ベクトル検索とは、テキストや画像などのデータを数値の配列であるベクトルに変換し、その意味的な近さを計算して類似データを高速に探し出す検索技術です。従来のキーワード一致型検索とは異なり、言葉のニュアンスや文脈を捉えた柔軟な検索を可能にします。
ベクトル検索とは
一言でいうと、ベクトル検索とは「データが持つ意味の近さを計算して、求める情報を見つけ出す検索手法」です。
詳しく解説
ベクトル検索の仕組みでは、まず機械学習モデルを用いてテキストや画像などの非構造化データを数値の配列である「ベクトル」に変換します。この変換されたベクトル空間上では、意味が似ているデータ同士ほど近い位置に配置されます。そのため、検索クエリと各データのベクトル間の距離を数学的に計算することで、単語が完全に一致していなくても、文脈や意図が合致する情報を探し出すことができます。近年、大規模言語モデルや生成AIの発展に伴い、外部知識を補う検索拡張生成（RAG）などの基盤技術として非常に重要視されています。
具体例・使われ方
具体的な利用例としては、社内ドキュメントやマニュアルから「給与の振り込み日はいつですか？」という質問に対し、「給与支給日は毎月25日です」という文面をキーワードの一致なしで見つけ出す社内チャットボットがあります。また、ECサイトでの類似画像検索や、音楽ストリーミングサービスにおける似た雰囲気の楽曲レコメンドなどでも広く活用されています。
似た用語との違い
従来のキーワード検索が「単語の完全一致や部分一致」を対象とするのに対し、ベクトル検索は「データが持つ意味や文脈の類似度」を対象とする点が決定的な違いです。
注意点
注意点として、ベクトル化や距離計算には一定の計算コストと専用のインデックス構築（ベクトルデータベースなど）が必要となる点が挙げられます。また、モデルの性能やデータの性質によっては、意図しない意味的な誤解釈が生じるリスクもあります。