ベクトル検索とは？仕組みからPython実装例まで徹底解説！

はじめに：ベクトル検索とは？

近年、ChatGPTをはじめとするAIの発展により、自然言語検索やレコメンドシステムで「ベクトル検索」という言葉をよく耳にするようになりました。
本記事では、ベクトル検索の基本的な考え方と、Pythonでの簡単な実装例を交えて分かりやすく解説します。

ベクトル検索とは？

ベクトル検索（ベクター検索、Vector Search）は、テキストや画像などのデータをベクトル（数値の集合）に変換し、その類似度をもとに検索する手法です。

従来のキーワード検索では一致する単語を探すのに対し、ベクトル検索では意味の近さを数値的に計算できます。

ベクトル検索が使われる場面

• ChatGPTのようなAIチャットの過去会話検索
• レコメンド（類似商品・コンテンツ提案）
• FAQシステム
• 画像・音声検索

なぜ今、ベクトル検索が注目されているのか？

1. 自然言語処理（NLP）の発展
2. OpenAIやGoogleがAPIで埋め込み（embedding）を提供
3. 大量の非構造データを扱う時代に対応可能

Pythonによるベクトル検索の実装例

ここでは、OpenAIの埋め込みAPIを使ったベクトル検索の簡単なサンプルを紹介します。

ステップ① 必要なライブラリをインストール

pip install openai faiss-cpu

ステップ② Pythonコード例

import openai
import faiss
import numpy as np

# OpenAI APIキーの設定
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

# 埋め込みしたいテキストリスト
documents = [
    "Pythonは人気のプログラミング言語です。",
    "JavaScriptはWeb開発に使われます。",
    "AIは未来の産業を変える技術です。",
]

# OpenAIで埋め込みベクトル取得
def get_embedding(text):
    response = openai.Embedding.create(
        model="text-embedding-ada-002",
        input=text
    )
    return np.array(response['data'][0]['embedding'], dtype='float32')

# 全文書のベクトル化
embeddings = np.array([get_embedding(doc) for doc in documents])

# FAISSでインデックス作成
index = faiss.IndexFlatL2(embeddings.shape[1])
index.add(embeddings)

# クエリと検索
query = "プログラミング言語とは？"
query_vector = get_embedding(query)

# 類似検索（上位1件）
D, I = index.search(np.array([query_vector]), k=1)
print(f"最も近い文書: {documents[I[0][0]]}")

ベクトル検索のポイント

• ベクトル同士のコサイン類似度やユークリッド距離で近さを計算
• 高速検索にはFAISS（Meta開発）などの専用ライブラリが有効
• 日本語対応には事前に日本語対応のモデルを使用することが重要

StarScriptではAI検索システムの開発支援も

弊社StarScriptでは、自然言語検索やFAQ自動化、AIチャット連携のベクトル検索導入支援も行っています。
社内データの検索効率化にお悩みの企業様は、ぜひお気軽にお問い合わせください。

まとめ

ベクトル検索は、今後のAI・検索技術の基盤となる重要技術です。
今回のPythonコードを参考に、実際に試してみることをおすすめします！