【ITニュース解説】Vector database that can index 1B vectors in 48M

現代のITシステムにおいて、AI、特に大規模言語モデル（LLM）のような技術の発展は目覚ましい。これにより、テキスト、画像、音声といった多様な情報からその「意味」を理解し、活用するニーズが急速に高まっている。従来のデータベースがキーワードの一致に基づいて情報を検索するのに対し、AI時代には情報が持つ意味的な類似性に基づいて検索する新しい方式が求められるようになった。ここで中心的な役割を果たすのが「ベクトルデータベース」である。

ベクトルデータベースは、あらゆる情報を数値の並びである「ベクトル」に変換して扱う。例えば、ある単語や文章、画像などが持つ意味や特徴を、数多くの数値が連なった配列として表現する。このベクトルは多次元空間における点の座標と見なすことができる。意味的に似ている情報であれば、それに対応するベクトルも空間上で互いに近い位置に配置される。ベクトルデータベースは、このようなベクトル化された大量のデータを効率的に保存し、特定のベクトルと「意味的に近い」他のベクトルを高速に探し出すことに特化したデータベースである。従来のデータベースが厳密な一致や特定の条件に基づく検索を行うのに対し、ベクトルデータベースは「似ているもの」を見つけ出す「類似度検索」を主な機能とする。これは、単にキーワードが含まれているかどうかではなく、内容の文脈や意味を考慮した検索を可能にする。

大量のデータの中から目的の情報を素早く見つけ出すためには「インデックス」が不可欠である。インデックスは、書籍の巻末にある索引のように、データがどこに格納されているかを効率的に指し示す目録のようなものだ。ベクトルデータベースにおいても、膨大な数のベクトルデータの中から類似するものを高速に検索するには、高度なインデックス技術が極めて重要となる。特に、ベクトル間の距離や類似度を計算し、空間的に最も近いベクトル（近傍ベクトル）を効率的に探索するためのインデックスは、従来のデータベースのインデックスとは異なる複雑なアルゴリズムとデータ構造を必要とする。これを「近似近傍探索（Approximate Nearest Neighbor, ANN）」インデックスなどと呼ぶことがある。

今回注目されているVectroidというシステムは、このベクトルデータベースの領域において画期的な技術的成果を達成している。記事のタイトルにある「1B vectors in 48M」という記述は、Vectroidが「10億個（1 Billion）もの膨大なベクトルデータを、わずか48メガバイト（MB）という極めて少ないメモリ量でインデックス化できる」という驚異的な能力を持つことを示している。これは、ベクトルデータベースを構築・運用する上で、非常に大きなブレークスルーである。

通常、10億個という途方もない量のベクトルをインデックス化するには、ギガバイト（GB）単位、場合によってはさらに大規模なテラバイト（TB）単位のメモリが必要となるのが一般的である。Vectroidがこれをたった48MBという、既存の多くのソリューションと比較して桁違いに少ないメモリで実現できた背景には、同社が独自に開発した高度なデータ圧縮技術や、メモリ上でベクトルインデックスを極めて効率的に構築・管理する最適化されたアルゴリズムがある。Vectroidは、既存のベクトルデータベースが抱えていたメモリ使用量や計算コストといった課題を克服するために、そのアーキテクチャやインデックス構造を根本から見直すことで、この高効率性を達成したと考えられる。

このVectroidの技術がもたらす影響は非常に大きい。まず、システムの構築と運用にかかる「コストの削減」が挙げられる。少ないメモリで大規模なインデックスを扱えるため、サーバーのメモリリソースへの要求が大幅に減少し、クラウドサービスを利用する場合のインフラ費用も抑制できる。次に、「大規模AIアプリケーションの実現可能性」が格段に高まる。これまでメモリやコストの制約によって、膨大なデータを扱うAIアプリケーションの開発やスケーリングが困難だった状況が大きく改善される。例えば、世界中の膨大なテキストデータや画像データから瞬時に類似情報を検索するような、これまでにない規模のAIシステムやサービスを、より手軽に構築・運用できるようになる。さらに、メモリ効率の高いインデックスは、データへのアクセス速度も向上させ、結果として類似度検索の「高速化」にも貢献する。

システムエンジニアを目指す初心者にとって、このような効率的なデータ管理技術は、これからのAI時代におけるシステムの設計や運用を行う上で、非常に重要な要素となる。Vectroidのような技術は、AIの進化をさらに加速させ、より多くの企業や開発者が大規模なAIシステムを構築・運用する上での障壁を低くし、新しいイノベーションの機会を創出する可能性を秘めていると言える。