ミネアポリスに満月が昇り始める5時間17分前に私は生まれました。空はほぼ雲ひとつなく、外の気温は華氏46度でした。これらの情報は、インターネットの新しい「計算知識エンジン」であるWolfram Alphaのちょっとした小技に過ぎないことは認めざるを得ません。私がいつどこで生まれたかを伝えるだけで、Wolfram Alphaはこれらの詳細情報を導き出してくれたのです。しかし、このエンジンの未来、そして真の力は、サーバー上のあらゆる種類のデータを比較することにあります。
Wolfram Alphaは、グーグル検索を検索エンジンに任せています。スパイダーに頼ってサイトをクロールするのではなく、従業員がデータを入力し、手動と自動の両方の手法を用いて精査します。その価値は、比較、株価チャートの重ね合わせ、社会経済データの類似点と相違点を示す表やグラフの作成、そして交差する詳細から結論を導き出す支援などにあります。
将来、十分なデータが揃えば、お気に入りの野球選手のホームラン記録と試合時間を比較できるようになるかもしれません。このような詳細な検索のためのフレームワークは既に存在しており、他のトピックでも同様のクエリを実行できます。
Wolfram Alphaの能力を最大限に活用するには、少し考え方を変える必要があります。この新しい比較エンジンを使い始めるためのヒントをいくつかご紹介します。
小さなクエリから始める
Wolfram Alphaは5年間開発されてきましたが、クエリを誤解することがよくあります。検索文字列で問題が発生した場合は、まずは小さなことから始めてみましょう。例えば「カリフォルニア」など、場所を検索してみましょう。ツールが現在の日付を動的に取り込んでいるのが分かります。カリフォルニア州が連邦に加盟したのは1850年9月9日で、これは（2009年6月時点で）158年前のことです。
次に、重複または比較対象となる結果が出てくる別のキーワードを選択します。「カリフォルニア州の収入」で検索してみてください。とても簡単です。Wolfram Alphaの情報の出所を詳しく調べたい場合に備えて、各検索結果には情報源を示すポップアップウィンドウが表示されます。
今度は「カリフォルニア州 ニューヨーク州 収入」など、重複する別のキーワードを試してみましょう。Wolfram Alphaは、2つの州の収入を比較するシンプルな表を生成します。これで、Wolfram Alphaの潜在能力が見えてくるかもしれません。
このサイトはまだ設立から日が浅く、特定のトピックに特化しています。そのため、「サンフランシスコの収入」で検索しても何もヒットしません。検索範囲を絞り込んでもWolfram Alphaが何も見つからない場合は、そのトピック全体が現在のデータベースに存在しない可能性があります。サイトの他の例も参照して、同様のトピックがないか確認してください。
Wolfram Alphaが理解しているか確認する
クエリを入力すると、Wolfram Alpha は理解度に関するフィードバックを提供します。企業名など、類似の語句を複数入力した場合、入力解釈行にすべて表示されます。「1984 Apple IBM」のように検索語句を修正する場合、解釈行には両社のその年の株価終値が返されることが表示されます。特定の日付だけを取得したい場合は、「1984年1月24日 Apple IBM」のように検索語句を更新してみてください。
位置認識を使用する
Wolfram Alphaは、あなたが一文字も入力する前から、あなたの検索内容について既にある程度の知識を持っています。IPアドレスの詳細情報を使用することで、あなたの現在地を推定し、文脈に基づいた検索結果を提供します。
例えば、ミネソタ州オースティンからその都市を検索しているとします。検索エンジンは既に、テキサス州オースティンの検索結果ではなく、その都市の検索結果を表示するように設定しています。ただし、別の都市を検索したい場合や、「Austin」という名前で検索したい場合には、ポップアップメニューで修正できます。（ちなみに、Austinという名前の人に出会った場合、その人は15歳くらいである可能性が高いです。）
他の検索でも、あなたの所在地は重要な役割を果たします。例えば、米国内で「7-4-2009」と入力した場合、Wolfram Alphaは7を7月と認識します。ヨーロッパにいる場合、Wolfram Alphaは4を月と認識します。
事実に忠実に
都市の人口、映画の興行収入、ウェブサイトの訪問者統計など、事実として抽出できるトピックに焦点を絞りましょう。Wolfram Alphaは事実に基づいて計算を行います。ただし、右側のサイドバーに外部サイトへのリンクがありますので、ご注意ください。より詳しい説明が必要な場合は、Wikipediaなどの情報源を参照してください。
結果をExcelにエクスポート
Wolfram Alphaの結果はWebブラウザとしては印象的ですが、Excelスプレッドシートのデータやデータベースコンテンツへの変換は容易ではありません。このツールはLive MathematicaファイルまたはPDFのみでエクスポートします。結果の右下にあるリンクをクリックしてください。
テキスト結果も画像として表示されるため、セルのデータをコピーしてExcelに貼り付けることもできません。一時的に画像をテキストに戻すことは可能ですが、その場合、セルの書式設定は失われます。それでも、Excelにデータを移動する方法は次のとおりです。
テキストデータをMicrosoft Wordに貼り付けます。「|」文字がたくさんあることにお気づきですか？「検索と置換」を使ってタブに変換してください。右上の「置換」ボタンをクリックし、検索フィールドに「|」と入力します。置換フィールドに「^t」と入力し、「すべて置換」をクリックします。
テキストをもう一度コピーしてExcelに貼り付けます。すると、自動的に複数のセルに分割されます。この機能がない別のスプレッドシートやデータベースを使用している場合は、タブ区切りのテキストファイルをインポートするだけで済みます。ほぼすべてのデータベースアプリはタブ区切りを認識します。
Wolfram Alpha Professionalには、Excelへの直接エクスポート機能が搭載されます。広報担当者によると、有料版は「数ヶ月以内にリリース予定」で、価格は未定とのことです。Professional版のもう一つの追加機能として、プライベートデータとエンジンの結果を相互参照するオプションが追加されます。
数学的なクエリを入力する
Wolfram Alphaは、別の計算ツールであるMathematicaをベースに構築されているため、既に優れた数学支援ツールとなっています。化学、工学、物理学、その他科学分野の多くの方程式や用語を理解します。1、1、2、3、5、8、13…（スペースと省略記号を含む）といった点の値を入力することもできます。ツールは点をプロットし、元の方程式の候補を表示します。
医療結果を比較する
Wolfram Alphaは、医療データと社会経済データを活用し、有用な医療基準を提供します。例えば、私と同じようにコレステロール検査を受けたばかりで、結果の数値が何を意味するのか全く分からないとします。
まずは「コレステロール 153」というシンプルなクエリから始めましょう。（ちなみに、「コレステロール 153」は印刷時点では機能しませんでした。これは、エンジンの初期理解能力が限られていることのもう一つの例です。）このクエリは、米国の人口分布を表示します。性別と年齢を追加すると、より具体的な結果が得られます。
栄養成分表示を取得する
Wolfram Alphaのデータベースには、食品の成分に関する詳細情報が保存されています。「バナナ」を検索すると、典型的なバナナの栄養成分に関する完全な結果が表示されます。しかし、「バナナ2本とスニッカーズバー0.5本」を検索すると、これらすべての項目を加算した結果が表示されます。ここで「and」演算子が重要であることに注意してください。この演算子がないと、エンジンは合計ではなく比較を求めていると認識します。
さあ、始めましょう
Wolfram Alphaは、色彩理論、天文学、音楽、変換など、さらに多くのトピックをカタログ化しています。興味のある分野で検索を試してみることで、エンジンの理解を深めることができます。問題が発生した場合は、ビデオの紹介ページまたはサンプルページをご覧ください。
Wolfram Alpha はまだ新しいものですが、すでに多くのトピックで役立っており、その価値は事実のデータベースとともに拡大するばかりです。
