AI2026-05-17
Embedding（埋め込み表現）
別名: Embedding / 埋め込み表現 / ベクトル埋め込み
テキスト・画像などのデータを意味的な距離が反映された高次元ベクトルに変換する技術。RAGや意味検索、推薦システムの基盤となる表現学習の核心概念。
概要
Embeddingは、単語・文章・ドキュメント・画像などのデータを、意味的な類似度がベクトル距離に反映される数値列（高次元ベクトル）に変換する手法です。意味が近いテキストはベクトル空間上でも近くに配置されるため、コサイン類似度などで類似度検索が可能になります。OpenAI text-embedding-3やBGE・E5などのモデルが広く利用されています。
活用場面
RAGのドキュメント検索、セマンティック検索、重複検出、文書クラスタリング、推薦システムなど。ベクトルDBと組み合わせることで、キーワードマッチでは見つからない意味的に近い文書の検索が実現します。
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