検索エクスペリエンスを向上するためにITリーダーがベクトル検索を必要とする5つの理由

GoogleやAmazonのような高品質の検索エンジンと頻繁に連携することで、高速で関連性の高い検索に対する顧客の期待が高まっています。ベクトル検索（意味ベクトル検索）はディープラーニングと機械学習を活用して、データの意味とコンテキストを取り込みます。企業の検索エクスペリエンスを向上させ、以下のようなさまざまな利点をもたらします。 

• すばやく関連性の高い結果をユーザーに提供 
• 大量かつ多様なデータでも高速検索結果を返す
• テキスト、画像、音声の新たなクラスの検索を可能にする
• より正確な製品の提案、FAQ回答のほか、パーソナライゼーションを直接顧客に提供

テクノロジーリーダーの方は、顧客の期待を満たすだけではなく、期待を上回る結果を得るうえでベクトル検索がどのように役立つのかについて詳細をご覧ください。ベクトル検索では、検索エクスペリエンスを変革し、ビジネス目標を満たすことができます。

では、ベクトル検索とは何でしょうか。

ベクトル検索は、テキスト、音声、画像を数値表現に変換し、ディープラーニングと機械学習（ML）を活用して、このような数値表現の意味、目的、コンテキストを解釈することで、検索結果の関連性を大幅に高めることができます。

意味ベクトル検索では、新しいクラスの検索が可能

検索クエリの内容に関係なく、非常に関連性の高い検索結果が求められます。しかし、抽象的なキーワード検索でも、高度な自然言語理解と高速な応答が要求されます。さらに、ビジュアルショッピングのための画像検索、Amazon Alexaのような音声検索、Pinterestのようなアプリ内ビジュアル候補など、より幅広い検索エクスペリエンスへの要求も加わり、ユーザーの検索のやり方に合った検索が必要なことが明らかになりました。

意味ベクトル検索テクノロジーは、人間言語の理解において優れており、画像、音声、構造化されていないテキストなどの異なるデータ形式を解釈できます。つまり、（キーワードに留まらない）ユーザーの意図を解釈し、それを非構造化データと関連付けることで、期待を満たすだけではなく、期待を超えるかも知れない強力なエクスペリエンスを実現します。

実際の収益を押し上げるベクトル検索

ベクトル検索はすでに幅広く導入され、関連性を改善し、売上を押し上げ、収益を推進しています。

ベクトル検索を活用するSpotify

Spotifyは必ずしもポッドキャストでベクトル検索を使用していませんでした。最近では、Spotifyは主にキーワード用語の一致に頼っていました。この検索方法では、インデックスが作成されたメタデータとクエリキーワードが一致するすべての項目を含む結果が返されます。しかし、ユーザーは必ずしも求めている内容を正確に入力するわけではありません。多くの場合、使用すべき用語を知らなかったり、まったく異なる方法で自身を表現したりします。

ベクトル検索の導入により、Spotifyは用語の完全一致を必要とせずに、意味的な相関結果と照合することで、とても簡単に関連性の高いコンテンツを提供できるようになりました。たとえば、「電気自動車 気候の影響」と検索すると、「電気自動車とエコロジー」または「電気車両の環境への影響」の結果が返されるようになりました。 意味ベクトル検索では、検索エンジニアやユーザーが何もしなくても、用語「気候」と「エコロジー」、または「電気自動車」と「電気車両」の類似度を特定できます。  

意味ベクトル検索で関連性の高い検索結果を提供するHome Depot

Home Depotは、非常に特殊な工具を含む2百万品目以上の製品の在庫を抱えています。顧客は自分のニーズに合った工具を見つけるのに苦労し、しばしば何度も試行錯誤を繰り返してストレスになっていました。Home Depotにとっては、返品が増加することになりました。意味ベクトル検索を導入することで、ベクトル検索とテキスト検索を組み合わせ、より適切な結果を顧客に提供できるようになりました。

たとえば、顧客がキーワード「屋根材」で検索すると、「屋根板」も返されます。これにより、Home Depotの検索チームは、クリエイティブな商品説明、地域固有のバリエーション、スペルミスのあるキーワードを検索インデックスに読み込む必要がなくなりました。 

自然言語処理（NLP）、ベクトル検索を支えるテクノロジーの詳細 >> 

ベクトル検索は企業規模に関係なく導入可能

ベクトル検索はさまざまなユースケースで使用できます。企業の規模やデータ量にかかわらず、適切なツールを使用すれば、ベクトル検索は検索エクスペリエンスを向上させることができます。ベクトル検索を使用すると、次のことが実現できます。

関連性を高め、効果的なエンゲージメントを推進する

より有益な結果をユーザーに提供することで、Webサイトやアプリのエンゲージメントを高めることができます。単語に複数の意味がある可能性があるときや、単語が曖昧なときには、キーワードに基づく検索は効果的に実行されません。意味ベクトル検索では、非常に大きなデータセットに対しても、より正確な検索結果を得ることができます。意味検索テクノロジーを活用すると、ユーザーが正確なキーワードをわかっていない場合でも、関連性の高い結果を返すことができます。 

大量のデータでも高いパフォーマンス

ベクトル検索を従来の検索スコアリングと組み合わせることで、検索エクスペリエンスを強化できます。これにより、データセットが大きい場合でも、関連性の高い結果が迅速に得られます。最近傍検索や近似最近傍などのアルゴリズムは、検索クエリを処理するために、効率的な方法を活用して、大量の文書を処理し、ランク付けします。 

検索の拡張クラス

ベクトル検索エンジン（ベクトルデータベース、意味、またはコサイン検索）で、画像や音声などの新しいタイプの検索を可能にします。たとえば、eコマース企業は、サイト訪問者がドレスなどの商品の写真をアップロードして、類似の商品を検索できるようにすることができます。これにより、エンゲージメントが作成され、一部の購入者にとって検索がよりシンプルになります。

ユーザーの代わりに、検索のコンテキスト、目的、意味を解釈する意味ベクトル検索

意味ベクトル検索では、クエリの目的、意味、コンテキストを決定することで、関連性を高めることができます。これは、検索クエリを意味のある数値表現（ベクトル）に変換し、データセットと比較することで類似度を測定し、最も関連性の高い検索結果を見つけるものです。十分な情報に基づいた決定を行うためには、テクノロジーリーダーはベクトル検索の技術を概要レベルで理解する必要があります。そのためには、次の3つの要素を理解する必要があります。

1.ベクトル埋め込みでテキストを数値に変換する：どのアルゴリズムも機能するには数値が必要です。ベクトルは、キーワードテキストを、テキストの言語的内容を取り込む数値データに変換します。たとえば、2つの広く使用されているモデルであるWord2VecとBERTは、言語データの大規模なサンプルを分析し、共起の頻度と単語間の関係を理解することで作成されました。たとえば、「カナダ」のベクトルは、ある方向性では「フランス」に近い可能性があり、別の方向性では「トロント」に近いかもしれません。このようなモデルにより、キーワード、文、段落を比較可能なベクトル埋め込みに変換できます。

2.優れた検索アルゴリズムによる検索の高速化また、ベクトル検索に不可欠な要素として、何十億件もの文書を比較しても、関連する結果を迅速に返す高パフォーマンスのアルゴリズムがあります。これには、近接検索の一種である近似最近傍探索（ANN）が含まれ、特定のセットの中で、特定のクエリに最も近い（最も類似した）結果を検索できます。ANNは効率的に実行され、パフォーマンスを維持しながら、大規模なデータセットに合わせて拡張されます。クエリを高速化するため、すべてのデータポイントをナビゲートするグラフを生成し、最も類似した一致結果にベクトルをすばやくマッピングします。  

3.距離メトリクスで類似した結果を検索：ベクトルにより、基本的に各キーワードに異なるセットの座標を割り当てることが可能になります。この座標を使用すると、近傍検査用語がどのように一緒に出現するのかを距離として測定することで、クエリとドキュメントの類似度を評価できます。ベクトル間の距離が短いほど、コンテンツの類似度が高くなります。コサイン類似度などの尺度を使用して、2つの連続する数値とベクトルの間の類似度を決定し、最も類似した結果を返します。

ベクトル検索エンジンの利点すべてを短期間で実現する方法

検索エクスペリエンスの強化を約束するソリューションもあるかもしれませんが、Elasticは検索機能を活用したテクノロジーのリーダーとして知られています。当社のお客様はElasticのプラットフォームを利用することですぐに効果を実感ができ、ベクトル検索などの新しい革新的な機能によって検索エクスペリエンスを継続的に改善することができます。 

ベクトル検索でElasticを採用する理由

Elasticでは、ベクトル検索やハイブリッド検索を実装するための簡単なデプロイ方法を提供しています。このため、今すぐにでも検索エクスペリエンスの強化を始めることができます。Elasticのベクトル検索は、検索の関連性を強化するための複数のアプローチを組み合わせており、パフォーマンス、シンプルさ、カスタマイズ性といったElasticのすべての利点と、ベクトル検索の威力を体験することができます。 

ベクトル検索を導入することで、検索エクスペリエンスにおける最大のギャップに取り組むことができます。

大量のドキュメントに対するクエリパフォーマンスはElasticの方が高速です。クエリを高速化するため、Elasticは、すべてのデータポイントをナビゲートするグラフを生成し、最も類似した一致結果にベクトルをすばやくマッピングします。このベクトル類似度検索のアプローチでは、HNSW（Hierarchical Navigable Small World）と呼ばれるANNアルゴリズムが使用されています。クエリパフォーマンスを高速化するために、マルチレイヤーHNSWをサポートし、より速くグラフを探索できます。上位レイヤーが増えるごとにデータポイントの数が減り、距離が大きくなるにつれデータポイント間のホップ数を減らして近傍を検索する必要があるため、新しいレイヤーではクエリールートが最適化されます 。

Elasticは完全な統合されたエンドツーエンドのソリューションを提供します。前述のように、意味ベクトル検索では、類似度を決定するためにベクトル埋め込みの入力が必要です。ほとんどのソリューションでは、ディープニュートラルネットワークの可能性があるテキストのように、ベクトル埋め込みを生成するために外部プロセスが必要ですが、Elasticは違います。Elasticのベクトル検索には、ベクトル埋め込みのサポートを簡単に作成できるという利点があります。

これは密ベクトルフィールド型によって行われます。このフィールド型には、密ベクトルが浮動小数点値として格納され、Elastics kNN検索APIで類似した結果を迅速に検索するために使用できます。これにより、実装が簡素化され、より簡単にベクトルを生成できます。チームはすぐに価値を実感することができます。また、Elasticを活用することで、ベクトルを分散、演算、スケールすることができ、パフォーマンスの向上とコストの削減を実現できます。 

Elasticはお客様独自のニーズに合わせてカスタマイズできます。Elasticは、独自のモデルをデプロイするための包括的な制御能力を提供するPyTorchをサポートします。お客様のニーズや業界に合わせてカスタマイズすることで、競争力を発揮することができます。また、ElasticはHuggingFaceを通じて、拡大する主要言語モデルのコミュニティを活用した、すぐに使えるモデルを提供しています。 

ビジネスに利点をもたらす効果的な検索

顧客ニーズの高まりにより、優れた検索エクスペリエンスを提供することが必須となっています。幸いなことに、意味ベクトル検索は、優れた検索エクスペリエンスの約束を実現する進化した技術です。新しいタイプの検索、検索結果の高速化、高い関連性、パーソナライゼーションなど、Elasticはお客様の目標の実現を支援します。さらに詳細については、Elasticのテクニカルブログから、ベクトル検索でどのように影響を発揮するのかをご覧ください。