AIやMLにおける埋め込み（Embedding）とは

埋め込み（Embedding）とは、機械学習や人工知能システムが複雑な対象を理解するための手法です。現実世界のオブジェクトやデータを数値で表現し、AIが理解しやすくするために行われます。

例えばテキスト生成AIでは、テキストや単語を高次元の数値ベクトルに変換し、言語データの特性を数値で表現します。これにより、機械学習モデルは意味的な類似性や関連性を計算しやすくなり、言語データをより深く理解できるようになるのです。

埋め込みは、検索エンジン、推奨システム、チャットボット、不正検出システムなど、多くのAIシステムで利用されています。人間の専門知識を明確に必要とせず、ニューラルネットワークなどのアルゴリズムを使用して、AIがデータから自動で学習するため、複雑なパターンや関係を捉えることが可能です。

ChatGPTのような生成AIが活用されたサービスが普及したことで、埋め込みへの注目も高まりました。この記事では、AI（人工知能）やML（機械学習）において重要な埋め込み（Embedding）の概要を解説します。

AIでの埋め込みの仕組み

埋め込みモデルでは、単語や画像などのデータを、ベクトルという数値の配列に変換します。単純にデータをそのまま数値に置き換えるのではなく、データの意味や関係性を考慮して数値ベクトルに変換することが特徴です。数値ベクトルを使うことで、AIは学習や予測を効率よく行えるのです。

例えば、テキスト生成AIの学習では、複数の単語の関係性が高ければ、意味も近いことが予測されます。レコメンドシステムでは、ユーザーとさまざまなアイテムとの関係性が高ければ、ユーザーがそのアイテムに興味を持っていると予測されます。

単純なベクトル化と埋め込みの違い

単純なベクトル化と埋め込みは、どちらもデータを数値に変換する技術ですが、そのアプローチ手法には大きな違いがあります。

従来は、データを直接数値に変換するだけの、単純なベクトル化が一般的でした。その場合、各単語が独立して扱われることとなります。その結果、文脈や単語間の関係は考慮されません。

それに対して、埋め込みはデータの意味や関係性を考慮して数値ベクトルに変換します。単語が使用される文脈や、周囲の単語との関係が反映されるのです。これにより、同一の単語でも文脈に応じて異なるベクトルを持つことができます。

また、意味的に類似した単語や文は、ベクトル空間内で近い位置にマッピングされます。そのため、テキストの意味的な分析も可能になります。

埋め込むことができるオブジェクト

埋め込みは幅広いデータ型に応用できます。埋め込むことができる代表的なオブジェクトは、以下の通りです。

単語

言語内においての単語の意味と、文脈上の意味を理解する手助けになります。埋め込みによって、AIが単語の単純な意味だけでなく、ニュアンスや文脈上の関係を捉えて理解することが可能です。その結果、感情分析、機械翻訳、情報検索などでの精度が向上しました。

テキスト

テキストとは、文の全体、段落、文などです。キーワードとしての単語ではなく、文章を理解するために埋め込みが重要な役割を果たします。

画像

埋め込みによって、画像の類似性の判断、分類、オブジェクト検出などが可能になります。視覚認識や、特徴抽出にも応用されます。

音声

音声データにも埋め込みが活用できます。音声データの関連する機能と特性をキャプチャし、効果的な分析、処理、類似性を理解できるようになりました。音声認識、音声分類、音楽分析などの用途でも使われています。

AIに埋め込みが重要な理由

埋め込みは、深層学習モデルにおいて必要不可欠です。データを数値ベクトルに変換することで、さまざまな効果を得られるためです。その結果、生成AIをより効率的に構築できます。ここでは、生成AIの開発に埋め込みが重要な理由を説明します。

意味の理解と一般化

埋め込みは、データの意味や関係性を保持することで、AIモデルがより深くデータを理解できるようにします。意味的な関連性や類似性を計算できるのです。

それにより、AIはデータの一般化能力を高められます。すると、学習したことのない未知のデータに対しても、適切な処理が可能となります。従来の単純なベクトル化では実現できなかった、生成AIの構築が可能となるのです。

データディメンションの削減

埋め込みを使えば高次元データを低次元に変換できます。高次元データとは、各データポイントに多くの特徴や属性があるデータセットのことです。そのデータの特徴を、埋め込みによって簡潔に表現します。

すると、データの次元が削減され、計算が簡単になります。これにより、AIの学習速度が上がり、計算リソースの節約が可能です。その結果、必要なコンピューターのリソースや学習時間が大幅に削減されます。

学習の効率化

埋め込みを利用することで、AIモデルの学習が効率化されます。モデルに学習させる際のデータ品質が向上するため、モデルがパターンを認識しやすくなり、学習の精度が上がります。

そして、生成AIを活用したアプリケーションの開発速度が上がる効果も重要です。埋め込みの技術によって新しい深層学習モデルの開発も進み、多くの分野に応用が可能となりました。

埋め込みの作成方法

埋め込みは、埋め込み学習と呼ばれるプロセスを通じて作成します。埋め込まれるデータのタイプやモデルによって細部は異なりますが、一般的な手順は以下の通りです。

埋め込みモデルの選択

埋め込みを作成するには、まず適切なモデルを選択することが重要です。一般的なモデルには、テキストデータに使われるWord2Vec、GloVe、BERT、画像データに使われるVGGやResNetなどがあります。これら既存のモデルを使うか、必要ならば新しい埋め込みモデルをトレーニングします。

データの準備

埋め込みを生成する前に、対象となるデータを適切に準備する必要があります。選択した埋め込みモデルと互換性のある形式にデータを整えることが重要です。

テキストデータの場合、トークン化やストップワードの除去といった前処理を行います。画像データでは、特徴量抽出やサイズ変更、正規化が必要です。

埋め込みの生成

準備したデータを使い、選択したモデルで埋め込みを生成します。モデルにデータを入力し、出力されるベクトルを取得します。例えば、単語埋め込みモデルを使う場合、単語を入力して対応するベクトルを取得します。このベクトルが埋め込みです。

埋め込みをアプリケーションに統合

生成した埋め込みを、AIアプリケーションに統合します。機械学習モデルの機能として使用したり、特定のタスクに応じて類似性検索、推奨、クラスタリングなどに使用したりといった、目的に応じて組み込むのです。

例えばテキスト分類モデルでは、テキストデータを埋め込みベクトルに変換し、それを入力としてモデルを学習させます。

埋め込みが活用された事例

埋め込みは、さまざまな用途で活用されています。ここでは、具体的な活用事例を紹介します。

自然言語処理（NLP）

埋め込みを利用して、単語や文章の関係性やニュアンスを理解し、分析や解答の生成が可能です。

例えば、単語が使われている文脈から、その感情を分析・分類できます。質問の文章を理解することで関連情報を抽出し、回答を生成することも可能です。文章の中の意味を理解した上で、その類似性を測定し、似た内容の資料を検索することにも使われます。

画像認証

画像の認証や分類にも埋め込みが活用されています。画像認証では、埋め込みが画像の特徴量を抽出し、識別の精度を向上させます。画像をベクトルに変換することで、類似度を計算し認証を行うのです。顔認証システムでも、異なる顔の類似性の測定が可能です。

また、画像とテキストの関連性の理解にも埋め込みが重要です。自然言語でのテキストデータに基づいての画像検索などに応用されています。

レコメンドシステム

レコメンドシステムでは、ユーザーやアイテムの埋め込みを利用して、個々のユーザーに適したアイテムの推薦が可能です。

ユーザーの行動データを基に埋め込みを生成し、類似度に基づいて推奨アイテムを選定します。アイテムについても、商品説明やレビューから埋め込みを生成することができます。これらの埋め込みを活用して、パーソナライズされたレコメンドを作成できるのです。

異常検出

異常検出では、正常なデータの埋め込みを学習し、その正常値に対して異常なデータがベクトル空間でどの程度逸脱しているかを計算します。これにより、高精度な異常検出が可能となります。

具体的には、製品画像や製造ラインの動画を解析して不良品を見つけたり、クレジットカード取引のベクトルが通常のものから大きく逸脱していることから不正行為を見つけたり、といった技術に活用されています。

まとめ

埋め込み（Embedding）は、AI（人工知能）やML（機械学習）においてデータを低次元の数値ベクトルに変換し、データの意味や関係性を保ちながら効率的に処理する技術です。現実のデータを数値で表現することによって、AIが簡単に理解できるようにします。

埋め込みを利用することで、データの次元削減や学習の効率化が可能です。自然言語処理、画像認証、レコメンドシステム、異常検出など、さまざまな分野での応用が進んでいます。

生成AIが一般化して、一般企業でもAIを活用したアプリケーションの開発ができるようになりました。効率よくAIシステムを開発し、自社の業務に活かすためにも、埋め込みの重要性はさらに高まっています。ぜひ適切に理解して、AI活用にも役立ててください。