デジタル時代の企業にとって、膨大な情報から必要なデータを素早く正確に見つけ出すことは、ますます重要になっています。しかし、従来の検索技術では、複雑な質問や文脈を理解した検索が難しく、ユーザーの真のニーズに応えきれないケースが多々ありました。

• 「もっと効率的に情報を探せないか」

• 「AIを活用した高度な検索システムを導入したいが、どう始めればいいのか分からない」

こうした悩みを抱える企業担当者は少なくありません。

そこで注目を集めているのが、Microsoft社が提供するAzure AI Searchです。本記事では、Azure AI Searchの特徴や機能、導入のメリットについて詳しく解説します。

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Azure AI Searchとは

Azure AI Searchとは、Microsoftが提供するクラウドベースの検索サービスのことです。最先端のAI技術を活用して、企業の膨大なデータから必要な情報を迅速に抽出できます。

特徴は、従来の検索エンジンとは異なり、Azure AI Searchは自然言語処理や機械学習を駆使して、ユーザーの意図を深く理解し、より関連性の高い検索結果を提供する点です。

これにより、顧客サービスの向上、業務効率の改善、そして意思決定プロセスの最適化を実現できます。もう少し、従来型との違いに目を向けてみましょう。

従来の検索技術との違い

Azure AI Searchが従来の検索技術と異なるのは、その高度な自然言語処理能力にあります。従来の検索エンジンがキーワードマッチングに依存していたのに対し、Azure AI Searchは文脈や意図を理解し、より適切な結果を届けられます。

例えば、同音異義語や多義語の区別、複雑な質問の解釈など、人間のような理解力を持って検索を行うといった具合です。さらに、機械学習アルゴリズムを用いて、ユーザーの検索パターンや行動から学習し、時間とともに検索精度を向上することも可能です。

ユーザーは欲しい情報により早く、より正確にアクセスできるようになり、企業は顧客満足度の向上と業務効率の改善を同時に達成できるのです。

プランと料金体系

Azure AI Searchには、主に7つのプランがあります（※1）。各プランでは、ストレージ容量、インデックス数、スケーラビリティが異なります。

【追加機能の価格】

選択するプランは、アプリケーションの規模、必要なストレージ量、期待されるトラフィック量、予算などに応じて決定します。

「Free」は小規模なプロジェクトや試験的な利用に適しており、無料で利用できます。「Basic」は中小規模のアプリケーションに、「Standard」は大規模なエンタープライズアプリケーションに適しているなどです。

何ができる？Azure AI Searchの主な5つの機能

Azure AI Searchでは、企業の情報検索を変える5つの主要な機能を利用できます。

• セマンティック検索

• ベクトル検索

• ハイブリッド検索

• 取得拡張生成（RAG）

• その他の高度なクエリ機能

この機能を組み合わせることで、企業は膨大なデータから意味のある洞察を迅速に引き出し、業務効率と顧客満足度を向上できます。

セマンティック検索

セマンティック検索は、クエリの意図や文脈を理解し、より関連性の高い検索結果を出力できる機能です（※2）。MicrosoftのAIモデルを活用し、検索結果の再ランク付けを行うことで、ユーザーの真のニーズに応える情報を優先的に表示する仕組みです。

例えば、「クラウドコンピューティングの利点」という検索クエリに対して、単に「クラウド」や「コンピューティング」という単語を含む文書だけでなく、クラウドコンピューティングの具体的なメリットを詳細に説明している文書を上位に表示できます。

ベクトル検索

ベクトル検索は、テキストや画像などのコンテンツを多次元の数値ベクトルとして表現し、類似性に基づいて検索を行う技術です（※3）。この方法では、キーワードの完全一致がなくても、概念的に類似したコンテンツを見つけ出すことができます。

例えば、「環境に優しい交通手段」という検索クエリに対して、「電気自動車」「自転車シェアリング」「公共交通機関の利用促進」など、直接的なキーワード一致がなくても関連性の高い情報を引き出せるのです。

ベクトルを用いたデータベースについては、下記ページもご覧ください。

関連記事：高次元データの検索と分析を可能にするベクトルデータベースの基礎知識

ハイブリッド検索

ハイブリッド検索は、従来のキーワードベースの検索技術に加え、AI駆動のベクトル検索を組み合わせた検索手法です（※4）。両者の長所を活かし、より包括的で正確な検索結果を導き出す仕組みです。

この場合、製品カタログの検索において、製品コードや具体的な仕様といった明確なキーワードに基づく検索と、製品の用途や特徴に関する抽象的な検索クエリの両方に対応できます。

ハイブリッド検索は、以下の機能を維持しつつ、AIによる意味理解を加えることで、ユーザーの多様な検索ニーズに応える柔軟性の高いソリューションを提供します。

• フィルタリング

• ファセット処理（検索結果をカテゴリーやプロパティに基づいて整理してフィルタリングする機能）

• 並べ替え

• その他の従来の検索機能

取得拡張生成 (RAG)

取得拡張生成（RAG）は、Azure AI Searchの機能を大規模言語モデル（LLM）と組み合わせて、より高度な情報提供を実現するアプローチです（※5）。RAGは、ユーザーのクエリに対して、まずAzure AI Searchを使用して関連情報を検索し、その結果をLLMに入力として与えることで、より正確で文脈に沿った回答を生成します。

企業の製品サポートシステムにおいて、顧客の質問に対して、製品マニュアルや過去のサポート履歴から関連情報を抽出し、それに基づいて詳細かつ個別化された回答を自動生成するなどはよくある例です。RAGについて詳しくは、下記ページもご覧ください。

関連記事：RAGとは？文書生成AIの課題を軽減する技術のメリットわかりやすい活用イメージ

その他の高度なクエリ機能

Azure AI Searchは、上記の高度な検索機能に加えて、多様な検索ニーズに対応する豊富なクエリ機能も有しています（※6）。

すでにお伝えした、ファセット検索やフィルタリング機能は、大量の検索結果を効率的に絞り込むのに役立ちます。この多様なクエリ機能を組み合わせることで、企業は複雑な検索要求にも柔軟に対応し、ユーザー体験を向上できるのです。

Azure AI Searchを導入する3つのメリット

では、Azure AI Searchを導入することで得られる3つの主要なメリットについて詳しく解説します。

• 高度なパーソナライゼーション

• セキュリティとコンプライアンスの強化

• 拡張性と柔軟性の高さ

高度なパーソナライゼーション

Azure AI Searchの導入により、企業は顧客1人ひとりに合わせた高度なパーソナライゼーションを実現できます。AIが学習した検索パターンや行動履歴を基に、ユーザーの意図を深く理解し、もっとも関連性の高い情報を提供できるからです。

例えば、ECサイトでは、顧客の過去の購買履歴や閲覧行動に基づいて、個々の嗜好に合った商品を優先的に表示できます。また、企業の内部システムでは、社員の役割や過去の検索履歴に応じて、最適な情報やドキュメントを迅速に提示できるなどです。

このパーソナライズされた検索体験は、顧客満足度の向上や従業員の生産性アップにつながり、企業の競争力を大きく高めます。

セキュリティとコンプライアンスの強化

Azure AI Searchは、高度なセキュリティ機能とコンプライアンス対応を備えており、企業の機密情報を安全に管理できます。データの暗号化、アクセス制御、監査ログなどの機能により、情報漏えいのリスクを最小限に抑えます。

また、GDPRやHIPAAなどの国際的な規制にも対応しているため、グローバルに事業を展開する企業にとっても安心して利用できるのもポイントです。ロールベースのアクセス制御により、社内の各部門や役職に応じて適切な情報アクセス権限を設定できることで、情報管理の効率化とセキュリティの両立もできるでしょう。

拡張性と柔軟性の高さ

Azure AI Searchの大きな特徴の1つが、その高い拡張性と柔軟性です。企業の成長に合わせてシームレスにスケールアップが可能であり、データ量の増加や検索要求の増大にも柔軟に対応できます。

また、他のAzureサービスとの連携も容易です。Azure Cognitive ServicesやAzure Machine Learningと組み合わせることで、より高度な分析や予測機能を実現できます。さらに、RESTful APIを通じて既存のシステムとの統合も簡単に行えるため、企業の既存ITインフラを活かしながら、段階的に導入を進められます。

この拡張性と柔軟性により、企業は将来のニーズや技術の進化に対しても、常に最適な検索ソリューションを維持できるのです。

Azure AI Searchの導入事例3選

Azure AI Searchの導入により、多くの企業が業務効率の向上、および顧客体験の改善を実現しています。ここでは、異なる業界から3つの導入事例を紹介します。

• コンテンツサービス：ネオス株式会社

• 製造業：花王株式会社

• 人材サービス：パーソルキャリア株式会社

この事例を通じて、Azure AI Searchがいかに多様な企業ニーズに応え、ビジネスの成功に貢献しているかを具体的に見ていきましょう。

コンテンツサービス：ネオス株式会社

ネオス株式会社は、AIチャットボット【OfficeBot】を全面的にリニューアルしました（※7）。Microsoft Azureへのインフラ移行とAzure AI Searchの採用により、RAG（Retrieval Augmented Generation）性能が大幅に向上しています。

【OfficeBot】は、組織内の文書から必要な情報を迅速に抽出し、質問に答えるAIアシスタントです。今回のアップデートでは、検索アルゴリズムと対話プロンプト技術を改善し、より直感的な情報提供を実現しています。

製造業：花王株式会社

花王株式会社は、製造現場でのナレッジ活用を強化するため、Azure Cognitive Search（Azure AI Searchの旧名）を採用しました（※8）。15年間で蓄積された約300万件の現場ナレッジと設備保全データを、AIを活用して高度に検索できるシステムを構築しています。

これにより、経験の少ない若手社員でも必要な情報を迅速に見つけられるようになり、技術継承や業務効率の向上が期待されています。また、複数のシステムを横断して検索できるため、トラブル対応や改善活動がより効果的に行えるようになりました。

人材サービス：パーソルキャリア株式会社

パーソルキャリアは、社内に蓄積された膨大なナレッジを活用するため、Azure Cognitive Searchを用いたAI検索システムを構築しました（※9）。コンプライアンス審査に関する過去の事例や文書を効率的に検索できるようになり、これまで数カ月かかっていた審査プロセスの短縮が期待されています。

システムの基礎は3日間のハッカソンで構築され、オンプレミスサーバー上のファイルやSharePoint上の申請書を横断的に検索可能にしました。Microsoft 365アカウントと連携した認証機能も実装し、セキュリティにも配慮しています。

社内文書や図表を含む複雑な情報を効率的に検索したい方には、RAGを活用した社内向けAIチャットボットの導入がおすすめです。大手卸売企業への導入実績あり。

Azure AI SearchにAPIはある？

Azure AI Searchには、データプレーンRESTAPIが提供されており、これを利用することで開発者は検索機能を自社のアプリケーションやサービスに柔軟に組み込むことができます（※10）。

このAPIを通じて、インデックス作成、ドキュメントのアップロード、検索クエリの実行など、検索に関する様々な操作を外部から制御できます。

例えば、新しい商品情報をインデックスに追加したり、ユーザーの検索リクエストを処理したりするなど、動的なコンテンツ管理や高度な検索機能の実装が可能です。

また、このAPIはRESTfulな設計になっているため、多くのプログラミング言語やフレームワークから容易に利用できる点も大きな利点です。

他のAzureサービスとの連携

Azure AI Searchは、他のAzureサービスとシームレスに連携するといったことも可能です。

このような多様なサービスとの連携により、Azure AI Searchは単なる検索エンジンを超えた、総合的なインテリジェントソリューションとして機能します。

Azure AI Searchを導入する流れ

Azure AI Searchの導入は、企業のデジタル変革を加速させる重要なステップです。導入の流れは主に以下の5段階で進みます。

この段階を効果的に進めるには、Azure AI Searchの専門知識が必要です。特に、複雑なデータ構造や大規模なシステム統合を伴う場合は、弊社のようなMicrosoftの認定パートナー、または専門コンサルタントの支援を受けることをおすすめします。

まとめ

Azure AI Searchは、AIを活用したセマンティック検索、ベクトル検索、ハイブリッド検索により、ユーザーの意図を深く理解し、より関連性の高い結果を得られるサービスです。

高度なパーソナライゼーション、強固なセキュリティ、そして優れた拡張性により、企業は業務効率を向上できます。

Azure AI Searchは、単なる検索ツールではなく、企業のDXを加速させる戦略的資産ともなります。この技術を積極的に活用し、情報アクセスの革新を通じて、競争力の強化と顧客満足度の向上を実現しましょう。

弊社では、AIを活用した高度な検索システムの構築から運用まで、専門家がサポートいたします。ぜひご相談ください。

よくある質問（FAQ）

Azure Cognitive Searchは何ができますか？

Azure Cognitive Search（現Azure AI Search）は、高度な検索機能をアプリケーションに簡単に搭載できるようにするためのサービスです。このサービスを利用することで、企業は膨大なデータから必要な情報を素早く正確に抽出し、ユーザーに提供できます。

Azure AIとCopilotの違いは何ですか？

Azure AIとCopilotは、どちらもMicrosoftが提供するAI技術ですが、その目的と適用範囲が異なります。

つまり、Azure AIが汎用的なAIツールキットであるのに対し、Copilotはより具体的な用途に最適化されたAIアシスタントと言えます。

Azure OpenAI Serviceは日本で利用できますか？

Azure OpenAI Serviceは、現在日本を含む多くの国と地域で利用可能です。このサービスは、OpenAIの言語モデルをAzureのエンタープライズ機能と組み合わせたものです。

詳細な情報や利用方法については、こちらのリンクをご参照ください。

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【この記事の参考文献・サイト】

• ※1：https://azure.microsoft.com/ja-jp/pricing/details/search/

• ※2：https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/search/semantic-search-overview

• ※3：https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/search/vector-search-overview

• ※4：https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/search/hybrid-search-overview

• ※5：https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/search/retrieval-augmented-generation-overview

• ※6：https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/search/search-query-overview

• ※7：https://news.neoscorp.jp/news-officebot-renewal2024/

• ※8：https://ms-f1-sites-03-ea.azurewebsites.net/ja-jp/story/1510168522382933322-kao-corporation-consumer-goods-azure-ja-japan

• ※9：https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2203/22/news006.html

• ※10：https://learn.microsoft.com/ja-jp/rest/api/searchservice/

【画像出典】

• https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/ai-services/