Elasticsearch：高性能な検索、分析、AIのためのオープンソースエンジン
構造化データ、非構造化データ、ベクトルデータを格納。関連性、リアルタイム分析、高度な地理空間クエリを備えたAIアプリケーションを構築し、単一の柔軟なAPIを通じて提供します。
検索以上のもの：リンクではなく答えを得る
自社のデータと独自の方法で、検索ボックスを超えたエクスペリエンスを構築します。
eコマース
最新の小売スケールで速度と関連性を制御
詳しくはこちらセマンティック検索、ベクトル検索、パーソナライゼーション、クエリルール、シノニムを使用して、全面的に制御して製品について掘り下げましょう。構造化データと非構造化データを問わず、簡単にファセットブラウジングと正確なレコメンデーションを提供します。
カスタマーサポート
より迅速な回答、より高い効率
サポートを適切な回答につなげるセマンティック検索を活用してケースを減らし、セルフサービスを促進するアプリを開発しましょう。社内のすべてのチームのオンコール対応やカスタマーサポートを支援できます。RBACとドキュメントレベルのコントロールで保護された、データサイロ間のコンテキストを使って正確な回答を導き出します。
会話型AI
関連性を形作るコンテキスト — RAGによって実現
AI Playgroundの詳細はこちら関連する対応を返すには、あらゆるソースとデータタイプから、リアルタイムかつドメイン固有のコンテキストが必要です。構造化、非構造化、ベクトル、シグナルにわたるハイブリッド検索、パーソナライゼーション、リランク、ドキュメントレベルのセキュリティによってそれを提供します。
データさえ用意すれば、迅速に構築し、より早く出荷。
2：構築—モデルを統合し、関連性を調整して高品質の検索を実現します。
3：反復とデプロイ—AI Playground でモデルをテストし、ローカルまたはサーバーレスで実行します。
リアルタイムで提供され、本番運用可能な生成AIアプリ。
Elasticsearch：あらゆる次元のデータを正しく処理
検索、分析、AIのパワーハウス — ツール、デフォルト、大規模なエクスペリエンスを構築するための柔軟性を備えた1つのプラットフォーム。
データストア
ベクトル検索
検索エンジン
地理空間エンジン
ベアメタルからサーバーレスへ。あなた次第です。
ラップトップから100ノードのクラスターまで、Elasticsearchはどこでも同じように動作します。オンプレミスでも、クラウドでも、マルチクラウドでも、対応します。
Elastic Cloud
新しいステートレスアーキテクチャに基づいて構築
フルマネージド型のサーバーレスサービスによる手間のかからない運用—アプリケーションを検索、監視、そして保護する最も簡単な方法です。
セルフマネージド
Elasticsearchをダウンロード
ローカルにインストールして、わずか数ステップでマシン上でElasticsearchを実行開始できます。
彼らが構築に使用したのは、Elasticsearchでした。
…そして、高速で関連性の高い、本番環境対応の検索も提供しました。
お客様事例
Docusignは、世界中の顧客に生成AIを提供します。お客様事例
アーンスト・アンド・ヤングは、生成AIにより非構造化データから洞察を引き出せるよう顧客を支援します。
お客様事例
Cyprisは、ベクター検索とRAGを使用して研究開発のブレークスルーをサポートします。
よくあるご質問
はい、AGPLライセンスの下でElasticsearchとKibanaはオープンソースです。Apache Lucene上に構築されており、OpenTelemetry、Logstash、Beatsなどのオープンソースプロジェクトをサポートしています。その結果、イノベーションとコラボレーションを目的とするコミュニティが生まれ育ち、新しく刺激的な形での進化が継続していきます。AGPLライセンスは、Elasticのオープンソースの原則を強化し、セキュリティ、拡張性、コミュニティ主導の進歩を保証します。
いいえ。ElasticのBM25テキスト検索アルゴリズム、およびスケーラブルなベクトルデータベース、セマンティック検索、逆順位融合（RRF）ハイブリッドスコアリングは、すべてElasticsearch内で使用可能です。Elasticには、独自のセマンティック検索モデル、Elastic Learned Sparse EncodeRもあり、すぐに使用できます。インタラクティブなハンズオン学習モジュールでSearch AIについて学びましょう。
Elasticは、世界で最も多く使用されているスケーラブルベクトルデータベースであり、開発者がベクトル埋め込みを作成、格納、検索できます。それだけではありません。Elasticsearchには、優れた検索エクスペリエンスを構築するために必要な、ありとあらゆる機能も含まれています。たとえば、アグリゲーション、フィルタリングとファセット、自動入力、複数の取得方法、そして独自またはサードパーティの変換器モデルと統合できる柔軟性が備わっています。
大規模言語モデルを使用する場合は、検索製品が必要です。生成AIエクスペリエンスでより正確な結果を得るために、コスト効率と時間効率に優れたアプローチであるからです。ドメイン固有のデータを検索し、非常に関連性の高い検索結果を追加のコンテクストとして提供することで、大規模な言語モデルで発生するハルシネーションを最小限に抑え、モデルの微調整にかかる時間を短縮できます。Elasticでは、検索拡張生成（RAG）を使用して組織独自のデータを照会し、より正確にリアルタイムで結果を取得するので、コンピューティングリソースとストレージリソースを削減できます。Elasticは、ドキュメントレベルでのセキュリティによって検索アクセスも管理します。
Elasticの実装に関して技術的および実用的な情報を探している開発者の方は、ブログ、例、チュートリアルをElasticsearch Labsでご覧いただくのが最もお勧めです。このリソースは、生成AI、ベクトル検索、機械学習研究の最新情報を学ぶのに役立つもので、Elasticを使用する技術者のために、Elasticで働く技術者によって作成および管理されています。
ElasticのSearch AI Lakeは、リアルタイムの低レイテンシアプリケーションに最適化されているため、AI主導の未来に最適なアーキテクチャーとなっています。低遅延のクエリと、Elasticsearchの強力な検索およびAI関連性機能を提供することで、データレイクを変革します。Search AI Lakeは新しいElastic Cloud Serverlessデプロイを支え、運用面のオーバーヘッドをすべて削減するため、チームでイノベーションを開始できます。