合算することで、スペック種別毎の種別スコアを算出する。

【0070】

例えば、利用者Ｕによって取引された取引対象が取引対象Ａ，Ｂの２つであり、これら取引対象Ａ，Ｂがスニーカであるとする。また、取引対象Ａの情報に含まれるスペックが属するスペック種別が色、サイズ、素材であるとし、取引対象Ｂの情報に含まれるスペックが属するスペック種別が色、サイズであるとする。また、取引対象Ａの情報の利用者Ｕによる取引回数が５回であり、取引対象Ｂの情報の利用者Ｕによる取引回数が２回であるとする。

【0071】

この場合、取引対象Ａの情報において、スペック種別「色」、「サイズ」、および「素材」の各々の個別種別スコアは、５／３（＝５÷３）であり、取引対象Ｂの情報において、スペック種別「色」および「サイズ」の各々の個別種別スコアは、１（＝２÷２）である。そのため、スペック種別「色」および「サイズ」の各々の種別スコアは、８／３（＝５／３＋１）であり、スペック種別「素材」の種別スコアは、１である。

【0072】

また、情報処理装置１は、利用者Ｕによる取引対象情報の選択回数と利用者Ｕによる取引対象の取引回数に基づいて、スペック種別毎に種別スコアを算出することもできる。例えば、情報処理装置１は、利用者Ｕによる取引対象情報の選択回数に基づいて算出した種別スコアと利用者Ｕによる取引対象の取引回数に基づいて算出した種別スコアとを重み付けして加算することで、スペック種別毎の種別スコアを算出することができる。この場合、取引回数に基づいて算出した種別スコアの重みは、選択回数に基づいて算出した種別スコアの重みよりも大きい。そして、情報処理装置１は、算出した個別種別スコアをスペック種別毎に合算することで、スペック種別毎の種別スコアを算出する。

【0073】

次に、スペックスコアの算出方法について説明する。まず、同一のスペック種別のスペックとして複数のスペックを有しない取引対象の情報に含まれるスペックに対するスペックスコアの算出方法について説明する。この場合、スペックスコアの算出方法は、種別スコアの算出方法と同じである。

【0074】

例えば、情報処理装置１は、取引対象の情報である取引対象情報の利用者Ｕによる選択回数を、その取引対象情報に含まれるスペック数で除算してスペック毎のスコアである個別スペックスコアを算出する処理を取引対象情報毎に行う。そして、情報処理装置１は、算出した個別スペックスコアをスペック毎に合算することで、スペック毎のスペックスコアを算出する。

【0075】

また、情報処理装置１は、取引対象の利用者Ｕによる取引回数を、その取引対象の情報である取引対象情報に含まれるスペック数で除算してスペック毎のスコアである個別スペックスコアを算出する処理を取引対象情報毎に行うこともできる。そして、情報処理装置１は、算出した個別スペックスコアをスペック毎に合算することで、スペック毎のスペックスコアを算出する。

【0076】

また、情報処理装置１は、利用者Ｕによる取引対象情報の選択回数と利用者Ｕによる取引対象の取引回数に基づいて、スペック毎にスペックスコアを算出することもできる。例えば、情報処理装置１は、利用者Ｕによる取引対象情報の選択回数に基づいて算出したスペックスコアと利用者Ｕによる取引対象の取引回数に基づいて算出したスペックスコアとを重み付けして加算することで、スペック毎のスペックスコアを算出する。この場合、取引回数に基づいて算出したスペックスコアの重みは、選択回数に基づいて算出したスペックスコアの重みよりも大きい。

【0077】

次に、同一のスペック種別のスペックとして複数のスペックを有することがある取引対象の情報に含まれるスペックに対するスペックスコアの算出方法について説明する。この場合、情報処理装置１は、取引対象情報において同一のスペック種別内に含まれるスペックの数で個別種別スコアを除算することで、個別スペックスコアを算出する。

【0078】

例えば、利用者Ｕによって取引された取引対象が取引対象Ａ，Ｂの２つであり、これら取引対象Ａ，Ｂがスニーカであるとする。また、取引対象Ａの情報に含まれるスペックが色＃１、色＃２、色＃３、合皮であるとし、取引対象Ｂの情報に含まれるスペックが色＃１、合皮であるとする。また、取引対象Ａの情報の利用者Ｕによる選択回数が５０回であり、取引対象Ｂの情報の利用者Ｕによる選択回数が２０回であるとする。

【0079】

この場合、情報処理装置１は、取引対象Ａに関し、スペック「色＃１」、「色＃２」、および「色＃３」の各々の個別スペックスコアを２５／３（＝５０÷２÷３）とし、スペック「合皮」の個別スペックスコアを２５（＝５０÷２）とする。また、情報処理装置１は、取引対象Ｂに関し、スペック「色＃１」および「合皮」の各々の個別スペックスコアを１０（＝２０÷２）とする。そして、情報処理装置１は、スペック「色＃１」のスペックスコアを５５／３（＝２５／３＋１０）とし、スペック「色＃２」および「色＃３」の各々のスペックスコアを２５／３とし、スペック「合皮」のスペックスコアを１０とする。

【0080】

なお、情報処理装置１は、上述のように算出したスペックスコアおよび種別スコアを補正することもできる。例えば、情報処理装置１は、スペックの一覧であるスペック一覧を利用者Ｕに提供し、スペック一覧のうち利用者Ｕに選択されたスペックに属する複数の取引対象の情報を利用者Ｕに提供する場合、利用者Ｕによるスペックの選択履歴に基づいて、スペックスコアおよび種別スコアのうち少なくとも一方を補正することができる。例えば、情報処理装置１は、スペック一覧における利用者Ｕによるスペックの選択回数に応じて係数ｋ１（≧１）をスペックスコアに掛け合わせることで、スペックスコアを補正する。また、情報処理装置１は、スペック一覧におけるスペックの選択回数をスペック種別毎にまとめてスペック種別の選択回数とし、かかるスペック種別の選択回数に基づいて、種別スコアを補正することもできる。

【0081】

また、情報処理装置１は、上述のように算出したスペックスコアおよび種別スコアの各々を正規化したスコアをスペックスコアおよび種別スコアとすることもできる。

【0082】

また、情報処理装置１は、各スペックのスペックスコアおよび各スペック種別の種別スコアを検索クエリで示される情報毎に関連付けて記憶する。また、情報処理装置１は、スペックスコアに代えて、スペックの種別内スペックスコアを検索クエリで示される情報毎に関連付けて記憶することもできる。スペックの種別内スペックスコアは、スペックが属するスペック種別におけるスコアである。例えば、スペック種別「色」の種別スコアが５０であり、スペック「色＃１」および「色＃２」の各々のスペックスコアが１００／３であり、スペック「色＃３」のスペックスコアが５０／３であるとする。この場合、スペック「色＃１」および「色＃２」の各々の種別内スペックスコアは、２／３であり、スペック「色＃３」の種別内スペックスコアは、１／３である。

【0083】

〔１．２．２．ランキング情報の種別および表示形式の決定〕
情報処理装置１は、検索クエリに基づいて、利用者Ｕに提供する複数のランキング情報の種別および並び順を決定する。ランキング情報の種別は、例えば、ランキングの切り口およびランキング情報の表示形式を含むが、かかる例に限定されない。

【0084】

情報処理装置１は、例えば、検索クエリで示される情報に関連付けられた各スペックのスペックスコアおよび各スペック種別の種別スコアに基づいて、複数のランキング情報の種別および並び順を決定する。

【0085】

例えば、情報処理装置１は、複数のスペックのうちスペックスコアが予め設定された条件を満たすスペックをランキングの切り口として決定する。予め設定された条件は、例えば、スペックスコアのうち最も高いスペックスコアのスペックから順に予め設定された数のスペックであるという条件、各スペック種別内で最もスペックスコアのスペックであるという条件などである。また、予め設定された条件は、例えば、各スペック種別の種別スコアのうち最も高い種別スコアのスペック種別から順に予め設定された数のスペック種別の各々に属する１以上のスペックであるという条件であってもよい。

【0086】

例えば、情報処理装置１は、検索クエリで示される情報に関連付けられた各スペックのスペックスコアのうち最も高いスペックスコアのスペックから順に予め設定された数のスペックを複数のランキング情報における切り口に決定する。また、情報処理装置１は、特定した複数のスペックの各々を切り口とするランキング情報をスペックスコアが高い順を並び順として決定する。

【0087】

また、情報処理装置１は、最も高いスペックスコアのスペックのランキング情報の表示形式をリスト形式とし、それ以外のランキング情報の表示形式をグリッド形式に決定する。なお、情報処理装置１は、最も高いスペックスコアが予め設定された閾値以上である場合に、最も高いスペックスコアのスペックのランキング情報の表示形式をリスト形式とし、そうでない場合、最も高いスペックスコアのスペックのランキング情報の表示形式をグリッド形式とすることもできる。

【0088】

また、情報処理装置１は、検索クエリで示される情報に関連付けられた各スペックのスペックスコアを用いて、各スペック種別内で最も高いスペックスコアのスペックを特定し、特定した各スペックをランキング情報における切り口に決定することができる。また、情報処理装置１は、予め設定されたスペック種別順を並び順として決定する。

【0089】

また、情報処理装置１は、検索クエリで示される情報に関連付けられた各スペック種別の種別スコアのうち最も高い種別スコアのスペック種別から順に予め設定された数のスペック種別の各々に属する１以上のスペックをランキング情報における切り口に決定することもできる。この場合、情報処理装置１は、例えば、特定した複数のスペックの各々を切り口とするランキング情報を種別スコアが高い順を並び順として決定する。

【0090】

また、情報処理装置１は、最も高い種別スコアのスペックのランキング情報の表示形式をリスト形式とし、それ以外のランキング情報の表示形式をグリッド形式に決定する。なお、情報処理装置１は、最も高い種別スコアが予め設定された閾値以上である場合に、最も高い種別スコアのスペックのランキング情報の表示形式をリスト形式とし、そうでない場合、最も高い種別スコアのスペックのランキング情報の表示形式をグリッド形式とすることもできる。

【0091】

なお、情報処理装置１は、検索クエリで示される情報に関連付けられた各スペック種別の種別スコアのうち最も高い種別スコアのスペック種別から順に予め設定された数のスペック種別を複数のランキング情報における切り口に決定することもできる。この場合、情報処理装置１は、特定した複数のスペック種別の各々を切り口とするランキング情報を種別スコアが高い順を並び順として決定する。

【0092】

情報処理装置１は、スペックスコアに代えて、種別内スペックスコアを検索クエリで示される情報毎に関連付けて記憶している場合、種別スコアと種別内スペックスコアとを掛け合わせることで、スペックスコアを算出する。例えば、スペック種別「色」の種別スコアが５０であり、スペック「色＃１」の種別内スペックスコアが２／３であるとする。この場合、スペック「色＃１」のスペックスコアは、１００／３（＝５０×２／３）である。

【0093】

情報処理装置１は、スペック種別およびスペックを共に複数のランキング情報における切り口に決定することもできる。例えば、情報処理装置１は、最も高い種別スコアのスペック種別から順に予め設定された数（１以上の数）のスペック種別と、最も高いスペックスコアのスペックから順に予め設定された数（１以上の数）のスペックとを複数のランキング情報における切り口に決定することができる。

【0094】

また、情報処理装置１は、検索クエリに基づいて、カテゴリやブランドを複数のランキング情報のうちの少なくとも１つのランキング情報における切り口として決定することもできる。情報処理装置１は、カテゴリやブランドとスペック種別やスペックとを含む複数の切り口を複数のランキング情報におけるランキングの切り口とすることができる。

【0095】

この場合、情報処理装置１は、スペック種別またはスペックを切り口とするランキング情報よりもスペック種別およびスペック以外の切り口のランキング情報を上位の並び順に決定したり、その逆の並び順に決定したりすることができる。スペック種別およびスペック以外の切り口のランキング情報は、例えば、カテゴリ毎のランキング情報、ブランド毎のランキング情報などである。

【0096】

カテゴリがツリー状階層構造で分類されている場合、カテゴリのランキング情報は、例えば、検索クエリで特定されるカテゴリが最下層のカテゴリでない場合、検索クエリで特定されるカテゴリである特定カテゴリの下層のカテゴリを切り口とするランキング情報である。また、ブランドのランキング情報は、検索クエリで特定されるカテゴリに含まれる取引対象のブランドを切り口とするランキング情報である。

【0097】

なお、情報処理装置１は、同一の取引対象に対して複数のスペックが設定可能なスペック種別に属するスペックをランキングの切り口から除外することもできる。同一の取引対象に対して複数のスペックが設定可能なスペック種別に属するスペックでは、上述した算出方法において、同一の取引対象に対してスペックが複数含まれている場合には、個別スペックスコアがスペック数に応じて按分される。そのため、同一の取引対象に対して複数のスペックが設定可能なスペック種別に属するスペックは、同一の取引対象に対して複数のスペックが設定されないスペック種別に属するスペックに比べて、スペックスコアの精度が低い場合がある。情報処理装置１において、同一の取引対象に対して複数のスペックが設定可能なスペック種別をランキングの切り口から除外することで、スペックスコアの精度が低くなる可能性があるスペック種別のスペックをランキングの切り口から除外することができる。

【0098】

〔１．２．３．決定した切り口でのランキング情報の生成〕
情報処理装置１は、上述のように決定した互いに異なる複数の切り口の各々で複数の取引対象の順位付けを行って、複数のランキング情報を生成する。図３は、実施形態に係る情報処理装置１における複数の切り口での取引対象の順位付けの一例を示す図である。なお、図３では、説明のために切り口ごとに分割した状態を示す。

【0099】

また、図３では、切り口＃１、切り口＃２、・・・といった抽象的な文字列で示すが、これらの切り口は、例えば、情報処理装置１によって判定されるケースがケースＫ１である場合、スペック「白色」、スペック「ローカット」といった具体的な切り口を示す情報である。

【0100】

例えば、情報処理装置１は、検索クエリを用いた検索処理の検索結果に含まれる取引対象（検索結果取引対象）のうち、切り口＃１、切り口＃２、・・・の各々に該当する取引対象を決定（特定）する。例えば、情報処理装置１は、検索結果取引対象の取引対象情報を用いて、切り口＃１、切り口＃２、・・・の各々に該当する取引対象を決定する。

【0101】

情報処理装置１は、切り口＃１に該当する取引対象を切り口＃１のランキング要素として、順位付けすることにより、切り口＃１のランキングを生成する。例えば、情報処理装置１は、ランキング要素となる切り口＃１に該当する取引対象についてスコアを算出し、算出したスコアを用いて切り口＃１のランキングを生成する。なお、取引対象のスコアの算出は、図１で説明した内容と同様であるため説明を省略する。例えば、情報処理装置１は、スコアが高い方から順に高い順位を付けることにより、切り口＃１のランキング情報を生成する。

【0102】

図３に示すリスト情報ＴＡ１は、取引対象の順位と、取引対象を識別する識別情報である取引対象ＩＤ（Identifier）と、スコアとを対応付けた情報である。リスト情報ＴＡ１では、順位「１位」の取引対象が、取引対象ＩＤ「Ｍ３４」の取引対象であり、スコアが「０．９４」である。順位「２位」の取引対象が、取引対象ＩＤ「Ｍ７」の取引対象であり、スコアが「０．８９」である。順位「３位」の取引対象が、取引対象ＩＤ「Ｍ１」の取引対象であり、スコアが「０．８５」である。情報処理装置１は、リスト情報ＴＡ１に示すような情報を用いて、切り口＃１のランキング情報を生成する。

【0103】

同様に、情報処理装置１は、切り口＃２に該当する取引対象を切り口＃２のランキング要素として、順位付けすることにより、切り口＃２のランキングを生成する。例えば、情報処理装置１は、ランキング要素となる切り口＃２に該当する取引対象についてスコアを算出し、算出したスコアを用いて切り口＃２のランキング情報を生成する。

【0104】

図３に示すリスト情報ＴＡ２は、取引対象の順位と、取引対象を識別する識別情報である取引対象ＩＤと、スコアとを対応付けた情報である。リスト情報ＴＡ２では、順位「１位」の取引対象が、取引対象ＩＤ「Ｍ１６２」の取引対象であり、スコアが「０．８４」である。順位「２位」の取引対象が、取引対象ＩＤ「Ｍ７８」の取引対象であり、スコアが「０．７４」である。順位「３位」の取引対象が、取引対象ＩＤ「Ｍ１８」の取引対象であり、スコアが「０．７３」である。情報処理装置１は、リスト情報ＴＡ２に示すような情報を用いて、切り口＃２のランキング情報を生成する。

【0105】

情報処理装置１は、切り口＃１，＃２以外の切り口がある場合、同様の処理により、切り口＃１，＃２以外の切り口のランキング情報を生成する。

【0106】

〔１．２．４．検索結果および複数のランキング情報を含むコンテンツの例〕
次に、図４を用いて、情報処理装置１から端末装置２に提供されるコンテンツＣに含まれる検索結果（第１タブコンテンツ）およびランキング情報（第２タブコンテンツ）の例について説明する。図４は、実施形態に係る情報処理装置１によって提供される検索結果およびランキング情報の一例を示す図である。

【0107】

図４では、検索クエリ「スニーカ」が端末装置２から情報処理装置１に送信されて情報処理装置１によって生成されるコンテンツＣに含まれる第１タブコンテンツＣ１と第２タブコンテンツＣ２とが示されている。利用者Ｕは、第１タブＴＢ１（図２参照）を選択することで、表示領域ＡＲに第１タブコンテンツＣ１を表示させることができ、第２タブＴＢ２（図２参照）を選択することで、表示領域ＡＲに第２タブコンテンツＣ２を表示させることができる。第１タブコンテンツＣ１と第２タブコンテンツＣ２との切り替えは、情報処理装置１および端末装置２のいずれが行う構成であってもよい。

【0108】

図４に示す第２タブコンテンツＣ２では、色別ランキングとしてスペック「白色」を切り口としたランキング情報、カット別ランキングとしてスペック「ローカット」を切り口としたランキング情報などが順に並べられている。図４に示す各ランキング情報では、上位６つの取引対象が示されており、利用者Ｕは、７位以下の取引対象の順位付けを知りたい場合、第２タブコンテンツＣ２に含まれる文字列「７位以下を見る」を選択する。これにより、７位以下の取引対象の順位付けを含むランキング情報を含む第２タブコンテンツＣ２が情報処理装置１から端末装置２に送信され、端末装置２によって７位以下の取引対象の順位付けを含むランキング情報が含まれる第２タブコンテンツＣ２が表示される。

【0109】

また、利用者Ｕは、スペック種別「色」に属するスペックのうち「白色」以外のスペックを切り口としたランキング情報を知りたい場合、第２タブコンテンツＣ２に含まれる文字列「色別ランキングをもっとみる」を選択する。これにより、スペック種別「色」に属するスペックのうち「白色」以外のスペックを切り口とした複数のランキング情報を含む第２タブコンテンツＣ２が情報処理装置１から端末装置２に送信される。端末装置２は、情報処理装置１から送信される第２タブコンテンツＣ２を受信し、スペック種別「色」に属するスペックのうち「白色」以外のスペックを切り口とした複数のランキング情報が含まれる第２タブコンテンツＣ２を表示する。

【0110】

また、利用者Ｕは、スペック種別「カット」に属するスペックのうち「ローカット」以外のスペックを切り口としたランキング情報を知りたい場合、第２タブコンテンツＣ２に含まれる文字列「カット別ランキングをもっとみる」を選択する。これにより、スペック種別「カット」に属するスペックのうち「ローカット」以外のスペックを切り口とした複数のランキング情報を含む第２タブコンテンツＣ２が情報処理装置１から端末装置２に送信される。端末装置２は、情報処理装置１から送信される第２タブコンテンツＣ２を受信し、スペック種別「カット」に属するスペックのうち「ローカット」以外のスペックを切り口とした複数のランキング情報が含まれる第２タブコンテンツＣ２を表示する。

【0111】

図５は、実施形態に係る情報処理装置１によって提供されるランキング情報の他の例を示す図である。スペック「白色」を切り口としたランキング情報は、図４に示す例では、表示形式がグリッド形式で６位までの取引対象が順位付けされているが、図５に示す例では、表示形式がリスト形式で２０位まで順位付けされている点で、図４に示す例と異なる。

【0112】

リスト形式では、グリッド形式に比べて、ランクング対象に関する情報が多く付加されており、情報量が多く、また、含まれるランキング要素の数も多い。例えば、リスト形式では、グリッド形式に比べて、ブランド名、商品名、色、素材、およびその他の情報（例えば、利用者評価値、利用者評価数など）が含まれており、情報量が多い。そのため、利用者Ｕは、ランキング情報に含まれるランキング要素の情報によってランキング要素がどのようなものかをより明確に把握することができる。

【0113】

〔１．３．まとめ〕
上述した各種の処理により、情報処理装置１は、ランキングに関するタブを設けることで、ファーストビューの目立つ位置に「ランキング」という決め手になり得るコンテンツから選ぶという探し方を提案することができる。したがって、情報処理装置１は、検索結果から自力で取引対象を選べなかった利用者Ｕが離脱する可能性を低減させることができる。また、情報処理装置１は、利用時間が所定時間よりも少ない利用者Ｕ（ライト利用者）の回遊を促進させることができる。

【0114】

例えば、利用者Ｕが入力した検索キーワードに対応する選択肢（取引対象）が多数ある、前提知識が少なく、どんなものを買おうかから迷っているユースケースが想定される。この場合、例えば、情報処理装置１は、カテゴリ、スペックなどに関する切り口ごとにランキングを提供する。これにより、広い意図の検索クエリでも、利用者Ｕが取引対象の概要をつかみやすく、意図を深められ、選択肢を自然に絞り込むことができる。

【0115】

また、情報処理装置１は、切り口ごとに取引対象を整理したコンテンツを提供することにより、利用者Ｕが取引対象を購入するイメージを具体化しやすくすることができる。また、情報処理装置１は、スペックごとなどの切り口に整理したコンテンツを提供することにより、利用者Ｕがトレンドや人気などから、選択肢をしぼりやすくすることができる。

【0116】

また、情報処理装置１は、検索クエリに応じて提供される取引対象の情報に対する利用者Ｕの行動履歴の情報に基づいて、取引対象のスペックに対するスコアであるスペックスコアを検索クエリで示される情報毎に算出する。これにより、情報処理装置１は、取引対象のスペックを切り口として検索クエリに対応する取引対象を絞り込むことができる。

【0117】

以下、このような処理を行う情報処理装置１、端末装置２、および外部装置３を含む情報処理システム１００の構成などについて、詳細に説明する。

【0118】

〔２．情報処理システム１００の構成〕
図６に示すように、情報処理システム１００は、情報処理装置１と、端末装置２と、外部装置３とを含む。情報処理装置１、端末装置２、および外部装置３は、ネットワークＮを介して、有線または無線により通信可能に接続される。なお、図６では、端末装置２が１つだけ図示されているが、複数の利用者Ｕの各々によって複数の端末装置２のうち対応する端末装置２が用いられる。また、図６に示す情報処理システム１００には、複数台の情報処理装置１や、複数台の外部装置３が含まれてもよい。

【0119】

実施形態に係る端末装置２は、ブラウザに表示されるウェブページやアプリケーション用のコンテンツなどのコンテンツにアクセスする利用者Ｕによって利用される情報処理装置である。例えば、端末装置２は、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）や、ノート型ＰＣや、タブレット端末や、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）などである。なお、端末装置２は、上記例に限定されなくともよく、例えば、スマートウォッチや、ウェアラブルデバイス（Wearable Device）であってもよい。

【0120】

実施形態に係る外部装置３は、各種情報を提供する情報処理装置であり、例えば、サーバ装置またはクラウドシステムなどにより実現される。例えば、外部装置３は、各種情報として、利用者情報を提供する。また、他の例として、外部装置３は、インターネットショッピングや、電子商店街や、フリーマーケットサイトや、オークションサイトや、旅行または飲食店などの予約サイトや、クレジットカード契約サイトや、金融商品提供サイトなどにおける取引対象に関する情報を提供する。

【0121】

実施形態に係る情報処理装置１は、インターネットなどの所定のネットワークＮを介して、各種の装置と通信可能な情報処理装置であり、例えば、サーバ装置またはクラウドシステムなどにより実現される。例えば、情報処理装置１は、ネットワークＮを介して、他の各種装置と通信可能に接続される。

【0122】

〔３．情報処理装置１の構成〕
以下、上記した情報処理装置１が有する機能構成の一例について説明する。図６は、実施形態に係る情報処理装置１の構成例を示す図である。図６に示すように、情報処理装置１は、通信部１０と、記憶部１１と、処理部１２とを有する。

【0123】

〔３．１．通信部１０〕
通信部１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）などによって実現される。そして、通信部１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、他の各種装置との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部１０は、端末装置２および外部装置３の各々との間でネットワークＮを介して情報の送受信を行う。

【0124】

〔３．２．記憶部１１〕
記憶部１１は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）などの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置によって実現される。また、記憶部１１は、利用者情報記憶部２０と、取引対象情報記憶部２１と、コンテンツ記憶部２２と、ランキング用情報記憶部２３とを有する。

【0125】

〔３．２．１．利用者情報記憶部２０〕
利用者情報記憶部２０は、利用者Ｕに関する各種利用者情報を記憶する。図７は、実施形態に係る利用者情報記憶部２０に記憶される利用者情報テーブルの一例を示す図である。図７に示した例では、利用者情報記憶部２０に記憶される利用者情報テーブルは、「利用者ＩＤ」、「利用者情報」といった項目を有する。例えば、「利用者情報」は、「属性情報」、「購買履歴」、「閲覧履歴」といった項目を含む。

【0126】

「利用者ＩＤ」は、利用者Ｕを識別する識別子である。「属性情報」は、「利用者ＩＤ」に対応付けられた利用者Ｕの属性に関する属性情報である。例えば、属性情報は、利用者Ｕの年齢や、性別や、電話番号や、住所などを含む。なお、上述した属性情報は、一例に過ぎず、年齢、性別以外、例えば職業などのデモグラフィック属性を示す情報や、興味・関心、ライフスタイルなどのサイコグラフィック属性を示す情報などの様々な情報が含まれてもよい。

【0127】

「購買履歴」は、「利用者ＩＤ」に対応付けられた利用者Ｕによって購買された購買履歴である。例えば、購買履歴は、利用者Ｕによって購買された取引対象に関する情報や、取引対象の種別や、取引対象が購買された購買回数や、取引対象が購買された日時に関する情報などである。例えば、「購買履歴」は、利用者Ｕが端末装置２を用いて情報処理装置１に送信した検索クエリに応じて利用者Ｕに提供されたコンテンツＣに含まれる取引対象情報で示される取引対象の利用者Ｕによる取引履歴であって、検索クエリで示される情報（検索キーワード）および取引日時に関連付けられた取引履歴なども含む。なお、かかる取引履歴（購買履歴）は、利用者情報記憶部２０に代えて取引対象情報記憶部２１に記憶されてもよい。

【0128】

「閲覧履歴」は、「利用者ＩＤ」に対応付けられた利用者Ｕによってコンテンツが閲覧された履歴である。例えば、「閲覧履歴」は、利用者Ｕの端末装置２にコンテンツが表示された履歴であってもよい。例えば、閲覧履歴は、利用者Ｕによって閲覧（表示）されたコンテンツに関する情報や、コンテンツの種別や、コンテンツが表示された表示回数や、コンテンツが表示された日時に関する情報などである。例えば、「閲覧履歴」は、利用者Ｕが端末装置２を用いて情報処理装置１に送信した検索クエリに応じて利用者Ｕに提供されたコンテンツＣに含まれる取引対象情報に対する利用者Ｕの選択履歴であって、検索クエリで示される情報（検索キーワード）および検索日時に関連付けられた選択履歴なども含む。なお、かかる選択履歴（閲覧履歴）は、利用者情報記憶部２０に代えて取引対象情報記憶部２１に記憶されてもよい。

【0129】

例えば、図７では、利用者ＩＤによって識別された「Ｕ１」は、属性情報が「ＣＨ１」であり、購買履歴が「ＰＨ１」であり、表示履歴が「ＷＡ１」である。なお、図７に示した例では、属性情報などを、「ＣＨ１」などの抽象的な符号で表現したが、属性情報などは、具体的な数値や、具体的な文字列や、各種情報を含むファイル形式などであってもよい。

【0130】

なお、利用者情報記憶部２０は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。利用者情報記憶部２０は、各取引対象についてその情報の表示回数、例えば利用者Ｕの閲覧回数を示す情報を利用者毎に記憶してもよい。

【0131】

〔３．２．２．取引対象情報記憶部２１〕
取引対象情報記憶部２１は、取引対象に関する各種取引対象情報を記憶する。図８は、実施形態に係る取引対象情報記憶部２１に記憶される取引対象情報テーブルの一例を示す図である。図８に示した例では、取引対象情報記憶部２１に記憶される取引対象情報テーブルは、「取引対象ＩＤ」、「取引対象」、「取引対象情報」、「カテゴリ」、「製品特定情報」といった項目を含む。なお、図８では、「カテゴリ」および「製品特定情報」を説明するために、「取引対象情報」と別の項目として説明するが、カテゴリの情報や製品の情報は、取引対象情報に含まれてもよい。

【0132】

また、図示は省略するが、取引対象情報記憶部２１は、カテゴリ以外にも、各取引対象が該当する切り口を示す情報を記憶する。例えば、取引対象情報記憶部２１は、各取引対象が該当するカテゴリ、ブランド、利用シーン、スペック、取引対象により解決され得る課題、取引対象により解決され得る人の悩みなどの複数の切り口を示す情報を各取引対象に対応付けて記憶する。

【0133】

「取引対象ＩＤ」は、取引対象を識別する識別子である。「取引対象」は、「取引対象ＩＤ」に対応付けられた取引対象を示す。「取引対象情報」は、「取引対象ＩＤ」により識別される取引対象の取引対象情報である。

【0134】

「カテゴリ」は、「取引対象ＩＤ」により識別される取引対象が該当するカテゴリに関する情報である。例えば、カテゴリが階層構造（例えば、ツリー状階層構造）で定義される場合、「カテゴリ」は、取引対象が該当する最下層カテゴリの情報、または取引対象が該当する最上層のカテゴリから最下層のカテゴリまでの各カテゴリの情報を含む。「製品特定情報」は、「取引対象ＩＤ」により識別される取引対象が該当する製品に関する情報である。

【0135】

例えば、図８では、取引対象ＩＤによって識別された「Ｍ１」は、取引対象が「ＭＡ１」である。なお、図８に示した例では、取引対象を、「ＭＡ１」といった抽象的な符号で表現したが、取引対象は、各販売元が販売する商品などを示す具体的な文字列（商品名など）である。

【0136】

また、図８では、取引対象ＩＤによって識別された「Ｍ１」は、取引対象情報が「ＭＤ１」である。なお、図８に示した例では、取引対象情報を、「ＭＤ１」といった抽象的な符号で表現したが、取引対象情報は、取引対象に関する各種情報を含むファイル形式などであってもよい。

【0137】

また、図８では、取引対象ＩＤによって識別された「Ｍ１」は、カテゴリが「ＣＴ１」である。なお、図８に示した例では、カテゴリを、「ＣＴ１」といった抽象的な符号で表現したが、カテゴリは、取引対象のカテゴリを示す情報である。

【0138】

また、図８では、取引対象ＩＤによって識別された「Ｍ１」は、製品特定情報が「ＰＤ１」である。なお、図８に示した例では、製品特定情報を、「ＰＤ１」といった抽象的な符号で表現したが、製品特定情報は、取引対象が該当する製品がある場合、その製品を特定するための情報（例えばＪＡＮコードなど）である。また、製品特定情報は、取引対象が該当する製品がない場合、その取引対象に対応する製品が無いことを示す情報（例えば該当製品無しを示すフラグなど）である。

【0139】

なお、取引対象情報記憶部２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、取引対象情報記憶部２１は、各取引対象に対応するスコアや表示回数などといった情報を記載してもよい。

【0140】

〔３．２．３．コンテンツ記憶部２２〕
コンテンツ記憶部２２は、コンテンツに関する情報を記憶する。図９は、実施形態に係るコンテンツ記憶部２２に記憶されるコンテンツテーブルの一例を示す図である。図９に示した例では、コンテンツ記憶部２２に記憶されるコンテンツテーブルは、「コンテンツＩＤ」、「コンテンツ」といった項目を有する。

【0141】

「コンテンツＩＤ」は、コンテンツを識別する識別子である。「コンテンツ」は、「コンテンツＩＤ」に対応付けられたコンテンツに関する情報である。具体的には、コンテンツは、コンテンツの内容に関する情報を示してもよい。

【0142】

例えば、コンテンツは、ポータルサイトに関するコンテンツである。また、他の例として、コンテンツは、ニュースサイトや、オークションサイトや、天気予報サイトや、ショッピングサイトや、ファイナンス（株価）サイトなどに関するコンテンツであってもよい。

【0143】

また、コンテンツは、路線検索サイトや、地図提供サイトや、旅行サイトや、飲食店紹介サイトや、ウェブブログサイトや、ＳＮＳサイトなどに関するコンテンツであってもよい。

【0144】

例えば、図９では、コンテンツＩＤによって識別された「Ｃ１」は、コンテンツが「ＣＯ１」である。なお、図９に示した例では、コンテンツなどを、「ＣＯ１」などの抽象的な符号で表現したが、コンテンツなどは、具体的な数値や、具体的な文字列や、各種情報を含むファイル形式などであってもよい。

【0145】

なお、コンテンツ記憶部２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。

【0146】

〔３．２．４．ランキング用情報記憶部２３〕
ランキング用情報記憶部２３は、ランキングの生成に用いる各種の情報を記憶する。例えば、ランキング用情報記憶部２３は、ランキングの切り口やランキング情報の並び順などを決定するための切り口判定辞書情報、取引対象の順位付けの基準（ランキング基準）を示す順位付け基準情報、および取引対象の各種スコアの算出に用いるスコア算出用情報などを記憶する。

【0147】

順位付け基準情報は、例えば、スコアが高い方から順に高い順位を付けるというランキング基準を示す情報である。スコア算出用情報は、例えば、取引対象の各種スコアの算出に用いるスコア関数などの情報である。

【0148】

切り口判定辞書情報は、検索クエリで示される情報毎に、スペック種別、スペック、種別スコア、スペックスコアなどが関連付けられた情報である。図１０は、実施形態に係るランキング用情報記憶部２３に記憶される切り口判定辞書情報の一例を示す図である。図１０に示した例では、ランキング用情報記憶部２３に記憶される切り口判定辞書情報は、「クエリＩＤ」、「クエリ内容」、「スペック種別」、「スペック」、「種別スコア」、「スペックスコア」といった項目を含む。

【0149】

「クエリＩＤ」は、検索クエリで示される情報毎に固有の識別子である。「クエリ内容」は、検索クエリで示される情報であり、以下において、クエリ内容と記載する場合がある。「スペック種別」は、取引対象のスペック種別を示す情報である。「スペック」は、取引対象のスペックを示す情報である。「種別スコア」は、種別スコアを示す情報であり、「スペックスコア」は、スペックスコアを示す情報である。

【0150】

例えば、図１０では、クエリＩＤ「Ｑ１」のクエリ内容は、「ＱＫ１」である。なお、図１０に示した例では、クエリ内容を、「ＱＫ１」といった抽象的な符号で表現したが、クエリ内容は、検索クエリに検索キーワードとして含まれる文字列である。また、検索クエリに複数の文字列が検索キーワードとして含まれる場合、クエリ内容は、に複数の文字列である。例えば、検索キーワードが「スニーカ レディス」の場合、クエリ内容は、「スニーカ レディス」である。

【0151】

図１０に示す例では、スペック種別を「ＳＫ１」といった抽象的な符号で表現したが、スペック種別は、例えば、取引対象がスニーカである場合、色、カット、サイズなどといったスペック種別を示す具体的な文字列の情報である。また、図１０に示す例では、スペックを「ＳＫ１＃１」、「ＳＫ１＃２」といった抽象的な符号で表現したが、スペックは、スペック種別が色である場合、例えば、白色、赤色などといったスペックを示す具体的な文字列の情報である。

【0152】

切り口判定辞書情報は、図１０に示す例に限定されない。図１１は、実施形態に係るランキング用情報記憶部２３に記憶される切り口判定辞書情報の他の例を示す図である。図１１に示す切り口判定辞書情報は、「スペックスコア」に代えて「種別内スペックスコア」が含まれる点で、図１０に示す切り口判定辞書情報と異なる。種別スコアと種別内スペックスコアとを乗算した結果がスペックスコアとなり、スペックスコアを種別スコアで除算した結果が種別内スペックスコアとなる。

【0153】

なお、ランキング用情報記憶部２３は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。

【0154】

〔３．３．処理部１２〕
処理部１２は、コントローラ（Controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）などのプロセッサによって、情報処理装置１内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例）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、処理部１２は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積回路により実現される。

【0155】

図６に示すように、処理部１２は、取得部３０と、算出部３１と、受付部３２と、生成部３３と、提供部３４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、処理部１２の内部構成は、図６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。

【0156】

〔３．３．１．取得部３０〕
取得部３０は、各種情報を取得する。取得部３０は、記憶部１１から各種の情報を取得する。取得部３０は、利用者情報記憶部２０、取引対象情報記憶部２１、コンテンツ記憶部２２、およびランキング用情報記憶部２３などから各種の情報を取得する。

【0157】

取得部３０は、通信部１０を介して、外部の情報処理装置から各種情報を受信する。取得部３０は、端末装置２または外部装置３から各種情報を受信する。例えば、取得部３０は、外部装置３から利用者Ｕに関する利用者情報を取得する。図１では、取得部３０は、利用者情報として、利用者Ｕの属性情報や、インターネットショッピング、電子商店街、オークションサイトまたはフリーマーケットサイトなどにおける購買履歴や、コンテンツの表示履歴などを外部装置３から取得する。そして、取得部３０は、かかる利用者情報を利用者情報記憶部２０に記憶する。例えば、取得部３０は、所定の期間毎に、利用者情報を外部装置３から取得し、利用者情報記憶部２０に記憶される利用者情報を更新する。また、取得部３０は、利用者情報記憶部２０に記憶される利用者情報を取得する。例えば、取得部３０は、検索クエリに応じて提供される取引対象の情報に対する利用者Ｕの行動履歴（例えば、上述した選択履歴および購買履歴など）の情報を利用者情報記憶部２０から取得する。以下、検索クエリに応じて提供される取引対象の情報に対する利用者Ｕの行動履歴を単に行動履歴と記載する場合がある。

【0158】

また、取得部３０は、外部装置３から取引対象に関する情報を取得する。例えば、取得部３０は、オークションサイトまたはフリーマーケットサイトにて取引される取引対象に関する情報を外部装置３から取得する。そして、取得部３０は、かかる取引対象に関する情報を取引対象情報記憶部２１に記憶する。例えば、取得部３０は、所定の期間毎に、取引対象に関する情報を外部装置３から取得し、取引対象情報記憶部２１に記憶される取引対象に関する情報を更新する。

【0159】

取得部３０は、取引対象に関する取引対象情報を取得する。取得部３０は、取引対象の販売履歴を含む取引対象情報を取得する。取得部３０は、取引対象の注文数を含む取引対象情報を取得する。取得部３０は、取引対象が販売された日時から経過した期間を含む取引対象情報を取得する。取得部３０は、取引対象の販売数を含む取引対象情報を取得する。取得部３０は、取引対象を示す情報の閲覧回数を含む取引対象情報を取得する。

【0160】

取得部３０は、取引対象に対するレビュー数を含む取引対象情報を取得する。取得部３０は、取引対象に対する評価を含む取引対象情報を取得する。取得部３０は、取引対象に関する外的要因を含む取引対象情報を取得する。取得部３０は、ＳＮＳにおける取引対象に関する投稿を含む取引対象情報を取得する。取得部３０は、取引対象に関する検索数を含む取引対象情報を取得する。取得部３０は、取引対象に関する内的要因を含む取引対象情報を取得する。取得部３０は、取引対象を対象とするインセンティブを含む取引対象情報を取得する。取得部３０は、取引対象を対象とするクーポンを含む取引対象情報を取得する。取得部３０は、取引対象に関する値下げを含む取引対象情報を取得する。

【0161】

取得部３０は、取引対象情報に含まれる複数の要素に関する要素情報を取得する。取得部３０は、取引対象情報に含まれる複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部３０は、複数の要素の各々に対応するスコアを取得する。

【0162】

取得部３０は、取引対象の注文数を含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部３０は、取引対象を示す情報の閲覧回数を含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部３０は、取引対象に対するレビュー数を含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部３０は、取引対象の予約数を含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。

【0163】

取得部３０は、取引対象に関する外的要因を含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部３０は、ＳＮＳにおける取引対象に関する投稿を含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部３０は、取引対象に関する検索数を含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部３０は、取引対象に関する内的要因を含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部３０は、取引対象を対象とするインセンティブを含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部３０は、取引対象を対象とするクーポンを含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部３０は、取引対象に関する値下げを含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。

【0164】

また、取得部３０は、取引対象に対する表示回数（利用者Ｕの閲覧回数）を示す情報を端末装置２から取得する。例えば、取得部３０は、コンテンツの表示回数と、各取引対象の表示回数とを端末装置２から取得する。また、取得部３０は、コンテンツとともに、予め提供された表示回数を取得する制御情報によって取得される。そして、取得部３０は、かかる表示回数を取引対象情報記憶部２１に記憶する。

【0165】

〔３．３．２．算出部３１〕
算出部３１は、取得部３０によって取得された行動履歴の情報に基づいて、取引対象のスペックに対するスコアであるスペックスコアを検索クエリで示される情報毎に算出する。

【0166】

例えば、算出部３１は、検索クエリに応じて提供される取引対象の情報に対する利用者Ｕの選択履歴の情報を行動履歴の情報として、スペックスコアを検索クエリで示される情報毎に算出する。また、算出部３１は、検索クエリに応じて情報が提供される取引対象に対する利用者Ｕの取引履歴の情報を行動履歴の情報として、スペックスコアを検索クエリで示される情報毎に算出することもできる。また、算出部３１は、検索クエリに応じて提供される取引対象の情報に対する利用者Ｕの選択履歴の情報と検索クエリに応じて情報が提供される取引対象に対する利用者Ｕの取引履歴の情報とを行動履歴の情報として、スペックスコアを検索クエリで示される情報毎に算出することもできる。

【0167】

また、算出部３１は、取得部３０によって取得された行動履歴の情報に基づいて、取引対象のスペック種別に対するスコアである種別スコアを検索クエリで示される情報毎に算出する。

【0168】

例えば、算出部３１は、検索クエリに応じて提供される取引対象の情報に対する利用者Ｕの選択履歴の情報を行動履歴の情報として、種別スコアを検索クエリで示される情報毎に算出する。また、算出部３１は、検索クエリに応じて情報が提供される取引対象に対する利用者Ｕの取引履歴の情報を行動履歴の情報として、種別スコアを検索クエリで示される情報毎に算出することもできる。また、算出部３１は、検索クエリに応じて提供される取引対象の情報に対する利用者Ｕの選択履歴の情報と検索クエリに応じて情報が提供される取引対象に対する利用者Ｕの取引履歴の情報とを行動履歴の情報として、種別スコアを検索クエリで示される情報毎に算出することもできる。

【0169】

算出部３１は、検索クエリで示される情報毎に算出した各スペックのスペックスコアと各スペック種別の種別スコアに基づいて、ランキング用情報記憶部２３に記憶される切り口判定辞書情報（例えば、図１０参照）の生成および更新を行う。

【0170】

また、算出部３１は、取得部３０によって取得された行動履歴の情報に基づいて、スペックスコアに代えて、種別内スペックスコアを検索クエリで示される情報毎に算出することもできる。

【0171】

例えば、算出部３１は、検索クエリに応じて提供される取引対象の情報に対する利用者Ｕの選択履歴の情報を行動履歴の情報として、種別内スペックスコアを検索クエリで示される情報毎に算出する。また、算出部３１は、検索クエリに応じて情報が提供される取引対象に対する利用者Ｕの取引履歴の情報を行動履歴の情報として、種別内スペックスコアを検索クエリで示される情報毎に算出することもできる。また、算出部３１は、検索クエリに応じて提供される取引対象の情報に対する利用者Ｕの選択履歴の情報と検索クエリに応じて情報が提供される取引対象に対する利用者Ｕの取引履歴の情報とを行動履歴の情報として、種別内スペックスコアを検索クエリで示される情報毎に算出することもできる。

【0172】

算出部３１は、検索クエリで示される情報毎に算出した各スペックの種別内スペックスコアと各スペック種別の種別スコアに基づいて、ランキング用情報記憶部２３に記憶される切り口判定辞書情報（例えば、図１１参照）の生成および更新を行うことができる。

【0173】

切り口判定辞書情報が図１１に示す状態である場合、算出部３１は、受付部３２によって検索クエリが受け付けられたときに、切り口判定辞書情報（例えば、図１１参照）を用いて、検索クエリに対応する各スペックのスペックスコアを算出する。例えば、受付部３２によって受け付けられた検索クエリで示される情報に関連付けられた各スペック種別の種別スコアと各スペックの種別内スペックスコアとが生成部３３によって切り口判定辞書情報（例えば、図１１参照）から取得される。そして、算出部３１は、生成部３３によって取得された種別スコアとスペックスコアとを掛け合わせることでスペックスコアを算出する。

【0174】

なお、算出部３１は、上述のように算出したスペックスコアおよび種別スコアを補正することもできる。例えば、算出部３１は、利用者Ｕに提供されるスペック種別一覧に含まれる複数のスペック種別のうち利用者Ｕによるスペック種別の選択履歴に基づいて、種別スコアを補正することができる。例えば、算出部３１は、スペック一覧における利用者Ｕによるスペックの選択回数に応じて係数ｋ１（≧１）をスペックスコアに掛け合わせることで、スペックスコアを補正する。

【0175】

また、算出部３１は、利用者Ｕに提供されるスペック一覧に含まれる複数のスペックのうち利用者Ｕによるスペックの選択履歴に基づいて、スペックスコアを補正することができる。例えば、算出部３１は、スペック一覧における利用者Ｕによるスペックの選択回数に応じて係数ｋ１（≧１）をスペックスコアに掛け合わせることで、スペックスコアを補正する。

【0176】

〔３．３．３．受付部３２〕
受付部３２は、各種要求を受け付ける。受付部３２は、外部の情報処理装置から各種要求を受け付ける。受付部３２は、通信部１０を介して、外部の情報処理装置から各種要求を示す情報を受信する。例えば、受付部３２は、端末装置２または外部装置３から要求を受け付ける。受付部３２は、利用者Ｕが入力した検索キーワードを含む検索クエリを端末装置２から受け付ける。

【0177】

〔３．３．４．生成部３３〕
生成部３３は、種々の情報を生成する生成処理を実行する。例えば、生成部３３は、取得部３０により取得された各種情報、記憶部１１に記憶された各種情報、または外部の情報処理装置から受信された各種情報などに基づいて、生成処理を実行する。

【0178】

生成部３３は、例えば、第１タブＴＢ１、第２タブＴＢ２、検索ボックスＢＸ１、第１タブコンテンツＣ１、および第２タブコンテンツＣ２を含む上述したコンテンツＣを生成する。

【0179】

例えば、生成部３３は、利用者Ｕが入力した検索キーワードを含む検索クエリに対応する検索結果を配置した第１タブコンテンツＣ１を生成する。生成部３３は、利用者Ｕが入力した検索キーワードを用いた検索処理によって得られる検索結果を配置した第１タブコンテンツＣ１を生成する。

【0180】

検索処理は、例えば、検索キーワードを含む取引対象情報の取引対象を抽出することによって行われる。例えば、検索クエリに含まれる検索キーワードが「テレビ」である場合、生成部３３は、検索処理において、検索クエリ「テレビ」に対応する取引対象情報を取引対象情報記憶部２１から抽出する。なお、検索クエリに対応する情報の抽出は従来技術を用いて行われ、取引対象が特定可能であればどのような処理であってもよく、詳細な説明は省略する。

【0181】

また、検索処理を情報処理装置１以外の装置（検索装置）が行う場合、取得部３０は、検索装置に検索クエリを送信し、検索装置から検索クエリの検索結果を受信する。生成部３３は、検索クエリに対応する情報として抽出された取引対象情報を用いて、検索クエリの検索結果を生成する。例えば、生成部３３は、抽出した取引対象情報の取引対象のリスト情報を、検索クエリの検索結果として生成する。

【0182】

また、生成部３３は、受付部３２によって受け付けられた検索クエリに基づいて、複数のランキング情報を生成する。例えば、生成部３３は、受付部３２によって受け付けられた検索クエリに基づいて、利用者Ｕに提供する複数のランキング情報の種別および並び順を決定する。ランキング情報の種別は、例えば、ランキングの切り口およびランキング情報の表示形式などを含む。なお、ランキング情報の種別には、ランキング情報に含まれるランキング候補の数なども含む。

【0183】

生成部３３は、ランキング用情報記憶部２３に記憶される切り口判定辞書情報（図１０参照）から、受付部３２によって受け付けられた検索クエリで示される情報に関連付けられた各スペックのスペックスコアおよび各スペック種別の種別スコアを取得する。

【0184】

また、生成部３３は、図１０に示す切り口判定辞書情報に代えて、図１１に示す切り口判定辞書情報を用いることもできる。この場合、生成部３３は、切り口判定辞書情報（図１１参照）から、検索クエリで示される情報に関連付けられた各スペックの種別内スペックスコアおよび各スペック種別の種別スコアを取得する。各スペックのスペックスコアは、各スペックの種別内スペックスコアを種別スコアに掛け合わせることで算出される。かかる算出は、算出部３１によって行われる。

【0185】

そして、生成部３３は、複数のスペックのうちスペックスコアが予め設定された条件を満たすスペックをランキングの切り口として決定する。予め設定された条件は、例えば、スペックスコアのうち最も高いスペックスコアのスペックから順に予め設定された数のスペックであるという条件、各スペック種別内で最もスペックスコアのスペックであるという条件である。また、予め設定された条件は、例えば、各スペック種別の種別スコアのうち最も高い種別スコアのスペック種別から順に予め設定された数のスペック種別の各々に属する１以上のスペックであるという条件であってもよい。

【0186】

例えば、生成部３３は、検索クエリで示される情報に関連付けられた各スペックのスペックスコアのうち最も高いスペックスコアのスペックから順に予め設定された数のスペックを複数のランキング情報における切り口に決定する。また、生成部３３は、特定した複数のスペックの各々を切り口とするランキング情報をスペックスコアが高い順を並び順として決定する。

【0187】

また、生成部３３は、最も高いスペックスコアのスペックのランキング情報の表示形式をリスト形式とし、それ以外のランキング情報の表示形式をグリッド形式に決定する。なお、生成部３３は、最も高いスペックスコアが予め設定された閾値以上である場合に、最も高いスペックスコアのスペックのランキング情報の表示形式をリスト形式とし、そうでない場合、最も高いスペックスコアのスペックのランキング情報の表示形式をグリッド形式とすることもできる。

【0188】

また、生成部３３は、検索クエリで示される情報に関連付けられた各スペックのスペックスコアを用いて、各スペック種別内で最もスペックスコアのスペックを特定し、特定した各スペックをランキング情報における切り口に決定することができる。また、生成部３３は、予め設定されたスペック種別順を並び順として決定する。また、生成部３３は、特定した複数のスペックを切り口とする複数のランキング情報の並び順をスペック種別が高い順の並び順に決定することもできる。

【0189】

また、生成部３３は、検索クエリで示される情報に関連付けられた各スペック種別の種別スコアのうち最も高い種別スコアのスペック種別から順に予め設定された数のスペック種別の各々に属する１以上のスペックをランキング情報における切り口に決定することもできる。この場合、生成部３３は、例えば、特定した複数のスペックの各々を切り口とするランキング情報を種別スコアが高い順を並び順として決定する。なお、生成部３３は、予め設定された数のスペック種別に代えて、予め設定された閾値以上の種別スコアのスペック種別の各々に属する１以上のスペックをランキング情報における切り口に決定することもできる。

【0190】

また、生成部３３は、最も高い種別スコアのスペックのランキング情報の表示形式をリスト形式とし、それ以外のランキング情報の表示形式をグリッド形式に決定する。なお、生成部３３は、最も高い種別スコアが予め設定された閾値以上である場合に、最も高い種別スコアのスペックのランキング情報の表示形式をリスト形式とし、そうでない場合、最も高い種別スコアのスペックのランキング情報の表示形式をグリッド形式とすることもできる。

【0191】

また、生成部３３は、検索クエリで示される情報に関連付けられた各スペック種別の種別スコアのうち最も高い種別スコアのスペック種別から順に予め設定された数のスペック種別を複数のランキング情報における切り口に決定することもできる。この場合、生成部３３は、特定した複数のスペック種別の各々を切り口とするランキング情報を種別スコアが高い順を並び順として決定する。なお、生成部３３は、予め設定された数のスペック種別に代えて、予め設定された閾値以上の種別スコアのスペック種別をランキング情報における切り口に決定することもできる。

【0192】

生成部３３は、スペック種別とスペックとを共に複数のランキング情報における切り口に決定することもできる。例えば、生成部３３は、最も高い種別スコアのスペック種別から順に予め設定された数（１以上の数）のスペック種別と、最も高いスペックスコアのスペックから順に予め設定された数（１以上の数）のスペックとを複数のランキング情報における切り口に決定することができる。

【0193】

また、生成部３３は、検索クエリに基づいて、カテゴリやブランドを複数のランキング情報のうちの少なくとも１つのランキング情報における切り口として決定することもできる。生成部３３は、カテゴリやブランドとスペック種別やスペックとを含む複数の切り口を複数のランキング情報におけるランキングの切り口とすることができる。

【0194】

この場合、生成部３３は、スペック種別またはスペックを切り口とするランキング情報よりもスペック種別およびスペック以外の切り口のランキング情報を上位の並び順に決定したり、その逆の並び順に決定したりすることができる。スペック種別およびスペック以外の切り口のランキング情報は、例えば、カテゴリ毎のランキング情報、ブランド毎のランキング情報などである。

【0195】

また、生成部３３は、同一の取引対象に対して複数のスペックが設定可能なスペック種別に属するスペックをランキングの切り口から除外することもできる。同一の取引対象に対して複数のスペックが設定可能なスペック種別をランキングの切り口から除外することで、スペックスコアの精度が低くなる可能性があるスペック種別のスペックをランキングの切り口から除外することができる。

【0196】

生成部３３は、決定した複数のランキング情報の種別および並び順と取引対象に関する取引対象情報とに基づいて、複数のランキング情報の生成処理を実行する。例えば、生成部３３は、決定したランキング情報の種別で示される切り口でランキング要素となる各取引対象についてスコアを算出する処理を決定種別毎に行う。

【0197】

例えば、生成部３３は、決定したランキング情報の種別で示される切り口に該当する取引対象の取引対象情報を入力として、その取引対象のスコアを出力する関数（スコア関数）を用いて、取引対象のスコアを算出する。例えば、生成部３３は、取引対象情報に含まれる複数の要素の各々に対応する部分スコアの平均値を、取引対象のスコアとして算出する。例えば、生成部３３は、取引対象情報に含まれる複数の要素の各々に対応する部分スコアを合算することにより、取引対象のスコアを算出する。

【0198】

生成部３３は、算出したスコアを用いて取引対象の順位付けを決定種別毎に行い、決定種別で示される表示形式で複数の取引対象が配列されるランキング情報を決定種別毎に生成する。例えば、生成部３３は、スコアが高い方から順に高い順位を取引対象に付けし、順位が高い取引対象から順に、決定した表示形式で配列することによって、ランキング情報を生成する。

【0199】

そして、生成部３３は、決定した並び順で複数のランキング情報を並べた第２タブコンテンツＣ２を生成する。生成部３３は、例えば、表示形式がリスト形式（第１表示形式の一例）である場合、表示形式がグリッド形式（第２表示形式の一例）である場合に比べて、複数の取引情報（ランキング要素）の各々についての情報量が多く設定する。

【0200】

生成部３３は、画像生成や画像処理などに関する種々の技術を適宜用いて、端末装置２へ提供する画面（コンテンツＣ）を生成する。例えば、生成部３３は、Ｊａｖａ（登録商標）などの種々の技術を適宜用いて、端末装置２へ提供する画面（コンテンツＣ）を生成する。なお、生成部３３は、ＣＳＳやＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）やＨＴＭＬの形式に基づいて、端末装置２へ提供する画面（コンテンツＣ）を生成してもよい。また、例えば、生成部３３は、ＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）やＧＩＦ（Graphics Interchange Format）やＰＮＧ（Portable Network Graphics）など様々な形式で画面（コンテンツ）を生成してもよい。

【0201】

〔３．３．５．提供部３４〕
提供部３４は、各種情報を提供する。提供部３４は、通信部１０を介して、外部の情報処理装置へ各種情報を送信する。提供部３４は、端末装置２または外部装置３へ各種情報を送信する。提供部３４は、コンテンツを端末装置２に送信する。提供部３４は、取引対象に関する情報を端末装置２に送信する。

【0202】

例えば、提供部３４は、生成部３３によって生成された情報を提供する。例えば、提供部３４は、生成部３３によって生成されたコンテンツＣを提供する。コンテンツＣの提供は、例えば、コンテンツＣを端末装置２に送信することによって行われる。なお、提供部３４は、コンテンツＣに代えて、第１タブコンテンツＣ１と同じコンテンツと第２タブコンテンツＣ２と同じコンテンツとを独立して提供することもできる。

【0203】

提供部３４から端末装置２に送信されたコンテンツは、端末装置２に表示される。例えば、端末装置２は、図２に示すように、提供部３４から提供されたコンテンツＣを表示することができる。

【0204】

また、提供部３４は、スペック一覧を利用者Ｕに提供する。スペック一覧の提供は、例えば、スペック一覧を端末装置２に送信することによって行われる。図１２は、実施形態に係る情報処理装置１から利用者Ｕに提供されるスペック一覧の一例を示す図である。

【0205】

図１２に示す例では、コンテンツＣ３，Ｃ４が端末装置２に表示されている。コンテンツＣ３は、スペック一覧を示すコンテンツであり、スペック一覧は、スペック種別とスペックとが階層構造で示される。利用者Ｕは、端末装置２を操作することによって、スペック一覧に含まれるスペックを選択することによって、選択されたスペックに応じた取引対象の情報を含むコンテンツＣ４が提供部３４から利用者Ｕに提供される。

【0206】

例えば、利用者Ｕは、端末装置２を操作してスペック一覧に含まれるスペックを選択することによって、利用者Ｕによって選択されたスペックの情報が端末装置２から情報処理装置１に送信される。利用者Ｕによって選択されたスペックの情報は、記憶部１１（例えば、利用者情報記憶部２０または取引対象情報記憶部２１など）に記憶される。提供部３４は、選択されたスペックの情報に基づいて、利用者Ｕによって選択されたスペックの取引対象の情報を含むコンテンツＣ４を端末装置２に送信する。これにより、利用者Ｕによって選択されたスペックの取引対象の情報を含むコンテンツＣ４が端末装置２に表示される。

【0207】

なお、上述したコンテンツＣ３は、スペック種別を含むスペック情報一覧であるが、かかる例に限定されず、例えば、スペック種別を含まないスペック一覧であってもよい。

【0208】

〔４．処理手順〕
次に、図１３および図１４を用いて、実施形態に係る情報処理装置１が実行する情報処理の手順について説明する。図１３および図１４は、情報処理装置１が実行する情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。

【0209】

まず、図１３について説明する。図１３は、情報処理装置１が行うスコア算出処理の一例を示す。図１３に示すように、情報処理装置１の処理部１２は、利用者Ｕの行動履歴を記憶部１１から取得する（ステップＳ１０）。処理部１２は、ステップＳ１０で取得した利用者Ｕの行動履歴に基づいてスペックスコアまたは種別内スペックスコアと種別スコアとを算出する（ステップＳ１１）。

【0210】

そして、処理部１２は、ステップＳ１１で算出したスペックスコアまたは種別内スペックスコアと種別スコアとに基づいて、切り口判定辞書情報を生成または更新し（ステップＳ１２）、図１３に示す処理を終了する。

【0211】

次に、図１４について説明する。図１４は、情報処理装置１が検索クエリを受け付けてからコンテンツＣを利用者Ｕに提供する処理の一例を示す。図１４に示すように、情報処理装置１の処理部１２は、端末装置２から検索クエリをネットワークＮおよび通信部１０を介して受け付ける（ステップＳ２０）。そして、処理部１２は、記憶部１１に記憶されている切り口判定辞書情報を取得し、取得した切り口判定辞書情報を用いて、ステップＳ２０で受け付けた検索クエリで示される情報に対応する種別スコアおよびスペックスコアを取得する（ステップＳ２１）。

【0212】

次に、処理部１２は、ステップＳ２１で取得した種別スコアおよびスペックスコアに基づいて、ランキング情報の種別と並び順を決定する（ステップＳ２２）。

【0213】

次に、処理部１２は、ステップＳ２２で決定した種別のランキング情報をステップＳ２２で決定した並び順で配置した第２タブコンテンツＣ２を含むコンテンツＣを生成する（ステップＳ２３）。そして、処理部１２は、ステップＳ２３で生成したコンテンツＣを提供し（ステップＳ２４）、図１４に示す処理を終了する。

【0214】

〔５．変形例〕
上述した情報処理装置１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もよい。そこで、以下では、情報処理装置１の他の実施形態について説明する。

【0215】

〔５．１．利用者Ｕ〕
上記実施形態では、所定のサービスの会員に登録している利用者Ｕを例に挙げて説明したが、上記例に限定されなくともよい。例えば、利用者Ｕは、如何なる利用者Ｕであってもよく、例えば、所定のサービスの会員に登録していない利用者Ｕなどであってもよい。

【0216】

〔５．２．取引対象〕
上記実施形態では、電子商店街において取引される取引対象を例に挙げて説明したが、上記例に限定されなくともよい。例えば、取引対象は、如何なる取引対象であってもよい。例えば、取引対象は、数量が限定された取引対象であってもよい。また、取引対象は、インターネットショッピング、オークションサイト、フリーマーケットサイトなどによって取引される取引対象であってもよい。また、検索クエリによる検索対象およびランキング対象は取引対象に限定されず、取引対象以外であってもよい。

【0217】

〔５．３．取引対象に関する情報を提供〕
上記実施形態では、情報処理装置１がコンテンツを端末装置２に提供する情報処理の一例を挙げて説明したが、上記例に限定されなくともよい。例えば、外部サーバがコンテンツを端末装置２に提供してもよい。この場合、情報処理装置１は、取引対象に関する情報を外部サーバに提供してもよい。

【0218】

例えば、外部サーバは、コンテンツの一例として、ポータルサイトに関するコンテンツを提供する。この場合、情報処理装置１は、取引対象に関する情報として、取引対象の画像や、コンテンツに配置されたときのレイアウトに関する情報などを外部サーバに提供してもよい。

【0219】

〔６．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る情報処理装置１または端末装置２は、例えば図１５に示すような構成のコンピュータ８０によって実現される。以下、情報処理装置１を例に挙げて説明する。図１５は、実施形態に係る情報処理装置１の機能を実現するコンピュータ８０の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ８０は、ＣＰＵ８１、ＲＡＭ８２、ＲＯＭ（Read Only Memory）８３、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）８４、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）８５、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）８６、およびメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）８７を有する。

【0220】

ＣＰＵ８１は、ＲＯＭ８３またはＨＤＤ８４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。ＲＯＭ８３は、コンピュータ８０の起動時にＣＰＵ８１によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ８０のハードウェアに依存するプログラムなどを記憶する。

【0221】

ＨＤＤ８４は、ＣＰＵ８１によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータなどを記憶する。通信インターフェイス８５は、ネットワークＮ（図６参照）を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ８１へ送り、ＣＰＵ８１が生成したデータを、ネットワークＮを介して他の機器に送信する。

【0222】

ＣＰＵ８１は、入出力インターフェイス８６を介して、ディスプレイやプリンタなどの出力装置、および、キーボードまたはマウスなどの入力装置を制御する。ＣＰＵ８１は、入出力インターフェイス８６を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ８１は、入出力インターフェイス８６を介して生成したデータを出力装置へ出力する。

【0223】

メディアインターフェイス８７は、記録媒体８８に記憶されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ８２を介してＣＰＵ８１に提供する。ＣＰＵ８１は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス８７を介して記録媒体８８からＲＡＭ８２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８８は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）などの光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）などの光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリなどである。

【0224】

例えば、コンピュータ８０が実施形態に係る情報処理装置１として機能する場合、コンピュータ８０のＣＰＵ８１は、ＲＡＭ８２上にロードされたプログラムを実行することにより、処理部１２の機能を実現する。また、ＨＤＤ８４には、記憶部１１内のデータが記憶される。コンピュータ８０のＣＰＵ８１は、これらのプログラムを記録媒体８８から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。

【0225】

〔７．その他〕
また、上記実施形態および変形例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。

【0226】

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。

【0227】

また、上述してきた実施形態および変形例は、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。例えば、複数のランキング情報の種別および並び順の決定の一部は、端末装置２で行うことができ、この場合、情報処理装置１と端末装置２の一部とが情報処理装置として機能する。

【0228】

〔８．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１は、取得部３０と、算出部３１とを備える。取得部３０は、検索クエリに応じて提供される取引対象の情報に対する利用者Ｕの行動履歴の情報を取得する。算出部３１は、取得部３０によって取得された行動履歴の情報に基づいて、取引対象のスペックに対するスコアであるスペックスコアを検索クエリで示される情報毎に算出する。これにより、情報処理装置１は、スペックを切り口として検索クエリに対応する取引対象を容易に絞り込むことができる。

【0229】

また、行動履歴の情報は、取引対象の情報に対する利用者Ｕの選択履歴の情報が含まれており、算出部３１は、選択履歴の情報に基づいて、スペックスコアを算出する。これにより、情報処理装置１は、例えば、利用者Ｕの選択頻度が高いスペックのスペックスコアを高くすることができる。

【0230】

また、行動履歴の情報は、取引対象の情報で示される取引対象に対する利用者Ｕの取引履歴の情報が含まれており、算出部３１は、取引履歴の情報に基づいて、スペックスコアを算出する。これにより、情報処理装置１は、例えば、利用者Ｕの取引頻度が高いスペックのスペックスコアを高くすることができる。

【0231】

また、情報処理装置１は、生成部３３と、提供部３４とを備える。生成部３３は、複数のスペックのうちスペックスコアが予め設定された条件を満たすスペックを有する複数の取引対象を順位付けしたランキング情報を生成する。提供部３４は、生成部３３によって生成されたランキング情報を利用者Ｕに提供する。これにより、情報処理装置１は、例えば、スペックを切り口として検索クエリに対応する取引対象を順位付けしたランキング情報を利用者Ｕに提供することができる。

【0232】

また、情報処理装置１は、検索クエリを受け付ける受付部３２を備える。生成部３３は、検索クエリで示される情報毎のスペックスコアのうち受付部３２によって受け付けられた検索クエリで示される情報に対応するスペックスコアに基づいて、ランキング情報を生成する。これにより、情報処理装置１は、例えば、検索クエリに応じた適切なスペックを切り口として検索クエリに対応する取引対象を順位付けしたランキング情報を利用者Ｕに提供することができる。

【0233】

また、生成部３３は、互いに異なるスペック種別に属する複数のスペックの各々のランキング情報を生成し、提供部３４は、複数のランキング情報を予め設定されたスペック種別順で利用者Ｕに提供する。これにより、情報処理装置１は、複数のスペック種別に属するスペックを切り口としたランキング情報を利用者Ｕに提供することができる。

【0234】

また、算出部３１は、取得部３０によって取得された行動履歴の情報に基づいて、取引対象のスペック種別に対するスコアである種別スコアを算出する。生成部３３は、互いに異なるスペック種別に属する複数のスペックの各々のランキング情報を生成する。提供部３４は、複数のランキング情報を種別スコアが高い順に利用者Ｕに提供する。これにより、情報処理装置１は、例えば、複数のスペック種別に属するスペックを切り口としたランキング情報を利用者Ｕによる行動頻度が高いスペック種別から順に利用者Ｕに提供することができる。

【0235】

また、提供部３４は、複数のスペックを含むスペック一覧を利用者Ｕに提供し、スペック一覧のうち利用者Ｕに選択されたスペックに属する複数の取引対象の情報を利用者Ｕに提供する。算出部３１は、利用者Ｕによるスペックの選択履歴に基づいて、スペックスコアおよび種別スコアのうちの少なくとも一方を補正する。これにより、情報処理装置１は、スペックスコアや種別スコアを適切に補正することができる。

【0236】

また、生成部３３は、同一のスペック種別に属する複数のスペックの各々のランキング情報を生成する。提供部３４は、複数のランキング情報をスペックスコアが高い順に利用者Ｕに提供する。これにより、情報処理装置１は、例えば、複数のスペックを切り口としたランキング情報を利用者Ｕによる行動頻度が高いスペックから順に利用者Ｕに提供することができる。

【0237】

また、生成部３３は、同一の取引対象に対して複数のスペックが設定可能なスペック種別に属するスペックをランキング情報の生成対象から除外する。これにより、情報処理装置１は、同一の取引対象に対して複数のスペックが設定可能なスペック種別をランキングの切り口から除外することで、スペックスコアの精度が低くなる可能性があるスペック種別のスペックをランキングの切り口から除外することができる。

【0238】

また、取引対象の情報は、電子商取引において取引される取引対象の情報を含む。これにより、情報処理装置１は、検索クエリに対応する取引対象として電子商取引において取引される取引対象を、スペックを切り口として、検索クエリに対応する取引対象を容易に絞り込むことができる。

【0239】

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。

【0240】

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。

【符号の説明】

【0241】

１ 情報処理装置
２ 端末装置
３ 外部装置
１０ 通信部
１１ 記憶部
１２ 処理部
２０ 利用者情報記憶部
２１ 取引対象情報記憶部
２２ コンテンツ記憶部
２３ ランキング用情報記憶部
３０ 取得部
３１ 算出部
３２ 受付部
３３ 生成部
３４ 提供部
１００ 情報処理システム

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【手続補正書】

【提出日】2022-07-19

【手続補正1】

【補正対象書類名】特許請求の範囲

【補正対象項目名】全文

【補正方法】変更

【補正の内容】

【特許請求の範囲】

【請求項1】

検索クエリに応じて提供される取引対象の情報に対する利用者の選択回数および前記取引対象の前記利用者による取引回数のうちの少なくとも１つを含む行動履歴の情報を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記行動履歴の情報に含まれる前記選択回数および前記取引回数のうちの少なくとも１つの情報に基づいて、前記取引対象のスペックに対するスコアであるスペックスコアを前記検索クエリで示される情報毎に算出する算出部と、を備える
ことを特徴とする情報処理装置。

【請求項2】

前記算出部は、
前記選択回数および前記取引回数のうちの少なくとも１つの回数が多い前記取引対象の情報に含まれるスペックほど前記スペックスコアを高くする
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

複数の前記スペックのうち前記スペックスコアが予め設定された条件を満たすスペックを有する複数の前記取引対象を順位付けしたランキング情報を生成する生成部と、
前記生成部によって生成された前記ランキング情報を前記利用者に提供する提供部と、を備える
ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記検索クエリを受け付ける受付部を備え、
前記生成部は、
前記検索クエリで示される情報毎の前記スペックスコアのうち前記受付部によって受け付けられた前記検索クエリで示される情報に対応するスペックスコアに基づいて、前記ランキング情報を生成する
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記生成部は、
互いに異なるスペック種別に属する複数の前記スペックの各々の前記ランキング情報を生成し、
前記提供部は、
複数の前記ランキング情報を予め設定されたスペック種別順で前記利用者に提供する
ことを特徴とする請求項３または４に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記算出部は、
前記取得部によって取得された前記行動履歴の情報に基づいて、前記取引対象のスペック種別に対するスコアである種別スコアを算出し、
前記生成部は、
互いに異なるスペック種別に属する複数の前記スペックの各々の前記ランキング情報を生成し、
前記提供部は、
複数の前記ランキング情報を前記種別スコアが高い順に前記利用者に提供する
ことを特徴とする請求項３または４に記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記提供部は、
複数の前記スペック種別を含むスペック一覧を前記利用者に提供し、前記スペック一覧のうち前記利用者に選択されたスペックに属する複数の前記取引対象の情報を前記利用者に提供し、
前記算出部は、
前記利用者による前記スペックの選択履歴に基づいて、前記スペックスコアおよび種別スコアのうちの少なくとも一方を補正する
ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。

【請求項8】

前記生成部は、
同一のスペック種別に属する複数の前記スペックの各々の前記ランキング情報を生成し、
前記提供部は、
複数の前記ランキング情報を前記スペックスコアが高い順に前記利用者に提供する
ことを特徴とする請求項３～７のいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項9】

前記生成部は、
同一の取引対象に対して複数の前記スペックが設定可能なスペック種別に属するスペックを前記ランキング情報の生成対象から除外する
ことを特徴とする請求項３～８のいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項10】

前記取引対象の情報は、
電子商取引において取引される取引対象の情報を含む
ことを特徴とする請求項１～９のいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項11】

コンピュータが実行する情報処理方法であって、
検索クエリに応じて提供される取引対象の情報に対する利用者の選択回数および前記取引対象の前記利用者による取引回数のうちの少なくとも１つを含む行動履歴の情報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前記行動履歴の情報に含まれる前記選択回数および前記取引回数のうちの少なくとも１つの情報に基づいて、前記取引対象のスペックに対するスコアであるスペックスコアを前記検索クエリで示される情報毎に算出する算出工程と、を含む
ことを特徴とする情報処理方法。

【請求項12】

検索クエリに応じて提供される取引対象の情報に対する利用者の選択回数および前記取引対象の前記利用者による取引回数のうちの少なくとも１つを含む行動履歴の情報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前記行動履歴の情報に含まれる前記選択回数および前記取引回数のうちの少なくとも１つの情報に基づいて、前記取引対象のスペックに対するスコアであるスペックスコアを前記検索クエリで示される情報毎に算出する算出手順と、をコンピュータに実行させる
ことを特徴とする情報処理プログラム。