埋め込み（Embedding）

埋め込み（Embedding）とは

埋め込みは、単語や文章を「意味を保った数値ベクトル」に変換する技術です。たとえば「税理士」という単語は、数百〜数千次元の数値の並びに変換されます。

この数値ベクトルは、似た意味の文章は似た値になる性質を持っています。これにより、キーワードが一致しなくても「意味が近い」文章を見つけられるようになります。

なぜ役立つか

従来のキーワード検索は文字の一致で探しますが、埋め込みを使った検索は意味の近さで探します。

• キーワード検索: 「源泉徴収」でヒット、「源泉税」は別扱い
• 意味検索（ベクトル検索）: 「源泉徴収」「源泉税」「天引き」など意味が近いものをまとめて取得

主な用途

• セマンティック検索: 質問の意図に近い文書を検索
• RAG: 検索した関連文書をLLMに渡し、根拠付きの回答を生成
• 分類・クラスタリング: 似た内容のテキストをグループ化
• レコメンド: 内容が近い資料を推薦

士業業務との関係

直接 Embedding を触ることは少ないですが、社内ナレッジを検索できるRAGシステムの中で広く使われています。「過去の類似案件を検索できる」「通達を意味ベースで引ける」といった機能の裏側で動いているのが埋め込みです。