ExaVision 開発メモ（引き継ぎ・検索ロジック）

AI製品の「検索機能」がどう進化しているのか、その現場の葛藤を見ることができる開発メモが公開された。ExaVisionという製品では、ユーザーがオフラインで溜めた記憶データをアカウント連携時に引き継ぐ機能の修正と、検索ロジックの改善が進行中だ。具体的には、オフライン・ゲストモードから本アカウントへの移行時に記憶が引き継がれていないバグの原因調査や、検索時にメタデータ（日付など）をどこまで優先するかの検討が行われている。

ここで面白いのは、AI検索の理想と現実のズレが露骨に見えることだ。多くのAIプロダクトは「意味検索ができます」と謳うが、実際には①タイトル一致②本文キーワード③ベクトル検索を組み合わせており、最後のベクトル検索だけでは目的の資料にたどり着けないという。つまり、ユーザーが思っている以上に、従来のキーワード検索の工夫が効いているのが実態だ。さらに、メタデータを検索に優先させると「結果の多様性が失われる」というトレードオフも明示されている。要するに、「賢い検索」と見えるものの内実は、複数のルールとベクトルのハイブリッドであり、どれをどこまで重視するかの調整に尽きているということだ。

中小企業がAI製品を導入するときは、「AI検索なら万能」という期待を持たないことが大切だ。検索精度を上げるには、入力データの正規化、複数検索方法の組み合わせ、シンプルさの保持というバランスが必要であり、これらは技術選定よりも地道な設計判断にかかっている。