ベクトルデータベース（べくとるでーたべーす）

最終更新：2026/4/25

ベクトルデータベースは、データを高次元ベクトルとして表現し、類似性検索を効率的に行うデータベースである。

別名・同義語類似性データベース埋め込みデータベース

ポイント

従来のデータベースとは異なり、意味的な類似性を重視する。機械学習や自然言語処理の分野で活用が進んでいる。

概要

ベクトルデータベースは、従来のデータベースが扱う構造化データや非構造化データとは異なり、データを高次元ベクトルとして格納・管理するデータベースです。このベクトルは、データの特性や意味を数値的に表現したものであり、ベクトル間の距離を計算することで、データの類似度を測ることができます。

ベクトルデータベースの核となる技術は、ベクトル埋め込み（Vector Embedding）です。テキスト、画像、音声などのデータを、機械学習モデルを用いてベクトル空間にマッピングします。類似したデータはベクトル空間上で近い位置に配置されるため、類似性検索が高速に実行できます。

従来のデータベースは、厳密な一致検索に優れていますが、意味的な類似性を考慮した検索には不向きです。ベクトルデータベースは、意味的な類似性を重視するため、より高度な検索機能を提供します。