ベクトル検索とは？ 知っておくべきすべてのこと

ベクトル検索は、ベクトルと呼ばれるデータの数学的表現を使用する強力な情報検索技術です。 ベクトルは、完全一致ではなく、セマンティックな意味に基づいて類似のアイテムを見つけます。

情報検索の分野は、コンピュータの歴史と同じくらい古く、ベクトル検索は20年以上前から使われています。 しかし、最近は利用者が急増しています。 生成AI とビッグデータの時代において、ベクトル検索はいくつかのアプリケーションで非常に重要となっています。 （これらに限定されるものではありません）：

• 推薦システム
• 機械学習モデル
• 画像認識
• 自然言語処理(NLP)
• 異常検知
• 生成AI

ベクトル検索がうまく機能するのは、 文脈と意味を本質的に捉え、完全一致だけでなく近似一致を見つけることができるからです。 これによりユーザーは、クエリが保存されているデータと正確に 一致しない場合でも、関連情報を見つけることができます。 もう一つの大きな利点は、ベクトル検索がテキスト、画像、音声、構造化データ、さらにはゲノムを含む様々な種類のデータで使用できることです。

ベクトル検索がどのように機能し、どのようにビジネスに役立つのか興味があるのなら、それは正解です。

ベクター検索エンジンの仕組み その内部メカニズムを理解することで、ベクトル空間から最大の価値を得ることができます。

高校の代数の授業でベクトルを習ったことを覚えているかもしれません。 コンピュータ・サイエンスでは、ベクトルとは単に数字の羅列であり、それぞれの数字が異なる特性や次元を表している。

学校で習ったベクトルはおそらく2次元か3次元だっただろうが、現代のベクトル・ベースのシステムでは数百、数千の次元を使うことが多くあります。 これは複雑に聞こえるかもしれませんが、私たちが慣れ親しんでいる3次元の世界の延長線上にあると考えることができます。 何かを表現するために、より多くの特徴を追加していくことを想像してみてくください。

たとえば、「cat」という単語を表すベクトルは次のようになります。

[0.2, -0.5, 0.8, 0.1, -0.3, ...]

これらの数字は抽象的に見えるかもしれませんが、「cat」という概念のさまざまな意味的側面をとらえており、他のベクトルと数学的に比較することができます。 "feline "という単語は、"cat "という単語と非常に似たベクトルで終わります。

ベクトル検索とは、その核となるもので、ベクトル表現を比較することで、大規模なデータセットから類似のアイテムを見つける手法です。 従来のキーワードベースの検索（単語やフレーズの完全一致を探す）とは異なり、ベクターは根本的な意味や 文脈を理解しようとしまします。

テキストをベクトルに変換する際、ベクトルは他の表現よりも多くの意味を含むことが判明しました。なぜなら、他の単語と組み合わせて使用される単語は、単語の背後にある意味を見つけることができる文脈を提供するからです。

データをベクトルに変換することは、ベクトル検索の最初のステップです。 これは通常、システムに新しいデータを追加するたびに発生します。 ユーザーが問い合わせをすると、その問い合わせも ベクトルに変換されます。

このアプローチは、より微妙な検索を可能にします。 例えば、テキストベースのベクトル検索です：

• 「車」を検索すると、たとえその言葉が正確に使われていなくても、「自動車」や「車両」に関する結果も返されるかもしれません。
• 「データ分析技術」についてのクエリは、「ビッグデータにおける統計手法」についての関連結果を返すかもしれません。

ベクトル検索は、 スマート・データ・ファブリック・アーキテクチャ　を可能にする重要な技術です。

従来のキーワードベースの検索とベクトル検索は、そのアプローチと機能が異なります：

1. マッチング方法：キーワード検索は、単語またはフレーズの完全一致を検索します。 ベクトル検索は、異なるベクトルの方向と大きさを比較することで、似たような意味や概念を探すもので、厳密ではなく常に近似的です。
2. 文脈を理解する：キーワード検索はしばしば文脈（コンテキスト）や同義語で苦労します。 ベクトル検索は文脈を理解し、意味的に関連するコンテンツを見つけることができまます。
3. 曖昧さへの対応：キーワード検索では、単語が複数の意味を持つ場合、無関係な結果が返されることがあります。 ベクトル検索は、多くの場合、クエリの全体的な文脈に基づいて曖昧さを解消することができます。  
4. 多言語機能：キーワード検索は通常、言語ごとに別々のインデックスを必要とします。 ベクトル検索は、多言語データで訓練された場合、多くの場合、言語を越えて関連する結果を見つけることができます。
5. スペルミスやバリエーションへの対応：キーワード検索では、わずかなスペルミスで検索結果が外れることがあります。 ベクトル検索はバリエーションに強く、些細なエラーにもかかわらず関連する結果をしばしば見つけることができます。

ベクトル生成は埋め込みとも呼ばれ、ベクトル探索の重要なステップです。 データの種類によって異なる手法が用いられます：

1. テキストデータ： 単語埋め込み（Word2Vec、GloVeなど）は、個々の単語をベクトルに変換し、文または文書埋め込み（BERT、Universal Sentence Encoderなど）は、より大きなテキストのベクトルを作成します。 これらのモデルは通常、大量のテキストで事前に訓練されており、特定のドメイン用に微調整することができます。
2. 画像データ：畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像のベクトル表現を生成するためによく使われます。 これらのネットワークは、学習中に画像から関連する特徴を抽出するように学習します。
3. 音声データ：メル周波数ケプストラム係数（MFCC）やディープラーニングモデルのような技術は、音声をベクトル表現に変換することができます。
4. マルチモーダルデータ：高度なモデルの中には、キャプション付きの画像など、異なるデータタイプの組み合わせを表すベクトルを作成できるものです。

また、ベクトルとして表現できる、より高度で特殊なデータ型もあります。 これには、生物学におけるゲノムやプロテオミクス情報、化学構造、グラフ関係などが含まれます。

検索の文脈におけるベクトルの次元は、データのさまざまな特徴を表します：

1. 意味的特徴 ： 各次元は、データの特定の意味的概念または属性に対応する場合があります。
2. 学習された表現：多くの場合、特にディープ・ラーニング・モデルでは、各次元の正確な意味は明示的に定義されず、学習中にモデルによって学習されます。 以前は "潜在意味解析（latent semantic model）" という言葉が流行っていましたが、これは本質的に学習された表現です。
3. 文脈情報：テキストデータの場合、次元は単語や語句の文脈的な使用パターンを捉えることが多くあります。
4. 抽象概念：次元の中には、人間には容易に解釈できないが、モデルのデータ理解には有用な抽象概念を表すものがあるかもしれません。例えば、異なる画像に共通する基本構造は、機械には見えるが人間には見えない概念です。

次元を増やすと、より多くの情報を取得し、より細かい区別が可能になる一方で、計算要件も増加します。

したがって、次元の数と、検索速度やストレージ要件などの 実用的な考慮事項との間で、しばしばバランスを取る必要があります。

ベクトル検索エンジンは、データ（テキスト、画像、音声など）を数値ベクトルに変換し、高次元空間におけるこれらのベクトル間の距離を測定することによって、類似したアイテムを見つけまます。

キーワードマッチングや統計的手法に依存する従来のセマンティック検索とは異なり、ベクトル検索はアイテム間のより微妙な関係や類似性を捉えることができるため、特に複雑なクエリやマルチメディアコンテンツに対して、より正確で文脈に関連した結果を得ることができます。

ベクトル探索は、高次元空間で類似したベクトルを見つけるための様々なアルゴリズムに依存します。 最も一般的なアプローチには、以下のようなものがあります：

1. 正確な最近傍(NN)探索: この方法は、クエリーベクトルに最も近いベクトルを見つけます。 正確ではあるが、大規模なデータセットには計算コストがかかります。
2. 近似最近傍探索(ANN)：ANNアルゴリズムは、大幅な速度向上のために、精度をある程度犠牲にします。 一般的なANNアルゴリズムには次のようなものがあります：
   
   • 局所性鋭敏型ハッシング（LSH）
   • Hierarchical Navigable Small World （HNSW）グラフ
   • 直積直積量子化直積量子化（Product Quantization: PQ）
3. ツリーベース手法：KDツリーやボールツリーのようなアルゴリズムは、ベクトルをツリー構造で整理し、検索を高速化します。 これらは低次元のデータには有効ですが、高次元のベクトルでは難しい場合もあります。
4. グラフベース手法：これらのアルゴリズムは、ノードをベクトル、エッジを 類似項目とするグラフを構築します。 例えば、HNSW（前述）やナビゲイブル・スモール・ワールド（NSW）のグラフなどです。

コサイン類似度は、ベクトル間の類似度を大きさではなく方向に基づいて効率的に測定し、高次元空間での正確な比較を可能にするため、ベクトル検索において不可欠です。

このため、意味検索、推薦システム、文書クラスタリングなど、項目間の関係が絶対値よりも重要なタスクに特に効果的です。

コサイン類似度についてのキーポイント：

1. 範囲：コサイン類似度の値の範囲は-1から1：
   
   • 1は 同じ方向を向いているベクトルを示す（最も似ている）
   • 0は 直交（無関係）ベクトルを示す
   • -1は、反対方向を向いているベクトルを示す（最も似ていない）
2. 大きさの独立性：コサイン類似度はベクトルの大きさではなく方向に注目するので、異なる長さの文書を比較するのに便利です。
3. 計算： cos(θ) = (A - B) / (||A|| * ||B||)ここで、A - B はベクトル A と B のドット積、 ||A|| と ||B|| はそれらの大きさである。
4. 効率性：コサイン類似度は、特にベクトルが正規化されている場合に効率的に計算できます。

コサイン類似度が特に重要なのは、以下の理由によります。

• 特にテキストデータについては、意味的な類似性をよく捉えている。
• 計算効率が高く、高次元空間での類似度計算を高速に行うことができる。
• 直感的に理解し、 解釈できる。

あなたが賑やかな厨房のシェフで、それぞれのレシピが広大な "フレーバースペース"のベクトルだと想像してみてください。 この空間の次元には、甘味、塩味、辛味、うま味などが含まれます。 あなたのシグネチャー料理は、このフレーバースペースにおける特定のポイントのようなもので、似たようなレシピを探したり、あなたのスタイルを補完するフュージョン料理を作りたいものです。

コサインの類似性は、他のレシピがあなたのシグネチャー・ディッシュのフレーバー・プロフィールにどれだけ近いかを測定する特別な「フレーバー・コンパス」のようなものです。 あなたのレシピに非常に似ているものは、味のコンパスでほぼ同じ方向を指すことでしょう（高いコサイン類似性、1に近い）。

ある程度似ている料理は、関連はあるが同じではない方向を指すかもしれません（中程度のコサイン類似性、約0.7）。 まったく異なるタイプの料理は、味の羅針盤で直角の方向を指すでしょう（コサイン類似度が0で、味に関係がないことを示す）。 重要なのは、味の強さ（ベクトルの大きさ）は重要ではないということです。マイルドなカレーと辛いカレーは、味の方向性という点では非常に似ている可能性があります。

この料理の例えでは、ベクトル検索エンジンは非常に効率的な副料理長のような役割を果たしますします。 世界中の膨大な料理本のすべてのレシピに対して、この味のコンパスを即座に参照することができ、産地や濃さに関係なく、あなたの特徴的な風味のプロフィールに調和する料理を素早く見つけることができます。

コサイン類似度は広く使われていますが、ベクトル検索では他のいくつかの距離メトリックを採用することができます：

1. ユークリッド距離：ユークリッド空間における2点間の直線距離を測定します。 これは、ベクトルの大きさが重要な場合に便利です。
2. マンハッタン距離：L1距離またはシティブロック距離とも呼ばれます。 これは座標の差の絶対値の和を計算するもので、ある種のグリッド的な問題や、疎なデータを扱う場合に有効です。
3. ドット積：ベクトルが正規化されている場合によく使われる、2つのベクトルの対応する要素の単純な乗算です。
4. Jジャカード類似度（accard Similarity): 有限のサンプルセット間の類似度を測定し、バイナリデータやカテゴリーデータに有効です。
5. ハミング距離: 2つのベクトルの対応するシンボルが異なる位置の数を測定します。

ベクトル検索は、文脈を理解し、単純なキーワードマッチングを超えた関連情報を見つけることができるため、さまざまな業界でますます重要性を増しています。

• 医学文献検索：研究者は、専門用語が異なる場合でも、関連する研究を見つけることができます。
• 患者記録の照合：類似した患者の症例を特定し、個別の治療計画を立てます。
• 創薬：類似した性質や効果を持つ化合物を見つけます。

ヘルスケア＆ライフサイエンスについてもっと知る

• 商品レコメンデーション：単なるカテゴリーマッチングではなく、意味的類似性に基づいて商品を提案します。
• ビジュアル検索：顧客がアップロードされた画像に類似した製品を検索できるようにします。
• 不正検知： 取引データから異常なパターンを特定します。

Eコマースと小売についてもっと知る

• リスク評価：財務書類を分析し、潜在的なリスクを特定します。
• 市場トレンド分析：多様な経済指標間の相関関係を見つけます。
• 顧客セグメンテーション：複雑な行動パターンに基づいて顧客をグループ化します。

金融サービスについてもっと知る

• コンテンツ・レコメンデーション：ユーザーの嗜好に基づき、映画、音楽、記事などを提案します。
• 盗作・不正使用の検出：大規模データベース間で類似したコンテンツを識別します。
• 音声とビデオの検索：トランスクリプトや視覚的特徴に基づいて、メディアの特定の瞬間を見つけます。

• 品質管理：生産データの異常を検出する。
• 在庫管理：複雑な需要パターンに基づいて在庫レベルを最適化する。
• 予知保全：センサーデータのパターンに基づいて、故障の可能性が高い機器を特定する。

製造とサプライチェーンについてもっと知る

• ログ分析：システムログから異常なパターンを検出し、セキュリティ上の脅威を検出します。
• コード類似性検索：デバッグや最適化のために類似したコードスニペットを検索します。
• ネットワーク・トラフィック分析：トラフィック・パターンに基づいて潜在的なセキュリティ侵害を特定します。

ベクトルデータベース：ベクトルデータベースは、ベクトルデータを効率的に保存し、照会するために設計されています。

機械学習 フレームワーク：TensorFlowとPyTorchは、ベクトル埋め込みを作成・操作するためのライブラリを提供しています。

NLPライブラリ：spaCyやHugging FaceのTransformersのようなライブラリは、テキスト埋め込み用に事前に訓練されたモデルを提供します。

クラウドベースのベクトル検索サービス：主要なクラウドプロバイダーは、アプリケーションに統合可能なマネージドベクトル検索サービスを提供しています。

オープンソース検索エンジン：従来の検索エンジンの中には、ベクトル検索機能を提供するものがあります。 これらは、既存の検索インフラにベクトル検索を追加しようとしている組織にとって有用です。

ウェブ検索エンジン：グーグルのような主要な検索エンジンは、クエリの意味理解を向上させるためにベクトル検索技術を取り入れています。

E-コマース検索：オンライン小売プラットフォームは、ベクトル検索を使用して商品検索を強化し、多くの場合、最適な結果を得るために従来のキーワード検索と組み合わせています。

エンタープライズ検索ソリューション：現在、多くのエンタープライズ検索プラットフォームがベクトル検索機能を提供しています。

データベース管理 システム：一部の リレーショナル・データベース・システムは、ベクトル検索機能を搭載し始め、従来のSQLクエリーと並行して類似検索を可能にしています。

クラウドデータプラットフォーム：クラウドプロバイダーは、サービスの一部としてベクトル検索を提供するようになってきている。 これにより、ベクター検索機能をクラウドベースのアプリケーションやデータワークフローにシームレスに統合することができます。

ベクトル検索とベクトル表現は、情報検索とデータ解析の世界において画期的な技術として登場した。 データを高次元のベクトルとして表現することで、ベクトル検索は、より直感的で、コンテキストを意識した、セマンティックでリッチな検索体験を可能にします。

この記事を通して、ベクトル検索の背後にある基本的なコンセプトと、様々な業界におけるその応用例を説明してきました。 私たちは、ベクトル検索が文脈を理解し、多言語のクエリを処理し、キーワードが完全に一致しない場合でも関連する結果を見つけることに優れて いることを見てきました。

しかし、計算上の要求や高次元データを大規模に管理することの複雑さも認識しています。 そうした点に対して、 InterSystems IRISが 強力なソリューションとして際立っています。 InterSystems IRISは、ベクトル検索機能と従来のデータ管理機能をシームレスに統合した、包括的な統合プラットフォームを提供します。

主な利点は以下のとおりです：

1. シームレスな統合： ベクトル検索機能は、InterSystems IRISプラットフォームに完全に統合されており、SQLクエリやその他のデータ処理タスクと簡単に組み合わせることができます。
2. スケーラビリティ：InterSystems IRISは、大規模なベクトル検索オペレーションを処理するように設計されており、分散コンピューティングをサポートしてパフォーマンスを向上させています。
3. 柔軟性：様々な埋め込み技術と距離メトリクスをサポートすることで、InterSystems IRISは様々なベクトル検索アプリケーションに対応できます。
4. 高度な自然言語処理との統合：InterSystems IRISは、高度な自然言語処理技術と組み合わせることで、クエリの理解と結果の関連性を向上させることができます。
5. 領域固有のカスタマイズ：プラットフォームはカスタム埋め込みモデルをサポートしているため、医療や金融のような特殊な分野でもカスタマイズされたソリューションを提供することができる。
6. 統一されたデータ管理：InterSystems IRISは、複数の独立したシステムの必要性を排除し、複雑さと潜在的なデータの不整合を低減します。