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1 A-1 検索エンジンの現状と将来 - その 1 ー インターネットを利用して情報を探すための手段として 検索エンジンを使うのが一般的である 本レポートでは何回かに分けて 検索エンジンの歴史 最近の動向 今後の方向などについて報告する 1 回目は 検索エンジンの歴史と動向について概説する NTT-AT アイピーエス株式会社

2 1. 検索エンジンの開発歴史 (1) (1) 検索エンジンの始まり Google 以前 1990 年 Web が開発されて以来 インターネット上の情報を探すために 検索エンジンが開発されてきた 当初は サイトが少ないために登録型のディレクトリ形式の検索エンジンが主流であったが 1994 年ごろから WebCrawler Altavista Lycos などのロボット型の検索エンジンが出てきた 日本でもこのころ 大学などでいくつかの検索エンジンが開発 提供されている ネット上のサイトの増大に伴い ディレクトリ形式では 登録の限界があるため 1997 年ごろからは ロボット型検索エンジンが主流になってきた 1996 年には UCB で開発された Inktomi がサービスを開始し 人気を博した 1998 年 Google が開発され ページランキングの手法を用いた優先順位づけが利用者に評価され 瞬く間に 主流の検索エンジンとなった 1

3 1. 検索エンジンの開発歴史 (2) (2)Google 以降の開発 いわゆる Google 対抗 2000 年前後に Google 対抗を目指したいわゆる Google キラーの検索エンジンが多く 開発された キーワードの適合度やページランクの概念を越え ユーザの意図した検索目的に合ったサイトを表示させようという目的のものである 大部分は IT バブルがはじけた結果 中止になったものが多い 1999 年ノルウェーの会社がウェブ以外にもニュース 画像 映像などを検索できる Alltheweb を開発し 一定の人気を得た Alltheweb は最終的に Yahoo! に買収され Inktomi altavista とともに YST(Yahoo Search Technogy) に統合された 2001 年 調査型検索エンジンとして Teoma が発表され AskJeeves に採用された 一般的な検索キーワードに対応する検索結果だけではなく 対応するコミュニティの表示や 検索語に関係する有名サイトなどを表示する 単に情報を得ようとする検索ではなく 検索語に対応する情報を体系的に調査しようとする場合などに有効である 2001 年 Mooter がオーストラリアの大学で開発され 日本でもサービスされた 品詞を体系化してウェブ上で使用可能な膨大な量の情報を組織化し 人の考えを科学するという構想であった 2

4 1. 検索エンジンの開発歴史 (3) 同じく 2001 年ごろに WiseNut が Google キラーとして開発されたが 2007 年ごろにサービス終了 リンク元のページのリンク部分の周辺に書かれている文章が 検索したキーワードとどれだけ関連性があるかどうかを自動的に判断して 関連性が高いキーワードがある場合は重要度を高くする ContextSensitive という技術を組み合わせて使用することで よりキーワードに合致したページを探すことを可能にしている 2008 年 7 月元 Google 社員が Cuil を発表 個々のページの文脈と クエリーが表している概念をもとに最適な検索結果を返す点に特徴がある 発表当時評判になったが 検索結果品質が良くなく すぐに評判を落とした 3

5 (3) 最近の開発状況 1. 検索エンジンの開発歴史 (4) 先に述べたように Google 対抗と称する検索エンジンがいくつか現れたが 汎用的なキーワード検索では 適合度はある程度のレベルに達しており Google との差別化ができず スケールやビジネスモデルの面で Google に対抗できなく ほとんどが開発を中止している このため 汎用的な検索ではなく 検索分野を一部に限定し 適合性 速度 機能を向上した専門検索に活路を見出そうとしている 汎用検索については 独自の検索エンジンを開発しているものは 商用ベースではほとんどなく Yahoo やマイクロソフト社などの IT 大企業が開発を継続しているのみである 大部分の国では Google の利用率が一位となっているが 中国 韓国では 国産の検索エンジンである Baidu, NAVER が 国内での利用率が一番高く 健闘している ポータルサイトも当初は独自の検索エンジンを使っているところが多かったが 次第に Google YST(Yahoo Search Technology) Bing( マイクロソフト社 ) といった外部の検索エンジンを使うところが多くなってきている 代表的なポータルと検索エンジンについて言えば Yahoo! Japan Infoseek goo は google を Yahoo や MSN は Bing を Excite は YST を フレッシュアイは NAVER を利用している また 2010 年 9 月 30 日現在での 検索エンジンの世界的市場シェアは Google 84.73% Yahoo! 6.35% Baidu 3.31% Bing 3.30% Ask 0.71% その他 0.60% といった状況であり 圧倒的に Google の寡占的状況である 4

6 (1) 検索エンジンの評価項目 2. 最近の研究開発トピック (1) 検索エンジンの評価項目として 以下のようなものがある 1 適合性 ( レリバンシー ) 2 検索範囲 ( カバレッジ ) 3 情報の新しさ ( フレッシュネス ) 4 多様性 ( あいまいさ ) 5 ユーザー体験 ( デザイン インターフェイス 機能 速度など ) Google はこれらの項目について平均的に優れているが どれかに着目して google を越えようという研究は多い (2) 専門検索 検索範囲を絞って 適合度を上げるとともに 付加的な情報を付けることにより ユーザ体験をあげようとするものである キーワード検索の他に画像検索 地域検索 商品検索 職業検索 音楽検索 動画検索 ファイル検索 アップローダ検索 ブログ検索など専門分野に絞って 検索エンジンを提供する SRI の調査によると検索の 46% が 商品またはサービスの情報を求めるためであるという結果もあり 分野を絞ることにより 検索結果の適合度が上がること およびサイト内での滞在時間が長くなり 広告効果が大きくなるため開発意義はあると言える 5

7 代表的な専門検索の例を示す 2. 最近の研究開発トピック (2) 1 地域検索地域の情報をまとめて検索可能としたもの craiglist 2 商品検索 QOOPIE 不動産情報 求人情報 コンサートや野球などのチケット情報など 特定の都市 地域に限定された様々な情報を住民などが投稿して掲載する地域情報のコミュニティサイト 日本版はあるが 日本語ではない 掲載料は無料 不動産 求人のみ有料 yahoo や楽天などの通信販売サイトを横断した商品検索 検索ワードはもちろん 商品の価格帯 ションピングモールによる絞込み検索も可能である 3 ブログ検索 Technorati が有名であったが 日本では サービス終了 キーワード検索 ( 検索ボックスにキーワードを入れるとそのキーワードを含むブログを全て表示 ) URL 検索 ( 検索ボックスに URl を入れるとその URL に対してリンクしているブログを全て表示 ) タグ検索 ( 検索ボックスにタグワードを入れるとそのタグをつけているブログを全て表示 ) 汎用的な検索エンジンでも ブログ検索機能を持つものが多くなっているため 専用検索での差別化が難しくなっている 4 記事検索 Antenna( グライダーアソシエーツ日本 ) 自動収集したニュースサイトの記事を利用者が関心のある話題別に整理して表示する 6

8 (2) 検索の適合性向上 2. 最近の研究開発トピック (3) 75% のユーザが検索結果の 1 ページ目以降を見ないという調査もあり 利用者の検索意図を的確に把握し さらに的確な検索結果を返すものは常に求められている 研究段階 実験段階のものが多い 適合性を上げるためには 利用者のインテント ( 検索目的 ) を把握する必要があり 検索履歴 ( クエリ クリックなど ) 検索場所 (IP アドレスから場所特定 ) 言語 ( ブラウザの設定 ) 人間関係 ( ソーシャルグラフ ) などの情報を使うものが多い 1 ソーシャル検索自分の知り合いが持っている情報を基にして 検索精度を上げるものである 2008 に開発された Delver では 知り合い関係 ( ソーシャルグラフ ) に基づいて検索結果をカスタマイズする 例えば New York で検索すると Delver の検索結果には 自分の知り合いが New York について書いたブログ記事や Flickr の写真 YouTube の動画 Delicious のブックマークなどがポップアップしてくる また Bing もソーシャル検索の機能を強化している 7

9 2. 最近の研究開発トピック (4) 2 キュレーション自分のお気に入りの写真や記事などを集め それを他の人に閲覧させるサービス 画像中心のサービスとして 流行のきざしがある PC 向けに Pinterest Tumblr スマホ向けに Flipboard Zite などがある 特に Pinteres には楽天も出資しており 今後の成長が期待されている 他のメンバーのボード & 画像を見る 自分のボードに画像をピンする ( 集める ) 自分で作成したオリジナルのボードを作って公開する という 3 つの使い方がある Web サイトの美しいデザインやツールの使いやすさ カテゴリ分類など 女性利用者を意識した作りに特徴がある 3 まとめ機能検索結果をページにまとめる機能を持つ (Naver) インターネット上で見つけた あらゆる情報を 自由に組み合わせ ひとつのページにまとめて 保存 紹介できるサービス キュレーションともみなせる 8

10 3. まとめ 汎用的なキーワード検索では 適合度はある程度のレベルに達しており 適合度ではなかなか差別化できず google に対抗できるものはない 検索分野を一部に限定し 適合性 速度 機能を向上した専門検索に活路を見出している 次世代の検索エンジンとしては 検索意図を的確に把握するため 検索履歴 検索場所 人間関係などの情報を参考にしようとしたプロジェクトがある 検索の発展形として 専門家の集めた情報を参照するキュレーションが注目を浴びている 検索エンジンそのものよりも SNS 的なサービスへ興味が移っている感じである 次回以降は モバイル用の検索 Facebook との連携 Bing のソーシャル検索機能 Pinterest の活用などについて 少し具体的にレポートしたい 9

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