Search AIとは？

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Search AIの概要

Search AI は、高度な検索テクノロジーの特徴と人工知能（AI）の特徴を組み合わせた新しいテクノロジーであり、企業の情報検索と分析に変革的なアプローチを生み出します。レイクハウスがデータレイクとデータウェアハウスの長所を組み合わせるのと同じように、Search AIは検索とAIの長所を統合して、最も関連性が高く正確な回答と実用的な洞察を生成します。

Search AIは、高度な検索テクノロジーの特徴と人工知能（AI）の特徴を組み合わせた新しいテクノロジーであり、Elasticsearchからの企業の情報検索と分析に変革的なアプローチを生み出します。

Search AIを使用すると、テキストやログファイルからコード、セキュリティイベントなど、あらゆるデータから質問に対する回答をすばやく見つけることができます。質問には、「春に親友の結婚式に何を着て行けばいいですか」というような単純なものから、「ファイアウォールでアラートを受け取り、その後、エンドポイントデバイスの1つでアラートを受け取りました。これはどういう意味で、私は何をすべきですか？」など、はるかに複雑なものまでありますが、Search AIを使用すると、これらすべての質問に迅速に回答できます。

Search AIが重要である理由

Search AIが重要なのは、組織内のデータ量の増加に伴い、顧客や従業員が従来の方法でそうしたデータから質問に対する答えを見つけることがますます難しくなるためです。

検索テクノロジーのみに頼ることの限界

従来の検索テクノロジーは情報検索に革命をもたらし、膨大な量のデータから適切な情報に即座にアクセスできるようになりました。しかし、従来の検索は非構造化データセットから関連する結果を返すことに優れていますが、ユーザーが特定の答えを探している場合、結果のリストを手動で調べて結果を自分で理解するのに比べて、不十分です。

検索ユースケースの例：

しかし、解析するデータが多すぎると、検索の効果は失われます。結局のところ、検索テクノロジーが出力するのは回答の一覧なのです。

人工知能のみに頼ることの限界

AIは、パターンを識別し、洞察を生成し、複雑な分析を自動化することに非常に優れています。しかし、AIは、広範な非構造化データセット内の特定のデータを特定する際に、しばしば課題に直面します。その力は、直接的なデータ取得ではなく、分析と処理にあるためです。

例えば、機械学習などの従来のAIは、パターン認識や異常検知を通じて、ユーザーがデータをすばやく絞り込むのに役立つことがあります。しかし、従来のAIを使用しても、データに関する洞察を得るために生成されるアラートの数は膨大となります。データが生成するこの数のアラートを手動で処理することは不可能です。

生成AIテクノロジーの登場により、回答を得る方法は変わりました。生成AIは、従来の検索技術や機械学習技術のような結果のリストではなく、回答を生成します。残念ながら、検索や機械学習の技術とは異なり、生成AIは、トレーニングされたデータ以外のリアルタイムのコンテキストがありません。

Search AIがこの問題を解決します。

Search AIは、検索テクノロジーと人工知能の相補的な強みを融合します。これにより、組織は十分に活用されず、指数関数的に増加する非構造化データを活用できます。Search AIは、検索テクノロジーを通じて最も関連性の高いデータを見つけ、RAG（Retrieval-Augmented Generation）経由で大規模言語モデル（LLM）に渡し、ユーザーの元の質問に基づいて回答を生成するようにします。

この技術の組み合わせにより、ユーザーはあらゆるデータからリアルタイムで質問に対する適切な回答を簡単に得ることができます。企業レベルでは、Search AIは重要な生産性サポートツールです。Search AIにより、企業はより良い意思決定を行い、業務効率を高め、イノベーションを推進し、顧客体験を向上させ、回復力を確保し、セキュリティリスクを軽減できます。

Search AIは、コンテンツの発見とデータへのアクセスを最適化し、カスタマーサポートを改善し、意思決定を強化し、知識を民主化し、業務効率を向上させます。

Search AIは、サイバーセキュリティやオブザーバビリティなどの分野で非常に重要であり、すべてのログ、セキュリティイベントデータなどから脅威や異常を迅速に特定して問題解決の速度を向上させ、修復や対応のための実用的な手順を提供します。平均解決時間（MTTR）の改善は、システム運用上の回復力の向上、セキュリティ体制の強化、チームの生産性の向上につながります。

Search AIの仕組み

Search AIは、高度な検索テクノロジーと自然言語処理（NLP）、機械学習（ML）、生成AIモデルなどのAIテクノロジーを組み合わせて機能します。ここでは、その主要機能の簡単な内訳を示します。

インテリジェントなデータ検索：Search AI は、最初に入力を受け取り、入力の背後にある意味とコンテキストを理解し、次にその入力に最も関連性の高い適切なデータを検索します。その検索メカニズムには、入力の背後にあるコンテキストを解釈するNLP、特定の検索クエリに対する文書の関連性を判断する情報検索に使用されるランキングアルゴリズム、Best Match 25（BM25）、ベクトル（数値表現）として表現してベクトル空間で類似点を比較することで大規模なデータセット内の類似項目を見つけるベクトル検索など、いくつかのテクノロジーがシームレスに連携しています。

洞察と回答の生成：関連データが取得されると、Search AIはAIを活用した高度な分析手法を用い、意味のある洞察を抽出し、コンテキストに応じた正確な回答を生成します。例：

  • パターンまたは異常認識：機械学習アルゴリズムは、取得した機械学習データをスキャンし、繰り返し発生するパターンを特定したり、異常を報告したりします。
  • 相関関係：Search AIは、異なるデータポイント間の関係を分析することで、他の方法では見過ごされがちな重要な相関関係を特定できます。
  • コンテキストに応じた自然言語による回答：高度に文脈化された回答を自然かつ人間らしい言葉で提供します。これにより、ユーザビリティが大幅に向上し、あらゆるレベルの技術的洞察力を持つユーザーが、専門的な分析の専門知識を必要とせずに複雑なデータを直感的に操作できるようになります。

Search AIの利点

Search AIは、組織にすべてのデータを包括的かつリアルタイムで表示します。異なるデータソースを統合することで、重要な洞察に瞬時にアクセスでき、迅速かつ情報に基づいた意思決定をサポートします。このリアルタイムインテリジェンスは、データの量、種類、複雑さに関係なく、意思決定全体の信頼を高めます。

例えば、あるグローバル小売チェーンは、Search AIを使用して、CRM、ERP、eコマースPlatform、公開ウェブソースなどの複数のシステムから販売データ、顧客フィードバック、在庫レベル、競合他社の価格を統合できます。検索テクノロジーは、特定の製品の返品の突然の急増やレビューからのソーシャルセンチメントの傾向など、関連するすべてのシグナルをリアルタイムで取得します。その後、AIが取得したデータを分析し、高収益性の商品の不満の原因となる設計上の欠陥などのパターンを識別します。そうして生成された洞察に従い、今後の注文を停止し、修正プログラムを発行し、マーケティング費用を再配分することで、収益の損失を防ぎ、ブランドの信頼を維持することができます。

効率の最大化

Search AIは、正確で関連性の高いデータを迅速に提供することで、運用上の非効率性を排除します。ワークフローを合理化し、統一されたオープンプラットフォーム全体でタスクを自動化します。組織はコストを大幅に削減し、生産性を向上させ、戦略的にリソースを割り当てることができます。

ある金融サービス企業の場合には、Search AIを使用して、SAP、Coupa、Oktaなどのツールからの経費レポート、調達データ、ソフトウェアライセンスの使用状況、従業員のアクセスログを統合できます。この例では、検索テクノロジーによって、部門間で十分に使用されていないソフトウェアライセンスを示すパターンが取得されます。AIはこのデータを分析して、冗長なツールにフラグを立て、潜在的な節約額を計算し、ベンダーの統合を推奨します。その結果、同社は、手動による監査やチームの混乱なしに重複するサブスクリプションを排除し、契約を再交渉し、ソフトウェア支出を30%削減することに成功しました。

イノベーションを推進する

Search AIは、構造化データアセットと非構造化データアセットの両方の可能性を最大限に活用できるようにします。データを生成AI機能とシームレスに統合することで、組織は創造的なアイデアを具体的なイノベーションに変換し、可能性を広げ、画期的なアプリケーションを実現できます。

現実のシナリオでは、あるリーガルテック企業は、Search AIを使用して、PDFとして格納されている数百万件の十分に活用されていない顧客契約書のアーカイブを顧客向けの新製品に変換することができます。検索テクノロジーは、構造や形式に関係なく、これらの契約から主要な条項、用語、メタデータを抽出してインデックス化します。クライアントが「直近の早期解約の権利について教えてください」や「自動更新条項がある契約はどれですか」などの質問をすると、AIは取得した条項をコンテキストで分析し、契約固有の明確な回答を提供します。その結果、セルフサービスのリーガルインテリジェンスツールが生まれ、法務チームへの依存を減らし、眠っていたデータから新たな収益を生み出す製品ラインを生み出すことができました。

顧客体験の向上

Search AIのオープンで高性能なアーキテクチャにより、組織は洗練されたインテリジェントなデジタルエクスペリエンスを開発できます。開発者は、パーソナライズされたシームレスなアプリケーションとサービスを構築するための拡張性のある強力なツールを手に入れ、顧客とのやり取りと満足度を大幅に向上させることができます。

例えば、ある旅行予約プラットフォームでは、Search AIを使用して、リアルタイムのフライトデータ、過去の予約履歴、カスタマーサポートチャット、ウェブアプリとモバイルアプリのユーザー行動を組み合わせることができます。旅行者が直前の旅行を検索すると、検索テクノロジーは関連する旅程、ロイヤルティ特典、同様の旅行者の好みを取得します。AIはこのデータを分析して結果をパーソナライズし、ユーザーのプロファイルと意図に合わせて最適化されたルート、アップグレードの提案、動的な価格設定を提供します。その結果、コンバージョン率と顧客満足度が向上する、迅速かつ直感的、さらに深くパーソナライズされた体験が生まれます。

運用におけるレジリエンスの改善

Search AIは、ログ、メトリック、トレース、その他の運用データをアクセス可能で柔軟な形式で集約します。この統合データビューにより、SREはインシデントの根本原因を迅速に特定し、問題を解決し、最高の運用パフォーマンスを維持できます。

例えば、ある大手通信プロバイダーはSearch AIを使用して、ServiceNow、Splunk、OpenTelemetryなどのサイロ化されたシステムからのネットワークログ、サポートチケット、停止レポートやインフラテレメトリを組み合わせることができます。サービスの中断が発生すると、検索テクノロジーは、エラースパイク、影響を受けた地域、以前のメンテナンス履歴など、相関するシグナルを即座に取得します。AIはこれらの結果を分析して根本原因を特定します。この場合は、特定のルーターモデルでのファームウェアアップデートの構成ミスが原因でした。次に、対象を絞ったロールバックを推奨し、運用チームに警告します。これにより、解決までの平均時間が数時間から数分に短縮され、エンジニアは手動によるトリアージから解放されます。

セキュリティリスクの軽減

Search AIは、クラウドインフラ、エンドポイント、ネットワーク、アプリケーション全体のセキュリティシグナルを統合することで、組織のセキュリティを強化します。AI主導の脅威検出と対応で強化されたセキュリティオペレーションセンター（SOC）チームは、脅威を積極的に特定して無力化し、進化するサイバーリスクに対する強固で継続的な防御を維持できます。

あるグローバル企業は、Search AIを使用して、AWS CloudTrail、CrowdStrike、Okta、VirusTotalなどのツール全体で、クラウドアクセスログ、エンドポイントアラート、ファイアウォールイベント、IDプロバイダー、脅威インテリジェンスフィードからのデータを統合できます。異常なログイン動作が検出されると、検索により、地理位置情報の異常、権限昇格の試行、横方向の移動パターンなどの関連シグナルが即座に取得されます。AIはこれらのイベントを相互に関連付け、現在進行中の認証情報の侵害を特定し、推奨される封じ込め手順を含む攻撃タイムラインを生成します。SOCチームにリアルタイムで警告が送られるため、迅速な対応が可能になり、大規模な侵害を防ぐことができます。

Search AIにElasticsearchを選択する理由

ElasticのSearch AI Platformにより、組織は特定のニーズに合わせたアプリケーションを自由に構築できるようになります。オープンで強力かつ拡張性のあるインフラを提供し、パーソナライズされた顧客体験から高度な分析や自動化まで、多様なユースケースをサポートします。

オープン設計

Elasticは、イノベーションと適応性の触媒としてオープン性を推進します。Search AI Platformはオープンスタンダードに基づいて構築され、相互運用性と透明性を促進します。このオープン性により、組織は柔軟性を維持し、変化するニーズに迅速に対応し、多様なユースケースにおいて長期的な実行可能性を確保できます。EYは、Search AI Platformを既存の生成AIスタックに統合し、規制とコンプライアンスの報告を合理化しました。このプラットフォームは、LLMアプリケーション構築のためのデータフレームワークであるLamaIndex、LangChain、LanceDBなどのオープンソースのベクトルデータベースなど、EYのスタック内の他のコンポーネントとのシームレスに統合しています。

パフォーマンスに優れた設計

ElasticのSearch AI Platformは、スピード、スケーラビリティ、精度を優先しています。複雑なクエリの実行、実用的な洞察の導出、リアルタイムアクションの自動化において、Elasticは最適なパフォーマンスを保証します。組織は、あらゆるスケールで、すべての結果が迅速、正確、かつ確実に返されることを信頼できます。Docusignは、Search AI Platformが、日々流入する何十億点もの新しいドキュメントを処理し、企業が契約を作成、管理、分析する方法を変革できる唯一のソリューションであることを発見しました。

確立されたイノベーション体制

Elasticは、データランドスケープのダイナミックな性質を認識し、常にテクノロジーの限界を押し広げています。Search AI Platformは、あらゆるソース、タイプ、スケールのデータを効果的に探索し、関連付け、それに基づいて行動するための最先端のツールと機能を組織に提供します。Elasticを使用すると、組織はデータ主導のイノベーションの最前線に立ち続け、ビジネス価値と成長を継続的に促進できます。CogstackはSearch AI Platformを使用してNHSと提携し、コロナ禍における患者ケアを変革し、医療スタッフが専門的な用語やコーディングを必要とせずに関連データに迅速にアクセスできるようにしました。

Elasticのオブザーバビリティとセキュリティのソリューションは、Search AI Platform上に構築され、含まれています。

Elastic Observabilityは、Search AIを使用してシステムの健全性とパフォーマンスに関するリアルタイムの洞察を提供します。ログ、メトリクス、トレースデータを統合することで、チームは運用上の問題を迅速に特定して解決し、優れたシステム信頼性を維持することができます。

Elastic Securityは、Search AIを使用してリアルタイムの脅威検出および対応機能を提供します。Elastic Securityは、統合されたセキュリティシグナルと高度な分析機能により、セキュリティチームが脅威を迅速に特定して軽減できるようにし、包括的なセキュリティ体制の管理を保証します。

Search AIは、検索テクノロジーと人工知能の長所を組み合わせて利用するための変革的なアプローチです。Elasticの革新的なSearch AI Platformにより、組織はデータからこれまでにない価値を引き出し、意思決定の強化、運用効率とレジリエンスの向上、カスタマーエクスペリエンスの向上、セキュリティ体制の強化を実現できます。

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