Dense Retrievalとは
Dense Retrievalとは、情報を検索する手法の一つである
読み: デンスリトリーバル
従来のキーワードマッチングに頼らず、クエリとドキュメントの意味的な類似性を捉えることに重点を置く。これにより、より関連性の高い情報を効率的に見つけ出すことが可能になる。
かんたんに言うと
Dense Retrievalは、言葉の意味を理解して検索する賢い方法である。
Dense Retrievalの仕組み
Dense Retrievalでは、クエリとドキュメントをそれぞれベクトルと呼ばれる数値の配列に変換する。この変換には、Transformerモデルなどの深層学習モデルが用いられることが多い。ベクトル空間上でクエリとドキュメントのベクトル間の距離を計算し、距離が近いものを関連性が高いと判断する。これにより、キーワードが一致しなくても、意味的に関連する情報を検索できる。
Sparse Retrievalとの違い
従来の検索手法であるSparse Retrieval（疎な検索）は、キーワードの一致に基づいて検索を行う。例えば、TF-IDFやBM25などが代表的な手法である。Sparse Retrievalは高速に検索できるという利点がある一方、キーワードが一致しないと関連性の高い情報を見逃す可能性がある。Dense Retrievalは、この問題を解決するために開発された。
Dense Retrievalの応用
Dense Retrievalは、質問応答システム、情報検索システム、レコメンデーションシステムなど、幅広い分野で応用されている。特に、大量のテキストデータから情報を効率的に検索する必要がある場合に有効である。近年では、大規模言語モデル（LLM）と組み合わせることで、より高度な検索が可能になっている。
売上の頭打ちを打破して、毎年20%成長を目指す経営者へ
1人の社員が4つのAIエージェントを使いこなせば、
1日8時間 × 4エージェント × 20営業日 = 月間640時間相当の実行余力を生み出せます。
その時間を、営業改善・商品改善・顧客対応・業務効率化に再投資できれば、
毎年20%成長を目指せる組織基盤は現実的に作れます。
初回30分の無料相談で、貴社の業務のどこにAIを入れるべきか、
640時間相当の実行余力を生み出すための導入ステップをご提案します。