Googleの人工知能RankBrainの機能

Googleの検索アルゴリズムには、2015年に導入されたRankBrainという人工知能による判断が寄与しています。RankBrainは機械学習型の人工知能であり、Google上で検索されたクエリ（検索ワード）を学習し、最適な回答を提示するように常に学習・進化を続けているのです。

Googleという巨大な検索プラットフォームの上では、実に毎秒数百万以上の検索が行われています。そして、その検索のうちほとんどが、このRankBrainの判断によって処理されているというのです。

機械学習を行う人工知能の優れた点は、未知の検索クエリを処理することに優れている点です。Google上で検索されるクエリのうち、実に15%もの情報が、未知のものであると言われています。未知のものとはすなわち、今までに一度も見たことがない問い合わせのようなものです。それらの検索に対し、機械的に不明のエラーを返すのではなく、自己学習ののち最適な回答を提示できるようになるよう、RankBrainは日々学習を続けています。われわれ人間が未知のことを聞かれた際に、直感や経験・推測を組み合わせて何とか正解にたどり着こうするような、そういった努力がRankBrainにも備わっているのです。

人々の検索は曖昧なものです。「おじさんがスーツを来て戦う映画」と聞かれて、あなたは何を思い出しますか？007？キングスマン？もしかしたら、アイアンマンのことかも？単純に言葉だけで検索をかけた場合、正解となるコンテンツにはたどり着けないかもしれません。けれども我々はこの問いに対して、様々な角度から検討をすることができ、相手が求める答えが何か、当たり前のように努力することができます。この検索行動を、RankBrainは行うことができます。さらに、その基となるデータベースは、Googleの上に存在するホームページすべてという莫大な情報量。RankBrainはこれらの情報と未知の検索クエリをもとに、自己学習と検索判断を行っていくのです。

また、人々の検索クエリは時に曖昧で、一言だけではどういったニーズによる検索なのかが明らかになりません。例えば「肩こり」といったシンプルな検索クエリからは、あらゆるニーズが考えられます。

１）肩こりを治療する整骨院を探している

２）肩こりに効く薬を探している

３）肩こりの治し方や緩和方法・マッサージなどを知りたい

４）肩こりについて学術的に調べており、メカニズムや事例を探している

上記のように、「肩こり」という検索クエリだけでは、そのユーザーがどういったニーズで情報を探しているのかが明らかになりません。Googleはこれらの検索に対しても、あらゆる方面からユーザーのニーズを満たせることができるように努力しなければなりませんでした。そのため、Googleはなるべく多面的に検索結果を表示するようにしています。上の①～④のニーズをすべて想定し、「肩こり」という検索に対して、結果の1ページ目には①～④すべての要素を提案できるような組み合わせのページを提示するわけです。

Googleに情報を提供する我々が考えるべきことは「ユーザーの問いに対して、多面的な回答となる情報になっているか？」ということです。ユーザーの検索意図を予測し、その検索意図に対応するコンテンツをwebページに掲載することで、Googleの検索上位を目指していくことができます。

画像認識の人工知能

Googleが導入しているもう一つの人工知能が、画像認識です。Googleは2018年に、画像認識人工知能の導入を発表しました。われわれが最も身近に感じるのは「この画像と似ている画像を探す」機能でしょう。この機能は画像認識が発達していなければ提供できない機能です。

現代では、Googleがクロールする情報のうち、画像という情報も解析の対象になっているのです。それはつまり、画像とキーワードの関連度も、検索結果のアルゴリズムに影響しているということを示唆しています。ホームページに掲載されているテキスト情報と画像情報の関連度が高いほど、検索順位には優位に働くというわけです。

昔の時代では画像のalt属性で画像の説明を付与することが一般的な対応でした。こういった手動の対応をわれわれが行わなくても、Googleの人工知能が画像を解析し、情報との関連度を調べてくれるようになったのです。また、これからの時代は音声や画像による検索も増えてくると想定されます。その際に、適切な画像情報を掲載しているかどうかが検索結果に寄与する範囲は増大していくでしょう。