Google生誕20周年記念に機能追加

現在はGoogle Lens(Googleフォトの一部、あるいは専用アプリ)をタップするとGoogleのコンピューター画像認識機能が対象画像に関連する詳しい情報を提供してくれる。これによりユーザーは自分が見ている画像が何であるかを知ることができる。

引用）TechCrunch Japan

ボタンをクリックするとGoogleはコンピュータービジョン能力を総動員して画像を解析し、それが何であるか突き止めようとする。乳母車ではなく、背景に写っているランプが気に入ったのなら、指でランプを押さえればその部分にフォーカスが移る。

引用）TechCrunch Japan

例えば、画像検索で表示された検索結果の画像がGoogle Lensに対応している場合、画像に表示された検索対象とは別の対象物を新たに画像検索可能。画像の中の気になる物体をクリックして情報を検索することが可能になります。

引用）GIGAZINE

20年前にGoogle検索が始まった時、私たちの任務は世界中のインターネット情報を体系立て、それを誰もがアクセスでき、役に立てることでした。それは1998年にWEBサイトがちょうど2,500万ページを超えたと考えられている時(小さな図書館にある本の総ページと同量くらい)で、その時でさえ信じられないほど野心的な任務でした。

あれから今日に至るまであっという間に、私たちは何千億と存在するサイトページ群をインデックスし、世界中の図書館にある情報よりも多くの情報を管理できるようになりました。今では私たちは世界中の人々に利用してもらえるようになり、150以上の言語と190以上の国にGoogle検索を提供しています。

これらを通じて言えることは、私たちはしっかりと地に足を付けながら任務を遂行しているということです。正直、私たちがより多くの情報へのアクセス提供を最初に始めた時と、今進めている仕事は同じくらい大切です。また、テクノロジーにおけるほぼ全ての情報が変容し、そういった情報に触れつつも、私たちが考える検索の基本方針は変わりません。

• 何よりもまず、私たちはユーザーにフォーカスします。レシピを探していいようが、期末テストのためを勉強をしていようが、どの党に投票すべきか情報集めをしていようが、私たちは常に欲しい情報に辿り着けるようフォーカスしてきました。
• 私たちは最も関連度の高い、そして最も質の良い情報を、出来るだけ早く提供できるように努力しています。これはGoogleがページランクアルゴリズムを始めた時から同じで、検索する時の基礎的なテクノロジーです。そして、それは今日も同じです。
• 私たちは数十億ものクエリを毎日見ていますが、そのうち15%は新しい言葉です。このデータを見ても、検索を効率良く提供する唯一の方法はアルゴリズムによるアプローチです。これは昨日初めて見たクエリの回答に役立つようになるだけでなく、明日初めて出てくるかもしれない予測できないものにも役立ちます。
• 最後に、私たちはどんな変更であろうとも徹底的にテストをしています。このテストの重要なポイントとなるのが、検索品質評価ガイドラインという検索上における私たちの理想形である、誰にでも閲覧可能なガイドラインです。検索についてのあらゆる変更は、実験やこのガイドラインに則した評価者によって検証されています。昨年だけで20万回以上もの実験が行われ、結果2,400以上ものアルゴリズム変更を加えました。検索品質は昨日よりも今日、今日よりも明日、常にもっともっと良いものが出てくるでしょう。

Googleが20周年を記念して、これからのGoogle検索における機能の一部を少しだけ、またどこでも誰でも情報にアクセスでき、役に立つものにするためにどうやって私たちが取り組んでいるのかを紹介しましょう。ここからは、私たちがGoogle検索に対して考えている3つの根本的なシフトによって構成しています。

• 断片的回答から追跡的回答へのシフト：途中で終わらせた検索行動を再開し、新しい興味や趣味に出会えるため、私たちは検索しながら次の欲しい情報やニーズに気付けるような機能を開発しています。
• 検索キーワードがあろうがなかろうが情報収集できるようにシフト：興味に基づいた関連情報を、検索キーワードに囚われず直感的に表示することができます。
• 文字情報から視覚的な情報収集へのシフト：動画等の視覚的なコンテンツを検索機能に追加し、より簡単に情報を得られるようGoogle画像検索をフルリニューアルしています。

Google検索が始まった頃は、まだ言語の意味を理解することが出来ませんでしたが、その意味理解能力は向上し続け、今では各AIの進化が下支えとなっています。これは非常に興味深いことで、20年前に私がニューラルネットワーク(※連想と認識によって機械学習を補助する神経回路網)を学校で取り組んだ時は、全く機能させることが出来なかったくらいです。

でも、ニューラルネットワークが単語の理解から始まり、概念の理解まで出来るようになるほど躍進してきたのです。ニューラルエンベディングスという、ニューラルネットワークの中で展開するアプローチ手法によって、言葉というものを、コンセプトの基礎となるニュアンスに転換し、検索の中に含まれる深層心理と表示させるサイトページの中の概念をマッチングさせることを可能にしました。私たちはこの手法をニューラルマッチングと呼んでいます。例えば「なんで私のテレビは変に見えるの？」という検索に対して、その質問の意味を直接的に表す文体でなくても真意を理解し、最も関連度の高い結果を示すことが可能です。(ちなみに、このテレビが変に見える原因はソープオペラ効果と呼ばれるらしい。)

テレビで正確な情報を得ることは瞬間的には非常に役立ちます。しかし、AIはもっと大きく深い効果をもたらしてくれます。洪水で影響を受けると予測されたエリアが本当に被害を受けるのかどうかを算出してくれたり、最も適した転職先を紹介してくれたり等、AIは劇的に多くの情報アクセスを可能にし、より使いやすくなるよう能力を向上し続けています。

私はGoogle検索が始まった時から、Google検索に関わる業務に従事してきました。ここ数年のGoogle検索において、私が最も関心のあることは、私たちの任務がいかに時代を超越しているかということです。より優れた情報アクセスを可能にすることは私たちの任務基礎であり、そこには、必要な情報アクセスを可能にする良い方法が常に眠っているわけです。それが私たちにとって、より良い検索体験を追求し続ける原動力になっているのです。だから私たちの仕事に終わりはないのです。

引用）The Keyword｜Googleより意訳