tfidfとword2vecの違いを徹底解説｜意味・計算方法・使いどころを中学生にもわかる言葉で

---

はじめに：現代の自然言語処理におけるtf-idfとWord2Vecの基本を押さえる

このテーマは、言葉をどう数え、どう意味づけするかという基本に直結します。tf-idfとWord2Vecは、言葉の扱い方が大きく異なる二つの代表的な技術です。
「tf-idf」は単語の重要度を数値化して文書を比較する方法の一つであり、主題の見つけ方や検索の精度向上に長く使われてきました。
一方のWord2Vecは、語の意味的な関係を学習して向き合える「語の地図」を作る手法です。
この二つは、結果としては同じ文章を処理する際の“道具”として使われることが多いですが、目指す結果が違うため、適切な場面を選ぶことが大切です。
本記事では、まずそれぞれの特徴を分かりやすく解説し、次に実際の使い分けの目安と注意点を、例題を交えながら紹介します。
中学生にも伝わる言葉で説明しますので、専門用語が苦手な人も心配いりません。

tf-idfとは何か？どう使うのか

tf-idfは、文書に現れる単語の「頻度」と「逆文書頻度」を組み合わせて、単語の重要度を点数化する方法です。
まずtf（Term Frequency）はある文書の中でその語がどれだけ現れるかを数え、出現回数を文書内の総語数で割ります。
次にidf（Inverse Document Frequency）はコーパス全体でその語がどれだけ珍しいかを表し、珍しい語ほど高い値になります。
この二つを掛け算すると、同じ文書内で頻繁に出る一般的な語（例: です、ある）の影響は抑えつつ、特定の文書の主題に関わる語の重みを上げることができます。
実務では検索エンジンのランキングや文書の要約前の特徴量として使われることが多いです。
長所は計算が比較的軽く、解釈が直感的であること、短所は文脈を考慮しないため語の意味関係を捉えにくいことです。
欠点を補うために、他のモデルと組み合わせることもあります。

Word2Vecとは何か？どう使うのか

Word2Vecは単語をベクトルに変換する「意味のある数値表現」を学習する手法です。
このとき「語の周りにある語」から意味の手がかりを得る学習をします。典型的には大量のテキストデータを読み込み、単語同士が近い距離になるようベクトルを並べ替えます。
このとき意味が近い語同士が近い場所に配置され、類似する語の検索や文の意味を保ったままの演算が可能になります。
学習には二つの代表的なアルゴリズムがあります。CBOWとSkip-gramです。
実務ではレコメンド、情報検索の補助、文章生成の一部など、文脈を効かせたい場面で活躍します。
長所は文脈を取り込む点と、語間の関係を連続的に扱える点、短所は大量データと計算リソースが必要な点です。

tf-idfとWord2Vecの違いと使い分けを徹底比較

両者は“単語をどう扱うか”という視点が根本的に異なります。tf-idfは単語の重要度を測る指標であり、文書の比較や抽出に向いています。
一方のWord2Vecは語の意味と文脈を学習するモデルで、語同士の関係性を捉えるのが得意です。
この違いを要約すると、tf-idfは「どの語が主題を表すか」を評価し、Word2Vecは「語と語の関係性を地図として表す」ことです。
実務での使い分けの目安として、検索・要約・キーフレーズ抽出などの“識別とランキング”にはtf-idfが有効、意味理解・語彙の推測・レコメンドにはWord2Vecが有効と考えると分かりやすいです。
もちろん二つを組み合わせて、まずtf-idfで語の絞り込みを行い、その後Word2Vecで意味的な特徴を補足する、というアプローチも実務ではよく行われます。
以下の表は要点を整理したものです。

able>特徴tf-idfWord2Vec基本アイデア単語の重要度を尺度化語の意味的近さを表現データの必要性比較的少量データでも機能する大量データがあるほど強くなる意味の扱い文脈を直接は扱わない文脈を学習して意味を捉える適用例検索の重み付け、要約の指標類似語検索、レコメンド、語彙推測計算コスト比較的軽い学習に時間と計算資源が必要ble>

ピックアップ解説

A: ねえ、tfidfって何？なんだか難しそうだけど、要するに“その語の文書内での特別さ”を測る道具なんだ。B: そう、頻繁に出てくるだけの語ではなく、特定の文書にとって重要な語を見つけるための指標だよ。A: 逆にWord2Vecは？ B: Word2Vecは語の意味の近さを地図のように表して、近い語を近い場所に置く。実世界の会話にも似たところがあり、文章から意味を推測するのに役立つんだ。こんな感じで、tf-idfとWord2Vecは使い分けが大切。

---