Googleが開発した自然言語処理モデル”BERT”とは？
HATAORI
インターネットで調べ物をするときGoogleやYahoo、Bingなどの検索エンジンを利用した際に、思った通りの検索結果が出てこなくて何度も検索ワードを変えた経験はありませんか？
Googleはこうした不便を解消するために、2019年に「BERT」というAIモデルを検索に取り入れました。
BERTは文章全体を理解できるため、自然な質問や長めの文章でも意味を正しくとらえることができます。
この記事ではBERTの仕組みや役割、MUMとの違い、そしてSEO対策にどのような影響があるのかを説明していきます。
BERTとは
BERT（バート）は「Bidirectional Encoder Representations from Transformers」の略で、簡単に言うと 文章の前後関係を読めるAIです。
従来の検索は「単語ごと」に意味を見ていましたが、BERTは「文章全体」を読んで理解します。
BERTの仕組み
BERTは「双方向に読む」仕組みを持っています。
たとえば「銀行に行った」という文章と「川の銀行に座った」という文章では「銀行」の意味が違いますよね。
BERTは前後の言葉をヒントにして「金融機関」か「川の土手」かを判断できます。
事前学習とファインチューニング
BERTは大量のテキストを使って「事前学習」しています。
これで言葉の一般的な使い方を覚えます。
その後、検索や質問応答など用途に合わせて「調整」されることで、より実用的になります。
Transformerモデルとの関係
BERTは「Transformer（トランスフォーマー）」という技術をもとに作られています。
Transformerは文章の中で「どの言葉とどの言葉が関係しているか」を効率よく見つける仕組みです。
現在の多くのAI（ChatGPTも含む）はこの考え方をベースにしています。
BERTが検索に与えた影響
BERTのおかげでGoogle検索は「単語を拾う」だけでなく「意図を理解する」ことができるようになりました。
特に自然な日本語での検索や長文検索に強くなったのが大きな変化です。
検索クエリの理解精度が上がった
以前は「電車 カード」と検索すると「電車カード」という商品が出てしまうこともありました。
しかしBERT導入後は「電車に乗るためのICカード」の情報が表示されやすくなりました。
これはBERTが文脈を理解できるようになったからです。
長文・自然文検索に対応
「仕事帰りに寄れる安いカフェを知りたい」といった文章でも、BERTは「仕事帰り」「安い」「カフェ」という条件を理解し、近くのお店を候補として出せるようになりました。
BERTとMUM
BERTは検索に「文脈理解」をもたらしましたが、その先に登場したのが「MUM」です。
MUMはさらに多言語や画像も理解できるように設計されています。
BERTの役割と限界
BERTは文章理解に特化しており、画像や音声は扱えません。
言語が変わると精度が下がるという弱点もありました。
MUMで拡張された能力
MUMはテキストだけでなく画像や動画も理解し、さらに多言語での検索にも対応できます。
たとえば「この靴の写真は富士山登山に使える？」という質問にも答えられる可能性があります。
補完関係の整理
| 床材の種類 | 得意なこと | 苦手なこと | 役割 |
|---|---|---|---|
| BERT | 文章の文脈理解 | 多言語や画像 | 検索の基盤 |
| MUM | 多言語・画像も理解 | 実装はまだ限定的 | 検索の拡張 |
SEOへの影響
BERT以降のSEOでは「検索意図に沿った記事」が評価されるようになりました。
単にキーワードを詰め込むだけでは不十分で、読者が本当に知りたいことを自然に伝えることが求められています。
意図理解を重視したコンテンツ設計
ユーザーが「なぜ検索したのか」を考え、その答えを明確にする記事が必要です。
たとえば「BERTとは」と検索した人には「専門用語を噛み砕いた説明」が最も価値のある情報になります。
FAQや会話調検索に対応
「〜のやり方」「〜の違いは」など自然な質問形式の検索が増えています。
記事内にFAQを入れると検索結果に表示されやすくなります。
構造化データや内部リンクとの連動
記事にFAQやHowToスキーマを設定すると、検索エンジンが内容を正しく理解しやすくなります。
また、関連ページに内部リンクを張ることで、サイト全体の評価を高められます。
よくある質問
BERTは検索順位を直接決めるのか
BERT自体が順位を決めるわけではありません。
検索意図を理解する仕組みであり、結果として役立つ記事が上位に出やすくなるのです。
BERTとChatGPTの違いは
BERTは文章を理解するモデル、ChatGPTは文章を作り出すモデルです。
目的が違うので混同しないようにしましょう。
BERT対応で記事を作り直す必要はあるか
全面的に作り直す必要はありません。ただし検索意図に合っていない記事は改善したほうが効果的です。
中小サイトが優先すべきことは
検索意図を押さえた記事作成とFAQの追加、構造化データの設定が特に有効です。
まとめ
BERTはGoogle検索に「文脈を理解する力」を与えた画期的な技術です。
これにより検索体験はより自然で便利になり、SEOも「キーワードから意図理解」へと方向転換しました。
これから記事を書くときは、単なる言葉の説明ではなく「なぜ知りたいのか」「どんな場面で役立つのか」を意識すると、BERT時代に合ったコンテンツになります。
参考文献
* Google｜BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding [https://arxiv.org/abs/1810.04805](https://arxiv.org/abs/1810.04805)
* Google The Keyword｜Understanding searches better than ever before [https://blog.google/products/search/search-language-understanding-bert/](https://blog.google/products/search/search-language-understanding-bert/)
* Search Engine Journal｜How Google Uses BERT in Search [https://www.searchenginejournal.com/google-bert/](https://www.searchenginejournal.com/google-bert/)
