セマンティック検索とベクトル検索の仕組みと違いをわかりやすく解説します

近年、検索技術の進化により、セマンティック検索やベクトル検索といった新しいアプローチが注目されています。従来のキーワード検索とは異なり、文脈や意味を理解して情報を取得する仕組みは、私たちの情報収集の方法を大きく変えつつあります。本記事では、「セマンティック検索」「ベクトル検索」という2つを軸に、それぞれの仕組みや違い、活用例をわかりやすく解説していきます。

セマンティック検索とは何か

セマンティック検索とは、検索クエリに含まれる単語だけでなく、それが意味する内容や文脈を考慮して情報を取得する検索手法です。単語の一致に依存するのではなく、「意味の理解」に基づいて関連性の高い結果を返すことが特徴です。

たとえば、「犬の健康に良い食べ物」と検索した場合、単なるキーワード一致ではなく、「犬」「健康」「食べ物」に関連する情報を文脈に沿って抽出してくれるため、よりユーザーの意図に合った検索結果を得ることができます。

ベクトル検索とは何か

ベクトル検索は、単語や文章の意味を数値ベクトルとして表現し、それらの類似度によって検索結果を導き出す手法です。AIによって変換された「意味ベクトル」同士を比較し、検索クエリと類似度の高いデータを返すという特徴があります。

この手法では、「似たような意味」や「同じカテゴリに属する内容」を抽出することが可能なため、より高度な情報検索が実現できます。

セマンティック検索とベクトル検索の関係

セマンティック検索とベクトル検索は、密接に関係しています。セマンティック検索を実現するためのコア技術のひとつがベクトル検索です。

自然言語処理（NLP）によって文章を理解し、その意味を数値ベクトル化することで、文脈や類似性をもとに検索できるようになります。つまり、セマンティック検索の裏側でベクトル検索が活用されていると言えます。

ベクトル検索が使われている場面

ベクトル検索はさまざまなシーンで活用されています。

社内ナレッジ検索

　文書や議事録などの自然文を検索する際に、表現が異なっていても意味が近ければヒットするため、業務効率が向上します。
FAQシステム

　ユーザーの質問と事前に登録されたFAQの文脈を比較し、最適な回答を自動で提示する仕組みに利用されています。
ECサイトのレコメンド

　購入履歴やレビュー内容をベクトル化することで、ユーザーの好みに合った商品を提案することが可能になります。
生成AIとの連携

　RAG（Retrieval-Augmented Generation）などの手法では、ベクトル検索によって関連情報を取得し、その内容をもとに自然な文章を生成することができます。