ChatGPTのようなGenAIはGoogle検索を置き換えるのか？
この記事では、GenAIと従来の検索エンジンがどのように機能するかを探り、それぞれの長所と短所を比較し、両テクノロジーを統合する可能性について議論する。
検索エンジンは、何十年もの間、オンラインで情報を見つけるための私たちの頼りになるツールです。単純なクエリから複雑なリサーチまで、何十億ものウェブページから探している情報を見つけ出し、最も関連性の高い結果を数秒で提供してくれるGoogleのようなエンジンに私たちは依存している。しかし、人工知能の最近の進歩は、この伝統的なアプローチに挑戦し始めている。
生成AI(GenAI)、特にChatGPTのような大規模言語モデル(LLMs)は、検索エンジンに取って代わるべく大きな一歩を踏み出した。これらのAIツールは、膨大な量のデータで事前に訓練されており、ほぼすべての分野で詳細かつ文脈を考慮した応答を提供する人間のようなテキストを理解し、生成することができる。これは重要な問題を提起している。生成AIは従来の検索エンジンに取って代わることができるのだろうか？
この記事では、GenAIと従来の検索エンジンがどのように機能するかを探り、それぞれの長所と短所を比較し、両テクノロジーを統合する可能性について議論する。
ジェネレーティブAIとその能力を理解する
ジェネレーティブAIまたはGenAIは、テキストや画像から音楽など、新しいコンテンツを生成できる人工知能モデルの一種を指す。パターンを認識して予測を行うことに重点を置く従来のAI技術とは異なり、ジェネレーティブAIは、与えられた入力（プロンプト）と訓練されたデータに基づいてオリジナルのコンテンツを作成する。これらのモデルは、人間の言葉を理解し模倣するために複雑なアルゴリズムを使用し、信じられないほど多用途で強力なものとなっている。
GenAIの開発は、過去数十年の間に急速な進歩を遂げてきた。初期のAIモデルは、限られた機能を持つルールベースのシステムだった。しかし、2000年代の機械学習とニューラルネットワークの台頭は、大きな飛躍をもたらした。研究者たちは、大規模なデータセットから学習し、時間とともにパフォーマンスを向上させるモデルを開発し始めた。
大きなブレークスルーは、グーグルの研究者が2017年にTransformerアーキテクチャを導入したことによる。このアーキテクチャは、かつてない精度でテキストを処理・生成できる大規模な言語モデルの作成を可能にした。この基盤の上に、OpenAIはGenerative Pre-trained Transformer (GPT)シリーズを開発し、GPT-4は現在までに最も進んだ反復である。
ChatGPTとそれを支えるAIモデル
OpenAIが開発したChatGPTは、GPT-3とGPT-4モデルをベースにしています。GPTはGenerative Pre-trained Transformerの略で、これまでに作られた中で最大かつ最も強力な大規模言語モデル(LLM)の一つである。GPTには1750億個のパラメータがあり、これは学習中にモデルが精度を向上させるために調整する重みとバイアスである。
GPT-3は様々なインターネットテキストで学習され、様々なプロンプトに対して一貫性のある文脈に関連した応答を生成することができます。ChatGPTに質問したり、タスクを与えると、入力を分析し、次に来る可能性の高い単語を予測し、人間の会話の文脈やスタイルに沿った応答を生成します。
ChatGPTの能力は膨大です。質問に答えたり、エッセイを書いたり、クリエイティブなコンテンツを生成したり、さまざまな科目の個人指導をしたり、複雑な会話に参加することもできる。文脈を理解し、人間のようなテキストを生成する能力により、多くの用途で強力なツールとなります。
しかし、ChatGPTは非常に高度である反面、限界もあることに注意する必要があります。それは幻覚として知られている間違った、または無意味な答えを生成することがあり、ニュアンスやあいまいなクエリを理解するのに苦労することがあります。このような幻覚を軽減するために、検索拡張生成(RAG)と呼ばれるテクニックが登場する。通常、Milvusのようなベクトルデータベース、埋め込みモデル、LLMから構成される。ベクトルデータベース](https://zilliz.com/learn/what-is-vector-database)は、LLMに文脈情報を提供し、LLMがユーザのクエリに対してより正確で関連性の高い回答を生成できるようにする。
このような課題にもかかわらず、ChatGPTのようなモデルに代表される生成AIの進歩は目覚ましく、AIが達成できることの限界を押し広げ続けている。
従来の検索エンジンとその仕組み
グーグルのような従来の検索エンジンは、ユーザーがオンラインで情報を見つけるのを助けるために設計されたツールである。ユーザーのクエリに対して最も関連性の高い結果を提供するために、ウェブページをクロールし、インデックスを作成し、ランク付けします。
検索エンジンは、ユーザーのクエリに基づいてインターネット上の情報を検索するソフトウェア・システムです。検索用語を入力すると、検索エンジンはウェブページのインデックスをスキャンし、クエリに最も一致する検索結果のリストを返します。これらの結果には、ウェブページ、画像、ビデオ、ニュース記事、その他の種類のコンテンツが含まれます。
主要な検索コンポーネント：クロール、インデックス、ランキング
クローリング検索エンジンは、クローラーやスパイダーと呼ばれる自動化されたプログラムを使ってウェブを閲覧し、新しいコンテンツや更新されたコンテンツを発見する。これらのクローラーは、あるページから別のページへのリンクをたどり、訪問した各ページに関するデータを収集する。
インデックス作成ページがクロールされると、検索エンジンはその情報を処理し、インデックスに追加する。インデックスは、検索エンジンが発見し、関連性があるとマークしたすべてのコンテンツの巨大なデータベースである。このデータベースにより、検索エンジンはユーザーが検索した際に関連する結果を素早く取得し、表示することができる。
ランキングユーザーがクエリを入力すると、検索エンジンは複雑なアルゴリズムを使って、クエリとの関連性に基づいてインデックスされたページをランク付けする。その目的は、最も有用で関連性の高い結果を検索結果ページの一番上に表示することです。
従来の検索のランキング・アルゴリズム
最も有名なランキングアルゴリズムのひとつに、GoogleのPageRankがある。PageRankは、ウェブページを指すリンク（バックリンクと呼ばれる）の数と質に基づいてウェブページの重要性を評価します。基本的な考え方は、質の高いインバウンドリンクを持つページは、より権威と関連性が高いということです。
検索エンジンがどのようにページをランク付けするかには、いくつかの要因が影響します。ランキングアルゴリズムは時代とともに変化しますが、一般的な要因には次のようなものがあります：
1.関連性：ページのコンテンツがユーザーのクエリにどれだけマッチしているか。これには、トピックに関連する関連キーワードの存在、コンテンツの文脈、検索意図にどれだけ対応しているかが含まれます。
2.権威性：ページの信頼性と信用度。多くの場合、他の信頼できるサイトからのインバウンドリンクの質と量によって決定される。
3.**ユーザーの行動検索エンジンは、ユーザーが検索結果とどのように相互作用するかも考慮する。クリックスルー率（CTR）、ページ滞在時間、直帰率などの指標は、ページの関連性と品質を示すことができます。
ChatGPT vs. 従来の検索エンジン：包括的な比較
ChatGPTと従来の検索エンジンを以下の主要な側面から比較してみましょう。
回答生成と情報検索
**ChatGPTはユーザーの意図を理解し、直接的で会話的な応答を生成します。例えば、HNSWのような技術的なコンセプトの説明を求められた場合、ChatGPTは進行中の会話にその応答を適応させながら、詳細かつ簡略化された説明を提供することができます。このため、対話ベースの情報検索に特に有用で、ユーザーは素早くパーソナライズされた回答を求めることができます。
**グーグルのような伝統的な検索エンジンは、操作が異なります。これらの検索エンジンは、ウェブをクロールし、膨大な量のコンテンツをインデックス化し、洗練されたアルゴリズムを使って、関連性、権威、ユーザーの行動に基づいて結果をランク付けする。この方法により、ユーザーは学術論文やニュースレポートからビデオやブログ記事まで、幅広いコンテンツにアクセスすることができ、利用可能な情報の包括的な概要を得ることができる。
権威、信頼性、信頼性
ChatGPTはコンテンツを生成する上で強力ですが、その回答の正確性と信頼性を確保する上で課題に直面しています。このモデルや他の多くのLLMは、学習データから学習したパターンに基づいてテキストを生成するため、時に「幻覚**」として知られる誤った情報や誤解を招く可能性があります。さらに、ChatGPTはリアルタイムの情報にアクセスできないため、回答が古くなる可能性があります。検証された情報源への直接リンクがないため、ユーザーが提供された情報をクロスチェックすることも制限されます。
Googleのような検索エンジンは、検索結果において権威と信頼性を優先します。彼らは、関連性、ソースの権威、インバウンドリンクの質などの要因に基づいてコンテンツをランク付けします。PageRankのようなアルゴリズムは、ウェブページの信頼性を評価し、検索結果の上位が信頼できるソースからのものであることを保証します。この方法によって、ユーザーは複数の権威あるソースにまたがる情報を確認することができ、アクセスするコンテンツにより高い信頼性を与えることができる。しかし、欠点は、豊富な検索結果でユーザーを圧倒し、最も関連性の高い情報を素早く見つけることが難しくなることです。
リアルタイムの情報と更新
ChatGPTの重要な限界の1つは、リアルタイムの情報を提供できないことです。その知識は、カットオフ日を持つ静的なデータセットに基づいているため、現在のイベント、最近の科学的発見、または最後のトレーニング期間を超えた開発に関する更新情報を提供することはできません。このため、最新の情報を必要とするクエリに対する有用性が制限される。
**対照的に、伝統的な検索エンジンは、常に新しいコンテンツをインデックスし、リアルタイムの情報を提供する。ユーザーは、最新のニュース、研究、開発に素早くアクセスすることができ、これらのプラットフォームは、最新かつ継続的に更新される情報を必要とするクエリに適している。
複雑なクエリの理解と処理
**ChatGPTの強みは、ニュアンスや文脈が豊富なクエリを理解し、それに対応する能力にある。この能力は、詳細な説明を求めるユーザーや、理解を明確にするためにフォローアップの質問をする必要があるユーザーにとって理想的です。
**従来の検索エンジンは、キーワードに基づいて効率的に情報を検索する一方で、文脈の理解を必要とする複雑で微妙なクエリに苦戦する。
AIコンテンツにおける倫理的懸念とバイアス
**ChatGPTのようなLLMは、学習データにバイアスを反映したり増幅したりする可能性があり、倫理的な懸念がある。さらに、AIが生成したコンテンツを、誤った情報の拡散や欺瞞的な資料の作成など、悪意のある目的に使用するリスクもあります。このような倫理的課題については、AIの責任ある開発と利用を確保するための慎重な検討と継続的な取り組みが必要である。
従来の検索エンジンはバイアスがないとは言えないが、様々な情報源からの幅広い情報を提示するため、ユーザーは様々な観点から比較検討することができる。しかし、検索エンジンは、検索結果の順序を決定するためにランキングアルゴリズムに大きく依存している。これらのアルゴリズムは、ウェブページの可視性を高めることを目的としたSEO（検索エンジン最適化）の手法によって操作することができます。
以下の表は、ChatGPTと従来の検索エンジンの主な違いをまとめたものです。
| ------------------------- | --------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------- | | 従来の検索エンジンとの違い | ユーザーの意図を理解し、直接的で会話的な回答を提供することに優れている。 | 情報検索｜リアルタイムの情報ではなく、学習データに基づいてテキストを生成｜膨大な量のウェブデータをリアルタイムでクロールし、インデックスを作成し、検索する。 | レスポンス生成｜人間のような詳細なレスポンスを提供｜関連するソースへのリンクを提供し、ユーザーのナビゲーションを必要とする | 正確性｜不正確な情報や誤解を招く情報（幻覚）を生成する可能性がある。 | リアルタイム更新｜学習終了日までのデータに限定｜ウェブ上の新しいコンテンツで継続的に更新 | 倫理的な懸念｜学習データに偏りが生じやすく、倫理的な使用に懸念がある。 | ユーザーエクスペリエンス｜インタラクティブで会話的。 | データソース｜特定の日付までの多様なインターネットテキストを学習｜継続的にクロールし、最新のウェブコンテンツをインデックス化 | 信頼性｜一貫性のある正確な情報を提供することに苦労することもある｜特に確立されたトピックについては、一般的に信頼できる | 使用例｜個別指導、創作、会話に最適｜包括的なリサーチ、特定の文書の検索、幅広い情報検索に最適
表：ChatGPTと従来の検索の比較
ChatGPTは検索エンジンに取って代わるか？
ChatGPTが従来の検索エンジンに取って代わるかどうかという問題は、興味深いが複雑だ。ChatGPTは、会話や文脈に関連した応答を生成するような革新的な機能をもたらす一方で、幻覚や古い情報、応答の偏りの可能性などの限界もあります。同様に、従来の検索エンジンは重要な利点を提供し、数え切れないほどのユーザーやアプリケーションにパワーを与えてきましたが、人間のような回答を生成したり、複雑なマルチホップの質問を処理することに苦労しています。
これらの要因を考えると、ChatGPTが従来の検索エンジンに完全に取って代わることは、当面ありそうもない。その代わりに、検索の未来はおそらく、従来の検索エンジンとジェネレーティブAIを統合するように進化するだろう。両テクノロジーの長所を組み合わせることで、より効率的な検索体験を生み出すことができる。ジェネレーティブAIは会話形式で直接的な回答を提供し、従来の検索エンジンは正確性と権威性を保証するために包括的なソースリストを提供する。
AIと検索のハイブリッド・アプローチの実例
グーグルやマイクロソフトのような企業は、検索エンジンにAIを組み込んでいる。グーグルは、検索結果の上部にフィーチャードスニペットとクイックアンサーを提供するためにAIを使用している。マイクロソフトのビングもAIを組み込んでインテリジェントな回答を提供し、検索結果を要約している。これらの取り組みは、従来の検索テクノロジーにAIを組み合わせることの利点を示している。
図- GoogleのAIと検索のハイブリッド・アプローチの例](https://assets.zilliz.com/Figure_An_example_of_Google_s_Hybrid_AI_and_Search_Approach_8d57878f47.png)
グーグルはまた、検索機能を強化するためのジェネレーティブAIツールもテストしている。これらのツールは、より詳細で文脈に関連した回答を提供することを目的としているが、精度や偏りをめぐる論争を巻き起こしている。こうした課題にもかかわらず、検索を変革するAIの可能性は依然として大きい。
ハイブリッドAIと検索におけるベクトルデータベースの役割
ベクトルデータベース](https://zilliz.com/learn/what-is-vector-database)は、高速な意味情報検索やベクトル類似度検索のために、高次元空間のベクトル埋め込みと呼ばれる数値表現を通して、非構造化データを格納、インデックス付け、検索するデータ管理システムである。MilvusとZilliz Cloud(フルマネージドMilvus)は、10億スケールのベクトルデータを扱うことができる専用に構築されたベクトルデータベースの2つの主要な例である。
MilvusをLLMと統合することで、企業は堅牢なRetrieval Augmented Generation (RAG)システムを実装することができる。これらのシステムは、検索エンジンのリアルタイムデータ検索の強みと、ChatGPTのようなAIモデルのコンテキストを意識した生成能力を組み合わせることで、LLMの幻覚の問題を緩和することができる。また、この相乗効果により、検索技術の精度、関連性、ユーザー体験を大幅に改善し、次世代の情報検索システムへの道を開くことができる。
Milvusとベクトルデータベースについて、詳しくはこちらのビデオをご覧ください。
結論ChatGPTのような生成AIは、直接的で会話的な応答を提供することで、情報との関わり方を再定義した。しかし、正確性、リアルタイムの更新、倫理的な懸念といった課題に直面している。従来の検索エンジンは、膨大な量の情報をインデックス化し、その関連性と権威性を確保することに優れているが、多すぎる結果に圧倒されたり、ニュアンスの異なるクエリに苦戦したりすることがある。
検索の未来は、ジェネレーティブAIと従来の検索エンジンの長所を組み合わせた、AIと検索のハイブリッド・アプローチにありそうだ。この統合は、直接的な回答と包括的なリソースの両方を提供し、より効率的で直感的な検索体験を約束する。技術革新が進むにつれて、AIと従来の検索エンジンは共存し、補完し合いながら、オンラインでの情報へのアクセスやインタラクションの方法を向上させていくだろう。
その他のリソース
ジェネレーティブAIリソースハブ｜Zilliz](https://zilliz.com/learn/generative-ai)
あなたのGenAIアプリのためのトップパフォーマンスAIモデル｜Zilliz](https://zilliz.com/ai-models)
AI、機械学習、ベクターデータベース学習センター ](https://zilliz.com/learn)
RAGとは ](https://zilliz.com/learn/Retrieval-Augmented-Generation)
ベクトルデータベースとは何か、どのように機能するのか ](https://zilliz.com/learn/what-is-vector-database)
Fariba LaiqDescription: Fariba Laiq is a freelance content writer at Zilliz. She has studied Computer Science, been a coding instructor, and published research papers in the domain of AI and cyber-security. She is passionate about learning more about LLMs and vector databases in the ever evolving era of AI. Along with technical skills, she is also a self-taught artist.
