埋め込み（Embedding）

埋め込み（Embedding）とは、テキスト・画像・音声などの離散的で高次元なデータを、連続的かつ低次元のベクトル空間に変換する手法です。 これにより、機械学習モデルがデータ間の類似性や意味関係を数値的に扱えるようになり、自然言語処理（NLP）やレコメンドシステム、画像認識など多くのAI分野で広く活用されています。 特に自然言語処理の分野では、「単語の埋め込み（word embedding）」が代表的な応用であり、単語や文章を意味を保ったまま数値ベクトルに変換します。 このベクトル空間では、意味的に近い単語が近い位置に配置されるという特徴があります。 代表的な埋め込み手法： • Word2Vec：単語の共起関係に基づいてベクトルを学習 • GloVe：単語の全体的な出現頻度を利用したモデル • FastText：サブワード単位でベクトル化し、未知語への対応力が高い • BERTやGPTのようなトランスフォーマー系モデルにおけるコンテキスト対応埋め込み • CLIP、DINOなどによるマルチモーダル埋め込み（画像＋テキスト） 埋め込みの利点： • 離散データを機械学習モデルで直接扱える形式に変換できる • 意味的な類似性や関係性を保持できる • 検索、分類、クラスタリング、生成タスクなどへの応用が可能 近年では、「埋め込みベクトルの検索（ベクトル検索）」や「埋め込みスペース上での類似度計算」などが盛んに行われており、生成AIや検索エンジンの裏側でも重要な技術となっています。 つまり埋め込みは、「意味を数値化し、AIが理解・処理できる形にする」ための、AI時代の土台となる技術です。