AI検索アルゴリズムを理解する

AI検索アルゴリズムは、自然言語クエリを理解し、インデックスされたデータやドキュメントを評価することによって関連する結果を見つける方法です。このアルゴリズムは、与えられたクエリに対する最適な答えや解を見つけるために、考えられる一連の解を調べることでこれを実行します。

想像してみてください。今あなたは、人工知能を使用して次に取るべき最善の手を予測するチェスアプリケーションを構築しています。最適な手を決定するために、AI検索アルゴリズムはさまざまな選択肢を評価して、どの選択肢が最適かを決める必要があります。これは、各駒の位置をシステムで確認し、すべての可能な手の組み合わせを評価して、最も勝つ可能性が高い戦術を計算することを意味します。

AI検索アルゴリズムは、さまざまな分野で重要な役割を果たしています。これは、コンピューターサイエンスの問題解決から、ロジスティクスにおける高度な意思決定まで多岐にわたります。汎用性が高いため、さまざまな課題に取り込み、重要な問題を解決するうえで、AI検索アルゴリズムはなくてはならない存在になっています。

たとえば、NASAはElastic®のAI検索アルゴリズムを使用することで、火星探査機のデータを分析できています。これにより、このデータを手動で分析するよりもはるかに迅速に、重要なインサイトを引き出し、複雑な課題に対処することができます。医療分野では、AI検索アルゴリズムが医療診断や治療計画、創薬の支援に利用されています。それによって、診断精度の向上、治療計画の効率化、新しい治療法の開発につながります。

これらの例からAI検索アルゴリズムの重要性と可能性は明らかですが、用途はこれらのユースケースだけに留まりません。金融、製造、法律サービスなどのさまざまな分野では、すでにこの新しい機能を活用して大量のデータを処理し、情報に基づいた意思決定を行うことで、恩恵を得ています。進化を続けるAIアルゴリズムは、あらゆる業界でより一層重要な役割を果たし、私たちを取り巻く世界に大きな影響を与えるでしょう。

AI検索アルゴリズムはそれぞれ、状態、アクション、目標、パスコストの4つの要素に分けることができます。これらの要素におけるフレームワークは、アルゴリズムが複雑な問題空間を進み、最適解を見つける方法です。

状態は、特定の時点における問題のスナップショットです。その時点での問題に関するすべての関連情報をカプセル化するため、アルゴリズムは現在の状況を評価できます。迷路のようなものだと考えてください。迷路にある1つ1つの曲がり角が異なる「状態」を表しています。そのため、その状態を見ることで、AIがアルゴリズムのどこにいるかがわかります。

アクションは、状態間の可能な遷移です。迷路の例えで言うと、これらのアクションは、選択可能な方向です。これらのアクションを組み合わせることで、迷路のさまざまな道から進むべき道を決定できます。

目標は、検索プロセスの最終目的です。検索では、この目標が最初のクエリに対する最適で最も関連性の高い回答になります。これにより、アルゴリズムに明確な方向性が与えられるため、最善の結果を見つけることに重点を置くことができます。迷路の例では、「迷路を脱出するための最適なルートを見つける」というクエリが目標になります。

パスコストは、クエリに答えるまでのパスの各ステップまたはアクションの精度と再現率のトレードオフです。このコストは、それぞれの特定の動きに必要な労力またはリソースを表します。効率的でリソースの節約になるルートを優先するためにアルゴリズムによって使用されるものです。

NLPアルゴリズムは、人間のコミュニケーションと機械の理解との間にあるギャップを埋めるため、検索における不可欠な要素です。これにより、検索AIは何を求められているかを理解し、クエリに関連したコンテクストに合った結果を提供できるようになります。

NLPを使用することで、検索結果がユーザーの意図に沿ったものになり、アルゴリズムはより微妙なニュアンスの要求を理解することで複雑なクエリを処理できるようになります。これは、感情を識別し、コンテクストを理解し、ユーザーとの以前の会話に基づいて検索エクスペリエンスをカスタマイズできるためです。

テキスト埋め込み
アルゴリズムが単語を操作して類似性を見つける方法の1つにテキスト埋め込みがあります。これは、単語とアセットをベクトルとして表すものです。ここで、テキストや画像などの非構造化データを分析し、数値に変換します。

一般的な例としては、膨大な文章のコレクションからテキスト埋め込みを学習するアルゴリズムであるWord2vecがあります。周囲のテキストを分析して意味を判断し、コンテクストを理解します。もう1つの例はGloVe（Global Vectors for Word Representation）です。これも意味類似性に基づいて異なる単語をマッピングすることで、単語間の関連性を構築するようトレーニングされています。

言語モデル
また、大量のデータを分析して、単語が出現する順序の可能性を正確に予測する言語モデルもあります。より簡単に説明すると、検索AIが私たちの言っていることを理解するだけでなく、人間のコミュニケーションに合った方法で応答できるようにするアルゴリズムです。

たとえばBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、複雑でニュアンスの異なる言語を理解できる有名な言語モデルであり、強力なセマンティック検索と質問応答に使用できます。

kNNは、新しいデータポイントに最も近いデータポイント（「k」）を識別するために使用される、シンプルでありながら汎用性の高いAI検索アルゴリズムです。それらの「近傍」を使用して、新しいデータポイントのクラスまたは値を予測します。簡単に説明すると、新しいデータを分析し、それに最も近い既存のデータを見つけるものです。

これは、関連性によって結果をランク付けしたり、類似の画像やビデオを提案したり、過去の購入に基づいて製品をおすすめしたりするのに最適です。

比較的単純で理解しやすいアルゴリズムですが、運用コストが高くなる可能性があります。特に大規模なデータセットの場合は、新しいデータポイントと既存のすべてのデータとの距離を計算する必要があるため、コストの問題が顕著になります。

kNNで最も近い一致を見つける方法とは別に、特定のニーズに適した一致を見つけることもできます。これは、近似最近傍アルゴリズムが得意とする検索です。なぜならANNアルゴリズムはクエリに非常に近い一致となるデータを検索するからです。しかしそれは、必ずしも最も近い一致となるデータとは限りません。ANNは、時間とリソースを大量に消費して、すべてのデータを丁寧に分析する代わりに、それほど近くないものの、相対的に見て「十分に近い」ものを見つけます。

この方法のメリットは、はるかに速く効率的に類似性検索を行えることです。ANNは、コンテンツとデータの間の意味の関係性を推論することによって、このような「十分に近い」結果を導き出すことができます。

ただし、このアプローチを価値あるものにするには、精度のトレードオフを受け入れる必要があります。ANNは、最も近い結果であることを保証するものではないからです。ANNはほとんどの場面で役に立つソリューションですが、絶対的な精度を保証する必要がある場合は、最適なオプションではない可能性があります。

情報なし検索アルゴリズム（ブラインド検索アルゴリズムとも呼ばれる）は、検索空間についての情報を知りません。ガイダンスやドメイン固有の知識を使わずに、体系的にクエリを解決します。これらは解を見つけるにあたって、検索空間の既存構造に完全に依存しています。

情報なし検索アルゴリズムにはいくつかの種類がありますが、最も一般的なのは、幅優先探索（BFS）、深さ優先探索（DFS）、および均一コスト探索（UCS）の3つです。

情報あり検索アルゴリズム（ヒューリスティック検索アルゴリズムとも呼ばれる）は、追加情報とドメイン固有の知識を使用して検索をガイドします。情報なし検索とは異なり、パスに優先順位を付け、不必要な探索を回避するための経験則と推定値としてヒューリスティックを使用します。

情報あり検索アルゴリズムにはいくつかの種類がありますが、最も一般的なのは、貪欲最良優先探索、A*探索、ビームサーチです。

すでに述べたように、AI検索アルゴリズムは幅広い業界でさまざまなタスクを行うために活用されています。ここでは、大きな影響を与えた実例をいくつかご紹介します。

• 情報検索：NLP検索アルゴリズムは、クエリのコンテクストとトーンを理解して、より有用な情報を取得することで、質の高い検索結果を見つけます。

• 提案機能：kNNアルゴリズムはしばしば、好みや過去の行動に基づいて製品、映画、音楽を推奨するために使用されます。

• 発話認識：ANNアルゴリズムは、一般的に音声のパターンを認識するために使用されます。これは、音声テキスト変換や言語の特定などに役立ちます。

• 医学的診断：AI検索アルゴリズムは医療診断の迅速化に役立ちます。たとえば、医療画像の大規模なデータセットで訓練することで、画像認識を使用して写真、X線、CTスキャンなどから異常を検出できるようになります。

• 経路探索：情報なし検索アルゴリズムは、地図やネットワーク上の2点間の最短経路を見つけます。たとえば、配達ドライバーが最短ルートを決定するのに役立ちます。

AI検索アルゴリズムは、効率的な問題解決と意思決定によってさまざまな産業に大きな変化をもたらしたかもしれませんが、課題や制限も生み出しています。1つは、複雑な計算によって多額の運用コストがかかる可能性があることです。これは、検索を実行するために大量の処理、計算、およびメモリリソースを必要とするためです。これにより、制約がある場合には効果が制限されます。

もう1つの問題は、情報あり検索アルゴリズムの優位性が、使用するヒューリスティックに左右されることです。ヒューリスティック関数が正確でない場合、アルゴリズムを誤った方向に導き、準最適、さらには不正確な解を得る可能性があります。

AI検索アルゴリズムは一般的に、経路探索や制約充足など、特定の種類の問題を解決するよう設計されています。これは特定のタスクに対して有用ですが、問題解決の範囲にはまだ制限があり、特に多様な問題の解決においては課題となっています。

AI検索アルゴリズムは、幅広い分野にわたって現代の複雑な問題を解決する重要なツールです。その多様性と汎用性は、経路探索、計画立案、機械学習などのタスクに不可欠なものとなっています。

ロボット工学、医療、金融業界における革命の一方で、AI検索アルゴリズムにはまだ多くの可能性があります。現在の制限と課題は、将来の発展のチャンスでもあります。AI検索アルゴリズムの研究が進んで性能が向上するにつれ、実際の問題を解決し、テクノロジーのあり方を変えるうえで、ますます重要な役割を果たし続けるでしょう。

準備ができたら、ビジネスのデータから得られるインサイトを活用するための次の4つのステップに進みましょう。

1. 無料トライアルを開始して、Elasticがビジネスにどのように役立つのかを実感してください。

2. ソリューションのツアーで、Elasticsearch Platformの仕組みと、ソリューションがニーズにフィットする仕組みを確認してください。

3. 生成AIを企業に導入する方法を確認してください。

4. 興味を持ってくれそうな人とこの記事を共有してください。メール、LinkedIn、Twitter、Facebookで共有しましょう。