人の検索について

原文の記事の投稿日: 2012 年 10 月 4 日 (木曜日)

このブログ投稿では、SharePoint Server 2013 での人の検索に関する新機能の一部をご紹介します。また、今後の投稿で、最新のスクリーン ショットを含めて各機能をさらに詳しく説明し、追加のトピックも取り上げます。

クエリ ルール

クエリ ルールを使用することで初めて、人の検索が孤立状態ではなくなり、コアの結果と統合されます。ユーザーは、人の検索結果をドキュメントの結果と合わせて見ることができ、包括的な人の検索を経験するためのエントリ ポイントとしてドキュメントの結果を使用できます。たとえば "Garit Vaargas" を検索すると、正しい結果である "Garret Vargas" が見つかり、Garret に関する追加情報が提示されます。ユーザーは、検索ナビゲーションを使用して、人の検索を始めとするさまざまな検索機能を切り換えることもできます。

 

人の名前、場所、電話番号など、人の検索での対象設定済みの種類のクエリについて、検索機能を向上させるのにもクエリ ルールを使用しました。たとえば、場所を指定して人を検索する場合、"Operations London" で検索すると、運用部門に所属しているか運用プロジェクトに参加している人で、かつロンドンで働いている人が返されます。

 

次の図は、ドキュメントの結果と合わせて人の結果が表示されている、名前のクエリ ルールの例を示しています。ユーザーは、クエリ ルールのタイトルをクリックするか、検索ナビゲーションを使用することで、人の検索の全機能を使用できます。

ドキュメントの結果と合わせて人の結果が表示されている、名前のクエリ ルールの例

次の図は、場所のクエリ ルールの例を示しています。"Garret London" を検索すると、ロンドンで働くすべての人が返されます。

場所のクエリ ルールの例
 

別の投稿で、私たちが各ルールをどのように設計したのか、また管理者がどのようにカスタマイズできるのかについて詳しく説明します。

専門知識の検索

エンド ユーザーは一般に、領域の専門家 (SME)、ドメイン所有者、または問題に関する連絡窓口 (POC) を見つけるために人の検索を使用します。これまで、ユーザーが領域の専門家であるかどうかの特定には、ユーザーが自分の個人用サイトのプロフィールを編集する必要がありました。しかし、これでは社内のすべての従業員がきちんとプロファイルを管理するかどうかに依存することになります。このため、このリリースでは、専門知識の検索機能を既定でユーザーに提供することに注力しました。つまりどういうことかと言うと、SharePoint での検索で現在利用できるドキュメント (Word、PowerPoint、および PDF) を使用して、ドキュメント作成者を専門家として特定するようにしました。ドキュメント作成者は、そのドキュメントで言及されているコンテンツの専門家として特定されます。また、専門知識の検索で使用されたドキュメントの一部をホバー パネルに表示します。

 

次の図は、"packaging project" を検索して得られた、専門知識の結果のブロックを示しています。

専門知識の結果の例
専門知識のブロック内の結果をポイントすると、ホバー パネルが表示され、関連性の高い結果としてその人を特定するのに使用されたドキュメントのサブセットが表示されます。次の図では、"packaging projects" に関連性の高い結果として Dorena が表示されています。これは、この女性がこのトピックについて複数の関連ドキュメントを作成しているからです。

専門知識の結果の例 2

名前の候補

名前の候補は、このリリースで私が最も気に入っている機能の 1 つです。この機能を使用して、人を名前で検索するためのシンプルで簡単、直感的な検索方法を導入しました。単語のホイール機能は、1 文字または数文字を入力するとその文字 (文字列) で始まるすべての名前が表示される機能であり、プロファイル データベース内のすべての名前について利用できるので、結果として人のインデックスでも使用できます。この機能は、名前の完全一致のほか、名前のあいまい一致もサポートします。名前のあいまい一致では、耳で聞いたことによるスペル違いや入力ミスなど、スペルが似ているが完全一致ではないものが含まれます (例として以下の 2 番目のスクリーン ショットをご覧ください) 。

名前の候補の例

次の図は、あいまい一致の動作の例を示しています。"numan" を検索すると、"Belinda Newman" の結果が候補として提示されます。
あいまい一致の動作の例

あいまい一致機能の詳細に関する今後の投稿にご注目ください。また、ご感想をコメントでお知らせください。

 

これはローカライズされたブログ投稿です。原文の記事は、「Introducing People Search」をご覧ください。