Wolfram|Alpha リリース。その影響は?

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新型検索エンジンWolfram|Alpha 5月18日公開で、触れましたが、ついにWolframがお目見えしました。
時間的に早いような気がしますので、正式リリースではないかもしれませんが、とりあえず利用できる状態です。

Wolfram|Alpha(http://www.wolframalpha.com/

ということで、さっそく試してみました。

「japan」というクエリーを入力すると、こんな感じ。

以下のような情報が検索結果として表示されるようです。

Input interpretation……どのように入力されたか
Name……ネイティブの発音と、インターネット上のコード
Flag……国旗の画像
Location……世界地図上の位置と、国の地形
Geographic properties……地理情報(広さや世界の中での順位など)
Demographics……人口統計(人口密度・人口増加率・平均寿命など)
Cultural properties……文化財(使用言語の種類・人種・宗教など)
Capital city……首都
Largest cities……主要都市
Currency……通貨(単位・レートなど)
Economic properties……経済的特性(GDP・など)


hawaiiと入力してみるとこんな検索結果。

こう入力したのですがどうも国旗が間違っているようです

まあ当然ではありますが、間違いもあります。

単純な計算式なんかも、GoogleWolfram|Alphaでは違いがでますね。

とはいえ、大した差ではないようにも思います。


まあ、百聞は一見にしかず。ぜひ、使ってみてください。
現在のところ、日本語には対応していませんし、苦手なキーワードの種類も多いようです。
答えられないキーワードには、エラーが返されます。

さて、ほんの10分ほどですが、ちょっと使ってみた感想をご紹介します。

検索のコツとしては以下ぐらい。

・シンプルなキーワードを入力すること
・統計的、数値的なデータが存在しそうなキーワードを入力すること

日本語には対応していませんが、使い方は簡単です。
ただ、それを踏まえても結構な頻度でエラーが返されるので、ちょっとゲンナリします。
慣れかもしれません。検索方法のガイドみたいなものもあるようですので、読んでみるといいかもです。

また、使うシーンは、非常に限られるだろうなと感じました。

同じような結果は、必要としているデータが明示的に分かっていれば、当然Googleでも調べることが可能です。
たとえば、本エントリーの例でいうと、「日本の人口についてい知りたい」といった答えが明確な場合ですね。

欲しいデータが明確になっている場合については、どちらで調べてもよいわけですが、検索したユーザーが、検索結果からアクセスしたい情報を選ぶ必要がないという点では、Wolfram|Aplhaを使った方が、速やかに回答を得られるのかもしれません。

また、漠然と日本についていろいろと調べてみようといった場合、Googleでは、関連性のあるこういった統計データを個別に調べるのは非常に時間がかかります。そういうニーズに対しては、Wolfram|Aplhaは、非常に良いパフォーマンスを発揮し、求めるアウトプットを速やかに提供してくれるはずです。

しかしながら、おそらくですが、一般的なネットユーザーが、日常的にウェブに求める「答え」を思い返してみたときに、これと同じような結果を求めるシーンは、それほど多くないのではないでしょうか。少なくとも、自分自身の使い方を考えると、それが当てはまるようです。

日常的にウェブに求めるアウトプットを考えると、やはり通常使う検索サービスとしては、Googleなどの既存サーチエンジンがメインになるでしょうし、その上で、特定のクエリーの時にだけWolfram|Aplhaへアクセスして検索する、といった手間に対して、どれほどの人がメリットを感じるのかという点において疑問が残ります。インターネットの利用スタイルにもよるのでしょうが、少なくとも、マスではないように感じました。

いずれにしても、両者を使うシーンは、それぞれ異なると思われますので、仮に、Wolfram|Aplhaの精度が今後継続して向上したとしても、近い将来的に、Googleなどの既存の検索エンジンに大きな影響を与える可能性は少なそうです。

とはいえ、これまで鳴り物入りで登場しては沈んでいった同種の検索サービスと比べると、将来への期待を感じさせるものではありました。少なくとも、「検索結果にトップページのキャプチャが表示されます!」みたいな、本質から著しく外れた差別化ではなかったですし、目指している方向性については、なるほどと思います。

半年後、1年後といったスパンで、その後の経過を観察したいサービスですね。

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