JP6913596B2 - 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム - Google Patents

Description

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。

商品の検索サイト等、商品等に関するコンテンツを複数表示するサイトが知られている。このようなサイトでは、複数のコンテンツが順位づけされている場合がある。

特開２０１２−２０３８２１号公報

コンテンツの順位づけは様々な要素に基づいて行われる。しかしながら、順位が必ずしも適切なものでない場合がある。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、適切な順位づけをすることができる情報処理装置、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。

本願に係る情報処理装置は、複数のコンテンツの表示順であって、コンテンツに関する第１指標値と異なる前記コンテンツに関する第２指標値に基づいて前記第１指標値に基づく表示順が変更された表示順を前記複数のコンテンツの表示順として決定する決定部と、前記複数のコンテンツのうち、前記第１指標値と前記第２指標値とが所定の条件を満たすコンテンツが存在する場合に、前記決定部によって決定された表示順を変更する変更部とを備えたことを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、適切な順位づけをすることができるといった効果を奏する。

図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。 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３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４は、実施形態に係るコンテンツ情報記憶部の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係る情報処理手順を示すフローチャートである。 図７は、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。

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。

〔１．情報処理の一例〕
まず、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の一例を示す図である。図１に示す情報処理装置１００は、商品等の検索サービスを提供するサーバ装置である。図１では、情報処理装置１００は、商品又はサービスに関するコンテンツ（以下、「商品コンテンツ」と呼ぶ。）に関する第１指標値である商品コンテンツに関する語句と検索クエリとの関連度に基づいて、複数の商品コンテンツが検索結果として表示される順番である表示順に関するスコアを算出する。情報処理装置１００は、商品コンテンツに関する語句と検索クエリとの関連度の他に、商品コンテンツに関する複数の指標値に基づいて、複数の商品コンテンツが検索結果として表示される順番である表示順に関するスコアを算出する（ステップＳ１）。

なお、情報処理装置１００は、商品コンテンツに関する語句と検索クエリとの関連度の他に、商品コンテンツに関する複数の指標値として、例えば、ユーザが商品コンテンツを選択する確率であるクリック率（ＣＴＲ：Click Through Rate）、ユーザが商品コンテンツを選択する行動に続いて商品又はサービスの購入や資料請求等の販売者にとって利益につながる行動を起こす確率であるコンバージョン率（ＣＶＲ：Conversion Rate）、商品コンテンツに対応する商品又はサービスの価格、商品コンテンツの実績に基づくページビュー数（ＰＶ：Page View）等に基づいて、複数の商品コンテンツが検索結果として表示される順番である表示順に関するスコアを算出する。

図１の上段に示す例では、情報処理装置１００は、検索クエリ「ポロシャツ」、「３枚セット」を受け付けた場合に、商品コンテンツに関する語句と検索クエリ「ポロシャツ」、「３枚セット」との関連度を算出する。図１の上段に示す例では、情報処理装置１００は、商品コンテンツＣ１の関連度を８５、商品コンテンツＣ２の関連度を９６、商品コンテンツＣ３の関連度を９０、商品コンテンツＣ４の関連度を７０、商品コンテンツＣ５の関連度を５０、商品コンテンツＣ６の関連度を５、商品コンテンツＣ７の関連度を１、・・・のように算出する。

続いて、情報処理装置１００は、商品コンテンツに関する語句と検索クエリとの関連度を含む複数の商品コンテンツに関する指標値に基づいて、複数の商品コンテンツの表示順に関するスコアを算出する。図１の上段に示す例では、情報処理装置１００は、商品コンテンツＣ１のスコアを１００、商品コンテンツＣ２のスコアを９０、商品コンテンツＣ３のスコアを８０、商品コンテンツＣ４のスコアを７０、商品コンテンツＣ５のスコアを６０、商品コンテンツＣ６のスコアを５０、商品コンテンツＣ７のスコアを４０、・・・のように算出する。

具体的には、情報処理装置１００は、複数の指標値を特徴量として、各指標値の重みを学習したモデルを用いてスコアを算出する。例えば、情報処理装置１００は、商品コンテンツに関する語句と検索クエリとの関連度が大きいほど高いスコアを算出する。また、情報処理装置１００は、他の指標値についても同様に処理する。例えば、情報処理装置１００は、ユーザによって商品コンテンツが選択される確率であるクリック率が高いほど高いスコアを算出する。また、情報処理装置１００は、ユーザが商品コンテンツを選択する行動に続いて商品等を購入する行動を起こす確率であるコンバージョン率が高いほど高いスコアを算出する。

続いて、情報処理装置１００は、商品コンテンツに関する第２指標値である商品又はサービスの価格に対する販売促進費の割合である販促割合に基づいて、複数の商品コンテンツの表示順に関するスコアを補正する。情報処理装置１００は、販促割合が高いほど、スコアが高くなるようにスコアを補正する。そして、情報処理装置１００は、補正されたスコア（以下、「補正スコア」と呼ぶ。）に基づいて、複数の商品コンテンツの表示順を決定する（ステップＳ２）。

図１の中段に示す例では、情報処理装置１００は、販促割合０．１に基づいて商品コンテンツＣ１のスコア１００を補正スコア１０に、販促割合０．４に基づいて商品コンテンツＣ２のスコア９０を補正スコア３６に、販促割合０．１に基づいて商品コンテンツＣ３のスコア８０を補正スコア８に、販促割合０．０５に基づいて商品コンテンツＣ４のスコア７０を補正スコア３．５に、販促割合０．０３に基づいて商品コンテンツＣ５のスコア６０を補正スコア１．８に、販促割合０．３５に基づいて商品コンテンツＣ６のスコア５０を補正スコア１７．５に、販促割合０．５に基づいて商品コンテンツＣ７のスコア４０を補正スコア２０に、・・・のようにそれぞれ補正する。

そして、情報処理装置１００は、補正スコアが大きいコンテンツから順に、商品コンテンツＣ２を１位、商品コンテンツＣ７を２位、商品コンテンツＣ６を３位、商品コンテンツＣ１を４位、商品コンテンツＣ３を５位、商品コンテンツＣ４を６位、商品コンテンツＣ５を７位、・・・のように複数の商品コンテンツの表示順を決定する。

ここで、複数の商品コンテンツは、検索結果コンテンツに検索結果として表示される。検索結果コンテンツとは、複数の商品コンテンツを検索結果として表示するコンテンツであって、情報処理装置１００によって決定された表示順で複数の商品コンテンツを表示するコンテンツを指す。具体的には、検索結果コンテンツは、ウェブページやアプリ用のコンテンツである。以下では、初期画面に表示される検索結果コンテンツを最初の検索結果コンテンツと呼ぶ。最初の検索結果コンテンツＳＲ１には、情報処理装置１００によって決定された表示順が１位から５位までの５つの商品コンテンツが含まれる。そして、ユーザの操作によって表示画面が切り替わった結果、次の表示画面に表示される検索結果コンテンツには、情報処理装置１００によって決定された表示順が６位から１０位までの５つの商品コンテンツが含まれる。さらに、ユーザの操作によって表示画面が切り替わった結果、次の次以降の表示画面に表示される検索結果コンテンツには、情報処理装置１００によって決定された表示順が１１位以下の商品コンテンツがそれぞれ５つずつ含まれる。

続いて、情報処理装置１００は、商品コンテンツに関する語句と検索クエリとの関連度が複数の商品コンテンツの中で外れ値であり、かつ、商品又はサービスの価格に対する販売促進費の割合である販促割合が所定の閾値を上回る商品コンテンツ（以下、「外れコンテンツ」と呼ぶ。）がある場合、最初の検索結果コンテンツＳＲ１に表示されないよう複数の商品コンテンツの表示順を変更する（ステップＳ３）。なお、外れ値とは、データの分布において、他の観測値から大きく外れた値のことを指す。例えば、０から１００までの数値を取り得る１００個のデータがあるとする。そして、１００個のデータのうち、９９個のデータの数値は８０から９０の間に分布しており、残り１個のデータの数値だけが１であるとする。この場合、１００個のデータの分布において、残り１個のデータの数値は、他の９９個の観測値から大きく外れているので、外れ値である。

図１の下段に示す例では、商品コンテンツＣ６と商品コンテンツＣ７を除く他の商品コンテンツの関連度は５０〜９６の間に分布しているのに対し、商品コンテンツＣ６（関連度５）と商品コンテンツＣ７（関連度１）の関連度は、他の商品コンテンツの関連度と比べて小さい。したがって、情報処理装置１００は、最初の検索結果コンテンツＳＲ１に表示される５つの商品コンテンツのうち、関連度が複数の商品コンテンツの中で外れ値である商品コンテンツとして、商品コンテンツＣ６と商品コンテンツＣ７を検出する。

また、所定の閾値を０．３５とすると、商品コンテンツＣ２（販促割合０．４）、商品コンテンツＣ６（販促割合０．３５）と商品コンテンツＣ７（販促割合０．５）の販促割合は、所定の閾値である０．３５を上回る。したがって、情報処理装置１００は、最初の検索結果コンテンツＳＲ１に表示される５つの商品コンテンツのうち、販促割合が所定の閾値を上回る商品コンテンツとして、商品コンテンツＣ２、商品コンテンツＣ６と商品コンテンツＣ７を検出する。

続いて、情報処理装置１００は、商品コンテンツＣ２については、販促割合が所定の閾値を上回るが、関連度が複数の商品コンテンツの中で外れ値ではないので、外れコンテンツの条件を満たさないと判定する。一方、情報処理装置１００は、商品コンテンツＣ６と商品コンテンツＣ７については、関連度が複数の商品コンテンツの中で外れ値であって、かつ、販促割合が所定の閾値を上回るので、外れコンテンツの条件を満たすと判定する。よって、情報処理装置１００は、商品コンテンツＣ６と商品コンテンツＣ７を外れコンテンツとして検出する。

続いて、情報処理装置１００は、外れコンテンツである商品コンテンツＣ７が最初の検索結果コンテンツＳＲ１に表示されないように、商品コンテンツＣ７の表示順位を２位から６位に下げる。また、情報処理装置１００は、外れコンテンツである商品コンテンツＣ６が最初の検索結果コンテンツＳＲ１に表示されないよう、商品コンテンツＣ６の表示順位を３位から７位に下げる。

なお、情報処理装置１００は、商品コンテンツＣ７と商品コンテンツＣ６の表示順位を下げた代わりに、商品コンテンツＣ３の表示順位を５位から３位に、商品コンテンツＣ４の表示順位を６位から４位に、商品コンテンツＣ５の表示順位を７位から５位に繰り上げる。

ここで、情報処理装置１００は、順位を繰り上げる商品コンテンツが外れコンテンツの条件を満たさないことを改めてチェックしてもよい。例えば、商品コンテンツＣ３は、関連度が９０であるので、関連度が外れ値ではない。そして、商品コンテンツＣ３は、販促割合が０．１であるので、販促割合が所定の閾値である０．３５を下回る。したがって、情報処理装置１００は、商品コンテンツＣ３は、外れコンテンツの条件を満たさないので、外れコンテンツではないと判定する。そして、情報処理装置１００は、商品コンテンツＣ３の順位を繰り上げる。情報処理装置１００は、同様にして、商品コンテンツＣ４（関連度７０、販促割合０．０５）、商品コンテンツＣ５（関連度５０、販促割合０．０３）が外れコンテンツの条件を満たさないので、外れコンテンツではないと判定する。そして、情報処理装置１００は、商品コンテンツＣ４、商品コンテンツＣ５の順位を繰り上げる。

上述したように、情報処理装置１００は、商品コンテンツに関する第１指標値である商品コンテンツに関する語句と検索クエリとの関連度を含む複数の商品コンテンツに関する指標値に基づいて、複数の商品コンテンツが検索結果として表示される順番である表示順に関するスコアを算出する。これにより、情報処理装置１００は、ユーザの検索意図に合致しつつ、かつ、ユーザによって商品購買等が行われやすい順番に商品コンテンツを順位づけすることができる。

また、情報処理装置１００は、第１指標値と異なる指標値であって、商品コンテンツに関する第２指標値である商品又はサービスの価格に対する販売促進費の割合を示す販促割合に基づいて、算出されたスコアを補正する。これにより、情報処理装置１００は、商品又はサービスの販売者の販売努力を反映するように商品コンテンツを順位づけすることができる。

そして、情報処理装置１００は、第１指標値である商品コンテンツに関する語句と検索クエリとの関連度が複数の商品コンテンツの中で外れ値であり、かつ、第２指標値である商品又はサービスの価格に対する販売促進費の割合を示す販促割合が所定の閾値を上回る外れコンテンツが存在する場合に、最初の検索結果コンテンツＳＲ１に表示されないように、複数の商品コンテンツの表示順を変更する。これにより、情報処理装置１００は、ユーザの検索意図に合致しないにもかかわらず、販促割合が高いために検索結果の上位に上がってしまった商品コンテンツの表示順位を下げることができる。したがって、情報処理装置１００は、ユーザの所望する表示順にすることができる。

また、情報処理装置１００は、検索クエリとの関連度が極端に低い商品コンテンツが最初の検索結果コンテンツに表示されるのを防ぐことができる。つまり、情報処理装置１００は、ユーザの検索意図から大きく外れた商品コンテンツが最初に検索結果としてユーザの目に触れるのを防ぐことができる。したがって、情報処理装置１００は、ユーザの所望する表示順にすることができる。

また、情報処理装置１００は、販促割合が高いために、販売者の意図に反して自身が販売する商品と関係のない商品の検索結果に上がってしまった商品コンテンツが最初の検索結果として表示されるのを防ぐことができる。つまり、情報処理装置１００は、販売者の販売意図に反して、商品コンテンツが関係のない商品の検索結果として表示されるのを防ぐことができる。これにより、情報処理装置１００は、販売者の所望する表示順にすることができる。

また、情報処理装置１００は、ユーザの検索意図から大きく外れた商品コンテンツの代わりに他の商品コンテンツを上位に表示する。これにより、情報処理装置１００は、ユーザの検索意図に合致しつつ、かつ、ユーザによって商品購買等が行われやすい商品コンテンツをユーザの目に触れさせることができる。また、情報処理装置１００は、販売者の販売意図から大きく外れた商品コンテンツの代わりに他の商品コンテンツを上位に表示する。これにより、情報処理装置１００は、販売者の販売意図に合致する商品コンテンツを商品の検索結果として上位に表示することができる。したがって、情報処理装置１００は、ユーザの所望する表示順であって、かつ、販売者の所望する表示順にすることができる。すなわち、情報処理装置１００は、適切な順位づけをすることができる。

〔２．情報処理システムの構成〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００が含まれる情報処理システム１の構成について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理システム１の構成例を示す図である。図２に例示するように、実施形態に係る情報処理システム１には、ユーザ端末１０と、店舗端末２０と、情報処理装置１００とが含まれる。これらの各種装置は、ネットワークＮ（例えば、インターネット）を介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図２に示した情報処理システム１には、複数台のユーザ端末１０や、複数台の店舗端末２０が含まれてもよい。

ユーザ端末１０は、ユーザによって利用される端末装置である。ユーザ端末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。ユーザ端末１０は、ユーザの操作に従って、商品等の検索サービスに入力された検索クエリを情報処理装置１００に送信する。ユーザ端末１０は、情報処理装置１００によって配信された検索結果コンテンツを表示画面に表示する。

具体的には、ユーザ端末１０がスマートフォンである場合には、ユーザ端末１０に所定のアプリケーションがインストールされており、情報処理装置１００によって配信された検索結果コンテンツをアプリケーションがユーザ端末１０の表示画面に表示する。ここでいうアプリケーションとは、例えば、ブラウザや情報処理装置１００によって配信される検索結果コンテンツを表示するための専用のアプリケーションを意味する。

店舗端末２０は、商品又はサービスの販売者によって利用される端末装置である。例えば、店舗端末２０は、タブレット型端末、ＰＣ、携帯電話機、ＰＤＡ等である。また、店舗端末２０は、販売者の操作に従って、商品又はサービスの価格に対する販売促進費の割合を示す販促割合や商品コンテンツに関するテキスト情報とともに、商品コンテンツを情報処理装置１００に送信する。

例えば、店舗端末２０は、静止画像、動画像、テキストデータ等に該当する商品コンテンツを情報処理装置１００に送信する。また、例えば、店舗端末２０は、商品コンテンツが選択操作（例えば、クリックやタップ）された場合に、遷移させる遷移先コンテンツのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）に該当する商品コンテンツを情報処理装置１００に送信してもよい。

情報処理装置１００は、図１で説明した情報処理を行うサーバ装置である。情報処理装置１００は、複数の店舗から複数の商品の出品を受け付けて、インターネットを通じて商品を販売するショッピングサービスを提供するサーバ装置である。ここで、情報処理装置１００が提供するショッピングサービスは、異なる複数の店舗から出品された商品を扱うショッピングモール型のサービスである。また、情報処理装置１００は、商品等の検索サービスを提供するサーバ装置である。

情報処理装置１００は、商品又はサービスの価格に対する販売促進費の割合を示す販促割合や商品コンテンツに関するテキスト情報とともに、商品コンテンツを店舗端末２０から取得する。情報処理装置１００は、販促割合や商品コンテンツに関するテキスト情報とともに商品コンテンツを取得すると、取得した商品コンテンツに関する各種のユーザのログデータを収集する。そして、情報処理装置１００は、収集した各種のユーザのログデータに基づいて、商品コンテンツに関する各種の指標値を算出する。

情報処理装置１００は、ユーザ端末１０から検索クエリを受け付ける。情報処理装置１００は、検索クエリを受け付けると、算出した指標値に基づいて、複数の商品コンテンツの表示順を決定する。また、情報処理装置１００は、外れコンテンツが存在する場合には、複数の商品コンテンツの表示順を変更する。そして、情報処理装置１００は、決定された表示順又は外れコンテンツが存在する場合には変更された表示順で複数の商品コンテンツが表示された検索結果コンテンツをユーザ端末１０に配信する。

〔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。

（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、ネットワークＮと有線または無線で接続され、例えば、ユーザ端末１０、店舗端末２０との間で情報の送受信を行う。

（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。記憶部１２０は、図３に示すように、コンテンツ情報記憶部１２１と、コンテンツ記憶部１２２とを有する。

（コンテンツ情報記憶部１２１）
コンテンツ情報記憶部１２１は、店舗端末２０から受け付けた商品コンテンツに関する各種の情報を記憶する。図４に、実施形態に係るコンテンツ情報記憶部１２１の一例を示す。図４に示す例では、コンテンツ情報記憶部１２１は、「コンテンツＩＤ」、「商品名」、「商品説明」、「ＣＴＲ」、「ＣＶＲ」、「価格」、「ＰＶ数」といった項目を有する。図４に示す他にも、コンテンツ情報記憶部１２１は、商品コンテンツの送信元である店舗端末２０を識別するための識別情報である「店舗ＩＤ」といった項目を有してもよい。

「コンテンツＩＤ」は、店舗端末２０から受け付けた商品コンテンツを識別するための識別情報を示す。

「商品名」は、商品コンテンツに対応する商品又はサービスの名前を示す。商品名は、ユーザが商品等を検索する際に入力する検索クエリとして、最も一般的に用いられる語句である。図４に示す例では、コンテンツＩＤ「Ｃ１」で識別される商品コンテンツに対応する商品の商品名は「ポロシャツ」である。

「商品説明」は、商品コンテンツに対応する商品又はサービスに関する説明を示す。商品説明は、ユーザが商品等の購入を検討する際の手がかりとなるように店舗が提供する情報である。したがって、商品説明には、ユーザが商品等を検索する際に入力する検索クエリと一致する語句が含まれていることが多い。例えば、商品説明には、商品等のカテゴリや商品等の特徴などの語句が含まれる。図４に示す例では、コンテンツＩＤ「Ｃ１」で識別される商品コンテンツに対応する商品の商品説明は「半袖、メンズ」である。

「ＣＴＲ」は、ユーザが商品コンテンツを選択する確率であるクリック率を示す。クリック率は、商品コンテンツが選択された回数（クリック数）をその商品コンテンツが表示された回数（インプレッション数）で除算することにより算出される。図４に示す例では、コンテンツＩＤ「Ｃ１」で識別される商品コンテンツのＣＴＲは「０．２」である。

「ＣＶＲ」は、ユーザが商品コンテンツを選択する行動に続いて商品又はサービスの購入や資料請求等の販売者にとって利益につながる行動を起こす確率であるコンバージョン率を示す。コンバージョン率は、ユーザが商品コンテンツを選択する行動に続いて商品又はサービスの購入や資料請求等の販売者にとって利益につながる行動に至った数（コンバージョン数）をその商品コンテンツがこれまでに選択された回数で除算することにより算出される。図４に示す例では、コンテンツＩＤ「Ｃ１」で識別される商品コンテンツのＣＶＲは「０．２」である。

「価格」は、商品コンテンツに対応する商品又はサービスの販売価格を示す。図４に示す例では、コンテンツＩＤ「Ｃ１」で識別される商品コンテンツに対応する商品の価格は「３０００」（円）である。

「ＰＶ数」は、商品コンテンツが閲覧された延べの回数であるページビュー数を示す。図４に示す例では、コンテンツＩＤ「Ｃ１」で識別される商品コンテンツのＰＶ数は「１００００」である。

（コンテンツ記憶部１２２）
コンテンツ記憶部１２２は、各種商品コンテンツを記憶する。コンテンツ記憶部１２２は、コンテンツ情報記憶部１２１のコンテンツＩＤに対応するコンテンツのデータを格納する。コンテンツ記憶部１２２は、音声データ、画像データ、テキストデータ、ゲームデータ、ゲーム形式のデータ等、商品コンテンツのデータをコンテンツＩＤに対応づけて格納する。なお、コンテンツ記憶部１２２は、各商品コンテンツが所在するＵＲＬ、または、これらの格納場所を示すファイルパス名などをコンテンツＩＤに対応づけて格納してもよい。

（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（生成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。

また、制御部１３０は、後述する商品コンテンツモデルに従った情報処理により、入力層に入力された所定の商品コンテンツに関する指標値に対し、出力層以外の各層に属する各要素を第１要素として、第１要素と第１要素の重みとに基づく演算を行うことにより、所定の商品コンテンツがユーザによって選択されるか否か、および、ユーザによって選択される行動に続いて商品等が購入されるか否かに関するスコアを出力層から出力するよう、コンピュータを機能させる。

図３に示すように、制御部１３０は、入稿部１３１と、受付部１３２と、選択部１３３と、算出部１３４Ａと補正部１３４Ｂとを有する決定部１３４と、変更部１３５と、配信部１３６とを有し、以下に説明する情報処理の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。

（入稿部１３１）
入稿部１３１は、商品コンテンツの入稿を受け付ける。具体的には、入稿部１３１は、商品又はサービスの価格に対する販売促進費の割合を示す販促割合や商品コンテンツに関するテキスト情報とともに、店舗端末２０から商品コンテンツの入稿を受け付ける。ここで、商品コンテンツに関するテキスト情報とは、商品コンテンツが検索結果として表示される場合に、商品コンテンツと一緒に表示される商品名や商品説明に含まれる文字情報を指す。例えば、入稿部１３１は、情報処理装置１００が提供するショッピングサービスへの出店を希望する複数の店舗端末から商品コンテンツの入稿を受け付け、複数の商品コンテンツを取得する。入稿部１３１は、商品コンテンツの入稿を受け付けると、商品コンテンツに関する語句を商品コンテンツに関するテキスト情報のなかから抽出してコンテンツ情報記憶部１２１に格納する。また、入稿部１３１は、商品コンテンツをコンテンツ記憶部１２２に格納する。

図４の１レコード目に示す例では、入稿部１３１は、商品コンテンツＣ１の入稿を受け付けると、商品コンテンツＣ１に関する語句として、「ポロシャツ」、「半袖」、「メンズ」といった単語を商品コンテンツＣ１に関するテキスト情報のなかから抽出する。続いて、入稿部１３１は、抽出した単語「ポロシャツ」をコンテンツ情報記憶部１２１の商品名の項目に格納する。また、入稿部１３１は、抽出した単語「半袖」、「メンズ」をコンテンツ情報記憶部１２１の商品説明の項目に格納する。

なお、入稿部１３１は、ｔｆ−ｉｄｆ（Term Frequency、Inverse Document Frequency）等の重み値を利用して、店舗端末２０から受け付けた商品コンテンツに関するテキスト情報のなかから、商品コンテンツに関する語句を抽出してもよい。例えば、入稿部１３１は、単語が広く一般に使用される単語であり、商品コンテンツの検索に有用でないと判定される単語については、商品コンテンツに関する語句として抽出しないようにしてもよい。例えば、入稿部１３１は、ｔｆ−ｉｄｆ等の重み値を利用して、各単語の重みに応じて、商品コンテンツに関する語句として抽出した単語を商品名や商品説明といったコンテンツ情報記憶部１２１の各項目に分類してもよい。

（受付部１３２）
受付部１３２は、ユーザ端末１０から検索クエリを受け付ける。具体的には、受付部１３２は、検索クエリの入力画面をユーザ端末１０に提供する。そして、受付部１３２は、提供した入力画面に入力された検索クエリをユーザ端末１０から受け付ける。例えば、受付部１３２は、情報処理装置１００が提供するショッピングサービスを利用するユーザによって入力された検索クエリ「ポロシャツ」、「３枚セット」をユーザ端末１０から受け付ける。また、受付部１３２は、検索クエリとともに、検索クエリに対する検索結果の取得要求をユーザ端末１０から受け付ける。例えば、受付部１３２は、情報処理装置１００が提供するショッピングサービスを利用するユーザによって入力された検索クエリ「ポロシャツ」、「３枚セット」に対する検索結果の取得要求をユーザ端末１０から受け付ける。

（選択部１３３）
選択部１３３は、商品コンテンツに関する第１指標値である商品コンテンツに関する語句と検索クエリとの関連度に基づいて、所定数の商品コンテンツを選択する。

具体的には、選択部１３３は、受付部１３２が検索クエリを受け付けた場合に、コンテンツ情報記憶部１２１を参照して、入稿部１３１が取得した商品コンテンツに関する語句と検索クエリとの関連度を算出する。例えば、選択部１３３は、受付部１３２が検索クエリ「ポロシャツ」、「３枚セット」を受け付けた場合に、コンテンツ情報記憶部１２１の１レコード目を参照して、商品名に格納されている「ポロシャツ」や商品説明に格納されている「半袖」や「メンズ」といった単語を商品コンテンツＣ１に関する語句として抽出する。続いて、選択部１３３は、商品コンテンツＣ１に関する語句として抽出した単語「ポロシャツ」、「半袖」、「メンズ」と検索クエリ「ポロシャツ」、「３枚セット」との合致度が高いほど関連度が高くなるように、商品コンテンツＣ１に関する語句と検索クエリとの関連度を算出する。

図１の上段に示す例では、選択部１３３は、受付部１３２が検索クエリ「ポロシャツ」、「３枚セット」を受け付けた場合に、商品コンテンツに関する語句と検索クエリとの関連度として、商品コンテンツＣ１の関連度を８５、商品コンテンツＣ２の関連度を９６、商品コンテンツＣ３の関連度を９０、商品コンテンツＣ４の関連度を７０、商品コンテンツＣ５の関連度を５０、商品コンテンツＣ６の関連度を５、商品コンテンツＣ７の関連度を１、・・・のように算出する。

続いて、選択部１３３は、算出した商品コンテンツに関する語句と検索クエリとの関連度が高い方から順に、１位から所定の順位までの商品コンテンツを選択する。具体的には、選択部１３３は、算出した商品コンテンツに関する語句と検索クエリとの関連度に基づいて、関連度が高い方から順に入稿部１３１が取得した商品コンテンツを順位づけする。そして、選択部１３３は、例えば、順位づけした順位が１位から１０００位までの１０００個の商品コンテンツを選択する。

（決定部１３４）
決定部１３４は、選択部１３３が選択した複数の商品コンテンツの表示順を決定する。具体的には、決定部１３４は、複数の商品コンテンツの表示順であって、商品コンテンツに関する第１指標値である商品コンテンツに関する語句と検索クエリとの関連度と異なる商品コンテンツに関する第２指標値である商品又はサービスの価格に対する販売促進費の割合を示す販促割合に基づいて第１指標値に基づく表示順が変更された表示順を複数の商品コンテンツの表示順として決定する。

例えば、決定部１３４は、複数の商品コンテンツの表示順であって、第２指標値である商品又はサービスの価格に対する販売促進費の割合を示す販促割合に基づいて、第１指標値である商品コンテンツに関する語句と検索クエリとの関連度と、第１指標値および第２指標値のいずれとも異なる他の指標値とに基づく表示順が変更された表示順を複数の商品コンテンツの表示順として決定する。例えば、決定部１３４は、選択部１３３が選択した複数の商品コンテンツの表示順であって、入稿部１３１が取得した販促割合に基づいて、選択部１３３が算出した商品コンテンツと検索クエリとの関連度と、関連度および販促割合のいずれとも異なる他の指標値であるクリック率、コンバージョン率、商品又はサービスの価格、実績に基づくページビュー数等の商品コンテンツの指標値とに基づく表示順が変更された表示順を複数のコンテンツの表示順として決定する。

決定部１３４は、算出部１３４Ａと補正部１３４Ｂとを有し、複数の商品コンテンツの表示順であって、補正部１３４Ｂによって補正されたスコアに基づく表示順を複数の商品コンテンツの表示順として決定する。

（算出部１３４Ａ）
算出部１３４Ａは、第１指標値である商品コンテンツに関する語句と検索クエリとの関連度に基づいて、複数の商品コンテンツの表示順に関するスコアを算出する。算出部１３４Ａは、第１指標値の他に、商品コンテンツに関する複数の指標値に基づいて、複数の商品コンテンツの表示順に関するスコアを算出する。具体的には、算出部１３４Ａは、選択部１３３が選択した商品コンテンツと検索クエリとの関連度の他に、商品コンテンツに関する複数の指標値に基づいて、選択部１３３が選択した複数の商品コンテンツの表示順に関するスコアを算出する。

まず、第一に、算出部１３４Ａは、情報処理装置１００が提供するショッピングサービスを利用するユーザの情報に基づいて、商品コンテンツと検索クエリとの関連度の他に、商品コンテンツに関する複数の指標値として、ユーザが商品コンテンツを選択する確率であるクリック率、ユーザが商品コンテンツを選択する行動に続いて商品又はサービスの購入や資料請求等の販売者にとって利益につながる行動を起こす確率であるコンバージョン率、商品コンテンツの実績に基づくページビュー数等を算出する。

続いて、第二に、算出部１３４Ａは、算出した商品コンテンツに関する各種の指標値に基づいて、商品コンテンツのモデル（商品コンテンツモデル）を生成する。具体的には、算出部１３４Ａは、ユーザによって選択される確率が高く、かつ、ユーザが商品コンテンツを選択する行動に続いて商品等を購入する行動を起こす確率が高い商品コンテンツほど高いスコアが算出されるように学習された商品コンテンツモデルを生成する。例えば、算出部１３４Ａは、複数の指標値を特徴量として、各指標値の重みを学習した商品コンテンツモデルを生成する。例えば、算出部１３４Ａは、商品コンテンツと検索クエリとの関連度が大きいほど高いスコアを算出するように学習された商品コンテンツモデルを生成する。また、算出部１３４Ａは、他の指標値についても同様に処理するように学習された商品コンテンツモデルを生成する。例えば、算出部１３４Ａは、ユーザによって商品コンテンツが選択される確率であるクリック率が高いほど高いスコアを算出するように学習された商品コンテンツモデルを生成する。また、算出部１３４Ａは、ユーザが商品コンテンツを選択する行動に続いて商品等を購入する行動を起こす確率であるコンバージョン率が高いほど高いスコアを算出ように学習された商品コンテンツモデルを生成する。

続いて、第三に、算出部１３４Ａは、生成された商品コンテンツモデルを用いて、各商品コンテンツのスコアを算出する。図１の上段に示す例では、算出部１３４Ａは、商品コンテンツと検索クエリとの関連度を含む複数の商品コンテンツに関する指標値に基づいて、商品コンテンツＣ１のスコアを１００、商品コンテンツＣ２のスコアを９０、商品コンテンツＣ３のスコアを８０、商品コンテンツＣ４のスコアを７０、商品コンテンツＣ５のスコアを６０、商品コンテンツＣ６のスコアを５０、商品コンテンツＣ７のスコアを４０、・・・のように算出する。

続いて、第四に、算出部１３４Ａは、算出したスコアを複数の商品コンテンツの表示順に関するスコアとして用いる。

なお、算出部１３４Ａは、いかなる学習アルゴリズムを用いて商品コンテンツモデルを生成してもよい。例えば、算出部１３４Ａは、ニューラルネットワーク（neural network）、サポートベクターマシン（support vector machine）、クラスタリング、強化学習等の学習アルゴリズムを用いて商品コンテンツモデルを生成する。一例として、算出部１３４Ａがニューラルネットワークを用いて商品コンテンツモデルを生成する場合、商品コンテンツモデルは、一以上のニューロンを含む入力層と、一以上のニューロンを含む中間層と、一以上のニューロンを含む出力層とを有する。

（補正部１３４Ｂ）
補正部１３４Ｂは、第２指標値である商品又はサービスの価格に対する販売促進費の割合である販促割合に基づいて、算出部１３４Ａによって算出されたスコアを補正する。具体的には、補正部１３４Ｂは、販促割合が高いほど、スコアが高くなるようにスコアを補正する。例えば、補正部１３４Ｂは、入稿部１３１が取得した各商品コンテンツの販促割合に比例する数値を算出部１３４Ａが算出した各商品コンテンツのスコアに乗じることにより、算出部１３４Ａが算出したスコアを補正する。

図１の中段に示す例では、補正部１３４Ｂは、販促割合０．１に基づいて商品コンテンツＣ１のスコア１００を補正スコア１０に、販促割合０．４に基づいて商品コンテンツＣ２のスコア９０を補正スコア３６に、販促割合０．１に基づいて商品コンテンツＣ３のスコア８０を補正スコア８に、販促割合０．０５に基づいて商品コンテンツＣ４のスコア７０を補正スコア３．５に、販促割合０．０３に基づいて商品コンテンツＣ５のスコア６０を補正スコア１．８に、販促割合０．３５に基づいて商品コンテンツＣ６のスコア５０を補正スコア１７．５に、販促割合０．５に基づいて商品コンテンツＣ７のスコア４０を補正スコア２０に、・・・のようにそれぞれ補正する。

そして、決定部１３４は、補正部１３４Ｂによって補正されたスコアに基づく表示順を複数の商品コンテンツの表示順として決定する。図１の中段に示す例では、決定部１３４は、補正スコアが大きいコンテンツから順に、商品コンテンツＣ２を１位、商品コンテンツＣ７を２位、商品コンテンツＣ６を３位、商品コンテンツＣ１を４位、商品コンテンツＣ３を５位、商品コンテンツＣ４を６位、商品コンテンツＣ５を７位、・・・のように複数の商品コンテンツの表示順を決定する。

（変更部１３５）
変更部１３５は、決定された複数の商品コンテンツの表示順を変更する。具体的には、変更部１３５は、複数の商品コンテンツのうち、第１指標値である商品コンテンツに関する語句と検索クエリとの関連度と第２指標値である商品又はサービスの価格に対する販売促進費の割合を示す販促割合とが所定の条件を満たす商品コンテンツが存在する場合に、決定部１３４によって決定された表示順を変更する。

具体的には、変更部１３５は、複数の商品コンテンツのうち、第１指標値である商品コンテンツに関する語句と検索クエリとの関連度が複数の商品コンテンツの中で外れ値であり、かつ、第２指標値である商品又はサービスの価格に対する販売促進費の割合を示す販促割合が所定の閾値を上回る商品コンテンツが存在する場合に、決定部１３４によって決定された複数の商品コンテンツの表示順を変更する。例えば、変更部１３５は、複数の商品コンテンツのうち、第１指標値が複数の商品コンテンツの中で外れ値であり、かつ、第２指標値が所定の閾値を上回る外れコンテンツを検出する。続いて、変更部１３５は、検出した外れコンテンツの表示順位を下げ、他の商品コンテンツの表示順位を上げることにより、決定部１３４によって決定された表示順を変更する。

ここで、外れ値とは、データの分布において、他の観測値から大きく外れた値のことを指す。例えば、変更部１３５は、四分位範囲（ＩＱＲ：Ｉｎｔｅｒｑｕａｒｔｉｌｅ ｒａｎｇｅ）の１．５倍を上下限として、第１指標値が複数の商品コンテンツの中で外れ値である商品コンテンツを検出する。そして、変更部１３５は、「第一四分位数−１．５×ＩＱＲ」を第１指標値の下限、「第三四分位数＋１．５×ＩＱＲ」を第１指標値の上限として、第１指標値が下限より小さい商品コンテンツや第１指標値が上限より大きい商品コンテンツを第１指標値が複数の商品コンテンツの中で外れ値である商品コンテンツとして検出する。一般的に、商品コンテンツに関する語句と検索クエリとの関連度である第１指標値が上限より大きく外れることは稀である。そのため、変更部１３５は、第１指標値が下限より小さい商品コンテンツのみを外れコンテンツとして検出するようにしてもよい。

なお、四分位範囲（ＩＱＲ）とは、データの分布において、データの散らばりの程度を表す尺度の一つである。四分位範囲（ＩＱＲ）は、「第三四分位数（７５パーセンタイル）−第一四分位数（２５パーセンタイル）」として求められる。ここで、第三四分位数とは、データを小さい順に並べたとき、初めから数えて７５％の位置にある数である。第一四分位数とは、データを小さい順に並べたとき、初めから数えて２５％の位置にある数である。

図１の下段に示す例では、変更部１３５は、「第一四分位数−１．５×ＩＱＲ」を第１指標値の下限、「第三四分位数＋１．５×ＩＱＲ」を第１指標値の上限として、第１指標値が下限より小さい商品コンテンツや第１指標値が上限より大きい商品コンテンツとして、商品コンテンツＣ６（関連度５）と商品コンテンツＣ７（関連度１）を第１指標値が複数の商品コンテンツの中で外れ値である商品コンテンツとして検出する。なお、変更部１３５は、「第一四分位数−１．５×ＩＱＲ」を第１指標値の下限として、第１指標値が下限より小さい商品コンテンツとして、商品コンテンツＣ６（関連度５）と商品コンテンツＣ７（関連度１）を第１指標値が複数の商品コンテンツの中で外れ値である商品コンテンツとして検出してもよい。

また、変更部１３５は、所定の閾値を０．３５とすると、販促割合が所定の閾値を上回る商品コンテンツとして、商品コンテンツＣ２（販促割合０．４）、商品コンテンツＣ６（販促割合０．３５）と商品コンテンツＣ７（販促割合０．５）を検出する。

続いて、変更部１３５は、検出した商品コンテンツのうち、商品コンテンツＣ２は、販促割合が所定の閾値を上回るが、関連度が複数の商品コンテンツの中で外れ値ではないので、外れコンテンツの条件を満たさないと判定する。一方、変更部１３５は、商品コンテンツＣ６と商品コンテンツＣ７は、関連度が複数の商品コンテンツの中で外れ値であって、かつ、販促割合が所定の閾値を上回るので、外れコンテンツの条件を満たすと判定する。したがって、変更部１３５は、商品コンテンツＣ６と商品コンテンツＣ７を外れコンテンツとして検出する。

また、変更部１３５は、補正部１３４Ｂによって補正されたスコアに基づく表示順で複数の商品コンテンツが表示される複数の検索結果コンテンツのうち、第１指標値と第２指標値とが所定の条件を満たす商品コンテンツが最初の検索結果コンテンツ以外の検索結果コンテンツに表示されるように、決定部１３４によって決定された複数の商品コンテンツの表示順を変更する。

具体的には、変更部１３５は、複数の商品コンテンツのうち、第１指標値が複数の商品コンテンツの中で外れ値であり、かつ、第２指標値が所定の閾値を上回る外れコンテンツを検出する。続いて、変更部１３５は、検出した外れコンテンツが補正部１３４Ｂによって補正されたスコアに基づく表示順で表示した場合に、最初の検索結果コンテンツに表示される表示順位以内に存在する場合には、外れコンテンツの表示順位を検索結果コンテンツに表示されるように表示順位を下げる。続いて、変更部１３５は、順位を下げた外れコンテンツの代わりに、他の商品コンテンツの表示順位を繰り上げることにより、決定部１３４によって決定された表示順を変更する。

図１の下段に示す例では、変更部１３５は、外れコンテンツとして検出した商品コンテンツＣ７が最初の検索結果コンテンツＳＲ１に表示されないように、商品コンテンツＣ７の表示順位を２位から６位に下げる。また、変更部１３５は、外れコンテンツである商品コンテンツＣ６が最初の検索結果コンテンツＳＲ１に表示されないよう、商品コンテンツＣ６の表示順位を３位から７位に下げる。

続いて、変更部１３５は、商品コンテンツＣ６と商品コンテンツＣ７の表示順位を下げた代わりに、商品コンテンツＣ３の表示順位を５位から３位に、商品コンテンツＣ４の表示順位を６位から４位に、商品コンテンツＣ５の表示順位を７位から５位に繰り上げる。

（配信部１３６）
配信部１３６は、検索結果コンテンツをユーザ端末１０に配信する。具体的には、配信部１３６は、決定部１３４によって決定された表示順で複数の商品コンテンツが表示される複数の検索結果コンテンツをユーザ端末１０に配信する。

ここで、上述した各処理部の処理例の概要について、図５を用いて説明する。図５に、実施形態に係る情報処理の一例を示す。図５に示す例では、情報処理装置１００は、商品コンテンツと検索クエリとの関連度が高い方から順に所定数の商品コンテンツを選択する（ステップＳ１１）。

続いて、情報処理装置１００は、商品コンテンツと検索クエリとの関連度を含む複数の指標値に基づいて、複数の商品コンテンツの表示順に関するスコアを算出する（ステップＳ１２）。

続いて、情報処理装置１００は、販促割合に基づいてスコアを補正し、補正されたスコア（補正スコア）に基づいて、複数の商品コンテンツの表示順を決定する（ステップＳ１３）。

続いて、情報処理装置１００は、関連度が外れ値、かつ、販促割合が所定の閾値を上回る外れコンテンツがある場合、最初の検索結果コンテンツに表示されないよう表示順を変更する（ステップＳ１４）。

〔４．情報処理のフロー〕
次に、図６を用いて、実施形態に係る情報処理の手順について説明する。図６は、実施形態に係る情報処理手順を示すフローチャートである。

図６に示すように、情報処理装置１００は、ユーザ端末１０から検索クエリを受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１０１）。情報処理装置１００は、ユーザ端末１０から検索クエリを受け付けていない場合（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、ユーザ端末１０から検索クエリを受け付けるまで待機する。

情報処理装置１００は、ユーザ端末１０から検索クエリを受け付けた場合（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、商品コンテンツに関する語句と検索クエリとの関連度を算出する（ステップＳ１０２）。

続いて、情報処理装置１００は、商品コンテンツと検索クエリとの関連度が高い方から順に所定数の商品コンテンツを選択する（ステップＳ１０３）。

続いて、情報処理装置１００は、商品コンテンツと検索クエリとの関連度を含む複数の指標値に基づいて、複数の商品コンテンツの表示順に関するスコアを算出する（ステップＳ１０４）。

続いて、情報処理装置１００は、販促割合に基づいて、表示順に関するスコアを補正する（ステップＳ１０５）。

続いて、情報処理装置１００は、補正されたスコアに基づいて、複数の商品コンテンツの表示順を決定する（ステップＳ１０６）。

続いて、情報処理装置１００は、関連度が外れ値、かつ、販促割合が所定の閾値を上回る外れコンテンツがあるか否かを判定する（ステップＳ１０７）。情報処理装置１００は、関連度が外れ値、かつ、販促割合が所定の閾値を上回る外れコンテンツがない場合（ステップＳ１０７；Ｎｏ）、商品コンテンツを含む検索結果コンテンツをユーザ端末１０に配信する（ステップＳ１０９）。

情報処理装置１００は、関連度が外れ値、かつ、販促割合が所定の閾値を上回る外れコンテンツがある場合（ステップＳ１０７；Ｙｅｓ）、外れコンテンツが最初の検索結果コンテンツに表示されないよう表示順を変更する（ステップＳ１０８）。

続いて、情報処理装置１００は、商品コンテンツを含む検索結果コンテンツをユーザ端末１０に配信する（ステップＳ１０９）。

〔５．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、決定部１３４と変更部１３５とを有する。決定部１３４は、複数のコンテンツの表示順であって、コンテンツに関する第１指標値と異なるコンテンツに関する第２指標値に基づいて第１指標値に基づく表示順が変更された表示順を複数のコンテンツの表示順として決定する。変更部１３５は、複数のコンテンツのうち、第１指標値と第２指標値とが所定の条件を満たすコンテンツが存在する場合に、決定部１３４によって決定された表示順を変更する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、コンテンツに関する所定の指標値に基づく表示順が他の指標値に基づいて変更されることにより、適切でない表示順に変わってしまった場合であっても、第１指標値と第２指標値とが所定の条件を満たすコンテンツが存在する場合には、その表示順を変更することができる。したがって、情報処理装置１００は、適切な順位づけをすることができる。

また、変更部１３５は、複数のコンテンツのうち、第１指標値が複数のコンテンツの中で外れ値であり、かつ、第２指標値が所定の閾値を上回るコンテンツが存在する場合に、決定部１３４によって決定された複数のコンテンツの表示順を変更する。

これにより、情報処理装置１００は、コンテンツに関する所定の指標値に基づく表示順が他の指標値に基づいて変更されることにより、適切でない表示順に変わってしまった場合であっても、表示順が適切でないコンテンツを特定して、その表示順を変更することができる。したがって、情報処理装置１００は、適切な順位づけをすることができる。

また、決定部１３４は、第１指標値に基づいて複数のコンテンツの表示順に関するスコアを算出する算出部１３４Ａと第２指標値に基づいて算出部１３４Ａによって算出されたスコアを補正する補正部１３４Ｂとを有し、複数のコンテンツの表示順であって、補正部１３４Ｂによって補正されたスコアに基づく表示順を複数のコンテンツの表示順として決定する。

これにより、情報処理装置１００は、コンテンツの表示順に関するスコアという数値を用いることにより、各コンテンツがユーザに所望されるか否かを客観的に判断することができる。これにより、情報処理装置１００は、ユーザの所望する順番でコンテンツを順位づけすることができる。したがって、情報処理装置１００は、適切な順位づけをすることができる。

また、変更部１３５は、補正部１３４Ｂによって補正されたスコアに基づく表示順で複数のコンテンツが表示される複数の検索結果コンテンツのうち、第１指標値と第２指標値とが所定の条件を満たすコンテンツが最初の検索結果コンテンツ以外の検索結果コンテンツに表示されるように、決定部１３４によって決定された複数のコンテンツの表示順を変更する。

これにより、情報処理装置１００は、ユーザの所望しないコンテンツを最初の検索結果コンテンツに表示させないことにより、よりユーザの所望するコンテンツを最初の検索結果コンテンツに表示することができる。これにより、情報処理装置１００は、ユーザの所望する順番でコンテンツを順位づけすることができる。したがって、情報処理装置１００は、適切な順位づけをすることができる。

また、決定部１３４は、複数のコンテンツの表示順であって、第２指標値に基づいて、第１指標値と、第１指標値および第２指標値のいずれとも異なる他の指標値とに基づく表示順が変更された表示順を複数のコンテンツの表示順として決定する。

これにより、情報処理装置１００は、コンテンツに関する複数の指標値に基づいて算出されたスコアを用いることにより、各コンテンツがユーザに所望されるか否かを総合的に判断することができる。これにより、情報処理装置１００は、ユーザの所望する順番でコンテンツを順位づけすることができる。したがって、情報処理装置１００は、適切な順位づけをすることができる。

また、決定部１３４は、複数のコンテンツの表示順であって、第２指標値に基づいて、第１指標値として、コンテンツに関する語句と検索クエリとの関連度を示す指標値に基づく表示順が変更された表示順を複数のコンテンツの表示順として決定する。また、決定部１３４は、複数のコンテンツの表示順であって、第２指標値として、商品又はサービスの販売促進に関する情報に基づいて、第１指標値に基づく表示順が変更された表示順を複数のコンテンツの表示順として決定する。

これにより、情報処理装置１００は、ユーザの検索意図に合致しつつ、かつ、ユーザによって商品購買等が行われやすい順番に商品コンテンツを順位づけすることができる。また、情報処理装置１００は、商品又はサービスの販売者の販売努力を反映するように商品コンテンツを順位づけすることができる。また、情報処理装置１００は、検索クエリとの関連度が極端に低い商品コンテンツが最初の検索結果コンテンツに表示されるのを防ぐことができる。つまり、情報処理装置１００は、ユーザの検索意図から大きく外れた商品コンテンツが最初に検索結果としてユーザの目に触れるのを防ぐことができる。これにより、情報処理装置１００は、ユーザの所望する表示順にすることができる。また、情報処理装置１００は、販促割合が高いために、販売者の意図に反して自身が販売する商品と関係のない商品の検索結果に上がってしまった商品コンテンツが最初の検索結果として表示されるのを防ぐことができる。つまり、情報処理装置１００は、販売者の販売意図に反して、商品コンテンツが関係のない商品の検索結果として表示されるのを防ぐことができる。これにより、情報処理装置１００は、販売者の所望する表示順にすることができる。したがって、情報処理装置１００は、適切な順位づけをすることができる。

また、情報処理装置１００は、ユーザの検索意図から大きく外れた商品コンテンツの代わりに他の商品コンテンツを上位に表示するので、よりユーザの検索意図に合致しつつ、かつ、ユーザによって商品購買等が行われやすい商品コンテンツをユーザの目に触れさせることができる。これにより、情報処理装置１００は、ユーザの所望する表示順にすることができる。また、情報処理装置１００は、販売者の販売意図から大きく外れた商品コンテンツの代わりに他の商品コンテンツを上位に表示するので、より販売者の販売意図に合致する商品コンテンツを商品の検索結果として上位に表示することができる。これにより、情報処理装置１００は、販売者の所望する表示順にすることができる。したがって、情報処理装置１００は、ユーザの所望する表示順であって、かつ、販売者の所望する表示順にすることができる。すなわち、情報処理装置１００は、適切な順位づけをすることができる。

〔６．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば図７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。図７は、情報処理装置１００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。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

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

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、所定の通信網を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを所定の通信網を介して他の機器へ送信する。

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

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

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムまたはデータ（例えば、商品コンテンツモデル）を実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムまたはデータ（例えば、商品コンテンツモデル）を記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から所定の通信網を介してこれらのプログラムまたはデータ（例えば、商品コンテンツモデル）を取得してもよい。

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、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。

〔７．その他〕
また、上記実施形態及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。

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。

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。

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、変更部は、変更手段や変更回路に読み替えることができる。

１ 情報処理システム
１０ ユーザ端末
２０ 店舗端末
１００ 情報処理装置
１２１ コンテンツ情報記憶部
１２２ コンテンツ記憶部
１３１ 入稿部
１３２ 受付部
１３３ 選択部
１３４ 決定部
１３４Ａ 算出部
１３４Ｂ 補正部
１３５ 変更部
１３６ 配信部

Claims (8)

1. 複数のコンテンツの表示順であって、コンテンツに関する第１指標値と異なる前記コンテンツに関する第２指標値に基づいて前記第１指標値に基づく表示順が変更された表示順を前記複数のコンテンツの表示順として決定する決定部と、
   前記複数のコンテンツのうち、前記第１指標値が前記複数のコンテンツの中で外れ値であり、かつ、前記第２指標値が所定の閾値を上回るコンテンツが存在する場合に、前記決定部によって決定された表示順を変更する変更部と
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記決定部は、
   前記第１指標値に基づいて前記複数のコンテンツの表示順に関するスコアを算出する算出部と、
   前記第２指標値に基づいて前記算出部によって算出されたスコアを補正する補正部と、を有し、
   前記複数のコンテンツの表示順であって、前記補正部によって補正されたスコアに基づく表示順を前記複数のコンテンツの表示順として決定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記変更部は、
   前記補正部によって補正されたスコアに基づく表示順で前記複数のコンテンツが表示される複数の検索結果コンテンツのうち、前記第１指標値が前記複数のコンテンツの中で外れ値であり、かつ、前記第２指標値が所定の閾値を上回るコンテンツが最初の検索結果コンテンツ以外の検索結果コンテンツに表示されるように、前記決定部によって決定された複数のコンテンツの表示順を変更する
   ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記決定部は、
   複数のコンテンツの表示順であって、前記第２指標値に基づいて、前記第１指標値と、前記第１指標値および前記第２指標値のいずれとも異なる他の指標値とに基づく表示順が変更された表示順を前記複数のコンテンツの表示順として決定する
   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。
5. 前記決定部は、
   複数のコンテンツの表示順であって、前記第２指標値に基づいて、前記第１指標値として、前記コンテンツに関する語句と検索クエリとの関連度を示す指標値に基づく表示順が変更された表示順を前記複数のコンテンツの表示順として決定する
   ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
6. 前記決定部は、
   複数のコンテンツの表示順であって、前記第２指標値として、商品又はサービスの販売促進に関する情報に基づいて、前記第１指標値に基づく表示順が変更された表示順を前記複数のコンテンツの表示順として決定する
   ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の情報処理装置。
7. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
   複数のコンテンツの表示順であって、コンテンツに関する第１指標値と異なる前記コンテンツに関する第２指標値に基づいて前記第１指標値に基づく表示順が変更された表示順を前記複数のコンテンツの表示順として決定する決定工程と、
   前記複数のコンテンツのうち、前記第１指標値が前記複数のコンテンツの中で外れ値であり、かつ、前記第２指標値が所定の閾値を上回るコンテンツが存在する場合に、前記決定工程によって決定された表示順を変更する変更工程と
   を含むことを特徴とする情報処理方法。
8. 複数のコンテンツの表示順であって、コンテンツに関する第１指標値と異なる前記コンテンツに関する第２指標値に基づいて前記第１指標値に基づく表示順が変更された表示順を前記複数のコンテンツの表示順として決定する決定手順と、
   前記複数のコンテンツのうち、前記第１指標値が前記複数のコンテンツの中で外れ値であり、かつ、前記第２指標値が所定の閾値を上回るコンテンツが存在する場合に、前記決定手順によって決定された表示順を変更する変更手順と
   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。

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