ベクトルデータベース
読み: べくとるでーたべーす
最終更新: 2026-06-05・AI PICKS編集部
定義
Embedding (数値ベクトル) を高速に類似度検索するための専用 DB。 Pinecone / Qdrant / Weaviate が代表。
ベクトルデータベースとは — 詳しく解説
ベクトルデータベースとは、 文章 / 画像 / 音声 を Embedding でベクトル化した上で、 高次元空間の近傍検索 (ANN, Approximate Nearest Neighbor) を高速に実行する専用 DB のこと。 代表サービスは Pinecone (フルマネージド、 月 $70〜)、 Qdrant (OSS、 自己ホスト可)、 Weaviate (ハイブリッド検索強い)、 Milvus、 ChromaDB。 RAG / セマンティック検索 / レコメンドの基盤として 2026 年は事実上必須。 実運用では 数百万件規模なら PostgreSQL + pgvector で十分、 数千万件超で専用 DB に乗り換える判断が現場の相場感。
関連用語
「RAG・検索拡張」の他の用語
Retrieval-Augmented Generation。 社内資料や外部 DB を検索してから AI に答えさせる仕組み。
文章や画像を 数値ベクトルに変換する技術。 類似度検索や RAG の基礎。
出典付きで回答する AI 検索エンジン。 リサーチ業務で従来検索を置き換える。
Google 検索の上位に AI が回答を提示する 「AI Overviews」 や Perplexity 等の新世代検索。
NotebookLMとはGoogleが提供するRAGベースのAIリサーチアシスタントのこと。ユーザーがアップロードした文書のみを情報源として回答を生成するため、ハルシネーションを大幅に抑制できる。
セマンティック検索とは、キーワードの文字列一致ではなく「意味的な近さ」でドキュメントを検索する技術のこと。ベクトル埋め込みを使い、同義語や言い回しの違いを吸収した検索が可能になる。
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