2025年10月20日·1 分
ベクトルデータベースとは？ pgvector vs Pinecone vs Weaviate
ベクトルデータベースとは何か、埋め込みがどのように類似検索を可能にするか、AI検索やRAGでpgvector・Pinecone・Weaviateのどれを選ぶべきかを分かりやすく解説します。
ベクトルデータベースとは何か、埋め込みがどのように類似検索を可能にするか、AI検索やRAGでpgvector・Pinecone・Weaviateのどれを選ぶべきかを分かりやすく解説します。
ベクトルデータベースは、テキストや画像などの「意味」を表す埋め込み（数値のリスト）を保存・検索するためのシステムです。たとえば「この記録に"refund"という単語が含まれているか？」と問う代わりに、「この質問に最も似ている記録はどれか？」と問って近いものを返します。
すべてのドキュメント（製品、チケット、FAQなど）を地図上の点に変換すると想像してください。同じアイデアに関する項目は異なる言葉を使っていても近くに集まります。ベクトルデータベースは「この新しい点に最も近いのは何か？」を高速に答えるツールです。
伝統的なSQLデータベースは、日付やuser_id、statusなど質問の構造が分かっている場合に優れています。キーワード検索は、ユーザーが入力した単語が正確にドキュメントに含まれている場合に強みを発揮します。
ベクトルデータベースは**意味的類似性（semantic similarity）**に注力します。たとえば「How do I get my money back?」という問い合わせに対して、“Our refund policy…”のような文言を含む内容を、同じ言い回しでなくても見つけられます。
ただし、SQLやキーワード検索を置き換えるわけではありません。多くの実システムでは両方を使う：ビジネスルール（地域、権限、更新日など）はSQL/フィルタで処理し、意味検索はベクトルで行います。
覚えるべき一行：ベクトルデータベースは埋め込みのための「最も似ている項目」エンジンであり、それを高速・大規模に実行するよう最適化されています。
ベクトルデータベースが機能するのは、埋め込みによって意味を数値的に比較できるからです。数値自体を読む必要はなく、それらを使って「どれだけ近いか」を順位付けします。
埋め込みはコンテンツを表す数値のリスト（通常は数百〜千次元）です。各数値はMLモデルが学習した意味の一側面を表します。個々の値を直接解釈する必要はなく、似たコンテンツは似た数値パターンを持つのが重要です。
高次元の座標のように考えてください：「返金ポリシー」や「商品の返品」に関する文は、お互い近い位置に落ちます。
異なる埋め込みモデルが異なるメディアをベクトルに変換します：
すべてがベクトルになれば、データベースは同じコア操作で大規模なコレクションを検索できます："最も近いベクトルを探す"。
近さを決めるために、システムはいくつかのシンプルなスコアリング規則を使います：
手計算する必要はありません。重要なのはスコアが高いほど「より似ている」ということです。
検索品質の勝ち筋は、多くの場合より良い埋め込みと適切なチャンクングから来ます。埋め込みモデルがドメイン特有の言葉（商品名、社内用語、法的表現）を捉えられないなら、最良のベクトルインデックスでも「最も近いが間違っている」結果しか返せません。pgvector、Pinecone、Weaviateの選択は重要ですが、適切な埋め込みモデルと入力フォーマットを選ぶことの方が多くの場合重要です。
キーワード検索、SQLクエリ、ベクトル検索はそれぞれ別の問題を解きます。混同すると期待外れになることが多いです。
伝統的な検索（Elasticsearch、Postgresの全文検索など）は単語やフレーズを一致させます。ユーザーが何を打つか分かっていて、ドキュメントにその用語が含まれている場合に優れています。
弱点：
ベクトルデータベースは埋め込み（意味の数値表現）を保存します。クエリも埋め込み化され、結果は類似性でランク付けされるため、正確な語が一致しなくても概念的に関連するコンテンツを取り出せます。これが意味検索やRAGでベクトル検索が人気な理由です。
SQLは次の用途に向いています：
ベクトルは、精度が絶対に必要な場面（例：customer_id = 123 の注文）には不向きです。
意味検索でも、価格帯、日付、言語、カテゴリ、権限といった古典的なフィルタは必要です。多くの実システムはハイブリッドで動きます：まずSQL/メタデータで絞り込み、その許可された集合内でベクトル類似度ランキングを行う、という流れです。
データをベクトルデータベースに保存すると、各アイテムは長い数値リスト（埋め込み）になります。検索は「このクエリベクトルに最も近いベクトルを見つける」ことです。
現実的なデータベースは数百万のベクトルを保持します。クエリをすべてのベクトルと比較すると遅すぎてコストも高くなります。そこでインデックスを作り、候補を素早く絞り込んで実際の距離計算をごく一部だけに限定します。
多くのベクトル検索は**近似最近傍（ANN）**を使います。"近似"は、常に数学的に完全なトップ結果を保証する代わりに、非常に良好なマッチを高速に見つけることを意味します。
比喩：図書館のすべての本を調べる代わりに、賢い地図を使ってまず関連棚に案内されるようなものです。
このトレードオフは「インデックスをどれだけ深く検索するか」の設定で調整します。
実務ではリコールは「人間が正解と認めるものがどれだけ上位に含まれるか」です。RAGではリコールを上げることで重要な事実の見落としが減ることが多いですが、コストは増えます。
pgvector、Pinecone、Weaviateなど製品はこれらの考え方を異なるデフォルトやチューニングで提供しますが、目的は同じ：高速な類似検索と精度の制御です。
ベクトルデータベースのワークフローは主に「保存してから最適な一致を取り出す」ループです。重要なのは、元のコンテンツと一緒に"意味"（埋め込み）を保存しておくことです。そうすれば意味で一致させつつ説明や元文を提示できます。
まずドキュメント（ページ、PDF、チケット、商品説明など）を集め、チャンクに分割して各チャンクの埋め込みを生成します。
データベースには通常次を保存します：
検索時にユーザークエリを埋め込み化し、最も近いベクトルを要求します。
多くのチームはベクトル類似度とキーワードスコア（BM25のような）を組み合わせ、意味的な一致を取りつつSKUや名前、エラー文字列のような正確な用語も優遇します。
取得の前または取得中にメタデータフィルタを適用します—特にマルチテナントアプリや権限管理では必須です。フィルタは精度向上にも寄与します（例：「直近90日以内のみ」「ヘルプセンター内のみ」）。
一般的なパターンは：高速に上位50–200を取得し、その中の上位10–20を強力なモデルやルールで再ランキングすること（新しさ優先、ソース優先など）。
RAGでは最終的な上位チャンクをLLMのプロンプトに含め、通常は出典と「見つからない場合は答えない」の指示を付けます。こうすることで、モデルの推測ではなく保存されたコンテンツに基づいた回答が得られます。
検証を早く進めたい場合、Koder.aiのようなビブコーディングプラットフォームは、チャットインターフェイスからエンドツーエンドの意味検索やRAGアプリをプロトタイプするのに役立ちます。実務ではReact UI、Goバックエンド、Postgres（pgvectorを含むアプローチ）を立ち上げ、プランニングモードやスナップショット、ロールバックで反復し、準備ができたらソースコードをエクスポートできます。
pgvectorはPostgreSQLの拡張で、埋め込みベクトルを既存のデータベースに直接保存・検索できるようにします。別の"ベクトルデータベース"を運用する代わりに、新しいカラム型（vector）を既存のユーザー、製品、ドキュメント、メタデータのテーブルに追加できます。
pgvectorは既にPostgresにコミットしていて可動要素を減らしたいチームに向きます。アプリの真実がPostgresにあるなら、ベクトルも同じ場所に置くことでアーキテクチャが簡素化されます：バックアップ戦略、アクセス制御、マイグレーションの一元化などです。
最大の利点は構造化データとベクトルを一緒に扱えることです。セマンティック検索を行いながら通常の制約（tenant_id、category、status、permissionsなど）を簡単に適用できます。既存のPostgresデプロイに拡張を入れるだけで運用がシンプルになるため、驚くほど遠くまで対応できることが多いです。
高負荷なベクトルワークロードはPostgresに本来想定されていない負荷をかけることがあります。ベクトルインデックス（IVFFlatやHNSWが一般的）、メモリ設定、vacuumの挙動、クエリパターンについて検討が必要です。
非常に大きな埋め込みコレクションや高い同時検索、急速な成長が予想される場合、スケーリングやチューニングはマネージドサービスより手間がかかることがあります。多くのチームにとって、pgvectorは「まずはシンプルに始める」選択肢であり、それでもかなりの規模まで対応できます。
Pineconeはフルマネージドのベクトルデータベースサービスです：埋め込みベクトルとIDやメタデータを送ると、高速な類似検索を提供し、運用は主にサービス側で処理されます。
Pineconeを使えば、マシンのプロビジョニング、日常的な低レベルなインデックス調整、独自のスケーリングやフェイルオーバー構築を心配する必要は通常ありません。APIでベクトルのアップサート、近傍クエリ、メタデータによるフィルタ（言語、テナント、文書種別、アクセスレベルなど）を行います。
Pineconeは次の状況で強力な選択です：
コアプロダクトが高品質な検索に依存しており、"ベクトル検索をサービスとして使いたい"チームが選ぶことが多いです。
Pineconeの最大の利点は、とにかくプロダクションへのスピードです。マネージドなスケーリングや信頼性機能（プランによる）はキャパシティ計画やインシデント対応に費やす時間を減らします。また一般的なAIスタックとの統合がスムーズなことが多いです。
主なトレードオフはベンダーロックインの懸念と、クエリ量やストレージ、スループットが増えるとランニングコストが上がる点です。データ所在（リージョン）やコンプライアンス要件、機密データの扱いを事前に確認しておく必要があります。
Weaviateはオープンソースのベクトルデータベースで、GraphQL APIを備えたフル機能の"AI検索バックエンド"を提供します。インフラを自分でコントロールしたい（またはクラウドで自由にデプロイしたい）けれど、スキーマやフィルタ、インデックスオプションや統合などの製品的体験も欲しいチームに向きます。
大まかに言うと、Weaviateはオブジェクト（ドキュメント、製品、チケット等）とメタデータ、ベクトル埋め込みを保存します。意味的類似性での検索と同時にフィルタ（"直近30日"、"category = support"など）を適用できます。GraphQL APIは表現力が高く、カスタムエンドポイントを多く設計せずに扱える点が魅力です。
Weaviateは次のようなチームに合います：
長所: スキーマ／メタデータのサポートが強く、モジュールや統合のエコシステムが豊富で、インデックスの設定を調整して性能チューニングが可能です。
トレードオフ: 自分で運用する場合、アップグレード、スケーリング、監視、バックアップ、インシデント対応を自分で管理する必要があります。モジュールやマルチテナンシー、複雑なスキーマを追加すると、初期段階で明確な運用ルールを決めておかないと管理が難しくなることがあります。
比較の観点では、Weaviateは「データベース内にベクトルを足すシンプルさ」と「フルマネージドサービス」の中間に位置し、柔軟性と運用責任を交換する形になります。
ベクトルデータベースは「どれが最高か」ではなく「どれが自分たちの状況に合っているか」です：どこで運用したいか、どれくらい大きくなる想定か、どんなクエリが多いか、チームがどれだけ運用に割けるかを基準に選びます。
小規模では3つとも問題なく使えます。成長を見越す際は：
急速な成長や高いQPSを想定するなら、Pineconeは運用の簡便さで有利です。中程度の成長で既にPostgresを大規模に運用しているなら、pgvectorはコスト面で有利なことがあります。
多くのリレーショナルフィルタ（結合や複雑な述語）を類似検索と併用する必要があるなら、pgvectorが有力です。
ハイブリッド検索（キーワード＋意味）、豊富なフィルタ、強いマルチテナント分離が必要なら、PineconeとWeaviateを機能ごとに比較してください。
バックアップ、監視、アップグレード、オンコールの負荷について正直に評価してください。マネージドは運用負担を減らします。セルフホストはコスト面で有利でも、チームに運用スキルと時間が必要です。
良いベクトル検索は地味ですが信頼できるレコード形から始まります。各"検索可能な単位"を後で取得・フィルタ・説明できる行/オブジェクトとして扱ってください。
少なくとも次を保存しましょう：
これにより、ベクトル検索はIDを返し、その後チャンクと文脈を取得してユーザーに提示する、もしくはRAGに渡すというシンプルな流れが作れます。
チャンクングは品質に最も影響を与える要素です。小さいチャンクはより"精密"ですが文脈を欠くことがあり、大きいチャンクは文脈を保持しますが信号が希薄になります。
一般的な出発点は200–400トークン、10–20%のオーバーラップ。APIや法務は小さめ、物語はやや大きめがよいことが多いです。
実際にクエリするメタデータを保存してください：
大きなJSONを無闇に突っ込まず、頻繁にフィルタされるフィールドはインデックス可能にしておきましょう。
埋め込みは不変ではありません。embedding_model、model_version、chunking_version、および created_at を追跡しましょう。モデルをアップグレードする際は並列で再埋め込みを行い、互換性のないベクトルが混在しないよう段階的に切り替える運用を計画してください。
デモでは瞬時に見えても、本番では遅くなったりコストが増えたりします。良いニュースは、主要な要因は予測可能で管理可能だということです。
多くのチームが"検索"以外の部分を過小評価します。
より良い類似検索が必ずしもより良い回答を意味するわけではありません。
小さなテストセット（30–100の実クエリ、それぞれに期待される良い結果）を作り、top-kのヒット率などで測定しましょう。チャンクングやインデックス、プロンプトを変更したら必ず再評価します。
埋め込みを機密扱いとみなしてください。
ベクトル検索の品質はインデックスだけで決まるわけではありません。日常運用での習慣が"謎の結果"を防ぎ、監査を楽にします。
ドキュメントに機密データが含まれる場合は、原本をプライマリデータストア（オブジェクトストレージ、DB、DMS）に置き、ベクトルストアには以下だけを保存することを検討してください：
これによりベクトルストアが侵害された場合の漏洩リスクを減らし、複数のバックエンドを使う場合にもアクセス制御が簡単になります。
埋め込みは古いテキストを"記憶"してしまう可能性があります。
機密情報をログに残さずにデバッグできる程度の情報をログに残しましょう：
これによりモデルやデータの変更後のドリフトや回帰を検出しやすくなります。
保持期間（ベクトルとログの寿命）、転送中/保存時の暗号化、監査要件（誰がいつ何を検索したか）を計画してください。規制のある環境で運用する場合はデータフローとアクセス経路を文書化しておくとレビュープロセスがスムーズになります。
堅牢なベクトルデータベース設計でも、いくつかの典型的な落とし穴があると期待外れになります。以下はよくあるものとその対策です。
ベクトルは"意味"に優れますが、厳密な制約には向きません。意味検索だけに頼ると、結果がランダムに見えたり安全性に問題が出たりします。
回避策: 類似検索と構造化フィルタ（tenant_id、product category、language、date range）を組み合わせる。メタデータフィルタをクエリ設計の第一級要素として扱う。
少数のプロンプトで良く見えるデモは、リコールや関連性の重大な欠点を隠します。
回避策: 実データから小さな評価セット（例：30–100の実クエリと期待結果）を作り、top-k関連性やクリック率、ヒューマンジャッジを追跡する。埋め込み・チャンクング・インデックスを変えたら再評価する。
埋め込みモデルは進化します。モデルやバージョンを切り替えると、ベクトル空間が変わり検索性能が知らぬ間に低下することがあります。
回避策: embedding_model フィールドや model_version、chunking_version を保存し、再埋め込みパイプラインとバックフィル計画を用意する。コストが問題なら利用頻度の高いコンテンツから優先して再埋め込みする。
アプリにアクセス制御があるなら、取得時にそれを尊重しなければなりません。さもないと機密情報が露出します。
回避策: 取得時に権限を適用する（テナント別インデックス、メタデータフィルタ、事前計算されたACLフィールドなど）。テストで検証する："ユーザーAがユーザーBの文書を絶対に取得できない"ことを確認する。
ベクトルデータベースは、テキストや画像などの埋め込み（意味の数値表現）を保存し、最も似ている項目を素早く取得するためのシステムです。意味（semantic search）やRAG（モデルに自社コンテンツを与えて事実に基づいた応答を作らせる）に最適です。
実装やコストの詳細を知りたい場合は /blog を参照してください。料金やホステッドオプションについては /pricing を確認してください。
ベクトルデータベースは、テキストや画像、その他のデータの意味を表す**埋め込み（ベクトル）**を格納・検索するものです。単語の完全一致ではなく、クエリと「意味的に最も似ている」項目を返します。つまり、同じ意図が違う言い回しで表現されていても見つけられるようにします。
埋め込みは、MLモデルが生成する数値の“指紋”です。個々の数値を直接解釈するのではなく、ベクトル全体を使って比較します。似た内容（例：「返金ポリシー」と「返品方法」）は空間上で近くに配置され、意味に基づく検索が可能になります。
キーワード検索は単語やフレーズの一致を重視します（正確な語句に強い）。ベクトル検索は意味の一致を重視します（同義語や言い換えに強い）。実務では次のようなハイブリッド検索を使うことが多いです：
SQLはIDや集計、結合などの構造化された正確な問合せに向いています。ベクトル検索は“類似を探す”ようなあいまいな問合せに向いています。よくあるパターンは：
ほとんどのシステムは**近似最近傍（ANN）**インデックスを使います。クエリベクトルをすべての保存ベクトルと比較するのではなく、候補を絞り込んでごく一部だけを正確にスコアリングします。これによりレイテンシとコストを大幅に下げられます。
コサイン類似度はベクトルの方向（向き）がどれだけ一致するかを比較します。ドット積は方向の一致を評価しつつ、ベクトルの大きさ（ノルム）も影響します。
実務的には、埋め込みモデルが推奨する評価指標を選び、インデックス作成とクエリで一貫して使うのが重要です。
チャンクング（分割）は各ベクトルが何を表すかを決めます。大きすぎるとノイズが増え、小さすぎると文脈が失われます。
実用の出発点：
コンテンツ種別に応じて調整してください（APIや法務文書は小さめ、物語や長い解説はやや大きめなど）。
RAGは一般的に次のパイプラインです：
選択は運用モデルと許容できる運用負荷で決まります：
よくある失敗例：