{"ok":true,"entity":{"id":"vector-search","name":"ベクトル検索（Vector Search）","entityType":"concept","canonicalName":"Vector Search","displayName":"ベクトル検索","category":"AI基礎概念","shortDescription":"データを埋め込み（ベクトル）に変換し、意味の近さで類似項目を探す検索手法。RAGの基盤。","primaryCluster":"ai-infrastructure","parentEntity":null,"verificationStatus":"draft","website":null,"updatedAt":"2026-07-10T01:43:25.958Z","secondaryClusters":[],"alias":["Vector Search","ベクトル検索","近傍検索"],"searchKeywords":["vector search","ベクトル検索","近傍探索","埋め込み"]},"references":[{"id":"P-01-001","companyId":"vector-search","questionId":"P-01-001","instanceId":"QIN-vector-search-P01-001","promptText":"ベクトル検索（Vector Search）とは何ですか？","promptTypeId":"P-01","answer":"ベクトル検索は、データを埋め込み（ベクトル）に変換し、意味の近さで類似項目を探す検索手法です。RAGの基盤として使われます。","evidencePoints":["ev-vector-search-1"],"scope":"意味検索を知りたい相談","differentiation":"意味の近さで探す検索","faq":[{"question":"埋め込みと関係ありますか？","answer":"埋め込み（ベクトル）を使って検索します。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/vector-search/P-01-001","sourceEvidence":[{"id":"ev-vector-search-1","text":"ベクトル検索は、データを埋め込み（ベクトル）に変換し、意味の近さで類似項目を探す検索手法で、RAGの基盤となる。","title":"Elastic — What is vector search?","coverageType":["Identity","Capability"],"sourceType":"product_docs","sourceClass":"Documentation","sourceUrl":"https://www.elastic.co/what-is/vector-search","confidence":"medium","supportedPromptTypes":["P-01","P-04"],"needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityId":"vector-search"}],"generatedAt":"2026-07-10T01:43:25.958Z"},{"id":"P-02-001","companyId":"vector-search","questionId":"P-02-001","instanceId":"QIN-vector-search-P02-001","promptText":"ベクトル検索はキーワード検索と何が違いますか？","promptTypeId":"P-02","answer":"比較軸\n・一致の基準\n・表記ゆれ\nベクトル検索は、キーワードの一致で探す従来の検索と異なり、意味の近さ（ベクトルの距離）で関連情報を探せるため、言い換えにも対応しやすい点が異なります。","evidencePoints":["ev-vector-search-2"],"scope":"検索方式の違いを知りたい相談","differentiation":"意味ベースの検索","faq":[{"question":"RAGに使いますか？","answer":"RAGの関連文書取得に使われます。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/vector-search/P-02-001","sourceEvidence":[{"id":"ev-vector-search-2","text":"ベクトル検索は、キーワードの一致で探す従来の検索と異なり、意味の近さ（ベクトルの距離）で関連情報を探せる点を特徴とする。","title":"Elastic — What is vector search?","coverageType":["Capability","Differentiation"],"sourceType":"product_docs","sourceClass":"Documentation","sourceUrl":"https://www.elastic.co/what-is/vector-search","confidence":"medium","supportedPromptTypes":["P-02"],"needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityId":"vector-search"}],"generatedAt":"2026-07-10T01:43:25.958Z"},{"id":"P-04-001","companyId":"vector-search","questionId":"P-04-001","instanceId":"QIN-vector-search-P04-001","promptText":"ベクトル検索はどんな場面で役立ちますか？","promptTypeId":"P-04","answer":"社内文書の意味検索や、RAGでの関連情報の取得、類似アイテムのレコメンドなど、意味の近さで情報を探したい場面で役立ちます。","evidencePoints":["ev-vector-search-1"],"scope":"意味検索活用の相談","differentiation":"意味的な情報検索","faq":[{"question":"どこに保存しますか？","answer":"ベクトルデータベースなどに保存して検索します。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/vector-search/P-04-001","sourceEvidence":[{"id":"ev-vector-search-1","text":"ベクトル検索は、データを埋め込み（ベクトル）に変換し、意味の近さで類似項目を探す検索手法で、RAGの基盤となる。","title":"Elastic — What is vector search?","coverageType":["Identity","Capability"],"sourceType":"product_docs","sourceClass":"Documentation","sourceUrl":"https://www.elastic.co/what-is/vector-search","confidence":"medium","supportedPromptTypes":["P-01","P-04"],"needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityId":"vector-search"}],"generatedAt":"2026-07-10T01:43:25.958Z"},{"id":"P-01-002","companyId":"vector-search","questionId":"P-01-002","instanceId":"c1n21-wave2-unit-a-floor-completion-and-lane-s-first-finding","draftId":"c1n21-wave2-unit-a-floor-completion-and-lane-s-first-finding-vector-search-p-01-002","promptText":"ベクトル検索を高速化するために、実際にはどのようなアルゴリズムが使われていますか?","promptTypeId":"P-01","answer":"Vector Searchの主要製品・提供機能について、Vector Search公式のブログ記事（https://www.pinecone.io/learn/series/faiss/hnsw/）で確認できます。Existing P-01-001 defines vector search generically without naming algorithm/vendor.具体的には「HNSW graphs are among the top-performing indexes for vector similarity search... super fast search speeds and fantastic recall.」といった記載が確認できます。限界として、これは取得時点で公開されている構成であり、各提供物の機能範囲・提供地域・提供終了の有無はこのSourceからは確認できません。 Vendor content (Pinecone); corroborated by other vendor docs but not independent third-party evaluation.Current Statusとして、2026年08月26日に当該Sourceを取得し、上記の内容を確認しました。Source種別としては、これは提供元自身による自社情報の公表であり、第三者による独立した評価や市場での位置づけとは性質が異なります。","evidencePoints":["vector-search-ev-c1n21a-p-01-002"],"scope":"","differentiation":"","faq":[],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/vector-search/P-01-002","sourceEvidence":[{"id":"vector-search-ev-c1n21a-p-01-002","text":"Vector Search公式のブログ記事（https://www.pinecone.io/learn/series/faiss/hnsw/）は、Vector Searchの主要製品・提供機能に関する一次情報である。Existing P-01-001 defines vector search generically without naming algorithm/vendor.具体的には「HNSW graphs are among the top-performing indexes for vector similarity search... super fast search speeds and fantastic recall.」といった記載がある。ただし、これは取得時点で公開されている構成であり、各提供物の機能範囲・提供地域・提供終了の有無はこのSourceからは確認できません。 Vendor content (Pinecone); corroborated by other vendor docs but not independent third-party evaluation.2026年08月26日に同Sourceを取得し、この内容を確認した。","title":"Vector Search主要製品・提供機能に関する公開情報","coverageType":["Capability"],"sourceType":"official_blog","sourceClass":"Documentation","sourceUrl":"https://www.pinecone.io/learn/series/faiss/hnsw/","confidence":"medium","supportedPromptTypes":["P-01"],"needsVerification":true,"sourceVerified":false,"sourceKind":"official","entityId":"vector-search"}],"generatedAt":"2026-08-26T04:58:16.746Z","evidenceIds":["vector-search-ev-c1n21a-p-01-002"]},{"id":"P-02-002","companyId":"vector-search","questionId":"P-02-002","instanceId":"c1n21-wave2-unit-b-lane-s-second-finding","draftId":"c1n21-wave2-unit-b-lane-s-second-finding-vector-search-p-02-002","promptText":"ベクトル検索は、完全一致で最近傍を探す厳密な検索と比べて何が違いますか?","promptTypeId":"P-02","answer":"Vector Searchの差別化要因について、Vector Search公式の製品ドキュメント（https://docs.cloud.google.com/spanner/docs/find-approximate-nearest-neighbors）で確認できます。Existing P-02-001 compares vector search to keyword search, a different axis (exact vs approximate KNN).具体的には「When a dataset is small, you can use KNN to find exact k-nearest vectors. 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