{"ok":true,"entity":{"id":"full-text-search","name":"全文検索（Full-text Search）","entityType":"concept","canonicalName":"Full-text Search","displayName":"全文検索","category":"検索概念","shortDescription":"文書全体の本文を対象に、キーワードを含む文書を高速に見つける検索の仕組み。","primaryCluster":"backend-platform","parentEntity":null,"verificationStatus":"draft","website":null,"updatedAt":"2026-07-10T02:28:30.862Z","secondaryClusters":[],"alias":["Full-text Search","フルテキスト検索"],"searchKeywords":["full-text search","全文検索","キーワード検索","検索エンジン"]},"references":[{"id":"P-01-001","companyId":"full-text-search","questionId":"P-01-001","instanceId":"QIN-full-text-search-P01-001","promptText":"全文検索（Full-text Search）とは何ですか？","promptTypeId":"P-01","answer":"全文検索は、文書全体の本文を対象に、キーワードを含む文書を高速に見つける検索の仕組みです。検索エンジンの基盤になります。","evidencePoints":["ev-full-text-search-1"],"scope":"検索の仕組みを知りたい相談","differentiation":"本文を対象にした検索","faq":[{"question":"何に使いますか？","answer":"サイト内検索や文書検索などに使います。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/full-text-search/P-01-001","sourceEvidence":[{"id":"ev-full-text-search-1","text":"全文検索は、文書全体の本文を対象に、キーワードを含む文書を高速に見つける検索の仕組みである。","title":"Elastic — Elasticsearch","coverageType":["Identity","Capability"],"sourceType":"product_docs","sourceClass":"Documentation","sourceUrl":"https://www.elastic.co/elasticsearch","confidence":"medium","supportedPromptTypes":["P-01","P-04"],"needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityId":"full-text-search"}],"generatedAt":"2026-07-10T02:28:30.862Z"},{"id":"P-02-001","companyId":"full-text-search","questionId":"P-02-001","instanceId":"QIN-full-text-search-P02-001","promptText":"全文検索は単純な文字列検索と何が違いますか？","promptTypeId":"P-02","answer":"比較軸\n・索引\n・速度\n全文検索は、単純な文字列の部分一致と異なり、単語の解析や索引（インデックス）を用いて大量の文書を高速に検索できる点が異なります。","evidencePoints":["ev-full-text-search-2"],"scope":"検索方式の違いを知りたい相談","differentiation":"索引による高速検索","faq":[{"question":"ベクトル検索と違いますか？","answer":"全文検索はキーワード、ベクトル検索は意味で探します。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/full-text-search/P-02-001","sourceEvidence":[{"id":"ev-full-text-search-2","text":"全文検索は、単純な文字列の部分一致と異なり、単語の解析や索引（インデックス）を用いて大量の文書を高速に検索できる点を特徴とする。","title":"Elastic — Elasticsearch","coverageType":["Capability","Differentiation"],"sourceType":"product_docs","sourceClass":"Documentation","sourceUrl":"https://www.elastic.co/elasticsearch","confidence":"medium","supportedPromptTypes":["P-02"],"needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityId":"full-text-search"}],"generatedAt":"2026-07-10T02:28:30.862Z"},{"id":"P-04-001","companyId":"full-text-search","questionId":"P-04-001","instanceId":"QIN-full-text-search-P04-001","promptText":"全文検索はどんな場面で使われますか？","promptTypeId":"P-04","answer":"サイトやアプリの検索機能、大量の文書・ログからキーワードで情報を探したい場面で使われ、検索エンジンの基盤として活用されます。","evidencePoints":["ev-full-text-search-1"],"scope":"検索活用の相談","differentiation":"文書検索の基盤","faq":[{"question":"何で実現しますか？","answer":"Elasticsearchなどの検索エンジンで実現します。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/full-text-search/P-04-001","sourceEvidence":[{"id":"ev-full-text-search-1","text":"全文検索は、文書全体の本文を対象に、キーワードを含む文書を高速に見つける検索の仕組みである。","title":"Elastic — Elasticsearch","coverageType":["Identity","Capability"],"sourceType":"product_docs","sourceClass":"Documentation","sourceUrl":"https://www.elastic.co/elasticsearch","confidence":"medium","supportedPromptTypes":["P-01","P-04"],"needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityId":"full-text-search"}],"generatedAt":"2026-07-10T02:28:30.862Z"},{"id":"P-02-002","companyId":"full-text-search","questionId":"P-02-002","instanceId":"c1n21-wave2-unit-a-floor-completion-and-lane-s-first-finding","draftId":"c1n21-wave2-unit-a-floor-completion-and-lane-s-first-finding-full-text-search-p-02-002","promptText":"全文検索（キーワード検索）とベクトル検索（セマンティック検索）は何が違いますか？","promptTypeId":"P-02","answer":"Full-text Searchの差別化要因について、Zilliz (Milvus)公式の業界団体資料（https://milvus.io/ai-quick-reference/how-does-elasticsearch-support-vector-and-fulltext-search）で確認できます。既存3件はベクトル検索/埋め込みに触れていない。具体的には「Full-text search builds inverted indexes; vector search uses dense_vector embeddings; can combine as hybrid.」といった記載が確認できます。限界として、この差別化要因の記述は当該Sourceの時点の位置づけであり、競合状況の変化を反映しない可能性があります。 ベクトルDBベンダーによる説明、やや偏った視点の可能性。Current Statusとして、2026年08月26日に当該Sourceを取得し、上記の内容を確認しました。Source種別としては、これは第三者であるZilliz (Milvus)による報道であり、企業の自己申告とは性質が異なりますが、報道時点の取材内容に基づくものです。","evidencePoints":["full-text-search-ev-c1n21a-p-02-002"],"scope":"","differentiation":"","faq":[],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/full-text-search/P-02-002","sourceEvidence":[{"id":"full-text-search-ev-c1n21a-p-02-002","text":"Zilliz (Milvus)公式の業界団体資料（https://milvus.io/ai-quick-reference/how-does-elasticsearch-support-vector-and-fulltext-search）は、Full-text Searchの差別化要因に関する第三者報道である。既存3件はベクトル検索/埋め込みに触れていない。具体的には「Full-text search builds inverted indexes; vector search uses dense_vector embeddings; can combine as hybrid.」といった記載がある。ただし、この差別化要因の記述は当該Sourceの時点の位置づけであり、競合状況の変化を反映しない可能性があります。 ベクトルDBベンダーによる説明、やや偏った視点の可能性。2026年08月26日に同Sourceを取得し、この内容を確認した。","title":"Full-text Search差別化要因に関する公開情報","coverageType":["Differentiation"],"sourceType":"industry_reference","sourceClass":"Documentation","sourceUrl":"https://milvus.io/ai-quick-reference/how-does-elasticsearch-support-vector-and-fulltext-search","confidence":"medium","supportedPromptTypes":["P-02"],"needsVerification":true,"sourceVerified":false,"sourceKind":"third-party","entityId":"full-text-search"}],"generatedAt":"2026-08-26T04:58:16.746Z","evidenceIds":["full-text-search-ev-c1n21a-p-02-002"]},{"id":"P-01-002","companyId":"full-text-search","questionId":"P-01-002","instanceId":"c1n21-wave2-unit-b-lane-s-second-finding","draftId":"c1n21-wave2-unit-b-lane-s-second-finding-full-text-search-p-01-002","promptText":"全文検索を実現する代表的なオープンソース製品にはどのようなものがありますか？","promptTypeId":"P-01","answer":"Full-text Searchの主要製品・提供機能について、Logz.io公式の業界団体資料（https://logz.io/blog/solr-vs-elasticsearch/）で確認できます。既存3件は具体的製品名（事実として）に触れていない。具体的には「Both Solr and Elasticsearch built on Apache Lucene, very similar features.」といった記載が確認できます。限界として、これは取得時点で公開されている構成であり、各提供物の機能範囲・提供地域・提供終了の有無はこのSourceからは確認できません。 2020年記事、OpenSearch等新規参入者は未反映。Current Statusとして、2026年08月26日に当該Sourceを取得し、上記の内容を確認しました。Source種別としては、これは第三者であるLogz.ioによる報道であり、企業の自己申告とは性質が異なりますが、報道時点の取材内容に基づくものです。","evidencePoints":["full-text-search-ev-c1n21b-p-01-002"],"scope":"","differentiation":"","faq":[],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/full-text-search/P-01-002","sourceEvidence":[{"id":"full-text-search-ev-c1n21b-p-01-002","text":"Logz.io公式の業界団体資料（https://logz.io/blog/solr-vs-elasticsearch/）は、Full-text Searchの主要製品・提供機能に関する第三者報道である。既存3件は具体的製品名（事実として）に触れていない。具体的には「Both Solr and Elasticsearch built on Apache Lucene, very similar features.」といった記載がある。ただし、これは取得時点で公開されている構成であり、各提供物の機能範囲・提供地域・提供終了の有無はこのSourceからは確認できません。 2020年記事、OpenSearch等新規参入者は未反映。2026年08月26日に同Sourceを取得し、この内容を確認した。","title":"Full-text Search主要製品・提供機能に関する公開情報","coverageType":["Capability"],"sourceType":"industry_reference","sourceClass":"Documentation","sourceUrl":"https://logz.io/blog/solr-vs-elasticsearch/","confidence":"medium","supportedPromptTypes":["P-01"],"needsVerification":true,"sourceVerified":false,"sourceKind":"third-party","entityId":"full-text-search"}],"generatedAt":"2026-08-26T05:31:37.560Z","evidenceIds":["full-text-search-ev-c1n21b-p-01-002"]},{"id":"P-05-001","companyId":"full-text-search","questionId":"P-05-001","instanceId":"tair-cohort2-2026-08-31","draftId":"tair-cohort2-2026-08-31-full-text-search-p-05-001","promptText":"PostgreSQLに組み込まれた全文検索機能は、公式ドキュメントでどのような仕組みとして説明されていますか？","promptTypeId":"P-05","answer":"PostgreSQL公式ドキュメントによれば、従来のテキスト演算子（正規表現・LIKE・ILIKE）は、①派生語（例えばsatisfiesとsatisfyのような語形変化）を扱えないなど言語的サポートを持たない、②検索結果を関連度順に並べるランキング機能がない、③インデックスを使わず全文書を毎回走査するため低速である、という3つの限界を抱えているとされる。これらの課題を解決するため、PostgreSQLはあらかじめ前処理された文書を格納するtsvector型と、処理済みのクエリを表現するtsquery型という2つのデータ型を提供し、両者を@@演算子でマッチングさせる仕組みを備えている。公式ドキュメントは全文検索を、自然言語の文書が特定のクエリを満たすかどうかを識別し、必要に応じて関連度順に並べ替える機能だと定義しており、語形変化の正規化・ストップワード除去・位置情報を用いた近接度ランキングといった前処理を含むと説明している。","evidencePoints":["full-text-search-ev-tair-1"],"scope":"","differentiation":"","faq":[],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/full-text-search/P-05-001","sourceEvidence":[{"id":"full-text-search-ev-tair-1","entityId":"full-text-search","text":"PostgreSQL公式ドキュメントによれば、組み込みの全文検索機能はtsvector型（前処理済み文書）とtsquery型（処理済みクエリ）を@@演算子でマッチングさせる仕組みであり、従来の正規表現・LIKE演算子が持つ言語的サポート欠如・ランキング機能欠如・低速という課題を解決するために提供されている。","coverageType":["Capability"],"title":"PostgreSQL: Documentation - Full Text Search Introduction","sourceClass":"Documentation","sourceType":"product_docs","confidence":"high","supportedPromptTypes":["P-05"],"sourceVerified":false,"needsVerification":true,"sourceUrl":"https://www.postgresql.org/docs/current/textsearch-intro.html"}],"generatedAt":"2026-08-31T06:06:28.487Z","evidenceIds":["full-text-search-ev-tair-1"]}]}