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コラム第５８号（2007/10/9UP）
　「全文検索で検索精度を上げる－連想検索の例：新書マップ－」

　　今回も「検索精度を上げる」について書きたいと思います。

　　コラム第５７号「全文検索で検索精度を上げる－近接演算が使える例　など－」で、
　　次のように書きました。
　　　近接演算に限らず、テキストマイニングや連想検索、概念検索など
　　　全文検索の精度を上げて検索する方法は、
　　　特許文献、学術文献、社内文書検索、マーケティング（例：アンケート回答の検索と分析）などの各分野ごとに
　　　様々な検索システムが研究開発されています。

　　この　“テキストマイニングや連想検索、概念検索”　がどのようなものなのか、ご紹介したいと思います。

　　テキストマイニングや連想検索、概念検索は、システム開発にコストがかかることもあり、
　　今のところ無料で利用できる優秀なシステムは少ないのですが、
　　国立情報学研究所の「連想検索」のしくみを使った　「新書マップ」　は、どなたでも無料で利用できるうえ、
　　検索システムも優れており、またマップ表示される例としても分かりやすいかと思います。

　　今回は、この「新書マップ」をご紹介したいと思います。

　●まずは「新書マップ」を使ってみましょう

　　　「新書マップ」は文字どおり「新書本」を検索するシステムです。
　　　まずは　「新書マップ」　のトップページを開いてみましょう。

　　　ページの左上に　「キーワードか文章を入力してください。」　として、検索ボックスが用意されています。
　　　この中に例えば、文章として　「裁判員制度が社会に及ぼす影響」　を入力し、　「検索」　をクリックします。

　　　すると画面の円の外側と内側に、様々なキーワードとテーマが表示されます。
　　　円の外側には　“関連キーワード”　として「責任」「法」「日本」「制度」「問題」「裁判」・・・
　　　円の内側には　“関連テーマ”　として「日本の司法」「コーポレートガバナンス」「年金」「会社」・・・

　　　この様々なキーワードやテーマが、システム側での　「連想」　によって選ばれています。
　　　この「連想検索」を国立情報学研究所の説明をそのまま転載すると、次のとおりです。
　　　　“人間が、ひとつの言葉から無意識のうちにいくつもの関連する単語を思い浮かべるように、
　　　　　検索キーワードから関連性の高い単語を抽出し、それを含む図書をもれなく探し出す検索方法”

　　　これを少し詳しく説明すると、
　　　検索ボックスに入力した文章「裁判員制度が社会に及ぼす影響」を
　　　「裁判 / 員 / 制度 / が / 社会 / に / 及ぼす / 影響」　のように単語分割し、
　　　その中から検索キーに適さない文字　（/ が / に / 及ぼす）　を外し、
　　　残った単語と、関連の深い言葉を円の外側の「関連キーワード」として表示します。

　　　この「関連キーワード」が、まず「連想検索」で拾ってきます。
　　　具体的には、本のタイトルや紹介文などから、同時に出現する頻度の高い言葉などを拾い出します。
　　　例えば「裁判」に関連する言葉として「法」や「制度」を拾ってきています。
　　　つまり、普通の文字列検索ならば、検索モレさせてしまう情報を、
　　　システム側が連想して検索語を表示させることにより、検索を広げることができるしくみです。

　　　もちろん、機械がやることなので、あなたにとっては不要な言葉もヒットしているとは思いますが、
　　　いくつかはヒントになる言葉が表示されているはずです。

　●検索結果を視覚表示させる「マップ」を使いながら検索できる

　　　さて、
　　　円の外側に表示された関連キーワードの中の　「裁判」　にマウスを乗せてください（乗せるだけです、クリックはまだです）
　　　すると円の内側に表示された「日本の司法」「コーポレートガバナンス」「死刑制度」などの回りが白く光ったような表示になります。
　　　これらは、キーワードの　「裁判」　と関連するテーマです。
　　　ですから、逆に何も光らない「少子化社会」「年金」「過労・過労死」は、新書本検索にあたっては関連しないテーマ、
　　　ということなのです。

　　　そしてよく見ると、光り方の大きさも違います。「日本の司法」の光りかたが一番大きいでしょう。
　　　これは、「日本の司法」が、キーワード「裁判」と最も関連の深いテーマであることを示しています

　　　このように、検索結果を視覚化して表示させることを「マップ化」と言います。
　　　だから「新書マップ」なんですね。

　　　　　ちなみに・・・
　　　　　この「マップ化」は、特に特許調査をなさっているかたには「特許マップ（パテントマップ）」としてお馴染みだと思います。
　　　　　特許マップというのは、検索してヒットした特許公報を解析して視覚化する方法です。
　　　　　例えば、ある特定の技術についての出願がいつごろから増えている、とか
　　　　　特定の会社について、どんな分野の出願が多いか（または少ないか）とか、
　　　　　特定の特許分類と同時に付与されることが多い特許分類を解析して、技術の関連性を探る、
　　　　　などを行い、データを視覚化します。
　　　　　簡単なマップはグラフや表で作成しますが、
　　　　　最近ではこの新書マップのような、より高度な視覚化を行うことが多くなってきていると思います。

　　　さて、このマップで、新書本として「裁判」については「日本の司法」が最も関連深いテーマだとわかりますので
　　　「日本の司法」をクリックしてみましょう。

　　　すると、本のリストと背表紙が表示されます。
　　　リストを見てみると、『裁判員制度の正体』『裁判員制度』のように入力した言葉「裁判員制度」と一致するタイトルの本のほか、
　　　『わたしたちと裁判』『これでいいのか日本の裁判』など、
　　　タイトル中には一致する言葉が無いけれども、関連する本を探し出すことができました。

　　　その他、画面右側に表示される「冤罪」「弁護士」「大学院、ビジネススクール」・・・などのテーマから
　　　さらに興味あるテーマをたどって、検索を広げることもできます。

　　　　　・・・蛇足ではありますが、
　　　　　たとえばオンライン書店での検索は、
　　　　　「この商品を買った人は、こちらにも興味をもっています」というかたちで情報を広げてくれるわけですが、
　　　　　「新書マップ」の場合は、連想検索のしくみで情報をひろげてくれるわけです。
　　　　　いずれにしても、あるテーマに関連する本を紹介する、というのは
　　　　　優秀な書店員や、図書館司書の得意とするところなわけで、
　　　　　「新書マップ」は、これを機械に上手にやらせる方法のひとつ、と見ることもできると思います。

さて、いかがでしたでしょうか。
コラム５６号で「目的に適合した情報のみをモレ無く検索する＝精度の良い検索」
とご説明しましたが、
検索システム側で自動的に精度を上げる検索が行われるしくみの方法のひとつとして
お試しいただければ幸いです。
　　　　
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