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KonaSearch™とは

KonaSearchは、AppExchange認定のアプリケーションです。Salesforce®上のあらゆるデータを全文検索でき、関連性に基づいて結果を瞬時に表示します。つまり、Googleと同様、検索キーワードと最も関連性の高いものから表示します。KonaSearchは、Salesforceのオブジェクトのみならず、Microsoft SharePoint®などの外部データソースに対しても共通の関連性スコアを適用し、検索結果を関連性スコア順に一緒に表示します。

現行リリースは、Sales Cloud、Service Cloud、Community Cloud、Salesforce Platformアプリケーションに対応しています。あらゆるサイズの添付、Chatterファイル、記事、ドキュメントの全文検索が行えるほか、全オブジェクトの全フィールドを参照することができます。

KonaSearchなら、マルチクラウド環境において多面的な情報を1つの画面で参照できます。Salesforce内の関連する情報を一元的に俯瞰できるほか、外部の別のアプリケーション内の情報を参照するために、いちいち移動する必要はありません。キーワード検索する場合、統合検索 (Federated Search) のように、結果がソース別に個別に表示されるのではなく、全コンテンツを単一のインデックスで検索するので、共通の関連性スコアの下、1つの結果セットを生成します。

KonaSearchの特長

日々の営業、サービス、カスタマーサポート業務において、連絡先、ケース、Chatterフィード、ナレッジ記事や資料探しに不必要な時間を取られていませんか?ある調査によれば、ナレッジワーカーは、年間最大6週間分の時間を情報探索に費やしているとのことです。年間6週間分の時間を、営業活動に費やしたり、サービスコールの時間を12%削減したりできることを想像してみてください。

KonaSearchが、Salesforceのユーザの皆さんのSalesforce利用効率向上をお手伝いをいたします。ユーザは、各人の業務に応じ、多面的な情報を一元的に参照でき、必要に応じキーワード検索することで瞬時に欲しい情報を得ることができます。また、外部システム上の情報もコネクター経由で取り込め、Salesforce上のデータと関連付けて参照したり、全文検索して瞬時に結果を得ることができます。KonaSearchはインストールが容易で、用途に応じた情報参照画面を作成できます。

KonaSearchは、Selesforceの複数のOrgのデータ、外部データソースのデータなど、マルチクラウド環境上のコンテンツを単一の検索インデックスにインデックス化します。データソースを問わず全てのデータに対し、共通の検索メタデータ、検索関連性モデル、スコアリング、ファセット、辞書が適用され、完全に統合化された結果が得られます。

セキュリティと認証

KonaSearchは独自の認証アーキテクチャを採用しています。Salesforceのお客様に信頼していただける、セキュアな環境を確保したアーキテクチャです。正確性・信頼性・一貫性のある検索体験を実現するため、インフラストラクチャ全体に冗長性とフォールトトレランスを実装しています。KonaSearchは、Fortune 500企業のお客様にとって前提条件となる情報セキュリティー監査 (InfoSec) を受けています。

KonaSearchのスケーラブルモデルは、大量のコンテンツボリュームに対しても、正確な検索結果数、動的ファセット、瞬時の応答時間を実現します。KonaSearchは、Salesforceのすべてのパーミッションモデルをサポートし、ユーザ権限、ロール階層や共有ルール及び権限セット等の設定がそのまま実現されるので、新たな設定は不要です。KonaSearchは、Salesforceのパーミッション情報をインデックス化し、クエリ時に1回のパスだけで処理してしまいます。これにより、クエリ結果が瞬時に得られ、1億件を超えるレコードを持つお客様にもスピードとスケールをご提供できるのです。

製品の詳細

高度なクエリ言語

検索クエリ言語は、検索可能な単語の存在以上に重要です。例えば、Googleが提供するAdvanced Searchを使用すると、検索に条件が指定できると、クエリがさらに強力になることがわかります。KonaSearchは、検索ボックスに検索用語とともに条件文を記述することができます。

検索クエリ言語は、検索可能な単語の存在以上に重要です。例えば、Googleが提供するAdvanced Searchを使用すると、検索に条件が指定できると、クエリがさらに強力になることがわかります。KonaSearchは、検索ボックスに検索用語とともに条件文を記述することができます。

入れ子表現可能なブール論理式

AND, OR, |, -, () : Acme AND (Einstein OR Lightning) -partner

”ACME”および”Einstein”または”Lightning”を含むが、”Partner”は含まないオブジェクトをヒットします。意識されてないかもしれませんが、検索クエリに複数の単語入力するたびに、AND論理式を記述していることになります。単語を区切るスペースは、”White AND House”のANDに相当します。マイナス記号を使うと、結果から指定した単語を除外できます。

AND, OR, |, -, () : Acme AND (Einstein OR Lightning) -partner

”ACME”および”Einstein”または”Lightning”を含むが、”Partner”は含まないオブジェクトをヒットします。意識されてないかもしれませんが、検索クエリに複数の単語入力するたびに、AND論理式を記述していることになります。単語を区切るスペースは、”White AND House”のANDに相当します。マイナス記号を使うと、結果から指定した単語を除外できます。

ワイルドカード

Power?

“Powers”はヒットしますが、”Powerson”はヒットしません。

Power*

“Powers”と”Powerson”の両方をヒットします。

複数文字を表すワイルドカード’*’と単一文字を表すワイルドカード’?’ は、単語の中程または末尾に挿入できます。名前の一部しか覚えていない場合に有効です。

Power?

“Powers”はヒットしますが、”Powerson”はヒットしません。

Power*

“Powers”と”Powerson”の両方をヒットします。

複数文字を表すワイルドカード’*’と単一文字を表すワイルドカード’?’ は、単語の中程または末尾に挿入できます。名前の一部しか覚えていない場合に有効です。

フィールドに対する検索

Field:search | Name:Smith OR City:Boston

Nameフィールドに”Smith”、Cityフィールドに”Boston”を含むオブジェクトをヒットします。デフォルトでは、KonaSearchは全フィールドを検索しますが、特定のフィールドだけを検索対象にしたいのであれば、そう指定することもできます。たとえば、会社名のみに対する検索を実行ます。

Field:search | Name:Smith OR City:Boston

Nameフィールドに”Smith”、Cityフィールドに”Boston”を含むオブジェクトをヒットします。デフォルトでは、KonaSearchは全フィールドを検索しますが、特定のフィールドだけを検索対象にしたいのであれば、そう指定することもできます。たとえば、会社名のみに対する検索を実行ます。

日付と数値

ProductX created:[2011-01-01 TO 2011-03-31]

2011年第1四半期に作成された、”ProductX”を含むすべてのオブジェクトがヒットします。日付をテキストではなく日付として扱うことで、範囲、未満、以上などの条件文を用いて検索できます。また、検索用語の中に日付を含めることもできます。

Employees:>200

Employeesフィールドに定義された従業員数200名以上のすべてのオブジェクトをヒットします。数字をテキストではなく数値として扱うことで、範囲、未満、以上などの条件文を用いて検索できます。また、3は12より小さい数値と認識され、12より前になります。

ProductX created:[2011-01-01 TO 2011-03-31]

2011年第1四半期に作成された、”ProductX”を含むすべてのオブジェクトがヒットします。日付をテキストではなく日付として扱うことで、範囲、未満、以上などの条件文を用いて検索できます。また、検索用語の中に日付を含めることもできます。

Employees:>200

Employeesフィールドに定義された従業員数200名以上のすべてのオブジェクトをヒットします。数字をテキストではなく数値として扱うことで、範囲、未満、以上などの条件文を用いて検索できます。また、3は12より小さい数値と認識され、12より前になります。

検索用語の強調

HIPAA^200 regulations

“HIPAA”と”regulations”を含むオブジェクトをヒットしますが、”HIPAA”の関連性が強調された結果となります。頻繁に使用されることはありませんが、いくつかの検索用語のうち1つを強調したい場合に便利です。

HIPAA^200 regulations

“HIPAA”と”regulations”を含むオブジェクトをヒットしますが、”HIPAA”の関連性が強調された結果となります。頻繁に使用されることはありませんが、いくつかの検索用語のうち1つを強調したい場合に便利です。

ユーザフレンドリー

KonaSearchは、クエリと、それが検索しているコンテンツの両方を分析し、両者間で最も良く一致するようクエリを調整して、寛容性のある環境を提供します。KonaSearchは、オブジェクトがどこかにあることだけわかっている場合に「結果が見つかりませんでした」というエラーを回避しつつ、スペル訂正、フレーズ検出、同義語拡張などのテクニックを使うことで最も関連性の高い結果のみをユーザに提供します。

KonaSearchは、クエリと、それが検索しているコンテンツの両方を分析し、両者間で最も良く一致するようクエリを調整して、寛容性のある環境を提供します。KonaSearchは、オブジェクトがどこかにあることだけわかっている場合に「結果が見つかりませんでした」というエラーを回避しつつ、スペル訂正、フレーズ検出、同義語拡張などのテクニックを使うことで最も関連性の高い結果のみをユーザに提供します。

オートコンプリーション

KonaSearchは、検索されたコンテンツに、スペルが異なり、現在入力している単語より多くの検索結果数をもつ単語を見つけると、クエリを調整するようユーザーに依頼します。これは、基本的な単語から名前まで、あらゆるテキストが対象となります。

KonaSearchは、検索されたコンテンツに、スペルが異なり、現在入力している単語より多くの検索結果数をもつ単語を見つけると、クエリを調整するようユーザーに依頼します。これは、基本的な単語から名前まで、あらゆるテキストが対象となります。

スペル修正

KonaSearchは、検索されたコンテンツに、スペルが異なり、現在入力している単語より多くの検索結果数をもつ単語を見つけると、クエリを調整するようユーザーに依頼します。これは、基本的な単語から名前まで、あらゆるテキストが対象となります。

KonaSearchは、検索されたコンテンツに、スペルが異なり、現在入力している単語より多くの検索結果数をもつ単語を見つけると、クエリを調整するようユーザーに依頼します。これは、基本的な単語から名前まで、あらゆるテキストが対象となります。

見出し語化されたトークン

検索している単語の文法的バリエーションである結果を検出するためのファンシーな用語です。これは、”単数形または複数形(末尾が複数形(’s’))であるか?”以上です。たとえば、KonaSearchは、”knives”を”knife”に読み替えます。

検索している単語の文法的バリエーションである結果を検出するためのファンシーな用語です。これは、”単数形または複数形(末尾が複数形(’s’))であるか?”以上です。たとえば、KonaSearchは、”knives”を”knife”に読み替えます。

個人辞書

KonaSearchは、クエリ内の重要な単語の同義語も検索することでクエリを拡張します。実際に「同義語」は、製品名のように会社固有の略語または用語である場合が多々あります。ですが、自分専用の用語を個人用辞書に追加できるので大丈夫です。

KonaSearchは、クエリ内の重要な単語の同義語も検索することでクエリを拡張します。実際に「同義語」は、製品名のように会社固有の略語または用語である場合が多々あります。ですが、自分専用の用語を個人用辞書に追加できるので大丈夫です。

フレーズ検出

KonaSearchは、自動的に1語以上あるクエリをフレーズとして解釈し、一覧で先頭に表示します。また単語を別々に検索し、順不同でクエリ内の全単語を含む結果を検出します。それでもなお結果が見つからない場合、KonaSearchは一部の単語を含む結果を返します。

KonaSearchは、自動的に1語以上あるクエリをフレーズとして解釈し、一覧で先頭に表示します。また単語を別々に検索し、順不同でクエリ内の全単語を含む結果を検出します。それでもなお結果が見つからない場合、KonaSearchは一部の単語を含む結果を返します。

ディープサーチ

テキストの分量が多い場合、KonaSearchはテキストのパターンを見つけることができます。これは、検索の域を超えた発見です。ユーザが情報を求めているというよりも、情報がユーザに何を言っているのかを伝えるのです。

テキストの分量が多い場合、KonaSearchはテキストのパターンを見つけることができます。これは、検索の域を超えた発見です。ユーザが情報を求めているというよりも、情報がユーザに何を言っているのかを伝えるのです。

エンティティ抽出

KonaSearchは、テキストから名詞と名詞句(固有名称)を抽出し、それらがどのくらいの頻度で用いられているかを伝えます。たとえば、どの製品またはどの機能が、eメールやサポートレコードの中で言及されているかを知りたい場合に非常に便利です。

KonaSearchは、テキストから名詞と名詞句(固有名称)を抽出し、それらがどのくらいの頻度で用いられているかを伝えます。たとえば、どの製品またはどの機能が、eメールやサポートレコードの中で言及されているかを知りたい場合に非常に便利です。

キーフレーズ抽出

KonaSearchは、検索されたコンテンツの残りの部分から、一片の情報を最も明確に区別するフレーズをその情報から抽出できます。すなわち、コンテンツの大部分で共通して見られるフレーズは、これに該当しません。これは、多くの検索結果が出てくるような一般的トピックを検索したり、ある製品名に関する契約書を検索し、契約書間の相違点を知りたい場合に非常に便利です。

KonaSearchは、検索されたコンテンツの残りの部分から、一片の情報を最も明確に区別するフレーズをその情報から抽出できます。すなわち、コンテンツの大部分で共通して見られるフレーズは、これに該当しません。これは、多くの検索結果が出てくるような一般的トピックを検索したり、ある製品名に関する契約書を検索し、契約書間の相違点を知りたい場合に非常に便利です。

ファセットによる絞り込み

検索ボックスは、何かを検出するには優れたユーザインターフェイスですが、エンティティ抽出、キーフレーズ抽出、センチメント分析などのテキスト解析テクニックに関していえば、ファセットモデルの方が優れています。ファセットは、検索結果を絞り込むためにクリック可能な、類似したトピックの単語の一覧を表示する便利な機能です。「ファセット」はトピックであり、同じ検索結果に対して複数のファセットを持つことができます。最低1つのレコードを持つ値のみが表示されます。例えば、ProductXを検索すると、検索結果からファセットが、西地区に200名、中央地区に150名、東地区に300名の顧客が存在することを示します。中央地区をクリックすると、ProductXに関する結果150レコードのみが表示されます。KonaSearchは、オブジェクトのタイプと所有者のファセットを自動的に作成するよう設定されています。

検索ボックスは、何かを検出するには優れたユーザインターフェイスですが、エンティティ抽出、キーフレーズ抽出、センチメント分析などのテキスト解析テクニックに関していえば、ファセットモデルの方が優れています。ファセットは、検索結果を絞り込むためにクリック可能な、類似したトピックの単語の一覧を表示する便利な機能です。「ファセット」はトピックであり、同じ検索結果に対して複数のファセットを持つことができます。最低1つのレコードを持つ値のみが表示されます。例えば、ProductXを検索すると、検索結果からファセットが、西地区に200名、中央地区に150名、東地区に300名の顧客が存在することを示します。中央地区をクリックすると、ProductXに関する結果150レコードのみが表示されます。KonaSearchは、オブジェクトのタイプと所有者のファセットを自動的に作成するよう設定されています。