AIがあなたの「知りたい」を見つける。Supasaito Academyの新しい検索体験

🔍 探している情報が、もっと簡単に見つかるようになりました。「知りたいことはあるのに、うまく言葉にできない…」そんな経験、ありませんか？特に質問の仕方がはっきりしないとき、普通の検索ではなかなか欲しい答えにたどり着けません。だからこそ、Supasaito Academyでは“意味”を理解してくれるAI検索を開発しました。このブログでは、その仕組みと、なぜ学習体験が大きく変わるのかをご紹介します。

執筆者

Sergei Voroshilov

「あれ、なんて言葉で検索すればいいんだっけ？」

オンラインで何かを探している時、頭の中にはイメージがあるのに、ぴったりな検索ワードが浮かんでこない。そんな経験はありませんか？

例えば、私たちのSupasaito Academyを使い始めたばかりの方なら、「こんな機能があったはず…」「あの動画をもう一度見たいけど、タイトルは何だっけ…」といった状況に陥ることがあるかもしれません。

従来のキーワード検索では、こうした「もどかしさ」を解決するのは困難でした。入力された単語を探すことしかできないからです。しかし、もし検索があなたの「意図」そのものを理解してくれたら、どうでしょう？

この問いこそが、私たちがSupasaito Academyに新しい検索機能を導入する出発点でした。受講生の皆さんが、たとえ曖昧な言葉で質問したとしても、本当に必要な情報へ一直線にたどり着けるようにしたい。その強い思いを、AI（人工知能）が実現してくれました。

AIはどのようにレッスンを学ぶのか

私たちのAIを、一人の熱心な「生徒」だと考えてみてください。AIが皆さんの質問に的確に答えられるようになるには、まず膨大な学習教材を隅々まで「勉強」する必要があります。そのユニークな学習プロセスをご紹介しましょう。

教材を「意味のまとまり」でインプットレッスンや記事などの教材は、一つひとつが長文です。これを丸ごとAIに読み込ませるのではなく、意味が通じる最小単位（例えば、段落やキーフレーズ）に細かく分割します。一つひとつの「まとまり」が、独立した知識のピースになるイメージです。
思考を「意味の指紋」に変換するここからがAI技術の面白いところです。分割した「意味のまとまり」一つひとつを、コンピューターが意味を理解できるユニークな数値の組み合わせ（埋め込みベクトル）に変換します。私たちはこれを「意味の指紋」と呼んでいます。驚くべきことに、内容が似ている文章は、この「意味の指紋」も非常によく似たパターンになるのです。たとえ使われている単語が全く違っても、テーマが同じなら「指紋」は近くなります。
膨大な「意味の指紋」をデータベース化こうして生成された無数の「意味の指紋」を、元の文章や関連情報とセットにして、Supabaseという特別なデータベースに整理して保管します。これはまさに「知のライブラリ」。どの「指紋」が、どの教材のどの部分を指しているのかが一目瞭然になっています。

AIがあなたの質問を理解する仕組み

では、実際にあなたが検索機能を使うと、舞台裏では何が起きているのでしょうか。

あなたの質問も「意味の指紋」に検索窓に言葉を入力した瞬間、AIがあなたの質問文も即座に「意味の指紋」へと変換します。
データベースから最も近い「指紋」をマッチング次に、あなたの質問の「指紋」と、データベースに保管された膨大な教材の「指紋」を照合します。ここで探しているのは、単なる単語の一致ではありません。「意味」の近さです。例えば、「スマホで綺麗に表示させるコツは？」と検索すれば、「レスポンシブデザイン」や「モバイル最適化」といった専門用語を使っていなくても、AIが関連性の高い箇所を的確に見つけ出します。
最適な答えを、関連性の高い順に表示最も近い「意味の指紋」が見つかると、システムが教材から該当部分を瞬時に引き出し、関連性の高い順に並べて表示します。最も役立つ情報が、一番上に表示されるというわけです。