セマンティック検索とは、キーワードの文字列一致ではなく「意味的な近さ」でドキュメントを検索する技術のこと。ベクトル埋め込みを使い、同義語や言い回しの違いを吸収した検索が可能になる。
セマンティック検索とは（詳しく解説）
セマンティック検索は、テキストをベクトル空間に変換（埋め込み）し、コサイン類似度などで意味的に近いドキュメントを取得する検索手法。従来のBM25などキーワードマッチ型と対比される。RAGパイプラインの検索レイヤーとして2024〜2026年にかけて急速に普及した。 2026年の実運用でよく見る落とし穴は「埋め込みモデルの選定ミス」だ。汎用モデルで日本語専門用語を扱うと類似度が崩れ、엉뚱한ドキュメントが上位に来る。AI PICKSの現場でもRAG精度を上げるためにテクニカル用途では日本語特化モデルへの切り替えを検討するケースが増えている。 相場感として、OpenAI Embeddingsなら100万トークンあたり約$0.02〜$0.13（モデルによる）、ベクトルDB（Pinecone/Weaviate等）の月額は小規模なら無料〜数千円で収まるが、数億件規模になると月10万円超も珍しくない。 キーワード検索との「ハイブリッド検索」が2026年の業界標準になりつつあり、BM25＋ベクトル検索をRRF（Reciprocal Rank Fusion）で統合する構成が事例として多い。単純なセマンティック検索だけでは固有名詞や型番の検索精度が下がるため、ハイブリッド化が現場での選び方の定石となっている。
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出典: AI PICKS AI用語辞典「セマンティック検索とは」 https://aipicks.jp/glossary/semantic-search
セマンティック検索の使用例
- 社内ドキュメント検索に導入した際、「有給休暇の申請方法」で検索すると「休暇取得手続き」という表題の文書も正確にヒットするようになった。
- RAGパイプラインでBM25とセマンティック検索を組み合わせたところ、製品型番（完全一致）と機能説明（意味検索）の両方の精度が同時に向上した。
