セマンティックチャンキング (Semantic Chunking)
読み: せまんてぃっくちゃんきんぐ
最終更新: 2026-07-06・AI PICKS編集部
定義
セマンティックチャンキングとは、文書を固定長ではなく意味のまとまり単位で分割し、RAGの検索精度を高める前処理手法のこと。
セマンティックチャンキング (Semantic Chunking)とは — 詳しく解説
セマンティックチャンキングは、RAG(検索拡張生成)においてドキュメントを検索・埋め込みに適した単位に分割する前処理技術で、文字数や改行位置で機械的に区切る固定長チャンキングとは異なり、文の意味的なまとまりや話題の切れ目を基準に分割する点が特徴とされる。埋め込みモデルで隣接文の類似度を計算し、意味的な連続性が途切れる箇所を境界とする手法が広く使われている。定義自体は理解しやすいが、2026年時点の実運用では境界判定に追加の埋め込み計算コストがかかり、文書量が多いほどインデックス構築の時間とAPI利用料が増える点が課題になりやすい。また業界や文書形式によって最適なチャンクサイズや粒度は異なり、契約書のような構造化文書と会話ログのような非構造化文書では同じ設定が通用しないとされる。現場での選び方としては、まず固定長チャンキングで検索精度のベースラインを確認し、それでも回答の文脈欠落が目立つ場合にセマンティックチャンキングへ切り替える段階的な導入が現実的とされる。コスト感を含めた費用対効果の見極めが、導入判断の分かれ目になる。
セマンティックチャンキング (Semantic Chunking)の使用例
- 契約書100件をRAGに投入する前に、条項単位でセマンティックチャンキングし検索漏れを防ぐ
- FAQデータベースを固定長分割からセマンティックチャンキングに変更し、質問と回答の対応精度を検証する
セマンティックチャンキング (Semantic Chunking)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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