エンベディングとは、自然言語処理において、単語や文章などのテキストデータを、コンピュータが処理できる数値の配列（ベクトル）に変換する技術のことです。
テキストを多次元の数値空間に配置することで、言葉の意味や関係性を数学的に扱うことが可能になります。
言語モデルが人間の言葉を理解し、計算するための基礎となる仕組みです。
エンベディングによって変換された数値データは、意味が近い単語や文章ほど、数値空間上で近い位置に配置されるという特性を持っています。
これにより、コンピュータは異なる二つの単語が近い意味を持つかどうかを計算によって判断できるようになります。
単なる文字の羅列としてではなく、言葉の持つ意味合いや文脈を含んだ状態でデータを表現できる点が特徴です。
エンベディングの手法には、単語単位で変換を行うものから、文章全体や段落を一つのデータとして変換するものまで、複数の種類が存在します。
現在では、大規模言語モデルを用いて文脈を含んだエンベディングが生成されるようになっています。
テキストデータに加えて、画像や音声などの異なる形式のデータを同じ基準の数値に変換する技術も普及しています。
エンベディングについてよくある質問
エンベディングとは何ですか？初心者にもわかりやすく教えてください。
コンピュータは文字をそのまま理解することができず、数値の計算しか行うことができません。
そのため、人間の言葉をコンピュータに処理させるためには、言葉を数値に変換する工程が必要になります。
エンベディングは、言葉に対して意味の関連性に基づいた複数の数値のリストを割り当てる処理です。
意味が似ている言葉同士には数値の差が小さくなるように設定し、関係のない言葉同士には数値の差が大きくなるように設定します。
これにより、コンピュータは言葉同士の足し算や引き算を行い、言葉の意味の近さや違いを数学的に比較できるようになります。
エンベディングとトークナイズ（トークン化）の違いは何ですか？
トークナイズは、入力された文章を「トークン」と呼ばれる最小単位の文字のまとまりに分割する処理のことです。
文章を単語や文字のパーツに切り分ける作業であり、この時点ではまだテキストデータの状態を保っています。
一方、エンベディングは、分割されたトークンに対して、具体的な数値のリストを割り当てる処理を指します。
テキストデータを分割するのがトークナイズであり、分割されたデータを計算可能な状態に変換するのがエンベディングです。
言語モデルの処理においては、トークナイズを行った後にエンベディングを行う順番でデータが処理されます。
エンベディングは実際のシステムでどのように活用されていますか？
代表的な例として、検索エンジンにおける意味検索機能が挙げられます。 ユーザーが入力した検索キーワードとWebページ内の文章をそれぞれエンベディングして数値を比較します。 これにより、キーワードが完全に一致しなくても、意味が関連する情報を検索結果として提示することができます。 また、ユーザーの過去の閲覧データや購入データを数値化し、傾向が近い商品を提案する推薦システムにも利用されています。 さらに、企業独自のデータを読み込ませてAIに回答を生成させる技術において、関連する文書を探し出すための検索機能としても利用されています。
LLMO関連用語一覧
概念・戦略
AIが情報を集約して回答する時代の、新しいマーケティングの考え方です。
プラットフォーム
現在、LLMOの対象となる主要なサービス群です。
主要プラットフォーム
新興・特化型
Google関連
仕組み・基盤技術
AIが情報を理解し、回答を生成する仕組みと基盤となる技術です。
技術的な設定
AIクローラーに対する指示や情報の渡し方に関する項目です。
測定指標・効果の可視化
参考文献
ウィキペディア,単語の埋め込み – Wikipedia,https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%8D%98%E8%AA%9E%E3%81%AE%E5%9F%8B%E3%82%81%E8%BE%BC%E3%81%BF,（アクセス日：2025.3.19）
Tomas Mikolov他,Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space,2013年,arXiv preprint arXiv：1301.3781,1-12
Patrick Lewis他,Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks,2020年,Advances in Neural Information Processing Systems 33,9459-9474
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