インターネット上で検索クエリを投入するとき，あるクエリの影響によって他のクエリの発生が起きることがある．本稿ではそのような検索クエリの影響を表すため，点過程の一種であるHawkes過程の枝因子に着目し，その枝因子を用いて，どれほど今後，検索されかを予測する．Hawkes過程の枝因子はある事象の発生によりどれほどの事象数が発生するかを表す．LDA-Hawkesモデルにて各クエリがどのトピックに属するか推定したのち，枝因子を用いることで検索クエリの今度発生する事象数，すなわち，今後，どれほど検索されるかを予測する．このとき予測され検索数はトピックごとの検索数であるため，分野（トピック）ごとの流行を予測することもできる．本稿では，Yahoo!Japanのクエリログの一部を用いた実験の結果を報告する．
