一把試探無解之鎖的「鑰匙」：評 Kagi 搜索 - 少數派#
#Omnivore
TL;DR
良い点:
- 整潔で秩序ある、反コンテンツファーム、高度にカスタマイズ可能な検索結果
- 草の根エンジンで珍しい受け入れ可能な中国語結果
- 完全で目立たない AI 機能
悪い点:
- 「生活日常」系の検索に対する反応が鈍い
- 価格が高すぎる
醜い点:
- 検索エンジンは小さなプレイヤーに優しくない市場であり、どれだけ生き残れるかは実力だけでなく運にも依存する
かつてある親が起業の達人に相談した。親は言った、「うちの子供は検索が好きで、検索エンジンを作りたいと思っているんですが、どう思いますか？」
その達人は目を丸くして驚いたように見えた。しばらくして我に返り、真剣な口調で言った。「待って、いい？ Product Hunt のディレクトリを持ってきて、目を閉じてその中から適当に一つ選んでも、検索エンジンよりはマシだよ。こう言っておくけど、もし私が親なら、子供がどうしても検索をやりたいと言ったら、私は一つのことをする —— 彼を、気絶させる。そして、別の方向を探させる。」
……
以上はもちろんフィクションだが、もしパロディのその先生が本当に起業相談に転職したら、彼も検索エンジンの起業の見通しについて同様の判断を下すかもしれない。
なぜか？ゼロから検索エンジンを作ることは、気まぐれでできることではない。1996 年の論文《大規模ハイパーテキスト Web 検索エンジンの構造》で、Google の二人の創業者は検索エンジンを構築するために必要な各コンポーネントを紹介している。それには、(1) ウェブページの内容を取得するクローラー、(2) 内容を解析し分類するインデクサ、(3) インデックスとアーカイブを保存するデータベース、(4) ユーザーのリクエストに応じるフロントエンドサービス、そしてもちろん、(5) 体験に決定的な役割を果たす結果のランキングアルゴリズムが含まれる。
今や、この構造の各項目を構築する難易度は当時よりも遥かに高く、巨額の前提コストはほとんどの小さなプレイヤーにとって手が届かないものとなっている。
Google のマクロ構造（出典：Brin, Sergey, and Lawrence Page. "The anatomy of a large-scale hypertextual web search engine." Computer networks and ISDN systems 30.1-7 (1998): 107-117.）
さらに、金をかけても解決できない問題が多く存在する。全ネットをクローリングする計算リソースを持っていたとしても、今や多くのウェブサイトはすでにクローラーに対して門を閉ざしており、せいぜい数人の大手プレイヤーがその囲いの中に入ることを許可している。また、クローリングされた原始データは必然的に重複や無関係な情報で溢れ、実際の使用データと組み合わせて訓練・調整する前には実用的な価値を発揮することは難しい。
さらに、ユーザーの使用習慣はすでに Google によって影響を受け、調教されており、無意識のうちにその提示する結果を「正しい」や「便利」と見なして、他の検索エンジンを評価する基準にしてしまう。したがって、技術的なユーザーが年々「Google は死にかけている」と叫んでも、より大きなグループで共感を得るのは難しい。
これらの要因は、検索エンジン市場の独占をさらに強化している。Similarweb の 2023 年 6 月の統計データによれば、Google は世界の検索市場で依然として 90.68% という圧倒的なシェアを持ち、2 位の Bing はわずか 3.23%—— 半年前とほぼ同じ状況だ。言い換えれば、Microsoft のように人材と資金が豊富でも、GPT の追い風があっても、人々の根深い習慣的選択を揺るがすことはできず、他の選手は言うまでもない。
出典：Similarweb
もちろん、これらの年の間に競争相手が現れないわけではなく、その中で最も有名なのはおそらく DuckDuckGo（私は数年前に特集記事を書いた）。しかし、上述の困難のため、彼らは一般的に検索品質というハード指標で Google と正面から対抗することができず（中国語検索はさらに悲惨だ）、口号的で運動的な価値主張 —— プライバシーの尊重、価値中立、さらには環境保護を標榜することに熱心になり、見飽きて疲れてしまう。
したがって、昨年初めて Kagi という新しい検索エンジンを発見したとき、私は半信半疑の態度で接触した。この「鍵」（日本語の「鍵」/ かぎ）と名乗る草の根作品は、他の平凡な仲間を超えて、疲弊した検索エンジン市場に新しいアイデアを解放する特別な点があるのだろうか？
しかし、Kagi を試してみることに決めたのは、二つのあまり真面目でない理由からだ。
第一に、料金が実に高すぎる。 Kagi には無料プランがなく、テスト段階から月額 10 ドルの有料プランが導入されている。私は自分が有料やサブスクリプションに非常に寛容だと思っているが、料金を取ることが稀な検索エンジン市場で、最初からこれほどの金額を要求されると、これはまた「一波収穫して逃げる」シナリオなのではないかと疑ってしまうが、だからこそその実力を見てみたいと思った。
Kagi の自信満々な料金プラン
第二に、好評が実に多すぎる。 Hacker News では、Kagi に関連する情報や議論が何度もトップに上がり、毎回数百のコメントが寄せられ、その中には「何年ぶりかで新サービスに興奮した」「昔の Google を使っていた頃の楽しさを取り戻した」「完全に納得した」といった「賛美の言葉」が含まれている。
Hacker News に詳しい友人は知っているが、ここは技術者が集まる場所であり、ユーザーは厳しく、皮肉屋であり、多くの自画自賛のスタートアップ製品はここで「公開処刑」される。Kagi がここで批判を免れ、逆に「自来粉」を獲得したのは、恐らく実力があるからだろう。
それで、カードを使って乗り込んで、前後で半年以上使った。
まず結論を言うと：Kagi は確かに多くの状況で Google より「使いやすい」。しかし、この「使いやすさ」の感覚は、インデックスの規模やアルゴリズムの質などのハード指標の優れたものから来るのではなく（冒頭で述べたように、これはあまり現実的ではない）、インデックスの方法や結果の提示におけるさまざまな「巧妙さ」、およびその主要な受け手の好みやニーズの正確な理解から来ている。
以下に、Kagi が具体的にどのように実現しているのかを見てみよう。
多くの中小検索エンジンが行うように、Kagi の検索結果はまずいくつかの上流エンジンから来ている。今年の上半期まで、Kagi は Google と Bing を使用していた。しかし、AI の甘美な味を知った Microsoft が年初にその API の価格を 10 倍に引き上げた、Kagi はコストを考慮して置き換えざるを得なかった。現在の組み合わせは Google、Mojeek（イギリス発）と Yandex（ロシア発）である。
私の使用体験から見ると、この置き換えは結果の質に大きな影響を与えなかった。特に中国語検索に関しては、Google の結果をインデックスする方が Bing よりもはるかに実用的である ——Bing の忠実な仲間である DuckDuckGo の今までの中国語結果が言うまでもない。Google を選んだ Kagi は、したがって、使える中国語結果を持つ数少ない草の根エンジンの一つとなった。また、ソースの多様性を高めることも良いことであり、結果が「アメリカ指向」になりすぎるのを避けることができる。
しかし、Kagi は他人の結果をそのまま使うことに満足せず、その基盤の上で多くの調整と最適化を行った。
「非商業」コンテンツを優先的に提示する独自インデックス#
全ネット規模のインデックスを構築することは難しいが、小規模で特定の分野のコンテンツを独立してインデックスすることは実現可能である。Kagi は「非商業」コンテンツのインデックスに主に注力している。そのために、彼らは独自に二つのインデックス Teclis と TinyGem を設立し、どちらも非常に興味深いアイデアを持っている。
その中で、Teclis（名前は「Warhammer」ゲームのキャラクターに由来）のクローラーは Python 制御のブラウザである。このブラウザには広告ブロックプラグイン uBlock Origin がインストールされているが、その目的は広告を遮断するためではなく、ページのクリーンさを検出するためである。広告やトラッキングスクリプトの数が多すぎるページは、インデックスから直接排除される。
Teclis は、近年頭角を現した独立エンジンMarginaliaから結果を抽出しており、後者もネット上の「ニッチ」コンテンツを主に検索することを目的としている。そのインデックスロジックは長文を奨励し、本文の内容や平均文の長さが短すぎるページはランキング時に「罰せられる」。
TinyGem も「非商業」偏好を持っているが、主にニュースコンテンツをインデックスしており、創業者の別の趣味プロジェクトである同名のウェブブックマークサービスに由来している。TinyGem は記事をインデックスする際に、そのトピック、時効性、立場の傾向などの特徴を意味的に分析するため、キーワードが一致しない場合でも関連結果を見つけることができる。
このように、上流エンジンからの結果と Teclis および TinyGem からの独立した結果を相互に補完し、「非商業」結果に高い重みを与えることで、Kagi は検索結果の「基本面」を広く保ちながら、ユーザーに一般的に質の高いが、大型エンジンでは埋もれがちなニッチコンテンツを優先的に見せることを実現した。
整潔で秩序ある結果ページ#
検索結果ページは情報密度が非常に高いインターフェースであり、設計が不適切だと簡単に混乱を招くことがある。現在の主流検索エンジンでは広告がますます増加している傾向がこの問題をさらに悪化させている。
それに対して、Kagi の先天的な利点は、プロモーションコンテンツがまったく存在しないことであり、したがって識別に気を使う必要がない。さらに、前述の高品質コンテンツを重視するインデックスメカニズムにより、すべてのリンクが「実力」に基づいて表示されることが保証されている。この認知負担の軽減は、使用効率の向上に直接反映される。
Kagi によるコンテンツのいくつかのグループ化方法
結果のクリーンさを保証するだけでなく、Kagi はページデザインにも多くの工夫を凝らしている。私が非常に気に入っているいくつかの詳細には、同じウェブサイトからの類似結果をグループ化すること、タイトルが「___個の最___の___」形式の「リスト形式」（listicle）コンテンツを折りたたんで表示すること、更新日や一致するキーワードなど、ページの関連性を判断するのに役立つ情報を強調表示すること、Reddit や Zhihu などのコミュニティディスカッションページに要約を表示することなどがある。
高度に柔軟な個性化設定#
冒頭で述べたように、独立した検索エンジンが直面する出発の難題は、検索結果を改善するための十分な初期ユーザーと使用データが不足しているため、どのように検索してもあまり効果的ではないということである。これに対して、Kagi はウィンウィンの方法を採用した：十分な個性化設定のスペースを提供する。これを行う賢明な点は、Kagi にとっては、ユーザーにより多くのコントロールを渡すことで、結果の調整タスクの一部を「分担」できることだ。ユーザーにとっては、他のエンジンを使用する際よりも手動設定が多くなるが、実際の効果はこれらの前期作業が価値あるものであることを示すに足る。
Kagi が主打ちする個性化機能には二つある：「レンズ」（Lens）と「個性化ソート」。
レンズ機能。 一つの「レンズ」は特定の検索シーンに対して事前に設定された検索ルールであり、検索する（または除外する）ウェブサイト、常に含める（またはブロックする）キーワード、結果の時間範囲、地域範囲、ファイルタイプなどが含まれる。これは、Google が今でも提供しているが、徐々に隠されている「カスタム検索」に似ているが、設定と使用がはるかに簡単である。
例えば、Kagi はすでにフォーラム、プログラミング、世界のニュース、学術、PDF などのいくつかの「レンズ」を内蔵している。私は以前 Google のカスタム検索で行っていた「ホワイトリストニュース検索」をレンズバージョンに再現した（簡略化されているが、レンズには最大 10 のドメインしか含められない）。
レンズを呼び出すには、キーワードを入力する際に検索ボックスの下から選択するか、結果ページで切り替えるか、またはショートフレーズを指定することができる。熟練した自動化ユーザーは、検索リンクにlパラメータを追加することでレンズを選択することもできる。
個性化ソート。 Kagi の「非商業」偏好は、検索結果の全体的な質を大いに改善することができるが、コンテンツのニーズと判断は個別のものである。例えば、特定のプログラミング言語を主に使用する開発者は、その言語のドキュメントがより上位に表示されることを望むかもしれないし、読書の質にこだわるユーザーは、粗悪なソースをブロックしたいと思うかもしれない。
Kagi はこの便利さを提供している。任意のドメインに対して、ユーザーは五つのソートルールから一つを選択し、優先順位の降順でトップ、増加、通常、減少、ブロックの順に適用することができる。個性化ソートには独自の設定ページがあり、検索結果ページでリンクの右側にある「ドメイン詳細」ボタンをクリックして即座に設定することもできる。
個性化ソートは間違いなく Kagi の最も人気のある機能の一つである。公式はこの機能の使用状況に基づいて作成された「ドメインランキング」が多くの場所で話題になっている ——Kagi ユーザーは自分たちの心の中のウェブサイトの「赤黒リスト」を「投票」した。
Kagi ユーザーが最もトップとブロックしたウェブサイト
見ると、ソートが向上したドメインの中で、圧倒的多数は技術交流コミュニティやさまざまな言語、サービス、ソフトウェアの技術文書であり、次にウィキペディア、（ややリベラルな）主流メディア、公共衛生機関、そして Goodreads、Rotten Tomatoes、Steam ストアなどの「書籍、映画、ゲーム」サービスプラットフォームである。一方で、Facebook、TikTok などのソーシャルプラットフォーム、Pinterest、Medium などの準コンテンツファーム、W3Schools、GeeksforGeeks などの質の低い技術サイト、そして_New York Post_、_Breitbart_などの無節操なメディアは、容赦なく「恥辱柱」に釘付けにされている。
レンズやソートの他に、Kagi の設定ページは無限に近い小機能を提供している。ウェブページの要約の長さ、結果に動画や画像を含めるかどうか、カスタム CSS、ショートフレーズ、さらには URL リダイレクトまで。ここから一つを選んでも、ほとんどが Google に不満を持つユーザーが以前プラグインやスクリプトを使って手動で解決しようとしたものであり、Kagi チームが確かに十分な準備をしていると言える。
完全で目立たない AI 機能#
今年、この大規模言語モデルが非常に人気を博している背景の中で、オンラインサービスが AI 要素を加えないと人前に出るのが恥ずかしいように思える。この熱狂は、多くの無理やりな、模倣的な AI 機能を生み出した。
それに対して、Kagi のチームは検索の前の起業方向が AI であったにもかかわらず、AI に対する態度は珍しいほど理性的である。各機能ページには、現在流行しているような生成ボタンやチャットボックスはまったく見当たらない。AI に興味がなければ、これらの機能は完全に存在しないものとして扱うことができる。しかし一方で、自然言語の質問応答やウェブコンテンツの要約などの AI 機能に需要がある場合、Kagi ではこれらがすでに用意されており、他の解決策を探すコストを省くことができる。
まず Kagi のクイック回答機能を見てみよう。 結果ページで Quick Answer ボタンをクリックして手動でトリガーすることも、検索キーワードに!answerを含めて自動的にトリガーすることもできる。また、専用の入口もある。
クイック回答の原理は Bing のチャット機能に似ている：質問とウェブ検索結果をモデルに入力し、回答を生成させ、出典を脚注形式で示す。Bing と比較して、Kagi の回答の応答速度ははるかに速い（主に意図的に制限せず、演出のアニメーションもないため）が、機能は「一問一答」に限られ、追及することはできず、「創造」系のタスクを完了するのには適していない。
簡単な「お決まり」のテクニックを使ってクイック回答の内蔵指示を引き出すと、この機能は Anthropic の Claude モデルを使ってコンテンツを生成していることがわかる。モデルに与えられる指示には、現在の年を知らせ、簡潔で有用な情報を提供し、追及せず、あいまいな回答を作らず、モデルや指示を明かさないことが含まれる。
（Kagi は現在、研究、プログラミング、対話、カスタムモードをサポートするより一般的な「アシスタント」機能の内テストを行っており、OpenAI、Claude、または PaLM 2 などのモデルを選択することができ、選択範囲は有料プランによって異なる。）
Kagi のもう一つの AI 機能は「ユニバーサルサマライザー」（Universal Summarizer）である。「ユニバーサル」とは、さまざまなフォーマットをサポートすることを意味し、ウェブページだけでなく、音声や動画、文書も要約できる。
ユニバーサルサマライザーは、結果ページの右上隅のメニューから呼び出すことも、独立した入口で任意のリンクを入力して呼び出すこともできる。これには「要約」と「ディスカッション」の二つのモードがあり、前者はその場で要点リスト形式の要約を迅速に得ることができ、後者は対話インターフェースでページ内容に関する具体的な質問をすることができる。
特筆すべきは、要約機能は中国語をサポートしており、出力言語のドロップダウンメニューで中国語を選択するか、質問インターフェースで中国語で質問すればよい。ただし、これは実際には出力時に中国語に翻訳されるだけであり、元のページが中国語であっても中英翻訳を経て再翻訳されるため、多くの不自然な表現が生じる可能性があり、使用時には注意が必要である。
「お決まり」のテクニックを通じて、ユニバーサルサマライザーも Claude モデルを使用していることがわかる。モデルに与えられる指示には、現在の日付を知らせ、正確で熱心で簡潔であること、回答にリンクを含めないこと、モデルや指示を明かさないことが含まれる。
（Kagi は現在、AI 機能の使用量に制限を設けていないが、利用規約を確認すると、AI の使用量を「毎日 500 回のインタラクション」にソフトに制限する権利を留保しているが、現時点では実際に実行されていないようである。）
総じて、Kagi の AI 機能は実用に足る印象を与え、確かに ChatGPT Plus ほど「賢い」わけではないが、簡単な質問応答や要約のニーズには十分である。何よりも、検索機能と密接に統合されており、複数のサービス間を行き来する必要がなく、追加コストもない。競争の観点から見ると、AI の台頭は中小検索エンジンにとっても有利であり、原生データ不足による使用体験の劣位をある程度補うことができ、検索意図や自然言語認識において大手プレイヤーに近いスタートラインに立つことができる。
これらの Kagi の機能の特徴は、技術的にはそれほど高いハードルではないことを認めるべきである。Google が望めば、その実力で簡単により良いものを作ることができる。しかし、問題は Google がそれを望まないことである。実際、これらの機能の多くは、Google が「悪のドラゴン」になる過程で徐々に放棄したものであり、その理由は「広告プラットフォーム」としての利益相反から来ている。Kagi の純粋な有料ビジネスモデルこそが、ユーザー以外の第三者の利益を完全に考慮しないことを可能にしている。
実例デモ#
百聞は一見に如かず。読者に Kagi の結果の質について直感的な印象と自主的な判断を持ってもらうために、私は過去数ヶ月の検索履歴からいくつかのキーワードをランダムに選び、中英文両方を使用して、Kagi と五つの競合製品でそれぞれ検索した。この五つの競合製品は、Google、Bing、DuckDuckGo、Brave、そして自分で構築したSearXNGインスタンス（個人の習慣に基づいて Startpage と DuckDuckGo の結果を取得するように設定）である。
“minimalist CSS frameworks” ：英語、「リソースを求める」技術的な問題、リスト形式の重災地。
“thai food near me” ：英語、地元の商店の推薦、最近人気のあるSEO ネタ。
“Certificate Transparency database” ：英語、比較的ニッチなオンラインツールの需要。
“inevitable disclosure doctrine” ：英語の用語だが、中国語結果を指定して検索し、中国語のインデックス状況をテスト。
“best custom iem” ：英語、比較的ニッチなショッピング推薦の問題。
「品味 品位」 ：中国語、クラシックな誤用語の識別問題。
「查询手机号绑定了哪些服务」 ：中国語、大衆的な技術問題。
「中国人民银行汇率」 ：中国語、一般的な情報。
「零的焦点」 ：中国語、書籍や映画の資料。
「蔡司 清锐 智锐」 ：中国語、商品マーケティング用語の説明。
読者がこれらの比較を見た後の印象や好みはどうだろうか。私の感覚は、先に述べたように、検索結果を一つ一つ対照してみると、Kagi は特に際立っているわけではなく、大多数の期待に沿った結果は他のエンジンでも見つけることができ、ほぼ同じようなランキングを持っている。地元の商店や書籍・映画などの非技術的な垂直トピックでは、Kagi は明らかに大データを持つ Google には及ばない。
しかし、Kagi の結果ページは確かに全体的に見て「快適」であり、この感覚の源はその整然とした広告のないページ、同じドメインの結果をグループ化し、マッチしたテキストをハイライトするなど、判読効率を高めるための詳細なデザインにある。
高価格の根拠と無奈#
褒めるべきことは褒め終わったので、最後にもっと現実的な問題について話そう：お金。
Kagi に関する議論の中で、その高額な料金は、称賛の言葉の後に続く巨大な「しかし」である。Kagi の多くの利点を考慮しても、こんなにお金をかけて検索することは、多くの人にとって理解しがたいことである。
これに対する Kagi の説明も非常にシンプルである：広告を収益モデルとしない製品として、ユーザーからの支払いだけが収入源であり、独立した検索エンジンを作るための高額なコストは必然的に価格に反映される。公式が主張するデータによれば、彼らは一回の検索あたりの平均コストが 0.0125 ドルであり、Kagi のユーザーの大多数は検索頻度が平均を大きく上回る重度ユーザーであるため、月額 10 ドルのプランは実際には赤字である。
したがって、Kagi 自身も価格設定において何度も揺れ動いており、今年の 3 月には 10 ドルの「プロ版」の使用量を月 700 回に制限し、超過分は 0.015 ドルで課金され、25 ドルの「アルティメット版」にアップグレードしない限り無制限検索ができないという状況だった。これは実際に初期ユーザーへの約束に違反し、多くの議論を呼んだ。今年の 9 月に Kagi は、コスト最適化措置の実施とユーザー規模の拡大に伴い、再び 10 ドルプランで無制限検索を提供できる条件を整えたと発表した。また、最大 6 人で「相乗り」できるファミリープラン（20 ドル）も制限がなくなった。
個人的には、検索エンジンは私が最も頻繁に使用するネットサービスであり、他に類を見ない。好奇心が旺盛で、質問する前に検索する習慣があるため、月平均検索量は簡単に 1000 回を超える。Kagi が確かにより効率的な検索体験をもたらし、OpenAI API に支払うはずだったお金を節約できることを考えると、この費用は私にとっては価値がある。しかし一方で、「検索＝無料」に慣れた大多数のユーザーに対して、毎月 10 ドル（たとえ相乗りで 3.3 ドルに分けたとしても）を支払うよう説得するのは、想像に難くない。
この困難は Kagi のユーザー増加に顕著に表れている。公式が今年の 8 月から公表している7 日間のローリング統計グラフによれば、その有料ユーザー数はほぼ常に安定して…… 線形成長しており、最近では毎日約 150 人が新たに加入している。もしこれがベンチャーキャピタルを受けている会社であれば、この状況を見て金主にどう説明するか心配し始めるだろう。
…… もし、金主に説明する必要がないとしたら？
機能面での特異性に呼応して、Kagi は設立以来「自力更生」（bootstrapped）路線を歩んでおり、正式な投資を受けたことはない。Kagi の初期ユーザーの多くはテクノロジー業界から来ており、成長圧力の下でテクノロジー企業が急速に変質する危険を近くで体験しているため、Kagi の自力更生は彼らにとってむしろプラス要素となっている。今年の 6 月、Kagi は 42 人の投資家に対して SAFE 方式で 1
簡単に説明すると、SAFE は著名なインキュベーター Y Combinator が創始した初期プロジェクトの資金調達方式で、条件が緩やかな転換社債のようなもので、投資額はプロジェクトが将来正式な資金調達を行った際に約定の公式に従って株式に転換されるが、そうでなければ無利子の借入金として扱われる。
67 万ドル、1 人あたり 1.6 万ドルの「超ミニファイナンス」を行った。こうした金額はシリコンバレーの基準から見れば微々たるものであり、多くのユーザーが「ゼロが一つ多く見えないことを確認して安心した」とコメントし、「急がず、焦らずに」との意図が込められている。
実際、もし前十数年のベンチャーキャピタルが作り上げた物語を一時的に脇に置くなら、Kagi の現在の「仏系」成長は必ずしも悪いことではない。検索エンジンのようなプラットフォームサービスにおいて、運営コストの増加とユーザー数の増加は比例しない。もし Kagi がシリコンバレーの人々が好んで宣伝する「べき乗」成長を追求すれば、急速に膨張するサーバー、カスタマーサービス、コンプライアンスなどのコストがその限られた財力とエネルギーを圧迫し、早期に大手企業の「注目」を引き起こし、API 供給などの面で障害を設けられる可能性がある。その結果、また一つの儚い失敗事例となるかもしれない。
さらに、Kagi のインデックス方式と機能設定は、もともと技術系や研究系の人々のニーズに偏っており、その利点を十分に発揮するには一定の学習のハードルを経る必要がある。想像するに、もしユーザーが主に検索エンジンを使って生活サービス系の問題を解決し、「ビッグデータ」に頼って心を読ませることに依存している場合、Kagi は Google よりも良い体験を提供することはできないだろう。このようなユーザーを大量に育成しようとすることは、Kagi にとっても徒労に終わる可能性がある。
逆に、比較的「低速」の成長トレンドを維持し、潜在市場を検索品質と効率に対してより高い要求を持つユーザーに限定することで、Kagi は新たに現れる問題やニーズにより余裕を持って対応でき、独自のインデックスデータと技術を蓄積するための十分な時間を持つことができる。これは Kagi 自身とユーザーの利益にも合致する。昨年 9 月、立ち上げから 3 ヶ月の運営状況報告で、Kagi は 2.5 万人のユーザーを有料にすることで収支均衡を達成できると述べた。現在の進捗に基づけば、Kagi は 2023 年末までにこの目標を達成する見込みである。この基準に従えば、Kagi の発展と存続には一定の信頼が持てる。
検索エンジンはおそらく自然独占の市場に傾く運命にあるが、Kagi の使命は巨人が握る扉をこじ開けることではない。精巧な鍵のように、Kagi は視点が制限されることを望まない一部の人々に窓を開けることができる。それが存在する意義と尊重される成果となるのだ。
- 1 簡単に説明すると、SAFE は著名なインキュベーター Y Combinator が創始した初期プロジェクトの資金調達方式で、条件が緩やかな転換社債のようなもので、投資額はプロジェクトが将来正式な資金調達を行った際に約定の公式に従って株式に転換されるが、そうでなければ無利子の借入金として扱われる。