AIのデータ保管、もっと安くなる？AWSの新しい「Amazon S3 Vectors」って何だろう？
こんにちは、AIテクノロジーについて分かりやすく解説するブログライターのJonです！最近、ChatGPTをはじめとする生成AIがどんどん身近になっていますが、その裏側ではデータを効率よく、そして安く管理するための技術もすごい速さで進化しているんですよ。
今回は、そんなAIの世界で注目されている新しいサービス、Amazon Web Services（AWS）が発表した「Amazon S3 Vectors」について、初心者の方にも分かるように、かみ砕いてご紹介します！これ、もしかしたらAI開発のコストをぐっと下げてくれるかもしれません。
まず知っておきたい！AIが「意味」を理解する仕組み、「ベクトル」って何？
「S3 Vectors」の話をする前に、まずはAIにとって超重要な「ベクトル（Vector）」という言葉を簡単に説明させてください。
AI、特に文章や画像を扱うAIは、人間のように「犬」という単語を見て「4本足の可愛い動物だ」と直接理解しているわけではありません。AIは、あらゆるデータ（単語、文章、画像など）を「ベクトル」という数字の集まりに変換して処理します。これは、データの特徴を数値で表した「住所」のようなものだと考えてみてください。
例えば、「犬」と「猫」は意味が近いので、この「意味の地図」上では近い住所に配置されます。一方で、「犬」と「机」は全く意味が違うので、すごく離れた住所になります。AIは、このベクトル（住所）を使って、データ同士がどれくらい似ているかを高速で計算しているんですね。このおかげで、私たちは「〇〇に似た画像を探して」といった検索ができるわけです。
これまでの課題：「ベクトルデータベース」はちょっとお高め？
この便利な「ベクトル」ですが、大量に保管して、しかも高速に検索するには、これまで「ベクトルデータベース」という専用のデータベースが使われるのが一般的でした。
ベクトルデータベースは、似ているものを探す「類似検索」がすごく得意で、非常に高性能です。しかし、その分、専門的な仕組みや特別なハードウェアが必要になることもあり、導入したり運用したりするコストが少し高くなる傾向がありました。
小規模なプロジェクトならまだしも、大規模なAIアプリケーションを開発する企業にとっては、このコストが悩みのタネになることもあったんです。
そこで登場！「Amazon S3 Vectors」のすごいところ
そこでAWSが発表したのが、今回の主役「Amazon S3 Vectors」です！
これは、一言でいうと「ベクトルを保管することに特化した、新しいタイプのデータ倉庫」です。AWSにはもともと「S3」という、非常に安価で大容量のデータを保管できる人気のストレージサービス（巨大なデジタル倉庫のようなもの）があるのですが、S3 VectorsはそのS3の仕組みをベースに作られています。
じゃあ、これまでのベクトルデータベースと何が違うのでしょうか？すごいポイントをまとめてみました。
- 圧倒的なコスト削減
これが一番の魅力かもしれません。AWSによると、ベクトルデータベースを使う場合と比べて、ベクトルのアップロード、保管、検索にかかるコストを最大で90%も削減できる可能性があるそうです！これは、高価なデータベースの代わりに、よりシンプルな構造で安価なS3の仕組みを使っているためです。 - 運用の手間が省ける
これまでのように、自分たちでベクトルデータベース用のサーバーを準備したり、複雑な設定をしたりする必要がありません。開発者は、データをS3 Vectorsに預けるだけで、AWSが裏側で最適な状態に管理してくれます。 - 大容量もおまかせ
1つの「バケット」と呼ばれる保管場所に、最大1万個の「インデックス」（データの索引のようなもの）を作成でき、各インデックスには数千万個ものベクトルを保存できるそうです。データが増えても安心ですね。
他のAIサービスと連携して、さらに賢く、柔軟に
S3 Vectorsは、単体でも強力ですが、他のAWSサービスと連携することでさらに真価を発揮します。
Amazon BedrockやSageMakerとの連携
「Amazon Bedrock」のような生成AIサービスと連携することで、「RAG（ラグ）」と呼ばれるアプリケーションを効率よく作れるようになります。RAGとは、AIに外部の専門知識や最新情報を書いた「カンニングペーパー」を渡して、より正確な答えを生成させる技術のことです。これにより、AIが事実に基づかないことを言ってしまう「ハルシネーション」を減らす効果も期待できます。
Amazon OpenSearch Serviceとの連携
これはとても賢い使い方です。普段あまり使わないベクトルは、コストの安いS3 Vectorsに保管しておきます。そして、それらのデータが急に必要になったときだけ、高速検索が得意な「Amazon OpenSearch Service」という別のサービスにデータを移動させて、リアルタイムで素早く検索する、といった柔軟な運用が可能になります。これにより、コストとパフォーマンスの良いとこ取りができるわけです。
ちなみに、このAmazon S3 Vectorsは、現在アメリカやヨーロッパ、そしてアジア太平洋（シドニー）などの一部地域でプレビュー版として試すことができるようになっています。
AI技術というと難しく聞こえますが、今回のようなサービスが出てくることで、開発のハードルが下がり、もっと多くの人や会社がAIを活用できるようになるのは素晴らしいことですね。AIを支える裏側の技術が、いかにコストや効率を重視して進化しているかがよく分かります。今後、私たちの身の回りのAIサービスが、もっと安く、もっと賢くなっていくのが楽しみです。
この記事は、以下の元記事をもとに筆者の視点でまとめたものです：
AWS looks to cut storage costs for LLM embeddings with
Amazon S3 Vectors