Google の最新機能では、説明が難しい漠然としたクエリに対して、Lens ビジュアル検索ツールを画像検索用のテキストと組み合わせるようになっています。
大したことではないように思えるかもしれないが、Google が「機械学習の偉業」と呼ぶマルチサーチは、人々が最も一般的な検索を実行する方法を変え、探しているものが何であるか大体わかっていても、テキスト検索や画像検索だけではそれを適切に定義する方法がない瞬間を少しでも短縮できる可能性がある。
小売業者は、その曖昧な検索オプションに大いに興味を持つだろう。Google 検索プロダクト マネージャーの Belinda Zeng 氏は、マルチ検索の活用例をいくつか挙げて次のように強調した。「理想の洋服、ネイル アートを再現するチュートリアル、あるいは誰かに贈られた植物の育て方の説明などを探そうとしたけれど、探しているものを説明する言葉が見つからなかった、という経験は何回ありますか?」
マルチサーチは、こうした状況すべてに対応する。ドレスの写真を好みの色の名前で検索したり、完成したネイルの写真を「方法」というフレーズで検索したり、未知の植物を「お手入れ方法」で Google 検索したりできる。
Googleのマルチサーチツールの例
それぞれのケースにおいて、Google 検索は、画像内のオブジェクトが何であるか、テキスト リクエストが画像とどのように関連しているか、そして、これら 2 つをユーザーが望むものに組み合わせる方法など、複数の未知の要素に対処しています。
つまり、必要なのは、提示された情報に基づいて最善の行動方針を推測できるスキルを備えた、特定の主題に関する専門家です。
ママに挨拶を
マルチサーチは、Googleのマルチタスク統合モデル（MUM）によって可能になりました。MUMは、Googleが2019年にリリースした以前のAI言語モデルであるBERTの改良版です。Googleによると、BERTは英語圏のGoogle検索結果を10%向上させました。さらに、MUMはBERTの1,000倍の性能を備えていると付け加えています。
Google の Pandu Nayak 氏は、ハイキング旅行の計画を例に BERT と MUM の違いを説明しました。専門家にハイキングの準備方法を尋ねると、さまざまなことを考慮に入れてくれるとのことです。
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「今日では、グーグルがこれを手助けしてくれるが、そのためには、各山の標高、秋の平均気温、ハイキングコースの難易度、適切な装備など、何度も慎重に検討した検索が必要になるだろう」とナヤック氏は語った。
BERTは複数の検索を行うのに使われるものです（ナヤック氏によると、そのレベルの複雑なクエリでは平均8回検索する必要があるとのことです）。しかし、MUMは前述の専門家のように応答するように設計されています。「MUMは、2つの山を比較していることを理解できるので、標高やトレイルの情報が関連している可能性があります。また、ハイキングの文脈では、『準備』にはフィットネストレーニングや適切な装備の確保などが含まれることも理解できます」とナヤック氏は述べています。
検索全般において、Googleはアルゴリズムの詳細を明らかにしていないため、MUMとそのマルチサーチ機能の仕組みは謎のままとなる可能性が高い。Googleによると、マルチサーチは米国でのみiOSおよびAndroidアプリを通じてベータ版として利用可能とのことだが、執筆時点ではiOS版アプリでは利用できないようだ。
Googleによると、MUMを搭載したマルチサーチは現在、ショッピング関連の検索（例：X柄のドレープ、異なる色のドレスなど）に最適とのことです。他の検索も機能しますが、Googleはその有効性を保証するものではありません。マルチサーチの基盤となる技術と将来のアプリケーションについて、Googleに詳細を説明してもらえるよう問い合わせました。
2021年（暦年）、「Google 検索とその他」の収益は433億ドルに達し、前年の319億ドルから増加しました。会社全体の年間売上高は753億ドルでした。®
