AI搭載型の検索エンジンは、従来型の検索エンジンから何が進化したのか。ユーザーにもたらされる新しい価値を解説する。
AI(人工知能)技術の進化に伴い、検索エンジンの在り方も変わりつつある。AIベンダーPerplexity AIは2022年12月にAI搭載検索エンジン「Perplexity」を公開。2024年10月には、AIベンダーOpenAIがAIチャットbot「ChatGPT」に検索機能を搭載した「ChatGPT Search」の提供を開始した。
GoogleやMicrosoftなどの検索大手も、自社の検索エンジンにAI機能を追加している。例えばGoogleは、検索結果の要約や比較ができる「AI Overviews」(AIによる概要)という機能を提供している。Microsoftも同社の検索エンジン「Bing」にAI検索機能を搭載した。Meta Platformsも、ソーシャルメディア向けにAI検索機能の投入を検討しているという。
こうしたAI搭載の検索エンジンは、従来の検索エンジンと何が異なり、新たに何ができるようになったのか。
AI検索エンジンの主な特徴は、大規模言語モデル(LLM)を活用することで、従来型の検索エンジンにはない高度なユーザー体験を実現する点にある。具体的には、以下のような特徴が挙げられる。
AI検索は、LLMの弱点を克服する技術とも言える。一般的に、LLMの知識は学習時点のデータに依存するため、最新の情報を回答に反映できないという弱点がある。一方で、AI検索エンジンにはそのような知識の制限がなく、通常の検索エンジンと同様に最新の情報を回答に反映できる。
以下は、AI検索と従来の検索を比較した表だ。
AI検索 | 従来型の検索 | |
---|---|---|
コンテンツ生成 | オリジナルのコンテンツをその場で作成する | Webリンクの一覧を提示するにとどまる |
クエリの理解 | ユーザーが自然言語で入力したクエリの意図や文脈を理解する | 意味をある程度理解するものの、基本的にはキーワードの理解にとどまる |
文脈の認識 | 会話形式全体の文脈を保持する | 文脈の認識は限定的で、各クエリ間の情報は引き継がない |
情報の合成 | 複数の情報源からの情報を組み合わせる | 別の情報源からの情報は分けて表示する |
更新頻度 | 最新情報を回答に反映できる | Webクロールとインデックス作成のタイミングに依存する |
パーソナライズ化 | 会話の履歴に基づいてパーソナライズ化が可能 | ユーザーデータと検索履歴に基づいてパーソナライズ化が可能 |
次回は、従来の検索エンジンとAI検索エンジンの仕組みの違いを解説する。
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