Googleが複雑なクエリに対する理解強化

現在、私たちは普通に言葉を発したり理解したりしているが、子どもの頃から言葉を習得するのにどれくらいの期間がかかったか思い出してください。ましてや、コンピューターにとって言語を理解することは本当に難しいことです。

私たちは、2008年に音声検索に対応するようになり、2012年にナレッジグラフを編み出しました。子どもが「ママ」や「車」のような単語を初めて発するように、ナレッジグラフもまた「バラク・オバマ」や「シャー・ルク・カーン」等の実在するものの情報を提供し始めました。そして、簡単な質問(「スタン・リーは何歳？」や「レオナルド・ダ・ヴィンチは何を発明したの？」)に答えられるようになったことで、単語単位に対する平面的な情報提供から卒業することができました。その後ちょっとずつ賢くなり、例えば「スクリュードライバーの材料は？」と質問した際に、スクリュードライバーが道具ではなくカクテルの事だと理解できるようになっています。

そして今、私たちはさらなる「成長」を遂げています。Googleアプリは質問している内容の意味を本当に理解し始めているのです。私たちは、検索における質問の本当の意味や意図を理解できるように、各言葉を紐解いて分析・研究し続けています。

そんな中、正しい事実を見つけ出し、有益な答えを構成するためには、ナレッジグラフがより重要になると判断しました。そして、より複雑な質問に答えるためにナレッジグラフ自体もテコ入れしていくことが重要だとも判断しています。

以下、私たちが理解できるようになったいくつかの新しいタイプの複雑な質問を紹介しましょう。まず「最も高い」「最も大きい」というような、最上級を表す質問クエリを理解できるようになりました。実際にGoogleアプリでは以下のような質問に対応しています。

• 「マーべリックスの選手の中で一番背が高いのは誰？」
• 「テキサス州で一番大きな都市は？」
• 「アイオワ州の中で一番面積の広い都市は？」

 
次に、特定の時間について疑問に思ったことはないでしょうか？私たちは年代に関して深く理解できるようになったので、さらに以下のような質問にも対応できます。

• 「1965年のシンガポールの人口は？」
• 「2014年にテイラー・スウィフトが収録した曲は？」
• 「2013年の国王の名簿は？」

 
最後に、複雑な組み合わせも理解し始めています。例えば以下のような質問にも答えられます。

• 「セス・ガベルの義父の映画は？」
• 「バーニー・サンダーズが生まれた時のアメリカの人口は？」
• 「エンゼルスがワールドシリーズで勝利した時のアメリカの総理大臣は誰？」

 
私たちは引き続き学習と成長を続けていますが、まだまだミスがあるのも事実です。例えば、「映画の中でのダコタ・ジョンソンの母親役は誰？」と検索すると、映画「50 Shade of Grey」でアナスタシア(ダコタ・ジョンソン)の母親役を演じたジェニファー・イールではなく、ダコタ・ジョンソンの本当の母親であるメラニー・グリフィスの名前が検索結果に出てしまったりします。

とにもかくにも、試しに何かあればGoogleアプリに都度質問してみてください。検索意図を把握できるように私たちが頑張っている努力も伝わると思います。