ベクトルDBとは何か？RAGで必要になる理由を初心者にもわかりやすく解説

リンドくん

先生、最近「ベクトルDB」っていう言葉をよく聞くんですけど、これって何ですか？普通のデータベースとは違うんですか？

たなべ

今、AI開発の現場でベクトルDBが大注目されているんだ。
特にChatGPTのようなLLM（大規模言語モデル）をもっと賢く使うための技術「RAG」では必須なんだよ。

リンドくん

RAG...？なんだか難しそうですね...

たなべ

心配しないで！今日はRPGゲームのアイテム管理に例えながら、誰でも理解できるように説明していくよ。きっと「なるほど！」ってなるはずさ。

AI技術の急速な発展により、ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）が私たちの生活に浸透してきました。
しかし、LLMには「最新情報を知らない」「企業独自のデータにアクセスできない」といった課題があります。

この課題を解決する技術がRAG（Retrieval-Augmented Generation: 検索拡張生成）であり、その中核を担うのがベクトルDB（ベクトルデータベース）なのです。

本記事では、プログラミングを学び始めた方でも理解できるよう、ベクトルDBの基本概念からRAGでの役割まで、わかりやすく解説していきます。

ベクトルDBとは？まずは基本から理解しよう

リンドくん

そもそも「ベクトル」って何でしたっけ？数学で習った気がするんですが...

たなべ

そうそう！数学で出てくる「向きと大きさを持つ量」だよね。
でもAIの世界では、もっと面白い使い方をするんだ。「意味を数値で表現したもの」と考えるとわかりやすいよ。

ベクトルDBの基本概念

ベクトルDB（ベクトルデータベース）とは、データを「ベクトル」という数値の並びに変換して保存し、似ている情報を高速に検索できる特殊なデータベースです。

従来のデータベース（MySQLやPostgreSQLなど）が「完全一致検索」を得意とするのに対し、ベクトルDBは「意味的な類似性検索」を得意とします。

例えば、従来のデータベースでは以下のような検索しかできません。

一方、ベクトルDBでは次のような検索が可能になります。

RPGに例えると？アイテム検索システムとして理解しよう

ベクトルDBの仕組みを、RPGゲームのアイテム管理に例えてみましょう。

従来のデータベース（キーワード検索）の場合

あなたがRPGで「炎の剣」を探しているとします。従来のデータベースでは、以下のような検索になります。

ベクトルDB（意味的検索）の場合

同じく「炎の剣」を検索すると、こうなります。

このように、意味的に関連するアイテムをまとめて見つけられるのがベクトルDBの強みなのです。

ベクトル化とは？言葉を数字に変換する魔法

ではどうやって「意味」を検索できるのでしょうか？その秘密が「ベクトル化（エンベディング）」です。

例えば、以下の文章をAIがベクトル化すると、このようなイメージになります。

「炎の剣」 → [0.8, 0.2, 0.9, 0.1, ...]（1536個の数値）
「氷の杖」 → [0.1, 0.9, 0.3, 0.8, ...]（1536個の数値）
「火炎の大剣」 → [0.7, 0.3, 0.8, 0.2, ...]（1536個の数値）

これらの数値の並び（ベクトル）は、意味が似ているほど数値のパターンも似ているという特徴を持ちます。
「炎の剣」と「火炎の大剣」は意味が近いので、ベクトルのパターンも似ているのです。

ベクトルDBは、この数値パターンの類似度を計算することで、意味的に近い情報を素早く見つけ出すことができます。

なぜ今ベクトルDBが注目されているのか？

ベクトルDBが注目される理由は、以下の3つにまとめられます。

特にRAG（検索拡張生成）という技術では、ベクトルDBが中心的な役割を果たします。次のセクションでは、このRAGについて詳しく見ていきましょう。

RAG（検索拡張生成）とは？LLMの弱点を補う技術

リンドくん

先生、RAGって何の略なんですか？

たなべ

Retrieval-Augmented Generationの略で、日本語では「検索拡張生成」と呼ばれているよ。簡単に言うと、AIに関連情報を先に見せてから回答させる仕組みなんだ。

LLMだけでは足りない理由

ChatGPTやGeminiなどのLLM（大規模言語モデル）は非常に優秀ですが、以下のような弱点があります。

これらの問題を解決するのがRAGなのです。

RAGの基本的な仕組み

RAGは以下のような流れで動作します。

1. ユーザーが質問する

ユーザー: 「当社の有給休暇の取得ルールを教えてください」

2. 関連情報をベクトルDBから検索

ベクトルDBに質問をベクトル化して検索
↓
似た意味を持つ社内文書を取得
- 「就業規則第15条 有給休暇について」
- 「有給休暇取得マニュアル」
- 「休暇申請フローチャート」

3. 検索結果とともにLLMに質問

LLMへの指示: 
「以下の情報を参考に、有給休暇の取得ルールについて説明してください。

【参考情報】
就業規則第15条...（検索で取得した文書）
有給休暇取得マニュアル...
...

4. LLMが根拠に基づいて回答

LLM: 「当社の有給休暇制度は以下の通りです。
就業規則第15条によると...（正確で根拠のある回答）」

このように、ベクトルDBで関連情報を検索し、それをLLMに見せてから回答させるのがRAGの基本的な仕組みです。

なぜベクトルDBがRAGに必須なのか？

RAGでベクトルDBが重要な理由は以下の3つです。

1. 意味的な検索が可能

従来のキーワード検索では、質問と全く同じ言葉が含まれていないと検索できません。しかしベクトルDBなら、言葉が違っても意味が似ていれば検索できます。

例:

2. 大量のデータから高速に検索

企業には膨大な文書やデータがあります。ベクトルDBは、数百万件のデータからでも、類似度の高い情報を瞬時に取得できます。

3. 多言語対応が容易

ベクトル化により、異なる言語でも意味が似ていれば検索できます。日本語で質問しても、英語の文書から関連情報を取得できるのです。

RAGの利用例

RAG技術は、すでに様々な場面で活用されています。

このように、RAGはLLMに専門知識や最新情報を使わせるための非常に強力な技術なのです。

ベクトルDBと従来のデータベースの違い

リンドくん

MySQLとかPostgreSQLとは、何が違うんですか？

たなべ

従来のデータベースは「正確な一致」を見つけるのが得意で、ベクトルDBは「似ているもの」を見つけるのが得意なんだ。使い分けが重要だよ。

検索方式の違い

ベクトルDB

データ構造の違い

従来のデータベース

商品テーブル
┌──────┬────────┬────┐
│ ID   │ 商品名  │ 価格│
├──────┼────────┼────┤
│ 1    │ リンゴ  │ 100│
│ 2    │ バナナ  │ 150│
│ 3    │ オレンジ│ 120│
└──────┴────────┴────┘

行と列で整理されたテーブル構造です。

ベクトルDB

ベクトルストア
┌──────┬────────┬──────────────────┐
│ ID   │ 商品名  │ ベクトル         │
├──────┼────────┼──────────────────┤
│ 1    │ リンゴ  │ [0.8,0.1,0.9,...]│
│ 2    │ バナナ  │ [0.7,0.2,0.8,...]│
│ 3    │ オレンジ│ [0.8,0.1,0.85,...]│
└──────┴────────┴──────────────────┘

各データがベクトル（数値の配列）として保存されます。

インデックスの仕組み

従来のデータベース

ベクトルDB

どちらを使うべきか？

実際のシステムでは、両方を組み合わせて使うことが多いです。

従来のRDBを使うべき場面

ベクトルDBを使うべき場面

組み合わせ例: ECサイト

1. ユーザーが「赤いワンピース」と検索
2. ベクトルDBで類似商品を検索
   → [商品ID: 123, 456, 789]
3. 従来のDBで商品詳細を取得
   → 価格、在庫、配送情報など
4. ユーザーに表示

このように、それぞれの強みを活かした使い分けが重要です。

代表的なベクトルDBサービスと選び方

リンドくん

実際にベクトルDBを使いたいときは、どれを選べばいいんですか？

たなべ

用途や予算によって最適な選択肢が変わるんだ。主要なサービスとその特徴を見ていこう。

主要なベクトルDBサービス

1. Pinecone

2. Weaviate

3. Qdrant

4. Chroma

5. Milvus

選び方のポイント

初心者・個人開発の場合

→ ChromaまたはPinecone（無料枠）がおすすめ

理由:

中小企業でのビジネス利用

→ PineconeまたはWeaviate（クラウド版）がおすすめ

理由:

大規模システム・エンタープライズ

→ MilvusまたはWeaviate（セルフホスト）がおすすめ

理由:

ベクトルDBの未来と学習の次のステップ

リンドくん

ベクトルDBって、これからもっと重要になっていくんですか？

たなべ

間違いなくそうだね！AIネイティブ時代のエンジニアにとって、ベクトルDBは必須のスキルになっていくよ。
今のうちから基礎を学んでおくと、将来大きなアドバンテージになるはずさ。

まとめ

リンドくん

今日はたくさん学べました！ベクトルDBって、最初は難しそうだと思ったけど、実はすごく面白いですね！

たなべ

よかった！最初は誰でも難しく感じるものだけど、実際に手を動かしてみると「なるほど！」ってなるよね。これからのAI時代、ベクトルDBを使いこなせるエンジニアは本当に強いからね。

この記事では、ベクトルDBの基本からRAGでの活用方法まで、プログラミング初心者の方でも理解できるよう解説してきました。

重要なポイントをおさらいしましょう。

ChatGPTやGeminiの登場により、AIは私たちの生活に急速に浸透しています。しかし、これらのLLMを本当に実用的なシステムにするには、ベクトルDBとRAGの知識が不可欠です。

今日学んだ内容は、あなたがAIネイティブエンジニアとして成長するための重要な一歩です。まずは簡単なコードから始めて、徐々に複雑なシステムに挑戦していってください。