インテリジェント検索とは

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。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。

• 人間の言語を理解する。 ビジネス・データは継続的に更新され、ドメイン固有の用語で記述されます。自然言語処理機能により、インテリジェント検索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、照会できます。セマンティック検索とコンテキスト理解により、日常言語や複雑な文書内に見られる言語のニュアンス、同義語、関係を分類するインテリジェントな検索が可能になります。
  
  
• 文書の構造を学習する。インテリジェント検索ツール（IBM Watson Discoveryなど）には、多くのデータ・ソースを理解できるように拡張できるドキュメント理解AIが搭載されています。機械学習により、企業、業種・業務、またはドメイン空間に固有のドキュメントの視覚的な構造を学習するインテリジェントな検索が可能になります。これを理解することで、インテリジェント検索はヘッダー、フッター、グラフ、表などの要素を素早く学習して識別します。すぐに使用できる機能により、契約書、注文書、請求書などのドキュメントの種類を認識できます。
  
  
• 機械学習を活用する。 機械学習とディープラーニングにより、シームレスで即時のクエリー提案が作成され、時間の経過とともに検索クエリー結果の関連性が継続的に向上し、ユーザーにとって最も価値のある情報が何であるかを予測します。
  
  
• 検索結果をフィルタリングする。ファセット検索とフィルタリング検索により範囲が絞り込まれ、データ・コレクション内の特定の情報が検索されます。
  
  
• コンテンツを分類し、カテゴライズする。エンティティー抽出は、テキスト・データ要素を特定し、人物、製品、オブジェクトの種類、組織の名前などの定義済みカテゴリーに分類します。

• データ・ソースを接続したデータの取り込み：どこからでも回答や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てクロールする必要があります。「コネクター」 を使用すると、 Salesforce 、 Box 、 Microsoft SharePoint 、 データベース 、 Webクローラー、アップロードされたデータ 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により、単一の統合検索インデックスが作成され、ソースに関係なく検索結果の均一なランキングが可能になります。
  
  
• コンテンツの強化：照会により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依存します。エンティティー抽出や感情分析などのすぐに使用できる 自然言語処理エンリッチメントを活用してコンテンツを充実させ、主要なコンテンツを分類および識別します。
  
  
• コンテンツを分析： ドキュメントの内容を認識し、分類し、個々のコンテンツ間の意味的な相関関係を作成します。
  
  
• 回答提供と洞察表示：インテリジェントなスコアリング・アルゴリズムが文章をランク付けし、クエリーに対する最も正確で関連性の高い文章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。

• 質問 - 「職場での休暇は何日まで取得できますか」
  
  
• フレーズとコマンド - 「住宅ローンを申請しています」
  
  
• キーワード - 「保険料」。

• 意思決定を促進するための洞察を発見：非構造化テキスト・データには洞察が隠されています。インテリジェントな検索アプリケーションは、自然言語処理を使用して意味を識別し、SNS（X、LinkedIn）、顧客からのフィードバック、eコマース・レポート、保守記録などのデータ・ソース間の相関関係を作成し、迅速かつ正確にリアルタイムの洞察を明らかにします。
  
  
• 従業員がすぐに関連情報にアクセスできるようにする ：インテリジェント検索を使用して、エンタープライズ検索プラットフォーム、 ナレッジ管理 、コンテンツ管理システム、または質問応答システムを作成し、チーム全体にシンプルなユーザー・エクスペリエンスを提供します。
  
  
• 大規模なカスタマー・サービスを提供する：顧客に常に正しい回答を提供し、より優れた顧客体験を提供します。顧客はFAQ以上のものを望んでおり、これまで以上に、顧客はWebサイトやモバイル・アプリケーションで完全なセルフサービスを求めています。バーチャル・アシスタントとインテリジェント検索により、顧客は独立性を実現できます。顧客が自立することで、サポート・コストが削減され、顧客満足度が向上します。

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、ビジネスをデータ駆動型に変える時が来ました。

• 時間の節約。銀行はナレッジ・ディスカバリーを自動化することで、10日分の作業を2分で完了することができました。
  
  
• コストの削減。 あるエネルギー企業の顧客は、企業のナレッジ・ベース内で関連情報を検索する時間を削減することで、1,000万米ドル相当の時間を節約しました。
  
  
• 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・ワークロードの読み取りと分析にかかる作業を90％削減しました。
  
  
• 収益を促進します。法律事務所は検索アプリケーションを使用してビジネスプロセスを改善し、生産性を4倍向上させ、収益を30％も増加させています。