生成AI時代に「ベクトルデータベース」が脚光を浴びるのはなぜ？：AI時代のデータベースの選び方【第1回】

　ベクトルデータベースは、非構造化データを数値化して扱えるベクトル形式で管理する、類似検索に特化したデータストアを指す。その歴史は古く、生成AIが話題になる前から存在している。近年の生成AI人気が高まったことで、ベクトルデータベースは改めて注目されるようになっている。

　企業はベクトルデータベースを導入することで、LLMで扱うデータを効率的に格納、管理、検索できるようになる。ベクトルデータベースはテキストや画像などの非構造化データを、高次元ベクトル（数百以上の数値が並んだリスト）として埋め込み（エンベディング）空間内で処理する。こうすることで、非構造化データをLLMが扱える形式に変換できる。

　コンサルティング会社Nuvalenceの共同設立者兼マネージングパートナーを務めるシンクレア・シュラー氏は、「企業はベクトルデータベースだけでなく、グラフデータベースやリレーショナルデータベースといった選択肢も検討すべきだ」と話す。

　生成AIアプリケーションは、プロンプト（指示文）に対する回答を作成するために、以下のようなさまざまな形式のデータを使用する。

　生成AIの利用を考える上でベクトルデータベースは不可欠な存在だが、ベクトルデータベースはそれ単体で使用するというよりは、他のデータベースと組み合わせて使うものだ。そのため、例えば表形式データの管理であればリレーショナルデータベースが欠かせないし、グラフデータベースは「データの複雑な関係を定義する」という独自の価値を提供する。

　次回は、ベクトルデータベースと他のデータベースの違いを比較解説する。