検索エクスペリエンスを最適化
Elasticテクノロジーにより、同社のクリエイティブアプリケーションと Web サイトのユーザーは、一貫性のある高度な検索エクスペリエンスを得ることができます。
検索全体の機械学習を強化
同社は、Elasticの関連結果と独自の人工知能（AI）イノベーションを組み合わせて、検索、閲覧、推奨、アシスタントなどの機能でユーザーを支援します。
何百万人ものユーザーからの需要に合わせて拡張可能
Elasticの回復力と拡張性に優れたアーキテクチャにより、数百万の顧客が速度と信頼性を損なうことなく数十億のドキュメントを検索できます。
機械学習を活用して高度な検索機能を提供
ソフトウェアソリューションを専門に、マルチメディアおよびクリエイティビティソフトウェアを手掛けるFortune 500企業は、デジタルエクスペリエンスを通じた世界変革を目指しています。大企業から個人まで幅広い顧客層は全世界で数百万件に達し、同社のアプリケーションを使って圧倒的なビジュアルと革新的な文書、魅力溢れるデジタルエクスペリエンスを描き出し、ユーザーの意識を変え、アイデアを掻き立て、インパクトを及ぼしています。
クリエイターであれ消費者であれ、利用者とコンテンツをすばやくつなぐ能力はクリエイティブ界の支柱にほかなりません。そのため同社は、高速で信頼性の高い閲覧と提案検索機能を社内アプリケーションの大半に組み込んで提供するための投資を行ってきました。
しかし、この取り組みにはいくつかの課題があります。検索プラットフォームのエンジニアリングディレクターは、そのクラウドには何十ものツールで作成された何十億もの資産があると述べています。さらに資産自体は、動画、写真、イラスト、文書など、さまざまな形式とファイルタイプで保存されており、それぞれに独自の特性があります。
これまでこうした課題に対処するために、複数のプロダクトチームが担当する個々の製品のアセットタイプと顧客ニーズに合わせて検索システムと機能を構築していました。ただその結果、各製品間のエクスペリエンスに一貫性が欠け、複数のチームによって開発・再開発される類似検索機能の運用が非効率になっていました。
一貫性のある検索エクスペリエンスの開発
チームは上記問題を解決するために、組織全体で一貫性のある検索インフラとエクスペリエンスの構築に取りかかりました。同社は最初のアプリケーションでの検索を強化する目的で、Elastic Search Platformを既に使用しており、次世代検索とディスカバリ機能を提供する製品スイートを増やすためのAIイノベーションにElastic Supportの活用を視野に入れていました。
Elasticは当社が最も重要と考える条件を満たしており、自社での管理、クラウドへのデプロイ、ビジネスニーズに応じたスケールが可能な技術をオープンソースで提供しています。効率性と費用対効果もきわめて高い点も、より多くの製品とユースケースに検索をデプロイする当社の計画と合致しています。
これにより同社は多彩な製品と膨大な数のアセットにわたって高度な検索・ディスカバリ機能を一貫して提供し、Webサイトで1日6億件のクエリを処理できるようになっています。
顧客のオンラインデスクトップアプリから検索クエリを1つ入力すると、アプリケーションスイート全体でパーソナライズされた結果が返されます。クリエイティブなワークフローでは1つのアセットを複数のツールで使用する必要がよく生じるため、この能力だけでも何物にも代えがたい可能性があります。
レジリエンス、スケーラビリティ、速度を標準装備
また、Elasticを使った検索は、組織全体でレジリエンスとスケーラビリティを確保できるという信頼感があります。「Elasticは初期設定不要のソリューションですが、信頼性が高いため、あれこれ心配する必要はなく、現在だけでなく将来の予想量に合わせて拡張するという前提に基づき、主な検索活動に追加できます」とエンジニアリングディレクターは太鼓判を押します。
Elasticプラットフォームでは速度も同様に重要な要素です。
Elasticを使うとデータの取り込みとインデックス作成作業時間が短縮するうえ、膨大な数のアセットを管理できます。レイテンシに関して言うと、応答時間はクラスでも有数の短さであり、たとえば、画像検索はわずか数ミリ秒で完了します。
運用面とサポート面からは、アーキテクチャの一貫性も同じくらい重要です。同社はオープンソースエンジニアリングに関する専門知識を活用して、めまぐるしく変化するユーザーのニーズにElasticをすばやく適応させることができます。また、競合他社に匹敵するか上回るユーザーエクスペリエンスを提供するという点でも高い俊敏性を発揮できます。
機械学習を活用した検索とディスカバリに対応
AIと機械学習がメディアアセットの検索と管理の両方でパラダイムの転換を促している現代では、これは不可欠な要素です。同社はElasticの導入により、自前のAI検索イノベーションと技術を発展させ、パーソナライズ化が一段と進んだエクスペリエンスをユーザーに提供できるようになっています。
お客様が関連資産を見つけられるようにするだけでなく、パーソナライズされたコンテンツを見つけられるようにし、ワークフローをより適切に支援できるようにしています。Elasticのパワフルな機械学習を活用して、サービスのおすすめや提案に関する検索エクスペリエンスを強化しています。
エンジニアリングディレクターは、機械学習プロセスでのElasticデータの重要性も次のとおり強調しています。「Elasticが取り込み時に当社のAIシステムに自動的に対応するようにデータを処理するのは、非常に役立っています。また、機械学習オペレーションの構成要素として使用できるベクトル機能や埋め込み機能も搭載されています」
Elasticに搭載される機械学習は多彩な形で検索機能に貢献しています。色の内容や構成（オブジェクトの位置やサイズなど）を指定して画像を検索する機能はその一例です。2つの画像を選び出し、それぞれ異なる要素を強調表示して、選択した両方の要素を含む画像結果一式を返す機能もあります。
同社はまた、Elasticの機械学習をベースにした革新を進め、「ユーザーの意図」をより深く理解しようとしています。アプリは、検索クエリを自動入力したり、以前の動作や好みに基づく推奨事項をユーザーに提示したりできます。最近の開発には、ユーザー自身のカタログやより広いカスタマーコミュニティにある類似の画像に基づいて、写真の編集を自動的に提案する機能が含まれています。
クリエイティブ分野でのコラボレーションの将来像を主導
チームは将来、音声、オーディオ、動画による検索にElasticを使用する可能性について検討しています。また、伝統的なテキスト検索から脱却し、クリエイティブを使って3Dモデル内の特定画像やオブジェクトを見つけられるようになる日も近いと予想されます。
エンジニアリングディレクターは、Elastic Search Platformのデータは機械学習に対応可能であり、これらすべての検索能力を推進するうえで主役となるという点にあらためて触れ、さらにElasticとのコラボレーションを進めていくことに対する期待も示します。
