再インデックス (Re-indexing)
読み: さいいんでっくす
最終更新: 2026-07-27・AI PICKS編集部
定義
再インデックスとは、RAGシステムで元データの追加・更新・削除を検索用インデックスに反映するため、埋め込みベクトルや索引を作り直す処理のことである。
再インデックス (Re-indexing)とは — 詳しく解説
再インデックスとは、RAG(Retrieval-Augmented Generation)システムにおいて、元となるドキュメントの追加・更新・削除をベクトルデータベースや検索インデックスに反映させるため、埋め込み(エンベディング)の再生成とインデックスの再構築を行う処理を指す。業界標準の実装では差分検知の仕組みがない場合、更新のたびに全件を再インデックスすることになり、ドキュメント量が増えるほど処理時間とAPI呼び出しコストが線形以上に膨らみやすい。2026年時点の実運用では、埋め込みモデルを変更するたびに既存インデックス全体の再生成が必要になる点が現場で見落とされがちな落とし穴とされる。相場感としては、埋め込みAPIの従量課金に加えベクトルDBの書き込み・ストレージ課金も発生するため、更新頻度が高いデータほどコストが積み上がりやすい。選定時は差分のみを再インデックスできる仕組みか、バッチ処理とリアルタイム反映を使い分けられる設計かが判断基準になるとされる。
再インデックス (Re-indexing)の使用例
- FAQページを更新したら、当日中に再インデックスをスケジュールし検索結果に反映させる。
- 埋め込みモデルをアップグレードする際は、既存ドキュメント全件の再インデックスが必要になる。
再インデックス (Re-indexing)に関連するAIツール
関連用語
「RAG・検索拡張」の他の用語
Retrieval-Augmented Generation。 社内資料や外部 DB を検索してから AI に答えさせる仕組み。
文章や画像を 数値ベクトルに変換する技術。 類似度検索や RAG の基礎。
出典付きで回答する AI 検索エンジン。 リサーチ業務で従来検索を置き換える。
Google 検索の上位に AI が回答を提示する 「AI Overviews」 や Perplexity 等の新世代検索。
Embedding (数値ベクトル) を高速に類似度検索するための専用 DB。 Pinecone / Qdrant / Weaviate が代表。
NotebookLMとはGoogleが提供するRAGベースのAIリサーチアシスタントのこと。ユーザーがアップロードした文書のみを情報源として回答を生成するため、ハルシネーションを大幅に抑制できる。
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