1.
• 導入編：１０分で振り返るAzure Search概要と
活用事例のご紹介
• 基礎編：

2.
検索の専門的な知識不要で容易にリッチ検索アプリの構築を可能と
し、また完全マネージドで運用管理コストも削減することができる
→ アプリ/サービス開発に集中できる

3.
地理空間検索
全てAzure Searchの機能で実現していま
す
http://azjobsdemo.azurewebsites.net/

4.
インデックス追加・更新 /indexes/<indexname> PUT
インデックス一覧表示 /indexes GET
インデックス統計情報取得 /indexes/<indexname>/stats GET
インデックスの削除 /indexes/<indexname> DELETE
ドキュメント追加・削除 /indexes/<indexname>/docs/index POST
検索 /indexes/<indexname>/docs GET
ドキュメントlookup /indexes/<indexname>/docs/<key> GET
ドキュメント数取得 /indexes/<indexname>/docs/$count GET
サジェスション /indexes/<indexname>/docs/suggest GET
テストアナライザ /indexes/<indexname>/analyze POST
https://<アカウント名>.search.windows.net
{
"@odata.context":
"https://yoichikademo.search.windows.net
/indexes('messages')/$metadata#Collectio
n(Microsoft.Azure.Search.V2016_09_01.Ind
exResult)",
"value": [
{ "errorMessage": null, "key": "1",
"status": true, "statusCode": 201 },
{ "errorMessage": null, "key": "2",
"status": true, "statusCode": 201 },
{ "errorMessage": null, "key": "3",
"status": true, "statusCode": 201 }
]
}
※ APIバージョン 2016-09-21の機能一覧。バージョンごとの機能についてはこちらを参照ください

5.
Free Basic Standard S1 Standard S2
Maxサービス数 1 12 12 6
Maxインデックス
数/サービス
3 5 50 200
Maxドキュメント
数/サービス
1000
0
100万 1500万/P
(1.8億/サービス)
6000万/P
(7.2億/サービス)
Maxストレージ
サイズ/サービス
50MB 2GB 25GB/P
(300GB/サービス )
100GB/P
(1.2TB/サービス)
Maxパーティショ
ン数/サービス
N/A 1 12 12
Maxレプリカ数/
サービス
N/A 3 12 12
Maxサーチユニッ
ト数/サービス
N/A 3 36 36
クエリ数/秒
(QPS) 目安
N/A 〜3/R 〜15/R 〜60/R
Standard S3 Standard S3 HD
6 6
200 1000/P
(3000/サービス)
1.2億/P
(14億/サービス)
2000万/P
(100万/インデックス)
200GB/P
(2.4TB/サービス)
200GB/P
(600G/サービス)
12 3
12 12
36 36
>60/R ＞60/R

6.
https://www.microsoft.com/ja-jp/casestudies/ffs.fujifilm.aspx

7.
Id: 375
Question: “What is..?”
Answer: “This is …”
Category: “Azure”
Keywords: “kw1”,”kw2”,
URL: “https://...”
ドキュメント
フィールド
テキストトークン
インデックス

8.
再現率(Recall)
適合率
(Precision)
検索ヒット数↑
検索ノイズ ↑
検索精度↑
検索漏れ↑
再現率、適合率の最適なブレイクポイント

9.
QueryParser Search
Engine
Analyzer
IndexWriter
インデックスSimple lucene
Analyzed
terms
Query
terms
Query
tree
Query
text
Documents
terms
Analyzed
terms
Retrieve Ingest
Analyzer
ドキュメント
検索処理
• クエリーを元に
トークン引き当て
• ランキング処理
クエリ文を解析し内部
クエリ―形式に変換
テキスト解析を行いトークンの
展開、変換、削除などを行う
転置インデックス
インデックス生成処理
本セッションは
ここにフォーカス

10.
# ドキュメント
1 Microsoft’s new cloud
search service is …
2 A cloud based search
application on Azure
3 Application programming
for Microsoft Azure
… …
トークン トークンが含まれる
ドキュメント#
Microsoft 1, 3
search 1, 2
service 1
cloud 1, 2
Azure 2, 3
application 2, 3
programming 3
… …
「Azure」で検索
テキスト解析
インデクシング

11.
アナライザーについて

12.
• インデックス生成処理とクエリ処理の両方で実行される
テキスト解析処理
• フィールド単位で個別のアナライザーを設定可能
• 独自アナライザの定義も可能
吾輩は猫ながら時々考える事
がある。・・・
インデックス処理 クエリ処理
トークン
ja.luceneアナライザーの例

13.
マイクロソフト自然言語処理（NLP）技術
ja.microsoft
Lucene Core
ja.lucene kuromoji
言語別アナライザー一覧
日本語の場合ja.luceneかja.microsoftの2択と考えてよ
い

14.
reference
https://<アカウント名>.search.windows.net/indexes/<インデックス名>/analyze
{
"text": "テキスト",
"analyzer":"アナライザ名"
}
{
"tokens": [
{ "token" : "トークン1",
"startOffset": 0,
"endOffset": 4,
"position": 0
},
{ "token": "トークン2",
"startOffset": 5,
"endOffset": 7,
"position": 1
},
....
]}
{
"text": "テキスト",
"tokenizer": "トークナイザ名",
“tokenFilters”:(任意)[フィルタ(複数)],
"charFilters":(任意)[フィルタ(複数)]
}
Public Preview

15.
Demo
Analyze APIでアナライザーの
テキスト解析結果を確認
利用ツール: azure-search-ta (Test Analyzer)
https://github.com/yokawasa/azure-search-ta

16.
クエリ―について

17.
https://<アカウント名>.search.windows.net/indexes/<インデックス名
>/docs
&search=“xxx”
&searchMode=all
&queryType=full
?api-version
=2016-09-01
&$count=true
&$top=5
&$skip=10
&$select=title,speaker
&$orderby=level desc
&facet=tag
&highlight=title
• 絞り込み用
• アナライザとランキング処理共に無し
• oData式構文サブセット
• and, or, not, eq, lt, any, all
search • searchクエリ文字列
• クエリ文字列にアナライザー処理
• ランキング処理
searchMod
e
• Booleanクエリ評価方法を決定
(all|any)
queryType • クエリパーサーを選択(simple|full)
&$filter
= xxx

18.
/indexes/myindex/docs
?$filter=geo.intersects
(loc,geography'POLYGON((
-122.03157 47.57858,
-122.13157 47.67858,
-122.03157 47.57858))')
&search=キーワード
検索
（アナライザ＋
ランキング）
絞り込み
特定ポリゴン内に存在するドキュメント検索

19.
search= A B の例
(1) search=A B&searchMode=any (2) search=A B&searchMode=all
⇒ search=A OR B ⇒ search=A AND B
any all

20.
simple full
クエリーパーサーを選択
Simple クエリ (simple)
• 規定のクエリで表現性は低い
• AND, OR, NOT 検索
• ワイルドカード検索
• フレーズ検索
• グループ化
(full)
• Apache Luceneクエリが利用可
• 表現性の高いクエリ言語
• フィールドスコープ
• あいまい検索（fuzzy）
• 近似検索（proximity）
• Termブースティング
• 正規表現
• ワイルドカード検索
• フレーズ検索

21.
Demo
あいまい検索

22.
ランキングについて

23.
TF-IDF
ベース
のスコア
スコアリング
プロファイル
による調整
ランクスコア
Σ
ランキングのチューニングは
スコアリングプロファイルで行う

24.
プロファイル名search=キーワード&scoringPorfile=
フィールドウェイト設定
freshness (鮮度) 度合いによるブースト
"scoringProfiles": [
{
"name": "プロファイル名",
"text": (optional) {
"weights": {
"field_name1": 相対的ウェイト値,
...
}
},
"functions": (optional) [
{
"type": "関数タイプ",
"boost": ブースト値,
"fieldName": "対象フィールド名",
"interpolation": "数値補間方法",
}
],
“functionAggregation”: ”関数合計算出
方法"
}],
関数合計値算出方法：sum(規定)|average |
minimum | maximum | firstMatching
magnitute (数値、範囲) 度合いによるブースト
distance (距離) 度合いによるブースト
tag で指定した値が含まれるかどうかでブースト
関数
プロファイル名
searchableフィールドにのみ有効
filterableフィールドにのみ有効

25.
同義語辞書
Public Preview

26.
クエリ処理
Microsoft
「Microsoft」で検索
インデックス
Synonym
Maps
Microsoft
OR MSFT
OR MS
OR マイクロソフト
…
Microsoft, MSFT, MS, マイクロソフト
…
「Microsoft」でクエリを投げ
「マイクロソフト」,「MSFT」,
「MS」が含まれた文書もヒット
Public Preview

27.
登場人物 役割 設定箇所 変更コスト
アナライザー テキストのトークン化 インデックススキーマ 大
（小: 新規フィールド追
加でアナライザ設定）
クエリ トークンの絞り込み、マッ
チングの挙動と結果評価の
制御
クエリパラメータ 小
ランキング 関連度（スコア）の計算 スコアリングプロファイル
クエリパラメータ
小
同義語辞書 辞書ベースのキーワードの
展開（クエリ側でのみ）
同義語辞書
インデックススキーマ
小
（大: 既存フィールドへ
の新規定義追加が必要
な場合）

28.
Demo
QnA Makerで日本語質問
QnA Maker
https://qnamaker.ai
Azure関連FAQ

29.
Demo
Azure Search QnA Bot
で日本語質問
AzureSearch QnA Bot Code:
https://github.com/yokawasa/decode2017
Azure関連FAQ

30.
最適なフィールド属性の定義
• 必要最低限の機能有効化。特に不要な言語解析処理
(searchable)は避ける
最適なアナライザーの選定
• テキスト解析の基本処理なので選択は慎重に
• 基本的に日本語はja.luceneかja.microsoftの2択
スコアリング- フィールドウェイト調整
• searchableフィールドにフィールドウェイト設定
クエリパラメータ選定
• searchMode、queryType、$filter、search
短時間で
そこそこの結果
にするために
まずできること

31.
{
"name": "qnakb",
"fields": [
{ "name":"id", "type":"Edm.String", "key":true,
"searchable":false, "filterable":false, "sortable":false, "facetable":false },
{ "name":"question", "type":"Edm.String", "searchable":true, "filterable":false,
"sortable":false, "facetable":false,"analyzer":“ja.lucene"},
{ "name":"answer", "type":"Edm.String", "searchable":true, "filterable":false,
"sortable":false, "facetable":false,"analyzer":"ja.lucene"},
{ "name":"category", "type":"Edm.String", "searchable":false,
"filterable":true, "sortable":true, "facetable":true },
{ "name":"url", "type":"Edm.String", "searchable":false,
"filterable":false, "sortable":false, "facetable":false },
{ "name":"tags", "type":"Collection(Edm.String)",
"searchable":false, "filterable":true, "sortable":false, "facetable":false }
],
…
} question, answerフィールドはsearchableで
アナライザーをja.lucene

32.
{
"fields": […],
"scoringProfiles": [
{
"name": "weightedFields",
"text": {
"weights": {
"question": 9,
"answer": 1
}
}
}
]
}
& searchMode=any
& queryType=full
& search=“キーワード”
& scoringProfile=weightedFields
( & $filter=category eq ‘カテゴリ’ )
• 特定フィールドに絞る場合
はフィールドスコープ指定
(question:キーワード)
• ここではanswerフィールド
を考慮するため指定しない
カテゴリ絞りをする場合
スコアリングのフィールドウェイト
をquestionを9に対してanswerに１
を設定

33.
スペルミス・タイプミス対策
• あいまい検索（fuzzy）や近似検索（ Proximity）
ランキングのパーソナライズ
• ユーザの位置/関心内容に応じてランキングを変える
– 距離/Tagブースト
自前でテキスト解析処理を施す
• Azure Search未サポート処理をAzure Search外の処理でカ
バーするアプローチ
• 例）事前にキーワード文字列の正規化やノイズ除去
アナライザーのカスタマイズ（△）
• カスタムアナライザでアナライザーの振る舞いをカスタマ
イズ。ただし現時点（2017年5月）では日本語モジュール
が不十分なので日本語検索ではあまり効果が期待できない。
さらに
精度・利便性
を上げるために
できること
同義語、類義語対応
• 再現率を上げたいフィールドに対して同義語辞書
（Public Preview）機能の有効化。辞書更新は逐次

34.
Azure 検索
クラウド ドキュメントA (score:
0.312)
Tags:
ドキュメントB (score:
0.291)
Tags:
Azur
e
ドキュメントC (score:
0.164)
Tags:
サーチ
ドキュメントA (score:
0.312)
Tags:
ドキュメントC (score:
0.164)
Tags:
ユーザXが関心のあるキーワード
ユーザーXさん
ドキュメントB (score: 0.91)
Tags: Azur
e
スコアブースト
検索ヒットしたドキュメント 最終的な結果並び順
「〇✖△」で検索
Tagブースト用プロファイル(※)
と関心のあるTagを指定
Xさんにとって興味のある結果が上位にきた！
※ Tagブーストの一連の設定例についてはAPPENDIXを参照ください

35.
https://text-analytics-demo.azurewebsites.net/
抽出したキーワードをQnA
検索用インデックスのtags
フィールドに格納する

36.
本情報の内容（添付文書、リンク先などを含む）は、作成日時点でのものであり、予告なく変更される場合があります。
Y
A
X B

37.
セッションアンケートにご協力ください
 専用アプリからご回答いただけます。
decode 2017
 スケジュールビルダーで受講セッションを
登録後、アンケート画面からご回答ください。
 アンケートの回答時間はたったの 15 秒です!

38.
Ask the Speaker のご案内
本セッションの詳細は『Ask the Speaker Room』各コーナーカウンタにて
ご説明させていただきます。是非、お立ち寄りください。

39.
• 文字列のトークン化
• 語幹変化/見出し語変化
• 正規化
• ストップワード除去
• アンチフレージング
検索結果の再現率/適合率
向上のため手法
主要なテキスト解析処理
→ 方式: 形態素解析, N-
Gram

40.
文字フィルタ
文字レベルの加工処理
トークナイザ
文字列をトークン化
トークンフィルタ
トークンごとに加工
0個以上定義可
１つのみ
0個以上定義可
a s
文字列をトークンに分かち書き
トークンを小文字化
ストップワードを削除
文字列からHTMLタグを削除
あるアナライザーの処理例
トークン

41.
Azure Search Built-in モジュール一覧
https://docs.microsoft.com/en-us/rest/api/searchservice/custom-analyzers-in-azure-
search#property-reference
Analyzer
• <lang>.microsoft (50言語)
• <lang>.lucene (35言語)
• keyword
• pattern
• simple
• standard
• standardasciifolding.lucene
• stop
• whitespace
CharFilter
• html_strip
• mapping
• pattern_replace
Tokenizer
• classic
• edgeNGram
• keyword_v2
• letter
• lowercase
• microsoft_language_tokenizer
(43言語)
• microsoft_language_stemming
_tokenizer (＊)
• nGram
• path_hierarchy_v2
• pattern
• stnadard_v2
• uax_url_email
• whitespace
TokenFilter
arabic_normalization
apostrophe
asciifolding
cjk_bigram
cjk_width
classic
common_grams
dictionary_decompounder
edgeNGram_v2
elision
keep
keyword_marker
keyword_repeat
kstem
length
limit
lowercase
nGram_v2
pattern_capture
pattern_replace
phonetic
porter_stem
reverse
shingle
snowball
stemmer (＊)
stemmer_override
stopwords (＊)
synonym
trim
truncate
unique
uppercase
word_delimiter
(＊) - 複数言語対応。ただし日本語み対応
2017年５月対応状況

42.
"analyzers":(optional)[
{
"name":"analyzer_name_1",
"@odata.type":"#Microsoft.Azure.Search.CustomAnalyzer",
"charFilters":[ "char_filter_name_1", "char_filter_name_2" ],
"tokenizer":"tokenizer_name",
"tokenFilters":[ "token_filter_name_1", "token_filter_name_2" ]
},
{
"name":"analyzer_name_2",
"@odata.type":"#analyzer_type",
...
}
],
"charFilters":(optional)[
{
"name":"char_filter_name",
"@odata.type":"#char_filter_type",
"option1":"value1", "option2":"value2", ...
}
],
"tokenizers":(optional)[
{
"name":"tokenizer_name",
"@odata.type":"#tokenizer_type",
"option1":"value1", "option2":"value2", ...
}
],
"tokenFilters":(optional)[
{
"name":"token_filter_name",
"@odata.type":"#token_filter_type",
"option1":"value1", "option2":"value2", ...
}
]
Analysis in Azure
Search
Char Filter
Tokenizer
Token Filter
Public Preview
[INFO]
日本語での検索シナリオの場合、現時
点（2017年5月）で日本語Stemming
や正規化モジュールが未サポートであ
るため機能不十分であるといえる。将
来的な機能強化に期待。

43.
日本語用N-gramアナライザ
やりたいこと
• 入力された文字列に対して
• HTMLタグを除去したい
• 文字列の分割
• 3グラムで分割したい
• 分割後のトークンに対して
• 全角・半角文字を統一させたい
• 大文字を小文字に変換させたい
• 同義語展開をさせたい
"analyzers":[
{
"name":"my_ngram_ja",
"@odata.type":"#Microsoft.Azure.Search.CustomAnalyzer",
"charFilters": ["html_strip"],
"tokenizer":"my_tokenizer",
"tokenFilters":[ "cjk_width", "lowercase“, “my_synonym_filter” ]
}
],
"tokenizers":[
{
"name":"my_tokenizer",
"@odata.type":"#Microsoft.Azure.Search.NGramTokenizer",
"minGram":1,
"maxGram":3
}
],
"tokenFilters":[
{
"name":"my_synonym_filter",
"@odata.type":"#Microsoft.Azure.Search.SynonymTokenFilter",
"synonyms": [
"吾輩,わがはい,私,自分",
"猫,ねこ,ネコ,CAT"
],
“ignoreCase”: true,
“expand”: true
}
],
同義語設定内容
• “吾輩、わがはい、私、自分”
• “猫、ねこ、ネコ、CAT”

44.
文字列分かち書き
（3グラム）
HTML_Strip HTMLタグを削除
(吾輩|わがはい|私|自分)
(猫|ねこ|ネコ|CAT)
“吾輩”と”猫”を同義語展開
(猫|ねこ|ネコ|CAT)
“ネコ” を同義語展開
半角カタカナ全角化
文字列分かち書き
（3グラム）

45.
AND検索「+」A+B : ＡかつＢ
query: Azure+Search
OR検索「|」 A|B: A, B or Both
query: Azure|Search
NOT検索
「-」A-B: A or (NOT B)
query: Azure-Search
ワイルドカード検索
「*」大小文字区別なし
query: Azu*
フレーズ検索
「“”」”A B”: A B順にあるものだけ
query: “Azure Search”
グルーピング
「()」A+(B|C): A+B or A+Ｃ
query: Azure+(AD|Search)
Simple Query syntax

46.
フィールドスコープ「field:term」検索対象フィールドの指定
query: session:Azure AND Search
query: session:“Azure Search" AND “Azure AD"
あいまい検索「term~」または「term~N」(N=0～2, default 2): N回入れ
替えれば一致するもの全て
query: Azure~1
近似検索「”Ａ B”~N 」: AとBの間がN語以内のもの
query:“Azure Search”~3
Azure search
3 words
Lucene Query syntax

47.
ブースティング「term^N」または「phrase^N」(N:ブースト値
default=1): ^で指定した単語またはフレーズをN値分ブーストさせてより
適合性の高いものにする（ランキングをN値分上げる）
query: apache lucene^2
query: “Azure Search"^3 "SharePoint Search"
正規表現検索「/正規表現/」正規表現構文詳細はLucene RegExpクラスド
キュメントを参照ください
query: /[hm]otel/
ワイルドカード検索「*」複数文字、「?」単一文字ワイルドカード。中間、
後方一致のみ。前方一致は未サポート
query: te?t
query: test*
Lucene Query syntax

48.
• レーベンシュタイン距離（編集距離）
AzuuuとAzureの例
レーベンシュタイン距離＝2
• Azuuu → Azuru (“u”と”r”の入れ替
え)
• Azuru → Azure (“u”と”e”の入れ替え)
2回入れ替えて同じになるのでAzuuu~2
でAzureがマッチします
/indexes/myindex/docs/suggest?...
&search=Azuru&suggesterName=mysuggt&
fuzzy=true
2. 検索サジェストのfuzzyモード1. Luceneクエリのfuzzy search機能
/indexes/myindex/docs?…
&search=Azuru~1
&querytype=full

49.
{
"name": "mysynonymmap",
"format":"solr",
"synonyms": "
MS, MSFT, Microsoft
Washington, Wash., WA => WA
pet => cat, dog, puppy, pet"
}'
{
"name":”myfieldname",
"type":"Edm.String",
"searchable":true,
"analyzer":"en.lucene",
"synonymMaps":[ "mysynonymmap" ]
}
Public Preview

50.
フォーマット詳細：Lucene SolrSynonymParser APIリファレンス
i-pod, i pod => ipod
i-pod, i pod, ipod
foo => foo, bar
foo => baz
foo => foo, bar, baz
Public Preview

51.
{
"name":"tags",
"type":"Collection(Edm.String)",
"searchable":false,
"filterable":true,
"sortable":false,
"facetable":false
}
{
"name": "personalizedBoost",
"functions": [
{
"type": "tag",
"boost": 5,
"fieldName": "tags",
"tag": {
"tagsParameter":"featuredtags"
}
}
]
}
search=キーワード
&scoringProfile=personalizedBoost
&scoringParameter=featuredtags:TAG1,TAG2,TAG3..
tagフィールド
名指定
プロファイル名
tagsParameter名
ユーザーごとにパーソナラ
イズされたタグを指定

52.
正規化の例
• U.S.A → USA
• Co-education → coeducation
• 半角カタカナ→全角カタカナ
• カタカナ→ひらがな
• Alphabētikós Katálogos →
Alphabetikos Katalogos #音声記号
• 簡化字 → 简化字
# -*- coding: utf-8 -*-
import unicodedata
"""
unicodedata.normalizeのNFKC（Normalization Form
Compatibility Composition）で半角カタカナ、全角記号、
濁音、特殊文字などを正規化
"""
data = u"㈱㍉㌶ （％＆！？＠＃）ｶﾀｶﾅｻﾞｻﾞｻﾞｻﾞｻﾞｱ"
normal = unicodedata.normalize('NFKD',
data).encode('utf-8', 'ignore')
print normal
# => (株)ミリヘクタール (%&!?@#) カタカナザザザザザア

53.
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