生成AI時代のDB選択：ベクトルデータベースは本当に必要？

## **ベクトルデータベースの基盤技術**

従来のリレーショナルデータベースでは、データは通常テーブル形式で構成されています。しかし、AI時代の到来により、画像、音声、テキストなど、膨大な量の非構造化データが生まれました。これらのデータをテーブル形式で保存するのは適切ではなく、機械学習アルゴリズムを用いて「特徴量」に変換し、ベクトルで表現する必要があります。ベクトルデータベースは、これらのベクトルの保存および処理を目的として登場しました。

ベクトルデータベースの基盤は**データインデキシング**にあります。**反転インデックス**などの手法により、ベクトル特徴量をグルーピングおよびインデックス化し、効率的な類似度検索を実現します。さらに、**ベクトル量子化**技術は、高次元ベクトルを低次元空間にマッピングすることで、ストレージと計算コストの削減を実現します。こうしたインデキシング技術を活用することで、ベクトル加算、類似度計算、クラスタリング分析などの様々な操作によるベクトルの高速検索が可能になります。

ベクトルデータベースのストレージ観点において特筆すべきは、**ストレージエンジンの選定よりもインデキシング技術のほうが優先される**という点です。実際、多くのデータベースにはインデックスモジュールを直接組み込むことができ、高効率なベクトル検索が実現可能です。リアルタイム分析向けに設計され、カラムナー型ストレージを採用している既存のOLAPデータベース――例えば、[ClickHouse](https://clickhouse.com/)、[Apache Pinot](https://pinot.apache.org/)、[Apache Druid](https://druid.apache.org/)などは、すでに高いデータ圧縮率を実現しています。

ベクトルデータは一般的に次元数が非常に多いため、同一の次元に関するデータを連続的に保存できるカラムナー型ストレージを採用することで、**ストレージ効率とクエリ性能が大幅に向上**します。さらに、カラムナーデータベースは、列単位の最適化に優れており、ベクトルの類似度計算や集約処理などの操作においても高性能を発揮します。

[Chroma](https://www.trychroma.com/)は、著名なリアルタイムOLAPデータベースである[ClickHouse](https://clickhouse.com/)の上に構築された（またはかつて構築されていた）ベクトルデータベースです。「ClickHouseの上に載った軽量なラッパーにすぎない」と批判されながらも、この創業1年のスタートアップは1800万ドルのシード資金をベクトル界隈から獲得しました。**Chromaの成功は、既存のデータベースにベクトル検索機能を組み込むことが比較的容易である**ことを示しています。

![Chromaの共同創業者であるJeff Huber氏は、近いうちにClickHouseへの依存をなくすと発言している。](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:1400/1*8R1uUxsC8cLExyxxlhHcSw.png)

なお、Chromaの創業者Jeff Huber氏はTwitterで、**Chromaは間もなくClickHouseの依存から脱却し、完全なクラウドネイティブデータベースになる**と述べています。


## **ベクトルデータベースと大規模生成AIモデル**

ここでは、最近ベクトルデータベースの人気が急上昇している理由を掘り下げてみましょう。

実のところ、ベクトルデータベース自体は何年も前から存在しており、たとえば[Zilliz](https://zilliz.com/)（2017年創業）、[Pinecone](https://www.pinecone.io/)（2019年創業）、[Weaviate](https://weaviate.io/)（2019年創業）などがすでに業界内で一定の地位を築いています。そこへ、大規模な生成AIモデルの登場が、ベクトルデータベースへの需要をさらに加速させました。その理由は以下のとおりです：

1. **膨大なデータへの対応**：大規模な生成AIモデルは、複雑な意味や文脈情報を捉えるために、大量の学習データを必要とします。その結果、データ量は爆発的に増加しました。ベクトルデータベースは、このような大規模データの効率的な管理と運用において、極めて重要な役割を果たします。

2. **精度の高い類似検索とマッチング**：生成AIモデルが生成するテキストに対しては、**類似検索やマッチング処理**が必要となる場面が多くあります。これは、的確な応答やレコメンド、適切なマッチング結果を提供するためです。従来のキーワードベースの検索手法では、**意味や文脈の複雑性に対応しきれない**ことが多く、ベクトルデータベースはこの分野で真価を発揮します。

3. **マルチモーダルデータ処理のサポート**：大規模な生成AIモデルはテキストデータにとどまらず、画像や音声といった**マルチモーダルデータ**も処理可能です。ベクトルデータベースは、多様なデータタイプを一元的に保存・インデックス・検索する能力を持ち、こうした多様な入力形式にも柔軟に対応できる点で優れています。

以上の観点から、ベクトルデータベースの発展は、大規模生成AIモデルの進化と密接に関連しています。今後もこの分野は急速に進化すると予想されており、それに伴い**ベクトルデータベースの需要は今後ますます高まる**でしょう。


## **ベクトルデータベースの市場需要と競争環境**

これまでベクトルデータベースの技術と応用について解説してきましたが、ここからは市場という観点に目を向けてみましょう。あらゆる投資活動の主な目的は「良好なリターンの獲得」です。これを評価するには、現在の**市場の需要と供給の状況**を分析し、その投資が**魅力的な利益を生み出せるかどうか**を見極める必要があります。

では、なぜ筆者は**今このタイミングでのベクトルデータベース市場への参入を勧めない**のでしょうか？  
それは、すでにこの市場には**多数のベクトルデータベース製品が溢れており、潜在的なユーザーは既存の選択肢から容易に適切な製品を見つけられる**ためです。この現実は、新規参入者にとって「チャンスの発見」を困難にする大きな障壁となります。

![ベクトルデータベース市場の競争環境。](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:1400/1*VSkugYj5NOCQ8xTPaWnv2w.png)

もし、ある企業が強固な技術基盤を持ち、高度なベクトル検索機能を必要とする大規模ワークロードを抱えている場合、その企業にとって最適なのは**専用のベクトルデータベースの導入**です。この分野の代表的な選択肢としては、[Chroma](https://www.trychroma.com/)（資金調達額：2000万ドル）、[Zilliz](https://zilliz.com/)（1億1300万ドル）、[Pinecone](https://www.pinecone.io/)（1億3800万ドル）、[Qdrant](https://qdrant.tech/)（980万ドル）、[Weaviate](https://weaviate.io/)（6770万ドル）、[LanceDB](https://lancedb.com/)（Y Combinator W22）、[Vespa](https://vespa.ai/)、[Marqo](https://www.marqo.ai/)などが挙げられます。これらの企業の多くは、近年多額の資金調達に成功し、市場シェアを獲得する体制を整えています。

これらのベクトルデータベースは、ベクトルの**高効率な保存・インデックス・類似検索**機能を備えており、**反転インデックスベースの類似検索や高速なベクトル演算など、ベクトルデータに特化した最適化**がなされています。これにより、レコメンドシステム、画像検索、自然言語処理などの分野で活動する企業のニーズを満たすことが可能です。

一方、すでに[Elastic](https://www.elastic.co/)、[Redis](https://redis.com/)、[SingleStore](https://www.singlestore.com/)、[Rockset](https://rockset.com/)などの**商用データベースを導入している企業**の場合、**高度なベクトル検索が必須でない限り、既存の機能を十分に活用することができます**。これらの商用データベースは、非ベクトルデータの処理に優れており、さまざまなユースケースに対応可能です。ベクトルデータに関しても「完璧ではないが実用に足る性能」を持ち、多くのユーザーにとってはこれで十分といえるでしょう。

加えて、**データベース技術は常に進化しており、多くの製品が既存ユーザーのニーズに応える形でベクトル検索機能を追加する動き**を見せています。現在ベクトル検索機能がないデータベースでも、近い将来その機能を備えることは確実です。

![PostgreSQLエコシステム：PostgreSQL上で開発された、またはWire互換のシステム群](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:1400/1*KXx_T3qqT7cMoHfG6h6gDQ.png)

実際、これらの商用製品がなくても、ユーザーは**PostgreSQLをインストールするだけで、内蔵のpgvector機能によってベクトル検索を簡単に実現できます**。PostgreSQLはオープンソースデータベースの代表格であり、さまざまな用途に幅広く対応できます。

例えば：
- **トランザクション処理**： [CockroachDB](https://www.cockroachlabs.com/)
- **オンライン分析**： [DuckDB](https://duckdb.org/)
- **ストリーム処理**： [RisingWave](https://www.risingwave.com/)
- **時系列分析**： [Timescale](https://www.timescale.com/)
- **空間分析**： [PostGIS](https://postgis.net/)

さらに、PostgreSQLだけでなく、[OpenSearch](https://opensearch.org/)、[ClickHouse](https://clickhouse.com/)、[Cassandra](https://cassandra.apache.org/_/index.html)などの**他のオープンソースデータベースも独自のベクトル検索機能を実装しています**。

**これらのシステムをすでに利用しているなら、わざわざ新しいベクトルデータベースに乗り換える必要はありません。**

ベクトルデータベースの市場環境を見る限り、すでに**成熟した製品が多くのユーザー需要に応えている**状況であり、これから参入しゼロからポジションを築くのは**極めて困難なチャレンジ**であると言わざるを得ません。

## まとめ
私は、生成AIモデルの将来に大きな期待を寄せています。そして、ベクトルデータベース業界に対する信頼も依然として強いです。
しかしながら、もし誰かがゼロからベクトルデータベース分野に参入しようとしているのであれば、私はそれをおすすめしません。

新たなベクトルデータベースのプロジェクトに投資するよりも、既存のデータベースを活用し、そこにベクトル検索エンジンを統合する形で機能を強化するほうが、遥かに現実的かつ効果的です。そうすることで、すでに実績のあるシステムをベースに、より強力で柔軟なソリューションを構築することができます。