ベクトル検索とは？

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ベクトル検索とは、言葉を数値の並び（ベクトル）に変換し、意味の近さをもとに情報を探す検索の方法です。従来の検索のように「言葉が一致するかどうか」ではなく、「意味が近いかどうか」で関連する情報を見つけられるのが特徴です。AI検索の内部では、この仕組みが使われていると考えられています。ENVY DESIGNでは、意味の近さで情報が探される時代には、キーワードの一致より、内容の意味の明確さが重要になっていくと考えています。

ベクトル検索とは何か、もう少し詳しく

従来のキーワード検索では、入力された言葉との一致や関連性をもとにページを探すしくみが中心でした。こうした方法も年々進化していますが、表現は異なるものの意味が近い文章どうしを、より柔軟に結びつけたい、という課題は残ります。

ベクトル検索は、この課題に対する一つのアプローチです。言葉や文章を、意味を表す数値の並び（ベクトル）に変換し、そのベクトルどうしの距離（類似度）を計算することで、意味の近い情報を探します。数値に変換することで、表現は異なるものの意味が近い文章どうしを、関連が高いと判断できるようになります。この「言葉を意味の数値に変換する処理」は、一般に埋め込み（エンベディング）と呼ばれます。

イメージとしては、意味の似た言葉どうしが近くに、意味の遠い言葉どうしが遠くに配置された、広い地図のようなものを思い浮かべると分かりやすいかもしれません。ベクトル検索は、その地図の上で「近くにあるもの」を探す、という考え方に近いといえます。

キーワード検索との違い

従来のキーワード検索とベクトル検索は、情報の探し方の考え方が異なります。両者は対立するものではなく、実際の検索では組み合わせて使われることもありますが、考え方の違いを整理すると次のようになります。

• キーワード検索：入力された言葉と、同じ言葉を含むページを探す。言葉が一致していることが基本になる
• ベクトル検索：言葉を意味の数値に変換し、意味が近い情報を探す。言葉が違っても、意味が近ければ結びつく

この違いから、ベクトル検索では、検索する人が使った言葉と、情報側で使われている言葉が違っていても、意味が近ければ関連づけられる可能性があります。「言葉の一致」に頼らない検索ができる、という点が、大きな特徴だといえます。

AI検索とベクトル検索

多くの生成AIサービスでは、質問に関連する情報を探す段階で、ベクトル検索のような意味ベースの検索技術が利用されることがあると考えられています。とくに、外部の情報を検索して回答に反映するRAG（検索拡張生成）のような仕組みでは、意味の近さで関連情報を探すことが、その中心的な役割を担っていると考えられます。

ただし、各AIサービスが実際にどのような方法で情報を探しているかは、その内部のしくみであり、外部から正確に把握できるものではありません。ここで述べているのは、一般に知られている技術の考え方にもとづく整理であり、特定のサービスの動作を断定するものではありません。

ENVY DESIGNの視点と観察

ベクトル検索という考え方は、私たちがこれまでサイト運用のなかで感じてきたことと、重なる部分があります。ENVY DESIGNでは、特定の悩みに具体的に答えた記事が、必ずしも同じ言葉で検索されていなくても、関連する検索やAI検索で表示されることがある、と感じてきました。意味の近さで情報を探すという考え方は、こうした動きを理解する一つの手がかりになると考えています。

この考え方をふまえると、同じ言葉を数多く含めることよりも、内容の意味がはっきりしていて、一貫していることのほうが重要になっていくのではないか、と考えています。言葉の一致だけを狙ってキーワードを詰め込むより、「何について、どういう立場で書かれた情報なのか」が明確な記事のほうが、意味ベースの検索とは相性がよいのではないか、という見立てです。もっとも、これはあくまで現時点での考え方であり、実際に何がどう評価されるのかは、引き続き自社サイトで観察を続けながら見極めていきたいと考えています。

よくある誤解と関連用語

ベクトル検索について、「これからはキーワードをまったく気にしなくてよい」と受け取られることがあります。実際には、キーワード検索とベクトル検索は、どちらか一方だけが使われるとは限らず、組み合わせて用いられることもあります。言葉の一致がまったく無意味になるわけではなく、意味の明確さと言葉の使い方の両方が、引き続き大切だと考えられます。極端にどちらかへ振るのではなく、読み手に伝わる自然な言葉で、意味のはっきりした内容を書くことが基本になります。

ベクトル検索と関わりの深い用語として、AIが外部情報を検索して回答に反映するしくみについてはRAGとは？、AIが一つの質問を複数の観点に分けて情報を集める動きについてはクエリファンアウトとは？、物事を意味のまとまりとしてとらえる考え方についてはエンティティとは？もあわせてご覧ください。AI検索に対応したコンテンツづくりについてはAIO・GEO対策（AI検索最適化）のページで、考え方や進め方を紹介しています。