従来型ML・データ
Embedding（埋め込み）とは？意味・仕組みをわかりやすく解説
エンベディング ／ 最終更新日：2026年7月7日
30秒でわかる定義
Embedding（埋め込み）とは、テキスト・画像などのデータを、意味的な近さを保った数値ベクトルに変換したものです。意味の近い言葉ほどベクトル空間上で近くに配置されるため、「意味での検索」や類似度計算が可能になります。RAGやベクトルDBの土台となる技術で、生成AIアプリの検索・分類・推薦などに広く使われます。
仕組み・基本の流れ
- 1Embeddingモデル（埋め込みモデル）にテキスト等を入力する
- 2モデルが、その意味を表す固定長の数値ベクトルを出力する
- 3意味が近いデータ同士は、ベクトル空間上で距離が近くなる
- 4ベクトル間の距離（コサイン類似度など）で「意味の近さ」を測る
- 5ベクトルDBに格納して高速な類似検索に使う（RAGなど）
実務でのポイント：検索の質はEmbeddingモデルの選択に大きく左右されます。日本語対応・ドメイン適合・次元数・コストを踏まえて選びます。キーワード一致では拾えない言い換えや同義語を捉えられるのが強みです。
関連する用語
このスキルを活かせる職種と年収は？
Embeddingの理解はRAG・検索・推薦系の実装に必須で、生成AIエンジニアの基礎スキルです。モデル選定と検索精度の改善ができると評価されます.
よくある質問
Q. Embeddingとベクトルは同じですか？
A. Embeddingは「意味を保つように作られたベクトル」を指します。ベクトルは数値の並び一般を指す広い言葉で、Embeddingはその中でも、機械学習モデルがデータの意味を捉えて生成した特別なベクトルです。
Q. Embeddingは何に使いますか？
A. 意味での検索（RAGの関連文書検索）、類似文書のクラスタリング、推薦、分類などに使います。キーワードの完全一致ではなく『意味の近さ』で扱いたい場面で活躍します。