ウェブ広告において，ユーザのある期間の閲覧履歴を利用して広告を配信する行動ターゲティング広告が注目されている．しかし，行動ターゲティング広告は，検索連動広告のようにユーザからそのとき調べたかったことをキーワードとして与えられることは期待できないため，ある期間の閲覧履歴から，そのユーザが探していたもの，欲しかったもの (意図) をキーワードとして抽出する技術が必要とされている．キーワードの抽出には TFIDF に代表される文書単体への重みづけを適用し，その総和を採用する従来方式が利用されるが，従来方式は，各履歴を均等に扱うため，出現する履歴が少ないキーワードは抽出は困難である，本稿はこれらの課題を解決するため，文書分類を利用し，キーワードが出現した履歴からユーザの意図を推定する方式を提案する．また，被験者実験を通して，直前のクラスタと分析期間の履歴に共通して出現するキーワードの数が確保されていれば，提案方式が従来方式より有効であることを検証した．In this paper, we suggest a keyword suggestion method considering user's browsing interests in access log to overcome these problems. First, we make a hierarchical tree by using keywords appearance in access logs, for extracting lower abstraction keywords. Then 2 different abstraction levels set for contextual keywords and unique keywords, for deciding abstraction level of suggested keywords. In addition, we evaluate on effectiveness of a suggested framework by experiment results.