埋め込み表現（エンベディング）
Embedding
埋め込み表現（エンベディング）とは、テキスト・画像・音声などのデータを、意味的な関係性を保持した数値ベクトルに変換する技術。セマンティック検索やRAGの基盤となる重要技術。
エンベディングの定義と仕組み
エンベディング（Embedding）とは、自然言語や画像などの非構造化データを、数百〜数千次元の数値ベクトルに変換する技術である。変換後のベクトルは、意味的に類似したデータが近い位置に配置される（「犬」と「猫」は近く、「犬」と「経済学」は遠い）。OpenAIのtext-embedding-3-small、Cohereのembed-multilingual、GoogleのGeckoなどの専用モデルが広く利用されている。ベクトルの類似度はコサイン類似度やユークリッド距離で測定され、検索・推薦・分類の基盤として機能する。
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エンベディングの主な活用領域
エンベディングの最大の活用領域はセマンティック検索（意味検索）である。キーワード一致ではなく意味的な関連性でドキュメントを検索できるため、「休暇の申請方法」で検索して「有給取得の手続き」がヒットする。RAG（検索拡張生成）では、質問をベクトル化してナレッジベースから関連情報を取得し、LLMの回答精度を向上させる。推薦システムでは、ユーザーの行動履歴と商品をベクトル空間上でマッチングする。異常検知では、正常パターンから離れたベクトルを異常と判定する。
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エンベディングの品質と選定基準
エンベディングモデルの選定は、次元数、多言語対応、ドメイン適合性、推論速度の4点で評価する。次元数が大きいほど表現力は高いが、ストレージと検索コストが増加する。日本語テキストの場合、多言語対応モデルの精度を必ず検証すべきである。法律文書や医療文書など専門分野では、汎用モデルよりドメイン特化のファインチューニング済みモデルが高精度を発揮する。MTEBなどのベンチマークスコアを参考にしつつ、自社データでの実測評価が最終判断基準となる。
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よくある質問
Q.エンベディングとトークンの違いは？
トークンはテキストを細かい単位（単語やサブワード）に分割した個々のピースです。エンベディングは、テキスト全体（文や段落）を一つの数値ベクトルに変換した「意味の要約」です。トークンは処理の入力単位、エンベディングは意味表現です。
Q.エンベディングは無料で利用できる？
オープンソースモデル（sentence-transformers等）をローカルで動かせば無料です。OpenAIやCohereのAPIは従量課金ですが、エンベディングはLLM推論と比べて非常に低コスト（1Mトークンあたり数十円程度）で利用できます。
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