コグニティブ検索は、人工知能 (AI) テクノロジーを使用してユーザーの検索クエリを絞り込み、複数の異なるデータ セットから関連情報を抽出する新世代のエンタープライズ検索を表します。コグニティブ検索機能は、従来の検索エンジンの機能を超えて、多数のデータ ソースを統合すると同時に、自動タグ付けとパーソナライゼーションも提供します。これにより、組織の従業員が自分たちの作業環境に関連し、必要な情報を見つけてアクセスする方法が劇的に改善される可能性があります。
Cognitive Search は、インデックス作成テクノロジーと、自然言語処理機能やアルゴリズムなどの強力な人工知能技術を組み合わせて、さまざまなデータ ソースやタイプを拡張できるため、これまで利用可能な検索製品とは異なります。さらに、開発者は、医薬品研究ツールや顧客ポータルなどのビジネス プロセス アプリケーションに組み込むことができる検索アプリケーションを構築できます。
組織がコグニティブ検索から得られる主な利点には、知識の発見、つまりユーザーがデータから有用な情報を抽出できる能力への影響が含まれます。たとえば、コグニティブ検索により、抽出された情報の関連性が向上し、クエリ応答の効率が向上するため、従業員の生産性が向上し、より良いサービスを提供できるようになります。
組織内で使用されるデータの種類と量が増加し続けるにつれて、キーワードベースの検索や従来のエンタープライズ検索では不十分になってきました。どちらの方法も、ユーザーが必要な情報を見つけるために分類しなければならない無関係または不完全な結果を返すため、検索プロセスと従業員の生産性が低下します。
コグニティブ検索を通じて、人工知能テクノロジーの導入により、エンタープライズ検索はコンテンツから高レベルの意味を抽出し、ユーザーの検索から学習して、より関連性の高い完全な結果を提供できるようになります。コグニティブ検索の全体的な利点には次のようなものがあります。
企業が成長し、新しい顧客を獲得するにつれて、大量のデータを実行して分析する必要性が高まります。企業が毎日何千人もの新規顧客を獲得している場合、データは急激に増加し、新しい情報に追いつくことがほぼ不可能になります。コグニティブ検索により、企業のさまざまな部門で使用するために増え続けるデータセットを解読できるようになります。
エンタープライズ検索で使用される設計要素は、コグニティブ検索の基礎を形成します。これは、組織がコグニティブ検索を実装する際に、情報技術 (IT) 部門を完全に再構築する必要がないことを意味します。次に、人工知能テクノロジーがこの基盤に構築され、利用可能なすべてのエンタープライズ データ ソースから関連情報を見つけます。
NLP は、電子メール、文書、市場調査、ビデオ、および音声記録内の非構造化データの意味を理解するために使用されます。機械学習アルゴリズムにより、結果の関連性が継続的に向上します。コグニティブ検索で使用される最も一般的な機械学習アルゴリズムには、次のようなものがあります。
これらの ML アルゴリズムに加えて、類似度と呼ばれる大量の計算プロセスがあり、データ サンプル間の相互作用を合成する行列を構築します。
【1】https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/cognitive-search