なぜAIは“意味”が分かる？ 「ベクトルデータベース」が秘める可能性とは：ベクトルデータベースは何に役立つ？【前編】

AI技術の活用には、画像や文章などの非構造化データを大量に管理しなければならない。そうした際に不可欠なのが「ベクトルデータベース」だ。なぜ重要であり、どう役立つのか。

[Donald Farmer，TechTarget]

　AI（人工知能）技術を活用する上で、データの特徴を数値の並びとして表現した「ベクトルデータ」が重要になってきている。画像や文章、音声などの非構造化データを効率的に処理し、それらの価値を引き出す上でベクトルデータは不可欠だ。AI技術活用において、ベクトルデータを扱う「ベクトルデータベース」の重要性と、その役割について解説する。

なぜ非構造化データにベクトルデータベースが不可欠なのか？

会員登録（無料）が必要です

続きを読む

併せて読みたいお薦め記事

ベクトルデータベース活用のヒント

• RAGにも役立つ「ベクトルデータベース」とは？　RDB、グラフDBとの違いは？
• 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？

　リレーショナルデータベースは、行と列で構成されたテーブルにデータを格納する。これに対してベクトルデータベースは、特徴や性質を数値として表し、多次元空間の点としてデータを保持する。

　データポイント間の距離を測定し、完全な一致ではなくデータの類似性に基づいて検索、取得するのがベクトルデータベースの特徴だ。本のデータを例に挙げて考えよう。リレーショナルデータベースは、著者やタイトル、出版日を基に本を検索する。ベクトルデータベースは、内容、トーン、プロット構造、スタイルといった特徴を参照して、それらの要素が似ている本を見つけ出すことが可能だ。このような検索を、近似最近傍（ANN：Approximate Nearest Neighbor）探索などのアルゴリズムを使用して実現している。

　ベクトルデータベースは、画像や文章をAI技術で自動生成する「生成AI」を利用したアプリケーションの運用に不可欠だ。生成AIを使う上で欠かせない、大量のベクトルデータを管理、検索するために重要な役割を果たす。生成AIの用途が広がるにつれて、ベクトルデータベースの用途も広がりを見せている。

---

　次回は、ベクトルデータベースが価値を発揮できる10件の用例を紹介する。

TechTarget発　エンジニア虎の巻

米国TechTargetの豊富な記事の中から、開発のノウハウや技術知識など、ITエンジニアの問題解決に役立つ情報を厳選してお届けします。