AIがユーザーの意図を察して補助するBing新機能「ディープ検索」が一般公開！　その実力を試す

Bingに追加された「ディープ検索」ボタン。GPT-4を使った質問と結果の最適化が実施される

　昨年末から一部ユーザー向けのテストが実施されていたBingの「ディープ検索」が、3月末に一般公開された。Bingでの検索時にGPT-4を利用した「質問」と「結果」の最適化が行われることで、ユーザーの意図を察して、より目的に合った情報を見つけやすくする機能だ。どのような結果が得られるのかを試してみた。

人間とBingの間をGPT-4が仲介

　「時間はかかるが、キーワードの試行錯誤や検索結果の取捨選択の労力が少なくなり、気づきも得られる」。Bingに追加された「ディープ検索」を使ってみての、率直な感想だ。

　結果が表示されるまで30秒（実質的には40秒くらい）かかることから、「遅すぎ」と酷評されることも多いが、用途によってはディープ検索を使った方が調べやすいこともあり、通常の検索と使い分けるのが良さそうだ。

30～40秒ほどかかるが、結果的には調べものがはかどる

　ディープ検索は、従来のBing検索に、生成AIのGPT-4の言語能力を組み合わせた検索機能となる。昨年末から一部のユーザー向けにテストが開始されていたが、3月末から一般公開された。

　MicrosoftでCopilotとBingの製品責任者を務めるJordi Ribas氏は、X（旧Twitter）の3月23日のポストで、一般公開を告知している。

　Deep Searchの機能については、Microsoft Bing Blogsで昨年末に公開された以下の記事も参考にしてほしい。

▼Microsoft Bing Blogsの記事
Introducing deep search

　通常のBing検索では、ウェブから収集したインデックス情報を独自のシステムでランキングすることで、ユーザーが入力したキーワードに対する検索結果としてウェブページの一覧を表示する。

　これに対して、ディープ検索では、この過程にGPT-4の言語能力を追加で利用する。具体的には、「検索クエリの拡張」と「検索結果の厳選」だ。

　検索クエリの拡張は、ユーザーが入力したキーワードを基にGPT-4がより詳細な検索用文章（検索クエリ）を生成する機能だ。例えば、前述した「Introducing deep search」の記事の中では、次のような例が提示されている（機械翻訳したものを掲載）。

　元のキーワードの「どうなっているのか？」という部分は、「どう普及しているのか？」「どのようなしくみなのか？」「どんなサービスがあるのか？」……と、さまざまな意味に取れるあいまいな表現だが、それをGPT-4によって、より具体化して検索することになる。

　一方、「検索結果の厳選」は、検索結果の内容や信頼性、情報の鮮度などを考慮しつつ検索クエリと検索結果の関連性や品質が適切かどうかを考慮して結果を表示する機能となる。

　前述したように、従来のBing検索は、独自のランキングシステムによって検索結果の順番が決定されるが、それをそのまま表示するのではなく、前述した拡張された検索クエリと照らし合わせ、内容や品質をチェックした上で、結果として表示するかしないか、上位に表示するかどうかを決めていることになる。

　なので、GPT-4が、人間とBingの間で、通訳というか、仲介役というか、情報の受け渡しを補助してくれているイメージとなる。

「生成AIはどうなっているのか？」をキーワードに指定した通常の検索結果。ニュースサイトが多い印象で、特定の文脈ではなく広く情報が収集される印象

ディープ検索で「生成AIの最新動向」を参照。NTTやNRIの技術情報、ガートナーなどの調査機関、総務省などのソースが多くなる印象

複数の意味を持つ言葉に対し、絞り込みを手助けしてくれる

　それでは、実際の動作を見てみよう。ディープ検索は2段階のステップで利用する。最初にBing検索で通常のキーワードで検索し、その後、検索ボックス横の「ディープ検索」ボタンをクリックすることで、ディープ検索が実行される。

　例えば、わかりやすい例として「Transformer」という単語を検索してみよう。

　この単語のみを通常のBingで検索すると、生成AIのモデルとしての「Transformer」と、映画の「Transformers」、そして回路の「Transformer」（トランス・変圧器）の、3つの検索結果が表示される。

　現状は、生成AIのTransformerの結果が多いが、通常のBing検索では、キーワードが複数の意味を持つ場合、必ずしも知りたい結果が表示されるとは限らないわけだ。

複数の意味を持つ単語は従来の検索エンジンが苦手としていた分野。事前知識を持ったユーザーがキーワードを補完する必要がある

　このため、通常は「Transformer AI」や「Transformer（s） 映画」「Transformer 回路」などといったように複数のキーワードを使って検索する。つまり、そもそも「Transformer」が何かという前提知識がないと、目的に合った検索ができないことになる。まったく知らない言葉の場合、2つ目のキーワードを指定することが難しいわけだ。

　こうしたケースで、ディープ検索が役立ってくる。30秒ほど待って表示された結果は、現在、もっとも注目度の高い「自然言語モデル」としてのTransformerの検索結果が主となり、右側の「ディープ検索」欄に「自然言語モデル」「映画シリーズ」「電気機器」という3つの候補が表示される。

ディープ検索によって、どの「Transformer」なのかが提案される

　ここで、「映画シリーズ」を選択すれば、変形するロボットが登場するSFアクション映画の検索結果に切り替わる。

　つまり、何かよくわからない単語を検索した際、文脈によって複数の候補があったとしても、それをGPT-4がフォローして、「こっちのTransformer？　それともこっち？」というようにナビゲーションしてくれることになる。

　あまり詳しくない分野を調べるとき、「単語で検索→結果から複数意味があることを知る→キーワードを追加して検索し直し」のように、キーワード選択で試行錯誤することがよくあるが、これを先回りしてGPT-4がやってくれるイメージとなる。

ディープ検索で提案された「映画シリーズ」を選択することで、映画のTransformersの情報にたどり着ける

あいまいな検索に、さまざまな解釈から幅を持った回答をしてくれる

　同様に、あいまいな検索にも効果がある。

　これは極めて日本語に適したものと言える。前述した例のように「どうなっているのか？」という表現は、日本語ではよくあるが、文脈としてどうとでも解釈できるキーワードに、ディープ検索は対応できる。

　例えば、「生成AIはどうなっているのか？」という文章で検索した場合、その意図は複数考えられる。最新の状況を知りたいのか？　世間的にどう受け止められているのか？　具体的に何に使われているのか？　どのようなしくみなのか？　など、さまざまな解釈が成り立つ。

「生成AIはどうなっているのか？」というあいまいなキーワードで検索した結果。通常検索では「どうなっているのか？」を解釈せず、「生成AI」について広く情報を集める

　ディープ検索では、このように複数の解釈が可能なあいまいなキーワードに、想定されるいくつかの文脈を与えて検索することができる。

　実際に検索してみると、ディープ検索に「生成AIの最新動向」「生成AIの仕組みと原理」「生成AIのメリットとデメリット」という3つの文脈の候補が表示される。標準では「生成AIの最新動向」の結果が一覧表示されるが、「いやそうじゃなくて仕組みが知りたいんだよ」というのであれば、「生成AIの仕組みと原理」を選択すれば、その結果に切り替えられる。

「どうなっているのか？」を解釈し、3つの提案をしてくれる

　これは、ユーザーの意図とBingの方向性を合わせる役割も持つが、ユーザーが想定していなかった文脈から、思わぬ情報による「気づき」を与えてくれる（可能性がある）というメリットもある。当初は「生成AIの仕組みと原理」を知りたかったかもしれないが、確かに「生成AIのメリットとデメリット」も知ることができれば、ありがたい。

　気づきを得やすいというのもディープ検索のメリットと言えるだろう。

　ちなみに、ディープ検索の動作を見ていると（ディープ検索欄に進行状況が表示される）、実際の検索時は「生成AIの最新技術と応用」「生成AIの進化と将来性」「生成AIの実証実験と成果」「生成AIの進化と将来性」「生成AIの課題と解決策」と、さらに多くのキーワードを生成して検索を実行し、それを前述した3つのカテゴリへと分類している。

　詳細は公表されていないが、具体的には、次のように、ユーザーのオーダーをGPT-4が仲介しながら検索を実行しているように見える。

　確かに、ディープ検索は時間がかかるが、そのプロセスは結構複雑で、複数の情報の検索を実行していることを考えると、仕方がないと言える。

「察して文化」をAIが実践するようなった！

　以上、Bingに追加されたディープ検索を試してみた。時間がかかるので敬遠している人もいるかもしれないが、結果的に自分が意図した検索結果にたどり着きやすくなる。最初から目的のページがはっきりしている場合は通常の検索の方が便利だが、前述したように自分があまり詳しくない分野のリサーチには、ディープ検索を使うメリットがある。

　将来的に高速化されれば、こちらが標準的な検索手段になる可能性もある。そうなると、ソースとして参照されるウェブページの価値が見直されることにもなりそうだ。現在のSEOの常識ではなく、より構造化（AIが読みやすく）され、詳細な情報が記載されたサイトに価値が見いだされていくことだろう。

　それにしても、この機能は親切すぎる気もする。

　個人的には、「○○について『うまいこと』原稿にまとめて」とか、「もっと『やわらかく』説明して」とか、「とにかく『おいしい』カレー作って」のように、あいまいなオーダーしか提示されない状況で、相手の意図を探りながら複数案を提示する、もしくはダメ出しと再提示を繰り返すというやり取りには、苦い思い出しかない。

　ディープ検索は、こうした「察して文化」に対応し、なんとかできる存在ではないかとも思える。ユーザーのオーダーがどんなにあいまいでも、何度でも、文句も言わずに提案と検索を繰り返してくれる。

　人間のわがままが機械によって許容される時代は確かに便利だが、人間対人間の関係においても、そうした考え方が当たり前になったら困るなあ、という不安も持ってしまった。