埋め込み

埋め込み（エンベディング）って何？

AIは漢字も読めなければ、画像も見られません。わかるのは数字だけ。埋め込みは、文章・画像・音声を「固定長の数値の列」、つまりベクトルに変換する技術です。その数値列の中に、その内容の「意味」が込められています。

どう動くのか

意味を座標に変える
高次元の空間を想像してください。各単語・各文章に座標があります。意味が近いほど座標も近く——「猫」と「犬」の距離は、「猫」と「車」の距離よりずっと短い。
距離で似ている度合いを測る
2つの文章や画像が似ているかは、文字面ではなく、そのベクトルが近いかどうかで決まります。

何に使えるのか

意味検索
「電車のチケットを払い戻したい」と聞けば、「変更と払い戻し」という記事も見つけられます。
レコメンド
「似た商品」「あなたへのおすすめ」はベクトルの類似度で計算されています。
マルチモーダルの対応づけ
同じ事柄なら、テキストも画像も近いベクトルに写せます。「画像で検索」「文章で画像を探す」が可能になる。

埋め込みはどう作るのか

専用の「埋め込みモデル」があり、内容を入れるとベクトルを返します。良いモデルほど、意味の近い内容を近くに置けます。悪いモデルは混ざってしまいます。だから埋め込みモデルの選び方が、検索やレコメンドの良し悪しを決めるのです。

まとめ：埋め込みとは「意味」を数値の座標に翻訳し、AIが「距離」で似ている度合いを理解できるようにする技術です。