こんにちは。おもデジ！ライブラリのたこなまです。
本日、「検索エンジンの変更点特集」として、ページのコピペはなにで判断される？という内容の記事を書きました。
その中で、Googleは現在URLの正規化に機械学習を使っているという話をしましたが、その点について少し補足的な記事を書いておこうと思います。
ずばり、「URLの正規化にどのようにAI(機械学習)を使っているか」です。
ということで、さっそくやっていこう！！
【復習】URLの正規化って？
まずはURLの正規化についてザックリと復習しておきます。
URLの正規化は、クラスタリング(1つにまとめた)した重複ページのなかから、代表となるページを選出するプロセスです。
正規のURL(代表)を選ぶから、正規化です。
あくまで復習なので、クラスタリングってなに？とか、なんでページが重複してるの？とかはこの補足記事も元になった記事を見ていただければと思います。
GoogleはURLの正規化にAI(機械学習)を使っている
では本題です。GoogleがURLの正規化にAI(機械学習)を使っているというのはどういうことか、より具体的に紹介していきます。
既にご存知の通り、Google は現在さまざまなところでAI(機械学習)を利用しています。
それこそ、Googleアドセンスの自動広告やYouTubeの関連動画など。
URLの正規化は、機械学習を使っていることの1つに過ぎないのです。
AI(機械学習)の活用法はヒントの重み付け
GoogleのURL正規化におけるAI(機械学習)の活用法は、ヒントの重み付けです。
前の記事でも取り上げた通り、GoogleはURLを正規化するために複数のヒントから正規のURLを判断しています。
たとえば、
- rel=”canonical”
- リダイレクト
- 内部リンク
こんな感じ。
これらたくさんのヒントのどれがより重要で優先されるのか、元々は人間がそれぞれのヒントの重み付けをしていました。
つまり、rel=”canonical” はこのくらい重視する、リダイレクトはこのくらい重視する、のように、エンジニアが優先度を数字でアルゴリズムに割り当てていました。
そして、もし想定どおりに正規化できていないことがあれば、その重み付けを設定したコードを手動で調整します。
細かな調整をするとなると労力もかかりますし、そもそも適切な重み付けの数値を考えるのは簡単に出来ることではないでしょう。
Googleは、AI(機械学習)を利用してこの調整を自動化しています。
方法は、AI(機械学習)のシステムに、理想とする正規化の結果を伝えるだけ。
あとはAI(機械学習)がその結果を導くために最適な重み付けの数値を人間の代わりに算出してくれるとのことです。
さらに、AIなのでもちろん、より精度を上げていくために自ら学習して重み付けを調整してくれます。
「目指す結果という目標」を与えてあげれば、あとは多くの部分が機械におまかせで最適な結果をだしてくれるのです。
完全に人間の手を離れたわけではないのでしょうが、大幅なコストカットが出来ていることは確実でしょう。
【まとめ】GoogleはURL正規化のための重み付けにAIを活用している
いかがだったでしょうか。
私たちの身の回りには、すでに考えられないほど多くのAIが導入されています。
日々生活しているとそうしたAIの活躍はあまり気が付きませんが、実はもう人間社会はAI前提の社会に突入しているみたいです。
となると、ある目標に向かって効率の良い方法を考えたりするような「目標を効率よく達成する能力」や「どうやるのかを考える能力」は、次第に人間が発揮する必要のない能力になるのではないでしょうか。
こうした中で大切になるのは、当然「目標を立てる能力」や「何をすべきかを決定する能力」ですので、こういったものを鍛えることが必要になる世界がやってくると、私は考えています。
少し話は逸れますが、「目標を立てる能力」や「何をすべきかを決定する能力」には自分が何をしたいのか、世界をどう捉えるのかが大きく影響しますから、より一層自分の価値観のオリジナリティが大切になるはず。
社会の進歩に後れを取らないように、今から考えておきたいですね。
ということで、今回はここまで。
ちなみに、今回説明した正規化のためのAIの利用は、GoogleのJohn Mueller（ジョン・ミューラー）氏がオフィスアワーで言及しました。
機械学習が何をやっているかはブラックボックスになっているようだけれど、Google の社員はその中身を知ることができるのか？ という質問に対する回答のなかで触れています。
気になる方は、動画の方も見てみてくださいね。
