検索システム 実務者のための開発改善ガイドブック
打田智子・古澤智裕・大谷 純・加藤 遼・鈴木翔吾・河野晋策 共著ラムダノート360ページISBN 9784908686139
Zenn・Qiitaなどの6記事で紹介され、全期間では同率120位(言及のある1,753冊中、時点)。
- 紹介記事
- 6件
- 媒体別
- Zenn 2・Qiita 3・企業テックブログ 1
- 初めての紹介
- 最新の紹介
この本を選ぶ前に
- 対象読者
- 検索システムの実装を知りたい人 根拠: [2024年版] 読んでよかった本の紹介
- 出版年
- (約4年前)
- 代わりの本
アルゴリズムタグで、この本より新しく紹介記事の多い本
対象読者・難易度・注意点は、紹介記事の内容をもとにAIがまとめたものです(根拠記事へのリンクつき)。出版年・順位・代わりの本は書誌と集計データから出しています。
この本の前後に読まれている本
紹介記事が「この本の前に」「この本の次に」と読む順番を書いた本です。件数はその順番を書いた記事の数で、並べただけの記事は数えていません。
この本の次に読まれた本
- 大規模言語モデル入門 記事1本
「私が読んでよかったと感じた順番は、次のような流れです。」
Zennの記事(2026年)
紹介の推移
2023年上期から2026年上期までの7期のうち3期で紹介されています。直近の2026年上期は紹介がありませんでした(本を紹介した記事は93記事)。
数値を表で見る
| 期間 | この本 | 全体 | 割合 |
|---|---|---|---|
| 2026年上期 | 0記事 | 93記事 | 0% |
| 2025年下期 | 0記事 | 137記事 | 0% |
| 2025年上期 | 0記事 | 127記事 | 0% |
| 2024年下期 | 3記事 | 160記事 | 2% |
| 2024年上期 | 0記事 | 120記事 | 0% |
| 2023年下期 | 1記事 | 132記事 | 1%未満 |
| 2023年上期 | 1記事 | 93記事 | 1% |
「全体」は、その期に公開され、いずれかの本を紹介した記事の数(ZennとQiitaへの同時投稿は1本と数える)。
紹介している記事
いいね数順 · 6件記事ごとの説明は、記事本文のうちこの本に触れた部分をAIが要約したもので、筆者の原文ではありません。
- SE 2年目で読んだ技術書45冊+α Qiita · BinomialSheep · · いいね 282
検索システムを概観でき、次に読む本への案内も丁寧だと評価している。転置インデックスやテキスト解析についてコードレベルの詳しい解説がある一方、要件定義や運用も扱い、検索結果の改善や機械学習を使ったランキングでは複数の手法が詳しく紹介されているとしている。こうした幅広い内容から、検索システムについて多くを学べたという。
- 自称テックリードを支える技術書Top10 Qiita · HrsUed · · いいね 12
Sansanで情報検索技術を使うサービスを開発する中、理論的背景を体系的に学ぶため、Elasticsearchの資料に続いて本書を読んだとしている。転置インデックスやポスティングリスト、TF-IDFに基づくランキング、検索結果の評価、クエリ拡張・緩和を学び、実務に応用できる知見を得たと評価している。日本語の情報検索書籍では、2020年以降に出版された中でソフトウェアエンジニア向けに実践的な本は少ないとし、本書を通じて「情報検索 :検索エンジンの実装と評価」へ進めたと述べ、多くのバックエンドエンジニアに勧めている。
- 初学者が検索システム開発チームに挑むにあたり、参考にした書籍・動画まとめ Zenn · abe · · いいね 5
- Webエンジニア1年目で取り組んだ教材53選を振り返る Qiita · とも · · いいね 3
2年目のうちに読破したい技術書の一つとして本書を挙げている。1年目は幅広く知識をインプットしてきたが、2年目は実践的な学びやアウトプットに軸足を移しつつ、技術書も読みたいとしている。特に検索アルゴリズムは今後の業務でも使う知識になると考え、早めに学習したいと述べている。
- [2024年版] 読んでよかった本の紹介 Zenn · しゅんそく · · いいね 2
検索システムの実装を知りたい人に勧めている。とりわけ、検索システムがなぜいわゆる転置インデックスを使うのか疑問に思った人には、その疑問へのちょうどよい答えになると評価している。また、本書を見ながら実際に自分で一度実装した経験を挙げ、手を動かして実装すれば内容を忘れないと述べている。
- 「検索システム」の輪読会を開催しました! 企業テックブログ · スタンバイ ·
筆者のスタンバイ社では、ラムダノート社の本書を使って全12章の社内輪読会を約3ヶ月、週1回1時間で行った。検索システムの開発に必要な体系的知識を学べる本として選び、事前に読んでディスカッションする形式にした。業務のプロダクトに結びつけた議論ができた一方、後半はアルゴリズムや機械学習など専門的な内容が増え、1時間では深い議論が難しかったとしている。
この本について
全文検索エンジンを使う検索システムの構築と改善を、基礎技術から運用・評価まで扱う実務ガイドである。構築を検討する人や、運用中のシステムを改善したい人を対象に、転置インデックスの構造と検索の流れ、英語・日本語などのテキスト解析、ポスティングリストの走査、TF-IDFなどによるランキングを説明する。データの入手、コンテンツ抽出・加工と登録、検索画面やクエリ処理の設計に続き、プロジェクトの計画・実行・運用、オフライン・オンライン評価と課題発見を扱う。さらに、クエリ提案、ドメイン理解の支援、検索結果のクラスタリング、クエリ書き換え、利用者のフィードバック、探索的検索の評価を取り上げ、機械学習によるランキングでは特徴量や関連度、実サービスでの適用上の注意点まで説明する。
楽天ブックスの商品説明、版元ドットコムの目次と紹介記事をもとにAIが要約したものです。原文の転載ではありません。
目次(主な章)
出典: 出版社の書籍ページ (章の見出しのみ)
- 第1章 イントロダクション
- 第I部 検索エンジンの基礎
- 第2章 検索エンジンのしくみ
- 第3章 テキスト解析
- 第4章 ポスティングリストの走査とランキングのアルゴリズム
- 第5章 検索エンジンへのデータ登録
- 第6章 検索インターフェースと検索クエリの処理
- 第II部 より高度な検索システムにむけて
- 第7章 よい検索とは
- 第8章 検索システムプロジェクトの始め方
- 第9章 検索システムの評価と課題の発見
- 第10章 クエリ提案とドメイン理解の支援
- 第11章 検索を成功させるための支援
- 第12章 検索結果のランキング