NLP、ビジュアル検索、推薦システムなどのデータ検索における意味的類似性を可能にするベクトル検索が、AIにどのような革命をもたらすかをご覧ください！
ベクトル検索は、人工知能（AI）や機械学習（ML）で使われる手法で、正確なキーワードではなく、類似性に基づいてデータを検索する。特定の写真に似た画像を検索したり、与えられたテキストと意味的に類似した文書を見つけることを想像してみてほしい。これがベクトル検索が活躍する場面であり、機械が意味と文脈に基づいて情報を理解し、検索することを可能にする。
ベクトル検索の中心には、ベクトル埋め込みという概念がある。これは、テキスト、画像、音声などのデータの数値表現を高次元ベクトルに変換したものである。これらのベクトルは、データの本質的な特徴や意味的な意味を捉えます。例えば、自然言語処理（NLP）では、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）のようなモデルが文章をベクトルに変換することができ、ベクトル空間では類似した文章が密接に配置される。同様に、コンピュータビジョンでは Ultralytics YOLOモデルは画像の特徴ベクトルを生成し、視覚コンテンツ間の類似性比較を可能にする。
データがベクトル埋め込みに変換されると、ベクトル検索アルゴリズムはコサイン類似度やユークリッド距離のような距離測定基準を用いてベクトル間の近さを測定する。これらの距離を計算することで、システムは、たとえ正確なキーワードを含んでいなくても、クエリーベクトルに最も類似しているデータポイントを特定し、検索することができる。
ベクトル検索は、特に非構造化データを扱う様々なAIアプリケーションに革命をもたらしている：
推薦システム：NetflixやSpotifyのようなプラットフォームは、ユーザーの好みに基づいて映画や曲を推薦するためにベクトル検索を利用している。ユーザーのプロフィールとアイテムの特徴をベクトル空間に埋め込むことで、システムはユーザーの過去のインタラクションと類似したアイテムを素早く見つけることができ、パーソナライゼーションとユーザーエンゲージメントを強化します。
ビジュアル検索：電子商取引や画像検索において、ベクトル検索はビジュアル検索機能を強化する。ユーザーは画像をアップロードすることができ、システムは画像のベクトル埋め込みを使用して、データベースから視覚的に類似した製品や画像を見つけることができます。これは、キーワードベースの画像検索よりもはるかに効果的で、特に視覚的なコンテンツの記述が困難な場合に有効です。
自然言語処理：ベクトル検索によるセマンティック検索は、検索エンジンとチャットボットがクエリの背後にある意味を理解することを可能にします。キーワードのマッチングに依存する代わりに、これらのシステムはテキストのベクトル埋め込みを使用して、コンテキストに関連する文書や応答を検索し、検索結果と会話AIの精度と関連性を向上させます。
異常検知：サイバーセキュリティや不正検知などの分野では、ベクトル検索によって異常なパターンや異常値を特定することができる。通常の行動をベクトルとして表現することで、システムは標準から大きく逸脱したデータポイントを迅速に検出し、さらなる調査のために潜在的な異常のフラグを立てることができます。
ベクトル検索、特に大規模なデータセットと高次元ベクトルの検索に必要な計算量を処理するために、特別なツールと技術が採用されています。Pineconeや Milvusのようなベクトルデータベースは、効率的にベクトル埋め込みを保存し、インデックスを作成し、大規模なクエリを実行するように設計されています。これらのデータベースは、検索プロセスを高速化するために近似最近傍（ANN）アルゴリズムを使用することが多く、わずかな精度を大幅な速度向上と引き換えにすることで、リアルタイムのベクトル検索を実現しています。
さらに、主成分分析(PCA)のような次元削減のようなテクニックを使用することで、本質的な情報を保持したままベクトル埋め込みサイズを縮小し、ストレージと検索効率を最適化することができる。
自動運転車はリアルタイム知覚のためにベクトル探索に大きく依存している。例えば、自動運転車のセンサーが物体を検知すると、システムはベクトル探索を使用して、その物体の特徴ベクトルを既知の物体（歩行者、車両、標識）のデータベースと比較し、迅速に識別・分類することで、安全なナビゲーションのための迅速な意思決定を可能にする。自動運転車のAIを探る
AIを活用した採用活動では、ベクトル検索によって求職者と職務内容を効率的にマッチングさせることができる。候補者のプロフィールと職務内容はベクトル埋め込みに変換され、ベクトル検索アルゴリズムは職務要件に最も近いプロフィールを持つ候補者を見つけ、人材獲得プロセスを効率化する。
