イギリスに本社を構える大手の検索システムベンダーであるオートノミーが、2005年末に米ベリティを買収。オートノミーは、これまで日本法人を持たなかったが、既に多くの導入実績があった旧ベリティの日本法人が、オートノミーとして再スタートした。
オートノミー、代表取締役の前波和幸氏
旧ベリティは、エントリークラスの検索サーバ製品「Ultraseek」に加え、エンタープライズ検索製品「K2 Enterprise」を日本で展開していたが、両社の合併に伴い、K2がオートノミーの「IDOL」と呼ばれる情報検索プラットフォームの製品ラインに統合された。旧ベリティから引き続き代表取締役を務める、オートノミーの前波和幸氏は「この合併によって、より幅広い規模、ニーズへの対応が可能になった」とする。
同社の社名である「Autonomy」という英単語には、「自治」や「自主性」といった意味があり、同社のIDOLサーバ製品群もテクノロジによる「自律的」な情報の収集と分類を目指している。同社が考える「企業の生産性を上げ、競争力を高めるための検索システムの条件」は、これまで人間が介在することによってしか成し得ないとされていた、情報の意味の判断、分類といった作業を、高いレベルで自動化できることだという。
企業にとっての検索システムは、「必要な情報を素早く見つけるための手段」だ。しかし、そのエンジンと周辺のソフトウェアの機能によって、最終的に目的の情報を見つけ出すまでにユーザーである人間が行うべき作業量は変わってくる。高度なエンジンとソフトウェアを使い、人間の作業量を大幅に減らすことによって、コスト削減や生産性の向上が可能であり、そのために最適なのがオートノミーのソリューションというわけだ。
「オートノミーが目指すのは、大量の情報の中から、自分が必要としているものを発見するために絞り込みを行う手順の自動化だ。段階的な絞り込みを行うための技術的なノウハウが、優れた情報検索システムのカギになると考えている」（前波氏）
この目標を達成するために、オートノミーが製品に組み入れている技術的な基盤が「ベイズ推論」と「シャノンの情報理論」という2つの数学理論である。前者は、ひとつのドキュメントが特定のクエリや他の情報とどれだけ関連があるかの判定に、後者は冗長性を含むドキュメントの中から、最も重要もしくは有益な概念が何かを判別するための基礎的な理論として利用されている。
IDOLでは、これらの理論をベースにした「概念検索」や「情報の自動分類」などの技術を、さまざまなツールに応用し、ハイレベルな自動化を実現しているという。
