ファジー検索とは

ファジー検索では、さまざまなアルゴリズムと手法を使用して、2 つのテキスト文字列（検索クエリとデータ内の潜在的な一致）の類似性を判断します。これらのアルゴリズムは、次のようなコンセプトに依存することがよくあります。

• レーベンシュタイン距離: ある文字列を別の文字列に変換するために必要な最小の編集回数（挿入、削除、置換など）を決定します。レーベンシュタイン距離が短いほど、類似性が高くなります。たとえば、「kitten」と「sitting」のレーベンシュタイン距離は 3 です。
• コサイン類似度: 単語または文字列を表す 2 つのベクトル間の角度のコサインを計算します。コサイン類似度が 1 の場合、完全一致を示し、0 の場合、類似性がないことを示します。通常、この手法は、ドキュメントの単語内容に基づいてドキュメントを比較するために使用されます。
• 音声アルゴリズム: Soundex や Metaphone などの手法で、発音に基づいて単語をエンコードします。これにより、「Smith」や「Smyth」のように、スペルは異なっていても発音が似ている単語を検索できます。

ファジー検索エンジンは、このようなコンセプトを使用することで、元のクエリとの類似性に基づいて一致する可能性のあるものをランク付けするため、検索語句とわずかに異なるものを含む場合でも、関連性の高い結果を幅広く表示できます。

データセットが拡大し、ユーザー入力がより多様になるにつれ、ファジー検索は、情報を効果的に取得するための有用なアプローチとなります。ユーザーが行うさまざまな方法でのコミュニケーション（または検索）と、データが構造化され、保存されている方法との間に生まれるギャップを埋めるのに役立ちます。

ファジー検索が重要な理由は次のとおりです。

• ユーザー フレンドリー: ファジー検索では、タイプミス、語句のバリエーション、スペルミスに対応しているため、正確なスペルや言い回しを知らなくても、ユーザーは必要なものを簡単に見つけることができます。これにより、よりスムーズで迅速な検索エクスペリエンスが実現します。
• 検索結果の関連性の向上: バリエーションや類義語を考慮することで、ファジー検索は、完全一致検索では見逃していた可能性のある、より広範で関連性の高い結果を取得します。
• データの検出可能性の向上: データ入力に不整合や変動の可能性がある大規模なデータセットでは、ファジー検索によって隠れた関連性を明らかにし、見落としていた可能性のある関連情報を取得できます。

完全一致検索とファジー検索の根本的な違いは、データのバリエーションにどのように対処するかにあります。主な違いを見てみましょう。

ファジー検索の実際の応用例として、さまざまな検索クエリの背後にあるユーザーの意図と関連する検索結果を一致させるのに役立ついくつかの例を見てみましょう。

• ユーザーが検索した内容: 「aple pie」
• ファジー検索で検出: 「apple pie」

この場合、タイプミスがあったとしても、ファジー検索アルゴリズムがユーザーの意図を認識し、求めているアップルパイのレシピを表示します。「aple」は「apple」のスペルミスであることが推測され、結果に応じて優先順位が付けられます。

• ユーザーが検索した内容: 「recipe」
• ファジー検索が検出: 「recipes」

ファジー検索は、複数形の変化をシームレスに処理します。ユーザーが単数形または複数形で検索しても、検索エンジンは意図した意味に一致する結果をインテリジェントに取得し、ユーザーが文法的なアプローチに関係なくレシピを見つけられるようにします。

• ユーザーが検索した内容: 「素早くできる食事のアイデア」
• ファジー検索が検出: 「簡単な夕食のレシピ」

類義語を解釈する機能により、検索範囲が広がります。このエンジンは、「素早くできる食事のアイデア」と「簡単な夕食のレシピ」が概念的に似ていることを認識し、両方について関連性のある結果を提供することで、使用されている文字通りのキーワードを超えた可能性を広げます。

• ユーザーが検索した内容: 「running shoes」
• ファジー検索が検出: 「run shoe」

アルゴリズムでは、単語を基本形または原形に短縮するステミングがよく使用されます。これにより、文法的に異なる単語でも「running shoes」と「run shoe」を一致させることができるため、ユーザーはわずかな違いに関係なく、関連性の高い商品を見つけることができます。

• ユーザーが検索した内容: 「USA」
• ファジー検索が検出: 「United States of America」

システムは省略形を効果的に処理し、「USA」が「United States of America」を指していることを認識します。この機能は、短縮のために略語が頻繁に使用されるデータベースや検索エンジンで特に便利です。

ファジー検索の実装には、通常、次の手順が含まれます。

1. データの前処理: このステップでは、一定の範囲でデータのクリーンアップと標準化を行います。たとえば、テキストを小文字に変換すること、句読点の削除、ステミング手法の適用などです。ファジー検索はバリエーションに強いですが、基本的な前処理を行うことで効率を高めることができます。
2. インデックス登録: 前処理されたデータは、多くの場合、転置インデックスやトライ木構造などの特殊なデータ構造を使用してインデックス化されます。これらの構造により、特定のクエリに対する潜在的な一致をすばやく取得できます。
3. 類似度計算: ユーザーがクエリを送信すると、ファジー検索アルゴリズムがクエリとインデックス付きデータの類似度スコアを計算します。そのためには、レーベンシュタイン距離、コサイン類似度、音声アルゴリズムなどのアルゴリズムを使用して、一致度を定量化する必要があります。
4. 順位付けと取得: 類似度スコアに基づいて一致の可能性があるものが順位付けされ、上位の結果が取得されてユーザーに提示されます。

具体的な実装はアプリケーションによって異なりますが、Google Cloud の Vertex AI は、ML ワークフロー内でファジー検索手法を利用して、モデルの精度を向上させ、ノイズの多いデータや不整合なデータを処理できます。たとえば、ファジー マッチングは、類似したデータポイントをグループ化したり、トレーニング データセットのエラーを特定して修正したりすることで、特徴量エンジニアリングを強化できます。