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ベクトルデータベースとは、テキストや画像、音声などのデータを「ベクトル（数値の並び）」として保存し、その意味的な近さをもとに検索できるデータベースのことです。従来のデータベースが「キーワード一致」で探すのに対して、ベクトルデータベースは「意味の近さ」で探せるのが大きな特徴です。近年では、生成AIや検索システム、レコメンド機能などで重要な役割を担っています。なぜベクトルにするのか人間は文章を読むと意味を理解できますが、コンピュータはそのままでは理解できません。そこで文章や画像を数値に変換し、意味的な特徴を表現します。この数値の並びがベクトルです。たとえば「犬」と「子犬」は意味が近いため、ベクトル空間でも近い位置に配置されます。これにより、単語が完全一致しなくても関連する情報を見つけられます。従来のデータベースとの違い従来のデータベースは、IDや文字列などをキーにして正確に一致するデータを取得する仕組みです。一方でベクトルデータベースは、距離や類似度を計算して「似ているデータ」を高速に探します。つまり、構造化されたデータ管理が得意なのが従来型、意味検索が得意なのがベクトル型と言えます。どんな場面で使われるか生成AIと組み合わせた検索では特に重要です。たとえば社内ドキュメント検索、FAQ検索、チャットボットの知識ベースなどで使われます。ユーザーの質問と意味的に近い文章を探し、その内容をもとに回答を生成できます。また、レコメンドシステムではユーザーの行動や好みをベクトル化し、似た傾向の商品やコンテンツを提示する用途でも利用されます。仕組みのイメージまずデータをAIモデルでベクトルに変換