2024年10月、AI（人工知能）ベンダーOpenAIは、AIチャットbot「ChatGPT」に検索エンジンを組み合わせたChatGPT Searchの提供を開始。従来の検索エンジンがクエリ（検索文）に対してWebリンクを提示するのに対し、ChatGPT Searchは直接「答え」を返すことができる。

　ChatGPT Searchは、自然言語インタフェースを通じてユーザーのクエリを処理し、複数の質問に対してコンテキスト（文脈）を維持しながら対話を継続できる。従来の検索エンジンのように単にWebリンクを提示するのではなく、情報の要約と出典元を併せて提供することで、より直感的で会話型の検索体験を実現している。

　従来ChatGPTは、「ナレッジカットオフ」（AIモデルが学習したデータの最終更新日）の制約を抱えていた。AIモデルの知識は学習時点のデータに依存するため、最新の情報を取得できず、回答の正確さに欠ける点が懸念されていた。

　一方で、ChatGPT Searchはこうしたナレッジカットオフの影響を受けない。これは、複数の技術を組み合わせた検索システムによって実現されており、その基盤となるのはファインチューニング（独自の追加トレーニング）されたOpenAIのLLM「GPT-4o」である。

　さらにOpenAIは、事後学習（Post-training：追加トレーニングや基盤となる事前学習済みモデルのアップデート）でベースモデルの精度を向上させている。特に、「OpenAI o1-preview」の出力を蒸留（distillation）することで、より高精度の検索を可能にしているという。蒸留とは、大規模モデルから学習した知識を、小規模モデルの訓練に活用する手法だ。OpenAIによれば、o1モデルの大きな特徴は推論能力が向上している点であり、これがより正確な検索体験の基盤となっている。

　ChatGPT検索は、LLMの知識だけに依存せず、リアルタイム情報を取得するために追加の情報源を統合している。主な情報源は以下の通り。

• サードパーティーの検索プロバイダー
  • 「Microsoft Bing」のようなサードパーティーの検索プロバイダー
• メディアパートナー
  • The Associated Press、Reuters、Financial Timesといったメディアパートナーのコンテンツ

　こうしたChatGPTの進化を受けて、Googleも手をこまねいていたわけではない。GoogleはGoogle検索に生成AI機能を統合した「AI Overviews」（AIによる概要）を導入し、検索結果ページの上部に、検索結果を要約したり、製品の比較をしたりといった内容を表示するようにしている。

　さらに、ChatGPTとGoogleの双方が、AI技術を活用した新たな検索アプローチを模索している。その一つが「深層リサーチ」（Deep Research）と呼ばれるものだ。この手法では、OpenAIの「OpenAI o3」やGoogleの「Gemini 2.0」などの推論モデルを活用し、より包括的で詳細な検索を実現する。これにより、単なる情報の取得ではなく、より高度な推論を伴う検索が可能になりつつある。

　次回は、ChatGPT SearchとGoogle検索の違いについて解説する。