Google PageRankの数理 最強検索エンジンのランキング手法を求めて

Amy N.Langville, Carl D.Meyer【著】, 岩野和生, 黒川利明, 黒川洋【訳】

• 販売会社／発売会社: 共立出版
• 発売年月日: 2009/10/10
• JAN: 9784320122390

商品レビュー

2026/02/08

■本書を読んだ目的
B to Bサイトを複数運営している身としては、SEOは欠かせない要素だ。これはAI時代になった今も変わらない。2026年2月現在、生成AIが参照するソースの多くは、SEOが効いているページやドメインパワーのあるサイトだからだ。
「SEO対策」というアプローチも重要だが、Google側の目線からのアプローチも重要だ。「彼を知り己を知れば、百戦して殆うからず」（敵を知り、自分を知っていれば、何度戦っても危うくならない）というヤツだ。SEO対策という努力する方向性を間違わないために。

■概要
本書は、Googleの検索エンジンを支える中心的なアルゴリズム「PageRank」の数学的な仕組みを詳細に解説した専門書である。科学に興味のある一般読者から専門家までを対象に、検索エンジンのランキング手法の背後にある数学を理解させることを目的としている。

■PageRankの本質
本書で最も印象的だったのは、「ランダムサーファーモデル」という考え方だ。ウェブページをグラフのノードと見なし、リンクをランダムに辿って移動するユーザーの確率モデルとしてPageRankを定義している。この単純ながら強力なアイデアが、Googleの成功の鍵となった。
Google行列（G=αS+(1−α)E）の導出や、巨大な行列計算を行うための「ベキ乗法」といった数値計算法も詳しく解説されており、理論から実装まで一貫して理解できる構成になっている。

■実務への示唆
実装上の課題についても触れられている点が実務家として参考になった。数十億ページ規模での計算におけるストレージ問題、リンクを持たないページの処理方法、計算の高速化手法など、理論を現実世界で動かすための知恵が詰まっている。
また、HITSアルゴリズム（Hubs and Authorities）との比較や、スパム対策、パーソナライゼーション、プライバシーといった社会的側面についても論じられており、検索エンジンの進化を多角的に捉えることができた。

■所感
MATLABコードが随所に掲載されており、実際に手を動かしてアルゴリズムを試せる点も本書の魅力だ。数式だけでなく、実装レベルまで踏み込んで解き明かされているため、SEOを単なるテクニックではなく、数学的な原理として理解できる。
検索エンジンの仕組みを深く知ることは、より効果的なコンテンツ戦略を立てる上で大きな武器になる。本書は、その基礎を築くための一冊として、ウェブ運営に関わる全ての人に推薦したい。

2012/10/31

ウェブ検索エンジン最大手Googleの検索エンジンの基礎であるPageRankアルゴリズムやウェブページランキングのためのHITS手法の初歩から、数学的側面や関連するエピソードも含めて解説されている。線形代数、グラフ理論、マルコフ連鎖などに関する数学的な応用に関して実践的な知識を得ることが期待できる。（計数工学科）

配架図書室:工6号館図書室
請求記号:73:L:4

◆東京大学附属図書館の所蔵情報はこちら
https://opac.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/opac/opac_details/?reqCode=fromlist&lang=0&amode=11&bibid=2002780000&opkey=B148005885827142&start=1&totalnum=1&listnum=0&place=&list_disp=20&list_sort=6&cmode=0&chk_st=0&check=0

2012/06/11

* 読めるところだけ拾い読みしたけれど、それでもとても勉強になった。
** 子象本のPageRank部分は理解できるようになった！
* 数学の基礎が付いた時点で再チャレンジするつもり。