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AI検索とは？従来の検索エンジンとの違いと活用法

近年、従来の検索エンジンに代わるものとして「AI検索」が注目を集めています。情報収集の方法が劇的に変わりつつあるいま、このAI検索の仕組みや活用法を知ることは、ビジネスパーソンにとって必須のスキルとなりつつあります。
この記事では、AI検索の基本から企業での活用例まで、最新情報をもとに解説します。

AI検索とは

AI検索とは、AI技術を活用してユーザーの真の検索目的を読み解き、その意図に最も合致する情報を即座に提供する先進的な検索スタイルです。従来のキーワード検索とは異なり、まるで人に質問するように自然な言葉で問いかけられ、AIがその意図を理解して最適な回答を提供します。AI検索によってユーザーは複数のWebサイトを閲覧して情報を集める手間が省け、必要な情報をより迅速に入手できるようになっています。

AI検索と従来の検索エンジンの違い

AI検索は従来の検索エンジンと何が違うのでしょうか。ここでは、AI検索の代表例とともに、従来のキーワード検索との違いについて解説します。

キーワード検索との違い：文脈理解と回答生成

AI検索と従来のキーワード検索には、情報提供の方法に違いがあります。従来の検索エンジンは、入力されたキーワードに一致するページをリストアップするだけでした。対して、AI検索は文脈や背景を考慮し、より自然な言葉で質問に回答します。
検索クエリの解釈方法も異なり、従来型の検索エンジンはキーワードの一致を基本としながら、近年は検索クエリの意図や文脈もある程度理解できるよう進化してきました。これに対し、AI検索は自然言語処理技術を駆使し、普段の会話のような自然な言葉で入力された検索文の意味や背景、ユーザーの意図を深く把握して、より適切な回答を提示することが特長となっています。

AI検索の代表例（ChatGPT、Perplexityなど）

さまざまなAI検索ツールが登場していますが、主要なものとしては「ChatGPT Search」と「Perplexity AI」が挙げられます。Perplexity AIは、AIが出典を明示しながら回答を提示する点が特長です。また、複数の生成モデルを選択できる点も特長の一つといえます。ChatGPT Searchは自然言語で回答し、対話形式で情報を検索できる点が特長です。ChatGPT Searchも回答の根拠となる情報へのリンクを表示するため、ファクトチェックにも活用できます。
これらのツールはユーザーが知りたい情報を整理して回答を提示するため、調査や学習用途に向いています。

AI検索の仕組み

AI検索の仕組みを理解すれば、従来の検索エンジンとの違いを理解しやすくなります。ここでは、AI検索の仕組みについて簡単に解説します。

自然言語処理によるクエリ理解

AI検索では、自然言語処理（NLP）と呼ばれる技術によってユーザーが入力した検索キーワードを「人間の質問」としてその意味や意図を理解します。例えば「渋谷で夜景の見えるレストラン」というクエリの場合、まず「渋谷」が地理的制約を示すことを認識し、位置情報データベースと照合します。
次に「夜景の見える」という言葉から、窓際席や高層階といった物理的環境条件を推測します。最後に「レストラン」でジャンルを特定する、といったように、入力内容の意図を理解して回答することができるのです。

パーソナライゼーションとユーザー行動の学習

AI検索はユーザーの検索履歴や行動パターンを学習し、個人化された検索結果を提供可能です。そのため、同じ検索クエリでも、ユーザーによって異なる検索結果が表示されることがあります。パーソナライゼーションにより、ユーザーはより関連性の高い情報を効率的に見つけられます。

AI検索の企業における活用例

AI検索はビジネスシーンでも活用が進んでいます。ここでは、企業における活用例をいくつか紹介するため、一つずつ見ていきましょう。

社内ナレッジ検索での業務効率化

AIを活用した社内ナレッジ管理は、インターネット上の公開情報を対象とした生成AI検索だけでなく、自社が保有する独自データベース（社内文書やマニュアルなど）を対象にした「クローズドな環境でのAI検索」も重要な活用形態です。クローズドなAI検索では、社内ネットワークやクラウド上に構築された安全な環境でAIを運用し、機密性の高い情報を外部に漏らすことなく、ナレッジ共有や業務効率化を実現します
AI検索の自然言語処理技術により、複雑なクエリを即座に理解して関連性の高い情報を素早く抽出できます。例えば、社内専用AIチャットボットやRAG（検索拡張生成）を活用したシステムでは、社員が自然な言葉で質問するだけで、社内の膨大な情報から必要な知識を即時に取得でき、社内ナレッジ共有の活性化による業務効率化・生産性向上につながります。

顧客対応における精度向上と即時回答

現在のカスタマーサポート現場では、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）機能を統合したAIチャットボットやFAQシステムの導入が進み、自社が保有する独自のナレッジベース（製品マニュアル、FAQ、社内ドキュメントなど）を対象とした「クローズドな環境」でのAI検索が活用されています。
これらのツールはインターネット上の公開情報ではなく、企業独自の最新かつ正確なデータに基づいて応答を行うため、ユーザーからの問い合わせに対して高い精度で回答可能です。サポートスタッフは顧客からの質問に対して、RAG技術を活用した検索プラットフォームを使って社内の専門知識や最新データにアクセスし、正確で的確な情報提供を実現できるようになっています。

意思決定支援としてのAI検索の使い方

AI検索は複数の情報ソースから関連データを収集し、統合された形で提供するため意思決定支援ツールとしても活用できます。GMOインターネットグループの調査によれば、検索AIの利用メリットとして「情報収集のスピード」「多角的な回答の比較」「アイデア生成」などが挙げられています。実際に「AI検索を利用することで海外税法の調査の方向性を定められ、大幅に時間を節約できた」という声もあります。

AI検索を賢く活用しましょう

AI検索は検索意図を理解して関連性の高い情報を直接提示するため、情報収集の効率を大きく向上させます。企業においては、クローズドなAI検索環境における社内ナレッジ管理やカスタマーサポート、意思決定支援など、さまざまな場面でAI検索の活用が進んでいます。
今後もAI技術の進化に伴い、AI検索はさらに高度化していくことが予想されるため、今のうちから情報収集の新たな武器として、AI検索を積極的に取り入れていきましょう。