人工知能(AI)でGoogle検索はどう変わるのだろう

昨年2014年の1月にGoogleが買収したディープマインド・テクノロジーズ（現在はGoogle DeepMindという社名）が少し話題になっていたので、（ディープQネットワークの略称がDQNになるとかうんたら）AIとGoogle検索の視点で1本書いてみようと思いました。
ここでは、Googleが関心を持っていると思われるロボット工学でのAIではなく、検索アルゴリズムが学び、進化するという視点のお話です。SFにはしたくないため、現実的な近い将来のお話をSEOエンジニアとして予測してみようと思います。

検索結果の無茶な理想

凄いアナログに考えるなら、ある程度ざっくりなアルゴリズムで1位～100位を決めて、検索したユーザーは必ず1位～100位全てのサイトをチェックし、全てのサイトに対し、評価点を与えるとします。
点数の低いサイトは下位（101位～）と入れ替えをします。

つまり、人力評価検索結果です。
このアルゴリズムにおいて天敵は人の気分や人による正確性と、買収のリスクですが、これらはないものとします。
すると中長期で見るとかなり良質な検索結果を得られるようになります。

ただ、人の目による精査を受ける前の語句は荒いものとなる点も含め、現実的では一切ありません。
って、現実無視で良いなら一人の人間がこの世に存在する全てのサイトを閲覧し、検索クエリ毎の結果を準備すれば良いですよね。

現実的な視点で、AIがユーザー行動を監視する

検索ユーザーの行動をAIが全て監視し、ユーザーの満足度を学習するのはどうでしょう。
満足したユーザーの行動パターンを大量に学習し、不満だったユーザーの行動パターンを大量に学習すれば、検索結果（個々の順位結果、表示されたページ）内で満足度の高いページや一切必要とされないページという決断を行えるようになるでしょう。

ただし、ここでも１つの問題が残ります。
それは検索ユーザーのリテラシーと特徴理解です。
一定量の分母になると、異常な行動をするユーザーが含まれます。これは極端にリテラシーが低いケースだけでなく、酒に酔っての検索や誤操作による検索も含まれます。

つまり、異常動作が異常であるかの判断は、通常時のデータ差であり、これは個人差があります。
この方法を考える上では、個人の追跡と判別は必須といえるでしょう。

するとぶつかる、個人情報の収集と扱い

期間を定めずに、無期限に個人の動作を収集し続けるとなると、相当な情報量になります。
実際にユーザーの関心は現在も収集されているわけですが、これがより長期となれば個人の検索リテラシーが育つ経過まで収集できるでしょう。
これは嫌がるユーザーが相当数出てくると言えます。
※現在も収集を拒否する方法はいくらでもありますよね。

収集目的と範囲、個人が特定出来ないように収集方法に配慮するなど整備すべき項目は増えると考えて間違いありません。

そろそろまとめつつ予測

まず言えることは、人工知能というくらいだから人ができる事で、でも大量に人を必要とすることであるべきだと思います。
※あとは正確性とか、時間的な限界がないメリットを活かして。

やはり、現在のアナリストが閲覧するようなページ滞在時の行動や動作（ヒートマップ等）データを無数のAIがチェックすることになると思います。
つまり、アルゴリズムというよりは検索結果の評価をアルゴリズムにフィードバックする役目になると考えています。
どうあるべきかは人が作るアルゴリズムに基づくべきで、人が気付かなかったり、確認しきれないユーザー行動を学習し、１つの評価として返します。

うん、我ながら中々面白い結論になったなと。