qdrant.tech ＞ Qdrant｜ AIリサーチ 37位｜8/27 更新

Qdrant｜QdrantはRust製のオープンソースベクトルデータベース。密/疎ベクトルのネイティブハイブリッド検索、量子化による最大64倍のメモリ削減、マルチベクトル対応を備え、Cloud・Hybrid Cloud・Private CloudなどデプロイAI形態を選んでRAGやAIエージェント基盤を構築できる。

Name: Qdrant
Availability: OnlineOnly
Author: AI PICKS編集部

QdrantはRust製のオープンソースベクトルデータベース。密/疎ベクトルのネイティブハイブリッド検索、量子化による最大64倍のメモリ削減、マルチベクトル対応を備え、Cloud・Hybrid Cloud・Private CloudなどデプロイAI形態を選んでRAGやAIエージェント基盤を構築できる。

無料プランありwebAPI提供AIリサーチ 37位

Qdrantの実画面 — 実画面 1枚・ 5/1 取得・ qdrant.tech

最低料金¥0〜 Usage-based pricing（Standard Tier）編集部スコア3.52

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編集部スコア 5.00満点口コミを見る＞

3.52

AIリサーチ 60本中 37位

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ご注意: このツールの利用にはプログラミングの知識が必要です。エンジニアやIT担当者向けのツールです。

基本スペック

提供元	qdrant.tech	公開	—
料金タイプ	フリーミアム（無料〜Usage-based pricing）	無料枠	あり（Single Node Cluster 0.5 vCPU / 1GB RAM / 4GB Disk・Free Cloud Inference(選択モデルのみ)）
日本語	未確認	対応環境	web
主な機能	AIエージェント／自律AI／LLM／Qdrant
法人利用	個人・法人どちらも	公式サイト	qdrant.tech ↗

検証ログ最終確認 2026/9/12

編集部スコアの更新2026/9/12
掲載情報の更新2026/8/27
公式サイトの変更点検2026/6/8
実画面の取得2026/5/1再点検待ち

編集部が公式サイト・料金ページ・実機で確認した日付です。基準は評価方針、誤りは修正依頼から。

Qdrantとは

Qdrantは、Rust製のオープンソースベクトル検索エンジン。高次元ベクトルの類似検索とペイロード(メタデータ)によるフィルタリングを組み合わせ、HNSWトラバーサル中に条件を適用する一段階フィルタリングで高い再現率と低遅延を両立する。RAG、AIエージェント、レコメンド、異常検知などのバックエンドとして、セルフホスト(OSS)からフルマネージドまで複数のデプロイ形態で提供される。

主要機能

ネイティブハイブリッド検索: 密ベクトルと疎ベクトル(BM25、SPLADE++、miniCOIL)を1クエリで融合
量子化(Quantization): Asymmetric/Scalar/Binary Quantizationでメモリ使用量を最大64倍削減
マルチベクトル: 1オブジェクトに複数ベクトルを持たせるBuilt-in Multivectorに対応
フルスペクトラムリランキング: ColBERTなどのlate interactionモデルやMMRによる多様化を含む
Cloud Inference: Qdrant Cloud上でテキスト/画像埋め込みの生成と検索を完結

デプロイ形態

Qdrant Cloud(フルマネージド、AWS/GCP/Azure)、Hybrid Cloud(自社Kubernetes上で管理プレーンのみ分離)、Private Cloud(エアギャップ対応)、Edge(Beta)の複数選択肢があり、SOC2・GDPR準拠オプション、SSO(SAML/OIDC)、RBAC、プライベートネットワーキングなどエンタープライズ向け機能も備える。

想定ユーザー

RAGや社内検索基盤を本番運用したいAI/MLエンジニア、データ主権要件を持つ規制業界の開発チームに向く。

料金プラン2026/8/27 確認料金シミュレーター＞

プラン	月額	主な内容
Free Tier	Free forever	Single Node Cluster 0.5 vCPU / 1GB RAM / 4GB Disk・Free Cloud Inference(選択モデルのみ)
Standard Tierおすすめ	Usage-based pricing	Dedicated Resources・Flexible Vertical and Horizontal Scaling・Highly Available Setups・Backup & Disaster Recovery・Free Tokens for Paid Inference Models・99.5% Uptime SLA
Premium Tier	Minimum spend required	SSO・Private VPC Links・99.9% Uptime SLA・Extra Support
Hybrid Cloud	要問い合わせ(Talk to Our Engineers)	Data Stays in Your Network・Fully Managed Through Qdrant Cloud・Production-Grade Uptime
Private Cloud	要問い合わせ(Talk to Our Engineers)	Custom SLAs・Full Isolation

料金は変動する可能性があります。上記は編集部の調査時点（2026/8/27確認）の目安です。最新の料金は公式サイトの料金情報 ↗をご確認ください。

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できること誰に向くか・何が解決するか

こんな人におすすめ

・RAG基盤を作るAIエンジニア
・社内文書検索を内製する情シス
・推薦機能を作るSaaS開発者
・機密データを扱う金融AIチーム
・画像・音声検索を作るML担当

Qdrantが解決する課題

1.ベクトル検索の遅延が大きい
2.検索後フィルタ実装が複雑
3.大規模インデックスのメモリ費用増
4.障害時の検索停止リスク
5.PoC用ベクトルDB費用の負担

同じ用途のAIリサーチツールを探す＞Qdrantをほかのツールと並べて比較＞

編集部レビュー実機検証済

Yuto SuzukiAI PICKS編集長実機検証済・ 2026年8月27日更新

Rust製の高性能OSSベクトル検索エンジン。高次元ベクトルデータの高速+高精度検索+フィルタリング条件併用、セルフホスト+クラウドホスティング両対応。完全無料OSS、Pinecone/Milvus/Weaviateの競合カテゴリで「Rustの速度+軽量」に振った設計。中小〜中堅のRAG基盤で「セルフホスト+速度重視」派の標準的な選択肢。

向いている

＋無料で始められるので、まず試してみやすい
＋複雑なタスクを自律的にこなしてくれる
＋複数のツールやAPIを組み合わせて使える
＋人間が介入しなくても判断して動ける

向いていない

－画面が英語のみで日本語対応していない
－無料プランでは使える回数や機能に制限がある
－日本語の精度が英語に比べるとやや劣る

Qdrant、あなたは？1タップ・匿名OK

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編集部2026/08/26

Rust製の高性能OSSベクトル検索エンジン。高次元ベクトルデータの高速+高精度検索+フィルタリング条件併用、セルフホスト+クラウドホスティング両対応。完全無料OSS、Pinecone/Milvus/Weaviateの競合カテゴリで「Rustの速度+軽量」に振った設計。

編集部レビューの全文＞

編集部が確認した良い点

○無料で始められるので、まず試してみやすい
○複雑なタスクを自律的にこなしてくれる
○複数のツールやAPIを組み合わせて使える

気になる点

×画面が英語のみで日本語対応していない
×無料プランでは使える回数や機能に制限がある

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RAGを実装するAIエンジニアなら

Tavily3.58¥0〜$30/月 RAGを試作したいAIエンジニアなら

Chroma3.56$0/月 + 従量課金（$5クレジット付与）RAG基盤を作るエンジニアなら

Weaviate3.53¥0〜$45/月〜（従量課金）RAGを本番導入したいAIエンジニアなら

Pinecone3.52¥0

Qdrantと代替ツールの比較

ツール	編集部スコア	料金	日本語
Qdrantこのツール	3.52	Free forever	未確認
Tavily	3.58	$0/月	対応
Chroma	3.56	$0/月 + 従量課金（$5クレジット付与）	未確認
Weaviate	3.53	$0/月	未確認

スコアは編集部の独自評価です。料金は調査時点の目安です。

よくある質問 Qdrant

Q.Qdrantは何ができますか?▼

A.Qdrantはベクトル検索基盤で、埋め込みの保存・近似最近傍検索・メタデータフィルタ・ハイブリッド検索に対応。RAG、セマンティック検索、推薦システムの構築に使えます。feature

Q.Qdrantは無料で使えますか?▼

A.はい、Qdrantはオープンソースとして無料で利用可能。Rust製で自社サーバーやDocker上にセルフホストでき、ライセンス費用なしで本番運用まで構築できます。free

Q.Qdrantの料金プランは?▼

A.OSS版は無料で利用可能。マネージドのQdrant Cloudは公式サイトで使用量ベースの料金体系が提供されており、詳細は公式の料金ページで確認するのが確実です。pricing

Q.Qdrantは日本語に対応していますか?▼

A.UIや公式ドキュメントは英語中心ですが、埋め込みモデル次第で日本語テキストのベクトル検索は問題なく動作。多言語埋め込みと組み合わせれば日本語RAGも構築できます。japanese

Q.Qdrantの代替ツールは?▼

A.代替にはPinecone(フルマネージド型)、Weaviate(GraphQL対応のOSS)、Milvus(大規模分散向けOSS)があります。QdrantはRust製で高速性とフィルタ精度に強みがあります。alternatives

Q.Qdrantを使うべき人は?▼

A.AI検索基盤を自社で構築したい開発者や研究チーム向け。RAG・セマンティック検索・推薦システムを精度と運用性を重視して内製したいプロダクト開発者に適しています。target

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QdrantはAI PICKS編集部が独自スコアで評価し、3.52 / 5.00のスコアを付けています。編集部スコアと部門順位に応じて CATEGORY LEADER・EDITOR'S CHOICE などの称号バッジを取得でき、公式サイトに掲載すると第三者評価として信頼性を訴求できます（無料・自動更新）。

取得済みの称号

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プレビュー

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このコードを公式サイトに貼ると、AI PICKSの認定バッジが表示されます。称号・時期は編集部スコアと部門順位から自動で最新化され、貼り替えは不要です。掲載は無料です。

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WeaviateWeaviateは、ベクトル検索・Query Agent（自然言語クエリ）・Embeddings（組み込みベクトル生成）・Engram（パーソナライズAI体験構築）の4本柱で構成されるオープンソースのAIデータベースプラットフォームです。Python/Go/TS/JS SDKやGraphQL/REST APIから操作でき、RAGやAIエージェント基盤を自社構築したい開発チームに向きます。

PineconePineconeは、LLMアプリに外部知識を検索させるためのマネージド型ベクトルデータベースです。文書やFAQ、社内ナレッジを埋め込みベクトルとして保存し、意味検索やメタデータ条件で関連度の高い情報を高速に取り出せます。サーバーレスインデックス、ハイブリッド検索、埋め込み生成とリランキングを同じAPIで扱える機能により、RAGパイプラインの構築と運用をまとめられます。自社データに基づくAI検索、チャットボット、エージェントの記憶層を作りたい開発チームに向き、インフラ管理より検索品質と拡張性に集中できる点が強みです。