人工知能テクノロジーを活用したインテリジェント検索は、データ・サイロを排除し、従業員と顧客が必要な情報を迅速かつ簡単に見つけられるようにします。
エンド・ユーザーは、インテリジェント検索を使用して、データベース、ドキュメント管理システム、デジタル・コンテンツ、Webページ、紙など、あらゆる場所にあるビッグデータなど、形式に関係なく、どこからでも(社内または社外)データセットから情報を抽出できます。インテリジェント検索とエンタープライズ検索は、自然言語検索、AI検索またはAIを活用した検索、コグニティブ検索と同義です。
企業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ていました。マルチユーザー・メインフレーム・コンピューター・システムを導入した初期のメリットの1つは、大規模なドキュメント・リポジトリー内のテキスト文字列に完全に一致するものを見つけることで、情報の検出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に伴い、IBM Storage and Information Retrieval System(STAIRS)やローカル検索ツールFAST(後にMicrosoft社が買収しました)などの商用エンタープライズ検索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(およびその前身であるAltaVista)などの無料で一般にアクセス可能なWeb検索エンジンの台頭と普及により、情報検索、コンテンツ発見、エンタープライズ検索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。
エンタープライズ検索ツールが調べなければならないデータの量と種類が急速に増加しているため、結果の取得速度は認知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検索ソリューションは、ビッグデータ・ワークロードのパフォーマンス要求に対応できるアーキテクチャー上に構築される必要があります。広範なAPI駆動型統合と自動化機能を備えたクラウド・インフラストラクチャーは、必要な拡張性を提供するため、通常はこのタスクに最適です。
企業は、Googleやその他の従来の検索エンジンで、「新製品の出荷が遅れているのはなぜですか」や「先週報告された顧客の最大の課題は何ですか」などのビジネス固有の回答を見つけることはできませんが、インテリジェント検索では、検索エンジンやWeb検索(Bing、Google検索、AskJeevesなど)とは異なり、ビジネスに固有の情報や回答を得ることができます。
人工知能はインテリジェント検索を強化し、ツールに以下の機能を提供します。
インテリジェント検索は、自然言語クエリー内の用語をインデックス情報の内容と比較します。
企業は、非構造化形式と構造化形式で複数のソースにわたってドキュメントとデータを保存します。平均して、従業員は情報の検索に1日あたり3時間を無駄にしています。
企業の非構造化データから洞察や答えを見つけるのは簡単なはずです。インテリジェントな検索を活用して、ビジネスをデータ主導型に変える時が来ました。
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