What it is
2026-06-29 に #2_開発_広聴ai_アルゴリズム開発 で、ベクトル検索 / embedding の資料共有をきっかけに、現行の embedding / clustering 周辺を見直す可能性が短く出た。slack-logs-repositoryより
この source は、採用判断ではなく 次に clean experiment へ切り出すべき候補メモ として読む。
Freshness marker
この source の鮮度基準は、2026-06-30 に work/slack-logs を main@341cf8022d32 まで pull し、mirror の #2_開発_広聴ai_アルゴリズム開発 を読んだ時点。
- local source:
work/slack-logs/mirror/slack/C08PX74S5T4.jsonl.gz - channel:
C08PX74S5T4/2_開発_広聴ai_アルゴリズム開発 - mirror sync:
synced_at=2026-06-30T04:12:50.909454+00:00 - mirror window:
2026-06-16T04:12:50.909454+00:00〜2026-06-30T04:12:50.909454+00:00 - messages read: channel meta + 6 messages
発言者 ID は U08J6JR5SNQ だったが、local work/slack-logs/mirror/users.json からは名前解決できなかったため、この page では人名を断定しない。
Observed thread
2026-06-29 01:56 JST に、SpeakerDeck 【2026年版】 ベクトル検索とEmbedding最前線 へのリンクが共有され、「そろそろ、エンベディングのアルゴリズムを変えてもいいのかもなぁ」という趣旨のコメントがあった。Slack attachment 上では、Encraft #25 生成AI時代の検索設計の登壇資料として表示されていた。slack-logs-repositoryより
その後、同じ短い連投で次の語が出た。
- embedding を直接 clustering するには
Spherical K-meansがよさそう、という趣旨 Faiss K-means- ChatGPT と話すと知らないものが出てくる、という趣旨
- image attachment 1 件と、「この構造は分かりいい」という趣旨の反応
Interpretation boundary
この thread から言えるのは、現行 pipeline の clustering / embedding 周辺を見直す候補として Spherical K-means と Faiss K-means が浮上した ところまでである。
注意点：
- Slack log だけでは、embedding model 自体を変える話なのか、既存 embedding の clustering space / clustering objective を変える話なのかがまだ混ざっている。
- SpeakerDeck 本文はこの source では独立に読んでいない。根拠に使っているのは Slack attachment metadata と Slack message だけ。
- image attachment の内容は未確認。したがって画像の中身を根拠にした主張はしない。
- 採用判断や実装 issue 化はまだ行われていない。
Relationship
この thread は、過去の slack-niizuma-umap-kmeans-thread-2026-03-18 / niizuma-thread-algorithm-critique が扱った UMAP 後 k-means 批判の続きとして読める。ただし、過去の論点は「どの clustering method が正しいか」だけではなく、分析 artifact / 表示 artifact / 説明 artifact を分ける必要性だった。
したがって、Spherical K-means や Faiss K-means も、単純な置換候補ではなく、one-factor-experiment-principle-2026-06-02 の clean experiment へ分解して検証する必要がある。
Open Questions
Spherical K-meansを試す場合、入力は raw embedding、normalized embedding、clustering 用 UMAP 15D〜25D のどれにするか。Faiss K-meansは algorithmic quality の候補なのか、既存 KMeans の高速化 / 大規模化実装なのか。- 現行の階層構築は KMeans の cluster center を
wardで merge している。Spherical / Faiss 系へ変えた時、階層 merge の距離や center 表現をどう揃えるか。 - SpeakerDeck 本文を読む必要があるか。Slack 上の候補整理だけなら不要だが、embedding model 更新まで踏み込むなら一次資料として読むべき。
Updates
- 2026-06-30: 初回作成。
work/slack-logs/main@341cf8022d32の mirror から、2026-06-29 の Spherical K-means / Faiss K-means 言及を source 化した。