検索の概念にはみんな馴染みがあります。 私たちは毎日オンラインで物を検索しています。 Googleやスマートフォン、特定のウェブサイトやアプリに何かを入力することなど、検索ワードを入力し、結果が表示される行為は良く知られています。 私たちはこれを非常に頻繁に、自動的に行っているため、検索の背後にあるプロセスについて考えることはあまりありません。 しかし、実際には検索とは何を含むのでしょうか？

従来の検索とは何ですか？

従来の検索では、検索したいものを知っている必要があります。 無作為にGoogleに行って入力するのではなく、何かを見つける必要があります。 次に、探しているものを表現するための最良の方法を特定する必要があります。 例えば、Guruのカンファレンスについての情報を検索している場合、Empowerのような一般的な用語をGoogleに入力するだけでは、うまくいきません。 検索エンジンに文脈を提供する必要があります。 そして最後に、Googleや検索バーのような場所に実際に行って検索用語を入力する必要があります。

簡単ですよね？

でも、何が正確に検索したいのかが分からない場合はどうしますか？ 漠然としたアイデアはあるが、それをどのように表現すればよいかわからない場合はどうしますか？ Google Driveで物を探していて、その文書が正確に何と呼ばれていたかを思い出せないという感覚にはみんなが馴染みがあります。 こうした瞬間は、毎日何度も起こります。 必要なリソースの名前を忘れたときや、SlackかGmailでそれを見たかを思い出せないとき、誰がそれを共有したかを思い出せないとき、どうやって探し始めますか？ 従来の検索はあまり役に立ちません。

さらに、検索は、私たちが仕事をするのを妨げる貴重な時間を消費します。

もし、どこにも行かずに積極的に検索をする必要がなかったらどうでしょうか？ 必要な情報が自ら見つかるとしたらどうでしょうか？ それが「最良の検索は検索しないこと」を意味するのです。 さあ、それがどのようになるか掘り下げてみましょう。

検索しないとは何ですか？

検索しないとは、探しているものを正確に知らなくても必要な情報が押しつけられるという概念です。 検索が消えるという意味ではありません。 検索はどこにも行きません。 私たちが思考を読み取る技術を開発しない限り、物を見つけるためには常に検索が必要です（それは恐ろしい考えです）。 「最良の検索は検索しないこと」と言ったとき、それは検索を完全に排除することを提唱しているわけではありません。 それは、検索を物理的に行うことなく情報を発見する別の方法があるときがあると言いたいのです。

検索の基本に戻ると、どこが足りないのかがわかります：探しているものを知る必要があり、追加のコンテキストを提供することで検索を表現する方法を知る必要があります。 検索を実行することは、何かが存在することを知っている必要があり、それはあなたが知らないことが存在するものを必然的に除外します。 あなたがセールス代表で、見込み客から現在の顧客が問題Xを解決するための例をリクエストされたとします。例を明らかにするために、あなたは営業支援ツールに行き、「ケーススタディ　問題X」を検索し、結果から選択します。

しかし、検索が制限されるのはここです：検索バーは、あなたが与えた以外の文脈がまったくない白紙のスレートのようなものです。 したがって、この見込み客からの要望をすべて説明したメールがあっても、検索バーで新しく始めて自分の文脈を入力しなければなりません。 そのため、あなたは「ケーススタディ」のような、存在することを知っているものを検索します。 しかし、あなたが知らないのは、ブログの投稿には問題Xを適切に解決する引用があることですが、その結果はあなたがケーススタディを具体的に探していたため返されないかもしれません。 または、ブログの投稿のタイトルに「問題X」という用語が含まれていないためです。

さて、代わりに検索を全く行わなくてもよいと想像してみてください。 もしあなたがすでに画面上にある文脈、つまり見込み客のメールを活用し、その文脈に基づいて（それが存在するかどうかに関わらず）すべての関連情報が押しつけられることができるとしたら、検索用語を物理的に入力する必要は全くありません。 おそらくあなたは、その見込み客の質問に対して、選んだケーススタディよりも適切に答えるブログ投稿を知らなかったことを発見するでしょう。 最良の検索は検索しないこと; そして、人工知能を用いれば、それは現実です。

AI駆動の検索とは何ですか？

AI駆動の検索とは、情報があなたがそれを検索する必要がなくアルゴリズムで提案されることを意味します。 テクノロジーはすでに私たちを検索から救い始めています。 私たちは、検索のいらない提案を常に受け取っています：あなたの住所がWazeに表示されるとき、アプリがあなたが家に帰る準備をしていると考えたとき、あなたのiPhoneは継続中の会話に基づいてテキストを送信するための連絡先を提案します。あなたのInstagramの探索ページは、あなたの好きな他の投稿に基づいて好きな投稿を表示します。 すでに日常的に頼りにしているアプリは、私たちの生活の文脈を利用して、私たちが興味を持ちそうな情報を提供しています。 そして、これは本質的に助けになります。なぜなら、私たちの時間を節約し、既存の文脈を再提供することによって努力を重複させることを強制させないからです。 そして、提案された結果が合わない場合（例えば、あなたは家に帰っていないかもしれない）、結果を無視して新しい住所を検索してもかまいません。

物理的に検索をすることに伴うオーバーヘッドはそれほど多くないように見えるかもしれませんが、情報が必要なときに毎回30秒を節約でき、その正確な知識が検索の末尾ではなく提案として受け取ることができたら、あなたは週にどれだけの時間を節約できるでしょうか？ あなたのチームが仕事で毎月どれだけの時間を節約できるでしょうか？ あなたの組織が毎年どれだけの時間を節約できるでしょうか？ また、どれだけのフラストレーションをみんなが救えるでしょうか？

Guruでは、私たちが< a href="https://www.getguru.com/blog/introducing-the-knowledge-network/" id="">知識管理の未来を考えているレンズで考えています。 私たちは製品内の検索機能を常に改善しています（なぜなら、心を読むロボットを除けば、検索は常にオプションとして必要だからです）、可能な限りユーザーが検索の手間を省くために最適化することを見据えています。

AI駆動の検索のビジネスへの影響は何ですか？

提案が関連情報をより迅速に提供できる場合、検索を削減することのワークフローへの影響は興味深いものがあります。 私たちは、毎日激しいスピードで過ごしています。提案が代わりに仕事をしてくれるときに検索バーに文脈を再入力する時間が、いずれはダイアルアップインターネットを待っているように感じるでしょう。 その時間を取り戻すことで、より戦略的なイニシアチブに集中できるようになります。 加えて、検索には精神的なエネルギーとタスクの切り替えが必要であり、それは生産性を低下させます。 サポート代表が顧客との通話中に注意を逸らさなければならず、知識を検索する場合、顧客が言っていることを聞き逃したり、検索中に保留を求めることで顧客をイライラさせたりしてしまう可能性があります。 瞬時の満足が求められる私たちの世界で、価値のある顧客を待たせる必要があるのでしょうか？

働き方が変わり、私たちが仕事をするために必要な知識は、私たちが働いている場所で私たちを見つける必要があります。