AI最適化
ベクトル検索
テキストをベクトル化し、意味的類似性で検索する手法。AI検索エンジンの心臓部。
ベクトル検索とは？
ベクトル検索はエンベディングで生成された数値ベクトル同士のコサイン類似度などで「意味的な近さ」を計算し、関連コンテンツを検索する手法です。
従来のキーワード一致型検索（BM25等）と異なり、「クエリと完全には同じ単語を含まなくても、意味が近いコンテンツ」を発見できます。AI検索エンジン（Perplexity、ChatGPT Search、Google AI Overviews等）の核心技術です。
ベクトル検索の使い方・実践方法
ベクトル検索の主な特徴は次のとおりです。
- キーワード一致しなくても意味的類似で発見
- 類義語・言い換えに自動対応
- RAG（検索拡張生成）の前段で使われる
- ベクトルDB（Pinecone、Weaviate等）が必要
ベクトル検索で押さえるべきポイント
LLMOの観点では「自社コンテンツが検索意図に意味的に近い」ことが重要です。キーワード詰め込みより、検索意図を深く満たす内容を書く方がベクトル検索でヒットしやすくなります。
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ベクトル検索についてよくある質問
ベクトル検索とキーワード検索どっちが良い？
用途次第です。AIサービスはベクトル検索、社内資料検索ではキーワード検索とのハイブリッドが一般的です。
自社サイト検索もベクトル化すべき？
規模次第ですが、サイト内検索の品質向上には有効です。Algolia、Elasticsearchなどがハイブリッド検索を提供しています。
ベクトル検索の精度を上げる工夫は？
エンベディング元のテキスト品質と、適切なベクトル次元数の選択が重要です。