すでに2018年からGoogleのWeb検索に使われていたニューラルマッチングですが、いよいよローカル検索への導入が2019年11月初旬に始まったと公式に発表されました。今回は、そもそもニューラルマッチングとはどのような機能なのか、他のAIベースアルゴリズムと何が違うのかを解説したうえで、今回の発表について詳しくご説明します。
ニューラルマッチング（Neural matching）とはAIをベースとしたアルゴリズムの一種で、単語と概念を関連づけているのが特徴です。日本には「行間を読む」という言葉がありますが、ニューラルマッチングはこの表現に似ています。つまり、ニューラルマッチングという人工知能的な機能は単語が持つ本来の意味だけでなく、より曖昧な単語の概念を理解しユーザーの意図やニーズを汲み取って検索結果に反映させているのです。
The use of neural matching means that Google can do a better job going beyond the exact words in business name or description to understand conceptually how it might be related to the words searchers use and their intents…
— Google SearchLiaison (@searchliaison) December 2, 2019
上記はGoogle SearchLiaisonのツイートで、ニューラルマッチングの特徴が端的に表現されています。下段のツイートで最も目を引くのが下記の2点です。
GoogleがWeb検索に対してニューラルマッチングを導入したと公式に発表したのは、2018年9月でした。まずは、Googleの創設20年時に発表された公式ブログ上の解説文を見てみましょう。
私たちはニューラルネットワークが「単語の理解」から「概念の理解」を可能にする、大きな飛躍の局面を迎えています。ニューラルネットワークの分野で開発された neural embedding と呼ばれる手法は、言葉をより曖昧な、根本的な概念へと変換することで、検索クエリの概念と文書の概念を対応づけることができます。私たちはこの手法を「ニューラル マッチング」と呼んでいます。これにより、たとえばユーザーが「テレビが変なんだけどなぜ？」といったような質問をした場合、質問の単語がページに含まれていなくても、対象となるページを表示することができるようになります。 （なお、テレビの写りが変な理由としてソープオペラ効果という現象が挙げられます）。
引用元：Google Japan Blog
上記の説明文を要約すると、下記の4点が見えてきます。
さらに、Googleのダニー・サリバン（Danny Sullivan）氏は下記のツイートを投稿しており、ニューラルマッチングをWeb検索へ導入した結果、30 %のクエリに影響を与えたと解説されています。
Last few months, Google has been using neural matching, –AI method to better connect words to concepts. Super synonyms, in a way, and impacting 30% of queries. Don't know what "soap opera effect" is to search for it? We can better figure it out. pic.twitter.com/Qrwp5hKFNz
— Danny Sullivan (@dannysullivan) September 24, 2018
ローカル検索の身近な例として、検索結果を地図上にマッピングして表示するGoogleの「ローカルリスティング」が挙げられます。これらのローカル検索に対するニューラルマッチングの導入が2019年11月初旬からスタートしたというニュースは、Google検索の広報アカウントとして知られる「Google SearchLiaison」によって公式に発表されました。まずは、2019年12月3日に投稿された下記のツイートを見てみましょう。
In early November, we began making use of neural matching as part of the process of generating local search results. Neural matching allows us to better understand how words are related to concepts, as explained more here: https://t.co/ShQm7g9CvN
— Google SearchLiaison (@searchliaison) December 2, 2019
上記のツイート内で注目すべきポイントを2つの側面からピックアップしてみました。
▼ローカル検索への導入について
▼ニューラルマッチング自体について
ニューラルネットワークが格段に進歩していなければ、ニューラルマッチングは誕生していません。ニューラルネットワーク（Neural Network）とは情報処理システムの一種で、モデルになっているのは人間の脳内にある神経細胞（ニューロン）です。
人間の脳が限られた情報から推理して答えを導き出せるように、ニューラルネットワークはユーザーが入力した最小限のKWを手掛かりに関連性のある入力されていない単語と結びつけていきます。つまり、従来の情報処理システムが単語の理解に特化していたのに対し、ニューラルネットワークには「単語の概念」や「検索意図」まで理解できるという強みがあるのです。
ニューラルマッチングへの理解を深めるには、AIベースの他のアルゴリズムと比較してみるのが近道です。ここでは、代表的な3種類と特徴を見比べてみましょう。
Google SearchLiaisonはニューラルマッチングとRankbrainの違いについてもツイートを投稿しています。ここでは、実際のツイートをご紹介しつつ注目点をピックアップしてみましょう。
RankBrain is an AI-based system Google began using in 2016 to understand how pages are related to concepts. It means we can better return relevant pages even if they don’t contain the exact words used in a search, by understanding the page is related to other words & concepts…
— Google SearchLiaison (@searchliaison) March 21, 2019
▼2つの違いについて（上段）
▼Rankbrainについて（下段）
In summary:
— RankBrain helps Google better relate pages to concepts
— Neural matching helps Google better relate words to searches.And there's nothing special searchers or webmasters need to do. These are part of our core systems designed to naturally increase understanding.
— Google SearchLiaison (@searchliaison) March 21, 2019
▼ニューラルマッチングについて（上段）
▼相違点の要約と共通点（下段）
「ニューラルマッチングとハミングバードアルゴリズムの違いは何ですか？」という質問に対し、Googleのダニー・サリバン氏がTwitterで分かりやすく解説されています。
They're similar in concept. Hummingbird worked to understand more about a query by taking more into account all the words that were part of it. Neural matching is explained in the previous link I shared.
— Danny Sullivan (@dannysullivan) December 2, 2019
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）とは、自然言語処理技術の一種で、AIベースのアルゴリズムでも判別しにくい「てにをは」などの助詞や単語の強弱に対する理解に定評があります。
No. Neural matching is separate from BERT. There's no change to what we've said about BERT.
— Danny Sullivan (@dannysullivan) December 2, 2019
BERTもニューラルマッチングと同じくニューラルネットワークの手法が影響しているため混同されがちですが、上記の通りGoogleのダニー・サリバン氏がTwitter上で「全く別物だ」と明言しています。
Hebrew, Hindi, Hungarian, Icelandic, Indonesian, Italian, Japanese, Javanese, Kannada, Kazakh, Khmer, Korean, Kurdish, Kyrgyz, Lao, Latvian, Lithuanian, Macedonian
Malay (Brunei Darussalam & Malaysia), Malayalam, Maltese, Marathi, Mongolian, Nepali, Norwegian, Polish…. (MORE)— Google SearchLiaison (@searchliaison) December 9, 2019
ちなみに、2019年12月10日に投稿されたGoogle SearchLiaisonのツイートによると、BERTが日本語にも対応できるようになったと発表されています。
Googleがローカル検索へニューラルマッチングを導入して以降、公式サイトや関係者から関連のツイートが数多く投稿されています。この段落では、特に目を引くツイートについてご紹介しましょう。
Neural matching is done. But that said, it'll keep being improved. More important, we always have other updates. That's what this part was covering: https://t.co/0zS8kcmIgG https://t.co/pNCeT0w0Wy
— Danny Sullivan (@dannysullivan) December 2, 2019
It's not spam-specfic. It's about better understanding overall. But potentially that may help with spam, especially of that type and generally maybe helping businesses not feel pressure they have to shove every keyword into their name.
— Danny Sullivan (@dannysullivan) December 2, 2019
Yes, though it helps with understanding both queries and content
— Danny Sullivan (@dannysullivan) December 2, 2019
The use of neural matching in local search doesn’t require any changes on behalf of businesses. Those looking to succeed should continue to follow the fundamental advice we offer here: https://t.co/tPkyuyMjsP
— Google SearchLiaison (@searchliaison) December 2, 2019
「単語の理解」から「概念の理解」へと進化したニューラルネットワーク。その延長線上にあるのが、ニューラルマッチングというAIベースのアルゴリズムです。従来のアルゴリズムでは、「エリア・商品名・取扱店の種類」など検索する際に考慮すべき項目が沢山ありました。ですが、今回ローカル検索に導入されたニューラルマッチングのアップデートが繰り返されるにつれて、商品名もしくは目的を入力するだけで検索ユーザーが求めている検索結果が表示されるようになるかもしれません。
受付時間：平日10:00~19:00(土・日・祝日を除く)
