AIのベクトルとRAGを香水で理解する

はじめに
本論
おわりに

はじめに

AIの世界でよく出てくる

ベクトル
ベクトル検索
RAG（Retrieval-Augmented Generation）

これらの概念は、数式だけで説明すると途端に難しく感じてしまいます。

しかし実は、香水ショップという1つの世界に置き換えるだけで、
すべて直感的に理解できます。

この記事では、
香水の「香り」を 2次元のベクトル（座標） として扱い、
AIがどのように「意味を理解し」「似た情報を探し」「答えを生成する」のかを説明します。

数学の知識はゼロで大丈夫です。

本論

🔸 1. ベクトルとは？

― 香水の“香り”を2次元座標で表したもの

AIは文章の意味を理解するとき、
文章を数値の組み合わせ（ベクトル）に変換します。

これは香水の香りを座標化するのと同じ。

例えば香水を次の2つの軸だけで考えてみます。

第1軸：爽やかさ（0〜1）
第2軸：香りの重さ（0〜10）

すると香水は「2次元の点」として表現できます。

香水	爽やかさ	重さ	ベクトル
A	0.8	2	(0.8, 2)
B	0.9	10	(0.9, 10)
C	0.7	3	(0.7, 3)

これで何がわかるか？

A と C は近い（似た香り）
B は重さが大きく違う（系統が異なる）

つまり、

ベクトル = 香り（意味）を、座標で表したもの

です。

本当のAIではこの次元数が数百〜数千になりますが、
仕組み自体はこの2次元とまったく同じです。

🔸 2. ベクトル検索とは？

― 店員が「香りが近い順」に香水を並べる行為

あなたが香水店に行って、
A の香水を差し出してこう言ったとします。

「この香りに近いもの、他にありますか？」

店員は、あなたが渡した香水の座標（例：(0.75, 3)）と、
店に置いてある香水の座標との距離を計算し、
近い順に並べてくれます。

これはそのまま「ベクトル検索」。

具体的には…

C (0.7, 3) → 距離が近い
A (0.8, 2) → 少し遠い
B (0.9, 10) → だいぶ遠い

という順番になります。

つまり、

ベクトル検索 = 香りの座標が近いものを探す技術

です。

AIも同じで、質問文を座標化し、
過去のデータ（文章）を座標化し、
意味が近い順にデータを返してくれます。

🔸 3. RAGとは？

― 店員が棚を調べて説明文を読み、あなたに最適な香水を選んでくれる仕組み

ベクトル検索は「似た香りを探す」まで。
しかし、あなたが本当に求めているのはこういう答えかもしれません。

「この香水の特徴をまとめて教えてください」
「似ている香水3つを比較して説明して」
「用途に合う香水を提案して」

この時、店員はただ近い香水を出すだけではなく、

香水のラベルや説明文を棚から持ってくる
香りの特徴を書かれた紙を読む
それらをもとに「あなたに合う香水」を一つの文章にまとめる

これこそが RAG です。

AIの世界では、

「棚にある香水の説明文」＝外部データ（ドキュメント）
「説明文を読む」＝R（Retrieval：検索）
「あなた向けの文章を作る」＝G（Generation：生成）

となります。

つまりRAGは、

ベクトル検索で香水を探し、説明文を読み、それを要約して提案する店員の動き

をAIで実現したもの。

🔍 3つの役割を一言でまとめると

技術	香水ショップでの比喩	本質
ベクトル	香水を2次元の香り座標にする	情報を特徴量で表す
ベクトル検索	香りが近い順に香水を探す	意味的に似た情報を探す
RAG	棚から香水と説明文を取り出し、提案文を作る	外部データを読み、回答を生成する