自然な日本語をAIに理解させるためには、各単語をメタレベルの情報や「てにをは」などの助詞による係り受け関係に基づいて理解させる必要があります。「○○は」「□□で」「△△である」といった自然な文章を認識できなければなりません。また、似たような意味や表現を持つ言葉の理解、同音意義語の判別なども必要となります。
こうした表現をAIが認識できるようになることで、「人間らしい」検索結果を提供することができるようになります。テキスト検索においては既にAIが活用されつつありますが、現在は音声認識での実用化へ向けて開発が進んでいます。AIの音声認識技術が発達すれば、顧客からのコールリーズンに応じて最適な案内をAIによって自動で回答することもできるようになります。

自然文検索の検索結果を実用レベルまで上げるためには、豊富なデータベースが必要となります。検索結果のベースとなるサンプルの絶対数を増やすことが、検索結果の正確性に大きな影響をもたらします。自然文検索の仕組み上、単純な単語の検索よりもその構造は複雑です。助詞を含めた文章のパターンをどれだけ組み入れているかが、検索結果を正確にする大きな鍵といえるでしょう。
また、文章そのものを解析する技術の向上も求められています。例えば「評価の高い」商品を検索したい場合、「評価の低い」商品を上位に表示させる必要はありません。単純な字面からの検索を行っている検索エンジンでは、判断が難しい部分です。ユーザーが求める検索結果を表示させるためには、AIが文章の意味を理解している必要があるといえます。
高度な自然文検索はAIがコールセンターにおける重要な役割を担う上で欠かせない要素です。