ベクトルデータベースとは、テキストや画像などのデータを数値ベクトルとして格納し、意味的な類似度で高速検索できる専用データベースです。

LLM（大規模言語モデル）を活用したAIシステムの普及に伴い、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の中核インフラとして急速に注目を集めています。従来のRDBやキーワード検索では「意味が近い文書を探す」要件に対応しきれないケースが増えており、ベクトルデータベースへの関心が高まっています。

本記事では、基本的な仕組みから主要製品の比較、RAG活用、導入時の失敗パターンまでを体系的に解説します。AI導入を推進するエンジニア・アーキテクト・プロダクトマネージャーの方が、自社要件に合った製品選定の判断軸を得られることを目指しています。

ベクトルデータベースは、テキスト・画像・音声などを数値配列（ベクトル）として格納し、意味的な近さで高速検索できる専用データベースです。従来のRDBによるキーワード一致とは根本的に異なるアプローチで、LLMやRAGシステムの普及を背景にAI開発の中核インフラとして注目されています。以降では仕組み・用途・製品比較を順に解説します。

ベクトルデータベースとは、テキスト・画像・音声などのデータを**数百〜数千次元の浮動小数点数の配列（ベクトル）**として格納し、ベクトル間の距離や類似度をもとに検索できるデータベースです。従来のRDB（リレーショナルデータベース）が「完全一致」や「前方一致」を得意とするのに対し、ベクトルデータベースは「意味的な近さ」で結果を返せる点が最大の特徴です。

従来のRDBとの主な違い

• 検索の軸: RDBは完全一致・条件式。ベクトルDBはコサイン類似度やユークリッド距離による近似検索（ANN）
• データ構造: RDBはスキーマ定義が必須。ベクトルDBはエンベディングさえ生成できれば非構造化データも格納可能
• インデックス: 高次元ベクトルにはHNSW・IVFなど専用インデックスが必要で、RDBの汎用Bツリーでは対応が難しい

たとえば「スマートフォンのおすすめを教えて」というクエリをRDBで検索すると、キーワード「スマートフォン」が含まれる行しかヒットしません。ベクトルDBなら「携帯電話」「モバイル端末」と書かれた文書も意味的に近いものとして取得できます。

ベクトルデータベースはRDBを置き換えるものではなく、非構造化データの意味検索に特化した補完的な存在です。LLM（大規模言語モデル）と組み合わせるRAGシステムでは、この近傍探索が回答精度を左右する中核機能となります。

エンベディング（embedding）とは、テキスト・画像・音声などのデータを、意味的な近さが距離として表現される多次元の数値ベクトルに変換する技術だ。「犬」と「猫」のエンベディングは、「犬」と「自動車」よりもベクトル空間上で近い位置に配置される。この「意味の近さ＝距離の近さ」という性質が、ベクトル検索の核心にある。

エンベディング生成の流れ

• テキストをLLM（大規模言語モデル）や専用モデル（Gemini Embedding 2など）に入力する
• モデルが文章全体の意味を圧縮し、数百〜数千次元の浮動小数点ベクトルを出力する
• このベクトルをベクトルデータベースに格納・インデックス化する

ベクトル検索の仕組み

クエリも同じモデルでベクトル化し、データベース内のベクトルとの類似度を計算する。類似度の指標として代表的なのは、ベクトルの向きの一致度を測るコサイン類似度（テキスト検索で広く採用）と、直線距離を測るユークリッド距離（画像・音声向き）の2つだ。

データ量が増えると全件比較のブルートフォース検索は非現実的になるため、**近似最近傍探索（ANN）**アルゴリズムが使われる。代表的なHNSWは階層的グラフ構造により、精度をわずかに犠牲にしながら検索速度を大幅に向上させる。

なお、クエリとドキュメントのエンベディングは必ず同じモデルで生成する必要がある。モデルが異なるとベクトル空間の構造が変わり、類似度計算が意味をなさなくなる点は、実装時に見落としやすい落とし穴として知られている。

注目が急速に高まった背景には、LLM（大規模言語モデル）の普及という大きな転換点がある。生成AIが実用段階に入り、「自社データを使って回答させたい」というニーズが爆発的に増加した。その実現手段であるRAG（Retrieval-Augmented Generation）の中核インフラとして、ベクトルデータベースが不可欠な存在となっている。

需要を押し上げている主な要因は以下のとおりだ。

• 生成AIの業務活用が加速：社内ドキュメントや製品マニュアルをLLMに参照させるユースケースが増え、意味的な類似検索が必須になった
• エンベディングモデルの精度向上：Gemini Embedding 2をはじめとする高性能モデルの登場で、テキストや画像を高次元ベクトルへ変換する精度が飛躍的に上がった
• マネージドサービスの充実：クラウド型サービスの拡充により、以前と比べて導入ハードルが大幅に下がった

従来のキーワード検索では「意味が近い」情報を拾えないという限界も、実務で顕在化してきた。「契約解除の手続き」と「解約フロー」は意味が同じでも、全文一致検索では別物として扱われる。ベクトル検索はこのギャップを埋められる点で、実務上の価値が明確だ。

こうした技術的・ビジネス的な追い風が重なり、ベクトルデータベースはAIシステムの縁の下の力持ちとして、主役級の注目を集めている。

ベクトルデータベースは、LLMを活用したシステムの中核インフラとして適用範囲を急速に広げている。代表的な用途はRAGによる社内文書検索だが、レコメンデーションエンジンやAIエージェントのメモリ基盤としても活用が進む。用途ごとに求められる設計思想は異なるため、まず全体像を把握しておきたい。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、LLM（大規模言語モデル）の知識の限界を補う設計パターンだ。学習データに含まれない社内文書や最新情報を推論時に動的に取得し、ハルシネーション（Hallucination）を抑えながら回答精度を高められる。

ベクトルデータベースは、このRAGシステムの「検索エンジン」として中心的な役割を担う。処理フローは以下のとおりだ。

• インデックス構築: 社内ドキュメントをエンベディングモデルでベクトル化し、DBに格納する
• クエリ変換: ユーザーの質問文を同じモデルでベクトル化し、検索クエリとして使用する
• 近傍探索: 意味的に近いチャンク（文書断片）を高速に取得する
• コンテキスト注入: 取得した文書をLLMのプロンプトに付与し、根拠に基づいた回答を生成させる

この仕組みが特に効果を発揮するのは、更新頻度の高い情報を扱う場面だ。社内規程や技術仕様書はファインチューニングで対応するにはコストがかかりすぎる。ベクトルデータベースへのドキュメント追加・更新だけで、LLMが参照する知識をほぼリアルタイムに反映できる。

グラウンディング（Grounding）の観点からも見逃せない。取得した文書のメタデータ（出典・更新日時）をLLMに渡すことで回答の根拠を明示しやすくなり、エンタープライズ用途での説明責任を果たしやすくなる傾向がある。

ベクトルデータベースは、RAGだけでなく類似文書検索やレコメンデーションの領域でも中心的な役割を担う。キーワードの一致に頼らず、意味的な近さで結果を返せる点が最大の強みだ。

類似文書検索への応用

法律・医療・研究など、専門文書を大量に抱える現場では、「同じ趣旨の判例を探す」「類似した症例報告を引き出す」といったニーズが多い。従来の全文検索では表記ゆれや同義語の壁に阻まれるケースが報告されているが、エンベディングを用いたベクトル検索なら意味空間上の距離で類似度を測るため、表現が異なっても関連文書を拾いやすい。

代表的な活用シーンは次のとおりだ。

• 社内ナレッジベースからの関連ドキュメント自動サジェスト
• 特許・論文データベースにおける先行技術調査
• カスタマーサポートでの類似問い合わせ履歴の提示

レコメンデーションへの応用

ECサイトや動画プラットフォームでは、商品や作品の特徴をベクトル化し、ユーザーの行動履歴ベクトルと近傍探索を組み合わせることで、少ないデータ量でもパーソナライズが機能する傾向がある。新規ユーザーや新着アイテムに対するコールドスタート問題を緩和できる点も注目されている。

また、テキスト・画像・音声を同一のエンベディング空間に埋め込むマルチモーダル検索との親和性も高く、「画像で検索して類似商品を返す」といったクロスモーダルなユースケースにも対応できる。レコメンデーションの品質はエンベディングモデルの選定と特徴量設計に大きく依存するため、この点は導入時に慎重に検討したい。

AIエージェントが複数タスクをまたいで文脈を保持するには、外部メモリが不可欠だ。LLMはコンテキストウィンドウの制約を持つため、長期的な情報蓄積には向いていない。ベクトルデータベースはその外部メモリとして機能し、エージェントの「記憶力」を実質的に拡張する。

活用場面は主に3つに分類できる。

• 短期メモリの補完: 会話履歴や操作ログをベクトル化して保存し、次のステップで類似文脈を高速に引き出す
• 長期メモリの構築: ユーザーの好みや過去の意思決定パターンをエンベディングとして蓄積し、パーソナライズされた応答を継続的に実現する
• ツールの記憶: 利用可能なツール群の説明をベクトル化しておき、タスクに応じて意味的に検索して呼び出す

マルチエージェントシステムでは、複数エージェントが共有のベクトルデータベースを参照することで、エージェント間の知識受け渡しがスムーズになり、重複処理を減らせる傾向がある。

注意点はメモリの鮮度管理だ。古い情報が検索結果に混入すると判断精度が低下するリスクがある。TTL設定やメタデータフィルタリングを組み合わせ、不要な記憶を定期整理する設計が求められる。

製品選定で迷いやすいのが「何を基準に比べるか」という比較軸の設定だ。ベクトルデータベースは製品ごとに得意領域が異なるため、単純なスペック比較では判断を誤りやすい。プロジェクトの規模・検索要件・運用体制に合わせて比較軸を優先順位付けすることが、後悔のない選定につながる。

製品選定の失敗を防ぐには、スケーラビリティ・レイテンシ・コストの3軸を独立して評価することが重要だ。

スケーラビリティは、ベクトル数が増えたときの応答性能の変化で測る。

• 水平スケールの可否: Milvusのような分散アーキテクチャ対応製品は、数億件規模への拡張が報告されている
• インデックス更新方式: データ追加のたびに全再構築するか、HNSWのような差分更新で対応できるかを確認する
• マネージド vs セルフホスト: Pineconeはスケールアウトの運用負荷が低い一方、大規模になるほど費用が増加する傾向がある

レイテンシは、ANN（近似最近傍探索）アルゴリズムの選択が直結する。HNSWは高速だがメモリ消費が大きく、IVF系はメモリ効率に優れるが精度とのトレードオフが生じやすい。レイテンシ要件が厳しい場合は、インメモリ動作を前提とした製品（RedisやQdrantのメモリモード）が選択肢に入る。

コストは月額料金だけでなく**総所有コスト（TCO）**で比較する。マネージドサービスはクエリ数に応じた従量課金が多く、スパイク時に費用が跳ね上がるリスクがある。オープンソース型はライセンス費用がかからない一方、インフラ管理の人件費が加算される点を忘れてはならない。

3軸の優先順位はプロジェクトの性質によって異なるため、先に要件を固めてから製品を絞り込む順序が効果的だ。

ベクトル検索単体では、固有名詞や略語への対応が弱い。「ISO 27001」「GPT」のような専門用語は、エンベディング空間上で意味的に近いベクトルが存在しにくく、純粋な類似度検索では取りこぼすケースが報告されている。

この弱点を補うのが、BM25などのスパース検索とベクトル検索を組み合わせた**ハイブリッド検索**だ。両者のスコアをRRF（Reciprocal Rank Fusion）で統合することで、キーワードマッチと意味的類似性の双方を活かせる。

製品ごとの対応状況は以下のとおり。

• Weaviate：BM25＋ベクトル検索のハイブリッドをネイティブサポート。RRFによるスコア統合をAPIレベルで提供
• Qdrant：Dense ModelとSparse Model（SPLADE等）を同一コレクション内で扱える設計
• Milvus：バージョン2.4以降でスパースベクトルをサポートし、BM25相当のスコアリングを組み込める
• Pinecone：「Sparse-Dense」インデックスとして提供。設定の柔軟性はセルフホスト型より限定的な傾向がある
• pgvector：PostgreSQLの全文検索機能（tsvector）と組み合わせる必要があり、スコア統合はアプリケーション側の実装に委ねられる

選定時は「ネイティブ機能か、アプリケーション層での実装が必要か」を確認したい。後者の場合、RRFのパラメータ調整や検索レイテンシの増加といった運用コストが生じやすい。専門用語を多用するRAGシステムでは、ネイティブ対応製品を優先的に検討することを勧める。

マネージドサービス・オープンソース・既存DB拡張という3カテゴリが主な選択肢となる。運用負荷やコスト構造がカテゴリによって大きく異なるため、プロジェクトのフェーズと要件に合わせた比較が重要だ。各H3では代表製品の特徴と適合ユースケースを整理する。

マネージドサービス型は、インフラ管理をベンダーに委託できる点が最大の強みだ。サーバーのプロビジョニングやスケーリングを自社で担う必要がなく、AIアプリケーション開発に集中しやすい。

Pinecone は、ベクトルデータベース専用のフルマネージドSaaSとして広く採用されている。

• サーバーレスアーキテクチャ：リクエスト量に応じて自動スケールし、アイドル時のコストを抑えやすい
• 低レイテンシ検索：数百万件規模のベクトルに対してもミリ秒オーダーのANN検索を提供する傾向がある
• シンプルなAPI：Python・Node.js向けSDKが充実し、RAGパイプラインへの組み込みが比較的容易

ただし、カスタムインフラへのアクセスが制限されるため、細かなチューニングが必要なケースでは柔軟性に欠ける面もある。料金は執筆時点の参考値であり、最新の料金ページを確認すること。

Weaviate Cloud は、オープンソースのWeaviateをマネージド環境で提供するサービスだ。

• ハイブリッド検索の標準搭載：BM25とベクトル検索を組み合わせたスコア統合がビルトインで利用可能
• マルチモーダル対応：テキスト・画像など複数モダリティのエンベディングを単一スキーマで扱える

Pineconeと比べると設定項目が多く学習コストはやや高いが、データモデルが複雑なエンタープライズ環境では表現力が優位に働くケースが報告されている。両サービスとも無料枠を提供しており、PoCフェーズでの評価に活用しやすい。

コストを抑えつつ柔軟な構成を求めるチームにとって、オープンソース型は有力な選択肢だ。自社インフラへのデプロイやソースコードの改変が可能な点が、マネージドサービス型との最大の差異となる。

QdrantはRust製の軽量アーキテクチャが特徴で、低レイテンシ・省メモリの傾向が報告されている。メタデータ条件と近似最近傍探索（ANN）を組み合わせた絞り込み検索が得意で、Dockerイメージ一つでローカル起動できるためPoC段階での立ち上げコストが低い。

Milvusはスケールアウトを前提とした分散アーキテクチャを持ち、数十億規模のベクトルを扱う大規模ユースケースに向いている。

• IVF_FLAT・HNSW・DiskANNなど複数のインデックスアルゴリズムを選択可能
• KubernetesベースのMilvus Operatorで本番運用を自動化できる

ChromaはPython APIとの親和性が高く、LangChainやLlamaIndexとの統合がほぼ設定ゼロで完了する。ただし、数百万件を超える規模での運用実績はMilvusやQdrantと比較して限られる傾向があるため、スケール要件が明確な場合は早期に評価しておきたい。

用途別の選択目安は以下のとおりだ。

• 迅速な立ち上げ・中小規模 → Qdrant
• 数十億件規模・分散処理 → Milvus
• Pythonエコシステム中心・PoC優先 → Chroma

ライセンスや最新仕様は各プロジェクトの公式ドキュメントで確認することを推奨する。

既存インフラをそのまま活かしながらベクトル検索を追加できる点が、拡張型アプローチの最大の強みだ。新サービスの運用コストを抑えたいチームにとって、現実的な第一歩となる。

pgvectorはPostgreSQLの拡張モジュールとして動作し、通常のSQLと同じ感覚でベクトル検索を実行できる。

• ivfflatまたはhnswインデックスを追加するだけで近似最近傍探索が有効化
• 既存テーブルとJOINできるため、ユーザー属性フィルタリングと類似検索を1クエリで完結させることが可能
• AWS RDS・Supabaseなど主要マネージドサービスがサポート済み

ただし、数千万件を超えるデータセットではレイテンシが劣化する傾向がある。大規模運用を見据える場合は、早めに専用ベクトルDBへの移行を検討したい。

Redis（Redis StackのRediSearchモジュール）は、インメモリ処理による低レイテンシが特徴だ。ミリ秒単位の応答が求められるリアルタイムレコメンデーションや、AIエージェントの短期メモリ基盤として活用されるケースが報告されている。TTL設定でベクトルを自動削除できる点も実用的だ。一方、長期保存が必要なナレッジベースにはPostgreSQLのほうが適している場面が多い。

選択の目安は「既存PostgreSQL環境への追加ならpgvector、速度優先ならRedis」というシンプルな判断軸で十分だ。

製品選定に「万能の正解」はなく、プロジェクトのフェーズや規模、チームの運用力によって最適解は変わる。機能面だけで比較すると、運用コストや学習コストを見落とすリスクがある。以下では「PoC・小規模検証」と「本番運用・エンタープライズ」の2段階に分けて選定の考え方を整理する。

PoC（概念実証）や小規模検証フェーズでは、「いかに素早く仮説を検証できるか」が最優先だ。インフラ整備に時間を取られると、ユースケースの有効性確認が後回しになりやすい。

この段階で重視すべき選定軸

• セットアップの手軽さ: ローカルでワンコマンド起動できるか
• 無料枠・OSS利用可否: コストをかけずに試せるか
• LangChain・LlamaIndexとの統合: Python SDKが整備されているか

Chromaはインメモリでローカル起動でき、数十行のコードでRAGの動作確認まで完結する。プロトタイプ初日から検索クエリを試せる手軽さは、小規模検証に向いている。

QdrantはDockerイメージ一つで起動でき、REST APIも整備されている。PoCから本番移行を見据えた設計になっているため、「検証後にそのまま本番へ移行したい」チームに適している傾向がある。

マネージドを試したい場合はPineconeの無料ティアが選択肢になるが、インデックス数やベクトル件数に制限があるため、大規模データの挙動検証には注意が必要だ（最新の制限は公式ページを確認すること）。

見落とされやすいのがエンベディングモデルとの相性確認だ。次元数や正規化の有無によって検索精度は大きく変わるため、本番で使う予定のモデルをPoC段階から使うことが、フェーズをまたいだ精度比較の前提となる。

本番運用フェーズでは、PoC時とは異なる判断軸が求められる。可用性・セキュリティ・運用コストの3点を軸に評価したい。

優先すべき選定基準

• SLA・可用性: 99.9%以上のアップタイム保証があるか
• アクセス制御: RBACやVPCプライベートエンドポイントに対応しているか
• スケーラビリティ: 数億件規模でシャーディング・分散インデックスが機能するか
• 監査ログ: コンプライアンス要件を満たすログ出力が可能か

マネージドサービス型の優位性

PineconeやWeaviate Cloudは、バックアップ・自動スケーリングをサービス側が担う設計だ。運用チームのリソースが限られている場合、総所有コスト（TCO）を抑えやすい傾向がある。

セルフホスト型の注意点

MilvusやQdrantをオンプレミスに展開する場合、Kubernetesオペレーターによる運用自動化が事実上の前提となる。特にMilvusは分散コンポーネントが多く、運用習熟度が検索レイテンシや安定性に直結するケースが報告されている。

既存スタックとの親和性

すでにPostgreSQLを本番運用している環境では、pgvectorへの拡張が移行コストを抑える選択肢になり得る。ただし数千万件を超える規模では専用製品との間に検索パフォーマンスの差が生じる傾向があるため、負荷テストによる事前検証を推奨する。

ベクトルデータベースの導入は技術的なセットアップが容易になった一方、「動いているのに精度が出ない」状況に陥るケースが報告されている。原因の多くはインフラではなく、データ設計や検索ロジック側にある。以下のH3では、現場で頻発する2つの失敗パターンを詳しく掘り下げる。

導入時に見落とされやすい落とし穴が、チャンクサイズとエンベディングモデルの組み合わせミスだ。どれほど優れたモデルを選んでも、分割設計が合っていなければ検索精度は大きく低下する傾向がある。

ミスマッチが起きる典型パターン

• チャンクが小さすぎる：1〜2文程度に分割すると文脈が失われ、「解約方法」を尋ねても手順の断片しか含まないチャンクが上位に来るケースが報告されている
• チャンクが大きすぎる：複数トピックが混在し、ベクトルが「平均的な意味」に引っ張られる。どのクエリにも中程度にしか一致しない結果になりやすい
• モデルの最大トークン長を超える：all-MiniLM-L6-v2 は256トークン程度が上限とされる一方、text-embedding-ada-002 は8,192トークンまで対応する。上限超過は末尾の切り捨てやエラーにつながるため、モデルごとの仕様を事前に確認することが不可欠だ（公式ドキュメントで要確認）

対策の要点

• チャンクサイズはエンベディングモデルの推奨入力長に合わせて設計する
• 文書の論理構造を優先した「セマンティックチャンキング」を検討する
• チャンク間に50〜100トークン程度のオーバーラップを設けると、境界付近の文脈断絶を緩和できる傾向がある

「どのモデルを使うか」と「チャンク戦略」は設計段階でセットで決めることが、後工程での手戻りを減らす近道となる。

ベクトルデータベースの性能は、エンベディングの質だけでなくインデックスの設計にも大きく左右される。設定を誤ると、RAGシステム全体の回答品質を損なう結果につながりやすい。

よく報告される失敗パターンは以下の通りだ。

• ANNアルゴリズムのパラメータ設定ミス：HNSWのef_constructionやmを低く設定しすぎると、構築は速くなる一方で検索時の再現率が大幅に下がる傾向がある
• フラットインデックスの過信：小規模なPoCでは全件スキャンが有効だが、ベクトル数が数十万を超えた段階でもそのまま運用するとレイテンシが急増しやすい
• メタデータフィルタの適用順序ミス：フィルタを検索後に適用する設定になっていると、候補件数が絞られすぎて上位結果の品質が低下する

見落とされがちなのが、インデックスの断片化だ。データの追加・更新が続くと検索精度が徐々に劣化する。Milvusなどでは定期的なコンパクション処理が推奨されており、運用フローへの組み込みが望ましい。

インデックス設計は一度決めたら終わりではなく、データ規模の増加に合わせて継続的に見直す姿勢が精度維持の鍵となる。

ベクトル検索単体では、キーワードの完全一致や専門用語への対応に限界が生じやすい。RAGシステムの回答品質をさらに引き上げるには、検索レイヤーそのものを強化するアプローチが有効だ。以降では、BM25とベクトル検索を組み合わせるハイブリッド検索・RRFによるスコア統合と、ナレッジグラフを活用するGraphRAGの2つを解説する。

ベクトル検索単体では固有名詞やコードの完全一致が弱く、BM25などのスパース検索は意味的な類似性を捉えられない。この弱点を補完するのがハイブリッド検索であり、スコアを統合するアルゴリズムとして**RRF（Reciprocal Rank Fusion）**が広く採用されている。

RRFはスコアの大小ではなく**順位（ランク）**を使って統合する。

• スコア = Σ 1 / (k + rank_i)　※ k は定数（通常60）
• 各手法のスコアを合算し、最終的な順位を決定する

異なるスケールを持つ検索手法を正規化なしで組み合わせられる点が実用上の強みだ。

具体的には、「pgvector」のような固有名詞はBM25が拾いやすく、「コストを抑えてスケールできるDBは？」といった意味的な問いはベクトル検索が強い。RRFで統合すると、どちらか一方では取りこぼしていた文書が上位に浮上する傾向がある。

実装面では、WeaviateやQdrantはハイブリッド検索をネイティブにサポートしており、alpha値でベクトルとスパースの比重を調整できる。pgvectorでは全文検索インデックスとの組み合わせで同様の構成を実現できるが、チューニングの手間は増える。

ただし、ハイブリッド検索はあくまで検索精度の底上げ手段だ。エンベディングモデルの品質とチャンクサイズの設計が前提であり、入力データの質が低ければ効果は限定的になる点に注意したい。

ベクトル検索単体では「概念間の関係性」を捉えるのが難しい。GraphRAGはこの弱点を補う手法として注目されている。

GraphRAGとは、ナレッジグラフ（Knowledge Graph）とRAG（Retrieval-Augmented Generation）を組み合わせたアプローチだ。ドキュメントから抽出したエンティティをノード、その関係性をエッジとして構造化し、ベクトル検索で絞り込んだ候補をグラフ上でさらに深掘りする。単純な埋め込み距離では見えなかった文脈をLLM（大規模言語モデル）に渡せる点が最大の強みだ。

改善が報告されている主なケースは以下のとおり。

• 多ホップ推論: 複数エンティティをまたぐ質問への回答精度が向上する傾向がある
• 矛盾検出: グラフ構造で名寄せすることで、矛盾した情報をLLMに渡すリスクを低減できる
• 要約品質の向上: 関連ノードのクラスタ単位で要約を生成し、広範なトピックをカバーしやすくなる

導入時の注意点も押さえておきたい。グラフの構築・更新コストはベクトルインデックスより高く、エンティティ抽出の精度がグラフ品質に直結する。まずベクトル検索のみで精度ベースラインを計測し、多ホップ推論が必要な場面でGraphRAGを重ねる段階的な設計が現実的だ。

ベクトルデータベースの導入検討時に多く寄せられる疑問を2つ取り上げる。「既存DBとの違い」「自社システムへの組み込み可否」は、製品選定の判断材料になりやすいテーマだ。

ベクトルデータベースとキャッシュDBは、どちらも「高速なデータアクセス」を担う存在として混同されやすい。しかし、設計思想と得意領域はまったく異なる。

キャッシュDB（例：Redis）の特徴

• キーと値の完全一致検索に特化した一時的なデータストア
• TTL（有効期限）による揮発性管理を前提とした設計

ベクトルデータベースの特徴

• エンベディングを格納し、意味的な近似検索（ANN）を行う永続的なデータストア
• HNSWやIVFFlat等のインデックス構造で高次元ベクトル間の類似度計算を高速化

具体例で考えると分かりやすい。ユーザーが「節電の方法を教えて」と入力した場合、キャッシュDBは同一キーが存在しなければ何も返せない。一方、ベクトルデータベースは「省エネ対策」「電気代削減」といった意味的に近いドキュメントを発見できる。

実際のRAGシステムでは両者を組み合わせるケースが多く、ベクトルデータベースで意味検索を行いつつ、頻出クエリの結果をキャッシュDBに一時保存してレイテンシを削減する構成が取られる。「どちらか一方」ではなく、役割を明確に分けて併用することが現実的な選択肢となる。

結論から言えば、pgvector拡張を導入することでPostgreSQLをベクトルデータベースとして活用できる。既存のスキーマやSQLの資産をそのまま使えるため、移行コストを抑えたいチームには現実的な選択肢だ。

ただし「そのまま使える」には条件がある。

• 拡張のインストール: CREATE EXTENSION vector; を実行し、ベクトル型カラムを追加する必要がある
• インデックスの手動設定: IVFFlat または HNSW インデックスを明示的に作成しないと全件スキャンになり、レイテンシが急増する
• 次元数の上限: 執筆時点では最大2,000次元に対応。Gemini Embedding 2など高次元モデルを使う場合は公式ドキュメントで最新仕様を確認すること

スケール時のパフォーマンスも注意点だ。数百万件を超えるベクトルを扱う場合、メモリ管理やVACUUM処理がボトルネックになる傾向がある。専用ベクトルDBはこうした大規模ワークロードを前提に設計されているため、データ量が増えるほど差が出やすい。

一方、小〜中規模のRAGシステムやPoC段階ではpgvectorで十分機能する。既存のユーザーテーブルとJOINしてパーソナライズ検索を実現するような用途は、専用DBでは逆に実装が複雑になるケースもある。

まずpgvectorで始め、ボトルネックが顕在化した時点で専用DBへ切り替えるアプローチが、リスクを抑えた現実的な進め方といえる。

ベクトルデータベースの選定は、「有名だから」という理由だけでは後悔しやすい領域だ。本記事の内容を踏まえ、意思決定を左右する3つのポイントを整理する。

① フェーズに合わせた製品選択

PoCフェーズではセットアップの手軽さと無料枠の広さを優先したい。ChromaやQdrantはローカル起動が数分で完了し、エンベディングの実験に集中できる。本番運用ではSLAや認証・暗号化対応、スケールアウトの容易さが不可欠になる。フェーズをまたいだ乗り換えコストは意外に大きいため、将来の要件を見越した選択が望ましい。

② ハイブリッド検索への対応を確認する

ベクトル検索単体では、専門用語や固有名詞を含むクエリで精度が落ちるケースが報告されている。BM25とベクトル検索をRRFで統合するハイブリッド検索への対応有無は、RAGシステムの品質を大きく左右する。WeaviateやQdrantはネイティブ対応しているが、pgvectorは別途実装が必要になる点を考慮したい。

③ エンベディングモデルとの整合性を先に固める

チャンクサイズとエンベディングモデルの次元数・最大トークン数は、インデックス設計の根幹を成す。後から変更する場合は全データの再インデックスが必要になる。採用モデルを先に決め、それに合わせてDBとインデックスを設計する順序が重要だ。

ベクトルデータベースはAIシステムの「記憶装置」とも言える存在であり、選定の精度がRAGやAIエージェントの品質に直結する。上記3点を軸に、自社のユースケースと照らし合わせて最適な製品を選んでほしい。