投稿者 global-ai-media 
生成AIによる社内文書検索やナレッジ活用（RAG）が日本企業でも急速に普及していますが、多くのプロジェクトが初期段階から過剰な技術構成に陥る傾向があります。本稿では、「RAGには必ずベクトルデータベースが必要」という通説を再考し、コストと複雑さを抑えつつ実務的な成果を出すための現実的なアプローチを解説します。
RAG構成の「定石」を疑う
現在、大規模言語モデル（LLM）を用いたアプリケーション開発において、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）は事実上の標準アーキテクチャとなっています。企業の独自データをLLMに参照させるこの手法において、多くのエンジニアやプロダクト担当者は「RAGをやるなら、まずはベクトルデータベース（Vector DB）を選定しなければならない」と考えがちです。
しかし、近年の実務的な議論や現場の知見は、必ずしもそうではないことを示唆しています。特にプロジェクトの立ち上げ期や、対象ドキュメントが数千〜数万件程度の規模であれば、専用のベクトルデータベースを導入することは、コストと運用負荷に見合わない「オーバーエンジニアリング（過剰設計）」になる可能性があります。
ベクトルデータベース導入の前に検討すべき選択肢
ベクトルデータベースは、テキストの意味を数値化（ベクトル化）し、類似した意味を持つデータを高速に検索するための強力なツールです。しかし、初期のPoC（概念実証）や小規模なプロダクトにおいては、以下のよりシンプルなアプローチでも十分な精度と速度が出ることが多々あります。
まず、既存のデータストアの活用です。PostgreSQLなどの一般的なリレーショナルデータベース（RDBMS）や、Elasticsearchなどの検索エンジンも、現在ではベクトル検索機能をサポートし始めています。すでに社内で運用されているインフラがあれば、新しい専用DBを契約・構築するよりも、既存資産を活用するほうがガバナンスやセキュリティの観点からも有利です。
また、Pythonライブラリなどのインメモリ（メモリ上）で動作する軽量なベクトルストアも有効です。数万件程度のドキュメントであれば、サーバーのメモリ上で十分に処理可能であり、複雑なインフラ管理なしにRAGのプロトタイプを高速に構築できます。
日本語環境における「キーワード検索」の重要性
特に日本の実務において見落とされがちなのが、従来の「キーワード検索」の有効性です。ベクトル検索による「意味検索（セマンティック検索）」は画期的ですが、日本語のビジネス文書においては、製品型番、専門用語、特定の人名など、「その単語そのものが含まれていること」が決定的に重要な場面が多々あります。
ベクトル検索は「なんとなく意味が近いもの」を探すのは得意ですが、厳密なキーワードの一致をおろそかにすることがあります。そのため、最初から高価なベクトルデータベースに頼るのではなく、まずは枯れた技術であるキーワード検索（BM25アルゴリズムなど）から始め、必要に応じてベクトル検索を組み合わせる「ハイブリッド検索」へと移行するほうが、ユーザーの検索意図を満たしやすいケースが多いのです。
運用負荷とコストの視点
日本企業、特にIT人材が不足しがちな組織において、新しい種類のデータベースを導入・運用するコストは小さくありません。専用のベクトルデータベースを導入すれば、そのライセンス費用だけでなく、データの同期処理、バックアップ、セキュリティ設定などの運用工数が発生します。
「とりあえず入れておく」のではなく、「ドキュメント数が100万を超えたら」「ミリ秒単位の応答速度が必須になったら」といった明確な基準を設け、それまではシンプルな構成で運用実績を作る。この段階的なアプローチこそが、失敗しないAIプロジェクトの鉄則です。
日本企業のAI活用への示唆
本稿の議論を踏まえ、日本企業がRAGシステムを構築・導入する際に意識すべきポイントを整理します。
1. 「完璧な構成」より「最速の価値検証」を優先する
最初からスケーラビリティを意識しすぎて複雑なインフラを組むよりも、まずは手元にあるデータとシンプルな検索手法で、ユーザーにとって有益な回答が生成できるかを検証してください。RAGの品質は、DBの種類よりも「参照する元データの質」に大きく依存します。
2. 既存のIT資産を再評価する
新しいSaaSやツールを契約する前に、社内の既存データベースや検索サーバーがベクトル検索に対応していないか、あるいは従来の検索機能で代替できないかを確認しましょう。これは稟議を通すスピードやセキュリティ審査の観点からも合理的です。
3. 日本語特有の検索ニーズを理解する
日本語は表記揺れや専門用語の扱いが難しいため、ベクトル検索一本に絞ると精度が出ないことがあります。キーワード検索との併用を前提とした設計を行うことで、現場の信頼を得られるシステムになります。
AI技術は日進月歩ですが、ビジネスにおける基本は「適材適所」です。流行の技術スタックに飛びつくのではなく、自社のデータ規模と解決したい課題に合わせて、ミニマムな構成から育てていく姿勢が求められています。