AWS ベクターデータベース: ベクターデータベースソリューション

生成型AIの急速な進化に伴い、企業はデータ資産を真に利用可能な「インテリジェンス」へと、かつてないペースで変革しています。知識ベースの質問応答システム、インテリジェントな顧客サービス、企業内検索エンジン、あるいは様々な業界特有のAIエージェントなど、それらはすべて共通の技術基盤に依存しています。ベクターデータベース。

ベクターデータベースは、埋め込み（ベクター化された意味データ）の保存と取得を担い、システムが「文字通りの一致」だけでなく「意味による理解」も可能にします。この機能により、AIはキーワード検索の限界を克服し、真の意味検索、文脈に基づく関連付け、そしてインテリジェントな推奨を実現できます。

AWS は世界をリードするクラウド プラットフォームとして、包括的な... を構築しました。 ベクターデータベースエコシステムこれには、Amazon OpenSearch Service、Amazon Aurora PostgreSQL (pgvector)、ベクターインデックスを備えたAmazon DynamoDB、Amazon MemoryDBなどが含まれます。企業は、ビジネス規模、レイテンシー要件、コスト構造、ITアーキテクチャに基づいてこれらのテクノロジーを自由に組み合わせることで、AWS上に柔軟かつスケーラブルなAIデータインフラストラクチャを構築できます。

エンタープライズクラウドの導入と AI 変革で長年の経験を持つ AWS 公式リセラーとして、私たちは数多くの実際の顧客プロジェクトで次のような傾向を観察してきました。

ベクターデータベースは、企業が AI を導入するための必須の選択肢となっており、AWS のネイティブベクターデータベースを選択することは、長期的な安定性、セキュリティ、およびスケーラビリティを選択することを意味します。

この記事では、AWS Vector Database の機能、利点、エンタープライズシナリオ、選択推奨事項を、技術的およびビジネス的観点から詳細に分析します。

 

ベクターデータベースとは何ですか?

従来のリレーショナル データベースは構造化されたフィールドを中心に構築されていますが、ベクター データベースは「ベクター」を中心に構築されています。「ベクター」は、大規模なモデルまたは埋め込みモデルによって生成された 3 次元から数千次元に及ぶ数値のセットであり、テキスト、画像、ビデオなどのコンテンツのセマンティック機能を記述するために使用されます。

ベクター データベースのコア機能は次のとおりです。

1. 高効率ベクターストレージ
   数億の高次元ベクトルを保存し、高速な検索を維持できます。

2. セマンティック検索
   コサイン、ドット積、L2 距離などのアルゴリズムを使用して、「セマンティクスに基づいて関連コンテンツを見つける」ことを実現します。

3. RAG（検索強化生成）サポート
   実際のデータを使用して大規模なモデル応答を強化し、企業の質疑応答システムの信頼性、安全性、制御性を高めます。

4. マルチモーダルデータサポート
   テキストだけでなく、画像、動画、音声、ユーザーの動作などのベクトルも処理できます。

5. 高可用性とスケーラビリティ
   クラスターの拡張、クロスアベイラビリティゾーンの展開、バージョン管理、自動バックアップなどをサポートします。

企業にとって、ベクター データベースの価値は単に「検索エクスペリエンスの向上」にとどまらず、次のようなものも含まれます。

• これにより、企業内のさまざまなシステムに分散されているデータを AI 生成に実際に活用できるようになります。

• 大規模モデルの出力をより制御しやすく、正確にし、ビジネス ニーズにより適したものにします。

• これにより、各ビジネス モジュールは、キーワードやルールだけに頼るのではなく、インテリジェントな理解機能を備えることができます。

AWS の Vector Database 製品ポートフォリオ: あらゆる規模とシナリオをカバー

AWS はスタンドアロンの「VectorDB」製品をリリースしませんでしたが、代わりに提供しました... 複数のサービスでベクトル データベース システムを形成できます。これがその利点です。企業は単一の製品に制限されることなく、シナリオに応じて最適なアーキテクチャを柔軟に組み立てることができます。

1. Amazon OpenSearch Service（主流かつ成熟したベクターデータベースソリューション）

OpenSearchはAWSが提供する分散検索・分析エンジンで、KNNベクトル検索とHNSWインデックスをネイティブにサポートしています。多くの企業が、検索拡張生成（RAG）、ナレッジベース、サイト検索などのシナリオ構築にOpenSearchを活用しています。

適用可能なシナリオ:

• エンタープライズレベルのナレッジベースQ&A

• AI検索エンジン

• Eコマース製品の推奨

• コンテンツ推奨システム

• 文書管理システム

利点:

• ネイティブベクター検索、シンプルな設定

• HNSW や Faiss など、複数のアルゴリズムが利用可能です。

• PBレベルのデータ処理能力

• 高同時性と高複雑性のクエリに適しています

• Amazon Bedrock / SageMaker との緊密な統合

OpenSearch は現在 AWS で利用可能です。ベクターデータベースで最も頻繁に選択されるサービス大規模なベクター検索を必要とする企業に特に適しています。

2. Amazon Aurora PostgreSQL (pgvector): 構造化プログラミングとベクトルプログラミングの完璧な融合。

多くの企業にとって、PostgreSQLは中核的なビジネスデータベースです。pgvectorプラグインの追加により、PostgreSQLはベクターストレージ機能を備え、企業は既存のデータシステム上にAI機能を直接構築できるようになります。

適用可能なシナリオ:

• PostgreSQLを使用した既存システム

• 統合クエリ（構造化 + ベクトル）

• ドキュメント管理、顧客プロファイリング、エンタープライズナレッジベース

• 小規模から中規模のRAGシステム

利点:

• SQL + ベクトル: 非常に柔軟

• OpenSearchよりも手頃な価格

• 複数の類似度計算方法をサポート

• 企業は再編することなくスムーズにアップグレードできます。

Aurora pgvector は、PostgreSQL に既に大量のデータを保有している従来の企業や組織に特に適しており、「最もスムーズな AI アップグレード パス」です。

3. Amazon DynamoDB + ベクトルインデックス: 高同時実行性と低レイテンシのシナリオに最適な選択肢

DynamoDBは世界で最も広く利用されているNoSQLサービスの一つであり、極めて低いレイテンシと高いスケーラビリティを誇ります。ベクトルインデックス機能の導入により、高QPSとリアルタイムレコメンデーションのシナリオにも対応できます。

適用可能なシナリオ:

• 高同時実行製品の推奨

• インテリジェントな広告ターゲティング

• ゲームのリアルタイムマッチメイキング

• リアルタイムのユーザープロファイル取得

利点:

• ミリ秒の遅延

• サーバーレス - メンテナンス不要

• 非常に強力な水平スケーラビリティ

• 1秒あたり数百万のクエリ（QPS）を処理可能

大規模なビジネス システムの場合、DynamoDB Vector は最先端かつ有望なソリューションです。

4. Amazon MemoryDB: サブミリ秒のベクターキャッシュ層

MemoryDB は、Redis 互換のインメモリ データベースであり、ベクター キャッシュや高速検索エンジンとして使用するのに最適です。

適用可能なシナリオ:

• LLMコンテキストキャッシュ

• AIエージェント「メモリモジュール」

• 非常に高いパフォーマンスを必要とする推奨システム

• 高頻度の短いコンテンツ検索

利点:

• 1ミリ秒未満の遅延

• Redisエコシステムの互換性

• OpenSearch/Aurora のキャッシュ層として使用できます。

これは「ベクター加速レイヤー」に似ており、複雑なアーキテクチャでますます使用されるようになっています。

AWS Vector Databaseのエンタープライズ向けメリット

1. 高度なセキュリティ（IAM、KMS、VPCの包括的なサポート）

企業にとって最も重要なのは データセキュリティとコンプライアンスAWS のベクトルデータベースは以下をネイティブにサポートします。

• VPC 内部ネットワーク分離

• KMS データ暗号化（保存時および転送中）

• IAM アカウントレベルおよびリソースレベルの権限管理

• CloudTrailの監査とログ記録

• ISO、GDPR、SOCなどのコンプライアンス認証

これは、社内文書、契約書、機密データを扱う場合に特に重要です。

2. Amazon Bedrock との緊密な統合により、エンタープライズ グレードの RAG を迅速に構築できます。

AWS は現在、RAG パイプライン全体を単一のクラウドで完了できる唯一のベンダーです。

ベクターデータベース + 大規模モデル (Claude、Llama、Titan) + アプリケーションサービス (Lambda/ECS)
= データ保存からAI推論までのワンストップのクローズドループ。

企業はさまざまなサードパーティ サービスを組み合わせる必要がなくなり、安定性が向上します。

3. 多言語およびマルチモーダルベクトルをサポート

AWS のベクトルデータベースは、次のものを同時にサポートできます。

• 中国語、英語、日本語を含む多言語テキスト

• 画像ベクター

• ビデオベクター

• ユーザー行動の埋め込み

• ログと監視の埋め込み

これにより、企業が真に「マルチモーダル AI アプリケーション」を作成するための基盤が築かれます。

4. 小規模からペタバイト規模までスムーズに拡張可能

AWS のベクトルデータベースはすべて、エンタープライズグレードの高可用性アーキテクチャをサポートしており、大規模なリファクタリングを必要とせずに、ビジネスの成長に合わせてオンデマンドで拡張できます。

典型的なアプリケーションシナリオ

公式 AWS リセラーとして、私たちは実際のプロジェクトで数多くの現実的な要件に直面してきました。その中で最も典型的なものは次のとおりです。

1. エンタープライズ ナレッジ ベース + 生成型質問応答 (最も一般的)

プロセスは次のとおりです。

1. 会社の文書、マニュアル、契約書、プロセス、その他の情報をインポートします。

2. 埋め込みモデルを使用してベクトルを生成する

3. OpenSearch または Aurora pgvector に保存

4. Claude/Llamaを使用して最終回答を生成する

用途:

• 顧客サービスの自動化

• 社内FAQ

• アフターセールス知識支援

• エンジニアリング文書の検索

2. 企業向けインテリジェントオンサイト検索（キーワード検索を超える）

例えば：

• 「適切な夏用ジャケット」のEコマース検索（キーワードマッチングではない）

• 保険業界における「高齢者に適した重大疾病保険」の検索

• 「胸の締め付け感を伴う胃の痛みの対処法」の医療検索結果

このタイプの検索は完全にセマンティック機能に依存しており、ベクター データベースが中心的な役割を果たします。

3. 推薦システム（埋め込みリコール）

DynamoDB / OpenSearch を使用して実装:

• コンテンツの推奨

• 製品の推奨事項

• ユーザー類似性モデル

• 行動プロファイリングシステム

埋め込みは、レコメンデーション システムにおける従来のルール モデルに徐々に取って代わりつつあります。

4. AIエージェントの長期記憶モジュール

MemoryDB または Aurora は、インテリジェント エージェントの「メモリ バンク」として機能し、継続的なストレージを提供します。

• ユーザー設定

• 歴史的行動

• タスク実行結果

• セッションログ

よりスマートなエンタープライズ エージェントおよび自動化システムの構築に役立ちます。

企業選定に関する推奨事項

また、次のような混合選択のクライアントもサポートします。

• OpenSearch + MemoryDB（高頻度キャッシュ）

• Aurora + Bedrock + DynamoDB (エンドツーエンドのインテリジェント管理)

 

結論

ベクター データベースは「オプションのテクノロジー」ではなく、すべての AI アプリケーションの基盤となります。
セマンティック検索、ナレッジベース、AI エージェント、推奨システムにおいて、その役割はかけがえのないものです。

AWS は、企業がセキュリティ、パフォーマンス、スケーラビリティ、コンプライアンスの最適なバランスを実現できるように支援するさまざまなベクターデータベースソリューションを提供しています。

「On the Cloud」は AWS の公式リセラーとして長年にわたり企業のデジタル変革と AI 変革に貢献しており、次のようなサービスを提供しています。

• AIアーキテクチャの計画とコンサルティング

• AWS Vector Database 製品の選択と導入

• RAGシステムの設計と実装

• エンタープライズナレッジベース構築

• モデルの呼び出し、データガバナンス、コストの最適化

• Bedrock、OpenSearch、Aurora pgvectorのワンストップソリューション

「データ」から「インテリジェンス」への次のステップを計画している場合、当社はお客様と協力して、コンセプトから概念実証 (PoC)、そして PoC から正式な生産実装までプロジェクトを進め、データが真に企業のインテリジェント エンジンとなることを目指します。