【徹底解説】リレーショナルデータベースとベクトルデータベースの違いとは？―現代データ活用に必須の知識

はじめに：なぜこの違いを知るべきなのか

近年、AIや機械学習の普及に伴い、「ベクトルデータベース」という言葉を耳にする機会が増えてきました。一方、従来から情報システムの根幹を支えてきた「リレーショナルデータベース」は、多くの企業や組織で今なお中心的な役割を果たしています。

この記事では、リレーショナルデータベースとベクトルデータベースの違いを丁寧に解説し、どのような場面でどちらを選択すべきか、具体的な事例とともにご紹介します。

この情報は、データベースを扱うシステムエンジニア、AI開発者、情報システム部門担当者、経営層の意思決定者など、幅広い方にとって非常に有益です。

リレーショナルデータベース（RDB）とは

リレーショナルデータベース（Relational Database）は、「行」と「列」から成る表形式（テーブル）で情報を管理する仕組みです。1970年代に登場し、現在でも多くの業務システムで利用されています。

主な特徴：

• データはテーブル（表）に保存される
• 各行は「レコード」、各列は「カラム」と呼ばれる
• データ間の関係性は「キー（主キー・外部キー）」で結ばれる
• SQL（Structured Query Language）でデータを操作

利用例：

• 顧客管理システム
• 会計ソフト
• 商品在庫管理
• 病院のカルテ管理

サンプル構造：

このように、情報が明確に構造化されており、検索・集計・更新がしやすいのがRDBの魅力です。

ベクトルデータベース（Vector Database）とは

ベクトルデータベースは、情報を「数値ベクトル」として格納し、類似性検索を高速に行うためのデータベースです。主にAIや自然言語処理、画像認識、レコメンデーションシステムなどで活用されます。

主な特徴：

• データは高次元ベクトルで保存される
• 「類似度（コサイン類似度・ユークリッド距離など）」をもとに検索
• 構造化されていない情報（テキスト、画像、音声など）の検索に強い
• 非SQLベースの操作が主流（専用APIやライブラリ）

利用例：

• チャットボットの質問応答エンジン
• 商品レコメンド機能
• 類似画像検索
• 音声コマンド認識システム

サンプル構造：

例えば、ある商品説明テキストが以下のようにベクトル化されるとします。

「軽くて丈夫なランニングシューズ」 → [0.21, -0.54, 0.13, …, 0.87]

このベクトルと似たベクトルを持つ他の商品を検索することで、「似た特徴の商品」を高速に抽出できます。

機能と用途の比較

両者の併用で生まれる相乗効果

近年では、リレーショナルデータベースとベクトルデータベースを組み合わせた**「ハイブリッド検索」**が注目されています。

たとえば、

• 顧客の基本情報（RDB）
• 顧客が送った問い合わせメールの内容（VectorDB）

この2つを組み合わせて、「類似した問い合わせ内容の履歴をRDBの顧客情報とリンクさせて表示する」といった柔軟な活用が可能になります。

実例：

ある企業では、FAQシステムを構築する際に、質問内容をベクトル化し、ベクトルDBで類似質問を検索。さらに、その質問に紐づいた詳細な回答や担当者情報をRDBで取得するという仕組みを導入しています。

まとめ：どちらを使うべきか？

最後に、それぞれの特性を活かした選択が重要です。

• 業務データの一元管理にはリレーショナルデータベース
• 類似性を活用した検索機能にはベクトルデータベース
• 高度なシステムには両者の併用がベスト

現代の情報活用は、「データの構造化」と「意味的な類似性」の両方を組み合わせることで、より高度な分析・サービス提供が可能になります。

これからの時代、両者の特性と使いどころを理解することは、データを武器にするための第一歩です。

皆さまのデータ活用が、より価値あるものとなるよう願っております。