【ITニュース解説】Building Altus 4: Why I Created an AI-Enhanced MySQL Search Engine (Instead of Just Using Elasticsearch)

今日のITニュースで取り上げるのは、多くのシステム開発者が直面する「検索機能の課題」とその新しい解決策についてだ。私たちが日々利用するウェブサービスやアプリケーションには、膨大な情報の中から目的のものを素早く見つけ出す検索機能が不可欠だが、これを高度に実現するのは意外と難しい。

多くのアプリケーションで使われるMySQLデータベースの標準的な検索方法である「LIKEクエリ」は、キーワードの部分一致を探すもので、処理が遅く、柔軟性に欠けるという問題がある。例えば、「最近のプレミアムな注文を見つけて」と入力しても、データベースに「プレミアム」という言葉がそのまま存在しない場合、何もヒットしないといった不満がユーザーから寄せられることがよくある。このような状況の一般的な解決策は、Elasticsearch（エラスティックサーチ）という専門の検索エンジンシステムを導入することだった。

しかしElasticsearchは非常に高性能で多機能である反面、多くのアプリケーションにとってはその性能が「過剰」である場合がある。これを導入するということは、既存のMySQLデータベースとは別に新しい検索専用のシステムを準備し、設定し、継続的に管理する必要がある。MySQLとElasticsearchの間でデータを常に最新の状態に保つ仕組みを構築したり、チーム全員がElasticsearchの使い方を学習したり、運用にかかるコストや手間も増大したりと、多くの複雑さを招くことにつながる。開発者は、検索機能のためにこれほどの複雑さを受け入れるべきか、常に悩まされてきた。

そこで開発されたのが「Altus 4」という新しいシステムだ。これは、既存のMySQLデータベースをそのまま使いながら、AIの力を借りて検索機能を大幅に賢くする、いわば「AIで強化されたMySQL検索エンジン」である。Altus 4の基本的な考え方はシンプルで、「既存のデータ構造を変えることなく、MySQLの検索をもっと賢くできないか？」という発想から生まれた。

Altus 4を導入すると、従来のキーワードによる検索だけでなく、「意味」を理解した検索ができるようになる。例えば、ユーザーが「高品質なコーヒー製品を探す」と入力した場合、Altus 4はAIの助けを借りて、単に「高品質なコーヒー」というキーワードを含むデータを探すだけでなく、「高級エスプレッソ豆」や「職人による焙煎コーヒー」といった、意味的に関連性の高い情報も検索結果に含めてくれる。これは、キーワードが完全に一致しなくても、ユーザーが本当に探しているであろうものを見つけ出すことができるという点で、非常に大きな進歩だ。

技術的な側面を見ると、Altus 4はあなたのアプリケーションとMySQLデータベースの間に位置し、検索を強化する複数の層で構成されている。「データベースサービス層」は複数のMySQLデータベースに接続し、既存の全文検索インデックスを認識して、データベースへの接続を効率的に管理する。「AIエンハンスメント層」はOpenAIというAIサービスと連携し、自然言語処理という技術を使ってユーザーの検索クエリの意味を深く理解する。これにより、検索結果の関連性（どれだけユーザーの意図に合致しているか）が大きく向上する。そして「検索オーケストレーション層」が、複数のデータベースから得られた結果をまとめ、重複を排除し、最終的なランキングを決定して表示する仕組みだ。

この「意味を理解する検索（セマンティック検索）」は、次のような仕組みで実現されている。Altus 4は、ユーザーの検索クエリを受け取ると、AIを使ってそのクエリを数値の並び（これを「埋め込み」と呼ぶ）に変換する。この埋め込みは、クエリの意味的な特徴を数学的に表現したものだ。データベース内の情報もあらかじめ同様に埋め込みに変換しておくことで、検索時にクエリの埋め込みとデータベース内の情報の埋め込みを比較し、数値的に近いもの、つまり意味的に似ているものを見つけ出すことができる。最終的には、この意味的な類似度による結果と、従来のキーワード一致による結果を組み合わせて、最も関連性の高い情報をユーザーに提示するのだ。

具体的な利用例として、あるECサイトへの導入事例が紹介されている。そのサイトは数万点の商品を扱い、ユーザーは「コーヒー好きへの50ドル以下のプレゼント」といった自然な言葉で検索していた。既存のMySQL環境を変更したくないという要件があった中で、Altus 4を導入した結果、わずか30分という短いセットアップ時間で導入が完了し、検索の関連性が60%も向上したという。Elasticsearchのようなシステムを導入する場合は数週間かかるような作業が、Altus 4ではごく短時間で、しかもシステムのダウンタイムなしに実現できた点は特筆すべきことだろう。運用にかかる手間も最小限に抑えられている。

Altus 4は、従来のMySQLの「LIKEクエリ」検索と、Elasticsearchのような専門検索エンジンのちょうど中間に位置するようなメリットを提供する。セットアップはMySQLの標準機能と同じくらい速く、Elasticsearchのような大規模なインフラ変更は不要だ。それでいて、Elasticsearchが得意とするセマンティック検索や自然言語検索といった高度な機能を利用できる。運用面でも複雑性が低く、複数データベースを横断した検索も簡単に実現できる点が強みだ。コスト面でも、Elasticsearchに比べて大幅に抑えられることが多い。

このような特徴から、Altus 4は、既存のMySQLアプリケーションの検索機能を改善したい場合や、Elasticsearchの複雑さを避けたい開発チーム、ユーザーが自然な言葉で検索するようなSaaSアプリケーションやECサイト、あるいは社内ツールや試作段階のプロジェクトなど、幅広い場面で非常に適している。しかし、毎秒数百万件もの超大規模な検索が必要な場合や、検索以外の複雑なデータ集計機能が必須な場合、あるいは既にElasticsearchのシステムに投資し、それを使いこなしているチームには、必ずしも最適な選択肢ではないかもしれない。ごくミリ秒単位での応答速度が求められるような、極限のパフォーマンスが必要な場合も、代替案を検討する余地がある。

Altus 4の開発過程では、いくつかの技術的な課題にも直面したという。例えば、異なる複数のMySQLデータベースへの接続を効率的に管理するため、独自の接続プール管理ロジックが実装された。また、AIサービスには利用回数に制限（レート制限）があるため、多くの検索リクエストがあった場合にそれらをまとめて処理し、制限を超えないようにする「バッチ処理」の仕組みも組み込まれている。さらに、従来のキーワードによる全文検索のスコアと、AIによる意味的な類似度スコアをどのように組み合わせ、最も適切な検索結果の順序（ランキング）を決定するかは、多くの試行錯誤を要する重要な課題だった。これらの課題を解決することで、Altus 4は実用的な検索エンジンとして機能している。

今後の展望としては、より高度な意味検索を実現する「ベクトルデータベース」との連携や、リアルタイムでの検索インデックス更新を可能にする「Webhook（ウェブフック）」のサポート、そして高度な分析ダッシュボードの開発などが計画されている。将来的には、トラフィックに応じて自動でシステムの規模を調整する「オートスケーリング」機能や、ユーザーの行動履歴に基づいて検索結果をパーソナライズする機械学習機能、さらに英語以外の多言語対応なども視野に入れているという。

Altus 4は、Apache 2.0ライセンスのもとで完全にオープンソースとして公開されており、開発者が自身の直面する問題の解決策として作ったものが、広くコミュニティで活用され、さらに改善されていくことを期待している。

結論として、Altus 4は、複雑なElasticsearchのようなシステムに移行することなく、既存のMySQLデータベース環境で高度なAI強化型検索を実現するための強力な選択肢となる。これにより、多くの開発チームは、インフラの追加やデータ同期の苦労なしに、ユーザーが本当に求める「賢い検索」を迅速に提供できるようになるだろう。これは、いわゆる「必要十分な」ソリューションが、しばしば過度に複雑な代替案よりも優れていることを示していると言える。