MUMとは？Google検索における特徴やできることをわかりやすく解説
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Google検索では、ユーザーが入力したキーワードとWebページの文字列を単純に照合するだけではありません。
検索意図や文脈を理解し、必要な情報へたどり着きやすくするために、さまざまなAI技術が使われています。
その中の一つが「MUM」です。
MUMは「Multitask Unified Model」の略称で、Googleが複雑な検索ニーズをより深く理解するために開発したAI技術です。
複数の言語をまたいで情報を理解できるほか、テキストだけでなく画像など異なる形式の情報を扱える点も特徴です。
一方で、MUMについては「Google検索の順位を決める新しいアルゴリズム」と説明されることがありますが、現在のGoogle公式情報では、一般的な検索ランキングには使用されていません。
特定の用途で活用されているAIシステムとして位置づけられています。
ここでは、MUMとは何か、主な特徴やできること、BERTとの関係、現在のGoogle検索における位置づけまでわかりやすく解説します。
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MUMとは
MUMとは「Multitask Unified Model」の略で、Googleが検索における複雑な情報理解を目的として開発したAI技術です。
Google検索では、ユーザーの疑問が単純なものとは限りません。
たとえば、
「以前登った山と比べて、別の山へ秋に登る場合はどのような準備が必要か」
という質問には、単純に一つのキーワードへ対応するだけでは十分に答えられません。
比較する山の特徴、季節、必要な装備、体力面など、複数の条件を同時に理解する必要があります。
MUMは、このような複雑な検索ニーズへの対応を目的として開発されました。
MUMはGoogleが開発したAI技術
MUMは、ユーザーが何度も検索を繰り返さなければ答えにたどり着けないような複雑な課題を、より深く理解することを目指した技術です。
一般的な検索では、
「富士山 秋 気温」
「富士山 登山 装備」
「富士山 雨対策」
といった形で、知りたいことを何回かに分けて検索する場合があります。
MUMでは、こうした複数の要素を含む質問をまとめて理解し、必要な情報同士の関係を把握することを目指しています。
つまり、単に検索キーワードに一致するページを探すための技術ではありません。
「ユーザーは何を知ろうとしているのか」を、より広い文脈から理解することが大きな目的です。
BERTより高度な情報理解を目指して開発された
MUMについて理解するときによく比較されるのが「BERT」です。
BERTもGoogle検索で使われているAI技術で、単語単体ではなく、文章の前後関係から意味や検索意図を理解するために利用されています。
たとえば同じ単語でも、前後の文章によって意味が変わることがあります。
BERTは、こうした文脈を理解することを得意としています。
MUMもTransformerと呼ばれる技術を基盤としていますが、Googleは発表時にBERTより1,000倍強力なモデルと説明しました。
ただし、この「1,000倍」は検索順位の精度が単純に1,000倍高いという意味ではありません。
MUMは複数の言語やタスクを同時に扱い、テキストだけでなく画像なども含めて情報を理解することを目的としています。
BERTが文章や検索意図の理解を大きく進めた技術だとすれば、MUMはさらに複数の情報形式や言語をまたいだ「情報そのものの理解」を広げようとした技術と考えると分かりやすいでしょう。
MUMの特徴
MUMには、従来の検索技術と比較していくつか特徴があります。
特に重要なのは、
- 複数言語を横断して情報を理解できる
- 複雑な検索意図を扱える
- テキストと画像など複数形式の情報を理解できる
- 言語を理解するだけでなく生成する能力を持つ
という点です。
それぞれ詳しく見ていきましょう。
75の言語を横断して情報を理解できる
MUMは、75の言語で学習されたAIモデルとして発表されています。
これは、ある言語で入力された検索内容について、その言語だけに情報源を限定せず、別の言語で公開されている情報も理解できる可能性があることを意味します。
たとえば、日本語では十分な情報が見つからないテーマでも、英語や現地語では詳しい情報が公開されていることがあります。
従来であれば、
- 日本語で検索する
- 情報が足りない
- 英語に翻訳する
- 海外サイトを探す
- 内容を再び日本語で理解する
といった手順が必要になることもありました。
MUMは、異なる言語で書かれた情報同士を理解できるため、こうした言語の壁を越えた情報活用につながる技術です。
これは単純な機械翻訳とは少し異なります。
文章を別の言語へ置き換えるだけではなく、異なる言語に含まれる情報を理解し、ユーザーの質問との関連性を判断できることがポイントです。
複雑な検索意図を理解できる
MUMは、複数の条件を含んだ複雑な質問を理解することを目的としています。
たとえば、
「去年Aという山に登ったが、今年の秋にBという山へ登るなら準備をどう変えるべきか」
という検索を考えてみましょう。
この質問に答えるには、
- AとBの標高や環境
- 秋の天候
- 登山に必要な装備
- 過去の経験との差
- 体力面で必要な準備
など、複数の情報を組み合わせる必要があります。
単純に「B 山 登山」と検索するだけでは、ユーザーが知りたい内容を十分に理解できません。
MUMでは、質問全体の文脈を理解し、「比較したい」「準備方法を知りたい」「季節による違いも考慮したい」といった複数の意図を捉えることを目指します。
検索ユーザーが細かくキーワードを分割しなくても、自然な文章で複雑な質問をできるようにする考え方です。
テキストだけでなく画像も理解できる
MUMの大きな特徴の一つが「マルチモーダル」です。
マルチモーダルとは、複数種類の情報を扱えることを意味します。
MUMは、テキストだけでなく画像も理解できるモデルとして発表されました。
たとえば、ユーザーが持っている登山靴の写真を見せながら、
「この靴で富士山へ登れるか」
と質問するような使い方が考えられます。
文章だけで説明する場合、
- 靴の種類
- ソールの形状
- 素材
- 防水性
などを自分で言葉にしなければなりません。
画像を利用できれば、検索システム側が視覚情報も含めて質問を理解できます。
従来の文字検索では伝えにくかった内容でも、画像を組み合わせることで検索しやすくなる可能性があります。
GoogleはMUMについて、テキストと画像を理解でき、将来的には動画や音声などさらに多くの情報形式にも広げられる可能性があるモデルとして発表しています。
情報を理解するだけでなく生成する能力も持つ
MUMは、言語を理解するだけでなく生成する能力も持つモデルとして開発されています。
従来の検索では、ユーザーが入力した言葉と関連するWebページを探し、検索結果として表示することが中心でした。
一方、MUMのようなAIモデルでは、複数の情報を理解したうえで関連性を整理することができます。
たとえば複雑な質問について、
「この質問に答えるためには、気候・装備・経験・安全面を確認する必要がある」
といった形で、必要な情報の関係を理解できます。
ただし、MUMが生成AIのチャットサービスのように、Google検索ですべての回答を直接文章として生成するという意味ではありません。
MUMはあくまでGoogle検索を支えるAI技術の一つです。
検索機能の中でどのように使われるかは用途によって異なります。
MUMによって可能になること
MUMによって期待された大きな変化は、「検索する」という行為そのものを柔軟にすることです。
これまでは検索エンジンが理解しやすいように、ユーザー側がキーワードを細かく分ける場面がありました。
MUMでは、より自然な質問や複雑な条件を含む検索を理解しやすくなります。
複数の情報をもとに複雑な検索へ対応する
MUMでは、一つの質問に含まれる複数の要素を関連づけて理解できます。
たとえば旅行について調べる場合、
「10月に子どもと北海道へ3泊で行く場合、寒さ対策をしながら楽しめる場所を知りたい」
という検索には、
- 時期
- 場所
- 旅行期間
- 子ども連れ
- 気候
- 観光
という複数の条件が含まれています。
従来であれば、
「北海道 10月 気温」
「北海道 子連れ 観光」
「北海道 3泊 モデルコース」
など、何回か検索することになるかもしれません。
MUMが目指しているのは、このような複雑なニーズを一つの検索として理解することです。
そのため、検索キーワードそのものではなく、ユーザーが最終的に達成したいことを理解する方向へ検索体験を広げる技術だと考えられます。
言語をまたいで情報を活用できる
MUMは複数言語で学習されているため、言語をまたいだ情報理解が可能です。
これは、特に海外の情報を探す場合に大きな意味があります。
たとえば、日本語で海外の観光地について検索した場合、日本語サイトだけでは十分な情報が見つからないことがあります。
現地語であれば、
- 現地の詳しいガイド
- 公的機関の情報
- 地域特有のルール
- 最新の情報
などが掲載されているかもしれません。
MUMは言語の違いを越えて情報を理解できるため、ユーザーが自分で別言語へ翻訳して検索しなくても、有益な情報を活用できる可能性があります。
検索結果に表示されるページが必ず別言語になるという意味ではありません。
重要なのは、Google側が言語を越えて情報の意味や関連性を理解できる点です。
テキストと画像を組み合わせた検索に対応できる
MUMのマルチモーダルな特徴は、テキストと画像を組み合わせた検索にも活用できます。
文字だけでは説明しにくいものを画像で示し、それについて文章で質問する方法です。
たとえば植物の写真を撮影して、
「この植物を育てる場合、冬は室内に入れた方がいい？」
と質問するようなイメージです。
ユーザーが植物の名称を知らなくても、画像を検索の手掛かりにできます。
また、商品の写真を見せながら、
「これと同じ用途で使えるものはあるか」
といった検索にも応用できます。
このように、ユーザー側がすべてを言葉に変換しなくても質問できることが、マルチモーダル検索の大きな特徴です。
スマートフォンではカメラを使って検索できるため、画像と文章を組み合わせた検索との相性もよいといえます。
検索は「キーワードを入力するもの」だけではなく、見ているものについてそのまま質問する方向へ広がっています。
MUMは現在Google検索のランキングに使われている？
MUMについて調べる際に特に注意したいのが、「MUMはGoogle検索の順位を決めるアルゴリズムなのか」という点です。
結論からいうと、現在のGoogle公式ドキュメントでは、MUMは一般的な検索ランキングには使用されていません。
Google検索にはMUM以外にも複数のAIシステムやランキングシステムが存在します。
そのため、「Google検索がMUMへ置き換わった」と考えるのは正確ではありません。
MUMは一般的な検索ランキングには現在使用されていない
Googleは現在の検索ランキングシステムに関する公式ドキュメントで、MUMについて「一般的な検索ランキングには現在使用していない」と説明しています。
つまり、Webページの順位がMUMだけによって決められているわけではありません。
Google検索では、
- BERT
- RankBrain
- Neural Matching
- PageRank
- 情報の鮮度を判断するシステム
など、さまざまな仕組みが組み合わされています。
検索内容に応じて複数のシステムが働き、関連性や有用性などを判断します。
MUMもGoogle検索を支えるAI技術の一つですが、通常の検索結果全体を順位付けする中心システムとして使われているわけではありません。
この点は、MUMが発表された当初の記事だけを読むと誤解しやすい部分です。
「MUMがGoogle検索へ導入された＝検索順位がMUMで決まる」とは限りません。
MUMは一部の特定用途で活用されている
一般ランキングに使われていないからといって、MUMが使われていないわけではありません。
Googleは、MUMを特定の検索課題へ活用していると説明しています。
具体例として挙げられているのが、新型コロナワクチンに関する検索情報の改善や、強調スニペットで表示される情報の改善です。
MUMは複数言語の情報を理解できるため、表現が異なるワクチン名称などを把握する用途にも適しています。
また、複雑な文章を理解する能力を使えば、検索結果の一部分をより適切に理解することにも活用できます。
つまり現在のMUMは、
「すべての検索結果の順位を決める仕組み」
というより、
「高度な情報理解が必要な特定の問題を解決するAI技術」
として捉える方が正確です。
Google検索では一つのAIだけですべてを処理しているわけではありません。
目的に応じて複数のシステムが使われています。
MUM専用のSEO対策をする必要はない
MUMについて知ると、
「MUMに評価されるためのSEO対策が必要なのでは？」
と考えるかもしれません。
しかし、MUM専用の特別なSEO対策を行う必要はありません。
MUMへ向けて不自然にキーワードを増やしたり、複数言語を無理に盛り込んだりしても、本質的なSEO対策にはなりません。
重要なのは、検索ユーザーが何を知りたいのかを理解し、その疑問に十分答えられるコンテンツを作ることです。
たとえば、
- 結論を分かりやすく示す
- 関連する疑問まで適切に説明する
- 内容を論理的に整理する
- 独自の知識や経験を盛り込む
- 不正確な情報を避ける
- 必要に応じて最新情報へ更新する
といった基本が重要です。
特にMUMは、複雑な情報や文脈を理解することを目的とした技術です。
だからといって、文章を複雑にする必要はありません。
むしろ、ユーザーが知りたい内容を一つの記事の中で分かりやすく整理し、情報同士の関係が理解できるようにすることが大切です。
また、現在のGoogle検索ではMUM以外にもさまざまなAIやランキングシステムが使われています。
一つの技術だけを狙ったSEOを行うよりも、検索ユーザーにとって役立つページを作るという基本を優先しましょう。
まとめ｜MUMは複雑な情報を理解するGoogleのAI技術
MUMとは「Multitask Unified Model」の略で、Googleが複雑な検索ニーズを理解するために開発したAI技術です。
75の言語で学習されており、言語をまたいで情報を理解できます。
さらに、テキストだけでなく画像など異なる形式の情報を扱えるマルチモーダルな特徴もあります。
MUMが目指しているのは、単純なキーワードの一致だけではありません。
複数の条件を含む質問や、何度も検索しなければ答えにたどり着けないような複雑なニーズを理解することです。
そのため、ユーザーが自然な文章で質問したり、画像と文章を組み合わせたりする検索との相性があります。
一方で、「MUMが現在のGoogle検索順位をすべて決めている」と考えるのは正確ではありません。
Googleの現在の公式情報では、MUMは一般的な検索ランキングには使用されていません。
新型コロナワクチンに関する検索改善や、強調スニペットに関する処理など、特定の用途で活用されています。
そのため、SEOでもMUMだけを対象にした特別な施策を行う必要はありません。
検索ユーザーの疑問を理解し、必要な情報を分かりやすく整理することが基本です。
情報をただ増やすのではなく、検索意図に沿って内容を組み立てる。
必要な情報には根拠を持たせ、古くなった内容は更新する。
こうした基本を積み重ねることが、現在のGoogle検索に対応するうえでも重要です。
MUMは「検索順位を決める新アルゴリズム」というより、Googleがより複雑な情報を理解し、ユーザーの検索体験を改善するために活用しているAI技術の一つとして捉えると分かりやすいでしょう。
監修者コメント
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東 直樹 あずま なおき
Webコンサルタント
株式会社中小企業のチカラ Web戦略室
制作会社でディレクターを務めたのち、事業会社側のWeb責任者を経て現職。制作費の妥当性や制作会社の選び方など、発注する側…
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