類似度・距離の計算ツール
2つの数値ベクトルやタグ・単語を入力すると、コサイン類似度・ユークリッド距離・マンハッタン距離・ジャッカード係数を、似ている度合いの判定と図解つきでその場で計算します。
RAG・セマンティック検索・クラスタリング・重複検知など、データの「近さ」を測る場面での指標選びにお使いください。専門用語はページ下部の「用語解説」にまとめています。すべてブラウザ内で処理され、データはサーバーに送信されません。
2つの数値の並び（ベクトル）を入力すると、向きの近さ（コサイン類似度）と距離（ユークリッド・マンハッタン）をまとめて計算します。
カンマ・空白・改行で区切り、A と B の個数は揃えてください。
読み取れた数値: 0個
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用語解説
このツールで出てくる用語をまとめています。「ベクトル」「集合」などの基礎用語から各指標の意味まで、迷ったときの早見表としてご利用ください。
ベクトル
数値を順番に並べたものです（例: [1, 2, 3]）。文章や画像をAIが数値化したもの（埋め込み・エンベディング）もベクトルで、その向きや距離を比べることで「似ているか」を判定できます。本ツールの「数値ベクトルの類似度」モードが対象とするデータです。
集合（しゅうごう）
重複や順序を考えない「ものの集まり」のことです（例: タグの集まり {AI, SEO, RAG}）。同じ要素が2回あっても1つとして数え、並び順も問いません。本ツールの「タグ・単語の一致度」モードは、2つの集合がどれだけ重なっているかを比べています。
コサイン類似度
2つのベクトルの間の角度（向き）を見る指標です。-1〜1の範囲で、1なら同じ向き（完全に類似）、0なら無関係、-1なら逆向きを意味します。ベクトルの長さを無視するため、長さがバラバラなテキスト埋め込みでも公平に比較できます。
ユークリッド距離・マンハッタン距離
ベクトル同士の物理的な近さを測る指標です。ユークリッド距離は2点を結ぶ直線の長さ（√(差の二乗和)）、マンハッタン距離は縦横の移動量の合計（Σ|差|）です。距離の絶対値に意味がある座標・購買額などのデータに向きます。
ジャッカード係数
集合同士の重なりの割合を測る指標です。共通部分の要素数を和集合の要素数で割って計算し、0で重なりなし、1で完全一致を意味します。タグやキーワードの一致度、重複コンテンツ検知などで使われます。
内積（ドット積）とノルム
内積は対応する要素どうしを掛けて合計した値、ノルムはベクトルの長さ（原点からの距離）です。L2正規化済み（ノルムが1）のベクトル同士なら、内積とコサイン類似度は同じ値になります。
正規化（L2正規化）
ベクトルの長さを1に揃える操作です。長さの違いをなくして「向き」だけを比べたいときに使います。多くのテキスト埋め込みAPIは正規化済みのベクトルを返すため、その場合は内積だけでコサイン類似度を求められます。
よくある質問
Q. どんな形式で入力すればよいですか？
A. ベクトルモードでは、カンマ・空白・改行のいずれかで区切った数値を入力します（例: 1, 2, 3）。2つのベクトルは要素数を揃えてください。集合モードでは、タグや単語をカンマ・空白・改行で区切って入力します。重複は自動的に除去されます。全角の数字やカンマもそのまま使えます。
Q. コサイン類似度とユークリッド距離はどう使い分けますか？
A. ベクトルの「向き」が似ているかを見たいときはコサイン類似度（テキスト埋め込みを使ったRAG・検索・レコメンドの定番）、座標や数値の「距離」そのものに意味があるときはユークリッド距離（k-meansクラスタリングなど）を使います。外れ値の影響を抑えたい場合はマンハッタン距離が安定することがあります。
Q. ジャッカード係数は何に使いますか？
A. タグ集合・キーワード集合・N-gram集合など「順序や頻度は問わず、要素が含まれているかだけ」を比較したいときに使います。共通部分（A∩B）を和集合（A∪B）で割った0〜1の値で、重複コンテンツ検知やタグの一致度測定でよく使われます。
Q. 入力したデータはどこかに送信されますか？
A. 送信されません。計算はすべてブラウザ内のJavaScriptで処理されます。入力途中のデータは誤って閉じても復元できるよう、お使いのブラウザ内（ローカルストレージ）にのみ自動保存されます。
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