⑥ AIの社会実装と数理・統計 ／ 37. 数理・統計
コサイン類似度とは
コサイン類似度とは、2つのベクトルのなす角のコサイン値により、向きの近さを評価する類似度指標です。文書検索・文章埋め込み・画像特徴量比較などで多用されます。
この用語はG検定シラバスの「37. 数理・統計」に含まれます。 章全体の用語は用語解説⑥（全52語）にまとまっています。
一言でいうと
2つのベクトルが同じ方向を向いているかで似ている度合いを測る指標です。
大きさを無視できる
文書をベクトル化すると、長い文書ほどベクトルが大きくなります。ユークリッド距離で測ると「長さが違う」だけで遠いと判定されてしまいます。
コサイン類似度は向きだけを見るため、文書の長さに関係なく「同じ話題か」を判定できます。これが文書検索で使われる理由です。
値の範囲と意味
- 1に近い：向きがほぼ同じ＝非常に似ている
- 0：直交＝無関係
- −1に近い：正反対
単語埋め込みやCLIPのように意味をベクトルで表す手法と相性がよく、広く使われています。
内積との関係
コサイン類似度は2つのベクトルの内積を、それぞれの大きさで割った値です。
内積そのものは大きさの影響を受けますが、割ることで向きの成分だけが残ります。
そのため、あらかじめ長さを1に揃えたベクトルどうしなら内積がそのままコサイン類似度になります。大規模な検索システムでこの形が使われるのは、計算が単純で高速だからです。
混同しやすい用語との違い
| 用語 | ポイント |
|---|---|
| コサイン類似度 | 向きのみ。大きさは無視 |
| ユークリッド距離 | 大きさも含めた直線距離 |
🎯 G検定での押さえどころ
- ベクトルの向きの近さを測る
- 大きさ（長さ）の影響を受けない
- 文書検索・埋め込みの比較で多用される
⚠️ よくある誤りの選択肢
- 「コサイン類似度はベクトルの大きさに影響される」→ 誤り。向きのみを見ます
📘 もっと深く学ぶ
- 数式レベルまで踏み込んだ解説 → 医療AIナビ「距離計算」（E資格向け）
この用語を覚えたら
チェックは章ページと「試験内容解説」TOPの進捗にも反映されます
関連する用語
ご利用にあたって 本ページの内容は、JDLAが公開しているG検定シラバス2024や公式テキストなど、一般に公開されている情報をもとに独自に整理・解説したものです。実際の試験の出題内容を示すものではなく、また合格を保証するものでもありません。制度・法令・試験要項は変更されることがあるため、最新の情報は必ずJDLA公式サイトでご確認ください。