12/12, 13 セミナー開催:『 KonaSearch によるデータ価値の最大化』 お申込み受付中!

30日間無料トライアル
全プランでお試しいただけます。

ユーザーあたりの価格設定

年間
¥28,800

セールス、管理、業務活動のコストを大幅に削減

KonaSearch™とは

KonaSearchは、関連性をベースとした、AppExchange認定のSalesforce®向けフルテキスト検索アプリケーションです。Googleのような一般的Web検索アプリケーションの関連性については、日頃使い慣れていることでしょう。KonaSearchは、Googleの「検索キーワードとの一致率が高いものから優先的に表示する」基本方針を、SalesforceのオブジェクトやMicrosoft SharePoint®などのその他の情報ソースに対して適用しており、単一で普遍的なSalesforce検索タブに結果を表示します。

現行リリース版では、あらゆるサイズの添付チャターファイル、記事、そしてドキュメントのフルテキストが検索対象となるほか、Sales Cloud™、Service Cloud™、Communities™、Force.com™アプリの全オブジェクトの全フィールドを対象に検索を行います。

KonaSearchなら、一度の検索で回答を得られます。また、Salesforce外の別のアプリケーション内の情報検索のために、Salesforceからログアウトする必要はありません。つまり、結果をソース別に一覧表示する必要がある横断検索ではなく、クラウドとオンプレミスの全コンテンツを検索し、1つの結果セットを生成する真の統合です。

Konaのメリット

連絡先、事例、チャターフィード、ナレッジ記事や資料探しに追われて、販売やサービス、カスタマーサポートを行う時間が徐々に失われています。ナレッジワーカーは、年間最大6週間分の時間を情報検索に費やしている事が示されています。年間6週間分の追加時間を、販売に費やしたり、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管理者のみなさんのSalesforce環境の利用率向上を図るお手伝いをいたします。ユーザーはいちいち管理者に頼らずに必要な情報を自分で探せます。また、他のシステムで情報を検索するために、Salesforceからログアウトする必要はありません。KonaSearchはインストールが容易で使いやすく、外部システムに接続しているため、別途自ら外部システムに接続する手間が省けます。

統合検索とは、全ソース(オンプレミスのSharePointデータを含む)のコンテンツを1つの共通インデックスにインデックス化することを指します。これには、データソースを問わず、全データ共通の、全検索メタデータ、関連性モデル、スコアリング、ファセット、辞書が含まれます。

セキュリティとパーミッション

当社のパーミッションアーキテクチャはユニークです。Konaは、Salesforceのお客様に信頼していただける安全な環境を確保するために、開発プロセスに重点的な投資を行ってきました。正確性・信頼性・一貫性のある検索体験を実現できるよう、当社のインフラ全体に冗長化機能とフォールトトレランス機能を搭載しています。当社はFortune 500企業のお客様にとって前提条件となる広範囲な企業、業務、情報セキュリティーの各監査を受けています。

Konaモデルは、大量のコンテンツボリュームでも、フル検索結果数、動的ファセット、超高速応答時間を実現します。Konaは、すべての役割階層や共有ルール及びパーミッションセットを含む、SFDC(Salesforce.com )パーミッションモデル全体をサポートします。KonaSearchは、クエリを使用して検索インデックス内のパーミッションを1回のパスで解決します。これにより、2秒以内でクエリ結果を獲得し、1億件超のレコードをもつようなクライアントにとって、スピードとスケールが達成されるのです。

製品の詳細

フル検索言語

検索クエリは、検索可能な単語のコレクションよりも検索範囲が大きくなります。Google検索が提供する「高度な検索」ダイアログを使用した場合、クエリを制限できるのであれば、クエリがよりパワフルであることがわかります。ダイアログはアプローチの1つです。もう1つのアプローチは、言語のように、検索ボックスに単語と一緒に限定条件を入力することです。これがKonaSearchです。

検索クエリは、検索可能な単語のコレクションよりも検索範囲が大きくなります。Google検索が提供する「高度な検索」ダイアログを使用した場合、クエリを制限できるのであれば、クエリがよりパワフルであることがわかります。ダイアログはアプローチの1つです。もう1つのアプローチは、言語のように、検索ボックスに単語と一緒に限定条件を入力することです。これがKonaSearchです。

ネスト化したたブール論理
AND, OR, |, -, () : Acme AND (Einstein OR Lightning) -partner

たとえば、”ACME”および”Einstein”または”Lightning”について言及するものの、”Partner”については言及しないオブジェクトを検出します。自覚していないかもしれませんが、検索クエリに1語以上を毎回入力するたびに、実際に限定条件のついた検索クエリを記述していることになります。スペースは、”ホワイトANDハウス”のANDに相当します。マイナス記号を使うと、結果からノイズを簡単に除去できます。

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

たとえば、”ACME”および”Einstein”または”Lightning”について言及するものの、”Partner”については言及しないオブジェクトを検出します。自覚していないかもしれませんが、検索クエリに1語以上を毎回入力するたびに、実際に限定条件のついた検索クエリを記述していることになります。スペースは、”ホワイトANDハウス”のANDに相当します。マイナス記号を使うと、結果からノイズを簡単に除去できます。

ワイルドカード
Power?

“Powers”は検出しますが、”Powerson”は検出しません。

Power*

“Powers”と”Powerson”の両方を検出します。

複数文字のワイルドカード’*’と単一文字のワイルドカード’?’ は、単語の中程または末尾に挿入できます。名前の一部だけを覚えればいい場合に非常に便利です。

Power?

“Powers”は検出しますが、”Powerson”は検出しません。

Power*

“Powers”と”Powerson”の両方を検出します。

複数文字のワイルドカード’*’と単一文字のワイルドカード’?’ は、単語の中程または末尾に挿入できます。名前の一部だけを覚えればいい場合に非常に便利です。

フィールド固有検索
Field:search | Name:Smith OR City:Boston

名前フィールドに”Smith”、都市フィールドに”Boston”を含むオブジェクトを検出します。デフォルトでは、KonaSearchは全フィールドを検索しますが、1つのフィールドだけを検索対象にしたいのであれば、そうすることもできます。たとえば、会社名の中の1語を検索できます。

Field:search | Name:Smith OR City:Boston

名前フィールドに”Smith”、都市フィールドに”Boston”を含むオブジェクトを検出します。デフォルトでは、KonaSearchは全フィールドを検索しますが、1つのフィールドだけを検索対象にしたいのであれば、そうすることもできます。たとえば、会社名の中の1語を検索できます。

日付と数字
ProductX created:[2011-01-01 TO 2011-03-31]

2011年第1四半期に作成され、”ProductX”について言及する全オブジェクトを検出します。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、超などの条件の中で検索を実行できます。また、検索用語の残りの部分に日付を含めることもできます。

Employees:>200

(従業員フィールドに定義されるとおり)従業員200名以上を含む全オブジェクトを検出します。数字をテキストではなく数字として扱うことで、範囲、未満、超などの条件で検索を実行できます。また、3は12の後ではなく前になります。

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

2011年第1四半期に作成され、”ProductX”について言及する全オブジェクトを検出します。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、超などの条件の中で検索を実行できます。また、検索用語の残りの部分に日付を含めることもできます。

Employees:>200

(従業員フィールドに定義されるとおり)従業員200名以上を含む全オブジェクトを検出します。数字をテキストではなく数字として扱うことで、範囲、未満、超などの条件で検索を実行できます。また、3は12の後ではなく前になります。

用語バイアス
HIPAA^200 regulations

“HIPAA”と”regulations”を含むオブジェクトを検出しますが、”HIPAA”の関連性を倍増させます。頻繁に使用されることはありませんが、検索でいくつかの用語のうち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検出しますが、”HIPAA”の関連性を倍増させます。頻繁に使用されることはありませんが、検索でいくつかの用語のうち1つを強調したい場合に便利です。

ユーザー寛容性

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ーに提供します。

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ーに提供します。

自動提案

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だけをユーザーに提供します。

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だけをユーザーに提供します。

スペル調整

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。

基本形化

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。

個人用辞書

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。

テキスト分析

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。ユーザー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。ユーザー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。

固有表現抽出

KonaSearchは、テキストから名詞と名詞句を抽出し、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。

ファセットブラウジング

検索ボックスは、何かを検出するには優れたユーザーインターフェースですが、固有表現検出、キーフレーズ抽出、感情分析などのテキスト分析テクニックに関していえば、ファセットモデルの方がより優れています。ファセットは、検索結果のセット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に使用されるファンシーな用語です。「ファセット」はトピックであり、同じセットの結果について複数のファセットを持つことができます。最低1つの結果をもつ値のみが表示されます。例:ProductXを検索したところ、検索結果から、西地区に200名、中央地区に150名、東地区に300名の顧客がいることが自動的に判明しました。中央地区をクリックすると、ProductXに関する結果150件のみが表示されます。KonaSearchが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します。

検索ボックスは、何かを検出するには優れたユーザーインターフェースですが、固有表現検出、キーフレーズ抽出、感情分析などのテキスト分析テクニックに関していえば、ファセットモデルの方がより優れています。ファセットは、検索結果のセット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に使用されるファンシーな用語です。「ファセット」はトピックであり、同じセットの結果について複数のファセットを持つことができます。最低1つの結果をもつ値のみが表示されます。例:ProductXを検索したところ、検索結果から、西地区に200名、中央地区に150名、東地区に300名の顧客がいることが自動的に判明しました。中央地区をクリックすると、ProductXに関する結果150件のみが表示されます。KonaSearchが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します。