いつもお世話になっております。Qlipper運営・株式会社トドオナダです。
「AI検索のパーソナライズ」第6回をお届けいたします。
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Googleが公開した白書「Building Personal Intelligence」によると、
パーソナライズはGemini本体とGmail・Photos・検索履歴の間に置かれた「Personal Intelligenceエンジン」が担います。
中核は3つです。
一つ目はツール呼び出しです。
モデルがユーザーの目的を理解し、エンジンから必要な個人情報を取りに行きます。
取得にはキーワード検索と、キーワードの一致ではなく意味の近さで探すベクトル検索の両方が使われます。
二つ目が長文脈の扱いで、ここが肝心です。
Gemini 3は100万トークンの窓を持ちますが、メールと写真だけで蓄積は桁違いに超えます。
そこで「コンテキストパッキング」という処理が、取得した候補をリランカーで並び替え、
トークン予算に収まるよう要約・抜粋して本体に渡します。
三つ目は推論で、家族関係や好みの把握です。
ここで起きているのは、個人データの「要約」という元に戻せない変換です。
Googleはメールや写真そのものでは学習しない一方、応答に使った要約や抜粋では学習すると明記しています。
何が材料として渡されたかは、要約された時点で外から追えなくなります。
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それができるのが、ディギディギです。
LLMフレンドリーチェックで、自社ページの本文が学習データのクリーニング処理をどれだけ通過するかを確認できます。
要約や抜粋の材料に残るのは、本文が構造化された記事だけです。
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次回もどうぞお楽しみに。
何かご不明点がございましたら、お気軽にご連絡ください。
どうぞよろしくお願いいたします。
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