ベクトルデータベースとは？仕組み・用途・AI開発での活用をわかりやすく解説

はじめに

「ベクトルデータベースって何？」「普通のデータベースと何が違うの？」と疑問に思ったことはありませんか。

ベクトルデータベース（Vector Database）とは、テキストや画像などのデータを数値ベクトル（埋め込み表現）として格納し、「意味的な類似性」で高速に検索できるデータベースです。RAG（検索拡張生成）やレコメンドシステムなど、AI開発の基盤として注目されています。

この記事では、ベクトルデータベースの仕組みや従来のデータベースとの違い、AI開発での活用方法をわかりやすく解説します。

ベクトルデータベースとは、データを高次元の数値ベクトル（Embedding）として格納し、ベクトル間の類似度を計算することで「意味的に近いデータ」を高速に検索できる専用のデータベースです。

従来のリレーショナルデータベース（RDB）との主な違いは以下のとおりです。

例えば、「犬に関する記事」を検索する場合、従来のDBでは「犬」というキーワードが含まれる記事しか見つけられませんが、ベクトルデータベースでは「ペット」「わんちゃん」「柴犬」など、意味的に関連する記事も検索できます。

ベクトルデータベースは、すでに多くのサービスの裏側で活用されています。

ベクトルデータベースは、以下の流れでデータの格納と検索を行います。

テキストや画像などのデータを、AIモデル（Embeddingモデル）を使って数値ベクトルに変換します。例えば、「AIとは人工知能のことです」というテキストは[0.12, -0.34, 0.56, ...]のような数百次元のベクトルに変換されます。

大量のベクトルを効率的に検索するために、インデックスを構築します。HNSW（Hierarchical Navigable Small World）やIVF（Inverted File Index）などのアルゴリズムが使われます。

クエリ（検索キーワード）もベクトルに変換し、ベクトルデータベースに格納されたベクトルとの距離（コサイン類似度、ユークリッド距離など）を計算して、最も近いベクトルを返します。このようにベクトル空間で近いデータを探す処理を近傍探索と呼びます。

ベクトルデータベースは、AI機能を搭載したシステム開発で特に重要な役割を果たします。

社内文書やFAQをベクトルデータベースに格納し、LLMが質問に回答する際に関連情報を検索して参照させます。ハルシネーションの抑制と回答精度の向上に効果的です。

従来のキーワード検索では見つけにくかった「意味的に関連する情報」を検索できるシステムを構築します。社内ナレッジベースやヘルプセンターで活用されています。

商品やコンテンツの特徴をベクトル化し、ユーザーの嗜好に近いアイテムを推薦するシステムを構築します。

通常のデータパターンをベクトル化し、新しいデータが通常パターンから大きく外れている場合に異常として検出します。

ベクトルデータベースとは、データを数値ベクトルとして格納し、意味的な類似性で検索できる専用データベースです。RAGシステム、セマンティック検索、レコメンドエンジンなど、AI開発のさまざまな場面で活用されており、LLMの精度向上にも大きく貢献しています。

AI機能を搭載したシステム開発において、ベクトルデータベースは今後ますます重要な基盤技術となっていくでしょう。

ベクトルデータベースは、AI検索やRAGシステムの構築に不可欠な技術です。

micomia株式会社では、ベクトルデータベースを活用したRAGシステムの開発や、セマンティック検索機能の実装を行っています。AI検索システムの開発やベクトルDBの導入をご検討の方は、お気軽にご相談ください。

松久保波希

micomia株式会社所属のAIエンジニアです。機械学習モデルの設計・開発・評価を担当しており、データ前処理からモデル構築、学習、検証、改善まで一貫して行っています。