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。このエピソードで学べること：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非構造化データでより良い検索やAIアシスタントを構築したい開発者、アーキテクト、IT担当者向けです。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。▶ 動画を見る: https://youtu.be/F2orTsyNZ00🎧 他のエピソード: https://www.m365.fm🎤 M365Con – 無料のオンライン Microsoft カンファレンス: https://m365con.net💼 LinkedIn の Mirko Peters: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

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