ビッグデータ技術の進展により, 膨大な文書データから, 有用な情報を利活用するニーズは益々高まっている. 本研究では, 与えられた文書クエリの類似検索結果文書集合を可視化する課題に焦点を当てる. ところが, 著者らの知る限り, この課題に関する先行研究は少数で,あまり研究が進んでない状況である. 本稿では, 検索結果の各文書をノードと見なし, それぞれを類似貢献度ベクトルに変換し, k-最近傍グラフを構築した可視化において, 検索結果文章がクエリに対し, どのような説明語で類似するかを付与するとともに, グループ分けして配色する新手法を提案する. livedoor ニュースコーパスを用いた評価実験では, 可視化例に基づく定性評価とともに, 説明語となる単語週数の定量評価により, 提案法の有効性を検証する.