ベクトルデータベース

放課後のパソコン部で、ユウキがAIの本を読みながら先生に質問をしました。

ユウキ：「先生、AIに関連して“ベクトルデータベース”って言葉を見たんですが、普通のデータベースとはどう違うんですか？」

先生：「いい質問だね。普通のデータベースは、名前・年齢・住所みたいな“正確な一致”で情報を探すんだ。でもベクトルデータベースは“似ている”情報を探すのが得意なんだよ。」

ユウキ：「似ている情報？どうやって判断するんですか？」

先生：「たとえば、君が“サッカーが好き”って言ったら、似た趣味を持っている人を探したいよね？ベクトルデータベースでは、“サッカー”“スポーツ”“試合”など、意味が近い言葉を数値で表した“ベクトル”として保存して、その距離が近いもの＝似ているものとして探すんだ。」

ユウキ：「数値で意味を表すって、不思議ですね…。」

先生：「じゃあ、たとえ話をしよう。普通のデータベースは“正確にピッタリ一致する絵本”を探す図書館。でもベクトルデータベースは、テーマや雰囲気が似ている本を見つけてくれる司書さんなんだよ。」

ユウキ：「なるほど！AIが“似ている文章”を見つけてくれるのって、こういう仕組みがあるからなんですね！」

先生：「そう。特に、生成AIやRAG（検索拡張生成）と組み合わせると、AIが“正確に調べて答える”ことができるようになる。普通のデータベースが“鍵と鍵穴”なら、ベクトルデータベースは“共通の特徴で探せる磁石”のような存在なんだ。」

ベクトルデータベースとは、文章・画像・音声などを数値の集合（ベクトル）として保存し、それらの類似度をもとに情報を検索するデータベースです。AIやRAGなどで「意味の近い情報を探す」際に使われる技術です。

リンク

ChatGPT＋ベクトルDB連携（RAG）
多くの企業がChatGPTを導入し、自社データとの連携にPineconeやWeaviateなどのベクトルデータベースを活用。これにより、FAQや社内マニュアルを自然言語で検索できるようになり、ナレッジ検索の効率が大幅に向上しています。
ECサイトでのレコメンド機能
商品を「〇〇に似ている商品を探す」などの目的で、ユーザーの行動データやレビュー文をベクトル化し、個人に合った商品提案を実現しています。
自治体の防災・観光データ検索
類似する地域の事例や、過去の災害対策をベクトルデータとして管理し、柔軟な検索や意思決定支援を行う試みも広がっています。