vectorizationとは？初心者にもわかる基本と実践的な使い方共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

vectorizationとは？基本の意味と身近な例

vectorizationとは、データを数値の列、つまりベクトルに変換する作業のことです。機械学習やデータ分析では、アルゴリズムが数値データを扱えるようにデータを準備します。ここで重要なのは、情報の性質を失わずに数値として表現する方法を選ぶことです。

例えば、文章を扱うときは「どの語が出てくるか」を数値で表します。これを行うと、コンピュータは「似た意味の語が近くにいる」という情報を理解しやすくなります。vectorizationはデータの質と速度に直結します。大量のデータを扱うとき、ベクトル化の方法を選ぶかどうかで処理速度が大きく変わります。

よく使われるベクトル化の手法

テキストデータの場合、代表的な手法として以下があります。Bag of Words、TF-IDF、word2vec、GloVeなどです。これらはそれぞれ特徴があり、用途に合わせて使い分けます。

テキスト以外のデータでもベクトル化は使われます。画像データや音声データでは、ピクセル値を直接使う方法や、特徴量を抽出して短いベクトルにする方法があります。後者は「特徴抽出」と呼ばれ、機械学習モデルの学習を速く、精度を高める助けになります。

具体的な違いと使い分け

以下の表は、いくつかの手法の特徴と向いている場面を比べたものです。

手法	用途	特徴
Bag of Words	出現語のカウント	語順を失うが実装が簡単
TF-IDF	重要語の重みづけ	頻度だけでなく普通でない語を強調
word2vec	意味的な距離の把握	単語同士の意味関係をベクトルで表現
画像の特徴量	視覚情報の数値化	ピクセルだけでなく特徴抽出を活用

最後に覚えておきたいのは、vectorizationの選択は目的とデータ量で決まるということです。小さなデータなら単純な方法で十分なことが多く、 big dataを扱う場合は計算効率が高い手法を選ぶ必要があります。

vectorizationの同意語

ベクトル化: データや処理をベクトル形式に変換し、同時に複数データを扱えるようにすること。計算を一括で行い高速化する目的を指す基本用語。
ベクター化: ベクトル化の別表記。意味は同じくデータをベクトルとして扱えるように変換すること。
自動ベクトル化: コンパイラやツールが自動的にコードをベクトル演算へ変換して最適化すること。
手動ベクトル化: 開発者が自分でコードをベクトル演算に適合させて最適化すること。
SIMD化: Single Instruction, Multiple Data の原理を利用して、データを同時に処理するように処理系を最適化すること。一般的にはベクトル化の一形態として使われる。
特徴ベクトル化: データを特徴ベクトルとして表現・変換する工程。機械学習やデータ分析の前処理で用いられる表現変換。
数値ベクトル化: データを数値ベクトルへ変換すること。テキストやカテゴリデータを数値で表現する場面で使われる語彙。
ベクトル表現化: データをベクトル表現（数値ベクトルや多次元表現）へ変換すること。NLPなどの意味表現でよく使われる用語。
列ベクトル化: 行列の列要素を並べてベクトル化する操作、または vec 操作のように列方向へ展開する処理を指すことがある。
特徴量ベクトル化: 原始データを機械学習の入力としての特徴量ベクトルへ変換する工程。データ前処理の核心的なステップ。