概要
検索とは、失われたもの、未知のもの、あるいは求めているものを探し出そうとする行為である。人間の活動（なくした物を見つける、あるテーマを調べる）にも、技術的な प्रक्रिया（メモリやウェブ上でデータを見つける）にも、組織的な活動（捜索・救助、法執行上の捜索）にも当てはまる。一般的には、より大きな範囲の中から特定の情報や物を意図的に見つけ出そうとするあらゆる प्रयासを指す。
種類と文脈
検索は複数の分野で現れ、それぞれ目的や制約が異なる。
- 日常的な検索: 物や情報を探すための身体的・思考的な行為で、ヒューリスティックや体系的な確認が用いられることが多い。
- 情報検索: 図書館や検索エンジンが行うように、問い合わせに合う文書やウェブページを見つけること。
- コンピューティングとアルゴリズム: 配列、木、ハッシュ表などのデータ構造から値を探し出すことを、形式的な手順で行う。
- 検索活動: 捜索・救助や法執行機関による捜索のように、手順上・法的な枠組みを伴う組織的な活動。
アルゴリズムと特徴
コンピューティングでは、検索アルゴリズムはデータの構造や必要な性能によって異なる。代表的な方法には、線形（逐次）検索、二分探索（整列済みデータに対して）、ハッシュを用いた照合がある。効率は計算量で表され、線形検索は通常 O(n)、二分探索は O(log n)、ハッシュ検索は平均 O(1) とされるが、最悪時の挙動は異なりうる。人工知能で使われるヒューリスティック探索やインフォームド探索は、ある状態が目標にどれだけ近いかの推定を手がかりに探索を導く。
情報検索とウェブ検索
情報検索システムは内容を索引化し、問い合わせに対して関連性の高い結果を素早く返せるようにする。ウェブ検索はさらに段階が増え、ページを集めるクローリング、信号を整理する索引化、関連度の高い順に並べるランキングが含まれる。関連性は、キーワード、文書構造、リンクのパターン、そして近年ではユーザー行動や機械学習モデルの影響も受ける。検索条件を絞り込むために、論理演算子やフィルターなどの演算子を使うこともある。
重要性と区別
検索は、膨大な情報空間や物理空間を移動する際の基盤となる。研究がしばしば体系的な調査と統合を含意するのに対し、検索は特定の物や答えを見つけることに重点がある。経済学や意思決定理論では、検索モデルが、よりよい選択肢を求めて探し続けるコストと期待される利益をどう釣り合わせるかを研究する。実際の場面では、速度、正確さ、プライバシー、そして個人データや財産に関わる検索における法的制限が重要になる。