定義
DiskANNとは、数十億件規模のベクトルデータをメモリではなくSSDに常駐させたまま高精度な近似最近傍探索を行うアルゴリズムのこと。
DiskANN (ディスク常駐の近似最近傍探索)とは（詳しく解説）
DiskANNはMicrosoft Researchが提唱した近似最近傍探索アルゴリズムで、Vamanaと呼ばれるグラフ型インデックスをSSD上に常駐させることで、数十億件規模のベクトルをRAMに載せきれない環境でも高い再現率と低レイテンシの検索を実現する設計とされる。オンメモリ型のHNSWに比べてメモリコストを大幅に抑えられる一方、実運用ではSSDのランダムI/O性能に検索速度が左右されやすく、NVMe SSDでないと期待した速度が出ない落とし穴がある。2026年時点ではAzure AI SearchやMilvusなど主要ベクトルDBでDiskANN方式のインデックスがオプション提供されており、マネージドサービス経由なら構築の手間は小さいが、自前運用ではインデックス再構築のバッチ時間とディスクI/Oのコストが現場での主な懸念点となる。選定の目安は、データが数百万件以下でRAMに収まるならHNSWで十分軽量に運用でき、億件級でメモリコストが相場感として無視できなくなった段階でDiskANN系への切り替えを検討するのが実務的とされる。
この解説の引用について
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出典: AI PICKS AI用語辞典「DiskANN (ディスク常駐の近似最近傍探索)とは」 https://aipicks.jp/glossary/diskann
DiskANN (ディスク常駐の近似最近傍探索)の使用例
- 億件規模のドキュメントを扱うRAG基盤で、RAM容量の制約からDiskANN方式のベクトルインデックスを採用するケースがある。
- 「HNSWだとメモリが足りない、DiskANNなら載るか」といった規模判断の相談で使われる語。
