この記事の監修者

佐々木真
PM Career事業責任者（Xアカウント ＠shin_sasaki19）
株式会社リクルートにて「スタディサプリ」の初期メンバーとして事業開発・プロダクトマネージャー業を担当し全国展開を達成後、SmartHRのグループ会社としてToB向けSaaS「SmartMeeting」を立ち上げ2021年3月に退任。その後PMオンラインスクール「PM School」、プロダクト開発人材の転職サイト「PM Career」の事業を運営中。プロダクト開発の知見・人材の流動性を高め、日本のプロダクト作りをぶち上げるべく尽力中。個人としてもX（Twitter）アカウントのフォロワーは3万人超え、YouTubeやPodcastでもプロダクト開発のコンテンツを発信する日本で最も有名なプロダクト開発者の1人。

今すぐ転職をしたい人も、中長期的にしたい方も、PM Careerに無料会員登録をしておくことでキャリアに役立つ情報を定期的にキャッチアップすることが重要です。まだ登録されてない方はこちらからどうぞ。3分で完了します。
PM Careerに無料会員登録する
転職についての情報はこちらをご覧ください！

• プロダクトマネージャー転職完全ガイド｜年収・面接対策・求人探しまで【2025年最新版】
• プロジェクトマネージャー 転職・完全ガイド｜年収・面接対策・求人探しまで【2025年最新版】

Vector Searchとは？

Vector Search（ベクトル検索）とは、検索対象のデータやクエリを数値ベクトル（多次元の数値の並び）に変換し、類似度に基づいて検索結果を返す技術のことです。従来のキーワードベースの検索（例：全文検索）と異なり、意味的な近さをもとに情報を見つけることができるため、自然言語処理（NLP）や生成AIとの相性が非常に良いとされています。

ベクトル検索の仕組み

ベクトル検索では、まずテキストや画像などのデータを「埋め込み（Embedding）」と呼ばれる高次元ベクトルに変換します。このベクトルは、AIモデル（多くの場合は大規模言語モデルや専用のエンコーダー）によって生成され、データの意味的な特徴を表現しています。

次に、ユーザーのクエリも同様にベクトル化され、ベクトル同士の「コサイン類似度」や「ユークリッド距離」などを用いて、意味的に近いデータを検索します。

Vector Searchの活用例

• 生成AIのRAG（Retrieval-Augmented Generation）構成において、検索対象のドキュメントをベクトル化し、ユーザーの質問に関連する情報を検索するのに使用されます
• 類似商品やコンテンツの推薦（レコメンドエンジン）で、ユーザーの好みに近いアイテムを見つける
• FAQ検索やナレッジ検索で、表現が異なる質問にも対応可能な柔軟な検索体験を実現

キーワード検索との違い

技術的背景と実装技術

Vector Searchの実装には、Faiss（Facebook）やMilvus（Zilliz）、Weaviate、Pineconeなどのベクトル検索エンジンが活用されます。これらのツールは、数百万〜数十億規模のベクトルを高速に検索可能なインデックス構造を提供します。

また、ベクトルを生成するためには、「Embeddingモデル（例：OpenAI Embeddings、SBERTなど）」が必要になります。

プロダクト開発における意義

生成AIを活用したインテリジェント検索体験の構築や、ユーザーが入力した曖昧な自然言語に対しても意味の通った検索結果を返すUXを実現するため、プロダクトマネージャーにとってもVector Searchの理解は不可欠です。

まずは自社の検索機能が、意味ベースの検索に対応できているかを確認してみてください。

関連用語

生成AI 用語集