Vector Search（ベクトル検索）とは？

Vector Search（ベクトル検索）とは、テキストや画像などのデータを数値ベクトルに変換し、意味の近さを計算して類似性の高い情報を検索する手法です。従来のキーワード一致ではなく、「意味ベースのマッチング」が可能となり、生成AIや高度な検索エンジンにおいて重要な技術基盤となっています。

ベクトル検索では、テキストなどの情報を多次元空間上の点（ベクトル）として表現します。検索時にはユーザーのクエリもベクトルに変換し、その距離（類似度）に基づいて最適な結果を返します。たとえば「犬の健康管理」というクエリに対し、「ペットの病気予防」といった意味の近い情報もヒットするのが特徴です。

検索エンジンや生成AIがベクトル検索を導入することで、「意味が伝わる」コンテンツ設計がより重要になります。単語の出現頻度よりも、文脈・構造・関連性が重視されるため、AIOではベクトル空間での意味的類似性を意識したコンテンツ最適化が求められます。

・意味的に関連したFAQや見出しの設計・自然な文脈と構造を持ったコンテンツの構築・AIによるベクトル変換を前提とした語彙やトピックの選定・意味のまとまりを意識したページ構成と内部リンク設計

Q. ベクトル検索はSEOにどう影響しますか？
A. 意味理解に基づいた評価が進むため、キーワードの羅列よりも、内容の一貫性や文脈に沿った構成が評価されやすくなります。

Q. Vector SearchはどのようなAIで活用されていますか？
A. ChatGPTやGemini、Claudeなどの生成AIの回答精度向上や、GoogleのSGEなどにおける意味検索の中核として活用されています。