ベクトルデータベース

ベクトルデータベースは、Embedding化した文章や画像を保存し、意味的な近さで検索できるデータベース。RAGやAI検索の基盤として使われる。

従来の検索がキーワード一致に強いのに対し、ベクトル検索は「同じ意味を別の言葉で表した情報」を見つけやすい。社内ドキュメント検索、ヘルプセンター検索、商品レコメンド、類似問い合わせの抽出などで活用される。

Pinecone、Qdrant、Weaviate、pgvectorなどが代表的。SaaS導入時は、既存データベースとの連携、権限管理、検索結果の根拠表示が運用上のポイントになる。

SaaS選定では、AI機能の有無だけでなく、どの業務データを参照できるか、根拠を表示できるか、権限やログを管理できるかまで見ると判断しやすい。生成AIは便利さとリスクが同時に増えるため、現場で使う場合は人間の確認フロー、誤回答時の修正方法、学習データへの利用有無も確認したい。

よくある落とし穴は、デモでの賢さだけを見て導入を決めてしまうこと。実務では、社内データの鮮度、既存ツールとの接続、失敗したときの復旧手順、管理者が制御できる範囲のほうが満足度を左右する。