Bing検索が大規模言語モデル（LLM）、小規模言語モデル（SLM）、および新しい最適化技術を組み込み、よりはやく、より正確な情報を検索結果に出すようNVIDIAの技術を使いアップデート

2024年12月18日

Bing検索アップデート要約

• Bingは、大小の言語モデルを組み合わせて検索を強化
• NVIDIAの技術を使用し、Bingは運用コストを削減し、表示速度を改善
• このアップデートは結果の質を落とすことなく速度を改善

Bingはポイントを得るために利用されている方の方が多いかもしれない日本ですが、Bing検索もアップデートを頻繁に行なっており、今回のアップデートで本当に良い方向へのアップデートであればGoogleのアップデートと合わせ、Webサイトで正しい情報価値を提供しているサイトのアクセスはこれからもまだまだ伸びる事が予想されます。

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前回の記事でも案内させて頂きましたが、企業サイト、メディアは休眠と更新性のないサイト以外はほぼすべて大幅にアップしているかと思いますが、まだまだBtoBのWebサイトはGoogle、Bing、Yahoo!からのアクセスが増え続けそうです。

これはとても企業サイトにとってうれしい事で、広告費（さらに攻めの広告費も⚪︎）を出さずともタッチポイントとなるページが増える。問い合わせが増える。といった売上や認知に直結する要素が格段に上がります。

SNSに依存しすぎていて自社サイトを全く更新していなかった。という場合は本末転倒になってしまいますので、2025年からは気持ち新たに新戦略を検討頂ける事を願います。

注目はディープ・サーチ？

マイクロソフトの技術レポートによると、NvidiaのTensorRT-LLM技術を統合することで、同社の「ディープ・サーチ」機能が強化されたという。

ディープサーチはリアルタイムでSLMを活用し、適切なウェブ結果を提供。

最適化前のBingのオリジナルモデルは、バッチ（20クエリ）あたりのレイテンシが95パーセンタイルで4.76秒、スループットがインスタンスあたり毎秒4.2クエリ。

Bingを利用するユーザーにとってのメリットは？

• 最適化された推論と迅速なレスポンスタイムにより、検索結果を高速化
• SLMモデルの機能強化により精度が向上し、より文脈に即した検索結果を提供
• コスト効率の向上により、Bingはさらなるイノベーションと改善に投資するみこみ

BingのLLM/SLMモデルへの移行が重要な理由

BingのLLM/SLMモデルとTensorRT最適化への切り替えは、検索の未来に影響を与える可能性がある

ユーザーがより複雑な質問をするようになるにつれ、検索エンジンはよりよく理解し、関連する結果を迅速に提供する必要がある。Bingは、より小さな言語モデルと高度な最適化技術を使ってそれを実現することを目指している。

完全な衝撃的結果を見るのは待たなければならないが、Bingの動きは検索における新たな章の舞台となると予想されています。

BingもGooleと同じような機能（アクセス解析・ウェブマスター、ヒートマップなど）があるため、今後さらにBing検索で適切かつ正確な情報を得られるようになるとBingとGoogleの各種サービスでの比較が楽しみになりますね。

リビジョン株式会社ではBingからの流入試作やウェブマスターツール、Bing用のマップなどにも対応しておりますので、お悩みの場合はお気軽にお問い合わせください。

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