--- title: "ベクトルDB とは？Embeddingsを保存・検索するための専用DB。 | AI用語集 - ai-garage" description: "ベクトルDB（Vector Database）を初心者向けにやさしく解説。Embeddingsを保存・検索するための専用DB。 ベクトルDBは、Embeddings（意味を数字化したベクトル）を保存し「意味が似たデータ」を高速検索するための専用データベース。" source: https://ai-garage.jp/glossary/vector-db/ --- 技術 # ベクトルDBとは？ 最終更新 2026年7月6日 別名: Vector Database / Vector DB Embeddingsを保存・検索するための専用DB。 ⚡ 30秒でわかる ## ベクトルDB の主なポイント - 1 ベクトルDBは、Embeddings（意味を数字化したベクトル）を保存し「意味が似たデータ」を高速検索するための専用データベース。 - 2 完全一致を探す普通のDBと違い、コサイン類似度などの距離計算で「意味の近さ」順に結果を返すのが最大の特徴。 - 3 膨大なデータでも瞬時に探せるよう、内部ではANN（近似最近傍探索／HNSWなど）という高速アルゴリズムを使う。 - 4 RAG（検索拡張生成）でAIに社内文書や最新情報を読ませる仕組みの中核部品。 - 5 代表例は Pinecone・Weaviate・Qdrant・Milvus・Chroma、PostgreSQL拡張の pgvector など。 📖 詳しく ## ベクトルDB とは ベクトルDB（ベクトルデータベース）は、Embeddings（言葉や画像を意味ごとに数字の列へ変換したもの）を大量に保存し、「意味が近いもの」を高速に探すために特化したデータベースです。ふつうのデータベースが「IDや日付が完全一致する行」を探すのに対し、ベクトルDBは「この文章と意味が似ているデータ」を距離計算（コサイン類似度など）で探せるのが大きな違いです。たとえば「返品したい」という質問に対し、言葉は違っても意味の近い「返金ポリシー」の社内文書を引っ張ってこられます。何百万件もある中から似たものを瞬時に見つけるため、内部では近似最近傍探索（ANN、HNSWなどのアルゴリズム）という工夫を使っています。[RAG（検索拡張生成）](https://ai-garage.jp/glossary/rag/)でAIに社内情報を読ませる仕組みの心臓部であり、代表例には Pinecone・Weaviate・Qdrant・Milvus・Chroma や、PostgreSQL に後付けできる pgvector などがあります。 ❓ FAQ ## よくある質問 Q. ベクトルDBとは何ですか？ A. Embeddings（言葉や画像を意味ごとに数字の列へ変換したもの）を保存し、「意味が近いもの」を高速に検索するための専用データベースです。普通のデータベースが完全一致で探すのに対し、ベクトルDBは距離計算で「似ているデータ」を順に返せます。RAGでAIに独自情報を読ませる際の中核として使われます。 Q. 普通のデータベース（RDB）と何が違うのですか？ A. RDBはIDや日付などが「完全一致する行」を探すのが得意ですが、ベクトルDBは「意味が似ているデータ」を距離の近さで探します。そのため『返品したい』という質問から、言葉は違う『返金ポリシー』の文書を見つけられます。最近はPostgreSQLにpgvectorを入れて、RDBにベクトル検索を足す使い方も一般的です。 Q. EmbeddingsやRAGとはどういう関係ですか？ A. Embeddingsが「データを意味のあるベクトルに変換する技術」、ベクトルDBが「そのベクトルを保存して似たものを探す入れ物」です。RAGはこの2つを組み合わせ、まずベクトルDBで関連文書を検索し、その内容をAIに渡して答えさせる仕組みを指します。3つはRAGを支える役割分担の関係にあります。 Q. 初心者はどれを使えばよく、何に注意すべきですか？ A. 小さく試すなら、Pythonですぐ動く Chroma や、PostgreSQLにそのまま追加できる pgvector が始めやすいです。注意点は、検索精度はベクトルを作るEmbeddingsモデルの質に大きく左右されること、そしてANNは「近似」なので速さと正確さのバランス調整が必要なことです。まずは少量データで検索結果の手応えを確かめるのがおすすめです。 🔗 関連 ## あわせて読みたい 関連用語 [Embeddings（埋め込みベクトル）](https://ai-garage.jp/glossary/embeddings/)[RAG（検索拡張生成）](https://ai-garage.jp/glossary/rag/)[LLM（大規模言語モデル）](https://ai-garage.jp/glossary/llm/)[コンテキストウィンドウ](https://ai-garage.jp/glossary/context-window/) 関連トピック [AIエージェント時代の本格幕開け 「指示するAI」から「自分で動くAI」へ。2026年は、AIがコードを書き、画面を操作し、Slackに常駐して仕事を片づける「エージェント」が本番運用に入った年。](https://ai-garage.jp/topics/ai-agent-era/) 📰 この用語が登場する記事 ## 「ベクトルDB」が出てくるニュース [![Google、Gemini API File Search を一気にマルチモーダル化！『画像もそのまま検索できるRAG』が標準装備になったよ](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/gemini-file-search-multimodal-card.webp) 2026/5/10 Google、Gemini API File Search を一気にマルチモーダル化！『画像もそのまま検索できるRAG』が標準装備になったよ](https://ai-garage.jp/news/gemini-file-search-multimodal/) 📎 SOURCES ## 一次ソース - [→ pgvector（PostgreSQL 向けベクトル検索拡張・公式リポジトリ）](https://github.com/pgvector/pgvector) - [→ Faiss（Meta の類似検索ライブラリ・公式リポジトリ）](https://github.com/facebookresearch/faiss) 技術 カテゴリの用語 [Attention（注意機構）](https://ai-garage.jp/glossary/attention/)[Diffusion Model（拡散モデル）](https://ai-garage.jp/glossary/diffusion/)[Embeddings（埋め込みベクトル）](https://ai-garage.jp/glossary/embeddings/)[LoRA](https://ai-garage.jp/glossary/lora/)[max_tokens（出力の上限設定）](https://ai-garage.jp/glossary/max-tokens/)[Mixture of Experts（MoE）](https://ai-garage.jp/glossary/mixture-of-experts/)[RAG（検索拡張生成）](https://ai-garage.jp/glossary/rag/)[TPS（Tokens Per Second）](https://ai-garage.jp/glossary/tps/)[Transformer](https://ai-garage.jp/glossary/transformer/)[TTFT（Time to First Token）](https://ai-garage.jp/glossary/ttft/)[ファインチューニング](https://ai-garage.jp/glossary/fine-tuning/)[マルチモーダル](https://ai-garage.jp/glossary/multimodal/)[音声クローン](https://ai-garage.jp/glossary/voice-clone/)[音声認識（STT）](https://ai-garage.jp/glossary/speech-to-text/)[強化学習](https://ai-garage.jp/glossary/reinforcement-learning/)[蒸留（Distillation）](https://ai-garage.jp/glossary/distillation/)[量子化](https://ai-garage.jp/glossary/quantization/) [← 前の用語 ファインチューニング](https://ai-garage.jp/glossary/fine-tuning/) [次の用語 → マルチモーダル](https://ai-garage.jp/glossary/multimodal/) NEXT [FOR BEGINNERS AI初心者ガイド 用語が多くて混乱したら、まず全体像から。AI初心者が「何から始める？」を5分で。](https://ai-garage.jp/beginners/) [GLOSSARY AI用語集 一覧へ 96語をカテゴリ・検索で引ける。気になる用語をまとめてチェック。](https://ai-garage.jp/glossary/)