ベクトル埋め込みとは？ 知っておくべきすべてのこと

ベクトル埋め込みは、データの数値表現であり、オブジェクト（単語、画像、概念など）の意味や特徴を多次元空間の点として捉え、機械がそれらを効率的に処理・比較することを可能にします。 要するに、単語、文章、画像、その他あらゆる種類のデータといった複雑な情報を、そのデータの根底にある意味と関係を把握する数字のリストに変換する方法です。 このようなデータの数学的表現は人間の理解を模倣し、強力な人工知能アプリケーションを幅広く可能にします。

生データをこのような洗練された数値表現に変換することで、ベクトル埋め込みは複雑な分析を実行し、パターンを特定し、前例のない精度と効率で予測を行う能力を開放します。 ベクトル埋め込みは新しい概念ではないが、アルゴリズムのブレークスルーのおかげで、現代のビジネスにとってより身近（かつ有用）になりました。

この記事では、ベクトル埋め込みの概念を深く掘り下げ、それがどのように機能するのか、なぜそれほど強力なのか、そしてAIを活用したテクノロジーにおけるイノベーションを促進する無数の方法を検証します。

ベテランのデータサイエンティストであろうと、 機械学習の分野を初めて学ぶ人であろうと、ベクトル埋め込みを理解することは、現代のAIシステムと、それが業界全体にもたらす変革の可能性を理解するための基礎となります。

ベクトル埋め込みは、機械が理解し処理できる方法で複雑なデータを表現する数値のリストです。 これらの数値表現により、コンピュータは言葉や画像などの抽象的な概念を、あたかも数学的（あるいは「高次元」）空間の点のように扱うことができます。

例を挙げて説明しまます。 猫」という単語をベクトル埋め込みで表現したいとしよう。 以下のようなものです。

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

このリストの各数値は、多次元空間の次元に対応しています。 実際には、これらのベクトルは数百から数千の次元を持つことが多く、意味の微妙なニュアンスを捉えることができます。 しかし、ベクトル埋め込みが真に注目に値するのは、高次元データの意味的類似性を 捉える能力である。

ベクトル埋込みの世界では、単語や画像、その他あらゆるタイプのデータの意味を、多次元ベクトル空間の点として表現することができます。 重要な洞察は次のとおりである：類似したデータポイントや特性を持つアイテムは、この空間では互いに近接している。

ある言語のすべての単語が点である広大な空間を想像してください。 この空間では、似たような意味を持つ単語が集まっています。 cat "は "kitten "や "feline "に近いかもしれないし、"democracy "はまったく別の地域、おそらく "government "や "election "に近いかもしれません。

この空間的な関係により、AIシステムは人間の類似性や関連性の理解を模倣した方法でデータを理解し、処理することができます。

以下に、ベクトル埋め込みのより明確な特徴と、ベクトル検索アプリケーションでの使用との関連性を示します：

1. 類似度：2つのベクトル間の距離を計算することで、2つの単語（または画像、その他の埋め込みアイテム）がどれだけ似ているかを測定することができます。 ベクトルが近ければ近いほど、アイテムは似ています。
2. 類推：ベクトル埋め込みは複雑な関係を捉えることができます。 典型的な例として、「王」-「男」＋「女」≒「女王」があります。 これは、「王」と「男」のベクトルの違いが「王族」という概念をほぼ表しており、これに「女」を足すと「女王」に近くなるからです。
3. クラスタリング：似たような意味を持つ単語（または他のアイテム）は、埋め込み空間において自然にクラスタを形成します。 この特性は、トピック・モデリングや文書分類のようなタスクに有用です。
4. 次元性：高次元の空間を視覚化することはできないが、ベクトル埋め込みは次元が多いため、意味の多くの側面を同時に捉えることができます。 ある次元は大きさ、別の次元はアニマシー、別の次元はポジティブ、などなど。

この空間的な関係は、単なる視覚化のトリックではありません。 これは、機械が数学的に厳密な方法で意味を扱うことを可能にする強力な計算ツールです。 これらのベクトルに対して数学的演算を行うとき、つまり足し算や引き算をしたり、ベクトル間の距離を測定したりするとき、私たちは実際に意味を操作し比較しています。

例えば、推薦システムにおいて、あるユーザーがある商品を気に入っていることがわかれば、そのベクトル表現を見つけ、類似したベクトルを持つ他の商品を検索することができます。 これにより、システムは表面的なカテゴリーだけでなく、商品固有の特徴に基づいて推薦を行うことができる。

ベクトル埋め込みは、現代の多くのAIシステムの基盤を形成しています。 検索エンジンがクエリの背後にある意図を理解できる理由、言語モデルが首尾一貫したテキストを生成できる理由、画像認識システムが高い精度でオブジェクトを識別できる理由はここにあります。

人間の概念という複雑で厄介な世界を構造化された数学的空間に変換することで、ベクトル埋め込みは人間の理解と機械計算のギャップを埋めるために使用できます。

ベクトル埋め込みは、データの本質的な特徴や関係を捉える方法でデータを表現することを目的として、様々な洗練されたプロセスを経て作成されます。 これは、テキスト、画像、その他の形式を問わず、生のデータを、データ内の本質と関係をとらえる高密度の数値ベクトルに変換することを意味します。 エンベッディングを作成するための最も一般的な方法をいくつか探ってみましょう：

テキストデータは、いくつかの強力なモデルが開発され、意味あるベクトル表現を作成しています。Word2VecGoogleの研究者によって開発された

Word2Vec
は、浅いニューラルネットワークを使って単語の埋め込みを学習します。 味は2種類ある：

1. Skip-gram(スキップグラム)：ターゲットとなる単語から文脈の単語を予測します。
2. Continuous Bag of Words (CBOW)： 文脈から対象単語を予測します。

Word2Vecは大規模なテキスト・コーパスで学習され、文脈に基づいて単語を予測します。 このプロセスを通じて、単語間の意味的関係を捉えるベクトル表現を開発します

。GloVe (Global Vectors for Word Representation)
予測モデルであるWord2Vecとは異なり、GloVeはカウント・ベースのモデルです。 単語の共起行列に対して次元削減を行うことで、単語の埋め込みを作成します。 GloVeは（Word2Vecのように）ローカルな文脈とグローバルなコーパスの統計の両方をキャプチャします。

BERT（トランスフォーマーからの双方向エンコーダ表現）
BERTは、自然言語処理における重要な進歩です。 文脈に応じた単語や文書の埋め込みを生成するために、変換器アーキテクチャを使用しています。

これらのモデルは、数十億の単語を含む膨大なテキスト・コーパスで学習されます。 訓練過程を通じて、単語や文脈を予測することを学習し、そうすることで意味的・統語的関係を捉えた豊かな言語表現を発達させます。

人気の ChatGPT チャット・インターフェース（GPT-4 を搭載）は、BERT のようなモデルによって生成される埋め込みに類似した埋め込みを使用しています。

視覚データでは、CNN（Convolutional Neural Network：畳み込みニューラルネットワーク）がエンベッディングを作成するための代表的な手法です：

1. VGG、ResNet、Inception：これらは画像分類によく使われるCNNアーキテクチャです。 これらのネットワークの主な目的は分類であるが、その最後の層は埋め込みとして使用することができます。 このレイヤーは通常、画像のハイレベルな特徴を捉えます。
2. シャムネットワーク：画像の比較に特化した埋め込みを生成するために使用されます。 2枚の画像のペアで学習し、似た画像には似た埋め込みを、異なる画像には異なる埋め込みを生成するように学習します。

CNNは画像の特徴を階層的に識別することを学習します。 初期のレイヤーは通常、エッジや色のような単純な特徴を検出し、より深いレイヤーはこれらを組み合わせて、より複雑なパターン、オブジェクト、シーンを認識しますします。

ネットワークの最終レイヤーは、画像コンテンツのコンパクトな表現（埋め込み）と考えることができます。

テキストと画像の埋め込みが最も一般的ですが、ベクトル埋め込みは様々なタイプのデータに対して作成することができます：

• オーディオ：メル周波数セプトラル係数（MFCC）のような技術や、WaveNetのようなディープラーニングモデルは、オーディオデータからエンベッディングを作成するために使用できます。
• グラフの埋め込み：Node2Vecやグラフ畳み込みネットワークのようなアルゴリズムは、グラフのノードを表す埋め込みを作成し、ネットワークの構造を捉えることができます。
• ユーザー行動の埋め込み：推薦システムでは、ユーザーの行動（クリック、購入など）を使って、ユーザーの嗜好を表す埋め込みを作成することができます。
  

ベクトル埋め込みは、さまざまな領域にわたる幅広いAIアプリケーションを支援します。 いくつかの主要なアプリケーションと、それぞれに最適なエンベッディングのタイプを探ってみましょう：

• センチメント分析：BERTのような文脈埋め込みは、顧客レビューにおける正確なセンチメント検出のためのニュアンスに富んだ意味を捉えることに優れています。
• テキスト分類：事前に訓練された静的埋め込み（GloVe など）は一般的なタスクに有効で、微調整された BERT 埋め込みはより微妙な分類に対応します。
• 機械翻訳: mBERTのような多言語の文脈埋め込みは、言語間の意味的関係を捉えることによって、正確な翻訳を促進します。

ベクトル埋め込みは、顔認識や画像分類から物体検出や逆画像検索まで、さまざまなコンピュータビジョンタスクを可能にします。

• 顔認識：FaceNetのようなCNNからのタスク固有の密な埋め込みは、ユニークな顔の特徴を捉えるのに理想的です。
• 画像分類：あらかじめ訓練されたCNN埋め込み（例えばResNetから）は、ドメイン固有の画像で微調整される可能性があり、医療画像分析のようなタスクに効果的です。

ベクトル埋込みの最も強力なアプリケーションのひとつは、類似性検索です：

• レコメンデーションシステム：ユーザー行動用のカスタム埋め込みとアイテム説明用の事前学習済み埋め込みを使用したハイブリッドアプローチは、パーソナライズされた提案を提供することができます。
• 異常検知：過去のデータで訓練されたカスタム・デンシス・エンベディングは、 金融における不正検知に不可欠な異常なパターンの特定に役立ちます。
• 意味検索：関連テキストで微調整されたドメイン固有の BERT モデルは、複雑なクエリの意図を理解し、検索精度を向上させることができます。

エンコーダ・デコーダモデルでは、埋め込みが重要な役割を果たす：

• テキストの要約：PEGASUSのようなモデルからの文脈埋め込みは、簡潔な要約を生成するために顕著な情報をキャプチャします。
• 画像キャプション：視覚（CNN）とテキスト（言語モデル）を組み合わせた埋め込みにより、画像の特徴と適切な説明を結びつけます。
• 検索補強世代：大規模言語モデル（LLM）とともにベクトル埋め込みを使用することは、現在最も新しく、最も広く採用されているベクトル埋め込みの使用法の1つです。 生成AIは、最近ベクトル埋め込みというテーマを業界の最前線に押し上げました。

InterSystems IRISは、1つのシステム内で様々なエンベッディングタイプを活用し、高度なAIアプリケーションを可能にします。 例： 医療分析プラットフォーム

1. 患者類似性分析：臨床記録用の BERT エンベッディングと検査結果用のカスタムエンベッディングを組み合わせます。
2. 医療画像の分類：特定の画像処理タスクのために微調整されたCNN埋め込みを使用します。
3. 薬剤の推奨：患者データの埋め込みと同時に分子構造の埋め込みを利用します。
4. 臨床判断支援：関連する医学文献の迅速な検索のために、ドメイン固有の BERT 埋め込みによるセマンティック検索を実装します。

InterSystems IRISは、効率的なストレージとクエリを備えた複数のエンベッディング・タイプをサポートすることで、多様なデータ・タイプとタスクにシームレスに対応する多面的なAIアプリケーションの作成を容易にします。

ベクトル埋め込みがAIアプリケーションの中心的存在になるにつれ、これらの機能を大規模に処理できるエンタープライズグレードのソリューションに対するニーズが高まっています。 こうしたところが、InterSystems IRISのようなシステムが活躍する場です。

InterSystems IRIS は、JSON、フルテキスト、リレーショナルテーブルのような従来のデータ型に加え、ベ クトル機能を内蔵したマルチモデルデータベースです。

この統合により、企業は構造化データと非構造化データを同じシステムで扱うことができ、ベ クトルデータベースを別々に用意する必要がなくなり、データの移動が削減されます。

このアプローチの利点は、セマンティック検索や RAG (retrieval-augmented generation) のようなアプリケーションを考慮すると明らかになります。

InterSystems IRIS のような統合システムは、単一の環境でベ クトル埋め込みと従来のデータ型の両方を扱うことでデータ管理を合理化し、複雑さを軽減し、データの移動を最小限に 抑えることでパフォーマンスを向上させます。

この統一的なアプローチにより、データの一貫性が強化され、パイプラインが簡素化され、ストレージとアクセスコントロールを中心に置く事で、セキュリティを強化します。

RAGのような先進のAIアプリケーションでは、こうしたシステムは、ベクトル検索と従来のデータ間を分断なく処理し、AIが推進するタスクをより効率的なコンテキストのある情報検索を促進します。

ベクトル埋め込みは、機械が複雑なデータを理解し処理する方法に革命をもたらし、新世代のAIアプリケーションを可能にしました。 チャットボットの背後にある言語モデルのパワーアップから高度な画像認識システムの実現まで、ベクトル埋め込みは多くのAIのブレークスルーの中核を担っています。

将来に目を向けると、ベクトル機能をコアデータ管理システムに統合することで、あらゆる規模の企業にとって、これらの強力な技術がより身近で効率的なものになることが約束されています。 開発者であれ、データサイエンティストであれ、ビジネスリーダーであれ、ベクトル埋め込みを理解し活用することは、AIイノベーションの最前線に立ち続けるための鍵となります。

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