Google が AI で検索クエリに回答

Google が AI を検索クエリへの回答に利用していることは、公開証拠がインターネットインフラ、ガバナンス、運用上の依存関係、または市場での可視性と結びつけているため、BTW Media のプロファイル対象となっています。

• Google は、質問の意図を理解し、最も関連性の高い結果を評価するなど、多くの検索機能ですでに AI 技術を利用しています。
• しかし、大規模言語モデルや生成 AI などの新たな機能により、SGE（Search Generative Experience）が目指す、情報をその場で文章化する能力など、可能性は大きく広がっています。
• 「これらの新しい生成 AI 機能により、検索はより賢く、よりシンプルになります」と、Google 検索部門を率いる副社長のキャシー・エドワーズは Google I/O で述べました。「これはウェブ検索結果の新しい構成であり、有益な出発点を提供します。」

簡単な質問一つで、ユーザーは想像できるほぼ全てのトピックをカバーする膨大な情報にアクセスできます。しかし、Google が私たちの質問に正確で適切な回答を提供できるのはなぜでしょうか？その答えは、検索アルゴリズムへの人工知能（AI）の巧妙な統合にあります。

Google の検索アルゴリズムへの AI 統合は、私たちが情報にアクセスし、情報と対話する方法を一変させました。自然言語理解、知識グラフ、機械学習を活用することで、Google はパーソナライズされ、文脈に即した回答を提供し、オンライン検索体験を豊かにしています。

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検索の進化: キーワードから意図へ

初期の Google は、特定のクエリに対して関連するウェブページを抽出するために、キーワードマッチングに大きく依存していました。しかし、オンラインコンテンツの量と複雑さが爆発的に増加するにつれて、従来のキーワードベースのアプローチでは不十分になりました。そこで登場したのが AI を活用した検索アルゴリズムであり、Google が検索結果を処理し提供する方法に革命をもたらしました。

自然言語理解: 意図を解読する

Google の AI ベースの検索の中核にあるのが、自然言語理解（NLU）技術です。これにより Google は、ユーザーの検索クエリの背後にある意図を解読し、より微妙で文脈に適した回答を提供できます。単純な質問でも複雑な問い合わせでも、Google の AI アルゴリズムはクエリの意味と構文を分析して、ユーザーの根底にある意図を見極めます。

知識グラフ: より豊かな回答のための構造化データ

世界中の情報に対する理解を深めるために、Google は知識グラフの力を活用しています。知識グラフは、相互に関連する事実やエンティティをカプセル化した大規模な構造化データのリポジトリです。知識グラフを利用することで、Google は幅広いソースから情報を引き出し、ユーザーのクエリに対してより豊かで包括的な回答を提供できます。

機械学習: 継続的な改善

Google の AI ベースの検索アルゴリズムは、機械学習によって支えられています。機械学習は AI の一分野であり、システムがデータから学習し、時間とともに改善することを可能にします。ユーザーとのやり取りやフィードバックを継続的に分析することで、Google のアルゴリズムは言語パターン、ユーザーの好み、トピックの関連性に対する理解を洗練させ、検索結果の正確性と効率性を向上させています。

Google の生成 AI の仕組み

実際のところ、Google の AI 強化検索は次のように機能します。あなたが「丘陵地帯での 5 マイルの通勤に適した自転車」を検索したとします。Google は従来の検索結果と、AI が生成した提案を含むハイライトボックスを組み合わせます。Google のデータセンターでクエリが処理されると、電動自転車やサスペンションオプションなどの考慮すべき要素の整理されたリスト、関連するウェブサイトへのリンク、特定の自転車モデル、推奨されるフォローアップの質問が提示されます。

オーガニック検索結果に加えて、Google は広告と表示されたスポンサー広告を表示し、購入リンクを提示する場合があります。これは、AI 強化検索を収益化するという Google の目標に沿ったものです。

「ユーザーからは、多くの場合数日にわたる多数のフォローアップ検索を必要とするような複雑なクエリが寄せられていることに気づきました」とエドワーズは説明します。Google はこのプロセスを合理化し、関連情報を見つけるために必要な労力を最小限に抑えることを目指しました。

AI ベースの検索結果には、当初の検索ページを超えて探索する必要性を減らす可能性があります。これは、計算、天気予報、Wikipedia の抜粋など、検索結果ページ上で直接回答を提供するという Google の傾向の継続です。しかし、Google は、特に複雑なクエリについては、ユーザーが元のソースにクリックしたいと思うだろうと予想しています。

Google は、Search Labs イニシアチブを通じてこの生成検索技術を導入し、ウェブパブリッシャーや広告主からのフィードバックを求めています。「私たちの開発が十分に検討されるよう、ウェブ関係者からのフィードバックを収集したいと考えています」とエドワーズは述べました。

このアプローチは、協調的かつユーザー重視の方法で AI ベースの検索機能を洗練させるという Google のコミットメントを強調するものです。

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AI チャットボットが欲しい？他を探そう

Google は、OpenAI の大規模言語モデル GPT-4 を使用する Bing の有名なチャットボットほどの深みには踏み込みません。Google は Bard というツールを通じてチャットインターフェースを提供していますが、この機能と検索結果との間には明確な区別を設けています。現時点では、ユーザーはボットと会話することはありません。Google は創造的な生成よりも事実の正確性を優先する、より軽量な言語モデルを選択しているからです。

「私たちは流暢さよりも事実の正確性に重点を置いてきました。それが Google 検索にユーザーが期待するものだと考えるからです」とエドワーズは説明しました。

Google 検索のもう一つの変化: 視点

Google では、検索時に「ショッピング」「地図」「動画」「ニュース」などの「チップ」が頻繁に表示され、クリックまたはタップするだけで結果を絞り込めます。今回、新たなチップ「パースペクティブ」が導入されました。

この追加により、フォーラムの投稿やソーシャルメディアの短い動画など、検索クエリに関連する個人の体験が強調されるようになります。

「ユーザーが Google を権威ある情報源として評価していることは承知しています」とエドワーズは説明しました。「同時に、彼らが人間の声や真の視点も求めていることも理解しています。メインの検索結果ページでは、両方の要素を組み合わせて提供します。」

検索の未来: AI を進化させる

AI 技術が進化を続けるにつれて、Google の質問応答へのアプローチも進化しています。音声検索や自然言語処理からパーソナライズされたおすすめ、予測検索まで、Google の AI ベース検索の未来は、世界中のユーザーにさらなる利便性、効率性、関連性を約束します。