ベクトル検索とは、文章や画像などのデータを「ベクトル」と呼ばれる数値の並びに変換し、ベクトル同士の類似度をもとに、意味や特徴が近い情報を探す検索手法です。キーワードが完全に一致しなくても、言い換えや関連表現を含む情報を検索できる点が特長です。

企業が扱う情報には、文書、メール、FAQ、画像など、項目や形式がそろっていない非構造化データが多く含まれます。また、同じ内容でも「PC」「パソコン」「端末」のように、部署や作成者によって表現が異なることがあります。文字列の一致を中心とする検索では、検索者が文書内の語を知らないと必要な情報を探しにくい場合があります。こうした情報を意味や文脈から探す方法として、ベクトル検索が注目されています。

ベクトル検索、キーワード検索、セマンティック検索、全文検索は、それぞれ検索の考え方や用語の位置づけが異なります。自社に最適な検索システムを構築するためには、まずこれらの違いを把握しておくことが重要です。主な違いを以下の表にまとめます。

これらの用語はすべてが同じ階層にあるわけではなく、次のような関係にあります。

どれか一つの検索手法が常に優れているわけではありません。曖昧なニュアンスで探したい場合はベクトル検索が、型番が書かれているマニュアルを探したい場合は全文検索が適しているなど、検索対象となるデータと利用者の目的に合わせて使い分けることが重要です。

ハイブリッド検索は、全文検索やキーワード検索とベクトル検索を組み合わせ、両方の検索結果を一つの順位へまとめる方法です。例えば、「ある製品で特定のエラー番号を解消したい」という質問では、全文検索で製品名とエラーコードを捉え、ベクトル検索で症状が近い対処手順を探します。検索結果は、各方式の重み付けなどによって並べ替えられます。部署、文書種別、更新日などの付加情報で絞り込んだり、取得した候補を別の基準で並べ替えるリランキングを組み合わせたりすることもあります。

ベクトル検索の仕組みは、検索対象を事前に準備しておく「保存処理」と、利用者の質問を受けたときに探す「検索処理」に分かれます。文書検索では、次のような流れで処理を行います。

この仕組みを生成AIと組み合わせて使う技術の一つが、RAG（検索拡張生成）です。生成AIが回答を作る前に、ベクトル検索などで関連する社内文書を探し、その情報を回答に利用します。

RAGについては、以下の記事もご覧ください。

ベクトル検索の主なメリットは、検索語と文書の表現が一致しなくても、意味や特徴が近い情報を検索できることです。自然文で質問する検索画面や、文書量が多いナレッジ検索などに取り入れることで、適切なキーワードを知らない場合でも、必要な情報を見つけやすくなります。

同じ意味を持つ言葉や関連表現の類似度を考慮できるため、表記が一致しない文書も検索候補にできます。検索者が社内の正式名称を知らない場合や、部署ごとに用語が異なる場合でも、関連情報へたどり着きやすくなります。

単語を並べるだけでなく、「申請が承認されないときはどうすればよいか」のような自然文を使って検索できます。問い合わせ内容や検索意図に近いFAQ、マニュアル、過去事例などを候補として提示しやすいため、検索スキルへの依存を抑える用途に向いています。

利用するEmbeddingモデルが対応していれば、文章だけでなく、画像や音声などもベクトル化できます。画像の特徴が近い商品を探す類似画像検索や、テキストと画像など複数の形式をまたいで探すマルチモーダル検索に応用できます。対応できるデータ形式は、Embeddingモデルと検索基盤によって異なります。

ベクトル検索は意味の近さを捉えられる一方で、厳密な文字列の一致、検索結果の説明しやすさ、更新時の処理負荷などに注意が必要です。検索対象、質問、利用者の権限、必要な検索精度を整理し、全文検索やメタデータによる絞り込みと組み合わせて設計します。

型番や文書番号は意味ではなく文字列そのものの一致が重要である一方、ベクトル検索では目的の情報とは異なる類似情報が上位に表示される場合があります。完全一致が必要な項目はキーワード検索を使い、ベクトル検索と組み合わせる方法を検討します。

文章を数値化する「Embeddingモデル」の選び方や、長い文章を検索単位に分ける「チャンク（分割）の手法」を間違えると、検索結果が適切にならない場合がある点に注意が必要です。 具体的な選択肢（パターン）としては、以下のようなものがあります。

これらを自社のデータに合わせて適切に組み合わせなければ、検索漏れや必要な情報が上位に表示されない状況につながります。カタログスペックや一般的な評価値だけで判断せず、自社の用語や文脈に合わせて事前に調整することが必要です。

ベクトル検索は類似度を数値で示せますが、文書が上位に表示された理由を利用者が判断しにくい場合があります。検索結果に該当箇所や文書名、更新日などを表示し、必要な情報か確認できるようにします。導入時は、想定質問と正解文書の組み合わせを用意し、不要な文書の混入も含めて検索結果を評価します。

ベクトル検索は、検索語と対象データの表現がそろわない業務や、大量の非構造化データから関連情報を探す業務で利用されています。企業で導入する場合は、顧客への回答や社内手続きなどの業務上の判断をベクトル検索だけに頼らず、根拠文書の確認や、アクセス権の確認、文書の更新状況の管理などを組み合わせて運用することが重要です。

規程、マニュアル、議事録、設計資料、過去の問い合わせ履歴などを横断して検索する用途です。利用者が文書内の正式な語を知らなくても、質問の意味に近い文書を候補として表示できます。ファイルサーバーやSharePointなどの保存先を検索対象にする場合は、コネクター（検索対象システムとの接続機能）とアクセス権の引き継ぎも確認します。

お客さまや従業員から寄せられる自然文の質問に対し、言い回しが異なるFAQや過去の回答を検索する用途です。「料金」「費用」「コスト」のような表現の違いを含む問い合わせでも関連候補を提示しやすくなります。担当者が回答をまとめる場面では、根拠情報を確認できる画面や運用を用意します。

仕様書、点検記録、障害報告、設計資料などから、現在の事象と意味が近い過去事例を探す用途です。設備名や型番は全文検索、症状や対応内容はベクトル検索で探すなど、両者を組み合わせたハイブリッド検索が考えられます。文書の版、設備、拠点、閲覧権限をメタデータとして管理し、参照範囲を明確にします。

ベクトル検索サービスや検索基盤を選定する際は、検索精度だけでなく、既存システムとの連携性、アクセス権への対応、運用方法、導入支援体制なども含めて比較することが重要です。また、社内文書検索、RAG、レコメンドなど用途によって必要な構成が異なるため、自社の要件を整理したうえで製品やサービスを選定する必要があります。

まず、誰が、どのデータから、何を探すのかを整理します。想定質問と正解文書の組み合わせを評価データとして用意し、必要な文書が上位に入る割合、目的と異なる文書が混入する割合、応答時間などを確認します。RAGを使う場合は、検索結果だけでなく、回答内容と参照元も評価します。

検索対象文書の件数、形式、言語、追加・更新の頻度を確認します。Embeddingモデルは、対応言語、日本語の表現を適切に扱えるか、対象分野の専門用語の扱いやすさを確認します。例えば、検索対象が社内規程で、利用者が「休暇の申請方法」と入力する場面では、その質問に対して休暇に関する文書が上位に表示されるかを確認します。製品マニュアルを検索する場合は、「製品のエラー対応」など実際に入力される質問を使って、必要な文書を探せるモデルを選択します。モデルを変更すると既存データの再処理が必要になる場合もあるため、モデルと検索データの運用方法をあらかじめ決めておきます。

全文検索とベクトル検索を同じ基盤で扱えるか、検索結果をどのように統合できるかを確認します。あわせて、ファイルサーバー、SharePoint、データベースなどへの接続方法、既存のアクセス権やSSO（シングルサインオン）の引き継ぎ、メタデータを利用した絞り込みへの対応、監査に必要なログの範囲も確認します。

ベクトル検索の導入には、事前のPoC（概念実証）と、導入後の継続的なチューニングが求められます。特に重要なのが「チャンク設計」です。チャンク設計とは、長い文書を検索システムに保存する際、どのくらいのサイズや単位（チャンク）に分割するかを決める作業のことです。具体的には、意味のまとまりを重視して「見出し単位」で分ける方法や、「一定の文字数」で機械的に分ける方法などがあり、自社のデータに合う分割方法を確認するためのテストが必要になります。

しかし、こうしたチャンク設計やモデルの選定をすべて自社のみで完結させるには、専門的なノウハウが必要になります。そのため、サービスやシステム基盤を選ぶ際は、「自社とベンダー（提供元）で、どの作業をどこまで分担するか」という支援範囲を事前にすり合わせておくことが重要です。

「活文 企業内検索基盤」は、お客さま固有のデータベース、ファイルサーバー、Webサイト、SharePoint、文書管理システムなど、社内の複数システムにある情報を横断して検索する製品です。既存システムのアクセス権を引き継ぎ、利用者が参照権限を持つ情報だけを検索結果として表示できます。

全文検索に加えて、文章の意味が近い情報を探すベクトル検索や、社内用語・専門用語を重視するハイブリッド検索に対応しています。検索対象に応じて、数値、文字列、日時といった属性を定義し、詳細検索項目やあらかじめ設定した絞り込み条件（ファセット）として利用できます。スコア調整によるチューニングにも対応しており、目的の情報を見つけやすくすることもできます。さらに、検索ログやアクセスログなどをダッシュボードで可視化できるため、利用状況を確認しながら検索条件や表示順を改善できます。なお、導入前に、利用条件や対応環境を確認します。

株式会社日立ソリューションズ

生成AI活用で社内の情報検索・ナレッジ活用を変革。実現した年間14,000時間相当の効率化

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株式会社 ジュピターテレコム（J:COM） 様

8,000万件を超える文書の管理を効率化。契約内容の照会などユーザビリティが向上。

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この記事では、ベクトル検索の仕組み、キーワード検索や全文検索などとの違い、企業内検索で活用する際のポイントを紹介しました。意味や特徴の近さから関連情報を探せるベクトル検索は、言い換えや自然文での検索に適しています。一方、固有名詞や型番などを厳密に探す場合は、キーワード検索のほうが適するケースもあります。

企業内検索では、用途に応じて両者を組み合わせたハイブリッド検索を検討します。導入にあたっては、Embeddingモデルの選定やチャンク設計、自社のデータに合わせたチューニングなどが必要になります。
当社では、既存システムのアクセス権を生かしつつハイブリッド検索を実現する「活文 企業内検索基盤」を提供しています。実際の対象データや想定される質問を用いたPoCを実施し、検索精度や運用要件を確認しながら導入を検討できます。詳細については、「活文 企業内検索基盤」の製品および導入事例のページをご覧ください。

• ※本記事は、2026年9月時点の情報をもとに作成しています。
• ※本記事は、一般的な情報提供を目的としたものです。記事内の内容については、当社は情報が最新のものであること、また、正確であることを保証することはできません。当社は本情報を使用したことにより生じる責任、損害を補償する義務を負いません。

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