ローカル検索におけるGoogleAIの進化

公開: 2022-03-08

Google検索

グーグル検索はますます複雑になっていて、それは不思議ではありません。 絶えず接続されている消費者の情報ニーズは進化し続けており、検索アルゴリズムはそれに追いつくように適応する必要があります。 そして、彼らは今までにありますか。 Googleのアルゴリズムは、毎年数百から数千回更新されます。

Googleの使命は単純です。「世界中の情報を整理し、世界中の人々がアクセスできて使えるようにすること」です。 Googleは、買い物客の59％がオンラインまたは店舗で購入する前にGoogleを使用してオプションを検索および比較するという世界で、その使命を果たしています。

今日、消費者は、接続されたデバイスや車両から、またGoogle Homeなどの在宅アシスタントを介して、モバイルデバイスやデスクトップデバイスで検索を使用して、情報、ナビゲーション、および商業上のあらゆるニーズに対する回答を見つけています。 そして、それらの数十億のクエリのそれぞれについて、Google検索はそのインデックス内の数兆のウェブページの中から正しい答えを見つけなければなりません。

人工知能（AI）とそれが生み出すスケーラビリティがなければ、これは不可能です。 しかし、Google AIはローカル検索にどのように影響しますか？ 見てみましょう。

検索におけるGoogleAIとは何ですか？

人工知能は、Googleのような検索エンジンが今日機能する方法に不可欠です。 AIは、これまで人間のエネルギーとインテリジェンスを必要としていたタスクを実行し、それらを自動化します。 初期のアプリケーションはかなり単純な自動化でしたが、現在では機械学習により、アルゴリズムを「トレーニング」して複雑な意思決定を行ったり、音声を認識したりすることができます。

AIは、検索アルゴリズムによって使用され、各クエリの意味を理解し、関連する結果を識別し、それらをリアルタイムでランク付けして、最良の回答を提供します。

検索例のAI

Google検索を使用した複雑な検索結果の例

Google検索の重要なAIマイルストーン

初期のGoogleの検索アルゴリズムは、検索クエリの単語と一致するようにページ上の単語を検索するだけでした。 ただし、これには無数の問題が伴いました。 人間の言語は複雑で、人々はさまざまな方法でクエリを表現します。これらのシステムは、ゲームをするという名誉に欠ける意図を持つ人々にとっては簡単でした。 今日でも、GoogleのPandu Nayakは、「私たちが毎日目にする検索の15％はまったく新しいものです」と述べています。

これまでに尋ねられたことのない質問に対して、結果を迅速に提供するようにシステムにどのように教えますか？

AIを入力します。

各Google検索エクスペリエンスは、潜在的に数百のアルゴリズムによって強化されていることに注意することが重要です。 Googleフェローで検索担当副社長のNayakによると、検索の巨人は、関連する検索結果を提供するために、長年にわたって何百ものアルゴリズムを開発してきました。

「私たちが新しいAIシステムを開発するとき、私たちのレガシーアルゴリズムとシステムはただ棚上げされるだけではありません。 実際、検索は何百ものアルゴリズムと機械学習モデルで実行されており、新旧のシステムがうまく連携できるようになれば、検索を改善することができます」と彼は説明しました。 「各アルゴリズムとモデルには特殊な役割があり、それらは異なる時間に異なる組み合わせでトリガーされ、最も役立つ結果を提供するのに役立ちます。」

Google検索で実行されている主要なAIアプリケーションのいくつかと、それらがいつ追加されたかを次に示します。

ランクブレイン、2015年

これは、GoogleAIが導入した最初のディープラーニングシステムでした。 RankBrainは、以前よりも多くの情報を検索できるようにし、実際のアイデアやつながりについてのマシンの理解を拡大することで、単語が特定の概念にどのように変換されるかについてのGoogleの理解を大幅に向上させました。 Nayak氏は、「RankBrain（その名前が示すように）は、上位の検索結果のランク付け（または最適な順序の決定）を支援するために使用されます」と述べています。

ニューラルマッチング、2018

ニューラルマッチングにより、クエリがページにどのように関連しているかをGoogleがよりよく理解できるようになりました。 これは、Googleがクエリを評価し、キーワードだけでなく、クエリとコンテンツを大規模に検討する方法に大きな変化をもたらしました。 これにより、クエリとコンテンツの両方にはるかに優れたコンテキストが提供されます。

BERT、2019

双方向エンコーダ表現、単語の組み合わせの意味と意図に関するGoogleの理解に革命をもたらした自然言語処理モデル。 BERTはクエリ内のすべての単語を考慮し、タンデムで使用されるさまざまな単語がさまざまな概念をどのように表すかを「理解」できます。 「BERTは、シーケンス内の単語とそれらが互いにどのように関連しているかを理解するため、重要な単語がどんなに小さくても、クエリから削除されないようにします」とNayak氏は説明します。

MUM、2021

Googleによると、マルチタスク統合モデルはBERTよりも1000倍強力です。 MUMはすでに75以上の言語でトレーニングされており、多くの異なるタスクを同時に完了することができます。 Early BirdDigitalのSherryBonelli氏は、「複雑な質問に対して複数の検索を行う代わりに、MUMはマルチタスクを実行でき、複数のソースとメディアを同時に使用して複雑な検索クエリに対する回答を見つけることができます」と説明しています。 SEOからのより多くの洞察については、GoogleのMUMアップデート：専門家によるとローカルマーケターにとってこれが何を意味するかを参照してください。

MUMアップデートの例

Googleの画像提供

GoogleがAIを使用する他の方法

Googleは、検索以外にもさまざまな方法でAIを使用しています。

Googleアシスタントはその良い例です。 自宅、スマートフォン、車、テレビ、さらには腕時計などのウェアラブルで、AIを利用した音声アシスタントをすでに使用している可能性があります。 このアプリケーションは、AIを使用して、カレンダーの管理、近くのお店の検索、さらにはお店との約束、天気の確認、音楽の再生などを行うことができます。

機械学習と言語モデルを使用することで、Googleアシスタントは、ニーズの理解と提供においてもますます向上する可能性があります。

また、Googleは、過去の位置データと検索履歴をよりパーソナライズされたナビゲーションエクスペリエンスで使用するかどうかに関係なく、マップでAIを使用します。 AIは、ライブビューを強化するのに役立ち、建物やランドマークとの関係でGoogleマップがどこにいるかを正確に理解できるようにするため、必要な場所にたどり着くのに役立ちます。

Googleマップで実際にGoogleAI

AiはGoogleによって次の場所で使用されています：

  • そのAndroidベースの地震検出システム
  • Google広告とDoubleClickでのスマート入札の場合
  • YouTubeセーフコンテンツの推奨事項
  • 画像認識を検索する
  • 連絡先の可用性に基づくGoogleドライブのスマートスケジューリング
  • Google翻訳、Googleニューラル機械翻訳ネットワーク経由
  • もっと

今後、Google AIはどのように利用されるのでしょうか？

GoogleのシニアフェローでありGoogleResearchのSVPであるJeffDeanは、今後数年間で機械学習に多くの刺激的な進歩が見られると予想しています。

「研究者は、これまで以上に大きく、より有能な機械学習モデルをトレーニングしています。 たとえば、ここ数年で、言語ドメインのモデルは、数百億のデータトークンでトレーニングされた数十億のパラメータ（たとえば、11BパラメータT5モデル）から、数千億または数兆のパラメータでトレーニングされたものに成長しました。何兆ものデータトークン」と彼は最近書いた。

これらのアプリケーションの多くは、機械による書記言語の理解を高めることに焦点を当てていると彼は説明しました。 最近のモデルは、「ドメイン内の複数のタスク間でも、言語理解ベンチマークとオープンエンドの会話能力で最先端の結果を達成しました」と彼は言い、オープンエンドの会話にGoogleのLaMDAモデルを使用してこの例を共有しました検索者とGoogle検索の間：

ウェッデルアザラシを模倣したLaMDAとのダイアログで、事前設定された接地プロンプトが表示されます。「こんにちは、ウェッデルアザラシです。 あなたが私に何か質問がありますか？" モデルは主にキャラクターのダイアログを押し下げます。
（ウィキメディアCCライセンス画像からトリミングされたウェッデルアザラシの画像）

Google AIFAQ

Google MUMの何がそんなにエキサイティングなのですか？

Google MUMはマルチモーダルです。つまり、はるかに多くの種類と形式のコンテンツを分析できます。 ディーンは、最近のブログ投稿「Google Research：Themes from 2021 and Beyond」で、これが何を意味するかについていくつかの例を共有しました。

「これらは、複数の異なる入力モダリティ（言語、画像、音声、ビデオなど）を受け入れることができ、場合によっては、説明文から画像を生成するなど、異なる出力モダリティを生成できるため、これまでで最も高度なモデルの一部です。段落、または人間の言語で画像の視覚的コンテンツを説明します。

検索で動作しているAIの他の例は何ですか？

Googleの検索とアシスタントのSVPであるPrabhakarRaghavanは、2020年10月のブログ投稿でGoogleがAIを使用している他のいくつかの方法を共有しました。

  • 検索クエリの10分の1がスペルミスであるため、スペルミスのある単語を理解するGoogle検索の機能を向上させるため。
  • 特定のパッセージの関連性をよりよく理解するため。これにより、すべての言語で検索クエリの7％が向上すると予想されました。
  • 関心のあるサブトピックのGoogleの理解を促進するニューラルネットを適用すること。
  • 検索者が自分の周りの世界に関するより高品質でより正確な情報にアクセスできるようにするため。
  • 動画コンテンツをよりよく理解し、検索結果で強調表示する重要な瞬間を特定するため。

GoogleがAIをどのように使用しているかについて、どこで詳しく知ることができますか？

これらの他のリソースは、GoogleによるAIの使用についての理解を深めるのに役立つ可能性があります。

  • Google AI、公式ブログ
  • Googleが人工知能をどのように使用するかGoogle検索、検索エンジンランド
  • AIがより役立つGoogle、PrabhakarRaghavanにどのように力を与えているか
  • データサイエンスに向けて、Google製品を強化する人工知能
  • AIおよび機械学習製品– Google Cloud