目次
はじめに
私たちが日常的に行っている「検索」。たとえばGoogleで「美味しいラーメン屋」と打ち込むと、キーワードに一致するページがズラッと並びますよね。これは「キーワード検索」と呼ばれ、入力された文字列とデータベース内の文書の文字が一致するかどうかで情報を探します。
ところが、生成AIの世界では「もっと意味を理解して検索してくれる方法」が登場しています。それが「ベクトル検索（Vector Search）」です。
初心者の方でも理解できるように、まずは「ベクトルって何？」というところから順を追って解説していきましょう。
ベクトルって何？
中学校の数学で「ベクトル」という言葉を聞いたことがあるかもしれません。ベクトルとは「方向と大きさを持った量」のことです。たとえば、矢印のようなものを思い浮かべてください。
しかし、生成AIや検索の世界では、ベクトルは「文章や画像の特徴を数値で表したもの」という意味になります。たとえば、文章の「意味」を、300次元や768次元といった高次元の数値のかたまり（＝ベクトル）に変換して扱います。
ここがキーワード検索と大きく違う点です。キーワード検索は文字の一致を重視しますが、ベクトル検索は「意味が似ているかどうか」を重視するのです。
具体例で考えてみよう
たとえば、あなたがAIに「猫みたいな動物を探して」と聞いたとします。
- キーワード検索なら「猫」という文字が入っている情報しか出てきません。
- ベクトル検索なら、「猫」「ネコ」「ねこ」「小型の哺乳類」「ペット」「犬」「うさぎ」など、似たような意味や文脈を持つ情報を見つけてくれるのです。
つまり、表現の違いや言葉の曖昧さを乗り越えて、柔軟に「意味」でマッチングしてくれるのがベクトル検索なのです。
また、別の例として、「離職率を下げる方法」と検索した場合を考えてみましょう。
- キーワード検索では「離職率」という単語を含むページだけがヒットします。
- ベクトル検索では「従業員の定着」「職場の満足度向上」「働き方改革」「メンタルヘルス支援」など、関連性の高いアイデアも候補として表示される可能性があります。
このように、ユーザーの意図を深く理解して検索できる点がベクトル検索の最大の強みです。
なぜ今、ベクトル検索が重要なのか？
生成AIでは「意味を理解すること」が非常に重要です。ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）は、テキストをベクトル化して処理しています。そのため、質問に対する正確な情報を探すには、キーワードではなく意味の近さでマッチングする必要が出てきます。
ベクトル検索は、こうした生成AIの精度を高めるための「縁の下の力持ち」のような役割を果たしています。
活用シーンの具体例：
- Q&Aシステム：顧客からの問い合わせに対して、FAQやマニュアルから「意味が近い回答候補」を素早く抽出。
- 社内検索システム：マニュアル、議事録、技術仕様書などから「類似のドキュメント」を引き出し、業務効率化を実現。
- レコメンド機能：過去の行動履歴や嗜好データをもとに、「意味的に似ている」コンテンツや商品を提案。
- 医療分野：症例記録から「似たような診断パターン」を見つけることで、診断支援や薬剤選択の補助に。
- 教育分野：学習履歴を分析し、理解度に近い学習コンテンツを提案する自動パーソナライズ機能などにも活用。
どんな仕組みで動いているの？
ベクトル検索の仕組みを簡単にまとめると、次のようになります：
- ベクトル化（エンベディング）：検索対象の文章やデータを、あらかじめ数値ベクトルに変換しておく。
- 検索語のベクトル化：ユーザーが入力した質問や文を、同じ手法でベクトルに変換する。
- 類似度計算：検索語のベクトルと、データのベクトルを比較し、「距離が近い」＝「意味が近い」と判断して上位に表示。
この「距離を計る」部分では、「コサイン類似度」という手法がよく使われます。難しそうに見えますが、「矢印同士の角度が小さいほど似ている」と考えればOKです。
なお、最近では「近似近傍探索（Approximate Nearest Neighbor, ANN）」と呼ばれる技術が使われ、膨大なベクトル空間の中から高速に検索を行うことが可能になっています。
ベクトル検索の弱点と課題
柔軟で高度な検索ができるベクトル検索ですが、弱点もあります。
- 計算コストが高い：数百次元〜数千次元のベクトルを大量に扱うため、処理に時間がかかる
- 解釈が難しい：なぜその検索結果が出てきたのか、人間には直感的に分かりづらい
- 事前準備が必要：すべてのデータをベクトルに変換して保存しておく必要がある
ただし、最近は以下のような進展により、これらの課題も徐々に解消されつつあります。
- ベクトルデータベースの進化：Pinecone、Weaviate、FAISSなどのツールにより、大規模なベクトルデータの管理が簡単に
- ハイブリッド検索：キーワード検索とベクトル検索を組み合わせることで、精度と速度のバランスをとる
まとめ：ベクトル検索で、AIがもっと“わかる”ようになる
これからの検索は「文字」ではなく「意味」で探す時代。ベクトル検索は、生成AIの基盤となる技術のひとつです。
初心者にとっては難しそうに見えるかもしれませんが、実はすでに身近なサービスでも使われており、知らないうちに私たちはその恩恵を受けています。
たとえば、Spotifyの楽曲レコメンド、YouTubeの動画提案、Amazonの商品の「あなたへのおすすめ」なども、ベクトル的なアプローチを含んでいます。
今後、ベクトル検索を支える技術がさらに進化することで、より自然で高精度なAIサービスが広がっていくことでしょう。
そしてその第一歩として、スクールやセミナーを通じて、「意味を理解するAI」の仕組みに触れてみるのもおすすめです。
