ベクトル検索とは｜意味・仕組み・キーワード検索やEmbeddingとの違い

AIの仕組み 2026-09-29

著者：喜多陽平（Genview チームリーダー / 株式会社FID）　公開：2026-06-02

ベクトル検索とは、Embeddingによって数値ベクトルに変換されたデータ同士の「近さ」を計算することで、意味的に関連するコンテンツを取得する検索手法のことです。

英語表記：Vector Search

キーワードの一致ではなく意味の類似度を基準にするため、表現が違っても内容が近いコンテンツを取得できます。RAGで使われる取得手法のひとつです。

この言葉の基本

ベクトル検索という言葉の英語表記・分野・検索の基準

類似度の計算によく使われるのはコサイン類似度です。ベクトル間の角度が小さいほど（コサイン値が1に近いほど）、意味的に近いと判断されます。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）では、BM25・ベクトル検索・ハイブリッド検索など複数の取得手法が使われます。ベクトル検索はそのひとつです。

ユーザーのクエリをベクトルに変換し、事前にベクトル化・インデックス化されたコンテンツの中から、意味的に近いものを取得します。取得されたコンテンツはLLMのコンテキストに渡され、回答の生成に使われます。

キーワード検索とベクトル検索の違い

たとえば「費用対効果の高いクラウドサービス」というクエリに対して、「コストパフォーマンスに優れたクラウド基盤」というページは、キーワード検索では取得されにくいですが、ベクトル検索では意味的に近いとして取得される可能性があります。

Embeddingは「テキストなどのデータをベクトルに変換する技術」で、ベクトル検索は「変換されたベクトルを使って類似度で検索する手法」です。Embeddingがなければベクトル検索は成り立たず、両者はセットで使われます。

Retrievalは、AIが回答を作る前に情報を取得する処理です。ベクトル検索は、そのRetrievalを実装する手法のひとつにあたります。RAGは、取得した情報をLLMによる生成に使う仕組み全体を指します。

ベクトル検索で取得した候補を、別のモデルで評価し直して並べ替える処理をリランキングと呼びます。また、類似度を計算する単位は、文書を分割したチャンクであることが一般的です。

ベクトル検索は、AIがキーワードではなく意味でコンテンツを選ぶ仕組みを理解するための言葉です。ベクトル検索で取得されることと、そのコンテンツが回答の中で引用として表示されることは、別の段階の話です。

ベクトル検索が、AI検索の仕組みの中でどこに当たるかは、AI検索の仕組みとはで解説しています。

別の概念です。Embeddingは「変換」、ベクトル検索は「検索」と分けて考えると整理しやすくなります。

取得されることは引用の前提ですが、取得のあとにリランキングなどの段階がある場合もあります。取得されただけでは、引用されるとは限りません。

ベクトル検索に関連する用語と、その意味

用語	意味
Embedding	テキストなどのデータを、意味を保ったまま数値ベクトルに変換する技術
コサイン類似度	2つのベクトル間の角度から、意味の近さを数値で表す指標
Retrieval	AIが回答を作る前に、関連する情報を検索・取得する処理
RAG	取得した情報をLLMによる生成に使う仕組み
チャンク	文書を分割した意味のまとまり。類似度を計算する単位になる
リランキング	取得した候補を評価し直し、並べ替える処理

Embeddingはデータをベクトルに変換する技術で、ベクトル検索はそのベクトルを使って類似度で検索する手法です。

検索の基準が違います。キーワード検索は単語の一致で探し、ベクトル検索は意味の類似度で探します。言い換えや同義語で書かれたページも、意味が近ければベクトル検索では取得されることがあります。

使っているとは限りません。RAGでも、BM25・ハイブリッド検索・グラフ検索など他の取得手法が使われます。学習済みの知識から答える場合や、検索エンジンのインデックスを参照する場合は、取得の経路がまた異なります。