検索の行き着く姿

ネットをお使いの皆さんなら、必ず、「検索」を行っていると思います。

例えば、　「楽天　ＶＳ　ＴＢＳ」　問題を調べたい場合、

「楽天」　「買収（Ｍ＆Ａ）」　「ＴＢＳ」　　と入力しますよね？

しかしこの場合だと、

検索する本人が、楽天を支持しているのか、ＴＢＳなのか？

という、最も大事な事項を反映させることが出来ません。

「楽天支持」という用語を追加すれば良いのでは？　という意見がありそうですが、

「支持」というのは、あくまで文脈から読み取る事項なので、大幅に検索結果を減らしてしまいます。

結局、検索というのは３段階システムなのです。

　ＳＴＥＰ①　調べたい問題を考え付く

　ＳＴＥＰ②　その問題の”核”となる用語を入力

　ＳＴＥＰ③　検索結果から、様々なページにアクセスし、お望みのページを見つける

このＳＴＥＰ③って、意外と面倒ですよね？（笑）楽天問題の例で言うと、自分は楽天支持の記事が欲しいのに、いくら検索しても楽天批判ばかり,,,,,。

楽天問題に限定せずとも、似たような悩みは多いはずです。

実は、次世代の検索というのは、ＳＴＥＰ①で終了なんです。

ご存知の方も多いと思いますが、今「グーグル　パーソナライズド検索」というサービスが始まっています。

どんなサービスかというと、

検索履歴をグーグルが記憶して、その趣向に合わせて検索結果を表示してくれるんです。

現段階では、ＳＴＥＰ③の負担を軽減してくれるに留まっています。

しかしこの技術が革新されていけば、

「自分は楽天のＴＢＳ買収問題で、楽天を支持している。そんな僕に最適な記事はどこ？」

と呼びかける（又は入力する）だけで、ページへ連れて行ってくれるのです。

なんだかＳＦの世界みたいですね。もちろん、この検索システムは発展途上で、今紹介したサービスも始まったばかりです。

しかし、１０年前、誰がグーグル・ヤフーの成功を予測したでしょうか？

知能を持った検索マシーンはＳＦではなく、そう遠くない未来のサービスなんですね。