Vector Database
読み方は「ベクターデータベース」。意味と使われ方を根拠つきで確認できます。
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Vector Databaseは、Embeddingなどの数値ベクトルを保存・索引化し、ベクトル同士の近さを使って検索するデータベースです。文章の意味検索、画像検索、推薦、RAGなどで使われます。通常のキーワード検索や元データ保存を必ず置き換えるものではありません。
Embeddingを保存・索引化し、意味の近さで検索するデータベース
Vector Databaseの意味・使い方
要点と背景
Embeddingを保存・索引化し、意味の近さで検索するデータベース
Vector Databaseは、文章、画像、音声などをEmbeddingへ変換した数値ベクトルを保存し、近いベクトルを効率よく検索できるデータベースです。Google Cloudは、ベクトルEmbeddingを保存、索引化、クエリできるデータベースとして説明しており、意味の近さを使う検索や生成AIアプリケーションの基盤に利用できます。検索では、最近傍探索、近似最近傍探索、ベクトル索引、メタデータによる絞り込みなどが使われます。Vector Databaseという名称は専用製品だけを指すとは限らず、既存のリレーショナルデータベースや分析基盤にベクトル検索機能を組み込む構成もあります。検索精度はEmbeddingの作り方、文章の分割、距離関数、索引、フィルター、更新頻度に左右されます。ベクトルが近いことは内容が正しいことや、利用者が閲覧権限を持つことを意味しないため、権限と出典の扱いは別途設計します。
使われる分野・文脈
掲載データの使用場面
確認時の注意
断定を避けるポイント
Google Cloudの公式解説で、ベクトルの保存・索引化・近さによる検索という定義を確認した。専用DB製品に限定せず、既存DBのベクトル機能も含む一般概念として扱う。
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根拠資料と確認状況
確認日・出典
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最終確認2026/8/21
調査した根拠と項目別の確認履歴をもとに掲載しています。
読み方と意味を、
分けて確認。
正式名称、意味、使われる分野を分けて記録しています。