埋め込み

Embedding うめこみ

高頻出 ⚪ 旧用語テクノロジ系新しい技術

意味・解説

テキストや画像などのデータを、コンピュータが計算可能な「多次元のベクトル（数値のリスト）」に変換すること。

単語や文を、意味の近さを考慮した数値空間上の座標として表現する技術。例えば「王」と「女王」は、数値上の距離が近くなるように配置される。これにより、AI（人工知能）は言葉の「意味」や「文脈」を数学的に処理・比較することが可能になる。LLM（大規模言語モデル（LLM））の根幹を支える技術。

「言葉の『ニュアンス』や『意味』を、AI（人工知能）専用の数式（座標）に翻訳して埋め込む作業」です。

1.役割:

単なる文字列（データ）を、意味を持った「概念（ベクトル）」に変えます。

2.類似度計算:

ベクトル化されたデータ同士は、「距離」を測ることで「意味が似ているか」を瞬時に判定できます。

3.活用:

高度な検索エンジン、推薦システム（レコメンデーション）、翻訳、文章生成などで使われます。

単語を埋め込みベクトルに変換することで、文脈に応じた類似文章の検索精度が大幅に向上した。

直近29回分の過去問（全2,900問）を解析した結果、3回登場しています（出題された年度: 3年度）。

出典: 本サイト独自集計（問題文および全選択肢テキストからの用語出現頻度・2026年6月時点）

同義語: エンベディング, ベクトル化

分類: 機械学習の表現学習