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スマートな検索を実現する「ベクトルリンク」

株式会社エヌアンドエスが開発した新たなウェブ構造「ベクトルリンク」が、AI検索の時代にどのような影響を与えるのか注目が集まっています。本記事では、この技術の特徴や背景、実装事例について詳しく解説していきます。

「ベクトルリンク」とは？

「ベクトルリンク」は、ウェブページの特定の断片を意味的に関連付ける新しいリンクモデルです。従来のハイパーリンクがページ全体への移動だけを提供していたのに対し、ベクトルリンクでは特定の断片に直接アクセスすることが可能です。この技術は、完全URIとその断片の意味を表すベクトル埋め込みを一致させることによって実現されています。

二層リンクモデルの構成

• - 表層（公開）: 完全URI（例：https://example.com/page#section）
• - 裏層（内部）: 断片ベクトル（高次元埋め込み表現）
• - 結合: URIをキーに1対1で対応（バージョン管理・整合性チェック済み）

この新しい構造により、AIは「意味的に関連する断片」を直接参照でき、より高い精度での企業情報の引用が可能になります。

AI検索アルゴリズムの進化

Google Researchが発表したMuVERA（Multi-Vector Retrieval via Fixed Dimensional Encodings）は、AI検索アルゴリズムの進化を象徴するものです。これは検索速度を向上させ、複数のベクトルを利用してが情報を取り扱う手法ですが、Google自身の採用に関しては未確認です。

2025年には、「AI Overviews」が100以上の国に展開され、さらなる検索体験の向上が期待されています。日本国内でもAIを活用した検索技術の実用化が進む中、エヌアンドエスの「ベクトルリンク」はその一翼を担うことになるでしょう。

実装実績

2025年8月から9月にかけ、エヌアンドエスでは以下の実績を達成しました。

• - Fragment ID数: 544個
• - 対象ページ数: 42ページ
• - 実装期間: 20日間（2025年8月24日-9月13日）
• - 技術基盤: 大規模言語モデル埋め込み＋ベクトルデータベース

実装された技術は、ChatGPTやClaude、Perplexityといった主要なAI検索エンジンでの引用事例を確認することができ、AI Overviewsにもその成果が見られています。

理論的基盤とガイドライン

この技術の設計は、情報検索やUXにおける「レリバンスエンジニアリング」に基づいており、関連性を数値化することで検索精度の向上を実現しています。また、Google Search Centralの構造化データガイドラインにも準拠した形で実装されています。

未来への展望

エヌアンドエスは、今後も実装ガイドやベストプラクティスを公開し、さらなる技術の普及を目指します。また、自社サービスへの全面適用を通じて、実証を続けていく予定です。

代表者のコメント

代表取締役の原田賢治氏は「検索はキーワード一致から意味の近さへ移行しています。企業の情報が正確に引用されることが、ビジネス success に影響を与える時代が来ていると考えています。」と述べています。これにより、企業が持つ価値ある情報が、より多くのユーザーに届くことへの期待を寄せています。

まとめ

テクノロジーが進化する中で、エヌアンドエスの「ベクトルリンク」は、AI検索の新しい未来を切り開く可能性を秘めています。この技術によって、企業情報が正確にユーザーへ届けられる仕組みが整いつつあり、ビジネス界における競争力の強化にも寄与することでしょう。

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