人工知能分野における「検索」とは、大規模な構造化・非構造化データから関連情報を見つけ出し、抽出し、整理するための手法、技術、プロセス全般を指します。クエリの作成、セマンティック解析、文脈理解、既存データから新たな知識を推論することも含まれます。検索は、明示的な問い合わせに基づき目的の情報を効率よく特定するという点で、推薦や分類システムとは異なります。
ユースケースと活用例
検索はウェブ検索エンジン、ドキュメント管理システム、データベース、音声アシスタントなどで幅広く利用されています。例えばGoogleは、複雑なアルゴリズムにより毎日数十億件の問い合わせに対し、インデックス作成やランキング、関連性評価を行っています。医療分野では科学論文や患者記録への迅速なアクセス、企業ではドキュメント管理や社内知識の検索に役立ちます。
主なソフトウェア、ライブラリ、フレームワーク
主要な検索システムとしてElasticsearch、Solr（Apache Luceneベース）、OpenSearchなどがあり、大規模テキスト検索に適しています。AI分野ではHaystack、Vespa、Milvusがセマンティック・ベクトル検索に対応し、非構造データの検索を可能にします。Whoosh（Python）などのライブラリは小規模用途向けの軽量な選択肢です。
最新動向・進化・トレンド
現在はセマンティック検索やベクトル検索が主流となり、自然言語処理や深層学習モデルの進化（BERTやGPTなど）の恩恵を受けています。これによりクエリの文脈や意図を深く理解し、より関連性の高い結果が得られます。チャットボットや会話型エージェントとの統合も進み、情報アクセスの新たな可能性が開かれています。