・英語による用語：Embeddings
・用語カテゴリ：技術用語
・日本語読み：エンベディング（埋め込み）
・種別：ベクトル表現技術
・位置づけ：意味を数値ベクトルに変換する基盤技術
・関連：ベクトルデータベース ／ RAG ／ LLM ／ マルチモーダル
・備考：単語・文・画像などの意味を数値ベクトルに変換する技術。意味の近さを距離で測れる。
Embeddings（エンベディング）とは？意味を数値化するAIの基盤技術
Embeddings（エンベディング／埋め込み）とは、単語・文章・画像などのデータが持つ「意味」を、数百〜数千次元の数値ベクトルに変換する技術です。意味が近いものはベクトル空間上でも近くに配置されるため、「王様」と「女王」、「東京」と「大阪」のような関係性を数値的な距離・方向として捉えられます。
この性質により、キーワードの完全一致ではなく「意味が似ているか」で情報を検索・比較できるようになります（セマンティック検索）。代表的な活用が、社内文書やナレッジをベクトル化してベクトルデータベースに格納し、質問に意味的に近い情報を取り出してLLMに渡すRAG（検索拡張生成）です。生成AIが自社の最新・専門情報にもとづいて回答するための土台として、エンベディングは欠かせません。
ほかにも、類似文書のグルーピング（クラスタリング）、レコメンド、重複検出、分類など幅広い用途があります。テキストだけでなく画像・音声を同じ空間に埋め込むマルチモーダルな手法も普及しています。
実務では、どの埋め込みモデルを使うか、次元数やチャンク（分割）の設計、正規化の方法などが検索精度を左右します。目的のデータやドメインに合ったモデル選定と前処理が、RAGや検索体験の品質を大きく左右します。
