埋め込み(Embeddings)とは？AIが意味を理解する仕組みを図解で解説
オープンソースラボ編集部 ・ 2026年6月13日
埋め込み（Embeddings）とは、文章や単語を「意味」を表す数値の並び（ベクトル）に変換する技術です。AIが言葉の意味を計算で扱えるようにする、検索やRAGの土台となる仕組みです。
なぜ埋め込みが必要なのか
コンピュータは文字そのものの意味を理解できません。そこで文章を数百〜数千次元のベクトルに変換し、意味の近い文章はベクトルも近くなるようにします。これにより「言い換え」や「類義語」を含めた検索が可能になります。
何に使われるのか
- 意味検索：キーワードが一致しなくても意味で探す
- RAG：質問に関連する社内文書を取り出す
- 分類・クラスタリング：似た文書をまとめる
- レコメンド：似たアイテムを推薦する
ベクトルDBとの関係
埋め込みで作ったベクトルはベクトルデータベースに保存し、高速に近いものを検索します。RAGを作るときの基本セットです。実装はRAG構築OSS6選のLightRAGなどが手軽です。
始め方
埋め込みモデルは各社のAPIのほか、オープンソースのモデルをローカルで動かす方法もあります。ローカル運用はOllamaと組み合わせると、データを外に出さずに埋め込みを生成できます。参考：Hugging Faceの埋め込み入門↗。
まとめ
埋め込みは「意味を数値にする」技術で、AI検索やRAGの心臓部です。仕組みを押さえれば、社内AI検索の設計がぐっと理解しやすくなります。関連OSSはLLMツールカテゴリから。
よくある質問（FAQ）
Q. 埋め込みとベクトルDBの違いは？
埋め込みは「文章を数値に変換する処理」、ベクトルDBは「その数値を保存して検索する場所」です。セットで使います。
Q. 無料で使えますか？
オープンソースの埋め込みモデルをローカルで動かせば無料です。各社APIを使う場合は利用量に応じた料金がかかります。
Q. 日本語でも使えますか？
日本語に対応した埋め込みモデルが多数あります。用途に合うモデルを選べば、日本語の意味検索も高精度に行えます。
関連リンク・公式情報
ここで紹介したツールの一次情報（公式サイト・ソースコード）と、オープンソースラボ内の関連ページをまとめました。導入検討の際にご活用ください。
公式サイト・ソースコード（外部リンク）
オープンソースラボの関連ページ（内部リンク）
