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コラム第３３号（2005/8/23UP）
　「情報検索のヒント　−検索語の選び方　＜３：連想検索・概念検索＞−」

　　前回と前々回のコラムで、検索するときの「検索語」の選び方をご案内しました。

　　さてさて、
　　文字列検索の場合は「携帯電話」「携帯端末」「移動体通信」「モバイル」など、同じ意味を表す別の言葉をなるべく多くプラスして
　　検索しなきゃいけないし、統制語を使うなら、シソーラスで検索に使える言葉（＝統制語）を確認して、さらに何度か予備検索しなきゃいけない。
　　しかも！
　　判例を文字列検索するなら、判決文の文章の特徴を知らないと適切な検索ができないし、
　　特許の検索なんて、特許公報の文章の特徴も、特許分類も、特許制度も知らないと検索できない。

　　しかし、世はエンドユーザーサーチの時代。
　　例えば特許検索で、
　　「携帯電話にクイズを送り、正解すると・・・」　など、自分が考えたアイディアを　“自分の言葉で”　検索ボックスに入力すれば
　　「移動体通信へ質問を送信し、回答を得る。その回答が正しかった場合・・・」　という特許公報を検索してきてくれる。
　　そういう検索のしくみは出来ないものかなぁと、思いませんか？

　　実は、あるんですね、そういう検索システムが （あらビックリ）。
　　「連想検索」　とか　「概念検索」　などの検索技術がそうです。
　　これらの検索技術は既に実用化されていますし、現在も研究が着々と進められています。
　　今回は、これについてご案内したいと思います。

●まずは試しに使ってみましょう

　　　連想検索・概念検索とは何か。という説明は後にして、まずはチョット使ってみましょう。

　　　国立情報学研究所が行っている　Webcat Plus　を開いてください　（これは書籍と雑誌が検索できるシステムです）。
　　　画面に表示される大きな検索ボックスに、次の自然文↓をそのままコピーして貼り付けてください。
　　　　「郵政の民営化が、物流・銀行・保険の各民間業者に与える影響」
　　　そして、画面中央の青色の検索ボタンをクリック。

　　　・・・すると、
　　　「郵政の民営化」と検索ボックスに入力したけど、
　　　「郵政民営化」のほか、
　　　「郵政事業」「郵政改革」「郵政三事業」「郵政３事業」「郵政公社」「郵貯民営」などの文字列を含む書籍も検索されていますよね。
　　　いかがですか？　なかなか賢いでしょう。
　　　シソーラスで統制語を確認するも必要もないし、ヒットさせたい文字列をモレなくプラスする必要もない。

　　　さらに、郵政の民営化に関する書籍の中でも「物流・銀行・保険の各民間業者に与える影響」に関するものが
　　　検索上位にヒットしてきています。

●検索のしくみ

　　　連想検索や概念検索の技術は、官や民で、いくつかの研究機関がそれぞれの分野で行っていますので
　　　一概に「こういうしくみです」と説明できるものではないのですが、ごく簡単に説明します。

　　　まずは、検索ボックスに入力された自然文を単語ごとに分割します。
　　　で、各単語から連想される単語に展開します。
　　　例えば「携帯電話」が入力されると、「携帯端末」「移動体通信」「モバイル」などに展開されます。
　　　そして、その展開された単語の文字列を持つデータを拾ってきます。

　　　そして、さらに検索精度を上げるために、蓄積されているデータの評価などが予め機械的になされています。
　　　例えば、そのデータ中に出現している単語の「頻度」や「文章中の位置」などを手がかりに、
　　　そのデータに書かれていることのうち「重要な事」「参考的な事」などを、機械で自動的に評価しておきます。
　　　検索ボックスに入力された自然文も、文章中の単語の位置関係などから、
　　　重要な単語が機械的に判断されるしくみになっているシステムもあります。

　　　以上のようなしくみを経て、ヒット上位に検索者の情報要求に近いデータを表示させるしくみです。

●どんな分野のデータ検索に使えるか

　　　上でご紹介したWebcat Plusは「連想検索」のシステムで、書籍と雑誌の検索です。

　　　一方「概念検索」というシステムは、特許情報の商用（有料）データベースの検索システムで実現されています。
　　　有料の検索システムなので、このコラムで具体的にご案内できませんが、
　　　野村総合研究所の「ＮＲＩサイバーパテント」、パトリス社の「ＰＡＴＯＬＩＳ−�W」、ジーサーチ社の「ＡＴＭＳ」などで使えます。

　　　そのほか、一般の社内文書（マニュアル、設計書、企画書、議事録など）の検索に「概念検索」を行うこともできます。
　　　これは一太郎で有名なＪｕｓｔｓｙｓｔｅｍが研究開発しています。
　　　既に数年前から実用化されていますので、自社のイントラネットなどでで導入済みのかたもいらっしゃるのではないでしょうか。

　　　　　ご参考まで・・・特に、社内に蓄積される顧客からの「アンケート」や「回答」「クレーム」などの自然文から、
　　　　　　　　　　　　　　特定の業務解決に必要な情報を採掘して分析するシステムも、実用化されています。
　　　　　　　　　　　　　　「テキストマイニング（ｔｅｘｉｔｍｉｎｉｎｇ）」といいます。
　　　　　　　　　　　　　　こちらのほうが、皆さんには身近かかもしれません。

●どの程度、有効に使えるか

　　　連想検索や概念検索を使えば、
　　　自分が考えたアイディアを“自分の言葉で”検索ボックスに入力するだけで、類似する特許公報を検索してきてくれる・・・わけですが、
　　　１００％、この検索システムだけで有効な検索が可能かというと、今のところ残念ながら、答えは　“ＮＯ”　です。

　　　概念検索が、特許情報の検索システムの分野で熱心に行われている理由は、
　　　“研究者自身が自分で特許検索する”　などのエンドユーザーサーチのニーズが強いからです。
　　　確かに、プロのサーチャーのようにＩＰＣやＦタームなどの特許分類を勉強しなくても、
　　　いきなり自然文で検索できるのは、大変便利です。
　　　でも特許に関る調査は、特許公報で使われている文章が複雑で独特なため、やはり概念検索では限界があります。
　　　また、特許検索に限らず　「機械まかせ」　の　「自然語での検索」　は、やはり調査精度が落ちざるを得ません。
　　　プロのサーチャーも「ＰＡＴＯＬＩＳ−�W」などで概念検索を使っていますが、
　　　精度の高い調査を行うための補助的手段として使っているかたが多いようです。
　　　調査を進めるうえでの　“ヒント”　や　“別の方向からの見方”　などのデータが拾える可能性が大きいからです。
　　　ということは、逆から言えば、
　　　従来の特許分類を主体とした検索での　“予備検索”　や　“補完調査”　には、かなり有効に利用できるとも言えます。

　　　要は、使い方次第。　　精度の高い検索には向かないものの、
　　　最初にご紹介したようなWebcat Plusでの書籍検索などの気軽な検索や、予備検索・補完調査などで使うのなら、
　　　なかなか使えるシステムだと言えます。



データベースの検索システムは様々に進化しています。
これから秋の季節、「データベースＴＯＫＹＯ」や「特許情報フェア」などが開催されます。
ご興味がおありでしたら、お出掛けなさってみてはいかがでしょうか。
　　　　

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