01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
AI検索エンジンは、キーワードの一致だけでなく、質問の文脈、意図、意味を解析して検索する。自然言語処理、機械学習、大規模言語モデル、ベクトル表現、意味検索などが利用され、構造化データと非構造化データの両方を扱える場合がある。検索した文書やデータを生成モデルへ渡して回答を作るRAG構成では、外部の知識源や組織固有の情報を回答へ反映し、出典を付けることもできる。一方、元データの品質低下や古さ、モデルの誤生成、偏り、機密データの取り扱いによって、不正確または不適切な結果になる可能性がある。
02 / IN PRACTICE
AI Search Engineの活用例
たとえば、こんな場面で
社内の文書を検索対象として自然文の質問を受け付け、関連情報を検索し、参照元を示した回答を生成する。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
生成された回答だけで判断せず、参照元の文書、情報の更新時期、検索対象へのアクセス権、回答に付いた出典を確認する。
参考資料
What Is an AI Search Engine? | IBM （新しいタブで開きます）Retrieve data and generate AI responses with Amazon Bedrock Knowledge Bases （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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