SPLADE (スパース検索)
読み: すぷれーど
最終更新: 2026-07-09・AI PICKS編集部
定義
SPLADEとは、BERT系のモデルで文書やクエリの語彙拡張と重要度予測を行い、スパース(疎)ベクトルで高精度な検索を実現する手法のこと。
SPLADE (スパース検索)とは — 詳しく解説
SPLADEは、BERTなどの事前学習済み言語モデルを用いて、文書中の各単語に重要度スコアを付与しつつ、文脈から推測される関連語彙まで自動的に拡張してインデックス化する検索手法である。BM25のような従来の疎ベクトル検索の解釈性を保ちながら、密ベクトル(dense embedding)に近い意味的な検索精度を両立できる点が特徴とされる。2026年時点の実運用では、密ベクトルとのハイブリッド検索(BM25/SPLADE+dense embeddingの併用)として採用されるケースが多く、インデックスサイズが密ベクトルより大きくなりやすい点や、推論時にクエリ側のモデル呼び出しコストが発生する点がボトルネックになりやすいとされる。現場では、専門用語の完全一致検索精度を落とさずに意味検索を強化したいRAGシステムの一次候補として選ばれることが多いが、ベクトルDB側の疎ベクトル対応状況によって導入コストや相場感が変わるため、事前の対応状況確認が推奨される。
SPLADE (スパース検索)の使用例
- 社内マニュアル検索でSPLADEとBM25のハイブリッド構成にし、専門用語の完全一致率を保ったまま類義語検索も拾えるようにする設計例。
- ベクトルDB選定時に疎ベクトル(sparse vector)対応の有無を確認項目に加え、SPLADE導入の可否を判断する運用フロー。
SPLADE (スパース検索)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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