Vol.21｜似たもの探しAIとは：あなたに“ちょっと似てる”を見つけるしくみ

似たもの探しAIとは？意味と基本をやさしく解説

「似たもの探しAI」とは、たくさんの情報の中から「これと似ているもの」を見つけ出す人工知能（AI）のことです。英語では「Similarity Search AI（シミラリティ・サーチ・エーアイ）」や「Nearest Neighbor Search AI（ニアレスト・ネイバー・サーチ・エーアイ）」とも呼ばれています。

たとえば、ネットで買い物をしているときに「この商品に似たおすすめ」が表示されたり、スマートフォンの写真アプリで「同じ人が写っている写真」を自動でまとめてくれたりすることがありますよね。実はその裏側では、この似たもの探しAIが静かに働いています。

この技術の特徴は、「なんとなく似ている」という感覚的な部分まで考えてくれるところです。ただキーワードが同じかどうかを見るだけではなく、形や色、雰囲気などもふまえて、「これって、あれにちょっと似てるな」と感じるようなものを見つけ出してくれるのです。

どうやって見つける？似たもの探しAIの仕組みとイメージ

似たもの探しAIは、「ベクトル検索（ベクトルけんさく）」という方法を使っています。ベクトルとは、簡単に言えば「ある物の特徴を数字で表したもの」です。

たとえばリンゴとバナナを比べるとき、「色」「形」「重さ」などいろいろな特徴がありますよね。それぞれを数字にして並べることで、リンゴは（赤＝1、丸い＝1、軽い＝0.5）、バナナは（黄色＝0.8、細長い＝0.2、軽い＝0.4）というように表せます。このような数字の集まりがベクトルです。

そして、このベクトル同士の「角度」を比べることで、どれくらい似ているかを判断します。この角度を使った方法は「コサイン類似度（コサインるいじど）」と呼ばれていて、角度が小さいほど「よく似ている」と考えられます。つまり、「向いている方向が近いほど仲間っぽい」というわけですね。

実際には、この計算を何百万件というデータに対して一気に行う必要があります。そのため、「最近傍探索（さいきんぼうたんさく）」という効率的な探し方も使われています。有名なツールとしてはFacebook（フェイスブック）が開発した「Faiss（ファイス）」などがあります。

いつから？似たもの探しAIが生まれた背景

この技術の始まりは1990年代ごろ。当時からコンピュータによる情報検索やパターン認識（ある決まった形や流れを見つけ出すこと）の研究が進められていました。ただ、そのころはコンピュータの力も今ほど強くなく、大量のデータから素早く似ているものを見つけるのは、とても難しい課題でした。

ところが2000年代後半になると、インターネット上には画像や音声など、決まった形のないデータ（非構造化データ）が急激に増えてきます。「文字だけじゃなくて、“なんとなくそれっぽい”ものも探したい」というニーズも高まりました。

さらに2010年代以降には、「ディープラーニング（深層学習）」という新しい技術が登場します。これによって、人間が手作業で特徴を選ばなくても、自動でうまく数値化できるようになりました。この進歩のおかげで、本格的な似たもの探しAIが実用化され、多くのサービスやアプリにも取り入れられるようになったのです。

便利だけど注意も必要？似たもの探しAIの利点と課題

似たもの探しAIには、大きな魅力があります。まず、人間では時間がかかってしまうような大量データからでも、一瞬でそれっぽい候補を見つけ出せること。そして、人によって違う好みや感覚にも柔軟に対応できるため、一人ひとりに合った提案ができる点です。

ただし、いいことばかりではありません。まず、「何を“似ている”とするか」は、人によって感じ方が違います。AIが選んだ結果が、自分にはあまりピンとこない…ということもあるでしょう。また、大量データを扱うためには大きな計算力が必要で、省エネルギーや効率化も大切なテーマになっています。

さらに注意したいのは、公平性や偏りの問題です。もし学習に使われたデータ自体に偏りがあれば、それによって不公平な結果になることもあります。本来なら区別すべき違いまで無視してしまう危険性もあるため、この技術には慎重さも求められているのです。

これからどうなる？未来につながる似たもの探しAI

これから先、似たもの探しAIはもっと身近になっていきそうです。ネットショッピングだけでなく、美術館で好きな絵画に近い作品を教えてくれるサービスや、自分好みの記事・動画などを自然に紹介してくれる機能にも活用され始めています。

医療分野でも注目されています。過去の症例とよく似た患者さんを素早く見つけ出すことで、お医者さんの診断を助けたり、防犯カメラ映像から特定人物によく似た動きを検出したりすることで、安全対策にも役立ちます。

ただ、人間社会には「ちょっと違うけど、それがいい」という感覚もありますよね。同じようでも少しずつ違う個性。その微妙な違いや多様性も大切にできるような、“ちょうどいい距離感”を持った技術へと進化してほしいところです。

まとめ：似ているけど、それぞれ違う世界へ

今回は、「似たもの探しAI」について、その意味や仕組み、生まれた背景から未来への広がりまで、一歩ずつ丁寧に見てきました。

大量データの中から、人間らしい感覚にも寄り添って答えを導いてくれるこの技術。しかしその一方で、「本当に大切なのは何だろう？」という問いかけも私たち自身に投げかけています。

便利さだけではなく、多様性や公平さにも目配りしながら、この賢い仕組みとうまく付き合っていきたいですね。そして、「ちょっと違う」ことこそ、新しい発見につながる可能性だということも忘れずにいたいものです。