検索
革新的なAI検索エクスペリエンスを構築する
業界で最も使用されているベクトルデータベース、すぐに使えるセマンティック検索機能、高度な関連性およびデータ検索機能、柔軟なプロビジョニング(サーバーレスなど)。そのすべてがElastic Search AI Platformには揃っています。

ユースケース
GenAIに最適化された検索



検索アプリ
開発者による、開発者のための機能
検索アプリを構築するElasticsearchのスピード、スケール、関連性は、何百万人もの開発者たちに厚く信頼されています。クリティカルな検索機能の開発に欠かせないテクノロジーです。
社内コンテンツ検索
チームのニーズに合わせて検索をカスタマイズ
社内コンテンツ検索の詳細を見る串刺し検索に対応した信頼できる単一の情報源を作成。API、ネイティブ、コネクターの各種クライアントを使用して、データソースとコンテンツをきわめて大規模にインデックスできます。
カスタマーサポート検索
検索機能で心強いサポートを提供
カスタマーサポートの詳細を見る直感的に使えるセルフサービス式のナレッジベース検索を用意することで、お客様の問題に瞬時に的確な答えを返し、満足度を向上させることができます。



Elasticsearch — 最も広く導入されているベクトル検索
各種機能
Search AIツールキットを強化



関連付けの調整
検索のパーソナライズと卓越した関連性
関連付けの調整について見る必要な情報をユーザーが的確に見つけられる検索機能を構築。GenAIに最適化されたRAGで、関連付けを調整し、パーソナライズすることができます。
機械学習とベクトル検索
機械学習が実現するワンランク上の検索
MLとベクトル検索でもっと多くのことをあらゆる開発チームが活用できる柔軟性に優れた機能です。テキスト、ベクトル、ハイブリッド、セマンティックの各種検索を使用する、次世代の検索アプリやNLPアプリを実装できます。
プロビジョニングの柔軟性
オープンなプラットフォームで卓越したパフォーマンス
サーバーレス化完全マネージド、本番環境対応のベクトル検索を実現する、Elasticsearch Serverlessをご紹介します。



Elasticsearchの活用事例
Elasticは、世界屈指のイノベーション企業のエンタープライズサーチを変革しています。
お客様事例
Ciscoは検索AIエクスペリエンスで、顧客が抱える問題の解決を迅速化しています
お客様事例
アーンスト・アンド・ヤングは、生成AIにより非構造化データから洞察を引き出せるよう支援します。
お客様事例
Cyprisは、ベクター検索とRAGを使用して研究開発のブレークスルーをサポートします。
よくあるご質問
いいえ。ElasticのBM25テキスト検索アルゴリズム、スケーラブルなベクトルデータベース、セマンティック検索、逆順位融合(RRF)ハイブリッドスコアリングは、すべてElasticsearch内で使用可能です。Elasticには、独自のセマンティック検索モデル、Elastic Learned Sparse Encoderもあり、すぐに使用できます。インタラクティブなハンズオン学習モジュールでSearch AIについて学びましょう。
Elasticは、世界で最も多く使用されているスケーラブルベクトルデータベースであり、開発者がベクトル埋め込みを作成、格納、検索できます。それだけではありません。Elasticsearchには、優れた検索エクスペリエンスを構築するために必要な、ありとあらゆる機能も含まれています。たとえば、アグリゲーション、フィルタリングとファセット、自動入力、複数の取得方法、そして独自またはサードパーティの変換器モデルと統合できる柔軟性が備わっています。
大規模言語モデルを使用する場合は、検索製品が必要です。生成AIエクスペリエンスでより正確な結果を得るために、コスト効率と時間効率に優れたアプローチであるからです。ドメイン固有のデータを検索し、非常に関連性の高い検索結果を追加のコンテクストとして提供することで、大規模な言語モデルで発生するハルシネーションを最小限に抑え、モデルの微調整にかかる時間を短縮できます。Elasticでは、検索拡張生成(RAG)を使用して組織独自のデータを照会し、より正確にリアルタイムで結果を取得するので、コンピューティングリソースとストレージリソースを削減できます。Elasticは、ドキュメントレベルでのセキュリティによって検索アクセスも管理します。
Elasticの実装に関して技術的および実用的な情報を探している開発者の方は、ブログ、例、チュートリアルをElasticsearch Labsでご覧いただくのが最もお勧めです。このリソースは、生成AI、ベクトル検索、機械学習研究の最新情報を学ぶのに役立つもので、Elasticを使用する技術者のために、Elasticで働く技術者によって作成および管理されています。
はい、AGPLライセンスの下でElasticsearchとKibanaはオープンソースです。Apache Lucene上に構築されており、OpenTelemetry、Logstash、Beatsなどのオープンソースプロジェクトをサポートしています。 その結果、イノベーションとコラボレーションを目的とするコミュニティが生まれ育ち、新しく刺激的な形での進化が継続していきます。AGPLライセンスは、Elasticのオープンソースの原則を強化し、セキュリティ、拡張性、コミュニティ主導の進歩を保証します。
ElasticのSearch AI Lakeは、リアルタイムの低レイテンシアプリケーションに最適化されているため、AI主導の未来に最適なアーキテクチャーとなっています。低遅延のクエリと、Elasticsearchの強力な検索およびAI関連性機能を提供することで、データレイクを変革します。Search AI Lakeは新しいElastic Cloud Serverlessデプロイを支え、運用面のオーバーヘッドをすべて削減するため、チームでイノベーションを開始できます。