インテリジェント・サーチ

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インテリジェント・サーチ

インテリジェント・サーチを利用して、データのサイロを解消し、従業員とお客様が必要な情報を迅速かつ容易に見つけられるようにする方法をご覧ください。

インテリジェント・サーチとは

人工知能テクノロジーを搭載したインテリジェント・サーチを利用すると、データのサイロを解消し、従業員とお客様は必要とする情報を迅速かつ容易に見つけることができます。 エンドユーザーは、インテリジェント・サーチを利用すると、 データベース内のビックデータ、文書管理システム、デジタル・コンテンツ、ウェブページおよび紙など、フォーマットに関係なく、(社内外の)どこからでもデータ・セット内の情報を引き出すことができます。 インテリジェント・サーチおよびエンタープライズ・サーチは、自然言語検索、AI検索またはAIを活用した検索、およびコグニティブ検索と類義語です。

 インテリジェント・サーチ

の歴史と進化エンタープライズ情報検索システムは、パブリック・インターネットが登場するずっと前から存在します。 当初、マルチユーザー・メインフレーム・コンピューター・システムを実装するメリットの1つは、大容量の文書リポジトリー内のテキスト・ストリングとの完全一致を見つけることで、情報の発見が容易になったことです。

デスクトップ・コンピューティングと企業イントラネットの成長と共に、IBM記憶情報検索システム(STAIRS)やローカル 検索ツールの  FAST(後にMicrosoft が買収)などの商用の エンタープライズ・サーチ ・ソリューションがエンタープライズ・コンピューティングの主流になりました。

しかし、Google(およびその先駆者AltaVista)などの無料かつ公的にアクセス可能なWeb 検索エンジンの台頭と普及によって、情報検索、コンテンツ・ディスカバリーおよび エンタープライズ・ サーチ・ プラットフォームに対するユーザーの期待は根本的に変化しました。

 エンタープライズ・ サーチ・ ツール を使って調べなければならないデータの量と種類が急増する中、検索結果を抽出する速度は コグニティブ検索 アルゴリズム のパフォーマンスの重要な指標となっています。 今日の インテリジェント・サーチ ・ソリューションは、ビッグデータのワークロードのパフォーマンス要求を処理できるアーキテクチャー上に構築する必要があります。 同ソリューションは必要なスケーラビリティーを実現するため、広範なAPI主導の統合と 自動化 を備えたクラウド・インフラストラクチャーが通常そのタスクに最適です。

インテリジェント・サーチと従来の検索エンジンの違い

Google 検索や他の従来の検索エンジンでは、「新製品の出荷が遅れる理由」 または「先週最も頻繁に報告された、お客様の課題」など、業務上の具体的な質問に答えることはできません。 インテリジェント・サーチは、検索エンジンやウェブ検索(Bing、Google検索、AskJeevesなど)とは異なり、お客様のビジネスに特化した情報と回答を表示します。

人工知能を活用したインテリジェント・サーチは、次の機能を持つツールを搭載しています。

  • 人間言語の理解。 ビジネス・データは継続的に更新され、その分野の専門用語で書き込まれます。 自然言語処理機能により、インテリジェント・サーチのアプリケーションは、複数のデータ・ソースからデジタル・コンテンツを理解し、クエリーを実行することができます。 セマンティック検索およびコンテキスト理解により、インテリジェント・サーチでは、日常言語や複雑な文書内の言語ニュアンス、同義語および関係性の分析が可能です。
  • 文書構造の理解。 インテリジェント・サーチ・ツール(IBM Watson Discoveryなど)は、文書を理解するAIを搭載し、多くのデータ・ソースを理解することが可能です。 機械学習を活用するインテリジェント・サーチは、企業、業界、またはドメインスペース特有の視覚的な文書構造を理解します。 この理解によって、インテリジェント・サーチは、ヘッダー、フッター、グラフ、表などの要素をすばやく学習して識別します。 すぐに使用可能な機能を搭載しており、契約書、発注書、請求書などの文書タイプを認識できます。
  • 機械学習の活用。 機械学習およびディープ・ラーニングを利用して、シームレスかつ即時にクエリーの提案を作成し、経時的に検索クエリー結果の適合性を改善し、ユーザーにとって最も有益な情報を予測します。
  • 検索結果をフィルターにかける。 ファセット検索およびフィルター検索によって、範囲を絞り込み、データ・コレクション内の特定の情報を検索できます。
  • コンテンツのクラス分けおよびカテゴリー化。 エンティティー抽出では、テキスト・データの要素の位置を指定し、人、製品、オブジェクト・タイプ、組織の名称など、事前定義されたカテゴリーに分類します。

インテリジェント・サーチの仕組み

  • データ・ソースを接続しデータを取り込む: 任意の場所から答えと洞察を引き出すには、すべての非構造化データと構造化データを接続しクロールする必要があります。 A 「結合子」 を使用すると、Salesforce BoxMicrosoft SharePoint DatabasesWeb Crawlerまたはアップロードしたデータなどのコンテンツ・ソースにプラグインできます。
  • コンテンツのインデックス作成: コンテンツのインデックス作成は、単一の統合検索インデックスを作成し、ソースに関係なく検索結果を均質にランク付けします。
  • コンテンツのエンリッチメント: クエリーを実行し、洞察を抽出する機能は、コンテンツからメタデータを抽出する機能によっ左右されます。 エンティティー抽出や感情分析など、すぐに使用可能な自然言語処理エンリッチメントを活用して、主要なコンテンツを分類および識別することで、コンテンツのエンリッチメントを図ります。
  • コンテンツ分析: 文書のコンテンツを認識および分類し、コンテンツの各部分間の意味構造の相関関係を作成します。
  • 回答の提供と洞察の表示: インテリジェントなスコアリング・アルゴリズムは、パッセージをランク付けし、クエリーに対して最も正確で関連性の高いパッセージとスニペットをユーザーに提供します。

インテリジェント・サーチのクエリーの一例:

インテリジェント・サーチでは、自然言語クエリー内の用語とインデックスされた情報のコンテンツとを比較します。

  • 質問:「会社で取得できる休暇は何日間ですか」
  • フレーズとコマンド:「住宅ローンを申し込み中です」
  • キーワード:「保険料率」

インテリジェント・サーチのメリット:

  • 決定を導く洞察: 非構造化テキスト・データには洞察が隠れています。 インテリジェント・サーチのアプリケーションは、自然言語処理を使用して意味を理解し、ソーシャル・メディア(ツイート、LinkedIn)、顧客フィードバック、電子商取引レポート、メンテナンス記録などの複数のデータ・ソースを関連付け、迅速かつ精密な洞察をリアルタイムで明らかにします。
  • 従業員が関連情報をすぐに利用できるようにする: インテリジェント・サーチを使用して、エンタープライズ・サーチのプラットフォーム、知識管理、コンテンツ管理システム、または質問応答システムを策定し、チーム全体に簡素化したユーザー・エクスペリエンスを提供します。
  • 広範囲にわたるカスタマー・サービスを提供する: お客様にいつでも適切な回答を提供し、より優れたカスタマー・エクスペリエンスを提供します。 お客様はFAQ以上のものを求めています。 お客様は、これまで以上に、Webサイトやモバイルアプリを活用する完全なセルフサービスを望んでいます。つまり、仮想エージェントとインテリジェント・サーチを利用すれば、お客様は自立性を達成できます。 自立したお客様は、サポートコストを削減し、顧客満足度を向上させることができます。

ユースケース:

企業は、非構造化フォームと構造化フォームで、複数のソースにわたって文書とデータを保存しています。 平均して、従業員は勤務時間の1日3時間を情報検索に費やしています。

洞察と問題に対する答えは、会社の非構造化データから容易に発見できるようにすべきです。 今こそ、インテリジェント・サーチを活用した、データ駆動型の検索に移行するときです。

  • 時間の節約。 銀行は取引明細書の処理にかかる時間を10分から2分に短縮しました。 詳細はこちら
  • 費用の節約。 あるエネルギー関連会社は、企業の知識ベース内の関連情報の検索にかかる時間を削減することで、1000万米ドル超相当の時間節約を達成しました。 詳細はこちら
  • ワークロードの削減。 ある保険会社は、社内のエンタープライズ・データの読み取りと分析にかかる時間を90%短縮しました。 詳細はこちら 
  • ​収益の創出。 法律事務所は、検索アプリを使って、業務処理を改善し、生産性を4倍向上させ、収益を30%増大させました。 詳細はこちら

インテリジェント・サーチとIBM

  • IBM Watson Discoveryは、市場をリードする自然言語処理を使用して、業界固有の言語を理解するエンタープライズ・サーチ・テクノロジーです。 業界をリードする自然言語処理。 IBM Researchのイノベーションに支えられる当社の自然言語処理は、要約や自然言語生成などの新機能を搭載しています。 調査時間を75%超削減することができます。 Watson Discoveryを使用して、コンテンツ内の回答を迅速に見つけ、文書、Web ページ、およびビッグ・データから有意義なビジネス上の洞察を発見します。 ビジネス固有の自然言語を理解するインテリジェント・サーチおよびエンタープライズ・サーチ製品の使用を開始するには、今すぐ無料登録してください。
  • 任意のインフラストラクチャーでインテリジェント・サーチを実現。  IBM Cloud Pak for Dataを導入すると、パブリッククラウド、オンプレミスまたはハイブリッドクラウドでIBM Watson Discoveryが利用できるようになります。 IBM Cloud、AWS、Microsoft Azure、またはGoogle CloudにOpenShiftが導入されている場合は、クラスターにCloud Pak for Dataを導入できます。 ファイアウォールの背後での導入をご希望の場合、 Cloud Pak for Dataは、プライベート、オンプレミスのクラスターで稼働できます。