埋め込みベクトルは、データをn次元空間上の点として表現します。この空間では、意味的に近いデータは近くに配置され、遠いデータは離れて配置されます。例えば、「king」と「queen」のベクトルは近く、「犬」と「車」のベクトルは遠くに位置します。

また、埋め込みベクトルは、次のような問題を解決します。

高次元性とスパース性: One-Hot Encodingのような高次元で疎な表現を避け、数百次元の密なベクトルで効率的に表現。(自然言語からn次元のベクトルに変換して情報処理)

単語間の意味的な類似性をベクトル間の距離や角度で表現。(n次元ベクトルも行列の1種)

埋め込みベクトルの生成方法埋め込みベクトルは、以下の方法で生成されます。事前学習済みモデル: Word2Vec、GloVe、FastText、BERTなどのモデルを使用して、テキストや画像データをベクトル化。

タスクと同時に学習: 特定のタスク（例: 感情分析、機械翻訳）を学習する過程で埋め込みを生成。

例えば、OpenAIのtext-embedding-ada-002モデルを使用すると、任意のテキストを1536次元のベクトルに変換できます。

応用例埋め込みベクトルは、以下の分野で活用されています。

自然言語処理 (NLP): テキスト分類、機械翻訳、質問応答、文書の類似性検索。

推薦システム: ユーザーの好みや商品の特徴をベクトル化し、パーソナライズされた提案を実現。
画像認識: 画像をベクトル化して類似画像検索や分類に利用。
異常検知: ベクトル間の距離を基に異常なパターンを検出。
グラフ分析: ソーシャルネットワークやリンク予測におけるノードの関係性をベクトルで表現。

ベクトルの類似性

埋め込みベクトル間の類似性を測る方法として、コサイン類似度が一般的です。これは、ベクトル間の角度（cosθ）を計算し、値が1に近いほど類似していることを示します。

以上の処理を経て意味空間を持った埋込ベクトルを、大量の教師文書を読みDeep Leaningに学習させることにより行列の数学的処理により、LLM、大規模モデルは実現しています。

株式会社翠川は、埋込ベクトルを使って企業内の全文書、全メール、メッセージを埋込ベクトルに変換し全文書を串刺し検索するナレッジ・マネッジメント・ソフトのGUI設計に関わった経験があります。

画像生成AI、動画生成AIについては高度なクリエイターを確保しておりますので、お客様に品質の高いアウトプットをご提供可能です。お気軽に株式会社翠川までお問い合わせください。

■web上にある半数の文章はAIによるもの
2025年の調査によると、新たに公開されたウェブページの約74%にAI生成コンテンツが含まれていることが明らかになっています。 [ahrefs.com]
この調査はAhrefs社が実施したもので、90万件の英語ウェブページを対象にAIコンテンツ検出ツール「bot_or_not」で分析した結果です。詳細は以下の通りです：

完全にAI生成：2.5%
完全に人間作成：25.8%
人とAIの混在：71.7%

そのうち、AI生成の割合が高いページも多数存在

つまり、完全にAIが書いた文章は少数ですが、人間とAIが共同で作成したコンテンツを含めると、約4分の3のページにAIが関与しているということになります。
この傾向は、GoogleドキュメントやGmail、LinkedInなどのツールにAI機能が標準搭載されていることも影響しており、AIによる文章生成が日常的になりつつあることを示しています。

■使用された判定方法とツールの仕組み
Ahrefsは、「bot_or_not」などのAI検出ツールを使って、90万件のウェブページを分析しました。これらのツールは、以下のような技術を用いてAI生成かどうかを判定します： [ja.quickcreator.io]
主な判定指標

困惑度（Perplexity）：文章の予測困難さ。AI生成文は予測しやすいため困惑度が低くなる傾向があります。
バースト性（Burstiness）：単語やフレーズの出現頻度のばらつき。AI文は均一になりがち。
構文構造の一貫性：主語-動詞-目的語（SVO）などの構文パターンが一定。
文体の特徴：繰り返し表現や直線的な構成など、AI特有の文体。
NLP（自然言語処理）：文脈や論理性、専門性などを解析。

判定の流れ

大量の人間が書いた文章とAIが生成した文章を学習データとして使用。
新しい文章をこれらと比較し、AI生成の可能性を確率で算出。
結果は「完全にAI」「完全に人間」「混在」などのカテゴリに分類。

判定の限界

100%の精度ではない：誤検知やすり抜けもあり得ます。
人間による後処理（リライトなど）で検出困難になる場合もある。
ウォーターマーク（隠しマーカー）を使う方法もありますが、これは一部のAIモデルに限られます。 [ahrefs.com]

つまり、AIがAIを判定しているという構図であり、人間の目による最終確認は補助的な役割にとどまっています。

株式会社翠川は高度な画像生成AI、動画生成AI、LLMを使った画像、動画、レポートを承ります。お気軽にお問い合わせください。

株式会社翠川ではプロフェッショナルを繋ぐ、リモートワークでお客様の利益を最大化するためデザイン制作、デザインコンサルティングを提供しています。

先進の自動運転によるコンセプトカーデザインから名刺デザインまでなんなりとお申し付けください。

Designed by 株式会社翠川

拡張現実（ＡＲ）と仮想現実（ＶＲ）と関連の世界市場は2021年に17年比19倍の2150億ドル（約23兆6500億円）の規模に達すると予測されています。

日本ではこの分野は立ち遅れているため、株式会社翠川では、この分野にも注力していきます。

メールにてお気軽にお問合せください。

Designed by 株式会社翠川