Fire TV は AI を活用した検索機能を強化し、ユーザーが自然言語クエリを使用してエンターテイメント オプションを見つけられるようにしました。ユーザーは、正確なタイトルを知らなくても、気分や興味のあるコンテンツの種類を説明することで、映画、テレビ番組、俳優を検索できるようになりました。継続的に改善されている検索機能は、ユーザーが登録しているストリーミング アプリからパーソナライズされた結果を提供します。

Fire TV の検索機能は、基本的なキーワード マッチング システムから、自然言語を理解するより洗練されたアプローチへと進化しました。ソフトウェア開発のシニア マネージャーである Jitesh Mehta 氏は、これを実現するためにチームがいくつかの重要なプロジェクトに取り組んできたと説明しました。彼らは、キーワードを超えた新しい検索システムを構築し、Alexa のナレッジ ベースを利用して検索結果を強化し、機械学習モデルを実装して結果の関連性を高めました。

Fire TV は、より会話的な検索エクスペリエンスを実現するために、ユーザーのクエリの背後にあるコンテキストと意図を考慮するセマンティック検索システムを開発しました。このシステムは、Fire TV の広範なコンテンツ ライブラリと IMDb のデータに基づいてトレーニングされており、ユーザーの実際の検索意図に基づいてより正確な結果を提供することを目指しています。たとえば、「犬と人間の友情に関する映画」を検索すると、犬が登場する人気映画ではなく、その特定のテーマに焦点を合わせた結果が表示されます。

Fire TV の検索機能は、Alexa のインテリジェンスを活用し、コンテンツ検索と雑学クイズを区別できるようになりました。Alexa のエンターテイメント ナレッジ ベースと Fire TV のコンテンツ カタログおよびセマンティック検索機能を統合することで、プロット ポイントやキャラクターの詳細に関するクエリに対してより正確な回答が得られます。検索結果は、クエリを分析して使用する最も関連性の高い情報システムを決定するランキング モデルによってさらに絞り込まれ、ユーザーがリクエストに対して最も適切な推奨事項を受け取ることが保証されます。ユーザーが Fire TV の検索機能を使い続けると、システムは複雑な検索の処理にさらに熟達し、全体的なユーザー エクスペリエンスが向上します。