ベクトルデータベースとは、テキストや画像、音声などのデータを「ベクトル」と呼ばれる多次元の数値配列に変換し、その意味の近さによってデータを管理および検索するデータベースのことです。
主にAI検索の裏側で動いているシステムとして利用されています。
従来のデータベースがキーワードの完全一致や条件式に基づいてデータを検索するのに対し、ベクトルデータベースはデータ同士の類似度を計算して検索を実行します。
テキストや文章をベクトル化して保存しておくことで、検索キーワードの単語そのものがデータに含まれていなくても、文脈や意味合いが近いデータを抽出することが可能となります。
この技術は、自然言語処理の分野で発展してきた機械学習モデルと連携して活用されます。
データは空間上の座標として配置され、検索したい入力データと既存のデータ群との距離を計算することにより、関連性の高い結果を順に出力します。
近年のAIの進化に伴い、大規模言語モデルが持つ知識を外部から補完し、より正確な情報を提示するための基盤技術として導入が進んでいます。
ベクトルデータベースについてよくある質問
ベクトルデータベースとは何ですか？初心者にもわかりやすく教えてください。
コンピュータやAIは、人間の言葉を文字のまま理解することができないため、言葉や文章を数値の集合体に変換して処理を行います。
この数値化されたデータを効率的に保存し、後から素早く引き出せるように設計された専用のシステムがベクトルデータベースです。
「リンゴ」と「ミカン」という言葉は、文字としては異なりますが、果物という共通点があるため、数値に変換した際の値は近いものになります。
ベクトルデータベースは、このような言葉同士の関係性を数学的な距離として計算し、近いものを探し出す仕組みを備えています。
従来のリレーショナルデータベースとの違いは何ですか？
従来のリレーショナルデータベースは、データを表形式の行と列で整理し、設定した条件に完全に一致するデータを取り出す仕組みを採用しています。
そのため、指定したキーワードと一語一句違わないデータを正確に検索する用途に適しています。
一方のベクトルデータベースは、曖昧な条件や類似した意味を持つデータを検索することに特化しています。
完全な一致がなくても、ユーザーが入力した文章と文脈が似ている情報を探し出すことができるため、従来のデータベースとは異なる用途で利用されます。
どのようなサービスやシステムで活用されていますか？
類似の画像を探し出す画像検索や、声の特徴から一致するものを探す音声検索など、複雑なデータを扱う検索システムで利用されています。
また、ユーザーの過去の閲覧履歴や購買履歴から、好みが近い商品を自動で提案するシステムにも組み込まれています。
近年では、企業が自社の社内規定やマニュアルをAIに読み込ませ、従業員の質問に回答させるチャットボットを構築する際にも活用されています。
独自のテキストデータをベクトル化して保存しておくことで、AIが関連する情報を探し出して適切な回答を生成する仕組みが実現します。
LLMO関連用語一覧
概念・戦略
AIが情報を集約して回答する時代の、新しいマーケティングの考え方です。
プラットフォーム
現在、LLMOの対象となる主要なサービス群です。
主要プラットフォーム
新興・特化型
Google関連
仕組み・基盤技術
AIが情報を理解し、回答を生成する仕組みと基盤となる技術です。
技術的な設定
AIクローラーに対する指示や情報の渡し方に関する項目です。
測定指標・効果の可視化
参考文献
国土交通省,LINKS Vedaプロトタイプ開発レポート,https://www.mlit.go.jp/links/wp-content/uploads/LINKS-Veda-prototype-dev-report.pdf,（アクセス日：2025.3.19）
Patrick Lewisほか,Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks,2020,Advances in Neural Information Processing Systems 33,9459-9474 （URL：https://arxiv.org/abs/2005.11401）
ウィキペディア（Wikipedia）,Retrieval-Augmented Generation,https://ja.wikipedia.org/wiki/Retrieval-Augmented_Generation,（アクセス日：2025.3.19）
総務省,LLM に対する脅威への対策,https://www.soumu.go.jp/main_content/001041999.pdf,（アクセス日：2025.3.19）
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