Azure AI Searchを解説：キーワード検索とベクトル検索を組み合わせたハイブリッド検索がアプリの未来である理由

検索バーに明確な質問を入力しても何も出てこない、あるいは偶然言葉が一致しただけの古いPDFが並ぶ――。このエピソードでは、Azure AI Searchが意味を理解する仕組みと、ハイブリッド検索がRAGやAIアシスタントの土台になる理由を解説します。

▶ Azure AI Searchを解説：キーワード検索とベクトル検索を組み合わせたハイブリッド検索がアプリの未来である理由（AI吹き替え）

このエピソードで学べること：

1. BM25によるキーワード検索：製品IDやエラーコードには正確だが、意味は理解できない
2. ベクトル検索と埋め込みをやさしく：アイデアの地図上の座標、そして完全一致を見逃すことがある理由
3. Reciprocal Rank Fusionによるハイブリッド検索：2つの結果を統合し、70〜80%の検索精度とカスタマーサポートの実例
4. RAGとの関係：AIの回答を自社データに根付かせ、ハルシネーションを減らす検索レイヤーとしてのAzure AI Search
5. 仕組み：データソース、インデクサー、検索インデックス、転置インデックス、そしてECから製造業までの活用例

このエピソードは、Microsoft MVP Mirko Peters による M365 Show のアニメーション動画をAIで吹き替えた日本語版です。