企業検索は難しい課題です。検索クエリの品質、詳細さ、専門性はさまざまですが、応答は正確で、直接的で、高い関連性を持つ必要があります。同時に、基礎となるデータは典型的に構造が弱いか、構造が不十分か、または完全に非構造化されており、さまざまな形式で異なるアクセス性レベルで保存されています。
正確で最新の情報を手元に持っていることは優れた顧客サービスに不可欠です。企業の中で最もコストのかかる従業員 — C レベルの役員だけでなく、熟練した技術スタッフやエンジニアも — が実用的な情報を得るために構造化が不十分な文書の山を何時間もかけて探さなければならないとき、それは企業のリソースの無駄遣いとなります。
これらの課題こそが、企業における AI の真の力を示すものです。
Jina AI の DeepSearch は、マルチモーダル情報検索にエージェント推論を適用することで、企業検索における AI の新しい発展を活用します。これは単にオンデマンドでクエリに一致する候補を検索するだけではありません。DeepSearch は、ユーザーのリクエストに対してインテリジェントに検討し、クエリを再構築し、結果を評価し、結果全体に満足するまでデータをより深く掘り下げます。ユーザーが気付いていないかもしれないクエリの曖昧さを特定し、関連情報を要約して結果を提示できます。複数の文書からの情報が正しい回答に必要な場合も、透明でユーザーがアクセスしやすい方法でそれを行います。
DeepSearch はユーザーのエージェントとして機能し、既存の検索システムを活用して技術スタック全体を置き換えるのではありません。コストのかかるインフラの変更なしに、重要なシステムに強力な AI を追加します。
tagDeepSearch はどのように機能するか
Han Xiao
DeepSearch は、検索、読解、思考、検索の再構築のプロセスを通じて反復的に動作し、学んだことを追跡して再適用します。簡単に言えば、検索システムと文書群に取り組む際の理想的なユーザー行動を模倣します。
DeepSearch は従来の検索の強化を超えています。単に文書を取得してユーザーに提示するだけでなく、それらを読み、学んだことに基づいて新しいクエリを作成します。思考し、回答します。
tagビジュアル文書での DeepSearch
これがどのように機能するかを実際に示すために、パートナーの Sikla GmbH（ドイツを拠点とするモジュラー建設およびエンジニアリングシステムのグローバルサプライヤー）から提供された PDF 文書のコレクションを使用します。これらの文書は、ファスナーやさまざまな建設製品のための製品カタログ、仕様書、サポート文書で構成されています。
DeepSearch は既存の検索およびアーカイブシステムと連携しますが、この記事では、プロトタイプの Enterprise Visual Document Search を使用します。この AI 駆動の文書ストアは非構造化混合メディア、特に PDF や HTML5/SVG レンダリング（図表とテキストの両方を統合）をサポートし、マルチモーダルおよび多言語セマンティックインデックスを通じて文書を検索します。簡単に言えば：既存のものをそのまま活用できます。
例として次のクエリを考えてみましょう：
TCS F VdS/FM Beam Clamp の締付トルクはいくらですか？
DeepSearch を使用せずに、通常のクエリとして DocumentSearch だけを使用した場合、結果は次のようになります：
これはあまり役に立ちません。クエリ用語はほとんど一致していますが、見つかったページは締付トルクに関してあまり関連性がありません。
クエリを改善する一つの戦略は、不要な単語を削除することです：
TCS F VdS/FM Beam Clamp 締付トルク
このクエリは、正しい締付トルクを指定する取付説明書を検索します。
これは情報検索システムの特異性を浮き彫りにしています。システムがいかに良く調整されていても、正確なクエリの言い回しに敏感な場合があります。
DeepSearch はユーザーに代わって、クエリの構築方法を変えて結果を評価することができます。人間の時間と労力をクエリの言い回しの微調整に費やすのではなく、AI がそれを行います。
しかし DeepSearch は正しい文書を表示するだけでなく、もっと多くのことができます。"TCS F VdS/FM Beam Clamp の締付トルクはいくらですか？" という質問には、具体的な正解があります：10 Nm（ニュートンメートル）。DeepSearch は見つけた文書を読み、必要に応じて確認や検証のために関連文書へのリンクとともに、直接答えを提供できます：
Sikla Beam Clamp TCS F VdS/FM のナットの締付トルクは 10 Nm です[^1]。ビームクランプを位置決めし、両方のナットを手で締めた後、ナットを 10 Nm のトルクで締め付けます。
tagDeepSearch、ドイツ語では TiefenSuche
DeepSearch は 100 以上の言語で訓練された多言語システムです。つまり、ドイツ語でも検索できます。例えば：
Was ist der Anzugsmoment für eine 25mm Stabilrohrschelle?
（25mm Stabil（ブランド名）パイプクランプの締付トルクはいくらですか？）
DocumentSearch を直接使用すると、最上位の検索結果に実際に回答が含まれています：
これはかなり良い結果ですが、表を読んで 25mm が 24-65mm の範囲に含まれることを認識して、正しい値である 2 Nm に到達する必要があります。
しかし、まだ問題があります：このクエリは曖昧です。Sikla は異なる締付トルクを持つ複数の Stabil ブランドのパイプクランプを販売しています。上のページは Stabil D3G クランプの正しい回答のみを示しています。
3 番目に高いスコアのページではこれがより明確になっています：
ここでは、異なる締付けトルクを持つ3つの異なる Stabil ブランドのクランプが表示されています。完全で正確な回答を得るためには、ユーザーは第一に、彼らの要求が複数のものに一致すること、第二に、最初に取得されたページを超えて検索する必要があることを知る必要があります。
DeepSearch はこれを自動的に行います。同じクエリに対してより即座に有益な回答を提供します：
Der Anzugsmoment für eine 25-mm-Stabilrohrschelle von Sikla variiert je nach Modell. Hier eine Übersicht relevanter Modelle und zugehöriger Anzugsmomente, basierend auf den Spannbereichen:
- Stabil D-3G m.E.: Für den Spannbereich 24-65 mm beträgt der Anzugsmoment 2 Nm [^1]. Dieser Wert gilt sowohl für statische als auch für seismische Belastungen. Diese Schelle ist aus galvanisch verzinktem Stahl gefertigt.
- Stabil RB-A: Diese Schelle hat keinen expliziten Wert für 25 mm genannt. Jedoch beträgt der Anzugsmoment für den Spannbereich 13-49 mm 20 Nm. Diese Schelle ist aus blankem Stahl gefertigt.
Es ist zu beachten, dass der korrekte Anzugsmoment entscheidend für die sichere Befestigung ist. Bei Unsicherheiten sollte immer die spezifische Montageanleitung des jeweiligen Sikla Produkts konsultiert werden.
日本語訳：
Sikla の 25mm Stabil パイプクランプの締付けトルクは、モデルによって異なります。以下は、クランプ範囲に基づく関連モデルと対応する締付けトルクの概要です：
- Stabil D-3G m.E.：クランプ範囲 24-65mm の場合、締付けトルクは 2 Nm です [^1]。この値は静的荷重と地震荷重の両方に適用されます。このクランプは亜鉛めっき鋼製です。
- Stabil RB-A：このクランプには 25mm に対する明示的な値はありません。ただし、クランプ範囲 13-49mm の締付けトルクは 20 Nm です。このクランプは光沢鋼製です。
正しい締付けトルクは確実な固定のために重要です。不確かな場合は、必ず特定の Sikla 製品の取付説明書を参照してください。
これは DeepSearch がクエリシステムに追加する真の力を示しています：十分な情報を持ち経験豊富なユーザーでさえしばしば行わない詳細なデューデリジェンスを実行します。
tagDeepSearch が混乱を整理する
Sikla のサンプル文書には、非常に具体的な名前と数字が記載された表が多く含まれています。これはエンジニアリングの観点からは非常に重要な情報ですが、少し疲れたり退屈したりしている人間の読者にとっては、見づらく、誤読や読み飛ばしの原因となります。
例えば：
Welches ist die notwendige Verankerungstiefe in Porenbeton beim VMU plus System?
（VMU plus システムの ALC における必要アンカー深さは？）
これは正しい情報を取得しますが、表と数字でいっぱいのページの中にあります：
DeepSearch はこれを整理し、クエリに答えない情報を除外した回答を提供します：
Die notwendige Verankerungstiefe für das VMU plus System in Porenbeton hängt von der Steindruckfestigkeit des Porenbetons (fb) und dem Durchmesser der Ankerstange ab. Gemäß ETA-17/0307 sind folgende Werte für Porenbeton AAC6 (ρ: 0,6 kg/dm³) mit einer Steindruckfestigkeit von ≥ 6 N/mm² zu berücksichtigen [^1]:
Für Ankerstangen M8 bis M16 gilt eine Verankerungstiefe (hef) von 80 mm bis 100 mm. […]
日本語訳：
VMU plus システムの ALC における必要アンカー深さは、ALC の圧縮強度（fb）とアンカーロッドの直径によって異なります。ETA-17/0307 によると、圧縮強度が ≥ 6 N/mm² の ALC6（ρ：0.6 kg/dm³）に対して、以下の値を考慮する必要があります [^1]：
アンカーロッド M8 から M16 の場合、アンカー深さ（hef）は 80mm から 100mm となります。[...]
tag企業向け DeepSearch：AI に検索を任せる
企業 IT において、情報検索ほど AI 技術が即座に関連性を持つ分野はありません。Jina AI は、マルチメディアのセマンティックインデックス作成から AI 言語・推論モデルまで、技術スタック全体にプラグインして保存された情報を管理する、完全な AI 検索技術スタックを提供しています。堅牢で、アクセスしやすく、さらには低コストな AI 駆動のソリューションが、カスタマーサービスと従業員サポートのために今すぐ利用可能です。
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