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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2022-12-28
(45)【発行日】2023-01-12
(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム
(51)【国際特許分類】
G06F 16/28 20190101AFI20230104BHJP
G06F 16/2458 20190101ALI20230104BHJP
【ＦＩ】
G06F16/28
G06F16/2458
【請求項の数】
23
(21)【出願番号】P 2021044898
(22)【出願日】2021-03-18
(65)【公開番号】P2022144056
(43)【公開日】2022-10-03
【審査請求日】2021-08-19
【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第２項適用 公開日 令和２年６月１２日 令和３年４月１４日時点における本願に関連する検索エンジンＶａｌｄを公開するページ ｈｔｔｐｓ：／／ｖａｌｄ．ｖｄａａｓ．ｏｒｇ／ 公開日 令和３年１月１２日 令和３年４月１４日時点における本願に関連する検索エンジンＶａｌｄの説明書を公開するページ ｈｔｔｐｓ：／／ｇｉｔｈｕｂ．ｃｏｍ／ｖｄａａｓ／ｖａｌｄ
(73)【特許権者】
【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】加藤 優介
【審査官】原 秀人
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１９－２００７２４（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１２－０９３８２９（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２１－０２６５７６（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１１－０９０３５２（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０６Ｆ １６／００－１６／９５８
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
検索クエリを取得する取得部と、複数の検索対象のうち一部の検索対象からなるグラフを各々が有する複数のエージェントに、前記検索クエリを用いた近傍検索を要求する要求部と、
前記複数のエージェントの各々による前記検索クエリを用いた近傍検索の検索結果をマージするマージ処理により、前記検索クエリに対応する統合検索結果を生成する生成部と、
前記統合検索結果を提供する提供部と、
を備え、
前記要求部は、
前記複数のエージェントのうち少なくとも一部のエージェントの各々が有するグラフ間には検索対象に重複がある前記複数のエージェントに、前記検索クエリを用いた近傍検索を要求する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項2】
検索クエリを取得する取得部と、
複数の検索対象のうち一部の検索対象からなるグラフを各々が有する複数のエージェントに、前記検索クエリを用いた近傍検索を要求する要求部と、
前記複数のエージェントの各々による前記検索クエリを用いた近傍検索の検索結果をマージするマージ処理により、前記検索クエリに対応する統合検索結果を生成する生成部と、
前記統合検索結果を提供する提供部と、
を備え、
前記要求部は、
第１検索対象群からなる第１グラフを有する第１エージェントと、前記第１検索対象群のうち少なくとも１つの検索対象を含む第２検索対象群からなる第２グラフを有する第２エージェントとを含む前記複数のエージェントに、前記検索クエリを用いた近傍検索を要求する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項3】
検索クエリを取得する取得部と、
複数の検索対象のうち一部の検索対象からなるグラフを各々が有する複数のエージェントに、前記検索クエリを用いた近傍検索を要求する要求部と、
前記複数のエージェントの各々による前記検索クエリを用いた近傍検索の検索結果をマージするマージ処理により、前記検索クエリに対応する統合検索結果を生成する生成部と、
前記統合検索結果を提供する提供部と、
を備え、
前記生成部は、
前記複数のエージェントの各々の前記検索結果のうち、前記検索クエリとの距離が近い方から所定数の検索結果を選択することにより、前記統合検索結果を生成する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項4】
前記生成部は、前記複数のエージェントの各々から取得した順序に応じて前記検索結果を処理対象として前記マージ処理を行うことにより、前記統合検索結果を生成する
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、前記マージ処理の処理対象となった検索対象のうち、前記検索クエリに近い方から所定数の検索対象を含む結果候補リストであって、前記統合検索結果として用いられる結果候補リストのうち、前記検索クエリからの距離が最も遠い検索対象である最遠検索対象の前記検索クエリからの第１距離と、前記マージ処理の対象とする一の検索対象の前記検索クエリからの第２距離との比較に基づいて、前記結果候補リストから前記最遠検索対象を除外し、前記結果候補リストに前記一の検索対象を追加するか否かを判定する
ことを特徴とする請求項３または請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記生成部は、前記一の検索対象の前記第２距離が前記最遠検索対象の前記第１距離よりも短い場合、前記結果候補リストから前記最遠検索対象を除外し、前記結果候補リストに前記一の検索対象を追加する
ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記生成部は、前記マージ処理において処理対象となった検索対象を処理済み検索対象として管理し、前記一の検索対象が前記処理済み検索対象に含まれる場合、前記マージ処理の対象としない
ことを特徴とする請求項５または請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項8】
前記要求部は、各々が有するグラフに含まれる検索対象の和集合が前記複数の検索対象となる前記複数のエージェントに、前記検索クエリを用いた近傍検索を要求する
ことを特徴とする請求項１～７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項9】
前記取得部は、ユーザが利用する端末装置から前記検索クエリを取得し、
前記提供部は、
前記統合検索結果を前記端末装置に送信する
ことを特徴とする請求項１～８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項10】
前記要求部は、前記複数のエージェントの各々に対応する外部装置に前記検索クエリを送信することにより、前記検索クエリを用いた近傍検索を要求し、
前記生成部は、
前記外部装置から取得した前記検索結果に基づいて、前記検索クエリに対応する統合検索結果を生成する
ことを特徴とする請求項１～９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項11】
前記取得部は、新たに追加される検索対象である新規追加検索対象の情報を取得し、
前記要求部は、
前記複数のエージェントのうち一部のエージェントに、前記新規追加検索対象のグラフへの追加を要求する
ことを特徴とする請求項１～１０のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項12】
前記要求部は、前記複数のエージェントのうち記憶領域の使用状況に応じて決定される前記一部のエージェントに、前記新規追加検索対象のグラフへの追加を要求する
ことを特徴とする請求項１１に記載の情報処理装置。
【請求項13】
前記要求部は、前記複数のエージェントのうち記憶領域の使用状況に応じて決定される前記複数のエージェントのランキングに基づいて、前記新規追加検索対象のグラフへの追加を要求する
ことを特徴とする請求項１１または請求項１２に記載の情報処理装置。
【請求項14】
前記要求部は、前記複数のエージェントの各々に対応するノードの記憶領域の使用状況に応じて決定される前記一部のエージェントに、前記新規追加検索対象のグラフへの追加を要求する
ことを特徴とする請求項１１～１３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項15】
前記要求部は、前記複数のエージェントの各々に対応するノードの記憶領域の使用状況に応じて決定される前記ノードのランキングに基づいて、前記新規追加検索対象のグラフへの追加を要求する
ことを特徴とする請求項１１～１４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項16】
前記要求部は、記憶領域の使用率が低いノードに対応するエージェントから順に付されたランキングに基づいて、前記新規追加検索対象のグラフへの追加を要求する
ことを特徴とする請求項１１～１５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項17】
前記要求部は、検索対象が類似性に応じてエッジで連結されたグラフを各々が有する前記複数のエージェントに、前記検索クエリを用いた近傍検索を要求する
ことを特徴とする請求項１～１６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項18】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、検索クエリを取得する取得工程と、
複数の検索対象のうち一部の検索対象からなるグラフを各々が有する複数のエージェントに、前記検索クエリを用いた近傍検索を要求する要求工程と、
前記複数のエージェントの各々による前記検索クエリを用いた近傍検索の検索結果をマージするマージ処理により、前記検索クエリに対応する統合検索結果を生成する生成工程と、
前記統合検索結果を提供する提供工程と、
を含み、
前記要求工程は、
前記複数のエージェントのうち少なくとも一部のエージェントの各々が有するグラフ間には検索対象に重複がある前記複数のエージェントに、前記検索クエリを用いた近傍検索を要求する
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項19】
検索クエリを取得する取得手順と、複数の検索対象のうち一部の検索対象からなるグラフを各々が有する複数のエージェントに、前記検索クエリを用いた近傍検索を要求する要求手順と、
前記複数のエージェントの各々による前記検索クエリを用いた近傍検索の検索結果をマージするマージ処理により、前記検索クエリに対応する統合検索結果を生成する生成手順と、
前記統合検索結果を提供する提供手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記要求手順は、
前記複数のエージェントのうち少なくとも一部のエージェントの各々が有するグラフ間には検索対象に重複がある前記複数のエージェントに、前記検索クエリを用いた近傍検索を要求する
ことを特徴とする情報処理プログラム。
【請求項20】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
検索クエリを取得する取得工程と、
複数の検索対象のうち一部の検索対象からなるグラフを各々が有する複数のエージェントに、前記検索クエリを用いた近傍検索を要求する要求工程と、
前記複数のエージェントの各々による前記検索クエリを用いた近傍検索の検索結果をマージするマージ処理により、前記検索クエリに対応する統合検索結果を生成する生成工程と、
前記統合検索結果を提供する提供工程と、
を含み、
前記要求工程は、
第１検索対象群からなる第１グラフを有する第１エージェントと、前記第１検索対象群のうち少なくとも１つの検索対象を含む第２検索対象群からなる第２グラフを有する第２エージェントとを含む前記複数のエージェントに、前記検索クエリを用いた近傍検索を要求する
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項21】
検索クエリを取得する取得手順と、
複数の検索対象のうち一部の検索対象からなるグラフを各々が有する複数のエージェントに、前記検索クエリを用いた近傍検索を要求する要求手順と、
前記複数のエージェントの各々による前記検索クエリを用いた近傍検索の検索結果をマージするマージ処理により、前記検索クエリに対応する統合検索結果を生成する生成手順と、
前記統合検索結果を提供する提供手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記要求手順は、
第１検索対象群からなる第１グラフを有する第１エージェントと、前記第１検索対象群のうち少なくとも１つの検索対象を含む第２検索対象群からなる第２グラフを有する第２エージェントとを含む前記複数のエージェントに、前記検索クエリを用いた近傍検索を要求する
ことを特徴とする情報処理プログラム。
【請求項22】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
検索クエリを取得する取得工程と、
複数の検索対象のうち一部の検索対象からなるグラフを各々が有する複数のエージェントに、前記検索クエリを用いた近傍検索を要求する要求工程と、
前記複数のエージェントの各々による前記検索クエリを用いた近傍検索の検索結果をマージするマージ処理により、前記検索クエリに対応する統合検索結果を生成する生成工程と、
前記統合検索結果を提供する提供工程と、
を含み、
前記生成工程は、
前記複数のエージェントの各々の前記検索結果のうち、前記検索クエリとの距離が近い方から所定数の検索結果を選択することにより、前記統合検索結果を生成する
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項23】
検索クエリを取得する取得手順と、
複数の検索対象のうち一部の検索対象からなるグラフを各々が有する複数のエージェントに、前記検索クエリを用いた近傍検索を要求する要求手順と、
前記複数のエージェントの各々による前記検索クエリを用いた近傍検索の検索結果をマージするマージ処理により、前記検索クエリに対応する統合検索結果を生成する生成手順と、
前記統合検索結果を提供する提供手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記生成手順は、
前記複数のエージェントの各々の前記検索結果のうち、前記検索クエリとの距離が近い方から所定数の検索結果を選択することにより、前記統合検索結果を生成する
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、及び情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来、種々の情報を探索（検索）する技術が提供されている。例えば、所定の検索対象の検索を行うために、検索対象に対応するノードがエッジにより連結されたグラフを用いて近傍検索を行う技術が提供されている。また、このような技術は、例えば画像検索等に用いられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特許第６２９３３３５号公報
【文献】特許第６３００９８２号公報
【文献】特開２０１０－７９８７１号公報
【非特許文献】
【0004】
【文献】岩崎雅二郎 "木構造型インデックスを利用した近似k最近傍グラフによる近傍検索", 情報処理学会論文誌, 2011/2, Vol. 52, No. 2. pp.817-828.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
しかし、上記の従来技術では、検索サービスを提供するという観点においては改善の余地がある。例えば、上記従来技術では、検索サービスを提供する際の装置構成等については考慮されておらず、多数の検索対象を一つのグラフとして構成して検索を行う場合、処理時間が長くなる等、適切に検索サービスを提供することが難しい場合がある。そのため、適切な検索サービスを提供することが望まれている。
【0006】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、適切な検索サービスを提供する情報処理装置、情報処理方法、及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】
【0007】
本願に係る情報処理装置は、検索クエリを取得する取得部と、複数の検索対象のうち一部の検索対象からなるグラフを各々が有する複数のエージェントに、前記検索クエリを用いた近傍検索を要求する要求部と、前記複数のエージェントの各々による前記検索クエリを用いた近傍検索の検索結果をマージすることにより、前記検索クエリに対応する統合検索結果を生成する生成部と、前記統合検索結果を提供する提供部と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【0008】
実施形態の一態様によれば、適切な検索サービスを提供することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【発明を実施するための形態】
【0010】
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及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、及び情報処理プログラムが限定されるものではない。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。
【0011】
（実施形態）
〔１．情報処理〕
図１を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理システムによる処理の一例を示す図である。図１では、ユーザが利用する端末装置１０からの要求に応じて、情報処理装置１００が端末装置１０に所定数（例えば１０や１００等の任意の数。以下「提供数」ともいう）の検索結果を提供する場合を一例として示す。具体的には、図１では、検索クエリを用いた複数のエージェント５０の検索結果をマージした検索結果（「統合検索結果」ともいう）を情報処理装置１００が生成し、生成した統合検索結果を端末装置１０へ提供する場合を示す。
〔１．情報処理〕
図１を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理システムによる処理の一例を示す図である。図１では、ユーザが利用する端末装置１０からの要求に応じて、情報処理装置１００が端末装置１０に所定数（例えば１０や１００等の任意の数。以下「提供数」ともいう）の検索結果を提供する場合を一例として示す。具体的には、図１では、検索クエリを用いた複数のエージェント５０の検索結果をマージした検索結果（「統合検索結果」ともいう）を情報処理装置１００が生成し、生成した統合検索結果を端末装置１０へ提供する場合を示す。
【0012】
以下では、画像情報（単に「画像」ともいう）を検索対象とする場合を一例として説明するが、検索対象は、動画情報、音声情報、文字情報等の他の対象であってもよい。すなわち、検索対象は、ベクトルとして表現可能であれば、どのような情報であってもよい。
【0013】
まず、情報処理システム１の機能構成について説明する。図１に示すように、情報処理システム１は、端末装置１０と、第１ノード２０ａ、第２ノード２０ｂ、第３ノード２０ｃ等の複数のノード２０と、情報処理装置１００とが含まれる。以下では、第１ノード２０ａ、第２ノード２０ｂ、第３ノード２０ｃ等について、特に区別なく説明する場合には、ノード２０と記載する。またノード２０の装置構成等については後述する。
【0014】
図１の例では、第１ノード２０ａには、エージェント５０ａ、５０ｂ等の複数のエージェント５０が含まれる。また、第２ノード２０ｂには、エージェント５０ｃ、５０ｄ等の複数のエージェント５０が含まれる。また、第３ノード２０ｃには、エージェント５０ｅ等の複数のエージェント５０が含まれる。以下では、エージェント５０ａ、５０ｂ、５０ｃ、５０ｄ、５０ｅ等について、特に区別なく説明する場合には、エージェント５０と記載する。例えば、エージェント５０は、検索クエリを対象としてグラフを用いた近傍検索を行うソフトウェアエージェントを示す。なお、情報処理システム１の装置構成については後述する。
【0015】
ここで、各エージェント５０が有するグラフについて説明する。エージェント５０は、検索対象が類似性に応じてエッジで連結されたグラフを各々が有する。図１では、エージェント５０ａは、グラフＧＲ１を有する。
【0016】
グラフＧＲ１中の点（黒丸）は、グラフＧＲ１に含まれる検索対象（「オブジェクト」ともいう）を示す。図１では、グラフＧＲ１に含まれる検索対象のうち一部を図示するが図示した検索対象以外にも多数の検索対象が含まれる。例えば、グラフＧＲ１中の各点の距離が各点に対応する検索対象（オブジェクト）の類似度を示す。この場合、グラフＧＲ１中の各点に対応する検索対象（オブジェクト）は、その距離が近い程類似していることを示す。
【0017】
また、グラフＧＲ１中の点（黒丸）間を接続する直線がオブジェクト間を連結するエッジを示す。図１の例では、説明を簡単にするために、オブジェクト間が無向（双方向）エッジ（以下単に「エッジ」ともいう）により連結される場合を示す。なお、ここでいう無向エッジとは、連結されたオブジェクト間を双方向にデータを辿ることができるエッジを意味する。例えば、左上の点と中央の点との間は点線で接続されており、左上の点に対応するオブジェクトと中央の点に対応するオブジェクトとの間はエッジで連結されており、双方向に辿ることができることを示す。なお、図１の例では、一部のエッジのみを図示するが、図示したエッジ以外にも多数のエッジが含まれる。例えばグラフＧＲ１は、ｋ近傍グラフ（k-nearest neighbor graph）であるものとする。なお、グラフＧＲ１は、種々のグラフであってもよい。
【0018】
また、グラフのエッジは、無向エッジに限らず、有向エッジであってもよい。有向エッジの場合、有向エッジの参照元となっているオブジェクトから参照先のオブジェクトへのみ辿ることができる。例えば、２つのオブジェクト間が、一方を参照元とし他方を参照先とする第１エッジ、及び一方を参照先とし他方を参照元とする第２エッジの２つの有向エッジで連結されている場合、その２つのオブジェクト間が無向（双方向）エッジで連結された状態と同じ状態である。
【0019】
なお、グラフＧＲ１等のグラフについての詳細な説明は省略する。また、上述したグラフの説明は後述するグラフＧＲ２～ＧＲ５についても同様であるため、以下では説明を省略する。
【0020】
また、エージェント５０ｂは、グラフＧＲ２を有し、エージェント５０ｃは、グラフＧＲ３を有し、エージェント５０ｄは、グラフＧＲ４を有し、エージェント５０ｅは、グラフＧＲ５を有する。以下では、グラフＧＲ１～ＧＲ５等について、特に区別なく説明する場合には、グラフＧＲと記載する。各グラフＧＲは、検索対象全体（図１では検索対象となる全画像）のうち一部の検索対象を含む。各グラフＧＲに含まれる検索対象の和集合が検索対象全体（図１では検索対象となる全画像）となる。例えば、グラフＧＲ１～ＧＲ５の各々に含まれる検索対象の和集合が検索対象全体（図１では検索対象となる全画像）となる。
【0021】
一部のグラフＧＲ間には検索対象に重複がある。例えば、グラフＧＲ１～ＧＲ５の各々には検索対象に重複がある。例えば、グラフＧＲ２と、グラフＧＲ４とには同じ検索対象が含まれる。図１の例では、グラフＧＲ２と、グラフＧＲ４とには同じオブジェクトが冗長して含まれる。なお、検索対象（オブジェクト）を冗長させる点を含めグラフＧＲの生成例については後述する。以下では、図１を用いて情報処理システム１の処理の全体概要を説明する。
【0022】
まず、情報処理装置１００は、端末装置１０から検索クエリＱＥ１を取得する（ステップＳ１０）。図１では、端末装置１０が検索クエリＱＥ１を情報処理装置１００に送信することにより、情報処理装置１００は、端末装置１０から検索クエリＱＥ１を受信する。図１では説明を簡単にするために、画像がベクトルに変換されたベクトルデータである検索クエリＱＥ１を端末装置１０から情報処理装置１００が取得する場合を示すが、情報処理装置１００は、端末装置１０から画像を取得し、取得した画像をベクトルに変換し検索クエリＱＥ１を取得してもよいが、この点については後述する。
【0023】
検索クエリＱＥ１を取得した情報処理装置１００は、複数のエージェント５０に、検索クエリＱＥ１を用いた近傍検索を要求する。そして、情報処理装置１００は、複数のエージェントの各々による検索クエリＱＥ１を用いた近傍検索の検索結果を取得する。この点について以下図１の例を基に説明する。
【0024】
図１の例では、情報処理装置１００は、エージェント５０ａに検索クエリＱＥ１を用いた近傍検索を要求する（ステップＳ１１－１）。情報処理装置１００から検索クエリＱＥ１を用いた近傍検索の要求を受け付けたエージェント５０ａは、グラフＧＲ１を用いた検索処理を実行する。
【0025】
ここで、エージェント５０ａ等の各エージェント５０は、図１２に示すような処理により、検索クエリＱＥ１に対応する検索結果を生成する。例えば、エージェント５０ａは、グラフＧＲ１を用いて図１２に示すような（検索）処理を行うことにより、検索クエリＱＥ１に対応する検索結果を所定数だけグラフＧＲ１から抽出する。なお、上記は一例に過ぎず、各エージェント５０は、検索処理を実行可能であれば、どのような手法により検索処理を実行してもよい。例えば、各エージェント５０は、非特許文献１に開示される手法により検索処理を実行してもよい。
【0026】
図１の例では、エージェント５０ａは、グラフＧＲ１を用いて検索クエリＱＥ１に対応する検索結果ＲＳ１を生成する。エージェント５０ａは、提供数の検索対象をグラフＧＲ１から抽出することにより、提供数の検索対象を含む検索結果ＲＳ１を生成する。そして、エージェント５０ａは、検索結果ＲＳ１を情報処理装置１００へ送信する（ステップＳ１２－１）。エージェント５０ａは、提供数の検索対象からなる検索結果ＲＳ１を情報処理装置１００へ送信する。
【0027】
また、情報処理装置１００は、エージェント５０ｂに検索クエリＱＥ１を用いた近傍検索を要求する（ステップＳ１１－２）。情報処理装置１００から検索クエリＱＥ１を用いた近傍検索の要求を受け付けたエージェント５０ｂは、グラフＧＲ２を用いた検索処理を実行する。図１の例では、エージェント５０ｂは、グラフＧＲ２を用いて検索クエリＱＥ１に対応する検索結果ＲＳ２を生成する。例えば、エージェント５０ｂは、図１２に示すような処理により、提供数の検索対象をグラフＧＲ２から抽出することにより、提供数の検索対象を含む検索結果ＲＳ２を生成する。そして、エージェント５０ｂは、検索結果ＲＳ２を情報処理装置１００へ送信する（ステップＳ１２－２）。エージェント５０ｂは、提供数の検索対象からなる検索結果ＲＳ２を情報処理装置１００へ送信する。
【0028】
また、情報処理装置１００は、エージェント５０ｃに検索クエリＱＥ１を用いた近傍検索を要求する（ステップＳ１１－３）。情報処理装置１００から検索クエリＱＥ１を用いた近傍検索の要求を受け付けたエージェント５０ｃは、グラフＧＲ３を用いた検索処理を実行する。図１の例では、エージェント５０ｃは、グラフＧＲ３を用いて検索クエリＱＥ１に対応する検索結果ＲＳ３を生成する。例えば、エージェント５０ｃは、図１２に示すような処理により、提供数の検索対象をグラフＧＲ３から抽出することにより、提供数の検索対象を含む検索結果ＲＳ３を生成する。そして、エージェント５０ｃは、検索結果ＲＳ３を情報処理装置１００へ送信する（ステップＳ１２－３）。エージェント５０ｃは、提供数の検索対象からなる検索結果ＲＳ３を情報処理装置１００へ送信する。
【0029】
また、情報処理装置１００は、エージェント５０ｄに検索クエリＱＥ１を用いた近傍検索を要求する（ステップＳ１１－４）。情報処理装置１００から検索クエリＱＥ１を用いた近傍検索の要求を受け付けたエージェント５０ｄは、グラフＧＲ４を用いた検索処理を実行する。図１の例では、エージェント５０ｄは、グラフＧＲ４を用いて検索クエリＱＥ１に対応する検索結果ＲＳ４を生成する。例えば、エージェント５０ｄは、図１２に示すような処理により、提供数の検索対象をグラフＧＲ４から抽出することにより、提供数の検索対象を含む検索結果ＲＳ４を生成する。そして、エージェント５０ｄは、検索結果ＲＳ４を情報処理装置１００へ送信する（ステップＳ１２－４）。エージェント５０ｄは、提供数の検索対象からなる検索結果ＲＳ４を情報処理装置１００へ送信する。
【0030】
また、情報処理装置１００は、エージェント５０ｅに検索クエリＱＥ１を用いた近傍検索を要求する（ステップＳ１１－５）。情報処理装置１００から検索クエリＱＥ１を用いた近傍検索の要求を受け付けたエージェント５０ｅは、グラフＧＲ５を用いた検索処理を実行する。図１の例では、エージェント５０ｅは、グラフＧＲ５を用いて検索クエリＱＥ１に対応する検索結果ＲＳ５を生成する。例えば、エージェント５０ｅは、図１２に示すような処理により、提供数の検索対象をグラフＧＲ５から抽出することにより、提供数の検索対象を含む検索結果ＲＳ５を生成する。そして、エージェント５０ｅは、検索結果ＲＳ５を情報処理装置１００へ送信する（ステップＳ１２－５）。エージェント５０ｅは、提供数の検索対象からなる検索結果ＲＳ５を情報処理装置１００へ送信する。
【0031】
なお、ステップＳ１１－１～Ｓ１１－５は、処理を説明するためのものであり、ステップＳ１１－１～Ｓ１１－５のいずれが先に行われてもよい。以下、ステップＳ１１－１～Ｓ１１－５を区別せずに説明する場合、ステップＳ１１と総称する。また、ステップＳ１２－１～Ｓ１２－５は、処理を説明するためのものであり、各々が対応するステップＳ１１よりも後であれば、ステップＳ１２－１～Ｓ１２－５のいずれが先に行われてもよい。以下、ステップＳ１２－１～Ｓ１２－５を区別せずに説明する場合、ステップＳ１２と総称する。また、ステップＳ１２において検索結果を受領した順に後述するステップＳ１３の処理対象とするがこの点についての詳細は後述する。
【0032】
ステップＳ１１での要求に応じた各エージェント５０の検索結果をステップＳ１２で受信した情報処理装置１００は、各エージェント５０の検索結果をマージするマージ処理により、検索クエリＲＳ１に対応する統合検索結果ＭＲ１を生成する（ステップＳ１３）。図１では、各エージェント５０から検索結果ＲＳ１～ＲＳ５を取得した情報処理装置１００は、検索結果ＲＳ１～ＲＳ５をマージするマージ処理により、検索クエリＲＳ１に対応する統合検索結果ＭＲ１を生成する。情報処理装置１００は、検索結果ＲＳ１～ＲＳ５を対象として、検索結果ＲＳ１～ＲＳ５に含まれる検索対象のうち、検索クエリＱＥ１に近い（近似する）方から提供数の検索結果を統合検索結果ＭＲ１として用いる。情報処理装置１００は、検索結果ＲＳ１～ＲＳ５のうち、検索クエリＱＥ１との距離が近い方から提供数の検索結果を選択することにより、統合検索結果ＭＲ１を生成する。なお、情報処理装置１００が行うマージ処理の具体例については後述する。
【0033】
そして、情報処理装置１００は、生成した統合検索結果ＭＲ１を端末装置１０へ提供する（ステップＳ１４）。例えば、情報処理装置１００は、生成した統合検索結果ＭＲ１に対応する画像群を端末装置１０へ送信する。情報処理装置１００は、統合検索結果ＭＲ１に含まれる各ベクトルデータに対応する画像を記憶部１２０（図３参照）に記憶された画像群から選択して、その画像群を統合検索結果として端末装置１０へ送信してもよい。
【0034】
上述したように、情報処理装置１００は、複数の検索対象のうち一部の検索対象からなるグラフを各々が有する各エージェント５０の検索結果をマージした統合検索結果を生成す、提供することにより、適切な検索サービスを提供することができる。情報処理システム１は、各エージェント５０に検索対象全体ではなく、分散して検索対象を配置することにより、一つのグラフが多数の検索対象を含むことを抑制することができる。これにより、情報処理システム１は、検索対象が膨大（例えば数億や数百億等）になった場合であっても、処理負荷の分散、処理時間の短縮などを実現することができる。
【0035】
〔１－１．検索結果〕
また、情報処理装置１００は、統合検索結果を所望の条件に基づいて、フィルタリングしてもよい。例えば、情報処理装置１００は、統合検索結果のうち、所望のスコア（ＣＶＲ（Conversion Rate）等）が高い方から順に、統合検索結果の順序を並び替えてもよい。また、情報処理装置１００は、統合検索結果のうち一部の検索結果を削除してもよいし、統合検索結果に新たな検索結果を追加してもよい。
また、情報処理装置１００は、統合検索結果を所望の条件に基づいて、フィルタリングしてもよい。例えば、情報処理装置１００は、統合検索結果のうち、所望のスコア（ＣＶＲ（Conversion Rate）等）が高い方から順に、統合検索結果の順序を並び替えてもよい。また、情報処理装置１００は、統合検索結果のうち一部の検索結果を削除してもよいし、統合検索結果に新たな検索結果を追加してもよい。
【0036】
また、情報処理装置１００は、統合検索結果のうち、所望のスコア（ＣＶＲ等）が所定の閾値以上である検索結果を検索クエリとして、検索処理を行ってもよい。この場合、情報処理装置１００は、全検索処理のうち、所望のスコア（ＣＶＲ等）が高い方から順に所定数の検索結果をユーザに提供してもよい。
【0037】
〔１－２．検索クエリ〕
なお、情報処理装置１００が端末装置１０から取得する検索クエリは画像自体であってもよいし、画像をベクトル化したデータ（ベクトルデータ）であってもよい。例えば、情報処理装置１００は、画像をベクトルに変換するモデル（変換モデル）を有し、変換モデルにより端末装置１０から受信した画像をベクトル化したベクトルデータを検索クエリとして取得する。この場合、例えば、情報処理装置１００は、変換モデルを切り替えることにより、所望の対象物（例えば顔や文字等の任意の対象物）に特化した検索を行うことができる。
なお、情報処理装置１００が端末装置１０から取得する検索クエリは画像自体であってもよいし、画像をベクトル化したデータ（ベクトルデータ）であってもよい。例えば、情報処理装置１００は、画像をベクトルに変換するモデル（変換モデル）を有し、変換モデルにより端末装置１０から受信した画像をベクトル化したベクトルデータを検索クエリとして取得する。この場合、例えば、情報処理装置１００は、変換モデルを切り替えることにより、所望の対象物（例えば顔や文字等の任意の対象物）に特化した検索を行うことができる。
【0038】
また、例えば、端末装置１０は、画像をベクトルに変換するモデル（変換モデル）を有し、類似画像を所望する画像をベクトル化したベクトルデータを情報処理装置１００に送信してもよい。この場合、情報処理装置１００は、画像をベクトル化したベクトルデータを検索クエリとして端末装置１０から取得する。
【0039】
〔１－３．システム構成〕
図１で示した情報処理システム１は一例に過ぎず、上述した検索処理を実現可能であれば、どのような構成であってもよく、情報処理システム１の装置の構成の一例を、図２を用いて以下に説明する。
図１で示した情報処理システム１は一例に過ぎず、上述した検索処理を実現可能であれば、どのような構成であってもよく、情報処理システム１の装置の構成の一例を、図２を用いて以下に説明する。
【0040】
〔２．情報処理システムの構成〕
上述した検索処理を行う情報処理システム１の装置構成の一例について、図２を用いて説明する。図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。図２に示すように、情報処理システム１は、情報処理装置１００と、複数のノード２０と、端末装置１０とが含まれる。なお、図２に示した情報処理システム１には、複数台の情報処理装置１００や、複数台の端末装置１０等が含まれてもよい。
上述した検索処理を行う情報処理システム１の装置構成の一例について、図２を用いて説明する。図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。図２に示すように、情報処理システム１は、情報処理装置１００と、複数のノード２０と、端末装置１０とが含まれる。なお、図２に示した情報処理システム１には、複数台の情報処理装置１００や、複数台の端末装置１０等が含まれてもよい。
【0041】
また、情報処理装置１００は、複数のノード２０及び端末装置１０とは所定のネットワーク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。例えば、ノード２０に含まれるサーバ装置２００の少なくとも１つが情報処理装置１００と通信可能であり、そのノード２０に含まれるサーバ装置２００のいずれかが情報処理装置１００とが通信してもよいし、ノード２０に含まれる各サーバ装置２００と通信可能であってもよい。
【0042】
端末装置１０は、ユーザによって利用される情報処理装置である。端末装置１０は、ユーザによる種々の操作を受け付ける。なお、以下では、端末装置１０をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザを端末装置１０と読み替えることもできる。なお、上述した端末装置１０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等により実現される。図１に示す例では、端末装置１０がノートパソコンである場合を示す。
【0043】
図２の例では、各ノード２０は、サーバ装置２００により構成される。サーバ装置２００は、検索処理を実行するコンピュータである。なお、図１で示したエージェント５０の機能を実現可能であれば、各ノード２０におけるサーバ装置２００の数や構成は任意の態様が採用可能である。図２の例では各ノード２０について１台のサーバ装置２００のみを図示するが、各ノード２０には複数台のサーバ装置２００が含まれてもよい。すなわち、各ノード２０は、複数のサーバ装置２００による構成であっても、１つのサーバ装置２００による構成であってもよい。すなわち、各ノード２０は、任意の装置構成であってもよい。サーバ装置２００は、タワー型のサーバ（タワーサーバ）、ラック型のサーバ（ラックマウント型サーバ）、ブレード型のサーバ（ブレードサーバ）等の任意の態様が採用可能である。また、ノード２０に含まれるサーバ装置２００を特に区別することなく説明する場合、ノード２０と記載する場合がある。
【0044】
なお、上記は一例に過ぎず、ノード２０は、種々の装置構成であってもよい。例えば、ノード２０は、共通するメモリマップ（対応表）を使ってメモリにアクセスしている処理単位であってもよい。例えば、ノード２０は、同じメモリアクセス空間を使用している、すなわち１つのアドレス空間を共有している構成の単位であってもよい。例えば、ノード２０は、分散コンピューティングの技術を用いて実現されてもよい。例えば、ノード２０は、概念的に一つの処理単位とみなされる装置（群）を示す。
【0045】
情報処理装置１００は、検索クエリを用いた近傍検索を複数のエージェントに要求するし、複数のエージェントの各々による検索クエリを用いた近傍検索の検索結果をマージするマージ処理により、検索クエリに対応する統合検索結果を生成するコンピュータである。情報処理装置１００は、複数のエージェントの各々に対応するサーバ装置２００から検索クエリを用いた近傍検索の検索結果を受信する。情報処理装置１００は、複数のエージェントの各々に対応するサーバ装置２００から受信した検索結果を用いて統合検索結果を生成する。そして、情報処理装置１００は、検索クエリの送信元となる端末装置１０に、生成した統合検索結果を送信する。情報処理装置１００は、ユーザが利用する端末装置１０からの要求に応じた検索結果を端末装置１０へ提供する。
【0046】
〔３．情報処理装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、情報処理装置１００は、情報処理装置１００の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。
次に、図３を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、情報処理装置１００は、情報処理装置１００の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。
【0047】
（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、所定の通信網（ネットワーク）と有線または無線で接続され、端末装置１０との間で情報の送受信を行う。
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、所定の通信網（ネットワーク）と有線または無線で接続され、端末装置１０との間で情報の送受信を行う。
【0048】
（記憶部１２０）
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。実施形態に係る記憶部１２０は、図３に示すように、検索処理情報記憶部１２１を有する。なお、記憶部１２０は、検索処理情報記憶部１２１の情報に限らず、様々な情報を記憶してもよい。記憶部１２０は、サーバ装置２００等の外部装置に関する各種情報を記憶してもよい。例えば、記憶部１２０は、エージェントやノード等の処理状況を示す情報を記憶してもよい。例えば、記憶部１２０は、エージェントやノード等の記憶領域の使用状況を示す情報を記憶する。例えば、記憶部１２０は、ノードの記憶領域の使用率を示す情報、そのノードに含まれる各エージェントによる記憶領域の使用率を示す情報を記憶する。
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。実施形態に係る記憶部１２０は、図３に示すように、検索処理情報記憶部１２１を有する。なお、記憶部１２０は、検索処理情報記憶部１２１の情報に限らず、様々な情報を記憶してもよい。記憶部１２０は、サーバ装置２００等の外部装置に関する各種情報を記憶してもよい。例えば、記憶部１２０は、エージェントやノード等の処理状況を示す情報を記憶してもよい。例えば、記憶部１２０は、エージェントやノード等の記憶領域の使用状況を示す情報を記憶する。例えば、記憶部１２０は、ノードの記憶領域の使用率を示す情報、そのノードに含まれる各エージェントによる記憶領域の使用率を示す情報を記憶する。
【0049】
また、記憶部１２０は、検索対象としてのオブジェクト（例えば画像）とそのオブジェクトが変換されたベクトルデータとを対応付けて記憶する。例えば、記憶部１２０は、検索対象全体（図１では検索対象となる全画像）の各々と各検索対象が変換されたベクトルデータとを対応付けて記憶する。
【0050】
（検索処理情報記憶部１２１）
実施形態に係る検索処理情報記憶部１２１は、情報処理システム１における検索処理に関する各種情報を記憶する。図４は、実施形態に係る検索処理情報記憶部の一例を示す図である。図４に、実施形態に係る検索処理情報記憶部１２１の一例を示す。図４の例では、検索処理情報記憶部１２１は、「検索クエリ」、「統合検索結果」、「エージェント」、「検索結果」、「類似度」といった項目が含まれる。
実施形態に係る検索処理情報記憶部１２１は、情報処理システム１における検索処理に関する各種情報を記憶する。図４は、実施形態に係る検索処理情報記憶部の一例を示す図である。図４に、実施形態に係る検索処理情報記憶部１２１の一例を示す。図４の例では、検索処理情報記憶部１２１は、「検索クエリ」、「統合検索結果」、「エージェント」、「検索結果」、「類似度」といった項目が含まれる。
【0051】
「検索クエリ」は、検索処理に用いられたクエリを示す。「検索クエリ」は、類似する検索対象を検索する対象となる画像やテキスト等の様々なオブジェクトを示す。図４の例では「検索クエリ」を「ＱＥ１」といった抽象的な符号で図示するが、例えば検索処理により類似する検索対象を検索する対象となるオブジェクト（例えばベクトルデータ）等の具体的なデータ（情報）であるものとする。また、各検索クエリを識別するための識別情報（検索クエリＩＤ）が各検索クエリに対応付けられて記憶されてもよい。
【0052】
「統合検索結果」は、統合検索結果を示す。図４の例では「統合検索結果」を「ＭＲ１」といった抽象的な符号で図示するが、検索結果として提供される検索対象群であるものとする。また、「統合検索結果」には、統合検索結果として提供される各検索対象を識別するための識別情報（検索対象ＩＤ）が記憶されてもよい。
【0053】
「エージェント」は、エージェントを示す。「エージェント」は、対応する統合検索結果を生成するために用いられた検索結果の提供元となるエージェントを示す。図４の例では「エージェント」を「５０ａ」等の抽象的な符号で図示するが、各エージェントと特定可能であれば、どのような情報であってもよい。
【0054】
「検索結果」は、対応する検索クエリを用いて検索結果を示す。「検索結果」は、対応する検索クエリを用いて、対応するエージェントが行った検索処理の結果を示す。図４の例では「検索結果」を「ＲＳ１」といった抽象的な符号で図示するが、検索結果として提供される検索対象群であるものとする。また、「検索結果」には、検索結果として提供される各検索対象を識別するための識別情報（検索対象ＩＤ）が記憶されてもよい。
【0055】
図４の例では、検索クエリＱＥ１を用いてエージェント５０ａ、５０ｂ、５０ｃ、５０ｄ、５０ｅなどの各エージェントが行った検索処理の結果を用いて、統合検索結果ＭＲ１が生成されたことを示す。例えば、検索クエリＱＥ１を用いたエージェント５０ａの検索結果は検索結果ＲＳ１であり、検索クエリＱＥ１を用いたエージェント５０ｂの検索結果は検索結果ＲＳ２である。また、検索クエリＱＥ１を用いたエージェント５０ｃ、５０ｄ、５０ｅの各々の検索結果は検索結果ＲＳ３、ＲＳ４、ＲＳ５であることを示す。そして、検索クエリＱＥ１を用いた統合検索結果ＭＲ１は、検索結果ＲＳ１～ＲＳ５を用いて生成されたことを示す。
【0056】
なお、検索処理情報記憶部１２１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、検索処理情報記憶部１２１は、各エージェントが検索に用いたグラフに関する情報を記憶してもよい。
【0057】
（制御部１３０）
図３の説明に戻って、制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理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の説明に戻って、制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理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。
【0058】
図３に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、要求部１３２と、生成部１３３と、決定部１３４と、提供部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。
【0059】
（取得部１３１）
取得部１３１は、各種情報を取得する。例えば、取得部１３１は、記憶部１２０から各種情報を取得する。例えば、取得部１３１は、検索処理情報記憶部１２１等から各種情報を取得する。また、取得部１３１は、各種情報を外部の情報処理装置から取得する。取得部１３１は、端末装置１０やサーバ装置２００から各種情報を取得する。取得部１３１は、通信部１１０を介して、端末装置１０やサーバ装置２００から情報を受信する。
取得部１３１は、各種情報を取得する。例えば、取得部１３１は、記憶部１２０から各種情報を取得する。例えば、取得部１３１は、検索処理情報記憶部１２１等から各種情報を取得する。また、取得部１３１は、各種情報を外部の情報処理装置から取得する。取得部１３１は、端末装置１０やサーバ装置２００から各種情報を取得する。取得部１３１は、通信部１１０を介して、端末装置１０やサーバ装置２００から情報を受信する。
【0060】
取得部１３１は、検索クエリを取得する。取得部１３１は、ユーザが利用する端末装置１０から検索クエリを取得する。取得部１３１は、新たに追加される検索対象である新規追加検索対象の情報を取得する。
【0061】
（要求部１３２）
要求部１３２は、各種要求を行う。要求部１３２は、外部の情報処理装置からの情報や記憶部１２０に記憶された情報に基づいて、各種情報を要求する。要求部１３２は、検索処理情報記憶部１２１に記憶された情報に基づいて、各種情報を要求する。要求部１３２は、端末装置１０やサーバ装置２００へ各種要求を行う。要求部１３２は、通信部１１０を介して端末装置１０やサーバ装置２００へ情報を送信することにより、端末装置１０やサーバ装置２００へ各種要求を行う。
要求部１３２は、各種要求を行う。要求部１３２は、外部の情報処理装置からの情報や記憶部１２０に記憶された情報に基づいて、各種情報を要求する。要求部１３２は、検索処理情報記憶部１２１に記憶された情報に基づいて、各種情報を要求する。要求部１３２は、端末装置１０やサーバ装置２００へ各種要求を行う。要求部１３２は、通信部１１０を介して端末装置１０やサーバ装置２００へ情報を送信することにより、端末装置１０やサーバ装置２００へ各種要求を行う。
【0062】
例えば、要求部１３２は、サーバ装置２００に検索クエリを送信することにより、送信した検索クエリを用いた検索結果を要求する。また、例えば、要求部１３２は、サーバ装置２００に新たに追加する検索対象を送信することにより、送信した検索対象をグラフに追加することを要求する。
【0063】
要求部１３２は、複数の検索対象のうち一部の検索対象からなるグラフを各々が有する複数のエージェント（図１ではエージェント５０）に、検索クエリを用いた近傍検索を要求する。要求部１３２は、各々が有するグラフに含まれる検索対象の和集合が複数の検索対象となる複数のエージェントに、検索クエリを用いた近傍検索を要求する。
【0064】
要求部１３２は、複数のエージェントのうち少なくとも一部のエージェントの各々が有するグラフ間には検索対象に重複がある複数のエージェントに、検索クエリを用いた近傍検索を要求する。要求部１３２は、第１検索対象群からなる第１グラフを有する第１エージェントと、第１検索対象群のうち少なくとも１つの検索対象を含む第２検索対象群からなる第２グラフを有する第２エージェントとを含む複数のエージェントに、検索クエリを用いた近傍検索を要求する。
【0065】
要求部１３２は、複数のエージェントのうち一部のエージェントに、新規追加検索対象のグラフへの追加を要求する。要求部１３２は、複数のエージェントのうち記憶領域の使用状況に応じて決定される一部のエージェントに、新規追加検索対象のグラフへの追加を要求する。要求部１３２は、複数のエージェントのうち記憶領域の使用状況に応じて決定される複数のエージェントのランキングに基づいて、新規追加検索対象のグラフへの追加を要求する。
【0066】
要求部１３２は、複数のエージェントの各々に対応するノード（図１ではノード２０）の記憶領域の使用状況に応じて決定される一部のエージェントに、新規追加検索対象のグラフへの追加を要求する。要求部１３２は、複数のエージェントの各々に対応するノードの記憶領域の使用状況に応じて決定されるノードのランキングに基づいて、新規追加検索対象のグラフへの追加を要求する。要求部１３２は、記憶領域の使用率が低いノードに対応するエージェントから順に付されたランキングに基づいて、新規追加検索対象のグラフへの追加を要求する。要求部１３２は、検索対象が類似性に応じてエッジで連結されたグラフを各々が有する複数のエージェントに、検索クエリを用いた近傍検索を要求する。
【0067】
（生成部１３３）
生成部１３３は、各種情報を生成する。生成部１３３は、記憶部１２０に記憶された情報を用いて各種情報を生成する。生成部１３３は、取得部１３１により取得された各種情報を用いて各種情報を生成する。例えば、生成部１３３は、取得部１３１により取得された各エージェントの検索結果を統合して、ユーザに提供する検索生成（統合検索結果）する。
生成部１３３は、各種情報を生成する。生成部１３３は、記憶部１２０に記憶された情報を用いて各種情報を生成する。生成部１３３は、取得部１３１により取得された各種情報を用いて各種情報を生成する。例えば、生成部１３３は、取得部１３１により取得された各エージェントの検索結果を統合して、ユーザに提供する検索生成（統合検索結果）する。
【0068】
生成部１３３は、複数のエージェントの各々による検索クエリを用いた近傍検索の検索結果をマージするマージ処理により、検索クエリに対応する統合検索結果を生成する。生成部１３３は、複数のエージェントの各々の検索結果のうち、検索クエリとの距離が近い方から所定数の検索結果を選択することにより、統合検索結果を生成する。
【0069】
生成部１３３は、複数のエージェントの各々から取得した順序に応じて検索結果を処理対象としてマージ処理を行うことにより、統合検索結果を生成する。生成部１３３は、マージ処理の処理対象となった検索対象のうち、検索クエリに近い方から所定数の検索対象を含む結果候補リストであって、統合検索結果として用いられる結果候補リストのうち、検索クエリからの距離が最も遠い検索対象である最遠検索対象の検索クエリからの第１距離と、マージ処理の対象とする一の検索対象の検索クエリからの第２距離との比較に基づいて、結果候補リストから最遠検索対象を除外し、結果候補リストに一の検索対象を追加するか否かを判定する。
【0070】
生成部１３３は、一の検索対象の第２距離が最遠検索対象の第１距離よりも短い場合、結果候補リストから最遠検索対象を除外し、結果候補リストに一の検索対象を追加する。生成部１３３は、マージ処理において処理対象となった検索対象を処理済み検索対象として管理し、一の検索対象が処理済み検索対象に含まれる場合、マージ処理の対象としない。
【0071】
（決定部１３４）
決定部１３４は、決定処理を実行する。決定部１３４は、記憶部１２０に記憶された情報を用いて各種情報を決定する。決定部１３４は、取得部１３１により取得された各種情報を用いて各種情報を決定する。例えば、決定部１３４は、新規追加検索対象のグラフへの追加を要求するエージェントを決定する。
決定部１３４は、決定処理を実行する。決定部１３４は、記憶部１２０に記憶された情報を用いて各種情報を決定する。決定部１３４は、取得部１３１により取得された各種情報を用いて各種情報を決定する。例えば、決定部１３４は、新規追加検索対象のグラフへの追加を要求するエージェントを決定する。
【0072】
決定部１３４は、複数のエージェントのうち記憶領域の使用状況に基づいて、新規追加検索対象のグラフへの追加を要求するエージェントを決定する。決定部１３４は、記憶領域の使用状況に基づいて、複数のエージェントのうち新規追加検索対象のグラフへの追加を要求するエージェントを決定する。
【0073】
決定部１３４は、記憶領域の使用状況に基づいて、複数のエージェントのランキングを決定する。決定部１３４は、複数のエージェントのランキングに基づいて、複数のエージェントのうち新規追加検索対象のグラフへの追加を要求するエージェントを決定する。
【0074】
決定部１３４は、複数のエージェントの各々に対応するノード（図１ではノード２０）の記憶領域の使用状況に基づいて、複数のエージェントのうち新規追加検索対象のグラフへの追加を要求するエージェントを決定する。決定部１３４は、複数のエージェントの各々に対応するノードの記憶領域の使用状況に応じて決定されるノードのランキングに基づいて、複数のエージェントのうち新規追加検索対象のグラフへの追加を要求するエージェントを決定する。
【0075】
決定部１３４は、複数のエージェントの各々に対応するノードの記憶領域の使用状況に基づいて、ノードのランキングを決定する。決定部１３４は、ノードのランキングに基づいて、新規追加検索対象のグラフへの追加を要求するエージェントを決定する。決定部１３４は、記憶領域の使用率が低いノードに対応するエージェントから順にランキングを付すと決定する。決定部１３４は、記憶領域の使用率が低いノードに対応するエージェントから順にランキングを付す。
【0076】
（提供部１３５）
提供部１３５は、各種情報を提供する。提供部１３５は、通信部１１０を介して、端末装置１０へ情報を送信する。提供部１３５は、ユーザが利用する端末装置１０へ情報提供サービスを提供する。
提供部１３５は、各種情報を提供する。提供部１３５は、通信部１１０を介して、端末装置１０へ情報を送信する。提供部１３５は、ユーザが利用する端末装置１０へ情報提供サービスを提供する。
【0077】
提供部１３５は、統合検索結果を提供する。提供部１３５は、統合検索結果を端末装置１０に送信する。例えば、提供部１３５は、生成部１３３により生成された統合検索結果を端末装置１０へ送信する。
【0078】
【0079】
図５に示すように、情報処理装置１００は、検索クエリを取得する（ステップＳ１０１）。情報処理装置１００は、複数の検索対象のうち一部の検索対象からなるグラフを各々が有する複数のエージェントに、検索クエリを用いた近傍検索を要求する（ステップＳ１０２）。
【0080】
情報処理装置１００は、複数のエージェントの各々による検索クエリを用いた近傍検索の検索結果をマージすることにより、検索クエリに対応する統合検索結果を生成する（ステップＳ１０３）。情報処理装置１００は、統合検索結果を提供する（ステップＳ１０４）。例えば、情報処理装置１００は、統合検索結果をユーザが利用する端末装置１０へ送信する。
【0081】
〔５．ソート処理例〕
ここで、図６を用いて、各エージェントからの検索結果を統合して統合検索結果を生成する際のソート処理について説明する。図６は、実施形態に係るソート処理の一例を示すフローチャートである。図１と同様の点は適宜説明を省略する。なお、図６の例では、検索クエリＱＥ１１に対応する統合検索結果を情報処理装置１００が生成する場合を一例として説明する。
ここで、図６を用いて、各エージェントからの検索結果を統合して統合検索結果を生成する際のソート処理について説明する。図６は、実施形態に係るソート処理の一例を示すフローチャートである。図１と同様の点は適宜説明を省略する。なお、図６の例では、検索クエリＱＥ１１に対応する統合検索結果を情報処理装置１００が生成する場合を一例として説明する。
【0082】
図６に示すエージェント＃１～＃４等のエージェント５０の各々は、図１のエージェント５０ａ～５０ｅのいずれかであってもよい。図６の例では、情報処理装置１００は、検索結果ＲＳ１１～ＲＳ１４のうち、検索クエリＱＥ１１との距離が近い方から提供数の検索結果を選択することにより、統合検索結果の基となる結果候補リストＬＴを生成するが、その処理の具体例を以下説明する。図６では、結果候補リストＬＴには、検索クエリＱＥ１１からの距離が短い方から順に４つの検索対象が登録される場合を示す。
【0083】
図６の例では、情報処理装置１００は、エージェント＃１～＃４等の各エージェント５０に検索クエリＱＥ１１を用いた近傍検索を要求する。エージェント＃１～＃４等の各エージェント５０は、図１２に示すような処理により、検索クエリＱＥ１１に対応する検索結果を生成する。なお、この点は図１の場合と同様のため詳細な説明は省略する。
【0084】
図６の例では、エージェント＃１は、保有するグラフＧＲを用いて検索クエリＱＥ１１に対応する検索結果ＲＳ１１を生成する。エージェント＃１は、提供数（図７の例では４）の検索対象を含む検索結果ＲＳ１１を生成する。図６では、検索結果ＲＳ１１は、検索クエリＱＥ１１からの距離が短い方から順に検索対象が左から右へ並べられている。すなわち、図６では、検索結果ＲＳ１１のうち検索対象Ｎ１１が検索クエリＱＥ１１からの距離が最も短く、検索対象Ｎ５、Ｎ２５６、Ｎ８１の順に検索クエリＱＥ１１からの距離が短いことを示す。エージェント＃１は、提供数の検索対象からなる検索結果ＲＳ１１を情報処理装置１００へ送信する。
【0085】
また、エージェント＃２は、保有するグラフＧＲを用いて検索クエリＱＥ１１に対応する検索結果ＲＳ１２を生成する。エージェント＃２は、提供数（図７の例では４）の検索対象を含む検索結果ＲＳ１２を生成する。図６では、検索結果ＲＳ１２は、検索クエリＱＥ１１からの距離が短い方から順に検索対象が左から右へ並べられている。すなわち、図６では、検索結果ＲＳ１２のうち検索対象Ｎ５４が検索クエリＱＥ１１からの距離が最も短く、検索対象Ｎ５、Ｎ４４、Ｎ３６１の順に検索クエリＱＥ１１からの距離が短いことを示す。エージェント＃２は、提供数の検索対象からなる検索結果ＲＳ１２を情報処理装置１００へ送信する。
【0086】
また、エージェント＃３は、保有するグラフＧＲを用いて検索クエリＱＥ１１に対応する検索結果ＲＳ１３を生成する。エージェント＃３は、提供数（図７の例では４）の検索対象を含む検索結果ＲＳ１３を生成する。図６では、検索結果ＲＳ１３は、検索クエリＱＥ１１からの距離が短い方から順に検索対象が左から右へ並べられている。すなわち、図６では、検索結果ＲＳ１３のうち検索対象Ｎ３が検索クエリＱＥ１１からの距離が最も短く、検索対象Ｎ７、Ｎ８１、Ｎ４５８の順に検索クエリＱＥ１１からの距離が短いことを示す。エージェント＃３は、提供数の検索対象からなる検索結果ＲＳ１３を情報処理装置１００へ送信する。
【0087】
また、エージェント＃４は、保有するグラフＧＲを用いて検索クエリＱＥ１１に対応する検索結果ＲＳ１４を生成する。エージェント＃４は、提供数（図７の例では４）の検索対象を含む検索結果ＲＳ１４を生成する。図６では、検索結果ＲＳ１４は、検索クエリＱＥ１１からの距離が短い方から順に検索対象が左から右へ並べられている。すなわち、図６では、検索結果ＲＳ１４のうち検索対象Ｎ１１が検索クエリＱＥ１１からの距離が最も短く、検索対象Ｎ５４、Ｎ９９、Ｎ２６８の順に検索クエリＱＥ１１からの距離が短いことを示す。エージェント＃４は、提供数の検索対象からなる検索結果ＲＳ１４を情報処理装置１００へ送信する。
【0088】
図６では、エージェント＃１、＃２、＃３、＃４の順に検索結果を情報処理装置１００へ送信したものとして以下説明する。なお、エージェント＃１～＃４等の各エージェント５０は、検索処理が完了した後、検索結果を情報処理装置１００へ送信すればよく、例えばエージェント＃４、＃２、＃１、＃３等の任意の順序であってもよい。情報処理装置１００は、エージェント＃１～＃４等の各々から取得した順序に応じて検索結果を処理対象としてマージ処理を行うことにより、結果候補リストＬＴを生成する。情報処理装置１００は、検索結果が届いたものから内部キューＢＦに追加する。
【0089】
図６は、結果候補リストＬＴの生成途中の状態を示す。例えば、図６では、検索結果ＲＳ１１や検索結果ＲＳ１２に含まれる検索対象が既に処理対象ＴＧとして処理されており、結果候補リストＬＴに検索対象Ｎ５４、Ｎ１１、Ｎ５、Ｎ４４が追加されている状態を示す。図６では、結果候補リストＬＴは、検索クエリＱＥ１１からの距離が短い方から順に検索対象が上から下へ並べられている。すなわち、図６では、結果候補リストＬＴのうち検索対象Ｎ４４が検索クエリＱＥ１１からの距離が最も遠い検索対象（「最遠検索対象」ともいう）である状態を示す。
【0090】
情報処理装置１００は、処理対象ＴＧは、結果候補リストＬＴへの追加を判断される対象となる検索対象ＮＸを示す。情報処理装置１００は、検索対象ＮＸの距離ＤＸと、結果候補リストＬＴのうち検索クエリＱＥ１１からの距離が最も遠い検索対象（最遠検索対象）の距離（距離Ｄｍａｘとする）とを比較し、距離ＤＸが距離Ｄｍａｘよりも小さい場合、検索対象ＮＸと最遠検索対象とを入れ替える。この場合、情報処理装置１００は、結果候補リストＬＴから最遠検索対象を除外し、結果候補リストＬＴに検索対象ＮＸを追加する。
【0091】
また、情報処理装置１００は、結果候補リストＬＴ中の検索対象のうち最遠検索対象の距離を基準距離ＰＤに設定する。図６の例では、基準距離ＰＤには、最遠検索対象である検索対象Ｎ４４の距離Ｄ４４が設定されている。情報処理装置１００は、基準距離ＰＤを用いることで、既に結果候補リストＬＴで最遠検索対象となっている検索対象よりも検索クエリＱＥ１１からの距離が遠い検索対象が内部キューＢＦに追加されることを抑制し、無駄な処理を抑制して、処理を高速化することができる。例えば、情報処理装置１００は、内部キューＢＦも検索対象を追加する際に、その検索対象の距離が基準距離ＰＤの距離よりも遠い場合、その検索対象を内部キューＢＦに追加しない。
【0092】
また、情報処理装置１００は、処理対象ＴＧとして処理済みとなった検索対象を処理済みリストＰＬに追加する。図６の例では、処理済みリストＰＬには、既に処理対象ＴＧとして処理された検索対象Ｎ１１、Ｎ５、Ｎ２５６、Ｎ５４、Ｎ４４といった検索対象が格納されている。処理済みリストＰＬを用いることにより、情報処理装置１００は、検索対象が処理対象ＴＧとなることを抑制し、冗長な処理を抑制して、処理を高速化することができる。例えば、情報処理装置１００は、内部キューＢＦも検索対象を追加する際に、その検索対象が処理済みリストＰＬに含まれる場合、その検索対象を内部キューＢＦに追加しない。
【0093】
図６の例では、情報処理装置１００は、例えば、内部キューＢＦの先頭である検索対象Ｎ３を処理対象ＴＧとし、検索対象Ｎ３を内部キューＢＦから除外する。情報処理装置１００は、処理対象ＴＧとなった検索対象Ｎ３の距離Ｄ３と最遠検索対象である検索対象Ｎ４４の距離Ｄ４４とを比較することにより、検索対象Ｎ３を結果候補リストＬＴに追加するかを判定する。情報処理装置１００は、距離Ｄ３が距離Ｄ４４よりも小さい場合、検索対象Ｎ３と検索対象Ｎ４４とを入れ替える。この場合、情報処理装置１００は、結果候補リストＬＴから検索対象Ｎ４４を除外し、結果候補リストＬＴに検索対象Ｎ３を追加する。そして、情報処理装置１００は、更新後の結果候補リストＬＴを基に最遠検索対象を特定し、その最遠検索対象の距離で基準距離ＰＤを更新する。また、情報処理装置１００は、検索対象Ｎ３を処理済みリストＰＬに追加する。情報処理装置１００は、上述した処理を繰り返すことにより、検索結果ＲＳ１１～ＲＳ１４のうち、検索クエリＱＥ１１との距離が近い方から提供数の検索結果からなる結果候補リストＬＴを生成する。
【0094】
〔６．追加処理〕
次に、図７を用いて、グラフへの検索対象の新規追加の処理について説明する。図７は、情報処理システムによる新規検索対象の追加処理の一例を示す図である。なお、図１と同様の点については適宜説明を省略する。図７の例では、説明のために端末装置１０から取得した新規検索対象である検索対象ＮＥ１を追加する場合を一例として説明するが、新規検索対象は他の装置から取得してもよい。
次に、図７を用いて、グラフへの検索対象の新規追加の処理について説明する。図７は、情報処理システムによる新規検索対象の追加処理の一例を示す図である。なお、図１と同様の点については適宜説明を省略する。図７の例では、説明のために端末装置１０から取得した新規検索対象である検索対象ＮＥ１を追加する場合を一例として説明するが、新規検索対象は他の装置から取得してもよい。
【0095】
まず、情報処理装置１００は、端末装置１０から新たに追加する画像（「新規追加画像」ともいう）に対応する検索対象ＮＥ１を取得する（ステップＳ２０）。図７では、端末装置１０が新規追加画像及び検索対象ＮＥ１を情報処理装置１００に送信することにより、情報処理装置１００は、端末装置１０から新規追加画像及び検索対象ＮＥ１を受信する。図７では説明を簡単にするために、新規追加画像がベクトルに変換されたベクトルデータである検索対象ＮＥ１を端末装置１０から情報処理装置１００が取得する場合を示すが、情報処理装置１００は、端末装置１０から新規追加画像のみを取得し、取得した画像をベクトルに変換し検索対象ＮＥ１を取得してもよい。情報処理装置１００は、端末装置１０から取得した新規追加画像と検索対象ＮＥ１とを対応付けて記憶部１２０（図４参照）に記憶する。
【0096】
検索対象ＮＥ１を取得した情報処理装置１００は、複数のエージェント５０のうち、検索対象ＮＥ１をグラフＧＲに追加させるエージェント５０を決定する（ステップＳ２１）。情報処理装置１００は、各エージェント５０が含まれるノード２０の記憶領域の使用状況や、各エージェント５０による記憶領域の使用状況に基づいて、検索対象ＮＥ１をグラフＧＲに追加させるエージェント５０を決定する。例えば、情報処理装置１００は、各エージェント５０が含まれるノード２０の記憶領域の使用率や、各エージェント５０による記憶領域の使用率に基づいて、検索対象ＮＥ１をグラフＧＲに追加させるエージェント５０を決定する。図７では、情報処理装置１００は、第３ノード２０ｃに含まれるエージェント５０ｅ、第２ノード２０ｂに含まれるエージェント５０ｃ、及び第１ノード２０ａに含まれるエージェント５０ａの３つに検索対象ＮＥ１の追加を要求すると決定する。なお、図７は一例に過ぎず、検索対象ＮＥ１の追加を要求するエージェント５０の数は、３つに限らず、２つであってもよいし、４つ以上であってもよい。また、情報処理装置１００による新規検索対象を追加するエージェントの決定についての詳細は後述する。
【0097】
図７の例では、情報処理装置１００は、エージェント５０ａに検索対象ＮＥ１のグラフＧＲ１への追加を要求する（ステップＳ２２－１）。情報処理装置１００は、エージェント５０ａに検索対象ＮＥ１を送信することにより、検索対象ＮＥ１のグラフＧＲ１への追加を要求する。情報処理装置１００から検索対象ＮＥ１の追加の要求を受け付けたエージェント５０ａは、検索対象ＮＥ１を追加することによりグラフＧＲ１を生成（更新）する処理を実行する。
【0098】
例えば、エージェント５０ａは、グラフＧＲ１中の検索対象のうち、検索対象ＮＥ１に近似する検索対象と検索対象ＮＥ１との間をエッジで連結することによりグラフＧＲ１を生成（更新）する。例えば、エージェント５０ａは、グラフＧＲ１中の検索対象のうち、検索対象ＮＥ１に近似する検索対象と検索対象ＮＥ１との間をエッジで連結することにより、グラフＧＲ１を生成（更新）する。エージェント５０ａは、グラフＧＲ１中の検索対象及び検索対象ＮＥ１を含む検索対象群を距離（類似度）に基づいてエッジで連結することにより、グラフＧＲ１を生成（更新）する。例えば、エージェント５０ａは、グラフ生成に関する種々の従来技術を適宜用いて、グラフＧＲ１を生成（更新）することにより、効率的にグラフＧＲ１を生成（更新）してもよい。例えば、エージェント５０ａは、ｋ近傍グラフ（k-nearest neighbor graph）に関する技術を用いて、グラフＧＲ１中の検索対象及び検索対象ＮＥ１を含む検索対象群をエッジで連結することにより、グラフＧＲ１を生成（更新）してもよい。
【0099】
例えば、エージェント５０ａは、グラフ型のインデックスの生成方法を適宜用いて、グラフＧＲ１を生成（更新）することにより、効率的にグラフＧＲ１を生成（更新）してもよい。例えば、エージェント５０ａは、検索対象ＮＥ１をグラフＧＲ１に追加する場合、そのグラフＧＲ１を用いて検索対象ＮＥ１の近似する検索対象を検索し、検索された検索対象と検索対象ＮＥ１とを無向エッジで接続してもよい。なお、上記は一例に過ぎず、エージェント５０ａは、種々の手法により検索対象ＮＥ１が追加されたグラフＧＲ１を生成してもよい。例えば、エージェント５０ａは、特許文献３に記載されるような処理に基づいて、検索対象ＮＥ１が追加されたグラフＧＲ１を生成してもよい。
【0100】
また、情報処理装置１００は、エージェント５０ｃに検索対象ＮＥ１のグラフＧＲ３への追加を要求する（ステップＳ２２－２）。情報処理装置１００は、エージェント５０ｃに検索対象ＮＥ１を送信することにより、検索対象ＮＥ１のグラフＧＲ３への追加を要求する。情報処理装置１００から検索対象ＮＥ１の追加の要求を受け付けたエージェント５０ａは、検索対象ＮＥ１を追加することによりグラフＧＲ３を生成（更新）する処理を実行する。なお、検索対象ＮＥ１をグラフＧＲ３へ追加することによるグラフＧＲ３の生成（更新）は、上述した検索対象ＮＥ１をグラフＧＲ１へ追加することによるグラフＧＲ１の生成（更新）と同様であるため説明を省略する。
【0101】
また、情報処理装置１００は、エージェント５０ｅに検索対象ＮＥ１のグラフＧＲ５への追加を要求する（ステップＳ２２－３）。情報処理装置１００は、エージェント５０ｅに検索対象ＮＥ１を送信することにより、検索対象ＮＥ１のグラフＧＲ５への追加を要求する。情報処理装置１００から検索対象ＮＥ１の追加の要求を受け付けたエージェント５０ａは、検索対象ＮＥ１を追加することによりグラフＧＲ５を生成（更新）する処理を実行する。なお、検索対象ＮＥ１をグラフＧＲ５へ追加することによるグラフＧＲ５の生成（更新）は、上述した検索対象ＮＥ１をグラフＧＲ１へ追加することによるグラフＧＲ１の生成（更新）と同様であるため説明を省略する。
【0102】
なお、ステップＳ２２－１～Ｓ２２－３は、処理を説明するためのものであり、ステップＳ２２－１～Ｓ２２－３のいずれが先に行われてもよい。以下、ステップＳ２２－１～Ｓ２２－３を区別せずに説明する場合、ステップＳ２２と総称する。このように、ステップＳ２２において新規検索対象である検索対象ＮＥ１がグラフに追加されることにより、情報処理システム１は、新たな検索対象を適切に行うことができる。
【0103】
ここで、図８～図１０を用いて、図７の検索対象ＮＥ１を追加する処理の具体例を説明する。図８～図１０は、新規検索対象の追加処理を示す図である。なお、図７と同様の点については同じ符号を付すなどにより適宜説明を省略する。図８～図１０は、図７に示す検索対象ＮＥ１を追加する際の各ノード２０や各エージェント５０の状態を示す。また、図８～図１０において「Ｏｔｈｅｒ Ｐｏｄ」を記載された他のプログラム６０ａ～６０ｄは、例えばエージェント５０以外のソフトウェア（プログラム）であり、情報処理システム１において実行されるプログラムコンテナを示す。以下では、他のプログラム６０ａ～６０ｄ等について、特に区別なく説明する場合には、他のプログラム６０と記載する。
【0104】
具体的には、図８～図１０の例では、第１ノードであるノード２０ａの記憶領域の使用率が７０％であり、第２ノードであるノード２０ｂの記憶領域の使用率が５０％であり、第３ノードであるノード２０ｃの記憶領域の使用率が４０％である状態を示す。また、ノード２０ａの記憶領域の使用率７０％のうち、エージェント５０ａによる使用率が２４％であり、エージェント５０ｂによる使用率が２６％であり、他のソフトウェア（プログラム６０ａ）による使用率が２０％であることを示す。
【0105】
また、ノード２０ｂの記憶領域の使用率５０％のうち、エージェント５０ｃによる使用率が１９％であり、エージェント５０ｄによる使用率が２０％であり、他のソフトウェア（プログラム６０ｂ）による使用率が１０％であることを示す。また、ノード２０ｃの記憶領域の使用率４０％のうち、エージェント５０ｃによる使用率が２０％であり、他のソフトウェア（プログラム６０ｃ）による使用率が１０％であり、他のソフトウェア（プログラム６０ｄ）による使用率が１０％であることを示す。
【0106】
例えば、情報処理装置１００は、図９に示すように、各ノード２０や各エージェント５０のランキング（順位）を決定する。情報処理装置１００は、各ノード２０の記憶領域の使用率を基に、各ノード２０のランキングを決定する。図９では、情報処理装置１００は、各ノード２０の記憶領域の使用率が低い方から順に高いランキングを付けると決定する。例えば、情報処理装置１００は、ノード２０ａ～２０ｃのうち、最も記憶領域の使用率が低いノード２０ｃのランキングを１位に決定する。また、情報処理装置１００は、ノード２０ａ～２０ｃのうち、ノード２０ｃの次に記憶領域の使用率が低いノード２０ｂのランキングを２位に決定する。また、情報処理装置１００は、ノード２０ａ～２０ｃのうち、ノード２０ｂの次に記憶領域の使用率が低いノード２０ａのランキングを３位に決定する。
【0107】
そして、情報処理装置１００は、決定したノード２０のランキングを基に、各エージェント５０のランキングを決定する。情報処理装置１００は、ランキングが高いノード２０に含まれるエージェント５０から順に高いランキングを付けると決定する。図９の例では、情報処理装置１００は、各ノード２０のうちランキングが１位であるノード２０ｃに含まれるエージェント５０のうち、最も記憶領域の使用率が低いエージェント５０ｅのランキングを１位に決定する。そして、情報処理装置１００は、各ノード２０のうちランキングが２位であるノード２０ｂに含まれるエージェント５０のうち、最も記憶領域の使用率が低いエージェント５０ｃのランキングを２位に決定する。そして、情報処理装置１００は、各ノード２０のうちランキングが３位であるノード２０ａに含まれるエージェント５０のうち、最も記憶領域の使用率が低いエージェント５０ａのランキングを３位に決定する。
【0108】
ここで、各ノード２０のうちランキングが１位であるノード２０ｃに含まれるエージェント５０でランキングが未決定のエージェント５０がないため、情報処理装置１００は、ノード２０のうちランキングが２位であるノード２０ｂに含まれるエージェント５０のうち、２番目に記憶領域の使用率が低いエージェント５０ｄのランキングを４位に決定する。そして、情報処理装置１００は、ノード２０のうちランキングが３位であるノード２０ａに含まれるエージェント５０のうち、２番目に記憶領域の使用率が低いエージェント５０ｂのランキングを５位に決定する。
【0109】
これにより、情報処理装置１００は、図１０のランキング一覧ＬＴ１に示すように、各エージェント５０のランキングを決定する。情報処理装置１００は、検索対象ＮＥ１の追加を要求するエージェント５０を、ランキング一覧ＬＴ１を基に決定する。情報処理装置１００は、ランキングが高い方から所定数（図７では３つ）のエージェント５０に検索対象ＮＥ１の追加を要求すると決定する。例えば、情報処理装置１００は、ランキング一覧ＬＴ１の上位３つであるエージェント５０ｅ、５０ｃ、５０ａに検索対象ＮＥ１の追加を要求すると決定する。そして、情報処理装置１００は、エージェント５０ｅ、５０ｃ、５０ａの３つに検索対象ＮＥ１を送信することにより、検索対象ＮＥ１の追加を要求する。
【0110】
このように、情報処理システム１は、できる限り多くのノード２０に分散して検索対象を冗長して追加するように、新規検索対象の追加処理を行う。これにより、情報処理システム１は、各ノード２０のメモリに使用状況をできる限り均一化することができる。このように、情報処理システム１は、ハードウェア（装置）としてのメモリに使用状況を平均かすることができる。
【0111】
例えば、情報処理システム１のようなシステムにおいて障害（故障）が発生する場合、エージェント５０単位の場合もあるが、ノード２０単位であることが多い。例えば、図１０の例で、新規検索対象である検索対象（例えば検索対象ＮＥ１）をエージェント５０ｃ及びエージェント５０ｄに追加した場合、第２ノードであるノード２０ｂに障害が発生した場合、追加した検索対象（例えば検索対象ＮＥ１）が検索されなくなる。そのため、情報処理システム１では、同じ検索対象を異なるノードに含まれるエージェント５０のグラフに追加することで、追加した検索対象が検索されなくなる可能性を低減することができる。図１０の例では、情報処理システム１は、新規検索対象である検索対象（例えば検索対象ＮＥ１）を、第３ノードであるノード２０ｃのエージェント５０ｅ、第２ノードであるノード２０ｂのエージェント５０ｃ、第１ノードであるノード２０ａのエージェント５０ａの３つのエージェント５０に追加する。これにより、情報処理システム１は、１つのノード２０に障害が発生しても追加した検索対象が検索されなくなる可能性を低減することができる。
【0112】
〔６－１．追加処理フロー〕
次に、図１１を用いて情報処理装置１００における新規検索対象の追加に関する処理の流れを示す。図１１は、情報処理装置による新規検索対象の追加に関する処理の一例を示すフローチャートである。
次に、図１１を用いて情報処理装置１００における新規検索対象の追加に関する処理の流れを示す。図１１は、情報処理装置による新規検索対象の追加に関する処理の一例を示すフローチャートである。
【0113】
図１１に示すように、情報処理装置１００は、新規追加検索対象の情報を取得する（ステップＳ２０１）。情報処理装置１００は、複数のエージェントのうち一部のエージェントに、新規追加検索対象のグラフへの追加を要求する（ステップＳ２０２）。そして、新規追加検索対象のグラフへの追加の要求を受けたエージェント５０は、グラフに新規追加検索対象を追加し、グラフを更新する更新処理を実行する。
【0114】
〔７．検索処理のフロー〕
ここから、エージェント５０による検索処理のフローについて、図１２を一例として説明する。図１２は、エージェントにおける検索処理の一例を示すフローチャートである。具体的には、図１２は、グラフデータを用いた検索処理の一例を示すフローチャートである。なお、図１２に示す検索処理には、選択処理も含まれる。以下に説明する検索処理は、エージェント５０によって行われる。また、以下でいうオブジェクトは、ノードと読み替えてもよい。なお、グラフ構造におけるノードは、上述した処理単位のノード２０とは異なるもの（概念）である。
ここから、エージェント５０による検索処理のフローについて、図１２を一例として説明する。図１２は、エージェントにおける検索処理の一例を示すフローチャートである。具体的には、図１２は、グラフデータを用いた検索処理の一例を示すフローチャートである。なお、図１２に示す検索処理には、選択処理も含まれる。以下に説明する検索処理は、エージェント５０によって行われる。また、以下でいうオブジェクトは、ノードと読み替えてもよい。なお、グラフ構造におけるノードは、上述した処理単位のノード２０とは異なるもの（概念）である。
【0115】
ここでは、近傍集合Ｎ（Ｇ，ｙ）は、オブジェクトｙに付与されているエッジにより関連付けられている近傍のオブジェクトの集合である。例えば、近傍集合Ｎ（Ｇ，ｙ）は、オブジェクトｙからのエッジが連結されたオブジェクトの集合である。「Ｇ」は、所定のグラフデータであってもよい。例えば、エージェント５０は、ｋ近傍検索処理を実行する。
【0116】
例えば、エージェント５０は、超球の半径ｒを∞（無限大）に設定し（ステップＳ３００）、既存のオブジェクト集合から集合Ｓを抽出する（ステップＳ３０１）。例えば、エージェント５０は、ランダム等の任意の手法により決定（選択）されたオブジェクトを集合Ｓとして抽出してもよい。また、例えば、超球とは、検索範囲を示す仮想的な球である。なお、ステップＳ３０１において抽出された集合Ｓに含まれるオブジェクトは、検索結果（抽出候補）の集合Ｒの初期集合にも含められる。また、ステップＳ３０１において抽出された集合Ｓに含まれるオブジェクトは、集合Ｃに含められてもよい。集合Ｃは、重複検索を回避するために便宜上設けられるものであり、処理開始時には空集合に設定されてもよい。
【0117】
次に、エージェント５０は、集合Ｓに含まれるオブジェクトの中で、検索クエリオブジェクトをｙとするとオブジェクトｙとの距離が最も短いオブジェクトを抽出し、オブジェクトｓとする（ステップＳ３０２）。次に、エージェント５０は、オブジェクトｓを集合Ｓから除外する（ステップＳ３０３）。
【0118】
次に、エージェント５０は、オブジェクトｓとオブジェクトｙとの距離ｄ（ｓ，ｙ）がｒ（１＋ε）を超えるか否かを判定する（ステップＳ３０４）。ここで、εは拡張要素であり、ｒ（１＋ε）は、探索範囲（この範囲内のオブジェクトのみを探索する。検索範囲よりも大きくすることで精度を高めることができる）の半径を示す値である。オブジェクトｓとオブジェクトｙとの距離ｄ（ｓ，ｙ）がｒ（１＋ε）を超える場合（ステップＳ３０４：Ｙｅｓ）、エージェント５０は、集合Ｒをオブジェクトｙの近傍集合として出力し（ステップＳ３０５）、処理を終了する。
【0119】
オブジェクトｓと検索クエリオブジェクトｙとの距離ｄ（ｓ，ｙ）がｒ（１＋ε）を超えない場合（ステップＳ３０４：Ｎｏ）、エージェント５０は、オブジェクトｓの近傍集合Ｎ（Ｇ，ｓ）の要素であるオブジェクトの中から集合Ｃに含まれないオブジェクトを、所定の基準に基づいて一つ選択し、選択したオブジェクトｕを、集合Ｃに格納する（ステップＳ３０６）。
【0120】
次に、エージェント５０は、オブジェクトｕとオブジェクトｙとの距離ｄ（ｕ，ｙ）がｒ（１＋ε）以下であるか否かを判定する（ステップＳ３０７）。オブジェクトｕとオブジェクトｙとの距離ｄ（ｕ，ｙ）がｒ（１＋ε）以下である場合（ステップＳ３０７：Ｙｅｓ）、エージェント５０は、オブジェクトｕを集合Ｓに追加する（ステップＳ３０８）。また、オブジェクトｕとオブジェクトｙとの距離ｄ（ｕ，ｙ）がｒ（１＋ε）以下ではない場合（ステップＳ３０７：Ｎｏ）、エージェント５０は、ステップＳ３０９の判定（処理）を行う。
【0121】
次に、エージェント５０は、オブジェクトｕとオブジェクトｙとの距離ｄ（ｕ，ｙ）がｒ以下であるか否かを判定する（ステップＳ３０９）。オブジェクトｕとオブジェクトｙとの距離ｄ（ｕ，ｙ）がｒを超える場合、エージェント５０は、ステップＳ３１５の判定（処理）を行う。また、オブジェクトｕとオブジェクトｙとの距離ｄ（ｕ，ｙ）がｒ以下ではない場合（ステップＳ３０９：Ｎｏ）、エージェント５０は、ステップＳ３１５の判定（処理）を行う。
【0122】
オブジェクトｕとオブジェクトｙとの距離ｄ（ｕ，ｙ）がｒ以下である場合（ステップＳ３０９：Ｙｅｓ）、エージェント５０は、オブジェクトｕを集合Ｒに追加する（ステップＳ３１０）。そして、エージェント５０は、集合Ｒに含まれるオブジェクト数がｋｓを超えるか否かを判定する（ステップＳ３１１）。所定数ｋｓは、任意に定められる自然数である。例えば、ｋｓは、検索における抽出数を示し、「３」や「２０」や「１００」等の任意の値であってもよい。集合Ｒに含まれるオブジェクト数がｋｓを超えない場合（ステップＳ３１１：Ｎｏ）、エージェント５０は、ステップＳ３１３の判定（処理）を行う。
【0123】
集合Ｒに含まれるオブジェクト数がｋｓを超える場合（ステップＳ３１１：Ｙｅｓ）、エージェント５０は、集合Ｒに含まれるオブジェクトの中でオブジェクトｙとの距離が最も長い（遠い）オブジェクトを、集合Ｒから除外する（ステップＳ３１２）。
【0124】
次に、エージェント５０は、集合Ｒに含まれるオブジェクト数がｋｓと一致するか否かを判定する（ステップＳ３１３）。集合Ｒに含まれるオブジェクト数がｋｓと一致しない場合（ステップＳ３１３：Ｎｏ）、エージェント５０は、ステップＳ３１５の判定（処理）を行う。また、集合Ｒに含まれるオブジェクト数がｋｓと一致する場合（ステップＳ３１３：Ｙｅｓ）、エージェント５０は、集合Ｒに含まれるオブジェクトの中でオブジェクトｙとの距離が最も長い（遠い）オブジェクトと、オブジェクトｙとの距離を、新たなｒに設定する（ステップＳ３１４）。
【0125】
そして、エージェント５０は、オブジェクトｓの近傍集合Ｎ（Ｇ，ｓ）の要素であるオブジェクトから閾値に対応する個数のオブジェクトを選択したか否かを判定する（ステップＳ３１５）。なお、エージェント５０は、閾値を用いない場合、オブジェクトｓの近傍集合Ｎ（Ｇ，ｓ）の要素であるオブジェクトから全てのオブジェクトを選択したか否かを判定してもよい。オブジェクトｓの近傍集合Ｎ（Ｇ，ｓ）の要素であるオブジェクトから閾値に対応する個数のオブジェクトを選択していない場合（ステップＳ３１５：Ｎｏ）、エージェント５０は、ステップＳ３０６に戻って処理を繰り返す。
【0126】
オブジェクトｓの近傍集合Ｎ（Ｇ，ｓ）の要素であるオブジェクトから閾値に対応する個数のオブジェクトを選択した場合（ステップＳ３１５：Ｙｅｓ）、エージェント５０は、集合Ｓが空集合であるか否かを判定する（ステップＳ３１６）。なお、エージェント５０は、オブジェクトｓの近傍集合Ｎ（Ｇ，ｓ）から閾値に対応する個数までオブジェクトを選択する前であっても、オブジェクトｓの近傍集合Ｎ（Ｇ，ｓ）中の全オブジェクトが選択済みである場合、ステップＳ３１６の処理を行ってもよい。すなわち、エージェント５０は、オブジェクトｓの近傍集合Ｎ（Ｇ，ｓ）中のオブジェクト数が閾値以下であり、近傍集合Ｎ（Ｇ，ｓ）中の全オブジェクトを選択した場合、ステップＳ３１５がＹｅｓである場合と同様に、ステップＳ３１６の処理を行ってもよい。集合Ｓが空集合でない場合（ステップＳ３１６：Ｎｏ）、エージェント５０は、ステップＳ３０２に戻って処理を繰り返す。また、集合Ｓが空集合である場合（ステップＳ３１６：Ｙｅｓ）、エージェント５０は、集合Ｒを出力し、処理を終了する（ステップＳ３１７）。例えば、エージェント５０は、集合Ｒに含まれるオブジェクトを検索クエリ（入力オブジェクトｙ）に対応する検索結果として、情報処理装置１００へ送信する。
【0127】
〔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１００は、取得部１３１と、要求部１３２と、生成部１３３と、提供部１３５とを有する。取得部１３１は、検索クエリを取得する。要求部１３２は、複数の検索対象のうち一部の検索対象からなるグラフを各々が有する複数のエージェント（実施形態では「エージェント５０」以下同じ）に、検索クエリを用いた近傍検索を要求する。生成部１３３は、複数のエージェントの各々による検索クエリを用いた近傍検索の検索結果をマージするマージ処理により、検索クエリに対応する統合検索結果を生成する。提供部１３５は、統合検索結果を提供する。
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１００は、取得部１３１と、要求部１３２と、生成部１３３と、提供部１３５とを有する。取得部１３１は、検索クエリを取得する。要求部１３２は、複数の検索対象のうち一部の検索対象からなるグラフを各々が有する複数のエージェント（実施形態では「エージェント５０」以下同じ）に、検索クエリを用いた近傍検索を要求する。生成部１３３は、複数のエージェントの各々による検索クエリを用いた近傍検索の検索結果をマージするマージ処理により、検索クエリに対応する統合検索結果を生成する。提供部１３５は、統合検索結果を提供する。
【0128】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、検索クエリに対する複数のエージェントでのグラフを用いた検索結果をマージして、検索クエリを用いた近傍検索の検索結果を提供することにより、検索処理を分散することで処理を高速化することができ、適切な検索サービスを提供することができる。
【0129】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、要求部１３２は、各々が有するグラフに含まれる検索対象の和集合が複数の検索対象となる複数のエージェントに、検索クエリを用いた近傍検索を要求する。
【0130】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、複数のエージェント全体として複数の検索対象の全てを対象とする検索ができるため、検索漏れを抑制することができ、適切な検索サービスを提供することができる。
【0131】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、要求部１３２は、複数のエージェントのうち少なくとも一部のエージェントの各々が有するグラフ間には検索対象に重複がある複数のエージェントに、検索クエリを用いた近傍検索を要求する。
【0132】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、冗長して検索結果を含むグラフを用いることにより検索漏れを抑制することができ、適切な検索サービスを提供することができる。
【0133】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、要求部１３２は、第１検索対象群からなる第１グラフを有する第１エージェントと、第１検索対象群のうち少なくとも１つの検索対象を含む第２検索対象群からなる第２グラフを有する第２エージェントとを含む複数のエージェントに、検索クエリを用いた近傍検索を要求する。
【0134】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、冗長して検索結果を含むグラフを用いることにより検索漏れを抑制することができ、適切な検索サービスを提供することができる。
【0135】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、ユーザが利用する端末装置（実施形態では「端末装置１０」以下同じ）から検索クエリを取得する。提供部１３５は、統合検索結果を端末装置に送信する。
【0136】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザに対して適切な検索サービスを提供することができる。
【0137】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、生成部１３３は、複数のエージェントの各々の検索結果のうち、検索クエリとの距離が近い方から所定数の検索結果を選択することにより、統合検索結果を生成する。
【0138】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、複数のエージェントからの検索結果を適切にマージして統合検索結果を生成することができ、適切な検索サービスを提供することができる。
【0139】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、生成部１３３は、複数のエージェントの各々から取得した順序に応じて検索結果を処理対象としてマージ処理を行うことにより、統合検索結果を生成する。
【0140】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、全てのエージェントからの検索結果を待つことなく、順次検索結果をマージして統合検索結果を生成することで処理を高速化することができ、適切な検索サービスを提供することができる。
【0141】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、生成部１３３は、マージ処理の処理対象となった検索対象のうち、検索クエリに近い方から所定数の検索対象を含む結果候補リストであって、統合検索結果として用いられる結果候補リストのうち、検索クエリからの距離が最も遠い検索対象である最遠検索対象の検索クエリからの第１距離と、マージ処理の対象とする一の検索対象の検索クエリからの第２距離との比較に基づいて、結果候補リストから最遠検索対象を除外し、結果候補リストに一の検索対象を追加するか否かを判定する。
【0142】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、統合検索結果として用いられる結果候補リストを用いて、その中で検索クエリから最遠の検索結果である最遠検索対象との比較で結果候補リストの更新可否を判定することで処理を高速化することができ、適切な検索サービスを提供することができる。
【0143】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、生成部１３３は、一の検索対象の第２距離が最遠検索対象の第１距離よりも短い場合、結果候補リストから最遠検索対象を除外し、結果候補リストに一の検索対象を追加する。
【0144】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、統合検索結果として用いられる結果候補リストの中で検索クエリから最遠の検索結果である最遠検索対象の距離と、一の検索対象の距離との比較で、統合検索結果の更新可否を判定することで処理を高速化することができ、適切な検索サービスを提供することができる。
【0145】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、生成部１３３は、マージ処理において処理対象となった検索対象を処理済み検索対象として管理し、一の検索対象が処理済み検索対象に含まれる場合、マージ処理の対象としない。
【0146】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、検索対象が冗長して処理対象となることを抑制することで処理を高速化することができ、適切な検索サービスを提供することができる。
【0147】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、新たに追加される検索対象である新規追加検索対象の情報を取得する。要求部１３２は、複数のエージェントのうち一部のエージェントに、新規追加検索対象のグラフへの追加を要求する。
【0148】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、検索対象を新たに追加する場合、一部のエージェントのグラフへ追加求することにより、新たな検索対象を適切に追加しグラフを更新することができるため、適切な検索サービスを提供することができる。
【0149】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、要求部１３２は、複数のエージェントのうち記憶領域の使用状況に応じて決定される一部のエージェントに、新規追加検索対象のグラフへの追加を要求する。
【0150】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、検索対象を新たに追加する場合、記憶領域の使用状況に応じて一部のエージェントのグラフへ追加求することにより、新たな検索対象を適切に追加しグラフを更新することができるため、適切な検索サービスを提供することができる。
【0151】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、要求部１３２は、複数のエージェントのうち記憶領域の使用状況に応じて決定される複数のエージェントのランキングに基づいて、新規追加検索対象のグラフへの追加を要求する。
【0152】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、検索対象を新たに追加する場合、記憶領域の使用状況に応じたランキングに基づいて、一部のエージェントのグラフへ追加求することにより、新たな検索対象を適切に追加しグラフを更新することができるため、適切な検索サービスを提供することができる。
【0153】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、要求部１３２は、複数のエージェントの各々に対応するノード（実施形態では「ノード２０」以下同じ）の記憶領域の使用状況に応じて決定される一部のエージェントに、新規追加検索対象のグラフへの追加を要求する。
【0154】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、検索対象を新たに追加する場合、エージェントの各々に対応するノードの記憶領域の使用状況に応じて一部のエージェントのグラフへ追加求することにより、新たな検索対象を適切に追加しグラフを更新することができるため、適切な検索サービスを提供することができる。
【0155】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、要求部１３２は、複数のエージェントの各々に対応するノードの記憶領域の使用状況に応じて決定されるノードのランキングに基づいて、新規追加検索対象のグラフへの追加を要求する。
【0156】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、検索対象を新たに追加する場合、エージェントの各々に対応するノードの記憶領域の使用状況に応じたランキングに基づいて、一部のエージェントのグラフへ追加求することにより、新たな検索対象を適切に追加しグラフを更新することができるため、適切な検索サービスを提供することができる。
【0157】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、要求部１３２は、記憶領域の使用率が低いノードに対応するエージェントから順に付されたランキングに基づいて、新規追加検索対象のグラフへの追加を要求する。
【0158】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、検索対象を新たに追加する場合、記憶領域の使用率が低いノードに対応するエージェントから順に付されたランキングに基づいて、一部のエージェントのグラフへ追加求することにより、新たな検索対象を適切に追加しグラフを更新することができるため、適切な検索サービスを提供することができる。
【0159】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、要求部１３２は、検索対象が類似性に応じてエッジで連結されたグラフを各々が有する複数のエージェントに、検索クエリを用いた近傍検索を要求する。
【0160】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、検索対象が類似性に応じてエッジで連結されたグラフを用いる複数のエージェントからの検索結果をマージして、検索クエリを用いた近傍検索の検索結果を提供することにより、検索処理を分散することで処理を高速化することができ、適切な検索サービスを提供することができる。
【0161】
〔９．ハードウェア構成〕
また、上述した実施形態に係る端末装置１０や情報処理装置１００は、例えば図１３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、情報処理装置１００を例に挙げて説明する。図１３は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力Ｉ／Ｆ（Interface）１０６０、入力Ｉ／Ｆ１０７０、ネットワークＩ／Ｆ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。
また、上述した実施形態に係る端末装置１０や情報処理装置１００は、例えば図１３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、情報処理装置１００を例に挙げて説明する。図１３は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力Ｉ／Ｆ（Interface）１０６０、入力Ｉ／Ｆ１０７０、ネットワークＩ／Ｆ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。
【0162】
演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。演算装置１０３０は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等により実現される。
【0163】
一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等により実現される。二次記憶装置１０５０は、内蔵ストレージであってもよいし、外付けストレージであってもよい。また、二次記憶装置１０５０は、ＵＳＢメモリやＳＤ（Secure Digital）メモリカード等の取り外し可能な記憶媒体であってもよい。また、二次記憶装置１０５０は、クラウドストレージ（オンラインストレージ）やＮＡＳ（Network Attached Storage）、ファイルサーバ等であってもよい。
【0164】
出力Ｉ／Ｆ１０６０は、ディスプレイ、プロジェクタ、及びプリンタ等といった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインターフェイスであり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High Definition Multimedia Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力Ｉ／Ｆ１０７０は、マウス、キーボード、キーパッド、ボタン、及びスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインターフェイスであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。
【0165】
また、出力Ｉ／Ｆ１０６０及び入力Ｉ／Ｆ１０７０はそれぞれ出力装置１０１０及び入力装置１０２０と無線で接続してもよい。すなわち、出力装置１０１０及び入力装置１０２０は、ワイヤレス機器であってもよい。
【0166】
また、出力装置１０１０及び入力装置１０２０は、タッチパネルのように一体化していてもよい。この場合、出力Ｉ／Ｆ１０６０及び入力Ｉ／Ｆ１０７０も、入出力Ｉ／Ｆとして一体化していてもよい。
【0167】
なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、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、又は半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。
【0168】
ネットワークＩ／Ｆ１０８０は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信して演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。
【0169】
演算装置１０３０は、出力Ｉ／Ｆ１０６０や入力Ｉ／Ｆ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。
【0170】
例えば、コンピュータ１０００が情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０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、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、ネットワークＩ／Ｆ１０８０を介して他の機器から取得したプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行してもよい。また、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、ネットワークＩ／Ｆ１０８０を介して他の機器と連携し、プログラムの機能やデータ等を他の機器の他のプログラムから呼び出して利用してもよい。
【0171】
〔１０．その他〕
以上、本願の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本発明が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。
以上、本願の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本発明が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。
【0172】
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又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又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。
【0173】
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、その全部又は一部を、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又は物理的に分散・統合して構成することができる。
【0174】
例えば、上述した情報処理装置１００は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットホーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティング等で呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。
【0175】
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。
【0176】
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】
【0177】
１ 情報処理システム
１０ 端末装置
２０ ノード
５０ エージェント
１００ 情報処理装置
１２０ 記憶部
１２１ 検索処理情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 要求部
１３３ 生成部
１３４ 決定部
１３５ 提供部
２００ サーバ装置
１０ 端末装置
２０ ノード
５０ エージェント
１００ 情報処理装置
１２０ 記憶部
１２１ 検索処理情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 要求部
１３３ 生成部
１３４ 決定部
１３５ 提供部
２００ サーバ装置
【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】