# 埋め込みモデルの移行手順｜再生成・検索評価・インデックス切替を揃える方法

> 埋め込みモデルの移行では、文書側と質問側の互換性を保ち、新しいベクトルを別インデックスで検証します。再埋め込みとメタデータ更新を分け、関連性、権限、性能、コストを比較してから段階切替する7手順を整理。旧系統へ戻す際の差分反映と、旧モデル停止前の復旧条件も説明します。

## メタ情報

- URL (HTML): https://funnel-ai.jp/media/ai-embedding-model-index-migration/
- 公開日: 2026-09-17
- 最終更新: 2026-09-17
- テーマ: Funnel Ai Media -AI- (https://funnel-ai.jp/media/ai/)
- カテゴリ: AIエージェント (https://funnel-ai.jp/media/ai-agents/)
- 編集: ファネルAi編集部 (https://funnel-ai.jp/company/funnelai-editorial/)
- 監修: ファネルAi監修チーム (https://funnel-ai.jp/company/funnelai-review/)
- 出典メディア: Funnel Ai Media (https://funnel-ai.jp/media/)

## 本記事のポイント

- モデル変更時は文書を再埋め込みし、質問側と互換性のある設定の組を固定します。新旧のベクトルは混ぜません。
- 新しいベクトルは別インデックスで検索品質、権限、レイテンシ、コストを比較し、評価用クエリの合格条件を決めてから切り替えます。
- 本番は段階的に切り替え、文書の差分更新を追随させ、旧インデックスと復旧条件を一定期間保持します。

## 想定質問

- 埋め込みモデルを変えたら既存ベクトルを再生成しますか？
- 文書側とクエリ側のモデルをどう揃えますか？
- 新旧インデックスの検索品質をどう比較しますか？
- 切替中の文書更新と復旧先をどう管理しますか？

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