Google、人間のように学習を積み上げるAIを開発
AIベースの新アルゴリズム“RankBrain”をGoogleが導入済み、SEOはどう対応すべきか？
[レベル: 上級] RankBrain（ランクブレイン）と呼ぶ、AI (Artificial Intelligence: 人工知能) をベースにしたアルゴリズムをGoogleは数か月前から導入しているそうです。 Googleのシニア・サーチ・サイエンティストのGreg Corrado（グレッグ・コラード）氏が、Bloombergによるインタビューのなかで明らかにしました。 RankBrainの導入によって、ユーザーの検索クエリをより的確にGoogleは解釈できます。 RankBrainとは インタビューからわかるRankBrainの特徴をまとめます。 通常のアルゴリズムはGoogleのエンジニアがコードを書いて完成させます。 改良、改善するにはコードの修正が必要です。 自ら変化することはありません。 しかしRankBrainはAIがベースになっていて、学習していきます。 すなわち僕たち人間
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グーグルのバグ予測アルゴリズムを実装したツール「bugspots」、オープンソースで公開
ソースコードのなかでバグが多いのは、より高頻度に、かつ最近になって集中的に直している部分。これが、グーグルで採用された「バグ予測アルゴリズム」であることを、先月の記事「グーグルはコードの品質向上のため「バグ予測アルゴリズム」を採用している」で紹介しました。 そのバグ予測アルゴリズムを実装したツール「bugspots」がオープンソースとして公開されています。 gitのレポジトリを分析 bugspotsはRubyで記述されており、gitのレポジトリから履歴を読み込んで分析し、どのモジュールにバグが含まれている確率が高いかを示してくれます。 以下のようにインストールして実行（説明ページから引用）。 $> gem install bugspots $> git bugspots /path/to/repo $> git bugspots . # (in current git directory)
グーグルはコードの品質向上のため「バグ予測アルゴリズム」を採用している
グーグルでは、社内のプログラマによって作り出される大量のコードの品質を保つため、チェックイン前にユニットテストとコードレビューが行われているそうです。しかし、コードが大量になってくると、ユニットテストやレビューをすり抜けるバグも少なからず発生します。 そこでコードの品質をさらに高めるために、グーグルでは「バグ予測アルゴリズム」を採用。バグがありそうな部分をレビュアーにアドバイスする仕組みを採用したとのこと。 そのバグ予測アルゴリズムとはどんなものなのか。Google Engineering Toolsブログに投稿されたエントリ「Bug Prediction at Google」（グーグルにおけるバグ予測）で説明されています。 ソースコードの修正履歴を基に予測 コードの中にバグがありそうな箇所を分析する手法としては、「ソフトウェアメトリクス」がよく用いられます。これはコードを静的に分析して、
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