検索パターンから見るユーザー行動「Search Patterns」 - (page 2)

Best Bets （最適解の提示）

　検索結果として、一番最適な結果をレコメンデーションして紹介するのが「Best Bets」だ。「おすすめ」や「ピックアップ」で掲載された情報もそれに該当する。

　ユーザーが求める情報（キーワード）が画面にすべて並んでいる状態は、あたかもすべての問題を解決してくれると想像しがちだが、その先の検索結果が違っていれば元に戻ることになる。それを回避する方法として「自動サジェスト機能」がある。

Auto Suggest（自動サジェスト機能）

　あらかじめ検索結果（ページタイトル候補やキーワード候補など）をプルダウンで表示して、入力を補助する機能だ。候補を表示することで、選び直す行為や目的の情報かどうかの判断がつきやすく、プロセスを簡略化する。

　Appleのウェブサイトのサイト内検索がいい例だが、入力した文字列に対して検索結果ページ（候補）をリアルタイムで呼び出している。これにより検索結果ページに進む前に、適切な情報をプルダウンの候補の中から選択できる。FirefoxのGoogleツールバーでは入力履歴も同時に表示する。

　Auto Suggest（自動サジェスト機能）のパターンには以下のようなものがある。

1. 入力した文字列に対して、検索するためのキーワードを提示する
2. 入力した文字列に対して、検索結果の候補を提示する ※ページタイトルなど
3. 入力した文字列に対して、履歴を提示する
4. 入力した文字列に対して、入力補正をする

　このように、検索する方法と検索される対象とのパターンを整理していくことで、実際にウェブサイトで利用するユーザーの行動にどのようにメリットがあるかを考えて、これらの検索パターンを適用してほしい。

検索における課題

以上のように、検索におけるパターンにはさまざまな種類や定義があるが、そもそも検索は次の課題を持っていると言える。

1. 一概に形式化できない
2. 不確実性が高く、複雑な依存関係を持つ
3. 要件が不完全で、矛盾をはらみ、変化していく
4. 利害関係者はみなそれぞれ違う世界観を持つ
5. 検索しただけでは問題は解決されない

　ユーザーの想起する問題とそれに対しての解決方法の提示は必ずしも完全には合致しない。それはそもそもユーザーの問題自体があいまいだったり、どう解決できるのかがわからない状態（解決方法がわからない） で検索を実行することがあるからである。

　ただし、その不完全さをどうとらえて設計するのかが重要であり、設計するインフォメーションアーキテクトにとっては醍醐味になるはずである。

　次回は上記課題を踏まえて検索パターンを設計するプロセスを紹介する。