AI時代のデータベースの選び方【第3回】
「生成AIとデータの関係」をより深く理解できる、“ベクトル”の基礎知識
生成AIを活用するための基礎知識として重要性が高まっているのが「ベクトルデータベース」だ。“ベクトル”とは何かを踏まえて、ベクトルデータベースの基本を解説する。
テキストや画像を生成する人工知能（AI）技術「生成AI」のベースとなる大規模言語モデル（LLM）。そのLLMの回答精度向上において重要な役割を果たすのが「ベクトルデータベース」だ。「ベクトル」とは何かを含めて、生成AIを活用する上で押さえておくべきベクトルデータベースの基礎知識を解説する。
生成AIとデータの関係とは？ 鍵を握る「ベクトル」を理解する
併せて読みたいお薦め記事
連載：AI時代のデータベースの選び方
LLMの価値を引き出す
コンサルティング企業Nuvalence（2024年4月にErnst & Young Globalに統合）の共同設立者であるシンクレア・シュラー氏は、「ベクトルデータベースは、数学エンジンとして捉えるべきだ」と話す。
ベクトルデータベースは、ベクトル形式（数値のリストや配列）でデータを管理するデータベースだ。ベクトルは、データの特徴量を表現するために使われるもので、次元数が多いほどデータの詳細な特性を捉えることができる。ベクトルデータベースには、数百から数千もの次元を持つ「高次元ベクトル」が格納されている。
ベクトルを保持することで、自然言語のクエリ（問い合わせや命令）に基づいた類似検索が可能になる。類似検索とは、データとクエリとの類似性を計算し、その類似度が高い順に検索結果を並べる方法だ。ベクトルデータベースのインデックスはこうした類似度の指標（類似度メトリック）を中心に設計されており、異なるデータやオブジェクトがどれだけ似ているかを数値的に評価できる。
コンサルティング企業PricewaterhouseCoopers（PwC）でデータおよびアナリティクスのプリンシパルを務めるブレット・グリーンシュタイン氏は、「LLMの回答精度を向上させるために、ベクトルが重要な役割を果たす」と話す。
LLMが学習した概念をベクトルで数値的に表現し、ベクトル間の距離や類似度を測ることで、概念の比較や関連性を評価することができる。「ベクトルの概念は複雑に見えるが、実用的な解決策であり、企業の生成AIアプリケーションに効果的に適用できる」とグリーンシュタイン氏は話す。
具体的な例として、犬と猫について説明する場合を考えてみよう。ペットとしての犬と猫は類似性が高いため、ベクトル空間では近い位置にある。一方で、生物種の観点からは、猫と虎は同じ科に属するため、ベクトル空間でも猫と虎の方が犬と猫よりも近い位置にある。このようにベクトルは、異なるトピックにおける類似概念の関係も明らかにできる。
ベクトルデータベースを使うことで、データのエンコード（データを他の形式に変換する）処理の精度や、LLMがプロンプトを理解する能力が向上する。これによって、生成AIアプリケーションの精度や応答の質も向上する。データの可能性を最大限引き出したいと考える企業は、ベクトルデータベースの採用を検討すべきだ。
次回は、ベクトルデータベースを扱う際の課題について解説する。
TechTarget発 先取りITトレンド
米国TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
TechTarget発 先取りITトレンド
米国TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
SNS認証や多要素認証も数分で実装、IDaaS基盤でデジタルビジネスはどう変わる？ -
製品レビュー
「電子帳簿保存法対応」実践術：タイムスタンプ付与などの要件の手軽な実現方法 -
事例
「大企業のデジタル化」成功事例集【コクヨ、九州電力、ヨネックスなど21社】 -
製品資料
“顧客管理の課題”を簡単に解決する方法とは？ -
製品資料
契約管理の“あるある課題”をノーコード開発で解決するためのポイント
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
Microsoft製品でここまで自動化できる 情シスがやめられる手作業10選
-
2
Oracle巨大ITプロジェクトはなぜつまずいたのか 8年で導入1割、追加で170億ドル
-
3
「技術屋」で終わらないために 情シスが今取るべき認定資格5選
-
4
100億円の「Linux更新」を回避 みずほ銀行が選んだ“おきて破り”のRHEL延命策
-
5
「企業内サーバ環境の利用実態」に関するアンケート
-
6
「即戦力」は幻想？ 中途の3割が消えるAI時代のエンジニア生存戦略
-
7
自宅のWi-Fiが「遅い」「途切れる」本当の原因は？ Dellが推奨する鉄則
-
8
「制御用組み込みPC」に関するアンケート
-
9
「AI活用を前提とした業務PCへの移行」に関するアンケート
-
10
ISMSの“コンサル丸投げ”が招く数千万円の無駄 NTTドコモビジネスの脱出劇
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
AIエージェントで多様な日常業務を効率化するための入門ガイド
-
2
AIが「わざわざ使うツール」になっていない？ 業務で自然に使う導線にする秘訣
-
3
JR西日本ITソリューションズが「監視業務の属人化」を解消した方法とは？
-
4
5回聞くだけじゃ足りない？ トヨタ式「なぜなぜ分析」の正しい実践方法
-
5
「脱Excel」か「Excel快適化」か？ 現場にやさしい業務改善の進め方
-
6
インシデント対応工数を約3割削減、東京ガスの事例に学ぶ監視体制刷新のコツ
-
7
「結局、一部の人しか使わない」 AI活用が業務に定着しない根本的な理由
-
8
AIエージェントで成果は出る？ 調査結果に見る費用対効果の実態
-
9
PostgreSQLの「機能」「性能」「運用」「拡張性」に関する悩みの解消法
-
10
ゼロトラストにおける「IDaaSの課題」と補完すべき重要機能とは？
TechTargetジャパン SNS
@techtarget_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー