誰もが経験したことがあるでしょう。顧客や新しいチームメンバーが普通の質問をしてきたとき、知識ベースの検索バーが何も返してくれないことがあります。なぜでしょうか？それは、彼らが「ログイン情報が機能しない」と入力したのに対し、ヘルプドキュメントには「パスワードのリセット」と書かれているからです。このキーワードマッチングゲームは、ユーザーにとって行き止まりであり、チームが処理するチケットを増やすだけです。
もし、検索ツールが単なる言葉ではなく、その背後にある意味を理解できたらどうでしょうか？
これがニューラルサーチの役割です。これは、よりスマートな検索を可能にし、毎回関連性のあるコンテキストに基づいた回答を提供する技術です。ニューラルサーチとは何か、どのように機能するのか、そしてなぜサポートチームや内部知識管理においてゲームチェンジャーとなっているのかを詳しく見ていきましょう。
ニューラルサーチとは？
簡単に言えば、ニューラルサーチは、キーワードを単に一致させるのではなく、質問のコンテキストや意味を理解するために人工知能（特にニューラルネットワーク）を使用する検索方法です。
例えて言うなら、キーワード検索は、正確なタイトルを教えてもらわないと本を見つけられない司書のようなものです。1つの単語を間違えると、彼らは途方に暮れます。ニューラルサーチは、あなたが探しているものを聞いて、タイトルを全く覚えていなくても完璧な本を提案してくれる経験豊富な司書のようなものです。
アセット1: [インフォグラフィック] – キーワード検索とニューラルサーチの比較を示すサイドバイサイドの図。左側では、ユーザーのクエリ「ログイン情報が機能しない」がキーワード検索バーから「0件の結果」を導きます。右側では、同じクエリがニューラルサーチ対応のバーを通じて正しいヘルプ記事「パスワードのリセット方法」に導かれ、意図を理解する概念を示しています。
代替タイトル: キーワードマッチングと意図に基づくニューラルサーチの視覚的比較。
代替テキスト: 従来のキーワード検索が結果を見つけられないのに対し、ユーザーの意図を理解して正しい答えを提供する高度なニューラルサーチを比較するインフォグラフィック。
本当に際立っているのは、「テキストの文字列を一致させる」から「概念と意図を一致させる」へのシフトです。これは、次世代のAIサポートツールを非常に効果的にしている技術であり、人間の言語の微妙なニュアンスを捉え、実際に問題を解決する回答を提供できるようになったからです。
ニューラルサーチが実際にどのように機能するか
では、機械が私たちの意図を理解するようになるにはどうすればよいのでしょうか？その秘密は、私たちの言葉をコンピュータが扱える数値形式に変換することです。これは「埋め込み」または「ベクトル」と呼ばれるものを作成することで行われます。
複雑に聞こえるかもしれませんが、要点は以下のいくつかのステップに集約されます：
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単語をベクトルに変換する: ディープラーニングモデルがユーザーの質問やヘルプ記事のようなテキストを読み取り、ベクトルと呼ばれる数値のリストに変換します。このベクトルはランダムではなく、テキストの意味を数学的に表現したものです。
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ベクトルデータベース: 知識ソース（ヘルプ記事、過去のチケット、内部文書）のすべてのベクトルが特別なデータベースに保存され、インデックス化されます。これは、アルファベットではなく意味で整理された図書館のようなものです。
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最も近い一致を見つける: ユーザーが質問をすると、そのクエリもベクトルに変換されます。システムはデータベースをスキャンし、質問のベクトルに数学的に最も近いドキュメントベクトルを見つけます。
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回答を提供する: 最も近いベクトルを持つドキュメントが最も関連性があると見なされ、AIはそれらを使用して明確で役立つ回答を組み立てます。
アセット2: [ワークフロー] – ニューラルサーチプロセスを示すマーメイドダイアグラム。
代替タイトル: ニューラルサーチプロセスのステップを説明するワークフローダイアグラム。
代替テキスト: ニューラルサーチがユーザーの質問と知識ベースのコンテンツをベクトルに変換し、最も近い数学的一致を見つけ、正確な回答を提供する方法を示すワークフローダイアグラム。
これが、eesel AIのようなツールが、顧客が「入れない」と尋ねたときに、言葉が全く異なっていても「パスワードのリセット」というタイトルのヘルプ記事を探し出すことができるエンジンです。これは、単なる文字の一致ではなく、最も近いアイデアを見つけることに関するものです。
検索がニューラルサーチに進化した方法（そしてその重要性）
ニューラルサーチは突然現れたわけではなく、検索技術の長い進化の最新のステップです。この進化の過程を見ることで、なぜそれが重要なのかが理解できます。
従来のキーワード検索
これは私たちがよく知っている検索です。クエリ内の正確な単語（または複数形のような単純なバリエーション）をドキュメント内の単語と一致させることで機能します。速くてシンプルですが、その欠点は明らかです。ユーザーが異なる言葉を使うと、例えば「壊れたアイテム」を検索しているときに、ヘルプセンターの記事が「不良品」と題されている場合、行き詰まってしまいます。これにより、フラストレーションがたまり、チームはギャップを埋めるために手動で同義語のリストを作成するのに多くの時間を費やすことになります。
セマンティックおよびベクトル検索
ベクトル検索は大きな進歩でした。これは、単語間の関係を理解するためにベクトルを使用します、そのため「暖かい」と「夏」が関連する概念であることを知っています。これにより、より概念的に関連性のある結果を見つけることができます。欠点は、ベクトル検索のセットアップがしばしば複雑で高価なプロジェクトであることです。遅くなることがあり、モデル番号やエラーコードのような特定の検索では、正確なキーワードの一致が必要な場合に的を外すことがあります。
現代のニューラルサーチ
これが現在の状況であり、最高のAIツールが基づいているものです。現代のニューラルサーチは通常、「ハイブリッド」アプローチを取ります、ベクトル検索の広範な概念理解とキーワード検索の鋭い精度を組み合わせています。ディープニューラルネットワークを使用して全体を運営し、新しいデータから常に学習して賢くなります。
その結果、曖昧な概念的な質問と特定のキーワードベースの質問の両方に良い回答を提供するシステムが得られます。これは、あらゆる種類の質問に対応しなければならないサポートおよびITチームにとって必須です。
以下は、それらがどのように比較されるかの簡単な内訳です：
| 機能 | キーワード検索 | ベクトル検索 | ニューラルサーチ（ハイブリッド） |
|---|---|---|---|
| 主な方法 | テキストマッチング | セマンティック類似性 | テキストとセマンティックの組み合わせ |
| 意図を理解する | いいえ | 部分的に | はい |
| 同義語を処理する | 手動ルールが必要 | 自動的に | 自動的に |
| 最適な用途 | 特定の部品番号、エラーコード | 一般的なトピック、概念的なクエリ | すべてのクエリタイプ、バランスの取れた結果を提供 |
| 実装 | シンプルだが硬直的 | 複雑でリソース集約的 | eesel AIのようなプラットフォームで簡単に |
ニューラルサーチがチームにとって重要な理由
この技術は単なるクールな機能ではなく、実際の高価な問題を解決します。人々が尋ねていることと、すでに持っている知識の間のギャップを埋めることで、ニューラルサーチは新しいレベルの効率とユーザーの満足度をもたらします。
即時で正確なカスタマーサポートの提供
顧客は千差万別の方法で質問をします。旧式のチャットボットや基本的な検索バーでは対応しきれず、ユーザーのフラストレーション、売上の損失、サポートチケットの波を引き起こします。ニューラルサーチを搭載したAIエージェントは、顧客の本当の質問を最初から理解します。ヘルプセンターからチケット履歴まで、すべての知識を横断して、数秒で正しい答えを見つけることができます。
この技術を使用するAIエージェント、例えばeesel AIのものは、厳密なルールを与える必要がありません。あなたのZendeskやFreshdeskアカウントに接続し、過去の会話から直接学び、顧客の話し方を理解します。これにより、パーソナライズされた正確な回答が提供され、チケットがエージェントのキューに入る前に処理されます。
アセット3: [スクリーンショット] – ニューラルサーチを搭載したAIエージェントがウェブサイトのチャットウィジェット内で顧客の質問に答える様子。顧客が「今月の請求書が間違っているようです」と尋ねると、AIは即座に最近の請求の概要と詳細な請求書へのリンクを提供し、ユーザーのアカウントと請求書から情報を引き出します。
代替タイトル: ニューラルサーチを使用して即時のカスタマーサポートを提供するAIエージェント。
代替テキスト: ニューラルサーチが顧客の請求に関する曖昧なクエリを理解し、正確で役立つ回答を提供するAIサポートエージェントのスクリーンショット。
社員に内部知識を提供
正直に言うと、会社の知識は通常、混乱しています。Confluence、Google Docs、SharePoint、そして数え切れないほどのSlackスレッドに散らばっています。社員は毎週何時間も情報を探すのに費やし、同僚に同じ質問を何度もすることになります。
ニューラルサーチを使用する中央のQ&Aツールがこれを解決できます。これにより、散在するすべてのソースに接続し、社員に信頼できる単一の回答を得る場所を提供します。「育児休暇のポリシーは何ですか？」のような質問を理解し、50ページの人事文書から正確な段落を引き出すことができます。eesel AIの内部チャットは、すべての内部知識を統合し、社員がSlackやMicrosoft Teamsから直接質問できるようにし、即座に回答を得て本来の仕事に戻ることができます。
アセット4: [スクリーンショット] – Microsoft Teamsチャンネル内でAI内部チャットボットに質問するユーザー。ユーザーが「新しいラップトップでVPNを設定する方法は？」と尋ねると、ボットは即座にステップバイステップのガイドとConfluenceからの関連ITポリシー文書へのリンクを提供し、内部ニューラルサーチの力を示します。
代替タイトル: Microsoft Teams内でニューラルサーチを使用する内部知識ツール。
代替テキスト: Microsoft Teams内の内部AIボットが、複数の知識ソースから従業員のIT質問に正確な回答を見つけて提供する様子を示すスクリーンショット。
知識ベースをよりスマートにする
知識ベースを持っているが、何が欠けているのかどうやって知るのでしょうか？通常、顧客が回答を見つけられず、チケットを作成したときに初めて気づきます。これらのコンテンツギャップを見つけるのは通常、手動で反応的な頭痛の種です。
ニューラルサーチを使用すると、問題を先取りできます。その分析により、現在の知識ベースに良い回答がない一般的な質問を特定できます。これにより、次に作成すべきコンテンツのデータ駆動型のToDoリストが得られます。報告書はAIが回答した内容だけでなく、解決できなかった質問もフラグを立て、ドキュメントの正確なギャップを指摘します。例えば、eesel AIのようなツールは、過去のチケットからの成功した解決策に基づいて新しい知識ベース記事を自動作成することもでき、コンテンツが常に新鮮で関連性のあるものになるようにします。
アセット5: [スクリーンショット] – AIサポートツールの分析ダッシュボード。ダッシュボードには、ニューラルサーチシステムによって特定された「最も回答されていない質問」のリストが表示されており、「Salesforceとの統合方法は？」や「国際配送費用は？」など、コンテンツチームに次に作成すべきヘルプ記事の明確な指針を提供します。
代替タイトル: ニューラルサーチ分析を使用して知識ベースのギャップを特定する。
代替テキスト: ニューラルサーチデータを使用して、ユーザーからの回答できなかったトップ質問を強調し、チームがドキュメントを改善するのを助けるダッシュボードのスクリーンショット。
ニューラルサーチの設定は面倒ですか？
利点は明らかですが、この種の技術を採用することは大きなプロジェクトのように思えるかもしれません。多くの企業は、コスト、複雑さ、時間がかかることを心配しています。良いニュースは、適切なプラットフォームがこれらの障害を取り除くことです。
従来の方法は複雑で遅かった。
ニューラルサーチシステムをゼロから構築することは、かつては大規模な取り組みでした。専門のAIエンジニアが必要で、開発に数ヶ月、場合によっては数年かかることもありました。しかし、eesel AIのようなツールは、すべてをスキップするように設計されています。ヘルプデスクや知識ソースにワンクリックで接続し、数分で稼働を開始できます。複雑なAPI作業や開発者の時間は必要ありません。
コントロールと透明性はどうでしょうか？
一部のAIツールは「ブラックボックス」のように感じられます。スイッチを入れて、何が自動化されるのか、AIが顧客にどのように話すのかを期待するしかありません。私たちは、あなたが運転席にいるべきだと考えています。だからこそ、eesel AIには、AIがライブになる前に何千もの過去のチケットで安全にテストできる強力なシミュレーションモードが含まれています。どのように応答するかを正確に確認し、解決率の正確な予測を得て、どのタイプのチケットを自動化するかを自信を持って決定できます。
そしてコストは？
多くのAIプラットフォームは、解決ごとまたはインタラクションごとに料金を請求します。最初は問題ないように思えますが、ビジネスが成長するにつれて請求額が増えることを意味します。忙しい月には、驚くほど大きな請求書が届くことがあります。私たちは予測可能で透明性のある価格設定を好みます。シンプルなプランは、必要な容量に基づいており、解決ごとの隠れた料金はありません。AIエージェントから内部チャットまで、すべてのコア製品が1つの明確な価格に含まれています。
大きな絵 : 単なる一致ではなく理解
ニューラルサーチは、情報を見つける方法における根本的なシフトです。私たちは、キーワードマッチングの不格好な世界から、実際の理解の時代へとついに移行しています。この技術はもはや巨大なテック企業のための未来的な概念ではなく、効率的で高品質なサポートを提供したいあらゆるビジネスにとって今やアクセス可能で重要なツールです。適切なプラットフォームを使用すれば、通常のコストや複雑さなしに、ニューラルサーチの力を活用して運営を改善できます。
よりスマートな検索が何をもたらすかを見てみませんか？eesel AIが高度なニューラルサーチを使用してサポートを自動化し、チームを強化し、ユーザーをより幸せにする方法をご覧ください。セットアップには数分しかかからず、自分のデータでリスクなしにテストできます。
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よくある質問
標準的な検索バーは通常、キーワードの一致に依存しており、ユーザーが同義語を入力したり、問題を異なる方法で説明した場合には失敗します。ニューラル検索はキーワードを超えてユーザーの意図を理解し、文書の表現が正確に一致しなくても正しい答えを見つけることができます。
はい、これがその主な強みの一つです。ニューラル検索を使用するプラットフォームは、Confluence、Google Docs、過去のサポートチケットなど、複数の知識ソースに接続し、情報がどこに保存されていても最適な答えを引き出す統一された検索体験を提供します。
現代のプラットフォームでは必要ありません。eesel AIのようなツールは、知識ソースを数分で接続できるシンプルなノーコード設定を提供します。システムが複雑なAI作業を処理するため、チームはインフラ管理ではなくサポートの改善に集中できます。
もちろんです。最良のシステムは、ニューラル検索の概念的理解とキーワードマッチングの精度を組み合わせたハイブリッドアプローチを使用します。これにより、曖昧で会話的な質問や、エラーコードや部品番号のような非常に具体的なクエリの両方で優れたパフォーマンスを発揮します。
それらは関連していますが、ニューラル検索はより高度です。ベクトルを使用してセマンティックな理解を行いますが、文脈やニュアンスをよりよく把握するためにディープラーニングモデル（ニューラルネットワーク）に依存しています。これは検索技術の現在の進化を表しており、しばしば古い方法の最良の側面を取り入れています。
はい。ライブの知識ベースに接続されている場合、システムは新しいまたは更新されたコンテンツを自動的に同期し、再インデックスします。これにより、AIは常に最新の情報に基づいて回答を提供し、手動の努力を必要としません。
